Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth	0.10 9	0.09 88	0.14 8	0.19 163	0.07 2	0.16 97	0.12 33	0.16 16	0.12 17	0.08 2	0.09 16	0.14 174	0.13 201	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L1	0.10 9	0.08 41	0.19 93	0.16 25	0.09 55	0.12 21	0.13 73	0.17 25	0.11 9	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 118	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.04 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth_RVC	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.13 1	0.07 2	0.16 97	0.10 8	0.20 66	0.14 43	0.09 16	0.10 36	0.09 27	0.12 153	0.13 12	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.05 68	0.06 103	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.16 25	0.09 55	0.15 57	0.12 33	0.17 25	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 80	0.14 31	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MatchStereo	0.11 46	0.08 41	0.23 151	0.16 25	0.07 2	0.09 1	0.12 33	0.20 66	0.17 99	0.10 35	0.15 137	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
HiDET	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.15 6	0.09 55	0.14 39	0.12 33	0.19 47	0.15 60	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.09 35	0.15 71	0.13 170	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LCMNet	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.15 6	0.09 55	0.15 57	0.12 33	0.18 37	0.19 139	0.10 35	0.10 36	0.11 92	0.10 80	0.15 71	0.13 170	0.06 49	0.06 245	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

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

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

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

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

S2M2_XL	0.10 9	0.09 88	0.21 121	0.14 2	0.10 126	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 2	0.10 35	0.11 48	0.09 27	0.09 35	0.12 5	0.11 43	0.09 396	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.08 270	0.06 145
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MLG-Stereo_test3	0.10 9	0.08 41	0.16 48	0.17 53	0.08 24	0.16 97	0.12 33	0.17 25	0.12 17	0.10 35	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.14 31	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

LG-G_1	0.11 46	0.08 41	0.18 83	0.18 105	0.07 2	0.21 272	0.09 2	0.19 47	0.11 9	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.10 80	0.19 173	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

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

GREAT-IGEV	0.12 77	0.09 88	0.25 175	0.16 25	0.11 183	0.14 39	0.16 209	0.17 25	0.17 99	0.10 35	0.15 137	0.09 27	0.09 35	0.18 146	0.10 6	0.06 49	0.07 384	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.10 454
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
dual_stereo	0.10 9	0.07 5	0.14 8	0.17 53	0.08 24	0.09 1	0.13 73	0.24 142	0.13 25	0.10 35	0.09 16	0.09 27	0.08 15	0.18 146	0.12 114	0.07 128	0.06 245	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

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

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

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

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

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

aanet-new-40k	0.12 77	0.11 224	0.27 197	0.19 163	0.11 183	0.16 97	0.14 108	0.19 47	0.14 43	0.11 58	0.14 123	0.10 57	0.11 119	0.12 5	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NLSM3	0.13 124	0.10 144	0.17 69	0.21 292	0.13 340	0.18 162	0.16 209	0.30 255	0.24 250	0.11 58	0.15 137	0.12 122	0.13 201	0.17 118	0.15 241	0.05 9	0.05 40	0.08 261	0.08 322	0.05 7	0.05 34

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

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

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

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

asda	0.11 46	0.11 224	0.16 48	0.17 53	0.09 55	0.14 39	0.12 33	0.24 142	0.16 71	0.11 58	0.11 48	0.08 4	0.10 80	0.15 71	0.12 114	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

U	1.00 683	0.09 88	0.21 121	0.21 292	3.68 715	6.12 718	0.14 108	0.21 82	0.21 190	0.11 58	0.11 48	0.10 57	0.09 35	0.12 5	0.11 43	0.07 128	0.05 40	5.42 724	2.90 722	0.07 186	0.06 145

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_L	0.13 124	0.11 224	0.20 109	0.16 25	0.12 259	0.12 21	0.07 1	0.18 37	0.20 168	0.12 90	0.15 137	0.14 174	0.12 153	0.15 71	0.14 208	0.13 550	0.09 509	0.09 355	0.10 469	0.11 476	0.09 395
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 124	0.14 401	0.19 93	0.26 551	0.09 55	0.15 57	0.13 73	0.22 100	0.18 120	0.12 90	0.11 48	0.10 57	0.13 201	0.21 220	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

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

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

CroCo-Stereo	0.14 164	0.13 352	0.24 161	0.25 517	0.11 183	0.11 15	0.18 310	0.32 279	0.23 233	0.12 90	0.12 68	0.18 244	0.12 153	0.14 31	0.13 170	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.05 68	0.07 186	0.06 145
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
DF	0.13 124	0.09 88	0.21 121	0.18 105	0.10 126	0.17 134	0.15 160	0.25 160	0.17 99	0.13 122	0.22 253	0.19 264	0.11 119	0.20 195	0.14 208	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.06 103	0.06 145

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SCV_C0	0.14 164	0.11 224	0.25 175	0.19 163	0.12 259	0.15 57	0.16 209	0.30 255	0.22 207	0.13 122	0.15 137	0.13 142	0.09 35	0.24 266	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.09 359	0.06 145

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

fffft	0.13 124	0.09 88	0.24 161	0.19 163	0.10 126	0.17 134	0.19 357	0.22 100	0.16 71	0.14 153	0.11 48	0.13 142	0.10 80	0.24 266	0.18 327	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.07 186	0.06 145
1: 1. 1
GCAP-BAT	0.21 350	0.08 41	1.22 668	0.29 604	0.43 667	0.16 97	0.15 160	0.27 195	0.25 265	0.14 153	0.17 176	0.15 196	0.11 119	0.20 195	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.06 145

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LoS	0.14 164	0.08 41	0.27 197	0.16 25	0.09 55	0.22 304	0.14 108	0.26 180	0.26 277	0.15 173	0.18 197	0.18 244	0.13 201	0.22 240	0.14 208	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ccc-4	0.14 164	0.12 284	0.27 197	0.19 163	0.12 259	0.21 272	0.18 310	0.27 195	0.20 168	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.12 153	0.24 266	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

IGEV-Stereo	0.14 164	0.12 284	0.27 197	0.19 163	0.12 259	0.21 272	0.18 310	0.28 218	0.20 168	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.12 153	0.24 266	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.08 270	0.07 241
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 124	0.09 88	0.22 137	0.18 105	0.14 390	0.18 162	0.15 160	0.23 123	0.21 190	0.16 202	0.22 253	0.10 57	0.09 35	0.15 71	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

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

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

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

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

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

DLNR-FE	10.45 724	12.13 732	19.94 737	106.10 750	23.12 743	0.14 39	0.13 73	3.28 717	0.17 99	0.16 202	0.23 262	0.16 218	0.10 80	0.31 390	0.15 241	2.41 717	0.06 245	0.07 160	0.07 237	40.22 749	0.06 145

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DLNR_Zeroshot_test	10.44 723	12.10 731	19.93 736	106.08 749	23.66 744	0.14 39	0.13 73	3.22 716	0.17 99	0.16 202	0.23 262	0.16 218	0.10 80	0.31 390	0.15 241	2.36 716	0.06 245	0.07 160	0.07 237	39.70 748	0.06 145

test_xeample3	0.16 216	0.11 224	0.56 526	0.19 163	0.12 259	0.20 239	0.18 310	0.35 330	0.20 168	0.16 202	0.12 68	0.13 142	0.12 153	0.24 266	0.15 241	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.08 322	0.07 186	0.07 241

CREStereo	0.13 124	0.08 41	0.21 121	0.14 2	0.08 24	0.22 304	0.15 160	0.25 160	0.24 250	0.16 202	0.21 239	0.14 174	0.13 201	0.18 146	0.13 170	0.09 396	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.07 186	0.06 145
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
WQFJX	0.18 260	0.10 144	0.17 69	0.22 363	0.18 530	0.25 369	0.18 310	0.53 555	0.45 529	0.17 221	0.16 156	0.14 174	0.16 280	0.23 250	0.18 327	0.07 128	0.08 473	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.07 241

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PMTNet	0.15 200	0.08 41	0.23 151	0.15 6	0.09 55	0.23 327	0.16 209	0.25 160	0.23 233	0.17 221	0.21 239	0.16 218	0.14 237	0.22 240	0.13 170	0.29 666	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.07 186	0.06 145

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.16 216	0.12 284	0.27 197	0.18 105	0.12 259	0.17 134	0.15 160	0.42 421	0.24 250	0.19 246	0.18 197	0.13 142	0.10 80	0.21 220	0.12 114	0.12 530	0.10 540	0.11 492	0.08 322	0.10 428	0.09 395
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SE	0.16 216	0.14 401	0.19 93	0.21 292	0.11 183	0.23 327	0.16 209	0.28 218	0.20 168	0.20 253	0.27 306	0.15 196	0.17 311	0.15 71	0.14 208	0.09 396	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.11 476	0.08 324

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Selective-IGEV-i16pc	0.33 554	0.10 144	1.71 690	0.21 292	0.14 390	0.74 660	0.31 593	0.42 421	0.41 486	0.21 267	0.32 368	0.26 371	0.14 237	0.71 592	0.19 361	0.14 575	0.10 540	0.08 261	0.09 425	0.11 476	0.11 492

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.15 200	0.08 41	0.26 185	0.17 53	0.11 183	0.18 162	0.13 73	0.22 100	0.30 342	0.21 267	0.30 343	0.13 142	0.11 119	0.16 100	0.15 241	0.07 128	0.04 2	0.06 48	0.15 601	0.06 103	0.05 34
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
raft+_RVC	0.18 260	0.14 401	0.32 264	0.21 292	0.15 451	0.21 272	0.16 209	0.38 368	0.34 391	0.21 267	0.28 314	0.20 277	0.15 256	0.24 266	0.19 361	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.08 324

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.14 164	0.12 284	0.22 137	0.22 363	0.08 24	0.16 97	0.15 160	0.27 195	0.25 265	0.22 275	0.20 224	0.15 196	0.11 119	0.17 118	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.11 492	0.09 425	0.08 270	0.05 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DCRE	0.20 329	0.13 352	0.40 377	0.21 292	0.15 451	0.20 239	0.19 357	0.30 255	0.27 288	0.22 275	0.80 650	0.23 324	0.16 280	0.23 250	0.15 241	0.07 128	0.07 384	0.07 160	0.08 322	0.07 186	0.06 145

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Gwc-CoAtRS	0.17 235	0.10 144	0.37 334	0.20 237	0.12 259	0.19 197	0.15 160	0.32 279	0.28 307	0.23 283	0.23 262	0.27 381	0.15 256	0.20 195	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.06 145

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

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

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

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

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

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

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

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

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

TANstereo	0.15 200	0.09 88	0.28 215	0.16 25	0.08 24	0.25 369	0.14 108	0.23 123	0.28 307	0.24 298	0.30 343	0.16 218	0.12 153	0.17 118	0.13 170	0.08 293	0.07 384	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

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

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

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

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

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

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

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

test_3	0.18 260	0.11 224	0.32 264	0.24 477	0.11 183	0.22 304	0.25 534	0.31 267	0.31 356	0.25 308	0.18 197	0.23 324	0.13 201	0.25 296	0.19 361	0.06 49	0.05 40	0.09 355	0.10 469	0.07 186	0.06 145

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

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

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

GMStereo	0.19 308	0.25 580	0.40 377	0.21 292	0.12 259	0.22 304	0.19 357	0.29 235	0.40 474	0.25 308	0.23 262	0.16 218	0.15 256	0.25 296	0.19 361	0.09 396	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.10 428	0.08 324
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.21 350	0.10 144	0.33 282	0.21 292	0.12 259	0.30 466	0.46 657	0.46 464	0.20 168	0.25 308	0.50 561	0.17 230	0.16 280	0.24 266	0.23 453	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.10 469	0.06 103	0.07 241

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.18 260	0.12 284	0.33 282	0.20 237	0.13 340	0.28 424	0.12 33	0.42 421	0.25 265	0.27 331	0.32 368	0.21 290	0.17 311	0.25 296	0.20 384	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.06 153	0.07 186	0.08 324
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Lsterematch	0.18 260	0.13 352	0.33 282	0.19 163	0.10 126	0.23 327	0.17 260	0.25 160	0.32 367	0.28 344	0.37 431	0.24 339	0.21 376	0.23 250	0.22 432	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.08 270	0.07 241

Select-FE	0.23 404	0.14 401	0.78 597	0.22 363	0.18 530	0.22 304	0.13 73	0.43 435	0.26 277	0.28 344	0.33 391	0.39 506	0.29 508	0.27 334	0.19 361	0.08 293	0.07 384	0.08 261	0.13 577	0.08 270	0.12 516

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.18 260	0.12 284	0.37 334	0.22 363	0.10 126	0.18 162	0.14 108	0.29 235	0.22 207	0.28 344	0.29 328	0.25 349	0.17 311	0.26 314	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 324
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NF-Stereo	0.20 329	0.10 144	0.35 305	0.24 477	0.12 259	0.21 272	0.18 310	0.38 368	0.32 367	0.28 344	0.30 343	0.22 302	0.16 280	0.51 490	0.20 384	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.13 536

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

PSM-adaLoss	0.18 260	0.12 284	0.37 334	0.22 363	0.10 126	0.18 162	0.16 209	0.29 235	0.22 207	0.28 344	0.29 328	0.25 349	0.18 340	0.24 266	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 324

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

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

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

ASMatch	0.23 404	0.11 224	0.51 498	0.24 477	0.14 390	0.19 197	0.17 260	0.31 267	0.28 307	0.28 344	0.68 633	0.27 381	0.26 457	0.50 485	0.22 432	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.06 103	0.11 492

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NVstereo2D	0.31 536	0.16 469	0.54 512	0.24 477	0.22 600	0.42 580	0.28 570	0.58 609	0.56 611	0.28 344	0.38 446	0.40 521	0.30 522	0.71 592	0.28 500	0.13 550	0.08 473	0.13 552	0.10 469	0.19 612	0.16 579

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.23 404	0.13 352	0.44 433	0.26 551	0.14 390	0.29 446	0.25 534	0.45 453	0.33 381	0.29 373	0.43 509	0.35 475	0.25 447	0.26 314	0.23 453	0.12 530	0.09 509	0.09 355	0.08 322	0.09 359	0.10 454
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudo	0.23 404	0.13 352	0.47 461	0.19 163	0.13 340	0.26 393	0.16 209	0.44 443	0.44 517	0.29 373	0.37 431	0.38 494	0.23 407	0.29 367	0.21 411	0.09 396	0.06 245	0.11 492	0.08 322	0.11 476	0.09 395

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

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

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

xxxx	0.34 563	0.10 144	0.29 229	0.19 163	0.11 183	0.37 546	0.20 409	0.58 609	0.38 446	0.29 373	0.42 496	0.38 494	0.24 425	0.46 469	2.20 707	0.11 490	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.09 359	0.09 395

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

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

RASNet	0.28 511	0.14 401	0.44 433	0.22 363	0.18 530	0.32 495	0.19 357	0.48 486	0.38 446	0.29 373	0.43 509	0.47 567	0.37 576	0.79 624	0.36 555	0.09 396	0.07 384	0.07 160	0.09 425	0.07 186	0.07 241

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

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

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

HITNet	0.20 329	0.17 489	0.43 423	0.19 163	0.08 24	0.27 404	0.14 108	0.42 421	0.30 342	0.29 373	0.32 368	0.27 381	0.21 376	0.28 348	0.25 475	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.06 145
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
DN-CSS_ROB	0.22 387	0.25 580	0.47 461	0.24 477	0.14 390	0.25 369	0.12 33	0.40 393	0.33 381	0.29 373	0.42 496	0.22 302	0.20 367	0.33 404	0.19 361	0.07 128	0.06 245	0.11 492	0.11 510	0.11 476	0.07 241

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.18 260	0.09 88	0.32 264	0.22 363	0.12 259	0.22 304	0.19 357	0.42 421	0.19 139	0.31 423	0.45 532	0.20 277	0.14 237	0.18 146	0.15 241	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.06 145
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Hybrid-DGEV-03	0.20 329	0.14 401	0.31 255	0.22 363	0.12 259	0.26 393	0.16 209	0.31 267	0.27 288	0.32 445	0.58 602	0.23 324	0.15 256	0.23 250	0.17 299	0.07 128	0.05 40	0.09 355	0.07 237	0.08 270	0.06 145

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

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

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

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

CASS	0.21 350	0.15 440	0.32 264	0.26 551	0.11 183	0.28 424	0.19 357	0.39 380	0.30 342	0.32 445	0.34 401	0.25 349	0.24 425	0.25 296	0.20 384	0.13 550	0.08 473	0.11 492	0.09 425	0.11 476	0.11 492
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.23 404	0.11 224	0.50 488	0.21 292	0.16 484	0.31 482	0.20 409	0.36 349	0.35 407	0.32 445	0.50 561	0.39 506	0.26 457	0.22 240	0.20 384	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.11 510	0.07 186	0.08 324

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

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

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

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

test_xeample	0.34 563	0.10 144	0.29 229	0.19 163	0.11 183	0.33 506	0.23 495	0.55 574	0.38 446	0.32 445	0.45 532	0.29 408	0.26 457	0.57 527	2.24 709	0.10 449	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.09 359	0.09 395

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AdaStereo	0.24 435	0.16 469	0.37 334	0.24 477	0.12 259	0.32 495	0.17 260	0.54 564	0.42 494	0.33 458	0.38 446	0.35 475	0.21 376	0.30 383	0.22 432	0.14 575	0.06 245	0.13 552	0.08 322	0.11 476	0.08 324
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNet	0.24 435	0.18 504	0.61 545	0.25 517	0.11 183	0.29 446	0.21 440	0.42 421	0.43 502	0.33 458	0.43 509	0.27 381	0.22 393	0.34 411	0.26 489	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.07 241

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PA-Net	0.37 583	0.28 601	0.83 617	0.31 622	0.28 640	0.39 563	0.42 648	0.51 524	0.55 608	0.34 478	0.42 496	0.41 528	0.36 567	0.79 624	0.49 606	0.12 530	0.23 663	0.16 606	0.23 649	0.12 517	0.18 606
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
coex_refinement	0.26 481	0.16 469	0.36 325	0.23 422	0.15 451	0.31 482	0.20 409	0.49 496	0.42 494	0.35 495	0.42 496	0.45 557	0.27 476	0.55 512	0.33 540	0.10 449	0.06 245	0.07 160	0.07 237	0.10 428	0.10 454

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

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

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

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

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

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

AAGNet	0.33 554	0.11 224	0.37 334	0.25 517	0.16 484	0.20 239	0.19 357	0.30 255	0.27 288	0.35 495	0.35 412	0.27 381	0.30 522	0.44 463	2.66 711	0.08 293	0.05 40	0.10 434	0.07 237	0.08 270	0.06 145

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

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

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

222	0.41 604	0.10 144	0.29 229	0.19 163	0.11 183	0.36 539	0.20 409	0.57 600	0.39 456	0.35 495	0.44 520	0.30 425	0.27 476	0.55 512	3.56 714	0.11 490	0.07 384	0.08 261	0.08 322	0.09 359	0.09 395

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

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

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

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

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

MultiAttention	1.02 687	0.13 352	0.43 423	0.35 645	0.43 667	5.36 714	1.71 715	0.69 661	0.53 597	0.36 511	0.63 623	0.55 609	0.22 393	7.60 723	0.43 587	0.09 396	0.06 245	0.14 579	0.24 651	0.26 648	0.30 663

xyz-stereo	1.40 694	0.10 144	17.09 734	0.18 105	0.07 2	4.78 713	0.18 310	0.29 235	0.34 391	0.36 511	2.81 711	0.40 521	0.29 508	0.56 523	0.24 465	0.07 128	0.05 40	0.09 355	0.06 153	0.06 103	0.05 34

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

THIR-Stereo	0.29 522	0.12 284	0.41 400	0.19 163	0.11 183	0.28 424	0.72 686	0.32 279	0.35 407	0.37 519	0.65 626	0.34 461	0.50 631	0.57 527	0.45 595	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.09 425	0.07 186	0.07 241

DGSMNet	0.61 657	0.29 609	0.91 634	0.51 674	0.70 690	0.62 646	1.38 713	0.59 615	0.55 608	0.37 519	0.61 617	0.52 598	0.33 549	0.65 575	0.43 587	0.53 680	0.60 701	0.67 687	0.61 697	0.63 685	0.61 697

Nwc_Net	0.37 583	0.25 580	0.68 577	0.31 622	0.24 621	0.44 591	0.30 588	0.65 646	0.50 579	0.37 519	0.69 637	0.58 621	0.45 613	0.60 544	0.40 575	0.15 590	0.12 583	0.19 629	0.21 639	0.14 551	0.13 536

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

iResNetv2_ROB	0.27 490	0.26 591	0.72 589	0.23 422	0.13 340	0.29 446	0.18 310	0.52 543	0.49 571	0.37 519	0.45 532	0.39 506	0.25 447	0.34 411	0.20 384	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.05 68	0.12 517	0.09 395

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

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

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

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

CrosDoStereo	0.31 536	0.10 144	0.49 477	0.18 105	0.12 259	0.22 304	1.11 709	0.34 306	0.37 431	0.38 534	0.61 617	0.28 397	0.46 619	0.61 551	0.57 619	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.07 241

FTStereo	0.28 511	0.10 144	0.43 423	0.23 422	0.13 340	0.21 272	0.53 672	0.34 306	0.26 277	0.38 534	0.95 664	0.30 425	0.56 641	0.32 397	0.18 327	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.07 186	0.19 613

DeepStereo_LL	0.31 536	0.10 144	0.49 477	0.18 105	0.12 259	0.22 304	1.11 709	0.34 306	0.37 431	0.38 534	0.61 617	0.28 397	0.46 619	0.61 551	0.57 619	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.07 241

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

RAFT-RH_RVC	0.25 463	0.11 224	0.45 445	0.21 292	0.12 259	0.25 369	0.14 108	0.27 195	0.27 288	0.38 534	1.15 675	0.23 324	0.17 311	0.57 527	0.24 465	0.07 128	0.05 40	0.10 434	0.07 237	0.06 103	0.07 241

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

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

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

TDLM	0.30 529	0.21 548	0.38 353	0.28 601	0.15 451	0.33 506	0.32 602	0.52 543	0.47 552	0.38 534	0.43 509	0.39 506	0.29 508	0.91 650	0.28 500	0.14 575	0.08 473	0.13 552	0.11 510	0.12 517	0.10 454

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 490	0.21 548	0.59 540	0.25 517	0.18 530	0.29 446	0.22 468	0.50 507	0.40 474	0.38 534	0.41 479	0.43 541	0.27 476	0.43 459	0.29 512	0.11 490	0.08 473	0.10 434	0.10 469	0.10 428	0.11 492
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.31 536	0.22 562	0.50 488	0.23 422	0.14 390	0.30 466	0.24 517	0.47 473	0.54 602	0.38 534	0.60 610	0.43 541	0.29 508	0.87 641	0.40 575	0.11 490	0.07 384	0.07 160	0.07 237	0.09 359	0.09 395

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.39 595	0.25 580	0.69 578	0.32 628	0.28 640	0.46 599	0.36 624	0.65 646	0.52 592	0.40 559	0.57 600	0.56 613	0.47 622	0.73 600	0.45 595	0.17 617	0.14 605	0.18 621	0.25 656	0.16 573	0.16 579
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	0.44 619	0.29 609	1.29 675	0.33 634	0.30 649	0.35 534	0.36 624	0.62 637	1.15 690	0.40 559	0.44 520	0.39 506	0.41 595	0.80 628	0.52 615	0.18 628	0.14 605	0.23 643	0.21 639	0.17 590	0.17 592

HSM-Net_RVC	0.27 490	0.11 224	0.42 410	0.19 163	0.11 183	0.34 519	0.20 409	0.62 637	0.43 502	0.40 559	0.43 509	0.50 588	0.26 457	0.76 614	0.22 432	0.08 293	0.07 384	0.07 160	0.07 237	0.08 270	0.08 324
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CVANet_RVC	0.30 529	0.19 520	0.41 400	0.26 551	0.16 484	0.33 506	0.26 548	0.52 543	0.47 552	0.40 559	0.46 542	0.43 541	0.31 539	0.89 646	0.26 489	0.14 575	0.09 509	0.14 579	0.13 577	0.14 551	0.10 454

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SDNR	0.42 607	0.21 548	0.82 614	0.21 292	0.18 530	1.27 692	0.17 260	0.50 507	0.49 571	0.42 578	0.81 651	0.38 494	0.27 476	1.19 677	0.38 559	0.23 642	0.24 665	0.17 612	0.13 577	0.17 590	0.20 625

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

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

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

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

PWCDC_ROB	0.38 590	0.30 616	0.60 542	0.33 634	0.20 576	0.42 580	0.19 357	0.58 609	0.89 670	0.42 578	1.26 679	0.36 480	0.34 558	0.50 485	0.38 559	0.18 628	0.11 564	0.11 492	0.09 425	0.19 612	0.13 536

z-mn7	0.44 619	0.40 649	1.09 657	0.25 517	0.18 530	0.61 644	0.34 615	0.56 590	0.93 677	0.43 584	0.96 665	0.53 603	0.39 586	0.94 655	0.59 625	0.10 449	0.09 509	0.10 434	0.10 469	0.14 551	0.13 536

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

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

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

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

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

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

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

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

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

StereoDRNet-Refined	0.27 490	0.17 489	0.35 305	0.25 517	0.14 390	0.37 546	0.21 440	0.47 473	0.41 486	0.44 591	0.51 567	0.41 528	0.28 493	0.45 466	0.37 556	0.09 396	0.06 245	0.11 492	0.11 510	0.10 428	0.10 454
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
w-ln-seven-2	0.36 573	0.29 609	1.06 654	0.27 579	0.18 530	0.37 546	0.30 588	0.50 507	0.54 602	0.45 595	0.55 589	0.45 557	0.41 595	0.62 559	0.49 606	0.10 449	0.10 540	0.12 530	0.11 510	0.14 551	0.11 492

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

Consistency-Raft	0.55 647	0.48 662	1.02 650	0.45 665	0.49 675	0.49 616	0.47 661	0.72 666	0.72 649	0.45 595	0.82 653	0.47 567	0.60 648	0.50 485	0.63 635	0.39 678	0.39 683	0.44 676	0.51 688	0.52 678	0.37 672

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

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

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

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

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

GANetREF_RVC	0.43 613	0.47 660	0.69 578	0.38 655	0.20 576	0.51 621	0.48 665	0.66 652	0.66 636	0.46 599	0.46 542	0.50 588	0.44 610	0.90 649	0.39 567	0.27 659	0.21 653	0.32 665	0.18 629	0.27 653	0.22 640
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
GANet	0.36 573	0.22 562	0.49 477	0.29 604	0.17 508	0.41 573	0.38 634	0.57 600	0.45 529	0.46 599	0.75 644	0.55 609	0.40 591	0.94 655	0.41 583	0.13 550	0.13 595	0.13 552	0.11 510	0.14 551	0.11 492

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

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

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

DPSNet	0.47 627	0.24 575	0.93 638	0.27 579	0.20 576	0.75 663	0.57 675	0.84 681	0.79 658	0.47 607	0.51 567	0.60 626	0.69 663	0.87 641	0.71 644	0.16 606	0.13 595	0.12 530	0.10 469	0.25 640	0.21 634

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

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

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

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

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

Ntro	0.58 652	0.64 679	0.92 636	0.66 684	0.50 676	0.77 664	0.36 624	0.66 652	0.70 646	0.50 614	0.59 605	0.65 643	0.51 634	0.75 609	0.45 595	0.56 684	0.32 677	0.56 685	0.34 670	0.63 685	0.46 682

ACVNet-4b	0.72 667	0.81 688	1.33 677	0.72 688	0.50 676	0.80 669	0.31 593	0.71 665	0.80 659	0.50 614	0.72 642	0.95 671	0.43 608	0.96 659	1.20 684	1.13 710	0.21 653	0.76 692	0.45 681	0.65 688	0.46 682

WZ-Net	0.52 645	0.38 647	1.90 691	0.30 616	0.24 621	0.57 636	0.48 665	0.62 637	0.78 657	0.50 614	0.71 638	0.68 652	0.54 637	0.98 663	0.84 655	0.13 550	0.10 540	0.11 492	0.12 549	0.19 612	0.20 625

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

ETE_ROB	0.34 563	0.26 591	0.45 445	0.29 604	0.18 530	0.40 569	0.37 628	0.57 600	0.47 552	0.50 614	0.50 561	0.62 632	0.36 567	0.55 512	0.38 559	0.13 550	0.10 540	0.14 579	0.12 549	0.16 573	0.16 579

otaku	0.57 651	0.62 678	0.87 628	0.63 683	0.44 670	0.73 658	0.37 628	0.65 646	0.66 636	0.51 619	0.75 644	0.66 647	0.45 613	0.69 586	0.46 601	0.53 680	0.34 679	0.55 682	0.35 671	0.60 683	0.45 679

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

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

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

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

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

zh-sn7	0.48 630	0.51 669	1.43 680	0.29 604	0.20 576	0.47 605	0.39 639	0.57 600	0.62 628	0.52 625	0.81 651	0.52 598	0.56 641	1.05 669	0.87 658	0.12 530	0.13 595	0.13 552	0.13 577	0.17 590	0.16 579

DANet	0.35 568	0.23 571	0.60 542	0.36 647	0.22 600	0.39 563	0.25 534	0.48 486	0.43 502	0.52 625	0.50 561	0.59 623	0.41 595	0.76 614	0.49 606	0.13 550	0.11 564	0.14 579	0.12 549	0.17 590	0.15 570
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PASM	0.45 622	0.35 634	0.90 633	0.35 645	0.33 654	0.39 563	0.38 634	0.50 507	0.61 626	0.52 625	0.51 567	0.62 632	0.45 613	0.93 653	0.48 604	0.26 654	0.29 673	0.29 660	0.33 669	0.29 659	0.26 657

LALA_ROB	0.36 573	0.25 580	0.46 453	0.30 616	0.21 584	0.47 605	0.39 639	0.61 628	0.51 583	0.52 625	0.51 567	0.69 654	0.36 567	0.50 485	0.43 587	0.17 617	0.11 564	0.16 606	0.14 592	0.17 590	0.15 570

SGM-Forest	0.36 573	0.17 489	0.47 461	0.23 422	0.16 484	0.45 597	0.41 645	0.55 574	0.48 562	0.52 625	0.60 610	0.52 598	0.41 595	0.85 638	0.50 612	0.17 617	0.17 635	0.17 612	0.15 601	0.15 565	0.15 570
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.33 554	0.21 548	0.54 512	0.23 422	0.13 340	0.42 580	0.33 613	0.53 555	0.48 562	0.52 625	0.49 557	0.50 588	0.41 595	0.56 523	0.31 528	0.15 590	0.16 628	0.18 621	0.16 613	0.13 533	0.13 536
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ccnet	0.42 607	0.31 623	0.48 471	0.27 579	0.32 653	0.60 643	0.32 602	0.65 646	0.46 547	0.53 631	0.66 628	0.56 613	0.45 613	0.72 598	0.61 630	0.26 654	0.19 646	0.24 645	0.21 639	0.26 648	0.22 640

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

DStereoSA	0.81 676	0.37 642	1.08 656	0.51 674	0.65 688	0.67 651	1.44 714	0.74 668	1.06 684	0.54 633	1.67 696	0.49 580	1.78 703	0.96 659	1.69 697	0.28 663	0.43 686	0.27 648	0.51 688	0.40 671	0.58 690

pmcnn	0.50 637	0.20 533	0.78 597	0.24 477	0.26 633	0.39 563	0.30 588	0.51 524	0.50 579	0.54 633	1.23 678	2.52 706	0.37 576	0.77 620	0.95 664	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.10 428	0.08 324

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

ADCL	0.47 627	0.22 562	1.00 647	0.27 579	0.19 557	0.74 660	0.64 681	0.54 564	0.69 644	0.56 636	0.71 638	0.55 609	0.60 648	0.60 544	1.43 690	0.11 490	0.09 509	0.13 552	0.13 577	0.14 551	0.14 558

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

PWC_ROB	0.38 590	0.29 609	0.69 578	0.25 517	0.20 576	0.38 554	0.19 357	0.58 609	0.67 639	0.57 638	0.85 656	0.51 592	0.40 591	0.71 592	0.52 615	0.13 550	0.09 509	0.14 579	0.10 469	0.17 590	0.14 558

w-ln-seven	0.42 607	0.30 616	1.18 665	0.26 551	0.22 600	0.58 637	0.31 593	0.62 637	0.81 660	0.58 639	0.61 617	0.53 603	0.36 567	0.57 527	0.65 639	0.11 490	0.10 540	0.13 552	0.12 549	0.15 565	0.13 536

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

RainbowNet	0.72 667	0.89 693	1.02 650	0.82 692	0.63 687	0.78 667	0.52 670	0.81 678	0.93 677	0.60 641	0.79 649	0.80 662	0.60 648	0.80 628	0.57 619	0.78 696	0.55 697	0.78 693	0.49 685	0.76 695	0.58 690

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 641	0.50 667	0.86 626	0.39 657	0.24 621	0.84 671	0.55 673	0.56 590	0.62 628	0.60 641	0.68 633	0.62 632	0.42 604	1.13 675	0.43 587	0.23 642	0.27 669	0.27 648	0.35 671	0.25 640	0.29 662

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

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

AnyNet_C32	0.51 641	0.40 649	1.10 661	0.29 604	0.28 640	0.59 640	0.58 676	0.54 564	0.60 622	0.62 644	0.66 628	0.54 607	0.54 637	0.78 622	1.74 699	0.15 590	0.14 605	0.15 594	0.17 623	0.20 621	0.20 625

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

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

psmorigin	0.50 637	0.25 580	3.03 704	0.24 477	0.19 557	0.38 554	0.22 468	0.50 507	0.44 517	0.64 648	0.68 633	0.71 657	0.51 634	0.85 638	0.45 595	0.14 575	0.17 635	0.13 552	0.14 592	0.16 573	0.21 634

CSAN	0.50 637	0.35 634	0.78 597	0.36 647	0.23 613	0.56 633	0.59 678	0.61 628	0.70 646	0.64 648	0.78 648	0.65 643	0.60 648	1.38 689	0.62 632	0.21 639	0.17 635	0.20 633	0.20 636	0.18 604	0.18 606

zh-mn7	0.46 624	0.45 657	1.48 681	0.25 517	0.19 557	0.44 591	0.29 577	0.56 590	0.82 661	0.65 650	0.96 665	0.49 580	0.38 580	0.88 644	0.63 635	0.12 530	0.10 540	0.11 492	0.11 510	0.13 533	0.14 558

MADNet+	1.01 685	1.16 705	4.72 712	0.70 686	0.47 673	1.24 691	0.96 702	0.97 688	0.89 670	0.65 650	0.77 647	0.87 665	0.85 678	2.09 703	1.68 695	0.38 677	0.39 683	0.31 664	0.27 664	0.43 672	0.39 674

SANet	0.53 646	0.28 601	0.96 643	0.26 551	0.15 451	0.69 654	0.44 653	0.67 657	1.34 694	0.67 652	0.98 668	0.94 669	0.71 665	0.89 646	0.76 646	0.14 575	0.12 583	0.12 530	0.11 510	0.17 590	0.16 579

G-Net	0.46 624	0.25 580	0.86 626	0.34 636	0.28 640	0.90 676	0.35 619	0.47 473	0.45 529	0.68 653	1.22 677	0.64 642	0.60 648	0.61 551	0.57 619	0.16 606	0.14 605	0.17 612	0.13 577	0.22 631	0.19 613

AnyNet_C01	0.65 660	0.58 674	2.60 702	0.32 628	0.26 633	0.88 674	0.61 679	0.63 644	0.62 628	0.68 653	0.96 665	0.76 660	0.60 648	0.96 659	1.43 690	0.16 606	0.16 628	0.17 612	0.17 623	0.23 634	0.23 647

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

SAMSARA	0.56 648	0.39 648	0.80 607	0.60 681	0.46 672	1.00 680	1.23 712	0.67 657	0.68 642	0.71 656	0.54 585	0.89 668	0.57 644	0.81 632	0.62 632	0.19 634	0.22 658	0.18 621	0.18 629	0.27 653	0.25 655

MFN_U_SF_RVC	0.56 648	0.51 669	1.19 666	0.38 655	0.22 600	0.69 654	0.27 554	0.80 676	0.67 639	0.73 657	0.74 643	0.87 665	0.61 657	0.81 632	0.76 646	0.29 666	0.27 669	0.32 665	0.37 675	0.32 664	0.31 666

RTS	0.78 674	0.48 662	4.68 710	0.34 636	0.28 640	1.12 684	0.46 657	0.62 637	1.03 681	0.73 657	0.89 661	0.60 626	0.59 646	1.61 693	1.16 680	0.14 575	0.11 564	0.15 594	0.15 601	0.21 624	0.19 613

RTSA	0.78 674	0.48 662	4.68 710	0.34 636	0.28 640	1.12 684	0.46 657	0.62 637	1.03 681	0.73 657	0.89 661	0.60 626	0.59 646	1.61 693	1.16 680	0.14 575	0.11 564	0.15 594	0.15 601	0.21 624	0.19 613

ACVNet_1	0.72 667	0.81 688	1.37 679	0.72 688	0.53 680	0.77 664	0.42 648	0.85 684	0.90 672	0.74 660	0.75 644	1.32 686	0.72 666	1.02 667	0.55 618	0.54 682	0.31 676	0.71 689	0.35 671	0.64 687	0.45 679

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

FADE	4.32 713	1.06 701	4.35 708	0.71 687	0.76 695	0.73 658	0.50 668	1.85 708	1.52 700	0.75 661	0.66 628	1.17 681	2.69 713	2.83 708	1.96 706	24.23 746	4.70 724	17.35 741	17.61 740	0.49 676	0.44 678

ADCS	0.58 652	0.40 649	1.35 678	0.29 604	0.24 621	0.55 632	0.45 654	0.67 657	0.83 665	0.76 663	0.71 638	0.68 652	0.60 648	0.76 614	2.23 708	0.16 606	0.16 628	0.16 606	0.17 623	0.22 631	0.22 640

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

MFMNet_re	0.72 667	0.76 686	0.99 646	0.62 682	0.70 690	0.77 664	0.67 682	0.75 669	0.83 665	0.78 665	0.86 657	0.69 654	0.78 669	0.71 592	0.61 630	0.66 689	0.59 700	0.61 686	0.58 696	0.68 691	0.71 701

LSM	1.64 702	0.40 649	2.56 701	2.02 714	17.61 732	0.51 621	0.52 670	0.61 628	0.76 654	0.82 666	1.11 673	0.63 640	0.54 637	0.75 609	0.49 606	0.16 606	0.24 665	0.18 621	0.21 639	0.25 640	2.42 718

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 663	0.64 679	1.06 654	0.45 665	0.27 635	1.40 699	0.58 676	0.78 672	0.92 674	0.84 667	0.86 657	0.88 667	0.68 662	1.33 688	0.68 642	0.37 676	0.29 673	0.34 669	0.36 674	0.43 672	0.37 672

NVStereoNet_ROB	0.67 662	0.49 666	0.83 617	0.48 669	0.40 663	0.51 621	0.46 657	0.70 663	0.77 656	0.84 667	1.72 697	1.02 674	0.83 675	1.23 681	0.79 652	0.32 670	0.38 682	0.40 674	0.46 682	0.36 668	0.41 676
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DStereoFS	0.84 677	0.66 681	0.80 607	0.53 678	0.50 676	1.23 690	0.55 673	0.94 686	1.32 693	0.89 669	1.32 681	1.04 675	2.32 710	1.29 686	1.14 676	0.31 669	0.35 680	0.30 662	0.39 678	0.34 665	0.60 693

IMH-64-1	0.91 680	0.86 690	0.84 622	0.97 697	0.75 692	0.92 677	0.71 684	1.27 692	1.10 687	0.89 669	1.45 686	1.14 677	0.96 682	1.19 677	0.84 655	0.74 693	0.51 691	0.97 698	0.55 693	0.84 697	0.60 693

IMH-64	0.91 680	0.86 690	0.84 622	0.97 697	0.75 692	0.92 677	0.71 684	1.27 692	1.10 687	0.89 669	1.45 686	1.14 677	0.96 682	1.19 677	0.84 655	0.74 693	0.51 691	0.97 698	0.55 693	0.84 697	0.60 693

AANet	0.49 633	0.42 655	1.56 684	0.22 363	0.19 557	0.39 563	0.25 534	0.52 543	0.92 674	0.92 672	0.93 663	0.84 664	0.67 660	0.59 540	0.59 625	0.15 590	0.11 564	0.13 552	0.12 549	0.18 604	0.16 579

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

MonStereo1	0.93 682	0.56 673	0.82 614	0.69 685	0.58 683	1.37 697	0.35 619	0.94 686	1.25 691	0.93 674	1.90 700	1.52 690	2.10 707	1.27 684	0.77 649	0.69 690	0.33 678	0.75 691	0.47 684	0.70 692	0.57 689

JetBlue	1.14 691	0.76 686	2.36 697	0.59 680	0.75 692	3.04 710	1.78 716	1.11 690	0.90 672	0.94 675	1.10 672	1.66 693	1.28 695	2.09 703	1.72 698	0.43 679	0.36 681	0.38 671	0.38 677	0.58 682	0.56 687

aanetorigin	0.39 595	0.29 609	1.09 657	0.24 477	0.19 557	0.28 424	0.37 628	0.33 294	0.47 552	0.94 675	0.82 653	0.52 598	0.54 637	0.49 481	0.50 612	0.11 490	0.09 509	0.10 434	0.10 469	0.16 573	0.15 570

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

SGM_RVC	0.50 637	0.19 520	0.50 488	0.25 517	0.15 451	0.69 654	0.39 639	0.68 660	0.82 661	0.95 677	0.84 655	1.13 676	0.76 668	1.16 676	0.60 629	0.16 606	0.16 628	0.16 606	0.16 613	0.16 573	0.17 592
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SPS-STEREO	0.69 664	0.61 677	0.98 645	0.52 677	0.57 682	0.74 660	0.50 668	0.78 672	0.62 628	0.95 677	0.86 657	0.94 669	0.70 664	1.01 666	0.87 658	0.58 686	0.51 691	0.50 679	0.50 687	0.55 680	0.58 690
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH	1.05 688	0.95 697	1.00 647	1.01 699	0.78 696	1.11 683	0.68 683	1.38 695	1.43 697	1.00 680	1.72 697	1.43 687	1.14 686	1.73 698	0.89 660	1.09 707	0.55 697	0.99 700	0.57 695	0.87 699	0.62 699

ACVNet_2	0.89 679	0.87 692	1.25 671	0.82 692	0.62 686	0.97 679	0.62 680	1.14 691	1.42 696	1.00 680	1.40 684	1.47 689	0.84 676	1.11 672	0.66 640	0.61 687	0.43 686	0.78 693	0.49 685	0.75 694	0.52 685

WAO-6	1.07 689	0.93 696	0.92 636	0.96 696	0.78 696	1.28 693	0.75 689	1.34 694	2.00 705	1.02 682	1.54 692	1.59 691	1.22 691	1.31 687	1.14 676	0.78 696	0.55 697	1.02 702	0.75 705	0.83 696	0.69 700

MDST_ROB	0.48 630	0.14 401	0.95 641	0.30 616	0.21 584	1.33 695	0.32 602	0.77 671	0.56 611	1.06 683	0.71 638	0.49 580	0.35 563	1.26 683	0.38 559	0.13 550	0.11 564	0.16 606	0.13 577	0.12 517	0.12 516

LVE	1.13 690	1.02 698	1.28 674	1.01 699	0.80 699	1.29 694	0.81 696	1.47 699	1.96 703	1.07 684	1.90 700	1.90 696	1.01 685	1.48 691	0.91 661	0.93 704	0.61 703	0.94 697	0.69 701	0.87 699	0.75 705

MSMD_ROB	0.60 656	0.33 631	0.61 545	0.30 616	0.25 629	0.86 673	0.35 619	0.55 574	0.67 639	1.10 685	1.49 689	1.76 695	0.97 684	0.88 644	0.49 606	0.23 642	0.21 653	0.27 648	0.27 664	0.25 640	0.24 652

WAO-7	1.01 685	0.89 693	0.93 638	0.83 694	0.66 689	1.18 686	0.81 696	1.40 696	1.57 701	1.11 686	1.76 699	1.45 688	1.19 690	1.50 692	1.14 676	0.61 687	0.62 704	0.70 688	0.68 700	0.66 690	0.60 693

FCDSN-DC	0.63 658	0.31 623	0.61 545	0.36 647	0.30 649	0.65 648	0.37 628	0.66 652	0.68 642	1.14 687	1.54 692	1.71 694	1.26 693	0.92 651	0.64 637	0.24 650	0.22 658	0.27 648	0.26 660	0.27 653	0.27 661
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PWCK	1.00 683	1.17 706	1.70 689	0.91 695	0.41 664	1.19 688	0.92 700	1.10 689	1.14 689	1.16 688	1.14 674	1.25 683	0.88 679	1.75 699	1.04 670	0.87 701	0.50 689	0.87 696	0.53 691	0.96 704	0.52 685

TorneroNet-64	1.43 696	1.03 699	1.20 667	1.10 703	0.86 702	2.26 707	0.73 687	1.84 705	3.84 715	1.25 689	2.25 708	2.69 708	1.42 698	1.76 700	1.43 690	0.76 695	0.50 689	1.09 703	0.66 699	1.23 709	0.76 706

Dean	1.17 692	1.04 700	1.49 683	1.03 701	0.78 696	1.20 689	0.77 692	1.48 700	1.96 703	1.28 690	1.99 703	2.15 700	1.14 686	1.25 682	1.00 667	0.81 698	0.60 701	1.01 701	0.69 701	0.92 703	0.74 704

EDNetEfficientorigin	7.51 720	0.52 671	140.47 750	0.25 517	0.17 508	0.42 580	0.29 577	0.47 473	1.03 681	1.28 690	1.02 669	0.83 663	0.84 676	0.75 609	0.99 666	0.10 449	0.09 509	0.12 530	0.10 469	0.21 624	0.22 640

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

ELAS_RVC	0.74 671	0.36 637	1.00 647	0.37 653	0.33 654	0.88 674	0.93 701	0.83 680	1.08 686	1.35 692	1.33 683	1.24 682	1.33 697	1.06 670	0.95 664	0.27 659	0.25 667	0.29 660	0.27 664	0.30 660	0.30 663
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	0.63 658	0.37 642	2.40 699	0.26 551	0.25 629	0.38 554	0.49 667	0.41 407	1.06 684	1.38 694	0.87 660	0.62 632	0.95 681	0.65 575	1.65 694	0.11 490	0.09 509	0.10 434	0.11 510	0.19 612	0.17 592

tt	4.71 715	0.10 144	3.94 706	2.06 715	1.53 712	10.14 723	16.88 726	9.27 727	4.98 717	1.39 695	1.02 669	4.68 714	4.90 717	3.35 713	5.86 721	5.76 724	9.15 733	2.24 719	2.53 719	3.10 717	1.32 715

SGM+DAISY	0.87 678	0.66 681	1.30 676	0.51 674	0.60 684	1.03 681	0.84 698	0.76 670	0.73 652	1.39 695	1.51 690	1.31 685	1.22 691	1.11 672	1.08 671	0.57 685	0.53 694	0.51 681	0.51 688	0.54 679	0.61 697

FC-DCNN	0.70 665	0.30 616	0.69 578	0.32 628	0.27 635	0.81 670	0.39 639	0.79 675	0.82 661	1.41 697	1.58 694	1.98 697	1.26 693	1.02 667	0.77 649	0.24 650	0.22 658	0.27 648	0.26 660	0.26 648	0.26 657

ELAS	0.74 671	0.36 637	0.85 625	0.36 647	0.33 654	1.36 696	0.77 692	0.93 685	0.92 674	1.41 697	1.53 691	1.16 680	1.17 689	0.95 658	1.03 668	0.26 654	0.25 667	0.28 656	0.28 667	0.31 661	0.30 663
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
KSHMR	1.89 705	1.36 710	1.60 686	1.47 712	1.22 709	1.38 698	1.06 706	1.79 704	5.97 719	1.42 699	5.65 719	2.98 710	1.14 686	2.23 706	1.20 684	1.27 711	1.12 713	1.46 712	1.10 713	1.32 712	1.15 713

UNDER WATER-64	1.55 700	1.19 707	2.52 700	1.31 708	0.95 704	2.12 705	1.21 711	1.45 698	3.19 709	1.43 700	1.32 681	2.64 707	2.04 706	1.63 695	1.83 700	1.11 708	0.67 708	1.28 708	0.92 709	1.19 706	1.02 711

FC-DCNN v2	0.71 666	0.30 616	0.67 572	0.32 628	0.27 635	0.84 671	0.39 639	0.84 681	0.85 669	1.44 701	1.64 695	2.09 699	1.28 695	1.06 670	0.80 653	0.24 650	0.22 658	0.27 648	0.26 660	0.26 648	0.25 655

WAO-8	1.46 698	1.10 703	1.09 657	1.10 703	0.84 700	2.06 703	0.75 689	1.84 705	3.83 713	1.44 701	2.21 706	2.15 700	1.43 699	3.17 710	1.19 682	0.91 702	0.65 706	1.09 703	0.79 706	0.90 701	0.71 701

Venus	1.46 698	1.10 703	1.09 657	1.10 703	0.84 700	2.06 703	0.75 689	1.84 705	3.83 713	1.44 701	2.21 706	2.15 700	1.43 699	3.17 710	1.19 682	0.91 702	0.65 706	1.09 703	0.79 706	0.90 701	0.71 701

UNDER WATER	1.59 701	1.22 708	2.36 697	1.38 709	1.03 705	1.67 702	1.10 708	1.54 703	3.63 711	1.44 701	1.47 688	2.85 709	2.25 709	1.67 696	1.94 704	1.06 706	0.62 704	1.31 709	0.93 710	1.21 708	1.02 711

MeshStereo	0.58 652	0.27 598	0.67 572	0.22 363	0.17 508	0.66 650	0.37 628	0.78 672	0.61 626	1.47 705	1.30 680	1.65 692	0.79 670	1.12 674	0.59 625	0.17 617	0.17 635	0.17 612	0.14 592	0.17 590	0.14 558
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
notaker	1.45 697	1.34 709	1.48 681	1.40 710	1.07 706	1.18 686	0.85 699	1.48 700	1.40 695	1.51 706	3.46 713	2.40 705	1.81 704	1.76 700	1.45 693	1.11 708	0.69 709	1.38 710	0.87 708	1.31 711	0.97 710

TCMNet-wrong-test	4.29 712	5.57 720	4.65 709	11.33 729	10.39 724	5.73 716	4.48 721	4.13 718	1.02 680	1.91 707	2.39 709	6.16 721	3.62 715	3.84 715	4.50 718	1.99 714	0.47 688	1.97 717	1.69 716	5.69 723	4.31 723

JetRed	2.30 708	2.64 715	6.12 715	1.12 706	1.38 711	5.85 717	3.29 718	1.99 709	1.67 702	1.98 708	1.95 702	2.16 703	1.60 702	2.48 707	4.10 716	1.05 705	1.60 714	1.09 703	1.01 712	1.67 714	1.28 714

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

MANE	1.41 695	0.36 637	0.74 594	0.43 662	0.41 664	2.16 706	0.80 694	2.39 714	3.38 710	2.22 710	3.06 712	3.54 712	2.73 714	2.15 705	1.94 704	0.28 663	0.27 669	0.30 662	0.46 682	0.28 658	0.34 670

SGM-ForestM	1.36 693	0.28 601	0.79 604	0.26 551	0.16 484	2.26 707	1.00 704	1.42 697	1.46 699	2.38 711	2.05 704	5.95 719	2.66 712	2.95 709	2.46 710	0.17 617	0.18 641	0.18 621	0.18 629	0.15 565	0.18 606

TorneroNet	2.22 706	1.08 702	1.24 670	1.14 707	0.90 703	5.58 715	0.80 694	2.12 711	8.69 723	2.58 712	5.42 717	3.88 713	1.97 705	1.78 702	1.87 701	0.86 700	0.54 696	1.15 707	0.74 704	1.23 709	0.85 707

MADNet++	2.26 707	1.80 713	2.06 693	2.13 716	1.97 713	2.61 709	1.79 717	2.38 713	2.16 706	2.75 713	2.65 710	2.38 704	2.43 711	3.17 710	3.21 712	2.17 715	1.95 717	1.94 716	1.63 715	2.06 715	2.01 717

ktn	1.77 704	1.36 710	1.22 668	1.43 711	1.14 707	1.52 700	1.08 707	1.51 702	3.96 716	2.77 714	4.69 715	3.35 711	1.46 701	1.69 697	1.25 686	1.43 712	0.77 711	1.45 711	0.99 711	1.32 712	0.96 708

light-stereo	2.37 709	0.69 683	3.61 705	3.84 718	3.41 714	4.04 711	0.31 593	2.13 712	1.45 698	3.61 715	6.33 720	6.90 723	0.63 658	4.83 717	1.28 687	0.71 692	0.74 710	0.32 665	0.39 678	1.20 707	0.96 708

DGTPSM_ROB	8.34 721	5.10 717	10.37 730	5.31 721	10.18 722	8.33 719	23.60 732	6.06 721	13.41 732	4.90 716	10.87 730	5.65 716	10.44 725	6.17 719	12.59 726	3.74 720	7.55 726	3.69 720	7.26 729	4.14 720	7.46 727

DPSMNet_ROB	8.40 722	5.11 718	10.49 731	5.58 722	10.25 723	8.34 720	23.62 733	6.07 722	13.45 733	4.93 717	10.88 731	5.66 717	10.44 725	6.24 720	12.64 727	3.98 721	7.61 727	3.76 721	7.30 730	4.20 721	7.51 728

USTest	6.88 718	5.23 719	5.63 714	7.22 723	7.29 719	14.34 727	22.76 728	8.48 724	9.32 724	5.42 718	6.39 721	6.29 722	6.64 720	6.92 721	8.62 724	1.94 713	3.29 721	2.16 718	2.55 720	3.85 719	3.29 721

HanzoNet	2.97 710	1.69 712	2.29 696	1.74 713	1.33 710	1.53 701	1.03 705	1.99 709	2.64 708	5.51 719	5.16 716	5.90 718	6.82 722	4.32 716	3.29 713	3.16 718	2.02 719	1.92 714	2.87 721	2.24 716	1.89 716

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

ASD4	7.23 719	6.65 721	7.69 718	5.24 720	5.62 718	11.85 724	20.36 727	7.57 723	7.14 721	6.55 721	5.47 718	5.99 720	5.78 718	7.22 722	9.24 725	4.85 723	4.44 723	6.40 730	5.19 724	6.53 724	4.89 724

Selective-IGEV-i1pa	5.57 717	7.99 722	4.76 713	0.80 691	0.45 671	12.99 725	3.60 720	9.25 726	7.43 722	6.97 722	9.87 726	8.94 724	7.26 723	14.66 735	5.65 720	3.55 719	1.08 712	1.93 715	0.72 703	0.73 693	2.79 720

coex-ft	3.44 711	0.73 685	48.55 748	0.24 477	0.19 557	0.50 620	0.43 650	0.47 473	2.40 707	7.03 723	1.20 676	0.97 672	2.23 708	0.73 600	1.92 703	0.12 530	0.15 620	0.14 579	0.12 549	0.21 624	0.43 677

LE_ROB	1.76 703	0.20 533	2.68 703	0.48 669	0.52 679	0.78 667	0.96 702	0.84 681	6.61 720	7.40 724	2.08 705	2.08 698	4.83 716	1.27 684	3.79 715	0.10 449	0.08 473	0.12 530	0.11 510	0.11 476	0.10 454

BEATNet-Init1	4.73 716	2.61 714	13.29 732	0.58 679	0.53 680	10.12 722	3.33 719	4.83 719	5.01 718	8.75 725	8.51 722	14.08 734	7.60 724	7.70 724	5.34 719	0.28 663	0.28 672	0.34 669	0.37 675	0.57 681	0.45 679

xxxxx1	15.27 730	9.54 726	10.31 725	20.13 734	18.88 733	17.08 728	23.03 729	10.36 728	10.99 726	9.21 726	9.62 723	10.74 729	10.61 728	10.72 727	13.89 733	7.97 730	9.20 734	31.85 746	44.72 748	12.84 730	13.69 732

tt_ll	15.27 730	9.54 726	10.31 725	20.13 734	18.88 733	17.08 728	23.03 729	10.36 728	10.99 726	9.21 726	9.62 723	10.74 729	10.61 728	10.72 727	13.89 733	7.97 730	9.20 734	31.85 746	44.72 748	12.84 730	13.69 732

ff	15.27 730	9.54 726	10.31 725	20.13 734	18.88 733	17.08 728	23.03 729	10.36 728	10.99 726	9.21 726	9.62 723	10.74 729	10.61 728	10.72 727	13.89 733	7.97 730	9.20 734	31.85 746	44.72 748	12.84 730	13.69 732

iinet-test	10.78 725	9.29 723	9.70 720	10.48 724	10.68 725	17.98 732	25.98 734	12.57 731	13.39 730	9.64 729	10.10 727	10.06 726	10.61 728	11.22 731	12.70 728	6.40 726	7.74 728	5.68 725	6.69 725	7.47 725	7.30 725

IINet	10.78 725	9.29 723	9.70 720	10.48 724	10.68 725	17.98 732	25.98 734	12.57 731	13.39 730	9.64 729	10.10 727	10.06 726	10.61 728	11.22 731	12.70 728	6.40 726	7.74 728	5.68 725	6.69 725	7.47 725	7.30 725

DPSM_ROB	11.49 728	9.87 729	10.35 728	11.13 727	11.31 727	19.11 735	27.51 737	13.37 734	14.21 735	10.31 731	11.06 732	10.96 732	11.27 733	11.96 733	13.59 731	6.78 728	8.19 731	6.03 727	7.09 727	7.93 727	7.73 730

DPSM	11.49 728	9.87 729	10.35 728	11.13 727	11.31 727	19.11 735	27.51 737	13.37 734	14.21 735	10.31 731	11.06 732	10.96 732	11.27 733	11.96 733	13.59 731	6.78 728	8.19 731	6.03 727	7.09 727	7.93 727	7.73 730

Anonymous_1	16.62 734	9.35 725	9.84 722	10.66 726	14.64 729	18.66 734	27.12 736	12.64 733	13.51 734	10.76 733	10.30 729	10.13 728	10.60 727	11.06 730	12.74 730	15.87 741	7.74 728	16.92 740	43.48 747	58.66 750	7.68 729

LRCNet_RVC	10.90 727	14.34 734	9.35 719	15.35 730	8.04 721	1.08 682	0.34 615	8.78 725	0.70 646	12.63 734	16.05 734	9.85 725	6.54 719	8.57 725	6.34 722	20.27 744	5.40 725	23.70 743	21.88 744	14.87 733	13.83 736

Selective-IGEV-i16pa	30.47 749	41.93 749	4.02 707	0.49 672	0.37 660	96.94 750	0.74 688	60.26 751	58.76 750	17.24 735	64.39 749	38.26 750	49.53 750	106.11 751	26.15 740	19.96 743	3.42 722	4.39 722	1.81 717	0.39 670	14.22 737

HaxPig	17.72 735	20.22 745	19.73 735	16.53 731	16.51 730	9.27 721	9.33 723	14.34 736	13.27 729	18.65 736	18.70 736	17.35 735	16.77 736	17.04 736	16.45 736	22.05 745	20.89 746	22.27 742	21.53 743	21.29 743	22.13 748

RSGM-EC	29.65 747	17.75 735	10.04 723	35.31 746	33.15 747	26.42 737	46.65 740	19.89 738	17.74 738	18.92 737	23.36 746	30.14 748	23.59 747	41.87 748	45.99 749	59.56 749	34.38 749	33.25 749	20.37 741	34.97 746	19.60 746

acva	29.65 747	17.75 735	10.04 723	35.31 746	33.15 747	26.42 737	46.65 740	19.89 738	17.74 738	18.92 737	23.36 746	30.14 748	23.59 747	41.87 748	45.99 749	59.56 749	34.38 749	33.25 749	20.37 741	34.97 746	19.60 746

real-time stereo	19.07 736	18.91 737	16.59 733	20.12 733	17.29 731	28.07 739	33.08 739	22.27 740	20.40 740	19.30 739	17.17 735	20.25 736	17.40 737	21.10 738	19.76 738	15.87 741	14.54 737	15.28 739	13.39 731	16.88 741	13.78 735

fast-reg	23.64 744	20.51 746	23.42 745	23.22 743	24.75 746	38.73 748	55.47 744	26.85 744	28.86 748	20.12 740	21.73 737	21.64 739	22.22 739	24.30 746	27.54 748	13.91 740	16.52 744	14.85 738	15.62 739	16.91 742	15.71 744

LSM0	24.24 745	19.98 744	22.32 744	24.22 744	40.14 749	38.48 745	55.20 742	26.95 747	28.57 742	20.49 741	21.83 738	22.26 746	22.75 743	24.22 745	27.30 741	13.66 739	16.32 738	12.19 737	14.15 732	16.10 740	17.66 745

Hybrid-DGEV	23.16 742	19.94 743	20.96 743	22.49 738	22.75 739	38.51 746	55.52 749	27.09 749	28.90 749	20.58 742	22.25 743	22.00 740	22.80 745	24.11 744	27.33 742	13.60 736	16.47 739	12.14 731	14.30 737	15.95 734	15.54 740

RAFT-FEzeroshot	23.10 738	19.88 740	20.56 738	22.49 738	22.75 739	38.38 741	55.50 746	26.84 742	28.66 743	20.60 743	22.10 740	22.05 741	22.74 741	24.00 741	27.37 745	13.59 733	16.48 740	12.14 731	14.28 734	15.96 736	15.54 740

RAFT-FE	23.10 738	19.88 740	20.56 738	22.49 738	22.75 739	38.38 741	55.50 746	26.84 742	28.66 743	20.60 743	22.10 740	22.05 741	22.74 741	24.00 741	27.37 745	13.59 733	16.48 740	12.14 731	14.28 734	15.96 736	15.54 740

CasAABBNet	23.10 738	19.86 738	20.64 740	22.47 737	22.73 737	38.41 744	55.50 746	26.89 745	28.70 745	20.61 745	22.15 742	22.08 744	22.75 743	23.99 739	27.36 743	13.59 733	16.48 740	12.14 731	14.27 733	15.95 734	15.53 739

Selective-RAFT-Error	23.16 742	19.93 742	20.87 742	22.54 742	22.81 742	38.52 747	55.47 744	27.01 748	28.83 747	20.66 746	22.25 743	22.09 745	22.80 745	24.09 743	27.36 743	13.61 738	16.48 740	12.15 735	14.28 734	15.99 739	15.57 743

FlowAnything	23.14 741	19.87 739	20.79 741	22.50 741	22.74 738	38.39 743	55.46 743	26.89 745	28.72 746	20.77 747	22.29 745	22.07 743	22.72 740	23.99 739	27.41 747	13.60 736	16.55 745	12.15 735	14.36 738	15.97 738	15.52 738

MEDIAN_ROB	21.21 737	24.62 747	23.47 746	19.58 732	19.65 736	13.22 726	10.96 724	17.88 737	17.00 737	22.14 748	22.02 739	20.86 738	20.36 738	21.06 737	19.71 737	25.63 747	24.13 747	26.21 744	25.20 745	25.17 744	25.38 749

PML	16.10 733	12.82 733	6.78 716	5.23 719	7.76 720	33.92 740	66.56 750	5.30 720	10.28 725	26.12 749	68.59 750	20.51 737	13.49 735	10.06 726	6.78 723	5.96 725	2.00 718	6.04 729	2.18 718	8.96 729	2.60 719

AVERAGE_ROB	25.43 746	29.06 748	27.24 747	24.63 745	24.20 745	17.73 731	12.61 725	22.29 741	21.39 741	26.79 750	26.16 748	25.20 747	24.64 749	25.07 747	23.53 739	29.96 748	28.40 748	30.60 745	29.58 746	29.72 745	29.84 750

test_example2	101.33 750	108.28 750	68.15 749	98.43 748	106.93 750	89.75 749	102.43 751	36.80 750	97.65 751	129.04 751	130.15 751	65.26 751	66.62 751	92.11 750	80.24 751	144.10 751	199.48 751	81.81 751	103.01 751	125.01 751	101.27 751

ccccc	256.34 751	256.29 751	313.62 751	354.40 751	364.36 751	149.10 751	168.46 752	152.89 752	131.30 752	153.93 752	155.56 752	164.00 752	204.39 752	268.02 752	295.19 752	390.55 752	349.22 752	244.59 752	219.82 752	412.30 752	378.83 752

Low-res two-view benchmark