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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

252Zero-FE	0.14 114	0.07 7	0.17 61	0.17 42	0.09 37	0.15 46	0.11 16	0.21 59	0.19 108	0.77 580	0.11 41	0.08 3	0.08 9	0.13 8	0.13 121	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.06 71	0.06 108

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DEFOM-Stereo	0.11 48	0.08 38	0.17 61	0.17 42	0.09 37	0.22 241	0.14 95	0.14 3	0.16 59	0.11 47	0.10 22	0.09 22	0.08 9	0.21 164	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.05 5	0.05 31

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

test_for_model	0.29 439	0.89 603	0.34 227	0.69 595	0.49 586	0.20 185	0.16 156	0.30 197	0.23 182	0.28 264	0.15 108	0.13 104	0.11 102	0.17 81	0.13 121	0.29 578	0.10 457	0.06 52	0.04 1	0.86 609	0.18 523

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

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

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

LoS	0.14 114	0.08 38	0.27 152	0.16 19	0.09 37	0.22 241	0.14 95	0.26 132	0.26 219	0.15 125	0.18 144	0.18 183	0.13 161	0.22 180	0.14 161	0.08 230	0.06 178	0.06 52	0.04 1	0.06 71	0.06 108
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 114	0.08 38	0.19 78	0.17 42	0.22 514	0.18 123	0.16 156	0.23 96	0.19 108	0.14 111	0.17 132	0.14 129	0.10 63	0.18 104	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.04 1	0.08 212	0.18 523

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

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

iResNet_ROB	0.25 383	0.19 438	0.40 311	0.20 189	0.12 205	0.30 390	0.16 156	0.55 490	0.53 515	0.38 451	0.43 426	0.37 402	0.26 375	0.38 363	0.22 353	0.08 230	0.06 178	0.06 52	0.04 1	0.09 282	0.09 323

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

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

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

2k_new	0.10 2	0.07 7	0.15 24	0.13 1	0.10 99	0.14 27	0.14 95	0.21 59	0.14 38	0.10 22	0.08 10	0.09 22	0.09 24	0.14 16	0.11 16	0.08 230	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.07 145	0.06 108

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.14 114	0.13 287	0.24 122	0.25 431	0.11 147	0.11 4	0.18 240	0.32 219	0.23 182	0.12 67	0.12 58	0.18 183	0.12 129	0.14 16	0.13 121	0.08 230	0.06 178	0.07 118	0.05 69	0.07 145	0.06 108
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
s12784h	0.17 179	0.09 74	0.26 143	0.18 82	0.07 1	0.32 415	0.19 285	0.37 295	0.32 298	0.23 209	0.25 219	0.18 183	0.17 243	0.25 233	0.16 210	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.05 69	0.06 71	0.05 31

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

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

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

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

iResNetv2_ROB	0.27 407	0.26 506	0.72 509	0.23 343	0.13 283	0.29 371	0.18 240	0.52 462	0.49 492	0.37 436	0.45 449	0.39 422	0.25 366	0.34 341	0.20 310	0.08 230	0.06 178	0.07 118	0.05 69	0.12 433	0.09 323

MLCV	0.22 307	0.16 389	0.44 364	0.21 234	0.08 10	0.29 371	0.19 285	0.38 301	0.37 360	0.38 451	0.44 437	0.31 354	0.21 299	0.41 374	0.24 383	0.07 88	0.05 32	0.06 52	0.05 69	0.07 145	0.06 108

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MM-Stereo_test3	0.17 179	0.12 224	0.29 173	0.23 343	0.14 326	0.19 150	0.22 389	0.39 313	0.36 349	0.16 147	0.24 210	0.17 173	0.12 129	0.19 127	0.14 161	0.07 88	0.07 311	0.08 201	0.06 127	0.09 282	0.06 108

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

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

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

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

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

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

fffft	0.13 89	0.09 74	0.24 122	0.19 126	0.10 99	0.17 101	0.19 285	0.22 74	0.16 59	0.14 111	0.11 41	0.13 104	0.10 63	0.24 202	0.18 263	0.06 34	0.05 32	0.07 118	0.06 127	0.07 145	0.06 108
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 89	0.10 116	0.22 108	0.19 126	0.10 99	0.19 150	0.17 197	0.19 28	0.19 108	0.15 125	0.13 71	0.12 92	0.11 102	0.24 202	0.16 210	0.06 34	0.05 32	0.07 118	0.06 127	0.06 71	0.06 108

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

testlalala	0.15 146	0.10 116	0.36 257	0.19 126	0.12 205	0.23 263	0.16 156	0.26 132	0.19 108	0.24 223	0.19 152	0.14 129	0.11 102	0.16 63	0.13 121	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.06 127	0.05 5	0.05 31

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

knoymous	0.17 179	0.09 74	0.32 200	0.17 42	0.11 147	0.21 213	0.17 197	0.32 219	0.23 182	0.23 209	0.28 242	0.27 300	0.16 217	0.23 189	0.16 210	0.09 316	0.06 178	0.09 281	0.06 127	0.09 282	0.09 323

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.18 203	0.09 74	0.32 200	0.22 295	0.12 205	0.22 241	0.19 285	0.42 350	0.19 108	0.31 341	0.45 449	0.20 206	0.14 183	0.18 104	0.15 185	0.08 230	0.06 178	0.07 118	0.06 127	0.06 71	0.06 108
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.20 257	0.17 408	0.43 355	0.19 126	0.08 10	0.27 330	0.14 95	0.42 350	0.30 277	0.29 293	0.32 291	0.27 300	0.21 299	0.28 282	0.25 393	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.06 127	0.09 282	0.06 108
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNet	0.24 355	0.18 422	0.61 468	0.25 431	0.11 147	0.29 371	0.21 363	0.42 350	0.43 425	0.33 376	0.43 426	0.27 300	0.22 312	0.34 341	0.26 406	0.07 88	0.05 32	0.07 118	0.06 127	0.08 212	0.07 193

DLNR-FE	10.45 658	12.13 665	19.94 665	106.10 677	23.12 673	0.14 27	0.13 66	3.28 646	0.17 76	0.16 147	0.23 196	0.16 163	0.10 63	0.31 321	0.15 185	2.41 628	0.06 178	0.07 118	0.07 183	40.22 676	0.06 108

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

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

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

S2M2_XL	0.10 2	0.09 74	0.21 98	0.14 3	0.10 99	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 1	0.10 22	0.11 41	0.09 22	0.09 24	0.12 2	0.11 16	0.09 316	0.07 311	0.08 201	0.07 183	0.08 212	0.06 108
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
coex_refinement	0.26 399	0.16 389	0.36 257	0.23 343	0.15 376	0.31 406	0.20 332	0.49 418	0.42 417	0.35 413	0.42 413	0.45 472	0.27 394	0.55 430	0.33 455	0.10 367	0.06 178	0.07 118	0.07 183	0.10 348	0.10 379

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DLNR_Zeroshot_test	10.44 657	12.10 664	19.93 664	106.08 676	23.66 674	0.14 27	0.13 66	3.22 632	0.17 76	0.16 147	0.23 196	0.16 163	0.10 63	0.31 321	0.15 185	2.36 627	0.06 178	0.07 118	0.07 183	39.70 675	0.06 108

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.14 114	0.12 224	0.27 152	0.19 126	0.12 205	0.21 213	0.18 240	0.28 165	0.20 133	0.15 125	0.13 71	0.12 92	0.12 129	0.24 202	0.12 70	0.07 88	0.05 32	0.08 201	0.07 183	0.08 212	0.07 193
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.23 324	0.18 422	0.44 364	0.22 295	0.13 283	0.19 150	0.19 285	0.37 295	0.32 298	0.28 264	0.37 352	0.34 377	0.23 327	0.65 489	0.27 412	0.06 34	0.06 178	0.08 201	0.07 183	0.09 282	0.08 261

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

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

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

IPLG	0.21 277	0.15 364	0.53 435	0.21 234	0.12 205	0.28 350	0.17 197	0.42 350	0.30 277	0.33 376	0.32 291	0.15 146	0.17 243	0.50 404	0.21 333	0.07 88	0.05 32	0.08 201	0.07 183	0.07 145	0.06 108

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

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

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

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

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

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

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

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

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

OMP-Stereo	0.23 324	0.14 330	0.35 237	0.29 519	0.13 283	0.21 213	0.16 156	0.37 295	0.33 310	0.34 396	0.30 268	0.34 377	0.19 283	0.70 504	0.24 383	0.07 88	0.06 178	0.09 281	0.07 183	0.07 145	0.06 108

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

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

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

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

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

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

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

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

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

test-1	0.17 179	0.11 182	0.40 311	0.23 343	0.13 283	0.22 241	0.23 414	0.34 241	0.26 219	0.20 186	0.24 210	0.22 230	0.14 183	0.16 63	0.20 310	0.07 88	0.06 178	0.08 201	0.07 183	0.06 71	0.08 261

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.27 407	0.11 182	0.42 344	0.19 126	0.11 147	0.34 439	0.20 332	0.62 550	0.43 425	0.40 476	0.43 426	0.50 501	0.26 375	0.76 528	0.22 353	0.08 230	0.07 311	0.07 118	0.07 183	0.08 212	0.08 261
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.31 455	0.22 477	0.50 416	0.23 343	0.14 326	0.30 390	0.24 436	0.47 398	0.54 520	0.38 451	0.60 525	0.43 457	0.29 426	0.87 554	0.40 489	0.11 408	0.07 311	0.07 118	0.07 183	0.09 282	0.09 323

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

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

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

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

G2L-Stereo	0.25 383	0.16 389	0.47 391	0.22 295	0.14 326	0.25 300	0.18 240	0.46 390	0.35 336	0.33 376	0.37 352	0.40 437	0.22 312	0.60 460	0.30 436	0.10 367	0.09 432	0.10 354	0.08 259	0.09 282	0.09 323

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

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

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.16 160	0.12 224	0.27 152	0.18 82	0.12 205	0.17 101	0.15 123	0.42 350	0.24 197	0.19 182	0.18 144	0.13 104	0.10 63	0.21 164	0.12 70	0.12 446	0.10 457	0.11 411	0.08 259	0.10 348	0.09 323
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.25 383	0.12 224	0.40 311	0.19 126	0.10 99	0.27 330	0.19 285	0.51 445	0.45 451	0.34 396	0.41 397	0.31 354	0.26 375	0.58 452	0.28 416	0.10 367	0.07 311	0.08 201	0.08 259	0.09 282	0.09 323

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.18 203	0.12 224	0.37 269	0.22 295	0.10 99	0.18 123	0.14 95	0.29 178	0.22 163	0.28 264	0.29 255	0.25 270	0.17 243	0.26 249	0.16 210	0.08 230	0.06 178	0.10 354	0.08 259	0.10 348	0.08 261
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NF-Stereo	0.20 257	0.10 116	0.35 237	0.24 394	0.12 205	0.21 213	0.18 240	0.38 301	0.32 298	0.28 264	0.30 268	0.22 230	0.16 217	0.51 409	0.20 310	0.08 230	0.06 178	0.09 281	0.08 259	0.08 212	0.13 454

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.23 324	0.13 287	0.44 364	0.26 465	0.14 326	0.29 371	0.25 453	0.45 379	0.33 310	0.29 293	0.43 426	0.35 391	0.25 366	0.26 249	0.23 372	0.12 446	0.09 432	0.09 281	0.08 259	0.09 282	0.10 379
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.27 407	0.20 450	0.44 364	0.27 493	0.16 408	0.33 426	0.25 453	0.56 505	0.54 520	0.34 396	0.38 366	0.34 377	0.25 366	0.51 409	0.28 416	0.12 446	0.08 398	0.09 281	0.08 259	0.11 396	0.11 414

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.19 242	0.25 495	0.40 311	0.21 234	0.12 205	0.22 241	0.19 285	0.29 178	0.40 400	0.25 232	0.23 196	0.16 163	0.15 201	0.25 233	0.19 293	0.09 316	0.06 178	0.08 201	0.08 259	0.10 348	0.08 261
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.28 428	0.14 330	0.69 499	0.23 343	0.20 490	0.44 507	0.22 389	0.50 428	0.40 400	0.34 396	0.39 379	0.43 457	0.33 466	0.40 372	0.31 443	0.09 316	0.07 311	0.10 354	0.08 259	0.10 348	0.08 261

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

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

MSMDNet	0.23 324	0.13 287	0.48 400	0.20 189	0.13 283	0.28 350	0.16 156	0.46 390	0.46 468	0.29 293	0.36 343	0.37 402	0.24 345	0.28 282	0.20 310	0.09 316	0.06 178	0.09 281	0.08 259	0.11 396	0.09 323

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

AdaStereo	0.24 355	0.16 389	0.37 269	0.24 394	0.12 205	0.32 415	0.17 197	0.54 480	0.42 417	0.33 376	0.38 366	0.35 391	0.21 299	0.30 314	0.22 353	0.14 492	0.06 178	0.13 470	0.08 259	0.11 396	0.08 261
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
DISCO	0.32 464	0.13 287	0.51 427	0.25 431	0.16 408	0.48 527	0.25 453	0.50 428	0.57 532	0.37 436	0.45 449	0.62 546	0.36 483	0.64 483	0.49 520	0.09 316	0.07 311	0.09 281	0.08 259	0.12 433	0.11 414

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.14 114	0.12 224	0.22 108	0.22 295	0.08 10	0.16 78	0.15 123	0.27 146	0.25 210	0.22 203	0.20 169	0.15 146	0.11 102	0.17 81	0.13 121	0.07 88	0.05 32	0.11 411	0.09 347	0.08 212	0.05 31
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CFNet_ucs	0.24 355	0.13 287	0.50 416	0.20 189	0.15 376	0.28 350	0.17 197	0.49 418	0.45 451	0.32 364	0.42 413	0.39 422	0.22 312	0.31 321	0.21 333	0.11 408	0.08 398	0.12 449	0.09 347	0.12 433	0.11 414

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_L	0.13 89	0.11 182	0.20 89	0.16 19	0.12 205	0.12 11	0.07 1	0.18 19	0.20 133	0.12 67	0.15 108	0.14 129	0.12 129	0.15 39	0.14 161	0.13 466	0.09 432	0.09 281	0.10 389	0.11 396	0.09 323
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DCVSM-stereo	0.24 355	0.13 287	0.52 431	0.20 189	0.14 326	0.26 320	0.13 66	0.34 241	0.34 320	0.41 486	0.33 312	0.47 482	0.29 426	0.30 314	0.22 353	0.10 367	0.10 457	0.11 411	0.10 389	0.12 433	0.15 487

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

EAI-Stereo	0.21 277	0.10 116	0.33 217	0.21 234	0.12 205	0.30 390	0.46 570	0.46 390	0.20 133	0.25 232	0.50 477	0.17 173	0.16 217	0.24 202	0.23 372	0.07 88	0.06 178	0.07 118	0.10 389	0.06 71	0.07 193

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

aanetorigin	0.39 513	0.29 524	1.09 574	0.24 394	0.19 473	0.28 350	0.37 542	0.33 233	0.47 473	0.94 589	0.82 567	0.52 511	0.54 553	0.49 400	0.50 526	0.11 408	0.09 432	0.10 354	0.10 389	0.16 489	0.15 487

EDNetEfficientorigin	7.51 642	0.52 583	140.47 676	0.25 431	0.17 430	0.42 496	0.29 493	0.47 398	1.03 595	1.28 604	1.02 582	0.83 577	0.84 589	0.75 523	0.99 580	0.10 367	0.09 432	0.12 449	0.10 389	0.21 539	0.22 554

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 407	0.21 464	0.59 463	0.25 431	0.18 451	0.29 371	0.22 389	0.50 428	0.40 400	0.38 451	0.41 397	0.43 457	0.27 394	0.43 379	0.29 428	0.11 408	0.08 398	0.10 354	0.10 389	0.10 348	0.11 414
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NVstereo2D	0.31 455	0.16 389	0.54 438	0.24 394	0.22 514	0.42 496	0.28 487	0.58 524	0.56 529	0.28 264	0.38 366	0.40 437	0.30 440	0.71 507	0.28 416	0.13 466	0.08 398	0.13 470	0.10 389	0.19 527	0.16 497

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

EDNetEfficient	0.63 572	0.37 557	2.40 619	0.26 465	0.25 543	0.38 472	0.49 580	0.41 336	1.06 598	1.38 607	0.87 574	0.62 546	0.95 594	0.65 489	1.65 606	0.11 408	0.09 432	0.10 354	0.11 428	0.19 527	0.17 509

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

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

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

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

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

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

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

CFNet	0.27 407	0.20 450	0.44 364	0.22 295	0.14 326	0.33 426	0.14 95	0.51 445	0.45 451	0.30 324	0.40 389	0.38 410	0.27 394	0.76 528	0.25 393	0.09 316	0.07 311	0.11 411	0.11 428	0.11 396	0.08 261

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

DeepPruner_ROB	0.26 399	0.19 438	0.44 364	0.21 234	0.16 408	0.30 390	0.21 363	0.52 462	0.32 298	0.35 413	0.38 366	0.39 422	0.26 375	0.42 377	0.24 383	0.15 505	0.11 481	0.11 411	0.11 428	0.14 466	0.13 454

StereoDRNet-Refined	0.27 407	0.17 408	0.35 237	0.25 431	0.14 326	0.37 464	0.21 363	0.47 398	0.41 410	0.44 509	0.51 483	0.41 444	0.28 411	0.45 386	0.37 471	0.09 316	0.06 178	0.11 411	0.11 428	0.10 348	0.10 379
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.32 464	0.22 477	0.61 468	0.27 493	0.21 498	0.42 496	0.30 504	0.61 541	0.48 483	0.46 517	0.39 379	0.48 489	0.30 440	0.57 445	0.40 489	0.11 408	0.09 432	0.12 449	0.11 428	0.12 433	0.10 379

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

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

LE_ROB	1.76 615	0.20 450	2.68 640	0.48 582	0.52 590	0.78 579	0.96 612	0.84 594	6.61 656	7.40 634	2.08 616	2.08 610	4.83 626	1.27 597	3.79 625	0.10 367	0.08 398	0.12 449	0.11 428	0.11 396	0.10 379

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

coex-ft	3.44 622	0.73 595	48.55 674	0.24 394	0.19 473	0.50 536	0.43 564	0.47 398	2.40 618	7.03 633	1.20 589	0.97 585	2.23 620	0.73 514	1.92 614	0.12 446	0.15 536	0.14 497	0.12 467	0.21 539	0.43 591

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

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

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

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

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

FINET	0.34 481	0.27 513	0.80 526	0.24 394	0.24 535	0.36 459	0.34 529	0.54 480	0.72 564	0.39 466	0.47 467	0.32 363	0.30 440	0.51 409	0.32 448	0.19 548	0.17 550	0.13 470	0.12 467	0.18 520	0.16 497

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

delet	0.27 407	0.14 330	0.40 311	0.23 343	0.19 473	0.41 489	0.29 493	0.49 418	0.48 483	0.33 376	0.41 397	0.37 402	0.30 440	0.48 395	0.34 460	0.09 316	0.09 432	0.11 411	0.12 467	0.08 212	0.08 261

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

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

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

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

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

DANet	0.35 486	0.23 486	0.60 465	0.36 560	0.22 514	0.39 480	0.25 453	0.48 410	0.43 425	0.52 542	0.50 477	0.59 537	0.41 511	0.76 528	0.49 520	0.13 466	0.11 481	0.14 497	0.12 467	0.17 506	0.15 487
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DRN-Test	0.33 473	0.17 408	0.61 468	0.27 493	0.19 473	0.46 515	0.29 493	0.65 559	0.51 504	0.47 525	0.46 459	0.44 468	0.34 475	0.62 475	0.41 497	0.12 446	0.08 398	0.13 470	0.12 467	0.12 433	0.10 379

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MDST_ROB	0.48 545	0.14 330	0.95 559	0.30 529	0.21 498	1.33 606	0.32 516	0.77 584	0.56 529	1.06 597	0.71 552	0.49 494	0.35 479	1.26 596	0.38 473	0.13 466	0.11 481	0.16 523	0.13 494	0.12 433	0.12 437

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

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

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

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

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

UCFNet_RVC	0.24 355	0.16 389	0.34 227	0.18 82	0.15 376	0.33 426	0.16 156	0.46 390	0.35 336	0.29 293	0.35 333	0.39 422	0.25 366	0.34 341	0.22 353	0.13 466	0.08 398	0.13 470	0.14 508	0.13 448	0.12 437

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

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

MeshStereo	0.58 566	0.27 513	0.67 493	0.22 295	0.17 430	0.66 566	0.37 542	0.78 585	0.61 542	1.47 618	1.30 593	1.65 604	0.79 583	1.12 587	0.59 540	0.17 531	0.17 550	0.17 529	0.14 508	0.17 506	0.14 475
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
rvit_0105_3	0.23 324	0.17 408	0.40 311	0.25 431	0.15 376	0.24 285	0.28 487	0.38 301	0.41 410	0.25 232	0.25 219	0.28 316	0.21 299	0.28 282	0.20 310	0.15 505	0.13 511	0.14 497	0.15 517	0.10 348	0.09 323

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

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

CREStereo++_RVC	0.15 146	0.08 38	0.26 143	0.17 42	0.11 147	0.18 123	0.13 66	0.22 74	0.30 277	0.21 197	0.30 268	0.13 104	0.11 102	0.16 63	0.15 185	0.07 88	0.04 2	0.06 52	0.15 517	0.06 71	0.05 31
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
FADNet-RVC	0.31 455	0.35 549	0.78 516	0.25 431	0.20 490	0.33 426	0.20 332	0.49 418	0.40 400	0.34 396	0.39 379	0.41 444	0.29 426	0.63 481	0.31 443	0.13 466	0.14 521	0.14 497	0.15 517	0.19 527	0.19 531

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

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

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

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

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

WCMA_ROB	0.51 555	0.21 464	0.65 487	0.25 431	0.21 498	0.58 553	0.32 516	0.54 480	0.55 526	0.95 591	1.40 596	1.28 596	0.81 586	0.73 514	0.62 546	0.18 542	0.15 536	0.15 512	0.15 517	0.19 527	0.19 531

SGM-Forest	0.36 490	0.17 408	0.47 391	0.23 343	0.16 408	0.45 513	0.41 559	0.55 490	0.48 483	0.52 542	0.60 525	0.52 511	0.41 511	0.85 551	0.50 526	0.17 531	0.17 550	0.17 529	0.15 517	0.15 480	0.15 487
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ISRNet	0.27 407	0.13 287	0.45 375	0.26 465	0.19 473	0.24 285	0.14 95	0.45 379	0.43 425	0.39 466	0.48 473	0.42 453	0.27 394	0.32 328	0.29 428	0.20 551	0.12 498	0.17 529	0.16 529	0.16 489	0.20 541

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

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

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

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

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

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

SGM_RVC	0.50 551	0.19 438	0.50 416	0.25 431	0.15 376	0.69 568	0.39 553	0.68 573	0.82 576	0.95 591	0.84 569	1.13 588	0.76 581	1.16 589	0.60 543	0.16 520	0.16 543	0.16 523	0.16 529	0.16 489	0.17 509
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	0.33 473	0.21 464	0.54 438	0.23 343	0.13 283	0.42 496	0.33 527	0.53 473	0.48 483	0.52 542	0.49 475	0.50 501	0.41 511	0.56 441	0.31 443	0.15 505	0.16 543	0.18 537	0.16 529	0.13 448	0.13 454
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
NLCSM	0.38 507	0.31 538	0.58 456	0.28 515	0.31 566	0.43 504	0.32 516	0.74 581	0.42 417	0.40 476	0.46 459	0.57 531	0.38 496	0.94 568	0.55 532	0.12 446	0.12 498	0.13 470	0.17 538	0.15 480	0.15 487

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

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

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

ADCS	0.58 566	0.40 562	1.35 593	0.29 519	0.24 535	0.55 548	0.45 568	0.67 570	0.83 580	0.76 579	0.71 552	0.68 566	0.60 564	0.76 528	2.23 618	0.16 520	0.16 543	0.16 523	0.17 538	0.22 546	0.22 554

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

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

PVD	0.58 566	0.34 547	0.84 540	0.39 570	0.31 566	0.59 556	0.47 574	0.80 589	1.25 604	0.92 587	1.09 584	0.79 575	0.82 587	0.85 551	0.76 559	0.21 553	0.18 556	0.22 558	0.18 545	0.27 567	0.35 585

SAMSARA	0.56 562	0.39 561	0.80 526	0.60 591	0.46 583	1.00 592	1.23 622	0.67 570	0.68 557	0.71 572	0.54 501	0.89 581	0.57 560	0.81 545	0.62 546	0.19 548	0.22 572	0.18 537	0.18 545	0.27 567	0.25 569

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

GANetREF_RVC	0.43 530	0.47 572	0.69 499	0.38 568	0.20 490	0.51 537	0.48 578	0.66 565	0.66 551	0.46 517	0.46 459	0.50 501	0.44 526	0.90 562	0.39 481	0.27 572	0.21 567	0.32 579	0.18 545	0.27 567	0.22 554
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
SGM-ForestM	1.36 605	0.28 516	0.79 523	0.26 465	0.16 408	2.26 618	1.00 614	1.42 609	1.46 610	2.38 623	2.05 615	5.95 631	2.66 623	2.95 621	2.46 620	0.17 531	0.18 556	0.18 537	0.18 545	0.15 480	0.18 523

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

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

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

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

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

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

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

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

DeepPrunerF	0.44 536	0.29 524	1.29 590	0.33 547	0.30 563	0.35 454	0.36 538	0.62 550	1.15 603	0.40 476	0.44 437	0.39 422	0.41 511	0.80 542	0.52 529	0.18 542	0.14 521	0.23 559	0.21 554	0.17 506	0.17 509

LSM	1.64 614	0.40 562	2.56 633	2.02 624	17.61 663	0.51 537	0.52 582	0.61 541	0.76 569	0.82 582	1.11 586	0.63 554	0.54 553	0.75 523	0.49 520	0.16 520	0.24 579	0.18 537	0.21 554	0.25 554	2.42 629

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

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

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

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

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

PA-Net	0.37 500	0.28 516	0.83 535	0.31 535	0.28 555	0.39 480	0.42 562	0.51 445	0.55 526	0.34 396	0.42 413	0.41 444	0.36 483	0.79 538	0.49 520	0.12 446	0.23 577	0.16 523	0.23 564	0.12 433	0.18 523
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MultiAttention	1.02 599	0.13 287	0.43 355	0.35 558	0.43 581	5.36 624	1.71 624	0.69 574	0.53 515	0.36 429	0.63 538	0.55 522	0.22 312	7.60 634	0.43 501	0.09 316	0.06 178	0.14 497	0.24 566	0.26 562	0.30 577

MSAF-DinoV2	0.76 587	0.44 568	1.98 605	0.49 585	0.16 408	0.58 553	0.31 509	0.81 591	0.83 580	0.41 486	0.52 491	0.98 586	0.58 561	4.97 629	1.03 582	0.11 408	0.07 311	0.10 354	0.24 566	0.27 567	0.26 571

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.39 513	0.25 495	0.69 499	0.32 541	0.28 555	0.46 515	0.36 538	0.65 559	0.52 511	0.40 476	0.57 516	0.56 526	0.47 538	0.73 514	0.45 509	0.17 531	0.14 521	0.18 537	0.25 571	0.16 489	0.16 497
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CC-Net-ROB	0.43 530	0.47 572	0.65 487	0.37 566	0.23 527	0.51 537	0.29 493	0.66 565	0.49 492	0.46 517	0.51 483	0.48 489	0.38 496	0.96 573	0.35 464	0.34 584	0.23 577	0.55 594	0.25 571	0.31 575	0.20 541

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

FC-DCNN v2	0.71 580	0.30 531	0.67 493	0.32 541	0.27 550	0.84 583	0.39 553	0.84 594	0.85 584	1.44 614	1.64 607	2.09 611	1.28 608	1.06 583	0.80 566	0.24 563	0.22 572	0.27 564	0.26 575	0.26 562	0.25 569

FCDSN-DC	0.63 572	0.31 538	0.61 468	0.36 560	0.30 563	0.65 564	0.37 542	0.66 565	0.68 557	1.14 601	1.54 604	1.71 606	1.26 606	0.92 564	0.64 551	0.24 563	0.22 572	0.27 564	0.26 575	0.27 567	0.27 575
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.70 579	0.30 531	0.69 499	0.32 541	0.27 550	0.81 582	0.39 553	0.79 588	0.82 576	1.41 610	1.58 606	1.98 609	1.26 606	1.02 580	0.77 562	0.24 563	0.22 572	0.27 564	0.26 575	0.26 562	0.26 571

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

MSMD_ROB	0.60 570	0.33 546	0.61 468	0.30 529	0.25 543	0.86 585	0.35 533	0.55 490	0.67 554	1.10 599	1.49 601	1.76 607	0.97 597	0.88 557	0.49 520	0.23 556	0.21 567	0.27 564	0.27 579	0.25 554	0.24 566

ELAS_RVC	0.74 585	0.36 552	1.00 565	0.37 566	0.33 569	0.88 586	0.93 611	0.83 593	1.08 599	1.35 606	1.33 595	1.24 594	1.33 610	1.06 583	0.95 578	0.27 572	0.25 581	0.29 575	0.27 579	0.30 574	0.30 577
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 585	0.36 552	0.85 543	0.36 560	0.33 569	1.36 607	0.77 602	0.93 598	0.92 589	1.41 610	1.53 603	1.16 592	1.17 602	0.95 572	1.03 582	0.26 567	0.25 581	0.28 571	0.28 582	0.31 575	0.30 577
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	0.66 575	0.89 603	1.59 599	0.77 601	1.21 618	0.51 537	0.23 414	0.59 529	0.72 564	0.69 571	0.61 532	0.69 568	0.91 593	0.79 538	0.48 518	0.27 572	0.12 498	0.73 602	0.30 583	0.65 599	0.40 589

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

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

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

ACVNet_1	0.72 581	0.81 598	1.37 594	0.72 599	0.53 591	0.77 576	0.42 562	0.85 597	0.90 587	0.74 576	0.75 558	1.32 598	0.72 580	1.02 580	0.55 532	0.54 595	0.31 590	0.71 601	0.35 586	0.64 598	0.45 593

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

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

MFN_U_SF_RVC	0.56 562	0.51 581	1.19 582	0.38 568	0.22 514	0.69 568	0.27 471	0.80 589	0.67 554	0.73 573	0.74 557	0.87 578	0.61 573	0.81 545	0.76 559	0.29 578	0.27 583	0.32 579	0.37 590	0.32 578	0.31 580

BEATNet-Init1	4.73 626	2.61 625	13.29 661	0.58 589	0.53 591	10.12 632	3.33 628	4.83 655	5.01 654	8.75 660	8.51 640	14.08 667	7.60 658	7.70 635	5.34 629	0.28 576	0.28 586	0.34 582	0.37 590	0.57 592	0.45 593

JetBlue	1.14 603	0.76 596	2.36 617	0.59 590	0.75 602	3.04 621	1.78 625	1.11 602	0.90 587	0.94 589	1.10 585	1.66 605	1.28 608	2.09 615	1.72 609	0.43 592	0.36 594	0.38 584	0.38 592	0.58 593	0.56 601

ACVNet-4b	0.72 581	0.81 598	1.33 592	0.72 599	0.50 588	0.80 581	0.31 509	0.71 578	0.80 574	0.50 531	0.72 556	0.95 584	0.43 524	0.96 573	1.20 597	1.13 621	0.21 567	0.76 604	0.45 593	0.65 599	0.46 596

MANE	1.41 607	0.36 552	0.74 514	0.43 575	0.41 578	2.16 617	0.80 604	2.39 625	3.38 621	2.22 622	3.06 623	3.54 624	2.73 624	2.15 617	1.94 615	0.28 576	0.27 583	0.30 577	0.46 594	0.28 572	0.34 584

NVStereoNet_ROB	0.67 576	0.49 578	0.83 535	0.48 582	0.40 577	0.51 537	0.46 570	0.70 576	0.77 571	0.84 583	1.72 608	1.02 587	0.83 588	1.23 594	0.79 565	0.32 582	0.38 595	0.40 586	0.46 594	0.36 581	0.41 590
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MonStereo1	0.93 594	0.56 585	0.82 532	0.69 595	0.58 594	1.37 608	0.35 533	0.94 599	1.25 604	0.93 588	1.90 611	1.52 602	2.10 619	1.27 597	0.77 562	0.69 603	0.33 592	0.75 603	0.47 596	0.70 603	0.57 603

RainbowNet	0.72 581	0.89 603	1.02 568	0.82 602	0.63 598	0.78 579	0.52 582	0.81 591	0.93 591	0.60 557	0.79 563	0.80 576	0.60 564	0.80 542	0.57 534	0.78 608	0.55 609	0.78 605	0.49 597	0.76 605	0.58 604

ACVNet_2	0.89 591	0.87 602	1.25 586	0.82 602	0.62 597	0.97 591	0.62 591	1.14 603	1.42 608	1.00 594	1.40 596	1.47 601	0.84 589	1.11 585	0.66 554	0.61 600	0.43 599	0.78 605	0.49 597	0.75 604	0.52 599

SPS-STEREO	0.69 578	0.61 589	0.98 563	0.52 588	0.57 593	0.74 573	0.50 581	0.78 585	0.62 544	0.95 591	0.86 571	0.94 582	0.70 578	1.01 579	0.87 572	0.58 599	0.51 603	0.50 591	0.50 599	0.55 591	0.58 604
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Consistency-Raft	0.55 561	0.48 574	1.02 568	0.45 578	0.49 586	0.49 532	0.47 574	0.72 579	0.72 564	0.45 513	0.82 567	0.47 482	0.60 564	0.50 404	0.63 549	0.39 590	0.39 596	0.44 588	0.51 600	0.52 589	0.37 586

SGM+DAISY	0.87 590	0.66 593	1.30 591	0.51 586	0.60 595	1.03 593	0.84 608	0.76 583	0.73 567	1.39 608	1.51 602	1.31 597	1.22 604	1.11 585	1.08 585	0.57 598	0.53 606	0.51 593	0.51 600	0.54 590	0.61 609

PWCK	1.00 595	1.17 617	1.70 603	0.91 605	0.41 578	1.19 600	0.92 610	1.10 601	1.14 602	1.16 602	1.14 587	1.25 595	0.88 592	1.75 611	1.04 584	0.87 612	0.50 601	0.87 608	0.53 602	0.96 615	0.52 599

anonymity	0.56 562	0.54 584	0.70 505	0.47 581	0.61 596	0.56 549	0.43 564	0.69 574	0.49 492	0.63 562	0.55 505	0.54 520	0.60 564	0.61 467	0.57 534	0.55 596	0.53 606	0.50 591	0.54 603	0.51 588	0.56 601

IMH-64-1	0.91 592	0.86 600	0.84 540	0.97 607	0.75 602	0.92 589	0.71 595	1.27 604	1.10 600	0.89 585	1.45 598	1.14 589	0.96 595	1.19 590	0.84 568	0.74 605	0.51 603	0.97 610	0.55 604	0.84 607	0.60 606

IMH-64	0.91 592	0.86 600	0.84 540	0.97 607	0.75 602	0.92 589	0.71 595	1.27 604	1.10 600	0.89 585	1.45 598	1.14 589	0.96 595	1.19 590	0.84 568	0.74 605	0.51 603	0.97 610	0.55 604	0.84 607	0.60 606

IMH	1.05 600	0.95 608	1.00 565	1.01 609	0.78 606	1.11 595	0.68 594	1.38 607	1.43 609	1.00 594	1.72 608	1.43 599	1.14 599	1.73 610	0.89 574	1.09 618	0.55 609	0.99 612	0.57 606	0.87 610	0.62 611

MFMNet_re	0.72 581	0.76 596	0.99 564	0.62 592	0.70 600	0.77 576	0.67 593	0.75 582	0.83 580	0.78 581	0.86 571	0.69 568	0.78 582	0.71 507	0.61 544	0.66 602	0.59 612	0.61 598	0.58 607	0.68 602	0.71 613

DGSMNet	0.61 571	0.29 524	0.91 552	0.51 586	0.70 600	0.62 562	1.38 623	0.59 529	0.55 526	0.37 436	0.61 532	0.52 511	0.33 466	0.65 489	0.43 501	0.53 593	0.60 613	0.67 599	0.61 608	0.63 596	0.61 609

GCST	0.47 542	0.60 588	0.57 451	1.04 612	0.48 585	0.38 472	0.11 16	0.40 324	0.32 298	0.41 486	0.34 322	0.29 327	0.17 243	0.46 389	0.19 293	0.69 603	0.42 598	0.79 607	0.62 609	0.62 595	0.46 596

TorneroNet-64	1.43 608	1.03 610	1.20 583	1.10 613	0.86 612	2.26 618	0.73 598	1.84 617	3.84 639	1.25 603	2.25 619	2.69 620	1.42 611	1.76 612	1.43 602	0.76 607	0.50 601	1.09 615	0.66 610	1.23 619	0.76 618

WAO-7	1.01 597	0.89 603	0.93 556	0.83 604	0.66 599	1.18 598	0.81 606	1.40 608	1.57 612	1.11 600	1.76 610	1.45 600	1.19 603	1.50 604	1.14 590	0.61 600	0.62 616	0.70 600	0.68 611	0.66 601	0.60 606

LVE	1.13 602	1.02 609	1.28 589	1.01 609	0.80 609	1.29 605	0.81 606	1.47 611	1.96 614	1.07 598	1.90 611	1.90 608	1.01 598	1.48 603	0.91 575	0.93 615	0.61 615	0.94 609	0.69 612	0.87 610	0.75 617

Dean	1.17 604	1.04 611	1.49 598	1.03 611	0.78 606	1.20 601	0.77 602	1.48 612	1.96 614	1.28 604	1.99 614	2.15 612	1.14 599	1.25 595	1.00 581	0.81 610	0.60 613	1.01 613	0.69 612	0.92 614	0.74 616

TorneroNet	2.22 618	1.08 613	1.24 585	1.14 617	0.90 613	5.58 625	0.80 604	2.12 623	8.69 658	2.58 624	5.42 628	3.88 625	1.97 617	1.78 614	1.87 612	0.86 611	0.54 608	1.15 619	0.74 614	1.23 619	0.85 619

WAO-6	1.07 601	0.93 607	0.92 554	0.96 606	0.78 606	1.28 604	0.75 599	1.34 606	2.00 616	1.02 596	1.54 604	1.59 603	1.22 604	1.31 599	1.14 590	0.78 608	0.55 609	1.02 614	0.75 615	0.83 606	0.69 612

WAO-8	1.46 610	1.10 614	1.09 574	1.10 613	0.84 610	2.06 614	0.75 599	1.84 617	3.83 637	1.44 614	2.21 617	2.15 612	1.43 612	3.17 622	1.19 595	0.91 613	0.65 618	1.09 615	0.79 616	0.90 612	0.71 613

Venus	1.46 610	1.10 614	1.09 574	1.10 613	0.84 610	2.06 614	0.75 599	1.84 617	3.83 637	1.44 614	2.21 617	2.15 612	1.43 612	3.17 622	1.19 595	0.91 613	0.65 618	1.09 615	0.79 616	0.90 612	0.71 613

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

UNDER WATER-64	1.55 612	1.19 618	2.52 632	1.31 618	0.95 614	2.12 616	1.21 621	1.45 610	3.19 620	1.43 613	1.32 594	2.64 619	2.04 618	1.63 607	1.83 611	1.11 619	0.67 620	1.28 620	0.92 619	1.19 617	1.02 622

UNDER WATER	1.59 613	1.22 619	2.36 617	1.38 619	1.03 615	1.67 613	1.10 618	1.54 615	3.63 630	1.44 614	1.47 600	2.85 621	2.25 621	1.67 608	1.94 615	1.06 617	0.62 616	1.31 621	0.93 620	1.21 618	1.02 622

ktn	1.77 616	1.36 621	1.22 584	1.43 621	1.14 617	1.52 611	1.08 617	1.51 614	3.96 640	2.77 626	4.69 626	3.35 623	1.46 614	1.69 609	1.25 599	1.43 623	0.77 622	1.45 623	0.99 621	1.32 622	0.96 620

JetRed	2.30 620	2.64 626	6.12 648	1.12 616	1.38 621	5.85 627	3.29 627	1.99 621	1.67 613	1.98 621	1.95 613	2.16 615	1.60 615	2.48 619	4.10 626	1.05 616	1.60 624	1.09 615	1.01 622	1.67 624	1.28 625

KSHMR	1.89 617	1.36 621	1.60 600	1.47 622	1.22 619	1.38 609	1.06 616	1.79 616	5.97 655	1.42 612	5.65 630	2.98 622	1.14 599	2.23 618	1.20 597	1.27 622	1.12 623	1.46 624	1.10 623	1.32 622	1.15 624

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

MADNet++	2.26 619	1.80 624	2.06 606	2.13 626	1.97 623	2.61 620	1.79 626	2.38 624	2.16 617	2.75 625	2.65 621	2.38 616	2.43 622	3.17 622	3.21 622	2.17 626	1.95 627	1.94 626	1.63 625	2.06 625	2.01 628

