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

DF_test	0.10 2	0.08 23	0.20 26	0.17 39	0.11 129	0.06 1	0.13 82	0.13 8	0.16 57	0.10 27	0.12 70	0.08 3	0.09 38	0.12 4	0.10 2	0.08 276	0.06 100	0.06 53	0.06 112	0.07 180	0.06 14

anonymous	0.11 12	0.10 95	0.22 59	0.18 72	0.10 80	0.08 2	0.13 82	0.16 17	0.17 69	0.12 77	0.14 129	0.09 28	0.07 3	0.14 14	0.11 15	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.06 14

VeloStereo	0.11 12	0.07 2	0.21 43	0.16 13	0.12 189	0.09 3	0.07 1	0.12 3	0.10 3	0.12 77	0.09 15	0.11 93	0.11 121	0.16 54	0.12 45	0.10 455	0.09 312	0.09 369	0.08 307	0.11 481	0.13 365

flow	0.11 12	0.07 2	0.21 43	0.16 13	0.12 189	0.09 3	0.07 1	0.12 3	0.10 3	0.12 77	0.09 15	0.11 93	0.11 121	0.18 96	0.12 45	0.10 455	0.09 312	0.09 369	0.08 307	0.11 481	0.13 365

depth_test_26	0.11 12	0.08 23	0.22 59	0.16 13	0.09 22	0.09 3	0.11 27	0.16 17	0.16 57	0.12 77	0.16 164	0.11 93	0.08 15	0.14 14	0.10 2	0.09 381	0.07 199	0.08 263	0.07 213	0.07 180	0.08 83

PipStereo	0.14 102	0.07 2	0.16 1	0.23 355	0.21 558	0.09 3	0.11 27	0.16 17	0.13 18	0.08 2	0.07 3	0.13 157	0.09 38	0.14 14	0.12 45	0.07 122	0.23 614	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 680

PSi22b	0.14 102	0.07 2	0.16 1	0.22 292	0.22 574	0.09 3	0.11 27	0.16 17	0.12 9	0.08 2	0.07 3	0.14 190	0.09 38	0.14 14	0.11 15	0.07 122	0.22 601	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 680

PSi22a	0.13 54	0.07 2	0.16 1	0.21 223	0.18 478	0.09 3	0.11 27	0.15 13	0.12 9	0.08 2	0.07 3	0.12 133	0.08 15	0.15 32	0.12 45	0.07 122	0.22 601	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.52 687

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 39	0.09 22	0.09 3	0.14 116	0.11 1	0.16 57	0.07 1	0.09 15	0.07 2	0.07 3	0.11 1	0.12 45	0.05 1	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.05 4	0.06 14

MatchStereo	0.11 12	0.08 23	0.30 144	0.16 13	0.08 12	0.09 3	0.12 44	0.21 74	0.18 92	0.10 27	0.16 164	0.08 3	0.08 15	0.15 32	0.12 45	0.07 122	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.06 14
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
S2M2_XL	0.10 2	0.10 95	0.24 76	0.14 2	0.10 80	0.09 3	0.09 4	0.12 3	0.09 1	0.11 46	0.12 70	0.09 28	0.09 38	0.12 4	0.11 15	0.09 381	0.07 199	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.07 37
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IGEV-Stereo+	0.14 102	0.08 23	0.26 104	0.18 72	0.14 300	0.09 3	0.10 10	0.16 17	0.17 69	0.14 141	0.08 11	0.10 52	0.10 82	0.22 206	0.14 157	0.07 122	0.15 499	0.06 53	0.06 112	0.16 587	0.29 608

small-0shot	0.10 2	0.09 57	0.19 16	0.16 13	0.09 22	0.10 13	0.15 166	0.14 10	0.13 18	0.09 9	0.15 150	0.08 3	0.08 15	0.11 1	0.12 45	0.07 122	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.05 1

mm2	0.11 12	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.09 22	0.10 13	0.12 44	0.18 32	0.14 31	0.08 2	0.09 15	0.11 93	0.10 82	0.17 75	0.13 107	0.07 122	0.11 397	0.05 1	0.07 213	0.05 4	0.13 365

mm1	0.11 12	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.09 22	0.10 13	0.12 44	0.15 13	0.14 31	0.08 2	0.09 15	0.11 93	0.10 82	0.17 75	0.13 107	0.07 122	0.11 397	0.05 1	0.07 213	0.05 4	0.13 365

DepthFocus	0.10 2	0.07 2	0.26 104	0.15 5	0.11 129	0.10 13	0.13 82	0.15 13	0.09 1	0.12 77	0.10 37	0.09 28	0.08 15	0.13 7	0.10 2	0.07 122	0.06 100	0.09 369	0.08 307	0.06 95	0.05 1

Foundation-i32	0.14 102	0.07 2	0.18 12	0.24 411	0.22 574	0.10 13	0.12 44	0.15 13	0.13 18	0.08 2	0.07 3	0.12 133	0.08 15	0.17 75	0.13 107	0.07 122	0.29 671	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.45 673

DispViT+	0.12 31	0.08 23	0.21 43	0.16 13	0.16 414	0.10 13	0.12 44	0.27 183	0.24 214	0.13 113	0.11 50	0.10 52	0.09 38	0.21 176	0.12 45	0.08 276	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 1

derf	0.11 12	0.07 2	0.21 43	0.18 72	0.11 129	0.11 19	0.11 27	0.17 26	0.15 45	0.09 9	0.09 15	0.11 93	0.09 38	0.16 54	0.12 45	0.06 45	0.07 199	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.13 365

qqai	0.12 31	0.08 23	0.22 59	0.18 72	0.12 189	0.11 19	0.12 44	0.17 26	0.16 57	0.09 9	0.09 15	0.11 93	0.09 38	0.16 54	0.12 45	0.07 122	0.11 397	0.06 53	0.06 112	0.05 4	0.20 507

Monster-pub-mixall	0.13 54	0.07 2	0.20 26	0.17 39	0.08 12	0.11 19	0.09 4	0.21 74	0.13 18	0.12 77	0.11 50	0.08 3	0.08 15	0.27 303	0.13 107	0.07 122	0.35 691	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.09 139

StereoAnything_RVC	0.22 339	0.47 660	0.67 521	0.30 594	0.31 654	0.11 19	0.11 27	0.18 32	0.15 45	0.09 9	0.11 50	0.09 28	0.09 38	0.27 303	0.12 45	0.09 381	0.39 694	0.06 53	0.04 1	0.24 656	0.49 680

dual_stereo	0.18 208	0.08 23	0.26 104	0.21 223	0.32 658	0.11 19	0.13 82	0.27 183	0.20 135	0.11 46	0.09 15	0.10 52	0.08 15	0.20 152	0.14 157	0.07 122	0.45 702	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.65 707

CroCo-Stereo Lap2	0.16 174	0.18 436	0.39 221	0.26 500	0.18 478	0.11 19	0.19 375	0.30 239	0.22 176	0.13 113	0.16 164	0.15 211	0.11 121	0.17 75	0.15 200	0.07 122	0.07 199	0.08 263	0.06 112	0.08 257	0.07 37

CroCo-Stereo	0.15 143	0.16 373	0.34 183	0.25 457	0.12 189	0.11 19	0.18 328	0.35 306	0.24 214	0.13 113	0.13 92	0.18 256	0.12 167	0.15 32	0.13 107	0.08 276	0.06 100	0.07 160	0.05 36	0.07 180	0.06 14
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
WAFT-Stereo (ZS)	0.10 2	0.09 57	0.17 7	0.14 2	0.09 22	0.12 26	0.15 166	0.12 3	0.12 9	0.09 9	0.13 92	0.06 1	0.09 38	0.11 1	0.14 157	0.06 45	0.06 100	0.08 263	0.08 307	0.07 180	0.08 83

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 174	0.20 472	0.79 572	0.19 125	0.12 189	0.12 26	0.14 116	0.26 166	0.18 92	0.11 46	0.12 70	0.10 52	0.10 82	0.13 7	0.11 15	0.06 45	0.07 199	0.06 53	0.07 213	0.05 4	0.18 470

DDF-Stereo	0.16 174	0.08 23	0.30 144	0.21 223	0.20 541	0.12 26	0.14 116	0.20 57	0.19 120	0.11 46	0.10 37	0.13 157	0.12 167	0.24 245	0.20 359	0.09 381	0.18 554	0.07 160	0.06 112	0.20 636	0.19 488

zero-FE	0.21 311	0.08 23	1.10 646	0.24 411	0.27 630	0.12 26	0.14 116	0.20 57	0.20 135	0.12 77	0.11 50	0.13 157	0.11 121	0.22 206	0.19 331	0.09 381	0.23 614	0.07 160	0.08 307	0.19 628	0.27 593

LG-Stereo_L2	0.11 12	0.09 57	0.22 59	0.18 72	0.10 80	0.12 26	0.13 82	0.18 32	0.14 31	0.10 27	0.07 3	0.08 3	0.08 15	0.17 75	0.11 15	0.06 45	0.08 266	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.07 37

LG-Stereo_L1	0.11 12	0.09 57	0.22 59	0.18 72	0.10 80	0.12 26	0.13 82	0.18 32	0.12 9	0.09 9	0.07 3	0.08 3	0.07 3	0.18 96	0.11 15	0.06 45	0.10 360	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.07 37

S2M2_L	0.13 54	0.12 199	0.26 104	0.17 39	0.12 189	0.12 26	0.07 1	0.18 32	0.21 162	0.12 77	0.15 150	0.14 190	0.12 167	0.16 54	0.15 200	0.13 564	0.09 312	0.09 369	0.10 478	0.11 481	0.09 139
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.13 54	0.08 23	0.18 12	0.29 583	0.30 647	0.12 26	0.13 82	0.12 3	0.18 92	0.09 9	0.08 11	0.10 52	0.08 15	0.14 14	0.11 15	0.07 122	0.31 677	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.06 14

LGCAT	0.15 143	0.07 2	0.19 16	0.15 5	0.09 22	0.13 34	0.12 44	0.13 8	0.10 3	0.13 113	0.09 15	0.11 93	0.10 82	0.31 382	0.14 157	0.23 661	0.24 630	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.41 658

LiteMatch*	0.12 31	0.07 2	0.26 104	0.16 13	0.11 129	0.13 34	0.13 82	0.19 48	0.15 45	0.10 27	0.09 15	0.09 28	0.11 121	0.16 54	0.13 107	0.07 122	0.11 397	0.06 53	0.06 112	0.06 95	0.14 406

aanet-new-14k	0.13 54	0.13 243	0.33 178	0.21 223	0.09 22	0.13 34	0.13 82	0.26 166	0.23 194	0.12 77	0.15 150	0.09 28	0.14 245	0.15 32	0.11 15	0.06 45	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.11 270

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 54	0.10 95	0.26 104	0.19 125	0.10 80	0.13 34	0.16 222	0.26 166	0.22 176	0.12 77	0.16 164	0.09 28	0.11 121	0.14 14	0.11 15	0.05 1	0.05 6	0.06 53	0.07 213	0.05 4	0.26 585

Test_v1	0.11 12	0.08 23	0.17 7	0.15 5	0.09 22	0.13 34	0.12 44	0.23 104	0.17 69	0.10 27	0.10 37	0.08 3	0.08 15	0.15 32	0.12 45	0.07 122	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.07 37

Wavelet-MonSter	0.12 31	0.08 23	0.25 88	0.18 72	0.10 80	0.13 34	0.12 44	0.16 17	0.14 31	0.11 46	0.14 129	0.10 52	0.11 121	0.20 152	0.15 200	0.05 1	0.16 514	0.05 1	0.07 213	0.05 4	0.12 328

111111	0.13 54	0.08 23	0.20 26	0.20 175	0.13 254	0.13 34	0.10 10	0.23 104	0.17 69	0.11 46	0.13 92	0.12 133	0.08 15	0.19 120	0.12 45	0.07 122	0.16 514	0.06 53	0.04 1	0.08 257	0.16 442

LGtest1	0.10 2	0.09 57	0.19 16	0.18 72	0.09 22	0.13 34	0.09 4	0.17 26	0.13 18	0.10 27	0.08 11	0.09 28	0.09 38	0.16 54	0.12 45	0.08 276	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.08 83

GELT-Stereo	0.14 102	0.11 146	0.24 76	0.20 175	0.14 300	0.14 42	0.16 222	0.35 306	0.25 241	0.14 141	0.12 70	0.11 93	0.11 121	0.17 75	0.12 45	0.05 1	0.05 6	0.07 160	0.07 213	0.05 4	0.08 83

FAST (zero-shot)	0.14 102	0.10 95	0.22 59	0.24 411	0.26 625	0.14 42	0.15 166	0.24 126	0.16 57	0.11 46	0.14 129	0.12 133	0.12 167	0.19 120	0.13 107	0.10 455	0.09 312	0.07 160	0.08 307	0.07 180	0.09 139

DNS	0.31 542	0.31 596	0.25 88	0.25 457	0.11 129	0.14 42	0.14 116	0.26 166	0.18 92	0.14 141	0.18 204	0.13 157	0.10 82	0.75 622	0.41 573	0.09 381	0.27 650	0.08 263	0.05 36	1.11 724	1.23 732

CAR	0.12 31	0.08 23	0.25 88	0.16 13	0.09 22	0.14 42	0.10 10	0.19 48	0.13 18	0.12 77	0.10 37	0.08 3	0.07 3	0.18 96	0.12 45	0.06 45	0.15 499	0.06 53	0.08 307	0.05 4	0.10 215

MSE-Stereo	0.12 31	0.08 23	0.25 88	0.16 13	0.09 22	0.14 42	0.10 10	0.19 48	0.13 18	0.11 46	0.10 37	0.08 3	0.07 3	0.20 152	0.12 45	0.06 45	0.16 514	0.06 53	0.08 307	0.05 4	0.10 215

aanet-new-78k	0.17 196	0.14 293	0.80 577	0.21 223	0.10 80	0.14 42	0.14 116	0.23 104	0.17 69	0.10 27	0.13 92	0.10 52	0.13 214	0.19 120	0.11 15	0.05 1	0.16 514	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.26 585

aanet-new-34k	0.14 102	0.16 373	0.39 221	0.19 125	0.09 22	0.14 42	0.15 166	0.22 89	0.19 120	0.12 77	0.15 150	0.11 93	0.13 214	0.14 14	0.12 45	0.05 1	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.18 470

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 143	0.13 243	0.41 247	0.20 175	0.11 129	0.14 42	0.14 116	0.22 89	0.17 69	0.12 77	0.13 92	0.10 52	0.10 82	0.16 54	0.13 107	0.05 1	0.08 266	0.06 53	0.06 112	0.05 4	0.43 666

aanet-new-16k	0.13 54	0.14 293	0.39 221	0.20 175	0.10 80	0.14 42	0.12 44	0.22 89	0.20 135	0.12 77	0.12 70	0.12 133	0.11 121	0.15 32	0.11 15	0.06 45	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.14 406

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 54	0.10 95	0.24 76	0.20 175	0.12 189	0.14 42	0.15 166	0.22 89	0.21 162	0.11 46	0.17 184	0.11 93	0.12 167	0.13 7	0.11 15	0.05 1	0.06 100	0.06 53	0.08 307	0.05 4	0.22 535

HiDET	0.12 31	0.07 2	0.20 26	0.15 5	0.09 22	0.14 42	0.12 44	0.20 57	0.16 57	0.10 27	0.10 37	0.11 93	0.09 38	0.19 120	0.17 263	0.07 122	0.09 312	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.11 270

DLNR-FE	10.53 746	12.31 755	20.33 762	105.85 776	23.36 766	0.14 42	0.13 82	3.25 736	0.20 135	0.16 188	0.23 278	0.16 225	0.10 82	0.31 382	0.16 232	2.59 743	0.32 682	0.07 160	0.07 213	40.66 776	0.28 602

asda	0.13 54	0.11 146	0.24 76	0.18 72	0.10 80	0.14 42	0.12 44	0.25 150	0.17 69	0.12 77	0.11 50	0.08 3	0.11 121	0.21 176	0.12 45	0.05 1	0.18 554	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.11 270

4.5_new	0.13 54	0.12 199	0.24 76	0.17 39	0.10 80	0.14 42	0.12 44	0.22 89	0.17 69	0.13 113	0.13 92	0.08 3	0.09 38	0.19 120	0.12 45	0.05 1	0.18 554	0.05 1	0.06 112	0.06 95	0.09 139

4.5w-stereo	0.13 54	0.12 199	0.24 76	0.17 39	0.10 80	0.14 42	0.12 44	0.22 89	0.17 69	0.13 113	0.13 92	0.08 3	0.09 38	0.19 120	0.12 45	0.05 1	0.18 554	0.05 1	0.06 112	0.06 95	0.09 139

monsterstereo	0.13 54	0.10 95	0.20 26	0.19 125	0.12 189	0.14 42	0.12 44	0.26 166	0.18 92	0.14 141	0.16 164	0.08 3	0.09 38	0.22 206	0.14 157	0.05 1	0.16 514	0.06 53	0.09 416	0.06 95	0.07 37

GREAT-IGEV	0.19 238	0.11 146	0.39 221	0.22 292	0.33 660	0.14 42	0.15 166	0.18 32	0.22 176	0.14 141	0.16 164	0.09 28	0.09 38	0.23 230	0.14 157	0.06 45	0.50 711	0.06 53	0.06 112	0.07 180	0.53 688
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
IGEV-Stereo++	0.15 143	0.09 57	0.27 121	0.21 223	0.13 254	0.14 42	0.11 27	0.23 104	0.19 120	0.15 169	0.14 129	0.11 93	0.11 121	0.19 120	0.12 45	0.06 45	0.21 589	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.28 602

rvit_stereo_0080	0.16 174	0.17 409	0.35 194	0.19 125	0.13 254	0.14 42	0.20 416	0.29 219	0.26 258	0.16 188	0.17 184	0.19 270	0.14 245	0.19 120	0.16 232	0.11 500	0.08 266	0.08 263	0.08 307	0.10 425	0.08 83

whm_eth	0.16 174	0.17 409	0.35 194	0.19 125	0.13 254	0.14 42	0.20 416	0.29 219	0.26 258	0.16 188	0.17 184	0.19 270	0.14 245	0.19 120	0.16 232	0.11 500	0.08 266	0.08 263	0.08 307	0.10 425	0.08 83

DLNR_Zeroshot_test	10.53 746	12.28 754	20.32 760	105.84 775	23.88 767	0.14 42	0.13 82	3.20 735	0.20 135	0.16 188	0.23 278	0.16 225	0.10 82	0.32 393	0.16 232	2.54 742	0.32 682	0.07 160	0.07 213	40.17 775	0.28 602

GREATEN-IGEV_RVC	0.14 102	0.16 373	0.31 154	0.22 292	0.14 300	0.15 63	0.13 82	0.18 32	0.17 69	0.12 77	0.14 129	0.10 52	0.09 38	0.21 176	0.15 200	0.06 45	0.09 312	0.08 263	0.08 307	0.08 257	0.10 215

over v1	0.12 31	0.17 409	0.23 68	0.19 125	0.07 1	0.15 63	0.10 10	0.20 57	0.11 6	0.10 27	0.09 15	0.11 93	0.14 245	0.18 96	0.12 45	0.07 122	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 95	0.06 14

over-8	0.12 31	0.17 409	0.25 88	0.20 175	0.07 1	0.15 63	0.10 10	0.20 57	0.11 6	0.09 9	0.09 15	0.11 93	0.12 167	0.18 96	0.11 15	0.07 122	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 95	0.06 14

over-9	0.12 31	0.18 436	0.27 121	0.20 175	0.07 1	0.15 63	0.10 10	0.21 74	0.12 9	0.09 9	0.09 15	0.11 93	0.12 167	0.19 120	0.11 15	0.07 122	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 95	0.06 14

MGA	0.12 31	0.08 23	0.26 104	0.16 13	0.10 80	0.15 63	0.10 10	0.18 32	0.13 18	0.11 46	0.09 15	0.09 28	0.07 3	0.20 152	0.12 45	0.07 122	0.16 514	0.06 53	0.04 1	0.06 95	0.09 139

monster-pro	0.13 54	0.09 57	0.20 26	0.17 39	0.09 22	0.15 63	0.12 44	0.25 150	0.20 135	0.09 9	0.11 50	0.08 3	0.07 3	0.20 152	0.13 107	0.05 1	0.24 630	0.05 1	0.09 416	0.05 4	0.13 365

PointNet	0.11 12	0.08 23	0.19 16	0.17 39	0.09 22	0.15 63	0.15 166	0.18 32	0.16 57	0.09 9	0.11 50	0.12 133	0.10 82	0.15 32	0.13 107	0.07 122	0.09 312	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.12 328

aanet-new-90k	0.15 143	0.14 293	0.49 337	0.21 223	0.11 129	0.15 63	0.14 116	0.24 126	0.17 69	0.10 27	0.12 70	0.10 52	0.12 167	0.21 176	0.10 2	0.06 45	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.32 621

aanet-new-22k	0.15 143	0.15 329	0.44 276	0.22 292	0.11 129	0.15 63	0.13 82	0.24 126	0.19 120	0.12 77	0.14 129	0.12 133	0.12 167	0.17 75	0.11 15	0.05 1	0.08 266	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.27 593

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 143	0.23 525	0.58 471	0.17 39	0.12 189	0.15 63	0.14 116	0.25 150	0.18 92	0.11 46	0.14 129	0.12 133	0.10 82	0.15 32	0.11 15	0.06 45	0.06 100	0.06 53	0.08 307	0.05 4	0.22 535

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 102	0.09 57	0.38 212	0.18 72	0.10 80	0.15 63	0.14 116	0.20 57	0.18 92	0.12 77	0.14 129	0.11 93	0.12 167	0.13 7	0.10 2	0.06 45	0.06 100	0.06 53	0.06 112	0.06 95	0.31 615

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 31	0.10 95	0.23 68	0.19 125	0.10 80	0.15 63	0.16 222	0.24 126	0.17 69	0.11 46	0.16 164	0.09 28	0.11 121	0.13 7	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 53	0.08 307	0.05 4	0.17 463

Foundation-i1c-attn	0.15 143	0.07 2	0.20 26	0.18 72	0.11 129	0.15 63	0.15 166	0.26 166	0.29 310	0.15 169	0.16 164	0.17 241	0.14 245	0.19 120	0.15 200	0.07 122	0.22 601	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.26 585

LiteMatch	0.13 54	0.15 329	0.19 16	0.20 175	0.10 80	0.15 63	0.17 267	0.18 32	0.14 31	0.10 27	0.09 15	0.11 93	0.22 403	0.16 54	0.23 428	0.08 276	0.05 6	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.08 83

GeoVLM	0.11 12	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.09 22	0.15 63	0.12 44	0.18 32	0.14 31	0.10 27	0.09 15	0.11 93	0.11 121	0.17 75	0.14 157	0.07 122	0.11 397	0.05 1	0.07 213	0.05 4	0.13 365

BStereo	0.14 102	0.10 95	0.46 297	0.18 72	0.11 129	0.15 63	0.15 166	0.25 150	0.23 194	0.12 77	0.11 50	0.12 133	0.09 38	0.17 75	0.17 263	0.05 1	0.07 199	0.06 53	0.08 307	0.05 4	0.09 139

MonSter++	0.11 12	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.09 22	0.15 63	0.12 44	0.18 32	0.14 31	0.10 27	0.09 15	0.11 93	0.10 82	0.16 54	0.14 157	0.07 122	0.11 397	0.05 1	0.07 213	0.05 4	0.13 365

LCMNet	0.12 31	0.08 23	0.20 26	0.16 13	0.09 22	0.15 63	0.12 44	0.19 48	0.20 135	0.10 27	0.11 50	0.11 93	0.10 82	0.20 152	0.16 232	0.07 122	0.11 397	0.05 1	0.07 213	0.05 4	0.14 406

252Zero-FE	0.18 208	0.08 23	0.28 128	0.18 72	0.10 80	0.15 63	0.11 27	0.22 89	0.22 176	0.76 681	0.11 50	0.09 28	0.08 15	0.17 75	0.15 200	0.07 122	0.51 712	0.06 53	0.08 307	0.06 95	0.10 215

MonStereo	0.13 54	0.09 57	0.20 26	0.17 39	0.09 22	0.15 63	0.12 44	0.25 150	0.20 135	0.09 9	0.11 50	0.08 3	0.07 3	0.20 152	0.13 107	0.05 1	0.24 630	0.05 1	0.09 416	0.05 4	0.13 365

Monster-pub-eth3d	0.13 54	0.09 57	0.20 26	0.17 39	0.09 22	0.15 63	0.12 44	0.25 150	0.20 135	0.09 9	0.11 50	0.08 3	0.07 3	0.19 120	0.13 107	0.05 1	0.24 630	0.05 1	0.09 416	0.05 4	0.13 365

asd	0.12 31	0.10 95	0.23 68	0.18 72	0.10 80	0.15 63	0.10 10	0.20 57	0.14 31	0.13 113	0.12 70	0.09 28	0.11 121	0.21 176	0.12 45	0.05 1	0.14 468	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.09 139

qwe	0.13 54	0.10 95	0.24 76	0.17 39	0.11 129	0.15 63	0.12 44	0.26 166	0.18 92	0.14 141	0.13 92	0.09 28	0.10 82	0.23 230	0.13 107	0.05 1	0.18 554	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.09 139

2.25w	0.13 54	0.10 95	0.24 76	0.17 39	0.09 22	0.15 63	0.10 10	0.20 57	0.19 120	0.14 141	0.18 204	0.09 28	0.10 82	0.23 230	0.15 200	0.05 1	0.17 542	0.05 1	0.08 307	0.05 4	0.12 328

4w-stereo	0.13 54	0.11 146	0.31 154	0.17 39	0.10 80	0.15 63	0.10 10	0.20 57	0.14 31	0.13 113	0.12 70	0.08 3	0.12 167	0.23 230	0.13 107	0.05 1	0.18 554	0.05 1	0.08 307	0.05 4	0.15 425

2.5w	0.13 54	0.10 95	0.23 68	0.18 72	0.09 22	0.15 63	0.15 166	0.21 74	0.16 57	0.12 77	0.13 92	0.10 52	0.09 38	0.21 176	0.12 45	0.05 1	0.19 568	0.05 1	0.07 213	0.05 4	0.12 328

2.75w_new	0.13 54	0.10 95	0.25 88	0.16 13	0.09 22	0.15 63	0.12 44	0.26 166	0.18 92	0.14 141	0.13 92	0.08 3	0.11 121	0.22 206	0.15 200	0.05 1	0.19 568	0.05 1	0.07 213	0.05 4	0.10 215

monsters	0.13 54	0.10 95	0.20 26	0.18 72	0.13 254	0.15 63	0.11 27	0.24 126	0.16 57	0.15 169	0.13 92	0.08 3	0.09 38	0.23 230	0.12 45	0.06 45	0.15 499	0.05 1	0.08 307	0.05 4	0.09 139

MLG-Stereo_test1	0.11 12	0.09 57	0.26 104	0.18 72	0.11 129	0.15 63	0.11 27	0.17 26	0.11 6	0.09 9	0.06 1	0.10 52	0.07 3	0.17 75	0.12 45	0.06 45	0.15 499	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.07 37

MLG-Stereo	0.11 12	0.08 23	0.26 104	0.19 125	0.09 22	0.15 63	0.11 27	0.18 32	0.13 18	0.09 9	0.06 1	0.10 52	0.08 15	0.18 96	0.12 45	0.06 45	0.16 514	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.07 37

SCV_C0	0.19 238	0.14 293	0.40 236	0.30 594	0.20 541	0.15 63	0.16 222	0.35 306	0.26 258	0.17 212	0.16 164	0.13 157	0.09 38	0.31 382	0.14 157	0.07 122	0.22 601	0.06 53	0.06 112	0.09 359	0.25 571

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 54	0.15 329	0.21 43	0.27 537	0.09 22	0.15 63	0.13 82	0.23 104	0.21 162	0.12 77	0.11 50	0.10 52	0.13 214	0.22 206	0.13 107	0.07 122	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.07 37

AIO_rvc	0.20 270	0.16 373	0.49 337	0.41 674	0.29 642	0.15 63	0.17 267	0.21 74	0.19 120	0.17 212	0.14 129	0.13 157	0.08 15	0.35 425	0.13 107	0.07 122	0.19 568	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.41 658

AIO_test	0.20 270	0.12 199	0.46 297	0.45 682	0.38 674	0.15 63	0.17 267	0.28 199	0.20 135	0.19 242	0.13 92	0.14 190	0.09 38	0.39 453	0.13 107	0.07 122	0.21 589	0.06 53	0.06 112	0.06 95	0.34 633

MonSter	0.13 54	0.09 57	0.20 26	0.17 39	0.09 22	0.15 63	0.12 44	0.25 150	0.20 135	0.09 9	0.11 50	0.08 3	0.07 3	0.20 152	0.13 107	0.05 1	0.24 630	0.05 1	0.09 416	0.05 4	0.13 365

GIP-stereo	0.16 174	0.12 199	0.25 88	0.24 411	0.22 574	0.15 63	0.14 116	0.32 271	0.21 162	0.11 46	0.16 164	0.13 157	0.09 38	0.20 152	0.13 107	0.07 122	0.13 449	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.32 621

RAStereo	0.14 102	0.15 329	0.40 236	0.22 292	0.11 129	0.15 63	0.18 328	0.25 150	0.24 214	0.13 113	0.17 184	0.11 93	0.09 38	0.15 32	0.13 107	0.08 276	0.06 100	0.08 263	0.06 112	0.07 180	0.05 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 270	0.74 700	0.71 546	0.17 39	0.08 12	0.15 63	0.15 166	0.19 48	0.18 92	0.13 113	0.12 70	0.10 52	0.08 15	0.16 54	0.14 157	0.34 688	0.12 428	0.08 263	0.07 213	0.11 481	0.24 559

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 102	0.09 57	0.37 207	0.18 72	0.10 80	0.15 63	0.14 116	0.20 57	0.18 92	0.12 77	0.14 129	0.11 93	0.12 167	0.13 7	0.10 2	0.06 45	0.06 100	0.06 53	0.06 112	0.06 95	0.31 615

IGEV++	0.19 238	0.13 243	0.38 212	0.30 594	0.19 513	0.15 63	0.15 166	0.32 271	0.18 92	0.13 113	0.16 164	0.12 133	0.11 121	0.24 245	0.15 200	0.07 122	0.32 682	0.07 160	0.05 36	0.07 180	0.42 663

CASnet	0.15 143	0.13 243	0.30 144	0.22 292	0.08 12	0.15 63	0.14 116	0.28 199	0.26 258	0.23 299	0.20 229	0.15 211	0.11 121	0.18 96	0.13 107	0.07 122	0.05 6	0.11 510	0.09 416	0.08 257	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
over-6	0.13 54	0.18 436	0.30 144	0.19 125	0.07 1	0.16 104	0.11 27	0.28 199	0.17 69	0.10 27	0.10 37	0.10 52	0.13 214	0.20 152	0.11 15	0.08 276	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 95	0.06 14

Anonymus	0.13 54	0.08 23	0.20 26	0.19 125	0.10 80	0.16 104	0.14 116	0.21 74	0.17 69	0.11 46	0.09 15	0.14 190	0.12 167	0.18 96	0.15 200	0.08 276	0.09 312	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.11 270

PhaseNet	0.13 54	0.10 95	0.23 68	0.19 125	0.11 129	0.16 104	0.14 116	0.25 150	0.18 92	0.11 46	0.12 70	0.16 225	0.12 167	0.20 152	0.16 232	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.07 213	0.07 180	0.11 270

aanet-new-60k	0.14 102	0.15 329	0.54 424	0.20 175	0.10 80	0.16 104	0.12 44	0.21 74	0.18 92	0.11 46	0.12 70	0.11 93	0.11 121	0.19 120	0.10 2	0.05 1	0.08 266	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.15 425

aanet-new-70k	0.13 54	0.13 243	0.40 236	0.20 175	0.11 129	0.16 104	0.14 116	0.22 89	0.16 57	0.11 46	0.13 92	0.11 93	0.12 167	0.21 176	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.13 365

aanet-new-40k	0.14 102	0.15 329	0.43 265	0.20 175	0.13 254	0.16 104	0.14 116	0.21 74	0.15 45	0.11 46	0.14 129	0.10 52	0.11 121	0.13 7	0.11 15	0.06 45	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.33 628

aanet-32k-new	0.15 143	0.18 436	0.43 265	0.21 223	0.10 80	0.16 104	0.15 166	0.22 89	0.18 92	0.11 46	0.14 129	0.09 28	0.13 214	0.18 96	0.11 15	0.06 45	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.23 545

aanet-new-28k	0.15 143	0.16 373	0.50 358	0.20 175	0.10 80	0.16 104	0.14 116	0.20 57	0.15 45	0.13 113	0.14 129	0.12 133	0.12 167	0.17 75	0.12 45	0.06 45	0.08 266	0.06 53	0.07 213	0.07 180	0.18 470

aanet-new-24k	0.13 54	0.14 293	0.32 168	0.20 175	0.12 189	0.16 104	0.14 116	0.20 57	0.16 57	0.13 113	0.16 164	0.11 93	0.12 167	0.15 32	0.11 15	0.06 45	0.05 6	0.06 53	0.06 112	0.06 95	0.07 37

aanet-new-12k	0.13 54	0.12 199	0.32 168	0.23 355	0.10 80	0.16 104	0.14 116	0.25 150	0.20 135	0.13 113	0.11 50	0.10 52	0.13 214	0.15 32	0.12 45	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.05 36	0.08 257	0.12 328

LACA3	0.10 2	0.11 146	0.16 1	0.15 5	0.07 1	0.16 104	0.14 116	0.14 10	0.14 31	0.11 46	0.09 15	0.10 52	0.10 82	0.16 54	0.09 1	0.07 122	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 1

PSi22	0.17 196	0.18 436	0.42 257	0.20 175	0.09 22	0.16 104	0.11 27	0.30 239	0.25 241	0.13 113	0.15 150	0.21 308	0.13 214	0.30 367	0.16 232	0.06 45	0.22 601	0.05 1	0.04 1	0.08 257	0.13 365

Foundation-i1b	0.15 143	0.08 23	0.20 26	0.17 39	0.09 22	0.16 104	0.16 222	0.27 183	0.29 310	0.15 169	0.15 150	0.18 256	0.12 167	0.18 96	0.14 157	0.07 122	0.23 614	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.21 520

Selective-IGEV-i32	0.15 143	0.10 95	0.34 183	0.32 619	0.19 513	0.16 104	0.14 116	0.29 219	0.19 120	0.13 113	0.14 129	0.13 157	0.08 15	0.23 230	0.14 157	0.06 45	0.13 449	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.11 270

LACA2	0.12 31	0.17 409	0.32 168	0.16 13	0.08 12	0.16 104	0.13 82	0.18 32	0.15 45	0.09 9	0.09 15	0.11 93	0.10 82	0.15 32	0.10 2	0.07 122	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 95	0.05 1

LACA1	0.10 2	0.13 243	0.17 7	0.16 13	0.07 1	0.16 104	0.12 44	0.16 17	0.12 9	0.09 9	0.07 3	0.09 28	0.10 82	0.14 14	0.10 2	0.07 122	0.05 6	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.05 1

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.09 57	0.18 12	0.13 1	0.07 1	0.16 104	0.10 10	0.21 74	0.15 45	0.10 27	0.10 37	0.09 28	0.12 167	0.14 14	0.13 107	0.07 122	0.05 6	0.05 1	0.05 36	0.06 95	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.12 31	0.08 23	0.17 7	0.16 13	0.08 12	0.16 104	0.13 82	0.22 89	0.13 18	0.11 46	0.11 50	0.10 52	0.11 121	0.17 75	0.14 157	0.07 122	0.12 428	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.12 328

BridgeDepth	0.11 12	0.11 146	0.22 59	0.19 125	0.07 1	0.16 104	0.12 44	0.18 32	0.13 18	0.08 2	0.09 15	0.14 190	0.14 245	0.15 32	0.11 15	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
3w_stereo	0.14 102	0.11 146	0.31 154	0.19 125	0.09 22	0.16 104	0.16 222	0.28 199	0.20 135	0.13 113	0.12 70	0.08 3	0.12 167	0.19 120	0.12 45	0.05 1	0.19 568	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.10 215

1w_stereo	0.13 54	0.09 57	0.17 7	0.19 125	0.10 80	0.16 104	0.15 166	0.27 183	0.22 176	0.14 141	0.16 164	0.08 3	0.12 167	0.19 120	0.14 157	0.05 1	0.10 360	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.09 139

IGEV	0.12 31	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.11 129	0.16 104	0.13 82	0.22 89	0.17 69	0.12 77	0.15 150	0.09 28	0.07 3	0.16 54	0.12 45	0.06 45	0.10 360	0.06 53	0.07 213	0.05 4	0.08 83

MLG-Stereo_test3	0.11 12	0.08 23	0.22 59	0.19 125	0.10 80	0.16 104	0.11 27	0.18 32	0.13 18	0.11 46	0.07 3	0.10 52	0.08 15	0.14 14	0.12 45	0.07 122	0.09 312	0.06 53	0.04 1	0.06 95	0.08 83

MLG-Stereo_test2	0.12 31	0.09 57	0.29 134	0.21 223	0.12 189	0.16 104	0.11 27	0.17 26	0.12 9	0.11 46	0.08 11	0.11 93	0.06 1	0.16 54	0.11 15	0.08 276	0.13 449	0.06 53	0.04 1	0.06 95	0.09 139

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 102	0.10 95	0.27 121	0.21 223	0.11 129	0.16 104	0.14 116	0.24 126	0.17 69	0.17 212	0.20 229	0.18 256	0.11 121	0.16 54	0.17 263	0.07 122	0.08 266	0.07 160	0.07 213	0.07 180	0.09 139

LG-Stereo	0.14 102	0.13 243	0.30 144	0.21 223	0.11 129	0.16 104	0.18 328	0.23 104	0.19 120	0.12 77	0.18 204	0.11 93	0.09 38	0.15 32	0.14 157	0.06 45	0.07 199	0.08 263	0.08 307	0.07 180	0.07 37

SCV	0.18 208	0.15 329	0.37 207	0.26 500	0.20 541	0.16 104	0.16 222	0.35 306	0.23 194	0.14 141	0.16 164	0.13 157	0.09 38	0.31 382	0.12 45	0.08 276	0.19 568	0.07 160	0.07 213	0.09 359	0.26 585

HUF	0.26 454	0.15 329	0.79 572	0.39 662	0.31 654	0.16 104	0.17 267	0.36 322	0.25 241	0.19 242	0.14 129	0.23 332	0.11 121	0.32 393	0.14 157	0.08 276	0.60 725	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.56 690

GCAP-BAT	0.23 373	0.09 57	1.36 679	0.31 610	0.44 688	0.16 104	0.15 166	0.30 239	0.26 258	0.14 141	0.17 184	0.15 211	0.11 121	0.23 230	0.12 45	0.07 122	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.24 559

Occ-G	0.18 208	0.10 95	0.38 212	0.23 355	0.15 370	0.16 104	0.18 328	0.23 104	0.26 258	0.15 169	0.20 229	0.21 308	0.11 121	0.22 206	0.19 331	0.07 122	0.17 542	0.07 160	0.06 112	0.08 257	0.30 611

AIO-Stereo	0.16 174	0.12 199	0.29 134	0.30 594	0.20 541	0.16 104	0.14 116	0.28 199	0.22 176	0.14 141	0.15 150	0.13 157	0.08 15	0.20 152	0.15 200	0.06 45	0.16 514	0.07 160	0.08 307	0.06 95	0.24 559

RSM	0.14 102	0.11 146	0.25 88	0.29 583	0.16 414	0.16 104	0.15 166	0.24 126	0.20 135	0.13 113	0.13 92	0.15 211	0.09 38	0.22 206	0.13 107	0.06 45	0.06 100	0.07 160	0.07 213	0.07 180	0.11 270

MoCha-V2	0.18 208	0.12 199	0.40 236	0.30 594	0.24 607	0.16 104	0.15 166	0.28 199	0.19 120	0.16 188	0.16 164	0.13 157	0.13 214	0.30 367	0.13 107	0.06 45	0.28 655	0.06 53	0.06 112	0.06 95	0.25 571

plain	0.18 208	0.16 373	0.59 480	0.21 223	0.13 254	0.16 104	0.17 267	0.29 219	0.23 194	0.16 188	0.26 309	0.13 157	0.17 315	0.27 303	0.17 263	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.07 213	0.10 425	0.07 37

MaDis-Stereo	0.15 143	0.17 409	0.39 221	0.19 125	0.15 370	0.16 104	0.13 82	0.26 166	0.22 176	0.13 113	0.15 150	0.14 190	0.11 121	0.17 75	0.17 263	0.08 276	0.07 199	0.08 263	0.06 112	0.07 180	0.06 14

MIF-Stereo (partial)	0.18 208	0.13 243	0.50 358	0.22 292	0.15 370	0.16 104	0.13 82	0.29 219	0.26 258	0.17 212	0.26 309	0.16 225	0.17 315	0.25 266	0.18 295	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.09 359	0.08 83

GCAPDPT-zeroshot	0.22 339	0.09 57	1.28 670	0.31 610	0.43 685	0.16 104	0.15 166	0.30 239	0.26 258	0.14 141	0.17 184	0.15 211	0.11 121	0.23 230	0.12 45	0.07 122	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.24 559

Selective-IGEV	0.15 143	0.10 95	0.34 183	0.32 619	0.19 513	0.16 104	0.14 116	0.29 219	0.20 135	0.13 113	0.14 129	0.13 157	0.08 15	0.23 230	0.14 157	0.06 45	0.13 449	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.11 270

DNSM	0.33 557	0.30 590	0.21 43	0.25 457	0.09 22	0.17 142	0.14 116	0.26 166	0.19 120	0.16 188	0.18 204	0.13 157	0.11 121	0.80 641	0.66 644	0.09 381	0.24 630	0.06 53	0.05 36	1.25 726	1.17 730

MCSU-Stereo	0.13 54	0.08 23	0.24 76	0.17 39	0.11 129	0.17 142	0.15 166	0.17 26	0.17 69	0.12 77	0.13 92	0.12 133	0.08 15	0.20 152	0.13 107	0.07 122	0.20 583	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.19 488

quiztm	0.16 174	0.19 456	0.37 207	0.22 292	0.15 370	0.17 142	0.17 267	0.36 322	0.24 214	0.18 235	0.21 249	0.14 190	0.10 82	0.17 75	0.14 157	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.05 36	0.08 257	0.07 37

DF	0.16 174	0.09 57	0.31 154	0.31 610	0.16 414	0.17 142	0.15 166	0.26 166	0.18 92	0.14 141	0.23 278	0.19 270	0.11 121	0.24 245	0.16 232	0.08 276	0.23 614	0.06 53	0.06 112	0.06 95	0.09 139

aanet-new-36k	0.14 102	0.17 409	0.45 282	0.22 292	0.09 22	0.17 142	0.15 166	0.24 126	0.18 92	0.12 77	0.14 129	0.10 52	0.11 121	0.18 96	0.11 15	0.05 1	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.12 328

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 102	0.12 199	0.42 257	0.18 72	0.12 189	0.17 142	0.14 116	0.24 126	0.18 92	0.11 46	0.14 129	0.13 157	0.11 121	0.17 75	0.11 15	0.06 45	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.19 488

Foundation-i1	0.16 174	0.08 23	0.21 43	0.21 223	0.13 254	0.17 142	0.15 166	0.33 290	0.32 354	0.16 188	0.17 184	0.22 316	0.13 214	0.19 120	0.16 232	0.07 122	0.23 614	0.06 53	0.06 112	0.06 95	0.16 442

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.16 1	0.17 39	0.10 80	0.17 142	0.13 82	0.11 1	0.14 31	0.10 27	0.09 15	0.08 3	0.06 1	0.22 206	0.11 15	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.08 307	0.05 4	0.06 14

Replicate-Monster	0.15 143	0.12 199	0.40 236	0.17 39	0.10 80	0.17 142	0.10 10	0.24 126	0.20 135	0.12 77	0.10 37	0.10 52	0.10 82	0.28 327	0.12 45	0.06 45	0.31 677	0.06 53	0.06 112	0.05 4	0.21 520

MSCF	0.20 270	0.14 293	0.31 154	0.40 667	0.29 642	0.17 142	0.15 166	0.29 219	0.22 176	0.17 212	0.16 164	0.11 93	0.13 214	0.24 245	0.15 200	0.07 122	0.23 614	0.06 53	0.08 307	0.07 180	0.57 693

water-stereo	0.15 143	0.11 146	0.32 168	0.19 125	0.10 80	0.17 142	0.14 116	0.26 166	0.20 135	0.18 235	0.23 278	0.16 225	0.16 289	0.14 14	0.14 157	0.07 122	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.11 270

4.25_new	0.13 54	0.12 199	0.26 104	0.18 72	0.10 80	0.17 142	0.12 44	0.22 89	0.15 45	0.13 113	0.13 92	0.09 28	0.10 82	0.22 206	0.14 157	0.05 1	0.18 554	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.11 270

4.5w_new	0.13 54	0.12 199	0.26 104	0.18 72	0.10 80	0.17 142	0.12 44	0.22 89	0.15 45	0.13 113	0.13 92	0.09 28	0.10 82	0.22 206	0.14 157	0.05 1	0.18 554	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.11 270

4.25w-stereo	0.13 54	0.12 199	0.26 104	0.18 72	0.10 80	0.17 142	0.12 44	0.22 89	0.15 45	0.13 113	0.13 92	0.09 28	0.10 82	0.22 206	0.14 157	0.05 1	0.18 554	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.11 270

3.5w_stereo	0.12 31	0.11 146	0.21 43	0.17 39	0.09 22	0.17 142	0.09 4	0.23 104	0.17 69	0.14 141	0.13 92	0.10 52	0.11 121	0.22 206	0.13 107	0.05 1	0.11 397	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.08 83

2w_stereo	0.13 54	0.11 146	0.21 43	0.18 72	0.09 22	0.17 142	0.14 116	0.29 219	0.20 135	0.15 169	0.14 129	0.08 3	0.11 121	0.15 32	0.13 107	0.05 1	0.12 428	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.08 83

SGD-Stereo	0.12 31	0.08 23	0.18 12	0.17 39	0.07 1	0.17 142	0.13 82	0.19 48	0.17 69	0.12 77	0.13 92	0.11 93	0.12 167	0.19 120	0.12 45	0.08 276	0.04 1	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.05 1

HART	0.20 270	0.14 293	0.42 257	0.26 500	0.24 607	0.17 142	0.16 222	0.32 271	0.25 241	0.15 169	0.26 309	0.17 241	0.09 38	0.24 245	0.14 157	0.06 45	0.36 692	0.07 160	0.05 36	0.08 257	0.27 593

FLISNet	0.21 311	0.16 373	0.50 358	0.18 72	0.15 370	0.17 142	0.16 222	0.35 306	0.22 176	0.38 541	0.38 459	0.36 498	0.24 439	0.29 350	0.22 408	0.06 45	0.05 6	0.08 263	0.09 416	0.09 359	0.08 83

CoSv	0.21 311	0.16 373	0.50 358	0.18 72	0.15 370	0.17 142	0.16 222	0.35 306	0.22 176	0.38 541	0.38 459	0.36 498	0.24 439	0.29 350	0.22 408	0.06 45	0.05 6	0.08 263	0.09 416	0.09 359	0.08 83

fffft	0.14 102	0.12 199	0.30 144	0.19 125	0.10 80	0.17 142	0.18 328	0.23 104	0.17 69	0.14 141	0.11 50	0.13 157	0.10 82	0.24 245	0.18 295	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.07 180	0.09 139
1: 1. 1
mms	0.15 143	0.14 293	0.25 88	0.20 175	0.15 370	0.17 142	0.17 267	0.21 74	0.19 120	0.14 141	0.18 204	0.14 190	0.09 38	0.26 288	0.15 200	0.06 45	0.07 199	0.08 263	0.06 112	0.07 180	0.19 488

ours_stereo	0.15 143	0.14 293	0.29 134	0.21 223	0.14 300	0.17 142	0.18 328	0.21 74	0.20 135	0.13 113	0.18 204	0.14 190	0.10 82	0.24 245	0.15 200	0.06 45	0.06 100	0.08 263	0.06 112	0.07 180	0.13 365

rvit_stereo_0083	0.17 196	0.13 243	0.29 134	0.21 223	0.13 254	0.17 142	0.17 267	0.23 104	0.36 414	0.16 188	0.22 263	0.19 270	0.17 315	0.21 176	0.17 263	0.11 500	0.10 360	0.10 452	0.08 307	0.09 359	0.08 83

rvit_stereo_0081	0.16 174	0.13 243	0.30 144	0.21 223	0.12 189	0.17 142	0.17 267	0.24 126	0.34 386	0.17 212	0.19 218	0.18 256	0.15 267	0.20 152	0.17 263	0.11 500	0.08 266	0.09 369	0.08 307	0.09 359	0.07 37

rvit_stereo_0082	0.16 174	0.13 243	0.30 144	0.21 223	0.12 189	0.17 142	0.17 267	0.24 126	0.34 386	0.17 212	0.19 218	0.18 256	0.15 267	0.20 152	0.17 263	0.11 500	0.08 266	0.09 369	0.08 307	0.09 359	0.07 37

rvit_stereo_ft	0.18 208	0.19 456	0.43 265	0.25 457	0.14 300	0.17 142	0.21 444	0.30 239	0.28 287	0.17 212	0.19 218	0.20 292	0.17 315	0.22 206	0.18 295	0.11 500	0.07 199	0.09 369	0.09 416	0.10 425	0.08 83

RSM++	0.14 102	0.11 146	0.25 88	0.32 619	0.17 448	0.17 142	0.15 166	0.23 104	0.21 162	0.12 77	0.12 70	0.14 190	0.09 38	0.21 176	0.13 107	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.07 213	0.07 180	0.11 270

CAS++	0.17 196	0.13 243	0.35 194	0.18 72	0.13 254	0.17 142	0.16 222	0.42 406	0.25 241	0.19 242	0.18 204	0.13 157	0.10 82	0.22 206	0.12 45	0.12 540	0.10 360	0.11 510	0.08 307	0.10 425	0.09 139
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
UniTT-Stereo	0.15 143	0.12 199	0.45 282	0.21 223	0.14 300	0.17 142	0.13 82	0.20 57	0.19 120	0.16 188	0.20 229	0.10 52	0.11 121	0.18 96	0.17 263	0.08 276	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.08 257	0.07 37

MIM_Stereo	0.20 270	0.17 409	0.55 434	0.20 175	0.21 558	0.17 142	0.14 116	0.37 339	0.27 276	0.28 358	0.35 424	0.23 332	0.13 214	0.28 327	0.16 232	0.06 45	0.08 266	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.15 425

GLC_STEREO	0.15 143	0.11 146	0.31 154	0.22 292	0.09 22	0.17 142	0.15 166	0.24 126	0.28 287	0.17 212	0.20 229	0.17 241	0.11 121	0.24 245	0.17 263	0.07 122	0.09 312	0.09 369	0.08 307	0.07 180	0.07 37

PFNet+	0.21 311	0.11 146	0.54 424	0.22 292	0.12 189	0.17 142	0.18 328	0.31 262	0.36 414	0.33 461	0.32 383	0.24 353	0.16 289	0.33 403	0.18 295	0.10 455	0.07 199	0.11 510	0.10 478	0.08 257	0.12 328

aanet-new-32k	0.13 54	0.15 329	0.39 221	0.20 175	0.11 129	0.18 175	0.13 82	0.19 48	0.14 31	0.12 77	0.12 70	0.13 157	0.12 167	0.15 32	0.10 2	0.06 45	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.12 328

aanet-new-30k	0.13 54	0.15 329	0.39 221	0.20 175	0.11 129	0.18 175	0.13 82	0.19 48	0.14 31	0.12 77	0.12 70	0.13 157	0.12 167	0.15 32	0.10 2	0.06 45	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.12 328

aanet-new-8k	0.14 102	0.14 293	0.34 183	0.21 223	0.10 80	0.18 175	0.15 166	0.29 219	0.22 176	0.11 46	0.12 70	0.10 52	0.13 214	0.18 96	0.12 45	0.05 1	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.11 270

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 54	0.10 95	0.26 104	0.18 72	0.14 300	0.18 175	0.15 166	0.27 183	0.23 194	0.16 188	0.21 249	0.10 52	0.09 38	0.14 14	0.12 45	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.05 4	0.08 83

Foundation-i1a	0.16 174	0.08 23	0.20 26	0.18 72	0.11 129	0.18 175	0.16 222	0.26 166	0.30 328	0.17 212	0.16 164	0.19 270	0.13 214	0.21 176	0.14 157	0.07 122	0.21 589	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.26 585

VMStereo-Base	0.14 102	0.09 57	0.29 134	0.16 13	0.09 22	0.18 175	0.12 44	0.24 126	0.25 241	0.15 169	0.22 263	0.17 241	0.13 214	0.19 120	0.14 157	0.08 276	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.08 83

gcap_with_dpt	0.13 54	0.10 95	0.27 121	0.18 72	0.14 300	0.18 175	0.15 166	0.26 166	0.21 162	0.16 188	0.21 249	0.09 28	0.09 38	0.14 14	0.12 45	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.05 4	0.10 215

WQFJA1++	0.48 640	0.07 2	0.86 600	0.23 355	0.19 513	0.18 175	0.11 27	0.21 74	0.14 31	2.23 734	0.12 70	0.23 332	0.11 121	0.21 176	0.14 157	0.08 276	0.19 568	0.06 53	0.09 416	4.02 739	0.20 507

NLSM3	0.14 102	0.12 199	0.25 88	0.21 223	0.13 254	0.18 175	0.16 222	0.32 271	0.25 241	0.12 77	0.15 150	0.12 133	0.13 214	0.17 75	0.15 200	0.05 1	0.05 6	0.08 263	0.08 307	0.05 4	0.08 83

gasm-f	0.20 270	0.12 199	0.36 201	0.35 642	0.36 670	0.18 175	0.17 267	0.23 104	0.18 92	0.14 141	0.19 218	0.10 52	0.11 121	0.20 152	0.19 331	0.08 276	0.28 655	0.06 53	0.05 36	0.09 359	0.57 693

FlowAnything_test	0.15 143	0.12 199	0.23 68	0.21 223	0.12 189	0.18 175	0.16 222	0.25 150	0.17 69	0.15 169	0.13 92	0.15 211	0.14 245	0.19 120	0.17 263	0.10 455	0.07 199	0.11 510	0.12 558	0.08 257	0.10 215

GASTEREO	0.20 270	0.15 329	0.31 154	0.40 667	0.29 642	0.18 175	0.15 166	0.29 219	0.22 176	0.18 235	0.17 184	0.11 93	0.13 214	0.25 266	0.15 200	0.07 122	0.23 614	0.06 53	0.08 307	0.06 95	0.57 693

3.25w_new	0.13 54	0.09 57	0.24 76	0.17 39	0.09 22	0.18 175	0.10 10	0.23 104	0.18 92	0.15 169	0.13 92	0.10 52	0.11 121	0.20 152	0.13 107	0.05 1	0.17 542	0.05 1	0.06 112	0.04 1	0.11 270

3.25w	0.13 54	0.09 57	0.24 76	0.17 39	0.09 22	0.18 175	0.10 10	0.23 104	0.18 92	0.15 169	0.13 92	0.10 52	0.11 121	0.20 152	0.13 107	0.05 1	0.17 542	0.05 1	0.06 112	0.04 1	0.11 270

3.75w	0.12 31	0.10 95	0.21 43	0.17 39	0.11 129	0.18 175	0.12 44	0.24 126	0.15 45	0.13 113	0.12 70	0.08 3	0.10 82	0.18 96	0.12 45	0.05 1	0.14 468	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.08 83

rvit_0105_6	0.20 270	0.16 373	0.41 247	0.23 355	0.14 300	0.18 175	0.20 416	0.31 262	0.39 457	0.18 235	0.22 263	0.23 332	0.18 351	0.26 288	0.18 295	0.16 616	0.13 449	0.13 573	0.11 516	0.11 481	0.09 139

WCG-NET	0.15 143	0.12 199	0.31 154	0.18 72	0.09 22	0.18 175	0.17 267	0.23 104	0.29 310	0.18 235	0.22 263	0.15 211	0.12 167	0.19 120	0.13 107	0.06 45	0.12 428	0.07 160	0.05 36	0.06 95	0.06 14

MGS-Stereo	0.15 143	0.12 199	0.38 212	0.19 125	0.11 129	0.18 175	0.17 267	0.21 74	0.23 194	0.14 141	0.24 289	0.16 225	0.10 82	0.19 120	0.13 107	0.07 122	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.10 425	0.07 37

CES	0.14 102	0.08 23	0.24 76	0.17 39	0.23 590	0.18 175	0.15 166	0.24 126	0.20 135	0.14 141	0.18 204	0.14 190	0.10 82	0.19 120	0.12 45	0.07 122	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.08 257	0.20 507

MC-Stereo	0.18 208	0.10 95	0.36 201	0.28 565	0.14 300	0.18 175	0.15 166	0.24 126	0.20 135	0.21 266	0.24 289	0.16 225	0.13 214	0.25 266	0.14 157	0.07 122	0.17 542	0.07 160	0.07 213	0.06 95	0.30 611

DisPM	0.20 270	0.11 146	0.52 399	0.24 411	0.13 254	0.18 175	0.19 375	0.30 239	0.31 340	0.33 461	0.34 416	0.23 332	0.16 289	0.34 418	0.17 263	0.09 381	0.06 100	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.12 328

test-3	0.18 208	0.10 95	0.48 320	0.23 355	0.14 300	0.18 175	0.16 222	0.32 271	0.29 310	0.26 332	0.17 184	0.22 316	0.13 214	0.26 288	0.19 331	0.06 45	0.14 468	0.08 263	0.08 307	0.06 95	0.10 215

test_1	0.18 208	0.10 95	0.48 320	0.23 355	0.14 300	0.18 175	0.16 222	0.32 271	0.29 310	0.26 332	0.17 184	0.22 316	0.13 214	0.26 288	0.19 331	0.06 45	0.14 468	0.08 263	0.08 307	0.06 95	0.10 215

RAFT_R40	0.22 339	0.11 146	0.52 399	0.25 457	0.13 254	0.18 175	0.18 328	0.32 271	0.31 340	0.33 461	0.33 405	0.30 441	0.23 418	0.55 525	0.19 331	0.08 276	0.05 6	0.10 452	0.08 307	0.09 359	0.07 37

RAFT-IKP	0.19 238	0.13 243	0.51 379	0.22 292	0.11 129	0.18 175	0.15 166	0.30 239	0.24 214	0.28 358	0.29 342	0.25 368	0.18 351	0.26 288	0.18 295	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.10 425	0.09 139

CREStereo++_RVC	0.16 174	0.09 57	0.42 257	0.17 39	0.11 129	0.18 175	0.13 82	0.23 104	0.31 340	0.21 266	0.31 371	0.13 157	0.11 121	0.17 75	0.16 232	0.07 122	0.04 1	0.06 53	0.15 621	0.06 95	0.05 1
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
AFF-stereo	0.20 270	0.24 538	0.49 337	0.22 292	0.11 129	0.18 175	0.18 328	0.35 306	0.29 310	0.25 322	0.36 439	0.25 368	0.17 315	0.25 266	0.17 263	0.06 45	0.09 312	0.08 263	0.08 307	0.08 257	0.11 270

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.14 102	0.15 329	0.35 194	0.21 223	0.09 22	0.19 202	0.10 10	0.19 48	0.21 162	0.14 141	0.12 70	0.11 93	0.11 121	0.15 32	0.12 45	0.08 276	0.07 199	0.11 510	0.09 416	0.10 425	0.13 365

testmc14	0.14 102	0.08 23	0.29 134	0.21 223	0.16 414	0.19 202	0.14 116	0.16 17	0.13 18	0.11 46	0.14 129	0.11 93	0.08 15	0.20 152	0.12 45	0.06 45	0.24 630	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.32 621

