Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

3.75w	0.11 48	0.09 74	0.15 24	0.17 42	0.11 147	0.18 123	0.12 33	0.23 96	0.14 38	0.13 85	0.11 41	0.08 3	0.10 63	0.16 63	0.11 16	0.05 10	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

OmniDepth	0.10 2	0.09 74	0.14 8	0.19 126	0.07 1	0.16 78	0.12 33	0.16 5	0.12 11	0.08 1	0.09 13	0.14 129	0.13 161	0.14 16	0.10 1	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 69	0.05 5	0.04 1

MonStereo	0.10 2	0.08 38	0.13 1	0.17 42	0.08 10	0.14 27	0.12 33	0.24 115	0.19 108	0.09 6	0.11 41	0.08 3	0.07 2	0.14 16	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 2	0.08 38	0.13 1	0.17 42	0.08 10	0.13 19	0.12 33	0.24 115	0.19 108	0.09 6	0.11 41	0.08 3	0.07 2	0.14 16	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

asda	0.11 48	0.11 182	0.16 47	0.17 42	0.09 37	0.14 27	0.12 33	0.24 115	0.16 59	0.11 47	0.11 41	0.08 3	0.10 63	0.15 39	0.12 70	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

asd	0.10 2	0.10 116	0.15 24	0.17 42	0.10 99	0.16 78	0.10 8	0.19 28	0.13 23	0.12 67	0.11 41	0.09 22	0.10 63	0.16 63	0.11 16	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 69	0.05 5	0.04 1

qwe	0.11 48	0.10 116	0.14 8	0.17 42	0.10 99	0.15 46	0.12 33	0.25 123	0.17 76	0.14 111	0.13 71	0.09 22	0.09 24	0.18 104	0.12 70	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2.25w	0.11 48	0.09 74	0.15 24	0.17 42	0.09 37	0.15 46	0.10 8	0.19 28	0.18 89	0.14 111	0.17 132	0.09 22	0.10 63	0.18 104	0.13 121	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

4.25_new	0.11 48	0.11 182	0.16 47	0.17 42	0.10 99	0.17 101	0.12 33	0.21 59	0.14 38	0.12 67	0.13 71	0.09 22	0.10 63	0.15 39	0.12 70	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5w_new	0.11 48	0.11 182	0.16 47	0.17 42	0.10 99	0.17 101	0.12 33	0.21 59	0.14 38	0.12 67	0.13 71	0.09 22	0.10 63	0.15 39	0.12 70	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5_new	0.11 48	0.11 182	0.15 24	0.17 42	0.09 37	0.14 27	0.12 33	0.21 59	0.16 59	0.13 85	0.13 71	0.08 3	0.09 24	0.13 8	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 69	0.06 71	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 48	0.11 182	0.15 24	0.17 42	0.09 37	0.14 27	0.12 33	0.21 59	0.16 59	0.13 85	0.13 71	0.08 3	0.09 24	0.13 8	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 69	0.06 71	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 48	0.11 182	0.16 47	0.17 42	0.10 99	0.17 101	0.12 33	0.21 59	0.14 38	0.12 67	0.13 71	0.09 22	0.10 63	0.15 39	0.12 70	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4w-stereo	0.10 2	0.10 116	0.15 24	0.17 42	0.09 37	0.15 46	0.10 8	0.19 28	0.13 23	0.12 67	0.12 58	0.08 3	0.11 102	0.16 63	0.12 70	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 69	0.05 5	0.04 1

2.5w	0.11 48	0.10 116	0.15 24	0.18 82	0.09 37	0.15 46	0.15 123	0.20 40	0.15 51	0.12 67	0.13 71	0.10 42	0.09 24	0.17 81	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 69	0.05 5	0.04 1

2.75w_new	0.11 48	0.09 74	0.14 8	0.16 19	0.09 37	0.15 46	0.12 33	0.25 123	0.16 59	0.14 111	0.13 71	0.08 3	0.10 63	0.16 63	0.13 121	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 31

3.25w_new	0.11 48	0.09 74	0.15 24	0.17 42	0.09 37	0.19 150	0.10 8	0.22 74	0.17 76	0.14 111	0.12 58	0.10 42	0.11 102	0.17 81	0.12 70	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 31

3.25w	0.11 48	0.09 74	0.15 24	0.17 42	0.09 37	0.19 150	0.10 8	0.22 74	0.17 76	0.14 111	0.12 58	0.10 42	0.11 102	0.17 81	0.12 70	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 31

3.5w_stereo	0.11 48	0.10 116	0.14 8	0.17 42	0.09 37	0.17 101	0.09 2	0.22 74	0.16 59	0.13 85	0.13 71	0.09 22	0.11 102	0.19 127	0.13 121	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

3w_stereo	0.12 74	0.11 182	0.18 70	0.18 82	0.08 10	0.16 78	0.15 123	0.27 146	0.19 108	0.12 67	0.12 58	0.07 1	0.12 129	0.15 39	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

2w_stereo	0.11 48	0.10 116	0.15 24	0.18 82	0.08 10	0.16 78	0.14 95	0.27 146	0.20 133	0.14 111	0.14 103	0.08 3	0.11 102	0.13 8	0.12 70	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 69	0.05 5	0.04 1

1w_stereo	0.12 74	0.08 38	0.14 8	0.18 82	0.09 37	0.16 78	0.15 123	0.25 123	0.21 150	0.13 85	0.16 121	0.08 3	0.12 129	0.16 63	0.13 121	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

monsters	0.11 48	0.09 74	0.13 1	0.17 42	0.12 205	0.15 46	0.11 16	0.23 96	0.15 51	0.14 111	0.12 58	0.08 3	0.09 24	0.21 164	0.10 1	0.06 34	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

SGD-Stereo	0.11 48	0.08 38	0.17 61	0.17 42	0.07 1	0.17 101	0.13 66	0.18 19	0.16 59	0.11 47	0.13 71	0.11 78	0.12 129	0.18 104	0.11 16	0.08 230	0.04 2	0.06 52	0.05 69	0.06 71	0.04 1

MonSter	0.10 2	0.08 38	0.13 1	0.17 42	0.08 10	0.14 27	0.12 33	0.24 115	0.19 108	0.09 6	0.11 41	0.08 3	0.07 2	0.14 16	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 257	0.72 594	0.70 505	0.17 42	0.08 10	0.15 46	0.15 123	0.18 19	0.16 59	0.13 85	0.12 58	0.09 22	0.08 9	0.16 63	0.13 121	0.35 585	0.04 2	0.08 201	0.07 183	0.11 396	0.23 561

4D-IteraStereo	0.17 179	0.16 389	0.50 416	0.21 234	0.14 326	0.19 150	0.17 197	0.28 165	0.28 245	0.23 209	0.20 169	0.20 206	0.11 102	0.19 127	0.14 161	0.06 34	0.04 2	0.10 354	0.08 259	0.08 212	0.06 108

CAS	0.15 146	0.07 7	0.21 98	0.41 573	0.16 408	0.20 185	0.18 240	0.22 74	0.19 108	0.15 125	0.19 152	0.11 78	0.09 24	0.14 16	0.13 121	0.29 578	0.04 2	0.06 52	0.04 1	0.06 71	0.14 475

test-3	0.16 160	0.09 74	0.31 194	0.21 234	0.11 147	0.18 123	0.16 156	0.30 197	0.27 230	0.26 244	0.16 121	0.22 230	0.12 129	0.26 249	0.18 263	0.06 34	0.04 2	0.08 201	0.08 259	0.06 71	0.06 108

test_1	0.16 160	0.09 74	0.31 194	0.21 234	0.11 147	0.18 123	0.16 156	0.30 197	0.27 230	0.25 232	0.16 121	0.22 230	0.12 129	0.26 249	0.18 263	0.06 34	0.04 2	0.08 201	0.08 259	0.06 71	0.06 108

CREStereo++_RVC	0.15 146	0.08 38	0.26 143	0.17 42	0.11 147	0.18 123	0.13 66	0.22 74	0.30 277	0.21 197	0.30 268	0.13 104	0.11 102	0.16 63	0.15 185	0.07 88	0.04 2	0.06 52	0.15 517	0.06 71	0.05 31
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
2k_new	0.10 2	0.07 7	0.15 24	0.13 1	0.10 99	0.14 27	0.14 95	0.21 59	0.14 38	0.10 22	0.08 10	0.09 22	0.09 24	0.14 16	0.11 16	0.08 230	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.07 145	0.06 108

CNT	0.10 2	0.07 7	0.16 47	0.14 3	0.11 147	0.13 19	0.13 66	0.21 59	0.14 38	0.09 6	0.10 22	0.11 78	0.09 24	0.13 8	0.12 70	0.08 230	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.06 71	0.06 108

4k_L	0.10 2	0.07 7	0.16 47	0.15 10	0.09 37	0.14 27	0.12 33	0.20 40	0.13 23	0.10 22	0.10 22	0.10 42	0.09 24	0.14 16	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

aaa3	0.10 2	0.07 7	0.15 24	0.15 10	0.09 37	0.13 19	0.12 33	0.20 40	0.13 23	0.09 6	0.10 22	0.10 42	0.10 63	0.14 16	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

5k_new	0.10 2	0.07 7	0.16 47	0.15 10	0.09 37	0.13 19	0.12 33	0.18 19	0.13 23	0.10 22	0.09 13	0.10 42	0.09 24	0.15 39	0.12 70	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

weee2	0.10 2	0.07 7	0.15 24	0.16 19	0.09 37	0.15 46	0.12 33	0.17 12	0.13 23	0.09 6	0.09 13	0.11 78	0.10 63	0.14 16	0.12 70	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

uiiii_40	0.10 2	0.07 7	0.13 1	0.15 10	0.09 37	0.14 27	0.11 16	0.20 40	0.11 5	0.09 6	0.09 13	0.10 42	0.11 102	0.15 39	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

4.5w_L	0.10 2	0.07 7	0.14 8	0.16 19	0.09 37	0.14 27	0.11 16	0.20 40	0.12 11	0.09 6	0.10 22	0.10 42	0.11 102	0.17 81	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.06 71	0.05 31

StePilot	0.10 2	0.07 7	0.14 8	0.16 19	0.09 37	0.14 27	0.11 16	0.20 40	0.13 23	0.09 6	0.10 22	0.10 42	0.10 63	0.17 81	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

SteFusion	0.10 2	0.07 7	0.14 8	0.16 19	0.09 37	0.15 46	0.13 66	0.22 74	0.18 89	0.10 22	0.11 41	0.08 3	0.09 24	0.15 39	0.11 16	0.04 1	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.05 5	0.04 1

PyraSte	0.10 2	0.07 7	0.14 8	0.18 82	0.09 37	0.15 46	0.12 33	0.23 96	0.14 38	0.10 22	0.12 58	0.10 42	0.09 24	0.14 16	0.11 16	0.05 10	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

tim_s	0.10 2	0.06 1	0.14 8	0.17 42	0.09 37	0.15 46	0.12 33	0.22 74	0.15 51	0.09 6	0.10 22	0.10 42	0.09 24	0.13 8	0.11 16	0.05 10	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

ACW_4w	0.10 2	0.06 1	0.14 8	0.17 42	0.09 37	0.14 27	0.12 33	0.23 96	0.18 89	0.09 6	0.10 22	0.09 22	0.10 63	0.14 16	0.11 16	0.05 10	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.05 5	0.04 1

ITERv19	0.10 2	0.07 7	0.15 24	0.17 42	0.08 10	0.11 4	0.13 66	0.18 19	0.14 38	0.12 67	0.14 103	0.09 22	0.10 63	0.14 16	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

VIP-Stereo	0.12 74	0.12 224	0.21 98	0.18 82	0.11 147	0.24 285	0.12 33	0.19 28	0.18 89	0.10 22	0.13 71	0.11 78	0.09 24	0.19 127	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.05 5	0.05 31

zaero_v3	0.10 2	0.07 7	0.17 61	0.16 19	0.08 10	0.17 101	0.11 16	0.18 19	0.13 23	0.13 85	0.13 71	0.08 3	0.10 63	0.15 39	0.10 1	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

ITERv2	0.10 2	0.07 7	0.18 70	0.16 19	0.08 10	0.16 78	0.11 16	0.19 28	0.12 11	0.12 67	0.13 71	0.09 22	0.10 63	0.16 63	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

ITER	0.10 2	0.06 1	0.16 47	0.16 19	0.08 10	0.12 11	0.11 16	0.16 5	0.12 11	0.12 67	0.14 103	0.10 42	0.10 63	0.20 144	0.11 16	0.07 88	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

GSStereo	0.12 74	0.09 74	0.20 89	0.17 42	0.12 205	0.19 150	0.16 156	0.26 132	0.18 89	0.13 85	0.15 108	0.10 42	0.09 24	0.16 63	0.10 1	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.08 212	0.08 261

GS-Stereo							0.16 156	0.26 132	0.18 89	0.13 85	0.15 108	0.10 42	0.09 24	0.16 63	0.10 1	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.08 212	0.08 261

FE-Mocha	0.16 160	0.10 116	0.33 217	0.19 126	0.13 283	0.19 150	0.15 123	0.35 266	0.22 163	0.24 223	0.24 210	0.20 206	0.14 183	0.17 81	0.17 241	0.07 88	0.05 32	0.08 201	0.08 259	0.07 145	0.06 108

DDF-Stereo	0.13 89	0.08 38	0.19 78	0.19 126	0.16 408	0.12 11	0.15 123	0.18 19	0.18 89	0.11 47	0.10 22	0.13 104	0.12 129	0.23 189	0.19 293	0.08 230	0.05 32	0.07 118	0.05 69	0.21 539	0.06 108

252Zero-FE	0.14 114	0.07 7	0.17 61	0.17 42	0.09 37	0.15 46	0.11 16	0.21 59	0.19 108	0.77 579	0.11 41	0.08 3	0.08 9	0.13 8	0.13 121	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.06 71	0.06 108

Zero-FE251	0.14 114	0.09 74	0.24 122	0.17 42	0.09 37	0.20 185	0.13 66	0.20 40	0.14 38	0.61 559	0.13 71	0.13 104	0.11 102	0.14 16	0.16 210	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.05 5	0.05 31

Wavelet-MonSter	0.10 2	0.08 38	0.13 1	0.18 82	0.10 99	0.13 19	0.12 33	0.15 4	0.12 11	0.10 22	0.13 71	0.10 42	0.10 63	0.14 16	0.11 16	0.05 10	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

DA	0.14 114	0.10 116	0.18 70	0.21 234	0.10 99	0.29 371	0.16 156	0.28 165	0.20 133	0.14 111	0.17 132	0.16 163	0.14 183	0.17 81	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.05 69	0.07 145	0.07 193

Monster-pub-mixall	0.10 2	0.07 7	0.16 47	0.16 19	0.08 10	0.11 4	0.09 2	0.20 40	0.12 11	0.11 47	0.11 41	0.08 3	0.08 9	0.23 189	0.11 16	0.07 88	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.06 108

Replicate-Monster	0.12 74	0.10 116	0.32 200	0.16 19	0.08 10	0.17 101	0.10 8	0.22 74	0.19 108	0.11 47	0.10 22	0.10 42	0.09 24	0.19 127	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.05 5	0.08 261

zero-FE	0.16 160	0.08 38	0.81 528	0.19 126	0.18 451	0.12 11	0.15 123	0.19 28	0.19 108	0.10 22	0.10 22	0.13 104	0.12 129	0.21 164	0.19 293	0.08 230	0.05 32	0.07 118	0.05 69	0.19 527	0.06 108

GGEV	0.14 114	0.10 116	0.18 70	0.21 234	0.10 99	0.29 371	0.16 156	0.28 165	0.20 133	0.14 111	0.17 132	0.16 163	0.14 183	0.17 81	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.05 69	0.07 145	0.07 193

AdaDepth	0.11 48	0.09 74	0.20 89	0.20 189	0.10 99	0.19 150	0.13 66	0.16 5	0.13 23	0.10 22	0.10 22	0.09 22	0.09 24	0.19 127	0.12 70	0.05 10	0.05 32	0.06 52	0.06 127	0.05 5	0.05 31

GASTEREO	0.13 89	0.12 224	0.21 98	0.23 343	0.10 99	0.18 123	0.15 123	0.26 132	0.18 89	0.17 160	0.16 121	0.11 78	0.13 161	0.19 127	0.11 16	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.07 183	0.06 71	0.06 108

MSCF	0.13 89	0.12 224	0.21 98	0.22 295	0.10 99	0.16 78	0.15 123	0.26 132	0.18 89	0.17 160	0.16 121	0.11 78	0.13 161	0.18 104	0.11 16	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.07 183	0.06 71	0.06 108

monsterstereo	0.11 48	0.09 74	0.14 8	0.19 126	0.12 205	0.14 27	0.12 33	0.25 123	0.17 76	0.13 85	0.16 121	0.08 3	0.09 24	0.19 127	0.11 16	0.05 10	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.05 5	0.04 1

IGEV	0.11 48	0.06 1	0.17 61	0.15 10	0.11 147	0.16 78	0.13 66	0.21 59	0.16 59	0.11 47	0.15 108	0.09 22	0.07 2	0.14 16	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.05 5	0.05 31

xyz-stereo-finetune2	0.17 179	0.11 182	0.26 143	0.16 19	0.09 37	0.27 330	0.19 285	0.27 146	0.20 133	0.22 203	0.28 242	0.21 218	0.22 312	0.37 358	0.22 353	0.06 34	0.05 32	0.08 201	0.06 127	0.06 71	0.07 193

xyz-stereo	1.40 606	0.10 116	17.09 662	0.18 82	0.07 1	4.78 623	0.18 240	0.29 178	0.34 320	0.36 429	2.81 622	0.40 437	0.29 426	0.56 441	0.24 383	0.07 88	0.05 32	0.09 281	0.06 127	0.06 71	0.05 31

111111	0.11 48	0.07 7	0.17 61	0.19 126	0.11 147	0.13 19	0.11 16	0.22 74	0.15 51	0.11 47	0.12 58	0.12 92	0.08 9	0.18 104	0.11 16	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.08 212	0.06 108

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 38	0.19 78	0.16 19	0.09 37	0.12 11	0.13 66	0.18 19	0.13 23	0.09 6	0.07 3	0.08 3	0.08 9	0.16 63	0.10 1	0.06 34	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 38	0.19 78	0.16 19	0.09 37	0.12 11	0.13 66	0.17 12	0.11 5	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 2	0.17 81	0.10 1	0.06 34	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.05 5	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 38	0.16 47	0.17 42	0.08 10	0.16 78	0.12 33	0.17 12	0.12 11	0.10 22	0.07 3	0.10 42	0.08 9	0.14 16	0.11 16	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.06 71	0.06 108

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 38	0.15 24	0.17 42	0.09 37	0.15 46	0.11 16	0.16 5	0.10 2	0.09 6	0.07 3	0.10 42	0.06 1	0.15 39	0.11 16	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.06 71	0.05 31

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 38	0.15 24	0.18 82	0.09 37	0.15 46	0.11 16	0.16 5	0.10 2	0.08 1	0.06 1	0.10 42	0.07 2	0.17 81	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.05 5	0.05 31

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 38	0.15 24	0.18 82	0.07 1	0.15 46	0.11 16	0.17 12	0.11 5	0.08 1	0.06 1	0.10 42	0.08 9	0.18 104	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.05 5	0.05 31

LG-G_1	0.11 48	0.08 38	0.18 70	0.18 82	0.07 1	0.21 213	0.09 2	0.19 28	0.11 5	0.10 22	0.09 13	0.11 78	0.10 63	0.19 127	0.10 1	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.06 71	0.06 108

LG-G	0.11 48	0.08 38	0.18 70	0.18 82	0.07 1	0.21 213	0.09 2	0.19 28	0.11 5	0.10 22	0.09 13	0.11 78	0.10 63	0.19 127	0.10 1	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.06 71	0.06 108

LGtest1	0.10 2	0.08 38	0.17 61	0.17 42	0.08 10	0.13 19	0.09 2	0.16 5	0.12 11	0.09 6	0.07 3	0.09 22	0.09 24	0.15 39	0.11 16	0.08 230	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.06 71	0.06 108

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 89	0.09 74	0.24 122	0.20 189	0.10 99	0.15 46	0.14 95	0.22 74	0.16 59	0.12 67	0.19 152	0.15 146	0.11 102	0.13 8	0.17 241	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.06 127	0.07 145	0.06 108

MM-Stereo_test2	0.15 146	0.10 116	0.44 364	0.23 343	0.11 147	0.21 213	0.21 363	0.27 146	0.22 163	0.15 125	0.16 121	0.13 104	0.11 102	0.20 144	0.13 121	0.06 34	0.05 32	0.07 118	0.06 127	0.09 282	0.05 31

Reg-Stereo(zero)	0.16 160	0.07 7	0.36 257	0.19 126	0.10 99	0.19 150	0.14 95	0.28 165	0.24 197	0.22 203	0.20 169	0.24 262	0.18 268	0.21 164	0.18 263	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.06 127	0.06 71	0.06 108

HI	0.20 257	0.13 287	0.33 217	0.18 82	0.15 376	0.17 101	0.16 156	0.34 241	0.21 150	0.37 436	0.39 379	0.36 396	0.24 345	0.29 299	0.21 333	0.06 34	0.05 32	0.08 201	0.09 347	0.09 282	0.07 193

CoSv	0.20 257	0.13 287	0.33 217	0.18 82	0.15 376	0.17 101	0.16 156	0.34 241	0.21 150	0.37 436	0.39 379	0.36 396	0.24 345	0.29 299	0.21 333	0.06 34	0.05 32	0.08 201	0.09 347	0.09 282	0.07 193

SCV_C0	0.14 114	0.11 182	0.25 135	0.19 126	0.12 205	0.15 46	0.16 156	0.30 197	0.22 163	0.13 85	0.15 108	0.13 104	0.09 24	0.24 202	0.10 1	0.06 34	0.05 32	0.06 52	0.06 127	0.09 282	0.06 108

SCV	0.14 114	0.14 330	0.24 122	0.21 234	0.11 147	0.15 46	0.16 156	0.31 208	0.18 89	0.11 47	0.15 108	0.13 104	0.10 63	0.23 189	0.11 16	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.06 127	0.09 282	0.06 108

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 89	0.14 330	0.19 78	0.26 465	0.09 37	0.15 46	0.13 66	0.22 74	0.18 89	0.12 67	0.11 41	0.10 42	0.13 161	0.21 164	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.07 145	0.05 31

FoundationStereo	0.09 1	0.07 7	0.16 47	0.16 19	0.08 10	0.12 11	0.13 66	0.11 1	0.12 11	0.09 6	0.07 3	0.10 42	0.09 24	0.11 1	0.10 1	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.05 5	0.05 31

StereoAnything_RVC	0.13 89	0.37 557	0.36 257	0.14 3	0.07 1	0.11 4	0.12 33	0.17 12	0.12 11	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 63	0.20 144	0.10 1	0.09 316	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.24 552	0.05 31

AIO_rvc	0.12 74	0.11 182	0.22 108	0.19 126	0.10 99	0.15 46	0.17 197	0.20 40	0.16 59	0.11 47	0.13 71	0.13 104	0.08 9	0.22 180	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.06 71	0.07 193

AIO_test	0.12 74	0.09 74	0.20 89	0.19 126	0.11 147	0.15 46	0.17 197	0.19 28	0.16 59	0.11 47	0.13 71	0.14 129	0.09 24	0.20 144	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.06 71	0.05 31

castereo++	0.13 89	0.10 116	0.18 70	0.18 82	0.10 99	0.27 330	0.13 66	0.23 96	0.23 182	0.11 47	0.13 71	0.16 163	0.10 63	0.18 104	0.10 1	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.06 127	0.05 5	0.04 1

castereo	0.14 114	0.10 116	0.19 78	0.18 82	0.10 99	0.20 185	0.19 285	0.30 197	0.27 230	0.13 85	0.18 144	0.16 163	0.16 217	0.15 39	0.13 121	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.06 127	0.06 71	0.05 31

GIP-stereo	0.12 74	0.09 74	0.20 89	0.19 126	0.11 147	0.16 78	0.14 95	0.29 178	0.18 89	0.11 47	0.16 121	0.13 104	0.09 24	0.15 39	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.06 71	0.05 31

fffft	0.13 89	0.09 74	0.24 122	0.19 126	0.10 99	0.17 101	0.19 285	0.22 74	0.16 59	0.14 111	0.11 41	0.13 104	0.10 63	0.24 202	0.18 263	0.06 34	0.05 32	0.07 118	0.06 127	0.07 145	0.06 108
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.11 48	0.08 38	0.17 61	0.17 42	0.09 37	0.22 241	0.14 95	0.14 3	0.16 59	0.11 47	0.10 22	0.09 22	0.08 9	0.21 164	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.05 5	0.05 31

SMoEStereo_RVC	0.13 89	0.10 116	0.22 108	0.19 126	0.10 99	0.19 150	0.17 197	0.19 28	0.19 108	0.15 125	0.13 71	0.12 92	0.11 102	0.24 202	0.16 210	0.06 34	0.05 32	0.07 118	0.06 127	0.06 71	0.06 108

tt45	0.14 114	0.09 74	0.22 108	0.19 126	0.11 147	0.23 263	0.18 240	0.22 74	0.17 76	0.15 125	0.13 71	0.14 129	0.10 63	0.30 314	0.14 161	0.07 88	0.05 32	0.08 201	0.06 127	0.07 145	0.07 193

999	0.14 114	0.08 38	0.24 122	0.19 126	0.11 147	0.20 185	0.17 197	0.24 115	0.18 89	0.13 85	0.16 121	0.14 129	0.11 102	0.36 355	0.15 185	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.06 127	0.06 71	0.07 193

mms	0.13 89	0.11 182	0.19 78	0.19 126	0.12 205	0.16 78	0.17 197	0.20 40	0.17 76	0.13 85	0.17 132	0.14 129	0.09 24	0.24 202	0.14 161	0.06 34	0.05 32	0.08 201	0.06 127	0.07 145	0.07 193

ours_stereo	0.13 89	0.11 182	0.23 114	0.20 189	0.11 147	0.17 101	0.18 240	0.20 40	0.19 108	0.13 85	0.18 144	0.14 129	0.10 63	0.23 189	0.14 161	0.06 34	0.05 32	0.08 201	0.06 127	0.06 71	0.05 31

tg	0.16 160	0.11 182	0.25 135	0.21 234	0.11 147	0.23 263	0.15 123	0.34 241	0.24 197	0.20 186	0.25 219	0.19 197	0.12 129	0.24 202	0.15 185	0.07 88	0.05 32	0.09 281	0.09 347	0.08 212	0.07 193

WCG-NET	0.14 114	0.09 74	0.23 114	0.18 82	0.08 10	0.18 123	0.17 197	0.21 59	0.28 245	0.18 177	0.21 181	0.15 146	0.12 129	0.18 104	0.12 70	0.06 34	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.06 71	0.05 31

IGEV-Stereo++	0.11 48	0.08 38	0.15 24	0.19 126	0.11 147	0.14 27	0.10 8	0.22 74	0.18 89	0.10 22	0.13 71	0.10 42	0.11 102	0.14 16	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.06 71	0.05 31

Pointernet	0.13 89	0.07 7	0.27 152	0.19 126	0.11 147	0.20 185	0.12 33	0.31 208	0.24 197	0.15 125	0.15 108	0.13 104	0.11 102	0.17 81	0.13 121	0.08 230	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.06 71	0.05 31

U	1.00 595	0.09 74	0.21 98	0.21 234	3.68 649	6.12 628	0.14 95	0.21 59	0.21 150	0.11 47	0.11 41	0.10 42	0.09 24	0.12 2	0.11 16	0.07 88	0.05 32	5.42 633	2.90 631	0.07 145	0.06 108

IGEV-Stereo+	0.12 74	0.08 38	0.17 61	0.18 82	0.13 283	0.09 1	0.11 16	0.16 5	0.15 51	0.10 22	0.08 10	0.10 42	0.10 63	0.21 164	0.11 16	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.16 489	0.24 566

AIO-Stereo	0.13 89	0.10 116	0.22 108	0.20 189	0.09 37	0.16 78	0.15 123	0.27 146	0.16 59	0.13 85	0.15 108	0.13 104	0.08 9	0.18 104	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.07 118	0.07 183	0.06 71	0.06 108

RSM++	0.12 74	0.09 74	0.19 78	0.20 189	0.09 37	0.17 101	0.15 123	0.21 59	0.19 108	0.12 67	0.12 58	0.14 129	0.09 24	0.20 144	0.12 70	0.06 34	0.05 32	0.07 118	0.07 183	0.07 145	0.05 31

RSM	0.12 74	0.09 74	0.20 89	0.20 189	0.09 37	0.16 78	0.15 123	0.23 96	0.18 89	0.13 85	0.13 71	0.15 146	0.09 24	0.21 164	0.12 70	0.06 34	0.05 32	0.07 118	0.07 183	0.06 71	0.05 31

RAFT-Stereo-weight	0.15 146	0.09 74	0.26 143	0.20 189	0.10 99	0.19 150	0.17 197	0.36 285	0.29 264	0.24 223	0.20 169	0.19 197	0.10 63	0.18 104	0.15 185	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.05 69	0.06 71	0.05 31

trnet	0.13 89	0.08 38	0.21 98	0.15 10	0.07 1	0.21 213	0.12 33	0.24 115	0.24 197	0.16 147	0.21 181	0.15 146	0.13 161	0.18 104	0.13 121	0.08 230	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.06 71	0.05 31

ACVNet-DCA	0.18 203	0.14 330	0.38 288	0.23 343	0.11 147	0.31 406	0.19 285	0.41 336	0.27 230	0.17 160	0.19 152	0.13 104	0.18 268	0.28 282	0.11 16	0.08 230	0.05 32	0.08 201	0.06 127	0.09 282	0.09 323

xx1	0.20 257	0.14 330	0.38 288	0.23 343	0.11 147	0.31 406	0.19 285	0.35 266	0.47 473	0.17 160	0.19 152	0.28 316	0.24 345	0.28 282	0.11 16	0.08 230	0.05 32	0.10 354	0.09 347	0.09 282	0.09 323

1test111	0.19 242	0.14 330	0.38 288	0.23 343	0.11 147	0.31 406	0.19 285	0.41 336	0.27 230	0.17 160	0.19 152	0.13 104	0.18 268	0.34 341	0.22 353	0.08 230	0.05 32	0.08 201	0.06 127	0.09 282	0.09 323

cc1	0.18 203	0.14 330	0.38 288	0.23 343	0.11 147	0.31 406	0.19 285	0.35 266	0.47 473	0.17 160	0.19 152	0.13 104	0.18 268	0.28 282	0.11 16	0.08 230	0.05 32	0.08 201	0.06 127	0.08 212	0.08 261

ff7	0.14 114	0.12 224	0.27 152	0.19 126	0.12 205	0.21 213	0.18 240	0.27 146	0.20 133	0.15 125	0.13 71	0.12 92	0.12 129	0.24 202	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.08 201	0.07 183	0.07 145	0.07 193

ffff	0.14 114	0.12 224	0.27 152	0.19 126	0.12 205	0.21 213	0.18 240	0.27 146	0.20 133	0.15 125	0.13 71	0.12 92	0.12 129	0.24 202	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.08 201	0.07 183	0.07 145	0.07 193

ffm	0.22 307	0.12 224	0.42 344	0.20 189	0.13 283	0.28 350	0.20 332	0.35 266	0.44 440	0.30 324	0.42 413	0.34 377	0.23 327	0.27 268	0.11 16	0.08 230	0.05 32	0.11 411	0.10 389	0.08 212	0.08 261

ff1	0.29 439	0.12 224	0.42 344	0.20 189	0.13 283	0.28 350	0.20 332	0.35 266	0.44 440	0.30 324	0.42 413	0.34 377	0.23 327	0.81 545	1.08 585	0.08 230	0.05 32	0.11 411	0.10 389	0.08 212	0.08 261

11t	0.14 114	0.12 224	0.27 152	0.19 126	0.12 205	0.21 213	0.18 240	0.27 146	0.20 133	0.15 125	0.13 71	0.12 92	0.12 129	0.24 202	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.08 201	0.07 183	0.07 145	0.07 193

tt1	0.18 203	0.14 330	0.35 237	0.23 343	0.11 147	0.30 390	0.19 285	0.35 266	0.44 440	0.17 160	0.19 152	0.13 104	0.16 217	0.27 268	0.11 16	0.08 230	0.05 32	0.08 201	0.06 127	0.08 212	0.08 261

CASnet	0.14 114	0.12 224	0.22 108	0.22 295	0.08 10	0.16 78	0.15 123	0.27 146	0.25 210	0.22 203	0.20 169	0.15 146	0.11 102	0.17 81	0.13 121	0.07 88	0.05 32	0.11 411	0.09 347	0.08 212	0.05 31
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.15 146	0.10 116	0.36 257	0.19 126	0.12 205	0.23 263	0.16 156	0.26 132	0.19 108	0.24 223	0.19 152	0.14 129	0.11 102	0.16 63	0.13 121	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.06 127	0.05 5	0.05 31

AEACV	0.13 89	0.09 74	0.23 114	0.18 82	0.19 473	0.19 150	0.16 156	0.23 96	0.14 38	0.13 85	0.17 132	0.13 104	0.16 217	0.16 63	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.08 259	0.07 145	0.06 108

Any-RAFT	0.17 179	0.08 38	0.31 194	0.19 126	0.10 99	0.29 371	0.16 156	0.42 350	0.30 277	0.24 223	0.27 236	0.27 300	0.16 217	0.21 164	0.12 70	0.08 230	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.07 145	0.06 108

HH	0.18 203	0.12 224	0.55 444	0.22 295	0.12 205	0.18 123	0.18 240	0.34 241	0.19 108	0.20 186	0.24 210	0.34 377	0.18 268	0.29 299	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.07 183	0.07 145	0.06 108

HanStereo	0.18 203	0.12 224	0.55 444	0.22 295	0.12 205	0.18 123	0.18 240	0.34 241	0.19 108	0.20 186	0.24 210	0.34 377	0.18 268	0.29 299	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.07 183	0.07 145	0.06 108

LoS_RVC	0.13 89	0.10 116	0.19 78	0.18 82	0.16 408	0.20 185	0.18 240	0.20 40	0.17 76	0.13 85	0.19 152	0.12 92	0.15 201	0.17 81	0.13 121	0.06 34	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.05 5	0.12 437

anonymousdsp2	0.17 179	0.10 116	0.28 163	0.20 189	0.11 147	0.25 300	0.17 197	0.41 336	0.31 289	0.23 209	0.23 196	0.22 230	0.15 201	0.25 233	0.15 185	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.05 69	0.08 212	0.07 193

anonymousdsp	0.14 114	0.12 224	0.27 152	0.19 126	0.12 205	0.21 213	0.18 240	0.28 165	0.20 133	0.15 125	0.13 71	0.12 92	0.12 129	0.24 202	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.08 201	0.07 183	0.08 212	0.07 193

CES	0.14 114	0.08 38	0.19 78	0.17 42	0.22 514	0.18 123	0.16 156	0.23 96	0.19 108	0.14 111	0.17 132	0.14 129	0.10 63	0.18 104	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.08 212	0.18 523

Selective-IGEV	0.12 74	0.09 74	0.22 108	0.19 126	0.10 99	0.15 46	0.14 95	0.27 146	0.15 51	0.13 85	0.14 103	0.13 104	0.08 9	0.21 164	0.12 70	0.06 34	0.05 32	0.07 118	0.06 127	0.06 71	0.05 31

EGLCR-Stereo	0.13 89	0.08 38	0.20 89	0.18 82	0.09 37	0.21 213	0.13 66	0.27 146	0.21 150	0.13 85	0.10 22	0.15 146	0.09 24	0.20 144	0.13 121	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.07 183	0.06 71	0.06 108

ProNet	0.14 114	0.12 224	0.25 135	0.19 126	0.11 147	0.19 150	0.19 285	0.27 146	0.20 133	0.14 111	0.13 71	0.13 104	0.12 129	0.24 202	0.12 70	0.06 34	0.05 32	0.07 118	0.06 127	0.07 145	0.07 193

MC-Stereo	0.14 114	0.09 74	0.25 135	0.21 234	0.09 37	0.18 123	0.16 156	0.23 96	0.19 108	0.18 177	0.23 196	0.16 163	0.13 161	0.22 180	0.13 121	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.07 183	0.06 71	0.05 31

RCA-Stereo	0.16 160	0.09 74	0.25 135	0.20 189	0.10 99	0.19 150	0.17 197	0.36 285	0.35 336	0.20 186	0.25 219	0.17 173	0.17 243	0.18 104	0.14 161	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.06 127	0.06 71	0.05 31

DCANet-4	0.19 242	0.10 116	0.52 431	0.19 126	0.09 37	0.19 150	0.18 240	0.36 285	0.39 384	0.29 293	0.30 268	0.17 173	0.22 312	0.20 144	0.18 263	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.05 69	0.05 5	0.07 193

ccc-4	0.14 114	0.12 224	0.27 152	0.19 126	0.12 205	0.21 213	0.18 240	0.27 146	0.20 133	0.15 125	0.13 71	0.12 92	0.12 129	0.24 202	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.08 201	0.07 183	0.07 145	0.07 193

fff	0.19 242	0.13 287	0.40 311	0.18 82	0.09 37	0.19 150	0.18 240	0.35 266	0.43 425	0.29 293	0.30 268	0.18 183	0.28 411	0.20 144	0.18 263	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.05 69	0.05 5	0.07 193

ADStereo(finetuned)	0.19 242	0.13 287	0.49 405	0.19 126	0.09 37	0.19 150	0.18 240	0.34 241	0.39 384	0.29 293	0.31 282	0.18 183	0.31 456	0.21 164	0.19 293	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.05 69	0.06 71	0.07 193

RAFT+CT+SA	0.21 277	0.18 422	0.33 217	0.25 431	0.18 451	0.23 263	0.29 493	0.40 324	0.36 349	0.24 223	0.38 366	0.18 183	0.16 217	0.32 328	0.16 210	0.07 88	0.05 32	0.09 281	0.12 467	0.09 282	0.09 323

test_5	0.23 324	0.19 438	0.38 288	0.26 465	0.18 451	0.25 300	0.29 493	0.40 324	0.37 360	0.29 293	0.40 389	0.25 270	0.22 312	0.34 341	0.18 263	0.07 88	0.05 32	0.09 281	0.09 347	0.10 348	0.10 379

test_4	0.18 203	0.12 224	0.34 227	0.23 343	0.12 205	0.18 123	0.22 389	0.26 132	0.24 197	0.24 223	0.47 467	0.22 230	0.13 161	0.24 202	0.16 210	0.06 34	0.05 32	0.09 281	0.09 347	0.07 145	0.05 31

IGEV-Stereo	0.14 114	0.12 224	0.27 152	0.19 126	0.12 205	0.21 213	0.18 240	0.28 165	0.20 133	0.15 125	0.13 71	0.12 92	0.12 129	0.24 202	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.08 201	0.07 183	0.08 212	0.07 193
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IPLG	0.21 277	0.15 364	0.53 435	0.21 234	0.12 205	0.28 350	0.17 197	0.42 350	0.30 277	0.33 376	0.32 291	0.15 146	0.17 243	0.50 404	0.21 333	0.07 88	0.05 32	0.08 201	0.07 183	0.07 145	0.06 108

MIPNet	0.21 277	0.15 364	0.52 431	0.21 234	0.12 205	0.27 330	0.20 332	0.45 379	0.37 360	0.30 324	0.23 196	0.19 197	0.24 345	0.27 268	0.19 293	0.07 88	0.05 32	0.08 201	0.07 183	0.07 145	0.06 108

test_3	0.18 203	0.11 182	0.32 200	0.24 394	0.11 147	0.22 241	0.25 453	0.31 208	0.31 289	0.25 232	0.18 144	0.23 250	0.13 161	0.25 233	0.19 293	0.06 34	0.05 32	0.09 281	0.10 389	0.07 145	0.06 108

LCNet	0.21 277	0.11 182	0.29 173	0.25 431	0.12 205	0.23 263	0.19 285	0.34 241	0.26 219	0.28 264	0.35 333	0.26 291	0.30 440	0.35 350	0.17 241	0.07 88	0.05 32	0.09 281	0.10 389	0.13 448	0.22 554

HHNet	0.22 307	0.12 224	0.52 431	0.18 82	0.18 451	0.20 185	0.20 332	0.34 241	0.31 289	0.32 364	0.59 520	0.20 206	0.21 299	0.24 202	0.31 443	0.08 230	0.05 32	0.09 281	0.07 183	0.08 212	0.11 414

AAGNet	0.33 473	0.11 182	0.37 269	0.25 431	0.16 408	0.20 185	0.19 285	0.30 197	0.27 230	0.35 413	0.35 333	0.27 300	0.30 440	0.44 383	2.66 621	0.08 230	0.05 32	0.10 354	0.07 183	0.08 212	0.06 108

STrans-v2	0.24 355	0.13 287	0.54 438	0.21 234	0.12 205	0.23 263	0.21 363	0.47 398	0.28 245	0.31 341	0.42 413	0.36 396	0.35 479	0.62 475	0.23 372	0.07 88	0.05 32	0.08 201	0.07 183	0.06 71	0.06 108

TransformOpticalFlow	0.24 355	0.13 287	0.56 448	0.23 343	0.11 147	0.21 213	0.19 285	0.40 324	0.32 298	0.30 324	0.43 426	0.36 396	0.31 456	0.61 467	0.20 310	0.07 88	0.05 32	0.08 201	0.07 183	0.06 71	0.07 193

KYRaft	0.22 307	0.10 116	0.30 180	0.23 343	0.12 205	0.23 263	0.23 414	0.35 266	0.24 197	0.35 413	0.54 501	0.34 377	0.26 375	0.29 299	0.15 185	0.07 88	0.05 32	0.09 281	0.10 389	0.08 212	0.31 580

SST-Stereo	0.21 277	0.10 116	0.37 269	0.24 394	0.13 283	0.19 150	0.17 197	0.31 208	0.24 197	0.34 396	0.33 312	0.29 327	0.25 366	0.56 441	0.17 241	0.08 230	0.05 32	0.10 354	0.08 259	0.09 282	0.07 193

RAFT_R40	0.21 277	0.10 116	0.37 269	0.24 394	0.13 283	0.18 123	0.18 240	0.31 208	0.29 264	0.33 376	0.33 312	0.30 343	0.24 345	0.55 430	0.18 263	0.08 230	0.05 32	0.10 354	0.08 259	0.08 212	0.07 193

PFNet	0.23 324	0.10 116	0.57 451	0.24 394	0.14 326	0.22 241	0.19 285	0.39 313	0.33 310	0.35 413	0.32 291	0.27 300	0.19 283	0.64 483	0.22 353	0.09 316	0.05 32	0.09 281	0.07 183	0.08 212	0.07 193

RAFT-RH_RVC	0.25 383	0.11 182	0.45 375	0.21 234	0.12 205	0.25 300	0.14 95	0.27 146	0.27 230	0.38 451	1.15 588	0.23 250	0.17 243	0.57 445	0.24 383	0.07 88	0.05 32	0.10 354	0.07 183	0.06 71	0.07 193

CRE-IMP	0.18 203	0.12 224	0.37 269	0.22 295	0.11 147	0.24 285	0.17 197	0.29 178	0.21 150	0.27 254	0.26 229	0.24 262	0.17 243	0.23 189	0.18 263	0.08 230	0.05 32	0.10 354	0.07 183	0.10 348	0.10 379

cross-raft	0.17 179	0.12 224	0.41 334	0.23 343	0.10 99	0.20 185	0.24 436	0.33 233	0.23 182	0.23 209	0.28 242	0.29 327	0.15 201	0.17 81	0.15 185	0.06 34	0.05 32	0.07 118	0.07 183	0.06 71	0.05 31

GMM-Stereo	0.21 277	0.10 116	0.43 355	0.23 343	0.13 283	0.24 285	0.25 453	0.37 295	0.27 230	0.30 324	0.45 449	0.27 300	0.21 299	0.31 321	0.17 241	0.07 88	0.05 32	0.10 354	0.09 347	0.08 212	0.19 531

Prome-Stereo	0.21 277	0.10 116	0.30 180	0.24 394	0.12 205	0.23 263	0.23 414	0.36 285	0.25 210	0.33 376	0.59 520	0.24 262	0.28 411	0.29 299	0.16 210	0.07 88	0.05 32	0.08 201	0.07 183	0.08 212	0.20 541

iRaftStereo_RVC	0.16 160	0.12 224	0.26 143	0.21 234	0.11 147	0.20 185	0.17 197	0.32 219	0.23 182	0.20 186	0.25 219	0.18 183	0.12 129	0.20 144	0.15 185	0.07 88	0.05 32	0.09 281	0.09 347	0.08 212	0.07 193

s12784h	0.17 179	0.09 74	0.26 143	0.18 82	0.07 1	0.32 415	0.19 285	0.37 295	0.32 298	0.23 209	0.25 219	0.18 183	0.17 243	0.25 233	0.16 210	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.05 69	0.06 71	0.05 31

XX-TBD	0.15 146	0.18 422	0.28 163	0.22 295	0.10 99	0.22 241	0.15 123	0.22 74	0.27 230	0.22 203	0.26 229	0.14 129	0.12 129	0.16 63	0.13 121	0.08 230	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.07 145	0.06 108

DCANet	0.18 203	0.13 287	0.40 311	0.19 126	0.09 37	0.19 150	0.18 240	0.34 241	0.39 384	0.29 293	0.31 282	0.18 183	0.23 327	0.20 144	0.19 293	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.05 69	0.06 71	0.07 193

csc	0.19 242	0.13 287	0.40 311	0.18 82	0.09 37	0.19 150	0.18 240	0.35 266	0.43 425	0.29 293	0.30 268	0.18 183	0.28 411	0.20 144	0.18 263	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.05 69	0.05 5	0.07 193

cscssc	0.19 242	0.13 287	0.40 311	0.18 82	0.09 37	0.19 150	0.18 240	0.35 266	0.43 425	0.29 293	0.30 268	0.18 183	0.28 411	0.20 144	0.18 263	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.05 69	0.05 5	0.07 193

111	0.20 257	0.17 408	0.40 311	0.18 82	0.09 37	0.24 285	0.17 197	0.41 336	0.45 451	0.23 209	0.29 255	0.29 327	0.21 299	0.24 202	0.18 263	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.06 127	0.07 145	0.08 261

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 179	0.14 330	0.32 200	0.20 189	0.09 37	0.19 150	0.17 197	0.32 219	0.30 277	0.25 232	0.33 312	0.20 206	0.17 243	0.19 127	0.15 185	0.06 34	0.05 32	0.07 118	0.07 183	0.07 145	0.05 31

AFF-stereo	0.18 203	0.15 364	0.32 200	0.21 234	0.10 99	0.18 123	0.18 240	0.33 233	0.27 230	0.25 232	0.37 352	0.25 270	0.17 243	0.24 202	0.15 185	0.06 34	0.05 32	0.08 201	0.08 259	0.07 145	0.05 31

CFNet-RSSM	0.17 179	0.10 116	0.40 311	0.20 189	0.11 147	0.20 185	0.15 123	0.36 285	0.30 277	0.23 209	0.21 181	0.26 291	0.15 201	0.20 144	0.13 121	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.07 183	0.06 71	0.05 31

Gwc-CoAtRS	0.17 179	0.10 116	0.37 269	0.20 189	0.12 205	0.19 150	0.15 123	0.32 219	0.28 245	0.23 209	0.23 196	0.27 300	0.15 201	0.20 144	0.13 121	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.07 183	0.06 71	0.06 108

CREStereo	0.13 89	0.08 38	0.21 98	0.14 3	0.08 10	0.22 241	0.15 123	0.25 123	0.24 197	0.16 147	0.21 181	0.14 129	0.13 161	0.18 104	0.13 121	0.09 316	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.07 145	0.06 108
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.15 146	0.08 38	0.23 114	0.15 10	0.09 37	0.23 263	0.16 156	0.25 123	0.23 182	0.17 160	0.21 181	0.16 163	0.14 183	0.22 180	0.13 121	0.29 578	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.07 145	0.06 108

HITNet	0.20 257	0.17 408	0.43 355	0.19 126	0.08 10	0.27 330	0.14 95	0.42 350	0.30 277	0.29 293	0.32 291	0.27 300	0.21 299	0.28 282	0.25 393	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.06 127	0.09 282	0.06 108
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.22 307	0.16 389	0.44 364	0.21 234	0.08 10	0.29 371	0.19 285	0.38 301	0.37 360	0.38 451	0.44 437	0.31 354	0.21 299	0.41 374	0.24 383	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.07 145	0.06 108

iResNet	0.24 355	0.18 422	0.61 468	0.25 431	0.11 147	0.29 371	0.21 363	0.42 350	0.43 425	0.33 376	0.43 426	0.27 300	0.22 312	0.34 341	0.26 406	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.06 127	0.08 212	0.07 193

mnv4	0.10 2	0.08 38	0.15 24	0.14 3	0.08 10	0.14 27	0.14 95	0.21 59	0.11 5	0.11 47	0.10 22	0.11 78	0.08 9	0.13 8	0.12 70	0.09 316	0.06 178	0.05 1	0.05 69	0.06 71	0.05 31

wo013ll	0.10 2	0.07 7	0.14 8	0.14 3	0.09 37	0.11 4	0.14 95	0.22 74	0.15 51	0.11 47	0.10 22	0.10 42	0.08 9	0.12 2	0.11 16	0.09 316	0.06 178	0.05 1	0.05 69	0.06 71	0.05 31

gc-stereo	0.10 2	0.07 7	0.15 24	0.15 10	0.09 37	0.14 27	0.12 33	0.18 19	0.12 11	0.10 22	0.11 41	0.10 42	0.10 63	0.14 16	0.13 121	0.08 230	0.06 178	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

mfccc	0.10 2	0.07 7	0.16 47	0.15 10	0.09 37	0.16 78	0.11 16	0.20 40	0.13 23	0.09 6	0.10 22	0.11 78	0.10 63	0.14 16	0.13 121	0.07 88	0.06 178	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

ss10	0.10 2	0.07 7	0.15 24	0.16 19	0.09 37	0.13 19	0.12 33	0.21 59	0.14 38	0.10 22	0.11 41	0.10 42	0.09 24	0.14 16	0.12 70	0.07 88	0.06 178	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

SX	0.10 2	0.07 7	0.17 61	0.16 19	0.09 37	0.14 27	0.11 16	0.17 12	0.13 23	0.10 22	0.08 10	0.12 92	0.09 24	0.15 39	0.13 121	0.07 88	0.06 178	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

USM	0.10 2	0.07 7	0.15 24	0.17 42	0.08 10	0.15 46	0.12 33	0.20 40	0.15 51	0.10 22	0.10 22	0.10 42	0.08 9	0.14 16	0.12 70	0.06 34	0.06 178	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

ACM	0.10 2	0.07 7	0.16 47	0.16 19	0.09 37	0.15 46	0.11 16	0.19 28	0.13 23	0.10 22	0.10 22	0.10 42	0.09 24	0.15 39	0.13 121	0.07 88	0.06 178	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

xxxad45	0.10 2	0.06 1	0.13 1	0.17 42	0.09 37	0.15 46	0.13 66	0.23 96	0.17 76	0.10 22	0.09 13	0.10 42	0.10 63	0.12 2	0.11 16	0.05 10	0.06 178	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

5w_v4	0.10 2	0.06 1	0.14 8	0.17 42	0.10 99	0.15 46	0.12 33	0.23 96	0.17 76	0.10 22	0.09 13	0.11 78	0.10 63	0.12 2	0.11 16	0.05 10	0.06 178	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

ITER124	0.10 2	0.07 7	0.15 24	0.16 19	0.09 37	0.16 78	0.13 66	0.20 40	0.12 11	0.10 22	0.10 22	0.10 42	0.10 63	0.14 16	0.12 70	0.07 88	0.06 178	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 31

GEAStereo	0.12 74	0.09 74	0.20 89	0.18 82	0.12 205	0.19 150	0.16 156	0.20 40	0.14 38	0.12 67	0.15 108	0.10 42	0.09 24	0.16 63	0.10 1	0.08 230	0.06 178	0.06 52	0.05 69	0.08 212	0.08 261

gasm-f	0.12 74	0.09 74	0.19 78	0.18 82	0.12 205	0.18 123	0.18 240	0.20 40	0.14 38	0.12 67	0.19 152	0.10 42	0.11 102	0.16 63	0.11 16	0.08 230	0.06 178	0.06 52	0.05 69	0.09 282	0.08 261

DLNR-FE	10.45 658	12.13 665	19.94 665	106.10 677	23.12 673	0.14 27	0.13 66	3.28 645	0.17 76	0.16 147	0.23 196	0.16 163	0.10 63	0.31 321	0.15 185	2.41 628	0.06 178	0.07 118	0.07 183	40.22 676	0.06 108

IGEV-FE	0.18 203	0.10 116	0.65 487	0.20 189	0.12 205	0.19 150	0.15 123	0.34 241	0.19 108	0.28 264	0.22 191	0.27 300	0.13 161	0.23 189	0.18 263	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.08 259	0.07 145	0.06 108

MultiAttention	1.02 599	0.13 287	0.43 355	0.35 558	0.43 581	5.36 624	1.71 624	0.69 574	0.53 515	0.36 429	0.63 538	0.55 522	0.22 312	7.60 633	0.43 501	0.09 316	0.06 178	0.14 497	0.24 566	0.26 562	0.30 577

z-ln-s-r	0.32 464	0.21 464	0.82 532	0.23 343	0.14 326	0.30 390	0.26 465	0.43 362	0.50 500	0.32 364	0.60 525	0.39 422	0.29 426	0.73 514	0.66 554	0.08 230	0.06 178	0.08 201	0.07 183	0.10 348	0.08 261

water-stereo	0.13 89	0.08 38	0.20 89	0.19 126	0.10 99	0.17 101	0.14 95	0.25 123	0.19 108	0.17 160	0.23 196	0.15 146	0.15 201	0.12 2	0.13 121	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.06 127	0.06 71	0.05 31

depthmonostereo	0.14 114	0.09 74	0.19 78	0.19 126	0.08 10	0.20 185	0.15 123	0.27 146	0.23 182	0.16 147	0.18 144	0.14 129	0.17 243	0.19 127	0.13 121	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.05 69	0.05 5	0.05 31

DilatedVolume-Stereo	0.14 114	0.08 38	0.18 70	0.18 82	0.09 37	0.21 213	0.14 95	0.24 115	0.21 150	0.21 197	0.21 181	0.15 146	0.14 183	0.23 189	0.15 185	0.07 88	0.06 178	0.06 52	0.06 127	0.05 5	0.05 31

G2L-ROB	0.23 324	0.15 364	0.41 334	0.19 126	0.12 205	0.27 330	0.21 363	0.47 398	0.33 310	0.34 396	0.31 282	0.41 444	0.22 312	0.49 400	0.26 406	0.09 316	0.06 178	0.07 118	0.06 127	0.09 282	0.10 379

xyz-stereo-finetune	0.16 160	0.12 224	0.23 114	0.16 19	0.08 10	0.23 263	0.20 332	0.29 178	0.31 289	0.19 182	0.22 191	0.19 197	0.15 201	0.29 299	0.20 310	0.06 34	0.06 178	0.08 201	0.06 127	0.06 71	0.06 108

DFGA-Net	0.23 324	0.24 490	0.49 405	0.22 295	0.15 376	0.25 300	0.17 197	0.39 313	0.39 384	0.29 293	0.31 282	0.21 218	0.17 243	0.59 458	0.28 416	0.08 230	0.06 178	0.09 281	0.09 347	0.10 348	0.08 261

G2L-Stereo_test	0.24 355	0.16 389	0.38 288	0.19 126	0.13 283	0.27 330	0.24 436	0.49 418	0.38 374	0.37 436	0.37 352	0.40 437	0.24 345	0.52 415	0.28 416	0.08 230	0.06 178	0.06 52	0.06 127	0.09 282	0.08 261

coex_refinement	0.26 399	0.16 389	0.36 257	0.23 343	0.15 376	0.31 406	0.20 332	0.49 418	0.42 417	0.35 413	0.42 413	0.45 472	0.27 394	0.55 430	0.33 455	0.10 367	0.06 178	0.07 118	0.07 183	0.10 348	0.10 379

LG-Stereo	0.13 89	0.10 116	0.24 122	0.20 189	0.09 37	0.16 78	0.18 240	0.21 59	0.18 89	0.11 47	0.17 132	0.09 22	0.09 24	0.15 39	0.14 161	0.05 10	0.06 178	0.08 201	0.08 259	0.07 145	0.05 31

MM-Stereo_test1	0.17 179	0.10 116	0.39 303	0.23 343	0.11 147	0.20 185	0.22 389	0.33 233	0.29 264	0.22 203	0.21 181	0.15 146	0.14 183	0.23 189	0.13 121	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.07 183	0.09 282	0.06 108

AIO-test2	0.20 257	0.20 450	0.36 257	0.26 465	0.15 376	0.22 241	0.16 156	0.42 350	0.42 417	0.16 147	0.29 255	0.15 146	0.11 102	0.26 249	0.13 121	0.18 542	0.06 178	0.10 354	0.11 428	0.07 145	0.07 193

AIO-test1	0.19 242	0.14 330	0.41 334	0.27 493	0.15 376	0.21 213	0.16 156	0.39 313	0.36 349	0.17 160	0.26 229	0.18 183	0.13 161	0.28 282	0.14 161	0.07 88	0.06 178	0.10 354	0.11 428	0.06 71	0.09 323

fffy	0.14 114	0.11 182	0.24 122	0.20 189	0.10 99	0.19 150	0.18 240	0.22 74	0.19 108	0.13 85	0.16 121	0.15 146	0.13 161	0.25 233	0.14 161	0.06 34	0.06 178	0.08 201	0.06 127	0.07 145	0.06 108

PAM_32	0.23 324	0.10 116	0.63 479	0.21 234	0.14 326	0.33 426	0.19 285	0.36 285	0.23 182	0.29 293	0.28 242	0.56 526	0.28 411	0.27 268	0.18 263	0.08 230	0.06 178	0.08 201	0.09 347	0.07 145	0.09 323

PAM	0.23 324	0.10 116	0.63 479	0.22 295	0.15 376	0.34 439	0.21 363	0.37 295	0.22 163	0.31 341	0.27 236	0.55 522	0.26 375	0.26 249	0.17 241	0.08 230	0.06 178	0.07 118	0.09 347	0.07 145	0.09 323

dual_stereo	0.10 2	0.07 7	0.14 8	0.17 42	0.08 10	0.09 1	0.13 66	0.24 115	0.13 23	0.10 22	0.09 13	0.09 22	0.08 9	0.18 104	0.12 70	0.07 88	0.06 178	0.06 52	0.04 1	0.05 5	0.05 31

UGAM-zero	0.23 324	0.10 116	0.54 438	0.19 126	0.13 283	0.21 213	0.14 95	0.44 369	0.22 163	0.28 264	0.28 242	0.51 505	0.33 466	0.65 489	0.14 161	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.08 259	0.06 71	0.07 193

UGAM	0.26 399	0.14 330	0.45 375	0.25 431	0.12 205	0.23 263	0.25 453	0.32 219	0.41 410	0.31 341	0.42 413	0.41 444	0.22 312	0.92 564	0.22 353	0.08 230	0.06 178	0.14 497	0.12 467	0.10 348	0.07 193

GCAP-BAT	0.16 160	0.11 182	0.36 257	0.18 82	0.13 283	0.21 213	0.16 156	0.23 96	0.18 89	0.26 244	0.28 242	0.20 206	0.11 102	0.24 202	0.17 241	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.06 127	0.05 5	0.06 108

RAStereo	0.13 89	0.12 224	0.27 152	0.22 295	0.11 147	0.15 46	0.18 240	0.23 96	0.23 182	0.13 85	0.17 132	0.11 78	0.09 24	0.15 39	0.13 121	0.08 230	0.06 178	0.08 201	0.06 127	0.07 145	0.05 31

Occ-G	0.13 89	0.08 38	0.21 98	0.17 42	0.10 99	0.15 46	0.19 285	0.22 74	0.19 108	0.13 85	0.19 152	0.21 218	0.11 102	0.17 81	0.14 161	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.06 127	0.07 145	0.06 108

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 383	0.14 330	0.95 559	0.21 234	0.27 550	0.20 185	0.19 285	0.48 410	0.25 210	0.26 244	0.55 505	0.34 377	0.18 268	0.25 233	0.17 241	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.12 467	0.12 433	0.12 437

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 324	0.13 287	0.83 535	0.20 189	0.21 498	0.23 263	0.17 197	0.48 410	0.27 230	0.23 209	0.29 255	0.39 422	0.23 327	0.25 233	0.15 185	0.08 230	0.06 178	0.08 201	0.11 428	0.11 396	0.10 379

WCG-NET（raft）	0.14 114	0.09 74	0.23 114	0.17 42	0.08 10	0.19 150	0.16 156	0.23 96	0.26 219	0.18 177	0.19 152	0.20 206	0.12 129	0.21 164	0.12 70	0.06 34	0.06 178	0.06 52	0.05 69	0.06 71	0.05 31

gcap-zeroshot	0.17 179	0.11 182	0.36 257	0.20 189	0.12 205	0.26 320	0.16 156	0.30 197	0.22 163	0.26 244	0.20 169	0.30 343	0.14 183	0.20 144	0.13 121	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.07 183	0.06 71	0.06 108

testlalala2	0.18 203	0.10 116	0.50 416	0.36 560	0.25 543	0.23 263	0.14 95	0.34 241	0.24 197	0.25 232	0.25 219	0.21 218	0.12 129	0.16 63	0.16 210	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.07 183	0.06 71	0.06 108

H2IRNET	0.18 203	0.13 287	0.35 237	0.21 234	0.12 205	0.20 185	0.15 123	0.27 146	0.30 277	0.17 160	0.31 282	0.25 270	0.20 292	0.24 202	0.18 263	0.07 88	0.06 178	0.09 281	0.10 389	0.09 282	0.06 108

MGS-Stereo	0.14 114	0.11 182	0.32 200	0.19 126	0.11 147	0.18 123	0.17 197	0.20 40	0.22 163	0.14 111	0.24 210	0.15 146	0.10 63	0.18 104	0.12 70	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.06 127	0.10 348	0.06 108

IGEV++	0.13 89	0.10 116	0.23 114	0.21 234	0.10 99	0.15 46	0.15 123	0.29 178	0.16 59	0.12 67	0.15 108	0.12 92	0.12 129	0.17 81	0.14 161	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.05 69	0.07 145	0.07 193

CoDeX	0.23 324	0.12 224	0.46 383	0.21 234	0.14 326	0.29 371	0.21 363	0.53 473	0.41 410	0.29 293	0.35 333	0.29 327	0.22 312	0.48 395	0.19 293	0.09 316	0.06 178	0.08 201	0.07 183	0.08 212	0.07 193

IGEVStereo-DCA	0.14 114	0.11 182	0.27 152	0.19 126	0.12 205	0.20 185	0.18 240	0.27 146	0.20 133	0.15 125	0.12 58	0.14 129	0.12 129	0.28 282	0.14 161	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.07 183	0.07 145	0.07 193

rrr	0.17 179	0.11 182	0.57 451	0.19 126	0.12 205	0.20 185	0.18 240	0.35 266	0.22 163	0.15 125	0.12 58	0.14 129	0.12 129	0.28 282	0.14 161	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.07 183	0.07 145	0.07 193

plain	0.17 179	0.13 287	0.43 355	0.21 234	0.13 283	0.16 78	0.17 197	0.27 146	0.22 163	0.16 147	0.26 229	0.13 104	0.16 217	0.27 268	0.16 210	0.08 230	0.06 178	0.10 354	0.07 183	0.10 348	0.07 193

IGEV_Zeroshot_test	0.18 203	0.10 116	0.65 487	0.20 189	0.12 205	0.19 150	0.15 123	0.34 241	0.19 108	0.28 264	0.22 191	0.27 300	0.13 161	0.23 189	0.18 263	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.08 259	0.07 145	0.06 108

MSKI-zero shot	0.17 179	0.09 74	0.43 355	0.20 189	0.11 147	0.21 213	0.15 123	0.32 219	0.21 150	0.23 209	0.24 210	0.23 250	0.10 63	0.31 321	0.13 121	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.06 127	0.06 71	0.06 108

MIF-Stereo (partial)	0.16 160	0.10 116	0.34 227	0.21 234	0.15 376	0.15 46	0.13 66	0.28 165	0.25 210	0.17 160	0.26 229	0.15 146	0.16 217	0.25 233	0.17 241	0.09 316	0.06 178	0.10 354	0.08 259	0.09 282	0.08 261

UniTT-Stereo	0.14 114	0.10 116	0.30 180	0.21 234	0.13 283	0.17 101	0.13 66	0.19 28	0.18 89	0.15 125	0.20 169	0.10 42	0.11 102	0.18 104	0.16 210	0.08 230	0.06 178	0.07 118	0.06 127	0.08 212	0.06 108

DLNR_Zeroshot_test	10.44 657	12.10 664	19.93 664	106.08 676	23.66 674	0.14 27	0.13 66	3.22 631	0.17 76	0.16 147	0.23 196	0.16 163	0.10 63	0.31 321	0.15 185	2.36 627	0.06 178	0.07 118	0.07 183	39.70 675	0.06 108

PCWNet_CMD	0.23 324	0.13 287	0.48 400	0.20 189	0.13 283	0.28 350	0.16 156	0.46 390	0.46 468	0.29 293	0.36 343	0.37 402	0.24 345	0.28 282	0.20 310	0.09 316	0.06 178	0.10 354	0.08 259	0.11 396	0.09 323

GCAP-Stereo	0.14 114	0.14 330	0.33 217	0.20 189	0.09 37	0.21 213	0.10 8	0.26 132	0.20 133	0.18 177	0.19 152	0.15 146	0.13 161	0.17 81	0.13 121	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.05 69	0.06 71	0.06 108

RAFT-Test	0.17 179	0.10 116	0.38 288	0.19 126	0.12 205	0.25 300	0.17 197	0.33 233	0.23 182	0.23 209	0.29 255	0.27 300	0.14 183	0.20 144	0.14 161	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.07 183	0.06 71	0.06 108

LL-Strereo2	0.18 203	0.18 422	0.39 303	0.22 295	0.12 205	0.24 285	0.13 66	0.31 208	0.23 182	0.24 223	0.20 169	0.24 262	0.12 129	0.26 249	0.15 185	0.06 34	0.06 178	0.12 449	0.09 347	0.08 212	0.07 193

LoS	0.14 114	0.08 38	0.27 152	0.16 19	0.09 37	0.22 241	0.14 95	0.26 132	0.26 219	0.15 125	0.18 144	0.18 183	0.13 161	0.22 180	0.14 161	0.08 230	0.06 178	0.06 52	0.04 1	0.06 71	0.06 108
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
knoymous	0.17 179	0.09 74	0.32 200	0.17 42	0.11 147	0.21 213	0.17 197	0.32 219	0.23 182	0.23 209	0.28 242	0.27 300	0.16 217	0.23 189	0.16 210	0.09 316	0.06 178	0.09 281	0.06 127	0.09 282	0.09 323

anonymousa	0.23 324	0.11 182	0.50 416	0.21 234	0.16 408	0.31 406	0.20 332	0.36 285	0.35 336	0.32 364	0.50 477	0.39 422	0.26 375	0.22 180	0.20 310	0.08 230	0.06 178	0.09 281	0.11 428	0.07 145	0.08 261

riskmin	0.18 203	0.09 74	0.34 227	0.18 82	0.12 205	0.24 285	0.16 156	0.34 241	0.28 245	0.21 197	0.23 196	0.33 370	0.24 345	0.23 189	0.17 241	0.09 316	0.06 178	0.09 281	0.06 127	0.10 348	0.10 379

Selective-RAFT	0.17 179	0.12 224	0.30 180	0.24 394	0.10 99	0.29 371	0.15 123	0.32 219	0.31 289	0.17 160	0.17 132	0.21 218	0.18 268	0.28 282	0.17 241	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.07 183	0.08 212	0.06 108

TestStereo1	0.21 277	0.16 389	0.32 200	0.26 465	0.13 283	0.26 320	0.27 471	0.40 324	0.36 349	0.29 293	0.39 379	0.22 230	0.21 299	0.33 335	0.17 241	0.07 88	0.06 178	0.09 281	0.08 259	0.08 212	0.07 193

DisPM	0.19 242	0.10 116	0.35 237	0.23 343	0.13 283	0.18 123	0.20 332	0.29 178	0.29 264	0.33 376	0.34 322	0.23 250	0.16 217	0.33 335	0.16 210	0.09 316	0.06 178	0.09 281	0.08 259	0.07 145	0.11 414

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 448	0.20 450	0.70 505	0.21 234	0.17 430	0.46 515	0.27 471	0.50 428	0.49 492	0.42 496	0.55 505	0.43 457	0.30 440	0.46 389	0.38 473	0.09 316	0.06 178	0.07 118	0.06 127	0.11 396	0.10 379

raft_robust	0.22 307	0.17 408	0.30 180	0.22 295	0.12 205	0.23 263	0.22 389	0.49 418	0.48 483	0.32 364	0.32 291	0.26 291	0.23 327	0.53 422	0.15 185	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.10 389	0.08 212	0.06 108

SA-5K	0.21 277	0.16 389	0.32 200	0.26 465	0.13 283	0.26 320	0.27 471	0.40 324	0.36 349	0.29 293	0.39 379	0.22 230	0.21 299	0.33 335	0.17 241	0.07 88	0.06 178	0.09 281	0.08 259	0.08 212	0.07 193

Sa-1000	0.22 307	0.15 364	0.35 237	0.23 343	0.13 283	0.28 350	0.23 414	0.47 398	0.39 384	0.30 324	0.50 477	0.26 291	0.19 283	0.33 335	0.16 210	0.07 88	0.06 178	0.10 354	0.11 428	0.08 212	0.06 108

SA	0.22 307	0.16 389	0.36 257	0.23 343	0.13 283	0.24 285	0.23 414	0.45 379	0.40 400	0.27 254	0.44 437	0.23 250	0.23 327	0.33 335	0.17 241	0.07 88	0.06 178	0.10 354	0.11 428	0.08 212	0.06 108

iRaft-Stereo_5w	0.23 324	0.18 422	0.44 364	0.22 295	0.13 283	0.19 150	0.19 285	0.37 295	0.32 298	0.28 264	0.37 352	0.34 377	0.23 327	0.65 489	0.27 412	0.06 34	0.06 178	0.08 201	0.07 183	0.09 282	0.08 261

iRaft-Stereo_20w	0.19 242	0.10 116	0.46 383	0.19 126	0.13 283	0.25 300	0.19 285	0.52 462	0.19 108	0.29 293	0.21 181	0.22 230	0.20 292	0.28 282	0.18 263	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.08 259	0.08 212	0.08 261

IPLGR	0.21 277	0.13 287	0.61 468	0.21 234	0.11 147	0.25 300	0.18 240	0.41 336	0.37 360	0.28 264	0.27 236	0.21 218	0.19 283	0.37 358	0.18 263	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.07 183	0.07 145	0.06 108

CrosDoStereo	0.31 455	0.10 116	0.49 405	0.18 82	0.12 205	0.22 241	1.11 619	0.34 241	0.37 360	0.38 451	0.61 532	0.28 316	0.46 535	0.61 467	0.57 534	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.08 259	0.07 145	0.07 193

TRStereo	0.19 242	0.17 408	0.47 391	0.23 343	0.19 473	0.19 150	0.16 156	0.52 462	0.28 245	0.20 186	0.19 152	0.21 218	0.13 161	0.24 202	0.13 121	0.09 316	0.06 178	0.09 281	0.11 428	0.06 71	0.06 108

Patchmatch Stereo++	0.18 203	0.12 224	0.37 269	0.22 295	0.10 99	0.18 123	0.14 95	0.29 178	0.22 163	0.28 264	0.29 255	0.25 270	0.17 243	0.26 249	0.16 210	0.08 230	0.06 178	0.10 354	0.08 259	0.10 348	0.08 261
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
OMP-Stereo	0.23 324	0.14 330	0.35 237	0.29 519	0.13 283	0.21 213	0.16 156	0.37 295	0.33 310	0.34 396	0.30 268	0.34 377	0.19 283	0.70 504	0.24 383	0.07 88	0.06 178	0.09 281	0.07 183	0.07 145	0.06 108

IIG-Stereo	0.23 324	0.13 287	0.35 237	0.29 519	0.12 205	0.23 263	0.14 95	0.38 301	0.31 289	0.34 396	0.37 352	0.33 370	0.21 299	0.70 504	0.26 406	0.08 230	0.06 178	0.09 281	0.07 183	0.07 145	0.06 108

NF-Stereo	0.20 257	0.10 116	0.35 237	0.24 394	0.12 205	0.21 213	0.18 240	0.38 301	0.32 298	0.28 264	0.30 268	0.22 230	0.16 217	0.51 409	0.20 310	0.08 230	0.06 178	0.09 281	0.08 259	0.08 212	0.13 454

OCTAStereo	0.20 257	0.10 116	0.35 237	0.24 394	0.12 205	0.21 213	0.18 240	0.38 301	0.32 298	0.28 264	0.30 268	0.22 230	0.16 217	0.51 409	0.20 310	0.08 230	0.06 178	0.09 281	0.08 259	0.08 212	0.13 454

PSM-softLoss	0.21 277	0.10 116	0.39 303	0.24 394	0.12 205	0.20 185	0.18 240	0.38 301	0.26 219	0.29 293	0.32 291	0.24 262	0.16 217	0.52 415	0.20 310	0.09 316	0.06 178	0.10 354	0.09 347	0.08 212	0.12 437

KMStereo	0.21 277	0.10 116	0.39 303	0.24 394	0.12 205	0.20 185	0.18 240	0.38 301	0.26 219	0.29 293	0.32 291	0.24 262	0.16 217	0.52 415	0.20 310	0.09 316	0.06 178	0.10 354	0.09 347	0.08 212	0.12 437

NRIStereo	0.18 203	0.11 182	0.35 237	0.23 343	0.11 147	0.24 285	0.20 332	0.29 178	0.26 219	0.26 244	0.25 219	0.25 270	0.18 268	0.34 341	0.18 263	0.07 88	0.06 178	0.09 281	0.07 183	0.09 282	0.08 261

PSM-adaLoss	0.18 203	0.12 224	0.37 269	0.22 295	0.10 99	0.18 123	0.16 156	0.29 178	0.22 163	0.28 264	0.29 255	0.25 270	0.18 268	0.24 202	0.16 210	0.08 230	0.06 178	0.10 354	0.08 259	0.10 348	0.08 261

PSM-AAD	0.25 383	0.10 116	0.30 180	0.24 394	0.12 205	0.26 320	0.38 548	0.34 241	0.28 245	0.35 413	0.39 379	0.28 316	0.79 583	0.30 314	0.16 210	0.07 88	0.06 178	0.12 449	0.11 428	0.08 212	0.21 549

FTStereo	0.28 428	0.10 116	0.43 355	0.23 343	0.13 283	0.21 213	0.53 584	0.34 241	0.26 219	0.38 451	0.95 577	0.30 343	0.56 557	0.32 328	0.18 263	0.08 230	0.06 178	0.09 281	0.08 259	0.07 145	0.19 531

ROB_FTStereo_v2	0.18 203	0.12 224	0.37 269	0.22 295	0.10 99	0.18 123	0.16 156	0.29 178	0.22 163	0.28 264	0.29 255	0.25 270	0.17 243	0.24 202	0.16 210	0.08 230	0.06 178	0.10 354	0.08 259	0.10 348	0.08 261

ROB_FTStereo	0.18 203	0.12 224	0.37 269	0.22 295	0.10 99	0.18 123	0.14 95	0.29 178	0.22 163	0.28 264	0.28 242	0.25 270	0.17 243	0.24 202	0.16 210	0.08 230	0.06 178	0.10 354	0.08 259	0.10 348	0.08 261

HUI-Stereo	0.18 203	0.12 224	0.37 269	0.22 295	0.10 99	0.18 123	0.14 95	0.29 178	0.22 163	0.28 264	0.28 242	0.25 270	0.17 243	0.22 180	0.16 210	0.08 230	0.06 178	0.10 354	0.08 259	0.10 348	0.08 261

ASMatch	0.23 324	0.11 182	0.51 427	0.24 394	0.14 326	0.19 150	0.17 197	0.31 208	0.28 245	0.28 264	0.68 547	0.27 300	0.26 375	0.50 404	0.22 353	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.07 183	0.06 71	0.11 414

DeepStereo_LL	0.31 455	0.10 116	0.49 405	0.18 82	0.12 205	0.22 241	1.11 619	0.34 241	0.37 360	0.38 451	0.61 532	0.28 316	0.46 535	0.61 467	0.57 534	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.08 259	0.07 145	0.07 193

DEmStereo	0.26 399	0.09 74	0.47 391	0.19 126	0.12 205	0.30 390	0.25 453	0.28 165	0.36 349	0.36 429	0.58 518	0.25 270	0.48 544	0.53 422	0.44 506	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.08 259	0.06 71	0.07 193

THIR-Stereo	0.29 439	0.12 224	0.41 334	0.19 126	0.11 147	0.28 350	0.72 597	0.32 219	0.35 336	0.37 436	0.65 541	0.34 377	0.50 547	0.57 445	0.45 509	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.09 347	0.07 145	0.07 193

DRaft	0.24 355	0.10 116	0.34 227	0.18 82	0.12 205	0.28 350	0.23 414	0.33 233	0.39 384	0.38 451	0.61 532	0.21 218	0.41 511	0.48 395	0.42 500	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.08 259	0.07 145	0.08 261

GrayStereo	0.25 383	0.09 74	0.32 200	0.26 465	0.13 283	0.23 263	0.47 574	0.34 241	0.30 277	0.39 466	0.47 467	0.30 343	0.79 583	0.29 299	0.16 210	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.09 347	0.07 145	0.13 454

RE-Stereo	0.20 257	0.10 116	0.35 237	0.24 394	0.12 205	0.21 213	0.18 240	0.38 301	0.32 298	0.28 264	0.30 268	0.22 230	0.16 217	0.51 409	0.20 310	0.08 230	0.06 178	0.09 281	0.08 259	0.08 212	0.13 454

Pruner-Stereo	0.19 242	0.11 182	0.34 227	0.29 519	0.12 205	0.19 150	0.17 197	0.31 208	0.29 264	0.33 376	0.32 291	0.25 270	0.15 201	0.24 202	0.21 333	0.09 316	0.06 178	0.09 281	0.08 259	0.08 212	0.09 323

TVStereo	0.20 257	0.10 116	0.35 237	0.24 394	0.12 205	0.21 213	0.18 240	0.38 301	0.32 298	0.28 264	0.30 268	0.22 230	0.16 217	0.51 409	0.20 310	0.08 230	0.06 178	0.09 281	0.08 259	0.08 212	0.13 454

DeepStereo_RVC	0.18 203	0.11 182	0.40 311	0.21 234	0.11 147	0.19 150	0.16 156	0.28 165	0.22 163	0.27 254	0.27 236	0.23 250	0.28 411	0.24 202	0.18 263	0.08 230	0.06 178	0.09 281	0.07 183	0.09 282	0.10 379

iGMRVC	0.18 203	0.12 224	0.37 269	0.22 295	0.10 99	0.18 123	0.15 123	0.29 178	0.22 163	0.28 264	0.29 255	0.25 270	0.17 243	0.27 268	0.17 241	0.08 230	0.06 178	0.10 354	0.08 259	0.10 348	0.08 261

IRAFT_RVC	0.22 307	0.12 224	0.39 303	0.26 465	0.11 147	0.18 123	0.24 436	0.40 324	0.37 360	0.31 341	0.30 268	0.29 327	0.24 345	0.55 430	0.22 353	0.08 230	0.06 178	0.10 354	0.08 259	0.08 212	0.07 193

RAFT-345	0.21 277	0.10 116	0.46 383	0.22 295	0.11 147	0.20 185	0.16 156	0.26 132	0.25 210	0.27 254	0.66 543	0.21 218	0.16 217	0.55 430	0.21 333	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.07 183	0.06 71	0.06 108

iRAFT	0.18 203	0.12 224	0.37 269	0.22 295	0.10 99	0.18 123	0.14 95	0.29 178	0.22 163	0.28 264	0.29 255	0.25 270	0.17 243	0.26 249	0.16 210	0.08 230	0.06 178	0.10 354	0.08 259	0.10 348	0.08 261

AnonymousM	0.17 179	0.19 438	0.24 122	0.18 82	0.10 99	0.18 123	0.17 197	0.30 197	0.23 182	0.26 244	0.20 169	0.18 183	0.14 183	0.19 127	0.14 161	0.09 316	0.06 178	0.38 584	0.15 517	0.06 71	0.05 31

CroCo-Stereo	0.14 114	0.13 287	0.24 122	0.25 431	0.11 147	0.11 4	0.18 240	0.32 219	0.23 182	0.12 67	0.12 58	0.18 183	0.12 129	0.14 16	0.13 121	0.08 230	0.06 178	0.07 118	0.05 69	0.07 145	0.06 108
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
test-1	0.17 179	0.11 182	0.40 311	0.23 343	0.13 283	0.22 241	0.23 414	0.34 241	0.26 219	0.20 186	0.24 210	0.22 230	0.14 183	0.16 63	0.20 310	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.07 183	0.06 71	0.08 261

RAFT-IKP	0.18 203	0.12 224	0.37 269	0.22 295	0.10 99	0.18 123	0.15 123	0.29 178	0.22 163	0.28 264	0.29 255	0.25 270	0.18 268	0.25 233	0.16 210	0.08 230	0.06 178	0.10 354	0.08 259	0.10 348	0.08 261

TestStereo	0.21 277	0.19 438	0.40 311	0.25 431	0.10 99	0.22 241	0.21 363	0.31 208	0.31 289	0.23 209	0.34 322	0.22 230	0.18 268	0.62 475	0.18 263	0.08 230	0.06 178	0.10 354	0.07 183	0.11 396	0.06 108

raft+_RVC	0.18 203	0.14 330	0.32 200	0.21 234	0.15 376	0.21 213	0.16 156	0.38 301	0.34 320	0.21 197	0.28 242	0.20 206	0.15 201	0.24 202	0.19 293	0.08 230	0.06 178	0.08 201	0.07 183	0.07 145	0.08 261

raftrobust	0.16 160	0.13 287	0.29 173	0.22 295	0.15 376	0.19 150	0.13 66	0.32 219	0.26 219	0.26 244	0.20 169	0.19 197	0.17 243	0.21 164	0.15 185	0.08 230	0.06 178	0.07 118	0.06 127	0.06 71	0.07 193

CFNet_pseudo	0.23 324	0.13 287	0.47 391	0.19 126	0.13 283	0.26 320	0.16 156	0.44 369	0.44 440	0.29 293	0.37 352	0.38 410	0.23 327	0.29 299	0.21 333	0.09 316	0.06 178	0.11 411	0.08 259	0.11 396	0.09 323

RALAANet	0.19 242	0.18 422	0.37 269	0.23 343	0.14 326	0.23 263	0.13 66	0.37 295	0.29 264	0.28 264	0.26 229	0.25 270	0.15 201	0.26 249	0.18 263	0.08 230	0.06 178	0.09 281	0.08 259	0.09 282	0.06 108

XX-Stereo	0.21 277	0.10 116	0.83 535	0.26 465	0.17 430	0.23 263	0.13 66	0.40 324	0.18 89	0.20 186	0.41 397	0.31 354	0.10 63	0.32 328	0.12 70	0.08 230	0.06 178	0.08 201	0.08 259	0.07 145	0.05 31

test_xeample3	0.16 160	0.11 182	0.56 448	0.19 126	0.12 205	0.20 185	0.18 240	0.35 266	0.20 133	0.16 147	0.12 58	0.13 104	0.12 129	0.24 202	0.15 185	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.08 259	0.07 145	0.07 193

ARAFT	0.24 355	0.21 464	0.78 516	0.22 295	0.12 205	0.29 371	0.24 436	0.43 362	0.32 298	0.33 376	0.28 242	0.28 316	0.19 283	0.49 400	0.18 263	0.07 88	0.06 178	0.12 449	0.11 428	0.09 282	0.06 108

GMStereo	0.19 242	0.25 495	0.40 311	0.21 234	0.12 205	0.22 241	0.19 285	0.29 178	0.40 400	0.25 232	0.23 196	0.16 163	0.15 201	0.25 233	0.19 293	0.09 316	0.06 178	0.08 201	0.08 259	0.10 348	0.08 261
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.21 277	0.10 116	0.33 217	0.21 234	0.12 205	0.30 390	0.46 570	0.46 390	0.20 133	0.25 232	0.50 477	0.17 173	0.16 217	0.24 202	0.23 372	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.10 389	0.06 71	0.07 193

FENet	0.21 277	0.11 182	0.45 375	0.21 234	0.12 205	0.26 320	0.17 197	0.41 336	0.35 336	0.30 324	0.31 282	0.29 327	0.23 327	0.26 249	0.23 372	0.09 316	0.06 178	0.09 281	0.09 347	0.09 282	0.09 323

cf-r	0.24 355	0.15 364	0.44 364	0.21 234	0.14 326	0.27 330	0.22 389	0.42 350	0.40 400	0.30 324	0.42 413	0.42 453	0.26 375	0.43 379	0.25 393	0.11 408	0.06 178	0.08 201	0.10 389	0.08 212	0.08 261

DIP-Stereo	0.18 203	0.12 224	0.33 217	0.20 189	0.13 283	0.28 350	0.12 33	0.42 350	0.25 210	0.27 254	0.32 291	0.21 218	0.17 243	0.25 233	0.20 310	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.06 127	0.07 145	0.08 261
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.22 307	0.18 422	0.47 391	0.22 295	0.10 99	0.28 350	0.14 95	0.46 390	0.32 298	0.31 341	0.34 322	0.31 354	0.25 366	0.31 321	0.29 428	0.08 230	0.06 178	0.08 201	0.06 127	0.10 348	0.08 261

R-Stereo Train	0.18 203	0.09 74	0.32 200	0.22 295	0.12 205	0.22 241	0.19 285	0.42 350	0.19 108	0.31 341	0.45 449	0.20 206	0.14 183	0.18 104	0.15 185	0.08 230	0.06 178	0.07 118	0.06 127	0.06 71	0.06 108

RAFT-Stereo	0.18 203	0.09 74	0.32 200	0.22 295	0.12 205	0.22 241	0.19 285	0.42 350	0.19 108	0.31 341	0.45 449	0.20 206	0.14 183	0.18 104	0.15 185	0.08 230	0.06 178	0.07 118	0.06 127	0.06 71	0.06 108
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.23 324	0.13 287	0.48 400	0.20 189	0.13 283	0.28 350	0.16 156	0.46 390	0.46 468	0.29 293	0.36 343	0.37 402	0.24 345	0.28 282	0.20 310	0.09 316	0.06 178	0.09 281	0.08 259	0.11 396	0.09 323

ccs_rob	0.23 324	0.13 287	0.47 391	0.20 189	0.13 283	0.26 320	0.17 197	0.44 369	0.44 440	0.29 293	0.37 352	0.38 410	0.23 327	0.29 299	0.21 333	0.09 316	0.06 178	0.11 411	0.08 259	0.11 396	0.09 323

AdaStereo	0.24 355	0.16 389	0.37 269	0.24 394	0.12 205	0.32 415	0.17 197	0.54 480	0.42 417	0.33 376	0.38 366	0.35 391	0.21 299	0.30 314	0.22 353	0.14 492	0.06 178	0.13 470	0.08 259	0.11 396	0.08 261
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNetv2_ROB	0.27 407	0.26 506	0.72 509	0.23 343	0.13 283	0.29 371	0.18 240	0.52 462	0.49 492	0.37 436	0.45 449	0.39 422	0.25 366	0.34 341	0.20 310	0.08 230	0.06 178	0.07 118	0.05 69	0.12 433	0.09 323

HSM	0.28 428	0.16 389	0.35 237	0.20 189	0.15 376	0.33 426	0.19 285	0.53 473	0.37 360	0.36 429	0.38 366	0.67 562	0.31 456	0.89 559	0.23 372	0.08 230	0.06 178	0.08 201	0.07 183	0.08 212	0.08 261

StereoDRNet-Refined	0.27 407	0.17 408	0.35 237	0.25 431	0.14 326	0.37 464	0.21 363	0.47 398	0.41 410	0.44 509	0.51 483	0.41 444	0.28 411	0.45 386	0.37 471	0.09 316	0.06 178	0.11 411	0.11 428	0.10 348	0.10 379
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.25 383	0.19 438	0.40 311	0.20 189	0.12 205	0.30 390	0.16 156	0.55 490	0.53 515	0.38 451	0.43 426	0.37 402	0.26 375	0.38 363	0.22 353	0.08 230	0.06 178	0.06 52	0.04 1	0.09 282	0.09 323

DN-CSS_ROB	0.22 307	0.25 495	0.47 391	0.24 394	0.14 326	0.25 300	0.12 33	0.40 324	0.33 310	0.29 293	0.42 413	0.22 230	0.20 292	0.33 335	0.19 293	0.07 88	0.06 178	0.11 411	0.11 428	0.11 396	0.07 193

pmcnn	0.50 551	0.20 450	0.78 516	0.24 394	0.26 548	0.39 480	0.30 504	0.51 445	0.50 500	0.54 550	1.23 591	2.52 618	0.37 492	0.77 534	0.95 578	0.08 230	0.06 178	0.06 52	0.05 69	0.10 348	0.08 261

SX1w	0.10 2	0.08 38	0.14 8	0.14 3	0.09 37	0.11 4	0.14 95	0.20 40	0.10 2	0.11 47	0.11 41	0.10 42	0.07 2	0.15 39	0.11 16	0.10 367	0.07 311	0.06 52	0.04 1	0.06 71	0.05 31

5k_stereo	0.11 48	0.07 7	0.16 47	0.13 1	0.09 37	0.12 11	0.13 66	0.23 96	0.13 23	0.11 47	0.11 41	0.11 78	0.09 24	0.15 39	0.13 121	0.10 367	0.07 311	0.05 1	0.05 69	0.06 71	0.06 108

Select-FE	0.23 324	0.14 330	0.78 516	0.22 295	0.18 451	0.22 241	0.13 66	0.43 362	0.26 219	0.28 264	0.33 312	0.39 422	0.29 426	0.27 268	0.19 293	0.08 230	0.07 311	0.08 201	0.13 494	0.08 212	0.12 437

FlowAnything_test	0.14 114	0.11 182	0.21 98	0.21 234	0.12 205	0.17 101	0.16 156	0.25 123	0.16 59	0.15 125	0.13 71	0.15 146	0.14 183	0.18 104	0.16 210	0.10 367	0.07 311	0.11 411	0.12 467	0.08 212	0.09 323

MSAF-DinoV2	0.76 587	0.44 568	1.98 605	0.49 585	0.16 408	0.58 553	0.31 509	0.81 591	0.83 580	0.41 486	0.52 491	0.98 586	0.58 561	4.97 628	1.03 582	0.11 408	0.07 311	0.10 354	0.24 566	0.27 567	0.26 571

S2M2_XL	0.10 2	0.09 74	0.21 98	0.14 3	0.10 99	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 1	0.10 22	0.11 41	0.09 22	0.09 24	0.12 2	0.11 16	0.09 316	0.07 311	0.08 201	0.07 183	0.08 212	0.06 108
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test3	0.17 179	0.12 224	0.29 173	0.23 343	0.14 326	0.19 150	0.22 389	0.39 313	0.36 349	0.16 147	0.24 210	0.17 173	0.12 129	0.19 127	0.14 161	0.07 88	0.07 311	0.08 201	0.06 127	0.09 282	0.06 108

HART	0.15 146	0.11 182	0.30 180	0.21 234	0.09 37	0.17 101	0.16 156	0.30 197	0.19 108	0.15 125	0.25 219	0.17 173	0.09 24	0.21 164	0.12 70	0.06 34	0.07 311	0.07 118	0.05 69	0.08 212	0.06 108

GREAT-IGEV	0.12 74	0.09 74	0.25 135	0.16 19	0.11 147	0.14 27	0.16 156	0.17 12	0.17 76	0.10 22	0.15 108	0.09 22	0.09 24	0.18 104	0.10 1	0.06 34	0.07 311	0.06 52	0.05 69	0.07 145	0.10 379

FACV-RUCA	0.21 277	0.15 364	0.32 200	0.23 343	0.23 527	0.26 320	0.19 285	0.39 313	0.34 320	0.25 232	0.32 291	0.21 218	0.24 345	0.24 202	0.19 293	0.10 367	0.07 311	0.15 512	0.08 259	0.16 489	0.13 454

model_zeroshot	0.17 179	0.11 182	0.39 303	0.20 189	0.12 205	0.24 285	0.15 123	0.34 241	0.22 163	0.30 324	0.20 169	0.22 230	0.12 129	0.24 202	0.14 161	0.08 230	0.07 311	0.07 118	0.07 183	0.07 145	0.07 193

rvit_stereo_ft	0.17 179	0.14 330	0.30 180	0.25 431	0.14 326	0.17 101	0.21 363	0.28 165	0.26 219	0.16 147	0.19 152	0.20 206	0.16 217	0.22 180	0.17 241	0.11 408	0.07 311	0.09 281	0.09 347	0.09 282	0.07 193

test_sample6	0.25 383	0.13 287	0.41 334	0.21 234	0.11 147	0.30 390	0.22 389	0.51 445	0.35 336	0.33 376	0.43 426	0.30 343	0.24 345	0.57 445	0.22 353	0.10 367	0.07 311	0.10 354	0.10 389	0.11 396	0.10 379

test_sample5	0.24 355	0.13 287	0.42 344	0.21 234	0.12 205	0.30 390	0.21 363	0.50 428	0.34 320	0.32 364	0.41 397	0.29 327	0.23 327	0.55 430	0.21 333	0.10 367	0.07 311	0.10 354	0.09 347	0.11 396	0.10 379

test_sample4	0.24 355	0.13 287	0.43 355	0.20 189	0.12 205	0.32 415	0.21 363	0.51 445	0.34 320	0.31 341	0.37 352	0.28 316	0.23 327	0.53 422	0.21 333	0.10 367	0.07 311	0.10 354	0.09 347	0.11 396	0.10 379

test_sample3	0.23 324	0.12 224	0.43 355	0.19 126	0.12 205	0.32 415	0.20 332	0.50 428	0.34 320	0.31 341	0.33 312	0.29 327	0.22 312	0.53 422	0.22 353	0.10 367	0.07 311	0.09 281	0.08 259	0.10 348	0.10 379

test_sample2	0.21 277	0.10 116	0.28 163	0.19 126	0.11 147	0.27 330	0.21 363	0.43 362	0.29 264	0.26 244	0.31 282	0.30 343	0.24 345	0.45 386	0.18 263	0.09 316	0.07 311	0.08 201	0.07 183	0.09 282	0.09 323

test_sample1	0.20 257	0.10 116	0.28 163	0.19 126	0.12 205	0.28 350	0.19 285	0.41 336	0.25 210	0.26 244	0.31 282	0.29 327	0.26 375	0.44 383	0.21 333	0.09 316	0.07 311	0.08 201	0.07 183	0.09 282	0.09 323

MoCha-V2	0.13 89	0.08 38	0.26 143	0.23 343	0.09 37	0.16 78	0.15 123	0.26 132	0.16 59	0.15 125	0.15 108	0.13 104	0.14 183	0.20 144	0.11 16	0.06 34	0.07 311	0.06 52	0.06 127	0.06 71	0.05 31

DispNO	0.27 407	0.18 422	0.62 476	0.23 343	0.17 430	0.25 300	0.22 389	0.45 379	0.41 410	0.32 364	0.39 379	0.38 410	0.27 394	0.77 534	0.27 412	0.09 316	0.07 311	0.10 354	0.10 389	0.08 212	0.08 261

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 179	0.13 287	0.24 122	0.19 126	0.13 283	0.24 285	0.17 197	0.30 197	0.37 360	0.43 502	0.17 132	0.13 104	0.12 129	0.19 127	0.15 185	0.08 230	0.07 311	0.09 281	0.07 183	0.09 282	0.08 261

MyStereo8	0.22 307	0.15 364	0.63 479	0.21 234	0.17 430	0.31 406	0.16 156	0.36 285	0.32 298	0.28 264	0.36 343	0.25 270	0.18 268	0.25 233	0.28 416	0.08 230	0.07 311	0.08 201	0.07 183	0.10 348	0.12 437

SMFormer	0.25 383	0.12 224	0.40 311	0.19 126	0.10 99	0.27 330	0.19 285	0.51 445	0.45 451	0.34 396	0.41 397	0.31 354	0.26 375	0.58 452	0.28 416	0.10 367	0.07 311	0.08 201	0.08 259	0.09 282	0.09 323

tta	0.24 355	0.12 224	0.40 311	0.19 126	0.10 99	0.27 330	0.19 285	0.51 445	0.45 451	0.34 396	0.41 397	0.31 354	0.26 375	0.58 452	0.28 416	0.10 367	0.07 311	0.08 201	0.08 259	0.08 212	0.07 193

qqq1	0.24 355	0.12 224	0.40 311	0.19 126	0.10 99	0.27 330	0.19 285	0.51 445	0.45 451	0.34 396	0.41 397	0.31 354	0.26 375	0.58 452	0.16 210	0.10 367	0.07 311	0.07 118	0.06 127	0.08 212	0.07 193

fff1	0.24 355	0.12 224	0.40 311	0.19 126	0.10 99	0.27 330	0.19 285	0.51 445	0.45 451	0.34 396	0.41 397	0.31 354	0.26 375	0.58 452	0.16 210	0.10 367	0.07 311	0.07 118	0.06 127	0.08 212	0.07 193

MyStereo07	0.16 160	0.12 224	0.26 143	0.22 295	0.14 326	0.25 300	0.23 414	0.29 178	0.21 150	0.15 125	0.13 71	0.12 92	0.13 161	0.25 233	0.13 121	0.07 88	0.07 311	0.09 281	0.08 259	0.08 212	0.08 261

MyStereo06	0.20 257	0.12 224	0.57 451	0.21 234	0.14 326	0.25 300	0.23 414	0.40 324	0.21 150	0.30 324	0.24 210	0.31 354	0.18 268	0.22 180	0.18 263	0.07 88	0.07 311	0.09 281	0.08 259	0.08 212	0.08 261

MyStereo05	0.23 324	0.12 224	0.57 451	0.21 234	0.14 326	0.25 300	0.23 414	0.48 410	0.52 511	0.31 341	0.23 196	0.25 270	0.22 312	0.30 314	0.21 333	0.07 88	0.07 311	0.09 281	0.08 259	0.08 212	0.08 261

MyStereo04	0.23 324	0.12 224	0.55 444	0.22 295	0.14 326	0.25 300	0.23 414	0.49 418	0.52 511	0.28 264	0.23 196	0.27 300	0.23 327	0.30 314	0.22 353	0.07 88	0.07 311	0.09 281	0.08 259	0.08 212	0.08 261

mmm	0.21 277	0.12 224	0.31 194	0.22 295	0.12 205	0.28 350	0.21 363	0.41 336	0.27 230	0.29 293	0.38 366	0.29 327	0.24 345	0.29 299	0.22 353	0.09 316	0.07 311	0.11 411	0.09 347	0.10 348	0.09 323

11t1	0.18 203	0.10 116	0.30 180	0.20 189	0.11 147	0.27 330	0.17 197	0.35 266	0.23 182	0.25 232	0.23 196	0.23 250	0.23 327	0.25 233	0.18 263	0.09 316	0.07 311	0.07 118	0.06 127	0.09 282	0.09 323

DualNet	0.24 355	0.13 287	0.42 344	0.21 234	0.12 205	0.30 390	0.21 363	0.50 428	0.34 320	0.33 376	0.43 426	0.29 327	0.23 327	0.55 430	0.21 333	0.10 367	0.07 311	0.10 354	0.09 347	0.11 396	0.10 379

mmx	0.31 455	0.12 224	0.42 344	0.20 189	0.13 283	0.28 350	0.20 332	0.55 490	0.45 451	0.30 324	0.42 413	0.34 377	0.23 327	0.81 545	1.08 585	0.10 367	0.07 311	0.11 411	0.10 389	0.11 396	0.10 379

xxx	0.31 455	0.12 224	0.42 344	0.20 189	0.13 283	0.28 350	0.20 332	0.55 490	0.45 451	0.30 324	0.42 413	0.34 377	0.23 327	0.81 545	1.08 585	0.10 367	0.07 311	0.11 411	0.10 389	0.11 396	0.10 379

GMStereo_Zeroshot	0.24 355	0.21 464	0.45 375	0.26 465	0.13 283	0.28 350	0.15 123	0.39 313	0.35 336	0.37 436	0.43 426	0.40 437	0.17 243	0.34 341	0.20 310	0.12 446	0.07 311	0.13 470	0.07 183	0.16 489	0.09 323

MaDis-Stereo	0.14 114	0.13 287	0.26 143	0.19 126	0.14 326	0.16 78	0.13 66	0.25 123	0.21 150	0.13 85	0.14 103	0.14 129	0.11 102	0.17 81	0.17 241	0.08 230	0.07 311	0.08 201	0.06 127	0.07 145	0.06 108

EKT-Stereo	0.38 507	0.12 224	0.38 288	0.42 574	3.88 651	0.21 213	0.17 197	0.35 266	0.28 245	0.20 186	0.20 169	0.23 250	0.15 201	0.28 282	0.16 210	0.09 316	0.07 311	0.09 281	0.07 183	0.09 282	0.09 323

MIM_Stereo	0.18 203	0.12 224	0.38 288	0.20 189	0.11 147	0.17 101	0.14 95	0.35 266	0.25 210	0.27 254	0.35 333	0.23 250	0.13 161	0.27 268	0.16 210	0.06 34	0.07 311	0.08 201	0.08 259	0.08 212	0.06 108

LL-Strereo	0.29 439	0.25 495	0.58 456	0.25 431	0.21 498	0.23 263	0.24 436	0.55 490	0.42 417	0.34 396	0.32 291	0.41 444	0.40 507	0.94 568	0.23 372	0.08 230	0.07 311	0.11 411	0.09 347	0.09 282	0.09 323

DCRE	0.20 257	0.13 287	0.40 311	0.21 234	0.15 376	0.20 185	0.19 285	0.30 197	0.27 230	0.22 203	0.80 564	0.23 250	0.16 217	0.23 189	0.15 185	0.07 88	0.07 311	0.07 118	0.08 259	0.07 145	0.06 108

CroCo-Stereo Lap2	0.15 146	0.15 364	0.28 163	0.25 431	0.18 451	0.11 4	0.19 285	0.28 165	0.21 150	0.13 85	0.16 121	0.15 146	0.12 129	0.17 81	0.14 161	0.07 88	0.07 311	0.08 201	0.06 127	0.08 212	0.07 193

qqq	0.20 257	0.12 224	0.31 194	0.20 189	0.11 147	0.23 263	0.19 285	0.41 336	0.27 230	0.24 223	0.28 242	0.28 316	0.24 345	0.34 341	0.22 353	0.08 230	0.07 311	0.10 354	0.09 347	0.09 282	0.09 323

x	0.19 242	0.11 182	0.29 173	0.20 189	0.11 147	0.26 320	0.18 240	0.41 336	0.29 264	0.25 232	0.29 255	0.28 316	0.24 345	0.26 249	0.23 372	0.09 316	0.07 311	0.08 201	0.07 183	0.09 282	0.08 261

BUS	0.23 324	0.12 224	0.28 163	0.25 431	0.14 326	0.43 504	0.17 197	0.56 505	0.34 320	0.34 396	0.35 333	0.32 363	0.20 292	0.26 249	0.21 333	0.10 367	0.07 311	0.11 411	0.10 389	0.09 282	0.09 323

IER	0.23 324	0.12 224	0.39 303	0.20 189	0.14 326	0.31 406	0.19 285	0.42 350	0.36 349	0.33 376	0.40 389	0.32 363	0.33 466	0.29 299	0.22 353	0.09 316	0.07 311	0.08 201	0.08 259	0.09 282	0.08 261

RAFT_CTSACE	0.21 277	0.16 389	0.41 334	0.25 431	0.15 376	0.22 241	0.24 436	0.32 219	0.28 245	0.33 376	0.51 483	0.29 327	0.17 243	0.32 328	0.13 121	0.06 34	0.07 311	0.09 281	0.08 259	0.08 212	0.06 108

BSDual-CNN	0.23 324	0.12 224	0.28 163	0.25 431	0.14 326	0.35 454	0.21 363	0.56 505	0.34 320	0.34 396	0.35 333	0.38 410	0.24 345	0.26 249	0.21 333	0.10 367	0.07 311	0.11 411	0.10 389	0.09 282	0.09 323

hknet	0.25 383	0.14 330	0.40 311	0.25 431	0.15 376	0.35 454	0.21 363	0.56 505	0.37 360	0.34 396	0.35 333	0.43 457	0.27 394	0.37 358	0.21 333	0.09 316	0.07 311	0.11 411	0.10 389	0.09 282	0.09 323

CIPLG	0.21 277	0.21 464	0.55 444	0.23 343	0.15 376	0.25 300	0.20 332	0.35 266	0.29 264	0.31 341	0.33 312	0.22 230	0.15 201	0.26 249	0.20 310	0.08 230	0.07 311	0.07 118	0.07 183	0.08 212	0.08 261

UDGNet	0.23 324	0.31 538	0.38 288	0.24 394	0.14 326	0.24 285	0.18 240	0.32 219	0.43 425	0.29 293	0.28 242	0.24 262	0.19 283	0.29 299	0.20 310	0.15 505	0.07 311	0.21 552	0.11 428	0.14 466	0.10 379

dd	0.22 307	0.26 506	0.40 311	0.22 295	0.12 205	0.25 300	0.21 363	0.32 219	0.44 440	0.29 293	0.28 242	0.25 270	0.16 217	0.30 314	0.25 393	0.12 446	0.07 311	0.10 354	0.08 259	0.11 396	0.09 323

DAS	0.27 407	0.12 224	0.42 344	0.24 394	0.18 451	0.29 371	0.24 436	0.45 379	0.45 451	0.41 486	0.44 437	0.34 377	0.29 426	0.75 523	0.21 333	0.09 316	0.07 311	0.09 281	0.07 183	0.09 282	0.09 323

SepStereo	0.26 399	0.12 224	0.42 344	0.24 394	0.18 451	0.29 371	0.24 436	0.45 379	0.45 451	0.41 486	0.44 437	0.34 377	0.29 426	0.64 483	0.21 333	0.09 316	0.07 311	0.09 281	0.07 183	0.09 282	0.09 323

IPLGR_C	0.21 277	0.22 477	0.60 465	0.23 343	0.15 376	0.24 285	0.20 332	0.35 266	0.29 264	0.31 341	0.32 291	0.22 230	0.15 201	0.25 233	0.20 310	0.08 230	0.07 311	0.07 118	0.07 183	0.08 212	0.08 261

GMOStereo	0.18 203	0.14 330	0.30 180	0.22 295	0.12 205	0.20 185	0.27 471	0.26 132	0.28 245	0.31 341	0.32 291	0.26 291	0.17 243	0.15 39	0.12 70	0.07 88	0.07 311	0.10 354	0.08 259	0.08 212	0.05 31

error version	0.18 203	0.14 330	0.30 180	0.22 295	0.12 205	0.20 185	0.27 471	0.26 132	0.28 245	0.31 341	0.32 291	0.26 291	0.17 243	0.15 39	0.12 70	0.07 88	0.07 311	0.10 354	0.08 259	0.08 212	0.05 31

test-v	0.18 203	0.14 330	0.30 180	0.22 295	0.12 205	0.20 185	0.27 471	0.26 132	0.28 245	0.31 341	0.32 291	0.26 291	0.17 243	0.15 39	0.12 70	0.07 88	0.07 311	0.10 354	0.08 259	0.08 212	0.05 31

ACRE	0.21 277	0.20 450	0.62 476	0.23 343	0.15 376	0.24 285	0.20 332	0.35 266	0.28 245	0.31 341	0.32 291	0.22 230	0.15 201	0.25 233	0.20 310	0.08 230	0.07 311	0.07 118	0.07 183	0.08 212	0.08 261

GwcNet-ADL	0.22 307	0.14 330	0.58 456	0.24 394	0.13 283	0.22 241	0.23 414	0.49 418	0.40 400	0.27 254	0.29 255	0.30 343	0.20 292	0.26 249	0.23 372	0.09 316	0.07 311	0.07 118	0.07 183	0.09 282	0.09 323

GANet-ADL	0.21 277	0.12 224	0.45 375	0.23 343	0.14 326	0.29 371	0.19 285	0.46 390	0.35 336	0.25 232	0.32 291	0.32 363	0.19 283	0.24 202	0.20 310	0.10 367	0.07 311	0.07 118	0.06 127	0.09 282	0.10 379

PFNet+	0.20 257	0.10 116	0.37 269	0.21 234	0.12 205	0.17 101	0.19 285	0.29 178	0.34 320	0.33 376	0.32 291	0.24 262	0.16 217	0.32 328	0.17 241	0.10 367	0.07 311	0.11 411	0.10 389	0.08 212	0.12 437

test-2	0.18 203	0.14 330	0.30 180	0.22 295	0.12 205	0.20 185	0.27 471	0.26 132	0.28 245	0.31 341	0.32 291	0.26 291	0.17 243	0.15 39	0.12 70	0.07 88	0.07 311	0.10 354	0.08 259	0.08 212	0.05 31

LMCR-Stereo	0.26 399	0.18 422	0.49 405	0.28 515	0.14 326	0.36 459	0.23 414	0.54 480	0.34 320	0.39 466	0.40 389	0.29 327	0.29 426	0.37 358	0.27 412	0.11 408	0.07 311	0.09 281	0.07 183	0.13 448	0.09 323

rafts_anoy	0.18 203	0.15 364	0.35 237	0.22 295	0.14 326	0.19 150	0.17 197	0.32 219	0.30 277	0.23 209	0.25 219	0.20 206	0.16 217	0.22 180	0.19 293	0.08 230	0.07 311	0.10 354	0.12 467	0.09 282	0.08 261

TANstereo	0.15 146	0.09 74	0.28 163	0.16 19	0.08 10	0.25 300	0.14 95	0.23 96	0.28 245	0.24 223	0.30 268	0.16 163	0.12 129	0.17 81	0.13 121	0.08 230	0.07 311	0.06 52	0.05 69	0.06 71	0.07 193

sAnonymous2	0.20 257	0.21 464	0.58 456	0.24 394	0.17 430	0.22 241	0.19 285	0.34 241	0.28 245	0.17 160	0.19 152	0.17 173	0.16 217	0.17 81	0.14 161	0.10 367	0.07 311	0.09 281	0.08 259	0.23 549	0.17 509

CroCo_RVC	0.20 257	0.21 464	0.58 456	0.24 394	0.17 430	0.22 241	0.19 285	0.34 241	0.28 245	0.17 160	0.19 152	0.17 173	0.16 217	0.17 81	0.14 161	0.10 367	0.07 311	0.09 281	0.08 259	0.23 549	0.17 509

222	0.41 521	0.10 116	0.29 173	0.19 126	0.11 147	0.36 459	0.20 332	0.57 515	0.39 384	0.35 413	0.44 437	0.30 343	0.27 394	0.55 430	3.56 624	0.11 408	0.07 311	0.08 201	0.08 259	0.09 282	0.09 323

xxxx	0.34 481	0.10 116	0.29 173	0.19 126	0.11 147	0.37 464	0.20 332	0.58 524	0.38 374	0.29 293	0.42 413	0.38 410	0.24 345	0.46 389	2.20 617	0.11 408	0.07 311	0.09 281	0.08 259	0.09 282	0.09 323

test_xeample	0.34 481	0.10 116	0.29 173	0.19 126	0.11 147	0.33 426	0.23 414	0.55 490	0.38 374	0.32 364	0.45 449	0.29 327	0.26 375	0.57 445	2.24 619	0.10 367	0.07 311	0.09 281	0.08 259	0.09 282	0.09 323

SFCPSM	0.22 307	0.10 116	0.51 427	0.21 234	0.14 326	0.34 439	0.22 389	0.55 490	0.39 384	0.29 293	0.32 291	0.23 250	0.21 299	0.27 268	0.19 293	0.09 316	0.07 311	0.09 281	0.09 347	0.09 282	0.08 261

MMNet	0.27 407	0.14 330	0.49 405	0.24 394	0.17 430	0.47 521	0.22 389	0.45 379	0.51 504	0.39 466	0.41 397	0.36 396	0.33 466	0.39 365	0.34 460	0.08 230	0.07 311	0.09 281	0.09 347	0.10 348	0.08 261

UNet	0.28 428	0.14 330	0.69 499	0.23 343	0.20 490	0.44 507	0.22 389	0.50 428	0.40 400	0.34 396	0.39 379	0.43 457	0.33 466	0.40 372	0.31 443	0.09 316	0.07 311	0.10 354	0.08 259	0.10 348	0.08 261

ACVNet	0.23 324	0.13 287	0.35 237	0.18 82	0.15 376	0.27 330	0.23 414	0.39 313	0.44 440	0.28 264	0.41 397	0.38 410	0.26 375	0.27 268	0.32 448	0.08 230	0.07 311	0.08 201	0.07 183	0.10 348	0.07 193

acv_ft	0.25 383	0.13 287	0.40 311	0.23 343	0.19 473	0.34 439	0.21 363	0.45 379	0.44 440	0.38 451	0.41 397	0.38 410	0.27 394	0.27 268	0.35 464	0.08 230	0.07 311	0.08 201	0.07 183	0.11 396	0.07 193

GANet-RSSM	0.24 355	0.14 330	0.36 257	0.21 234	0.14 326	0.27 330	0.21 363	0.45 379	0.33 310	0.29 293	0.39 379	0.39 422	0.28 411	0.58 452	0.23 372	0.11 408	0.07 311	0.09 281	0.09 347	0.10 348	0.09 323

PSMNet-RSSM	0.24 355	0.15 364	0.36 257	0.21 234	0.14 326	0.25 300	0.20 332	0.48 410	0.37 360	0.30 324	0.44 437	0.38 410	0.26 375	0.52 415	0.22 353	0.12 446	0.07 311	0.11 411	0.13 494	0.10 348	0.09 323

GwcNet-RSSM	0.26 399	0.17 408	0.46 383	0.21 234	0.13 283	0.28 350	0.23 414	0.44 369	0.42 417	0.31 341	0.45 449	0.40 437	0.26 375	0.55 430	0.28 416	0.11 408	0.07 311	0.09 281	0.10 389	0.09 282	0.08 261

CFNet-ft	0.24 355	0.15 364	0.35 237	0.18 82	0.15 376	0.30 390	0.21 363	0.39 313	0.36 349	0.28 264	0.40 389	0.43 457	0.25 366	0.47 393	0.24 383	0.12 446	0.07 311	0.12 449	0.11 428	0.12 433	0.09 323

SuperB	0.49 548	0.28 516	2.23 615	0.23 343	0.15 376	0.41 489	0.32 516	0.47 398	0.82 576	0.43 502	0.50 477	0.33 370	0.45 529	0.68 499	1.08 585	0.10 367	0.07 311	0.09 281	0.08 259	0.98 616	0.14 475

RASNet	0.28 428	0.14 330	0.44 364	0.22 295	0.18 451	0.32 415	0.19 285	0.48 410	0.38 374	0.29 293	0.43 426	0.47 482	0.37 492	0.79 538	0.36 470	0.09 316	0.07 311	0.07 118	0.09 347	0.07 145	0.07 193

HSM-Net_RVC	0.27 407	0.11 182	0.42 344	0.19 126	0.11 147	0.34 439	0.20 332	0.62 550	0.43 425	0.40 476	0.43 426	0.50 501	0.26 375	0.76 528	0.22 353	0.08 230	0.07 311	0.07 118	0.07 183	0.08 212	0.08 261
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 407	0.20 450	0.44 364	0.22 295	0.14 326	0.33 426	0.14 95	0.51 445	0.45 451	0.30 324	0.40 389	0.38 410	0.27 394	0.76 528	0.25 393	0.09 316	0.07 311	0.11 411	0.11 428	0.11 396	0.08 261

CFNet_RVC	0.24 355	0.15 364	0.35 237	0.18 82	0.15 376	0.30 390	0.21 363	0.39 313	0.36 349	0.28 264	0.40 389	0.43 457	0.25 366	0.47 393	0.24 383	0.12 446	0.07 311	0.12 449	0.11 428	0.12 433	0.09 323

AANet_RVC	0.31 455	0.22 477	0.50 416	0.23 343	0.14 326	0.30 390	0.24 436	0.47 398	0.54 520	0.38 451	0.60 525	0.43 457	0.29 426	0.87 554	0.40 489	0.11 408	0.07 311	0.07 118	0.07 183	0.09 282	0.09 323

DISCO	0.32 464	0.13 287	0.51 427	0.25 431	0.16 408	0.48 527	0.25 453	0.50 428	0.57 532	0.37 436	0.45 449	0.62 546	0.36 483	0.64 483	0.49 520	0.09 316	0.07 311	0.09 281	0.08 259	0.12 433	0.11 414

IGEV-RUCA	0.21 277	0.08 38	0.23 114	0.19 126	0.19 473	0.28 350	0.24 436	0.23 96	0.21 150	0.20 186	0.23 196	0.28 316	0.49 545	0.26 249	0.18 263	0.09 316	0.08 398	0.18 537	0.13 494	0.17 506	0.17 509

rvit_stereo_0081_aga	0.16 160	0.14 330	0.28 163	0.21 234	0.13 283	0.19 150	0.17 197	0.23 96	0.24 197	0.17 160	0.21 181	0.19 197	0.13 161	0.19 127	0.14 161	0.11 408	0.08 398	0.09 281	0.08 259	0.09 282	0.07 193

rvit_stereo_0081	0.16 160	0.11 182	0.24 122	0.21 234	0.12 205	0.16 78	0.17 197	0.22 74	0.33 310	0.16 147	0.18 144	0.18 183	0.14 183	0.20 144	0.16 210	0.11 408	0.08 398	0.09 281	0.08 259	0.09 282	0.07 193

ITSA-stereo	0.25 383	0.15 364	0.33 217	0.23 343	0.11 147	0.27 330	0.18 240	0.56 505	0.59 535	0.31 341	0.32 291	0.33 370	0.28 411	0.49 400	0.30 436	0.11 408	0.08 398	0.11 411	0.10 389	0.11 396	0.13 454

rvit_stereo_0082	0.16 160	0.11 182	0.24 122	0.21 234	0.12 205	0.16 78	0.17 197	0.22 74	0.33 310	0.16 147	0.18 144	0.18 183	0.14 183	0.20 144	0.16 210	0.11 408	0.08 398	0.09 281	0.08 259	0.09 282	0.07 193

rvit_stereo_0080	0.15 146	0.13 287	0.25 135	0.19 126	0.13 283	0.15 46	0.20 332	0.28 165	0.24 197	0.15 125	0.17 132	0.19 197	0.13 161	0.19 127	0.15 185	0.11 408	0.08 398	0.08 201	0.08 259	0.10 348	0.07 193

AE-Stereo	0.17 179	0.11 182	0.31 194	0.24 394	0.14 326	0.23 263	0.18 240	0.34 241	0.29 264	0.15 125	0.25 219	0.21 218	0.13 161	0.20 144	0.14 161	0.07 88	0.08 398	0.09 281	0.10 389	0.07 145	0.06 108

1111x	0.32 464	0.11 182	0.40 311	0.22 295	0.11 147	0.32 415	0.26 465	0.59 529	0.43 425	0.31 341	0.41 397	0.39 422	0.28 411	0.76 528	1.37 601	0.09 316	0.08 398	0.09 281	0.10 389	0.09 282	0.08 261

whm_eth	0.15 146	0.13 287	0.25 135	0.19 126	0.13 283	0.15 46	0.20 332	0.28 165	0.24 197	0.15 125	0.17 132	0.19 197	0.13 161	0.19 127	0.15 185	0.11 408	0.08 398	0.08 201	0.08 259	0.10 348	0.07 193

CFNet_ucs	0.24 355	0.13 287	0.50 416	0.20 189	0.15 376	0.28 350	0.17 197	0.49 418	0.45 451	0.32 364	0.42 413	0.39 422	0.22 312	0.31 321	0.21 333	0.11 408	0.08 398	0.12 449	0.09 347	0.12 433	0.11 414

CBFPSM	0.27 407	0.16 389	0.67 493	0.20 189	0.14 326	0.38 472	0.25 453	0.40 324	0.36 349	0.33 376	0.36 343	0.56 526	0.38 496	0.32 328	0.38 473	0.08 230	0.08 398	0.07 118	0.08 259	0.09 282	0.11 414

gwcnet-sp	0.24 355	0.13 287	0.63 479	0.22 295	0.14 326	0.34 439	0.22 389	0.44 369	0.39 384	0.35 413	0.34 322	0.27 300	0.27 394	0.35 350	0.25 393	0.09 316	0.08 398	0.09 281	0.09 347	0.09 282	0.09 323

scenet	0.24 355	0.13 287	0.63 479	0.22 295	0.14 326	0.34 439	0.22 389	0.44 369	0.39 384	0.35 413	0.34 322	0.27 300	0.27 394	0.35 350	0.25 393	0.09 316	0.08 398	0.09 281	0.09 347	0.09 282	0.09 323

CASS	0.21 277	0.15 364	0.32 200	0.26 465	0.11 147	0.28 350	0.19 285	0.39 313	0.30 277	0.32 364	0.34 322	0.25 270	0.24 345	0.25 233	0.20 310	0.13 466	0.08 398	0.11 411	0.09 347	0.11 396	0.11 414
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.24 355	0.13 287	0.63 479	0.22 295	0.14 326	0.34 439	0.22 389	0.44 369	0.39 384	0.35 413	0.34 322	0.27 300	0.27 394	0.35 350	0.25 393	0.09 316	0.08 398	0.09 281	0.09 347	0.09 282	0.09 323

psmg	0.23 324	0.12 224	0.28 163	0.21 234	0.14 326	0.35 454	0.23 414	0.51 445	0.34 320	0.35 413	0.38 366	0.38 410	0.24 345	0.26 249	0.21 333	0.10 367	0.08 398	0.10 354	0.10 389	0.09 282	0.08 261

CSP-Net	0.27 407	0.15 364	0.30 180	0.21 234	0.14 326	0.44 507	0.24 436	0.50 428	0.40 400	0.41 486	0.43 426	0.42 453	0.26 375	0.66 494	0.28 416	0.12 446	0.08 398	0.08 201	0.08 259	0.10 348	0.09 323

AACVNet	0.26 399	0.16 389	0.37 269	0.22 295	0.14 326	0.29 371	0.19 285	0.41 336	0.31 289	0.38 451	0.42 413	0.43 457	0.28 411	0.73 514	0.25 393	0.11 408	0.08 398	0.11 411	0.09 347	0.13 448	0.11 414

ADLNet2	0.30 448	0.17 408	0.72 509	0.23 343	0.17 430	0.36 459	0.24 436	0.52 462	0.51 504	0.32 364	0.38 366	0.45 472	0.30 440	0.69 501	0.35 464	0.10 367	0.08 398	0.09 281	0.09 347	0.12 433	0.10 379

RAFT	0.21 277	0.17 408	0.32 200	0.24 394	0.12 205	0.25 300	0.27 471	0.35 266	0.28 245	0.33 376	0.33 312	0.38 410	0.22 312	0.29 299	0.17 241	0.08 230	0.08 398	0.11 411	0.10 389	0.10 348	0.06 108

GEStereo_RVC	0.27 407	0.20 450	0.44 364	0.27 493	0.16 408	0.33 426	0.25 453	0.56 505	0.54 520	0.34 396	0.38 366	0.34 377	0.25 366	0.51 409	0.28 416	0.12 446	0.08 398	0.09 281	0.08 259	0.11 396	0.11 414

ADLNet	0.28 428	0.15 364	0.42 344	0.23 343	0.19 473	0.34 439	0.23 414	0.53 473	0.43 425	0.42 496	0.41 397	0.44 468	0.27 394	0.55 430	0.35 464	0.11 408	0.08 398	0.11 411	0.11 428	0.11 396	0.12 437

GES	0.22 307	0.12 224	0.42 344	0.20 189	0.14 326	0.27 330	0.19 285	0.49 418	0.33 310	0.30 324	0.36 343	0.25 270	0.23 327	0.29 299	0.22 353	0.10 367	0.08 398	0.08 201	0.07 183	0.10 348	0.11 414

HCRNet	0.24 355	0.25 495	0.33 217	0.34 549	0.16 408	0.27 330	0.18 240	0.43 362	0.35 336	0.30 324	0.35 333	0.32 363	0.22 312	0.44 383	0.20 310	0.13 466	0.08 398	0.13 470	0.11 428	0.10 348	0.09 323

DMCA	0.22 307	0.14 330	0.36 257	0.22 295	0.14 326	0.27 330	0.20 332	0.43 362	0.38 374	0.31 341	0.32 291	0.33 370	0.24 345	0.24 202	0.28 416	0.11 408	0.08 398	0.10 354	0.08 259	0.10 348	0.11 414

ADCRef	0.38 507	0.24 490	0.88 547	0.26 465	0.21 498	0.49 532	0.27 471	0.52 462	0.48 483	0.50 531	0.58 518	0.35 391	0.47 538	0.48 395	1.29 600	0.09 316	0.08 398	0.12 449	0.12 467	0.11 396	0.11 414

ADCP+	0.45 538	0.24 490	1.15 580	0.25 431	0.22 514	0.56 549	0.39 553	0.54 480	0.51 504	0.44 509	0.51 483	0.46 480	0.52 552	0.56 441	1.89 613	0.10 367	0.08 398	0.11 411	0.10 389	0.14 466	0.13 454

RYNet	0.37 500	0.18 422	0.59 463	0.25 431	0.28 555	0.61 560	0.32 516	0.59 529	0.59 535	0.41 486	0.38 366	0.57 531	0.39 503	0.87 554	0.53 531	0.11 408	0.08 398	0.12 449	0.11 428	0.18 520	0.18 523

TDLM	0.30 448	0.21 464	0.38 288	0.28 515	0.15 376	0.33 426	0.32 516	0.52 462	0.47 473	0.38 451	0.43 426	0.39 422	0.29 426	0.91 563	0.28 416	0.14 492	0.08 398	0.13 470	0.11 428	0.12 433	0.10 379

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 407	0.21 464	0.59 463	0.25 431	0.18 451	0.29 371	0.22 389	0.50 428	0.40 400	0.38 451	0.41 397	0.43 457	0.27 394	0.43 379	0.29 428	0.11 408	0.08 398	0.10 354	0.10 389	0.10 348	0.11 414
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	0.24 355	0.16 389	0.34 227	0.18 82	0.15 376	0.33 426	0.16 156	0.46 390	0.35 336	0.29 293	0.35 333	0.39 422	0.25 366	0.34 341	0.22 353	0.13 466	0.08 398	0.13 470	0.14 508	0.13 448	0.12 437

NVstereo2D	0.31 455	0.16 389	0.54 438	0.24 394	0.22 514	0.42 496	0.28 487	0.58 524	0.56 529	0.28 264	0.38 366	0.40 437	0.30 440	0.71 507	0.28 416	0.13 466	0.08 398	0.13 470	0.10 389	0.19 527	0.16 497

DRN-Test	0.33 473	0.17 408	0.61 468	0.27 493	0.19 473	0.46 515	0.29 493	0.65 559	0.51 504	0.47 525	0.46 459	0.44 468	0.34 475	0.62 475	0.41 497	0.12 446	0.08 398	0.13 470	0.12 467	0.12 433	0.10 379

LE_ROB	1.76 615	0.20 450	2.68 640	0.48 582	0.52 590	0.78 579	0.96 612	0.84 594	6.61 655	7.40 633	2.08 616	2.08 610	4.83 626	1.27 597	3.79 625	0.10 367	0.08 398	0.12 449	0.11 428	0.11 396	0.10 379

z-mn7	0.44 536	0.40 562	1.09 574	0.25 431	0.18 451	0.61 560	0.34 529	0.56 505	0.93 591	0.43 502	0.96 578	0.53 516	0.39 503	0.94 568	0.59 540	0.10 367	0.09 432	0.10 354	0.10 389	0.14 466	0.13 454

S2M2_L	0.13 89	0.11 182	0.20 89	0.16 19	0.12 205	0.12 11	0.07 1	0.18 19	0.20 133	0.12 67	0.15 108	0.14 129	0.12 129	0.15 39	0.14 161	0.13 466	0.09 432	0.09 281	0.10 389	0.11 396	0.09 323
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo	0.25 383	0.16 389	0.47 391	0.22 295	0.14 326	0.25 300	0.18 240	0.46 390	0.35 336	0.33 376	0.37 352	0.40 437	0.22 312	0.60 460	0.30 436	0.10 367	0.09 432	0.10 354	0.08 259	0.09 282	0.09 323

DDVS	0.25 383	0.15 364	0.39 303	0.24 394	0.17 430	0.34 439	0.21 363	0.41 336	0.30 277	0.33 376	0.41 397	0.48 489	0.21 299	0.52 415	0.27 412	0.11 408	0.09 432	0.11 411	0.09 347	0.13 448	0.14 475

ACV-stereo	0.29 439	0.18 422	0.79 523	0.23 343	0.16 408	0.47 521	0.19 285	0.36 285	0.34 320	0.29 293	0.33 312	0.67 562	0.42 520	0.54 428	0.30 436	0.10 367	0.09 432	0.09 281	0.09 347	0.10 348	0.11 414

DualNet (step1)	0.28 428	0.19 438	0.50 416	0.18 82	0.16 408	0.34 439	0.20 332	0.51 445	0.38 374	0.37 436	0.34 322	0.37 402	0.30 440	0.39 365	0.23 372	0.23 556	0.09 432	0.28 571	0.24 566	0.18 520	0.16 497

test_sample7	0.25 383	0.15 364	0.35 237	0.20 189	0.14 326	0.28 350	0.21 363	0.51 445	0.38 374	0.37 436	0.34 322	0.37 402	0.30 440	0.39 365	0.23 372	0.14 492	0.09 432	0.13 470	0.12 467	0.13 448	0.12 437

testlalala_base	0.20 257	0.13 287	0.35 237	0.25 431	0.15 376	0.25 300	0.16 156	0.34 241	0.17 76	0.19 182	0.26 229	0.17 173	0.14 183	0.18 104	0.16 210	0.39 590	0.09 432	0.07 118	0.05 69	0.45 585	0.08 261

iinet-f	0.30 448	0.18 422	1.03 570	0.20 189	0.15 376	0.44 507	0.22 389	0.45 379	0.37 360	0.35 413	0.44 437	0.41 444	0.34 475	0.34 341	0.40 489	0.10 367	0.09 432	0.08 201	0.08 259	0.13 448	0.11 414

ToySt	0.24 355	0.16 389	0.48 400	0.21 234	0.13 283	0.29 371	0.29 493	0.39 313	0.39 384	0.27 254	0.35 333	0.39 422	0.31 456	0.31 321	0.29 428	0.08 230	0.09 432	0.10 354	0.11 428	0.11 396	0.10 379

Wz-Net-MNSev	0.36 490	0.26 506	0.79 523	0.26 465	0.21 498	0.59 556	0.38 548	0.55 490	0.56 529	0.48 528	0.54 501	0.53 516	0.36 483	0.60 460	0.44 506	0.11 408	0.09 432	0.11 411	0.11 428	0.15 480	0.13 454

GLC_STEREO	0.15 146	0.10 116	0.24 122	0.21 234	0.09 37	0.17 101	0.15 123	0.23 96	0.27 230	0.17 160	0.20 169	0.17 173	0.11 102	0.23 189	0.16 210	0.07 88	0.09 432	0.09 281	0.08 259	0.07 145	0.06 108

AASNet	0.27 407	0.19 438	0.49 405	0.26 465	0.17 430	0.34 439	0.20 332	0.62 550	0.48 483	0.35 413	0.40 389	0.32 363	0.25 366	0.28 282	0.34 460	0.11 408	0.09 432	0.10 354	0.08 259	0.13 448	0.11 414

PSMNet-ADL	0.25 383	0.15 364	0.32 200	0.26 465	0.14 326	0.31 406	0.22 389	0.44 369	0.36 349	0.27 254	0.33 312	0.41 444	0.28 411	0.61 467	0.29 428	0.11 408	0.09 432	0.09 281	0.11 428	0.10 348	0.10 379

ICVP	0.23 324	0.13 287	0.44 364	0.26 465	0.14 326	0.29 371	0.25 453	0.45 379	0.33 310	0.29 293	0.43 426	0.35 391	0.25 366	0.26 249	0.23 372	0.12 446	0.09 432	0.09 281	0.08 259	0.09 282	0.10 379
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
delet	0.27 407	0.14 330	0.40 311	0.23 343	0.19 473	0.41 489	0.29 493	0.49 418	0.48 483	0.33 376	0.41 397	0.37 402	0.30 440	0.48 395	0.34 460	0.09 316	0.09 432	0.11 411	0.12 467	0.08 212	0.08 261

UPFNet	0.25 383	0.12 224	0.38 288	0.24 394	0.19 473	0.37 464	0.28 487	0.48 410	0.38 374	0.34 396	0.37 352	0.37 402	0.28 411	0.39 365	0.33 455	0.10 367	0.09 432	0.10 354	0.10 389	0.10 348	0.08 261

aanetorigin	0.39 513	0.29 524	1.09 574	0.24 394	0.19 473	0.28 350	0.37 542	0.33 233	0.47 473	0.94 588	0.82 567	0.52 511	0.54 553	0.49 400	0.50 526	0.11 408	0.09 432	0.10 354	0.10 389	0.16 489	0.15 487

EDNetEfficientorigin	7.51 642	0.52 583	140.47 676	0.25 431	0.17 430	0.42 496	0.29 493	0.47 398	1.03 595	1.28 603	1.02 582	0.83 577	0.84 589	0.75 523	0.99 580	0.10 367	0.09 432	0.12 449	0.10 389	0.21 539	0.22 554

EDNetEfficient	0.63 572	0.37 557	2.40 619	0.26 465	0.25 543	0.38 472	0.49 580	0.41 336	1.06 598	1.38 606	0.87 574	0.62 546	0.95 594	0.65 489	1.65 606	0.11 408	0.09 432	0.10 354	0.11 428	0.19 527	0.17 509

ac_64	0.27 407	0.13 287	0.41 334	0.24 394	0.17 430	0.36 459	0.22 389	0.46 390	0.33 310	0.35 413	0.36 343	0.52 511	0.30 440	0.62 475	0.32 448	0.11 408	0.09 432	0.10 354	0.10 389	0.09 282	0.08 261

ADCL	0.47 542	0.22 477	1.00 565	0.27 493	0.19 473	0.74 573	0.64 592	0.54 480	0.69 559	0.56 552	0.71 552	0.55 522	0.60 564	0.60 460	1.43 602	0.11 408	0.09 432	0.13 470	0.13 494	0.14 466	0.14 475

CVANet_RVC	0.30 448	0.19 438	0.41 334	0.26 465	0.16 408	0.33 426	0.26 465	0.52 462	0.47 473	0.40 476	0.46 459	0.43 457	0.31 456	0.89 559	0.26 406	0.14 492	0.09 432	0.14 497	0.13 494	0.14 466	0.10 379

StereoDRNet	0.32 464	0.22 477	0.61 468	0.27 493	0.21 498	0.42 496	0.30 504	0.61 541	0.48 483	0.46 517	0.39 379	0.48 489	0.30 440	0.57 445	0.40 489	0.11 408	0.09 432	0.12 449	0.11 428	0.12 433	0.10 379

PWC_ROB	0.38 507	0.29 524	0.69 499	0.25 431	0.20 490	0.38 472	0.19 285	0.58 524	0.67 554	0.57 554	0.85 570	0.51 505	0.40 507	0.71 507	0.52 529	0.13 466	0.09 432	0.14 497	0.10 389	0.17 506	0.14 475

zh-mn7	0.46 540	0.45 569	1.48 596	0.25 431	0.19 473	0.44 507	0.29 493	0.56 505	0.82 576	0.65 566	0.96 578	0.49 494	0.38 496	0.88 557	0.63 549	0.12 446	0.10 457	0.11 411	0.11 428	0.13 448	0.14 475

w-ln-seven-2	0.36 490	0.29 524	1.06 572	0.27 493	0.18 451	0.37 464	0.30 504	0.50 428	0.54 520	0.45 513	0.55 505	0.45 472	0.41 511	0.62 475	0.49 520	0.10 367	0.10 457	0.12 449	0.11 428	0.14 466	0.11 414

w-ln-seven	0.42 524	0.30 531	1.18 581	0.26 465	0.22 514	0.58 553	0.31 509	0.62 550	0.81 575	0.58 555	0.61 532	0.53 516	0.36 483	0.57 445	0.65 553	0.11 408	0.10 457	0.13 470	0.12 467	0.15 480	0.13 454

rvit_stereo_0083	0.16 160	0.12 224	0.26 143	0.21 234	0.13 283	0.17 101	0.17 197	0.22 74	0.34 320	0.16 147	0.21 181	0.19 197	0.16 217	0.21 164	0.16 210	0.11 408	0.10 457	0.10 354	0.08 259	0.09 282	0.07 193

DCVSM-stereo	0.24 355	0.13 287	0.52 431	0.20 189	0.14 326	0.26 320	0.13 66	0.34 241	0.34 320	0.41 486	0.33 312	0.47 482	0.29 426	0.30 314	0.22 353	0.10 367	0.10 457	0.11 411	0.10 389	0.12 433	0.15 487

CAS++	0.16 160	0.12 224	0.27 152	0.18 82	0.12 205	0.17 101	0.15 123	0.42 350	0.24 197	0.19 182	0.18 144	0.13 104	0.10 63	0.21 164	0.12 70	0.12 446	0.10 457	0.11 411	0.08 259	0.10 348	0.09 323
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test_for_model	0.29 439	0.89 603	0.34 227	0.69 595	0.49 586	0.20 185	0.16 156	0.30 197	0.23 182	0.28 264	0.15 108	0.13 104	0.11 102	0.17 81	0.13 121	0.29 578	0.10 457	0.06 52	0.04 1	0.86 609	0.18 523

ttt	0.29 439	0.12 224	0.34 227	0.21 234	0.13 283	0.29 371	0.20 332	0.56 505	0.47 473	0.31 341	0.44 437	0.30 343	0.22 312	0.65 489	0.85 571	0.13 466	0.10 457	0.10 354	0.10 389	0.11 396	0.11 414

GASNet	0.36 490	0.46 570	0.88 547	0.34 549	0.23 527	0.35 454	0.22 389	0.60 537	0.53 515	0.40 476	0.37 352	0.45 472	0.30 440	0.79 538	0.35 464	0.15 505	0.10 457	0.14 497	0.14 508	0.22 546	0.12 437

CRFU-Net	0.28 428	0.14 330	0.45 375	0.25 431	0.15 376	0.45 513	0.23 414	0.50 428	0.30 277	0.43 502	0.41 397	0.48 489	0.46 535	0.43 379	0.29 428	0.11 408	0.10 457	0.09 281	0.08 259	0.10 348	0.10 379

NINENet	0.25 383	0.15 364	0.37 269	0.23 343	0.16 408	0.43 504	0.17 197	0.60 537	0.46 468	0.32 364	0.37 352	0.32 363	0.20 292	0.42 377	0.21 333	0.10 367	0.10 457	0.12 449	0.08 259	0.11 396	0.10 379

WZ-Net	0.52 559	0.38 560	1.90 604	0.30 529	0.24 535	0.57 552	0.48 578	0.62 550	0.78 572	0.50 531	0.71 552	0.68 566	0.54 553	0.98 576	0.84 568	0.13 466	0.10 457	0.11 411	0.12 467	0.19 527	0.20 541

SACVNet	0.30 448	0.20 450	0.41 334	0.25 431	0.18 451	0.34 439	0.25 453	0.52 462	0.40 400	0.41 486	0.44 437	0.46 480	0.32 463	0.71 507	0.25 393	0.13 466	0.10 457	0.12 449	0.12 467	0.16 489	0.17 509

RALCasStereoNet	0.18 203	0.15 364	0.33 217	0.21 234	0.14 326	0.21 213	0.18 240	0.31 208	0.25 210	0.21 197	0.29 255	0.22 230	0.15 201	0.27 268	0.17 241	0.08 230	0.10 457	0.07 118	0.06 127	0.09 282	0.09 323

RAFT + AFF	0.27 407	0.23 486	0.50 416	0.25 431	0.17 430	0.30 390	0.33 527	0.52 462	0.40 400	0.28 264	0.30 268	0.30 343	0.31 456	0.62 475	0.24 383	0.09 316	0.10 457	0.11 411	0.10 389	0.11 396	0.11 414

HGLStereo	0.27 407	0.14 330	0.46 383	0.24 394	0.21 498	0.33 426	0.23 414	0.50 428	0.42 417	0.35 413	0.48 473	0.41 444	0.33 466	0.45 386	0.33 455	0.11 408	0.10 457	0.09 281	0.09 347	0.10 348	0.12 437

hitnet-ft	0.29 439	0.17 408	0.40 311	0.19 126	0.14 326	0.39 480	0.23 414	0.44 369	0.41 410	0.36 429	0.46 459	0.53 516	0.34 475	0.76 528	0.32 448	0.14 492	0.10 457	0.13 470	0.10 389	0.15 480	0.13 454

DSFCA	0.27 407	0.13 287	0.36 257	0.20 189	0.17 430	0.38 472	0.31 509	0.47 398	0.43 425	0.43 502	0.37 352	0.39 422	0.29 426	0.52 415	0.32 448	0.12 446	0.10 457	0.10 354	0.11 428	0.11 396	0.10 379

DMCA-RVC	0.27 407	0.21 464	0.61 468	0.28 515	0.17 430	0.29 371	0.21 363	0.42 350	0.35 336	0.40 476	0.37 352	0.39 422	0.36 483	0.43 379	0.30 436	0.13 466	0.10 457	0.15 512	0.11 428	0.13 448	0.10 379

FADNet-RVC-Resample	0.29 439	0.25 495	0.93 556	0.26 465	0.16 408	0.32 415	0.21 363	0.47 398	0.39 384	0.35 413	0.38 366	0.33 370	0.27 394	0.53 422	0.24 383	0.10 367	0.10 457	0.14 497	0.13 494	0.13 448	0.16 497

RTSC	0.39 513	0.28 516	0.78 516	0.27 493	0.18 451	0.49 532	0.22 389	0.59 529	0.84 583	0.55 551	0.53 498	0.49 494	0.36 483	0.67 498	0.82 567	0.13 466	0.10 457	0.11 411	0.12 467	0.17 506	0.17 509

DLCB_ROB	0.28 428	0.16 389	0.34 227	0.27 493	0.16 408	0.38 472	0.25 453	0.48 410	0.43 425	0.46 517	0.46 459	0.51 505	0.33 466	0.53 422	0.33 455	0.10 367	0.10 457	0.11 411	0.11 428	0.10 348	0.09 323

ETE_ROB	0.34 481	0.26 506	0.45 375	0.29 519	0.18 451	0.40 485	0.37 542	0.57 515	0.47 473	0.50 531	0.50 477	0.62 546	0.36 483	0.55 430	0.38 473	0.13 466	0.10 457	0.14 497	0.12 467	0.16 489	0.16 497

PSMNet_ROB	0.33 473	0.24 490	0.54 438	0.31 535	0.21 498	0.42 496	0.43 564	0.59 529	0.47 473	0.37 436	0.44 437	0.49 494	0.31 456	0.64 483	0.43 501	0.14 492	0.10 457	0.15 512	0.14 508	0.13 448	0.11 414

fast-acv-ft	0.31 455	0.20 450	0.81 528	0.24 394	0.18 451	0.46 515	0.27 471	0.41 336	0.49 492	0.39 466	0.55 505	0.49 494	0.35 479	0.37 358	0.38 473	0.11 408	0.11 481	0.11 411	0.12 467	0.12 433	0.09 323

ssnet_v2	0.28 428	0.16 389	0.44 364	0.22 295	0.15 376	0.40 485	0.30 504	0.57 515	0.46 468	0.38 451	0.36 343	0.47 482	0.29 426	0.38 363	0.39 481	0.13 466	0.11 481	0.11 411	0.11 428	0.11 396	0.11 414

Wz-Net-SNSev	0.43 530	0.41 566	1.27 588	0.30 529	0.21 498	0.44 507	0.41 559	0.61 541	0.65 550	0.46 517	0.65 541	0.62 546	0.39 503	0.74 522	0.59 540	0.12 446	0.11 481	0.12 449	0.13 494	0.16 489	0.14 475

Wz-Net-LNSev	0.34 481	0.29 524	0.91 552	0.26 465	0.21 498	0.47 521	0.31 509	0.54 480	0.54 520	0.44 509	0.52 491	0.50 501	0.35 479	0.39 365	0.39 481	0.11 408	0.11 481	0.10 354	0.09 347	0.14 466	0.13 454

dad	0.28 428	0.31 538	0.44 364	0.21 234	0.14 326	0.30 390	0.20 332	0.33 233	0.49 492	0.44 509	0.44 437	0.45 472	0.21 299	0.41 374	0.26 406	0.20 551	0.11 481	0.20 549	0.11 428	0.14 466	0.10 379

Anonymous3	0.23 324	0.18 422	0.63 479	0.27 493	0.18 451	0.41 489	0.23 414	0.43 362	0.35 336	0.23 209	0.27 236	0.20 206	0.18 268	0.27 268	0.18 263	0.12 446	0.11 481	0.10 354	0.10 389	0.11 396	0.12 437

pcwnet_v2	0.32 464	0.15 364	1.26 587	0.23 343	0.18 451	0.32 415	0.18 240	0.59 529	0.60 539	0.36 429	0.45 449	0.35 391	0.29 426	0.36 355	0.25 393	0.14 492	0.11 481	0.12 449	0.11 428	0.14 466	0.15 487

sCroCo_RVC	0.18 203	0.14 330	0.49 405	0.27 493	0.18 451	0.22 241	0.17 197	0.27 146	0.23 182	0.14 111	0.22 191	0.17 173	0.14 183	0.21 164	0.15 185	0.10 367	0.11 481	0.09 281	0.09 347	0.09 282	0.09 323

GwcNet	0.35 486	0.23 486	0.88 547	0.25 431	0.24 535	0.48 527	0.27 471	0.55 490	0.57 532	0.38 451	0.52 491	0.51 505	0.32 463	0.60 460	0.41 497	0.13 466	0.11 481	0.12 449	0.11 428	0.13 448	0.14 475

AF-Net	0.37 500	0.26 506	0.56 448	0.32 541	0.23 527	0.41 489	0.29 493	0.61 541	0.64 549	0.42 496	0.68 547	0.65 557	0.49 545	0.57 445	0.44 506	0.15 505	0.11 481	0.19 545	0.14 508	0.15 480	0.13 454

RTS	0.78 588	0.48 574	4.68 644	0.34 549	0.28 555	1.12 596	0.46 570	0.62 550	1.03 595	0.73 573	0.89 575	0.60 540	0.59 562	1.61 605	1.16 593	0.14 492	0.11 481	0.15 512	0.15 517	0.21 539	0.19 531

RTSA	0.78 588	0.48 574	4.68 644	0.34 549	0.28 555	1.12 596	0.46 570	0.62 550	1.03 595	0.73 573	0.89 575	0.60 540	0.59 562	1.61 605	1.16 593	0.14 492	0.11 481	0.15 512	0.15 517	0.21 539	0.19 531

DANet	0.35 486	0.23 486	0.60 465	0.36 560	0.22 514	0.39 480	0.25 453	0.48 410	0.43 425	0.52 542	0.50 477	0.59 537	0.41 511	0.76 528	0.49 520	0.13 466	0.11 481	0.14 497	0.12 467	0.17 506	0.15 487
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DeepPruner_ROB	0.26 399	0.19 438	0.44 364	0.21 234	0.16 408	0.30 390	0.21 363	0.52 462	0.32 298	0.35 413	0.38 366	0.39 422	0.26 375	0.42 377	0.24 383	0.15 505	0.11 481	0.11 411	0.11 428	0.14 466	0.13 454

MDST_ROB	0.48 545	0.14 330	0.95 559	0.30 529	0.21 498	1.33 606	0.32 516	0.77 584	0.56 529	1.06 596	0.71 552	0.49 494	0.35 479	1.26 596	0.38 473	0.13 466	0.11 481	0.16 523	0.13 494	0.12 433	0.12 437

LALA_ROB	0.36 490	0.25 495	0.46 383	0.30 529	0.21 498	0.47 521	0.39 553	0.61 541	0.51 504	0.52 542	0.51 483	0.69 568	0.36 483	0.50 404	0.43 501	0.17 531	0.11 481	0.16 523	0.14 508	0.17 506	0.15 487

PWCDC_ROB	0.38 507	0.30 531	0.60 465	0.33 547	0.20 490	0.42 496	0.19 285	0.58 524	0.89 585	0.42 496	1.26 592	0.36 396	0.34 475	0.50 404	0.38 473	0.18 542	0.11 481	0.11 411	0.09 347	0.19 527	0.13 454

NLCSM	0.38 507	0.31 538	0.58 456	0.28 515	0.31 566	0.43 504	0.32 516	0.74 581	0.42 417	0.40 476	0.46 459	0.57 531	0.38 496	0.94 568	0.55 532	0.12 446	0.12 498	0.13 470	0.17 538	0.15 480	0.15 487

ISRNet	0.27 407	0.13 287	0.45 375	0.26 465	0.19 473	0.24 285	0.14 95	0.45 379	0.43 425	0.39 466	0.48 473	0.42 453	0.27 394	0.32 328	0.29 428	0.20 551	0.12 498	0.17 529	0.16 529	0.16 489	0.20 541

rvit_stereo_0075_2	0.24 355	0.17 408	0.50 416	0.26 465	0.22 514	0.22 241	0.15 123	0.40 324	0.35 336	0.27 254	0.37 352	0.29 327	0.20 292	0.28 282	0.19 293	0.17 531	0.12 498	0.19 545	0.12 467	0.13 448	0.13 454

StereoVision	0.22 307	0.18 422	0.37 269	0.27 493	0.17 430	0.23 263	0.22 389	0.38 301	0.31 289	0.20 186	0.51 483	0.22 230	0.16 217	0.28 282	0.18 263	0.11 408	0.12 498	0.13 470	0.13 494	0.10 348	0.07 193

psm_up	0.29 439	0.16 389	0.41 334	0.26 465	0.17 430	0.32 415	0.26 465	0.55 490	0.43 425	0.36 429	0.40 389	0.45 472	0.37 492	0.58 452	0.30 436	0.11 408	0.12 498	0.13 470	0.12 467	0.10 348	0.10 379

STTStereo	0.28 428	0.20 450	0.61 468	0.25 431	0.17 430	0.29 371	0.24 436	0.47 398	0.39 384	0.39 466	0.41 397	0.44 468	0.28 411	0.40 372	0.28 416	0.13 466	0.12 498	0.13 470	0.16 529	0.12 433	0.11 414

Nwc_Net	0.37 500	0.25 495	0.68 498	0.31 535	0.24 535	0.44 507	0.30 504	0.65 559	0.50 500	0.37 436	0.69 551	0.58 535	0.45 529	0.60 460	0.40 489	0.15 505	0.12 498	0.19 545	0.21 554	0.14 466	0.13 454

XQC	0.43 530	0.37 557	0.96 561	0.34 549	0.25 543	0.53 547	0.34 529	0.60 537	0.73 567	0.51 536	0.46 459	0.57 531	0.47 538	0.70 504	0.72 558	0.17 531	0.12 498	0.18 537	0.15 517	0.25 554	0.23 561

ADCMid	0.49 548	0.34 547	1.13 579	0.26 465	0.21 498	0.51 537	0.37 542	0.57 515	0.54 520	0.75 577	0.66 543	0.62 546	0.64 574	0.64 483	1.68 607	0.13 466	0.12 498	0.17 529	0.17 538	0.20 536	0.17 509

SANet	0.53 560	0.28 516	0.96 561	0.26 465	0.15 376	0.69 568	0.44 567	0.67 570	1.34 606	0.67 568	0.98 581	0.94 582	0.71 579	0.89 559	0.76 559	0.14 492	0.12 498	0.12 449	0.11 428	0.17 506	0.16 497

XPNet_ROB	0.33 473	0.20 450	0.43 355	0.27 493	0.18 451	0.37 464	0.31 509	0.55 490	0.50 500	0.51 536	0.53 498	0.58 535	0.37 492	0.63 481	0.45 509	0.17 531	0.12 498	0.13 470	0.12 467	0.15 480	0.14 475

PDISCO_ROB	0.43 530	0.30 531	0.67 493	0.43 575	0.36 573	0.67 567	0.32 516	0.72 579	0.76 569	0.43 502	0.53 498	0.63 554	0.40 507	0.66 494	0.47 517	0.21 553	0.12 498	0.21 552	0.19 550	0.25 554	0.20 541

DispFullNet	0.66 575	0.89 603	1.59 599	0.77 601	1.21 618	0.51 537	0.23 414	0.59 529	0.72 564	0.69 571	0.61 532	0.69 568	0.91 593	0.79 538	0.48 518	0.27 572	0.12 498	0.73 602	0.30 583	0.65 599	0.40 589

zh-sn7	0.48 545	0.51 581	1.43 595	0.29 519	0.20 490	0.47 521	0.39 553	0.57 515	0.62 544	0.52 542	0.81 565	0.52 511	0.56 557	1.05 582	0.87 572	0.12 446	0.13 511	0.13 470	0.13 494	0.17 506	0.16 497

TCMNet	0.33 473	0.23 486	0.72 509	0.29 519	0.30 563	0.40 485	0.28 487	0.50 428	0.47 473	0.37 436	0.45 449	0.40 437	0.29 426	0.60 460	0.39 481	0.14 492	0.13 511	0.15 512	0.14 508	0.17 506	0.15 487

rvit_0105_6	0.19 242	0.14 330	0.34 227	0.23 343	0.14 326	0.18 123	0.20 332	0.29 178	0.37 360	0.18 177	0.22 191	0.23 250	0.17 243	0.26 249	0.17 241	0.15 505	0.13 511	0.13 470	0.11 428	0.11 396	0.08 261

rvit_0105_5	0.21 277	0.15 364	0.38 288	0.23 343	0.13 283	0.22 241	0.24 436	0.36 285	0.39 384	0.21 197	0.23 196	0.26 291	0.19 283	0.26 249	0.19 293	0.15 505	0.13 511	0.12 449	0.12 467	0.10 348	0.09 323

rvit_0105_4	0.20 257	0.15 364	0.38 288	0.23 343	0.14 326	0.20 185	0.22 389	0.33 233	0.39 384	0.19 182	0.24 210	0.25 270	0.19 283	0.27 268	0.17 241	0.16 520	0.13 511	0.13 470	0.11 428	0.11 396	0.08 261

rvit_0105_3	0.23 324	0.17 408	0.40 311	0.25 431	0.15 376	0.24 285	0.28 487	0.38 301	0.41 410	0.25 232	0.25 219	0.28 316	0.21 299	0.28 282	0.20 310	0.15 505	0.13 511	0.14 497	0.15 517	0.10 348	0.09 323

SHD	0.42 524	0.27 513	0.81 528	0.31 535	0.25 543	0.42 496	0.22 389	0.66 565	0.94 593	0.63 562	0.60 525	0.59 537	0.47 538	0.59 458	0.58 539	0.15 505	0.13 511	0.16 523	0.16 529	0.20 536	0.22 554

GANet	0.36 490	0.22 477	0.49 405	0.29 519	0.17 430	0.41 489	0.38 548	0.57 515	0.45 451	0.46 517	0.75 558	0.55 522	0.40 507	0.94 568	0.41 497	0.13 466	0.13 511	0.13 470	0.11 428	0.14 466	0.11 414

DPSNet	0.47 542	0.24 490	0.93 556	0.27 493	0.20 490	0.75 575	0.57 586	0.84 594	0.79 573	0.47 525	0.51 483	0.60 540	0.69 577	0.87 554	0.71 557	0.16 520	0.13 511	0.12 449	0.10 389	0.25 554	0.21 549

NCCL2	0.35 486	0.26 506	0.49 405	0.36 560	0.22 514	0.41 489	0.41 559	0.53 473	0.42 417	0.47 525	0.46 459	0.61 544	0.39 503	0.55 430	0.37 471	0.16 520	0.13 511	0.21 552	0.21 554	0.16 489	0.16 497

PSMNet-RUCA	0.37 500	0.41 566	0.66 492	0.46 580	0.41 578	0.34 439	0.25 453	0.57 515	0.45 451	0.39 466	0.52 491	0.43 457	0.33 466	0.41 374	0.29 428	0.25 566	0.14 521	0.33 581	0.21 554	0.31 575	0.22 554

rvit_105_1	0.27 407	0.19 438	0.46 383	0.27 493	0.19 473	0.30 390	0.35 533	0.44 369	0.51 504	0.31 341	0.31 282	0.31 354	0.26 375	0.35 350	0.25 393	0.15 505	0.14 521	0.15 512	0.17 538	0.11 396	0.10 379

APVNet	0.36 490	0.20 450	0.70 505	0.26 465	0.22 514	0.52 546	0.35 533	0.61 541	0.44 440	0.38 451	0.52 491	0.48 489	0.38 496	0.84 550	0.46 515	0.13 466	0.14 521	0.15 512	0.16 529	0.16 489	0.15 487

Syn2CoEx	0.36 490	0.31 538	0.78 516	0.34 549	0.21 498	0.41 489	0.28 487	0.61 541	0.49 492	0.42 496	0.56 512	0.45 472	0.44 526	0.69 501	0.38 473	0.17 531	0.14 521	0.15 512	0.12 467	0.13 448	0.12 437

FAT-Stereo	0.36 490	0.18 422	0.73 513	0.26 465	0.18 451	0.33 426	0.29 493	0.60 537	0.59 535	0.46 517	0.60 525	0.60 540	0.50 547	0.61 467	0.34 460	0.13 466	0.14 521	0.13 470	0.12 467	0.14 466	0.18 523

FADNet_RVC	0.30 448	0.28 516	0.83 535	0.23 343	0.15 376	0.30 390	0.17 197	0.49 418	0.37 360	0.30 324	0.38 366	0.30 343	0.27 394	0.52 415	0.31 443	0.14 492	0.14 521	0.14 497	0.16 529	0.21 539	0.23 561

FADNet-RVC	0.31 455	0.35 549	0.78 516	0.25 431	0.20 490	0.33 426	0.20 332	0.49 418	0.40 400	0.34 396	0.39 379	0.41 444	0.29 426	0.63 481	0.31 443	0.13 466	0.14 521	0.14 497	0.15 517	0.19 527	0.19 531

G-Net	0.46 540	0.25 495	0.86 544	0.34 549	0.28 555	0.90 588	0.35 533	0.47 398	0.45 451	0.68 569	1.22 590	0.64 556	0.60 564	0.61 467	0.57 534	0.16 520	0.14 521	0.17 529	0.13 494	0.22 546	0.19 531

NCC-stereo	0.39 513	0.25 495	0.69 499	0.32 541	0.28 555	0.46 515	0.36 538	0.65 559	0.52 511	0.40 476	0.57 516	0.56 526	0.47 538	0.73 514	0.45 509	0.17 531	0.14 521	0.18 537	0.25 571	0.16 489	0.16 497

stereogan	0.37 500	0.17 408	0.65 487	0.27 493	0.22 514	0.62 562	0.26 465	0.59 529	0.63 548	0.43 502	0.60 525	0.67 562	0.42 520	0.68 499	0.35 464	0.13 466	0.14 521	0.14 497	0.12 467	0.19 527	0.17 509

edge stereo	0.39 513	0.22 477	0.81 528	0.27 493	0.22 514	0.37 464	0.24 436	0.56 505	0.54 520	0.53 548	0.60 525	0.71 571	0.50 547	0.78 536	0.40 489	0.16 520	0.14 521	0.19 545	0.14 508	0.16 489	0.17 509

Abc-Net	0.39 513	0.25 495	0.69 499	0.32 541	0.28 555	0.46 515	0.36 538	0.65 559	0.52 511	0.40 476	0.57 516	0.56 526	0.47 538	0.73 514	0.45 509	0.17 531	0.14 521	0.18 537	0.25 571	0.16 489	0.16 497
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	0.44 536	0.29 524	1.29 590	0.33 547	0.30 563	0.35 454	0.36 538	0.62 550	1.15 603	0.40 476	0.44 437	0.39 422	0.41 511	0.80 542	0.52 529	0.18 542	0.14 521	0.23 559	0.21 554	0.17 506	0.17 509

AnyNet_C32	0.51 555	0.40 562	1.10 578	0.29 519	0.28 555	0.59 556	0.58 587	0.54 480	0.60 539	0.62 560	0.66 543	0.54 520	0.54 553	0.78 536	1.74 610	0.15 505	0.14 521	0.15 512	0.17 538	0.20 536	0.20 541

PS-NSSS	0.32 464	0.30 531	0.46 383	0.23 343	0.17 430	0.33 426	0.24 436	0.57 515	0.41 410	0.37 436	0.52 491	0.35 391	0.30 440	0.80 542	0.30 436	0.17 531	0.14 521	0.21 552	0.15 517	0.15 480	0.13 454

SQANet	0.40 519	0.48 574	0.67 493	0.48 582	0.39 575	0.48 527	0.22 389	0.51 445	0.43 425	0.40 476	0.47 467	0.47 482	0.33 466	0.54 428	0.32 448	0.36 586	0.15 536	0.40 586	0.21 554	0.45 585	0.31 580

coex-ft	3.44 622	0.73 595	48.55 674	0.24 394	0.19 473	0.50 536	0.43 564	0.47 398	2.40 617	7.03 632	1.20 589	0.97 585	2.23 620	0.73 514	1.92 614	0.12 446	0.15 536	0.14 497	0.12 467	0.21 539	0.43 591

Wz-Net-TNSev	0.51 555	0.58 586	1.61 602	0.25 431	0.21 498	0.65 564	0.45 568	0.63 557	0.69 559	0.51 536	0.54 501	0.71 571	0.60 564	1.00 577	0.77 562	0.15 505	0.15 536	0.13 470	0.15 517	0.21 539	0.20 541

S-Stereo	0.38 507	0.20 450	1.05 571	0.27 493	0.22 514	0.38 472	0.32 516	0.55 490	0.66 551	0.39 466	0.59 520	0.49 494	0.41 511	0.75 523	0.40 489	0.12 446	0.15 536	0.13 470	0.13 494	0.16 489	0.21 549

RP	0.35 486	0.22 477	0.51 427	0.31 535	0.24 535	0.37 464	0.28 487	0.50 428	0.58 534	0.40 476	0.63 538	0.61 544	0.47 538	0.61 467	0.39 481	0.16 520	0.15 536	0.17 529	0.15 517	0.17 506	0.17 509

RGC	0.39 513	0.32 544	0.64 486	0.34 549	0.27 550	0.40 485	0.29 493	0.57 515	0.53 515	0.45 513	0.64 540	0.62 546	0.45 529	0.72 512	0.39 481	0.15 505	0.15 536	0.21 552	0.20 551	0.18 520	0.19 531

WCMA_ROB	0.51 555	0.21 464	0.65 487	0.25 431	0.21 498	0.58 553	0.32 516	0.54 480	0.55 526	0.95 590	1.40 596	1.28 596	0.81 586	0.73 514	0.62 546	0.18 542	0.15 536	0.15 512	0.15 517	0.19 527	0.19 531

YMNet	0.32 464	0.22 477	0.58 456	0.27 493	0.23 527	0.48 527	0.27 471	0.51 445	0.45 451	0.48 528	0.56 512	0.51 505	0.30 440	0.39 365	0.40 489	0.13 466	0.16 543	0.13 470	0.12 467	0.13 448	0.12 437

YMNet_1	0.32 464	0.22 477	0.58 456	0.27 493	0.23 527	0.48 527	0.27 471	0.51 445	0.45 451	0.48 528	0.56 512	0.51 505	0.30 440	0.39 365	0.40 489	0.13 466	0.16 543	0.13 470	0.12 467	0.13 448	0.12 437

FADNet	0.32 464	0.36 552	0.74 514	0.23 343	0.22 514	0.37 464	0.19 285	0.53 473	0.48 483	0.32 364	0.36 343	0.43 457	0.32 463	0.64 483	0.25 393	0.16 520	0.16 543	0.14 497	0.16 529	0.24 552	0.19 531

ADCS	0.58 566	0.40 562	1.35 593	0.29 519	0.24 535	0.55 548	0.45 568	0.67 570	0.83 580	0.76 578	0.71 552	0.68 566	0.60 564	0.76 528	2.23 618	0.16 520	0.16 543	0.16 523	0.17 538	0.22 546	0.22 554

AnyNet_C01	0.65 574	0.58 586	2.60 639	0.32 541	0.26 548	0.88 586	0.61 590	0.63 557	0.62 544	0.68 569	0.96 578	0.76 574	0.60 564	0.96 573	1.43 602	0.16 520	0.16 543	0.17 529	0.17 538	0.23 549	0.23 561

SGM_RVC	0.50 551	0.19 438	0.50 416	0.25 431	0.15 376	0.69 568	0.39 553	0.68 573	0.82 576	0.95 590	0.84 569	1.13 588	0.76 581	1.16 589	0.60 543	0.16 520	0.16 543	0.16 523	0.16 529	0.16 489	0.17 509
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	0.33 473	0.21 464	0.54 438	0.23 343	0.13 283	0.42 496	0.33 527	0.53 473	0.48 483	0.52 542	0.49 475	0.50 501	0.41 511	0.56 441	0.31 443	0.15 505	0.16 543	0.18 537	0.16 529	0.13 448	0.13 454
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FINET	0.34 481	0.27 513	0.80 526	0.24 394	0.24 535	0.36 459	0.34 529	0.54 480	0.72 564	0.39 466	0.47 467	0.32 363	0.30 440	0.51 409	0.32 448	0.19 548	0.17 550	0.13 470	0.12 467	0.18 520	0.16 497

psmorigin	0.50 551	0.25 495	3.03 641	0.24 394	0.19 473	0.38 472	0.22 389	0.50 428	0.44 440	0.64 564	0.68 547	0.71 571	0.51 550	0.85 551	0.45 509	0.14 492	0.17 550	0.13 470	0.14 508	0.16 489	0.21 549

FBW_ROB	0.43 530	0.26 506	0.54 438	0.31 535	0.20 490	0.51 537	0.32 516	0.70 576	0.60 539	0.59 556	0.55 505	0.65 557	0.41 511	1.40 602	0.51 528	0.13 466	0.17 550	0.21 552	0.16 529	0.17 506	0.18 523

CSAN	0.50 551	0.35 549	0.78 516	0.36 560	0.23 527	0.56 549	0.59 589	0.61 541	0.70 561	0.64 564	0.78 562	0.65 557	0.60 564	1.38 601	0.62 546	0.21 553	0.17 550	0.20 549	0.20 551	0.18 520	0.18 523

SGM-Forest	0.36 490	0.17 408	0.47 391	0.23 343	0.16 408	0.45 513	0.41 559	0.55 490	0.48 483	0.52 542	0.60 525	0.52 511	0.41 511	0.85 551	0.50 526	0.17 531	0.17 550	0.17 529	0.15 517	0.15 480	0.15 487
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MeshStereo	0.58 566	0.27 513	0.67 493	0.22 295	0.17 430	0.66 566	0.37 542	0.78 585	0.61 542	1.47 617	1.30 593	1.65 604	0.79 583	1.12 587	0.59 540	0.17 531	0.17 550	0.17 529	0.14 508	0.17 506	0.14 475
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
PVD	0.58 566	0.34 547	0.84 540	0.39 570	0.31 566	0.59 556	0.47 574	0.80 589	1.25 604	0.92 586	1.09 584	0.79 575	0.82 587	0.85 551	0.76 559	0.21 553	0.18 556	0.22 558	0.18 545	0.27 567	0.35 585

ADCPNet	0.48 545	0.29 524	1.60 600	0.27 493	0.23 527	0.70 571	0.38 548	0.53 473	0.51 504	0.51 536	0.59 520	0.67 562	0.56 557	0.60 460	1.14 590	0.15 505	0.18 556	0.14 497	0.23 564	0.19 527	0.19 531

SGM-ForestM	1.36 605	0.28 516	0.79 523	0.26 465	0.16 408	2.26 618	1.00 614	1.42 609	1.46 610	2.38 622	2.05 615	5.95 631	2.66 623	2.95 620	2.46 620	0.17 531	0.18 556	0.18 537	0.18 545	0.15 480	0.18 523

NaN_ROB	0.41 521	0.28 516	0.62 476	0.30 529	0.19 473	0.51 537	0.47 574	0.58 524	0.59 535	0.56 552	0.47 467	0.49 494	0.41 511	1.21 593	0.64 551	0.12 446	0.18 556	0.12 449	0.13 494	0.11 396	0.14 475

HBP-ISP	0.33 473	0.30 531	0.72 509	0.22 295	0.16 408	0.32 415	0.22 389	0.54 480	0.44 440	0.41 486	0.49 475	0.33 370	0.38 496	0.73 514	0.25 393	0.18 542	0.19 560	0.24 561	0.20 551	0.16 489	0.13 454

UDG	0.40 519	0.46 570	0.49 405	0.40 572	0.35 572	0.47 521	0.27 471	0.54 480	0.47 473	0.39 466	0.45 449	0.59 537	0.44 526	0.46 389	0.39 481	0.26 567	0.19 560	0.48 590	0.22 562	0.34 579	0.26 571

ccnet	0.42 524	0.31 538	0.48 400	0.27 493	0.32 568	0.60 559	0.32 516	0.65 559	0.46 468	0.53 548	0.66 543	0.56 526	0.45 529	0.72 512	0.61 544	0.26 567	0.19 560	0.24 561	0.21 554	0.26 562	0.22 554

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 490	0.36 552	0.53 435	0.34 549	0.19 473	0.51 537	0.24 436	0.55 490	0.38 374	0.41 486	0.47 467	0.47 482	0.27 394	0.73 514	0.30 436	0.36 586	0.19 560	0.27 564	0.17 538	0.26 562	0.23 561

CBMV_ROB	0.33 473	0.18 422	0.53 435	0.21 234	0.14 326	0.33 426	0.20 332	0.51 445	0.45 451	0.51 536	0.55 505	0.45 472	0.42 520	0.71 507	0.32 448	0.18 542	0.19 560	0.23 559	0.21 554	0.14 466	0.15 487

HUF	0.15 146	0.11 182	0.38 288	0.17 42	0.11 147	0.16 78	0.17 197	0.22 74	0.20 133	0.11 47	0.13 71	0.14 129	0.11 102	0.18 104	0.12 70	0.07 88	0.20 565	0.06 52	0.05 69	0.07 145	0.14 475

NOSS_ROB	0.31 455	0.20 450	0.35 237	0.24 394	0.16 408	0.32 415	0.19 285	0.52 462	0.48 483	0.33 376	0.36 343	0.42 453	0.28 411	0.93 566	0.24 383	0.19 548	0.20 565	0.24 561	0.22 562	0.17 506	0.17 509

ACVNet-4b	0.72 581	0.81 598	1.33 592	0.72 599	0.50 588	0.80 581	0.31 509	0.71 578	0.80 574	0.50 531	0.72 556	0.95 584	0.43 524	0.96 573	1.20 597	1.13 621	0.21 567	0.76 604	0.45 593	0.65 599	0.46 595

DDUNet	0.41 521	0.50 579	0.48 400	0.44 577	0.39 575	0.46 515	0.32 516	0.50 428	0.43 425	0.45 513	0.52 491	0.57 531	0.36 483	0.48 395	0.33 455	0.33 583	0.21 567	0.55 594	0.25 571	0.37 582	0.32 583

STTRV1_RVC	0.42 524	0.32 544	0.89 550	0.29 519	0.36 573	0.49 532	0.31 509	0.61 541	0.53 515	0.46 517	0.56 512	0.47 482	0.43 524	1.00 577	0.39 481	0.27 572	0.21 567	0.20 549	0.18 545	0.25 554	0.17 509

GANetREF_RVC	0.43 530	0.47 572	0.69 499	0.38 568	0.20 490	0.51 537	0.48 578	0.66 565	0.66 551	0.46 517	0.46 459	0.50 501	0.44 526	0.90 562	0.39 481	0.27 572	0.21 567	0.32 579	0.18 545	0.27 567	0.22 554
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
MSMD_ROB	0.60 570	0.33 546	0.61 468	0.30 529	0.25 543	0.86 585	0.35 533	0.55 490	0.67 554	1.10 598	1.49 601	1.76 607	0.97 597	0.88 557	0.49 520	0.23 556	0.21 567	0.27 564	0.27 579	0.25 554	0.24 566

FSD	0.27 407	0.28 516	0.32 200	0.27 493	0.24 535	0.27 330	0.27 471	0.31 208	0.29 264	0.26 244	0.27 236	0.28 316	0.27 394	0.28 282	0.26 406	0.23 556	0.22 572	0.27 564	0.26 575	0.25 554	0.24 566

FC-DCNN v2	0.71 580	0.30 531	0.67 493	0.32 541	0.27 550	0.84 583	0.39 553	0.84 594	0.85 584	1.44 613	1.64 607	2.09 611	1.28 608	1.06 583	0.80 566	0.24 563	0.22 572	0.27 564	0.26 575	0.26 562	0.25 569

FCDSN-DC	0.63 572	0.31 538	0.61 468	0.36 560	0.30 563	0.65 564	0.37 542	0.66 565	0.68 557	1.14 600	1.54 604	1.71 606	1.26 606	0.92 564	0.64 551	0.24 563	0.22 572	0.27 564	0.26 575	0.27 567	0.27 575
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SAMSARA	0.56 562	0.39 561	0.80 526	0.60 591	0.46 583	1.00 592	1.23 622	0.67 570	0.68 557	0.71 572	0.54 501	0.89 581	0.57 560	0.81 545	0.62 546	0.19 548	0.22 572	0.18 537	0.18 545	0.27 567	0.25 569

FC-DCNN	0.70 579	0.30 531	0.69 499	0.32 541	0.27 550	0.81 582	0.39 553	0.79 588	0.82 576	1.41 609	1.58 606	1.98 609	1.26 606	1.02 580	0.77 562	0.24 563	0.22 572	0.27 564	0.26 575	0.26 562	0.26 571

PA-Net	0.37 500	0.28 516	0.83 535	0.31 535	0.28 555	0.39 480	0.42 562	0.51 445	0.55 526	0.34 396	0.42 413	0.41 444	0.36 483	0.79 538	0.49 520	0.12 446	0.23 577	0.16 523	0.23 564	0.12 433	0.18 523
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.43 530	0.47 572	0.65 487	0.37 566	0.23 527	0.51 537	0.29 493	0.66 565	0.49 492	0.46 517	0.51 483	0.48 489	0.38 496	0.96 573	0.35 464	0.34 584	0.23 577	0.55 594	0.25 571	0.31 575	0.20 541

SDNR	0.42 524	0.21 464	0.82 532	0.21 234	0.18 451	1.27 603	0.17 197	0.50 428	0.49 492	0.42 496	0.81 565	0.38 410	0.27 394	1.19 590	0.38 473	0.23 556	0.24 579	0.17 529	0.13 494	0.17 506	0.20 541

LSM	1.64 614	0.40 562	2.56 633	2.02 624	17.61 663	0.51 537	0.52 582	0.61 541	0.76 569	0.82 581	1.11 586	0.63 554	0.54 553	0.75 523	0.49 520	0.16 520	0.24 579	0.18 537	0.21 554	0.25 554	2.42 628

ELAS_RVC	0.74 585	0.36 552	1.00 565	0.37 566	0.33 569	0.88 586	0.93 611	0.83 593	1.08 599	1.35 605	1.33 595	1.24 594	1.33 610	1.06 583	0.95 578	0.27 572	0.25 581	0.29 575	0.27 579	0.30 574	0.30 577
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 585	0.36 552	0.85 543	0.36 560	0.33 569	1.36 607	0.77 602	0.93 598	0.92 589	1.41 609	1.53 603	1.16 592	1.17 602	0.95 572	1.03 582	0.26 567	0.25 581	0.28 571	0.28 582	0.31 575	0.30 577
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_RVC	0.56 562	0.51 581	1.19 582	0.38 568	0.22 514	0.69 568	0.27 471	0.80 589	0.67 554	0.73 573	0.74 557	0.87 578	0.61 573	0.81 545	0.76 559	0.29 578	0.27 583	0.32 579	0.37 590	0.32 578	0.31 580

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 555	0.50 579	0.86 544	0.39 570	0.24 535	0.84 583	0.55 585	0.56 505	0.62 544	0.60 557	0.68 547	0.62 546	0.42 520	1.13 588	0.43 501	0.23 556	0.27 583	0.27 564	0.35 586	0.25 554	0.29 576

MANE	1.41 607	0.36 552	0.74 514	0.43 575	0.41 578	2.16 617	0.80 604	2.39 624	3.38 620	2.22 621	3.06 623	3.54 624	2.73 624	2.15 617	1.94 615	0.28 576	0.27 583	0.30 577	0.46 594	0.28 572	0.34 584

BEATNet-Init1	4.73 626	2.61 625	13.29 661	0.58 589	0.53 591	10.12 632	3.33 628	4.83 654	5.01 653	8.75 659	8.51 640	14.08 667	7.60 658	7.70 634	5.34 629	0.28 576	0.28 586	0.34 582	0.37 590	0.57 592	0.45 592

Anonymous_2	0.37 500	0.21 464	0.47 391	0.20 189	0.21 498	0.42 496	0.26 465	0.38 301	0.29 264	0.33 376	0.30 268	0.44 468	0.38 496	0.36 355	0.29 428	0.26 567	0.29 587	0.44 588	1.41 624	0.34 579	0.21 549

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 577	0.64 591	1.06 572	0.45 578	0.27 550	1.40 610	0.58 587	0.78 585	0.92 589	0.84 582	0.86 571	0.88 580	0.68 576	1.33 600	0.68 556	0.37 588	0.29 587	0.34 582	0.36 589	0.43 583	0.37 586

PASM	0.45 538	0.35 549	0.90 551	0.35 558	0.33 569	0.39 480	0.38 548	0.50 428	0.61 542	0.52 542	0.51 483	0.62 546	0.45 529	0.93 566	0.48 518	0.26 567	0.29 587	0.29 575	0.33 584	0.29 573	0.26 571

ACVNet_1	0.72 581	0.81 598	1.37 594	0.72 599	0.53 591	0.77 576	0.42 562	0.85 597	0.90 587	0.74 576	0.75 558	1.32 598	0.72 580	1.02 580	0.55 532	0.54 595	0.31 590	0.71 601	0.35 586	0.64 598	0.45 592

Ntro	0.58 566	0.64 591	0.92 554	0.66 594	0.50 588	0.77 576	0.36 538	0.66 565	0.70 561	0.50 531	0.59 520	0.65 557	0.51 550	0.75 523	0.45 509	0.56 597	0.32 591	0.56 597	0.34 585	0.63 596	0.46 595

MonStereo1	0.93 594	0.56 585	0.82 532	0.69 595	0.58 594	1.37 608	0.35 533	0.94 599	1.25 604	0.93 587	1.90 611	1.52 602	2.10 619	1.27 597	0.77 562	0.69 603	0.33 592	0.75 603	0.47 596	0.70 603	0.57 602

otaku	0.57 565	0.62 590	0.87 546	0.63 593	0.44 582	0.73 572	0.37 542	0.65 559	0.66 551	0.51 536	0.75 558	0.66 561	0.45 529	0.69 501	0.46 515	0.53 593	0.34 593	0.55 594	0.35 586	0.60 594	0.45 592

JetBlue	1.14 603	0.76 596	2.36 617	0.59 590	0.75 602	3.04 621	1.78 625	1.11 602	0.90 587	0.94 588	1.10 585	1.66 605	1.28 608	2.09 615	1.72 609	0.43 592	0.36 594	0.38 584	0.38 592	0.58 593	0.56 600

NVStereoNet_ROB	0.67 576	0.49 578	0.83 535	0.48 582	0.40 577	0.51 537	0.46 570	0.70 576	0.77 571	0.84 582	1.72 608	1.02 587	0.83 588	1.23 594	0.79 565	0.32 582	0.38 595	0.40 586	0.46 594	0.36 581	0.41 590
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Consistency-Raft	0.55 561	0.48 574	1.02 568	0.45 578	0.49 586	0.49 532	0.47 574	0.72 579	0.72 564	0.45 513	0.82 567	0.47 482	0.60 564	0.50 404	0.63 549	0.39 590	0.39 596	0.44 588	0.51 600	0.52 589	0.37 586

MADNet+	1.01 597	1.16 616	4.72 646	0.70 597	0.47 584	1.24 602	0.96 612	0.97 600	0.89 585	0.65 566	0.77 561	0.87 578	0.85 591	2.09 615	1.68 607	0.38 589	0.39 596	0.31 578	0.27 579	0.43 583	0.39 588

GCST	0.47 542	0.60 588	0.57 451	1.04 612	0.48 585	0.38 472	0.11 16	0.40 324	0.32 298	0.41 486	0.34 322	0.29 327	0.17 243	0.46 389	0.19 293	0.69 603	0.42 598	0.79 607	0.62 609	0.62 595	0.46 595

ACVNet_2	0.89 591	0.87 602	1.25 586	0.82 602	0.62 597	0.97 591	0.62 591	1.14 603	1.42 608	1.00 593	1.40 596	1.47 601	0.84 589	1.11 585	0.66 554	0.61 600	0.43 599	0.78 605	0.49 597	0.75 604	0.52 598

TCMNet-wrong-test	4.29 623	5.57 656	4.65 643	11.33 661	10.39 658	5.73 626	4.48 629	4.13 653	1.02 594	1.91 619	2.39 620	6.16 633	3.62 625	3.84 626	4.50 628	1.99 625	0.47 600	1.97 627	1.69 626	5.69 632	4.31 632

TorneroNet-64	1.43 608	1.03 610	1.20 583	1.10 613	0.86 612	2.26 618	0.73 598	1.84 617	3.84 638	1.25 602	2.25 619	2.69 620	1.42 611	1.76 612	1.43 602	0.76 607	0.50 601	1.09 615	0.66 610	1.23 619	0.76 617

PWCK	1.00 595	1.17 617	1.70 603	0.91 605	0.41 578	1.19 600	0.92 610	1.10 601	1.14 602	1.16 601	1.14 587	1.25 595	0.88 592	1.75 611	1.04 584	0.87 612	0.50 601	0.87 608	0.53 602	0.96 615	0.52 598

IMH-64-1	0.91 592	0.86 600	0.84 540	0.97 607	0.75 602	0.92 589	0.71 595	1.27 604	1.10 600	0.89 584	1.45 598	1.14 589	0.96 595	1.19 590	0.84 568	0.74 605	0.51 603	0.97 610	0.55 604	0.84 607	0.60 605

IMH-64	0.91 592	0.86 600	0.84 540	0.97 607	0.75 602	0.92 589	0.71 595	1.27 604	1.10 600	0.89 584	1.45 598	1.14 589	0.96 595	1.19 590	0.84 568	0.74 605	0.51 603	0.97 610	0.55 604	0.84 607	0.60 605

SPS-STEREO	0.69 578	0.61 589	0.98 563	0.52 588	0.57 593	0.74 573	0.50 581	0.78 585	0.62 544	0.95 590	0.86 571	0.94 582	0.70 578	1.01 579	0.87 572	0.58 599	0.51 603	0.50 591	0.50 599	0.55 591	0.58 603
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
anonymity	0.56 562	0.54 584	0.70 505	0.47 581	0.61 596	0.56 549	0.43 564	0.69 574	0.49 492	0.63 562	0.55 505	0.54 520	0.60 564	0.61 467	0.57 534	0.55 596	0.53 606	0.50 591	0.54 603	0.51 588	0.56 600

SGM+DAISY	0.87 590	0.66 593	1.30 591	0.51 586	0.60 595	1.03 593	0.84 608	0.76 583	0.73 567	1.39 607	1.51 602	1.31 597	1.22 604	1.11 585	1.08 585	0.57 598	0.53 606	0.51 593	0.51 600	0.54 590	0.61 608

TorneroNet	2.22 618	1.08 613	1.24 585	1.14 617	0.90 613	5.58 625	0.80 604	2.12 622	8.69 657	2.58 623	5.42 628	3.88 625	1.97 617	1.78 614	1.87 612	0.86 611	0.54 608	1.15 619	0.74 614	1.23 619	0.85 618

WAO-6	1.07 601	0.93 607	0.92 554	0.96 606	0.78 606	1.28 604	0.75 599	1.34 606	2.00 615	1.02 595	1.54 604	1.59 603	1.22 604	1.31 599	1.14 590	0.78 608	0.55 609	1.02 614	0.75 615	0.83 606	0.69 611

IMH	1.05 600	0.95 608	1.00 565	1.01 609	0.78 606	1.11 595	0.68 594	1.38 607	1.43 609	1.00 593	1.72 608	1.43 599	1.14 599	1.73 610	0.89 574	1.09 618	0.55 609	0.99 612	0.57 606	0.87 610	0.62 610

RainbowNet	0.72 581	0.89 603	1.02 568	0.82 602	0.63 598	0.78 579	0.52 582	0.81 591	0.93 591	0.60 557	0.79 563	0.80 576	0.60 564	0.80 542	0.57 534	0.78 608	0.55 609	0.78 605	0.49 597	0.76 605	0.58 603

MFMNet_re	0.72 581	0.76 596	0.99 564	0.62 592	0.70 600	0.77 576	0.67 593	0.75 582	0.83 580	0.78 580	0.86 571	0.69 568	0.78 582	0.71 507	0.61 544	0.66 602	0.59 612	0.61 598	0.58 607	0.68 602	0.71 612

Dean	1.17 604	1.04 611	1.49 598	1.03 611	0.78 606	1.20 601	0.77 602	1.48 612	1.96 613	1.28 603	1.99 614	2.15 612	1.14 599	1.25 595	1.00 581	0.81 610	0.60 613	1.01 613	0.69 612	0.92 614	0.74 615

DGSMNet	0.61 571	0.29 524	0.91 552	0.51 586	0.70 600	0.62 562	1.38 623	0.59 529	0.55 526	0.37 436	0.61 532	0.52 511	0.33 466	0.65 489	0.43 501	0.53 593	0.60 613	0.67 599	0.61 608	0.63 596	0.61 608

LVE	1.13 602	1.02 609	1.28 589	1.01 609	0.80 609	1.29 605	0.81 606	1.47 611	1.96 613	1.07 597	1.90 611	1.90 608	1.01 598	1.48 603	0.91 575	0.93 615	0.61 615	0.94 609	0.69 612	0.87 610	0.75 616

WAO-7	1.01 597	0.89 603	0.93 556	0.83 604	0.66 599	1.18 598	0.81 606	1.40 608	1.57 611	1.11 599	1.76 610	1.45 600	1.19 603	1.50 604	1.14 590	0.61 600	0.62 616	0.70 600	0.68 611	0.66 601	0.60 605

UNDER WATER	1.59 613	1.22 619	2.36 617	1.38 619	1.03 615	1.67 613	1.10 618	1.54 615	3.63 629	1.44 613	1.47 600	2.85 621	2.25 621	1.67 608	1.94 615	1.06 617	0.62 616	1.31 621	0.93 620	1.21 618	1.02 621

WAO-8	1.46 610	1.10 614	1.09 574	1.10 613	0.84 610	2.06 614	0.75 599	1.84 617	3.83 636	1.44 613	2.21 617	2.15 612	1.43 612	3.17 621	1.19 595	0.91 613	0.65 618	1.09 615	0.79 616	0.90 612	0.71 612

Venus	1.46 610	1.10 614	1.09 574	1.10 613	0.84 610	2.06 614	0.75 599	1.84 617	3.83 636	1.44 613	2.21 617	2.15 612	1.43 612	3.17 621	1.19 595	0.91 613	0.65 618	1.09 615	0.79 616	0.90 612	0.71 612

UNDER WATER-64	1.55 612	1.19 618	2.52 632	1.31 618	0.95 614	2.12 616	1.21 621	1.45 610	3.19 619	1.43 612	1.32 594	2.64 619	2.04 618	1.63 607	1.83 611	1.11 619	0.67 620	1.28 620	0.92 619	1.19 617	1.02 621

notaker	1.45 609	1.34 620	1.48 596	1.40 620	1.07 616	1.18 598	0.85 609	1.48 612	1.40 607	1.51 618	3.46 624	2.40 617	1.81 616	1.76 612	1.45 605	1.11 619	0.69 621	1.38 622	0.87 618	1.31 621	0.97 620

ktn	1.77 616	1.36 621	1.22 584	1.43 621	1.14 617	1.52 611	1.08 617	1.51 614	3.96 639	2.77 625	4.69 626	3.35 623	1.46 614	1.69 609	1.25 599	1.43 623	0.77 622	1.45 623	0.99 621	1.32 622	0.96 619

KSHMR	1.89 617	1.36 621	1.60 600	1.47 622	1.22 619	1.38 609	1.06 616	1.79 616	5.97 654	1.42 611	5.65 630	2.98 622	1.14 599	2.23 618	1.20 597	1.27 622	1.12 623	1.46 624	1.10 623	1.32 622	1.15 623

JetRed	2.30 620	2.64 626	6.12 648	1.12 616	1.38 621	5.85 627	3.29 627	1.99 620	1.67 612	1.98 620	1.95 613	2.16 615	1.60 615	2.48 619	4.10 626	1.05 616	1.60 624	1.09 615	1.01 622	1.67 624	1.28 624

test_sample9	0.42 524	0.19 438	0.50 416	0.18 82	0.16 408	0.34 439	0.20 332	0.51 445	0.38 374	0.37 436	0.34 322	0.37 402	0.30 440	0.66 494	0.91 575	0.23 556	1.82 625	0.28 571	0.24 566	0.18 520	0.16 497

test_sample8	0.49 548	0.19 438	0.50 416	0.18 82	0.16 408	0.34 439	0.20 332	0.55 490	0.34 320	0.62 560	0.38 366	1.15 591	0.67 575	0.66 494	0.91 575	0.23 556	1.82 625	0.28 571	0.24 566	0.18 520	0.16 497

MADNet++	2.26 619	1.80 624	2.06 606	2.13 626	1.97 623	2.61 620	1.79 626	2.38 623	2.16 616	2.75 624	2.65 621	2.38 616	2.43 622	3.17 621	3.21 622	2.17 626	1.95 627	1.94 626	1.63 625	2.06 625	2.01 627

PML	16.10 665	12.82 666	6.78 649	5.23 646	7.76 654	33.92 669	66.56 676	5.30 655	10.28 659	26.12 675	68.59 676	20.51 669	13.49 667	10.06 649	6.78 637	5.96 635	2.00 628	6.04 649	2.18 627	8.96 661	2.60 629

HanzoNet	2.97 621	1.69 623	2.29 616	1.74 623	1.33 620	1.53 612	1.03 615	1.99 620	2.64 618	5.51 629	5.16 627	5.90 630	6.82 637	4.32 627	3.29 623	3.16 629	2.02 629	1.92 625	2.87 630	2.24 626	1.89 626

DPSimNet_ROB	4.34 624	4.23 627	6.89 650	3.67 627	3.68 649	4.75 622	5.21 630	2.67 625	3.68 630	5.82 630	3.95 625	5.57 627	6.72 636	3.46 625	4.48 627	4.05 632	2.88 630	4.68 632	3.12 632	3.69 628	3.62 631

USTest	6.88 627	5.23 638	5.63 647	7.22 657	7.29 653	14.34 661	22.76 661	8.48 659	9.32 658	5.42 628	6.39 631	6.29 634	6.64 630	6.92 631	8.62 658	1.94 624	3.29 631	2.16 628	2.55 629	3.85 629	3.29 630

ASD4	7.23 628	6.65 657	7.69 651	5.24 647	5.62 652	11.85 634	20.36 660	7.57 658	7.14 656	6.55 631	5.47 629	5.99 632	5.78 628	7.22 632	9.24 659	4.85 633	4.44 632	6.40 662	5.19 658	6.53 633	4.89 633

FADE		1.06 612		0.71 598	0.76 605							1.17 593				24.23 675	4.70 633	17.35 670	17.61 669	0.49 587

LRCNet_RVC	10.90 659	14.34 667	9.35 652	15.35 662	8.04 655	1.08 594	0.34 529	8.78 660	0.70 561	12.63 666	16.05 666	9.85 660	6.54 629	8.57 635	6.34 631	20.27 673	5.40 634	23.70 672	21.88 671	14.87 665	13.83 667

DGTPSM_ROB	8.34 655	5.10 628	10.37 659	5.31 648	10.18 656	8.33 629	23.60 665	6.06 656	13.41 664	4.90 626	10.87 662	5.65 628	10.44 659	6.17 629	12.59 660	3.74 630	7.55 635	3.69 630	7.26 661	4.14 630	7.46 659

DPSMNet_ROB	8.40 656	5.11 629	10.49 660	5.58 656	10.25 657	8.34 630	23.62 666	6.07 657	13.45 665	4.93 627	10.88 663	5.66 629	10.44 659	6.24 630	12.64 661	3.98 631	7.61 636	3.76 631	7.30 662	4.20 631	7.51 660

Anonymous_1	16.62 666	9.35 658	9.84 653	10.66 658	14.64 661	18.66 666	27.12 667	12.64 665	13.51 666	10.76 665	10.30 661	10.13 661	10.60 661	11.06 665	12.74 662	15.87 652	7.74 637	16.92 669	43.48 674	58.66 677	7.68 661

ITERv30	7.50 634	5.19 630	2.21 607	4.74 628	3.02 624	13.23 653	17.84 635	3.22 631	3.57 621	7.90 634	8.20 632	8.52 647	7.10 643	9.87 641	7.89 643	16.59 665	7.76 638	5.60 634	3.22 633	8.20 641	6.16 639

qyd29nn	7.50 634	5.19 630	2.21 607	4.74 628	3.02 624	13.23 653	17.84 635	3.22 631	3.57 621	7.90 634	8.20 632	8.52 647	7.10 643	9.87 641	7.89 643	16.59 665	7.76 638	5.60 634	3.22 633	8.20 641	6.16 639

yuret106	7.50 634	5.19 630	2.21 607	4.74 628	3.02 624	13.23 653	17.84 635	3.22 631	3.57 621	7.90 634	8.20 632	8.52 647	7.10 643	9.87 641	7.89 643	16.59 665	7.76 638	5.60 634	3.22 633	8.20 641	6.16 639

uio108cc	7.50 634	5.19 630	2.21 607	4.74 628	3.02 624	13.23 653	17.84 635	3.22 631	3.57 621	7.90 634	8.20 632	8.52 647	7.10 643	9.87 641	7.89 643	16.59 665	7.76 638	5.60 634	3.22 633	8.20 641	6.16 639

v20iiwwt	7.50 634	5.19 630	2.21 607	4.74 628	3.02 624	13.23 653	17.84 635	3.22 631	3.57 621	7.90 634	8.20 632	8.52 647	7.10 643	9.87 641	7.89 643	16.59 665	7.76 638	5.60 634	3.22 633	8.20 641	6.16 639

ITERv14	7.50 634	5.19 630	2.21 607	4.74 628	3.02 624	13.23 653	17.84 635	3.22 631	3.57 621	7.90 634	8.20 632	8.52 647	7.10 643	9.87 641	7.89 643	16.59 665	7.76 638	5.60 634	3.22 633	8.20 641	6.16 639

v134_o9	7.50 634	5.19 630	2.21 607	4.74 628	3.02 624	13.23 653	17.84 635	3.22 631	3.57 621	7.90 634	8.20 632	8.52 647	7.10 643	9.87 641	7.89 643	16.59 665	7.76 638	5.60 634	3.22 633	8.20 641	6.16 639

ITERv7	7.50 634	5.19 630	2.21 607	4.74 628	3.02 624	13.23 653	17.84 635	3.22 631	3.57 621	7.90 634	8.20 632	8.52 647	7.10 643	9.87 641	7.89 643	16.59 665	7.76 638	5.60 634	3.22 633	8.20 641	6.16 639

ITERv28	7.75 648	5.35 644	2.42 620	5.49 649	3.65 642	12.82 635	18.52 653	3.46 646	3.96 639	8.20 647	8.59 651	8.42 640	7.14 651	10.29 655	8.27 651	16.24 653	7.81 646	6.12 650	3.60 646	8.47 654	6.21 647

ITERv24	7.75 648	5.35 644	2.42 620	5.49 649	3.65 642	12.82 635	18.52 653	3.46 646	3.96 639	8.20 647	8.59 651	8.42 640	7.14 651	10.29 655	8.27 651	16.24 653	7.81 646	6.12 650	3.60 646	8.47 654	6.21 647

dd23bbn	7.75 648	5.35 644	2.42 620	5.49 649	3.65 642	12.82 635	18.52 653	3.46 646	3.96 639	8.20 647	8.59 651	8.42 640	7.14 651	10.29 655	8.27 651	16.24 653	7.81 646	6.12 650	3.60 646	8.47 654	6.21 647

ITERv21	7.75 648	5.35 644	2.42 620	5.49 649	3.65 642	12.82 635	18.52 653	3.46 646	3.96 639	8.20 647	8.59 651	8.42 640	7.14 651	10.29 655	8.27 651	16.24 653	7.81 646	6.12 650	3.60 646	8.47 654	6.21 647

zxcv128	7.75 648	5.35 644	2.42 620	5.49 649	3.65 642	12.82 635	18.52 653	3.46 646	3.96 639	8.20 647	8.59 651	8.42 640	7.14 651	10.29 655	8.27 651	16.24 653	7.81 646	6.12 650	3.60 646	8.47 654	6.21 647

ITERv12	7.75 648	5.35 644	2.42 620	5.49 649	3.65 642	12.82 635	18.52 653	3.46 646	3.96 639	8.20 647	8.59 651	8.42 640	7.14 651	10.29 655	8.27 651	16.24 653	7.81 646	6.12 650	3.60 646	8.47 654	6.21 647

s6wercc	7.75 648	5.35 644	2.42 620	5.49 649	3.65 642	12.82 635	18.52 653	3.46 646	3.96 639	8.20 647	8.59 651	8.42 640	7.14 651	10.29 655	8.27 651	16.24 653	7.81 646	6.12 650	3.60 646	8.47 654	6.21 647

hj116sk	7.60 643	5.30 639	2.45 627	5.11 641	3.33 632	12.83 642	18.07 643	3.22 631	3.78 631	8.08 642	8.54 641	8.63 655	6.96 638	10.07 650	7.66 638	16.33 660	7.86 653	5.84 642	3.48 641	8.22 649	6.21 647

iked130	7.60 643	5.30 639	2.45 627	5.11 641	3.33 632	12.83 642	18.07 643	3.22 631	3.78 631	8.08 642	8.54 641	8.63 655	6.96 638	10.07 650	7.66 638	16.33 660	7.86 653	5.84 642	3.48 641	8.22 649	6.21 647

vnu138km	7.60 643	5.30 639	2.45 627	5.11 641	3.33 632	12.83 642	18.07 643	3.22 631	3.78 631	8.08 642	8.54 641	8.63 655	6.96 638	10.07 650	7.66 638	16.33 660	7.86 653	5.84 642	3.48 641	8.22 649	6.21 647

99wein	7.60 643	5.30 639	2.45 627	5.11 641	3.33 632	12.83 642	18.07 643	3.22 631	3.78 631	8.08 642	8.54 641	8.63 655	6.96 638	10.07 650	7.66 638	16.33 660	7.86 653	5.84 642	3.48 641	8.22 649	6.21 647

a5sdf	7.60 643	5.30 639	2.45 627	5.11 641	3.33 632	12.83 642	18.07 643	3.22 631	3.78 631	8.08 642	8.54 641	8.63 655	6.96 638	10.07 650	7.66 638	16.33 660	7.86 653	5.84 642	3.48 641	8.22 649	6.21 647

oiu110	7.44 629	5.56 651	2.58 634	4.80 636	3.58 637	12.88 647	18.14 648	3.19 626	4.16 647	8.25 654	8.55 646	7.45 635	6.64 630	8.94 636	6.38 632	15.58 647	8.00 658	6.16 657	3.93 653	7.88 634	6.14 634

dddd17k	7.44 629	5.56 651	2.58 634	4.80 636	3.58 637	12.88 647	18.14 648	3.19 626	4.16 647	8.25 654	8.55 646	7.45 635	6.64 630	8.94 636	6.38 632	15.58 647	8.00 658	6.16 657	3.93 653	7.88 634	6.14 634

ITERv10	7.44 629	5.56 651	2.58 634	4.80 636	3.58 637	12.88 647	18.14 648	3.19 626	4.16 647	8.25 654	8.55 646	7.45 635	6.64 630	8.94 636	6.38 632	15.58 647	8.00 658	6.16 657	3.93 653	7.88 634	6.14 634

ITERv8	7.44 629	5.56 651	2.58 634	4.80 636	3.58 637	12.88 647	18.14 648	3.19 626	4.16 647	8.25 654	8.55 646	7.45 635	6.64 630	8.94 636	6.38 632	15.58 647	8.00 658	6.16 657	3.93 653	7.88 634	6.14 634

ITERv4	7.44 629	5.56 651	2.58 634	4.80 636	3.58 637	12.88 647	18.14 648	3.19 626	4.16 647	8.25 654	8.55 646	7.45 635	6.64 630	8.94 636	6.38 632	15.58 647	8.00 658	6.16 657	3.93 653	7.88 634	6.14 634

DPSM_ROB	11.49 660	9.87 662	10.35 657	11.13 659	11.31 659	19.11 667	27.51 668	13.37 666	14.21 667	10.31 663	11.06 664	10.96 665	11.27 665	11.96 666	13.59 663	6.78 636	8.19 663	6.03 647	7.09 659	7.93 639	7.73 662

DPSM	11.49 660	9.87 662	10.35 657	11.13 659	11.31 659	19.11 667	27.51 668	13.37 666	14.21 667	10.31 663	11.06 664	10.96 665	11.27 665	11.96 666	13.59 663	6.78 636	8.19 663	6.03 647	7.09 659	7.93 639	7.73 662

tt	4.71 625	0.10 116	3.94 642	2.06 625	1.53 622	10.14 633	16.88 634	9.27 661	4.98 652	1.39 607	1.02 582	4.68 626	4.90 627	3.35 624	5.86 630	5.76 634	9.15 665	2.24 629	2.53 628	3.10 627	1.32 625

xxxxx1	15.27 662	9.54 659	10.31 654	20.13 665	18.88 664	17.08 662	23.03 662	10.36 662	10.99 660	9.21 660	9.62 658	10.74 662	10.61 662	10.72 662	13.89 665	7.97 638	9.20 666	31.85 675	44.72 675	12.84 662	13.69 664

tt_ll	15.27 662	9.54 659	10.31 654	20.13 665	18.88 664	17.08 662	23.03 662	10.36 662	10.99 660	9.21 660	9.62 658	10.74 662	10.61 662	10.72 662	13.89 665	7.97 638	9.20 666	31.85 675	44.72 675	12.84 662	13.69 664

ff	15.27 662	9.54 659	10.31 654	20.13 665	18.88 664	17.08 662	23.03 662	10.36 662	10.99 660	9.21 660	9.62 658	10.74 662	10.61 662	10.72 662	13.89 665	7.97 638	9.20 666	31.85 675	44.72 675	12.84 662	13.69 664

LSM0	24.24 674	19.98 673	22.32 671	24.22 673	40.14 676	38.48 674	55.20 670	26.95 675	28.57 671	20.49 668	21.83 668	22.26 676	22.75 673	24.22 675	27.30 671	13.66 646	16.32 669	12.19 668	14.15 663	16.10 671	17.66 673

RAFT-FEzeroshot	23.10 669	19.88 670	20.56 666	22.49 669	22.75 670	38.38 670	55.50 673	26.84 671	28.66 672	20.60 669	22.10 670	22.05 671	22.74 671	24.00 672	27.37 674	13.59 641	16.48 670	12.14 663	14.28 665	15.96 667	15.54 670

RAFT-FE	23.10 669	19.88 670	20.56 666	22.49 669	22.75 670	38.38 670	55.50 673	26.84 671	28.66 672	20.60 669	22.10 670	22.05 671	22.74 671	24.00 672	27.37 674	13.59 641	16.48 670	12.14 663	14.28 665	15.96 667	15.54 670

Selective-RAFT-Error	23.16 673	19.93 672	20.87 670	22.54 672	22.81 672	38.52 675	55.47 672	27.01 676	28.83 676	20.66 672	22.25 673	22.09 675	22.80 675	24.09 674	27.36 672	13.61 645	16.48 670	12.15 666	14.28 665	15.99 670	15.57 672

CasAABBNet	23.10 669	19.86 668	20.64 668	22.47 668	22.73 668	38.41 673	55.50 673	26.89 673	28.70 674	20.61 671	22.15 672	22.08 674	22.75 673	23.99 670	27.36 672	13.59 641	16.48 670	12.14 663	14.27 664	15.95 666	15.53 669

FlowAnything	23.14 672	19.87 669	20.79 669	22.50 671	22.74 669	38.39 672	55.46 671	26.89 673	28.72 675	20.77 673	22.29 674	22.07 673	22.72 670	23.99 670	27.41 676	13.60 644	16.55 674	12.15 666	14.36 668	15.97 669	15.52 668

HaxPig	17.72 667	20.22 674	19.73 663	16.53 663	16.51 662	9.27 631	9.33 631	14.34 668	13.27 663	18.65 667	18.70 667	17.35 668	16.77 668	17.04 668	16.45 668	22.05 674	20.89 675	22.27 671	21.53 670	21.29 672	22.13 674

MEDIAN_ROB	21.21 668	24.62 675	23.47 672	19.58 664	19.65 667	13.22 652	10.96 632	17.88 669	17.00 669	22.14 674	22.02 669	20.86 670	20.36 669	21.06 669	19.71 669	25.63 676	24.13 676	26.21 673	25.20 672	25.17 673	25.38 675

AVERAGE_ROB	25.43 675	29.06 676	27.24 673	24.63 674	24.20 675	17.73 665	12.61 633	22.29 670	21.39 670	26.79 676	26.16 675	25.20 677	24.64 676	25.07 676	23.53 670	29.96 677	28.40 677	30.60 674	29.58 673	29.72 674	29.84 676

test_example2	101.33 676	108.28 677	68.15 675	98.43 675	106.93 677	89.75 676	102.43 677	36.80 677	97.65 677	129.04 677	130.15 677	65.26 678	66.62 677	92.11 677	80.24 677	144.10 678	199.48 678	81.81 678	103.01 678	125.01 678	101.27 677

ccccc	256.34 677	256.29 678	313.62 677	354.40 678	364.36 678	149.10 677	168.46 678	152.89 678	131.30 678	153.93 678	155.56 678	164.00 679	204.39 678	268.02 678	295.19 678	390.55 679	349.22 679	244.59 679	219.82 679	412.30 679	378.83 678

Low-res two-view benchmark