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

ITERv19	0.07 3	0.05 28	0.09 83	0.14 48	0.05 1	0.04 1	0.12 85	0.11 34	0.09 37	0.06 13	0.07 51	0.06 29	0.07 125	0.07 3	0.08 14	0.06 125	0.04 23	0.04 1	0.04 50	0.04 18	0.04 39

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 3	0.06 82	0.10 125	0.16 173	0.07 88	0.04 1	0.13 137	0.10 17	0.10 56	0.05 2	0.11 194	0.07 99	0.05 14	0.07 3	0.09 52	0.06 125	0.04 23	0.05 55	0.04 50	0.05 119	0.04 39

IGEV-Stereo+	0.07 3	0.04 1	0.08 27	0.15 96	0.06 17	0.04 1	0.09 18	0.10 17	0.09 37	0.06 13	0.06 14	0.06 29	0.06 42	0.06 1	0.09 52	0.06 125	0.04 23	0.05 55	0.04 50	0.06 223	0.06 236

DDF-Stereo	0.08 65	0.05 28	0.10 125	0.15 96	0.10 380	0.05 4	0.13 137	0.09 10	0.14 179	0.06 13	0.06 14	0.07 99	0.06 42	0.09 47	0.10 136	0.06 125	0.04 23	0.06 143	0.04 50	0.08 363	0.05 135

zero-FE	0.08 65	0.05 28	0.10 125	0.15 96	0.10 380	0.05 4	0.13 137	0.09 10	0.14 179	0.07 59	0.06 14	0.07 99	0.06 42	0.09 47	0.10 136	0.06 125	0.04 23	0.06 143	0.04 50	0.08 363	0.05 135

111111	0.07 3	0.05 28	0.10 125	0.17 252	0.06 17	0.05 4	0.10 28	0.11 34	0.10 56	0.06 13	0.06 14	0.07 99	0.05 14	0.08 17	0.09 52	0.06 125	0.04 23	0.05 55	0.04 50	0.07 297	0.06 236

dual_stereo	0.07 3	0.05 28	0.08 27	0.15 96	0.05 1	0.05 4	0.13 137	0.12 55	0.08 18	0.07 59	0.06 14	0.05 7	0.05 14	0.07 3	0.09 52	0.06 125	0.04 23	0.05 55	0.03 1	0.04 18	0.04 39

IGEV-Stereo++	0.07 3	0.06 82	0.08 27	0.18 335	0.06 17	0.05 4	0.10 28	0.11 34	0.11 87	0.06 13	0.07 51	0.07 99	0.06 42	0.09 47	0.09 52	0.05 35	0.04 23	0.05 55	0.04 50	0.05 119	0.04 39

PFNet+	0.12 295	0.06 82	0.14 299	0.16 173	0.09 273	0.05 4	0.12 85	0.18 233	0.21 324	0.16 342	0.19 323	0.14 286	0.10 236	0.11 145	0.11 212	0.08 343	0.05 186	0.09 409	0.08 386	0.06 223	0.11 483

wo013ll	0.07 3	0.05 28	0.08 27	0.11 1	0.06 17	0.06 10	0.14 201	0.14 96	0.10 56	0.06 13	0.07 51	0.06 29	0.06 42	0.07 3	0.09 52	0.08 343	0.05 186	0.04 1	0.04 50	0.06 223	0.05 135

zaero_v3	0.07 3	0.04 1	0.10 125	0.14 48	0.05 1	0.06 10	0.11 53	0.10 17	0.09 37	0.07 59	0.07 51	0.04 1	0.07 125	0.08 17	0.08 14	0.06 125	0.04 23	0.04 1	0.04 50	0.04 18	0.04 39

DLNR-FE	10.51 659	2.29 651	19.85 668	120.28 672	13.21 663	0.06 10	0.13 137	0.24 358	0.10 56	0.08 99	0.10 157	0.09 165	0.07 125	0.10 83	0.09 52	0.13 521	0.04 23	0.06 143	0.04 50	53.18 674	0.04 39

Monster-pub-mixall	0.07 3	0.04 1	0.09 83	0.13 15	0.06 17	0.06 10	0.08 7	0.12 55	0.07 10	0.06 13	0.06 14	0.05 7	0.06 42	0.09 47	0.09 52	0.06 125	0.04 23	0.04 1	0.03 1	0.05 119	0.05 135

asda	0.07 3	0.08 277	0.08 27	0.16 173	0.07 88	0.06 10	0.10 28	0.16 170	0.11 87	0.06 13	0.06 14	0.05 7	0.06 42	0.10 83	0.10 136	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 18	0.03 1

StereoAnything_RVC	0.07 3	0.16 519	0.17 402	0.11 1	0.05 1	0.06 10	0.11 53	0.08 4	0.08 18	0.06 13	0.06 14	0.05 7	0.05 14	0.09 47	0.08 14	0.08 343	0.04 23	0.05 55	0.03 1	0.05 119	0.04 39

DLNR_Zeroshot_test	10.48 658	2.27 650	19.78 667	120.28 672	13.29 664	0.06 10	0.13 137	0.24 358	0.10 56	0.08 99	0.10 157	0.09 165	0.07 125	0.10 83	0.09 52	0.13 521	0.04 23	0.06 143	0.04 50	52.68 673	0.04 39

DisPM	0.11 222	0.07 162	0.13 254	0.16 173	0.09 273	0.06 10	0.13 137	0.18 233	0.17 253	0.14 289	0.19 323	0.12 243	0.10 236	0.12 228	0.11 212	0.07 281	0.05 186	0.07 244	0.06 227	0.06 223	0.11 483

Patchmatch Stereo++	0.11 222	0.09 349	0.17 402	0.19 395	0.08 163	0.06 10	0.11 53	0.17 205	0.13 156	0.15 313	0.16 267	0.14 286	0.12 298	0.11 145	0.11 212	0.06 125	0.05 186	0.08 325	0.06 227	0.08 363	0.07 315
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
PSM-adaLoss	0.11 222	0.09 349	0.17 402	0.19 395	0.08 163	0.06 10	0.12 85	0.17 205	0.13 156	0.15 313	0.16 267	0.14 286	0.12 298	0.11 145	0.11 212	0.06 125	0.05 186	0.08 325	0.06 227	0.08 363	0.07 315

ROB_FTStereo_v2	0.11 222	0.09 349	0.17 402	0.19 395	0.08 163	0.06 10	0.12 85	0.17 205	0.13 156	0.15 313	0.16 267	0.14 286	0.12 298	0.11 145	0.11 212	0.06 125	0.05 186	0.08 325	0.06 227	0.08 363	0.07 315

ROB_FTStereo	0.11 222	0.09 349	0.17 402	0.19 395	0.08 163	0.06 10	0.11 53	0.17 205	0.13 156	0.15 313	0.16 267	0.14 286	0.12 298	0.11 145	0.11 212	0.06 125	0.05 186	0.08 325	0.06 227	0.08 363	0.07 315

HUI-Stereo	0.11 222	0.09 349	0.17 402	0.19 395	0.08 163	0.06 10	0.11 53	0.17 205	0.13 156	0.15 313	0.16 267	0.14 286	0.12 298	0.11 145	0.11 212	0.06 125	0.05 186	0.08 325	0.06 227	0.08 363	0.07 315

SST-Stereo	0.11 222	0.07 162	0.16 379	0.18 335	0.09 273	0.06 10	0.12 85	0.18 233	0.10 56	0.15 313	0.18 309	0.13 267	0.12 298	0.10 83	0.11 212	0.06 125	0.04 23	0.09 409	0.06 227	0.07 297	0.06 236

RAFT_R40	0.11 222	0.07 162	0.15 337	0.18 335	0.09 273	0.06 10	0.13 137	0.17 205	0.15 200	0.14 289	0.18 309	0.15 311	0.12 298	0.10 83	0.11 212	0.06 125	0.04 23	0.09 409	0.06 227	0.06 223	0.05 135

Pruner-Stereo	0.11 222	0.07 162	0.12 221	0.17 252	0.09 273	0.06 10	0.12 85	0.18 233	0.17 253	0.14 289	0.19 323	0.13 267	0.10 236	0.11 145	0.11 212	0.06 125	0.04 23	0.07 244	0.06 227	0.06 223	0.08 384

iGMRVC	0.11 222	0.09 349	0.17 402	0.19 395	0.08 163	0.06 10	0.12 85	0.17 205	0.13 156	0.15 313	0.16 267	0.14 286	0.12 298	0.11 145	0.11 212	0.06 125	0.05 186	0.08 325	0.06 227	0.08 363	0.07 315

iRAFT	0.11 222	0.09 349	0.17 402	0.19 395	0.08 163	0.06 10	0.11 53	0.17 205	0.13 156	0.15 313	0.16 267	0.14 286	0.12 298	0.11 145	0.11 212	0.06 125	0.05 186	0.08 325	0.06 227	0.08 363	0.07 315

RAFT-IKP	0.11 222	0.09 349	0.17 402	0.19 395	0.08 163	0.06 10	0.11 53	0.17 205	0.13 156	0.15 313	0.16 267	0.14 286	0.12 298	0.11 145	0.11 212	0.06 125	0.05 186	0.08 325	0.06 227	0.08 363	0.07 315

SX1w	0.07 3	0.06 82	0.08 27	0.11 1	0.07 88	0.07 29	0.13 137	0.13 74	0.06 4	0.06 13	0.06 14	0.06 29	0.06 42	0.10 83	0.10 136	0.09 401	0.07 422	0.05 55	0.04 50	0.05 119	0.05 135

uiiii_40	0.07 3	0.06 82	0.06 1	0.13 15	0.07 88	0.07 29	0.10 28	0.14 96	0.07 10	0.05 2	0.06 14	0.06 29	0.06 42	0.10 83	0.09 52	0.05 35	0.04 23	0.04 1	0.03 1	0.05 119	0.05 135

SteFusion	0.07 3	0.05 28	0.08 27	0.15 96	0.06 17	0.07 29	0.13 137	0.15 133	0.14 179	0.06 13	0.06 14	0.05 7	0.08 176	0.08 17	0.09 52	0.04 6	0.04 23	0.04 1	0.04 50	0.04 18	0.03 1

xxxad45	0.07 3	0.05 28	0.08 27	0.16 173	0.06 17	0.07 29	0.12 85	0.15 133	0.12 120	0.07 59	0.05 7	0.04 1	0.08 176	0.08 17	0.09 52	0.04 6	0.05 186	0.04 1	0.04 50	0.04 18	0.03 1

ITER	0.07 3	0.04 1	0.10 125	0.14 48	0.05 1	0.07 29	0.11 53	0.10 17	0.07 10	0.06 13	0.08 101	0.06 29	0.08 176	0.08 17	0.09 52	0.06 125	0.04 23	0.04 1	0.03 1	0.05 119	0.05 135

OmniDepth	0.07 3	0.07 162	0.08 27	0.18 335	0.06 17	0.07 29	0.11 53	0.10 17	0.06 4	0.04 1	0.07 51	0.10 198	0.09 213	0.08 17	0.08 14	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 50	0.03 1	0.03 1

Wavelet-MonSter	0.07 3	0.05 28	0.07 6	0.16 173	0.06 17	0.07 29	0.11 53	0.10 17	0.08 18	0.06 13	0.07 51	0.07 99	0.07 125	0.09 47	0.09 52	0.04 6	0.04 23	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

MSCF	0.08 65	0.05 28	0.09 83	0.19 395	0.08 163	0.07 29	0.12 85	0.14 96	0.11 87	0.10 166	0.09 128	0.07 99	0.04 1	0.11 145	0.08 14	0.06 125	0.05 186	0.05 55	0.04 50	0.05 119	0.05 135

qwe	0.08 65	0.08 277	0.07 6	0.15 96	0.06 17	0.07 29	0.10 28	0.18 233	0.12 120	0.07 59	0.07 51	0.06 29	0.06 42	0.10 83	0.09 52	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 50	0.04 18	0.03 1

4.5_new	0.07 3	0.09 349	0.08 27	0.15 96	0.07 88	0.07 29	0.10 28	0.14 96	0.11 87	0.06 13	0.08 101	0.06 29	0.06 42	0.08 17	0.10 136	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 50	0.04 18	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 3	0.09 349	0.08 27	0.15 96	0.07 88	0.07 29	0.10 28	0.14 96	0.11 87	0.06 13	0.08 101	0.06 29	0.06 42	0.08 17	0.10 136	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 50	0.04 18	0.03 1

4w-stereo	0.07 3	0.08 277	0.08 27	0.16 173	0.07 88	0.07 29	0.08 7	0.11 34	0.09 37	0.07 59	0.07 51	0.05 7	0.06 42	0.09 47	0.10 136	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 50	0.04 18	0.03 1

3.75w	0.07 3	0.07 162	0.08 27	0.16 173	0.07 88	0.07 29	0.09 18	0.16 170	0.10 56	0.07 59	0.06 14	0.06 29	0.06 42	0.09 47	0.10 136	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

1w_stereo	0.08 65	0.06 82	0.07 6	0.16 173	0.06 17	0.07 29	0.10 28	0.14 96	0.15 200	0.07 59	0.08 101	0.05 7	0.06 42	0.10 83	0.09 52	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 39

LG-Stereo_L2	0.07 3	0.05 28	0.10 125	0.14 48	0.06 17	0.07 29	0.12 85	0.09 10	0.10 56	0.06 13	0.04 1	0.05 7	0.05 14	0.08 17	0.08 14	0.05 35	0.04 23	0.05 55	0.03 1	0.04 18	0.03 1

LG-Stereo_L1	0.07 3	0.05 28	0.11 180	0.14 48	0.06 17	0.07 29	0.12 85	0.09 10	0.08 18	0.05 2	0.04 1	0.05 7	0.04 1	0.08 17	0.08 14	0.05 35	0.04 23	0.05 55	0.03 1	0.04 18	0.04 39

MLG-Stereo_test3	0.07 3	0.05 28	0.10 125	0.15 96	0.06 17	0.07 29	0.10 28	0.08 4	0.06 4	0.06 13	0.04 1	0.06 29	0.06 42	0.08 17	0.10 136	0.06 125	0.04 23	0.05 55	0.04 50	0.05 119	0.06 236

MLG-Stereo_test2	0.07 3	0.04 1	0.10 125	0.15 96	0.06 17	0.07 29	0.11 53	0.09 10	0.04 2	0.06 13	0.05 7	0.06 29	0.04 1	0.08 17	0.09 52	0.06 125	0.04 23	0.05 55	0.03 1	0.05 119	0.05 135

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 28	0.08 27	0.17 252	0.05 1	0.07 29	0.11 53	0.09 10	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 29	0.05 14	0.09 47	0.09 52	0.05 35	0.04 23	0.05 55	0.03 1	0.04 18	0.05 135

MLG-Stereo	0.07 3	0.05 28	0.09 83	0.17 252	0.05 1	0.07 29	0.11 53	0.08 4	0.05 3	0.05 2	0.04 1	0.06 29	0.05 14	0.10 83	0.09 52	0.05 35	0.04 23	0.05 55	0.03 1	0.04 18	0.05 135

LGtest1	0.07 3	0.05 28	0.11 180	0.15 96	0.06 17	0.07 29	0.09 18	0.08 4	0.06 4	0.06 13	0.04 1	0.06 29	0.07 125	0.10 83	0.09 52	0.07 281	0.04 23	0.05 55	0.04 50	0.06 223	0.06 236

GREAT-IGEV	0.07 3	0.06 82	0.09 83	0.13 15	0.07 88	0.07 29	0.14 201	0.10 17	0.09 37	0.06 13	0.08 101	0.06 29	0.05 14	0.10 83	0.07 1	0.05 35	0.04 23	0.05 55	0.04 50	0.05 119	0.04 39

AIO_test	0.07 3	0.06 82	0.07 6	0.15 96	0.07 88	0.07 29	0.14 201	0.10 17	0.10 56	0.07 59	0.07 51	0.06 29	0.05 14	0.08 17	0.10 136	0.05 35	0.04 23	0.05 55	0.04 50	0.04 18	0.03 1

rvit_stereo_0080	0.10 183	0.08 277	0.15 337	0.15 96	0.10 380	0.07 29	0.15 276	0.16 170	0.16 228	0.11 205	0.10 157	0.15 311	0.09 213	0.12 228	0.10 136	0.09 401	0.07 422	0.07 244	0.06 227	0.07 297	0.05 135

whm_eth	0.10 183	0.08 277	0.15 337	0.15 96	0.10 380	0.07 29	0.15 276	0.16 170	0.16 228	0.11 205	0.10 157	0.15 311	0.09 213	0.12 228	0.10 136	0.09 401	0.07 422	0.07 244	0.06 227	0.07 297	0.05 135

MIM_Stereo	0.10 183	0.07 162	0.11 180	0.15 96	0.07 88	0.07 29	0.12 85	0.20 274	0.14 179	0.13 266	0.14 237	0.09 165	0.05 14	0.12 228	0.08 14	0.05 35	0.06 349	0.07 244	0.06 227	0.06 223	0.05 135

CASnet	0.09 120	0.09 349	0.09 83	0.19 395	0.06 17	0.07 29	0.11 53	0.18 233	0.14 179	0.11 205	0.10 157	0.09 165	0.07 125	0.10 83	0.10 136	0.06 125	0.04 23	0.10 457	0.08 386	0.06 223	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
test-3	0.09 120	0.06 82	0.10 125	0.18 335	0.07 88	0.07 29	0.14 201	0.12 55	0.16 228	0.10 166	0.08 101	0.08 138	0.08 176	0.11 145	0.10 136	0.05 35	0.04 23	0.07 244	0.05 155	0.04 18	0.04 39

test_1	0.09 120	0.06 82	0.10 125	0.18 335	0.07 88	0.07 29	0.14 201	0.12 55	0.16 228	0.10 166	0.08 101	0.08 138	0.08 176	0.11 145	0.10 136	0.05 35	0.04 23	0.07 244	0.05 155	0.04 18	0.04 39

HHNet	0.11 222	0.06 82	0.16 379	0.15 96	0.14 509	0.07 29	0.13 137	0.20 274	0.18 267	0.15 313	0.25 410	0.11 222	0.09 213	0.13 280	0.10 136	0.06 125	0.04 23	0.08 325	0.06 227	0.05 119	0.09 429

FTStereo	0.12 295	0.07 162	0.14 299	0.18 335	0.09 273	0.07 29	0.15 276	0.22 315	0.18 267	0.12 237	0.24 382	0.11 222	0.13 330	0.13 280	0.14 349	0.05 35	0.05 186	0.07 244	0.07 319	0.06 223	0.10 459

IRAFT_RVC	0.12 295	0.08 277	0.17 402	0.19 395	0.08 163	0.07 29	0.14 201	0.25 379	0.23 356	0.14 289	0.15 250	0.15 311	0.12 298	0.12 228	0.11 212	0.06 125	0.04 23	0.09 409	0.06 227	0.06 223	0.06 236

5k_stereo	0.08 65	0.05 28	0.09 83	0.11 1	0.07 88	0.08 61	0.12 85	0.15 133	0.09 37	0.07 59	0.07 51	0.07 99	0.07 125	0.09 47	0.11 212	0.10 445	0.06 349	0.04 1	0.04 50	0.06 223	0.05 135

mnv4	0.08 65	0.06 82	0.08 27	0.12 9	0.06 17	0.08 61	0.13 137	0.14 96	0.07 10	0.07 59	0.06 14	0.07 99	0.06 42	0.09 47	0.10 136	0.09 401	0.06 349	0.04 1	0.04 50	0.06 223	0.05 135

CNT	0.07 3	0.04 1	0.08 27	0.11 1	0.07 88	0.08 61	0.13 137	0.13 74	0.09 37	0.06 13	0.07 51	0.07 99	0.06 42	0.09 47	0.11 212	0.07 281	0.04 23	0.05 55	0.04 50	0.06 223	0.05 135

aaa3	0.08 65	0.04 1	0.09 83	0.13 15	0.07 88	0.08 61	0.12 85	0.15 133	0.08 18	0.05 2	0.09 128	0.06 29	0.08 176	0.10 83	0.11 212	0.06 125	0.05 186	0.04 1	0.03 1	0.04 18	0.04 39

5k_new	0.07 3	0.04 1	0.10 125	0.13 15	0.07 88	0.08 61	0.12 85	0.13 74	0.07 10	0.06 13	0.06 14	0.06 29	0.07 125	0.11 145	0.10 136	0.06 125	0.05 186	0.04 1	0.03 1	0.05 119	0.05 135

4.5w_L	0.07 3	0.06 82	0.07 6	0.14 48	0.07 88	0.08 61	0.10 28	0.14 96	0.10 56	0.06 13	0.07 51	0.06 29	0.06 42	0.10 83	0.09 52	0.06 125	0.04 23	0.04 1	0.03 1	0.05 119	0.05 135

StePilot	0.07 3	0.06 82	0.07 6	0.14 48	0.07 88	0.08 61	0.10 28	0.14 96	0.10 56	0.06 13	0.07 51	0.06 29	0.06 42	0.10 83	0.10 136	0.05 35	0.04 23	0.04 1	0.03 1	0.05 119	0.05 135

PyraSte	0.07 3	0.05 28	0.08 27	0.17 252	0.06 17	0.08 61	0.12 85	0.15 133	0.09 37	0.07 59	0.07 51	0.04 1	0.07 125	0.08 17	0.10 136	0.04 6	0.04 23	0.04 1	0.04 50	0.04 18	0.03 1

ACW_4w	0.07 3	0.05 28	0.09 83	0.15 96	0.06 17	0.08 61	0.12 85	0.14 96	0.13 156	0.06 13	0.07 51	0.04 1	0.08 176	0.08 17	0.09 52	0.04 6	0.04 23	0.04 1	0.04 50	0.04 18	0.03 1

5w_v4	0.07 3	0.05 28	0.08 27	0.15 96	0.06 17	0.08 61	0.12 85	0.15 133	0.11 87	0.07 59	0.06 14	0.04 1	0.08 176	0.08 17	0.09 52	0.04 6	0.05 186	0.04 1	0.04 50	0.04 18	0.03 1

GEAStereo	0.08 65	0.06 82	0.09 83	0.13 15	0.08 163	0.08 61	0.14 201	0.10 17	0.10 56	0.08 99	0.10 157	0.06 29	0.04 1	0.11 145	0.08 14	0.06 125	0.04 23	0.05 55	0.04 50	0.05 119	0.05 135

ITERv2	0.07 3	0.04 1	0.10 125	0.14 48	0.05 1	0.08 61	0.11 53	0.12 55	0.07 10	0.06 13	0.07 51	0.05 7	0.07 125	0.08 17	0.09 52	0.06 125	0.04 23	0.04 1	0.04 50	0.05 119	0.04 39

GSStereo	0.08 65	0.06 82	0.09 83	0.13 15	0.08 163	0.08 61	0.14 201	0.11 34	0.12 120	0.08 99	0.10 157	0.05 7	0.04 1	0.11 145	0.08 14	0.06 125	0.04 23	0.05 55	0.04 50	0.05 119	0.05 135

gasm-f	0.08 65	0.05 28	0.08 27	0.13 15	0.08 163	0.08 61	0.14 201	0.10 17	0.10 56	0.08 99	0.10 157	0.06 29	0.05 14	0.10 83	0.08 14	0.06 125	0.04 23	0.05 55	0.04 50	0.06 223	0.05 135

MonStereo	0.07 3	0.06 82	0.06 1	0.15 96	0.05 1	0.08 61	0.10 28	0.15 133	0.15 200	0.05 2	0.06 14	0.05 7	0.06 42	0.07 3	0.09 52	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-eth3d	0.07 3	0.06 82	0.06 1	0.15 96	0.05 1	0.08 61	0.10 28	0.15 133	0.15 200	0.05 2	0.06 14	0.05 7	0.06 42	0.07 3	0.10 136	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

FlowAnything_test	0.11 222	0.08 277	0.14 299	0.15 96	0.09 273	0.08 61	0.14 201	0.20 274	0.11 87	0.10 166	0.09 128	0.12 243	0.12 298	0.13 280	0.11 212	0.09 401	0.06 349	0.09 409	0.09 432	0.06 223	0.09 429

GASTEREO	0.08 65	0.05 28	0.09 83	0.19 395	0.08 163	0.08 61	0.12 85	0.14 96	0.11 87	0.10 166	0.09 128	0.07 99	0.04 1	0.12 228	0.08 14	0.06 125	0.05 186	0.05 55	0.04 50	0.04 18	0.05 135

asd	0.07 3	0.08 277	0.08 27	0.16 173	0.07 88	0.08 61	0.08 7	0.11 34	0.08 18	0.07 59	0.07 51	0.06 29	0.06 42	0.10 83	0.09 52	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 50	0.04 18	0.03 1

2.25w	0.07 3	0.07 162	0.08 27	0.15 96	0.06 17	0.08 61	0.09 18	0.10 17	0.15 200	0.08 99	0.10 157	0.07 99	0.06 42	0.09 47	0.10 136	0.05 35	0.04 23	0.04 1	0.04 50	0.03 1	0.04 39

4.25_new	0.07 3	0.08 277	0.09 83	0.15 96	0.06 17	0.08 61	0.08 7	0.14 96	0.08 18	0.07 59	0.07 51	0.06 29	0.06 42	0.12 228	0.10 136	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 18	0.03 1

4.5w_new	0.07 3	0.08 277	0.09 83	0.15 96	0.06 17	0.08 61	0.08 7	0.14 96	0.08 18	0.07 59	0.07 51	0.06 29	0.06 42	0.12 228	0.10 136	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 18	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 3	0.08 277	0.09 83	0.15 96	0.06 17	0.08 61	0.08 7	0.14 96	0.08 18	0.07 59	0.07 51	0.06 29	0.06 42	0.12 228	0.10 136	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 18	0.03 1

2.5w	0.07 3	0.07 162	0.08 27	0.16 173	0.06 17	0.08 61	0.12 85	0.10 17	0.10 56	0.07 59	0.06 14	0.09 165	0.06 42	0.08 17	0.09 52	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 50	0.03 1	0.03 1

2.75w_new	0.07 3	0.07 162	0.07 6	0.13 15	0.06 17	0.08 61	0.08 7	0.18 233	0.13 156	0.08 99	0.08 101	0.06 29	0.06 42	0.09 47	0.11 212	0.04 6	0.04 23	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 39

3w_stereo	0.08 65	0.09 349	0.10 125	0.17 252	0.07 88	0.08 61	0.11 53	0.20 274	0.13 156	0.06 13	0.07 51	0.05 7	0.06 42	0.08 17	0.09 52	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 18	0.03 1

monsterstereo	0.08 65	0.06 82	0.07 6	0.16 173	0.06 17	0.08 61	0.10 28	0.16 170	0.12 120	0.07 59	0.08 101	0.06 29	0.07 125	0.08 17	0.09 52	0.04 6	0.04 23	0.05 55	0.04 50	0.04 18	0.03 1

monsters	0.07 3	0.06 82	0.06 1	0.15 96	0.06 17	0.08 61	0.09 18	0.13 74	0.09 37	0.09 135	0.07 51	0.06 29	0.06 42	0.09 47	0.08 14	0.05 35	0.04 23	0.04 1	0.04 50	0.03 1	0.04 39

S2M2_L	0.09 120	0.08 277	0.11 180	0.13 15	0.10 380	0.08 61	0.06 1	0.10 17	0.10 56	0.10 166	0.10 157	0.09 165	0.09 213	0.11 145	0.11 212	0.13 521	0.07 422	0.08 325	0.09 432	0.10 462	0.08 384
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.08 65	0.07 162	0.08 27	0.16 173	0.10 380	0.08 61	0.14 201	0.11 34	0.13 156	0.08 99	0.07 51	0.06 29	0.05 14	0.11 145	0.07 1	0.05 35	0.05 186	0.05 55	0.04 50	0.06 223	0.05 135

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 65	0.07 162	0.09 83	0.22 503	0.06 17	0.08 61	0.12 85	0.10 17	0.10 56	0.07 59	0.07 51	0.06 29	0.05 14	0.11 145	0.09 52	0.06 125	0.04 23	0.05 55	0.03 1	0.06 223	0.04 39

AIO_rvc	0.07 3	0.06 82	0.08 27	0.15 96	0.06 17	0.08 61	0.14 201	0.09 10	0.08 18	0.07 59	0.08 101	0.07 99	0.04 1	0.10 83	0.08 14	0.05 35	0.04 23	0.05 55	0.04 50	0.04 18	0.03 1

MonSter	0.07 3	0.06 82	0.06 1	0.15 96	0.05 1	0.08 61	0.10 28	0.15 133	0.15 200	0.05 2	0.06 14	0.05 7	0.06 42	0.07 3	0.09 52	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 120	0.10 414	0.32 535	0.15 96	0.06 17	0.08 61	0.14 201	0.11 34	0.10 56	0.07 59	0.07 51	0.06 29	0.04 1	0.11 145	0.07 1	0.12 504	0.04 23	0.07 244	0.05 155	0.05 119	0.05 135

RSM	0.08 65	0.06 82	0.09 83	0.17 252	0.07 88	0.08 61	0.12 85	0.12 55	0.10 56	0.08 99	0.07 51	0.06 29	0.05 14	0.11 145	0.09 52	0.04 6	0.04 23	0.05 55	0.04 50	0.04 18	0.04 39

test_for_model	0.09 120	0.12 458	0.14 299	0.23 522	0.11 435	0.08 61	0.13 137	0.12 55	0.13 156	0.10 166	0.07 51	0.07 99	0.06 42	0.11 145	0.10 136	0.06 125	0.05 186	0.05 55	0.04 50	0.08 363	0.05 135

LoS_RVC	0.08 65	0.05 28	0.07 6	0.15 96	0.07 88	0.08 61	0.15 276	0.12 55	0.11 87	0.08 99	0.09 128	0.06 29	0.09 213	0.10 83	0.09 52	0.05 35	0.04 23	0.05 55	0.03 1	0.04 18	0.04 39

Selective-IGEV	0.07 3	0.06 82	0.09 83	0.17 252	0.06 17	0.08 61	0.12 85	0.13 74	0.08 18	0.08 99	0.07 51	0.06 29	0.04 1	0.10 83	0.09 52	0.05 35	0.04 23	0.05 55	0.04 50	0.04 18	0.03 1

HBP-ISP	0.18 457	0.13 486	0.17 402	0.15 96	0.11 435	0.08 61	0.13 137	0.28 431	0.30 445	0.22 454	0.33 492	0.21 398	0.25 510	0.23 496	0.18 432	0.15 545	0.17 567	0.21 570	0.17 564	0.10 462	0.09 429

test_4	0.11 222	0.10 414	0.08 27	0.19 395	0.09 273	0.08 61	0.21 489	0.15 133	0.18 267	0.12 237	0.18 309	0.12 243	0.09 213	0.08 17	0.11 212	0.04 6	0.04 23	0.08 325	0.08 386	0.04 18	0.04 39

GLC_STEREO	0.11 222	0.07 162	0.11 180	0.18 335	0.07 88	0.08 61	0.13 137	0.16 170	0.24 366	0.12 237	0.13 224	0.12 243	0.08 176	0.18 409	0.12 278	0.06 125	0.08 454	0.08 325	0.06 227	0.05 119	0.05 135

LCNet	0.11 222	0.07 162	0.09 83	0.19 395	0.09 273	0.08 61	0.14 201	0.21 292	0.15 200	0.12 237	0.15 250	0.16 331	0.11 266	0.12 228	0.11 212	0.05 35	0.04 23	0.08 325	0.07 319	0.06 223	0.14 533

AAGNet	0.12 295	0.08 277	0.17 402	0.19 395	0.09 273	0.08 61	0.13 137	0.19 260	0.13 156	0.16 342	0.21 350	0.13 267	0.14 362	0.11 145	0.14 349	0.06 125	0.04 23	0.09 409	0.06 227	0.06 223	0.05 135

PSM-softLoss	0.12 295	0.07 162	0.15 337	0.17 252	0.09 273	0.08 61	0.12 85	0.24 358	0.17 253	0.15 313	0.19 323	0.13 267	0.11 266	0.11 145	0.11 212	0.07 281	0.05 186	0.08 325	0.07 319	0.07 297	0.12 504

KMStereo	0.12 295	0.07 162	0.15 337	0.17 252	0.09 273	0.08 61	0.12 85	0.24 358	0.17 253	0.15 313	0.19 323	0.13 267	0.11 266	0.11 145	0.11 212	0.07 281	0.05 186	0.08 325	0.07 319	0.07 297	0.12 504

KYRaft	0.12 295	0.07 162	0.10 125	0.19 395	0.09 273	0.08 61	0.15 276	0.23 334	0.12 120	0.13 266	0.16 267	0.20 389	0.10 236	0.12 228	0.11 212	0.06 125	0.04 23	0.08 325	0.08 386	0.06 223	0.15 547

ASMatch	0.11 222	0.06 82	0.13 254	0.17 252	0.10 380	0.08 61	0.14 201	0.18 233	0.16 228	0.12 237	0.16 267	0.16 331	0.11 266	0.13 280	0.11 212	0.05 35	0.04 23	0.06 143	0.06 227	0.04 18	0.09 429

DeepStereo_RVC	0.11 222	0.08 277	0.17 402	0.18 335	0.08 163	0.08 61	0.11 53	0.17 205	0.12 120	0.13 266	0.15 250	0.12 243	0.12 298	0.12 228	0.11 212	0.06 125	0.04 23	0.07 244	0.06 227	0.07 297	0.08 384

RAFT-345	0.11 222	0.07 162	0.16 379	0.17 252	0.08 163	0.08 61	0.12 85	0.16 170	0.10 56	0.11 205	0.34 502	0.09 165	0.10 236	0.11 145	0.12 278	0.05 35	0.05 186	0.07 244	0.06 227	0.04 18	0.05 135

GMM-Stereo	0.11 222	0.07 162	0.10 125	0.18 335	0.09 273	0.08 61	0.14 201	0.24 358	0.16 228	0.11 205	0.15 250	0.13 267	0.11 266	0.11 145	0.11 212	0.05 35	0.04 23	0.08 325	0.07 319	0.06 223	0.09 429

4k_L	0.08 65	0.04 1	0.10 125	0.13 15	0.07 88	0.09 111	0.12 85	0.15 133	0.08 18	0.06 13	0.08 101	0.06 29	0.07 125	0.10 83	0.10 136	0.06 125	0.05 186	0.04 1	0.03 1	0.04 18	0.04 39

gc-stereo	0.08 65	0.04 1	0.10 125	0.13 15	0.06 17	0.09 111	0.13 137	0.13 74	0.08 18	0.06 13	0.09 128	0.06 29	0.07 125	0.10 83	0.11 212	0.06 125	0.05 186	0.04 1	0.03 1	0.04 18	0.04 39

ss10	0.08 65	0.04 1	0.10 125	0.14 48	0.06 17	0.09 111	0.12 85	0.15 133	0.09 37	0.06 13	0.08 101	0.05 7	0.07 125	0.10 83	0.10 136	0.06 125	0.05 186	0.04 1	0.03 1	0.04 18	0.04 39

ACM	0.08 65	0.04 1	0.11 180	0.13 15	0.07 88	0.09 111	0.11 53	0.14 96	0.08 18	0.06 13	0.08 101	0.06 29	0.07 125	0.10 83	0.11 212	0.06 125	0.05 186	0.04 1	0.03 1	0.04 18	0.05 135

tim_s	0.07 3	0.04 1	0.08 27	0.16 173	0.06 17	0.09 111	0.12 85	0.14 96	0.09 37	0.06 13	0.06 14	0.04 1	0.08 176	0.08 17	0.10 136	0.04 6	0.04 23	0.04 1	0.04 50	0.04 18	0.03 1

Replicate-Monster	0.07 3	0.05 28	0.09 83	0.14 48	0.06 17	0.09 111	0.09 18	0.14 96	0.12 120	0.05 2	0.07 51	0.06 29	0.06 42	0.08 17	0.10 136	0.06 125	0.04 23	0.05 55	0.03 1	0.04 18	0.04 39

S2M2_XL	0.08 65	0.06 82	0.12 221	0.12 9	0.08 163	0.09 111	0.09 18	0.07 2	0.07 10	0.08 99	0.07 51	0.07 99	0.06 42	0.09 47	0.09 52	0.08 343	0.06 349	0.07 244	0.06 227	0.08 363	0.06 236
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
3.5w_stereo	0.07 3	0.07 162	0.07 6	0.15 96	0.07 88	0.09 111	0.06 1	0.14 96	0.11 87	0.08 99	0.07 51	0.06 29	0.07 125	0.10 83	0.09 52	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

2w_stereo	0.08 65	0.08 277	0.09 83	0.16 173	0.06 17	0.09 111	0.10 28	0.20 274	0.15 200	0.08 99	0.07 51	0.06 29	0.06 42	0.06 1	0.10 136	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 50	0.03 1	0.03 1

IGEV	0.08 65	0.04 1	0.09 83	0.13 15	0.06 17	0.09 111	0.12 85	0.14 96	0.10 56	0.06 13	0.09 128	0.07 99	0.05 14	0.09 47	0.09 52	0.06 125	0.04 23	0.05 55	0.04 50	0.05 119	0.04 39

LG-G_1	0.07 3	0.04 1	0.11 180	0.15 96	0.06 17	0.09 111	0.08 7	0.08 4	0.06 4	0.06 13	0.06 14	0.07 99	0.07 125	0.11 145	0.08 14	0.07 281	0.04 23	0.05 55	0.04 50	0.05 119	0.06 236

LG-G	0.07 3	0.04 1	0.11 180	0.15 96	0.06 17	0.09 111	0.08 7	0.08 4	0.06 4	0.06 13	0.06 14	0.07 99	0.07 125	0.11 145	0.08 14	0.07 281	0.04 23	0.05 55	0.04 50	0.05 119	0.06 236

HI	0.11 222	0.06 82	0.12 221	0.13 15	0.09 273	0.09 111	0.14 201	0.22 315	0.11 87	0.20 423	0.17 286	0.14 286	0.10 236	0.16 353	0.09 52	0.05 35	0.04 23	0.07 244	0.08 386	0.07 297	0.06 236

CoSv	0.11 222	0.06 82	0.12 221	0.13 15	0.09 273	0.09 111	0.14 201	0.22 315	0.11 87	0.20 423	0.17 286	0.14 286	0.10 236	0.16 353	0.09 52	0.05 35	0.04 23	0.07 244	0.08 386	0.07 297	0.06 236

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 27	0.13 15	0.05 1	0.09 111	0.13 137	0.06 1	0.09 37	0.05 2	0.05 7	0.06 29	0.04 1	0.07 3	0.07 1	0.06 125	0.04 23	0.05 55	0.04 50	0.05 119	0.04 39

HUF	0.08 65	0.05 28	0.08 27	0.14 48	0.06 17	0.09 111	0.13 137	0.13 74	0.13 156	0.07 59	0.07 51	0.09 165	0.06 42	0.10 83	0.09 52	0.06 125	0.04 23	0.05 55	0.04 50	0.05 119	0.04 39

AIO-test1	0.10 183	0.07 162	0.11 180	0.24 533	0.07 88	0.09 111	0.13 137	0.22 315	0.15 200	0.11 205	0.12 209	0.09 165	0.07 125	0.11 145	0.09 52	0.06 125	0.05 186	0.09 409	0.10 470	0.04 18	0.07 315

GIP-stereo	0.08 65	0.06 82	0.11 180	0.15 96	0.07 88	0.09 111	0.13 137	0.15 133	0.11 87	0.07 59	0.08 101	0.05 7	0.04 1	0.10 83	0.07 1	0.05 35	0.04 23	0.05 55	0.04 50	0.05 119	0.04 39

fffft	0.09 120	0.06 82	0.12 221	0.16 173	0.07 88	0.09 111	0.16 336	0.12 55	0.11 87	0.09 135	0.07 51	0.09 165	0.06 42	0.11 145	0.12 278	0.05 35	0.04 23	0.06 143	0.05 155	0.04 18	0.05 135
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.07 3	0.05 28	0.07 6	0.14 48	0.06 17	0.09 111	0.13 137	0.07 2	0.13 156	0.06 13	0.07 51	0.06 29	0.05 14	0.10 83	0.09 52	0.05 35	0.04 23	0.05 55	0.03 1	0.04 18	0.04 39

SMoEStereo_RVC	0.08 65	0.06 82	0.12 221	0.16 173	0.07 88	0.09 111	0.13 137	0.11 34	0.14 179	0.09 135	0.07 51	0.07 99	0.07 125	0.12 228	0.10 136	0.05 35	0.04 23	0.06 143	0.05 155	0.04 18	0.04 39

Occ-G	0.08 65	0.05 28	0.07 6	0.14 48	0.07 88	0.09 111	0.14 201	0.14 96	0.15 200	0.07 59	0.12 209	0.07 99	0.05 14	0.09 47	0.10 136	0.06 125	0.05 186	0.05 55	0.04 50	0.05 119	0.06 236

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 222	0.05 28	0.14 299	0.16 173	0.21 570	0.09 111	0.17 362	0.21 292	0.16 228	0.11 205	0.15 250	0.10 198	0.07 125	0.10 83	0.08 14	0.06 125	0.05 186	0.07 244	0.07 319	0.07 297	0.09 429

AIO-Stereo	0.08 65	0.06 82	0.10 125	0.18 335	0.06 17	0.09 111	0.11 53	0.16 170	0.09 37	0.09 135	0.08 101	0.07 99	0.05 14	0.11 145	0.08 14	0.05 35	0.05 186	0.05 55	0.04 50	0.04 18	0.04 39

RSM++	0.08 65	0.06 82	0.09 83	0.17 252	0.07 88	0.09 111	0.12 85	0.11 34	0.11 87	0.08 99	0.06 14	0.07 99	0.05 14	0.10 83	0.09 52	0.05 35	0.04 23	0.06 143	0.05 155	0.05 119	0.03 1

RAFT-Stereo-weight	0.09 120	0.06 82	0.11 180	0.16 173	0.07 88	0.09 111	0.14 201	0.19 260	0.16 228	0.11 205	0.10 157	0.08 138	0.06 42	0.10 83	0.11 212	0.06 125	0.04 23	0.06 143	0.04 50	0.04 18	0.04 39

MGS-Stereo	0.09 120	0.07 162	0.12 221	0.16 173	0.08 163	0.09 111	0.15 276	0.12 55	0.12 120	0.07 59	0.10 157	0.08 138	0.06 42	0.11 145	0.09 52	0.05 35	0.04 23	0.06 143	0.05 155	0.06 223	0.05 135

testlalala	0.08 65	0.07 162	0.17 402	0.16 173	0.08 163	0.09 111	0.12 85	0.15 133	0.10 56	0.07 59	0.09 128	0.06 29	0.06 42	0.11 145	0.09 52	0.05 35	0.04 23	0.06 143	0.04 50	0.04 18	0.04 39

4D-IteraStereo	0.10 183	0.07 162	0.10 125	0.18 335	0.07 88	0.09 111	0.15 276	0.18 233	0.15 200	0.10 166	0.11 194	0.10 198	0.07 125	0.12 228	0.09 52	0.05 35	0.03 1	0.08 325	0.07 319	0.06 223	0.05 135

CES	0.08 65	0.04 1	0.08 27	0.14 48	0.07 88	0.09 111	0.14 201	0.11 34	0.09 37	0.08 99	0.09 128	0.11 222	0.07 125	0.12 228	0.08 14	0.06 125	0.04 23	0.05 55	0.03 1	0.05 119	0.05 135

RCA-Stereo	0.09 120	0.06 82	0.09 83	0.16 173	0.06 17	0.09 111	0.13 137	0.18 233	0.14 179	0.10 166	0.11 194	0.08 138	0.07 125	0.12 228	0.11 212	0.06 125	0.04 23	0.06 143	0.05 155	0.05 119	0.04 39

CroCo-Stereo Lap2	0.09 120	0.09 349	0.08 27	0.22 503	0.09 273	0.09 111	0.18 410	0.16 170	0.12 120	0.09 135	0.10 157	0.05 7	0.05 14	0.08 17	0.08 14	0.06 125	0.06 349	0.07 244	0.05 155	0.06 223	0.05 135

DCANet-4	0.11 222	0.07 162	0.13 254	0.16 173	0.06 17	0.09 111	0.17 362	0.18 233	0.20 310	0.13 266	0.17 286	0.09 165	0.14 362	0.12 228	0.13 313	0.06 125	0.04 23	0.05 55	0.04 50	0.04 18	0.05 135

fff	0.10 183	0.06 82	0.12 221	0.15 96	0.07 88	0.09 111	0.17 362	0.16 170	0.21 324	0.13 266	0.17 286	0.10 198	0.11 266	0.12 228	0.13 313	0.06 125	0.04 23	0.05 55	0.04 50	0.04 18	0.05 135

ADStereo(finetuned)	0.10 183	0.06 82	0.13 254	0.16 173	0.06 17	0.09 111	0.17 362	0.16 170	0.20 310	0.13 266	0.18 309	0.10 198	0.12 298	0.12 228	0.12 278	0.06 125	0.04 23	0.05 55	0.04 50	0.05 119	0.05 135

iRaft-Stereo_5w	0.12 295	0.09 349	0.12 221	0.20 451	0.08 163	0.09 111	0.12 85	0.22 315	0.22 346	0.19 401	0.14 237	0.11 222	0.09 213	0.20 452	0.16 402	0.05 35	0.05 186	0.07 244	0.06 227	0.05 119	0.06 236

TransformOpticalFlow	0.10 183	0.08 277	0.13 254	0.18 335	0.07 88	0.09 111	0.15 276	0.19 260	0.16 228	0.12 237	0.16 267	0.11 222	0.11 266	0.11 145	0.11 212	0.05 35	0.04 23	0.06 143	0.06 227	0.05 119	0.05 135

OMP-Stereo	0.11 222	0.07 162	0.14 299	0.18 335	0.08 163	0.09 111	0.12 85	0.21 292	0.21 324	0.13 266	0.14 237	0.11 222	0.12 298	0.11 145	0.13 313	0.06 125	0.05 186	0.07 244	0.06 227	0.05 119	0.04 39

PFNet	0.12 295	0.06 82	0.17 402	0.18 335	0.08 163	0.09 111	0.15 276	0.26 392	0.20 310	0.16 342	0.16 267	0.14 286	0.12 298	0.13 280	0.11 212	0.06 125	0.04 23	0.07 244	0.06 227	0.05 119	0.05 135

GrayStereo	0.11 222	0.06 82	0.11 180	0.19 395	0.09 273	0.09 111	0.16 336	0.18 233	0.17 253	0.14 289	0.17 286	0.17 348	0.11 266	0.12 228	0.11 212	0.05 35	0.05 186	0.07 244	0.06 227	0.06 223	0.10 459

AnonymousM	0.10 183	0.06 82	0.10 125	0.14 48	0.07 88	0.09 111	0.13 137	0.19 260	0.14 179	0.13 266	0.12 209	0.09 165	0.08 176	0.13 280	0.10 136	0.08 343	0.05 186	0.08 325	0.05 155	0.05 119	0.05 135

CroCo-Stereo	0.09 120	0.08 277	0.08 27	0.22 503	0.09 273	0.09 111	0.18 410	0.16 170	0.12 120	0.07 59	0.07 51	0.08 138	0.06 42	0.08 17	0.07 1	0.07 281	0.05 186	0.06 143	0.04 50	0.05 119	0.04 39
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
CREStereo++_RVC	0.08 65	0.04 1	0.07 6	0.13 15	0.07 88	0.09 111	0.12 85	0.14 96	0.14 179	0.10 166	0.14 237	0.08 138	0.07 125	0.10 83	0.11 212	0.06 125	0.04 23	0.05 55	0.05 155	0.04 18	0.04 39
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
raftrobust	0.09 120	0.06 82	0.11 180	0.17 252	0.08 163	0.09 111	0.10 28	0.18 233	0.16 228	0.10 166	0.09 128	0.12 243	0.08 176	0.12 228	0.10 136	0.08 343	0.05 186	0.06 143	0.05 155	0.05 119	0.06 236

DCANet	0.10 183	0.06 82	0.12 221	0.16 173	0.06 17	0.09 111	0.17 362	0.16 170	0.20 310	0.13 266	0.18 309	0.10 198	0.11 266	0.11 145	0.12 278	0.06 125	0.04 23	0.05 55	0.04 50	0.05 119	0.05 135

csc	0.10 183	0.06 82	0.12 221	0.15 96	0.07 88	0.09 111	0.17 362	0.16 170	0.21 324	0.13 266	0.17 286	0.10 198	0.11 266	0.12 228	0.13 313	0.06 125	0.04 23	0.05 55	0.04 50	0.04 18	0.05 135

cscssc	0.10 183	0.06 82	0.12 221	0.15 96	0.07 88	0.09 111	0.17 362	0.16 170	0.21 324	0.13 266	0.17 286	0.10 198	0.11 266	0.12 228	0.13 313	0.06 125	0.04 23	0.05 55	0.04 50	0.04 18	0.05 135

CFNet-RSSM	0.09 120	0.07 162	0.10 125	0.16 173	0.07 88	0.09 111	0.15 276	0.17 205	0.18 267	0.08 99	0.12 209	0.11 222	0.09 213	0.12 228	0.10 136	0.06 125	0.04 23	0.06 143	0.04 50	0.04 18	0.04 39

2k_new	0.07 3	0.05 28	0.08 27	0.11 1	0.07 88	0.10 159	0.13 137	0.14 96	0.09 37	0.07 59	0.05 7	0.06 29	0.06 42	0.09 47	0.10 136	0.08 343	0.04 23	0.05 55	0.04 50	0.06 223	0.05 135

mfccc	0.08 65	0.04 1	0.11 180	0.13 15	0.07 88	0.10 159	0.11 53	0.14 96	0.09 37	0.06 13	0.08 101	0.06 29	0.08 176	0.10 83	0.11 212	0.06 125	0.05 186	0.04 1	0.03 1	0.04 18	0.04 39

SX	0.08 65	0.04 1	0.11 180	0.13 15	0.07 88	0.10 159	0.12 85	0.12 55	0.08 18	0.07 59	0.06 14	0.07 99	0.07 125	0.11 145	0.11 212	0.06 125	0.05 186	0.04 1	0.03 1	0.05 119	0.05 135

USM	0.08 65	0.05 28	0.09 83	0.14 48	0.06 17	0.10 159	0.13 137	0.15 133	0.10 56	0.06 13	0.07 51	0.05 7	0.07 125	0.10 83	0.10 136	0.05 35	0.05 186	0.04 1	0.03 1	0.04 18	0.04 39

weee2	0.08 65	0.04 1	0.10 125	0.13 15	0.06 17	0.10 159	0.13 137	0.13 74	0.08 18	0.06 13	0.07 51	0.06 29	0.08 176	0.10 83	0.11 212	0.06 125	0.05 186	0.04 1	0.03 1	0.04 18	0.05 135

ITER124	0.08 65	0.04 1	0.10 125	0.14 48	0.06 17	0.10 159	0.13 137	0.15 133	0.07 10	0.06 13	0.08 101	0.06 29	0.08 176	0.10 83	0.10 136	0.06 125	0.05 186	0.04 1	0.04 50	0.04 18	0.04 39

DA	0.09 120	0.07 162	0.07 6	0.19 395	0.08 163	0.10 159	0.13 137	0.13 74	0.12 120	0.08 99	0.10 157	0.10 198	0.08 176	0.09 47	0.10 136	0.05 35	0.04 23	0.06 143	0.04 50	0.05 119	0.04 39

GGEV	0.09 120	0.07 162	0.07 6	0.19 395	0.08 163	0.10 159	0.13 137	0.13 74	0.12 120	0.08 99	0.10 157	0.10 198	0.08 176	0.09 47	0.10 136	0.05 35	0.04 23	0.06 143	0.04 50	0.05 119	0.04 39

water-stereo	0.09 120	0.06 82	0.08 27	0.16 173	0.07 88	0.10 159	0.13 137	0.15 133	0.13 156	0.11 205	0.12 209	0.09 165	0.10 236	0.07 3	0.08 14	0.06 125	0.05 186	0.05 55	0.05 155	0.04 18	0.04 39

3.25w_new	0.07 3	0.06 82	0.08 27	0.15 96	0.06 17	0.10 159	0.07 3	0.12 55	0.11 87	0.08 99	0.07 51	0.07 99	0.06 42	0.11 145	0.10 136	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 39

3.25w	0.07 3	0.06 82	0.08 27	0.15 96	0.06 17	0.10 159	0.07 3	0.12 55	0.11 87	0.08 99	0.07 51	0.07 99	0.06 42	0.11 145	0.10 136	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 39

xyz-stereo-finetune	0.11 222	0.08 277	0.13 254	0.14 48	0.06 17	0.10 159	0.19 454	0.18 233	0.19 289	0.12 237	0.14 237	0.15 311	0.11 266	0.13 280	0.12 278	0.05 35	0.04 23	0.07 244	0.05 155	0.04 18	0.05 135

LG-Stereo	0.08 65	0.08 277	0.10 125	0.18 335	0.07 88	0.10 159	0.17 362	0.11 34	0.08 18	0.06 13	0.08 101	0.06 29	0.07 125	0.09 47	0.09 52	0.04 6	0.05 186	0.07 244	0.07 319	0.04 18	0.04 39

HART	0.08 65	0.07 162	0.09 83	0.18 335	0.07 88	0.10 159	0.16 336	0.13 74	0.11 87	0.09 135	0.10 157	0.08 138	0.05 14	0.10 83	0.08 14	0.05 35	0.04 23	0.06 143	0.04 50	0.05 119	0.04 39

SCV	0.08 65	0.09 349	0.08 27	0.15 96	0.08 163	0.10 159	0.12 85	0.11 34	0.12 120	0.07 59	0.07 51	0.06 29	0.04 1	0.10 83	0.08 14	0.05 35	0.05 186	0.06 143	0.04 50	0.06 223	0.04 39

IGEV-RUCA	0.08 65	0.06 82	0.11 180	0.14 48	0.09 273	0.10 159	0.12 85	0.10 17	0.12 120	0.06 13	0.07 51	0.08 138	0.06 42	0.09 47	0.08 14	0.06 125	0.05 186	0.05 55	0.04 50	0.05 119	0.06 236

999	0.09 120	0.06 82	0.13 254	0.15 96	0.08 163	0.10 159	0.14 201	0.15 133	0.12 120	0.10 166	0.08 101	0.08 138	0.08 176	0.16 353	0.10 136	0.06 125	0.04 23	0.06 143	0.05 155	0.04 18	0.06 236

PAM_32	0.10 183	0.06 82	0.17 402	0.15 96	0.08 163	0.10 159	0.15 276	0.14 96	0.16 228	0.09 135	0.08 101	0.10 198	0.07 125	0.14 308	0.09 52	0.06 125	0.05 186	0.06 143	0.06 227	0.05 119	0.06 236

PAM	0.10 183	0.06 82	0.17 402	0.15 96	0.09 273	0.10 159	0.16 336	0.15 133	0.16 228	0.12 237	0.09 128	0.10 198	0.07 125	0.13 280	0.09 52	0.06 125	0.05 186	0.06 143	0.06 227	0.05 119	0.06 236

rvit_0105_6	0.14 352	0.09 349	0.18 434	0.17 252	0.10 380	0.10 159	0.17 362	0.19 260	0.26 403	0.12 237	0.18 309	0.17 348	0.13 330	0.18 409	0.13 313	0.15 545	0.11 517	0.12 509	0.10 470	0.09 427	0.06 236

UGAM-zero	0.10 183	0.05 28	0.15 337	0.15 96	0.08 163	0.10 159	0.13 137	0.20 274	0.15 200	0.11 205	0.15 250	0.07 99	0.08 176	0.09 47	0.10 136	0.06 125	0.05 186	0.06 143	0.05 155	0.05 119	0.06 236

GCAP-BAT	0.09 120	0.07 162	0.14 299	0.15 96	0.08 163	0.10 159	0.12 85	0.15 133	0.11 87	0.11 205	0.10 157	0.09 165	0.07 125	0.12 228	0.10 136	0.06 125	0.05 186	0.06 143	0.04 50	0.04 18	0.04 39

U	0.08 65	0.07 162	0.10 125	0.19 395	0.10 380	0.10 159	0.13 137	0.12 55	0.17 253	0.07 59	0.07 51	0.06 29	0.05 14	0.07 3	0.09 52	0.06 125	0.04 23	0.06 143	0.04 50	0.06 223	0.05 135

testlalala2	0.10 183	0.06 82	0.11 180	0.20 451	0.10 380	0.10 159	0.11 53	0.17 205	0.13 156	0.12 237	0.13 224	0.09 165	0.08 176	0.11 145	0.13 313	0.06 125	0.05 186	0.05 55	0.04 50	0.05 119	0.05 135

MoCha-V2	0.08 65	0.05 28	0.11 180	0.20 451	0.07 88	0.10 159	0.14 201	0.12 55	0.08 18	0.07 59	0.08 101	0.07 99	0.06 42	0.09 47	0.08 14	0.05 35	0.05 186	0.05 55	0.04 50	0.04 18	0.04 39

IGEV++	0.08 65	0.06 82	0.09 83	0.18 335	0.07 88	0.10 159	0.13 137	0.10 17	0.10 56	0.08 99	0.08 101	0.06 29	0.05 14	0.13 280	0.09 52	0.05 35	0.04 23	0.05 55	0.04 50	0.05 119	0.04 39

AE-Stereo	0.10 183	0.08 277	0.11 180	0.19 395	0.09 273	0.10 159	0.15 276	0.14 96	0.20 310	0.09 135	0.15 250	0.12 243	0.08 176	0.11 145	0.10 136	0.05 35	0.06 349	0.07 244	0.06 227	0.05 119	0.04 39

MSKI-zero shot	0.09 120	0.05 28	0.09 83	0.16 173	0.07 88	0.10 159	0.13 137	0.15 133	0.14 179	0.09 135	0.09 128	0.09 165	0.06 42	0.12 228	0.11 212	0.06 125	0.04 23	0.05 55	0.04 50	0.04 18	0.05 135

MIF-Stereo (partial)	0.11 222	0.06 82	0.10 125	0.19 395	0.10 380	0.10 159	0.12 85	0.17 205	0.19 289	0.14 289	0.16 267	0.10 198	0.11 266	0.12 228	0.12 278	0.08 343	0.05 186	0.08 325	0.07 319	0.06 223	0.07 315

testlalala_base	0.10 183	0.09 349	0.14 299	0.21 482	0.08 163	0.10 159	0.14 201	0.13 74	0.11 87	0.08 99	0.15 250	0.07 99	0.08 176	0.11 145	0.12 278	0.08 343	0.05 186	0.05 55	0.03 1	0.07 297	0.05 135

CAS	0.08 65	0.04 1	0.07 6	0.17 252	0.08 163	0.10 159	0.13 137	0.12 55	0.09 37	0.09 135	0.10 157	0.08 138	0.06 42	0.09 47	0.09 52	0.08 343	0.04 23	0.05 55	0.03 1	0.05 119	0.04 39

MC-Stereo	0.09 120	0.07 162	0.09 83	0.17 252	0.06 17	0.10 159	0.14 201	0.12 55	0.11 87	0.09 135	0.12 209	0.09 165	0.06 42	0.11 145	0.10 136	0.06 125	0.04 23	0.06 143	0.05 155	0.04 18	0.04 39

TRStereo	0.10 183	0.05 28	0.12 221	0.16 173	0.12 465	0.10 159	0.13 137	0.18 233	0.19 289	0.09 135	0.09 128	0.09 165	0.07 125	0.10 83	0.08 14	0.07 281	0.05 186	0.07 244	0.07 319	0.04 18	0.04 39

STrans-v2	0.10 183	0.07 162	0.13 254	0.18 335	0.08 163	0.10 159	0.14 201	0.22 315	0.11 87	0.11 205	0.15 250	0.12 243	0.10 236	0.11 145	0.12 278	0.05 35	0.04 23	0.06 143	0.06 227	0.05 119	0.05 135

NF-Stereo	0.11 222	0.07 162	0.13 254	0.17 252	0.09 273	0.10 159	0.13 137	0.23 334	0.19 289	0.12 237	0.17 286	0.12 243	0.12 298	0.11 145	0.11 212	0.06 125	0.04 23	0.07 244	0.06 227	0.07 297	0.12 504

OCTAStereo	0.11 222	0.07 162	0.14 299	0.17 252	0.09 273	0.10 159	0.13 137	0.23 334	0.19 289	0.12 237	0.17 286	0.12 243	0.12 298	0.11 145	0.11 212	0.06 125	0.04 23	0.07 244	0.06 227	0.07 297	0.11 483

NRIStereo	0.11 222	0.08 277	0.15 337	0.18 335	0.08 163	0.10 159	0.13 137	0.17 205	0.15 200	0.12 237	0.15 250	0.13 267	0.13 330	0.13 280	0.10 136	0.06 125	0.04 23	0.07 244	0.06 227	0.06 223	0.07 315

PSM-AAD	0.11 222	0.07 162	0.10 125	0.20 451	0.09 273	0.10 159	0.14 201	0.21 292	0.13 156	0.12 237	0.14 237	0.18 363	0.11 266	0.11 145	0.10 136	0.05 35	0.05 186	0.09 409	0.08 386	0.06 223	0.14 533

RE-Stereo	0.11 222	0.07 162	0.13 254	0.17 252	0.09 273	0.10 159	0.13 137	0.23 334	0.19 289	0.12 237	0.17 286	0.12 243	0.12 298	0.11 145	0.11 212	0.06 125	0.04 23	0.07 244	0.06 227	0.07 297	0.11 483

TVStereo	0.11 222	0.07 162	0.13 254	0.17 252	0.09 273	0.10 159	0.13 137	0.23 334	0.19 289	0.12 237	0.17 286	0.12 243	0.12 298	0.11 145	0.11 212	0.06 125	0.04 23	0.07 244	0.06 227	0.07 297	0.11 483

CRE-IMP	0.11 222	0.09 349	0.16 379	0.19 395	0.09 273	0.10 159	0.12 85	0.18 233	0.10 56	0.14 289	0.14 237	0.14 286	0.13 330	0.12 228	0.12 278	0.07 281	0.04 23	0.08 325	0.06 227	0.08 363	0.08 384

rafts_anoy	0.11 222	0.06 82	0.10 125	0.17 252	0.08 163	0.10 159	0.14 201	0.18 233	0.14 179	0.13 266	0.13 224	0.12 243	0.11 266	0.11 145	0.13 313	0.07 281	0.05 186	0.09 409	0.11 500	0.07 297	0.06 236

raft+_RVC	0.11 222	0.07 162	0.09 83	0.16 173	0.07 88	0.10 159	0.11 53	0.24 358	0.20 310	0.12 237	0.15 250	0.12 243	0.08 176	0.12 228	0.13 313	0.07 281	0.04 23	0.07 244	0.06 227	0.05 119	0.05 135

111	0.11 222	0.06 82	0.12 221	0.15 96	0.07 88	0.10 159	0.14 201	0.21 292	0.24 366	0.11 205	0.12 209	0.14 286	0.12 298	0.13 280	0.10 136	0.06 125	0.04 23	0.06 143	0.04 50	0.06 223	0.05 135

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 120	0.06 82	0.10 125	0.17 252	0.07 88	0.10 159	0.15 276	0.17 205	0.15 200	0.10 166	0.10 157	0.08 138	0.09 213	0.12 228	0.10 136	0.05 35	0.04 23	0.06 143	0.06 227	0.04 18	0.03 1

AFF-stereo	0.09 120	0.07 162	0.10 125	0.17 252	0.07 88	0.10 159	0.15 276	0.18 233	0.10 56	0.10 166	0.11 194	0.09 165	0.10 236	0.12 228	0.10 136	0.05 35	0.04 23	0.07 244	0.07 319	0.04 18	0.04 39

EAI-Stereo	0.09 120	0.07 162	0.11 180	0.16 173	0.07 88	0.10 159	0.15 276	0.16 170	0.09 37	0.08 99	0.09 128	0.08 138	0.07 125	0.09 47	0.11 212	0.05 35	0.05 186	0.05 55	0.05 155	0.05 119	0.04 39

Gwc-CoAtRS	0.09 120	0.07 162	0.10 125	0.16 173	0.07 88	0.10 159	0.15 276	0.18 233	0.17 253	0.08 99	0.10 157	0.12 243	0.09 213	0.12 228	0.09 52	0.06 125	0.04 23	0.06 143	0.04 50	0.04 18	0.05 135

VIP-Stereo	0.07 3	0.07 162	0.08 27	0.15 96	0.06 17	0.11 207	0.10 28	0.11 34	0.11 87	0.06 13	0.07 51	0.06 29	0.05 14	0.10 83	0.08 14	0.05 35	0.04 23	0.05 55	0.04 50	0.03 1	0.03 1

FE-Mocha	0.09 120	0.06 82	0.14 299	0.16 173	0.09 273	0.11 207	0.15 276	0.19 260	0.16 228	0.10 166	0.09 128	0.07 99	0.07 125	0.09 47	0.09 52	0.06 125	0.04 23	0.06 143	0.06 227	0.05 119	0.05 135

AdaDepth	0.07 3	0.06 82	0.07 6	0.18 335	0.06 17	0.11 207	0.11 53	0.10 17	0.08 18	0.06 13	0.05 7	0.07 99	0.06 42	0.09 47	0.10 136	0.04 6	0.05 186	0.05 55	0.04 50	0.04 18	0.04 39

depthmonostereo	0.09 120	0.06 82	0.09 83	0.15 96	0.06 17	0.11 207	0.13 137	0.14 96	0.15 200	0.10 166	0.10 157	0.09 165	0.11 266	0.08 17	0.09 52	0.06 125	0.05 186	0.06 143	0.04 50	0.04 18	0.03 1

DilatedVolume-Stereo	0.09 120	0.05 28	0.08 27	0.15 96	0.06 17	0.11 207	0.12 85	0.14 96	0.16 228	0.11 205	0.11 194	0.09 165	0.10 236	0.11 145	0.11 212	0.06 125	0.05 186	0.05 55	0.04 50	0.03 1	0.03 1

xyz-stereo-finetune2	0.11 222	0.07 162	0.13 254	0.13 15	0.07 88	0.11 207	0.19 454	0.17 205	0.12 120	0.15 313	0.15 250	0.17 348	0.13 330	0.13 280	0.11 212	0.05 35	0.04 23	0.07 244	0.05 155	0.04 18	0.06 236

AIO-test2	0.10 183	0.08 277	0.10 125	0.23 522	0.09 273	0.11 207	0.11 53	0.23 334	0.24 366	0.08 99	0.09 128	0.08 138	0.05 14	0.10 83	0.08 14	0.06 125	0.05 186	0.08 325	0.09 432	0.05 119	0.05 135

castereo	0.09 120	0.06 82	0.11 180	0.15 96	0.06 17	0.11 207	0.14 201	0.14 96	0.18 267	0.08 99	0.10 157	0.11 222	0.08 176	0.09 47	0.10 136	0.05 35	0.04 23	0.05 55	0.04 50	0.04 18	0.04 39

mms	0.09 120	0.07 162	0.08 27	0.17 252	0.08 163	0.11 207	0.15 276	0.12 55	0.11 87	0.09 135	0.09 128	0.08 138	0.06 42	0.11 145	0.12 278	0.05 35	0.04 23	0.07 244	0.05 155	0.04 18	0.04 39

ours_stereo	0.09 120	0.07 162	0.09 83	0.17 252	0.08 163	0.11 207	0.16 336	0.11 34	0.12 120	0.08 99	0.10 157	0.08 138	0.06 42	0.12 228	0.12 278	0.05 35	0.04 23	0.06 143	0.05 155	0.04 18	0.04 39

tg	0.10 183	0.06 82	0.10 125	0.18 335	0.08 163	0.11 207	0.16 336	0.20 274	0.12 120	0.08 99	0.11 194	0.11 222	0.07 125	0.11 145	0.10 136	0.05 35	0.04 23	0.08 325	0.08 386	0.04 18	0.04 39

rvit_stereo_0083	0.12 295	0.08 277	0.17 402	0.16 173	0.09 273	0.11 207	0.15 276	0.15 133	0.26 403	0.11 205	0.14 237	0.13 267	0.10 236	0.12 228	0.13 313	0.10 445	0.08 454	0.09 409	0.07 319	0.07 297	0.06 236

WCG-NET	0.08 65	0.05 28	0.10 125	0.15 96	0.06 17	0.11 207	0.14 201	0.13 74	0.14 179	0.07 59	0.09 128	0.07 99	0.06 42	0.13 280	0.08 14	0.05 35	0.04 23	0.06 143	0.04 50	0.04 18	0.03 1

rvit_stereo_0081	0.11 222	0.08 277	0.16 379	0.16 173	0.09 273	0.11 207	0.14 201	0.14 96	0.24 366	0.11 205	0.13 224	0.14 286	0.09 213	0.11 145	0.12 278	0.10 445	0.07 422	0.08 325	0.07 319	0.07 297	0.06 236

rvit_stereo_0082	0.11 222	0.08 277	0.16 379	0.16 173	0.09 273	0.11 207	0.14 201	0.14 96	0.24 366	0.11 205	0.13 224	0.14 286	0.09 213	0.11 145	0.12 278	0.10 445	0.07 422	0.08 325	0.07 319	0.07 297	0.06 236

WCG-NET（raft）	0.08 65	0.05 28	0.10 125	0.15 96	0.06 17	0.11 207	0.13 137	0.15 133	0.12 120	0.08 99	0.07 51	0.06 29	0.06 42	0.13 280	0.08 14	0.05 35	0.04 23	0.05 55	0.04 50	0.05 119	0.04 39

DispNO	0.15 393	0.09 349	0.18 434	0.19 395	0.12 465	0.11 207	0.21 489	0.23 334	0.29 439	0.18 386	0.23 370	0.19 372	0.17 428	0.16 353	0.16 402	0.07 281	0.05 186	0.08 325	0.08 386	0.07 297	0.06 236

ff7	0.09 120	0.07 162	0.11 180	0.16 173	0.09 273	0.11 207	0.15 276	0.16 170	0.12 120	0.10 166	0.06 14	0.06 29	0.06 42	0.11 145	0.09 52	0.05 35	0.04 23	0.06 143	0.05 155	0.05 119	0.06 236

IGEVStereo-DCA	0.09 120	0.07 162	0.11 180	0.16 173	0.10 380	0.11 207	0.15 276	0.16 170	0.12 120	0.10 166	0.06 14	0.08 138	0.06 42	0.10 83	0.09 52	0.06 125	0.05 186	0.06 143	0.05 155	0.05 119	0.06 236

ffff	0.09 120	0.07 162	0.11 180	0.16 173	0.09 273	0.11 207	0.15 276	0.16 170	0.12 120	0.10 166	0.06 14	0.06 29	0.06 42	0.11 145	0.09 52	0.05 35	0.04 23	0.06 143	0.05 155	0.05 119	0.06 236

rrr	0.09 120	0.07 162	0.13 254	0.16 173	0.10 380	0.11 207	0.15 276	0.16 170	0.15 200	0.10 166	0.06 14	0.08 138	0.06 42	0.10 83	0.09 52	0.06 125	0.05 186	0.06 143	0.05 155	0.05 119	0.06 236

11t	0.09 120	0.07 162	0.11 180	0.16 173	0.09 273	0.11 207	0.15 276	0.16 170	0.12 120	0.10 166	0.06 14	0.06 29	0.06 42	0.11 145	0.09 52	0.05 35	0.04 23	0.06 143	0.05 155	0.05 119	0.06 236

plain	0.11 222	0.09 349	0.10 125	0.19 395	0.09 273	0.11 207	0.14 201	0.14 96	0.13 156	0.13 266	0.15 250	0.09 165	0.12 298	0.13 280	0.12 278	0.07 281	0.05 186	0.09 409	0.06 227	0.06 223	0.06 236

GCAP-Stereo	0.09 120	0.07 162	0.13 254	0.18 335	0.06 17	0.11 207	0.07 3	0.14 96	0.12 120	0.09 135	0.10 157	0.07 99	0.09 213	0.13 280	0.10 136	0.06 125	0.05 186	0.05 55	0.04 50	0.04 18	0.05 135

RAFT-Test	0.09 120	0.06 82	0.10 125	0.16 173	0.07 88	0.11 207	0.15 276	0.16 170	0.13 156	0.09 135	0.10 157	0.11 222	0.09 213	0.12 228	0.09 52	0.06 125	0.04 23	0.05 55	0.04 50	0.05 119	0.05 135

HH	0.09 120	0.06 82	0.13 254	0.17 252	0.08 163	0.11 207	0.16 336	0.15 133	0.10 56	0.08 99	0.10 157	0.08 138	0.07 125	0.10 83	0.09 52	0.06 125	0.04 23	0.06 143	0.05 155	0.05 119	0.04 39

HanStereo	0.09 120	0.06 82	0.13 254	0.17 252	0.08 163	0.11 207	0.16 336	0.15 133	0.10 56	0.08 99	0.10 157	0.08 138	0.07 125	0.10 83	0.09 52	0.06 125	0.04 23	0.06 143	0.05 155	0.05 119	0.04 39

LL-Strereo	0.13 322	0.10 414	0.12 221	0.20 451	0.10 380	0.11 207	0.18 410	0.33 495	0.25 390	0.16 342	0.16 267	0.14 286	0.14 362	0.19 434	0.11 212	0.06 125	0.05 186	0.09 409	0.08 386	0.04 18	0.05 135

anonymousdsp	0.09 120	0.07 162	0.11 180	0.17 252	0.09 273	0.11 207	0.15 276	0.16 170	0.12 120	0.10 166	0.06 14	0.06 29	0.06 42	0.11 145	0.09 52	0.05 35	0.04 23	0.06 143	0.05 155	0.05 119	0.06 236

EGLCR-Stereo	0.08 65	0.05 28	0.08 27	0.14 48	0.07 88	0.11 207	0.12 85	0.11 34	0.16 228	0.06 13	0.05 7	0.07 99	0.05 14	0.10 83	0.11 212	0.06 125	0.04 23	0.06 143	0.05 155	0.04 18	0.04 39

DCRE	0.11 222	0.07 162	0.13 254	0.16 173	0.11 435	0.11 207	0.17 362	0.18 233	0.17 253	0.11 205	0.18 309	0.11 222	0.10 236	0.15 326	0.11 212	0.06 125	0.05 186	0.06 143	0.06 227	0.05 119	0.05 135

ProNet	0.09 120	0.07 162	0.11 180	0.17 252	0.08 163	0.11 207	0.15 276	0.15 133	0.12 120	0.10 166	0.06 14	0.07 99	0.06 42	0.11 145	0.09 52	0.05 35	0.05 186	0.06 143	0.05 155	0.04 18	0.06 236

ccc-4	0.09 120	0.07 162	0.11 180	0.16 173	0.09 273	0.11 207	0.15 276	0.16 170	0.12 120	0.10 166	0.06 14	0.06 29	0.06 42	0.11 145	0.09 52	0.05 35	0.04 23	0.06 143	0.05 155	0.05 119	0.06 236

IGEV-Stereo	0.09 120	0.07 162	0.11 180	0.17 252	0.09 273	0.11 207	0.15 276	0.16 170	0.12 120	0.10 166	0.06 14	0.06 29	0.06 42	0.11 145	0.09 52	0.05 35	0.04 23	0.06 143	0.05 155	0.05 119	0.06 236
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IPLG	0.11 222	0.08 277	0.15 337	0.17 252	0.08 163	0.11 207	0.14 201	0.20 274	0.15 200	0.13 266	0.18 309	0.07 99	0.07 125	0.14 308	0.14 349	0.06 125	0.04 23	0.06 143	0.05 155	0.04 18	0.04 39

IIG-Stereo	0.11 222	0.06 82	0.13 254	0.17 252	0.08 163	0.11 207	0.12 85	0.22 315	0.18 267	0.14 289	0.17 286	0.12 243	0.13 330	0.12 228	0.13 313	0.06 125	0.05 186	0.07 244	0.06 227	0.06 223	0.05 135

cross-raft	0.10 183	0.09 349	0.09 83	0.19 395	0.07 88	0.11 207	0.24 523	0.13 74	0.15 200	0.08 99	0.10 157	0.12 243	0.10 236	0.09 47	0.11 212	0.05 35	0.04 23	0.06 143	0.05 155	0.04 18	0.04 39

test-1	0.10 183	0.07 162	0.17 402	0.19 395	0.08 163	0.11 207	0.24 523	0.15 133	0.18 267	0.09 135	0.07 51	0.10 198	0.08 176	0.08 17	0.09 52	0.06 125	0.04 23	0.06 143	0.06 227	0.04 18	0.05 135

iRaftStereo_RVC	0.10 183	0.07 162	0.10 125	0.17 252	0.09 273	0.11 207	0.17 362	0.18 233	0.12 120	0.09 135	0.11 194	0.10 198	0.07 125	0.11 145	0.10 136	0.05 35	0.04 23	0.08 325	0.08 386	0.04 18	0.04 39

TANstereo	0.09 120	0.04 1	0.08 27	0.13 15	0.06 17	0.11 207	0.13 137	0.15 133	0.19 289	0.11 205	0.15 250	0.10 198	0.07 125	0.12 228	0.09 52	0.07 281	0.05 186	0.05 55	0.04 50	0.06 223	0.05 135

test_xeample3	0.09 120	0.07 162	0.12 221	0.16 173	0.09 273	0.11 207	0.15 276	0.16 170	0.14 179	0.10 166	0.07 51	0.08 138	0.06 42	0.10 83	0.09 52	0.06 125	0.04 23	0.06 143	0.05 155	0.05 119	0.06 236

R-Stereo Train	0.10 183	0.06 82	0.11 180	0.17 252	0.08 163	0.11 207	0.14 201	0.24 358	0.11 87	0.12 237	0.19 323	0.11 222	0.08 176	0.10 83	0.11 212	0.07 281	0.05 186	0.06 143	0.05 155	0.05 119	0.05 135

RAFT-Stereo	0.10 183	0.06 82	0.11 180	0.17 252	0.08 163	0.11 207	0.14 201	0.24 358	0.11 87	0.12 237	0.19 323	0.11 222	0.08 176	0.10 83	0.11 212	0.07 281	0.05 186	0.06 143	0.05 155	0.05 119	0.05 135
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Select-FE	0.11 222	0.06 82	0.21 471	0.15 96	0.11 435	0.12 250	0.13 137	0.22 315	0.18 267	0.09 135	0.11 194	0.10 198	0.06 42	0.12 228	0.09 52	0.07 281	0.05 186	0.07 244	0.08 386	0.06 223	0.08 384

IGEV-FE	0.09 120	0.05 28	0.13 254	0.14 48	0.08 163	0.12 250	0.13 137	0.17 205	0.11 87	0.10 166	0.06 14	0.09 165	0.06 42	0.11 145	0.09 52	0.06 125	0.04 23	0.06 143	0.06 227	0.05 119	0.05 135

Zero-FE251	0.08 65	0.05 28	0.10 125	0.13 15	0.06 17	0.12 250	0.12 85	0.11 34	0.10 56	0.07 59	0.08 101	0.06 29	0.06 42	0.10 83	0.08 14	0.06 125	0.04 23	0.05 55	0.04 50	0.04 18	0.04 39

G2L-Stereo_test	0.14 352	0.07 162	0.11 180	0.13 15	0.08 163	0.12 250	0.17 362	0.31 476	0.28 432	0.21 439	0.23 370	0.20 389	0.16 404	0.17 392	0.19 447	0.07 281	0.05 186	0.05 55	0.05 155	0.07 297	0.07 315

SGD-Stereo	0.08 65	0.05 28	0.10 125	0.14 48	0.06 17	0.12 250	0.12 85	0.11 34	0.12 120	0.07 59	0.09 128	0.09 165	0.09 213	0.08 17	0.08 14	0.06 125	0.04 23	0.05 55	0.04 50	0.05 119	0.04 39

MM-Stereo_test3	0.10 183	0.07 162	0.07 6	0.18 335	0.07 88	0.12 250	0.19 454	0.24 358	0.19 289	0.06 13	0.10 157	0.08 138	0.06 42	0.11 145	0.09 52	0.06 125	0.06 349	0.07 244	0.05 155	0.05 119	0.04 39

MM-Stereo_test2	0.09 120	0.07 162	0.09 83	0.19 395	0.08 163	0.12 250	0.18 410	0.15 133	0.14 179	0.07 59	0.10 157	0.07 99	0.06 42	0.12 228	0.09 52	0.05 35	0.04 23	0.06 143	0.05 155	0.06 223	0.04 39

MM-Stereo_test1	0.10 183	0.07 162	0.09 83	0.18 335	0.07 88	0.12 250	0.18 410	0.21 292	0.20 310	0.09 135	0.11 194	0.08 138	0.06 42	0.10 83	0.10 136	0.06 125	0.05 186	0.07 244	0.06 227	0.05 119	0.04 39

Reg-Stereo(zero)	0.09 120	0.05 28	0.08 27	0.16 173	0.06 17	0.12 250	0.11 53	0.15 133	0.11 87	0.12 237	0.09 128	0.10 198	0.08 176	0.11 145	0.09 52	0.06 125	0.05 186	0.05 55	0.04 50	0.04 18	0.05 135

tt45	0.09 120	0.06 82	0.11 180	0.15 96	0.07 88	0.12 250	0.15 276	0.13 74	0.12 120	0.09 135	0.06 14	0.08 138	0.06 42	0.13 280	0.10 136	0.06 125	0.04 23	0.06 143	0.05 155	0.05 119	0.06 236

rvit_0105_4	0.15 393	0.09 349	0.17 402	0.17 252	0.10 380	0.12 250	0.20 473	0.23 334	0.27 416	0.14 289	0.20 333	0.17 348	0.14 362	0.17 392	0.13 313	0.15 545	0.11 517	0.11 487	0.10 470	0.09 427	0.06 236

rvit_stereo_ft	0.12 295	0.07 162	0.13 254	0.19 395	0.10 380	0.12 250	0.17 362	0.16 170	0.16 228	0.13 266	0.13 224	0.15 311	0.10 236	0.14 308	0.13 313	0.10 445	0.06 349	0.08 325	0.07 319	0.07 297	0.06 236

trnet	0.08 65	0.05 28	0.07 6	0.12 9	0.05 1	0.12 250	0.10 28	0.13 74	0.10 56	0.08 99	0.13 224	0.09 165	0.08 176	0.11 145	0.10 136	0.08 343	0.05 186	0.05 55	0.03 1	0.06 223	0.05 135

H2IRNET	0.10 183	0.09 349	0.10 125	0.18 335	0.09 273	0.12 250	0.15 276	0.14 96	0.21 324	0.10 166	0.10 157	0.10 198	0.11 266	0.10 83	0.10 136	0.06 125	0.04 23	0.08 325	0.08 386	0.06 223	0.05 135

CoDeX	0.12 295	0.07 162	0.13 254	0.17 252	0.08 163	0.12 250	0.16 336	0.23 334	0.27 416	0.13 266	0.17 286	0.15 311	0.12 298	0.14 308	0.11 212	0.07 281	0.05 186	0.07 244	0.06 227	0.06 223	0.05 135

IGEV_Zeroshot_test	0.09 120	0.05 28	0.13 254	0.14 48	0.08 163	0.12 250	0.13 137	0.17 205	0.11 87	0.10 166	0.06 14	0.09 165	0.06 42	0.11 145	0.09 52	0.06 125	0.04 23	0.06 143	0.06 227	0.05 119	0.05 135

RAFT_CTSACE	0.12 295	0.09 349	0.10 125	0.22 503	0.08 163	0.12 250	0.24 523	0.18 233	0.17 253	0.21 439	0.27 441	0.13 267	0.07 125	0.13 280	0.09 52	0.05 35	0.06 349	0.08 325	0.07 319	0.04 18	0.04 39

SA	0.13 322	0.09 349	0.09 83	0.18 335	0.08 163	0.12 250	0.24 523	0.23 334	0.19 289	0.17 354	0.27 441	0.15 311	0.11 266	0.11 145	0.11 212	0.05 35	0.05 186	0.09 409	0.08 386	0.05 119	0.05 135

iRaft-Stereo_20w	0.09 120	0.05 28	0.13 254	0.14 48	0.09 273	0.12 250	0.15 276	0.19 260	0.11 87	0.11 205	0.08 101	0.08 138	0.05 14	0.10 83	0.09 52	0.06 125	0.04 23	0.06 143	0.05 155	0.06 223	0.05 135

UDGNet	0.14 352	0.13 486	0.17 402	0.18 335	0.10 380	0.12 250	0.16 336	0.21 292	0.27 416	0.20 423	0.20 333	0.17 348	0.13 330	0.16 353	0.14 349	0.10 445	0.06 349	0.09 409	0.07 319	0.07 297	0.07 315

IPLGR_C	0.11 222	0.08 277	0.15 337	0.17 252	0.08 163	0.12 250	0.15 276	0.17 205	0.15 200	0.14 289	0.11 194	0.16 331	0.10 236	0.16 353	0.12 278	0.07 281	0.05 186	0.06 143	0.06 227	0.05 119	0.06 236

MIPNet	0.11 222	0.08 277	0.15 337	0.17 252	0.09 273	0.12 250	0.14 201	0.21 292	0.25 390	0.12 237	0.10 157	0.09 165	0.07 125	0.13 280	0.13 313	0.06 125	0.04 23	0.06 143	0.05 155	0.04 18	0.04 39

GMOStereo	0.11 222	0.09 349	0.08 27	0.19 395	0.08 163	0.12 250	0.28 559	0.13 74	0.18 267	0.11 205	0.17 286	0.14 286	0.12 298	0.07 3	0.07 1	0.05 35	0.05 186	0.09 409	0.07 319	0.04 18	0.04 39

error version	0.11 222	0.09 349	0.08 27	0.19 395	0.08 163	0.12 250	0.28 559	0.13 74	0.18 267	0.11 205	0.17 286	0.14 286	0.12 298	0.07 3	0.07 1	0.05 35	0.05 186	0.09 409	0.07 319	0.04 18	0.04 39

test-v	0.11 222	0.09 349	0.08 27	0.19 395	0.08 163	0.12 250	0.28 559	0.13 74	0.18 267	0.11 205	0.17 286	0.14 286	0.12 298	0.07 3	0.07 1	0.05 35	0.05 186	0.09 409	0.07 319	0.04 18	0.04 39

GwcNet-ADL	0.13 322	0.08 277	0.14 299	0.20 451	0.09 273	0.12 250	0.20 473	0.30 460	0.25 390	0.14 289	0.14 237	0.18 363	0.14 362	0.13 280	0.15 383	0.07 281	0.05 186	0.06 143	0.05 155	0.07 297	0.06 236

CrosDoStereo	0.12 295	0.07 162	0.12 221	0.14 48	0.09 273	0.12 250	0.15 276	0.17 205	0.22 346	0.19 401	0.24 382	0.15 311	0.11 266	0.11 145	0.12 278	0.06 125	0.05 186	0.07 244	0.07 319	0.05 119	0.05 135

DeepStereo_LL	0.12 295	0.07 162	0.12 221	0.14 48	0.09 273	0.12 250	0.15 276	0.17 205	0.22 346	0.19 401	0.24 382	0.15 311	0.11 266	0.11 145	0.12 278	0.06 125	0.05 186	0.07 244	0.07 319	0.05 119	0.05 135

RAFT-RH_RVC	0.12 295	0.06 82	0.14 299	0.16 173	0.09 273	0.12 250	0.12 85	0.17 205	0.12 120	0.13 266	0.40 532	0.11 222	0.10 236	0.13 280	0.12 278	0.05 35	0.04 23	0.08 325	0.05 155	0.05 119	0.06 236

test-2	0.11 222	0.09 349	0.08 27	0.19 395	0.08 163	0.12 250	0.28 559	0.13 74	0.18 267	0.11 205	0.17 286	0.14 286	0.12 298	0.07 3	0.07 1	0.05 35	0.05 186	0.09 409	0.07 319	0.04 18	0.04 39

Prome-Stereo	0.11 222	0.07 162	0.11 180	0.18 335	0.09 273	0.12 250	0.14 201	0.23 334	0.13 156	0.13 266	0.16 267	0.13 267	0.08 176	0.12 228	0.10 136	0.05 35	0.05 186	0.07 244	0.06 227	0.06 223	0.10 459

HITNet	0.11 222	0.06 82	0.12 221	0.14 48	0.06 17	0.12 250	0.10 28	0.18 233	0.18 267	0.13 266	0.17 286	0.15 311	0.11 266	0.15 326	0.14 349	0.06 125	0.04 23	0.04 1	0.04 50	0.06 223	0.05 135
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
252Zero-FE	0.08 65	0.04 1	0.10 125	0.13 15	0.07 88	0.13 282	0.11 53	0.13 74	0.14 179	0.07 59	0.05 7	0.06 29	0.05 14	0.09 47	0.10 136	0.06 125	0.04 23	0.05 55	0.04 50	0.05 119	0.06 236

DFGA-Net	0.13 322	0.11 439	0.19 457	0.18 335	0.10 380	0.13 282	0.13 137	0.23 334	0.25 390	0.16 342	0.16 267	0.13 267	0.12 298	0.17 392	0.15 383	0.07 281	0.05 186	0.08 325	0.07 319	0.05 119	0.05 135

G2L-Stereo	0.14 352	0.07 162	0.13 254	0.17 252	0.09 273	0.13 282	0.12 85	0.27 406	0.22 346	0.17 354	0.27 441	0.21 398	0.13 330	0.18 409	0.18 432	0.09 401	0.08 454	0.08 325	0.07 319	0.07 297	0.07 315

fffy	0.09 120	0.08 277	0.10 125	0.16 173	0.07 88	0.13 282	0.17 362	0.13 74	0.12 120	0.08 99	0.09 128	0.08 138	0.09 213	0.13 280	0.11 212	0.05 35	0.05 186	0.07 244	0.05 155	0.04 18	0.05 135

UGAM	0.13 322	0.10 414	0.09 83	0.22 503	0.08 163	0.13 282	0.20 473	0.18 233	0.24 366	0.22 454	0.16 267	0.13 267	0.13 330	0.19 434	0.13 313	0.07 281	0.05 186	0.13 523	0.11 500	0.07 297	0.05 135

model_zeroshot	0.10 183	0.05 28	0.12 221	0.15 96	0.09 273	0.13 282	0.14 201	0.20 274	0.14 179	0.11 205	0.10 157	0.12 243	0.07 125	0.12 228	0.11 212	0.07 281	0.06 349	0.06 143	0.05 155	0.06 223	0.06 236

ITSA-stereo	0.16 420	0.11 439	0.14 299	0.19 395	0.08 163	0.13 282	0.14 201	0.30 460	0.49 551	0.17 354	0.18 309	0.22 416	0.15 383	0.17 392	0.16 402	0.10 445	0.06 349	0.08 325	0.08 386	0.08 363	0.09 429

rvit_stereo_0075_2	0.17 442	0.12 458	0.25 499	0.23 522	0.16 539	0.13 282	0.10 28	0.30 460	0.27 416	0.20 423	0.28 452	0.22 416	0.15 383	0.18 409	0.13 313	0.16 562	0.10 504	0.17 556	0.10 470	0.10 462	0.10 459

RAStereo	0.10 183	0.09 349	0.08 27	0.20 451	0.08 163	0.13 282	0.18 410	0.16 170	0.17 253	0.10 166	0.12 209	0.05 7	0.06 42	0.09 47	0.08 14	0.07 281	0.05 186	0.07 244	0.05 155	0.05 119	0.04 39

Pointernet	0.09 120	0.05 28	0.10 125	0.16 173	0.08 163	0.13 282	0.10 28	0.15 133	0.18 267	0.09 135	0.07 51	0.06 29	0.06 42	0.11 145	0.10 136	0.08 343	0.04 23	0.05 55	0.03 1	0.06 223	0.05 135

CAS++	0.11 222	0.07 162	0.11 180	0.14 48	0.10 380	0.13 282	0.14 201	0.24 358	0.14 179	0.11 205	0.09 128	0.11 222	0.07 125	0.14 308	0.09 52	0.11 478	0.09 481	0.09 409	0.07 319	0.07 297	0.08 384
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo06	0.10 183	0.07 162	0.12 221	0.17 252	0.09 273	0.13 282	0.18 410	0.19 260	0.12 120	0.13 266	0.08 101	0.07 99	0.07 125	0.11 145	0.09 52	0.06 125	0.05 186	0.08 325	0.07 319	0.06 223	0.06 236

MyStereo05	0.13 322	0.07 162	0.10 125	0.17 252	0.09 273	0.13 282	0.18 410	0.28 431	0.35 491	0.17 354	0.14 237	0.15 311	0.11 266	0.15 326	0.13 313	0.06 125	0.05 186	0.08 325	0.07 319	0.06 223	0.06 236

ACVNet-DCA	0.10 183	0.08 277	0.13 254	0.17 252	0.09 273	0.13 282	0.15 276	0.24 358	0.16 228	0.09 135	0.09 128	0.06 29	0.06 42	0.10 83	0.07 1	0.06 125	0.05 186	0.06 143	0.05 155	0.07 297	0.07 315

xx1	0.11 222	0.08 277	0.13 254	0.17 252	0.09 273	0.13 282	0.15 276	0.16 170	0.18 267	0.09 135	0.09 128	0.16 331	0.16 404	0.10 83	0.07 1	0.06 125	0.05 186	0.08 325	0.08 386	0.07 297	0.07 315

1test111	0.11 222	0.08 277	0.13 254	0.17 252	0.09 273	0.13 282	0.15 276	0.24 358	0.16 228	0.09 135	0.09 128	0.06 29	0.06 42	0.15 326	0.16 402	0.06 125	0.05 186	0.06 143	0.05 155	0.07 297	0.07 315

cc1	0.10 183	0.08 277	0.13 254	0.17 252	0.09 273	0.13 282	0.15 276	0.16 170	0.18 267	0.09 135	0.09 128	0.06 29	0.06 42	0.10 83	0.07 1	0.06 125	0.05 186	0.06 143	0.05 155	0.06 223	0.06 236

tt1	0.10 183	0.08 277	0.13 254	0.17 252	0.09 273	0.13 282	0.15 276	0.15 133	0.19 289	0.09 135	0.08 101	0.06 29	0.06 42	0.10 83	0.08 14	0.06 125	0.05 186	0.06 143	0.05 155	0.06 223	0.06 236

UniTT-Stereo	0.09 120	0.07 162	0.08 27	0.18 335	0.08 163	0.13 282	0.11 53	0.12 55	0.11 87	0.10 166	0.12 209	0.05 7	0.06 42	0.09 47	0.10 136	0.07 281	0.06 349	0.05 55	0.05 155	0.06 223	0.05 135

EKT-Stereo	0.11 222	0.07 162	0.14 299	0.16 173	0.10 380	0.13 282	0.14 201	0.19 260	0.21 324	0.11 205	0.08 101	0.13 267	0.10 236	0.11 145	0.12 278	0.08 343	0.06 349	0.07 244	0.06 227	0.08 363	0.07 315

Any-RAFT	0.10 183	0.05 28	0.10 125	0.15 96	0.07 88	0.13 282	0.14 201	0.21 292	0.15 200	0.11 205	0.12 209	0.13 267	0.10 236	0.13 280	0.10 136	0.07 281	0.04 23	0.05 55	0.04 50	0.06 223	0.05 135

anonymousdsp2	0.11 222	0.07 162	0.11 180	0.16 173	0.09 273	0.13 282	0.14 201	0.19 260	0.23 356	0.13 266	0.14 237	0.12 243	0.09 213	0.14 308	0.11 212	0.05 35	0.05 186	0.05 55	0.04 50	0.06 223	0.06 236

CBFPSM	0.15 393	0.07 162	0.27 510	0.17 252	0.09 273	0.13 282	0.15 276	0.22 315	0.23 356	0.20 423	0.27 441	0.23 433	0.16 404	0.16 353	0.19 447	0.06 125	0.06 349	0.06 143	0.07 319	0.07 297	0.07 315

anonymousa	0.13 322	0.07 162	0.14 299	0.18 335	0.09 273	0.13 282	0.17 362	0.20 274	0.29 439	0.15 313	0.24 382	0.16 331	0.14 362	0.14 308	0.14 349	0.07 281	0.05 186	0.07 244	0.09 432	0.05 119	0.07 315

qqq	0.13 322	0.09 349	0.15 337	0.16 173	0.08 163	0.13 282	0.15 276	0.24 358	0.16 228	0.15 313	0.19 323	0.16 331	0.16 404	0.15 326	0.16 402	0.07 281	0.06 349	0.08 325	0.08 386	0.07 297	0.07 315

raft_robust	0.13 322	0.10 414	0.07 6	0.18 335	0.08 163	0.13 282	0.24 523	0.29 449	0.34 477	0.20 423	0.20 333	0.15 311	0.10 236	0.11 145	0.12 278	0.05 35	0.05 186	0.07 244	0.07 319	0.05 119	0.04 39

CIPLG	0.11 222	0.08 277	0.15 337	0.17 252	0.08 163	0.13 282	0.15 276	0.17 205	0.16 228	0.14 289	0.11 194	0.16 331	0.10 236	0.17 392	0.12 278	0.07 281	0.05 186	0.06 143	0.06 227	0.05 119	0.06 236

IPLGR	0.11 222	0.09 349	0.17 402	0.18 335	0.08 163	0.13 282	0.16 336	0.21 292	0.24 366	0.12 237	0.12 209	0.11 222	0.09 213	0.13 280	0.12 278	0.06 125	0.05 186	0.06 143	0.06 227	0.05 119	0.04 39

ACRE	0.11 222	0.08 277	0.15 337	0.17 252	0.08 163	0.13 282	0.15 276	0.17 205	0.14 179	0.14 289	0.11 194	0.16 331	0.10 236	0.16 353	0.12 278	0.07 281	0.05 186	0.06 143	0.06 227	0.05 119	0.06 236

test_3	0.11 222	0.09 349	0.10 125	0.21 482	0.08 163	0.13 282	0.25 539	0.14 96	0.21 324	0.10 166	0.10 157	0.09 165	0.10 236	0.08 17	0.11 212	0.05 35	0.04 23	0.08 325	0.07 319	0.04 18	0.04 39

PSMNet-ADL	0.15 393	0.12 458	0.13 254	0.22 503	0.09 273	0.13 282	0.20 473	0.26 392	0.23 356	0.18 386	0.20 333	0.23 433	0.17 428	0.18 409	0.18 432	0.09 401	0.08 454	0.08 325	0.11 500	0.08 363	0.07 315

XX-TBD	0.09 120	0.06 82	0.07 6	0.14 48	0.07 88	0.13 282	0.16 336	0.14 96	0.14 179	0.11 205	0.12 209	0.09 165	0.08 176	0.10 83	0.10 136	0.06 125	0.04 23	0.05 55	0.04 50	0.06 223	0.05 135

CFNet_pseudo	0.14 352	0.08 277	0.16 379	0.16 173	0.09 273	0.13 282	0.14 201	0.27 406	0.34 477	0.15 313	0.21 350	0.22 416	0.13 330	0.18 409	0.14 349	0.07 281	0.05 186	0.08 325	0.06 227	0.07 297	0.07 315

RALCasStereoNet	0.11 222	0.07 162	0.09 83	0.16 173	0.08 163	0.13 282	0.14 201	0.17 205	0.11 87	0.12 237	0.17 286	0.14 286	0.10 236	0.12 228	0.11 212	0.07 281	0.06 349	0.06 143	0.05 155	0.08 363	0.07 315

GES	0.14 352	0.08 277	0.16 379	0.15 96	0.10 380	0.13 282	0.13 137	0.28 431	0.26 403	0.17 354	0.24 382	0.19 372	0.14 362	0.16 353	0.14 349	0.08 343	0.08 454	0.07 244	0.06 227	0.08 363	0.09 429

PSMNet-RSSM	0.14 352	0.07 162	0.14 299	0.15 96	0.08 163	0.13 282	0.16 336	0.25 379	0.24 366	0.17 354	0.28 452	0.23 433	0.14 362	0.16 353	0.14 349	0.11 478	0.06 349	0.09 409	0.12 521	0.08 363	0.07 315

PMTNet	0.09 120	0.05 28	0.09 83	0.12 9	0.06 17	0.13 282	0.14 201	0.16 170	0.11 87	0.09 135	0.13 224	0.10 198	0.07 125	0.14 308	0.10 136	0.15 545	0.04 23	0.05 55	0.03 1	0.07 297	0.06 236

FADNet_RVC	0.17 442	0.14 501	0.41 555	0.20 451	0.11 435	0.13 282	0.13 137	0.27 406	0.22 346	0.21 439	0.23 370	0.20 389	0.18 442	0.15 326	0.17 419	0.08 343	0.08 454	0.12 509	0.09 432	0.11 484	0.10 459

DIP-Stereo	0.11 222	0.08 277	0.15 337	0.17 252	0.09 273	0.13 282	0.09 18	0.16 170	0.16 228	0.12 237	0.16 267	0.14 286	0.12 298	0.16 353	0.14 349	0.06 125	0.05 186	0.06 143	0.05 155	0.05 119	0.07 315
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ccs_rob	0.14 352	0.09 349	0.16 379	0.16 173	0.09 273	0.13 282	0.14 201	0.27 406	0.34 477	0.15 313	0.21 350	0.22 416	0.13 330	0.18 409	0.14 349	0.07 281	0.05 186	0.08 325	0.07 319	0.07 297	0.07 315

G2L-ROB	0.13 322	0.07 162	0.13 254	0.13 15	0.08 163	0.14 322	0.17 362	0.25 379	0.19 289	0.20 423	0.19 323	0.20 389	0.14 362	0.18 409	0.16 402	0.08 343	0.05 186	0.06 143	0.05 155	0.08 363	0.09 429

castereo++	0.08 65	0.06 82	0.08 27	0.15 96	0.05 1	0.14 322	0.11 53	0.11 34	0.15 200	0.07 59	0.07 51	0.08 138	0.06 42	0.08 17	0.08 14	0.06 125	0.04 23	0.05 55	0.04 50	0.04 18	0.03 1

rvit_0105_5	0.14 352	0.10 414	0.14 299	0.17 252	0.09 273	0.14 322	0.23 513	0.24 358	0.27 416	0.14 289	0.15 250	0.18 363	0.13 330	0.17 392	0.14 349	0.14 541	0.11 517	0.10 457	0.11 500	0.08 363	0.07 315

rvit_stereo_0081_aga	0.12 295	0.09 349	0.15 337	0.18 335	0.10 380	0.14 322	0.14 201	0.14 96	0.19 289	0.10 166	0.18 309	0.16 331	0.09 213	0.12 228	0.10 136	0.10 445	0.06 349	0.08 325	0.07 319	0.07 297	0.06 236

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 222	0.05 28	0.12 221	0.15 96	0.13 491	0.14 322	0.16 336	0.23 334	0.18 267	0.10 166	0.13 224	0.10 198	0.07 125	0.12 228	0.09 52	0.06 125	0.05 186	0.06 143	0.06 227	0.07 297	0.08 384

gcap-zeroshot	0.09 120	0.06 82	0.10 125	0.16 173	0.07 88	0.14 322	0.13 137	0.11 34	0.12 120	0.13 266	0.12 209	0.09 165	0.08 176	0.09 47	0.09 52	0.06 125	0.05 186	0.06 143	0.05 155	0.04 18	0.04 39

MyStereo07	0.10 183	0.07 162	0.10 125	0.17 252	0.09 273	0.14 322	0.17 362	0.15 133	0.15 200	0.09 135	0.06 14	0.06 29	0.07 125	0.12 228	0.09 52	0.06 125	0.05 186	0.08 325	0.07 319	0.06 223	0.06 236

MyStereo04	0.13 322	0.07 162	0.10 125	0.17 252	0.09 273	0.14 322	0.17 362	0.29 449	0.38 508	0.17 354	0.14 237	0.16 331	0.11 266	0.15 326	0.13 313	0.06 125	0.05 186	0.08 325	0.07 319	0.06 223	0.06 236

MaDis-Stereo	0.09 120	0.09 349	0.08 27	0.17 252	0.09 273	0.14 322	0.11 53	0.16 170	0.16 228	0.09 135	0.11 194	0.06 29	0.06 42	0.09 47	0.13 313	0.07 281	0.06 349	0.08 325	0.05 155	0.05 119	0.04 39

PCWNet_CMD	0.14 352	0.08 277	0.15 337	0.17 252	0.09 273	0.14 322	0.14 201	0.29 449	0.36 496	0.14 289	0.20 333	0.21 398	0.13 330	0.17 392	0.14 349	0.07 281	0.05 186	0.07 244	0.07 319	0.07 297	0.07 315

CFNet_ucs	0.15 393	0.09 349	0.17 402	0.16 173	0.11 435	0.14 322	0.14 201	0.30 460	0.34 477	0.16 342	0.24 382	0.23 433	0.14 362	0.18 409	0.15 383	0.09 401	0.06 349	0.08 325	0.07 319	0.09 427	0.09 429

AEACV	0.09 120	0.05 28	0.08 27	0.14 48	0.13 491	0.14 322	0.13 137	0.15 133	0.09 37	0.07 59	0.09 128	0.07 99	0.08 176	0.10 83	0.09 52	0.06 125	0.04 23	0.06 143	0.05 155	0.05 119	0.04 39

LoS	0.09 120	0.05 28	0.11 180	0.13 15	0.07 88	0.14 322	0.11 53	0.15 133	0.15 200	0.09 135	0.09 128	0.12 243	0.09 213	0.15 326	0.10 136	0.07 281	0.05 186	0.05 55	0.03 1	0.05 119	0.05 135
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
riskmin	0.11 222	0.06 82	0.13 254	0.14 48	0.08 163	0.14 322	0.14 201	0.18 233	0.15 200	0.12 237	0.15 250	0.17 348	0.11 266	0.14 308	0.12 278	0.09 401	0.05 186	0.07 244	0.05 155	0.08 363	0.08 384

IER	0.14 352	0.08 277	0.13 254	0.17 252	0.09 273	0.14 322	0.16 336	0.26 392	0.27 416	0.18 386	0.26 423	0.17 348	0.20 472	0.17 392	0.14 349	0.08 343	0.05 186	0.07 244	0.06 227	0.08 363	0.07 315

test_5	0.14 352	0.12 458	0.08 27	0.20 451	0.10 380	0.14 322	0.28 559	0.21 292	0.24 366	0.19 401	0.28 452	0.11 222	0.15 383	0.12 228	0.13 313	0.06 125	0.05 186	0.07 244	0.08 386	0.08 363	0.07 315

THIR-Stereo	0.12 295	0.07 162	0.11 180	0.15 96	0.08 163	0.14 322	0.16 336	0.18 233	0.25 390	0.17 354	0.24 382	0.13 267	0.13 330	0.12 228	0.14 349	0.06 125	0.05 186	0.07 244	0.07 319	0.05 119	0.05 135

DRaft	0.12 295	0.06 82	0.12 221	0.14 48	0.09 273	0.14 322	0.17 362	0.21 292	0.30 445	0.18 386	0.27 441	0.10 198	0.16 404	0.11 145	0.12 278	0.05 35	0.04 23	0.07 244	0.07 319	0.05 119	0.05 135

RALAANet	0.11 222	0.08 277	0.10 125	0.17 252	0.09 273	0.14 322	0.10 28	0.20 274	0.16 228	0.14 289	0.13 224	0.16 331	0.09 213	0.12 228	0.12 278	0.06 125	0.05 186	0.08 325	0.07 319	0.06 223	0.04 39

RAFT + AFF	0.13 322	0.08 277	0.21 471	0.20 451	0.10 380	0.14 322	0.23 513	0.27 406	0.21 324	0.12 237	0.10 157	0.12 243	0.10 236	0.16 353	0.12 278	0.08 343	0.07 422	0.09 409	0.09 432	0.06 223	0.09 429

CREStereo	0.09 120	0.05 28	0.08 27	0.11 1	0.06 17	0.14 322	0.14 201	0.14 96	0.10 56	0.09 135	0.13 224	0.09 165	0.08 176	0.12 228	0.10 136	0.08 343	0.04 23	0.05 55	0.03 1	0.06 223	0.06 236
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
ACVNet	0.15 393	0.09 349	0.15 337	0.13 15	0.12 465	0.14 322	0.20 473	0.22 315	0.34 477	0.17 354	0.26 423	0.21 398	0.17 428	0.18 409	0.21 470	0.07 281	0.06 349	0.06 143	0.06 227	0.08 363	0.06 236

cf-r	0.14 352	0.07 162	0.13 254	0.16 173	0.08 163	0.14 322	0.19 454	0.21 292	0.25 390	0.17 354	0.26 423	0.22 416	0.17 428	0.14 308	0.15 383	0.10 445	0.05 186	0.06 143	0.08 386	0.06 223	0.06 236

GANet-RSSM	0.14 352	0.07 162	0.13 254	0.13 15	0.08 163	0.14 322	0.18 410	0.23 334	0.21 324	0.17 354	0.25 410	0.24 442	0.16 404	0.16 353	0.16 402	0.10 445	0.06 349	0.07 244	0.08 386	0.08 363	0.07 315

MSMDNet	0.14 352	0.08 277	0.15 337	0.17 252	0.09 273	0.14 322	0.14 201	0.29 449	0.36 496	0.14 289	0.20 333	0.21 398	0.13 330	0.18 409	0.14 349	0.07 281	0.05 186	0.07 244	0.07 319	0.07 297	0.07 315

iResNet	0.13 322	0.10 414	0.18 434	0.19 395	0.08 163	0.14 322	0.18 410	0.21 292	0.27 416	0.16 342	0.24 382	0.15 311	0.13 330	0.14 308	0.15 383	0.06 125	0.04 23	0.06 143	0.05 155	0.06 223	0.05 135

ISRNet	0.18 457	0.08 277	0.20 461	0.19 395	0.13 491	0.15 348	0.12 85	0.30 460	0.33 466	0.21 439	0.26 423	0.27 472	0.18 442	0.17 392	0.20 457	0.20 576	0.08 454	0.14 536	0.14 537	0.14 533	0.17 565

FACV-RUCA	0.13 322	0.11 439	0.13 254	0.19 395	0.12 465	0.15 348	0.16 336	0.22 315	0.21 324	0.16 342	0.16 267	0.15 311	0.16 404	0.14 308	0.13 313	0.07 281	0.05 186	0.08 325	0.06 227	0.10 462	0.08 384

DDVS	0.16 420	0.10 414	0.22 482	0.16 173	0.12 465	0.15 348	0.14 201	0.25 379	0.19 289	0.18 386	0.30 473	0.27 472	0.13 330	0.20 452	0.16 402	0.09 401	0.06 349	0.09 409	0.07 319	0.11 484	0.11 483

rvit_0105_3	0.16 420	0.10 414	0.15 337	0.20 451	0.12 465	0.15 348	0.26 548	0.25 379	0.30 445	0.15 313	0.17 286	0.21 398	0.14 362	0.18 409	0.14 349	0.14 541	0.11 517	0.12 509	0.14 537	0.07 297	0.07 315

DCVSM-stereo	0.15 393	0.09 349	0.16 379	0.16 173	0.10 380	0.15 348	0.09 18	0.20 274	0.24 366	0.20 423	0.24 382	0.26 465	0.15 383	0.19 434	0.14 349	0.09 401	0.07 422	0.09 409	0.08 386	0.10 462	0.12 504

ACV-stereo	0.15 393	0.10 414	0.29 522	0.18 335	0.12 465	0.15 348	0.13 137	0.23 334	0.21 324	0.19 401	0.23 370	0.22 416	0.15 383	0.23 496	0.17 419	0.08 343	0.07 422	0.07 244	0.07 319	0.08 363	0.07 315

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 222	0.08 277	0.13 254	0.16 173	0.08 163	0.15 348	0.16 336	0.18 233	0.19 289	0.10 166	0.09 128	0.09 165	0.08 176	0.11 145	0.12 278	0.07 281	0.05 186	0.08 325	0.06 227	0.07 297	0.06 236

ttt	0.14 352	0.08 277	0.14 299	0.15 96	0.08 163	0.15 348	0.18 410	0.27 406	0.30 445	0.16 342	0.24 382	0.17 348	0.14 362	0.13 280	0.14 349	0.11 478	0.08 454	0.09 409	0.08 386	0.09 427	0.09 429

LL-Strereo2	0.11 222	0.10 414	0.16 379	0.18 335	0.08 163	0.15 348	0.09 18	0.17 205	0.14 179	0.14 289	0.11 194	0.09 165	0.07 125	0.16 353	0.10 136	0.05 35	0.05 186	0.11 487	0.07 319	0.06 223	0.05 135

CASS	0.14 352	0.12 458	0.12 221	0.23 522	0.09 273	0.15 348	0.17 362	0.19 260	0.20 310	0.17 354	0.18 309	0.15 311	0.15 383	0.15 326	0.14 349	0.09 401	0.06 349	0.10 457	0.08 386	0.09 427	0.07 315
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.11 222	0.06 82	0.12 221	0.14 48	0.07 88	0.15 348	0.13 137	0.20 274	0.14 179	0.11 205	0.17 286	0.13 267	0.09 213	0.14 308	0.11 212	0.09 401	0.05 186	0.06 143	0.05 155	0.07 297	0.07 315

RAFT+CT+SA	0.13 322	0.11 439	0.09 83	0.19 395	0.09 273	0.15 348	0.28 559	0.22 315	0.22 346	0.15 313	0.26 423	0.10 198	0.10 236	0.11 145	0.12 278	0.05 35	0.04 23	0.07 244	0.08 386	0.07 297	0.06 236

BSDual-CNN	0.15 393	0.09 349	0.14 299	0.22 503	0.10 380	0.15 348	0.15 276	0.34 509	0.20 310	0.17 354	0.23 370	0.25 455	0.16 404	0.16 353	0.14 349	0.08 343	0.06 349	0.10 457	0.09 432	0.07 297	0.07 315

hknet	0.15 393	0.11 439	0.14 299	0.22 503	0.11 435	0.15 348	0.15 276	0.34 509	0.26 403	0.17 354	0.23 370	0.22 416	0.18 442	0.17 392	0.13 313	0.07 281	0.06 349	0.10 457	0.09 432	0.07 297	0.07 315

Sa-1000	0.12 295	0.08 277	0.09 83	0.18 335	0.08 163	0.15 348	0.22 501	0.22 315	0.19 289	0.15 313	0.20 333	0.17 348	0.11 266	0.10 83	0.10 136	0.06 125	0.05 186	0.09 409	0.09 432	0.05 119	0.05 135

psmg	0.14 352	0.09 349	0.14 299	0.17 252	0.10 380	0.15 348	0.17 362	0.29 449	0.20 310	0.17 354	0.21 350	0.25 455	0.16 404	0.16 353	0.14 349	0.08 343	0.07 422	0.08 325	0.08 386	0.07 297	0.07 315

dd	0.15 393	0.17 529	0.17 402	0.19 395	0.09 273	0.15 348	0.18 410	0.22 315	0.26 403	0.23 468	0.20 333	0.21 398	0.10 236	0.21 470	0.17 419	0.10 445	0.06 349	0.08 325	0.06 227	0.08 363	0.07 315

RAFT	0.13 322	0.09 349	0.11 180	0.18 335	0.08 163	0.15 348	0.23 513	0.21 292	0.20 310	0.21 439	0.21 350	0.18 363	0.13 330	0.17 392	0.10 136	0.06 125	0.07 422	0.10 457	0.09 432	0.06 223	0.05 135

TestStereo	0.14 352	0.15 508	0.11 180	0.23 522	0.08 163	0.15 348	0.21 489	0.20 274	0.23 356	0.14 289	0.25 410	0.16 331	0.13 330	0.16 353	0.14 349	0.06 125	0.06 349	0.08 325	0.06 227	0.09 427	0.05 135

XX-Stereo	0.09 120	0.05 28	0.09 83	0.17 252	0.09 273	0.15 348	0.12 85	0.21 292	0.10 56	0.10 166	0.14 237	0.07 99	0.06 42	0.13 280	0.08 14	0.06 125	0.05 186	0.06 143	0.06 227	0.04 18	0.04 39

HCRNet	0.16 420	0.23 562	0.12 221	0.35 582	0.11 435	0.15 348	0.17 362	0.26 392	0.22 346	0.19 401	0.24 382	0.21 398	0.14 362	0.15 326	0.13 313	0.11 478	0.07 422	0.11 487	0.10 470	0.09 427	0.07 315

ARAFT	0.12 295	0.08 277	0.18 434	0.19 395	0.09 273	0.15 348	0.17 362	0.20 274	0.13 156	0.12 237	0.13 224	0.14 286	0.12 298	0.15 326	0.13 313	0.06 125	0.05 186	0.10 457	0.09 432	0.06 223	0.04 39

SFCPSM	0.13 322	0.07 162	0.15 337	0.17 252	0.09 273	0.15 348	0.16 336	0.28 431	0.27 416	0.14 289	0.18 309	0.12 243	0.13 330	0.14 308	0.11 212	0.08 343	0.05 186	0.07 244	0.07 319	0.07 297	0.06 236

FENet	0.13 322	0.08 277	0.13 254	0.16 173	0.08 163	0.15 348	0.16 336	0.23 334	0.23 356	0.17 354	0.24 382	0.16 331	0.13 330	0.14 308	0.15 383	0.08 343	0.05 186	0.08 325	0.08 386	0.08 363	0.08 384

GwcNet-RSSM	0.14 352	0.07 162	0.12 221	0.16 173	0.08 163	0.15 348	0.20 473	0.22 315	0.28 432	0.18 386	0.28 452	0.23 433	0.17 428	0.15 326	0.16 402	0.10 445	0.06 349	0.07 244	0.09 432	0.07 297	0.07 315

DMCA	0.14 352	0.09 349	0.17 402	0.19 395	0.09 273	0.15 348	0.17 362	0.23 334	0.28 432	0.14 289	0.20 333	0.17 348	0.18 442	0.15 326	0.17 419	0.10 445	0.06 349	0.08 325	0.06 227	0.09 427	0.10 459

BEATNet_4x	0.12 295	0.09 349	0.15 337	0.18 335	0.07 88	0.15 348	0.07 3	0.23 334	0.19 289	0.16 342	0.19 323	0.19 372	0.14 362	0.17 392	0.15 383	0.07 281	0.05 186	0.05 55	0.05 155	0.06 223	0.07 315

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 442	0.10 414	0.23 490	0.20 451	0.10 380	0.15 348	0.18 410	0.31 476	0.25 390	0.21 439	0.31 477	0.25 455	0.17 428	0.21 470	0.20 457	0.09 401	0.06 349	0.08 325	0.09 432	0.07 297	0.08 384
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
coex_refinement	0.14 352	0.07 162	0.12 221	0.17 252	0.10 380	0.16 376	0.15 276	0.27 406	0.29 439	0.18 386	0.21 350	0.22 416	0.17 428	0.16 353	0.19 447	0.08 343	0.05 186	0.06 143	0.06 227	0.09 427	0.08 384

test_sample7	0.16 420	0.10 414	0.16 379	0.14 48	0.12 465	0.16 376	0.17 362	0.28 431	0.24 366	0.21 439	0.21 350	0.24 442	0.20 472	0.16 353	0.16 402	0.12 504	0.06 349	0.10 457	0.09 432	0.11 484	0.10 459

test_sample2	0.13 322	0.07 162	0.12 221	0.14 48	0.08 163	0.16 376	0.18 410	0.21 292	0.16 228	0.14 289	0.21 350	0.20 389	0.15 383	0.15 326	0.13 313	0.08 343	0.06 349	0.07 244	0.06 227	0.08 363	0.08 384

StereoVision	0.14 352	0.13 486	0.10 125	0.24 533	0.10 380	0.16 376	0.21 489	0.21 292	0.20 310	0.12 237	0.25 410	0.10 198	0.10 236	0.16 353	0.10 136	0.09 401	0.10 504	0.12 509	0.12 521	0.06 223	0.05 135

gwcnet-sp	0.14 352	0.07 162	0.13 254	0.18 335	0.09 273	0.16 376	0.18 410	0.24 358	0.24 366	0.19 401	0.24 382	0.15 311	0.16 404	0.16 353	0.15 383	0.08 343	0.07 422	0.07 244	0.08 386	0.08 363	0.07 315

scenet	0.14 352	0.07 162	0.13 254	0.18 335	0.09 273	0.16 376	0.18 410	0.24 358	0.24 366	0.19 401	0.24 382	0.15 311	0.16 404	0.16 353	0.15 383	0.08 343	0.07 422	0.07 244	0.08 386	0.08 363	0.07 315

ToySt	0.17 442	0.11 439	0.19 457	0.17 252	0.11 435	0.16 376	0.26 548	0.24 358	0.33 466	0.19 401	0.24 382	0.26 465	0.24 502	0.19 434	0.21 470	0.07 281	0.08 454	0.09 409	0.10 470	0.09 427	0.08 384

Selective-RAFT	0.11 222	0.11 439	0.12 221	0.21 482	0.08 163	0.16 376	0.13 137	0.21 292	0.23 356	0.10 166	0.10 157	0.11 222	0.10 236	0.15 326	0.11 212	0.05 35	0.05 186	0.06 143	0.05 155	0.06 223	0.05 135

ssnet	0.14 352	0.07 162	0.13 254	0.18 335	0.09 273	0.16 376	0.18 410	0.24 358	0.24 366	0.19 401	0.24 382	0.15 311	0.16 404	0.16 353	0.15 383	0.08 343	0.07 422	0.07 244	0.08 386	0.08 363	0.07 315

DEmStereo	0.12 295	0.06 82	0.14 299	0.14 48	0.10 380	0.16 376	0.15 276	0.16 170	0.24 366	0.17 354	0.23 370	0.12 243	0.14 362	0.12 228	0.14 349	0.05 35	0.04 23	0.07 244	0.06 227	0.05 119	0.05 135

s12784h	0.10 183	0.06 82	0.08 27	0.15 96	0.05 1	0.16 376	0.18 410	0.16 170	0.15 200	0.10 166	0.11 194	0.11 222	0.11 266	0.11 145	0.12 278	0.05 35	0.04 23	0.06 143	0.04 50	0.04 18	0.04 39

ADLNet	0.16 420	0.08 277	0.15 337	0.16 173	0.10 380	0.16 376	0.17 362	0.33 495	0.27 416	0.23 468	0.27 441	0.24 442	0.16 404	0.18 409	0.21 470	0.10 445	0.06 349	0.10 457	0.10 470	0.08 363	0.09 429

GMStereo	0.13 322	0.15 508	0.14 299	0.18 335	0.09 273	0.16 376	0.16 336	0.20 274	0.25 390	0.17 354	0.17 286	0.11 222	0.11 266	0.16 353	0.13 313	0.07 281	0.06 349	0.06 143	0.06 227	0.07 297	0.06 236
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
aanetorigin	0.22 500	0.17 529	0.57 576	0.18 335	0.10 380	0.16 376	0.19 454	0.20 274	0.33 466	0.49 583	0.48 563	0.30 499	0.28 534	0.21 470	0.24 506	0.08 343	0.07 422	0.08 325	0.07 319	0.10 462	0.09 429

acv_ft	0.15 393	0.09 349	0.16 379	0.19 395	0.10 380	0.16 376	0.17 362	0.25 379	0.34 477	0.19 401	0.26 423	0.21 398	0.17 428	0.18 409	0.19 447	0.07 281	0.06 349	0.06 143	0.06 227	0.08 363	0.06 236

STTStereo	0.18 457	0.13 486	0.28 513	0.20 451	0.11 435	0.16 376	0.21 489	0.29 449	0.23 356	0.22 454	0.30 473	0.29 490	0.18 442	0.20 452	0.20 457	0.12 504	0.11 517	0.11 487	0.14 537	0.09 427	0.08 384

HSM-Net_RVC	0.14 352	0.08 277	0.12 221	0.15 96	0.08 163	0.16 376	0.15 276	0.27 406	0.29 439	0.20 423	0.21 350	0.29 490	0.14 362	0.18 409	0.13 313	0.06 125	0.06 349	0.06 143	0.06 227	0.07 297	0.06 236
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNetv2_ROB	0.15 393	0.08 277	0.16 379	0.16 173	0.08 163	0.16 376	0.13 137	0.26 392	0.36 496	0.21 439	0.29 467	0.24 442	0.13 330	0.14 308	0.14 349	0.06 125	0.06 349	0.06 143	0.04 50	0.09 427	0.08 384

MLCV	0.13 322	0.08 277	0.17 402	0.18 335	0.06 17	0.16 376	0.17 362	0.19 260	0.22 346	0.19 401	0.25 410	0.17 348	0.13 330	0.15 326	0.14 349	0.05 35	0.04 23	0.05 55	0.04 50	0.05 119	0.04 39

HSM	0.15 393	0.09 349	0.15 337	0.16 173	0.09 273	0.16 376	0.14 201	0.28 431	0.25 390	0.20 423	0.24 382	0.37 541	0.17 428	0.20 452	0.15 383	0.07 281	0.05 186	0.07 244	0.06 227	0.07 297	0.06 236

CBMV_ROB	0.19 469	0.13 486	0.18 434	0.16 173	0.11 435	0.16 376	0.12 85	0.27 406	0.29 439	0.27 505	0.31 477	0.27 472	0.24 502	0.24 507	0.16 402	0.15 545	0.18 569	0.22 574	0.20 570	0.10 462	0.12 504

NOSS_ROB	0.19 469	0.13 486	0.18 434	0.16 173	0.12 465	0.16 376	0.12 85	0.30 460	0.33 466	0.20 423	0.22 366	0.27 472	0.24 502	0.21 470	0.16 402	0.16 562	0.18 569	0.23 575	0.21 572	0.13 517	0.13 517

DN-CSS_ROB	0.13 322	0.13 486	0.17 402	0.18 335	0.10 380	0.16 376	0.08 7	0.22 315	0.19 289	0.17 354	0.23 370	0.13 267	0.13 330	0.13 280	0.14 349	0.05 35	0.05 186	0.10 457	0.10 470	0.08 363	0.06 236

test_sample6	0.14 352	0.09 349	0.14 299	0.17 252	0.08 163	0.17 399	0.19 454	0.26 392	0.18 267	0.18 386	0.28 452	0.19 372	0.15 383	0.15 326	0.13 313	0.08 343	0.05 186	0.08 325	0.07 319	0.08 363	0.08 384

SMFormer	0.14 352	0.07 162	0.18 434	0.14 48	0.08 163	0.17 399	0.17 362	0.27 406	0.27 416	0.19 401	0.20 333	0.19 372	0.15 383	0.15 326	0.17 419	0.08 343	0.05 186	0.07 244	0.06 227	0.08 363	0.07 315

tta	0.14 352	0.07 162	0.18 434	0.14 48	0.08 163	0.17 399	0.17 362	0.27 406	0.27 416	0.19 401	0.20 333	0.19 372	0.15 383	0.15 326	0.17 419	0.08 343	0.05 186	0.07 244	0.06 227	0.06 223	0.06 236

qqq1	0.14 352	0.07 162	0.18 434	0.14 48	0.08 163	0.17 399	0.17 362	0.27 406	0.27 416	0.19 401	0.20 333	0.19 372	0.15 383	0.15 326	0.12 278	0.08 343	0.05 186	0.05 55	0.05 155	0.06 223	0.06 236

fff1	0.14 352	0.07 162	0.18 434	0.14 48	0.08 163	0.17 399	0.17 362	0.27 406	0.27 416	0.19 401	0.20 333	0.19 372	0.15 383	0.15 326	0.12 278	0.08 343	0.05 186	0.05 55	0.05 155	0.06 223	0.06 236

mmm	0.14 352	0.08 277	0.18 434	0.17 252	0.09 273	0.17 399	0.18 410	0.21 292	0.16 228	0.16 342	0.23 370	0.21 398	0.16 404	0.16 353	0.17 419	0.08 343	0.05 186	0.08 325	0.08 386	0.08 363	0.07 315

11t1	0.12 295	0.07 162	0.14 299	0.14 48	0.08 163	0.17 399	0.15 276	0.19 260	0.15 200	0.15 313	0.15 250	0.17 348	0.16 404	0.15 326	0.13 313	0.08 343	0.05 186	0.06 143	0.05 155	0.08 363	0.07 315

ffm	0.12 295	0.09 349	0.15 337	0.16 173	0.09 273	0.17 399	0.17 362	0.15 133	0.19 289	0.15 313	0.26 423	0.19 372	0.13 330	0.10 83	0.08 14	0.06 125	0.05 186	0.09 409	0.08 386	0.06 223	0.06 236

ff1	0.13 322	0.09 349	0.15 337	0.16 173	0.09 273	0.17 399	0.17 362	0.15 133	0.19 289	0.15 313	0.26 423	0.19 372	0.13 330	0.15 326	0.22 483	0.06 125	0.05 186	0.09 409	0.08 386	0.06 223	0.06 236

mmx	0.15 393	0.09 349	0.15 337	0.16 173	0.09 273	0.17 399	0.17 362	0.27 406	0.26 403	0.15 313	0.26 423	0.19 372	0.13 330	0.15 326	0.22 483	0.08 343	0.06 349	0.09 409	0.08 386	0.08 363	0.08 384

xxx	0.15 393	0.09 349	0.15 337	0.16 173	0.09 273	0.17 399	0.17 362	0.27 406	0.26 403	0.15 313	0.26 423	0.19 372	0.13 330	0.15 326	0.22 483	0.08 343	0.06 349	0.09 409	0.08 386	0.08 363	0.08 384

GMStereo_Zeroshot	0.16 420	0.13 486	0.25 499	0.20 451	0.10 380	0.17 399	0.13 137	0.30 460	0.25 390	0.23 468	0.32 486	0.25 455	0.11 266	0.19 434	0.14 349	0.09 401	0.06 349	0.11 487	0.06 227	0.12 502	0.08 384

psm_up	0.19 469	0.10 414	0.18 434	0.21 482	0.11 435	0.17 399	0.19 454	0.38 547	0.34 477	0.22 454	0.28 452	0.29 490	0.25 510	0.20 452	0.22 483	0.09 401	0.10 504	0.11 487	0.11 500	0.08 363	0.08 384

CFNet-ft	0.14 352	0.07 162	0.15 337	0.12 9	0.09 273	0.17 399	0.18 410	0.22 315	0.24 366	0.17 354	0.26 423	0.24 442	0.14 362	0.16 353	0.15 383	0.11 478	0.06 349	0.08 325	0.09 432	0.09 427	0.08 384

CFNet_RVC	0.14 352	0.07 162	0.15 337	0.12 9	0.09 273	0.17 399	0.18 410	0.22 315	0.24 366	0.17 354	0.26 423	0.24 442	0.14 362	0.16 353	0.15 383	0.11 478	0.06 349	0.08 325	0.09 432	0.09 427	0.08 384

DeepPruner_ROB	0.16 420	0.11 439	0.16 379	0.17 252	0.10 380	0.17 399	0.15 276	0.32 481	0.21 324	0.19 401	0.21 350	0.22 416	0.19 460	0.21 470	0.16 402	0.13 521	0.09 481	0.09 409	0.10 470	0.11 484	0.11 483

z-ln-s-r	0.18 457	0.10 414	0.41 555	0.19 395	0.08 163	0.18 415	0.18 410	0.23 334	0.34 477	0.19 401	0.41 543	0.22 416	0.17 428	0.20 452	0.25 514	0.07 281	0.05 186	0.07 244	0.07 319	0.07 297	0.06 236

PSMNet-RUCA	0.28 552	0.33 585	0.42 558	0.36 584	0.32 591	0.18 415	0.20 473	0.42 566	0.30 445	0.33 551	0.41 543	0.40 559	0.24 502	0.31 541	0.20 457	0.19 571	0.11 517	0.25 577	0.15 552	0.22 571	0.16 556

GCST	0.37 574	0.42 593	0.27 510	1.03 617	0.39 593	0.18 415	0.08 7	0.21 292	0.18 267	0.28 519	0.25 410	0.15 311	0.12 298	0.16 353	0.14 349	0.64 613	0.43 602	0.75 610	0.65 612	0.64 606	0.46 605

DualNet (step1)	0.17 442	0.12 458	0.21 471	0.13 15	0.14 509	0.18 415	0.14 201	0.28 431	0.24 366	0.21 439	0.21 350	0.24 442	0.20 472	0.16 353	0.16 402	0.15 545	0.06 349	0.14 536	0.14 537	0.15 545	0.13 517

test_sample9	0.18 457	0.12 458	0.21 471	0.13 15	0.14 509	0.18 415	0.14 201	0.28 431	0.24 366	0.21 439	0.21 350	0.24 442	0.20 472	0.19 434	0.18 432	0.15 545	0.30 594	0.14 536	0.14 537	0.15 545	0.13 517

test_sample8	0.20 478	0.12 458	0.21 471	0.13 15	0.14 509	0.18 415	0.14 201	0.32 481	0.21 324	0.28 519	0.22 366	0.36 538	0.26 518	0.19 434	0.18 432	0.15 545	0.30 594	0.14 536	0.14 537	0.15 545	0.13 517

test_sample5	0.14 352	0.08 277	0.14 299	0.16 173	0.08 163	0.18 415	0.18 410	0.25 379	0.17 253	0.17 354	0.28 452	0.18 363	0.15 383	0.16 353	0.13 313	0.08 343	0.06 349	0.08 325	0.07 319	0.09 427	0.08 384

MyStereo8	0.12 295	0.07 162	0.15 337	0.15 96	0.09 273	0.18 415	0.14 201	0.19 260	0.22 346	0.12 237	0.18 309	0.11 222	0.10 236	0.16 353	0.18 432	0.07 281	0.05 186	0.07 244	0.05 155	0.08 363	0.09 429

DualNet	0.14 352	0.08 277	0.14 299	0.16 173	0.08 163	0.18 415	0.18 410	0.25 379	0.17 253	0.18 386	0.28 452	0.18 363	0.15 383	0.16 353	0.13 313	0.08 343	0.06 349	0.08 325	0.07 319	0.09 427	0.08 384

1111x	0.16 420	0.09 349	0.13 254	0.18 335	0.08 163	0.18 415	0.25 539	0.32 481	0.25 390	0.17 354	0.24 382	0.27 472	0.15 383	0.14 308	0.24 506	0.07 281	0.07 422	0.08 325	0.09 432	0.07 297	0.07 315

TestStereo1	0.13 322	0.08 277	0.08 27	0.20 451	0.08 163	0.18 415	0.29 570	0.23 334	0.17 253	0.17 354	0.20 333	0.16 331	0.11 266	0.12 228	0.13 313	0.06 125	0.06 349	0.08 325	0.06 227	0.05 119	0.05 135

SA-5K	0.13 322	0.08 277	0.08 27	0.20 451	0.08 163	0.18 415	0.29 570	0.23 334	0.17 253	0.17 354	0.20 333	0.16 331	0.11 266	0.12 228	0.13 313	0.06 125	0.06 349	0.08 325	0.06 227	0.05 119	0.05 135

AACVNet	0.16 420	0.08 277	0.15 337	0.15 96	0.10 380	0.18 415	0.15 276	0.24 358	0.25 390	0.27 505	0.27 441	0.28 482	0.18 442	0.19 434	0.17 419	0.09 401	0.07 422	0.09 409	0.07 319	0.10 462	0.09 429

LMCR-Stereo	0.15 393	0.08 277	0.14 299	0.21 482	0.09 273	0.18 415	0.19 454	0.28 431	0.19 289	0.24 480	0.24 382	0.23 433	0.17 428	0.20 452	0.17 419	0.07 281	0.06 349	0.08 325	0.06 227	0.10 462	0.09 429

ICVP	0.16 420	0.09 349	0.12 221	0.22 503	0.09 273	0.18 415	0.21 489	0.26 392	0.24 366	0.18 386	0.30 473	0.27 472	0.18 442	0.18 409	0.15 383	0.10 445	0.07 422	0.08 325	0.07 319	0.07 297	0.08 384
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.13 322	0.12 458	0.25 499	0.20 451	0.12 465	0.18 415	0.14 201	0.27 406	0.21 324	0.11 205	0.12 209	0.13 267	0.08 176	0.11 145	0.11 212	0.09 401	0.05 186	0.08 325	0.06 227	0.15 545	0.10 459

CroCo_RVC	0.13 322	0.12 458	0.25 499	0.20 451	0.12 465	0.18 415	0.14 201	0.27 406	0.21 324	0.11 205	0.12 209	0.13 267	0.08 176	0.11 145	0.11 212	0.09 401	0.05 186	0.08 325	0.06 227	0.15 545	0.10 459

pcwnet_v2	0.19 469	0.11 439	0.26 508	0.18 335	0.14 509	0.18 415	0.15 276	0.37 540	0.46 547	0.19 401	0.24 382	0.21 398	0.19 460	0.21 470	0.20 457	0.13 521	0.10 504	0.10 457	0.10 470	0.11 484	0.13 517

HGLStereo	0.17 442	0.09 349	0.19 457	0.17 252	0.12 465	0.18 415	0.18 410	0.31 476	0.33 466	0.22 454	0.33 492	0.24 442	0.18 442	0.20 452	0.21 470	0.10 445	0.09 481	0.07 244	0.07 319	0.09 427	0.10 459

FAT-Stereo	0.21 492	0.13 486	0.22 482	0.21 482	0.12 465	0.18 415	0.18 410	0.35 524	0.40 517	0.28 519	0.37 514	0.33 527	0.33 559	0.21 470	0.20 457	0.09 401	0.11 517	0.10 457	0.09 432	0.11 484	0.14 533

TDLM	0.18 457	0.12 458	0.14 299	0.24 533	0.10 380	0.18 415	0.18 410	0.37 540	0.30 445	0.22 454	0.28 452	0.28 482	0.18 442	0.23 496	0.19 447	0.11 478	0.07 422	0.10 457	0.10 470	0.08 363	0.08 384

StereoDRNet-Refined	0.17 442	0.12 458	0.16 379	0.20 451	0.10 380	0.18 415	0.18 410	0.27 406	0.24 366	0.26 498	0.41 543	0.23 433	0.18 442	0.21 470	0.21 470	0.09 401	0.05 186	0.09 409	0.10 470	0.07 297	0.07 315
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
test_sample4	0.14 352	0.08 277	0.15 337	0.15 96	0.08 163	0.19 437	0.18 410	0.26 392	0.18 267	0.17 354	0.26 423	0.18 363	0.15 383	0.17 392	0.13 313	0.08 343	0.06 349	0.08 325	0.06 227	0.09 427	0.08 384

test_sample1	0.13 322	0.07 162	0.14 299	0.14 48	0.08 163	0.19 437	0.17 362	0.20 274	0.15 200	0.14 289	0.22 366	0.18 363	0.16 404	0.17 392	0.15 383	0.07 281	0.06 349	0.06 143	0.06 227	0.08 363	0.08 384

x	0.13 322	0.08 277	0.15 337	0.14 48	0.08 163	0.19 437	0.14 201	0.22 315	0.21 324	0.15 313	0.20 333	0.20 389	0.18 442	0.18 409	0.18 432	0.07 281	0.05 186	0.06 143	0.06 227	0.07 297	0.07 315

CSP-Net	0.16 420	0.09 349	0.14 299	0.17 252	0.09 273	0.19 437	0.18 410	0.25 379	0.33 466	0.26 498	0.31 477	0.25 455	0.16 404	0.21 470	0.19 447	0.09 401	0.06 349	0.07 244	0.07 319	0.08 363	0.08 384

DAS	0.15 393	0.08 277	0.18 434	0.19 395	0.10 380	0.19 437	0.17 362	0.28 431	0.30 445	0.18 386	0.26 423	0.21 398	0.16 404	0.16 353	0.13 313	0.08 343	0.06 349	0.06 143	0.06 227	0.07 297	0.07 315

SepStereo	0.15 393	0.08 277	0.18 434	0.19 395	0.10 380	0.19 437	0.17 362	0.28 431	0.30 445	0.18 386	0.26 423	0.21 398	0.16 404	0.26 516	0.13 313	0.08 343	0.06 349	0.06 143	0.06 227	0.07 297	0.07 315

AASNet	0.16 420	0.08 277	0.13 254	0.19 395	0.09 273	0.19 437	0.15 276	0.38 547	0.37 502	0.20 423	0.24 382	0.20 389	0.17 428	0.17 392	0.21 470	0.10 445	0.08 454	0.08 325	0.07 319	0.09 427	0.09 429

GANet-ADL	0.13 322	0.07 162	0.15 337	0.17 252	0.10 380	0.19 437	0.15 276	0.30 460	0.21 324	0.13 266	0.18 309	0.19 372	0.13 330	0.16 353	0.14 349	0.08 343	0.06 349	0.06 143	0.05 155	0.07 297	0.08 384

GEStereo_RVC	0.17 442	0.12 458	0.16 379	0.22 503	0.11 435	0.19 437	0.18 410	0.32 481	0.49 551	0.20 423	0.25 410	0.17 348	0.13 330	0.21 470	0.16 402	0.10 445	0.06 349	0.08 325	0.07 319	0.09 427	0.08 384

sCroCo_RVC	0.12 295	0.09 349	0.24 496	0.24 533	0.11 435	0.19 437	0.14 201	0.17 205	0.15 200	0.10 166	0.13 224	0.12 243	0.07 125	0.14 308	0.11 212	0.08 343	0.08 454	0.08 325	0.08 386	0.05 119	0.07 315

DMCA-RVC	0.17 442	0.10 414	0.16 379	0.24 533	0.11 435	0.19 437	0.18 410	0.26 392	0.24 366	0.21 439	0.27 441	0.25 455	0.27 525	0.18 409	0.21 470	0.12 504	0.08 454	0.13 523	0.10 470	0.10 462	0.08 384

FADNet-RVC-Resample	0.17 442	0.12 458	0.32 535	0.22 503	0.12 465	0.19 437	0.14 201	0.25 379	0.24 366	0.24 480	0.27 441	0.20 389	0.15 383	0.17 392	0.16 402	0.07 281	0.08 454	0.12 509	0.10 470	0.09 427	0.11 483

SuperB	0.20 478	0.10 414	0.57 576	0.16 173	0.09 273	0.19 437	0.18 410	0.25 379	0.51 558	0.27 505	0.39 529	0.17 348	0.22 487	0.22 488	0.21 470	0.08 343	0.06 349	0.06 143	0.06 227	0.12 502	0.11 483

RASNet	0.15 393	0.07 162	0.15 337	0.16 173	0.08 163	0.19 437	0.14 201	0.30 460	0.21 324	0.17 354	0.25 410	0.21 398	0.19 460	0.20 452	0.20 457	0.07 281	0.06 349	0.06 143	0.08 386	0.06 223	0.06 236

CFNet	0.15 393	0.11 439	0.17 402	0.17 252	0.08 163	0.19 437	0.10 28	0.29 449	0.26 403	0.19 401	0.24 382	0.24 442	0.18 442	0.18 409	0.15 383	0.08 343	0.06 349	0.09 409	0.10 470	0.08 363	0.07 315

CVANet_RVC	0.18 457	0.11 439	0.14 299	0.21 482	0.11 435	0.19 437	0.18 410	0.34 509	0.34 477	0.22 454	0.31 477	0.28 482	0.18 442	0.24 507	0.18 432	0.12 504	0.08 454	0.12 509	0.12 521	0.09 427	0.08 384

AANet_RVC	0.16 420	0.10 414	0.11 180	0.18 335	0.09 273	0.19 437	0.18 410	0.27 406	0.32 461	0.22 454	0.35 506	0.21 398	0.22 487	0.22 488	0.17 419	0.06 125	0.05 186	0.06 143	0.06 227	0.07 297	0.06 236

PS-NSSS	0.20 478	0.21 556	0.23 490	0.20 451	0.10 380	0.19 437	0.17 362	0.36 531	0.26 403	0.27 505	0.34 502	0.27 472	0.24 502	0.20 452	0.20 457	0.15 545	0.12 532	0.17 556	0.14 537	0.10 462	0.09 429

iResNet_ROB	0.14 352	0.07 162	0.13 254	0.15 96	0.07 88	0.19 437	0.14 201	0.26 392	0.32 461	0.23 468	0.26 423	0.23 433	0.16 404	0.15 326	0.14 349	0.07 281	0.05 186	0.05 55	0.04 50	0.08 363	0.08 384

test_sample3	0.14 352	0.08 277	0.15 337	0.14 48	0.09 273	0.20 456	0.17 362	0.27 406	0.18 267	0.17 354	0.22 366	0.19 372	0.15 383	0.17 392	0.14 349	0.09 401	0.06 349	0.07 244	0.06 227	0.09 427	0.08 384

BUS	0.15 393	0.09 349	0.14 299	0.22 503	0.10 380	0.20 456	0.14 201	0.34 509	0.20 310	0.17 354	0.23 370	0.16 331	0.14 362	0.16 353	0.14 349	0.08 343	0.06 349	0.10 457	0.09 432	0.07 297	0.07 315

CRFU-Net	0.16 420	0.08 277	0.15 337	0.17 252	0.09 273	0.20 456	0.14 201	0.27 406	0.21 324	0.28 519	0.28 452	0.29 490	0.18 442	0.19 434	0.18 432	0.09 401	0.09 481	0.07 244	0.07 319	0.08 363	0.09 429

NINENet	0.16 420	0.10 414	0.16 379	0.17 252	0.11 435	0.20 456	0.14 201	0.41 561	0.37 502	0.18 386	0.21 350	0.16 331	0.14 362	0.16 353	0.14 349	0.08 343	0.08 454	0.10 457	0.07 319	0.10 462	0.09 429

dad	0.18 457	0.20 551	0.21 471	0.17 252	0.11 435	0.20 456	0.19 454	0.21 292	0.28 432	0.30 534	0.24 382	0.30 499	0.13 330	0.19 434	0.17 419	0.18 568	0.09 481	0.11 487	0.09 432	0.11 484	0.07 315

ADLNet2	0.16 420	0.09 349	0.14 299	0.17 252	0.09 273	0.20 456	0.16 336	0.32 481	0.39 513	0.17 354	0.20 333	0.20 389	0.19 460	0.21 470	0.23 494	0.08 343	0.07 422	0.07 244	0.07 319	0.09 427	0.07 315

UPFNet	0.16 420	0.08 277	0.12 221	0.20 451	0.12 465	0.20 456	0.23 513	0.28 431	0.26 403	0.18 386	0.24 382	0.22 416	0.20 472	0.19 434	0.22 483	0.09 401	0.07 422	0.08 325	0.09 432	0.08 363	0.06 236

EDNetEfficient	0.30 559	0.24 565	1.18 636	0.18 335	0.10 380	0.20 456	0.20 473	0.21 292	0.61 579	0.74 601	0.56 574	0.30 499	0.40 575	0.23 496	0.32 564	0.09 401	0.07 422	0.08 325	0.07 319	0.11 484	0.10 459

UCFNet_RVC	0.15 393	0.08 277	0.13 254	0.11 1	0.10 380	0.20 456	0.10 28	0.24 358	0.23 356	0.17 354	0.21 350	0.24 442	0.15 383	0.18 409	0.15 383	0.12 504	0.07 422	0.11 487	0.13 532	0.11 484	0.10 459

PWCDC_ROB	0.21 492	0.13 486	0.23 490	0.25 541	0.12 465	0.20 456	0.15 276	0.34 509	0.55 568	0.29 528	0.49 564	0.21 398	0.15 383	0.28 527	0.20 457	0.11 478	0.09 481	0.10 457	0.08 386	0.11 484	0.09 429

CBMV	0.20 478	0.15 508	0.18 434	0.18 335	0.10 380	0.20 456	0.11 53	0.30 460	0.31 455	0.29 528	0.31 477	0.31 514	0.23 493	0.28 527	0.19 447	0.13 521	0.15 558	0.17 556	0.16 556	0.10 462	0.10 459
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
w-ln-seven-2	0.20 478	0.14 501	0.39 551	0.23 522	0.12 465	0.21 467	0.21 489	0.29 449	0.38 508	0.25 493	0.38 521	0.28 482	0.23 493	0.21 470	0.25 514	0.08 343	0.08 454	0.09 409	0.09 432	0.10 462	0.09 429

TCMNet	0.19 469	0.12 458	0.20 461	0.21 482	0.18 560	0.21 467	0.24 523	0.28 431	0.36 496	0.23 468	0.26 423	0.25 455	0.20 472	0.20 452	0.23 494	0.13 521	0.11 517	0.11 487	0.12 521	0.13 517	0.12 504

iinet-f	0.17 442	0.07 162	0.46 562	0.14 48	0.10 380	0.21 467	0.14 201	0.27 406	0.23 356	0.22 454	0.25 410	0.21 398	0.16 404	0.18 409	0.22 483	0.09 401	0.07 422	0.07 244	0.06 227	0.09 427	0.10 459

ssnet_v2	0.17 442	0.10 414	0.18 434	0.17 252	0.11 435	0.21 467	0.22 501	0.34 509	0.25 390	0.23 468	0.23 370	0.27 472	0.19 460	0.22 488	0.21 470	0.11 478	0.10 504	0.09 409	0.09 432	0.08 363	0.08 384

delet	0.17 442	0.09 349	0.18 434	0.19 395	0.11 435	0.21 467	0.22 501	0.30 460	0.38 508	0.17 354	0.27 441	0.19 372	0.19 460	0.19 434	0.21 470	0.08 343	0.08 454	0.09 409	0.11 500	0.06 223	0.07 315

DSFCA	0.16 420	0.09 349	0.14 299	0.16 173	0.10 380	0.21 467	0.19 454	0.28 431	0.31 455	0.23 468	0.25 410	0.22 416	0.16 404	0.20 452	0.20 457	0.10 445	0.07 422	0.09 409	0.09 432	0.08 363	0.08 384

FADNet-RVC	0.21 492	0.20 551	0.40 553	0.21 482	0.16 539	0.21 467	0.15 276	0.27 406	0.27 416	0.26 498	0.32 486	0.26 465	0.21 480	0.22 488	0.19 447	0.12 504	0.13 544	0.12 509	0.14 537	0.13 517	0.18 568

S-Stereo	0.21 492	0.12 458	0.25 499	0.21 482	0.13 491	0.21 467	0.19 454	0.33 495	0.45 540	0.23 468	0.36 511	0.28 482	0.29 538	0.20 452	0.23 494	0.09 401	0.12 532	0.10 457	0.10 470	0.13 517	0.14 533

RP	0.22 500	0.13 486	0.22 482	0.23 522	0.12 465	0.21 467	0.20 473	0.26 392	0.45 540	0.22 454	0.38 521	0.37 541	0.25 510	0.28 527	0.25 514	0.11 478	0.12 532	0.13 523	0.12 521	0.13 517	0.14 533

NCC-stereo	0.25 531	0.15 508	0.31 531	0.26 550	0.17 551	0.21 467	0.31 578	0.41 561	0.40 517	0.24 480	0.38 521	0.33 527	0.29 538	0.37 567	0.28 541	0.13 521	0.11 517	0.15 547	0.22 575	0.13 517	0.13 517

Abc-Net	0.25 531	0.15 508	0.31 531	0.26 550	0.17 551	0.21 467	0.31 578	0.41 561	0.40 517	0.24 480	0.38 521	0.33 527	0.29 538	0.37 567	0.28 541	0.13 521	0.11 517	0.15 547	0.22 575	0.13 517	0.13 517
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AdaStereo	0.15 393	0.11 439	0.16 379	0.19 395	0.09 273	0.21 467	0.11 53	0.33 495	0.28 432	0.21 439	0.23 370	0.21 398	0.13 330	0.19 434	0.15 383	0.13 521	0.05 186	0.10 457	0.07 319	0.09 427	0.07 315
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.
SGM-Forest	0.20 478	0.14 501	0.18 434	0.20 451	0.13 491	0.21 467	0.22 501	0.33 495	0.31 455	0.24 480	0.29 467	0.28 482	0.20 472	0.23 496	0.18 432	0.15 545	0.16 563	0.15 547	0.14 537	0.13 517	0.12 504
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	0.15 393	0.07 162	0.20 461	0.15 96	0.07 88	0.21 467	0.16 336	0.25 379	0.26 403	0.21 439	0.33 492	0.29 490	0.19 460	0.18 409	0.17 419	0.07 281	0.05 186	0.05 55	0.04 50	0.07 297	0.06 236

xyz-stereo	0.14 352	0.07 162	0.22 482	0.15 96	0.05 1	0.22 481	0.15 276	0.17 205	0.31 455	0.15 313	0.28 452	0.26 465	0.17 428	0.13 280	0.12 278	0.05 35	0.05 186	0.06 143	0.05 155	0.04 18	0.04 39

rvit_105_1	0.19 469	0.12 458	0.25 499	0.21 482	0.16 539	0.22 481	0.28 559	0.32 481	0.42 526	0.20 423	0.21 350	0.22 416	0.18 442	0.19 434	0.18 432	0.12 504	0.12 532	0.13 523	0.15 552	0.08 363	0.07 315

SACVNet	0.19 469	0.12 458	0.15 337	0.17 252	0.13 491	0.22 481	0.18 410	0.31 476	0.31 455	0.24 480	0.31 477	0.30 499	0.23 493	0.23 496	0.17 419	0.11 478	0.08 454	0.10 457	0.10 470	0.12 502	0.14 533

test_xeample	0.15 393	0.07 162	0.14 299	0.15 96	0.08 163	0.22 481	0.20 473	0.29 449	0.21 324	0.16 342	0.29 467	0.19 372	0.17 428	0.16 353	0.28 541	0.09 401	0.05 186	0.07 244	0.07 319	0.07 297	0.07 315

EDNetEfficientorigin	7.92 654	0.32 584	152.98 673	0.20 451	0.10 380	0.22 481	0.17 362	0.23 334	0.60 578	0.73 599	0.67 587	0.41 562	0.51 591	0.24 507	0.41 584	0.08 343	0.07 422	0.09 409	0.07 319	0.12 502	0.11 483

ac_64	0.16 420	0.09 349	0.15 337	0.18 335	0.10 380	0.22 481	0.17 362	0.24 358	0.22 346	0.19 401	0.24 382	0.29 490	0.18 442	0.19 434	0.22 483	0.09 401	0.08 454	0.08 325	0.09 432	0.07 297	0.06 236

RGC	0.25 531	0.20 551	0.29 522	0.28 564	0.16 539	0.22 481	0.23 513	0.33 495	0.44 536	0.27 505	0.40 532	0.38 547	0.28 534	0.37 567	0.23 494	0.11 478	0.13 544	0.17 556	0.17 564	0.15 545	0.16 556

ADCP+	0.20 478	0.10 414	0.35 546	0.21 482	0.12 465	0.22 481	0.27 553	0.31 476	0.35 491	0.26 498	0.37 514	0.22 416	0.22 487	0.27 518	0.28 541	0.09 401	0.06 349	0.08 325	0.08 386	0.10 462	0.10 459

PA-Net	0.24 524	0.18 544	0.34 540	0.28 564	0.22 573	0.22 481	0.39 594	0.29 449	0.39 513	0.22 454	0.33 492	0.25 455	0.26 518	0.21 470	0.25 514	0.10 445	0.23 588	0.15 547	0.22 575	0.09 427	0.13 517
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DRN-Test	0.20 478	0.11 439	0.21 471	0.22 503	0.10 380	0.22 481	0.22 501	0.40 556	0.38 508	0.24 480	0.33 492	0.26 465	0.22 487	0.22 488	0.25 514	0.11 478	0.07 422	0.11 487	0.10 470	0.09 427	0.08 384

StereoDRNet	0.19 469	0.11 439	0.18 434	0.22 503	0.11 435	0.22 481	0.22 501	0.37 540	0.34 477	0.24 480	0.28 452	0.30 499	0.19 460	0.20 452	0.21 470	0.10 445	0.08 454	0.11 487	0.09 432	0.09 427	0.07 315

XPNet_ROB	0.22 500	0.12 458	0.20 461	0.22 503	0.13 491	0.22 481	0.19 454	0.35 524	0.40 517	0.30 534	0.40 532	0.38 547	0.27 525	0.26 516	0.29 549	0.15 545	0.10 504	0.10 457	0.10 470	0.13 517	0.12 504

PWC_ROB	0.21 492	0.16 519	0.27 510	0.18 335	0.11 435	0.22 481	0.13 137	0.33 495	0.49 551	0.30 534	0.40 532	0.32 521	0.25 510	0.31 541	0.23 494	0.10 445	0.07 422	0.11 487	0.08 386	0.11 484	0.10 459

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 457	0.09 349	0.30 528	0.15 96	0.11 435	0.23 494	0.20 473	0.27 406	0.40 517	0.26 498	0.43 554	0.25 455	0.15 383	0.21 470	0.20 457	0.07 281	0.05 186	0.06 143	0.05 155	0.10 462	0.09 429

SHD	0.26 543	0.15 508	0.31 531	0.24 533	0.18 560	0.23 494	0.15 276	0.39 553	0.72 596	0.32 547	0.42 551	0.36 538	0.29 538	0.33 550	0.30 554	0.13 521	0.11 517	0.14 536	0.13 532	0.16 556	0.20 576

ADCRef	0.20 478	0.12 458	0.43 560	0.20 451	0.12 465	0.23 494	0.18 410	0.32 481	0.37 502	0.26 498	0.33 492	0.18 363	0.23 493	0.25 512	0.26 527	0.07 281	0.06 349	0.09 409	0.09 432	0.08 363	0.09 429

DeepPrunerF	0.24 524	0.17 529	0.45 561	0.26 550	0.16 539	0.23 494	0.29 570	0.37 540	0.51 558	0.27 505	0.31 477	0.24 442	0.28 534	0.22 488	0.23 494	0.15 545	0.11 517	0.20 569	0.18 568	0.12 502	0.14 533

DANet	0.21 492	0.16 519	0.29 522	0.25 541	0.13 491	0.23 494	0.19 454	0.28 431	0.27 416	0.28 519	0.32 486	0.35 536	0.32 556	0.31 541	0.24 506	0.11 478	0.09 481	0.11 487	0.10 470	0.13 517	0.11 483
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.22 500	0.13 486	0.21 471	0.25 541	0.14 509	0.23 494	0.22 501	0.42 566	0.27 416	0.31 540	0.43 554	0.37 541	0.29 538	0.23 496	0.23 494	0.10 445	0.12 532	0.10 457	0.09 432	0.10 462	0.08 384

zh-mn7	0.26 543	0.15 508	0.59 589	0.19 395	0.14 509	0.24 500	0.22 501	0.35 524	0.63 585	0.35 553	0.67 587	0.31 514	0.25 510	0.31 541	0.26 527	0.09 401	0.08 454	0.09 409	0.09 432	0.09 427	0.11 483

DGSMNet	0.25 531	0.19 547	0.34 540	0.21 482	0.24 579	0.24 500	0.21 489	0.36 531	0.42 526	0.25 493	0.32 486	0.38 547	0.21 480	0.29 534	0.24 506	0.13 521	0.11 517	0.14 536	0.16 556	0.23 574	0.23 581

xxxx	0.15 393	0.07 162	0.14 299	0.14 48	0.08 163	0.24 500	0.18 410	0.32 481	0.20 310	0.14 289	0.28 452	0.22 416	0.14 362	0.15 326	0.29 549	0.09 401	0.05 186	0.07 244	0.07 319	0.08 363	0.08 384

FINET	0.22 500	0.18 544	0.28 513	0.19 395	0.16 539	0.24 500	0.24 523	0.33 495	0.49 551	0.26 498	0.33 492	0.22 416	0.23 493	0.23 496	0.18 432	0.18 568	0.16 563	0.11 487	0.10 470	0.15 545	0.14 533

psmorigin	0.25 531	0.16 519	0.35 546	0.17 252	0.13 491	0.24 500	0.14 201	0.34 509	0.34 477	0.41 570	0.55 572	0.41 562	0.38 570	0.35 558	0.28 541	0.11 478	0.15 558	0.11 487	0.11 500	0.12 502	0.17 565

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 500	0.21 556	0.25 499	0.26 550	0.11 435	0.24 500	0.14 201	0.39 553	0.24 366	0.32 547	0.36 511	0.30 499	0.21 480	0.19 434	0.22 483	0.17 567	0.14 554	0.21 570	0.16 556	0.13 517	0.12 504

edge stereo	0.23 513	0.14 501	0.21 471	0.21 482	0.13 491	0.24 500	0.16 336	0.32 481	0.42 526	0.32 547	0.40 532	0.39 552	0.35 563	0.25 512	0.25 514	0.13 521	0.11 517	0.14 536	0.11 500	0.12 502	0.14 533

NCCL2	0.24 524	0.15 508	0.18 434	0.34 580	0.18 560	0.24 500	0.24 523	0.34 509	0.29 439	0.31 540	0.38 521	0.38 547	0.29 538	0.23 496	0.25 514	0.15 545	0.12 532	0.18 565	0.21 572	0.13 517	0.13 517

DLCB_ROB	0.18 457	0.10 414	0.16 379	0.23 522	0.11 435	0.24 500	0.18 410	0.30 460	0.28 432	0.27 505	0.29 467	0.28 482	0.25 510	0.20 452	0.20 457	0.08 343	0.08 454	0.09 409	0.09 432	0.07 297	0.07 315

FSD					0.23 574	0.25 509	0.25 539	0.27 406	0.26 403	0.25 493	0.26 423	0.26 465	0.26 518	0.27 518	0.24 506	0.21 579	0.20 575	0.27 581	0.26 582	0.25 582

zh-sn7	0.26 543	0.17 529	0.55 573	0.24 533	0.14 509	0.25 509	0.25 539	0.34 509	0.49 551	0.29 528	0.55 572	0.29 490	0.32 556	0.37 567	0.33 567	0.10 445	0.10 504	0.11 487	0.11 500	0.12 502	0.12 504

Wz-Net-LNSev	0.22 500	0.16 519	0.41 555	0.22 503	0.13 491	0.25 509	0.24 523	0.33 495	0.44 536	0.30 534	0.42 551	0.32 521	0.19 460	0.23 496	0.27 533	0.10 445	0.09 481	0.08 325	0.08 386	0.12 502	0.11 483

DDUNet	0.23 513	0.18 544	0.22 482	0.22 503	0.15 527	0.25 509	0.24 523	0.30 460	0.31 455	0.31 540	0.37 514	0.34 531	0.26 518	0.25 512	0.21 470	0.18 568	0.13 544	0.17 556	0.11 500	0.16 556	0.17 565

222	0.16 420	0.07 162	0.15 337	0.14 48	0.08 163	0.25 509	0.18 410	0.30 460	0.21 324	0.18 386	0.29 467	0.17 348	0.16 404	0.16 353	0.44 590	0.10 445	0.05 186	0.07 244	0.06 227	0.08 363	0.08 384

GwcNet	0.20 478	0.14 501	0.20 461	0.18 335	0.12 465	0.25 509	0.20 473	0.36 531	0.45 540	0.20 423	0.33 492	0.33 527	0.21 480	0.22 488	0.25 514	0.11 478	0.09 481	0.09 409	0.09 432	0.09 427	0.10 459

FADNet	0.21 492	0.23 562	0.37 549	0.18 335	0.17 551	0.25 509	0.13 137	0.32 481	0.32 461	0.23 468	0.25 410	0.27 472	0.21 480	0.19 434	0.16 402	0.13 521	0.15 558	0.12 509	0.15 552	0.17 563	0.18 568

Nwc_Net	0.23 513	0.17 529	0.22 482	0.25 541	0.15 527	0.25 509	0.27 553	0.38 547	0.39 513	0.22 454	0.41 543	0.30 499	0.29 538	0.28 527	0.25 514	0.11 478	0.10 504	0.17 556	0.20 570	0.10 462	0.11 483

ADCMid	0.26 543	0.15 508	0.42 558	0.20 451	0.14 509	0.25 509	0.26 548	0.35 524	0.40 517	0.37 560	0.45 558	0.34 531	0.42 580	0.36 562	0.36 572	0.10 445	0.09 481	0.11 487	0.11 500	0.13 517	0.13 517

CC-Net-ROB	0.28 552	0.31 583	0.36 548	0.30 574	0.15 527	0.25 509	0.19 454	0.45 578	0.34 477	0.39 563	0.37 514	0.39 552	0.31 554	0.27 518	0.27 533	0.24 590	0.18 569	0.30 591	0.23 579	0.19 568	0.15 547

DISCO	0.20 478	0.09 349	0.22 482	0.17 252	0.10 380	0.25 509	0.18 410	0.28 431	0.45 540	0.23 468	0.32 486	0.34 531	0.26 518	0.29 534	0.29 549	0.08 343	0.06 349	0.07 244	0.07 319	0.09 427	0.10 459

PSMNet_ROB	0.22 500	0.12 458	0.15 337	0.27 558	0.15 527	0.25 509	0.36 589	0.43 572	0.37 502	0.27 505	0.33 492	0.32 521	0.23 493	0.21 470	0.27 533	0.12 504	0.08 454	0.13 523	0.11 500	0.10 462	0.09 429

w-ln-seven	0.24 524	0.15 508	0.58 587	0.20 451	0.14 509	0.26 521	0.22 501	0.36 531	0.62 582	0.30 534	0.40 532	0.30 499	0.23 493	0.22 488	0.28 541	0.09 401	0.09 481	0.11 487	0.10 470	0.11 484	0.10 459

fast-acv-ft	0.18 457	0.11 439	0.20 461	0.19 395	0.12 465	0.26 521	0.21 489	0.26 392	0.35 491	0.22 454	0.34 502	0.27 472	0.21 480	0.21 470	0.23 494	0.09 401	0.09 481	0.08 325	0.10 470	0.08 363	0.07 315

Wz-Net-SNSev	0.26 543	0.17 529	0.46 562	0.25 541	0.14 509	0.26 521	0.24 523	0.38 547	0.57 572	0.30 534	0.56 574	0.39 552	0.26 518	0.24 507	0.32 564	0.10 445	0.09 481	0.10 457	0.11 500	0.11 484	0.11 483

Syn2CoEx	0.22 500	0.16 519	0.29 522	0.29 571	0.15 527	0.26 521	0.21 489	0.34 509	0.32 461	0.29 528	0.36 511	0.28 482	0.25 510	0.20 452	0.25 514	0.16 562	0.12 532	0.14 536	0.11 500	0.09 427	0.08 384

AF-Net	0.23 513	0.17 529	0.17 402	0.27 558	0.13 491	0.26 521	0.24 523	0.33 495	0.51 558	0.25 493	0.33 492	0.39 552	0.27 525	0.28 527	0.26 527	0.11 478	0.10 504	0.16 554	0.12 521	0.11 484	0.11 483

AnyNet_C32	0.26 543	0.16 519	0.39 551	0.20 451	0.17 551	0.26 521	0.31 578	0.32 481	0.45 540	0.31 540	0.50 566	0.30 499	0.34 560	0.41 583	0.36 572	0.12 504	0.12 532	0.12 509	0.14 537	0.14 533	0.15 547

FBW_ROB	0.25 531	0.17 529	0.23 490	0.27 558	0.14 509	0.26 521	0.22 501	0.42 566	0.43 534	0.42 572	0.41 543	0.43 566	0.27 525	0.32 546	0.24 506	0.09 401	0.15 558	0.15 547	0.12 521	0.12 502	0.10 459

LE_ROB	0.50 591	0.07 162	0.14 299	0.15 96	0.08 163	0.26 521	0.17 362	0.23 334	1.71 625	4.68 654	0.67 587	0.46 574	0.47 586	0.21 470	0.30 554	0.07 281	0.06 349	0.06 143	0.06 227	0.08 363	0.06 236

ETE_ROB	0.23 513	0.17 529	0.23 490	0.25 541	0.14 509	0.26 521	0.29 570	0.32 481	0.37 502	0.28 519	0.37 514	0.45 570	0.27 525	0.28 527	0.27 533	0.11 478	0.09 481	0.12 509	0.10 470	0.14 533	0.13 517

NLCSM	0.25 531	0.17 529	0.21 471	0.21 482	0.23 574	0.27 530	0.18 410	0.46 581	0.30 445	0.27 505	0.24 382	0.39 552	0.35 563	0.47 587	0.49 596	0.09 401	0.11 517	0.11 487	0.16 556	0.11 484	0.12 504

YMNet	0.20 478	0.12 458	0.20 461	0.21 482	0.14 509	0.27 530	0.23 513	0.32 481	0.34 477	0.28 519	0.35 506	0.30 499	0.18 442	0.18 409	0.22 483	0.11 478	0.13 544	0.10 457	0.10 470	0.09 427	0.09 429

YMNet_1	0.20 478	0.12 458	0.20 461	0.21 482	0.14 509	0.27 530	0.23 513	0.32 481	0.34 477	0.28 519	0.35 506	0.30 499	0.18 442	0.18 409	0.22 483	0.11 478	0.13 544	0.10 457	0.10 470	0.09 427	0.09 429

SQANet	0.24 524	0.24 565	0.31 531	0.31 576	0.19 564	0.27 530	0.13 137	0.30 460	0.33 466	0.25 493	0.37 514	0.31 514	0.22 487	0.27 518	0.23 494	0.15 545	0.10 504	0.21 570	0.16 556	0.22 571	0.16 556

coex-ft	3.24 622	0.35 587	57.83 672	0.18 335	0.13 491	0.27 530	0.23 513	0.28 431	0.72 596	1.89 627	0.70 592	0.43 566	0.47 586	0.29 534	0.43 587	0.09 401	0.09 481	0.12 509	0.09 432	0.14 533	0.14 533

GASNet	0.22 500	0.24 565	0.34 540	0.26 550	0.17 551	0.27 530	0.16 336	0.45 578	0.42 526	0.27 505	0.24 382	0.30 499	0.16 404	0.27 518	0.18 432	0.12 504	0.09 481	0.12 509	0.11 500	0.16 556	0.08 384

Anonymous3	0.16 420	0.14 501	0.34 540	0.26 550	0.14 509	0.27 530	0.18 410	0.28 431	0.28 432	0.15 313	0.17 286	0.14 286	0.11 266	0.16 353	0.12 278	0.08 343	0.08 454	0.08 325	0.08 386	0.08 363	0.11 483

MMNet	0.17 442	0.10 414	0.17 402	0.20 451	0.11 435	0.27 530	0.20 473	0.26 392	0.42 526	0.22 454	0.30 473	0.22 416	0.20 472	0.18 409	0.20 457	0.06 125	0.06 349	0.07 244	0.07 319	0.08 363	0.07 315

hitnet-ft	0.18 457	0.10 414	0.17 402	0.14 48	0.09 273	0.27 530	0.20 473	0.25 379	0.26 403	0.24 480	0.32 486	0.32 521	0.23 493	0.24 507	0.21 470	0.12 504	0.07 422	0.10 457	0.08 386	0.12 502	0.11 483

DispFullNet	0.27 550	0.22 560	0.66 595	0.28 564	0.17 551	0.27 530	0.17 362	0.34 509	0.57 572	0.27 505	0.37 514	0.43 566	0.24 502	0.39 574	0.25 514	0.12 504	0.06 349	0.19 567	0.11 500	0.23 574	0.16 556

LALA_ROB	0.25 531	0.16 519	0.23 490	0.27 558	0.17 551	0.27 530	0.27 553	0.42 566	0.38 508	0.33 551	0.39 529	0.51 581	0.26 518	0.29 534	0.28 541	0.16 562	0.09 481	0.13 523	0.12 521	0.13 517	0.13 517

MSAF-DinoV2	0.23 513	0.11 439	0.25 499	0.17 252	0.10 380	0.28 541	0.17 362	0.38 547	0.56 570	0.21 439	0.27 441	0.47 577	0.28 534	0.36 562	0.40 582	0.09 401	0.06 349	0.07 244	0.09 432	0.12 502	0.11 483

z-mn7	0.25 531	0.15 508	0.47 565	0.19 395	0.13 491	0.28 541	0.25 539	0.35 524	0.64 586	0.27 505	0.57 578	0.29 490	0.24 502	0.32 546	0.27 533	0.08 343	0.08 454	0.08 325	0.08 386	0.10 462	0.10 459

UNet	0.17 442	0.09 349	0.18 434	0.19 395	0.12 465	0.28 541	0.19 454	0.33 495	0.30 445	0.21 439	0.25 410	0.23 433	0.19 460	0.20 452	0.19 447	0.07 281	0.06 349	0.08 325	0.07 319	0.08 363	0.07 315

NVstereo2D	0.19 469	0.11 439	0.16 379	0.17 252	0.16 539	0.28 541	0.23 513	0.44 576	0.42 526	0.15 313	0.28 452	0.25 455	0.19 460	0.23 496	0.18 432	0.09 401	0.06 349	0.10 457	0.08 386	0.15 545	0.10 459

RTSC	0.23 513	0.13 486	0.30 528	0.21 482	0.13 491	0.29 545	0.17 362	0.36 531	0.68 591	0.27 505	0.34 502	0.30 499	0.22 487	0.32 546	0.31 559	0.10 445	0.08 454	0.09 409	0.10 470	0.13 517	0.14 533

ADCS	0.30 559	0.19 547	0.48 567	0.21 482	0.18 560	0.29 545	0.24 523	0.42 566	0.64 586	0.40 566	0.50 566	0.40 559	0.37 568	0.40 578	0.43 587	0.13 521	0.13 544	0.13 523	0.14 537	0.16 556	0.16 556

SANet	0.25 531	0.14 501	0.29 522	0.21 482	0.11 435	0.29 545	0.25 539	0.40 556	0.65 589	0.36 556	0.40 532	0.42 564	0.27 525	0.27 518	0.25 514	0.12 504	0.09 481	0.10 457	0.09 432	0.13 517	0.12 504

PVD	0.40 578	0.21 556	0.40 553	0.32 579	0.23 574	0.30 548	0.45 601	0.53 592	0.97 610	0.55 589	0.80 601	0.54 586	0.60 600	0.53 594	0.40 582	0.19 571	0.14 554	0.17 556	0.14 537	0.24 580	0.32 594

PASM	0.33 567	0.25 570	0.51 569	0.28 564	0.27 585	0.30 548	0.31 578	0.35 524	0.51 558	0.36 556	0.40 532	0.47 577	0.35 563	0.34 553	0.36 572	0.23 588	0.26 590	0.26 578	0.28 588	0.23 574	0.21 577

UDG	0.21 492	0.17 529	0.20 461	0.23 522	0.15 527	0.31 550	0.20 473	0.33 495	0.35 491	0.24 480	0.28 452	0.31 514	0.29 538	0.21 470	0.23 494	0.15 545	0.12 532	0.13 523	0.09 432	0.14 533	0.15 547

NaN_ROB	0.23 513	0.20 551	0.25 499	0.25 541	0.13 491	0.31 550	0.27 553	0.34 509	0.41 524	0.31 540	0.31 477	0.32 521	0.23 493	0.31 541	0.22 483	0.11 478	0.17 567	0.10 457	0.11 500	0.08 363	0.09 429

APVNet	0.23 513	0.12 458	0.20 461	0.18 335	0.14 509	0.32 552	0.31 578	0.40 556	0.33 466	0.27 505	0.40 532	0.30 499	0.29 538	0.27 518	0.25 514	0.11 478	0.12 532	0.11 487	0.14 537	0.12 502	0.13 517

stereogan	0.22 500	0.11 439	0.21 471	0.20 451	0.12 465	0.32 552	0.19 454	0.36 531	0.45 540	0.23 468	0.39 529	0.35 536	0.27 525	0.33 550	0.23 494	0.10 445	0.12 532	0.10 457	0.10 470	0.14 533	0.14 533

Anonymous_2	0.22 500	0.17 529	0.28 513	0.15 96	0.16 539	0.33 554	0.22 501	0.23 334	0.18 267	0.23 468	0.24 382	0.26 465	0.27 525	0.27 518	0.24 506	0.22 583	0.26 590	0.17 556	0.17 564	0.16 556	0.18 568

GANetREF_RVC	0.31 565	0.34 586	0.29 522	0.35 582	0.16 539	0.33 554	0.42 597	0.48 584	0.52 564	0.35 553	0.35 506	0.34 531	0.32 556	0.40 578	0.33 567	0.27 592	0.20 575	0.29 589	0.15 552	0.19 568	0.18 568
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PDISCO_ROB	0.28 552	0.16 519	0.28 513	0.28 564	0.20 567	0.33 554	0.27 553	0.45 578	0.58 575	0.28 519	0.41 543	0.45 570	0.30 549	0.34 553	0.35 571	0.12 504	0.09 481	0.17 556	0.16 556	0.17 563	0.13 517

MeshStereo	0.27 550	0.13 486	0.18 434	0.15 96	0.11 435	0.33 554	0.24 523	0.41 561	0.36 496	0.53 586	0.58 582	0.67 595	0.41 576	0.36 562	0.27 533	0.14 541	0.13 544	0.13 523	0.11 500	0.11 484	0.11 483
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
CSAN	0.30 559	0.24 565	0.28 513	0.34 580	0.19 564	0.34 558	0.42 597	0.38 547	0.51 558	0.38 562	0.40 532	0.44 569	0.34 560	0.29 534	0.31 559	0.19 571	0.16 563	0.19 567	0.19 569	0.14 533	0.15 547

MSMD_ROB	0.31 565	0.26 571	0.26 508	0.24 533	0.21 570	0.34 558	0.25 539	0.34 509	0.39 513	0.40 566	0.69 591	0.45 570	0.41 576	0.34 553	0.28 541	0.20 576	0.20 575	0.26 578	0.25 581	0.23 574	0.22 580

WCMA_ROB	0.24 524	0.11 439	0.24 496	0.17 252	0.14 509	0.34 558	0.16 336	0.33 495	0.33 466	0.39 563	0.54 571	0.40 559	0.35 563	0.35 558	0.26 527	0.12 504	0.12 532	0.12 509	0.11 500	0.14 533	0.14 533

SGM_RVC	0.24 524	0.12 458	0.16 379	0.15 96	0.09 273	0.34 558	0.19 454	0.35 524	0.32 461	0.44 577	0.38 521	0.53 585	0.36 567	0.36 562	0.26 527	0.13 521	0.13 544	0.13 523	0.13 532	0.11 484	0.11 483
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
WZ-Net	0.29 556	0.17 529	0.82 628	0.23 522	0.16 539	0.35 562	0.29 570	0.40 556	0.59 577	0.24 480	0.57 578	0.37 541	0.25 510	0.34 553	0.37 576	0.09 401	0.08 454	0.09 409	0.10 470	0.14 533	0.16 556

LRCNet_RVC	10.76 660	13.97 663	7.97 657	19.07 662	2.04 651	0.35 562	0.31 578	5.29 654	0.48 550	13.02 664	17.65 665	8.69 659	5.73 655	4.78 630	2.22 626	23.53 672	2.69 633	27.60 673	25.75 673	17.60 669	16.54 670

LSM	0.34 573	0.21 556	0.62 592	0.27 558	0.62 610	0.35 562	0.26 548	0.43 572	0.49 551	0.45 579	0.60 585	0.42 564	0.37 568	0.35 558	0.26 527	0.13 521	0.21 585	0.14 536	0.16 556	0.18 565	0.34 596

NVStereoNet_ROB	0.47 588	0.37 588	0.47 565	0.42 590	0.29 589	0.35 562	0.35 588	0.50 586	0.61 579	0.73 599	0.94 607	0.70 599	0.68 604	0.48 588	0.62 606	0.22 583	0.33 598	0.34 593	0.34 596	0.30 589	0.31 593
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Wz-Net-MNSev	0.23 513	0.13 486	0.33 537	0.20 451	0.15 527	0.36 566	0.25 539	0.34 509	0.45 540	0.29 528	0.41 543	0.39 552	0.19 460	0.25 512	0.27 533	0.09 401	0.07 422	0.09 409	0.09 432	0.12 502	0.10 459

MFN_U_SF_RVC	0.33 567	0.22 560	0.58 587	0.31 576	0.15 527	0.36 566	0.17 362	0.54 593	0.46 547	0.47 582	0.56 574	0.58 588	0.39 571	0.36 562	0.38 579	0.15 545	0.15 558	0.18 565	0.21 572	0.16 556	0.16 556

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 559	0.24 565	0.30 528	0.36 584	0.16 539	0.36 566	0.31 578	0.34 509	0.43 534	0.41 570	0.46 560	0.38 547	0.30 549	0.35 558	0.29 549	0.19 571	0.20 575	0.26 578	0.29 589	0.18 565	0.19 573

XQC	0.29 556	0.23 562	0.53 570	0.29 571	0.19 564	0.36 566	0.28 559	0.37 540	0.58 575	0.31 540	0.31 477	0.37 541	0.30 549	0.39 574	0.39 580	0.13 521	0.09 481	0.15 547	0.12 521	0.18 565	0.18 568

ADCL	0.25 531	0.12 458	0.49 568	0.22 503	0.12 465	0.36 566	0.29 570	0.30 460	0.57 572	0.24 480	0.47 562	0.30 499	0.31 554	0.30 540	0.30 554	0.09 401	0.07 422	0.09 409	0.09 432	0.10 462	0.10 459

ADCPNet	0.26 543	0.17 529	0.62 592	0.21 482	0.15 527	0.36 566	0.25 539	0.33 495	0.37 502	0.31 540	0.41 543	0.36 538	0.29 538	0.29 534	0.34 570	0.12 504	0.10 504	0.11 487	0.12 521	0.14 533	0.13 517

Wz-Net-TNSev	0.29 556	0.20 551	0.69 608	0.19 395	0.15 527	0.38 572	0.27 553	0.36 531	0.56 570	0.35 553	0.42 551	0.45 570	0.39 571	0.33 550	0.31 559	0.13 521	0.13 544	0.10 457	0.12 521	0.15 545	0.15 547

FC-DCNN	0.33 567	0.28 574	0.28 513	0.26 550	0.23 574	0.38 572	0.29 570	0.40 556	0.44 536	0.46 580	0.56 574	0.51 581	0.41 576	0.38 572	0.31 559	0.21 579	0.20 575	0.27 581	0.26 582	0.25 582	0.24 582

FC-DCNN v2	0.33 567	0.28 574	0.28 513	0.26 550	0.23 574	0.39 574	0.29 570	0.41 561	0.44 536	0.46 580	0.57 578	0.51 581	0.41 576	0.38 572	0.30 554	0.21 579	0.20 575	0.27 581	0.26 582	0.25 582	0.24 582

FCDSN-DC	0.33 567	0.28 574	0.28 513	0.30 574	0.24 579	0.39 574	0.28 559	0.43 572	0.42 526	0.44 577	0.53 570	0.51 581	0.42 580	0.37 567	0.30 554	0.21 579	0.20 575	0.27 581	0.26 582	0.25 582	0.25 584
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MonStereo1	0.49 590	0.27 573	0.61 590	0.29 571	0.20 567	0.40 576	0.19 454	0.51 589	0.66 590	0.53 586	0.91 606	1.02 605	0.59 599	0.51 591	0.58 603	0.53 606	0.32 597	0.55 604	0.40 597	0.36 595	0.38 599

MDST_ROB	0.22 500	0.10 414	0.18 434	0.18 335	0.11 435	0.40 576	0.19 454	0.44 576	0.42 526	0.40 566	0.40 532	0.29 490	0.21 480	0.27 518	0.19 447	0.11 478	0.10 504	0.14 536	0.11 500	0.10 462	0.08 384

ccnet	0.30 559	0.28 574	0.24 496	0.20 451	0.28 586	0.41 578	0.22 501	0.46 581	0.33 466	0.37 560	0.46 560	0.37 541	0.30 549	0.40 578	0.43 587	0.23 588	0.14 554	0.21 570	0.17 564	0.23 574	0.19 573

Consistency-Raft	0.44 583	0.40 591	0.46 562	0.37 586	0.43 597	0.42 579	0.41 595	0.57 595	0.55 568	0.32 547	0.73 595	0.32 521	0.50 589	0.42 584	0.49 596	0.39 597	0.36 599	0.45 597	0.52 608	0.42 597	0.30 592

SGM-ForestM	0.33 567	0.12 458	0.17 402	0.16 173	0.11 435	0.42 579	0.20 473	0.43 572	0.53 567	0.53 586	0.57 578	1.41 618	0.44 585	0.42 584	0.29 549	0.14 541	0.16 563	0.16 554	0.16 556	0.12 502	0.13 517

ACVNet-4b	0.39 576	0.53 596	0.56 574	0.45 592	0.24 579	0.46 581	0.18 410	0.50 586	0.64 586	0.42 572	0.45 558	0.60 589	0.27 525	0.34 553	0.24 506	0.33 595	0.14 554	0.48 598	0.42 599	0.31 592	0.27 589

RYNet	0.23 513	0.12 458	0.22 482	0.19 395	0.17 551	0.47 582	0.26 548	0.39 553	0.49 551	0.24 480	0.29 467	0.34 531	0.24 502	0.20 452	0.31 559	0.10 445	0.06 349	0.09 409	0.09 432	0.14 533	0.15 547

ACVNet_1	0.45 585	0.51 595	0.61 590	0.45 592	0.28 586	0.50 583	0.28 559	0.58 600	0.71 595	0.63 592	0.59 584	0.74 600	0.50 589	0.50 589	0.36 572	0.26 591	0.25 589	0.39 595	0.29 589	0.32 593	0.25 584

MANE	0.47 588	0.28 574	0.28 513	0.27 558	0.24 579	0.50 583	0.32 586	0.57 595	0.62 582	0.74 601	1.20 620	1.21 611	0.64 602	0.54 595	0.39 580	0.22 583	0.20 575	0.27 581	0.31 592	0.26 586	0.25 584

G-Net	0.25 531	0.17 529	0.38 550	0.23 522	0.16 539	0.51 585	0.23 513	0.29 449	0.35 491	0.36 556	0.38 521	0.31 514	0.29 538	0.28 527	0.27 533	0.11 478	0.09 481	0.12 509	0.10 470	0.16 556	0.14 533

AnyNet_C01	0.37 574	0.26 571	1.41 639	0.22 503	0.17 551	0.51 585	0.28 559	0.36 531	0.40 517	0.39 563	0.75 597	0.46 574	0.39 571	0.46 586	0.50 598	0.13 521	0.13 544	0.13 523	0.14 537	0.14 533	0.16 556

anonymity	0.53 592	0.58 597	0.66 595	0.41 588	0.61 609	0.54 587	0.41 595	0.57 595	0.41 524	0.56 590	0.50 566	0.50 580	0.55 593	0.59 601	0.50 598	0.58 609	0.50 612	0.51 600	0.51 606	0.52 599	0.58 607

DPSNet	0.28 552	0.16 519	0.33 537	0.18 335	0.13 491	0.55 588	0.42 597	0.52 590	0.68 591	0.29 528	0.38 521	0.39 552	0.30 549	0.32 546	0.23 494	0.11 478	0.10 504	0.11 487	0.08 386	0.20 570	0.16 556

ELAS_RVC	0.42 581	0.29 581	0.33 537	0.28 564	0.24 579	0.56 589	0.38 592	0.50 586	0.61 579	0.74 601	0.76 598	0.67 595	0.56 595	0.55 596	0.42 586	0.22 583	0.21 585	0.27 581	0.26 582	0.27 588	0.26 587
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	0.39 576	0.38 589	0.53 570	0.44 591	0.28 586	0.57 590	0.24 523	0.42 566	0.62 582	0.40 566	0.50 566	0.46 574	0.34 560	0.40 578	0.33 567	0.30 593	0.30 594	0.39 595	0.33 594	0.30 589	0.29 590

IMH-64-1	0.66 598	0.62 601	0.69 608	0.72 602	0.51 600	0.60 591	0.51 603	0.92 617	0.84 605	0.75 604	1.02 611	0.81 601	0.78 609	0.80 607	0.50 598	0.43 599	0.46 603	0.72 607	0.48 601	0.55 602	0.40 600

IMH-64	0.66 598	0.62 601	0.69 608	0.72 602	0.51 600	0.60 591	0.51 603	0.92 617	0.84 605	0.75 604	1.02 611	0.81 601	0.78 609	0.80 607	0.50 598	0.43 599	0.46 603	0.72 607	0.48 601	0.55 602	0.40 600

ELAS	0.42 581	0.29 581	0.34 540	0.28 564	0.24 579	0.63 593	0.37 590	0.52 590	0.52 564	0.72 598	0.82 602	0.68 597	0.56 595	0.52 592	0.45 593	0.22 583	0.21 585	0.27 581	0.26 582	0.26 586	0.26 587
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Ntro	0.41 579	0.40 591	0.54 572	0.46 595	0.30 590	0.64 594	0.24 523	0.47 583	0.68 591	0.42 572	0.49 564	0.47 577	0.42 580	0.40 578	0.32 564	0.32 594	0.28 592	0.37 594	0.31 592	0.33 594	0.29 590

SPS-STEREO	0.58 596	0.59 599	0.66 595	0.45 592	0.55 603	0.65 595	0.44 600	0.63 602	0.51 558	0.69 595	0.65 586	0.66 594	0.58 598	0.62 602	0.62 606	0.62 612	0.47 607	0.51 600	0.49 603	0.55 602	0.58 607
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RainbowNet	0.54 593	0.61 600	0.71 620	0.57 599	0.43 597	0.66 596	0.37 590	0.60 601	0.87 607	0.51 584	0.67 587	0.63 591	0.47 586	0.50 589	0.44 590	0.47 603	0.48 608	0.53 602	0.41 598	0.53 601	0.41 602

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 583	0.39 590	0.56 574	0.40 587	0.20 567	0.66 596	0.33 587	0.54 593	0.72 596	0.71 597	0.72 594	0.62 590	0.55 593	0.52 592	0.47 594	0.20 576	0.19 574	0.29 589	0.30 591	0.24 580	0.19 573

SGM+DAISY	0.57 595	0.58 597	0.67 604	0.41 588	0.55 603	0.68 598	0.51 603	0.57 595	0.46 547	0.67 593	0.70 592	0.69 598	0.57 597	0.64 603	0.58 603	0.59 610	0.49 609	0.50 599	0.50 605	0.52 599	0.59 610

MFMNet_re	0.65 597	0.66 604	0.66 595	0.51 596	0.69 614	0.70 599	0.58 607	0.65 603	0.75 601	0.61 591	0.73 595	0.63 591	0.68 604	0.65 604	0.60 605	0.66 614	0.58 621	0.63 605	0.59 609	0.68 610	0.69 617

IMH	0.72 601	0.65 603	0.70 611	0.77 604	0.54 602	0.71 600	0.56 606	0.99 630	1.08 611	0.82 607	1.09 614	0.89 603	0.88 613	0.88 615	0.53 602	0.44 602	0.50 612	0.75 610	0.51 606	0.58 605	0.42 603

RTS	0.46 586	0.19 547	3.33 645	0.25 541	0.15 527	0.72 601	0.21 489	0.37 540	0.78 603	0.42 572	0.44 556	0.31 514	0.43 583	0.55 596	0.37 576	0.10 445	0.09 481	0.13 523	0.13 532	0.15 545	0.15 547

RTSA	0.46 586	0.19 547	3.33 645	0.25 541	0.15 527	0.72 601	0.21 489	0.37 540	0.78 603	0.42 572	0.44 556	0.31 514	0.43 583	0.55 596	0.37 576	0.10 445	0.09 481	0.13 523	0.13 532	0.15 545	0.15 547

notaker	0.98 614	1.13 618	1.02 635	1.14 619	0.81 618	0.73 603	0.69 616	0.94 625	1.15 614	1.19 622	1.19 619	1.41 618	1.17 624	1.10 624	0.74 614	0.82 620	0.64 623	1.18 622	0.79 619	1.02 620	0.82 621

ACVNet_2	0.67 600	0.68 605	0.70 611	0.64 600	0.41 595	0.75 604	0.50 602	0.98 628	1.38 620	0.90 609	1.09 614	1.04 606	0.74 607	0.55 596	0.48 595	0.43 599	0.40 601	0.53 602	0.45 600	0.48 598	0.36 598

WAO-7	0.80 606	0.78 609	0.57 576	0.85 609	0.67 613	0.76 605	0.69 616	1.07 644	1.30 617	0.90 609	1.20 620	1.05 607	0.93 615	0.71 605	0.68 609	0.60 611	0.62 622	0.67 606	0.68 615	0.64 606	0.59 610

WAO-6	0.82 607	0.81 610	0.63 594	0.87 611	0.63 611	0.79 606	0.60 609	0.98 628	1.52 624	0.91 611	0.97 609	1.08 608	1.04 619	0.72 606	0.70 612	0.72 615	0.49 609	0.91 618	0.71 616	0.70 612	0.59 610

SDNR	0.20 478	0.09 349	0.19 457	0.16 173	0.12 465	0.79 606	0.13 137	0.26 392	0.33 466	0.19 401	0.25 410	0.19 372	0.12 298	0.19 434	0.15 383	0.16 562	0.18 569	0.14 536	0.11 500	0.08 363	0.12 504

PWCK	0.72 601	0.95 615	0.99 634	0.77 604	0.32 591	0.79 606	0.38 592	0.92 617	0.90 608	0.96 612	0.76 598	0.97 604	0.62 601	0.87 613	0.68 609	0.73 616	0.46 603	0.76 612	0.49 603	0.71 613	0.44 604

BEATNet-Init1	0.54 593	0.28 574	0.68 607	0.31 576	0.21 570	0.85 609	0.31 578	0.57 595	0.69 594	0.89 608	1.00 610	2.17 625	0.66 603	0.58 600	0.44 590	0.19 571	0.18 569	0.23 575	0.22 575	0.22 571	0.21 577

SAMSARA	0.41 579	0.28 574	0.34 540	0.55 598	0.39 593	0.85 609	1.25 625	0.49 585	0.52 564	0.36 556	0.35 506	0.56 587	0.39 571	0.39 574	0.41 584	0.15 545	0.20 575	0.15 547	0.14 537	0.23 574	0.21 577

Dean	0.88 610	0.88 614	0.81 627	0.82 608	0.57 606	0.91 611	0.62 610	1.17 650	1.71 625	1.15 620	1.16 618	1.31 615	1.00 618	0.82 609	0.83 618	0.57 607	0.56 618	0.78 614	0.65 612	0.67 609	0.58 607

WAO-8	0.92 611	0.83 611	0.67 604	0.94 614	0.70 615	0.92 612	0.68 614	1.08 646	1.80 627	1.06 617	1.42 624	1.29 613	1.08 621	0.86 611	0.80 615	0.74 617	0.54 615	0.86 616	0.75 617	0.71 613	0.63 614

Venus	0.92 611	0.83 611	0.67 604	0.94 614	0.70 615	0.92 612	0.68 614	1.08 646	1.80 627	1.06 617	1.42 624	1.29 613	1.08 621	0.86 611	0.80 615	0.74 617	0.54 615	0.86 616	0.75 617	0.71 613	0.63 614

TorneroNet-64	0.76 604	0.73 607	0.77 621	0.78 606	0.58 608	0.94 614	0.58 607	0.85 608	1.26 615	0.67 593	0.88 604	1.41 618	0.76 608	0.87 613	0.68 609	0.49 604	0.46 603	0.73 609	0.59 609	0.68 610	0.54 606

KSHMR	1.10 617	1.19 619	0.90 633	1.26 622	1.00 622	0.99 615	0.96 622	1.13 649	1.35 618	1.16 621	1.28 623	1.40 617	0.97 617	1.03 621	0.93 619	1.03 624	1.08 626	1.20 623	1.03 625	1.03 621	0.98 623

MADNet+	0.76 604	0.72 606	3.76 648	0.67 601	0.41 595	0.99 615	0.97 623	0.72 604	0.75 601	0.52 585	0.58 582	0.64 593	0.68 604	0.89 616	1.04 622	0.35 596	0.36 599	0.28 588	0.23 579	0.38 596	0.33 595

ktn	1.02 616	1.23 620	0.82 628	1.24 621	0.86 620	1.00 617	0.86 619	0.96 626	1.37 619	1.05 615	1.12 617	1.16 610	1.06 620	0.95 618	0.62 606	1.28 626	0.71 624	1.39 626	0.83 620	1.06 622	0.77 620

TorneroNet	0.83 608	0.75 608	0.83 630	0.85 609	0.63 611	1.03 618	0.65 611	0.96 626	1.14 613	0.80 606	1.10 616	1.36 616	0.88 613	0.95 618	0.82 617	0.57 607	0.49 609	0.79 615	0.66 614	0.74 616	0.64 616

HanzoNet	1.31 619	1.29 622	1.22 638	1.13 618	0.85 619	1.05 619	0.84 618	1.06 643	1.47 623	1.66 625	1.63 626	2.48 627	1.78 627	1.63 626	1.69 624	1.27 625	0.80 625	1.32 625	1.02 624	1.07 623	0.90 622

LVE	0.84 609	0.87 613	0.86 631	0.81 607	0.56 605	1.09 620	0.66 612	1.07 644	1.45 622	0.97 613	1.23 622	1.11 609	0.86 612	0.84 610	0.72 613	0.49 604	0.56 618	0.76 612	0.60 611	0.66 608	0.60 613

DPSimNet_ROB	1.14 618	1.25 621	0.87 632	1.15 620	0.90 621	1.15 621	1.18 624	1.20 651	1.26 615	1.45 624	1.05 613	1.44 621	1.13 623	0.92 617	1.70 625	1.47 627	0.52 614	1.22 624	1.04 626	0.92 619	1.03 624

UNDER WATER	0.99 615	1.00 617	1.47 640	1.00 616	0.71 617	1.18 622	0.86 619	0.81 607	1.09 612	1.02 614	0.90 605	1.53 622	1.26 625	1.06 622	1.02 621	0.79 619	0.54 615	1.02 620	0.88 621	0.83 618	0.75 618

UNDER WATER-64	0.97 613	0.96 616	1.48 641	0.88 612	0.57 606	1.24 623	0.90 621	0.78 605	0.96 609	1.05 615	0.85 603	1.56 623	1.26 625	0.97 620	0.99 620	0.88 621	0.57 620	1.04 621	0.88 621	0.81 617	0.75 618

MultiAttention	0.30 559	0.08 277	0.15 337	0.19 395	0.13 491	1.56 624	1.33 626	0.36 531	0.36 496	0.20 423	0.21 350	0.24 442	0.11 266	0.39 574	0.18 432	0.06 125	0.05 186	0.08 325	0.08 386	0.11 484	0.09 429

JetBlue	0.73 603	0.46 594	1.21 637	0.52 597	0.47 599	2.16 625	0.67 613	0.78 605	0.72 596	0.70 596	0.79 600	1.21 611	0.84 611	1.06 622	1.04 622	0.40 598	0.28 592	0.33 592	0.33 594	0.30 589	0.34 596

MADNet++	1.97 621	1.75 649	1.66 642	1.83 623	1.69 645	2.38 626	1.45 627	2.36 653	2.11 629	2.58 628	2.37 629	2.25 626	2.21 628	2.28 627	2.36 628	1.87 628	1.67 628	1.53 627	1.34 627	1.87 625	1.78 627

TCMNet-wrong-test	3.69 623	5.54 658	3.91 649	12.22 660	11.75 662	4.77 627	3.86 629	1.08 646	0.74 600	1.13 619	2.21 628	6.16 644	0.53 592	3.43 629	2.33 627	0.90 622	0.20 575	1.85 629	1.69 628	5.71 658	3.79 633

JetRed	1.66 620	1.51 636	3.09 644	0.93 613	1.21 623	5.28 628	1.61 628	1.29 652	1.42 621	1.84 626	1.77 627	1.59 624	0.95 616	1.43 625	2.51 647	0.91 623	1.61 627	0.93 619	0.91 623	1.36 624	1.03 624

oiu110	4.50 632	1.70 644	0.77 621	2.71 645	1.72 646	7.00 629	9.80 632	1.05 638	3.20 650	3.62 649	3.97 643	5.90 632	4.91 643	5.03 644	2.49 642	13.08 640	6.91 635	4.69 649	2.52 652	4.38 641	4.58 654

dddd17k	4.50 632	1.70 644	0.77 621	2.71 645	1.72 646	7.00 629	9.80 632	1.05 638	3.20 650	3.62 649	3.97 643	5.90 632	4.91 643	5.03 644	2.49 642	13.08 640	6.91 635	4.69 649	2.52 652	4.38 641	4.58 654

ITERv10	4.50 632	1.70 644	0.77 621	2.71 645	1.72 646	7.00 629	9.80 632	1.05 638	3.20 650	3.62 649	3.97 643	5.90 632	4.91 643	5.03 644	2.49 642	13.08 640	6.91 635	4.69 649	2.52 652	4.38 641	4.58 654

ITERv8	4.50 632	1.70 644	0.77 621	2.71 645	1.72 646	7.00 629	9.80 632	1.05 638	3.20 650	3.62 649	3.97 643	5.90 632	4.91 643	5.03 644	2.49 642	13.08 640	6.91 635	4.69 649	2.52 652	4.38 641	4.58 654

ITERv4	4.50 632	1.70 644	0.77 621	2.71 645	1.72 646	7.00 629	9.80 632	1.05 638	3.20 650	3.62 649	3.97 643	5.90 632	4.91 643	5.03 644	2.49 642	13.08 640	6.91 635	4.69 649	2.52 652	4.38 641	4.58 654

ITERv28	4.58 642	1.52 637	0.70 611	2.69 638	1.55 637	7.05 634	10.72 637	0.99 630	2.90 643	3.59 642	4.09 648	6.11 637	5.35 648	5.07 649	2.51 647	13.51 645	7.25 648	4.75 654	2.27 645	4.46 651	4.55 647

ITERv24	4.58 642	1.52 637	0.70 611	2.69 638	1.55 637	7.05 634	10.72 637	0.99 630	2.90 643	3.59 642	4.09 648	6.11 637	5.35 648	5.07 649	2.51 647	13.51 645	7.25 648	4.75 654	2.27 645	4.46 651	4.55 647

dd23bbn	4.58 642	1.52 637	0.70 611	2.69 638	1.55 637	7.05 634	10.72 637	0.99 630	2.90 643	3.59 642	4.09 648	6.11 637	5.35 648	5.07 649	2.51 647	13.51 645	7.25 648	4.75 654	2.27 645	4.46 651	4.55 647

ITERv21	4.58 642	1.52 637	0.70 611	2.69 638	1.55 637	7.05 634	10.72 637	0.99 630	2.90 643	3.59 642	4.09 648	6.11 637	5.35 648	5.07 649	2.51 647	13.51 645	7.25 648	4.75 654	2.27 645	4.46 651	4.55 647

zxcv128	4.58 642	1.52 637	0.70 611	2.69 638	1.55 637	7.05 634	10.72 637	0.99 630	2.90 643	3.59 642	4.09 648	6.11 637	5.35 648	5.07 649	2.51 647	13.51 645	7.25 648	4.75 654	2.27 645	4.46 651	4.55 647

ITERv12	4.58 642	1.52 637	0.70 611	2.69 638	1.55 637	7.05 634	10.72 637	0.99 630	2.90 643	3.59 642	4.09 648	6.11 637	5.35 648	5.07 649	2.51 647	13.51 645	7.25 648	4.75 654	2.27 645	4.46 651	4.55 647

s6wercc	4.58 642	1.52 637	0.70 611	2.69 638	1.55 637	7.05 634	10.72 637	0.99 630	2.90 643	3.59 642	4.09 648	6.11 637	5.35 648	5.07 649	2.51 647	13.51 645	7.25 648	4.75 654	2.27 645	4.46 651	4.55 647

hj116sk	4.51 637	1.49 631	0.66 595	2.40 633	1.28 632	7.42 641	11.06 652	0.92 617	2.79 638	3.29 637	3.88 638	6.38 653	4.89 638	4.93 631	2.41 629	13.61 652	7.27 655	4.47 644	2.15 640	4.38 641	4.48 642

iked130	4.51 637	1.49 631	0.66 595	2.40 633	1.28 632	7.42 641	11.06 652	0.92 617	2.79 638	3.29 637	3.88 638	6.38 653	4.89 638	4.93 631	2.41 629	13.61 652	7.27 655	4.47 644	2.15 640	4.38 641	4.48 642

vnu138km	4.51 637	1.49 631	0.66 595	2.40 633	1.28 632	7.42 641	11.06 652	0.92 617	2.79 638	3.29 637	3.88 638	6.38 653	4.89 638	4.93 631	2.41 629	13.61 652	7.27 655	4.47 644	2.15 640	4.38 641	4.48 642

99wein	4.51 637	1.49 631	0.66 595	2.40 633	1.28 632	7.42 641	11.06 652	0.92 617	2.79 638	3.29 637	3.88 638	6.38 653	4.89 638	4.93 631	2.41 629	13.61 652	7.27 655	4.47 644	2.15 640	4.38 641	4.48 642

a5sdf	4.51 637	1.49 631	0.66 595	2.40 633	1.28 632	7.42 641	11.06 652	0.92 617	2.79 638	3.29 637	3.88 638	6.38 653	4.89 638	4.93 631	2.41 629	13.61 652	7.27 655	4.47 644	2.15 640	4.38 641	4.48 642

HaxPig	15.73 664	18.55 670	19.19 666	16.92 661	15.89 665	7.80 646	7.57 630	13.37 666	10.80 661	15.40 665	14.87 664	15.95 666	14.81 666	15.67 666	15.97 666	18.96 671	16.72 666	19.47 671	18.10 671	19.45 670	19.06 671

ITERv30	4.43 624	1.33 623	0.57 576	2.28 625	1.25 624	8.18 647	10.97 644	0.86 609	2.62 630	2.90 629	3.45 630	6.24 645	4.78 630	5.02 636	2.43 634	14.02 657	7.21 640	4.16 636	2.05 630	4.08 633	4.18 634

qyd29nn	4.43 624	1.33 623	0.57 576	2.28 625	1.25 624	8.18 647	10.97 644	0.86 609	2.62 630	2.90 629	3.45 630	6.24 645	4.78 630	5.02 636	2.43 634	14.02 657	7.21 640	4.16 636	2.05 630	4.08 633	4.18 634

yuret106	4.43 624	1.33 623	0.57 576	2.28 625	1.25 624	8.18 647	10.97 644	0.86 609	2.62 630	2.90 629	3.45 630	6.24 645	4.78 630	5.02 636	2.43 634	14.02 657	7.21 640	4.16 636	2.05 630	4.08 633	4.18 634

uio108cc	4.43 624	1.33 623	0.57 576	2.28 625	1.25 624	8.18 647	10.97 644	0.86 609	2.62 630	2.90 629	3.45 630	6.24 645	4.78 630	5.02 636	2.43 634	14.02 657	7.21 640	4.16 636	2.05 630	4.08 633	4.18 634

v20iiwwt	4.43 624	1.33 623	0.57 576	2.28 625	1.25 624	8.18 647	10.97 644	0.86 609	2.62 630	2.90 629	3.45 630	6.24 645	4.78 630	5.02 636	2.43 634	14.02 657	7.21 640	4.16 636	2.05 630	4.08 633	4.18 634

ITERv14	4.43 624	1.33 623	0.57 576	2.28 625	1.25 624	8.18 647	10.97 644	0.86 609	2.62 630	2.90 629	3.45 630	6.24 645	4.78 630	5.02 636	2.43 634	14.02 657	7.21 640	4.16 636	2.05 630	4.08 633	4.18 634

v134_o9	4.43 624	1.33 623	0.57 576	2.28 625	1.25 624	8.18 647	10.97 644	0.86 609	2.62 630	2.90 629	3.45 630	6.24 645	4.78 630	5.02 636	2.43 634	14.02 657	7.21 640	4.16 636	2.05 630	4.08 633	4.18 634

ITERv7	4.43 624	1.33 623	0.57 576	2.28 625	1.25 624	8.18 647	10.97 644	0.86 609	2.62 630	2.90 629	3.45 630	6.24 645	4.78 630	5.02 636	2.43 634	14.02 657	7.21 640	4.16 636	2.05 630	4.08 633	4.18 634

DPSMNet_ROB	8.06 655	4.50 653	8.69 658	5.36 655	10.74 659	8.32 655	22.71 661	5.47 656	13.38 662	5.13 655	9.98 659	5.10 629	10.47 661	5.53 656	12.77 662	3.80 634	8.00 660	3.49 631	6.95 659	3.75 632	7.09 660

DGTPSM_ROB	8.06 655	4.50 653	8.69 658	5.34 653	10.73 658	8.32 655	22.71 661	5.47 656	13.38 662	5.13 655	9.98 659	5.10 629	10.47 661	5.53 656	12.77 662	3.79 633	8.00 660	3.49 631	6.95 659	3.74 631	7.09 660

tt	4.65 649	0.07 162	3.54 647	2.01 624	1.55 637	10.25 657	16.66 658	8.90 662	5.03 655	1.33 623	0.96 608	4.71 628	4.74 629	3.33 628	5.86 656	6.06 636	10.30 665	1.87 630	2.09 638	2.61 627	1.19 626

MEDIAN_ROB	20.38 665	24.05 671	23.36 669	21.18 663	21.62 666	10.51 658	8.17 631	17.68 667	15.46 667	20.04 667	19.65 666	20.30 667	20.16 667	21.17 667	21.03 667	23.81 673	21.77 673	24.98 672	23.75 672	25.01 671	23.94 672

PML	8.57 657	9.39 662	6.24 650	5.34 653	6.36 655	13.21 659	20.99 659	5.35 655	6.68 656	17.75 666	26.46 674	7.58 658	6.08 656	7.89 659	5.76 655	5.33 635	1.83 629	5.95 664	1.93 629	8.75 661	2.53 629

USTest	6.16 650	2.65 652	2.79 643	6.48 656	7.21 656	14.33 660	21.38 660	6.98 661	9.55 660	5.35 657	6.12 655	5.71 631	7.69 657	6.31 658	6.75 657	1.97 629	3.38 634	1.63 628	2.14 639	2.49 626	2.35 628

xxxxx1	7.75 651	5.06 655	7.26 651	3.15 650	3.91 652	16.37 661	22.88 663	5.87 658	8.68 657	7.99 658	8.55 656	9.13 660	8.46 658	10.05 660	10.47 658	2.43 630	2.48 630	3.56 633	12.26 662	3.48 628	3.02 630

tt_ll	7.75 651	5.06 655	7.26 651	3.15 650	3.91 652	16.37 661	22.88 663	5.87 658	8.68 657	7.99 658	8.55 656	9.13 660	8.46 658	10.05 660	10.47 658	2.43 630	2.48 630	3.56 633	12.26 662	3.48 628	3.02 630

ff	7.75 651	5.06 655	7.26 651	3.15 650	3.91 652	16.37 661	22.88 663	5.87 658	8.68 657	7.99 658	8.55 656	9.13 660	8.46 658	10.05 660	10.47 658	2.43 630	2.48 630	3.56 633	12.26 662	3.48 628	3.02 630

AVERAGE_ROB	24.89 672	29.12 672	27.98 670	24.83 670	24.59 672	17.82 664	11.61 657	21.45 668	19.91 668	25.04 674	24.38 673	25.06 674	25.31 674	24.69 674	22.86 668	29.74 674	27.09 674	28.97 674	27.94 674	30.07 672	29.35 673

Anonymous_1	10.87 661	7.82 659	7.41 654	10.29 657	10.08 657	18.64 665	26.11 666	11.02 663	13.45 664	9.43 661	10.10 661	9.73 663	11.31 663	10.69 663	12.47 661	6.42 637	8.38 662	5.70 661	10.22 661	11.41 662	6.65 659

DPSM_ROB	11.10 662	8.47 660	7.95 655	10.84 658	11.58 660	19.10 666	26.50 667	12.02 664	14.09 665	10.38 662	10.91 662	10.39 664	11.92 664	11.67 664	13.39 664	6.99 638	8.79 663	5.82 662	6.92 657	6.97 659	7.31 662

DPSM	11.10 662	8.47 660	7.95 655	10.84 658	11.58 660	19.10 666	26.50 667	12.02 664	14.09 665	10.38 662	10.91 662	10.39 664	11.92 664	11.67 664	13.39 664	6.99 638	8.79 663	5.82 662	6.92 657	6.97 659	7.31 662

CasAABBNet	22.33 666	17.11 664	15.84 662	21.94 664	23.28 668	38.30 668	53.40 672	24.05 671	28.44 672	20.66 668	21.86 670	21.03 672	24.04 670	23.35 670	27.03 671	14.06 666	17.69 668	11.70 666	13.94 666	14.04 664	14.76 666

RAFT-FEzeroshot	22.33 666	17.12 665	15.83 660	21.95 665	23.32 669	38.31 669	53.41 673	23.99 669	28.43 670	20.66 668	21.84 668	21.02 670	24.05 671	23.33 668	27.09 672	14.06 666	17.69 668	11.70 666	13.95 667	14.05 665	14.76 666

RAFT-FE	22.33 666	17.12 665	15.83 660	21.95 665	23.32 669	38.31 669	53.41 673	23.99 669	28.43 670	20.66 668	21.84 668	21.02 670	24.05 671	23.33 668	27.09 672	14.06 666	17.69 668	11.70 666	13.95 667	14.05 665	14.76 666

Selective-RAFT-Error	22.39 670	17.14 668	16.01 664	22.00 667	23.34 671	38.37 671	53.36 671	24.24 674	28.53 674	20.80 671	21.94 672	20.94 669	24.02 669	23.48 673	27.33 674	14.07 669	17.70 671	11.70 666	13.93 665	14.05 665	14.83 669

LSM0	22.80 671	17.22 669	19.17 665	22.12 669	28.90 673	38.38 672	53.27 669	24.21 673	28.36 669	20.84 672	21.11 667	21.63 673	24.25 673	23.42 671	26.98 670	14.08 670	17.39 667	11.72 670	13.98 669	14.22 668	14.66 665

FlowAnything	22.34 669	17.13 667	15.98 663	22.00 667	23.23 667	38.39 673	53.32 670	24.19 672	28.48 673	21.00 673	21.93 671	20.83 668	23.97 668	23.44 672	26.83 669	14.04 665	17.80 672	11.63 665	14.08 670	14.00 663	14.65 664

test_example2	97.69 673	92.93 673	45.57 671	96.02 671	109.84 674	88.44 674	93.70 675	25.54 675	94.63 675	130.46 676	126.87 675	58.93 675	75.48 675	87.99 675	77.94 675	150.16 675	221.11 675	76.29 675	98.21 675	108.42 675	95.33 674

ccccc		285.89 674		366.70 674	366.78 675	118.88 675		113.97 676		125.77 675		120.54 676		252.62 676		382.79 676	352.84 676	254.30 676	222.62 676	426.61 676

GS-Stereo							0.14 201	0.11 34	0.12 120	0.08 99	0.10 157	0.05 7	0.04 1	0.11 145	0.08 14	0.06 125	0.04 23	0.05 55	0.04 50	0.05 119	0.05 135

Low-res two-view benchmark