Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 36	0.08 56	0.17 288	0.05 2	0.06 12	0.11 61	0.08 10	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 39	0.05 14	0.09 58	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 71

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 182	0.15 106	0.05 2	0.07 39	0.11 61	0.09 18	0.04 2	0.06 20	0.05 7	0.06 39	0.04 1	0.08 25	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.05 161	0.05 200

MLG-Stereo	0.07 7	0.05 36	0.08 56	0.17 288	0.05 2	0.07 39	0.11 61	0.08 10	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 39	0.05 14	0.10 120	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 71

DepthFocus	0.08 77	0.04 1	0.15 415	0.12 5	0.09 330	0.07 39	0.12 93	0.10 31	0.05 4	0.09 171	0.05 7	0.07 116	0.04 1	0.08 25	0.08 25	0.06 166	0.05 263	0.07 290	0.07 370	0.05 161	0.04 71

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 118	0.13 16	0.04 1	0.06 12	0.12 93	0.06 1	0.05 4	0.06 20	0.05 7	0.05 5	0.05 14	0.07 4	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 71

PipStereo	0.07 7	0.04 1	0.09 118	0.13 16	0.05 2	0.08 77	0.11 61	0.06 1	0.06 6	0.06 20	0.05 7	0.08 175	0.05 14	0.08 25	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 161	0.04 71

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 118	0.13 16	0.05 2	0.08 77	0.11 61	0.06 1	0.06 6	0.06 20	0.06 23	0.08 175	0.05 14	0.08 25	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 161	0.04 71

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 118	0.12 5	0.05 2	0.06 12	0.11 61	0.06 1	0.06 6	0.06 20	0.06 23	0.06 39	0.05 14	0.08 25	0.09 101	0.07 328	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 161	0.04 71

CSFM-Stereo	0.07 7	0.05 36	0.07 11	0.14 55	0.06 27	0.09 129	0.13 163	0.15 177	0.06 6	0.07 67	0.08 114	0.06 39	0.08 222	0.09 58	0.09 101	0.06 166	0.05 263	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 71

BridgeDepth	0.07 7	0.07 217	0.08 56	0.18 378	0.06 27	0.07 39	0.11 61	0.09 18	0.06 6	0.04 1	0.07 60	0.10 245	0.09 256	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.03 1	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test3	0.07 7	0.05 36	0.10 182	0.14 55	0.06 27	0.07 39	0.11 61	0.08 10	0.06 6	0.06 20	0.04 1	0.06 39	0.06 62	0.07 4	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.06 295

LG-G_1	0.07 7	0.04 1	0.11 236	0.15 106	0.06 27	0.09 129	0.08 7	0.08 10	0.06 6	0.06 20	0.05 7	0.07 116	0.07 174	0.11 188	0.08 25	0.07 328	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.05 200

LG-G	0.07 7	0.04 1	0.11 236	0.15 106	0.06 27	0.09 129	0.08 7	0.08 10	0.06 6	0.06 20	0.05 7	0.07 116	0.07 174	0.11 188	0.08 25	0.07 328	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.05 200

LGtest1	0.07 7	0.04 1	0.10 182	0.15 106	0.06 27	0.07 39	0.09 18	0.08 10	0.06 6	0.05 2	0.04 1	0.06 39	0.06 62	0.10 120	0.09 101	0.07 328	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.06 282	0.06 295

Selective-IGEV-i32	0.07 7	0.06 99	0.08 56	0.17 288	0.06 27	0.08 77	0.12 93	0.13 106	0.07 15	0.08 120	0.07 60	0.06 39	0.04 1	0.10 120	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.03 2

LACA1	0.07 7	0.07 217	0.07 11	0.14 55	0.05 2	0.09 129	0.11 61	0.10 31	0.07 15	0.05 2	0.05 7	0.06 39	0.07 174	0.08 25	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.04 54	0.03 1	0.04 71

Pro-Stereo	0.07 7	0.05 36	0.08 56	0.15 106	0.07 125	0.08 77	0.12 93	0.07 6	0.07 15	0.06 20	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.04 48	0.04 71

WQFJA1++	0.08 77	0.04 1	0.11 236	0.14 55	0.07 125	0.11 242	0.11 61	0.11 54	0.07 15	0.07 67	0.07 60	0.07 116	0.06 62	0.10 120	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.06 282	0.06 295

Monster-pub-mixall	0.07 7	0.04 1	0.09 118	0.13 16	0.06 27	0.05 4	0.09 18	0.11 54	0.07 15	0.06 20	0.06 23	0.05 5	0.06 62	0.09 58	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 161	0.05 200

AdaDepth	0.07 7	0.06 99	0.07 11	0.18 378	0.06 27	0.11 242	0.12 93	0.09 18	0.07 15	0.06 20	0.05 7	0.07 116	0.06 62	0.09 58	0.10 198	0.04 11	0.05 263	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.04 71

S2M2_XL	0.08 77	0.06 99	0.12 280	0.12 5	0.08 204	0.09 129	0.09 18	0.07 6	0.07 15	0.08 120	0.07 60	0.07 116	0.06 62	0.09 58	0.09 101	0.08 404	0.06 407	0.07 290	0.05 182	0.08 425	0.06 295
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_L1	0.07 7	0.05 36	0.11 236	0.14 55	0.06 27	0.07 39	0.13 163	0.09 18	0.07 15	0.05 2	0.04 1	0.05 5	0.04 1	0.08 25	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 71

Selective-IGEV	0.07 7	0.06 99	0.08 56	0.17 288	0.06 27	0.08 77	0.12 93	0.13 106	0.07 15	0.08 120	0.07 60	0.06 39	0.04 1	0.10 120	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.03 2

PointNet	0.07 7	0.06 99	0.07 11	0.15 106	0.07 125	0.08 77	0.14 228	0.11 54	0.08 24	0.05 2	0.07 60	0.08 175	0.08 222	0.09 58	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.04 71

aanet-new-32k	0.08 77	0.07 217	0.09 118	0.18 378	0.06 27	0.11 242	0.11 61	0.10 31	0.08 24	0.07 67	0.07 60	0.07 116	0.06 62	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.03 2

aanet-new-30k	0.08 77	0.07 217	0.09 118	0.18 378	0.06 27	0.11 242	0.11 61	0.10 31	0.08 24	0.07 67	0.07 60	0.07 116	0.06 62	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 7	0.06 99	0.07 11	0.16 201	0.06 27	0.08 77	0.12 93	0.10 31	0.08 24	0.06 20	0.09 149	0.06 39	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.03 2

LACA3	0.07 7	0.08 335	0.08 56	0.13 16	0.05 2	0.09 129	0.11 61	0.08 10	0.08 24	0.08 120	0.05 7	0.07 116	0.07 174	0.07 4	0.07 1	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

PSi22	0.08 77	0.06 99	0.11 236	0.16 201	0.07 125	0.08 77	0.10 32	0.14 136	0.08 24	0.08 120	0.06 23	0.10 245	0.06 62	0.12 281	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 71

LiteMatch	0.09 164	0.06 99	0.10 182	0.16 201	0.07 125	0.09 129	0.15 311	0.13 106	0.08 24	0.06 20	0.07 60	0.06 39	0.15 441	0.10 120	0.14 419	0.07 328	0.04 25	0.06 180	0.06 272	0.06 282	0.06 295

GeoVLM	0.08 77	0.04 1	0.10 182	0.13 16	0.06 27	0.10 191	0.12 93	0.13 106	0.08 24	0.06 20	0.07 60	0.06 39	0.08 222	0.10 120	0.11 278	0.06 166	0.05 263	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.05 200

MonSter++	0.08 77	0.04 1	0.10 182	0.13 16	0.06 27	0.09 129	0.12 93	0.13 106	0.08 24	0.06 20	0.07 60	0.06 39	0.08 222	0.10 120	0.11 278	0.06 166	0.05 263	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 71

Wavelet-MonSter	0.07 7	0.05 36	0.07 11	0.16 201	0.06 27	0.07 39	0.11 61	0.10 31	0.08 24	0.06 20	0.06 23	0.07 116	0.07 174	0.09 58	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

asd	0.07 7	0.08 335	0.07 11	0.16 201	0.07 125	0.08 77	0.08 7	0.11 54	0.08 24	0.07 67	0.07 60	0.06 39	0.06 62	0.10 120	0.09 101	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.04 48	0.03 2

4.25_new	0.07 7	0.08 335	0.09 118	0.15 106	0.06 27	0.09 129	0.08 7	0.14 136	0.08 24	0.07 67	0.07 60	0.06 39	0.06 62	0.12 281	0.10 198	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

4.5w_new	0.07 7	0.08 335	0.09 118	0.15 106	0.06 27	0.09 129	0.08 7	0.14 136	0.08 24	0.07 67	0.07 60	0.06 39	0.06 62	0.12 281	0.10 198	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 7	0.08 335	0.09 118	0.15 106	0.06 27	0.09 129	0.08 7	0.14 136	0.08 24	0.07 67	0.07 60	0.06 39	0.06 62	0.12 281	0.10 198	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

4w-stereo	0.07 7	0.08 335	0.08 56	0.16 201	0.06 27	0.07 39	0.08 7	0.12 81	0.08 24	0.07 67	0.07 60	0.05 5	0.06 62	0.09 58	0.10 198	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.04 48	0.03 2

monsters	0.07 7	0.06 99	0.06 5	0.15 106	0.06 27	0.08 77	0.09 18	0.12 81	0.08 24	0.09 171	0.07 60	0.06 39	0.06 62	0.08 25	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.04 1	0.04 54	0.03 1	0.03 2

LG-Stereo	0.08 77	0.07 217	0.10 182	0.18 378	0.07 125	0.10 191	0.17 421	0.11 54	0.08 24	0.05 2	0.07 60	0.05 5	0.07 174	0.09 58	0.09 101	0.04 11	0.05 263	0.07 290	0.07 370	0.04 48	0.04 71

StereoAnything_RVC	0.07 7	0.15 571	0.17 481	0.11 1	0.05 2	0.05 4	0.11 61	0.08 10	0.08 24	0.06 20	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.09 58	0.08 25	0.08 404	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.05 161	0.04 71

AIO_rvc	0.07 7	0.06 99	0.08 56	0.15 106	0.06 27	0.08 77	0.14 228	0.09 18	0.08 24	0.07 67	0.08 114	0.07 116	0.04 1	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.03 2

dual_stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 56	0.15 106	0.05 2	0.05 4	0.13 163	0.12 81	0.08 24	0.07 67	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.07 4	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 71

MoCha-V2	0.08 77	0.05 36	0.10 182	0.20 513	0.07 125	0.09 129	0.14 228	0.11 54	0.08 24	0.07 67	0.08 114	0.07 116	0.06 62	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.04 71

TS12	0.08 77	0.06 99	0.09 118	0.21 545	0.07 125	0.11 242	0.13 163	0.11 54	0.09 45	0.10 216	0.10 185	0.08 175	0.10 295	0.09 58	0.12 339	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.04 71

LiteMatch*	0.08 77	0.04 1	0.11 236	0.13 16	0.08 204	0.08 77	0.13 163	0.14 136	0.09 45	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.09 256	0.11 188	0.10 198	0.06 166	0.05 263	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.05 200

aanet-new-28k	0.08 77	0.07 217	0.09 118	0.18 378	0.06 27	0.08 77	0.12 93	0.10 31	0.09 45	0.09 171	0.08 114	0.08 175	0.06 62	0.12 281	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.04 71

Foundation-i1a	0.08 77	0.05 36	0.07 11	0.13 16	0.05 2	0.13 345	0.13 163	0.12 81	0.09 45	0.11 251	0.11 235	0.11 275	0.06 62	0.08 25	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 71

MatchStereo	0.07 7	0.04 1	0.08 56	0.14 55	0.06 27	0.05 4	0.12 93	0.12 81	0.09 45	0.07 67	0.06 23	0.04 1	0.04 1	0.08 25	0.09 101	0.06 166	0.05 263	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 71
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.07 7	0.04 1	0.09 118	0.11 1	0.05 2	0.10 191	0.10 32	0.14 136	0.09 45	0.06 20	0.07 60	0.06 39	0.07 174	0.07 4	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.04 54	0.04 48	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GEAStereo	0.08 77	0.05 36	0.08 56	0.13 16	0.08 204	0.08 77	0.14 228	0.10 31	0.09 45	0.08 120	0.10 185	0.06 39	0.05 14	0.11 188	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.05 200

gasm-f	0.08 77	0.05 36	0.07 11	0.13 16	0.08 204	0.08 77	0.14 228	0.10 31	0.09 45	0.08 120	0.10 185	0.06 39	0.05 14	0.10 120	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.06 282	0.05 200

3.75w	0.07 7	0.07 217	0.08 56	0.16 201	0.07 125	0.07 39	0.09 18	0.16 215	0.09 45	0.07 67	0.06 23	0.05 5	0.06 62	0.09 58	0.10 198	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

111111	0.07 7	0.04 1	0.09 118	0.17 288	0.06 27	0.05 4	0.10 32	0.11 54	0.09 45	0.06 20	0.06 23	0.07 116	0.05 14	0.09 58	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.07 361	0.06 295

LG-Stereo_L2	0.07 7	0.05 36	0.10 182	0.14 55	0.06 27	0.07 39	0.12 93	0.09 18	0.09 45	0.06 20	0.04 1	0.05 5	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.03 2

GREAT-IGEV	0.07 7	0.06 99	0.08 56	0.13 16	0.07 125	0.07 39	0.14 228	0.09 18	0.09 45	0.06 20	0.07 60	0.06 39	0.05 14	0.10 120	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.04 71
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 56	0.12 5	0.05 2	0.09 129	0.13 163	0.06 1	0.09 45	0.05 2	0.05 7	0.06 39	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.05 161	0.04 71

IGEV-Stereo+	0.07 7	0.04 1	0.08 56	0.15 106	0.06 27	0.04 1	0.09 18	0.10 31	0.09 45	0.06 20	0.06 23	0.06 39	0.06 62	0.06 1	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.06 282	0.06 295

AIO-Stereo	0.08 77	0.06 99	0.09 118	0.18 378	0.06 27	0.08 77	0.12 93	0.15 177	0.09 45	0.08 120	0.08 114	0.07 116	0.05 14	0.11 188	0.08 25	0.05 51	0.05 263	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.04 71

IGEV++	0.08 77	0.06 99	0.08 56	0.18 378	0.07 125	0.09 129	0.13 163	0.10 31	0.09 45	0.08 120	0.08 114	0.06 39	0.06 62	0.13 333	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.04 71

AEACV	0.08 77	0.05 36	0.08 56	0.14 55	0.13 549	0.14 379	0.13 163	0.14 136	0.09 45	0.07 67	0.09 149	0.07 116	0.08 222	0.10 120	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.04 71

CAS	0.08 77	0.04 1	0.07 11	0.17 288	0.08 204	0.10 191	0.13 163	0.12 81	0.09 45	0.09 171	0.10 185	0.08 175	0.06 62	0.09 58	0.08 25	0.08 404	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.05 161	0.04 71

CES	0.08 77	0.04 1	0.08 56	0.14 55	0.07 125	0.09 129	0.14 228	0.11 54	0.09 45	0.08 120	0.09 149	0.11 275	0.06 62	0.12 281	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.05 161	0.05 200

AFF-stereo	0.09 164	0.06 99	0.10 182	0.17 288	0.07 125	0.10 191	0.16 380	0.17 254	0.09 45	0.10 216	0.12 256	0.09 210	0.09 256	0.12 281	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.07 290	0.07 370	0.04 48	0.03 2

EAI-Stereo	0.09 164	0.07 217	0.11 236	0.15 106	0.06 27	0.10 191	0.15 311	0.16 215	0.09 45	0.08 120	0.09 149	0.08 175	0.07 174	0.09 58	0.11 278	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.05 182	0.05 161	0.04 71

aanet-new-70k	0.07 7	0.06 99	0.09 118	0.17 288	0.06 27	0.08 77	0.12 93	0.11 54	0.10 66	0.06 20	0.07 60	0.07 116	0.06 62	0.10 120	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.03 2

aanet-new-40k	0.07 7	0.08 335	0.07 11	0.17 288	0.07 125	0.08 77	0.13 163	0.10 31	0.10 66	0.07 67	0.08 114	0.06 39	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.04 71

Foundation-i1c-attn	0.08 77	0.05 36	0.07 11	0.14 55	0.05 2	0.09 129	0.12 93	0.12 81	0.10 66	0.09 171	0.10 185	0.10 245	0.07 174	0.07 4	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1b	0.08 77	0.05 36	0.07 11	0.14 55	0.05 2	0.09 129	0.12 93	0.13 106	0.10 66	0.09 171	0.10 185	0.09 210	0.06 62	0.07 4	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.03 2

LACA2	0.07 7	0.05 36	0.06 5	0.15 106	0.06 27	0.09 129	0.11 61	0.11 54	0.10 66	0.05 2	0.05 7	0.06 39	0.08 222	0.09 58	0.07 1	0.07 328	0.04 25	0.04 1	0.04 54	0.04 48	0.04 71

BLMT-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 56	0.15 106	0.07 125	0.06 12	0.14 228	0.07 6	0.10 66	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 62	0.07 4	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.05 182	0.04 48	0.04 71

DLNR-FE	10.43 700	1.83 690	19.53 715	120.75 719	13.06 706	0.06 12	0.13 163	0.23 396	0.10 66	0.07 67	0.10 185	0.09 210	0.06 62	0.10 120	0.09 101	0.13 587	0.04 25	0.06 180	0.04 54	52.01 720	0.04 71

Zero-FE251	0.07 7	0.05 36	0.09 118	0.13 16	0.06 27	0.12 294	0.12 93	0.11 54	0.10 66	0.07 67	0.08 114	0.06 39	0.06 62	0.09 58	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.04 71

asda	0.07 7	0.08 335	0.08 56	0.16 201	0.06 27	0.06 12	0.10 32	0.16 215	0.10 66	0.06 20	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.10 120	0.10 198	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

2.5w	0.07 7	0.07 217	0.07 11	0.16 201	0.06 27	0.08 77	0.12 93	0.10 31	0.10 66	0.07 67	0.06 23	0.09 210	0.06 62	0.08 25	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.03 1	0.03 2

IGEV	0.07 7	0.04 1	0.08 56	0.13 16	0.06 27	0.09 129	0.12 93	0.14 136	0.10 66	0.06 20	0.09 149	0.07 116	0.05 14	0.09 58	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.04 71

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 7	0.06 99	0.10 182	0.16 201	0.07 125	0.04 1	0.13 163	0.10 31	0.10 66	0.05 2	0.11 235	0.07 116	0.05 14	0.07 4	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.04 71

S2M2_L	0.09 164	0.08 335	0.11 236	0.13 16	0.10 442	0.08 77	0.06 1	0.10 31	0.10 66	0.10 216	0.09 149	0.10 245	0.09 256	0.11 188	0.11 278	0.13 587	0.07 479	0.08 384	0.09 490	0.10 521	0.08 448
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Reg-Stereo(zero)	0.08 77	0.05 36	0.08 56	0.16 201	0.06 27	0.12 294	0.11 61	0.15 177	0.10 66	0.12 292	0.09 149	0.10 245	0.08 222	0.11 188	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.05 200

HI	0.11 280	0.06 99	0.11 236	0.13 16	0.09 330	0.09 129	0.14 228	0.21 351	0.10 66	0.19 465	0.17 340	0.14 341	0.09 256	0.16 421	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.07 290	0.08 443	0.07 361	0.06 295

CoSv	0.11 280	0.06 99	0.11 236	0.13 16	0.09 330	0.09 129	0.14 228	0.21 351	0.10 66	0.19 465	0.17 340	0.14 341	0.09 256	0.16 421	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.07 290	0.08 443	0.07 361	0.06 295

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 77	0.06 99	0.09 118	0.22 562	0.06 27	0.08 77	0.12 93	0.10 31	0.10 66	0.07 67	0.07 60	0.06 39	0.05 14	0.11 188	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.06 282	0.04 71

AIO_test	0.07 7	0.05 36	0.07 11	0.15 106	0.07 125	0.06 12	0.14 228	0.10 31	0.10 66	0.07 67	0.07 60	0.06 39	0.05 14	0.08 25	0.10 198	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.03 2

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 164	0.10 477	0.31 591	0.15 106	0.06 27	0.08 77	0.14 228	0.10 31	0.10 66	0.07 67	0.07 60	0.06 39	0.04 1	0.11 188	0.07 1	0.12 561	0.04 25	0.07 290	0.05 182	0.05 161	0.05 200

RSM	0.08 77	0.06 99	0.09 118	0.17 288	0.06 27	0.08 77	0.12 93	0.12 81	0.10 66	0.08 120	0.07 60	0.06 39	0.05 14	0.11 188	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.03 2

trnet	0.08 77	0.05 36	0.07 11	0.12 5	0.05 2	0.12 294	0.11 61	0.13 106	0.10 66	0.08 120	0.13 274	0.09 210	0.08 222	0.11 188	0.10 198	0.08 404	0.05 263	0.05 45	0.03 1	0.06 282	0.05 200

DLNR_Zeroshot_test	10.40 699	1.82 689	19.49 714	120.77 720	13.11 707	0.06 12	0.13 163	0.23 396	0.10 66	0.07 67	0.10 185	0.09 210	0.06 62	0.10 120	0.09 101	0.13 587	0.04 25	0.06 180	0.04 54	51.54 719	0.04 71

HH	0.09 164	0.06 99	0.13 330	0.17 288	0.08 204	0.10 191	0.16 380	0.14 136	0.10 66	0.08 120	0.09 149	0.08 175	0.07 174	0.10 120	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.04 71

HanStereo	0.09 164	0.06 99	0.13 330	0.17 288	0.08 204	0.10 191	0.16 380	0.14 136	0.10 66	0.08 120	0.09 149	0.08 175	0.07 174	0.10 120	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.04 71

LoS_RVC	0.08 77	0.05 36	0.07 11	0.15 106	0.07 125	0.08 77	0.15 311	0.11 54	0.10 66	0.08 120	0.09 149	0.06 39	0.09 256	0.10 120	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.03 2

MC-Stereo	0.08 77	0.06 99	0.09 118	0.17 288	0.06 27	0.10 191	0.14 228	0.12 81	0.10 66	0.09 171	0.12 256	0.09 210	0.06 62	0.11 188	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.04 48	0.04 71

iRaft-Stereo_20w	0.09 164	0.05 36	0.13 330	0.14 55	0.08 204	0.12 294	0.15 311	0.18 287	0.10 66	0.11 251	0.08 114	0.08 175	0.05 14	0.10 120	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.06 282	0.05 200

RAFT-345	0.11 280	0.07 217	0.15 415	0.16 201	0.08 204	0.08 77	0.12 93	0.15 177	0.10 66	0.11 251	0.36 568	0.09 210	0.09 256	0.11 188	0.12 339	0.05 51	0.05 263	0.07 290	0.06 272	0.04 48	0.05 200

CRE-IMP	0.11 280	0.09 415	0.16 451	0.19 446	0.08 204	0.10 191	0.12 93	0.18 287	0.10 66	0.14 344	0.13 274	0.13 321	0.12 359	0.12 281	0.11 278	0.07 328	0.04 25	0.08 384	0.06 272	0.08 425	0.08 448

XX-Stereo	0.09 164	0.05 36	0.08 56	0.17 288	0.09 330	0.15 405	0.12 93	0.20 328	0.10 66	0.10 216	0.14 288	0.07 116	0.06 62	0.12 281	0.08 25	0.06 166	0.05 263	0.06 180	0.06 272	0.04 48	0.04 71

CREStereo	0.09 164	0.04 1	0.08 56	0.11 1	0.06 27	0.13 345	0.14 228	0.14 136	0.10 66	0.08 120	0.13 274	0.09 210	0.08 222	0.11 188	0.10 198	0.08 404	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.06 282	0.06 295
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
aanet-new-24k	0.07 7	0.07 217	0.07 11	0.17 288	0.06 27	0.07 39	0.12 93	0.09 18	0.11 97	0.09 171	0.09 149	0.06 39	0.07 174	0.09 58	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.03 2

aanet-new-10k	0.08 77	0.08 335	0.08 56	0.19 446	0.07 125	0.08 77	0.12 93	0.14 136	0.11 97	0.07 67	0.08 114	0.07 116	0.07 174	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.04 71

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 77	0.07 217	0.08 56	0.18 378	0.07 125	0.11 242	0.14 228	0.12 81	0.11 97	0.07 67	0.11 235	0.07 116	0.06 62	0.09 58	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.04 71

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 77	0.06 99	0.15 415	0.14 55	0.06 27	0.08 77	0.13 163	0.13 106	0.11 97	0.07 67	0.08 114	0.07 116	0.06 62	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.05 263	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.04 71

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 7	0.05 36	0.11 236	0.15 106	0.06 27	0.07 39	0.13 163	0.09 18	0.11 97	0.07 67	0.08 114	0.06 39	0.05 14	0.09 58	0.07 1	0.05 51	0.05 263	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.04 71

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 7	0.06 99	0.07 11	0.15 106	0.06 27	0.10 191	0.15 311	0.12 81	0.11 97	0.06 20	0.11 235	0.06 39	0.05 14	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.03 2

HiDET	0.08 77	0.04 1	0.10 182	0.13 16	0.06 27	0.08 77	0.12 93	0.12 81	0.11 97	0.06 20	0.07 60	0.07 116	0.07 174	0.11 188	0.11 278	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 71

LCMNet	0.08 77	0.05 36	0.10 182	0.13 16	0.07 125	0.09 129	0.12 93	0.10 31	0.11 97	0.06 20	0.08 114	0.06 39	0.07 174	0.11 188	0.10 198	0.06 166	0.05 263	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 71

VIP-Stereo	0.07 7	0.07 217	0.07 11	0.15 106	0.06 27	0.12 294	0.10 32	0.11 54	0.11 97	0.06 20	0.07 60	0.06 39	0.05 14	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.03 1	0.02 1

IGEV-FE	0.09 164	0.05 36	0.12 280	0.13 16	0.08 204	0.12 294	0.13 163	0.17 254	0.11 97	0.10 216	0.06 23	0.09 210	0.06 62	0.11 188	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.06 272	0.05 161	0.05 200

FlowAnything_test	0.11 280	0.08 335	0.14 367	0.15 106	0.09 330	0.07 39	0.14 228	0.20 328	0.11 97	0.09 171	0.09 149	0.12 295	0.12 359	0.13 333	0.11 278	0.09 464	0.06 407	0.09 467	0.09 490	0.06 282	0.09 492

GASTEREO	0.08 77	0.05 36	0.09 118	0.19 446	0.07 125	0.07 39	0.12 93	0.14 136	0.11 97	0.10 216	0.09 149	0.07 116	0.04 1	0.12 281	0.08 25	0.06 166	0.05 263	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.05 200

MSCF	0.08 77	0.05 36	0.08 56	0.19 446	0.08 204	0.06 12	0.12 93	0.14 136	0.11 97	0.10 216	0.09 149	0.07 116	0.04 1	0.11 188	0.08 25	0.06 166	0.05 263	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.05 200

qwe	0.07 7	0.08 335	0.07 11	0.15 106	0.06 27	0.07 39	0.10 32	0.18 287	0.11 97	0.07 67	0.07 60	0.06 39	0.06 62	0.10 120	0.09 101	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.04 48	0.03 2

4.5_new	0.07 7	0.09 415	0.08 56	0.15 106	0.07 125	0.06 12	0.10 32	0.14 136	0.11 97	0.06 20	0.08 114	0.06 39	0.06 62	0.08 25	0.10 198	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.04 48	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 7	0.09 415	0.08 56	0.15 106	0.07 125	0.06 12	0.10 32	0.14 136	0.11 97	0.06 20	0.08 114	0.06 39	0.06 62	0.08 25	0.10 198	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.04 48	0.03 2

3.25w_new	0.07 7	0.06 99	0.07 11	0.15 106	0.06 27	0.10 191	0.07 3	0.12 81	0.11 97	0.08 120	0.06 23	0.07 116	0.06 62	0.11 188	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 7	0.06 99	0.07 11	0.15 106	0.06 27	0.10 191	0.07 3	0.12 81	0.11 97	0.08 120	0.06 23	0.07 116	0.06 62	0.11 188	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 7	0.07 217	0.07 11	0.15 106	0.07 125	0.09 129	0.06 1	0.13 106	0.11 97	0.07 67	0.07 60	0.06 39	0.07 174	0.10 120	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

monsterstereo	0.07 7	0.06 99	0.06 5	0.16 201	0.06 27	0.08 77	0.10 32	0.16 215	0.11 97	0.07 67	0.08 114	0.06 39	0.07 174	0.08 25	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.03 2

HART	0.08 77	0.07 217	0.09 118	0.17 288	0.07 125	0.10 191	0.16 380	0.13 106	0.11 97	0.08 120	0.10 185	0.07 116	0.05 14	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.04 54	0.05 161	0.04 71

GIP-stereo	0.08 77	0.06 99	0.11 236	0.14 55	0.06 27	0.09 129	0.13 163	0.14 136	0.11 97	0.07 67	0.08 114	0.05 5	0.04 1	0.10 120	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.04 71

fffft	0.09 164	0.06 99	0.12 280	0.16 201	0.07 125	0.09 129	0.17 421	0.12 81	0.11 97	0.08 120	0.07 60	0.09 210	0.06 62	0.11 188	0.12 339	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.04 48	0.05 200
1: 1. 1
tt45	0.09 164	0.06 99	0.11 236	0.15 106	0.07 125	0.11 242	0.16 380	0.13 106	0.11 97	0.09 171	0.06 23	0.08 175	0.06 62	0.13 333	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.06 295

999	0.09 164	0.05 36	0.13 330	0.15 106	0.08 204	0.10 191	0.14 228	0.15 177	0.11 97	0.10 216	0.08 114	0.08 175	0.08 222	0.16 421	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.04 48	0.05 200

mms	0.09 164	0.07 217	0.08 56	0.16 201	0.08 204	0.10 191	0.16 380	0.12 81	0.11 97	0.08 120	0.09 149	0.08 175	0.06 62	0.11 188	0.12 339	0.05 51	0.04 25	0.07 290	0.05 182	0.04 48	0.03 2

IGEV-Stereo++	0.07 7	0.06 99	0.08 56	0.18 378	0.06 27	0.04 1	0.10 32	0.11 54	0.11 97	0.06 20	0.07 60	0.07 116	0.06 62	0.09 58	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.04 71

RSM++	0.08 77	0.06 99	0.09 118	0.17 288	0.07 125	0.09 129	0.12 93	0.11 54	0.11 97	0.08 120	0.06 23	0.07 116	0.05 14	0.10 120	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.03 2

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 7	0.05 36	0.11 236	0.15 106	0.06 27	0.07 39	0.13 163	0.09 18	0.11 97	0.07 67	0.08 114	0.06 39	0.05 14	0.09 58	0.07 1	0.05 51	0.05 263	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.04 71

IGEV_Zeroshot_test	0.09 164	0.05 36	0.12 280	0.13 16	0.08 204	0.12 294	0.13 163	0.17 254	0.11 97	0.10 216	0.06 23	0.09 210	0.06 62	0.11 188	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.06 272	0.05 161	0.05 200

UniTT-Stereo	0.09 164	0.07 217	0.08 56	0.18 378	0.08 204	0.13 345	0.11 61	0.12 81	0.11 97	0.10 216	0.12 256	0.05 5	0.07 174	0.09 58	0.09 101	0.07 328	0.05 263	0.05 45	0.05 182	0.05 161	0.05 200

STrans-v2	0.10 232	0.07 217	0.12 280	0.18 378	0.07 125	0.10 191	0.14 228	0.21 351	0.11 97	0.11 251	0.15 305	0.12 295	0.10 295	0.11 188	0.12 339	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.06 272	0.04 48	0.04 71

SST-Stereo	0.10 232	0.07 217	0.15 415	0.18 378	0.09 330	0.06 12	0.12 93	0.17 254	0.11 97	0.15 371	0.17 340	0.13 321	0.12 359	0.10 120	0.11 278	0.06 166	0.04 25	0.09 467	0.06 272	0.06 282	0.05 200

RALCasStereoNet	0.10 232	0.06 99	0.09 118	0.16 201	0.08 204	0.12 294	0.14 228	0.17 254	0.11 97	0.12 292	0.17 340	0.14 341	0.10 295	0.12 281	0.11 278	0.07 328	0.06 407	0.06 180	0.05 182	0.08 425	0.07 382

PMTNet	0.09 164	0.05 36	0.09 118	0.12 5	0.06 27	0.12 294	0.14 228	0.15 177	0.11 97	0.09 171	0.13 274	0.10 245	0.07 174	0.13 333	0.10 198	0.15 605	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.07 361	0.06 295

R-Stereo Train	0.10 232	0.06 99	0.10 182	0.17 288	0.08 204	0.11 242	0.14 228	0.23 396	0.11 97	0.12 292	0.19 378	0.11 275	0.08 222	0.09 58	0.11 278	0.07 328	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.05 200

RAFT-Stereo	0.10 232	0.06 99	0.10 182	0.17 288	0.08 204	0.11 242	0.14 228	0.23 396	0.11 97	0.12 292	0.19 378	0.11 275	0.08 222	0.09 58	0.11 278	0.07 328	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.05 200
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DF	0.08 77	0.05 36	0.09 118	0.15 106	0.06 27	0.11 242	0.13 163	0.10 31	0.12 134	0.09 171	0.10 185	0.10 245	0.08 222	0.11 188	0.09 101	0.07 328	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.04 71

aanet-new-34k	0.08 77	0.06 99	0.09 118	0.17 288	0.05 2	0.07 39	0.13 163	0.12 81	0.12 134	0.09 171	0.08 114	0.07 116	0.05 14	0.10 120	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.03 2

aanet-32k-new	0.08 77	0.07 217	0.08 56	0.18 378	0.06 27	0.08 77	0.12 93	0.11 54	0.12 134	0.07 67	0.08 114	0.05 5	0.07 174	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.06 282	0.04 71

aanet-new-22k	0.08 77	0.06 99	0.09 118	0.17 288	0.06 27	0.08 77	0.11 61	0.14 136	0.12 134	0.09 171	0.09 149	0.08 175	0.06 62	0.10 120	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.03 2

aanet-new-16k	0.08 77	0.08 335	0.08 56	0.18 378	0.06 27	0.07 39	0.09 18	0.13 106	0.12 134	0.08 120	0.07 60	0.07 116	0.06 62	0.09 58	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.03 2

aanet-new	0.08 77	0.09 415	0.10 182	0.18 378	0.08 204	0.10 191	0.12 93	0.15 177	0.12 134	0.08 120	0.08 114	0.05 5	0.07 174	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.06 282	0.04 71

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 77	0.05 36	0.07 11	0.15 106	0.06 27	0.10 191	0.14 228	0.13 106	0.12 134	0.07 67	0.09 149	0.07 116	0.06 62	0.10 120	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 77	0.05 36	0.12 280	0.15 106	0.06 27	0.10 191	0.14 228	0.12 81	0.12 134	0.07 67	0.09 149	0.06 39	0.06 62	0.10 120	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.04 71

Test_v1	0.07 7	0.04 1	0.06 5	0.13 16	0.06 27	0.08 77	0.11 61	0.15 177	0.12 134	0.06 20	0.05 7	0.04 1	0.05 14	0.08 25	0.10 198	0.07 328	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.04 71

GSStereo	0.08 77	0.05 36	0.08 56	0.13 16	0.08 204	0.08 77	0.14 228	0.11 54	0.12 134	0.08 120	0.10 185	0.05 5	0.05 14	0.11 188	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.05 200

GS-Stereo							0.14 228	0.11 54	0.12 134	0.08 120	0.10 185	0.05 5	0.05 14	0.11 188	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.05 200

DA	0.08 77	0.07 217	0.07 11	0.19 446	0.08 204	0.09 129	0.12 93	0.13 106	0.12 134	0.08 120	0.10 185	0.10 245	0.08 222	0.09 58	0.10 198	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.04 54	0.05 161	0.03 2

GGEV	0.08 77	0.07 217	0.07 11	0.19 446	0.08 204	0.09 129	0.12 93	0.13 106	0.12 134	0.08 120	0.10 185	0.10 245	0.08 222	0.09 58	0.10 198	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.04 54	0.05 161	0.03 2

2.75w_new	0.07 7	0.07 217	0.07 11	0.13 16	0.06 27	0.08 77	0.08 7	0.18 287	0.12 134	0.07 67	0.08 114	0.06 39	0.06 62	0.09 58	0.11 278	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 71

xyz-stereo-finetune2	0.11 280	0.07 217	0.13 330	0.13 16	0.07 125	0.11 242	0.19 510	0.17 254	0.12 134	0.15 371	0.15 305	0.17 408	0.12 359	0.13 333	0.11 278	0.05 51	0.04 25	0.07 290	0.05 182	0.04 48	0.06 295

SGD-Stereo	0.08 77	0.05 36	0.10 182	0.14 55	0.05 2	0.12 294	0.12 93	0.11 54	0.12 134	0.07 67	0.09 149	0.09 210	0.09 256	0.08 25	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.03 2

SCV_C0	0.08 77	0.07 217	0.07 11	0.16 201	0.09 330	0.08 77	0.15 311	0.11 54	0.12 134	0.08 120	0.07 60	0.06 39	0.05 14	0.11 188	0.07 1	0.05 51	0.05 263	0.05 45	0.04 54	0.06 282	0.05 200

SCV	0.08 77	0.09 415	0.08 56	0.15 106	0.08 204	0.10 191	0.13 163	0.10 31	0.12 134	0.07 67	0.07 60	0.06 39	0.04 1	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.04 54	0.06 282	0.04 71

IGEV-RUCA	0.08 77	0.06 99	0.11 236	0.14 55	0.09 330	0.10 191	0.12 93	0.10 31	0.12 134	0.06 20	0.07 60	0.07 116	0.06 62	0.09 58	0.08 25	0.06 166	0.05 263	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.06 295

ours_stereo	0.09 164	0.07 217	0.09 118	0.17 288	0.08 204	0.11 242	0.16 380	0.11 54	0.12 134	0.08 120	0.10 185	0.08 175	0.06 62	0.12 281	0.12 339	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.04 48	0.03 2

fffy	0.09 164	0.08 335	0.09 118	0.16 201	0.07 125	0.13 345	0.17 421	0.13 106	0.12 134	0.08 120	0.09 149	0.08 175	0.09 256	0.13 333	0.11 278	0.05 51	0.05 263	0.07 290	0.05 182	0.04 48	0.05 200

tg	0.10 232	0.06 99	0.10 182	0.18 378	0.08 204	0.11 242	0.16 380	0.20 328	0.12 134	0.08 120	0.11 235	0.11 275	0.07 174	0.11 188	0.10 198	0.05 51	0.04 25	0.08 384	0.08 443	0.04 48	0.04 71

WCG-NET（raft）	0.08 77	0.05 36	0.10 182	0.15 106	0.06 27	0.11 242	0.13 163	0.15 177	0.12 134	0.08 120	0.07 60	0.06 39	0.06 62	0.13 333	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.04 71

MGS-Stereo	0.09 164	0.07 217	0.12 280	0.15 106	0.08 204	0.09 129	0.15 311	0.12 81	0.12 134	0.07 67	0.10 185	0.08 175	0.06 62	0.10 120	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.06 282	0.05 200

MyStereo06	0.10 232	0.07 217	0.12 280	0.17 288	0.09 330	0.13 345	0.18 470	0.19 317	0.12 134	0.12 292	0.08 114	0.07 116	0.07 174	0.11 188	0.09 101	0.06 166	0.05 263	0.07 290	0.07 370	0.06 282	0.06 295

ff7	0.09 164	0.07 217	0.11 236	0.16 201	0.09 330	0.11 242	0.15 311	0.16 215	0.12 134	0.10 216	0.06 23	0.06 39	0.06 62	0.11 188	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.06 295

IGEVStereo-DCA	0.09 164	0.06 99	0.11 236	0.15 106	0.10 442	0.11 242	0.15 311	0.16 215	0.12 134	0.10 216	0.06 23	0.08 175	0.06 62	0.10 120	0.08 25	0.06 166	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.06 295

ffff	0.09 164	0.07 217	0.11 236	0.16 201	0.09 330	0.11 242	0.15 311	0.16 215	0.12 134	0.10 216	0.06 23	0.06 39	0.06 62	0.11 188	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.06 295

11t	0.09 164	0.07 217	0.11 236	0.16 201	0.09 330	0.11 242	0.15 311	0.16 215	0.12 134	0.10 216	0.06 23	0.06 39	0.06 62	0.11 188	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.06 295

GCAP-Stereo	0.09 164	0.07 217	0.13 330	0.18 378	0.06 27	0.11 242	0.07 3	0.13 106	0.12 134	0.09 171	0.10 185	0.07 116	0.09 256	0.13 333	0.10 198	0.06 166	0.05 263	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.05 200

anonymousdsp	0.09 164	0.07 217	0.11 236	0.16 201	0.09 330	0.11 242	0.15 311	0.16 215	0.12 134	0.09 171	0.06 23	0.06 39	0.06 62	0.11 188	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.06 295

ProNet	0.09 164	0.07 217	0.10 182	0.17 288	0.08 204	0.10 191	0.15 311	0.15 177	0.12 134	0.09 171	0.06 23	0.07 116	0.06 62	0.11 188	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.04 48	0.06 295

CroCo-Stereo Lap2	0.09 164	0.09 415	0.08 56	0.22 562	0.09 330	0.09 129	0.19 510	0.16 215	0.12 134	0.09 171	0.10 185	0.05 5	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.06 166	0.06 407	0.07 290	0.05 182	0.05 161	0.05 200

ccc-4	0.09 164	0.07 217	0.11 236	0.16 201	0.09 330	0.11 242	0.15 311	0.16 215	0.12 134	0.10 216	0.06 23	0.06 39	0.06 62	0.11 188	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.06 295

IGEV-Stereo	0.09 164	0.07 217	0.11 236	0.16 201	0.09 330	0.11 242	0.15 311	0.16 215	0.12 134	0.09 171	0.06 23	0.06 39	0.06 62	0.11 188	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.06 295
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
KYRaft	0.11 280	0.07 217	0.10 182	0.19 446	0.09 330	0.08 77	0.15 311	0.22 375	0.12 134	0.13 322	0.16 318	0.20 448	0.10 295	0.12 281	0.10 198	0.05 51	0.04 25	0.08 384	0.08 443	0.06 282	0.16 619

DeepStereo_RVC	0.11 280	0.08 335	0.16 451	0.18 378	0.08 204	0.08 77	0.12 93	0.17 254	0.12 134	0.13 322	0.14 288	0.12 295	0.12 359	0.12 281	0.11 278	0.06 166	0.04 25	0.07 290	0.06 272	0.07 361	0.08 448

RAFT-RH_RVC	0.11 280	0.06 99	0.14 367	0.16 201	0.09 330	0.12 294	0.12 93	0.17 254	0.12 134	0.13 322	0.41 606	0.11 275	0.10 295	0.13 333	0.12 339	0.05 51	0.04 25	0.08 384	0.05 182	0.04 48	0.06 295

CroCo-Stereo	0.09 164	0.08 335	0.08 56	0.22 562	0.09 330	0.09 129	0.19 510	0.15 177	0.12 134	0.07 67	0.07 60	0.08 175	0.06 62	0.08 25	0.07 1	0.07 328	0.05 263	0.06 180	0.04 54	0.05 161	0.04 71
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
iRaftStereo_RVC	0.10 232	0.07 217	0.09 118	0.17 288	0.09 330	0.11 242	0.17 421	0.18 287	0.12 134	0.09 171	0.12 256	0.10 245	0.07 174	0.11 188	0.10 198	0.05 51	0.04 25	0.08 384	0.08 443	0.04 48	0.04 71

ARAFT	0.12 351	0.08 335	0.17 481	0.19 446	0.09 330	0.14 379	0.18 470	0.20 328	0.12 134	0.12 292	0.13 274	0.14 341	0.11 328	0.15 386	0.12 339	0.06 166	0.05 263	0.10 515	0.09 490	0.05 161	0.04 71

aanet-new-90k	0.08 77	0.07 217	0.08 56	0.19 446	0.06 27	0.07 39	0.12 93	0.12 81	0.13 175	0.06 20	0.07 60	0.06 39	0.06 62	0.10 120	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.03 2

aanet-new-78k	0.07 7	0.07 217	0.09 118	0.19 446	0.06 27	0.07 39	0.12 93	0.11 54	0.13 175	0.06 20	0.07 60	0.06 39	0.06 62	0.09 58	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.03 2

aanet-new-36k	0.08 77	0.06 99	0.09 118	0.17 288	0.06 27	0.09 129	0.13 163	0.11 54	0.13 175	0.08 120	0.08 114	0.06 39	0.05 14	0.09 58	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.03 2

aanet-new-12k	0.08 77	0.09 415	0.07 11	0.20 513	0.08 204	0.08 77	0.13 163	0.12 81	0.13 175	0.08 120	0.08 114	0.05 5	0.07 174	0.09 58	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.06 282	0.04 71

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 77	0.06 99	0.17 481	0.15 106	0.06 27	0.06 12	0.13 163	0.13 106	0.13 175	0.07 67	0.07 60	0.06 39	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.03 2

VMStereo-Base	0.09 164	0.05 36	0.10 182	0.13 16	0.07 125	0.10 191	0.10 32	0.16 215	0.13 175	0.10 216	0.15 305	0.10 245	0.09 256	0.11 188	0.10 198	0.07 328	0.05 263	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.06 295

gcap_with_dpt	0.08 77	0.06 99	0.09 118	0.16 201	0.07 125	0.09 129	0.12 93	0.13 106	0.13 175	0.08 120	0.12 256	0.04 1	0.06 62	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.04 71

Replicate-Monster	0.07 7	0.05 36	0.09 118	0.14 55	0.06 27	0.08 77	0.09 18	0.13 106	0.13 175	0.05 2	0.07 60	0.06 39	0.06 62	0.08 25	0.10 198	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 71

water-stereo	0.09 164	0.06 99	0.08 56	0.16 201	0.07 125	0.09 129	0.13 163	0.15 177	0.13 175	0.11 251	0.12 256	0.08 175	0.09 256	0.07 4	0.08 25	0.06 166	0.05 263	0.05 45	0.05 182	0.04 48	0.04 71

3w_stereo	0.08 77	0.09 415	0.10 182	0.17 288	0.07 125	0.08 77	0.10 32	0.20 328	0.13 175	0.06 20	0.07 60	0.05 5	0.06 62	0.08 25	0.09 101	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

HUF	0.08 77	0.05 36	0.08 56	0.14 55	0.06 27	0.09 129	0.13 163	0.13 106	0.13 175	0.07 67	0.07 60	0.08 175	0.06 62	0.10 120	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.04 71

DEFOM-Stereo	0.07 7	0.05 36	0.07 11	0.14 55	0.06 27	0.10 191	0.13 163	0.07 6	0.13 175	0.06 20	0.07 60	0.06 39	0.05 14	0.10 120	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 71

SMoEStereo_RVC	0.08 77	0.06 99	0.12 280	0.16 201	0.07 125	0.09 129	0.14 228	0.11 54	0.13 175	0.09 171	0.07 60	0.07 116	0.07 174	0.12 281	0.10 198	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.04 48	0.04 71

WCG-NET	0.08 77	0.05 36	0.09 118	0.15 106	0.06 27	0.11 242	0.14 228	0.13 106	0.13 175	0.06 20	0.09 149	0.07 116	0.06 62	0.13 333	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.03 2

model_zeroshot	0.10 232	0.04 1	0.11 236	0.15 106	0.09 330	0.12 294	0.14 228	0.20 328	0.13 175	0.11 251	0.10 185	0.12 295	0.07 174	0.12 281	0.10 198	0.07 328	0.06 407	0.06 180	0.05 182	0.06 282	0.06 295

plain	0.10 232	0.08 335	0.10 182	0.19 446	0.09 330	0.10 191	0.15 311	0.14 136	0.13 175	0.13 322	0.15 305	0.09 210	0.12 359	0.13 333	0.12 339	0.07 328	0.05 263	0.09 467	0.06 272	0.06 282	0.06 295

MSKI-zero shot	0.09 164	0.05 36	0.09 118	0.15 106	0.07 125	0.10 191	0.13 163	0.14 136	0.13 175	0.09 171	0.09 149	0.09 210	0.06 62	0.12 281	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.04 71

RAFT-Test	0.09 164	0.06 99	0.10 182	0.15 106	0.07 125	0.11 242	0.15 311	0.16 215	0.13 175	0.09 171	0.10 185	0.10 245	0.09 256	0.12 281	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.05 200

knoymous	0.11 280	0.05 36	0.12 280	0.13 16	0.07 125	0.15 405	0.14 228	0.19 317	0.13 175	0.11 251	0.17 340	0.13 321	0.09 256	0.13 333	0.11 278	0.08 404	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.08 425	0.07 382

Patchmatch Stereo++	0.11 280	0.09 415	0.16 451	0.18 378	0.08 204	0.06 12	0.11 61	0.16 215	0.13 175	0.15 371	0.16 318	0.14 341	0.12 359	0.11 188	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.08 384	0.06 272	0.08 425	0.07 382
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
AAGNet	0.11 280	0.07 217	0.16 451	0.19 446	0.09 330	0.08 77	0.13 163	0.18 287	0.13 175	0.16 399	0.21 413	0.13 321	0.14 423	0.11 188	0.14 419	0.06 166	0.04 25	0.09 467	0.06 272	0.06 282	0.05 200

PSM-adaLoss	0.11 280	0.09 415	0.16 451	0.18 378	0.08 204	0.06 12	0.12 93	0.16 215	0.13 175	0.15 371	0.16 318	0.14 341	0.12 359	0.11 188	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.08 384	0.06 272	0.08 425	0.07 382

PSM-AAD	0.11 280	0.07 217	0.10 182	0.19 446	0.09 330	0.10 191	0.15 311	0.20 328	0.13 175	0.12 292	0.14 288	0.18 422	0.11 328	0.11 188	0.10 198	0.05 51	0.05 263	0.09 467	0.08 443	0.06 282	0.14 601

ROB_FTStereo_v2	0.11 280	0.09 415	0.16 451	0.19 446	0.08 204	0.06 12	0.12 93	0.16 215	0.13 175	0.15 371	0.16 318	0.14 341	0.12 359	0.11 188	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.08 384	0.06 272	0.08 425	0.07 382

ROB_FTStereo	0.11 280	0.09 415	0.16 451	0.19 446	0.08 204	0.06 12	0.11 61	0.16 215	0.13 175	0.15 371	0.16 318	0.14 341	0.12 359	0.11 188	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.08 384	0.06 272	0.08 425	0.07 382

HUI-Stereo	0.11 280	0.09 415	0.16 451	0.18 378	0.08 204	0.06 12	0.12 93	0.16 215	0.13 175	0.15 371	0.16 318	0.14 341	0.12 359	0.11 188	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.08 384	0.06 272	0.08 425	0.07 382

iGMRVC	0.11 280	0.09 415	0.16 451	0.19 446	0.08 204	0.06 12	0.12 93	0.16 215	0.13 175	0.15 371	0.16 318	0.14 341	0.12 359	0.11 188	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.08 384	0.06 272	0.08 425	0.07 382

iRAFT	0.11 280	0.09 415	0.16 451	0.18 378	0.08 204	0.06 12	0.11 61	0.16 215	0.13 175	0.15 371	0.16 318	0.14 341	0.12 359	0.11 188	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.08 384	0.06 272	0.08 425	0.07 382

RAFT-IKP	0.11 280	0.09 415	0.16 451	0.19 446	0.08 204	0.06 12	0.12 93	0.16 215	0.13 175	0.15 371	0.16 318	0.14 341	0.12 359	0.11 188	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.08 384	0.06 272	0.08 425	0.07 382

Prome-Stereo	0.11 280	0.06 99	0.10 182	0.18 378	0.08 204	0.12 294	0.15 311	0.22 375	0.13 175	0.12 292	0.17 340	0.13 321	0.08 222	0.12 281	0.10 198	0.05 51	0.04 25	0.07 290	0.06 272	0.06 282	0.09 492

XX-TBD	0.09 164	0.06 99	0.07 11	0.14 55	0.07 125	0.12 294	0.16 380	0.14 136	0.13 175	0.11 251	0.12 256	0.09 210	0.08 222	0.10 120	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.06 282	0.05 200

test_xeample3	0.09 164	0.06 99	0.12 280	0.16 201	0.09 330	0.11 242	0.15 311	0.16 215	0.13 175	0.10 216	0.06 23	0.08 175	0.06 62	0.10 120	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.06 295

aanet-new-60k	0.07 7	0.07 217	0.08 56	0.18 378	0.06 27	0.07 39	0.10 32	0.09 18	0.14 207	0.07 67	0.07 60	0.06 39	0.06 62	0.11 188	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 77	0.06 99	0.10 182	0.16 201	0.07 125	0.11 242	0.13 163	0.14 136	0.14 207	0.08 120	0.13 274	0.05 5	0.06 62	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.04 71

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 77	0.07 217	0.10 182	0.16 201	0.07 125	0.09 129	0.12 93	0.15 177	0.14 207	0.08 120	0.11 235	0.05 5	0.06 62	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.04 71

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 77	0.06 99	0.07 11	0.16 201	0.06 27	0.06 12	0.14 228	0.14 136	0.14 207	0.07 67	0.10 185	0.06 39	0.05 14	0.09 58	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.04 54	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1	0.09 164	0.04 1	0.10 182	0.14 55	0.06 27	0.10 191	0.13 163	0.16 215	0.14 207	0.10 216	0.10 185	0.11 275	0.07 174	0.07 4	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.05 182	0.05 161	0.05 200

Hybrid-DGEV-03	0.10 232	0.06 99	0.09 118	0.18 378	0.08 204	0.16 435	0.14 228	0.15 177	0.14 207	0.13 322	0.16 318	0.12 295	0.09 256	0.13 333	0.11 278	0.06 166	0.04 25	0.08 384	0.06 272	0.05 161	0.04 71

DDF-Stereo	0.08 77	0.04 1	0.09 118	0.15 106	0.10 442	0.06 12	0.13 163	0.09 18	0.14 207	0.06 20	0.06 23	0.07 116	0.06 62	0.09 58	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.04 54	0.08 425	0.05 200

252Zero-FE	0.08 77	0.04 1	0.09 118	0.13 16	0.07 125	0.12 294	0.11 61	0.13 106	0.14 207	0.06 20	0.05 7	0.06 39	0.05 14	0.09 58	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 161	0.06 295

zero-FE	0.08 77	0.04 1	0.09 118	0.15 106	0.10 442	0.05 4	0.14 228	0.09 18	0.14 207	0.07 67	0.06 23	0.07 116	0.06 62	0.09 58	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.04 54	0.08 425	0.05 200

depthmonostereo	0.09 164	0.06 99	0.09 118	0.15 106	0.06 27	0.10 191	0.13 163	0.14 136	0.14 207	0.10 216	0.10 185	0.09 210	0.11 328	0.08 25	0.09 101	0.06 166	0.05 263	0.06 180	0.04 54	0.04 48	0.03 2

1w_stereo	0.07 7	0.06 99	0.07 11	0.16 201	0.06 27	0.07 39	0.10 32	0.14 136	0.14 207	0.07 67	0.08 114	0.05 5	0.06 62	0.09 58	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 71

MM-Stereo_test2	0.09 164	0.06 99	0.09 118	0.19 446	0.08 204	0.12 294	0.18 470	0.15 177	0.14 207	0.07 67	0.10 185	0.07 116	0.06 62	0.12 281	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.03 2

AIO-test1	0.10 232	0.07 217	0.10 182	0.23 586	0.07 125	0.09 129	0.13 163	0.21 351	0.14 207	0.11 251	0.12 256	0.09 210	0.07 174	0.11 188	0.09 101	0.06 166	0.05 263	0.09 467	0.10 530	0.03 1	0.06 295

CAS++	0.11 280	0.07 217	0.11 236	0.14 55	0.09 330	0.12 294	0.14 228	0.24 420	0.14 207	0.11 251	0.09 149	0.11 275	0.07 174	0.14 362	0.09 101	0.11 536	0.09 542	0.09 467	0.07 370	0.07 361	0.08 448
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MIM_Stereo	0.09 164	0.07 217	0.11 236	0.15 106	0.07 125	0.06 12	0.12 93	0.20 328	0.14 207	0.13 322	0.13 274	0.09 210	0.05 14	0.12 281	0.08 25	0.05 51	0.06 407	0.07 290	0.06 272	0.06 282	0.05 200

CASnet	0.09 164	0.09 415	0.09 118	0.19 446	0.06 27	0.07 39	0.11 61	0.18 287	0.14 207	0.11 251	0.10 185	0.09 210	0.07 174	0.10 120	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.10 515	0.08 443	0.05 161	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.10 232	0.10 477	0.15 415	0.18 378	0.08 204	0.15 405	0.09 18	0.17 254	0.14 207	0.14 344	0.10 185	0.09 210	0.07 174	0.16 421	0.10 198	0.05 51	0.05 263	0.10 515	0.07 370	0.06 282	0.05 200

riskmin	0.11 280	0.06 99	0.13 330	0.14 55	0.08 204	0.14 379	0.14 228	0.18 287	0.14 207	0.11 251	0.14 288	0.16 386	0.11 328	0.14 362	0.12 339	0.09 464	0.05 263	0.07 290	0.05 182	0.08 425	0.08 448

RCA-Stereo	0.09 164	0.06 99	0.09 118	0.16 201	0.06 27	0.09 129	0.13 163	0.18 287	0.14 207	0.09 171	0.10 185	0.08 175	0.07 174	0.12 281	0.11 278	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.04 71

ACRE	0.11 280	0.08 335	0.14 367	0.17 288	0.08 204	0.12 294	0.15 311	0.17 254	0.14 207	0.14 344	0.10 185	0.16 386	0.09 256	0.16 421	0.11 278	0.07 328	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.06 295

AnonymousM	0.09 164	0.05 36	0.10 182	0.14 55	0.06 27	0.09 129	0.13 163	0.19 317	0.14 207	0.13 322	0.11 235	0.09 210	0.08 222	0.13 333	0.10 198	0.08 404	0.05 263	0.08 384	0.05 182	0.05 161	0.05 200

rafts_anoy	0.11 280	0.06 99	0.10 182	0.17 288	0.08 204	0.10 191	0.14 228	0.17 254	0.14 207	0.13 322	0.13 274	0.12 295	0.10 295	0.11 188	0.12 339	0.07 328	0.04 25	0.09 467	0.11 564	0.07 361	0.06 295

CREStereo++_RVC	0.08 77	0.04 1	0.06 5	0.13 16	0.07 125	0.09 129	0.12 93	0.14 136	0.14 207	0.10 216	0.14 288	0.08 175	0.07 174	0.09 58	0.11 278	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.05 182	0.04 48	0.04 71
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
sCroCo_RVC	0.12 351	0.09 415	0.23 553	0.24 595	0.11 492	0.19 500	0.14 228	0.17 254	0.14 207	0.10 216	0.13 274	0.12 295	0.07 174	0.14 362	0.11 278	0.08 404	0.08 509	0.08 384	0.08 443	0.05 161	0.07 382

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 164	0.06 99	0.10 182	0.17 288	0.06 27	0.10 191	0.16 380	0.17 254	0.14 207	0.09 171	0.10 185	0.08 175	0.09 256	0.11 188	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.06 272	0.04 48	0.03 2

monster-pro	0.07 7	0.06 99	0.05 1	0.15 106	0.05 2	0.07 39	0.10 32	0.15 177	0.15 232	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 62	0.07 4	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

aanet-new-14k	0.08 77	0.09 415	0.08 56	0.19 446	0.06 27	0.07 39	0.10 32	0.14 136	0.15 232	0.06 20	0.08 114	0.05 5	0.06 62	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.04 71

aanet-new-8k	0.08 77	0.07 217	0.08 56	0.19 446	0.07 125	0.09 129	0.12 93	0.16 215	0.15 232	0.07 67	0.07 60	0.06 39	0.06 62	0.10 120	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.04 71

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 77	0.06 99	0.10 182	0.16 201	0.07 125	0.11 242	0.12 93	0.15 177	0.15 232	0.08 120	0.12 256	0.05 5	0.06 62	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.03 1	0.04 71

NLSM1	0.10 232	0.07 217	0.07 11	0.19 446	0.08 204	0.13 345	0.16 380	0.21 351	0.15 232	0.11 251	0.10 185	0.06 39	0.10 295	0.10 120	0.11 278	0.07 328	0.08 509	0.08 384	0.07 370	0.05 161	0.05 200

MonStereo	0.07 7	0.06 99	0.05 1	0.15 106	0.05 2	0.08 77	0.10 32	0.15 177	0.15 232	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 62	0.07 4	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 7	0.06 99	0.05 1	0.15 106	0.05 2	0.08 77	0.10 32	0.15 177	0.15 232	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 62	0.07 4	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

2.25w	0.07 7	0.06 99	0.07 11	0.14 55	0.06 27	0.08 77	0.08 7	0.10 31	0.15 232	0.08 120	0.10 185	0.07 116	0.06 62	0.08 25	0.10 198	0.05 51	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.03 1	0.04 71

2w_stereo	0.08 77	0.08 335	0.09 118	0.16 201	0.06 27	0.08 77	0.10 32	0.20 328	0.15 232	0.08 120	0.07 60	0.06 39	0.06 62	0.06 1	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.03 1	0.03 2

castereo++	0.08 77	0.05 36	0.08 56	0.15 106	0.05 2	0.14 379	0.12 93	0.11 54	0.15 232	0.07 67	0.07 60	0.07 116	0.06 62	0.08 25	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.03 2

MonSter	0.07 7	0.06 99	0.05 1	0.15 106	0.05 2	0.07 39	0.10 32	0.15 177	0.15 232	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 62	0.07 4	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

PAM_32	0.09 164	0.05 36	0.17 481	0.15 106	0.08 204	0.10 191	0.15 311	0.14 136	0.15 232	0.09 171	0.08 114	0.09 210	0.07 174	0.14 362	0.08 25	0.06 166	0.05 263	0.06 180	0.06 272	0.05 161	0.06 295

UGAM-zero	0.09 164	0.05 36	0.15 415	0.15 106	0.08 204	0.09 129	0.13 163	0.19 317	0.15 232	0.11 251	0.15 305	0.07 116	0.07 174	0.09 58	0.09 101	0.06 166	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.06 295

Occ-G	0.08 77	0.05 36	0.06 5	0.14 55	0.07 125	0.08 77	0.14 228	0.13 106	0.15 232	0.07 67	0.11 235	0.07 116	0.05 14	0.09 58	0.10 198	0.06 166	0.05 263	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.05 200

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 280	0.05 36	0.14 367	0.15 106	0.20 630	0.09 129	0.17 421	0.21 351	0.15 232	0.11 251	0.14 288	0.10 245	0.07 174	0.10 120	0.08 25	0.06 166	0.05 263	0.07 290	0.07 370	0.07 361	0.09 492

test_sample1	0.13 377	0.07 217	0.14 367	0.13 16	0.08 204	0.19 500	0.16 380	0.20 328	0.15 232	0.14 344	0.22 424	0.18 422	0.16 469	0.17 455	0.14 419	0.07 328	0.06 407	0.06 180	0.06 272	0.08 425	0.07 382

gcap-zeroshot	0.08 77	0.06 99	0.10 182	0.15 106	0.07 125	0.11 242	0.12 93	0.15 177	0.15 232	0.08 120	0.12 256	0.05 5	0.06 62	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.03 1	0.04 71

test_for_model	0.08 77	0.06 99	0.10 182	0.16 201	0.07 125	0.11 242	0.12 93	0.15 177	0.15 232	0.08 120	0.12 256	0.05 5	0.06 62	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.03 1	0.04 71

MyStereo07	0.10 232	0.07 217	0.10 182	0.17 288	0.09 330	0.14 379	0.18 470	0.15 177	0.15 232	0.09 171	0.06 23	0.06 39	0.07 174	0.12 281	0.09 101	0.06 166	0.05 263	0.08 384	0.07 370	0.06 282	0.06 295

mmm	0.14 414	0.08 335	0.17 481	0.17 288	0.09 330	0.17 457	0.18 470	0.21 351	0.15 232	0.15 371	0.23 433	0.21 457	0.16 469	0.16 421	0.17 481	0.08 404	0.05 263	0.08 384	0.07 370	0.07 361	0.07 382

11t1	0.12 351	0.06 99	0.13 330	0.14 55	0.08 204	0.17 457	0.15 311	0.18 287	0.15 232	0.15 371	0.15 305	0.16 386	0.16 469	0.15 386	0.13 381	0.08 404	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.08 425	0.07 382

rrr	0.09 164	0.06 99	0.12 280	0.15 106	0.10 442	0.11 242	0.16 380	0.16 215	0.15 232	0.10 216	0.06 23	0.08 175	0.06 62	0.10 120	0.08 25	0.06 166	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.06 295

testlalala	0.08 77	0.06 99	0.10 182	0.15 106	0.07 125	0.11 242	0.12 93	0.15 177	0.15 232	0.08 120	0.12 256	0.05 5	0.06 62	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.03 1	0.04 71

Any-RAFT	0.10 232	0.05 36	0.09 118	0.14 55	0.07 125	0.13 345	0.14 228	0.21 351	0.15 232	0.11 251	0.12 256	0.12 295	0.09 256	0.12 281	0.09 101	0.07 328	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.06 282	0.05 200

4D-IteraStereo	0.09 164	0.07 217	0.10 182	0.18 378	0.07 125	0.09 129	0.15 311	0.17 254	0.15 232	0.10 216	0.11 235	0.10 245	0.07 174	0.11 188	0.09 101	0.05 51	0.03 1	0.08 384	0.07 370	0.06 282	0.05 200

LoS	0.09 164	0.05 36	0.11 236	0.13 16	0.07 125	0.14 379	0.11 61	0.15 177	0.15 232	0.09 171	0.09 149	0.12 295	0.09 256	0.15 386	0.10 198	0.07 328	0.05 263	0.05 45	0.03 1	0.05 161	0.05 200
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CIPLG	0.11 280	0.08 335	0.14 367	0.17 288	0.08 204	0.12 294	0.15 311	0.17 254	0.15 232	0.14 344	0.11 235	0.16 386	0.09 256	0.16 421	0.11 278	0.07 328	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.06 295

IPLG	0.10 232	0.07 217	0.15 415	0.17 288	0.08 204	0.11 242	0.14 228	0.20 328	0.15 232	0.12 292	0.17 340	0.07 116	0.07 174	0.14 362	0.13 381	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.04 48	0.04 71

IPLGR_C	0.11 280	0.08 335	0.14 367	0.17 288	0.08 204	0.12 294	0.15 311	0.17 254	0.15 232	0.14 344	0.10 185	0.16 386	0.09 256	0.16 421	0.11 278	0.07 328	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.06 295

test-3	0.08 77	0.06 99	0.09 118	0.17 288	0.07 125	0.07 39	0.14 228	0.12 81	0.15 232	0.09 171	0.08 114	0.07 116	0.08 222	0.11 188	0.10 198	0.05 51	0.04 25	0.07 290	0.05 182	0.04 48	0.04 71

test_1	0.08 77	0.06 99	0.09 118	0.17 288	0.07 125	0.07 39	0.14 228	0.12 81	0.15 232	0.09 171	0.08 114	0.07 116	0.08 222	0.11 188	0.10 198	0.05 51	0.04 25	0.07 290	0.05 182	0.04 48	0.04 71

LCNet	0.11 280	0.07 217	0.09 118	0.19 446	0.09 330	0.08 77	0.15 311	0.21 351	0.15 232	0.11 251	0.15 305	0.16 386	0.11 328	0.12 281	0.11 278	0.05 51	0.04 25	0.08 384	0.07 370	0.06 282	0.15 608

TransformOpticalFlow	0.10 232	0.08 335	0.13 330	0.18 378	0.07 125	0.09 129	0.15 311	0.19 317	0.15 232	0.12 292	0.17 340	0.11 275	0.11 328	0.11 188	0.10 198	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.06 272	0.05 161	0.05 200

NRIStereo	0.11 280	0.08 335	0.14 367	0.18 378	0.08 204	0.10 191	0.14 228	0.16 215	0.15 232	0.12 292	0.14 288	0.13 321	0.12 359	0.13 333	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.07 290	0.06 272	0.06 282	0.07 382

cross-raft	0.10 232	0.09 415	0.09 118	0.19 446	0.07 125	0.11 242	0.25 603	0.13 106	0.15 232	0.08 120	0.11 235	0.12 295	0.10 295	0.09 58	0.11 278	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.04 48	0.04 71

s12784h	0.09 164	0.06 99	0.07 11	0.15 106	0.05 2	0.16 435	0.18 470	0.15 177	0.15 232	0.10 216	0.11 235	0.11 275	0.11 328	0.10 120	0.12 339	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.04 71

RALAANet	0.11 280	0.08 335	0.10 182	0.17 288	0.09 330	0.14 379	0.10 32	0.20 328	0.15 232	0.14 344	0.13 274	0.16 386	0.09 256	0.12 281	0.11 278	0.06 166	0.05 263	0.07 290	0.06 272	0.05 161	0.04 71

DN	0.10 232	0.05 36	0.09 118	0.14 55	0.09 330	0.12 294	0.18 470	0.17 254	0.16 269	0.08 120	0.09 149	0.08 175	0.06 62	0.08 25	0.09 101	0.11 536	0.05 263	0.07 290	0.06 272	0.07 361	0.09 492

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 77	0.06 99	0.07 11	0.17 288	0.06 27	0.07 39	0.14 228	0.13 106	0.16 269	0.05 2	0.10 185	0.06 39	0.06 62	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.04 71

Selective-IGEV-i16pc	0.13 377	0.06 99	0.13 330	0.15 106	0.11 492	0.38 636	0.16 380	0.23 396	0.16 269	0.10 216	0.15 305	0.09 210	0.06 62	0.13 333	0.10 198	0.10 505	0.08 509	0.06 180	0.07 370	0.09 488	0.09 492

DispViT+	0.08 77	0.05 36	0.09 118	0.13 16	0.06 27	0.05 4	0.11 61	0.18 287	0.16 269	0.09 171	0.08 114	0.07 116	0.06 62	0.11 188	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

BStereo	0.08 77	0.06 99	0.16 451	0.15 106	0.08 204	0.07 39	0.09 18	0.15 177	0.16 269	0.06 20	0.07 60	0.07 116	0.05 14	0.09 58	0.11 278	0.04 11	0.05 263	0.05 45	0.07 370	0.04 48	0.04 71

Wave_Phase_stereo	0.09 164	0.06 99	0.16 451	0.15 106	0.08 204	0.11 242	0.09 18	0.18 287	0.16 269	0.06 20	0.07 60	0.07 116	0.05 14	0.09 58	0.11 278	0.04 11	0.05 263	0.05 45	0.07 370	0.04 48	0.04 71

NLSM3	0.09 164	0.06 99	0.08 56	0.19 446	0.08 204	0.11 242	0.16 380	0.18 287	0.16 269	0.06 20	0.08 114	0.07 116	0.08 222	0.09 58	0.11 278	0.04 11	0.04 25	0.06 180	0.07 370	0.03 1	0.03 2

FE-Mocha	0.09 164	0.06 99	0.14 367	0.16 201	0.09 330	0.10 191	0.15 311	0.18 287	0.16 269	0.10 216	0.09 149	0.07 116	0.07 174	0.09 58	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.06 272	0.05 161	0.05 200

DilatedVolume-Stereo	0.09 164	0.05 36	0.08 56	0.15 106	0.06 27	0.11 242	0.12 93	0.14 136	0.16 269	0.11 251	0.11 235	0.09 210	0.09 256	0.11 188	0.10 198	0.06 166	0.05 263	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.03 2

PAM	0.10 232	0.05 36	0.16 451	0.15 106	0.08 204	0.09 129	0.16 380	0.15 177	0.16 269	0.12 292	0.09 149	0.09 210	0.07 174	0.13 333	0.08 25	0.06 166	0.05 263	0.06 180	0.06 272	0.05 161	0.06 295

GCAP-BAT	0.09 164	0.05 36	0.11 236	0.13 16	0.07 125	0.11 242	0.14 228	0.14 136	0.16 269	0.07 67	0.10 185	0.08 175	0.06 62	0.13 333	0.08 25	0.07 328	0.05 263	0.05 45	0.05 182	0.04 48	0.04 71

rvit_stereo_0080	0.10 232	0.08 335	0.14 367	0.15 106	0.09 330	0.07 39	0.15 311	0.16 215	0.16 269	0.11 251	0.10 185	0.14 341	0.08 222	0.12 281	0.10 198	0.09 464	0.07 479	0.07 290	0.06 272	0.07 361	0.05 200

rvit_stereo_ft	0.12 351	0.07 217	0.13 330	0.19 446	0.10 442	0.12 294	0.17 421	0.16 215	0.16 269	0.12 292	0.13 274	0.15 370	0.10 295	0.14 362	0.13 381	0.09 464	0.06 407	0.08 384	0.07 370	0.07 361	0.05 200

RAFT-Stereo-weight	0.09 164	0.06 99	0.10 182	0.16 201	0.07 125	0.09 129	0.14 228	0.19 317	0.16 269	0.11 251	0.10 185	0.08 175	0.06 62	0.10 120	0.11 278	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.04 54	0.04 48	0.04 71

test_sample2	0.12 351	0.07 217	0.12 280	0.14 55	0.08 204	0.16 435	0.18 470	0.21 351	0.16 269	0.14 344	0.20 390	0.19 436	0.15 441	0.15 386	0.12 339	0.08 404	0.05 263	0.07 290	0.06 272	0.08 425	0.07 382

ACVNet-DCA	0.10 232	0.08 335	0.12 280	0.17 288	0.09 330	0.13 345	0.15 311	0.23 396	0.16 269	0.09 171	0.09 149	0.06 39	0.06 62	0.10 120	0.07 1	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.07 361	0.07 382

1test111	0.11 280	0.08 335	0.12 280	0.17 288	0.09 330	0.13 345	0.15 311	0.23 396	0.16 269	0.09 171	0.09 149	0.06 39	0.06 62	0.15 386	0.16 466	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.07 361	0.07 382

whm_eth	0.10 232	0.08 335	0.14 367	0.15 106	0.09 330	0.07 39	0.15 311	0.16 215	0.16 269	0.11 251	0.10 185	0.14 341	0.08 222	0.12 281	0.10 198	0.09 464	0.07 479	0.07 290	0.06 272	0.07 361	0.05 200

MaDis-Stereo	0.09 164	0.09 415	0.08 56	0.17 288	0.09 330	0.13 345	0.10 32	0.16 215	0.16 269	0.09 171	0.11 235	0.06 39	0.06 62	0.09 58	0.13 381	0.07 328	0.06 407	0.07 290	0.05 182	0.05 161	0.04 71

GCAPDPT-zeroshot	0.09 164	0.05 36	0.11 236	0.13 16	0.07 125	0.11 242	0.14 228	0.14 136	0.16 269	0.07 67	0.10 185	0.08 175	0.06 62	0.13 333	0.08 25	0.07 328	0.05 263	0.05 45	0.05 182	0.04 48	0.04 71

EGLCR-Stereo	0.08 77	0.05 36	0.08 56	0.14 55	0.06 27	0.10 191	0.12 93	0.11 54	0.16 269	0.06 20	0.05 7	0.07 116	0.05 14	0.10 120	0.11 278	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.04 48	0.04 71

TestStereo1	0.13 377	0.08 335	0.08 56	0.19 446	0.08 204	0.18 476	0.29 635	0.23 396	0.16 269	0.17 418	0.20 390	0.16 386	0.10 295	0.12 281	0.13 381	0.06 166	0.06 407	0.08 384	0.06 272	0.05 161	0.05 200

qqq	0.13 377	0.09 415	0.15 415	0.16 201	0.08 204	0.13 345	0.15 311	0.23 396	0.16 269	0.15 371	0.19 378	0.16 386	0.16 469	0.15 386	0.16 466	0.07 328	0.06 407	0.08 384	0.08 443	0.07 361	0.07 382

RAFT_CTSACE	0.12 351	0.09 415	0.10 182	0.22 562	0.08 204	0.12 294	0.24 587	0.18 287	0.16 269	0.20 488	0.27 499	0.13 321	0.07 174	0.13 333	0.09 101	0.05 51	0.06 407	0.08 384	0.07 370	0.04 48	0.04 71

SA-5K	0.13 377	0.08 335	0.08 56	0.19 446	0.08 204	0.18 476	0.29 635	0.23 396	0.16 269	0.17 418	0.20 390	0.16 386	0.10 295	0.12 281	0.13 381	0.06 166	0.06 407	0.08 384	0.06 272	0.05 161	0.05 200

RAFT_R40	0.11 280	0.07 217	0.14 367	0.18 378	0.09 330	0.06 12	0.13 163	0.17 254	0.16 269	0.14 344	0.18 367	0.15 370	0.12 359	0.10 120	0.11 278	0.06 166	0.04 25	0.09 467	0.06 272	0.06 282	0.05 200

GMM-Stereo	0.11 280	0.07 217	0.10 182	0.18 378	0.09 330	0.08 77	0.15 311	0.23 396	0.16 269	0.11 251	0.15 305	0.13 321	0.11 328	0.11 188	0.11 278	0.05 51	0.04 25	0.08 384	0.07 370	0.06 282	0.09 492

raftrobust	0.09 164	0.06 99	0.10 182	0.17 288	0.08 204	0.09 129	0.10 32	0.18 287	0.16 269	0.10 216	0.09 149	0.12 295	0.07 174	0.12 281	0.10 198	0.08 404	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.05 200

DIP-Stereo	0.11 280	0.07 217	0.14 367	0.17 288	0.09 330	0.13 345	0.09 18	0.16 215	0.16 269	0.11 251	0.16 318	0.14 341	0.12 359	0.15 386	0.13 381	0.06 166	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.06 295
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Lsterematch	0.11 280	0.06 99	0.11 236	0.16 201	0.07 125	0.13 345	0.15 311	0.14 136	0.17 298	0.16 399	0.18 367	0.15 370	0.15 441	0.12 281	0.14 419	0.07 328	0.04 25	0.06 180	0.06 272	0.06 282	0.06 295

WQFJA1	0.10 232	0.07 217	0.08 56	0.20 513	0.09 330	0.12 294	0.17 421	0.17 254	0.17 298	0.09 171	0.10 185	0.08 175	0.10 295	0.12 281	0.11 278	0.06 166	0.07 479	0.07 290	0.06 272	0.06 282	0.05 200

WQFJX1	0.10 232	0.07 217	0.08 56	0.22 562	0.09 330	0.12 294	0.17 421	0.18 287	0.17 298	0.10 216	0.09 149	0.07 116	0.10 295	0.11 188	0.09 101	0.07 328	0.08 509	0.07 290	0.06 272	0.05 161	0.04 71

WQFJX	0.10 232	0.07 217	0.09 118	0.21 545	0.09 330	0.12 294	0.16 380	0.18 287	0.17 298	0.12 292	0.10 185	0.07 116	0.09 256	0.12 281	0.10 198	0.06 166	0.07 479	0.06 180	0.05 182	0.06 282	0.05 200

NLMM	0.10 232	0.07 217	0.08 56	0.20 513	0.09 330	0.12 294	0.17 421	0.17 254	0.17 298	0.09 171	0.10 185	0.08 175	0.10 295	0.12 281	0.11 278	0.06 166	0.07 479	0.07 290	0.06 272	0.06 282	0.05 200

RAStereo	0.10 232	0.09 415	0.08 56	0.20 513	0.08 204	0.13 345	0.18 470	0.15 177	0.17 298	0.10 216	0.12 256	0.05 5	0.06 62	0.09 58	0.08 25	0.07 328	0.05 263	0.07 290	0.05 182	0.05 161	0.04 71

Pointernet	0.09 164	0.04 1	0.09 118	0.16 201	0.08 204	0.13 345	0.10 32	0.15 177	0.17 298	0.09 171	0.07 60	0.06 39	0.06 62	0.11 188	0.09 101	0.08 404	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.06 282	0.05 200

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 280	0.05 36	0.11 236	0.15 106	0.13 549	0.13 345	0.16 380	0.23 396	0.17 298	0.10 216	0.12 256	0.10 245	0.07 174	0.11 188	0.09 101	0.06 166	0.05 263	0.06 180	0.06 272	0.07 361	0.08 448

U	0.08 77	0.07 217	0.09 118	0.19 446	0.10 442	0.10 191	0.13 163	0.12 81	0.17 298	0.07 67	0.07 60	0.06 39	0.05 14	0.07 4	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.04 54	0.06 282	0.05 200

GCST	0.37 637	0.42 657	0.26 565	1.02 683	0.39 657	0.18 476	0.08 7	0.20 328	0.17 298	0.28 580	0.25 473	0.15 370	0.12 359	0.16 421	0.14 419	0.64 678	0.43 667	0.75 674	0.65 678	0.63 671	0.46 670

test_sample6	0.14 414	0.08 335	0.13 330	0.16 201	0.08 204	0.17 457	0.19 510	0.25 437	0.17 298	0.17 418	0.27 499	0.19 436	0.14 423	0.15 386	0.13 381	0.08 404	0.05 263	0.08 384	0.07 370	0.08 425	0.08 448

test_sample5	0.14 414	0.08 335	0.14 367	0.16 201	0.08 204	0.18 476	0.18 470	0.25 437	0.17 298	0.17 418	0.27 499	0.18 422	0.14 423	0.16 421	0.13 381	0.08 404	0.05 263	0.08 384	0.07 370	0.08 425	0.08 448

test_sample4	0.14 414	0.08 335	0.14 367	0.15 106	0.08 204	0.19 500	0.18 470	0.26 455	0.17 298	0.16 399	0.25 473	0.18 422	0.14 423	0.16 421	0.13 381	0.08 404	0.06 407	0.08 384	0.06 272	0.08 425	0.08 448

DualNet	0.14 414	0.08 335	0.14 367	0.16 201	0.08 204	0.18 476	0.18 470	0.25 437	0.17 298	0.17 418	0.27 499	0.18 422	0.14 423	0.16 421	0.13 381	0.08 404	0.05 263	0.08 384	0.07 370	0.08 425	0.08 448

DCRE	0.11 280	0.07 217	0.13 330	0.16 201	0.11 492	0.11 242	0.17 421	0.18 287	0.17 298	0.11 251	0.18 367	0.10 245	0.10 295	0.15 386	0.11 278	0.06 166	0.05 263	0.06 180	0.06 272	0.05 161	0.04 71

Anonymous_2	0.22 562	0.17 590	0.28 578	0.15 106	0.16 601	0.32 612	0.22 563	0.22 375	0.17 298	0.23 531	0.24 445	0.26 523	0.27 585	0.27 578	0.23 559	0.22 645	0.25 655	0.17 617	0.17 627	0.17 625	0.17 628

DisPM	0.11 280	0.07 217	0.12 280	0.16 201	0.09 330	0.06 12	0.13 163	0.17 254	0.17 298	0.14 344	0.20 390	0.12 295	0.10 295	0.11 188	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.07 290	0.06 272	0.06 282	0.11 548

test_4	0.10 232	0.10 477	0.08 56	0.19 446	0.09 330	0.08 77	0.22 563	0.15 177	0.17 298	0.12 292	0.18 367	0.12 295	0.09 256	0.08 25	0.11 278	0.04 11	0.04 25	0.08 384	0.08 443	0.04 48	0.03 2

GMOStereo	0.11 280	0.09 415	0.07 11	0.19 446	0.08 204	0.12 294	0.28 625	0.13 106	0.17 298	0.11 251	0.17 340	0.14 341	0.12 359	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 263	0.09 467	0.07 370	0.04 48	0.04 71

error version	0.11 280	0.09 415	0.07 11	0.19 446	0.08 204	0.12 294	0.28 625	0.13 106	0.17 298	0.11 251	0.17 340	0.14 341	0.12 359	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 263	0.09 467	0.07 370	0.04 48	0.04 71

test-v	0.11 280	0.09 415	0.07 11	0.19 446	0.08 204	0.12 294	0.28 625	0.13 106	0.17 298	0.11 251	0.17 340	0.14 341	0.12 359	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 263	0.09 467	0.07 370	0.04 48	0.04 71

HHNet	0.11 280	0.06 99	0.16 451	0.15 106	0.14 570	0.07 39	0.13 163	0.20 328	0.17 298	0.14 344	0.25 473	0.11 275	0.08 222	0.13 333	0.10 198	0.05 51	0.04 25	0.08 384	0.06 272	0.05 161	0.09 492

IIG-Stereo	0.11 280	0.06 99	0.13 330	0.17 288	0.08 204	0.11 242	0.12 93	0.22 375	0.17 298	0.14 344	0.17 340	0.11 275	0.12 359	0.12 281	0.12 339	0.06 166	0.05 263	0.07 290	0.06 272	0.05 161	0.04 71

PSM-softLoss	0.12 351	0.07 217	0.15 415	0.17 288	0.09 330	0.08 77	0.13 163	0.24 420	0.17 298	0.14 344	0.19 378	0.13 321	0.11 328	0.11 188	0.11 278	0.07 328	0.05 263	0.08 384	0.07 370	0.06 282	0.12 561

KMStereo	0.12 351	0.07 217	0.15 415	0.17 288	0.09 330	0.08 77	0.13 163	0.24 420	0.17 298	0.14 344	0.19 378	0.13 321	0.11 328	0.11 188	0.11 278	0.07 328	0.05 263	0.08 384	0.07 370	0.06 282	0.12 561

ASMatch	0.11 280	0.06 99	0.13 330	0.16 201	0.10 442	0.07 39	0.14 228	0.17 254	0.17 298	0.12 292	0.16 318	0.16 386	0.10 295	0.13 333	0.10 198	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.04 48	0.08 448

GrayStereo	0.11 280	0.06 99	0.11 236	0.19 446	0.09 330	0.09 129	0.16 380	0.18 287	0.17 298	0.14 344	0.17 340	0.17 408	0.11 328	0.12 281	0.11 278	0.05 51	0.05 263	0.07 290	0.06 272	0.05 161	0.10 521

Pruner-Stereo	0.11 280	0.07 217	0.12 280	0.17 288	0.09 330	0.06 12	0.12 93	0.17 254	0.17 298	0.13 322	0.19 378	0.13 321	0.09 256	0.11 188	0.11 278	0.06 166	0.04 25	0.07 290	0.06 272	0.06 282	0.08 448

test-2	0.11 280	0.09 415	0.07 11	0.19 446	0.08 204	0.12 294	0.28 625	0.13 106	0.17 298	0.11 251	0.17 340	0.14 341	0.12 359	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 263	0.09 467	0.07 370	0.04 48	0.04 71

CFNet-RSSM	0.09 164	0.07 217	0.09 118	0.16 201	0.07 125	0.09 129	0.15 311	0.16 215	0.17 298	0.08 120	0.12 256	0.10 245	0.09 256	0.11 188	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.04 54	0.04 48	0.04 71

Gwc-CoAtRS	0.09 164	0.06 99	0.10 182	0.16 201	0.07 125	0.10 191	0.14 228	0.17 254	0.17 298	0.08 120	0.10 185	0.12 295	0.09 256	0.12 281	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.04 54	0.04 48	0.04 71

RT-Monster	0.09 164	0.05 36	0.09 118	0.14 55	0.08 204	0.11 242	0.10 32	0.17 254	0.18 329	0.13 322	0.10 185	0.09 210	0.08 222	0.10 120	0.10 198	0.07 328	0.05 263	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.06 295

NLCSM	0.11 280	0.09 415	0.09 118	0.23 586	0.11 492	0.12 294	0.19 510	0.18 287	0.18 329	0.12 292	0.11 235	0.07 116	0.09 256	0.11 188	0.10 198	0.07 328	0.08 509	0.07 290	0.07 370	0.06 282	0.05 200

Select-FE	0.11 280	0.06 99	0.20 529	0.15 106	0.11 492	0.11 242	0.13 163	0.21 351	0.18 329	0.09 171	0.11 235	0.10 245	0.06 62	0.12 281	0.09 101	0.07 328	0.05 263	0.07 290	0.08 443	0.06 282	0.08 448

G2L-ROB	0.13 377	0.06 99	0.13 330	0.13 16	0.08 204	0.14 379	0.16 380	0.25 437	0.18 329	0.19 465	0.18 367	0.20 448	0.14 423	0.17 455	0.16 466	0.08 404	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.08 425	0.09 492

castereo	0.09 164	0.06 99	0.11 236	0.15 106	0.06 27	0.11 242	0.15 311	0.14 136	0.18 329	0.08 120	0.10 185	0.11 275	0.08 222	0.09 58	0.10 198	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.03 2

test_sample3	0.14 414	0.08 335	0.15 415	0.14 55	0.09 330	0.19 500	0.17 421	0.26 455	0.18 329	0.16 399	0.22 424	0.19 436	0.15 441	0.17 455	0.13 381	0.08 404	0.06 407	0.07 290	0.06 272	0.09 488	0.08 448

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 232	0.08 335	0.12 280	0.16 201	0.08 204	0.15 405	0.16 380	0.18 287	0.18 329	0.10 216	0.09 149	0.09 210	0.08 222	0.11 188	0.12 339	0.07 328	0.05 263	0.08 384	0.06 272	0.07 361	0.06 295

xx1	0.11 280	0.08 335	0.12 280	0.17 288	0.09 330	0.13 345	0.15 311	0.16 215	0.18 329	0.09 171	0.09 149	0.16 386	0.16 469	0.10 120	0.07 1	0.06 166	0.04 25	0.08 384	0.08 443	0.07 361	0.07 382

cc1	0.10 232	0.08 335	0.12 280	0.17 288	0.09 330	0.13 345	0.15 311	0.16 215	0.18 329	0.09 171	0.09 149	0.06 39	0.06 62	0.10 120	0.07 1	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.06 282	0.06 295

MIF-Stereo (partial)	0.11 280	0.06 99	0.10 182	0.19 446	0.10 442	0.10 191	0.11 61	0.17 254	0.18 329	0.14 344	0.16 318	0.09 210	0.11 328	0.12 281	0.12 339	0.08 404	0.05 263	0.08 384	0.07 370	0.06 282	0.07 382

Sa-1000	0.12 351	0.08 335	0.08 56	0.18 378	0.08 204	0.14 379	0.22 563	0.22 375	0.18 329	0.15 371	0.20 390	0.17 408	0.11 328	0.10 120	0.10 198	0.06 166	0.05 263	0.09 467	0.09 490	0.05 161	0.05 200

SA	0.12 351	0.09 415	0.08 56	0.18 378	0.08 204	0.12 294	0.24 587	0.23 396	0.18 329	0.17 418	0.27 499	0.14 341	0.11 328	0.11 188	0.11 278	0.05 51	0.05 263	0.09 467	0.08 443	0.05 161	0.04 71

TRStereo	0.09 164	0.05 36	0.12 280	0.15 106	0.12 526	0.10 191	0.13 163	0.18 287	0.18 329	0.09 171	0.09 149	0.09 210	0.06 62	0.10 120	0.08 25	0.07 328	0.05 263	0.07 290	0.07 370	0.04 48	0.04 71

FTStereo	0.12 351	0.06 99	0.14 367	0.18 378	0.09 330	0.07 39	0.15 311	0.21 351	0.18 329	0.12 292	0.24 445	0.12 295	0.12 359	0.13 333	0.13 381	0.05 51	0.05 263	0.07 290	0.06 272	0.06 282	0.10 521

test-1	0.10 232	0.07 217	0.16 451	0.19 446	0.08 204	0.11 242	0.24 587	0.14 136	0.18 329	0.09 171	0.07 60	0.09 210	0.08 222	0.07 4	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.04 48	0.04 71

CCAANet	0.14 414	0.06 99	0.11 236	0.16 201	0.08 204	0.22 542	0.14 228	0.26 455	0.18 329	0.16 399	0.36 568	0.15 370	0.17 492	0.16 421	0.13 381	0.07 328	0.05 263	0.06 180	0.06 272	0.05 161	0.07 382

BEATNet_4x	0.12 351	0.08 335	0.14 367	0.18 378	0.07 125	0.15 405	0.07 3	0.22 375	0.18 329	0.16 399	0.19 378	0.18 422	0.14 423	0.16 421	0.15 450	0.07 328	0.05 263	0.05 45	0.05 182	0.06 282	0.06 295

HITNet	0.10 232	0.06 99	0.12 280	0.14 55	0.06 27	0.11 242	0.10 32	0.18 287	0.18 329	0.13 322	0.16 318	0.14 341	0.11 328	0.15 386	0.13 381	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.04 54	0.06 282	0.05 200
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
DN-CSS_ROB	0.13 377	0.13 549	0.16 451	0.18 378	0.10 442	0.16 435	0.08 7	0.22 375	0.18 329	0.17 418	0.22 424	0.13 321	0.13 399	0.12 281	0.13 381	0.05 51	0.05 263	0.10 515	0.10 530	0.08 425	0.06 295

xyz-stereo-finetune	0.11 280	0.08 335	0.13 330	0.14 55	0.06 27	0.10 191	0.19 510	0.17 254	0.19 348	0.12 292	0.14 288	0.15 370	0.10 295	0.13 333	0.11 278	0.05 51	0.04 25	0.07 290	0.05 182	0.04 48	0.05 200

MM-Stereo_test3	0.10 232	0.07 217	0.07 11	0.18 378	0.07 125	0.12 294	0.19 510	0.24 420	0.19 348	0.06 20	0.10 185	0.08 175	0.06 62	0.11 188	0.08 25	0.06 166	0.06 407	0.07 290	0.05 182	0.05 161	0.04 71

DDVS	0.15 459	0.10 477	0.21 538	0.16 201	0.12 526	0.15 405	0.14 228	0.25 437	0.19 348	0.18 448	0.29 525	0.27 531	0.12 359	0.19 492	0.15 450	0.09 464	0.06 407	0.09 467	0.07 370	0.11 544	0.11 548

rvit_stereo_0081_aga	0.11 280	0.09 415	0.14 367	0.18 378	0.09 330	0.13 345	0.14 228	0.14 136	0.19 348	0.10 216	0.18 367	0.16 386	0.09 256	0.12 281	0.09 101	0.10 505	0.06 407	0.08 384	0.07 370	0.07 361	0.06 295

AE-Stereo	0.10 232	0.08 335	0.10 182	0.18 378	0.09 330	0.10 191	0.15 311	0.14 136	0.19 348	0.09 171	0.14 288	0.12 295	0.08 222	0.11 188	0.10 198	0.05 51	0.06 407	0.07 290	0.06 272	0.05 161	0.04 71

ffm	0.12 351	0.09 415	0.14 367	0.16 201	0.08 204	0.17 457	0.17 421	0.15 177	0.19 348	0.15 371	0.25 473	0.19 436	0.13 399	0.10 120	0.07 1	0.06 166	0.04 25	0.09 467	0.08 443	0.06 282	0.06 295

ff1	0.13 377	0.09 415	0.14 367	0.16 201	0.08 204	0.17 457	0.17 421	0.15 177	0.19 348	0.15 371	0.25 473	0.19 436	0.13 399	0.14 362	0.20 518	0.06 166	0.04 25	0.09 467	0.08 443	0.06 282	0.06 295

tt1	0.10 232	0.08 335	0.12 280	0.17 288	0.09 330	0.12 294	0.16 380	0.15 177	0.19 348	0.09 171	0.08 114	0.06 39	0.06 62	0.10 120	0.07 1	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.06 282	0.06 295

CASS	0.13 377	0.12 521	0.11 236	0.23 586	0.09 330	0.15 405	0.17 421	0.18 287	0.19 348	0.17 418	0.18 367	0.15 370	0.15 441	0.14 362	0.14 419	0.09 464	0.06 407	0.10 515	0.08 443	0.09 488	0.07 382
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCANet-4	0.10 232	0.06 99	0.12 280	0.16 201	0.06 27	0.09 129	0.17 421	0.18 287	0.19 348	0.13 322	0.16 318	0.09 210	0.14 423	0.11 188	0.12 339	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.05 200

ADStereo(finetuned)	0.10 232	0.06 99	0.12 280	0.16 201	0.06 27	0.09 129	0.17 421	0.15 177	0.19 348	0.13 322	0.17 340	0.10 245	0.12 359	0.11 188	0.12 339	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.04 71

BUS	0.14 414	0.09 415	0.14 367	0.22 562	0.10 442	0.19 500	0.14 228	0.34 575	0.19 348	0.17 418	0.22 424	0.16 386	0.13 399	0.15 386	0.13 381	0.08 404	0.06 407	0.10 515	0.09 490	0.07 361	0.07 382

BSDual-CNN	0.15 459	0.09 415	0.14 367	0.22 562	0.10 442	0.14 379	0.15 311	0.34 575	0.19 348	0.17 418	0.22 424	0.25 513	0.16 469	0.15 386	0.14 419	0.08 404	0.06 407	0.10 515	0.09 490	0.07 361	0.07 382

psmg	0.14 414	0.09 415	0.14 367	0.17 288	0.10 442	0.15 405	0.17 421	0.29 510	0.19 348	0.17 418	0.21 413	0.25 513	0.16 469	0.15 386	0.14 419	0.08 404	0.06 407	0.08 384	0.08 443	0.07 361	0.06 295

NF-Stereo	0.11 280	0.07 217	0.13 330	0.17 288	0.09 330	0.10 191	0.14 228	0.23 396	0.19 348	0.12 292	0.17 340	0.12 295	0.11 328	0.11 188	0.11 278	0.06 166	0.04 25	0.07 290	0.06 272	0.06 282	0.12 561

OCTAStereo	0.11 280	0.07 217	0.13 330	0.17 288	0.09 330	0.10 191	0.14 228	0.23 396	0.19 348	0.12 292	0.17 340	0.12 295	0.11 328	0.11 188	0.11 278	0.06 166	0.04 25	0.07 290	0.06 272	0.06 282	0.12 561

RE-Stereo	0.11 280	0.07 217	0.13 330	0.17 288	0.09 330	0.10 191	0.14 228	0.23 396	0.19 348	0.12 292	0.17 340	0.12 295	0.11 328	0.11 188	0.11 278	0.06 166	0.04 25	0.07 290	0.06 272	0.06 282	0.12 561

TVStereo	0.11 280	0.07 217	0.13 330	0.17 288	0.09 330	0.10 191	0.14 228	0.23 396	0.19 348	0.12 292	0.17 340	0.12 295	0.11 328	0.11 188	0.11 278	0.06 166	0.04 25	0.07 290	0.06 272	0.06 282	0.12 561

RAFT	0.13 377	0.09 415	0.11 236	0.18 378	0.08 204	0.15 405	0.24 587	0.20 328	0.19 348	0.21 502	0.21 413	0.17 408	0.12 359	0.16 421	0.09 101	0.06 166	0.07 479	0.10 515	0.09 490	0.05 161	0.05 200

LMCR-Stereo	0.15 459	0.08 335	0.13 330	0.21 545	0.09 330	0.17 457	0.20 533	0.27 477	0.19 348	0.24 540	0.24 445	0.23 493	0.17 492	0.20 517	0.17 481	0.07 328	0.06 407	0.08 384	0.06 272	0.10 521	0.08 448

TANstereo	0.09 164	0.04 1	0.08 56	0.13 16	0.06 27	0.11 242	0.14 228	0.15 177	0.19 348	0.11 251	0.15 305	0.10 245	0.06 62	0.12 281	0.09 101	0.07 328	0.05 263	0.05 45	0.04 54	0.06 282	0.05 200

DCANet	0.10 232	0.06 99	0.12 280	0.16 201	0.06 27	0.09 129	0.17 421	0.15 177	0.19 348	0.13 322	0.17 340	0.10 245	0.11 328	0.11 188	0.12 339	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.04 71

xxxx	0.15 459	0.07 217	0.14 367	0.14 55	0.08 204	0.23 559	0.18 470	0.31 535	0.19 348	0.14 344	0.28 513	0.22 475	0.14 423	0.15 386	0.26 594	0.09 464	0.05 263	0.07 290	0.07 370	0.08 425	0.07 382

NLMM1	0.11 280	0.09 415	0.07 11	0.22 562	0.10 442	0.12 294	0.20 533	0.18 287	0.20 371	0.12 292	0.11 235	0.07 116	0.09 256	0.11 188	0.11 278	0.08 404	0.08 509	0.07 290	0.06 272	0.04 48	0.04 71

MM-Stereo_test1	0.10 232	0.07 217	0.08 56	0.18 378	0.07 125	0.12 294	0.18 470	0.21 351	0.20 371	0.09 171	0.11 235	0.08 175	0.06 62	0.10 120	0.10 198	0.06 166	0.05 263	0.07 290	0.06 272	0.05 161	0.04 71

FACV-RUCA	0.13 377	0.11 503	0.12 280	0.19 446	0.12 526	0.15 405	0.15 311	0.22 375	0.20 371	0.15 371	0.16 318	0.14 341	0.16 469	0.14 362	0.13 381	0.07 328	0.05 263	0.08 384	0.06 272	0.10 521	0.08 448

StereoVision	0.13 377	0.12 521	0.09 118	0.24 595	0.10 442	0.15 405	0.21 553	0.21 351	0.20 371	0.12 292	0.24 445	0.10 245	0.10 295	0.16 421	0.10 198	0.09 464	0.11 576	0.12 566	0.12 584	0.06 282	0.05 200

fff	0.10 232	0.06 99	0.12 280	0.15 106	0.07 125	0.09 129	0.17 421	0.16 215	0.20 371	0.13 322	0.16 318	0.10 245	0.11 328	0.11 188	0.12 339	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.05 200

x	0.13 377	0.07 217	0.14 367	0.14 55	0.08 204	0.18 476	0.14 228	0.22 375	0.20 371	0.15 371	0.19 378	0.19 436	0.17 492	0.18 477	0.18 499	0.07 328	0.05 263	0.06 180	0.06 272	0.07 361	0.07 382

CRFU-Net	0.16 482	0.08 335	0.14 367	0.17 288	0.09 330	0.19 500	0.14 228	0.26 455	0.20 371	0.28 580	0.27 499	0.29 549	0.17 492	0.19 492	0.17 481	0.09 464	0.09 542	0.07 290	0.07 370	0.08 425	0.08 448

GANet-ADL	0.13 377	0.07 217	0.15 415	0.17 288	0.10 442	0.18 476	0.15 311	0.30 524	0.20 371	0.13 322	0.18 367	0.19 436	0.12 359	0.16 421	0.13 381	0.08 404	0.06 407	0.06 180	0.05 182	0.07 361	0.08 448

PFNet	0.12 351	0.06 99	0.17 481	0.17 288	0.08 204	0.09 129	0.15 311	0.26 455	0.20 371	0.16 399	0.16 318	0.14 341	0.11 328	0.12 281	0.11 278	0.06 166	0.04 25	0.07 290	0.06 272	0.05 161	0.05 200

raft+_RVC	0.11 280	0.07 217	0.09 118	0.16 201	0.07 125	0.10 191	0.11 61	0.24 420	0.20 371	0.12 292	0.15 305	0.12 295	0.08 222	0.12 281	0.13 381	0.07 328	0.04 25	0.07 290	0.06 272	0.05 161	0.05 200

csc	0.10 232	0.06 99	0.12 280	0.15 106	0.07 125	0.09 129	0.17 421	0.16 215	0.20 371	0.13 322	0.16 318	0.10 245	0.11 328	0.11 188	0.12 339	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.05 200

cscssc	0.10 232	0.06 99	0.12 280	0.15 106	0.07 125	0.09 129	0.17 421	0.16 215	0.20 371	0.13 322	0.16 318	0.10 245	0.11 328	0.11 188	0.12 339	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.05 200

222	0.16 482	0.07 217	0.14 367	0.14 55	0.08 204	0.24 564	0.18 470	0.30 524	0.20 371	0.17 418	0.28 513	0.17 408	0.16 469	0.15 386	0.40 649	0.10 505	0.05 263	0.07 290	0.06 272	0.07 361	0.08 448

test_xeample	0.15 459	0.06 99	0.13 330	0.14 55	0.08 204	0.21 533	0.20 533	0.28 496	0.20 371	0.16 399	0.29 525	0.19 436	0.16 469	0.15 386	0.26 594	0.09 464	0.05 263	0.07 290	0.07 370	0.07 361	0.07 382

RAFT + AFF	0.13 377	0.07 217	0.20 529	0.20 513	0.10 442	0.14 379	0.24 587	0.26 455	0.20 371	0.11 251	0.10 185	0.12 295	0.10 295	0.15 386	0.12 339	0.07 328	0.06 407	0.09 467	0.08 443	0.06 282	0.08 448

RASNet	0.14 414	0.07 217	0.14 367	0.16 201	0.08 204	0.18 476	0.14 228	0.29 510	0.20 371	0.17 418	0.25 473	0.21 457	0.18 507	0.20 517	0.19 512	0.07 328	0.06 407	0.06 180	0.08 443	0.06 282	0.06 295

ACV-stereo	0.15 459	0.10 477	0.28 578	0.18 378	0.12 526	0.14 379	0.12 93	0.23 396	0.21 387	0.19 465	0.23 433	0.22 475	0.15 441	0.23 558	0.17 481	0.07 328	0.06 407	0.07 290	0.07 370	0.07 361	0.07 382

test_sample8	0.19 529	0.12 521	0.20 529	0.12 5	0.14 570	0.17 457	0.13 163	0.31 535	0.21 387	0.27 565	0.22 424	0.36 599	0.25 571	0.19 492	0.17 481	0.15 605	0.30 659	0.14 594	0.14 599	0.14 592	0.12 561

H2IRNET	0.10 232	0.09 415	0.09 118	0.18 378	0.09 330	0.12 294	0.15 311	0.14 136	0.21 387	0.10 216	0.10 185	0.10 245	0.10 295	0.10 120	0.10 198	0.05 51	0.04 25	0.08 384	0.08 443	0.06 282	0.05 200

EKT-Stereo	0.11 280	0.07 217	0.14 367	0.15 106	0.10 442	0.13 345	0.14 228	0.18 287	0.21 387	0.11 251	0.08 114	0.12 295	0.09 256	0.11 188	0.12 339	0.08 404	0.06 407	0.07 290	0.06 272	0.08 425	0.07 382

iRaft-Stereo_5w	0.12 351	0.09 415	0.12 280	0.19 446	0.08 204	0.09 129	0.12 93	0.21 351	0.21 387	0.19 465	0.14 288	0.11 275	0.09 256	0.20 517	0.16 466	0.05 51	0.05 263	0.07 290	0.06 272	0.05 161	0.06 295

test_3	0.10 232	0.09 415	0.10 182	0.20 513	0.08 204	0.13 345	0.26 612	0.14 136	0.21 387	0.10 216	0.10 185	0.09 210	0.09 256	0.08 25	0.11 278	0.05 51	0.04 25	0.08 384	0.07 370	0.04 48	0.04 71

PFNet+	0.11 280	0.06 99	0.13 330	0.16 201	0.09 330	0.05 4	0.12 93	0.17 254	0.21 387	0.16 399	0.19 378	0.14 341	0.10 295	0.11 188	0.11 278	0.08 404	0.05 263	0.09 467	0.08 443	0.06 282	0.11 548

OMP-Stereo	0.11 280	0.06 99	0.14 367	0.18 378	0.08 204	0.09 129	0.12 93	0.21 351	0.21 387	0.13 322	0.14 288	0.11 275	0.12 359	0.11 188	0.13 381	0.06 166	0.04 25	0.07 290	0.06 272	0.05 161	0.04 71

sAnonymous2	0.13 377	0.12 521	0.24 557	0.20 513	0.12 526	0.17 457	0.13 163	0.26 455	0.21 387	0.11 251	0.11 235	0.13 321	0.08 222	0.10 120	0.10 198	0.09 464	0.05 263	0.08 384	0.06 272	0.15 608	0.10 521

CroCo_RVC	0.13 377	0.12 521	0.24 557	0.20 513	0.12 526	0.17 457	0.13 163	0.26 455	0.21 387	0.11 251	0.11 235	0.13 321	0.08 222	0.10 120	0.10 198	0.09 464	0.05 263	0.08 384	0.06 272	0.15 608	0.10 521

ac_64	0.16 482	0.08 335	0.15 415	0.18 378	0.10 442	0.22 542	0.18 470	0.24 420	0.21 387	0.18 448	0.24 445	0.29 549	0.18 507	0.19 492	0.22 547	0.09 464	0.07 479	0.08 384	0.09 490	0.07 361	0.06 295

GANet-RSSM	0.14 414	0.07 217	0.13 330	0.13 16	0.08 204	0.14 379	0.17 421	0.22 375	0.21 387	0.17 418	0.24 445	0.23 493	0.15 441	0.16 421	0.15 450	0.10 505	0.06 407	0.07 290	0.08 443	0.08 425	0.07 382

DeepPruner_ROB	0.16 482	0.11 503	0.15 415	0.17 288	0.10 442	0.17 457	0.15 311	0.32 546	0.21 387	0.19 465	0.21 413	0.22 475	0.18 507	0.20 517	0.15 450	0.13 587	0.09 542	0.09 467	0.09 490	0.11 544	0.10 521

MLCV	0.12 351	0.07 217	0.16 451	0.18 378	0.06 27	0.15 405	0.17 421	0.19 317	0.21 387	0.18 448	0.25 473	0.17 408	0.13 399	0.14 362	0.13 381	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.04 71

IGEV_i1	0.12 351	0.07 217	0.12 280	0.16 201	0.08 204	0.19 500	0.14 228	0.18 287	0.22 401	0.18 448	0.18 367	0.16 386	0.12 359	0.16 421	0.14 419	0.06 166	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.06 282	0.06 295

DStereoRT	0.16 482	0.06 99	0.11 236	0.19 446	0.09 330	0.12 294	0.12 93	0.28 496	0.22 401	0.12 292	0.20 390	0.11 275	0.10 295	0.15 386	0.14 419	0.06 166	0.05 263	0.96 684	0.09 490	0.05 161	0.04 71

G2L-Stereo	0.14 414	0.07 217	0.13 330	0.17 288	0.09 330	0.13 345	0.12 93	0.27 477	0.22 401	0.16 399	0.27 499	0.21 457	0.13 399	0.17 455	0.18 499	0.09 464	0.08 509	0.08 384	0.07 370	0.07 361	0.07 382

MyStereo8	0.12 351	0.07 217	0.15 415	0.15 106	0.09 330	0.18 476	0.14 228	0.19 317	0.22 401	0.12 292	0.18 367	0.11 275	0.10 295	0.16 421	0.18 499	0.07 328	0.05 263	0.07 290	0.05 182	0.08 425	0.09 492

anonymousdsp2	0.11 280	0.07 217	0.10 182	0.16 201	0.09 330	0.13 345	0.14 228	0.18 287	0.22 401	0.13 322	0.14 288	0.12 295	0.09 256	0.14 362	0.11 278	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.06 282	0.05 200

Selective-RAFT	0.11 280	0.10 477	0.11 236	0.21 545	0.08 204	0.16 435	0.13 163	0.20 328	0.22 401	0.10 216	0.10 185	0.11 275	0.10 295	0.15 386	0.11 278	0.05 51	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.06 282	0.05 200

RAFT+CT+SA	0.13 377	0.11 503	0.09 118	0.19 446	0.09 330	0.15 405	0.28 625	0.22 375	0.22 401	0.15 371	0.26 490	0.10 245	0.10 295	0.11 188	0.12 339	0.05 51	0.04 25	0.07 290	0.08 443	0.07 361	0.06 295

CrosDoStereo	0.12 351	0.06 99	0.12 280	0.14 55	0.08 204	0.12 294	0.15 311	0.17 254	0.22 401	0.19 465	0.24 445	0.15 370	0.11 328	0.11 188	0.12 339	0.06 166	0.04 25	0.07 290	0.07 370	0.05 161	0.05 200

DeepStereo_LL	0.12 351	0.06 99	0.12 280	0.14 55	0.08 204	0.12 294	0.15 311	0.17 254	0.22 401	0.19 465	0.24 445	0.15 370	0.11 328	0.11 188	0.12 339	0.06 166	0.04 25	0.07 290	0.07 370	0.05 161	0.05 200

HCRNet	0.16 482	0.24 626	0.12 280	0.35 647	0.11 492	0.15 405	0.17 421	0.26 455	0.22 401	0.19 465	0.24 445	0.21 457	0.14 423	0.15 386	0.13 381	0.11 536	0.07 479	0.11 546	0.10 530	0.09 488	0.07 382

FADNet_RVC	0.16 482	0.14 561	0.40 617	0.20 513	0.11 492	0.13 345	0.13 163	0.26 455	0.22 401	0.21 502	0.23 433	0.20 448	0.17 492	0.14 362	0.16 466	0.08 404	0.08 509	0.12 566	0.09 490	0.11 544	0.10 521

UCFNet_RVC	0.14 414	0.08 335	0.13 330	0.11 1	0.10 442	0.20 516	0.10 32	0.24 420	0.22 401	0.17 418	0.20 390	0.23 493	0.15 441	0.17 455	0.15 450	0.12 561	0.07 479	0.10 515	0.13 595	0.11 544	0.10 521

Selective-IGEV-i16pb	0.14 414	0.08 335	0.17 481	0.15 106	0.11 492	0.41 641	0.16 380	0.28 496	0.23 413	0.11 251	0.20 390	0.10 245	0.07 174	0.17 455	0.12 339	0.10 505	0.07 479	0.06 180	0.08 443	0.09 488	0.10 521

AIO-test2	0.10 232	0.08 335	0.10 182	0.23 586	0.08 204	0.11 242	0.10 32	0.23 396	0.23 413	0.08 120	0.09 149	0.08 175	0.05 14	0.10 120	0.08 25	0.06 166	0.05 263	0.08 384	0.09 490	0.05 161	0.05 200

UGAM	0.13 377	0.10 477	0.09 118	0.22 562	0.08 204	0.12 294	0.20 533	0.17 254	0.23 413	0.21 502	0.16 318	0.13 321	0.13 399	0.19 492	0.12 339	0.07 328	0.05 263	0.13 581	0.11 564	0.07 361	0.05 200

DCVSM-stereo	0.14 414	0.09 415	0.16 451	0.16 201	0.10 442	0.15 405	0.09 18	0.19 317	0.23 413	0.20 488	0.23 433	0.26 523	0.15 441	0.18 477	0.14 419	0.09 464	0.07 479	0.09 467	0.08 443	0.10 521	0.12 561

DualNet (step1)	0.16 482	0.12 521	0.20 529	0.12 5	0.14 570	0.17 457	0.13 163	0.27 477	0.23 413	0.20 488	0.20 390	0.24 499	0.19 523	0.16 421	0.16 466	0.15 605	0.06 407	0.14 594	0.14 599	0.14 592	0.12 561

test_sample9	0.18 517	0.12 521	0.20 529	0.12 5	0.14 570	0.17 457	0.13 163	0.27 477	0.23 413	0.20 488	0.20 390	0.24 499	0.19 523	0.19 492	0.17 481	0.15 605	0.30 659	0.14 594	0.14 599	0.14 592	0.12 561

test_sample7	0.15 459	0.10 477	0.16 451	0.14 55	0.11 492	0.16 435	0.16 380	0.27 477	0.23 413	0.20 488	0.20 390	0.24 499	0.19 523	0.16 421	0.16 466	0.12 561	0.06 407	0.10 515	0.09 490	0.10 521	0.10 521

CBFPSM	0.14 414	0.06 99	0.26 565	0.17 288	0.09 330	0.13 345	0.15 311	0.22 375	0.23 413	0.20 488	0.27 499	0.24 499	0.16 469	0.16 421	0.18 499	0.06 166	0.06 407	0.06 180	0.07 370	0.07 361	0.07 382

iinet-f	0.16 482	0.06 99	0.45 624	0.14 55	0.10 442	0.21 533	0.14 228	0.27 477	0.23 413	0.21 502	0.24 445	0.21 457	0.15 441	0.18 477	0.21 538	0.09 464	0.07 479	0.07 290	0.06 272	0.09 488	0.10 521

PSMNet-ADL	0.15 459	0.12 521	0.13 330	0.22 562	0.09 330	0.13 345	0.20 533	0.26 455	0.23 413	0.18 448	0.20 390	0.24 499	0.16 469	0.18 477	0.17 481	0.08 404	0.08 509	0.08 384	0.11 564	0.08 425	0.07 382

IRAFT_RVC	0.12 351	0.08 335	0.16 451	0.19 446	0.08 204	0.07 39	0.15 311	0.24 420	0.23 413	0.14 344	0.14 288	0.15 370	0.12 359	0.12 281	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.09 467	0.06 272	0.06 282	0.06 295

ICVP	0.15 459	0.09 415	0.12 280	0.22 562	0.09 330	0.17 457	0.21 553	0.25 437	0.23 413	0.18 448	0.30 532	0.26 523	0.18 507	0.17 455	0.14 419	0.09 464	0.07 479	0.08 384	0.07 370	0.07 361	0.07 382
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
TestStereo	0.13 377	0.14 561	0.11 236	0.23 586	0.08 204	0.15 405	0.21 553	0.20 328	0.23 413	0.14 344	0.24 445	0.16 386	0.12 359	0.16 421	0.14 419	0.05 51	0.06 407	0.08 384	0.06 272	0.09 488	0.05 200

111	0.10 232	0.06 99	0.12 280	0.15 106	0.07 125	0.10 191	0.14 228	0.21 351	0.23 413	0.11 251	0.12 256	0.14 341	0.11 328	0.13 333	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.04 54	0.05 161	0.05 200

FENet	0.13 377	0.08 335	0.12 280	0.16 201	0.08 204	0.14 379	0.15 311	0.22 375	0.23 413	0.17 418	0.23 433	0.16 386	0.12 359	0.14 362	0.15 450	0.08 404	0.05 263	0.08 384	0.08 443	0.07 361	0.07 382

STTStereo	0.18 517	0.12 521	0.27 573	0.20 513	0.11 492	0.16 435	0.21 553	0.29 510	0.23 413	0.21 502	0.30 532	0.29 549	0.18 507	0.20 517	0.19 512	0.12 561	0.11 576	0.11 546	0.14 599	0.09 488	0.08 448

StereoDRNet-Refined	0.17 503	0.12 521	0.15 415	0.20 513	0.09 330	0.18 476	0.18 470	0.26 455	0.23 413	0.26 559	0.40 595	0.22 475	0.17 492	0.21 534	0.20 518	0.08 404	0.05 263	0.09 467	0.10 530	0.07 361	0.07 382
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
rvit_stereo_0081	0.11 280	0.08 335	0.15 415	0.16 201	0.09 330	0.10 191	0.14 228	0.14 136	0.24 430	0.11 251	0.13 274	0.13 321	0.09 256	0.11 188	0.12 339	0.10 505	0.07 479	0.08 384	0.07 370	0.07 361	0.05 200

rvit_stereo_0082	0.11 280	0.08 335	0.15 415	0.16 201	0.09 330	0.10 191	0.14 228	0.14 136	0.24 430	0.11 251	0.13 274	0.13 321	0.09 256	0.11 188	0.12 339	0.10 505	0.07 479	0.08 384	0.07 370	0.07 361	0.05 200

1111x	0.15 459	0.08 335	0.12 280	0.18 378	0.07 125	0.18 476	0.25 603	0.31 535	0.24 430	0.17 418	0.24 445	0.26 523	0.15 441	0.13 333	0.23 559	0.07 328	0.07 479	0.08 384	0.09 490	0.07 361	0.06 295

LL-Strereo	0.13 377	0.09 415	0.11 236	0.20 513	0.10 442	0.11 242	0.18 470	0.32 546	0.24 430	0.15 371	0.15 305	0.14 341	0.13 399	0.19 492	0.11 278	0.06 166	0.04 25	0.09 467	0.08 443	0.04 48	0.05 200

gwcnet-sp	0.14 414	0.07 217	0.12 280	0.18 378	0.09 330	0.16 435	0.17 421	0.24 420	0.24 430	0.18 448	0.24 445	0.15 370	0.16 469	0.15 386	0.15 450	0.08 404	0.06 407	0.07 290	0.08 443	0.08 425	0.07 382

scenet	0.14 414	0.07 217	0.12 280	0.18 378	0.09 330	0.16 435	0.17 421	0.24 420	0.24 430	0.18 448	0.24 445	0.15 370	0.16 469	0.15 386	0.15 450	0.08 404	0.06 407	0.07 290	0.08 443	0.08 425	0.07 382

ssnet	0.14 414	0.07 217	0.12 280	0.18 378	0.09 330	0.16 435	0.17 421	0.24 420	0.24 430	0.18 448	0.24 445	0.15 370	0.16 469	0.15 386	0.15 450	0.08 404	0.06 407	0.07 290	0.08 443	0.08 425	0.07 382

test_5	0.14 414	0.12 521	0.08 56	0.20 513	0.10 442	0.14 379	0.29 635	0.21 351	0.24 430	0.18 448	0.28 513	0.11 275	0.15 441	0.12 281	0.13 381	0.06 166	0.05 263	0.07 290	0.08 443	0.08 425	0.07 382

GLC_STEREO	0.11 280	0.07 217	0.11 236	0.17 288	0.07 125	0.09 129	0.13 163	0.15 177	0.24 430	0.12 292	0.13 274	0.12 295	0.08 222	0.18 477	0.11 278	0.06 166	0.08 509	0.08 384	0.06 272	0.05 161	0.05 200

MIPNet	0.11 280	0.08 335	0.14 367	0.17 288	0.09 330	0.12 294	0.14 228	0.20 328	0.24 430	0.11 251	0.10 185	0.09 210	0.07 174	0.13 333	0.12 339	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.04 48	0.04 71

IPLGR	0.11 280	0.09 415	0.16 451	0.18 378	0.08 204	0.12 294	0.17 421	0.21 351	0.24 430	0.11 251	0.12 256	0.11 275	0.08 222	0.12 281	0.12 339	0.06 166	0.05 263	0.06 180	0.06 272	0.04 48	0.04 71

AACVNet	0.16 482	0.08 335	0.14 367	0.15 106	0.10 442	0.18 476	0.15 311	0.23 396	0.24 430	0.27 565	0.27 499	0.28 541	0.17 492	0.19 492	0.16 466	0.09 464	0.07 479	0.09 467	0.07 370	0.10 521	0.09 492

GwcNet-ADL	0.13 377	0.08 335	0.14 367	0.20 513	0.09 330	0.11 242	0.20 533	0.30 524	0.24 430	0.13 322	0.14 288	0.18 422	0.14 423	0.13 333	0.14 419	0.07 328	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.07 361	0.06 295

DEmStereo	0.12 351	0.06 99	0.14 367	0.14 55	0.10 442	0.16 435	0.15 311	0.16 215	0.24 430	0.17 418	0.24 445	0.13 321	0.14 423	0.12 281	0.13 381	0.05 51	0.04 25	0.07 290	0.06 272	0.05 161	0.05 200

GMStereo	0.13 377	0.14 561	0.14 367	0.18 378	0.09 330	0.15 405	0.16 380	0.20 328	0.24 430	0.16 399	0.17 340	0.10 245	0.10 295	0.16 421	0.13 381	0.07 328	0.06 407	0.06 180	0.06 272	0.07 361	0.06 295
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PSMNet-RSSM	0.14 414	0.07 217	0.13 330	0.15 106	0.08 204	0.13 345	0.16 380	0.24 420	0.24 430	0.16 399	0.28 513	0.22 475	0.14 423	0.15 386	0.13 381	0.11 536	0.06 407	0.09 467	0.12 584	0.08 425	0.07 382

CFNet-ft	0.14 414	0.07 217	0.15 415	0.12 5	0.09 330	0.16 435	0.18 470	0.22 375	0.24 430	0.17 418	0.26 490	0.24 499	0.14 423	0.16 421	0.14 419	0.11 536	0.06 407	0.08 384	0.09 490	0.09 488	0.08 448

DMCA-RVC	0.17 503	0.10 477	0.15 415	0.24 595	0.11 492	0.18 476	0.18 470	0.25 437	0.24 430	0.21 502	0.26 490	0.25 513	0.27 585	0.18 477	0.20 518	0.12 561	0.08 509	0.13 581	0.10 530	0.10 521	0.08 448

FADNet-RVC-Resample	0.16 482	0.11 503	0.31 591	0.22 562	0.11 492	0.19 500	0.14 228	0.25 437	0.24 430	0.24 540	0.27 499	0.20 448	0.15 441	0.16 421	0.15 450	0.07 328	0.08 509	0.12 566	0.10 530	0.09 488	0.10 521

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 562	0.21 617	0.24 557	0.26 612	0.11 492	0.23 559	0.14 228	0.39 616	0.24 430	0.32 606	0.36 568	0.30 559	0.21 539	0.19 492	0.21 538	0.17 626	0.14 616	0.21 631	0.16 620	0.12 559	0.12 561

CFNet_RVC	0.14 414	0.07 217	0.15 415	0.12 5	0.09 330	0.16 435	0.18 470	0.22 375	0.24 430	0.17 418	0.26 490	0.24 499	0.14 423	0.16 421	0.14 419	0.11 536	0.06 407	0.08 384	0.09 490	0.09 488	0.08 448

DFGA-Net	0.13 377	0.11 503	0.18 505	0.17 288	0.10 442	0.12 294	0.13 163	0.22 375	0.25 451	0.16 399	0.16 318	0.13 321	0.12 359	0.16 421	0.14 419	0.07 328	0.05 263	0.08 384	0.07 370	0.05 161	0.05 200

mmx	0.14 414	0.09 415	0.14 367	0.16 201	0.08 204	0.17 457	0.17 421	0.27 477	0.25 451	0.15 371	0.25 473	0.19 436	0.13 399	0.14 362	0.20 518	0.08 404	0.06 407	0.09 467	0.08 443	0.08 425	0.08 448

xxx	0.14 414	0.09 415	0.14 367	0.16 201	0.08 204	0.17 457	0.17 421	0.27 477	0.25 451	0.15 371	0.25 473	0.19 436	0.13 399	0.14 362	0.20 518	0.08 404	0.06 407	0.09 467	0.08 443	0.08 425	0.08 448

GMStereo_Zeroshot	0.16 482	0.13 549	0.24 557	0.20 513	0.10 442	0.17 457	0.13 163	0.29 510	0.25 451	0.23 531	0.32 544	0.25 513	0.11 328	0.19 492	0.14 419	0.09 464	0.06 407	0.11 546	0.06 272	0.12 559	0.08 448

ssnet_v2	0.17 503	0.10 477	0.17 481	0.17 288	0.11 492	0.21 533	0.21 553	0.33 566	0.25 451	0.22 518	0.22 424	0.27 531	0.18 507	0.22 547	0.20 518	0.11 536	0.09 542	0.09 467	0.09 490	0.08 425	0.08 448

hknet	0.15 459	0.11 503	0.13 330	0.22 562	0.11 492	0.14 379	0.15 311	0.34 575	0.25 451	0.17 418	0.22 424	0.22 475	0.18 507	0.17 455	0.12 339	0.07 328	0.06 407	0.10 515	0.09 490	0.07 361	0.07 382

dd	0.15 459	0.16 579	0.16 451	0.19 446	0.09 330	0.15 405	0.18 470	0.21 351	0.25 451	0.23 531	0.20 390	0.21 457	0.09 256	0.21 534	0.16 466	0.10 505	0.06 407	0.08 384	0.06 272	0.08 425	0.06 295

THIR-Stereo	0.12 351	0.07 217	0.11 236	0.15 106	0.08 204	0.14 379	0.16 380	0.17 254	0.25 451	0.16 399	0.24 445	0.14 341	0.12 359	0.12 281	0.14 419	0.06 166	0.04 25	0.07 290	0.07 370	0.05 161	0.05 200

GES	0.14 414	0.08 335	0.16 451	0.15 106	0.10 442	0.13 345	0.13 163	0.28 496	0.25 451	0.16 399	0.23 433	0.18 422	0.13 399	0.16 421	0.13 381	0.08 404	0.07 479	0.07 290	0.06 272	0.08 425	0.09 492

cf-r	0.13 377	0.07 217	0.12 280	0.16 201	0.08 204	0.14 379	0.19 510	0.20 328	0.25 451	0.17 418	0.25 473	0.21 457	0.16 469	0.14 362	0.14 419	0.10 505	0.05 263	0.06 180	0.08 443	0.06 282	0.06 295

CFNet	0.15 459	0.10 477	0.17 481	0.17 288	0.08 204	0.18 476	0.09 18	0.28 496	0.25 451	0.19 465	0.24 445	0.24 499	0.17 492	0.17 455	0.14 419	0.08 404	0.06 407	0.09 467	0.10 530	0.07 361	0.06 295

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 503	0.10 477	0.22 544	0.20 513	0.10 442	0.15 405	0.18 470	0.31 535	0.25 451	0.21 502	0.30 532	0.25 513	0.17 492	0.21 534	0.20 518	0.09 464	0.06 407	0.08 384	0.08 443	0.07 361	0.08 448
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	0.20 541	0.21 617	0.23 553	0.20 513	0.10 442	0.19 500	0.17 421	0.36 598	0.25 451	0.27 565	0.33 556	0.27 531	0.24 562	0.20 517	0.20 518	0.15 605	0.12 592	0.17 617	0.14 599	0.10 521	0.08 448

HSM	0.15 459	0.08 335	0.14 367	0.16 201	0.09 330	0.16 435	0.14 228	0.28 496	0.25 451	0.19 465	0.23 433	0.37 604	0.16 469	0.20 517	0.15 450	0.07 328	0.05 263	0.07 290	0.06 272	0.07 361	0.06 295

FSD	0.25 597	0.27 636	0.26 565	0.24 595	0.22 636	0.25 575	0.25 603	0.27 477	0.26 465	0.25 553	0.26 490	0.25 513	0.27 585	0.27 578	0.24 572	0.21 640	0.20 639	0.27 642	0.26 645	0.25 646	0.24 644

rvit_0105_6	0.14 414	0.09 415	0.18 505	0.17 288	0.10 442	0.10 191	0.16 380	0.19 317	0.26 465	0.12 292	0.18 367	0.17 408	0.12 359	0.18 477	0.12 339	0.15 605	0.11 576	0.12 566	0.10 530	0.09 488	0.06 295

rvit_stereo_0083	0.12 351	0.08 335	0.17 481	0.16 201	0.09 330	0.11 242	0.15 311	0.14 136	0.26 465	0.11 251	0.14 288	0.13 321	0.10 295	0.12 281	0.12 339	0.10 505	0.08 509	0.09 467	0.07 370	0.07 361	0.05 200

IER	0.14 414	0.07 217	0.13 330	0.17 288	0.09 330	0.14 379	0.16 380	0.25 437	0.26 465	0.18 448	0.25 473	0.17 408	0.20 535	0.16 421	0.14 419	0.08 404	0.05 263	0.07 290	0.06 272	0.08 425	0.07 382

UPFNet	0.16 482	0.08 335	0.12 280	0.20 513	0.12 526	0.20 516	0.23 574	0.28 496	0.26 465	0.17 418	0.24 445	0.22 475	0.19 523	0.19 492	0.21 538	0.09 464	0.07 479	0.08 384	0.09 490	0.08 425	0.06 295

hitnet-ft	0.18 517	0.09 415	0.17 481	0.14 55	0.09 330	0.26 585	0.20 533	0.25 437	0.26 465	0.24 540	0.32 544	0.31 572	0.22 548	0.24 568	0.21 538	0.12 561	0.07 479	0.10 515	0.08 443	0.12 559	0.11 548

FADNet-RVC	0.20 541	0.20 611	0.38 613	0.21 545	0.16 601	0.20 516	0.15 311	0.26 455	0.26 465	0.26 559	0.32 544	0.26 523	0.21 539	0.22 547	0.19 512	0.12 561	0.13 607	0.12 566	0.14 599	0.13 578	0.18 631

GANet	0.21 553	0.12 521	0.21 538	0.24 595	0.13 549	0.22 542	0.22 563	0.41 626	0.26 465	0.31 600	0.42 613	0.37 604	0.28 596	0.23 558	0.22 547	0.10 505	0.12 592	0.10 515	0.09 490	0.10 521	0.08 448

iResNet	0.13 377	0.10 477	0.18 505	0.19 446	0.08 204	0.13 345	0.18 470	0.20 328	0.26 465	0.15 371	0.23 433	0.15 370	0.13 399	0.14 362	0.14 419	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.06 282	0.05 200

pmcnn	0.15 459	0.07 217	0.19 517	0.15 106	0.07 125	0.20 516	0.15 311	0.24 420	0.26 465	0.21 502	0.34 560	0.28 541	0.18 507	0.18 477	0.17 481	0.07 328	0.05 263	0.05 45	0.04 54	0.07 361	0.06 295

RT-IGEV	0.13 377	0.06 99	0.13 330	0.15 106	0.09 330	0.15 405	0.17 421	0.24 420	0.27 475	0.16 399	0.17 340	0.17 408	0.10 295	0.14 362	0.11 278	0.08 404	0.05 263	0.07 290	0.05 182	0.07 361	0.07 382

rvit_0105_5	0.14 414	0.09 415	0.13 330	0.17 288	0.09 330	0.14 379	0.23 574	0.24 420	0.27 475	0.14 344	0.15 305	0.18 422	0.12 359	0.17 455	0.14 419	0.14 601	0.11 576	0.10 515	0.10 530	0.08 425	0.06 295

rvit_0105_4	0.14 414	0.09 415	0.17 481	0.17 288	0.10 442	0.12 294	0.19 510	0.23 396	0.27 475	0.14 344	0.20 390	0.17 408	0.13 399	0.17 455	0.13 381	0.15 605	0.11 576	0.11 546	0.10 530	0.09 488	0.06 295

rvit_stereo_0075_2	0.17 503	0.12 521	0.25 562	0.23 586	0.16 601	0.13 345	0.10 32	0.30 524	0.27 475	0.20 488	0.28 513	0.22 475	0.15 441	0.18 477	0.13 381	0.16 621	0.10 563	0.17 617	0.10 530	0.10 521	0.09 492

SMFormer	0.14 414	0.07 217	0.17 481	0.14 55	0.08 204	0.16 435	0.17 421	0.26 455	0.27 475	0.19 465	0.20 390	0.18 422	0.15 441	0.15 386	0.17 481	0.08 404	0.05 263	0.07 290	0.06 272	0.07 361	0.06 295

tta	0.14 414	0.07 217	0.17 481	0.14 55	0.08 204	0.16 435	0.17 421	0.26 455	0.27 475	0.19 465	0.20 390	0.18 422	0.15 441	0.15 386	0.17 481	0.08 404	0.05 263	0.07 290	0.06 272	0.06 282	0.06 295

qqq1	0.13 377	0.07 217	0.17 481	0.14 55	0.08 204	0.16 435	0.17 421	0.26 455	0.27 475	0.19 465	0.20 390	0.18 422	0.15 441	0.15 386	0.11 278	0.08 404	0.05 263	0.05 45	0.05 182	0.06 282	0.06 295

fff1	0.13 377	0.07 217	0.17 481	0.14 55	0.08 204	0.16 435	0.17 421	0.26 455	0.27 475	0.19 465	0.20 390	0.18 422	0.15 441	0.15 386	0.11 278	0.08 404	0.05 263	0.05 45	0.05 182	0.06 282	0.06 295

CoDeX	0.12 351	0.07 217	0.12 280	0.17 288	0.08 204	0.12 294	0.15 311	0.23 396	0.27 475	0.13 322	0.17 340	0.16 386	0.11 328	0.14 362	0.11 278	0.07 328	0.05 263	0.07 290	0.06 272	0.06 282	0.05 200

UDGNet	0.14 414	0.13 549	0.16 451	0.17 288	0.10 442	0.12 294	0.16 380	0.21 351	0.27 475	0.20 488	0.20 390	0.16 386	0.13 399	0.16 421	0.13 381	0.10 505	0.06 407	0.09 467	0.07 370	0.06 282	0.07 382

ADLNet	0.16 482	0.08 335	0.15 415	0.16 201	0.10 442	0.16 435	0.17 421	0.32 546	0.27 475	0.22 518	0.27 499	0.24 499	0.16 469	0.18 477	0.21 538	0.10 505	0.06 407	0.10 515	0.10 530	0.08 425	0.09 492

SFCPSM	0.13 377	0.07 217	0.14 367	0.17 288	0.09 330	0.15 405	0.16 380	0.28 496	0.27 475	0.14 344	0.17 340	0.12 295	0.13 399	0.14 362	0.11 278	0.08 404	0.05 263	0.07 290	0.07 370	0.07 361	0.06 295

GwcNet-RSSM	0.14 414	0.07 217	0.12 280	0.15 106	0.08 204	0.15 405	0.20 533	0.21 351	0.27 475	0.18 448	0.27 499	0.22 475	0.16 469	0.14 362	0.15 450	0.10 505	0.05 263	0.07 290	0.09 490	0.07 361	0.07 382

DMCA	0.14 414	0.09 415	0.16 451	0.19 446	0.09 330	0.15 405	0.17 421	0.23 396	0.27 475	0.14 344	0.19 378	0.17 408	0.18 507	0.15 386	0.17 481	0.10 505	0.06 407	0.08 384	0.06 272	0.09 488	0.10 521

DANet	0.21 553	0.15 571	0.28 578	0.25 607	0.13 549	0.22 542	0.19 510	0.27 477	0.27 475	0.28 580	0.32 544	0.35 597	0.31 612	0.31 601	0.23 559	0.11 536	0.09 542	0.11 546	0.10 530	0.13 578	0.11 548
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
G2L-Stereo_test	0.14 414	0.07 217	0.11 236	0.13 16	0.08 204	0.12 294	0.16 380	0.30 524	0.28 490	0.20 488	0.23 433	0.20 448	0.16 469	0.17 455	0.18 499	0.07 328	0.05 263	0.05 45	0.05 182	0.07 361	0.06 295

dad	0.17 503	0.20 611	0.20 529	0.16 201	0.11 492	0.20 516	0.18 470	0.21 351	0.28 490	0.30 594	0.24 445	0.29 549	0.13 399	0.19 492	0.16 466	0.18 628	0.09 542	0.11 546	0.09 490	0.11 544	0.07 382

Anonymous3	0.16 482	0.13 549	0.33 598	0.26 612	0.14 570	0.27 595	0.17 421	0.28 496	0.28 490	0.15 371	0.17 340	0.14 341	0.10 295	0.15 386	0.12 339	0.08 404	0.08 509	0.08 384	0.08 443	0.08 425	0.11 548

AdaStereo	0.15 459	0.11 503	0.15 415	0.18 378	0.09 330	0.20 516	0.11 61	0.32 546	0.28 490	0.20 488	0.23 433	0.20 448	0.13 399	0.19 492	0.14 419	0.12 561	0.05 263	0.10 515	0.07 370	0.09 488	0.07 382
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.
NCCL2	0.23 578	0.15 571	0.17 481	0.34 645	0.18 623	0.24 564	0.23 574	0.34 575	0.28 490	0.31 600	0.38 581	0.38 608	0.28 596	0.23 558	0.24 572	0.15 605	0.12 592	0.18 626	0.21 635	0.13 578	0.13 584

CBMV_ROB	0.19 529	0.13 549	0.17 481	0.16 201	0.11 492	0.15 405	0.13 163	0.26 455	0.28 490	0.27 565	0.30 532	0.27 531	0.24 562	0.23 558	0.16 466	0.15 605	0.17 631	0.22 635	0.20 633	0.10 521	0.11 548

DLCB_ROB	0.18 517	0.10 477	0.15 415	0.23 586	0.11 492	0.24 564	0.18 470	0.29 510	0.28 490	0.27 565	0.28 513	0.28 541	0.24 562	0.19 492	0.20 518	0.08 404	0.08 509	0.09 467	0.09 490	0.07 361	0.07 382

Hybrid-DGEV-2	0.11 280	0.06 99	0.12 280	0.18 378	0.09 330	0.09 129	0.13 163	0.28 496	0.29 497	0.11 251	0.11 235	0.09 210	0.12 359	0.12 281	0.09 101	0.06 166	0.05 263	0.07 290	0.07 370	0.05 161	0.05 200

coex_refinement	0.14 414	0.07 217	0.12 280	0.17 288	0.10 442	0.15 405	0.15 311	0.26 455	0.29 497	0.18 448	0.20 390	0.22 475	0.17 492	0.16 421	0.18 499	0.08 404	0.05 263	0.06 180	0.06 272	0.09 488	0.08 448

rvit_0105_3	0.15 459	0.09 415	0.14 367	0.19 446	0.12 526	0.15 405	0.25 603	0.25 437	0.29 497	0.15 371	0.17 340	0.20 448	0.13 399	0.17 455	0.14 419	0.13 587	0.11 576	0.12 566	0.14 599	0.07 361	0.06 295

DispNO	0.14 414	0.08 335	0.17 481	0.19 446	0.12 526	0.11 242	0.21 553	0.23 396	0.29 497	0.17 418	0.23 433	0.18 422	0.17 492	0.15 386	0.15 450	0.07 328	0.05 263	0.08 384	0.08 443	0.07 361	0.06 295

anonymousa	0.13 377	0.07 217	0.13 330	0.18 378	0.09 330	0.13 345	0.17 421	0.19 317	0.29 497	0.15 371	0.24 445	0.15 370	0.14 423	0.14 362	0.14 419	0.07 328	0.05 263	0.07 290	0.09 490	0.05 161	0.06 295

HBP-ISP	0.18 517	0.13 549	0.16 451	0.15 106	0.11 492	0.08 77	0.13 163	0.28 496	0.29 497	0.22 518	0.33 556	0.21 457	0.25 571	0.23 558	0.17 481	0.14 601	0.16 626	0.21 631	0.17 627	0.10 521	0.08 448

DAS	0.15 459	0.08 335	0.18 505	0.19 446	0.10 442	0.19 500	0.17 421	0.27 477	0.29 497	0.18 448	0.25 473	0.21 457	0.15 441	0.16 421	0.12 339	0.08 404	0.06 407	0.06 180	0.06 272	0.07 361	0.07 382

SepStereo	0.15 459	0.08 335	0.18 505	0.19 446	0.10 442	0.19 500	0.17 421	0.27 477	0.29 497	0.18 448	0.25 473	0.21 457	0.15 441	0.25 573	0.12 339	0.08 404	0.06 407	0.06 180	0.06 272	0.07 361	0.07 382

UNet	0.17 503	0.09 415	0.18 505	0.19 446	0.12 526	0.27 595	0.19 510	0.33 566	0.29 497	0.21 502	0.24 445	0.23 493	0.19 523	0.19 492	0.18 499	0.07 328	0.06 407	0.08 384	0.07 370	0.08 425	0.06 295

HSM-Net_RVC	0.14 414	0.08 335	0.11 236	0.15 106	0.08 204	0.15 405	0.15 311	0.27 477	0.29 497	0.19 465	0.21 413	0.29 549	0.14 423	0.17 455	0.13 381	0.06 166	0.06 407	0.06 180	0.06 272	0.07 361	0.06 295
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Selective-IGEV-i1	0.13 377	0.07 217	0.12 280	0.19 446	0.08 204	0.18 476	0.16 380	0.22 375	0.30 507	0.16 399	0.17 340	0.16 386	0.10 295	0.14 362	0.13 381	0.06 166	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.06 282	0.05 200

PSMNet-RUCA	0.27 610	0.33 648	0.41 620	0.36 649	0.32 656	0.18 476	0.19 510	0.42 631	0.30 507	0.33 610	0.41 606	0.39 616	0.25 571	0.31 601	0.20 518	0.18 628	0.10 563	0.25 638	0.15 616	0.21 634	0.16 619

DDUNet	0.22 562	0.17 590	0.21 538	0.22 562	0.15 590	0.25 575	0.24 587	0.29 510	0.30 507	0.31 600	0.36 568	0.33 586	0.25 571	0.24 568	0.20 518	0.18 628	0.13 607	0.17 617	0.11 564	0.16 617	0.16 619

SACVNet	0.18 517	0.12 521	0.14 367	0.17 288	0.13 549	0.22 542	0.18 470	0.31 535	0.30 507	0.23 531	0.31 540	0.30 559	0.22 548	0.22 547	0.17 481	0.11 536	0.08 509	0.10 515	0.10 530	0.12 559	0.14 601

DRaft	0.12 351	0.06 99	0.11 236	0.14 55	0.09 330	0.14 379	0.17 421	0.21 351	0.30 507	0.17 418	0.28 513	0.10 245	0.15 441	0.10 120	0.12 339	0.05 51	0.04 25	0.07 290	0.06 272	0.05 161	0.05 200

TDLM	0.17 503	0.12 521	0.13 330	0.24 595	0.10 442	0.18 476	0.18 470	0.36 598	0.30 507	0.21 502	0.28 513	0.28 541	0.18 507	0.23 558	0.18 499	0.11 536	0.07 479	0.10 515	0.10 530	0.08 425	0.08 448

SGM-Forest	0.20 541	0.14 561	0.18 505	0.19 446	0.13 549	0.20 516	0.22 563	0.33 566	0.30 507	0.24 540	0.29 525	0.28 541	0.19 523	0.23 558	0.17 481	0.15 605	0.16 626	0.15 606	0.14 599	0.12 559	0.12 561
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.19 529	0.14 561	0.17 481	0.18 378	0.10 442	0.20 516	0.11 61	0.29 510	0.30 507	0.29 589	0.30 532	0.30 559	0.23 556	0.27 578	0.19 512	0.13 587	0.15 622	0.17 617	0.16 620	0.10 521	0.10 521
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
xyz-stereo	0.13 377	0.07 217	0.20 529	0.15 106	0.05 2	0.20 516	0.15 311	0.17 254	0.31 515	0.15 371	0.29 525	0.26 523	0.16 469	0.13 333	0.12 339	0.05 51	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.04 48	0.04 71

Syn2CoEx	0.21 553	0.16 579	0.27 573	0.29 637	0.14 570	0.26 585	0.20 533	0.33 566	0.31 515	0.28 580	0.36 568	0.27 531	0.25 571	0.19 492	0.24 572	0.16 621	0.12 592	0.14 594	0.11 564	0.09 488	0.08 448

DSFCA	0.16 482	0.09 415	0.14 367	0.16 201	0.10 442	0.20 516	0.19 510	0.28 496	0.31 515	0.23 531	0.24 445	0.22 475	0.15 441	0.19 492	0.20 518	0.10 505	0.07 479	0.09 467	0.09 490	0.08 425	0.08 448

FADNet	0.21 553	0.22 621	0.36 607	0.18 378	0.17 616	0.24 564	0.13 163	0.31 535	0.31 515	0.23 531	0.25 473	0.27 531	0.21 539	0.19 492	0.15 450	0.13 587	0.15 622	0.12 566	0.15 616	0.16 617	0.18 631

AANet_RVC	0.16 482	0.10 477	0.10 182	0.18 378	0.09 330	0.18 476	0.19 510	0.26 455	0.31 515	0.22 518	0.35 565	0.21 457	0.21 539	0.22 547	0.16 466	0.06 166	0.05 263	0.06 180	0.06 272	0.07 361	0.06 295

iResNet_ROB	0.14 414	0.07 217	0.13 330	0.14 55	0.07 125	0.18 476	0.14 228	0.26 455	0.31 515	0.22 518	0.25 473	0.23 493	0.15 441	0.15 386	0.13 381	0.07 328	0.05 263	0.05 45	0.04 54	0.08 425	0.08 448

SGM_RVC	0.23 578	0.12 521	0.15 415	0.15 106	0.09 330	0.33 619	0.18 470	0.34 575	0.31 515	0.44 639	0.37 575	0.53 647	0.35 627	0.35 620	0.24 572	0.13 587	0.13 607	0.13 581	0.13 595	0.10 521	0.11 548
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ISRNet	0.18 517	0.08 335	0.19 517	0.19 446	0.13 549	0.15 405	0.12 93	0.30 524	0.32 522	0.21 502	0.25 473	0.27 531	0.17 492	0.17 455	0.20 518	0.20 636	0.08 509	0.14 594	0.14 599	0.14 592	0.17 628

SDNR	0.19 529	0.08 335	0.19 517	0.16 201	0.12 526	0.77 672	0.14 228	0.25 437	0.32 522	0.19 465	0.24 445	0.19 436	0.13 399	0.19 492	0.15 450	0.16 621	0.18 633	0.14 594	0.11 564	0.08 425	0.11 548

CSP-Net	0.16 482	0.09 415	0.14 367	0.16 201	0.09 330	0.19 500	0.17 421	0.25 437	0.32 522	0.25 553	0.30 532	0.24 499	0.15 441	0.21 534	0.18 499	0.09 464	0.06 407	0.07 290	0.07 370	0.08 425	0.07 382

APVNet	0.22 562	0.12 521	0.19 517	0.18 378	0.14 570	0.32 612	0.31 649	0.39 616	0.32 522	0.27 565	0.40 595	0.30 559	0.29 604	0.26 575	0.25 582	0.11 536	0.12 592	0.11 546	0.14 599	0.12 559	0.12 561

HGLStereo	0.17 503	0.08 335	0.19 517	0.17 288	0.12 526	0.18 476	0.18 470	0.31 535	0.32 522	0.21 502	0.32 544	0.25 513	0.18 507	0.19 492	0.20 518	0.09 464	0.09 542	0.07 290	0.07 370	0.09 488	0.10 521

NOSS_ROB	0.19 529	0.12 521	0.18 505	0.16 201	0.12 526	0.15 405	0.12 93	0.30 524	0.32 522	0.20 488	0.22 424	0.27 531	0.23 556	0.21 534	0.16 466	0.16 621	0.18 633	0.23 636	0.21 635	0.12 559	0.13 584

WCMA_ROB	0.24 585	0.11 503	0.22 544	0.17 288	0.14 570	0.32 612	0.15 311	0.32 546	0.32 522	0.38 622	0.53 632	0.40 620	0.34 624	0.34 614	0.25 582	0.11 536	0.12 592	0.12 566	0.10 530	0.14 592	0.14 601

z-ln-s-r	0.17 503	0.10 477	0.40 617	0.19 446	0.08 204	0.17 457	0.18 470	0.22 375	0.33 529	0.18 448	0.40 595	0.22 475	0.17 492	0.20 517	0.23 559	0.07 328	0.05 263	0.07 290	0.07 370	0.07 361	0.05 200

SQANet	0.23 578	0.23 623	0.30 589	0.30 639	0.19 627	0.27 595	0.13 163	0.29 510	0.33 529	0.24 540	0.37 575	0.31 572	0.22 548	0.27 578	0.23 559	0.15 605	0.10 563	0.21 631	0.16 620	0.21 634	0.15 608

ToySt	0.17 503	0.11 503	0.18 505	0.17 288	0.11 492	0.16 435	0.25 603	0.24 420	0.33 529	0.19 465	0.24 445	0.26 523	0.24 562	0.19 492	0.20 518	0.07 328	0.08 509	0.09 467	0.10 530	0.09 488	0.08 448

raft_robust	0.13 377	0.10 477	0.07 11	0.18 378	0.08 204	0.13 345	0.24 587	0.28 496	0.33 529	0.20 488	0.19 378	0.14 341	0.10 295	0.11 188	0.12 339	0.05 51	0.05 263	0.07 290	0.07 370	0.05 161	0.04 71

ccnet	0.29 619	0.28 641	0.23 553	0.20 513	0.28 650	0.41 641	0.21 553	0.45 640	0.33 529	0.36 616	0.46 621	0.36 599	0.30 608	0.39 637	0.42 653	0.23 649	0.14 616	0.21 631	0.17 627	0.23 638	0.18 631

psmorigin	0.25 597	0.15 571	0.34 606	0.17 288	0.13 549	0.23 559	0.14 228	0.34 575	0.33 529	0.41 631	0.55 636	0.41 622	0.37 631	0.34 614	0.27 602	0.11 536	0.15 622	0.11 546	0.11 564	0.12 559	0.16 619

aanetorigin	0.22 562	0.17 590	0.56 640	0.17 288	0.10 442	0.15 405	0.19 510	0.20 328	0.33 529	0.49 644	0.48 624	0.29 549	0.27 585	0.20 517	0.23 559	0.08 404	0.07 479	0.08 384	0.07 370	0.10 521	0.09 492

ACVNet	0.15 459	0.09 415	0.15 415	0.13 16	0.12 526	0.14 379	0.20 533	0.22 375	0.33 529	0.17 418	0.26 490	0.21 457	0.16 469	0.17 455	0.21 538	0.07 328	0.06 407	0.06 180	0.06 272	0.08 425	0.06 295

acv_ft	0.15 459	0.09 415	0.15 415	0.19 446	0.10 442	0.16 435	0.17 421	0.25 437	0.33 529	0.19 465	0.26 490	0.21 457	0.17 492	0.17 455	0.18 499	0.07 328	0.06 407	0.06 180	0.06 272	0.08 425	0.06 295

CC-Net-ROB	0.28 615	0.31 646	0.36 607	0.29 637	0.15 590	0.25 575	0.19 510	0.45 640	0.33 529	0.39 624	0.37 575	0.39 616	0.31 612	0.27 578	0.26 594	0.24 651	0.19 636	0.30 653	0.23 642	0.18 629	0.15 608

CVANet_RVC	0.18 517	0.10 477	0.14 367	0.21 545	0.10 442	0.18 476	0.17 421	0.34 575	0.33 529	0.22 518	0.31 540	0.28 541	0.18 507	0.23 558	0.17 481	0.12 561	0.08 509	0.12 566	0.11 564	0.09 488	0.07 382

StereoDRNet	0.18 517	0.11 503	0.17 481	0.22 562	0.11 492	0.21 533	0.22 563	0.37 604	0.33 529	0.24 540	0.28 513	0.30 559	0.19 523	0.20 517	0.20 518	0.09 464	0.08 509	0.11 546	0.09 490	0.09 488	0.07 382

YMNet	0.20 541	0.12 521	0.19 517	0.20 513	0.14 570	0.26 585	0.23 574	0.32 546	0.34 541	0.27 565	0.34 560	0.30 559	0.18 507	0.18 477	0.22 547	0.10 505	0.13 607	0.10 515	0.10 530	0.08 425	0.09 492

YMNet_1	0.20 541	0.12 521	0.19 517	0.20 513	0.14 570	0.26 585	0.23 574	0.32 546	0.34 541	0.27 565	0.34 560	0.30 559	0.18 507	0.18 477	0.22 547	0.10 505	0.13 607	0.10 515	0.10 530	0.08 425	0.09 492

CFNet_ucs	0.15 459	0.08 335	0.16 451	0.16 201	0.11 492	0.14 379	0.14 228	0.30 524	0.34 541	0.16 399	0.24 445	0.23 493	0.14 423	0.18 477	0.15 450	0.09 464	0.06 407	0.08 384	0.07 370	0.09 488	0.09 492

fast-acv-ft	0.18 517	0.11 503	0.19 517	0.19 446	0.12 526	0.24 564	0.21 553	0.25 437	0.34 541	0.22 518	0.34 560	0.27 531	0.20 535	0.21 534	0.23 559	0.09 464	0.09 542	0.08 384	0.10 530	0.08 425	0.07 382

CFNet_pseudo	0.14 414	0.08 335	0.15 415	0.16 201	0.09 330	0.13 345	0.14 228	0.27 477	0.34 541	0.14 344	0.21 413	0.22 475	0.13 399	0.18 477	0.14 419	0.07 328	0.05 263	0.08 384	0.06 272	0.07 361	0.07 382

psm_up	0.18 517	0.10 477	0.18 505	0.20 513	0.11 492	0.17 457	0.19 510	0.37 604	0.34 541	0.21 502	0.28 513	0.29 549	0.24 562	0.20 517	0.22 547	0.09 464	0.10 563	0.11 546	0.11 564	0.08 425	0.08 448

G-Net	0.24 585	0.16 579	0.36 607	0.22 562	0.16 601	0.51 649	0.23 574	0.29 510	0.34 541	0.36 616	0.38 581	0.31 572	0.29 604	0.27 578	0.26 594	0.11 536	0.09 542	0.12 566	0.09 490	0.16 617	0.13 584

ADCP+	0.20 541	0.10 477	0.33 598	0.20 513	0.12 526	0.22 542	0.26 612	0.31 535	0.34 541	0.26 559	0.37 575	0.22 475	0.22 548	0.27 578	0.27 602	0.09 464	0.06 407	0.08 384	0.08 443	0.09 488	0.10 521

ccs_rob	0.14 414	0.08 335	0.15 415	0.16 201	0.09 330	0.12 294	0.14 228	0.27 477	0.34 541	0.14 344	0.21 413	0.22 475	0.13 399	0.18 477	0.14 419	0.07 328	0.05 263	0.08 384	0.07 370	0.07 361	0.07 382

MyStereo05	0.13 377	0.07 217	0.10 182	0.17 288	0.09 330	0.13 345	0.18 470	0.27 477	0.35 550	0.17 418	0.14 288	0.15 370	0.11 328	0.15 386	0.13 381	0.06 166	0.05 263	0.07 290	0.07 370	0.06 282	0.06 295

UDG	0.21 553	0.17 590	0.19 517	0.23 586	0.15 590	0.30 609	0.20 533	0.33 566	0.35 550	0.23 531	0.28 513	0.31 572	0.27 585	0.20 517	0.22 547	0.15 605	0.12 592	0.13 581	0.09 490	0.14 592	0.14 601

ADCPNet	0.25 597	0.16 579	0.61 647	0.21 545	0.15 590	0.35 630	0.25 603	0.32 546	0.35 550	0.30 594	0.40 595	0.36 599	0.28 596	0.28 590	0.32 629	0.12 561	0.10 563	0.11 546	0.12 584	0.14 592	0.13 584

STTRV1_RVC	0.25 597	0.26 632	0.39 615	0.19 446	0.26 648	0.30 609	0.24 587	0.34 575	0.35 550	0.36 616	0.34 560	0.31 572	0.31 612	0.28 590	0.25 582	0.17 626	0.10 563	0.16 613	0.14 599	0.17 625	0.12 561

iResNetv2_ROB	0.14 414	0.08 335	0.15 415	0.16 201	0.08 204	0.16 435	0.12 93	0.25 437	0.35 550	0.21 502	0.29 525	0.24 499	0.13 399	0.14 362	0.14 419	0.06 166	0.05 263	0.06 180	0.04 54	0.09 488	0.08 448

TCMNet	0.19 529	0.12 521	0.19 517	0.20 513	0.18 623	0.20 516	0.24 587	0.27 477	0.36 555	0.23 531	0.26 490	0.25 513	0.19 523	0.19 492	0.23 559	0.13 587	0.11 576	0.11 546	0.12 584	0.13 578	0.12 561

PCWNet_CMD	0.14 414	0.08 335	0.15 415	0.17 288	0.09 330	0.14 379	0.14 228	0.29 510	0.36 555	0.14 344	0.20 390	0.21 457	0.12 359	0.17 455	0.13 381	0.07 328	0.05 263	0.07 290	0.07 370	0.07 361	0.07 382

NINENet	0.16 482	0.10 477	0.15 415	0.17 288	0.11 492	0.19 500	0.14 228	0.40 620	0.36 555	0.18 448	0.21 413	0.16 386	0.13 399	0.15 386	0.13 381	0.08 404	0.08 509	0.10 515	0.07 370	0.10 521	0.09 492

ADCRef	0.19 529	0.12 521	0.41 620	0.20 513	0.12 526	0.22 542	0.18 470	0.32 546	0.36 555	0.26 559	0.32 544	0.17 408	0.23 556	0.24 568	0.24 572	0.07 328	0.06 407	0.09 467	0.09 490	0.08 425	0.08 448

MSMDNet	0.14 414	0.08 335	0.15 415	0.17 288	0.09 330	0.14 379	0.14 228	0.29 510	0.36 555	0.14 344	0.21 413	0.21 457	0.12 359	0.17 455	0.14 419	0.07 328	0.05 263	0.07 290	0.07 370	0.07 361	0.07 382

ETE_ROB	0.23 578	0.17 590	0.22 544	0.25 607	0.13 549	0.26 585	0.29 635	0.31 535	0.36 555	0.28 580	0.36 568	0.45 631	0.26 577	0.27 578	0.26 594	0.11 536	0.08 509	0.12 566	0.09 490	0.14 592	0.13 584

MeshStereo	0.27 610	0.13 549	0.18 505	0.15 106	0.11 492	0.32 612	0.24 587	0.40 620	0.36 555	0.52 646	0.57 644	0.67 658	0.40 638	0.35 620	0.26 594	0.14 601	0.13 607	0.13 581	0.11 564	0.11 544	0.10 521
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
MultiAttention	0.29 619	0.08 335	0.14 367	0.19 446	0.12 526	1.45 687	1.33 691	0.36 598	0.37 562	0.19 465	0.21 413	0.24 499	0.11 328	0.38 633	0.18 499	0.06 166	0.05 263	0.08 384	0.08 443	0.10 521	0.09 492

w-ln-seven-2	0.20 541	0.14 561	0.37 611	0.22 562	0.12 526	0.20 516	0.21 553	0.28 496	0.37 562	0.25 553	0.37 575	0.27 531	0.22 548	0.21 534	0.23 559	0.08 404	0.08 509	0.09 467	0.09 490	0.10 521	0.09 492

AASNet	0.16 482	0.08 335	0.12 280	0.19 446	0.09 330	0.18 476	0.15 311	0.37 604	0.37 562	0.19 465	0.23 433	0.20 448	0.16 469	0.17 455	0.20 518	0.10 505	0.08 509	0.08 384	0.07 370	0.09 488	0.09 492

delet	0.17 503	0.08 335	0.17 481	0.19 446	0.11 492	0.20 516	0.21 553	0.30 524	0.37 562	0.17 418	0.26 490	0.19 436	0.19 523	0.19 492	0.21 538	0.08 404	0.08 509	0.09 467	0.11 564	0.06 282	0.06 295

DRN-Test	0.19 529	0.11 503	0.20 529	0.22 562	0.10 442	0.22 542	0.22 563	0.39 616	0.37 562	0.24 540	0.32 544	0.26 523	0.21 539	0.22 547	0.24 572	0.11 536	0.07 479	0.11 546	0.10 530	0.09 488	0.07 382

LALA_ROB	0.25 597	0.16 579	0.22 544	0.26 612	0.17 616	0.27 595	0.27 619	0.42 631	0.37 562	0.33 610	0.38 581	0.51 643	0.26 577	0.28 590	0.27 602	0.16 621	0.09 542	0.12 566	0.11 564	0.13 578	0.12 561

PSMNet_ROB	0.21 553	0.11 503	0.15 415	0.27 625	0.15 590	0.24 564	0.35 653	0.43 635	0.37 562	0.27 565	0.32 544	0.32 582	0.22 548	0.21 534	0.26 594	0.12 561	0.08 509	0.13 581	0.11 564	0.09 488	0.09 492

MyStereo04	0.13 377	0.07 217	0.10 182	0.17 288	0.09 330	0.14 379	0.18 470	0.29 510	0.38 569	0.17 418	0.14 288	0.16 386	0.10 295	0.15 386	0.13 381	0.06 166	0.05 263	0.08 384	0.07 370	0.06 282	0.06 295

Nwc_Net	0.23 578	0.16 579	0.21 538	0.25 607	0.14 570	0.24 564	0.26 612	0.37 604	0.38 569	0.22 518	0.41 606	0.30 559	0.28 596	0.28 590	0.25 582	0.11 536	0.10 563	0.17 617	0.20 633	0.10 521	0.10 521

ADCMid	0.25 597	0.15 571	0.40 617	0.20 513	0.14 570	0.25 575	0.26 612	0.34 575	0.38 569	0.36 616	0.44 618	0.34 593	0.40 638	0.35 620	0.33 634	0.10 505	0.09 542	0.11 546	0.11 564	0.13 578	0.12 561

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 517	0.09 415	0.29 586	0.15 106	0.10 442	0.22 542	0.20 533	0.26 455	0.39 572	0.25 553	0.42 613	0.24 499	0.15 441	0.20 517	0.19 512	0.07 328	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.10 521	0.09 492

ADLNet2	0.16 482	0.09 415	0.13 330	0.16 201	0.09 330	0.20 516	0.16 380	0.31 535	0.39 572	0.16 399	0.20 390	0.20 448	0.18 507	0.21 534	0.22 547	0.08 404	0.06 407	0.07 290	0.07 370	0.09 488	0.07 382

FAT-Stereo	0.20 541	0.12 521	0.22 544	0.21 545	0.12 526	0.17 457	0.18 470	0.34 575	0.39 572	0.27 565	0.37 575	0.34 593	0.32 617	0.21 534	0.20 518	0.09 464	0.11 576	0.10 515	0.09 490	0.11 544	0.14 601

AnyNet_C01	0.36 636	0.25 631	1.37 682	0.22 562	0.17 616	0.48 647	0.27 619	0.35 591	0.39 572	0.39 624	0.74 660	0.46 635	0.38 632	0.45 647	0.47 658	0.13 587	0.13 607	0.13 581	0.14 599	0.14 592	0.15 608

PA-Net	0.23 578	0.18 601	0.33 598	0.28 628	0.22 636	0.21 533	0.38 658	0.29 510	0.39 572	0.22 518	0.32 544	0.25 513	0.26 577	0.20 517	0.25 582	0.09 464	0.23 652	0.15 606	0.22 638	0.09 488	0.13 584
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MSMD_ROB	0.31 627	0.26 632	0.26 565	0.24 595	0.21 634	0.34 622	0.25 603	0.34 575	0.39 572	0.40 627	0.69 654	0.45 631	0.40 638	0.34 614	0.27 602	0.20 636	0.19 636	0.26 639	0.25 644	0.23 638	0.22 641

NCC-stereo	0.24 585	0.15 571	0.31 591	0.26 612	0.16 601	0.20 516	0.30 643	0.40 620	0.40 578	0.24 540	0.38 581	0.33 586	0.28 596	0.36 626	0.27 602	0.12 561	0.11 576	0.15 606	0.22 638	0.13 578	0.13 584

Abc-Net	0.24 585	0.15 571	0.31 591	0.26 612	0.16 601	0.20 516	0.30 643	0.40 620	0.40 578	0.24 540	0.38 581	0.33 586	0.28 596	0.36 626	0.27 602	0.12 561	0.11 576	0.15 606	0.22 638	0.13 578	0.13 584
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XPNet_ROB	0.22 562	0.11 503	0.19 517	0.22 562	0.13 549	0.22 542	0.19 510	0.34 575	0.40 578	0.30 594	0.39 589	0.39 616	0.26 577	0.26 575	0.28 610	0.15 605	0.10 563	0.10 515	0.10 530	0.13 578	0.12 561

DStereoO	0.24 585	0.18 601	0.18 505	0.20 513	0.14 570	0.21 533	0.19 510	0.32 546	0.41 581	0.29 589	0.21 413	0.32 582	0.27 585	0.41 645	0.27 602	0.46 667	0.12 592	0.31 654	0.11 564	0.15 608	0.12 561

rvit_105_1	0.19 529	0.11 503	0.25 562	0.21 545	0.16 601	0.21 533	0.27 619	0.31 535	0.41 581	0.19 465	0.20 390	0.22 475	0.17 492	0.19 492	0.17 481	0.12 561	0.12 592	0.13 581	0.15 616	0.08 425	0.07 382

anonymity	0.53 657	0.58 662	0.65 650	0.41 654	0.61 675	0.53 650	0.41 659	0.56 659	0.41 581	0.55 650	0.50 629	0.49 642	0.55 659	0.58 663	0.50 663	0.58 674	0.50 677	0.51 664	0.51 671	0.51 664	0.57 673

DGSMNet	0.24 585	0.19 605	0.33 598	0.21 545	0.24 641	0.24 564	0.20 533	0.35 591	0.41 581	0.24 540	0.32 544	0.38 608	0.21 539	0.29 597	0.23 559	0.12 561	0.11 576	0.14 594	0.16 620	0.23 638	0.23 643

MMNet	0.17 503	0.09 415	0.16 451	0.20 513	0.11 492	0.27 595	0.20 533	0.25 437	0.41 581	0.22 518	0.30 532	0.21 457	0.20 535	0.17 455	0.20 518	0.06 166	0.06 407	0.07 290	0.07 370	0.08 425	0.07 382

NaN_ROB	0.22 562	0.19 605	0.24 557	0.25 607	0.13 549	0.29 606	0.26 612	0.33 566	0.41 581	0.31 600	0.31 540	0.32 582	0.23 556	0.30 600	0.21 538	0.11 536	0.17 631	0.10 515	0.10 530	0.08 425	0.09 492

MDST_ROB	0.22 562	0.10 477	0.17 481	0.18 378	0.11 492	0.37 633	0.19 510	0.43 635	0.41 581	0.39 624	0.39 589	0.29 549	0.21 539	0.26 575	0.18 499	0.11 536	0.10 563	0.14 594	0.11 564	0.10 521	0.08 448

FBW_ROB	0.24 585	0.17 590	0.22 544	0.26 612	0.14 570	0.25 575	0.22 563	0.41 626	0.41 581	0.41 631	0.41 606	0.42 623	0.27 585	0.31 601	0.23 559	0.09 464	0.14 616	0.14 594	0.12 584	0.11 544	0.09 492

GASNet	0.22 562	0.23 623	0.33 598	0.26 612	0.17 616	0.26 585	0.16 380	0.44 637	0.42 589	0.27 565	0.24 445	0.30 559	0.15 441	0.27 578	0.18 499	0.12 561	0.08 509	0.12 566	0.11 564	0.16 617	0.07 382

FCDSN-DC	0.33 632	0.28 641	0.28 578	0.30 639	0.24 641	0.39 638	0.28 625	0.42 631	0.42 589	0.43 637	0.53 632	0.51 643	0.41 643	0.36 626	0.30 621	0.21 640	0.20 639	0.27 642	0.26 645	0.25 646	0.24 644
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 625	0.24 626	0.29 586	0.36 649	0.16 601	0.34 622	0.30 643	0.32 546	0.42 589	0.40 627	0.46 621	0.38 608	0.31 612	0.34 614	0.28 610	0.19 634	0.20 639	0.26 639	0.29 652	0.18 629	0.19 636

edge stereo	0.22 562	0.13 549	0.20 529	0.21 545	0.13 549	0.23 559	0.16 380	0.32 546	0.42 589	0.32 606	0.40 595	0.38 608	0.35 627	0.25 573	0.24 572	0.13 587	0.11 576	0.14 594	0.11 564	0.12 559	0.13 584

NVstereo2D	0.19 529	0.10 477	0.15 415	0.17 288	0.15 590	0.28 602	0.23 574	0.44 637	0.42 589	0.15 371	0.27 499	0.25 513	0.19 523	0.22 547	0.17 481	0.09 464	0.06 407	0.10 515	0.08 443	0.15 608	0.09 492

FC-DCNN v2	0.33 632	0.27 636	0.28 578	0.26 612	0.23 639	0.37 633	0.28 625	0.40 620	0.43 594	0.45 640	0.56 641	0.51 643	0.40 638	0.37 631	0.29 614	0.21 640	0.20 639	0.27 642	0.26 645	0.25 646	0.24 644

Wz-Net-LNSev	0.22 562	0.16 579	0.38 613	0.21 545	0.13 549	0.25 575	0.23 574	0.32 546	0.43 594	0.30 594	0.41 606	0.31 572	0.18 507	0.22 547	0.25 582	0.10 505	0.09 542	0.08 384	0.08 443	0.12 559	0.11 548

GwcNet	0.20 541	0.13 549	0.19 517	0.18 378	0.12 526	0.24 564	0.19 510	0.35 591	0.43 594	0.20 488	0.32 544	0.33 586	0.20 535	0.22 547	0.24 572	0.11 536	0.09 542	0.09 467	0.09 490	0.09 488	0.10 521

S-Stereo	0.20 541	0.12 521	0.25 562	0.21 545	0.13 549	0.20 516	0.18 470	0.32 546	0.43 594	0.23 531	0.36 568	0.28 541	0.30 608	0.19 492	0.22 547	0.09 464	0.12 592	0.10 515	0.10 530	0.13 578	0.13 584

FC-DCNN	0.33 632	0.27 636	0.28 578	0.26 612	0.23 639	0.37 633	0.28 625	0.40 620	0.43 594	0.45 640	0.55 636	0.51 643	0.40 638	0.37 631	0.30 621	0.21 640	0.20 639	0.27 642	0.26 645	0.25 646	0.24 644

Wz-Net-MNSev	0.22 562	0.13 549	0.31 591	0.20 513	0.14 570	0.36 632	0.24 587	0.33 566	0.44 599	0.28 580	0.40 595	0.38 608	0.19 523	0.24 568	0.25 582	0.09 464	0.07 479	0.09 467	0.09 490	0.12 559	0.10 521

RP	0.21 553	0.13 549	0.21 538	0.23 586	0.11 492	0.21 533	0.20 533	0.25 437	0.44 599	0.21 502	0.38 581	0.36 599	0.24 562	0.27 578	0.25 582	0.11 536	0.12 592	0.13 581	0.12 584	0.12 559	0.14 601

RGC	0.25 597	0.20 611	0.29 586	0.28 628	0.16 601	0.22 542	0.23 574	0.32 546	0.44 599	0.27 565	0.40 595	0.38 608	0.27 585	0.36 626	0.22 547	0.11 536	0.13 607	0.17 617	0.17 627	0.14 592	0.16 619

stereogan	0.22 562	0.11 503	0.21 538	0.20 513	0.12 526	0.31 611	0.19 510	0.35 591	0.44 599	0.22 518	0.39 589	0.35 597	0.27 585	0.33 611	0.22 547	0.10 505	0.12 592	0.10 515	0.10 530	0.14 592	0.13 584

AnyNet_C32	0.26 608	0.16 579	0.36 607	0.20 513	0.16 601	0.25 575	0.30 643	0.32 546	0.44 599	0.31 600	0.49 625	0.30 559	0.33 619	0.40 642	0.33 634	0.12 561	0.12 592	0.12 566	0.14 599	0.14 592	0.15 608

DISCO	0.19 529	0.09 415	0.22 544	0.17 288	0.10 442	0.25 575	0.18 470	0.27 477	0.44 599	0.22 518	0.31 540	0.33 586	0.26 577	0.28 590	0.28 610	0.08 404	0.06 407	0.07 290	0.07 370	0.09 488	0.09 492

SGM+DAISY	0.56 659	0.57 661	0.65 650	0.40 652	0.54 667	0.66 661	0.49 667	0.56 659	0.45 605	0.66 656	0.69 654	0.67 658	0.56 660	0.63 665	0.56 666	0.59 675	0.48 673	0.50 663	0.50 670	0.52 665	0.58 674

pcwnet_v2	0.19 529	0.10 477	0.26 565	0.17 288	0.14 570	0.18 476	0.15 311	0.37 604	0.46 606	0.19 465	0.24 445	0.21 457	0.19 523	0.20 517	0.19 512	0.13 587	0.10 563	0.10 515	0.10 530	0.11 544	0.13 584

MFN_U_SF_RVC	0.32 629	0.21 617	0.55 637	0.30 639	0.15 590	0.34 622	0.17 421	0.52 654	0.46 606	0.46 643	0.55 636	0.59 650	0.39 635	0.35 620	0.37 642	0.15 605	0.14 616	0.18 626	0.21 635	0.16 617	0.15 608

DStereoFS	0.27 610	0.22 621	0.31 591	0.22 562	0.15 590	0.22 542	0.20 533	0.50 651	0.48 608	0.28 580	0.44 618	0.33 586	0.34 624	0.52 655	0.29 614	0.12 561	0.11 576	0.15 606	0.13 595	0.16 617	0.16 619

zh-sn7	0.25 597	0.17 590	0.50 631	0.24 595	0.13 549	0.25 575	0.24 587	0.34 575	0.48 608	0.28 580	0.54 634	0.28 541	0.31 612	0.36 626	0.32 629	0.10 505	0.10 563	0.11 546	0.10 530	0.12 559	0.12 561

LRCNet_RVC	10.62 703	13.42 709	7.30 695	18.92 708	2.07 691	0.33 619	0.30 643	5.59 697	0.48 608	13.03 707	17.94 707	8.87 700	5.65 696	4.79 694	1.89 689	23.51 716	2.73 699	27.55 719	25.71 719	16.07 713	16.33 715

GEStereo_RVC	0.17 503	0.12 521	0.15 415	0.22 562	0.11 492	0.19 500	0.17 421	0.32 546	0.48 608	0.20 488	0.25 473	0.17 408	0.13 399	0.21 534	0.16 466	0.10 505	0.06 407	0.08 384	0.07 370	0.09 488	0.08 448

FINET	0.21 553	0.18 601	0.26 565	0.18 378	0.16 601	0.23 559	0.23 574	0.32 546	0.48 608	0.25 553	0.32 544	0.22 475	0.22 548	0.22 547	0.17 481	0.18 628	0.16 626	0.11 546	0.10 530	0.15 608	0.13 584

RYNet	0.22 562	0.12 521	0.22 544	0.19 446	0.17 616	0.46 643	0.26 612	0.38 612	0.48 608	0.24 540	0.28 513	0.34 593	0.23 556	0.20 517	0.30 621	0.10 505	0.06 407	0.09 467	0.09 490	0.13 578	0.15 608

LSM	0.33 632	0.20 611	0.58 643	0.26 612	0.60 674	0.34 622	0.25 603	0.42 631	0.48 608	0.45 640	0.58 646	0.42 623	0.36 629	0.35 620	0.25 582	0.12 561	0.20 639	0.14 594	0.16 620	0.19 632	0.33 659

ITSA-stereo	0.15 459	0.10 477	0.14 367	0.19 446	0.08 204	0.12 294	0.14 228	0.30 524	0.49 615	0.17 418	0.19 378	0.22 475	0.15 441	0.17 455	0.16 466	0.10 505	0.06 407	0.08 384	0.08 443	0.08 425	0.08 448

PASM	0.32 629	0.24 626	0.48 630	0.28 628	0.27 649	0.29 606	0.30 643	0.34 575	0.49 615	0.35 613	0.39 589	0.46 635	0.34 624	0.34 614	0.35 637	0.23 649	0.25 655	0.26 639	0.28 651	0.23 638	0.21 639

PWC_ROB	0.21 553	0.16 579	0.26 565	0.18 378	0.11 492	0.22 542	0.13 163	0.32 546	0.49 615	0.30 594	0.40 595	0.32 582	0.24 562	0.31 601	0.22 547	0.10 505	0.07 479	0.11 546	0.08 443	0.11 544	0.10 521

SuperB	0.20 541	0.10 477	0.56 640	0.16 201	0.09 330	0.18 476	0.18 470	0.24 420	0.50 618	0.26 559	0.39 589	0.17 408	0.21 539	0.22 547	0.21 538	0.08 404	0.06 407	0.06 180	0.06 272	0.12 559	0.10 521

AF-Net	0.22 562	0.17 590	0.17 481	0.26 612	0.13 549	0.25 575	0.24 587	0.32 546	0.50 618	0.25 553	0.33 556	0.38 608	0.26 577	0.28 590	0.25 582	0.11 536	0.10 563	0.16 613	0.11 564	0.11 544	0.10 521

DeepPrunerF	0.24 585	0.17 590	0.42 622	0.26 612	0.16 601	0.22 542	0.28 625	0.37 604	0.50 618	0.26 559	0.29 525	0.24 499	0.28 596	0.21 534	0.22 547	0.15 605	0.11 576	0.20 630	0.18 631	0.12 559	0.13 584

SGM-ForestM	0.32 629	0.12 521	0.16 451	0.16 201	0.11 492	0.39 638	0.19 510	0.41 626	0.50 618	0.52 646	0.54 634	1.32 679	0.42 646	0.40 642	0.27 602	0.14 601	0.16 626	0.16 613	0.16 620	0.12 559	0.12 561

CSAN	0.29 619	0.24 626	0.27 573	0.34 645	0.19 627	0.33 619	0.42 662	0.37 604	0.50 618	0.38 622	0.40 595	0.44 629	0.33 619	0.28 590	0.30 621	0.20 636	0.16 626	0.19 628	0.19 632	0.14 592	0.15 608

SPS-STEREO	0.57 660	0.58 662	0.65 650	0.45 657	0.55 669	0.62 657	0.44 666	0.62 664	0.50 618	0.68 658	0.64 649	0.66 657	0.57 661	0.61 664	0.60 669	0.62 677	0.47 672	0.51 664	0.49 668	0.55 669	0.58 674
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ELAS	0.41 643	0.29 644	0.33 598	0.27 625	0.24 641	0.60 656	0.36 654	0.50 651	0.50 618	0.71 660	0.79 664	0.67 658	0.54 656	0.51 653	0.42 653	0.22 645	0.20 639	0.27 642	0.26 645	0.26 651	0.25 650
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SAMSARA	0.40 641	0.28 641	0.33 598	0.55 663	0.39 657	0.82 673	1.23 690	0.47 644	0.51 625	0.36 616	0.35 565	0.55 649	0.39 635	0.38 633	0.39 646	0.15 605	0.20 639	0.15 606	0.14 599	0.23 638	0.20 637

GANetREF_RVC	0.31 627	0.34 650	0.27 573	0.35 647	0.16 601	0.32 612	0.41 659	0.48 645	0.51 625	0.35 613	0.35 565	0.34 593	0.33 619	0.39 637	0.32 629	0.27 653	0.20 639	0.29 651	0.15 616	0.18 629	0.17 628
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
light-stereo	0.42 645	0.26 632	0.59 645	0.60 665	0.49 664	0.32 612	0.23 574	0.46 642	0.52 627	0.56 652	0.58 646	0.76 663	0.32 617	0.48 649	0.29 614	0.32 656	0.24 653	0.27 642	0.33 657	0.46 662	0.39 664

PWCDC_ROB	0.20 541	0.13 549	0.22 544	0.24 595	0.11 492	0.19 500	0.15 311	0.33 566	0.54 628	0.29 589	0.50 629	0.21 457	0.15 441	0.27 578	0.20 518	0.11 536	0.09 542	0.10 515	0.08 443	0.11 544	0.09 492

MSAF-DinoV2	0.22 562	0.11 503	0.23 553	0.17 288	0.10 442	0.27 595	0.16 380	0.37 604	0.55 629	0.21 502	0.27 499	0.47 639	0.27 585	0.35 620	0.39 646	0.09 464	0.06 407	0.07 290	0.09 490	0.12 559	0.10 521

Wz-Net-TNSev	0.29 619	0.20 611	0.65 650	0.19 446	0.15 590	0.38 636	0.27 619	0.35 591	0.55 629	0.34 612	0.42 613	0.45 631	0.38 632	0.32 608	0.30 621	0.12 561	0.13 607	0.10 515	0.12 584	0.15 608	0.14 601

Consistency-Raft	0.44 647	0.40 655	0.45 624	0.37 651	0.43 661	0.46 643	0.41 659	0.57 661	0.55 629	0.32 606	0.73 658	0.33 586	0.48 651	0.42 646	0.49 660	0.39 661	0.35 664	0.45 661	0.51 671	0.42 661	0.29 654

Wz-Net-SNSev	0.25 597	0.17 590	0.44 623	0.25 607	0.14 570	0.26 585	0.23 574	0.38 612	0.56 632	0.30 594	0.55 636	0.39 616	0.26 577	0.23 558	0.30 621	0.10 505	0.09 542	0.09 467	0.10 530	0.11 544	0.11 548

ADCL	0.24 585	0.11 503	0.47 629	0.22 562	0.12 526	0.34 622	0.29 635	0.29 510	0.56 632	0.24 540	0.46 621	0.30 559	0.30 608	0.29 597	0.29 614	0.08 404	0.07 479	0.09 467	0.09 490	0.10 521	0.10 521

WZ-Net	0.28 615	0.17 590	0.78 667	0.22 562	0.16 601	0.34 622	0.29 635	0.39 616	0.57 634	0.24 540	0.55 636	0.37 604	0.24 562	0.33 611	0.35 637	0.09 464	0.08 509	0.09 467	0.10 530	0.14 592	0.16 619

XQC	0.28 615	0.23 623	0.51 632	0.28 628	0.19 627	0.34 622	0.27 619	0.36 598	0.57 634	0.31 600	0.30 532	0.37 604	0.30 608	0.38 633	0.38 644	0.13 587	0.09 542	0.15 606	0.12 584	0.17 625	0.18 631

PDISCO_ROB	0.27 610	0.16 579	0.26 565	0.28 628	0.20 630	0.32 612	0.26 612	0.44 637	0.57 634	0.28 580	0.40 595	0.45 631	0.29 604	0.33 611	0.34 636	0.12 561	0.09 542	0.17 617	0.16 620	0.17 625	0.13 584

DispFullNet	0.27 610	0.21 617	0.65 650	0.28 628	0.16 601	0.26 585	0.17 421	0.33 566	0.58 637	0.27 565	0.38 581	0.43 627	0.23 556	0.38 633	0.23 559	0.12 561	0.06 407	0.19 628	0.11 564	0.21 634	0.15 608

DStereoSA	0.25 597	0.19 605	0.37 611	0.26 612	0.17 616	0.22 542	0.20 533	0.49 647	0.59 638	0.22 518	0.29 525	0.29 549	0.33 619	0.39 637	0.28 610	0.12 561	0.11 576	0.16 613	0.14 599	0.14 592	0.12 561

EDNetEfficientorigin	7.91 695	0.31 646	153.02 720	0.19 446	0.09 330	0.21 533	0.16 380	0.22 375	0.59 638	0.72 662	0.67 652	0.42 623	0.50 653	0.24 568	0.39 646	0.08 404	0.07 479	0.08 384	0.07 370	0.12 559	0.10 521

MANE	0.45 649	0.27 636	0.27 573	0.27 625	0.24 641	0.47 645	0.31 649	0.55 658	0.59 638	0.72 662	1.13 681	1.15 673	0.61 664	0.52 655	0.37 642	0.21 640	0.20 639	0.27 642	0.31 656	0.25 646	0.24 644

ELAS_RVC	0.41 643	0.29 644	0.33 598	0.28 628	0.24 641	0.54 651	0.36 654	0.49 647	0.59 638	0.72 662	0.74 660	0.65 656	0.54 656	0.54 660	0.40 649	0.22 645	0.20 639	0.27 642	0.26 645	0.26 651	0.25 650
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
w-ln-seven	0.24 585	0.14 561	0.55 637	0.19 446	0.14 570	0.26 585	0.22 563	0.35 591	0.60 642	0.29 589	0.39 589	0.30 559	0.22 548	0.21 534	0.26 594	0.09 464	0.09 542	0.11 546	0.10 530	0.11 544	0.10 521

EDNetEfficient	0.29 619	0.24 626	1.13 679	0.18 378	0.10 442	0.19 500	0.20 533	0.20 328	0.60 642	0.74 666	0.56 641	0.31 572	0.39 635	0.22 547	0.30 621	0.09 464	0.07 479	0.08 384	0.07 370	0.11 544	0.09 492

NVStereoNet_ROB	0.46 653	0.36 652	0.46 628	0.41 654	0.28 650	0.34 622	0.34 652	0.48 645	0.60 642	0.72 662	0.93 670	0.70 661	0.66 667	0.47 648	0.60 669	0.22 645	0.33 663	0.34 656	0.34 660	0.30 654	0.30 656
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
AANet	0.30 625	0.19 605	1.03 676	0.16 201	0.13 549	0.22 542	0.16 380	0.30 524	0.62 645	0.60 653	0.52 631	0.46 635	0.38 632	0.23 558	0.32 629	0.12 561	0.09 542	0.11 546	0.10 530	0.13 578	0.12 561

zh-mn7	0.25 597	0.14 561	0.56 640	0.19 446	0.14 570	0.24 564	0.22 563	0.34 575	0.62 645	0.35 613	0.65 650	0.31 572	0.25 571	0.31 601	0.25 582	0.09 464	0.08 509	0.09 467	0.09 490	0.09 488	0.11 548

z-mn7	0.24 585	0.14 561	0.45 624	0.19 446	0.13 549	0.28 602	0.25 603	0.34 575	0.62 645	0.27 565	0.56 641	0.29 549	0.24 562	0.32 608	0.25 582	0.08 404	0.08 509	0.08 384	0.08 443	0.10 521	0.10 521

otaku	0.39 638	0.37 653	0.52 633	0.44 656	0.28 650	0.58 653	0.24 587	0.41 626	0.62 645	0.40 627	0.49 625	0.46 635	0.33 619	0.40 642	0.32 629	0.30 654	0.30 659	0.39 658	0.33 657	0.29 653	0.28 653

ADCS	0.29 619	0.18 601	0.45 624	0.21 545	0.17 616	0.28 602	0.23 574	0.41 626	0.63 649	0.40 627	0.49 625	0.40 620	0.36 629	0.39 637	0.40 649	0.13 587	0.12 592	0.13 581	0.14 599	0.16 617	0.16 619

MonStereo1	0.47 654	0.26 632	0.58 643	0.28 628	0.20 630	0.39 638	0.18 470	0.49 647	0.64 650	0.52 646	0.87 667	1.01 668	0.57 661	0.50 651	0.56 666	0.53 671	0.31 662	0.54 668	0.40 662	0.33 659	0.34 660

ACVNet-4b	0.39 638	0.53 660	0.55 637	0.45 657	0.24 641	0.47 645	0.18 470	0.49 647	0.64 650	0.42 634	0.45 620	0.60 651	0.27 585	0.34 614	0.24 572	0.33 658	0.14 616	0.48 662	0.42 664	0.30 654	0.26 652

SANet	0.24 585	0.14 561	0.28 578	0.21 545	0.11 492	0.27 595	0.24 587	0.38 612	0.64 650	0.36 616	0.40 595	0.43 627	0.26 577	0.27 578	0.24 572	0.12 561	0.09 542	0.10 515	0.09 490	0.13 578	0.11 548

BEATNet-Init1	0.52 656	0.27 636	0.62 648	0.30 639	0.21 634	0.76 670	0.29 635	0.54 657	0.65 653	0.86 671	0.95 672	2.07 689	0.62 666	0.56 662	0.42 653	0.18 628	0.18 633	0.23 636	0.22 638	0.22 637	0.21 639

RTSC	0.23 578	0.12 521	0.28 578	0.21 545	0.13 549	0.28 602	0.16 380	0.35 591	0.66 654	0.27 565	0.33 556	0.30 559	0.21 539	0.31 601	0.29 614	0.10 505	0.08 509	0.09 467	0.10 530	0.13 578	0.13 584

DPSNet	0.28 615	0.16 579	0.31 591	0.18 378	0.13 549	0.54 651	0.42 662	0.51 653	0.67 655	0.29 589	0.38 581	0.38 608	0.29 604	0.31 601	0.23 559	0.11 536	0.10 563	0.11 546	0.08 443	0.20 633	0.16 619

Ntro	0.40 641	0.40 655	0.53 634	0.46 660	0.30 654	0.65 659	0.24 587	0.46 642	0.68 656	0.41 631	0.49 625	0.48 641	0.42 646	0.39 637	0.31 628	0.32 656	0.28 657	0.37 657	0.30 654	0.32 658	0.29 654

JetBlue	0.71 665	0.45 658	1.14 680	0.51 661	0.47 663	2.02 688	0.64 677	0.75 668	0.70 657	0.69 659	0.77 663	1.22 675	0.83 674	1.03 685	1.01 685	0.40 662	0.28 657	0.33 655	0.33 657	0.30 654	0.34 660

SHD	0.26 608	0.15 571	0.30 589	0.24 595	0.18 623	0.22 542	0.15 311	0.38 612	0.71 658	0.32 606	0.41 606	0.36 599	0.28 596	0.32 608	0.29 614	0.12 561	0.11 576	0.14 594	0.13 595	0.16 617	0.20 637

TCMNet-wrong-test	3.67 689	5.48 702	3.89 693	12.18 704	11.75 705	4.65 690	3.88 694	1.06 684	0.72 659	1.09 682	2.15 691	6.30 697	0.53 654	3.43 693	2.36 692	0.89 687	0.20 639	1.87 695	1.69 694	5.57 699	3.62 700

ACVNet_1	0.44 647	0.49 659	0.60 646	0.45 657	0.28 650	0.49 648	0.27 619	0.57 661	0.72 659	0.62 655	0.58 646	0.74 662	0.49 652	0.50 651	0.35 637	0.26 652	0.24 653	0.39 658	0.29 652	0.31 657	0.24 644

coex-ft	3.30 687	0.34 650	59.09 719	0.18 378	0.13 549	0.26 585	0.22 563	0.27 477	0.72 659	1.90 690	0.70 656	0.44 629	0.45 649	0.29 597	0.41 652	0.09 464	0.09 542	0.12 566	0.09 490	0.14 592	0.13 584

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 646	0.39 654	0.54 635	0.40 652	0.20 630	0.64 658	0.32 651	0.53 656	0.72 659	0.71 660	0.72 657	0.61 652	0.54 656	0.51 653	0.46 657	0.20 636	0.19 636	0.29 651	0.30 654	0.23 638	0.18 631

MADNet+	0.75 668	0.71 670	3.70 692	0.66 667	0.41 659	0.98 678	0.97 688	0.69 667	0.73 663	0.52 646	0.57 644	0.64 654	0.68 669	0.86 677	1.01 685	0.34 659	0.36 665	0.28 650	0.23 642	0.36 660	0.31 657

MFMNet_re	0.64 661	0.66 668	0.65 650	0.51 661	0.69 679	0.69 662	0.57 673	0.64 665	0.73 663	0.60 653	0.73 658	0.62 653	0.67 668	0.65 666	0.60 669	0.66 679	0.58 686	0.63 669	0.59 674	0.68 676	0.69 683

RTS	0.45 649	0.19 605	3.26 689	0.24 595	0.15 590	0.74 666	0.20 533	0.36 598	0.76 665	0.42 634	0.43 616	0.31 572	0.41 643	0.53 658	0.35 637	0.10 505	0.08 509	0.13 581	0.12 584	0.15 608	0.15 608

RTSA	0.45 649	0.19 605	3.26 689	0.24 595	0.15 590	0.74 666	0.20 533	0.36 598	0.76 665	0.42 634	0.43 616	0.31 572	0.41 643	0.53 658	0.35 637	0.10 505	0.08 509	0.13 581	0.12 584	0.15 608	0.15 608

IMH-64-1	0.65 662	0.61 664	0.68 659	0.71 668	0.51 665	0.59 654	0.49 667	0.91 673	0.85 667	0.74 666	1.02 674	0.81 664	0.78 672	0.79 670	0.49 660	0.42 663	0.46 668	0.71 671	0.47 666	0.52 665	0.39 664

IMH-64	0.65 662	0.61 664	0.68 659	0.71 668	0.51 665	0.59 654	0.49 667	0.91 673	0.85 667	0.74 666	1.02 674	0.81 664	0.78 672	0.79 670	0.49 660	0.42 663	0.46 668	0.71 671	0.47 666	0.52 665	0.39 664

RainbowNet	0.54 658	0.61 664	0.70 665	0.57 664	0.43 661	0.65 659	0.37 657	0.60 663	0.87 669	0.50 645	0.66 651	0.64 654	0.47 650	0.49 650	0.43 656	0.47 668	0.48 673	0.52 666	0.41 663	0.52 665	0.40 667

PWCK	0.71 665	0.94 679	0.95 674	0.76 670	0.31 655	0.74 666	0.36 654	0.90 672	0.90 670	0.96 675	0.75 662	0.95 667	0.61 664	0.87 678	0.66 672	0.72 680	0.46 668	0.75 674	0.49 668	0.69 678	0.44 669

UNDER WATER-64	0.95 677	0.94 679	1.43 684	0.87 678	0.56 670	1.18 686	0.87 685	0.77 669	0.94 671	1.04 678	0.85 666	1.58 686	1.21 688	0.94 682	0.96 683	0.87 686	0.57 685	1.03 686	0.88 687	0.78 682	0.73 684

PVD	0.39 638	0.20 611	0.39 615	0.31 643	0.22 636	0.29 606	0.43 664	0.52 654	0.96 672	0.55 650	0.79 664	0.53 647	0.59 663	0.52 655	0.38 644	0.19 634	0.14 616	0.17 617	0.14 599	0.24 645	0.31 657

FADE	0.45 649	0.33 648	1.03 676	0.33 644	0.25 647	0.35 630	0.29 635	0.64 665	1.07 673	0.43 637	0.41 606	0.42 623	0.53 654	0.70 668	0.51 664	0.30 654	0.21 651	0.41 660	0.38 661	0.23 638	0.22 641

UNDER WATER	0.97 678	0.97 681	1.42 683	0.99 682	0.70 682	1.12 685	0.84 684	0.80 670	1.08 674	1.01 677	0.90 668	1.55 685	1.22 689	1.03 685	1.00 684	0.78 684	0.53 680	1.02 685	0.87 686	0.80 683	0.74 685

IMH	0.71 665	0.64 667	0.68 659	0.76 670	0.54 667	0.69 662	0.54 671	0.98 679	1.10 675	0.82 670	1.09 677	0.89 666	0.88 677	0.87 678	0.52 665	0.44 666	0.50 677	0.75 674	0.51 671	0.56 670	0.41 668

TorneroNet	0.82 672	0.74 672	0.81 671	0.84 675	0.63 676	0.99 679	0.63 675	0.96 677	1.16 676	0.80 669	1.11 679	1.36 680	0.86 676	0.93 681	0.80 680	0.56 672	0.49 675	0.78 679	0.66 679	0.73 681	0.63 682

notaker	0.97 678	1.11 682	0.98 675	1.13 685	0.81 683	0.73 665	0.68 681	0.93 675	1.16 676	1.18 685	1.18 683	1.41 682	1.16 687	1.08 687	0.69 676	0.81 685	0.64 688	1.17 688	0.79 684	0.98 685	0.80 687

DPSimNet_ROB	1.11 682	1.23 685	0.78 667	1.13 685	0.88 686	1.10 684	1.13 689	1.16 689	1.23 678	1.43 687	1.02 674	1.41 682	1.10 686	0.90 680	1.60 687	1.46 693	0.51 679	1.21 690	1.03 690	0.90 684	1.01 691

TorneroNet-64	0.76 669	0.72 671	0.74 666	0.78 672	0.58 673	0.91 677	0.56 672	0.84 671	1.29 679	0.66 656	0.90 668	1.40 681	0.75 671	0.85 676	0.67 675	0.49 669	0.46 668	0.72 673	0.59 674	0.67 675	0.53 672

WAO-7	0.79 670	0.78 673	0.54 635	0.85 676	0.67 678	0.74 666	0.68 681	1.05 682	1.32 680	0.90 673	1.20 684	1.04 669	0.92 678	0.69 667	0.66 672	0.60 676	0.62 687	0.67 670	0.68 680	0.64 672	0.58 674

KSHMR	1.09 681	1.17 683	0.88 673	1.25 688	1.00 687	0.99 679	0.96 687	1.13 687	1.37 681	1.16 684	1.29 686	1.41 682	0.96 680	1.01 684	0.92 682	1.03 689	1.08 691	1.20 689	1.03 690	1.01 686	0.97 689

JetRed	1.62 684	1.46 687	2.98 687	0.92 679	1.21 688	4.99 691	1.53 693	1.27 690	1.39 682	1.83 689	1.74 690	1.60 687	0.95 679	1.41 688	2.45 693	0.90 688	1.60 693	0.93 683	0.90 688	1.35 689	0.99 690

ktn	1.01 680	1.21 684	0.80 670	1.23 687	0.86 685	1.01 681	0.87 685	0.94 676	1.39 682	1.04 678	1.12 680	1.15 673	1.07 683	0.94 682	0.59 668	1.28 692	0.71 689	1.38 692	0.83 685	1.02 687	0.75 686

ACVNet_2	0.66 664	0.66 668	0.68 659	0.63 666	0.41 659	0.71 664	0.49 667	0.96 677	1.39 682	0.89 672	1.09 677	1.04 669	0.73 670	0.54 660	0.47 658	0.43 665	0.40 666	0.53 667	0.44 665	0.47 663	0.35 662

LVE	0.83 673	0.85 677	0.85 672	0.80 673	0.56 670	1.04 683	0.65 678	1.05 682	1.47 685	0.96 675	1.22 685	1.10 672	0.85 675	0.83 673	0.71 677	0.49 669	0.55 683	0.76 677	0.60 676	0.65 673	0.59 679

HanzoNet	1.29 683	1.26 686	1.19 681	1.12 684	0.85 684	1.02 682	0.83 683	1.03 681	1.48 686	1.64 688	1.61 689	2.50 691	1.72 690	1.61 689	1.61 688	1.26 691	0.80 690	1.31 691	1.01 689	1.02 687	0.86 688

WAO-6	0.81 671	0.80 674	0.62 648	0.86 677	0.63 676	0.76 670	0.58 674	0.98 679	1.54 687	0.90 673	0.96 673	1.07 671	1.03 682	0.70 668	0.66 672	0.72 680	0.49 675	0.90 682	0.71 681	0.68 676	0.58 674

Dean	0.87 674	0.86 678	0.79 669	0.81 674	0.56 670	0.90 674	0.63 675	1.15 688	1.73 688	1.15 683	1.15 682	1.31 678	0.99 681	0.81 672	0.81 681	0.57 673	0.56 684	0.77 678	0.64 677	0.66 674	0.58 674

LE_ROB	0.50 655	0.07 217	0.14 367	0.15 106	0.08 204	0.24 564	0.16 380	0.22 375	1.81 689	4.63 695	0.67 652	0.47 639	0.44 648	0.20 517	0.29 614	0.07 328	0.06 407	0.06 180	0.06 272	0.08 425	0.06 295

WAO-8	0.91 675	0.81 675	0.65 650	0.94 680	0.69 679	0.90 674	0.67 679	1.07 685	1.83 690	1.06 680	1.45 687	1.30 676	1.07 683	0.84 674	0.78 678	0.74 682	0.53 680	0.86 680	0.75 682	0.69 678	0.62 680

Venus	0.91 675	0.81 675	0.65 650	0.94 680	0.69 679	0.90 674	0.67 679	1.07 685	1.83 690	1.06 680	1.45 687	1.30 676	1.07 683	0.84 674	0.78 678	0.74 682	0.53 680	0.86 680	0.75 682	0.69 678	0.62 680

MADNet++	1.95 685	1.75 688	1.59 685	1.82 690	1.69 690	2.33 689	1.40 692	2.35 692	2.09 692	2.57 692	2.36 692	2.24 690	2.17 692	2.28 690	2.34 691	1.87 694	1.66 694	1.54 693	1.34 693	1.92 691	1.77 694

Selective-IGEV-i1pa	2.80 686	3.51 694	0.67 658	0.28 628	0.14 570	10.22 696	0.43 664	4.36 693	3.63 693	3.53 693	6.92 695	3.47 692	1.97 691	13.41 707	2.26 690	0.36 660	0.15 622	0.13 581	0.10 530	0.15 608	0.35 662

tt	4.67 690	0.06 99	3.55 691	2.02 691	1.55 689	10.25 697	16.71 698	8.91 702	5.03 694	1.31 686	0.94 671	4.71 693	4.76 695	3.33 692	5.87 696	6.06 702	10.30 708	1.88 696	2.11 696	2.75 693	1.21 692

ASD4	3.54 688	3.38 693	2.05 686	1.72 689	2.51 692	9.03 695	17.71 699	2.25 691	5.51 695	2.46 691	2.81 693	2.03 688	3.36 694	2.73 691	5.06 694	1.22 690	1.34 692	1.13 687	1.33 692	1.68 690	1.49 693

PML	8.91 698	9.34 708	6.13 694	5.35 695	6.41 696	14.99 700	23.38 706	5.27 694	6.83 696	18.04 711	28.19 719	7.67 698	6.83 697	7.85 698	5.75 695	5.35 701	1.83 695	5.95 707	1.93 695	8.64 704	2.52 696

xxxxx1	7.79 692	5.02 699	7.31 696	3.12 692	3.85 693	16.35 701	22.88 701	5.86 698	8.69 697	7.97 699	8.54 696	9.12 701	8.27 699	10.18 699	10.92 699	2.42 696	2.45 696	3.56 699	12.37 705	3.77 694	3.06 697

tt_ll	7.79 692	5.02 699	7.31 696	3.12 692	3.85 693	16.35 701	22.88 701	5.86 698	8.69 697	7.97 699	8.54 696	9.12 701	8.27 699	10.18 699	10.92 699	2.42 696	2.45 696	3.56 699	12.37 705	3.77 694	3.06 697

ff	7.79 692	5.02 699	7.31 696	3.12 692	3.85 693	16.35 701	22.88 701	5.86 698	8.69 697	7.97 699	8.54 696	9.12 701	8.27 699	10.18 699	10.92 699	2.42 696	2.45 696	3.56 699	12.37 705	3.77 694	3.06 697

USTest	6.22 691	2.73 691	3.00 688	6.57 698	7.29 697	14.37 699	21.57 700	7.00 701	9.56 700	5.34 698	6.10 694	5.72 696	7.64 698	6.41 697	6.96 698	1.97 695	3.42 700	1.64 694	2.15 697	2.66 692	2.36 695

HaxPig	15.71 707	18.52 717	19.18 713	16.89 707	15.89 708	7.73 692	7.60 695	13.31 710	10.82 701	15.42 708	14.91 706	15.98 709	14.92 709	15.58 708	15.98 709	18.95 715	16.73 709	19.46 715	18.08 715	19.26 714	19.05 718

iinet-test	10.48 701	8.09 704	7.54 700	10.26 699	10.94 701	18.00 705	25.26 707	11.33 706	13.28 702	9.69 703	9.85 699	9.42 704	11.17 704	11.02 703	12.78 705	6.59 704	8.30 703	5.56 702	6.56 698	6.89 700	7.02 702

IINet	10.48 701	8.09 704	7.54 700	10.26 699	10.94 701	18.00 705	25.26 707	11.33 706	13.28 702	9.69 703	9.85 699	9.42 704	11.17 704	11.02 703	12.78 705	6.59 704	8.30 703	5.56 702	6.56 698	6.89 700	7.02 702

DGTPSM_ROB	8.06 696	4.48 695	8.63 704	5.35 695	10.72 699	8.32 693	22.97 704	5.46 695	13.35 704	5.12 696	9.92 701	5.08 694	10.40 702	5.52 695	12.58 702	3.79 699	8.00 701	3.50 697	7.02 702	3.83 697	7.14 704

DPSMNet_ROB	8.06 696	4.48 695	8.63 704	5.37 697	10.74 700	8.32 693	22.98 705	5.46 695	13.36 705	5.12 696	9.92 701	5.08 694	10.40 702	5.53 696	12.58 702	3.80 700	8.00 701	3.50 697	7.02 702	3.83 697	7.14 704

Anonymous_1	10.96 704	7.92 703	7.46 699	10.33 701	10.06 698	18.65 707	26.34 709	11.06 705	13.44 706	9.40 702	10.05 703	9.67 706	11.23 706	10.73 702	12.72 704	6.42 703	8.38 705	5.77 704	10.61 704	12.12 705	6.77 701

RSGM-EC	20.36 709	4.73 697	0.68 659	16.76 705	16.92 709	21.28 710	27.18 712	10.46 703	14.04 707	18.00 709	21.31 710	22.24 718	21.82 711	22.57 710	17.63 710	62.81 719	33.79 719	20.14 716	18.10 716	20.18 715	16.45 716

acva	20.36 709	4.73 697	0.68 659	16.76 705	16.92 709	21.28 710	27.18 712	10.46 703	14.04 707	18.00 709	21.31 710	22.24 718	21.82 711	22.57 710	17.63 710	62.81 719	33.79 719	20.14 716	18.10 716	20.18 715	16.45 716

DPSM_ROB	11.15 705	8.58 706	8.00 702	10.88 702	11.58 703	19.10 708	26.71 710	12.05 708	14.07 709	10.36 705	10.84 704	10.33 707	11.86 707	11.70 705	13.54 707	6.99 706	8.79 706	5.89 705	6.95 700	7.29 702	7.42 706

DPSM	11.15 705	8.58 706	8.00 702	10.88 702	11.58 703	19.10 708	26.71 710	12.05 708	14.07 709	10.36 705	10.84 704	10.33 707	11.86 707	11.70 705	13.54 707	6.99 706	8.79 706	5.89 705	6.95 700	7.29 702	7.42 706

MEDIAN_ROB	20.38 711	24.04 718	23.31 716	21.23 709	21.71 711	10.40 698	7.92 696	17.64 711	15.50 711	20.12 712	19.70 708	20.34 710	20.32 710	21.19 709	21.13 712	23.81 717	21.81 717	24.98 718	23.76 718	24.71 717	23.93 719

AVERAGE_ROB	24.90 719	29.20 719	28.14 717	24.89 717	24.64 718	17.75 704	11.12 697	21.45 713	19.93 712	25.12 720	24.46 718	25.12 720	25.46 720	24.69 719	22.83 713	29.76 718	27.13 718	28.97 720	27.95 720	29.91 718	29.47 720

LSM0	22.87 718	17.28 710	18.96 712	22.19 716	29.04 719	38.42 718	53.71 714	24.28 718	28.31 713	20.78 718	21.00 709	21.43 717	24.16 719	23.50 717	27.39 716	14.09 714	17.38 710	11.84 714	14.04 712	14.73 712	14.89 708

RAFT-FEzeroshot	22.43 713	17.33 711	15.98 706	22.02 712	23.31 715	38.34 713	53.82 718	24.05 714	28.39 714	20.61 715	21.76 712	20.88 713	23.92 717	23.41 712	27.42 717	14.07 709	17.69 711	11.83 710	14.02 710	14.69 709	14.97 712

RAFT-FE	22.43 713	17.33 711	15.98 706	22.02 712	23.31 715	38.34 713	53.82 718	24.05 714	28.39 714	20.61 715	21.76 712	20.88 713	23.92 717	23.41 712	27.42 717	14.07 709	17.69 711	11.83 710	14.02 710	14.69 709	14.97 712

CasAABBNet	22.42 712	17.33 711	16.01 708	22.01 711	23.28 713	38.32 712	53.80 716	24.14 716	28.41 716	20.60 714	21.77 714	20.89 716	23.91 715	23.43 714	27.36 715	14.07 709	17.69 711	11.83 710	14.01 709	14.67 708	14.95 711

FlowAnything	22.44 715	17.35 714	16.14 710	22.07 715	23.23 712	38.39 716	53.77 715	24.25 717	28.44 717	20.96 719	21.82 716	20.70 711	23.84 713	23.49 716	27.14 714	14.04 708	17.79 716	11.75 708	14.15 714	14.65 706	14.89 708

Selective-RAFT-Error	22.47 716	17.37 715	16.09 709	22.06 714	23.34 717	38.39 716	53.83 720	24.29 719	28.47 718	20.74 717	21.83 717	20.81 712	23.90 714	23.54 718	27.53 720	14.08 712	17.69 711	11.82 709	14.00 708	14.69 709	15.00 714

Hybrid-DGEV	22.47 716	17.40 716	16.14 710	22.00 710	23.29 714	38.36 715	53.80 716	24.43 720	28.63 719	20.59 713	21.81 715	20.88 713	23.91 715	23.45 715	27.42 717	14.08 712	17.69 711	11.83 710	14.06 713	14.65 706	14.93 710

Selective-IGEV-i16pa	18.58 708	3.30 692	1.09 678	0.21 545	0.18 623	103.68 720	0.28 625	19.87 712	40.73 720	4.16 694	56.45 720	8.07 699	2.59 693	123.95 721	5.89 697	0.18 628	0.12 592	0.09 467	0.12 584	0.12 559	0.51 671

test_example2	98.32 720	94.13 720	45.89 718	96.35 718	109.85 720	88.61 719	95.45 721	25.75 721	94.37 721	130.00 722	126.06 722	58.17 721	74.63 721	88.51 720	79.96 721	150.23 721	221.02 721	77.62 721	99.10 721	113.75 721	96.94 721

ccccc	245.47 721	285.66 721	306.18 721	368.85 721	370.60 721	123.16 721	145.33 722	115.05 722	110.08 722	126.68 721	110.87 721	122.83 722	165.88 722	252.94 722	276.56 722	384.56 722	353.86 722	254.69 722	223.00 722	425.87 722	386.83 722

Low-res two-view benchmark