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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

4.5_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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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-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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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-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-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-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-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

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-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-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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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.
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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-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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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
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

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

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
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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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.
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark