Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

MLG-Stereo_test1	0.10 9	0.08 41	0.15 23	0.18 105	0.09 55	0.15 57	0.11 20	0.16 16	0.10 4	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.07 3	0.17 118	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MLG-Stereo	0.10 9	0.08 41	0.15 23	0.18 105	0.07 2	0.15 57	0.11 20	0.17 25	0.11 9	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.08 15	0.18 146	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PipStereo	0.09 1	0.07 5	0.16 48	0.15 6	0.07 2	0.09 1	0.12 33	0.15 11	0.11 9	0.08 2	0.07 3	0.13 142	0.09 35	0.12 5	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22b	0.09 1	0.07 5	0.16 48	0.15 6	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.15 11	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.13 142	0.09 35	0.12 5	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 48	0.15 6	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.14 6	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.11 92	0.08 15	0.11 1	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Foundation-i32	0.09 1	0.07 5	0.16 48	0.15 6	0.06 1	0.09 1	0.12 33	0.14 6	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.11 1	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA1	0.09 1	0.10 144	0.13 1	0.16 25	0.07 2	0.15 57	0.12 33	0.15 11	0.11 9	0.09 16	0.07 3	0.09 27	0.10 80	0.13 12	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.05 34

LG-Stereo_L2	0.10 9	0.08 41	0.19 93	0.16 25	0.09 55	0.12 21	0.13 73	0.18 37	0.13 25	0.09 16	0.07 3	0.08 4	0.08 15	0.16 100	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 9	0.08 41	0.19 93	0.16 25	0.09 55	0.12 21	0.13 73	0.17 25	0.11 9	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 118	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 9	0.08 41	0.16 48	0.17 53	0.08 24	0.16 97	0.12 33	0.17 25	0.12 17	0.10 35	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.14 31	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

MLG-Stereo_test2	0.10 9	0.08 41	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.15 57	0.11 20	0.16 16	0.10 4	0.09 16	0.07 3	0.10 57	0.06 1	0.15 71	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.05 34

LGtest1	0.10 9	0.08 41	0.17 69	0.17 53	0.08 24	0.13 28	0.09 2	0.16 16	0.12 17	0.09 16	0.07 3	0.09 27	0.09 35	0.15 71	0.11 43	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.06 145

FoundationStereo	0.09 1	0.07 5	0.16 48	0.16 25	0.08 24	0.12 21	0.13 73	0.11 2	0.12 17	0.09 16	0.07 3	0.10 57	0.09 35	0.11 1	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

StereoAnything_RVC	0.13 124	0.37 642	0.36 325	0.14 2	0.07 2	0.11 15	0.12 33	0.17 25	0.12 17	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 80	0.20 195	0.10 6	0.09 396	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.24 638	0.05 34

IGEV-Stereo+	0.12 77	0.08 41	0.17 69	0.18 105	0.13 340	0.09 1	0.11 20	0.16 16	0.15 60	0.10 35	0.08 15	0.10 57	0.10 80	0.21 220	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.16 573	0.24 652

Anonymus	0.12 77	0.08 41	0.17 69	0.19 163	0.10 126	0.16 97	0.15 160	0.20 66	0.16 71	0.11 58	0.09 16	0.14 174	0.12 153	0.17 118	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.07 241

LGCAT	0.11 46	0.07 5	0.15 23	0.14 2	0.09 55	0.12 21	0.12 33	0.13 5	0.10 4	0.12 90	0.09 16	0.11 92	0.10 80	0.19 173	0.12 114	0.11 490	0.11 564	0.05 1	0.06 153	0.05 7	0.12 516

derf	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.11 15	0.12 33	0.17 25	0.14 43	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 35	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.06 245	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.05 34

mm2	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.16 25	0.09 55	0.09 1	0.12 33	0.17 25	0.13 25	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 35	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

mm1	0.09 1	0.07 5	0.15 23	0.16 25	0.09 55	0.09 1	0.12 33	0.14 6	0.13 25	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 35	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

qqai	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.18 105	0.09 55	0.11 15	0.12 33	0.16 16	0.14 43	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 35	0.15 71	0.11 43	0.07 128	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

MGA	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.16 25	0.10 126	0.15 57	0.10 8	0.18 37	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.09 27	0.07 3	0.15 71	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

LiteMatch*	0.11 46	0.07 5	0.22 137	0.16 25	0.10 126	0.13 28	0.13 73	0.18 37	0.14 43	0.09 16	0.09 16	0.09 27	0.10 80	0.14 31	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.06 145

LACA3	0.10 9	0.10 144	0.14 8	0.15 6	0.07 2	0.16 97	0.14 108	0.14 6	0.13 25	0.11 58	0.09 16	0.10 57	0.10 80	0.16 100	0.09 1	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LiteMatch	0.12 77	0.13 352	0.15 23	0.19 163	0.10 126	0.15 57	0.17 260	0.17 25	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.21 376	0.14 31	0.22 432	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.08 270	0.07 241

GeoVLM	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.16 25	0.09 55	0.15 57	0.12 33	0.17 25	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 80	0.14 31	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA2	0.10 9	0.11 224	0.20 109	0.16 25	0.07 2	0.16 97	0.13 73	0.17 25	0.14 43	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 80	0.14 31	0.09 1	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 53	0.09 55	0.09 1	0.14 108	0.10 1	0.14 43	0.07 1	0.09 16	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

Pro-Stereo	0.10 9	0.07 5	0.14 8	0.17 53	0.10 126	0.17 134	0.13 73	0.11 2	0.13 25	0.10 35	0.09 16	0.08 4	0.06 1	0.22 240	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.08 322	0.05 7	0.05 34

MonSter++	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.16 25	0.09 55	0.15 57	0.12 33	0.17 25	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 80	0.14 31	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

HiDET	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.15 6	0.09 55	0.14 39	0.12 33	0.19 47	0.15 60	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.09 35	0.15 71	0.13 170	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

BridgeDepth	0.10 9	0.09 88	0.14 8	0.19 163	0.07 2	0.16 97	0.12 33	0.16 16	0.12 17	0.08 2	0.09 16	0.14 174	0.13 201	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-G_1	0.11 46	0.08 41	0.18 83	0.18 105	0.07 2	0.21 272	0.09 2	0.19 47	0.11 9	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.10 80	0.19 173	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

LG-G	0.11 46	0.08 41	0.18 83	0.18 105	0.07 2	0.21 272	0.09 2	0.19 47	0.11 9	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.10 80	0.19 173	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

dual_stereo	0.10 9	0.07 5	0.14 8	0.17 53	0.08 24	0.09 1	0.13 73	0.24 142	0.13 25	0.10 35	0.09 16	0.09 27	0.08 15	0.18 146	0.12 114	0.07 128	0.06 245	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

CAR	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.16 25	0.09 55	0.14 39	0.10 8	0.19 47	0.13 25	0.10 35	0.10 36	0.08 4	0.07 3	0.15 71	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MSE-Stereo	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.16 25	0.09 55	0.14 39	0.10 8	0.19 47	0.13 25	0.09 16	0.10 36	0.08 4	0.07 3	0.15 71	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

DepthFocus	0.10 9	0.07 5	0.21 121	0.15 6	0.11 183	0.10 13	0.13 73	0.15 11	0.08 1	0.12 90	0.10 36	0.09 27	0.07 3	0.13 12	0.10 6	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.06 103	0.05 34

Test_v1	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.15 6	0.09 55	0.13 28	0.13 73	0.22 100	0.16 71	0.09 16	0.10 36	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

BridgeDepth_RVC	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.13 1	0.07 2	0.16 97	0.10 8	0.20 66	0.14 43	0.09 16	0.10 36	0.09 27	0.12 153	0.13 12	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.05 68	0.06 103	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LCMNet	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.15 6	0.09 55	0.15 57	0.12 33	0.18 37	0.19 139	0.10 35	0.10 36	0.11 92	0.10 80	0.15 71	0.13 170	0.06 49	0.06 245	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

DDF-Stereo	0.13 124	0.08 41	0.19 93	0.19 163	0.16 484	0.12 21	0.15 160	0.18 37	0.18 120	0.11 58	0.10 36	0.13 142	0.12 153	0.23 250	0.19 361	0.08 293	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.21 624	0.06 145

Replicate-Monster	0.12 77	0.10 144	0.32 264	0.16 25	0.08 24	0.17 134	0.10 8	0.22 100	0.19 139	0.11 58	0.10 36	0.10 57	0.09 35	0.19 173	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.08 324

zero-FE	0.16 216	0.08 41	0.81 610	0.19 163	0.18 530	0.12 21	0.15 160	0.19 47	0.19 139	0.10 35	0.10 36	0.13 142	0.12 153	0.21 220	0.19 361	0.08 293	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.19 612	0.06 145

AdaDepth	0.11 46	0.09 88	0.20 109	0.20 237	0.10 126	0.19 197	0.13 73	0.16 16	0.13 25	0.10 35	0.10 36	0.09 27	0.09 35	0.19 173	0.12 114	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.05 7	0.05 34

DEFOM-Stereo	0.11 46	0.08 41	0.17 69	0.17 53	0.09 55	0.22 304	0.14 108	0.14 6	0.16 71	0.11 58	0.10 36	0.09 27	0.08 15	0.21 220	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

EGLCR-Stereo	0.13 124	0.08 41	0.20 109	0.18 105	0.09 55	0.21 272	0.13 73	0.27 195	0.21 190	0.13 122	0.10 36	0.15 196	0.09 35	0.20 195	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.06 145

monster-pro	0.10 9	0.08 41	0.13 1	0.17 53	0.08 24	0.13 28	0.12 33	0.24 142	0.19 139	0.09 16	0.11 48	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 9	0.08 41	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.15 57	0.14 108	0.17 25	0.14 43	0.08 2	0.11 48	0.12 122	0.09 35	0.14 31	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

aanet-new-90k	0.12 77	0.11 224	0.28 215	0.20 237	0.09 55	0.15 57	0.14 108	0.22 100	0.16 71	0.09 16	0.11 48	0.09 27	0.12 153	0.20 195	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

aanet-new-12k	0.12 77	0.11 224	0.23 151	0.22 363	0.09 55	0.16 97	0.14 108	0.24 142	0.19 139	0.12 90	0.11 48	0.09 27	0.13 201	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.04 2	0.07 160	0.05 68	0.08 270	0.05 34

DispViT+	0.12 77	0.07 5	0.19 93	0.15 6	0.16 484	0.10 13	0.12 33	0.26 180	0.23 233	0.13 122	0.11 48	0.10 57	0.08 15	0.21 220	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

BStereo	0.13 124	0.10 144	0.42 410	0.18 105	0.11 183	0.13 28	0.14 108	0.24 142	0.22 207	0.12 90	0.11 48	0.12 122	0.09 35	0.16 100	0.14 208	0.05 9	0.06 245	0.06 48	0.08 322	0.05 7	0.06 145

Anonymus123	0.14 164	0.10 144	0.42 410	0.18 105	0.11 183	0.36 539	0.14 108	0.28 218	0.22 207	0.12 90	0.11 48	0.12 122	0.09 35	0.16 100	0.14 208	0.05 9	0.06 245	0.06 48	0.08 322	0.05 7	0.06 145

CSFM-Stereo	0.10 9	0.07 5	0.14 8	0.16 25	0.08 24	0.16 97	0.13 73	0.21 82	0.11 9	0.11 58	0.11 48	0.10 57	0.10 80	0.14 31	0.11 43	0.07 128	0.06 245	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

252Zero-FE	0.14 164	0.07 5	0.17 69	0.17 53	0.09 55	0.15 57	0.11 20	0.21 82	0.19 139	0.77 664	0.11 48	0.08 4	0.08 15	0.13 12	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

MonStereo	0.10 9	0.08 41	0.13 1	0.17 53	0.08 24	0.14 39	0.12 33	0.24 142	0.19 139	0.09 16	0.11 48	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 9	0.08 41	0.13 1	0.17 53	0.08 24	0.13 28	0.12 33	0.24 142	0.19 139	0.09 16	0.11 48	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.16 25	0.08 24	0.11 15	0.09 2	0.20 66	0.12 17	0.11 58	0.11 48	0.08 4	0.08 15	0.23 250	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 145

S2M2_XL	0.10 9	0.09 88	0.21 121	0.14 2	0.10 126	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 2	0.10 35	0.11 48	0.09 27	0.09 35	0.12 5	0.11 43	0.09 396	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.08 270	0.06 145
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asda	0.11 46	0.11 224	0.16 48	0.17 53	0.09 55	0.14 39	0.12 33	0.24 142	0.16 71	0.11 58	0.11 48	0.08 4	0.10 80	0.15 71	0.12 114	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

asd	0.10 9	0.10 144	0.15 23	0.17 53	0.10 126	0.16 97	0.10 8	0.19 47	0.13 25	0.12 90	0.11 48	0.09 27	0.10 80	0.16 100	0.11 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

3.75w	0.11 46	0.09 88	0.15 23	0.17 53	0.11 183	0.18 162	0.12 33	0.23 123	0.14 43	0.13 122	0.11 48	0.08 4	0.10 80	0.16 100	0.11 43	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 124	0.14 401	0.19 93	0.26 551	0.09 55	0.15 57	0.13 73	0.22 100	0.18 120	0.12 90	0.11 48	0.10 57	0.13 201	0.21 220	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

MonSter	0.10 9	0.08 41	0.13 1	0.17 53	0.08 24	0.14 39	0.12 33	0.24 142	0.19 139	0.09 16	0.11 48	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

fffft	0.13 124	0.09 88	0.24 161	0.19 163	0.10 126	0.17 134	0.19 357	0.22 100	0.16 71	0.14 153	0.11 48	0.13 142	0.10 80	0.24 266	0.18 327	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.07 186	0.06 145
1: 1. 1
U	1.00 683	0.09 88	0.21 121	0.21 292	3.68 715	6.12 717	0.14 108	0.21 82	0.21 190	0.11 58	0.11 48	0.10 57	0.09 35	0.12 5	0.11 43	0.07 128	0.05 40	5.42 724	2.90 722	0.07 186	0.06 145

PhaseNet	0.13 124	0.09 88	0.19 93	0.18 105	0.11 183	0.16 97	0.14 108	0.24 142	0.17 99	0.11 58	0.12 68	0.16 218	0.12 153	0.19 173	0.16 268	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.07 186	0.07 241

aanet-new-60k	0.12 77	0.11 224	0.32 264	0.20 237	0.08 24	0.16 97	0.13 73	0.19 47	0.17 99	0.11 58	0.12 68	0.11 92	0.11 119	0.19 173	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

aanet-new-32k	0.12 77	0.11 224	0.27 197	0.20 237	0.09 55	0.18 162	0.13 73	0.18 37	0.13 25	0.12 90	0.12 68	0.13 142	0.13 201	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

aanet-new-30k	0.12 77	0.11 224	0.27 197	0.20 237	0.09 55	0.18 162	0.13 73	0.18 37	0.13 25	0.12 90	0.12 68	0.13 142	0.13 201	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

aanet-new-16k	0.12 77	0.11 224	0.26 185	0.20 237	0.08 24	0.14 39	0.12 33	0.21 82	0.19 139	0.12 90	0.12 68	0.12 122	0.11 119	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

aanet-new-8k	0.12 77	0.11 224	0.24 161	0.20 237	0.09 55	0.19 197	0.15 160	0.26 180	0.20 168	0.11 58	0.12 68	0.10 57	0.13 201	0.17 118	0.11 43	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 164	0.19 520	0.70 584	0.17 53	0.12 259	0.13 28	0.14 108	0.24 142	0.17 99	0.10 35	0.12 68	0.10 57	0.10 80	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.07 237	0.05 7	0.07 241

WQFJA1++	0.44 619	0.07 5	0.63 556	0.18 105	0.13 340	0.15 57	0.11 20	0.20 66	0.11 9	2.05 709	0.12 68	0.23 324	0.11 119	0.17 118	0.12 114	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.05 68	4.20 721	0.07 241

4w-stereo	0.10 9	0.10 144	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.15 57	0.10 8	0.19 47	0.13 25	0.12 90	0.12 68	0.08 4	0.11 119	0.16 100	0.12 114	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

3.25w_new	0.11 46	0.09 88	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.19 197	0.10 8	0.22 100	0.17 99	0.14 153	0.12 68	0.10 57	0.11 119	0.17 118	0.12 114	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w	0.11 46	0.09 88	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.19 197	0.10 8	0.22 100	0.17 99	0.14 153	0.12 68	0.10 57	0.11 119	0.17 118	0.12 114	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3w_stereo	0.12 77	0.11 224	0.18 83	0.18 105	0.08 24	0.16 97	0.15 160	0.27 195	0.19 139	0.12 90	0.12 68	0.07 1	0.12 153	0.15 71	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

monsters	0.11 46	0.09 88	0.13 1	0.17 53	0.12 259	0.15 57	0.11 20	0.23 123	0.15 60	0.14 153	0.12 68	0.08 4	0.09 35	0.21 220	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

111111	0.11 46	0.07 5	0.17 69	0.19 163	0.11 183	0.13 28	0.11 20	0.22 100	0.15 60	0.11 58	0.12 68	0.12 122	0.08 15	0.18 146	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.08 270	0.06 145

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 329	0.72 684	0.70 584	0.17 53	0.08 24	0.15 57	0.15 160	0.18 37	0.16 71	0.13 122	0.12 68	0.09 27	0.08 15	0.16 100	0.13 170	0.35 673	0.04 2	0.08 261	0.07 237	0.11 476	0.23 647

RSM++	0.12 77	0.09 88	0.19 93	0.20 237	0.09 55	0.17 134	0.15 160	0.21 82	0.19 139	0.12 90	0.12 68	0.14 174	0.09 35	0.20 195	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.07 186	0.05 34

IGEVStereo-DCA	0.14 164	0.11 224	0.27 197	0.19 163	0.12 259	0.20 239	0.18 310	0.27 195	0.20 168	0.15 173	0.12 68	0.14 174	0.12 153	0.28 348	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

rrr	0.17 235	0.11 224	0.57 529	0.19 163	0.12 259	0.20 239	0.18 310	0.35 330	0.22 207	0.15 173	0.12 68	0.14 174	0.12 153	0.28 348	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

CroCo-Stereo	0.14 164	0.13 352	0.24 161	0.25 517	0.11 183	0.11 15	0.18 310	0.32 279	0.23 233	0.12 90	0.12 68	0.18 244	0.12 153	0.14 31	0.13 170	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.05 68	0.07 186	0.06 145
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_xeample3	0.16 216	0.11 224	0.56 526	0.19 163	0.12 259	0.20 239	0.18 310	0.35 330	0.20 168	0.16 202	0.12 68	0.13 142	0.12 153	0.24 266	0.15 241	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.08 322	0.07 186	0.07 241

aanet-new-70k	0.12 77	0.10 144	0.27 197	0.19 163	0.08 24	0.16 97	0.14 108	0.21 82	0.15 60	0.10 35	0.13 88	0.10 57	0.12 153	0.20 195	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

aanet-new-78k	0.13 124	0.11 224	0.44 433	0.21 292	0.08 24	0.14 39	0.14 108	0.21 82	0.16 71	0.10 35	0.13 88	0.10 57	0.13 201	0.18 146	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 46	0.10 144	0.26 185	0.18 105	0.09 55	0.14 39	0.14 108	0.20 66	0.13 25	0.11 58	0.13 88	0.10 57	0.11 119	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.05 7	0.05 34

aanet-new-10k	0.12 77	0.12 284	0.27 197	0.21 292	0.09 55	0.19 197	0.14 108	0.24 142	0.17 99	0.12 90	0.13 88	0.11 92	0.12 153	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

aanet-new	0.13 124	0.11 224	0.30 240	0.20 237	0.13 340	0.20 239	0.14 108	0.23 123	0.16 71	0.12 90	0.13 88	0.09 27	0.15 256	0.19 173	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.07 186	0.06 145

VIP-Stereo	0.12 77	0.12 284	0.21 121	0.18 105	0.11 183	0.24 350	0.12 33	0.19 47	0.18 120	0.10 35	0.13 88	0.11 92	0.09 35	0.19 173	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Zero-FE251	0.14 164	0.09 88	0.24 161	0.17 53	0.09 55	0.20 239	0.13 73	0.20 66	0.14 43	0.61 643	0.13 88	0.13 142	0.11 119	0.14 31	0.16 268	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

Wavelet-MonSter	0.10 9	0.08 41	0.13 1	0.18 105	0.10 126	0.13 28	0.12 33	0.15 11	0.12 17	0.10 35	0.13 88	0.10 57	0.10 80	0.14 31	0.11 43	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

FlowAnything_test	0.14 164	0.11 224	0.21 121	0.21 292	0.12 259	0.17 134	0.16 209	0.25 160	0.16 71	0.15 173	0.13 88	0.15 196	0.14 237	0.18 146	0.16 268	0.10 449	0.07 384	0.11 492	0.12 549	0.08 270	0.09 395

qwe	0.11 46	0.10 144	0.14 8	0.17 53	0.10 126	0.15 57	0.12 33	0.25 160	0.17 99	0.14 153	0.13 88	0.09 27	0.09 35	0.18 146	0.12 114	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25_new	0.11 46	0.11 224	0.16 48	0.17 53	0.10 126	0.17 134	0.12 33	0.21 82	0.14 43	0.12 90	0.13 88	0.09 27	0.10 80	0.15 71	0.12 114	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 46	0.11 224	0.16 48	0.17 53	0.10 126	0.17 134	0.12 33	0.21 82	0.14 43	0.12 90	0.13 88	0.09 27	0.10 80	0.15 71	0.12 114	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 46	0.11 224	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.14 39	0.12 33	0.21 82	0.16 71	0.13 122	0.13 88	0.08 4	0.09 35	0.13 12	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.06 103	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 46	0.11 224	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.14 39	0.12 33	0.21 82	0.16 71	0.13 122	0.13 88	0.08 4	0.09 35	0.13 12	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.06 103	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 46	0.11 224	0.16 48	0.17 53	0.10 126	0.17 134	0.12 33	0.21 82	0.14 43	0.12 90	0.13 88	0.09 27	0.10 80	0.15 71	0.12 114	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 46	0.10 144	0.15 23	0.18 105	0.09 55	0.15 57	0.15 160	0.20 66	0.15 60	0.12 90	0.13 88	0.10 57	0.09 35	0.17 118	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 46	0.09 88	0.14 8	0.16 25	0.09 55	0.15 57	0.12 33	0.25 160	0.16 71	0.14 153	0.13 88	0.08 4	0.10 80	0.16 100	0.13 170	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.5w_stereo	0.11 46	0.10 144	0.14 8	0.17 53	0.09 55	0.17 134	0.09 2	0.22 100	0.16 71	0.13 122	0.13 88	0.09 27	0.11 119	0.19 173	0.13 170	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SGD-Stereo	0.11 46	0.08 41	0.17 69	0.17 53	0.07 2	0.17 134	0.13 73	0.18 37	0.16 71	0.11 58	0.13 88	0.11 92	0.12 153	0.18 146	0.11 43	0.08 293	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.04 1

AIO_rvc	0.12 77	0.11 224	0.22 137	0.19 163	0.10 126	0.15 57	0.17 260	0.20 66	0.16 71	0.11 58	0.13 88	0.13 142	0.08 15	0.22 240	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

HUF	0.15 200	0.11 224	0.38 353	0.17 53	0.11 183	0.16 97	0.17 260	0.22 100	0.20 168	0.11 58	0.13 88	0.14 174	0.11 119	0.18 146	0.12 114	0.07 128	0.20 651	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.14 558

AIO_test	0.12 77	0.09 88	0.20 109	0.19 163	0.11 183	0.15 57	0.17 260	0.19 47	0.16 71	0.11 58	0.13 88	0.14 174	0.09 35	0.20 195	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

castereo++	0.13 124	0.10 144	0.18 83	0.18 105	0.10 126	0.27 404	0.13 73	0.23 123	0.23 233	0.11 58	0.13 88	0.16 218	0.10 80	0.18 146	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.04 1

SMoEStereo_RVC	0.13 124	0.10 144	0.22 137	0.19 163	0.10 126	0.19 197	0.17 260	0.19 47	0.19 139	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.11 119	0.24 266	0.16 268	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.06 145

tt45	0.14 164	0.09 88	0.22 137	0.19 163	0.11 183	0.23 327	0.18 310	0.22 100	0.17 99	0.15 173	0.13 88	0.14 174	0.10 80	0.30 383	0.14 208	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.07 186	0.07 241

IGEV-Stereo++	0.11 46	0.08 41	0.15 23	0.19 163	0.11 183	0.14 39	0.10 8	0.22 100	0.18 120	0.10 35	0.13 88	0.10 57	0.11 119	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

RSM	0.12 77	0.09 88	0.20 109	0.20 237	0.09 55	0.16 97	0.15 160	0.23 123	0.18 120	0.13 122	0.13 88	0.15 196	0.09 35	0.21 220	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.05 34

MyStereo07	0.16 216	0.12 284	0.26 185	0.22 363	0.14 390	0.25 369	0.23 495	0.29 235	0.21 190	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.13 201	0.25 296	0.13 170	0.07 128	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.08 324

ff7	0.14 164	0.12 284	0.27 197	0.19 163	0.12 259	0.21 272	0.18 310	0.27 195	0.20 168	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.12 153	0.24 266	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

ffff	0.14 164	0.12 284	0.27 197	0.19 163	0.12 259	0.21 272	0.18 310	0.27 195	0.20 168	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.12 153	0.24 266	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

11t	0.14 164	0.12 284	0.27 197	0.19 163	0.12 259	0.21 272	0.18 310	0.27 195	0.20 168	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.12 153	0.24 266	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

anonymousdsp	0.14 164	0.12 284	0.27 197	0.19 163	0.12 259	0.21 272	0.18 310	0.28 218	0.20 168	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.12 153	0.24 266	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.08 270	0.07 241

ProNet	0.14 164	0.12 284	0.25 175	0.19 163	0.11 183	0.19 197	0.19 357	0.27 195	0.20 168	0.14 153	0.13 88	0.13 142	0.12 153	0.24 266	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.07 186	0.07 241

ccc-4	0.14 164	0.12 284	0.27 197	0.19 163	0.12 259	0.21 272	0.18 310	0.27 195	0.20 168	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.12 153	0.24 266	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

IGEV-Stereo	0.14 164	0.12 284	0.27 197	0.19 163	0.12 259	0.21 272	0.18 310	0.28 218	0.20 168	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.12 153	0.24 266	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.08 270	0.07 241
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
aanet-new-40k	0.12 77	0.11 224	0.27 197	0.19 163	0.11 183	0.16 97	0.14 108	0.19 47	0.14 43	0.11 58	0.14 123	0.10 57	0.11 119	0.12 5	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

aanet-new-36k	0.12 77	0.12 284	0.28 215	0.19 163	0.08 24	0.17 134	0.15 160	0.22 100	0.18 120	0.11 58	0.14 123	0.10 57	0.11 119	0.17 118	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

aanet-32k-new	0.12 77	0.13 352	0.28 215	0.20 237	0.09 55	0.16 97	0.15 160	0.20 66	0.16 71	0.11 58	0.14 123	0.09 27	0.13 201	0.18 146	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.06 145

aanet-new-28k	0.12 77	0.11 224	0.35 305	0.20 237	0.08 24	0.16 97	0.14 108	0.19 47	0.14 43	0.12 90	0.14 123	0.12 122	0.12 153	0.15 71	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.07 237	0.07 186	0.05 34

aanet-new-22k	0.12 77	0.11 224	0.28 215	0.20 237	0.08 24	0.15 57	0.13 73	0.22 100	0.19 139	0.12 90	0.14 123	0.12 122	0.12 153	0.15 71	0.11 43	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 164	0.21 548	0.47 461	0.17 53	0.12 259	0.15 57	0.14 108	0.24 142	0.16 71	0.11 58	0.14 123	0.12 122	0.10 80	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.06 245	0.06 48	0.08 322	0.05 7	0.07 241

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 77	0.08 41	0.29 229	0.17 53	0.09 55	0.15 57	0.14 108	0.19 47	0.17 99	0.11 58	0.14 123	0.11 92	0.12 153	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.05 7	0.19 613

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 124	0.11 224	0.38 353	0.17 53	0.11 183	0.17 134	0.14 108	0.23 123	0.17 99	0.11 58	0.14 123	0.13 142	0.11 119	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

PSi22	0.14 164	0.13 352	0.29 229	0.19 163	0.09 55	0.17 134	0.12 33	0.28 218	0.23 233	0.13 122	0.14 123	0.22 302	0.13 201	0.29 367	0.14 208	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 186	0.06 145

Selective-IGEV-i32	0.12 77	0.09 88	0.22 137	0.19 163	0.10 126	0.15 57	0.14 108	0.27 195	0.15 60	0.13 122	0.14 123	0.13 142	0.08 15	0.21 220	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.05 34

2w_stereo	0.11 46	0.10 144	0.15 23	0.18 105	0.08 24	0.16 97	0.14 108	0.27 195	0.20 168	0.14 153	0.14 123	0.08 4	0.11 119	0.13 12	0.12 114	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 77	0.08 41	0.29 229	0.17 53	0.09 55	0.15 57	0.14 108	0.19 47	0.17 99	0.11 58	0.14 123	0.11 92	0.12 153	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.05 7	0.19 613

MaDis-Stereo	0.14 164	0.13 352	0.26 185	0.19 163	0.14 390	0.16 97	0.13 73	0.25 160	0.21 190	0.13 122	0.14 123	0.14 174	0.11 119	0.17 118	0.17 299	0.08 293	0.07 384	0.08 261	0.06 153	0.07 186	0.06 145

Selective-IGEV	0.12 77	0.09 88	0.22 137	0.19 163	0.10 126	0.15 57	0.14 108	0.27 195	0.15 60	0.13 122	0.14 123	0.13 142	0.08 15	0.21 220	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.05 34

aanet-new-34k	0.12 77	0.11 224	0.26 185	0.19 163	0.07 2	0.14 39	0.14 108	0.21 82	0.18 120	0.12 90	0.15 137	0.11 92	0.12 153	0.13 12	0.11 43	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

aanet-new-14k	0.12 77	0.11 224	0.25 175	0.21 292	0.08 24	0.13 28	0.14 108	0.25 160	0.21 190	0.12 90	0.15 137	0.09 27	0.14 237	0.15 71	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 77	0.08 41	0.18 83	0.18 105	0.13 340	0.20 239	0.16 209	0.23 123	0.18 120	0.12 90	0.15 137	0.14 174	0.13 201	0.13 12	0.12 114	0.06 49	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1c-attn	0.12 77	0.07 5	0.14 8	0.16 25	0.07 2	0.15 57	0.15 160	0.24 142	0.17 99	0.13 122	0.15 137	0.16 218	0.13 201	0.15 71	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1b	0.12 77	0.07 5	0.14 8	0.16 25	0.07 2	0.16 97	0.15 160	0.25 160	0.16 71	0.14 153	0.15 137	0.17 230	0.12 153	0.15 71	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

MatchStereo	0.11 46	0.08 41	0.23 151	0.16 25	0.07 2	0.09 1	0.12 33	0.20 66	0.17 99	0.10 35	0.15 137	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
NLSM3	0.13 124	0.10 144	0.17 69	0.21 292	0.13 340	0.18 162	0.16 209	0.30 255	0.24 250	0.11 58	0.15 137	0.12 122	0.13 201	0.17 118	0.15 241	0.05 9	0.05 40	0.08 261	0.08 322	0.05 7	0.05 34

GEAStereo	0.12 77	0.09 88	0.20 109	0.18 105	0.12 259	0.19 197	0.16 209	0.20 66	0.14 43	0.12 90	0.15 137	0.10 57	0.09 35	0.16 100	0.10 6	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.08 270	0.08 324

GSStereo	0.12 77	0.09 88	0.20 109	0.17 53	0.12 259	0.19 197	0.16 209	0.26 180	0.18 120	0.13 122	0.15 137	0.10 57	0.09 35	0.16 100	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.08 270	0.08 324

GS-Stereo							0.16 209	0.26 180	0.18 120	0.13 122	0.15 137	0.10 57	0.09 35	0.16 100	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.08 270	0.08 324

IGEV	0.11 46	0.06 1	0.17 69	0.15 6	0.11 183	0.16 97	0.13 73	0.21 82	0.16 71	0.11 58	0.15 137	0.09 27	0.07 3	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

S2M2_L	0.13 124	0.11 224	0.20 109	0.16 25	0.12 259	0.12 21	0.07 1	0.18 37	0.20 168	0.12 90	0.15 137	0.14 174	0.12 153	0.15 71	0.14 208	0.13 550	0.09 509	0.09 355	0.10 469	0.11 476	0.09 395
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GREAT-IGEV	0.12 77	0.09 88	0.25 175	0.16 25	0.11 183	0.14 39	0.16 209	0.17 25	0.17 99	0.10 35	0.15 137	0.09 27	0.09 35	0.18 146	0.10 6	0.06 49	0.07 384	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.10 454
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.14 164	0.11 224	0.25 175	0.19 163	0.12 259	0.15 57	0.16 209	0.30 255	0.22 207	0.13 122	0.15 137	0.13 142	0.09 35	0.24 266	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.09 359	0.06 145

SCV	0.14 164	0.14 401	0.24 161	0.21 292	0.11 183	0.15 57	0.16 209	0.31 267	0.18 120	0.11 58	0.15 137	0.13 142	0.10 80	0.23 250	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.06 145

Pointernet	0.13 124	0.07 5	0.27 197	0.19 163	0.11 183	0.20 239	0.12 33	0.31 267	0.24 250	0.15 173	0.15 137	0.13 142	0.11 119	0.17 118	0.13 170	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

AIO-Stereo	0.13 124	0.10 144	0.22 137	0.20 237	0.09 55	0.16 97	0.15 160	0.27 195	0.16 71	0.13 122	0.15 137	0.13 142	0.08 15	0.18 146	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.06 145

MoCha-V2	0.13 124	0.08 41	0.26 185	0.23 422	0.09 55	0.16 97	0.15 160	0.26 180	0.16 71	0.15 173	0.15 137	0.13 142	0.14 237	0.20 195	0.11 43	0.06 49	0.07 384	0.06 48	0.06 153	0.06 103	0.05 34

IGEV++	0.13 124	0.10 144	0.23 151	0.21 292	0.10 126	0.15 57	0.15 160	0.29 235	0.16 71	0.12 90	0.15 137	0.12 122	0.12 153	0.17 118	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.05 68	0.07 186	0.07 241

depth_test_26	0.11 46	0.07 5	0.19 93	0.16 25	0.09 55	0.09 1	0.11 20	0.16 16	0.15 60	0.12 90	0.16 156	0.11 92	0.08 15	0.14 31	0.10 6	0.09 396	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.08 324

MCSU-Stereo	0.10 9	0.06 1	0.14 8	0.18 105	0.07 2	0.16 97	0.13 73	0.16 16	0.12 17	0.10 35	0.16 156	0.11 92	0.08 15	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

DN	0.15 200	0.08 41	0.27 197	0.19 163	0.14 390	0.21 272	0.18 310	0.28 218	0.24 250	0.14 153	0.16 156	0.18 244	0.10 80	0.21 220	0.13 170	0.11 490	0.07 384	0.08 261	0.08 322	0.08 270	0.10 454

aanet-new-24k	0.12 77	0.11 224	0.22 137	0.19 163	0.11 183	0.16 97	0.14 108	0.19 47	0.15 60	0.13 122	0.16 156	0.11 92	0.12 153	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.06 103	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 46	0.09 88	0.17 69	0.18 105	0.10 126	0.15 57	0.16 209	0.23 123	0.15 60	0.10 35	0.16 156	0.09 27	0.11 119	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.08 322	0.05 7	0.08 324

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 77	0.09 88	0.18 83	0.18 105	0.09 55	0.13 28	0.16 209	0.25 160	0.21 190	0.11 58	0.16 156	0.09 27	0.11 119	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.07 237	0.04 1	0.05 34

Foundation-i1a	0.12 77	0.07 5	0.14 8	0.15 6	0.07 2	0.18 162	0.16 209	0.25 160	0.16 71	0.16 202	0.16 156	0.18 244	0.13 201	0.17 118	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

WQFJX1	0.18 260	0.10 144	0.16 48	0.23 422	0.17 508	0.24 350	0.19 357	0.58 609	0.52 592	0.16 202	0.16 156	0.14 174	0.15 256	0.26 314	0.17 299	0.08 293	0.09 509	0.08 261	0.07 237	0.08 270	0.06 145

WQFJX	0.18 260	0.10 144	0.17 69	0.22 363	0.18 530	0.25 369	0.18 310	0.53 555	0.45 529	0.17 221	0.16 156	0.14 174	0.16 280	0.23 250	0.18 327	0.07 128	0.08 473	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.07 241

GASTEREO	0.13 124	0.12 284	0.21 121	0.23 422	0.10 126	0.18 162	0.15 160	0.26 180	0.18 120	0.17 221	0.16 156	0.11 92	0.13 201	0.19 173	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.07 237	0.06 103	0.06 145

MSCF	0.13 124	0.12 284	0.21 121	0.22 363	0.10 126	0.16 97	0.15 160	0.26 180	0.18 120	0.17 221	0.16 156	0.11 92	0.13 201	0.18 146	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.07 237	0.06 103	0.06 145

1w_stereo	0.12 77	0.08 41	0.14 8	0.18 105	0.09 55	0.16 97	0.15 160	0.25 160	0.21 190	0.13 122	0.16 156	0.08 4	0.12 153	0.16 100	0.13 170	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

monsterstereo	0.11 46	0.09 88	0.14 8	0.19 163	0.12 259	0.14 39	0.12 33	0.25 160	0.17 99	0.13 122	0.16 156	0.08 4	0.09 35	0.19 173	0.11 43	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

MM-Stereo_test2	0.15 200	0.10 144	0.44 433	0.23 422	0.11 183	0.21 272	0.21 440	0.27 195	0.22 207	0.15 173	0.16 156	0.13 142	0.11 119	0.20 195	0.13 170	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.05 34

GIP-stereo	0.12 77	0.09 88	0.20 109	0.19 163	0.11 183	0.16 97	0.14 108	0.29 235	0.18 120	0.11 58	0.16 156	0.13 142	0.09 35	0.15 71	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

999	0.14 164	0.08 41	0.24 161	0.19 163	0.11 183	0.20 239	0.17 260	0.24 142	0.18 120	0.13 122	0.16 156	0.14 174	0.11 119	0.36 429	0.15 241	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.07 241

fffy	0.14 164	0.11 224	0.24 161	0.20 237	0.10 126	0.19 197	0.18 310	0.22 100	0.19 139	0.13 122	0.16 156	0.15 196	0.13 201	0.25 296	0.14 208	0.06 49	0.06 245	0.08 261	0.06 153	0.07 186	0.06 145

CroCo-Stereo Lap2	0.15 200	0.15 440	0.28 215	0.25 517	0.18 530	0.11 15	0.19 357	0.28 218	0.21 190	0.13 122	0.16 156	0.15 196	0.12 153	0.17 118	0.14 208	0.07 128	0.07 384	0.08 261	0.06 153	0.08 270	0.07 241

test-3	0.16 216	0.09 88	0.31 255	0.21 292	0.11 183	0.18 162	0.16 209	0.30 255	0.27 288	0.26 321	0.16 156	0.22 302	0.12 153	0.26 314	0.18 327	0.06 49	0.04 2	0.08 261	0.08 322	0.06 103	0.06 145

test_1	0.16 216	0.09 88	0.31 255	0.21 292	0.11 183	0.18 162	0.16 209	0.30 255	0.27 288	0.25 308	0.16 156	0.22 302	0.12 153	0.26 314	0.18 327	0.06 49	0.04 2	0.08 261	0.08 322	0.06 103	0.06 145

PStereo	0.26 481	0.37 642	0.34 294	0.21 292	0.13 340	0.25 369	0.25 534	0.33 294	0.47 552	0.26 321	0.17 176	0.29 408	0.34 558	0.35 420	0.37 556	0.23 642	0.15 620	0.17 612	0.13 577	0.23 634	0.21 634

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 77	0.10 144	0.21 121	0.21 292	0.11 183	0.20 239	0.16 209	0.21 82	0.17 99	0.12 90	0.17 176	0.11 92	0.12 153	0.14 31	0.11 43	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 77	0.09 88	0.17 69	0.19 163	0.11 183	0.14 39	0.16 209	0.21 82	0.20 168	0.10 35	0.17 176	0.11 92	0.12 153	0.12 5	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.08 322	0.05 7	0.06 145

Foundation-i1	0.13 124	0.07 5	0.16 48	0.17 53	0.11 183	0.17 134	0.16 209	0.32 279	0.22 207	0.15 173	0.17 176	0.20 277	0.13 201	0.14 31	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

WQFJA1	0.18 260	0.10 144	0.16 48	0.22 363	0.18 530	0.25 369	0.19 357	0.51 524	0.51 583	0.15 173	0.17 176	0.15 196	0.16 280	0.20 195	0.20 384	0.07 128	0.09 509	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

NLMM1	0.19 308	0.12 284	0.16 48	0.23 422	0.18 530	0.24 350	0.20 409	0.59 615	0.65 634	0.18 239	0.17 176	0.13 142	0.14 237	0.25 296	0.18 327	0.08 293	0.09 509	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

NLMM	0.18 260	0.10 144	0.16 48	0.22 363	0.18 530	0.25 369	0.19 357	0.51 524	0.51 583	0.15 173	0.17 176	0.15 196	0.16 280	0.20 195	0.20 384	0.07 128	0.09 509	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

DA	0.14 164	0.10 144	0.18 83	0.21 292	0.10 126	0.29 446	0.16 209	0.28 218	0.20 168	0.14 153	0.17 176	0.16 218	0.14 237	0.17 118	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.07 186	0.07 241

GGEV	0.14 164	0.10 144	0.18 83	0.21 292	0.10 126	0.29 446	0.16 209	0.28 218	0.20 168	0.14 153	0.17 176	0.16 218	0.14 237	0.17 118	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.07 186	0.07 241

2.25w	0.11 46	0.09 88	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.15 57	0.10 8	0.19 47	0.18 120	0.14 153	0.17 176	0.09 27	0.10 80	0.18 146	0.13 170	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LG-Stereo	0.13 124	0.10 144	0.24 161	0.20 237	0.09 55	0.16 97	0.18 310	0.21 82	0.18 120	0.11 58	0.17 176	0.09 27	0.09 35	0.15 71	0.14 208	0.05 9	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.05 34

mms	0.13 124	0.11 224	0.19 93	0.19 163	0.12 259	0.16 97	0.17 260	0.20 66	0.17 99	0.13 122	0.17 176	0.14 174	0.09 35	0.24 266	0.14 208	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.07 186	0.07 241

GCAP-BAT	0.21 350	0.08 41	1.22 668	0.29 604	0.43 667	0.16 97	0.15 160	0.27 195	0.25 265	0.14 153	0.17 176	0.15 196	0.11 119	0.20 195	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.06 145

RAStereo	0.13 124	0.12 284	0.27 197	0.22 363	0.11 183	0.15 57	0.18 310	0.23 123	0.23 233	0.13 122	0.17 176	0.11 92	0.09 35	0.15 71	0.13 170	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.06 153	0.07 186	0.05 34

rvit_stereo_0080	0.15 200	0.13 352	0.25 175	0.19 163	0.13 340	0.15 57	0.20 409	0.28 218	0.24 250	0.15 173	0.17 176	0.19 264	0.13 201	0.19 173	0.15 241	0.11 490	0.08 473	0.08 261	0.08 322	0.10 428	0.07 241

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 235	0.13 352	0.24 161	0.19 163	0.13 340	0.24 350	0.17 260	0.30 255	0.37 431	0.43 584	0.17 176	0.13 142	0.12 153	0.19 173	0.15 241	0.08 293	0.07 384	0.09 355	0.07 237	0.09 359	0.08 324

whm_eth	0.15 200	0.13 352	0.25 175	0.19 163	0.13 340	0.15 57	0.20 409	0.28 218	0.24 250	0.15 173	0.17 176	0.19 264	0.13 201	0.19 173	0.15 241	0.11 490	0.08 473	0.08 261	0.08 322	0.10 428	0.07 241

GCAPDPT-zeroshot	0.20 329	0.08 41	1.14 663	0.29 604	0.43 667	0.16 97	0.15 160	0.27 195	0.25 265	0.14 153	0.17 176	0.15 196	0.11 119	0.20 195	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.06 145

AEACV	0.13 124	0.09 88	0.23 151	0.18 105	0.19 557	0.19 197	0.16 209	0.23 123	0.14 43	0.13 122	0.17 176	0.13 142	0.16 280	0.16 100	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.08 322	0.07 186	0.06 145

CES	0.14 164	0.08 41	0.19 93	0.17 53	0.22 600	0.18 162	0.16 209	0.23 123	0.19 139	0.14 153	0.17 176	0.14 174	0.10 80	0.18 146	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.08 270	0.18 606

Selective-RAFT	0.17 235	0.12 284	0.30 240	0.24 477	0.10 126	0.29 446	0.15 160	0.32 279	0.31 356	0.17 221	0.17 176	0.21 290	0.18 340	0.28 348	0.17 299	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.07 237	0.08 270	0.06 145

DNS	0.21 350	0.09 88	0.27 197	0.24 477	0.11 183	0.29 446	0.16 209	0.27 195	0.16 71	1.35 692	0.18 197	0.17 230	0.12 153	0.14 31	0.14 208	0.09 396	0.06 245	0.06 48	0.06 153	0.08 270	0.12 516

NLCSM	0.19 308	0.12 284	0.18 83	0.24 477	0.19 557	0.24 350	0.21 440	0.42 421	0.40 474	0.19 246	0.18 197	0.14 174	0.16 280	0.47 473	0.19 361	0.08 293	0.09 509	0.09 355	0.08 322	0.09 359	0.07 241

depthmonostereo	0.14 164	0.09 88	0.19 93	0.19 163	0.08 24	0.20 239	0.15 160	0.27 195	0.23 233	0.16 202	0.18 197	0.14 174	0.17 311	0.19 173	0.13 170	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.05 68	0.05 7	0.05 34

castereo	0.14 164	0.10 144	0.19 93	0.18 105	0.10 126	0.20 239	0.19 357	0.30 255	0.27 288	0.13 122	0.18 197	0.16 218	0.16 280	0.15 71	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.06 103	0.05 34

ours_stereo	0.13 124	0.11 224	0.23 151	0.20 237	0.11 183	0.17 134	0.18 310	0.20 66	0.19 139	0.13 122	0.18 197	0.14 174	0.10 80	0.23 250	0.14 208	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.06 103	0.05 34

rvit_stereo_0081	0.16 216	0.11 224	0.24 161	0.21 292	0.12 259	0.16 97	0.17 260	0.22 100	0.33 381	0.16 202	0.18 197	0.18 244	0.14 237	0.20 195	0.16 268	0.11 490	0.08 473	0.09 355	0.08 322	0.09 359	0.07 241

rvit_stereo_0082	0.16 216	0.11 224	0.24 161	0.21 292	0.12 259	0.16 97	0.17 260	0.22 100	0.33 381	0.16 202	0.18 197	0.18 244	0.14 237	0.20 195	0.16 268	0.11 490	0.08 473	0.09 355	0.08 322	0.09 359	0.07 241

CAS++	0.16 216	0.12 284	0.27 197	0.18 105	0.12 259	0.17 134	0.15 160	0.42 421	0.24 250	0.19 246	0.18 197	0.13 142	0.10 80	0.21 220	0.12 114	0.12 530	0.10 540	0.11 492	0.08 322	0.10 428	0.09 395
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS	0.14 164	0.08 41	0.27 197	0.16 25	0.09 55	0.22 304	0.14 108	0.26 180	0.26 277	0.15 173	0.18 197	0.18 244	0.13 201	0.22 240	0.14 208	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_3	0.18 260	0.11 224	0.32 264	0.24 477	0.11 183	0.22 304	0.25 534	0.31 267	0.31 356	0.25 308	0.18 197	0.23 324	0.13 201	0.25 296	0.19 361	0.06 49	0.05 40	0.09 355	0.10 469	0.07 186	0.06 145

TS12	0.12 77	0.08 41	0.17 69	0.21 292	0.09 55	0.19 197	0.14 108	0.23 123	0.16 71	0.14 153	0.19 207	0.12 122	0.13 201	0.17 118	0.15 241	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

gasm-f	0.12 77	0.09 88	0.19 93	0.18 105	0.12 259	0.18 162	0.18 310	0.20 66	0.14 43	0.12 90	0.19 207	0.10 57	0.11 119	0.16 100	0.11 43	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.09 359	0.08 324

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 124	0.09 88	0.24 161	0.20 237	0.10 126	0.15 57	0.14 108	0.22 100	0.16 71	0.12 90	0.19 207	0.15 196	0.11 119	0.13 12	0.17 299	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.07 186	0.06 145

Occ-G	0.13 124	0.08 41	0.21 121	0.17 53	0.10 126	0.15 57	0.19 357	0.22 100	0.19 139	0.13 122	0.19 207	0.21 290	0.11 119	0.17 118	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.07 186	0.06 145

rvit_stereo_ft	0.17 235	0.14 401	0.30 240	0.25 517	0.14 390	0.17 134	0.21 440	0.28 218	0.26 277	0.16 202	0.19 207	0.20 277	0.16 280	0.22 240	0.17 299	0.11 490	0.07 384	0.09 355	0.09 425	0.09 359	0.07 241

WCG-NET（raft）	0.14 164	0.09 88	0.23 151	0.17 53	0.08 24	0.19 197	0.16 209	0.23 123	0.26 277	0.18 239	0.19 207	0.20 277	0.12 153	0.21 220	0.12 114	0.06 49	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

ACVNet-DCA	0.18 260	0.14 401	0.38 353	0.23 422	0.11 183	0.31 482	0.19 357	0.41 407	0.27 288	0.17 221	0.19 207	0.13 142	0.18 340	0.28 348	0.11 43	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.09 359	0.09 395

xx1	0.20 329	0.14 401	0.38 353	0.23 422	0.11 183	0.31 482	0.19 357	0.35 330	0.47 552	0.17 221	0.19 207	0.28 397	0.24 425	0.28 348	0.11 43	0.08 293	0.05 40	0.10 434	0.09 425	0.09 359	0.09 395

1test111	0.19 308	0.14 401	0.38 353	0.23 422	0.11 183	0.31 482	0.19 357	0.41 407	0.27 288	0.17 221	0.19 207	0.13 142	0.18 340	0.34 411	0.22 432	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.09 359	0.09 395

cc1	0.18 260	0.14 401	0.38 353	0.23 422	0.11 183	0.31 482	0.19 357	0.35 330	0.47 552	0.17 221	0.19 207	0.13 142	0.18 340	0.28 348	0.11 43	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.08 270	0.08 324

tt1	0.18 260	0.14 401	0.35 305	0.23 422	0.11 183	0.30 466	0.19 357	0.35 330	0.44 517	0.17 221	0.19 207	0.13 142	0.16 280	0.27 334	0.11 43	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.08 270	0.08 324

GCAP-Stereo	0.14 164	0.14 401	0.33 282	0.20 237	0.09 55	0.21 272	0.10 8	0.26 180	0.20 168	0.18 239	0.19 207	0.15 196	0.13 201	0.17 118	0.13 170	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.05 68	0.06 103	0.06 145

LoS_RVC	0.13 124	0.10 144	0.19 93	0.18 105	0.16 484	0.20 239	0.18 310	0.20 66	0.17 99	0.13 122	0.19 207	0.12 122	0.15 256	0.17 118	0.13 170	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.12 516

CAS	0.15 200	0.07 5	0.21 121	0.41 660	0.16 484	0.20 239	0.18 310	0.22 100	0.19 139	0.15 173	0.19 207	0.11 92	0.09 35	0.14 31	0.13 170	0.29 666	0.04 2	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.14 558

TRStereo	0.19 308	0.17 489	0.47 461	0.23 422	0.19 557	0.19 197	0.16 209	0.52 543	0.28 307	0.20 253	0.19 207	0.21 290	0.13 201	0.24 266	0.13 170	0.09 396	0.06 245	0.09 355	0.11 510	0.06 103	0.06 145

sAnonymous2	0.20 329	0.21 548	0.58 534	0.24 477	0.17 508	0.22 304	0.19 357	0.34 306	0.28 307	0.17 221	0.19 207	0.17 230	0.16 280	0.17 118	0.14 208	0.10 449	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.23 634	0.17 592

CroCo_RVC	0.20 329	0.21 548	0.58 534	0.24 477	0.17 508	0.22 304	0.19 357	0.34 306	0.28 307	0.17 221	0.19 207	0.17 230	0.16 280	0.17 118	0.14 208	0.10 449	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.23 634	0.17 592

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 124	0.09 88	0.19 93	0.18 105	0.14 390	0.19 197	0.15 160	0.25 160	0.22 207	0.15 173	0.20 224	0.10 57	0.09 35	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

Reg-Stereo(zero)	0.16 216	0.07 5	0.36 325	0.19 163	0.10 126	0.19 197	0.14 108	0.28 218	0.24 250	0.22 275	0.20 224	0.24 339	0.18 340	0.21 220	0.18 327	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.06 103	0.06 145

model_zeroshot	0.17 235	0.11 224	0.39 369	0.20 237	0.12 259	0.24 350	0.15 160	0.34 306	0.22 207	0.30 405	0.20 224	0.22 302	0.12 153	0.24 266	0.14 208	0.08 293	0.07 384	0.07 160	0.07 237	0.07 186	0.07 241

RAFT-Stereo-weight	0.15 200	0.09 88	0.26 185	0.20 237	0.10 126	0.19 197	0.17 260	0.36 349	0.29 326	0.24 298	0.20 224	0.19 264	0.10 80	0.18 146	0.15 241	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.06 103	0.05 34

gcap-zeroshot	0.13 124	0.09 88	0.22 137	0.17 53	0.14 390	0.19 197	0.15 160	0.25 160	0.22 207	0.15 173	0.20 224	0.10 57	0.09 35	0.13 12	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

test_for_model	0.13 124	0.09 88	0.20 109	0.18 105	0.14 390	0.19 197	0.15 160	0.25 160	0.22 207	0.15 173	0.20 224	0.10 57	0.09 35	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

UniTT-Stereo	0.14 164	0.10 144	0.30 240	0.21 292	0.13 340	0.17 134	0.13 73	0.19 47	0.18 120	0.15 173	0.20 224	0.10 57	0.11 119	0.18 146	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.06 145

EKT-Stereo	0.38 590	0.12 284	0.38 353	0.42 661	3.88 717	0.21 272	0.17 260	0.35 330	0.28 307	0.20 253	0.20 224	0.23 324	0.15 256	0.28 348	0.16 268	0.09 396	0.07 384	0.09 355	0.07 237	0.09 359	0.09 395

CASnet	0.14 164	0.12 284	0.22 137	0.22 363	0.08 24	0.16 97	0.15 160	0.27 195	0.25 265	0.22 275	0.20 224	0.15 196	0.11 119	0.17 118	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.11 492	0.09 425	0.08 270	0.05 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.13 124	0.09 88	0.22 137	0.17 53	0.14 390	0.19 197	0.15 160	0.25 160	0.22 207	0.15 173	0.20 224	0.10 57	0.09 35	0.13 12	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

LL-Strereo2	0.18 260	0.18 504	0.39 369	0.22 363	0.12 259	0.24 350	0.13 73	0.31 267	0.23 233	0.24 298	0.20 224	0.24 339	0.12 153	0.26 314	0.15 241	0.06 49	0.06 245	0.12 530	0.09 425	0.08 270	0.07 241

4D-IteraStereo	0.17 235	0.16 469	0.50 488	0.21 292	0.14 390	0.19 197	0.17 260	0.28 218	0.28 307	0.23 283	0.20 224	0.20 277	0.11 119	0.19 173	0.14 208	0.06 49	0.04 2	0.10 434	0.08 322	0.08 270	0.06 145

GLC_STEREO	0.15 200	0.10 144	0.24 161	0.21 292	0.09 55	0.17 134	0.15 160	0.23 123	0.27 288	0.17 221	0.20 224	0.17 230	0.11 119	0.23 250	0.16 268	0.07 128	0.09 509	0.09 355	0.08 322	0.07 186	0.06 145

AnonymousM	0.17 235	0.19 520	0.24 161	0.18 105	0.10 126	0.18 162	0.17 260	0.30 255	0.23 233	0.26 321	0.20 224	0.18 244	0.14 237	0.19 173	0.14 208	0.09 396	0.06 245	0.38 671	0.15 601	0.06 103	0.05 34

raftrobust	0.16 216	0.13 352	0.29 229	0.22 363	0.15 451	0.19 197	0.13 73	0.32 279	0.26 277	0.26 321	0.20 224	0.19 264	0.17 311	0.21 220	0.15 241	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.07 241

quiztm	0.15 200	0.15 440	0.25 175	0.22 363	0.14 390	0.17 134	0.17 260	0.33 294	0.21 190	0.18 239	0.21 239	0.14 174	0.10 80	0.17 118	0.14 208	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.08 270	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 124	0.09 88	0.20 109	0.18 105	0.14 390	0.18 162	0.15 160	0.25 160	0.22 207	0.16 202	0.21 239	0.09 27	0.09 35	0.13 12	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

gcap_with_dpt	0.12 77	0.09 88	0.21 121	0.18 105	0.13 340	0.18 162	0.16 209	0.24 142	0.20 168	0.16 202	0.21 239	0.09 27	0.09 35	0.13 12	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

NLSM1	0.17 235	0.10 144	0.17 69	0.21 292	0.18 530	0.25 369	0.17 260	0.47 473	0.40 474	0.16 202	0.21 239	0.13 142	0.15 256	0.21 220	0.18 327	0.08 293	0.09 509	0.09 355	0.08 322	0.07 186	0.06 145

DilatedVolume-Stereo	0.14 164	0.08 41	0.18 83	0.18 105	0.09 55	0.21 272	0.14 108	0.24 142	0.21 190	0.21 267	0.21 239	0.15 196	0.14 237	0.23 250	0.15 241	0.07 128	0.06 245	0.06 48	0.06 153	0.05 7	0.05 34

MM-Stereo_test1	0.17 235	0.10 144	0.39 369	0.23 422	0.11 183	0.20 239	0.22 468	0.33 294	0.29 326	0.22 275	0.21 239	0.15 196	0.14 237	0.23 250	0.13 170	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.09 359	0.06 145

rvit_stereo_0083	0.16 216	0.12 284	0.26 185	0.21 292	0.13 340	0.17 134	0.17 260	0.22 100	0.34 391	0.16 202	0.21 239	0.19 264	0.16 280	0.21 220	0.16 268	0.11 490	0.10 540	0.10 434	0.08 322	0.09 359	0.07 241

rvit_stereo_0081_aga	0.16 216	0.14 401	0.28 215	0.21 292	0.13 340	0.19 197	0.17 260	0.23 123	0.24 250	0.17 221	0.21 239	0.19 264	0.13 201	0.19 173	0.14 208	0.11 490	0.08 473	0.09 355	0.08 322	0.09 359	0.07 241

WCG-NET	0.14 164	0.09 88	0.23 151	0.18 105	0.08 24	0.18 162	0.17 260	0.21 82	0.28 307	0.18 239	0.21 239	0.15 196	0.12 153	0.18 146	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

trnet	0.13 124	0.08 41	0.21 121	0.15 6	0.07 2	0.21 272	0.12 33	0.24 142	0.24 250	0.16 202	0.21 239	0.15 196	0.13 201	0.18 146	0.13 170	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.05 34

iRaft-Stereo_20w	0.19 308	0.10 144	0.46 453	0.19 163	0.13 340	0.25 369	0.19 357	0.52 543	0.19 139	0.29 373	0.21 239	0.22 302	0.20 367	0.28 348	0.18 327	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.08 322	0.08 270	0.08 324

CFNet-RSSM	0.17 235	0.10 144	0.40 377	0.20 237	0.11 183	0.20 239	0.15 160	0.36 349	0.30 342	0.23 283	0.21 239	0.26 371	0.15 256	0.20 195	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.05 34

CREStereo	0.13 124	0.08 41	0.21 121	0.14 2	0.08 24	0.22 304	0.15 160	0.25 160	0.24 250	0.16 202	0.21 239	0.14 174	0.13 201	0.18 146	0.13 170	0.09 396	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.07 186	0.06 145
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	0.15 200	0.08 41	0.23 151	0.15 6	0.09 55	0.23 327	0.16 209	0.25 160	0.23 233	0.17 221	0.21 239	0.16 218	0.14 237	0.22 240	0.13 170	0.29 666	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.07 186	0.06 145

DF	0.13 124	0.09 88	0.21 121	0.18 105	0.10 126	0.17 134	0.15 160	0.25 160	0.17 99	0.13 122	0.22 253	0.19 264	0.11 119	0.20 195	0.14 208	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.06 103	0.06 145

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 124	0.09 88	0.22 137	0.18 105	0.14 390	0.18 162	0.15 160	0.23 123	0.21 190	0.16 202	0.22 253	0.10 57	0.09 35	0.15 71	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

RT-Monster	0.15 200	0.08 41	0.21 121	0.17 53	0.14 390	0.20 239	0.11 20	0.29 235	0.32 367	0.24 298	0.22 253	0.17 230	0.13 201	0.18 146	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

VMStereo-Base	0.13 124	0.08 41	0.22 137	0.15 6	0.09 55	0.18 162	0.13 73	0.24 142	0.25 265	0.14 153	0.22 253	0.17 230	0.12 153	0.19 173	0.13 170	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

IGEV-FE	0.18 260	0.10 144	0.65 566	0.20 237	0.12 259	0.19 197	0.15 160	0.34 306	0.19 139	0.28 344	0.22 253	0.27 381	0.13 201	0.23 250	0.18 327	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.06 145

xyz-stereo-finetune	0.16 216	0.12 284	0.23 151	0.16 25	0.08 24	0.23 327	0.20 409	0.29 235	0.31 356	0.19 246	0.22 253	0.19 264	0.15 256	0.29 367	0.20 384	0.06 49	0.06 245	0.08 261	0.06 153	0.06 103	0.06 145

rvit_0105_6	0.19 308	0.14 401	0.34 294	0.23 422	0.14 390	0.18 162	0.20 409	0.29 235	0.37 431	0.18 239	0.22 253	0.23 324	0.17 311	0.26 314	0.17 299	0.15 590	0.13 595	0.13 552	0.11 510	0.11 476	0.08 324

IGEV_Zeroshot_test	0.18 260	0.10 144	0.65 566	0.20 237	0.12 259	0.19 197	0.15 160	0.34 306	0.19 139	0.28 344	0.22 253	0.27 381	0.13 201	0.23 250	0.18 327	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.06 145

sCroCo_RVC	0.18 260	0.14 401	0.49 477	0.27 579	0.18 530	0.22 304	0.17 260	0.27 195	0.23 233	0.14 153	0.22 253	0.17 230	0.14 237	0.21 220	0.15 241	0.10 449	0.11 564	0.09 355	0.09 425	0.09 359	0.09 395

DLNR-FE	10.45 723	12.13 732	19.94 735	106.10 749	23.12 742	0.14 39	0.13 73	3.28 717	0.17 99	0.16 202	0.23 262	0.16 218	0.10 80	0.31 390	0.15 241	2.41 717	0.06 245	0.07 160	0.07 237	40.22 748	0.06 145

water-stereo	0.13 124	0.08 41	0.20 109	0.19 163	0.10 126	0.17 134	0.14 108	0.25 160	0.19 139	0.17 221	0.23 262	0.15 196	0.15 256	0.12 5	0.13 170	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.05 34

IGEV-RUCA	0.21 350	0.08 41	0.23 151	0.19 163	0.19 557	0.28 424	0.24 517	0.23 123	0.21 190	0.20 253	0.23 262	0.28 397	0.49 629	0.26 314	0.18 327	0.09 396	0.08 473	0.18 621	0.13 577	0.17 590	0.17 592

rvit_0105_5	0.21 350	0.15 440	0.38 353	0.23 422	0.13 340	0.22 304	0.24 517	0.36 349	0.39 456	0.21 267	0.23 262	0.26 371	0.19 356	0.26 314	0.19 361	0.15 590	0.13 595	0.12 530	0.12 549	0.10 428	0.09 395

MyStereo05	0.23 404	0.12 284	0.57 529	0.21 292	0.14 390	0.25 369	0.23 495	0.48 486	0.52 592	0.31 423	0.23 262	0.25 349	0.22 393	0.30 383	0.21 411	0.07 128	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.08 324

MyStereo04	0.23 404	0.12 284	0.55 519	0.22 363	0.14 390	0.25 369	0.23 495	0.49 496	0.52 592	0.28 344	0.23 262	0.27 381	0.23 407	0.30 383	0.22 432	0.07 128	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.08 324

11t1	0.18 260	0.10 144	0.30 240	0.20 237	0.11 183	0.27 404	0.17 260	0.35 330	0.23 233	0.25 308	0.23 262	0.23 324	0.23 407	0.25 296	0.18 327	0.09 396	0.07 384	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.09 395

DLNR_Zeroshot_test	10.44 722	12.10 731	19.93 734	106.08 748	23.66 743	0.14 39	0.13 73	3.22 716	0.17 99	0.16 202	0.23 262	0.16 218	0.10 80	0.31 390	0.15 241	2.36 716	0.06 245	0.07 160	0.07 237	39.70 747	0.06 145

anonymousdsp2	0.17 235	0.10 144	0.28 215	0.20 237	0.11 183	0.25 369	0.17 260	0.41 407	0.31 356	0.23 283	0.23 262	0.22 302	0.15 256	0.25 296	0.15 241	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.08 270	0.07 241

riskmin	0.18 260	0.09 88	0.34 294	0.18 105	0.12 259	0.24 350	0.16 209	0.34 306	0.28 307	0.21 267	0.23 262	0.33 452	0.24 425	0.23 250	0.17 299	0.09 396	0.06 245	0.09 355	0.06 153	0.10 428	0.10 454

MC-Stereo	0.14 164	0.09 88	0.25 175	0.21 292	0.09 55	0.18 162	0.16 209	0.23 123	0.19 139	0.18 239	0.23 262	0.16 218	0.13 201	0.22 240	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.05 34

MIPNet	0.21 350	0.15 440	0.52 505	0.21 292	0.12 259	0.27 404	0.20 409	0.45 453	0.37 431	0.30 405	0.23 262	0.19 264	0.24 425	0.27 334	0.19 361	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

GMStereo	0.19 308	0.25 580	0.40 377	0.21 292	0.12 259	0.22 304	0.19 357	0.29 235	0.40 474	0.25 308	0.23 262	0.16 218	0.15 256	0.25 296	0.19 361	0.09 396	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.10 428	0.08 324
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.17 235	0.10 144	0.37 334	0.20 237	0.12 259	0.19 197	0.15 160	0.32 279	0.28 307	0.23 283	0.23 262	0.27 381	0.15 256	0.20 195	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.06 145

ManiGeoR	0.18 260	0.15 440	0.55 519	0.15 6	0.11 183	0.21 272	0.14 108	0.39 380	0.27 288	0.19 246	0.24 276	0.18 244	0.15 256	0.35 420	0.19 361	0.08 293	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.08 324

HLf10	0.18 260	0.15 440	0.55 519	0.15 6	0.11 183	0.21 272	0.14 108	0.39 380	0.27 288	0.19 246	0.24 276	0.18 244	0.15 256	0.35 420	0.19 361	0.08 293	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.08 324

Hybrid-DGEV-2	0.21 350	0.15 440	0.34 294	0.24 477	0.13 340	0.28 424	0.14 108	0.48 486	0.44 517	0.27 331	0.24 276	0.25 349	0.25 447	0.28 348	0.19 361	0.07 128	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.07 186	0.07 241

FE-Mocha	0.16 216	0.10 144	0.33 282	0.19 163	0.13 340	0.19 197	0.15 160	0.35 330	0.22 207	0.24 298	0.24 276	0.20 277	0.14 237	0.17 118	0.17 299	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.06 145

MM-Stereo_test3	0.17 235	0.12 284	0.29 229	0.23 422	0.14 390	0.19 197	0.22 468	0.39 380	0.36 420	0.16 202	0.24 276	0.17 230	0.12 153	0.19 173	0.14 208	0.07 128	0.07 384	0.08 261	0.06 153	0.09 359	0.06 145

rvit_0105_4	0.20 329	0.15 440	0.38 353	0.23 422	0.14 390	0.20 239	0.22 468	0.33 294	0.39 456	0.19 246	0.24 276	0.25 349	0.19 356	0.27 334	0.17 299	0.16 606	0.13 595	0.13 552	0.11 510	0.11 476	0.08 324

MGS-Stereo	0.14 164	0.11 224	0.32 264	0.19 163	0.11 183	0.18 162	0.17 260	0.20 66	0.22 207	0.14 153	0.24 276	0.15 196	0.10 80	0.18 146	0.12 114	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.10 428	0.06 145

MyStereo06	0.20 329	0.12 284	0.57 529	0.21 292	0.14 390	0.25 369	0.23 495	0.40 393	0.21 190	0.30 405	0.24 276	0.31 434	0.18 340	0.22 240	0.18 327	0.07 128	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.08 324

MSKI-zero shot	0.17 235	0.09 88	0.43 423	0.20 237	0.11 183	0.21 272	0.15 160	0.32 279	0.21 190	0.23 283	0.24 276	0.23 324	0.10 80	0.31 390	0.13 170	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.06 145

HH	0.18 260	0.12 284	0.55 519	0.22 363	0.12 259	0.18 162	0.18 310	0.34 306	0.19 139	0.20 253	0.24 276	0.34 461	0.18 340	0.29 367	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.07 186	0.06 145

HanStereo	0.18 260	0.12 284	0.55 519	0.22 363	0.12 259	0.18 162	0.18 310	0.34 306	0.19 139	0.20 253	0.24 276	0.34 461	0.18 340	0.29 367	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.07 186	0.06 145

test-1	0.17 235	0.11 224	0.40 377	0.23 422	0.13 340	0.22 304	0.23 495	0.34 306	0.26 277	0.20 253	0.24 276	0.22 302	0.14 237	0.16 100	0.20 384	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.06 103	0.08 324

TestStereo_HLe17	0.19 308	0.17 489	0.64 564	0.16 25	0.11 183	0.21 272	0.17 260	0.40 393	0.30 342	0.19 246	0.25 288	0.17 230	0.15 256	0.38 438	0.17 299	0.08 293	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.07 241

HART	0.15 200	0.11 224	0.30 240	0.21 292	0.09 55	0.17 134	0.16 209	0.30 255	0.19 139	0.15 173	0.25 288	0.17 230	0.09 35	0.21 220	0.12 114	0.06 49	0.07 384	0.07 160	0.05 68	0.08 270	0.06 145

tg	0.16 216	0.11 224	0.25 175	0.21 292	0.11 183	0.23 327	0.15 160	0.34 306	0.24 250	0.20 253	0.25 288	0.19 264	0.12 153	0.24 266	0.15 241	0.07 128	0.05 40	0.09 355	0.09 425	0.08 270	0.07 241

rvit_0105_3	0.23 404	0.17 489	0.40 377	0.25 517	0.15 451	0.24 350	0.28 570	0.38 368	0.41 486	0.25 308	0.25 288	0.28 397	0.21 376	0.28 348	0.20 384	0.15 590	0.13 595	0.14 579	0.15 601	0.10 428	0.09 395

AE-Stereo	0.17 235	0.11 224	0.31 255	0.24 477	0.14 390	0.23 327	0.18 310	0.34 306	0.29 326	0.15 173	0.25 288	0.21 290	0.13 201	0.20 195	0.14 208	0.07 128	0.08 473	0.09 355	0.10 469	0.07 186	0.06 145

RCA-Stereo	0.16 216	0.09 88	0.25 175	0.20 237	0.10 126	0.19 197	0.17 260	0.36 349	0.35 407	0.20 253	0.25 288	0.17 230	0.17 311	0.18 146	0.14 208	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.05 34

NRIStereo	0.18 260	0.11 224	0.35 305	0.23 422	0.11 183	0.24 350	0.20 409	0.29 235	0.26 277	0.26 321	0.25 288	0.25 349	0.18 340	0.34 411	0.18 327	0.07 128	0.06 245	0.09 355	0.07 237	0.09 359	0.08 324

rafts_anoy	0.18 260	0.15 440	0.35 305	0.22 363	0.14 390	0.19 197	0.17 260	0.32 279	0.30 342	0.23 283	0.25 288	0.20 277	0.16 280	0.22 240	0.19 361	0.08 293	0.07 384	0.10 434	0.12 549	0.09 359	0.08 324

iRaftStereo_RVC	0.16 216	0.12 284	0.26 185	0.21 292	0.11 183	0.20 239	0.17 260	0.32 279	0.23 233	0.20 253	0.25 288	0.18 244	0.12 153	0.20 195	0.15 241	0.07 128	0.05 40	0.09 355	0.09 425	0.08 270	0.07 241

s12784h	0.17 235	0.09 88	0.26 185	0.18 105	0.07 2	0.32 495	0.19 357	0.37 360	0.32 367	0.23 283	0.25 288	0.18 244	0.17 311	0.25 296	0.16 268	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.06 103	0.05 34

HLf8	0.19 308	0.16 469	0.55 519	0.15 6	0.12 259	0.24 350	0.14 108	0.40 393	0.31 356	0.20 253	0.26 298	0.18 244	0.15 256	0.35 420	0.17 299	0.10 449	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.09 395

TestStereo-Hl	0.18 260	0.11 224	0.31 255	0.17 53	0.10 126	0.22 304	0.16 209	0.36 349	0.29 326	0.23 283	0.26 298	0.22 302	0.19 356	0.38 438	0.17 299	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.07 186	0.07 241

AIO-test1	0.19 308	0.14 401	0.41 400	0.27 579	0.15 451	0.21 272	0.16 209	0.39 380	0.36 420	0.17 221	0.26 298	0.18 244	0.13 201	0.28 348	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.10 434	0.11 510	0.06 103	0.09 395

plain	0.17 235	0.13 352	0.43 423	0.21 292	0.13 340	0.16 97	0.17 260	0.27 195	0.22 207	0.16 202	0.26 298	0.13 142	0.16 280	0.27 334	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.07 237	0.10 428	0.07 241

MIF-Stereo (partial)	0.16 216	0.10 144	0.34 294	0.21 292	0.15 451	0.15 57	0.13 73	0.28 218	0.25 265	0.17 221	0.26 298	0.15 196	0.16 280	0.25 296	0.17 299	0.09 396	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.09 359	0.08 324

CRE-IMP	0.18 260	0.12 284	0.37 334	0.22 363	0.11 183	0.24 350	0.17 260	0.29 235	0.21 190	0.27 331	0.26 298	0.24 339	0.17 311	0.23 250	0.18 327	0.08 293	0.05 40	0.10 434	0.07 237	0.10 428	0.10 454

XX-TBD	0.15 200	0.18 504	0.28 215	0.22 363	0.10 126	0.22 304	0.15 160	0.22 100	0.27 288	0.22 275	0.26 298	0.14 174	0.12 153	0.16 100	0.13 170	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.07 186	0.06 145

RALAANet	0.19 308	0.18 504	0.37 334	0.23 422	0.14 390	0.23 327	0.13 73	0.37 360	0.29 326	0.28 344	0.26 298	0.25 349	0.15 256	0.26 314	0.18 327	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.09 359	0.06 145

SE	0.16 216	0.14 401	0.19 93	0.21 292	0.11 183	0.23 327	0.16 209	0.28 218	0.20 168	0.20 253	0.27 306	0.15 196	0.17 311	0.15 71	0.14 208	0.09 396	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.11 476	0.08 324

SMOE	0.17 235	0.11 224	0.21 121	0.20 237	0.09 55	0.26 393	0.21 440	0.30 255	0.23 233	0.21 267	0.27 306	0.21 290	0.17 311	0.18 146	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.12 530	0.07 237	0.11 476	0.07 241

FSD	0.27 490	0.28 601	0.32 264	0.27 579	0.24 621	0.27 404	0.27 554	0.31 267	0.29 326	0.26 321	0.27 306	0.28 397	0.27 476	0.28 348	0.26 489	0.23 642	0.22 658	0.27 648	0.26 660	0.25 640	0.24 652

PAM	0.23 404	0.10 144	0.63 556	0.22 363	0.15 451	0.34 519	0.21 440	0.37 360	0.22 207	0.31 423	0.27 306	0.55 609	0.26 457	0.26 314	0.17 299	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.09 425	0.07 186	0.09 395

Any-RAFT	0.17 235	0.08 41	0.31 255	0.19 163	0.10 126	0.29 446	0.16 209	0.42 421	0.30 342	0.24 298	0.27 306	0.27 381	0.16 280	0.21 220	0.12 114	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.06 145

IPLGR	0.21 350	0.13 352	0.61 545	0.21 292	0.11 183	0.25 369	0.18 310	0.41 407	0.37 431	0.28 344	0.27 306	0.21 290	0.19 356	0.37 432	0.18 327	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

DeepStereo_RVC	0.18 260	0.11 224	0.40 377	0.21 292	0.11 183	0.19 197	0.16 209	0.28 218	0.22 207	0.27 331	0.27 306	0.23 324	0.28 493	0.24 266	0.18 327	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.07 237	0.09 359	0.10 454

Anonymous3	0.23 404	0.18 504	0.63 556	0.27 579	0.18 530	0.41 573	0.23 495	0.43 435	0.35 407	0.23 283	0.27 306	0.20 277	0.18 340	0.27 334	0.18 327	0.12 530	0.11 564	0.10 434	0.10 469	0.11 476	0.12 516

SME	0.21 350	0.20 533	0.29 229	0.23 422	0.11 183	0.36 539	0.17 260	0.37 360	0.29 326	0.24 298	0.28 314	0.19 264	0.21 376	0.53 503	0.21 411	0.10 449	0.08 473	0.10 434	0.10 469	0.11 476	0.08 324

GGDA	0.18 260	0.14 401	0.33 282	0.17 53	0.10 126	0.20 239	0.16 209	0.33 294	0.31 356	0.22 275	0.28 314	0.19 264	0.16 280	0.38 438	0.17 299	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.08 270	0.08 324

xyz-stereo-finetune2	0.17 235	0.11 224	0.26 185	0.16 25	0.09 55	0.27 404	0.19 357	0.27 195	0.20 168	0.22 275	0.28 314	0.21 290	0.22 393	0.37 432	0.22 432	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.06 103	0.07 241

PAM_32	0.23 404	0.10 144	0.63 556	0.21 292	0.14 390	0.33 506	0.19 357	0.36 349	0.23 233	0.29 373	0.28 314	0.56 613	0.28 493	0.27 334	0.18 327	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.09 425	0.07 186	0.09 395

UGAM-zero	0.23 404	0.10 144	0.54 512	0.19 163	0.13 340	0.21 272	0.14 108	0.44 443	0.22 207	0.28 344	0.28 314	0.51 592	0.33 549	0.65 575	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.08 322	0.06 103	0.07 241

knoymous	0.17 235	0.09 88	0.32 264	0.17 53	0.11 183	0.21 272	0.17 260	0.32 279	0.23 233	0.23 283	0.28 314	0.27 381	0.16 280	0.23 250	0.16 268	0.09 396	0.06 245	0.09 355	0.06 153	0.09 359	0.09 395

qqq	0.20 329	0.12 284	0.31 255	0.20 237	0.11 183	0.23 327	0.19 357	0.41 407	0.27 288	0.24 298	0.28 314	0.28 397	0.24 425	0.34 411	0.22 432	0.08 293	0.07 384	0.10 434	0.09 425	0.09 359	0.09 395

UDGNet	0.23 404	0.31 623	0.38 353	0.24 477	0.14 390	0.24 350	0.18 310	0.32 279	0.43 502	0.29 373	0.28 314	0.24 339	0.19 356	0.29 367	0.20 384	0.15 590	0.07 384	0.21 636	0.11 510	0.14 551	0.10 454

dd	0.22 387	0.26 591	0.40 377	0.22 363	0.12 259	0.25 369	0.21 440	0.32 279	0.44 517	0.29 373	0.28 314	0.25 349	0.16 280	0.30 383	0.25 475	0.12 530	0.07 384	0.10 434	0.08 322	0.11 476	0.09 395

ROB_FTStereo	0.18 260	0.12 284	0.37 334	0.22 363	0.10 126	0.18 162	0.14 108	0.29 235	0.22 207	0.28 344	0.28 314	0.25 349	0.17 311	0.24 266	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 324

HUI-Stereo	0.18 260	0.12 284	0.37 334	0.22 363	0.10 126	0.18 162	0.14 108	0.29 235	0.22 207	0.28 344	0.28 314	0.25 349	0.17 311	0.22 240	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 324

cross-raft	0.17 235	0.12 284	0.41 400	0.23 422	0.10 126	0.20 239	0.24 517	0.33 294	0.23 233	0.23 283	0.28 314	0.29 408	0.15 256	0.17 118	0.15 241	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.05 34

raft+_RVC	0.18 260	0.14 401	0.32 264	0.21 292	0.15 451	0.21 272	0.16 209	0.38 368	0.34 391	0.21 267	0.28 314	0.20 277	0.15 256	0.24 266	0.19 361	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.08 324

ARAFT	0.24 435	0.21 548	0.78 597	0.22 363	0.12 259	0.29 446	0.24 517	0.43 435	0.32 367	0.33 458	0.28 314	0.28 397	0.19 356	0.49 481	0.18 327	0.07 128	0.06 245	0.12 530	0.11 510	0.09 359	0.06 145

HLF11	0.19 308	0.14 401	0.54 512	0.15 6	0.12 259	0.21 272	0.12 33	0.37 360	0.24 250	0.20 253	0.29 328	0.18 244	0.18 340	0.37 432	0.20 384	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.08 270	0.09 395

TestStereo_HL2	0.18 260	0.14 401	0.34 294	0.17 53	0.11 183	0.20 239	0.15 160	0.33 294	0.29 326	0.22 275	0.29 328	0.19 264	0.17 311	0.39 443	0.18 327	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.08 270	0.08 324

AIO-test2	0.20 329	0.20 533	0.36 325	0.26 551	0.15 451	0.22 304	0.16 209	0.42 421	0.42 494	0.16 202	0.29 328	0.15 196	0.11 119	0.26 314	0.13 170	0.18 628	0.06 245	0.10 434	0.11 510	0.07 186	0.07 241

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 404	0.13 352	0.83 617	0.20 237	0.21 584	0.23 327	0.17 260	0.48 486	0.27 288	0.23 283	0.29 328	0.39 506	0.23 407	0.25 296	0.15 241	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.11 510	0.11 476	0.10 454

RAFT-Test	0.17 235	0.10 144	0.38 353	0.19 163	0.12 259	0.25 369	0.17 260	0.33 294	0.23 233	0.23 283	0.29 328	0.27 381	0.14 237	0.20 195	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.06 145

x	0.19 308	0.11 224	0.29 229	0.20 237	0.11 183	0.26 393	0.18 310	0.41 407	0.29 326	0.25 308	0.29 328	0.28 397	0.24 425	0.26 314	0.23 453	0.09 396	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.09 359	0.08 324

GwcNet-ADL	0.22 387	0.14 401	0.58 534	0.24 477	0.13 340	0.22 304	0.23 495	0.49 496	0.40 474	0.27 331	0.29 328	0.30 425	0.20 367	0.26 314	0.23 453	0.09 396	0.07 384	0.07 160	0.07 237	0.09 359	0.09 395

Patchmatch Stereo++	0.18 260	0.12 284	0.37 334	0.22 363	0.10 126	0.18 162	0.14 108	0.29 235	0.22 207	0.28 344	0.29 328	0.25 349	0.17 311	0.26 314	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 324
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 260	0.12 284	0.37 334	0.22 363	0.10 126	0.18 162	0.16 209	0.29 235	0.22 207	0.28 344	0.29 328	0.25 349	0.18 340	0.24 266	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 324

ROB_FTStereo_v2	0.18 260	0.12 284	0.37 334	0.22 363	0.10 126	0.18 162	0.16 209	0.29 235	0.22 207	0.28 344	0.29 328	0.25 349	0.17 311	0.24 266	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 324

iGMRVC	0.18 260	0.12 284	0.37 334	0.22 363	0.10 126	0.18 162	0.15 160	0.29 235	0.22 207	0.28 344	0.29 328	0.25 349	0.17 311	0.27 334	0.17 299	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 324

iRAFT	0.18 260	0.12 284	0.37 334	0.22 363	0.10 126	0.18 162	0.14 108	0.29 235	0.22 207	0.28 344	0.29 328	0.25 349	0.17 311	0.26 314	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 324

RAFT-IKP	0.18 260	0.12 284	0.37 334	0.22 363	0.10 126	0.18 162	0.15 160	0.29 235	0.22 207	0.28 344	0.29 328	0.25 349	0.18 340	0.25 296	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 324

RALCasStereoNet	0.18 260	0.15 440	0.33 282	0.21 292	0.14 390	0.21 272	0.18 310	0.31 267	0.25 265	0.21 267	0.29 328	0.22 302	0.15 256	0.27 334	0.17 299	0.08 293	0.10 540	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.09 395

111	0.20 329	0.17 489	0.40 377	0.18 105	0.09 55	0.24 350	0.17 260	0.41 407	0.45 529	0.23 283	0.29 328	0.29 408	0.21 376	0.24 266	0.18 327	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.07 186	0.08 324

IGEV_i1	0.21 350	0.11 224	0.43 423	0.22 363	0.11 183	0.31 482	0.19 357	0.43 435	0.30 342	0.29 373	0.30 343	0.31 434	0.20 367	0.33 404	0.20 384	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.08 270	0.08 324

Anonymous_2	0.37 583	0.21 548	0.47 461	0.20 237	0.21 584	0.42 580	0.26 548	0.38 368	0.29 326	0.33 458	0.30 343	0.44 552	0.38 580	0.36 429	0.29 512	0.26 654	0.29 673	0.44 676	1.41 714	0.34 665	0.21 634

DCANet-4	0.19 308	0.10 144	0.52 505	0.19 163	0.09 55	0.19 197	0.18 310	0.36 349	0.39 456	0.29 373	0.30 343	0.17 230	0.22 393	0.20 195	0.18 327	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.05 7	0.07 241

fff	0.19 308	0.13 352	0.40 377	0.18 105	0.09 55	0.19 197	0.18 310	0.35 330	0.43 502	0.29 373	0.30 343	0.18 244	0.28 493	0.20 195	0.18 327	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.05 7	0.07 241

OMP-Stereo	0.23 404	0.14 401	0.35 305	0.29 604	0.13 340	0.21 272	0.16 209	0.37 360	0.33 381	0.34 478	0.30 343	0.34 461	0.19 356	0.70 589	0.24 465	0.07 128	0.06 245	0.09 355	0.07 237	0.07 186	0.06 145

NF-Stereo	0.20 329	0.10 144	0.35 305	0.24 477	0.12 259	0.21 272	0.18 310	0.38 368	0.32 367	0.28 344	0.30 343	0.22 302	0.16 280	0.51 490	0.20 384	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.13 536

OCTAStereo	0.20 329	0.10 144	0.35 305	0.24 477	0.12 259	0.21 272	0.18 310	0.38 368	0.32 367	0.28 344	0.30 343	0.22 302	0.16 280	0.51 490	0.20 384	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.13 536

RE-Stereo	0.20 329	0.10 144	0.35 305	0.24 477	0.12 259	0.21 272	0.18 310	0.38 368	0.32 367	0.28 344	0.30 343	0.22 302	0.16 280	0.51 490	0.20 384	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.13 536

TVStereo	0.20 329	0.10 144	0.35 305	0.24 477	0.12 259	0.21 272	0.18 310	0.38 368	0.32 367	0.28 344	0.30 343	0.22 302	0.16 280	0.51 490	0.20 384	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.13 536

IRAFT_RVC	0.22 387	0.12 284	0.39 369	0.26 551	0.11 183	0.18 162	0.24 517	0.40 393	0.37 431	0.31 423	0.30 343	0.29 408	0.24 425	0.55 512	0.22 432	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.08 270	0.07 241

CREStereo++_RVC	0.15 200	0.08 41	0.26 185	0.17 53	0.11 183	0.18 162	0.13 73	0.22 100	0.30 342	0.21 267	0.30 343	0.13 142	0.11 119	0.16 100	0.15 241	0.07 128	0.04 2	0.06 48	0.15 601	0.06 103	0.05 34
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
TANstereo	0.15 200	0.09 88	0.28 215	0.16 25	0.08 24	0.25 369	0.14 108	0.23 123	0.28 307	0.24 298	0.30 343	0.16 218	0.12 153	0.17 118	0.13 170	0.08 293	0.07 384	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

csc	0.19 308	0.13 352	0.40 377	0.18 105	0.09 55	0.19 197	0.18 310	0.35 330	0.43 502	0.29 373	0.30 343	0.18 244	0.28 493	0.20 195	0.18 327	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.05 7	0.07 241

cscssc	0.19 308	0.13 352	0.40 377	0.18 105	0.09 55	0.19 197	0.18 310	0.35 330	0.43 502	0.29 373	0.30 343	0.18 244	0.28 493	0.20 195	0.18 327	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.05 7	0.07 241

RAFT + AFF	0.27 490	0.23 571	0.50 488	0.25 517	0.17 508	0.30 466	0.33 613	0.52 543	0.40 474	0.28 344	0.30 343	0.30 425	0.31 539	0.62 559	0.24 465	0.09 396	0.10 540	0.11 492	0.10 469	0.11 476	0.11 492

S	0.19 308	0.12 284	0.22 137	0.22 363	0.13 340	0.31 482	0.22 468	0.30 255	0.27 288	0.25 308	0.31 358	0.20 277	0.20 367	0.18 146	0.17 299	0.12 530	0.09 509	0.15 594	0.16 613	0.11 476	0.12 516

G2L-ROB	0.23 404	0.15 440	0.41 400	0.19 163	0.12 259	0.27 404	0.21 440	0.47 473	0.33 381	0.34 478	0.31 358	0.41 528	0.22 393	0.49 481	0.26 489	0.09 396	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.10 454

DFGA-Net	0.23 404	0.24 575	0.49 477	0.22 363	0.15 451	0.25 369	0.17 260	0.39 380	0.39 456	0.29 373	0.31 358	0.21 290	0.17 311	0.59 540	0.28 500	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.09 425	0.10 428	0.08 324

rvit_105_1	0.27 490	0.19 520	0.46 453	0.27 579	0.19 557	0.30 466	0.35 619	0.44 443	0.51 583	0.31 423	0.31 358	0.31 434	0.26 457	0.35 420	0.25 475	0.15 590	0.14 605	0.15 594	0.17 623	0.11 476	0.10 454

test_sample2	0.21 350	0.10 144	0.28 215	0.19 163	0.11 183	0.27 404	0.21 440	0.43 435	0.29 326	0.26 321	0.31 358	0.30 425	0.24 425	0.45 466	0.18 327	0.09 396	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.09 359	0.09 395

test_sample1	0.20 329	0.10 144	0.28 215	0.19 163	0.12 259	0.28 424	0.19 357	0.41 407	0.25 265	0.26 321	0.31 358	0.29 408	0.26 457	0.44 463	0.21 411	0.09 396	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.09 359	0.09 395

H2IRNET	0.18 260	0.13 352	0.35 305	0.21 292	0.12 259	0.20 239	0.15 160	0.27 195	0.30 342	0.17 221	0.31 358	0.25 349	0.20 367	0.24 266	0.18 327	0.07 128	0.06 245	0.09 355	0.10 469	0.09 359	0.06 145

ADStereo(finetuned)	0.19 308	0.13 352	0.49 477	0.19 163	0.09 55	0.19 197	0.18 310	0.34 306	0.39 456	0.29 373	0.31 358	0.18 244	0.31 539	0.21 220	0.19 361	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.06 103	0.07 241

DCANet	0.18 260	0.13 352	0.40 377	0.19 163	0.09 55	0.19 197	0.18 310	0.34 306	0.39 456	0.29 373	0.31 358	0.18 244	0.23 407	0.20 195	0.19 361	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.06 103	0.07 241

FENet	0.21 350	0.11 224	0.45 445	0.21 292	0.12 259	0.26 393	0.17 260	0.41 407	0.35 407	0.30 405	0.31 358	0.29 408	0.23 407	0.26 314	0.23 453	0.09 396	0.06 245	0.09 355	0.09 425	0.09 359	0.09 395

Selective-IGEV-i16pc	0.33 554	0.10 144	1.71 690	0.21 292	0.14 390	0.74 659	0.31 593	0.42 421	0.41 486	0.21 267	0.32 368	0.26 371	0.14 237	0.71 592	0.19 361	0.14 575	0.10 540	0.08 261	0.09 425	0.11 476	0.11 492

Selective-IGEV-i1	0.21 350	0.10 144	0.31 255	0.23 422	0.13 340	0.31 482	0.22 468	0.46 464	0.42 494	0.27 331	0.32 368	0.33 452	0.17 311	0.25 296	0.19 361	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.08 270	0.09 395

FACV-RUCA	0.21 350	0.15 440	0.32 264	0.23 422	0.23 613	0.26 393	0.19 357	0.39 380	0.34 391	0.25 308	0.32 368	0.21 290	0.24 425	0.24 266	0.19 361	0.10 449	0.07 384	0.15 594	0.08 322	0.16 573	0.13 536

ITSA-stereo	0.25 463	0.15 440	0.33 282	0.23 422	0.11 183	0.27 404	0.18 310	0.56 590	0.59 618	0.31 423	0.32 368	0.33 452	0.28 493	0.49 481	0.30 520	0.11 490	0.08 473	0.11 492	0.10 469	0.11 476	0.13 536

LL-Strereo	0.29 522	0.25 580	0.58 534	0.25 517	0.21 584	0.23 327	0.24 517	0.55 574	0.42 494	0.34 478	0.32 368	0.41 528	0.40 591	0.94 655	0.23 453	0.08 293	0.07 384	0.11 492	0.09 425	0.09 359	0.09 395

raft_robust	0.22 387	0.17 489	0.30 240	0.22 363	0.12 259	0.23 327	0.22 468	0.49 496	0.48 562	0.32 445	0.32 368	0.26 371	0.23 407	0.53 503	0.15 241	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.10 469	0.08 270	0.06 145

IPLG	0.21 350	0.15 440	0.53 509	0.21 292	0.12 259	0.28 424	0.17 260	0.42 421	0.30 342	0.33 458	0.32 368	0.15 196	0.17 311	0.50 485	0.21 411	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

IPLGR_C	0.21 350	0.22 562	0.60 542	0.23 422	0.15 451	0.24 350	0.20 409	0.35 330	0.29 326	0.31 423	0.32 368	0.22 302	0.15 256	0.25 296	0.20 384	0.08 293	0.07 384	0.07 160	0.07 237	0.08 270	0.08 324

GMOStereo	0.18 260	0.14 401	0.30 240	0.22 363	0.12 259	0.20 239	0.27 554	0.26 180	0.28 307	0.31 423	0.32 368	0.26 371	0.17 311	0.15 71	0.12 114	0.07 128	0.07 384	0.10 434	0.08 322	0.08 270	0.05 34

error version	0.18 260	0.14 401	0.30 240	0.22 363	0.12 259	0.20 239	0.27 554	0.26 180	0.28 307	0.31 423	0.32 368	0.26 371	0.17 311	0.15 71	0.12 114	0.07 128	0.07 384	0.10 434	0.08 322	0.08 270	0.05 34

test-v	0.18 260	0.14 401	0.30 240	0.22 363	0.12 259	0.20 239	0.27 554	0.26 180	0.28 307	0.31 423	0.32 368	0.26 371	0.17 311	0.15 71	0.12 114	0.07 128	0.07 384	0.10 434	0.08 322	0.08 270	0.05 34

ACRE	0.21 350	0.20 533	0.62 553	0.23 422	0.15 451	0.24 350	0.20 409	0.35 330	0.28 307	0.31 423	0.32 368	0.22 302	0.15 256	0.25 296	0.20 384	0.08 293	0.07 384	0.07 160	0.07 237	0.08 270	0.08 324

GANet-ADL	0.21 350	0.12 284	0.45 445	0.23 422	0.14 390	0.29 446	0.19 357	0.46 464	0.35 407	0.25 308	0.32 368	0.32 444	0.19 356	0.24 266	0.20 384	0.10 449	0.07 384	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.10 454

PFNet+	0.20 329	0.10 144	0.37 334	0.21 292	0.12 259	0.17 134	0.19 357	0.29 235	0.34 391	0.33 458	0.32 368	0.24 339	0.16 280	0.32 397	0.17 299	0.10 449	0.07 384	0.11 492	0.10 469	0.08 270	0.12 516

PSM-softLoss	0.21 350	0.10 144	0.39 369	0.24 477	0.12 259	0.20 239	0.18 310	0.38 368	0.26 277	0.29 373	0.32 368	0.24 339	0.16 280	0.52 496	0.20 384	0.09 396	0.06 245	0.10 434	0.09 425	0.08 270	0.12 516

KMStereo	0.21 350	0.10 144	0.39 369	0.24 477	0.12 259	0.20 239	0.18 310	0.38 368	0.26 277	0.29 373	0.32 368	0.24 339	0.16 280	0.52 496	0.20 384	0.09 396	0.06 245	0.10 434	0.09 425	0.08 270	0.12 516

PFNet	0.23 404	0.10 144	0.57 529	0.24 477	0.14 390	0.22 304	0.19 357	0.39 380	0.33 381	0.35 495	0.32 368	0.27 381	0.19 356	0.64 568	0.22 432	0.09 396	0.05 40	0.09 355	0.07 237	0.08 270	0.07 241

Pruner-Stereo	0.19 308	0.11 224	0.34 294	0.29 604	0.12 259	0.19 197	0.17 260	0.31 267	0.29 326	0.33 458	0.32 368	0.25 349	0.15 256	0.24 266	0.21 411	0.09 396	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.09 395

test-2	0.18 260	0.14 401	0.30 240	0.22 363	0.12 259	0.20 239	0.27 554	0.26 180	0.28 307	0.31 423	0.32 368	0.26 371	0.17 311	0.15 71	0.12 114	0.07 128	0.07 384	0.10 434	0.08 322	0.08 270	0.05 34

SFCPSM	0.22 387	0.10 144	0.51 498	0.21 292	0.14 390	0.34 519	0.22 468	0.55 574	0.39 456	0.29 373	0.32 368	0.23 324	0.21 376	0.27 334	0.19 361	0.09 396	0.07 384	0.09 355	0.09 425	0.09 359	0.08 324

DMCA	0.22 387	0.14 401	0.36 325	0.22 363	0.14 390	0.27 404	0.20 409	0.43 435	0.38 446	0.31 423	0.32 368	0.33 452	0.24 425	0.24 266	0.28 500	0.11 490	0.08 473	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.11 492

DIP-Stereo	0.18 260	0.12 284	0.33 282	0.20 237	0.13 340	0.28 424	0.12 33	0.42 421	0.25 265	0.27 331	0.32 368	0.21 290	0.17 311	0.25 296	0.20 384	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.06 153	0.07 186	0.08 324
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.20 329	0.17 489	0.43 423	0.19 163	0.08 24	0.27 404	0.14 108	0.42 421	0.30 342	0.29 373	0.32 368	0.27 381	0.21 376	0.28 348	0.25 475	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.06 145
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
Select-FE	0.23 404	0.14 401	0.78 597	0.22 363	0.18 530	0.22 304	0.13 73	0.43 435	0.26 277	0.28 344	0.33 391	0.39 506	0.29 508	0.27 334	0.19 361	0.08 293	0.07 384	0.08 261	0.13 577	0.08 270	0.12 516

DCVSM-stereo	0.24 435	0.13 352	0.52 505	0.20 237	0.14 390	0.26 393	0.13 73	0.34 306	0.34 391	0.41 568	0.33 391	0.47 567	0.29 508	0.30 383	0.22 432	0.10 449	0.10 540	0.11 492	0.10 469	0.12 517	0.15 570

ACV-stereo	0.29 522	0.18 504	0.79 604	0.23 422	0.16 484	0.47 605	0.19 357	0.36 349	0.34 391	0.29 373	0.33 391	0.67 648	0.42 604	0.54 510	0.30 520	0.10 449	0.09 509	0.09 355	0.09 425	0.10 428	0.11 492

test_sample3	0.23 404	0.12 284	0.43 423	0.19 163	0.12 259	0.32 495	0.20 409	0.50 507	0.34 391	0.31 423	0.33 391	0.29 408	0.22 393	0.53 503	0.22 432	0.10 449	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.10 428	0.10 454

CIPLG	0.21 350	0.21 548	0.55 519	0.23 422	0.15 451	0.25 369	0.20 409	0.35 330	0.29 326	0.31 423	0.33 391	0.22 302	0.15 256	0.26 314	0.20 384	0.08 293	0.07 384	0.07 160	0.07 237	0.08 270	0.08 324

PSMNet-ADL	0.25 463	0.15 440	0.32 264	0.26 551	0.14 390	0.31 482	0.22 468	0.44 443	0.36 420	0.27 331	0.33 391	0.41 528	0.28 493	0.61 551	0.29 512	0.11 490	0.09 509	0.09 355	0.11 510	0.10 428	0.10 454

SST-Stereo	0.21 350	0.10 144	0.37 334	0.24 477	0.13 340	0.19 197	0.17 260	0.31 267	0.24 250	0.34 478	0.33 391	0.29 408	0.25 447	0.56 523	0.17 299	0.08 293	0.05 40	0.10 434	0.08 322	0.09 359	0.07 241

RAFT_R40	0.21 350	0.10 144	0.37 334	0.24 477	0.13 340	0.18 162	0.18 310	0.31 267	0.29 326	0.33 458	0.33 391	0.30 425	0.24 425	0.55 512	0.18 327	0.08 293	0.05 40	0.10 434	0.08 322	0.08 270	0.07 241

RAFT	0.21 350	0.17 489	0.32 264	0.24 477	0.12 259	0.25 369	0.27 554	0.35 330	0.28 307	0.33 458	0.33 391	0.38 494	0.22 393	0.29 367	0.17 299	0.08 293	0.08 473	0.11 492	0.10 469	0.10 428	0.06 145

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 235	0.14 401	0.32 264	0.20 237	0.09 55	0.19 197	0.17 260	0.32 279	0.30 342	0.25 308	0.33 391	0.20 277	0.17 311	0.19 173	0.15 241	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.07 186	0.05 34

GCST	0.47 627	0.60 676	0.57 529	1.04 702	0.48 674	0.38 554	0.11 20	0.40 393	0.32 367	0.41 568	0.34 401	0.29 408	0.17 311	0.46 469	0.19 361	0.69 690	0.42 685	0.79 695	0.62 698	0.62 684	0.46 682

DualNet (step1)	0.28 511	0.19 520	0.50 488	0.18 105	0.16 484	0.34 519	0.20 409	0.51 524	0.38 446	0.37 519	0.34 401	0.37 486	0.30 522	0.39 443	0.23 453	0.23 642	0.09 509	0.28 656	0.24 651	0.18 604	0.16 579

test_sample9	0.42 607	0.19 520	0.50 488	0.18 105	0.16 484	0.34 519	0.20 409	0.51 524	0.38 446	0.37 519	0.34 401	0.37 486	0.30 522	0.66 579	0.91 661	0.23 642	1.82 715	0.28 656	0.24 651	0.18 604	0.16 579

test_sample7	0.25 463	0.15 440	0.35 305	0.20 237	0.14 390	0.28 424	0.21 440	0.51 524	0.38 446	0.37 519	0.34 401	0.37 486	0.30 522	0.39 443	0.23 453	0.14 575	0.09 509	0.13 552	0.12 549	0.13 533	0.12 516

gwcnet-sp	0.24 435	0.13 352	0.63 556	0.22 363	0.14 390	0.34 519	0.22 468	0.44 443	0.39 456	0.35 495	0.34 401	0.27 381	0.27 476	0.35 420	0.25 475	0.09 396	0.08 473	0.09 355	0.09 425	0.09 359	0.09 395

scenet	0.24 435	0.13 352	0.63 556	0.22 363	0.14 390	0.34 519	0.22 468	0.44 443	0.39 456	0.35 495	0.34 401	0.27 381	0.27 476	0.35 420	0.25 475	0.09 396	0.08 473	0.09 355	0.09 425	0.09 359	0.09 395

CASS	0.21 350	0.15 440	0.32 264	0.26 551	0.11 183	0.28 424	0.19 357	0.39 380	0.30 342	0.32 445	0.34 401	0.25 349	0.24 425	0.25 296	0.20 384	0.13 550	0.08 473	0.11 492	0.09 425	0.11 476	0.11 492
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.24 435	0.13 352	0.63 556	0.22 363	0.14 390	0.34 519	0.22 468	0.44 443	0.39 456	0.35 495	0.34 401	0.27 381	0.27 476	0.35 420	0.25 475	0.09 396	0.08 473	0.09 355	0.09 425	0.09 359	0.09 395

DisPM	0.19 308	0.10 144	0.35 305	0.23 422	0.13 340	0.18 162	0.20 409	0.29 235	0.29 326	0.33 458	0.34 401	0.23 324	0.16 280	0.33 404	0.16 268	0.09 396	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.07 186	0.11 492

TestStereo	0.21 350	0.19 520	0.40 377	0.25 517	0.10 126	0.22 304	0.21 440	0.31 267	0.31 356	0.23 283	0.34 401	0.22 302	0.18 340	0.62 559	0.18 327	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.07 237	0.11 476	0.06 145

BEATNet_4x	0.22 387	0.18 504	0.47 461	0.22 363	0.10 126	0.28 424	0.14 108	0.46 464	0.32 367	0.31 423	0.34 401	0.31 434	0.25 447	0.31 390	0.29 512	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.06 153	0.10 428	0.08 324

CoDeX	0.23 404	0.12 284	0.46 453	0.21 292	0.14 390	0.29 446	0.21 440	0.53 555	0.41 486	0.29 373	0.35 412	0.29 408	0.22 393	0.48 476	0.19 361	0.09 396	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.08 270	0.07 241

MIM_Stereo	0.18 260	0.12 284	0.38 353	0.20 237	0.11 183	0.17 134	0.14 108	0.35 330	0.25 265	0.27 331	0.35 412	0.23 324	0.13 201	0.27 334	0.16 268	0.06 49	0.07 384	0.08 261	0.08 322	0.08 270	0.06 145

ToySt	0.24 435	0.16 469	0.48 471	0.21 292	0.13 340	0.29 446	0.29 577	0.39 380	0.39 456	0.27 331	0.35 412	0.39 506	0.31 539	0.31 390	0.29 512	0.08 293	0.09 509	0.10 434	0.11 510	0.11 476	0.10 454

BUS	0.23 404	0.12 284	0.28 215	0.25 517	0.14 390	0.43 589	0.17 260	0.56 590	0.34 391	0.34 478	0.35 412	0.32 444	0.20 367	0.26 314	0.21 411	0.10 449	0.07 384	0.11 492	0.10 469	0.09 359	0.09 395

BSDual-CNN	0.23 404	0.12 284	0.28 215	0.25 517	0.14 390	0.35 534	0.21 440	0.56 590	0.34 391	0.34 478	0.35 412	0.38 494	0.24 425	0.26 314	0.21 411	0.10 449	0.07 384	0.11 492	0.10 469	0.09 359	0.09 395

hknet	0.25 463	0.14 401	0.40 377	0.25 517	0.15 451	0.35 534	0.21 440	0.56 590	0.37 431	0.34 478	0.35 412	0.43 541	0.27 476	0.37 432	0.21 411	0.09 396	0.07 384	0.11 492	0.10 469	0.09 359	0.09 395

LCNet	0.21 350	0.11 224	0.29 229	0.25 517	0.12 259	0.23 327	0.19 357	0.34 306	0.26 277	0.28 344	0.35 412	0.26 371	0.30 522	0.35 420	0.17 299	0.07 128	0.05 40	0.09 355	0.10 469	0.13 533	0.22 640

AAGNet	0.33 554	0.11 224	0.37 334	0.25 517	0.16 484	0.20 239	0.19 357	0.30 255	0.27 288	0.35 495	0.35 412	0.27 381	0.30 522	0.44 463	2.66 710	0.08 293	0.05 40	0.10 434	0.07 237	0.08 270	0.06 145

HCRNet	0.24 435	0.25 580	0.33 282	0.34 636	0.16 484	0.27 404	0.18 310	0.43 435	0.35 407	0.30 405	0.35 412	0.32 444	0.22 393	0.44 463	0.20 384	0.13 550	0.08 473	0.13 552	0.11 510	0.10 428	0.09 395

UCFNet_RVC	0.24 435	0.16 469	0.34 294	0.18 105	0.15 451	0.33 506	0.16 209	0.46 464	0.35 407	0.29 373	0.35 412	0.39 506	0.25 447	0.34 411	0.22 432	0.13 550	0.08 473	0.13 552	0.14 592	0.13 533	0.12 516

MyStereo8	0.22 387	0.15 440	0.63 556	0.21 292	0.17 508	0.31 482	0.16 209	0.36 349	0.32 367	0.28 344	0.36 422	0.25 349	0.18 340	0.25 296	0.28 500	0.08 293	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.10 428	0.12 516

PCWNet_CMD	0.23 404	0.13 352	0.48 471	0.20 237	0.13 340	0.28 424	0.16 209	0.46 464	0.46 547	0.29 373	0.36 422	0.37 486	0.24 425	0.28 348	0.20 384	0.09 396	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.11 476	0.09 395

CBFPSM	0.27 490	0.16 469	0.67 572	0.20 237	0.14 390	0.38 554	0.25 534	0.40 393	0.36 420	0.33 458	0.36 422	0.56 613	0.38 580	0.32 397	0.38 559	0.08 293	0.08 473	0.07 160	0.08 322	0.09 359	0.11 492

ssnet_v2	0.28 511	0.16 469	0.44 433	0.22 363	0.15 451	0.40 569	0.30 588	0.57 600	0.46 547	0.38 534	0.36 422	0.47 567	0.29 508	0.38 438	0.39 567	0.13 550	0.11 564	0.11 492	0.11 510	0.11 476	0.11 492

GES	0.22 387	0.12 284	0.42 410	0.20 237	0.14 390	0.27 404	0.19 357	0.49 496	0.33 381	0.30 405	0.36 422	0.25 349	0.23 407	0.29 367	0.22 432	0.10 449	0.08 473	0.08 261	0.07 237	0.10 428	0.11 492

ac_64	0.27 490	0.13 352	0.41 400	0.24 477	0.17 508	0.36 539	0.22 468	0.46 464	0.33 381	0.35 495	0.36 422	0.52 598	0.30 522	0.62 559	0.32 533	0.11 490	0.09 509	0.10 434	0.10 469	0.09 359	0.08 324

FADNet	0.32 545	0.36 637	0.74 594	0.23 422	0.22 600	0.37 546	0.19 357	0.53 555	0.48 562	0.32 445	0.36 422	0.43 541	0.32 546	0.64 568	0.25 475	0.16 606	0.16 628	0.14 579	0.16 613	0.24 638	0.19 613

MSMDNet	0.23 404	0.13 352	0.48 471	0.20 237	0.13 340	0.28 424	0.16 209	0.46 464	0.46 547	0.29 373	0.36 422	0.37 486	0.24 425	0.28 348	0.20 384	0.09 396	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.11 476	0.09 395

NOSS_ROB	0.31 536	0.20 533	0.35 305	0.24 477	0.16 484	0.32 495	0.19 357	0.52 543	0.48 562	0.33 458	0.36 422	0.42 537	0.28 493	0.93 653	0.24 465	0.19 634	0.20 651	0.24 645	0.22 647	0.17 590	0.17 592

Lsterematch	0.18 260	0.13 352	0.33 282	0.19 163	0.10 126	0.23 327	0.17 260	0.25 160	0.32 367	0.28 344	0.37 431	0.24 339	0.21 376	0.23 250	0.22 432	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.08 270	0.07 241

G2L-Stereo_test	0.24 435	0.16 469	0.38 353	0.19 163	0.13 340	0.27 404	0.24 517	0.49 496	0.38 446	0.37 519	0.37 431	0.40 521	0.24 425	0.52 496	0.28 500	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.06 153	0.09 359	0.08 324

G2L-Stereo	0.25 463	0.16 469	0.47 461	0.22 363	0.14 390	0.25 369	0.18 310	0.46 464	0.35 407	0.33 458	0.37 431	0.40 521	0.22 393	0.60 544	0.30 520	0.10 449	0.09 509	0.10 434	0.08 322	0.09 359	0.09 395

rvit_stereo_0075_2	0.24 435	0.17 489	0.50 488	0.26 551	0.22 600	0.22 304	0.15 160	0.40 393	0.35 407	0.27 331	0.37 431	0.29 408	0.20 367	0.28 348	0.19 361	0.17 617	0.12 583	0.19 629	0.12 549	0.13 533	0.13 536

test_sample4	0.24 435	0.13 352	0.43 423	0.20 237	0.12 259	0.32 495	0.21 440	0.51 524	0.34 391	0.31 423	0.37 431	0.28 397	0.23 407	0.53 503	0.21 411	0.10 449	0.07 384	0.10 434	0.09 425	0.11 476	0.10 454

GASNet	0.36 573	0.46 658	0.88 629	0.34 636	0.23 613	0.35 534	0.22 468	0.60 624	0.53 597	0.40 559	0.37 431	0.45 557	0.30 522	0.79 624	0.35 549	0.15 590	0.10 540	0.14 579	0.14 592	0.22 631	0.12 516

NINENet	0.25 463	0.15 440	0.37 334	0.23 422	0.16 484	0.43 589	0.17 260	0.60 624	0.46 547	0.32 445	0.37 431	0.32 444	0.20 367	0.42 457	0.21 411	0.10 449	0.10 540	0.12 530	0.08 322	0.11 476	0.10 454

iRaft-Stereo_5w	0.23 404	0.18 504	0.44 433	0.22 363	0.13 340	0.19 197	0.19 357	0.37 360	0.32 367	0.28 344	0.37 431	0.34 461	0.23 407	0.65 575	0.27 495	0.06 49	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.09 359	0.08 324

IIG-Stereo	0.23 404	0.13 352	0.35 305	0.29 604	0.12 259	0.23 327	0.14 108	0.38 368	0.31 356	0.34 478	0.37 431	0.33 452	0.21 376	0.70 589	0.26 489	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.07 237	0.07 186	0.06 145

CFNet_pseudo	0.23 404	0.13 352	0.47 461	0.19 163	0.13 340	0.26 393	0.16 209	0.44 443	0.44 517	0.29 373	0.37 431	0.38 494	0.23 407	0.29 367	0.21 411	0.09 396	0.06 245	0.11 492	0.08 322	0.11 476	0.09 395

AFF-stereo	0.18 260	0.15 440	0.32 264	0.21 292	0.10 126	0.18 162	0.18 310	0.33 294	0.27 288	0.25 308	0.37 431	0.25 349	0.17 311	0.24 266	0.15 241	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.05 34

UPFNet	0.25 463	0.12 284	0.38 353	0.24 477	0.19 557	0.37 546	0.28 570	0.48 486	0.38 446	0.34 478	0.37 431	0.37 486	0.28 493	0.39 443	0.33 540	0.10 449	0.09 509	0.10 434	0.10 469	0.10 428	0.08 324

DSFCA	0.27 490	0.13 352	0.36 325	0.20 237	0.17 508	0.38 554	0.31 593	0.47 473	0.43 502	0.43 584	0.37 431	0.39 506	0.29 508	0.52 496	0.32 533	0.12 530	0.10 540	0.10 434	0.11 510	0.11 476	0.10 454

DMCA-RVC	0.27 490	0.21 548	0.61 545	0.28 601	0.17 508	0.29 446	0.21 440	0.42 421	0.35 407	0.40 559	0.37 431	0.39 506	0.36 567	0.43 459	0.30 520	0.13 550	0.10 540	0.15 594	0.11 510	0.13 533	0.10 454

ccs_rob	0.23 404	0.13 352	0.47 461	0.20 237	0.13 340	0.26 393	0.17 260	0.44 443	0.44 517	0.29 373	0.37 431	0.38 494	0.23 407	0.29 367	0.21 411	0.09 396	0.06 245	0.11 492	0.08 322	0.11 476	0.09 395

TestStereo_HL3	0.21 350	0.13 352	0.77 596	0.17 53	0.11 183	0.23 327	0.16 209	0.34 306	0.20 168	0.27 331	0.38 446	0.23 324	0.19 356	0.41 453	0.14 208	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.07 186	0.08 324

test_sample8	0.49 633	0.19 520	0.50 488	0.18 105	0.16 484	0.34 519	0.20 409	0.55 574	0.34 391	0.62 644	0.38 446	1.15 679	0.67 660	0.66 579	0.91 661	0.23 642	1.82 715	0.28 656	0.24 651	0.18 604	0.16 579

mmm	0.21 350	0.12 284	0.31 255	0.22 363	0.12 259	0.28 424	0.21 440	0.41 407	0.27 288	0.29 373	0.38 446	0.29 408	0.24 425	0.29 367	0.22 432	0.09 396	0.07 384	0.11 492	0.09 425	0.10 428	0.09 395

RAFT+CT+SA	0.21 350	0.18 504	0.33 282	0.25 517	0.18 530	0.23 327	0.29 577	0.40 393	0.36 420	0.24 298	0.38 446	0.18 244	0.16 280	0.32 397	0.16 268	0.07 128	0.05 40	0.09 355	0.12 549	0.09 359	0.09 395

psmg	0.23 404	0.12 284	0.28 215	0.21 292	0.14 390	0.35 534	0.23 495	0.51 524	0.34 391	0.35 495	0.38 446	0.38 494	0.24 425	0.26 314	0.21 411	0.10 449	0.08 473	0.10 434	0.10 469	0.09 359	0.08 324

ADLNet2	0.30 529	0.17 489	0.72 589	0.23 422	0.17 508	0.36 539	0.24 517	0.52 543	0.51 583	0.32 445	0.38 446	0.45 557	0.30 522	0.69 586	0.35 549	0.10 449	0.08 473	0.09 355	0.09 425	0.12 517	0.10 454

GEStereo_RVC	0.27 490	0.20 533	0.44 433	0.27 579	0.16 484	0.33 506	0.25 534	0.56 590	0.54 602	0.34 478	0.38 446	0.34 461	0.25 447	0.51 490	0.28 500	0.12 530	0.08 473	0.09 355	0.08 322	0.11 476	0.11 492

FADNet-RVC-Resample	0.29 522	0.25 580	0.93 638	0.26 551	0.16 484	0.32 495	0.21 440	0.47 473	0.39 456	0.35 495	0.38 446	0.33 452	0.27 476	0.53 503	0.24 465	0.10 449	0.10 540	0.14 579	0.13 577	0.13 533	0.16 579

FADNet_RVC	0.30 529	0.28 601	0.83 617	0.23 422	0.15 451	0.30 466	0.17 260	0.49 496	0.37 431	0.30 405	0.38 446	0.30 425	0.27 476	0.52 496	0.31 528	0.14 575	0.14 605	0.14 579	0.16 613	0.21 624	0.23 647

RYNet	0.37 583	0.18 504	0.59 540	0.25 517	0.28 640	0.61 644	0.32 602	0.59 615	0.59 618	0.41 568	0.38 446	0.57 618	0.39 586	0.87 641	0.53 617	0.11 490	0.08 473	0.12 530	0.11 510	0.18 604	0.18 606

AdaStereo	0.24 435	0.16 469	0.37 334	0.24 477	0.12 259	0.32 495	0.17 260	0.54 564	0.42 494	0.33 458	0.38 446	0.35 475	0.21 376	0.30 383	0.22 432	0.14 575	0.06 245	0.13 552	0.08 322	0.11 476	0.08 324
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NVstereo2D	0.31 536	0.16 469	0.54 512	0.24 477	0.22 600	0.42 580	0.28 570	0.58 609	0.56 611	0.28 344	0.38 446	0.40 521	0.30 522	0.71 592	0.28 500	0.13 550	0.08 473	0.13 552	0.10 469	0.19 612	0.16 579

DeepPruner_ROB	0.26 481	0.19 520	0.44 433	0.21 292	0.16 484	0.30 466	0.21 440	0.52 543	0.32 367	0.35 495	0.38 446	0.39 506	0.26 457	0.42 457	0.24 465	0.15 590	0.11 564	0.11 492	0.11 510	0.14 551	0.13 536

HSM	0.28 511	0.16 469	0.35 305	0.20 237	0.15 451	0.33 506	0.19 357	0.53 555	0.37 431	0.36 511	0.38 446	0.67 648	0.31 539	0.89 646	0.23 453	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.08 270	0.08 324

DStereoRT	0.35 568	0.13 352	0.51 498	0.25 517	0.16 484	0.42 580	0.19 357	0.48 486	0.39 456	0.30 405	0.39 460	0.24 339	0.39 586	0.64 568	0.30 520	0.08 293	0.07 384	1.54 713	0.41 680	0.08 270	0.11 492

fast-iter	0.20 329	0.13 352	0.33 282	0.18 105	0.15 451	0.17 134	0.16 209	0.34 306	0.21 190	0.37 519	0.39 460	0.36 480	0.24 425	0.29 367	0.21 411	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.09 425	0.09 359	0.07 241

CoSv	0.20 329	0.13 352	0.33 282	0.18 105	0.15 451	0.17 134	0.16 209	0.34 306	0.21 190	0.37 519	0.39 460	0.36 480	0.24 425	0.29 367	0.21 411	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.09 425	0.09 359	0.07 241

DispNO	0.27 490	0.18 504	0.62 553	0.23 422	0.17 508	0.25 369	0.22 468	0.45 453	0.41 486	0.32 445	0.39 460	0.38 494	0.27 476	0.77 620	0.27 495	0.09 396	0.07 384	0.10 434	0.10 469	0.08 270	0.08 324

TestStereo1	0.21 350	0.16 469	0.32 264	0.26 551	0.13 340	0.26 393	0.27 554	0.40 393	0.36 420	0.29 373	0.39 460	0.22 302	0.21 376	0.33 404	0.17 299	0.07 128	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.07 241

SA-5K	0.21 350	0.16 469	0.32 264	0.26 551	0.13 340	0.26 393	0.27 554	0.40 393	0.36 420	0.29 373	0.39 460	0.22 302	0.21 376	0.33 404	0.17 299	0.07 128	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.07 241

PSM-AAD	0.25 463	0.10 144	0.30 240	0.24 477	0.12 259	0.26 393	0.38 634	0.34 306	0.28 307	0.35 495	0.39 460	0.28 397	0.79 670	0.30 383	0.16 268	0.07 128	0.06 245	0.12 530	0.11 510	0.08 270	0.21 634

UNet	0.28 511	0.14 401	0.69 578	0.23 422	0.20 576	0.44 591	0.22 468	0.50 507	0.40 474	0.34 478	0.39 460	0.43 541	0.33 549	0.40 451	0.31 528	0.09 396	0.07 384	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 324

GANet-RSSM	0.24 435	0.14 401	0.36 325	0.21 292	0.14 390	0.27 404	0.21 440	0.45 453	0.33 381	0.29 373	0.39 460	0.39 506	0.28 493	0.58 534	0.23 453	0.11 490	0.07 384	0.09 355	0.09 425	0.10 428	0.09 395

FADNet-RVC	0.31 536	0.35 634	0.78 597	0.25 517	0.20 576	0.33 506	0.20 409	0.49 496	0.40 474	0.34 478	0.39 460	0.41 528	0.29 508	0.63 566	0.31 528	0.13 550	0.14 605	0.14 579	0.15 601	0.19 612	0.19 613

StereoDRNet	0.32 545	0.22 562	0.61 545	0.27 579	0.21 584	0.42 580	0.30 588	0.61 628	0.48 562	0.46 599	0.39 460	0.48 574	0.30 522	0.57 527	0.40 575	0.11 490	0.09 509	0.12 530	0.11 510	0.12 517	0.10 454

IER	0.23 404	0.12 284	0.39 369	0.20 237	0.14 390	0.31 482	0.19 357	0.42 421	0.36 420	0.33 458	0.40 471	0.32 444	0.33 549	0.29 367	0.22 432	0.09 396	0.07 384	0.08 261	0.08 322	0.09 359	0.08 324

test_5	0.23 404	0.19 520	0.38 353	0.26 551	0.18 530	0.25 369	0.29 577	0.40 393	0.37 431	0.29 373	0.40 471	0.25 349	0.22 393	0.34 411	0.18 327	0.07 128	0.05 40	0.09 355	0.09 425	0.10 428	0.10 454

AASNet	0.27 490	0.19 520	0.49 477	0.26 551	0.17 508	0.34 519	0.20 409	0.62 637	0.48 562	0.35 495	0.40 471	0.32 444	0.25 447	0.28 348	0.34 545	0.11 490	0.09 509	0.10 434	0.08 322	0.13 533	0.11 492

LMCR-Stereo	0.26 481	0.18 504	0.49 477	0.28 601	0.14 390	0.36 539	0.23 495	0.54 564	0.34 391	0.39 549	0.40 471	0.29 408	0.29 508	0.37 432	0.27 495	0.11 490	0.07 384	0.09 355	0.07 237	0.13 533	0.09 395

psm_up	0.29 522	0.16 469	0.41 400	0.26 551	0.17 508	0.32 495	0.26 548	0.55 574	0.43 502	0.36 511	0.40 471	0.45 557	0.37 576	0.58 534	0.30 520	0.11 490	0.12 583	0.13 552	0.12 549	0.10 428	0.10 454

CFNet-ft	0.24 435	0.15 440	0.35 305	0.18 105	0.15 451	0.30 466	0.21 440	0.39 380	0.36 420	0.28 344	0.40 471	0.43 541	0.25 447	0.47 473	0.24 465	0.12 530	0.07 384	0.12 530	0.11 510	0.12 517	0.09 395

CFNet	0.27 490	0.20 533	0.44 433	0.22 363	0.14 390	0.33 506	0.14 108	0.51 524	0.45 529	0.30 405	0.40 471	0.38 494	0.27 476	0.76 614	0.25 475	0.09 396	0.07 384	0.11 492	0.11 510	0.11 476	0.08 324

CFNet_RVC	0.24 435	0.15 440	0.35 305	0.18 105	0.15 451	0.30 466	0.21 440	0.39 380	0.36 420	0.28 344	0.40 471	0.43 541	0.25 447	0.47 473	0.24 465	0.12 530	0.07 384	0.12 530	0.11 510	0.12 517	0.09 395

RT-IGEV	0.25 463	0.10 144	0.48 471	0.22 363	0.14 390	0.31 482	0.28 570	0.53 555	0.39 456	0.36 511	0.41 479	0.44 552	0.30 522	0.28 348	0.27 495	0.09 396	0.07 384	0.08 261	0.09 425	0.09 359	0.10 454

DDVS	0.25 463	0.15 440	0.39 369	0.24 477	0.17 508	0.34 519	0.21 440	0.41 407	0.30 342	0.33 458	0.41 479	0.48 574	0.21 376	0.52 496	0.27 495	0.11 490	0.09 509	0.11 492	0.09 425	0.13 533	0.14 558

test_sample5	0.24 435	0.13 352	0.42 410	0.21 292	0.12 259	0.30 466	0.21 440	0.50 507	0.34 391	0.32 445	0.41 479	0.29 408	0.23 407	0.55 512	0.21 411	0.10 449	0.07 384	0.10 434	0.09 425	0.11 476	0.10 454

SMFormer	0.25 463	0.12 284	0.40 377	0.19 163	0.10 126	0.27 404	0.19 357	0.51 524	0.45 529	0.34 478	0.41 479	0.31 434	0.26 457	0.58 534	0.28 500	0.10 449	0.07 384	0.08 261	0.08 322	0.09 359	0.09 395

tta	0.24 435	0.12 284	0.40 377	0.19 163	0.10 126	0.27 404	0.19 357	0.51 524	0.45 529	0.34 478	0.41 479	0.31 434	0.26 457	0.58 534	0.28 500	0.10 449	0.07 384	0.08 261	0.08 322	0.08 270	0.07 241

qqq1	0.24 435	0.12 284	0.40 377	0.19 163	0.10 126	0.27 404	0.19 357	0.51 524	0.45 529	0.34 478	0.41 479	0.31 434	0.26 457	0.58 534	0.16 268	0.10 449	0.07 384	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.07 241

fff1	0.24 435	0.12 284	0.40 377	0.19 163	0.10 126	0.27 404	0.19 357	0.51 524	0.45 529	0.34 478	0.41 479	0.31 434	0.26 457	0.58 534	0.16 268	0.10 449	0.07 384	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.07 241

1111x	0.32 545	0.11 224	0.40 377	0.22 363	0.11 183	0.32 495	0.26 548	0.59 615	0.43 502	0.31 423	0.41 479	0.39 506	0.28 493	0.76 614	1.37 689	0.09 396	0.08 473	0.09 355	0.10 469	0.09 359	0.08 324

CRFU-Net	0.28 511	0.14 401	0.45 445	0.25 517	0.15 451	0.45 597	0.23 495	0.50 507	0.30 342	0.43 584	0.41 479	0.48 574	0.46 619	0.43 459	0.29 512	0.11 490	0.10 540	0.09 355	0.08 322	0.10 428	0.10 454

XX-Stereo	0.21 350	0.10 144	0.83 617	0.26 551	0.17 508	0.23 327	0.13 73	0.40 393	0.18 120	0.20 253	0.41 479	0.31 434	0.10 80	0.32 397	0.12 114	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.05 34

ADLNet	0.28 511	0.15 440	0.42 410	0.23 422	0.19 557	0.34 519	0.23 495	0.53 555	0.43 502	0.42 578	0.41 479	0.44 552	0.27 476	0.55 512	0.35 549	0.11 490	0.08 473	0.11 492	0.11 510	0.11 476	0.12 516

MMNet	0.27 490	0.14 401	0.49 477	0.24 477	0.17 508	0.47 605	0.22 468	0.45 453	0.51 583	0.39 549	0.41 479	0.36 480	0.33 549	0.39 443	0.34 545	0.08 293	0.07 384	0.09 355	0.09 425	0.10 428	0.08 324

delet	0.27 490	0.14 401	0.40 377	0.23 422	0.19 557	0.41 573	0.29 577	0.49 496	0.48 562	0.33 458	0.41 479	0.37 486	0.30 522	0.48 476	0.34 545	0.09 396	0.09 509	0.11 492	0.12 549	0.08 270	0.08 324

ACVNet	0.23 404	0.13 352	0.35 305	0.18 105	0.15 451	0.27 404	0.23 495	0.39 380	0.44 517	0.28 344	0.41 479	0.38 494	0.26 457	0.27 334	0.32 533	0.08 293	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.10 428	0.07 241

acv_ft	0.25 463	0.13 352	0.40 377	0.23 422	0.19 557	0.34 519	0.21 440	0.45 453	0.44 517	0.38 534	0.41 479	0.38 494	0.27 476	0.27 334	0.35 549	0.08 293	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.11 476	0.07 241

STTStereo	0.28 511	0.20 533	0.61 545	0.25 517	0.17 508	0.29 446	0.24 517	0.47 473	0.39 456	0.39 549	0.41 479	0.44 552	0.28 493	0.40 451	0.28 500	0.13 550	0.12 583	0.13 552	0.16 613	0.12 517	0.11 492

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 490	0.21 548	0.59 540	0.25 517	0.18 530	0.29 446	0.22 468	0.50 507	0.40 474	0.38 534	0.41 479	0.43 541	0.27 476	0.43 459	0.29 512	0.11 490	0.08 473	0.10 434	0.10 469	0.10 428	0.11 492
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
coex_refinement	0.26 481	0.16 469	0.36 325	0.23 422	0.15 451	0.31 482	0.20 409	0.49 496	0.42 494	0.35 495	0.42 496	0.45 557	0.27 476	0.55 512	0.33 540	0.10 449	0.06 245	0.07 160	0.07 237	0.10 428	0.10 454

UGAM	0.26 481	0.14 401	0.45 445	0.25 517	0.12 259	0.23 327	0.25 534	0.32 279	0.41 486	0.31 423	0.42 496	0.41 528	0.22 393	0.92 651	0.22 432	0.08 293	0.06 245	0.14 579	0.12 549	0.10 428	0.07 241

ffm	0.22 387	0.12 284	0.42 410	0.20 237	0.13 340	0.28 424	0.20 409	0.35 330	0.44 517	0.30 405	0.42 496	0.34 461	0.23 407	0.27 334	0.11 43	0.08 293	0.05 40	0.11 492	0.10 469	0.08 270	0.08 324

ff1	0.29 522	0.12 284	0.42 410	0.20 237	0.13 340	0.28 424	0.20 409	0.35 330	0.44 517	0.30 405	0.42 496	0.34 461	0.23 407	0.81 632	1.08 671	0.08 293	0.05 40	0.11 492	0.10 469	0.08 270	0.08 324

mmx	0.31 536	0.12 284	0.42 410	0.20 237	0.13 340	0.28 424	0.20 409	0.55 574	0.45 529	0.30 405	0.42 496	0.34 461	0.23 407	0.81 632	1.08 671	0.10 449	0.07 384	0.11 492	0.10 469	0.11 476	0.10 454

xxx	0.31 536	0.12 284	0.42 410	0.20 237	0.13 340	0.28 424	0.20 409	0.55 574	0.45 529	0.30 405	0.42 496	0.34 461	0.23 407	0.81 632	1.08 671	0.10 449	0.07 384	0.11 492	0.10 469	0.11 476	0.10 454

CFNet_ucs	0.24 435	0.13 352	0.50 488	0.20 237	0.15 451	0.28 424	0.17 260	0.49 496	0.45 529	0.32 445	0.42 496	0.39 506	0.22 393	0.31 390	0.21 411	0.11 490	0.08 473	0.12 530	0.09 425	0.12 517	0.11 492

AACVNet	0.26 481	0.16 469	0.37 334	0.22 363	0.14 390	0.29 446	0.19 357	0.41 407	0.31 356	0.38 534	0.42 496	0.43 541	0.28 493	0.73 600	0.25 475	0.11 490	0.08 473	0.11 492	0.09 425	0.13 533	0.11 492

STrans-v2	0.24 435	0.13 352	0.54 512	0.21 292	0.12 259	0.23 327	0.21 440	0.47 473	0.28 307	0.31 423	0.42 496	0.36 480	0.35 563	0.62 559	0.23 453	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.06 103	0.06 145

xxxx	0.34 563	0.10 144	0.29 229	0.19 163	0.11 183	0.37 546	0.20 409	0.58 609	0.38 446	0.29 373	0.42 496	0.38 494	0.24 425	0.46 469	2.20 706	0.11 490	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.09 359	0.09 395

cf-r	0.24 435	0.15 440	0.44 433	0.21 292	0.14 390	0.27 404	0.22 468	0.42 421	0.40 474	0.30 405	0.42 496	0.42 537	0.26 457	0.43 459	0.25 475	0.11 490	0.06 245	0.08 261	0.10 469	0.08 270	0.08 324

PA-Net	0.37 583	0.28 601	0.83 617	0.31 622	0.28 640	0.39 563	0.42 648	0.51 524	0.55 608	0.34 478	0.42 496	0.41 528	0.36 567	0.79 624	0.49 606	0.12 530	0.23 663	0.16 606	0.23 649	0.12 517	0.18 606
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DN-CSS_ROB	0.22 387	0.25 580	0.47 461	0.24 477	0.14 390	0.25 369	0.12 33	0.40 393	0.33 381	0.29 373	0.42 496	0.22 302	0.20 367	0.33 404	0.19 361	0.07 128	0.06 245	0.11 492	0.11 510	0.11 476	0.07 241

test_sample6	0.25 463	0.13 352	0.41 400	0.21 292	0.11 183	0.30 466	0.22 468	0.51 524	0.35 407	0.33 458	0.43 509	0.30 425	0.24 425	0.57 527	0.22 432	0.10 449	0.07 384	0.10 434	0.10 469	0.11 476	0.10 454

DualNet	0.24 435	0.13 352	0.42 410	0.21 292	0.12 259	0.30 466	0.21 440	0.50 507	0.34 391	0.33 458	0.43 509	0.29 408	0.23 407	0.55 512	0.21 411	0.10 449	0.07 384	0.10 434	0.09 425	0.11 476	0.10 454

GMStereo_Zeroshot	0.24 435	0.21 548	0.45 445	0.26 551	0.13 340	0.28 424	0.15 160	0.39 380	0.35 407	0.37 519	0.43 509	0.40 521	0.17 311	0.34 411	0.20 384	0.12 530	0.07 384	0.13 552	0.07 237	0.16 573	0.09 395

CSP-Net	0.27 490	0.15 440	0.30 240	0.21 292	0.14 390	0.44 591	0.24 517	0.50 507	0.40 474	0.41 568	0.43 509	0.42 537	0.26 457	0.66 579	0.28 500	0.12 530	0.08 473	0.08 261	0.08 322	0.10 428	0.09 395

TransformOpticalFlow	0.24 435	0.13 352	0.56 526	0.23 422	0.11 183	0.21 272	0.19 357	0.40 393	0.32 367	0.30 405	0.43 509	0.36 480	0.31 539	0.61 551	0.20 384	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.06 103	0.07 241

ICVP	0.23 404	0.13 352	0.44 433	0.26 551	0.14 390	0.29 446	0.25 534	0.45 453	0.33 381	0.29 373	0.43 509	0.35 475	0.25 447	0.26 314	0.23 453	0.12 530	0.09 509	0.09 355	0.08 322	0.09 359	0.10 454
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RASNet	0.28 511	0.14 401	0.44 433	0.22 363	0.18 530	0.32 495	0.19 357	0.48 486	0.38 446	0.29 373	0.43 509	0.47 567	0.37 576	0.79 624	0.36 555	0.09 396	0.07 384	0.07 160	0.09 425	0.07 186	0.07 241

HSM-Net_RVC	0.27 490	0.11 224	0.42 410	0.19 163	0.11 183	0.34 519	0.20 409	0.62 637	0.43 502	0.40 559	0.43 509	0.50 588	0.26 457	0.76 614	0.22 432	0.08 293	0.07 384	0.07 160	0.07 237	0.08 270	0.08 324
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.30 529	0.21 548	0.38 353	0.28 601	0.15 451	0.33 506	0.32 602	0.52 543	0.47 552	0.38 534	0.43 509	0.39 506	0.29 508	0.91 650	0.28 500	0.14 575	0.08 473	0.13 552	0.11 510	0.12 517	0.10 454

iResNet	0.24 435	0.18 504	0.61 545	0.25 517	0.11 183	0.29 446	0.21 440	0.42 421	0.43 502	0.33 458	0.43 509	0.27 381	0.22 393	0.34 411	0.26 489	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.07 241

iResNet_ROB	0.25 463	0.19 520	0.40 377	0.20 237	0.12 259	0.30 466	0.16 209	0.55 574	0.53 597	0.38 534	0.43 509	0.37 486	0.26 457	0.38 438	0.22 432	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.04 1	0.09 359	0.09 395

Selective-IGEV-i16pb	0.39 595	0.12 284	2.18 694	0.21 292	0.15 451	0.68 653	0.32 602	0.56 590	0.57 614	0.25 308	0.44 520	0.33 452	0.21 376	0.80 628	0.25 475	0.14 575	0.10 540	0.09 355	0.10 469	0.12 517	0.13 536

iinet-f	0.30 529	0.18 504	1.03 652	0.20 237	0.15 451	0.44 591	0.22 468	0.45 453	0.37 431	0.35 495	0.44 520	0.41 528	0.34 558	0.34 411	0.40 575	0.10 449	0.09 509	0.08 261	0.08 322	0.13 533	0.11 492

SA	0.22 387	0.16 469	0.36 325	0.23 422	0.13 340	0.24 350	0.23 495	0.45 453	0.40 474	0.27 331	0.44 520	0.23 324	0.23 407	0.33 404	0.17 299	0.07 128	0.06 245	0.10 434	0.11 510	0.08 270	0.06 145

dad	0.28 511	0.31 623	0.44 433	0.21 292	0.14 390	0.30 466	0.20 409	0.33 294	0.49 571	0.44 591	0.44 520	0.45 557	0.21 376	0.41 453	0.26 489	0.20 637	0.11 564	0.20 633	0.11 510	0.14 551	0.10 454

DAS	0.27 490	0.12 284	0.42 410	0.24 477	0.18 530	0.29 446	0.24 517	0.45 453	0.45 529	0.41 568	0.44 520	0.34 461	0.29 508	0.75 609	0.21 411	0.09 396	0.07 384	0.09 355	0.07 237	0.09 359	0.09 395

SepStereo	0.26 481	0.12 284	0.42 410	0.24 477	0.18 530	0.29 446	0.24 517	0.45 453	0.45 529	0.41 568	0.44 520	0.34 461	0.29 508	0.64 568	0.21 411	0.09 396	0.07 384	0.09 355	0.07 237	0.09 359	0.09 395

SACVNet	0.30 529	0.20 533	0.41 400	0.25 517	0.18 530	0.34 519	0.25 534	0.52 543	0.40 474	0.41 568	0.44 520	0.46 565	0.32 546	0.71 592	0.25 475	0.13 550	0.10 540	0.12 530	0.12 549	0.16 573	0.17 592

222	0.41 604	0.10 144	0.29 229	0.19 163	0.11 183	0.36 539	0.20 409	0.57 600	0.39 456	0.35 495	0.44 520	0.30 425	0.27 476	0.55 512	3.56 713	0.11 490	0.07 384	0.08 261	0.08 322	0.09 359	0.09 395

PSMNet-RSSM	0.24 435	0.15 440	0.36 325	0.21 292	0.14 390	0.25 369	0.20 409	0.48 486	0.37 431	0.30 405	0.44 520	0.38 494	0.26 457	0.52 496	0.22 432	0.12 530	0.07 384	0.11 492	0.13 577	0.10 428	0.09 395

DeepPrunerF	0.44 619	0.29 609	1.29 675	0.33 634	0.30 649	0.35 534	0.36 624	0.62 637	1.15 690	0.40 559	0.44 520	0.39 506	0.41 595	0.80 628	0.52 615	0.18 628	0.14 605	0.23 643	0.21 639	0.17 590	0.17 592

MLCV	0.22 387	0.16 469	0.44 433	0.21 292	0.08 24	0.29 446	0.19 357	0.38 368	0.37 431	0.38 534	0.44 520	0.31 434	0.21 376	0.41 453	0.24 465	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.06 145

PSMNet_ROB	0.33 554	0.24 575	0.54 512	0.31 622	0.21 584	0.42 580	0.43 650	0.59 615	0.47 552	0.37 519	0.44 520	0.49 580	0.31 539	0.64 568	0.43 587	0.14 575	0.10 540	0.15 594	0.14 592	0.13 533	0.11 492

TCMNet	0.33 554	0.23 571	0.72 589	0.29 604	0.30 649	0.40 569	0.28 570	0.50 507	0.47 552	0.37 519	0.45 532	0.40 521	0.29 508	0.60 544	0.39 567	0.14 575	0.13 595	0.15 594	0.14 592	0.17 590	0.15 570

UDG	0.40 602	0.46 658	0.49 477	0.40 659	0.35 657	0.47 605	0.27 554	0.54 564	0.47 552	0.39 549	0.45 532	0.59 623	0.44 610	0.46 469	0.39 567	0.26 654	0.19 646	0.48 678	0.22 647	0.34 665	0.26 657

GMM-Stereo	0.21 350	0.10 144	0.43 423	0.23 422	0.13 340	0.24 350	0.25 534	0.37 360	0.27 288	0.30 405	0.45 532	0.27 381	0.21 376	0.31 390	0.17 299	0.07 128	0.05 40	0.10 434	0.09 425	0.08 270	0.19 613

pcwnet_v2	0.32 545	0.15 440	1.26 672	0.23 422	0.18 530	0.32 495	0.18 310	0.59 615	0.60 622	0.36 511	0.45 532	0.35 475	0.29 508	0.36 429	0.25 475	0.14 575	0.11 564	0.12 530	0.11 510	0.14 551	0.15 570

test_xeample	0.34 563	0.10 144	0.29 229	0.19 163	0.11 183	0.33 506	0.23 495	0.55 574	0.38 446	0.32 445	0.45 532	0.29 408	0.26 457	0.57 527	2.24 708	0.10 449	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.09 359	0.09 395

GwcNet-RSSM	0.26 481	0.17 489	0.46 453	0.21 292	0.13 340	0.28 424	0.23 495	0.44 443	0.42 494	0.31 423	0.45 532	0.40 521	0.26 457	0.55 512	0.28 500	0.11 490	0.07 384	0.09 355	0.10 469	0.09 359	0.08 324

R-Stereo Train	0.18 260	0.09 88	0.32 264	0.22 363	0.12 259	0.22 304	0.19 357	0.42 421	0.19 139	0.31 423	0.45 532	0.20 277	0.14 237	0.18 146	0.15 241	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.06 145

RAFT-Stereo	0.18 260	0.09 88	0.32 264	0.22 363	0.12 259	0.22 304	0.19 357	0.42 421	0.19 139	0.31 423	0.45 532	0.20 277	0.14 237	0.18 146	0.15 241	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.06 145
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNetv2_ROB	0.27 490	0.26 591	0.72 589	0.23 422	0.13 340	0.29 446	0.18 310	0.52 543	0.49 571	0.37 519	0.45 532	0.39 506	0.25 447	0.34 411	0.20 384	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.05 68	0.12 517	0.09 395

DISCO	0.32 545	0.13 352	0.51 498	0.25 517	0.16 484	0.48 611	0.25 534	0.50 507	0.57 614	0.37 519	0.45 532	0.62 632	0.36 567	0.64 568	0.49 606	0.09 396	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.12 517	0.11 492

hitnet-ft	0.29 522	0.17 489	0.40 377	0.19 163	0.14 390	0.39 563	0.23 495	0.44 443	0.41 486	0.36 511	0.46 542	0.53 603	0.34 558	0.76 614	0.32 533	0.14 575	0.10 540	0.13 552	0.10 469	0.15 565	0.13 536

XQC	0.43 613	0.37 642	0.96 643	0.34 636	0.25 629	0.53 631	0.34 615	0.60 624	0.73 652	0.51 619	0.46 542	0.57 618	0.47 622	0.70 589	0.72 645	0.17 617	0.12 583	0.18 621	0.15 601	0.25 640	0.23 647

GANetREF_RVC	0.43 613	0.47 660	0.69 578	0.38 655	0.20 576	0.51 621	0.48 665	0.66 652	0.66 636	0.46 599	0.46 542	0.50 588	0.44 610	0.90 649	0.39 567	0.27 659	0.21 653	0.32 665	0.18 629	0.27 653	0.22 640
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
CVANet_RVC	0.30 529	0.19 520	0.41 400	0.26 551	0.16 484	0.33 506	0.26 548	0.52 543	0.47 552	0.40 559	0.46 542	0.43 541	0.31 539	0.89 646	0.26 489	0.14 575	0.09 509	0.14 579	0.13 577	0.14 551	0.10 454

DRN-Test	0.33 554	0.17 489	0.61 545	0.27 579	0.19 557	0.46 599	0.29 577	0.65 646	0.51 583	0.47 607	0.46 542	0.44 552	0.34 558	0.62 559	0.41 583	0.12 530	0.08 473	0.13 552	0.12 549	0.12 517	0.10 454

NCCL2	0.35 568	0.26 591	0.49 477	0.36 647	0.22 600	0.41 573	0.41 645	0.53 555	0.42 494	0.47 607	0.46 542	0.61 630	0.39 586	0.55 512	0.37 556	0.16 606	0.13 595	0.21 636	0.21 639	0.16 573	0.16 579

DLCB_ROB	0.28 511	0.16 469	0.34 294	0.27 579	0.16 484	0.38 554	0.25 534	0.48 486	0.43 502	0.46 599	0.46 542	0.51 592	0.33 549	0.53 503	0.33 540	0.10 449	0.10 540	0.11 492	0.11 510	0.10 428	0.09 395

SQANet	0.40 602	0.48 662	0.67 572	0.48 669	0.39 661	0.48 611	0.22 468	0.51 524	0.43 502	0.40 559	0.47 549	0.47 567	0.33 549	0.54 510	0.32 533	0.36 674	0.15 620	0.40 674	0.21 639	0.45 674	0.31 666

test_4	0.18 260	0.12 284	0.34 294	0.23 422	0.12 259	0.18 162	0.22 468	0.26 180	0.24 250	0.24 298	0.47 549	0.22 302	0.13 201	0.24 266	0.16 268	0.06 49	0.05 40	0.09 355	0.09 425	0.07 186	0.05 34

GrayStereo	0.25 463	0.09 88	0.32 264	0.26 551	0.13 340	0.23 327	0.47 661	0.34 306	0.30 342	0.39 549	0.47 549	0.30 425	0.79 670	0.29 367	0.16 268	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.09 425	0.07 186	0.13 536

FINET	0.34 563	0.27 598	0.80 607	0.24 477	0.24 621	0.36 539	0.34 615	0.54 564	0.72 649	0.39 549	0.47 549	0.32 444	0.30 522	0.51 490	0.32 533	0.19 634	0.17 635	0.13 552	0.12 549	0.18 604	0.16 579

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 573	0.36 637	0.53 509	0.34 636	0.19 557	0.51 621	0.24 517	0.55 574	0.38 446	0.41 568	0.47 549	0.47 567	0.27 476	0.73 600	0.30 520	0.36 674	0.19 646	0.27 648	0.17 623	0.26 648	0.23 647

NaN_ROB	0.41 604	0.28 601	0.62 553	0.30 616	0.19 557	0.51 621	0.47 661	0.58 609	0.59 618	0.56 636	0.47 549	0.49 580	0.41 595	1.21 680	0.64 637	0.12 530	0.18 641	0.12 530	0.13 577	0.11 476	0.14 558

ISRNet	0.27 490	0.13 352	0.45 445	0.26 551	0.19 557	0.24 350	0.14 108	0.45 453	0.43 502	0.39 549	0.48 555	0.42 537	0.27 476	0.32 397	0.29 512	0.20 637	0.12 583	0.17 612	0.16 613	0.16 573	0.20 625

HGLStereo	0.27 490	0.14 401	0.46 453	0.24 477	0.21 584	0.33 506	0.23 495	0.50 507	0.42 494	0.35 495	0.48 555	0.41 528	0.33 549	0.45 466	0.33 540	0.11 490	0.10 540	0.09 355	0.09 425	0.10 428	0.12 516

DStereoO	0.46 624	0.32 628	0.51 498	0.36 647	0.29 648	0.38 554	0.45 654	0.55 574	0.60 622	0.47 607	0.49 557	0.48 574	0.73 667	0.59 540	0.69 643	0.81 698	0.18 641	0.38 671	0.19 634	0.46 675	0.20 625

HBP-ISP	0.33 554	0.30 616	0.72 589	0.22 363	0.16 484	0.32 495	0.22 468	0.54 564	0.44 517	0.41 568	0.49 557	0.33 452	0.38 580	0.73 600	0.25 475	0.18 628	0.19 646	0.24 645	0.20 636	0.16 573	0.13 536

CCAANet	0.25 463	0.13 352	0.51 498	0.22 363	0.15 451	0.29 446	0.17 260	0.49 496	0.37 431	0.26 321	0.49 557	0.32 444	0.24 425	0.62 559	0.23 453	0.07 128	0.06 245	0.10 434	0.10 469	0.08 270	0.10 454

CBMV	0.33 554	0.21 548	0.54 512	0.23 422	0.13 340	0.42 580	0.33 613	0.53 555	0.48 562	0.52 625	0.49 557	0.50 588	0.41 595	0.56 523	0.31 528	0.15 590	0.16 628	0.18 621	0.16 613	0.13 533	0.13 536
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
anonymousa	0.23 404	0.11 224	0.50 488	0.21 292	0.16 484	0.31 482	0.20 409	0.36 349	0.35 407	0.32 445	0.50 561	0.39 506	0.26 457	0.22 240	0.20 384	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.11 510	0.07 186	0.08 324

Sa-1000	0.22 387	0.15 440	0.35 305	0.23 422	0.13 340	0.28 424	0.23 495	0.47 473	0.39 456	0.30 405	0.50 561	0.26 371	0.19 356	0.33 404	0.16 268	0.07 128	0.06 245	0.10 434	0.11 510	0.08 270	0.06 145

EAI-Stereo	0.21 350	0.10 144	0.33 282	0.21 292	0.12 259	0.30 466	0.46 657	0.46 464	0.20 168	0.25 308	0.50 561	0.17 230	0.16 280	0.24 266	0.23 453	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.10 469	0.06 103	0.07 241

SuperB	0.49 633	0.28 601	2.23 695	0.23 422	0.15 451	0.41 573	0.32 602	0.47 473	0.82 661	0.43 584	0.50 561	0.33 452	0.45 613	0.68 584	1.08 671	0.10 449	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.98 705	0.14 558

DANet	0.35 568	0.23 571	0.60 542	0.36 647	0.22 600	0.39 563	0.25 534	0.48 486	0.43 502	0.52 625	0.50 561	0.59 623	0.41 595	0.76 614	0.49 606	0.13 550	0.11 564	0.14 579	0.12 549	0.17 590	0.15 570
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ETE_ROB	0.34 563	0.26 591	0.45 445	0.29 604	0.18 530	0.40 569	0.37 628	0.57 600	0.47 552	0.50 614	0.50 561	0.62 632	0.36 567	0.55 512	0.38 559	0.13 550	0.10 540	0.14 579	0.12 549	0.16 573	0.16 579

StereoVision	0.22 387	0.18 504	0.37 334	0.27 579	0.17 508	0.23 327	0.22 468	0.38 368	0.31 356	0.20 253	0.51 567	0.22 302	0.16 280	0.28 348	0.18 327	0.11 490	0.12 583	0.13 552	0.13 577	0.10 428	0.07 241

RAFT_CTSACE	0.21 350	0.16 469	0.41 400	0.25 517	0.15 451	0.22 304	0.24 517	0.32 279	0.28 307	0.33 458	0.51 567	0.29 408	0.17 311	0.32 397	0.13 170	0.06 49	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.06 145

ADCP+	0.45 622	0.24 575	1.15 664	0.25 517	0.22 600	0.56 633	0.39 639	0.54 564	0.51 583	0.44 591	0.51 567	0.46 565	0.52 636	0.56 523	1.89 702	0.10 449	0.08 473	0.11 492	0.10 469	0.14 551	0.13 536

CC-Net-ROB	0.43 613	0.47 660	0.65 566	0.37 653	0.23 613	0.51 621	0.29 577	0.66 652	0.49 571	0.46 599	0.51 567	0.48 574	0.38 580	0.96 659	0.35 549	0.34 672	0.23 663	0.55 682	0.25 656	0.31 661	0.20 625

PASM	0.45 622	0.35 634	0.90 633	0.35 645	0.33 654	0.39 563	0.38 634	0.50 507	0.61 626	0.52 625	0.51 567	0.62 632	0.45 613	0.93 653	0.48 604	0.26 654	0.29 673	0.29 660	0.33 669	0.29 659	0.26 657

DPSNet	0.47 627	0.24 575	0.93 638	0.27 579	0.20 576	0.75 662	0.57 674	0.84 681	0.79 658	0.47 607	0.51 567	0.60 626	0.69 663	0.87 641	0.71 644	0.16 606	0.13 595	0.12 530	0.10 469	0.25 640	0.21 634

StereoDRNet-Refined	0.27 490	0.17 489	0.35 305	0.25 517	0.14 390	0.37 546	0.21 440	0.47 473	0.41 486	0.44 591	0.51 567	0.41 528	0.28 493	0.45 466	0.37 556	0.09 396	0.06 245	0.11 492	0.11 510	0.10 428	0.10 454
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
LALA_ROB	0.36 573	0.25 580	0.46 453	0.30 616	0.21 584	0.47 605	0.39 639	0.61 628	0.51 583	0.52 625	0.51 567	0.69 654	0.36 567	0.50 485	0.43 587	0.17 617	0.11 564	0.16 606	0.14 592	0.17 590	0.15 570

MSAF-DinoV2	0.76 673	0.44 656	1.98 692	0.49 672	0.16 484	0.58 637	0.31 593	0.81 678	0.83 665	0.41 568	0.52 575	0.98 673	0.58 645	4.97 718	1.03 668	0.11 490	0.07 384	0.10 434	0.24 651	0.27 653	0.26 657

PSMNet-RUCA	0.37 583	0.41 653	0.66 571	0.46 667	0.41 664	0.34 519	0.25 534	0.57 600	0.45 529	0.39 549	0.52 575	0.43 541	0.33 549	0.41 453	0.29 512	0.25 653	0.14 605	0.33 668	0.21 639	0.31 661	0.22 640

Wz-Net-LNSev	0.34 563	0.29 609	0.91 634	0.26 551	0.21 584	0.47 605	0.31 593	0.54 564	0.54 602	0.44 591	0.52 575	0.50 588	0.35 563	0.39 443	0.39 567	0.11 490	0.11 564	0.10 434	0.09 425	0.14 551	0.13 536

DDUNet	0.41 604	0.50 667	0.48 471	0.44 664	0.39 661	0.46 599	0.32 602	0.50 507	0.43 502	0.45 595	0.52 575	0.57 618	0.36 567	0.48 476	0.33 540	0.33 671	0.21 653	0.55 682	0.25 656	0.37 669	0.32 669

APVNet	0.36 573	0.20 533	0.70 584	0.26 551	0.22 600	0.52 630	0.35 619	0.61 628	0.44 517	0.38 534	0.52 575	0.48 574	0.38 580	0.84 637	0.46 601	0.13 550	0.14 605	0.15 594	0.16 613	0.16 573	0.15 570

GwcNet	0.35 568	0.23 571	0.88 629	0.25 517	0.24 621	0.48 611	0.27 554	0.55 574	0.57 614	0.38 534	0.52 575	0.51 592	0.32 546	0.60 544	0.41 583	0.13 550	0.11 564	0.12 530	0.11 510	0.13 533	0.14 558

PS-NSSS	0.32 545	0.30 616	0.46 453	0.23 422	0.17 508	0.33 506	0.24 517	0.57 600	0.41 486	0.37 519	0.52 575	0.35 475	0.30 522	0.80 628	0.30 520	0.17 617	0.14 605	0.21 636	0.15 601	0.15 565	0.13 536

RTSC	0.39 595	0.28 601	0.78 597	0.27 579	0.18 530	0.49 616	0.22 468	0.59 615	0.84 668	0.55 635	0.53 582	0.49 580	0.36 567	0.67 583	0.82 654	0.13 550	0.10 540	0.11 492	0.12 549	0.17 590	0.17 592

XPNet_ROB	0.33 554	0.20 533	0.43 423	0.27 579	0.18 530	0.37 546	0.31 593	0.55 574	0.50 579	0.51 619	0.53 582	0.58 621	0.37 576	0.63 566	0.45 595	0.17 617	0.12 583	0.13 552	0.12 549	0.15 565	0.14 558

PDISCO_ROB	0.43 613	0.30 616	0.67 572	0.43 662	0.36 658	0.67 651	0.32 602	0.72 666	0.76 654	0.43 584	0.53 582	0.63 640	0.40 591	0.66 579	0.47 603	0.21 639	0.12 583	0.21 636	0.19 634	0.25 640	0.20 625

Wz-Net-TNSev	0.51 641	0.58 674	1.61 688	0.25 517	0.21 584	0.65 648	0.45 654	0.63 644	0.69 644	0.51 619	0.54 585	0.71 657	0.60 648	1.00 664	0.77 649	0.15 590	0.15 620	0.13 552	0.15 601	0.21 624	0.20 625

Wz-Net-MNSev	0.36 573	0.26 591	0.79 604	0.26 551	0.21 584	0.59 640	0.38 634	0.55 574	0.56 611	0.48 611	0.54 585	0.53 603	0.36 567	0.60 544	0.44 592	0.11 490	0.09 509	0.11 492	0.11 510	0.15 565	0.13 536

KYRaft	0.22 387	0.10 144	0.30 240	0.23 422	0.12 259	0.23 327	0.23 495	0.35 330	0.24 250	0.35 495	0.54 585	0.34 461	0.26 457	0.29 367	0.15 241	0.07 128	0.05 40	0.09 355	0.10 469	0.08 270	0.31 666

SAMSARA	0.56 648	0.39 648	0.80 607	0.60 681	0.46 672	1.00 679	1.23 711	0.67 657	0.68 642	0.71 656	0.54 585	0.89 668	0.57 644	0.81 632	0.62 632	0.19 634	0.22 658	0.18 621	0.18 629	0.27 653	0.25 655

w-ln-seven-2	0.36 573	0.29 609	1.06 654	0.27 579	0.18 530	0.37 546	0.30 588	0.50 507	0.54 602	0.45 595	0.55 589	0.45 557	0.41 595	0.62 559	0.49 606	0.10 449	0.10 540	0.12 530	0.11 510	0.14 551	0.11 492

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 463	0.14 401	0.95 641	0.21 292	0.27 635	0.20 239	0.19 357	0.48 486	0.25 265	0.26 321	0.55 589	0.34 461	0.18 340	0.25 296	0.17 299	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.12 549	0.12 517	0.12 516

fast-acv-ft	0.31 536	0.20 533	0.81 610	0.24 477	0.18 530	0.46 599	0.27 554	0.41 407	0.49 571	0.39 549	0.55 589	0.49 580	0.35 563	0.37 432	0.38 559	0.11 490	0.11 564	0.11 492	0.12 549	0.12 517	0.09 395

anonymity	0.56 648	0.54 672	0.70 584	0.47 668	0.61 685	0.56 633	0.43 650	0.69 661	0.49 571	0.63 646	0.55 589	0.54 607	0.60 648	0.61 551	0.57 619	0.55 683	0.53 694	0.50 679	0.54 692	0.51 677	0.56 687

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 529	0.20 533	0.70 584	0.21 292	0.17 508	0.46 599	0.27 554	0.50 507	0.49 571	0.42 578	0.55 589	0.43 541	0.30 522	0.46 469	0.38 559	0.09 396	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.11 476	0.10 454

CBMV_ROB	0.33 554	0.18 504	0.53 509	0.21 292	0.14 390	0.33 506	0.20 409	0.51 524	0.45 529	0.51 619	0.55 589	0.45 557	0.42 604	0.71 592	0.32 533	0.18 628	0.19 646	0.23 643	0.21 639	0.14 551	0.15 570

FBW_ROB	0.43 613	0.26 591	0.54 512	0.31 622	0.20 576	0.51 621	0.32 602	0.70 663	0.60 622	0.59 640	0.55 589	0.65 643	0.41 595	1.40 690	0.51 614	0.13 550	0.17 635	0.21 636	0.16 613	0.17 590	0.18 606

YMNet	0.32 545	0.22 562	0.58 534	0.27 579	0.23 613	0.48 611	0.27 554	0.51 524	0.45 529	0.48 611	0.56 596	0.51 592	0.30 522	0.39 443	0.40 575	0.13 550	0.16 628	0.13 552	0.12 549	0.13 533	0.12 516

YMNet_1	0.32 545	0.22 562	0.58 534	0.27 579	0.23 613	0.48 611	0.27 554	0.51 524	0.45 529	0.48 611	0.56 596	0.51 592	0.30 522	0.39 443	0.40 575	0.13 550	0.16 628	0.13 552	0.12 549	0.13 533	0.12 516

Syn2CoEx	0.36 573	0.31 623	0.78 597	0.34 636	0.21 584	0.41 573	0.28 570	0.61 628	0.49 571	0.42 578	0.56 596	0.45 557	0.44 610	0.69 586	0.38 559	0.17 617	0.14 605	0.15 594	0.12 549	0.13 533	0.12 516

STTRV1_RVC	0.42 607	0.32 628	0.89 632	0.29 604	0.36 658	0.49 616	0.31 593	0.61 628	0.53 597	0.46 599	0.56 596	0.47 567	0.43 608	1.00 664	0.39 567	0.27 659	0.21 653	0.20 633	0.18 629	0.25 640	0.17 592

NCC-stereo	0.39 595	0.25 580	0.69 578	0.32 628	0.28 640	0.46 599	0.36 624	0.65 646	0.52 592	0.40 559	0.57 600	0.56 613	0.47 622	0.73 600	0.45 595	0.17 617	0.14 605	0.18 621	0.25 656	0.16 573	0.16 579

Abc-Net	0.39 595	0.25 580	0.69 578	0.32 628	0.28 640	0.46 599	0.36 624	0.65 646	0.52 592	0.40 559	0.57 600	0.56 613	0.47 622	0.73 600	0.45 595	0.17 617	0.14 605	0.18 621	0.25 656	0.16 573	0.16 579
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Hybrid-DGEV-03	0.20 329	0.14 401	0.31 255	0.22 363	0.12 259	0.26 393	0.16 209	0.31 267	0.27 288	0.32 445	0.58 602	0.23 324	0.15 256	0.23 250	0.17 299	0.07 128	0.05 40	0.09 355	0.07 237	0.08 270	0.06 145

DEmStereo	0.26 481	0.09 88	0.47 461	0.19 163	0.12 259	0.30 466	0.25 534	0.28 218	0.36 420	0.36 511	0.58 602	0.25 349	0.48 628	0.53 503	0.44 592	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.06 103	0.07 241

ADCRef	0.38 590	0.24 575	0.88 629	0.26 551	0.21 584	0.49 616	0.27 554	0.52 543	0.48 562	0.50 614	0.58 602	0.35 475	0.47 622	0.48 476	1.29 688	0.09 396	0.08 473	0.12 530	0.12 549	0.11 476	0.11 492

Ntro	0.58 652	0.64 679	0.92 636	0.66 684	0.50 676	0.77 663	0.36 624	0.66 652	0.70 646	0.50 614	0.59 605	0.65 643	0.51 634	0.75 609	0.45 595	0.56 684	0.32 677	0.56 685	0.34 670	0.63 685	0.46 682

HHNet	0.22 387	0.12 284	0.52 505	0.18 105	0.18 530	0.20 239	0.20 409	0.34 306	0.31 356	0.32 445	0.59 605	0.20 277	0.21 376	0.24 266	0.31 528	0.08 293	0.05 40	0.09 355	0.07 237	0.08 270	0.11 492

Prome-Stereo	0.21 350	0.10 144	0.30 240	0.24 477	0.12 259	0.23 327	0.23 495	0.36 349	0.25 265	0.33 458	0.59 605	0.24 339	0.28 493	0.29 367	0.16 268	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.08 270	0.20 625

S-Stereo	0.38 590	0.20 533	1.05 653	0.27 579	0.22 600	0.38 554	0.32 602	0.55 574	0.66 636	0.39 549	0.59 605	0.49 580	0.41 595	0.75 609	0.40 575	0.12 530	0.15 620	0.13 552	0.13 577	0.16 573	0.21 634

ADCPNet	0.48 630	0.29 609	1.60 686	0.27 579	0.23 613	0.70 657	0.38 634	0.53 555	0.51 583	0.51 619	0.59 605	0.67 648	0.56 641	0.60 544	1.14 676	0.15 590	0.18 641	0.14 579	0.23 649	0.19 612	0.19 613

z-ln-s-r	0.32 545	0.21 548	0.82 614	0.23 422	0.14 390	0.30 466	0.26 548	0.43 435	0.50 579	0.32 445	0.60 610	0.39 506	0.29 508	0.73 600	0.66 640	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.10 428	0.08 324

FAT-Stereo	0.36 573	0.18 504	0.73 593	0.26 551	0.18 530	0.33 506	0.29 577	0.60 624	0.59 618	0.46 599	0.60 610	0.60 626	0.50 631	0.61 551	0.34 545	0.13 550	0.14 605	0.13 552	0.12 549	0.14 551	0.18 606

stereogan	0.37 583	0.17 489	0.65 566	0.27 579	0.22 600	0.62 646	0.26 548	0.59 615	0.63 632	0.43 584	0.60 610	0.67 648	0.42 604	0.68 584	0.35 549	0.13 550	0.14 605	0.14 579	0.12 549	0.19 612	0.17 592

edge stereo	0.39 595	0.22 562	0.81 610	0.27 579	0.22 600	0.37 546	0.24 517	0.56 590	0.54 602	0.53 631	0.60 610	0.71 657	0.50 631	0.78 622	0.40 575	0.16 606	0.14 605	0.19 629	0.14 592	0.16 573	0.17 592

SHD	0.42 607	0.27 598	0.81 610	0.31 622	0.25 629	0.42 580	0.22 468	0.66 652	0.94 679	0.63 646	0.60 610	0.59 623	0.47 622	0.59 540	0.58 624	0.15 590	0.13 595	0.16 606	0.16 613	0.20 621	0.22 640

AANet_RVC	0.31 536	0.22 562	0.50 488	0.23 422	0.14 390	0.30 466	0.24 517	0.47 473	0.54 602	0.38 534	0.60 610	0.43 541	0.29 508	0.87 641	0.40 575	0.11 490	0.07 384	0.07 160	0.07 237	0.09 359	0.09 395

SGM-Forest	0.36 573	0.17 489	0.47 461	0.23 422	0.16 484	0.45 597	0.41 645	0.55 574	0.48 562	0.52 625	0.60 610	0.52 598	0.41 595	0.85 638	0.50 612	0.17 617	0.17 635	0.17 612	0.15 601	0.15 565	0.15 570
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
w-ln-seven	0.42 607	0.30 616	1.18 665	0.26 551	0.22 600	0.58 637	0.31 593	0.62 637	0.81 660	0.58 639	0.61 617	0.53 603	0.36 567	0.57 527	0.65 639	0.11 490	0.10 540	0.13 552	0.12 549	0.15 565	0.13 536

CrosDoStereo	0.31 536	0.10 144	0.49 477	0.18 105	0.12 259	0.22 304	1.11 708	0.34 306	0.37 431	0.38 534	0.61 617	0.28 397	0.46 619	0.61 551	0.57 619	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.07 241

DeepStereo_LL	0.31 536	0.10 144	0.49 477	0.18 105	0.12 259	0.22 304	1.11 708	0.34 306	0.37 431	0.38 534	0.61 617	0.28 397	0.46 619	0.61 551	0.57 619	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.07 241

DRaft	0.24 435	0.10 144	0.34 294	0.18 105	0.12 259	0.28 424	0.23 495	0.33 294	0.39 456	0.38 534	0.61 617	0.21 290	0.41 595	0.48 476	0.42 586	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.08 324

DGSMNet	0.61 657	0.29 609	0.91 634	0.51 674	0.70 690	0.62 646	1.38 712	0.59 615	0.55 608	0.37 519	0.61 617	0.52 598	0.33 549	0.65 575	0.43 587	0.53 680	0.60 701	0.67 687	0.61 697	0.63 685	0.61 697

DispFullNet	0.66 661	0.89 693	1.59 685	0.77 690	1.21 708	0.51 621	0.23 495	0.59 615	0.72 649	0.69 655	0.61 617	0.69 654	0.91 680	0.79 624	0.48 604	0.27 659	0.12 583	0.73 690	0.30 668	0.65 688	0.40 675

MultiAttention	1.02 687	0.13 352	0.43 423	0.35 645	0.43 667	5.36 713	1.71 714	0.69 661	0.53 597	0.36 511	0.63 623	0.55 609	0.22 393	7.60 723	0.43 587	0.09 396	0.06 245	0.14 579	0.24 651	0.26 648	0.30 663

RP	0.35 568	0.22 562	0.51 498	0.31 622	0.24 621	0.37 546	0.28 570	0.50 507	0.58 617	0.40 559	0.63 623	0.61 630	0.47 622	0.61 551	0.39 567	0.16 606	0.15 620	0.17 612	0.15 601	0.17 590	0.17 592

RGC	0.39 595	0.32 628	0.64 564	0.34 636	0.27 635	0.40 569	0.29 577	0.57 600	0.53 597	0.45 595	0.64 625	0.62 632	0.45 613	0.72 598	0.39 567	0.15 590	0.15 620	0.21 636	0.20 636	0.18 604	0.19 613

Wz-Net-SNSev	0.43 613	0.41 653	1.27 673	0.30 616	0.21 584	0.44 591	0.41 645	0.61 628	0.65 634	0.46 599	0.65 626	0.62 632	0.39 586	0.74 608	0.59 625	0.12 530	0.11 564	0.12 530	0.13 577	0.16 573	0.14 558

THIR-Stereo	0.29 522	0.12 284	0.41 400	0.19 163	0.11 183	0.28 424	0.72 685	0.32 279	0.35 407	0.37 519	0.65 626	0.34 461	0.50 631	0.57 527	0.45 595	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.09 425	0.07 186	0.07 241

RAFT-345	0.21 350	0.10 144	0.46 453	0.22 363	0.11 183	0.20 239	0.16 209	0.26 180	0.25 265	0.27 331	0.66 628	0.21 290	0.16 280	0.55 512	0.21 411	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.06 103	0.06 145

ccnet	0.42 607	0.31 623	0.48 471	0.27 579	0.32 653	0.60 643	0.32 602	0.65 646	0.46 547	0.53 631	0.66 628	0.56 613	0.45 613	0.72 598	0.61 630	0.26 654	0.19 646	0.24 645	0.21 639	0.26 648	0.22 640

ADCMid	0.49 633	0.34 632	1.13 662	0.26 551	0.21 584	0.51 621	0.37 628	0.57 600	0.54 602	0.75 661	0.66 628	0.62 632	0.64 659	0.64 568	1.68 695	0.13 550	0.12 583	0.17 612	0.17 623	0.20 621	0.17 592

AnyNet_C32	0.51 641	0.40 649	1.10 661	0.29 604	0.28 640	0.59 640	0.58 675	0.54 564	0.60 622	0.62 644	0.66 628	0.54 607	0.54 637	0.78 622	1.74 699	0.15 590	0.14 605	0.15 594	0.17 623	0.20 621	0.20 625

ASMatch	0.23 404	0.11 224	0.51 498	0.24 477	0.14 390	0.19 197	0.17 260	0.31 267	0.28 307	0.28 344	0.68 632	0.27 381	0.26 457	0.50 485	0.22 432	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.06 103	0.11 492

psmorigin	0.50 637	0.25 580	3.03 704	0.24 477	0.19 557	0.38 554	0.22 468	0.50 507	0.44 517	0.64 648	0.68 632	0.71 657	0.51 634	0.85 638	0.45 595	0.14 575	0.17 635	0.13 552	0.14 592	0.16 573	0.21 634

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 641	0.50 667	0.86 626	0.39 657	0.24 621	0.84 670	0.55 672	0.56 590	0.62 628	0.60 641	0.68 632	0.62 632	0.42 604	1.13 675	0.43 587	0.23 642	0.27 669	0.27 648	0.35 671	0.25 640	0.29 662

AF-Net	0.37 583	0.26 591	0.56 526	0.32 628	0.23 613	0.41 573	0.29 577	0.61 628	0.64 633	0.42 578	0.68 632	0.65 643	0.49 629	0.57 527	0.44 592	0.15 590	0.11 564	0.19 629	0.14 592	0.15 565	0.13 536

Nwc_Net	0.37 583	0.25 580	0.68 577	0.31 622	0.24 621	0.44 591	0.30 588	0.65 646	0.50 579	0.37 519	0.69 636	0.58 621	0.45 613	0.60 544	0.40 575	0.15 590	0.12 583	0.19 629	0.21 639	0.14 551	0.13 536

WZ-Net	0.52 645	0.38 647	1.90 691	0.30 616	0.24 621	0.57 636	0.48 665	0.62 637	0.78 657	0.50 614	0.71 637	0.68 652	0.54 637	0.98 663	0.84 655	0.13 550	0.10 540	0.11 492	0.12 549	0.19 612	0.20 625

ADCL	0.47 627	0.22 562	1.00 647	0.27 579	0.19 557	0.74 659	0.64 680	0.54 564	0.69 644	0.56 636	0.71 637	0.55 609	0.60 648	0.60 544	1.43 690	0.11 490	0.09 509	0.13 552	0.13 577	0.14 551	0.14 558

ADCS	0.58 652	0.40 649	1.35 678	0.29 604	0.24 621	0.55 632	0.45 654	0.67 657	0.83 665	0.76 663	0.71 637	0.68 652	0.60 648	0.76 614	2.23 707	0.16 606	0.16 628	0.16 606	0.17 623	0.22 631	0.22 640

MDST_ROB	0.48 630	0.14 401	0.95 641	0.30 616	0.21 584	1.33 694	0.32 602	0.77 671	0.56 611	1.06 683	0.71 637	0.49 580	0.35 563	1.26 683	0.38 559	0.13 550	0.11 564	0.16 606	0.13 577	0.12 517	0.12 516

ACVNet-4b	0.72 667	0.81 688	1.33 677	0.72 688	0.50 676	0.80 668	0.31 593	0.71 665	0.80 659	0.50 614	0.72 641	0.95 671	0.43 608	0.96 659	1.20 684	1.13 710	0.21 653	0.76 692	0.45 681	0.65 688	0.46 682

MFN_U_SF_RVC	0.56 648	0.51 669	1.19 666	0.38 655	0.22 600	0.69 654	0.27 554	0.80 676	0.67 639	0.73 657	0.74 642	0.87 665	0.61 657	0.81 632	0.76 646	0.29 666	0.27 669	0.32 665	0.37 675	0.32 664	0.31 666

otaku	0.57 651	0.62 678	0.87 628	0.63 683	0.44 670	0.73 658	0.37 628	0.65 646	0.66 636	0.51 619	0.75 643	0.66 647	0.45 613	0.69 586	0.46 601	0.53 680	0.34 679	0.55 682	0.35 671	0.60 683	0.45 679

ACVNet_1	0.72 667	0.81 688	1.37 679	0.72 688	0.53 680	0.77 663	0.42 648	0.85 684	0.90 672	0.74 660	0.75 643	1.32 686	0.72 666	1.02 667	0.55 618	0.54 682	0.31 676	0.71 689	0.35 671	0.64 687	0.45 679

GANet	0.36 573	0.22 562	0.49 477	0.29 604	0.17 508	0.41 573	0.38 634	0.57 600	0.45 529	0.46 599	0.75 643	0.55 609	0.40 591	0.94 655	0.41 583	0.13 550	0.13 595	0.13 552	0.11 510	0.14 551	0.11 492

MADNet+	1.01 685	1.16 705	4.72 711	0.70 686	0.47 673	1.24 690	0.96 701	0.97 688	0.89 670	0.65 650	0.77 646	0.87 665	0.85 678	2.09 703	1.68 695	0.38 677	0.39 683	0.31 664	0.27 664	0.43 672	0.39 674

CSAN	0.50 637	0.35 634	0.78 597	0.36 647	0.23 613	0.56 633	0.59 677	0.61 628	0.70 646	0.64 648	0.78 647	0.65 643	0.60 648	1.38 689	0.62 632	0.21 639	0.17 635	0.20 633	0.20 636	0.18 604	0.18 606

RainbowNet	0.72 667	0.89 693	1.02 650	0.82 692	0.63 687	0.78 666	0.52 669	0.81 678	0.93 677	0.60 641	0.79 648	0.80 662	0.60 648	0.80 628	0.57 619	0.78 696	0.55 697	0.78 693	0.49 685	0.76 695	0.58 690

DCRE	0.20 329	0.13 352	0.40 377	0.21 292	0.15 451	0.20 239	0.19 357	0.30 255	0.27 288	0.22 275	0.80 649	0.23 324	0.16 280	0.23 250	0.15 241	0.07 128	0.07 384	0.07 160	0.08 322	0.07 186	0.06 145

zh-sn7	0.48 630	0.51 669	1.43 680	0.29 604	0.20 576	0.47 605	0.39 639	0.57 600	0.62 628	0.52 625	0.81 650	0.52 598	0.56 641	1.05 669	0.87 658	0.12 530	0.13 595	0.13 552	0.13 577	0.17 590	0.16 579

SDNR	0.42 607	0.21 548	0.82 614	0.21 292	0.18 530	1.27 691	0.17 260	0.50 507	0.49 571	0.42 578	0.81 650	0.38 494	0.27 476	1.19 677	0.38 559	0.23 642	0.24 665	0.17 612	0.13 577	0.17 590	0.20 625

Consistency-Raft	0.55 647	0.48 662	1.02 650	0.45 665	0.49 675	0.49 616	0.47 661	0.72 666	0.72 649	0.45 595	0.82 652	0.47 567	0.60 648	0.50 485	0.63 635	0.39 678	0.39 683	0.44 676	0.51 688	0.52 678	0.37 672

aanetorigin	0.39 595	0.29 609	1.09 657	0.24 477	0.19 557	0.28 424	0.37 628	0.33 294	0.47 552	0.94 675	0.82 652	0.52 598	0.54 637	0.49 481	0.50 612	0.11 490	0.09 509	0.10 434	0.10 469	0.16 573	0.15 570

SGM_RVC	0.50 637	0.19 520	0.50 488	0.25 517	0.15 451	0.69 654	0.39 639	0.68 660	0.82 661	0.95 677	0.84 654	1.13 676	0.76 668	1.16 676	0.60 629	0.16 606	0.16 628	0.16 606	0.16 613	0.16 573	0.17 592
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PWC_ROB	0.38 590	0.29 609	0.69 578	0.25 517	0.20 576	0.38 554	0.19 357	0.58 609	0.67 639	0.57 638	0.85 655	0.51 592	0.40 591	0.71 592	0.52 615	0.13 550	0.09 509	0.14 579	0.10 469	0.17 590	0.14 558

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 663	0.64 679	1.06 654	0.45 665	0.27 635	1.40 698	0.58 675	0.78 672	0.92 674	0.84 667	0.86 656	0.88 667	0.68 662	1.33 688	0.68 642	0.37 676	0.29 673	0.34 669	0.36 674	0.43 672	0.37 672

MFMNet_re	0.72 667	0.76 686	0.99 646	0.62 682	0.70 690	0.77 663	0.67 681	0.75 669	0.83 665	0.78 665	0.86 656	0.69 654	0.78 669	0.71 592	0.61 630	0.66 689	0.59 700	0.61 686	0.58 696	0.68 691	0.71 701

SPS-STEREO	0.69 664	0.61 677	0.98 645	0.52 677	0.57 682	0.74 659	0.50 668	0.78 672	0.62 628	0.95 677	0.86 656	0.94 669	0.70 664	1.01 666	0.87 658	0.58 686	0.51 691	0.50 679	0.50 687	0.55 680	0.58 690
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
EDNetEfficient	0.63 658	0.37 642	2.40 699	0.26 551	0.25 629	0.38 554	0.49 667	0.41 407	1.06 684	1.38 694	0.87 659	0.62 632	0.95 681	0.65 575	1.65 694	0.11 490	0.09 509	0.10 434	0.11 510	0.19 612	0.17 592

RTS	0.78 674	0.48 662	4.68 709	0.34 636	0.28 640	1.12 683	0.46 657	0.62 637	1.03 681	0.73 657	0.89 660	0.60 626	0.59 646	1.61 693	1.16 680	0.14 575	0.11 564	0.15 594	0.15 601	0.21 624	0.19 613

RTSA	0.78 674	0.48 662	4.68 709	0.34 636	0.28 640	1.12 683	0.46 657	0.62 637	1.03 681	0.73 657	0.89 660	0.60 626	0.59 646	1.61 693	1.16 680	0.14 575	0.11 564	0.15 594	0.15 601	0.21 624	0.19 613

AANet	0.49 633	0.42 655	1.56 684	0.22 363	0.19 557	0.39 563	0.25 534	0.52 543	0.92 674	0.92 672	0.93 662	0.84 664	0.67 660	0.59 540	0.59 625	0.15 590	0.11 564	0.13 552	0.12 549	0.18 604	0.16 579

FTStereo	0.28 511	0.10 144	0.43 423	0.23 422	0.13 340	0.21 272	0.53 671	0.34 306	0.26 277	0.38 534	0.95 663	0.30 425	0.56 641	0.32 397	0.18 327	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.07 186	0.19 613

zh-mn7	0.46 624	0.45 657	1.48 681	0.25 517	0.19 557	0.44 591	0.29 577	0.56 590	0.82 661	0.65 650	0.96 664	0.49 580	0.38 580	0.88 644	0.63 635	0.12 530	0.10 540	0.11 492	0.11 510	0.13 533	0.14 558

z-mn7	0.44 619	0.40 649	1.09 657	0.25 517	0.18 530	0.61 644	0.34 615	0.56 590	0.93 677	0.43 584	0.96 664	0.53 603	0.39 586	0.94 655	0.59 625	0.10 449	0.09 509	0.10 434	0.10 469	0.14 551	0.13 536

AnyNet_C01	0.65 660	0.58 674	2.60 702	0.32 628	0.26 633	0.88 673	0.61 678	0.63 644	0.62 628	0.68 653	0.96 664	0.76 660	0.60 648	0.96 659	1.43 690	0.16 606	0.16 628	0.17 612	0.17 623	0.23 634	0.23 647

SANet	0.53 646	0.28 601	0.96 643	0.26 551	0.15 451	0.69 654	0.44 653	0.67 657	1.34 694	0.67 652	0.98 667	0.94 669	0.71 665	0.89 646	0.76 646	0.14 575	0.12 583	0.12 530	0.11 510	0.17 590	0.16 579

tt	4.71 714	0.10 144	3.94 706	2.06 715	1.53 712	10.14 722	16.88 725	9.27 727	4.98 717	1.39 695	1.02 668	4.68 714	4.90 716	3.35 713	5.86 720	5.76 724	9.15 733	2.24 719	2.53 719	3.10 717	1.32 715

EDNetEfficientorigin	7.51 719	0.52 671	140.47 748	0.25 517	0.17 508	0.42 580	0.29 577	0.47 473	1.03 681	1.28 690	1.02 668	0.83 663	0.84 676	0.75 609	0.99 666	0.10 449	0.09 509	0.12 530	0.10 469	0.21 624	0.22 640

PVD	0.58 652	0.34 632	0.84 622	0.39 657	0.31 652	0.59 640	0.47 661	0.80 676	1.25 691	0.92 672	1.09 670	0.79 661	0.82 674	0.85 638	0.76 646	0.21 639	0.18 641	0.22 642	0.18 629	0.27 653	0.35 671

JetBlue	1.14 691	0.76 686	2.36 697	0.59 680	0.75 692	3.04 709	1.78 715	1.11 690	0.90 672	0.94 675	1.10 671	1.66 693	1.28 695	2.09 703	1.72 698	0.43 679	0.36 681	0.38 671	0.38 677	0.58 682	0.56 687

LSM	1.64 702	0.40 649	2.56 701	2.02 714	17.61 731	0.51 621	0.52 669	0.61 628	0.76 654	0.82 666	1.11 672	0.63 640	0.54 637	0.75 609	0.49 606	0.16 606	0.24 665	0.18 621	0.21 639	0.25 640	2.42 718

PWCK	1.00 683	1.17 706	1.70 689	0.91 695	0.41 664	1.19 687	0.92 699	1.10 689	1.14 689	1.16 688	1.14 673	1.25 683	0.88 679	1.75 699	1.04 670	0.87 701	0.50 689	0.87 696	0.53 691	0.96 704	0.52 685

RAFT-RH_RVC	0.25 463	0.11 224	0.45 445	0.21 292	0.12 259	0.25 369	0.14 108	0.27 195	0.27 288	0.38 534	1.15 674	0.23 324	0.17 311	0.57 527	0.24 465	0.07 128	0.05 40	0.10 434	0.07 237	0.06 103	0.07 241

coex-ft	3.44 711	0.73 685	48.55 746	0.24 477	0.19 557	0.50 620	0.43 650	0.47 473	2.40 707	7.03 723	1.20 675	0.97 672	2.23 708	0.73 600	1.92 703	0.12 530	0.15 620	0.14 579	0.12 549	0.21 624	0.43 677

G-Net	0.46 624	0.25 580	0.86 626	0.34 636	0.28 640	0.90 675	0.35 619	0.47 473	0.45 529	0.68 653	1.22 676	0.64 642	0.60 648	0.61 551	0.57 619	0.16 606	0.14 605	0.17 612	0.13 577	0.22 631	0.19 613

pmcnn	0.50 637	0.20 533	0.78 597	0.24 477	0.26 633	0.39 563	0.30 588	0.51 524	0.50 579	0.54 633	1.23 677	2.52 706	0.37 576	0.77 620	0.95 664	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.10 428	0.08 324

PWCDC_ROB	0.38 590	0.30 616	0.60 542	0.33 634	0.20 576	0.42 580	0.19 357	0.58 609	0.89 670	0.42 578	1.26 678	0.36 480	0.34 558	0.50 485	0.38 559	0.18 628	0.11 564	0.11 492	0.09 425	0.19 612	0.13 536

MeshStereo	0.58 652	0.27 598	0.67 572	0.22 363	0.17 508	0.66 650	0.37 628	0.78 672	0.61 626	1.47 705	1.30 679	1.65 692	0.79 670	1.12 674	0.59 625	0.17 617	0.17 635	0.17 612	0.14 592	0.17 590	0.14 558
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
DStereoFS	0.84 677	0.66 681	0.80 607	0.53 678	0.50 676	1.23 689	0.55 672	0.94 686	1.32 693	0.89 669	1.32 680	1.04 675	2.32 710	1.29 686	1.14 676	0.31 669	0.35 680	0.30 662	0.39 678	0.34 665	0.60 693

UNDER WATER-64	1.55 700	1.19 707	2.52 700	1.31 708	0.95 704	2.12 704	1.21 710	1.45 698	3.19 709	1.43 700	1.32 680	2.64 707	2.04 706	1.63 695	1.83 700	1.11 708	0.67 708	1.28 708	0.92 709	1.19 706	1.02 711

ELAS_RVC	0.74 671	0.36 637	1.00 647	0.37 653	0.33 654	0.88 673	0.93 700	0.83 680	1.08 686	1.35 692	1.33 682	1.24 682	1.33 697	1.06 670	0.95 664	0.27 659	0.25 667	0.29 660	0.27 664	0.30 660	0.30 663
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	0.89 679	0.87 692	1.25 671	0.82 692	0.62 686	0.97 678	0.62 679	1.14 691	1.42 696	1.00 680	1.40 683	1.47 689	0.84 676	1.11 672	0.66 640	0.61 687	0.43 686	0.78 693	0.49 685	0.75 694	0.52 685

WCMA_ROB	0.51 641	0.21 548	0.65 566	0.25 517	0.21 584	0.58 637	0.32 602	0.54 564	0.55 608	0.95 677	1.40 683	1.28 684	0.81 673	0.73 600	0.62 632	0.18 628	0.15 620	0.15 594	0.15 601	0.19 612	0.19 613

IMH-64-1	0.91 680	0.86 690	0.84 622	0.97 697	0.75 692	0.92 676	0.71 683	1.27 692	1.10 687	0.89 669	1.45 685	1.14 677	0.96 682	1.19 677	0.84 655	0.74 693	0.51 691	0.97 698	0.55 693	0.84 697	0.60 693

IMH-64	0.91 680	0.86 690	0.84 622	0.97 697	0.75 692	0.92 676	0.71 683	1.27 692	1.10 687	0.89 669	1.45 685	1.14 677	0.96 682	1.19 677	0.84 655	0.74 693	0.51 691	0.97 698	0.55 693	0.84 697	0.60 693

UNDER WATER	1.59 701	1.22 708	2.36 697	1.38 709	1.03 705	1.67 701	1.10 707	1.54 703	3.63 711	1.44 701	1.47 687	2.85 709	2.25 709	1.67 696	1.94 704	1.06 706	0.62 704	1.31 709	0.93 710	1.21 708	1.02 711

MSMD_ROB	0.60 656	0.33 631	0.61 545	0.30 616	0.25 629	0.86 672	0.35 619	0.55 574	0.67 639	1.10 685	1.49 688	1.76 695	0.97 684	0.88 644	0.49 606	0.23 642	0.21 653	0.27 648	0.27 664	0.25 640	0.24 652

SGM+DAISY	0.87 678	0.66 681	1.30 676	0.51 674	0.60 684	1.03 680	0.84 697	0.76 670	0.73 652	1.39 695	1.51 689	1.31 685	1.22 691	1.11 672	1.08 671	0.57 685	0.53 694	0.51 681	0.51 688	0.54 679	0.61 697

ELAS	0.74 671	0.36 637	0.85 625	0.36 647	0.33 654	1.36 695	0.77 691	0.93 685	0.92 674	1.41 697	1.53 690	1.16 680	1.17 689	0.95 658	1.03 668	0.26 654	0.25 667	0.28 656	0.28 667	0.31 661	0.30 663
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-6	1.07 689	0.93 696	0.92 636	0.96 696	0.78 696	1.28 692	0.75 688	1.34 694	2.00 705	1.02 682	1.54 691	1.59 691	1.22 691	1.31 687	1.14 676	0.78 696	0.55 697	1.02 702	0.75 705	0.83 696	0.69 700

FCDSN-DC	0.63 658	0.31 623	0.61 545	0.36 647	0.30 649	0.65 648	0.37 628	0.66 652	0.68 642	1.14 687	1.54 691	1.71 694	1.26 693	0.92 651	0.64 637	0.24 650	0.22 658	0.27 648	0.26 660	0.27 653	0.27 661
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.70 665	0.30 616	0.69 578	0.32 628	0.27 635	0.81 669	0.39 639	0.79 675	0.82 661	1.41 697	1.58 693	1.98 697	1.26 693	1.02 667	0.77 649	0.24 650	0.22 658	0.27 648	0.26 660	0.26 648	0.26 657

FC-DCNN v2	0.71 666	0.30 616	0.67 572	0.32 628	0.27 635	0.84 670	0.39 639	0.84 681	0.85 669	1.44 701	1.64 694	2.09 699	1.28 695	1.06 670	0.80 653	0.24 650	0.22 658	0.27 648	0.26 660	0.26 648	0.25 655

DStereoSA	0.81 676	0.37 642	1.08 656	0.51 674	0.65 688	0.67 651	1.44 713	0.74 668	1.06 684	0.54 633	1.67 695	0.49 580	1.78 703	0.96 659	1.69 697	0.28 663	0.43 686	0.27 648	0.51 688	0.40 671	0.58 690

IMH	1.05 688	0.95 697	1.00 647	1.01 699	0.78 696	1.11 682	0.68 682	1.38 695	1.43 697	1.00 680	1.72 696	1.43 687	1.14 686	1.73 698	0.89 660	1.09 707	0.55 697	0.99 700	0.57 695	0.87 699	0.62 699

NVStereoNet_ROB	0.67 662	0.49 666	0.83 617	0.48 669	0.40 663	0.51 621	0.46 657	0.70 663	0.77 656	0.84 667	1.72 696	1.02 674	0.83 675	1.23 681	0.79 652	0.32 670	0.38 682	0.40 674	0.46 682	0.36 668	0.41 676
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WAO-7	1.01 685	0.89 693	0.93 638	0.83 694	0.66 689	1.18 685	0.81 695	1.40 696	1.57 701	1.11 686	1.76 698	1.45 688	1.19 690	1.50 692	1.14 676	0.61 687	0.62 704	0.70 688	0.68 700	0.66 690	0.60 693

MonStereo1	0.93 682	0.56 673	0.82 614	0.69 685	0.58 683	1.37 696	0.35 619	0.94 686	1.25 691	0.93 674	1.90 699	1.52 690	2.10 707	1.27 684	0.77 649	0.69 690	0.33 678	0.75 691	0.47 684	0.70 692	0.57 689

LVE	1.13 690	1.02 698	1.28 674	1.01 699	0.80 699	1.29 693	0.81 695	1.47 699	1.96 703	1.07 684	1.90 699	1.90 696	1.01 685	1.48 691	0.91 661	0.93 704	0.61 703	0.94 697	0.69 701	0.87 699	0.75 705

JetRed	2.30 708	2.64 715	6.12 714	1.12 706	1.38 711	5.85 716	3.29 717	1.99 709	1.67 702	1.98 708	1.95 701	2.16 703	1.60 702	2.48 707	4.10 715	1.05 705	1.60 714	1.09 703	1.01 712	1.67 714	1.28 714

Dean	1.17 692	1.04 700	1.49 683	1.03 701	0.78 696	1.20 688	0.77 691	1.48 700	1.96 703	1.28 690	1.99 702	2.15 700	1.14 686	1.25 682	1.00 667	0.81 698	0.60 701	1.01 701	0.69 701	0.92 703	0.74 704

SGM-ForestM	1.36 693	0.28 601	0.79 604	0.26 551	0.16 484	2.26 706	1.00 703	1.42 697	1.46 699	2.38 711	2.05 703	5.95 719	2.66 712	2.95 709	2.46 709	0.17 617	0.18 641	0.18 621	0.18 629	0.15 565	0.18 606

LE_ROB	1.76 703	0.20 533	2.68 703	0.48 669	0.52 679	0.78 666	0.96 701	0.84 681	6.61 720	7.40 724	2.08 704	2.08 698	4.83 715	1.27 684	3.79 714	0.10 449	0.08 473	0.12 530	0.11 510	0.11 476	0.10 454

WAO-8	1.46 698	1.10 703	1.09 657	1.10 703	0.84 700	2.06 702	0.75 688	1.84 705	3.83 713	1.44 701	2.21 705	2.15 700	1.43 699	3.17 710	1.19 682	0.91 702	0.65 706	1.09 703	0.79 706	0.90 701	0.71 701

Venus	1.46 698	1.10 703	1.09 657	1.10 703	0.84 700	2.06 702	0.75 688	1.84 705	3.83 713	1.44 701	2.21 705	2.15 700	1.43 699	3.17 710	1.19 682	0.91 702	0.65 706	1.09 703	0.79 706	0.90 701	0.71 701

TorneroNet-64	1.43 696	1.03 699	1.20 667	1.10 703	0.86 702	2.26 706	0.73 686	1.84 705	3.84 715	1.25 689	2.25 707	2.69 708	1.42 698	1.76 700	1.43 690	0.76 695	0.50 689	1.09 703	0.66 699	1.23 709	0.76 706

TCMNet-wrong-test	4.29 712	5.57 720	4.65 708	11.33 729	10.39 724	5.73 715	4.48 720	4.13 718	1.02 680	1.91 707	2.39 708	6.16 721	3.62 714	3.84 715	4.50 717	1.99 714	0.47 688	1.97 717	1.69 716	5.69 723	4.31 723

MADNet++	2.26 707	1.80 713	2.06 693	2.13 716	1.97 713	2.61 708	1.79 716	2.38 713	2.16 706	2.75 713	2.65 709	2.38 704	2.43 711	3.17 710	3.21 711	2.17 715	1.95 717	1.94 716	1.63 715	2.06 715	2.01 717

xyz-stereo	1.40 694	0.10 144	17.09 732	0.18 105	0.07 2	4.78 712	0.18 310	0.29 235	0.34 391	0.36 511	2.81 710	0.40 521	0.29 508	0.56 523	0.24 465	0.07 128	0.05 40	0.09 355	0.06 153	0.06 103	0.05 34

MANE	1.41 695	0.36 637	0.74 594	0.43 662	0.41 664	2.16 705	0.80 693	2.39 714	3.38 710	2.22 710	3.06 711	3.54 712	2.73 713	2.15 705	1.94 704	0.28 663	0.27 669	0.30 662	0.46 682	0.28 658	0.34 670

notaker	1.45 697	1.34 709	1.48 681	1.40 710	1.07 706	1.18 685	0.85 698	1.48 700	1.40 695	1.51 706	3.46 712	2.40 705	1.81 704	1.76 700	1.45 693	1.11 708	0.69 709	1.38 710	0.87 708	1.31 711	0.97 710

DPSimNet_ROB	4.34 713	4.23 716	6.89 716	3.67 717	3.68 715	4.75 711	5.21 721	2.67 715	3.68 712	5.82 720	3.95 713	5.57 715	6.72 720	3.46 714	4.48 716	4.05 722	2.88 720	4.68 723	3.12 723	3.69 718	3.62 722

ktn	1.77 704	1.36 710	1.22 668	1.43 711	1.14 707	1.52 699	1.08 706	1.51 702	3.96 716	2.77 714	4.69 714	3.35 711	1.46 701	1.69 697	1.25 686	1.43 712	0.77 711	1.45 711	0.99 711	1.32 712	0.96 708

HanzoNet	2.97 710	1.69 712	2.29 696	1.74 713	1.33 710	1.53 700	1.03 704	1.99 709	2.64 708	5.51 719	5.16 715	5.90 718	6.82 721	4.32 716	3.29 712	3.16 718	2.02 719	1.92 714	2.87 721	2.24 716	1.89 716

TorneroNet	2.22 706	1.08 702	1.24 670	1.14 707	0.90 703	5.58 714	0.80 693	2.12 711	8.69 723	2.58 712	5.42 716	3.88 713	1.97 705	1.78 702	1.87 701	0.86 700	0.54 696	1.15 707	0.74 704	1.23 709	0.85 707

ASD4	7.23 718	6.65 721	7.69 717	5.24 720	5.62 718	11.85 723	20.36 726	7.57 723	7.14 721	6.55 721	5.47 717	5.99 720	5.78 717	7.22 722	9.24 724	4.85 723	4.44 723	6.40 730	5.19 724	6.53 724	4.89 724

KSHMR	1.89 705	1.36 710	1.60 686	1.47 712	1.22 709	1.38 697	1.06 705	1.79 704	5.97 719	1.42 699	5.65 718	2.98 710	1.14 686	2.23 706	1.20 684	1.27 711	1.12 713	1.46 712	1.10 713	1.32 712	1.15 713

light-stereo	2.37 709	0.69 683	3.61 705	3.84 718	3.41 714	4.04 710	0.31 593	2.13 712	1.45 698	3.61 715	6.33 719	6.90 723	0.63 658	4.83 717	1.28 687	0.71 692	0.74 710	0.32 665	0.39 678	1.20 707	0.96 708

USTest	6.88 717	5.23 719	5.63 713	7.22 723	7.29 719	14.34 726	22.76 727	8.48 724	9.32 724	5.42 718	6.39 720	6.29 722	6.64 719	6.92 721	8.62 723	1.94 713	3.29 721	2.16 718	2.55 720	3.85 719	3.29 721

BEATNet-Init1	4.73 715	2.61 714	13.29 731	0.58 679	0.53 680	10.12 721	3.33 718	4.83 719	5.01 718	8.75 725	8.51 721	14.08 734	7.60 723	7.70 724	5.34 718	0.28 663	0.28 672	0.34 669	0.37 675	0.57 681	0.45 679

xxxxx1	15.27 729	9.54 726	10.31 724	20.13 733	18.88 732	17.08 727	23.03 728	10.36 728	10.99 726	9.21 726	9.62 722	10.74 729	10.61 727	10.72 727	13.89 732	7.97 730	9.20 734	31.85 745	44.72 747	12.84 730	13.69 732

tt_ll	15.27 729	9.54 726	10.31 724	20.13 733	18.88 732	17.08 727	23.03 728	10.36 728	10.99 726	9.21 726	9.62 722	10.74 729	10.61 727	10.72 727	13.89 732	7.97 730	9.20 734	31.85 745	44.72 747	12.84 730	13.69 732

ff	15.27 729	9.54 726	10.31 724	20.13 733	18.88 732	17.08 727	23.03 728	10.36 728	10.99 726	9.21 726	9.62 722	10.74 729	10.61 727	10.72 727	13.89 732	7.97 730	9.20 734	31.85 745	44.72 747	12.84 730	13.69 732

Selective-IGEV-i1pa	5.57 716	7.99 722	4.76 712	0.80 691	0.45 671	12.99 724	3.60 719	9.25 726	7.43 722	6.97 722	9.87 725	8.94 724	7.26 722	14.66 735	5.65 719	3.55 719	1.08 712	1.93 715	0.72 703	0.73 693	2.79 720

iinet-test	10.78 724	9.29 723	9.70 719	10.48 724	10.68 725	17.98 731	25.98 733	12.57 731	13.39 730	9.64 729	10.10 726	10.06 726	10.61 727	11.22 731	12.70 727	6.40 726	7.74 728	5.68 725	6.69 725	7.47 725	7.30 725

IINet	10.78 724	9.29 723	9.70 719	10.48 724	10.68 725	17.98 731	25.98 733	12.57 731	13.39 730	9.64 729	10.10 726	10.06 726	10.61 727	11.22 731	12.70 727	6.40 726	7.74 728	5.68 725	6.69 725	7.47 725	7.30 725

Anonymous_1	16.62 733	9.35 725	9.84 721	10.66 726	14.64 729	18.66 733	27.12 735	12.64 733	13.51 734	10.76 733	10.30 728	10.13 728	10.60 726	11.06 730	12.74 729	15.87 741	7.74 728	16.92 739	43.48 746	58.66 749	7.68 729

DGTPSM_ROB	8.34 720	5.10 717	10.37 729	5.31 721	10.18 722	8.33 718	23.60 731	6.06 721	13.41 732	4.90 716	10.87 729	5.65 716	10.44 724	6.17 719	12.59 725	3.74 720	7.55 726	3.69 720	7.26 729	4.14 720	7.46 727

DPSMNet_ROB	8.40 721	5.11 718	10.49 730	5.58 722	10.25 723	8.34 719	23.62 732	6.07 722	13.45 733	4.93 717	10.88 730	5.66 717	10.44 724	6.24 720	12.64 726	3.98 721	7.61 727	3.76 721	7.30 730	4.20 721	7.51 728

DPSM_ROB	11.49 727	9.87 729	10.35 727	11.13 727	11.31 727	19.11 734	27.51 736	13.37 734	14.21 735	10.31 731	11.06 731	10.96 732	11.27 732	11.96 733	13.59 730	6.78 728	8.19 731	6.03 727	7.09 727	7.93 727	7.73 730

DPSM	11.49 727	9.87 729	10.35 727	11.13 727	11.31 727	19.11 734	27.51 736	13.37 734	14.21 735	10.31 731	11.06 731	10.96 732	11.27 732	11.96 733	13.59 730	6.78 728	8.19 731	6.03 727	7.09 727	7.93 727	7.73 730

LRCNet_RVC	10.90 726	14.34 734	9.35 718	15.35 730	8.04 721	1.08 681	0.34 615	8.78 725	0.70 646	12.63 734	16.05 733	9.85 725	6.54 718	8.57 725	6.34 721	20.27 743	5.40 725	23.70 742	21.88 743	14.87 733	13.83 735

HaxPig	17.72 734	20.22 744	19.73 733	16.53 731	16.51 730	9.27 720	9.33 722	14.34 736	13.27 729	18.65 736	18.70 734	17.35 735	16.77 735	17.04 736	16.45 735	22.05 744	20.89 745	22.27 741	21.53 742	21.29 742	22.13 747

fast-reg	23.64 742	20.51 745	23.42 743	23.22 742	24.75 745	38.73 746	55.47 742	26.85 743	28.86 747	20.12 739	21.73 735	21.64 738	22.22 737	24.30 745	27.54 746	13.91 740	16.52 743	14.85 738	15.62 738	16.91 741	15.71 743

LSM0	24.24 743	19.98 743	22.32 742	24.22 743	40.14 748	38.48 743	55.20 740	26.95 746	28.57 741	20.49 740	21.83 736	22.26 745	22.75 741	24.22 744	27.30 739	13.66 739	16.32 737	12.19 737	14.15 731	16.10 740	17.66 744

MEDIAN_ROB	21.21 735	24.62 746	23.47 744	19.58 732	19.65 735	13.22 725	10.96 723	17.88 737	17.00 737	22.14 747	22.02 737	20.86 737	20.36 736	21.06 737	19.71 736	25.63 746	24.13 746	26.21 743	25.20 744	25.17 743	25.38 748

RAFT-FEzeroshot	23.10 736	19.88 739	20.56 736	22.49 737	22.75 738	38.38 739	55.50 744	26.84 741	28.66 742	20.60 742	22.10 738	22.05 740	22.74 739	24.00 740	27.37 743	13.59 733	16.48 739	12.14 731	14.28 733	15.96 736	15.54 739

RAFT-FE	23.10 736	19.88 739	20.56 736	22.49 737	22.75 738	38.38 739	55.50 744	26.84 741	28.66 742	20.60 742	22.10 738	22.05 740	22.74 739	24.00 740	27.37 743	13.59 733	16.48 739	12.14 731	14.28 733	15.96 736	15.54 739

CasAABBNet	23.10 736	19.86 737	20.64 738	22.47 736	22.73 736	38.41 742	55.50 744	26.89 744	28.70 744	20.61 744	22.15 740	22.08 743	22.75 741	23.99 738	27.36 741	13.59 733	16.48 739	12.14 731	14.27 732	15.95 734	15.53 738

Hybrid-DGEV	23.16 740	19.94 742	20.96 741	22.49 737	22.75 738	38.51 744	55.52 747	27.09 748	28.90 748	20.58 741	22.25 741	22.00 739	22.80 743	24.11 743	27.33 740	13.60 736	16.47 738	12.14 731	14.30 736	15.95 734	15.54 739

Selective-RAFT-Error	23.16 740	19.93 741	20.87 740	22.54 741	22.81 741	38.52 745	55.47 742	27.01 747	28.83 746	20.66 745	22.25 741	22.09 744	22.80 743	24.09 742	27.36 741	13.61 738	16.48 739	12.15 735	14.28 733	15.99 739	15.57 742

FlowAnything	23.14 739	19.87 738	20.79 739	22.50 740	22.74 737	38.39 741	55.46 741	26.89 744	28.72 745	20.77 746	22.29 743	22.07 742	22.72 738	23.99 738	27.41 745	13.60 736	16.55 744	12.15 735	14.36 737	15.97 738	15.52 737

RSGM-EC	29.65 745	17.75 735	10.04 722	35.31 745	33.15 746	26.42 736	46.65 738	19.89 738	17.74 738	18.92 737	23.36 744	30.14 747	23.59 745	41.87 747	45.99 747	59.56 748	34.38 748	33.25 748	20.37 740	34.97 745	19.60 745

acva	29.65 745	17.75 735	10.04 722	35.31 745	33.15 746	26.42 736	46.65 738	19.89 738	17.74 738	18.92 737	23.36 744	30.14 747	23.59 745	41.87 747	45.99 747	59.56 748	34.38 748	33.25 748	20.37 740	34.97 745	19.60 745

AVERAGE_ROB	25.43 744	29.06 747	27.24 745	24.63 744	24.20 744	17.73 730	12.61 724	22.29 740	21.39 740	26.79 749	26.16 746	25.20 746	24.64 747	25.07 746	23.53 737	29.96 747	28.40 747	30.60 744	29.58 745	29.72 744	29.84 749

Selective-IGEV-i16pa	30.47 747	41.93 748	4.02 707	0.49 672	0.37 660	96.94 748	0.74 687	60.26 750	58.76 749	17.24 735	64.39 747	38.26 749	49.53 748	106.11 750	26.15 738	19.96 742	3.42 722	4.39 722	1.81 717	0.39 670	14.22 736

PML	16.10 732	12.82 733	6.78 715	5.23 719	7.76 720	33.92 738	66.56 748	5.30 720	10.28 725	26.12 748	68.59 748	20.51 736	13.49 734	10.06 726	6.78 722	5.96 725	2.00 718	6.04 729	2.18 718	8.96 729	2.60 719

test_example2	101.33 748	108.28 749	68.15 747	98.43 747	106.93 749	89.75 747	102.43 749	36.80 749	97.65 750	129.04 750	130.15 749	65.26 750	66.62 749	92.11 749	80.24 749	144.10 750	199.48 750	81.81 750	103.01 750	125.01 750	101.27 750

ccccc	256.34 749	256.29 750	313.62 749	354.40 750	364.36 750	149.10 749	168.46 750	152.89 751	131.30 751	153.93 751	155.56 750	164.00 751	204.39 750	268.02 751	295.19 750	390.55 751	349.22 751	244.59 751	219.82 751	412.30 751	378.83 751

FADE		1.06 701		0.71 687	0.76 695			1.85 708	1.52 700	0.75 661		1.17 681		2.83 708		24.23 745	4.70 724	17.35 740	17.61 739	0.49 676	0.44 678

Low-res two-view benchmark