TS12	0.13 54	0.09 57	0.21 43	0.21 223	0.09 22	0.19 202	0.14 116	0.24 126	0.17 69	0.15 169	0.19 218	0.12 133	0.13 214	0.18 96	0.16 232	0.06 45	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.06 14

aanet-new-10k	0.14 102	0.15 329	0.37 207	0.22 292	0.11 129	0.19 202	0.14 116	0.26 166	0.18 92	0.13 113	0.13 92	0.11 93	0.12 167	0.15 32	0.12 45	0.06 45	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.10 215

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 102	0.10 95	0.25 88	0.18 72	0.15 370	0.19 202	0.15 166	0.27 183	0.23 194	0.16 188	0.20 229	0.10 52	0.09 38	0.14 14	0.12 45	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.05 4	0.08 83

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 102	0.10 95	0.27 121	0.18 72	0.14 300	0.19 202	0.15 166	0.25 150	0.22 176	0.16 188	0.22 263	0.10 52	0.09 38	0.15 32	0.12 45	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.05 4	0.10 215

GEAStereo	0.20 270	0.10 95	0.31 154	0.35 642	0.42 682	0.19 202	0.16 222	0.23 104	0.18 92	0.14 141	0.15 150	0.10 52	0.09 38	0.21 176	0.18 295	0.08 276	0.28 655	0.06 53	0.05 36	0.08 257	0.57 693

GSStereo	0.21 311	0.10 95	0.31 154	0.36 650	0.42 682	0.19 202	0.16 222	0.38 348	0.21 162	0.14 141	0.15 150	0.10 52	0.09 38	0.21 176	0.18 295	0.08 276	0.31 677	0.06 53	0.06 112	0.08 257	0.63 702

FE-Mocha	0.18 208	0.11 146	0.40 236	0.26 500	0.14 300	0.19 202	0.14 116	0.36 322	0.24 214	0.24 309	0.24 289	0.23 332	0.14 245	0.27 303	0.19 331	0.08 276	0.08 266	0.08 263	0.08 307	0.07 180	0.08 83

AdaDepth	0.13 54	0.10 95	0.32 168	0.20 175	0.11 129	0.19 202	0.13 82	0.16 17	0.16 57	0.10 27	0.10 37	0.10 52	0.09 38	0.19 120	0.12 45	0.05 1	0.11 397	0.06 53	0.06 112	0.05 4	0.11 270

MM-Stereo_test3	0.19 238	0.15 329	0.39 221	0.25 457	0.15 370	0.19 202	0.22 480	0.42 406	0.40 468	0.17 212	0.24 289	0.17 241	0.12 167	0.22 206	0.16 232	0.08 276	0.21 589	0.08 263	0.06 112	0.09 359	0.11 270

SMoEStereo_RVC	0.14 102	0.15 329	0.29 134	0.19 125	0.10 80	0.19 202	0.17 267	0.21 74	0.21 162	0.15 169	0.13 92	0.12 133	0.11 121	0.25 266	0.16 232	0.06 45	0.05 6	0.08 263	0.06 112	0.06 95	0.08 83

fffy	0.15 143	0.14 293	0.31 154	0.21 223	0.14 300	0.19 202	0.18 328	0.24 126	0.19 120	0.13 113	0.17 184	0.15 211	0.13 214	0.25 266	0.15 200	0.06 45	0.08 266	0.08 263	0.06 112	0.07 180	0.15 425

WCG-NET（raft）	0.16 174	0.14 293	0.32 168	0.18 72	0.09 22	0.19 202	0.16 222	0.24 126	0.27 276	0.19 242	0.19 218	0.20 292	0.12 167	0.22 206	0.13 107	0.06 45	0.17 542	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.07 37

gcap-zeroshot	0.14 102	0.10 95	0.28 128	0.18 72	0.15 370	0.19 202	0.15 166	0.27 183	0.23 194	0.16 188	0.20 229	0.10 52	0.09 38	0.14 14	0.12 45	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.05 4	0.09 139

test_for_model	0.14 102	0.10 95	0.25 88	0.18 72	0.15 370	0.19 202	0.15 166	0.27 183	0.23 194	0.16 188	0.20 229	0.10 52	0.09 38	0.14 14	0.12 45	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.05 4	0.08 83

testlalala	0.14 102	0.10 95	0.28 128	0.18 72	0.15 370	0.19 202	0.15 166	0.27 183	0.23 194	0.16 188	0.20 229	0.10 52	0.09 38	0.14 14	0.12 45	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.05 4	0.09 139

4D-IteraStereo	0.20 270	0.21 486	0.62 498	0.21 223	0.14 300	0.19 202	0.17 267	0.29 219	0.28 287	0.24 309	0.20 229	0.20 292	0.10 82	0.22 206	0.18 295	0.07 122	0.07 199	0.10 452	0.08 307	0.08 257	0.33 628

RCA-Stereo	0.17 196	0.10 95	0.33 178	0.20 175	0.11 129	0.19 202	0.17 267	0.39 370	0.36 414	0.21 266	0.25 299	0.17 241	0.17 315	0.18 96	0.15 200	0.07 122	0.14 468	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.08 83

DCANet-4	0.20 270	0.11 146	0.58 471	0.19 125	0.09 22	0.19 202	0.18 328	0.39 370	0.42 490	0.29 383	0.31 371	0.17 241	0.22 403	0.21 176	0.20 359	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.05 36	0.06 95	0.09 139

fff	0.20 270	0.15 329	0.57 455	0.19 125	0.09 22	0.19 202	0.18 328	0.38 348	0.46 539	0.29 383	0.31 371	0.18 256	0.28 503	0.21 176	0.20 359	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.05 36	0.06 95	0.09 139

ADStereo(finetuned)	0.21 311	0.15 329	0.59 480	0.19 125	0.09 22	0.19 202	0.18 328	0.37 339	0.41 478	0.30 406	0.31 371	0.19 270	0.31 547	0.21 176	0.20 359	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.05 36	0.07 180	0.10 215

test_4	0.19 238	0.16 373	0.39 221	0.24 411	0.13 254	0.19 202	0.21 444	0.27 183	0.24 214	0.24 309	0.47 566	0.22 316	0.13 214	0.27 303	0.18 295	0.06 45	0.06 100	0.09 369	0.09 416	0.07 180	0.06 14

iRaft-Stereo_5w	0.25 431	0.24 538	0.50 358	0.23 355	0.18 478	0.19 202	0.19 375	0.39 370	0.35 398	0.28 358	0.36 439	0.34 479	0.23 418	0.66 591	0.28 487	0.07 122	0.07 199	0.08 263	0.07 213	0.09 359	0.14 406

Patchmatch Stereo++	0.19 238	0.13 243	0.51 379	0.22 292	0.11 129	0.19 202	0.14 116	0.30 239	0.24 214	0.28 358	0.29 342	0.25 368	0.18 351	0.27 303	0.18 295	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.10 425	0.09 139
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.19 238	0.13 243	0.51 379	0.22 292	0.11 129	0.19 202	0.15 166	0.30 239	0.24 214	0.28 358	0.29 342	0.25 368	0.18 351	0.25 266	0.17 263	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.10 425	0.09 139

ROB_FTStereo_v2	0.19 238	0.13 243	0.51 379	0.22 292	0.11 129	0.19 202	0.15 166	0.30 239	0.24 214	0.28 358	0.29 342	0.25 368	0.18 351	0.25 266	0.18 295	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.10 425	0.09 139

ROB_FTStereo	0.19 238	0.13 243	0.51 379	0.22 292	0.11 129	0.19 202	0.13 82	0.30 239	0.24 214	0.28 358	0.29 342	0.25 368	0.18 351	0.25 266	0.17 263	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.10 425	0.09 139

HUI-Stereo	0.19 238	0.13 243	0.52 399	0.22 292	0.11 129	0.19 202	0.14 116	0.30 239	0.24 214	0.28 358	0.29 342	0.25 368	0.18 351	0.23 230	0.17 263	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.10 425	0.09 139

ASMatch	0.23 373	0.11 146	0.55 434	0.25 457	0.14 300	0.19 202	0.16 222	0.32 271	0.30 328	0.28 358	0.68 652	0.28 407	0.26 471	0.50 497	0.22 408	0.07 122	0.06 100	0.08 263	0.07 213	0.06 95	0.11 270

SST-Stereo	0.22 339	0.11 146	0.52 399	0.25 457	0.14 300	0.19 202	0.17 267	0.32 271	0.26 258	0.34 482	0.33 405	0.29 420	0.25 452	0.56 532	0.18 295	0.08 276	0.05 6	0.10 452	0.08 307	0.09 359	0.07 37

Pruner-Stereo	0.20 270	0.12 199	0.49 337	0.29 583	0.12 189	0.19 202	0.17 267	0.32 271	0.31 340	0.33 461	0.32 383	0.25 368	0.15 267	0.25 266	0.22 408	0.09 381	0.06 100	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.10 215

DeepStereo_RVC	0.19 238	0.12 199	0.47 305	0.22 292	0.11 129	0.19 202	0.16 222	0.29 219	0.24 214	0.28 358	0.27 325	0.23 332	0.28 503	0.24 245	0.19 331	0.08 276	0.06 100	0.09 369	0.07 213	0.09 359	0.10 215

iGMRVC	0.19 238	0.13 243	0.51 379	0.22 292	0.11 129	0.19 202	0.15 166	0.30 239	0.24 214	0.28 358	0.29 342	0.25 368	0.18 351	0.27 303	0.18 295	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.10 425	0.09 139

IRAFT_RVC	0.23 373	0.15 329	0.54 424	0.26 500	0.12 189	0.19 202	0.23 510	0.41 399	0.39 457	0.31 423	0.30 358	0.29 420	0.24 439	0.55 525	0.23 428	0.08 276	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.08 257	0.08 83

iRAFT	0.19 238	0.13 243	0.51 379	0.22 292	0.11 129	0.19 202	0.14 116	0.30 239	0.24 214	0.28 358	0.29 342	0.25 368	0.18 351	0.27 303	0.18 295	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.10 425	0.09 139

AnonymousM	0.19 238	0.20 472	0.30 144	0.18 72	0.10 80	0.19 202	0.17 267	0.32 271	0.27 276	0.27 344	0.21 249	0.18 256	0.14 245	0.21 176	0.16 232	0.09 381	0.08 266	0.38 692	0.15 621	0.06 95	0.08 83

rafts_anoy	0.21 311	0.22 506	0.49 337	0.25 457	0.24 607	0.19 202	0.17 267	0.34 297	0.32 354	0.24 309	0.25 299	0.20 292	0.16 289	0.25 266	0.21 390	0.08 276	0.19 568	0.11 510	0.12 558	0.09 359	0.09 139

raftrobust	0.19 238	0.19 456	0.42 257	0.23 355	0.24 607	0.19 202	0.13 82	0.33 290	0.28 287	0.26 332	0.20 229	0.19 270	0.17 315	0.23 230	0.17 263	0.08 276	0.10 360	0.07 160	0.06 112	0.07 180	0.09 139

DCANet	0.20 270	0.15 329	0.57 455	0.19 125	0.09 22	0.19 202	0.18 328	0.37 339	0.41 478	0.30 406	0.31 371	0.19 270	0.23 418	0.21 176	0.20 359	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.05 36	0.07 180	0.10 215

csc	0.20 270	0.15 329	0.57 455	0.19 125	0.09 22	0.19 202	0.18 328	0.38 348	0.46 539	0.29 383	0.31 371	0.18 256	0.28 503	0.21 176	0.20 359	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.05 36	0.06 95	0.09 139

cscssc	0.20 270	0.15 329	0.57 455	0.19 125	0.09 22	0.19 202	0.18 328	0.38 348	0.46 539	0.29 383	0.31 371	0.18 256	0.28 503	0.21 176	0.20 359	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.05 36	0.06 95	0.09 139

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 270	0.23 525	0.49 337	0.21 223	0.16 414	0.19 202	0.17 267	0.35 306	0.32 354	0.26 332	0.33 405	0.20 292	0.17 315	0.21 176	0.17 263	0.06 45	0.10 360	0.07 160	0.07 213	0.07 180	0.11 270

aanet-new	0.14 102	0.13 243	0.39 221	0.21 223	0.14 300	0.20 245	0.15 166	0.25 150	0.18 92	0.12 77	0.14 129	0.10 52	0.16 289	0.19 120	0.11 15	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.05 36	0.07 180	0.13 365

GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 54	0.11 146	0.28 128	0.21 223	0.13 254	0.20 245	0.16 222	0.23 104	0.18 92	0.12 77	0.17 184	0.11 93	0.12 167	0.15 32	0.12 45	0.05 1	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.08 83

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 54	0.09 57	0.23 68	0.19 125	0.14 300	0.20 245	0.16 222	0.25 150	0.19 120	0.12 77	0.15 150	0.14 190	0.13 214	0.14 14	0.12 45	0.06 45	0.04 1	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.13 365

RT-Monster	0.16 174	0.09 57	0.25 88	0.18 72	0.14 300	0.20 245	0.12 44	0.31 262	0.33 373	0.25 322	0.22 263	0.17 241	0.13 214	0.19 120	0.15 200	0.07 122	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.10 215

IGEV-FE	0.23 373	0.11 146	0.82 583	0.21 223	0.23 590	0.20 245	0.19 375	0.38 348	0.23 194	0.34 482	0.22 263	0.29 420	0.14 245	0.24 245	0.20 359	0.07 122	0.09 312	0.08 263	0.08 307	0.08 257	0.35 637

Zero-FE251	0.17 196	0.09 57	0.38 212	0.18 72	0.10 80	0.20 245	0.13 82	0.20 57	0.15 45	0.75 678	0.13 92	0.13 157	0.11 121	0.16 54	0.16 232	0.08 276	0.10 360	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.18 470

depthmonostereo	0.15 143	0.12 199	0.34 183	0.19 125	0.09 22	0.20 245	0.15 166	0.28 199	0.24 214	0.16 188	0.18 204	0.16 225	0.18 351	0.21 176	0.14 157	0.07 122	0.07 199	0.07 160	0.06 112	0.05 4	0.08 83

MM-Stereo_test1	0.20 270	0.13 243	0.45 282	0.24 411	0.12 189	0.20 245	0.21 444	0.36 322	0.32 354	0.23 299	0.22 263	0.15 211	0.14 245	0.28 327	0.16 232	0.07 122	0.24 630	0.08 263	0.07 213	0.09 359	0.21 520

castereo	0.14 102	0.11 146	0.22 59	0.19 125	0.10 80	0.20 245	0.19 375	0.32 271	0.28 287	0.13 113	0.18 204	0.16 225	0.16 289	0.16 54	0.14 157	0.07 122	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.07 37

999	0.15 143	0.13 243	0.30 144	0.19 125	0.12 189	0.20 245	0.17 267	0.25 150	0.20 135	0.14 141	0.16 164	0.14 190	0.11 121	0.36 435	0.16 232	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.08 83

rvit_0105_4	0.21 311	0.17 409	0.49 337	0.23 355	0.14 300	0.20 245	0.23 510	0.35 306	0.40 468	0.19 242	0.24 289	0.25 368	0.20 380	0.28 327	0.18 295	0.16 616	0.13 449	0.12 546	0.11 516	0.11 481	0.10 215

rvit_stereo_0081_aga	0.17 196	0.17 409	0.40 236	0.21 223	0.14 300	0.20 245	0.17 267	0.24 126	0.26 258	0.18 235	0.21 249	0.20 292	0.14 245	0.20 152	0.15 200	0.12 540	0.08 266	0.09 369	0.08 307	0.10 425	0.08 83

Pointernet	0.15 143	0.08 23	0.35 194	0.19 125	0.12 189	0.20 245	0.12 44	0.34 297	0.25 241	0.15 169	0.16 164	0.13 157	0.11 121	0.18 96	0.13 107	0.08 276	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.08 83

RAFT-Stereo-weight	0.17 196	0.10 95	0.31 154	0.20 175	0.12 189	0.20 245	0.16 222	0.38 348	0.33 373	0.25 322	0.20 229	0.19 270	0.10 82	0.19 120	0.16 232	0.07 122	0.13 449	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.09 139

H2IRNET	0.19 238	0.18 436	0.50 358	0.22 292	0.12 189	0.20 245	0.16 222	0.28 199	0.31 340	0.17 212	0.32 383	0.25 368	0.20 380	0.24 245	0.19 331	0.08 276	0.06 100	0.09 369	0.10 478	0.10 425	0.08 83

IGEVStereo-DCA	0.20 270	0.17 409	0.41 247	0.22 292	0.15 370	0.20 245	0.17 267	0.28 199	0.23 194	0.19 242	0.12 70	0.14 190	0.12 167	0.38 448	0.31 517	0.07 122	0.16 514	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.36 641

rrr	0.22 339	0.17 409	0.79 572	0.22 292	0.15 370	0.20 245	0.18 328	0.40 381	0.27 276	0.19 242	0.12 70	0.14 190	0.12 167	0.38 448	0.31 517	0.07 122	0.16 514	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.28 602

IGEV_Zeroshot_test	0.23 373	0.11 146	0.82 583	0.21 223	0.23 590	0.20 245	0.19 375	0.38 348	0.23 194	0.34 482	0.22 263	0.29 420	0.14 245	0.24 245	0.20 359	0.07 122	0.09 312	0.08 263	0.08 307	0.08 257	0.35 637

LoS_RVC	0.14 102	0.11 146	0.32 168	0.18 72	0.16 414	0.20 245	0.18 328	0.21 74	0.18 92	0.14 141	0.20 229	0.12 133	0.17 315	0.17 75	0.14 157	0.06 45	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.14 406

CAS	0.16 174	0.07 2	0.29 134	0.42 677	0.17 448	0.20 245	0.18 328	0.23 104	0.20 135	0.15 169	0.19 218	0.11 93	0.10 82	0.15 32	0.14 157	0.31 686	0.04 1	0.06 53	0.04 1	0.06 95	0.16 442

ProNet	0.16 174	0.13 243	0.36 201	0.21 223	0.15 370	0.20 245	0.19 375	0.29 219	0.23 194	0.14 141	0.13 92	0.13 157	0.12 167	0.25 266	0.13 107	0.06 45	0.09 312	0.07 160	0.06 112	0.07 180	0.22 535

HHNet	0.23 373	0.12 199	0.66 518	0.19 125	0.18 478	0.20 245	0.20 416	0.36 322	0.32 354	0.33 461	0.59 625	0.19 270	0.21 393	0.24 245	0.31 517	0.08 276	0.06 100	0.09 369	0.07 213	0.08 257	0.12 328

AAGNet	0.34 567	0.12 199	0.53 410	0.26 500	0.16 414	0.20 245	0.19 375	0.31 262	0.29 310	0.35 501	0.35 424	0.27 394	0.30 530	0.44 477	2.56 730	0.08 276	0.05 6	0.10 452	0.07 213	0.09 359	0.07 37

PSM-softLoss	0.22 339	0.11 146	0.53 410	0.25 457	0.12 189	0.20 245	0.17 267	0.39 370	0.29 310	0.29 383	0.32 383	0.24 353	0.16 289	0.53 514	0.21 390	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.09 416	0.08 257	0.12 328

KMStereo	0.22 339	0.11 146	0.53 410	0.25 457	0.12 189	0.20 245	0.17 267	0.39 370	0.29 310	0.29 383	0.32 383	0.24 353	0.16 289	0.53 514	0.21 390	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.09 416	0.08 257	0.12 328

RAFT-345	0.22 339	0.11 146	0.55 434	0.22 292	0.12 189	0.20 245	0.16 222	0.27 183	0.28 287	0.27 344	0.65 646	0.20 292	0.17 315	0.55 525	0.22 408	0.07 122	0.06 100	0.08 263	0.07 213	0.06 95	0.07 37

cross-raft	0.18 208	0.12 199	0.40 236	0.27 537	0.16 414	0.20 245	0.24 535	0.34 297	0.24 214	0.23 299	0.28 333	0.29 420	0.15 267	0.19 120	0.16 232	0.06 45	0.05 6	0.08 263	0.07 213	0.07 180	0.07 37

iRaftStereo_RVC	0.17 196	0.16 373	0.35 194	0.21 223	0.11 129	0.20 245	0.17 267	0.34 297	0.25 241	0.20 256	0.25 299	0.19 270	0.12 167	0.21 176	0.16 232	0.07 122	0.12 428	0.10 452	0.09 416	0.09 359	0.14 406

test_xeample3	0.22 339	0.17 409	0.81 579	0.21 223	0.15 370	0.20 245	0.18 328	0.40 381	0.25 241	0.19 242	0.12 70	0.13 157	0.12 167	0.34 418	0.33 536	0.07 122	0.20 583	0.07 160	0.08 307	0.08 257	0.34 633

CFNet-RSSM	0.18 208	0.10 95	0.45 282	0.20 175	0.12 189	0.20 245	0.16 222	0.40 381	0.31 340	0.23 299	0.21 249	0.26 388	0.15 267	0.21 176	0.14 157	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.07 213	0.06 95	0.06 14

Gwc-CoAtRS	0.17 196	0.10 95	0.41 247	0.20 175	0.12 189	0.20 245	0.15 166	0.34 297	0.29 310	0.23 299	0.23 278	0.27 394	0.15 267	0.21 176	0.14 157	0.07 122	0.06 100	0.07 160	0.07 213	0.06 95	0.07 37

Weightmod_eth	0.18 208	0.20 472	0.34 183	0.22 292	0.17 448	0.21 276	0.18 328	0.27 183	0.20 135	0.17 212	0.26 309	0.19 270	0.17 315	0.28 327	0.17 263	0.19 651	0.09 312	0.08 263	0.08 307	0.09 359	0.10 215

HLF11	0.20 270	0.20 472	0.68 527	0.16 13	0.12 189	0.21 276	0.12 44	0.39 370	0.25 241	0.21 266	0.30 358	0.19 270	0.18 351	0.38 448	0.22 408	0.09 381	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.08 257	0.09 139

TestStereo_HL2	0.20 270	0.19 456	0.54 424	0.17 39	0.11 129	0.21 276	0.15 166	0.35 306	0.31 340	0.23 299	0.31 371	0.19 270	0.17 315	0.40 458	0.19 331	0.08 276	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.08 257	0.09 139

GGDA	0.19 238	0.20 472	0.53 410	0.18 72	0.10 80	0.21 276	0.16 222	0.35 306	0.32 354	0.22 287	0.29 342	0.19 270	0.16 289	0.38 448	0.18 295	0.08 276	0.05 6	0.06 53	0.06 112	0.08 257	0.09 139

DVStereo	0.15 143	0.09 57	0.26 104	0.18 72	0.10 80	0.21 276	0.14 116	0.24 126	0.22 176	0.22 287	0.21 249	0.16 225	0.15 267	0.24 245	0.17 263	0.07 122	0.07 199	0.06 53	0.06 112	0.05 4	0.08 83

LG-G_1	0.12 31	0.08 23	0.28 128	0.20 175	0.09 22	0.21 276	0.09 4	0.20 57	0.12 9	0.11 46	0.10 37	0.11 93	0.10 82	0.22 206	0.11 15	0.07 122	0.09 312	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.12 328

LG-G	0.12 31	0.08 23	0.28 128	0.20 175	0.09 22	0.21 276	0.09 4	0.20 57	0.12 9	0.11 46	0.10 37	0.11 93	0.10 82	0.22 206	0.11 15	0.07 122	0.09 312	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.12 328

MM-Stereo_test2	0.19 238	0.11 146	0.47 305	0.25 457	0.11 129	0.21 276	0.20 416	0.28 199	0.24 214	0.16 188	0.17 184	0.13 157	0.11 121	0.21 176	0.14 157	0.06 45	0.26 645	0.07 160	0.06 112	0.09 359	0.41 658

AIO-test1	0.21 311	0.22 506	0.56 444	0.31 610	0.24 607	0.21 276	0.16 222	0.42 406	0.37 430	0.17 212	0.26 309	0.18 256	0.12 167	0.29 350	0.15 200	0.08 276	0.07 199	0.10 452	0.11 516	0.07 180	0.10 215

DEFOM-Stereo	0.11 12	0.10 95	0.21 43	0.18 72	0.09 22	0.21 276	0.14 116	0.14 10	0.17 69	0.11 46	0.10 37	0.09 28	0.08 15	0.21 176	0.12 45	0.06 45	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.06 14

trnet	0.14 102	0.09 57	0.26 104	0.15 5	0.07 1	0.21 276	0.12 44	0.25 150	0.26 258	0.16 188	0.21 249	0.15 211	0.13 214	0.19 120	0.14 157	0.09 381	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.06 95	0.06 14

ff7	0.18 208	0.13 243	0.41 247	0.21 223	0.15 370	0.21 276	0.17 267	0.28 199	0.23 194	0.21 266	0.13 92	0.12 133	0.12 167	0.27 303	0.13 107	0.07 122	0.25 639	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.36 641

ffff	0.18 208	0.13 243	0.41 247	0.21 223	0.15 370	0.21 276	0.17 267	0.28 199	0.23 194	0.21 266	0.13 92	0.12 133	0.12 167	0.27 303	0.13 107	0.07 122	0.25 639	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.36 641

11t	0.18 208	0.13 243	0.41 247	0.21 223	0.15 370	0.21 276	0.17 267	0.28 199	0.23 194	0.21 266	0.13 92	0.12 133	0.12 167	0.27 303	0.13 107	0.07 122	0.25 639	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.36 641

MSKI-zero shot	0.19 238	0.10 95	0.47 305	0.30 594	0.14 300	0.21 276	0.14 116	0.33 290	0.22 176	0.24 309	0.25 299	0.22 316	0.10 82	0.32 393	0.14 157	0.07 122	0.30 673	0.07 160	0.07 213	0.06 95	0.09 139

AEACV	0.20 270	0.09 57	0.32 168	0.39 662	0.34 662	0.21 276	0.16 222	0.30 239	0.18 92	0.17 212	0.17 184	0.13 157	0.16 289	0.27 303	0.13 107	0.07 122	0.29 671	0.07 160	0.09 416	0.07 180	0.37 649

GCAP-Stereo	0.18 208	0.21 486	0.47 305	0.23 355	0.18 478	0.21 276	0.10 10	0.28 199	0.24 214	0.20 256	0.22 263	0.15 211	0.13 214	0.21 176	0.16 232	0.07 122	0.19 568	0.07 160	0.05 36	0.06 95	0.09 139

anonymousdsp	0.20 270	0.13 243	0.49 337	0.28 565	0.20 541	0.21 276	0.17 267	0.29 219	0.24 214	0.22 287	0.13 92	0.12 133	0.12 167	0.32 393	0.13 107	0.07 122	0.26 645	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.48 678

knoymous	0.18 208	0.10 95	0.35 194	0.17 39	0.11 129	0.21 276	0.17 267	0.33 290	0.24 214	0.24 309	0.28 333	0.27 394	0.16 289	0.24 245	0.17 263	0.09 381	0.06 100	0.09 369	0.06 112	0.09 359	0.10 215

ccc-4	0.18 208	0.13 243	0.41 247	0.21 223	0.15 370	0.21 276	0.17 267	0.28 199	0.23 194	0.21 266	0.13 92	0.12 133	0.12 167	0.27 303	0.13 107	0.07 122	0.25 639	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.36 641

IGEV-Stereo	0.20 270	0.13 243	0.49 337	0.28 565	0.20 541	0.21 276	0.17 267	0.29 219	0.24 214	0.22 287	0.13 92	0.12 133	0.12 167	0.32 393	0.13 107	0.07 122	0.26 645	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.48 678
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.20 270	0.17 409	0.45 282	0.23 355	0.18 478	0.21 276	0.27 572	0.28 199	0.28 287	0.31 423	0.32 383	0.28 407	0.17 315	0.16 54	0.13 107	0.07 122	0.23 614	0.10 452	0.08 307	0.08 257	0.07 37

error version	0.20 270	0.17 409	0.45 282	0.23 355	0.18 478	0.21 276	0.27 572	0.28 199	0.28 287	0.31 423	0.32 383	0.28 407	0.17 315	0.16 54	0.13 107	0.07 122	0.23 614	0.10 452	0.08 307	0.08 257	0.07 37

test-v	0.20 270	0.17 409	0.45 282	0.23 355	0.18 478	0.21 276	0.27 572	0.28 199	0.28 287	0.31 423	0.32 383	0.28 407	0.17 315	0.16 54	0.13 107	0.07 122	0.23 614	0.10 452	0.08 307	0.08 257	0.07 37

TransformOpticalFlow	0.24 405	0.14 293	0.57 455	0.24 411	0.11 129	0.21 276	0.19 375	0.43 419	0.34 386	0.30 406	0.43 522	0.36 498	0.31 547	0.61 560	0.20 359	0.07 122	0.05 6	0.08 263	0.07 213	0.06 95	0.08 83

OMP-Stereo	0.24 405	0.16 373	0.48 320	0.30 594	0.13 254	0.21 276	0.16 222	0.38 348	0.35 398	0.34 482	0.30 358	0.33 471	0.20 380	0.70 603	0.24 440	0.08 276	0.06 100	0.09 369	0.07 213	0.08 257	0.07 37

NF-Stereo	0.22 339	0.11 146	0.52 399	0.25 457	0.12 189	0.21 276	0.18 328	0.40 381	0.35 398	0.28 358	0.30 358	0.22 316	0.17 315	0.52 511	0.21 390	0.09 381	0.06 100	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.13 365

OCTAStereo	0.22 339	0.11 146	0.52 399	0.25 457	0.12 189	0.21 276	0.18 328	0.40 381	0.35 398	0.28 358	0.30 358	0.22 316	0.17 315	0.51 503	0.21 390	0.09 381	0.06 100	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.13 365

FTStereo	0.28 494	0.11 146	0.56 444	0.24 411	0.13 254	0.21 276	0.52 685	0.36 322	0.28 287	0.38 541	0.94 683	0.30 441	0.56 658	0.33 403	0.18 295	0.08 276	0.06 100	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.19 488

RE-Stereo	0.22 339	0.11 146	0.52 399	0.25 457	0.12 189	0.21 276	0.18 328	0.40 381	0.35 398	0.28 358	0.30 358	0.22 316	0.17 315	0.51 503	0.21 390	0.09 381	0.06 100	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.13 365

TVStereo	0.22 339	0.11 146	0.52 399	0.25 457	0.12 189	0.21 276	0.18 328	0.40 381	0.35 398	0.28 358	0.30 358	0.22 316	0.17 315	0.51 503	0.21 390	0.09 381	0.06 100	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.13 365

test-2	0.20 270	0.17 409	0.45 282	0.23 355	0.18 478	0.21 276	0.27 572	0.28 199	0.28 287	0.31 423	0.32 383	0.28 407	0.17 315	0.16 54	0.13 107	0.07 122	0.23 614	0.10 452	0.08 307	0.08 257	0.07 37

raft+_RVC	0.21 311	0.21 486	0.46 297	0.22 292	0.35 665	0.21 276	0.16 222	0.39 370	0.35 398	0.22 287	0.28 333	0.20 292	0.15 267	0.25 266	0.20 359	0.08 276	0.16 514	0.08 263	0.07 213	0.07 180	0.12 328

monster_256*512	0.18 208	0.15 329	0.25 88	0.23 355	0.13 254	0.22 309	0.21 444	0.42 406	0.31 340	0.19 242	0.22 263	0.24 353	0.17 315	0.19 120	0.17 263	0.06 45	0.05 6	0.08 263	0.08 307	0.08 257	0.09 139

ManiGeoR	0.20 270	0.22 506	0.70 537	0.16 13	0.12 189	0.22 309	0.14 116	0.41 399	0.28 287	0.19 242	0.24 289	0.19 270	0.16 289	0.35 425	0.20 359	0.08 276	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.08 257	0.09 139

HLf10	0.20 270	0.22 506	0.70 537	0.16 13	0.12 189	0.22 309	0.14 116	0.41 399	0.28 287	0.19 242	0.24 289	0.19 270	0.16 289	0.35 425	0.20 359	0.08 276	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.08 257	0.09 139

TestStereo_HLe17	0.21 311	0.24 538	0.77 566	0.17 39	0.11 129	0.22 309	0.17 267	0.42 406	0.31 340	0.20 256	0.25 299	0.18 256	0.15 267	0.39 453	0.18 295	0.08 276	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.08 257	0.08 83

DN	0.21 311	0.09 57	0.58 471	0.40 667	0.18 478	0.22 309	0.18 328	0.30 239	0.25 241	0.15 169	0.19 218	0.18 256	0.10 82	0.26 288	0.19 331	0.14 589	0.18 554	0.08 263	0.08 307	0.08 257	0.42 663

Lsterematch	0.20 270	0.15 329	0.44 276	0.20 175	0.10 80	0.22 309	0.17 267	0.27 183	0.34 386	0.28 358	0.37 450	0.24 353	0.22 403	0.25 266	0.23 428	0.08 276	0.05 6	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.08 83

AIO-test2	0.22 339	0.27 572	0.54 424	0.29 583	0.16 414	0.22 309	0.16 222	0.44 440	0.43 501	0.17 212	0.29 342	0.16 225	0.11 121	0.27 303	0.14 157	0.19 651	0.07 199	0.10 452	0.11 516	0.08 257	0.09 139

rvit_0105_5	0.22 339	0.18 436	0.51 379	0.23 355	0.13 254	0.22 309	0.25 550	0.38 348	0.40 468	0.21 266	0.23 278	0.27 394	0.20 380	0.27 303	0.20 359	0.15 605	0.13 449	0.12 546	0.12 558	0.10 425	0.10 215

rvit_stereo_0075_2	0.25 431	0.18 436	0.65 513	0.27 537	0.22 574	0.22 309	0.15 166	0.41 399	0.36 414	0.27 344	0.37 450	0.29 420	0.21 393	0.29 350	0.20 359	0.17 630	0.12 428	0.19 650	0.12 558	0.14 567	0.14 406

EKT-Stereo	0.39 594	0.13 243	0.53 410	0.42 677	3.94 736	0.22 309	0.17 267	0.38 348	0.30 328	0.21 266	0.20 229	0.23 332	0.15 267	0.30 367	0.18 295	0.10 455	0.08 266	0.09 369	0.08 307	0.09 359	0.12 328

LL-Strereo	0.32 550	0.33 608	0.77 566	0.26 500	0.24 607	0.22 309	0.23 510	0.58 600	0.44 514	0.35 501	0.32 383	0.41 538	0.40 606	0.93 672	0.25 454	0.08 276	0.13 449	0.11 510	0.09 416	0.09 359	0.22 535

LoS	0.15 143	0.09 57	0.34 183	0.17 39	0.09 22	0.22 309	0.14 116	0.27 183	0.27 276	0.15 169	0.18 204	0.19 270	0.14 245	0.23 230	0.14 157	0.08 276	0.06 100	0.06 53	0.04 1	0.06 95	0.06 14
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RAFT_CTSACE	0.23 373	0.21 486	0.57 455	0.26 500	0.15 370	0.22 309	0.23 510	0.34 297	0.30 328	0.34 482	0.51 583	0.31 450	0.17 315	0.33 403	0.15 200	0.06 45	0.09 312	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.07 37

test_3	0.20 270	0.12 199	0.49 337	0.26 500	0.14 300	0.22 309	0.25 550	0.34 297	0.33 373	0.25 322	0.18 204	0.23 332	0.13 214	0.25 266	0.20 359	0.06 45	0.14 468	0.09 369	0.10 478	0.07 180	0.10 215

CrosDoStereo	0.32 550	0.11 146	0.53 410	0.19 125	0.12 189	0.22 309	1.07 719	0.36 322	0.38 441	0.38 541	0.60 629	0.28 407	0.45 626	0.61 560	0.56 626	0.08 276	0.06 100	0.08 263	0.09 416	0.08 257	0.09 139

TRStereo	0.22 339	0.21 486	0.62 498	0.40 667	0.19 513	0.22 309	0.16 222	0.58 600	0.30 328	0.21 266	0.21 249	0.22 316	0.13 214	0.27 303	0.14 157	0.09 381	0.09 312	0.09 369	0.11 516	0.06 95	0.19 488

DeepStereo_LL	0.32 550	0.11 146	0.53 410	0.19 125	0.12 189	0.22 309	1.07 719	0.36 322	0.38 441	0.38 541	0.60 629	0.28 407	0.45 626	0.61 560	0.56 626	0.08 276	0.06 100	0.08 263	0.09 416	0.08 257	0.09 139

PFNet	0.24 405	0.11 146	0.63 503	0.25 457	0.14 300	0.22 309	0.19 375	0.40 381	0.35 398	0.36 515	0.32 383	0.27 394	0.20 380	0.63 574	0.23 428	0.09 381	0.05 6	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.08 83

test-1	0.20 270	0.12 199	0.49 337	0.23 355	0.23 590	0.22 309	0.23 510	0.36 322	0.29 310	0.21 266	0.25 299	0.24 353	0.14 245	0.18 96	0.22 408	0.07 122	0.14 468	0.08 263	0.07 213	0.06 95	0.14 406

TestStereo	0.22 339	0.24 538	0.48 320	0.25 457	0.11 129	0.22 309	0.22 480	0.32 271	0.31 340	0.24 309	0.34 416	0.23 332	0.19 374	0.62 571	0.19 331	0.08 276	0.07 199	0.10 452	0.07 213	0.11 481	0.07 37

sAnonymous2	0.21 311	0.24 538	0.79 572	0.24 411	0.17 448	0.22 309	0.20 416	0.36 322	0.29 310	0.17 212	0.19 218	0.17 241	0.16 289	0.18 96	0.15 200	0.10 455	0.07 199	0.09 369	0.08 307	0.23 652	0.18 470

CroCo_RVC	0.21 311	0.24 538	0.79 572	0.24 411	0.17 448	0.22 309	0.20 416	0.36 322	0.29 310	0.17 212	0.19 218	0.17 241	0.16 289	0.18 96	0.15 200	0.10 455	0.07 199	0.09 369	0.08 307	0.23 652	0.18 470

RALCasStereoNet	0.22 339	0.22 506	0.48 320	0.23 355	0.23 590	0.22 309	0.18 328	0.32 271	0.27 276	0.22 287	0.30 358	0.22 316	0.15 267	0.29 350	0.20 359	0.08 276	0.22 601	0.07 160	0.06 112	0.10 425	0.25 571

RALAANet	0.21 311	0.24 538	0.53 410	0.23 355	0.14 300	0.22 309	0.13 82	0.38 348	0.30 328	0.29 383	0.26 309	0.25 368	0.15 267	0.28 327	0.20 359	0.08 276	0.08 266	0.09 369	0.08 307	0.10 425	0.07 37

CREStereo	0.14 102	0.09 57	0.27 121	0.14 2	0.08 12	0.22 309	0.15 166	0.26 166	0.26 258	0.16 188	0.21 249	0.14 190	0.13 214	0.19 120	0.14 157	0.09 381	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.07 180	0.06 14
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
zzzzzzz1	0.31 542	0.63 689	1.85 705	0.24 411	0.16 414	0.23 334	0.22 480	0.42 406	0.36 414	0.22 287	0.25 299	0.26 388	0.21 393	0.35 425	0.30 506	0.08 276	0.06 100	0.08 263	0.08 307	0.11 481	0.10 215

noway7	0.30 530	0.63 689	1.95 707	0.24 411	0.12 189	0.23 334	0.19 375	0.47 470	0.33 373	0.21 266	0.23 278	0.24 353	0.20 380	0.23 230	0.29 501	0.07 122	0.05 6	0.08 263	0.07 213	0.10 425	0.10 215

SE	0.17 196	0.22 506	0.32 168	0.22 292	0.12 189	0.23 334	0.16 222	0.30 239	0.21 162	0.20 256	0.28 333	0.15 211	0.17 315	0.17 75	0.17 263	0.10 455	0.06 100	0.09 369	0.09 416	0.12 529	0.12 328

TestStereo-Hl	0.20 270	0.16 373	0.50 358	0.18 72	0.11 129	0.23 334	0.17 267	0.38 348	0.30 328	0.23 299	0.27 325	0.22 316	0.19 374	0.39 453	0.18 295	0.08 276	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.08 257	0.08 83

tt45	0.15 143	0.14 293	0.29 134	0.19 125	0.11 129	0.23 334	0.18 328	0.23 104	0.18 92	0.16 188	0.13 92	0.14 190	0.10 82	0.31 382	0.15 200	0.07 122	0.05 6	0.08 263	0.06 112	0.07 180	0.08 83

tg	0.18 208	0.15 329	0.34 183	0.22 292	0.11 129	0.23 334	0.15 166	0.35 306	0.27 276	0.20 256	0.25 299	0.20 292	0.12 167	0.25 266	0.16 232	0.07 122	0.07 199	0.09 369	0.09 416	0.08 257	0.13 365

UGAM	0.28 494	0.18 436	0.57 455	0.26 500	0.13 254	0.23 334	0.26 562	0.33 290	0.45 527	0.32 448	0.42 508	0.45 570	0.22 403	0.92 670	0.23 428	0.08 276	0.09 312	0.14 597	0.13 590	0.10 425	0.10 215

StereoVision	0.23 373	0.23 525	0.55 434	0.27 537	0.17 448	0.23 334	0.22 480	0.40 381	0.32 354	0.21 266	0.51 583	0.22 316	0.16 289	0.29 350	0.19 331	0.11 500	0.12 428	0.13 573	0.13 590	0.10 425	0.08 83

DCRE	0.24 405	0.15 329	0.45 282	0.26 500	0.26 625	0.23 334	0.21 444	0.37 339	0.29 310	0.23 299	0.81 670	0.23 332	0.16 289	0.24 245	0.18 295	0.07 122	0.14 468	0.07 160	0.08 307	0.07 180	0.25 571

qqq	0.24 405	0.16 373	0.46 297	0.20 175	0.15 370	0.23 334	0.20 416	0.43 419	0.32 354	0.26 332	0.31 371	0.28 407	0.25 452	0.36 435	0.28 487	0.08 276	0.22 601	0.10 452	0.11 516	0.09 359	0.23 545

raft_robust	0.25 431	0.23 525	0.44 276	0.22 292	0.13 254	0.23 334	0.22 480	0.52 521	0.50 584	0.33 461	0.32 383	0.33 471	0.23 418	0.55 525	0.18 295	0.07 122	0.11 397	0.08 263	0.10 478	0.08 257	0.07 37

RAFT+CT+SA	0.23 373	0.24 538	0.48 320	0.25 457	0.18 478	0.23 334	0.29 594	0.42 406	0.38 441	0.24 309	0.39 477	0.20 292	0.17 315	0.34 418	0.17 263	0.07 122	0.07 199	0.09 369	0.12 558	0.09 359	0.13 365

GwcNet-ADL	0.23 373	0.15 329	0.58 471	0.24 411	0.13 254	0.23 334	0.24 535	0.51 513	0.41 478	0.28 358	0.29 342	0.30 441	0.20 380	0.27 303	0.28 487	0.09 381	0.07 199	0.07 160	0.07 213	0.09 359	0.11 270

LCNet	0.22 339	0.12 199	0.42 257	0.26 500	0.12 189	0.23 334	0.19 375	0.36 322	0.28 287	0.28 358	0.35 424	0.26 388	0.30 530	0.35 425	0.17 263	0.07 122	0.05 6	0.09 369	0.10 478	0.13 544	0.22 535

STrans-v2	0.25 431	0.14 293	0.56 444	0.21 223	0.12 189	0.23 334	0.20 416	0.50 501	0.31 340	0.31 423	0.42 508	0.35 492	0.35 579	0.62 571	0.24 440	0.07 122	0.05 6	0.08 263	0.07 213	0.06 95	0.08 83

IIG-Stereo	0.24 405	0.16 373	0.47 305	0.29 583	0.12 189	0.23 334	0.14 116	0.40 381	0.33 373	0.35 501	0.37 450	0.33 471	0.22 403	0.70 603	0.26 466	0.08 276	0.06 100	0.09 369	0.07 213	0.08 257	0.07 37

KYRaft	0.23 373	0.11 146	0.43 265	0.23 355	0.12 189	0.23 334	0.23 510	0.37 339	0.26 258	0.35 501	0.53 598	0.34 479	0.26 471	0.29 350	0.16 232	0.07 122	0.05 6	0.09 369	0.10 478	0.08 257	0.30 611

GrayStereo	0.26 454	0.10 95	0.45 282	0.27 537	0.14 300	0.23 334	0.46 673	0.36 322	0.33 373	0.40 568	0.47 566	0.30 441	0.78 686	0.29 350	0.17 263	0.07 122	0.06 100	0.08 263	0.09 416	0.07 180	0.15 425

Prome-Stereo	0.22 339	0.10 95	0.43 265	0.24 411	0.13 254	0.23 334	0.23 510	0.37 339	0.27 276	0.33 461	0.58 620	0.24 353	0.28 503	0.30 367	0.16 232	0.07 122	0.05 6	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.20 507

XX-TBD	0.16 174	0.21 486	0.43 265	0.22 292	0.10 80	0.23 334	0.15 166	0.23 104	0.28 287	0.22 287	0.26 309	0.14 190	0.12 167	0.16 54	0.14 157	0.08 276	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.07 180	0.06 14

sCroCo_RVC	0.19 238	0.15 329	0.60 487	0.27 537	0.18 478	0.23 334	0.16 222	0.28 199	0.24 214	0.14 141	0.22 263	0.17 241	0.14 245	0.22 206	0.16 232	0.11 500	0.11 397	0.09 369	0.09 416	0.09 359	0.10 215

XX-Stereo	0.25 431	0.11 146	1.09 645	0.35 642	0.38 674	0.23 334	0.13 82	0.43 419	0.19 120	0.20 256	0.40 487	0.31 450	0.10 82	0.33 403	0.13 107	0.08 276	0.11 397	0.08 263	0.09 416	0.07 180	0.10 215

PMTNet	0.16 174	0.09 57	0.31 154	0.15 5	0.09 22	0.23 334	0.15 166	0.26 166	0.24 214	0.17 212	0.21 249	0.16 225	0.14 245	0.23 230	0.14 157	0.29 682	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.07 180	0.07 37

R-Stereo Train	0.19 238	0.10 95	0.49 337	0.22 292	0.12 189	0.23 334	0.18 328	0.43 419	0.20 135	0.31 423	0.45 547	0.20 292	0.14 245	0.18 96	0.18 295	0.08 276	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.07 37

RAFT-Stereo	0.19 238	0.10 95	0.49 337	0.22 292	0.12 189	0.23 334	0.18 328	0.43 419	0.20 135	0.31 423	0.45 547	0.20 292	0.14 245	0.18 96	0.18 295	0.08 276	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.07 37
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Weightmod	0.19 238	0.19 456	0.34 183	0.21 223	0.18 478	0.24 359	0.17 267	0.27 183	0.22 176	0.19 242	0.30 358	0.19 270	0.15 267	0.29 350	0.20 359	0.12 540	0.11 397	0.08 263	0.08 307	0.10 425	0.17 463

HLf8	0.21 311	0.23 525	0.69 530	0.15 5	0.12 189	0.24 359	0.14 116	0.42 406	0.32 354	0.20 256	0.26 309	0.18 256	0.15 267	0.35 425	0.18 295	0.10 455	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.09 359	0.10 215

TestStereo_HL3	0.23 373	0.18 436	1.11 649	0.17 39	0.11 129	0.24 359	0.16 222	0.36 322	0.21 162	0.27 344	0.39 477	0.23 332	0.20 380	0.41 463	0.15 200	0.08 276	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.07 180	0.09 139

WQFJX1	0.20 270	0.12 199	0.21 43	0.23 355	0.17 448	0.24 359	0.19 375	0.63 643	0.56 621	0.17 212	0.16 164	0.14 190	0.16 289	0.27 303	0.18 295	0.08 276	0.09 312	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.09 139

NLMM1	0.21 311	0.13 243	0.21 43	0.23 355	0.18 478	0.24 359	0.20 416	0.65 655	0.69 659	0.18 235	0.18 204	0.13 157	0.14 245	0.25 266	0.19 331	0.08 276	0.09 312	0.08 263	0.07 213	0.07 180	0.10 215

NLCSM	0.20 270	0.15 329	0.23 68	0.24 411	0.19 513	0.24 359	0.22 480	0.45 449	0.44 514	0.20 256	0.18 204	0.14 190	0.16 289	0.47 489	0.20 359	0.09 381	0.09 312	0.09 369	0.08 307	0.09 359	0.10 215

VIP-Stereo	0.13 54	0.15 329	0.31 154	0.18 72	0.12 189	0.24 359	0.12 44	0.20 57	0.20 135	0.10 27	0.13 92	0.11 93	0.09 38	0.20 152	0.13 107	0.06 45	0.11 397	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.08 83

xyz-stereo-finetune	0.17 196	0.17 409	0.29 134	0.17 39	0.08 12	0.24 359	0.21 444	0.30 239	0.32 354	0.19 242	0.22 263	0.19 270	0.15 267	0.30 367	0.22 408	0.06 45	0.06 100	0.08 263	0.06 112	0.06 95	0.07 37

Reg-Stereo(zero)	0.18 208	0.08 23	0.39 221	0.19 125	0.19 513	0.24 359	0.18 328	0.29 219	0.29 310	0.24 309	0.21 249	0.24 353	0.18 351	0.22 206	0.21 390	0.07 122	0.11 397	0.06 53	0.07 213	0.06 95	0.11 270

ISRNet	0.28 494	0.15 329	0.54 424	0.27 537	0.19 513	0.24 359	0.15 166	0.47 470	0.45 527	0.40 568	0.49 576	0.42 551	0.27 480	0.33 403	0.30 506	0.20 655	0.12 428	0.17 634	0.16 632	0.16 587	0.21 520

rvit_0105_3	0.24 405	0.21 486	0.57 455	0.25 457	0.15 370	0.24 359	0.28 588	0.40 381	0.43 501	0.25 322	0.26 309	0.29 420	0.22 403	0.29 350	0.21 390	0.15 605	0.13 449	0.14 597	0.15 621	0.10 425	0.10 215

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 208	0.15 329	0.27 121	0.20 175	0.13 254	0.24 359	0.17 267	0.31 262	0.37 430	0.43 597	0.17 184	0.13 157	0.12 167	0.20 152	0.16 232	0.08 276	0.07 199	0.09 369	0.07 213	0.09 359	0.08 83

AE-Stereo	0.21 311	0.12 199	0.50 358	0.25 457	0.15 370	0.24 359	0.18 328	0.40 381	0.34 386	0.19 242	0.26 309	0.21 308	0.13 214	0.22 206	0.16 232	0.07 122	0.26 645	0.09 369	0.10 478	0.07 180	0.31 615

UDGNet	0.24 405	0.37 631	0.53 410	0.25 457	0.14 300	0.24 359	0.18 328	0.32 271	0.44 514	0.29 383	0.28 333	0.24 353	0.20 380	0.30 367	0.21 390	0.16 616	0.07 199	0.21 657	0.11 516	0.16 587	0.11 270

IPLGR_C	0.23 373	0.29 584	0.81 579	0.24 411	0.16 414	0.24 359	0.20 416	0.38 348	0.33 373	0.32 448	0.33 405	0.23 332	0.15 267	0.26 288	0.22 408	0.09 381	0.07 199	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.09 139

ACRE	0.23 373	0.27 572	0.83 589	0.24 411	0.15 370	0.24 359	0.20 416	0.38 348	0.32 354	0.32 448	0.33 405	0.23 332	0.15 267	0.26 288	0.22 408	0.09 381	0.07 199	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.09 139

NRIStereo	0.20 270	0.12 199	0.50 358	0.23 355	0.11 129	0.24 359	0.19 375	0.30 239	0.28 287	0.26 332	0.26 309	0.25 368	0.18 351	0.34 418	0.19 331	0.08 276	0.06 100	0.09 369	0.07 213	0.09 359	0.09 139

CRE-IMP	0.19 238	0.13 243	0.51 379	0.23 355	0.11 129	0.24 359	0.17 267	0.31 262	0.24 214	0.27 344	0.26 309	0.24 353	0.17 315	0.24 245	0.19 331	0.09 381	0.05 6	0.10 452	0.07 213	0.10 425	0.10 215

GMM-Stereo	0.22 339	0.10 95	0.56 444	0.23 355	0.13 254	0.24 359	0.24 535	0.38 348	0.29 310	0.31 423	0.44 532	0.27 394	0.21 393	0.31 382	0.17 263	0.07 122	0.05 6	0.10 452	0.09 416	0.08 257	0.19 488

111	0.22 339	0.22 506	0.57 455	0.19 125	0.09 22	0.24 359	0.17 267	0.44 440	0.46 539	0.24 309	0.30 358	0.29 420	0.22 403	0.25 266	0.19 331	0.08 276	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.07 180	0.15 425

GMStereo	0.21 311	0.30 590	0.57 455	0.21 223	0.12 189	0.24 359	0.18 328	0.30 239	0.41 478	0.26 332	0.24 289	0.17 241	0.16 289	0.25 266	0.19 331	0.10 455	0.07 199	0.08 263	0.08 307	0.11 481	0.09 139
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PStereo	0.28 494	0.41 648	0.40 236	0.21 223	0.13 254	0.25 380	0.24 535	0.35 306	0.48 561	0.27 344	0.17 184	0.29 420	0.34 571	0.40 458	0.45 596	0.24 665	0.15 499	0.17 634	0.13 590	0.24 656	0.25 571

WQFJA1	0.19 238	0.12 199	0.20 26	0.22 292	0.18 478	0.25 380	0.19 375	0.55 566	0.55 614	0.16 188	0.17 184	0.15 211	0.17 315	0.20 152	0.20 359	0.07 122	0.09 312	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.09 139

WQFJX	0.19 238	0.12 199	0.21 43	0.22 292	0.18 478	0.25 380	0.18 328	0.57 586	0.49 577	0.17 212	0.17 184	0.14 190	0.16 289	0.24 245	0.19 331	0.08 276	0.08 266	0.08 263	0.06 112	0.08 257	0.11 270

NLMM	0.19 238	0.12 199	0.20 26	0.22 292	0.18 478	0.25 380	0.19 375	0.55 566	0.55 614	0.16 188	0.17 184	0.15 211	0.17 315	0.20 152	0.20 359	0.07 122	0.09 312	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.09 139

NLSM1	0.18 208	0.12 199	0.21 43	0.21 223	0.18 478	0.25 380	0.17 267	0.51 513	0.43 501	0.17 212	0.21 249	0.13 157	0.15 267	0.22 206	0.18 295	0.08 276	0.09 312	0.09 369	0.08 307	0.07 180	0.07 37

DFGA-Net	0.26 454	0.33 608	0.70 537	0.22 292	0.15 370	0.25 380	0.17 267	0.41 399	0.40 468	0.30 406	0.32 383	0.21 308	0.18 351	0.61 560	0.33 536	0.08 276	0.06 100	0.10 452	0.09 416	0.11 481	0.09 139

G2L-Stereo	0.27 484	0.23 525	0.61 494	0.22 292	0.14 300	0.25 380	0.19 375	0.48 482	0.37 430	0.33 461	0.38 459	0.40 529	0.23 418	0.61 560	0.33 536	0.11 500	0.09 312	0.10 452	0.08 307	0.09 359	0.11 270

DispNO	0.29 516	0.24 538	0.83 589	0.23 355	0.17 448	0.25 380	0.22 480	0.47 470	0.42 490	0.33 461	0.39 477	0.38 510	0.28 503	0.78 633	0.35 551	0.09 381	0.07 199	0.10 452	0.10 478	0.09 359	0.09 139

MyStereo07	0.18 208	0.15 329	0.44 276	0.22 292	0.16 414	0.25 380	0.22 480	0.31 262	0.26 258	0.22 287	0.13 92	0.12 133	0.13 214	0.33 403	0.14 157	0.07 122	0.13 449	0.09 369	0.09 416	0.09 359	0.11 270

MyStereo06	0.23 373	0.15 329	0.74 552	0.22 292	0.14 300	0.25 380	0.22 480	0.43 419	0.25 241	0.36 515	0.24 289	0.34 479	0.18 351	0.24 245	0.20 359	0.07 122	0.12 428	0.09 369	0.09 416	0.09 359	0.11 270

MyStereo05	0.24 405	0.15 329	0.58 471	0.22 292	0.14 300	0.25 380	0.22 480	0.50 501	0.54 606	0.32 448	0.23 278	0.26 388	0.23 418	0.32 393	0.25 454	0.07 122	0.12 428	0.09 369	0.09 416	0.09 359	0.11 270

MyStereo04	0.24 405	0.15 329	0.58 471	0.22 292	0.16 414	0.25 380	0.22 480	0.51 513	0.54 606	0.29 383	0.23 278	0.27 394	0.23 418	0.32 393	0.25 454	0.07 122	0.13 449	0.09 369	0.09 416	0.09 359	0.11 270

LL-Strereo2	0.21 311	0.25 554	0.53 410	0.32 619	0.20 541	0.25 380	0.14 116	0.32 271	0.25 241	0.25 322	0.20 229	0.24 353	0.12 167	0.28 327	0.18 295	0.07 122	0.07 199	0.12 546	0.09 416	0.09 359	0.16 442

anonymousdsp2	0.23 373	0.11 146	0.42 257	0.26 500	0.24 607	0.25 380	0.17 267	0.43 419	0.37 430	0.30 406	0.23 278	0.24 353	0.15 267	0.32 393	0.17 263	0.07 122	0.28 655	0.07 160	0.05 36	0.08 257	0.44 669

test_5	0.25 431	0.25 554	0.57 455	0.27 537	0.18 478	0.25 380	0.29 594	0.42 406	0.39 457	0.29 383	0.40 487	0.27 394	0.23 418	0.35 425	0.19 331	0.07 122	0.07 199	0.09 369	0.09 416	0.10 425	0.14 406

SA	0.24 405	0.22 506	0.55 434	0.23 355	0.14 300	0.25 380	0.23 510	0.48 482	0.42 490	0.28 358	0.44 532	0.23 332	0.23 418	0.34 418	0.17 263	0.07 122	0.09 312	0.11 510	0.11 516	0.08 257	0.09 139

CIPLG	0.23 373	0.28 580	0.75 556	0.24 411	0.16 414	0.25 380	0.20 416	0.38 348	0.33 373	0.32 448	0.34 416	0.23 332	0.15 267	0.27 303	0.22 408	0.09 381	0.07 199	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.09 139

IPLGR	0.22 339	0.14 293	0.75 556	0.21 223	0.11 129	0.25 380	0.18 328	0.44 440	0.38 441	0.29 383	0.28 333	0.21 308	0.19 374	0.37 445	0.19 331	0.07 122	0.06 100	0.08 263	0.07 213	0.07 180	0.07 37

RAFT-RH_RVC	0.26 454	0.13 243	0.57 455	0.22 292	0.12 189	0.25 380	0.14 116	0.27 183	0.29 310	0.38 541	1.14 694	0.23 332	0.18 351	0.58 539	0.24 440	0.07 122	0.06 100	0.10 452	0.07 213	0.06 95	0.08 83

TANstereo	0.16 174	0.11 146	0.43 265	0.16 13	0.08 12	0.25 380	0.14 116	0.23 104	0.29 310	0.25 322	0.30 358	0.16 225	0.12 167	0.18 96	0.13 107	0.08 276	0.07 199	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.08 83

PSMNet-RSSM	0.26 454	0.21 486	0.50 358	0.21 223	0.14 300	0.25 380	0.21 444	0.50 501	0.38 441	0.31 423	0.45 547	0.40 529	0.27 480	0.53 514	0.24 440	0.12 540	0.08 266	0.11 510	0.13 590	0.10 425	0.10 215

FACV-RUCA	0.22 339	0.15 329	0.38 212	0.24 411	0.23 590	0.26 401	0.19 375	0.41 399	0.35 398	0.26 332	0.32 383	0.22 316	0.25 452	0.24 245	0.19 331	0.10 455	0.07 199	0.15 616	0.08 307	0.16 587	0.14 406

model_zeroshot	0.21 311	0.14 293	0.51 379	0.34 636	0.18 478	0.26 401	0.16 222	0.41 399	0.24 214	0.33 461	0.20 229	0.25 368	0.12 167	0.26 288	0.16 232	0.09 381	0.21 589	0.07 160	0.08 307	0.07 180	0.13 365

