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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

3.75w	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

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

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

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

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

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

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

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-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-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

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

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

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-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-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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

4.25w-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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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-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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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-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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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
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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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
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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark