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

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 11	0.09 97	0.17 80	0.13 1	0.09 63	0.11 21	0.16 238	0.12 6	0.11 14	0.09 18	0.13 107	0.06 1	0.09 45	0.11 2	0.14 233	0.06 53	0.06 266	0.08 283	0.09 457	0.07 202	0.07 263

BridgeDepth_RVC	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.13 1	0.07 3	0.16 119	0.10 12	0.20 85	0.14 57	0.09 18	0.10 48	0.09 36	0.12 175	0.13 17	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.05 81	0.06 114	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LGCAT	0.11 58	0.07 4	0.15 25	0.14 3	0.09 63	0.12 28	0.12 46	0.13 10	0.10 7	0.12 110	0.09 19	0.11 108	0.10 95	0.19 197	0.12 131	0.11 528	0.11 601	0.05 1	0.06 172	0.05 7	0.12 551

S2M2_XL	0.10 11	0.09 97	0.21 148	0.14 3	0.10 140	0.09 4	0.09 4	0.11 3	0.09 3	0.10 45	0.11 62	0.09 36	0.09 45	0.12 9	0.11 53	0.09 425	0.07 409	0.08 283	0.07 258	0.08 294	0.06 161
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
StereoAnything_RVC	0.13 145	0.37 685	0.36 357	0.14 3	0.07 3	0.11 21	0.12 46	0.17 36	0.12 25	0.08 2	0.07 3	0.07 2	0.10 95	0.20 221	0.10 7	0.09 425	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.24 676	0.05 37

CREStereo	0.13 145	0.08 45	0.21 148	0.14 3	0.08 30	0.22 336	0.15 184	0.25 185	0.24 281	0.16 231	0.21 268	0.14 202	0.13 227	0.18 165	0.13 194	0.09 425	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 202	0.06 161
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
ManiGeoR	0.18 291	0.15 473	0.55 557	0.15 7	0.11 204	0.21 303	0.14 127	0.39 412	0.27 320	0.19 278	0.24 307	0.18 272	0.15 285	0.35 455	0.19 392	0.08 318	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.08 294	0.08 351

HLF11	0.19 340	0.14 434	0.54 550	0.15 7	0.12 285	0.21 303	0.12 46	0.37 392	0.24 281	0.20 287	0.29 362	0.18 272	0.18 373	0.37 467	0.20 415	0.08 318	0.06 266	0.06 59	0.05 81	0.08 294	0.09 426

HLf10	0.18 291	0.15 473	0.55 557	0.15 7	0.11 204	0.21 303	0.14 127	0.39 412	0.27 320	0.19 278	0.24 307	0.18 272	0.15 285	0.35 455	0.19 392	0.08 318	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.08 294	0.08 351

HLf8	0.19 340	0.16 502	0.55 557	0.15 7	0.12 285	0.24 384	0.14 127	0.40 426	0.31 389	0.20 287	0.26 331	0.18 272	0.15 285	0.35 455	0.17 329	0.10 480	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.09 383	0.09 426

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 4	0.12 46	0.15 18	0.11 14	0.08 2	0.07 3	0.13 168	0.09 45	0.12 9	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 4	0.11 28	0.15 18	0.10 7	0.08 2	0.07 3	0.13 168	0.09 45	0.12 9	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 4	0.11 28	0.14 12	0.10 7	0.08 2	0.07 3	0.11 108	0.08 19	0.11 2	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LACA3	0.10 11	0.10 159	0.14 9	0.15 7	0.07 3	0.16 119	0.14 127	0.14 12	0.13 36	0.11 75	0.09 19	0.10 70	0.10 95	0.16 116	0.09 1	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 95	0.07 4	0.14 9	0.15 7	0.07 3	0.18 190	0.16 238	0.25 185	0.16 89	0.16 231	0.16 184	0.18 272	0.13 227	0.17 135	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

DepthFocus	0.10 11	0.07 4	0.21 148	0.15 7	0.11 204	0.10 19	0.13 90	0.15 18	0.08 1	0.12 110	0.10 48	0.09 36	0.07 4	0.13 17	0.10 7	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.06 114	0.05 37

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.06 1	0.09 4	0.12 46	0.14 12	0.09 3	0.08 2	0.07 3	0.10 70	0.08 19	0.11 2	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Test_v1	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.09 63	0.13 35	0.13 90	0.22 120	0.16 89	0.09 18	0.10 48	0.08 6	0.08 19	0.14 39	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

VMStereo-Base	0.13 145	0.08 45	0.22 165	0.15 7	0.09 63	0.18 190	0.13 90	0.24 163	0.25 297	0.14 179	0.22 282	0.17 259	0.12 175	0.19 197	0.13 194	0.08 318	0.06 266	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.07 263

DispViT+	0.12 95	0.07 4	0.19 116	0.15 7	0.16 519	0.10 19	0.12 46	0.26 207	0.23 263	0.13 148	0.11 62	0.10 70	0.08 19	0.21 248	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

HiDET	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.15 7	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.19 63	0.15 76	0.10 45	0.09 19	0.11 108	0.09 45	0.15 85	0.13 194	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LCMNet	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.15 7	0.09 63	0.15 71	0.12 46	0.18 49	0.19 163	0.10 45	0.10 48	0.11 108	0.10 95	0.15 85	0.13 194	0.06 53	0.06 266	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

IGEV	0.11 58	0.06 1	0.17 80	0.15 7	0.11 204	0.16 119	0.13 90	0.21 102	0.16 89	0.11 75	0.15 163	0.09 36	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

trnet	0.13 145	0.08 45	0.21 148	0.15 7	0.07 3	0.21 303	0.12 46	0.24 163	0.24 281	0.16 231	0.21 268	0.15 224	0.13 227	0.18 165	0.13 194	0.08 318	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 114	0.05 37

PMTNet	0.15 226	0.08 45	0.23 181	0.15 7	0.09 63	0.23 361	0.16 238	0.25 185	0.23 263	0.17 251	0.21 268	0.16 247	0.14 265	0.22 268	0.13 194	0.29 712	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 202	0.06 161

TT111	0.10 11	0.07 4	0.17 80	0.16 26	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.19 63	0.13 36	0.10 45	0.08 15	0.12 144	0.10 95	0.14 39	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

LACA_dic	0.09 1	0.12 306	0.15 25	0.16 26	0.07 3	0.14 49	0.11 28	0.12 6	0.11 14	0.09 18	0.08 15	0.09 36	0.08 19	0.15 85	0.09 1	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 202	0.05 37

VeloStereo	0.11 58	0.07 4	0.18 100	0.16 26	0.12 285	0.09 4	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 110	0.09 19	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.12 131	0.10 480	0.09 540	0.09 385	0.08 345	0.12 551	0.13 571

flow	0.11 58	0.07 4	0.18 100	0.16 26	0.12 285	0.09 4	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 110	0.09 19	0.11 108	0.10 95	0.17 135	0.12 131	0.10 480	0.09 540	0.09 385	0.08 345	0.12 551	0.13 571

small-0shot	0.10 11	0.09 97	0.18 100	0.16 26	0.09 63	0.09 4	0.16 238	0.14 12	0.12 25	0.08 2	0.15 163	0.08 6	0.08 19	0.11 2	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

depth_test_26	0.11 58	0.07 4	0.19 116	0.16 26	0.09 63	0.09 4	0.11 28	0.16 27	0.15 76	0.12 110	0.16 184	0.11 108	0.08 19	0.14 39	0.10 7	0.09 425	0.07 409	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.08 351

TestStereo_HLe17	0.19 340	0.17 522	0.64 602	0.16 26	0.11 204	0.21 303	0.17 290	0.40 426	0.30 375	0.19 278	0.25 319	0.17 259	0.15 285	0.38 473	0.17 329	0.08 318	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.08 294	0.07 263

mm2	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.09 4	0.12 46	0.17 36	0.13 36	0.08 2	0.09 19	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.09 4	0.12 46	0.14 12	0.13 36	0.08 2	0.09 19	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MGA	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.10 140	0.15 71	0.10 12	0.18 49	0.13 36	0.09 18	0.09 19	0.09 36	0.07 4	0.15 85	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 114	0.06 161

CAR	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.09 63	0.14 49	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.10 45	0.10 48	0.08 6	0.07 4	0.15 85	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MSE-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.09 63	0.14 49	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.09 18	0.10 48	0.08 6	0.07 4	0.15 85	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LiteMatch*	0.11 58	0.07 4	0.22 165	0.16 26	0.10 140	0.13 35	0.13 90	0.18 49	0.14 57	0.09 18	0.09 19	0.09 36	0.10 95	0.14 39	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.06 161

Foundation-i1c-attn	0.12 95	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.07 3	0.15 71	0.15 184	0.24 163	0.17 120	0.13 148	0.15 163	0.16 247	0.13 227	0.15 85	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

Foundation-i1b	0.12 95	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.07 3	0.16 119	0.15 184	0.25 185	0.16 89	0.14 179	0.15 163	0.17 259	0.12 175	0.15 85	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

GeoVLM	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.15 71	0.12 46	0.17 36	0.13 36	0.09 18	0.09 19	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LACA2	0.10 11	0.11 242	0.20 134	0.16 26	0.07 3	0.16 119	0.13 90	0.17 36	0.14 57	0.09 18	0.09 19	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.09 1	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LACA1	0.09 1	0.10 159	0.13 1	0.16 26	0.07 3	0.15 71	0.12 46	0.15 18	0.11 14	0.09 18	0.07 3	0.09 36	0.10 95	0.13 17	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 37

MatchStereo	0.11 58	0.08 45	0.23 181	0.16 26	0.07 3	0.09 4	0.12 46	0.20 85	0.17 120	0.10 45	0.15 163	0.08 6	0.08 19	0.14 39	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.15 71	0.12 46	0.17 36	0.13 36	0.09 18	0.09 19	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

CSFM-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.08 30	0.16 119	0.13 90	0.21 102	0.11 14	0.11 75	0.11 62	0.10 70	0.10 95	0.14 39	0.11 53	0.07 142	0.06 266	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

Monster-pub-mixall	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.08 30	0.11 21	0.09 4	0.20 85	0.12 25	0.11 75	0.11 62	0.08 6	0.08 19	0.23 278	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 161

Replicate-Monster	0.12 95	0.10 159	0.32 296	0.16 26	0.08 30	0.17 162	0.10 12	0.22 120	0.19 163	0.11 75	0.10 48	0.10 70	0.09 45	0.19 197	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.08 351

2.75w_new	0.11 58	0.09 97	0.14 9	0.16 26	0.09 63	0.15 71	0.12 46	0.25 185	0.16 89	0.14 179	0.13 107	0.08 6	0.10 95	0.16 116	0.13 194	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

xyz-stereo-finetune2	0.17 265	0.11 242	0.26 216	0.16 26	0.09 63	0.27 439	0.19 390	0.27 223	0.20 195	0.22 311	0.28 348	0.21 322	0.22 428	0.37 467	0.22 464	0.06 53	0.05 40	0.08 283	0.06 172	0.06 114	0.07 263

xyz-stereo-finetune	0.16 243	0.12 306	0.23 181	0.16 26	0.08 30	0.23 361	0.20 443	0.29 263	0.31 389	0.19 278	0.22 282	0.19 292	0.15 285	0.29 400	0.20 415	0.06 53	0.06 266	0.08 283	0.06 172	0.06 114	0.06 161

LG-Stereo_L2	0.10 11	0.08 45	0.19 116	0.16 26	0.09 63	0.12 28	0.13 90	0.18 49	0.13 36	0.09 18	0.07 3	0.08 6	0.08 19	0.16 116	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 11	0.08 45	0.19 116	0.16 26	0.09 63	0.12 28	0.13 90	0.17 36	0.11 14	0.08 2	0.07 3	0.08 6	0.07 4	0.17 135	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

S2M2_L	0.13 145	0.11 242	0.20 134	0.16 26	0.12 285	0.12 28	0.07 1	0.18 49	0.20 195	0.12 110	0.15 163	0.14 202	0.12 175	0.15 85	0.14 233	0.13 589	0.09 540	0.09 385	0.10 505	0.11 510	0.09 426
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GREAT-IGEV	0.12 95	0.09 97	0.25 206	0.16 26	0.11 204	0.14 49	0.16 238	0.17 36	0.17 120	0.10 45	0.15 163	0.09 36	0.09 45	0.18 165	0.10 7	0.06 53	0.07 409	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.10 486
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	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.08 30	0.12 28	0.13 90	0.11 3	0.12 25	0.09 18	0.07 3	0.10 70	0.09 45	0.11 2	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LoS	0.14 188	0.08 45	0.27 228	0.16 26	0.09 63	0.22 336	0.14 127	0.26 207	0.26 309	0.15 202	0.18 227	0.18 272	0.13 227	0.22 268	0.14 233	0.08 318	0.06 266	0.06 59	0.04 1	0.06 114	0.06 161
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
TANstereo	0.15 226	0.09 97	0.28 245	0.16 26	0.08 30	0.25 404	0.14 127	0.23 143	0.28 339	0.24 335	0.30 378	0.16 247	0.12 175	0.17 135	0.13 194	0.08 318	0.07 409	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.07 263

SCION-MonSter(vits)	0.22 418	0.08 45	0.13 1	0.17 59	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.44 477	0.53 635	0.09 18	0.44 558	0.30 460	0.25 482	0.34 444	0.42 623	0.10 480	0.08 501	0.18 659	0.17 661	0.14 587	0.12 551

DNSM	0.28 547	0.28 638	0.17 80	0.17 59	0.09 63	0.15 71	0.15 184	0.24 163	0.18 143	0.14 179	0.17 203	0.13 168	0.11 138	0.75 648	0.63 674	0.08 318	0.13 633	0.06 59	0.05 81	1.14 752	0.81 750

DF_test	0.10 11	0.08 45	0.17 80	0.17 59	0.11 204	0.06 1	0.13 90	0.13 10	0.15 76	0.10 45	0.11 62	0.08 6	0.09 45	0.11 2	0.10 7	0.08 318	0.06 266	0.06 59	0.06 172	0.07 202	0.05 37

TestStereo_HL3	0.21 382	0.13 380	0.77 634	0.17 59	0.11 204	0.23 361	0.16 238	0.34 337	0.20 195	0.27 368	0.38 482	0.23 356	0.19 389	0.41 489	0.14 233	0.08 318	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.07 202	0.08 351

TestStereo_HL2	0.18 291	0.14 434	0.34 326	0.17 59	0.11 204	0.20 269	0.15 184	0.33 324	0.29 358	0.22 311	0.29 362	0.19 292	0.17 342	0.39 478	0.18 358	0.08 318	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.08 294	0.08 351

GGDA	0.18 291	0.14 434	0.33 314	0.17 59	0.10 140	0.20 269	0.16 238	0.33 324	0.31 389	0.22 311	0.28 348	0.19 292	0.16 310	0.38 473	0.17 329	0.08 318	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.08 294	0.08 351

TestStereo-Hl	0.18 291	0.11 242	0.31 286	0.17 59	0.10 140	0.22 336	0.16 238	0.36 380	0.29 358	0.23 320	0.26 331	0.22 334	0.19 389	0.38 473	0.17 329	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.07 202	0.07 263

MCSU-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.17 59	0.07 3	0.16 119	0.15 184	0.17 36	0.16 89	0.12 110	0.13 107	0.12 144	0.08 19	0.15 85	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

derf	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.17 59	0.09 63	0.11 21	0.12 46	0.17 36	0.14 57	0.08 2	0.09 19	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.06 266	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 37

DNS	0.26 514	0.30 654	0.18 100	0.17 59	0.10 140	0.13 35	0.14 127	0.24 163	0.16 89	0.12 110	0.17 203	0.13 168	0.10 95	0.70 627	0.37 591	0.08 318	0.14 644	0.08 283	0.05 81	1.01 750	0.80 749

monster-pro	0.10 11	0.08 45	0.13 1	0.17 59	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.24 163	0.19 163	0.09 18	0.11 62	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 11	0.08 45	0.15 25	0.17 59	0.09 63	0.15 71	0.14 127	0.17 36	0.14 57	0.08 2	0.11 62	0.12 144	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 188	0.21 582	0.47 498	0.17 59	0.12 285	0.15 71	0.14 127	0.24 163	0.16 89	0.11 75	0.14 147	0.12 144	0.10 95	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.06 266	0.06 59	0.08 345	0.05 7	0.07 263

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 95	0.08 45	0.29 259	0.17 59	0.09 63	0.15 71	0.14 127	0.19 63	0.17 120	0.11 75	0.14 147	0.11 108	0.12 175	0.13 17	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.05 7	0.19 652

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 188	0.19 554	0.70 622	0.17 59	0.12 285	0.13 35	0.14 127	0.24 163	0.17 120	0.10 45	0.12 87	0.10 70	0.10 95	0.13 17	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.07 258	0.05 7	0.07 263

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 145	0.11 242	0.38 386	0.17 59	0.11 204	0.17 162	0.14 127	0.23 143	0.17 120	0.11 75	0.14 147	0.13 168	0.11 138	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

RT-Monster	0.15 226	0.08 45	0.21 148	0.17 59	0.14 422	0.20 269	0.11 28	0.29 263	0.32 401	0.24 335	0.22 282	0.17 259	0.13 227	0.18 165	0.14 233	0.07 142	0.06 266	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.07 263

Foundation-i1	0.13 145	0.07 4	0.16 54	0.17 59	0.11 204	0.17 162	0.16 238	0.32 308	0.22 237	0.15 202	0.17 203	0.20 308	0.13 227	0.14 39	0.13 194	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 9	0.17 59	0.09 63	0.09 4	0.14 127	0.10 2	0.14 57	0.07 1	0.09 19	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.07 176	0.06 172	0.05 7	0.05 37

Pro-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.17 59	0.10 140	0.17 162	0.13 90	0.11 3	0.13 36	0.10 45	0.09 19	0.08 6	0.06 1	0.22 268	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.08 345	0.05 7	0.05 37

GSStereo	0.12 95	0.09 97	0.20 134	0.17 59	0.12 285	0.19 226	0.16 238	0.26 207	0.18 143	0.13 148	0.15 163	0.10 70	0.09 45	0.16 116	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.08 294	0.08 351

252Zero-FE	0.14 188	0.07 4	0.17 80	0.17 59	0.09 63	0.15 71	0.11 28	0.21 102	0.19 163	0.77 705	0.11 62	0.08 6	0.08 19	0.13 17	0.13 194	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 114	0.06 161

Zero-FE251	0.14 188	0.09 97	0.24 192	0.17 59	0.09 63	0.20 269	0.13 90	0.20 85	0.14 57	0.61 685	0.13 107	0.13 168	0.11 138	0.14 39	0.16 296	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

MonStereo	0.10 11	0.08 45	0.13 1	0.17 59	0.08 30	0.14 49	0.12 46	0.24 163	0.19 163	0.09 18	0.11 62	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 11	0.08 45	0.13 1	0.17 59	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.24 163	0.19 163	0.09 18	0.11 62	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

asda	0.11 58	0.11 242	0.16 54	0.17 59	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.24 163	0.16 89	0.11 75	0.11 62	0.08 6	0.10 95	0.15 85	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

asd	0.10 11	0.10 159	0.15 25	0.17 59	0.10 140	0.16 119	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.12 110	0.11 62	0.09 36	0.10 95	0.16 116	0.11 53	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 58	0.10 159	0.14 9	0.17 59	0.10 140	0.15 71	0.12 46	0.25 185	0.17 120	0.14 179	0.13 107	0.09 36	0.09 45	0.18 165	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 58	0.09 97	0.15 25	0.17 59	0.09 63	0.15 71	0.10 12	0.19 63	0.18 143	0.14 179	0.17 203	0.09 36	0.10 95	0.18 165	0.13 194	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

4.25_new	0.11 58	0.11 242	0.16 54	0.17 59	0.10 140	0.17 162	0.12 46	0.21 102	0.14 57	0.12 110	0.13 107	0.09 36	0.10 95	0.15 85	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 58	0.11 242	0.16 54	0.17 59	0.10 140	0.17 162	0.12 46	0.21 102	0.14 57	0.12 110	0.13 107	0.09 36	0.10 95	0.15 85	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 58	0.11 242	0.15 25	0.17 59	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.21 102	0.16 89	0.13 148	0.13 107	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 114	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 58	0.11 242	0.15 25	0.17 59	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.21 102	0.16 89	0.13 148	0.13 107	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 114	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 58	0.11 242	0.16 54	0.17 59	0.10 140	0.17 162	0.12 46	0.21 102	0.14 57	0.12 110	0.13 107	0.09 36	0.10 95	0.15 85	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 11	0.10 159	0.15 25	0.17 59	0.09 63	0.15 71	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.12 110	0.12 87	0.08 6	0.11 138	0.16 116	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

3.25w_new	0.11 58	0.09 97	0.15 25	0.17 59	0.09 63	0.19 226	0.10 12	0.22 120	0.17 120	0.14 179	0.12 87	0.10 70	0.11 138	0.17 135	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.25w	0.11 58	0.09 97	0.15 25	0.17 59	0.09 63	0.19 226	0.10 12	0.22 120	0.17 120	0.14 179	0.12 87	0.10 70	0.11 138	0.17 135	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.75w	0.11 58	0.09 97	0.15 25	0.17 59	0.11 204	0.18 190	0.12 46	0.23 143	0.14 57	0.13 148	0.11 62	0.08 6	0.10 95	0.16 116	0.11 53	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 58	0.10 159	0.14 9	0.17 59	0.09 63	0.17 162	0.09 4	0.22 120	0.16 89	0.13 148	0.13 107	0.09 36	0.11 138	0.19 197	0.13 194	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 58	0.09 97	0.13 1	0.17 59	0.12 285	0.15 71	0.11 28	0.23 143	0.15 76	0.14 179	0.12 87	0.08 6	0.09 45	0.21 248	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 11	0.08 45	0.16 54	0.17 59	0.08 30	0.16 119	0.12 46	0.17 36	0.12 25	0.10 45	0.07 3	0.10 70	0.08 19	0.14 39	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 114	0.06 161

MLG-Stereo_test2	0.10 11	0.08 45	0.15 25	0.17 59	0.09 63	0.15 71	0.11 28	0.16 27	0.10 7	0.09 18	0.07 3	0.10 70	0.06 1	0.15 85	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 114	0.05 37

LGtest1	0.10 11	0.08 45	0.17 80	0.17 59	0.08 30	0.13 35	0.09 4	0.16 27	0.12 25	0.09 18	0.07 3	0.09 36	0.09 45	0.15 85	0.11 53	0.08 318	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.06 161

SGD-Stereo	0.11 58	0.08 45	0.17 80	0.17 59	0.07 3	0.17 162	0.13 90	0.18 49	0.16 89	0.11 75	0.13 107	0.11 108	0.12 175	0.18 165	0.11 53	0.08 318	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.04 1

HUF	0.15 226	0.11 242	0.38 386	0.17 59	0.11 204	0.16 119	0.17 290	0.22 120	0.20 195	0.11 75	0.13 107	0.14 202	0.11 138	0.18 165	0.12 131	0.07 142	0.20 695	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.14 595

MonSter	0.10 11	0.08 45	0.13 1	0.17 59	0.08 30	0.14 49	0.12 46	0.24 163	0.19 163	0.09 18	0.11 62	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 58	0.08 45	0.17 80	0.17 59	0.09 63	0.22 336	0.14 127	0.14 12	0.16 89	0.11 75	0.10 48	0.09 36	0.08 19	0.21 248	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

dual_stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.17 59	0.08 30	0.09 4	0.13 90	0.24 163	0.13 36	0.10 45	0.09 19	0.09 36	0.08 19	0.18 165	0.12 131	0.07 142	0.06 266	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

Occ-G	0.13 145	0.08 45	0.21 148	0.17 59	0.10 140	0.15 71	0.19 390	0.22 120	0.19 163	0.13 148	0.19 236	0.21 322	0.11 138	0.17 135	0.14 233	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.07 202	0.06 161

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 361	0.72 731	0.70 622	0.17 59	0.08 30	0.15 71	0.15 184	0.18 49	0.16 89	0.13 148	0.12 87	0.09 36	0.08 19	0.16 116	0.13 194	0.35 719	0.04 2	0.08 283	0.07 258	0.11 510	0.23 686

WCG-NET（raft）	0.14 188	0.09 97	0.23 181	0.17 59	0.08 30	0.19 226	0.16 238	0.23 143	0.26 309	0.18 270	0.19 236	0.20 308	0.12 175	0.21 248	0.12 131	0.06 53	0.06 266	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

gcap-zeroshot	0.13 145	0.09 97	0.22 165	0.17 59	0.14 422	0.19 226	0.15 184	0.25 185	0.22 237	0.15 202	0.20 253	0.10 70	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.05 7	0.05 37

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 95	0.08 45	0.29 259	0.17 59	0.09 63	0.15 71	0.14 127	0.19 63	0.17 120	0.11 75	0.14 147	0.11 108	0.12 175	0.13 17	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.05 7	0.19 652

testlalala	0.13 145	0.09 97	0.22 165	0.17 59	0.14 422	0.19 226	0.15 184	0.25 185	0.22 237	0.15 202	0.20 253	0.10 70	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.05 7	0.05 37

CES	0.14 188	0.08 45	0.19 116	0.17 59	0.22 637	0.18 190	0.16 238	0.23 143	0.19 163	0.14 179	0.17 203	0.14 202	0.10 95	0.18 165	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.08 294	0.18 645

knoymous	0.17 265	0.09 97	0.32 296	0.17 59	0.11 204	0.21 303	0.17 290	0.32 308	0.23 263	0.23 320	0.28 348	0.27 416	0.16 310	0.23 278	0.16 296	0.09 425	0.06 266	0.09 385	0.06 172	0.09 383	0.09 426

CREStereo++_RVC	0.15 226	0.08 45	0.26 216	0.17 59	0.11 204	0.18 190	0.13 90	0.22 120	0.30 375	0.21 301	0.30 378	0.13 168	0.11 138	0.16 116	0.15 269	0.07 142	0.04 2	0.06 59	0.15 639	0.06 114	0.05 37
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
rgla	0.10 11	0.11 242	0.15 25	0.18 116	0.11 204	0.15 71	0.11 28	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.08 15	0.08 6	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

416test1013	0.10 11	0.10 159	0.16 54	0.18 116	0.11 204	0.16 119	0.11 28	0.15 18	0.13 36	0.11 75	0.09 19	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 114	0.05 37

416test	0.10 11	0.10 159	0.15 25	0.18 116	0.11 204	0.15 71	0.11 28	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.09 19	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

test410_97500	0.10 11	0.09 97	0.17 80	0.18 116	0.10 140	0.16 119	0.09 4	0.18 49	0.13 36	0.09 18	0.09 19	0.09 36	0.08 19	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

test410	0.10 11	0.09 97	0.18 100	0.18 116	0.10 140	0.16 119	0.09 4	0.18 49	0.14 57	0.10 45	0.09 19	0.09 36	0.08 19	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

anonymous	0.11 58	0.09 97	0.20 134	0.18 116	0.10 140	0.08 2	0.14 127	0.16 27	0.17 120	0.12 110	0.13 107	0.09 36	0.07 4	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.05 7	0.05 37

testmc14	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.18 116	0.07 3	0.16 119	0.14 127	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.13 107	0.10 70	0.08 19	0.12 9	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PhaseNet	0.13 145	0.09 97	0.19 116	0.18 116	0.11 204	0.16 119	0.14 127	0.24 163	0.17 120	0.11 75	0.12 87	0.16 247	0.12 175	0.19 197	0.16 296	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.07 202	0.07 263

qqai	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.18 116	0.09 63	0.11 21	0.12 46	0.16 27	0.14 57	0.08 2	0.09 19	0.11 108	0.09 45	0.15 85	0.11 53	0.07 142	0.06 266	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

DF	0.13 145	0.09 97	0.21 148	0.18 116	0.10 140	0.17 162	0.15 184	0.25 185	0.17 120	0.13 148	0.22 282	0.19 292	0.11 138	0.20 221	0.14 233	0.08 318	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.06 114	0.06 161

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 58	0.10 159	0.26 216	0.18 116	0.09 63	0.14 49	0.14 127	0.20 85	0.13 36	0.11 75	0.13 107	0.10 70	0.11 138	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 95	0.08 45	0.18 100	0.18 116	0.13 370	0.20 269	0.16 238	0.23 143	0.18 143	0.12 110	0.15 163	0.14 202	0.13 227	0.13 17	0.12 131	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 58	0.09 97	0.17 80	0.18 116	0.10 140	0.15 71	0.16 238	0.23 143	0.15 76	0.10 45	0.16 184	0.09 36	0.11 138	0.13 17	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.08 345	0.05 7	0.08 351

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 145	0.09 97	0.19 116	0.18 116	0.14 422	0.19 226	0.15 184	0.25 185	0.22 237	0.15 202	0.20 253	0.10 70	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 145	0.09 97	0.22 165	0.18 116	0.14 422	0.18 190	0.15 184	0.23 143	0.21 217	0.16 231	0.22 282	0.10 70	0.09 45	0.15 85	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 145	0.09 97	0.20 134	0.18 116	0.14 422	0.18 190	0.15 184	0.25 185	0.22 237	0.16 231	0.21 268	0.09 36	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 95	0.09 97	0.18 100	0.18 116	0.09 63	0.13 35	0.16 238	0.25 185	0.21 217	0.11 75	0.16 184	0.09 36	0.11 138	0.13 17	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.07 258	0.04 1	0.05 37

gcap_with_dpt	0.12 95	0.09 97	0.21 148	0.18 116	0.13 370	0.18 190	0.16 238	0.24 163	0.20 195	0.16 231	0.21 268	0.09 36	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.05 7	0.05 37

WQFJA1++	0.44 659	0.07 4	0.63 594	0.18 116	0.13 370	0.15 71	0.11 28	0.20 85	0.11 14	2.05 757	0.12 87	0.23 356	0.11 138	0.17 135	0.12 131	0.08 318	0.05 40	0.06 59	0.05 81	4.20 768	0.07 263

BStereo	0.13 145	0.10 159	0.42 445	0.18 116	0.11 204	0.13 35	0.14 127	0.24 163	0.22 237	0.12 110	0.11 62	0.12 144	0.09 45	0.16 116	0.14 233	0.05 9	0.06 266	0.06 59	0.08 345	0.05 7	0.06 161

Anonymus123	0.14 188	0.10 159	0.42 445	0.18 116	0.11 204	0.36 577	0.14 127	0.28 246	0.22 237	0.12 110	0.11 62	0.12 144	0.09 45	0.16 116	0.14 233	0.05 9	0.06 266	0.06 59	0.08 345	0.05 7	0.06 161

VIP-Stereo	0.12 95	0.12 306	0.21 148	0.18 116	0.11 204	0.24 384	0.12 46	0.19 63	0.18 143	0.10 45	0.13 107	0.11 108	0.09 45	0.19 197	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

GEAStereo	0.12 95	0.09 97	0.20 134	0.18 116	0.12 285	0.19 226	0.16 238	0.20 85	0.14 57	0.12 110	0.15 163	0.10 70	0.09 45	0.16 116	0.10 7	0.08 318	0.06 266	0.06 59	0.05 81	0.08 294	0.08 351

gasm-f	0.12 95	0.09 97	0.19 116	0.18 116	0.12 285	0.18 190	0.18 341	0.20 85	0.14 57	0.12 110	0.19 236	0.10 70	0.11 138	0.16 116	0.11 53	0.08 318	0.06 266	0.06 59	0.05 81	0.09 383	0.08 351

Wavelet-MonSter	0.10 11	0.08 45	0.13 1	0.18 116	0.10 140	0.13 35	0.12 46	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.13 107	0.10 70	0.10 95	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

DVStereo	0.14 188	0.08 45	0.18 100	0.18 116	0.09 63	0.21 303	0.14 127	0.24 163	0.21 217	0.21 301	0.21 268	0.15 224	0.14 265	0.23 278	0.15 269	0.07 142	0.06 266	0.06 59	0.06 172	0.05 7	0.05 37

2.5w	0.11 58	0.10 159	0.15 25	0.18 116	0.09 63	0.15 71	0.15 184	0.20 85	0.15 76	0.12 110	0.13 107	0.10 70	0.09 45	0.17 135	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

3w_stereo	0.12 95	0.11 242	0.18 100	0.18 116	0.08 30	0.16 119	0.15 184	0.27 223	0.19 163	0.12 110	0.12 87	0.07 2	0.12 175	0.15 85	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

2w_stereo	0.11 58	0.10 159	0.15 25	0.18 116	0.08 30	0.16 119	0.14 127	0.27 223	0.20 195	0.14 179	0.14 147	0.08 6	0.11 138	0.13 17	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

1w_stereo	0.12 95	0.08 45	0.14 9	0.18 116	0.09 63	0.16 119	0.15 184	0.25 185	0.21 217	0.13 148	0.16 184	0.08 6	0.12 175	0.16 116	0.13 194	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

xyz-stereo	1.40 739	0.10 159	17.09 784	0.18 116	0.07 3	4.78 758	0.18 341	0.29 263	0.34 425	0.36 551	2.81 759	0.40 561	0.29 544	0.56 561	0.24 498	0.07 142	0.05 40	0.09 385	0.06 172	0.06 114	0.05 37

MLG-Stereo_test1	0.10 11	0.08 45	0.15 25	0.18 116	0.09 63	0.15 71	0.11 28	0.16 27	0.10 7	0.08 2	0.06 1	0.10 70	0.07 4	0.17 135	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MLG-Stereo	0.10 11	0.08 45	0.15 25	0.18 116	0.07 3	0.15 71	0.11 28	0.17 36	0.11 14	0.08 2	0.06 1	0.10 70	0.08 19	0.18 165	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LG-G_1	0.11 58	0.08 45	0.18 100	0.18 116	0.07 3	0.21 303	0.09 4	0.19 63	0.11 14	0.10 45	0.09 19	0.11 108	0.10 95	0.19 197	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 114	0.06 161

LG-G	0.11 58	0.08 45	0.18 100	0.18 116	0.07 3	0.21 303	0.09 4	0.19 63	0.11 14	0.10 45	0.09 19	0.11 108	0.10 95	0.19 197	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 114	0.06 161

FLISNet	0.20 361	0.13 380	0.33 314	0.18 116	0.15 486	0.17 162	0.16 238	0.34 337	0.21 217	0.37 559	0.39 496	0.36 518	0.24 460	0.29 400	0.21 442	0.06 53	0.05 40	0.08 283	0.09 457	0.09 383	0.07 263

CoSv	0.20 361	0.13 380	0.33 314	0.18 116	0.15 486	0.17 162	0.16 238	0.34 337	0.21 217	0.37 559	0.39 496	0.36 518	0.24 460	0.29 400	0.21 442	0.06 53	0.05 40	0.08 283	0.09 457	0.09 383	0.07 263

castereo++	0.13 145	0.10 159	0.18 100	0.18 116	0.10 140	0.27 439	0.13 90	0.23 143	0.23 263	0.11 75	0.13 107	0.16 247	0.10 95	0.18 165	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.05 7	0.04 1

castereo	0.14 188	0.10 159	0.19 116	0.18 116	0.10 140	0.20 269	0.19 390	0.30 284	0.27 320	0.13 148	0.18 227	0.16 247	0.16 310	0.15 85	0.13 194	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.06 114	0.05 37

WCG-NET	0.14 188	0.09 97	0.23 181	0.18 116	0.08 30	0.18 190	0.17 290	0.21 102	0.28 339	0.18 270	0.21 268	0.15 224	0.12 175	0.18 165	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

IGEV-Stereo+	0.12 95	0.08 45	0.17 80	0.18 116	0.13 370	0.09 4	0.11 28	0.16 27	0.15 76	0.10 45	0.08 15	0.10 70	0.10 95	0.21 248	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.16 610	0.24 692

DualNet (step1)	0.28 547	0.19 554	0.50 526	0.18 116	0.16 519	0.34 555	0.20 443	0.51 563	0.38 481	0.37 559	0.34 437	0.37 526	0.30 559	0.39 478	0.23 485	0.23 686	0.09 540	0.28 699	0.24 693	0.18 641	0.16 618

test_sample9	0.42 647	0.19 554	0.50 526	0.18 116	0.16 519	0.34 555	0.20 443	0.51 563	0.38 481	0.37 559	0.34 437	0.37 526	0.30 559	0.66 617	0.91 702	0.23 686	1.82 767	0.28 699	0.24 693	0.18 641	0.16 618

test_sample8	0.49 673	0.19 554	0.50 526	0.18 116	0.16 519	0.34 555	0.20 443	0.55 614	0.34 425	0.62 686	0.38 482	1.15 721	0.67 701	0.66 617	0.91 702	0.23 686	1.82 767	0.28 699	0.24 693	0.18 641	0.16 618

CAS++	0.16 243	0.12 306	0.27 228	0.18 116	0.12 285	0.17 162	0.15 184	0.42 455	0.24 281	0.19 278	0.18 227	0.13 168	0.10 95	0.21 248	0.12 131	0.12 568	0.10 575	0.11 528	0.08 345	0.10 459	0.09 426
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test_for_model	0.13 145	0.09 97	0.20 134	0.18 116	0.14 422	0.19 226	0.15 184	0.25 185	0.22 237	0.15 202	0.20 253	0.10 70	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.05 7	0.05 37

AEACV	0.13 145	0.09 97	0.23 181	0.18 116	0.19 593	0.19 226	0.16 238	0.23 143	0.14 57	0.13 148	0.17 203	0.13 168	0.16 310	0.16 116	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.08 345	0.07 202	0.06 161

LoS_RVC	0.13 145	0.10 159	0.19 116	0.18 116	0.16 519	0.20 269	0.18 341	0.20 85	0.17 120	0.13 148	0.19 236	0.12 144	0.15 285	0.17 135	0.13 194	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.12 551

EGLCR-Stereo	0.13 145	0.08 45	0.20 134	0.18 116	0.09 63	0.21 303	0.13 90	0.27 223	0.21 217	0.13 148	0.10 48	0.15 224	0.09 45	0.20 221	0.13 194	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.06 114	0.06 161

riskmin	0.18 291	0.09 97	0.34 326	0.18 116	0.12 285	0.24 384	0.16 238	0.34 337	0.28 339	0.21 301	0.23 293	0.33 489	0.24 460	0.23 278	0.17 329	0.09 425	0.06 266	0.09 385	0.06 172	0.10 459	0.10 486

fff	0.19 340	0.13 380	0.40 410	0.18 116	0.09 63	0.19 226	0.18 341	0.35 361	0.43 537	0.29 410	0.30 378	0.18 272	0.28 529	0.20 221	0.18 358	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.05 7	0.07 263

CrosDoStereo	0.31 575	0.10 159	0.49 515	0.18 116	0.12 285	0.22 336	1.11 751	0.34 337	0.37 466	0.38 574	0.61 657	0.28 432	0.46 659	0.61 589	0.57 658	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.07 202	0.07 263

HHNet	0.22 418	0.12 306	0.52 543	0.18 116	0.18 566	0.20 269	0.20 443	0.34 337	0.31 389	0.32 482	0.59 645	0.20 308	0.21 410	0.24 294	0.31 562	0.08 318	0.05 40	0.09 385	0.07 258	0.08 294	0.11 527

DeepStereo_LL	0.31 575	0.10 159	0.49 515	0.18 116	0.12 285	0.22 336	1.11 751	0.34 337	0.37 466	0.38 574	0.61 657	0.28 432	0.46 659	0.61 589	0.57 658	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.07 202	0.07 263

DRaft	0.24 467	0.10 159	0.34 326	0.18 116	0.12 285	0.28 459	0.23 531	0.33 324	0.39 491	0.38 574	0.61 657	0.21 322	0.41 635	0.48 513	0.42 623	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.07 202	0.08 351

AnonymousM	0.17 265	0.19 554	0.24 192	0.18 116	0.10 140	0.18 190	0.17 290	0.30 284	0.23 263	0.26 358	0.20 253	0.18 272	0.14 265	0.19 197	0.14 233	0.09 425	0.06 266	0.38 718	0.15 639	0.06 114	0.05 37

s12784h	0.17 265	0.09 97	0.26 216	0.18 116	0.07 3	0.32 530	0.19 390	0.37 392	0.32 401	0.23 320	0.25 319	0.18 272	0.17 342	0.25 325	0.16 296	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.06 114	0.05 37

csc	0.19 340	0.13 380	0.40 410	0.18 116	0.09 63	0.19 226	0.18 341	0.35 361	0.43 537	0.29 410	0.30 378	0.18 272	0.28 529	0.20 221	0.18 358	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.05 7	0.07 263

cscssc	0.19 340	0.13 380	0.40 410	0.18 116	0.09 63	0.19 226	0.18 341	0.35 361	0.43 537	0.29 410	0.30 378	0.18 272	0.28 529	0.20 221	0.18 358	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.05 7	0.07 263

111	0.20 361	0.17 522	0.40 410	0.18 116	0.09 63	0.24 384	0.17 290	0.41 441	0.45 565	0.23 320	0.29 362	0.29 443	0.21 410	0.24 294	0.18 358	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.07 202	0.08 351

ACVNet	0.23 436	0.13 380	0.35 337	0.18 116	0.15 486	0.27 439	0.23 531	0.39 412	0.44 553	0.28 381	0.41 516	0.38 534	0.26 493	0.27 365	0.32 568	0.08 318	0.07 409	0.08 283	0.07 258	0.10 459	0.07 263

CFNet-ft	0.24 467	0.15 473	0.35 337	0.18 116	0.15 486	0.30 500	0.21 474	0.39 412	0.36 455	0.28 381	0.40 507	0.43 581	0.25 482	0.47 509	0.24 498	0.12 568	0.07 409	0.12 567	0.11 546	0.12 551	0.09 426

CFNet_RVC	0.24 467	0.15 473	0.35 337	0.18 116	0.15 486	0.30 500	0.21 474	0.39 412	0.36 455	0.28 381	0.40 507	0.43 581	0.25 482	0.47 509	0.24 498	0.12 568	0.07 409	0.12 567	0.11 546	0.12 551	0.09 426

UCFNet_RVC	0.24 467	0.16 502	0.34 326	0.18 116	0.15 486	0.33 541	0.16 238	0.46 501	0.35 442	0.29 410	0.35 448	0.39 546	0.25 482	0.34 444	0.22 464	0.13 589	0.08 501	0.13 589	0.14 629	0.13 569	0.12 551

EE1	0.14 188	0.08 45	0.31 286	0.19 180	0.11 204	0.16 119	0.13 90	0.32 308	0.21 217	0.16 231	0.14 147	0.15 224	0.13 227	0.25 325	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.07 202	0.06 161

NoBS	0.09 1	0.08 45	0.16 54	0.19 180	0.09 63	0.08 2	0.14 127	0.08 1	0.08 1	0.08 2	0.10 48	0.07 2	0.06 1	0.09 1	0.12 131	0.07 142	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.07 202	0.05 37

over-6	0.12 95	0.13 380	0.19 116	0.19 180	0.07 3	0.16 119	0.11 28	0.26 207	0.16 89	0.10 45	0.10 48	0.10 70	0.13 227	0.19 197	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 114	0.06 161

over v1	0.11 58	0.13 380	0.15 25	0.19 180	0.06 1	0.15 71	0.10 12	0.18 49	0.10 7	0.10 45	0.09 19	0.11 108	0.14 265	0.18 165	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 114	0.06 161

over-9	0.11 58	0.13 380	0.16 54	0.19 180	0.07 3	0.15 71	0.10 12	0.20 85	0.11 14	0.09 18	0.09 19	0.11 108	0.12 175	0.18 165	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 114	0.06 161

Anonymus	0.12 95	0.08 45	0.17 80	0.19 180	0.10 140	0.16 119	0.15 184	0.20 85	0.16 89	0.11 75	0.09 19	0.14 202	0.12 175	0.17 135	0.13 194	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.07 263

DN	0.15 226	0.08 45	0.27 228	0.19 180	0.14 422	0.21 303	0.18 341	0.28 246	0.24 281	0.14 179	0.16 184	0.18 272	0.10 95	0.21 248	0.13 194	0.11 528	0.07 409	0.08 283	0.08 345	0.08 294	0.10 486

aanet-new-70k	0.12 95	0.10 159	0.27 228	0.19 180	0.08 30	0.16 119	0.14 127	0.21 102	0.15 76	0.10 45	0.13 107	0.10 70	0.12 175	0.20 221	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

aanet-new-40k	0.12 95	0.11 242	0.27 228	0.19 180	0.11 204	0.16 119	0.14 127	0.19 63	0.14 57	0.11 75	0.14 147	0.10 70	0.11 138	0.12 9	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.05 37

aanet-new-36k	0.12 95	0.12 306	0.28 245	0.19 180	0.08 30	0.17 162	0.15 184	0.22 120	0.18 143	0.11 75	0.14 147	0.10 70	0.11 138	0.17 135	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

aanet-new-34k	0.12 95	0.11 242	0.26 216	0.19 180	0.07 3	0.14 49	0.14 127	0.21 102	0.18 143	0.12 110	0.15 163	0.11 108	0.12 175	0.13 17	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

aanet-new-24k	0.12 95	0.11 242	0.22 165	0.19 180	0.11 204	0.16 119	0.14 127	0.19 63	0.15 76	0.13 148	0.16 184	0.11 108	0.12 175	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.06 114	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 95	0.09 97	0.17 80	0.19 180	0.11 204	0.14 49	0.16 238	0.21 102	0.20 195	0.10 45	0.17 203	0.11 108	0.12 175	0.12 9	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.08 345	0.05 7	0.06 161

PSi22	0.14 188	0.13 380	0.29 259	0.19 180	0.09 63	0.17 162	0.12 46	0.28 246	0.23 263	0.13 148	0.14 147	0.22 334	0.13 227	0.29 400	0.14 233	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 202	0.06 161

LiteMatch	0.12 95	0.13 380	0.15 25	0.19 180	0.10 140	0.15 71	0.17 290	0.17 36	0.13 36	0.09 18	0.09 19	0.11 108	0.21 410	0.14 39	0.22 464	0.08 318	0.05 40	0.08 283	0.06 172	0.08 294	0.07 263

Lsterematch	0.18 291	0.13 380	0.33 314	0.19 180	0.10 140	0.23 361	0.17 290	0.25 185	0.32 401	0.28 381	0.37 467	0.24 371	0.21 410	0.23 278	0.22 464	0.08 318	0.05 40	0.08 283	0.06 172	0.08 294	0.07 263

Selective-IGEV-i32	0.12 95	0.09 97	0.22 165	0.19 180	0.10 140	0.15 71	0.14 127	0.27 223	0.15 76	0.13 148	0.14 147	0.13 168	0.08 19	0.21 248	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.05 37

BridgeDepth	0.10 11	0.09 97	0.14 9	0.19 180	0.07 3	0.16 119	0.12 46	0.16 27	0.12 25	0.08 2	0.09 19	0.14 202	0.13 227	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FE-Mocha	0.16 243	0.10 159	0.33 314	0.19 180	0.13 370	0.19 226	0.15 184	0.35 361	0.22 237	0.24 335	0.24 307	0.20 308	0.14 265	0.17 135	0.17 329	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.08 345	0.07 202	0.06 161

DDF-Stereo	0.13 145	0.08 45	0.19 116	0.19 180	0.16 519	0.12 28	0.15 184	0.18 49	0.18 143	0.11 75	0.10 48	0.13 168	0.12 175	0.23 278	0.19 392	0.08 318	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.21 662	0.06 161

zero-FE	0.16 243	0.08 45	0.81 648	0.19 180	0.18 566	0.12 28	0.15 184	0.19 63	0.19 163	0.10 45	0.10 48	0.13 168	0.12 175	0.21 248	0.19 392	0.08 318	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.19 650	0.06 161

water-stereo	0.13 145	0.08 45	0.20 134	0.19 180	0.10 140	0.17 162	0.14 127	0.25 185	0.19 163	0.17 251	0.23 293	0.15 224	0.15 285	0.12 9	0.13 194	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.05 37

depthmonostereo	0.14 188	0.09 97	0.19 116	0.19 180	0.08 30	0.20 269	0.15 184	0.27 223	0.23 263	0.16 231	0.18 227	0.14 202	0.17 342	0.19 197	0.13 194	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.05 81	0.05 7	0.05 37

monsterstereo	0.11 58	0.09 97	0.14 9	0.19 180	0.12 285	0.14 49	0.12 46	0.25 185	0.17 120	0.13 148	0.16 184	0.08 6	0.09 45	0.19 197	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

G2L-ROB	0.23 436	0.15 473	0.41 435	0.19 180	0.12 285	0.27 439	0.21 474	0.47 511	0.33 415	0.34 517	0.31 393	0.41 568	0.22 428	0.49 518	0.26 522	0.09 425	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.09 383	0.10 486

111111	0.11 58	0.07 4	0.17 80	0.19 180	0.11 204	0.13 35	0.11 28	0.22 120	0.15 76	0.11 75	0.12 87	0.12 144	0.08 19	0.18 165	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.08 294	0.06 161

G2L-Stereo_test	0.24 467	0.16 502	0.38 386	0.19 180	0.13 370	0.27 439	0.24 553	0.49 534	0.38 481	0.37 559	0.37 467	0.40 561	0.24 460	0.52 533	0.28 534	0.08 318	0.06 266	0.06 59	0.06 172	0.09 383	0.08 351

Reg-Stereo(zero)	0.16 243	0.07 4	0.36 357	0.19 180	0.10 140	0.19 226	0.14 127	0.28 246	0.24 281	0.22 311	0.20 253	0.24 371	0.18 373	0.21 248	0.18 358	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.06 114	0.06 161

SCV_C0	0.14 188	0.11 242	0.25 206	0.19 180	0.12 285	0.15 71	0.16 238	0.30 284	0.22 237	0.13 148	0.15 163	0.13 168	0.09 45	0.24 294	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.09 383	0.06 161

AIO_rvc	0.12 95	0.11 242	0.22 165	0.19 180	0.10 140	0.15 71	0.17 290	0.20 85	0.16 89	0.11 75	0.13 107	0.13 168	0.08 19	0.22 268	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.07 263

AIO_test	0.12 95	0.09 97	0.20 134	0.19 180	0.11 204	0.15 71	0.17 290	0.19 63	0.16 89	0.11 75	0.13 107	0.14 202	0.09 45	0.20 221	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

IGEV-RUCA	0.21 382	0.08 45	0.23 181	0.19 180	0.19 593	0.28 459	0.24 553	0.23 143	0.21 217	0.20 287	0.23 293	0.28 432	0.49 669	0.26 345	0.18 358	0.09 425	0.08 501	0.18 659	0.13 614	0.17 627	0.17 631

GIP-stereo	0.12 95	0.09 97	0.20 134	0.19 180	0.11 204	0.16 119	0.14 127	0.29 263	0.18 143	0.11 75	0.16 184	0.13 168	0.09 45	0.15 85	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

fffft	0.13 145	0.09 97	0.24 192	0.19 180	0.10 140	0.17 162	0.19 390	0.22 120	0.16 89	0.14 179	0.11 62	0.13 168	0.10 95	0.24 294	0.18 358	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.07 202	0.06 161
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 145	0.10 159	0.22 165	0.19 180	0.10 140	0.19 226	0.17 290	0.19 63	0.19 163	0.15 202	0.13 107	0.12 144	0.11 138	0.24 294	0.16 296	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.06 161

tt45	0.14 188	0.09 97	0.22 165	0.19 180	0.11 204	0.23 361	0.18 341	0.22 120	0.17 120	0.15 202	0.13 107	0.14 202	0.10 95	0.30 416	0.14 233	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.06 172	0.07 202	0.07 263

999	0.14 188	0.08 45	0.24 192	0.19 180	0.11 204	0.20 269	0.17 290	0.24 163	0.18 143	0.13 148	0.16 184	0.14 202	0.11 138	0.36 464	0.15 269	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.07 263

mms	0.13 145	0.11 242	0.19 116	0.19 180	0.12 285	0.16 119	0.17 290	0.20 85	0.17 120	0.13 148	0.17 203	0.14 202	0.09 45	0.24 294	0.14 233	0.06 53	0.05 40	0.08 283	0.06 172	0.07 202	0.07 263

UGAM-zero	0.23 436	0.10 159	0.54 550	0.19 180	0.13 370	0.21 303	0.14 127	0.44 477	0.22 237	0.28 381	0.28 348	0.51 632	0.33 587	0.65 613	0.14 233	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.08 345	0.06 114	0.07 263

IGEV-Stereo++	0.11 58	0.08 45	0.15 25	0.19 180	0.11 204	0.14 49	0.10 12	0.22 120	0.18 143	0.10 45	0.13 107	0.10 70	0.11 138	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

Pointernet	0.13 145	0.07 4	0.27 228	0.19 180	0.11 204	0.20 269	0.12 46	0.31 296	0.24 281	0.15 202	0.15 163	0.13 168	0.11 138	0.17 135	0.13 194	0.08 318	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

rvit_stereo_0080	0.15 226	0.13 380	0.25 206	0.19 180	0.13 370	0.15 71	0.20 443	0.28 246	0.24 281	0.15 202	0.17 203	0.19 292	0.13 227	0.19 197	0.15 269	0.11 528	0.08 501	0.08 283	0.08 345	0.10 459	0.07 263

test_sample3	0.23 436	0.12 306	0.43 459	0.19 180	0.12 285	0.32 530	0.20 443	0.50 545	0.34 425	0.31 460	0.33 426	0.29 443	0.22 428	0.53 540	0.22 464	0.10 480	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.10 459	0.10 486

test_sample2	0.21 382	0.10 159	0.28 245	0.19 180	0.11 204	0.27 439	0.21 474	0.43 469	0.29 358	0.26 358	0.31 393	0.30 460	0.24 460	0.45 502	0.18 358	0.09 425	0.07 409	0.08 283	0.07 258	0.09 383	0.09 426

test_sample1	0.20 361	0.10 159	0.28 245	0.19 180	0.12 285	0.28 459	0.19 390	0.41 441	0.25 297	0.26 358	0.31 393	0.29 443	0.26 493	0.44 499	0.21 442	0.09 425	0.07 409	0.08 283	0.07 258	0.09 383	0.09 426

MGS-Stereo	0.14 188	0.11 242	0.32 296	0.19 180	0.11 204	0.18 190	0.17 290	0.20 85	0.22 237	0.14 179	0.24 307	0.15 224	0.10 95	0.18 165	0.12 131	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.10 459	0.06 161

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 265	0.13 380	0.24 192	0.19 180	0.13 370	0.24 384	0.17 290	0.30 284	0.37 466	0.43 625	0.17 203	0.13 168	0.12 175	0.19 197	0.15 269	0.08 318	0.07 409	0.09 385	0.07 258	0.09 383	0.08 351

SMFormer	0.25 495	0.12 306	0.40 410	0.19 180	0.10 140	0.27 439	0.19 390	0.51 563	0.45 565	0.34 517	0.41 516	0.31 470	0.26 493	0.58 572	0.28 534	0.10 480	0.07 409	0.08 283	0.08 345	0.09 383	0.09 426

tta	0.24 467	0.12 306	0.40 410	0.19 180	0.10 140	0.27 439	0.19 390	0.51 563	0.45 565	0.34 517	0.41 516	0.31 470	0.26 493	0.58 572	0.28 534	0.10 480	0.07 409	0.08 283	0.08 345	0.08 294	0.07 263

qqq1	0.24 467	0.12 306	0.40 410	0.19 180	0.10 140	0.27 439	0.19 390	0.51 563	0.45 565	0.34 517	0.41 516	0.31 470	0.26 493	0.58 572	0.16 296	0.10 480	0.07 409	0.07 176	0.06 172	0.08 294	0.07 263

fff1	0.24 467	0.12 306	0.40 410	0.19 180	0.10 140	0.27 439	0.19 390	0.51 563	0.45 565	0.34 517	0.41 516	0.31 470	0.26 493	0.58 572	0.16 296	0.10 480	0.07 409	0.07 176	0.06 172	0.08 294	0.07 263

ff7	0.14 188	0.12 306	0.27 228	0.19 180	0.12 285	0.21 303	0.18 341	0.27 223	0.20 195	0.15 202	0.13 107	0.12 144	0.12 175	0.24 294	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.07 263

IGEVStereo-DCA	0.14 188	0.11 242	0.27 228	0.19 180	0.12 285	0.20 269	0.18 341	0.27 223	0.20 195	0.15 202	0.12 87	0.14 202	0.12 175	0.28 380	0.14 233	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.07 263

ffff	0.14 188	0.12 306	0.27 228	0.19 180	0.12 285	0.21 303	0.18 341	0.27 223	0.20 195	0.15 202	0.13 107	0.12 144	0.12 175	0.24 294	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.07 263

rrr	0.17 265	0.11 242	0.57 567	0.19 180	0.12 285	0.20 269	0.18 341	0.35 361	0.22 237	0.15 202	0.12 87	0.14 202	0.12 175	0.28 380	0.14 233	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.07 263

11t	0.14 188	0.12 306	0.27 228	0.19 180	0.12 285	0.21 303	0.18 341	0.27 223	0.20 195	0.15 202	0.13 107	0.12 144	0.12 175	0.24 294	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.07 263

whm_eth	0.15 226	0.13 380	0.25 206	0.19 180	0.13 370	0.15 71	0.20 443	0.28 246	0.24 281	0.15 202	0.17 203	0.19 292	0.13 227	0.19 197	0.15 269	0.11 528	0.08 501	0.08 283	0.08 345	0.10 459	0.07 263

MaDis-Stereo	0.14 188	0.13 380	0.26 216	0.19 180	0.14 422	0.16 119	0.13 90	0.25 185	0.21 217	0.13 148	0.14 147	0.14 202	0.11 138	0.17 135	0.17 329	0.08 318	0.07 409	0.08 283	0.06 172	0.07 202	0.06 161

Any-RAFT	0.17 265	0.08 45	0.31 286	0.19 180	0.10 140	0.29 481	0.16 238	0.42 455	0.30 375	0.24 335	0.27 340	0.27 416	0.16 310	0.21 248	0.12 131	0.08 318	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.06 161

RAFT-Test	0.17 265	0.10 159	0.38 386	0.19 180	0.12 285	0.25 404	0.17 290	0.33 324	0.23 263	0.23 320	0.29 362	0.27 416	0.14 265	0.20 221	0.14 233	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.07 258	0.06 114	0.06 161

anonymousdsp	0.14 188	0.12 306	0.27 228	0.19 180	0.12 285	0.21 303	0.18 341	0.28 246	0.20 195	0.15 202	0.13 107	0.12 144	0.12 175	0.24 294	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.08 294	0.07 263

Selective-IGEV	0.12 95	0.09 97	0.22 165	0.19 180	0.10 140	0.15 71	0.14 127	0.27 223	0.15 76	0.13 148	0.14 147	0.13 168	0.08 19	0.21 248	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.05 37

ProNet	0.14 188	0.12 306	0.25 206	0.19 180	0.11 204	0.19 226	0.19 390	0.27 223	0.20 195	0.14 179	0.13 107	0.13 168	0.12 175	0.24 294	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.07 202	0.07 263

DCANet-4	0.19 340	0.10 159	0.52 543	0.19 180	0.09 63	0.19 226	0.18 341	0.36 380	0.39 491	0.29 410	0.30 378	0.17 259	0.22 428	0.20 221	0.18 358	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.05 7	0.07 263

ccc-4	0.14 188	0.12 306	0.27 228	0.19 180	0.12 285	0.21 303	0.18 341	0.27 223	0.20 195	0.15 202	0.13 107	0.12 144	0.12 175	0.24 294	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.07 263

ADStereo(finetuned)	0.19 340	0.13 380	0.49 515	0.19 180	0.09 63	0.19 226	0.18 341	0.34 337	0.39 491	0.29 410	0.31 393	0.18 272	0.31 576	0.21 248	0.19 392	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.06 114	0.07 263

IGEV-Stereo	0.14 188	0.12 306	0.27 228	0.19 180	0.12 285	0.21 303	0.18 341	0.28 246	0.20 195	0.15 202	0.13 107	0.12 144	0.12 175	0.24 294	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.08 294	0.07 263
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.19 340	0.10 159	0.46 490	0.19 180	0.13 370	0.25 404	0.19 390	0.52 582	0.19 163	0.29 410	0.21 268	0.22 334	0.20 400	0.28 380	0.18 358	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.08 345	0.08 294	0.08 351

DEmStereo	0.26 514	0.09 97	0.47 498	0.19 180	0.12 285	0.30 500	0.25 571	0.28 246	0.36 455	0.36 551	0.58 642	0.25 383	0.48 668	0.53 540	0.44 630	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.06 114	0.07 263

THIR-Stereo	0.29 560	0.12 306	0.41 435	0.19 180	0.11 204	0.28 459	0.72 727	0.32 308	0.35 442	0.37 559	0.65 666	0.34 499	0.50 671	0.57 565	0.45 633	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.09 457	0.07 202	0.07 263

CFNet_pseudo	0.23 436	0.13 380	0.47 498	0.19 180	0.13 370	0.26 428	0.16 238	0.44 477	0.44 553	0.29 410	0.37 467	0.38 534	0.23 442	0.29 400	0.21 442	0.09 425	0.06 266	0.11 528	0.08 345	0.11 510	0.09 426

DCANet	0.18 291	0.13 380	0.40 410	0.19 180	0.09 63	0.19 226	0.18 341	0.34 337	0.39 491	0.29 410	0.31 393	0.18 272	0.23 442	0.20 221	0.19 392	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.06 114	0.07 263

222	0.41 644	0.10 159	0.29 259	0.19 180	0.11 204	0.36 577	0.20 443	0.57 640	0.39 491	0.35 534	0.44 558	0.30 460	0.27 512	0.55 550	3.56 759	0.11 528	0.07 409	0.08 283	0.08 345	0.09 383	0.09 426

test_xeample3	0.16 243	0.11 242	0.56 564	0.19 180	0.12 285	0.20 269	0.18 341	0.35 361	0.20 195	0.16 231	0.12 87	0.13 168	0.12 175	0.24 294	0.15 269	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.08 345	0.07 202	0.07 263

xxxx	0.34 603	0.10 159	0.29 259	0.19 180	0.11 204	0.37 584	0.20 443	0.58 649	0.38 481	0.29 410	0.42 533	0.38 534	0.24 460	0.46 505	2.20 752	0.11 528	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.09 383	0.09 426

test_xeample	0.34 603	0.10 159	0.29 259	0.19 180	0.11 204	0.33 541	0.23 531	0.55 614	0.38 481	0.32 482	0.45 571	0.29 443	0.26 493	0.57 565	2.24 754	0.10 480	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.09 383	0.09 426

hitnet-ft	0.29 560	0.17 522	0.40 410	0.19 180	0.14 422	0.39 601	0.23 531	0.44 477	0.41 521	0.36 551	0.46 581	0.53 643	0.34 596	0.76 654	0.32 568	0.14 614	0.10 575	0.13 589	0.10 505	0.15 602	0.13 571

HSM-Net_RVC	0.27 525	0.11 242	0.42 445	0.19 180	0.11 204	0.34 555	0.20 443	0.62 677	0.43 537	0.40 600	0.43 547	0.50 628	0.26 493	0.76 654	0.22 464	0.08 318	0.07 409	0.07 176	0.07 258	0.08 294	0.08 351
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HITNet	0.20 361	0.17 522	0.43 459	0.19 180	0.08 30	0.27 439	0.14 127	0.42 455	0.30 375	0.29 410	0.32 403	0.27 416	0.21 410	0.28 380	0.25 508	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.09 383	0.06 161
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
AnonStereo	0.16 243	0.12 306	0.30 270	0.20 259	0.12 285	0.18 190	0.14 127	0.36 380	0.24 281	0.19 278	0.17 203	0.19 292	0.12 175	0.24 294	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.10 459	0.06 161

GELT-Stereo	0.13 145	0.09 97	0.16 54	0.20 259	0.14 422	0.14 49	0.15 184	0.33 324	0.23 263	0.14 179	0.11 62	0.11 108	0.11 138	0.16 116	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.05 7	0.05 37

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 145	0.11 242	0.22 165	0.20 259	0.09 63	0.19 226	0.10 12	0.19 63	0.17 120	0.14 179	0.11 62	0.11 108	0.11 138	0.14 39	0.11 53	0.08 318	0.07 409	0.11 528	0.09 457	0.09 383	0.08 351

over-8	0.11 58	0.13 380	0.16 54	0.20 259	0.07 3	0.15 71	0.10 12	0.19 63	0.10 7	0.09 18	0.09 19	0.11 108	0.12 175	0.18 165	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 114	0.06 161

Weightmod	0.16 243	0.12 306	0.19 116	0.20 259	0.10 140	0.24 384	0.17 290	0.25 185	0.21 217	0.18 270	0.29 362	0.19 292	0.15 285	0.27 365	0.16 296	0.09 425	0.10 575	0.08 283	0.08 345	0.09 383	0.08 351

SMOE	0.17 265	0.11 242	0.21 148	0.20 259	0.09 63	0.26 428	0.21 474	0.30 284	0.23 263	0.21 301	0.27 340	0.21 322	0.17 342	0.18 165	0.16 296	0.08 318	0.06 266	0.12 567	0.07 258	0.11 510	0.07 263

aanet-new-90k	0.12 95	0.11 242	0.28 245	0.20 259	0.09 63	0.15 71	0.14 127	0.22 120	0.16 89	0.09 18	0.11 62	0.09 36	0.12 175	0.20 221	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

aanet-new-60k	0.12 95	0.11 242	0.32 296	0.20 259	0.08 30	0.16 119	0.13 90	0.19 63	0.17 120	0.11 75	0.12 87	0.11 108	0.11 138	0.19 197	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

aanet-32k-new	0.12 95	0.13 380	0.28 245	0.20 259	0.09 63	0.16 119	0.15 184	0.20 85	0.16 89	0.11 75	0.14 147	0.09 36	0.13 227	0.18 165	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.06 161

aanet-new-32k	0.12 95	0.11 242	0.27 228	0.20 259	0.09 63	0.18 190	0.13 90	0.18 49	0.13 36	0.12 110	0.12 87	0.13 168	0.13 227	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

aanet-new-30k	0.12 95	0.11 242	0.27 228	0.20 259	0.09 63	0.18 190	0.13 90	0.18 49	0.13 36	0.12 110	0.12 87	0.13 168	0.13 227	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

aanet-new-28k	0.12 95	0.11 242	0.35 337	0.20 259	0.08 30	0.16 119	0.14 127	0.19 63	0.14 57	0.12 110	0.14 147	0.12 144	0.12 175	0.15 85	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.07 258	0.07 202	0.05 37

aanet-new-22k	0.12 95	0.11 242	0.28 245	0.20 259	0.08 30	0.15 71	0.13 90	0.22 120	0.19 163	0.12 110	0.14 147	0.12 144	0.12 175	0.15 85	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

aanet-new-16k	0.12 95	0.11 242	0.26 216	0.20 259	0.08 30	0.14 49	0.12 46	0.21 102	0.19 163	0.12 110	0.12 87	0.12 144	0.11 138	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.05 37

aanet-new-8k	0.12 95	0.11 242	0.24 192	0.20 259	0.09 63	0.19 226	0.15 184	0.26 207	0.20 195	0.11 75	0.12 87	0.10 70	0.13 227	0.17 135	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

aanet-new	0.13 145	0.11 242	0.30 270	0.20 259	0.13 370	0.20 269	0.14 127	0.23 143	0.16 89	0.12 110	0.13 107	0.09 36	0.15 285	0.19 197	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.07 202	0.06 161

IGEV-FE	0.18 291	0.10 159	0.65 604	0.20 259	0.12 285	0.19 226	0.15 184	0.34 337	0.19 163	0.28 381	0.22 282	0.27 416	0.13 227	0.23 278	0.18 358	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.07 202	0.06 161

AdaDepth	0.11 58	0.09 97	0.20 134	0.20 259	0.10 140	0.19 226	0.13 90	0.16 27	0.13 36	0.10 45	0.10 48	0.09 36	0.09 45	0.19 197	0.12 131	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.05 7	0.05 37

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 145	0.09 97	0.24 192	0.20 259	0.10 140	0.15 71	0.14 127	0.22 120	0.16 89	0.12 110	0.19 236	0.15 224	0.11 138	0.13 17	0.17 329	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.07 202	0.06 161

LG-Stereo	0.13 145	0.10 159	0.24 192	0.20 259	0.09 63	0.16 119	0.18 341	0.21 102	0.18 143	0.11 75	0.17 203	0.09 36	0.09 45	0.15 85	0.14 233	0.05 9	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.07 202	0.05 37

ours_stereo	0.13 145	0.11 242	0.23 181	0.20 259	0.11 204	0.17 162	0.18 341	0.20 85	0.19 163	0.13 148	0.18 227	0.14 202	0.10 95	0.23 278	0.14 233	0.06 53	0.05 40	0.08 283	0.06 172	0.06 114	0.05 37

fffy	0.14 188	0.11 242	0.24 192	0.20 259	0.10 140	0.19 226	0.18 341	0.22 120	0.19 163	0.13 148	0.16 184	0.15 224	0.13 227	0.25 325	0.14 233	0.06 53	0.06 266	0.08 283	0.06 172	0.07 202	0.06 161

model_zeroshot	0.17 265	0.11 242	0.39 402	0.20 259	0.12 285	0.24 384	0.15 184	0.34 337	0.22 237	0.30 442	0.20 253	0.22 334	0.12 175	0.24 294	0.14 233	0.08 318	0.07 409	0.07 176	0.07 258	0.07 202	0.07 263

DCVSM-stereo	0.24 467	0.13 380	0.52 543	0.20 259	0.14 422	0.26 428	0.13 90	0.34 337	0.34 425	0.41 609	0.33 426	0.47 607	0.29 544	0.30 416	0.22 464	0.10 480	0.10 575	0.11 528	0.10 505	0.12 551	0.15 608

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 436	0.13 380	0.83 655	0.20 259	0.21 620	0.23 361	0.17 290	0.48 524	0.27 320	0.23 320	0.29 362	0.39 546	0.23 442	0.25 325	0.15 269	0.08 318	0.06 266	0.08 283	0.11 546	0.11 510	0.10 486

AIO-Stereo	0.13 145	0.10 159	0.22 165	0.20 259	0.09 63	0.16 119	0.15 184	0.27 223	0.16 89	0.13 148	0.15 163	0.13 168	0.08 19	0.18 165	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.06 114	0.06 161

RSM++	0.12 95	0.09 97	0.19 116	0.20 259	0.09 63	0.17 162	0.15 184	0.21 102	0.19 163	0.12 110	0.12 87	0.14 202	0.09 45	0.20 221	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.07 202	0.05 37

RSM	0.12 95	0.09 97	0.20 134	0.20 259	0.09 63	0.16 119	0.15 184	0.23 143	0.18 143	0.13 148	0.13 107	0.15 224	0.09 45	0.21 248	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.06 114	0.05 37

RAFT-Stereo-weight	0.15 226	0.09 97	0.26 216	0.20 259	0.10 140	0.19 226	0.17 290	0.36 380	0.29 358	0.24 335	0.20 253	0.19 292	0.10 95	0.18 165	0.15 269	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.06 114	0.05 37

test_sample7	0.25 495	0.15 473	0.35 337	0.20 259	0.14 422	0.28 459	0.21 474	0.51 563	0.38 481	0.37 559	0.34 437	0.37 526	0.30 559	0.39 478	0.23 485	0.14 614	0.09 540	0.13 589	0.12 585	0.13 569	0.12 551

test_sample4	0.24 467	0.13 380	0.43 459	0.20 259	0.12 285	0.32 530	0.21 474	0.51 563	0.34 425	0.31 460	0.37 467	0.28 432	0.23 442	0.53 540	0.21 442	0.10 480	0.07 409	0.10 469	0.09 457	0.11 510	0.10 486

11t1	0.18 291	0.10 159	0.30 270	0.20 259	0.11 204	0.27 439	0.17 290	0.35 361	0.23 263	0.25 345	0.23 293	0.23 356	0.23 442	0.25 325	0.18 358	0.09 425	0.07 409	0.07 176	0.06 172	0.09 383	0.09 426

ffm	0.22 418	0.12 306	0.42 445	0.20 259	0.13 370	0.28 459	0.20 443	0.35 361	0.44 553	0.30 442	0.42 533	0.34 499	0.23 442	0.27 365	0.11 53	0.08 318	0.05 40	0.11 528	0.10 505	0.08 294	0.08 351

ff1	0.29 560	0.12 306	0.42 445	0.20 259	0.13 370	0.28 459	0.20 443	0.35 361	0.44 553	0.30 442	0.42 533	0.34 499	0.23 442	0.81 672	1.08 713	0.08 318	0.05 40	0.11 528	0.10 505	0.08 294	0.08 351

mmx	0.31 575	0.12 306	0.42 445	0.20 259	0.13 370	0.28 459	0.20 443	0.55 614	0.45 565	0.30 442	0.42 533	0.34 499	0.23 442	0.81 672	1.08 713	0.10 480	0.07 409	0.11 528	0.10 505	0.11 510	0.10 486

xxx	0.31 575	0.12 306	0.42 445	0.20 259	0.13 370	0.28 459	0.20 443	0.55 614	0.45 565	0.30 442	0.42 533	0.34 499	0.23 442	0.81 672	1.08 713	0.10 480	0.07 409	0.11 528	0.10 505	0.11 510	0.10 486

IGEV_Zeroshot_test	0.18 291	0.10 159	0.65 604	0.20 259	0.12 285	0.19 226	0.15 184	0.34 337	0.19 163	0.28 381	0.22 282	0.27 416	0.13 227	0.23 278	0.18 358	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.07 202	0.06 161

MSKI-zero shot	0.17 265	0.09 97	0.43 459	0.20 259	0.11 204	0.21 303	0.15 184	0.32 308	0.21 217	0.23 320	0.24 307	0.23 356	0.10 95	0.31 423	0.13 194	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.06 161

MIM_Stereo	0.18 291	0.12 306	0.38 386	0.20 259	0.11 204	0.17 162	0.14 127	0.35 361	0.25 297	0.27 368	0.35 448	0.23 356	0.13 227	0.27 365	0.16 296	0.06 53	0.07 409	0.08 283	0.08 345	0.08 294	0.06 161

PCWNet_CMD	0.23 436	0.13 380	0.48 509	0.20 259	0.13 370	0.28 459	0.16 238	0.46 501	0.46 583	0.29 410	0.36 458	0.37 526	0.24 460	0.28 380	0.20 415	0.09 425	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.11 510	0.09 426

CFNet_ucs	0.24 467	0.13 380	0.50 526	0.20 259	0.15 486	0.28 459	0.17 290	0.49 534	0.45 565	0.32 482	0.42 533	0.39 546	0.22 428	0.31 423	0.21 442	0.11 528	0.08 501	0.12 567	0.09 457	0.12 551	0.11 527

GCAP-Stereo	0.14 188	0.14 434	0.33 314	0.20 259	0.09 63	0.21 303	0.10 12	0.26 207	0.20 195	0.18 270	0.19 236	0.15 224	0.13 227	0.17 135	0.13 194	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.05 81	0.06 114	0.06 161

anonymousdsp2	0.17 265	0.10 159	0.28 245	0.20 259	0.11 204	0.25 404	0.17 290	0.41 441	0.31 389	0.23 320	0.23 293	0.22 334	0.15 285	0.25 325	0.15 269	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.08 294	0.07 263

CBFPSM	0.27 525	0.16 502	0.67 610	0.20 259	0.14 422	0.38 592	0.25 571	0.40 426	0.36 455	0.33 497	0.36 458	0.56 653	0.38 619	0.32 430	0.38 595	0.08 318	0.08 501	0.07 176	0.08 345	0.09 383	0.11 527

iinet-f	0.30 568	0.18 537	1.03 690	0.20 259	0.15 486	0.44 629	0.22 504	0.45 490	0.37 466	0.35 534	0.44 558	0.41 568	0.34 596	0.34 444	0.40 611	0.10 480	0.09 540	0.08 283	0.08 345	0.13 569	0.11 527

Anonymous_2	0.37 623	0.21 582	0.47 498	0.20 259	0.21 620	0.42 618	0.26 585	0.38 400	0.29 358	0.33 497	0.30 378	0.44 592	0.38 619	0.36 464	0.29 546	0.26 699	0.29 719	0.44 723	1.41 761	0.34 707	0.21 673

RCA-Stereo	0.16 243	0.09 97	0.25 206	0.20 259	0.10 140	0.19 226	0.17 290	0.36 380	0.35 442	0.20 287	0.25 319	0.17 259	0.17 342	0.18 165	0.14 233	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.05 37

qqq	0.20 361	0.12 306	0.31 286	0.20 259	0.11 204	0.23 361	0.19 390	0.41 441	0.27 320	0.24 335	0.28 348	0.28 432	0.24 460	0.34 444	0.22 464	0.08 318	0.07 409	0.10 469	0.09 457	0.09 383	0.09 426

x	0.19 340	0.11 242	0.29 259	0.20 259	0.11 204	0.26 428	0.18 341	0.41 441	0.29 358	0.25 345	0.29 362	0.28 432	0.24 460	0.26 345	0.23 485	0.09 425	0.07 409	0.08 283	0.07 258	0.09 383	0.08 351

IER	0.23 436	0.12 306	0.39 402	0.20 259	0.14 422	0.31 516	0.19 390	0.42 455	0.36 455	0.33 497	0.40 507	0.32 480	0.33 587	0.29 400	0.22 464	0.09 425	0.07 409	0.08 283	0.08 345	0.09 383	0.08 351

GES	0.22 418	0.12 306	0.42 445	0.20 259	0.14 422	0.27 439	0.19 390	0.49 534	0.33 415	0.30 442	0.36 458	0.25 383	0.23 442	0.29 400	0.22 464	0.10 480	0.08 501	0.08 283	0.07 258	0.10 459	0.11 527

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 265	0.14 434	0.32 296	0.20 259	0.09 63	0.19 226	0.17 290	0.32 308	0.30 375	0.25 345	0.33 426	0.20 308	0.17 342	0.19 197	0.15 269	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.07 202	0.05 37

CFNet-RSSM	0.17 265	0.10 159	0.40 410	0.20 259	0.11 204	0.20 269	0.15 184	0.36 380	0.30 375	0.23 320	0.21 268	0.26 405	0.15 285	0.20 221	0.13 194	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.06 114	0.05 37

Gwc-CoAtRS	0.17 265	0.10 159	0.37 366	0.20 259	0.12 285	0.19 226	0.15 184	0.32 308	0.28 339	0.23 320	0.23 293	0.27 416	0.15 285	0.20 221	0.13 194	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.06 114	0.06 161

DSFCA	0.27 525	0.13 380	0.36 357	0.20 259	0.17 544	0.38 592	0.31 631	0.47 511	0.43 537	0.43 625	0.37 467	0.39 546	0.29 544	0.52 533	0.32 568	0.12 568	0.10 575	0.10 469	0.11 546	0.11 510	0.10 486

DIP-Stereo	0.18 291	0.12 306	0.33 314	0.20 259	0.13 370	0.28 459	0.12 46	0.42 455	0.25 297	0.27 368	0.32 403	0.21 322	0.17 342	0.25 325	0.20 415	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.06 172	0.07 202	0.08 351
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.23 436	0.13 380	0.48 509	0.20 259	0.13 370	0.28 459	0.16 238	0.46 501	0.46 583	0.29 410	0.36 458	0.37 526	0.24 460	0.28 380	0.20 415	0.09 425	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.11 510	0.09 426

ccs_rob	0.23 436	0.13 380	0.47 498	0.20 259	0.13 370	0.26 428	0.17 290	0.44 477	0.44 553	0.29 410	0.37 467	0.38 534	0.23 442	0.29 400	0.21 442	0.09 425	0.06 266	0.11 528	0.08 345	0.11 510	0.09 426

HSM	0.28 547	0.16 502	0.35 337	0.20 259	0.15 486	0.33 541	0.19 390	0.53 594	0.37 466	0.36 551	0.38 482	0.67 688	0.31 576	0.89 687	0.23 485	0.08 318	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.08 294	0.08 351

iResNet_ROB	0.25 495	0.19 554	0.40 410	0.20 259	0.12 285	0.30 500	0.16 238	0.55 614	0.53 635	0.38 574	0.43 547	0.37 526	0.26 493	0.38 473	0.22 464	0.08 318	0.06 266	0.06 59	0.04 1	0.09 383	0.09 426

GEAR-Net	0.13 145	0.09 97	0.23 181	0.21 319	0.10 140	0.15 71	0.15 184	0.29 263	0.16 89	0.12 110	0.15 163	0.12 144	0.12 175	0.17 135	0.14 233	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.07 202	0.07 263

MEA-ACV	0.26 514	0.11 242	0.42 445	0.21 319	0.14 422	0.35 570	0.24 553	0.53 594	0.47 588	0.35 534	0.42 533	0.36 518	0.34 596	0.47 509	0.27 528	0.09 425	0.09 540	0.10 469	0.12 585	0.09 383	0.10 486

Weightmod_eth	0.16 243	0.11 242	0.20 134	0.21 319	0.13 370	0.20 269	0.18 341	0.25 185	0.19 163	0.17 251	0.25 319	0.19 292	0.17 342	0.25 325	0.14 233	0.16 645	0.08 501	0.08 283	0.08 345	0.09 383	0.05 37

SE	0.16 243	0.14 434	0.19 116	0.21 319	0.11 204	0.23 361	0.16 238	0.28 246	0.20 195	0.20 287	0.27 340	0.15 224	0.17 342	0.15 85	0.14 233	0.09 425	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.11 510	0.08 351

PStereo	0.26 514	0.37 685	0.34 326	0.21 319	0.13 370	0.25 404	0.25 571	0.33 324	0.47 588	0.26 358	0.17 203	0.29 443	0.34 596	0.35 455	0.37 591	0.23 686	0.15 660	0.17 650	0.13 614	0.23 672	0.21 673

TS12	0.12 95	0.08 45	0.17 80	0.21 319	0.09 63	0.19 226	0.14 127	0.23 143	0.16 89	0.14 179	0.19 236	0.12 144	0.13 227	0.17 135	0.15 269	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

aanet-new-78k	0.13 145	0.11 242	0.44 469	0.21 319	0.08 30	0.14 49	0.14 127	0.21 102	0.16 89	0.10 45	0.13 107	0.10 70	0.13 227	0.18 165	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.05 37

aanet-new-10k	0.12 95	0.12 306	0.27 228	0.21 319	0.09 63	0.19 226	0.14 127	0.24 163	0.17 120	0.12 110	0.13 107	0.11 108	0.12 175	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.05 37

aanet-new-14k	0.12 95	0.11 242	0.25 206	0.21 319	0.08 30	0.13 35	0.14 127	0.25 185	0.21 217	0.12 110	0.15 163	0.09 36	0.14 265	0.15 85	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.05 37

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 95	0.10 159	0.21 148	0.21 319	0.11 204	0.20 269	0.16 238	0.21 102	0.17 120	0.12 110	0.17 203	0.11 108	0.12 175	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

Selective-IGEV-i16pc	0.33 594	0.10 159	1.71 735	0.21 319	0.14 422	0.74 699	0.31 631	0.42 455	0.41 521	0.21 301	0.32 403	0.26 405	0.14 265	0.71 631	0.19 392	0.14 614	0.10 575	0.08 283	0.09 457	0.11 510	0.11 527

Selective-IGEV-i16pb	0.39 635	0.12 306	2.18 739	0.21 319	0.15 486	0.68 693	0.32 640	0.56 630	0.57 653	0.25 345	0.44 558	0.33 489	0.21 410	0.80 668	0.25 508	0.14 614	0.10 575	0.09 385	0.10 505	0.12 551	0.13 571

NLSM3	0.13 145	0.10 159	0.17 80	0.21 319	0.13 370	0.18 190	0.16 238	0.30 284	0.24 281	0.11 75	0.15 163	0.12 144	0.13 227	0.17 135	0.15 269	0.05 9	0.05 40	0.08 283	0.08 345	0.05 7	0.05 37

NLSM1	0.17 265	0.10 159	0.17 80	0.21 319	0.18 566	0.25 404	0.17 290	0.47 511	0.40 509	0.16 231	0.21 268	0.13 168	0.15 285	0.21 248	0.18 358	0.08 318	0.09 540	0.09 385	0.08 345	0.07 202	0.06 161

DA	0.14 188	0.10 159	0.18 100	0.21 319	0.10 140	0.29 481	0.16 238	0.28 246	0.20 195	0.14 179	0.17 203	0.16 247	0.14 265	0.17 135	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.07 202	0.07 263

GGEV	0.14 188	0.10 159	0.18 100	0.21 319	0.10 140	0.29 481	0.16 238	0.28 246	0.20 195	0.14 179	0.17 203	0.16 247	0.14 265	0.17 135	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.07 202	0.07 263

FlowAnything_test	0.14 188	0.11 242	0.21 148	0.21 319	0.12 285	0.17 162	0.16 238	0.25 185	0.16 89	0.15 202	0.13 107	0.15 224	0.14 265	0.18 165	0.16 296	0.10 480	0.07 409	0.11 528	0.12 585	0.08 294	0.09 426

HART	0.15 226	0.11 242	0.30 270	0.21 319	0.09 63	0.17 162	0.16 238	0.30 284	0.19 163	0.15 202	0.25 319	0.17 259	0.09 45	0.21 248	0.12 131	0.06 53	0.07 409	0.07 176	0.05 81	0.08 294	0.06 161

SCV	0.14 188	0.14 434	0.24 192	0.21 319	0.11 204	0.15 71	0.16 238	0.31 296	0.18 143	0.11 75	0.15 163	0.13 168	0.10 95	0.23 278	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.09 383	0.06 161

tg	0.16 243	0.11 242	0.25 206	0.21 319	0.11 204	0.23 361	0.15 184	0.34 337	0.24 281	0.20 287	0.25 319	0.19 292	0.12 175	0.24 294	0.15 269	0.07 142	0.05 40	0.09 385	0.09 457	0.08 294	0.07 263

PAM_32	0.23 436	0.10 159	0.63 594	0.21 319	0.14 422	0.33 541	0.19 390	0.36 380	0.23 263	0.29 410	0.28 348	0.56 653	0.28 529	0.27 365	0.18 358	0.08 318	0.06 266	0.08 283	0.09 457	0.07 202	0.09 426

rvit_stereo_0083	0.16 243	0.12 306	0.26 216	0.21 319	0.13 370	0.17 162	0.17 290	0.22 120	0.34 425	0.16 231	0.21 268	0.19 292	0.16 310	0.21 248	0.16 296	0.11 528	0.10 575	0.10 469	0.08 345	0.09 383	0.07 263

rvit_stereo_0081_aga	0.16 243	0.14 434	0.28 245	0.21 319	0.13 370	0.19 226	0.17 290	0.23 143	0.24 281	0.17 251	0.21 268	0.19 292	0.13 227	0.19 197	0.14 233	0.11 528	0.08 501	0.09 385	0.08 345	0.09 383	0.07 263

rvit_stereo_0081	0.16 243	0.11 242	0.24 192	0.21 319	0.12 285	0.16 119	0.17 290	0.22 120	0.33 415	0.16 231	0.18 227	0.18 272	0.14 265	0.20 221	0.16 296	0.11 528	0.08 501	0.09 385	0.08 345	0.09 383	0.07 263

rvit_stereo_0082	0.16 243	0.11 242	0.24 192	0.21 319	0.12 285	0.16 119	0.17 290	0.22 120	0.33 415	0.16 231	0.18 227	0.18 272	0.14 265	0.20 221	0.16 296	0.11 528	0.08 501	0.09 385	0.08 345	0.09 383	0.07 263

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 495	0.14 434	0.95 679	0.21 319	0.27 675	0.20 269	0.19 390	0.48 524	0.25 297	0.26 358	0.55 629	0.34 499	0.18 373	0.25 325	0.17 329	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.12 585	0.12 551	0.12 551

U	1.00 727	0.09 97	0.21 148	0.21 319	3.68 762	6.12 768	0.14 127	0.21 102	0.21 217	0.11 75	0.11 62	0.10 70	0.09 45	0.12 9	0.11 53	0.07 142	0.05 40	5.42 776	2.90 774	0.07 202	0.06 161

test_sample6	0.25 495	0.13 380	0.41 435	0.21 319	0.11 204	0.30 500	0.22 504	0.51 563	0.35 442	0.33 497	0.43 547	0.30 460	0.24 460	0.57 565	0.22 464	0.10 480	0.07 409	0.10 469	0.10 505	0.11 510	0.10 486

test_sample5	0.24 467	0.13 380	0.42 445	0.21 319	0.12 285	0.30 500	0.21 474	0.50 545	0.34 425	0.32 482	0.41 516	0.29 443	0.23 442	0.55 550	0.21 442	0.10 480	0.07 409	0.10 469	0.09 457	0.11 510	0.10 486

H2IRNET	0.18 291	0.13 380	0.35 337	0.21 319	0.12 285	0.20 269	0.15 184	0.27 223	0.30 375	0.17 251	0.31 393	0.25 383	0.20 400	0.24 294	0.18 358	0.07 142	0.06 266	0.09 385	0.10 505	0.09 383	0.06 161

IGEV++	0.13 145	0.10 159	0.23 181	0.21 319	0.10 140	0.15 71	0.15 184	0.29 263	0.16 89	0.12 110	0.15 163	0.12 144	0.12 175	0.17 135	0.14 233	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.05 81	0.07 202	0.07 263

MyStereo8	0.22 418	0.15 473	0.63 594	0.21 319	0.17 544	0.31 516	0.16 238	0.36 380	0.32 401	0.28 381	0.36 458	0.25 383	0.18 373	0.25 325	0.28 534	0.08 318	0.07 409	0.08 283	0.07 258	0.10 459	0.12 551

MyStereo06	0.20 361	0.12 306	0.57 567	0.21 319	0.14 422	0.25 404	0.23 531	0.40 426	0.21 217	0.30 442	0.24 307	0.31 470	0.18 373	0.22 268	0.18 358	0.07 142	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.08 351

MyStereo05	0.23 436	0.12 306	0.57 567	0.21 319	0.14 422	0.25 404	0.23 531	0.48 524	0.52 630	0.31 460	0.23 293	0.25 383	0.22 428	0.30 416	0.21 442	0.07 142	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.08 351

CoDeX	0.23 436	0.12 306	0.46 490	0.21 319	0.14 422	0.29 481	0.21 474	0.53 594	0.41 521	0.29 410	0.35 448	0.29 443	0.22 428	0.48 513	0.19 392	0.09 425	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.08 294	0.07 263

DualNet	0.24 467	0.13 380	0.42 445	0.21 319	0.12 285	0.30 500	0.21 474	0.50 545	0.34 425	0.33 497	0.43 547	0.29 443	0.23 442	0.55 550	0.21 442	0.10 480	0.07 409	0.10 469	0.09 457	0.11 510	0.10 486

plain	0.17 265	0.13 380	0.43 459	0.21 319	0.13 370	0.16 119	0.17 290	0.27 223	0.22 237	0.16 231	0.26 331	0.13 168	0.16 310	0.27 365	0.16 296	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.07 258	0.10 459	0.07 263

MIF-Stereo (partial)	0.16 243	0.10 159	0.34 326	0.21 319	0.15 486	0.15 71	0.13 90	0.28 246	0.25 297	0.17 251	0.26 331	0.15 224	0.16 310	0.25 325	0.17 329	0.09 425	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.09 383	0.08 351

UniTT-Stereo	0.14 188	0.10 159	0.30 270	0.21 319	0.13 370	0.17 162	0.13 90	0.19 63	0.18 143	0.15 202	0.20 253	0.10 70	0.11 138	0.18 165	0.16 296	0.08 318	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.08 294	0.06 161

SDNR	0.42 647	0.21 582	0.82 652	0.21 319	0.18 566	1.27 735	0.17 290	0.50 545	0.49 609	0.42 619	0.81 690	0.38 534	0.27 512	1.19 721	0.38 595	0.23 686	0.24 709	0.17 650	0.13 614	0.17 627	0.20 664

4D-IteraStereo	0.17 265	0.16 502	0.50 526	0.21 319	0.14 422	0.19 226	0.17 290	0.28 246	0.28 339	0.23 320	0.20 253	0.20 308	0.11 138	0.19 197	0.14 233	0.06 53	0.04 2	0.10 469	0.08 345	0.08 294	0.06 161

ToySt	0.24 467	0.16 502	0.48 509	0.21 319	0.13 370	0.29 481	0.29 615	0.39 412	0.39 491	0.27 368	0.35 448	0.39 546	0.31 576	0.31 423	0.29 546	0.08 318	0.09 540	0.10 469	0.11 546	0.11 510	0.10 486

DCRE	0.20 361	0.13 380	0.40 410	0.21 319	0.15 486	0.20 269	0.19 390	0.30 284	0.27 320	0.22 311	0.80 689	0.23 356	0.16 310	0.23 278	0.15 269	0.07 142	0.07 409	0.07 176	0.08 345	0.07 202	0.06 161

anonymousa	0.23 436	0.11 242	0.50 526	0.21 319	0.16 519	0.31 516	0.20 443	0.36 380	0.35 442	0.32 482	0.50 600	0.39 546	0.26 493	0.22 268	0.20 415	0.08 318	0.06 266	0.09 385	0.11 546	0.07 202	0.08 351

MC-Stereo	0.14 188	0.09 97	0.25 206	0.21 319	0.09 63	0.18 190	0.16 238	0.23 143	0.19 163	0.18 270	0.23 293	0.16 247	0.13 227	0.22 268	0.13 194	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.06 114	0.05 37

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 568	0.20 567	0.70 622	0.21 319	0.17 544	0.46 637	0.27 592	0.50 545	0.49 609	0.42 619	0.55 629	0.43 581	0.30 559	0.46 505	0.38 595	0.09 425	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.11 510	0.10 486

psmg	0.23 436	0.12 306	0.28 245	0.21 319	0.14 422	0.35 570	0.23 531	0.51 563	0.34 425	0.35 534	0.38 482	0.38 534	0.24 460	0.26 345	0.21 442	0.10 480	0.08 501	0.10 469	0.10 505	0.09 383	0.08 351

CSP-Net	0.27 525	0.15 473	0.30 270	0.21 319	0.14 422	0.44 629	0.24 553	0.50 545	0.40 509	0.41 609	0.43 547	0.42 577	0.26 493	0.66 617	0.28 534	0.12 568	0.08 501	0.08 283	0.08 345	0.10 459	0.09 426

dad	0.28 547	0.31 662	0.44 469	0.21 319	0.14 422	0.30 500	0.20 443	0.33 324	0.49 609	0.44 632	0.44 558	0.45 597	0.21 410	0.41 489	0.26 522	0.20 677	0.11 601	0.20 672	0.11 546	0.14 587	0.10 486

GLC_STEREO	0.15 226	0.10 159	0.24 192	0.21 319	0.09 63	0.17 162	0.15 184	0.23 143	0.27 320	0.17 251	0.20 253	0.17 259	0.11 138	0.23 278	0.16 296	0.07 142	0.09 540	0.09 385	0.08 345	0.07 202	0.06 161

IPLG	0.21 382	0.15 473	0.53 547	0.21 319	0.12 285	0.28 459	0.17 290	0.42 455	0.30 375	0.33 497	0.32 403	0.15 224	0.17 342	0.50 522	0.21 442	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.06 161

MIPNet	0.21 382	0.15 473	0.52 543	0.21 319	0.12 285	0.27 439	0.20 443	0.45 490	0.37 466	0.30 442	0.23 293	0.19 292	0.24 460	0.27 365	0.19 392	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.06 161

IPLGR	0.21 382	0.13 380	0.61 583	0.21 319	0.11 204	0.25 404	0.18 341	0.41 441	0.37 466	0.28 381	0.27 340	0.21 322	0.19 389	0.37 467	0.18 358	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.06 161

test-3	0.16 243	0.09 97	0.31 286	0.21 319	0.11 204	0.18 190	0.16 238	0.30 284	0.27 320	0.26 358	0.16 184	0.22 334	0.12 175	0.26 345	0.18 358	0.06 53	0.04 2	0.08 283	0.08 345	0.06 114	0.06 161

test_1	0.16 243	0.09 97	0.31 286	0.21 319	0.11 204	0.18 190	0.16 238	0.30 284	0.27 320	0.25 345	0.16 184	0.22 334	0.12 175	0.26 345	0.18 358	0.06 53	0.04 2	0.08 283	0.08 345	0.06 114	0.06 161

PFNet+	0.20 361	0.10 159	0.37 366	0.21 319	0.12 285	0.17 162	0.19 390	0.29 263	0.34 425	0.33 497	0.32 403	0.24 371	0.16 310	0.32 430	0.17 329	0.10 480	0.07 409	0.11 528	0.10 505	0.08 294	0.12 551

STrans-v2	0.24 467	0.13 380	0.54 550	0.21 319	0.12 285	0.23 361	0.21 474	0.47 511	0.28 339	0.31 460	0.42 533	0.36 518	0.35 602	0.62 597	0.23 485	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.06 114	0.06 161

DeepStereo_RVC	0.18 291	0.11 242	0.40 410	0.21 319	0.11 204	0.19 226	0.16 238	0.28 246	0.22 237	0.27 368	0.27 340	0.23 356	0.28 529	0.24 294	0.18 358	0.08 318	0.06 266	0.09 385	0.07 258	0.09 383	0.10 486

RAFT-RH_RVC	0.25 495	0.11 242	0.45 482	0.21 319	0.12 285	0.25 404	0.14 127	0.27 223	0.27 320	0.38 574	1.15 716	0.23 356	0.17 342	0.57 565	0.24 498	0.07 142	0.05 40	0.10 469	0.07 258	0.06 114	0.07 263

iRaftStereo_RVC	0.16 243	0.12 306	0.26 216	0.21 319	0.11 204	0.20 269	0.17 290	0.32 308	0.23 263	0.20 287	0.25 319	0.18 272	0.12 175	0.20 221	0.15 269	0.07 142	0.05 40	0.09 385	0.09 457	0.08 294	0.07 263

raft+_RVC	0.18 291	0.14 434	0.32 296	0.21 319	0.15 486	0.21 303	0.16 238	0.38 400	0.34 425	0.21 301	0.28 348	0.20 308	0.15 285	0.24 294	0.19 392	0.08 318	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.08 351

RALCasStereoNet	0.18 291	0.15 473	0.33 314	0.21 319	0.14 422	0.21 303	0.18 341	0.31 296	0.25 297	0.21 301	0.29 362	0.22 334	0.15 285	0.27 365	0.17 329	0.08 318	0.10 575	0.07 176	0.06 172	0.09 383	0.09 426

AFF-stereo	0.18 291	0.15 473	0.32 296	0.21 319	0.10 140	0.18 190	0.18 341	0.33 324	0.27 320	0.25 345	0.37 467	0.25 383	0.17 342	0.24 294	0.15 269	0.06 53	0.05 40	0.08 283	0.08 345	0.07 202	0.05 37

GMStereo	0.19 340	0.25 616	0.40 410	0.21 319	0.12 285	0.22 336	0.19 390	0.29 263	0.40 509	0.25 345	0.23 293	0.16 247	0.15 285	0.25 325	0.19 392	0.09 425	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.10 459	0.08 351
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.21 382	0.10 159	0.33 314	0.21 319	0.12 285	0.30 500	0.46 697	0.46 501	0.20 195	0.25 345	0.50 600	0.17 259	0.16 310	0.24 294	0.23 485	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.10 505	0.06 114	0.07 263

SFCPSM	0.22 418	0.10 159	0.51 536	0.21 319	0.14 422	0.34 555	0.22 504	0.55 614	0.39 491	0.29 410	0.32 403	0.23 356	0.21 410	0.27 365	0.19 392	0.09 425	0.07 409	0.09 385	0.09 457	0.09 383	0.08 351

FENet	0.21 382	0.11 242	0.45 482	0.21 319	0.12 285	0.26 428	0.17 290	0.41 441	0.35 442	0.30 442	0.31 393	0.29 443	0.23 442	0.26 345	0.23 485	0.09 425	0.06 266	0.09 385	0.09 457	0.09 383	0.09 426

cf-r	0.24 467	0.15 473	0.44 469	0.21 319	0.14 422	0.27 439	0.22 504	0.42 455	0.40 509	0.30 442	0.42 533	0.42 577	0.26 493	0.43 495	0.25 508	0.11 528	0.06 266	0.08 283	0.10 505	0.08 294	0.08 351

GANet-RSSM	0.24 467	0.14 434	0.36 357	0.21 319	0.14 422	0.27 439	0.21 474	0.45 490	0.33 415	0.29 410	0.39 496	0.39 546	0.28 529	0.58 572	0.23 485	0.11 528	0.07 409	0.09 385	0.09 457	0.10 459	0.09 426

PSMNet-RSSM	0.24 467	0.15 473	0.36 357	0.21 319	0.14 422	0.25 404	0.20 443	0.48 524	0.37 466	0.30 442	0.44 558	0.38 534	0.26 493	0.52 533	0.22 464	0.12 568	0.07 409	0.11 528	0.13 614	0.10 459	0.09 426

GwcNet-RSSM	0.26 514	0.17 522	0.46 490	0.21 319	0.13 370	0.28 459	0.23 531	0.44 477	0.42 529	0.31 460	0.45 571	0.40 561	0.26 493	0.55 550	0.28 534	0.11 528	0.07 409	0.09 385	0.10 505	0.09 383	0.08 351

DeepPruner_ROB	0.26 514	0.19 554	0.44 469	0.21 319	0.16 519	0.30 500	0.21 474	0.52 582	0.32 401	0.35 534	0.38 482	0.39 546	0.26 493	0.42 493	0.24 498	0.15 629	0.11 601	0.11 528	0.11 546	0.14 587	0.13 571

MLCV	0.22 418	0.16 502	0.44 469	0.21 319	0.08 30	0.29 481	0.19 390	0.38 400	0.37 466	0.38 574	0.44 558	0.31 470	0.21 410	0.41 489	0.24 498	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.06 161

CBMV_ROB	0.33 594	0.18 537	0.53 547	0.21 319	0.14 422	0.33 541	0.20 443	0.51 563	0.45 565	0.51 660	0.55 629	0.45 597	0.42 644	0.71 631	0.32 568	0.18 668	0.19 689	0.23 683	0.21 679	0.14 587	0.15 608

MWSP-net	0.25 495	0.12 306	0.37 366	0.22 393	0.14 422	0.31 516	0.40 684	0.50 545	0.43 537	0.32 482	0.33 426	0.36 518	0.31 576	0.28 380	0.31 562	0.10 480	0.07 409	0.09 385	0.09 457	0.09 383	0.10 486

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 95	0.12 306	0.17 80	0.22 393	0.10 140	0.15 71	0.13 90	0.18 49	0.14 57	0.11 75	0.13 107	0.10 70	0.08 19	0.20 221	0.14 233	0.06 53	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.07 202	0.07 263

S	0.19 340	0.12 306	0.22 165	0.22 393	0.13 370	0.31 516	0.22 504	0.30 284	0.27 320	0.25 345	0.31 393	0.20 308	0.20 400	0.18 165	0.17 329	0.12 568	0.09 540	0.15 632	0.16 651	0.11 510	0.12 551

quiztm	0.15 226	0.15 473	0.25 206	0.22 393	0.14 422	0.17 162	0.17 290	0.33 324	0.21 217	0.18 270	0.21 268	0.14 202	0.10 95	0.17 135	0.14 233	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.08 294	0.05 37

aanet-new-12k	0.12 95	0.11 242	0.23 181	0.22 393	0.09 63	0.16 119	0.14 127	0.24 163	0.19 163	0.12 110	0.11 62	0.09 36	0.13 227	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.04 2	0.07 176	0.05 81	0.08 294	0.05 37

IGEV_i1	0.21 382	0.11 242	0.43 459	0.22 393	0.11 204	0.31 516	0.19 390	0.43 469	0.30 375	0.29 410	0.30 378	0.31 470	0.20 400	0.33 437	0.20 415	0.08 318	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.08 294	0.08 351

AANet	0.49 673	0.42 698	1.56 727	0.22 393	0.19 593	0.39 601	0.25 571	0.52 582	0.92 719	0.92 713	0.93 703	0.84 704	0.67 701	0.59 578	0.59 664	0.15 629	0.11 601	0.13 589	0.12 585	0.18 641	0.16 618

RT-IGEV	0.25 495	0.10 159	0.48 509	0.22 393	0.14 422	0.31 516	0.28 608	0.53 594	0.39 491	0.36 551	0.41 516	0.44 592	0.30 559	0.28 380	0.27 528	0.09 425	0.07 409	0.08 283	0.09 457	0.09 383	0.10 486

Hybrid-DGEV-03	0.20 361	0.14 434	0.31 286	0.22 393	0.12 285	0.26 428	0.16 238	0.31 296	0.27 320	0.32 482	0.58 642	0.23 356	0.15 285	0.23 278	0.17 329	0.07 142	0.05 40	0.09 385	0.07 258	0.08 294	0.06 161

WQFJA1	0.18 291	0.10 159	0.16 54	0.22 393	0.18 566	0.25 404	0.19 390	0.51 563	0.51 621	0.15 202	0.17 203	0.15 224	0.16 310	0.20 221	0.20 415	0.07 142	0.09 540	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.06 161

WQFJX	0.18 291	0.10 159	0.17 80	0.22 393	0.18 566	0.25 404	0.18 341	0.53 594	0.45 565	0.17 251	0.16 184	0.14 202	0.16 310	0.23 278	0.18 358	0.07 142	0.08 501	0.07 176	0.06 172	0.08 294	0.07 263

NLMM	0.18 291	0.10 159	0.16 54	0.22 393	0.18 566	0.25 404	0.19 390	0.51 563	0.51 621	0.15 202	0.17 203	0.15 224	0.16 310	0.20 221	0.20 415	0.07 142	0.09 540	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.06 161

Select-FE	0.23 436	0.14 434	0.78 635	0.22 393	0.18 566	0.22 336	0.13 90	0.43 469	0.26 309	0.28 381	0.33 426	0.39 546	0.29 544	0.27 365	0.19 392	0.08 318	0.07 409	0.08 283	0.13 614	0.08 294	0.12 551

MSCF	0.13 145	0.12 306	0.21 148	0.22 393	0.10 140	0.16 119	0.15 184	0.26 207	0.18 143	0.17 251	0.16 184	0.11 108	0.13 227	0.18 165	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.07 258	0.06 114	0.06 161

DFGA-Net	0.23 436	0.24 611	0.49 515	0.22 393	0.15 486	0.25 404	0.17 290	0.39 412	0.39 491	0.29 410	0.31 393	0.21 322	0.17 342	0.59 578	0.28 534	0.08 318	0.06 266	0.09 385	0.09 457	0.10 459	0.08 351

G2L-Stereo	0.25 495	0.16 502	0.47 498	0.22 393	0.14 422	0.25 404	0.18 341	0.46 501	0.35 442	0.33 497	0.37 467	0.40 561	0.22 428	0.60 582	0.30 554	0.10 480	0.09 540	0.10 469	0.08 345	0.09 383	0.09 426

PAM	0.23 436	0.10 159	0.63 594	0.22 393	0.15 486	0.34 555	0.21 474	0.37 392	0.22 237	0.31 460	0.27 340	0.55 649	0.26 493	0.26 345	0.17 329	0.08 318	0.06 266	0.07 176	0.09 457	0.07 202	0.09 426

RAStereo	0.13 145	0.12 306	0.27 228	0.22 393	0.11 204	0.15 71	0.18 341	0.23 143	0.23 263	0.13 148	0.17 203	0.11 108	0.09 45	0.15 85	0.13 194	0.08 318	0.06 266	0.08 283	0.06 172	0.07 202	0.05 37

MyStereo07	0.16 243	0.12 306	0.26 216	0.22 393	0.14 422	0.25 404	0.23 531	0.29 263	0.21 217	0.15 202	0.13 107	0.12 144	0.13 227	0.25 325	0.13 194	0.07 142	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.08 351

MyStereo04	0.23 436	0.12 306	0.55 557	0.22 393	0.14 422	0.25 404	0.23 531	0.49 534	0.52 630	0.28 381	0.23 293	0.27 416	0.23 442	0.30 416	0.22 464	0.07 142	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.08 351

mmm	0.21 382	0.12 306	0.31 286	0.22 393	0.12 285	0.28 459	0.21 474	0.41 441	0.27 320	0.29 410	0.38 482	0.29 443	0.24 460	0.29 400	0.22 464	0.09 425	0.07 409	0.11 528	0.09 457	0.10 459	0.09 426

1111x	0.32 584	0.11 242	0.40 410	0.22 393	0.11 204	0.32 530	0.26 585	0.59 655	0.43 537	0.31 460	0.41 516	0.39 546	0.28 529	0.76 654	1.37 734	0.09 425	0.08 501	0.09 385	0.10 505	0.09 383	0.08 351

CASnet	0.14 188	0.12 306	0.22 165	0.22 393	0.08 30	0.16 119	0.15 184	0.27 223	0.25 297	0.22 311	0.20 253	0.15 224	0.11 138	0.17 135	0.13 194	0.07 142	0.05 40	0.11 528	0.09 457	0.08 294	0.05 37
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.18 291	0.12 306	0.55 557	0.22 393	0.12 285	0.18 190	0.18 341	0.34 337	0.19 163	0.20 287	0.24 307	0.34 499	0.18 373	0.29 400	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.07 202	0.06 161

HanStereo	0.18 291	0.12 306	0.55 557	0.22 393	0.12 285	0.18 190	0.18 341	0.34 337	0.19 163	0.20 287	0.24 307	0.34 499	0.18 373	0.29 400	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.07 202	0.06 161

LL-Strereo2	0.18 291	0.18 537	0.39 402	0.22 393	0.12 285	0.24 384	0.13 90	0.31 296	0.23 263	0.24 335	0.20 253	0.24 371	0.12 175	0.26 345	0.15 269	0.06 53	0.06 266	0.12 567	0.09 457	0.08 294	0.07 263

gwcnet-sp	0.24 467	0.13 380	0.63 594	0.22 393	0.14 422	0.34 555	0.22 504	0.44 477	0.39 491	0.35 534	0.34 437	0.27 416	0.27 512	0.35 455	0.25 508	0.09 425	0.08 501	0.09 385	0.09 457	0.09 383	0.09 426

scenet	0.24 467	0.13 380	0.63 594	0.22 393	0.14 422	0.34 555	0.22 504	0.44 477	0.39 491	0.35 534	0.34 437	0.27 416	0.27 512	0.35 455	0.25 508	0.09 425	0.08 501	0.09 385	0.09 457	0.09 383	0.09 426

ssnet_v2	0.28 547	0.16 502	0.44 469	0.22 393	0.15 486	0.40 607	0.30 626	0.57 640	0.46 583	0.38 574	0.36 458	0.47 607	0.29 544	0.38 473	0.39 603	0.13 589	0.11 601	0.11 528	0.11 546	0.11 510	0.11 527

ssnet	0.24 467	0.13 380	0.63 594	0.22 393	0.14 422	0.34 555	0.22 504	0.44 477	0.39 491	0.35 534	0.34 437	0.27 416	0.27 512	0.35 455	0.25 508	0.09 425	0.08 501	0.09 385	0.09 457	0.09 383	0.09 426

HBP-ISP	0.33 594	0.30 654	0.72 627	0.22 393	0.16 519	0.32 530	0.22 504	0.54 604	0.44 553	0.41 609	0.49 596	0.33 489	0.38 619	0.73 639	0.25 508	0.18 668	0.19 689	0.24 685	0.20 676	0.16 610	0.13 571

raft_robust	0.22 418	0.17 522	0.30 270	0.22 393	0.12 285	0.23 361	0.22 504	0.49 534	0.48 600	0.32 482	0.32 403	0.26 405	0.23 442	0.53 540	0.15 269	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.10 505	0.08 294	0.06 161

iRaft-Stereo_5w	0.23 436	0.18 537	0.44 469	0.22 393	0.13 370	0.19 226	0.19 390	0.37 392	0.32 401	0.28 381	0.37 467	0.34 499	0.23 442	0.65 613	0.27 528	0.06 53	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.09 383	0.08 351

dd	0.22 418	0.26 627	0.40 410	0.22 393	0.12 285	0.25 404	0.21 474	0.32 308	0.44 553	0.29 410	0.28 348	0.25 383	0.16 310	0.30 416	0.25 508	0.12 568	0.07 409	0.10 469	0.08 345	0.11 510	0.09 426

GMOStereo	0.18 291	0.14 434	0.30 270	0.22 393	0.12 285	0.20 269	0.27 592	0.26 207	0.28 339	0.31 460	0.32 403	0.26 405	0.17 342	0.15 85	0.12 131	0.07 142	0.07 409	0.10 469	0.08 345	0.08 294	0.05 37

error version	0.18 291	0.14 434	0.30 270	0.22 393	0.12 285	0.20 269	0.27 592	0.26 207	0.28 339	0.31 460	0.32 403	0.26 405	0.17 342	0.15 85	0.12 131	0.07 142	0.07 409	0.10 469	0.08 345	0.08 294	0.05 37

test-v	0.18 291	0.14 434	0.30 270	0.22 393	0.12 285	0.20 269	0.27 592	0.26 207	0.28 339	0.31 460	0.32 403	0.26 405	0.17 342	0.15 85	0.12 131	0.07 142	0.07 409	0.10 469	0.08 345	0.08 294	0.05 37

AACVNet	0.26 514	0.16 502	0.37 366	0.22 393	0.14 422	0.29 481	0.19 390	0.41 441	0.31 389	0.38 574	0.42 533	0.43 581	0.28 529	0.73 639	0.25 508	0.11 528	0.08 501	0.11 528	0.09 457	0.13 569	0.11 527

Patchmatch Stereo++	0.18 291	0.12 306	0.37 366	0.22 393	0.10 140	0.18 190	0.14 127	0.29 263	0.22 237	0.28 381	0.29 362	0.25 383	0.17 342	0.26 345	0.16 296	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.10 459	0.08 351
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 291	0.12 306	0.37 366	0.22 393	0.10 140	0.18 190	0.16 238	0.29 263	0.22 237	0.28 381	0.29 362	0.25 383	0.18 373	0.24 294	0.16 296	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.10 459	0.08 351

ROB_FTStereo_v2	0.18 291	0.12 306	0.37 366	0.22 393	0.10 140	0.18 190	0.16 238	0.29 263	0.22 237	0.28 381	0.29 362	0.25 383	0.17 342	0.24 294	0.16 296	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.10 459	0.08 351

ROB_FTStereo	0.18 291	0.12 306	0.37 366	0.22 393	0.10 140	0.18 190	0.14 127	0.29 263	0.22 237	0.28 381	0.28 348	0.25 383	0.17 342	0.24 294	0.16 296	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.10 459	0.08 351

HUI-Stereo	0.18 291	0.12 306	0.37 366	0.22 393	0.10 140	0.18 190	0.14 127	0.29 263	0.22 237	0.28 381	0.28 348	0.25 383	0.17 342	0.22 268	0.16 296	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.10 459	0.08 351

iGMRVC	0.18 291	0.12 306	0.37 366	0.22 393	0.10 140	0.18 190	0.15 184	0.29 263	0.22 237	0.28 381	0.29 362	0.25 383	0.17 342	0.27 365	0.17 329	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.10 459	0.08 351

RAFT-345	0.21 382	0.10 159	0.46 490	0.22 393	0.11 204	0.20 269	0.16 238	0.26 207	0.25 297	0.27 368	0.66 668	0.21 322	0.16 310	0.55 550	0.21 442	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.06 114	0.06 161

iRAFT	0.18 291	0.12 306	0.37 366	0.22 393	0.10 140	0.18 190	0.14 127	0.29 263	0.22 237	0.28 381	0.29 362	0.25 383	0.17 342	0.26 345	0.16 296	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.10 459	0.08 351

CRE-IMP	0.18 291	0.12 306	0.37 366	0.22 393	0.11 204	0.24 384	0.17 290	0.29 263	0.21 217	0.27 368	0.26 331	0.24 371	0.17 342	0.23 278	0.18 358	0.08 318	0.05 40	0.10 469	0.07 258	0.10 459	0.10 486

test-2	0.18 291	0.14 434	0.30 270	0.22 393	0.12 285	0.20 269	0.27 592	0.26 207	0.28 339	0.31 460	0.32 403	0.26 405	0.17 342	0.15 85	0.12 131	0.07 142	0.07 409	0.10 469	0.08 345	0.08 294	0.05 37

RAFT-IKP	0.18 291	0.12 306	0.37 366	0.22 393	0.10 140	0.18 190	0.15 184	0.29 263	0.22 237	0.28 381	0.29 362	0.25 383	0.18 373	0.25 325	0.16 296	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.10 459	0.08 351

rafts_anoy	0.18 291	0.15 473	0.35 337	0.22 393	0.14 422	0.19 226	0.17 290	0.32 308	0.30 375	0.23 320	0.25 319	0.20 308	0.16 310	0.22 268	0.19 392	0.08 318	0.07 409	0.10 469	0.12 585	0.09 383	0.08 351

XX-TBD	0.15 226	0.18 537	0.28 245	0.22 393	0.10 140	0.22 336	0.15 184	0.22 120	0.27 320	0.22 311	0.26 331	0.14 202	0.12 175	0.16 116	0.13 194	0.08 318	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 202	0.06 161

raftrobust	0.16 243	0.13 380	0.29 259	0.22 393	0.15 486	0.19 226	0.13 90	0.32 308	0.26 309	0.26 358	0.20 253	0.19 292	0.17 342	0.21 248	0.15 269	0.08 318	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.07 263

ARAFT	0.24 467	0.21 582	0.78 635	0.22 393	0.12 285	0.29 481	0.24 553	0.43 469	0.32 401	0.33 497	0.28 348	0.28 432	0.19 389	0.49 518	0.18 358	0.07 142	0.06 266	0.12 567	0.11 546	0.09 383	0.06 161

CCAANet	0.25 495	0.13 380	0.51 536	0.22 393	0.15 486	0.29 481	0.17 290	0.49 534	0.37 466	0.26 358	0.49 596	0.32 480	0.24 460	0.62 597	0.23 485	0.07 142	0.06 266	0.10 469	0.10 505	0.08 294	0.10 486

DMCA	0.22 418	0.14 434	0.36 357	0.22 393	0.14 422	0.27 439	0.20 443	0.43 469	0.38 481	0.31 460	0.32 403	0.33 489	0.24 460	0.24 294	0.28 534	0.11 528	0.08 501	0.10 469	0.08 345	0.10 459	0.11 527

BEATNet_4x	0.22 418	0.18 537	0.47 498	0.22 393	0.10 140	0.28 459	0.14 127	0.46 501	0.32 401	0.31 460	0.34 437	0.31 470	0.25 482	0.31 423	0.29 546	0.08 318	0.06 266	0.08 283	0.06 172	0.10 459	0.08 351

R-Stereo Train	0.18 291	0.09 97	0.32 296	0.22 393	0.12 285	0.22 336	0.19 390	0.42 455	0.19 163	0.31 460	0.45 571	0.20 308	0.14 265	0.18 165	0.15 269	0.08 318	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.06 161

RAFT-Stereo	0.18 291	0.09 97	0.32 296	0.22 393	0.12 285	0.22 336	0.19 390	0.42 455	0.19 163	0.31 460	0.45 571	0.20 308	0.14 265	0.18 165	0.15 269	0.08 318	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.06 161
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.28 547	0.14 434	0.44 469	0.22 393	0.18 566	0.32 530	0.19 390	0.48 524	0.38 481	0.29 410	0.43 547	0.47 607	0.37 615	0.79 664	0.36 590	0.09 425	0.07 409	0.07 176	0.09 457	0.07 202	0.07 263

CFNet	0.27 525	0.20 567	0.44 469	0.22 393	0.14 422	0.33 541	0.14 127	0.51 563	0.45 565	0.30 442	0.40 507	0.38 534	0.27 512	0.76 654	0.25 508	0.09 425	0.07 409	0.11 528	0.11 546	0.11 510	0.08 351

MeshStereo	0.58 693	0.27 635	0.67 610	0.22 393	0.17 544	0.66 690	0.37 667	0.78 714	0.61 667	1.47 748	1.30 722	1.65 736	0.79 711	1.12 717	0.59 664	0.17 657	0.17 676	0.17 650	0.14 629	0.17 627	0.14 595
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
monster_256*512	0.17 265	0.12 306	0.18 100	0.23 454	0.13 370	0.21 303	0.19 390	0.40 426	0.29 358	0.19 278	0.22 282	0.24 371	0.17 342	0.18 165	0.16 296	0.06 53	0.05 40	0.08 283	0.08 345	0.08 294	0.07 263

FAST (zero-shot)	0.14 188	0.10 159	0.22 165	0.23 454	0.26 671	0.14 49	0.15 184	0.23 143	0.15 76	0.11 75	0.14 147	0.12 144	0.12 175	0.18 165	0.13 194	0.09 425	0.09 540	0.07 176	0.08 345	0.07 202	0.09 426

S0	0.18 291	0.13 380	0.21 148	0.23 454	0.11 204	0.33 541	0.26 585	0.27 223	0.21 217	0.21 301	0.26 331	0.20 308	0.16 310	0.19 197	0.17 329	0.12 568	0.11 601	0.14 616	0.14 629	0.10 459	0.07 263

SME	0.21 382	0.20 567	0.29 259	0.23 454	0.11 204	0.36 577	0.17 290	0.37 392	0.29 358	0.24 335	0.28 348	0.19 292	0.21 410	0.53 540	0.21 442	0.10 480	0.08 501	0.10 469	0.10 505	0.11 510	0.08 351

Selective-IGEV-i1	0.21 382	0.10 159	0.31 286	0.23 454	0.13 370	0.31 516	0.22 504	0.46 501	0.42 529	0.27 368	0.32 403	0.33 489	0.17 342	0.25 325	0.19 392	0.08 318	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.08 294	0.09 426

WQFJX1	0.18 291	0.10 159	0.16 54	0.23 454	0.17 544	0.24 384	0.19 390	0.58 649	0.52 630	0.16 231	0.16 184	0.14 202	0.15 285	0.26 345	0.17 329	0.08 318	0.09 540	0.08 283	0.07 258	0.08 294	0.06 161

NLMM1	0.19 340	0.12 306	0.16 54	0.23 454	0.18 566	0.24 384	0.20 443	0.59 655	0.65 675	0.18 270	0.17 203	0.13 168	0.14 265	0.25 325	0.18 358	0.08 318	0.09 540	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.06 161

GASTEREO	0.13 145	0.12 306	0.21 148	0.23 454	0.10 140	0.18 190	0.15 184	0.26 207	0.18 143	0.17 251	0.16 184	0.11 108	0.13 227	0.19 197	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.07 258	0.06 114	0.06 161

z-ln-s-r	0.32 584	0.21 582	0.82 652	0.23 454	0.14 422	0.30 500	0.26 585	0.43 469	0.50 617	0.32 482	0.60 650	0.39 546	0.29 544	0.73 639	0.66 680	0.08 318	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.10 459	0.08 351

coex_refinement	0.26 514	0.16 502	0.36 357	0.23 454	0.15 486	0.31 516	0.20 443	0.49 534	0.42 529	0.35 534	0.42 533	0.45 597	0.27 512	0.55 550	0.33 575	0.10 480	0.06 266	0.07 176	0.07 258	0.10 459	0.10 486

MM-Stereo_test3	0.17 265	0.12 306	0.29 259	0.23 454	0.14 422	0.19 226	0.22 504	0.39 412	0.36 455	0.16 231	0.24 307	0.17 259	0.12 175	0.19 197	0.14 233	0.07 142	0.07 409	0.08 283	0.06 172	0.09 383	0.06 161

MM-Stereo_test2	0.15 226	0.10 159	0.44 469	0.23 454	0.11 204	0.21 303	0.21 474	0.27 223	0.22 237	0.15 202	0.16 184	0.13 168	0.11 138	0.20 221	0.13 194	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.09 383	0.05 37

MM-Stereo_test1	0.17 265	0.10 159	0.39 402	0.23 454	0.11 204	0.20 269	0.22 504	0.33 324	0.29 358	0.22 311	0.21 268	0.15 224	0.14 265	0.23 278	0.13 194	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.09 383	0.06 161

FACV-RUCA	0.21 382	0.15 473	0.32 296	0.23 454	0.23 650	0.26 428	0.19 390	0.39 412	0.34 425	0.25 345	0.32 403	0.21 322	0.24 460	0.24 294	0.19 392	0.10 480	0.07 409	0.15 632	0.08 345	0.16 610	0.13 571

rvit_0105_6	0.19 340	0.14 434	0.34 326	0.23 454	0.14 422	0.18 190	0.20 443	0.29 263	0.37 466	0.18 270	0.22 282	0.23 356	0.17 342	0.26 345	0.17 329	0.15 629	0.13 633	0.13 589	0.11 546	0.11 510	0.08 351

rvit_0105_5	0.21 382	0.15 473	0.38 386	0.23 454	0.13 370	0.22 336	0.24 553	0.36 380	0.39 491	0.21 301	0.23 293	0.26 405	0.19 389	0.26 345	0.19 392	0.15 629	0.13 633	0.12 567	0.12 585	0.10 459	0.09 426

rvit_0105_4	0.20 361	0.15 473	0.38 386	0.23 454	0.14 422	0.20 269	0.22 504	0.33 324	0.39 491	0.19 278	0.24 307	0.25 383	0.19 389	0.27 365	0.17 329	0.16 645	0.13 633	0.13 589	0.11 546	0.11 510	0.08 351

ACV-stereo	0.29 560	0.18 537	0.79 642	0.23 454	0.16 519	0.47 644	0.19 390	0.36 380	0.34 425	0.29 410	0.33 426	0.67 688	0.42 644	0.54 547	0.30 554	0.10 480	0.09 540	0.09 385	0.09 457	0.10 459	0.11 527

ITSA-stereo	0.25 495	0.15 473	0.33 314	0.23 454	0.11 204	0.27 439	0.18 341	0.56 630	0.59 658	0.31 460	0.32 403	0.33 489	0.28 529	0.49 518	0.30 554	0.11 528	0.08 501	0.11 528	0.10 505	0.11 510	0.13 571

MoCha-V2	0.13 145	0.08 45	0.26 216	0.23 454	0.09 63	0.16 119	0.15 184	0.26 207	0.16 89	0.15 202	0.15 163	0.13 168	0.14 265	0.20 221	0.11 53	0.06 53	0.07 409	0.06 59	0.06 172	0.06 114	0.05 37

DispNO	0.27 525	0.18 537	0.62 591	0.23 454	0.17 544	0.25 404	0.22 504	0.45 490	0.41 521	0.32 482	0.39 496	0.38 534	0.27 512	0.77 660	0.27 528	0.09 425	0.07 409	0.10 469	0.10 505	0.08 294	0.08 351

ACVNet-DCA	0.18 291	0.14 434	0.38 386	0.23 454	0.11 204	0.31 516	0.19 390	0.41 441	0.27 320	0.17 251	0.19 236	0.13 168	0.18 373	0.28 380	0.11 53	0.08 318	0.05 40	0.08 283	0.06 172	0.09 383	0.09 426

xx1	0.20 361	0.14 434	0.38 386	0.23 454	0.11 204	0.31 516	0.19 390	0.35 361	0.47 588	0.17 251	0.19 236	0.28 432	0.24 460	0.28 380	0.11 53	0.08 318	0.05 40	0.10 469	0.09 457	0.09 383	0.09 426

1test111	0.19 340	0.14 434	0.38 386	0.23 454	0.11 204	0.31 516	0.19 390	0.41 441	0.27 320	0.17 251	0.19 236	0.13 168	0.18 373	0.34 444	0.22 464	0.08 318	0.05 40	0.08 283	0.06 172	0.09 383	0.09 426

cc1	0.18 291	0.14 434	0.38 386	0.23 454	0.11 204	0.31 516	0.19 390	0.35 361	0.47 588	0.17 251	0.19 236	0.13 168	0.18 373	0.28 380	0.11 53	0.08 318	0.05 40	0.08 283	0.06 172	0.08 294	0.08 351

tt1	0.18 291	0.14 434	0.35 337	0.23 454	0.11 204	0.30 500	0.19 390	0.35 361	0.44 553	0.17 251	0.19 236	0.13 168	0.16 310	0.27 365	0.11 53	0.08 318	0.05 40	0.08 283	0.06 172	0.08 294	0.08 351

DisPM	0.19 340	0.10 159	0.35 337	0.23 454	0.13 370	0.18 190	0.20 443	0.29 263	0.29 358	0.33 497	0.34 437	0.23 356	0.16 310	0.33 437	0.16 296	0.09 425	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.07 202	0.11 527

NINENet	0.25 495	0.15 473	0.37 366	0.23 454	0.16 519	0.43 627	0.17 290	0.60 664	0.46 583	0.32 482	0.37 467	0.32 480	0.20 400	0.42 493	0.21 442	0.10 480	0.10 575	0.12 567	0.08 345	0.11 510	0.10 486

Sa-1000	0.22 418	0.15 473	0.35 337	0.23 454	0.13 370	0.28 459	0.23 531	0.47 511	0.39 491	0.30 442	0.50 600	0.26 405	0.19 389	0.33 437	0.16 296	0.07 142	0.06 266	0.10 469	0.11 546	0.08 294	0.06 161

SA	0.22 418	0.16 502	0.36 357	0.23 454	0.13 370	0.24 384	0.23 531	0.45 490	0.40 509	0.27 368	0.44 558	0.23 356	0.23 442	0.33 437	0.17 329	0.07 142	0.06 266	0.10 469	0.11 546	0.08 294	0.06 161

test_4	0.18 291	0.12 306	0.34 326	0.23 454	0.12 285	0.18 190	0.22 504	0.26 207	0.24 281	0.24 335	0.47 588	0.22 334	0.13 227	0.24 294	0.16 296	0.06 53	0.05 40	0.09 385	0.09 457	0.07 202	0.05 37

CIPLG	0.21 382	0.21 582	0.55 557	0.23 454	0.15 486	0.25 404	0.20 443	0.35 361	0.29 358	0.31 460	0.33 426	0.22 334	0.15 285	0.26 345	0.20 415	0.08 318	0.07 409	0.07 176	0.07 258	0.08 294	0.08 351

IPLGR_C	0.21 382	0.22 597	0.60 580	0.23 454	0.15 486	0.24 384	0.20 443	0.35 361	0.29 358	0.31 460	0.32 403	0.22 334	0.15 285	0.25 325	0.20 415	0.08 318	0.07 409	0.07 176	0.07 258	0.08 294	0.08 351

ACRE	0.21 382	0.20 567	0.62 591	0.23 454	0.15 486	0.24 384	0.20 443	0.35 361	0.28 339	0.31 460	0.32 403	0.22 334	0.15 285	0.25 325	0.20 415	0.08 318	0.07 409	0.07 176	0.07 258	0.08 294	0.08 351

GANet-ADL	0.21 382	0.12 306	0.45 482	0.23 454	0.14 422	0.29 481	0.19 390	0.46 501	0.35 442	0.25 345	0.32 403	0.32 480	0.19 389	0.24 294	0.20 415	0.10 480	0.07 409	0.07 176	0.06 172	0.09 383	0.10 486

ADLNet2	0.30 568	0.17 522	0.72 627	0.23 454	0.17 544	0.36 577	0.24 553	0.52 582	0.51 621	0.32 482	0.38 482	0.45 597	0.30 559	0.69 624	0.35 584	0.10 480	0.08 501	0.09 385	0.09 457	0.12 551	0.10 486

TRStereo	0.19 340	0.17 522	0.47 498	0.23 454	0.19 593	0.19 226	0.16 238	0.52 582	0.28 339	0.20 287	0.19 236	0.21 322	0.13 227	0.24 294	0.13 194	0.09 425	0.06 266	0.09 385	0.11 546	0.06 114	0.06 161

TransformOpticalFlow	0.24 467	0.13 380	0.56 564	0.23 454	0.11 204	0.21 303	0.19 390	0.40 426	0.32 401	0.30 442	0.43 547	0.36 518	0.31 576	0.61 589	0.20 415	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.06 114	0.07 263

NRIStereo	0.18 291	0.11 242	0.35 337	0.23 454	0.11 204	0.24 384	0.20 443	0.29 263	0.26 309	0.26 358	0.25 319	0.25 383	0.18 373	0.34 444	0.18 358	0.07 142	0.06 266	0.09 385	0.07 258	0.09 383	0.08 351

FTStereo	0.28 547	0.10 159	0.43 459	0.23 454	0.13 370	0.21 303	0.53 712	0.34 337	0.26 309	0.38 574	0.95 704	0.30 460	0.56 681	0.32 430	0.18 358	0.08 318	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.07 202	0.19 652

KYRaft	0.22 418	0.10 159	0.30 270	0.23 454	0.12 285	0.23 361	0.23 531	0.35 361	0.24 281	0.35 534	0.54 624	0.34 499	0.26 493	0.29 400	0.15 269	0.07 142	0.05 40	0.09 385	0.10 505	0.08 294	0.31 707

cross-raft	0.17 265	0.12 306	0.41 435	0.23 454	0.10 140	0.20 269	0.24 553	0.33 324	0.23 263	0.23 320	0.28 348	0.29 443	0.15 285	0.17 135	0.15 269	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.06 114	0.05 37

test-1	0.17 265	0.11 242	0.40 410	0.23 454	0.13 370	0.22 336	0.23 531	0.34 337	0.26 309	0.20 287	0.24 307	0.22 334	0.14 265	0.16 116	0.20 415	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.06 114	0.08 351

GMM-Stereo	0.21 382	0.10 159	0.43 459	0.23 454	0.13 370	0.24 384	0.25 571	0.37 392	0.27 320	0.30 442	0.45 571	0.27 416	0.21 410	0.31 423	0.17 329	0.07 142	0.05 40	0.10 469	0.09 457	0.08 294	0.19 652

pcwnet_v2	0.32 584	0.15 473	1.26 712	0.23 454	0.18 566	0.32 530	0.18 341	0.59 655	0.60 663	0.36 551	0.45 571	0.35 513	0.29 544	0.36 464	0.25 508	0.14 614	0.11 601	0.12 567	0.11 546	0.14 587	0.15 608

RALAANet	0.19 340	0.18 537	0.37 366	0.23 454	0.14 422	0.23 361	0.13 90	0.37 392	0.29 358	0.28 381	0.26 331	0.25 383	0.15 285	0.26 345	0.18 358	0.08 318	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.09 383	0.06 161

ADLNet	0.28 547	0.15 473	0.42 445	0.23 454	0.19 593	0.34 555	0.23 531	0.53 594	0.43 537	0.42 619	0.41 516	0.44 592	0.27 512	0.55 550	0.35 584	0.11 528	0.08 501	0.11 528	0.11 546	0.11 510	0.12 551

delet	0.27 525	0.14 434	0.40 410	0.23 454	0.19 593	0.41 611	0.29 615	0.49 534	0.48 600	0.33 497	0.41 516	0.37 526	0.30 559	0.48 513	0.34 580	0.09 425	0.09 540	0.11 528	0.12 585	0.08 294	0.08 351

UNet	0.28 547	0.14 434	0.69 616	0.23 454	0.20 612	0.44 629	0.22 504	0.50 545	0.40 509	0.34 517	0.39 496	0.43 581	0.33 587	0.40 487	0.31 562	0.09 425	0.07 409	0.10 469	0.08 345	0.10 459	0.08 351

acv_ft	0.25 495	0.13 380	0.40 410	0.23 454	0.19 593	0.34 555	0.21 474	0.45 490	0.44 553	0.38 574	0.41 516	0.38 534	0.27 512	0.27 365	0.35 584	0.08 318	0.07 409	0.08 283	0.07 258	0.11 510	0.07 263

FADNet_RVC	0.30 568	0.28 638	0.83 655	0.23 454	0.15 486	0.30 500	0.17 290	0.49 534	0.37 466	0.30 442	0.38 482	0.30 460	0.27 512	0.52 533	0.31 562	0.14 614	0.14 644	0.14 616	0.16 651	0.21 662	0.23 686

FADNet	0.32 584	0.36 679	0.74 632	0.23 454	0.22 637	0.37 584	0.19 390	0.53 594	0.48 600	0.32 482	0.36 458	0.43 581	0.32 584	0.64 606	0.25 508	0.16 645	0.16 669	0.14 616	0.16 651	0.24 676	0.19 652

SuperB	0.49 673	0.28 638	2.23 740	0.23 454	0.15 486	0.41 611	0.32 640	0.47 511	0.82 702	0.43 625	0.50 600	0.33 489	0.45 653	0.68 622	1.08 713	0.10 480	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.98 749	0.14 595

AANet_RVC	0.31 575	0.22 597	0.50 526	0.23 454	0.14 422	0.30 500	0.24 553	0.47 511	0.54 641	0.38 574	0.60 650	0.43 581	0.29 544	0.87 682	0.40 611	0.11 528	0.07 409	0.07 176	0.07 258	0.09 383	0.09 426

PS-NSSS	0.32 584	0.30 654	0.46 490	0.23 454	0.17 544	0.33 541	0.24 553	0.57 640	0.41 521	0.37 559	0.52 614	0.35 513	0.30 559	0.80 668	0.30 554	0.17 657	0.14 644	0.21 675	0.15 639	0.15 602	0.13 571

iResNetv2_ROB	0.27 525	0.26 627	0.72 627	0.23 454	0.13 370	0.29 481	0.18 341	0.52 582	0.49 609	0.37 559	0.45 571	0.39 546	0.25 482	0.34 444	0.20 415	0.08 318	0.06 266	0.07 176	0.05 81	0.12 551	0.09 426

SGM-Forest	0.36 613	0.17 522	0.47 498	0.23 454	0.16 519	0.45 635	0.41 685	0.55 614	0.48 600	0.52 667	0.60 650	0.52 638	0.41 635	0.85 679	0.50 650	0.17 657	0.17 676	0.17 650	0.15 639	0.15 602	0.15 608
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.33 594	0.21 582	0.54 550	0.23 454	0.13 370	0.42 618	0.33 652	0.53 594	0.48 600	0.52 667	0.49 596	0.50 628	0.41 635	0.56 561	0.31 562	0.15 629	0.16 669	0.18 659	0.16 651	0.13 569	0.13 571
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
zzzzzzz1	0.28 547	0.51 713	1.51 726	0.24 512	0.16 519	0.22 336	0.21 474	0.39 412	0.34 425	0.22 311	0.25 319	0.26 405	0.21 410	0.34 444	0.23 485	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.10 459	0.08 351

noway7	0.27 525	0.51 713	1.61 732	0.24 512	0.12 285	0.22 336	0.18 341	0.44 477	0.31 389	0.21 301	0.22 282	0.24 371	0.20 400	0.20 221	0.21 442	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.09 383	0.08 351

Hybrid-DGEV-2	0.21 382	0.15 473	0.34 326	0.24 512	0.13 370	0.28 459	0.14 127	0.48 524	0.44 553	0.27 368	0.24 307	0.25 383	0.25 482	0.28 380	0.19 392	0.07 142	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.07 202	0.07 263

NLCSM	0.19 340	0.12 306	0.18 100	0.24 512	0.19 593	0.24 384	0.21 474	0.42 455	0.40 509	0.19 278	0.18 227	0.14 202	0.16 310	0.47 509	0.19 392	0.08 318	0.09 540	0.09 385	0.08 345	0.09 383	0.07 263

DDVS	0.25 495	0.15 473	0.39 402	0.24 512	0.17 544	0.34 555	0.21 474	0.41 441	0.30 375	0.33 497	0.41 516	0.48 614	0.21 410	0.52 533	0.27 528	0.11 528	0.09 540	0.11 528	0.09 457	0.13 569	0.14 595

AE-Stereo	0.17 265	0.11 242	0.31 286	0.24 512	0.14 422	0.23 361	0.18 341	0.34 337	0.29 358	0.15 202	0.25 319	0.21 322	0.13 227	0.20 221	0.14 233	0.07 142	0.08 501	0.09 385	0.10 505	0.07 202	0.06 161

coex-ft	3.44 757	0.73 732	48.55 802	0.24 512	0.19 593	0.50 659	0.43 690	0.47 511	2.40 756	7.03 773	1.20 718	0.97 712	2.23 753	0.73 639	1.92 749	0.12 568	0.15 660	0.14 616	0.12 585	0.21 662	0.43 720

fast-acv-ft	0.31 575	0.20 567	0.81 648	0.24 512	0.18 566	0.46 637	0.27 592	0.41 441	0.49 609	0.39 590	0.55 629	0.49 620	0.35 602	0.37 467	0.38 595	0.11 528	0.11 601	0.11 528	0.12 585	0.12 551	0.09 426

Selective-RAFT	0.17 265	0.12 306	0.30 270	0.24 512	0.10 140	0.29 481	0.15 184	0.32 308	0.31 389	0.17 251	0.17 203	0.21 322	0.18 373	0.28 380	0.17 329	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.07 258	0.08 294	0.06 161

UDGNet	0.23 436	0.31 662	0.38 386	0.24 512	0.14 422	0.24 384	0.18 341	0.32 308	0.43 537	0.29 410	0.28 348	0.24 371	0.19 389	0.29 400	0.20 415	0.15 629	0.07 409	0.21 675	0.11 546	0.14 587	0.10 486

DAS	0.27 525	0.12 306	0.42 445	0.24 512	0.18 566	0.29 481	0.24 553	0.45 490	0.45 565	0.41 609	0.44 558	0.34 499	0.29 544	0.75 648	0.21 442	0.09 425	0.07 409	0.09 385	0.07 258	0.09 383	0.09 426

SepStereo	0.26 514	0.12 306	0.42 445	0.24 512	0.18 566	0.29 481	0.24 553	0.45 490	0.45 565	0.41 609	0.44 558	0.34 499	0.29 544	0.64 606	0.21 442	0.09 425	0.07 409	0.09 385	0.07 258	0.09 383	0.09 426

test_3	0.18 291	0.11 242	0.32 296	0.24 512	0.11 204	0.22 336	0.25 571	0.31 296	0.31 389	0.25 345	0.18 227	0.23 356	0.13 227	0.25 325	0.19 392	0.06 53	0.05 40	0.09 385	0.10 505	0.07 202	0.06 161

GwcNet-ADL	0.22 418	0.14 434	0.58 572	0.24 512	0.13 370	0.22 336	0.23 531	0.49 534	0.40 509	0.27 368	0.29 362	0.30 460	0.20 400	0.26 345	0.23 485	0.09 425	0.07 409	0.07 176	0.07 258	0.09 383	0.09 426

NF-Stereo	0.20 361	0.10 159	0.35 337	0.24 512	0.12 285	0.21 303	0.18 341	0.38 400	0.32 401	0.28 381	0.30 378	0.22 334	0.16 310	0.51 527	0.20 415	0.08 318	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.13 571

OCTAStereo	0.20 361	0.10 159	0.35 337	0.24 512	0.12 285	0.21 303	0.18 341	0.38 400	0.32 401	0.28 381	0.30 378	0.22 334	0.16 310	0.51 527	0.20 415	0.08 318	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.13 571

PSM-softLoss	0.21 382	0.10 159	0.39 402	0.24 512	0.12 285	0.20 269	0.18 341	0.38 400	0.26 309	0.29 410	0.32 403	0.24 371	0.16 310	0.52 533	0.20 415	0.09 425	0.06 266	0.10 469	0.09 457	0.08 294	0.12 551

KMStereo	0.21 382	0.10 159	0.39 402	0.24 512	0.12 285	0.20 269	0.18 341	0.38 400	0.26 309	0.29 410	0.32 403	0.24 371	0.16 310	0.52 533	0.20 415	0.09 425	0.06 266	0.10 469	0.09 457	0.08 294	0.12 551

PSM-AAD	0.25 495	0.10 159	0.30 270	0.24 512	0.12 285	0.26 428	0.38 673	0.34 337	0.28 339	0.35 534	0.39 496	0.28 432	0.79 711	0.30 416	0.16 296	0.07 142	0.06 266	0.12 567	0.11 546	0.08 294	0.21 673

ASMatch	0.23 436	0.11 242	0.51 536	0.24 512	0.14 422	0.19 226	0.17 290	0.31 296	0.28 339	0.28 381	0.68 672	0.27 416	0.26 493	0.50 522	0.22 464	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.06 114	0.11 527

SST-Stereo	0.21 382	0.10 159	0.37 366	0.24 512	0.13 370	0.19 226	0.17 290	0.31 296	0.24 281	0.34 517	0.33 426	0.29 443	0.25 482	0.56 561	0.17 329	0.08 318	0.05 40	0.10 469	0.08 345	0.09 383	0.07 263

RAFT_R40	0.21 382	0.10 159	0.37 366	0.24 512	0.13 370	0.18 190	0.18 341	0.31 296	0.29 358	0.33 497	0.33 426	0.30 460	0.24 460	0.55 550	0.18 358	0.08 318	0.05 40	0.10 469	0.08 345	0.08 294	0.07 263

PFNet	0.23 436	0.10 159	0.57 567	0.24 512	0.14 422	0.22 336	0.19 390	0.39 412	0.33 415	0.35 534	0.32 403	0.27 416	0.19 389	0.64 606	0.22 464	0.09 425	0.05 40	0.09 385	0.07 258	0.08 294	0.07 263

RE-Stereo	0.20 361	0.10 159	0.35 337	0.24 512	0.12 285	0.21 303	0.18 341	0.38 400	0.32 401	0.28 381	0.30 378	0.22 334	0.16 310	0.51 527	0.20 415	0.08 318	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.13 571

TVStereo	0.20 361	0.10 159	0.35 337	0.24 512	0.12 285	0.21 303	0.18 341	0.38 400	0.32 401	0.28 381	0.30 378	0.22 334	0.16 310	0.51 527	0.20 415	0.08 318	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.13 571

RAFT	0.21 382	0.17 522	0.32 296	0.24 512	0.12 285	0.25 404	0.27 592	0.35 361	0.28 339	0.33 497	0.33 426	0.38 534	0.22 428	0.29 400	0.17 329	0.08 318	0.08 501	0.11 528	0.10 505	0.10 459	0.06 161

Prome-Stereo	0.21 382	0.10 159	0.30 270	0.24 512	0.12 285	0.23 361	0.23 531	0.36 380	0.25 297	0.33 497	0.59 645	0.24 371	0.28 529	0.29 400	0.16 296	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.08 294	0.20 664

sAnonymous2	0.20 361	0.21 582	0.58 572	0.24 512	0.17 544	0.22 336	0.19 390	0.34 337	0.28 339	0.17 251	0.19 236	0.17 259	0.16 310	0.17 135	0.14 233	0.10 480	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.23 672	0.17 631

CroCo_RVC	0.20 361	0.21 582	0.58 572	0.24 512	0.17 544	0.22 336	0.19 390	0.34 337	0.28 339	0.17 251	0.19 236	0.17 259	0.16 310	0.17 135	0.14 233	0.10 480	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.23 672	0.17 631

FINET	0.34 603	0.27 635	0.80 645	0.24 512	0.24 658	0.36 577	0.34 654	0.54 604	0.72 690	0.39 590	0.47 588	0.32 480	0.30 559	0.51 527	0.32 568	0.19 674	0.17 676	0.13 589	0.12 585	0.18 641	0.16 618

MMNet	0.27 525	0.14 434	0.49 515	0.24 512	0.17 544	0.47 644	0.22 504	0.45 490	0.51 621	0.39 590	0.41 516	0.36 518	0.33 587	0.39 478	0.34 580	0.08 318	0.07 409	0.09 385	0.09 457	0.10 459	0.08 351

UPFNet	0.25 495	0.12 306	0.38 386	0.24 512	0.19 593	0.37 584	0.28 608	0.48 524	0.38 481	0.34 517	0.37 467	0.37 526	0.28 529	0.39 478	0.33 575	0.10 480	0.09 540	0.10 469	0.10 505	0.10 459	0.08 351

psmorigin	0.50 677	0.25 616	3.03 750	0.24 512	0.19 593	0.38 592	0.22 504	0.50 545	0.44 553	0.64 690	0.68 672	0.71 697	0.51 674	0.85 679	0.45 633	0.14 614	0.17 676	0.13 589	0.14 629	0.16 610	0.21 673

aanetorigin	0.39 635	0.29 647	1.09 696	0.24 512	0.19 593	0.28 459	0.37 667	0.33 324	0.47 588	0.94 716	0.82 692	0.52 638	0.54 677	0.49 518	0.50 650	0.11 528	0.09 540	0.10 469	0.10 505	0.16 610	0.15 608

ac_64	0.27 525	0.13 380	0.41 435	0.24 512	0.17 544	0.36 577	0.22 504	0.46 501	0.33 415	0.35 534	0.36 458	0.52 638	0.30 559	0.62 597	0.32 568	0.11 528	0.09 540	0.10 469	0.10 505	0.09 383	0.08 351

HGLStereo	0.27 525	0.14 434	0.46 490	0.24 512	0.21 620	0.33 541	0.23 531	0.50 545	0.42 529	0.35 534	0.48 594	0.41 568	0.33 587	0.45 502	0.33 575	0.11 528	0.10 575	0.09 385	0.09 457	0.10 459	0.12 551

AdaStereo	0.24 467	0.16 502	0.37 366	0.24 512	0.12 285	0.32 530	0.17 290	0.54 604	0.42 529	0.33 497	0.38 482	0.35 513	0.21 410	0.30 416	0.22 464	0.14 614	0.06 266	0.13 589	0.08 345	0.11 510	0.08 351
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.
NVstereo2D	0.31 575	0.16 502	0.54 550	0.24 512	0.22 637	0.42 618	0.28 608	0.58 649	0.56 650	0.28 381	0.38 482	0.40 561	0.30 559	0.71 631	0.28 534	0.13 589	0.08 501	0.13 589	0.10 505	0.19 650	0.16 618

NOSS_ROB	0.31 575	0.20 567	0.35 337	0.24 512	0.16 519	0.32 530	0.19 390	0.52 582	0.48 600	0.33 497	0.36 458	0.42 577	0.28 529	0.93 694	0.24 498	0.19 674	0.20 695	0.24 685	0.22 688	0.17 627	0.17 631

DN-CSS_ROB	0.22 418	0.25 616	0.47 498	0.24 512	0.14 422	0.25 404	0.12 46	0.40 426	0.33 415	0.29 410	0.42 533	0.22 334	0.20 400	0.33 437	0.19 392	0.07 142	0.06 266	0.11 528	0.11 546	0.11 510	0.07 263

pmcnn	0.50 677	0.20 567	0.78 635	0.24 512	0.26 671	0.39 601	0.30 626	0.51 563	0.50 617	0.54 675	1.23 720	2.52 750	0.37 615	0.77 660	0.95 705	0.08 318	0.06 266	0.06 59	0.05 81	0.10 459	0.08 351

MWDA-net	0.29 560	0.21 582	0.47 498	0.25 553	0.21 620	0.35 570	0.32 640	0.44 477	0.47 588	0.38 574	0.40 507	0.33 489	0.38 619	0.54 547	0.40 611	0.10 480	0.07 409	0.09 385	0.09 457	0.09 383	0.10 486

DStereoRT	0.35 608	0.13 380	0.51 536	0.25 553	0.16 519	0.42 618	0.19 390	0.48 524	0.39 491	0.30 442	0.39 496	0.24 371	0.39 626	0.64 606	0.30 554	0.08 318	0.07 409	1.54 760	0.41 725	0.08 294	0.11 527

zh-mn7	0.46 664	0.45 701	1.48 723	0.25 553	0.19 593	0.44 629	0.29 615	0.56 630	0.82 702	0.65 692	0.96 705	0.49 620	0.38 619	0.88 685	0.63 674	0.12 568	0.10 575	0.11 528	0.11 546	0.13 569	0.14 595

z-mn7	0.44 659	0.40 692	1.09 696	0.25 553	0.18 566	0.61 684	0.34 654	0.56 630	0.93 723	0.43 625	0.96 705	0.53 643	0.39 626	0.94 696	0.59 664	0.10 480	0.09 540	0.10 469	0.10 505	0.14 587	0.13 571

rvit_0105_3	0.23 436	0.17 522	0.40 410	0.25 553	0.15 486	0.24 384	0.28 608	0.38 400	0.41 521	0.25 345	0.25 319	0.28 432	0.21 410	0.28 380	0.20 415	0.15 629	0.13 633	0.14 616	0.15 639	0.10 459	0.09 426

UGAM	0.26 514	0.14 434	0.45 482	0.25 553	0.12 285	0.23 361	0.25 571	0.32 308	0.41 521	0.31 460	0.42 533	0.41 568	0.22 428	0.92 692	0.22 464	0.08 318	0.06 266	0.14 616	0.12 585	0.10 459	0.07 263

rvit_stereo_ft	0.17 265	0.14 434	0.30 270	0.25 553	0.14 422	0.17 162	0.21 474	0.28 246	0.26 309	0.16 231	0.19 236	0.20 308	0.16 310	0.22 268	0.17 329	0.11 528	0.07 409	0.09 385	0.09 457	0.09 383	0.07 263

LL-Strereo	0.29 560	0.25 616	0.58 572	0.25 553	0.21 620	0.23 361	0.24 553	0.55 614	0.42 529	0.34 517	0.32 403	0.41 568	0.40 631	0.94 696	0.23 485	0.08 318	0.07 409	0.11 528	0.09 457	0.09 383	0.09 426

Wz-Net-TNSev	0.51 681	0.58 720	1.61 732	0.25 553	0.21 620	0.65 688	0.45 694	0.63 684	0.69 685	0.51 660	0.54 624	0.71 697	0.60 689	1.00 705	0.77 689	0.15 629	0.15 660	0.13 589	0.15 639	0.21 662	0.20 664

CroCo-Stereo Lap2	0.15 226	0.15 473	0.28 245	0.25 553	0.18 566	0.11 21	0.19 390	0.28 246	0.21 217	0.13 148	0.16 184	0.15 224	0.12 175	0.17 135	0.14 233	0.07 142	0.07 409	0.08 283	0.06 172	0.08 294	0.07 263

BUS	0.23 436	0.12 306	0.28 245	0.25 553	0.14 422	0.43 627	0.17 290	0.56 630	0.34 425	0.34 517	0.35 448	0.32 480	0.20 400	0.26 345	0.21 442	0.10 480	0.07 409	0.11 528	0.10 505	0.09 383	0.09 426

RAFT_CTSACE	0.21 382	0.16 502	0.41 435	0.25 553	0.15 486	0.22 336	0.24 553	0.32 308	0.28 339	0.33 497	0.51 606	0.29 443	0.17 342	0.32 430	0.13 194	0.06 53	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.06 161

CRFU-Net	0.28 547	0.14 434	0.45 482	0.25 553	0.15 486	0.45 635	0.23 531	0.50 545	0.30 375	0.43 625	0.41 516	0.48 614	0.46 659	0.43 495	0.29 546	0.11 528	0.10 575	0.09 385	0.08 345	0.10 459	0.10 486

RAFT+CT+SA	0.21 382	0.18 537	0.33 314	0.25 553	0.18 566	0.23 361	0.29 615	0.40 426	0.36 455	0.24 335	0.38 482	0.18 272	0.16 310	0.32 430	0.16 296	0.07 142	0.05 40	0.09 385	0.12 585	0.09 383	0.09 426

BSDual-CNN	0.23 436	0.12 306	0.28 245	0.25 553	0.14 422	0.35 570	0.21 474	0.56 630	0.34 425	0.34 517	0.35 448	0.38 534	0.24 460	0.26 345	0.21 442	0.10 480	0.07 409	0.11 528	0.10 505	0.09 383	0.09 426

hknet	0.25 495	0.14 434	0.40 410	0.25 553	0.15 486	0.35 570	0.21 474	0.56 630	0.37 466	0.34 517	0.35 448	0.43 581	0.27 512	0.37 467	0.21 442	0.09 425	0.07 409	0.11 528	0.10 505	0.09 383	0.09 426

SACVNet	0.30 568	0.20 567	0.41 435	0.25 553	0.18 566	0.34 555	0.25 571	0.52 582	0.40 509	0.41 609	0.44 558	0.46 605	0.32 584	0.71 631	0.25 508	0.13 589	0.10 575	0.12 567	0.12 585	0.16 610	0.17 631

LCNet	0.21 382	0.11 242	0.29 259	0.25 553	0.12 285	0.23 361	0.19 390	0.34 337	0.26 309	0.28 381	0.35 448	0.26 405	0.30 559	0.35 455	0.17 329	0.07 142	0.05 40	0.09 385	0.10 505	0.13 569	0.22 679

AAGNet	0.33 594	0.11 242	0.37 366	0.25 553	0.16 519	0.20 269	0.19 390	0.30 284	0.27 320	0.35 534	0.35 448	0.27 416	0.30 559	0.44 499	2.66 756	0.08 318	0.05 40	0.10 469	0.07 258	0.08 294	0.06 161

CroCo-Stereo	0.14 188	0.13 380	0.24 192	0.25 553	0.11 204	0.11 21	0.18 341	0.32 308	0.23 263	0.12 110	0.12 87	0.18 272	0.12 175	0.14 39	0.13 194	0.08 318	0.06 266	0.07 176	0.05 81	0.07 202	0.06 161
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
TestStereo	0.21 382	0.19 554	0.40 410	0.25 553	0.10 140	0.22 336	0.21 474	0.31 296	0.31 389	0.23 320	0.34 437	0.22 334	0.18 373	0.62 597	0.18 358	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.07 258	0.11 510	0.06 161

RAFT + AFF	0.27 525	0.23 607	0.50 526	0.25 553	0.17 544	0.30 500	0.33 652	0.52 582	0.40 509	0.28 381	0.30 378	0.30 460	0.31 576	0.62 597	0.24 498	0.09 425	0.10 575	0.11 528	0.10 505	0.11 510	0.11 527

EDNetEfficientorigin	7.51 771	0.52 717	140.47 804	0.25 553	0.17 544	0.42 618	0.29 615	0.47 511	1.03 728	1.28 734	1.02 709	0.83 703	0.84 718	0.75 648	0.99 707	0.10 480	0.09 540	0.12 567	0.10 505	0.21 662	0.22 679

GwcNet	0.35 608	0.23 607	0.88 667	0.25 553	0.24 658	0.48 650	0.27 592	0.55 614	0.57 653	0.38 574	0.52 614	0.51 632	0.32 584	0.60 582	0.41 620	0.13 589	0.11 601	0.12 567	0.11 546	0.13 569	0.14 595

FADNet-RVC	0.31 575	0.35 676	0.78 635	0.25 553	0.20 612	0.33 541	0.20 443	0.49 534	0.40 509	0.34 517	0.39 496	0.41 568	0.29 544	0.63 604	0.31 562	0.13 589	0.14 644	0.14 616	0.15 639	0.19 650	0.19 652

STTStereo	0.28 547	0.20 567	0.61 583	0.25 553	0.17 544	0.29 481	0.24 553	0.47 511	0.39 491	0.39 590	0.41 516	0.44 592	0.28 529	0.40 487	0.28 534	0.13 589	0.12 621	0.13 589	0.16 651	0.12 551	0.11 527

ADCP+	0.45 662	0.24 611	1.15 704	0.25 553	0.22 637	0.56 673	0.39 678	0.54 604	0.51 621	0.44 632	0.51 606	0.46 605	0.52 676	0.56 561	1.89 748	0.10 480	0.08 501	0.11 528	0.10 505	0.14 587	0.13 571

RYNet	0.37 623	0.18 537	0.59 578	0.25 553	0.28 681	0.61 684	0.32 640	0.59 655	0.59 658	0.41 609	0.38 482	0.57 658	0.39 626	0.87 682	0.53 656	0.11 528	0.08 501	0.12 567	0.11 546	0.18 641	0.18 645

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 525	0.21 582	0.59 578	0.25 553	0.18 566	0.29 481	0.22 504	0.50 545	0.40 509	0.38 574	0.41 516	0.43 581	0.27 512	0.43 495	0.29 546	0.11 528	0.08 501	0.10 469	0.10 505	0.10 459	0.11 527
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.27 525	0.17 522	0.35 337	0.25 553	0.14 422	0.37 584	0.21 474	0.47 511	0.41 521	0.44 632	0.51 606	0.41 568	0.28 529	0.45 502	0.37 591	0.09 425	0.06 266	0.11 528	0.11 546	0.10 459	0.10 486
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet	0.24 467	0.18 537	0.61 583	0.25 553	0.11 204	0.29 481	0.21 474	0.42 455	0.43 537	0.33 497	0.43 547	0.27 416	0.22 428	0.34 444	0.26 522	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.08 294	0.07 263

DISCO	0.32 584	0.13 380	0.51 536	0.25 553	0.16 519	0.48 650	0.25 571	0.50 545	0.57 653	0.37 559	0.45 571	0.62 672	0.36 606	0.64 606	0.49 644	0.09 425	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.12 551	0.11 527

PWC_ROB	0.38 630	0.29 647	0.69 616	0.25 553	0.20 612	0.38 592	0.19 390	0.58 649	0.67 680	0.57 680	0.85 695	0.51 632	0.40 631	0.71 631	0.52 653	0.13 589	0.09 540	0.14 616	0.10 505	0.17 627	0.14 595

WCMA_ROB	0.51 681	0.21 582	0.65 604	0.25 553	0.21 620	0.58 677	0.32 640	0.54 604	0.55 647	0.95 719	1.40 726	1.28 727	0.81 714	0.73 639	0.62 671	0.18 668	0.15 660	0.15 632	0.15 639	0.19 650	0.19 652

SGM_RVC	0.50 677	0.19 554	0.50 526	0.25 553	0.15 486	0.69 694	0.39 678	0.68 701	0.82 702	0.95 719	0.84 694	1.13 718	0.76 709	1.16 720	0.60 668	0.16 645	0.16 669	0.16 644	0.16 651	0.16 610	0.17 631
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
w-ln-seven	0.42 647	0.30 654	1.18 705	0.26 588	0.22 637	0.58 677	0.31 631	0.62 677	0.81 701	0.58 681	0.61 657	0.53 643	0.36 606	0.57 565	0.65 679	0.11 528	0.10 575	0.13 589	0.12 585	0.15 602	0.13 571

ISRNet	0.27 525	0.13 380	0.45 482	0.26 588	0.19 593	0.24 384	0.14 127	0.45 490	0.43 537	0.39 590	0.48 594	0.42 577	0.27 512	0.32 430	0.29 546	0.20 677	0.12 621	0.17 650	0.16 651	0.16 610	0.20 664

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 145	0.14 434	0.19 116	0.26 588	0.09 63	0.15 71	0.13 90	0.22 120	0.18 143	0.12 110	0.11 62	0.10 70	0.13 227	0.21 248	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.05 37

AIO-test2	0.20 361	0.20 567	0.36 357	0.26 588	0.15 486	0.22 336	0.16 238	0.42 455	0.42 529	0.16 231	0.29 362	0.15 224	0.11 138	0.26 345	0.13 194	0.18 668	0.06 266	0.10 469	0.11 546	0.07 202	0.07 263

rvit_stereo_0075_2	0.24 467	0.17 522	0.50 526	0.26 588	0.22 637	0.22 336	0.15 184	0.40 426	0.35 442	0.27 368	0.37 467	0.29 443	0.20 400	0.28 380	0.19 392	0.17 657	0.12 621	0.19 668	0.12 585	0.13 569	0.13 571

GMStereo_Zeroshot	0.24 467	0.21 582	0.45 482	0.26 588	0.13 370	0.28 459	0.15 184	0.39 412	0.35 442	0.37 559	0.43 547	0.40 561	0.17 342	0.34 444	0.20 415	0.12 568	0.07 409	0.13 589	0.07 258	0.16 610	0.09 426

CASS	0.21 382	0.15 473	0.32 296	0.26 588	0.11 204	0.28 459	0.19 390	0.39 412	0.30 375	0.32 482	0.34 437	0.25 383	0.24 460	0.25 325	0.20 415	0.13 589	0.08 501	0.11 528	0.09 457	0.11 510	0.11 527
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 382	0.16 502	0.32 296	0.26 588	0.13 370	0.26 428	0.27 592	0.40 426	0.36 455	0.29 410	0.39 496	0.22 334	0.21 410	0.33 437	0.17 329	0.07 142	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.07 263

Wz-Net-LNSev	0.34 603	0.29 647	0.91 672	0.26 588	0.21 620	0.47 644	0.31 631	0.54 604	0.54 641	0.44 632	0.52 614	0.50 628	0.35 602	0.39 478	0.39 603	0.11 528	0.11 601	0.10 469	0.09 457	0.14 587	0.13 571

Wz-Net-MNSev	0.36 613	0.26 627	0.79 642	0.26 588	0.21 620	0.59 680	0.38 673	0.55 614	0.56 650	0.48 652	0.54 624	0.53 643	0.36 606	0.60 582	0.44 630	0.11 528	0.09 540	0.11 528	0.11 546	0.15 602	0.13 571

test_5	0.23 436	0.19 554	0.38 386	0.26 588	0.18 566	0.25 404	0.29 615	0.40 426	0.37 466	0.29 410	0.40 507	0.25 383	0.22 428	0.34 444	0.18 358	0.07 142	0.05 40	0.09 385	0.09 457	0.10 459	0.10 486

SA-5K	0.21 382	0.16 502	0.32 296	0.26 588	0.13 370	0.26 428	0.27 592	0.40 426	0.36 455	0.29 410	0.39 496	0.22 334	0.21 410	0.33 437	0.17 329	0.07 142	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.07 263

AASNet	0.27 525	0.19 554	0.49 515	0.26 588	0.17 544	0.34 555	0.20 443	0.62 677	0.48 600	0.35 534	0.40 507	0.32 480	0.25 482	0.28 380	0.34 580	0.11 528	0.09 540	0.10 469	0.08 345	0.13 569	0.11 527

PSMNet-ADL	0.25 495	0.15 473	0.32 296	0.26 588	0.14 422	0.31 516	0.22 504	0.44 477	0.36 455	0.27 368	0.33 426	0.41 568	0.28 529	0.61 589	0.29 546	0.11 528	0.09 540	0.09 385	0.11 546	0.10 459	0.10 486

GrayStereo	0.25 495	0.09 97	0.32 296	0.26 588	0.13 370	0.23 361	0.47 702	0.34 337	0.30 375	0.39 590	0.47 588	0.30 460	0.79 711	0.29 400	0.16 296	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.09 457	0.07 202	0.13 571

IRAFT_RVC	0.22 418	0.12 306	0.39 402	0.26 588	0.11 204	0.18 190	0.24 553	0.40 426	0.37 466	0.31 460	0.30 378	0.29 443	0.24 460	0.55 550	0.22 464	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.08 294	0.07 263

ICVP	0.23 436	0.13 380	0.44 469	0.26 588	0.14 422	0.29 481	0.25 571	0.45 490	0.33 415	0.29 410	0.43 547	0.35 513	0.25 482	0.26 345	0.23 485	0.12 568	0.09 540	0.09 385	0.08 345	0.09 383	0.10 486
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	0.21 382	0.10 159	0.83 655	0.26 588	0.17 544	0.23 361	0.13 90	0.40 426	0.18 143	0.20 287	0.41 516	0.31 470	0.10 95	0.32 430	0.12 131	0.08 318	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.07 202	0.05 37

APVNet	0.36 613	0.20 567	0.70 622	0.26 588	0.22 637	0.52 669	0.35 658	0.61 668	0.44 553	0.38 574	0.52 614	0.48 614	0.38 619	0.84 677	0.46 639	0.13 589	0.14 644	0.15 632	0.16 651	0.16 610	0.15 608

psm_up	0.29 560	0.16 502	0.41 435	0.26 588	0.17 544	0.32 530	0.26 585	0.55 614	0.43 537	0.36 551	0.40 507	0.45 597	0.37 615	0.58 572	0.30 554	0.11 528	0.12 621	0.13 589	0.12 585	0.10 459	0.10 486

EDNetEfficient	0.63 699	0.37 685	2.40 744	0.26 588	0.25 666	0.38 592	0.49 708	0.41 441	1.06 731	1.38 737	0.87 699	0.62 672	0.95 723	0.65 613	1.65 739	0.11 528	0.09 540	0.10 469	0.11 546	0.19 650	0.17 631

FAT-Stereo	0.36 613	0.18 537	0.73 631	0.26 588	0.18 566	0.33 541	0.29 615	0.60 664	0.59 658	0.46 640	0.60 650	0.60 666	0.50 671	0.61 589	0.34 580	0.13 589	0.14 644	0.13 589	0.12 585	0.14 587	0.18 645

FADNet-RVC-Resample	0.29 560	0.25 616	0.93 676	0.26 588	0.16 519	0.32 530	0.21 474	0.47 511	0.39 491	0.35 534	0.38 482	0.33 489	0.27 512	0.53 540	0.24 498	0.10 480	0.10 575	0.14 616	0.13 614	0.13 569	0.16 618

ADCMid	0.49 673	0.34 674	1.13 702	0.26 588	0.21 620	0.51 660	0.37 667	0.57 640	0.54 641	0.75 703	0.66 668	0.62 672	0.64 700	0.64 606	1.68 740	0.13 589	0.12 621	0.17 650	0.17 661	0.20 659	0.17 631

ADCRef	0.38 630	0.24 611	0.88 667	0.26 588	0.21 620	0.49 655	0.27 592	0.52 582	0.48 600	0.50 655	0.58 642	0.35 513	0.47 662	0.48 513	1.29 733	0.09 425	0.08 501	0.12 567	0.12 585	0.11 510	0.11 527

CVANet_RVC	0.30 568	0.19 554	0.41 435	0.26 588	0.16 519	0.33 541	0.26 585	0.52 582	0.47 588	0.40 600	0.46 581	0.43 581	0.31 576	0.89 687	0.26 522	0.14 614	0.09 540	0.14 616	0.13 614	0.14 587	0.10 486

SGM-ForestM	1.36 738	0.28 638	0.79 642	0.26 588	0.16 519	2.26 751	1.00 746	1.42 742	1.46 748	2.38 760	2.05 747	5.95 765	2.66 757	2.95 754	2.46 755	0.17 657	0.18 682	0.18 659	0.18 668	0.15 602	0.18 645

SANet	0.53 686	0.28 638	0.96 681	0.26 588	0.15 486	0.69 694	0.44 693	0.67 698	1.34 743	0.67 694	0.98 708	0.94 709	0.71 706	0.89 687	0.76 686	0.14 614	0.12 621	0.12 567	0.11 546	0.17 627	0.16 618

SCION-M(vits-remse)	0.12 95	0.08 45	0.40 410	0.27 616	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.24 163	0.19 163	0.09 18	0.11 62	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.10 480	0.08 501	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SCION-Mon(vits-remp)	0.15 226	0.18 537	0.40 410	0.27 616	0.26 671	0.46 637	0.12 46	0.24 163	0.19 163	0.09 18	0.11 62	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

FSD	0.27 525	0.28 638	0.32 296	0.27 616	0.24 658	0.27 439	0.27 592	0.31 296	0.29 358	0.26 358	0.27 340	0.28 432	0.27 512	0.28 380	0.26 522	0.23 686	0.22 702	0.27 691	0.26 703	0.25 678	0.24 692

w-ln-seven-2	0.36 613	0.29 647	1.06 692	0.27 616	0.18 566	0.37 584	0.30 626	0.50 545	0.54 641	0.45 636	0.55 629	0.45 597	0.41 635	0.62 597	0.49 644	0.10 480	0.10 575	0.12 567	0.11 546	0.14 587	0.11 527

YMNet	0.32 584	0.22 597	0.58 572	0.27 616	0.23 650	0.48 650	0.27 592	0.51 563	0.45 565	0.48 652	0.56 636	0.51 632	0.30 559	0.39 478	0.40 611	0.13 589	0.16 669	0.13 589	0.12 585	0.13 569	0.12 551

YMNet_1	0.32 584	0.22 597	0.58 572	0.27 616	0.23 650	0.48 650	0.27 592	0.51 563	0.45 565	0.48 652	0.56 636	0.51 632	0.30 559	0.39 478	0.40 611	0.13 589	0.16 669	0.13 589	0.12 585	0.13 569	0.12 551

AIO-test1	0.19 340	0.14 434	0.41 435	0.27 616	0.15 486	0.21 303	0.16 238	0.39 412	0.36 455	0.17 251	0.26 331	0.18 272	0.13 227	0.28 380	0.14 233	0.07 142	0.06 266	0.10 469	0.11 546	0.06 114	0.09 426

rvit_105_1	0.27 525	0.19 554	0.46 490	0.27 616	0.19 593	0.30 500	0.35 658	0.44 477	0.51 621	0.31 460	0.31 393	0.31 470	0.26 493	0.35 455	0.25 508	0.15 629	0.14 644	0.15 632	0.17 661	0.11 510	0.10 486

StereoVision	0.22 418	0.18 537	0.37 366	0.27 616	0.17 544	0.23 361	0.22 504	0.38 400	0.31 389	0.20 287	0.51 606	0.22 334	0.16 310	0.28 380	0.18 358	0.11 528	0.12 621	0.13 589	0.13 614	0.10 459	0.07 263

GEStereo_RVC	0.27 525	0.20 567	0.44 469	0.27 616	0.16 519	0.33 541	0.25 571	0.56 630	0.54 641	0.34 517	0.38 482	0.34 499	0.25 482	0.51 527	0.28 534	0.12 568	0.08 501	0.09 385	0.08 345	0.11 510	0.11 527

Anonymous3	0.23 436	0.18 537	0.63 594	0.27 616	0.18 566	0.41 611	0.23 531	0.43 469	0.35 442	0.23 320	0.27 340	0.20 308	0.18 373	0.27 365	0.18 358	0.12 568	0.11 601	0.10 469	0.10 505	0.11 510	0.12 551

sCroCo_RVC	0.18 291	0.14 434	0.49 515	0.27 616	0.18 566	0.22 336	0.17 290	0.27 223	0.23 263	0.14 179	0.22 282	0.17 259	0.14 265	0.21 248	0.15 269	0.10 480	0.11 601	0.09 385	0.09 457	0.09 383	0.09 426

ccnet	0.42 647	0.31 662	0.48 509	0.27 616	0.32 696	0.60 683	0.32 640	0.65 686	0.46 583	0.53 673	0.66 668	0.56 653	0.45 653	0.72 637	0.61 669	0.26 699	0.19 689	0.24 685	0.21 679	0.26 687	0.22 679

S-Stereo	0.38 630	0.20 567	1.05 691	0.27 616	0.22 637	0.38 592	0.32 640	0.55 614	0.66 677	0.39 590	0.59 645	0.49 620	0.41 635	0.75 648	0.40 611	0.12 568	0.15 660	0.13 589	0.13 614	0.16 610	0.21 673

stereogan	0.37 623	0.17 522	0.65 604	0.27 616	0.22 637	0.62 686	0.26 585	0.59 655	0.63 673	0.43 625	0.60 650	0.67 688	0.42 644	0.68 622	0.35 584	0.13 589	0.14 644	0.14 616	0.12 585	0.19 650	0.17 631

edge stereo	0.39 635	0.22 597	0.81 648	0.27 616	0.22 637	0.37 584	0.24 553	0.56 630	0.54 641	0.53 673	0.60 650	0.71 697	0.50 671	0.78 662	0.40 611	0.16 645	0.14 644	0.19 668	0.14 629	0.16 610	0.17 631

RTSC	0.39 635	0.28 638	0.78 635	0.27 616	0.18 566	0.49 655	0.22 504	0.59 655	0.84 709	0.55 677	0.53 621	0.49 620	0.36 606	0.67 621	0.82 694	0.13 589	0.10 575	0.11 528	0.12 585	0.17 627	0.17 631

ADCL	0.47 667	0.22 597	1.00 685	0.27 616	0.19 593	0.74 699	0.64 721	0.54 604	0.69 685	0.56 678	0.71 677	0.55 649	0.60 689	0.60 582	1.43 735	0.11 528	0.09 540	0.13 589	0.13 614	0.14 587	0.14 595

ADCPNet	0.48 670	0.29 647	1.60 730	0.27 616	0.23 650	0.70 697	0.38 673	0.53 594	0.51 621	0.51 660	0.59 645	0.67 688	0.56 681	0.60 582	1.14 719	0.15 629	0.18 682	0.14 616	0.23 691	0.19 650	0.19 652

DPSNet	0.47 667	0.24 611	0.93 676	0.27 616	0.20 612	0.75 702	0.57 715	0.84 725	0.79 699	0.47 648	0.51 606	0.60 666	0.69 704	0.87 682	0.71 684	0.16 645	0.13 633	0.12 567	0.10 505	0.25 678	0.21 673

DRN-Test	0.33 594	0.17 522	0.61 583	0.27 616	0.19 593	0.46 637	0.29 615	0.65 686	0.51 621	0.47 648	0.46 581	0.44 592	0.34 596	0.62 597	0.41 620	0.12 568	0.08 501	0.13 589	0.12 585	0.12 551	0.10 486

StereoDRNet	0.32 584	0.22 597	0.61 583	0.27 616	0.21 620	0.42 618	0.30 626	0.61 668	0.48 600	0.46 640	0.39 496	0.48 614	0.30 559	0.57 565	0.40 611	0.11 528	0.09 540	0.12 567	0.11 546	0.12 551	0.10 486

DLCB_ROB	0.28 547	0.16 502	0.34 326	0.27 616	0.16 519	0.38 592	0.25 571	0.48 524	0.43 537	0.46 640	0.46 581	0.51 632	0.33 587	0.53 540	0.33 575	0.10 480	0.10 575	0.11 528	0.11 546	0.10 459	0.09 426

XPNet_ROB	0.33 594	0.20 567	0.43 459	0.27 616	0.18 566	0.37 584	0.31 631	0.55 614	0.50 617	0.51 660	0.53 621	0.58 661	0.37 615	0.63 604	0.45 633	0.17 657	0.12 621	0.13 589	0.12 585	0.15 602	0.14 595

LMCR-Stereo	0.26 514	0.18 537	0.49 515	0.28 640	0.14 422	0.36 577	0.23 531	0.54 604	0.34 425	0.39 590	0.40 507	0.29 443	0.29 544	0.37 467	0.27 528	0.11 528	0.07 409	0.09 385	0.07 258	0.13 569	0.09 426

DMCA-RVC	0.27 525	0.21 582	0.61 583	0.28 640	0.17 544	0.29 481	0.21 474	0.42 455	0.35 442	0.40 600	0.37 467	0.39 546	0.36 606	0.43 495	0.30 554	0.13 589	0.10 575	0.15 632	0.11 546	0.13 569	0.10 486

TDLM	0.30 568	0.21 582	0.38 386	0.28 640	0.15 486	0.33 541	0.32 640	0.52 582	0.47 588	0.38 574	0.43 547	0.39 546	0.29 544	0.91 691	0.28 534	0.14 614	0.08 501	0.13 589	0.11 546	0.12 551	0.10 486

SCION-MonSter	0.32 584	0.22 597	0.44 469	0.29 643	0.28 681	0.54 671	0.21 474	0.46 501	0.57 653	0.32 482	0.54 624	0.32 480	0.29 544	0.39 478	0.52 653	0.10 480	0.10 575	0.25 689	0.22 688	0.18 641	0.14 595

zh-sn7	0.48 670	0.51 713	1.43 721	0.29 643	0.20 612	0.47 644	0.39 678	0.57 640	0.62 669	0.52 667	0.81 690	0.52 638	0.56 681	1.05 710	0.87 699	0.12 568	0.13 633	0.13 589	0.13 614	0.17 627	0.16 618

TCMNet	0.33 594	0.23 607	0.72 627	0.29 643	0.30 692	0.40 607	0.28 608	0.50 545	0.47 588	0.37 559	0.45 571	0.40 561	0.29 544	0.60 582	0.39 603	0.14 614	0.13 633	0.15 632	0.14 629	0.17 627	0.15 608

GCAP-BAT	0.21 382	0.08 45	1.22 708	0.29 643	0.43 711	0.16 119	0.15 184	0.27 223	0.25 297	0.14 179	0.17 203	0.15 224	0.11 138	0.20 221	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.06 161

GCAPDPT-zeroshot	0.20 361	0.08 45	1.14 703	0.29 643	0.43 711	0.16 119	0.15 184	0.27 223	0.25 297	0.14 179	0.17 203	0.15 224	0.11 138	0.20 221	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.06 161

OMP-Stereo	0.23 436	0.14 434	0.35 337	0.29 643	0.13 370	0.21 303	0.16 238	0.37 392	0.33 415	0.34 517	0.30 378	0.34 499	0.19 389	0.70 627	0.24 498	0.07 142	0.06 266	0.09 385	0.07 258	0.07 202	0.06 161

IIG-Stereo	0.23 436	0.13 380	0.35 337	0.29 643	0.12 285	0.23 361	0.14 127	0.38 400	0.31 389	0.34 517	0.37 467	0.33 489	0.21 410	0.70 627	0.26 522	0.08 318	0.06 266	0.09 385	0.07 258	0.07 202	0.06 161

Pruner-Stereo	0.19 340	0.11 242	0.34 326	0.29 643	0.12 285	0.19 226	0.17 290	0.31 296	0.29 358	0.33 497	0.32 403	0.25 383	0.15 285	0.24 294	0.21 442	0.09 425	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.09 426

ADCS	0.58 693	0.40 692	1.35 718	0.29 643	0.24 658	0.55 672	0.45 694	0.67 698	0.83 706	0.76 704	0.71 677	0.68 692	0.60 689	0.76 654	2.23 753	0.16 645	0.16 669	0.16 644	0.17 661	0.22 669	0.22 679

AnyNet_C32	0.51 681	0.40 692	1.10 700	0.29 643	0.28 681	0.59 680	0.58 716	0.54 604	0.60 663	0.62 686	0.66 668	0.54 647	0.54 677	0.78 662	1.74 745	0.15 629	0.14 644	0.15 632	0.17 661	0.20 659	0.20 664

STTRV1_RVC	0.42 647	0.32 668	0.89 670	0.29 643	0.36 702	0.49 655	0.31 631	0.61 668	0.53 635	0.46 640	0.56 636	0.47 607	0.43 648	1.00 705	0.39 603	0.27 704	0.21 697	0.20 672	0.18 668	0.25 678	0.17 631

GANet	0.36 613	0.22 597	0.49 515	0.29 643	0.17 544	0.41 611	0.38 673	0.57 640	0.45 565	0.46 640	0.75 683	0.55 649	0.40 631	0.94 696	0.41 620	0.13 589	0.13 633	0.13 589	0.11 546	0.14 587	0.11 527

ETE_ROB	0.34 603	0.26 627	0.45 482	0.29 643	0.18 566	0.40 607	0.37 667	0.57 640	0.47 588	0.50 655	0.50 600	0.62 672	0.36 606	0.55 550	0.38 595	0.13 589	0.10 575	0.14 616	0.12 585	0.16 610	0.16 618

Wz-Net-SNSev	0.43 653	0.41 696	1.27 713	0.30 656	0.21 620	0.44 629	0.41 685	0.61 668	0.65 675	0.46 640	0.65 666	0.62 672	0.39 626	0.74 647	0.59 664	0.12 568	0.11 601	0.12 567	0.13 614	0.16 610	0.14 595

WZ-Net	0.52 685	0.38 690	1.90 736	0.30 656	0.24 658	0.57 676	0.48 706	0.62 677	0.78 698	0.50 655	0.71 677	0.68 692	0.54 677	0.98 704	0.84 695	0.13 589	0.10 575	0.11 528	0.12 585	0.19 650	0.20 664

NaN_ROB	0.41 644	0.28 638	0.62 591	0.30 656	0.19 593	0.51 660	0.47 702	0.58 649	0.59 658	0.56 678	0.47 588	0.49 620	0.41 635	1.21 724	0.64 677	0.12 568	0.18 682	0.12 567	0.13 614	0.11 510	0.14 595

MDST_ROB	0.48 670	0.14 434	0.95 679	0.30 656	0.21 620	1.33 738	0.32 640	0.77 712	0.56 650	1.06 727	0.71 677	0.49 620	0.35 602	1.26 727	0.38 595	0.13 589	0.11 601	0.16 644	0.13 614	0.12 551	0.12 551

LALA_ROB	0.36 613	0.25 616	0.46 490	0.30 656	0.21 620	0.47 644	0.39 678	0.61 668	0.51 621	0.52 667	0.51 606	0.69 694	0.36 606	0.50 522	0.43 625	0.17 657	0.11 601	0.16 644	0.14 629	0.17 627	0.15 608

MSMD_ROB	0.60 697	0.33 671	0.61 583	0.30 656	0.25 666	0.86 713	0.35 658	0.55 614	0.67 680	1.10 729	1.49 731	1.76 739	0.97 726	0.88 685	0.49 644	0.23 686	0.21 697	0.27 691	0.27 707	0.25 678	0.24 692

RP	0.35 608	0.22 597	0.51 536	0.31 662	0.24 658	0.37 584	0.28 608	0.50 545	0.58 657	0.40 600	0.63 663	0.61 670	0.47 662	0.61 589	0.39 603	0.16 645	0.15 660	0.17 650	0.15 639	0.17 627	0.17 631

Nwc_Net	0.37 623	0.25 616	0.68 615	0.31 662	0.24 658	0.44 629	0.30 626	0.65 686	0.50 617	0.37 559	0.69 676	0.58 661	0.45 653	0.60 582	0.40 611	0.15 629	0.12 621	0.19 668	0.21 679	0.14 587	0.13 571

SHD	0.42 647	0.27 635	0.81 648	0.31 662	0.25 666	0.42 618	0.22 504	0.66 692	0.94 725	0.63 688	0.60 650	0.59 663	0.47 662	0.59 578	0.58 663	0.15 629	0.13 633	0.16 644	0.16 651	0.20 659	0.22 679

PA-Net	0.37 623	0.28 638	0.83 655	0.31 662	0.28 681	0.39 601	0.42 688	0.51 563	0.55 647	0.34 517	0.42 533	0.41 568	0.36 606	0.79 664	0.49 644	0.12 568	0.23 707	0.16 644	0.23 691	0.12 551	0.18 645
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FBW_ROB	0.43 653	0.26 627	0.54 550	0.31 662	0.20 612	0.51 660	0.32 640	0.70 704	0.60 663	0.59 682	0.55 629	0.65 683	0.41 635	1.40 735	0.51 652	0.13 589	0.17 676	0.21 675	0.16 651	0.17 627	0.18 645

PSMNet_ROB	0.33 594	0.24 611	0.54 550	0.31 662	0.21 620	0.42 618	0.43 690	0.59 655	0.47 588	0.37 559	0.44 558	0.49 620	0.31 576	0.64 606	0.43 625	0.14 614	0.10 575	0.15 632	0.14 629	0.13 569	0.11 527

FC-DCNN v2	0.71 708	0.30 654	0.67 610	0.32 668	0.27 675	0.84 711	0.39 678	0.84 725	0.85 710	1.44 744	1.64 738	2.09 743	1.28 739	1.06 711	0.80 693	0.24 695	0.22 702	0.27 691	0.26 703	0.26 687	0.25 695

AF-Net	0.37 623	0.26 627	0.56 564	0.32 668	0.23 650	0.41 611	0.29 615	0.61 668	0.64 674	0.42 619	0.68 672	0.65 683	0.49 669	0.57 565	0.44 630	0.15 629	0.11 601	0.19 668	0.14 629	0.15 602	0.13 571

NCC-stereo	0.39 635	0.25 616	0.69 616	0.32 668	0.28 681	0.46 637	0.36 663	0.65 686	0.52 630	0.40 600	0.57 640	0.56 653	0.47 662	0.73 639	0.45 633	0.17 657	0.14 644	0.18 659	0.25 698	0.16 610	0.16 618

Abc-Net	0.39 635	0.25 616	0.69 616	0.32 668	0.28 681	0.46 637	0.36 663	0.65 686	0.52 630	0.40 600	0.57 640	0.56 653	0.47 662	0.73 639	0.45 633	0.17 657	0.14 644	0.18 659	0.25 698	0.16 610	0.16 618
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AnyNet_C01	0.65 701	0.58 720	2.60 747	0.32 668	0.26 671	0.88 714	0.61 719	0.63 684	0.62 669	0.68 695	0.96 705	0.76 700	0.60 689	0.96 700	1.43 735	0.16 645	0.16 669	0.17 650	0.17 661	0.23 672	0.23 686

FC-DCNN	0.70 707	0.30 654	0.69 616	0.32 668	0.27 675	0.81 710	0.39 678	0.79 717	0.82 702	1.41 740	1.58 737	1.98 741	1.26 737	1.02 708	0.77 689	0.24 695	0.22 702	0.27 691	0.26 703	0.26 687	0.26 697

TARStereo	1.99 751	0.26 627	2.90 749	0.33 674	1.30 756	3.07 755	2.37 762	2.20 757	4.84 766	3.25 764	6.38 770	4.33 759	3.05 759	1.33 732	1.21 729	0.23 686	0.18 682	0.24 685	0.81 754	0.29 698	1.26 758

DeepPrunerF	0.44 659	0.29 647	1.29 715	0.33 674	0.30 692	0.35 570	0.36 663	0.62 677	1.15 738	0.40 600	0.44 558	0.39 546	0.41 635	0.80 668	0.52 653	0.18 668	0.14 644	0.23 683	0.21 679	0.17 627	0.17 631

PWCDC_ROB	0.38 630	0.30 654	0.60 580	0.33 674	0.20 612	0.42 618	0.19 390	0.58 649	0.89 711	0.42 619	1.26 721	0.36 518	0.34 596	0.50 522	0.38 595	0.18 668	0.11 601	0.11 528	0.09 457	0.19 650	0.13 571

GASNet	0.36 613	0.46 702	0.88 667	0.34 677	0.23 650	0.35 570	0.22 504	0.60 664	0.53 635	0.40 600	0.37 467	0.45 597	0.30 559	0.79 664	0.35 584	0.15 629	0.10 575	0.14 616	0.14 629	0.22 669	0.12 551

HCRNet	0.24 467	0.25 616	0.33 314	0.34 677	0.16 519	0.27 439	0.18 341	0.43 469	0.35 442	0.30 442	0.35 448	0.32 480	0.22 428	0.44 499	0.20 415	0.13 589	0.08 501	0.13 589	0.11 546	0.10 459	0.09 426

Syn2CoEx	0.36 613	0.31 662	0.78 635	0.34 677	0.21 620	0.41 611	0.28 608	0.61 668	0.49 609	0.42 619	0.56 636	0.45 597	0.44 650	0.69 624	0.38 595	0.17 657	0.14 644	0.15 632	0.12 585	0.13 569	0.12 551

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 613	0.36 679	0.53 547	0.34 677	0.19 593	0.51 660	0.24 553	0.55 614	0.38 481	0.41 609	0.47 588	0.47 607	0.27 512	0.73 639	0.30 554	0.36 720	0.19 689	0.27 691	0.17 661	0.26 687	0.23 686

RGC	0.39 635	0.32 668	0.64 602	0.34 677	0.27 675	0.40 607	0.29 615	0.57 640	0.53 635	0.45 636	0.64 665	0.62 672	0.45 653	0.72 637	0.39 603	0.15 629	0.15 660	0.21 675	0.20 676	0.18 641	0.19 652

G-Net	0.46 664	0.25 616	0.86 664	0.34 677	0.28 681	0.90 717	0.35 658	0.47 511	0.45 565	0.68 695	1.22 719	0.64 682	0.60 689	0.61 589	0.57 658	0.16 645	0.14 644	0.17 650	0.13 614	0.22 669	0.19 652

XQC	0.43 653	0.37 685	0.96 681	0.34 677	0.25 666	0.53 670	0.34 654	0.60 664	0.73 693	0.51 660	0.46 581	0.57 658	0.47 662	0.70 627	0.72 685	0.17 657	0.12 621	0.18 659	0.15 639	0.25 678	0.23 686

RTS	0.78 717	0.48 706	4.68 757	0.34 677	0.28 681	1.12 726	0.46 697	0.62 677	1.03 728	0.73 699	0.89 700	0.60 666	0.59 687	1.61 738	1.16 723	0.14 614	0.11 601	0.15 632	0.15 639	0.21 662	0.19 652

RTSA	0.78 717	0.48 706	4.68 757	0.34 677	0.28 681	1.12 726	0.46 697	0.62 677	1.03 728	0.73 699	0.89 700	0.60 666	0.59 687	1.61 738	1.16 723	0.14 614	0.11 601	0.15 632	0.15 639	0.21 662	0.19 652

MultiAttention	1.02 731	0.13 380	0.43 459	0.35 686	0.43 711	5.36 759	1.71 759	0.69 702	0.53 635	0.36 551	0.63 663	0.55 649	0.22 428	7.60 774	0.43 625	0.09 425	0.06 266	0.14 616	0.24 693	0.26 687	0.30 704

PASM	0.45 662	0.35 676	0.90 671	0.35 686	0.33 697	0.39 601	0.38 673	0.50 545	0.61 667	0.52 667	0.51 606	0.62 672	0.45 653	0.93 694	0.48 642	0.26 699	0.29 719	0.29 703	0.33 714	0.29 698	0.26 697

DStereoO	0.46 664	0.32 668	0.51 536	0.36 688	0.29 691	0.38 592	0.45 694	0.55 614	0.60 663	0.47 648	0.49 596	0.48 614	0.73 708	0.59 578	0.69 683	0.81 745	0.18 682	0.38 718	0.19 674	0.46 719	0.20 664

FCDSN-DC	0.63 699	0.31 662	0.61 583	0.36 688	0.30 692	0.65 688	0.37 667	0.66 692	0.68 683	1.14 731	1.54 735	1.71 738	1.26 737	0.92 692	0.64 677	0.24 695	0.22 702	0.27 691	0.26 703	0.27 692	0.27 702
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DANet	0.35 608	0.23 607	0.60 580	0.36 688	0.22 637	0.39 601	0.25 571	0.48 524	0.43 537	0.52 667	0.50 600	0.59 663	0.41 635	0.76 654	0.49 644	0.13 589	0.11 601	0.14 616	0.12 585	0.17 627	0.15 608
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 608	0.26 627	0.49 515	0.36 688	0.22 637	0.41 611	0.41 685	0.53 594	0.42 529	0.47 648	0.46 581	0.61 670	0.39 626	0.55 550	0.37 591	0.16 645	0.13 633	0.21 675	0.21 679	0.16 610	0.16 618

CSAN	0.50 677	0.35 676	0.78 635	0.36 688	0.23 650	0.56 673	0.59 718	0.61 668	0.70 687	0.64 690	0.78 687	0.65 683	0.60 689	1.38 734	0.62 671	0.21 679	0.17 676	0.20 672	0.20 676	0.18 641	0.18 645

ELAS	0.74 713	0.36 679	0.85 663	0.36 688	0.33 697	1.36 739	0.77 733	0.93 729	0.92 719	1.41 740	1.53 734	1.16 722	1.17 732	0.95 699	1.03 709	0.26 699	0.25 712	0.28 699	0.28 711	0.31 703	0.30 704
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CC-Net-ROB	0.43 653	0.47 704	0.65 604	0.37 694	0.23 650	0.51 660	0.29 615	0.66 692	0.49 609	0.46 640	0.51 606	0.48 614	0.38 619	0.96 700	0.35 584	0.34 718	0.23 707	0.55 729	0.25 698	0.31 703	0.20 664

ELAS_RVC	0.74 713	0.36 679	1.00 685	0.37 694	0.33 697	0.88 714	0.93 742	0.83 723	1.08 733	1.35 736	1.33 725	1.24 725	1.33 741	1.06 711	0.95 705	0.27 704	0.25 712	0.29 703	0.27 707	0.30 702	0.30 704
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_RVC	0.56 688	0.51 713	1.19 706	0.38 696	0.22 637	0.69 694	0.27 592	0.80 718	0.67 680	0.73 699	0.74 682	0.87 705	0.61 698	0.81 672	0.76 686	0.29 712	0.27 715	0.32 709	0.37 720	0.32 706	0.31 707

GANetREF_RVC	0.43 653	0.47 704	0.69 616	0.38 696	0.20 612	0.51 660	0.48 706	0.66 692	0.66 677	0.46 640	0.46 581	0.50 628	0.44 650	0.90 690	0.39 603	0.27 704	0.21 697	0.32 709	0.18 668	0.27 692	0.22 679
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
1111	0.79 719	0.31 662	1.57 728	0.39 698	0.28 681	1.14 728	0.99 745	0.83 723	0.96 726	0.97 722	1.11 713	1.23 724	1.18 733	1.73 743	1.70 743	0.21 679	0.18 682	0.22 681	0.21 679	0.29 698	0.26 697

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 681	0.50 711	0.86 664	0.39 698	0.24 658	0.84 711	0.55 713	0.56 630	0.62 669	0.60 683	0.68 672	0.62 672	0.42 644	1.13 719	0.43 625	0.23 686	0.27 715	0.27 691	0.35 716	0.25 678	0.29 703

PVD	0.58 693	0.34 674	0.84 660	0.39 698	0.31 695	0.59 680	0.47 702	0.80 718	1.25 740	0.92 713	1.09 711	0.79 701	0.82 715	0.85 679	0.76 686	0.21 679	0.18 682	0.22 681	0.18 668	0.27 692	0.35 714

UDG	0.40 642	0.46 702	0.49 515	0.40 701	0.35 700	0.47 644	0.27 592	0.54 604	0.47 588	0.39 590	0.45 571	0.59 663	0.44 650	0.46 505	0.39 603	0.26 699	0.19 689	0.48 725	0.22 688	0.34 707	0.26 697

CAS	0.15 226	0.07 4	0.21 148	0.41 702	0.16 519	0.20 269	0.18 341	0.22 120	0.19 163	0.15 202	0.19 236	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.13 194	0.29 712	0.04 2	0.06 59	0.04 1	0.06 114	0.14 595

nnnnnnn	0.74 713	0.33 671	1.35 718	0.42 703	0.35 700	0.79 708	0.46 697	0.82 722	1.08 733	1.05 726	1.50 732	1.57 734	0.98 727	1.12 717	1.09 718	0.27 704	0.25 712	0.32 709	0.31 713	0.34 707	0.32 710

EKT-Stereo	0.38 630	0.12 306	0.38 386	0.42 703	3.88 764	0.21 303	0.17 290	0.35 361	0.28 339	0.20 287	0.20 253	0.23 356	0.15 285	0.28 380	0.16 296	0.09 425	0.07 409	0.09 385	0.07 258	0.09 383	0.09 426

fsdfsdds	1.26 737	0.33 671	1.44 722	0.43 705	0.59 728	2.19 750	1.14 753	1.28 738	2.36 755	2.10 758	4.10 763	3.15 755	1.94 749	1.09 714	1.28 731	0.22 684	0.19 689	0.34 714	0.25 698	0.36 711	0.34 712

mmmmmm	0.68 704	0.42 698	1.12 701	0.43 705	0.27 675	1.09 724	0.64 721	0.77 712	1.20 739	0.94 716	1.17 717	1.08 716	0.82 715	1.06 711	1.04 711	0.22 684	0.24 709	0.31 707	0.27 707	0.29 698	0.23 686

MANE	1.41 740	0.36 679	0.74 632	0.43 705	0.41 708	2.16 749	0.80 735	2.39 759	3.38 759	2.22 759	3.06 760	3.54 757	2.73 758	2.15 751	1.94 750	0.28 709	0.27 715	0.30 705	0.46 727	0.28 697	0.34 712

PDISCO_ROB	0.43 653	0.30 654	0.67 610	0.43 705	0.36 702	0.67 691	0.32 640	0.72 707	0.76 695	0.43 625	0.53 621	0.63 680	0.40 631	0.66 617	0.47 641	0.21 679	0.12 621	0.21 675	0.19 674	0.25 678	0.20 664

DDUNet	0.41 644	0.50 711	0.48 509	0.44 709	0.39 705	0.46 637	0.32 640	0.50 545	0.43 537	0.45 636	0.52 614	0.57 658	0.36 606	0.48 513	0.33 575	0.33 717	0.21 697	0.55 729	0.25 698	0.37 713	0.32 710

2222	0.57 691	0.36 679	1.06 692	0.45 710	0.25 666	0.89 716	1.27 756	0.66 692	0.59 658	0.51 660	0.91 702	1.08 716	0.57 684	0.84 677	0.84 695	0.21 679	0.15 660	0.25 689	0.18 668	0.25 678	0.15 608

Consistency-Raft	0.55 687	0.48 706	1.02 688	0.45 710	0.49 719	0.49 655	0.47 702	0.72 707	0.72 690	0.45 636	0.82 692	0.47 607	0.60 689	0.50 522	0.63 674	0.39 724	0.39 730	0.44 723	0.51 733	0.52 722	0.37 715

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 704	0.64 726	1.06 692	0.45 710	0.27 675	1.40 742	0.58 716	0.78 714	0.92 719	0.84 708	0.86 696	0.88 707	0.68 703	1.33 732	0.68 682	0.37 722	0.29 719	0.34 714	0.36 719	0.43 716	0.37 715

PSMNet-RUCA	0.37 623	0.41 696	0.66 609	0.46 713	0.41 708	0.34 555	0.25 571	0.57 640	0.45 565	0.39 590	0.52 614	0.43 581	0.33 587	0.41 489	0.29 546	0.25 698	0.14 644	0.33 713	0.21 679	0.31 703	0.22 679

anonymity	0.56 688	0.54 718	0.70 622	0.47 714	0.61 730	0.56 673	0.43 690	0.69 702	0.49 609	0.63 688	0.55 629	0.54 647	0.60 689	0.61 589	0.57 658	0.55 730	0.53 746	0.50 726	0.54 737	0.51 721	0.56 729

UHP	4.71 765	0.60 722	7.05 768	0.48 715	0.70 735	9.17 771	2.53 763	5.32 771	14.17 785	8.26 775	14.83 784	9.91 777	8.72 775	4.02 766	3.96 761	0.41 725	0.31 722	0.37 717	0.56 740	1.09 751	1.78 761

SQANet	0.40 642	0.48 706	0.67 610	0.48 715	0.39 705	0.48 650	0.22 504	0.51 563	0.43 537	0.40 600	0.47 588	0.47 607	0.33 587	0.54 547	0.32 568	0.36 720	0.15 660	0.40 721	0.21 679	0.45 718	0.31 707