RAFT-Test	0.19 238	0.11 146	0.41 247	0.26 500	0.21 558	0.26 401	0.17 267	0.37 339	0.26 258	0.24 309	0.29 342	0.32 461	0.14 245	0.22 206	0.15 200	0.07 122	0.08 266	0.07 160	0.07 213	0.06 95	0.07 37

TestStereo1	0.23 373	0.22 506	0.50 358	0.27 537	0.14 300	0.26 401	0.27 572	0.43 419	0.38 441	0.29 383	0.39 477	0.23 332	0.21 393	0.33 403	0.18 295	0.08 276	0.08 266	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.10 215

SA-5K	0.23 373	0.22 506	0.50 358	0.27 537	0.14 300	0.26 401	0.27 572	0.43 419	0.38 441	0.29 383	0.39 477	0.23 332	0.21 393	0.33 403	0.18 295	0.08 276	0.08 266	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.10 215

RAFT	0.24 405	0.24 538	0.46 297	0.27 537	0.15 370	0.26 401	0.26 562	0.37 339	0.31 340	0.34 482	0.34 416	0.41 538	0.22 403	0.30 367	0.18 295	0.08 276	0.15 499	0.11 510	0.10 478	0.11 481	0.13 365

DN-CSS_ROB	0.24 405	0.33 608	0.69 530	0.25 457	0.14 300	0.26 401	0.13 82	0.42 406	0.35 398	0.30 406	0.42 508	0.22 316	0.20 380	0.34 418	0.22 408	0.07 122	0.06 100	0.11 510	0.11 516	0.11 481	0.09 139

SMOE	0.19 238	0.17 409	0.39 221	0.22 292	0.13 254	0.27 408	0.21 444	0.31 262	0.24 214	0.22 287	0.27 325	0.21 308	0.17 315	0.19 120	0.18 295	0.08 276	0.06 100	0.12 546	0.07 213	0.11 481	0.12 328

Hybrid-DGEV-03	0.21 311	0.20 472	0.43 265	0.23 355	0.12 189	0.27 408	0.16 222	0.33 290	0.28 287	0.33 461	0.58 620	0.23 332	0.16 289	0.24 245	0.19 331	0.07 122	0.06 100	0.09 369	0.07 213	0.08 257	0.10 215

xyz-stereo-finetune2	0.18 208	0.16 373	0.32 168	0.16 13	0.09 22	0.27 408	0.19 375	0.29 219	0.21 162	0.23 299	0.29 342	0.21 308	0.23 418	0.37 445	0.23 428	0.06 45	0.05 6	0.08 263	0.06 112	0.06 95	0.07 37

castereo++	0.14 102	0.13 243	0.25 88	0.19 125	0.10 80	0.27 408	0.13 82	0.24 126	0.26 258	0.11 46	0.13 92	0.16 225	0.10 82	0.18 96	0.11 15	0.07 122	0.08 266	0.07 160	0.06 112	0.05 4	0.07 37

DCVSM-stereo	0.25 431	0.14 293	0.53 410	0.21 223	0.14 300	0.27 408	0.14 116	0.35 306	0.35 398	0.42 586	0.33 405	0.46 579	0.30 530	0.31 382	0.27 478	0.11 500	0.10 360	0.12 546	0.10 478	0.12 529	0.15 425

11t1	0.21 311	0.12 199	0.45 282	0.20 175	0.15 370	0.27 408	0.17 267	0.37 339	0.28 287	0.27 344	0.25 299	0.24 353	0.23 418	0.28 327	0.25 454	0.09 381	0.19 568	0.07 160	0.07 213	0.09 359	0.23 545

HH	0.22 339	0.12 199	0.55 434	0.32 619	0.16 414	0.27 408	0.18 328	0.36 322	0.25 241	0.20 256	0.26 309	0.34 479	0.18 351	0.33 403	0.15 200	0.07 122	0.16 514	0.07 160	0.07 213	0.07 180	0.31 615

HanStereo	0.22 339	0.12 199	0.55 434	0.32 619	0.16 414	0.27 408	0.18 328	0.36 322	0.25 241	0.20 256	0.26 309	0.34 479	0.18 351	0.33 403	0.15 200	0.07 122	0.16 514	0.07 160	0.07 213	0.07 180	0.31 615

x	0.23 373	0.15 329	0.45 282	0.20 175	0.15 370	0.27 408	0.17 267	0.43 419	0.35 398	0.26 332	0.31 371	0.29 420	0.25 452	0.29 350	0.30 506	0.09 381	0.22 601	0.08 263	0.09 416	0.09 359	0.24 559

dd	0.23 373	0.32 604	0.55 434	0.23 355	0.12 189	0.27 408	0.21 444	0.32 271	0.45 527	0.30 406	0.29 342	0.25 368	0.17 315	0.31 382	0.26 466	0.13 564	0.07 199	0.10 452	0.08 307	0.12 529	0.09 139

PSM-AAD	0.26 454	0.11 146	0.43 265	0.24 411	0.12 189	0.27 408	0.37 643	0.36 322	0.30 328	0.36 515	0.39 477	0.28 407	0.77 685	0.30 367	0.16 232	0.07 122	0.06 100	0.12 546	0.11 516	0.09 359	0.21 520

CFNet_pseudo	0.23 373	0.14 293	0.48 320	0.20 175	0.13 254	0.27 408	0.17 267	0.46 458	0.45 527	0.30 406	0.37 450	0.38 510	0.23 418	0.30 367	0.22 408	0.09 381	0.06 100	0.11 510	0.08 307	0.11 481	0.11 270

HCRNet	0.25 431	0.27 572	0.42 257	0.34 636	0.17 448	0.27 408	0.18 328	0.45 449	0.37 430	0.31 423	0.35 424	0.32 461	0.23 418	0.44 477	0.21 390	0.13 564	0.08 266	0.13 573	0.11 516	0.11 481	0.09 139

FENet	0.22 339	0.13 243	0.48 320	0.22 292	0.12 189	0.27 408	0.18 328	0.43 419	0.37 430	0.31 423	0.32 383	0.29 420	0.23 418	0.27 303	0.24 440	0.10 455	0.07 199	0.09 369	0.09 416	0.09 359	0.11 270

ACVNet	0.24 405	0.18 436	0.51 379	0.18 72	0.15 370	0.27 408	0.23 510	0.40 381	0.45 527	0.29 383	0.41 499	0.38 510	0.28 503	0.28 327	0.35 551	0.09 381	0.07 199	0.08 263	0.07 213	0.10 425	0.09 139

GANet-RSSM	0.26 454	0.19 456	0.54 424	0.21 223	0.14 300	0.27 408	0.22 480	0.47 470	0.34 386	0.30 406	0.40 487	0.41 538	0.30 530	0.59 547	0.25 454	0.11 500	0.08 266	0.09 369	0.09 416	0.10 425	0.10 215

DMCA	0.24 405	0.18 436	0.51 379	0.23 355	0.14 300	0.27 408	0.20 416	0.45 449	0.40 468	0.32 448	0.33 405	0.33 471	0.25 452	0.27 303	0.30 506	0.11 500	0.08 266	0.10 452	0.08 307	0.11 481	0.12 328

ccs_rob	0.23 373	0.14 293	0.48 320	0.20 175	0.13 254	0.27 408	0.17 267	0.46 458	0.45 527	0.30 406	0.37 450	0.38 510	0.23 418	0.30 367	0.22 408	0.09 381	0.06 100	0.11 510	0.08 307	0.12 529	0.11 270

HITNet	0.22 339	0.23 525	0.60 487	0.20 175	0.09 22	0.27 408	0.15 166	0.45 449	0.33 373	0.29 383	0.33 405	0.27 394	0.22 403	0.29 350	0.27 478	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.09 359	0.11 270
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
Hybrid-DGEV-2	0.23 373	0.20 472	0.53 410	0.24 411	0.13 254	0.28 427	0.15 166	0.50 501	0.45 527	0.28 358	0.26 309	0.25 368	0.26 471	0.29 350	0.20 359	0.07 122	0.06 100	0.09 369	0.08 307	0.07 180	0.10 215

FSD					0.41 680	0.28 427	0.27 572	0.32 271	0.30 328	0.27 344	0.27 325	0.29 420	0.27 480	0.35 425	0.28 487	0.23 661	0.49 710	0.27 669	0.26 681	0.26 663

G2L-ROB	0.25 431	0.21 486	0.56 444	0.19 125	0.12 189	0.28 427	0.21 444	0.48 482	0.34 386	0.35 501	0.31 371	0.41 538	0.23 418	0.51 503	0.31 517	0.09 381	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.09 359	0.12 328

G2L-Stereo_test	0.26 454	0.22 506	0.54 424	0.20 175	0.13 254	0.28 427	0.24 535	0.51 513	0.40 468	0.38 541	0.37 450	0.40 529	0.26 471	0.53 514	0.32 527	0.09 381	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.09 359	0.11 270

IGEV-RUCA	0.21 311	0.09 57	0.26 104	0.20 175	0.19 513	0.28 427	0.23 510	0.24 126	0.22 176	0.21 266	0.23 278	0.29 420	0.48 639	0.26 288	0.19 331	0.09 381	0.08 266	0.18 643	0.14 610	0.18 618	0.19 488

UGAM-zero	0.26 454	0.11 146	0.56 444	0.20 175	0.16 414	0.28 427	0.18 328	0.48 482	0.25 241	0.31 423	0.28 333	0.56 631	0.32 561	0.66 591	0.17 263	0.07 122	0.10 360	0.07 160	0.09 416	0.07 180	0.31 615

ITSA-stereo	0.26 454	0.16 373	0.39 221	0.24 411	0.11 129	0.28 427	0.18 328	0.58 600	0.59 633	0.32 448	0.32 383	0.33 471	0.28 503	0.51 503	0.34 544	0.11 500	0.08 266	0.11 510	0.11 516	0.11 481	0.15 425

test_sample2	0.23 373	0.12 199	0.39 221	0.20 175	0.11 129	0.28 427	0.22 480	0.45 449	0.33 373	0.27 344	0.34 416	0.30 441	0.25 452	0.46 485	0.23 428	0.09 381	0.15 499	0.09 369	0.08 307	0.10 425	0.19 488

SMFormer	0.27 484	0.13 243	0.47 305	0.20 175	0.10 80	0.28 427	0.19 375	0.54 548	0.48 561	0.35 501	0.42 508	0.31 450	0.27 480	0.60 552	0.34 544	0.10 455	0.16 514	0.08 263	0.09 416	0.10 425	0.16 442

tta	0.27 484	0.13 243	0.47 305	0.20 175	0.10 80	0.28 427	0.19 375	0.54 548	0.48 561	0.35 501	0.42 508	0.31 450	0.27 480	0.60 552	0.34 544	0.10 455	0.16 514	0.08 263	0.09 416	0.08 257	0.13 365

qqq1	0.26 454	0.13 243	0.47 305	0.20 175	0.10 80	0.28 427	0.19 375	0.54 548	0.48 561	0.35 501	0.42 508	0.31 450	0.27 480	0.60 552	0.21 390	0.10 455	0.16 514	0.07 160	0.07 213	0.08 257	0.13 365

fff1	0.26 454	0.13 243	0.47 305	0.20 175	0.10 80	0.28 427	0.19 375	0.54 548	0.48 561	0.35 501	0.42 508	0.31 450	0.27 480	0.60 552	0.21 390	0.10 455	0.16 514	0.07 160	0.07 213	0.08 257	0.13 365

mmm	0.25 431	0.15 329	0.44 276	0.23 355	0.20 541	0.28 427	0.21 444	0.43 419	0.32 354	0.31 423	0.40 487	0.30 441	0.24 439	0.31 382	0.28 487	0.09 381	0.21 589	0.11 510	0.12 558	0.10 425	0.26 585

GMStereo_Zeroshot	0.25 431	0.22 506	0.51 379	0.27 537	0.14 300	0.28 427	0.15 166	0.40 381	0.36 414	0.37 532	0.43 522	0.40 529	0.17 315	0.35 425	0.21 390	0.12 540	0.07 199	0.13 573	0.07 213	0.17 602	0.10 215

PCWNet_CMD	0.23 373	0.14 293	0.48 320	0.21 223	0.13 254	0.28 427	0.17 267	0.47 470	0.47 553	0.30 406	0.36 439	0.37 504	0.24 439	0.29 350	0.21 390	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.11 481	0.11 270

EGLCR-Stereo	0.19 238	0.09 57	0.34 183	0.29 583	0.17 448	0.28 427	0.16 222	0.30 239	0.23 194	0.22 287	0.11 50	0.16 225	0.09 38	0.28 327	0.15 200	0.07 122	0.25 639	0.07 160	0.07 213	0.06 95	0.37 649

IPLG	0.23 373	0.19 456	0.65 513	0.21 223	0.12 189	0.28 427	0.17 267	0.45 449	0.32 354	0.33 461	0.32 383	0.16 225	0.17 315	0.50 497	0.23 428	0.07 122	0.06 100	0.08 263	0.07 213	0.07 180	0.08 83

MIPNet	0.22 339	0.19 456	0.64 508	0.22 292	0.12 189	0.28 427	0.20 416	0.48 482	0.39 457	0.31 423	0.24 289	0.19 270	0.24 439	0.28 327	0.20 359	0.07 122	0.05 6	0.08 263	0.07 213	0.07 180	0.08 83

THIR-Stereo	0.30 530	0.15 329	0.46 297	0.19 125	0.11 129	0.28 427	0.70 699	0.33 290	0.36 414	0.37 532	0.64 644	0.33 471	0.49 644	0.58 539	0.44 589	0.08 276	0.06 100	0.08 263	0.09 416	0.07 180	0.08 83

DRaft	0.25 431	0.11 146	0.47 305	0.18 72	0.12 189	0.28 427	0.23 510	0.34 297	0.40 468	0.38 541	0.60 629	0.20 292	0.41 611	0.48 491	0.41 573	0.07 122	0.06 100	0.08 263	0.08 307	0.07 180	0.08 83

GES	0.23 373	0.14 293	0.54 424	0.21 223	0.14 300	0.28 427	0.19 375	0.51 513	0.35 398	0.31 423	0.36 439	0.25 368	0.24 439	0.30 367	0.23 428	0.11 500	0.09 312	0.08 263	0.08 307	0.10 425	0.12 328

cf-r	0.26 454	0.22 506	0.66 518	0.22 292	0.14 300	0.28 427	0.22 480	0.44 440	0.42 490	0.32 448	0.42 508	0.43 558	0.27 480	0.44 477	0.27 478	0.11 500	0.07 199	0.08 263	0.10 478	0.08 257	0.09 139

GwcNet-RSSM	0.28 494	0.25 554	0.61 494	0.22 292	0.14 300	0.28 427	0.24 535	0.46 458	0.44 514	0.33 461	0.46 559	0.41 538	0.28 503	0.55 525	0.31 517	0.11 500	0.07 199	0.09 369	0.10 478	0.10 425	0.09 139

DIP-Stereo	0.20 270	0.13 243	0.48 320	0.20 175	0.13 254	0.28 427	0.12 44	0.43 419	0.26 258	0.27 344	0.32 383	0.21 308	0.17 315	0.26 288	0.20 359	0.08 276	0.06 100	0.08 263	0.06 112	0.07 180	0.10 215
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.23 373	0.14 293	0.49 337	0.20 175	0.13 254	0.28 427	0.17 267	0.47 470	0.47 553	0.30 406	0.36 439	0.37 504	0.24 439	0.29 350	0.21 390	0.09 381	0.07 199	0.09 369	0.08 307	0.11 481	0.11 270

Select-FE	0.27 484	0.18 436	0.87 603	0.23 355	0.22 574	0.29 452	0.18 328	0.53 532	0.28 287	0.30 406	0.33 405	0.45 570	0.29 523	0.30 367	0.21 390	0.08 276	0.10 360	0.08 263	0.13 590	0.08 257	0.20 507

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 494	0.17 409	0.96 625	0.29 583	0.31 654	0.29 452	0.21 444	0.53 532	0.28 287	0.27 344	0.55 607	0.41 538	0.18 351	0.30 367	0.22 408	0.08 276	0.10 360	0.08 263	0.13 590	0.12 529	0.20 507

test_sample7	0.28 494	0.16 373	0.47 305	0.21 223	0.14 300	0.29 452	0.22 480	0.54 548	0.43 501	0.38 541	0.36 439	0.38 510	0.32 561	0.41 463	0.26 466	0.14 589	0.21 589	0.13 573	0.12 558	0.13 544	0.25 571

test_sample1	0.24 405	0.13 243	0.40 236	0.20 175	0.13 254	0.29 452	0.19 375	0.43 419	0.30 328	0.27 344	0.34 416	0.31 450	0.28 503	0.45 483	0.27 478	0.09 381	0.16 514	0.08 263	0.08 307	0.09 359	0.22 535

CoDeX	0.24 405	0.13 243	0.48 320	0.22 292	0.14 300	0.29 452	0.21 444	0.55 566	0.42 490	0.29 383	0.36 439	0.28 407	0.23 418	0.48 491	0.20 359	0.09 381	0.06 100	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.08 83

ffm	0.27 484	0.17 409	0.84 593	0.21 223	0.13 254	0.29 452	0.21 444	0.38 348	0.46 539	0.31 423	0.44 532	0.34 479	0.24 439	0.28 327	0.12 45	0.08 276	0.28 655	0.12 546	0.11 516	0.08 257	0.37 649

ff1	0.36 577	0.17 409	0.84 593	0.21 223	0.13 254	0.29 452	0.21 444	0.38 348	0.46 539	0.31 423	0.44 532	0.34 479	0.24 439	0.91 665	1.30 697	0.08 276	0.28 655	0.12 546	0.11 516	0.08 257	0.37 649

mmx	0.37 584	0.17 409	0.84 593	0.21 223	0.13 254	0.29 452	0.21 444	0.57 586	0.48 561	0.31 423	0.44 532	0.34 479	0.24 439	0.91 665	1.30 697	0.10 455	0.20 583	0.12 546	0.11 516	0.11 481	0.23 545

xxx	0.37 584	0.17 409	0.84 593	0.21 223	0.13 254	0.29 452	0.21 444	0.57 586	0.48 561	0.31 423	0.44 532	0.34 479	0.24 439	0.91 665	1.30 697	0.10 455	0.20 583	0.12 546	0.11 516	0.11 481	0.23 545

CFNet_ucs	0.25 431	0.14 293	0.51 379	0.20 175	0.15 370	0.29 452	0.18 328	0.51 513	0.46 539	0.32 448	0.42 508	0.38 510	0.23 418	0.31 382	0.22 408	0.11 500	0.08 266	0.12 546	0.09 416	0.13 544	0.13 365

Any-RAFT	0.18 208	0.09 57	0.33 178	0.19 125	0.10 80	0.29 452	0.16 222	0.44 440	0.32 354	0.25 322	0.27 325	0.29 420	0.16 289	0.23 230	0.13 107	0.08 276	0.07 199	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.07 37

CASS	0.22 339	0.16 373	0.40 236	0.26 500	0.12 189	0.29 452	0.19 375	0.40 381	0.32 354	0.34 482	0.35 424	0.25 368	0.25 452	0.26 288	0.21 390	0.13 564	0.08 266	0.11 510	0.09 416	0.11 481	0.12 328
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GANet-ADL	0.22 339	0.14 293	0.51 379	0.23 355	0.14 300	0.29 452	0.19 375	0.48 482	0.36 414	0.26 332	0.33 405	0.32 461	0.20 380	0.26 288	0.22 408	0.11 500	0.07 199	0.07 160	0.06 112	0.09 359	0.11 270

CCAANet	0.26 454	0.18 436	0.56 444	0.22 292	0.15 370	0.29 452	0.17 267	0.52 521	0.39 457	0.27 344	0.49 576	0.32 461	0.25 452	0.63 574	0.33 536	0.08 276	0.06 100	0.10 452	0.10 478	0.08 257	0.11 270

BEATNet_4x	0.25 431	0.25 554	0.66 518	0.23 355	0.10 80	0.29 452	0.14 116	0.49 493	0.34 386	0.31 423	0.35 424	0.32 461	0.26 471	0.34 418	0.33 536	0.08 276	0.06 100	0.08 263	0.07 213	0.11 481	0.13 365

DA	0.21 311	0.11 146	0.33 178	0.28 565	0.23 590	0.30 467	0.16 222	0.29 219	0.27 276	0.15 169	0.22 263	0.17 241	0.15 267	0.26 288	0.15 200	0.07 122	0.28 655	0.07 160	0.05 36	0.07 180	0.56 690

GGEV	0.21 311	0.11 146	0.33 178	0.28 565	0.23 590	0.30 467	0.16 222	0.29 219	0.27 276	0.15 169	0.22 263	0.17 241	0.15 267	0.26 288	0.15 200	0.07 122	0.28 655	0.07 160	0.05 36	0.07 180	0.56 690

z-ln-s-r	0.35 574	0.30 590	1.02 634	0.23 355	0.14 300	0.30 467	0.26 562	0.46 458	0.55 614	0.33 461	0.61 637	0.39 524	0.31 547	0.80 641	0.77 658	0.08 276	0.06 100	0.08 263	0.08 307	0.11 481	0.10 215

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 454	0.15 329	0.96 625	0.21 223	0.25 621	0.30 467	0.21 444	0.54 548	0.28 287	0.25 322	0.29 342	0.46 579	0.23 418	0.28 327	0.20 359	0.08 276	0.10 360	0.08 263	0.12 558	0.11 481	0.17 463

test_sample6	0.27 484	0.15 329	0.50 358	0.22 292	0.12 189	0.30 467	0.22 480	0.54 548	0.39 457	0.34 482	0.44 532	0.29 420	0.25 452	0.58 539	0.26 466	0.11 500	0.14 468	0.10 452	0.10 478	0.11 481	0.16 442

Selective-RAFT	0.19 238	0.14 293	0.37 207	0.24 411	0.11 129	0.30 467	0.15 166	0.35 306	0.34 386	0.17 212	0.17 184	0.22 316	0.18 351	0.29 350	0.18 295	0.07 122	0.16 514	0.07 160	0.07 213	0.08 257	0.08 83

Sa-1000	0.24 405	0.20 472	0.53 410	0.23 355	0.14 300	0.30 467	0.23 510	0.50 501	0.41 478	0.30 406	0.50 580	0.26 388	0.19 374	0.33 403	0.16 232	0.08 276	0.10 360	0.10 452	0.11 516	0.08 257	0.08 83

DAS	0.28 494	0.13 243	0.49 337	0.24 411	0.18 478	0.30 467	0.24 535	0.48 482	0.48 561	0.42 586	0.45 547	0.34 479	0.31 547	0.76 629	0.24 440	0.09 381	0.07 199	0.09 369	0.07 213	0.10 425	0.11 270

SepStereo	0.27 484	0.13 243	0.49 337	0.24 411	0.18 478	0.30 467	0.24 535	0.48 482	0.48 561	0.42 586	0.45 547	0.34 479	0.31 547	0.64 580	0.24 440	0.09 381	0.07 199	0.09 369	0.07 213	0.10 425	0.11 270

AACVNet	0.28 494	0.22 506	0.55 434	0.23 355	0.14 300	0.30 467	0.19 375	0.43 419	0.33 373	0.39 559	0.42 508	0.44 564	0.29 523	0.73 613	0.28 487	0.11 500	0.09 312	0.11 510	0.09 416	0.13 544	0.12 328

ICVP	0.24 405	0.13 243	0.45 282	0.26 500	0.14 300	0.30 467	0.25 550	0.47 470	0.35 398	0.29 383	0.43 522	0.35 492	0.25 452	0.28 327	0.25 454	0.12 540	0.09 312	0.09 369	0.09 416	0.09 359	0.11 270
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ARAFT	0.26 454	0.30 590	0.87 603	0.22 292	0.12 189	0.30 467	0.24 535	0.46 458	0.34 386	0.33 461	0.28 333	0.29 420	0.20 380	0.49 493	0.19 331	0.08 276	0.06 100	0.12 546	0.11 516	0.09 359	0.09 139

RAFT + AFF	0.30 530	0.33 608	0.76 560	0.25 457	0.17 448	0.30 467	0.33 626	0.55 566	0.42 490	0.28 358	0.30 358	0.31 450	0.31 547	0.64 580	0.32 527	0.09 381	0.11 397	0.11 510	0.10 478	0.12 529	0.16 442

aanetorigin	0.40 606	0.33 608	1.14 653	0.25 457	0.19 513	0.30 467	0.37 643	0.34 297	0.47 553	0.95 694	0.82 671	0.52 616	0.56 658	0.50 497	0.52 614	0.11 500	0.09 312	0.10 452	0.10 478	0.16 587	0.19 488

DMCA-RVC	0.30 530	0.27 572	0.93 620	0.28 565	0.17 448	0.30 467	0.21 444	0.43 419	0.36 414	0.40 568	0.38 459	0.39 524	0.36 584	0.44 477	0.34 544	0.13 564	0.10 360	0.16 625	0.12 558	0.13 544	0.11 270

FADNet_RVC	0.31 542	0.35 621	0.98 629	0.24 411	0.16 414	0.30 467	0.17 267	0.52 521	0.39 457	0.30 406	0.38 459	0.30 441	0.29 523	0.54 520	0.33 536	0.14 589	0.14 468	0.14 597	0.16 632	0.21 643	0.24 559

STTStereo	0.30 530	0.24 538	0.83 589	0.25 457	0.17 448	0.30 467	0.24 535	0.49 493	0.39 457	0.39 559	0.41 499	0.44 564	0.28 503	0.41 463	0.30 506	0.13 564	0.13 449	0.13 573	0.16 632	0.12 529	0.12 328

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 516	0.24 538	0.81 579	0.26 500	0.18 478	0.30 467	0.22 480	0.52 521	0.41 478	0.38 541	0.42 508	0.42 551	0.28 503	0.46 485	0.31 517	0.11 500	0.08 266	0.10 452	0.11 516	0.10 425	0.12 328
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.33 557	0.31 596	0.69 530	0.23 355	0.14 300	0.30 467	0.23 510	0.49 493	0.55 614	0.39 559	0.60 629	0.43 558	0.30 530	0.88 658	0.54 622	0.11 500	0.08 266	0.07 160	0.07 213	0.10 425	0.12 328

DeepPruner_ROB	0.28 494	0.25 554	0.64 508	0.22 292	0.16 414	0.30 467	0.21 444	0.54 548	0.33 373	0.36 515	0.38 459	0.38 510	0.26 471	0.45 483	0.28 487	0.15 605	0.11 397	0.11 510	0.11 516	0.14 567	0.14 406

iResNetv2_ROB	0.29 516	0.37 631	0.92 616	0.24 411	0.13 254	0.30 467	0.19 375	0.55 566	0.51 590	0.39 559	0.46 559	0.39 524	0.27 480	0.36 435	0.30 506	0.09 381	0.06 100	0.07 160	0.05 36	0.13 544	0.11 270

MLCV	0.25 431	0.23 525	0.59 480	0.22 292	0.09 22	0.30 467	0.18 328	0.40 381	0.38 441	0.38 541	0.44 532	0.31 450	0.22 403	0.44 477	0.32 527	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.07 180	0.08 83

coex_refinement	0.28 494	0.22 506	0.50 358	0.23 355	0.15 370	0.31 489	0.20 416	0.51 513	0.43 501	0.35 501	0.42 508	0.45 570	0.27 480	0.56 532	0.41 573	0.10 455	0.07 199	0.07 160	0.07 213	0.11 481	0.12 328

rvit_105_1	0.28 494	0.24 538	0.65 513	0.27 537	0.19 513	0.31 489	0.35 634	0.46 458	0.53 601	0.31 423	0.32 383	0.32 461	0.27 480	0.36 435	0.26 466	0.16 616	0.14 468	0.15 616	0.17 644	0.11 481	0.11 270

test_sample5	0.26 454	0.14 293	0.51 379	0.21 223	0.12 189	0.31 489	0.21 444	0.53 532	0.38 441	0.33 461	0.43 522	0.29 420	0.25 452	0.56 532	0.24 440	0.10 455	0.14 468	0.10 452	0.10 478	0.11 481	0.16 442

MyStereo8	0.25 431	0.20 472	0.69 530	0.24 411	0.17 448	0.31 489	0.16 222	0.50 501	0.32 354	0.29 383	0.38 459	0.25 368	0.19 374	0.33 403	0.29 501	0.08 276	0.20 583	0.08 263	0.08 307	0.10 425	0.16 442

ACVNet-DCA	0.21 311	0.16 373	0.50 358	0.27 537	0.13 254	0.31 489	0.19 375	0.43 419	0.32 354	0.21 266	0.20 229	0.13 157	0.17 315	0.28 327	0.12 45	0.08 276	0.28 655	0.08 263	0.06 112	0.09 359	0.23 545

xx1	0.23 373	0.16 373	0.50 358	0.27 537	0.13 254	0.31 489	0.19 375	0.39 370	0.48 561	0.21 266	0.20 229	0.28 407	0.25 452	0.28 327	0.12 45	0.08 276	0.28 655	0.10 452	0.11 516	0.09 359	0.23 545

1test111	0.22 339	0.16 373	0.50 358	0.27 537	0.13 254	0.31 489	0.19 375	0.43 419	0.32 354	0.21 266	0.20 229	0.13 157	0.17 315	0.36 435	0.28 487	0.08 276	0.28 655	0.08 263	0.06 112	0.09 359	0.23 545

cc1	0.22 339	0.16 373	0.50 358	0.27 537	0.13 254	0.31 489	0.19 375	0.39 370	0.48 561	0.21 266	0.20 229	0.13 157	0.17 315	0.28 327	0.12 45	0.08 276	0.28 655	0.08 263	0.06 112	0.08 257	0.37 649

DualNet	0.26 454	0.14 293	0.51 379	0.21 223	0.12 189	0.31 489	0.21 444	0.53 532	0.38 441	0.34 482	0.44 532	0.29 420	0.25 452	0.56 532	0.24 440	0.10 455	0.14 468	0.10 452	0.10 478	0.11 481	0.16 442

tt1	0.22 339	0.16 373	0.49 337	0.26 500	0.15 370	0.31 489	0.19 375	0.38 348	0.46 539	0.21 266	0.19 218	0.13 157	0.16 289	0.28 327	0.12 45	0.08 276	0.28 655	0.08 263	0.06 112	0.08 257	0.37 649

ToySt	0.28 494	0.19 456	0.68 527	0.22 292	0.19 513	0.31 489	0.31 613	0.43 419	0.43 501	0.28 358	0.38 459	0.42 551	0.32 561	0.33 403	0.32 527	0.08 276	0.14 468	0.10 452	0.12 558	0.11 481	0.24 559

anonymousa	0.26 454	0.13 243	0.56 444	0.29 583	0.30 647	0.31 489	0.20 416	0.38 348	0.36 414	0.33 461	0.51 583	0.41 538	0.27 480	0.25 266	0.24 440	0.08 276	0.18 554	0.09 369	0.18 649	0.08 257	0.17 463

IER	0.24 405	0.15 329	0.50 358	0.21 223	0.15 370	0.31 489	0.20 416	0.44 440	0.38 441	0.34 482	0.41 499	0.32 461	0.34 571	0.31 382	0.23 428	0.09 381	0.07 199	0.08 263	0.08 307	0.09 359	0.09 139

DEmStereo	0.26 454	0.10 95	0.52 399	0.19 125	0.13 254	0.31 489	0.25 550	0.29 219	0.38 441	0.36 515	0.57 617	0.24 353	0.48 639	0.53 514	0.44 589	0.07 122	0.06 100	0.08 263	0.08 307	0.07 180	0.08 83

CFNet-ft	0.26 454	0.21 486	0.51 379	0.19 125	0.16 414	0.31 489	0.21 444	0.40 381	0.37 430	0.29 383	0.40 487	0.46 579	0.27 480	0.49 493	0.28 487	0.12 540	0.07 199	0.12 546	0.11 516	0.12 529	0.11 270

CFNet_RVC	0.26 454	0.21 486	0.51 379	0.19 125	0.16 414	0.31 489	0.21 444	0.40 381	0.37 430	0.29 383	0.40 487	0.46 579	0.27 480	0.49 493	0.28 487	0.12 540	0.07 199	0.12 546	0.11 516	0.12 529	0.11 270

iResNet	0.25 431	0.22 506	0.62 498	0.26 500	0.11 129	0.31 489	0.23 510	0.46 458	0.45 527	0.34 482	0.43 522	0.27 394	0.23 418	0.36 435	0.37 561	0.08 276	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.08 257	0.10 215

S	0.23 373	0.18 436	0.38 212	0.24 411	0.22 574	0.32 506	0.22 480	0.32 271	0.28 287	0.26 332	0.31 371	0.20 292	0.21 393	0.19 120	0.19 331	0.13 564	0.09 312	0.15 616	0.16 632	0.11 481	0.35 637

IGEV_i1	0.26 454	0.12 199	0.57 455	0.25 457	0.24 607	0.32 506	0.20 416	0.45 449	0.37 430	0.35 501	0.30 358	0.35 492	0.20 380	0.39 453	0.23 428	0.08 276	0.26 645	0.08 263	0.08 307	0.08 257	0.37 649

Selective-IGEV-i1	0.28 494	0.11 146	0.44 276	0.36 650	0.32 658	0.32 506	0.23 510	0.48 482	0.48 561	0.29 383	0.32 383	0.39 524	0.17 315	0.28 327	0.25 454	0.08 276	0.23 614	0.08 263	0.09 416	0.08 257	0.53 688

test_sample4	0.26 454	0.14 293	0.53 410	0.21 223	0.12 189	0.32 506	0.21 444	0.53 532	0.38 441	0.33 461	0.38 459	0.28 407	0.25 452	0.54 520	0.25 454	0.10 455	0.14 468	0.10 452	0.09 416	0.11 481	0.16 442

iRaft-Stereo_20w	0.29 516	0.11 146	0.86 600	0.33 631	0.24 607	0.32 506	0.26 562	0.60 621	0.26 258	0.41 580	0.21 249	0.28 407	0.19 374	0.32 393	0.24 440	0.07 122	0.31 677	0.07 160	0.09 416	0.08 257	0.47 675

dad	0.30 530	0.38 638	0.60 487	0.22 292	0.14 300	0.32 506	0.21 444	0.35 306	0.51 590	0.45 610	0.45 547	0.46 579	0.23 418	0.41 463	0.27 478	0.21 657	0.11 397	0.20 655	0.11 516	0.15 579	0.11 270

PSMNet-ADL	0.26 454	0.16 373	0.39 221	0.27 537	0.14 300	0.32 506	0.22 480	0.45 449	0.37 430	0.28 358	0.34 416	0.41 538	0.28 503	0.61 560	0.32 527	0.11 500	0.10 360	0.09 369	0.11 516	0.10 425	0.13 365

pcwnet_v2	0.32 550	0.16 373	1.22 667	0.23 355	0.19 513	0.32 506	0.19 375	0.61 631	0.61 639	0.37 532	0.45 547	0.35 492	0.29 523	0.37 445	0.26 466	0.14 589	0.11 397	0.12 546	0.11 516	0.14 567	0.18 470

psm_up	0.30 530	0.21 486	0.58 471	0.26 500	0.18 478	0.32 506	0.27 572	0.57 586	0.45 527	0.38 541	0.41 499	0.45 570	0.40 606	0.59 547	0.32 527	0.11 500	0.12 428	0.13 573	0.12 558	0.11 481	0.11 270

iResNet_ROB	0.27 484	0.27 572	0.48 320	0.21 223	0.12 189	0.32 506	0.17 267	0.57 586	0.55 614	0.39 559	0.44 532	0.37 504	0.28 503	0.43 473	0.28 487	0.08 276	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.09 359	0.11 270

test_sample3	0.25 431	0.14 293	0.52 399	0.20 175	0.12 189	0.33 516	0.20 416	0.53 532	0.38 441	0.32 448	0.35 424	0.29 420	0.24 439	0.54 520	0.25 454	0.10 455	0.14 468	0.09 369	0.09 416	0.11 481	0.15 425

1111x	0.39 594	0.17 409	0.80 577	0.23 355	0.15 370	0.33 516	0.27 572	0.62 639	0.48 561	0.32 448	0.43 522	0.40 529	0.29 523	0.86 655	1.60 714	0.09 381	0.23 614	0.09 369	0.12 558	0.10 425	0.23 545

riskmin	0.24 405	0.10 95	0.43 265	0.32 619	0.26 625	0.33 516	0.19 375	0.44 440	0.30 328	0.24 309	0.27 325	0.37 504	0.25 452	0.30 367	0.22 408	0.09 381	0.18 554	0.09 369	0.13 590	0.10 425	0.27 593

HBP-ISP	0.34 567	0.35 621	0.76 560	0.23 355	0.17 448	0.33 516	0.22 480	0.56 577	0.47 553	0.42 586	0.49 576	0.33 471	0.41 611	0.73 613	0.27 478	0.18 641	0.19 568	0.24 666	0.20 656	0.16 587	0.16 442

GEStereo_RVC	0.29 516	0.24 538	0.60 487	0.27 537	0.16 414	0.33 516	0.25 550	0.58 600	0.56 621	0.35 501	0.38 459	0.34 479	0.25 452	0.51 503	0.29 501	0.12 540	0.08 266	0.09 369	0.08 307	0.11 481	0.13 365

s12784h	0.18 208	0.09 57	0.38 212	0.18 72	0.07 1	0.33 516	0.19 375	0.39 370	0.34 386	0.24 309	0.25 299	0.18 256	0.18 351	0.25 266	0.17 263	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.05 36	0.06 95	0.05 1

EAI-Stereo	0.29 516	0.11 146	0.38 212	0.22 292	0.18 478	0.33 516	1.66 731	0.53 532	0.27 276	0.27 344	0.50 580	0.17 241	0.16 289	0.25 266	0.25 454	0.07 122	0.07 199	0.07 160	0.11 516	0.07 180	0.10 215

HGLStereo	0.29 516	0.19 456	0.60 487	0.24 411	0.21 558	0.33 516	0.23 510	0.52 521	0.44 514	0.36 515	0.49 576	0.41 538	0.35 579	0.46 485	0.34 544	0.11 500	0.11 397	0.09 369	0.09 416	0.11 481	0.12 328

FADNet-RVC-Resample	0.31 542	0.32 604	1.16 656	0.27 537	0.17 448	0.33 516	0.21 444	0.49 493	0.40 468	0.36 515	0.38 459	0.34 479	0.27 480	0.54 520	0.27 478	0.10 455	0.10 360	0.14 597	0.13 590	0.13 544	0.18 470

FADNet-RVC	0.34 567	0.43 653	0.97 627	0.25 457	0.20 541	0.33 516	0.20 416	0.51 513	0.42 490	0.34 482	0.40 487	0.41 538	0.29 523	0.65 585	0.36 555	0.14 589	0.14 468	0.14 597	0.15 621	0.19 628	0.20 507

RASNet	0.30 530	0.19 456	0.59 480	0.23 355	0.19 513	0.33 516	0.20 416	0.50 501	0.41 478	0.31 423	0.44 532	0.47 589	0.38 594	0.79 637	0.40 569	0.09 381	0.07 199	0.07 160	0.09 416	0.08 257	0.10 215

TDLM	0.32 550	0.27 572	0.52 399	0.30 594	0.15 370	0.33 516	0.32 620	0.54 548	0.50 584	0.44 603	0.43 522	0.39 524	0.30 530	0.92 670	0.30 506	0.14 589	0.09 312	0.13 573	0.12 558	0.13 544	0.14 406

AdaStereo	0.25 431	0.17 409	0.47 305	0.25 457	0.13 254	0.33 516	0.17 267	0.57 586	0.43 501	0.34 482	0.38 459	0.35 492	0.21 393	0.32 393	0.24 440	0.14 589	0.06 100	0.13 573	0.09 416	0.11 481	0.09 139
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.
PS-NSSS	0.33 557	0.36 628	0.61 494	0.24 411	0.18 478	0.33 516	0.24 535	0.59 610	0.42 490	0.38 541	0.52 590	0.36 498	0.31 547	0.80 641	0.32 527	0.18 641	0.14 468	0.21 657	0.15 621	0.17 602	0.14 406

HSM	0.29 516	0.18 436	0.48 320	0.21 223	0.15 370	0.33 516	0.20 416	0.55 566	0.39 457	0.36 515	0.39 477	0.67 671	0.32 561	0.88 658	0.24 440	0.09 381	0.07 199	0.08 263	0.07 213	0.09 359	0.10 215

S0	0.21 311	0.21 486	0.34 183	0.24 411	0.19 513	0.34 531	0.26 562	0.30 239	0.22 176	0.22 287	0.26 309	0.20 292	0.16 289	0.21 176	0.18 295	0.12 540	0.11 397	0.14 597	0.15 621	0.10 425	0.33 628

PSMNet-RUCA	0.39 594	0.47 660	0.84 593	0.46 685	0.41 680	0.34 531	0.26 562	0.59 610	0.46 539	0.40 568	0.51 583	0.44 564	0.33 569	0.43 473	0.31 517	0.25 673	0.14 468	0.33 688	0.21 658	0.32 681	0.23 545

DDVS	0.26 454	0.16 373	0.45 282	0.25 457	0.17 448	0.34 531	0.21 444	0.43 419	0.31 340	0.34 482	0.41 499	0.47 589	0.21 393	0.52 511	0.29 501	0.11 500	0.09 312	0.11 510	0.09 416	0.13 544	0.16 442

gwcnet-sp	0.25 431	0.16 373	0.70 537	0.23 355	0.14 300	0.34 531	0.22 480	0.46 458	0.41 478	0.37 532	0.35 424	0.27 394	0.27 480	0.36 435	0.26 466	0.09 381	0.08 266	0.09 369	0.09 416	0.10 425	0.10 215

scenet	0.25 431	0.16 373	0.70 537	0.23 355	0.14 300	0.34 531	0.22 480	0.46 458	0.41 478	0.37 532	0.35 424	0.27 394	0.27 480	0.36 435	0.26 466	0.09 381	0.08 266	0.09 369	0.09 416	0.10 425	0.10 215

ssnet	0.25 431	0.16 373	0.70 537	0.23 355	0.14 300	0.34 531	0.22 480	0.46 458	0.41 478	0.37 532	0.35 424	0.27 394	0.27 480	0.36 435	0.26 466	0.09 381	0.08 266	0.09 369	0.09 416	0.10 425	0.10 215

AASNet	0.29 516	0.27 572	0.67 521	0.26 500	0.18 478	0.34 531	0.21 444	0.64 649	0.49 577	0.36 515	0.41 499	0.32 461	0.26 471	0.33 403	0.39 567	0.12 540	0.09 312	0.10 452	0.08 307	0.14 567	0.12 328

ADLNet	0.30 530	0.19 456	0.59 480	0.23 355	0.19 513	0.34 531	0.23 510	0.56 577	0.44 514	0.43 597	0.41 499	0.43 558	0.28 503	0.56 532	0.36 555	0.11 500	0.08 266	0.11 510	0.11 516	0.11 481	0.15 425

test_xeample	0.39 594	0.14 293	0.46 297	0.19 125	0.16 414	0.34 531	0.22 480	0.59 610	0.43 501	0.33 461	0.47 566	0.30 441	0.27 480	0.60 552	2.44 729	0.10 455	0.21 589	0.09 369	0.09 416	0.09 359	0.25 571

SFCPSM	0.23 373	0.12 199	0.51 379	0.21 223	0.14 300	0.34 531	0.22 480	0.57 586	0.41 478	0.29 383	0.32 383	0.23 332	0.22 403	0.28 327	0.20 359	0.10 455	0.07 199	0.09 369	0.10 478	0.09 359	0.09 139

acv_ft	0.26 454	0.18 436	0.56 444	0.24 411	0.19 513	0.34 531	0.21 444	0.47 470	0.45 527	0.39 559	0.41 499	0.38 510	0.28 503	0.28 327	0.36 555	0.09 381	0.07 199	0.08 263	0.07 213	0.11 481	0.09 139

FAT-Stereo	0.36 577	0.19 456	0.75 556	0.26 500	0.18 478	0.34 531	0.30 603	0.62 639	0.61 639	0.47 622	0.61 637	0.59 640	0.50 645	0.61 560	0.36 555	0.13 564	0.14 468	0.13 573	0.12 558	0.14 567	0.20 507

CFNet	0.29 516	0.29 584	0.57 455	0.23 355	0.14 300	0.34 531	0.15 166	0.53 532	0.46 539	0.31 423	0.40 487	0.38 510	0.27 480	0.76 629	0.28 487	0.10 455	0.07 199	0.11 510	0.11 516	0.11 481	0.09 139

CVANet_RVC	0.34 567	0.25 554	0.77 566	0.27 537	0.17 448	0.34 531	0.28 588	0.55 566	0.50 584	0.43 597	0.46 559	0.44 564	0.31 547	0.90 663	0.27 478	0.15 605	0.10 360	0.14 597	0.14 610	0.15 579	0.15 425

UCFNet_RVC	0.25 431	0.21 486	0.49 337	0.19 125	0.15 370	0.34 531	0.18 328	0.47 470	0.36 414	0.30 406	0.35 424	0.40 529	0.26 471	0.35 425	0.24 440	0.13 564	0.08 266	0.13 573	0.14 610	0.13 544	0.13 365

NOSS_ROB	0.33 557	0.24 538	0.49 337	0.27 537	0.16 414	0.34 531	0.19 375	0.55 566	0.50 584	0.34 482	0.37 450	0.42 551	0.30 530	0.93 672	0.25 454	0.19 651	0.20 583	0.24 666	0.22 666	0.17 602	0.25 571

GASNet	0.39 594	0.58 683	1.27 669	0.35 642	0.23 590	0.35 547	0.23 510	0.63 643	0.56 621	0.41 580	0.38 459	0.45 570	0.30 530	0.81 646	0.42 578	0.16 616	0.11 397	0.14 597	0.14 610	0.23 652	0.12 328

BSDual-CNN	0.24 405	0.13 243	0.36 201	0.25 457	0.14 300	0.35 547	0.22 480	0.59 610	0.36 414	0.34 482	0.35 424	0.38 510	0.25 452	0.27 303	0.28 487	0.10 455	0.07 199	0.11 510	0.10 478	0.09 359	0.10 215

hknet	0.26 454	0.15 329	0.49 337	0.25 457	0.16 414	0.35 547	0.22 480	0.59 610	0.40 468	0.34 482	0.35 424	0.43 558	0.28 503	0.38 448	0.26 466	0.09 381	0.07 199	0.11 510	0.10 478	0.09 359	0.10 215

psmg	0.24 405	0.13 243	0.36 201	0.21 223	0.14 300	0.35 547	0.23 510	0.54 548	0.36 414	0.36 515	0.38 459	0.38 510	0.25 452	0.27 303	0.28 487	0.10 455	0.08 266	0.10 452	0.10 478	0.09 359	0.09 139

SACVNet	0.32 550	0.25 554	0.59 480	0.26 500	0.19 513	0.35 547	0.25 550	0.54 548	0.41 478	0.43 597	0.45 547	0.46 579	0.34 571	0.71 609	0.30 506	0.14 589	0.10 360	0.12 546	0.12 558	0.16 587	0.20 507

HSM-Net_RVC	0.28 494	0.12 199	0.48 320	0.19 125	0.11 129	0.35 547	0.21 444	0.64 649	0.44 514	0.40 568	0.43 522	0.50 605	0.27 480	0.75 622	0.25 454	0.08 276	0.07 199	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.09 139
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CBMV_ROB	0.36 577	0.21 486	0.57 455	0.22 292	0.14 300	0.35 547	0.20 416	0.55 566	0.47 553	0.52 641	0.58 620	0.45 570	0.53 654	0.75 622	0.50 610	0.18 641	0.19 568	0.23 664	0.21 658	0.15 579	0.20 507

DualNet (step1)	0.31 542	0.21 486	0.69 530	0.18 72	0.17 448	0.36 554	0.21 444	0.54 548	0.43 501	0.38 541	0.36 439	0.38 510	0.32 561	0.41 463	0.26 466	0.24 665	0.21 589	0.28 676	0.24 672	0.18 618	0.21 520

test_sample9	0.45 626	0.21 486	0.69 530	0.18 72	0.17 448	0.36 554	0.21 444	0.54 548	0.43 501	0.38 541	0.36 439	0.38 510	0.32 561	0.70 603	1.01 679	0.24 665	1.93 741	0.28 676	0.24 672	0.18 618	0.21 520

test_sample8	0.52 651	0.21 486	0.69 530	0.18 72	0.17 448	0.36 554	0.21 444	0.57 586	0.38 441	0.63 665	0.39 477	1.16 698	0.68 680	0.70 603	1.01 679	0.24 665	1.93 741	0.28 676	0.24 672	0.18 618	0.21 520

ADLNet2	0.31 542	0.23 525	0.77 566	0.23 355	0.18 478	0.36 554	0.24 535	0.55 566	0.54 606	0.33 461	0.38 459	0.45 570	0.31 547	0.70 603	0.36 555	0.10 455	0.08 266	0.09 369	0.09 416	0.12 529	0.11 270

222	0.45 626	0.14 293	0.43 265	0.19 125	0.15 370	0.36 554	0.20 416	0.60 621	0.43 501	0.37 532	0.45 547	0.30 441	0.28 503	0.59 547	3.72 734	0.11 500	0.19 568	0.08 263	0.09 416	0.09 359	0.27 593

ac_64	0.28 494	0.16 373	0.62 498	0.25 457	0.17 448	0.36 554	0.22 480	0.48 482	0.35 398	0.36 515	0.37 450	0.51 608	0.30 530	0.62 571	0.34 544	0.11 500	0.09 312	0.10 452	0.10 478	0.09 359	0.09 139

DeepPrunerF	0.46 634	0.37 631	1.50 688	0.34 636	0.30 647	0.36 554	0.37 643	0.64 649	1.15 715	0.41 580	0.45 547	0.40 529	0.41 611	0.82 647	0.53 618	0.18 641	0.14 468	0.23 664	0.21 658	0.17 602	0.18 470

StereoDRNet-Refined	0.28 494	0.19 456	0.47 305	0.25 457	0.14 300	0.36 554	0.21 444	0.49 493	0.43 501	0.46 616	0.52 590	0.42 551	0.30 530	0.46 485	0.38 563	0.10 455	0.07 199	0.11 510	0.11 516	0.10 425	0.11 270
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SME	0.24 405	0.30 590	0.50 358	0.23 355	0.11 129	0.37 562	0.17 267	0.39 370	0.31 340	0.26 332	0.29 342	0.19 270	0.22 403	0.55 525	0.27 478	0.10 455	0.08 266	0.10 452	0.10 478	0.11 481	0.10 215

LMCR-Stereo	0.28 494	0.22 506	0.56 444	0.29 583	0.14 300	0.37 562	0.23 510	0.57 586	0.36 414	0.40 568	0.40 487	0.29 420	0.30 530	0.41 463	0.38 563	0.11 500	0.07 199	0.09 369	0.07 213	0.13 544	0.10 215

UPFNet	0.27 484	0.15 329	0.47 305	0.25 457	0.20 541	0.37 562	0.27 572	0.50 501	0.40 468	0.36 515	0.38 459	0.37 504	0.29 523	0.40 458	0.34 544	0.10 455	0.10 360	0.10 452	0.10 478	0.10 425	0.08 83

FADNet	0.34 567	0.43 653	0.88 610	0.24 411	0.22 574	0.37 562	0.19 375	0.56 577	0.49 577	0.32 448	0.36 439	0.43 558	0.32 561	0.65 585	0.30 506	0.17 630	0.16 514	0.14 597	0.16 632	0.25 659	0.21 520

RP	0.38 589	0.26 564	0.67 521	0.31 610	0.24 607	0.37 562	0.29 594	0.53 532	0.61 639	0.42 586	0.65 646	0.62 652	0.51 647	0.63 574	0.43 582	0.17 630	0.15 499	0.17 634	0.15 621	0.17 602	0.19 488

DLCB_ROB	0.30 530	0.20 472	0.45 282	0.28 565	0.17 448	0.37 562	0.25 550	0.50 501	0.45 527	0.46 616	0.47 566	0.51 608	0.34 571	0.56 532	0.38 563	0.10 455	0.10 360	0.11 510	0.11 516	0.10 425	0.11 270

XPNet_ROB	0.35 574	0.26 564	0.58 471	0.28 565	0.19 513	0.37 562	0.31 613	0.57 586	0.51 590	0.52 641	0.54 602	0.57 633	0.38 594	0.65 585	0.48 603	0.17 630	0.12 428	0.13 573	0.12 558	0.16 587	0.17 463

RT-IGEV	0.29 516	0.10 95	0.60 487	0.24 411	0.16 414	0.38 569	0.31 613	0.60 621	0.46 539	0.41 580	0.41 499	0.49 599	0.31 547	0.30 367	0.29 501	0.09 381	0.10 360	0.09 369	0.10 478	0.09 359	0.25 571

w-ln-seven-2	0.40 606	0.37 631	1.34 676	0.28 565	0.18 478	0.38 569	0.29 594	0.53 532	0.59 633	0.47 622	0.56 612	0.46 579	0.42 617	0.70 603	0.64 641	0.10 455	0.10 360	0.12 546	0.11 516	0.14 567	0.16 442

GCST	0.50 644	0.67 694	0.82 583	1.04 718	0.55 698	0.38 569	0.11 27	0.42 406	0.33 373	0.42 586	0.35 424	0.29 420	0.18 351	0.50 497	0.23 428	0.70 711	0.42 698	0.79 715	0.62 719	0.63 700	0.47 675

CBFPSM	0.28 494	0.23 525	0.76 560	0.21 223	0.14 300	0.38 569	0.26 562	0.42 406	0.37 430	0.34 482	0.36 439	0.55 626	0.38 594	0.33 403	0.40 569	0.08 276	0.08 266	0.07 160	0.08 307	0.09 359	0.12 328

xxxx	0.39 594	0.14 293	0.47 305	0.20 175	0.16 414	0.38 569	0.20 416	0.61 631	0.43 501	0.30 406	0.44 532	0.38 510	0.25 452	0.50 497	2.41 728	0.11 500	0.21 589	0.09 369	0.10 478	0.10 425	0.26 585

edge stereo	0.40 606	0.22 506	0.87 603	0.27 537	0.22 574	0.38 569	0.26 562	0.59 610	0.56 621	0.53 647	0.60 629	0.71 679	0.50 645	0.78 633	0.43 582	0.16 616	0.15 499	0.19 650	0.14 610	0.17 602	0.19 488

psmorigin	0.52 651	0.29 584	3.10 723	0.24 411	0.19 513	0.39 575	0.24 535	0.52 521	0.45 527	0.66 670	0.68 652	0.70 678	0.52 649	0.86 655	0.49 609	0.15 605	0.17 542	0.13 573	0.14 610	0.16 587	0.23 545

EDNetEfficient	0.64 678	0.39 642	2.52 716	0.26 500	0.26 625	0.39 575	0.49 680	0.42 406	1.06 705	1.38 713	0.86 676	0.61 649	0.97 701	0.66 591	1.62 715	0.11 500	0.10 360	0.10 452	0.12 558	0.20 636	0.19 488

DSFCA	0.29 516	0.18 436	0.48 320	0.21 223	0.17 448	0.39 575	0.32 620	0.49 493	0.44 514	0.44 603	0.38 459	0.40 529	0.30 530	0.53 514	0.38 563	0.12 540	0.10 360	0.10 452	0.11 516	0.11 481	0.11 270

S-Stereo	0.39 594	0.20 472	1.04 636	0.28 565	0.22 574	0.39 575	0.31 613	0.58 600	0.69 659	0.40 568	0.59 625	0.48 593	0.41 611	0.75 622	0.42 578	0.12 540	0.15 499	0.13 573	0.13 590	0.16 587	0.25 571

PA-Net	0.40 606	0.35 621	1.05 637	0.32 619	0.28 632	0.39 575	0.43 667	0.53 532	0.56 621	0.35 501	0.43 522	0.41 538	0.36 584	0.83 651	0.61 636	0.12 540	0.23 614	0.16 625	0.23 670	0.13 544	0.20 507
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PWC_ROB	0.41 613	0.38 638	0.92 616	0.26 500	0.20 541	0.39 575	0.19 375	0.61 631	0.69 659	0.58 660	0.84 674	0.52 616	0.44 624	0.74 617	0.62 637	0.13 564	0.09 312	0.14 597	0.10 478	0.17 602	0.18 470

TCMNet	0.34 567	0.28 580	0.81 579	0.29 583	0.30 647	0.40 581	0.28 588	0.53 532	0.49 577	0.38 541	0.46 559	0.40 529	0.30 530	0.61 560	0.42 578	0.14 589	0.13 449	0.15 616	0.14 610	0.18 618	0.19 488

ssnet_v2	0.30 530	0.21 486	0.63 503	0.23 355	0.15 370	0.40 581	0.30 603	0.59 610	0.48 561	0.40 568	0.37 450	0.46 579	0.30 530	0.41 463	0.44 589	0.13 564	0.11 397	0.11 510	0.11 516	0.12 529	0.11 270

hitnet-ft	0.31 542	0.21 486	0.56 444	0.19 125	0.14 300	0.40 581	0.23 510	0.46 458	0.42 490	0.37 532	0.46 559	0.53 621	0.35 579	0.76 629	0.35 551	0.14 589	0.10 360	0.14 597	0.10 478	0.15 579	0.14 406

ETE_ROB	0.36 577	0.32 604	0.64 508	0.30 594	0.18 478	0.40 581	0.38 651	0.59 610	0.49 577	0.50 635	0.52 590	0.62 652	0.37 589	0.58 539	0.43 582	0.13 564	0.10 360	0.14 597	0.12 558	0.17 602	0.18 470

pmcnn	0.54 656	0.24 538	1.06 639	0.25 457	0.26 625	0.40 581	0.31 613	0.55 566	0.55 614	0.56 655	1.22 698	2.53 726	0.39 601	0.84 652	1.08 687	0.09 381	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.10 425	0.14 406

AANet	0.55 657	0.47 660	1.61 693	0.23 355	0.31 654	0.41 586	0.25 550	0.53 532	1.14 713	0.93 692	0.98 688	0.84 685	0.71 682	0.60 552	0.66 644	0.18 641	0.32 682	0.14 597	0.13 590	0.18 618	0.44 669

DStereoO	0.55 657	0.35 621	0.68 527	0.44 679	0.49 690	0.41 586	1.08 722	0.58 600	0.73 669	0.49 629	0.53 598	0.51 608	0.85 692	0.60 552	0.75 655	0.83 719	0.28 655	0.38 692	0.19 651	0.52 695	0.35 637

Anonymus123	0.16 174	0.10 95	0.46 297	0.18 72	0.11 129	0.41 586	0.15 166	0.30 239	0.23 194	0.12 77	0.11 50	0.12 133	0.09 38	0.17 75	0.17 263	0.05 1	0.07 199	0.06 53	0.08 307	0.05 4	0.09 139

Anonymous3	0.24 405	0.19 456	0.76 560	0.27 537	0.18 478	0.41 586	0.24 535	0.45 449	0.36 414	0.23 299	0.27 325	0.20 292	0.18 351	0.28 327	0.19 331	0.12 540	0.11 397	0.10 452	0.10 478	0.11 481	0.13 365

Syn2CoEx	0.39 594	0.39 642	1.08 644	0.35 642	0.21 558	0.41 586	0.29 594	0.63 643	0.51 590	0.43 597	0.56 612	0.45 570	0.45 626	0.69 600	0.39 567	0.17 630	0.14 468	0.16 625	0.12 558	0.13 544	0.16 442

delet	0.29 516	0.18 436	0.58 471	0.24 411	0.19 513	0.41 586	0.30 603	0.52 521	0.51 590	0.35 501	0.42 508	0.37 504	0.31 547	0.49 493	0.36 555	0.10 455	0.09 312	0.11 510	0.12 558	0.09 359	0.09 139

SuperB	0.50 644	0.37 631	2.16 713	0.23 355	0.15 370	0.41 586	0.32 620	0.50 501	0.83 678	0.44 603	0.51 583	0.33 471	0.45 626	0.69 600	1.07 686	0.10 455	0.08 266	0.09 369	0.08 307	0.95 721	0.18 470

RGC	0.41 613	0.35 621	0.76 560	0.35 642	0.28 632	0.41 586	0.29 594	0.60 621	0.55 614	0.47 622	0.64 644	0.63 656	0.47 635	0.74 617	0.46 598	0.16 616	0.15 499	0.21 657	0.21 658	0.19 628	0.21 520

DStereoRT	0.40 606	0.16 373	0.74 552	0.25 457	0.17 448	0.42 594	0.19 375	0.50 501	0.48 561	0.31 423	0.40 487	0.32 461	0.39 601	0.64 580	0.31 517	0.09 381	0.11 397	1.56 734	0.43 700	0.08 257	0.41 658

DANet	0.37 584	0.25 554	0.67 521	0.37 652	0.22 574	0.42 594	0.25 550	0.50 501	0.44 514	0.52 641	0.50 580	0.59 640	0.42 617	0.78 633	0.53 618	0.13 564	0.12 428	0.14 597	0.12 558	0.17 602	0.21 520
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PASM	0.49 643	0.41 648	1.15 654	0.37 652	0.35 665	0.42 594	0.42 665	0.54 548	0.65 648	0.54 651	0.54 602	0.63 656	0.48 639	0.94 675	0.51 613	0.27 679	0.30 673	0.30 680	0.33 690	0.29 676	0.29 608

NCCL2	0.37 584	0.33 608	0.59 480	0.37 652	0.23 590	0.42 594	0.41 664	0.56 577	0.44 514	0.47 622	0.47 566	0.61 649	0.39 601	0.58 539	0.41 573	0.16 616	0.13 449	0.21 657	0.22 666	0.16 587	0.18 470

CBMV	0.36 577	0.25 554	0.61 494	0.24 411	0.14 300	0.42 594	0.33 626	0.56 577	0.52 600	0.54 651	0.52 590	0.51 608	0.58 661	0.63 574	0.43 582	0.15 605	0.16 514	0.18 643	0.16 632	0.13 544	0.19 488
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AF-Net	0.40 606	0.31 596	0.74 552	0.33 631	0.24 607	0.43 599	0.30 603	0.64 649	0.67 653	0.44 603	0.69 655	0.65 663	0.52 649	0.59 547	0.48 603	0.16 616	0.12 428	0.19 650	0.14 610	0.16 587	0.14 406

GANet	0.40 606	0.28 580	0.67 521	0.31 610	0.18 478	0.43 599	0.39 655	0.60 621	0.46 539	0.48 628	0.78 666	0.55 626	0.45 626	0.96 676	0.55 625	0.13 564	0.14 468	0.13 573	0.12 558	0.15 579	0.16 442

NVstereo2D	0.32 550	0.18 436	0.63 503	0.24 411	0.23 590	0.43 599	0.28 588	0.60 621	0.58 626	0.28 358	0.39 477	0.42 551	0.30 530	0.71 609	0.30 506	0.13 564	0.09 312	0.13 573	0.10 478	0.20 636	0.18 470

StereoDRNet	0.34 567	0.28 580	0.70 537	0.28 565	0.21 558	0.43 599	0.30 603	0.63 643	0.51 590	0.47 622	0.40 487	0.48 593	0.31 547	0.58 539	0.44 589	0.12 540	0.10 360	0.12 546	0.11 516	0.13 544	0.13 365

PWCDC_ROB	0.41 613	0.41 648	0.77 566	0.34 636	0.21 558	0.43 599	0.20 416	0.60 621	0.90 688	0.44 603	1.24 699	0.36 498	0.38 594	0.56 532	0.48 603	0.18 641	0.11 397	0.11 510	0.10 478	0.20 636	0.16 442

iinet-f	0.31 542	0.23 525	1.16 656	0.20 175	0.16 414	0.44 604	0.23 510	0.47 470	0.38 441	0.36 515	0.44 532	0.41 538	0.35 579	0.36 435	0.43 582	0.10 455	0.09 312	0.08 263	0.08 307	0.13 544	0.12 328

Wz-Net-SNSev	0.45 626	0.53 672	1.42 684	0.31 610	0.21 558	0.44 604	0.45 670	0.64 649	0.68 657	0.46 616	0.66 648	0.62 652	0.40 606	0.78 633	0.65 642	0.12 540	0.11 397	0.12 546	0.13 590	0.17 602	0.19 488

BUS	0.24 405	0.13 243	0.36 201	0.25 457	0.14 300	0.44 604	0.17 267	0.59 610	0.36 414	0.34 482	0.35 424	0.31 450	0.22 403	0.27 303	0.22 408	0.10 455	0.07 199	0.11 510	0.10 478	0.09 359	0.10 215

NINENet	0.27 484	0.16 373	0.49 337	0.23 355	0.16 414	0.44 604	0.17 267	0.63 643	0.49 577	0.33 461	0.38 459	0.31 450	0.22 403	0.43 473	0.22 408	0.11 500	0.10 360	0.12 546	0.08 307	0.12 529	0.11 270

CSP-Net	0.28 494	0.17 409	0.41 247	0.22 292	0.14 300	0.44 604	0.24 535	0.52 521	0.42 490	0.42 586	0.44 532	0.42 551	0.27 480	0.66 591	0.30 506	0.12 540	0.09 312	0.08 263	0.08 307	0.10 425	0.10 215

UNet	0.28 494	0.16 373	0.70 537	0.24 411	0.20 541	0.44 604	0.21 444	0.52 521	0.42 490	0.36 515	0.40 487	0.43 558	0.33 569	0.41 463	0.32 527	0.09 381	0.07 199	0.10 452	0.09 416	0.10 425	0.09 139

EDNetEfficientorigin	7.48 743	0.57 680	139.59 776	0.25 457	0.17 448	0.44 604	0.30 603	0.48 482	1.04 703	1.29 710	1.02 689	0.82 684	0.87 696	0.76 629	1.02 682	0.10 455	0.09 312	0.12 546	0.11 516	0.22 647	0.25 571

PSMNet_ROB	0.36 577	0.31 596	0.71 546	0.31 610	0.21 558	0.44 604	0.44 669	0.61 631	0.49 577	0.39 559	0.45 547	0.49 599	0.32 561	0.66 591	0.53 618	0.14 589	0.10 360	0.15 616	0.14 610	0.13 544	0.13 365

zh-mn7	0.50 644	0.57 680	1.82 703	0.25 457	0.19 513	0.45 612	0.29 594	0.59 610	0.84 681	0.67 671	0.97 684	0.49 599	0.41 611	0.93 672	0.73 653	0.12 540	0.10 360	0.11 510	0.11 516	0.13 544	0.17 463

Nwc_Net	0.39 594	0.29 584	0.84 593	0.32 619	0.24 607	0.45 612	0.30 603	0.67 663	0.51 590	0.39 559	0.70 656	0.59 640	0.48 639	0.61 560	0.45 596	0.16 616	0.12 428	0.19 650	0.21 658	0.14 567	0.15 425

SGM-Forest	0.42 617	0.44 656	0.92 616	0.24 411	0.16 414	0.45 612	0.40 659	0.58 600	0.50 584	0.54 651	0.63 641	0.52 616	0.51 647	0.91 665	0.66 644	0.17 630	0.17 542	0.17 634	0.15 621	0.15 579	0.21 520
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 557	0.25 554	0.82 583	0.22 292	0.17 448	0.46 615	0.28 588	0.53 532	0.53 601	0.43 597	0.57 617	0.44 564	0.31 547	0.50 497	0.48 603	0.10 455	0.06 100	0.08 263	0.06 112	0.11 481	0.12 328

CRFU-Net	0.29 516	0.14 293	0.48 320	0.26 500	0.15 370	0.46 615	0.22 480	0.52 521	0.32 354	0.44 603	0.42 508	0.48 593	0.47 635	0.44 477	0.31 517	0.12 540	0.10 360	0.09 369	0.08 307	0.10 425	0.11 270

DDUNet	0.45 626	0.60 686	0.71 546	0.45 682	0.39 677	0.46 615	0.32 620	0.53 532	0.44 514	0.46 616	0.53 598	0.57 633	0.38 594	0.51 503	0.43 582	0.34 688	0.21 589	0.56 703	0.25 677	0.41 688	0.36 641

SHD	0.45 626	0.34 617	0.89 612	0.37 652	0.28 632	0.46 615	0.23 510	0.72 680	0.96 695	0.65 668	0.61 637	0.61 649	0.48 639	0.64 580	0.69 649	0.16 616	0.16 514	0.16 625	0.16 632	0.21 643	0.25 571

DRN-Test	0.35 574	0.20 472	0.75 556	0.28 565	0.19 513	0.46 615	0.29 594	0.68 668	0.54 606	0.49 629	0.47 566	0.44 564	0.35 579	0.63 574	0.44 589	0.13 564	0.09 312	0.13 573	0.12 558	0.13 544	0.13 365

LALA_ROB	0.38 589	0.31 596	0.65 513	0.30 594	0.21 558	0.46 615	0.39 655	0.63 643	0.54 606	0.53 647	0.52 590	0.69 675	0.36 584	0.52 511	0.48 603	0.18 641	0.11 397	0.16 625	0.14 610	0.17 602	0.16 442

zh-sn7	0.52 651	0.64 691	1.77 700	0.30 594	0.20 541	0.47 621	0.40 659	0.60 621	0.65 648	0.53 647	0.82 671	0.52 616	0.59 663	1.10 689	0.96 675	0.13 564	0.13 449	0.13 573	0.13 590	0.17 602	0.20 507

SQANet	0.44 623	0.57 680	0.89 612	0.49 688	0.39 677	0.47 621	0.23 510	0.53 532	0.44 514	0.41 580	0.48 575	0.47 589	0.34 571	0.58 539	0.43 582	0.38 695	0.15 499	0.40 695	0.21 658	0.50 693	0.34 633

Wz-Net-LNSev	0.36 577	0.35 621	1.06 639	0.26 500	0.21 558	0.47 621	0.33 626	0.56 577	0.58 626	0.45 610	0.54 602	0.50 605	0.37 589	0.40 458	0.42 578	0.12 540	0.11 397	0.10 452	0.09 416	0.14 567	0.15 425

UDG	0.42 617	0.54 673	0.67 521	0.41 674	0.35 665	0.47 621	0.27 572	0.57 586	0.48 561	0.40 568	0.46 559	0.59 640	0.45 626	0.47 489	0.46 598	0.26 675	0.19 568	0.49 699	0.22 666	0.37 685	0.30 611

MMNet	0.28 494	0.19 456	0.54 424	0.24 411	0.17 448	0.47 621	0.22 480	0.47 470	0.53 601	0.40 568	0.43 522	0.36 498	0.34 571	0.40 458	0.35 551	0.08 276	0.08 266	0.09 369	0.09 416	0.10 425	0.09 139

NCC-stereo	0.42 617	0.31 596	0.87 603	0.32 619	0.29 642	0.47 621	0.37 643	0.68 668	0.53 601	0.42 586	0.58 620	0.57 633	0.52 649	0.75 622	0.54 622	0.18 641	0.14 468	0.18 643	0.25 677	0.17 602	0.18 470

Abc-Net	0.42 617	0.31 596	0.87 603	0.32 619	0.29 642	0.47 621	0.37 643	0.68 668	0.53 601	0.42 586	0.58 620	0.57 633	0.52 649	0.75 622	0.54 622	0.18 641	0.14 468	0.18 643	0.25 677	0.17 602	0.18 470
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
YMNet	0.33 557	0.26 564	0.64 508	0.28 565	0.23 590	0.48 628	0.27 572	0.54 548	0.47 553	0.49 629	0.56 612	0.51 608	0.30 530	0.41 463	0.44 589	0.13 564	0.16 514	0.13 573	0.12 558	0.14 567	0.14 406

YMNet_1	0.33 557	0.26 564	0.64 508	0.28 565	0.23 590	0.48 628	0.27 572	0.54 548	0.47 553	0.49 629	0.56 612	0.51 608	0.30 530	0.41 463	0.44 589	0.13 564	0.16 514	0.13 573	0.12 558	0.14 567	0.14 406

ACV-stereo	0.30 530	0.20 472	0.82 583	0.23 355	0.16 414	0.48 628	0.20 416	0.38 348	0.34 386	0.29 383	0.33 405	0.66 667	0.43 621	0.55 525	0.31 517	0.10 455	0.09 312	0.09 369	0.09 416	0.11 481	0.12 328

Consistency-Raft	0.56 663	0.52 669	1.12 650	0.45 682	0.49 690	0.48 628	0.45 670	0.73 681	0.74 671	0.45 610	0.82 671	0.46 579	0.60 665	0.51 503	0.63 640	0.39 697	0.40 695	0.44 697	0.51 709	0.53 696	0.38 657

GwcNet	0.37 584	0.29 584	1.12 650	0.25 457	0.24 607	0.48 628	0.27 572	0.58 600	0.60 636	0.39 559	0.54 602	0.51 608	0.34 571	0.60 552	0.46 598	0.13 564	0.12 428	0.12 546	0.11 516	0.13 544	0.15 425

DISCO	0.33 557	0.16 373	0.55 434	0.26 500	0.16 414	0.48 628	0.25 550	0.52 521	0.58 626	0.38 541	0.45 547	0.63 656	0.37 589	0.65 585	0.50 610	0.10 455	0.07 199	0.09 369	0.08 307	0.13 544	0.13 365

fast-acv-ft	0.33 557	0.26 564	0.88 610	0.25 457	0.18 478	0.49 634	0.27 572	0.44 440	0.50 584	0.40 568	0.55 607	0.49 599	0.36 584	0.39 453	0.41 573	0.11 500	0.11 397	0.11 510	0.12 558	0.13 544	0.11 270

ADCRef	0.41 613	0.33 608	1.05 637	0.26 500	0.21 558	0.49 634	0.27 572	0.54 548	0.51 590	0.51 638	0.59 625	0.35 492	0.47 635	0.54 520	1.35 704	0.09 381	0.08 266	0.12 546	0.12 558	0.12 529	0.13 365

RTSC	0.43 621	0.37 631	0.95 624	0.30 594	0.20 541	0.50 636	0.23 510	0.65 655	0.86 684	0.56 655	0.54 602	0.51 608	0.36 584	0.71 609	0.92 670	0.13 564	0.14 468	0.11 510	0.13 590	0.18 618	0.19 488

PAM_32	0.26 454	0.10 95	0.63 503	0.24 411	0.19 513	0.51 637	0.26 562	0.43 419	0.30 328	0.32 448	0.28 333	0.60 646	0.28 503	0.29 350	0.20 359	0.08 276	0.14 468	0.08 263	0.10 478	0.07 180	0.15 425

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 589	0.43 653	0.72 551	0.35 642	0.19 513	0.51 637	0.25 550	0.56 577	0.39 457	0.42 586	0.47 566	0.47 589	0.27 480	0.74 617	0.32 527	0.38 695	0.19 568	0.27 669	0.17 644	0.29 676	0.27 593

ADCMid	0.53 654	0.45 657	1.46 685	0.27 537	0.22 574	0.51 637	0.38 651	0.61 631	0.58 626	0.75 678	0.67 650	0.62 652	0.66 679	0.66 591	1.75 716	0.13 564	0.12 428	0.17 634	0.17 644	0.20 636	0.21 520

CC-Net-ROB	0.46 634	0.55 674	0.86 600	0.38 660	0.23 590	0.51 637	0.30 603	0.69 674	0.51 590	0.46 616	0.51 583	0.48 593	0.38 594	0.96 676	0.40 569	0.36 691	0.23 614	0.56 703	0.25 677	0.34 684	0.22 535

GANetREF_RVC	0.45 626	0.52 669	0.87 603	0.39 662	0.20 541	0.51 637	0.50 682	0.68 668	0.67 653	0.47 622	0.46 559	0.50 605	0.43 621	0.91 665	0.40 569	0.28 681	0.21 589	0.32 685	0.19 651	0.28 674	0.23 545
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
FBW_ROB	0.46 634	0.34 617	0.71 546	0.32 619	0.20 541	0.51 637	0.32 620	0.73 681	0.63 645	0.60 662	0.57 617	0.65 663	0.44 624	1.42 711	0.62 637	0.14 589	0.17 542	0.22 662	0.16 632	0.17 602	0.23 545

APVNet	0.38 589	0.26 564	0.87 603	0.26 500	0.22 574	0.52 643	0.35 634	0.64 649	0.46 539	0.40 568	0.52 590	0.48 593	0.39 601	0.84 652	0.48 603	0.13 564	0.14 468	0.15 616	0.16 632	0.16 587	0.16 442

LSM	1.68 722	0.48 665	2.91 721	2.28 735	17.60 755	0.52 643	0.55 689	0.65 655	0.78 673	0.84 687	1.11 692	0.63 656	0.55 656	0.79 637	0.53 618	0.16 616	0.25 639	0.18 643	0.21 658	0.25 659	2.37 737

NaN_ROB	0.44 623	0.38 638	0.94 623	0.30 594	0.20 541	0.52 643	0.49 680	0.61 631	0.60 636	0.56 655	0.47 566	0.49 599	0.42 617	1.24 698	0.76 657	0.12 540	0.18 554	0.12 546	0.13 590	0.12 529	0.18 470

PAM	0.26 454	0.11 146	0.63 503	0.25 457	0.18 478	0.53 646	0.29 594	0.44 440	0.28 287	0.36 515	0.27 325	0.59 640	0.26 471	0.28 327	0.20 359	0.08 276	0.12 428	0.07 160	0.10 478	0.07 180	0.13 365

coex-ft	3.48 731	0.81 704	48.53 774	0.24 411	0.19 513	0.53 646	0.47 676	0.49 493	2.36 732	7.18 747	1.20 696	0.96 693	2.53 730	0.75 622	2.14 725	0.13 564	0.15 499	0.14 597	0.12 558	0.22 647	0.47 675

Anonymous_2	0.44 623	0.23 525	0.57 455	0.34 636	0.34 662	0.53 646	0.28 588	0.49 493	0.39 457	0.36 515	0.34 416	0.48 593	0.38 594	0.43 473	0.33 536	0.26 675	0.41 697	0.44 697	1.45 735	0.33 683	0.37 649

DispFullNet	0.67 679	0.94 710	1.63 694	0.77 709	1.19 728	0.53 646	0.25 550	0.61 631	0.72 666	0.70 675	0.60 629	0.69 675	0.90 697	0.80 641	0.52 614	0.27 679	0.13 449	0.74 711	0.31 689	0.68 705	0.44 669

NVStereoNet_ROB	0.74 684	0.64 691	1.20 666	0.55 694	0.43 685	0.54 650	0.48 677	0.75 684	0.87 687	0.88 689	1.72 716	1.06 695	1.03 704	1.29 702	0.98 678	0.35 690	0.42 698	0.41 696	0.48 704	0.38 686	0.43 666
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
anonymity	0.57 665	0.55 674	0.74 552	0.48 687	0.63 703	0.56 651	0.43 667	0.71 676	0.51 590	0.64 667	0.55 607	0.57 633	0.61 669	0.65 585	0.57 629	0.55 702	0.55 719	0.50 700	0.54 711	0.51 694	0.61 699

ADCS	0.62 673	0.56 676	1.54 691	0.30 594	0.25 621	0.56 651	0.46 673	0.71 676	0.86 684	0.77 684	0.72 658	0.68 673	0.62 674	0.82 647	2.33 727	0.17 630	0.16 514	0.16 625	0.17 644	0.23 652	0.27 593

ADCP+	0.48 640	0.36 628	1.47 686	0.26 500	0.22 574	0.57 653	0.40 659	0.56 577	0.54 606	0.46 616	0.52 590	0.46 579	0.53 654	0.59 547	1.93 721	0.10 455	0.08 266	0.11 510	0.11 516	0.14 567	0.15 425

CSAN	0.55 657	0.47 660	1.19 664	0.37 652	0.23 590	0.57 653	0.61 693	0.65 655	0.72 666	0.65 668	0.78 666	0.66 667	0.65 678	1.41 710	0.77 658	0.21 657	0.17 542	0.20 655	0.21 658	0.18 618	0.21 520

MSAF-DinoV2	0.81 693	0.64 691	2.42 715	0.49 688	0.17 448	0.58 655	0.32 620	0.83 694	0.85 682	0.41 580	0.52 590	0.98 694	0.61 669	4.97 742	1.22 692	0.12 540	0.07 199	0.10 452	0.24 672	0.27 669	0.32 621

w-ln-seven	0.45 626	0.40 645	1.40 683	0.27 537	0.22 574	0.58 655	0.33 626	0.65 655	0.83 678	0.59 661	0.63 641	0.53 621	0.39 601	0.66 591	0.81 664	0.12 540	0.11 397	0.13 573	0.12 558	0.16 587	0.17 463

WZ-Net	0.56 663	0.49 667	2.14 712	0.30 594	0.24 607	0.58 655	0.48 677	0.65 655	0.80 675	0.51 638	0.72 658	0.68 673	0.60 665	1.06 687	1.01 679	0.13 564	0.10 360	0.11 510	0.12 558	0.19 628	0.23 545

XQC	0.47 637	0.45 657	1.07 641	0.40 667	0.28 632	0.58 655	0.38 651	0.67 663	0.76 672	0.53 647	0.47 566	0.59 640	0.47 635	0.74 617	0.80 662	0.18 641	0.14 468	0.18 643	0.16 632	0.26 663	0.24 559

Wz-Net-MNSev	0.39 594	0.35 621	0.99 631	0.26 500	0.21 558	0.59 659	0.39 655	0.58 600	0.61 639	0.49 629	0.56 612	0.53 621	0.37 589	0.61 560	0.47 601	0.11 500	0.09 312	0.11 510	0.11 516	0.15 579	0.15 425

ccnet	0.43 621	0.34 617	0.62 498	0.28 565	0.33 660	0.60 660	0.34 631	0.68 668	0.47 553	0.54 651	0.66 648	0.56 631	0.46 633	0.73 613	0.66 644	0.26 675	0.19 568	0.24 666	0.22 666	0.27 669	0.25 571

AnyNet_C32	0.55 657	0.51 668	1.34 676	0.29 583	0.28 632	0.61 661	0.62 694	0.57 586	0.62 643	0.63 665	0.68 652	0.54 625	0.55 656	0.82 647	1.81 717	0.15 605	0.15 499	0.15 616	0.18 649	0.21 643	0.25 571

z-mn7	0.48 640	0.52 669	1.28 670	0.26 500	0.19 513	0.62 662	0.34 631	0.59 610	0.96 695	0.45 610	0.97 684	0.53 621	0.41 611	0.99 680	0.70 650	0.11 500	0.10 360	0.10 452	0.10 478	0.14 567	0.16 442

DGSMNet	0.63 676	0.32 604	1.01 633	0.54 693	0.73 710	0.62 662	1.36 728	0.62 639	0.58 626	0.38 541	0.62 640	0.52 616	0.34 571	0.65 585	0.47 601	0.54 701	0.61 726	0.67 708	0.61 718	0.65 702	0.69 712

RYNet	0.38 589	0.23 525	0.65 513	0.26 500	0.28 632	0.62 662	0.33 626	0.61 631	0.62 643	0.42 586	0.39 477	0.58 639	0.40 606	0.89 660	0.57 629	0.11 500	0.09 312	0.12 546	0.11 516	0.19 628	0.22 535

WCMA_ROB	0.55 657	0.27 572	0.76 560	0.26 500	0.22 574	0.62 662	0.36 641	0.57 586	0.58 626	0.97 696	1.40 704	1.28 704	0.94 700	0.80 641	0.80 662	0.20 655	0.17 542	0.16 625	0.16 632	0.19 628	0.29 608

PVD	0.62 673	0.41 648	0.93 620	0.44 679	0.39 677	0.63 666	0.51 684	0.86 699	1.27 716	0.93 692	1.09 691	0.81 683	0.85 692	0.89 660	0.89 669	0.21 657	0.23 614	0.22 662	0.19 651	0.28 674	0.41 658

Wz-Net-TNSev	0.55 657	0.72 696	1.90 706	0.26 500	0.21 558	0.64 667	0.45 670	0.66 661	0.71 664	0.52 641	0.55 607	0.71 679	0.63 676	1.04 685	0.94 673	0.16 616	0.15 499	0.13 573	0.15 621	0.21 643	0.24 559

stereogan	0.39 594	0.20 472	0.78 571	0.28 565	0.22 574	0.65 668	0.26 562	0.62 639	0.65 648	0.45 610	0.60 629	0.67 671	0.45 626	0.69 600	0.37 561	0.14 589	0.14 468	0.14 597	0.12 558	0.20 636	0.19 488

FCDSN-DC	0.67 679	0.38 638	0.83 589	0.37 652	0.30 647	0.66 669	0.37 643	0.69 674	0.70 662	1.15 708	1.53 709	1.70 714	1.38 714	1.00 681	0.83 665	0.24 665	0.22 601	0.27 669	0.26 681	0.27 669	0.32 621
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MeshStereo	0.60 670	0.31 596	0.71 546	0.22 292	0.17 448	0.66 669	0.36 641	0.81 691	0.63 645	1.48 724	1.32 701	1.65 712	0.83 691	1.18 695	0.74 654	0.17 630	0.17 542	0.17 634	0.14 610	0.17 602	0.19 488
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
Selective-IGEV-i16pb	0.39 594	0.14 293	2.10 710	0.21 223	0.15 370	0.68 671	0.31 613	0.60 621	0.60 636	0.25 322	0.44 532	0.32 461	0.21 393	0.79 637	0.26 466	0.14 589	0.10 360	0.09 369	0.10 478	0.12 529	0.14 406

PDISCO_ROB	0.45 626	0.37 631	0.89 612	0.44 679	0.37 671	0.70 672	0.35 634	0.75 684	0.78 673	0.45 610	0.53 598	0.65 663	0.40 606	0.68 599	0.52 614	0.22 660	0.12 428	0.21 657	0.19 651	0.26 663	0.22 535

ADCPNet	0.51 648	0.36 628	1.82 703	0.27 537	0.23 590	0.71 673	0.39 655	0.56 577	0.54 606	0.52 641	0.60 629	0.66 667	0.57 660	0.64 580	1.23 693	0.15 605	0.18 554	0.14 597	0.23 670	0.19 628	0.22 535

MFN_U_SF_RVC	0.58 667	0.58 683	1.31 674	0.39 662	0.23 590	0.72 674	0.30 603	0.83 694	0.68 657	0.74 677	0.74 662	0.86 686	0.60 665	0.84 652	0.83 665	0.29 682	0.27 650	0.32 685	0.37 696	0.31 678	0.33 628

SANet	0.58 667	0.41 648	1.38 680	0.27 537	0.16 414	0.72 674	0.48 677	0.71 676	1.34 718	0.69 674	0.97 684	0.94 690	0.78 686	0.97 679	0.93 671	0.14 589	0.12 428	0.12 546	0.12 558	0.18 618	0.20 507

otaku	0.60 670	0.73 698	1.13 652	0.64 697	0.45 689	0.73 676	0.37 643	0.67 663	0.67 653	0.52 641	0.75 664	0.66 667	0.46 633	0.74 617	0.59 632	0.55 702	0.34 688	0.56 703	0.36 694	0.65 702	0.49 680

Selective-IGEV-i16pc	0.33 557	0.12 199	1.65 696	0.21 223	0.14 300	0.74 677	0.30 603	0.46 458	0.44 514	0.21 266	0.32 383	0.26 388	0.14 245	0.71 609	0.19 331	0.15 605	0.10 360	0.08 263	0.09 416	0.11 481	0.12 328

Ntro	0.61 672	0.75 701	1.16 656	0.67 699	0.50 692	0.76 678	0.37 643	0.68 668	0.71 664	0.50 635	0.59 625	0.65 663	0.52 649	0.79 637	0.58 631	0.58 705	0.32 682	0.57 706	0.34 691	0.69 707	0.50 684

DPSNet	0.51 648	0.26 564	1.16 656	0.28 565	0.21 558	0.76 678	0.56 690	0.89 703	0.82 677	0.49 629	0.51 583	0.64 661	0.81 690	0.89 660	0.85 667	0.17 630	0.16 514	0.13 573	0.13 590	0.26 663	0.27 593

SPS-STEREO	0.74 684	0.72 696	1.18 663	0.52 692	0.57 700	0.76 678	0.50 682	0.80 689	0.66 652	0.97 696	0.88 679	0.94 690	0.74 683	1.08 688	1.04 684	0.58 705	0.51 712	0.50 700	0.50 708	0.56 697	0.72 714
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ADCL	0.50 644	0.30 590	1.15 654	0.28 565	0.19 513	0.77 681	0.64 695	0.57 586	0.73 669	0.57 658	0.73 661	0.55 626	0.60 665	0.66 591	1.53 711	0.11 500	0.10 360	0.13 573	0.13 590	0.15 579	0.16 442

ACVNet_1	0.77 690	0.92 709	1.79 702	0.73 706	0.53 696	0.78 682	0.42 665	0.88 701	0.90 688	0.75 678	0.76 665	1.32 705	0.80 688	1.04 685	0.70 650	0.57 704	0.32 682	0.72 710	0.35 692	0.70 708	0.50 684

RainbowNet	0.76 688	1.00 714	1.29 672	0.82 710	0.63 703	0.79 683	0.52 685	0.83 694	0.93 691	0.61 664	0.79 669	0.79 682	0.62 674	0.82 647	0.67 648	0.80 718	0.55 719	0.79 715	0.49 705	0.81 713	0.62 700

MFMNet_re	0.74 684	0.84 705	1.16 656	0.64 697	0.70 708	0.79 683	0.71 700	0.77 687	0.85 682	0.79 686	0.86 676	0.69 675	0.80 688	0.73 613	0.65 642	0.66 709	0.59 724	0.61 707	0.58 716	0.68 705	0.71 713

LE_ROB	1.82 724	0.39 642	3.15 724	0.50 690	0.55 698	0.79 683	1.00 715	0.89 703	6.48 744	7.40 748	2.07 724	2.07 718	5.08 742	1.33 707	3.96 735	0.11 500	0.09 312	0.12 546	0.11 516	0.11 481	0.13 365

ACVNet-4b	0.76 688	0.90 708	1.67 697	0.73 706	0.51 695	0.80 686	0.31 613	0.74 683	0.81 676	0.51 638	0.72 658	0.94 690	0.43 621	1.01 682	1.32 701	1.18 731	0.22 601	0.77 713	0.45 701	0.70 708	0.50 684

FC-DCNN	0.73 683	0.33 608	0.84 593	0.33 631	0.28 632	0.82 687	0.40 659	0.82 692	0.83 678	1.43 716	1.60 713	1.97 717	1.38 714	1.10 689	0.93 671	0.24 665	0.22 601	0.27 669	0.26 681	0.26 663	0.32 621

FC-DCNN v2	0.75 687	0.33 608	0.82 583	0.33 631	0.28 632	0.85 688	0.40 659	0.88 701	0.86 684	1.46 718	1.65 714	2.08 719	1.40 716	1.14 693	0.95 674	0.24 665	0.22 601	0.27 669	0.26 681	0.26 663	0.32 621

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 654	0.60 686	0.98 629	0.40 667	0.25 621	0.87 689	0.57 691	0.60 621	0.64 647	0.60 662	0.67 650	0.63 656	0.42 617	1.13 691	0.50 610	0.23 661	0.28 655	0.27 669	0.35 692	0.25 659	0.33 628

MSMD_ROB	0.63 676	0.34 617	0.70 537	0.30 594	0.25 621	0.88 690	0.35 634	0.58 600	0.67 653	1.13 706	1.52 708	1.75 715	1.05 705	0.90 663	0.60 633	0.24 665	0.22 601	0.27 669	0.27 685	0.25 659	0.27 593

G-Net	0.47 637	0.26 564	1.02 634	0.34 636	0.28 632	0.89 691	0.35 634	0.47 470	0.46 539	0.68 673	1.20 696	0.64 661	0.59 663	0.61 560	0.60 633	0.16 616	0.14 468	0.17 634	0.13 590	0.22 647	0.21 520

IMH-64-1	0.94 696	0.95 711	1.07 641	0.98 715	0.76 711	0.93 692	0.72 701	1.30 713	1.11 710	0.91 690	1.45 705	1.14 696	1.00 702	1.25 700	0.97 676	0.77 714	0.51 712	0.97 719	0.55 714	0.90 715	0.66 708

IMH-64	0.94 696	0.95 711	1.07 641	0.98 715	0.76 711	0.93 692	0.72 701	1.30 713	1.11 710	0.91 690	1.45 705	1.14 696	1.00 702	1.25 700	0.97 676	0.77 714	0.51 712	0.97 719	0.55 714	0.90 715	0.66 708

AnyNet_C01	0.68 681	0.69 695	2.64 718	0.33 631	0.27 630	0.93 692	0.64 695	0.66 661	0.65 648	0.70 675	0.97 684	0.75 681	0.63 676	1.01 682	1.52 710	0.17 630	0.16 514	0.17 634	0.17 644	0.24 656	0.28 602

ELAS_RVC	0.80 691	0.40 645	1.10 646	0.40 667	0.35 665	0.93 692	1.10 723	0.87 700	1.12 712	1.40 714	1.39 702	1.27 703	1.55 722	1.13 691	1.13 688	0.29 682	0.27 650	0.30 680	0.28 686	0.31 678	0.36 641
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FINET	0.58 667	0.48 665	1.35 678	0.38 660	0.37 671	0.96 696	1.13 724	0.84 698	1.05 704	0.50 635	0.70 656	0.45 570	0.61 669	0.63 574	0.62 637	0.26 675	0.28 655	0.14 597	0.13 590	0.20 636	0.44 669

SGM_RVC	0.57 665	0.22 506	0.60 487	0.26 500	0.16 414	0.97 697	0.46 673	0.76 686	0.90 688	1.03 702	0.92 682	1.16 698	0.93 699	1.21 697	0.72 652	0.17 630	0.16 514	0.16 625	0.16 632	0.16 587	0.24 559
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet_2	0.94 696	0.98 713	1.71 699	0.83 711	0.63 703	1.02 698	0.64 695	1.16 710	1.43 722	1.02 700	1.39 702	1.47 708	0.86 695	1.16 694	0.79 661	0.63 708	0.43 701	0.78 714	0.49 705	0.80 712	0.57 693

LRCNet_RVC	10.94 750	14.45 757	9.66 744	15.38 753	8.02 740	1.08 699	0.35 634	8.72 749	0.72 666	12.63 758	15.84 758	9.73 749	6.52 743	8.58 749	6.38 747	20.33 769	5.39 749	23.79 770	21.95 771	15.35 757	13.96 758

IMH	1.09 707	1.04 717	1.29 672	1.03 717	0.79 714	1.11 700	0.69 698	1.40 716	1.42 721	1.02 700	1.71 715	1.42 706	1.19 709	1.78 720	1.03 683	1.14 729	0.56 723	1.00 721	0.58 716	0.93 718	0.68 710

RTS	0.81 693	0.56 676	4.76 728	0.37 652	0.30 647	1.11 700	0.52 685	0.67 663	1.07 706	0.76 681	0.91 680	0.60 646	0.61 669	1.64 714	1.24 694	0.15 605	0.13 449	0.15 616	0.15 621	0.22 647	0.24 559

RTSA	0.81 693	0.56 676	4.76 728	0.37 652	0.30 647	1.11 700	0.52 685	0.67 663	1.07 706	0.76 681	0.91 680	0.60 646	0.61 669	1.64 714	1.24 694	0.15 605	0.13 449	0.15 616	0.15 621	0.22 647	0.24 559

SAMSARA	0.62 673	0.47 660	0.93 620	0.70 703	0.50 692	1.15 703	1.29 727	0.79 688	0.70 662	0.77 684	0.55 607	0.92 689	0.58 661	0.87 657	0.77 658	0.19 651	0.27 650	0.18 643	0.19 651	0.27 669	0.28 602

notaker	1.49 715	1.44 728	1.77 700	1.42 729	1.08 726	1.19 704	0.87 713	1.51 720	1.40 719	1.53 725	3.41 738	2.40 724	1.94 724	1.83 722	1.57 713	1.14 729	0.69 735	1.38 731	0.88 729	1.39 732	1.03 726

Dean	1.22 712	1.17 720	1.97 708	1.04 718	0.79 714	1.21 705	0.76 704	1.51 720	1.96 729	1.30 712	1.98 723	2.14 720	1.18 708	1.30 704	1.15 689	0.83 719	0.61 726	1.01 722	0.69 722	0.97 722	0.77 718

WAO-7	1.05 702	1.00 714	1.19 664	0.83 711	0.67 707	1.22 706	0.84 711	1.43 717	1.56 724	1.13 706	1.75 717	1.46 707	1.25 710	1.56 713	1.28 696	0.61 707	0.62 729	0.70 709	0.68 721	0.66 704	0.62 700

MADNet+	1.05 702	1.26 724	4.77 731	0.73 706	0.50 692	1.25 707	0.97 714	1.05 707	0.93 691	0.67 671	0.78 666	0.87 687	0.85 692	2.14 724	1.83 718	0.40 698	0.42 698	0.32 685	0.28 686	0.45 691	0.43 666

DStereoSA	1.00 700	0.46 659	1.33 675	0.68 700	0.86 721	1.26 708	2.25 737	0.83 694	1.41 720	0.57 658	1.92 720	0.57 633	2.07 725	0.96 676	1.84 719	0.36 691	0.55 719	0.28 676	0.53 710	0.45 691	0.90 721

SDNR	0.47 637	0.29 584	0.92 616	0.24 411	0.37 671	1.27 709	0.17 267	0.54 548	0.58 626	0.44 603	0.85 675	0.55 626	0.28 503	1.19 696	0.52 614	0.23 661	0.24 630	0.17 634	0.13 590	0.19 628	0.26 585

PWCK	1.05 702	1.29 725	2.12 711	0.92 713	0.42 682	1.27 709	1.01 716	1.14 709	1.14 713	1.16 709	1.14 694	1.25 702	0.90 697	1.77 719	1.15 689	0.89 722	0.51 712	0.87 717	0.54 711	1.02 723	0.57 693

WAO-6	1.11 708	1.01 716	1.17 662	0.96 714	0.79 714	1.30 711	0.78 706	1.36 715	1.99 730	1.04 703	1.54 710	1.59 711	1.27 711	1.37 708	1.30 697	0.78 716	0.55 719	1.03 723	0.75 725	0.87 714	0.72 714

LVE	1.18 710	1.16 719	1.67 697	1.04 718	0.81 718	1.32 712	0.82 710	1.49 719	1.94 728	1.08 704	1.90 719	1.89 716	1.07 706	1.51 712	1.04 684	0.96 725	0.61 726	0.94 718	0.69 722	0.92 717	0.79 719

MDST_ROB	0.51 648	0.16 373	0.97 627	0.31 610	0.21 558	1.35 713	0.34 631	0.80 689	0.59 633	1.09 705	0.74 662	0.49 599	0.37 589	1.31 705	0.60 633	0.14 589	0.12 428	0.16 625	0.13 590	0.13 544	0.18 470

MonStereo1	0.96 699	0.61 688	0.99 631	0.70 703	0.59 701	1.37 714	0.35 634	0.97 705	1.27 716	0.97 696	1.92 720	1.53 710	2.13 726	1.29 702	0.87 668	0.71 712	0.34 688	0.75 712	0.47 703	0.75 710	0.68 710

KSHMR	1.92 725	1.47 730	1.97 708	1.48 731	1.22 729	1.39 715	1.06 718	1.81 725	5.83 743	1.43 716	5.56 742	2.95 730	1.17 707	2.24 726	1.33 703	1.29 732	1.13 737	1.47 733	1.11 734	1.37 731	1.21 731

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 682	0.73 698	1.26 668	0.47 686	0.28 632	1.42 716	0.60 692	0.82 692	0.94 694	0.85 688	0.86 676	0.88 688	0.70 681	1.32 706	0.75 655	0.37 693	0.30 673	0.34 690	0.36 694	0.44 690	0.42 663

ktn	1.80 723	1.46 729	1.49 687	1.44 730	1.14 727	1.50 717	1.07 719	1.53 722	3.90 740	2.77 738	4.62 739	3.42 731	1.49 718	1.74 717	1.40 707	1.45 733	0.77 736	1.46 732	0.99 732	1.41 733	1.00 725

ELAS	0.80 691	0.40 645	0.91 615	0.39 662	0.35 665	1.52 718	0.81 709	0.97 705	0.98 698	1.47 723	1.58 711	1.19 700	1.33 713	1.01 682	1.21 691	0.29 682	0.27 650	0.30 680	0.29 688	0.32 681	0.36 641
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
HanzoNet	3.08 730	1.87 732	2.70 719	1.81 732	1.34 730	1.60 719	1.05 717	2.06 729	2.62 733	5.63 744	5.12 740	5.96 737	7.09 745	4.39 741	3.43 733	3.29 744	2.06 745	1.98 738	2.94 748	2.47 736	2.15 736

SGM+DAISY	1.12 709	0.86 706	1.64 695	0.68 700	0.80 717	1.68 720	1.68 733	1.08 708	1.10 708	1.53 725	1.76 718	1.47 708	1.53 721	1.24 698	1.42 708	0.66 709	0.65 731	0.52 702	0.54 711	0.57 698	0.91 722

UNDER WATER	1.64 721	1.34 727	2.72 720	1.40 728	1.04 725	1.70 721	1.14 725	1.57 723	3.58 735	1.46 718	1.46 707	2.82 729	2.43 729	1.74 717	2.04 724	1.08 727	0.63 730	1.31 730	0.94 730	1.29 728	1.10 729

DStereoFS	1.07 706	0.76 702	1.10 646	0.70 703	0.70 708	1.87 722	1.39 729	1.20 712	1.66 725	1.01 699	1.58 711	1.20 701	2.60 731	1.40 709	1.32 701	0.40 698	0.47 705	0.31 683	0.41 699	0.38 686	0.91 722

WAO-8	1.50 716	1.22 722	1.39 681	1.10 721	0.85 719	2.15 723	0.78 706	1.84 726	3.76 737	1.46 718	2.18 725	2.15 721	1.50 719	3.20 731	1.35 704	0.92 723	0.66 732	1.10 724	0.79 727	0.94 719	0.74 716

Venus	1.50 716	1.22 722	1.39 681	1.10 721	0.85 719	2.15 723	0.78 706	1.84 726	3.76 737	1.46 718	2.18 725	2.15 721	1.50 719	3.20 731	1.35 704	0.92 723	0.66 732	1.10 724	0.79 727	0.94 719	0.74 716

UNDER WATER-64	1.61 719	1.30 726	2.93 722	1.33 727	0.96 724	2.20 725	1.25 726	1.47 718	3.15 734	1.46 718	1.31 700	2.61 727	2.22 728	1.69 716	1.93 721	1.13 728	0.67 734	1.29 729	0.94 730	1.26 727	1.09 728

TorneroNet-64	1.47 714	1.15 718	1.51 689	1.11 724	0.86 721	2.27 726	0.76 704	1.84 726	3.76 737	1.29 710	2.22 727	2.68 728	1.46 717	1.81 721	1.55 712	0.79 717	0.51 712	1.10 724	0.67 720	1.31 729	0.81 720

MANE	1.63 720	0.58 683	1.16 656	0.59 695	0.60 702	2.71 727	1.53 730	2.63 734	3.62 736	2.33 735	3.26 737	3.66 732	2.98 734	2.26 727	2.26 726	0.37 693	0.40 695	0.31 683	0.49 705	0.31 678	0.63 702

SGM-ForestM	1.59 718	0.56 676	1.52 690	0.41 674	0.34 662	2.77 728	1.67 732	1.69 724	1.73 727	2.48 736	2.27 728	6.02 738	2.90 733	3.08 729	2.83 731	0.25 673	0.30 673	0.19 650	0.20 656	0.18 618	0.45 673

MADNet++	2.34 727	1.81 731	2.24 714	2.15 734	1.97 733	2.79 729	2.19 736	2.42 733	2.26 731	2.79 739	2.70 735	2.43 725	2.60 731	3.18 730	3.32 732	2.19 741	1.97 743	1.93 735	1.62 736	2.02 735	2.10 735

JetBlue	1.20 711	0.89 707	2.53 717	0.59 695	0.76 711	3.16 730	2.09 735	1.16 710	0.93 691	0.95 694	1.12 693	1.65 712	1.27 711	2.15 725	1.87 720	0.43 700	0.37 693	0.38 692	0.39 698	0.62 699	0.63 702

xyz-stereo	1.43 713	0.11 146	17.43 756	0.18 72	0.08 12	4.86 731	0.18 328	0.31 262	0.35 398	0.37 532	2.75 736	0.41 538	0.31 547	0.58 539	0.33 536	0.07 122	0.05 6	0.09 369	0.06 112	0.06 95	0.06 14

light-stereo	2.66 729	0.78 703	4.46 727	4.42 736	3.66 734	5.04 732	0.38 651	2.12 730	1.51 723	4.25 740	6.51 745	7.70 747	0.75 684	5.12 743	1.42 708	0.72 713	1.35 739	0.33 688	0.45 701	1.22 725	1.04 727

MultiAttention	1.05 702	0.14 293	0.50 358	0.35 642	0.43 685	5.62 733	1.71 734	0.71 676	0.54 606	0.36 515	0.63 641	0.55 626	0.22 403	7.50 747	0.56 626	0.09 381	0.06 100	0.14 597	0.24 672	0.27 669	0.34 633

noway3	4.31 732	5.41 740	4.87 733	11.29 747	10.45 745	5.75 734	4.48 742	4.23 739	0.99 702	1.88 728	2.54 734	6.09 743	3.58 739	3.77 738	4.56 739	1.98 735	0.46 703	2.02 742	1.74 741	5.77 743	4.35 741

noway2	4.31 732	5.35 739	4.91 734	11.32 748	10.44 744	5.75 734	4.48 742	4.21 738	0.98 698	1.89 729	2.51 731	6.10 744	3.59 740	3.66 734	4.55 738	1.98 735	0.46 703	2.01 739	1.74 741	5.80 745	4.46 742

zzzz4	4.35 735	5.87 743	5.01 737	11.40 750	10.45 745	5.76 736	4.48 742	4.31 742	0.98 698	1.89 729	2.52 732	6.02 738	3.52 735	3.69 735	4.60 740	2.00 737	0.47 705	2.01 739	1.73 739	5.85 746	4.49 744

noway1	4.35 735	5.86 742	4.96 736	11.40 750	10.45 745	5.77 737	4.48 742	4.31 742	0.97 697	1.89 729	2.52 732	6.02 738	3.52 735	3.69 735	4.60 740	2.00 737	0.47 705	2.01 739	1.73 739	5.85 746	4.49 744

noway4	4.36 737	5.91 744	4.91 734	11.41 752	10.47 748	5.83 738	4.53 746	4.26 741	0.98 698	1.85 727	2.49 730	6.07 741	3.55 738	3.70 737	4.61 742	2.01 740	0.48 709	2.02 742	1.72 738	5.88 748	4.51 746

TorneroNet	2.26 726	1.20 721	1.55 692	1.15 726	0.91 723	5.84 739	0.84 711	2.12 730	8.45 747	2.59 737	5.32 741	3.84 733	2.15 727	1.84 723	1.98 723	0.88 721	0.54 718	1.16 728	0.74 724	1.31 729	0.91 722

TCMNet-wrong-test	4.33 734	5.65 741	4.76 728	11.36 749	10.39 743	5.87 740	4.45 741	4.24 740	1.10 708	1.93 732	2.43 729	6.07 741	3.54 737	3.87 739	4.51 737	2.00 737	0.47 705	1.96 737	1.68 737	5.78 744	4.48 743

JetRed	2.35 728	2.70 733	6.11 739	1.14 725	1.38 731	6.03 741	3.61 739	2.12 730	1.72 726	1.99 733	1.97 722	2.15 721	1.59 723	2.49 728	4.19 736	1.05 726	1.60 740	1.10 724	1.02 733	1.72 734	1.41 734

U	1.02 701	0.10 95	0.26 104	0.22 292	3.66 734	6.41 742	0.13 82	0.22 89	0.21 162	0.11 46	0.11 50	0.10 52	0.09 38	0.12 4	0.11 15	0.07 122	0.05 6	5.35 750	2.86 747	0.07 180	0.06 14

DPSimNet_ROB	6.21 741	5.16 735	9.50 741	5.59 739	5.56 737	7.64 743	10.02 748	4.07 737	7.33 745	6.84 745	6.26 743	7.17 746	10.55 748	4.07 740	5.68 743	5.50 748	4.29 748	5.24 749	3.66 749	4.05 740	5.96 747

DPSMNet_ROB	8.44 745	5.25 738	10.87 754	5.59 739	10.27 742	8.34 744	23.51 757	6.12 747	13.47 757	4.96 742	10.94 755	5.65 736	10.55 748	6.25 745	12.77 754	4.01 747	7.62 751	3.75 747	7.27 755	4.16 742	7.54 751

DGTPSM_ROB	8.38 744	5.24 737	10.71 753	5.32 738	10.19 741	8.34 744	23.49 756	6.11 746	13.43 756	4.93 741	10.93 754	5.64 735	10.55 748	6.17 744	12.73 753	3.74 746	7.56 750	3.68 746	7.24 754	4.09 741	7.49 750

HaxPig	17.72 758	20.23 767	19.76 757	16.55 754	16.52 754	9.46 746	9.42 747	14.48 760	13.31 753	18.59 760	18.67 759	17.39 759	16.68 760	17.07 760	16.43 760	21.99 773	20.86 769	22.28 769	21.55 768	21.30 768	21.88 772

tt	4.71 738	0.11 146	3.94 725	2.06 733	1.54 732	10.14 747	16.85 751	9.28 750	4.99 741	1.41 715	1.05 690	4.68 734	4.89 741	3.36 733	5.86 745	5.73 749	9.15 757	2.23 745	2.51 745	3.02 737	1.34 733

BEATNet-Init1	4.91 739	3.27 734	14.39 755	0.69 702	0.65 706	10.19 748	3.83 740	5.04 744	5.11 742	8.73 749	8.52 746	13.95 758	7.66 747	7.79 748	5.79 744	0.32 687	0.34 688	0.34 690	0.38 697	0.64 701	0.64 706

MEDIAN_ROB	21.20 759	24.56 771	23.42 768	19.57 755	19.62 759	13.29 749	11.21 749	18.04 761	17.02 761	22.07 771	21.92 761	20.84 761	20.24 761	21.02 761	19.68 761	25.59 774	24.08 770	26.20 771	25.19 772	25.31 771	25.19 775

Selective-IGEV-i1pa	5.75 740	8.12 745	4.85 732	1.10 721	0.54 697	13.48 750	3.52 738	9.46 751	7.56 746	7.13 746	10.00 750	9.12 748	7.56 746	14.91 759	6.08 746	3.55 745	1.33 738	1.94 736	0.77 726	0.79 711	3.23 739

USTest	6.84 742	5.16 735	5.45 738	7.18 741	7.26 738	14.27 751	22.53 752	8.48 748	9.29 748	5.44 743	6.42 744	6.27 745	6.69 744	6.83 746	8.49 749	1.95 734	3.27 746	2.16 744	2.54 746	3.76 738	3.31 740

xxxxx1	15.30 753	9.78 749	10.23 750	20.34 756	19.47 756	17.10 752	23.00 753	10.36 752	11.04 750	9.25 750	9.66 747	10.74 753	10.66 751	10.60 751	13.72 757	8.14 755	9.35 758	31.88 773	44.61 775	12.63 754	13.46 755

tt_ll	15.30 753	9.78 749	10.23 750	20.34 756	19.47 756	17.10 752	23.00 753	10.36 752	11.04 750	9.25 750	9.66 747	10.74 753	10.66 751	10.60 751	13.72 757	8.14 755	9.35 758	31.88 773	44.61 775	12.63 754	13.46 755

ff	15.30 753	9.78 749	10.23 750	20.34 756	19.47 756	17.10 752	23.00 753	10.36 752	11.04 750	9.25 750	9.66 747	10.74 753	10.66 751	10.60 751	13.72 757	8.14 755	9.35 758	31.88 773	44.61 775	12.63 754	13.46 755

AVERAGE_ROB	25.43 768	29.01 772	27.22 769	24.60 767	24.16 768	17.78 755	12.87 750	22.39 764	21.40 764	26.72 773	26.08 771	25.18 770	24.52 772	25.07 770	23.57 762	29.94 775	28.36 775	30.60 772	29.57 773	29.83 772	29.66 776

iinet-test	10.74 748	9.21 746	9.52 742	10.46 742	10.67 749	17.92 756	25.86 758	12.61 755	13.38 754	9.65 753	10.06 751	9.98 750	10.66 751	11.13 755	12.60 750	6.36 751	7.73 752	5.65 751	6.66 750	7.29 749	7.31 748

IINet	10.74 748	9.21 746	9.52 742	10.46 742	10.67 749	17.92 756	25.86 758	12.61 755	13.38 754	9.65 753	10.06 751	9.98 750	10.66 751	11.13 755	12.60 750	6.36 751	7.73 752	5.65 751	6.66 750	7.29 749	7.31 748

Anonymous_1	16.44 757	9.26 748	9.67 745	10.63 744	14.54 753	18.62 758	26.98 760	12.68 757	13.53 758	10.78 757	10.37 753	10.15 752	10.66 751	10.99 754	12.64 752	15.61 766	7.73 752	16.87 764	43.01 774	56.14 777	7.86 754

DPSM_ROB	11.46 751	9.79 752	10.18 748	11.11 745	11.31 751	19.08 759	27.38 761	13.42 758	14.23 759	10.34 755	11.13 756	10.97 756	11.33 757	11.89 757	13.49 755	6.74 753	8.19 755	6.00 753	7.05 752	7.74 751	7.76 752

DPSM	11.46 751	9.79 752	10.18 748	11.11 745	11.31 751	19.08 759	27.38 761	13.42 758	14.23 759	10.34 755	11.13 756	10.97 756	11.33 757	11.89 757	13.49 755	6.74 753	8.19 755	6.00 753	7.05 752	7.74 751	7.76 752

RSGM-EC	29.37 769	17.55 758	9.85 746	35.22 770	33.16 770	26.01 761	45.63 763	20.07 762	17.60 762	18.98 761	23.47 769	30.02 771	23.62 770	41.06 775	44.49 776	58.94 776	34.33 776	32.95 776	20.18 764	33.70 773	20.62 770

acva	29.37 769	17.55 758	9.85 746	35.22 770	33.16 770	26.01 761	45.63 763	20.07 762	17.60 762	18.98 761	23.47 769	30.02 771	23.62 770	41.06 775	44.49 776	58.94 776	34.33 776	32.95 776	20.18 764	33.70 773	20.62 770

PML	15.86 756	13.12 756	7.07 740	5.22 737	7.66 739	32.93 763	64.30 773	5.37 745	10.12 749	25.87 772	67.29 777	20.25 760	13.20 759	10.09 750	6.81 748	5.94 750	2.00 744	6.03 755	2.18 744	9.13 753	2.62 738

RAFT-FEzeroshot	23.04 760	19.71 762	20.25 758	22.47 762	22.80 763	38.32 764	55.23 769	26.95 765	28.70 766	20.66 766	22.23 763	22.07 764	22.86 764	23.85 763	27.17 765	13.53 759	16.47 763	12.08 756	14.22 759	15.58 760	15.60 761

RAFT-FE	23.04 760	19.71 762	20.25 758	22.47 762	22.80 763	38.32 764	55.23 769	26.95 765	28.70 766	20.66 766	22.23 763	22.07 764	22.86 764	23.85 763	27.17 765	13.53 759	16.47 763	12.08 756	14.22 759	15.58 760	15.60 761

FlowAnything	23.08 763	19.70 761	20.48 763	22.45 761	22.73 760	38.34 766	55.18 766	27.00 769	28.79 769	20.83 770	22.42 768	22.10 766	22.83 763	23.85 763	27.23 769	13.53 759	16.54 766	12.10 761	14.29 762	15.59 762	15.58 760

CasAABBNet	23.04 760	19.69 760	20.32 760	22.42 759	22.73 760	38.35 767	55.23 769	26.99 768	28.74 768	20.67 768	22.28 765	22.11 767	22.86 764	23.84 762	27.17 765	13.52 758	16.47 763	12.08 756	14.21 757	15.57 758	15.60 761

LSM0	24.21 767	19.88 766	22.33 766	24.42 766	40.13 774	38.41 768	54.99 765	27.05 770	28.61 765	20.59 764	22.00 762	22.29 769	22.86 764	24.12 768	27.16 764	13.59 764	16.33 761	12.13 762	14.08 756	15.72 764	17.53 767

Hybrid-DGEV	23.11 764	19.81 765	20.81 765	22.43 760	22.74 762	38.45 769	55.25 772	27.21 772	28.95 772	20.63 765	22.37 766	22.03 763	22.89 768	23.96 767	27.14 763	13.54 762	16.46 762	12.09 759	14.23 761	15.57 758	15.57 759

Selective-RAFT-Error	23.11 764	19.77 764	20.60 764	22.49 764	22.80 763	38.46 770	55.19 767	27.13 771	28.90 770	20.73 769	22.38 767	22.11 767	22.91 769	23.94 766	27.18 768	13.54 762	16.57 767	12.09 759	14.21 757	15.61 763	15.65 764

fast-reg	23.61 766	20.43 768	23.27 767	23.15 765	24.75 769	38.65 771	55.20 768	26.97 767	28.94 771	20.18 763	21.86 760	21.68 762	22.34 762	24.15 769	27.35 770	13.84 765	16.57 767	14.84 763	15.61 763	16.59 765	15.88 765

zzzzzz3	33.87 772	22.29 769	30.19 770	40.83 772	40.72 775	53.80 772	74.95 775	37.94 774	43.72 775	30.30 774	32.80 772	33.62 775	36.50 775	35.21 771	41.72 775	19.37 767	24.62 771	18.28 765	21.49 766	19.97 766	19.16 768

zzz1	33.89 773	22.31 770	30.41 771	40.83 772	40.73 776	53.80 772	74.90 774	37.96 775	43.78 776	30.32 775	32.84 773	33.63 776	36.50 775	35.24 772	41.71 774	19.38 768	24.63 772	18.29 766	21.50 767	19.98 767	19.16 768

zzzz2	34.79 774	29.98 773	31.25 772	34.15 768	34.21 772	57.99 774	83.40 776	41.08 776	43.61 773	31.19 776	33.64 774	32.74 773	34.05 773	35.64 773	40.72 772	20.38 770	24.84 773	18.37 767	21.57 769	23.52 769	23.57 773

noway5	34.79 774	29.98 773	31.25 772	34.15 768	34.21 772	57.99 774	83.40 776	41.08 776	43.61 773	31.19 776	33.64 774	32.74 773	34.05 773	35.64 773	40.72 772	20.38 770	24.84 773	18.37 767	21.57 769	23.52 769	23.57 773

test_example2	100.95 776	107.33 776	67.16 775	98.17 774	106.88 777	89.44 776	101.34 778	37.23 773	97.88 778	129.56 778	131.26 778	65.41 778	67.34 778	91.22 777	79.29 778	143.32 778	199.32 778	81.12 778	102.17 778	121.89 778	101.70 777

Selective-IGEV-i16pa	31.25 771	41.63 775	4.08 726	0.51 691	0.38 674	97.61 777	0.73 703	61.16 778	60.81 777	17.49 759	65.92 776	39.64 777	53.28 777	107.35 778	27.39 771	20.46 772	3.81 747	4.39 748	1.97 743	0.41 688	16.06 766

ccccc		256.25 777		351.50 777	361.31 778	144.22 778		153.19 779		152.98 779		161.94 779		268.06 779		387.64 779	346.97 779	244.11 779	219.32 779	413.57 779

GS-Stereo							0.16 222	0.38 348	0.21 162	0.14 141	0.15 150	0.10 52	0.09 38	0.21 176	0.18 295	0.08 276	0.31 677	0.06 53	0.06 112	0.08 257	0.63 702

Low-res two-view benchmark