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

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 39	0.09 22	0.09 2	0.14 115	0.11 1	0.16 57	0.07 1	0.09 15	0.07 2	0.07 3	0.11 1	0.12 44	0.05 1	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.05 4	0.06 14

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.16 1	0.17 39	0.10 79	0.17 138	0.13 82	0.11 1	0.14 31	0.10 27	0.09 15	0.08 3	0.06 1	0.22 202	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.07 159	0.08 302	0.05 4	0.06 14

LSFM	0.11 11	0.07 2	0.21 42	0.16 13	0.12 186	0.09 2	0.07 1	0.12 3	0.10 3	0.12 75	0.09 15	0.11 92	0.11 119	0.16 53	0.12 44	0.10 448	0.09 307	0.09 362	0.08 302	0.11 477	0.13 359

flow	0.11 11	0.07 2	0.21 42	0.16 13	0.12 186	0.09 2	0.07 1	0.12 3	0.10 3	0.12 75	0.09 15	0.11 92	0.11 119	0.18 94	0.12 44	0.10 448	0.09 307	0.09 362	0.08 302	0.11 477	0.13 359

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 2	0.09 56	0.17 7	0.14 2	0.09 22	0.12 25	0.15 163	0.12 3	0.12 9	0.09 9	0.13 90	0.06 1	0.09 38	0.11 1	0.14 154	0.06 44	0.06 97	0.08 260	0.08 302	0.07 179	0.08 82

S2M2_XL	0.10 2	0.10 95	0.24 73	0.14 2	0.10 79	0.09 2	0.09 4	0.12 3	0.09 1	0.11 45	0.12 70	0.09 27	0.09 38	0.12 4	0.11 14	0.09 376	0.07 194	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.07 36
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.13 53	0.08 23	0.18 12	0.29 575	0.30 639	0.12 25	0.13 82	0.12 3	0.18 90	0.09 9	0.08 11	0.10 51	0.08 15	0.14 13	0.11 14	0.07 120	0.31 670	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.06 14

LGCAT	0.15 140	0.07 2	0.19 16	0.15 5	0.09 22	0.13 33	0.12 44	0.13 8	0.10 3	0.13 111	0.09 15	0.11 92	0.10 81	0.31 378	0.14 154	0.23 654	0.24 624	0.05 1	0.06 110	0.05 4	0.41 652

small-0shot	0.10 2	0.09 56	0.19 16	0.16 13	0.09 22	0.10 12	0.15 163	0.14 9	0.13 18	0.09 9	0.15 147	0.08 3	0.08 15	0.11 1	0.12 44	0.07 120	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.05 1

LACA3	0.10 2	0.11 145	0.16 1	0.15 5	0.07 1	0.16 100	0.14 115	0.14 9	0.14 31	0.11 45	0.09 15	0.10 51	0.10 81	0.16 53	0.09 1	0.07 120	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 1

DEFOM-Stereo	0.11 11	0.10 95	0.21 42	0.18 71	0.09 22	0.21 271	0.14 115	0.14 9	0.17 67	0.11 45	0.10 37	0.09 27	0.08 15	0.21 172	0.12 44	0.06 44	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.06 14

mm1	0.11 11	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.09 22	0.10 12	0.12 44	0.15 12	0.14 31	0.08 2	0.09 15	0.11 92	0.10 81	0.17 74	0.13 105	0.07 120	0.11 391	0.05 1	0.07 210	0.05 4	0.13 359

PSi22a	0.13 53	0.07 2	0.16 1	0.21 221	0.18 471	0.09 2	0.11 27	0.15 12	0.12 9	0.08 2	0.07 3	0.12 131	0.08 15	0.15 31	0.12 44	0.07 120	0.22 595	0.05 1	0.06 110	0.05 4	0.52 681

DepthFocus	0.10 2	0.07 2	0.26 98	0.15 5	0.11 128	0.10 12	0.13 82	0.15 12	0.09 1	0.12 75	0.10 37	0.09 27	0.08 15	0.13 6	0.10 2	0.07 120	0.06 97	0.09 362	0.08 302	0.06 94	0.05 1

Foundation-i32	0.14 101	0.07 2	0.18 12	0.24 408	0.22 567	0.10 12	0.12 44	0.15 12	0.13 18	0.08 2	0.07 3	0.12 131	0.08 15	0.17 74	0.13 105	0.07 120	0.29 663	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.45 667

anonymous	0.11 11	0.10 95	0.22 57	0.18 71	0.10 79	0.08 1	0.13 82	0.16 16	0.17 67	0.12 75	0.14 127	0.09 27	0.07 3	0.14 13	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.06 94	0.06 14

testmc14	0.14 101	0.08 23	0.29 128	0.21 221	0.16 408	0.19 197	0.14 115	0.16 16	0.13 18	0.11 45	0.14 127	0.11 92	0.08 15	0.20 148	0.12 44	0.06 44	0.24 624	0.05 1	0.06 110	0.05 4	0.32 615

depth_test_26	0.11 11	0.08 23	0.22 57	0.16 13	0.09 22	0.09 2	0.11 27	0.16 16	0.16 57	0.12 75	0.16 161	0.11 92	0.08 15	0.14 13	0.10 2	0.09 376	0.07 194	0.08 260	0.07 210	0.07 179	0.08 82

PipStereo	0.14 101	0.07 2	0.16 1	0.23 353	0.21 551	0.09 2	0.11 27	0.16 16	0.13 18	0.08 2	0.07 3	0.13 154	0.09 38	0.14 13	0.12 44	0.07 120	0.23 608	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 674

PSi22b	0.14 101	0.07 2	0.16 1	0.22 290	0.22 567	0.09 2	0.11 27	0.16 16	0.12 9	0.08 2	0.07 3	0.14 185	0.09 38	0.14 13	0.11 14	0.07 120	0.22 595	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 674

LACA1	0.10 2	0.13 241	0.17 7	0.16 13	0.07 1	0.16 100	0.12 44	0.16 16	0.12 9	0.09 9	0.07 3	0.09 27	0.10 81	0.14 13	0.10 2	0.07 120	0.05 6	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.05 1

Wavelet-MonSter	0.12 30	0.08 23	0.25 84	0.18 71	0.10 79	0.13 33	0.12 44	0.16 16	0.14 31	0.11 45	0.14 127	0.10 51	0.11 119	0.20 148	0.15 197	0.05 1	0.16 508	0.05 1	0.07 210	0.05 4	0.12 322

AdaDepth	0.13 53	0.10 95	0.32 162	0.20 174	0.11 128	0.19 197	0.13 82	0.16 16	0.16 57	0.10 27	0.10 37	0.10 51	0.09 38	0.19 118	0.12 44	0.05 1	0.11 391	0.06 53	0.06 110	0.05 4	0.11 264

IGEV-Stereo+	0.14 101	0.08 23	0.26 98	0.18 71	0.14 295	0.09 2	0.10 10	0.16 16	0.17 67	0.14 139	0.08 11	0.10 51	0.10 81	0.22 202	0.14 154	0.07 120	0.15 493	0.06 53	0.06 110	0.16 582	0.29 602

MCSU-Stereo	0.13 53	0.08 23	0.24 73	0.17 39	0.11 128	0.17 138	0.15 163	0.17 25	0.17 67	0.12 75	0.13 90	0.12 131	0.08 15	0.20 148	0.13 105	0.07 120	0.20 577	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.19 482

derf	0.11 11	0.07 2	0.21 42	0.18 71	0.11 128	0.11 18	0.11 27	0.17 25	0.15 45	0.09 9	0.09 15	0.11 92	0.09 38	0.16 53	0.12 44	0.06 44	0.07 194	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.13 359

qqai	0.12 30	0.08 23	0.22 57	0.18 71	0.12 186	0.11 18	0.12 44	0.17 25	0.16 57	0.09 9	0.09 15	0.11 92	0.09 38	0.16 53	0.12 44	0.07 120	0.11 391	0.06 53	0.06 110	0.05 4	0.20 501

MLG-Stereo_test2	0.12 30	0.09 56	0.29 128	0.21 221	0.12 186	0.16 100	0.11 27	0.17 25	0.12 9	0.11 45	0.08 11	0.11 92	0.06 1	0.16 53	0.11 14	0.08 273	0.13 443	0.06 53	0.04 1	0.06 94	0.09 137

MLG-Stereo_test1	0.11 11	0.09 56	0.26 98	0.18 71	0.11 128	0.15 59	0.11 27	0.17 25	0.11 6	0.09 9	0.06 1	0.10 51	0.07 3	0.17 74	0.12 44	0.06 44	0.15 493	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.07 36

LGtest1	0.10 2	0.09 56	0.19 16	0.18 71	0.09 22	0.13 33	0.09 4	0.17 25	0.13 18	0.10 27	0.08 11	0.09 27	0.09 38	0.16 53	0.12 44	0.08 273	0.06 97	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.08 82

GREATEN-IGEV_RVC	0.14 101	0.16 370	0.31 148	0.22 290	0.14 295	0.15 59	0.13 82	0.18 31	0.17 67	0.12 75	0.14 127	0.10 51	0.09 38	0.21 172	0.15 197	0.06 44	0.09 307	0.08 260	0.08 302	0.08 254	0.10 211

mm2	0.11 11	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.09 22	0.10 12	0.12 44	0.18 31	0.14 31	0.08 2	0.09 15	0.11 92	0.10 81	0.17 74	0.13 105	0.07 120	0.11 391	0.05 1	0.07 210	0.05 4	0.13 359

MGA	0.12 30	0.08 23	0.26 98	0.16 13	0.10 79	0.15 59	0.10 10	0.18 31	0.13 18	0.11 45	0.09 15	0.09 27	0.07 3	0.20 148	0.12 44	0.07 120	0.16 508	0.06 53	0.04 1	0.06 94	0.09 137

PointNet	0.11 11	0.08 23	0.19 16	0.17 39	0.09 22	0.15 59	0.15 163	0.18 31	0.16 57	0.09 9	0.11 50	0.12 131	0.10 81	0.15 31	0.13 105	0.07 120	0.09 307	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.12 322

LiteMatch	0.13 53	0.15 327	0.19 16	0.20 174	0.10 79	0.15 59	0.17 263	0.18 31	0.14 31	0.10 27	0.09 15	0.11 92	0.22 396	0.16 53	0.23 424	0.08 273	0.05 6	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.08 82

GeoVLM	0.11 11	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.09 22	0.15 59	0.12 44	0.18 31	0.14 31	0.10 27	0.09 15	0.11 92	0.11 119	0.17 74	0.14 154	0.07 120	0.11 391	0.05 1	0.07 210	0.05 4	0.13 359

LACA2	0.12 30	0.17 406	0.32 162	0.16 13	0.08 12	0.16 100	0.13 82	0.18 31	0.15 45	0.09 9	0.09 15	0.11 92	0.10 81	0.15 31	0.10 2	0.07 120	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 94	0.05 1

MonSter++	0.11 11	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.09 22	0.15 59	0.12 44	0.18 31	0.14 31	0.10 27	0.09 15	0.11 92	0.10 81	0.16 53	0.14 154	0.07 120	0.11 391	0.05 1	0.07 210	0.05 4	0.13 359

BridgeDepth	0.11 11	0.11 145	0.22 57	0.19 124	0.07 1	0.16 100	0.12 44	0.18 31	0.13 18	0.08 2	0.09 15	0.14 185	0.14 241	0.15 31	0.11 14	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L2	0.11 11	0.09 56	0.22 57	0.18 71	0.10 79	0.12 25	0.13 82	0.18 31	0.14 31	0.10 27	0.07 3	0.08 3	0.08 15	0.17 74	0.11 14	0.06 44	0.08 261	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.07 36

LG-Stereo_L1	0.11 11	0.09 56	0.22 57	0.18 71	0.10 79	0.12 25	0.13 82	0.18 31	0.12 9	0.09 9	0.07 3	0.08 3	0.07 3	0.18 94	0.11 14	0.06 44	0.10 354	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.07 36

MLG-Stereo_test3	0.11 11	0.08 23	0.22 57	0.19 124	0.10 79	0.16 100	0.11 27	0.18 31	0.13 18	0.11 45	0.07 3	0.10 51	0.08 15	0.14 13	0.12 44	0.07 120	0.09 307	0.06 53	0.04 1	0.06 94	0.08 82

MLG-Stereo	0.11 11	0.08 23	0.26 98	0.19 124	0.09 22	0.15 59	0.11 27	0.18 31	0.13 18	0.09 9	0.06 1	0.10 51	0.08 15	0.18 94	0.12 44	0.06 44	0.16 508	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.07 36

S2M2_L	0.13 53	0.12 197	0.26 98	0.17 39	0.12 186	0.12 25	0.07 1	0.18 31	0.21 158	0.12 75	0.15 147	0.14 185	0.12 163	0.16 53	0.15 197	0.13 557	0.09 307	0.09 362	0.10 470	0.11 477	0.09 137
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GREAT-IGEV	0.19 234	0.11 145	0.39 215	0.22 290	0.33 653	0.14 41	0.15 163	0.18 31	0.22 172	0.14 139	0.16 161	0.09 27	0.09 38	0.23 226	0.14 154	0.06 44	0.50 699	0.06 53	0.06 110	0.07 179	0.53 682
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
StereoAnything_RVC	0.22 335	0.47 655	0.67 516	0.30 586	0.31 647	0.11 18	0.11 27	0.18 31	0.15 45	0.09 9	0.11 50	0.09 27	0.09 38	0.27 299	0.12 44	0.09 376	0.39 687	0.06 53	0.04 1	0.24 651	0.49 674

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.14 101	0.15 327	0.35 188	0.21 221	0.09 22	0.19 197	0.10 10	0.19 47	0.21 158	0.14 139	0.12 70	0.11 92	0.11 119	0.15 31	0.12 44	0.08 273	0.07 194	0.11 503	0.09 408	0.10 422	0.13 359

CAR	0.12 30	0.08 23	0.25 84	0.16 13	0.09 22	0.14 41	0.10 10	0.19 47	0.13 18	0.12 75	0.10 37	0.08 3	0.07 3	0.18 94	0.12 44	0.06 44	0.15 493	0.06 53	0.08 302	0.05 4	0.10 211

MSE-Stereo	0.12 30	0.08 23	0.25 84	0.16 13	0.09 22	0.14 41	0.10 10	0.19 47	0.13 18	0.11 45	0.10 37	0.08 3	0.07 3	0.20 148	0.12 44	0.06 44	0.16 508	0.06 53	0.08 302	0.05 4	0.10 211

LiteMatch*	0.12 30	0.07 2	0.26 98	0.16 13	0.11 128	0.13 33	0.13 82	0.19 47	0.15 45	0.10 27	0.09 15	0.09 27	0.11 119	0.16 53	0.13 105	0.07 120	0.11 391	0.06 53	0.06 110	0.06 94	0.14 400

aanet-new-32k	0.13 53	0.15 327	0.39 215	0.20 174	0.11 128	0.18 170	0.13 82	0.19 47	0.14 31	0.12 75	0.12 70	0.13 154	0.12 163	0.15 31	0.10 2	0.06 44	0.06 97	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.12 322

aanet-new-30k	0.13 53	0.15 327	0.39 215	0.20 174	0.11 128	0.18 170	0.13 82	0.19 47	0.14 31	0.12 75	0.12 70	0.13 154	0.12 163	0.15 31	0.10 2	0.06 44	0.06 97	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.12 322

LCMNet	0.12 30	0.08 23	0.20 26	0.16 13	0.09 22	0.15 59	0.12 44	0.19 47	0.20 131	0.10 27	0.11 50	0.11 92	0.10 81	0.20 148	0.16 229	0.07 120	0.11 391	0.05 1	0.07 210	0.05 4	0.14 400

SGD-Stereo	0.12 30	0.08 23	0.18 12	0.17 39	0.07 1	0.17 138	0.13 82	0.19 47	0.17 67	0.12 75	0.13 90	0.11 92	0.12 163	0.19 118	0.12 44	0.08 273	0.04 1	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.05 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 266	0.74 693	0.71 541	0.17 39	0.08 12	0.15 59	0.15 163	0.19 47	0.18 90	0.13 111	0.12 70	0.10 51	0.08 15	0.16 53	0.14 154	0.34 681	0.12 422	0.08 260	0.07 210	0.11 477	0.24 553

over v1	0.12 30	0.17 406	0.23 65	0.19 124	0.07 1	0.15 59	0.10 10	0.20 56	0.11 6	0.10 27	0.09 15	0.11 92	0.14 241	0.18 94	0.12 44	0.07 120	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 94	0.06 14

over-8	0.12 30	0.17 406	0.25 84	0.20 174	0.07 1	0.15 59	0.10 10	0.20 56	0.11 6	0.09 9	0.09 15	0.11 92	0.12 163	0.18 94	0.11 14	0.07 120	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 94	0.06 14

aanet-new-28k	0.15 140	0.16 370	0.50 353	0.20 174	0.10 79	0.16 100	0.14 115	0.20 56	0.15 45	0.13 111	0.14 127	0.12 131	0.12 163	0.17 74	0.12 44	0.06 44	0.08 261	0.06 53	0.07 210	0.07 179	0.18 464

aanet-new-24k	0.13 53	0.14 291	0.32 162	0.20 174	0.12 186	0.16 100	0.14 115	0.20 56	0.16 57	0.13 111	0.16 161	0.11 92	0.12 163	0.15 31	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 53	0.06 110	0.06 94	0.07 36

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 101	0.09 56	0.38 206	0.18 71	0.10 79	0.15 59	0.14 115	0.20 56	0.18 90	0.12 75	0.14 127	0.11 92	0.12 163	0.13 6	0.10 2	0.06 44	0.06 97	0.06 53	0.06 110	0.06 94	0.31 609

HiDET	0.12 30	0.07 2	0.20 26	0.15 5	0.09 22	0.14 41	0.12 44	0.20 56	0.16 57	0.10 27	0.10 37	0.11 92	0.09 38	0.19 118	0.17 260	0.07 120	0.09 307	0.05 1	0.06 110	0.05 4	0.11 264

VIP-Stereo	0.13 53	0.15 327	0.31 148	0.18 71	0.12 186	0.24 351	0.12 44	0.20 56	0.20 131	0.10 27	0.13 90	0.11 92	0.09 38	0.20 148	0.13 105	0.06 44	0.11 391	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.08 82

DDF-Stereo	0.16 171	0.08 23	0.30 138	0.21 221	0.20 534	0.12 25	0.14 115	0.20 56	0.19 117	0.11 45	0.10 37	0.13 154	0.12 163	0.24 241	0.20 355	0.09 376	0.18 548	0.07 159	0.06 110	0.20 631	0.19 482

Zero-FE251	0.17 193	0.09 56	0.38 206	0.18 71	0.10 79	0.20 240	0.13 82	0.20 56	0.15 45	0.75 670	0.13 90	0.13 154	0.11 119	0.16 53	0.16 229	0.08 273	0.10 354	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.18 464

zero-FE	0.21 307	0.08 23	1.10 641	0.24 408	0.27 622	0.12 25	0.14 115	0.20 56	0.20 131	0.12 75	0.11 50	0.13 154	0.11 119	0.22 202	0.19 327	0.09 376	0.23 608	0.07 159	0.08 302	0.19 623	0.27 587

asd	0.12 30	0.10 95	0.23 65	0.18 71	0.10 79	0.15 59	0.10 10	0.20 56	0.14 31	0.13 111	0.12 70	0.09 27	0.11 119	0.21 172	0.12 44	0.05 1	0.14 462	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.09 137

2.25w	0.13 53	0.10 95	0.24 73	0.17 39	0.09 22	0.15 59	0.10 10	0.20 56	0.19 117	0.14 139	0.18 201	0.09 27	0.10 81	0.23 226	0.15 197	0.05 1	0.17 536	0.05 1	0.08 302	0.05 4	0.12 322

4w-stereo	0.13 53	0.11 145	0.31 148	0.17 39	0.10 79	0.15 59	0.10 10	0.20 56	0.14 31	0.13 111	0.12 70	0.08 3	0.12 163	0.23 226	0.13 105	0.05 1	0.18 548	0.05 1	0.08 302	0.05 4	0.15 419

LG-G_1	0.12 30	0.08 23	0.28 122	0.20 174	0.09 22	0.21 271	0.09 4	0.20 56	0.12 9	0.11 45	0.10 37	0.11 92	0.10 81	0.22 202	0.11 14	0.07 120	0.09 307	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.12 322

LG-G	0.12 30	0.08 23	0.28 122	0.20 174	0.09 22	0.21 271	0.09 4	0.20 56	0.12 9	0.11 45	0.10 37	0.11 92	0.10 81	0.22 202	0.11 14	0.07 120	0.09 307	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.12 322

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 101	0.09 56	0.37 201	0.18 71	0.10 79	0.15 59	0.14 115	0.20 56	0.18 90	0.12 75	0.14 127	0.11 92	0.12 163	0.13 6	0.10 2	0.06 44	0.06 97	0.06 53	0.06 110	0.06 94	0.31 609

UniTT-Stereo	0.15 140	0.12 197	0.45 276	0.21 221	0.14 295	0.17 138	0.13 82	0.20 56	0.19 117	0.16 184	0.20 225	0.10 51	0.11 119	0.18 94	0.17 260	0.08 273	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.08 254	0.07 36

over-9	0.12 30	0.18 433	0.27 115	0.20 174	0.07 1	0.15 59	0.10 10	0.21 73	0.12 9	0.09 9	0.09 15	0.11 92	0.12 163	0.19 118	0.11 14	0.07 120	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 94	0.06 14

Anonymus	0.13 53	0.08 23	0.20 26	0.19 124	0.10 79	0.16 100	0.14 115	0.21 73	0.17 67	0.11 45	0.09 15	0.14 185	0.12 163	0.18 94	0.15 197	0.08 273	0.09 307	0.07 159	0.06 110	0.06 94	0.11 264

aanet-new-60k	0.14 101	0.15 327	0.54 419	0.20 174	0.10 79	0.16 100	0.12 44	0.21 73	0.18 90	0.11 45	0.12 70	0.11 92	0.11 119	0.19 118	0.10 2	0.05 1	0.08 261	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.15 419

aanet-new-40k	0.14 101	0.15 327	0.43 259	0.20 174	0.13 250	0.16 100	0.14 115	0.21 73	0.15 45	0.11 45	0.14 127	0.10 51	0.11 119	0.13 6	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.07 179	0.33 622

WQFJA1++	0.48 633	0.07 2	0.86 595	0.23 353	0.19 506	0.18 170	0.11 27	0.21 73	0.14 31	2.23 722	0.12 70	0.23 328	0.11 119	0.21 172	0.14 154	0.08 273	0.19 562	0.06 53	0.09 408	4.02 732	0.20 501

MatchStereo	0.11 11	0.08 23	0.30 138	0.16 13	0.08 12	0.09 2	0.12 44	0.21 73	0.18 90	0.10 27	0.16 161	0.08 3	0.08 15	0.15 31	0.12 44	0.07 120	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.06 14
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.09 56	0.18 12	0.13 1	0.07 1	0.16 100	0.10 10	0.21 73	0.15 45	0.10 27	0.10 37	0.09 27	0.12 163	0.14 13	0.13 105	0.07 120	0.05 6	0.05 1	0.05 36	0.06 94	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Monster-pub-mixall	0.13 53	0.07 2	0.20 26	0.17 39	0.08 12	0.11 18	0.09 4	0.21 73	0.13 18	0.12 75	0.11 50	0.08 3	0.08 15	0.27 299	0.13 105	0.07 120	0.35 684	0.05 1	0.06 110	0.05 4	0.09 137

2.5w	0.13 53	0.10 95	0.23 65	0.18 71	0.09 22	0.15 59	0.15 163	0.21 73	0.16 57	0.12 75	0.13 90	0.10 51	0.09 38	0.21 172	0.12 44	0.05 1	0.19 562	0.05 1	0.07 210	0.05 4	0.12 322

AIO_rvc	0.20 266	0.16 370	0.49 332	0.41 667	0.29 634	0.15 59	0.17 263	0.21 73	0.19 117	0.17 207	0.14 127	0.13 154	0.08 15	0.35 421	0.13 105	0.07 120	0.19 562	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.41 652

SMoEStereo_RVC	0.14 101	0.15 327	0.29 128	0.19 124	0.10 79	0.19 197	0.17 263	0.21 73	0.21 158	0.15 165	0.13 90	0.12 131	0.11 119	0.25 262	0.16 229	0.06 44	0.05 6	0.08 260	0.06 110	0.06 94	0.08 82

mms	0.15 140	0.14 291	0.25 84	0.20 174	0.15 364	0.17 138	0.17 263	0.21 73	0.19 117	0.14 139	0.18 201	0.14 185	0.09 38	0.26 284	0.15 197	0.06 44	0.07 194	0.08 260	0.06 110	0.07 179	0.19 482

ours_stereo	0.15 140	0.14 291	0.29 128	0.21 221	0.14 295	0.17 138	0.18 324	0.21 73	0.20 131	0.13 111	0.18 201	0.14 185	0.10 81	0.24 241	0.15 197	0.06 44	0.06 97	0.08 260	0.06 110	0.07 179	0.13 359

MGS-Stereo	0.15 140	0.12 197	0.38 206	0.19 124	0.11 128	0.18 170	0.17 263	0.21 73	0.23 190	0.14 139	0.24 283	0.16 220	0.10 81	0.19 118	0.13 105	0.07 120	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.10 422	0.07 36

LoS_RVC	0.14 101	0.11 145	0.32 162	0.18 71	0.16 408	0.20 240	0.18 324	0.21 73	0.18 90	0.14 139	0.20 225	0.12 131	0.17 311	0.17 74	0.14 154	0.06 44	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.14 400

aanet-new-70k	0.13 53	0.13 241	0.40 230	0.20 174	0.11 128	0.16 100	0.14 115	0.22 88	0.16 57	0.11 45	0.13 90	0.11 92	0.12 163	0.21 172	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.13 359

aanet-new-34k	0.14 101	0.16 370	0.39 215	0.19 124	0.09 22	0.14 41	0.15 163	0.22 88	0.19 117	0.12 75	0.15 147	0.11 92	0.13 210	0.14 13	0.12 44	0.05 1	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.18 464

aanet-32k-new	0.15 140	0.18 433	0.43 259	0.21 221	0.10 79	0.16 100	0.15 163	0.22 88	0.18 90	0.11 45	0.14 127	0.09 27	0.13 210	0.18 94	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.07 179	0.23 539

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 140	0.13 241	0.41 241	0.20 174	0.11 128	0.14 41	0.14 115	0.22 88	0.17 67	0.12 75	0.13 90	0.10 51	0.10 81	0.16 53	0.13 105	0.05 1	0.08 261	0.06 53	0.06 110	0.05 4	0.43 660

aanet-new-16k	0.13 53	0.14 291	0.39 215	0.20 174	0.10 79	0.14 41	0.12 44	0.22 88	0.20 131	0.12 75	0.12 70	0.12 131	0.11 119	0.15 31	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.07 179	0.14 400

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 53	0.10 95	0.24 73	0.20 174	0.12 186	0.14 41	0.15 163	0.22 88	0.21 158	0.11 45	0.17 181	0.11 92	0.12 163	0.13 6	0.11 14	0.05 1	0.06 97	0.06 53	0.08 302	0.05 4	0.22 529

CSFM-Stereo	0.12 30	0.08 23	0.17 7	0.16 13	0.08 12	0.16 100	0.13 82	0.22 88	0.13 18	0.11 45	0.11 50	0.10 51	0.11 119	0.17 74	0.14 154	0.07 120	0.12 422	0.05 1	0.06 110	0.05 4	0.12 322

252Zero-FE	0.18 205	0.08 23	0.28 122	0.18 71	0.10 79	0.15 59	0.11 27	0.22 88	0.22 172	0.76 673	0.11 50	0.09 27	0.08 15	0.17 74	0.15 197	0.07 120	0.51 700	0.06 53	0.08 302	0.06 94	0.10 211

4.25_new	0.13 53	0.12 197	0.26 98	0.18 71	0.10 79	0.17 138	0.12 44	0.22 88	0.15 45	0.13 111	0.13 90	0.09 27	0.10 81	0.22 202	0.14 154	0.05 1	0.18 548	0.05 1	0.06 110	0.05 4	0.11 264

4.5w_new	0.13 53	0.12 197	0.26 98	0.18 71	0.10 79	0.17 138	0.12 44	0.22 88	0.15 45	0.13 111	0.13 90	0.09 27	0.10 81	0.22 202	0.14 154	0.05 1	0.18 548	0.05 1	0.06 110	0.05 4	0.11 264

4.5_new	0.13 53	0.12 197	0.24 73	0.17 39	0.10 79	0.14 41	0.12 44	0.22 88	0.17 67	0.13 111	0.13 90	0.08 3	0.09 38	0.19 118	0.12 44	0.05 1	0.18 548	0.05 1	0.06 110	0.06 94	0.09 137

4.5w-stereo	0.13 53	0.12 197	0.24 73	0.17 39	0.10 79	0.14 41	0.12 44	0.22 88	0.17 67	0.13 111	0.13 90	0.08 3	0.09 38	0.19 118	0.12 44	0.05 1	0.18 548	0.05 1	0.06 110	0.06 94	0.09 137

4.25w-stereo	0.13 53	0.12 197	0.26 98	0.18 71	0.10 79	0.17 138	0.12 44	0.22 88	0.15 45	0.13 111	0.13 90	0.09 27	0.10 81	0.22 202	0.14 154	0.05 1	0.18 548	0.05 1	0.06 110	0.05 4	0.11 264

IGEV	0.12 30	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.11 128	0.16 100	0.13 82	0.22 88	0.17 67	0.12 75	0.15 147	0.09 27	0.07 3	0.16 53	0.12 44	0.06 44	0.10 354	0.06 53	0.07 210	0.05 4	0.08 82

U	1.02 694	0.10 95	0.26 98	0.22 290	3.66 727	6.41 730	0.13 82	0.22 88	0.21 158	0.11 45	0.11 50	0.10 51	0.09 38	0.12 4	0.11 14	0.07 120	0.05 6	5.35 738	2.86 735	0.07 179	0.06 14

aanet-new-78k	0.17 193	0.14 291	0.80 572	0.21 221	0.10 79	0.14 41	0.14 115	0.23 103	0.17 67	0.10 27	0.13 90	0.10 51	0.13 210	0.19 118	0.11 14	0.05 1	0.16 508	0.06 53	0.05 36	0.07 179	0.26 579

GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 53	0.11 145	0.28 122	0.21 221	0.13 250	0.20 240	0.16 218	0.23 103	0.18 90	0.12 75	0.17 181	0.11 92	0.12 163	0.15 31	0.12 44	0.05 1	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.08 82

Test_v1	0.11 11	0.08 23	0.17 7	0.15 5	0.09 22	0.13 33	0.12 44	0.23 103	0.17 67	0.10 27	0.10 37	0.08 3	0.08 15	0.15 31	0.12 44	0.07 120	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.07 36

GEAStereo	0.20 266	0.10 95	0.31 148	0.35 634	0.42 675	0.19 197	0.16 218	0.23 103	0.18 90	0.14 139	0.15 147	0.10 51	0.09 38	0.21 172	0.18 291	0.08 273	0.28 647	0.06 53	0.05 36	0.08 254	0.57 687

gasm-f	0.20 266	0.12 197	0.36 195	0.35 634	0.36 663	0.18 170	0.17 263	0.23 103	0.18 90	0.14 139	0.19 213	0.10 51	0.11 119	0.20 148	0.19 327	0.08 273	0.28 647	0.06 53	0.05 36	0.09 356	0.57 687

3.25w_new	0.13 53	0.09 56	0.24 73	0.17 39	0.09 22	0.18 170	0.10 10	0.23 103	0.18 90	0.15 165	0.13 90	0.10 51	0.11 119	0.20 148	0.13 105	0.05 1	0.17 536	0.05 1	0.06 110	0.04 1	0.11 264

3.25w	0.13 53	0.09 56	0.24 73	0.17 39	0.09 22	0.18 170	0.10 10	0.23 103	0.18 90	0.15 165	0.13 90	0.10 51	0.11 119	0.20 148	0.13 105	0.05 1	0.17 536	0.05 1	0.06 110	0.04 1	0.11 264

3.5w_stereo	0.12 30	0.11 145	0.21 42	0.17 39	0.09 22	0.17 138	0.09 4	0.23 103	0.17 67	0.14 139	0.13 90	0.10 51	0.11 119	0.22 202	0.13 105	0.05 1	0.11 391	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.08 82

111111	0.13 53	0.08 23	0.20 26	0.20 174	0.13 250	0.13 33	0.10 10	0.23 103	0.17 67	0.11 45	0.13 90	0.12 131	0.08 15	0.19 118	0.12 44	0.07 120	0.16 508	0.06 53	0.04 1	0.08 254	0.16 436

LG-Stereo	0.14 101	0.13 241	0.30 138	0.21 221	0.11 128	0.16 100	0.18 324	0.23 103	0.19 117	0.12 75	0.18 201	0.11 92	0.09 38	0.15 31	0.14 154	0.06 44	0.07 194	0.08 260	0.08 302	0.07 179	0.07 36

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 53	0.15 327	0.21 42	0.27 529	0.09 22	0.15 59	0.13 82	0.23 103	0.21 158	0.12 75	0.11 50	0.10 51	0.13 210	0.22 202	0.13 105	0.07 120	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.07 179	0.07 36

fffft	0.14 101	0.12 197	0.30 138	0.19 124	0.10 79	0.17 138	0.18 324	0.23 103	0.17 67	0.14 139	0.11 50	0.13 154	0.10 81	0.24 241	0.18 291	0.06 44	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.07 179	0.09 137
1: 1. 1
tt45	0.15 140	0.14 291	0.29 128	0.19 124	0.11 128	0.23 328	0.18 324	0.23 103	0.18 90	0.16 184	0.13 90	0.14 185	0.10 81	0.31 378	0.15 197	0.07 120	0.05 6	0.08 260	0.06 110	0.07 179	0.08 82

rvit_stereo_0083	0.17 193	0.13 241	0.29 128	0.21 221	0.13 250	0.17 138	0.17 263	0.23 103	0.36 408	0.16 184	0.22 259	0.19 265	0.17 311	0.21 172	0.17 260	0.11 493	0.10 354	0.10 445	0.08 302	0.09 356	0.08 82

WCG-NET	0.15 140	0.12 197	0.31 148	0.18 71	0.09 22	0.18 170	0.17 263	0.23 103	0.29 305	0.18 230	0.22 259	0.15 206	0.12 163	0.19 118	0.13 105	0.06 44	0.12 422	0.07 159	0.05 36	0.06 94	0.06 14

IGEV-Stereo++	0.15 140	0.09 56	0.27 115	0.21 221	0.13 250	0.14 41	0.11 27	0.23 103	0.19 117	0.15 165	0.14 127	0.11 92	0.11 119	0.19 118	0.12 44	0.06 44	0.21 583	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.28 596

Occ-G	0.18 205	0.10 95	0.38 206	0.23 353	0.15 364	0.16 100	0.18 324	0.23 103	0.26 253	0.15 165	0.20 225	0.21 304	0.11 119	0.22 202	0.19 327	0.07 120	0.17 536	0.07 159	0.06 110	0.08 254	0.30 605

RSM++	0.14 101	0.11 145	0.25 84	0.32 611	0.17 441	0.17 138	0.15 163	0.23 103	0.21 158	0.12 75	0.12 70	0.14 185	0.09 38	0.21 172	0.13 105	0.06 44	0.05 6	0.07 159	0.07 210	0.07 179	0.11 264

CAS	0.16 171	0.07 2	0.29 128	0.42 670	0.17 441	0.20 240	0.18 324	0.23 103	0.20 131	0.15 165	0.19 213	0.11 92	0.10 81	0.15 31	0.14 154	0.31 679	0.04 1	0.06 53	0.04 1	0.06 94	0.16 436

CREStereo++_RVC	0.16 171	0.09 56	0.42 251	0.17 39	0.11 128	0.18 170	0.13 82	0.23 103	0.31 335	0.21 260	0.31 364	0.13 154	0.11 119	0.17 74	0.16 229	0.07 120	0.04 1	0.06 53	0.15 614	0.06 94	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
TANstereo	0.16 171	0.11 145	0.43 259	0.16 13	0.08 12	0.25 372	0.14 115	0.23 103	0.29 305	0.25 314	0.30 351	0.16 220	0.12 163	0.18 94	0.13 105	0.08 273	0.07 194	0.06 53	0.05 36	0.07 179	0.08 82

XX-TBD	0.16 171	0.21 483	0.43 259	0.22 290	0.10 79	0.23 328	0.15 163	0.23 103	0.28 282	0.22 280	0.26 302	0.14 185	0.12 163	0.16 53	0.14 154	0.08 273	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.07 179	0.06 14

TS12	0.13 53	0.09 56	0.21 42	0.21 221	0.09 22	0.19 197	0.14 115	0.24 125	0.17 67	0.15 165	0.19 213	0.12 131	0.13 210	0.18 94	0.16 229	0.06 44	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.06 14

aanet-new-90k	0.15 140	0.14 291	0.49 332	0.21 221	0.11 128	0.15 59	0.14 115	0.24 125	0.17 67	0.10 27	0.12 70	0.10 51	0.12 163	0.21 172	0.10 2	0.06 44	0.06 97	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.32 615

aanet-new-36k	0.14 101	0.17 406	0.45 276	0.22 290	0.09 22	0.17 138	0.15 163	0.24 125	0.18 90	0.12 75	0.14 127	0.10 51	0.11 119	0.18 94	0.11 14	0.05 1	0.06 97	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.12 322

aanet-new-22k	0.15 140	0.15 327	0.44 270	0.22 290	0.11 128	0.15 59	0.13 82	0.24 125	0.19 117	0.12 75	0.14 127	0.12 131	0.12 163	0.17 74	0.11 14	0.05 1	0.08 261	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.27 587

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 30	0.10 95	0.23 65	0.19 124	0.10 79	0.15 59	0.16 218	0.24 125	0.17 67	0.11 45	0.16 161	0.09 27	0.11 119	0.13 6	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 53	0.08 302	0.05 4	0.17 457

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 101	0.12 197	0.42 251	0.18 71	0.12 186	0.17 138	0.14 115	0.24 125	0.18 90	0.11 45	0.14 127	0.13 154	0.11 119	0.17 74	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.19 482

VMStereo-Base	0.14 101	0.09 56	0.29 128	0.16 13	0.09 22	0.18 170	0.12 44	0.24 125	0.25 237	0.15 165	0.22 259	0.17 236	0.13 210	0.19 118	0.14 154	0.08 273	0.06 97	0.06 53	0.05 36	0.07 179	0.08 82

Replicate-Monster	0.15 140	0.12 197	0.40 230	0.17 39	0.10 79	0.17 138	0.10 10	0.24 125	0.20 131	0.12 75	0.10 37	0.10 51	0.10 81	0.28 323	0.12 44	0.06 44	0.31 670	0.06 53	0.06 110	0.05 4	0.21 514

DilatedVolume-Stereo	0.15 140	0.09 56	0.26 98	0.18 71	0.10 79	0.21 271	0.14 115	0.24 125	0.22 172	0.22 280	0.21 245	0.16 220	0.15 263	0.24 241	0.17 260	0.07 120	0.07 194	0.06 53	0.06 110	0.05 4	0.08 82

3.75w	0.12 30	0.10 95	0.21 42	0.17 39	0.11 128	0.18 170	0.12 44	0.24 125	0.15 45	0.13 111	0.12 70	0.08 3	0.10 81	0.18 94	0.12 44	0.05 1	0.14 462	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.08 82

monsters	0.13 53	0.10 95	0.20 26	0.18 71	0.13 250	0.15 59	0.11 27	0.24 125	0.16 57	0.15 165	0.13 90	0.08 3	0.09 38	0.23 226	0.12 44	0.06 44	0.15 493	0.05 1	0.08 302	0.05 4	0.09 137

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 101	0.10 95	0.27 115	0.21 221	0.11 128	0.16 100	0.14 115	0.24 125	0.17 67	0.17 207	0.20 225	0.18 251	0.11 119	0.16 53	0.17 260	0.07 120	0.08 261	0.07 159	0.07 210	0.07 179	0.09 137

castereo++	0.14 101	0.13 241	0.25 84	0.19 124	0.10 79	0.27 400	0.13 82	0.24 125	0.26 253	0.11 45	0.13 90	0.16 220	0.10 81	0.18 94	0.11 14	0.07 120	0.08 261	0.07 159	0.06 110	0.05 4	0.07 36

IGEV-RUCA	0.21 307	0.09 56	0.26 98	0.20 174	0.19 506	0.28 419	0.23 503	0.24 125	0.22 172	0.21 260	0.23 273	0.29 413	0.48 632	0.26 284	0.19 327	0.09 376	0.08 261	0.18 636	0.14 603	0.18 613	0.19 482

fffy	0.15 140	0.14 291	0.31 148	0.21 221	0.14 295	0.19 197	0.18 324	0.24 125	0.19 117	0.13 111	0.17 181	0.15 206	0.13 210	0.25 262	0.15 197	0.06 44	0.08 261	0.08 260	0.06 110	0.07 179	0.15 419

rvit_stereo_0081_aga	0.17 193	0.17 406	0.40 230	0.21 221	0.14 295	0.20 240	0.17 263	0.24 125	0.26 253	0.18 230	0.21 245	0.20 287	0.14 241	0.20 148	0.15 197	0.12 533	0.08 261	0.09 362	0.08 302	0.10 422	0.08 82

rvit_stereo_0081	0.16 171	0.13 241	0.30 138	0.21 221	0.12 186	0.17 138	0.17 263	0.24 125	0.34 379	0.17 207	0.19 213	0.18 251	0.15 263	0.20 148	0.17 260	0.11 493	0.08 261	0.09 362	0.08 302	0.09 356	0.07 36

rvit_stereo_0082	0.16 171	0.13 241	0.30 138	0.21 221	0.12 186	0.17 138	0.17 263	0.24 125	0.34 379	0.17 207	0.19 213	0.18 251	0.15 263	0.20 148	0.17 260	0.11 493	0.08 261	0.09 362	0.08 302	0.09 356	0.07 36

WCG-NET（raft）	0.16 171	0.14 291	0.32 162	0.18 71	0.09 22	0.19 197	0.16 218	0.24 125	0.27 271	0.19 237	0.19 213	0.20 287	0.12 163	0.22 202	0.13 105	0.06 44	0.17 536	0.06 53	0.05 36	0.07 179	0.07 36

RSM	0.14 101	0.11 145	0.25 84	0.29 575	0.16 408	0.16 100	0.15 163	0.24 125	0.20 131	0.13 111	0.13 90	0.15 206	0.09 38	0.22 202	0.13 105	0.06 44	0.06 97	0.07 159	0.07 210	0.07 179	0.11 264

CES	0.14 101	0.08 23	0.24 73	0.17 39	0.23 583	0.18 170	0.15 163	0.24 125	0.20 131	0.14 139	0.18 201	0.14 185	0.10 81	0.19 118	0.12 44	0.07 120	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.08 254	0.20 501

MC-Stereo	0.18 205	0.10 95	0.36 195	0.28 557	0.14 295	0.18 170	0.15 163	0.24 125	0.20 131	0.21 260	0.24 283	0.16 220	0.13 210	0.25 262	0.14 154	0.07 120	0.17 536	0.07 159	0.07 210	0.06 94	0.30 605

GLC_STEREO	0.15 140	0.11 145	0.31 148	0.22 290	0.09 22	0.17 138	0.15 163	0.24 125	0.28 282	0.17 207	0.20 225	0.17 236	0.11 119	0.24 241	0.17 260	0.07 120	0.09 307	0.09 362	0.08 302	0.07 179	0.07 36

PhaseNet	0.13 53	0.10 95	0.23 65	0.19 124	0.11 128	0.16 100	0.14 115	0.25 148	0.18 90	0.11 45	0.12 70	0.16 220	0.12 163	0.20 148	0.16 229	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.07 210	0.07 179	0.11 264

monster-pro	0.13 53	0.09 56	0.20 26	0.17 39	0.09 22	0.15 59	0.12 44	0.25 148	0.20 131	0.09 9	0.11 50	0.08 3	0.07 3	0.20 148	0.13 105	0.05 1	0.24 624	0.05 1	0.09 408	0.05 4	0.13 359

aanet-new-12k	0.13 53	0.12 197	0.32 162	0.23 353	0.10 79	0.16 100	0.14 115	0.25 148	0.20 131	0.13 111	0.11 50	0.10 51	0.13 210	0.15 31	0.12 44	0.06 44	0.05 6	0.07 159	0.05 36	0.08 254	0.12 322

aanet-new	0.14 101	0.13 241	0.39 215	0.21 221	0.14 295	0.20 240	0.15 163	0.25 148	0.18 90	0.12 75	0.14 127	0.10 51	0.16 285	0.19 118	0.11 14	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.05 36	0.07 179	0.13 359

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 53	0.09 56	0.23 65	0.19 124	0.14 295	0.20 240	0.16 218	0.25 148	0.19 117	0.12 75	0.15 147	0.14 185	0.13 210	0.14 13	0.12 44	0.06 44	0.04 1	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.13 359

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 140	0.23 522	0.58 466	0.17 39	0.12 186	0.15 59	0.14 115	0.25 148	0.18 90	0.11 45	0.14 127	0.12 131	0.10 81	0.15 31	0.11 14	0.06 44	0.06 97	0.06 53	0.08 302	0.05 4	0.22 529

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 101	0.10 95	0.27 115	0.18 71	0.14 295	0.19 197	0.15 163	0.25 148	0.22 172	0.16 184	0.22 259	0.10 51	0.09 38	0.15 31	0.12 44	0.06 44	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.05 4	0.10 211

BStereo	0.14 101	0.10 95	0.46 292	0.18 71	0.11 128	0.15 59	0.15 163	0.25 148	0.23 190	0.12 75	0.11 50	0.12 131	0.09 38	0.17 74	0.17 260	0.05 1	0.07 194	0.06 53	0.08 302	0.05 4	0.09 137

MonStereo	0.13 53	0.09 56	0.20 26	0.17 39	0.09 22	0.15 59	0.12 44	0.25 148	0.20 131	0.09 9	0.11 50	0.08 3	0.07 3	0.20 148	0.13 105	0.05 1	0.24 624	0.05 1	0.09 408	0.05 4	0.13 359

Monster-pub-eth3d	0.13 53	0.09 56	0.20 26	0.17 39	0.09 22	0.15 59	0.12 44	0.25 148	0.20 131	0.09 9	0.11 50	0.08 3	0.07 3	0.19 118	0.13 105	0.05 1	0.24 624	0.05 1	0.09 408	0.05 4	0.13 359

FlowAnything_test	0.15 140	0.12 197	0.23 65	0.21 221	0.12 186	0.18 170	0.16 218	0.25 148	0.17 67	0.15 165	0.13 90	0.15 206	0.14 241	0.19 118	0.17 260	0.10 448	0.07 194	0.11 503	0.12 551	0.08 254	0.10 211

asda	0.13 53	0.11 145	0.24 73	0.18 71	0.10 79	0.14 41	0.12 44	0.25 148	0.17 67	0.12 75	0.11 50	0.08 3	0.11 119	0.21 172	0.12 44	0.05 1	0.18 548	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.11 264

MonSter	0.13 53	0.09 56	0.20 26	0.17 39	0.09 22	0.15 59	0.12 44	0.25 148	0.20 131	0.09 9	0.11 50	0.08 3	0.07 3	0.20 148	0.13 105	0.05 1	0.24 624	0.05 1	0.09 408	0.05 4	0.13 359

999	0.15 140	0.13 241	0.30 138	0.19 124	0.12 186	0.20 240	0.17 263	0.25 148	0.20 131	0.14 139	0.16 161	0.14 185	0.11 119	0.36 430	0.16 229	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.06 94	0.08 82

RAStereo	0.14 101	0.15 327	0.40 230	0.22 290	0.11 128	0.15 59	0.18 324	0.25 148	0.24 210	0.13 111	0.17 181	0.11 92	0.09 38	0.15 31	0.13 105	0.08 273	0.06 97	0.08 260	0.06 110	0.07 179	0.05 1

trnet	0.14 101	0.09 56	0.26 98	0.15 5	0.07 1	0.21 271	0.12 44	0.25 148	0.26 253	0.16 184	0.21 245	0.15 206	0.13 210	0.19 118	0.14 154	0.09 376	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.06 94	0.06 14

DF	0.16 171	0.09 56	0.31 148	0.31 602	0.16 408	0.17 138	0.15 163	0.26 164	0.18 90	0.14 139	0.23 273	0.19 265	0.11 119	0.24 241	0.16 229	0.08 273	0.23 608	0.06 53	0.06 110	0.06 94	0.09 137

aanet-new-10k	0.14 101	0.15 327	0.37 201	0.22 290	0.11 128	0.19 197	0.14 115	0.26 164	0.18 90	0.13 111	0.13 90	0.11 92	0.12 163	0.15 31	0.12 44	0.06 44	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.07 179	0.10 211

aanet-new-14k	0.13 53	0.13 241	0.33 172	0.21 221	0.09 22	0.13 33	0.13 82	0.26 164	0.23 190	0.12 75	0.15 147	0.09 27	0.14 241	0.15 31	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.07 179	0.11 264

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 171	0.20 469	0.79 567	0.19 124	0.12 186	0.12 25	0.14 115	0.26 164	0.18 90	0.11 45	0.12 70	0.10 51	0.10 81	0.13 6	0.11 14	0.06 44	0.07 194	0.06 53	0.07 210	0.05 4	0.18 464

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 53	0.10 95	0.26 98	0.19 124	0.10 79	0.13 33	0.16 218	0.26 164	0.22 172	0.12 75	0.16 161	0.09 27	0.11 119	0.14 13	0.11 14	0.05 1	0.05 6	0.06 53	0.07 210	0.05 4	0.26 579

Foundation-i1c-attn	0.15 140	0.07 2	0.20 26	0.18 71	0.11 128	0.15 59	0.15 163	0.26 164	0.29 305	0.15 165	0.16 161	0.17 236	0.14 241	0.19 118	0.15 197	0.07 120	0.22 595	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.26 579

Foundation-i1a	0.16 171	0.08 23	0.20 26	0.18 71	0.11 128	0.18 170	0.16 218	0.26 164	0.30 323	0.17 207	0.16 161	0.19 265	0.13 210	0.21 172	0.14 154	0.07 120	0.21 583	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.26 579

gcap_with_dpt	0.13 53	0.10 95	0.27 115	0.18 71	0.14 295	0.18 170	0.15 163	0.26 164	0.21 158	0.16 184	0.21 245	0.09 27	0.09 38	0.14 13	0.12 44	0.06 44	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.05 4	0.10 211

water-stereo	0.15 140	0.11 145	0.32 162	0.19 124	0.10 79	0.17 138	0.14 115	0.26 164	0.20 131	0.18 230	0.23 273	0.16 220	0.16 285	0.14 13	0.14 154	0.07 120	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.06 94	0.11 264

qwe	0.13 53	0.10 95	0.24 73	0.17 39	0.11 128	0.15 59	0.12 44	0.26 164	0.18 90	0.14 139	0.13 90	0.09 27	0.10 81	0.23 226	0.13 105	0.05 1	0.18 548	0.05 1	0.06 110	0.05 4	0.09 137

2.75w_new	0.13 53	0.10 95	0.25 84	0.16 13	0.09 22	0.15 59	0.12 44	0.26 164	0.18 90	0.14 139	0.13 90	0.08 3	0.11 119	0.22 202	0.15 197	0.05 1	0.19 562	0.05 1	0.07 210	0.05 4	0.10 211

monsterstereo	0.13 53	0.10 95	0.20 26	0.19 124	0.12 186	0.14 41	0.12 44	0.26 164	0.18 90	0.14 139	0.16 161	0.08 3	0.09 38	0.22 202	0.14 154	0.05 1	0.16 508	0.06 53	0.09 408	0.06 94	0.07 36

MaDis-Stereo	0.15 140	0.17 406	0.39 215	0.19 124	0.15 364	0.16 100	0.13 82	0.26 164	0.22 172	0.13 111	0.15 147	0.14 185	0.11 119	0.17 74	0.17 260	0.08 273	0.07 194	0.08 260	0.06 110	0.07 179	0.06 14

CREStereo	0.14 101	0.09 56	0.27 115	0.14 2	0.08 12	0.22 304	0.15 163	0.26 164	0.26 253	0.16 184	0.21 245	0.14 185	0.13 210	0.19 118	0.14 154	0.09 376	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.07 179	0.06 14
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.16 171	0.09 56	0.31 148	0.15 5	0.09 22	0.23 328	0.15 163	0.26 164	0.24 210	0.17 207	0.21 245	0.16 220	0.14 241	0.23 226	0.14 154	0.29 675	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.07 179	0.07 36

Weightmod_eth	0.18 205	0.20 469	0.34 177	0.22 290	0.17 441	0.21 271	0.18 324	0.27 179	0.20 131	0.17 207	0.26 302	0.19 265	0.17 311	0.28 323	0.17 260	0.19 644	0.09 307	0.08 260	0.08 302	0.09 356	0.10 211

Weightmod	0.19 234	0.19 453	0.34 177	0.21 221	0.18 471	0.24 351	0.17 263	0.27 179	0.22 172	0.19 237	0.30 351	0.19 265	0.15 263	0.29 346	0.20 355	0.12 533	0.11 391	0.08 260	0.08 302	0.10 422	0.17 457

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 101	0.10 95	0.25 84	0.18 71	0.15 364	0.19 197	0.15 163	0.27 179	0.23 190	0.16 184	0.20 225	0.10 51	0.09 38	0.14 13	0.12 44	0.06 44	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.05 4	0.08 82

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 53	0.10 95	0.26 98	0.18 71	0.14 295	0.18 170	0.15 163	0.27 179	0.23 190	0.16 184	0.21 245	0.10 51	0.09 38	0.14 13	0.12 44	0.06 44	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.05 4	0.08 82

Foundation-i1b	0.15 140	0.08 23	0.20 26	0.17 39	0.09 22	0.16 100	0.16 218	0.27 179	0.29 305	0.15 165	0.15 147	0.18 251	0.12 163	0.18 94	0.14 154	0.07 120	0.23 608	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.21 514

Lsterematch	0.20 266	0.15 327	0.44 270	0.20 174	0.10 79	0.22 304	0.17 263	0.27 179	0.34 379	0.28 350	0.37 443	0.24 349	0.22 396	0.25 262	0.23 424	0.08 273	0.05 6	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.08 82

DispViT+	0.12 30	0.08 23	0.21 42	0.16 13	0.16 408	0.10 12	0.12 44	0.27 179	0.24 210	0.13 111	0.11 50	0.10 51	0.09 38	0.21 172	0.12 44	0.08 273	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 1

1w_stereo	0.13 53	0.09 56	0.17 7	0.19 124	0.10 79	0.16 100	0.15 163	0.27 179	0.22 172	0.14 139	0.16 161	0.08 3	0.12 163	0.19 118	0.14 154	0.05 1	0.10 354	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.09 137

dual_stereo	0.18 205	0.08 23	0.26 98	0.21 221	0.32 651	0.11 18	0.13 82	0.27 179	0.20 131	0.11 45	0.09 15	0.10 51	0.08 15	0.20 148	0.14 154	0.07 120	0.45 695	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.65 702

gcap-zeroshot	0.14 101	0.10 95	0.28 122	0.18 71	0.15 364	0.19 197	0.15 163	0.27 179	0.23 190	0.16 184	0.20 225	0.10 51	0.09 38	0.14 13	0.12 44	0.06 44	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.05 4	0.09 137

test_for_model	0.14 101	0.10 95	0.25 84	0.18 71	0.15 364	0.19 197	0.15 163	0.27 179	0.23 190	0.16 184	0.20 225	0.10 51	0.09 38	0.14 13	0.12 44	0.06 44	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.05 4	0.08 82

testlalala	0.14 101	0.10 95	0.28 122	0.18 71	0.15 364	0.19 197	0.15 163	0.27 179	0.23 190	0.16 184	0.20 225	0.10 51	0.09 38	0.14 13	0.12 44	0.06 44	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.05 4	0.09 137

LoS	0.15 140	0.09 56	0.34 177	0.17 39	0.09 22	0.22 304	0.14 115	0.27 179	0.27 271	0.15 165	0.18 201	0.19 265	0.14 241	0.23 226	0.14 154	0.08 273	0.06 97	0.06 53	0.04 1	0.06 94	0.06 14
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_4	0.19 234	0.16 370	0.39 215	0.24 408	0.13 250	0.19 197	0.21 439	0.27 179	0.24 210	0.24 301	0.47 559	0.22 312	0.13 210	0.27 299	0.18 291	0.06 44	0.06 97	0.09 362	0.09 408	0.07 179	0.06 14

RAFT-RH_RVC	0.26 450	0.13 241	0.57 450	0.22 290	0.12 186	0.25 372	0.14 115	0.27 179	0.29 305	0.38 533	1.14 687	0.23 328	0.18 346	0.58 534	0.24 436	0.07 120	0.06 97	0.10 445	0.07 210	0.06 94	0.08 82

RAFT-345	0.22 335	0.11 145	0.55 429	0.22 290	0.12 186	0.20 240	0.16 218	0.27 179	0.28 282	0.27 336	0.65 639	0.20 287	0.17 311	0.55 520	0.22 404	0.07 120	0.06 97	0.08 260	0.07 210	0.06 94	0.07 36

over-6	0.13 53	0.18 433	0.30 138	0.19 124	0.07 1	0.16 100	0.11 27	0.28 195	0.17 67	0.10 27	0.10 37	0.10 51	0.13 210	0.20 148	0.11 14	0.08 273	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 94	0.06 14

depthmonostereo	0.15 140	0.12 197	0.34 177	0.19 124	0.09 22	0.20 240	0.15 163	0.28 195	0.24 210	0.16 184	0.18 201	0.16 220	0.18 346	0.21 172	0.14 154	0.07 120	0.07 194	0.07 159	0.06 110	0.05 4	0.08 82

3w_stereo	0.14 101	0.11 145	0.31 148	0.19 124	0.09 22	0.16 100	0.16 218	0.28 195	0.20 131	0.13 111	0.12 70	0.08 3	0.12 163	0.19 118	0.12 44	0.05 1	0.19 562	0.05 1	0.06 110	0.05 4	0.10 211

MM-Stereo_test2	0.19 234	0.11 145	0.47 300	0.25 451	0.11 128	0.21 271	0.20 411	0.28 195	0.24 210	0.16 184	0.17 181	0.13 154	0.11 119	0.21 172	0.14 154	0.06 44	0.26 638	0.07 159	0.06 110	0.09 356	0.41 652

AIO_test	0.20 266	0.12 197	0.46 292	0.45 675	0.38 667	0.15 59	0.17 263	0.28 195	0.20 131	0.19 237	0.13 90	0.14 185	0.09 38	0.39 448	0.13 105	0.07 120	0.21 583	0.06 53	0.06 110	0.06 94	0.34 627

AIO-Stereo	0.16 171	0.12 197	0.29 128	0.30 586	0.20 534	0.16 100	0.14 115	0.28 195	0.22 172	0.14 139	0.15 147	0.13 154	0.08 15	0.20 148	0.15 197	0.06 44	0.16 508	0.07 159	0.08 302	0.06 94	0.24 553

H2IRNET	0.19 234	0.18 433	0.50 353	0.22 290	0.12 186	0.20 240	0.16 218	0.28 195	0.31 335	0.17 207	0.32 376	0.25 362	0.20 375	0.24 241	0.19 327	0.08 273	0.06 97	0.09 362	0.10 470	0.10 422	0.08 82

MoCha-V2	0.18 205	0.12 197	0.40 230	0.30 586	0.24 600	0.16 100	0.15 163	0.28 195	0.19 117	0.16 184	0.16 161	0.13 154	0.13 210	0.30 363	0.13 105	0.06 44	0.28 647	0.06 53	0.06 110	0.06 94	0.25 565

ff7	0.18 205	0.13 241	0.41 241	0.21 221	0.15 364	0.21 271	0.17 263	0.28 195	0.23 190	0.21 260	0.13 90	0.12 131	0.12 163	0.27 299	0.13 105	0.07 120	0.25 632	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.36 635

IGEVStereo-DCA	0.20 266	0.17 406	0.41 241	0.22 290	0.15 364	0.20 240	0.17 263	0.28 195	0.23 190	0.19 237	0.12 70	0.14 185	0.12 163	0.38 443	0.31 512	0.07 120	0.16 508	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.36 635

ffff	0.18 205	0.13 241	0.41 241	0.21 221	0.15 364	0.21 271	0.17 263	0.28 195	0.23 190	0.21 260	0.13 90	0.12 131	0.12 163	0.27 299	0.13 105	0.07 120	0.25 632	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.36 635

11t	0.18 205	0.13 241	0.41 241	0.21 221	0.15 364	0.21 271	0.17 263	0.28 195	0.23 190	0.21 260	0.13 90	0.12 131	0.12 163	0.27 299	0.13 105	0.07 120	0.25 632	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.36 635

CASnet	0.15 140	0.13 241	0.30 138	0.22 290	0.08 12	0.15 59	0.14 115	0.28 195	0.26 253	0.23 291	0.20 225	0.15 206	0.11 119	0.18 94	0.13 105	0.07 120	0.05 6	0.11 503	0.09 408	0.08 254	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.18 205	0.21 483	0.47 300	0.23 353	0.18 471	0.21 271	0.10 10	0.28 195	0.24 210	0.20 250	0.22 259	0.15 206	0.13 210	0.21 172	0.16 229	0.07 120	0.19 562	0.07 159	0.05 36	0.06 94	0.09 137

ccc-4	0.18 205	0.13 241	0.41 241	0.21 221	0.15 364	0.21 271	0.17 263	0.28 195	0.23 190	0.21 260	0.13 90	0.12 131	0.12 163	0.27 299	0.13 105	0.07 120	0.25 632	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.36 635

GMOStereo	0.20 266	0.17 406	0.45 276	0.23 353	0.18 471	0.21 271	0.27 565	0.28 195	0.28 282	0.31 415	0.32 376	0.28 400	0.17 311	0.16 53	0.13 105	0.07 120	0.23 608	0.10 445	0.08 302	0.08 254	0.07 36

error version	0.20 266	0.17 406	0.45 276	0.23 353	0.18 471	0.21 271	0.27 565	0.28 195	0.28 282	0.31 415	0.32 376	0.28 400	0.17 311	0.16 53	0.13 105	0.07 120	0.23 608	0.10 445	0.08 302	0.08 254	0.07 36

test-v	0.20 266	0.17 406	0.45 276	0.23 353	0.18 471	0.21 271	0.27 565	0.28 195	0.28 282	0.31 415	0.32 376	0.28 400	0.17 311	0.16 53	0.13 105	0.07 120	0.23 608	0.10 445	0.08 302	0.08 254	0.07 36

test-2	0.20 266	0.17 406	0.45 276	0.23 353	0.18 471	0.21 271	0.27 565	0.28 195	0.28 282	0.31 415	0.32 376	0.28 400	0.17 311	0.16 53	0.13 105	0.07 120	0.23 608	0.10 445	0.08 302	0.08 254	0.07 36

sCroCo_RVC	0.19 234	0.15 327	0.60 482	0.27 529	0.18 471	0.23 328	0.16 218	0.28 195	0.24 210	0.14 139	0.22 259	0.17 236	0.14 241	0.22 202	0.16 229	0.11 493	0.11 391	0.09 362	0.09 408	0.09 356	0.10 211

aanet-new-8k	0.14 101	0.14 291	0.34 177	0.21 221	0.10 79	0.18 170	0.15 163	0.29 215	0.22 172	0.11 45	0.12 70	0.10 51	0.13 210	0.18 94	0.12 44	0.05 1	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.11 264

Selective-IGEV-i32	0.15 140	0.10 95	0.34 177	0.32 611	0.19 506	0.16 100	0.14 115	0.29 215	0.19 117	0.13 111	0.14 127	0.13 154	0.08 15	0.23 226	0.14 154	0.06 44	0.13 443	0.07 159	0.06 110	0.06 94	0.11 264

DA	0.21 307	0.11 145	0.33 172	0.28 557	0.23 583	0.30 459	0.16 218	0.29 215	0.27 271	0.15 165	0.22 259	0.17 236	0.15 263	0.26 284	0.15 197	0.07 120	0.28 647	0.07 159	0.05 36	0.07 179	0.56 684

GGEV	0.21 307	0.11 145	0.33 172	0.28 557	0.23 583	0.30 459	0.16 218	0.29 215	0.27 271	0.15 165	0.22 259	0.17 236	0.15 263	0.26 284	0.15 197	0.07 120	0.28 647	0.07 159	0.05 36	0.07 179	0.56 684

GASTEREO	0.20 266	0.15 327	0.31 148	0.40 660	0.29 634	0.18 170	0.15 163	0.29 215	0.22 172	0.18 230	0.17 181	0.11 92	0.13 210	0.25 262	0.15 197	0.07 120	0.23 608	0.06 53	0.08 302	0.06 94	0.57 687

MSCF	0.20 266	0.14 291	0.31 148	0.40 660	0.29 634	0.17 138	0.15 163	0.29 215	0.22 172	0.17 207	0.16 161	0.11 92	0.13 210	0.24 241	0.15 197	0.07 120	0.23 608	0.06 53	0.08 302	0.07 179	0.57 687

2w_stereo	0.13 53	0.11 145	0.21 42	0.18 71	0.09 22	0.17 138	0.14 115	0.29 215	0.20 131	0.15 165	0.14 127	0.08 3	0.11 119	0.15 31	0.13 105	0.05 1	0.12 422	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.08 82

xyz-stereo-finetune2	0.18 205	0.16 370	0.32 162	0.16 13	0.09 22	0.27 400	0.19 371	0.29 215	0.21 158	0.23 291	0.29 335	0.21 304	0.23 411	0.37 440	0.23 424	0.06 44	0.05 6	0.08 260	0.06 110	0.06 94	0.07 36

Reg-Stereo(zero)	0.18 205	0.08 23	0.39 215	0.19 124	0.19 506	0.24 351	0.18 324	0.29 215	0.29 305	0.24 301	0.21 245	0.24 349	0.18 346	0.22 202	0.21 386	0.07 120	0.11 391	0.06 53	0.07 210	0.06 94	0.11 264

rvit_stereo_0080	0.16 171	0.17 406	0.35 188	0.19 124	0.13 250	0.14 41	0.20 411	0.29 215	0.26 253	0.16 184	0.17 181	0.19 265	0.14 241	0.19 118	0.16 229	0.11 493	0.08 261	0.08 260	0.08 302	0.10 422	0.08 82

whm_eth	0.16 171	0.17 406	0.35 188	0.19 124	0.13 250	0.14 41	0.20 411	0.29 215	0.26 253	0.16 184	0.17 181	0.19 265	0.14 241	0.19 118	0.16 229	0.11 493	0.08 261	0.08 260	0.08 302	0.10 422	0.08 82

plain	0.18 205	0.16 370	0.59 475	0.21 221	0.13 250	0.16 100	0.17 263	0.29 215	0.23 190	0.16 184	0.26 302	0.13 154	0.17 311	0.27 299	0.17 260	0.09 376	0.06 97	0.10 445	0.07 210	0.10 422	0.07 36

MIF-Stereo (partial)	0.18 205	0.13 241	0.50 353	0.22 290	0.15 364	0.16 100	0.13 82	0.29 215	0.26 253	0.17 207	0.26 302	0.16 220	0.17 311	0.25 262	0.18 291	0.09 376	0.06 97	0.10 445	0.08 302	0.09 356	0.08 82

4D-IteraStereo	0.20 266	0.21 483	0.62 493	0.21 221	0.14 295	0.19 197	0.17 263	0.29 215	0.28 282	0.24 301	0.20 225	0.20 287	0.10 81	0.22 202	0.18 291	0.07 120	0.07 194	0.10 445	0.08 302	0.08 254	0.33 622

anonymousdsp	0.20 266	0.13 241	0.49 332	0.28 557	0.20 534	0.21 271	0.17 263	0.29 215	0.24 210	0.22 280	0.13 90	0.12 131	0.12 163	0.32 389	0.13 105	0.07 120	0.26 638	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.48 672

Selective-IGEV	0.15 140	0.10 95	0.34 177	0.32 611	0.19 506	0.16 100	0.14 115	0.29 215	0.20 131	0.13 111	0.14 127	0.13 154	0.08 15	0.23 226	0.14 154	0.06 44	0.13 443	0.07 159	0.06 110	0.06 94	0.11 264

ProNet	0.16 171	0.13 241	0.36 195	0.21 221	0.15 364	0.20 240	0.19 371	0.29 215	0.23 190	0.14 139	0.13 90	0.13 154	0.12 163	0.25 262	0.13 105	0.06 44	0.09 307	0.07 159	0.06 110	0.07 179	0.22 529

IGEV-Stereo	0.20 266	0.13 241	0.49 332	0.28 557	0.20 534	0.21 271	0.17 263	0.29 215	0.24 210	0.22 280	0.13 90	0.12 131	0.12 163	0.32 389	0.13 105	0.07 120	0.26 638	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.48 672
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DEmStereo	0.26 450	0.10 95	0.52 394	0.19 124	0.13 250	0.31 481	0.25 543	0.29 215	0.38 434	0.36 507	0.57 610	0.24 349	0.48 632	0.53 509	0.44 583	0.07 120	0.06 97	0.08 260	0.08 302	0.07 179	0.08 82

DeepStereo_RVC	0.19 234	0.12 197	0.47 300	0.22 290	0.11 128	0.19 197	0.16 218	0.29 215	0.24 210	0.28 350	0.27 318	0.23 328	0.28 496	0.24 241	0.19 327	0.08 273	0.06 97	0.09 362	0.07 210	0.09 356	0.10 211

S0	0.21 307	0.21 483	0.34 177	0.24 408	0.19 506	0.34 524	0.26 555	0.30 235	0.22 172	0.22 280	0.26 302	0.20 287	0.16 285	0.21 172	0.18 291	0.12 533	0.11 391	0.14 590	0.15 614	0.10 422	0.33 622

SE	0.17 193	0.22 503	0.32 162	0.22 290	0.12 186	0.23 328	0.16 218	0.30 235	0.21 158	0.20 250	0.28 326	0.15 206	0.17 311	0.17 74	0.17 260	0.10 448	0.06 97	0.09 362	0.09 408	0.12 524	0.12 322

DN	0.21 307	0.09 56	0.58 466	0.40 660	0.18 471	0.22 304	0.18 324	0.30 235	0.25 237	0.15 165	0.19 213	0.18 251	0.10 81	0.26 284	0.19 327	0.14 582	0.18 548	0.08 260	0.08 302	0.08 254	0.42 657

PSi22	0.17 193	0.18 433	0.42 251	0.20 174	0.09 22	0.16 100	0.11 27	0.30 235	0.25 237	0.13 111	0.15 147	0.21 304	0.13 210	0.30 363	0.16 229	0.06 44	0.22 595	0.05 1	0.04 1	0.08 254	0.13 359

Anonymus123	0.16 171	0.10 95	0.46 292	0.18 71	0.11 128	0.41 579	0.15 163	0.30 235	0.23 190	0.12 75	0.11 50	0.12 131	0.09 38	0.17 74	0.17 260	0.05 1	0.07 194	0.06 53	0.08 302	0.05 4	0.09 137

xyz-stereo-finetune	0.17 193	0.17 406	0.29 128	0.17 39	0.08 12	0.24 351	0.21 439	0.30 235	0.32 348	0.19 237	0.22 259	0.19 265	0.15 263	0.30 363	0.22 404	0.06 44	0.06 97	0.08 260	0.06 110	0.06 94	0.07 36

GCAP-BAT	0.23 369	0.09 56	1.36 674	0.31 602	0.44 681	0.16 100	0.15 163	0.30 235	0.26 253	0.14 139	0.17 181	0.15 206	0.11 119	0.23 226	0.12 44	0.07 120	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.06 94	0.24 553

rvit_stereo_ft	0.18 205	0.19 453	0.43 259	0.25 451	0.14 295	0.17 138	0.21 439	0.30 235	0.28 282	0.17 207	0.19 213	0.20 287	0.17 311	0.22 202	0.18 291	0.11 493	0.07 194	0.09 362	0.09 408	0.10 422	0.08 82

GCAPDPT-zeroshot	0.22 335	0.09 56	1.28 665	0.31 602	0.43 678	0.16 100	0.15 163	0.30 235	0.26 253	0.14 139	0.17 181	0.15 206	0.11 119	0.23 226	0.12 44	0.07 120	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.06 94	0.24 553

AEACV	0.20 266	0.09 56	0.32 162	0.39 655	0.34 655	0.21 271	0.16 218	0.30 235	0.18 90	0.17 207	0.17 181	0.13 154	0.16 285	0.27 299	0.13 105	0.07 120	0.29 663	0.07 159	0.09 408	0.07 179	0.37 643

EGLCR-Stereo	0.19 234	0.09 56	0.34 177	0.29 575	0.17 441	0.28 419	0.16 218	0.30 235	0.23 190	0.22 280	0.11 50	0.16 220	0.09 38	0.28 323	0.15 197	0.07 120	0.25 632	0.07 159	0.07 210	0.06 94	0.37 643

CroCo-Stereo Lap2	0.16 171	0.18 433	0.39 215	0.26 492	0.18 471	0.11 18	0.19 371	0.30 235	0.22 172	0.13 111	0.16 161	0.15 206	0.11 119	0.17 74	0.15 197	0.07 120	0.07 194	0.08 260	0.06 110	0.08 254	0.07 36

DisPM	0.20 266	0.11 145	0.52 394	0.24 408	0.13 250	0.18 170	0.19 371	0.30 235	0.31 335	0.33 453	0.34 409	0.23 328	0.16 285	0.34 414	0.17 260	0.09 376	0.06 97	0.09 362	0.08 302	0.08 254	0.12 322

Patchmatch Stereo++	0.19 234	0.13 241	0.51 374	0.22 290	0.11 128	0.19 197	0.14 115	0.30 235	0.24 210	0.28 350	0.29 335	0.25 362	0.18 346	0.27 299	0.18 291	0.09 376	0.06 97	0.10 445	0.08 302	0.10 422	0.09 137
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	0.20 266	0.12 197	0.50 353	0.23 353	0.11 128	0.24 351	0.19 371	0.30 235	0.28 282	0.26 324	0.26 302	0.25 362	0.18 346	0.34 414	0.19 327	0.08 273	0.06 97	0.09 362	0.07 210	0.09 356	0.09 137

PSM-adaLoss	0.19 234	0.13 241	0.51 374	0.22 290	0.11 128	0.19 197	0.15 163	0.30 235	0.24 210	0.28 350	0.29 335	0.25 362	0.18 346	0.25 262	0.17 260	0.09 376	0.06 97	0.10 445	0.08 302	0.10 422	0.09 137

ROB_FTStereo_v2	0.19 234	0.13 241	0.51 374	0.22 290	0.11 128	0.19 197	0.15 163	0.30 235	0.24 210	0.28 350	0.29 335	0.25 362	0.18 346	0.25 262	0.18 291	0.09 376	0.06 97	0.10 445	0.08 302	0.10 422	0.09 137

ROB_FTStereo	0.19 234	0.13 241	0.51 374	0.22 290	0.11 128	0.19 197	0.13 82	0.30 235	0.24 210	0.28 350	0.29 335	0.25 362	0.18 346	0.25 262	0.17 260	0.09 376	0.06 97	0.10 445	0.08 302	0.10 422	0.09 137

HUI-Stereo	0.19 234	0.13 241	0.52 394	0.22 290	0.11 128	0.19 197	0.14 115	0.30 235	0.24 210	0.28 350	0.29 335	0.25 362	0.18 346	0.23 226	0.17 260	0.09 376	0.06 97	0.10 445	0.08 302	0.10 422	0.09 137

iGMRVC	0.19 234	0.13 241	0.51 374	0.22 290	0.11 128	0.19 197	0.15 163	0.30 235	0.24 210	0.28 350	0.29 335	0.25 362	0.18 346	0.27 299	0.18 291	0.09 376	0.06 97	0.10 445	0.08 302	0.10 422	0.09 137

iRAFT	0.19 234	0.13 241	0.51 374	0.22 290	0.11 128	0.19 197	0.14 115	0.30 235	0.24 210	0.28 350	0.29 335	0.25 362	0.18 346	0.27 299	0.18 291	0.09 376	0.06 97	0.10 445	0.08 302	0.10 422	0.09 137

RAFT-IKP	0.19 234	0.13 241	0.51 374	0.22 290	0.11 128	0.18 170	0.15 163	0.30 235	0.24 210	0.28 350	0.29 335	0.25 362	0.18 346	0.26 284	0.18 291	0.09 376	0.06 97	0.10 445	0.08 302	0.10 422	0.09 137

GMStereo	0.21 307	0.30 587	0.57 450	0.21 221	0.12 186	0.24 351	0.18 324	0.30 235	0.41 471	0.26 324	0.24 283	0.17 236	0.16 285	0.25 262	0.19 327	0.10 448	0.07 194	0.08 260	0.08 302	0.11 477	0.09 137
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SMOE	0.19 234	0.17 406	0.39 215	0.22 290	0.13 250	0.27 400	0.21 439	0.31 258	0.24 210	0.22 280	0.27 318	0.21 304	0.17 311	0.19 118	0.18 291	0.08 273	0.06 97	0.12 539	0.07 210	0.11 477	0.12 322

RT-Monster	0.16 171	0.09 56	0.25 84	0.18 71	0.14 295	0.20 240	0.12 44	0.31 258	0.33 367	0.25 314	0.22 259	0.17 236	0.13 210	0.19 118	0.15 197	0.07 120	0.06 97	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.10 211

xyz-stereo	1.43 706	0.11 145	17.43 744	0.18 71	0.08 12	4.86 724	0.18 324	0.31 258	0.35 392	0.37 524	2.75 724	0.41 531	0.31 540	0.58 534	0.33 531	0.07 120	0.05 6	0.09 362	0.06 110	0.06 94	0.06 14

rvit_0105_6	0.20 266	0.16 370	0.41 241	0.23 353	0.14 295	0.18 170	0.20 411	0.31 258	0.39 450	0.18 230	0.22 259	0.23 328	0.18 346	0.26 284	0.18 291	0.16 609	0.13 443	0.13 566	0.11 508	0.11 477	0.09 137

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 205	0.15 327	0.27 115	0.20 174	0.13 250	0.24 351	0.17 263	0.31 258	0.37 423	0.43 589	0.17 181	0.13 154	0.12 163	0.20 148	0.16 229	0.08 273	0.07 194	0.09 362	0.07 210	0.09 356	0.08 82

MyStereo07	0.18 205	0.15 327	0.44 270	0.22 290	0.16 408	0.25 372	0.22 474	0.31 258	0.26 253	0.22 280	0.13 90	0.12 131	0.13 210	0.33 399	0.14 154	0.07 120	0.13 443	0.09 362	0.09 408	0.09 356	0.11 264

PFNet+	0.21 307	0.11 145	0.54 419	0.22 290	0.12 186	0.17 138	0.18 324	0.31 258	0.36 408	0.33 453	0.32 376	0.24 349	0.16 285	0.33 399	0.18 291	0.10 448	0.07 194	0.11 503	0.10 470	0.08 254	0.12 322

AAGNet	0.34 560	0.12 197	0.53 405	0.26 492	0.16 408	0.20 240	0.19 371	0.31 258	0.29 305	0.35 493	0.35 417	0.27 387	0.30 523	0.44 472	2.56 723	0.08 273	0.05 6	0.10 445	0.07 210	0.09 356	0.07 36

CRE-IMP	0.19 234	0.13 241	0.51 374	0.23 353	0.11 128	0.24 351	0.17 263	0.31 258	0.24 210	0.27 336	0.26 302	0.24 349	0.17 311	0.24 241	0.19 327	0.09 376	0.05 6	0.10 445	0.07 210	0.10 422	0.10 211

S	0.23 369	0.18 433	0.38 206	0.24 408	0.22 567	0.32 498	0.22 474	0.32 267	0.28 282	0.26 324	0.31 364	0.20 287	0.21 387	0.19 118	0.19 327	0.13 557	0.09 307	0.15 609	0.16 625	0.11 477	0.35 631

NLSM3	0.14 101	0.12 197	0.25 84	0.21 221	0.13 250	0.18 170	0.16 218	0.32 267	0.25 237	0.12 75	0.15 147	0.12 131	0.13 210	0.17 74	0.15 197	0.05 1	0.05 6	0.08 260	0.08 302	0.05 4	0.08 82

FSD					0.41 673	0.28 419	0.27 565	0.32 267	0.30 323	0.27 336	0.27 318	0.29 413	0.27 473	0.35 421	0.28 484	0.23 654	0.49 698	0.27 662	0.26 674	0.26 658

HART	0.20 266	0.14 291	0.42 251	0.26 492	0.24 600	0.17 138	0.16 218	0.32 267	0.25 237	0.15 165	0.26 302	0.17 236	0.09 38	0.24 241	0.14 154	0.06 44	0.36 685	0.07 159	0.05 36	0.08 254	0.27 587

castereo	0.14 101	0.11 145	0.22 57	0.19 124	0.10 79	0.20 240	0.19 371	0.32 267	0.28 282	0.13 111	0.18 201	0.16 220	0.16 285	0.16 53	0.14 154	0.07 120	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.06 94	0.07 36

GIP-stereo	0.16 171	0.12 197	0.25 84	0.24 408	0.22 567	0.15 59	0.14 115	0.32 267	0.21 158	0.11 45	0.16 161	0.13 154	0.09 38	0.20 148	0.13 105	0.07 120	0.13 443	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.32 615

IGEV++	0.19 234	0.13 241	0.38 206	0.30 586	0.19 506	0.15 59	0.15 163	0.32 267	0.18 90	0.13 111	0.16 161	0.12 131	0.11 119	0.24 241	0.15 197	0.07 120	0.32 675	0.07 159	0.05 36	0.07 179	0.42 657

LL-Strereo2	0.21 307	0.25 551	0.53 405	0.32 611	0.20 534	0.25 372	0.14 115	0.32 267	0.25 237	0.25 314	0.20 225	0.24 349	0.12 163	0.28 323	0.18 291	0.07 120	0.07 194	0.12 539	0.09 408	0.09 356	0.16 436

UDGNet	0.24 401	0.37 626	0.53 405	0.25 451	0.14 295	0.24 351	0.18 324	0.32 267	0.44 507	0.29 375	0.28 326	0.24 349	0.20 375	0.30 363	0.21 386	0.16 609	0.07 194	0.21 650	0.11 508	0.16 582	0.11 264

dd	0.23 369	0.32 599	0.55 429	0.23 353	0.12 186	0.27 400	0.21 439	0.32 267	0.45 520	0.30 398	0.29 335	0.25 362	0.17 311	0.31 378	0.26 463	0.13 557	0.07 194	0.10 445	0.08 302	0.12 524	0.09 137

test-3	0.18 205	0.10 95	0.48 315	0.23 353	0.14 295	0.18 170	0.16 218	0.32 267	0.29 305	0.26 324	0.17 181	0.22 312	0.13 210	0.26 284	0.19 327	0.06 44	0.14 462	0.08 260	0.08 302	0.06 94	0.10 211

test_1	0.18 205	0.10 95	0.48 315	0.23 353	0.14 295	0.18 170	0.16 218	0.32 267	0.29 305	0.26 324	0.17 181	0.22 312	0.13 210	0.26 284	0.19 327	0.06 44	0.14 462	0.08 260	0.08 302	0.06 94	0.10 211

ASMatch	0.23 369	0.11 145	0.55 429	0.25 451	0.14 295	0.19 197	0.16 218	0.32 267	0.30 323	0.28 350	0.68 645	0.28 400	0.26 464	0.50 492	0.22 404	0.07 120	0.06 97	0.08 260	0.07 210	0.06 94	0.11 264

SST-Stereo	0.22 335	0.11 145	0.52 394	0.25 451	0.14 295	0.19 197	0.17 263	0.32 267	0.26 253	0.34 474	0.33 398	0.29 413	0.25 445	0.56 527	0.18 291	0.08 273	0.05 6	0.10 445	0.08 302	0.09 356	0.07 36

RAFT_R40	0.22 335	0.11 145	0.52 394	0.25 451	0.13 250	0.18 170	0.18 324	0.32 267	0.31 335	0.33 453	0.33 398	0.30 434	0.23 411	0.55 520	0.19 327	0.08 273	0.05 6	0.10 445	0.08 302	0.09 356	0.07 36

Pruner-Stereo	0.20 266	0.12 197	0.49 332	0.29 575	0.12 186	0.19 197	0.17 263	0.32 267	0.31 335	0.33 453	0.32 376	0.25 362	0.15 263	0.25 262	0.22 404	0.09 376	0.06 97	0.09 362	0.08 302	0.08 254	0.10 211

AnonymousM	0.19 234	0.20 469	0.30 138	0.18 71	0.10 79	0.19 197	0.17 263	0.32 267	0.27 271	0.27 336	0.21 245	0.18 251	0.14 241	0.21 172	0.16 229	0.09 376	0.08 261	0.38 685	0.15 614	0.06 94	0.08 82

TestStereo	0.22 335	0.24 535	0.48 315	0.25 451	0.11 128	0.22 304	0.22 474	0.32 267	0.31 335	0.24 301	0.34 409	0.23 328	0.19 369	0.62 566	0.19 327	0.08 273	0.07 194	0.10 445	0.07 210	0.11 477	0.07 36

RALCasStereoNet	0.22 335	0.22 503	0.48 315	0.23 353	0.23 583	0.22 304	0.18 324	0.32 267	0.27 271	0.22 280	0.30 351	0.22 312	0.15 263	0.29 346	0.20 355	0.08 273	0.22 595	0.07 159	0.06 110	0.10 422	0.25 565

Foundation-i1	0.16 171	0.08 23	0.21 42	0.21 221	0.13 250	0.17 138	0.15 163	0.33 286	0.32 348	0.16 184	0.17 181	0.22 312	0.13 210	0.19 118	0.16 229	0.07 120	0.23 608	0.06 53	0.06 110	0.06 94	0.16 436

Hybrid-DGEV-03	0.21 307	0.20 469	0.43 259	0.23 353	0.12 186	0.27 400	0.16 218	0.33 286	0.28 282	0.33 453	0.58 613	0.23 328	0.16 285	0.24 241	0.19 327	0.07 120	0.06 97	0.09 362	0.07 210	0.08 254	0.10 211

UGAM	0.28 490	0.18 433	0.57 450	0.26 492	0.13 250	0.23 328	0.26 555	0.33 286	0.45 520	0.32 440	0.42 501	0.45 563	0.22 396	0.92 663	0.23 424	0.08 273	0.09 307	0.14 590	0.13 583	0.10 422	0.10 211

MSKI-zero shot	0.19 234	0.10 95	0.47 300	0.30 586	0.14 295	0.21 271	0.14 115	0.33 286	0.22 172	0.24 301	0.25 293	0.22 312	0.10 81	0.32 389	0.14 154	0.07 120	0.30 665	0.07 159	0.07 210	0.06 94	0.09 137

knoymous	0.18 205	0.10 95	0.35 188	0.17 39	0.11 128	0.21 271	0.17 263	0.33 286	0.24 210	0.24 301	0.28 326	0.27 387	0.16 285	0.24 241	0.17 260	0.09 376	0.06 97	0.09 362	0.06 110	0.09 356	0.10 211

THIR-Stereo	0.30 526	0.15 327	0.46 292	0.19 124	0.11 128	0.28 419	0.70 692	0.33 286	0.36 408	0.37 524	0.64 637	0.33 464	0.49 637	0.58 534	0.44 583	0.08 273	0.06 97	0.08 260	0.09 408	0.07 179	0.08 82

raftrobust	0.19 234	0.19 453	0.42 251	0.23 353	0.24 600	0.19 197	0.13 82	0.33 286	0.28 282	0.26 324	0.20 225	0.19 265	0.17 311	0.23 226	0.17 260	0.08 273	0.10 354	0.07 159	0.06 110	0.07 179	0.09 137

Pointernet	0.15 140	0.08 23	0.35 188	0.19 124	0.12 186	0.20 240	0.12 44	0.34 293	0.25 237	0.15 165	0.16 161	0.13 154	0.11 119	0.18 94	0.13 105	0.08 273	0.06 97	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.08 82

RAFT_CTSACE	0.23 369	0.21 483	0.57 450	0.26 492	0.15 364	0.22 304	0.23 503	0.34 293	0.30 323	0.34 474	0.51 576	0.31 443	0.17 311	0.33 399	0.15 197	0.06 44	0.09 307	0.09 362	0.08 302	0.08 254	0.07 36

test_3	0.20 266	0.12 197	0.49 332	0.26 492	0.14 295	0.22 304	0.25 543	0.34 293	0.33 367	0.25 314	0.18 201	0.23 328	0.13 210	0.25 262	0.20 355	0.06 44	0.14 462	0.09 362	0.10 470	0.07 179	0.10 211

DRaft	0.25 427	0.11 145	0.47 300	0.18 71	0.12 186	0.28 419	0.23 503	0.34 293	0.40 461	0.38 533	0.60 622	0.20 287	0.41 604	0.48 486	0.41 568	0.07 120	0.06 97	0.08 260	0.08 302	0.07 179	0.08 82

cross-raft	0.18 205	0.12 197	0.40 230	0.27 529	0.16 408	0.20 240	0.24 528	0.34 293	0.24 210	0.23 291	0.28 326	0.29 413	0.15 263	0.19 118	0.16 229	0.06 44	0.05 6	0.08 260	0.07 210	0.07 179	0.07 36

rafts_anoy	0.21 307	0.22 503	0.49 332	0.25 451	0.24 600	0.19 197	0.17 263	0.34 293	0.32 348	0.24 301	0.25 293	0.20 287	0.16 285	0.25 262	0.21 386	0.08 273	0.19 562	0.11 503	0.12 551	0.09 356	0.09 137

iRaftStereo_RVC	0.17 193	0.16 370	0.35 188	0.21 221	0.11 128	0.20 240	0.17 263	0.34 293	0.25 237	0.20 250	0.25 293	0.19 265	0.12 163	0.21 172	0.16 229	0.07 120	0.12 422	0.10 445	0.09 408	0.09 356	0.14 400

aanetorigin	0.40 599	0.33 603	1.14 648	0.25 451	0.19 506	0.30 459	0.37 636	0.34 293	0.47 546	0.95 686	0.82 664	0.52 609	0.56 651	0.50 492	0.52 608	0.11 493	0.09 307	0.10 445	0.10 470	0.16 582	0.19 482

Gwc-CoAtRS	0.17 193	0.10 95	0.41 241	0.20 174	0.12 186	0.20 240	0.15 163	0.34 293	0.29 305	0.23 291	0.23 273	0.27 387	0.15 263	0.21 172	0.14 154	0.07 120	0.06 97	0.07 159	0.07 210	0.06 94	0.07 36

PStereo	0.28 490	0.41 643	0.40 230	0.21 221	0.13 250	0.25 372	0.24 528	0.35 302	0.48 554	0.27 336	0.17 181	0.29 413	0.34 564	0.40 453	0.45 590	0.24 658	0.15 493	0.17 627	0.13 583	0.24 651	0.25 565

TestStereo_HL2	0.20 266	0.19 453	0.54 419	0.17 39	0.11 128	0.21 271	0.15 163	0.35 302	0.31 335	0.23 291	0.31 364	0.19 265	0.17 311	0.40 453	0.19 327	0.08 273	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.08 254	0.09 137

GGDA	0.19 234	0.20 469	0.53 405	0.18 71	0.10 79	0.21 271	0.16 218	0.35 302	0.32 348	0.22 280	0.29 335	0.19 265	0.16 285	0.38 443	0.18 291	0.08 273	0.05 6	0.06 53	0.06 110	0.08 254	0.09 137

fast-iter	0.21 307	0.16 370	0.50 353	0.18 71	0.15 364	0.17 138	0.16 218	0.35 302	0.22 172	0.38 533	0.38 452	0.36 491	0.24 432	0.29 346	0.22 404	0.06 44	0.05 6	0.08 260	0.09 408	0.09 356	0.08 82

CoSv	0.21 307	0.16 370	0.50 353	0.18 71	0.15 364	0.17 138	0.16 218	0.35 302	0.22 172	0.38 533	0.38 452	0.36 491	0.24 432	0.29 346	0.22 404	0.06 44	0.05 6	0.08 260	0.09 408	0.09 356	0.08 82

SCV_C0	0.19 234	0.14 291	0.40 230	0.30 586	0.20 534	0.15 59	0.16 218	0.35 302	0.26 253	0.17 207	0.16 161	0.13 154	0.09 38	0.31 378	0.14 154	0.07 120	0.22 595	0.06 53	0.06 110	0.09 356	0.25 565

SCV	0.18 205	0.15 327	0.37 201	0.26 492	0.20 534	0.16 100	0.16 218	0.35 302	0.23 190	0.14 139	0.16 161	0.13 154	0.09 38	0.31 378	0.12 44	0.08 273	0.19 562	0.07 159	0.07 210	0.09 356	0.26 579

tg	0.18 205	0.15 327	0.34 177	0.22 290	0.11 128	0.23 328	0.15 163	0.35 302	0.27 271	0.20 250	0.25 293	0.20 287	0.12 163	0.25 262	0.16 229	0.07 120	0.07 194	0.09 362	0.09 408	0.08 254	0.13 359

rvit_0105_4	0.21 307	0.17 406	0.49 332	0.23 353	0.14 295	0.20 240	0.23 503	0.35 302	0.40 461	0.19 237	0.24 283	0.25 362	0.20 375	0.28 323	0.18 291	0.16 609	0.13 443	0.12 539	0.11 508	0.11 477	0.10 211

DCVSM-stereo	0.25 427	0.14 291	0.53 405	0.21 221	0.14 295	0.27 400	0.14 115	0.35 302	0.35 392	0.42 578	0.33 398	0.46 572	0.30 523	0.31 378	0.27 475	0.11 493	0.10 354	0.12 539	0.10 470	0.12 524	0.15 419

Selective-RAFT	0.19 234	0.14 291	0.37 201	0.24 408	0.11 128	0.30 459	0.15 163	0.35 302	0.34 379	0.17 207	0.17 181	0.22 312	0.18 346	0.29 346	0.18 291	0.07 120	0.16 508	0.07 159	0.07 210	0.08 254	0.08 82

dad	0.30 526	0.38 633	0.60 482	0.22 290	0.14 295	0.32 498	0.21 439	0.35 302	0.51 583	0.45 602	0.45 540	0.46 572	0.23 411	0.41 458	0.27 475	0.21 650	0.11 391	0.20 648	0.11 508	0.15 574	0.11 264

CroCo-Stereo	0.15 140	0.16 370	0.34 177	0.25 451	0.12 186	0.11 18	0.18 324	0.35 302	0.24 210	0.13 111	0.13 90	0.18 251	0.12 163	0.15 31	0.13 105	0.08 273	0.06 97	0.07 159	0.05 36	0.07 179	0.06 14
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT-Stereo + iAFF	0.20 266	0.23 522	0.49 332	0.21 221	0.16 408	0.19 197	0.17 263	0.35 302	0.32 348	0.26 324	0.33 398	0.20 287	0.17 311	0.21 172	0.17 260	0.06 44	0.10 354	0.07 159	0.07 210	0.07 179	0.11 264

AFF-stereo	0.20 266	0.24 535	0.49 332	0.22 290	0.11 128	0.18 170	0.18 324	0.35 302	0.29 305	0.25 314	0.36 432	0.25 362	0.17 311	0.25 262	0.17 260	0.06 44	0.09 307	0.08 260	0.08 302	0.08 254	0.11 264

TestStereo_HL3	0.23 369	0.18 433	1.11 644	0.17 39	0.11 128	0.24 351	0.16 218	0.36 317	0.21 158	0.27 336	0.39 470	0.23 328	0.20 375	0.41 458	0.15 197	0.08 273	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.07 179	0.09 137

quiztm	0.16 171	0.19 453	0.37 201	0.22 290	0.15 364	0.17 138	0.17 263	0.36 317	0.24 210	0.18 230	0.21 245	0.14 185	0.10 81	0.17 74	0.14 154	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.05 36	0.08 254	0.07 36

FE-Mocha	0.18 205	0.11 145	0.40 230	0.26 492	0.14 295	0.19 197	0.14 115	0.36 317	0.24 210	0.24 301	0.24 283	0.23 328	0.14 241	0.27 299	0.19 327	0.08 273	0.08 261	0.08 260	0.08 302	0.07 179	0.08 82

MM-Stereo_test1	0.20 266	0.13 241	0.45 276	0.24 408	0.12 186	0.20 240	0.21 439	0.36 317	0.32 348	0.23 291	0.22 259	0.15 206	0.14 241	0.28 323	0.16 229	0.07 120	0.24 624	0.08 260	0.07 210	0.09 356	0.21 514

HUF	0.26 450	0.15 327	0.79 567	0.39 655	0.31 647	0.16 100	0.17 263	0.36 317	0.25 237	0.19 237	0.14 127	0.23 328	0.11 119	0.32 389	0.14 154	0.08 273	0.60 713	0.06 53	0.05 36	0.07 179	0.56 684

HH	0.22 335	0.12 197	0.55 429	0.32 611	0.16 408	0.27 400	0.18 324	0.36 317	0.25 237	0.20 250	0.26 302	0.34 472	0.18 346	0.33 399	0.15 197	0.07 120	0.16 508	0.07 159	0.07 210	0.07 179	0.31 609

HanStereo	0.22 335	0.12 197	0.55 429	0.32 611	0.16 408	0.27 400	0.18 324	0.36 317	0.25 237	0.20 250	0.26 302	0.34 472	0.18 346	0.33 399	0.15 197	0.07 120	0.16 508	0.07 159	0.07 210	0.07 179	0.31 609

CrosDoStereo	0.32 544	0.11 145	0.53 405	0.19 124	0.12 186	0.22 304	1.07 712	0.36 317	0.38 434	0.38 533	0.60 622	0.28 400	0.45 619	0.61 555	0.56 620	0.08 273	0.06 97	0.08 260	0.09 408	0.08 254	0.09 137

LCNet	0.22 335	0.12 197	0.42 251	0.26 492	0.12 186	0.23 328	0.19 371	0.36 317	0.28 282	0.28 350	0.35 417	0.26 382	0.30 523	0.35 421	0.17 260	0.07 120	0.05 6	0.09 362	0.10 470	0.13 539	0.22 529

HHNet	0.23 369	0.12 197	0.66 513	0.19 124	0.18 471	0.20 240	0.20 411	0.36 317	0.32 348	0.33 453	0.59 618	0.19 265	0.21 387	0.24 241	0.31 512	0.08 273	0.06 97	0.09 362	0.07 210	0.08 254	0.12 322

PSM-AAD	0.26 450	0.11 145	0.43 259	0.24 408	0.12 186	0.27 400	0.37 636	0.36 317	0.30 323	0.36 507	0.39 470	0.28 400	0.77 678	0.30 363	0.16 229	0.07 120	0.06 97	0.12 539	0.11 508	0.09 356	0.21 514

FTStereo	0.28 490	0.11 145	0.56 439	0.24 408	0.13 250	0.21 271	0.52 678	0.36 317	0.28 282	0.38 533	0.94 676	0.30 434	0.56 651	0.33 399	0.18 291	0.08 273	0.06 97	0.09 362	0.08 302	0.08 254	0.19 482

DeepStereo_LL	0.32 544	0.11 145	0.53 405	0.19 124	0.12 186	0.22 304	1.07 712	0.36 317	0.38 434	0.38 533	0.60 622	0.28 400	0.45 619	0.61 555	0.56 620	0.08 273	0.06 97	0.08 260	0.09 408	0.08 254	0.09 137

GrayStereo	0.26 450	0.10 95	0.45 276	0.27 529	0.14 295	0.23 328	0.46 666	0.36 317	0.33 367	0.40 560	0.47 559	0.30 434	0.78 679	0.29 346	0.17 260	0.07 120	0.06 97	0.08 260	0.09 408	0.07 179	0.15 419

test-1	0.20 266	0.12 197	0.49 332	0.23 353	0.23 583	0.22 304	0.23 503	0.36 317	0.29 305	0.21 260	0.25 293	0.24 349	0.14 241	0.18 94	0.22 404	0.07 120	0.14 462	0.08 260	0.07 210	0.06 94	0.14 400

sAnonymous2	0.21 307	0.24 535	0.79 567	0.24 408	0.17 441	0.22 304	0.20 411	0.36 317	0.29 305	0.17 207	0.19 213	0.17 236	0.16 285	0.18 94	0.15 197	0.10 448	0.07 194	0.09 362	0.08 302	0.23 647	0.18 464

CroCo_RVC	0.21 307	0.24 535	0.79 567	0.24 408	0.17 441	0.22 304	0.20 411	0.36 317	0.29 305	0.17 207	0.19 213	0.17 236	0.16 285	0.18 94	0.15 197	0.10 448	0.07 194	0.09 362	0.08 302	0.23 647	0.18 464

11t1	0.21 307	0.12 197	0.45 276	0.20 174	0.15 364	0.27 400	0.17 263	0.37 334	0.28 282	0.27 336	0.25 293	0.24 349	0.23 411	0.28 323	0.25 451	0.09 376	0.19 562	0.07 159	0.07 210	0.09 356	0.23 539

MIM_Stereo	0.20 266	0.17 406	0.55 429	0.20 174	0.21 551	0.17 138	0.14 115	0.37 334	0.27 271	0.28 350	0.35 417	0.23 328	0.13 210	0.28 323	0.16 229	0.06 44	0.08 261	0.09 362	0.08 302	0.08 254	0.15 419

RAFT-Test	0.19 234	0.11 145	0.41 241	0.26 492	0.21 551	0.26 393	0.17 263	0.37 334	0.26 253	0.24 301	0.29 335	0.32 454	0.14 241	0.22 202	0.15 197	0.07 120	0.08 261	0.07 159	0.07 210	0.06 94	0.07 36

DCRE	0.24 401	0.15 327	0.45 276	0.26 492	0.26 618	0.23 328	0.21 439	0.37 334	0.29 305	0.23 291	0.81 663	0.23 328	0.16 285	0.24 241	0.18 291	0.07 120	0.14 462	0.07 159	0.08 302	0.07 179	0.25 565

ADStereo(finetuned)	0.21 307	0.15 327	0.59 475	0.19 124	0.09 22	0.19 197	0.18 324	0.37 334	0.41 471	0.30 398	0.31 364	0.19 265	0.31 540	0.21 172	0.20 355	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.05 36	0.07 179	0.10 211

KYRaft	0.23 369	0.11 145	0.43 259	0.23 353	0.12 186	0.23 328	0.23 503	0.37 334	0.26 253	0.35 493	0.53 591	0.34 472	0.26 464	0.29 346	0.16 229	0.07 120	0.05 6	0.09 362	0.10 470	0.08 254	0.30 605

RAFT	0.24 401	0.24 535	0.46 292	0.27 529	0.15 364	0.26 393	0.26 555	0.37 334	0.31 335	0.34 474	0.34 409	0.41 531	0.22 396	0.30 363	0.18 291	0.08 273	0.15 493	0.11 503	0.10 470	0.11 477	0.13 359

Prome-Stereo	0.22 335	0.10 95	0.43 259	0.24 408	0.13 250	0.23 328	0.23 503	0.37 334	0.27 271	0.33 453	0.58 613	0.24 349	0.28 496	0.30 363	0.16 229	0.07 120	0.05 6	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.20 501

DCANet	0.20 266	0.15 327	0.57 450	0.19 124	0.09 22	0.19 197	0.18 324	0.37 334	0.41 471	0.30 398	0.31 364	0.19 265	0.23 411	0.21 172	0.20 355	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.05 36	0.07 179	0.10 211

TestStereo-Hl	0.20 266	0.16 370	0.50 353	0.18 71	0.11 128	0.23 328	0.17 263	0.38 343	0.30 323	0.23 291	0.27 318	0.22 312	0.19 369	0.39 448	0.18 291	0.08 273	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.08 254	0.08 82

GSStereo	0.21 307	0.10 95	0.31 148	0.36 643	0.42 675	0.19 197	0.16 218	0.38 343	0.21 158	0.14 139	0.15 147	0.10 51	0.09 38	0.21 172	0.18 291	0.08 273	0.31 670	0.06 53	0.06 110	0.08 254	0.63 696

GS-Stereo							0.16 218	0.38 343	0.21 158	0.14 139	0.15 147	0.10 51	0.09 38	0.21 172	0.18 291	0.08 273	0.31 670	0.06 53	0.06 110	0.08 254	0.63 696

IGEV-FE	0.23 369	0.11 145	0.82 578	0.21 221	0.23 583	0.20 240	0.19 371	0.38 343	0.23 190	0.34 474	0.22 259	0.29 413	0.14 241	0.24 241	0.20 355	0.07 120	0.09 307	0.08 260	0.08 302	0.08 254	0.35 631

rvit_0105_5	0.22 335	0.18 433	0.51 374	0.23 353	0.13 250	0.22 304	0.25 543	0.38 343	0.40 461	0.21 260	0.23 273	0.27 387	0.20 375	0.27 299	0.20 355	0.15 598	0.13 443	0.12 539	0.12 551	0.10 422	0.10 211

ACV-stereo	0.30 526	0.20 469	0.82 578	0.23 353	0.16 408	0.48 621	0.20 411	0.38 343	0.34 379	0.29 375	0.33 398	0.66 660	0.43 614	0.55 520	0.31 512	0.10 448	0.09 307	0.09 362	0.09 408	0.11 477	0.12 322

RAFT-Stereo-weight	0.17 193	0.10 95	0.31 148	0.20 174	0.12 186	0.20 240	0.16 218	0.38 343	0.33 367	0.25 314	0.20 225	0.19 265	0.10 81	0.19 118	0.16 229	0.07 120	0.13 443	0.07 159	0.06 110	0.06 94	0.09 137

ffm	0.27 480	0.17 406	0.84 588	0.21 221	0.13 250	0.29 444	0.21 439	0.38 343	0.46 532	0.31 415	0.44 525	0.34 472	0.24 432	0.28 323	0.12 44	0.08 273	0.28 647	0.12 539	0.11 508	0.08 254	0.37 643

ff1	0.36 570	0.17 406	0.84 588	0.21 221	0.13 250	0.29 444	0.21 439	0.38 343	0.46 532	0.31 415	0.44 525	0.34 472	0.24 432	0.91 658	1.30 690	0.08 273	0.28 647	0.12 539	0.11 508	0.08 254	0.37 643

tt1	0.22 335	0.16 370	0.49 332	0.26 492	0.15 364	0.31 481	0.19 371	0.38 343	0.46 532	0.21 260	0.19 213	0.13 154	0.16 285	0.28 323	0.12 44	0.08 273	0.28 647	0.08 260	0.06 110	0.08 254	0.37 643

IGEV_Zeroshot_test	0.23 369	0.11 145	0.82 578	0.21 221	0.23 583	0.20 240	0.19 371	0.38 343	0.23 190	0.34 474	0.22 259	0.29 413	0.14 241	0.24 241	0.20 355	0.07 120	0.09 307	0.08 260	0.08 302	0.08 254	0.35 631

EKT-Stereo	0.39 587	0.13 241	0.53 405	0.42 670	3.94 729	0.22 304	0.17 263	0.38 343	0.30 323	0.21 260	0.20 225	0.23 328	0.15 263	0.30 363	0.18 291	0.10 448	0.08 261	0.09 362	0.08 302	0.09 356	0.12 322

anonymousa	0.26 450	0.13 241	0.56 439	0.29 575	0.30 639	0.31 481	0.20 411	0.38 343	0.36 408	0.33 453	0.51 576	0.41 531	0.27 473	0.25 262	0.24 436	0.08 273	0.18 548	0.09 362	0.18 642	0.08 254	0.17 457

fff	0.20 266	0.15 327	0.57 450	0.19 124	0.09 22	0.19 197	0.18 324	0.38 343	0.46 532	0.29 375	0.31 364	0.18 251	0.28 496	0.21 172	0.20 355	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.05 36	0.06 94	0.09 137

CIPLG	0.23 369	0.28 577	0.75 551	0.24 408	0.16 408	0.25 372	0.20 411	0.38 343	0.33 367	0.32 440	0.34 409	0.23 328	0.15 263	0.27 299	0.22 404	0.09 376	0.07 194	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.09 137

IPLGR_C	0.23 369	0.29 581	0.81 574	0.24 408	0.16 408	0.24 351	0.20 411	0.38 343	0.33 367	0.32 440	0.33 398	0.23 328	0.15 263	0.26 284	0.22 404	0.09 376	0.07 194	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.09 137

ACRE	0.23 369	0.27 569	0.83 584	0.24 408	0.15 364	0.24 351	0.20 411	0.38 343	0.32 348	0.32 440	0.33 398	0.23 328	0.15 263	0.26 284	0.22 404	0.09 376	0.07 194	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.09 137

OMP-Stereo	0.24 401	0.16 370	0.48 315	0.30 586	0.13 250	0.21 271	0.16 218	0.38 343	0.35 392	0.34 474	0.30 351	0.33 464	0.20 375	0.70 598	0.24 436	0.08 273	0.06 97	0.09 362	0.07 210	0.08 254	0.07 36

GMM-Stereo	0.22 335	0.10 95	0.56 439	0.23 353	0.13 250	0.24 351	0.24 528	0.38 343	0.29 305	0.31 415	0.44 525	0.27 387	0.21 387	0.31 378	0.17 260	0.07 120	0.05 6	0.10 445	0.09 408	0.08 254	0.19 482

RALAANet	0.21 307	0.24 535	0.53 405	0.23 353	0.14 295	0.22 304	0.13 82	0.38 343	0.30 323	0.29 375	0.26 302	0.25 362	0.15 263	0.28 323	0.20 355	0.08 273	0.08 261	0.09 362	0.08 302	0.10 422	0.07 36

csc	0.20 266	0.15 327	0.57 450	0.19 124	0.09 22	0.19 197	0.18 324	0.38 343	0.46 532	0.29 375	0.31 364	0.18 251	0.28 496	0.21 172	0.20 355	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.05 36	0.06 94	0.09 137

cscssc	0.20 266	0.15 327	0.57 450	0.19 124	0.09 22	0.19 197	0.18 324	0.38 343	0.46 532	0.29 375	0.31 364	0.18 251	0.28 496	0.21 172	0.20 355	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.05 36	0.06 94	0.09 137

SME	0.24 401	0.30 587	0.50 353	0.23 353	0.11 128	0.37 555	0.17 263	0.39 365	0.31 335	0.26 324	0.29 335	0.19 265	0.22 396	0.55 520	0.27 475	0.10 448	0.08 261	0.10 445	0.10 470	0.11 477	0.10 211

HLF11	0.20 266	0.20 469	0.68 522	0.16 13	0.12 186	0.21 271	0.12 44	0.39 365	0.25 237	0.21 260	0.30 351	0.19 265	0.18 346	0.38 443	0.22 404	0.09 376	0.06 97	0.06 53	0.05 36	0.08 254	0.09 137

xx1	0.23 369	0.16 370	0.50 353	0.27 529	0.13 250	0.31 481	0.19 371	0.39 365	0.48 554	0.21 260	0.20 225	0.28 400	0.25 445	0.28 323	0.12 44	0.08 273	0.28 647	0.10 445	0.11 508	0.09 356	0.23 539

cc1	0.22 335	0.16 370	0.50 353	0.27 529	0.13 250	0.31 481	0.19 371	0.39 365	0.48 554	0.21 260	0.20 225	0.13 154	0.17 311	0.28 323	0.12 44	0.08 273	0.28 647	0.08 260	0.06 110	0.08 254	0.37 643

RCA-Stereo	0.17 193	0.10 95	0.33 172	0.20 174	0.11 128	0.19 197	0.17 263	0.39 365	0.36 408	0.21 260	0.25 293	0.17 236	0.17 311	0.18 94	0.15 197	0.07 120	0.14 462	0.07 159	0.06 110	0.06 94	0.08 82

DCANet-4	0.20 266	0.11 145	0.58 466	0.19 124	0.09 22	0.19 197	0.18 324	0.39 365	0.42 483	0.29 375	0.31 364	0.17 236	0.22 396	0.21 172	0.20 355	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.05 36	0.06 94	0.09 137

iRaft-Stereo_5w	0.25 427	0.24 535	0.50 353	0.23 353	0.18 471	0.19 197	0.19 371	0.39 365	0.35 392	0.28 350	0.36 432	0.34 472	0.23 411	0.66 586	0.28 484	0.07 120	0.07 194	0.08 260	0.07 210	0.09 356	0.14 400

PSM-softLoss	0.22 335	0.11 145	0.53 405	0.25 451	0.12 186	0.20 240	0.17 263	0.39 365	0.29 305	0.29 375	0.32 376	0.24 349	0.16 285	0.53 509	0.21 386	0.09 376	0.06 97	0.10 445	0.09 408	0.08 254	0.12 322

KMStereo	0.22 335	0.11 145	0.53 405	0.25 451	0.12 186	0.20 240	0.17 263	0.39 365	0.29 305	0.29 375	0.32 376	0.24 349	0.16 285	0.53 509	0.21 386	0.09 376	0.06 97	0.10 445	0.09 408	0.08 254	0.12 322

s12784h	0.18 205	0.09 56	0.38 206	0.18 71	0.07 1	0.33 508	0.19 371	0.39 365	0.34 379	0.24 301	0.25 293	0.18 251	0.18 346	0.25 262	0.17 260	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.05 36	0.06 94	0.05 1

raft+_RVC	0.21 307	0.21 483	0.46 292	0.22 290	0.35 658	0.21 271	0.16 218	0.39 365	0.35 392	0.22 280	0.28 326	0.20 287	0.15 263	0.25 262	0.20 355	0.08 273	0.16 508	0.08 260	0.07 210	0.07 179	0.12 322

DNS	0.31 537	0.09 56	0.45 276	0.35 634	0.30 639	0.33 508	0.16 218	0.40 376	0.34 379	1.50 717	0.19 213	0.20 287	0.12 163	0.23 226	0.24 436	0.10 448	0.30 665	0.06 53	0.11 508	0.08 254	0.64 700

rvit_0105_3	0.24 401	0.21 483	0.57 450	0.25 451	0.15 364	0.24 351	0.28 581	0.40 376	0.43 494	0.25 314	0.26 302	0.29 413	0.22 396	0.29 346	0.21 386	0.15 598	0.13 443	0.14 590	0.15 614	0.10 422	0.10 211

AE-Stereo	0.21 307	0.12 197	0.50 353	0.25 451	0.15 364	0.24 351	0.18 324	0.40 376	0.34 379	0.19 237	0.26 302	0.21 304	0.13 210	0.22 202	0.16 229	0.07 120	0.26 638	0.09 362	0.10 470	0.07 179	0.31 609

rrr	0.22 335	0.17 406	0.79 567	0.22 290	0.15 364	0.20 240	0.18 324	0.40 376	0.27 271	0.19 237	0.12 70	0.14 185	0.12 163	0.38 443	0.31 512	0.07 120	0.16 508	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.28 596

GMStereo_Zeroshot	0.25 427	0.22 503	0.51 374	0.27 529	0.14 295	0.28 419	0.15 163	0.40 376	0.36 408	0.37 524	0.43 515	0.40 522	0.17 311	0.35 421	0.21 386	0.12 533	0.07 194	0.13 566	0.07 210	0.17 597	0.10 211

StereoVision	0.23 369	0.23 522	0.55 429	0.27 529	0.17 441	0.23 328	0.22 474	0.40 376	0.32 348	0.21 260	0.51 576	0.22 312	0.16 285	0.29 346	0.19 327	0.11 493	0.12 422	0.13 566	0.13 583	0.10 422	0.08 82

CASS	0.22 335	0.16 370	0.40 230	0.26 492	0.12 186	0.29 444	0.19 371	0.40 376	0.32 348	0.34 474	0.35 417	0.25 362	0.25 445	0.26 284	0.21 386	0.13 557	0.08 261	0.11 503	0.09 408	0.11 477	0.12 322
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IIG-Stereo	0.24 401	0.16 370	0.47 300	0.29 575	0.12 186	0.23 328	0.14 115	0.40 376	0.33 367	0.35 493	0.37 443	0.33 464	0.22 396	0.70 598	0.26 463	0.08 273	0.06 97	0.09 362	0.07 210	0.08 254	0.07 36

NF-Stereo	0.22 335	0.11 145	0.52 394	0.25 451	0.12 186	0.21 271	0.18 324	0.40 376	0.35 392	0.28 350	0.30 351	0.22 312	0.17 311	0.52 506	0.21 386	0.09 376	0.06 97	0.09 362	0.08 302	0.08 254	0.13 359

OCTAStereo	0.22 335	0.11 145	0.52 394	0.25 451	0.12 186	0.21 271	0.18 324	0.40 376	0.35 392	0.28 350	0.30 351	0.22 312	0.17 311	0.51 498	0.21 386	0.09 376	0.06 97	0.09 362	0.08 302	0.08 254	0.13 359

PFNet	0.24 401	0.11 145	0.63 498	0.25 451	0.14 295	0.22 304	0.19 371	0.40 376	0.35 392	0.36 507	0.32 376	0.27 387	0.20 375	0.63 569	0.23 424	0.09 376	0.05 6	0.09 362	0.08 302	0.08 254	0.08 82

RE-Stereo	0.22 335	0.11 145	0.52 394	0.25 451	0.12 186	0.21 271	0.18 324	0.40 376	0.35 392	0.28 350	0.30 351	0.22 312	0.17 311	0.51 498	0.21 386	0.09 376	0.06 97	0.09 362	0.08 302	0.08 254	0.13 359

TVStereo	0.22 335	0.11 145	0.52 394	0.25 451	0.12 186	0.21 271	0.18 324	0.40 376	0.35 392	0.28 350	0.30 351	0.22 312	0.17 311	0.51 498	0.21 386	0.09 376	0.06 97	0.09 362	0.08 302	0.08 254	0.13 359

test_xeample3	0.22 335	0.17 406	0.81 574	0.21 221	0.15 364	0.20 240	0.18 324	0.40 376	0.25 237	0.19 237	0.12 70	0.13 154	0.12 163	0.34 414	0.33 531	0.07 120	0.20 577	0.07 159	0.08 302	0.08 254	0.34 627

CFNet-RSSM	0.18 205	0.10 95	0.45 276	0.20 174	0.12 186	0.20 240	0.16 218	0.40 376	0.31 335	0.23 291	0.21 245	0.26 382	0.15 263	0.21 172	0.14 154	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.07 210	0.06 94	0.06 14

ACVNet	0.24 401	0.18 433	0.51 374	0.18 71	0.15 364	0.27 400	0.23 503	0.40 376	0.45 520	0.29 375	0.41 492	0.38 503	0.28 496	0.28 323	0.35 546	0.09 376	0.07 194	0.08 260	0.07 210	0.10 422	0.09 137

CFNet-ft	0.26 450	0.21 483	0.51 374	0.19 124	0.16 408	0.31 481	0.21 439	0.40 376	0.37 423	0.29 375	0.40 480	0.46 572	0.27 473	0.49 488	0.28 484	0.12 533	0.07 194	0.12 539	0.11 508	0.12 524	0.11 264

CFNet_RVC	0.26 450	0.21 483	0.51 374	0.19 124	0.16 408	0.31 481	0.21 439	0.40 376	0.37 423	0.29 375	0.40 480	0.46 572	0.27 473	0.49 488	0.28 484	0.12 533	0.07 194	0.12 539	0.11 508	0.12 524	0.11 264

MLCV	0.25 427	0.23 522	0.59 475	0.22 290	0.09 22	0.30 459	0.18 324	0.40 376	0.38 434	0.38 533	0.44 525	0.31 443	0.22 396	0.44 472	0.32 522	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.07 179	0.08 82

ManiGeoR	0.20 266	0.22 503	0.70 532	0.16 13	0.12 186	0.22 304	0.14 115	0.41 395	0.28 282	0.19 237	0.24 283	0.19 265	0.16 285	0.35 421	0.20 355	0.08 273	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.08 254	0.09 137

HLf10	0.20 266	0.22 503	0.70 532	0.16 13	0.12 186	0.22 304	0.14 115	0.41 395	0.28 282	0.19 237	0.24 283	0.19 265	0.16 285	0.35 421	0.20 355	0.08 273	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.08 254	0.09 137

DFGA-Net	0.26 450	0.33 603	0.70 532	0.22 290	0.15 364	0.25 372	0.17 263	0.41 395	0.40 461	0.30 398	0.32 376	0.21 304	0.18 346	0.61 555	0.33 531	0.08 273	0.06 97	0.10 445	0.09 408	0.11 477	0.09 137

FACV-RUCA	0.22 335	0.15 327	0.38 206	0.24 408	0.23 583	0.26 393	0.19 371	0.41 395	0.35 392	0.26 324	0.32 376	0.22 312	0.25 445	0.24 241	0.19 327	0.10 448	0.07 194	0.15 609	0.08 302	0.16 582	0.14 400

model_zeroshot	0.21 307	0.14 291	0.51 374	0.34 628	0.18 471	0.26 393	0.16 218	0.41 395	0.24 210	0.33 453	0.20 225	0.25 362	0.12 163	0.26 284	0.16 229	0.09 376	0.21 583	0.07 159	0.08 302	0.07 179	0.13 359

rvit_stereo_0075_2	0.25 427	0.18 433	0.65 508	0.27 529	0.22 567	0.22 304	0.15 163	0.41 395	0.36 408	0.27 336	0.37 443	0.29 413	0.21 387	0.29 346	0.20 355	0.17 623	0.12 422	0.19 643	0.12 551	0.14 562	0.14 400

IRAFT_RVC	0.23 369	0.15 327	0.54 419	0.26 492	0.12 186	0.19 197	0.23 503	0.41 395	0.39 450	0.31 415	0.30 351	0.29 413	0.24 432	0.55 520	0.23 424	0.08 273	0.06 97	0.10 445	0.08 302	0.08 254	0.08 82

HLf8	0.21 307	0.23 522	0.69 525	0.15 5	0.12 186	0.24 351	0.14 115	0.42 402	0.32 348	0.20 250	0.26 302	0.18 251	0.15 263	0.35 421	0.18 291	0.10 448	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.09 356	0.10 211

TestStereo_HLe17	0.21 307	0.24 535	0.77 561	0.17 39	0.11 128	0.22 304	0.17 263	0.42 402	0.31 335	0.20 250	0.25 293	0.18 251	0.15 263	0.39 448	0.18 291	0.08 273	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.08 254	0.08 82

MM-Stereo_test3	0.19 234	0.15 327	0.39 215	0.25 451	0.15 364	0.19 197	0.22 474	0.42 402	0.40 461	0.17 207	0.24 283	0.17 236	0.12 163	0.22 202	0.16 229	0.08 273	0.21 583	0.08 260	0.06 110	0.09 356	0.11 264

AIO-test1	0.21 307	0.22 503	0.56 439	0.31 602	0.24 600	0.21 271	0.16 218	0.42 402	0.37 423	0.17 207	0.26 302	0.18 251	0.12 163	0.29 346	0.15 197	0.08 273	0.07 194	0.10 445	0.11 508	0.07 179	0.10 211

GCST	0.50 637	0.67 687	0.82 578	1.04 711	0.55 691	0.38 562	0.11 27	0.42 402	0.33 367	0.42 578	0.35 417	0.29 413	0.18 346	0.50 492	0.23 424	0.70 704	0.42 691	0.79 708	0.62 712	0.63 695	0.47 669

CAS++	0.17 193	0.13 241	0.35 188	0.18 71	0.13 250	0.17 138	0.16 218	0.42 402	0.25 237	0.19 237	0.18 201	0.13 154	0.10 81	0.22 202	0.12 44	0.12 533	0.10 354	0.11 503	0.08 302	0.10 422	0.09 137
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
CBFPSM	0.28 490	0.23 522	0.76 555	0.21 221	0.14 295	0.38 562	0.26 555	0.42 402	0.37 423	0.34 474	0.36 432	0.55 619	0.38 587	0.33 399	0.40 564	0.08 273	0.08 261	0.07 159	0.08 302	0.09 356	0.12 322

RAFT+CT+SA	0.23 369	0.24 535	0.48 315	0.25 451	0.18 471	0.23 328	0.29 587	0.42 402	0.38 434	0.24 301	0.39 470	0.20 287	0.17 311	0.34 414	0.17 260	0.07 120	0.07 194	0.09 362	0.12 551	0.09 356	0.13 359

test_5	0.25 427	0.25 551	0.57 450	0.27 529	0.18 471	0.25 372	0.29 587	0.42 402	0.39 450	0.29 375	0.40 480	0.27 387	0.23 411	0.35 421	0.19 327	0.07 120	0.07 194	0.09 362	0.09 408	0.10 422	0.14 400

EDNetEfficient	0.64 671	0.39 637	2.52 709	0.26 492	0.26 618	0.39 568	0.49 673	0.42 402	1.06 693	1.38 705	0.86 669	0.61 642	0.97 694	0.66 586	1.62 708	0.11 493	0.10 354	0.10 445	0.12 551	0.20 631	0.19 482

DN-CSS_ROB	0.24 401	0.33 603	0.69 525	0.25 451	0.14 295	0.26 393	0.13 82	0.42 402	0.35 392	0.30 398	0.42 501	0.22 312	0.20 375	0.34 414	0.22 404	0.07 120	0.06 97	0.11 503	0.11 508	0.11 477	0.09 137

PAM_32	0.26 450	0.10 95	0.63 498	0.24 408	0.19 506	0.51 630	0.26 555	0.43 413	0.30 323	0.32 440	0.28 326	0.60 639	0.28 496	0.29 346	0.20 355	0.08 273	0.14 462	0.08 260	0.10 470	0.07 179	0.15 419

DDVS	0.26 450	0.16 370	0.45 276	0.25 451	0.17 441	0.34 524	0.21 439	0.43 413	0.31 335	0.34 474	0.41 492	0.47 582	0.21 387	0.52 506	0.29 498	0.11 493	0.09 307	0.11 503	0.09 408	0.13 539	0.16 436

test_sample1	0.24 401	0.13 241	0.40 230	0.20 174	0.13 250	0.29 444	0.19 371	0.43 413	0.30 323	0.27 336	0.34 409	0.31 443	0.28 496	0.45 478	0.27 475	0.09 376	0.16 508	0.08 260	0.08 302	0.09 356	0.22 529

MyStereo06	0.23 369	0.15 327	0.74 547	0.22 290	0.14 295	0.25 372	0.22 474	0.43 413	0.25 237	0.36 507	0.24 283	0.34 472	0.18 346	0.24 241	0.20 355	0.07 120	0.12 422	0.09 362	0.09 408	0.09 356	0.11 264

ACVNet-DCA	0.21 307	0.16 370	0.50 353	0.27 529	0.13 250	0.31 481	0.19 371	0.43 413	0.32 348	0.21 260	0.20 225	0.13 154	0.17 311	0.28 323	0.12 44	0.08 273	0.28 647	0.08 260	0.06 110	0.09 356	0.23 539

1test111	0.22 335	0.16 370	0.50 353	0.27 529	0.13 250	0.31 481	0.19 371	0.43 413	0.32 348	0.21 260	0.20 225	0.13 154	0.17 311	0.36 430	0.28 484	0.08 273	0.28 647	0.08 260	0.06 110	0.09 356	0.23 539

mmm	0.25 427	0.15 327	0.44 270	0.23 353	0.20 534	0.28 419	0.21 439	0.43 413	0.32 348	0.31 415	0.40 480	0.30 434	0.24 432	0.31 378	0.28 484	0.09 376	0.21 583	0.11 503	0.12 551	0.10 422	0.26 579

anonymousdsp2	0.23 369	0.11 145	0.42 251	0.26 492	0.24 600	0.25 372	0.17 263	0.43 413	0.37 423	0.30 398	0.23 273	0.24 349	0.15 263	0.32 389	0.17 260	0.07 120	0.28 647	0.07 159	0.05 36	0.08 254	0.44 663

ToySt	0.28 490	0.19 453	0.68 522	0.22 290	0.19 506	0.31 481	0.31 606	0.43 413	0.43 494	0.28 350	0.38 452	0.42 544	0.32 554	0.33 399	0.32 522	0.08 273	0.14 462	0.10 445	0.12 551	0.11 477	0.24 553

TestStereo1	0.23 369	0.22 503	0.50 353	0.27 529	0.14 295	0.26 393	0.27 565	0.43 413	0.38 434	0.29 375	0.39 470	0.23 328	0.21 387	0.33 399	0.18 291	0.08 273	0.08 261	0.09 362	0.08 302	0.08 254	0.10 211

qqq	0.24 401	0.16 370	0.46 292	0.20 174	0.15 364	0.23 328	0.20 411	0.43 413	0.32 348	0.26 324	0.31 364	0.28 400	0.25 445	0.36 430	0.28 484	0.08 273	0.22 595	0.10 445	0.11 508	0.09 356	0.23 539

x	0.23 369	0.15 327	0.45 276	0.20 174	0.15 364	0.27 400	0.17 263	0.43 413	0.35 392	0.26 324	0.31 364	0.29 413	0.25 445	0.29 346	0.30 502	0.09 376	0.22 595	0.08 260	0.09 408	0.09 356	0.24 553

SA-5K	0.23 369	0.22 503	0.50 353	0.27 529	0.14 295	0.26 393	0.27 565	0.43 413	0.38 434	0.29 375	0.39 470	0.23 328	0.21 387	0.33 399	0.18 291	0.08 273	0.08 261	0.09 362	0.08 302	0.08 254	0.10 211

AACVNet	0.28 490	0.22 503	0.55 429	0.23 353	0.14 295	0.30 459	0.19 371	0.43 413	0.33 367	0.39 551	0.42 501	0.44 557	0.29 516	0.73 608	0.28 484	0.11 493	0.09 307	0.11 503	0.09 408	0.13 539	0.12 322

TransformOpticalFlow	0.24 401	0.14 291	0.57 450	0.24 408	0.11 128	0.21 271	0.19 371	0.43 413	0.34 379	0.30 398	0.43 515	0.36 491	0.31 540	0.61 555	0.20 355	0.07 120	0.05 6	0.08 260	0.07 210	0.06 94	0.08 82

XX-Stereo	0.25 427	0.11 145	1.09 640	0.35 634	0.38 667	0.23 328	0.13 82	0.43 413	0.19 117	0.20 250	0.40 480	0.31 443	0.10 81	0.33 399	0.13 105	0.08 273	0.11 391	0.08 260	0.09 408	0.07 179	0.10 211

FENet	0.22 335	0.13 241	0.48 315	0.22 290	0.12 186	0.27 400	0.18 324	0.43 413	0.37 423	0.31 415	0.32 376	0.29 413	0.23 411	0.27 299	0.24 436	0.10 448	0.07 194	0.09 362	0.09 408	0.09 356	0.11 264

DMCA-RVC	0.30 526	0.27 569	0.93 615	0.28 557	0.17 441	0.30 459	0.21 439	0.43 413	0.36 408	0.40 560	0.38 452	0.39 517	0.36 577	0.44 472	0.34 539	0.13 557	0.10 354	0.16 618	0.12 551	0.13 539	0.11 264

DIP-Stereo	0.20 266	0.13 241	0.48 315	0.20 174	0.13 250	0.28 419	0.12 44	0.43 413	0.26 253	0.27 336	0.32 376	0.21 304	0.17 311	0.26 284	0.20 355	0.08 273	0.06 97	0.08 260	0.06 110	0.07 179	0.10 211
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.19 234	0.10 95	0.49 332	0.22 290	0.12 186	0.23 328	0.18 324	0.43 413	0.20 131	0.31 415	0.45 540	0.20 287	0.14 241	0.18 94	0.18 291	0.08 273	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.06 94	0.07 36

RAFT-Stereo	0.19 234	0.10 95	0.49 332	0.22 290	0.12 186	0.23 328	0.18 324	0.43 413	0.20 131	0.31 415	0.45 540	0.20 287	0.14 241	0.18 94	0.18 291	0.08 273	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.06 94	0.07 36
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AIO-test2	0.22 335	0.27 569	0.54 419	0.29 575	0.16 408	0.22 304	0.16 218	0.44 434	0.43 494	0.17 207	0.29 335	0.16 220	0.11 119	0.27 299	0.14 154	0.19 644	0.07 194	0.10 445	0.11 508	0.08 254	0.09 137

PAM	0.26 450	0.11 145	0.63 498	0.25 451	0.18 471	0.53 639	0.29 587	0.44 434	0.28 282	0.36 507	0.27 318	0.59 633	0.26 464	0.28 323	0.20 355	0.08 273	0.12 422	0.07 159	0.10 470	0.07 179	0.13 359

Any-RAFT	0.18 205	0.09 56	0.33 172	0.19 124	0.10 79	0.29 444	0.16 218	0.44 434	0.32 348	0.25 314	0.27 318	0.29 413	0.16 285	0.23 226	0.13 105	0.08 273	0.07 194	0.06 53	0.05 36	0.07 179	0.07 36

fast-acv-ft	0.33 551	0.26 561	0.88 605	0.25 451	0.18 471	0.49 627	0.27 565	0.44 434	0.50 577	0.40 560	0.55 600	0.49 592	0.36 577	0.39 448	0.41 568	0.11 493	0.11 391	0.11 503	0.12 551	0.13 539	0.11 264

riskmin	0.24 401	0.10 95	0.43 259	0.32 611	0.26 618	0.33 508	0.19 371	0.44 434	0.30 323	0.24 301	0.27 318	0.37 497	0.25 445	0.30 363	0.22 404	0.09 376	0.18 548	0.09 362	0.13 583	0.10 422	0.27 587

IER	0.24 401	0.15 327	0.50 353	0.21 221	0.15 364	0.31 481	0.20 411	0.44 434	0.38 434	0.34 474	0.41 492	0.32 454	0.34 564	0.31 378	0.23 424	0.09 376	0.07 194	0.08 260	0.08 302	0.09 356	0.09 137

IPLGR	0.22 335	0.14 291	0.75 551	0.21 221	0.11 128	0.25 372	0.18 324	0.44 434	0.38 434	0.29 375	0.28 326	0.21 304	0.19 369	0.37 440	0.19 327	0.07 120	0.06 97	0.08 260	0.07 210	0.07 179	0.07 36

111	0.22 335	0.22 503	0.57 450	0.19 124	0.09 22	0.24 351	0.17 263	0.44 434	0.46 532	0.24 301	0.30 351	0.29 413	0.22 396	0.25 262	0.19 327	0.08 273	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.07 179	0.15 419

cf-r	0.26 450	0.22 503	0.66 513	0.22 290	0.14 295	0.28 419	0.22 474	0.44 434	0.42 483	0.32 440	0.42 501	0.43 551	0.27 473	0.44 472	0.27 475	0.11 493	0.07 194	0.08 260	0.10 470	0.08 254	0.09 137

IGEV_i1	0.26 450	0.12 197	0.57 450	0.25 451	0.24 600	0.32 498	0.20 411	0.45 443	0.37 423	0.35 493	0.30 351	0.35 485	0.20 375	0.39 448	0.23 424	0.08 273	0.26 638	0.08 260	0.08 302	0.08 254	0.37 643

NLCSM	0.20 266	0.15 327	0.23 65	0.24 408	0.19 506	0.24 351	0.22 474	0.45 443	0.44 507	0.20 250	0.18 201	0.14 185	0.16 285	0.47 484	0.20 355	0.09 376	0.09 307	0.09 362	0.08 302	0.09 356	0.10 211

test_sample2	0.23 369	0.12 197	0.39 215	0.20 174	0.11 128	0.28 419	0.22 474	0.45 443	0.33 367	0.27 336	0.34 409	0.30 434	0.25 445	0.46 480	0.23 424	0.09 376	0.15 493	0.09 362	0.08 302	0.10 422	0.19 482

IPLG	0.23 369	0.19 453	0.65 508	0.21 221	0.12 186	0.28 419	0.17 263	0.45 443	0.32 348	0.33 453	0.32 376	0.16 220	0.17 311	0.50 492	0.23 424	0.07 120	0.06 97	0.08 260	0.07 210	0.07 179	0.08 82

PSMNet-ADL	0.26 450	0.16 370	0.39 215	0.27 529	0.14 295	0.32 498	0.22 474	0.45 443	0.37 423	0.28 350	0.34 409	0.41 531	0.28 496	0.61 555	0.32 522	0.11 493	0.10 354	0.09 362	0.11 508	0.10 422	0.13 359

Anonymous3	0.24 401	0.19 453	0.76 555	0.27 529	0.18 471	0.41 579	0.24 528	0.45 443	0.36 408	0.23 291	0.27 318	0.20 287	0.18 346	0.28 323	0.19 327	0.12 533	0.11 391	0.10 445	0.10 470	0.11 477	0.13 359

HCRNet	0.25 427	0.27 569	0.42 251	0.34 628	0.17 441	0.27 400	0.18 324	0.45 443	0.37 423	0.31 415	0.35 417	0.32 454	0.23 411	0.44 472	0.21 386	0.13 557	0.08 261	0.13 566	0.11 508	0.11 477	0.09 137

DMCA	0.24 401	0.18 433	0.51 374	0.23 353	0.14 295	0.27 400	0.20 411	0.45 443	0.40 461	0.32 440	0.33 398	0.33 464	0.25 445	0.27 299	0.30 502	0.11 493	0.08 261	0.10 445	0.08 302	0.11 477	0.12 322

HITNet	0.22 335	0.23 522	0.60 482	0.20 174	0.09 22	0.27 400	0.15 163	0.45 443	0.33 367	0.29 375	0.33 398	0.27 387	0.22 396	0.29 346	0.27 475	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.09 356	0.11 264
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
Selective-IGEV-i16pc	0.33 551	0.12 197	1.65 691	0.21 221	0.14 295	0.74 670	0.30 596	0.46 452	0.44 507	0.21 260	0.32 376	0.26 382	0.14 241	0.71 604	0.19 327	0.15 598	0.10 354	0.08 260	0.09 408	0.11 477	0.12 322

z-ln-s-r	0.35 567	0.30 587	1.02 629	0.23 353	0.14 295	0.30 459	0.26 555	0.46 452	0.55 607	0.33 453	0.61 630	0.39 517	0.31 540	0.80 635	0.77 651	0.08 273	0.06 97	0.08 260	0.08 302	0.11 477	0.10 211

rvit_105_1	0.28 490	0.24 535	0.65 508	0.27 529	0.19 506	0.31 481	0.35 627	0.46 452	0.53 594	0.31 415	0.32 376	0.32 454	0.27 473	0.36 430	0.26 463	0.16 609	0.14 462	0.15 609	0.17 637	0.11 477	0.11 264

gwcnet-sp	0.25 427	0.16 370	0.70 532	0.23 353	0.14 295	0.34 524	0.22 474	0.46 452	0.41 471	0.37 524	0.35 417	0.27 387	0.27 473	0.36 430	0.26 463	0.09 376	0.08 261	0.09 362	0.09 408	0.10 422	0.10 211

scenet	0.25 427	0.16 370	0.70 532	0.23 353	0.14 295	0.34 524	0.22 474	0.46 452	0.41 471	0.37 524	0.35 417	0.27 387	0.27 473	0.36 430	0.26 463	0.09 376	0.08 261	0.09 362	0.09 408	0.10 422	0.10 211

ssnet	0.25 427	0.16 370	0.70 532	0.23 353	0.14 295	0.34 524	0.22 474	0.46 452	0.41 471	0.37 524	0.35 417	0.27 387	0.27 473	0.36 430	0.26 463	0.09 376	0.08 261	0.09 362	0.09 408	0.10 422	0.10 211

CFNet_pseudo	0.23 369	0.14 291	0.48 315	0.20 174	0.13 250	0.27 400	0.17 263	0.46 452	0.45 520	0.30 398	0.37 443	0.38 503	0.23 411	0.30 363	0.22 404	0.09 376	0.06 97	0.11 503	0.08 302	0.11 477	0.11 264

ARAFT	0.26 450	0.30 587	0.87 598	0.22 290	0.12 186	0.30 459	0.24 528	0.46 452	0.34 379	0.33 453	0.28 326	0.29 413	0.20 375	0.49 488	0.19 327	0.08 273	0.06 97	0.12 539	0.11 508	0.09 356	0.09 137

hitnet-ft	0.31 537	0.21 483	0.56 439	0.19 124	0.14 295	0.40 574	0.23 503	0.46 452	0.42 483	0.37 524	0.46 552	0.53 614	0.35 572	0.76 623	0.35 546	0.14 582	0.10 354	0.14 590	0.10 470	0.15 574	0.14 400

GwcNet-RSSM	0.28 490	0.25 551	0.61 489	0.22 290	0.14 295	0.28 419	0.24 528	0.46 452	0.44 507	0.33 453	0.46 552	0.41 531	0.28 496	0.55 520	0.31 512	0.11 493	0.07 194	0.09 362	0.10 470	0.10 422	0.09 137

ccs_rob	0.23 369	0.14 291	0.48 315	0.20 174	0.13 250	0.27 400	0.17 263	0.46 452	0.45 520	0.30 398	0.37 443	0.38 503	0.23 411	0.30 363	0.22 404	0.09 376	0.06 97	0.11 503	0.08 302	0.12 524	0.11 264

iResNet	0.25 427	0.22 503	0.62 493	0.26 492	0.11 128	0.31 481	0.23 503	0.46 452	0.45 520	0.34 474	0.43 515	0.27 387	0.23 411	0.36 430	0.37 556	0.08 273	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.08 254	0.10 211

ISRNet	0.28 490	0.15 327	0.54 419	0.27 529	0.19 506	0.24 351	0.15 163	0.47 464	0.45 520	0.40 560	0.49 569	0.42 544	0.27 473	0.33 399	0.30 502	0.20 648	0.12 422	0.17 627	0.16 625	0.16 582	0.21 514

DispNO	0.29 512	0.24 535	0.83 584	0.23 353	0.17 441	0.25 372	0.22 474	0.47 464	0.42 483	0.33 453	0.39 470	0.38 503	0.28 496	0.78 627	0.35 546	0.09 376	0.07 194	0.10 445	0.10 470	0.09 356	0.09 137

PCWNet_CMD	0.23 369	0.14 291	0.48 315	0.21 221	0.13 250	0.28 419	0.17 263	0.47 464	0.47 546	0.30 398	0.36 432	0.37 497	0.24 432	0.29 346	0.21 386	0.09 376	0.06 97	0.10 445	0.08 302	0.11 477	0.11 264

iinet-f	0.31 537	0.23 522	1.16 651	0.20 174	0.16 408	0.44 597	0.23 503	0.47 464	0.38 434	0.36 507	0.44 525	0.41 531	0.35 572	0.36 430	0.43 576	0.10 448	0.09 307	0.08 260	0.08 302	0.13 539	0.12 322

ICVP	0.24 401	0.13 241	0.45 276	0.26 492	0.14 295	0.30 459	0.25 543	0.47 464	0.35 392	0.29 375	0.43 515	0.35 485	0.25 445	0.28 323	0.25 451	0.12 533	0.09 307	0.09 362	0.09 408	0.09 356	0.11 264
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.28 490	0.19 453	0.54 419	0.24 408	0.17 441	0.47 614	0.22 474	0.47 464	0.53 594	0.40 560	0.43 515	0.36 491	0.34 564	0.40 453	0.35 546	0.08 273	0.08 261	0.09 362	0.09 408	0.10 422	0.09 137

acv_ft	0.26 450	0.18 433	0.56 439	0.24 408	0.19 506	0.34 524	0.21 439	0.47 464	0.45 520	0.39 551	0.41 492	0.38 503	0.28 496	0.28 323	0.36 550	0.09 376	0.07 194	0.08 260	0.07 210	0.11 477	0.09 137

GANet-RSSM	0.26 450	0.19 453	0.54 419	0.21 221	0.14 295	0.27 400	0.22 474	0.47 464	0.34 379	0.30 398	0.40 480	0.41 531	0.30 523	0.59 542	0.25 451	0.11 493	0.08 261	0.09 362	0.09 408	0.10 422	0.10 211

G-Net	0.47 630	0.26 561	1.02 629	0.34 628	0.28 624	0.89 684	0.35 627	0.47 464	0.46 532	0.68 665	1.20 689	0.64 654	0.59 656	0.61 555	0.60 627	0.16 609	0.14 462	0.17 627	0.13 583	0.22 642	0.21 514

MSMDNet	0.23 369	0.14 291	0.49 332	0.20 174	0.13 250	0.28 419	0.17 263	0.47 464	0.47 546	0.30 398	0.36 432	0.37 497	0.24 432	0.29 346	0.21 386	0.09 376	0.07 194	0.09 362	0.08 302	0.11 477	0.11 264

UCFNet_RVC	0.25 427	0.21 483	0.49 332	0.19 124	0.15 364	0.34 524	0.18 324	0.47 464	0.36 408	0.30 398	0.35 417	0.40 522	0.26 464	0.35 421	0.24 436	0.13 557	0.08 261	0.13 566	0.14 603	0.13 539	0.13 359

Selective-IGEV-i1	0.28 490	0.11 145	0.44 270	0.36 643	0.32 651	0.32 498	0.23 503	0.48 475	0.48 554	0.29 375	0.32 376	0.39 517	0.17 311	0.28 323	0.25 451	0.08 273	0.23 608	0.08 260	0.09 408	0.08 254	0.53 682

G2L-ROB	0.25 427	0.21 483	0.56 439	0.19 124	0.12 186	0.28 419	0.21 439	0.48 475	0.34 379	0.35 493	0.31 364	0.41 531	0.23 411	0.51 498	0.31 512	0.09 376	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.09 356	0.12 322

G2L-Stereo	0.27 480	0.23 522	0.61 489	0.22 290	0.14 295	0.25 372	0.19 371	0.48 475	0.37 423	0.33 453	0.38 452	0.40 522	0.23 411	0.61 555	0.33 531	0.11 493	0.09 307	0.10 445	0.08 302	0.09 356	0.11 264

UGAM-zero	0.26 450	0.11 145	0.56 439	0.20 174	0.16 408	0.28 419	0.18 324	0.48 475	0.25 237	0.31 415	0.28 326	0.56 624	0.32 554	0.66 586	0.17 260	0.07 120	0.10 354	0.07 159	0.09 408	0.07 179	0.31 609

SA	0.24 401	0.22 503	0.55 429	0.23 353	0.14 295	0.25 372	0.23 503	0.48 475	0.42 483	0.28 350	0.44 525	0.23 328	0.23 411	0.34 414	0.17 260	0.07 120	0.09 307	0.11 503	0.11 508	0.08 254	0.09 137