TCMNet-wrong-test	4.29 623	5.57 656	4.65 643	11.33 661	10.39 658	5.73 626	4.48 629	4.13 654	1.02 594	1.91 620	2.39 620	6.16 633	3.62 625	3.84 627	4.50 628	1.99 625	0.47 600	1.97 627	1.69 626	5.69 632	4.31 633

PML	16.10 665	12.82 666	6.78 649	5.23 646	7.76 654	33.92 669	66.56 676	5.30 656	10.28 660	26.12 676	68.59 676	20.51 669	13.49 667	10.06 650	6.78 637	5.96 635	2.00 628	6.04 649	2.18 627	8.96 661	2.60 630

tt	4.71 625	0.10 116	3.94 642	2.06 625	1.53 622	10.14 633	16.88 634	9.27 662	4.98 653	1.39 608	1.02 582	4.68 626	4.90 627	3.35 625	5.86 630	5.76 634	9.15 665	2.24 629	2.53 628	3.10 627	1.32 626

USTest	6.88 627	5.23 638	5.63 647	7.22 657	7.29 653	14.34 661	22.76 661	8.48 660	9.32 659	5.42 629	6.39 631	6.29 634	6.64 630	6.92 632	8.62 658	1.94 624	3.29 631	2.16 628	2.55 629	3.85 629	3.29 631

HanzoNet	2.97 621	1.69 623	2.29 616	1.74 623	1.33 620	1.53 612	1.03 615	1.99 621	2.64 619	5.51 630	5.16 627	5.90 630	6.82 637	4.32 628	3.29 623	3.16 629	2.02 629	1.92 625	2.87 630	2.24 626	1.89 627

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

DPSimNet_ROB	4.34 624	4.23 627	6.89 650	3.67 627	3.68 649	4.75 622	5.21 630	2.67 626	3.68 631	5.82 631	3.95 625	5.57 627	6.72 636	3.46 626	4.48 627	4.05 632	2.88 630	4.68 632	3.12 632	3.69 628	3.62 632

ITERv30	7.50 634	5.19 630	2.21 607	4.74 628	3.02 624	13.23 653	17.84 635	3.22 632	3.57 622	7.90 635	8.20 632	8.52 647	7.10 643	9.87 642	7.89 643	16.59 665	7.76 638	5.60 634	3.22 633	8.20 641	6.16 640

qyd29nn	7.50 634	5.19 630	2.21 607	4.74 628	3.02 624	13.23 653	17.84 635	3.22 632	3.57 622	7.90 635	8.20 632	8.52 647	7.10 643	9.87 642	7.89 643	16.59 665	7.76 638	5.60 634	3.22 633	8.20 641	6.16 640

yuret106	7.50 634	5.19 630	2.21 607	4.74 628	3.02 624	13.23 653	17.84 635	3.22 632	3.57 622	7.90 635	8.20 632	8.52 647	7.10 643	9.87 642	7.89 643	16.59 665	7.76 638	5.60 634	3.22 633	8.20 641	6.16 640

uio108cc	7.50 634	5.19 630	2.21 607	4.74 628	3.02 624	13.23 653	17.84 635	3.22 632	3.57 622	7.90 635	8.20 632	8.52 647	7.10 643	9.87 642	7.89 643	16.59 665	7.76 638	5.60 634	3.22 633	8.20 641	6.16 640

v20iiwwt	7.50 634	5.19 630	2.21 607	4.74 628	3.02 624	13.23 653	17.84 635	3.22 632	3.57 622	7.90 635	8.20 632	8.52 647	7.10 643	9.87 642	7.89 643	16.59 665	7.76 638	5.60 634	3.22 633	8.20 641	6.16 640

ITERv14	7.50 634	5.19 630	2.21 607	4.74 628	3.02 624	13.23 653	17.84 635	3.22 632	3.57 622	7.90 635	8.20 632	8.52 647	7.10 643	9.87 642	7.89 643	16.59 665	7.76 638	5.60 634	3.22 633	8.20 641	6.16 640

v134_o9	7.50 634	5.19 630	2.21 607	4.74 628	3.02 624	13.23 653	17.84 635	3.22 632	3.57 622	7.90 635	8.20 632	8.52 647	7.10 643	9.87 642	7.89 643	16.59 665	7.76 638	5.60 634	3.22 633	8.20 641	6.16 640

ITERv7	7.50 634	5.19 630	2.21 607	4.74 628	3.02 624	13.23 653	17.84 635	3.22 632	3.57 622	7.90 635	8.20 632	8.52 647	7.10 643	9.87 642	7.89 643	16.59 665	7.76 638	5.60 634	3.22 633	8.20 641	6.16 640

hj116sk	7.60 643	5.30 639	2.45 627	5.11 641	3.33 632	12.83 642	18.07 643	3.22 632	3.78 632	8.08 643	8.54 641	8.63 655	6.96 638	10.07 651	7.66 638	16.33 660	7.86 653	5.84 642	3.48 641	8.22 649	6.21 648

iked130	7.60 643	5.30 639	2.45 627	5.11 641	3.33 632	12.83 642	18.07 643	3.22 632	3.78 632	8.08 643	8.54 641	8.63 655	6.96 638	10.07 651	7.66 638	16.33 660	7.86 653	5.84 642	3.48 641	8.22 649	6.21 648

vnu138km	7.60 643	5.30 639	2.45 627	5.11 641	3.33 632	12.83 642	18.07 643	3.22 632	3.78 632	8.08 643	8.54 641	8.63 655	6.96 638	10.07 651	7.66 638	16.33 660	7.86 653	5.84 642	3.48 641	8.22 649	6.21 648

99wein	7.60 643	5.30 639	2.45 627	5.11 641	3.33 632	12.83 642	18.07 643	3.22 632	3.78 632	8.08 643	8.54 641	8.63 655	6.96 638	10.07 651	7.66 638	16.33 660	7.86 653	5.84 642	3.48 641	8.22 649	6.21 648

a5sdf	7.60 643	5.30 639	2.45 627	5.11 641	3.33 632	12.83 642	18.07 643	3.22 632	3.78 632	8.08 643	8.54 641	8.63 655	6.96 638	10.07 651	7.66 638	16.33 660	7.86 653	5.84 642	3.48 641	8.22 649	6.21 648

ITERv28	7.75 648	5.35 644	2.42 620	5.49 649	3.65 642	12.82 635	18.52 653	3.46 647	3.96 640	8.20 648	8.59 651	8.42 640	7.14 651	10.29 656	8.27 651	16.24 653	7.81 646	6.12 650	3.60 646	8.47 654	6.21 648

ITERv24	7.75 648	5.35 644	2.42 620	5.49 649	3.65 642	12.82 635	18.52 653	3.46 647	3.96 640	8.20 648	8.59 651	8.42 640	7.14 651	10.29 656	8.27 651	16.24 653	7.81 646	6.12 650	3.60 646	8.47 654	6.21 648

dd23bbn	7.75 648	5.35 644	2.42 620	5.49 649	3.65 642	12.82 635	18.52 653	3.46 647	3.96 640	8.20 648	8.59 651	8.42 640	7.14 651	10.29 656	8.27 651	16.24 653	7.81 646	6.12 650	3.60 646	8.47 654	6.21 648

ITERv21	7.75 648	5.35 644	2.42 620	5.49 649	3.65 642	12.82 635	18.52 653	3.46 647	3.96 640	8.20 648	8.59 651	8.42 640	7.14 651	10.29 656	8.27 651	16.24 653	7.81 646	6.12 650	3.60 646	8.47 654	6.21 648

zxcv128	7.75 648	5.35 644	2.42 620	5.49 649	3.65 642	12.82 635	18.52 653	3.46 647	3.96 640	8.20 648	8.59 651	8.42 640	7.14 651	10.29 656	8.27 651	16.24 653	7.81 646	6.12 650	3.60 646	8.47 654	6.21 648

ITERv12	7.75 648	5.35 644	2.42 620	5.49 649	3.65 642	12.82 635	18.52 653	3.46 647	3.96 640	8.20 648	8.59 651	8.42 640	7.14 651	10.29 656	8.27 651	16.24 653	7.81 646	6.12 650	3.60 646	8.47 654	6.21 648

s6wercc	7.75 648	5.35 644	2.42 620	5.49 649	3.65 642	12.82 635	18.52 653	3.46 647	3.96 640	8.20 648	8.59 651	8.42 640	7.14 651	10.29 656	8.27 651	16.24 653	7.81 646	6.12 650	3.60 646	8.47 654	6.21 648

oiu110	7.44 629	5.56 651	2.58 634	4.80 636	3.58 637	12.88 647	18.14 648	3.19 627	4.16 648	8.25 655	8.55 646	7.45 635	6.64 630	8.94 637	6.38 632	15.58 647	8.00 658	6.16 657	3.93 653	7.88 634	6.14 635

dddd17k	7.44 629	5.56 651	2.58 634	4.80 636	3.58 637	12.88 647	18.14 648	3.19 627	4.16 648	8.25 655	8.55 646	7.45 635	6.64 630	8.94 637	6.38 632	15.58 647	8.00 658	6.16 657	3.93 653	7.88 634	6.14 635

ITERv10	7.44 629	5.56 651	2.58 634	4.80 636	3.58 637	12.88 647	18.14 648	3.19 627	4.16 648	8.25 655	8.55 646	7.45 635	6.64 630	8.94 637	6.38 632	15.58 647	8.00 658	6.16 657	3.93 653	7.88 634	6.14 635

ITERv8	7.44 629	5.56 651	2.58 634	4.80 636	3.58 637	12.88 647	18.14 648	3.19 627	4.16 648	8.25 655	8.55 646	7.45 635	6.64 630	8.94 637	6.38 632	15.58 647	8.00 658	6.16 657	3.93 653	7.88 634	6.14 635

ITERv4	7.44 629	5.56 651	2.58 634	4.80 636	3.58 637	12.88 647	18.14 648	3.19 627	4.16 648	8.25 655	8.55 646	7.45 635	6.64 630	8.94 637	6.38 632	15.58 647	8.00 658	6.16 657	3.93 653	7.88 634	6.14 635

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

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

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

DGTPSM_ROB	8.34 655	5.10 628	10.37 659	5.31 648	10.18 656	8.33 629	23.60 665	6.06 657	13.41 665	4.90 627	10.87 662	5.65 628	10.44 659	6.17 630	12.59 660	3.74 630	7.55 635	3.69 630	7.26 661	4.14 630	7.46 660

DPSMNet_ROB	8.40 656	5.11 629	10.49 660	5.58 656	10.25 657	8.34 630	23.62 666	6.07 658	13.45 666	4.93 628	10.88 663	5.66 629	10.44 659	6.24 631	12.64 661	3.98 631	7.61 636	3.76 631	7.30 662	4.20 631	7.51 661

LSM0	24.24 674	19.98 673	22.32 671	24.22 673	40.14 676	38.48 674	55.20 670	26.95 676	28.57 672	20.49 669	21.83 668	22.26 676	22.75 673	24.22 676	27.30 671	13.66 646	16.32 669	12.19 668	14.15 663	16.10 671	17.66 674

CasAABBNet	23.10 669	19.86 668	20.64 668	22.47 668	22.73 668	38.41 673	55.50 673	26.89 674	28.70 675	20.61 672	22.15 672	22.08 674	22.75 673	23.99 671	27.36 672	13.59 641	16.48 670	12.14 663	14.27 664	15.95 666	15.53 670

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

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

Selective-RAFT-Error	23.16 673	19.93 672	20.87 670	22.54 672	22.81 672	38.52 675	55.47 672	27.01 677	28.83 677	20.66 673	22.25 673	22.09 675	22.80 675	24.09 675	27.36 672	13.61 645	16.48 670	12.15 666	14.28 665	15.99 670	15.57 673

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

FADE		1.06 612		0.71 598	0.76 605			1.85 620	1.52 611	0.75 577		1.17 593		2.83 620		24.23 675	4.70 633	17.35 670	17.61 669	0.49 587	0.44 592

HaxPig	17.72 667	20.22 674	19.73 663	16.53 663	16.51 662	9.27 631	9.33 631	14.34 669	13.27 664	18.65 668	18.70 667	17.35 668	16.77 668	17.04 669	16.45 668	22.05 674	20.89 675	22.27 671	21.53 670	21.29 672	22.13 675

LRCNet_RVC	10.90 659	14.34 667	9.35 652	15.35 662	8.04 655	1.08 594	0.34 529	8.78 661	0.70 561	12.63 667	16.05 666	9.85 660	6.54 629	8.57 636	6.34 631	20.27 673	5.40 634	23.70 672	21.88 671	14.87 665	13.83 668

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

AVERAGE_ROB	25.43 675	29.06 676	27.24 673	24.63 674	24.20 675	17.73 665	12.61 633	22.29 671	21.39 671	26.79 677	26.16 675	25.20 677	24.64 676	25.07 677	23.53 670	29.96 677	28.40 677	30.60 674	29.58 673	29.72 674	29.84 677

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

xxxxx1	15.27 662	9.54 659	10.31 654	20.13 665	18.88 664	17.08 662	23.03 662	10.36 663	10.99 661	9.21 661	9.62 658	10.74 662	10.61 662	10.72 663	13.89 665	7.97 638	9.20 666	31.85 675	44.72 675	12.84 662	13.69 665

tt_ll	15.27 662	9.54 659	10.31 654	20.13 665	18.88 664	17.08 662	23.03 662	10.36 663	10.99 661	9.21 661	9.62 658	10.74 662	10.61 662	10.72 663	13.89 665	7.97 638	9.20 666	31.85 675	44.72 675	12.84 662	13.69 665

ff	15.27 662	9.54 659	10.31 654	20.13 665	18.88 664	17.08 662	23.03 662	10.36 663	10.99 661	9.21 661	9.62 658	10.74 662	10.61 662	10.72 663	13.89 665	7.97 638	9.20 666	31.85 675	44.72 675	12.84 662	13.69 665

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

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

Low-res two-view benchmark