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

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 27	0.08 40	0.17 248	0.05 1	0.06 11	0.11 56	0.08 6	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 24	0.05 13	0.09 40	0.09 66	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.04 22	0.04 50

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 140	0.15 90	0.05 1	0.07 34	0.11 56	0.09 13	0.04 2	0.06 14	0.05 7	0.06 24	0.04 1	0.08 19	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.05 122	0.05 149

MLG-Stereo	0.07 4	0.05 27	0.08 40	0.17 248	0.05 1	0.07 34	0.11 56	0.08 6	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 24	0.05 13	0.10 83	0.09 66	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.04 22	0.04 50

CSFM-Stereo	0.07 4	0.05 27	0.07 8	0.14 45	0.06 16	0.09 98	0.13 125	0.15 131	0.06 4	0.07 48	0.08 90	0.06 24	0.08 171	0.09 40	0.09 66	0.06 127	0.05 209	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 50

BridgeDepth	0.07 4	0.07 174	0.08 40	0.18 330	0.06 16	0.07 34	0.11 56	0.09 13	0.06 4	0.04 1	0.07 49	0.10 192	0.09 201	0.08 19	0.08 17	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.03 1	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test3	0.07 4	0.05 27	0.10 140	0.14 45	0.06 16	0.07 34	0.11 56	0.08 6	0.06 4	0.06 14	0.04 1	0.06 24	0.06 47	0.07 4	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.06 241

LG-G_1	0.07 4	0.04 1	0.11 185	0.15 90	0.06 16	0.09 98	0.08 7	0.08 6	0.06 4	0.06 14	0.05 7	0.07 82	0.07 131	0.11 135	0.08 17	0.07 276	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.05 149

LG-G	0.07 4	0.04 1	0.11 185	0.15 90	0.06 16	0.09 98	0.08 7	0.08 6	0.06 4	0.06 14	0.05 7	0.07 82	0.07 131	0.11 135	0.08 17	0.07 276	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.05 149

LGtest1	0.07 4	0.04 1	0.10 140	0.15 90	0.06 16	0.07 34	0.09 18	0.08 6	0.06 4	0.05 2	0.04 1	0.06 24	0.06 47	0.10 83	0.09 66	0.07 276	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.06 230	0.06 241

Pro-Stereo	0.07 4	0.05 27	0.08 40	0.15 90	0.07 84	0.08 60	0.12 77	0.07 2	0.07 10	0.06 14	0.06 15	0.05 3	0.05 13	0.09 40	0.08 17	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.04 22	0.04 50

WQFJA1++	0.08 57	0.04 1	0.11 185	0.14 45	0.07 84	0.11 196	0.11 56	0.11 37	0.07 10	0.07 48	0.07 49	0.07 82	0.06 47	0.10 83	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.06 230	0.06 241

Monster-pub-mixall	0.07 4	0.04 1	0.09 92	0.13 14	0.06 16	0.05 4	0.09 18	0.11 37	0.07 10	0.06 14	0.06 15	0.05 3	0.06 47	0.09 40	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 122	0.05 149

AdaDepth	0.07 4	0.06 81	0.07 8	0.18 330	0.06 16	0.11 196	0.12 77	0.09 13	0.07 10	0.06 14	0.05 7	0.07 82	0.06 47	0.09 40	0.10 147	0.04 11	0.05 209	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.04 50

S2M2_XL	0.08 57	0.06 81	0.12 224	0.12 5	0.08 151	0.09 98	0.09 18	0.07 2	0.07 10	0.08 87	0.07 49	0.07 82	0.06 47	0.09 40	0.09 66	0.08 345	0.06 346	0.07 230	0.05 132	0.08 364	0.06 241
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_L1	0.07 4	0.05 27	0.11 185	0.14 45	0.06 16	0.07 34	0.13 125	0.09 13	0.07 10	0.05 2	0.04 1	0.05 3	0.04 1	0.08 19	0.07 1	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.04 22	0.04 50

Selective-IGEV	0.07 4	0.06 81	0.08 40	0.17 248	0.06 16	0.08 60	0.12 77	0.13 75	0.07 10	0.08 87	0.07 49	0.06 24	0.04 1	0.10 83	0.09 66	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.03 2

MonSter++	0.08 57	0.04 1	0.10 140	0.13 14	0.06 16	0.09 98	0.12 77	0.13 75	0.08 17	0.06 14	0.07 49	0.06 24	0.08 171	0.10 83	0.11 223	0.06 127	0.05 209	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 50

Wavelet-MonSter	0.07 4	0.05 27	0.07 8	0.16 172	0.06 16	0.07 34	0.11 56	0.10 22	0.08 17	0.06 14	0.06 15	0.07 82	0.07 131	0.09 40	0.09 66	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

asd	0.07 4	0.08 279	0.07 8	0.16 172	0.07 84	0.08 60	0.08 7	0.11 37	0.08 17	0.07 48	0.07 49	0.06 24	0.06 47	0.10 83	0.09 66	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.04 22	0.03 2

4.25_new	0.07 4	0.08 279	0.09 92	0.15 90	0.06 16	0.09 98	0.08 7	0.14 95	0.08 17	0.07 48	0.07 49	0.06 24	0.06 47	0.12 225	0.10 147	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.03 2

4.5w_new	0.07 4	0.08 279	0.09 92	0.15 90	0.06 16	0.09 98	0.08 7	0.14 95	0.08 17	0.07 48	0.07 49	0.06 24	0.06 47	0.12 225	0.10 147	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 4	0.08 279	0.09 92	0.15 90	0.06 16	0.09 98	0.08 7	0.14 95	0.08 17	0.07 48	0.07 49	0.06 24	0.06 47	0.12 225	0.10 147	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.03 2

4w-stereo	0.07 4	0.08 279	0.08 40	0.16 172	0.06 16	0.07 34	0.08 7	0.12 58	0.08 17	0.07 48	0.07 49	0.05 3	0.06 47	0.09 40	0.10 147	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.04 22	0.03 2

monsters	0.07 4	0.06 81	0.06 4	0.15 90	0.06 16	0.08 60	0.09 18	0.12 58	0.08 17	0.09 125	0.07 49	0.06 24	0.06 47	0.08 19	0.08 17	0.05 35	0.04 24	0.04 1	0.04 44	0.03 1	0.03 2

LG-Stereo	0.08 57	0.07 174	0.10 140	0.18 330	0.07 84	0.10 150	0.17 359	0.11 37	0.08 17	0.05 2	0.07 49	0.05 3	0.07 131	0.09 40	0.09 66	0.04 11	0.05 209	0.07 230	0.07 310	0.04 22	0.04 50

StereoAnything_RVC	0.07 4	0.15 508	0.17 420	0.11 1	0.05 1	0.05 4	0.11 56	0.08 6	0.08 17	0.06 14	0.06 15	0.05 3	0.05 13	0.09 40	0.08 17	0.08 345	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.05 122	0.04 50

AIO_rvc	0.07 4	0.06 81	0.08 40	0.15 90	0.06 16	0.08 60	0.14 178	0.09 13	0.08 17	0.07 48	0.08 90	0.07 82	0.04 1	0.10 83	0.08 17	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.03 2

dual_stereo	0.07 4	0.04 1	0.08 40	0.15 90	0.05 1	0.05 4	0.13 125	0.12 58	0.08 17	0.07 48	0.06 15	0.05 3	0.05 13	0.07 4	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.04 22	0.04 50

MoCha-V2	0.08 57	0.05 27	0.10 140	0.20 451	0.07 84	0.09 98	0.14 178	0.11 37	0.08 17	0.07 48	0.08 90	0.07 82	0.06 47	0.09 40	0.08 17	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.04 50

DispViT+	0.08 57	0.08 279	0.13 271	0.15 90	0.07 84	0.08 60	0.10 31	0.14 95	0.09 30	0.09 125	0.06 15	0.06 24	0.07 131	0.10 83	0.12 282	0.05 35	0.05 209	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.05 149

MatchStereo	0.07 4	0.04 1	0.08 40	0.14 45	0.06 16	0.05 4	0.12 77	0.12 58	0.09 30	0.07 48	0.06 15	0.04 1	0.04 1	0.08 19	0.09 66	0.06 127	0.05 209	0.05 34	0.03 1	0.04 22	0.04 50

BridgeDepth_RVC	0.07 4	0.04 1	0.09 92	0.11 1	0.05 1	0.10 150	0.10 31	0.14 95	0.09 30	0.06 14	0.07 49	0.06 24	0.07 131	0.07 4	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.04 1	0.04 44	0.04 22	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GEAStereo	0.08 57	0.05 27	0.08 40	0.13 14	0.08 151	0.08 60	0.14 178	0.10 22	0.09 30	0.08 87	0.10 142	0.06 24	0.05 13	0.11 135	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.05 149

gasm-f	0.08 57	0.05 27	0.07 8	0.13 14	0.08 151	0.08 60	0.14 178	0.10 22	0.09 30	0.08 87	0.10 142	0.06 24	0.05 13	0.10 83	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.06 230	0.05 149

3.75w	0.07 4	0.07 174	0.08 40	0.16 172	0.07 84	0.07 34	0.09 18	0.16 161	0.09 30	0.07 48	0.06 15	0.05 3	0.06 47	0.09 40	0.10 147	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

111111	0.07 4	0.04 1	0.09 92	0.17 248	0.06 16	0.05 4	0.10 31	0.11 37	0.09 30	0.06 14	0.06 15	0.07 82	0.05 13	0.09 40	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.07 302	0.06 241

LG-Stereo_L2	0.07 4	0.05 27	0.10 140	0.14 45	0.06 16	0.07 34	0.12 77	0.09 13	0.09 30	0.06 14	0.04 1	0.05 3	0.05 13	0.08 19	0.08 17	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.04 22	0.03 2

GREAT-IGEV	0.07 4	0.06 81	0.08 40	0.13 14	0.07 84	0.07 34	0.14 178	0.09 13	0.09 30	0.06 14	0.07 49	0.06 24	0.05 13	0.10 83	0.07 1	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.04 50
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 40	0.12 5	0.05 1	0.09 98	0.13 125	0.06 1	0.09 30	0.05 2	0.05 7	0.06 24	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.05 122	0.04 50

IGEV-Stereo+	0.07 4	0.04 1	0.08 40	0.15 90	0.06 16	0.04 1	0.09 18	0.10 22	0.09 30	0.06 14	0.06 15	0.06 24	0.06 47	0.06 1	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.06 230	0.06 241

AIO-Stereo	0.08 57	0.06 81	0.09 92	0.18 330	0.06 16	0.08 60	0.12 77	0.15 131	0.09 30	0.08 87	0.08 90	0.07 82	0.05 13	0.11 135	0.08 17	0.05 35	0.05 209	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.04 50

IGEV++	0.08 57	0.06 81	0.08 40	0.18 330	0.07 84	0.09 98	0.13 125	0.10 22	0.09 30	0.08 87	0.08 90	0.06 24	0.06 47	0.13 275	0.09 66	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.04 50

AEACV	0.08 57	0.05 27	0.08 40	0.14 45	0.13 486	0.14 322	0.13 125	0.14 95	0.09 30	0.07 48	0.09 112	0.07 82	0.08 171	0.10 83	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.04 50

CAS	0.08 57	0.04 1	0.07 8	0.17 248	0.08 151	0.10 150	0.13 125	0.12 58	0.09 30	0.09 125	0.10 142	0.08 129	0.06 47	0.09 40	0.08 17	0.08 345	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.05 122	0.04 50

CES	0.08 57	0.04 1	0.08 40	0.14 45	0.07 84	0.09 98	0.14 178	0.11 37	0.09 30	0.08 87	0.09 112	0.11 219	0.06 47	0.12 225	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.05 122	0.05 149

AFF-stereo	0.09 108	0.06 81	0.10 140	0.17 248	0.07 84	0.10 150	0.16 322	0.17 199	0.09 30	0.10 162	0.12 203	0.09 159	0.09 201	0.12 225	0.09 66	0.05 35	0.04 24	0.07 230	0.07 310	0.04 22	0.03 2

EAI-Stereo	0.09 108	0.07 174	0.11 185	0.15 90	0.06 16	0.10 150	0.15 256	0.16 161	0.09 30	0.08 87	0.09 112	0.08 129	0.07 131	0.09 40	0.11 223	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.05 132	0.05 122	0.04 50

BPD-Stereo	0.07 4	0.04 1	0.08 40	0.15 90	0.07 84	0.06 11	0.14 178	0.07 2	0.10 48	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 47	0.07 4	0.09 66	0.04 11	0.04 24	0.05 34	0.05 132	0.04 22	0.04 50

DLNR-FE	10.43 633	1.83 625	19.53 645	120.75 650	13.06 637	0.06 11	0.13 125	0.23 337	0.10 48	0.07 48	0.10 142	0.09 159	0.06 47	0.10 83	0.09 66	0.13 523	0.04 24	0.06 129	0.04 44	52.01 651	0.04 50

Zero-FE251	0.07 4	0.05 27	0.09 92	0.13 14	0.06 16	0.12 238	0.12 77	0.11 37	0.10 48	0.07 48	0.08 90	0.06 24	0.06 47	0.09 40	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.04 50

asda	0.07 4	0.08 279	0.08 40	0.16 172	0.06 16	0.06 11	0.10 31	0.16 161	0.10 48	0.06 14	0.06 15	0.05 3	0.05 13	0.10 83	0.10 147	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.03 2

2.5w	0.07 4	0.07 174	0.07 8	0.16 172	0.06 16	0.08 60	0.12 77	0.10 22	0.10 48	0.07 48	0.06 15	0.09 159	0.06 47	0.08 19	0.09 66	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.03 1	0.03 2

IGEV	0.07 4	0.04 1	0.08 40	0.13 14	0.06 16	0.09 98	0.12 77	0.14 95	0.10 48	0.06 14	0.09 112	0.07 82	0.05 13	0.09 40	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.04 50

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 4	0.06 81	0.10 140	0.16 172	0.07 84	0.04 1	0.13 125	0.10 22	0.10 48	0.05 2	0.11 186	0.07 82	0.05 13	0.07 4	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.04 50

S2M2_L	0.09 108	0.08 279	0.11 185	0.13 14	0.10 381	0.08 60	0.06 1	0.10 22	0.10 48	0.10 162	0.09 112	0.10 192	0.09 201	0.11 135	0.11 223	0.13 523	0.07 418	0.08 321	0.09 427	0.10 458	0.08 388
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Reg-Stereo(zero)	0.08 57	0.05 27	0.08 40	0.16 172	0.06 16	0.12 238	0.11 56	0.15 131	0.10 48	0.12 234	0.09 112	0.10 192	0.08 171	0.11 135	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.05 149

HI	0.11 224	0.06 81	0.11 185	0.13 14	0.09 272	0.09 98	0.14 178	0.21 293	0.10 48	0.19 402	0.17 283	0.14 283	0.09 201	0.16 361	0.08 17	0.05 35	0.04 24	0.07 230	0.08 381	0.07 302	0.06 241

CoSv	0.11 224	0.06 81	0.11 185	0.13 14	0.09 272	0.09 98	0.14 178	0.21 293	0.10 48	0.19 402	0.17 283	0.14 283	0.09 201	0.16 361	0.08 17	0.05 35	0.04 24	0.07 230	0.08 381	0.07 302	0.06 241

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 57	0.06 81	0.09 92	0.22 497	0.06 16	0.08 60	0.12 77	0.10 22	0.10 48	0.07 48	0.07 49	0.06 24	0.05 13	0.11 135	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.06 230	0.04 50

AIO_test	0.07 4	0.05 27	0.07 8	0.15 90	0.07 84	0.06 11	0.14 178	0.10 22	0.10 48	0.07 48	0.07 49	0.06 24	0.05 13	0.08 19	0.10 147	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.03 2

GCAP-BAT	0.09 108	0.07 174	0.14 307	0.15 90	0.08 151	0.10 150	0.13 125	0.14 95	0.10 48	0.11 194	0.10 142	0.08 129	0.07 131	0.12 225	0.10 147	0.06 127	0.05 209	0.06 129	0.04 44	0.04 22	0.04 50

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 108	0.10 414	0.31 528	0.15 90	0.06 16	0.08 60	0.14 178	0.10 22	0.10 48	0.07 48	0.07 49	0.06 24	0.04 1	0.11 135	0.07 1	0.12 498	0.04 24	0.07 230	0.05 132	0.05 122	0.05 149

RSM	0.08 57	0.06 81	0.09 92	0.17 248	0.06 16	0.08 60	0.12 77	0.12 58	0.10 48	0.08 87	0.07 49	0.06 24	0.05 13	0.11 135	0.09 66	0.04 11	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.03 2

trnet	0.08 57	0.05 27	0.07 8	0.12 5	0.05 1	0.12 238	0.11 56	0.13 75	0.10 48	0.08 87	0.13 218	0.09 159	0.08 171	0.11 135	0.10 147	0.08 345	0.05 209	0.05 34	0.03 1	0.06 230	0.05 149

DLNR_Zeroshot_test	10.40 632	1.82 624	19.49 644	120.77 651	13.11 638	0.06 11	0.13 125	0.23 337	0.10 48	0.07 48	0.10 142	0.09 159	0.06 47	0.10 83	0.09 66	0.13 523	0.04 24	0.06 129	0.04 44	51.54 650	0.04 50

HH	0.09 108	0.06 81	0.13 271	0.17 248	0.08 151	0.10 150	0.16 322	0.14 95	0.10 48	0.08 87	0.09 112	0.08 129	0.07 131	0.10 83	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.04 50

HanStereo	0.09 108	0.06 81	0.13 271	0.17 248	0.08 151	0.10 150	0.16 322	0.14 95	0.10 48	0.08 87	0.09 112	0.08 129	0.07 131	0.10 83	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.04 50

LoS_RVC	0.08 57	0.05 27	0.07 8	0.15 90	0.07 84	0.08 60	0.15 256	0.11 37	0.10 48	0.08 87	0.09 112	0.06 24	0.09 201	0.10 83	0.09 66	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.04 22	0.03 2

MC-Stereo	0.08 57	0.06 81	0.09 92	0.17 248	0.06 16	0.10 150	0.14 178	0.12 58	0.10 48	0.09 125	0.12 203	0.09 159	0.06 47	0.11 135	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.04 22	0.04 50

iRaft-Stereo_20w	0.09 108	0.05 27	0.13 271	0.14 45	0.08 151	0.12 238	0.15 256	0.18 231	0.10 48	0.11 194	0.08 90	0.08 129	0.05 13	0.10 83	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.06 230	0.05 149

RAFT-345	0.11 224	0.07 174	0.15 356	0.16 172	0.08 151	0.08 60	0.12 77	0.15 131	0.10 48	0.11 194	0.36 506	0.09 159	0.09 201	0.11 135	0.12 282	0.05 35	0.05 209	0.07 230	0.06 216	0.04 22	0.05 149

CRE-IMP	0.11 224	0.09 355	0.16 390	0.19 390	0.08 151	0.10 150	0.12 77	0.18 231	0.10 48	0.14 286	0.13 218	0.13 263	0.12 300	0.12 225	0.11 223	0.07 276	0.04 24	0.08 321	0.06 216	0.08 364	0.08 388

XX-Stereo	0.09 108	0.05 27	0.08 40	0.17 248	0.09 272	0.15 348	0.12 77	0.20 270	0.10 48	0.10 162	0.14 231	0.07 82	0.06 47	0.12 225	0.08 17	0.06 127	0.05 209	0.06 129	0.06 216	0.04 22	0.04 50

CREStereo	0.09 108	0.04 1	0.08 40	0.11 1	0.06 16	0.13 289	0.14 178	0.14 95	0.10 48	0.08 87	0.13 218	0.09 159	0.08 171	0.11 135	0.10 147	0.08 345	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.06 230	0.06 241
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
HiDET	0.08 57	0.04 1	0.10 140	0.13 14	0.06 16	0.08 60	0.12 77	0.12 58	0.11 75	0.06 14	0.07 49	0.07 82	0.07 131	0.11 135	0.11 223	0.06 127	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 50

LCMNet	0.08 57	0.05 27	0.10 140	0.13 14	0.07 84	0.09 98	0.12 77	0.10 22	0.11 75	0.06 14	0.08 90	0.06 24	0.07 131	0.11 135	0.10 147	0.06 127	0.05 209	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 50

VIP-Stereo	0.07 4	0.07 174	0.07 8	0.15 90	0.06 16	0.12 238	0.10 31	0.11 37	0.11 75	0.06 14	0.07 49	0.06 24	0.05 13	0.10 83	0.08 17	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.03 1	0.02 1

IGEV-FE	0.09 108	0.05 27	0.12 224	0.13 14	0.08 151	0.12 238	0.13 125	0.17 199	0.11 75	0.10 162	0.06 15	0.09 159	0.06 47	0.11 135	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.06 216	0.05 122	0.05 149

FlowAnything_test	0.11 224	0.08 279	0.14 307	0.15 90	0.09 272	0.07 34	0.14 178	0.20 270	0.11 75	0.09 125	0.09 112	0.12 237	0.12 300	0.13 275	0.11 223	0.09 404	0.06 346	0.09 404	0.09 427	0.06 230	0.09 432

GASTEREO	0.08 57	0.05 27	0.09 92	0.19 390	0.07 84	0.07 34	0.12 77	0.14 95	0.11 75	0.10 162	0.09 112	0.07 82	0.04 1	0.12 225	0.08 17	0.06 127	0.05 209	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.05 149

MSCF	0.08 57	0.05 27	0.08 40	0.19 390	0.08 151	0.06 11	0.12 77	0.14 95	0.11 75	0.10 162	0.09 112	0.07 82	0.04 1	0.11 135	0.08 17	0.06 127	0.05 209	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.05 149

qwe	0.07 4	0.08 279	0.07 8	0.15 90	0.06 16	0.07 34	0.10 31	0.18 231	0.11 75	0.07 48	0.07 49	0.06 24	0.06 47	0.10 83	0.09 66	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.04 22	0.03 2

4.5_new	0.07 4	0.09 355	0.08 40	0.15 90	0.07 84	0.06 11	0.10 31	0.14 95	0.11 75	0.06 14	0.08 90	0.06 24	0.06 47	0.08 19	0.10 147	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.04 22	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 4	0.09 355	0.08 40	0.15 90	0.07 84	0.06 11	0.10 31	0.14 95	0.11 75	0.06 14	0.08 90	0.06 24	0.06 47	0.08 19	0.10 147	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.04 22	0.03 2

3.25w_new	0.07 4	0.06 81	0.07 8	0.15 90	0.06 16	0.10 150	0.07 3	0.12 58	0.11 75	0.08 87	0.06 15	0.07 82	0.06 47	0.11 135	0.09 66	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 4	0.06 81	0.07 8	0.15 90	0.06 16	0.10 150	0.07 3	0.12 58	0.11 75	0.08 87	0.06 15	0.07 82	0.06 47	0.11 135	0.09 66	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 4	0.07 174	0.07 8	0.15 90	0.07 84	0.09 98	0.06 1	0.13 75	0.11 75	0.07 48	0.07 49	0.06 24	0.07 131	0.10 83	0.09 66	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

monsterstereo	0.07 4	0.06 81	0.06 4	0.16 172	0.06 16	0.08 60	0.10 31	0.16 161	0.11 75	0.07 48	0.08 90	0.06 24	0.07 131	0.08 19	0.09 66	0.04 11	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.03 1	0.03 2

HART	0.08 57	0.07 174	0.09 92	0.17 248	0.07 84	0.10 150	0.16 322	0.13 75	0.11 75	0.08 87	0.10 142	0.07 82	0.05 13	0.10 83	0.08 17	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.04 44	0.05 122	0.04 50

GIP-stereo	0.08 57	0.06 81	0.11 185	0.14 45	0.06 16	0.09 98	0.13 125	0.14 95	0.11 75	0.07 48	0.08 90	0.05 3	0.04 1	0.10 83	0.07 1	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.04 50

fffft	0.09 108	0.06 81	0.12 224	0.16 172	0.07 84	0.09 98	0.17 359	0.12 58	0.11 75	0.08 87	0.07 49	0.09 159	0.06 47	0.11 135	0.12 282	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.04 22	0.05 149
1: 1. 1
tt45	0.09 108	0.06 81	0.11 185	0.15 90	0.07 84	0.11 196	0.16 322	0.13 75	0.11 75	0.09 125	0.06 15	0.08 129	0.06 47	0.13 275	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.06 241

999	0.09 108	0.05 27	0.13 271	0.15 90	0.08 151	0.10 150	0.14 178	0.15 131	0.11 75	0.10 162	0.08 90	0.08 129	0.08 171	0.16 361	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.04 22	0.05 149

mms	0.09 108	0.07 174	0.08 40	0.16 172	0.08 151	0.10 150	0.16 322	0.12 58	0.11 75	0.08 87	0.09 112	0.08 129	0.06 47	0.11 135	0.12 282	0.05 35	0.04 24	0.07 230	0.05 132	0.04 22	0.03 2

IGEV-Stereo++	0.07 4	0.06 81	0.08 40	0.18 330	0.06 16	0.04 1	0.10 31	0.11 37	0.11 75	0.06 14	0.07 49	0.07 82	0.06 47	0.09 40	0.09 66	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.04 50

RSM++	0.08 57	0.06 81	0.09 92	0.17 248	0.07 84	0.09 98	0.12 77	0.11 37	0.11 75	0.08 87	0.06 15	0.07 82	0.05 13	0.10 83	0.09 66	0.04 11	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.03 2

IGEV_Zeroshot_test	0.09 108	0.05 27	0.12 224	0.13 14	0.08 151	0.12 238	0.13 125	0.17 199	0.11 75	0.10 162	0.06 15	0.09 159	0.06 47	0.11 135	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.06 216	0.05 122	0.05 149

UniTT-Stereo	0.09 108	0.07 174	0.08 40	0.18 330	0.08 151	0.13 289	0.11 56	0.12 58	0.11 75	0.10 162	0.12 203	0.05 3	0.07 131	0.09 40	0.09 66	0.07 276	0.05 209	0.05 34	0.05 132	0.05 122	0.05 149

STrans-v2	0.10 177	0.07 174	0.12 224	0.18 330	0.07 84	0.10 150	0.14 178	0.21 293	0.11 75	0.11 194	0.15 249	0.12 237	0.10 239	0.11 135	0.12 282	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.06 216	0.04 22	0.04 50

SST-Stereo	0.10 177	0.07 174	0.15 356	0.18 330	0.09 272	0.06 11	0.12 77	0.17 199	0.11 75	0.15 313	0.17 283	0.13 263	0.12 300	0.10 83	0.11 223	0.06 127	0.04 24	0.09 404	0.06 216	0.06 230	0.05 149

RALCasStereoNet	0.10 177	0.06 81	0.09 92	0.16 172	0.08 151	0.12 238	0.14 178	0.17 199	0.11 75	0.12 234	0.17 283	0.14 283	0.10 239	0.12 225	0.11 223	0.07 276	0.06 346	0.06 129	0.05 132	0.08 364	0.07 324

PMTNet	0.09 108	0.05 27	0.09 92	0.12 5	0.06 16	0.12 238	0.14 178	0.15 131	0.11 75	0.09 125	0.13 218	0.10 192	0.07 131	0.13 275	0.10 147	0.15 541	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.07 302	0.06 241

R-Stereo Train	0.10 177	0.06 81	0.10 140	0.17 248	0.08 151	0.11 196	0.14 178	0.23 337	0.11 75	0.12 234	0.19 317	0.11 219	0.08 171	0.09 40	0.11 223	0.07 276	0.05 209	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.05 149

RAFT-Stereo	0.10 177	0.06 81	0.10 140	0.17 248	0.08 151	0.11 196	0.14 178	0.23 337	0.11 75	0.12 234	0.19 317	0.11 219	0.08 171	0.09 40	0.11 223	0.07 276	0.05 209	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.05 149
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GSStereo	0.08 57	0.05 27	0.08 40	0.13 14	0.08 151	0.08 60	0.14 178	0.11 37	0.12 105	0.08 87	0.10 142	0.05 3	0.05 13	0.11 135	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.05 149

GS-Stereo							0.14 178	0.11 37	0.12 105	0.08 87	0.10 142	0.05 3	0.05 13	0.11 135	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.05 149

DA	0.08 57	0.07 174	0.07 8	0.19 390	0.08 151	0.09 98	0.12 77	0.13 75	0.12 105	0.08 87	0.10 142	0.10 192	0.08 171	0.09 40	0.10 147	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.04 44	0.05 122	0.03 2

GGEV	0.08 57	0.07 174	0.07 8	0.19 390	0.08 151	0.09 98	0.12 77	0.13 75	0.12 105	0.08 87	0.10 142	0.10 192	0.08 171	0.09 40	0.10 147	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.04 44	0.05 122	0.03 2

2.75w_new	0.07 4	0.07 174	0.07 8	0.13 14	0.06 16	0.08 60	0.08 7	0.18 231	0.12 105	0.07 48	0.08 90	0.06 24	0.06 47	0.09 40	0.11 223	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 50

xyz-stereo-finetune2	0.11 224	0.07 174	0.13 271	0.13 14	0.07 84	0.11 196	0.19 446	0.17 199	0.12 105	0.15 313	0.15 249	0.17 346	0.12 300	0.13 275	0.11 223	0.05 35	0.04 24	0.07 230	0.05 132	0.04 22	0.06 241

SGD-Stereo	0.08 57	0.05 27	0.10 140	0.14 45	0.05 1	0.12 238	0.12 77	0.11 37	0.12 105	0.07 48	0.09 112	0.09 159	0.09 201	0.08 19	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.03 2

SCV_C0	0.08 57	0.07 174	0.07 8	0.16 172	0.09 272	0.08 60	0.15 256	0.11 37	0.12 105	0.08 87	0.07 49	0.06 24	0.05 13	0.11 135	0.07 1	0.05 35	0.05 209	0.05 34	0.04 44	0.06 230	0.05 149

SCV	0.08 57	0.09 355	0.08 40	0.15 90	0.08 151	0.10 150	0.13 125	0.10 22	0.12 105	0.07 48	0.07 49	0.06 24	0.04 1	0.09 40	0.08 17	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.04 44	0.06 230	0.04 50

IGEV-RUCA	0.08 57	0.06 81	0.11 185	0.14 45	0.09 272	0.10 150	0.12 77	0.10 22	0.12 105	0.06 14	0.07 49	0.07 82	0.06 47	0.09 40	0.08 17	0.06 127	0.05 209	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.06 241

ours_stereo	0.09 108	0.07 174	0.09 92	0.17 248	0.08 151	0.11 196	0.16 322	0.11 37	0.12 105	0.08 87	0.10 142	0.08 129	0.06 47	0.12 225	0.12 282	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.04 22	0.03 2

fffy	0.09 108	0.08 279	0.09 92	0.16 172	0.07 84	0.13 289	0.17 359	0.13 75	0.12 105	0.08 87	0.09 112	0.08 129	0.09 201	0.13 275	0.11 223	0.05 35	0.05 209	0.07 230	0.05 132	0.04 22	0.05 149

tg	0.10 177	0.06 81	0.10 140	0.18 330	0.08 151	0.11 196	0.16 322	0.20 270	0.12 105	0.08 87	0.11 186	0.11 219	0.07 131	0.11 135	0.10 147	0.05 35	0.04 24	0.08 321	0.08 381	0.04 22	0.04 50

WCG-NET（raft）	0.08 57	0.05 27	0.10 140	0.15 90	0.06 16	0.11 196	0.13 125	0.15 131	0.12 105	0.08 87	0.07 49	0.06 24	0.06 47	0.13 275	0.08 17	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.04 50

gcap-zeroshot	0.09 108	0.05 27	0.10 140	0.16 172	0.07 84	0.13 289	0.13 125	0.11 37	0.12 105	0.13 264	0.12 203	0.09 159	0.08 171	0.09 40	0.09 66	0.06 127	0.05 209	0.06 129	0.05 132	0.04 22	0.04 50

MGS-Stereo	0.09 108	0.07 174	0.12 224	0.15 90	0.08 151	0.09 98	0.15 256	0.12 58	0.12 105	0.07 48	0.10 142	0.08 129	0.06 47	0.10 83	0.09 66	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.06 230	0.05 149

MyStereo06	0.10 177	0.07 174	0.12 224	0.17 248	0.09 272	0.13 289	0.18 407	0.19 259	0.12 105	0.12 234	0.08 90	0.07 82	0.07 131	0.11 135	0.09 66	0.06 127	0.05 209	0.07 230	0.07 310	0.06 230	0.06 241

ff7	0.09 108	0.07 174	0.11 185	0.16 172	0.09 272	0.11 196	0.15 256	0.16 161	0.12 105	0.10 162	0.06 15	0.06 24	0.06 47	0.11 135	0.09 66	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.06 241

IGEVStereo-DCA	0.09 108	0.06 81	0.11 185	0.15 90	0.10 381	0.11 196	0.15 256	0.16 161	0.12 105	0.10 162	0.06 15	0.08 129	0.06 47	0.10 83	0.08 17	0.06 127	0.05 209	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.06 241

ffff	0.09 108	0.07 174	0.11 185	0.16 172	0.09 272	0.11 196	0.15 256	0.16 161	0.12 105	0.10 162	0.06 15	0.06 24	0.06 47	0.11 135	0.09 66	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.06 241

11t	0.09 108	0.07 174	0.11 185	0.16 172	0.09 272	0.11 196	0.15 256	0.16 161	0.12 105	0.10 162	0.06 15	0.06 24	0.06 47	0.11 135	0.09 66	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.06 241

GCAP-Stereo	0.09 108	0.07 174	0.13 271	0.18 330	0.06 16	0.11 196	0.07 3	0.13 75	0.12 105	0.09 125	0.10 142	0.07 82	0.09 201	0.13 275	0.10 147	0.06 127	0.05 209	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.05 149

anonymousdsp	0.09 108	0.07 174	0.11 185	0.16 172	0.09 272	0.11 196	0.15 256	0.16 161	0.12 105	0.09 125	0.06 15	0.06 24	0.06 47	0.11 135	0.09 66	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.06 241

ProNet	0.09 108	0.07 174	0.10 140	0.17 248	0.08 151	0.10 150	0.15 256	0.15 131	0.12 105	0.09 125	0.06 15	0.07 82	0.06 47	0.11 135	0.09 66	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.04 22	0.06 241

CroCo-Stereo Lap2	0.09 108	0.09 355	0.08 40	0.22 497	0.09 272	0.09 98	0.19 446	0.16 161	0.12 105	0.09 125	0.10 142	0.05 3	0.05 13	0.08 19	0.08 17	0.06 127	0.06 346	0.07 230	0.05 132	0.05 122	0.05 149

ccc-4	0.09 108	0.07 174	0.11 185	0.16 172	0.09 272	0.11 196	0.15 256	0.16 161	0.12 105	0.10 162	0.06 15	0.06 24	0.06 47	0.11 135	0.09 66	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.06 241

IGEV-Stereo	0.09 108	0.07 174	0.11 185	0.16 172	0.09 272	0.11 196	0.15 256	0.16 161	0.12 105	0.09 125	0.06 15	0.06 24	0.06 47	0.11 135	0.09 66	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.06 241
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
KYRaft	0.11 224	0.07 174	0.10 140	0.19 390	0.09 272	0.08 60	0.15 256	0.22 317	0.12 105	0.13 264	0.16 261	0.20 385	0.10 239	0.12 225	0.10 147	0.05 35	0.04 24	0.08 321	0.08 381	0.06 230	0.16 555

DeepStereo_RVC	0.11 224	0.08 279	0.16 390	0.18 330	0.08 151	0.08 60	0.12 77	0.17 199	0.12 105	0.13 264	0.14 231	0.12 237	0.12 300	0.12 225	0.11 223	0.06 127	0.04 24	0.07 230	0.06 216	0.07 302	0.08 388

RAFT-RH_RVC	0.11 224	0.06 81	0.14 307	0.16 172	0.09 272	0.12 238	0.12 77	0.17 199	0.12 105	0.13 264	0.41 543	0.11 219	0.10 239	0.13 275	0.12 282	0.05 35	0.04 24	0.08 321	0.05 132	0.04 22	0.06 241

CroCo-Stereo	0.09 108	0.08 279	0.08 40	0.22 497	0.09 272	0.09 98	0.19 446	0.15 131	0.12 105	0.07 48	0.07 49	0.08 129	0.06 47	0.08 19	0.07 1	0.07 276	0.05 209	0.06 129	0.04 44	0.05 122	0.04 50
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
iRaftStereo_RVC	0.10 177	0.07 174	0.09 92	0.17 248	0.09 272	0.11 196	0.17 359	0.18 231	0.12 105	0.09 125	0.12 203	0.10 192	0.07 131	0.11 135	0.10 147	0.05 35	0.04 24	0.08 321	0.08 381	0.04 22	0.04 50

ARAFT	0.12 294	0.08 279	0.17 420	0.19 390	0.09 272	0.14 322	0.18 407	0.20 270	0.12 105	0.12 234	0.13 218	0.14 283	0.11 269	0.15 326	0.12 282	0.06 127	0.05 209	0.10 451	0.09 427	0.05 122	0.04 50

VMBase	0.09 108	0.05 27	0.10 140	0.13 14	0.07 84	0.10 150	0.10 31	0.16 161	0.13 138	0.10 162	0.15 249	0.10 192	0.09 201	0.11 135	0.10 147	0.07 276	0.05 209	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.06 241

Replicate-Monster	0.07 4	0.05 27	0.09 92	0.14 45	0.06 16	0.08 60	0.09 18	0.13 75	0.13 138	0.05 2	0.07 49	0.06 24	0.06 47	0.08 19	0.10 147	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.04 22	0.04 50

water-stereo	0.09 108	0.06 81	0.08 40	0.16 172	0.07 84	0.09 98	0.13 125	0.15 131	0.13 138	0.11 194	0.12 203	0.08 129	0.09 201	0.07 4	0.08 17	0.06 127	0.05 209	0.05 34	0.05 132	0.04 22	0.04 50

3w_stereo	0.08 57	0.09 355	0.10 140	0.17 248	0.07 84	0.08 60	0.10 31	0.20 270	0.13 138	0.06 14	0.07 49	0.05 3	0.06 47	0.08 19	0.09 66	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.03 2

HUF	0.08 57	0.05 27	0.08 40	0.14 45	0.06 16	0.09 98	0.13 125	0.13 75	0.13 138	0.07 48	0.07 49	0.08 129	0.06 47	0.10 83	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.04 50

DEFOM-Stereo	0.07 4	0.05 27	0.07 8	0.14 45	0.06 16	0.10 150	0.13 125	0.07 2	0.13 138	0.06 14	0.07 49	0.06 24	0.05 13	0.10 83	0.09 66	0.04 11	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.04 22	0.04 50

SMoEStereo_RVC	0.08 57	0.06 81	0.12 224	0.16 172	0.07 84	0.09 98	0.14 178	0.11 37	0.13 138	0.09 125	0.07 49	0.07 82	0.07 131	0.12 225	0.10 147	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.04 22	0.04 50

WCG-NET	0.08 57	0.05 27	0.09 92	0.15 90	0.06 16	0.11 196	0.14 178	0.13 75	0.13 138	0.06 14	0.09 112	0.07 82	0.06 47	0.13 275	0.08 17	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.03 2

model_zeroshot	0.10 177	0.04 1	0.11 185	0.15 90	0.09 272	0.12 238	0.14 178	0.20 270	0.13 138	0.11 194	0.10 142	0.12 237	0.07 131	0.12 225	0.10 147	0.07 276	0.06 346	0.06 129	0.05 132	0.06 230	0.06 241

plain	0.10 177	0.08 279	0.10 140	0.19 390	0.09 272	0.10 150	0.15 256	0.14 95	0.13 138	0.13 264	0.15 249	0.09 159	0.12 300	0.13 275	0.12 282	0.07 276	0.05 209	0.09 404	0.06 216	0.06 230	0.06 241

MSKI-zero shot	0.09 108	0.05 27	0.09 92	0.15 90	0.07 84	0.10 150	0.13 125	0.14 95	0.13 138	0.09 125	0.09 112	0.09 159	0.06 47	0.12 225	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.04 50

RAFT-Test	0.09 108	0.06 81	0.10 140	0.15 90	0.07 84	0.11 196	0.15 256	0.16 161	0.13 138	0.09 125	0.10 142	0.10 192	0.09 201	0.12 225	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.05 149

knoymous	0.11 224	0.05 27	0.12 224	0.13 14	0.07 84	0.15 348	0.14 178	0.19 259	0.13 138	0.11 194	0.17 283	0.13 263	0.09 201	0.13 275	0.11 223	0.08 345	0.05 209	0.06 129	0.05 132	0.08 364	0.07 324

Patchmatch Stereo++	0.11 224	0.09 355	0.16 390	0.18 330	0.08 151	0.06 11	0.11 56	0.16 161	0.13 138	0.15 313	0.16 261	0.14 283	0.12 300	0.11 135	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.08 321	0.06 216	0.08 364	0.07 324
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
AAGNet	0.11 224	0.07 174	0.16 390	0.19 390	0.09 272	0.08 60	0.13 125	0.18 231	0.13 138	0.16 341	0.21 351	0.13 263	0.14 363	0.11 135	0.14 359	0.06 127	0.04 24	0.09 404	0.06 216	0.06 230	0.05 149

PSM-adaLoss	0.11 224	0.09 355	0.16 390	0.18 330	0.08 151	0.06 11	0.12 77	0.16 161	0.13 138	0.15 313	0.16 261	0.14 283	0.12 300	0.11 135	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.08 321	0.06 216	0.08 364	0.07 324

PSM-AAD	0.11 224	0.07 174	0.10 140	0.19 390	0.09 272	0.10 150	0.15 256	0.20 270	0.13 138	0.12 234	0.14 231	0.18 359	0.11 269	0.11 135	0.10 147	0.05 35	0.05 209	0.09 404	0.08 381	0.06 230	0.14 537

ROB_FTStereo_v2	0.11 224	0.09 355	0.16 390	0.19 390	0.08 151	0.06 11	0.12 77	0.16 161	0.13 138	0.15 313	0.16 261	0.14 283	0.12 300	0.11 135	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.08 321	0.06 216	0.08 364	0.07 324

ROB_FTStereo	0.11 224	0.09 355	0.16 390	0.19 390	0.08 151	0.06 11	0.11 56	0.16 161	0.13 138	0.15 313	0.16 261	0.14 283	0.12 300	0.11 135	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.08 321	0.06 216	0.08 364	0.07 324

HUI-Stereo	0.11 224	0.09 355	0.16 390	0.18 330	0.08 151	0.06 11	0.12 77	0.16 161	0.13 138	0.15 313	0.16 261	0.14 283	0.12 300	0.11 135	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.08 321	0.06 216	0.08 364	0.07 324

iGMRVC	0.11 224	0.09 355	0.16 390	0.19 390	0.08 151	0.06 11	0.12 77	0.16 161	0.13 138	0.15 313	0.16 261	0.14 283	0.12 300	0.11 135	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.08 321	0.06 216	0.08 364	0.07 324

iRAFT	0.11 224	0.09 355	0.16 390	0.18 330	0.08 151	0.06 11	0.11 56	0.16 161	0.13 138	0.15 313	0.16 261	0.14 283	0.12 300	0.11 135	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.08 321	0.06 216	0.08 364	0.07 324

RAFT-IKP	0.11 224	0.09 355	0.16 390	0.19 390	0.08 151	0.06 11	0.12 77	0.16 161	0.13 138	0.15 313	0.16 261	0.14 283	0.12 300	0.11 135	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.08 321	0.06 216	0.08 364	0.07 324

Prome-Stereo	0.11 224	0.06 81	0.10 140	0.18 330	0.08 151	0.12 238	0.15 256	0.22 317	0.13 138	0.12 234	0.17 283	0.13 263	0.08 171	0.12 225	0.10 147	0.05 35	0.04 24	0.07 230	0.06 216	0.06 230	0.09 432

XX-TBD	0.09 108	0.06 81	0.07 8	0.14 45	0.07 84	0.12 238	0.16 322	0.14 95	0.13 138	0.11 194	0.12 203	0.09 159	0.08 171	0.10 83	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.06 230	0.05 149

test_xeample3	0.09 108	0.06 81	0.12 224	0.16 172	0.09 272	0.11 196	0.15 256	0.16 161	0.13 138	0.10 162	0.06 15	0.08 129	0.06 47	0.10 83	0.09 66	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.06 241

Hybrid-DGEV-03	0.10 177	0.06 81	0.09 92	0.18 330	0.08 151	0.16 377	0.14 178	0.15 131	0.14 164	0.13 264	0.16 261	0.12 237	0.09 201	0.13 275	0.11 223	0.06 127	0.04 24	0.08 321	0.06 216	0.05 122	0.04 50

DDF-Stereo	0.08 57	0.04 1	0.09 92	0.15 90	0.10 381	0.06 11	0.13 125	0.09 13	0.14 164	0.06 14	0.06 15	0.07 82	0.06 47	0.09 40	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.04 44	0.08 364	0.05 149

252Zero-FE	0.08 57	0.04 1	0.09 92	0.13 14	0.07 84	0.12 238	0.11 56	0.13 75	0.14 164	0.06 14	0.05 7	0.06 24	0.05 13	0.09 40	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 122	0.06 241

zero-FE	0.08 57	0.04 1	0.09 92	0.15 90	0.10 381	0.05 4	0.14 178	0.09 13	0.14 164	0.07 48	0.06 15	0.07 82	0.06 47	0.09 40	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.04 44	0.08 364	0.05 149

depthmonostereo	0.09 108	0.06 81	0.09 92	0.15 90	0.06 16	0.10 150	0.13 125	0.14 95	0.14 164	0.10 162	0.10 142	0.09 159	0.11 269	0.08 19	0.09 66	0.06 127	0.05 209	0.06 129	0.04 44	0.04 22	0.03 2

1w_stereo	0.07 4	0.06 81	0.07 8	0.16 172	0.06 16	0.07 34	0.10 31	0.14 95	0.14 164	0.07 48	0.08 90	0.05 3	0.06 47	0.09 40	0.09 66	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 50

MM-Stereo_test2	0.09 108	0.06 81	0.09 92	0.19 390	0.08 151	0.12 238	0.18 407	0.15 131	0.14 164	0.07 48	0.10 142	0.07 82	0.06 47	0.12 225	0.09 66	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.03 2

AIO-test1	0.10 177	0.07 174	0.10 140	0.23 521	0.07 84	0.09 98	0.13 125	0.21 293	0.14 164	0.11 194	0.12 203	0.09 159	0.07 131	0.11 135	0.09 66	0.06 127	0.05 209	0.09 404	0.10 467	0.03 1	0.06 241

CAS++	0.11 224	0.07 174	0.11 185	0.14 45	0.09 272	0.12 238	0.14 178	0.24 360	0.14 164	0.11 194	0.09 112	0.11 219	0.07 131	0.14 304	0.09 66	0.11 474	0.09 479	0.09 404	0.07 310	0.07 302	0.08 388
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MIM_Stereo	0.09 108	0.07 174	0.11 185	0.15 90	0.07 84	0.06 11	0.12 77	0.20 270	0.14 164	0.13 264	0.13 218	0.09 159	0.05 13	0.12 225	0.08 17	0.05 35	0.06 346	0.07 230	0.06 216	0.06 230	0.05 149

CASnet	0.09 108	0.09 355	0.09 92	0.19 390	0.06 16	0.07 34	0.11 56	0.18 231	0.14 164	0.11 194	0.10 142	0.09 159	0.07 131	0.10 83	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.10 451	0.08 381	0.05 122	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.10 177	0.10 414	0.15 356	0.18 330	0.08 151	0.15 348	0.09 18	0.17 199	0.14 164	0.14 286	0.10 142	0.09 159	0.07 131	0.16 361	0.10 147	0.05 35	0.05 209	0.10 451	0.07 310	0.06 230	0.05 149

riskmin	0.11 224	0.06 81	0.13 271	0.14 45	0.08 151	0.14 322	0.14 178	0.18 231	0.14 164	0.11 194	0.14 231	0.16 326	0.11 269	0.14 304	0.12 282	0.09 404	0.05 209	0.07 230	0.05 132	0.08 364	0.08 388

RCA-Stereo	0.09 108	0.06 81	0.09 92	0.16 172	0.06 16	0.09 98	0.13 125	0.18 231	0.14 164	0.09 125	0.10 142	0.08 129	0.07 131	0.12 225	0.11 223	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.04 50

ACRE	0.11 224	0.08 279	0.14 307	0.17 248	0.08 151	0.12 238	0.15 256	0.17 199	0.14 164	0.14 286	0.10 142	0.16 326	0.09 201	0.16 361	0.11 223	0.07 276	0.05 209	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.06 241

AnonymousM	0.09 108	0.05 27	0.10 140	0.14 45	0.06 16	0.09 98	0.13 125	0.19 259	0.14 164	0.13 264	0.11 186	0.09 159	0.08 171	0.13 275	0.10 147	0.08 345	0.05 209	0.08 321	0.05 132	0.05 122	0.05 149

rafts_anoy	0.11 224	0.06 81	0.10 140	0.17 248	0.08 151	0.10 150	0.14 178	0.17 199	0.14 164	0.13 264	0.13 218	0.12 237	0.10 239	0.11 135	0.12 282	0.07 276	0.04 24	0.09 404	0.11 499	0.07 302	0.06 241

CREStereo++_RVC	0.08 57	0.04 1	0.06 4	0.13 14	0.07 84	0.09 98	0.12 77	0.14 95	0.14 164	0.10 162	0.14 231	0.08 129	0.07 131	0.09 40	0.11 223	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.05 132	0.04 22	0.04 50
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
sCroCo_RVC	0.12 294	0.09 355	0.23 490	0.24 530	0.11 431	0.19 441	0.14 178	0.17 199	0.14 164	0.10 162	0.13 218	0.12 237	0.07 131	0.14 304	0.11 223	0.08 345	0.08 447	0.08 321	0.08 381	0.05 122	0.07 324

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 108	0.06 81	0.10 140	0.17 248	0.06 16	0.10 150	0.16 322	0.17 199	0.14 164	0.09 125	0.10 142	0.08 129	0.09 201	0.11 135	0.09 66	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.06 216	0.04 22	0.03 2

NLSM1	0.10 177	0.07 174	0.07 8	0.19 390	0.08 151	0.13 289	0.16 322	0.21 293	0.15 184	0.11 194	0.10 142	0.06 24	0.10 239	0.10 83	0.11 223	0.07 276	0.08 447	0.08 321	0.07 310	0.05 122	0.05 149

MonStereo	0.07 4	0.06 81	0.05 1	0.15 90	0.05 1	0.08 60	0.10 31	0.15 131	0.15 184	0.05 2	0.06 15	0.05 3	0.06 47	0.07 4	0.09 66	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 4	0.06 81	0.05 1	0.15 90	0.05 1	0.08 60	0.10 31	0.15 131	0.15 184	0.05 2	0.06 15	0.05 3	0.06 47	0.07 4	0.09 66	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

2.25w	0.07 4	0.06 81	0.07 8	0.14 45	0.06 16	0.08 60	0.08 7	0.10 22	0.15 184	0.08 87	0.10 142	0.07 82	0.06 47	0.08 19	0.10 147	0.05 35	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.03 1	0.04 50

2w_stereo	0.08 57	0.08 279	0.09 92	0.16 172	0.06 16	0.08 60	0.10 31	0.20 270	0.15 184	0.08 87	0.07 49	0.06 24	0.06 47	0.06 1	0.09 66	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.03 1	0.03 2

castereo++	0.08 57	0.05 27	0.08 40	0.15 90	0.05 1	0.14 322	0.12 77	0.11 37	0.15 184	0.07 48	0.07 49	0.07 82	0.06 47	0.08 19	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.03 2

MonSter	0.07 4	0.06 81	0.05 1	0.15 90	0.05 1	0.07 34	0.10 31	0.15 131	0.15 184	0.05 2	0.06 15	0.05 3	0.06 47	0.07 4	0.09 66	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

PAM_32	0.09 108	0.05 27	0.17 420	0.15 90	0.08 151	0.10 150	0.15 256	0.14 95	0.15 184	0.09 125	0.08 90	0.09 159	0.07 131	0.14 304	0.08 17	0.06 127	0.05 209	0.06 129	0.06 216	0.05 122	0.06 241

UGAM-zero	0.09 108	0.05 27	0.15 356	0.15 90	0.08 151	0.09 98	0.13 125	0.19 259	0.15 184	0.11 194	0.15 249	0.07 82	0.07 131	0.09 40	0.09 66	0.06 127	0.05 209	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.06 241

Occ-G	0.08 57	0.05 27	0.06 4	0.14 45	0.07 84	0.08 60	0.14 178	0.13 75	0.15 184	0.07 48	0.11 186	0.07 82	0.05 13	0.09 40	0.10 147	0.06 127	0.05 209	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.05 149

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 224	0.05 27	0.14 307	0.15 90	0.20 564	0.09 98	0.17 359	0.21 293	0.15 184	0.11 194	0.14 231	0.10 192	0.07 131	0.10 83	0.08 17	0.06 127	0.05 209	0.07 230	0.07 310	0.07 302	0.09 432

test_sample1	0.13 319	0.07 174	0.14 307	0.13 14	0.08 151	0.19 441	0.16 322	0.20 270	0.15 184	0.14 286	0.22 362	0.18 359	0.16 407	0.17 393	0.14 359	0.07 276	0.06 346	0.06 129	0.06 216	0.08 364	0.07 324

MyStereo07	0.10 177	0.07 174	0.10 140	0.17 248	0.09 272	0.14 322	0.18 407	0.15 131	0.15 184	0.09 125	0.06 15	0.06 24	0.07 131	0.12 225	0.09 66	0.06 127	0.05 209	0.08 321	0.07 310	0.06 230	0.06 241

mmm	0.14 353	0.08 279	0.17 420	0.17 248	0.09 272	0.17 399	0.18 407	0.21 293	0.15 184	0.15 313	0.23 371	0.21 394	0.16 407	0.16 361	0.17 418	0.08 345	0.05 209	0.08 321	0.07 310	0.07 302	0.07 324

11t1	0.12 294	0.06 81	0.13 271	0.14 45	0.08 151	0.17 399	0.15 256	0.18 231	0.15 184	0.15 313	0.15 249	0.16 326	0.16 407	0.15 326	0.13 323	0.08 345	0.05 209	0.06 129	0.05 132	0.08 364	0.07 324

rrr	0.09 108	0.06 81	0.12 224	0.15 90	0.10 381	0.11 196	0.16 322	0.16 161	0.15 184	0.10 162	0.06 15	0.08 129	0.06 47	0.10 83	0.08 17	0.06 127	0.05 209	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.06 241

Any-RAFT	0.10 177	0.05 27	0.09 92	0.14 45	0.07 84	0.13 289	0.14 178	0.21 293	0.15 184	0.11 194	0.12 203	0.12 237	0.09 201	0.12 225	0.09 66	0.07 276	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.06 230	0.05 149

4D-IteraStereo	0.09 108	0.07 174	0.10 140	0.18 330	0.07 84	0.09 98	0.15 256	0.17 199	0.15 184	0.10 162	0.11 186	0.10 192	0.07 131	0.11 135	0.09 66	0.05 35	0.03 1	0.08 321	0.07 310	0.06 230	0.05 149

LoS	0.09 108	0.05 27	0.11 185	0.13 14	0.07 84	0.14 322	0.11 56	0.15 131	0.15 184	0.09 125	0.09 112	0.12 237	0.09 201	0.15 326	0.10 147	0.07 276	0.05 209	0.05 34	0.03 1	0.05 122	0.05 149
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CIPLG	0.11 224	0.08 279	0.14 307	0.17 248	0.08 151	0.12 238	0.15 256	0.17 199	0.15 184	0.14 286	0.11 186	0.16 326	0.09 201	0.16 361	0.11 223	0.07 276	0.05 209	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.06 241

IPLG	0.10 177	0.07 174	0.15 356	0.17 248	0.08 151	0.11 196	0.14 178	0.20 270	0.15 184	0.12 234	0.17 283	0.07 82	0.07 131	0.14 304	0.13 323	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.04 22	0.04 50

IPLGR_C	0.11 224	0.08 279	0.14 307	0.17 248	0.08 151	0.12 238	0.15 256	0.17 199	0.15 184	0.14 286	0.10 142	0.16 326	0.09 201	0.16 361	0.11 223	0.07 276	0.05 209	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.06 241

test-3	0.08 57	0.06 81	0.09 92	0.17 248	0.07 84	0.07 34	0.14 178	0.12 58	0.15 184	0.09 125	0.08 90	0.07 82	0.08 171	0.11 135	0.10 147	0.05 35	0.04 24	0.07 230	0.05 132	0.04 22	0.04 50

test_1	0.08 57	0.06 81	0.09 92	0.17 248	0.07 84	0.07 34	0.14 178	0.12 58	0.15 184	0.09 125	0.08 90	0.07 82	0.08 171	0.11 135	0.10 147	0.05 35	0.04 24	0.07 230	0.05 132	0.04 22	0.04 50

LCNet	0.11 224	0.07 174	0.09 92	0.19 390	0.09 272	0.08 60	0.15 256	0.21 293	0.15 184	0.11 194	0.15 249	0.16 326	0.11 269	0.12 225	0.11 223	0.05 35	0.04 24	0.08 321	0.07 310	0.06 230	0.15 544

TransformOpticalFlow	0.10 177	0.08 279	0.13 271	0.18 330	0.07 84	0.09 98	0.15 256	0.19 259	0.15 184	0.12 234	0.17 283	0.11 219	0.11 269	0.11 135	0.10 147	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.06 216	0.05 122	0.05 149

NRIStereo	0.11 224	0.08 279	0.14 307	0.18 330	0.08 151	0.10 150	0.14 178	0.16 161	0.15 184	0.12 234	0.14 231	0.13 263	0.12 300	0.13 275	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.07 230	0.06 216	0.06 230	0.07 324

cross-raft	0.10 177	0.09 355	0.09 92	0.19 390	0.07 84	0.11 196	0.25 538	0.13 75	0.15 184	0.08 87	0.11 186	0.12 237	0.10 239	0.09 40	0.11 223	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.04 22	0.04 50

s12784h	0.09 108	0.06 81	0.07 8	0.15 90	0.05 1	0.16 377	0.18 407	0.15 131	0.15 184	0.10 162	0.11 186	0.11 219	0.11 269	0.10 83	0.12 282	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.04 50

RALAANet	0.11 224	0.08 279	0.10 140	0.17 248	0.09 272	0.14 322	0.10 31	0.20 270	0.15 184	0.14 286	0.13 218	0.16 326	0.09 201	0.12 225	0.11 223	0.06 127	0.05 209	0.07 230	0.06 216	0.05 122	0.04 50

gcap_with_dpt	0.09 108	0.06 81	0.09 92	0.16 172	0.08 151	0.12 238	0.14 178	0.16 161	0.16 214	0.08 87	0.14 231	0.10 192	0.06 47	0.11 135	0.10 147	0.06 127	0.05 209	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.04 50

BStereo	0.08 57	0.06 81	0.16 390	0.15 90	0.08 151	0.07 34	0.09 18	0.15 131	0.16 214	0.06 14	0.07 49	0.07 82	0.05 13	0.09 40	0.11 223	0.04 11	0.05 209	0.05 34	0.07 310	0.04 22	0.04 50

Wave_Phase_stereo	0.09 108	0.06 81	0.16 390	0.15 90	0.08 151	0.11 196	0.09 18	0.18 231	0.16 214	0.06 14	0.07 49	0.07 82	0.05 13	0.09 40	0.11 223	0.04 11	0.05 209	0.05 34	0.07 310	0.04 22	0.04 50

NLSM3	0.09 108	0.06 81	0.08 40	0.19 390	0.08 151	0.11 196	0.16 322	0.18 231	0.16 214	0.06 14	0.08 90	0.07 82	0.08 171	0.09 40	0.11 223	0.04 11	0.04 24	0.06 129	0.07 310	0.03 1	0.03 2

FE-Mocha	0.09 108	0.06 81	0.14 307	0.16 172	0.09 272	0.10 150	0.15 256	0.18 231	0.16 214	0.10 162	0.09 112	0.07 82	0.07 131	0.09 40	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.06 216	0.05 122	0.05 149

DilatedVolume-Stereo	0.09 108	0.05 27	0.08 40	0.15 90	0.06 16	0.11 196	0.12 77	0.14 95	0.16 214	0.11 194	0.11 186	0.09 159	0.09 201	0.11 135	0.10 147	0.06 127	0.05 209	0.05 34	0.04 44	0.03 1	0.03 2

PAM	0.10 177	0.05 27	0.16 390	0.15 90	0.08 151	0.09 98	0.16 322	0.15 131	0.16 214	0.12 234	0.09 112	0.09 159	0.07 131	0.13 275	0.08 17	0.06 127	0.05 209	0.06 129	0.06 216	0.05 122	0.06 241

rvit_stereo_0080	0.10 177	0.08 279	0.14 307	0.15 90	0.09 272	0.07 34	0.15 256	0.16 161	0.16 214	0.11 194	0.10 142	0.14 283	0.08 171	0.12 225	0.10 147	0.09 404	0.07 418	0.07 230	0.06 216	0.07 302	0.05 149

rvit_stereo_ft	0.12 294	0.07 174	0.13 271	0.19 390	0.10 381	0.12 238	0.17 359	0.16 161	0.16 214	0.12 234	0.13 218	0.15 312	0.10 239	0.14 304	0.13 323	0.09 404	0.06 346	0.08 321	0.07 310	0.07 302	0.05 149

RAFT-Stereo-weight	0.09 108	0.06 81	0.10 140	0.16 172	0.07 84	0.09 98	0.14 178	0.19 259	0.16 214	0.11 194	0.10 142	0.08 129	0.06 47	0.10 83	0.11 223	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.04 44	0.04 22	0.04 50

test_sample2	0.12 294	0.07 174	0.12 224	0.14 45	0.08 151	0.16 377	0.18 407	0.21 293	0.16 214	0.14 286	0.20 329	0.19 373	0.15 381	0.15 326	0.12 282	0.08 345	0.05 209	0.07 230	0.06 216	0.08 364	0.07 324

GCAPDPT-zeroshot4090	0.09 108	0.05 27	0.11 185	0.13 14	0.07 84	0.11 196	0.14 178	0.14 95	0.16 214	0.07 48	0.10 142	0.08 129	0.06 47	0.13 275	0.08 17	0.07 276	0.05 209	0.05 34	0.05 132	0.04 22	0.04 50

ACVNet-DCA	0.10 177	0.08 279	0.12 224	0.17 248	0.09 272	0.13 289	0.15 256	0.23 337	0.16 214	0.09 125	0.09 112	0.06 24	0.06 47	0.10 83	0.07 1	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.07 302	0.07 324

1test111	0.11 224	0.08 279	0.12 224	0.17 248	0.09 272	0.13 289	0.15 256	0.23 337	0.16 214	0.09 125	0.09 112	0.06 24	0.06 47	0.15 326	0.16 403	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.07 302	0.07 324

whm_eth	0.10 177	0.08 279	0.14 307	0.15 90	0.09 272	0.07 34	0.15 256	0.16 161	0.16 214	0.11 194	0.10 142	0.14 283	0.08 171	0.12 225	0.10 147	0.09 404	0.07 418	0.07 230	0.06 216	0.07 302	0.05 149

MaDis-Stereo	0.09 108	0.09 355	0.08 40	0.17 248	0.09 272	0.13 289	0.10 31	0.16 161	0.16 214	0.09 125	0.11 186	0.06 24	0.06 47	0.09 40	0.13 323	0.07 276	0.06 346	0.07 230	0.05 132	0.05 122	0.04 50

testlalala	0.09 108	0.05 27	0.11 185	0.13 14	0.07 84	0.11 196	0.14 178	0.14 95	0.16 214	0.07 48	0.10 142	0.08 129	0.06 47	0.13 275	0.08 17	0.07 276	0.05 209	0.05 34	0.05 132	0.04 22	0.04 50

GCAPDPT-zeroshot	0.09 108	0.05 27	0.11 185	0.13 14	0.07 84	0.11 196	0.14 178	0.14 95	0.16 214	0.07 48	0.10 142	0.08 129	0.06 47	0.13 275	0.08 17	0.07 276	0.05 209	0.05 34	0.05 132	0.04 22	0.04 50

EGLCR-Stereo	0.08 57	0.05 27	0.08 40	0.14 45	0.06 16	0.10 150	0.12 77	0.11 37	0.16 214	0.06 14	0.05 7	0.07 82	0.05 13	0.10 83	0.11 223	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.04 22	0.04 50

TestStereo1	0.13 319	0.08 279	0.08 40	0.19 390	0.08 151	0.18 418	0.29 569	0.23 337	0.16 214	0.17 356	0.20 329	0.16 326	0.10 239	0.12 225	0.13 323	0.06 127	0.06 346	0.08 321	0.06 216	0.05 122	0.05 149

qqq	0.13 319	0.09 355	0.15 356	0.16 172	0.08 151	0.13 289	0.15 256	0.23 337	0.16 214	0.15 313	0.19 317	0.16 326	0.16 407	0.15 326	0.16 403	0.07 276	0.06 346	0.08 321	0.08 381	0.07 302	0.07 324

RAFT_CTSACE	0.12 294	0.09 355	0.10 140	0.22 497	0.08 151	0.12 238	0.24 522	0.18 231	0.16 214	0.20 425	0.27 437	0.13 263	0.07 131	0.13 275	0.09 66	0.05 35	0.06 346	0.08 321	0.07 310	0.04 22	0.04 50

SA-5K	0.13 319	0.08 279	0.08 40	0.19 390	0.08 151	0.18 418	0.29 569	0.23 337	0.16 214	0.17 356	0.20 329	0.16 326	0.10 239	0.12 225	0.13 323	0.06 127	0.06 346	0.08 321	0.06 216	0.05 122	0.05 149

RAFT_R40	0.11 224	0.07 174	0.14 307	0.18 330	0.09 272	0.06 11	0.13 125	0.17 199	0.16 214	0.14 286	0.18 308	0.15 312	0.12 300	0.10 83	0.11 223	0.06 127	0.04 24	0.09 404	0.06 216	0.06 230	0.05 149

GMM-Stereo	0.11 224	0.07 174	0.10 140	0.18 330	0.09 272	0.08 60	0.15 256	0.23 337	0.16 214	0.11 194	0.15 249	0.13 263	0.11 269	0.11 135	0.11 223	0.05 35	0.04 24	0.08 321	0.07 310	0.06 230	0.09 432

raftrobust	0.09 108	0.06 81	0.10 140	0.17 248	0.08 151	0.09 98	0.10 31	0.18 231	0.16 214	0.10 162	0.09 112	0.12 237	0.07 131	0.12 225	0.10 147	0.08 345	0.05 209	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.05 149

DIP-Stereo	0.11 224	0.07 174	0.14 307	0.17 248	0.09 272	0.13 289	0.09 18	0.16 161	0.16 214	0.11 194	0.16 261	0.14 283	0.12 300	0.15 326	0.13 323	0.06 127	0.05 209	0.06 129	0.05 132	0.05 122	0.06 241
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
WQFJA1	0.10 177	0.07 174	0.08 40	0.20 451	0.09 272	0.12 238	0.17 359	0.17 199	0.17 241	0.09 125	0.10 142	0.08 129	0.10 239	0.12 225	0.11 223	0.06 127	0.07 418	0.07 230	0.06 216	0.06 230	0.05 149

WQFJX1	0.10 177	0.07 174	0.08 40	0.22 497	0.09 272	0.12 238	0.17 359	0.18 231	0.17 241	0.10 162	0.09 112	0.07 82	0.10 239	0.11 135	0.09 66	0.07 276	0.08 447	0.07 230	0.06 216	0.05 122	0.04 50

WQFJX	0.10 177	0.07 174	0.09 92	0.21 482	0.09 272	0.12 238	0.16 322	0.18 231	0.17 241	0.12 234	0.10 142	0.07 82	0.09 201	0.12 225	0.10 147	0.06 127	0.07 418	0.06 129	0.05 132	0.06 230	0.05 149

NLMM	0.10 177	0.07 174	0.08 40	0.20 451	0.09 272	0.12 238	0.17 359	0.17 199	0.17 241	0.09 125	0.10 142	0.08 129	0.10 239	0.12 225	0.11 223	0.06 127	0.07 418	0.07 230	0.06 216	0.06 230	0.05 149

RAStereo	0.10 177	0.09 355	0.08 40	0.20 451	0.08 151	0.13 289	0.18 407	0.15 131	0.17 241	0.10 162	0.12 203	0.05 3	0.06 47	0.09 40	0.08 17	0.07 276	0.05 209	0.07 230	0.05 132	0.05 122	0.04 50

Pointernet	0.09 108	0.04 1	0.09 92	0.16 172	0.08 151	0.13 289	0.10 31	0.15 131	0.17 241	0.09 125	0.07 49	0.06 24	0.06 47	0.11 135	0.09 66	0.08 345	0.04 24	0.05 34	0.03 1	0.06 230	0.05 149

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 224	0.05 27	0.11 185	0.15 90	0.13 486	0.13 289	0.16 322	0.23 337	0.17 241	0.10 162	0.12 203	0.10 192	0.07 131	0.11 135	0.09 66	0.06 127	0.05 209	0.06 129	0.06 216	0.07 302	0.08 388

U	0.08 57	0.07 174	0.09 92	0.19 390	0.10 381	0.10 150	0.13 125	0.12 58	0.17 241	0.07 48	0.07 49	0.06 24	0.05 13	0.07 4	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.04 44	0.06 230	0.05 149

GCST	0.37 573	0.42 592	0.26 502	1.02 616	0.39 591	0.18 418	0.08 7	0.20 270	0.17 241	0.28 517	0.25 411	0.15 312	0.12 300	0.16 361	0.14 359	0.64 611	0.43 600	0.75 607	0.65 611	0.63 604	0.46 603

test_sample6	0.14 353	0.08 279	0.13 271	0.16 172	0.08 151	0.17 399	0.19 446	0.25 376	0.17 241	0.17 356	0.27 437	0.19 373	0.14 363	0.15 326	0.13 323	0.08 345	0.05 209	0.08 321	0.07 310	0.08 364	0.08 388

test_sample5	0.14 353	0.08 279	0.14 307	0.16 172	0.08 151	0.18 418	0.18 407	0.25 376	0.17 241	0.17 356	0.27 437	0.18 359	0.14 363	0.16 361	0.13 323	0.08 345	0.05 209	0.08 321	0.07 310	0.08 364	0.08 388

test_sample4	0.14 353	0.08 279	0.14 307	0.15 90	0.08 151	0.19 441	0.18 407	0.26 394	0.17 241	0.16 341	0.25 411	0.18 359	0.14 363	0.16 361	0.13 323	0.08 345	0.06 346	0.08 321	0.06 216	0.08 364	0.08 388

DualNet	0.14 353	0.08 279	0.14 307	0.16 172	0.08 151	0.18 418	0.18 407	0.25 376	0.17 241	0.17 356	0.27 437	0.18 359	0.14 363	0.16 361	0.13 323	0.08 345	0.05 209	0.08 321	0.07 310	0.08 364	0.08 388

DCRE	0.11 224	0.07 174	0.13 271	0.16 172	0.11 431	0.11 196	0.17 359	0.18 231	0.17 241	0.11 194	0.18 308	0.10 192	0.10 239	0.15 326	0.11 223	0.06 127	0.05 209	0.06 129	0.06 216	0.05 122	0.04 50

Anonymous_2	0.22 499	0.17 527	0.28 515	0.15 90	0.16 536	0.32 550	0.22 499	0.22 317	0.17 241	0.23 468	0.24 383	0.26 460	0.27 522	0.27 514	0.23 496	0.22 580	0.25 588	0.17 551	0.17 561	0.17 559	0.17 564

DisPM	0.11 224	0.07 174	0.12 224	0.16 172	0.09 272	0.06 11	0.13 125	0.17 199	0.17 241	0.14 286	0.20 329	0.12 237	0.10 239	0.11 135	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.07 230	0.06 216	0.06 230	0.11 485

test_4	0.10 177	0.10 414	0.08 40	0.19 390	0.09 272	0.08 60	0.22 499	0.15 131	0.17 241	0.12 234	0.18 308	0.12 237	0.09 201	0.08 19	0.11 223	0.04 11	0.04 24	0.08 321	0.08 381	0.04 22	0.03 2

GMOStereo	0.11 224	0.09 355	0.07 8	0.19 390	0.08 151	0.12 238	0.28 560	0.13 75	0.17 241	0.11 194	0.17 283	0.14 283	0.12 300	0.07 4	0.07 1	0.05 35	0.05 209	0.09 404	0.07 310	0.04 22	0.04 50

error version	0.11 224	0.09 355	0.07 8	0.19 390	0.08 151	0.12 238	0.28 560	0.13 75	0.17 241	0.11 194	0.17 283	0.14 283	0.12 300	0.07 4	0.07 1	0.05 35	0.05 209	0.09 404	0.07 310	0.04 22	0.04 50

test-v	0.11 224	0.09 355	0.07 8	0.19 390	0.08 151	0.12 238	0.28 560	0.13 75	0.17 241	0.11 194	0.17 283	0.14 283	0.12 300	0.07 4	0.07 1	0.05 35	0.05 209	0.09 404	0.07 310	0.04 22	0.04 50

HHNet	0.11 224	0.06 81	0.16 390	0.15 90	0.14 506	0.07 34	0.13 125	0.20 270	0.17 241	0.14 286	0.25 411	0.11 219	0.08 171	0.13 275	0.10 147	0.05 35	0.04 24	0.08 321	0.06 216	0.05 122	0.09 432

IIG-Stereo	0.11 224	0.06 81	0.13 271	0.17 248	0.08 151	0.11 196	0.12 77	0.22 317	0.17 241	0.14 286	0.17 283	0.11 219	0.12 300	0.12 225	0.12 282	0.06 127	0.05 209	0.07 230	0.06 216	0.05 122	0.04 50

PSM-softLoss	0.12 294	0.07 174	0.15 356	0.17 248	0.09 272	0.08 60	0.13 125	0.24 360	0.17 241	0.14 286	0.19 317	0.13 263	0.11 269	0.11 135	0.11 223	0.07 276	0.05 209	0.08 321	0.07 310	0.06 230	0.12 498

KMStereo	0.12 294	0.07 174	0.15 356	0.17 248	0.09 272	0.08 60	0.13 125	0.24 360	0.17 241	0.14 286	0.19 317	0.13 263	0.11 269	0.11 135	0.11 223	0.07 276	0.05 209	0.08 321	0.07 310	0.06 230	0.12 498

ASMatch	0.11 224	0.06 81	0.13 271	0.16 172	0.10 381	0.07 34	0.14 178	0.17 199	0.17 241	0.12 234	0.16 261	0.16 326	0.10 239	0.13 275	0.10 147	0.05 35	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.04 22	0.08 388

GrayStereo	0.11 224	0.06 81	0.11 185	0.19 390	0.09 272	0.09 98	0.16 322	0.18 231	0.17 241	0.14 286	0.17 283	0.17 346	0.11 269	0.12 225	0.11 223	0.05 35	0.05 209	0.07 230	0.06 216	0.05 122	0.10 459

Pruner-Stereo	0.11 224	0.07 174	0.12 224	0.17 248	0.09 272	0.06 11	0.12 77	0.17 199	0.17 241	0.13 264	0.19 317	0.13 263	0.09 201	0.11 135	0.11 223	0.06 127	0.04 24	0.07 230	0.06 216	0.06 230	0.08 388

test-2	0.11 224	0.09 355	0.07 8	0.19 390	0.08 151	0.12 238	0.28 560	0.13 75	0.17 241	0.11 194	0.17 283	0.14 283	0.12 300	0.07 4	0.07 1	0.05 35	0.05 209	0.09 404	0.07 310	0.04 22	0.04 50

CFNet-RSSM	0.09 108	0.07 174	0.09 92	0.16 172	0.07 84	0.09 98	0.15 256	0.16 161	0.17 241	0.08 87	0.12 203	0.10 192	0.09 201	0.11 135	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.04 44	0.04 22	0.04 50

Gwc-CoAtRS	0.09 108	0.06 81	0.10 140	0.16 172	0.07 84	0.10 150	0.14 178	0.17 199	0.17 241	0.08 87	0.10 142	0.12 237	0.09 201	0.12 225	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.04 44	0.04 22	0.04 50

NLCSM	0.11 224	0.09 355	0.09 92	0.23 521	0.11 431	0.12 238	0.19 446	0.18 231	0.18 271	0.12 234	0.11 186	0.07 82	0.09 201	0.11 135	0.10 147	0.07 276	0.08 447	0.07 230	0.07 310	0.06 230	0.05 149

Select-FE	0.11 224	0.06 81	0.20 466	0.15 90	0.11 431	0.11 196	0.13 125	0.21 293	0.18 271	0.09 125	0.11 186	0.10 192	0.06 47	0.12 225	0.09 66	0.07 276	0.05 209	0.07 230	0.08 381	0.06 230	0.08 388

G2L-ROB	0.13 319	0.06 81	0.13 271	0.13 14	0.08 151	0.14 322	0.16 322	0.25 376	0.18 271	0.19 402	0.18 308	0.20 385	0.14 363	0.17 393	0.16 403	0.08 345	0.05 209	0.06 129	0.05 132	0.08 364	0.09 432

castereo	0.09 108	0.06 81	0.11 185	0.15 90	0.06 16	0.11 196	0.15 256	0.14 95	0.18 271	0.08 87	0.10 142	0.11 219	0.08 171	0.09 40	0.10 147	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.03 2

test_sample3	0.14 353	0.08 279	0.15 356	0.14 45	0.09 272	0.19 441	0.17 359	0.26 394	0.18 271	0.16 341	0.22 362	0.19 373	0.15 381	0.17 393	0.13 323	0.08 345	0.06 346	0.07 230	0.06 216	0.09 427	0.08 388

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 177	0.08 279	0.12 224	0.16 172	0.08 151	0.15 348	0.16 322	0.18 231	0.18 271	0.10 162	0.09 112	0.09 159	0.08 171	0.11 135	0.12 282	0.07 276	0.05 209	0.08 321	0.06 216	0.07 302	0.06 241

xx1	0.11 224	0.08 279	0.12 224	0.17 248	0.09 272	0.13 289	0.15 256	0.16 161	0.18 271	0.09 125	0.09 112	0.16 326	0.16 407	0.10 83	0.07 1	0.06 127	0.04 24	0.08 321	0.08 381	0.07 302	0.07 324

cc1	0.10 177	0.08 279	0.12 224	0.17 248	0.09 272	0.13 289	0.15 256	0.16 161	0.18 271	0.09 125	0.09 112	0.06 24	0.06 47	0.10 83	0.07 1	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.06 230	0.06 241

MIF-Stereo (partial)	0.11 224	0.06 81	0.10 140	0.19 390	0.10 381	0.10 150	0.11 56	0.17 199	0.18 271	0.14 286	0.16 261	0.09 159	0.11 269	0.12 225	0.12 282	0.08 345	0.05 209	0.08 321	0.07 310	0.06 230	0.07 324

Sa-1000	0.12 294	0.08 279	0.08 40	0.18 330	0.08 151	0.14 322	0.22 499	0.22 317	0.18 271	0.15 313	0.20 329	0.17 346	0.11 269	0.10 83	0.10 147	0.06 127	0.05 209	0.09 404	0.09 427	0.05 122	0.05 149

SA	0.12 294	0.09 355	0.08 40	0.18 330	0.08 151	0.12 238	0.24 522	0.23 337	0.18 271	0.17 356	0.27 437	0.14 283	0.11 269	0.11 135	0.11 223	0.05 35	0.05 209	0.09 404	0.08 381	0.05 122	0.04 50

TRStereo	0.09 108	0.05 27	0.12 224	0.15 90	0.12 463	0.10 150	0.13 125	0.18 231	0.18 271	0.09 125	0.09 112	0.09 159	0.06 47	0.10 83	0.08 17	0.07 276	0.05 209	0.07 230	0.07 310	0.04 22	0.04 50

FTStereo	0.12 294	0.06 81	0.14 307	0.18 330	0.09 272	0.07 34	0.15 256	0.21 293	0.18 271	0.12 234	0.24 383	0.12 237	0.12 300	0.13 275	0.13 323	0.05 35	0.05 209	0.07 230	0.06 216	0.06 230	0.10 459

test-1	0.10 177	0.07 174	0.16 390	0.19 390	0.08 151	0.11 196	0.24 522	0.14 95	0.18 271	0.09 125	0.07 49	0.09 159	0.08 171	0.07 4	0.09 66	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.04 22	0.04 50

BEATNet_4x	0.12 294	0.08 279	0.14 307	0.18 330	0.07 84	0.15 348	0.07 3	0.22 317	0.18 271	0.16 341	0.19 317	0.18 359	0.14 363	0.16 361	0.15 387	0.07 276	0.05 209	0.05 34	0.05 132	0.06 230	0.06 241

HITNet	0.10 177	0.06 81	0.12 224	0.14 45	0.06 16	0.11 196	0.10 31	0.18 231	0.18 271	0.13 264	0.16 261	0.14 283	0.11 269	0.15 326	0.13 323	0.06 127	0.04 24	0.04 1	0.04 44	0.06 230	0.05 149
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
DN-CSS_ROB	0.13 319	0.13 486	0.16 390	0.18 330	0.10 381	0.16 377	0.08 7	0.22 317	0.18 271	0.17 356	0.22 362	0.13 263	0.13 339	0.12 225	0.13 323	0.05 35	0.05 209	0.10 451	0.10 467	0.08 364	0.06 241

xyz-stereo-finetune	0.11 224	0.08 279	0.13 271	0.14 45	0.06 16	0.10 150	0.19 446	0.17 199	0.19 288	0.12 234	0.14 231	0.15 312	0.10 239	0.13 275	0.11 223	0.05 35	0.04 24	0.07 230	0.05 132	0.04 22	0.05 149

MM-Stereo_test3	0.10 177	0.07 174	0.07 8	0.18 330	0.07 84	0.12 238	0.19 446	0.24 360	0.19 288	0.06 14	0.10 142	0.08 129	0.06 47	0.11 135	0.08 17	0.06 127	0.06 346	0.07 230	0.05 132	0.05 122	0.04 50

DDVS	0.15 396	0.10 414	0.21 475	0.16 172	0.12 463	0.15 348	0.14 178	0.25 376	0.19 288	0.18 386	0.29 463	0.27 468	0.12 300	0.19 429	0.15 387	0.09 404	0.06 346	0.09 404	0.07 310	0.11 481	0.11 485

rvit_stereo_0081_aga	0.11 224	0.09 355	0.14 307	0.18 330	0.09 272	0.13 289	0.14 178	0.14 95	0.19 288	0.10 162	0.18 308	0.16 326	0.09 201	0.12 225	0.09 66	0.10 445	0.06 346	0.08 321	0.07 310	0.07 302	0.06 241

AE-Stereo	0.10 177	0.08 279	0.10 140	0.18 330	0.09 272	0.10 150	0.15 256	0.14 95	0.19 288	0.09 125	0.14 231	0.12 237	0.08 171	0.11 135	0.10 147	0.05 35	0.06 346	0.07 230	0.06 216	0.05 122	0.04 50

ffm	0.12 294	0.09 355	0.14 307	0.16 172	0.08 151	0.17 399	0.17 359	0.15 131	0.19 288	0.15 313	0.25 411	0.19 373	0.13 339	0.10 83	0.07 1	0.06 127	0.04 24	0.09 404	0.08 381	0.06 230	0.06 241

ff1	0.13 319	0.09 355	0.14 307	0.16 172	0.08 151	0.17 399	0.17 359	0.15 131	0.19 288	0.15 313	0.25 411	0.19 373	0.13 339	0.14 304	0.20 455	0.06 127	0.04 24	0.09 404	0.08 381	0.06 230	0.06 241

tt1	0.10 177	0.08 279	0.12 224	0.17 248	0.09 272	0.12 238	0.16 322	0.15 131	0.19 288	0.09 125	0.08 90	0.06 24	0.06 47	0.10 83	0.07 1	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.06 230	0.06 241

CASS	0.13 319	0.12 458	0.11 185	0.23 521	0.09 272	0.15 348	0.17 359	0.18 231	0.19 288	0.17 356	0.18 308	0.15 312	0.15 381	0.14 304	0.14 359	0.09 404	0.06 346	0.10 451	0.08 381	0.09 427	0.07 324
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCANet-4	0.10 177	0.06 81	0.12 224	0.16 172	0.06 16	0.09 98	0.17 359	0.18 231	0.19 288	0.13 264	0.16 261	0.09 159	0.14 363	0.11 135	0.12 282	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.05 149

ADStereo(finetuned)	0.10 177	0.06 81	0.12 224	0.16 172	0.06 16	0.09 98	0.17 359	0.15 131	0.19 288	0.13 264	0.17 283	0.10 192	0.12 300	0.11 135	0.12 282	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.04 50

BUS	0.14 353	0.09 355	0.14 307	0.22 497	0.10 381	0.19 441	0.14 178	0.34 511	0.19 288	0.17 356	0.22 362	0.16 326	0.13 339	0.15 326	0.13 323	0.08 345	0.06 346	0.10 451	0.09 427	0.07 302	0.07 324

BSDual-CNN	0.15 396	0.09 355	0.14 307	0.22 497	0.10 381	0.14 322	0.15 256	0.34 511	0.19 288	0.17 356	0.22 362	0.25 450	0.16 407	0.15 326	0.14 359	0.08 345	0.06 346	0.10 451	0.09 427	0.07 302	0.07 324

psmg	0.14 353	0.09 355	0.14 307	0.17 248	0.10 381	0.15 348	0.17 359	0.29 447	0.19 288	0.17 356	0.21 351	0.25 450	0.16 407	0.15 326	0.14 359	0.08 345	0.06 346	0.08 321	0.08 381	0.07 302	0.06 241

NF-Stereo	0.11 224	0.07 174	0.13 271	0.17 248	0.09 272	0.10 150	0.14 178	0.23 337	0.19 288	0.12 234	0.17 283	0.12 237	0.11 269	0.11 135	0.11 223	0.06 127	0.04 24	0.07 230	0.06 216	0.06 230	0.12 498

OCTAStereo	0.11 224	0.07 174	0.13 271	0.17 248	0.09 272	0.10 150	0.14 178	0.23 337	0.19 288	0.12 234	0.17 283	0.12 237	0.11 269	0.11 135	0.11 223	0.06 127	0.04 24	0.07 230	0.06 216	0.06 230	0.12 498

RE-Stereo	0.11 224	0.07 174	0.13 271	0.17 248	0.09 272	0.10 150	0.14 178	0.23 337	0.19 288	0.12 234	0.17 283	0.12 237	0.11 269	0.11 135	0.11 223	0.06 127	0.04 24	0.07 230	0.06 216	0.06 230	0.12 498

TVStereo	0.11 224	0.07 174	0.13 271	0.17 248	0.09 272	0.10 150	0.14 178	0.23 337	0.19 288	0.12 234	0.17 283	0.12 237	0.11 269	0.11 135	0.11 223	0.06 127	0.04 24	0.07 230	0.06 216	0.06 230	0.12 498

RAFT	0.13 319	0.09 355	0.11 185	0.18 330	0.08 151	0.15 348	0.24 522	0.20 270	0.19 288	0.21 439	0.21 351	0.17 346	0.12 300	0.16 361	0.09 66	0.06 127	0.07 418	0.10 451	0.09 427	0.05 122	0.05 149

LMCR-Stereo	0.15 396	0.08 279	0.13 271	0.21 482	0.09 272	0.17 399	0.20 469	0.27 415	0.19 288	0.24 477	0.24 383	0.23 430	0.17 430	0.20 454	0.17 418	0.07 276	0.06 346	0.08 321	0.06 216	0.10 458	0.08 388

TANstereo	0.09 108	0.04 1	0.08 40	0.13 14	0.06 16	0.11 196	0.14 178	0.15 131	0.19 288	0.11 194	0.15 249	0.10 192	0.06 47	0.12 225	0.09 66	0.07 276	0.05 209	0.05 34	0.04 44	0.06 230	0.05 149

DCANet	0.10 177	0.06 81	0.12 224	0.16 172	0.06 16	0.09 98	0.17 359	0.15 131	0.19 288	0.13 264	0.17 283	0.10 192	0.11 269	0.11 135	0.12 282	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.04 50

xxxx	0.15 396	0.07 174	0.14 307	0.14 45	0.08 151	0.23 497	0.18 407	0.31 471	0.19 288	0.14 286	0.28 451	0.22 412	0.14 363	0.15 326	0.26 531	0.09 404	0.05 209	0.07 230	0.07 310	0.08 364	0.07 324

NLMM1	0.11 224	0.09 355	0.07 8	0.22 497	0.10 381	0.12 238	0.20 469	0.18 231	0.20 311	0.12 234	0.11 186	0.07 82	0.09 201	0.11 135	0.11 223	0.08 345	0.08 447	0.07 230	0.06 216	0.04 22	0.04 50

MM-Stereo_test1	0.10 177	0.07 174	0.08 40	0.18 330	0.07 84	0.12 238	0.18 407	0.21 293	0.20 311	0.09 125	0.11 186	0.08 129	0.06 47	0.10 83	0.10 147	0.06 127	0.05 209	0.07 230	0.06 216	0.05 122	0.04 50

FACV-RUCA	0.13 319	0.11 440	0.12 224	0.19 390	0.12 463	0.15 348	0.15 256	0.22 317	0.20 311	0.15 313	0.16 261	0.14 283	0.16 407	0.14 304	0.13 323	0.07 276	0.05 209	0.08 321	0.06 216	0.10 458	0.08 388

StereoVision	0.13 319	0.12 458	0.09 92	0.24 530	0.10 381	0.15 348	0.21 489	0.21 293	0.20 311	0.12 234	0.24 383	0.10 192	0.10 239	0.16 361	0.10 147	0.09 404	0.11 512	0.12 501	0.12 519	0.06 230	0.05 149

fff	0.10 177	0.06 81	0.12 224	0.15 90	0.07 84	0.09 98	0.17 359	0.16 161	0.20 311	0.13 264	0.16 261	0.10 192	0.11 269	0.11 135	0.12 282	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.05 149

x	0.13 319	0.07 174	0.14 307	0.14 45	0.08 151	0.18 418	0.14 178	0.22 317	0.20 311	0.15 313	0.19 317	0.19 373	0.17 430	0.18 414	0.18 436	0.07 276	0.05 209	0.06 129	0.06 216	0.07 302	0.07 324

CRFU-Net	0.16 419	0.08 279	0.14 307	0.17 248	0.09 272	0.19 441	0.14 178	0.26 394	0.20 311	0.28 517	0.27 437	0.29 486	0.17 430	0.19 429	0.17 418	0.09 404	0.09 479	0.07 230	0.07 310	0.08 364	0.08 388

GANet-ADL	0.13 319	0.07 174	0.15 356	0.17 248	0.10 381	0.18 418	0.15 256	0.30 461	0.20 311	0.13 264	0.18 308	0.19 373	0.12 300	0.16 361	0.13 323	0.08 345	0.06 346	0.06 129	0.05 132	0.07 302	0.08 388

PFNet	0.12 294	0.06 81	0.17 420	0.17 248	0.08 151	0.09 98	0.15 256	0.26 394	0.20 311	0.16 341	0.16 261	0.14 283	0.11 269	0.12 225	0.11 223	0.06 127	0.04 24	0.07 230	0.06 216	0.05 122	0.05 149

raft+_RVC	0.11 224	0.07 174	0.09 92	0.16 172	0.07 84	0.10 150	0.11 56	0.24 360	0.20 311	0.12 234	0.15 249	0.12 237	0.08 171	0.12 225	0.13 323	0.07 276	0.04 24	0.07 230	0.06 216	0.05 122	0.05 149

csc	0.10 177	0.06 81	0.12 224	0.15 90	0.07 84	0.09 98	0.17 359	0.16 161	0.20 311	0.13 264	0.16 261	0.10 192	0.11 269	0.11 135	0.12 282	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.05 149

cscssc	0.10 177	0.06 81	0.12 224	0.15 90	0.07 84	0.09 98	0.17 359	0.16 161	0.20 311	0.13 264	0.16 261	0.10 192	0.11 269	0.11 135	0.12 282	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.04 22	0.05 149

222	0.16 419	0.07 174	0.14 307	0.14 45	0.08 151	0.24 502	0.18 407	0.30 461	0.20 311	0.17 356	0.28 451	0.17 346	0.16 407	0.15 326	0.40 584	0.10 445	0.05 209	0.07 230	0.06 216	0.07 302	0.08 388

test_xeample	0.15 396	0.06 81	0.13 271	0.14 45	0.08 151	0.21 473	0.20 469	0.28 434	0.20 311	0.16 341	0.29 463	0.19 373	0.16 407	0.15 326	0.26 531	0.09 404	0.05 209	0.07 230	0.07 310	0.07 302	0.07 324

RAFT + AFF	0.13 319	0.07 174	0.20 466	0.20 451	0.10 381	0.14 322	0.24 522	0.26 394	0.20 311	0.11 194	0.10 142	0.12 237	0.10 239	0.15 326	0.12 282	0.07 276	0.06 346	0.09 404	0.08 381	0.06 230	0.08 388

RASNet	0.14 353	0.07 174	0.14 307	0.16 172	0.08 151	0.18 418	0.14 178	0.29 447	0.20 311	0.17 356	0.25 411	0.21 394	0.18 444	0.20 454	0.19 449	0.07 276	0.06 346	0.06 129	0.08 381	0.06 230	0.06 241

ACV-stereo	0.15 396	0.10 414	0.28 515	0.18 330	0.12 463	0.14 322	0.12 77	0.23 337	0.21 327	0.19 402	0.23 371	0.22 412	0.15 381	0.23 495	0.17 418	0.07 276	0.06 346	0.07 230	0.07 310	0.07 302	0.07 324

test_sample8	0.19 466	0.12 458	0.20 466	0.12 5	0.14 506	0.17 399	0.13 125	0.31 471	0.21 327	0.27 502	0.22 362	0.36 536	0.25 508	0.19 429	0.17 418	0.15 541	0.30 592	0.14 528	0.14 533	0.14 527	0.12 498

test_for_model	0.08 57	0.05 27	0.09 92	0.14 45	0.07 84	0.08 60	0.14 178	0.17 199	0.21 327	0.08 87	0.12 203	0.06 24	0.04 1	0.09 40	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.03 1	0.03 2

H2IRNET	0.10 177	0.09 355	0.09 92	0.18 330	0.09 272	0.12 238	0.15 256	0.14 95	0.21 327	0.10 162	0.10 142	0.10 192	0.10 239	0.10 83	0.10 147	0.05 35	0.04 24	0.08 321	0.08 381	0.06 230	0.05 149

EKT-Stereo	0.11 224	0.07 174	0.14 307	0.15 90	0.10 381	0.13 289	0.14 178	0.18 231	0.21 327	0.11 194	0.08 90	0.12 237	0.09 201	0.11 135	0.12 282	0.08 345	0.06 346	0.07 230	0.06 216	0.08 364	0.07 324

iRaft-Stereo_5w	0.12 294	0.09 355	0.12 224	0.19 390	0.08 151	0.09 98	0.12 77	0.21 293	0.21 327	0.19 402	0.14 231	0.11 219	0.09 201	0.20 454	0.16 403	0.05 35	0.05 209	0.07 230	0.06 216	0.05 122	0.06 241

test_3	0.10 177	0.09 355	0.10 140	0.20 451	0.08 151	0.13 289	0.26 547	0.14 95	0.21 327	0.10 162	0.10 142	0.09 159	0.09 201	0.08 19	0.11 223	0.05 35	0.04 24	0.08 321	0.07 310	0.04 22	0.04 50

PFNet+	0.11 224	0.06 81	0.13 271	0.16 172	0.09 272	0.05 4	0.12 77	0.17 199	0.21 327	0.16 341	0.19 317	0.14 283	0.10 239	0.11 135	0.11 223	0.08 345	0.05 209	0.09 404	0.08 381	0.06 230	0.11 485

OMP-Stereo	0.11 224	0.06 81	0.14 307	0.18 330	0.08 151	0.09 98	0.12 77	0.21 293	0.21 327	0.13 264	0.14 231	0.11 219	0.12 300	0.11 135	0.13 323	0.06 127	0.04 24	0.07 230	0.06 216	0.05 122	0.04 50

sAnonymous2	0.13 319	0.12 458	0.24 494	0.20 451	0.12 463	0.17 399	0.13 125	0.26 394	0.21 327	0.11 194	0.11 186	0.13 263	0.08 171	0.10 83	0.10 147	0.09 404	0.05 209	0.08 321	0.06 216	0.15 543	0.10 459

CroCo_RVC	0.13 319	0.12 458	0.24 494	0.20 451	0.12 463	0.17 399	0.13 125	0.26 394	0.21 327	0.11 194	0.11 186	0.13 263	0.08 171	0.10 83	0.10 147	0.09 404	0.05 209	0.08 321	0.06 216	0.15 543	0.10 459

ac_64	0.16 419	0.08 279	0.15 356	0.18 330	0.10 381	0.22 482	0.18 407	0.24 360	0.21 327	0.18 386	0.24 383	0.29 486	0.18 444	0.19 429	0.22 484	0.09 404	0.07 418	0.08 321	0.09 427	0.07 302	0.06 241

GANet-RSSM	0.14 353	0.07 174	0.13 271	0.13 14	0.08 151	0.14 322	0.17 359	0.22 317	0.21 327	0.17 356	0.24 383	0.23 430	0.15 381	0.16 361	0.15 387	0.10 445	0.06 346	0.07 230	0.08 381	0.08 364	0.07 324

DeepPruner_ROB	0.16 419	0.11 440	0.15 356	0.17 248	0.10 381	0.17 399	0.15 256	0.32 482	0.21 327	0.19 402	0.21 351	0.22 412	0.18 444	0.20 454	0.15 387	0.13 523	0.09 479	0.09 404	0.09 427	0.11 481	0.10 459

MLCV	0.12 294	0.07 174	0.16 390	0.18 330	0.06 16	0.15 348	0.17 359	0.19 259	0.21 327	0.18 386	0.25 411	0.17 346	0.13 339	0.14 304	0.13 323	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.05 122	0.04 50

DStereoRT	0.16 419	0.06 81	0.11 185	0.19 390	0.09 272	0.12 238	0.12 77	0.28 434	0.22 342	0.12 234	0.20 329	0.11 219	0.10 239	0.15 326	0.14 359	0.06 127	0.05 209	0.96 617	0.09 427	0.05 122	0.04 50

G2L-Stereo	0.14 353	0.07 174	0.13 271	0.17 248	0.09 272	0.13 289	0.12 77	0.27 415	0.22 342	0.16 341	0.27 437	0.21 394	0.13 339	0.17 393	0.18 436	0.09 404	0.08 447	0.08 321	0.07 310	0.07 302	0.07 324

MyStereo8	0.12 294	0.07 174	0.15 356	0.15 90	0.09 272	0.18 418	0.14 178	0.19 259	0.22 342	0.12 234	0.18 308	0.11 219	0.10 239	0.16 361	0.18 436	0.07 276	0.05 209	0.07 230	0.05 132	0.08 364	0.09 432

anonymousdsp2	0.11 224	0.07 174	0.10 140	0.16 172	0.09 272	0.13 289	0.14 178	0.18 231	0.22 342	0.13 264	0.14 231	0.12 237	0.09 201	0.14 304	0.11 223	0.05 35	0.04 24	0.05 34	0.04 44	0.06 230	0.05 149

Selective-RAFT	0.11 224	0.10 414	0.11 185	0.21 482	0.08 151	0.16 377	0.13 125	0.20 270	0.22 342	0.10 162	0.10 142	0.11 219	0.10 239	0.15 326	0.11 223	0.05 35	0.05 209	0.06 129	0.05 132	0.06 230	0.05 149

RAFT+CT+SA	0.13 319	0.11 440	0.09 92	0.19 390	0.09 272	0.15 348	0.28 560	0.22 317	0.22 342	0.15 313	0.26 428	0.10 192	0.10 239	0.11 135	0.12 282	0.05 35	0.04 24	0.07 230	0.08 381	0.07 302	0.06 241

CrosDoStereo	0.12 294	0.06 81	0.12 224	0.14 45	0.08 151	0.12 238	0.15 256	0.17 199	0.22 342	0.19 402	0.24 383	0.15 312	0.11 269	0.11 135	0.12 282	0.06 127	0.04 24	0.07 230	0.07 310	0.05 122	0.05 149

DeepStereo_LL	0.12 294	0.06 81	0.12 224	0.14 45	0.08 151	0.12 238	0.15 256	0.17 199	0.22 342	0.19 402	0.24 383	0.15 312	0.11 269	0.11 135	0.12 282	0.06 127	0.04 24	0.07 230	0.07 310	0.05 122	0.05 149

HCRNet	0.16 419	0.24 562	0.12 224	0.35 581	0.11 431	0.15 348	0.17 359	0.26 394	0.22 342	0.19 402	0.24 383	0.21 394	0.14 363	0.15 326	0.13 323	0.11 474	0.07 418	0.11 482	0.10 467	0.09 427	0.07 324

FADNet_RVC	0.16 419	0.14 498	0.40 554	0.20 451	0.11 431	0.13 289	0.13 125	0.26 394	0.22 342	0.21 439	0.23 371	0.20 385	0.17 430	0.14 304	0.16 403	0.08 345	0.08 447	0.12 501	0.09 427	0.11 481	0.10 459

UCFNet_RVC	0.14 353	0.08 279	0.13 271	0.11 1	0.10 381	0.20 456	0.10 31	0.24 360	0.22 342	0.17 356	0.20 329	0.23 430	0.15 381	0.17 393	0.15 387	0.12 498	0.07 418	0.10 451	0.13 529	0.11 481	0.10 459

AIO-test2	0.10 177	0.08 279	0.10 140	0.23 521	0.08 151	0.11 196	0.10 31	0.23 337	0.23 353	0.08 87	0.09 112	0.08 129	0.05 13	0.10 83	0.08 17	0.06 127	0.05 209	0.08 321	0.09 427	0.05 122	0.05 149

UGAM	0.13 319	0.10 414	0.09 92	0.22 497	0.08 151	0.12 238	0.20 469	0.17 199	0.23 353	0.21 439	0.16 261	0.13 263	0.13 339	0.19 429	0.12 282	0.07 276	0.05 209	0.13 516	0.11 499	0.07 302	0.05 149

DCVSM-stereo	0.14 353	0.09 355	0.16 390	0.16 172	0.10 381	0.15 348	0.09 18	0.19 259	0.23 353	0.20 425	0.23 371	0.26 460	0.15 381	0.18 414	0.14 359	0.09 404	0.07 418	0.09 404	0.08 381	0.10 458	0.12 498

DualNet (step1)	0.16 419	0.12 458	0.20 466	0.12 5	0.14 506	0.17 399	0.13 125	0.27 415	0.23 353	0.20 425	0.20 329	0.24 436	0.19 460	0.16 361	0.16 403	0.15 541	0.06 346	0.14 528	0.14 533	0.14 527	0.12 498

test_sample9	0.18 454	0.12 458	0.20 466	0.12 5	0.14 506	0.17 399	0.13 125	0.27 415	0.23 353	0.20 425	0.20 329	0.24 436	0.19 460	0.19 429	0.17 418	0.15 541	0.30 592	0.14 528	0.14 533	0.14 527	0.12 498

test_sample7	0.15 396	0.10 414	0.16 390	0.14 45	0.11 431	0.16 377	0.16 322	0.27 415	0.23 353	0.20 425	0.20 329	0.24 436	0.19 460	0.16 361	0.16 403	0.12 498	0.06 346	0.10 451	0.09 427	0.10 458	0.10 459

CBFPSM	0.14 353	0.06 81	0.26 502	0.17 248	0.09 272	0.13 289	0.15 256	0.22 317	0.23 353	0.20 425	0.27 437	0.24 436	0.16 407	0.16 361	0.18 436	0.06 127	0.06 346	0.06 129	0.07 310	0.07 302	0.07 324

iinet-f	0.16 419	0.06 81	0.45 561	0.14 45	0.10 381	0.21 473	0.14 178	0.27 415	0.23 353	0.21 439	0.24 383	0.21 394	0.15 381	0.18 414	0.21 475	0.09 404	0.07 418	0.07 230	0.06 216	0.09 427	0.10 459

PSMNet-ADL	0.15 396	0.12 458	0.13 271	0.22 497	0.09 272	0.13 289	0.20 469	0.26 394	0.23 353	0.18 386	0.20 329	0.24 436	0.16 407	0.18 414	0.17 418	0.08 345	0.08 447	0.08 321	0.11 499	0.08 364	0.07 324

IRAFT_RVC	0.12 294	0.08 279	0.16 390	0.19 390	0.08 151	0.07 34	0.15 256	0.24 360	0.23 353	0.14 286	0.14 231	0.15 312	0.12 300	0.12 225	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.09 404	0.06 216	0.06 230	0.06 241

ICVP	0.15 396	0.09 355	0.12 224	0.22 497	0.09 272	0.17 399	0.21 489	0.25 376	0.23 353	0.18 386	0.30 470	0.26 460	0.18 444	0.17 393	0.14 359	0.09 404	0.07 418	0.08 321	0.07 310	0.07 302	0.07 324
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
TestStereo	0.13 319	0.14 498	0.11 185	0.23 521	0.08 151	0.15 348	0.21 489	0.20 270	0.23 353	0.14 286	0.24 383	0.16 326	0.12 300	0.16 361	0.14 359	0.05 35	0.06 346	0.08 321	0.06 216	0.09 427	0.05 149

111	0.10 177	0.06 81	0.12 224	0.15 90	0.07 84	0.10 150	0.14 178	0.21 293	0.23 353	0.11 194	0.12 203	0.14 283	0.11 269	0.13 275	0.10 147	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.04 44	0.05 122	0.05 149

FENet	0.13 319	0.08 279	0.12 224	0.16 172	0.08 151	0.14 322	0.15 256	0.22 317	0.23 353	0.17 356	0.23 371	0.16 326	0.12 300	0.14 304	0.15 387	0.08 345	0.05 209	0.08 321	0.08 381	0.07 302	0.07 324

STTStereo	0.18 454	0.12 458	0.27 510	0.20 451	0.11 431	0.16 377	0.21 489	0.29 447	0.23 353	0.21 439	0.30 470	0.29 486	0.18 444	0.20 454	0.19 449	0.12 498	0.11 512	0.11 482	0.14 533	0.09 427	0.08 388

StereoDRNet-Refined	0.17 440	0.12 458	0.15 356	0.20 451	0.09 272	0.18 418	0.18 407	0.26 394	0.23 353	0.26 496	0.40 532	0.22 412	0.17 430	0.21 471	0.20 455	0.08 345	0.05 209	0.09 404	0.10 467	0.07 302	0.07 324
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
rvit_stereo_0081	0.11 224	0.08 279	0.15 356	0.16 172	0.09 272	0.10 150	0.14 178	0.14 95	0.24 369	0.11 194	0.13 218	0.13 263	0.09 201	0.11 135	0.12 282	0.10 445	0.07 418	0.08 321	0.07 310	0.07 302	0.05 149

rvit_stereo_0082	0.11 224	0.08 279	0.15 356	0.16 172	0.09 272	0.10 150	0.14 178	0.14 95	0.24 369	0.11 194	0.13 218	0.13 263	0.09 201	0.11 135	0.12 282	0.10 445	0.07 418	0.08 321	0.07 310	0.07 302	0.05 149

1111x	0.15 396	0.08 279	0.12 224	0.18 330	0.07 84	0.18 418	0.25 538	0.31 471	0.24 369	0.17 356	0.24 383	0.26 460	0.15 381	0.13 275	0.23 496	0.07 276	0.07 418	0.08 321	0.09 427	0.07 302	0.06 241

LL-Strereo	0.13 319	0.09 355	0.11 185	0.20 451	0.10 381	0.11 196	0.18 407	0.32 482	0.24 369	0.15 313	0.15 249	0.14 283	0.13 339	0.19 429	0.11 223	0.06 127	0.04 24	0.09 404	0.08 381	0.04 22	0.05 149

gwcnet-sp	0.14 353	0.07 174	0.12 224	0.18 330	0.09 272	0.16 377	0.17 359	0.24 360	0.24 369	0.18 386	0.24 383	0.15 312	0.16 407	0.15 326	0.15 387	0.08 345	0.06 346	0.07 230	0.08 381	0.08 364	0.07 324

scenet	0.14 353	0.07 174	0.12 224	0.18 330	0.09 272	0.16 377	0.17 359	0.24 360	0.24 369	0.18 386	0.24 383	0.15 312	0.16 407	0.15 326	0.15 387	0.08 345	0.06 346	0.07 230	0.08 381	0.08 364	0.07 324

ssnet	0.14 353	0.07 174	0.12 224	0.18 330	0.09 272	0.16 377	0.17 359	0.24 360	0.24 369	0.18 386	0.24 383	0.15 312	0.16 407	0.15 326	0.15 387	0.08 345	0.06 346	0.07 230	0.08 381	0.08 364	0.07 324

test_5	0.14 353	0.12 458	0.08 40	0.20 451	0.10 381	0.14 322	0.29 569	0.21 293	0.24 369	0.18 386	0.28 451	0.11 219	0.15 381	0.12 225	0.13 323	0.06 127	0.05 209	0.07 230	0.08 381	0.08 364	0.07 324

GLC_STEREO	0.11 224	0.07 174	0.11 185	0.17 248	0.07 84	0.09 98	0.13 125	0.15 131	0.24 369	0.12 234	0.13 218	0.12 237	0.08 171	0.18 414	0.11 223	0.06 127	0.08 447	0.08 321	0.06 216	0.05 122	0.05 149

MIPNet	0.11 224	0.08 279	0.14 307	0.17 248	0.09 272	0.12 238	0.14 178	0.20 270	0.24 369	0.11 194	0.10 142	0.09 159	0.07 131	0.13 275	0.12 282	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.04 22	0.04 50

IPLGR	0.11 224	0.09 355	0.16 390	0.18 330	0.08 151	0.12 238	0.17 359	0.21 293	0.24 369	0.11 194	0.12 203	0.11 219	0.08 171	0.12 225	0.12 282	0.06 127	0.05 209	0.06 129	0.06 216	0.04 22	0.04 50

AACVNet	0.16 419	0.08 279	0.14 307	0.15 90	0.10 381	0.18 418	0.15 256	0.23 337	0.24 369	0.27 502	0.27 437	0.28 478	0.17 430	0.19 429	0.16 403	0.09 404	0.07 418	0.09 404	0.07 310	0.10 458	0.09 432

GwcNet-ADL	0.13 319	0.08 279	0.14 307	0.20 451	0.09 272	0.11 196	0.20 469	0.30 461	0.24 369	0.13 264	0.14 231	0.18 359	0.14 363	0.13 275	0.14 359	0.07 276	0.05 209	0.06 129	0.05 132	0.07 302	0.06 241

DEmStereo	0.12 294	0.06 81	0.14 307	0.14 45	0.10 381	0.16 377	0.15 256	0.16 161	0.24 369	0.17 356	0.24 383	0.13 263	0.14 363	0.12 225	0.13 323	0.05 35	0.04 24	0.07 230	0.06 216	0.05 122	0.05 149

GMStereo	0.13 319	0.14 498	0.14 307	0.18 330	0.09 272	0.15 348	0.16 322	0.20 270	0.24 369	0.16 341	0.17 283	0.10 192	0.10 239	0.16 361	0.13 323	0.07 276	0.06 346	0.06 129	0.06 216	0.07 302	0.06 241
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PSMNet-RSSM	0.14 353	0.07 174	0.13 271	0.15 90	0.08 151	0.13 289	0.16 322	0.24 360	0.24 369	0.16 341	0.28 451	0.22 412	0.14 363	0.15 326	0.13 323	0.11 474	0.06 346	0.09 404	0.12 519	0.08 364	0.07 324

CFNet-ft	0.14 353	0.07 174	0.15 356	0.12 5	0.09 272	0.16 377	0.18 407	0.22 317	0.24 369	0.17 356	0.26 428	0.24 436	0.14 363	0.16 361	0.14 359	0.11 474	0.06 346	0.08 321	0.09 427	0.09 427	0.08 388

DMCA-RVC	0.17 440	0.10 414	0.15 356	0.24 530	0.11 431	0.18 418	0.18 407	0.25 376	0.24 369	0.21 439	0.26 428	0.25 450	0.27 522	0.18 414	0.20 455	0.12 498	0.08 447	0.13 516	0.10 467	0.10 458	0.08 388

FADNet-RVC-Resample	0.16 419	0.11 440	0.31 528	0.22 497	0.11 431	0.19 441	0.14 178	0.25 376	0.24 369	0.24 477	0.27 437	0.20 385	0.15 381	0.16 361	0.15 387	0.07 276	0.08 447	0.12 501	0.10 467	0.09 427	0.10 459

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 499	0.21 553	0.24 494	0.26 547	0.11 431	0.23 497	0.14 178	0.39 552	0.24 369	0.32 543	0.36 506	0.30 496	0.21 476	0.19 429	0.21 475	0.17 562	0.14 551	0.21 565	0.16 554	0.12 496	0.12 498

CFNet_RVC	0.14 353	0.07 174	0.15 356	0.12 5	0.09 272	0.16 377	0.18 407	0.22 317	0.24 369	0.17 356	0.26 428	0.24 436	0.14 363	0.16 361	0.14 359	0.11 474	0.06 346	0.08 321	0.09 427	0.09 427	0.08 388

DFGA-Net	0.13 319	0.11 440	0.18 442	0.17 248	0.10 381	0.12 238	0.13 125	0.22 317	0.25 390	0.16 341	0.16 261	0.13 263	0.12 300	0.16 361	0.14 359	0.07 276	0.05 209	0.08 321	0.07 310	0.05 122	0.05 149

mmx	0.14 353	0.09 355	0.14 307	0.16 172	0.08 151	0.17 399	0.17 359	0.27 415	0.25 390	0.15 313	0.25 411	0.19 373	0.13 339	0.14 304	0.20 455	0.08 345	0.06 346	0.09 404	0.08 381	0.08 364	0.08 388

xxx	0.14 353	0.09 355	0.14 307	0.16 172	0.08 151	0.17 399	0.17 359	0.27 415	0.25 390	0.15 313	0.25 411	0.19 373	0.13 339	0.14 304	0.20 455	0.08 345	0.06 346	0.09 404	0.08 381	0.08 364	0.08 388

GMStereo_Zeroshot	0.16 419	0.13 486	0.24 494	0.20 451	0.10 381	0.17 399	0.13 125	0.29 447	0.25 390	0.23 468	0.32 482	0.25 450	0.11 269	0.19 429	0.14 359	0.09 404	0.06 346	0.11 482	0.06 216	0.12 496	0.08 388

ssnet_v2	0.17 440	0.10 414	0.17 420	0.17 248	0.11 431	0.21 473	0.21 489	0.33 502	0.25 390	0.22 455	0.22 362	0.27 468	0.18 444	0.22 484	0.20 455	0.11 474	0.09 479	0.09 404	0.09 427	0.08 364	0.08 388

hknet	0.15 396	0.11 440	0.13 271	0.22 497	0.11 431	0.14 322	0.15 256	0.34 511	0.25 390	0.17 356	0.22 362	0.22 412	0.18 444	0.17 393	0.12 282	0.07 276	0.06 346	0.10 451	0.09 427	0.07 302	0.07 324

dd	0.15 396	0.16 516	0.16 390	0.19 390	0.09 272	0.15 348	0.18 407	0.21 293	0.25 390	0.23 468	0.20 329	0.21 394	0.09 201	0.21 471	0.16 403	0.10 445	0.06 346	0.08 321	0.06 216	0.08 364	0.06 241

THIR-Stereo	0.12 294	0.07 174	0.11 185	0.15 90	0.08 151	0.14 322	0.16 322	0.17 199	0.25 390	0.16 341	0.24 383	0.14 283	0.12 300	0.12 225	0.14 359	0.06 127	0.04 24	0.07 230	0.07 310	0.05 122	0.05 149

GES	0.14 353	0.08 279	0.16 390	0.15 90	0.10 381	0.13 289	0.13 125	0.28 434	0.25 390	0.16 341	0.23 371	0.18 359	0.13 339	0.16 361	0.13 323	0.08 345	0.07 418	0.07 230	0.06 216	0.08 364	0.09 432

cf-r	0.13 319	0.07 174	0.12 224	0.16 172	0.08 151	0.14 322	0.19 446	0.20 270	0.25 390	0.17 356	0.25 411	0.21 394	0.16 407	0.14 304	0.14 359	0.10 445	0.05 209	0.06 129	0.08 381	0.06 230	0.06 241

CFNet	0.15 396	0.10 414	0.17 420	0.17 248	0.08 151	0.18 418	0.09 18	0.28 434	0.25 390	0.19 402	0.24 383	0.24 436	0.17 430	0.17 393	0.14 359	0.08 345	0.06 346	0.09 404	0.10 467	0.07 302	0.06 241

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 440	0.10 414	0.22 481	0.20 451	0.10 381	0.15 348	0.18 407	0.31 471	0.25 390	0.21 439	0.30 470	0.25 450	0.17 430	0.21 471	0.20 455	0.09 404	0.06 346	0.08 321	0.08 381	0.07 302	0.08 388
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	0.20 478	0.21 553	0.23 490	0.20 451	0.10 381	0.19 441	0.17 359	0.36 534	0.25 390	0.27 502	0.33 494	0.27 468	0.24 499	0.20 454	0.20 455	0.15 541	0.12 528	0.17 551	0.14 533	0.10 458	0.08 388

HSM	0.15 396	0.08 279	0.14 307	0.16 172	0.09 272	0.16 377	0.14 178	0.28 434	0.25 390	0.19 402	0.23 371	0.37 541	0.16 407	0.20 454	0.15 387	0.07 276	0.05 209	0.07 230	0.06 216	0.07 302	0.06 241

FSD	0.25 534	0.27 571	0.26 502	0.24 530	0.22 570	0.25 513	0.25 538	0.27 415	0.26 404	0.25 490	0.26 428	0.25 450	0.27 522	0.27 514	0.24 509	0.21 575	0.20 573	0.27 576	0.26 579	0.25 580	0.24 579

rvit_0105_6	0.14 353	0.09 355	0.18 442	0.17 248	0.10 381	0.10 150	0.16 322	0.19 259	0.26 404	0.12 234	0.18 308	0.17 346	0.12 300	0.18 414	0.12 282	0.15 541	0.11 512	0.12 501	0.10 467	0.09 427	0.06 241

rvit_stereo_0083	0.12 294	0.08 279	0.17 420	0.16 172	0.09 272	0.11 196	0.15 256	0.14 95	0.26 404	0.11 194	0.14 231	0.13 263	0.10 239	0.12 225	0.12 282	0.10 445	0.08 447	0.09 404	0.07 310	0.07 302	0.05 149

IER	0.14 353	0.07 174	0.13 271	0.17 248	0.09 272	0.14 322	0.16 322	0.25 376	0.26 404	0.18 386	0.25 411	0.17 346	0.20 472	0.16 361	0.14 359	0.08 345	0.05 209	0.07 230	0.06 216	0.08 364	0.07 324

UPFNet	0.16 419	0.08 279	0.12 224	0.20 451	0.12 463	0.20 456	0.23 510	0.28 434	0.26 404	0.17 356	0.24 383	0.22 412	0.19 460	0.19 429	0.21 475	0.09 404	0.07 418	0.08 321	0.09 427	0.08 364	0.06 241

hitnet-ft	0.18 454	0.09 355	0.17 420	0.14 45	0.09 272	0.26 523	0.20 469	0.25 376	0.26 404	0.24 477	0.32 482	0.31 509	0.22 485	0.24 504	0.21 475	0.12 498	0.07 418	0.10 451	0.08 381	0.12 496	0.11 485

FADNet-RVC	0.20 478	0.20 547	0.38 550	0.21 482	0.16 536	0.20 456	0.15 256	0.26 394	0.26 404	0.26 496	0.32 482	0.26 460	0.21 476	0.22 484	0.19 449	0.12 498	0.13 542	0.12 501	0.14 533	0.13 514	0.18 567

GANet	0.21 490	0.12 458	0.21 475	0.24 530	0.13 486	0.22 482	0.22 499	0.41 562	0.26 404	0.31 537	0.42 549	0.37 541	0.28 533	0.23 495	0.22 484	0.10 445	0.12 528	0.10 451	0.09 427	0.10 458	0.08 388

iResNet	0.13 319	0.10 414	0.18 442	0.19 390	0.08 151	0.13 289	0.18 407	0.20 270	0.26 404	0.15 313	0.23 371	0.15 312	0.13 339	0.14 304	0.14 359	0.06 127	0.04 24	0.06 129	0.05 132	0.06 230	0.05 149

pmcnn	0.15 396	0.07 174	0.19 454	0.15 90	0.07 84	0.20 456	0.15 256	0.24 360	0.26 404	0.21 439	0.34 498	0.28 478	0.18 444	0.18 414	0.17 418	0.07 276	0.05 209	0.05 34	0.04 44	0.07 302	0.06 241

rvit_0105_5	0.14 353	0.09 355	0.13 271	0.17 248	0.09 272	0.14 322	0.23 510	0.24 360	0.27 414	0.14 286	0.15 249	0.18 359	0.12 300	0.17 393	0.14 359	0.14 537	0.11 512	0.10 451	0.10 467	0.08 364	0.06 241

rvit_0105_4	0.14 353	0.09 355	0.17 420	0.17 248	0.10 381	0.12 238	0.19 446	0.23 337	0.27 414	0.14 286	0.20 329	0.17 346	0.13 339	0.17 393	0.13 323	0.15 541	0.11 512	0.11 482	0.10 467	0.09 427	0.06 241

rvit_stereo_0075_2	0.17 440	0.12 458	0.25 499	0.23 521	0.16 536	0.13 289	0.10 31	0.30 461	0.27 414	0.20 425	0.28 451	0.22 412	0.15 381	0.18 414	0.13 323	0.16 557	0.10 499	0.17 551	0.10 467	0.10 458	0.09 432

SMFormer	0.14 353	0.07 174	0.17 420	0.14 45	0.08 151	0.16 377	0.17 359	0.26 394	0.27 414	0.19 402	0.20 329	0.18 359	0.15 381	0.15 326	0.17 418	0.08 345	0.05 209	0.07 230	0.06 216	0.07 302	0.06 241

tta	0.14 353	0.07 174	0.17 420	0.14 45	0.08 151	0.16 377	0.17 359	0.26 394	0.27 414	0.19 402	0.20 329	0.18 359	0.15 381	0.15 326	0.17 418	0.08 345	0.05 209	0.07 230	0.06 216	0.06 230	0.06 241

qqq1	0.13 319	0.07 174	0.17 420	0.14 45	0.08 151	0.16 377	0.17 359	0.26 394	0.27 414	0.19 402	0.20 329	0.18 359	0.15 381	0.15 326	0.11 223	0.08 345	0.05 209	0.05 34	0.05 132	0.06 230	0.06 241

fff1	0.13 319	0.07 174	0.17 420	0.14 45	0.08 151	0.16 377	0.17 359	0.26 394	0.27 414	0.19 402	0.20 329	0.18 359	0.15 381	0.15 326	0.11 223	0.08 345	0.05 209	0.05 34	0.05 132	0.06 230	0.06 241

CoDeX	0.12 294	0.07 174	0.12 224	0.17 248	0.08 151	0.12 238	0.15 256	0.23 337	0.27 414	0.13 264	0.17 283	0.16 326	0.11 269	0.14 304	0.11 223	0.07 276	0.05 209	0.07 230	0.06 216	0.06 230	0.05 149

UDGNet	0.14 353	0.13 486	0.16 390	0.17 248	0.10 381	0.12 238	0.16 322	0.21 293	0.27 414	0.20 425	0.20 329	0.16 326	0.13 339	0.16 361	0.13 323	0.10 445	0.06 346	0.09 404	0.07 310	0.06 230	0.07 324

ADLNet	0.16 419	0.08 279	0.15 356	0.16 172	0.10 381	0.16 377	0.17 359	0.32 482	0.27 414	0.22 455	0.27 437	0.24 436	0.16 407	0.18 414	0.21 475	0.10 445	0.06 346	0.10 451	0.10 467	0.08 364	0.09 432

SFCPSM	0.13 319	0.07 174	0.14 307	0.17 248	0.09 272	0.15 348	0.16 322	0.28 434	0.27 414	0.14 286	0.17 283	0.12 237	0.13 339	0.14 304	0.11 223	0.08 345	0.05 209	0.07 230	0.07 310	0.07 302	0.06 241

GwcNet-RSSM	0.14 353	0.07 174	0.12 224	0.15 90	0.08 151	0.15 348	0.20 469	0.21 293	0.27 414	0.18 386	0.27 437	0.22 412	0.16 407	0.14 304	0.15 387	0.10 445	0.05 209	0.07 230	0.09 427	0.07 302	0.07 324

DMCA	0.14 353	0.09 355	0.16 390	0.19 390	0.09 272	0.15 348	0.17 359	0.23 337	0.27 414	0.14 286	0.19 317	0.17 346	0.18 444	0.15 326	0.17 418	0.10 445	0.06 346	0.08 321	0.06 216	0.09 427	0.10 459

DANet	0.21 490	0.15 508	0.28 515	0.25 542	0.13 486	0.22 482	0.19 446	0.27 415	0.27 414	0.28 517	0.32 482	0.35 534	0.31 549	0.31 537	0.23 496	0.11 474	0.09 479	0.11 482	0.10 467	0.13 514	0.11 485
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
G2L-Stereo_test	0.14 353	0.07 174	0.11 185	0.13 14	0.08 151	0.12 238	0.16 322	0.30 461	0.28 428	0.20 425	0.23 371	0.20 385	0.16 407	0.17 393	0.18 436	0.07 276	0.05 209	0.05 34	0.05 132	0.07 302	0.06 241

dad	0.17 440	0.20 547	0.20 466	0.16 172	0.11 431	0.20 456	0.18 407	0.21 293	0.28 428	0.30 531	0.24 383	0.29 486	0.13 339	0.19 429	0.16 403	0.18 564	0.09 479	0.11 482	0.09 427	0.11 481	0.07 324

Anonymous3	0.16 419	0.13 486	0.33 535	0.26 547	0.14 506	0.27 533	0.17 359	0.28 434	0.28 428	0.15 313	0.17 283	0.14 283	0.10 239	0.15 326	0.12 282	0.08 345	0.08 447	0.08 321	0.08 381	0.08 364	0.11 485

AdaStereo	0.15 396	0.11 440	0.15 356	0.18 330	0.09 272	0.20 456	0.11 56	0.32 482	0.28 428	0.20 425	0.23 371	0.20 385	0.13 339	0.19 429	0.14 359	0.12 498	0.05 209	0.10 451	0.07 310	0.09 427	0.07 324
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.
NCCL2	0.23 515	0.15 508	0.17 420	0.34 579	0.18 558	0.24 502	0.23 510	0.34 511	0.28 428	0.31 537	0.38 518	0.38 545	0.28 533	0.23 495	0.24 509	0.15 541	0.12 528	0.18 560	0.21 569	0.13 514	0.13 520

CBMV_ROB	0.19 466	0.13 486	0.17 420	0.16 172	0.11 431	0.15 348	0.13 125	0.26 394	0.28 428	0.27 502	0.30 470	0.27 468	0.24 499	0.23 495	0.16 403	0.15 541	0.17 565	0.22 569	0.20 567	0.10 458	0.11 485

DLCB_ROB	0.18 454	0.10 414	0.15 356	0.23 521	0.11 431	0.24 502	0.18 407	0.29 447	0.28 428	0.27 502	0.28 451	0.28 478	0.24 499	0.19 429	0.20 455	0.08 345	0.08 447	0.09 404	0.09 427	0.07 302	0.07 324

Hybrid-DGEV-2	0.11 224	0.06 81	0.12 224	0.18 330	0.09 272	0.09 98	0.13 125	0.28 434	0.29 435	0.11 194	0.11 186	0.09 159	0.12 300	0.12 225	0.09 66	0.06 127	0.05 209	0.07 230	0.07 310	0.05 122	0.05 149

coex_refinement	0.14 353	0.07 174	0.12 224	0.17 248	0.10 381	0.15 348	0.15 256	0.26 394	0.29 435	0.18 386	0.20 329	0.22 412	0.17 430	0.16 361	0.18 436	0.08 345	0.05 209	0.06 129	0.06 216	0.09 427	0.08 388

rvit_0105_3	0.15 396	0.09 355	0.14 307	0.19 390	0.12 463	0.15 348	0.25 538	0.25 376	0.29 435	0.15 313	0.17 283	0.20 385	0.13 339	0.17 393	0.14 359	0.13 523	0.11 512	0.12 501	0.14 533	0.07 302	0.06 241

DispNO	0.14 353	0.08 279	0.17 420	0.19 390	0.12 463	0.11 196	0.21 489	0.23 337	0.29 435	0.17 356	0.23 371	0.18 359	0.17 430	0.15 326	0.15 387	0.07 276	0.05 209	0.08 321	0.08 381	0.07 302	0.06 241

anonymousa	0.13 319	0.07 174	0.13 271	0.18 330	0.09 272	0.13 289	0.17 359	0.19 259	0.29 435	0.15 313	0.24 383	0.15 312	0.14 363	0.14 304	0.14 359	0.07 276	0.05 209	0.07 230	0.09 427	0.05 122	0.06 241

HBP-ISP	0.18 454	0.13 486	0.16 390	0.15 90	0.11 431	0.08 60	0.13 125	0.28 434	0.29 435	0.22 455	0.33 494	0.21 394	0.25 508	0.23 495	0.17 418	0.14 537	0.16 560	0.21 565	0.17 561	0.10 458	0.08 388

DAS	0.15 396	0.08 279	0.18 442	0.19 390	0.10 381	0.19 441	0.17 359	0.27 415	0.29 435	0.18 386	0.25 411	0.21 394	0.15 381	0.16 361	0.12 282	0.08 345	0.06 346	0.06 129	0.06 216	0.07 302	0.07 324

SepStereo	0.15 396	0.08 279	0.18 442	0.19 390	0.10 381	0.19 441	0.17 359	0.27 415	0.29 435	0.18 386	0.25 411	0.21 394	0.15 381	0.25 509	0.12 282	0.08 345	0.06 346	0.06 129	0.06 216	0.07 302	0.07 324

UNet	0.17 440	0.09 355	0.18 442	0.19 390	0.12 463	0.27 533	0.19 446	0.33 502	0.29 435	0.21 439	0.24 383	0.23 430	0.19 460	0.19 429	0.18 436	0.07 276	0.06 346	0.08 321	0.07 310	0.08 364	0.06 241

HSM-Net_RVC	0.14 353	0.08 279	0.11 185	0.15 90	0.08 151	0.15 348	0.15 256	0.27 415	0.29 435	0.19 402	0.21 351	0.29 486	0.14 363	0.17 393	0.13 323	0.06 127	0.06 346	0.06 129	0.06 216	0.07 302	0.06 241
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PSMNet-RUCA	0.27 547	0.33 583	0.41 557	0.36 583	0.32 590	0.18 418	0.19 446	0.42 567	0.30 445	0.33 547	0.41 543	0.39 553	0.25 508	0.31 537	0.20 455	0.18 564	0.10 499	0.25 572	0.15 550	0.21 568	0.16 555

DDUNet	0.22 499	0.17 527	0.21 475	0.22 497	0.15 525	0.25 513	0.24 522	0.29 447	0.30 445	0.31 537	0.36 506	0.33 523	0.25 508	0.24 504	0.20 455	0.18 564	0.13 542	0.17 551	0.11 499	0.16 551	0.16 555

SACVNet	0.18 454	0.12 458	0.14 307	0.17 248	0.13 486	0.22 482	0.18 407	0.31 471	0.30 445	0.23 468	0.31 478	0.30 496	0.22 485	0.22 484	0.17 418	0.11 474	0.08 447	0.10 451	0.10 467	0.12 496	0.14 537

DRaft	0.12 294	0.06 81	0.11 185	0.14 45	0.09 272	0.14 322	0.17 359	0.21 293	0.30 445	0.17 356	0.28 451	0.10 192	0.15 381	0.10 83	0.12 282	0.05 35	0.04 24	0.07 230	0.06 216	0.05 122	0.05 149

TDLM	0.17 440	0.12 458	0.13 271	0.24 530	0.10 381	0.18 418	0.18 407	0.36 534	0.30 445	0.21 439	0.28 451	0.28 478	0.18 444	0.23 495	0.18 436	0.11 474	0.07 418	0.10 451	0.10 467	0.08 364	0.08 388

SGM-Forest	0.20 478	0.14 498	0.18 442	0.19 390	0.13 486	0.20 456	0.22 499	0.33 502	0.30 445	0.24 477	0.29 463	0.28 478	0.19 460	0.23 495	0.17 418	0.15 541	0.16 560	0.15 540	0.14 533	0.12 496	0.12 498
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.19 466	0.14 498	0.17 420	0.18 330	0.10 381	0.20 456	0.11 56	0.29 447	0.30 445	0.29 526	0.30 470	0.30 496	0.23 493	0.27 514	0.19 449	0.13 523	0.15 557	0.17 551	0.16 554	0.10 458	0.10 459
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
xyz-stereo	0.13 319	0.07 174	0.20 466	0.15 90	0.05 1	0.20 456	0.15 256	0.17 199	0.31 452	0.15 313	0.29 463	0.26 460	0.16 407	0.13 275	0.12 282	0.05 35	0.05 209	0.06 129	0.05 132	0.04 22	0.04 50

Syn2CoEx	0.21 490	0.16 516	0.27 510	0.29 571	0.14 506	0.26 523	0.20 469	0.33 502	0.31 452	0.28 517	0.36 506	0.27 468	0.25 508	0.19 429	0.24 509	0.16 557	0.12 528	0.14 528	0.11 499	0.09 427	0.08 388

DSFCA	0.16 419	0.09 355	0.14 307	0.16 172	0.10 381	0.20 456	0.19 446	0.28 434	0.31 452	0.23 468	0.24 383	0.22 412	0.15 381	0.19 429	0.20 455	0.10 445	0.07 418	0.09 404	0.09 427	0.08 364	0.08 388

FADNet	0.21 490	0.22 557	0.36 544	0.18 330	0.17 551	0.24 502	0.13 125	0.31 471	0.31 452	0.23 468	0.25 411	0.27 468	0.21 476	0.19 429	0.15 387	0.13 523	0.15 557	0.12 501	0.15 550	0.16 551	0.18 567

AANet_RVC	0.16 419	0.10 414	0.10 140	0.18 330	0.09 272	0.18 418	0.19 446	0.26 394	0.31 452	0.22 455	0.35 503	0.21 394	0.21 476	0.22 484	0.16 403	0.06 127	0.05 209	0.06 129	0.06 216	0.07 302	0.06 241

iResNet_ROB	0.14 353	0.07 174	0.13 271	0.14 45	0.07 84	0.18 418	0.14 178	0.26 394	0.31 452	0.22 455	0.25 411	0.23 430	0.15 381	0.15 326	0.13 323	0.07 276	0.05 209	0.05 34	0.04 44	0.08 364	0.08 388

SGM_RVC	0.23 515	0.12 458	0.15 356	0.15 90	0.09 272	0.33 556	0.18 407	0.34 511	0.31 452	0.44 575	0.37 512	0.53 583	0.35 563	0.35 556	0.24 509	0.13 523	0.13 542	0.13 516	0.13 529	0.10 458	0.11 485
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ISRNet	0.18 454	0.08 279	0.19 454	0.19 390	0.13 486	0.15 348	0.12 77	0.30 461	0.32 459	0.21 439	0.25 411	0.27 468	0.17 430	0.17 393	0.20 455	0.20 571	0.08 447	0.14 528	0.14 533	0.14 527	0.17 564

SDNR	0.19 466	0.08 279	0.19 454	0.16 172	0.12 463	0.77 606	0.14 178	0.25 376	0.32 459	0.19 402	0.24 383	0.19 373	0.13 339	0.19 429	0.15 387	0.16 557	0.18 567	0.14 528	0.11 499	0.08 364	0.11 485

CSP-Net	0.16 419	0.09 355	0.14 307	0.16 172	0.09 272	0.19 441	0.17 359	0.25 376	0.32 459	0.25 490	0.30 470	0.24 436	0.15 381	0.21 471	0.18 436	0.09 404	0.06 346	0.07 230	0.07 310	0.08 364	0.07 324

APVNet	0.22 499	0.12 458	0.19 454	0.18 330	0.14 506	0.32 550	0.31 582	0.39 552	0.32 459	0.27 502	0.40 532	0.30 496	0.29 541	0.26 511	0.25 519	0.11 474	0.12 528	0.11 482	0.14 533	0.12 496	0.12 498

HGLStereo	0.17 440	0.08 279	0.19 454	0.17 248	0.12 463	0.18 418	0.18 407	0.31 471	0.32 459	0.21 439	0.32 482	0.25 450	0.18 444	0.19 429	0.20 455	0.09 404	0.09 479	0.07 230	0.07 310	0.09 427	0.10 459

NOSS_ROB	0.19 466	0.12 458	0.18 442	0.16 172	0.12 463	0.15 348	0.12 77	0.30 461	0.32 459	0.20 425	0.22 362	0.27 468	0.23 493	0.21 471	0.16 403	0.16 557	0.18 567	0.23 570	0.21 569	0.12 496	0.13 520

WCMA_ROB	0.24 522	0.11 440	0.22 481	0.17 248	0.14 506	0.32 550	0.15 256	0.32 482	0.32 459	0.38 559	0.53 567	0.40 557	0.34 560	0.34 550	0.25 519	0.11 474	0.12 528	0.12 501	0.10 467	0.14 527	0.14 537

z-ln-s-r	0.17 440	0.10 414	0.40 554	0.19 390	0.08 151	0.17 399	0.18 407	0.22 317	0.33 466	0.18 386	0.40 532	0.22 412	0.17 430	0.20 454	0.23 496	0.07 276	0.05 209	0.07 230	0.07 310	0.07 302	0.05 149

SQANet	0.23 515	0.23 559	0.30 526	0.30 573	0.19 561	0.27 533	0.13 125	0.29 447	0.33 466	0.24 477	0.37 512	0.31 509	0.22 485	0.27 514	0.23 496	0.15 541	0.10 499	0.21 565	0.16 554	0.21 568	0.15 544

ToySt	0.17 440	0.11 440	0.18 442	0.17 248	0.11 431	0.16 377	0.25 538	0.24 360	0.33 466	0.19 402	0.24 383	0.26 460	0.24 499	0.19 429	0.20 455	0.07 276	0.08 447	0.09 404	0.10 467	0.09 427	0.08 388

raft_robust	0.13 319	0.10 414	0.07 8	0.18 330	0.08 151	0.13 289	0.24 522	0.28 434	0.33 466	0.20 425	0.19 317	0.14 283	0.10 239	0.11 135	0.12 282	0.05 35	0.05 209	0.07 230	0.07 310	0.05 122	0.04 50

ccnet	0.29 556	0.28 576	0.23 490	0.20 451	0.28 584	0.41 576	0.21 489	0.45 576	0.33 466	0.36 553	0.46 557	0.36 536	0.30 545	0.39 573	0.42 588	0.23 584	0.14 551	0.21 565	0.17 561	0.23 572	0.18 567

psmorigin	0.25 534	0.15 508	0.34 543	0.17 248	0.13 486	0.23 497	0.14 178	0.34 511	0.33 466	0.41 568	0.55 571	0.41 559	0.37 567	0.34 550	0.27 539	0.11 474	0.15 557	0.11 482	0.11 499	0.12 496	0.16 555

aanetorigin	0.22 499	0.17 527	0.56 577	0.17 248	0.10 381	0.15 348	0.19 446	0.20 270	0.33 466	0.49 580	0.48 560	0.29 486	0.27 522	0.20 454	0.23 496	0.08 345	0.07 418	0.08 321	0.07 310	0.10 458	0.09 432

ACVNet	0.15 396	0.09 355	0.15 356	0.13 14	0.12 463	0.14 322	0.20 469	0.22 317	0.33 466	0.17 356	0.26 428	0.21 394	0.16 407	0.17 393	0.21 475	0.07 276	0.06 346	0.06 129	0.06 216	0.08 364	0.06 241

acv_ft	0.15 396	0.09 355	0.15 356	0.19 390	0.10 381	0.16 377	0.17 359	0.25 376	0.33 466	0.19 402	0.26 428	0.21 394	0.17 430	0.17 393	0.18 436	0.07 276	0.06 346	0.06 129	0.06 216	0.08 364	0.06 241

CC-Net-ROB	0.28 552	0.31 581	0.36 544	0.29 571	0.15 525	0.25 513	0.19 446	0.45 576	0.33 466	0.39 561	0.37 512	0.39 553	0.31 549	0.27 514	0.26 531	0.24 586	0.19 570	0.30 586	0.23 576	0.18 563	0.15 544

CVANet_RVC	0.18 454	0.10 414	0.14 307	0.21 482	0.10 381	0.18 418	0.17 359	0.34 511	0.33 466	0.22 455	0.31 478	0.28 478	0.18 444	0.23 495	0.17 418	0.12 498	0.08 447	0.12 501	0.11 499	0.09 427	0.07 324

StereoDRNet	0.18 454	0.11 440	0.17 420	0.22 497	0.11 431	0.21 473	0.22 499	0.37 540	0.33 466	0.24 477	0.28 451	0.30 496	0.19 460	0.20 454	0.20 455	0.09 404	0.08 447	0.11 482	0.09 427	0.09 427	0.07 324

YMNet	0.20 478	0.12 458	0.19 454	0.20 451	0.14 506	0.26 523	0.23 510	0.32 482	0.34 478	0.27 502	0.34 498	0.30 496	0.18 444	0.18 414	0.22 484	0.10 445	0.13 542	0.10 451	0.10 467	0.08 364	0.09 432

YMNet_1	0.20 478	0.12 458	0.19 454	0.20 451	0.14 506	0.26 523	0.23 510	0.32 482	0.34 478	0.27 502	0.34 498	0.30 496	0.18 444	0.18 414	0.22 484	0.10 445	0.13 542	0.10 451	0.10 467	0.08 364	0.09 432

CFNet_ucs	0.15 396	0.08 279	0.16 390	0.16 172	0.11 431	0.14 322	0.14 178	0.30 461	0.34 478	0.16 341	0.24 383	0.23 430	0.14 363	0.18 414	0.15 387	0.09 404	0.06 346	0.08 321	0.07 310	0.09 427	0.09 432

fast-acv-ft	0.18 454	0.11 440	0.19 454	0.19 390	0.12 463	0.24 502	0.21 489	0.25 376	0.34 478	0.22 455	0.34 498	0.27 468	0.20 472	0.21 471	0.23 496	0.09 404	0.09 479	0.08 321	0.10 467	0.08 364	0.07 324

CFNet_pseudo	0.14 353	0.08 279	0.15 356	0.16 172	0.09 272	0.13 289	0.14 178	0.27 415	0.34 478	0.14 286	0.21 351	0.22 412	0.13 339	0.18 414	0.14 359	0.07 276	0.05 209	0.08 321	0.06 216	0.07 302	0.07 324

psm_up	0.18 454	0.10 414	0.18 442	0.20 451	0.11 431	0.17 399	0.19 446	0.37 540	0.34 478	0.21 439	0.28 451	0.29 486	0.24 499	0.20 454	0.22 484	0.09 404	0.10 499	0.11 482	0.11 499	0.08 364	0.08 388

G-Net	0.24 522	0.16 516	0.36 544	0.22 497	0.16 536	0.51 583	0.23 510	0.29 447	0.34 478	0.36 553	0.38 518	0.31 509	0.29 541	0.27 514	0.26 531	0.11 474	0.09 479	0.12 501	0.09 427	0.16 551	0.13 520

ADCP+	0.20 478	0.10 414	0.33 535	0.20 451	0.12 463	0.22 482	0.26 547	0.31 471	0.34 478	0.26 496	0.37 512	0.22 412	0.22 485	0.27 514	0.27 539	0.09 404	0.06 346	0.08 321	0.08 381	0.09 427	0.10 459

ccs_rob	0.14 353	0.08 279	0.15 356	0.16 172	0.09 272	0.12 238	0.14 178	0.27 415	0.34 478	0.14 286	0.21 351	0.22 412	0.13 339	0.18 414	0.14 359	0.07 276	0.05 209	0.08 321	0.07 310	0.07 302	0.07 324

MyStereo05	0.13 319	0.07 174	0.10 140	0.17 248	0.09 272	0.13 289	0.18 407	0.27 415	0.35 487	0.17 356	0.14 231	0.15 312	0.11 269	0.15 326	0.13 323	0.06 127	0.05 209	0.07 230	0.07 310	0.06 230	0.06 241

UDG	0.21 490	0.17 527	0.19 454	0.23 521	0.15 525	0.30 547	0.20 469	0.33 502	0.35 487	0.23 468	0.28 451	0.31 509	0.27 522	0.20 454	0.22 484	0.15 541	0.12 528	0.13 516	0.09 427	0.14 527	0.14 537

ADCPNet	0.25 534	0.16 516	0.61 583	0.21 482	0.15 525	0.35 567	0.25 538	0.32 482	0.35 487	0.30 531	0.40 532	0.36 536	0.28 533	0.28 526	0.32 565	0.12 498	0.10 499	0.11 482	0.12 519	0.14 527	0.13 520

STTRV1_RVC	0.25 534	0.26 568	0.39 552	0.19 390	0.26 582	0.30 547	0.24 522	0.34 511	0.35 487	0.36 553	0.34 498	0.31 509	0.31 549	0.28 526	0.25 519	0.17 562	0.10 499	0.16 547	0.14 533	0.17 559	0.12 498

iResNetv2_ROB	0.14 353	0.08 279	0.15 356	0.16 172	0.08 151	0.16 377	0.12 77	0.25 376	0.35 487	0.21 439	0.29 463	0.24 436	0.13 339	0.14 304	0.14 359	0.06 127	0.05 209	0.06 129	0.04 44	0.09 427	0.08 388

TCMNet	0.19 466	0.12 458	0.19 454	0.20 451	0.18 558	0.20 456	0.24 522	0.27 415	0.36 492	0.23 468	0.26 428	0.25 450	0.19 460	0.19 429	0.23 496	0.13 523	0.11 512	0.11 482	0.12 519	0.13 514	0.12 498

PCWNet_CMD	0.14 353	0.08 279	0.15 356	0.17 248	0.09 272	0.14 322	0.14 178	0.29 447	0.36 492	0.14 286	0.20 329	0.21 394	0.12 300	0.17 393	0.13 323	0.07 276	0.05 209	0.07 230	0.07 310	0.07 302	0.07 324

NINENet	0.16 419	0.10 414	0.15 356	0.17 248	0.11 431	0.19 441	0.14 178	0.40 556	0.36 492	0.18 386	0.21 351	0.16 326	0.13 339	0.15 326	0.13 323	0.08 345	0.08 447	0.10 451	0.07 310	0.10 458	0.09 432

ADCRef	0.19 466	0.12 458	0.41 557	0.20 451	0.12 463	0.22 482	0.18 407	0.32 482	0.36 492	0.26 496	0.32 482	0.17 346	0.23 493	0.24 504	0.24 509	0.07 276	0.06 346	0.09 404	0.09 427	0.08 364	0.08 388

MSMDNet	0.14 353	0.08 279	0.15 356	0.17 248	0.09 272	0.14 322	0.14 178	0.29 447	0.36 492	0.14 286	0.21 351	0.21 394	0.12 300	0.17 393	0.14 359	0.07 276	0.05 209	0.07 230	0.07 310	0.07 302	0.07 324

ETE_ROB	0.23 515	0.17 527	0.22 481	0.25 542	0.13 486	0.26 523	0.29 569	0.31 471	0.36 492	0.28 517	0.36 506	0.45 568	0.26 514	0.27 514	0.26 531	0.11 474	0.08 447	0.12 501	0.09 427	0.14 527	0.13 520

MeshStereo	0.27 547	0.13 486	0.18 442	0.15 90	0.11 431	0.32 550	0.24 522	0.40 556	0.36 492	0.52 582	0.57 579	0.67 594	0.40 573	0.35 556	0.26 531	0.14 537	0.13 542	0.13 516	0.11 499	0.11 481	0.10 459
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
MultiAttention	0.29 556	0.08 279	0.14 307	0.19 390	0.12 463	1.45 621	1.33 623	0.36 534	0.37 499	0.19 402	0.21 351	0.24 436	0.11 269	0.38 569	0.18 436	0.06 127	0.05 209	0.08 321	0.08 381	0.10 458	0.09 432

w-ln-seven-2	0.20 478	0.14 498	0.37 548	0.22 497	0.12 463	0.20 456	0.21 489	0.28 434	0.37 499	0.25 490	0.37 512	0.27 468	0.22 485	0.21 471	0.23 496	0.08 345	0.08 447	0.09 404	0.09 427	0.10 458	0.09 432

AASNet	0.16 419	0.08 279	0.12 224	0.19 390	0.09 272	0.18 418	0.15 256	0.37 540	0.37 499	0.19 402	0.23 371	0.20 385	0.16 407	0.17 393	0.20 455	0.10 445	0.08 447	0.08 321	0.07 310	0.09 427	0.09 432

delet	0.17 440	0.08 279	0.17 420	0.19 390	0.11 431	0.20 456	0.21 489	0.30 461	0.37 499	0.17 356	0.26 428	0.19 373	0.19 460	0.19 429	0.21 475	0.08 345	0.08 447	0.09 404	0.11 499	0.06 230	0.06 241

DRN-Test	0.19 466	0.11 440	0.20 466	0.22 497	0.10 381	0.22 482	0.22 499	0.39 552	0.37 499	0.24 477	0.32 482	0.26 460	0.21 476	0.22 484	0.24 509	0.11 474	0.07 418	0.11 482	0.10 467	0.09 427	0.07 324

LALA_ROB	0.25 534	0.16 516	0.22 481	0.26 547	0.17 551	0.27 533	0.27 554	0.42 567	0.37 499	0.33 547	0.38 518	0.51 579	0.26 514	0.28 526	0.27 539	0.16 557	0.09 479	0.12 501	0.11 499	0.13 514	0.12 498

PSMNet_ROB	0.21 490	0.11 440	0.15 356	0.27 560	0.15 525	0.24 502	0.35 586	0.43 571	0.37 499	0.27 502	0.32 482	0.32 519	0.22 485	0.21 471	0.26 531	0.12 498	0.08 447	0.13 516	0.11 499	0.09 427	0.09 432

MyStereo04	0.13 319	0.07 174	0.10 140	0.17 248	0.09 272	0.14 322	0.18 407	0.29 447	0.38 506	0.17 356	0.14 231	0.16 326	0.10 239	0.15 326	0.13 323	0.06 127	0.05 209	0.08 321	0.07 310	0.06 230	0.06 241

Nwc_Net	0.23 515	0.16 516	0.21 475	0.25 542	0.14 506	0.24 502	0.26 547	0.37 540	0.38 506	0.22 455	0.41 543	0.30 496	0.28 533	0.28 526	0.25 519	0.11 474	0.10 499	0.17 551	0.20 567	0.10 458	0.10 459

ADCMid	0.25 534	0.15 508	0.40 554	0.20 451	0.14 506	0.25 513	0.26 547	0.34 511	0.38 506	0.36 553	0.44 554	0.34 530	0.40 573	0.35 556	0.33 569	0.10 445	0.09 479	0.11 482	0.11 499	0.13 514	0.12 498

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 454	0.09 355	0.29 523	0.15 90	0.10 381	0.22 482	0.20 469	0.26 394	0.39 509	0.25 490	0.42 549	0.24 436	0.15 381	0.20 454	0.19 449	0.07 276	0.05 209	0.06 129	0.05 132	0.10 458	0.09 432

ADLNet2	0.16 419	0.09 355	0.13 271	0.16 172	0.09 272	0.20 456	0.16 322	0.31 471	0.39 509	0.16 341	0.20 329	0.20 385	0.18 444	0.21 471	0.22 484	0.08 345	0.06 346	0.07 230	0.07 310	0.09 427	0.07 324

FAT-Stereo	0.20 478	0.12 458	0.22 481	0.21 482	0.12 463	0.17 399	0.18 407	0.34 511	0.39 509	0.27 502	0.37 512	0.34 530	0.32 554	0.21 471	0.20 455	0.09 404	0.11 512	0.10 451	0.09 427	0.11 481	0.14 537

AnyNet_C01	0.36 572	0.25 567	1.37 614	0.22 497	0.17 551	0.48 581	0.27 554	0.35 527	0.39 509	0.39 561	0.74 594	0.46 572	0.38 568	0.45 583	0.47 593	0.13 523	0.13 542	0.13 516	0.14 533	0.14 527	0.15 544

PA-Net	0.23 515	0.18 538	0.33 535	0.28 563	0.22 570	0.21 473	0.38 591	0.29 447	0.39 509	0.22 455	0.32 482	0.25 450	0.26 514	0.20 454	0.25 519	0.09 404	0.23 586	0.15 540	0.22 572	0.09 427	0.13 520
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MSMD_ROB	0.31 563	0.26 568	0.26 502	0.24 530	0.21 568	0.34 559	0.25 538	0.34 511	0.39 509	0.40 564	0.69 588	0.45 568	0.40 573	0.34 550	0.27 539	0.20 571	0.19 570	0.26 573	0.25 578	0.23 572	0.22 577

NCC-stereo	0.24 522	0.15 508	0.31 528	0.26 547	0.16 536	0.20 456	0.30 576	0.40 556	0.40 515	0.24 477	0.38 518	0.33 523	0.28 533	0.36 562	0.27 539	0.12 498	0.11 512	0.15 540	0.22 572	0.13 514	0.13 520

Abc-Net	0.24 522	0.15 508	0.31 528	0.26 547	0.16 536	0.20 456	0.30 576	0.40 556	0.40 515	0.24 477	0.38 518	0.33 523	0.28 533	0.36 562	0.27 539	0.12 498	0.11 512	0.15 540	0.22 572	0.13 514	0.13 520
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	0.22 499	0.11 440	0.19 454	0.22 497	0.13 486	0.22 482	0.19 446	0.34 511	0.40 515	0.30 531	0.39 526	0.39 553	0.26 514	0.26 511	0.28 547	0.15 541	0.10 499	0.10 451	0.10 467	0.13 514	0.12 498

DStereoO	0.24 522	0.18 538	0.18 442	0.20 451	0.14 506	0.21 473	0.19 446	0.32 482	0.41 518	0.29 526	0.21 351	0.32 519	0.27 522	0.41 581	0.27 539	0.46 600	0.12 528	0.31 587	0.11 499	0.15 543	0.12 498

rvit_105_1	0.19 466	0.11 440	0.25 499	0.21 482	0.16 536	0.21 473	0.27 554	0.31 471	0.41 518	0.19 402	0.20 329	0.22 412	0.17 430	0.19 429	0.17 418	0.12 498	0.12 528	0.13 516	0.15 550	0.08 364	0.07 324

anonymity	0.53 591	0.58 597	0.65 586	0.41 588	0.61 608	0.53 584	0.41 592	0.56 594	0.41 518	0.55 586	0.50 565	0.49 578	0.55 593	0.58 598	0.50 598	0.58 607	0.50 610	0.51 597	0.51 604	0.51 597	0.57 605

DGSMNet	0.24 522	0.19 542	0.33 535	0.21 482	0.24 575	0.24 502	0.20 469	0.35 527	0.41 518	0.24 477	0.32 482	0.38 545	0.21 476	0.29 533	0.23 496	0.12 498	0.11 512	0.14 528	0.16 554	0.23 572	0.23 578

MMNet	0.17 440	0.09 355	0.16 390	0.20 451	0.11 431	0.27 533	0.20 469	0.25 376	0.41 518	0.22 455	0.30 470	0.21 394	0.20 472	0.17 393	0.20 455	0.06 127	0.06 346	0.07 230	0.07 310	0.08 364	0.07 324

NaN_ROB	0.22 499	0.19 542	0.24 494	0.25 542	0.13 486	0.29 544	0.26 547	0.33 502	0.41 518	0.31 537	0.31 478	0.32 519	0.23 493	0.30 536	0.21 475	0.11 474	0.17 565	0.10 451	0.10 467	0.08 364	0.09 432

MDST_ROB	0.22 499	0.10 414	0.17 420	0.18 330	0.11 431	0.37 569	0.19 446	0.43 571	0.41 518	0.39 561	0.39 526	0.29 486	0.21 476	0.26 511	0.18 436	0.11 474	0.10 499	0.14 528	0.11 499	0.10 458	0.08 388

FBW_ROB	0.24 522	0.17 527	0.22 481	0.26 547	0.14 506	0.25 513	0.22 499	0.41 562	0.41 518	0.41 568	0.41 543	0.42 560	0.27 522	0.31 537	0.23 496	0.09 404	0.14 551	0.14 528	0.12 519	0.11 481	0.09 432

GASNet	0.22 499	0.23 559	0.33 535	0.26 547	0.17 551	0.26 523	0.16 322	0.44 573	0.42 526	0.27 502	0.24 383	0.30 496	0.15 381	0.27 514	0.18 436	0.12 498	0.08 447	0.12 501	0.11 499	0.16 551	0.07 324

FCDSN-DC	0.33 568	0.28 576	0.28 515	0.30 573	0.24 575	0.39 573	0.28 560	0.42 567	0.42 526	0.43 574	0.53 567	0.51 579	0.41 578	0.36 562	0.30 557	0.21 575	0.20 573	0.27 576	0.26 579	0.25 580	0.24 579
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 562	0.24 562	0.29 523	0.36 583	0.16 536	0.34 559	0.30 576	0.32 482	0.42 526	0.40 564	0.46 557	0.38 545	0.31 549	0.34 550	0.28 547	0.19 569	0.20 573	0.26 573	0.29 586	0.18 563	0.19 572

edge stereo	0.22 499	0.13 486	0.20 466	0.21 482	0.13 486	0.23 497	0.16 322	0.32 482	0.42 526	0.32 543	0.40 532	0.38 545	0.35 563	0.25 509	0.24 509	0.13 523	0.11 512	0.14 528	0.11 499	0.12 496	0.13 520

NVstereo2D	0.19 466	0.10 414	0.15 356	0.17 248	0.15 525	0.28 540	0.23 510	0.44 573	0.42 526	0.15 313	0.27 437	0.25 450	0.19 460	0.22 484	0.17 418	0.09 404	0.06 346	0.10 451	0.08 381	0.15 543	0.09 432

FC-DCNN v2	0.33 568	0.27 571	0.28 515	0.26 547	0.23 573	0.37 569	0.28 560	0.40 556	0.43 531	0.45 576	0.56 576	0.51 579	0.40 573	0.37 567	0.29 551	0.21 575	0.20 573	0.27 576	0.26 579	0.25 580	0.24 579

Wz-Net-LNSev	0.22 499	0.16 516	0.38 550	0.21 482	0.13 486	0.25 513	0.23 510	0.32 482	0.43 531	0.30 531	0.41 543	0.31 509	0.18 444	0.22 484	0.25 519	0.10 445	0.09 479	0.08 321	0.08 381	0.12 496	0.11 485

GwcNet	0.20 478	0.13 486	0.19 454	0.18 330	0.12 463	0.24 502	0.19 446	0.35 527	0.43 531	0.20 425	0.32 482	0.33 523	0.20 472	0.22 484	0.24 509	0.11 474	0.09 479	0.09 404	0.09 427	0.09 427	0.10 459

S-Stereo	0.20 478	0.12 458	0.25 499	0.21 482	0.13 486	0.20 456	0.18 407	0.32 482	0.43 531	0.23 468	0.36 506	0.28 478	0.30 545	0.19 429	0.22 484	0.09 404	0.12 528	0.10 451	0.10 467	0.13 514	0.13 520

FC-DCNN	0.33 568	0.27 571	0.28 515	0.26 547	0.23 573	0.37 569	0.28 560	0.40 556	0.43 531	0.45 576	0.55 571	0.51 579	0.40 573	0.37 567	0.30 557	0.21 575	0.20 573	0.27 576	0.26 579	0.25 580	0.24 579

Wz-Net-MNSev	0.22 499	0.13 486	0.31 528	0.20 451	0.14 506	0.36 568	0.24 522	0.33 502	0.44 536	0.28 517	0.40 532	0.38 545	0.19 460	0.24 504	0.25 519	0.09 404	0.07 418	0.09 404	0.09 427	0.12 496	0.10 459

RP	0.21 490	0.13 486	0.21 475	0.23 521	0.11 431	0.21 473	0.20 469	0.25 376	0.44 536	0.21 439	0.38 518	0.36 536	0.24 499	0.27 514	0.25 519	0.11 474	0.12 528	0.13 516	0.12 519	0.12 496	0.14 537

RGC	0.25 534	0.20 547	0.29 523	0.28 563	0.16 536	0.22 482	0.23 510	0.32 482	0.44 536	0.27 502	0.40 532	0.38 545	0.27 522	0.36 562	0.22 484	0.11 474	0.13 542	0.17 551	0.17 561	0.14 527	0.16 555

stereogan	0.22 499	0.11 440	0.21 475	0.20 451	0.12 463	0.31 549	0.19 446	0.35 527	0.44 536	0.22 455	0.39 526	0.35 534	0.27 522	0.33 547	0.22 484	0.10 445	0.12 528	0.10 451	0.10 467	0.14 527	0.13 520

AnyNet_C32	0.26 545	0.16 516	0.36 544	0.20 451	0.16 536	0.25 513	0.30 576	0.32 482	0.44 536	0.31 537	0.49 561	0.30 496	0.33 555	0.40 578	0.33 569	0.12 498	0.12 528	0.12 501	0.14 533	0.14 527	0.15 544

DISCO	0.19 466	0.09 355	0.22 481	0.17 248	0.10 381	0.25 513	0.18 407	0.27 415	0.44 536	0.22 455	0.31 478	0.33 523	0.26 514	0.28 526	0.28 547	0.08 345	0.06 346	0.07 230	0.07 310	0.09 427	0.09 432

SGM+DAISY	0.56 593	0.57 596	0.65 586	0.40 586	0.54 600	0.66 595	0.49 599	0.56 594	0.45 542	0.66 590	0.69 588	0.67 594	0.56 594	0.63 600	0.56 600	0.59 608	0.48 606	0.50 596	0.50 603	0.52 598	0.58 606

pcwnet_v2	0.19 466	0.10 414	0.26 502	0.17 248	0.14 506	0.18 418	0.15 256	0.37 540	0.46 543	0.19 402	0.24 383	0.21 394	0.19 460	0.20 454	0.19 449	0.13 523	0.10 499	0.10 451	0.10 467	0.11 481	0.13 520

MFN_U_SF_RVC	0.32 565	0.21 553	0.55 574	0.30 573	0.15 525	0.34 559	0.17 359	0.52 589	0.46 543	0.46 579	0.55 571	0.59 586	0.39 570	0.35 556	0.37 577	0.15 541	0.14 551	0.18 560	0.21 569	0.16 551	0.15 544

DStereoFS	0.27 547	0.22 557	0.31 528	0.22 497	0.15 525	0.22 482	0.20 469	0.50 586	0.48 545	0.28 517	0.44 554	0.33 523	0.34 560	0.52 590	0.29 551	0.12 498	0.11 512	0.15 540	0.13 529	0.16 551	0.16 555

zh-sn7	0.25 534	0.17 527	0.50 568	0.24 530	0.13 486	0.25 513	0.24 522	0.34 511	0.48 545	0.28 517	0.54 569	0.28 478	0.31 549	0.36 562	0.32 565	0.10 445	0.10 499	0.11 482	0.10 467	0.12 496	0.12 498

LRCNet_RVC	10.62 634	13.42 640	7.30 627	18.92 639	2.07 624	0.33 556	0.30 576	5.59 630	0.48 545	13.03 637	17.94 638	8.87 633	5.65 628	4.79 628	1.89 623	23.51 647	2.73 632	27.55 650	25.71 650	16.07 644	16.33 645

GEStereo_RVC	0.17 440	0.12 458	0.15 356	0.22 497	0.11 431	0.19 441	0.17 359	0.32 482	0.48 545	0.20 425	0.25 411	0.17 346	0.13 339	0.21 471	0.16 403	0.10 445	0.06 346	0.08 321	0.07 310	0.09 427	0.08 388

FINET	0.21 490	0.18 538	0.26 502	0.18 330	0.16 536	0.23 497	0.23 510	0.32 482	0.48 545	0.25 490	0.32 482	0.22 412	0.22 485	0.22 484	0.17 418	0.18 564	0.16 560	0.11 482	0.10 467	0.15 543	0.13 520

RYNet	0.22 499	0.12 458	0.22 481	0.19 390	0.17 551	0.46 577	0.26 547	0.38 548	0.48 545	0.24 477	0.28 451	0.34 530	0.23 493	0.20 454	0.30 557	0.10 445	0.06 346	0.09 404	0.09 427	0.13 514	0.15 544

LSM	0.33 568	0.20 547	0.58 580	0.26 547	0.60 607	0.34 559	0.25 538	0.42 567	0.48 545	0.45 576	0.58 581	0.42 560	0.36 565	0.35 556	0.25 519	0.12 498	0.20 573	0.14 528	0.16 554	0.19 566	0.33 594

ITSA-stereo	0.15 396	0.10 414	0.14 307	0.19 390	0.08 151	0.12 238	0.14 178	0.30 461	0.49 552	0.17 356	0.19 317	0.22 412	0.15 381	0.17 393	0.16 403	0.10 445	0.06 346	0.08 321	0.08 381	0.08 364	0.08 388

PASM	0.32 565	0.24 562	0.48 567	0.28 563	0.27 583	0.29 544	0.30 576	0.34 511	0.49 552	0.35 550	0.39 526	0.46 572	0.34 560	0.34 550	0.35 572	0.23 584	0.25 588	0.26 573	0.28 585	0.23 572	0.21 575

PWC_ROB	0.21 490	0.16 516	0.26 502	0.18 330	0.11 431	0.22 482	0.13 125	0.32 482	0.49 552	0.30 531	0.40 532	0.32 519	0.24 499	0.31 537	0.22 484	0.10 445	0.07 418	0.11 482	0.08 381	0.11 481	0.10 459

SuperB	0.20 478	0.10 414	0.56 577	0.16 172	0.09 272	0.18 418	0.18 407	0.24 360	0.50 555	0.26 496	0.39 526	0.17 346	0.21 476	0.22 484	0.21 475	0.08 345	0.06 346	0.06 129	0.06 216	0.12 496	0.10 459

AF-Net	0.22 499	0.17 527	0.17 420	0.26 547	0.13 486	0.25 513	0.24 522	0.32 482	0.50 555	0.25 490	0.33 494	0.38 545	0.26 514	0.28 526	0.25 519	0.11 474	0.10 499	0.16 547	0.11 499	0.11 481	0.10 459

DeepPrunerF	0.24 522	0.17 527	0.42 559	0.26 547	0.16 536	0.22 482	0.28 560	0.37 540	0.50 555	0.26 496	0.29 463	0.24 436	0.28 533	0.21 471	0.22 484	0.15 541	0.11 512	0.20 564	0.18 565	0.12 496	0.13 520

SGM-ForestM	0.32 565	0.12 458	0.16 390	0.16 172	0.11 431	0.39 573	0.19 446	0.41 562	0.50 555	0.52 582	0.54 569	1.32 614	0.42 581	0.40 578	0.27 539	0.14 537	0.16 560	0.16 547	0.16 554	0.12 496	0.12 498

CSAN	0.29 556	0.24 562	0.27 510	0.34 579	0.19 561	0.33 556	0.42 595	0.37 540	0.50 555	0.38 559	0.40 532	0.44 566	0.33 555	0.28 526	0.30 557	0.20 571	0.16 560	0.19 562	0.19 566	0.14 527	0.15 544

SPS-STEREO	0.57 594	0.58 597	0.65 586	0.45 591	0.55 602	0.62 591	0.44 598	0.62 599	0.50 555	0.68 592	0.64 583	0.66 593	0.57 595	0.61 599	0.60 603	0.62 610	0.47 605	0.51 597	0.49 601	0.55 602	0.58 606
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ELAS	0.41 579	0.29 579	0.33 535	0.27 560	0.24 575	0.60 590	0.36 587	0.50 586	0.50 555	0.71 594	0.79 598	0.67 594	0.54 590	0.51 588	0.42 588	0.22 580	0.20 573	0.27 576	0.26 579	0.26 585	0.25 585
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SAMSARA	0.40 577	0.28 576	0.33 535	0.55 597	0.39 591	0.82 607	1.23 622	0.47 579	0.51 562	0.36 553	0.35 503	0.55 585	0.39 570	0.38 569	0.39 581	0.15 541	0.20 573	0.15 540	0.14 533	0.23 572	0.20 573

GANetREF_RVC	0.31 563	0.34 585	0.27 510	0.35 581	0.16 536	0.32 550	0.41 592	0.48 580	0.51 562	0.35 550	0.35 503	0.34 530	0.33 555	0.39 573	0.32 565	0.27 588	0.20 573	0.29 584	0.15 550	0.18 563	0.17 564
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
PWCDC_ROB	0.20 478	0.13 486	0.22 481	0.24 530	0.11 431	0.19 441	0.15 256	0.33 502	0.54 564	0.29 526	0.50 565	0.21 394	0.15 381	0.27 514	0.20 455	0.11 474	0.09 479	0.10 451	0.08 381	0.11 481	0.09 432

MSAF-DinoV2	0.22 499	0.11 440	0.23 490	0.17 248	0.10 381	0.27 533	0.16 322	0.37 540	0.55 565	0.21 439	0.27 437	0.47 575	0.27 522	0.35 556	0.39 581	0.09 404	0.06 346	0.07 230	0.09 427	0.12 496	0.10 459

Wz-Net-TNSev	0.29 556	0.20 547	0.65 586	0.19 390	0.15 525	0.38 572	0.27 554	0.35 527	0.55 565	0.34 549	0.42 549	0.45 568	0.38 568	0.32 544	0.30 557	0.12 498	0.13 542	0.10 451	0.12 519	0.15 543	0.14 537

Consistency-Raft	0.44 582	0.40 590	0.45 561	0.37 585	0.43 595	0.46 577	0.41 592	0.57 596	0.55 565	0.32 543	0.73 592	0.33 523	0.48 586	0.42 582	0.49 595	0.39 594	0.35 597	0.45 594	0.51 604	0.42 595	0.29 589

Wz-Net-SNSev	0.25 534	0.17 527	0.44 560	0.25 542	0.14 506	0.26 523	0.23 510	0.38 548	0.56 568	0.30 531	0.55 571	0.39 553	0.26 514	0.23 495	0.30 557	0.10 445	0.09 479	0.09 404	0.10 467	0.11 481	0.11 485

ADCL	0.24 522	0.11 440	0.47 566	0.22 497	0.12 463	0.34 559	0.29 569	0.29 447	0.56 568	0.24 477	0.46 557	0.30 496	0.30 545	0.29 533	0.29 551	0.08 345	0.07 418	0.09 404	0.09 427	0.10 458	0.10 459

WZ-Net	0.28 552	0.17 527	0.78 602	0.22 497	0.16 536	0.34 559	0.29 569	0.39 552	0.57 570	0.24 477	0.55 571	0.37 541	0.24 499	0.33 547	0.35 572	0.09 404	0.08 447	0.09 404	0.10 467	0.14 527	0.16 555

XQC	0.28 552	0.23 559	0.51 569	0.28 563	0.19 561	0.34 559	0.27 554	0.36 534	0.57 570	0.31 537	0.30 470	0.37 541	0.30 545	0.38 569	0.38 579	0.13 523	0.09 479	0.15 540	0.12 519	0.17 559	0.18 567

PDISCO_ROB	0.27 547	0.16 516	0.26 502	0.28 563	0.20 564	0.32 550	0.26 547	0.44 573	0.57 570	0.28 517	0.40 532	0.45 568	0.29 541	0.33 547	0.34 571	0.12 498	0.09 479	0.17 551	0.16 554	0.17 559	0.13 520

DispFullNet	0.27 547	0.21 553	0.65 586	0.28 563	0.16 536	0.26 523	0.17 359	0.33 502	0.58 573	0.27 502	0.38 518	0.43 564	0.23 493	0.38 569	0.23 496	0.12 498	0.06 346	0.19 562	0.11 499	0.21 568	0.15 544

DStereoSA	0.25 534	0.19 542	0.37 548	0.26 547	0.17 551	0.22 482	0.20 469	0.49 582	0.59 574	0.22 455	0.29 463	0.29 486	0.33 555	0.39 573	0.28 547	0.12 498	0.11 512	0.16 547	0.14 533	0.14 527	0.12 498

EDNetEfficientorigin	7.91 628	0.31 581	153.02 650	0.19 390	0.09 272	0.21 473	0.16 322	0.22 317	0.59 574	0.72 596	0.67 586	0.42 560	0.50 588	0.24 504	0.39 581	0.08 345	0.07 418	0.08 321	0.07 310	0.12 496	0.10 459

MANE	0.45 584	0.27 571	0.27 510	0.27 560	0.24 575	0.47 579	0.31 582	0.55 593	0.59 574	0.72 596	1.13 615	1.15 608	0.61 598	0.52 590	0.37 577	0.21 575	0.20 573	0.27 576	0.31 590	0.25 580	0.24 579

ELAS_RVC	0.41 579	0.29 579	0.33 535	0.28 563	0.24 575	0.54 585	0.36 587	0.49 582	0.59 574	0.72 596	0.74 594	0.65 592	0.54 590	0.54 595	0.40 584	0.22 580	0.20 573	0.27 576	0.26 579	0.26 585	0.25 585
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
w-ln-seven	0.24 522	0.14 498	0.55 574	0.19 390	0.14 506	0.26 523	0.22 499	0.35 527	0.60 578	0.29 526	0.39 526	0.30 496	0.22 485	0.21 471	0.26 531	0.09 404	0.09 479	0.11 482	0.10 467	0.11 481	0.10 459

EDNetEfficient	0.29 556	0.24 562	1.13 611	0.18 330	0.10 381	0.19 441	0.20 469	0.20 270	0.60 578	0.74 600	0.56 576	0.31 509	0.39 570	0.22 484	0.30 557	0.09 404	0.07 418	0.08 321	0.07 310	0.11 481	0.09 432

NVStereoNet_ROB	0.46 587	0.36 587	0.46 565	0.41 588	0.28 584	0.34 559	0.34 585	0.48 580	0.60 578	0.72 596	0.93 604	0.70 597	0.66 601	0.47 584	0.60 603	0.22 580	0.33 596	0.34 589	0.34 593	0.30 588	0.30 591
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
zh-mn7	0.25 534	0.14 498	0.56 577	0.19 390	0.14 506	0.24 502	0.22 499	0.34 511	0.62 581	0.35 550	0.65 584	0.31 509	0.25 508	0.31 537	0.25 519	0.09 404	0.08 447	0.09 404	0.09 427	0.09 427	0.11 485

z-mn7	0.24 522	0.14 498	0.45 561	0.19 390	0.13 486	0.28 540	0.25 538	0.34 511	0.62 581	0.27 502	0.56 576	0.29 486	0.24 499	0.32 544	0.25 519	0.08 345	0.08 447	0.08 321	0.08 381	0.10 458	0.10 459

otaku	0.39 574	0.37 588	0.52 570	0.44 590	0.28 584	0.58 587	0.24 522	0.41 562	0.62 581	0.40 564	0.49 561	0.46 572	0.33 555	0.40 578	0.32 565	0.30 589	0.30 592	0.39 591	0.33 591	0.29 587	0.28 588

ADCS	0.29 556	0.18 538	0.45 561	0.21 482	0.17 551	0.28 540	0.23 510	0.41 562	0.63 584	0.40 564	0.49 561	0.40 557	0.36 565	0.39 573	0.40 584	0.13 523	0.12 528	0.13 516	0.14 533	0.16 551	0.16 555

MonStereo1	0.47 588	0.26 568	0.58 580	0.28 563	0.20 564	0.39 573	0.18 407	0.49 582	0.64 585	0.52 582	0.87 601	1.01 603	0.57 595	0.50 586	0.56 600	0.53 604	0.31 595	0.54 601	0.40 595	0.33 593	0.34 595

ACVNet-4b	0.39 574	0.53 595	0.55 574	0.45 591	0.24 575	0.47 579	0.18 407	0.49 582	0.64 585	0.42 571	0.45 556	0.60 587	0.27 522	0.34 550	0.24 509	0.33 592	0.14 551	0.48 595	0.42 597	0.30 588	0.26 587

SANet	0.24 522	0.14 498	0.28 515	0.21 482	0.11 431	0.27 533	0.24 522	0.38 548	0.64 585	0.36 553	0.40 532	0.43 564	0.26 514	0.27 514	0.24 509	0.12 498	0.09 479	0.10 451	0.09 427	0.13 514	0.11 485

BEATNet-Init1	0.52 590	0.27 571	0.62 584	0.30 573	0.21 568	0.76 604	0.29 569	0.54 592	0.65 588	0.86 605	0.95 606	2.07 624	0.62 600	0.56 597	0.42 588	0.18 564	0.18 567	0.23 570	0.22 572	0.22 571	0.21 575

RTSC	0.23 515	0.12 458	0.28 515	0.21 482	0.13 486	0.28 540	0.16 322	0.35 527	0.66 589	0.27 502	0.33 494	0.30 496	0.21 476	0.31 537	0.29 551	0.10 445	0.08 447	0.09 404	0.10 467	0.13 514	0.13 520

DPSNet	0.28 552	0.16 516	0.31 528	0.18 330	0.13 486	0.54 585	0.42 595	0.51 588	0.67 590	0.29 526	0.38 518	0.38 545	0.29 541	0.31 537	0.23 496	0.11 474	0.10 499	0.11 482	0.08 381	0.20 567	0.16 555

Ntro	0.40 577	0.40 590	0.53 571	0.46 594	0.30 588	0.65 593	0.24 522	0.46 578	0.68 591	0.41 568	0.49 561	0.48 577	0.42 581	0.39 573	0.31 564	0.32 591	0.28 590	0.37 590	0.30 588	0.32 592	0.29 589

JetBlue	0.71 599	0.45 593	1.14 612	0.51 595	0.47 597	2.02 622	0.64 609	0.75 602	0.70 592	0.69 593	0.77 597	1.22 610	0.83 608	1.03 619	1.01 619	0.40 595	0.28 590	0.33 588	0.33 591	0.30 588	0.34 595

SHD	0.26 545	0.15 508	0.30 526	0.24 530	0.18 558	0.22 482	0.15 256	0.38 548	0.71 593	0.32 543	0.41 543	0.36 536	0.28 533	0.32 544	0.29 551	0.12 498	0.11 512	0.14 528	0.13 529	0.16 551	0.20 573

TCMNet-wrong-test	3.67 622	5.48 635	3.89 625	12.18 635	11.75 636	4.65 624	3.88 626	1.06 618	0.72 594	1.09 616	2.15 625	6.30 631	0.53 589	3.43 627	2.36 625	0.89 620	0.20 573	1.87 628	1.69 627	5.57 632	3.62 632

ACVNet_1	0.44 582	0.49 594	0.60 582	0.45 591	0.28 584	0.49 582	0.27 554	0.57 596	0.72 594	0.62 589	0.58 581	0.74 598	0.49 587	0.50 586	0.35 572	0.26 587	0.24 587	0.39 591	0.29 586	0.31 591	0.24 579

coex-ft	3.30 620	0.34 585	59.09 649	0.18 330	0.13 486	0.26 523	0.22 499	0.27 415	0.72 594	1.90 624	0.70 590	0.44 566	0.45 584	0.29 533	0.41 587	0.09 404	0.09 479	0.12 501	0.09 427	0.14 527	0.13 520

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 581	0.39 589	0.54 572	0.40 586	0.20 564	0.64 592	0.32 584	0.53 591	0.72 594	0.71 594	0.72 591	0.61 588	0.54 590	0.51 588	0.46 592	0.20 571	0.19 570	0.29 584	0.30 588	0.23 572	0.18 567

MADNet+	0.75 602	0.71 605	3.70 624	0.66 600	0.41 593	0.98 612	0.97 620	0.69 601	0.73 598	0.52 582	0.57 579	0.64 590	0.68 603	0.86 611	1.01 619	0.34 593	0.36 598	0.28 583	0.23 576	0.36 594	0.31 592

MFMNet_re	0.64 595	0.66 603	0.65 586	0.51 595	0.69 612	0.69 596	0.57 605	0.64 600	0.73 598	0.60 588	0.73 592	0.62 589	0.67 602	0.65 601	0.60 603	0.66 612	0.58 619	0.63 602	0.59 607	0.68 609	0.69 615

RTS	0.45 584	0.19 542	3.26 621	0.24 530	0.15 525	0.74 600	0.20 469	0.36 534	0.76 600	0.42 571	0.43 552	0.31 509	0.41 578	0.53 593	0.35 572	0.10 445	0.08 447	0.13 516	0.12 519	0.15 543	0.15 544

RTSA	0.45 584	0.19 542	3.26 621	0.24 530	0.15 525	0.74 600	0.20 469	0.36 534	0.76 600	0.42 571	0.43 552	0.31 509	0.41 578	0.53 593	0.35 572	0.10 445	0.08 447	0.13 516	0.12 519	0.15 543	0.15 544

IMH-64-1	0.65 596	0.61 599	0.68 594	0.71 601	0.51 598	0.59 588	0.49 599	0.91 607	0.85 602	0.74 600	1.02 608	0.81 599	0.78 606	0.79 604	0.49 595	0.42 596	0.46 601	0.71 604	0.47 599	0.52 598	0.39 598

IMH-64	0.65 596	0.61 599	0.68 594	0.71 601	0.51 598	0.59 588	0.49 599	0.91 607	0.85 602	0.74 600	1.02 608	0.81 599	0.78 606	0.79 604	0.49 595	0.42 596	0.46 601	0.71 604	0.47 599	0.52 598	0.39 598

RainbowNet	0.54 592	0.61 599	0.70 600	0.57 598	0.43 595	0.65 593	0.37 590	0.60 598	0.87 604	0.50 581	0.66 585	0.64 590	0.47 585	0.49 585	0.43 591	0.47 601	0.48 606	0.52 599	0.41 596	0.52 598	0.40 600

PWCK	0.71 599	0.94 614	0.95 609	0.76 603	0.31 589	0.74 600	0.36 587	0.90 606	0.90 605	0.96 609	0.75 596	0.95 602	0.61 598	0.87 612	0.66 606	0.72 613	0.46 601	0.75 607	0.49 601	0.69 611	0.44 602

UNDER WATER-64	0.95 611	0.94 614	1.43 616	0.87 611	0.56 603	1.18 620	0.87 617	0.77 603	0.94 606	1.04 612	0.85 600	1.58 621	1.21 622	0.94 616	0.96 617	0.87 619	0.57 618	1.03 619	0.88 620	0.78 615	0.73 616

PVD	0.39 574	0.20 547	0.39 552	0.31 577	0.22 570	0.29 544	0.43 597	0.52 589	0.96 607	0.55 586	0.79 598	0.53 583	0.59 597	0.52 590	0.38 579	0.19 569	0.14 551	0.17 551	0.14 533	0.24 579	0.31 592

UNDER WATER	0.97 612	0.97 616	1.42 615	0.99 615	0.70 615	1.12 619	0.84 616	0.80 604	1.08 608	1.01 611	0.90 602	1.55 620	1.22 623	1.03 619	1.00 618	0.78 617	0.53 613	1.02 618	0.87 619	0.80 616	0.74 617

IMH	0.71 599	0.64 602	0.68 594	0.76 603	0.54 600	0.69 596	0.54 603	0.98 613	1.10 609	0.82 604	1.09 611	0.89 601	0.88 611	0.87 612	0.52 599	0.44 599	0.50 610	0.75 607	0.51 604	0.56 603	0.41 601

TorneroNet	0.82 606	0.74 607	0.81 606	0.84 608	0.63 609	0.99 613	0.63 607	0.96 611	1.16 610	0.80 603	1.11 613	1.36 615	0.86 610	0.93 615	0.80 614	0.56 605	0.49 608	0.78 612	0.66 612	0.73 614	0.63 614

notaker	0.97 612	1.11 617	0.98 610	1.13 618	0.81 616	0.73 599	0.68 613	0.93 609	1.16 610	1.18 619	1.18 617	1.41 617	1.16 621	1.08 621	0.69 610	0.81 618	0.64 621	1.17 621	0.79 617	0.98 618	0.80 619

DPSimNet_ROB	1.11 616	1.23 620	0.78 602	1.13 618	0.88 619	1.10 618	1.13 621	1.16 623	1.23 612	1.43 621	1.02 608	1.41 617	1.10 620	0.90 614	1.60 621	1.46 626	0.51 612	1.21 623	1.03 623	0.90 617	1.01 623

TorneroNet-64	0.76 603	0.72 606	0.74 601	0.78 605	0.58 606	0.91 611	0.56 604	0.84 605	1.29 613	0.66 590	0.90 602	1.40 616	0.75 605	0.85 610	0.67 609	0.49 602	0.46 601	0.72 606	0.59 607	0.67 608	0.53 604

WAO-7	0.79 604	0.78 608	0.54 572	0.85 609	0.67 611	0.74 600	0.68 613	1.05 616	1.32 614	0.90 607	1.20 618	1.04 604	0.92 612	0.69 602	0.66 606	0.60 609	0.62 620	0.67 603	0.68 613	0.64 605	0.58 606

KSHMR	1.09 615	1.17 618	0.88 608	1.25 621	1.00 620	0.99 613	0.96 619	1.13 621	1.37 615	1.16 618	1.29 620	1.41 617	0.96 614	1.01 618	0.92 616	1.03 622	1.08 624	1.20 622	1.03 623	1.01 619	0.97 621

JetRed	1.62 618	1.46 622	2.98 619	0.92 612	1.21 621	4.99 625	1.53 625	1.27 624	1.39 616	1.83 623	1.74 624	1.60 622	0.95 613	1.41 622	2.45 626	0.90 621	1.60 626	0.93 616	0.90 621	1.35 622	0.99 622

ktn	1.01 614	1.21 619	0.80 605	1.23 620	0.86 618	1.01 615	0.87 617	0.94 610	1.39 616	1.04 612	1.12 614	1.15 608	1.07 617	0.94 616	0.59 602	1.28 625	0.71 622	1.38 625	0.83 618	1.02 620	0.75 618

ACVNet_2	0.66 598	0.66 603	0.68 594	0.63 599	0.41 593	0.71 598	0.49 599	0.96 611	1.39 616	0.89 606	1.09 611	1.04 604	0.73 604	0.54 595	0.47 593	0.43 598	0.40 599	0.53 600	0.44 598	0.47 596	0.35 597

LVE	0.83 607	0.85 612	0.85 607	0.80 606	0.56 603	1.04 617	0.65 610	1.05 616	1.47 619	0.96 609	1.22 619	1.10 607	0.85 609	0.83 607	0.71 611	0.49 602	0.55 616	0.76 610	0.60 609	0.65 606	0.59 611

HanzoNet	1.29 617	1.26 621	1.19 613	1.12 617	0.85 617	1.02 616	0.83 615	1.03 615	1.48 620	1.64 622	1.61 623	2.50 626	1.72 624	1.61 623	1.61 622	1.26 624	0.80 623	1.31 624	1.01 622	1.02 620	0.86 620

WAO-6	0.81 605	0.80 609	0.62 584	0.86 610	0.63 609	0.76 604	0.58 606	0.98 613	1.54 621	0.90 607	0.96 607	1.07 606	1.03 616	0.70 603	0.66 606	0.72 613	0.49 608	0.90 615	0.71 614	0.68 609	0.58 606

Dean	0.87 608	0.86 613	0.79 604	0.81 607	0.56 603	0.90 608	0.63 607	1.15 622	1.73 622	1.15 617	1.15 616	1.31 613	0.99 615	0.81 606	0.81 615	0.57 606	0.56 617	0.77 611	0.64 610	0.66 607	0.58 606

LE_ROB	0.50 589	0.07 174	0.14 307	0.15 90	0.08 151	0.24 502	0.16 322	0.22 317	1.81 623	4.63 627	0.67 586	0.47 575	0.44 583	0.20 454	0.29 551	0.07 276	0.06 346	0.06 129	0.06 216	0.08 364	0.06 241

WAO-8	0.91 609	0.81 610	0.65 586	0.94 613	0.69 612	0.90 608	0.67 611	1.07 619	1.83 624	1.06 614	1.45 621	1.30 611	1.07 617	0.84 608	0.78 612	0.74 615	0.53 613	0.86 613	0.75 615	0.69 611	0.62 612

Venus	0.91 609	0.81 610	0.65 586	0.94 613	0.69 612	0.90 608	0.67 611	1.07 619	1.83 624	1.06 614	1.45 621	1.30 611	1.07 617	0.84 608	0.78 612	0.74 615	0.53 613	0.86 613	0.75 615	0.69 611	0.62 612

MADNet++	1.95 619	1.75 623	1.59 617	1.82 623	1.69 623	2.33 623	1.40 624	2.35 626	2.09 626	2.57 626	2.36 626	2.24 625	2.17 625	2.28 624	2.34 624	1.87 627	1.66 627	1.54 626	1.34 626	1.92 624	1.77 626

tt	4.67 623	0.06 81	3.55 623	2.02 624	1.55 622	10.25 630	16.71 630	8.91 635	5.03 627	1.31 620	0.94 605	4.71 627	4.76 627	3.33 626	5.87 629	6.06 635	10.30 639	1.88 629	2.11 629	2.75 626	1.21 624

ASD4	3.54 621	3.38 627	2.05 618	1.72 622	2.51 625	9.03 629	17.71 631	2.25 625	5.51 628	2.46 625	2.81 627	2.03 623	3.36 626	2.73 625	5.06 627	1.22 623	1.34 625	1.13 620	1.33 625	1.68 623	1.49 625

PML	8.91 631	9.34 639	6.13 626	5.35 628	6.41 629	14.99 633	23.38 638	5.27 627	6.83 629	18.04 641	28.19 650	7.67 632	6.83 629	7.85 632	5.75 628	5.35 634	1.83 628	5.95 638	1.93 628	8.64 635	2.52 628

xxxxx1	7.79 625	5.02 632	7.31 628	3.12 625	3.85 626	16.35 634	22.88 633	5.86 631	8.69 630	7.97 631	8.54 629	9.12 634	8.27 631	10.18 633	10.92 631	2.42 629	2.45 629	3.56 632	12.37 636	3.77 627	3.06 629

tt_ll	7.79 625	5.02 632	7.31 628	3.12 625	3.85 626	16.35 634	22.88 633	5.86 631	8.69 630	7.97 631	8.54 629	9.12 634	8.27 631	10.18 633	10.92 631	2.42 629	2.45 629	3.56 632	12.37 636	3.77 627	3.06 629

ff	7.79 625	5.02 632	7.31 628	3.12 625	3.85 626	16.35 634	22.88 633	5.86 631	8.69 630	7.97 631	8.54 629	9.12 634	8.27 631	10.18 633	10.92 631	2.42 629	2.45 629	3.56 632	12.37 636	3.77 627	3.06 629

USTest	6.22 624	2.73 626	3.00 620	6.57 631	7.29 630	14.37 632	21.57 632	7.00 634	9.56 633	5.34 630	6.10 628	5.72 630	7.64 630	6.41 631	6.96 630	1.97 628	3.42 633	1.64 627	2.15 630	2.66 625	2.36 627

HaxPig	15.71 638	18.52 648	19.18 643	16.89 638	15.89 639	7.73 626	7.60 627	13.31 641	10.82 634	15.42 638	14.91 637	15.98 640	14.92 639	15.58 639	15.98 639	18.95 646	16.73 640	19.46 646	18.08 646	19.26 645	19.05 648

DGTPSM_ROB	8.06 629	4.48 628	8.63 634	5.35 628	10.72 632	8.32 627	22.97 636	5.46 628	13.35 635	5.12 628	9.92 632	5.08 628	10.40 634	5.52 629	12.58 634	3.79 632	8.00 634	3.50 630	7.02 633	3.83 630	7.14 634

DPSMNet_ROB	8.06 629	4.48 628	8.63 634	5.37 630	10.74 633	8.32 627	22.98 637	5.46 628	13.36 636	5.12 628	9.92 632	5.08 628	10.40 634	5.53 630	12.58 634	3.80 633	8.00 634	3.50 630	7.02 633	3.83 630	7.14 634

Anonymous_1	10.96 635	7.92 636	7.46 631	10.33 632	10.06 631	18.65 638	26.34 639	11.06 638	13.44 637	9.40 634	10.05 634	9.67 637	11.23 636	10.73 636	12.72 636	6.42 636	8.38 636	5.77 635	10.61 635	12.12 636	6.77 633

RSGM-EC	20.36 639	4.73 630	0.68 594	16.76 636	16.92 640	21.28 641	27.18 642	10.46 636	14.04 638	18.00 639	21.31 641	22.24 649	21.82 641	22.57 641	17.63 640	62.81 650	33.79 650	20.14 647	18.10 647	20.18 646	16.45 646

acva	20.36 639	4.73 630	0.68 594	16.76 636	16.92 640	21.28 641	27.18 642	10.46 636	14.04 638	18.00 639	21.31 641	22.24 649	21.82 641	22.57 641	17.63 640	62.81 650	33.79 650	20.14 647	18.10 647	20.18 646	16.45 646

DPSM_ROB	11.15 636	8.58 637	8.00 632	10.88 633	11.58 634	19.10 639	26.71 640	12.05 639	14.07 640	10.36 635	10.84 635	10.33 638	11.86 637	11.70 637	13.54 637	6.99 637	8.79 637	5.89 636	6.95 631	7.29 633	7.42 636

DPSM	11.15 636	8.58 637	8.00 632	10.88 633	11.58 634	19.10 639	26.71 640	12.05 639	14.07 640	10.36 635	10.84 635	10.33 638	11.86 637	11.70 637	13.54 637	6.99 637	8.79 637	5.89 636	6.95 631	7.29 633	7.42 636

MEDIAN_ROB	20.38 641	24.04 649	23.31 646	21.23 640	21.71 642	10.40 631	7.92 628	17.64 642	15.50 642	20.12 642	19.70 639	20.34 641	20.32 640	21.19 640	21.13 642	23.81 648	21.81 648	24.98 649	23.76 649	24.71 648	23.93 649

AVERAGE_ROB	24.90 649	29.20 650	28.14 647	24.89 648	24.64 649	17.75 637	11.12 629	21.45 643	19.93 643	25.12 650	24.46 649	25.12 651	25.46 650	24.69 650	22.83 643	29.76 649	27.13 649	28.97 651	27.95 651	29.91 649	29.47 650

LSM0	22.87 648	17.28 641	18.96 642	22.19 647	29.04 650	38.42 649	53.71 644	24.28 648	28.31 644	20.78 648	21.00 640	21.43 648	24.16 649	23.50 648	27.39 646	14.09 645	17.38 641	11.84 645	14.04 643	14.73 643	14.89 638

RAFT-FEzeroshot	22.43 643	17.33 642	15.98 636	22.02 643	23.31 646	38.34 644	53.82 648	24.05 644	28.39 645	20.61 645	21.76 643	20.88 644	23.92 647	23.41 643	27.42 647	14.07 640	17.69 642	11.83 641	14.02 641	14.69 640	14.97 642

RAFT-FE	22.43 643	17.33 642	15.98 636	22.02 643	23.31 646	38.34 644	53.82 648	24.05 644	28.39 645	20.61 645	21.76 643	20.88 644	23.92 647	23.41 643	27.42 647	14.07 640	17.69 642	11.83 641	14.02 641	14.69 640	14.97 642

CasAABBNet	22.42 642	17.33 642	16.01 638	22.01 642	23.28 644	38.32 643	53.80 646	24.14 646	28.41 647	20.60 644	21.77 645	20.89 647	23.91 645	23.43 645	27.36 645	14.07 640	17.69 642	11.83 641	14.01 640	14.67 639	14.95 641

FlowAnything	22.44 645	17.35 645	16.14 640	22.07 646	23.23 643	38.39 647	53.77 645	24.25 647	28.44 648	20.96 649	21.82 647	20.70 642	23.84 643	23.49 647	27.14 644	14.04 639	17.79 647	11.75 639	14.15 645	14.65 637	14.89 638

Selective-RAFT-Error	22.47 646	17.37 646	16.09 639	22.06 645	23.34 648	38.39 647	53.83 650	24.29 649	28.47 649	20.74 647	21.83 648	20.81 643	23.90 644	23.54 649	27.53 650	14.08 643	17.69 642	11.82 640	14.00 639	14.69 640	15.00 644

Hybrid-DGEV	22.47 646	17.40 647	16.14 640	22.00 641	23.29 645	38.36 646	53.80 646	24.43 650	28.63 650	20.59 643	21.81 646	20.88 644	23.91 645	23.45 646	27.42 647	14.08 643	17.69 642	11.83 641	14.06 644	14.65 637	14.93 640

test_example2	98.32 650	94.13 651	45.89 648	96.35 649	109.85 651	88.61 650	95.45 651	25.75 651	94.37 651	130.00 652	126.06 652	58.17 652	74.63 651	88.51 651	79.96 651	150.23 652	221.02 652	77.62 652	99.10 652	113.75 652	96.94 651

ccccc	245.47 651	285.66 652	306.18 651	368.85 652	370.60 652	123.16 651	145.33 652	115.05 652	110.08 652	126.68 651	110.87 651	122.83 653	165.88 652	252.94 652	276.56 652	384.56 653	353.86 653	254.69 653	223.00 653	425.87 653	386.83 652

FADE		0.33 583		0.33 578	0.25 581							0.42 560				0.30 589	0.21 585	0.41 593	0.38 594	0.23 572

Low-res two-view benchmark