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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

4.5_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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_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

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

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

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-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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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.
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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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_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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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
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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark