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

MLG-Stereo_test2	0.12 11	0.09 24	0.29 65	0.21 142	0.12 117	0.16 52	0.11 17	0.17 7	0.12 3	0.11 17	0.08 6	0.11 53	0.06 1	0.16 12	0.11 1	0.08 188	0.13 337	0.06 31	0.04 1	0.06 46	0.09 107

MonStereo	0.13 23	0.09 24	0.20 8	0.17 13	0.09 13	0.15 28	0.12 26	0.25 85	0.20 64	0.09 2	0.11 20	0.08 1	0.07 2	0.20 72	0.13 39	0.05 1	0.24 503	0.05 1	0.09 296	0.05 3	0.13 286

Monster-pub-eth3d	0.13 23	0.09 24	0.20 8	0.17 13	0.09 13	0.15 28	0.12 26	0.25 85	0.20 64	0.09 2	0.11 20	0.08 1	0.07 2	0.19 51	0.13 39	0.05 1	0.24 503	0.05 1	0.09 296	0.05 3	0.13 286

IGEV	0.12 11	0.07 1	0.19 5	0.16 6	0.11 80	0.16 52	0.13 48	0.22 41	0.17 28	0.12 31	0.15 81	0.09 18	0.07 2	0.16 12	0.12 11	0.06 27	0.10 259	0.06 31	0.07 132	0.05 3	0.08 63

LG-Stereo_L1	0.11 3	0.09 24	0.22 22	0.18 35	0.10 49	0.12 8	0.13 48	0.18 10	0.12 3	0.09 2	0.07 3	0.08 1	0.07 2	0.18 37	0.11 1	0.06 27	0.10 259	0.06 31	0.04 1	0.05 3	0.07 20

MLG-Stereo_test1	0.11 3	0.09 24	0.26 46	0.18 35	0.11 80	0.15 28	0.11 17	0.17 7	0.11 2	0.09 2	0.06 1	0.10 31	0.07 2	0.17 26	0.12 11	0.06 27	0.15 387	0.06 31	0.04 1	0.05 3	0.07 20

MonSter	0.13 23	0.09 24	0.20 8	0.17 13	0.09 13	0.15 28	0.12 26	0.25 85	0.20 64	0.09 2	0.11 20	0.08 1	0.07 2	0.20 72	0.13 39	0.05 1	0.24 503	0.05 1	0.09 296	0.05 3	0.13 286

252Zero-FE	0.18 111	0.08 6	0.28 62	0.18 35	0.10 49	0.15 28	0.11 17	0.22 41	0.22 97	0.76 548	0.11 20	0.09 18	0.08 8	0.17 26	0.15 116	0.07 68	0.51 572	0.06 31	0.08 210	0.06 46	0.10 167

Monster-pub-mixall	0.13 23	0.07 1	0.20 8	0.17 13	0.08 5	0.11 3	0.09 2	0.21 33	0.13 7	0.12 31	0.11 20	0.08 1	0.08 8	0.27 196	0.13 39	0.07 68	0.35 557	0.05 1	0.06 63	0.05 3	0.09 107

111111	0.13 23	0.08 6	0.20 8	0.20 109	0.13 167	0.13 14	0.10 8	0.23 50	0.17 28	0.11 17	0.13 44	0.12 67	0.08 8	0.19 51	0.12 11	0.07 68	0.16 400	0.06 31	0.04 1	0.08 166	0.16 348

LG-Stereo_L2	0.11 3	0.09 24	0.22 22	0.18 35	0.10 49	0.12 8	0.13 48	0.18 10	0.14 13	0.10 10	0.07 3	0.08 1	0.08 8	0.17 26	0.11 1	0.06 27	0.08 184	0.06 31	0.04 1	0.05 3	0.07 20

MLG-Stereo_test3	0.11 3	0.08 6	0.22 22	0.19 68	0.10 49	0.16 52	0.11 17	0.18 10	0.13 7	0.11 17	0.07 3	0.10 31	0.08 8	0.14 3	0.12 11	0.07 68	0.09 225	0.06 31	0.04 1	0.06 46	0.08 63

MLG-Stereo	0.11 3	0.08 6	0.26 46	0.19 68	0.09 13	0.15 28	0.11 17	0.18 10	0.13 7	0.09 2	0.06 1	0.10 31	0.08 8	0.18 37	0.12 11	0.06 27	0.16 400	0.06 31	0.04 1	0.05 3	0.07 20

FoundationStereo	0.13 23	0.08 6	0.18 3	0.29 454	0.30 516	0.12 8	0.13 48	0.12 1	0.18 40	0.09 2	0.08 6	0.10 31	0.08 8	0.14 3	0.11 1	0.07 68	0.31 544	0.06 31	0.04 1	0.05 3	0.06 7

AIO_rvc	0.20 166	0.16 278	0.49 229	0.41 540	0.29 511	0.15 28	0.17 162	0.21 33	0.19 53	0.17 111	0.14 75	0.13 78	0.08 8	0.35 311	0.13 39	0.07 68	0.19 450	0.06 31	0.05 22	0.06 46	0.41 536

DEFOM-Stereo	0.11 3	0.10 48	0.21 17	0.18 35	0.09 13	0.21 176	0.14 71	0.14 3	0.17 28	0.11 17	0.10 13	0.09 18	0.08 8	0.21 87	0.12 11	0.06 27	0.05 5	0.06 31	0.04 1	0.05 3	0.06 7

dual_stereo	0.18 111	0.08 6	0.26 46	0.21 142	0.32 526	0.11 3	0.13 48	0.27 100	0.20 64	0.11 17	0.09 10	0.10 31	0.08 8	0.20 72	0.14 79	0.07 68	0.45 568	0.06 31	0.05 22	0.05 3	0.65 575

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 166	0.74 564	0.71 424	0.17 13	0.08 5	0.15 28	0.15 96	0.19 19	0.18 40	0.13 42	0.12 34	0.10 31	0.08 8	0.16 12	0.14 79	0.34 554	0.12 316	0.08 168	0.07 132	0.11 358	0.24 453

AIO-Stereo	0.16 86	0.12 133	0.29 65	0.30 465	0.20 415	0.16 52	0.14 71	0.28 106	0.22 97	0.14 62	0.15 81	0.13 78	0.08 8	0.20 72	0.15 116	0.06 27	0.16 400	0.07 87	0.08 210	0.06 46	0.24 453

Selective-IGEV	0.15 65	0.10 48	0.34 103	0.32 487	0.19 391	0.16 52	0.14 71	0.29 125	0.20 64	0.13 42	0.14 75	0.13 78	0.08 8	0.23 133	0.14 79	0.06 27	0.13 337	0.07 87	0.06 63	0.06 46	0.11 206

HiDET	0.12 11	0.07 1	0.20 8	0.15 3	0.09 13	0.14 17	0.12 26	0.20 22	0.16 24	0.10 10	0.10 13	0.11 53	0.09 21	0.19 51	0.17 168	0.07 68	0.09 225	0.05 1	0.06 63	0.05 3	0.11 206

VIP-Stereo	0.13 23	0.15 245	0.31 81	0.18 35	0.12 117	0.24 246	0.12 26	0.20 22	0.20 64	0.10 10	0.13 44	0.11 53	0.09 21	0.20 72	0.13 39	0.06 27	0.11 293	0.06 31	0.04 1	0.05 3	0.08 63

GEAStereo	0.20 166	0.10 48	0.31 81	0.35 509	0.42 549	0.19 114	0.16 127	0.23 50	0.18 40	0.14 62	0.15 81	0.10 31	0.09 21	0.21 87	0.18 196	0.08 188	0.28 524	0.06 31	0.05 22	0.08 166	0.57 561

GSStereo	0.21 200	0.10 48	0.31 81	0.36 517	0.42 549	0.19 114	0.16 127	0.38 239	0.21 87	0.14 62	0.15 81	0.10 31	0.09 21	0.21 87	0.18 196	0.08 188	0.31 544	0.06 31	0.06 63	0.08 166	0.63 570

GS-Stereo							0.16 127	0.38 239	0.21 87	0.14 62	0.15 81	0.10 31	0.09 21	0.21 87	0.18 196	0.08 188	0.31 544	0.06 31	0.06 63	0.08 166	0.63 570

AdaDepth	0.13 23	0.10 48	0.32 93	0.20 109	0.11 80	0.19 114	0.13 48	0.16 4	0.16 24	0.10 10	0.10 13	0.10 31	0.09 21	0.19 51	0.12 11	0.05 1	0.11 293	0.06 31	0.06 63	0.05 3	0.11 206

S2M2_XL	0.10 1	0.10 48	0.24 30	0.14 1	0.10 49	0.09 1	0.09 2	0.12 1	0.09 1	0.11 17	0.12 34	0.09 18	0.09 21	0.12 1	0.11 1	0.09 267	0.07 122	0.08 168	0.07 132	0.08 166	0.07 20
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
4.5_new	0.13 23	0.12 133	0.24 30	0.17 13	0.10 49	0.14 17	0.12 26	0.22 41	0.17 28	0.13 42	0.13 44	0.08 1	0.09 21	0.19 51	0.12 11	0.05 1	0.18 437	0.05 1	0.06 63	0.06 46	0.09 107

4.5w-stereo	0.13 23	0.12 133	0.24 30	0.17 13	0.10 49	0.14 17	0.12 26	0.22 41	0.17 28	0.13 42	0.13 44	0.08 1	0.09 21	0.19 51	0.12 11	0.05 1	0.18 437	0.05 1	0.06 63	0.06 46	0.09 107

2.5w	0.13 23	0.10 48	0.23 27	0.18 35	0.09 13	0.15 28	0.15 96	0.21 33	0.16 24	0.12 31	0.13 44	0.10 31	0.09 21	0.21 87	0.12 11	0.05 1	0.19 450	0.05 1	0.07 132	0.05 3	0.12 257

monsterstereo	0.13 23	0.10 48	0.20 8	0.19 68	0.12 117	0.14 17	0.12 26	0.26 93	0.18 40	0.14 62	0.16 89	0.08 1	0.09 21	0.22 110	0.14 79	0.05 1	0.16 400	0.06 31	0.09 296	0.06 46	0.07 20

monsters	0.13 23	0.10 48	0.20 8	0.18 35	0.13 167	0.15 28	0.11 17	0.24 69	0.16 24	0.15 84	0.13 44	0.08 1	0.09 21	0.23 133	0.12 11	0.06 27	0.15 387	0.05 1	0.08 210	0.05 3	0.09 107

LGtest1	0.10 1	0.09 24	0.19 5	0.18 35	0.09 13	0.13 14	0.09 2	0.17 7	0.13 7	0.10 10	0.08 6	0.09 18	0.09 21	0.16 12	0.12 11	0.08 188	0.06 49	0.06 31	0.05 22	0.06 46	0.08 63

LG-Stereo	0.14 50	0.13 168	0.30 73	0.21 142	0.11 80	0.16 52	0.18 215	0.23 50	0.19 53	0.12 31	0.18 112	0.11 53	0.09 21	0.15 6	0.14 79	0.06 27	0.07 122	0.08 168	0.08 210	0.07 106	0.07 20

HART	0.20 166	0.14 212	0.42 157	0.26 369	0.24 477	0.17 71	0.16 127	0.32 166	0.25 148	0.15 84	0.26 195	0.17 142	0.09 21	0.24 144	0.14 79	0.06 27	0.36 558	0.07 87	0.05 22	0.08 166	0.27 480

GREAT-IGEV	0.19 138	0.11 82	0.39 130	0.22 194	0.33 528	0.14 17	0.15 96	0.18 10	0.22 97	0.14 62	0.16 89	0.09 18	0.09 21	0.23 133	0.14 79	0.06 27	0.50 571	0.06 31	0.06 63	0.07 106	0.53 557

SCV_C0	0.19 138	0.14 212	0.40 139	0.30 465	0.20 415	0.15 28	0.16 127	0.35 201	0.26 159	0.17 111	0.16 89	0.13 78	0.09 21	0.31 269	0.14 79	0.07 68	0.22 480	0.06 31	0.06 63	0.09 244	0.25 464

SCV	0.18 111	0.15 245	0.37 121	0.26 369	0.20 415	0.16 52	0.16 127	0.35 201	0.23 111	0.14 62	0.16 89	0.13 78	0.09 21	0.31 269	0.12 11	0.08 188	0.19 450	0.07 87	0.07 132	0.09 244	0.26 476

StereoAnything_RVC	0.22 222	0.47 527	0.67 404	0.30 465	0.31 523	0.11 3	0.11 17	0.18 10	0.15 18	0.09 2	0.11 20	0.09 18	0.09 21	0.27 196	0.12 11	0.09 267	0.39 560	0.06 31	0.04 1	0.24 525	0.49 552

AIO_test	0.20 166	0.12 133	0.46 188	0.45 547	0.38 542	0.15 28	0.17 162	0.28 106	0.20 64	0.19 134	0.13 44	0.14 103	0.09 21	0.39 333	0.13 39	0.07 68	0.21 469	0.06 31	0.06 63	0.06 46	0.34 514

GIP-stereo	0.16 86	0.12 133	0.25 39	0.24 292	0.22 447	0.15 28	0.14 71	0.32 166	0.21 87	0.11 17	0.16 89	0.13 78	0.09 21	0.20 72	0.13 39	0.07 68	0.13 337	0.06 31	0.05 22	0.06 46	0.32 506

mms	0.15 65	0.14 212	0.25 39	0.20 109	0.15 268	0.17 71	0.17 162	0.21 33	0.19 53	0.14 62	0.18 112	0.14 103	0.09 21	0.26 182	0.15 116	0.06 27	0.07 122	0.08 168	0.06 63	0.07 106	0.19 389

RAStereo	0.14 50	0.15 245	0.40 139	0.22 194	0.11 80	0.15 28	0.18 215	0.25 85	0.24 123	0.13 42	0.17 101	0.11 53	0.09 21	0.15 6	0.13 39	0.08 188	0.06 49	0.08 168	0.06 63	0.07 106	0.05 1

U	1.02 566	0.10 48	0.26 46	0.22 194	3.66 596	6.41 600	0.13 48	0.22 41	0.21 87	0.11 17	0.11 20	0.10 31	0.09 21	0.12 1	0.11 1	0.07 68	0.05 5	5.35 606	2.86 603	0.07 106	0.06 7

RSM++	0.14 50	0.11 82	0.25 39	0.32 487	0.17 336	0.17 71	0.15 96	0.23 50	0.21 87	0.12 31	0.12 34	0.14 103	0.09 21	0.21 87	0.13 39	0.06 27	0.05 5	0.07 87	0.07 132	0.07 106	0.11 206

RSM	0.14 50	0.11 82	0.25 39	0.29 454	0.16 306	0.16 52	0.15 96	0.24 69	0.20 64	0.13 42	0.13 44	0.15 118	0.09 21	0.22 110	0.13 39	0.06 27	0.06 49	0.07 87	0.07 132	0.07 106	0.11 206

EGLCR-Stereo	0.19 138	0.09 24	0.34 103	0.29 454	0.17 336	0.28 305	0.16 127	0.30 143	0.23 111	0.22 169	0.11 20	0.16 127	0.09 21	0.28 219	0.15 116	0.07 68	0.25 508	0.07 87	0.07 132	0.06 46	0.37 528

MS-F	0.11 3	0.07 1	0.19 5	0.16 6	0.09 13	0.15 28	0.12 26	0.18 10	0.14 13	0.10 10	0.09 10	0.11 53	0.10 48	0.16 12	0.14 79	0.07 68	0.11 293	0.05 1	0.07 132	0.05 3	0.13 286

LCMNet	0.12 11	0.08 6	0.20 8	0.16 6	0.09 13	0.15 28	0.12 26	0.19 19	0.20 64	0.10 10	0.11 20	0.11 53	0.10 48	0.20 72	0.16 142	0.07 68	0.11 293	0.05 1	0.07 132	0.05 3	0.14 315

DLNR-FE	10.53 603	12.31 610	20.33 616	105.85 624	23.36 619	0.14 17	0.13 48	3.25 599	0.20 64	0.16 98	0.23 170	0.16 127	0.10 48	0.31 269	0.16 142	2.59 601	0.32 549	0.07 87	0.07 132	40.66 624	0.28 488

Replicate-Monster	0.15 65	0.12 133	0.40 139	0.17 13	0.10 49	0.17 71	0.10 8	0.24 69	0.20 64	0.12 31	0.10 13	0.10 31	0.10 48	0.28 219	0.12 11	0.06 27	0.31 544	0.06 31	0.06 63	0.05 3	0.21 418

qwe	0.13 23	0.10 48	0.24 30	0.17 13	0.11 80	0.15 28	0.12 26	0.26 93	0.18 40	0.14 62	0.13 44	0.09 18	0.10 48	0.23 133	0.13 39	0.05 1	0.18 437	0.05 1	0.06 63	0.05 3	0.09 107

2.25w	0.13 23	0.10 48	0.24 30	0.17 13	0.09 13	0.15 28	0.10 8	0.20 22	0.19 53	0.14 62	0.18 112	0.09 18	0.10 48	0.23 133	0.15 116	0.05 1	0.17 425	0.05 1	0.08 210	0.05 3	0.12 257

4.25_new	0.13 23	0.12 133	0.26 46	0.18 35	0.10 49	0.17 71	0.12 26	0.22 41	0.15 18	0.13 42	0.13 44	0.09 18	0.10 48	0.22 110	0.14 79	0.05 1	0.18 437	0.05 1	0.06 63	0.05 3	0.11 206

4.5w_new	0.13 23	0.12 133	0.26 46	0.18 35	0.10 49	0.17 71	0.12 26	0.22 41	0.15 18	0.13 42	0.13 44	0.09 18	0.10 48	0.22 110	0.14 79	0.05 1	0.18 437	0.05 1	0.06 63	0.05 3	0.11 206

4.25w-stereo	0.13 23	0.12 133	0.26 46	0.18 35	0.10 49	0.17 71	0.12 26	0.22 41	0.15 18	0.13 42	0.13 44	0.09 18	0.10 48	0.22 110	0.14 79	0.05 1	0.18 437	0.05 1	0.06 63	0.05 3	0.11 206

3.75w	0.12 11	0.10 48	0.21 17	0.17 13	0.11 80	0.18 96	0.12 26	0.24 69	0.15 18	0.13 42	0.12 34	0.08 1	0.10 48	0.18 37	0.12 11	0.05 1	0.14 356	0.05 1	0.05 22	0.05 3	0.08 63

LG-G_1	0.12 11	0.08 6	0.28 62	0.20 109	0.09 13	0.21 176	0.09 2	0.20 22	0.12 3	0.11 17	0.10 13	0.11 53	0.10 48	0.22 110	0.11 1	0.07 68	0.09 225	0.06 31	0.05 22	0.06 46	0.12 257

LG-G	0.12 11	0.08 6	0.28 62	0.20 109	0.09 13	0.21 176	0.09 2	0.20 22	0.12 3	0.11 17	0.10 13	0.11 53	0.10 48	0.22 110	0.11 1	0.07 68	0.09 225	0.06 31	0.05 22	0.06 46	0.12 257

castereo++	0.14 50	0.13 168	0.25 39	0.19 68	0.10 49	0.27 287	0.13 48	0.24 69	0.26 159	0.11 17	0.13 44	0.16 127	0.10 48	0.18 37	0.11 1	0.07 68	0.08 184	0.07 87	0.06 63	0.05 3	0.07 20

fffft	0.14 50	0.12 133	0.30 73	0.19 68	0.10 49	0.17 71	0.18 215	0.23 50	0.17 28	0.14 62	0.11 20	0.13 78	0.10 48	0.24 144	0.18 196	0.06 27	0.05 5	0.07 87	0.06 63	0.07 106	0.09 107
1: 1. 1
tt45	0.15 65	0.14 212	0.29 65	0.19 68	0.11 80	0.23 224	0.18 215	0.23 50	0.18 40	0.16 98	0.13 44	0.14 103	0.10 48	0.31 269	0.15 116	0.07 68	0.05 5	0.08 168	0.06 63	0.07 106	0.08 63

ours_stereo	0.15 65	0.14 212	0.29 65	0.21 142	0.14 206	0.17 71	0.18 215	0.21 33	0.20 64	0.13 42	0.18 112	0.14 103	0.10 48	0.24 144	0.15 116	0.06 27	0.06 49	0.08 168	0.06 63	0.07 106	0.13 286

IGEV-Stereo+	0.14 50	0.08 6	0.26 46	0.18 35	0.14 206	0.09 1	0.10 8	0.16 4	0.17 28	0.14 62	0.08 6	0.10 31	0.10 48	0.22 110	0.14 79	0.07 68	0.15 387	0.06 31	0.06 63	0.16 457	0.29 494

RAFT-Stereo-weight	0.17 101	0.10 48	0.31 81	0.20 109	0.12 117	0.20 148	0.16 127	0.38 239	0.33 259	0.25 198	0.20 131	0.19 165	0.10 48	0.19 51	0.16 142	0.07 68	0.13 337	0.07 87	0.06 63	0.06 46	0.09 107

CAS++	0.17 101	0.13 168	0.35 109	0.18 35	0.13 167	0.17 71	0.16 127	0.42 292	0.25 148	0.19 134	0.18 112	0.13 78	0.10 48	0.22 110	0.12 11	0.12 413	0.10 259	0.11 383	0.08 210	0.10 306	0.09 107
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.15 65	0.12 133	0.38 123	0.19 68	0.11 80	0.18 96	0.17 162	0.21 33	0.23 111	0.14 62	0.24 179	0.16 127	0.10 48	0.19 51	0.13 39	0.07 68	0.06 49	0.07 87	0.06 63	0.10 306	0.07 20

MSKI-zero shot	0.19 138	0.10 48	0.47 194	0.30 465	0.14 206	0.21 176	0.14 71	0.33 185	0.22 97	0.24 185	0.25 187	0.22 198	0.10 48	0.32 279	0.14 79	0.07 68	0.30 540	0.07 87	0.07 132	0.06 46	0.09 107

DLNR_Zeroshot_test	10.53 603	12.28 609	20.32 614	105.84 623	23.88 620	0.14 17	0.13 48	3.20 598	0.20 64	0.16 98	0.23 170	0.16 127	0.10 48	0.32 279	0.16 142	2.54 600	0.32 549	0.07 87	0.07 132	40.17 623	0.28 488

4D-IteraStereo	0.20 166	0.21 365	0.62 381	0.21 142	0.14 206	0.19 114	0.17 162	0.29 125	0.28 188	0.24 185	0.20 131	0.20 177	0.10 48	0.22 110	0.18 196	0.07 68	0.07 122	0.10 326	0.08 210	0.08 166	0.33 511

CAS	0.16 86	0.07 1	0.29 65	0.42 543	0.17 336	0.20 148	0.18 215	0.23 50	0.20 64	0.15 84	0.19 122	0.11 53	0.10 48	0.15 6	0.14 79	0.31 551	0.04 1	0.06 31	0.04 1	0.06 46	0.16 348

CES	0.14 50	0.08 6	0.24 30	0.17 13	0.23 460	0.18 96	0.15 96	0.24 69	0.20 64	0.14 62	0.18 112	0.14 103	0.10 48	0.19 51	0.12 11	0.07 68	0.05 5	0.06 31	0.04 1	0.08 166	0.20 407

XX-Stereo	0.25 309	0.11 82	1.09 519	0.35 509	0.38 542	0.23 224	0.13 48	0.43 301	0.19 53	0.20 144	0.40 358	0.31 322	0.10 48	0.33 289	0.13 39	0.08 188	0.11 293	0.08 168	0.09 296	0.07 106	0.10 167

CSFM-Stereo	0.12 11	0.08 6	0.17 1	0.16 6	0.08 5	0.16 52	0.13 48	0.22 41	0.13 7	0.11 17	0.11 20	0.10 31	0.11 74	0.17 26	0.14 79	0.07 68	0.12 316	0.05 1	0.06 63	0.05 3	0.12 257

gasm-f	0.20 166	0.12 133	0.36 115	0.35 509	0.36 538	0.18 96	0.17 162	0.23 50	0.18 40	0.14 62	0.19 122	0.10 31	0.11 74	0.20 72	0.19 225	0.08 188	0.28 524	0.06 31	0.05 22	0.09 244	0.57 561

Zero-FE251	0.17 101	0.09 24	0.38 123	0.18 35	0.10 49	0.20 148	0.13 48	0.20 22	0.15 18	0.75 545	0.13 44	0.13 78	0.11 74	0.16 12	0.16 142	0.08 188	0.10 259	0.06 31	0.05 22	0.05 3	0.18 373

Wavelet-MonSter	0.12 11	0.08 6	0.25 39	0.18 35	0.10 49	0.13 14	0.12 26	0.16 4	0.14 13	0.11 17	0.14 75	0.10 31	0.11 74	0.20 72	0.15 116	0.05 1	0.16 400	0.05 1	0.07 132	0.05 3	0.12 257

zero-FE	0.21 200	0.08 6	1.10 520	0.24 292	0.27 499	0.12 8	0.14 71	0.20 22	0.20 64	0.12 31	0.11 20	0.13 78	0.11 74	0.22 110	0.19 225	0.09 267	0.23 490	0.07 87	0.08 210	0.19 497	0.27 480

asda	0.13 23	0.11 82	0.24 30	0.18 35	0.10 49	0.14 17	0.12 26	0.25 85	0.17 28	0.12 31	0.11 20	0.08 1	0.11 74	0.21 87	0.12 11	0.05 1	0.18 437	0.05 1	0.05 22	0.05 3	0.11 206

asd	0.12 11	0.10 48	0.23 27	0.18 35	0.10 49	0.15 28	0.10 8	0.20 22	0.14 13	0.13 42	0.12 34	0.09 18	0.11 74	0.21 87	0.12 11	0.05 1	0.14 356	0.05 1	0.05 22	0.05 3	0.09 107

2.75w_new	0.13 23	0.10 48	0.25 39	0.16 6	0.09 13	0.15 28	0.12 26	0.26 93	0.18 40	0.14 62	0.13 44	0.08 1	0.11 74	0.22 110	0.15 116	0.05 1	0.19 450	0.05 1	0.07 132	0.05 3	0.10 167

3.25w_new	0.13 23	0.09 24	0.24 30	0.17 13	0.09 13	0.18 96	0.10 8	0.23 50	0.18 40	0.15 84	0.13 44	0.10 31	0.11 74	0.20 72	0.13 39	0.05 1	0.17 425	0.05 1	0.06 63	0.04 1	0.11 206

3.25w	0.13 23	0.09 24	0.24 30	0.17 13	0.09 13	0.18 96	0.10 8	0.23 50	0.18 40	0.15 84	0.13 44	0.10 31	0.11 74	0.20 72	0.13 39	0.05 1	0.17 425	0.05 1	0.06 63	0.04 1	0.11 206

3.5w_stereo	0.12 11	0.11 82	0.21 17	0.17 13	0.09 13	0.17 71	0.09 2	0.23 50	0.17 28	0.14 62	0.13 44	0.10 31	0.11 74	0.22 110	0.13 39	0.05 1	0.11 293	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.08 63

2w_stereo	0.13 23	0.11 82	0.21 17	0.18 35	0.09 13	0.17 71	0.14 71	0.29 125	0.20 64	0.15 84	0.14 75	0.08 1	0.11 74	0.15 6	0.13 39	0.05 1	0.12 316	0.05 1	0.05 22	0.05 3	0.08 63

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 50	0.10 48	0.27 58	0.21 142	0.11 80	0.16 52	0.14 71	0.24 69	0.17 28	0.17 111	0.20 131	0.18 155	0.11 74	0.16 12	0.17 168	0.07 68	0.08 184	0.07 87	0.07 132	0.07 106	0.09 107

MM-Stereo_test2	0.19 138	0.11 82	0.47 194	0.25 329	0.11 80	0.21 176	0.20 295	0.28 106	0.24 123	0.16 98	0.17 101	0.13 78	0.11 74	0.21 87	0.14 79	0.06 27	0.26 515	0.07 87	0.06 63	0.09 244	0.41 536

HUF	0.26 332	0.15 245	0.79 449	0.39 529	0.31 523	0.16 52	0.17 162	0.36 213	0.25 148	0.19 134	0.14 75	0.23 212	0.11 74	0.32 279	0.14 79	0.08 188	0.60 584	0.06 31	0.05 22	0.07 106	0.56 558

AIO-test2	0.22 222	0.27 444	0.54 313	0.29 454	0.16 306	0.22 205	0.16 127	0.44 322	0.43 381	0.17 111	0.29 223	0.16 127	0.11 74	0.27 196	0.14 79	0.19 519	0.07 122	0.10 326	0.11 386	0.08 166	0.09 107

SMoEStereo_RVC	0.14 50	0.15 245	0.29 65	0.19 68	0.10 49	0.19 114	0.17 162	0.21 33	0.21 87	0.15 84	0.13 44	0.12 67	0.11 74	0.25 162	0.16 142	0.06 27	0.05 5	0.08 168	0.06 63	0.06 46	0.08 63

999	0.15 65	0.13 168	0.30 73	0.19 68	0.12 117	0.20 148	0.17 162	0.25 85	0.20 64	0.14 62	0.16 89	0.14 103	0.11 74	0.36 317	0.16 142	0.07 68	0.05 5	0.07 87	0.06 63	0.06 46	0.08 63

IGEV-Stereo++	0.15 65	0.09 24	0.27 58	0.21 142	0.13 167	0.14 17	0.11 17	0.23 50	0.19 53	0.15 84	0.14 75	0.11 53	0.11 74	0.19 51	0.12 11	0.06 27	0.21 469	0.06 31	0.05 22	0.06 46	0.28 488

Occ-G	0.18 111	0.10 48	0.38 123	0.23 245	0.15 268	0.16 52	0.18 215	0.23 50	0.26 159	0.15 84	0.20 131	0.21 191	0.11 74	0.22 110	0.19 225	0.07 68	0.17 425	0.07 87	0.06 63	0.08 166	0.30 497

Pointernet	0.15 65	0.08 6	0.35 109	0.19 68	0.12 117	0.20 148	0.12 26	0.34 192	0.25 148	0.15 84	0.16 89	0.13 78	0.11 74	0.18 37	0.13 39	0.08 188	0.06 49	0.06 31	0.05 22	0.06 46	0.08 63

test_for_model	0.33 427	0.91 571	0.48 209	0.74 571	0.50 556	0.20 148	0.16 127	0.33 185	0.27 176	0.29 254	0.15 81	0.13 78	0.11 74	0.17 26	0.14 79	0.31 551	0.27 519	0.06 31	0.05 22	0.97 586	0.31 501

IGEV++	0.19 138	0.13 168	0.38 123	0.30 465	0.19 391	0.15 28	0.15 96	0.32 166	0.18 40	0.13 42	0.16 89	0.12 67	0.11 74	0.24 144	0.15 116	0.07 68	0.32 549	0.07 87	0.05 22	0.07 106	0.42 539

MaDis-Stereo	0.15 65	0.17 309	0.39 130	0.19 68	0.15 268	0.16 52	0.13 48	0.26 93	0.22 97	0.13 42	0.15 81	0.14 103	0.11 74	0.17 26	0.17 168	0.08 188	0.07 122	0.08 168	0.06 63	0.07 106	0.06 7

UniTT-Stereo	0.15 65	0.12 133	0.45 174	0.21 142	0.14 206	0.17 71	0.13 48	0.20 22	0.19 53	0.16 98	0.20 131	0.10 31	0.11 74	0.18 37	0.17 168	0.08 188	0.06 49	0.07 87	0.06 63	0.08 166	0.07 20

CASnet	0.15 65	0.13 168	0.30 73	0.22 194	0.08 5	0.15 28	0.14 71	0.28 106	0.26 159	0.23 177	0.20 131	0.15 118	0.11 74	0.18 37	0.13 39	0.07 68	0.05 5	0.11 383	0.09 296	0.08 166	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.17 101	0.11 82	0.49 229	0.20 109	0.13 167	0.23 224	0.15 96	0.33 185	0.22 97	0.25 198	0.20 131	0.14 103	0.11 74	0.17 26	0.14 79	0.07 68	0.23 490	0.07 87	0.06 63	0.05 3	0.07 20

CroCo-Stereo Lap2	0.16 86	0.18 331	0.39 130	0.26 369	0.18 364	0.11 3	0.19 259	0.30 143	0.22 97	0.13 42	0.16 89	0.15 118	0.11 74	0.17 26	0.15 116	0.07 68	0.07 122	0.08 168	0.06 63	0.08 166	0.07 20

GLC_STEREO	0.15 65	0.11 82	0.31 81	0.22 194	0.09 13	0.17 71	0.15 96	0.24 69	0.28 188	0.17 111	0.20 131	0.17 142	0.11 74	0.24 144	0.17 168	0.07 68	0.09 225	0.09 253	0.08 210	0.07 106	0.07 20

CREStereo++_RVC	0.16 86	0.09 24	0.42 157	0.17 13	0.11 80	0.18 96	0.13 48	0.23 50	0.31 233	0.21 151	0.31 248	0.13 78	0.11 74	0.17 26	0.16 142	0.07 68	0.04 1	0.06 31	0.15 490	0.06 46	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
DDF-Stereo	0.16 86	0.08 6	0.30 73	0.21 142	0.20 415	0.12 8	0.14 71	0.20 22	0.19 53	0.11 17	0.10 13	0.13 78	0.12 104	0.24 144	0.20 247	0.09 267	0.18 437	0.07 87	0.06 63	0.20 505	0.19 389

4w-stereo	0.13 23	0.11 82	0.31 81	0.17 13	0.10 49	0.15 28	0.10 8	0.20 22	0.14 13	0.13 42	0.12 34	0.08 1	0.12 104	0.23 133	0.13 39	0.05 1	0.18 437	0.05 1	0.08 210	0.05 3	0.15 332

3w_stereo	0.14 50	0.11 82	0.31 81	0.19 68	0.09 13	0.16 52	0.16 127	0.28 106	0.20 64	0.13 42	0.12 34	0.08 1	0.12 104	0.19 51	0.12 11	0.05 1	0.19 450	0.05 1	0.06 63	0.05 3	0.10 167

1w_stereo	0.13 23	0.09 24	0.17 1	0.19 68	0.10 49	0.16 52	0.15 96	0.27 100	0.22 97	0.14 62	0.16 89	0.08 1	0.12 104	0.19 51	0.14 79	0.05 1	0.10 259	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.09 107

S2M2_L	0.13 23	0.12 133	0.26 46	0.17 13	0.12 117	0.12 8	0.07 1	0.18 10	0.21 87	0.12 31	0.15 81	0.14 103	0.12 104	0.16 12	0.15 116	0.13 435	0.09 225	0.09 253	0.10 352	0.11 358	0.09 107
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.12 11	0.08 6	0.18 3	0.17 13	0.07 1	0.17 71	0.13 48	0.19 19	0.17 28	0.12 31	0.13 44	0.11 53	0.12 104	0.19 51	0.12 11	0.08 188	0.04 1	0.06 31	0.05 22	0.06 46	0.05 1

MM-Stereo_test3	0.19 138	0.15 245	0.39 130	0.25 329	0.15 268	0.19 114	0.22 355	0.42 292	0.40 348	0.17 111	0.24 179	0.17 142	0.12 104	0.22 110	0.16 142	0.08 188	0.21 469	0.08 168	0.06 63	0.09 244	0.11 206

AIO-test1	0.21 200	0.22 384	0.56 332	0.31 481	0.24 477	0.21 176	0.16 127	0.42 292	0.37 312	0.17 111	0.26 195	0.18 155	0.12 104	0.29 241	0.15 116	0.08 188	0.07 122	0.10 326	0.11 386	0.07 106	0.10 167

tg	0.18 111	0.15 245	0.34 103	0.22 194	0.11 80	0.23 224	0.15 96	0.35 201	0.27 176	0.20 144	0.25 187	0.20 177	0.12 104	0.25 162	0.16 142	0.07 68	0.07 122	0.09 253	0.09 296	0.08 166	0.13 286

WCG-NET	0.15 65	0.12 133	0.31 81	0.18 35	0.09 13	0.18 96	0.17 162	0.23 50	0.29 207	0.18 129	0.22 159	0.15 118	0.12 104	0.19 51	0.13 39	0.06 27	0.12 316	0.07 87	0.05 22	0.06 46	0.06 7

model_zeroshot	0.21 200	0.14 212	0.51 269	0.34 503	0.18 364	0.26 280	0.16 127	0.41 287	0.24 123	0.33 332	0.20 131	0.25 242	0.12 104	0.26 182	0.16 142	0.09 267	0.21 469	0.07 87	0.08 210	0.07 106	0.13 286

GCAP-BAT	0.20 166	0.12 133	0.48 209	0.25 329	0.17 336	0.24 246	0.16 127	0.32 166	0.21 87	0.28 230	0.30 237	0.26 261	0.12 104	0.28 219	0.19 225	0.07 68	0.25 508	0.07 87	0.08 210	0.06 46	0.19 389

WCG-NET（raft）	0.16 86	0.14 212	0.32 93	0.18 35	0.09 13	0.19 114	0.16 127	0.24 69	0.27 176	0.19 134	0.19 122	0.20 177	0.12 104	0.22 110	0.13 39	0.06 27	0.17 425	0.06 31	0.05 22	0.07 106	0.07 20

testlalala2	0.19 138	0.11 82	0.49 229	0.37 518	0.26 494	0.24 246	0.14 71	0.37 228	0.26 159	0.25 198	0.27 208	0.21 191	0.12 104	0.17 26	0.17 168	0.07 68	0.07 122	0.07 87	0.07 132	0.07 106	0.08 63

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 111	0.15 245	0.27 58	0.20 109	0.13 167	0.24 246	0.17 162	0.31 159	0.37 312	0.43 466	0.17 101	0.13 78	0.12 104	0.20 72	0.16 142	0.08 188	0.07 122	0.09 253	0.07 132	0.09 244	0.08 63

ff7	0.18 111	0.13 168	0.41 148	0.21 142	0.15 268	0.21 176	0.17 162	0.28 106	0.23 111	0.21 151	0.13 44	0.12 67	0.12 104	0.27 196	0.13 39	0.07 68	0.25 508	0.08 168	0.07 132	0.08 166	0.36 520

IGEVStereo-DCA	0.20 166	0.17 309	0.41 148	0.22 194	0.15 268	0.20 148	0.17 162	0.28 106	0.23 111	0.19 134	0.12 34	0.14 103	0.12 104	0.38 330	0.31 388	0.07 68	0.16 400	0.08 168	0.07 132	0.08 166	0.36 520

ffff	0.18 111	0.13 168	0.41 148	0.21 142	0.15 268	0.21 176	0.17 162	0.28 106	0.23 111	0.21 151	0.13 44	0.12 67	0.12 104	0.27 196	0.13 39	0.07 68	0.25 508	0.08 168	0.07 132	0.08 166	0.36 520

rrr	0.22 222	0.17 309	0.79 449	0.22 194	0.15 268	0.20 148	0.18 215	0.40 269	0.27 176	0.19 134	0.12 34	0.14 103	0.12 104	0.38 330	0.31 388	0.07 68	0.16 400	0.08 168	0.07 132	0.08 166	0.28 488

11t	0.18 111	0.13 168	0.41 148	0.21 142	0.15 268	0.21 176	0.17 162	0.28 106	0.23 111	0.21 151	0.13 44	0.12 67	0.12 104	0.27 196	0.13 39	0.07 68	0.25 508	0.08 168	0.07 132	0.08 166	0.36 520

LL-Strereo2	0.21 200	0.25 426	0.53 301	0.32 487	0.20 415	0.25 263	0.14 71	0.32 166	0.25 148	0.25 198	0.20 131	0.24 230	0.12 104	0.28 219	0.18 196	0.07 68	0.07 122	0.12 418	0.09 296	0.09 244	0.16 348

anonymousdsp	0.20 166	0.13 168	0.49 229	0.28 435	0.20 415	0.21 176	0.17 162	0.29 125	0.24 123	0.22 169	0.13 44	0.12 67	0.12 104	0.32 279	0.13 39	0.07 68	0.26 515	0.08 168	0.07 132	0.08 166	0.48 550

ProNet	0.16 86	0.13 168	0.36 115	0.21 142	0.15 268	0.20 148	0.19 259	0.29 125	0.23 111	0.14 62	0.13 44	0.13 78	0.12 104	0.25 162	0.13 39	0.06 27	0.09 225	0.07 87	0.06 63	0.07 106	0.22 432

ccc-4	0.18 111	0.13 168	0.41 148	0.21 142	0.15 268	0.21 176	0.17 162	0.28 106	0.23 111	0.21 151	0.13 44	0.12 67	0.12 104	0.27 196	0.13 39	0.07 68	0.25 508	0.08 168	0.07 132	0.08 166	0.36 520

IGEV-Stereo	0.20 166	0.13 168	0.49 229	0.28 435	0.20 415	0.21 176	0.17 162	0.29 125	0.24 123	0.22 169	0.13 44	0.12 67	0.12 104	0.32 279	0.13 39	0.07 68	0.26 515	0.08 168	0.07 132	0.08 166	0.48 550
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.15 65	0.16 278	0.34 103	0.25 329	0.12 117	0.11 3	0.18 215	0.35 201	0.24 123	0.13 42	0.13 44	0.18 155	0.12 104	0.15 6	0.13 39	0.08 188	0.06 49	0.07 87	0.05 22	0.07 106	0.06 7
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
iRaftStereo_RVC	0.17 101	0.16 278	0.35 109	0.21 142	0.11 80	0.20 148	0.17 162	0.34 192	0.25 148	0.20 144	0.25 187	0.19 165	0.12 104	0.21 87	0.16 142	0.07 68	0.12 316	0.10 326	0.09 296	0.09 244	0.14 315

TANstereo	0.16 86	0.11 82	0.43 163	0.16 6	0.08 5	0.25 263	0.14 71	0.23 50	0.29 207	0.25 198	0.30 237	0.16 127	0.12 104	0.18 37	0.13 39	0.08 188	0.07 122	0.06 31	0.05 22	0.07 106	0.08 63

XX-TBD	0.16 86	0.21 365	0.43 163	0.22 194	0.10 49	0.23 224	0.15 96	0.23 50	0.28 188	0.22 169	0.26 195	0.14 103	0.12 104	0.16 12	0.14 79	0.08 188	0.05 5	0.06 31	0.04 1	0.07 106	0.06 7

test_xeample3	0.22 222	0.17 309	0.81 454	0.21 142	0.15 268	0.20 148	0.18 215	0.40 269	0.25 148	0.19 134	0.12 34	0.13 78	0.12 104	0.34 304	0.33 406	0.07 68	0.20 464	0.07 87	0.08 210	0.08 166	0.34 514

GASTEREO	0.20 166	0.15 245	0.31 81	0.40 534	0.29 511	0.18 96	0.15 96	0.29 125	0.22 97	0.18 129	0.17 101	0.11 53	0.13 134	0.25 162	0.15 116	0.07 68	0.23 490	0.06 31	0.08 210	0.06 46	0.57 561

MSCF	0.20 166	0.14 212	0.31 81	0.40 534	0.29 511	0.17 71	0.15 96	0.29 125	0.22 97	0.17 111	0.16 89	0.11 53	0.13 134	0.24 144	0.15 116	0.07 68	0.23 490	0.06 31	0.08 210	0.07 106	0.57 561

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 23	0.15 245	0.21 17	0.27 407	0.09 13	0.15 28	0.13 48	0.23 50	0.21 87	0.12 31	0.11 20	0.10 31	0.13 134	0.22 110	0.13 39	0.07 68	0.05 5	0.06 31	0.05 22	0.07 106	0.07 20

fffy	0.15 65	0.14 212	0.31 81	0.21 142	0.14 206	0.19 114	0.18 215	0.24 69	0.19 53	0.13 42	0.17 101	0.15 118	0.13 134	0.25 162	0.15 116	0.06 27	0.08 184	0.08 168	0.06 63	0.07 106	0.15 332

trnet	0.14 50	0.09 24	0.26 46	0.15 3	0.07 1	0.21 176	0.12 26	0.25 85	0.26 159	0.16 98	0.21 149	0.15 118	0.13 134	0.19 51	0.14 79	0.09 267	0.05 5	0.06 31	0.04 1	0.06 46	0.06 7

MoCha-V2	0.18 111	0.12 133	0.40 139	0.30 465	0.24 477	0.16 52	0.15 96	0.28 106	0.19 53	0.16 98	0.16 89	0.13 78	0.13 134	0.30 256	0.13 39	0.06 27	0.28 524	0.06 31	0.06 63	0.06 46	0.25 464

MyStereo07	0.18 111	0.15 245	0.44 171	0.22 194	0.16 306	0.25 263	0.22 355	0.31 159	0.26 159	0.22 169	0.13 44	0.12 67	0.13 134	0.33 289	0.14 79	0.07 68	0.13 337	0.09 253	0.09 296	0.09 244	0.11 206

AE-Stereo	0.21 200	0.12 133	0.50 251	0.25 329	0.15 268	0.24 246	0.18 215	0.40 269	0.34 270	0.19 134	0.26 195	0.21 191	0.13 134	0.22 110	0.16 142	0.07 68	0.26 515	0.09 253	0.10 352	0.07 106	0.31 501

MIM_Stereo	0.20 166	0.17 309	0.55 322	0.20 109	0.21 432	0.17 71	0.14 71	0.37 228	0.27 176	0.28 230	0.35 297	0.23 212	0.13 134	0.28 219	0.16 142	0.06 27	0.08 184	0.09 253	0.08 210	0.08 166	0.15 332

GCAP-Stereo	0.18 111	0.21 365	0.47 194	0.23 245	0.18 364	0.21 176	0.10 8	0.28 106	0.24 123	0.20 144	0.22 159	0.15 118	0.13 134	0.21 87	0.16 142	0.07 68	0.19 450	0.07 87	0.05 22	0.06 46	0.09 107

MC-Stereo	0.18 111	0.10 48	0.36 115	0.28 435	0.14 206	0.18 96	0.15 96	0.24 69	0.20 64	0.21 151	0.24 179	0.16 127	0.13 134	0.25 162	0.14 79	0.07 68	0.17 425	0.07 87	0.07 132	0.06 46	0.30 497

test_4	0.19 138	0.16 278	0.39 130	0.24 292	0.13 167	0.19 114	0.21 321	0.27 100	0.24 123	0.24 185	0.47 436	0.22 198	0.13 134	0.27 196	0.18 196	0.06 27	0.06 49	0.09 253	0.09 296	0.07 106	0.06 7

test-3	0.18 111	0.10 48	0.48 209	0.23 245	0.14 206	0.18 96	0.16 127	0.32 166	0.29 207	0.26 208	0.17 101	0.22 198	0.13 134	0.26 182	0.19 225	0.06 27	0.14 356	0.08 168	0.08 210	0.06 46	0.10 167

test_1	0.18 111	0.10 48	0.48 209	0.23 245	0.14 206	0.18 96	0.16 127	0.32 166	0.29 207	0.26 208	0.17 101	0.22 198	0.13 134	0.26 182	0.19 225	0.06 27	0.14 356	0.08 168	0.08 210	0.06 46	0.10 167

test_3	0.20 166	0.12 133	0.49 229	0.26 369	0.14 206	0.22 205	0.25 421	0.34 192	0.33 259	0.25 198	0.18 112	0.23 212	0.13 134	0.25 162	0.20 247	0.06 27	0.14 356	0.09 253	0.10 352	0.07 106	0.10 167

TRStereo	0.22 222	0.21 365	0.62 381	0.40 534	0.19 391	0.22 205	0.16 127	0.58 469	0.30 223	0.21 151	0.21 149	0.22 198	0.13 134	0.27 196	0.14 79	0.09 267	0.09 225	0.09 253	0.11 386	0.06 46	0.19 389

CREStereo	0.14 50	0.09 24	0.27 58	0.14 1	0.08 5	0.22 205	0.15 96	0.26 93	0.26 159	0.16 98	0.21 149	0.14 103	0.13 134	0.19 51	0.14 79	0.09 267	0.05 5	0.06 31	0.04 1	0.07 106	0.06 7
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
OmniDepth	0.11 3	0.11 82	0.22 22	0.19 68	0.07 1	0.16 52	0.12 26	0.18 10	0.13 7	0.08 1	0.09 10	0.14 103	0.14 151	0.15 6	0.11 1	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 22	0.05 3	0.05 1

FE-Mocha	0.18 111	0.11 82	0.40 139	0.26 369	0.14 206	0.19 114	0.14 71	0.36 213	0.24 123	0.24 185	0.24 179	0.23 212	0.14 151	0.27 196	0.19 225	0.08 188	0.08 184	0.08 168	0.08 210	0.07 106	0.08 63

IGEV-FE	0.23 255	0.11 82	0.82 458	0.21 142	0.23 460	0.20 148	0.19 259	0.38 239	0.23 111	0.34 352	0.22 159	0.29 292	0.14 151	0.24 144	0.20 247	0.07 68	0.09 225	0.08 168	0.08 210	0.08 166	0.35 518

FlowAnything_test	0.15 65	0.12 133	0.23 27	0.21 142	0.12 117	0.18 96	0.16 127	0.25 85	0.17 28	0.15 84	0.13 44	0.15 118	0.14 151	0.19 51	0.17 168	0.10 334	0.07 122	0.11 383	0.12 429	0.08 166	0.10 167

MM-Stereo_test1	0.20 166	0.13 168	0.45 174	0.24 292	0.12 117	0.20 148	0.21 321	0.36 213	0.32 243	0.23 177	0.22 159	0.15 118	0.14 151	0.28 219	0.16 142	0.07 68	0.24 503	0.08 168	0.07 132	0.09 244	0.21 418

rvit_stereo_0081_aga	0.17 101	0.17 309	0.40 139	0.21 142	0.14 206	0.20 148	0.17 162	0.24 69	0.26 159	0.18 129	0.21 149	0.20 177	0.14 151	0.20 72	0.15 116	0.12 413	0.08 184	0.09 253	0.08 210	0.10 306	0.08 63

rvit_stereo_0080	0.16 86	0.17 309	0.35 109	0.19 68	0.13 167	0.14 17	0.20 295	0.29 125	0.26 159	0.16 98	0.17 101	0.19 165	0.14 151	0.19 51	0.16 142	0.11 373	0.08 184	0.08 168	0.08 210	0.10 306	0.08 63

whm_eth	0.16 86	0.17 309	0.35 109	0.19 68	0.13 167	0.14 17	0.20 295	0.29 125	0.26 159	0.16 98	0.17 101	0.19 165	0.14 151	0.19 51	0.16 142	0.11 373	0.08 184	0.08 168	0.08 210	0.10 306	0.08 63

IGEV_Zeroshot_test	0.23 255	0.11 82	0.82 458	0.21 142	0.23 460	0.20 148	0.19 259	0.38 239	0.23 111	0.34 352	0.22 159	0.29 292	0.14 151	0.24 144	0.20 247	0.07 68	0.09 225	0.08 168	0.08 210	0.08 166	0.35 518

testlalala_base	0.23 255	0.14 212	0.48 209	0.26 369	0.16 306	0.25 263	0.17 162	0.37 228	0.19 53	0.20 144	0.26 195	0.17 142	0.14 151	0.19 51	0.18 196	0.42 564	0.23 490	0.07 87	0.06 63	0.50 558	0.14 315

RAFT-Test	0.19 138	0.11 82	0.41 148	0.26 369	0.21 432	0.26 280	0.17 162	0.37 228	0.26 159	0.24 185	0.29 223	0.32 333	0.14 151	0.22 110	0.15 116	0.07 68	0.08 184	0.07 87	0.07 132	0.06 46	0.07 20

LoS	0.15 65	0.09 24	0.34 103	0.17 13	0.09 13	0.22 205	0.14 71	0.27 100	0.27 176	0.15 84	0.18 112	0.19 165	0.14 151	0.23 133	0.14 79	0.08 188	0.06 49	0.06 31	0.04 1	0.06 46	0.06 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
AnonymousM	0.19 138	0.20 357	0.30 73	0.18 35	0.10 49	0.19 114	0.17 162	0.32 166	0.27 176	0.27 219	0.21 149	0.18 155	0.14 151	0.21 87	0.16 142	0.09 267	0.08 184	0.38 557	0.15 490	0.06 46	0.08 63

test-1	0.20 166	0.12 133	0.49 229	0.23 245	0.23 460	0.22 205	0.23 383	0.36 213	0.29 207	0.21 151	0.25 187	0.24 230	0.14 151	0.18 37	0.22 289	0.07 68	0.14 356	0.08 168	0.07 132	0.06 46	0.14 315

sCroCo_RVC	0.19 138	0.15 245	0.60 371	0.27 407	0.18 364	0.23 224	0.16 127	0.28 106	0.24 123	0.14 62	0.22 159	0.17 142	0.14 151	0.22 110	0.16 142	0.11 373	0.11 293	0.09 253	0.09 296	0.09 244	0.10 167

PMTNet	0.16 86	0.09 24	0.31 81	0.15 3	0.09 13	0.23 224	0.15 96	0.26 93	0.24 123	0.17 111	0.21 149	0.16 127	0.14 151	0.23 133	0.14 79	0.29 547	0.05 5	0.06 31	0.04 1	0.07 106	0.07 20

R-Stereo Train	0.19 138	0.10 48	0.49 229	0.22 194	0.12 117	0.23 224	0.18 215	0.43 301	0.20 64	0.31 294	0.45 415	0.20 177	0.14 151	0.18 37	0.18 196	0.08 188	0.06 49	0.07 87	0.06 63	0.06 46	0.07 20

RAFT-Stereo	0.19 138	0.10 48	0.49 229	0.22 194	0.12 117	0.23 224	0.18 215	0.43 301	0.20 64	0.31 294	0.45 415	0.20 177	0.14 151	0.18 37	0.18 196	0.08 188	0.06 49	0.07 87	0.06 63	0.06 46	0.07 20
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DA	0.21 200	0.11 82	0.33 99	0.28 435	0.23 460	0.30 343	0.16 127	0.29 125	0.27 176	0.15 84	0.22 159	0.17 142	0.15 169	0.26 182	0.15 116	0.07 68	0.28 524	0.07 87	0.05 22	0.07 106	0.56 558

GGEV	0.21 200	0.11 82	0.33 99	0.28 435	0.23 460	0.30 343	0.16 127	0.29 125	0.27 176	0.15 84	0.22 159	0.17 142	0.15 169	0.26 182	0.15 116	0.07 68	0.28 524	0.07 87	0.05 22	0.07 106	0.56 558

DilatedVolume-Stereo	0.15 65	0.09 24	0.26 46	0.18 35	0.10 49	0.21 176	0.14 71	0.24 69	0.22 97	0.22 169	0.21 149	0.16 127	0.15 169	0.24 144	0.17 168	0.07 68	0.07 122	0.06 31	0.06 63	0.05 3	0.08 63

xyz-stereo-finetune	0.17 101	0.17 309	0.29 65	0.17 13	0.08 5	0.24 246	0.21 321	0.30 143	0.32 243	0.19 134	0.22 159	0.19 165	0.15 169	0.30 256	0.22 289	0.06 27	0.06 49	0.08 168	0.06 63	0.06 46	0.07 20

rvit_stereo_0081	0.16 86	0.13 168	0.30 73	0.21 142	0.12 117	0.17 71	0.17 162	0.24 69	0.34 270	0.17 111	0.19 122	0.18 155	0.15 169	0.20 72	0.17 168	0.11 373	0.08 184	0.09 253	0.08 210	0.09 244	0.07 20

rvit_stereo_0082	0.16 86	0.13 168	0.30 73	0.21 142	0.12 117	0.17 71	0.17 162	0.24 69	0.34 270	0.17 111	0.19 122	0.18 155	0.15 169	0.20 72	0.17 168	0.11 373	0.08 184	0.09 253	0.08 210	0.09 244	0.07 20

gcap-zeroshot	0.19 138	0.14 212	0.51 269	0.21 142	0.15 268	0.27 287	0.15 96	0.32 166	0.24 123	0.26 208	0.20 131	0.34 348	0.15 169	0.22 110	0.14 79	0.07 68	0.08 184	0.07 87	0.07 132	0.06 46	0.09 107

EKT-Stereo	0.39 464	0.13 168	0.53 301	0.42 543	3.94 597	0.22 205	0.17 162	0.38 239	0.30 223	0.21 151	0.20 131	0.23 212	0.15 169	0.30 256	0.18 196	0.10 334	0.08 184	0.09 253	0.08 210	0.09 244	0.12 257

anonymousdsp2	0.23 255	0.11 82	0.42 157	0.26 369	0.24 477	0.25 263	0.17 162	0.43 301	0.37 312	0.30 277	0.23 170	0.24 230	0.15 169	0.32 279	0.17 168	0.07 68	0.28 524	0.07 87	0.05 22	0.08 166	0.44 543

CIPLG	0.23 255	0.28 452	0.75 434	0.24 292	0.16 306	0.25 263	0.20 295	0.38 239	0.33 259	0.32 319	0.34 289	0.23 212	0.15 169	0.27 196	0.22 289	0.09 267	0.07 122	0.08 168	0.07 132	0.08 166	0.09 107

IPLGR_C	0.23 255	0.29 456	0.81 454	0.24 292	0.16 306	0.24 246	0.20 295	0.38 239	0.33 259	0.32 319	0.33 278	0.23 212	0.15 169	0.26 182	0.22 289	0.09 267	0.07 122	0.08 168	0.07 132	0.08 166	0.09 107

ACRE	0.23 255	0.27 444	0.83 464	0.24 292	0.15 268	0.24 246	0.20 295	0.38 239	0.32 243	0.32 319	0.33 278	0.23 212	0.15 169	0.26 182	0.22 289	0.09 267	0.07 122	0.08 168	0.07 132	0.08 166	0.09 107

Pruner-Stereo	0.20 166	0.12 133	0.49 229	0.29 454	0.12 117	0.19 114	0.17 162	0.32 166	0.31 233	0.33 332	0.32 258	0.25 242	0.15 169	0.25 162	0.22 289	0.09 267	0.06 49	0.09 253	0.08 210	0.08 166	0.10 167

cross-raft	0.18 111	0.12 133	0.40 139	0.27 407	0.16 306	0.20 148	0.24 407	0.34 192	0.24 123	0.23 177	0.28 215	0.29 292	0.15 169	0.19 51	0.16 142	0.06 27	0.05 5	0.08 168	0.07 132	0.07 106	0.07 20

raft+_RVC	0.21 200	0.21 365	0.46 188	0.22 194	0.35 533	0.21 176	0.16 127	0.39 260	0.35 281	0.22 169	0.28 215	0.20 177	0.15 169	0.25 162	0.20 247	0.08 188	0.16 400	0.08 168	0.07 132	0.07 106	0.12 257

RALCasStereoNet	0.22 222	0.22 384	0.48 209	0.23 245	0.23 460	0.22 205	0.18 215	0.32 166	0.27 176	0.22 169	0.30 237	0.22 198	0.15 169	0.29 241	0.20 247	0.08 188	0.22 480	0.07 87	0.06 63	0.10 306	0.25 464

RALAANet	0.21 200	0.24 411	0.53 301	0.23 245	0.14 206	0.22 205	0.13 48	0.38 239	0.30 223	0.29 254	0.26 195	0.25 242	0.15 169	0.28 219	0.20 247	0.08 188	0.08 184	0.09 253	0.08 210	0.10 306	0.07 20

CFNet-RSSM	0.18 111	0.10 48	0.45 174	0.20 109	0.12 117	0.20 148	0.16 127	0.40 269	0.31 233	0.23 177	0.21 149	0.26 261	0.15 169	0.21 87	0.14 79	0.07 68	0.05 5	0.07 87	0.07 132	0.06 46	0.06 7

Gwc-CoAtRS	0.17 101	0.10 48	0.41 148	0.20 109	0.12 117	0.20 148	0.15 96	0.34 192	0.29 207	0.23 177	0.23 170	0.27 266	0.15 169	0.21 87	0.14 79	0.07 68	0.06 49	0.07 87	0.07 132	0.06 46	0.07 20

water-stereo	0.15 65	0.11 82	0.32 93	0.19 68	0.10 49	0.17 71	0.14 71	0.26 93	0.20 64	0.18 129	0.23 170	0.16 127	0.16 188	0.14 3	0.14 79	0.07 68	0.06 49	0.07 87	0.06 63	0.06 46	0.11 206

castereo	0.14 50	0.11 82	0.22 22	0.19 68	0.10 49	0.20 148	0.19 259	0.32 166	0.28 188	0.13 42	0.18 112	0.16 127	0.16 188	0.16 12	0.14 79	0.07 68	0.06 49	0.07 87	0.06 63	0.06 46	0.07 20

tt1	0.22 222	0.16 278	0.49 229	0.26 369	0.15 268	0.31 366	0.19 259	0.38 239	0.46 416	0.21 151	0.19 122	0.13 78	0.16 188	0.28 219	0.12 11	0.08 188	0.28 524	0.08 168	0.06 63	0.08 166	0.37 528

StereoVision	0.23 255	0.23 400	0.55 322	0.27 407	0.17 336	0.23 224	0.22 355	0.40 269	0.32 243	0.21 151	0.51 452	0.22 198	0.16 188	0.29 241	0.19 225	0.11 373	0.12 316	0.13 444	0.13 461	0.10 306	0.08 63

AEACV	0.20 166	0.09 24	0.32 93	0.39 529	0.34 530	0.21 176	0.16 127	0.30 143	0.18 40	0.17 111	0.17 101	0.13 78	0.16 188	0.27 196	0.13 39	0.07 68	0.29 539	0.07 87	0.09 296	0.07 106	0.37 528

Any-RAFT	0.18 111	0.09 24	0.33 99	0.19 68	0.10 49	0.29 329	0.16 127	0.44 322	0.32 243	0.25 198	0.27 208	0.29 292	0.16 188	0.23 133	0.13 39	0.08 188	0.07 122	0.06 31	0.05 22	0.07 106	0.07 20

DCRE	0.24 284	0.15 245	0.45 174	0.26 369	0.26 494	0.23 224	0.21 321	0.37 228	0.29 207	0.23 177	0.81 537	0.23 212	0.16 188	0.24 144	0.18 196	0.07 68	0.14 356	0.07 87	0.08 210	0.07 106	0.25 464

knoymous	0.18 111	0.10 48	0.35 109	0.17 13	0.11 80	0.21 176	0.17 162	0.33 185	0.24 123	0.24 185	0.28 215	0.27 266	0.16 188	0.24 144	0.17 168	0.09 267	0.06 49	0.09 253	0.06 63	0.09 244	0.10 167

DisPM	0.20 166	0.11 82	0.52 290	0.24 292	0.13 167	0.18 96	0.19 259	0.30 143	0.31 233	0.33 332	0.34 289	0.23 212	0.16 188	0.34 304	0.17 168	0.09 267	0.06 49	0.09 253	0.08 210	0.08 166	0.12 257

PFNet+	0.21 200	0.11 82	0.54 313	0.22 194	0.12 117	0.17 71	0.18 215	0.31 159	0.36 297	0.33 332	0.32 258	0.24 230	0.16 188	0.33 289	0.18 196	0.10 334	0.07 122	0.11 383	0.10 352	0.08 166	0.12 257

PSM-softLoss	0.22 222	0.11 82	0.53 301	0.25 329	0.12 117	0.20 148	0.17 162	0.39 260	0.29 207	0.29 254	0.32 258	0.24 230	0.16 188	0.53 387	0.21 271	0.09 267	0.06 49	0.10 326	0.09 296	0.08 166	0.12 257

KMStereo	0.22 222	0.11 82	0.53 301	0.25 329	0.12 117	0.20 148	0.17 162	0.39 260	0.29 207	0.29 254	0.32 258	0.24 230	0.16 188	0.53 387	0.21 271	0.09 267	0.06 49	0.10 326	0.09 296	0.08 166	0.12 257

rafts_anoy	0.21 200	0.22 384	0.49 229	0.25 329	0.24 477	0.19 114	0.17 162	0.34 192	0.32 243	0.24 185	0.25 187	0.20 177	0.16 188	0.25 162	0.21 271	0.08 188	0.19 450	0.11 383	0.12 429	0.09 244	0.09 107

sAnonymous2	0.21 200	0.24 411	0.79 449	0.24 292	0.17 336	0.22 205	0.20 295	0.36 213	0.29 207	0.17 111	0.19 122	0.17 142	0.16 188	0.18 37	0.15 116	0.10 334	0.07 122	0.09 253	0.08 210	0.23 521	0.18 373

CroCo_RVC	0.21 200	0.24 411	0.79 449	0.24 292	0.17 336	0.22 205	0.20 295	0.36 213	0.29 207	0.17 111	0.19 122	0.17 142	0.16 188	0.18 37	0.15 116	0.10 334	0.07 122	0.09 253	0.08 210	0.23 521	0.18 373

GMStereo	0.21 200	0.30 462	0.57 342	0.21 142	0.12 117	0.24 246	0.18 215	0.30 143	0.41 358	0.26 208	0.24 179	0.17 142	0.16 188	0.25 162	0.19 225	0.10 334	0.07 122	0.08 168	0.08 210	0.11 358	0.09 107
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.29 390	0.11 82	0.38 123	0.22 194	0.18 364	0.33 390	1.66 594	0.53 405	0.27 176	0.27 219	0.50 449	0.17 142	0.16 188	0.25 162	0.25 331	0.07 68	0.07 122	0.07 87	0.11 386	0.07 106	0.10 167

rvit_stereo_0083	0.17 101	0.13 168	0.29 65	0.21 142	0.13 167	0.17 71	0.17 162	0.23 50	0.36 297	0.16 98	0.22 159	0.19 165	0.17 205	0.21 87	0.17 168	0.11 373	0.10 259	0.10 326	0.08 210	0.09 244	0.08 63

rvit_stereo_ft	0.18 111	0.19 344	0.43 163	0.25 329	0.14 206	0.17 71	0.21 321	0.30 143	0.28 188	0.17 111	0.19 122	0.20 177	0.17 205	0.22 110	0.18 196	0.11 373	0.07 122	0.09 253	0.09 296	0.10 306	0.08 63

ACVNet-DCA	0.21 200	0.16 278	0.50 251	0.27 407	0.13 167	0.31 366	0.19 259	0.43 301	0.32 243	0.21 151	0.20 131	0.13 78	0.17 205	0.28 219	0.12 11	0.08 188	0.28 524	0.08 168	0.06 63	0.09 244	0.23 440

1test111	0.22 222	0.16 278	0.50 251	0.27 407	0.13 167	0.31 366	0.19 259	0.43 301	0.32 243	0.21 151	0.20 131	0.13 78	0.17 205	0.36 317	0.28 361	0.08 188	0.28 524	0.08 168	0.06 63	0.09 244	0.23 440

cc1	0.22 222	0.16 278	0.50 251	0.27 407	0.13 167	0.31 366	0.19 259	0.39 260	0.48 437	0.21 151	0.20 131	0.13 78	0.17 205	0.28 219	0.12 11	0.08 188	0.28 524	0.08 168	0.06 63	0.08 166	0.37 528

GMStereo_Zeroshot	0.25 309	0.22 384	0.51 269	0.27 407	0.14 206	0.28 305	0.15 96	0.40 269	0.36 297	0.37 401	0.43 391	0.40 397	0.17 205	0.35 311	0.21 271	0.12 413	0.07 122	0.13 444	0.07 132	0.17 472	0.10 167

plain	0.18 111	0.16 278	0.59 364	0.21 142	0.13 167	0.16 52	0.17 162	0.29 125	0.23 111	0.16 98	0.26 195	0.13 78	0.17 205	0.27 196	0.17 168	0.09 267	0.06 49	0.10 326	0.07 132	0.10 306	0.07 20

MIF-Stereo (partial)	0.18 111	0.13 168	0.50 251	0.22 194	0.15 268	0.16 52	0.13 48	0.29 125	0.26 159	0.17 111	0.26 195	0.16 127	0.17 205	0.25 162	0.18 196	0.09 267	0.06 49	0.10 326	0.08 210	0.09 244	0.08 63

LoS_RVC	0.14 50	0.11 82	0.32 93	0.18 35	0.16 306	0.20 148	0.18 215	0.21 33	0.18 40	0.14 62	0.20 131	0.12 67	0.17 205	0.17 26	0.14 79	0.06 27	0.05 5	0.06 31	0.04 1	0.05 3	0.14 315

RCA-Stereo	0.17 101	0.10 48	0.33 99	0.20 109	0.11 80	0.19 114	0.17 162	0.39 260	0.36 297	0.21 151	0.25 187	0.17 142	0.17 205	0.18 37	0.15 116	0.07 68	0.14 356	0.07 87	0.06 63	0.06 46	0.08 63

RAFT_CTSACE	0.23 255	0.21 365	0.57 342	0.26 369	0.15 268	0.22 205	0.23 383	0.34 192	0.30 223	0.34 352	0.51 452	0.31 322	0.17 205	0.33 289	0.15 116	0.06 27	0.09 225	0.09 253	0.08 210	0.08 166	0.07 20

RAFT+CT+SA	0.23 255	0.24 411	0.48 209	0.25 329	0.18 364	0.23 224	0.29 463	0.42 292	0.38 322	0.24 185	0.39 349	0.20 177	0.17 205	0.34 304	0.17 168	0.07 68	0.07 122	0.09 253	0.12 429	0.09 244	0.13 286

dd	0.23 255	0.32 473	0.55 322	0.23 245	0.12 117	0.27 287	0.21 321	0.32 166	0.45 405	0.30 277	0.29 223	0.25 242	0.17 205	0.31 269	0.26 342	0.13 435	0.07 122	0.10 326	0.08 210	0.12 399	0.09 107

IPLG	0.23 255	0.19 344	0.65 396	0.21 142	0.12 117	0.28 305	0.17 162	0.45 331	0.32 243	0.33 332	0.32 258	0.16 127	0.17 205	0.50 370	0.23 308	0.07 68	0.06 49	0.08 168	0.07 132	0.07 106	0.08 63

GMOStereo	0.20 166	0.17 309	0.45 174	0.23 245	0.18 364	0.21 176	0.27 441	0.28 106	0.28 188	0.31 294	0.32 258	0.28 279	0.17 205	0.16 12	0.13 39	0.07 68	0.23 490	0.10 326	0.08 210	0.08 166	0.07 20

error version	0.20 166	0.17 309	0.45 174	0.23 245	0.18 364	0.21 176	0.27 441	0.28 106	0.28 188	0.31 294	0.32 258	0.28 279	0.17 205	0.16 12	0.13 39	0.07 68	0.23 490	0.10 326	0.08 210	0.08 166	0.07 20

test-v	0.20 166	0.17 309	0.45 174	0.23 245	0.18 364	0.21 176	0.27 441	0.28 106	0.28 188	0.31 294	0.32 258	0.28 279	0.17 205	0.16 12	0.13 39	0.07 68	0.23 490	0.10 326	0.08 210	0.08 166	0.07 20

NF-Stereo	0.22 222	0.11 82	0.52 290	0.25 329	0.12 117	0.21 176	0.18 215	0.40 269	0.35 281	0.28 230	0.30 237	0.22 198	0.17 205	0.52 384	0.21 271	0.09 267	0.06 49	0.09 253	0.08 210	0.08 166	0.13 286

OCTAStereo	0.22 222	0.11 82	0.52 290	0.25 329	0.12 117	0.21 176	0.18 215	0.40 269	0.35 281	0.28 230	0.30 237	0.22 198	0.17 205	0.51 376	0.21 271	0.09 267	0.06 49	0.09 253	0.08 210	0.08 166	0.13 286

RE-Stereo	0.22 222	0.11 82	0.52 290	0.25 329	0.12 117	0.21 176	0.18 215	0.40 269	0.35 281	0.28 230	0.30 237	0.22 198	0.17 205	0.51 376	0.21 271	0.09 267	0.06 49	0.09 253	0.08 210	0.08 166	0.13 286

TVStereo	0.22 222	0.11 82	0.52 290	0.25 329	0.12 117	0.21 176	0.18 215	0.40 269	0.35 281	0.28 230	0.30 237	0.22 198	0.17 205	0.51 376	0.21 271	0.09 267	0.06 49	0.09 253	0.08 210	0.08 166	0.13 286

RAFT-345	0.22 222	0.11 82	0.55 322	0.22 194	0.12 117	0.20 148	0.16 127	0.27 100	0.28 188	0.27 219	0.65 513	0.20 177	0.17 205	0.55 398	0.22 289	0.07 68	0.06 49	0.08 168	0.07 132	0.06 46	0.07 20

CRE-IMP	0.19 138	0.13 168	0.51 269	0.23 245	0.11 80	0.24 246	0.17 162	0.31 159	0.24 123	0.27 219	0.26 195	0.24 230	0.17 205	0.24 144	0.19 225	0.09 267	0.05 5	0.10 326	0.07 132	0.10 306	0.10 167

test-2	0.20 166	0.17 309	0.45 174	0.23 245	0.18 364	0.21 176	0.27 441	0.28 106	0.28 188	0.31 294	0.32 258	0.28 279	0.17 205	0.16 12	0.13 39	0.07 68	0.23 490	0.10 326	0.08 210	0.08 166	0.07 20

raftrobust	0.19 138	0.19 344	0.42 157	0.23 245	0.24 477	0.19 114	0.13 48	0.33 185	0.28 188	0.26 208	0.20 131	0.19 165	0.17 205	0.23 133	0.17 168	0.08 188	0.10 259	0.07 87	0.06 63	0.07 106	0.09 107

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 166	0.23 400	0.49 229	0.21 142	0.16 306	0.19 114	0.17 162	0.35 201	0.32 243	0.26 208	0.33 278	0.20 177	0.17 205	0.21 87	0.17 168	0.06 27	0.10 259	0.07 87	0.07 132	0.07 106	0.11 206

AFF-stereo	0.20 166	0.24 411	0.49 229	0.22 194	0.11 80	0.18 96	0.18 215	0.35 201	0.29 207	0.25 198	0.36 312	0.25 242	0.17 205	0.25 162	0.17 168	0.06 27	0.09 225	0.08 168	0.08 210	0.08 166	0.11 206

DIP-Stereo	0.20 166	0.13 168	0.48 209	0.20 109	0.13 167	0.28 305	0.12 26	0.43 301	0.26 159	0.27 219	0.32 258	0.21 191	0.17 205	0.26 182	0.20 247	0.08 188	0.06 49	0.08 168	0.06 63	0.07 106	0.10 167
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
depthmonostereo	0.15 65	0.12 133	0.34 103	0.19 68	0.09 13	0.20 148	0.15 96	0.28 106	0.24 123	0.16 98	0.18 112	0.16 127	0.18 233	0.21 87	0.14 79	0.07 68	0.07 122	0.07 87	0.06 63	0.05 3	0.08 63

DFGA-Net	0.26 332	0.33 477	0.70 417	0.22 194	0.15 268	0.25 263	0.17 162	0.41 287	0.40 348	0.30 277	0.32 258	0.21 191	0.18 233	0.61 430	0.33 406	0.08 188	0.06 49	0.10 326	0.09 296	0.11 358	0.09 107

Reg-Stereo(zero)	0.18 111	0.08 6	0.39 130	0.19 68	0.19 391	0.24 246	0.18 215	0.29 125	0.29 207	0.24 185	0.21 149	0.24 230	0.18 233	0.22 110	0.21 271	0.07 68	0.11 293	0.06 31	0.07 132	0.06 46	0.11 206

rvit_0105_6	0.20 166	0.16 278	0.41 148	0.23 245	0.14 206	0.18 96	0.20 295	0.31 159	0.39 338	0.18 129	0.22 159	0.23 212	0.18 233	0.26 182	0.18 196	0.16 485	0.13 337	0.13 444	0.11 386	0.11 358	0.09 107

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 370	0.17 309	0.96 499	0.29 454	0.31 523	0.29 329	0.21 321	0.53 405	0.28 188	0.27 219	0.55 475	0.41 406	0.18 233	0.30 256	0.22 289	0.08 188	0.10 259	0.08 168	0.13 461	0.12 399	0.20 407

GCST	0.50 512	0.67 558	0.82 458	1.04 581	0.55 562	0.38 441	0.11 17	0.42 292	0.33 259	0.42 455	0.35 297	0.29 292	0.18 233	0.50 370	0.23 308	0.70 576	0.42 564	0.79 579	0.62 582	0.63 565	0.47 547

MyStereo06	0.23 255	0.15 245	0.74 431	0.22 194	0.14 206	0.25 263	0.22 355	0.43 301	0.25 148	0.36 384	0.24 179	0.34 348	0.18 233	0.24 144	0.20 247	0.07 68	0.12 316	0.09 253	0.09 296	0.09 244	0.11 206

HH	0.22 222	0.12 133	0.55 322	0.32 487	0.16 306	0.27 287	0.18 215	0.36 213	0.25 148	0.20 144	0.26 195	0.34 348	0.18 233	0.33 289	0.15 116	0.07 68	0.16 400	0.07 87	0.07 132	0.07 106	0.31 501

HanStereo	0.22 222	0.12 133	0.55 322	0.32 487	0.16 306	0.27 287	0.18 215	0.36 213	0.25 148	0.20 144	0.26 195	0.34 348	0.18 233	0.33 289	0.15 116	0.07 68	0.16 400	0.07 87	0.07 132	0.07 106	0.31 501

Selective-RAFT	0.19 138	0.14 212	0.37 121	0.24 292	0.11 80	0.30 343	0.15 96	0.35 201	0.34 270	0.17 111	0.17 101	0.22 198	0.18 233	0.29 241	0.18 196	0.07 68	0.16 400	0.07 87	0.07 132	0.08 166	0.08 63

Patchmatch Stereo++	0.19 138	0.13 168	0.51 269	0.22 194	0.11 80	0.19 114	0.14 71	0.30 143	0.24 123	0.28 230	0.29 223	0.25 242	0.18 233	0.27 196	0.18 196	0.09 267	0.06 49	0.10 326	0.08 210	0.10 306	0.09 107
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NRIStereo	0.20 166	0.12 133	0.50 251	0.23 245	0.11 80	0.24 246	0.19 259	0.30 143	0.28 188	0.26 208	0.26 195	0.25 242	0.18 233	0.34 304	0.19 225	0.08 188	0.06 49	0.09 253	0.07 132	0.09 244	0.09 107

PSM-adaLoss	0.19 138	0.13 168	0.51 269	0.22 194	0.11 80	0.19 114	0.15 96	0.30 143	0.24 123	0.28 230	0.29 223	0.25 242	0.18 233	0.25 162	0.17 168	0.09 267	0.06 49	0.10 326	0.08 210	0.10 306	0.09 107

ROB_FTStereo_v2	0.19 138	0.13 168	0.51 269	0.22 194	0.11 80	0.19 114	0.15 96	0.30 143	0.24 123	0.28 230	0.29 223	0.25 242	0.18 233	0.25 162	0.18 196	0.09 267	0.06 49	0.10 326	0.08 210	0.10 306	0.09 107

ROB_FTStereo	0.19 138	0.13 168	0.51 269	0.22 194	0.11 80	0.19 114	0.13 48	0.30 143	0.24 123	0.28 230	0.29 223	0.25 242	0.18 233	0.25 162	0.17 168	0.09 267	0.06 49	0.10 326	0.08 210	0.10 306	0.09 107

HUI-Stereo	0.19 138	0.13 168	0.52 290	0.22 194	0.11 80	0.19 114	0.14 71	0.30 143	0.24 123	0.28 230	0.29 223	0.25 242	0.18 233	0.23 133	0.17 168	0.09 267	0.06 49	0.10 326	0.08 210	0.10 306	0.09 107

iGMRVC	0.19 138	0.13 168	0.51 269	0.22 194	0.11 80	0.19 114	0.15 96	0.30 143	0.24 123	0.28 230	0.29 223	0.25 242	0.18 233	0.27 196	0.18 196	0.09 267	0.06 49	0.10 326	0.08 210	0.10 306	0.09 107

RAFT-RH_RVC	0.26 332	0.13 168	0.57 342	0.22 194	0.12 117	0.25 263	0.14 71	0.27 100	0.29 207	0.38 410	1.14 560	0.23 212	0.18 233	0.58 411	0.24 317	0.07 68	0.06 49	0.10 326	0.07 132	0.06 46	0.08 63

iRAFT	0.19 138	0.13 168	0.51 269	0.22 194	0.11 80	0.19 114	0.14 71	0.30 143	0.24 123	0.28 230	0.29 223	0.25 242	0.18 233	0.27 196	0.18 196	0.09 267	0.06 49	0.10 326	0.08 210	0.10 306	0.09 107

RAFT-IKP	0.19 138	0.13 168	0.51 269	0.22 194	0.11 80	0.18 96	0.15 96	0.30 143	0.24 123	0.28 230	0.29 223	0.25 242	0.18 233	0.26 182	0.18 196	0.09 267	0.06 49	0.10 326	0.08 210	0.10 306	0.09 107

Anonymous3	0.24 284	0.19 344	0.76 438	0.27 407	0.18 364	0.41 457	0.24 407	0.45 331	0.36 297	0.23 177	0.27 208	0.20 177	0.18 233	0.28 219	0.19 225	0.12 413	0.11 293	0.10 326	0.10 352	0.11 358	0.13 286

s12784h	0.18 111	0.09 24	0.38 123	0.18 35	0.07 1	0.33 390	0.19 259	0.39 260	0.34 270	0.24 185	0.25 187	0.18 155	0.18 233	0.25 162	0.17 168	0.07 68	0.05 5	0.07 87	0.05 22	0.06 46	0.05 1

MyStereo8	0.25 309	0.20 357	0.69 411	0.24 292	0.17 336	0.31 366	0.16 127	0.50 378	0.32 243	0.29 254	0.38 331	0.25 242	0.19 255	0.33 289	0.29 375	0.08 188	0.20 464	0.08 168	0.08 210	0.10 306	0.16 348

Sa-1000	0.24 284	0.20 357	0.53 301	0.23 245	0.14 206	0.30 343	0.23 383	0.50 378	0.41 358	0.30 277	0.50 449	0.26 261	0.19 255	0.33 289	0.16 142	0.08 188	0.10 259	0.10 326	0.11 386	0.08 166	0.08 63

iRaft-Stereo_20w	0.29 390	0.11 82	0.86 475	0.33 498	0.24 477	0.32 383	0.26 432	0.60 490	0.26 159	0.41 449	0.21 149	0.28 279	0.19 255	0.32 279	0.24 317	0.07 68	0.31 544	0.07 87	0.09 296	0.08 166	0.47 547

IPLGR	0.22 222	0.14 212	0.75 434	0.21 142	0.11 80	0.25 263	0.18 215	0.44 322	0.38 322	0.29 254	0.28 215	0.21 191	0.19 255	0.37 327	0.19 225	0.07 68	0.06 49	0.08 168	0.07 132	0.07 106	0.07 20

TestStereo	0.22 222	0.24 411	0.48 209	0.25 329	0.11 80	0.22 205	0.22 355	0.32 166	0.31 233	0.24 185	0.34 289	0.23 212	0.19 255	0.62 441	0.19 225	0.08 188	0.07 122	0.10 326	0.07 132	0.11 358	0.07 20

rvit_0105_5	0.22 222	0.18 331	0.51 269	0.23 245	0.13 167	0.22 205	0.25 421	0.38 239	0.40 348	0.21 151	0.23 170	0.27 266	0.20 260	0.27 196	0.20 247	0.15 475	0.13 337	0.12 418	0.12 429	0.10 306	0.10 167

rvit_0105_4	0.21 200	0.17 309	0.49 229	0.23 245	0.14 206	0.20 148	0.23 383	0.35 201	0.40 348	0.19 134	0.24 179	0.25 242	0.20 260	0.28 219	0.18 196	0.16 485	0.13 337	0.12 418	0.11 386	0.11 358	0.10 167

H2IRNET	0.19 138	0.18 331	0.50 251	0.22 194	0.12 117	0.20 148	0.16 127	0.28 106	0.31 233	0.17 111	0.32 258	0.25 242	0.20 260	0.24 144	0.19 225	0.08 188	0.06 49	0.09 253	0.10 352	0.10 306	0.08 63

UDGNet	0.24 284	0.37 500	0.53 301	0.25 329	0.14 206	0.24 246	0.18 215	0.32 166	0.44 394	0.29 254	0.28 215	0.24 230	0.20 260	0.30 256	0.21 271	0.16 485	0.07 122	0.21 525	0.11 386	0.16 457	0.11 206

GwcNet-ADL	0.23 255	0.15 245	0.58 357	0.24 292	0.13 167	0.23 224	0.24 407	0.51 388	0.41 358	0.28 230	0.29 223	0.30 312	0.20 260	0.27 196	0.28 361	0.09 267	0.07 122	0.07 87	0.07 132	0.09 244	0.11 206

GANet-ADL	0.22 222	0.14 212	0.51 269	0.23 245	0.14 206	0.29 329	0.19 259	0.48 360	0.36 297	0.26 208	0.33 278	0.32 333	0.20 260	0.26 182	0.22 289	0.11 373	0.07 122	0.07 87	0.06 63	0.09 244	0.11 206

OMP-Stereo	0.24 284	0.16 278	0.48 209	0.30 465	0.13 167	0.21 176	0.16 127	0.38 239	0.35 281	0.34 352	0.30 237	0.33 340	0.20 260	0.70 471	0.24 317	0.08 188	0.06 49	0.09 253	0.07 132	0.08 166	0.07 20

PFNet	0.24 284	0.11 82	0.63 386	0.25 329	0.14 206	0.22 205	0.19 259	0.40 269	0.35 281	0.36 384	0.32 258	0.27 266	0.20 260	0.63 444	0.23 308	0.09 267	0.05 5	0.09 253	0.08 210	0.08 166	0.08 63

ARAFT	0.26 332	0.30 462	0.87 477	0.22 194	0.12 117	0.30 343	0.24 407	0.46 338	0.34 270	0.33 332	0.28 215	0.29 292	0.20 260	0.49 366	0.19 225	0.08 188	0.06 49	0.12 418	0.11 386	0.09 244	0.09 107

DN-CSS_ROB	0.24 284	0.33 477	0.69 411	0.25 329	0.14 206	0.26 280	0.13 48	0.42 292	0.35 281	0.30 277	0.42 377	0.22 198	0.20 260	0.34 304	0.22 289	0.07 68	0.06 49	0.11 383	0.11 386	0.11 358	0.09 107

DDVS	0.26 332	0.16 278	0.45 174	0.25 329	0.17 336	0.34 405	0.21 321	0.43 301	0.31 233	0.34 352	0.41 369	0.47 457	0.21 270	0.52 384	0.29 375	0.11 373	0.09 225	0.11 383	0.09 296	0.13 413	0.16 348

rvit_stereo_0075_2	0.25 309	0.18 331	0.65 396	0.27 407	0.22 447	0.22 205	0.15 96	0.41 287	0.36 297	0.27 219	0.37 323	0.29 292	0.21 270	0.29 241	0.20 247	0.17 499	0.12 316	0.19 518	0.12 429	0.14 436	0.14 315

TestStereo1	0.23 255	0.22 384	0.50 251	0.27 407	0.14 206	0.26 280	0.27 441	0.43 301	0.38 322	0.29 254	0.39 349	0.23 212	0.21 270	0.33 289	0.18 196	0.08 188	0.08 184	0.09 253	0.08 210	0.08 166	0.10 167

SA-5K	0.23 255	0.22 384	0.50 251	0.27 407	0.14 206	0.26 280	0.27 441	0.43 301	0.38 322	0.29 254	0.39 349	0.23 212	0.21 270	0.33 289	0.18 196	0.08 188	0.08 184	0.09 253	0.08 210	0.08 166	0.10 167

HHNet	0.23 255	0.12 133	0.66 401	0.19 68	0.18 364	0.20 148	0.20 295	0.36 213	0.32 243	0.33 332	0.59 492	0.19 165	0.21 270	0.24 144	0.31 388	0.08 188	0.06 49	0.09 253	0.07 132	0.08 166	0.12 257

GMM-Stereo	0.22 222	0.10 48	0.56 332	0.23 245	0.13 167	0.24 246	0.24 407	0.38 239	0.29 207	0.31 294	0.44 401	0.27 266	0.21 270	0.31 269	0.17 168	0.07 68	0.05 5	0.10 326	0.09 296	0.08 166	0.19 389

AdaStereo	0.25 309	0.17 309	0.47 194	0.25 329	0.13 167	0.33 390	0.17 162	0.57 456	0.43 381	0.34 352	0.38 331	0.35 362	0.21 270	0.32 279	0.24 317	0.14 461	0.06 49	0.13 444	0.09 296	0.11 358	0.09 107
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.
MultiAttention	1.05 567	0.14 212	0.50 251	0.35 509	0.43 552	5.62 596	1.71 597	0.71 541	0.54 479	0.36 384	0.63 508	0.55 492	0.22 277	7.50 605	0.56 493	0.09 267	0.06 49	0.14 469	0.24 539	0.27 537	0.34 514

rvit_0105_3	0.24 284	0.21 365	0.57 342	0.25 329	0.15 268	0.24 246	0.28 457	0.40 269	0.43 381	0.25 198	0.26 195	0.29 292	0.22 277	0.29 241	0.21 271	0.15 475	0.13 337	0.14 469	0.15 490	0.10 306	0.10 167

UGAM	0.28 370	0.18 331	0.57 342	0.26 369	0.13 167	0.23 224	0.26 432	0.33 185	0.45 405	0.32 319	0.42 377	0.45 438	0.22 277	0.92 535	0.23 308	0.08 188	0.09 225	0.14 469	0.13 461	0.10 306	0.10 167

DCANet-4	0.20 166	0.11 82	0.58 357	0.19 68	0.09 13	0.19 114	0.18 215	0.39 260	0.42 370	0.29 254	0.31 248	0.17 142	0.22 277	0.21 87	0.20 247	0.07 68	0.05 5	0.07 87	0.05 22	0.06 46	0.09 107

BUS	0.24 284	0.13 168	0.36 115	0.25 329	0.14 206	0.44 472	0.17 162	0.59 478	0.36 297	0.34 352	0.35 297	0.31 322	0.22 277	0.27 196	0.22 289	0.10 334	0.07 122	0.11 383	0.10 352	0.09 244	0.10 167

NINENet	0.27 360	0.16 278	0.49 229	0.23 245	0.16 306	0.44 472	0.17 162	0.63 510	0.49 450	0.33 332	0.38 331	0.31 322	0.22 277	0.43 347	0.22 289	0.11 373	0.10 259	0.12 418	0.08 210	0.12 399	0.11 206

IIG-Stereo	0.24 284	0.16 278	0.47 194	0.29 454	0.12 117	0.23 224	0.14 71	0.40 269	0.33 259	0.35 371	0.37 323	0.33 340	0.22 277	0.70 471	0.26 342	0.08 188	0.06 49	0.09 253	0.07 132	0.08 166	0.07 20

RAFT	0.24 284	0.24 411	0.46 188	0.27 407	0.15 268	0.26 280	0.26 432	0.37 228	0.31 233	0.34 352	0.34 289	0.41 406	0.22 277	0.30 256	0.18 196	0.08 188	0.15 387	0.11 383	0.10 352	0.11 358	0.13 286

111	0.22 222	0.22 384	0.57 342	0.19 68	0.09 13	0.24 246	0.17 162	0.44 322	0.46 416	0.24 185	0.30 237	0.29 292	0.22 277	0.25 162	0.19 225	0.08 188	0.05 5	0.07 87	0.06 63	0.07 106	0.15 332

SFCPSM	0.23 255	0.12 133	0.51 269	0.21 142	0.14 206	0.34 405	0.22 355	0.57 456	0.41 358	0.29 254	0.32 258	0.23 212	0.22 277	0.28 219	0.20 247	0.10 334	0.07 122	0.09 253	0.10 352	0.09 244	0.09 107

HITNet	0.22 222	0.23 400	0.60 371	0.20 109	0.09 13	0.27 287	0.15 96	0.45 331	0.33 259	0.29 254	0.33 278	0.27 266	0.22 277	0.29 241	0.27 353	0.07 68	0.05 5	0.07 87	0.06 63	0.09 244	0.11 206
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
MLCV	0.25 309	0.23 400	0.59 364	0.22 194	0.09 13	0.30 343	0.18 215	0.40 269	0.38 322	0.38 410	0.44 401	0.31 322	0.22 277	0.44 351	0.32 397	0.07 68	0.05 5	0.07 87	0.06 63	0.07 106	0.08 63

G2L-ROB	0.25 309	0.21 365	0.56 332	0.19 68	0.12 117	0.28 305	0.21 321	0.48 360	0.34 270	0.35 371	0.31 248	0.41 406	0.23 289	0.51 376	0.31 388	0.09 267	0.06 49	0.07 87	0.06 63	0.09 244	0.12 257

xyz-stereo-finetune2	0.18 111	0.16 278	0.32 93	0.16 6	0.09 13	0.27 287	0.19 259	0.29 125	0.21 87	0.23 177	0.29 223	0.21 191	0.23 289	0.37 327	0.23 308	0.06 27	0.05 5	0.08 168	0.06 63	0.06 46	0.07 20

G2L-Stereo	0.27 360	0.23 400	0.61 377	0.22 194	0.14 206	0.25 263	0.19 259	0.48 360	0.37 312	0.33 332	0.38 331	0.40 397	0.23 289	0.61 430	0.33 406	0.11 373	0.09 225	0.10 326	0.08 210	0.09 244	0.11 206

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 332	0.15 245	0.96 499	0.21 142	0.25 490	0.30 343	0.21 321	0.54 420	0.28 188	0.25 198	0.29 223	0.46 447	0.23 289	0.28 219	0.20 247	0.08 188	0.10 259	0.08 168	0.12 429	0.11 358	0.17 368

MyStereo05	0.24 284	0.15 245	0.58 357	0.22 194	0.14 206	0.25 263	0.22 355	0.50 378	0.54 479	0.32 319	0.23 170	0.26 261	0.23 289	0.32 279	0.25 331	0.07 68	0.12 316	0.09 253	0.09 296	0.09 244	0.11 206

MyStereo04	0.24 284	0.15 245	0.58 357	0.22 194	0.16 306	0.25 263	0.22 355	0.51 388	0.54 479	0.29 254	0.23 170	0.27 266	0.23 289	0.32 279	0.25 331	0.07 68	0.13 337	0.09 253	0.09 296	0.09 244	0.11 206

CoDeX	0.24 284	0.13 168	0.48 209	0.22 194	0.14 206	0.29 329	0.21 321	0.55 438	0.42 370	0.29 254	0.36 312	0.28 279	0.23 289	0.48 364	0.20 247	0.09 267	0.06 49	0.08 168	0.07 132	0.08 166	0.08 63

11t1	0.21 200	0.12 133	0.45 174	0.20 109	0.15 268	0.27 287	0.17 162	0.37 228	0.28 188	0.27 219	0.25 187	0.24 230	0.23 289	0.28 219	0.25 331	0.09 267	0.19 450	0.07 87	0.07 132	0.09 244	0.23 440

ttt	0.33 427	0.14 212	0.54 313	0.22 194	0.14 206	0.30 343	0.22 355	0.59 478	0.51 462	0.31 294	0.46 427	0.30 312	0.23 289	0.71 477	1.07 551	0.13 435	0.22 480	0.10 326	0.11 386	0.12 399	0.24 453

CFNet_ucs	0.25 309	0.14 212	0.51 269	0.20 109	0.15 268	0.29 329	0.18 215	0.51 388	0.46 416	0.32 319	0.42 377	0.38 379	0.23 289	0.31 269	0.22 289	0.11 373	0.08 184	0.12 418	0.09 296	0.13 413	0.13 286

raft_robust	0.25 309	0.23 400	0.44 171	0.22 194	0.13 167	0.23 224	0.22 355	0.52 395	0.50 456	0.33 332	0.32 258	0.33 340	0.23 289	0.55 398	0.18 196	0.07 68	0.11 293	0.08 168	0.10 352	0.08 166	0.07 20

test_5	0.25 309	0.25 426	0.57 342	0.27 407	0.18 364	0.25 263	0.29 463	0.42 292	0.39 338	0.29 254	0.40 358	0.27 266	0.23 289	0.35 311	0.19 225	0.07 68	0.07 122	0.09 253	0.09 296	0.10 306	0.14 315

SA	0.24 284	0.22 384	0.55 322	0.23 245	0.14 206	0.25 263	0.23 383	0.48 360	0.42 370	0.28 230	0.44 401	0.23 212	0.23 289	0.34 304	0.17 168	0.07 68	0.09 225	0.11 383	0.11 386	0.08 166	0.09 107

iRaft-Stereo_5w	0.25 309	0.24 411	0.50 251	0.23 245	0.18 364	0.19 114	0.19 259	0.39 260	0.35 281	0.28 230	0.36 312	0.34 348	0.23 289	0.66 459	0.28 361	0.07 68	0.07 122	0.08 168	0.07 132	0.09 244	0.14 315

dad	0.30 403	0.38 507	0.60 371	0.22 194	0.14 206	0.32 383	0.21 321	0.35 201	0.51 462	0.45 479	0.45 415	0.46 447	0.23 289	0.41 338	0.27 353	0.21 524	0.11 293	0.20 523	0.11 386	0.15 448	0.11 206

RAFT_R40	0.22 222	0.11 82	0.52 290	0.25 329	0.13 167	0.18 96	0.18 215	0.32 166	0.31 233	0.33 332	0.33 278	0.30 312	0.23 289	0.55 398	0.19 225	0.08 188	0.05 5	0.10 326	0.08 210	0.09 244	0.07 20

CFNet_pseudo	0.23 255	0.14 212	0.48 209	0.20 109	0.13 167	0.27 287	0.17 162	0.46 338	0.45 405	0.30 277	0.37 323	0.38 379	0.23 289	0.30 256	0.22 289	0.09 267	0.06 49	0.11 383	0.08 210	0.11 358	0.11 206

HCRNet	0.25 309	0.27 444	0.42 157	0.34 503	0.17 336	0.27 287	0.18 215	0.45 331	0.37 312	0.31 294	0.35 297	0.32 333	0.23 289	0.44 351	0.21 271	0.13 435	0.08 184	0.13 444	0.11 386	0.11 358	0.09 107

DCANet	0.20 166	0.15 245	0.57 342	0.19 68	0.09 13	0.19 114	0.18 215	0.37 228	0.41 358	0.30 277	0.31 248	0.19 165	0.23 289	0.21 87	0.20 247	0.07 68	0.05 5	0.07 87	0.05 22	0.07 106	0.10 167

FENet	0.22 222	0.13 168	0.48 209	0.22 194	0.12 117	0.27 287	0.18 215	0.43 301	0.37 312	0.31 294	0.32 258	0.29 292	0.23 289	0.27 196	0.24 317	0.10 334	0.07 122	0.09 253	0.09 296	0.09 244	0.11 206

ccs_rob	0.23 255	0.14 212	0.48 209	0.20 109	0.13 167	0.27 287	0.17 162	0.46 338	0.45 405	0.30 277	0.37 323	0.38 379	0.23 289	0.30 256	0.22 289	0.09 267	0.06 49	0.11 383	0.08 210	0.12 399	0.11 206

iResNet	0.25 309	0.22 384	0.62 381	0.26 369	0.11 80	0.31 366	0.23 383	0.46 338	0.45 405	0.34 352	0.43 391	0.27 266	0.23 289	0.36 317	0.37 430	0.08 188	0.05 5	0.07 87	0.06 63	0.08 166	0.10 167

HI	0.21 200	0.16 278	0.50 251	0.18 35	0.15 268	0.17 71	0.16 127	0.35 201	0.22 97	0.38 410	0.38 331	0.36 367	0.24 311	0.29 241	0.22 289	0.06 27	0.05 5	0.08 168	0.09 296	0.09 244	0.08 63

CoSv	0.21 200	0.16 278	0.50 251	0.18 35	0.15 268	0.17 71	0.16 127	0.35 201	0.22 97	0.38 410	0.38 331	0.36 367	0.24 311	0.29 241	0.22 289	0.06 27	0.05 5	0.08 168	0.09 296	0.09 244	0.08 63

test_sample3	0.25 309	0.14 212	0.52 290	0.20 109	0.12 117	0.33 390	0.20 295	0.53 405	0.38 322	0.32 319	0.35 297	0.29 292	0.24 311	0.54 393	0.25 331	0.10 334	0.14 356	0.09 253	0.09 296	0.11 358	0.15 332

mmm	0.25 309	0.15 245	0.44 171	0.23 245	0.20 415	0.28 305	0.21 321	0.43 301	0.32 243	0.31 294	0.40 358	0.30 312	0.24 311	0.31 269	0.28 361	0.09 267	0.21 469	0.11 383	0.12 429	0.10 306	0.26 476

ffm	0.27 360	0.17 309	0.84 468	0.21 142	0.13 167	0.29 329	0.21 321	0.38 239	0.46 416	0.31 294	0.44 401	0.34 348	0.24 311	0.28 219	0.12 11	0.08 188	0.28 524	0.12 418	0.11 386	0.08 166	0.37 528

ff1	0.36 447	0.17 309	0.84 468	0.21 142	0.13 167	0.29 329	0.21 321	0.38 239	0.46 416	0.31 294	0.44 401	0.34 348	0.24 311	0.91 530	1.30 563	0.08 188	0.28 524	0.12 418	0.11 386	0.08 166	0.37 528

mmx	0.37 454	0.17 309	0.84 468	0.21 142	0.13 167	0.29 329	0.21 321	0.57 456	0.48 437	0.31 294	0.44 401	0.34 348	0.24 311	0.91 530	1.30 563	0.10 334	0.20 464	0.12 418	0.11 386	0.11 358	0.23 440

xxx	0.37 454	0.17 309	0.84 468	0.21 142	0.13 167	0.29 329	0.21 321	0.57 456	0.48 437	0.31 294	0.44 401	0.34 348	0.24 311	0.91 530	1.30 563	0.10 334	0.20 464	0.12 418	0.11 386	0.11 358	0.23 440

PCWNet_CMD	0.23 255	0.14 212	0.48 209	0.21 142	0.13 167	0.28 305	0.17 162	0.47 349	0.47 429	0.30 277	0.36 312	0.37 373	0.24 311	0.29 241	0.21 271	0.09 267	0.06 49	0.10 326	0.08 210	0.11 358	0.11 206

MIPNet	0.22 222	0.19 344	0.64 391	0.22 194	0.12 117	0.28 305	0.20 295	0.48 360	0.39 338	0.31 294	0.24 179	0.19 165	0.24 311	0.28 219	0.20 247	0.07 68	0.05 5	0.08 168	0.07 132	0.07 106	0.08 63

IRAFT_RVC	0.23 255	0.15 245	0.54 313	0.26 369	0.12 117	0.19 114	0.23 383	0.41 287	0.39 338	0.31 294	0.30 237	0.29 292	0.24 311	0.55 398	0.23 308	0.08 188	0.06 49	0.10 326	0.08 210	0.08 166	0.08 63

GES	0.23 255	0.14 212	0.54 313	0.21 142	0.14 206	0.28 305	0.19 259	0.51 388	0.35 281	0.31 294	0.36 312	0.25 242	0.24 311	0.30 256	0.23 308	0.11 373	0.09 225	0.08 168	0.08 210	0.10 306	0.12 257

MSMDNet	0.23 255	0.14 212	0.49 229	0.20 109	0.13 167	0.28 305	0.17 162	0.47 349	0.47 429	0.30 277	0.36 312	0.37 373	0.24 311	0.29 241	0.21 271	0.09 267	0.07 122	0.09 253	0.08 210	0.11 358	0.11 206

FACV-RUCA	0.22 222	0.15 245	0.38 123	0.24 292	0.23 460	0.26 280	0.19 259	0.41 287	0.35 281	0.26 208	0.32 258	0.22 198	0.25 324	0.24 144	0.19 225	0.10 334	0.07 122	0.15 486	0.08 210	0.16 457	0.14 315

test_sample6	0.27 360	0.15 245	0.50 251	0.22 194	0.12 117	0.30 343	0.22 355	0.54 420	0.39 338	0.34 352	0.44 401	0.29 292	0.25 324	0.58 411	0.26 342	0.11 373	0.14 356	0.10 326	0.10 352	0.11 358	0.16 348

test_sample5	0.26 332	0.14 212	0.51 269	0.21 142	0.12 117	0.31 366	0.21 321	0.53 405	0.38 322	0.33 332	0.43 391	0.29 292	0.25 324	0.56 404	0.24 317	0.10 334	0.14 356	0.10 326	0.10 352	0.11 358	0.16 348

test_sample4	0.26 332	0.14 212	0.53 301	0.21 142	0.12 117	0.32 383	0.21 321	0.53 405	0.38 322	0.33 332	0.38 331	0.28 279	0.25 324	0.54 393	0.25 331	0.10 334	0.14 356	0.10 326	0.09 296	0.11 358	0.16 348

test_sample2	0.23 255	0.12 133	0.39 130	0.20 109	0.11 80	0.28 305	0.22 355	0.45 331	0.33 259	0.27 219	0.34 289	0.30 312	0.25 324	0.46 359	0.23 308	0.09 267	0.15 387	0.09 253	0.08 210	0.10 306	0.19 389

xx1	0.23 255	0.16 278	0.50 251	0.27 407	0.13 167	0.31 366	0.19 259	0.39 260	0.48 437	0.21 151	0.20 131	0.28 279	0.25 324	0.28 219	0.12 11	0.08 188	0.28 524	0.10 326	0.11 386	0.09 244	0.23 440

DualNet	0.26 332	0.14 212	0.51 269	0.21 142	0.12 117	0.31 366	0.21 321	0.53 405	0.38 322	0.34 352	0.44 401	0.29 292	0.25 324	0.56 404	0.24 317	0.10 334	0.14 356	0.10 326	0.10 352	0.11 358	0.16 348

CASS	0.22 222	0.16 278	0.40 139	0.26 369	0.12 117	0.29 329	0.19 259	0.40 269	0.32 243	0.34 352	0.35 297	0.25 242	0.25 324	0.26 182	0.21 271	0.13 435	0.08 184	0.11 383	0.09 296	0.11 358	0.12 257
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
riskmin	0.24 284	0.10 48	0.43 163	0.32 487	0.26 494	0.33 390	0.19 259	0.44 322	0.30 223	0.24 185	0.27 208	0.37 373	0.25 324	0.30 256	0.22 289	0.09 267	0.18 437	0.09 253	0.13 461	0.10 306	0.27 480

qqq	0.24 284	0.16 278	0.46 188	0.20 109	0.15 268	0.23 224	0.20 295	0.43 301	0.32 243	0.26 208	0.31 248	0.28 279	0.25 324	0.36 317	0.28 361	0.08 188	0.22 480	0.10 326	0.11 386	0.09 244	0.23 440

x	0.23 255	0.15 245	0.45 174	0.20 109	0.15 268	0.27 287	0.17 162	0.43 301	0.35 281	0.26 208	0.31 248	0.29 292	0.25 324	0.29 241	0.30 378	0.09 267	0.22 480	0.08 168	0.09 296	0.09 244	0.24 453

BSDual-CNN	0.24 284	0.13 168	0.36 115	0.25 329	0.14 206	0.35 420	0.22 355	0.59 478	0.36 297	0.34 352	0.35 297	0.38 379	0.25 324	0.27 196	0.28 361	0.10 334	0.07 122	0.11 383	0.10 352	0.09 244	0.10 167

psmg	0.24 284	0.13 168	0.36 115	0.21 142	0.14 206	0.35 420	0.23 383	0.54 420	0.36 297	0.36 384	0.38 331	0.38 379	0.25 324	0.27 196	0.28 361	0.10 334	0.08 184	0.10 326	0.10 352	0.09 244	0.09 107

SST-Stereo	0.22 222	0.11 82	0.52 290	0.25 329	0.14 206	0.19 114	0.17 162	0.32 166	0.26 159	0.34 352	0.33 278	0.29 292	0.25 324	0.56 404	0.18 196	0.08 188	0.05 5	0.10 326	0.08 210	0.09 244	0.07 20

ICVP	0.24 284	0.13 168	0.45 174	0.26 369	0.14 206	0.30 343	0.25 421	0.47 349	0.35 281	0.29 254	0.43 391	0.35 362	0.25 324	0.28 219	0.25 331	0.12 413	0.09 225	0.09 253	0.09 296	0.09 244	0.11 206
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.29 390	0.24 411	0.60 371	0.27 407	0.16 306	0.33 390	0.25 421	0.58 469	0.56 492	0.35 371	0.38 331	0.34 348	0.25 324	0.51 376	0.29 375	0.12 413	0.08 184	0.09 253	0.08 210	0.11 358	0.13 286

xxxx	0.39 464	0.14 212	0.47 194	0.20 109	0.16 306	0.38 441	0.20 295	0.61 498	0.43 381	0.30 277	0.44 401	0.38 379	0.25 324	0.50 370	2.41 591	0.11 373	0.21 469	0.09 253	0.10 352	0.10 306	0.26 476

DMCA	0.24 284	0.18 331	0.51 269	0.23 245	0.14 206	0.27 287	0.20 295	0.45 331	0.40 348	0.32 319	0.33 278	0.33 340	0.25 324	0.27 196	0.30 378	0.11 373	0.08 184	0.10 326	0.08 210	0.11 358	0.12 257

G2L-Stereo_test	0.26 332	0.22 384	0.54 313	0.20 109	0.13 167	0.28 305	0.24 407	0.51 388	0.40 348	0.38 410	0.37 323	0.40 397	0.26 342	0.53 387	0.32 397	0.09 267	0.06 49	0.07 87	0.06 63	0.09 244	0.11 206

PAM	0.26 332	0.11 82	0.63 386	0.25 329	0.18 364	0.53 514	0.29 463	0.44 322	0.28 188	0.36 384	0.27 208	0.59 506	0.26 342	0.28 219	0.20 247	0.08 188	0.12 316	0.07 87	0.10 352	0.07 106	0.13 286

AASNet	0.29 390	0.27 444	0.67 404	0.26 369	0.18 364	0.34 405	0.21 321	0.64 515	0.49 450	0.36 384	0.41 369	0.32 333	0.26 342	0.33 289	0.39 436	0.12 413	0.09 225	0.10 326	0.08 210	0.14 436	0.12 257

KYRaft	0.23 255	0.11 82	0.43 163	0.23 245	0.12 117	0.23 224	0.23 383	0.37 228	0.26 159	0.35 371	0.53 467	0.34 348	0.26 342	0.29 241	0.16 142	0.07 68	0.05 5	0.09 253	0.10 352	0.08 166	0.30 497

ASMatch	0.23 255	0.11 82	0.55 322	0.25 329	0.14 206	0.19 114	0.16 127	0.32 166	0.30 223	0.28 230	0.68 519	0.28 279	0.26 342	0.50 370	0.22 289	0.07 68	0.06 49	0.08 168	0.07 132	0.06 46	0.11 206

BEATNet_4x	0.25 309	0.25 426	0.66 401	0.23 245	0.10 49	0.29 329	0.14 71	0.49 370	0.34 270	0.31 294	0.35 297	0.32 333	0.26 342	0.34 304	0.33 406	0.08 188	0.06 49	0.08 168	0.07 132	0.11 358	0.13 286

UCFNet_RVC	0.25 309	0.21 365	0.49 229	0.19 68	0.15 268	0.34 405	0.18 215	0.47 349	0.36 297	0.30 277	0.35 297	0.40 397	0.26 342	0.35 311	0.24 317	0.13 435	0.08 184	0.13 444	0.14 479	0.13 413	0.13 286

DeepPruner_ROB	0.28 370	0.25 426	0.64 391	0.22 194	0.16 306	0.30 343	0.21 321	0.54 420	0.33 259	0.36 384	0.38 331	0.38 379	0.26 342	0.45 357	0.28 361	0.15 475	0.11 293	0.11 383	0.11 386	0.14 436	0.14 315

FSD					0.41 547	0.28 305	0.27 441	0.32 166	0.30 223	0.27 219	0.27 208	0.29 292	0.27 350	0.35 311	0.28 361	0.23 528	0.49 570	0.27 537	0.26 548	0.26 531

coex_refinement	0.28 370	0.22 384	0.50 251	0.23 245	0.15 268	0.31 366	0.20 295	0.51 388	0.43 381	0.35 371	0.42 377	0.45 438	0.27 350	0.56 404	0.41 442	0.10 334	0.07 122	0.07 87	0.07 132	0.11 358	0.12 257

ISRNet	0.28 370	0.15 245	0.54 313	0.27 407	0.19 391	0.24 246	0.15 96	0.47 349	0.45 405	0.40 437	0.49 446	0.42 419	0.27 350	0.33 289	0.30 378	0.20 522	0.12 316	0.17 503	0.16 500	0.16 457	0.21 418

rvit_105_1	0.28 370	0.24 411	0.65 396	0.27 407	0.19 391	0.31 366	0.35 501	0.46 338	0.53 474	0.31 294	0.32 258	0.32 333	0.27 350	0.36 317	0.26 342	0.16 485	0.14 356	0.15 486	0.17 511	0.11 358	0.11 206

SMFormer	0.27 360	0.13 168	0.47 194	0.20 109	0.10 49	0.28 305	0.19 259	0.54 420	0.48 437	0.35 371	0.42 377	0.31 322	0.27 350	0.60 424	0.34 413	0.10 334	0.16 400	0.08 168	0.09 296	0.10 306	0.16 348

tta	0.27 360	0.13 168	0.47 194	0.20 109	0.10 49	0.28 305	0.19 259	0.54 420	0.48 437	0.35 371	0.42 377	0.31 322	0.27 350	0.60 424	0.34 413	0.10 334	0.16 400	0.08 168	0.09 296	0.08 166	0.13 286

qqq1	0.26 332	0.13 168	0.47 194	0.20 109	0.10 49	0.28 305	0.19 259	0.54 420	0.48 437	0.35 371	0.42 377	0.31 322	0.27 350	0.60 424	0.21 271	0.10 334	0.16 400	0.07 87	0.07 132	0.08 166	0.13 286

fff1	0.26 332	0.13 168	0.47 194	0.20 109	0.10 49	0.28 305	0.19 259	0.54 420	0.48 437	0.35 371	0.42 377	0.31 322	0.27 350	0.60 424	0.21 271	0.10 334	0.16 400	0.07 87	0.07 132	0.08 166	0.13 286

gwcnet-sp	0.25 309	0.16 278	0.70 417	0.23 245	0.14 206	0.34 405	0.22 355	0.46 338	0.41 358	0.37 401	0.35 297	0.27 266	0.27 350	0.36 317	0.26 342	0.09 267	0.08 184	0.09 253	0.09 296	0.10 306	0.10 167

scenet	0.25 309	0.16 278	0.70 417	0.23 245	0.14 206	0.34 405	0.22 355	0.46 338	0.41 358	0.37 401	0.35 297	0.27 266	0.27 350	0.36 317	0.26 342	0.09 267	0.08 184	0.09 253	0.09 296	0.10 306	0.10 167

anonymousa	0.26 332	0.13 168	0.56 332	0.29 454	0.30 516	0.31 366	0.20 295	0.38 239	0.36 297	0.33 332	0.51 452	0.41 406	0.27 350	0.25 162	0.24 317	0.08 188	0.18 437	0.09 253	0.18 517	0.08 166	0.17 368

ssnet	0.25 309	0.16 278	0.70 417	0.23 245	0.14 206	0.34 405	0.22 355	0.46 338	0.41 358	0.37 401	0.35 297	0.27 266	0.27 350	0.36 317	0.26 342	0.09 267	0.08 184	0.09 253	0.09 296	0.10 306	0.10 167

CSP-Net	0.28 370	0.17 309	0.41 148	0.22 194	0.14 206	0.44 472	0.24 407	0.52 395	0.42 370	0.42 455	0.44 401	0.42 419	0.27 350	0.66 459	0.30 378	0.12 413	0.09 225	0.08 168	0.08 210	0.10 306	0.10 167

test_xeample	0.39 464	0.14 212	0.46 188	0.19 68	0.16 306	0.34 405	0.22 355	0.59 478	0.43 381	0.33 332	0.47 436	0.30 312	0.27 350	0.60 424	2.44 592	0.10 334	0.21 469	0.09 253	0.09 296	0.09 244	0.25 464

cf-r	0.26 332	0.22 384	0.66 401	0.22 194	0.14 206	0.28 305	0.22 355	0.44 322	0.42 370	0.32 319	0.42 377	0.43 426	0.27 350	0.44 351	0.27 353	0.11 373	0.07 122	0.08 168	0.10 352	0.08 166	0.09 107

PSMNet-RSSM	0.26 332	0.21 365	0.50 251	0.21 142	0.14 206	0.25 263	0.21 321	0.50 378	0.38 322	0.31 294	0.45 415	0.40 397	0.27 350	0.53 387	0.24 317	0.12 413	0.08 184	0.11 383	0.13 461	0.10 306	0.10 167

CFNet-ft	0.26 332	0.21 365	0.51 269	0.19 68	0.16 306	0.31 366	0.21 321	0.40 269	0.37 312	0.29 254	0.40 358	0.46 447	0.27 350	0.49 366	0.28 361	0.12 413	0.07 122	0.12 418	0.11 386	0.12 399	0.11 206

FADNet-RVC-Resample	0.31 414	0.32 473	1.16 528	0.27 407	0.17 336	0.33 390	0.21 321	0.49 370	0.40 348	0.36 384	0.38 331	0.34 348	0.27 350	0.54 393	0.27 353	0.10 334	0.10 259	0.14 469	0.13 461	0.13 413	0.18 373

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 459	0.43 521	0.72 430	0.35 509	0.19 391	0.51 505	0.25 421	0.56 447	0.39 338	0.42 455	0.47 436	0.47 457	0.27 350	0.74 485	0.32 397	0.38 560	0.19 450	0.27 537	0.17 511	0.29 544	0.27 480

HSM-Net_RVC	0.28 370	0.12 133	0.48 209	0.19 68	0.11 80	0.35 420	0.21 321	0.64 515	0.44 394	0.40 437	0.43 391	0.50 472	0.27 350	0.75 490	0.25 331	0.08 188	0.07 122	0.08 168	0.07 132	0.08 166	0.09 107
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.29 390	0.29 456	0.57 342	0.23 245	0.14 206	0.34 405	0.15 96	0.53 405	0.46 416	0.31 294	0.40 358	0.38 379	0.27 350	0.76 496	0.28 361	0.10 334	0.07 122	0.11 383	0.11 386	0.11 358	0.09 107

CFNet_RVC	0.26 332	0.21 365	0.51 269	0.19 68	0.16 306	0.31 366	0.21 321	0.40 269	0.37 312	0.29 254	0.40 358	0.46 447	0.27 350	0.49 366	0.28 361	0.12 413	0.07 122	0.12 418	0.11 386	0.12 399	0.11 206

iResNetv2_ROB	0.29 390	0.37 500	0.92 490	0.24 292	0.13 167	0.30 343	0.19 259	0.55 438	0.51 462	0.39 428	0.46 427	0.39 393	0.27 350	0.36 317	0.30 378	0.09 267	0.06 49	0.07 87	0.05 22	0.13 413	0.11 206

PAM_32	0.26 332	0.10 48	0.63 386	0.24 292	0.19 391	0.51 505	0.26 432	0.43 301	0.30 223	0.32 319	0.28 215	0.60 512	0.28 373	0.29 241	0.20 247	0.08 188	0.14 356	0.08 168	0.10 352	0.07 106	0.15 332

ITSA-stereo	0.26 332	0.16 278	0.39 130	0.24 292	0.11 80	0.28 305	0.18 215	0.58 469	0.59 503	0.32 319	0.32 258	0.33 340	0.28 373	0.51 376	0.34 413	0.11 373	0.08 184	0.11 383	0.11 386	0.11 358	0.15 332

test_sample1	0.24 284	0.13 168	0.40 139	0.20 109	0.13 167	0.29 329	0.19 259	0.43 301	0.30 223	0.27 219	0.34 289	0.31 322	0.28 373	0.45 357	0.27 353	0.09 267	0.16 400	0.08 168	0.08 210	0.09 244	0.22 432

DispNO	0.29 390	0.24 411	0.83 464	0.23 245	0.17 336	0.25 263	0.22 355	0.47 349	0.42 370	0.33 332	0.39 349	0.38 379	0.28 373	0.78 500	0.35 420	0.09 267	0.07 122	0.10 326	0.10 352	0.09 244	0.09 107

SDNR	0.47 506	0.29 456	0.92 490	0.24 292	0.37 539	1.27 574	0.17 162	0.54 420	0.58 496	0.44 472	0.85 542	0.55 492	0.28 373	1.19 561	0.52 481	0.23 528	0.24 503	0.17 503	0.13 461	0.19 497	0.26 476

fff	0.20 166	0.15 245	0.57 342	0.19 68	0.09 13	0.19 114	0.18 215	0.38 239	0.46 416	0.29 254	0.31 248	0.18 155	0.28 373	0.21 87	0.20 247	0.07 68	0.05 5	0.07 87	0.05 22	0.06 46	0.09 107

hknet	0.26 332	0.15 245	0.49 229	0.25 329	0.16 306	0.35 420	0.22 355	0.59 478	0.40 348	0.34 352	0.35 297	0.43 426	0.28 373	0.38 330	0.26 342	0.09 267	0.07 122	0.11 383	0.10 352	0.09 244	0.10 167

PSMNet-ADL	0.26 332	0.16 278	0.39 130	0.27 407	0.14 206	0.32 383	0.22 355	0.45 331	0.37 312	0.28 230	0.34 289	0.41 406	0.28 373	0.61 430	0.32 397	0.11 373	0.10 259	0.09 253	0.11 386	0.10 306	0.13 286

DeepStereo_RVC	0.19 138	0.12 133	0.47 194	0.22 194	0.11 80	0.19 114	0.16 127	0.29 125	0.24 123	0.28 230	0.27 208	0.23 212	0.28 373	0.24 144	0.19 225	0.08 188	0.06 49	0.09 253	0.07 132	0.09 244	0.10 167

Prome-Stereo	0.22 222	0.10 48	0.43 163	0.24 292	0.13 167	0.23 224	0.23 383	0.37 228	0.27 176	0.33 332	0.58 488	0.24 230	0.28 373	0.30 256	0.16 142	0.07 68	0.05 5	0.08 168	0.07 132	0.08 166	0.20 407

ADLNet	0.30 403	0.19 344	0.59 364	0.23 245	0.19 391	0.34 405	0.23 383	0.56 447	0.44 394	0.43 466	0.41 369	0.43 426	0.28 373	0.56 404	0.36 424	0.11 373	0.08 184	0.11 383	0.11 386	0.11 358	0.15 332

csc	0.20 166	0.15 245	0.57 342	0.19 68	0.09 13	0.19 114	0.18 215	0.38 239	0.46 416	0.29 254	0.31 248	0.18 155	0.28 373	0.21 87	0.20 247	0.07 68	0.05 5	0.07 87	0.05 22	0.06 46	0.09 107

cscssc	0.20 166	0.15 245	0.57 342	0.19 68	0.09 13	0.19 114	0.18 215	0.38 239	0.46 416	0.29 254	0.31 248	0.18 155	0.28 373	0.21 87	0.20 247	0.07 68	0.05 5	0.07 87	0.05 22	0.06 46	0.09 107

222	0.45 495	0.14 212	0.43 163	0.19 68	0.15 268	0.36 427	0.20 295	0.60 490	0.43 381	0.37 401	0.45 415	0.30 312	0.28 373	0.59 419	3.72 597	0.11 373	0.19 450	0.08 168	0.09 296	0.09 244	0.27 480

ACVNet	0.24 284	0.18 331	0.51 269	0.18 35	0.15 268	0.27 287	0.23 383	0.40 269	0.45 405	0.29 254	0.41 369	0.38 379	0.28 373	0.28 219	0.35 420	0.09 267	0.07 122	0.08 168	0.07 132	0.10 306	0.09 107

acv_ft	0.26 332	0.18 331	0.56 332	0.24 292	0.19 391	0.34 405	0.21 321	0.47 349	0.45 405	0.39 428	0.41 369	0.38 379	0.28 373	0.28 219	0.36 424	0.09 267	0.07 122	0.08 168	0.07 132	0.11 358	0.09 107

GwcNet-RSSM	0.28 370	0.25 426	0.61 377	0.22 194	0.14 206	0.28 305	0.24 407	0.46 338	0.44 394	0.33 332	0.46 427	0.41 406	0.28 373	0.55 398	0.31 388	0.11 373	0.07 122	0.09 253	0.10 352	0.10 306	0.09 107

STTStereo	0.30 403	0.24 411	0.83 464	0.25 329	0.17 336	0.30 343	0.24 407	0.49 370	0.39 338	0.39 428	0.41 369	0.44 432	0.28 373	0.41 338	0.30 378	0.13 435	0.13 337	0.13 444	0.16 500	0.12 399	0.12 257

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 390	0.24 411	0.81 454	0.26 369	0.18 364	0.30 343	0.22 355	0.52 395	0.41 358	0.38 410	0.42 377	0.42 419	0.28 373	0.46 359	0.31 388	0.11 373	0.08 184	0.10 326	0.11 386	0.10 306	0.12 257
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet_ROB	0.27 360	0.27 444	0.48 209	0.21 142	0.12 117	0.32 383	0.17 162	0.57 456	0.55 487	0.39 428	0.44 401	0.37 373	0.28 373	0.43 347	0.28 361	0.08 188	0.06 49	0.06 31	0.05 22	0.09 244	0.11 206

Select-FE	0.27 360	0.18 331	0.87 477	0.23 245	0.22 447	0.29 329	0.18 215	0.53 405	0.28 188	0.30 277	0.33 278	0.45 438	0.29 393	0.30 256	0.21 271	0.08 188	0.10 259	0.08 168	0.13 461	0.08 166	0.20 407

1111x	0.39 464	0.17 309	0.80 453	0.23 245	0.15 268	0.33 390	0.27 441	0.62 506	0.48 437	0.32 319	0.43 391	0.40 397	0.29 393	0.86 520	1.60 578	0.09 267	0.23 490	0.09 253	0.12 429	0.10 306	0.23 440

AACVNet	0.28 370	0.22 384	0.55 322	0.23 245	0.14 206	0.30 343	0.19 259	0.43 301	0.33 259	0.39 428	0.42 377	0.44 432	0.29 393	0.73 481	0.28 361	0.11 373	0.09 225	0.11 383	0.09 296	0.13 413	0.12 257

pcwnet_v2	0.32 420	0.16 278	1.22 539	0.23 245	0.19 391	0.32 383	0.19 259	0.61 498	0.61 508	0.37 401	0.45 415	0.35 362	0.29 393	0.37 327	0.26 342	0.14 461	0.11 293	0.12 418	0.11 386	0.14 436	0.18 373

UPFNet	0.27 360	0.15 245	0.47 194	0.25 329	0.20 415	0.37 435	0.27 441	0.50 378	0.40 348	0.36 384	0.38 331	0.37 373	0.29 393	0.40 335	0.34 413	0.10 334	0.10 259	0.10 326	0.10 352	0.10 306	0.08 63

FADNet_RVC	0.31 414	0.35 490	0.98 503	0.24 292	0.16 306	0.30 343	0.17 162	0.52 395	0.39 338	0.30 277	0.38 331	0.30 312	0.29 393	0.54 393	0.33 406	0.14 461	0.14 356	0.14 469	0.16 500	0.21 512	0.24 453

FADNet-RVC	0.34 437	0.43 521	0.97 501	0.25 329	0.20 415	0.33 390	0.20 295	0.51 388	0.42 370	0.34 352	0.40 358	0.41 406	0.29 393	0.65 453	0.36 424	0.14 461	0.14 356	0.14 469	0.15 490	0.19 497	0.20 407

TCMNet	0.34 437	0.28 452	0.81 454	0.29 454	0.30 516	0.40 452	0.28 457	0.53 405	0.49 450	0.38 410	0.46 427	0.40 397	0.30 400	0.61 430	0.42 446	0.14 461	0.13 337	0.15 486	0.14 479	0.18 488	0.19 389

YMNet	0.33 427	0.26 436	0.64 391	0.28 435	0.23 460	0.48 496	0.27 441	0.54 420	0.47 429	0.49 498	0.56 480	0.51 475	0.30 400	0.41 338	0.44 457	0.13 435	0.16 400	0.13 444	0.12 429	0.14 436	0.14 315

YMNet_1	0.33 427	0.26 436	0.64 391	0.28 435	0.23 460	0.48 496	0.27 441	0.54 420	0.47 429	0.49 498	0.56 480	0.51 475	0.30 400	0.41 338	0.44 457	0.13 435	0.16 400	0.13 444	0.12 429	0.14 436	0.14 315

DCVSM-stereo	0.25 309	0.14 212	0.53 301	0.21 142	0.14 206	0.27 287	0.14 71	0.35 201	0.35 281	0.42 455	0.33 278	0.46 447	0.30 400	0.31 269	0.27 353	0.11 373	0.10 259	0.12 418	0.10 352	0.12 399	0.15 332

GASNet	0.39 464	0.58 549	1.27 541	0.35 509	0.23 460	0.35 420	0.23 383	0.63 510	0.56 492	0.41 449	0.38 331	0.45 438	0.30 400	0.81 511	0.42 446	0.16 485	0.11 293	0.14 469	0.14 479	0.23 521	0.12 257

ssnet_v2	0.30 403	0.21 365	0.63 386	0.23 245	0.15 268	0.40 452	0.30 472	0.59 478	0.48 437	0.40 437	0.37 323	0.46 447	0.30 400	0.41 338	0.44 457	0.13 435	0.11 293	0.11 383	0.11 386	0.12 399	0.11 206

LCNet	0.22 222	0.12 133	0.42 157	0.26 369	0.12 117	0.23 224	0.19 259	0.36 213	0.28 188	0.28 230	0.35 297	0.26 261	0.30 400	0.35 311	0.17 168	0.07 68	0.05 5	0.09 253	0.10 352	0.13 413	0.22 432

AAGNet	0.34 437	0.12 133	0.53 301	0.26 369	0.16 306	0.20 148	0.19 259	0.31 159	0.29 207	0.35 371	0.35 297	0.27 266	0.30 400	0.44 351	2.56 593	0.08 188	0.05 5	0.10 326	0.07 132	0.09 244	0.07 20

LMCR-Stereo	0.28 370	0.22 384	0.56 332	0.29 454	0.14 206	0.37 435	0.23 383	0.57 456	0.36 297	0.40 437	0.40 358	0.29 292	0.30 400	0.41 338	0.38 432	0.11 373	0.07 122	0.09 253	0.07 132	0.13 413	0.10 167

ac_64	0.28 370	0.16 278	0.62 381	0.25 329	0.17 336	0.36 427	0.22 355	0.48 360	0.35 281	0.36 384	0.37 323	0.51 475	0.30 400	0.62 441	0.34 413	0.11 373	0.09 225	0.10 326	0.10 352	0.09 244	0.09 107

GANet-RSSM	0.26 332	0.19 344	0.54 313	0.21 142	0.14 206	0.27 287	0.22 355	0.47 349	0.34 270	0.30 277	0.40 358	0.41 406	0.30 400	0.59 419	0.25 331	0.11 373	0.08 184	0.09 253	0.09 296	0.10 306	0.10 167

DSFCA	0.29 390	0.18 331	0.48 209	0.21 142	0.17 336	0.39 446	0.32 486	0.49 370	0.44 394	0.44 472	0.38 331	0.40 397	0.30 400	0.53 387	0.38 432	0.12 413	0.10 259	0.10 326	0.11 386	0.11 358	0.11 206

TDLM	0.32 420	0.27 444	0.52 290	0.30 465	0.15 268	0.33 390	0.32 486	0.54 420	0.50 456	0.44 472	0.43 391	0.39 393	0.30 400	0.92 535	0.30 378	0.14 461	0.09 225	0.13 444	0.12 429	0.13 413	0.14 315

AANet_RVC	0.33 427	0.31 466	0.69 411	0.23 245	0.14 206	0.30 343	0.23 383	0.49 370	0.55 487	0.39 428	0.60 496	0.43 426	0.30 400	0.88 523	0.54 489	0.11 373	0.08 184	0.07 87	0.07 132	0.10 306	0.12 257

NVstereo2D	0.32 420	0.18 331	0.63 386	0.24 292	0.23 460	0.43 466	0.28 457	0.60 490	0.58 496	0.28 230	0.39 349	0.42 419	0.30 400	0.71 477	0.30 378	0.13 435	0.09 225	0.13 444	0.10 352	0.20 505	0.18 373

StereoDRNet-Refined	0.28 370	0.19 344	0.47 194	0.25 329	0.14 206	0.36 427	0.21 321	0.49 370	0.43 381	0.46 485	0.52 459	0.42 419	0.30 400	0.46 359	0.38 432	0.10 334	0.07 122	0.11 383	0.11 386	0.10 306	0.11 206
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NOSS_ROB	0.33 427	0.24 411	0.49 229	0.27 407	0.16 306	0.34 405	0.19 259	0.55 438	0.50 456	0.34 352	0.37 323	0.42 419	0.30 400	0.93 537	0.25 331	0.19 519	0.20 464	0.24 534	0.22 533	0.17 472	0.25 464

z-ln-s-r	0.35 444	0.30 462	1.02 508	0.23 245	0.14 206	0.30 343	0.26 432	0.46 338	0.55 487	0.33 332	0.61 504	0.39 393	0.31 417	0.80 507	0.77 523	0.08 188	0.06 49	0.08 168	0.08 210	0.11 358	0.10 167

xyz-stereo	1.43 577	0.11 82	17.43 610	0.18 35	0.08 5	4.86 595	0.18 215	0.31 159	0.35 281	0.37 401	2.75 595	0.41 406	0.31 417	0.58 411	0.33 406	0.07 68	0.05 5	0.09 253	0.06 63	0.06 46	0.06 7

ADStereo(finetuned)	0.21 200	0.15 245	0.59 364	0.19 68	0.09 13	0.19 114	0.18 215	0.37 228	0.41 358	0.30 277	0.31 248	0.19 165	0.31 417	0.21 87	0.20 247	0.07 68	0.05 5	0.07 87	0.05 22	0.07 106	0.10 167

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 427	0.25 426	0.82 458	0.22 194	0.17 336	0.46 483	0.28 457	0.53 405	0.53 474	0.43 466	0.57 485	0.44 432	0.31 417	0.50 370	0.48 470	0.10 334	0.06 49	0.08 168	0.06 63	0.11 358	0.12 257

DAS	0.28 370	0.13 168	0.49 229	0.24 292	0.18 364	0.30 343	0.24 407	0.48 360	0.48 437	0.42 455	0.45 415	0.34 348	0.31 417	0.76 496	0.24 317	0.09 267	0.07 122	0.09 253	0.07 132	0.10 306	0.11 206

SepStereo	0.27 360	0.13 168	0.49 229	0.24 292	0.18 364	0.30 343	0.24 407	0.48 360	0.48 437	0.42 455	0.45 415	0.34 348	0.31 417	0.64 449	0.24 317	0.09 267	0.07 122	0.09 253	0.07 132	0.10 306	0.11 206

ADLNet2	0.31 414	0.23 400	0.77 444	0.23 245	0.18 364	0.36 427	0.24 407	0.55 438	0.54 479	0.33 332	0.38 331	0.45 438	0.31 417	0.70 471	0.36 424	0.10 334	0.08 184	0.09 253	0.09 296	0.12 399	0.11 206

TransformOpticalFlow	0.24 284	0.14 212	0.57 342	0.24 292	0.11 80	0.21 176	0.19 259	0.43 301	0.34 270	0.30 277	0.43 391	0.36 367	0.31 417	0.61 430	0.20 247	0.07 68	0.05 5	0.08 168	0.07 132	0.06 46	0.08 63

RAFT + AFF	0.30 403	0.33 477	0.76 438	0.25 329	0.17 336	0.30 343	0.33 492	0.55 438	0.42 370	0.28 230	0.30 237	0.31 322	0.31 417	0.64 449	0.32 397	0.09 267	0.11 293	0.11 383	0.10 352	0.12 399	0.16 348

delet	0.29 390	0.18 331	0.58 357	0.24 292	0.19 391	0.41 457	0.30 472	0.52 395	0.51 462	0.35 371	0.42 377	0.37 373	0.31 417	0.49 366	0.36 424	0.10 334	0.09 225	0.11 383	0.12 429	0.09 244	0.09 107

CVANet_RVC	0.34 437	0.25 426	0.77 444	0.27 407	0.17 336	0.34 405	0.28 457	0.55 438	0.50 456	0.43 466	0.46 427	0.44 432	0.31 417	0.90 528	0.27 353	0.15 475	0.10 259	0.14 469	0.14 479	0.15 448	0.15 332

PS-NSSS	0.33 427	0.36 496	0.61 377	0.24 292	0.18 364	0.33 390	0.24 407	0.59 478	0.42 370	0.38 410	0.52 459	0.36 367	0.31 417	0.80 507	0.32 397	0.18 510	0.14 356	0.21 525	0.15 490	0.17 472	0.14 315

StereoDRNet	0.34 437	0.28 452	0.70 417	0.28 435	0.21 432	0.43 466	0.30 472	0.63 510	0.51 462	0.47 491	0.40 358	0.48 461	0.31 417	0.58 411	0.44 457	0.12 413	0.10 259	0.12 418	0.11 386	0.13 413	0.13 286

UGAM-zero	0.26 332	0.11 82	0.56 332	0.20 109	0.16 306	0.28 305	0.18 215	0.48 360	0.25 148	0.31 294	0.28 215	0.56 497	0.32 430	0.66 459	0.17 168	0.07 68	0.10 259	0.07 87	0.09 296	0.07 106	0.31 501

DualNet (step1)	0.31 414	0.21 365	0.69 411	0.18 35	0.17 336	0.36 427	0.21 321	0.54 420	0.43 381	0.38 410	0.36 312	0.38 379	0.32 430	0.41 338	0.26 342	0.24 531	0.21 469	0.28 544	0.24 539	0.18 488	0.21 418

test_sample9	0.45 495	0.21 365	0.69 411	0.18 35	0.17 336	0.36 427	0.21 321	0.54 420	0.43 381	0.38 410	0.36 312	0.38 379	0.32 430	0.70 471	1.01 544	0.24 531	1.93 598	0.28 544	0.24 539	0.18 488	0.21 418

test_sample7	0.28 370	0.16 278	0.47 194	0.21 142	0.14 206	0.29 329	0.22 355	0.54 420	0.43 381	0.38 410	0.36 312	0.38 379	0.32 430	0.41 338	0.26 342	0.14 461	0.21 469	0.13 444	0.12 429	0.13 413	0.25 464

ToySt	0.28 370	0.19 344	0.68 410	0.22 194	0.19 391	0.31 366	0.31 481	0.43 301	0.43 381	0.28 230	0.38 331	0.42 419	0.32 430	0.33 289	0.32 397	0.08 188	0.14 356	0.10 326	0.12 429	0.11 358	0.24 453

FADNet	0.34 437	0.43 521	0.88 484	0.24 292	0.22 447	0.37 435	0.19 259	0.56 447	0.49 450	0.32 319	0.36 312	0.43 426	0.32 430	0.65 453	0.30 378	0.17 499	0.16 400	0.14 469	0.16 500	0.25 527	0.21 418

HSM	0.29 390	0.18 331	0.48 209	0.21 142	0.15 268	0.33 390	0.20 295	0.55 438	0.39 338	0.36 384	0.39 349	0.67 537	0.32 430	0.88 523	0.24 317	0.09 267	0.07 122	0.08 168	0.07 132	0.09 244	0.10 167

PSMNet_ROB	0.36 447	0.31 466	0.71 424	0.31 481	0.21 432	0.44 472	0.44 535	0.61 498	0.49 450	0.39 428	0.45 415	0.49 467	0.32 430	0.66 459	0.53 485	0.14 461	0.10 259	0.15 486	0.14 479	0.13 413	0.13 286

PSMNet-RUCA	0.39 464	0.47 527	0.84 468	0.46 550	0.41 547	0.34 405	0.26 432	0.59 478	0.46 416	0.40 437	0.51 452	0.44 432	0.33 438	0.43 347	0.31 388	0.25 538	0.14 356	0.33 554	0.21 525	0.32 549	0.23 440

UNet	0.28 370	0.16 278	0.70 417	0.24 292	0.20 415	0.44 472	0.21 321	0.52 395	0.42 370	0.36 384	0.40 358	0.43 426	0.33 438	0.41 338	0.32 397	0.09 267	0.07 122	0.10 326	0.09 296	0.10 306	0.09 107

SQANet	0.44 492	0.57 546	0.89 486	0.49 553	0.39 544	0.47 489	0.23 383	0.53 405	0.44 394	0.41 449	0.48 445	0.47 457	0.34 440	0.58 411	0.43 450	0.38 560	0.15 387	0.40 559	0.21 525	0.50 558	0.34 514

IER	0.24 284	0.15 245	0.50 251	0.21 142	0.15 268	0.31 366	0.20 295	0.44 322	0.38 322	0.34 352	0.41 369	0.32 333	0.34 440	0.31 269	0.23 308	0.09 267	0.07 122	0.08 168	0.08 210	0.09 244	0.09 107

SACVNet	0.32 420	0.25 426	0.59 364	0.26 369	0.19 391	0.35 420	0.25 421	0.54 420	0.41 358	0.43 466	0.45 415	0.46 447	0.34 440	0.71 477	0.30 378	0.14 461	0.10 259	0.12 418	0.12 429	0.16 457	0.20 407

DGSMNet	0.63 542	0.32 473	1.01 507	0.54 557	0.73 573	0.62 530	1.36 592	0.62 506	0.58 496	0.38 410	0.62 507	0.52 482	0.34 440	0.65 453	0.47 468	0.54 566	0.61 585	0.67 572	0.61 581	0.65 567	0.69 580

MMNet	0.28 370	0.19 344	0.54 313	0.24 292	0.17 336	0.47 489	0.22 355	0.47 349	0.53 474	0.40 437	0.43 391	0.36 367	0.34 440	0.40 335	0.35 420	0.08 188	0.08 184	0.09 253	0.09 296	0.10 306	0.09 107

GwcNet	0.37 454	0.29 456	1.12 522	0.25 329	0.24 477	0.48 496	0.27 441	0.58 469	0.60 506	0.39 428	0.54 470	0.51 475	0.34 440	0.60 424	0.46 465	0.13 435	0.12 316	0.12 418	0.11 386	0.13 413	0.15 332

DLCB_ROB	0.30 403	0.20 357	0.45 174	0.28 435	0.17 336	0.37 435	0.25 421	0.50 378	0.45 405	0.46 485	0.47 436	0.51 475	0.34 440	0.56 404	0.38 432	0.10 334	0.10 259	0.11 383	0.11 386	0.10 306	0.11 206

iinet-f	0.31 414	0.23 400	1.16 528	0.20 109	0.16 306	0.44 472	0.23 383	0.47 349	0.38 322	0.36 384	0.44 401	0.41 406	0.35 447	0.36 317	0.43 450	0.10 334	0.09 225	0.08 168	0.08 210	0.13 413	0.12 257

STrans-v2	0.25 309	0.14 212	0.56 332	0.21 142	0.12 117	0.23 224	0.20 295	0.50 378	0.31 233	0.31 294	0.42 377	0.35 362	0.35 447	0.62 441	0.24 317	0.07 68	0.05 5	0.08 168	0.07 132	0.06 46	0.08 63

HGLStereo	0.29 390	0.19 344	0.60 371	0.24 292	0.21 432	0.33 390	0.23 383	0.52 395	0.44 394	0.36 384	0.49 446	0.41 406	0.35 447	0.46 359	0.34 413	0.11 373	0.11 293	0.09 253	0.09 296	0.11 358	0.12 257

hitnet-ft	0.31 414	0.21 365	0.56 332	0.19 68	0.14 206	0.40 452	0.23 383	0.46 338	0.42 370	0.37 401	0.46 427	0.53 487	0.35 447	0.76 496	0.35 420	0.14 461	0.10 259	0.14 469	0.10 352	0.15 448	0.14 315

DRN-Test	0.35 444	0.20 357	0.75 434	0.28 435	0.19 391	0.46 483	0.29 463	0.68 533	0.54 479	0.49 498	0.47 436	0.44 432	0.35 447	0.63 444	0.44 457	0.13 435	0.09 225	0.13 444	0.12 429	0.13 413	0.13 286

fast-acv-ft	0.33 427	0.26 436	0.88 484	0.25 329	0.18 364	0.49 502	0.27 441	0.44 322	0.50 456	0.40 437	0.55 475	0.49 467	0.36 452	0.39 333	0.41 442	0.11 373	0.11 293	0.11 383	0.12 429	0.13 413	0.11 206

DMCA-RVC	0.30 403	0.27 444	0.93 494	0.28 435	0.17 336	0.30 343	0.21 321	0.43 301	0.36 297	0.40 437	0.38 331	0.39 393	0.36 452	0.44 351	0.34 413	0.13 435	0.10 259	0.16 494	0.12 429	0.13 413	0.11 206

RTSC	0.43 490	0.37 500	0.95 498	0.30 465	0.20 415	0.50 504	0.23 383	0.65 521	0.86 551	0.56 523	0.54 470	0.51 475	0.36 452	0.71 477	0.92 535	0.13 435	0.14 356	0.11 383	0.13 461	0.18 488	0.19 389

PA-Net	0.40 476	0.35 490	1.05 511	0.32 487	0.28 501	0.39 446	0.43 533	0.53 405	0.56 492	0.35 371	0.43 391	0.41 406	0.36 452	0.83 516	0.61 504	0.12 413	0.23 490	0.16 494	0.23 537	0.13 413	0.20 407
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	0.38 459	0.31 466	0.65 396	0.30 465	0.21 432	0.46 483	0.39 521	0.63 510	0.54 479	0.53 515	0.52 459	0.69 541	0.36 452	0.52 384	0.48 470	0.18 510	0.11 293	0.16 494	0.14 479	0.17 472	0.16 348

Wz-Net-LNSev	0.36 447	0.35 490	1.06 513	0.26 369	0.21 432	0.47 489	0.33 492	0.56 447	0.58 496	0.45 479	0.54 470	0.50 472	0.37 457	0.40 335	0.42 446	0.12 413	0.11 293	0.10 326	0.09 296	0.14 436	0.15 332

Wz-Net-MNSev	0.39 464	0.35 490	0.99 505	0.26 369	0.21 432	0.59 527	0.39 521	0.58 469	0.61 508	0.49 498	0.56 480	0.53 487	0.37 457	0.61 430	0.47 468	0.11 373	0.09 225	0.11 383	0.11 386	0.15 448	0.15 332

DISCO	0.33 427	0.16 278	0.55 322	0.26 369	0.16 306	0.48 496	0.25 421	0.52 395	0.58 496	0.38 410	0.45 415	0.63 522	0.37 457	0.65 453	0.50 477	0.10 334	0.07 122	0.09 253	0.08 210	0.13 413	0.13 286

MDST_ROB	0.51 516	0.16 278	0.97 501	0.31 481	0.21 432	1.35 578	0.34 498	0.80 555	0.59 503	1.09 570	0.74 529	0.49 467	0.37 457	1.31 570	0.60 501	0.14 461	0.12 316	0.16 494	0.13 461	0.13 413	0.18 373

ETE_ROB	0.36 447	0.32 473	0.64 391	0.30 465	0.18 364	0.40 452	0.38 518	0.59 478	0.49 450	0.50 503	0.52 459	0.62 518	0.37 457	0.58 411	0.43 450	0.13 435	0.10 259	0.14 469	0.12 429	0.17 472	0.18 373

NLCSM	0.39 464	0.36 496	0.71 424	0.28 435	0.32 526	0.43 466	0.33 492	0.76 551	0.43 381	0.41 449	0.46 427	0.58 504	0.38 462	0.94 540	0.57 496	0.13 435	0.13 337	0.13 444	0.17 511	0.15 448	0.18 373

CBFPSM	0.28 370	0.23 400	0.76 438	0.21 142	0.14 206	0.38 441	0.26 432	0.42 292	0.37 312	0.34 352	0.36 312	0.55 492	0.38 462	0.33 289	0.40 438	0.08 188	0.08 184	0.07 87	0.08 210	0.09 244	0.12 257

Anonymous_2	0.44 492	0.23 400	0.57 342	0.34 503	0.34 530	0.53 514	0.28 457	0.49 370	0.39 338	0.36 384	0.34 289	0.48 461	0.38 462	0.43 347	0.33 406	0.26 540	0.41 563	0.44 561	1.45 597	0.33 551	0.37 528

DDUNet	0.45 495	0.60 552	0.71 424	0.45 547	0.39 544	0.46 483	0.32 486	0.53 405	0.44 394	0.46 485	0.53 467	0.57 499	0.38 462	0.51 376	0.43 450	0.34 554	0.21 469	0.56 567	0.25 544	0.41 555	0.36 520

RASNet	0.30 403	0.19 344	0.59 364	0.23 245	0.19 391	0.33 390	0.20 295	0.50 378	0.41 358	0.31 294	0.44 401	0.47 457	0.38 462	0.79 504	0.40 438	0.09 267	0.07 122	0.07 87	0.09 296	0.08 166	0.10 167

CC-Net-ROB	0.46 503	0.55 540	0.86 475	0.38 527	0.23 460	0.51 505	0.30 472	0.69 539	0.51 462	0.46 485	0.51 452	0.48 461	0.38 462	0.96 542	0.40 438	0.36 557	0.23 490	0.56 567	0.25 544	0.34 552	0.22 432

XPNet_ROB	0.35 444	0.26 436	0.58 357	0.28 435	0.19 391	0.37 435	0.31 481	0.57 456	0.51 462	0.52 509	0.54 470	0.57 499	0.38 462	0.65 453	0.48 470	0.17 499	0.12 316	0.13 444	0.12 429	0.16 457	0.17 368

PWCDC_ROB	0.41 482	0.41 517	0.77 444	0.34 503	0.21 432	0.43 466	0.20 295	0.60 490	0.90 555	0.44 472	1.24 565	0.36 367	0.38 462	0.56 404	0.48 470	0.18 510	0.11 293	0.11 383	0.10 352	0.20 505	0.16 348

w-ln-seven	0.45 495	0.40 514	1.40 552	0.27 407	0.22 447	0.58 523	0.33 492	0.65 521	0.83 545	0.59 528	0.63 508	0.53 487	0.39 470	0.66 459	0.81 529	0.12 413	0.11 293	0.13 444	0.12 429	0.16 457	0.17 368

APVNet	0.38 459	0.26 436	0.87 477	0.26 369	0.22 447	0.52 511	0.35 501	0.64 515	0.46 416	0.40 437	0.52 459	0.48 461	0.39 470	0.84 517	0.48 470	0.13 435	0.14 356	0.15 486	0.16 500	0.16 457	0.16 348

NCCL2	0.37 454	0.33 477	0.59 364	0.37 518	0.23 460	0.42 462	0.41 530	0.56 447	0.44 394	0.47 491	0.47 436	0.61 515	0.39 470	0.58 411	0.41 442	0.16 485	0.13 337	0.21 525	0.22 533	0.16 457	0.18 373

pmcnn	0.54 524	0.24 411	1.06 513	0.25 329	0.26 494	0.40 452	0.31 481	0.55 438	0.55 487	0.56 523	1.22 564	2.53 590	0.39 470	0.84 517	1.08 553	0.09 267	0.06 49	0.06 31	0.05 22	0.10 306	0.14 315

LL-Strereo	0.32 420	0.33 477	0.77 444	0.26 369	0.24 477	0.22 205	0.23 383	0.58 469	0.44 394	0.35 371	0.32 258	0.41 406	0.40 474	0.93 537	0.25 331	0.08 188	0.13 337	0.11 383	0.09 296	0.09 244	0.22 432

Wz-Net-SNSev	0.45 495	0.53 538	1.42 553	0.31 481	0.21 432	0.44 472	0.45 536	0.64 515	0.68 526	0.46 485	0.66 515	0.62 518	0.40 474	0.78 500	0.65 510	0.12 413	0.11 293	0.12 418	0.13 461	0.17 472	0.19 389

psm_up	0.30 403	0.21 365	0.58 357	0.26 369	0.18 364	0.32 383	0.27 441	0.57 456	0.45 405	0.38 410	0.41 369	0.45 438	0.40 474	0.59 419	0.32 397	0.11 373	0.12 316	0.13 444	0.12 429	0.11 358	0.11 206

RYNet	0.38 459	0.23 400	0.65 396	0.26 369	0.28 501	0.62 530	0.33 492	0.61 498	0.62 512	0.42 455	0.39 349	0.58 504	0.40 474	0.89 525	0.57 496	0.11 373	0.09 225	0.12 418	0.11 386	0.19 497	0.22 432

PDISCO_ROB	0.45 495	0.37 500	0.89 486	0.44 545	0.37 539	0.70 539	0.35 501	0.75 549	0.78 540	0.45 479	0.53 467	0.65 529	0.40 474	0.68 467	0.52 481	0.22 527	0.12 316	0.21 525	0.19 519	0.26 531	0.22 432

zh-mn7	0.50 512	0.57 546	1.82 570	0.25 329	0.19 391	0.45 480	0.29 463	0.59 478	0.84 548	0.67 538	0.97 551	0.49 467	0.41 479	0.93 537	0.73 519	0.12 413	0.10 259	0.11 383	0.11 386	0.13 413	0.17 368

z-mn7	0.48 509	0.52 535	1.28 542	0.26 369	0.19 391	0.62 530	0.34 498	0.59 478	0.96 562	0.45 479	0.97 551	0.53 487	0.41 479	0.99 545	0.70 516	0.11 373	0.10 259	0.10 326	0.10 352	0.14 436	0.16 348

HBP-ISP	0.34 437	0.35 490	0.76 438	0.23 245	0.17 336	0.33 390	0.22 355	0.56 447	0.47 429	0.42 455	0.49 446	0.33 340	0.41 479	0.73 481	0.27 353	0.18 510	0.19 450	0.24 534	0.20 523	0.16 457	0.16 348

DRaft	0.25 309	0.11 82	0.47 194	0.18 35	0.12 117	0.28 305	0.23 383	0.34 192	0.40 348	0.38 410	0.60 496	0.20 177	0.41 479	0.48 364	0.41 442	0.07 68	0.06 49	0.08 168	0.08 210	0.07 106	0.08 63

S-Stereo	0.39 464	0.20 357	1.04 510	0.28 435	0.22 447	0.39 446	0.31 481	0.58 469	0.69 528	0.40 437	0.59 492	0.48 461	0.41 479	0.75 490	0.42 446	0.12 413	0.15 387	0.13 444	0.13 461	0.16 457	0.25 464

DeepPrunerF	0.46 503	0.37 500	1.50 557	0.34 503	0.30 516	0.36 427	0.37 510	0.64 515	1.15 576	0.41 449	0.45 415	0.40 397	0.41 479	0.82 512	0.53 485	0.18 510	0.14 356	0.23 532	0.21 525	0.17 472	0.18 373

w-ln-seven-2	0.40 476	0.37 500	1.34 546	0.28 435	0.18 364	0.38 441	0.29 463	0.53 405	0.59 503	0.47 491	0.56 480	0.46 447	0.42 485	0.70 471	0.64 509	0.10 334	0.10 259	0.12 418	0.11 386	0.14 436	0.16 348

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 522	0.60 552	0.98 503	0.40 534	0.25 490	0.87 555	0.57 557	0.60 490	0.64 516	0.60 529	0.67 517	0.63 522	0.42 485	1.13 556	0.50 477	0.23 528	0.28 524	0.27 537	0.35 559	0.25 527	0.33 511

DANet	0.37 454	0.25 426	0.67 404	0.37 518	0.22 447	0.42 462	0.25 421	0.50 378	0.44 394	0.52 509	0.50 449	0.59 506	0.42 485	0.78 500	0.53 485	0.13 435	0.12 316	0.14 469	0.12 429	0.17 472	0.21 418
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NaN_ROB	0.44 492	0.38 507	0.94 497	0.30 465	0.20 415	0.52 511	0.49 546	0.61 498	0.60 506	0.56 523	0.47 436	0.49 467	0.42 485	1.24 563	0.76 522	0.12 413	0.18 437	0.12 418	0.13 461	0.12 399	0.18 373

ACV-stereo	0.30 403	0.20 357	0.82 458	0.23 245	0.16 306	0.48 496	0.20 295	0.38 239	0.34 270	0.29 254	0.33 278	0.66 533	0.43 489	0.55 398	0.31 388	0.10 334	0.09 225	0.09 253	0.09 296	0.11 358	0.12 257

ACVNet-4b	0.76 554	0.90 570	1.67 564	0.73 568	0.51 560	0.80 552	0.31 481	0.74 548	0.81 543	0.51 506	0.72 525	0.94 555	0.43 489	1.01 547	1.32 567	1.18 594	0.22 480	0.77 577	0.45 566	0.70 573	0.50 554

GANetREF_RVC	0.45 495	0.52 535	0.87 477	0.39 529	0.20 415	0.51 505	0.50 548	0.68 533	0.67 522	0.47 491	0.46 427	0.50 472	0.43 489	0.91 530	0.40 438	0.28 546	0.21 469	0.32 551	0.19 519	0.28 542	0.23 440
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
FBW_ROB	0.46 503	0.34 486	0.71 424	0.32 487	0.20 415	0.51 505	0.32 486	0.73 546	0.63 514	0.60 529	0.57 485	0.65 529	0.44 492	1.42 575	0.62 505	0.14 461	0.17 425	0.22 530	0.16 500	0.17 472	0.23 440

PWC_ROB	0.41 482	0.38 507	0.92 490	0.26 369	0.20 415	0.39 446	0.19 259	0.61 498	0.69 528	0.58 527	0.84 541	0.52 482	0.44 492	0.74 485	0.62 505	0.13 435	0.09 225	0.14 469	0.10 352	0.17 472	0.18 373

UDG	0.42 486	0.54 539	0.67 404	0.41 540	0.35 533	0.47 489	0.27 441	0.57 456	0.48 437	0.40 437	0.46 427	0.59 506	0.45 494	0.47 363	0.46 465	0.26 540	0.19 450	0.49 563	0.22 533	0.37 553	0.30 497

CrosDoStereo	0.32 420	0.11 82	0.53 301	0.19 68	0.12 117	0.22 205	1.07 584	0.36 213	0.38 322	0.38 410	0.60 496	0.28 279	0.45 494	0.61 430	0.56 493	0.08 188	0.06 49	0.08 168	0.09 296	0.08 166	0.09 107

DeepStereo_LL	0.32 420	0.11 82	0.53 301	0.19 68	0.12 117	0.22 205	1.07 584	0.36 213	0.38 322	0.38 410	0.60 496	0.28 279	0.45 494	0.61 430	0.56 493	0.08 188	0.06 49	0.08 168	0.09 296	0.08 166	0.09 107

Syn2CoEx	0.39 464	0.39 511	1.08 518	0.35 509	0.21 432	0.41 457	0.29 463	0.63 510	0.51 462	0.43 466	0.56 480	0.45 438	0.45 494	0.69 468	0.39 436	0.17 499	0.14 356	0.16 494	0.12 429	0.13 413	0.16 348

SuperB	0.50 512	0.37 500	2.16 577	0.23 245	0.15 268	0.41 457	0.32 486	0.50 378	0.83 545	0.44 472	0.51 452	0.33 340	0.45 494	0.69 468	1.07 551	0.10 334	0.08 184	0.09 253	0.08 210	0.95 585	0.18 373

stereogan	0.39 464	0.20 357	0.78 448	0.28 435	0.22 447	0.65 536	0.26 432	0.62 506	0.65 517	0.45 479	0.60 496	0.67 537	0.45 494	0.69 468	0.37 430	0.14 461	0.14 356	0.14 469	0.12 429	0.20 505	0.19 389

GANet	0.40 476	0.28 452	0.67 404	0.31 481	0.18 364	0.43 466	0.39 521	0.60 490	0.46 416	0.48 497	0.78 533	0.55 492	0.45 494	0.96 542	0.55 492	0.13 435	0.14 356	0.13 444	0.12 429	0.15 448	0.16 348

otaku	0.60 536	0.73 562	1.13 524	0.64 561	0.45 554	0.73 543	0.37 510	0.67 528	0.67 522	0.52 509	0.75 531	0.66 533	0.46 501	0.74 485	0.59 500	0.55 567	0.34 554	0.56 567	0.36 561	0.65 567	0.49 552

ccnet	0.43 490	0.34 486	0.62 381	0.28 435	0.33 528	0.60 528	0.34 498	0.68 533	0.47 429	0.54 519	0.66 515	0.56 497	0.46 501	0.73 481	0.66 512	0.26 540	0.19 450	0.24 534	0.22 533	0.27 537	0.25 464

CRFU-Net	0.29 390	0.14 212	0.48 209	0.26 369	0.15 268	0.46 483	0.22 355	0.52 395	0.32 243	0.44 472	0.42 377	0.48 461	0.47 503	0.44 351	0.31 388	0.12 413	0.10 259	0.09 253	0.08 210	0.10 306	0.11 206

RGC	0.41 482	0.35 490	0.76 438	0.35 509	0.28 501	0.41 457	0.29 463	0.60 490	0.55 487	0.47 491	0.64 511	0.63 522	0.47 503	0.74 485	0.46 465	0.16 485	0.15 387	0.21 525	0.21 525	0.19 497	0.21 418

XQC	0.47 506	0.45 525	1.07 515	0.40 534	0.28 501	0.58 523	0.38 518	0.67 528	0.76 539	0.53 515	0.47 436	0.59 506	0.47 503	0.74 485	0.80 527	0.18 510	0.14 356	0.18 511	0.16 500	0.26 531	0.24 453

ADCRef	0.41 482	0.33 477	1.05 511	0.26 369	0.21 432	0.49 502	0.27 441	0.54 420	0.51 462	0.51 506	0.59 492	0.35 362	0.47 503	0.54 393	1.35 569	0.09 267	0.08 184	0.12 418	0.12 429	0.12 399	0.13 286

IGEV-RUCA	0.21 200	0.09 24	0.26 46	0.20 109	0.19 391	0.28 305	0.23 383	0.24 69	0.22 97	0.21 151	0.23 170	0.29 292	0.48 507	0.26 182	0.19 225	0.09 267	0.08 184	0.18 511	0.14 479	0.18 488	0.19 389

DEmStereo	0.26 332	0.10 48	0.52 290	0.19 68	0.13 167	0.31 366	0.25 421	0.29 125	0.38 322	0.36 384	0.57 485	0.24 230	0.48 507	0.53 387	0.44 457	0.07 68	0.06 49	0.08 168	0.08 210	0.07 106	0.08 63

Nwc_Net	0.39 464	0.29 456	0.84 468	0.32 487	0.24 477	0.45 480	0.30 472	0.67 528	0.51 462	0.39 428	0.70 523	0.59 506	0.48 507	0.61 430	0.45 464	0.16 485	0.12 316	0.19 518	0.21 525	0.14 436	0.15 332

SHD	0.45 495	0.34 486	0.89 486	0.37 518	0.28 501	0.46 483	0.23 383	0.72 545	0.96 562	0.65 535	0.61 504	0.61 515	0.48 507	0.64 449	0.69 515	0.16 485	0.16 400	0.16 494	0.16 500	0.21 512	0.25 464

PASM	0.49 511	0.41 517	1.15 526	0.37 518	0.35 533	0.42 462	0.42 531	0.54 420	0.65 517	0.54 519	0.54 470	0.63 522	0.48 507	0.94 540	0.51 480	0.27 544	0.30 540	0.30 547	0.33 557	0.29 544	0.29 494

THIR-Stereo	0.30 403	0.15 245	0.46 188	0.19 68	0.11 80	0.28 305	0.70 565	0.33 185	0.36 297	0.37 401	0.64 511	0.33 340	0.49 512	0.58 411	0.44 457	0.08 188	0.06 49	0.08 168	0.09 296	0.07 106	0.08 63

FAT-Stereo	0.36 447	0.19 344	0.75 434	0.26 369	0.18 364	0.34 405	0.30 472	0.62 506	0.61 508	0.47 491	0.61 504	0.59 506	0.50 513	0.61 430	0.36 424	0.13 435	0.14 356	0.13 444	0.12 429	0.14 436	0.20 407

edge stereo	0.40 476	0.22 384	0.87 477	0.27 407	0.22 447	0.38 441	0.26 432	0.59 478	0.56 492	0.53 515	0.60 496	0.71 545	0.50 513	0.78 500	0.43 450	0.16 485	0.15 387	0.19 518	0.14 479	0.17 472	0.19 389

RP	0.38 459	0.26 436	0.67 404	0.31 481	0.24 477	0.37 435	0.29 463	0.53 405	0.61 508	0.42 455	0.65 513	0.62 518	0.51 515	0.63 444	0.43 450	0.17 499	0.15 387	0.17 503	0.15 490	0.17 472	0.19 389

SGM-Forest	0.42 486	0.44 524	0.92 490	0.24 292	0.16 306	0.45 480	0.40 525	0.58 469	0.50 456	0.54 519	0.63 508	0.52 482	0.51 515	0.91 530	0.66 512	0.17 499	0.17 425	0.17 503	0.15 490	0.15 448	0.21 418
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Ntro	0.61 538	0.75 565	1.16 528	0.67 563	0.50 556	0.76 544	0.37 510	0.68 533	0.71 532	0.50 503	0.59 492	0.65 529	0.52 517	0.79 504	0.58 499	0.58 570	0.32 549	0.57 570	0.34 558	0.69 572	0.50 554

psmorigin	0.52 519	0.29 456	3.10 587	0.24 292	0.19 391	0.39 446	0.24 407	0.52 395	0.45 405	0.66 537	0.68 519	0.70 544	0.52 517	0.86 520	0.49 476	0.15 475	0.17 425	0.13 444	0.14 479	0.16 457	0.23 440

AF-Net	0.40 476	0.31 466	0.74 431	0.33 498	0.24 477	0.43 466	0.30 472	0.64 515	0.67 522	0.44 472	0.69 522	0.65 529	0.52 517	0.59 419	0.48 470	0.16 485	0.12 316	0.19 518	0.14 479	0.16 457	0.14 315

NCC-stereo	0.42 486	0.31 466	0.87 477	0.32 487	0.29 511	0.47 489	0.37 510	0.68 533	0.53 474	0.42 455	0.58 488	0.57 499	0.52 517	0.75 490	0.54 489	0.18 510	0.14 356	0.18 511	0.25 544	0.17 472	0.18 373

Abc-Net	0.42 486	0.31 466	0.87 477	0.32 487	0.29 511	0.47 489	0.37 510	0.68 533	0.53 474	0.42 455	0.58 488	0.57 499	0.52 517	0.75 490	0.54 489	0.18 510	0.14 356	0.18 511	0.25 544	0.17 472	0.18 373
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCP+	0.48 509	0.36 496	1.47 555	0.26 369	0.22 447	0.57 521	0.40 525	0.56 447	0.54 479	0.46 485	0.52 459	0.46 447	0.53 522	0.59 419	1.93 584	0.10 334	0.08 184	0.11 383	0.11 386	0.14 436	0.15 332

CBMV_ROB	0.36 447	0.21 365	0.57 342	0.22 194	0.14 206	0.35 420	0.20 295	0.55 438	0.47 429	0.52 509	0.58 488	0.45 438	0.53 522	0.75 490	0.50 477	0.18 510	0.19 450	0.23 532	0.21 525	0.15 448	0.20 407

AnyNet_C32	0.55 525	0.51 534	1.34 546	0.29 454	0.28 501	0.61 529	0.62 560	0.57 456	0.62 512	0.63 532	0.68 519	0.54 491	0.55 524	0.82 512	1.81 581	0.15 475	0.15 387	0.15 486	0.18 517	0.21 512	0.25 464

LSM	1.68 586	0.48 531	2.91 585	2.28 597	17.60 609	0.52 511	0.55 555	0.65 521	0.78 540	0.84 554	1.11 558	0.63 522	0.55 524	0.79 504	0.53 485	0.16 485	0.25 508	0.18 511	0.21 525	0.25 527	2.37 600

FTStereo	0.28 370	0.11 82	0.56 332	0.24 292	0.13 167	0.21 176	0.52 551	0.36 213	0.28 188	0.38 410	0.94 550	0.30 312	0.56 526	0.33 289	0.18 196	0.08 188	0.06 49	0.09 253	0.08 210	0.08 166	0.19 389

aanetorigin	0.40 476	0.33 477	1.14 525	0.25 329	0.19 391	0.30 343	0.37 510	0.34 192	0.47 429	0.95 560	0.82 538	0.52 482	0.56 526	0.50 370	0.52 481	0.11 373	0.09 225	0.10 326	0.10 352	0.16 457	0.19 389

ADCPNet	0.51 516	0.36 496	1.82 570	0.27 407	0.23 460	0.71 540	0.39 521	0.56 447	0.54 479	0.52 509	0.60 496	0.66 533	0.57 528	0.64 449	1.23 559	0.15 475	0.18 437	0.14 469	0.23 537	0.19 497	0.22 432

SAMSARA	0.62 539	0.47 527	0.93 494	0.70 566	0.50 556	1.15 569	1.29 591	0.79 554	0.70 530	0.77 551	0.55 475	0.92 554	0.58 529	0.87 522	0.77 523	0.19 519	0.27 519	0.18 511	0.19 519	0.27 537	0.28 488

CBMV	0.36 447	0.25 426	0.61 377	0.24 292	0.14 206	0.42 462	0.33 492	0.56 447	0.52 473	0.54 519	0.52 459	0.51 475	0.58 529	0.63 444	0.43 450	0.15 475	0.16 400	0.18 511	0.16 500	0.13 413	0.19 389
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
zh-sn7	0.52 519	0.64 555	1.77 567	0.30 465	0.20 415	0.47 489	0.40 525	0.60 490	0.65 517	0.53 515	0.82 538	0.52 482	0.59 531	1.10 554	0.96 540	0.13 435	0.13 337	0.13 444	0.13 461	0.17 472	0.20 407

G-Net	0.47 506	0.26 436	1.02 508	0.34 503	0.28 501	0.89 557	0.35 501	0.47 349	0.46 416	0.68 540	1.20 562	0.64 527	0.59 531	0.61 430	0.60 501	0.16 485	0.14 356	0.17 503	0.13 461	0.22 516	0.21 418

WZ-Net	0.56 529	0.49 533	2.14 576	0.30 465	0.24 477	0.58 523	0.48 543	0.65 521	0.80 542	0.51 506	0.72 525	0.68 539	0.60 533	1.06 552	1.01 544	0.13 435	0.10 259	0.11 383	0.12 429	0.19 497	0.23 440

Consistency-Raft	0.56 529	0.52 535	1.12 522	0.45 547	0.49 555	0.48 496	0.45 536	0.73 546	0.74 538	0.45 479	0.82 538	0.46 447	0.60 533	0.51 376	0.63 508	0.39 562	0.40 561	0.44 561	0.51 573	0.53 561	0.38 535

MFN_U_SF_RVC	0.58 533	0.58 549	1.31 545	0.39 529	0.23 460	0.72 541	0.30 472	0.83 560	0.68 526	0.74 544	0.74 529	0.86 551	0.60 533	0.84 517	0.83 530	0.29 547	0.27 519	0.32 551	0.37 563	0.31 546	0.33 511

ADCL	0.50 512	0.30 462	1.15 526	0.28 435	0.19 391	0.77 547	0.64 561	0.57 456	0.73 537	0.57 526	0.73 528	0.55 492	0.60 533	0.66 459	1.53 575	0.11 373	0.10 259	0.13 444	0.13 461	0.15 448	0.16 348

MSAF-DinoV2	0.81 559	0.64 555	2.42 579	0.49 553	0.17 336	0.58 523	0.32 486	0.83 560	0.85 549	0.41 449	0.52 459	0.98 559	0.61 537	4.97 601	1.22 558	0.12 413	0.07 122	0.10 326	0.24 539	0.27 537	0.32 506

anonymity	0.57 531	0.55 540	0.74 431	0.48 552	0.63 567	0.56 519	0.43 533	0.71 541	0.51 462	0.64 534	0.55 475	0.57 499	0.61 537	0.65 453	0.57 496	0.55 567	0.55 579	0.50 564	0.54 574	0.51 560	0.61 567

FINET	0.58 533	0.48 531	1.35 548	0.38 527	0.37 539	0.96 562	1.13 588	0.84 563	1.05 566	0.50 503	0.70 523	0.45 438	0.61 537	0.63 444	0.62 505	0.26 540	0.28 524	0.14 469	0.13 461	0.20 505	0.44 543

RTS	0.81 559	0.56 542	4.76 590	0.37 518	0.30 516	1.11 566	0.52 551	0.67 528	1.07 568	0.76 548	0.91 547	0.60 512	0.61 537	1.64 578	1.24 560	0.15 475	0.13 337	0.15 486	0.15 490	0.22 516	0.24 453

RTSA	0.81 559	0.56 542	4.76 590	0.37 518	0.30 516	1.11 566	0.52 551	0.67 528	1.07 568	0.76 548	0.91 547	0.60 512	0.61 537	1.64 578	1.24 560	0.15 475	0.13 337	0.15 486	0.15 490	0.22 516	0.24 453

RainbowNet	0.76 554	1.00 577	1.29 543	0.82 573	0.63 567	0.79 549	0.52 551	0.83 560	0.93 558	0.61 531	0.79 536	0.79 548	0.62 542	0.82 512	0.67 514	0.80 582	0.55 579	0.79 579	0.49 569	0.81 577	0.62 568

ADCS	0.62 539	0.56 542	1.54 560	0.30 465	0.25 490	0.56 519	0.46 539	0.71 541	0.86 551	0.77 551	0.72 525	0.68 539	0.62 542	0.82 512	2.33 590	0.17 499	0.16 400	0.16 494	0.17 511	0.23 521	0.27 480

Wz-Net-TNSev	0.55 525	0.72 560	1.90 572	0.26 369	0.21 432	0.64 535	0.45 536	0.66 526	0.71 532	0.52 509	0.55 475	0.71 545	0.63 544	1.04 550	0.94 538	0.16 485	0.15 387	0.13 444	0.15 490	0.21 512	0.24 453

AnyNet_C01	0.68 547	0.69 559	2.64 582	0.33 498	0.27 499	0.93 558	0.64 561	0.66 526	0.65 517	0.70 542	0.97 551	0.75 547	0.63 544	1.01 547	1.52 574	0.17 499	0.16 400	0.17 503	0.17 511	0.24 525	0.28 488

CSAN	0.55 525	0.47 527	1.19 536	0.37 518	0.23 460	0.57 521	0.61 559	0.65 521	0.72 534	0.65 535	0.78 533	0.66 533	0.65 546	1.41 574	0.77 523	0.21 524	0.17 425	0.20 523	0.21 525	0.18 488	0.21 418

ADCMid	0.53 522	0.45 525	1.46 554	0.27 407	0.22 447	0.51 505	0.38 518	0.61 498	0.58 496	0.75 545	0.67 517	0.62 518	0.66 547	0.66 459	1.75 580	0.13 435	0.12 316	0.17 503	0.17 511	0.20 505	0.21 418

test_sample8	0.52 519	0.21 365	0.69 411	0.18 35	0.17 336	0.36 427	0.21 321	0.57 456	0.38 322	0.63 532	0.39 349	1.16 563	0.68 548	0.70 471	1.01 544	0.24 531	1.93 598	0.28 544	0.24 539	0.18 488	0.21 418

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 548	0.73 562	1.26 540	0.47 551	0.28 501	1.42 581	0.60 558	0.82 558	0.94 561	0.85 555	0.86 543	0.88 553	0.70 549	1.32 571	0.75 521	0.37 558	0.30 540	0.34 555	0.36 561	0.44 556	0.42 539

SPS-STEREO	0.74 550	0.72 560	1.18 535	0.52 556	0.57 564	0.76 544	0.50 548	0.80 555	0.66 521	0.97 562	0.88 546	0.94 555	0.74 550	1.08 553	1.04 549	0.58 570	0.51 572	0.50 564	0.50 572	0.56 562	0.72 582
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PSM-AAD	0.26 332	0.11 82	0.43 163	0.24 292	0.12 117	0.27 287	0.37 510	0.36 213	0.30 223	0.36 384	0.39 349	0.28 279	0.77 551	0.30 256	0.16 142	0.07 68	0.06 49	0.12 418	0.11 386	0.09 244	0.21 418

GrayStereo	0.26 332	0.10 48	0.45 174	0.27 407	0.14 206	0.23 224	0.46 539	0.36 213	0.33 259	0.40 437	0.47 436	0.30 312	0.78 552	0.29 241	0.17 168	0.07 68	0.06 49	0.08 168	0.09 296	0.07 106	0.15 332

SANet	0.58 533	0.41 517	1.38 549	0.27 407	0.16 306	0.72 541	0.48 543	0.71 541	1.34 579	0.69 541	0.97 551	0.94 555	0.78 552	0.97 544	0.93 536	0.14 461	0.12 316	0.12 418	0.12 429	0.18 488	0.20 407

ACVNet_1	0.77 556	0.92 572	1.79 569	0.73 568	0.53 561	0.78 548	0.42 531	0.88 566	0.90 555	0.75 545	0.76 532	1.32 569	0.80 554	1.04 550	0.70 516	0.57 569	0.32 549	0.72 574	0.35 559	0.70 573	0.50 554

MFMNet_re	0.74 550	0.84 567	1.16 528	0.64 561	0.70 572	0.79 549	0.71 566	0.77 553	0.85 549	0.79 553	0.86 543	0.69 541	0.80 554	0.73 481	0.65 510	0.66 574	0.59 583	0.61 571	0.58 579	0.68 570	0.71 581

DPSNet	0.51 516	0.26 436	1.16 528	0.28 435	0.21 432	0.76 544	0.56 556	0.89 568	0.82 544	0.49 498	0.51 452	0.64 527	0.81 556	0.89 525	0.85 532	0.17 499	0.16 400	0.13 444	0.13 461	0.26 531	0.27 480

MeshStereo	0.60 536	0.31 466	0.71 424	0.22 194	0.17 336	0.66 537	0.36 508	0.81 557	0.63 514	1.48 589	1.32 567	1.65 576	0.83 557	1.18 560	0.74 520	0.17 499	0.17 425	0.17 503	0.14 479	0.17 472	0.19 389
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
PVD	0.62 539	0.41 517	0.93 494	0.44 545	0.39 544	0.63 534	0.51 550	0.86 564	1.27 577	0.93 559	1.09 557	0.81 549	0.85 558	0.89 525	0.89 534	0.21 524	0.23 490	0.22 530	0.19 519	0.28 542	0.41 536

MADNet+	1.05 567	1.26 587	4.77 593	0.73 568	0.50 556	1.25 573	0.97 579	1.05 572	0.93 558	0.67 538	0.78 533	0.87 552	0.85 558	2.14 588	1.83 582	0.40 563	0.42 564	0.32 551	0.28 553	0.45 557	0.43 541

ACVNet_2	0.94 562	0.98 576	1.71 566	0.83 574	0.63 567	1.02 564	0.64 561	1.16 575	1.43 582	1.02 565	1.39 568	1.47 572	0.86 560	1.16 559	0.79 526	0.63 573	0.43 567	0.78 578	0.49 569	0.80 576	0.57 561

EDNetEfficientorigin	7.48 600	0.57 546	139.59 624	0.25 329	0.17 336	0.44 472	0.30 472	0.48 360	1.04 565	1.29 575	1.02 555	0.82 550	0.87 561	0.76 496	1.02 547	0.10 334	0.09 225	0.12 418	0.11 386	0.22 516	0.25 464

DispFullNet	0.67 545	0.94 573	1.63 562	0.77 572	1.19 590	0.53 514	0.25 421	0.61 498	0.72 534	0.70 542	0.60 496	0.69 541	0.90 562	0.80 507	0.52 481	0.27 544	0.13 337	0.74 575	0.31 556	0.68 570	0.44 543

PWCK	1.05 567	1.29 588	2.12 575	0.92 576	0.42 549	1.27 574	1.01 581	1.14 574	1.14 575	1.16 574	1.14 560	1.25 566	0.90 562	1.77 583	1.15 555	0.89 585	0.51 572	0.87 581	0.54 574	1.02 588	0.57 561

SGM_RVC	0.57 531	0.22 384	0.60 371	0.26 369	0.16 306	0.97 563	0.46 539	0.76 551	0.90 555	1.03 567	0.92 549	1.16 563	0.93 564	1.21 562	0.72 518	0.17 499	0.16 400	0.16 494	0.16 500	0.16 457	0.24 453
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
WCMA_ROB	0.55 525	0.27 444	0.76 438	0.26 369	0.22 447	0.62 530	0.36 508	0.57 456	0.58 496	0.97 562	1.40 570	1.28 568	0.94 565	0.80 507	0.80 527	0.20 522	0.17 425	0.16 494	0.16 500	0.19 497	0.29 494

EDNetEfficient	0.64 544	0.39 511	2.52 580	0.26 369	0.26 494	0.39 446	0.49 546	0.42 292	1.06 567	1.38 578	0.86 543	0.61 515	0.97 566	0.66 459	1.62 579	0.11 373	0.10 259	0.10 326	0.12 429	0.20 505	0.19 389

IMH-64-1	0.94 562	0.95 574	1.07 515	0.98 578	0.76 574	0.93 558	0.72 567	1.30 577	1.11 572	0.91 557	1.45 571	1.14 561	1.00 567	1.25 565	0.97 541	0.77 578	0.51 572	0.97 583	0.55 577	0.90 579	0.66 576

IMH-64	0.94 562	0.95 574	1.07 515	0.98 578	0.76 574	0.93 558	0.72 567	1.30 577	1.11 572	0.91 557	1.45 571	1.14 561	1.00 567	1.25 565	0.97 541	0.77 578	0.51 572	0.97 583	0.55 577	0.90 579	0.66 576

NVStereoNet_ROB	0.74 550	0.64 555	1.20 538	0.55 558	0.43 552	0.54 518	0.48 543	0.75 549	0.87 554	0.88 556	1.72 581	1.06 560	1.03 569	1.29 567	0.98 543	0.35 556	0.42 564	0.41 560	0.48 568	0.38 554	0.43 541
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSMD_ROB	0.63 542	0.34 486	0.70 417	0.30 465	0.25 490	0.88 556	0.35 501	0.58 469	0.67 522	1.13 571	1.52 574	1.75 579	1.05 570	0.90 528	0.60 501	0.24 531	0.22 480	0.27 537	0.27 552	0.25 527	0.27 480

LVE	1.18 574	1.16 582	1.67 564	1.04 581	0.81 581	1.32 577	0.82 575	1.49 583	1.94 586	1.08 569	1.90 584	1.89 580	1.07 571	1.51 576	1.04 549	0.96 588	0.61 585	0.94 582	0.69 585	0.92 581	0.79 587

KSHMR	1.92 589	1.47 593	1.97 573	1.48 593	1.22 591	1.39 580	1.06 583	1.81 589	5.83 601	1.43 581	5.56 601	2.95 594	1.17 572	2.24 590	1.33 568	1.29 595	1.13 596	1.47 597	1.11 596	1.37 593	1.21 595

Dean	1.22 576	1.17 583	1.97 573	1.04 581	0.79 577	1.21 571	0.76 569	1.51 584	1.96 587	1.30 577	1.98 587	2.14 584	1.18 573	1.30 569	1.15 555	0.83 583	0.61 585	1.01 586	0.69 585	0.97 586	0.77 586

IMH	1.09 571	1.04 580	1.29 543	1.03 580	0.79 577	1.11 566	0.69 564	1.40 580	1.42 581	1.02 565	1.71 580	1.42 570	1.19 574	1.78 584	1.03 548	1.14 592	0.56 582	1.00 585	0.58 579	0.93 582	0.68 578

WAO-7	1.05 567	1.00 577	1.19 536	0.83 574	0.67 571	1.22 572	0.84 576	1.43 581	1.56 583	1.13 571	1.75 582	1.46 571	1.25 575	1.56 577	1.28 562	0.61 572	0.62 588	0.70 573	0.68 584	0.66 569	0.62 568

JetBlue	1.20 575	0.89 569	2.53 581	0.59 559	0.76 574	3.16 594	2.09 598	1.16 575	0.93 558	0.95 560	1.12 559	1.65 576	1.27 576	2.15 589	1.87 583	0.43 565	0.37 559	0.38 557	0.39 565	0.62 564	0.63 570

WAO-6	1.11 572	1.01 579	1.17 534	0.96 577	0.79 577	1.30 576	0.78 571	1.36 579	1.99 588	1.04 568	1.54 576	1.59 575	1.27 576	1.37 573	1.30 563	0.78 580	0.55 579	1.03 587	0.75 588	0.87 578	0.72 582

ELAS	0.80 557	0.40 514	0.91 489	0.39 529	0.35 533	1.52 583	0.81 574	0.97 570	0.98 564	1.47 588	1.58 577	1.19 565	1.33 578	1.01 547	1.21 557	0.29 547	0.27 519	0.30 547	0.29 555	0.32 549	0.36 520
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FCDSN-DC	0.67 545	0.38 507	0.83 464	0.37 518	0.30 516	0.66 537	0.37 510	0.69 539	0.70 530	1.15 573	1.53 575	1.70 578	1.38 579	1.00 546	0.83 530	0.24 531	0.22 480	0.27 537	0.26 548	0.27 537	0.32 506
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.73 549	0.33 477	0.84 468	0.33 498	0.28 501	0.82 553	0.40 525	0.82 558	0.83 545	1.43 581	1.60 578	1.97 581	1.38 579	1.10 554	0.93 536	0.24 531	0.22 480	0.27 537	0.26 548	0.26 531	0.32 506

FC-DCNN v2	0.75 553	0.33 477	0.82 458	0.33 498	0.28 501	0.85 554	0.40 525	0.88 566	0.86 551	1.46 583	1.65 579	2.08 583	1.40 581	1.14 558	0.95 539	0.24 531	0.22 480	0.27 537	0.26 548	0.26 531	0.32 506

TorneroNet-64	1.47 578	1.15 581	1.51 558	1.11 586	0.86 584	2.27 590	0.76 569	1.84 590	3.76 595	1.29 575	2.22 591	2.68 592	1.46 582	1.81 585	1.55 576	0.79 581	0.51 572	1.10 588	0.67 583	1.31 591	0.81 588

ktn	1.80 587	1.46 592	1.49 556	1.44 592	1.14 589	1.50 582	1.07 584	1.53 586	3.90 598	2.77 597	4.62 598	3.42 595	1.49 583	1.74 581	1.40 572	1.45 596	0.77 595	1.46 596	0.99 594	1.41 595	1.00 591

WAO-8	1.50 580	1.22 585	1.39 550	1.10 584	0.85 582	2.15 587	0.78 571	1.84 590	3.76 595	1.46 583	2.18 589	2.15 585	1.50 584	3.20 595	1.35 569	0.92 586	0.66 591	1.10 588	0.79 589	0.94 583	0.74 584

Venus	1.50 580	1.22 585	1.39 550	1.10 584	0.85 582	2.15 587	0.78 571	1.84 590	3.76 595	1.46 583	2.18 589	2.15 585	1.50 584	3.20 595	1.35 569	0.92 586	0.66 591	1.10 588	0.79 589	0.94 583	0.74 584

SGM+DAISY	1.12 573	0.86 568	1.64 563	0.68 564	0.80 580	1.68 585	1.68 596	1.08 573	1.10 570	1.53 590	1.76 583	1.47 572	1.53 586	1.24 563	1.42 573	0.66 574	0.65 590	0.52 566	0.54 574	0.57 563	0.91 589

ELAS_RVC	0.80 557	0.40 514	1.10 520	0.40 534	0.35 533	0.93 558	1.10 587	0.87 565	1.12 574	1.40 579	1.39 568	1.27 567	1.55 587	1.13 556	1.13 554	0.29 547	0.27 519	0.30 547	0.28 553	0.31 546	0.36 520
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetRed	2.35 592	2.70 596	6.11 595	1.14 587	1.38 593	6.03 599	3.61 600	2.12 594	1.72 584	1.99 593	1.97 586	2.15 585	1.59 588	2.49 592	4.19 599	1.05 589	1.60 597	1.10 588	1.02 595	1.72 596	1.41 597

notaker	1.49 579	1.44 591	1.77 567	1.42 591	1.08 588	1.19 570	0.87 578	1.51 584	1.40 580	1.53 590	3.41 597	2.40 588	1.94 589	1.83 586	1.57 577	1.14 592	0.69 594	1.38 595	0.88 591	1.39 594	1.03 592

MonStereo1	0.96 565	0.61 554	0.99 505	0.70 566	0.59 565	1.37 579	0.35 501	0.97 570	1.27 577	0.97 562	1.92 585	1.53 574	2.13 590	1.29 567	0.87 533	0.71 577	0.34 554	0.75 576	0.47 567	0.75 575	0.68 578

TorneroNet	2.26 590	1.20 584	1.55 561	1.15 588	0.91 585	5.84 597	0.84 576	2.12 594	8.45 604	2.59 596	5.32 600	3.84 597	2.15 591	1.84 587	1.98 586	0.88 584	0.54 578	1.16 592	0.74 587	1.31 591	0.91 589

UNDER WATER-64	1.61 583	1.30 589	2.93 586	1.33 589	0.96 586	2.20 589	1.25 590	1.47 582	3.15 592	1.46 583	1.31 566	2.61 591	2.22 592	1.69 580	1.93 584	1.13 591	0.67 593	1.29 593	0.94 592	1.26 589	1.09 593

UNDER WATER	1.64 585	1.34 590	2.72 584	1.40 590	1.04 587	1.70 586	1.14 589	1.57 587	3.58 593	1.46 583	1.46 573	2.82 593	2.43 593	1.74 581	2.04 587	1.08 590	0.63 589	1.31 594	0.94 592	1.29 590	1.10 594

coex-ft	3.48 594	0.81 566	48.53 622	0.24 292	0.19 391	0.53 514	0.47 542	0.49 370	2.36 590	7.18 604	1.20 562	0.96 558	2.53 594	0.75 490	2.14 588	0.13 435	0.15 387	0.14 469	0.12 429	0.22 516	0.47 547

MADNet++	2.34 591	1.81 594	2.24 578	2.15 596	1.97 595	2.79 593	2.19 599	2.42 596	2.26 589	2.79 598	2.70 594	2.43 589	2.60 595	3.18 594	3.32 595	2.19 599	1.97 600	1.93 598	1.62 598	2.02 597	2.10 598

SGM-ForestM	1.59 582	0.56 542	1.52 559	0.41 540	0.34 530	2.77 592	1.67 595	1.69 588	1.73 585	2.48 595	2.27 592	6.02 602	2.90 596	3.08 593	2.83 594	0.25 538	0.30 540	0.19 518	0.20 523	0.18 488	0.45 546

MANE	1.63 584	0.58 549	1.16 528	0.59 559	0.60 566	2.71 591	1.53 593	2.63 597	3.62 594	2.33 594	3.26 596	3.66 596	2.98 597	2.26 591	2.26 589	0.37 558	0.40 561	0.31 550	0.49 569	0.31 546	0.63 570

TCMNet-wrong-test	4.33 595	5.65 602	4.76 590	11.36 606	10.39 604	5.87 598	4.45 602	4.24 601	1.10 570	1.93 592	2.43 593	6.07 603	3.54 598	3.87 598	4.51 600	2.00 598	0.47 569	1.96 599	1.68 599	5.78 604	4.48 603

tt	4.71 596	0.11 82	3.94 589	2.06 595	1.54 594	10.14 605	16.85 607	9.28 608	4.99 599	1.41 580	1.05 556	4.68 598	4.89 599	3.36 597	5.86 603	5.73 606	9.15 611	2.23 602	2.51 601	3.02 599	1.34 596

LE_ROB	1.82 588	0.39 511	3.15 588	0.50 555	0.55 562	0.79 549	1.00 580	0.89 568	6.48 602	7.40 605	2.07 588	2.07 582	5.08 600	1.33 572	3.96 598	0.11 373	0.09 225	0.12 418	0.11 386	0.11 358	0.13 286

LRCNet_RVC	10.94 605	14.45 612	9.66 598	15.38 607	8.02 601	1.08 565	0.35 501	8.72 607	0.72 534	12.63 613	15.84 613	9.73 606	6.52 601	8.58 607	6.38 604	20.33 620	5.39 605	23.79 618	21.95 619	15.35 611	13.96 613

USTest	6.84 599	5.16 598	5.45 594	7.18 602	7.26 599	14.27 608	22.53 608	8.48 606	9.29 605	5.44 601	6.42 603	6.27 604	6.69 602	6.83 604	8.49 606	1.95 597	3.27 603	2.16 601	2.54 602	3.76 600	3.31 602

HanzoNet	3.08 593	1.87 595	2.70 583	1.81 594	1.34 592	1.60 584	1.05 582	2.06 593	2.62 591	5.63 602	5.12 599	5.96 601	7.09 603	4.39 600	3.43 596	3.29 602	2.06 602	1.98 600	2.94 604	2.47 598	2.15 599

BEATNet-Init1	4.91 597	3.27 597	14.39 609	0.69 565	0.65 570	10.19 606	3.83 601	5.04 602	5.11 600	8.73 606	8.52 604	13.95 613	7.66 604	7.79 606	5.79 602	0.32 553	0.34 554	0.34 555	0.38 564	0.64 566	0.64 574

DPSimNet_ROB	6.21 598	5.16 598	9.50 597	5.59 600	5.56 598	7.64 601	10.02 604	4.07 600	7.33 603	6.84 603	6.26 602	7.17 605	10.55 605	4.07 599	5.68 601	5.50 605	4.29 604	5.24 605	3.66 605	4.05 601	5.96 604

DPSMNet_ROB	8.44 602	5.25 601	10.87 608	5.59 600	10.27 603	8.34 602	23.51 613	6.12 605	13.47 612	4.96 600	10.94 610	5.65 600	10.55 605	6.25 603	12.77 609	4.01 604	7.62 607	3.75 604	7.27 609	4.16 603	7.54 606

DGTPSM_ROB	8.38 601	5.24 600	10.71 607	5.32 599	10.19 602	8.34 602	23.49 612	6.11 604	13.43 611	4.93 599	10.93 609	5.64 599	10.55 605	6.17 602	12.73 608	3.74 603	7.56 606	3.68 603	7.24 608	4.09 602	7.49 605

xxxxx1	15.30 608	9.78 604	10.23 604	20.34 610	19.47 610	17.10 609	23.00 609	10.36 609	11.04 607	9.25 607	9.66 605	10.74 608	10.66 608	10.60 609	13.72 612	8.14 610	9.35 612	31.88 621	44.61 623	12.63 608	13.46 610

tt_ll	15.30 608	9.78 604	10.23 604	20.34 610	19.47 610	17.10 609	23.00 609	10.36 609	11.04 607	9.25 607	9.66 605	10.74 608	10.66 608	10.60 609	13.72 612	8.14 610	9.35 612	31.88 621	44.61 623	12.63 608	13.46 610

Anonymous_1	16.44 612	9.26 603	9.67 599	10.63 603	14.54 607	18.62 613	26.98 614	12.68 612	13.53 613	10.78 612	10.37 608	10.15 607	10.66 608	10.99 612	12.64 607	15.61 619	7.73 608	16.87 616	43.01 622	56.14 625	7.86 609

ff	15.30 608	9.78 604	10.23 604	20.34 610	19.47 610	17.10 609	23.00 609	10.36 609	11.04 607	9.25 607	9.66 605	10.74 608	10.66 608	10.60 609	13.72 612	8.14 610	9.35 612	31.88 621	44.61 623	12.63 608	13.46 610

DPSM_ROB	11.46 606	9.79 607	10.18 602	11.11 604	11.31 605	19.08 614	27.38 615	13.42 613	14.23 614	10.34 610	11.13 611	10.97 611	11.33 612	11.89 613	13.49 610	6.74 608	8.19 609	6.00 607	7.05 606	7.74 605	7.76 607

DPSM	11.46 606	9.79 607	10.18 602	11.11 604	11.31 605	19.08 614	27.38 615	13.42 613	14.23 614	10.34 610	11.13 611	10.97 611	11.33 612	11.89 613	13.49 610	6.74 608	8.19 609	6.00 607	7.05 606	7.74 605	7.76 607

PML	15.86 611	13.12 611	7.07 596	5.22 598	7.66 600	32.93 618	64.30 625	5.37 603	10.12 606	25.87 624	67.29 625	20.25 615	13.20 614	10.09 608	6.81 605	5.94 607	2.00 601	6.03 609	2.18 600	9.13 607	2.62 601

HaxPig	17.72 613	20.23 621	19.76 611	16.55 608	16.52 608	9.46 604	9.42 603	14.48 615	13.31 610	18.59 614	18.67 614	17.39 614	16.68 615	17.07 615	16.43 615	21.99 621	20.86 621	22.28 617	21.55 618	21.30 618	21.88 622

MEDIAN_ROB	21.20 614	24.56 622	23.42 620	19.57 609	19.62 613	13.29 607	11.21 605	18.04 616	17.02 616	22.07 623	21.92 615	20.84 616	20.24 616	21.02 616	19.68 616	25.59 622	24.08 622	26.20 619	25.19 620	25.31 619	25.19 623

FlowAnything	23.08 618	19.70 616	20.48 617	22.45 614	22.73 614	38.34 621	55.18 620	27.00 623	28.79 624	20.83 622	22.42 621	22.10 619	22.83 617	23.85 618	27.23 623	13.53 614	16.54 619	12.10 614	14.29 615	15.59 615	15.58 614

RAFT-FEzeroshot	23.04 615	19.71 617	20.25 612	22.47 615	22.80 616	38.32 619	55.23 622	26.95 620	28.70 621	20.66 618	22.23 617	22.07 617	22.86 618	23.85 618	27.17 619	13.53 614	16.47 616	12.08 610	14.22 613	15.58 613	15.60 615

RAFT-FE	23.04 615	19.71 617	20.25 612	22.47 615	22.80 616	38.32 619	55.23 622	26.95 620	28.70 621	20.66 618	22.23 617	22.07 617	22.86 618	23.85 618	27.17 619	13.53 614	16.47 616	12.08 610	14.22 613	15.58 613	15.60 615

CasAABBNet	23.04 615	19.69 615	20.32 614	22.42 613	22.73 614	38.35 622	55.23 622	26.99 622	28.74 623	20.67 620	22.28 619	22.11 620	22.86 618	23.84 617	27.17 619	13.52 613	16.47 616	12.08 610	14.21 611	15.57 612	15.60 615

LSM0	24.21 620	19.88 620	22.33 619	24.42 618	40.13 624	38.41 623	54.99 619	27.05 624	28.61 620	20.59 617	22.00 616	22.29 622	22.86 618	24.12 622	27.16 618	13.59 618	16.33 615	12.13 615	14.08 610	15.72 617	17.53 619

Selective-RAFT-Error	23.11 619	19.77 619	20.60 618	22.49 617	22.80 616	38.46 624	55.19 621	27.13 625	28.90 625	20.73 621	22.38 620	22.11 620	22.91 622	23.94 621	27.18 622	13.54 617	16.57 620	12.09 613	14.21 611	15.61 616	15.65 618

RSGM-EC	29.37 622	17.55 613	9.85 600	35.22 620	33.16 622	26.01 616	45.63 617	20.07 617	17.60 617	18.98 615	23.47 622	30.02 624	23.62 623	41.06 624	44.49 624	58.94 624	34.33 624	32.95 624	20.18 616	33.70 621	20.62 620

acva	29.37 622	17.55 613	9.85 600	35.22 620	33.16 622	26.01 616	45.63 617	20.07 617	17.60 617	18.98 615	23.47 622	30.02 624	23.62 623	41.06 624	44.49 624	58.94 624	34.33 624	32.95 624	20.18 616	33.70 621	20.62 620

AVERAGE_ROB	25.43 621	29.01 623	27.22 621	24.60 619	24.16 621	17.78 612	12.87 606	22.39 619	21.40 619	26.72 625	26.08 624	25.18 623	24.52 625	25.07 623	23.57 617	29.94 623	28.36 623	30.60 620	29.57 621	29.83 620	29.66 624

test_example2	100.95 624	107.33 624	67.16 623	98.17 622	106.88 625	89.44 625	101.34 626	37.23 626	97.88 626	129.56 626	131.26 626	65.41 626	67.34 626	91.22 626	79.29 626	143.32 626	199.32 626	81.12 626	102.17 626	121.89 626	101.70 625

ccccc		256.25 625		351.50 625	361.31 626	144.22 626		153.19 627		152.98 627		161.94 627		268.06 627		387.64 627	346.97 627	244.11 627	219.32 627	413.57 627

Low-res two-view benchmark