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

GASTEREO	0.08 73	0.05 40	0.09 97	0.19 402	0.07 96	0.07 37	0.12 84	0.14 100	0.11 95	0.10 174	0.09 127	0.07 99	0.04 1	0.12 239	0.08 17	0.06 131	0.05 215	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.05 151

MSCF	0.08 73	0.05 40	0.08 42	0.19 402	0.08 166	0.06 11	0.12 84	0.14 100	0.11 95	0.10 174	0.09 127	0.07 99	0.04 1	0.11 152	0.08 17	0.06 131	0.05 215	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.05 151

LG-Stereo_L1	0.07 4	0.05 40	0.11 194	0.14 54	0.06 19	0.07 37	0.13 138	0.09 11	0.07 10	0.05 2	0.04 1	0.05 7	0.04 1	0.08 21	0.07 1	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.04 21	0.04 53

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 145	0.15 102	0.05 1	0.07 37	0.11 55	0.09 11	0.04 2	0.06 16	0.05 7	0.06 31	0.04 1	0.08 21	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.05 124	0.05 151

SCV	0.08 73	0.09 361	0.08 42	0.15 102	0.08 166	0.10 169	0.13 138	0.10 20	0.12 124	0.07 62	0.07 55	0.06 31	0.04 1	0.09 48	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.04 57	0.06 232	0.04 53

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 42	0.12 9	0.05 1	0.09 112	0.13 138	0.06 1	0.09 42	0.05 2	0.05 7	0.06 31	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.05 124	0.04 53

AIO_rvc	0.07 4	0.06 92	0.08 42	0.15 102	0.06 19	0.08 65	0.14 195	0.09 11	0.08 25	0.07 62	0.08 103	0.07 99	0.04 1	0.10 92	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.03 2

GIP-stereo	0.08 73	0.06 92	0.11 194	0.14 54	0.06 19	0.09 112	0.13 138	0.14 100	0.11 95	0.07 62	0.08 103	0.05 7	0.04 1	0.10 92	0.07 1	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.04 53

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 127	0.10 419	0.31 534	0.15 102	0.06 19	0.08 65	0.14 195	0.10 20	0.10 65	0.07 62	0.07 55	0.06 31	0.04 1	0.11 152	0.07 1	0.12 505	0.04 24	0.07 244	0.05 155	0.05 124	0.05 151

Selective-IGEV	0.07 4	0.06 92	0.08 42	0.17 261	0.06 19	0.08 65	0.12 84	0.13 75	0.07 10	0.08 104	0.07 55	0.06 31	0.04 1	0.10 92	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.03 2

VIP-Stereo	0.07 4	0.07 184	0.07 9	0.15 102	0.06 19	0.12 253	0.10 29	0.11 36	0.11 95	0.06 16	0.07 55	0.06 31	0.05 11	0.10 92	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.03 1	0.02 1

GEAStereo	0.08 73	0.05 40	0.08 42	0.13 19	0.08 166	0.08 65	0.14 195	0.10 20	0.09 42	0.08 104	0.10 160	0.06 31	0.05 11	0.11 152	0.08 17	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.05 151

GSStereo	0.08 73	0.05 40	0.08 42	0.13 19	0.08 166	0.08 65	0.14 195	0.11 36	0.12 124	0.08 104	0.10 160	0.05 7	0.05 11	0.11 152	0.08 17	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.05 151

GS-Stereo							0.14 195	0.11 36	0.12 124	0.08 104	0.10 160	0.05 7	0.05 11	0.11 152	0.08 17	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.05 151

gasm-f	0.08 73	0.05 40	0.07 9	0.13 19	0.08 166	0.08 65	0.14 195	0.10 20	0.09 42	0.08 104	0.10 160	0.06 31	0.05 11	0.10 92	0.08 17	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.06 232	0.05 151

252Zero-FE	0.08 73	0.04 1	0.09 97	0.13 19	0.07 96	0.12 253	0.11 55	0.13 75	0.14 187	0.06 16	0.05 7	0.06 31	0.05 11	0.09 48	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 124	0.06 248

asda	0.07 4	0.08 285	0.08 42	0.16 183	0.06 19	0.06 11	0.10 29	0.16 179	0.10 65	0.06 16	0.06 16	0.05 7	0.05 11	0.10 92	0.10 152	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.03 2

IGEV	0.07 4	0.04 1	0.08 42	0.13 19	0.06 19	0.09 112	0.12 84	0.14 100	0.10 65	0.06 16	0.09 127	0.07 99	0.05 11	0.09 48	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.04 53

111111	0.07 4	0.04 1	0.09 97	0.17 261	0.06 19	0.05 4	0.10 29	0.11 36	0.09 42	0.06 16	0.06 16	0.07 99	0.05 11	0.09 48	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.07 306	0.06 248

LG-Stereo_L2	0.07 4	0.05 40	0.10 145	0.14 54	0.06 19	0.07 37	0.12 84	0.09 11	0.09 42	0.06 16	0.04 1	0.05 7	0.05 11	0.08 21	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.04 21	0.03 2

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 40	0.08 42	0.17 261	0.05 1	0.06 11	0.11 55	0.08 4	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 31	0.05 11	0.09 48	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.04 21	0.04 53

MLG-Stereo	0.07 4	0.05 40	0.08 42	0.17 261	0.05 1	0.07 37	0.11 55	0.08 4	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 31	0.05 11	0.10 92	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.04 21	0.04 53

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 4	0.06 92	0.10 145	0.16 183	0.07 96	0.04 1	0.13 138	0.10 20	0.10 65	0.05 2	0.11 197	0.07 99	0.05 11	0.07 4	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.04 53

HART	0.08 73	0.07 184	0.09 97	0.17 261	0.07 96	0.10 169	0.16 335	0.13 75	0.11 95	0.08 104	0.10 160	0.07 99	0.05 11	0.10 92	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.04 57	0.05 124	0.04 53

GREAT-IGEV	0.07 4	0.06 92	0.08 42	0.13 19	0.07 96	0.07 37	0.14 195	0.09 11	0.09 42	0.06 16	0.07 55	0.06 31	0.05 11	0.10 92	0.07 1	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.04 53

SCV_C0	0.08 73	0.07 184	0.07 9	0.16 183	0.09 284	0.08 65	0.15 269	0.11 36	0.12 124	0.08 104	0.07 55	0.06 31	0.05 11	0.11 152	0.07 1	0.05 37	0.05 215	0.05 56	0.04 57	0.06 232	0.05 151

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 73	0.06 92	0.09 97	0.22 505	0.06 19	0.08 65	0.12 84	0.10 20	0.10 65	0.07 62	0.07 55	0.06 31	0.05 11	0.11 152	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.06 232	0.04 53

StereoAnything_RVC	0.07 4	0.15 514	0.17 425	0.11 1	0.05 1	0.05 4	0.11 55	0.08 4	0.08 25	0.06 16	0.06 16	0.05 7	0.05 11	0.09 48	0.08 17	0.08 345	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.05 124	0.04 53

AIO_test	0.07 4	0.05 40	0.07 9	0.15 102	0.07 96	0.06 11	0.14 195	0.10 20	0.10 65	0.07 62	0.07 55	0.06 31	0.05 11	0.08 21	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.03 2

AIO-test2	0.10 190	0.08 285	0.10 145	0.23 526	0.08 166	0.11 217	0.10 29	0.23 344	0.23 359	0.08 104	0.09 127	0.08 143	0.05 11	0.10 92	0.08 17	0.06 131	0.05 215	0.08 329	0.09 434	0.05 124	0.05 151

DEFOM-Stereo	0.07 4	0.05 40	0.07 9	0.14 54	0.06 19	0.10 169	0.13 138	0.07 2	0.13 160	0.06 16	0.07 55	0.06 31	0.05 11	0.10 92	0.09 63	0.04 11	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.04 21	0.04 53

dual_stereo	0.07 4	0.04 1	0.08 42	0.15 102	0.05 1	0.05 4	0.13 138	0.12 58	0.08 25	0.07 62	0.06 16	0.05 7	0.05 11	0.07 4	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.04 21	0.04 53

Occ-G	0.08 73	0.05 40	0.06 4	0.14 54	0.07 96	0.08 65	0.14 195	0.13 75	0.15 206	0.07 62	0.11 197	0.07 99	0.05 11	0.09 48	0.10 152	0.06 131	0.05 215	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.05 151

U	0.08 73	0.07 184	0.09 97	0.19 402	0.10 387	0.10 169	0.13 138	0.12 58	0.17 255	0.07 62	0.07 55	0.06 31	0.05 11	0.07 4	0.08 17	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.04 57	0.06 232	0.05 151

AIO-Stereo	0.08 73	0.06 92	0.09 97	0.18 344	0.06 19	0.08 65	0.12 84	0.15 141	0.09 42	0.08 104	0.08 103	0.07 99	0.05 11	0.11 152	0.08 17	0.05 37	0.05 215	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.04 53

RSM++	0.08 73	0.06 92	0.09 97	0.17 261	0.07 96	0.09 112	0.12 84	0.11 36	0.11 95	0.08 104	0.06 16	0.07 99	0.05 11	0.10 92	0.09 63	0.04 11	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.03 2

RSM	0.08 73	0.06 92	0.09 97	0.17 261	0.06 19	0.08 65	0.12 84	0.12 58	0.10 65	0.08 104	0.07 55	0.06 31	0.05 11	0.11 152	0.09 63	0.04 11	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.03 2

MIM_Stereo	0.09 127	0.07 184	0.11 194	0.15 102	0.07 96	0.06 11	0.12 84	0.20 278	0.14 187	0.13 270	0.13 225	0.09 168	0.05 11	0.12 239	0.08 17	0.05 37	0.06 355	0.07 244	0.06 233	0.06 232	0.05 151

EGLCR-Stereo	0.08 73	0.05 40	0.08 42	0.14 54	0.06 19	0.10 169	0.12 84	0.11 36	0.16 235	0.06 16	0.05 7	0.07 99	0.05 11	0.10 92	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.04 53

CroCo-Stereo Lap2	0.09 127	0.09 361	0.08 42	0.22 505	0.09 284	0.09 112	0.19 455	0.16 179	0.12 124	0.09 140	0.10 160	0.05 7	0.05 11	0.08 21	0.08 17	0.06 131	0.06 355	0.07 244	0.05 155	0.05 124	0.05 151

iRaft-Stereo_20w	0.09 127	0.05 40	0.13 276	0.14 54	0.08 166	0.12 253	0.15 269	0.18 245	0.10 65	0.11 205	0.08 103	0.08 143	0.05 11	0.10 92	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.06 232	0.05 151

SX1w	0.07 4	0.06 92	0.07 9	0.11 1	0.07 96	0.07 37	0.14 195	0.13 75	0.05 4	0.06 16	0.06 16	0.06 31	0.06 42	0.10 92	0.09 63	0.09 406	0.07 429	0.05 56	0.04 57	0.06 232	0.05 151

mnv4	0.07 4	0.06 92	0.07 9	0.12 9	0.06 19	0.08 65	0.13 138	0.14 100	0.07 10	0.07 62	0.06 16	0.07 99	0.06 42	0.09 48	0.10 152	0.09 406	0.06 355	0.04 1	0.04 57	0.06 232	0.04 53

wo013ll	0.07 4	0.05 40	0.08 42	0.11 1	0.06 19	0.06 11	0.14 195	0.14 100	0.10 65	0.06 16	0.07 55	0.06 31	0.06 42	0.07 4	0.09 63	0.08 345	0.05 215	0.04 1	0.04 57	0.06 232	0.04 53

2k_new	0.07 4	0.04 1	0.08 42	0.11 1	0.07 96	0.10 169	0.13 138	0.14 100	0.09 42	0.07 62	0.05 7	0.06 31	0.06 42	0.09 48	0.09 63	0.08 345	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.06 232	0.05 151

CNT	0.07 4	0.04 1	0.08 42	0.11 1	0.07 96	0.08 65	0.13 138	0.13 75	0.09 42	0.06 16	0.07 55	0.07 99	0.06 42	0.09 48	0.10 152	0.07 282	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.06 232	0.05 151

uiiii_40	0.07 4	0.06 92	0.06 4	0.13 19	0.07 96	0.07 37	0.10 29	0.14 100	0.07 10	0.05 2	0.06 16	0.06 31	0.06 42	0.10 92	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 124	0.05 151

4.5w_L	0.07 4	0.06 92	0.07 9	0.14 54	0.07 96	0.08 65	0.10 29	0.14 100	0.09 42	0.06 16	0.07 55	0.06 31	0.06 42	0.10 92	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 124	0.05 151

StePilot	0.07 4	0.06 92	0.07 9	0.14 54	0.07 96	0.08 65	0.10 29	0.14 100	0.10 65	0.06 16	0.07 55	0.06 31	0.06 42	0.10 92	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 124	0.05 151

DLNR-FE	10.43 663	1.83 654	19.53 672	120.75 676	13.06 666	0.06 11	0.13 138	0.23 344	0.10 65	0.07 62	0.10 160	0.09 168	0.06 42	0.10 92	0.09 63	0.13 528	0.04 24	0.06 145	0.04 57	52.01 677	0.04 53

Select-FE	0.11 233	0.06 92	0.20 471	0.15 102	0.11 437	0.11 217	0.13 138	0.21 301	0.18 281	0.09 140	0.11 197	0.10 201	0.06 42	0.12 239	0.09 63	0.07 282	0.05 215	0.07 244	0.08 387	0.06 232	0.08 393

IGEV-FE	0.09 127	0.05 40	0.12 230	0.13 19	0.08 166	0.12 253	0.13 138	0.17 215	0.11 95	0.10 174	0.06 16	0.09 168	0.06 42	0.11 152	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.06 233	0.05 124	0.05 151

DDF-Stereo	0.08 73	0.04 1	0.09 97	0.15 102	0.10 387	0.06 11	0.13 138	0.09 11	0.14 187	0.06 16	0.06 16	0.07 99	0.06 42	0.09 48	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.04 57	0.08 369	0.05 151

Zero-FE251	0.07 4	0.05 40	0.09 97	0.13 19	0.06 19	0.12 253	0.12 84	0.11 36	0.10 65	0.07 62	0.08 103	0.06 31	0.06 42	0.09 48	0.08 17	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.04 53

MonStereo	0.07 4	0.06 92	0.05 1	0.15 102	0.05 1	0.08 65	0.10 29	0.15 141	0.15 206	0.05 2	0.06 16	0.05 7	0.06 42	0.07 4	0.09 63	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 4	0.06 92	0.05 1	0.15 102	0.05 1	0.08 65	0.10 29	0.15 141	0.15 206	0.05 2	0.06 16	0.05 7	0.06 42	0.07 4	0.09 63	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-mixall	0.07 4	0.04 1	0.09 97	0.13 19	0.06 19	0.05 4	0.09 18	0.11 36	0.07 10	0.06 16	0.06 16	0.05 7	0.06 42	0.09 48	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 124	0.05 151

Replicate-Monster	0.07 4	0.05 40	0.09 97	0.14 54	0.06 19	0.08 65	0.09 18	0.13 75	0.13 160	0.05 2	0.07 55	0.06 31	0.06 42	0.08 21	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.04 21	0.04 53

zero-FE	0.08 73	0.04 1	0.09 97	0.15 102	0.10 387	0.05 4	0.14 195	0.09 11	0.14 187	0.07 62	0.06 16	0.07 99	0.06 42	0.09 48	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.04 57	0.08 369	0.05 151

AdaDepth	0.07 4	0.06 92	0.07 9	0.18 344	0.06 19	0.11 217	0.12 84	0.09 11	0.07 10	0.06 16	0.05 7	0.07 99	0.06 42	0.09 48	0.10 152	0.04 11	0.05 215	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.04 53

S2M2_XL	0.08 73	0.06 92	0.12 230	0.12 9	0.08 166	0.09 112	0.09 18	0.07 2	0.07 10	0.08 104	0.07 55	0.07 99	0.06 42	0.09 48	0.09 63	0.08 345	0.06 355	0.07 244	0.05 155	0.08 369	0.06 248
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.07 4	0.08 285	0.07 9	0.16 183	0.07 96	0.08 65	0.08 7	0.11 36	0.08 25	0.07 62	0.07 55	0.06 31	0.06 42	0.10 92	0.09 63	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 57	0.04 21	0.03 2

qwe	0.07 4	0.08 285	0.07 9	0.15 102	0.06 19	0.07 37	0.10 29	0.18 245	0.11 95	0.07 62	0.07 55	0.06 31	0.06 42	0.10 92	0.09 63	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 57	0.04 21	0.03 2

2.25w	0.07 4	0.06 92	0.07 9	0.14 54	0.06 19	0.08 65	0.08 7	0.10 20	0.15 206	0.08 104	0.10 160	0.07 99	0.06 42	0.08 21	0.10 152	0.05 37	0.03 1	0.04 1	0.04 57	0.03 1	0.04 53

4.25_new	0.07 4	0.08 285	0.09 97	0.15 102	0.06 19	0.09 112	0.08 7	0.14 100	0.08 25	0.07 62	0.07 55	0.06 31	0.06 42	0.12 239	0.10 152	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.03 2

4.5w_new	0.07 4	0.08 285	0.09 97	0.15 102	0.06 19	0.09 112	0.08 7	0.14 100	0.08 25	0.07 62	0.07 55	0.06 31	0.06 42	0.12 239	0.10 152	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.03 2

4.5_new	0.07 4	0.09 361	0.08 42	0.15 102	0.07 96	0.06 11	0.10 29	0.14 100	0.11 95	0.06 16	0.08 103	0.06 31	0.06 42	0.08 21	0.10 152	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 57	0.04 21	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 4	0.09 361	0.08 42	0.15 102	0.07 96	0.06 11	0.10 29	0.14 100	0.11 95	0.06 16	0.08 103	0.06 31	0.06 42	0.08 21	0.10 152	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 57	0.04 21	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 4	0.08 285	0.09 97	0.15 102	0.06 19	0.09 112	0.08 7	0.14 100	0.08 25	0.07 62	0.07 55	0.06 31	0.06 42	0.12 239	0.10 152	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.03 2

4w-stereo	0.07 4	0.08 285	0.08 42	0.16 183	0.06 19	0.07 37	0.08 7	0.12 58	0.08 25	0.07 62	0.07 55	0.05 7	0.06 42	0.09 48	0.10 152	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 57	0.04 21	0.03 2

2.5w	0.07 4	0.07 184	0.07 9	0.16 183	0.06 19	0.08 65	0.12 84	0.10 20	0.10 65	0.07 62	0.06 16	0.09 168	0.06 42	0.08 21	0.09 63	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 57	0.03 1	0.03 2

2.75w_new	0.07 4	0.07 184	0.07 9	0.13 19	0.06 19	0.08 65	0.08 7	0.18 245	0.12 124	0.07 62	0.08 103	0.06 31	0.06 42	0.09 48	0.11 231	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 53

3.25w_new	0.07 4	0.06 92	0.07 9	0.15 102	0.06 19	0.10 169	0.07 3	0.12 58	0.11 95	0.08 104	0.06 16	0.07 99	0.06 42	0.11 152	0.09 63	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 4	0.06 92	0.07 9	0.15 102	0.06 19	0.10 169	0.07 3	0.12 58	0.11 95	0.08 104	0.06 16	0.07 99	0.06 42	0.11 152	0.09 63	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.75w	0.07 4	0.07 184	0.08 42	0.16 183	0.07 96	0.07 37	0.09 18	0.16 179	0.09 42	0.07 62	0.06 16	0.05 7	0.06 42	0.09 48	0.10 152	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3w_stereo	0.08 73	0.09 361	0.10 145	0.17 261	0.07 96	0.08 65	0.10 29	0.20 278	0.13 160	0.06 16	0.07 55	0.05 7	0.06 42	0.08 21	0.09 63	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.03 2

2w_stereo	0.08 73	0.08 285	0.09 97	0.16 183	0.06 19	0.08 65	0.10 29	0.20 278	0.15 206	0.08 104	0.07 55	0.06 31	0.06 42	0.06 1	0.09 63	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 57	0.03 1	0.03 2

1w_stereo	0.07 4	0.06 92	0.07 9	0.16 183	0.06 19	0.07 37	0.10 29	0.14 100	0.14 187	0.07 62	0.08 103	0.05 7	0.06 42	0.09 48	0.09 63	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 53

monsters	0.07 4	0.06 92	0.06 4	0.15 102	0.06 19	0.08 65	0.09 18	0.12 58	0.08 25	0.09 140	0.07 55	0.06 31	0.06 42	0.08 21	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.04 1	0.04 57	0.03 1	0.03 2

MLG-Stereo_test3	0.07 4	0.05 40	0.10 145	0.14 54	0.06 19	0.07 37	0.11 55	0.08 4	0.06 5	0.06 16	0.04 1	0.06 31	0.06 42	0.07 4	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.06 248

LGtest1	0.07 4	0.04 1	0.10 145	0.15 102	0.06 19	0.07 37	0.09 18	0.08 4	0.06 5	0.05 2	0.04 1	0.06 31	0.06 42	0.10 92	0.09 63	0.07 282	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.06 232	0.06 248

MM-Stereo_test3	0.10 190	0.07 184	0.07 9	0.18 344	0.07 96	0.12 253	0.19 455	0.24 367	0.19 297	0.06 16	0.10 160	0.08 143	0.06 42	0.11 152	0.08 17	0.06 131	0.06 355	0.07 244	0.05 155	0.05 124	0.04 53

MM-Stereo_test2	0.09 127	0.06 92	0.09 97	0.19 402	0.08 166	0.12 253	0.18 415	0.15 141	0.14 187	0.07 62	0.10 160	0.07 99	0.06 42	0.12 239	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.03 2

MM-Stereo_test1	0.10 190	0.07 184	0.08 42	0.18 344	0.07 96	0.12 253	0.18 415	0.21 301	0.20 320	0.09 140	0.11 197	0.08 143	0.06 42	0.10 92	0.10 152	0.06 131	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.05 124	0.04 53

HUF	0.08 73	0.05 40	0.08 42	0.14 54	0.06 19	0.09 112	0.13 138	0.13 75	0.13 160	0.07 62	0.07 55	0.08 143	0.06 42	0.10 92	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.04 53

castereo++	0.08 73	0.05 40	0.08 42	0.15 102	0.05 1	0.14 328	0.12 84	0.11 36	0.15 206	0.07 62	0.07 55	0.07 99	0.06 42	0.08 21	0.08 17	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.03 2

IGEV-RUCA	0.08 73	0.06 92	0.11 194	0.14 54	0.09 284	0.10 169	0.12 84	0.10 20	0.12 124	0.06 16	0.07 55	0.07 99	0.06 42	0.09 48	0.08 17	0.06 131	0.05 215	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.06 248

MonSter	0.07 4	0.06 92	0.05 1	0.15 102	0.05 1	0.07 37	0.10 29	0.15 141	0.15 206	0.05 2	0.06 16	0.05 7	0.06 42	0.07 4	0.09 63	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

fffft	0.09 127	0.06 92	0.12 230	0.16 183	0.07 96	0.09 112	0.17 369	0.12 58	0.11 95	0.08 104	0.07 55	0.09 168	0.06 42	0.11 152	0.12 287	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.05 151
1: 1. 1
tt45	0.09 127	0.06 92	0.11 194	0.15 102	0.07 96	0.11 217	0.16 335	0.13 75	0.11 95	0.09 140	0.06 16	0.08 143	0.06 42	0.13 285	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248

mms	0.09 127	0.07 184	0.08 42	0.16 183	0.08 166	0.10 169	0.16 335	0.12 58	0.11 95	0.08 104	0.09 127	0.08 143	0.06 42	0.11 152	0.12 287	0.05 37	0.04 24	0.07 244	0.05 155	0.04 21	0.03 2

ours_stereo	0.09 127	0.07 184	0.09 97	0.17 261	0.08 166	0.11 217	0.16 335	0.11 36	0.12 124	0.08 104	0.10 160	0.08 143	0.06 42	0.12 239	0.12 287	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.03 2

WCG-NET	0.08 73	0.05 40	0.09 97	0.15 102	0.06 19	0.11 217	0.14 195	0.13 75	0.13 160	0.06 16	0.09 127	0.07 99	0.06 42	0.13 285	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.03 2

IGEV-Stereo++	0.07 4	0.06 92	0.08 42	0.18 344	0.06 19	0.04 1	0.10 29	0.11 36	0.11 95	0.06 16	0.07 55	0.07 99	0.06 42	0.09 48	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.04 53

RAStereo	0.10 190	0.09 361	0.08 42	0.20 460	0.08 166	0.13 296	0.18 415	0.15 141	0.17 255	0.10 174	0.12 211	0.05 7	0.06 42	0.09 48	0.08 17	0.07 282	0.05 215	0.07 244	0.05 155	0.05 124	0.04 53

Pointernet	0.09 127	0.04 1	0.09 97	0.16 183	0.08 166	0.13 296	0.10 29	0.15 141	0.17 255	0.09 140	0.07 55	0.06 31	0.06 42	0.11 152	0.09 63	0.08 345	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.06 232	0.05 151

IGEV-Stereo+	0.07 4	0.04 1	0.08 42	0.15 102	0.06 19	0.04 1	0.09 18	0.10 20	0.09 42	0.06 16	0.06 16	0.06 31	0.06 42	0.06 1	0.08 17	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.06 232	0.06 248

WCG-NET（raft）	0.08 73	0.05 40	0.10 145	0.15 102	0.06 19	0.11 217	0.13 138	0.15 141	0.12 124	0.08 104	0.07 55	0.06 31	0.06 42	0.13 285	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.04 53

RAFT-Stereo-weight	0.09 127	0.06 92	0.10 145	0.16 183	0.07 96	0.09 112	0.14 195	0.19 267	0.16 235	0.11 205	0.10 160	0.08 143	0.06 42	0.10 92	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.04 57	0.04 21	0.04 53

test_for_model	0.09 127	0.12 463	0.14 311	0.23 526	0.11 437	0.08 65	0.13 138	0.12 58	0.12 124	0.10 174	0.07 55	0.07 99	0.06 42	0.11 152	0.10 152	0.06 131	0.05 215	0.05 56	0.03 1	0.07 306	0.04 53

MGS-Stereo	0.09 127	0.07 184	0.12 230	0.15 102	0.08 166	0.09 112	0.15 269	0.12 58	0.12 124	0.07 62	0.10 160	0.08 143	0.06 42	0.10 92	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.06 232	0.05 151

MoCha-V2	0.08 73	0.05 40	0.10 145	0.20 460	0.07 96	0.09 112	0.14 195	0.11 36	0.08 25	0.07 62	0.08 103	0.07 99	0.06 42	0.09 48	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.04 53

IGEV++	0.08 73	0.06 92	0.08 42	0.18 344	0.07 96	0.09 112	0.13 138	0.10 20	0.09 42	0.08 104	0.08 103	0.06 31	0.06 42	0.13 285	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.04 53

ACVNet-DCA	0.10 190	0.08 285	0.12 230	0.17 261	0.09 284	0.13 296	0.15 269	0.23 344	0.16 235	0.09 140	0.09 127	0.06 31	0.06 42	0.10 92	0.07 1	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.07 306	0.07 329

1test111	0.11 233	0.08 285	0.12 230	0.17 261	0.09 284	0.13 296	0.15 269	0.23 344	0.16 235	0.09 140	0.09 127	0.06 31	0.06 42	0.15 333	0.16 409	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.07 306	0.07 329

cc1	0.10 190	0.08 285	0.12 230	0.17 261	0.09 284	0.13 296	0.15 269	0.16 179	0.18 281	0.09 140	0.09 127	0.06 31	0.06 42	0.10 92	0.07 1	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.06 232	0.06 248

ff7	0.09 127	0.07 184	0.11 194	0.16 183	0.09 284	0.11 217	0.15 269	0.16 179	0.12 124	0.10 174	0.06 16	0.06 31	0.06 42	0.11 152	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248

IGEVStereo-DCA	0.09 127	0.06 92	0.11 194	0.15 102	0.10 387	0.11 217	0.15 269	0.16 179	0.12 124	0.10 174	0.06 16	0.08 143	0.06 42	0.10 92	0.08 17	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248

ffff	0.09 127	0.07 184	0.11 194	0.16 183	0.09 284	0.11 217	0.15 269	0.16 179	0.12 124	0.10 174	0.06 16	0.06 31	0.06 42	0.11 152	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248

rrr	0.09 127	0.06 92	0.12 230	0.15 102	0.10 387	0.11 217	0.16 335	0.16 179	0.15 206	0.10 174	0.06 16	0.08 143	0.06 42	0.10 92	0.08 17	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248

11t	0.09 127	0.07 184	0.11 194	0.16 183	0.09 284	0.11 217	0.15 269	0.16 179	0.12 124	0.10 174	0.06 16	0.06 31	0.06 42	0.11 152	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248

tt1	0.10 190	0.08 285	0.12 230	0.17 261	0.09 284	0.12 253	0.16 335	0.15 141	0.19 297	0.09 140	0.08 103	0.06 31	0.06 42	0.10 92	0.07 1	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.06 232	0.06 248

MaDis-Stereo	0.09 127	0.09 361	0.08 42	0.17 261	0.09 284	0.13 296	0.10 29	0.16 179	0.16 235	0.09 140	0.11 197	0.06 31	0.06 42	0.09 48	0.13 328	0.07 282	0.06 355	0.07 244	0.05 155	0.05 124	0.04 53

IGEV_Zeroshot_test	0.09 127	0.05 40	0.12 230	0.13 19	0.08 166	0.12 253	0.13 138	0.17 215	0.11 95	0.10 174	0.06 16	0.09 168	0.06 42	0.11 152	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.06 233	0.05 124	0.05 151

MSKI-zero shot	0.09 127	0.05 40	0.09 97	0.15 102	0.07 96	0.10 169	0.13 138	0.14 100	0.13 160	0.09 140	0.09 127	0.09 168	0.06 42	0.12 239	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.04 53

DLNR_Zeroshot_test	10.40 662	1.82 653	19.49 671	120.77 677	13.11 667	0.06 11	0.13 138	0.23 344	0.10 65	0.07 62	0.10 160	0.09 168	0.06 42	0.10 92	0.09 63	0.13 528	0.04 24	0.06 145	0.04 57	51.54 676	0.04 53

testlalala	0.08 73	0.07 184	0.17 425	0.16 183	0.08 166	0.09 112	0.12 84	0.15 141	0.10 65	0.07 62	0.09 127	0.06 31	0.06 42	0.11 152	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.04 57	0.04 21	0.04 53

CAS	0.08 73	0.04 1	0.07 9	0.17 261	0.08 166	0.10 169	0.13 138	0.12 58	0.09 42	0.09 140	0.10 160	0.08 143	0.06 42	0.09 48	0.08 17	0.08 345	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.05 124	0.04 53

anonymousdsp	0.09 127	0.07 184	0.11 194	0.16 183	0.09 284	0.11 217	0.15 269	0.16 179	0.12 124	0.09 140	0.06 16	0.06 31	0.06 42	0.11 152	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248

CES	0.08 73	0.04 1	0.08 42	0.14 54	0.07 96	0.09 112	0.14 195	0.11 36	0.09 42	0.08 104	0.09 127	0.11 226	0.06 42	0.12 239	0.08 17	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.05 124	0.05 151

ProNet	0.09 127	0.07 184	0.10 145	0.17 261	0.08 166	0.10 169	0.15 269	0.15 141	0.12 124	0.09 140	0.06 16	0.07 99	0.06 42	0.11 152	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.06 248

MC-Stereo	0.08 73	0.06 92	0.09 97	0.17 261	0.06 19	0.10 169	0.14 195	0.12 58	0.10 65	0.09 140	0.12 211	0.09 168	0.06 42	0.11 152	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.04 53

ccc-4	0.09 127	0.07 184	0.11 194	0.16 183	0.09 284	0.11 217	0.15 269	0.16 179	0.12 124	0.10 174	0.06 16	0.06 31	0.06 42	0.11 152	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248

IGEV-Stereo	0.09 127	0.07 184	0.11 194	0.16 183	0.09 284	0.11 217	0.15 269	0.16 179	0.12 124	0.09 140	0.06 16	0.06 31	0.06 42	0.11 152	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TRStereo	0.09 127	0.05 40	0.12 230	0.15 102	0.12 469	0.10 169	0.13 138	0.18 245	0.18 281	0.09 140	0.09 127	0.09 168	0.06 42	0.10 92	0.08 17	0.07 282	0.05 215	0.07 244	0.07 322	0.04 21	0.04 53

CroCo-Stereo	0.09 127	0.08 285	0.08 42	0.22 505	0.09 284	0.09 112	0.19 455	0.15 141	0.12 124	0.07 62	0.07 55	0.08 143	0.06 42	0.08 21	0.07 1	0.07 282	0.05 215	0.06 145	0.04 57	0.05 124	0.04 53
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
TANstereo	0.09 127	0.04 1	0.08 42	0.13 19	0.06 19	0.11 217	0.14 195	0.15 141	0.19 297	0.11 205	0.15 256	0.10 201	0.06 42	0.12 239	0.09 63	0.07 282	0.05 215	0.05 56	0.04 57	0.06 232	0.05 151

XX-Stereo	0.09 127	0.05 40	0.08 42	0.17 261	0.09 284	0.15 354	0.12 84	0.20 278	0.10 65	0.10 174	0.14 239	0.07 99	0.06 42	0.12 239	0.08 17	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.06 233	0.04 21	0.04 53

test_xeample3	0.09 127	0.06 92	0.12 230	0.16 183	0.09 284	0.11 217	0.15 269	0.16 179	0.13 160	0.10 174	0.06 16	0.08 143	0.06 42	0.10 92	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248

5k_stereo	0.08 73	0.05 40	0.08 42	0.11 1	0.07 96	0.08 65	0.12 84	0.15 141	0.09 42	0.07 62	0.07 55	0.07 99	0.07 130	0.09 48	0.11 231	0.10 450	0.06 355	0.04 1	0.04 57	0.06 232	0.05 151

4k_L	0.08 73	0.04 1	0.10 145	0.13 19	0.07 96	0.09 112	0.12 84	0.15 141	0.07 10	0.06 16	0.08 103	0.06 31	0.07 130	0.10 92	0.10 152	0.06 131	0.05 215	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 53

gc-stereo	0.08 73	0.04 1	0.09 97	0.13 19	0.06 19	0.09 112	0.12 84	0.13 75	0.07 10	0.06 16	0.09 127	0.06 31	0.07 130	0.09 48	0.11 231	0.06 131	0.05 215	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 53

ss10	0.07 4	0.04 1	0.09 97	0.13 19	0.06 19	0.09 112	0.12 84	0.15 141	0.08 25	0.06 16	0.08 103	0.05 7	0.07 130	0.09 48	0.10 152	0.06 131	0.05 215	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 53

5k_new	0.07 4	0.04 1	0.10 145	0.13 19	0.07 96	0.08 65	0.12 84	0.13 75	0.07 10	0.06 16	0.07 55	0.06 31	0.07 130	0.11 152	0.10 152	0.06 131	0.05 215	0.04 1	0.03 1	0.05 124	0.05 151

SX	0.08 73	0.04 1	0.11 194	0.13 19	0.07 96	0.09 112	0.11 55	0.12 58	0.07 10	0.07 62	0.06 16	0.07 99	0.07 130	0.10 92	0.11 231	0.06 131	0.05 215	0.04 1	0.03 1	0.05 124	0.05 151

USM	0.08 73	0.05 40	0.09 97	0.14 54	0.06 19	0.09 112	0.12 84	0.15 141	0.09 42	0.06 16	0.07 55	0.05 7	0.07 130	0.10 92	0.10 152	0.05 37	0.05 215	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 53

ACM	0.07 4	0.04 1	0.10 145	0.13 19	0.07 96	0.09 112	0.11 55	0.14 100	0.08 25	0.06 16	0.08 103	0.06 31	0.07 130	0.09 48	0.11 231	0.06 131	0.05 215	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 53

SteFusion	0.07 4	0.05 40	0.08 42	0.15 102	0.06 19	0.06 11	0.13 138	0.15 141	0.13 160	0.06 16	0.06 16	0.05 7	0.07 130	0.08 21	0.09 63	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.04 57	0.04 21	0.03 2

PyraSte	0.07 4	0.05 40	0.08 42	0.17 261	0.06 19	0.08 65	0.11 55	0.15 141	0.08 25	0.07 62	0.07 55	0.04 1	0.07 130	0.08 21	0.10 152	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.04 57	0.04 21	0.03 2

ITERv19	0.07 4	0.04 1	0.08 42	0.14 54	0.05 1	0.05 4	0.12 84	0.11 36	0.09 42	0.06 16	0.07 55	0.06 31	0.07 130	0.07 4	0.08 17	0.06 131	0.04 24	0.04 1	0.04 57	0.04 21	0.04 53

zaero_v3	0.07 4	0.04 1	0.10 145	0.14 54	0.05 1	0.06 11	0.11 55	0.10 20	0.08 25	0.07 62	0.06 16	0.04 1	0.07 130	0.07 4	0.08 17	0.06 131	0.04 24	0.04 1	0.04 57	0.04 21	0.04 53

ITERv2	0.07 4	0.04 1	0.10 145	0.14 54	0.05 1	0.08 65	0.11 55	0.11 36	0.07 10	0.05 2	0.07 55	0.05 7	0.07 130	0.08 21	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.04 1	0.04 57	0.05 124	0.04 53

FE-Mocha	0.09 127	0.06 92	0.14 311	0.16 183	0.09 284	0.10 169	0.15 269	0.18 245	0.16 235	0.10 174	0.09 127	0.07 99	0.07 130	0.09 48	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.06 233	0.05 124	0.05 151

Wavelet-MonSter	0.07 4	0.05 40	0.07 9	0.16 183	0.06 19	0.07 37	0.11 55	0.10 20	0.08 25	0.06 16	0.06 16	0.07 99	0.07 130	0.09 48	0.09 63	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 4	0.07 184	0.07 9	0.15 102	0.07 96	0.09 112	0.06 1	0.13 75	0.11 95	0.07 62	0.07 55	0.06 31	0.07 130	0.10 92	0.09 63	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

monsterstereo	0.07 4	0.06 92	0.06 4	0.16 183	0.06 19	0.08 65	0.10 29	0.16 179	0.11 95	0.07 62	0.08 103	0.06 31	0.07 130	0.08 21	0.09 63	0.04 11	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.03 1	0.03 2

LG-G_1	0.07 4	0.04 1	0.11 194	0.15 102	0.06 19	0.09 112	0.08 7	0.08 4	0.06 5	0.06 16	0.05 7	0.07 99	0.07 130	0.11 152	0.08 17	0.07 282	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.05 151

LG-G	0.07 4	0.04 1	0.11 194	0.15 102	0.06 19	0.09 112	0.08 7	0.08 4	0.06 5	0.06 16	0.05 7	0.07 99	0.07 130	0.11 152	0.08 17	0.07 282	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.05 151

LG-Stereo	0.08 73	0.07 184	0.10 145	0.18 344	0.07 96	0.10 169	0.17 369	0.11 36	0.08 25	0.05 2	0.07 55	0.05 7	0.07 130	0.09 48	0.09 63	0.04 11	0.05 215	0.07 244	0.07 322	0.04 21	0.04 53

AIO-test1	0.10 190	0.07 184	0.10 145	0.23 526	0.07 96	0.09 112	0.13 138	0.21 301	0.14 187	0.11 205	0.12 211	0.09 168	0.07 130	0.11 152	0.09 63	0.06 131	0.05 215	0.09 410	0.10 473	0.03 1	0.06 248

SMoEStereo_RVC	0.08 73	0.06 92	0.12 230	0.16 183	0.07 96	0.09 112	0.14 195	0.11 36	0.13 160	0.09 140	0.07 55	0.07 99	0.07 130	0.12 239	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.04 53

tg	0.10 190	0.06 92	0.10 145	0.18 344	0.08 166	0.11 217	0.16 335	0.20 278	0.12 124	0.08 104	0.11 197	0.11 226	0.07 130	0.11 152	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.08 329	0.08 387	0.04 21	0.04 53

PAM_32	0.09 127	0.05 40	0.17 425	0.15 102	0.08 166	0.10 169	0.15 269	0.14 100	0.15 206	0.09 140	0.08 103	0.09 168	0.07 130	0.14 311	0.08 17	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.06 233	0.05 124	0.06 248

PAM	0.10 190	0.05 40	0.16 397	0.15 102	0.08 166	0.09 112	0.16 335	0.15 141	0.16 235	0.12 243	0.09 127	0.09 168	0.07 130	0.13 285	0.08 17	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.06 233	0.05 124	0.06 248

UGAM-zero	0.09 127	0.05 40	0.15 363	0.15 102	0.08 166	0.09 112	0.13 138	0.19 267	0.15 206	0.11 205	0.15 256	0.07 99	0.07 130	0.09 48	0.09 63	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248

model_zeroshot	0.10 190	0.04 1	0.11 194	0.15 102	0.09 284	0.12 253	0.14 195	0.20 278	0.13 160	0.11 205	0.10 160	0.12 243	0.07 130	0.12 239	0.10 152	0.07 282	0.06 355	0.06 145	0.05 155	0.06 232	0.06 248

GCAP-BAT	0.09 127	0.07 184	0.14 311	0.15 102	0.08 166	0.10 169	0.13 138	0.14 100	0.10 65	0.11 205	0.10 160	0.08 143	0.07 130	0.12 239	0.10 152	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.04 57	0.04 21	0.04 53

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 233	0.05 40	0.14 311	0.15 102	0.20 567	0.09 112	0.17 369	0.21 301	0.15 206	0.11 205	0.14 239	0.10 201	0.07 130	0.10 92	0.08 17	0.06 131	0.05 215	0.07 244	0.07 322	0.07 306	0.09 438

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 233	0.05 40	0.11 194	0.15 102	0.13 492	0.13 296	0.16 335	0.23 344	0.17 255	0.10 174	0.12 211	0.10 201	0.07 130	0.11 152	0.09 63	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.06 233	0.07 306	0.08 393

CAS++	0.11 233	0.07 184	0.11 194	0.14 54	0.09 284	0.12 253	0.14 195	0.24 367	0.14 187	0.11 205	0.09 127	0.11 226	0.07 130	0.14 311	0.09 63	0.11 480	0.09 485	0.09 410	0.07 322	0.07 306	0.08 393
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
testlalala2	0.10 190	0.06 92	0.11 194	0.20 460	0.10 387	0.10 169	0.12 84	0.17 215	0.12 124	0.12 243	0.13 225	0.09 168	0.07 130	0.11 152	0.13 328	0.06 131	0.05 215	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.05 151

MyStereo07	0.10 190	0.07 184	0.10 145	0.17 261	0.09 284	0.14 328	0.18 415	0.15 141	0.15 206	0.09 140	0.06 16	0.06 31	0.07 130	0.12 239	0.09 63	0.06 131	0.05 215	0.08 329	0.07 322	0.06 232	0.06 248

MyStereo06	0.10 190	0.07 184	0.12 230	0.17 261	0.09 284	0.13 296	0.18 415	0.19 267	0.12 124	0.12 243	0.08 103	0.07 99	0.07 130	0.11 152	0.09 63	0.06 131	0.05 215	0.07 244	0.07 322	0.06 232	0.06 248

UniTT-Stereo	0.09 127	0.07 184	0.08 42	0.18 344	0.08 166	0.13 296	0.11 55	0.12 58	0.11 95	0.10 174	0.12 211	0.05 7	0.07 130	0.09 48	0.09 63	0.07 282	0.05 215	0.05 56	0.05 155	0.05 124	0.05 151

CASnet	0.09 127	0.09 361	0.09 97	0.19 402	0.06 19	0.07 37	0.11 55	0.18 245	0.14 187	0.11 205	0.10 160	0.09 168	0.07 130	0.10 92	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.10 458	0.08 387	0.05 124	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.09 127	0.06 92	0.13 276	0.17 261	0.08 166	0.10 169	0.16 335	0.14 100	0.10 65	0.08 104	0.09 127	0.08 143	0.07 130	0.10 92	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.04 53

HanStereo	0.09 127	0.06 92	0.13 276	0.17 261	0.08 166	0.10 169	0.16 335	0.14 100	0.10 65	0.08 104	0.09 127	0.08 143	0.07 130	0.10 92	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.04 53

LL-Strereo2	0.10 190	0.10 419	0.15 363	0.18 344	0.08 166	0.15 354	0.09 18	0.17 215	0.14 187	0.14 291	0.10 160	0.09 168	0.07 130	0.16 367	0.10 152	0.05 37	0.05 215	0.10 458	0.07 322	0.06 232	0.05 151

4D-IteraStereo	0.09 127	0.07 184	0.10 145	0.18 344	0.07 96	0.09 112	0.15 269	0.17 215	0.15 206	0.10 174	0.11 197	0.10 201	0.07 130	0.11 152	0.09 63	0.05 37	0.03 1	0.08 329	0.07 322	0.06 232	0.05 151

RCA-Stereo	0.09 127	0.06 92	0.09 97	0.16 183	0.06 19	0.09 112	0.13 138	0.18 245	0.14 187	0.09 140	0.10 160	0.08 143	0.07 130	0.12 239	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.04 53

RAFT_CTSACE	0.12 300	0.09 361	0.10 145	0.22 505	0.08 166	0.12 253	0.24 526	0.18 245	0.16 235	0.20 431	0.27 443	0.13 268	0.07 130	0.13 285	0.09 63	0.05 37	0.06 355	0.08 329	0.07 322	0.04 21	0.04 53

IPLG	0.10 190	0.07 184	0.15 363	0.17 261	0.08 166	0.11 217	0.14 195	0.20 278	0.15 206	0.12 243	0.17 289	0.07 99	0.07 130	0.14 311	0.13 328	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.04 53

MIPNet	0.11 233	0.08 285	0.14 311	0.17 261	0.09 284	0.12 253	0.14 195	0.20 278	0.24 375	0.11 205	0.10 160	0.09 168	0.07 130	0.13 285	0.12 287	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.04 53

iRaftStereo_RVC	0.10 190	0.07 184	0.09 97	0.17 261	0.09 284	0.11 217	0.17 369	0.18 245	0.12 124	0.09 140	0.12 211	0.10 201	0.07 130	0.11 152	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.08 329	0.08 387	0.04 21	0.04 53

CREStereo++_RVC	0.08 73	0.04 1	0.06 4	0.13 19	0.07 96	0.09 112	0.12 84	0.14 100	0.14 187	0.10 174	0.14 239	0.08 143	0.07 130	0.09 48	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.05 155	0.04 21	0.04 53
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
raftrobust	0.09 127	0.06 92	0.10 145	0.17 261	0.08 166	0.09 112	0.10 29	0.18 245	0.16 235	0.10 174	0.09 127	0.12 243	0.07 130	0.12 239	0.10 152	0.08 345	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.05 151

sCroCo_RVC	0.12 300	0.09 361	0.23 496	0.24 535	0.11 437	0.19 447	0.14 195	0.17 215	0.14 187	0.10 174	0.13 225	0.12 243	0.07 130	0.14 311	0.11 231	0.08 345	0.08 456	0.08 329	0.08 387	0.05 124	0.07 329

EAI-Stereo	0.09 127	0.07 184	0.11 194	0.15 102	0.06 19	0.10 169	0.15 269	0.16 179	0.09 42	0.08 104	0.09 127	0.08 143	0.07 130	0.09 48	0.11 231	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.05 155	0.05 124	0.04 53

PMTNet	0.09 127	0.05 40	0.09 97	0.12 9	0.06 19	0.12 253	0.14 195	0.15 141	0.11 95	0.09 140	0.13 225	0.10 201	0.07 130	0.13 285	0.10 152	0.15 546	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.07 306	0.06 248

aaa3	0.08 73	0.04 1	0.09 97	0.13 19	0.07 96	0.08 65	0.12 84	0.15 141	0.07 10	0.05 2	0.09 127	0.06 31	0.08 180	0.10 92	0.11 231	0.06 131	0.05 215	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 53

mfccc	0.08 73	0.04 1	0.10 145	0.13 19	0.07 96	0.10 169	0.11 55	0.14 100	0.09 42	0.06 16	0.09 127	0.06 31	0.08 180	0.10 92	0.11 231	0.06 131	0.05 215	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 53

weee2	0.08 73	0.04 1	0.10 145	0.13 19	0.06 19	0.09 112	0.12 84	0.13 75	0.08 25	0.06 16	0.07 55	0.06 31	0.08 180	0.10 92	0.11 231	0.06 131	0.05 215	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 53

tim_s	0.07 4	0.04 1	0.08 42	0.16 183	0.06 19	0.08 65	0.11 55	0.14 100	0.09 42	0.06 16	0.06 16	0.04 1	0.08 180	0.08 21	0.10 152	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.03 2

xxxad45	0.07 4	0.04 1	0.08 42	0.16 183	0.06 19	0.07 37	0.12 84	0.15 141	0.12 124	0.06 16	0.05 7	0.04 1	0.08 180	0.07 4	0.09 63	0.04 11	0.05 215	0.04 1	0.04 57	0.04 21	0.03 2

ACW_4w	0.07 4	0.05 40	0.09 97	0.15 102	0.06 19	0.08 65	0.11 55	0.14 100	0.13 160	0.06 16	0.07 55	0.04 1	0.08 180	0.08 21	0.09 63	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.04 57	0.03 1	0.03 2

5w_v4	0.07 4	0.04 1	0.08 42	0.15 102	0.06 19	0.08 65	0.11 55	0.15 141	0.11 95	0.07 62	0.06 16	0.04 1	0.08 180	0.08 21	0.09 63	0.04 11	0.05 215	0.04 1	0.04 57	0.04 21	0.03 2

ITER124	0.08 73	0.04 1	0.09 97	0.13 19	0.06 19	0.09 112	0.13 138	0.15 141	0.07 10	0.06 16	0.08 103	0.06 31	0.08 180	0.10 92	0.10 152	0.06 131	0.05 215	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 53

ITER	0.07 4	0.04 1	0.10 145	0.14 54	0.05 1	0.06 11	0.10 29	0.10 20	0.07 10	0.06 16	0.08 103	0.06 31	0.08 180	0.08 21	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 124	0.05 151

DA	0.08 73	0.07 184	0.07 9	0.19 402	0.08 166	0.09 112	0.12 84	0.13 75	0.12 124	0.08 104	0.10 160	0.10 201	0.08 180	0.09 48	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.04 57	0.05 124	0.03 2

GGEV	0.08 73	0.07 184	0.07 9	0.19 402	0.08 166	0.09 112	0.12 84	0.13 75	0.12 124	0.08 104	0.10 160	0.10 201	0.08 180	0.09 48	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.04 57	0.05 124	0.03 2

Reg-Stereo(zero)	0.08 73	0.05 40	0.08 42	0.16 183	0.06 19	0.12 253	0.11 55	0.15 141	0.10 65	0.12 243	0.09 127	0.10 201	0.08 180	0.11 152	0.08 17	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.05 151

castereo	0.09 127	0.06 92	0.11 194	0.15 102	0.06 19	0.11 217	0.15 269	0.14 100	0.18 281	0.08 104	0.10 160	0.11 226	0.08 180	0.09 48	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.03 2

999	0.09 127	0.05 40	0.13 276	0.15 102	0.08 166	0.10 169	0.14 195	0.15 141	0.11 95	0.10 174	0.08 103	0.08 143	0.08 180	0.16 367	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.05 151

rvit_stereo_0080	0.10 190	0.08 285	0.14 311	0.15 102	0.09 284	0.07 37	0.15 269	0.16 179	0.16 235	0.11 205	0.10 160	0.14 288	0.08 180	0.12 239	0.10 152	0.09 406	0.07 429	0.07 244	0.06 233	0.07 306	0.05 151

gcap-zeroshot	0.09 127	0.05 40	0.10 145	0.16 183	0.07 96	0.13 296	0.13 138	0.11 36	0.12 124	0.13 270	0.12 211	0.09 168	0.08 180	0.09 48	0.09 63	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.04 53

trnet	0.08 73	0.05 40	0.07 9	0.12 9	0.05 1	0.12 253	0.11 55	0.13 75	0.10 65	0.08 104	0.13 225	0.09 168	0.08 180	0.11 152	0.10 152	0.08 345	0.05 215	0.05 56	0.03 1	0.06 232	0.05 151

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 190	0.08 285	0.12 230	0.16 183	0.08 166	0.15 354	0.16 335	0.18 245	0.18 281	0.10 174	0.09 127	0.09 168	0.08 180	0.11 152	0.12 287	0.07 282	0.05 215	0.08 329	0.06 233	0.07 306	0.06 248

AE-Stereo	0.10 190	0.08 285	0.10 145	0.18 344	0.09 284	0.10 169	0.15 269	0.14 100	0.19 297	0.09 140	0.14 239	0.12 243	0.08 180	0.11 152	0.10 152	0.05 37	0.06 355	0.07 244	0.06 233	0.05 124	0.04 53

whm_eth	0.10 190	0.08 285	0.14 311	0.15 102	0.09 284	0.07 37	0.15 269	0.16 179	0.16 235	0.11 205	0.10 160	0.14 288	0.08 180	0.12 239	0.10 152	0.09 406	0.07 429	0.07 244	0.06 233	0.07 306	0.05 151

testlalala_base	0.10 190	0.09 361	0.14 311	0.21 489	0.08 166	0.10 169	0.14 195	0.13 75	0.10 65	0.07 62	0.15 256	0.07 99	0.08 180	0.10 92	0.12 287	0.08 345	0.05 215	0.05 56	0.03 1	0.06 232	0.05 151

AEACV	0.08 73	0.05 40	0.08 42	0.14 54	0.13 492	0.14 328	0.13 138	0.14 100	0.09 42	0.07 62	0.09 127	0.07 99	0.08 180	0.10 92	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.04 53

GLC_STEREO	0.11 233	0.07 184	0.11 194	0.17 261	0.07 96	0.09 112	0.13 138	0.15 141	0.24 375	0.12 243	0.13 225	0.12 243	0.08 180	0.18 420	0.11 231	0.06 131	0.08 456	0.08 329	0.06 233	0.05 124	0.05 151

IPLGR	0.11 233	0.09 361	0.16 397	0.18 344	0.08 166	0.12 253	0.17 369	0.21 301	0.24 375	0.11 205	0.12 211	0.11 226	0.08 180	0.12 239	0.12 287	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.06 233	0.04 21	0.04 53

test-3	0.08 73	0.06 92	0.09 97	0.17 261	0.07 96	0.07 37	0.14 195	0.12 58	0.15 206	0.09 140	0.08 103	0.07 99	0.08 180	0.11 152	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.07 244	0.05 155	0.04 21	0.04 53

test_1	0.08 73	0.06 92	0.09 97	0.17 261	0.07 96	0.07 37	0.14 195	0.12 58	0.15 206	0.09 140	0.08 103	0.07 99	0.08 180	0.11 152	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.07 244	0.05 155	0.04 21	0.04 53

HHNet	0.11 233	0.06 92	0.16 397	0.15 102	0.14 512	0.07 37	0.13 138	0.20 278	0.17 255	0.14 291	0.25 417	0.11 226	0.08 180	0.13 285	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.08 329	0.06 233	0.05 124	0.09 438

AnonymousM	0.09 127	0.05 40	0.10 145	0.14 54	0.06 19	0.09 112	0.13 138	0.19 267	0.14 187	0.13 270	0.11 197	0.09 168	0.08 180	0.13 285	0.10 152	0.08 345	0.05 215	0.08 329	0.05 155	0.05 124	0.05 151

test-1	0.10 190	0.07 184	0.16 397	0.19 402	0.08 166	0.11 217	0.24 526	0.14 100	0.18 281	0.09 140	0.07 55	0.09 168	0.08 180	0.07 4	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.04 53

Prome-Stereo	0.11 233	0.06 92	0.10 145	0.18 344	0.08 166	0.12 253	0.15 269	0.22 324	0.13 160	0.12 243	0.17 289	0.13 268	0.08 180	0.12 239	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.06 232	0.09 438

raft+_RVC	0.11 233	0.07 184	0.09 97	0.16 183	0.07 96	0.10 169	0.11 55	0.24 367	0.20 320	0.12 243	0.15 256	0.12 243	0.08 180	0.12 239	0.13 328	0.07 282	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.05 124	0.05 151

XX-TBD	0.09 127	0.06 92	0.07 9	0.14 54	0.07 96	0.12 253	0.16 335	0.14 100	0.13 160	0.11 205	0.12 211	0.09 168	0.08 180	0.10 92	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.06 232	0.05 151

sAnonymous2	0.13 325	0.12 463	0.24 500	0.20 460	0.12 469	0.17 405	0.13 138	0.26 401	0.21 335	0.11 205	0.11 197	0.13 268	0.08 180	0.10 92	0.10 152	0.09 406	0.05 215	0.08 329	0.06 233	0.15 549	0.10 465

CroCo_RVC	0.13 325	0.12 463	0.24 500	0.20 460	0.12 469	0.17 405	0.13 138	0.26 401	0.21 335	0.11 205	0.11 197	0.13 268	0.08 180	0.10 92	0.10 152	0.09 406	0.05 215	0.08 329	0.06 233	0.15 549	0.10 465

CREStereo	0.09 127	0.04 1	0.08 42	0.11 1	0.06 19	0.13 296	0.14 195	0.14 100	0.10 65	0.08 104	0.13 225	0.09 168	0.08 180	0.11 152	0.10 152	0.08 345	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.06 232	0.06 248
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
R-Stereo Train	0.10 190	0.06 92	0.10 145	0.17 261	0.08 166	0.11 217	0.14 195	0.23 344	0.11 95	0.12 243	0.19 323	0.11 226	0.08 180	0.09 48	0.11 231	0.07 282	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.05 151

RAFT-Stereo	0.10 190	0.06 92	0.10 145	0.17 261	0.08 166	0.11 217	0.14 195	0.23 344	0.11 95	0.12 243	0.19 323	0.11 226	0.08 180	0.09 48	0.11 231	0.07 282	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.05 151
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
OmniDepth	0.07 4	0.07 184	0.08 42	0.18 344	0.06 19	0.07 37	0.11 55	0.09 11	0.06 5	0.04 1	0.07 55	0.10 201	0.09 217	0.08 21	0.08 17	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 57	0.03 1	0.03 2

water-stereo	0.09 127	0.06 92	0.08 42	0.16 183	0.07 96	0.09 112	0.13 138	0.15 141	0.13 160	0.11 205	0.12 211	0.08 143	0.09 217	0.07 4	0.08 17	0.06 131	0.05 215	0.05 56	0.05 155	0.04 21	0.04 53

DilatedVolume-Stereo	0.09 127	0.05 40	0.08 42	0.15 102	0.06 19	0.11 217	0.12 84	0.14 100	0.16 235	0.11 205	0.11 197	0.09 168	0.09 217	0.11 152	0.10 152	0.06 131	0.05 215	0.05 56	0.04 57	0.03 1	0.03 2

S2M2_L	0.09 127	0.08 285	0.11 194	0.13 19	0.10 387	0.08 65	0.06 1	0.10 20	0.10 65	0.10 174	0.09 127	0.10 201	0.09 217	0.11 152	0.11 231	0.13 528	0.07 429	0.08 329	0.09 434	0.10 464	0.08 393
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.08 73	0.05 40	0.10 145	0.14 54	0.05 1	0.12 253	0.12 84	0.11 36	0.12 124	0.07 62	0.09 127	0.09 168	0.09 217	0.08 21	0.08 17	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.03 2

HI	0.11 233	0.06 92	0.11 194	0.13 19	0.09 284	0.09 112	0.14 195	0.21 301	0.10 65	0.19 408	0.17 289	0.14 288	0.09 217	0.16 367	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.07 244	0.08 387	0.07 306	0.06 248

CoSv	0.11 233	0.06 92	0.11 194	0.13 19	0.09 284	0.09 112	0.14 195	0.21 301	0.10 65	0.19 408	0.17 289	0.14 288	0.09 217	0.16 367	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.07 244	0.08 387	0.07 306	0.06 248

fffy	0.09 127	0.08 285	0.09 97	0.16 183	0.07 96	0.13 296	0.17 369	0.13 75	0.12 124	0.08 104	0.09 127	0.08 143	0.09 217	0.13 285	0.11 231	0.05 37	0.05 215	0.07 244	0.05 155	0.04 21	0.05 151

rvit_stereo_0081_aga	0.11 233	0.09 361	0.14 311	0.18 344	0.09 284	0.13 296	0.14 195	0.14 100	0.19 297	0.10 174	0.18 314	0.16 331	0.09 217	0.12 239	0.09 63	0.10 450	0.06 355	0.08 329	0.07 322	0.07 306	0.06 248

rvit_stereo_0081	0.11 233	0.08 285	0.15 363	0.16 183	0.09 284	0.10 169	0.14 195	0.14 100	0.24 375	0.11 205	0.13 225	0.13 268	0.09 217	0.11 152	0.12 287	0.10 450	0.07 429	0.08 329	0.07 322	0.07 306	0.05 151

rvit_stereo_0082	0.11 233	0.08 285	0.15 363	0.16 183	0.09 284	0.10 169	0.14 195	0.14 100	0.24 375	0.11 205	0.13 225	0.13 268	0.09 217	0.11 152	0.12 287	0.10 450	0.07 429	0.08 329	0.07 322	0.07 306	0.05 151

EKT-Stereo	0.11 233	0.07 184	0.14 311	0.15 102	0.10 387	0.13 296	0.14 195	0.18 245	0.21 335	0.11 205	0.08 103	0.12 243	0.09 217	0.11 152	0.12 287	0.08 345	0.06 355	0.07 244	0.06 233	0.08 369	0.07 329

GCAP-Stereo	0.09 127	0.07 184	0.13 276	0.18 344	0.06 19	0.11 217	0.07 3	0.13 75	0.12 124	0.09 140	0.10 160	0.07 99	0.09 217	0.13 285	0.10 152	0.06 131	0.05 215	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.05 151

Any-RAFT	0.10 190	0.05 40	0.09 97	0.14 54	0.07 96	0.13 296	0.14 195	0.21 301	0.15 206	0.11 205	0.12 211	0.12 243	0.09 217	0.12 239	0.09 63	0.07 282	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.06 232	0.05 151

RAFT-Test	0.09 127	0.06 92	0.10 145	0.15 102	0.07 96	0.11 217	0.15 269	0.16 179	0.13 160	0.09 140	0.10 160	0.10 201	0.09 217	0.12 239	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.05 151

LoS_RVC	0.08 73	0.05 40	0.07 9	0.15 102	0.07 96	0.08 65	0.15 269	0.11 36	0.10 65	0.08 104	0.09 127	0.06 31	0.09 217	0.10 92	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.04 21	0.03 2

anonymousdsp2	0.11 233	0.07 184	0.10 145	0.16 183	0.09 284	0.13 296	0.14 195	0.18 245	0.22 349	0.13 270	0.14 239	0.12 243	0.09 217	0.14 311	0.11 231	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.06 232	0.05 151

LoS	0.09 127	0.05 40	0.11 194	0.13 19	0.07 96	0.14 328	0.11 55	0.15 141	0.15 206	0.09 140	0.09 127	0.12 243	0.09 217	0.15 333	0.10 152	0.07 282	0.05 215	0.05 56	0.03 1	0.05 124	0.05 151
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
knoymous	0.11 233	0.05 40	0.12 230	0.13 19	0.07 96	0.15 354	0.14 195	0.19 267	0.13 160	0.11 205	0.17 289	0.13 268	0.09 217	0.13 285	0.11 231	0.08 345	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.08 369	0.07 329

test_4	0.10 190	0.10 419	0.08 42	0.19 402	0.09 284	0.08 65	0.22 503	0.15 141	0.17 255	0.12 243	0.18 314	0.12 243	0.09 217	0.08 21	0.11 231	0.04 11	0.04 24	0.08 329	0.08 387	0.04 21	0.03 2

iRaft-Stereo_5w	0.12 300	0.09 361	0.12 230	0.19 402	0.08 166	0.09 112	0.12 84	0.21 301	0.21 335	0.19 408	0.14 239	0.11 226	0.09 217	0.20 460	0.16 409	0.05 37	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.05 124	0.06 248

CIPLG	0.11 233	0.08 285	0.14 311	0.17 261	0.08 166	0.12 253	0.15 269	0.17 215	0.15 206	0.14 291	0.11 197	0.16 331	0.09 217	0.16 367	0.11 231	0.07 282	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248

dd	0.15 403	0.16 522	0.16 397	0.19 402	0.09 284	0.15 354	0.18 415	0.21 301	0.25 396	0.23 473	0.20 335	0.21 400	0.09 217	0.21 477	0.16 409	0.10 450	0.06 355	0.08 329	0.06 233	0.08 369	0.06 248

IPLGR_C	0.11 233	0.08 285	0.14 311	0.17 261	0.08 166	0.12 253	0.15 269	0.17 215	0.15 206	0.14 291	0.10 160	0.16 331	0.09 217	0.16 367	0.11 231	0.07 282	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248

ACRE	0.11 233	0.08 285	0.14 311	0.17 261	0.08 166	0.12 253	0.15 269	0.17 215	0.14 187	0.14 291	0.10 160	0.16 331	0.09 217	0.16 367	0.11 231	0.07 282	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248

test_3	0.10 190	0.09 361	0.10 145	0.20 460	0.08 166	0.13 296	0.26 551	0.14 100	0.21 335	0.10 174	0.10 160	0.09 168	0.09 217	0.08 21	0.11 231	0.05 37	0.04 24	0.08 329	0.07 322	0.04 21	0.04 53

Pruner-Stereo	0.11 233	0.07 184	0.12 230	0.17 261	0.09 284	0.06 11	0.12 84	0.17 215	0.17 255	0.13 270	0.19 323	0.13 268	0.09 217	0.11 152	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.06 232	0.08 393

RAFT-345	0.11 233	0.07 184	0.15 363	0.16 183	0.08 166	0.08 65	0.12 84	0.15 141	0.10 65	0.11 205	0.36 511	0.09 168	0.09 217	0.11 152	0.12 287	0.05 37	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.04 21	0.05 151

RALAANet	0.11 233	0.08 285	0.10 145	0.17 261	0.09 284	0.14 328	0.10 29	0.20 278	0.15 206	0.14 291	0.13 225	0.16 331	0.09 217	0.12 239	0.11 231	0.06 131	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.05 124	0.04 53

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 127	0.06 92	0.10 145	0.17 261	0.06 19	0.10 169	0.16 335	0.17 215	0.14 187	0.09 140	0.10 160	0.08 143	0.09 217	0.11 152	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.06 233	0.04 21	0.03 2

AFF-stereo	0.09 127	0.06 92	0.10 145	0.17 261	0.07 96	0.10 169	0.16 335	0.17 215	0.09 42	0.10 174	0.12 211	0.09 168	0.09 217	0.12 239	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.07 244	0.07 322	0.04 21	0.03 2

CFNet-RSSM	0.09 127	0.07 184	0.09 97	0.16 183	0.07 96	0.09 112	0.15 269	0.16 179	0.17 255	0.08 104	0.12 211	0.10 201	0.09 217	0.11 152	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.04 57	0.04 21	0.04 53

Gwc-CoAtRS	0.09 127	0.06 92	0.10 145	0.16 183	0.07 96	0.10 169	0.14 195	0.17 215	0.17 255	0.08 104	0.10 160	0.12 243	0.09 217	0.12 239	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.04 57	0.04 21	0.04 53

xyz-stereo-finetune	0.11 233	0.08 285	0.13 276	0.14 54	0.06 19	0.10 169	0.19 455	0.17 215	0.19 297	0.12 243	0.14 239	0.15 317	0.10 250	0.13 285	0.11 231	0.05 37	0.04 24	0.07 244	0.05 155	0.04 21	0.05 151

rvit_stereo_0083	0.12 300	0.08 285	0.17 425	0.16 183	0.09 284	0.11 217	0.15 269	0.14 100	0.26 410	0.11 205	0.14 239	0.13 268	0.10 250	0.12 239	0.12 287	0.10 450	0.08 456	0.09 410	0.07 322	0.07 306	0.05 151

rvit_stereo_ft	0.12 300	0.07 184	0.13 276	0.19 402	0.10 387	0.12 253	0.17 369	0.16 179	0.16 235	0.12 243	0.13 225	0.15 317	0.10 250	0.14 311	0.13 328	0.09 406	0.06 355	0.08 329	0.07 322	0.07 306	0.05 151

H2IRNET	0.10 190	0.09 361	0.09 97	0.18 344	0.09 284	0.12 253	0.15 269	0.14 100	0.21 335	0.10 174	0.10 160	0.10 201	0.10 250	0.10 92	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.08 329	0.08 387	0.06 232	0.05 151

MyStereo8	0.12 300	0.07 184	0.15 363	0.15 102	0.09 284	0.18 424	0.14 195	0.19 267	0.22 349	0.12 243	0.18 314	0.11 226	0.10 250	0.16 367	0.18 442	0.07 282	0.05 215	0.07 244	0.05 155	0.08 369	0.09 438

MyStereo04	0.13 325	0.07 184	0.10 145	0.17 261	0.09 284	0.14 328	0.18 415	0.29 453	0.38 513	0.17 362	0.14 239	0.16 331	0.10 250	0.15 333	0.13 328	0.06 131	0.05 215	0.08 329	0.07 322	0.06 232	0.06 248

StereoVision	0.13 325	0.12 463	0.09 97	0.24 535	0.10 387	0.15 354	0.21 493	0.21 301	0.20 320	0.12 243	0.24 387	0.10 201	0.10 250	0.16 367	0.10 152	0.09 406	0.11 518	0.12 509	0.12 524	0.06 232	0.05 151

DCRE	0.11 233	0.07 184	0.13 276	0.16 183	0.11 437	0.11 217	0.17 369	0.18 245	0.17 255	0.11 205	0.18 314	0.10 201	0.10 250	0.15 333	0.11 231	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.06 233	0.05 124	0.04 53

Selective-RAFT	0.11 233	0.10 419	0.11 194	0.21 489	0.08 166	0.16 384	0.13 138	0.20 278	0.22 349	0.10 174	0.10 160	0.11 226	0.10 250	0.15 333	0.11 231	0.05 37	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.06 232	0.05 151

TestStereo1	0.13 325	0.08 285	0.08 42	0.19 402	0.08 166	0.18 424	0.29 573	0.23 344	0.16 235	0.17 362	0.20 335	0.16 331	0.10 250	0.12 239	0.13 328	0.06 131	0.06 355	0.08 329	0.06 233	0.05 124	0.05 151

DisPM	0.11 233	0.07 184	0.12 230	0.16 183	0.09 284	0.06 11	0.13 138	0.17 215	0.17 255	0.14 291	0.20 335	0.12 243	0.10 250	0.11 152	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.06 232	0.11 491

raft_robust	0.13 325	0.10 419	0.07 9	0.18 344	0.08 166	0.13 296	0.24 526	0.28 442	0.33 473	0.20 431	0.19 323	0.14 288	0.10 250	0.11 152	0.12 287	0.05 37	0.05 215	0.07 244	0.07 322	0.05 124	0.04 53

RAFT+CT+SA	0.13 325	0.11 445	0.09 97	0.19 402	0.09 284	0.15 354	0.28 564	0.22 324	0.22 349	0.15 318	0.26 434	0.10 201	0.10 250	0.11 152	0.12 287	0.05 37	0.04 24	0.07 244	0.08 387	0.07 306	0.06 248

SA-5K	0.13 325	0.08 285	0.08 42	0.19 402	0.08 166	0.18 424	0.29 573	0.23 344	0.16 235	0.17 362	0.20 335	0.16 331	0.10 250	0.12 239	0.13 328	0.06 131	0.06 355	0.08 329	0.06 233	0.05 124	0.05 151

PFNet+	0.11 233	0.06 92	0.13 276	0.16 183	0.09 284	0.05 4	0.12 84	0.17 215	0.21 335	0.16 346	0.19 323	0.14 288	0.10 250	0.11 152	0.11 231	0.08 345	0.05 215	0.09 410	0.08 387	0.06 232	0.11 491

STrans-v2	0.10 190	0.07 184	0.12 230	0.18 344	0.07 96	0.10 169	0.14 195	0.21 301	0.11 95	0.11 205	0.15 256	0.12 243	0.10 250	0.11 152	0.12 287	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.06 233	0.04 21	0.04 53

KYRaft	0.11 233	0.07 184	0.10 145	0.19 402	0.09 284	0.08 65	0.15 269	0.22 324	0.12 124	0.13 270	0.16 268	0.20 391	0.10 250	0.12 239	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.08 329	0.08 387	0.06 232	0.16 560

ASMatch	0.11 233	0.06 92	0.13 276	0.16 183	0.10 387	0.07 37	0.14 195	0.17 215	0.17 255	0.12 243	0.16 268	0.16 331	0.10 250	0.13 285	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.08 393

RAFT-RH_RVC	0.11 233	0.06 92	0.14 311	0.16 183	0.09 284	0.12 253	0.12 84	0.17 215	0.12 124	0.13 270	0.41 548	0.11 226	0.10 250	0.13 285	0.12 287	0.05 37	0.04 24	0.08 329	0.05 155	0.04 21	0.06 248

cross-raft	0.10 190	0.09 361	0.09 97	0.19 402	0.07 96	0.11 217	0.25 542	0.13 75	0.15 206	0.08 104	0.11 197	0.12 243	0.10 250	0.09 48	0.11 231	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.04 53

rafts_anoy	0.11 233	0.06 92	0.10 145	0.17 261	0.08 166	0.10 169	0.14 195	0.17 215	0.14 187	0.13 270	0.13 225	0.12 243	0.10 250	0.11 152	0.12 287	0.07 282	0.04 24	0.09 410	0.11 505	0.07 306	0.06 248

Anonymous3	0.16 426	0.13 492	0.33 540	0.26 552	0.14 512	0.27 536	0.17 369	0.28 442	0.28 434	0.15 318	0.17 289	0.14 288	0.10 250	0.15 333	0.12 287	0.08 345	0.08 456	0.08 329	0.08 387	0.08 369	0.11 491

RALCasStereoNet	0.10 190	0.06 92	0.09 97	0.16 183	0.08 166	0.12 253	0.14 195	0.17 215	0.11 95	0.12 243	0.17 289	0.14 288	0.10 250	0.12 239	0.11 231	0.07 282	0.06 355	0.06 145	0.05 155	0.08 369	0.07 329

RAFT + AFF	0.13 325	0.07 184	0.20 471	0.20 460	0.10 387	0.14 328	0.24 526	0.26 401	0.20 320	0.11 205	0.10 160	0.12 243	0.10 250	0.15 333	0.12 287	0.07 282	0.06 355	0.09 410	0.08 387	0.06 232	0.08 393

GMStereo	0.13 325	0.14 504	0.14 311	0.18 344	0.09 284	0.15 354	0.16 335	0.20 278	0.24 375	0.16 346	0.17 289	0.10 201	0.10 250	0.16 367	0.13 328	0.07 282	0.06 355	0.06 145	0.06 233	0.07 306	0.06 248
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MultiAttention	0.29 560	0.08 285	0.14 311	0.19 402	0.12 469	1.45 626	1.33 628	0.36 539	0.37 506	0.19 408	0.21 356	0.24 442	0.11 275	0.38 575	0.18 442	0.06 131	0.05 215	0.08 329	0.08 387	0.10 464	0.09 438

depthmonostereo	0.09 127	0.06 92	0.09 97	0.15 102	0.06 19	0.10 169	0.13 138	0.14 100	0.14 187	0.10 174	0.10 160	0.09 168	0.11 275	0.08 21	0.09 63	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.04 57	0.04 21	0.03 2

MyStereo05	0.13 325	0.07 184	0.10 145	0.17 261	0.09 284	0.13 296	0.18 415	0.27 422	0.35 494	0.17 362	0.14 239	0.15 317	0.11 275	0.15 333	0.13 328	0.06 131	0.05 215	0.07 244	0.07 322	0.06 232	0.06 248

CoDeX	0.12 300	0.07 184	0.12 230	0.17 261	0.08 166	0.12 253	0.15 269	0.23 344	0.27 420	0.13 270	0.17 289	0.16 331	0.11 275	0.14 311	0.11 231	0.07 282	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.06 232	0.05 151

GMStereo_Zeroshot	0.16 426	0.13 492	0.24 500	0.20 460	0.10 387	0.17 405	0.13 138	0.29 453	0.25 396	0.23 473	0.32 487	0.25 456	0.11 275	0.19 435	0.14 365	0.09 406	0.06 355	0.11 489	0.06 233	0.12 503	0.08 393

MIF-Stereo (partial)	0.11 233	0.06 92	0.10 145	0.19 402	0.10 387	0.10 169	0.11 55	0.17 215	0.18 281	0.14 291	0.16 268	0.09 168	0.11 275	0.12 239	0.12 287	0.08 345	0.05 215	0.08 329	0.07 322	0.06 232	0.07 329

riskmin	0.11 233	0.06 92	0.13 276	0.14 54	0.08 166	0.14 328	0.14 195	0.18 245	0.14 187	0.11 205	0.14 239	0.16 331	0.11 275	0.14 311	0.12 287	0.09 406	0.05 215	0.07 244	0.05 155	0.08 369	0.08 393

fff	0.10 190	0.06 92	0.12 230	0.15 102	0.07 96	0.09 112	0.17 369	0.16 179	0.20 320	0.13 270	0.16 268	0.10 201	0.11 275	0.11 152	0.12 287	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.05 151

Sa-1000	0.12 300	0.08 285	0.08 42	0.18 344	0.08 166	0.14 328	0.22 503	0.22 324	0.18 281	0.15 318	0.20 335	0.17 351	0.11 275	0.10 92	0.10 152	0.06 131	0.05 215	0.09 410	0.09 434	0.05 124	0.05 151

SA	0.12 300	0.09 361	0.08 42	0.18 344	0.08 166	0.12 253	0.24 526	0.23 344	0.18 281	0.17 362	0.27 443	0.14 288	0.11 275	0.11 152	0.11 231	0.05 37	0.05 215	0.09 410	0.08 387	0.05 124	0.04 53

CrosDoStereo	0.12 300	0.06 92	0.12 230	0.14 54	0.08 166	0.12 253	0.15 269	0.17 215	0.22 349	0.19 408	0.24 387	0.15 317	0.11 275	0.11 152	0.12 287	0.06 131	0.04 24	0.07 244	0.07 322	0.05 124	0.05 151

LCNet	0.11 233	0.07 184	0.09 97	0.19 402	0.09 284	0.08 65	0.15 269	0.21 301	0.15 206	0.11 205	0.15 256	0.16 331	0.11 275	0.12 239	0.11 231	0.05 37	0.04 24	0.08 329	0.07 322	0.06 232	0.15 549

TransformOpticalFlow	0.10 190	0.08 285	0.13 276	0.18 344	0.07 96	0.09 112	0.15 269	0.19 267	0.15 206	0.12 243	0.17 289	0.11 226	0.11 275	0.11 152	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.06 233	0.05 124	0.05 151

NF-Stereo	0.11 233	0.07 184	0.13 276	0.17 261	0.09 284	0.10 169	0.14 195	0.23 344	0.19 297	0.12 243	0.17 289	0.12 243	0.11 275	0.11 152	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.06 232	0.12 504

OCTAStereo	0.11 233	0.07 184	0.13 276	0.17 261	0.09 284	0.10 169	0.14 195	0.23 344	0.19 297	0.12 243	0.17 289	0.12 243	0.11 275	0.11 152	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.06 232	0.12 504

PSM-softLoss	0.12 300	0.07 184	0.15 363	0.17 261	0.09 284	0.08 65	0.13 138	0.24 367	0.17 255	0.14 291	0.19 323	0.13 268	0.11 275	0.11 152	0.11 231	0.07 282	0.05 215	0.08 329	0.07 322	0.06 232	0.12 504

KMStereo	0.12 300	0.07 184	0.15 363	0.17 261	0.09 284	0.08 65	0.13 138	0.24 367	0.17 255	0.14 291	0.19 323	0.13 268	0.11 275	0.11 152	0.11 231	0.07 282	0.05 215	0.08 329	0.07 322	0.06 232	0.12 504

PSM-AAD	0.11 233	0.07 184	0.10 145	0.19 402	0.09 284	0.10 169	0.15 269	0.20 278	0.13 160	0.12 243	0.14 239	0.18 365	0.11 275	0.11 152	0.10 152	0.05 37	0.05 215	0.09 410	0.08 387	0.06 232	0.14 542

DeepStereo_LL	0.12 300	0.06 92	0.12 230	0.14 54	0.08 166	0.12 253	0.15 269	0.17 215	0.22 349	0.19 408	0.24 387	0.15 317	0.11 275	0.11 152	0.12 287	0.06 131	0.04 24	0.07 244	0.07 322	0.05 124	0.05 151

PFNet	0.12 300	0.06 92	0.17 425	0.17 261	0.08 166	0.09 112	0.15 269	0.26 401	0.20 320	0.16 346	0.16 268	0.14 288	0.11 275	0.12 239	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.05 124	0.05 151

GrayStereo	0.11 233	0.06 92	0.11 194	0.19 402	0.09 284	0.09 112	0.16 335	0.18 245	0.17 255	0.14 291	0.17 289	0.17 351	0.11 275	0.12 239	0.11 231	0.05 37	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.05 124	0.10 465

RE-Stereo	0.11 233	0.07 184	0.13 276	0.17 261	0.09 284	0.10 169	0.14 195	0.23 344	0.19 297	0.12 243	0.17 289	0.12 243	0.11 275	0.11 152	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.06 232	0.12 504

TVStereo	0.11 233	0.07 184	0.13 276	0.17 261	0.09 284	0.10 169	0.14 195	0.23 344	0.19 297	0.12 243	0.17 289	0.12 243	0.11 275	0.11 152	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.06 232	0.12 504

GMM-Stereo	0.11 233	0.07 184	0.10 145	0.18 344	0.09 284	0.08 65	0.15 269	0.23 344	0.16 235	0.11 205	0.15 256	0.13 268	0.11 275	0.11 152	0.11 231	0.05 37	0.04 24	0.08 329	0.07 322	0.06 232	0.09 438

s12784h	0.09 127	0.06 92	0.07 9	0.15 102	0.05 1	0.16 384	0.18 415	0.15 141	0.15 206	0.10 174	0.11 197	0.11 226	0.11 275	0.10 92	0.12 287	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.04 53

DCANet	0.10 190	0.06 92	0.12 230	0.16 183	0.06 19	0.09 112	0.17 369	0.15 141	0.19 297	0.13 270	0.17 289	0.10 201	0.11 275	0.11 152	0.12 287	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.04 53

csc	0.10 190	0.06 92	0.12 230	0.15 102	0.07 96	0.09 112	0.17 369	0.16 179	0.20 320	0.13 270	0.16 268	0.10 201	0.11 275	0.11 152	0.12 287	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.05 151

cscssc	0.10 190	0.06 92	0.12 230	0.15 102	0.07 96	0.09 112	0.17 369	0.16 179	0.20 320	0.13 270	0.16 268	0.10 201	0.11 275	0.11 152	0.12 287	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.05 151

111	0.10 190	0.06 92	0.12 230	0.15 102	0.07 96	0.10 169	0.14 195	0.21 301	0.23 359	0.11 205	0.12 211	0.14 288	0.11 275	0.13 285	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.04 57	0.05 124	0.05 151

ARAFT	0.12 300	0.08 285	0.17 425	0.19 402	0.09 284	0.14 328	0.18 415	0.20 278	0.12 124	0.12 243	0.13 225	0.14 288	0.11 275	0.15 333	0.12 287	0.06 131	0.05 215	0.10 458	0.09 434	0.05 124	0.04 53

HITNet	0.10 190	0.06 92	0.12 230	0.14 54	0.06 19	0.11 217	0.10 29	0.18 245	0.18 281	0.13 270	0.16 268	0.14 288	0.11 275	0.15 333	0.13 328	0.06 131	0.04 24	0.04 1	0.04 57	0.06 232	0.05 151
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
FlowAnything_test	0.11 233	0.08 285	0.14 311	0.15 102	0.09 284	0.07 37	0.14 195	0.20 278	0.11 95	0.09 140	0.09 127	0.12 243	0.12 306	0.13 285	0.11 231	0.09 406	0.06 355	0.09 410	0.09 434	0.06 232	0.09 438

xyz-stereo-finetune2	0.11 233	0.07 184	0.13 276	0.13 19	0.07 96	0.11 217	0.19 455	0.17 215	0.12 124	0.15 318	0.15 256	0.17 351	0.12 306	0.13 285	0.11 231	0.05 37	0.04 24	0.07 244	0.05 155	0.04 21	0.06 248

DFGA-Net	0.13 325	0.11 445	0.18 448	0.17 261	0.10 387	0.12 253	0.13 138	0.22 324	0.25 396	0.16 346	0.16 268	0.13 268	0.12 306	0.16 367	0.14 365	0.07 282	0.05 215	0.08 329	0.07 322	0.05 124	0.05 151

DDVS	0.15 403	0.10 419	0.21 480	0.16 183	0.12 469	0.15 354	0.14 195	0.25 383	0.19 297	0.18 392	0.29 469	0.27 474	0.12 306	0.19 435	0.15 393	0.09 406	0.06 355	0.09 410	0.07 322	0.11 487	0.11 491

rvit_0105_6	0.14 359	0.09 361	0.18 448	0.17 261	0.10 387	0.10 169	0.16 335	0.19 267	0.26 410	0.12 243	0.18 314	0.17 351	0.12 306	0.18 420	0.12 287	0.15 546	0.11 518	0.12 509	0.10 473	0.09 432	0.06 248

rvit_0105_5	0.14 359	0.09 361	0.13 276	0.17 261	0.09 284	0.14 328	0.23 514	0.24 367	0.27 420	0.14 291	0.15 256	0.18 365	0.12 306	0.17 399	0.14 365	0.14 542	0.11 518	0.10 458	0.10 473	0.08 369	0.06 248

GCST	0.37 577	0.42 596	0.26 508	1.02 620	0.39 595	0.18 424	0.08 7	0.20 278	0.17 255	0.28 523	0.25 417	0.15 317	0.12 306	0.16 367	0.14 365	0.64 615	0.43 604	0.75 612	0.65 615	0.63 608	0.46 608

plain	0.10 190	0.08 285	0.10 145	0.19 402	0.09 284	0.10 169	0.15 269	0.14 100	0.13 160	0.13 270	0.15 256	0.09 168	0.12 306	0.13 285	0.12 287	0.07 282	0.05 215	0.09 410	0.06 233	0.06 232	0.06 248

PCWNet_CMD	0.14 359	0.08 285	0.15 363	0.17 261	0.09 284	0.14 328	0.14 195	0.29 453	0.36 499	0.14 291	0.20 335	0.21 400	0.12 306	0.17 399	0.13 328	0.07 282	0.05 215	0.07 244	0.07 322	0.07 306	0.07 329

ADStereo(finetuned)	0.10 190	0.06 92	0.12 230	0.16 183	0.06 19	0.09 112	0.17 369	0.15 141	0.19 297	0.13 270	0.17 289	0.10 201	0.12 306	0.11 152	0.12 287	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.04 53

GMOStereo	0.11 233	0.09 361	0.07 9	0.19 402	0.08 166	0.12 253	0.28 564	0.13 75	0.17 255	0.11 205	0.17 289	0.14 288	0.12 306	0.07 4	0.07 1	0.05 37	0.05 215	0.09 410	0.07 322	0.04 21	0.04 53

error version	0.11 233	0.09 361	0.07 9	0.19 402	0.08 166	0.12 253	0.28 564	0.13 75	0.17 255	0.11 205	0.17 289	0.14 288	0.12 306	0.07 4	0.07 1	0.05 37	0.05 215	0.09 410	0.07 322	0.04 21	0.04 53

test-v	0.11 233	0.09 361	0.07 9	0.19 402	0.08 166	0.12 253	0.28 564	0.13 75	0.17 255	0.11 205	0.17 289	0.14 288	0.12 306	0.07 4	0.07 1	0.05 37	0.05 215	0.09 410	0.07 322	0.04 21	0.04 53

GANet-ADL	0.13 325	0.07 184	0.15 363	0.17 261	0.10 387	0.18 424	0.15 269	0.30 467	0.20 320	0.13 270	0.18 314	0.19 379	0.12 306	0.16 367	0.13 328	0.08 345	0.06 355	0.06 145	0.05 155	0.07 306	0.08 393

Patchmatch Stereo++	0.11 233	0.09 361	0.16 397	0.18 344	0.08 166	0.06 11	0.11 55	0.16 179	0.13 160	0.15 318	0.16 268	0.14 288	0.12 306	0.11 152	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.08 329	0.06 233	0.08 369	0.07 329
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
OMP-Stereo	0.11 233	0.06 92	0.14 311	0.18 344	0.08 166	0.09 112	0.12 84	0.21 301	0.21 335	0.13 270	0.14 239	0.11 226	0.12 306	0.11 152	0.13 328	0.06 131	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.05 124	0.04 53

IIG-Stereo	0.11 233	0.06 92	0.13 276	0.17 261	0.08 166	0.11 217	0.12 84	0.22 324	0.17 255	0.14 291	0.17 289	0.11 226	0.12 306	0.12 239	0.12 287	0.06 131	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.05 124	0.04 53

NRIStereo	0.11 233	0.08 285	0.14 311	0.18 344	0.08 166	0.10 169	0.14 195	0.16 179	0.15 206	0.12 243	0.14 239	0.13 268	0.12 306	0.13 285	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.06 232	0.07 329

PSM-adaLoss	0.11 233	0.09 361	0.16 397	0.18 344	0.08 166	0.06 11	0.12 84	0.16 179	0.13 160	0.15 318	0.16 268	0.14 288	0.12 306	0.11 152	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.08 329	0.06 233	0.08 369	0.07 329

FTStereo	0.12 300	0.06 92	0.14 311	0.18 344	0.09 284	0.07 37	0.15 269	0.21 301	0.18 281	0.12 243	0.24 387	0.12 243	0.12 306	0.13 285	0.13 328	0.05 37	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.06 232	0.10 465

ROB_FTStereo_v2	0.11 233	0.09 361	0.16 397	0.19 402	0.08 166	0.06 11	0.12 84	0.16 179	0.13 160	0.15 318	0.16 268	0.14 288	0.12 306	0.11 152	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.08 329	0.06 233	0.08 369	0.07 329

ROB_FTStereo	0.11 233	0.09 361	0.16 397	0.19 402	0.08 166	0.06 11	0.11 55	0.16 179	0.13 160	0.15 318	0.16 268	0.14 288	0.12 306	0.11 152	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.08 329	0.06 233	0.08 369	0.07 329

HUI-Stereo	0.11 233	0.09 361	0.16 397	0.18 344	0.08 166	0.06 11	0.12 84	0.16 179	0.13 160	0.15 318	0.16 268	0.14 288	0.12 306	0.11 152	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.08 329	0.06 233	0.08 369	0.07 329

SST-Stereo	0.10 190	0.07 184	0.15 363	0.18 344	0.09 284	0.06 11	0.12 84	0.17 215	0.11 95	0.15 318	0.17 289	0.13 268	0.12 306	0.10 92	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.09 410	0.06 233	0.06 232	0.05 151

THIR-Stereo	0.12 300	0.07 184	0.11 194	0.15 102	0.08 166	0.14 328	0.16 335	0.17 215	0.25 396	0.16 346	0.24 387	0.14 288	0.12 306	0.12 239	0.14 365	0.06 131	0.04 24	0.07 244	0.07 322	0.05 124	0.05 151

RAFT_R40	0.11 233	0.07 184	0.14 311	0.18 344	0.09 284	0.06 11	0.13 138	0.17 215	0.16 235	0.14 291	0.18 314	0.15 317	0.12 306	0.10 92	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.09 410	0.06 233	0.06 232	0.05 151

DeepStereo_RVC	0.11 233	0.08 285	0.16 397	0.18 344	0.08 166	0.08 65	0.12 84	0.17 215	0.12 124	0.13 270	0.14 239	0.12 243	0.12 306	0.12 239	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.07 306	0.08 393

iGMRVC	0.11 233	0.09 361	0.16 397	0.19 402	0.08 166	0.06 11	0.12 84	0.16 179	0.13 160	0.15 318	0.16 268	0.14 288	0.12 306	0.11 152	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.08 329	0.06 233	0.08 369	0.07 329

IRAFT_RVC	0.12 300	0.08 285	0.16 397	0.19 402	0.08 166	0.07 37	0.15 269	0.24 367	0.23 359	0.14 291	0.14 239	0.15 317	0.12 306	0.12 239	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.09 410	0.06 233	0.06 232	0.06 248

iRAFT	0.11 233	0.09 361	0.16 397	0.18 344	0.08 166	0.06 11	0.11 55	0.16 179	0.13 160	0.15 318	0.16 268	0.14 288	0.12 306	0.11 152	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.08 329	0.06 233	0.08 369	0.07 329

CRE-IMP	0.11 233	0.09 361	0.16 397	0.19 402	0.08 166	0.10 169	0.12 84	0.18 245	0.10 65	0.14 291	0.13 225	0.13 268	0.12 306	0.12 239	0.11 231	0.07 282	0.04 24	0.08 329	0.06 233	0.08 369	0.08 393

test-2	0.11 233	0.09 361	0.07 9	0.19 402	0.08 166	0.12 253	0.28 564	0.13 75	0.17 255	0.11 205	0.17 289	0.14 288	0.12 306	0.07 4	0.07 1	0.05 37	0.05 215	0.09 410	0.07 322	0.04 21	0.04 53

RAFT	0.13 325	0.09 361	0.11 194	0.18 344	0.08 166	0.15 354	0.24 526	0.20 278	0.19 297	0.21 445	0.21 356	0.17 351	0.12 306	0.16 367	0.09 63	0.06 131	0.07 429	0.10 458	0.09 434	0.05 124	0.05 151

RAFT-IKP	0.11 233	0.09 361	0.16 397	0.19 402	0.08 166	0.06 11	0.12 84	0.16 179	0.13 160	0.15 318	0.16 268	0.14 288	0.12 306	0.11 152	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.08 329	0.06 233	0.08 369	0.07 329

TestStereo	0.13 325	0.14 504	0.11 194	0.23 526	0.08 166	0.15 354	0.21 493	0.20 278	0.23 359	0.14 291	0.24 387	0.16 331	0.12 306	0.16 367	0.14 365	0.05 37	0.06 355	0.08 329	0.06 233	0.09 432	0.05 151

FENet	0.13 325	0.08 285	0.12 230	0.16 183	0.08 166	0.14 328	0.15 269	0.22 324	0.23 359	0.17 362	0.23 375	0.16 331	0.12 306	0.14 311	0.15 393	0.08 345	0.05 215	0.08 329	0.08 387	0.07 306	0.07 329

DIP-Stereo	0.11 233	0.07 184	0.14 311	0.17 261	0.09 284	0.13 296	0.09 18	0.16 179	0.16 235	0.11 205	0.16 268	0.14 288	0.12 306	0.15 333	0.13 328	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.14 359	0.08 285	0.15 363	0.17 261	0.09 284	0.14 328	0.14 195	0.29 453	0.36 499	0.14 291	0.21 356	0.21 400	0.12 306	0.17 399	0.14 365	0.07 282	0.05 215	0.07 244	0.07 322	0.07 306	0.07 329

G2L-Stereo	0.14 359	0.07 184	0.13 276	0.17 261	0.09 284	0.13 296	0.12 84	0.27 422	0.22 349	0.16 346	0.27 443	0.21 400	0.13 344	0.17 399	0.18 442	0.09 406	0.08 456	0.08 329	0.07 322	0.07 306	0.07 329

rvit_0105_4	0.14 359	0.09 361	0.17 425	0.17 261	0.10 387	0.12 253	0.19 455	0.23 344	0.27 420	0.14 291	0.20 335	0.17 351	0.13 344	0.17 399	0.13 328	0.15 546	0.11 518	0.11 489	0.10 473	0.09 432	0.06 248

rvit_0105_3	0.15 403	0.09 361	0.14 311	0.19 402	0.12 469	0.15 354	0.25 542	0.25 383	0.29 441	0.15 318	0.17 289	0.20 391	0.13 344	0.17 399	0.14 365	0.13 528	0.11 518	0.12 509	0.14 537	0.07 306	0.06 248

UGAM	0.13 325	0.10 419	0.09 97	0.22 505	0.08 166	0.12 253	0.20 476	0.17 215	0.23 359	0.21 445	0.16 268	0.13 268	0.13 344	0.19 435	0.12 287	0.07 282	0.05 215	0.13 524	0.11 505	0.07 306	0.05 151

ffm	0.12 300	0.09 361	0.14 311	0.16 183	0.08 166	0.17 405	0.17 369	0.15 141	0.19 297	0.15 318	0.25 417	0.19 379	0.13 344	0.10 92	0.07 1	0.06 131	0.04 24	0.09 410	0.08 387	0.06 232	0.06 248

ff1	0.13 325	0.09 361	0.14 311	0.16 183	0.08 166	0.17 405	0.17 369	0.15 141	0.19 297	0.15 318	0.25 417	0.19 379	0.13 344	0.14 311	0.20 461	0.06 131	0.04 24	0.09 410	0.08 387	0.06 232	0.06 248

mmx	0.14 359	0.09 361	0.14 311	0.16 183	0.08 166	0.17 405	0.17 369	0.27 422	0.25 396	0.15 318	0.25 417	0.19 379	0.13 344	0.14 311	0.20 461	0.08 345	0.06 355	0.09 410	0.08 387	0.08 369	0.08 393

ttt	0.14 359	0.08 285	0.14 311	0.15 102	0.08 166	0.15 354	0.18 415	0.27 422	0.29 441	0.16 346	0.24 387	0.17 351	0.13 344	0.13 285	0.14 365	0.11 480	0.08 456	0.09 410	0.08 387	0.09 432	0.08 393

xxx	0.14 359	0.09 361	0.14 311	0.16 183	0.08 166	0.17 405	0.17 369	0.27 422	0.25 396	0.15 318	0.25 417	0.19 379	0.13 344	0.14 311	0.20 461	0.08 345	0.06 355	0.09 410	0.08 387	0.08 369	0.08 393

LL-Strereo	0.13 325	0.09 361	0.11 194	0.20 460	0.10 387	0.11 217	0.18 415	0.32 488	0.24 375	0.15 318	0.15 256	0.14 288	0.13 344	0.19 435	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.09 410	0.08 387	0.04 21	0.05 151

SDNR	0.19 472	0.08 285	0.19 459	0.16 183	0.12 469	0.77 611	0.14 195	0.25 383	0.32 466	0.19 408	0.24 387	0.19 379	0.13 344	0.19 435	0.15 393	0.16 562	0.18 571	0.14 536	0.11 505	0.08 369	0.11 491

BUS	0.14 359	0.09 361	0.14 311	0.22 505	0.10 387	0.19 447	0.14 195	0.34 516	0.19 297	0.17 362	0.22 366	0.16 331	0.13 344	0.15 333	0.13 328	0.08 345	0.06 355	0.10 458	0.09 434	0.07 306	0.07 329

NINENet	0.16 426	0.10 419	0.15 363	0.17 261	0.11 437	0.19 447	0.14 195	0.40 561	0.36 499	0.18 392	0.21 356	0.16 331	0.13 344	0.15 333	0.13 328	0.08 345	0.08 456	0.10 458	0.07 322	0.10 464	0.09 438

UDGNet	0.14 359	0.13 492	0.16 397	0.17 261	0.10 387	0.12 253	0.16 335	0.21 301	0.27 420	0.20 431	0.20 335	0.16 331	0.13 344	0.16 367	0.13 328	0.10 450	0.06 355	0.09 410	0.07 322	0.06 232	0.07 329

dad	0.17 446	0.20 552	0.20 471	0.16 183	0.11 437	0.20 462	0.18 415	0.21 301	0.28 434	0.30 535	0.24 387	0.29 492	0.13 344	0.19 435	0.16 409	0.18 569	0.09 485	0.11 489	0.09 434	0.11 487	0.07 329

GEStereo_RVC	0.17 446	0.12 463	0.15 363	0.22 505	0.11 437	0.19 447	0.17 369	0.32 488	0.48 551	0.20 431	0.25 417	0.17 351	0.13 344	0.21 477	0.16 409	0.10 450	0.06 355	0.08 329	0.07 322	0.09 432	0.08 393

CFNet_pseudo	0.14 359	0.08 285	0.15 363	0.16 183	0.09 284	0.13 296	0.14 195	0.27 422	0.34 485	0.14 291	0.21 356	0.22 418	0.13 344	0.18 420	0.14 365	0.07 282	0.05 215	0.08 329	0.06 233	0.07 306	0.07 329

GES	0.14 359	0.08 285	0.16 397	0.15 102	0.10 387	0.13 296	0.13 138	0.28 442	0.25 396	0.16 346	0.23 375	0.18 365	0.13 344	0.16 367	0.13 328	0.08 345	0.07 429	0.07 244	0.06 233	0.08 369	0.09 438

SFCPSM	0.13 325	0.07 184	0.14 311	0.17 261	0.09 284	0.15 354	0.16 335	0.28 442	0.27 420	0.14 291	0.17 289	0.12 243	0.13 344	0.14 311	0.11 231	0.08 345	0.05 215	0.07 244	0.07 322	0.07 306	0.06 248

ccs_rob	0.14 359	0.08 285	0.15 363	0.16 183	0.09 284	0.12 253	0.14 195	0.27 422	0.34 485	0.14 291	0.21 356	0.22 418	0.13 344	0.18 420	0.14 365	0.07 282	0.05 215	0.08 329	0.07 322	0.07 306	0.07 329

AdaStereo	0.15 403	0.11 445	0.15 363	0.18 344	0.09 284	0.20 462	0.11 55	0.32 488	0.28 434	0.20 431	0.23 375	0.20 391	0.13 344	0.19 435	0.14 365	0.12 505	0.05 215	0.10 458	0.07 322	0.09 432	0.07 329
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNetv2_ROB	0.14 359	0.08 285	0.15 363	0.16 183	0.08 166	0.16 384	0.12 84	0.25 383	0.35 494	0.21 445	0.29 469	0.24 442	0.13 344	0.14 311	0.14 365	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.04 57	0.09 432	0.08 393

MLCV	0.12 300	0.07 184	0.16 397	0.18 344	0.06 19	0.15 354	0.17 369	0.19 267	0.21 335	0.18 392	0.25 417	0.17 351	0.13 344	0.14 311	0.13 328	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.04 53

iResNet	0.13 325	0.10 419	0.18 448	0.19 402	0.08 166	0.13 296	0.18 415	0.20 278	0.26 410	0.15 318	0.23 375	0.15 317	0.13 344	0.14 311	0.14 365	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.06 232	0.05 151

DN-CSS_ROB	0.13 325	0.13 492	0.16 397	0.18 344	0.10 387	0.16 384	0.08 7	0.22 324	0.18 281	0.17 362	0.22 366	0.13 268	0.13 344	0.12 239	0.13 328	0.05 37	0.05 215	0.10 458	0.10 473	0.08 369	0.06 248

G2L-ROB	0.13 325	0.06 92	0.13 276	0.13 19	0.08 166	0.14 328	0.16 335	0.25 383	0.18 281	0.19 408	0.18 314	0.20 391	0.14 369	0.17 399	0.16 409	0.08 345	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.08 369	0.09 438

test_sample6	0.14 359	0.08 285	0.13 276	0.16 183	0.08 166	0.17 405	0.19 455	0.25 383	0.17 255	0.17 362	0.27 443	0.19 379	0.14 369	0.15 333	0.13 328	0.08 345	0.05 215	0.08 329	0.07 322	0.08 369	0.08 393

test_sample5	0.14 359	0.08 285	0.14 311	0.16 183	0.08 166	0.18 424	0.18 415	0.25 383	0.17 255	0.17 362	0.27 443	0.18 365	0.14 369	0.16 367	0.13 328	0.08 345	0.05 215	0.08 329	0.07 322	0.08 369	0.08 393

test_sample4	0.14 359	0.08 285	0.14 311	0.15 102	0.08 166	0.19 447	0.18 415	0.26 401	0.17 255	0.16 346	0.25 417	0.18 365	0.14 369	0.16 367	0.13 328	0.08 345	0.06 355	0.08 329	0.06 233	0.08 369	0.08 393

DualNet	0.14 359	0.08 285	0.14 311	0.16 183	0.08 166	0.18 424	0.18 415	0.25 383	0.17 255	0.17 362	0.27 443	0.18 365	0.14 369	0.16 367	0.13 328	0.08 345	0.05 215	0.08 329	0.07 322	0.08 369	0.08 393

CFNet_ucs	0.15 403	0.08 285	0.16 397	0.16 183	0.11 437	0.14 328	0.14 195	0.30 467	0.34 485	0.16 346	0.24 387	0.23 436	0.14 369	0.18 420	0.15 393	0.09 406	0.06 355	0.08 329	0.07 322	0.09 432	0.09 438

anonymousa	0.13 325	0.07 184	0.13 276	0.18 344	0.09 284	0.13 296	0.17 369	0.19 267	0.29 441	0.15 318	0.24 387	0.15 317	0.14 369	0.14 311	0.14 365	0.07 282	0.05 215	0.07 244	0.09 434	0.05 124	0.06 248

DCANet-4	0.10 190	0.06 92	0.12 230	0.16 183	0.06 19	0.09 112	0.17 369	0.18 245	0.19 297	0.13 270	0.16 268	0.09 168	0.14 369	0.11 152	0.12 287	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.05 151

GwcNet-ADL	0.13 325	0.08 285	0.14 311	0.20 460	0.09 284	0.11 217	0.20 476	0.30 467	0.24 375	0.13 270	0.14 239	0.18 365	0.14 369	0.13 285	0.14 365	0.07 282	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.07 306	0.06 248

AAGNet	0.11 233	0.07 184	0.16 397	0.19 402	0.09 284	0.08 65	0.13 138	0.18 245	0.13 160	0.16 346	0.21 356	0.13 268	0.14 369	0.11 152	0.14 365	0.06 131	0.04 24	0.09 410	0.06 233	0.06 232	0.05 151

DEmStereo	0.12 300	0.06 92	0.14 311	0.14 54	0.10 387	0.16 384	0.15 269	0.16 179	0.24 375	0.17 362	0.24 387	0.13 268	0.14 369	0.12 239	0.13 328	0.05 37	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.05 124	0.05 151

HCRNet	0.16 426	0.24 566	0.12 230	0.35 585	0.11 437	0.15 354	0.17 369	0.26 401	0.22 349	0.19 408	0.24 387	0.21 400	0.14 369	0.15 333	0.13 328	0.11 480	0.07 429	0.11 489	0.10 473	0.09 432	0.07 329

xxxx	0.15 403	0.07 184	0.14 311	0.14 54	0.08 166	0.23 500	0.18 415	0.31 477	0.19 297	0.14 291	0.28 457	0.22 418	0.14 369	0.15 333	0.26 537	0.09 406	0.05 215	0.07 244	0.07 322	0.08 369	0.07 329

PSMNet-RSSM	0.14 359	0.07 184	0.13 276	0.15 102	0.08 166	0.13 296	0.16 335	0.24 367	0.24 375	0.16 346	0.28 457	0.22 418	0.14 369	0.15 333	0.13 328	0.11 480	0.06 355	0.09 410	0.12 524	0.08 369	0.07 329

CFNet-ft	0.14 359	0.07 184	0.15 363	0.12 9	0.09 284	0.16 384	0.18 415	0.22 324	0.24 375	0.17 362	0.26 434	0.24 442	0.14 369	0.16 367	0.14 365	0.11 480	0.06 355	0.08 329	0.09 434	0.09 432	0.08 393

BEATNet_4x	0.12 300	0.08 285	0.14 311	0.18 344	0.07 96	0.15 354	0.07 3	0.22 324	0.18 281	0.16 346	0.19 323	0.18 365	0.14 369	0.16 367	0.15 393	0.07 282	0.05 215	0.05 56	0.05 155	0.06 232	0.06 248

HSM-Net_RVC	0.14 359	0.08 285	0.11 194	0.15 102	0.08 166	0.15 354	0.15 269	0.27 422	0.29 441	0.19 408	0.21 356	0.29 492	0.14 369	0.17 399	0.13 328	0.06 131	0.06 355	0.06 145	0.06 233	0.07 306	0.06 248
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.14 359	0.07 184	0.15 363	0.12 9	0.09 284	0.16 384	0.18 415	0.22 324	0.24 375	0.17 362	0.26 434	0.24 442	0.14 369	0.16 367	0.14 365	0.11 480	0.06 355	0.08 329	0.09 434	0.09 432	0.08 393

DCVSM-stereo	0.14 359	0.09 361	0.16 397	0.16 183	0.10 387	0.15 354	0.09 18	0.19 267	0.23 359	0.20 431	0.23 375	0.26 466	0.15 387	0.18 420	0.14 365	0.09 406	0.07 429	0.09 410	0.08 387	0.10 464	0.12 504

ACV-stereo	0.15 403	0.10 419	0.28 521	0.18 344	0.12 469	0.14 328	0.12 84	0.23 344	0.21 335	0.19 408	0.23 375	0.22 418	0.15 387	0.23 501	0.17 424	0.07 282	0.06 355	0.07 244	0.07 322	0.07 306	0.07 329

ITSA-stereo	0.15 403	0.10 419	0.14 311	0.19 402	0.08 166	0.12 253	0.14 195	0.30 467	0.49 557	0.17 362	0.19 323	0.22 418	0.15 387	0.17 399	0.16 409	0.10 450	0.06 355	0.08 329	0.08 387	0.08 369	0.08 393

rvit_stereo_0075_2	0.17 446	0.12 463	0.25 505	0.23 526	0.16 540	0.13 296	0.10 29	0.30 467	0.27 420	0.20 431	0.28 457	0.22 418	0.15 387	0.18 420	0.13 328	0.16 562	0.10 505	0.17 557	0.10 473	0.10 464	0.09 438

test_sample3	0.14 359	0.08 285	0.15 363	0.14 54	0.09 284	0.19 447	0.17 369	0.26 401	0.18 281	0.16 346	0.22 366	0.19 379	0.15 387	0.17 399	0.13 328	0.08 345	0.06 355	0.07 244	0.06 233	0.09 432	0.08 393

test_sample2	0.12 300	0.07 184	0.12 230	0.14 54	0.08 166	0.16 384	0.18 415	0.21 301	0.16 235	0.14 291	0.20 335	0.19 379	0.15 387	0.15 333	0.12 287	0.08 345	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.08 369	0.07 329

SMFormer	0.14 359	0.07 184	0.17 425	0.14 54	0.08 166	0.16 384	0.17 369	0.26 401	0.27 420	0.19 408	0.20 335	0.18 365	0.15 387	0.15 333	0.17 424	0.08 345	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.07 306	0.06 248

tta	0.14 359	0.07 184	0.17 425	0.14 54	0.08 166	0.16 384	0.17 369	0.26 401	0.27 420	0.19 408	0.20 335	0.18 365	0.15 387	0.15 333	0.17 424	0.08 345	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.06 232	0.06 248

qqq1	0.13 325	0.07 184	0.17 425	0.14 54	0.08 166	0.16 384	0.17 369	0.26 401	0.27 420	0.19 408	0.20 335	0.18 365	0.15 387	0.15 333	0.11 231	0.08 345	0.05 215	0.05 56	0.05 155	0.06 232	0.06 248

fff1	0.13 325	0.07 184	0.17 425	0.14 54	0.08 166	0.16 384	0.17 369	0.26 401	0.27 420	0.19 408	0.20 335	0.18 365	0.15 387	0.15 333	0.11 231	0.08 345	0.05 215	0.05 56	0.05 155	0.06 232	0.06 248

1111x	0.15 403	0.08 285	0.12 230	0.18 344	0.07 96	0.18 424	0.25 542	0.31 477	0.24 375	0.17 362	0.24 387	0.26 466	0.15 387	0.13 285	0.23 502	0.07 282	0.07 429	0.08 329	0.09 434	0.07 306	0.06 248

iinet-f	0.16 426	0.06 92	0.45 565	0.14 54	0.10 387	0.21 479	0.14 195	0.27 422	0.23 359	0.21 445	0.24 387	0.21 400	0.15 387	0.18 420	0.21 481	0.09 406	0.07 429	0.07 244	0.06 233	0.09 432	0.10 465

GASNet	0.22 505	0.23 563	0.33 540	0.26 552	0.17 555	0.26 526	0.16 335	0.44 578	0.42 532	0.27 507	0.24 387	0.30 501	0.15 387	0.27 520	0.18 442	0.12 505	0.08 456	0.12 509	0.11 505	0.16 556	0.07 329

CASS	0.13 325	0.12 463	0.11 194	0.23 526	0.09 284	0.15 354	0.17 369	0.18 245	0.19 297	0.17 362	0.18 314	0.15 317	0.15 387	0.14 311	0.14 365	0.09 406	0.06 355	0.10 458	0.08 387	0.09 432	0.07 329
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 460	0.09 361	0.29 529	0.15 102	0.10 387	0.22 487	0.20 476	0.26 401	0.39 516	0.25 495	0.42 555	0.24 442	0.15 387	0.20 460	0.19 455	0.07 282	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.10 464	0.09 438

test_5	0.14 359	0.12 463	0.08 42	0.20 460	0.10 387	0.14 328	0.29 573	0.21 301	0.24 375	0.18 392	0.28 457	0.11 226	0.15 387	0.12 239	0.13 328	0.06 131	0.05 215	0.07 244	0.08 387	0.08 369	0.07 329

CSP-Net	0.16 426	0.09 361	0.14 311	0.16 183	0.09 284	0.19 447	0.17 369	0.25 383	0.32 466	0.25 495	0.30 475	0.24 442	0.15 387	0.21 477	0.18 442	0.09 406	0.06 355	0.07 244	0.07 322	0.08 369	0.07 329

DAS	0.15 403	0.08 285	0.18 448	0.19 402	0.10 387	0.19 447	0.17 369	0.27 422	0.29 441	0.18 392	0.25 417	0.21 400	0.15 387	0.16 367	0.12 287	0.08 345	0.06 355	0.06 145	0.06 233	0.07 306	0.07 329

SepStereo	0.15 403	0.08 285	0.18 448	0.19 402	0.10 387	0.19 447	0.17 369	0.27 422	0.29 441	0.18 392	0.25 417	0.21 400	0.15 387	0.25 515	0.12 287	0.08 345	0.06 355	0.06 145	0.06 233	0.07 306	0.07 329

DRaft	0.12 300	0.06 92	0.11 194	0.14 54	0.09 284	0.14 328	0.17 369	0.21 301	0.30 452	0.17 362	0.28 457	0.10 201	0.15 387	0.10 92	0.12 287	0.05 37	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.05 124	0.05 151

GANet-RSSM	0.14 359	0.07 184	0.13 276	0.13 19	0.08 166	0.14 328	0.17 369	0.22 324	0.21 335	0.17 362	0.24 387	0.23 436	0.15 387	0.16 367	0.15 393	0.10 450	0.06 355	0.07 244	0.08 387	0.08 369	0.07 329

DSFCA	0.16 426	0.09 361	0.14 311	0.16 183	0.10 387	0.20 462	0.19 455	0.28 442	0.31 459	0.23 473	0.24 387	0.22 418	0.15 387	0.19 435	0.20 461	0.10 450	0.07 429	0.09 410	0.09 434	0.08 369	0.08 393

FADNet-RVC-Resample	0.16 426	0.11 445	0.31 534	0.22 505	0.11 437	0.19 447	0.14 195	0.25 383	0.24 375	0.24 482	0.27 443	0.20 391	0.15 387	0.16 367	0.15 393	0.07 282	0.08 456	0.12 509	0.10 473	0.09 432	0.10 465

UCFNet_RVC	0.14 359	0.08 285	0.13 276	0.11 1	0.10 387	0.20 462	0.10 29	0.24 367	0.22 349	0.17 362	0.20 335	0.23 436	0.15 387	0.17 399	0.15 393	0.12 505	0.07 429	0.10 458	0.13 534	0.11 487	0.10 465

iResNet_ROB	0.14 359	0.07 184	0.13 276	0.14 54	0.07 96	0.18 424	0.14 195	0.26 401	0.31 459	0.22 461	0.25 417	0.23 436	0.15 387	0.15 333	0.13 328	0.07 282	0.05 215	0.05 56	0.04 57	0.08 369	0.08 393

PWCDC_ROB	0.20 484	0.13 492	0.22 487	0.24 535	0.11 437	0.19 447	0.15 269	0.33 507	0.54 569	0.29 531	0.50 570	0.21 400	0.15 387	0.27 520	0.20 461	0.11 480	0.09 485	0.10 458	0.08 387	0.11 487	0.09 438

xyz-stereo	0.13 325	0.07 184	0.20 471	0.15 102	0.05 1	0.20 462	0.15 269	0.17 215	0.31 459	0.15 318	0.29 469	0.26 466	0.16 413	0.13 285	0.12 287	0.05 37	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.04 53

G2L-Stereo_test	0.14 359	0.07 184	0.11 194	0.13 19	0.08 166	0.12 253	0.16 335	0.30 467	0.28 434	0.20 431	0.23 375	0.20 391	0.16 413	0.17 399	0.18 442	0.07 282	0.05 215	0.05 56	0.05 155	0.07 306	0.06 248

FACV-RUCA	0.13 325	0.11 445	0.12 230	0.19 402	0.12 469	0.15 354	0.15 269	0.22 324	0.20 320	0.15 318	0.16 268	0.14 288	0.16 413	0.14 311	0.13 328	0.07 282	0.05 215	0.08 329	0.06 233	0.10 464	0.08 393

test_sample1	0.13 325	0.07 184	0.14 311	0.13 19	0.08 166	0.19 447	0.16 335	0.20 278	0.15 206	0.14 291	0.22 366	0.18 365	0.16 413	0.17 399	0.14 365	0.07 282	0.06 355	0.06 145	0.06 233	0.08 369	0.07 329

xx1	0.11 233	0.08 285	0.12 230	0.17 261	0.09 284	0.13 296	0.15 269	0.16 179	0.18 281	0.09 140	0.09 127	0.16 331	0.16 413	0.10 92	0.07 1	0.06 131	0.04 24	0.08 329	0.08 387	0.07 306	0.07 329

mmm	0.14 359	0.08 285	0.17 425	0.17 261	0.09 284	0.17 405	0.18 415	0.21 301	0.15 206	0.15 318	0.23 375	0.21 400	0.16 413	0.16 367	0.17 424	0.08 345	0.05 215	0.08 329	0.07 322	0.07 306	0.07 329

11t1	0.12 300	0.06 92	0.13 276	0.14 54	0.08 166	0.17 405	0.15 269	0.18 245	0.15 206	0.15 318	0.15 256	0.16 331	0.16 413	0.15 333	0.13 328	0.08 345	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.08 369	0.07 329

CBFPSM	0.14 359	0.06 92	0.26 508	0.17 261	0.09 284	0.13 296	0.15 269	0.22 324	0.23 359	0.20 431	0.27 443	0.24 442	0.16 413	0.16 367	0.18 442	0.06 131	0.06 355	0.06 145	0.07 322	0.07 306	0.07 329

gwcnet-sp	0.14 359	0.07 184	0.12 230	0.18 344	0.09 284	0.16 384	0.17 369	0.24 367	0.24 375	0.18 392	0.24 387	0.15 317	0.16 413	0.15 333	0.15 393	0.08 345	0.06 355	0.07 244	0.08 387	0.08 369	0.07 329

scenet	0.14 359	0.07 184	0.12 230	0.18 344	0.09 284	0.16 384	0.17 369	0.24 367	0.24 375	0.18 392	0.24 387	0.15 317	0.16 413	0.15 333	0.15 393	0.08 345	0.06 355	0.07 244	0.08 387	0.08 369	0.07 329

ssnet	0.14 359	0.07 184	0.12 230	0.18 344	0.09 284	0.16 384	0.17 369	0.24 367	0.24 375	0.18 392	0.24 387	0.15 317	0.16 413	0.15 333	0.15 393	0.08 345	0.06 355	0.07 244	0.08 387	0.08 369	0.07 329

qqq	0.13 325	0.09 361	0.15 363	0.16 183	0.08 166	0.13 296	0.15 269	0.23 344	0.16 235	0.15 318	0.19 323	0.16 331	0.16 413	0.15 333	0.16 409	0.07 282	0.06 355	0.08 329	0.08 387	0.07 306	0.07 329

BSDual-CNN	0.15 403	0.09 361	0.14 311	0.22 505	0.10 387	0.14 328	0.15 269	0.34 516	0.19 297	0.17 362	0.22 366	0.25 456	0.16 413	0.15 333	0.14 365	0.08 345	0.06 355	0.10 458	0.09 434	0.07 306	0.07 329

psmg	0.14 359	0.09 361	0.14 311	0.17 261	0.10 387	0.15 354	0.17 369	0.29 453	0.19 297	0.17 362	0.21 356	0.25 456	0.16 413	0.15 333	0.14 365	0.08 345	0.06 355	0.08 329	0.08 387	0.07 306	0.06 248

AASNet	0.16 426	0.08 285	0.12 230	0.19 402	0.09 284	0.18 424	0.15 269	0.37 545	0.37 506	0.19 408	0.23 375	0.20 391	0.16 413	0.17 399	0.20 461	0.10 450	0.08 456	0.08 329	0.07 322	0.09 432	0.09 438

PSMNet-ADL	0.15 403	0.12 463	0.13 276	0.22 505	0.09 284	0.13 296	0.20 476	0.26 401	0.23 359	0.18 392	0.20 335	0.24 442	0.16 413	0.18 420	0.17 424	0.08 345	0.08 456	0.08 329	0.11 505	0.08 369	0.07 329

ADLNet	0.16 426	0.08 285	0.15 363	0.16 183	0.10 387	0.16 384	0.17 369	0.32 488	0.27 420	0.22 461	0.27 443	0.24 442	0.16 413	0.18 420	0.21 481	0.10 450	0.06 355	0.10 458	0.10 473	0.08 369	0.09 438

222	0.16 426	0.07 184	0.14 311	0.14 54	0.08 166	0.24 505	0.18 415	0.30 467	0.20 320	0.17 362	0.28 457	0.17 351	0.16 413	0.15 333	0.40 587	0.10 450	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.07 306	0.08 393

test_xeample	0.15 403	0.06 92	0.13 276	0.14 54	0.08 166	0.21 479	0.20 476	0.28 442	0.20 320	0.16 346	0.29 469	0.19 379	0.16 413	0.15 333	0.26 537	0.09 406	0.05 215	0.07 244	0.07 322	0.07 306	0.07 329

ACVNet	0.15 403	0.09 361	0.15 363	0.13 19	0.12 469	0.14 328	0.20 476	0.22 324	0.33 473	0.17 362	0.26 434	0.21 400	0.16 413	0.17 399	0.21 481	0.07 282	0.06 355	0.06 145	0.06 233	0.08 369	0.06 248

cf-r	0.13 325	0.07 184	0.12 230	0.16 183	0.08 166	0.14 328	0.19 455	0.20 278	0.25 396	0.17 362	0.25 417	0.21 400	0.16 413	0.14 311	0.14 365	0.10 450	0.05 215	0.06 145	0.08 387	0.06 232	0.06 248

GwcNet-RSSM	0.14 359	0.07 184	0.12 230	0.15 102	0.08 166	0.15 354	0.20 476	0.21 301	0.27 420	0.18 392	0.27 443	0.22 418	0.16 413	0.14 311	0.15 393	0.10 450	0.05 215	0.07 244	0.09 434	0.07 306	0.07 329

HSM	0.15 403	0.08 285	0.14 311	0.16 183	0.09 284	0.16 384	0.14 195	0.28 442	0.25 396	0.19 408	0.23 375	0.37 544	0.16 413	0.20 460	0.15 393	0.07 282	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.07 306	0.06 248

z-ln-s-r	0.17 446	0.10 419	0.40 558	0.19 402	0.08 166	0.17 405	0.18 415	0.22 324	0.33 473	0.18 392	0.40 537	0.22 418	0.17 436	0.20 460	0.23 502	0.07 282	0.05 215	0.07 244	0.07 322	0.07 306	0.05 151

coex_refinement	0.14 359	0.07 184	0.12 230	0.17 261	0.10 387	0.15 354	0.15 269	0.26 401	0.29 441	0.18 392	0.20 335	0.22 418	0.17 436	0.16 367	0.18 442	0.08 345	0.05 215	0.06 145	0.06 233	0.09 432	0.08 393

ISRNet	0.18 460	0.08 285	0.19 459	0.19 402	0.13 492	0.15 354	0.12 84	0.30 467	0.32 466	0.21 445	0.25 417	0.27 474	0.17 436	0.17 399	0.20 461	0.20 576	0.08 456	0.14 536	0.14 537	0.14 534	0.17 568

rvit_105_1	0.19 472	0.11 445	0.25 505	0.21 489	0.16 540	0.21 479	0.27 558	0.31 477	0.41 525	0.19 408	0.20 335	0.22 418	0.17 436	0.19 435	0.17 424	0.12 505	0.12 533	0.13 524	0.15 553	0.08 369	0.07 329

DispNO	0.14 359	0.08 285	0.17 425	0.19 402	0.12 469	0.11 217	0.21 493	0.23 344	0.29 441	0.17 362	0.23 375	0.18 365	0.17 436	0.15 333	0.15 393	0.07 282	0.05 215	0.08 329	0.08 387	0.07 306	0.06 248

x	0.13 325	0.07 184	0.14 311	0.14 54	0.08 166	0.18 424	0.14 195	0.22 324	0.20 320	0.15 318	0.19 323	0.19 379	0.17 436	0.18 420	0.18 442	0.07 282	0.05 215	0.06 145	0.06 233	0.07 306	0.07 329

CRFU-Net	0.16 426	0.08 285	0.14 311	0.17 261	0.09 284	0.19 447	0.14 195	0.26 401	0.20 320	0.28 523	0.27 443	0.29 492	0.17 436	0.19 435	0.17 424	0.09 406	0.09 485	0.07 244	0.07 322	0.08 369	0.08 393

AACVNet	0.16 426	0.08 285	0.14 311	0.15 102	0.10 387	0.18 424	0.15 269	0.23 344	0.24 375	0.27 507	0.27 443	0.28 484	0.17 436	0.19 435	0.16 409	0.09 406	0.07 429	0.09 410	0.07 322	0.10 464	0.09 438

LMCR-Stereo	0.15 403	0.08 285	0.13 276	0.21 489	0.09 284	0.17 405	0.20 476	0.27 422	0.19 297	0.24 482	0.24 387	0.23 436	0.17 436	0.20 460	0.17 424	0.07 282	0.06 355	0.08 329	0.06 233	0.10 464	0.08 393

acv_ft	0.15 403	0.09 361	0.15 363	0.19 402	0.10 387	0.16 384	0.17 369	0.25 383	0.33 473	0.19 408	0.26 434	0.21 400	0.17 436	0.17 399	0.18 442	0.07 282	0.06 355	0.06 145	0.06 233	0.08 369	0.06 248

FADNet_RVC	0.16 426	0.14 504	0.40 558	0.20 460	0.11 437	0.13 296	0.13 138	0.26 401	0.22 349	0.21 445	0.23 375	0.20 391	0.17 436	0.14 311	0.16 409	0.08 345	0.08 456	0.12 509	0.09 434	0.11 487	0.10 465

CFNet	0.15 403	0.10 419	0.17 425	0.17 261	0.08 166	0.18 424	0.09 18	0.28 442	0.25 396	0.19 408	0.24 387	0.24 442	0.17 436	0.17 399	0.14 365	0.08 345	0.06 355	0.09 410	0.10 473	0.07 306	0.06 248

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 446	0.10 419	0.22 487	0.20 460	0.10 387	0.15 354	0.18 415	0.31 477	0.25 396	0.21 445	0.30 475	0.25 456	0.17 436	0.21 477	0.20 461	0.09 406	0.06 355	0.08 329	0.08 387	0.07 306	0.08 393
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.17 446	0.12 463	0.15 363	0.20 460	0.09 284	0.18 424	0.18 415	0.26 401	0.23 359	0.26 501	0.40 537	0.22 418	0.17 436	0.21 477	0.20 461	0.08 345	0.05 215	0.09 410	0.10 473	0.07 306	0.07 329
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
YMNet	0.20 484	0.12 463	0.19 459	0.20 460	0.14 512	0.26 526	0.23 514	0.32 488	0.34 485	0.27 507	0.34 503	0.30 501	0.18 450	0.18 420	0.22 490	0.10 450	0.13 546	0.10 458	0.10 473	0.08 369	0.09 438

YMNet_1	0.20 484	0.12 463	0.19 459	0.20 460	0.14 512	0.26 526	0.23 514	0.32 488	0.34 485	0.27 507	0.34 503	0.30 501	0.18 450	0.18 420	0.22 490	0.10 450	0.13 546	0.10 458	0.10 473	0.08 369	0.09 438

ssnet_v2	0.17 446	0.10 419	0.17 425	0.17 261	0.11 437	0.21 479	0.21 493	0.33 507	0.25 396	0.22 461	0.22 366	0.27 474	0.18 450	0.22 490	0.20 461	0.11 480	0.09 485	0.09 410	0.09 434	0.08 369	0.08 393

Wz-Net-LNSev	0.22 505	0.16 522	0.38 554	0.21 489	0.13 492	0.25 516	0.23 514	0.32 488	0.43 537	0.30 535	0.41 548	0.31 514	0.18 450	0.22 490	0.25 525	0.10 450	0.09 485	0.08 329	0.08 387	0.12 503	0.11 491

hknet	0.15 403	0.11 445	0.13 276	0.22 505	0.11 437	0.14 328	0.15 269	0.34 516	0.25 396	0.17 362	0.22 366	0.22 418	0.18 450	0.17 399	0.12 287	0.07 282	0.06 355	0.10 458	0.09 434	0.07 306	0.07 329

ADLNet2	0.16 426	0.09 361	0.13 276	0.16 183	0.09 284	0.20 462	0.16 335	0.31 477	0.39 516	0.16 346	0.20 335	0.20 391	0.18 450	0.21 477	0.22 490	0.08 345	0.06 355	0.07 244	0.07 322	0.09 432	0.07 329

ICVP	0.15 403	0.09 361	0.12 230	0.22 505	0.09 284	0.17 405	0.21 493	0.25 383	0.23 359	0.18 392	0.30 475	0.26 466	0.18 450	0.17 399	0.14 365	0.09 406	0.07 429	0.08 329	0.07 322	0.07 306	0.07 329
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ac_64	0.16 426	0.08 285	0.15 363	0.18 344	0.10 387	0.22 487	0.18 415	0.24 367	0.21 335	0.18 392	0.24 387	0.29 492	0.18 450	0.19 435	0.22 490	0.09 406	0.07 429	0.08 329	0.09 434	0.07 306	0.06 248

HGLStereo	0.17 446	0.08 285	0.19 459	0.17 261	0.12 469	0.18 424	0.18 415	0.31 477	0.32 466	0.21 445	0.32 487	0.25 456	0.18 450	0.19 435	0.20 461	0.09 406	0.09 485	0.07 244	0.07 322	0.09 432	0.10 465

DMCA	0.14 359	0.09 361	0.16 397	0.19 402	0.09 284	0.15 354	0.17 369	0.23 344	0.27 420	0.14 291	0.19 323	0.17 351	0.18 450	0.15 333	0.17 424	0.10 450	0.06 355	0.08 329	0.06 233	0.09 432	0.10 465

STTStereo	0.18 460	0.12 463	0.27 516	0.20 460	0.11 437	0.16 384	0.21 493	0.29 453	0.23 359	0.21 445	0.30 475	0.29 492	0.18 450	0.20 460	0.19 455	0.12 505	0.11 518	0.11 489	0.14 537	0.09 432	0.08 393

RASNet	0.14 359	0.07 184	0.14 311	0.16 183	0.08 166	0.18 424	0.14 195	0.29 453	0.20 320	0.17 362	0.25 417	0.21 400	0.18 450	0.20 460	0.19 455	0.07 282	0.06 355	0.06 145	0.08 387	0.06 232	0.06 248

TDLM	0.17 446	0.12 463	0.13 276	0.24 535	0.10 387	0.18 424	0.18 415	0.36 539	0.30 452	0.21 445	0.28 457	0.28 484	0.18 450	0.23 501	0.18 442	0.11 480	0.07 429	0.10 458	0.10 473	0.08 369	0.08 393

CVANet_RVC	0.18 460	0.10 419	0.14 311	0.21 489	0.10 387	0.18 424	0.17 369	0.34 516	0.33 473	0.22 461	0.31 483	0.28 484	0.18 450	0.23 501	0.17 424	0.12 505	0.08 456	0.12 509	0.11 505	0.09 432	0.07 329

DeepPruner_ROB	0.16 426	0.11 445	0.15 363	0.17 261	0.10 387	0.17 405	0.15 269	0.32 488	0.21 335	0.19 408	0.21 356	0.22 418	0.18 450	0.20 460	0.15 393	0.13 528	0.09 485	0.09 410	0.09 434	0.11 487	0.10 465

pmcnn	0.15 403	0.07 184	0.19 459	0.15 102	0.07 96	0.20 462	0.15 269	0.24 367	0.26 410	0.21 445	0.34 503	0.28 484	0.18 450	0.18 420	0.17 424	0.07 282	0.05 215	0.05 56	0.04 57	0.07 306	0.06 248

TCMNet	0.19 472	0.12 463	0.19 459	0.20 460	0.18 561	0.20 462	0.24 526	0.27 422	0.36 499	0.23 473	0.26 434	0.25 456	0.19 466	0.19 435	0.23 502	0.13 528	0.11 518	0.11 489	0.12 524	0.13 521	0.12 504

DualNet (step1)	0.16 426	0.12 463	0.20 471	0.12 9	0.14 512	0.17 405	0.13 138	0.27 422	0.23 359	0.20 431	0.20 335	0.24 442	0.19 466	0.16 367	0.16 409	0.15 546	0.06 355	0.14 536	0.14 537	0.14 534	0.12 504

test_sample9	0.18 460	0.12 463	0.20 471	0.12 9	0.14 512	0.17 405	0.13 138	0.27 422	0.23 359	0.20 431	0.20 335	0.24 442	0.19 466	0.19 435	0.17 424	0.15 546	0.30 596	0.14 536	0.14 537	0.14 534	0.12 504

test_sample7	0.15 403	0.10 419	0.16 397	0.14 54	0.11 437	0.16 384	0.16 335	0.27 422	0.23 359	0.20 431	0.20 335	0.24 442	0.19 466	0.16 367	0.16 409	0.12 505	0.06 355	0.10 458	0.09 434	0.10 464	0.10 465

Wz-Net-MNSev	0.22 505	0.13 492	0.31 534	0.20 460	0.14 512	0.36 573	0.24 526	0.33 507	0.44 542	0.28 523	0.40 537	0.38 548	0.19 466	0.24 510	0.25 525	0.09 406	0.07 429	0.09 410	0.09 434	0.12 503	0.10 465

pcwnet_v2	0.19 472	0.10 419	0.26 508	0.17 261	0.14 512	0.18 424	0.15 269	0.37 545	0.46 549	0.19 408	0.24 387	0.21 400	0.19 466	0.20 460	0.19 455	0.13 528	0.10 505	0.10 458	0.10 473	0.11 487	0.13 525

delet	0.17 446	0.08 285	0.17 425	0.19 402	0.11 437	0.20 462	0.21 493	0.30 467	0.37 506	0.17 362	0.26 434	0.19 379	0.19 466	0.19 435	0.21 481	0.08 345	0.08 456	0.09 410	0.11 505	0.06 232	0.06 248

UNet	0.17 446	0.09 361	0.18 448	0.19 402	0.12 469	0.27 536	0.19 455	0.33 507	0.29 441	0.21 445	0.24 387	0.23 436	0.19 466	0.19 435	0.18 442	0.07 282	0.06 355	0.08 329	0.07 322	0.08 369	0.06 248

UPFNet	0.16 426	0.08 285	0.12 230	0.20 460	0.12 469	0.20 462	0.23 514	0.28 442	0.26 410	0.17 362	0.24 387	0.22 418	0.19 466	0.19 435	0.21 481	0.09 406	0.07 429	0.08 329	0.09 434	0.08 369	0.06 248

NVstereo2D	0.19 472	0.10 419	0.15 363	0.17 261	0.15 530	0.28 544	0.23 514	0.44 578	0.42 532	0.15 318	0.27 443	0.25 456	0.19 466	0.22 490	0.17 424	0.09 406	0.06 355	0.10 458	0.08 387	0.15 549	0.09 438

StereoDRNet	0.18 460	0.11 445	0.17 425	0.22 505	0.11 437	0.21 479	0.22 503	0.37 545	0.33 473	0.24 482	0.28 457	0.30 501	0.19 466	0.20 460	0.20 461	0.09 406	0.08 456	0.11 489	0.09 434	0.09 432	0.07 329

SGM-Forest	0.20 484	0.14 504	0.18 448	0.19 402	0.13 492	0.20 462	0.22 503	0.33 507	0.30 452	0.24 482	0.29 469	0.28 484	0.19 466	0.23 501	0.17 424	0.15 546	0.16 564	0.15 548	0.14 537	0.12 503	0.12 504
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
fast-acv-ft	0.18 460	0.11 445	0.19 459	0.19 402	0.12 469	0.24 505	0.21 493	0.25 383	0.34 485	0.22 461	0.34 503	0.27 474	0.20 478	0.21 477	0.23 502	0.09 406	0.09 485	0.08 329	0.10 473	0.08 369	0.07 329

IER	0.14 359	0.07 184	0.13 276	0.17 261	0.09 284	0.14 328	0.16 335	0.25 383	0.26 410	0.18 392	0.25 417	0.17 351	0.20 478	0.16 367	0.14 365	0.08 345	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.08 369	0.07 329

MMNet	0.17 446	0.09 361	0.16 397	0.20 460	0.11 437	0.27 536	0.20 476	0.25 383	0.41 525	0.22 461	0.30 475	0.21 400	0.20 478	0.17 399	0.20 461	0.06 131	0.06 355	0.07 244	0.07 322	0.08 369	0.07 329

GwcNet	0.20 484	0.13 492	0.19 459	0.18 344	0.12 469	0.24 505	0.19 455	0.35 532	0.43 537	0.20 431	0.32 487	0.33 527	0.20 478	0.22 490	0.24 515	0.11 480	0.09 485	0.09 410	0.09 434	0.09 432	0.10 465

DGSMNet	0.24 528	0.19 548	0.33 540	0.21 489	0.24 579	0.24 505	0.20 476	0.35 532	0.41 525	0.24 482	0.32 487	0.38 548	0.21 482	0.29 539	0.23 502	0.12 505	0.11 518	0.14 536	0.16 557	0.23 576	0.23 583

FADNet-RVC	0.20 484	0.20 552	0.38 554	0.21 489	0.16 540	0.20 462	0.15 269	0.26 401	0.26 410	0.26 501	0.32 487	0.26 466	0.21 482	0.22 490	0.19 455	0.12 505	0.13 546	0.12 509	0.14 537	0.13 521	0.18 571

FADNet	0.21 496	0.22 562	0.36 549	0.18 344	0.17 555	0.24 505	0.13 138	0.31 477	0.31 459	0.23 473	0.25 417	0.27 474	0.21 482	0.19 435	0.15 393	0.13 528	0.15 561	0.12 509	0.15 553	0.16 556	0.18 571

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 505	0.21 558	0.24 500	0.26 552	0.11 437	0.23 500	0.14 195	0.39 557	0.24 375	0.32 547	0.36 511	0.30 501	0.21 482	0.19 435	0.21 481	0.17 567	0.14 555	0.21 571	0.16 557	0.12 503	0.12 504

SuperB	0.20 484	0.10 419	0.56 589	0.16 183	0.09 284	0.18 424	0.18 415	0.24 367	0.50 560	0.26 501	0.39 531	0.17 351	0.21 482	0.22 490	0.21 481	0.08 345	0.06 355	0.06 145	0.06 233	0.12 503	0.10 465

RTSC	0.23 521	0.12 463	0.28 521	0.21 489	0.13 492	0.28 544	0.16 335	0.35 532	0.66 593	0.27 507	0.33 499	0.30 501	0.21 482	0.31 543	0.29 555	0.10 450	0.08 456	0.09 410	0.10 473	0.13 521	0.13 525

AANet_RVC	0.16 426	0.10 419	0.10 145	0.18 344	0.09 284	0.18 424	0.19 455	0.26 401	0.31 459	0.22 461	0.35 508	0.21 400	0.21 482	0.22 490	0.16 409	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.06 233	0.07 306	0.06 248

DRN-Test	0.19 472	0.11 445	0.20 471	0.22 505	0.10 387	0.22 487	0.22 503	0.39 557	0.37 506	0.24 482	0.32 487	0.26 466	0.21 482	0.22 490	0.24 515	0.11 480	0.07 429	0.11 489	0.10 473	0.09 432	0.07 329

MDST_ROB	0.22 505	0.10 419	0.17 425	0.18 344	0.11 437	0.37 574	0.19 455	0.43 576	0.41 525	0.39 565	0.39 531	0.29 492	0.21 482	0.26 517	0.18 442	0.11 480	0.10 505	0.14 536	0.11 505	0.10 464	0.08 393

w-ln-seven-2	0.20 484	0.14 504	0.37 553	0.22 505	0.12 469	0.20 462	0.21 493	0.28 442	0.37 506	0.25 495	0.37 517	0.27 474	0.22 491	0.21 477	0.23 502	0.08 345	0.08 456	0.09 410	0.09 434	0.10 464	0.09 438

w-ln-seven	0.24 528	0.14 504	0.55 578	0.19 402	0.14 512	0.26 526	0.22 503	0.35 532	0.60 582	0.29 531	0.39 531	0.30 501	0.22 491	0.21 477	0.26 537	0.09 406	0.09 485	0.11 489	0.10 473	0.11 487	0.10 465

SQANet	0.23 521	0.23 563	0.30 532	0.30 577	0.19 564	0.27 536	0.13 138	0.29 453	0.33 473	0.24 482	0.37 517	0.31 514	0.22 491	0.27 520	0.23 502	0.15 546	0.10 505	0.21 571	0.16 557	0.21 572	0.15 549

SACVNet	0.18 460	0.12 463	0.14 311	0.17 261	0.13 492	0.22 487	0.18 415	0.31 477	0.30 452	0.23 473	0.31 483	0.30 501	0.22 491	0.22 490	0.17 424	0.11 480	0.08 456	0.10 458	0.10 473	0.12 503	0.14 542

FINET	0.21 496	0.18 545	0.26 508	0.18 344	0.16 540	0.23 500	0.23 514	0.32 488	0.48 551	0.25 495	0.32 487	0.22 418	0.22 491	0.22 490	0.17 424	0.18 569	0.16 564	0.11 489	0.10 473	0.15 549	0.13 525

hitnet-ft	0.18 460	0.09 361	0.17 425	0.14 54	0.09 284	0.26 526	0.20 476	0.25 383	0.26 410	0.24 482	0.32 487	0.31 514	0.22 491	0.24 510	0.21 481	0.12 505	0.07 429	0.10 458	0.08 387	0.12 503	0.11 491

ADCP+	0.20 484	0.10 419	0.33 540	0.20 460	0.12 469	0.22 487	0.26 551	0.31 477	0.34 485	0.26 501	0.37 517	0.22 418	0.22 491	0.27 520	0.27 545	0.09 406	0.06 355	0.08 329	0.08 387	0.09 432	0.10 465

PSMNet_ROB	0.21 496	0.11 445	0.15 363	0.27 564	0.15 530	0.24 505	0.35 591	0.43 576	0.37 506	0.27 507	0.32 487	0.32 524	0.22 491	0.21 477	0.26 537	0.12 505	0.08 456	0.13 524	0.11 505	0.09 432	0.09 438

ADCRef	0.19 472	0.12 463	0.41 561	0.20 460	0.12 469	0.22 487	0.18 415	0.32 488	0.36 499	0.26 501	0.32 487	0.17 351	0.23 499	0.24 510	0.24 515	0.07 282	0.06 355	0.09 410	0.09 434	0.08 369	0.08 393

RYNet	0.22 505	0.12 463	0.22 487	0.19 402	0.17 555	0.46 582	0.26 551	0.38 553	0.48 551	0.24 482	0.28 457	0.34 533	0.23 499	0.20 460	0.30 560	0.10 450	0.06 355	0.09 410	0.09 434	0.13 521	0.15 549

NaN_ROB	0.22 505	0.19 548	0.24 500	0.25 547	0.13 492	0.29 548	0.26 551	0.33 507	0.41 525	0.31 541	0.31 483	0.32 524	0.23 499	0.30 542	0.21 481	0.11 480	0.17 569	0.10 458	0.10 473	0.08 369	0.09 438

NOSS_ROB	0.19 472	0.12 463	0.18 448	0.16 183	0.12 469	0.15 354	0.12 84	0.30 467	0.32 466	0.20 431	0.22 366	0.27 474	0.23 499	0.21 477	0.16 409	0.16 562	0.18 571	0.23 576	0.21 573	0.12 503	0.13 525

DispFullNet	0.27 552	0.21 558	0.65 598	0.28 567	0.16 540	0.26 526	0.17 369	0.33 507	0.58 578	0.27 507	0.38 523	0.43 568	0.23 499	0.38 575	0.23 502	0.12 505	0.06 355	0.19 568	0.11 505	0.21 572	0.15 549

CBMV	0.19 472	0.14 504	0.17 425	0.18 344	0.10 387	0.20 462	0.11 55	0.29 453	0.30 452	0.29 531	0.30 475	0.30 501	0.23 499	0.27 520	0.19 455	0.13 528	0.15 561	0.17 557	0.16 557	0.10 464	0.10 465
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-mn7	0.24 528	0.14 504	0.45 565	0.19 402	0.13 492	0.28 544	0.25 542	0.34 516	0.62 585	0.27 507	0.56 581	0.29 492	0.24 505	0.32 550	0.25 525	0.08 345	0.08 456	0.08 329	0.08 387	0.10 464	0.10 465

ToySt	0.17 446	0.11 445	0.18 448	0.17 261	0.11 437	0.16 384	0.25 542	0.24 367	0.33 473	0.19 408	0.24 387	0.26 466	0.24 505	0.19 435	0.20 461	0.07 282	0.08 456	0.09 410	0.10 473	0.09 432	0.08 393

WZ-Net	0.28 556	0.17 533	0.78 629	0.22 505	0.16 540	0.34 563	0.29 573	0.39 557	0.57 575	0.24 482	0.55 576	0.37 544	0.24 505	0.33 553	0.35 575	0.09 406	0.08 456	0.09 410	0.10 473	0.14 534	0.16 560

psm_up	0.18 460	0.10 419	0.18 448	0.20 460	0.11 437	0.17 405	0.19 455	0.37 545	0.34 485	0.21 445	0.28 457	0.29 492	0.24 505	0.20 460	0.22 490	0.09 406	0.10 505	0.11 489	0.11 505	0.08 369	0.08 393

RP	0.21 496	0.13 492	0.21 480	0.23 526	0.11 437	0.21 479	0.20 476	0.25 383	0.44 542	0.21 445	0.38 523	0.36 539	0.24 505	0.27 520	0.25 525	0.11 480	0.12 533	0.13 524	0.12 524	0.12 503	0.14 542

PS-NSSS	0.20 484	0.21 558	0.23 496	0.20 460	0.10 387	0.19 447	0.17 369	0.36 539	0.25 396	0.27 507	0.33 499	0.27 474	0.24 505	0.20 460	0.20 461	0.15 546	0.12 533	0.17 557	0.14 537	0.10 464	0.08 393

CBMV_ROB	0.19 472	0.13 492	0.17 425	0.16 183	0.11 437	0.15 354	0.13 138	0.26 401	0.28 434	0.27 507	0.30 475	0.27 474	0.24 505	0.23 501	0.16 409	0.15 546	0.17 569	0.22 575	0.20 571	0.10 464	0.11 491

DLCB_ROB	0.18 460	0.10 419	0.15 363	0.23 526	0.11 437	0.24 505	0.18 415	0.29 453	0.28 434	0.27 507	0.28 457	0.28 484	0.24 505	0.19 435	0.20 461	0.08 345	0.08 456	0.09 410	0.09 434	0.07 306	0.07 329

PWC_ROB	0.21 496	0.16 522	0.26 508	0.18 344	0.11 437	0.22 487	0.13 138	0.32 488	0.49 557	0.30 535	0.40 537	0.32 524	0.24 505	0.31 543	0.22 490	0.10 450	0.07 429	0.11 489	0.08 387	0.11 487	0.10 465

zh-mn7	0.25 540	0.14 504	0.56 589	0.19 402	0.14 512	0.24 505	0.22 503	0.34 516	0.62 585	0.35 554	0.65 589	0.31 514	0.25 514	0.31 543	0.25 525	0.09 406	0.08 456	0.09 410	0.09 434	0.09 432	0.11 491

PSMNet-RUCA	0.27 552	0.33 587	0.41 561	0.36 587	0.32 594	0.18 424	0.19 455	0.42 572	0.30 452	0.33 551	0.41 548	0.39 556	0.25 514	0.31 543	0.20 461	0.18 569	0.10 505	0.25 578	0.15 553	0.21 572	0.16 560

test_sample8	0.19 472	0.12 463	0.20 471	0.12 9	0.14 512	0.17 405	0.13 138	0.31 477	0.21 335	0.27 507	0.22 366	0.36 539	0.25 514	0.19 435	0.17 424	0.15 546	0.30 596	0.14 536	0.14 537	0.14 534	0.12 504

HBP-ISP	0.18 460	0.13 492	0.16 397	0.15 102	0.11 437	0.08 65	0.13 138	0.28 442	0.29 441	0.22 461	0.33 499	0.21 400	0.25 514	0.23 501	0.17 424	0.14 542	0.16 564	0.21 571	0.17 565	0.10 464	0.08 393

DDUNet	0.22 505	0.17 533	0.21 480	0.22 505	0.15 530	0.25 516	0.24 526	0.29 453	0.30 452	0.31 541	0.36 511	0.33 527	0.25 514	0.24 510	0.20 461	0.18 569	0.13 546	0.17 557	0.11 505	0.16 556	0.16 560

Syn2CoEx	0.21 496	0.16 522	0.27 516	0.29 575	0.14 512	0.26 526	0.20 476	0.33 507	0.31 459	0.28 523	0.36 511	0.27 474	0.25 514	0.19 435	0.24 515	0.16 562	0.12 533	0.14 536	0.11 505	0.09 432	0.08 393

Wz-Net-SNSev	0.25 540	0.17 533	0.44 564	0.25 547	0.14 512	0.26 526	0.23 514	0.38 553	0.56 573	0.30 535	0.55 576	0.39 556	0.26 520	0.23 501	0.30 560	0.10 450	0.09 485	0.09 410	0.10 473	0.11 487	0.11 491

AF-Net	0.22 505	0.17 533	0.17 425	0.26 552	0.13 492	0.25 516	0.24 526	0.32 488	0.50 560	0.25 495	0.33 499	0.38 548	0.26 520	0.28 532	0.25 525	0.11 480	0.10 505	0.16 554	0.11 505	0.11 487	0.10 465

PA-Net	0.23 521	0.18 545	0.33 540	0.28 567	0.22 573	0.21 479	0.38 596	0.29 453	0.39 516	0.22 461	0.32 487	0.25 456	0.26 520	0.20 460	0.25 525	0.09 406	0.23 590	0.15 548	0.22 576	0.09 432	0.13 525
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DISCO	0.19 472	0.09 361	0.22 487	0.17 261	0.10 387	0.25 516	0.18 415	0.27 422	0.44 542	0.22 461	0.31 483	0.33 527	0.26 520	0.28 532	0.28 552	0.08 345	0.06 355	0.07 244	0.07 322	0.09 432	0.09 438

SANet	0.24 528	0.14 504	0.28 521	0.21 489	0.11 437	0.27 536	0.24 526	0.38 553	0.64 589	0.36 557	0.40 537	0.43 568	0.26 520	0.27 520	0.24 515	0.12 505	0.09 485	0.10 458	0.09 434	0.13 521	0.11 491

XPNet_ROB	0.22 505	0.11 445	0.19 459	0.22 505	0.13 492	0.22 487	0.19 455	0.34 516	0.40 522	0.30 535	0.39 531	0.39 556	0.26 520	0.26 517	0.28 552	0.15 546	0.10 505	0.10 458	0.10 473	0.13 521	0.12 504

ETE_ROB	0.23 521	0.17 533	0.22 487	0.25 547	0.13 492	0.26 526	0.29 573	0.31 477	0.36 499	0.28 523	0.36 511	0.45 572	0.26 520	0.27 520	0.26 537	0.11 480	0.08 456	0.12 509	0.09 434	0.14 534	0.13 525

LALA_ROB	0.25 540	0.16 522	0.22 487	0.26 552	0.17 555	0.27 536	0.27 558	0.42 572	0.37 506	0.33 551	0.38 523	0.51 583	0.26 520	0.28 532	0.27 545	0.16 562	0.09 485	0.12 509	0.11 505	0.13 521	0.12 504

FSD	0.25 540	0.27 575	0.26 508	0.24 535	0.22 573	0.25 516	0.25 542	0.27 422	0.26 410	0.25 495	0.26 434	0.25 456	0.27 528	0.27 520	0.24 515	0.21 580	0.20 577	0.27 582	0.26 583	0.25 584	0.24 584

MSAF-DinoV2	0.22 505	0.11 445	0.23 496	0.17 261	0.10 387	0.27 536	0.16 335	0.37 545	0.55 570	0.21 445	0.27 443	0.47 579	0.27 528	0.35 562	0.39 584	0.09 406	0.06 355	0.07 244	0.09 434	0.12 503	0.10 465

ACVNet-4b	0.39 578	0.53 599	0.55 578	0.45 595	0.24 579	0.47 584	0.18 415	0.49 588	0.64 589	0.42 575	0.45 561	0.60 591	0.27 528	0.34 556	0.24 515	0.33 597	0.14 555	0.48 600	0.42 601	0.30 592	0.26 592

Anonymous_2	0.22 505	0.17 533	0.28 521	0.15 102	0.16 540	0.32 554	0.22 503	0.22 324	0.17 255	0.23 473	0.24 387	0.26 466	0.27 528	0.27 520	0.23 502	0.22 585	0.25 592	0.17 557	0.17 565	0.17 563	0.17 568

UDG	0.21 496	0.17 533	0.19 459	0.23 526	0.15 530	0.30 551	0.20 476	0.33 507	0.35 494	0.23 473	0.28 457	0.31 514	0.27 528	0.20 460	0.22 490	0.15 546	0.12 533	0.13 524	0.09 434	0.14 534	0.14 542

aanetorigin	0.22 505	0.17 533	0.56 589	0.17 261	0.10 387	0.15 354	0.19 455	0.20 278	0.33 473	0.49 585	0.48 565	0.29 492	0.27 528	0.20 460	0.23 502	0.08 345	0.07 429	0.08 329	0.07 322	0.10 464	0.09 438

DMCA-RVC	0.17 446	0.10 419	0.15 363	0.24 535	0.11 437	0.18 424	0.18 415	0.25 383	0.24 375	0.21 445	0.26 434	0.25 456	0.27 528	0.18 420	0.20 461	0.12 505	0.08 456	0.13 524	0.10 473	0.10 464	0.08 393

RGC	0.25 540	0.20 552	0.29 529	0.28 567	0.16 540	0.22 487	0.23 514	0.32 488	0.44 542	0.27 507	0.40 537	0.38 548	0.27 528	0.36 568	0.22 490	0.11 480	0.13 546	0.17 557	0.17 565	0.14 534	0.16 560

stereogan	0.22 505	0.11 445	0.21 480	0.20 460	0.12 469	0.31 553	0.19 455	0.35 532	0.44 542	0.22 461	0.39 531	0.35 537	0.27 528	0.33 553	0.22 490	0.10 450	0.12 533	0.10 458	0.10 473	0.14 534	0.13 525

FBW_ROB	0.24 528	0.17 533	0.22 487	0.26 552	0.14 512	0.25 516	0.22 503	0.41 567	0.41 525	0.41 572	0.41 548	0.42 564	0.27 528	0.31 543	0.23 502	0.09 406	0.14 555	0.14 536	0.12 524	0.11 487	0.09 438

NCC-stereo	0.24 528	0.15 514	0.31 534	0.26 552	0.16 540	0.20 462	0.30 581	0.40 561	0.40 522	0.24 482	0.38 523	0.33 527	0.28 538	0.36 568	0.27 545	0.12 505	0.11 518	0.15 548	0.22 576	0.13 521	0.13 525

Nwc_Net	0.23 521	0.16 522	0.21 480	0.25 547	0.14 512	0.24 505	0.26 551	0.37 545	0.38 513	0.22 461	0.41 548	0.30 501	0.28 538	0.28 532	0.25 525	0.11 480	0.10 505	0.17 557	0.20 571	0.10 464	0.10 465

Abc-Net	0.24 528	0.15 514	0.31 534	0.26 552	0.16 540	0.20 462	0.30 581	0.40 561	0.40 522	0.24 482	0.38 523	0.33 527	0.28 538	0.36 568	0.27 545	0.12 505	0.11 518	0.15 548	0.22 576	0.13 521	0.13 525
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.26 550	0.15 514	0.30 532	0.24 535	0.18 561	0.22 487	0.15 269	0.38 553	0.71 597	0.32 547	0.41 548	0.36 539	0.28 538	0.32 550	0.29 555	0.12 505	0.11 518	0.14 536	0.13 534	0.16 556	0.20 577

DeepPrunerF	0.24 528	0.17 533	0.42 563	0.26 552	0.16 540	0.22 487	0.28 564	0.37 545	0.50 560	0.26 501	0.29 469	0.24 442	0.28 538	0.21 477	0.22 490	0.15 546	0.11 518	0.20 570	0.18 569	0.12 503	0.13 525

ADCPNet	0.25 540	0.16 522	0.61 595	0.21 489	0.15 530	0.35 571	0.25 542	0.32 488	0.35 494	0.30 535	0.40 537	0.36 539	0.28 538	0.28 532	0.32 568	0.12 505	0.10 505	0.11 489	0.12 524	0.14 534	0.13 525

GANet	0.21 496	0.12 463	0.21 480	0.24 535	0.13 492	0.22 487	0.22 503	0.41 567	0.26 410	0.31 541	0.42 555	0.37 544	0.28 538	0.23 501	0.22 490	0.10 450	0.12 533	0.10 458	0.09 434	0.10 464	0.08 393

NCCL2	0.23 521	0.15 514	0.17 425	0.34 583	0.18 561	0.24 505	0.23 514	0.34 516	0.28 434	0.31 541	0.38 523	0.38 548	0.28 538	0.23 501	0.24 515	0.15 546	0.12 533	0.18 566	0.21 573	0.13 521	0.13 525

APVNet	0.22 505	0.12 463	0.19 459	0.18 344	0.14 512	0.32 554	0.31 587	0.39 557	0.32 466	0.27 507	0.40 537	0.30 501	0.29 546	0.26 517	0.25 525	0.11 480	0.12 533	0.11 489	0.14 537	0.12 503	0.12 504

G-Net	0.24 528	0.16 522	0.36 549	0.22 505	0.16 540	0.51 588	0.23 514	0.29 453	0.34 485	0.36 557	0.38 523	0.31 514	0.29 546	0.27 520	0.26 537	0.11 480	0.09 485	0.12 509	0.09 434	0.16 556	0.13 525

DPSNet	0.28 556	0.16 522	0.31 534	0.18 344	0.13 492	0.54 590	0.42 600	0.51 592	0.67 594	0.29 531	0.38 523	0.38 548	0.29 546	0.31 543	0.23 502	0.11 480	0.10 505	0.11 489	0.08 387	0.20 571	0.16 560

PDISCO_ROB	0.27 552	0.16 522	0.26 508	0.28 567	0.20 567	0.32 554	0.26 551	0.44 578	0.57 575	0.28 523	0.40 537	0.45 572	0.29 546	0.33 553	0.34 574	0.12 505	0.09 485	0.17 557	0.16 557	0.17 563	0.13 525

ccnet	0.29 560	0.28 580	0.23 496	0.20 460	0.28 588	0.41 581	0.21 493	0.45 581	0.33 473	0.36 557	0.46 562	0.36 539	0.30 550	0.39 579	0.42 591	0.23 589	0.14 555	0.21 571	0.17 565	0.23 576	0.18 571

S-Stereo	0.20 484	0.12 463	0.25 505	0.21 489	0.13 492	0.20 462	0.18 415	0.32 488	0.43 537	0.23 473	0.36 511	0.28 484	0.30 550	0.19 435	0.22 490	0.09 406	0.12 533	0.10 458	0.10 473	0.13 521	0.13 525

XQC	0.28 556	0.23 563	0.51 573	0.28 567	0.19 564	0.34 563	0.27 558	0.36 539	0.57 575	0.31 541	0.30 475	0.37 544	0.30 550	0.38 575	0.38 582	0.13 528	0.09 485	0.15 548	0.12 524	0.17 563	0.18 571

ADCL	0.24 528	0.11 445	0.47 570	0.22 505	0.12 469	0.34 563	0.29 573	0.29 453	0.56 573	0.24 482	0.46 562	0.30 501	0.30 550	0.29 539	0.29 555	0.08 345	0.07 429	0.09 410	0.09 434	0.10 464	0.10 465

zh-sn7	0.25 540	0.17 533	0.50 572	0.24 535	0.13 492	0.25 516	0.24 526	0.34 516	0.48 551	0.28 523	0.54 574	0.28 484	0.31 554	0.36 568	0.32 568	0.10 450	0.10 505	0.11 489	0.10 473	0.12 503	0.12 504

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 566	0.24 566	0.29 529	0.36 587	0.16 540	0.34 563	0.30 581	0.32 488	0.42 532	0.40 568	0.46 562	0.38 548	0.31 554	0.34 556	0.28 552	0.19 574	0.20 577	0.26 579	0.29 590	0.18 567	0.19 576

STTRV1_RVC	0.25 540	0.26 572	0.39 556	0.19 402	0.26 586	0.30 551	0.24 526	0.34 516	0.35 494	0.36 557	0.34 503	0.31 514	0.31 554	0.28 532	0.25 525	0.17 567	0.10 505	0.16 554	0.14 537	0.17 563	0.12 504

CC-Net-ROB	0.28 556	0.31 585	0.36 549	0.29 575	0.15 530	0.25 516	0.19 455	0.45 581	0.33 473	0.39 565	0.37 517	0.39 556	0.31 554	0.27 520	0.26 537	0.24 591	0.19 574	0.30 592	0.23 580	0.18 567	0.15 549

DANet	0.21 496	0.15 514	0.28 521	0.25 547	0.13 492	0.22 487	0.19 455	0.27 422	0.27 420	0.28 523	0.32 487	0.35 537	0.31 554	0.31 543	0.23 502	0.11 480	0.09 485	0.11 489	0.10 473	0.13 521	0.11 491
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FAT-Stereo	0.20 484	0.12 463	0.22 487	0.21 489	0.12 469	0.17 405	0.18 415	0.34 516	0.39 516	0.27 507	0.37 517	0.34 533	0.32 559	0.21 477	0.20 461	0.09 406	0.11 518	0.10 458	0.09 434	0.11 487	0.14 542

otaku	0.39 578	0.37 592	0.52 574	0.44 594	0.28 588	0.58 592	0.24 526	0.41 567	0.62 585	0.40 568	0.49 566	0.46 576	0.33 560	0.40 583	0.32 568	0.30 594	0.30 596	0.39 596	0.33 595	0.29 591	0.28 593

AnyNet_C32	0.26 550	0.16 522	0.36 549	0.20 460	0.16 540	0.25 516	0.30 581	0.32 488	0.44 542	0.31 541	0.49 566	0.30 501	0.33 560	0.40 583	0.33 572	0.12 505	0.12 533	0.12 509	0.14 537	0.14 534	0.15 549

GANetREF_RVC	0.31 567	0.34 589	0.27 516	0.35 585	0.16 540	0.32 554	0.41 597	0.48 586	0.51 567	0.35 554	0.35 508	0.34 533	0.33 560	0.39 579	0.32 568	0.27 593	0.20 577	0.29 590	0.15 553	0.18 567	0.17 568
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
CSAN	0.29 560	0.24 566	0.27 516	0.34 583	0.19 564	0.33 560	0.42 600	0.37 545	0.50 560	0.38 563	0.40 537	0.44 570	0.33 560	0.28 532	0.30 560	0.20 576	0.16 564	0.19 568	0.19 570	0.14 534	0.15 549

PASM	0.32 569	0.24 566	0.48 571	0.28 567	0.27 587	0.29 548	0.30 581	0.34 516	0.49 557	0.35 554	0.39 531	0.46 576	0.34 564	0.34 556	0.35 575	0.23 589	0.25 592	0.26 579	0.28 589	0.23 576	0.21 579

WCMA_ROB	0.24 528	0.11 445	0.22 487	0.17 261	0.14 512	0.32 554	0.15 269	0.32 488	0.32 466	0.38 563	0.53 572	0.40 561	0.34 564	0.34 556	0.25 525	0.11 480	0.12 533	0.12 509	0.10 473	0.14 534	0.14 542

NLCSM	0.24 528	0.17 533	0.21 480	0.21 489	0.23 576	0.27 536	0.17 369	0.45 581	0.29 441	0.27 507	0.24 387	0.39 556	0.35 566	0.46 588	0.48 598	0.09 406	0.11 518	0.11 489	0.16 557	0.11 487	0.12 504

edge stereo	0.22 505	0.13 492	0.20 471	0.21 489	0.13 492	0.23 500	0.16 335	0.32 488	0.42 532	0.32 547	0.40 537	0.38 548	0.35 566	0.25 515	0.24 515	0.13 528	0.11 518	0.14 536	0.11 505	0.12 503	0.13 525

SGM_RVC	0.23 521	0.12 463	0.15 363	0.15 102	0.09 284	0.33 560	0.18 415	0.34 516	0.31 459	0.44 580	0.37 517	0.53 587	0.35 566	0.35 562	0.24 515	0.13 528	0.13 546	0.13 524	0.13 534	0.10 464	0.11 491
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ADCS	0.29 560	0.18 545	0.45 565	0.21 489	0.17 555	0.28 544	0.23 514	0.41 567	0.63 588	0.40 568	0.49 566	0.40 561	0.36 569	0.39 579	0.40 587	0.13 528	0.12 533	0.13 524	0.14 537	0.16 556	0.16 560

LSM	0.33 572	0.20 552	0.58 592	0.26 552	0.60 611	0.34 563	0.25 542	0.42 572	0.48 551	0.45 581	0.58 586	0.42 564	0.36 569	0.35 562	0.25 525	0.12 505	0.20 577	0.14 536	0.16 557	0.19 570	0.33 599

psmorigin	0.25 540	0.15 514	0.34 548	0.17 261	0.13 492	0.23 500	0.14 195	0.34 516	0.33 473	0.41 572	0.55 576	0.41 563	0.37 571	0.34 556	0.27 545	0.11 480	0.15 561	0.11 489	0.11 505	0.12 503	0.16 560

Wz-Net-TNSev	0.29 560	0.20 552	0.65 598	0.19 402	0.15 530	0.38 577	0.27 558	0.35 532	0.55 570	0.34 553	0.42 555	0.45 572	0.38 572	0.32 550	0.30 560	0.12 505	0.13 546	0.10 458	0.12 524	0.15 549	0.14 542

AnyNet_C01	0.36 576	0.25 571	1.37 642	0.22 505	0.17 555	0.48 586	0.27 558	0.35 532	0.39 516	0.39 565	0.74 599	0.46 576	0.38 572	0.45 587	0.47 596	0.13 528	0.13 546	0.13 524	0.14 537	0.14 534	0.15 549

EDNetEfficient	0.29 560	0.24 566	1.13 639	0.18 344	0.10 387	0.19 447	0.20 476	0.20 278	0.60 582	0.74 605	0.56 581	0.31 514	0.39 574	0.22 490	0.30 560	0.09 406	0.07 429	0.08 329	0.07 322	0.11 487	0.09 438

MFN_U_SF_RVC	0.32 569	0.21 558	0.55 578	0.30 577	0.15 530	0.34 563	0.17 369	0.52 593	0.46 549	0.46 584	0.55 576	0.59 590	0.39 574	0.35 562	0.37 580	0.15 546	0.14 555	0.18 566	0.21 573	0.16 556	0.15 549

SAMSARA	0.40 581	0.28 580	0.33 540	0.55 601	0.39 595	0.82 612	1.23 627	0.47 585	0.51 567	0.36 557	0.35 508	0.55 589	0.39 574	0.38 575	0.39 584	0.15 546	0.20 577	0.15 548	0.14 537	0.23 576	0.20 577

FC-DCNN v2	0.33 572	0.27 575	0.28 521	0.26 552	0.23 576	0.37 574	0.28 564	0.40 561	0.43 537	0.45 581	0.56 581	0.51 583	0.40 577	0.37 573	0.29 555	0.21 580	0.20 577	0.27 582	0.26 583	0.25 584	0.24 584

ADCMid	0.25 540	0.15 514	0.40 558	0.20 460	0.14 512	0.25 516	0.26 551	0.34 516	0.38 513	0.36 557	0.44 560	0.34 533	0.40 577	0.35 562	0.33 572	0.10 450	0.09 485	0.11 489	0.11 505	0.13 521	0.12 504

FC-DCNN	0.33 572	0.27 575	0.28 521	0.26 552	0.23 576	0.37 574	0.28 564	0.40 561	0.43 537	0.45 581	0.55 576	0.51 583	0.40 577	0.37 573	0.30 560	0.21 580	0.20 577	0.27 582	0.26 583	0.25 584	0.24 584

MSMD_ROB	0.31 567	0.26 572	0.26 508	0.24 535	0.21 571	0.34 563	0.25 542	0.34 516	0.39 516	0.40 568	0.69 593	0.45 572	0.40 577	0.34 556	0.27 545	0.20 576	0.19 574	0.26 579	0.25 582	0.23 576	0.22 581

MeshStereo	0.27 552	0.13 492	0.18 448	0.15 102	0.11 437	0.32 554	0.24 526	0.40 561	0.36 499	0.52 587	0.57 584	0.67 598	0.40 577	0.35 562	0.26 537	0.14 542	0.13 546	0.13 524	0.11 505	0.11 487	0.10 465
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
FCDSN-DC	0.33 572	0.28 580	0.28 521	0.30 577	0.24 579	0.39 578	0.28 564	0.42 572	0.42 532	0.43 578	0.53 572	0.51 583	0.41 582	0.36 568	0.30 560	0.21 580	0.20 577	0.27 582	0.26 583	0.25 584	0.24 584
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RTS	0.45 588	0.19 548	3.26 649	0.24 535	0.15 530	0.74 605	0.20 476	0.36 539	0.76 604	0.42 575	0.43 558	0.31 514	0.41 582	0.53 597	0.35 575	0.10 450	0.08 456	0.13 524	0.12 524	0.15 549	0.15 549

RTSA	0.45 588	0.19 548	3.26 649	0.24 535	0.15 530	0.74 605	0.20 476	0.36 539	0.76 604	0.42 575	0.43 558	0.31 514	0.41 582	0.53 597	0.35 575	0.10 450	0.08 456	0.13 524	0.12 524	0.15 549	0.15 549

Ntro	0.40 581	0.40 594	0.53 575	0.46 598	0.30 592	0.65 598	0.24 526	0.46 584	0.68 595	0.41 572	0.49 566	0.48 581	0.42 585	0.39 579	0.31 567	0.32 596	0.28 594	0.37 595	0.30 592	0.32 596	0.29 594

SGM-ForestM	0.32 569	0.12 463	0.16 397	0.16 183	0.11 437	0.39 578	0.19 455	0.41 567	0.50 560	0.52 587	0.54 574	1.32 618	0.42 585	0.40 583	0.27 545	0.14 542	0.16 564	0.16 554	0.16 557	0.12 503	0.12 504

LE_ROB	0.50 594	0.07 184	0.14 311	0.15 102	0.08 166	0.24 505	0.16 335	0.22 324	1.81 628	4.63 657	0.67 591	0.47 579	0.44 587	0.20 460	0.29 555	0.07 282	0.06 355	0.06 145	0.06 233	0.08 369	0.06 248

coex-ft	3.30 625	0.34 589	59.09 676	0.18 344	0.13 492	0.26 526	0.22 503	0.27 422	0.72 598	1.90 629	0.70 595	0.44 570	0.45 588	0.29 539	0.41 590	0.09 406	0.09 485	0.12 509	0.09 434	0.14 534	0.13 525

RainbowNet	0.54 597	0.61 603	0.70 615	0.57 602	0.43 599	0.65 598	0.37 595	0.60 602	0.87 608	0.50 586	0.66 590	0.64 594	0.47 589	0.49 590	0.43 594	0.47 605	0.48 610	0.52 604	0.41 600	0.52 602	0.40 605

Consistency-Raft	0.44 586	0.40 594	0.45 565	0.37 589	0.43 599	0.46 582	0.41 597	0.57 600	0.55 570	0.32 547	0.73 597	0.33 527	0.48 590	0.42 586	0.49 599	0.39 599	0.35 601	0.45 599	0.51 608	0.42 599	0.29 594

ACVNet_1	0.44 586	0.49 598	0.60 594	0.45 595	0.28 588	0.49 587	0.27 558	0.57 600	0.72 598	0.62 594	0.58 586	0.74 602	0.49 591	0.50 591	0.35 575	0.26 592	0.24 591	0.39 596	0.29 590	0.31 595	0.24 584

EDNetEfficientorigin	7.91 658	0.31 585	153.02 677	0.19 402	0.09 284	0.21 479	0.16 335	0.22 324	0.59 579	0.72 601	0.67 591	0.42 564	0.50 592	0.24 510	0.39 584	0.08 345	0.07 429	0.08 329	0.07 322	0.12 503	0.10 465

TCMNet-wrong-test	3.67 627	5.48 662	3.89 653	12.18 664	11.75 665	4.65 629	3.88 631	1.06 648	0.72 598	1.09 621	2.15 630	6.30 655	0.53 593	3.43 632	2.36 630	0.89 624	0.20 577	1.87 632	1.69 631	5.57 661	3.62 637

FADE	0.45 588	0.33 587	1.03 638	0.33 582	0.25 585	0.35 571	0.29 573	0.64 604	1.07 612	0.43 578	0.41 548	0.42 564	0.53 593	0.70 607	0.51 603	0.30 594	0.21 589	0.41 598	0.38 598	0.23 576	0.22 581

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 585	0.39 593	0.54 576	0.40 590	0.20 567	0.64 597	0.32 589	0.53 595	0.72 598	0.71 599	0.72 596	0.61 592	0.54 595	0.51 593	0.46 595	0.20 576	0.19 574	0.29 590	0.30 592	0.23 576	0.18 571

ELAS_RVC	0.41 583	0.29 583	0.33 540	0.28 567	0.24 579	0.54 590	0.36 592	0.49 588	0.59 579	0.72 601	0.74 599	0.65 596	0.54 595	0.54 599	0.40 587	0.22 585	0.20 577	0.27 582	0.26 583	0.26 589	0.25 590
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 583	0.29 583	0.33 540	0.27 564	0.24 579	0.60 595	0.36 592	0.50 591	0.50 560	0.71 599	0.79 603	0.67 598	0.54 595	0.51 593	0.42 591	0.22 585	0.20 577	0.27 582	0.26 583	0.26 589	0.25 590
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
anonymity	0.53 596	0.58 601	0.65 598	0.41 592	0.61 612	0.53 589	0.41 597	0.56 598	0.41 525	0.55 591	0.50 570	0.49 582	0.55 598	0.58 602	0.50 602	0.58 611	0.50 614	0.51 602	0.51 608	0.51 601	0.57 610

SGM+DAISY	0.56 598	0.57 600	0.65 598	0.40 590	0.54 604	0.66 600	0.49 604	0.56 598	0.45 548	0.66 595	0.69 593	0.67 598	0.56 599	0.63 604	0.56 605	0.59 612	0.48 610	0.50 601	0.50 607	0.52 602	0.58 611

MonStereo1	0.47 593	0.26 572	0.58 592	0.28 567	0.20 567	0.39 578	0.18 415	0.49 588	0.64 589	0.52 587	0.87 606	1.01 607	0.57 600	0.50 591	0.56 605	0.53 608	0.31 599	0.54 606	0.40 599	0.33 597	0.34 600

SPS-STEREO	0.57 599	0.58 601	0.65 598	0.45 595	0.55 606	0.62 596	0.44 603	0.62 603	0.50 560	0.68 597	0.64 588	0.66 597	0.57 600	0.61 603	0.60 608	0.62 614	0.47 609	0.51 602	0.49 605	0.55 606	0.58 611
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	0.39 578	0.20 552	0.39 556	0.31 581	0.22 573	0.29 548	0.43 602	0.52 593	0.96 611	0.55 591	0.79 603	0.53 587	0.59 602	0.52 595	0.38 582	0.19 574	0.14 555	0.17 557	0.14 537	0.24 583	0.31 597

MANE	0.45 588	0.27 575	0.27 516	0.27 564	0.24 579	0.47 584	0.31 587	0.55 597	0.59 579	0.72 601	1.13 620	1.15 612	0.61 603	0.52 595	0.37 580	0.21 580	0.20 577	0.27 582	0.31 594	0.25 584	0.24 584

PWCK	0.71 604	0.94 618	0.95 636	0.76 607	0.31 593	0.74 605	0.36 592	0.90 619	0.90 609	0.96 614	0.75 601	0.95 606	0.61 603	0.87 617	0.66 611	0.72 617	0.46 605	0.75 612	0.49 605	0.69 615	0.44 607

BEATNet-Init1	0.52 595	0.27 575	0.62 596	0.30 577	0.21 571	0.76 609	0.29 573	0.54 596	0.65 592	0.86 610	0.95 611	2.07 628	0.62 605	0.56 601	0.42 591	0.18 569	0.18 571	0.23 576	0.22 576	0.22 575	0.21 579

NVStereoNet_ROB	0.46 592	0.36 591	0.46 569	0.41 592	0.28 588	0.34 563	0.34 590	0.48 586	0.60 582	0.72 601	0.93 609	0.70 601	0.66 606	0.47 589	0.60 608	0.22 585	0.33 600	0.34 594	0.34 597	0.30 592	0.30 596
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFMNet_re	0.64 600	0.66 607	0.65 598	0.51 599	0.69 616	0.69 601	0.57 610	0.64 604	0.73 602	0.60 593	0.73 597	0.62 593	0.67 607	0.65 605	0.60 608	0.66 616	0.58 623	0.63 607	0.59 611	0.68 613	0.69 620

MADNet+	0.75 607	0.71 609	3.70 652	0.66 604	0.41 597	0.98 617	0.97 625	0.69 606	0.73 602	0.52 587	0.57 584	0.64 594	0.68 608	0.86 616	1.01 624	0.34 598	0.36 602	0.28 589	0.23 580	0.36 598	0.31 597

ACVNet_2	0.66 603	0.66 607	0.68 611	0.63 603	0.41 597	0.71 603	0.49 604	0.96 629	1.39 621	0.89 611	1.09 616	1.04 608	0.73 609	0.54 599	0.47 596	0.43 603	0.40 603	0.53 605	0.44 602	0.47 600	0.35 602

TorneroNet-64	0.76 608	0.72 610	0.74 623	0.78 609	0.58 610	0.91 616	0.56 609	0.84 610	1.29 618	0.66 595	0.90 607	1.40 620	0.75 610	0.85 615	0.67 614	0.49 606	0.46 605	0.72 611	0.59 611	0.67 612	0.53 609

IMH-64-1	0.65 601	0.61 603	0.68 611	0.71 605	0.51 602	0.59 593	0.49 604	0.91 625	0.85 606	0.74 605	1.02 613	0.81 603	0.78 611	0.79 609	0.49 599	0.42 601	0.46 605	0.71 609	0.47 603	0.52 602	0.39 603

IMH-64	0.65 601	0.61 603	0.68 611	0.71 605	0.51 602	0.59 593	0.49 604	0.91 625	0.85 606	0.74 605	1.02 613	0.81 603	0.78 611	0.79 609	0.49 599	0.42 601	0.46 605	0.71 609	0.47 603	0.52 602	0.39 603

JetBlue	0.71 604	0.45 597	1.14 640	0.51 599	0.47 601	2.02 627	0.64 614	0.75 607	0.70 596	0.69 598	0.77 602	1.22 614	0.83 613	1.03 624	1.01 624	0.40 600	0.28 594	0.33 593	0.33 595	0.30 592	0.34 600

LVE	0.83 612	0.85 616	0.85 634	0.80 610	0.56 607	1.04 622	0.65 615	1.05 646	1.47 624	0.96 614	1.22 624	1.10 611	0.85 614	0.83 612	0.71 616	0.49 606	0.55 620	0.76 615	0.60 613	0.65 610	0.59 616

TorneroNet	0.82 611	0.74 611	0.81 633	0.84 612	0.63 613	0.99 618	0.63 612	0.96 629	1.16 615	0.80 608	1.11 618	1.36 619	0.86 615	0.93 620	0.80 619	0.56 609	0.49 612	0.78 617	0.66 616	0.73 618	0.63 619

IMH	0.71 604	0.64 606	0.68 611	0.76 607	0.54 604	0.69 601	0.54 608	0.98 638	1.10 614	0.82 609	1.09 616	0.89 605	0.88 616	0.87 617	0.52 604	0.44 604	0.50 614	0.75 612	0.51 608	0.56 607	0.41 606

WAO-7	0.79 609	0.78 612	0.54 576	0.85 613	0.67 615	0.74 605	0.68 618	1.05 646	1.32 619	0.90 612	1.20 623	1.04 608	0.92 617	0.69 606	0.66 611	0.60 613	0.62 624	0.67 608	0.68 617	0.64 609	0.58 611

JetRed	1.62 623	1.46 634	2.98 647	0.92 616	1.21 625	4.99 630	1.53 630	1.27 654	1.39 621	1.83 628	1.74 629	1.60 626	0.95 618	1.41 627	2.45 631	0.90 625	1.60 630	0.93 621	0.90 625	1.35 626	0.99 627

KSHMR	1.09 620	1.17 622	0.88 635	1.25 625	1.00 624	0.99 618	0.96 624	1.13 651	1.37 620	1.16 623	1.29 625	1.41 621	0.96 619	1.01 623	0.92 621	1.03 626	1.08 628	1.20 626	1.03 627	1.01 623	0.97 626

Dean	0.87 613	0.86 617	0.79 631	0.81 611	0.56 607	0.90 613	0.63 612	1.15 652	1.73 627	1.15 622	1.15 621	1.31 617	0.99 620	0.81 611	0.81 620	0.57 610	0.56 621	0.77 616	0.64 614	0.66 611	0.58 611

WAO-6	0.81 610	0.80 613	0.62 596	0.86 614	0.63 613	0.76 609	0.58 611	0.98 638	1.54 626	0.90 612	0.96 612	1.07 610	1.03 621	0.70 607	0.66 611	0.72 617	0.49 612	0.90 620	0.71 618	0.68 613	0.58 611

WAO-8	0.91 614	0.81 614	0.65 598	0.94 617	0.69 616	0.90 613	0.67 616	1.07 649	1.83 629	1.06 619	1.45 626	1.30 615	1.07 622	0.84 613	0.78 617	0.74 619	0.53 617	0.86 618	0.75 619	0.69 615	0.62 617

ktn	1.01 619	1.21 623	0.80 632	1.23 624	0.86 622	1.01 620	0.87 622	0.94 628	1.39 621	1.04 617	1.12 619	1.15 612	1.07 622	0.94 621	0.59 607	1.28 629	0.71 626	1.38 629	0.83 622	1.02 624	0.75 623

Venus	0.91 614	0.81 614	0.65 598	0.94 617	0.69 616	0.90 613	0.67 616	1.07 649	1.83 629	1.06 619	1.45 626	1.30 615	1.07 622	0.84 613	0.78 617	0.74 619	0.53 617	0.86 618	0.75 619	0.69 615	0.62 617

DPSimNet_ROB	1.11 621	1.23 624	0.78 629	1.13 622	0.88 623	1.10 623	1.13 626	1.16 653	1.23 617	1.43 626	1.02 613	1.41 621	1.10 625	0.90 619	1.60 626	1.46 630	0.51 616	1.21 627	1.03 627	0.90 621	1.01 628

notaker	0.97 617	1.11 621	0.98 637	1.13 622	0.81 620	0.73 604	0.68 618	0.93 627	1.16 615	1.18 624	1.18 622	1.41 621	1.16 626	1.08 626	0.69 615	0.81 622	0.64 625	1.17 625	0.79 621	0.98 622	0.80 624

UNDER WATER-64	0.95 616	0.94 618	1.43 644	0.87 615	0.56 607	1.18 625	0.87 622	0.77 608	0.94 610	1.04 617	0.85 605	1.58 625	1.21 627	0.94 621	0.96 622	0.87 623	0.57 622	1.03 623	0.88 624	0.78 619	0.73 621

UNDER WATER	0.97 617	0.97 620	1.42 643	0.99 619	0.70 619	1.12 624	0.84 621	0.80 609	1.08 613	1.01 616	0.90 607	1.55 624	1.22 628	1.03 624	1.00 623	0.78 621	0.53 617	1.02 622	0.87 623	0.80 620	0.74 622

HanzoNet	1.29 622	1.26 625	1.19 641	1.12 621	0.85 621	1.02 621	0.83 620	1.03 640	1.48 625	1.64 627	1.61 628	2.50 630	1.72 629	1.61 628	1.61 627	1.26 628	0.80 627	1.31 628	1.01 626	1.02 624	0.86 625

MADNet++	1.95 624	1.75 647	1.59 645	1.82 627	1.69 647	2.33 628	1.40 629	2.35 656	2.09 631	2.57 631	2.36 631	2.24 629	2.17 630	2.28 629	2.34 629	1.87 631	1.66 631	1.54 630	1.34 630	1.92 628	1.77 631

ASD4	3.54 626	3.38 656	2.05 646	1.72 626	2.51 654	9.03 659	17.71 661	2.25 655	5.51 658	2.46 630	2.81 632	2.03 627	3.36 631	2.73 630	5.06 657	1.22 627	1.34 629	1.13 624	1.33 629	1.68 627	1.49 630

ITERv30	4.50 628	1.35 626	0.55 578	2.26 629	1.25 626	8.33 651	11.65 640	0.85 611	2.58 632	2.85 632	3.35 633	6.22 647	4.56 632	5.19 639	2.46 637	14.02 660	7.20 643	4.23 639	2.08 633	4.80 636	4.22 638

qyd29nn	4.50 628	1.35 626	0.55 578	2.26 629	1.25 626	8.33 651	11.65 640	0.85 611	2.58 632	2.85 632	3.35 633	6.22 647	4.56 632	5.19 639	2.46 637	14.02 660	7.20 643	4.23 639	2.08 633	4.80 636	4.22 638

yuret106	4.50 628	1.35 626	0.55 578	2.26 629	1.25 626	8.33 651	11.65 640	0.85 611	2.58 632	2.85 632	3.35 633	6.22 647	4.56 632	5.19 639	2.46 637	14.02 660	7.20 643	4.23 639	2.08 633	4.80 636	4.22 638

uio108cc	4.50 628	1.35 626	0.55 578	2.26 629	1.25 626	8.33 651	11.65 640	0.85 611	2.58 632	2.85 632	3.35 633	6.22 647	4.56 632	5.19 639	2.46 637	14.02 660	7.20 643	4.23 639	2.08 633	4.80 636	4.22 638

v20iiwwt	4.50 628	1.35 626	0.55 578	2.26 629	1.25 626	8.33 651	11.65 640	0.85 611	2.58 632	2.85 632	3.35 633	6.22 647	4.56 632	5.19 639	2.46 637	14.02 660	7.20 643	4.23 639	2.08 633	4.80 636	4.22 638

ITERv14	4.50 628	1.35 626	0.55 578	2.26 629	1.25 626	8.33 651	11.65 640	0.85 611	2.58 632	2.85 632	3.35 633	6.22 647	4.56 632	5.19 639	2.46 637	14.02 660	7.20 643	4.23 639	2.08 633	4.80 636	4.22 638

v134_o9	4.50 628	1.35 626	0.55 578	2.26 629	1.25 626	8.33 651	11.65 640	0.85 611	2.58 632	2.85 632	3.35 633	6.22 647	4.56 632	5.19 639	2.46 637	14.02 660	7.20 643	4.23 639	2.08 633	4.80 636	4.22 638

ITERv7	4.50 628	1.35 626	0.55 578	2.26 629	1.25 626	8.33 651	11.65 640	0.85 611	2.58 632	2.85 632	3.35 633	6.22 647	4.56 632	5.19 639	2.46 637	14.02 660	7.20 643	4.23 639	2.08 633	4.80 636	4.22 638

hj116sk	4.60 641	1.52 635	0.66 606	2.38 637	1.28 634	7.52 643	12.07 655	0.90 619	2.75 640	3.23 640	3.76 641	6.43 656	4.71 640	5.12 634	2.45 631	13.63 655	7.28 658	4.54 647	2.18 643	5.13 656	4.51 646

iked130	4.60 641	1.52 635	0.66 606	2.38 637	1.28 634	7.52 643	12.07 655	0.90 619	2.75 640	3.23 640	3.76 641	6.43 656	4.71 640	5.12 634	2.45 631	13.63 655	7.28 658	4.54 647	2.18 643	5.13 656	4.51 646

vnu138km	4.60 641	1.52 635	0.66 606	2.38 637	1.28 634	7.52 643	12.07 655	0.90 619	2.75 640	3.23 640	3.76 641	6.43 656	4.71 640	5.12 634	2.45 631	13.63 655	7.28 658	4.54 647	2.18 643	5.13 656	4.51 646

99wein	4.60 641	1.52 635	0.66 606	2.38 637	1.28 634	7.52 643	12.07 655	0.90 619	2.75 640	3.23 640	3.76 641	6.43 656	4.71 640	5.12 634	2.45 631	13.63 655	7.28 658	4.54 647	2.18 643	5.13 656	4.51 646

a5sdf	4.60 641	1.52 635	0.66 606	2.38 637	1.28 634	7.52 643	12.07 655	0.90 619	2.75 640	3.23 640	3.76 641	6.43 656	4.71 640	5.12 634	2.45 631	13.63 655	7.28 658	4.54 647	2.18 643	5.13 656	4.51 646

tt	4.67 646	0.06 92	3.55 651	2.02 628	1.55 646	10.25 660	16.71 660	8.91 665	5.03 657	1.31 625	0.94 610	4.71 631	4.76 645	3.33 631	5.87 659	6.06 639	10.30 668	1.88 633	2.11 641	2.75 630	1.21 629

oiu110	4.58 636	1.76 648	0.76 624	2.70 649	1.71 648	7.14 631	10.52 634	1.04 641	3.16 652	3.58 652	3.89 646	5.96 635	4.77 646	5.19 639	2.52 645	13.20 643	6.97 638	4.75 652	2.56 655	4.91 644	4.58 651

dddd17k	4.58 636	1.76 648	0.76 624	2.70 649	1.71 648	7.14 631	10.52 634	1.04 641	3.16 652	3.58 652	3.89 646	5.96 635	4.77 646	5.19 639	2.52 645	13.20 643	6.97 638	4.75 652	2.56 655	4.91 644	4.58 651

ITERv10	4.58 636	1.76 648	0.76 624	2.70 649	1.71 648	7.14 631	10.52 634	1.04 641	3.16 652	3.58 652	3.89 646	5.96 635	4.77 646	5.19 639	2.52 645	13.20 643	6.97 638	4.75 652	2.56 655	4.91 644	4.58 651

ITERv8	4.58 636	1.76 648	0.76 624	2.70 649	1.71 648	7.14 631	10.52 634	1.04 641	3.16 652	3.58 652	3.89 646	5.96 635	4.77 646	5.19 639	2.52 645	13.20 643	6.97 638	4.75 652	2.56 655	4.91 644	4.58 651

ITERv4	4.58 636	1.76 648	0.76 624	2.70 649	1.71 648	7.14 631	10.52 634	1.04 641	3.16 652	3.58 652	3.89 646	5.96 635	4.77 646	5.19 639	2.52 645	13.20 643	6.97 638	4.75 652	2.56 655	4.91 644	4.58 651

ITERv28	4.68 647	1.56 640	0.70 615	2.67 642	1.54 639	7.16 636	11.88 648	0.97 631	2.87 645	3.54 645	3.97 651	6.18 640	5.17 651	5.27 652	2.55 650	13.55 648	7.25 651	4.82 657	2.31 648	5.10 649	4.58 651

ITERv24	4.68 647	1.56 640	0.70 615	2.67 642	1.54 639	7.16 636	11.88 648	0.97 631	2.87 645	3.54 645	3.97 651	6.18 640	5.17 651	5.27 652	2.55 650	13.55 648	7.25 651	4.82 657	2.31 648	5.10 649	4.58 651

dd23bbn	4.68 647	1.56 640	0.70 615	2.67 642	1.54 639	7.16 636	11.88 648	0.97 631	2.87 645	3.54 645	3.97 651	6.18 640	5.17 651	5.27 652	2.55 650	13.55 648	7.25 651	4.82 657	2.31 648	5.10 649	4.58 651

ITERv21	4.68 647	1.56 640	0.70 615	2.67 642	1.54 639	7.16 636	11.88 648	0.97 631	2.87 645	3.54 645	3.97 651	6.18 640	5.17 651	5.27 652	2.55 650	13.55 648	7.25 651	4.82 657	2.31 648	5.10 649	4.58 651

zxcv128	4.68 647	1.56 640	0.70 615	2.67 642	1.54 639	7.16 636	11.88 648	0.97 631	2.87 645	3.54 645	3.97 651	6.18 640	5.17 651	5.27 652	2.55 650	13.55 648	7.25 651	4.82 657	2.31 648	5.10 649	4.58 651

ITERv12	4.68 647	1.56 640	0.70 615	2.67 642	1.54 639	7.16 636	11.88 648	0.97 631	2.87 645	3.54 645	3.97 651	6.18 640	5.17 651	5.27 652	2.55 650	13.55 648	7.25 651	4.82 657	2.31 648	5.10 649	4.58 651

s6wercc	4.68 647	1.56 640	0.70 615	2.67 642	1.54 639	7.16 636	11.88 648	0.97 631	2.87 645	3.54 645	3.97 651	6.18 640	5.17 651	5.27 652	2.55 650	13.55 648	7.25 651	4.82 657	2.31 648	5.10 649	4.58 651

LRCNet_RVC	10.62 664	13.42 667	7.30 655	18.92 666	2.07 653	0.33 560	0.30 581	5.59 660	0.48 551	13.03 667	17.94 668	8.87 662	5.65 658	4.79 633	1.89 628	23.51 675	2.73 636	27.55 676	25.71 676	16.07 672	16.33 674

PML	8.91 661	9.34 666	6.13 654	5.35 657	6.41 658	14.99 663	23.38 668	5.27 657	6.83 659	18.04 669	28.19 677	7.67 661	6.83 659	7.85 662	5.75 658	5.35 638	1.83 632	5.95 667	1.93 632	8.64 664	2.52 633

USTest	6.22 654	2.73 655	3.00 648	6.57 660	7.29 659	14.37 662	21.57 662	7.00 664	9.56 663	5.34 660	6.10 658	5.72 634	7.64 660	6.41 661	6.96 660	1.97 632	3.42 637	1.64 631	2.15 642	2.66 629	2.36 632

xxxxx1	7.79 655	5.02 659	7.31 656	3.12 654	3.85 655	16.35 664	22.88 663	5.86 661	8.69 660	7.97 661	8.54 659	9.12 663	8.27 661	10.18 663	10.92 661	2.42 633	2.45 633	3.56 636	12.37 665	3.77 631	3.06 634

tt_ll	7.79 655	5.02 659	7.31 656	3.12 654	3.85 655	16.35 664	22.88 663	5.86 661	8.69 660	7.97 661	8.54 659	9.12 663	8.27 661	10.18 663	10.92 661	2.42 633	2.45 633	3.56 636	12.37 665	3.77 631	3.06 634

ff	7.79 655	5.02 659	7.31 656	3.12 654	3.85 655	16.35 664	22.88 663	5.86 661	8.69 660	7.97 661	8.54 659	9.12 663	8.27 661	10.18 663	10.92 661	2.42 633	2.45 633	3.56 636	12.37 665	3.77 631	3.06 634

DPSMNet_ROB	8.06 659	4.48 657	8.63 662	5.37 659	10.74 662	8.32 649	22.98 667	5.46 658	13.36 666	5.12 658	9.92 662	5.08 632	10.40 664	5.53 660	12.58 664	3.80 637	8.00 663	3.50 634	7.02 662	3.83 634	7.14 664

DGTPSM_ROB	8.06 659	4.48 657	8.63 662	5.35 657	10.72 661	8.32 649	22.97 666	5.46 658	13.35 665	5.12 658	9.92 662	5.08 632	10.40 664	5.52 659	12.58 664	3.79 636	8.00 663	3.50 634	7.02 662	3.83 634	7.14 664

Anonymous_1	10.96 665	7.92 663	7.46 659	10.33 661	10.06 660	18.65 668	26.34 669	11.06 666	13.44 667	9.40 664	10.05 664	9.67 666	11.23 666	10.73 666	12.72 666	6.42 640	8.38 665	5.77 664	10.61 664	12.12 665	6.77 663

DPSM_ROB	11.15 666	8.58 664	8.00 660	10.88 662	11.58 663	19.10 669	26.71 670	12.05 667	14.07 668	10.36 665	10.84 665	10.33 667	11.86 667	11.70 667	13.54 667	6.99 641	8.79 666	5.89 665	6.95 660	7.29 662	7.42 666

DPSM	11.15 666	8.58 664	8.00 660	10.88 662	11.58 663	19.10 669	26.71 670	12.05 667	14.07 668	10.36 665	10.84 665	10.33 667	11.86 667	11.70 667	13.54 667	6.99 641	8.79 666	5.89 665	6.95 660	7.29 662	7.42 666

HaxPig	15.71 668	18.52 674	19.18 670	16.89 665	15.89 668	7.73 648	7.60 632	13.31 669	10.82 664	15.42 668	14.91 667	15.98 669	14.92 669	15.58 669	15.98 669	18.95 674	16.73 669	19.46 674	18.08 674	19.26 673	19.05 675

MEDIAN_ROB	20.38 669	24.04 675	23.31 673	21.23 667	21.71 669	10.40 661	7.92 633	17.64 670	15.50 670	20.12 670	19.70 669	20.34 670	20.32 670	21.19 670	21.13 670	23.81 676	21.81 676	24.98 675	23.76 675	24.71 674	23.93 676

FlowAnything	22.44 673	17.35 672	16.14 668	22.07 672	23.23 670	38.39 674	53.77 673	24.25 675	28.44 676	20.96 676	21.82 674	20.70 671	23.84 671	23.49 674	27.14 672	14.04 668	17.79 675	11.75 668	14.15 673	14.65 666	14.89 668

Selective-RAFT-Error	22.47 674	17.37 673	16.09 667	22.06 671	23.34 674	38.39 674	53.83 677	24.29 677	28.47 677	20.74 674	21.83 675	20.81 672	23.90 672	23.54 676	27.53 677	14.08 672	17.69 671	11.82 669	14.00 668	14.69 668	15.00 673

CasAABBNet	22.42 670	17.33 669	16.01 666	22.01 668	23.28 671	38.32 671	53.80 674	24.14 674	28.41 675	20.60 671	21.77 673	20.89 675	23.91 673	23.43 673	27.36 673	14.07 669	17.69 671	11.83 670	14.01 669	14.67 667	14.95 670

RAFT-FEzeroshot	22.43 671	17.33 669	15.98 664	22.02 669	23.31 672	38.34 672	53.82 675	24.05 672	28.39 673	20.61 672	21.76 671	20.88 673	23.92 674	23.41 671	27.42 675	14.07 669	17.69 671	11.83 670	14.02 670	14.69 668	14.97 671

RAFT-FE	22.43 671	17.33 669	15.98 664	22.02 669	23.31 672	38.34 672	53.82 675	24.05 672	28.39 673	20.61 672	21.76 671	20.88 673	23.92 674	23.41 671	27.42 675	14.07 669	17.69 671	11.83 670	14.02 670	14.69 668	14.97 671

LSM0	22.87 675	17.28 668	18.96 669	22.19 673	29.04 676	38.42 676	53.71 672	24.28 676	28.31 672	20.78 675	21.00 670	21.43 676	24.16 676	23.50 675	27.39 674	14.09 673	17.38 670	11.84 673	14.04 672	14.73 671	14.89 668

AVERAGE_ROB	24.90 676	29.20 676	28.14 674	24.89 674	24.64 675	17.75 667	11.12 639	21.45 671	19.93 671	25.12 677	24.46 676	25.12 677	25.46 677	24.69 677	22.83 671	29.76 677	27.13 677	28.97 677	27.95 677	29.91 675	29.47 677

test_example2	98.32 677	94.13 677	45.89 675	96.35 675	109.85 677	88.61 677	95.45 678	25.75 678	94.37 678	130.00 679	126.06 679	58.17 678	74.63 678	88.51 678	79.96 678	150.23 678	221.02 678	77.62 678	99.10 678	113.75 678	96.94 678

ccccc	245.47 678	285.66 678	306.18 678	368.85 678	370.60 678	123.16 678	145.33 679	115.05 679	110.08 679	126.68 678	110.87 678	122.83 679	165.88 679	252.94 679	276.56 679	384.56 679	353.86 679	254.69 679	223.00 679	425.87 679	386.83 679

Low-res two-view benchmark