NVStereoNet_ROB	0.67 703	0.49 710	0.83 655	0.48 715	0.40 707	0.51 660	0.46 697	0.70 704	0.77 697	0.84 708	1.72 740	1.02 714	0.83 717	1.23 725	0.79 692	0.32 716	0.38 729	0.40 721	0.46 727	0.36 711	0.41 719
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
LE_ROB	1.76 748	0.20 567	2.68 748	0.48 715	0.52 723	0.78 706	0.96 743	0.84 725	6.61 770	7.40 774	2.08 748	2.08 742	4.83 766	1.27 728	3.79 760	0.10 480	0.08 501	0.12 567	0.11 546	0.11 510	0.10 486

Selective-IGEV-i16pa	30.47 799	41.93 804	4.02 753	0.49 719	0.37 704	96.94 804	0.74 729	60.26 805	58.76 804	17.24 786	64.39 803	38.26 805	49.53 804	106.11 805	26.15 790	19.96 796	3.42 774	4.39 774	1.81 769	0.39 714	14.22 787

MSAF-DinoV2	0.76 716	0.44 700	1.98 737	0.49 719	0.16 519	0.58 677	0.31 631	0.81 720	0.83 706	0.41 609	0.52 614	0.98 713	0.58 686	4.97 769	1.03 709	0.11 528	0.07 409	0.10 469	0.24 693	0.27 692	0.26 697

DStereoSA	0.81 720	0.37 685	1.08 695	0.51 721	0.65 733	0.67 691	1.44 758	0.74 709	1.06 731	0.54 675	1.67 739	0.49 620	1.78 747	0.96 700	1.69 742	0.28 709	0.43 733	0.27 691	0.51 733	0.40 715	0.58 732

DGSMNet	0.61 698	0.29 647	0.91 672	0.51 721	0.70 735	0.62 686	1.38 757	0.59 655	0.55 647	0.37 559	0.61 657	0.52 638	0.33 587	0.65 613	0.43 625	0.53 727	0.60 753	0.67 734	0.61 743	0.63 729	0.61 739

SGM+DAISY	0.87 722	0.66 728	1.30 716	0.51 721	0.60 729	1.03 722	0.84 739	0.76 711	0.73 693	1.39 738	1.51 733	1.31 728	1.22 735	1.11 715	1.08 713	0.57 732	0.53 746	0.51 728	0.51 733	0.54 723	0.61 739

SPS-STEREO	0.69 706	0.61 724	0.98 683	0.52 724	0.57 726	0.74 699	0.50 709	0.78 714	0.62 669	0.95 719	0.86 696	0.94 709	0.70 705	1.01 707	0.87 699	0.58 733	0.51 743	0.50 726	0.50 732	0.55 724	0.58 732
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DStereoFS	0.84 721	0.66 728	0.80 645	0.53 725	0.50 720	1.23 733	0.55 713	0.94 730	1.32 742	0.89 710	1.32 723	1.04 715	2.32 755	1.29 730	1.14 719	0.31 715	0.35 727	0.30 705	0.39 723	0.34 707	0.60 735

BEATNet-Init1	4.73 767	2.61 761	13.29 783	0.58 726	0.53 724	10.12 773	3.33 765	4.83 769	5.01 768	8.75 776	8.51 772	14.08 786	7.60 774	7.70 775	5.34 770	0.28 709	0.28 718	0.34 714	0.37 720	0.57 725	0.45 721

JetBlue	1.14 735	0.76 733	2.36 742	0.59 727	0.75 738	3.04 754	1.78 760	1.11 734	0.90 713	0.94 716	1.10 712	1.66 737	1.28 739	2.09 749	1.72 744	0.43 726	0.36 728	0.38 718	0.38 722	0.58 726	0.56 729

SAMSARA	0.56 688	0.39 691	0.80 645	0.60 728	0.46 716	1.00 721	1.23 755	0.67 698	0.68 683	0.71 698	0.54 624	0.89 708	0.57 684	0.81 672	0.62 671	0.19 674	0.22 702	0.18 659	0.18 668	0.27 692	0.25 695

MFMNet_re	0.72 709	0.76 733	0.99 684	0.62 729	0.70 735	0.77 703	0.67 723	0.75 710	0.83 706	0.78 706	0.86 696	0.69 694	0.78 710	0.71 631	0.61 669	0.66 736	0.59 752	0.61 733	0.58 742	0.68 735	0.71 743

otaku	0.57 691	0.62 725	0.87 666	0.63 730	0.44 714	0.73 698	0.37 667	0.65 686	0.66 677	0.51 660	0.75 683	0.66 687	0.45 653	0.69 624	0.46 639	0.53 727	0.34 726	0.55 729	0.35 716	0.60 727	0.45 721

Ntro	0.58 693	0.64 726	0.92 674	0.66 731	0.50 720	0.77 703	0.36 663	0.66 692	0.70 687	0.50 655	0.59 645	0.65 683	0.51 674	0.75 648	0.45 633	0.56 731	0.32 724	0.56 732	0.34 715	0.63 729	0.46 724

MonStereo1	0.93 726	0.56 719	0.82 652	0.69 732	0.58 727	1.37 740	0.35 658	0.94 730	1.25 740	0.93 715	1.90 743	1.52 733	2.10 752	1.27 728	0.77 689	0.69 737	0.33 725	0.75 738	0.47 729	0.70 736	0.57 731

MADNet+	1.01 729	1.16 752	4.72 759	0.70 733	0.47 717	1.24 734	0.96 743	0.97 732	0.89 711	0.65 692	0.77 686	0.87 705	0.85 720	2.09 749	1.68 740	0.38 723	0.39 730	0.31 707	0.27 707	0.43 716	0.39 717

FADE		1.06 748		0.71 734	0.76 741							1.17 723				24.23 801	4.70 776	17.35 792	17.61 791	0.49 720

ACVNet_1	0.72 709	0.81 735	1.37 720	0.72 735	0.53 724	0.77 703	0.42 688	0.85 728	0.90 713	0.74 702	0.75 683	1.32 729	0.72 707	1.02 708	0.55 657	0.54 729	0.31 722	0.71 736	0.35 716	0.64 731	0.45 721

ACVNet-4b	0.72 709	0.81 735	1.33 717	0.72 735	0.50 720	0.80 709	0.31 631	0.71 706	0.80 700	0.50 655	0.72 681	0.95 711	0.43 648	0.96 700	1.20 727	1.13 757	0.21 697	0.76 739	0.45 726	0.65 732	0.46 724

DispFullNet	0.66 702	0.89 740	1.59 729	0.77 737	1.21 754	0.51 660	0.23 531	0.59 655	0.72 690	0.69 697	0.61 657	0.69 694	0.91 722	0.79 664	0.48 642	0.27 704	0.12 621	0.73 737	0.30 712	0.65 732	0.40 718

Selective-IGEV-i1pa	5.57 768	7.99 774	4.76 761	0.80 738	0.45 715	12.99 776	3.60 766	9.25 777	7.43 772	6.97 772	9.87 776	8.94 775	7.26 773	14.66 786	5.65 771	3.55 771	1.08 764	1.93 762	0.72 749	0.73 737	2.79 766

RainbowNet	0.72 709	0.89 740	1.02 688	0.82 739	0.63 732	0.78 706	0.52 710	0.81 720	0.93 723	0.60 683	0.79 688	0.80 702	0.60 689	0.80 668	0.57 658	0.78 743	0.55 749	0.78 740	0.49 730	0.76 739	0.58 732

ACVNet_2	0.89 723	0.87 739	1.25 711	0.82 739	0.62 731	0.97 720	0.62 720	1.14 735	1.42 745	1.00 723	1.40 726	1.47 732	0.84 718	1.11 715	0.66 680	0.61 734	0.43 733	0.78 740	0.49 730	0.75 738	0.52 727

WAO-7	1.01 729	0.89 740	0.93 676	0.83 741	0.66 734	1.18 729	0.81 737	1.40 741	1.57 749	1.11 730	1.76 742	1.45 731	1.19 734	1.50 737	1.14 719	0.61 734	0.62 756	0.70 735	0.68 746	0.66 734	0.60 735

PWCK	1.00 727	1.17 753	1.70 734	0.91 742	0.41 708	1.19 731	0.92 741	1.10 733	1.14 737	1.16 732	1.14 715	1.25 726	0.88 721	1.75 745	1.04 711	0.87 748	0.50 741	0.87 743	0.53 736	0.96 748	0.52 727

WAO-6	1.07 733	0.93 743	0.92 674	0.96 743	0.78 742	1.28 736	0.75 730	1.34 739	2.00 753	1.02 725	1.54 735	1.59 735	1.22 735	1.31 731	1.14 719	0.78 743	0.55 749	1.02 749	0.75 751	0.83 740	0.69 742

IMH-64-1	0.91 724	0.86 737	0.84 660	0.97 744	0.75 738	0.92 718	0.71 725	1.27 736	1.10 735	0.89 710	1.45 728	1.14 719	0.96 724	1.19 721	0.84 695	0.74 740	0.51 743	0.97 745	0.55 738	0.84 741	0.60 735

IMH-64	0.91 724	0.86 737	0.84 660	0.97 744	0.75 738	0.92 718	0.71 725	1.27 736	1.10 735	0.89 710	1.45 728	1.14 719	0.96 724	1.19 721	0.84 695	0.74 740	0.51 743	0.97 745	0.55 738	0.84 741	0.60 735

IMH	1.05 732	0.95 744	1.00 685	1.01 746	0.78 742	1.11 725	0.68 724	1.38 740	1.43 746	1.00 723	1.72 740	1.43 730	1.14 729	1.73 743	0.89 701	1.09 754	0.55 749	0.99 747	0.57 741	0.87 743	0.62 741

LVE	1.13 734	1.02 745	1.28 714	1.01 746	0.80 745	1.29 737	0.81 737	1.47 744	1.96 751	1.07 728	1.90 743	1.90 740	1.01 728	1.48 736	0.91 702	0.93 751	0.61 755	0.94 744	0.69 747	0.87 743	0.75 747

Dean	1.17 736	1.04 747	1.49 725	1.03 748	0.78 742	1.20 732	0.77 733	1.48 745	1.96 751	1.28 734	1.99 746	2.15 744	1.14 729	1.25 726	1.00 708	0.81 745	0.60 753	1.01 748	0.69 747	0.92 747	0.74 746

GCST	0.47 667	0.60 722	0.57 567	1.04 749	0.48 718	0.38 592	0.11 28	0.40 426	0.32 401	0.41 609	0.34 437	0.29 443	0.17 342	0.46 505	0.19 392	0.69 737	0.42 732	0.79 742	0.62 744	0.62 728	0.46 724

WAO-8	1.46 743	1.10 750	1.09 696	1.10 750	0.84 746	2.06 746	0.75 730	1.84 750	3.83 762	1.44 744	2.21 749	2.15 744	1.43 743	3.17 755	1.19 725	0.91 749	0.65 758	1.09 750	0.79 752	0.90 745	0.71 743

TorneroNet-64	1.43 741	1.03 746	1.20 707	1.10 750	0.86 748	2.26 751	0.73 728	1.84 750	3.84 764	1.25 733	2.25 751	2.69 752	1.42 742	1.76 746	1.43 735	0.76 742	0.50 741	1.09 750	0.66 745	1.23 756	0.76 748

Venus	1.46 743	1.10 750	1.09 696	1.10 750	0.84 746	2.06 746	0.75 730	1.84 750	3.83 762	1.44 744	2.21 749	2.15 744	1.43 743	3.17 755	1.19 725	0.91 749	0.65 758	1.09 750	0.79 752	0.90 745	0.71 743

JetRed	2.30 754	2.64 762	6.12 765	1.12 753	1.38 758	5.85 767	3.29 764	1.99 753	1.67 750	1.98 756	1.95 745	2.16 747	1.60 746	2.48 753	4.10 762	1.05 752	1.60 766	1.09 750	1.01 759	1.67 761	1.28 759

TorneroNet	2.22 752	1.08 749	1.24 710	1.14 754	0.90 749	5.58 760	0.80 735	2.12 755	8.69 773	2.58 761	5.42 766	3.88 758	1.97 750	1.78 748	1.87 747	0.86 747	0.54 748	1.15 754	0.74 750	1.23 756	0.85 751

UNDER WATER-64	1.55 745	1.19 754	2.52 745	1.31 755	0.95 750	2.12 748	1.21 754	1.45 743	3.19 758	1.43 743	1.32 723	2.64 751	2.04 751	1.63 740	1.83 746	1.11 755	0.67 760	1.28 755	0.92 756	1.19 753	1.02 755

UNDER WATER	1.59 746	1.22 755	2.36 742	1.38 756	1.03 751	1.67 745	1.10 750	1.54 748	3.63 760	1.44 744	1.47 730	2.85 753	2.25 754	1.67 741	1.94 750	1.06 753	0.62 756	1.31 756	0.93 757	1.21 755	1.02 755

notaker	1.45 742	1.34 756	1.48 723	1.40 757	1.07 752	1.18 729	0.85 740	1.48 745	1.40 744	1.51 749	3.46 761	2.40 749	1.81 748	1.76 746	1.45 738	1.11 755	0.69 761	1.38 757	0.87 755	1.31 758	0.97 754

ktn	1.77 749	1.36 757	1.22 708	1.43 758	1.14 753	1.52 743	1.08 749	1.51 747	3.96 765	2.77 763	4.69 764	3.35 756	1.46 745	1.69 742	1.25 730	1.43 759	0.77 763	1.45 758	0.99 758	1.32 759	0.96 752

KSHMR	1.89 750	1.36 757	1.60 730	1.47 759	1.22 755	1.38 741	1.06 748	1.79 749	5.97 769	1.42 742	5.65 768	2.98 754	1.14 729	2.23 752	1.20 727	1.27 758	1.12 765	1.46 759	1.10 760	1.32 759	1.15 757

HanzoNet	2.97 756	1.69 759	2.29 741	1.74 760	1.33 757	1.53 744	1.03 747	1.99 753	2.64 757	5.51 769	5.16 765	5.90 764	6.82 772	4.32 767	3.29 758	3.16 770	2.02 771	1.92 761	2.87 773	2.24 763	1.89 762

LSM	1.64 747	0.40 692	2.56 746	2.02 761	17.61 783	0.51 660	0.52 710	0.61 668	0.76 695	0.82 707	1.11 713	0.63 680	0.54 677	0.75 648	0.49 644	0.16 645	0.24 709	0.18 659	0.21 679	0.25 678	2.42 764

tt	4.71 765	0.10 159	3.94 752	2.06 762	1.53 759	10.14 774	16.88 777	9.27 778	4.98 767	1.39 738	1.02 709	4.68 760	4.90 767	3.35 758	5.86 772	5.76 776	9.15 785	2.24 771	2.53 771	3.10 764	1.32 760

MADNet++	2.26 753	1.80 760	2.06 738	2.13 763	1.97 760	2.61 753	1.79 761	2.38 758	2.16 754	2.75 762	2.65 758	2.38 748	2.43 756	3.17 755	3.21 757	2.17 767	1.95 769	1.94 763	1.63 762	2.06 762	2.01 763

DPSimNet_ROB	4.34 764	4.23 763	6.89 767	3.67 764	3.68 762	4.75 757	5.21 773	2.67 760	3.68 761	5.82 770	3.95 762	5.57 761	6.72 771	3.46 759	4.48 763	4.05 774	2.88 772	4.68 775	3.12 775	3.69 765	3.62 768

light-stereo	2.37 755	0.69 730	3.61 751	3.84 765	3.41 761	4.04 756	0.31 631	2.13 756	1.45 747	3.61 765	6.33 769	6.90 774	0.63 699	4.83 768	1.28 731	0.71 739	0.74 762	0.32 709	0.39 723	1.20 754	0.96 752

PML	16.10 784	12.82 785	6.78 766	5.23 766	7.76 767	33.92 790	66.56 800	5.30 770	10.28 775	26.12 799	68.59 804	20.51 788	13.49 786	10.06 777	6.78 774	5.96 777	2.00 770	6.04 781	2.18 770	8.96 781	2.60 765

ASD4	7.23 770	6.65 773	7.69 769	5.24 767	5.62 765	11.85 775	20.36 778	7.57 774	7.14 771	6.55 771	5.47 767	5.99 766	5.78 768	7.22 773	9.24 776	4.85 775	4.44 775	6.40 782	5.19 776	6.53 776	4.89 775

DGTPSM_ROB	8.34 772	5.10 764	10.37 781	5.31 768	10.18 769	8.33 769	23.60 783	6.06 772	13.41 782	4.90 766	10.87 780	5.65 762	10.44 776	6.17 770	12.59 777	3.74 772	7.55 778	3.69 772	7.26 781	4.14 767	7.46 778

DPSMNet_ROB	8.40 773	5.11 765	10.49 782	5.58 769	10.25 770	8.34 770	23.62 784	6.07 773	13.45 783	4.93 767	10.88 781	5.66 763	10.44 776	6.24 771	12.64 778	3.98 773	7.61 779	3.76 773	7.30 782	4.20 768	7.51 779

USTest	6.88 769	5.23 766	5.63 764	7.22 770	7.29 766	14.34 778	22.76 779	8.48 775	9.32 774	5.42 768	6.39 771	6.29 773	6.64 770	6.92 772	8.62 775	1.94 760	3.29 773	2.16 770	2.55 772	3.85 766	3.29 767

iinet-test	10.78 776	9.29 775	9.70 771	10.48 771	10.68 777	17.98 783	25.98 785	12.57 782	13.39 780	9.64 780	10.10 777	10.06 778	10.61 779	11.22 782	12.70 779	6.40 778	7.74 780	5.68 777	6.69 777	7.47 777	7.30 776

IINet	10.78 776	9.29 775	9.70 771	10.48 771	10.68 777	17.98 783	25.98 785	12.57 782	13.39 780	9.64 780	10.10 777	10.06 778	10.61 779	11.22 782	12.70 779	6.40 778	7.74 780	5.68 777	6.69 777	7.47 777	7.30 776

Anonymous_1	16.62 785	9.35 777	9.84 773	10.66 773	14.64 781	18.66 785	27.12 787	12.64 784	13.51 784	10.76 784	10.30 779	10.13 780	10.60 778	11.06 781	12.74 781	15.87 793	7.74 780	16.92 791	43.48 802	58.66 805	7.68 780

DPSM_ROB	11.49 779	9.87 781	10.35 779	11.13 774	11.31 779	19.11 786	27.51 788	13.37 785	14.21 786	10.31 782	11.06 782	10.96 784	11.27 784	11.96 784	13.59 782	6.78 780	8.19 783	6.03 779	7.09 779	7.93 779	7.73 781

DPSM	11.49 779	9.87 781	10.35 779	11.13 774	11.31 779	19.11 786	27.51 788	13.37 785	14.21 786	10.31 782	11.06 782	10.96 784	11.27 784	11.96 784	13.59 782	6.78 780	8.19 783	6.03 779	7.09 779	7.93 779	7.73 781

noway3	4.27 759	5.33 768	4.61 754	11.26 776	10.44 773	5.62 761	4.46 767	4.12 764	0.92 719	1.86 751	2.49 757	6.19 771	3.66 764	3.74 764	4.54 765	1.97 761	0.46 735	2.03 768	1.74 765	5.69 770	4.21 769

noway2	4.26 758	5.26 767	4.63 755	11.29 777	10.43 772	5.62 761	4.46 767	4.09 763	0.90 713	1.87 752	2.47 754	6.20 772	3.67 765	3.62 760	4.54 765	1.97 761	0.46 735	2.02 765	1.74 765	5.72 772	4.32 771

TCMNet-wrong-test	4.29 760	5.57 769	4.65 756	11.33 778	10.39 771	5.73 766	4.48 771	4.13 765	1.02 727	1.91 755	2.39 752	6.16 769	3.62 762	3.84 765	4.50 764	1.99 763	0.47 737	1.97 764	1.69 763	5.69 770	4.31 770

zzzz4	4.31 761	5.77 770	4.85 763	11.37 779	10.45 774	5.64 763	4.46 767	4.20 767	0.91 718	1.87 752	2.47 754	6.11 767	3.60 760	3.65 761	4.59 767	1.99 763	0.47 737	2.02 765	1.74 765	5.77 773	4.37 772

noway1	4.31 761	5.77 770	4.81 762	11.37 779	10.45 774	5.64 763	4.46 767	4.20 767	0.90 713	1.87 752	2.48 756	6.11 767	3.60 760	3.65 761	4.59 767	1.99 763	0.47 737	2.02 765	1.74 765	5.77 773	4.37 772

noway4	4.32 763	5.81 772	4.75 760	11.39 781	10.47 776	5.70 765	4.50 772	4.14 766	0.90 713	1.83 750	2.44 753	6.16 769	3.63 763	3.66 763	4.60 769	2.00 766	0.47 737	2.03 768	1.73 764	5.80 775	4.40 774

LRCNet_RVC	10.90 778	14.34 786	9.35 770	15.35 782	8.04 768	1.08 723	0.34 654	8.78 776	0.70 687	12.63 785	16.05 785	9.85 776	6.54 769	8.57 776	6.34 773	20.27 797	5.40 777	23.70 798	21.88 799	14.87 785	13.83 786

HaxPig	17.72 786	20.22 796	19.73 785	16.53 783	16.51 782	9.27 772	9.33 774	14.34 787	13.27 779	18.65 787	18.70 786	17.35 787	16.77 787	17.04 787	16.45 787	22.05 800	20.89 797	22.27 797	21.53 794	21.29 796	22.13 800

MEDIAN_ROB	21.21 787	24.62 800	23.47 796	19.58 784	19.65 787	13.22 777	10.96 775	17.88 788	17.00 788	22.14 798	22.02 789	20.86 789	20.36 788	21.06 788	19.71 788	25.63 802	24.13 798	26.21 799	25.20 800	25.17 799	25.38 803

xxxxx1	15.27 781	9.54 778	10.31 776	20.13 785	18.88 784	17.08 779	23.03 780	10.36 779	10.99 776	9.21 777	9.62 773	10.74 781	10.61 779	10.72 778	13.89 784	7.97 782	9.20 786	31.85 801	44.72 803	12.84 782	13.69 783

tt_ll	15.27 781	9.54 778	10.31 776	20.13 785	18.88 784	17.08 779	23.03 780	10.36 779	10.99 776	9.21 777	9.62 773	10.74 781	10.61 779	10.72 778	13.89 784	7.97 782	9.20 786	31.85 801	44.72 803	12.84 782	13.69 783

ff	15.27 781	9.54 778	10.31 776	20.13 785	18.88 784	17.08 779	23.03 780	10.36 779	10.99 776	9.21 777	9.62 773	10.74 781	10.61 779	10.72 778	13.89 784	7.97 782	9.20 786	31.85 801	44.72 803	12.84 782	13.69 783

CasAABBNet	23.10 788	19.86 789	20.64 790	22.47 788	22.73 788	38.41 794	55.50 796	26.89 795	28.70 795	20.61 795	22.15 792	22.08 795	22.75 793	23.99 789	27.36 793	13.59 785	16.48 791	12.14 783	14.27 784	15.95 786	15.53 789

Hybrid-DGEV	23.16 792	19.94 794	20.96 793	22.49 789	22.75 790	38.51 796	55.52 799	27.09 799	28.90 799	20.58 792	22.25 793	22.00 791	22.80 795	24.11 794	27.33 792	13.60 788	16.47 790	12.14 783	14.30 788	15.95 786	15.54 790

RAFT-FEzeroshot	23.10 788	19.88 791	20.56 788	22.49 789	22.75 790	38.38 791	55.50 796	26.84 792	28.66 793	20.60 793	22.10 790	22.05 792	22.74 791	24.00 791	27.37 795	13.59 785	16.48 791	12.14 783	14.28 785	15.96 788	15.54 790

RAFT-FE	23.10 788	19.88 791	20.56 788	22.49 789	22.75 790	38.38 791	55.50 796	26.84 792	28.66 793	20.60 793	22.10 790	22.05 792	22.74 791	24.00 791	27.37 795	13.59 785	16.48 791	12.14 783	14.28 785	15.96 788	15.54 790

FlowAnything	23.14 791	19.87 790	20.79 791	22.50 792	22.74 789	38.39 793	55.46 793	26.89 795	28.72 796	20.77 797	22.29 795	22.07 794	22.72 790	23.99 789	27.41 797	13.60 788	16.55 796	12.15 787	14.36 789	15.97 790	15.52 788

Selective-RAFT-Error	23.16 792	19.93 793	20.87 792	22.54 793	22.81 793	38.52 797	55.47 794	27.01 798	28.83 797	20.66 796	22.25 793	22.09 796	22.80 795	24.09 793	27.36 793	13.61 790	16.48 791	12.15 787	14.28 785	15.99 791	15.57 793

fast-reg	23.64 794	20.51 797	23.42 795	23.22 794	24.75 797	38.73 798	55.47 794	26.85 794	28.86 798	20.12 790	21.73 787	21.64 790	22.22 789	24.30 796	27.54 798	13.91 792	16.52 795	14.85 790	15.62 790	16.91 793	15.71 794

LSM0	24.24 795	19.98 795	22.32 794	24.22 795	40.14 802	38.48 795	55.20 792	26.95 797	28.57 792	20.49 791	21.83 788	22.26 797	22.75 793	24.22 795	27.30 791	13.66 791	16.32 789	12.19 789	14.15 783	16.10 792	17.66 795

AVERAGE_ROB	25.43 796	29.06 801	27.24 797	24.63 796	24.20 796	17.73 782	12.61 776	22.29 791	21.39 791	26.79 800	26.16 798	25.20 798	24.64 799	25.07 797	23.53 789	29.96 803	28.40 803	30.60 800	29.58 801	29.72 800	29.84 804

zzzz2	34.86 802	30.12 802	31.42 800	34.23 797	34.22 800	58.04 801	83.74 803	40.88 803	43.54 800	31.10 803	33.46 801	32.70 801	33.88 800	35.86 800	41.00 799	20.48 798	24.86 801	18.45 795	21.67 797	24.07 797	23.42 801

noway5	34.86 802	30.12 802	31.42 800	34.23 797	34.22 800	58.04 801	83.74 803	40.88 803	43.54 800	31.10 803	33.46 801	32.70 801	33.88 800	35.86 800	41.00 799	20.48 798	24.86 801	18.45 795	21.67 797	24.07 797	23.42 801

RSGM-EC	29.65 797	17.75 787	10.04 774	35.31 799	33.15 798	26.42 788	46.65 790	19.89 789	17.74 789	18.92 788	23.36 796	30.14 799	23.59 797	41.87 802	45.99 803	59.56 804	34.38 804	33.25 804	20.37 792	34.97 801	19.60 798

acva	29.65 797	17.75 787	10.04 774	35.31 799	33.15 798	26.42 788	46.65 790	19.89 789	17.74 789	18.92 788	23.36 796	30.14 799	23.59 797	41.87 802	45.99 803	59.56 804	34.38 804	33.25 804	20.37 792	34.97 801	19.60 798

zzzzzz3	33.80 800	21.93 798	29.35 798	40.69 801	40.71 803	54.58 800	75.81 802	38.06 801	43.73 802	30.21 801	32.81 799	33.59 803	36.40 802	35.16 798	41.64 801	19.24 794	24.62 799	18.35 793	21.58 795	19.15 794	18.48 796

zzz1	33.83 801	21.95 799	29.58 799	40.69 801	40.71 803	54.57 799	75.77 801	38.08 802	43.79 803	30.23 802	32.84 800	33.61 804	36.40 802	35.19 799	41.64 801	19.25 795	24.62 799	18.36 794	21.58 795	19.16 795	18.49 797

test_example2	101.33 804	108.28 805	68.15 803	98.43 803	106.93 805	89.75 803	102.43 805	36.80 800	97.65 805	129.04 805	130.15 805	65.26 806	66.62 805	92.11 804	80.24 805	144.10 806	199.48 806	81.81 806	103.01 806	125.01 806	101.27 805

DLNR_Zeroshot_test	10.44 774	12.10 783	19.93 786	106.08 804	23.66 795	0.14 49	0.13 90	3.22 761	0.17 120	0.16 231	0.23 293	0.16 247	0.10 95	0.31 423	0.15 269	2.36 768	0.06 266	0.07 176	0.07 258	39.70 803	0.06 161

DLNR-FE	10.45 775	12.13 784	19.94 787	106.10 805	23.12 794	0.14 49	0.13 90	3.28 762	0.17 120	0.16 231	0.23 293	0.16 247	0.10 95	0.31 423	0.15 269	2.41 769	0.06 266	0.07 176	0.07 258	40.22 804	0.06 161

ccccc	256.34 805	256.29 806	313.62 805	354.40 806	364.36 806	149.10 805	168.46 806	152.89 806	131.30 806	153.93 806	155.56 806	164.00 807	204.39 806	268.02 806	295.19 806	390.55 807	349.22 807	244.59 807	219.82 807	412.30 807	378.83 806

GS-Stereo							0.16 238	0.26 207	0.18 143	0.13 148	0.15 163	0.10 70	0.09 45	0.16 116	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.08 294	0.08 351

Low-res two-view benchmark