DAS	0.28 490	0.13 241	0.49 332	0.24 408	0.18 471	0.30 459	0.24 528	0.48 475	0.48 554	0.42 578	0.45 540	0.34 472	0.31 540	0.76 623	0.24 436	0.09 376	0.07 194	0.09 362	0.07 210	0.10 422	0.11 264

SepStereo	0.27 480	0.13 241	0.49 332	0.24 408	0.18 471	0.30 459	0.24 528	0.48 475	0.48 554	0.42 578	0.45 540	0.34 472	0.31 540	0.64 575	0.24 436	0.09 376	0.07 194	0.09 362	0.07 210	0.10 422	0.11 264

MIPNet	0.22 335	0.19 453	0.64 503	0.22 290	0.12 186	0.28 419	0.20 411	0.48 475	0.39 450	0.31 415	0.24 283	0.19 265	0.24 432	0.28 323	0.20 355	0.07 120	0.05 6	0.08 260	0.07 210	0.07 179	0.08 82

GANet-ADL	0.22 335	0.14 291	0.51 374	0.23 353	0.14 295	0.29 444	0.19 371	0.48 475	0.36 408	0.26 324	0.33 398	0.32 454	0.20 375	0.26 284	0.22 404	0.11 493	0.07 194	0.07 159	0.06 110	0.09 356	0.11 264

EDNetEfficientorigin	7.48 731	0.57 675	139.59 760	0.25 451	0.17 441	0.44 597	0.30 596	0.48 475	1.04 691	1.29 702	1.02 682	0.82 677	0.87 689	0.76 623	1.02 675	0.10 448	0.09 307	0.12 539	0.11 508	0.22 642	0.25 565

ac_64	0.28 490	0.16 370	0.62 493	0.25 451	0.17 441	0.36 547	0.22 474	0.48 475	0.35 392	0.36 507	0.37 443	0.51 601	0.30 523	0.62 566	0.34 539	0.11 493	0.09 307	0.10 445	0.10 470	0.09 356	0.09 137

coex-ft	3.48 724	0.81 697	48.53 758	0.24 408	0.19 506	0.53 639	0.47 669	0.49 486	2.36 720	7.18 735	1.20 689	0.96 686	2.53 723	0.75 617	2.14 718	0.13 557	0.15 493	0.14 590	0.12 551	0.22 642	0.47 669

Anonymous_2	0.44 616	0.23 522	0.57 450	0.34 628	0.34 655	0.53 639	0.28 581	0.49 486	0.39 450	0.36 507	0.34 409	0.48 586	0.38 587	0.43 468	0.33 531	0.26 668	0.41 690	0.44 690	1.45 728	0.33 678	0.37 643

DSFCA	0.29 512	0.18 433	0.48 315	0.21 221	0.17 441	0.39 568	0.32 613	0.49 486	0.44 507	0.44 595	0.38 452	0.40 522	0.30 523	0.53 509	0.38 558	0.12 533	0.10 354	0.10 445	0.11 508	0.11 477	0.11 264

FADNet-RVC-Resample	0.31 537	0.32 599	1.16 651	0.27 529	0.17 441	0.33 508	0.21 439	0.49 486	0.40 461	0.36 507	0.38 452	0.34 472	0.27 473	0.54 515	0.27 475	0.10 448	0.10 354	0.14 590	0.13 583	0.13 539	0.18 464

STTStereo	0.30 526	0.24 535	0.83 584	0.25 451	0.17 441	0.30 459	0.24 528	0.49 486	0.39 450	0.39 551	0.41 492	0.44 557	0.28 496	0.41 458	0.30 502	0.13 557	0.13 443	0.13 566	0.16 625	0.12 524	0.12 322

BEATNet_4x	0.25 427	0.25 551	0.66 513	0.23 353	0.10 79	0.29 444	0.14 115	0.49 486	0.34 379	0.31 415	0.35 417	0.32 454	0.26 464	0.34 414	0.33 531	0.08 273	0.06 97	0.08 260	0.07 210	0.11 477	0.13 359

AANet_RVC	0.33 551	0.31 592	0.69 525	0.23 353	0.14 295	0.30 459	0.23 503	0.49 486	0.55 607	0.39 551	0.60 622	0.43 551	0.30 523	0.88 651	0.54 616	0.11 493	0.08 261	0.07 159	0.07 210	0.10 422	0.12 322

StereoDRNet-Refined	0.28 490	0.19 453	0.47 300	0.25 451	0.14 295	0.36 547	0.21 439	0.49 486	0.43 494	0.46 608	0.52 583	0.42 544	0.30 523	0.46 480	0.38 558	0.10 448	0.07 194	0.11 503	0.11 508	0.10 422	0.11 264
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
Hybrid-DGEV-2	0.23 369	0.20 469	0.53 405	0.24 408	0.13 250	0.28 419	0.15 163	0.50 494	0.45 520	0.28 350	0.26 302	0.25 362	0.26 464	0.29 346	0.20 355	0.07 120	0.06 97	0.09 362	0.08 302	0.07 179	0.10 211

DStereoRT	0.40 599	0.16 370	0.74 547	0.25 451	0.17 441	0.42 587	0.19 371	0.50 494	0.48 554	0.31 415	0.40 480	0.32 454	0.39 594	0.64 575	0.31 512	0.09 376	0.11 391	1.56 727	0.43 693	0.08 254	0.41 652

MyStereo8	0.25 427	0.20 469	0.69 525	0.24 408	0.17 441	0.31 481	0.16 218	0.50 494	0.32 348	0.29 375	0.38 452	0.25 362	0.19 369	0.33 399	0.29 498	0.08 273	0.20 577	0.08 260	0.08 302	0.10 422	0.16 436

MyStereo05	0.24 401	0.15 327	0.58 466	0.22 290	0.14 295	0.25 372	0.22 474	0.50 494	0.54 599	0.32 440	0.23 273	0.26 382	0.23 411	0.32 389	0.25 451	0.07 120	0.12 422	0.09 362	0.09 408	0.09 356	0.11 264

Sa-1000	0.24 401	0.20 469	0.53 405	0.23 353	0.14 295	0.30 459	0.23 503	0.50 494	0.41 471	0.30 398	0.50 573	0.26 382	0.19 369	0.33 399	0.16 229	0.08 273	0.10 354	0.10 445	0.11 508	0.08 254	0.08 82

STrans-v2	0.25 427	0.14 291	0.56 439	0.21 221	0.12 186	0.23 328	0.20 411	0.50 494	0.31 335	0.31 415	0.42 501	0.35 485	0.35 572	0.62 566	0.24 436	0.07 120	0.05 6	0.08 260	0.07 210	0.06 94	0.08 82

UPFNet	0.27 480	0.15 327	0.47 300	0.25 451	0.20 534	0.37 555	0.27 565	0.50 494	0.40 461	0.36 507	0.38 452	0.37 497	0.29 516	0.40 453	0.34 539	0.10 448	0.10 354	0.10 445	0.10 470	0.10 422	0.08 82

PSMNet-RSSM	0.26 450	0.21 483	0.50 353	0.21 221	0.14 295	0.25 372	0.21 439	0.50 494	0.38 434	0.31 415	0.45 540	0.40 522	0.27 473	0.53 509	0.24 436	0.12 533	0.08 261	0.11 503	0.13 583	0.10 422	0.10 211

SuperB	0.50 637	0.37 626	2.16 706	0.23 353	0.15 364	0.41 579	0.32 613	0.50 494	0.83 671	0.44 595	0.51 576	0.33 464	0.45 619	0.69 595	1.07 679	0.10 448	0.08 261	0.09 362	0.08 302	0.95 716	0.18 464

RASNet	0.30 526	0.19 453	0.59 475	0.23 353	0.19 506	0.33 508	0.20 411	0.50 494	0.41 471	0.31 415	0.44 525	0.47 582	0.38 587	0.79 631	0.40 564	0.09 376	0.07 194	0.07 159	0.09 408	0.08 254	0.10 211

DANet	0.37 577	0.25 551	0.67 516	0.37 645	0.22 567	0.42 587	0.25 543	0.50 494	0.44 507	0.52 633	0.50 573	0.59 633	0.42 610	0.78 627	0.53 612	0.13 557	0.12 422	0.14 590	0.12 551	0.17 597	0.21 514
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DLCB_ROB	0.30 526	0.20 469	0.45 276	0.28 557	0.17 441	0.37 555	0.25 543	0.50 494	0.45 520	0.46 608	0.47 559	0.51 601	0.34 564	0.56 527	0.38 558	0.10 448	0.10 354	0.11 503	0.11 508	0.10 422	0.11 264

NLSM1	0.18 205	0.12 197	0.21 42	0.21 221	0.18 471	0.25 372	0.17 263	0.51 506	0.43 494	0.17 207	0.21 245	0.13 154	0.15 263	0.22 202	0.18 291	0.08 273	0.09 307	0.09 362	0.08 302	0.07 179	0.07 36

G2L-Stereo_test	0.26 450	0.22 503	0.54 419	0.20 174	0.13 250	0.28 419	0.24 528	0.51 506	0.40 461	0.38 533	0.37 443	0.40 522	0.26 464	0.53 509	0.32 522	0.09 376	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.09 356	0.11 264

coex_refinement	0.28 490	0.22 503	0.50 353	0.23 353	0.15 364	0.31 481	0.20 411	0.51 506	0.43 494	0.35 493	0.42 501	0.45 563	0.27 473	0.56 527	0.41 568	0.10 448	0.07 194	0.07 159	0.07 210	0.11 477	0.12 322

MyStereo04	0.24 401	0.15 327	0.58 466	0.22 290	0.16 408	0.25 372	0.22 474	0.51 506	0.54 599	0.29 375	0.23 273	0.27 387	0.23 411	0.32 389	0.25 451	0.07 120	0.13 443	0.09 362	0.09 408	0.09 356	0.11 264

CFNet_ucs	0.25 427	0.14 291	0.51 374	0.20 174	0.15 364	0.29 444	0.18 324	0.51 506	0.46 532	0.32 440	0.42 501	0.38 503	0.23 411	0.31 378	0.22 404	0.11 493	0.08 261	0.12 539	0.09 408	0.13 539	0.13 359

GwcNet-ADL	0.23 369	0.15 327	0.58 466	0.24 408	0.13 250	0.23 328	0.24 528	0.51 506	0.41 471	0.28 350	0.29 335	0.30 434	0.20 375	0.27 299	0.28 484	0.09 376	0.07 194	0.07 159	0.07 210	0.09 356	0.11 264

GES	0.23 369	0.14 291	0.54 419	0.21 221	0.14 295	0.28 419	0.19 371	0.51 506	0.35 392	0.31 415	0.36 432	0.25 362	0.24 432	0.30 363	0.23 424	0.11 493	0.09 307	0.08 260	0.08 302	0.10 422	0.12 322

FADNet-RVC	0.34 560	0.43 648	0.97 622	0.25 451	0.20 534	0.33 508	0.20 411	0.51 506	0.42 483	0.34 474	0.40 480	0.41 531	0.29 516	0.65 580	0.36 550	0.14 582	0.14 462	0.14 590	0.15 614	0.19 623	0.20 501

raft_robust	0.25 427	0.23 522	0.44 270	0.22 290	0.13 250	0.23 328	0.22 474	0.52 514	0.50 577	0.33 453	0.32 376	0.33 464	0.23 411	0.55 520	0.18 291	0.07 120	0.11 391	0.08 260	0.10 470	0.08 254	0.07 36

CRFU-Net	0.29 512	0.14 291	0.48 315	0.26 492	0.15 364	0.46 608	0.22 474	0.52 514	0.32 348	0.44 595	0.42 501	0.48 586	0.47 628	0.44 472	0.31 512	0.12 533	0.10 354	0.09 362	0.08 302	0.10 422	0.11 264

CSP-Net	0.28 490	0.17 406	0.41 241	0.22 290	0.14 295	0.44 597	0.24 528	0.52 514	0.42 483	0.42 578	0.44 525	0.42 544	0.27 473	0.66 586	0.30 502	0.12 533	0.09 307	0.08 260	0.08 302	0.10 422	0.10 211

delet	0.29 512	0.18 433	0.58 466	0.24 408	0.19 506	0.41 579	0.30 596	0.52 514	0.51 583	0.35 493	0.42 501	0.37 497	0.31 540	0.49 488	0.36 550	0.10 448	0.09 307	0.11 503	0.12 551	0.09 356	0.09 137

UNet	0.28 490	0.16 370	0.70 532	0.24 408	0.20 534	0.44 597	0.21 439	0.52 514	0.42 483	0.36 507	0.40 480	0.43 551	0.33 562	0.41 458	0.32 522	0.09 376	0.07 194	0.10 445	0.09 408	0.10 422	0.09 137

psmorigin	0.52 644	0.29 581	3.10 716	0.24 408	0.19 506	0.39 568	0.24 528	0.52 514	0.45 520	0.66 662	0.68 645	0.70 671	0.52 642	0.86 648	0.49 603	0.15 598	0.17 536	0.13 566	0.14 603	0.16 582	0.23 539

HGLStereo	0.29 512	0.19 453	0.60 482	0.24 408	0.21 551	0.33 508	0.23 503	0.52 514	0.44 507	0.36 507	0.49 569	0.41 531	0.35 572	0.46 480	0.34 539	0.11 493	0.11 391	0.09 362	0.09 408	0.11 477	0.12 322

CCAANet	0.26 450	0.18 433	0.56 439	0.22 290	0.15 364	0.29 444	0.17 263	0.52 514	0.39 450	0.27 336	0.49 569	0.32 454	0.25 445	0.63 569	0.33 531	0.08 273	0.06 97	0.10 445	0.10 470	0.08 254	0.11 264

FADNet_RVC	0.31 537	0.35 616	0.98 624	0.24 408	0.16 408	0.30 459	0.17 263	0.52 514	0.39 450	0.30 398	0.38 452	0.30 434	0.29 516	0.54 515	0.33 531	0.14 582	0.14 462	0.14 590	0.16 625	0.21 638	0.24 553

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 512	0.24 535	0.81 574	0.26 492	0.18 471	0.30 459	0.22 474	0.52 514	0.41 471	0.38 533	0.42 501	0.42 544	0.28 496	0.46 480	0.31 512	0.11 493	0.08 261	0.10 445	0.11 508	0.10 422	0.12 322
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DISCO	0.33 551	0.16 370	0.55 429	0.26 492	0.16 408	0.48 621	0.25 543	0.52 514	0.58 619	0.38 533	0.45 540	0.63 649	0.37 582	0.65 580	0.50 604	0.10 448	0.07 194	0.09 362	0.08 302	0.13 539	0.13 359

AANet	0.55 650	0.47 655	1.61 688	0.23 353	0.31 647	0.41 579	0.25 543	0.53 525	1.14 701	0.93 684	0.98 681	0.84 678	0.71 675	0.60 547	0.66 638	0.18 634	0.32 675	0.14 590	0.13 583	0.18 613	0.44 663

Select-FE	0.27 480	0.18 433	0.87 598	0.23 353	0.22 567	0.29 444	0.18 324	0.53 525	0.28 282	0.30 398	0.33 398	0.45 563	0.29 516	0.30 363	0.21 386	0.08 273	0.10 354	0.08 260	0.13 583	0.08 254	0.20 501

w-ln-seven-2	0.40 599	0.37 626	1.34 671	0.28 557	0.18 471	0.38 562	0.29 587	0.53 525	0.59 626	0.47 614	0.56 605	0.46 572	0.42 610	0.70 598	0.64 635	0.10 448	0.10 354	0.12 539	0.11 508	0.14 562	0.16 436

TCMNet	0.34 560	0.28 577	0.81 574	0.29 575	0.30 639	0.40 574	0.28 581	0.53 525	0.49 570	0.38 533	0.46 552	0.40 522	0.30 523	0.61 555	0.42 572	0.14 582	0.13 443	0.15 609	0.14 603	0.18 613	0.19 482

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 490	0.17 406	0.96 620	0.29 575	0.31 647	0.29 444	0.21 439	0.53 525	0.28 282	0.27 336	0.55 600	0.41 531	0.18 346	0.30 363	0.22 404	0.08 273	0.10 354	0.08 260	0.13 583	0.12 524	0.20 501

test_sample5	0.26 450	0.14 291	0.51 374	0.21 221	0.12 186	0.31 481	0.21 439	0.53 525	0.38 434	0.33 453	0.43 515	0.29 413	0.25 445	0.56 527	0.24 436	0.10 448	0.14 462	0.10 445	0.10 470	0.11 477	0.16 436

test_sample4	0.26 450	0.14 291	0.53 405	0.21 221	0.12 186	0.32 498	0.21 439	0.53 525	0.38 434	0.33 453	0.38 452	0.28 400	0.25 445	0.54 515	0.25 451	0.10 448	0.14 462	0.10 445	0.09 408	0.11 477	0.16 436

test_sample3	0.25 427	0.14 291	0.52 394	0.20 174	0.12 186	0.33 508	0.20 411	0.53 525	0.38 434	0.32 440	0.35 417	0.29 413	0.24 432	0.54 515	0.25 451	0.10 448	0.14 462	0.09 362	0.09 408	0.11 477	0.15 419

DualNet	0.26 450	0.14 291	0.51 374	0.21 221	0.12 186	0.31 481	0.21 439	0.53 525	0.38 434	0.34 474	0.44 525	0.29 413	0.25 445	0.56 527	0.24 436	0.10 448	0.14 462	0.10 445	0.10 470	0.11 477	0.16 436

SQANet	0.44 616	0.57 675	0.89 607	0.49 681	0.39 670	0.47 614	0.23 503	0.53 525	0.44 507	0.41 572	0.48 568	0.47 582	0.34 564	0.58 534	0.43 576	0.38 688	0.15 493	0.40 688	0.21 651	0.50 688	0.34 627

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 551	0.25 551	0.82 578	0.22 290	0.17 441	0.46 608	0.28 581	0.53 525	0.53 594	0.43 589	0.57 610	0.44 557	0.31 540	0.50 492	0.48 597	0.10 448	0.06 97	0.08 260	0.06 110	0.11 477	0.12 322

DDUNet	0.45 619	0.60 681	0.71 541	0.45 675	0.39 670	0.46 608	0.32 613	0.53 525	0.44 507	0.46 608	0.53 591	0.57 626	0.38 587	0.51 498	0.43 576	0.34 681	0.21 583	0.56 696	0.25 670	0.41 683	0.36 635

EAI-Stereo	0.29 512	0.11 145	0.38 206	0.22 290	0.18 471	0.33 508	1.66 724	0.53 525	0.27 271	0.27 336	0.50 573	0.17 236	0.16 285	0.25 262	0.25 451	0.07 120	0.07 194	0.07 159	0.11 508	0.07 179	0.10 211

RP	0.38 582	0.26 561	0.67 516	0.31 602	0.24 600	0.37 555	0.29 587	0.53 525	0.61 632	0.42 578	0.65 639	0.62 645	0.51 640	0.63 569	0.43 576	0.17 623	0.15 493	0.17 627	0.15 614	0.17 597	0.19 482

PA-Net	0.40 599	0.35 616	1.05 632	0.32 611	0.28 624	0.39 568	0.43 660	0.53 525	0.56 614	0.35 493	0.43 515	0.41 531	0.36 577	0.83 644	0.61 630	0.12 533	0.23 608	0.16 618	0.23 663	0.13 539	0.20 501
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CFNet	0.29 512	0.29 581	0.57 450	0.23 353	0.14 295	0.34 524	0.15 163	0.53 525	0.46 532	0.31 415	0.40 480	0.38 503	0.27 473	0.76 623	0.28 484	0.10 448	0.07 194	0.11 503	0.11 508	0.11 477	0.09 137

YMNet	0.33 551	0.26 561	0.64 503	0.28 557	0.23 583	0.48 621	0.27 565	0.54 541	0.47 546	0.49 621	0.56 605	0.51 601	0.30 523	0.41 458	0.44 583	0.13 557	0.16 508	0.13 566	0.12 551	0.14 562	0.14 400

YMNet_1	0.33 551	0.26 561	0.64 503	0.28 557	0.23 583	0.48 621	0.27 565	0.54 541	0.47 546	0.49 621	0.56 605	0.51 601	0.30 523	0.41 458	0.44 583	0.13 557	0.16 508	0.13 566	0.12 551	0.14 562	0.14 400

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 450	0.15 327	0.96 620	0.21 221	0.25 614	0.30 459	0.21 439	0.54 541	0.28 282	0.25 314	0.29 335	0.46 572	0.23 411	0.28 323	0.20 355	0.08 273	0.10 354	0.08 260	0.12 551	0.11 477	0.17 457

DualNet (step1)	0.31 537	0.21 483	0.69 525	0.18 71	0.17 441	0.36 547	0.21 439	0.54 541	0.43 494	0.38 533	0.36 432	0.38 503	0.32 554	0.41 458	0.26 463	0.24 658	0.21 583	0.28 669	0.24 665	0.18 613	0.21 514

test_sample9	0.45 619	0.21 483	0.69 525	0.18 71	0.17 441	0.36 547	0.21 439	0.54 541	0.43 494	0.38 533	0.36 432	0.38 503	0.32 554	0.70 598	1.01 672	0.24 658	1.93 729	0.28 669	0.24 665	0.18 613	0.21 514

test_sample7	0.28 490	0.16 370	0.47 300	0.21 221	0.14 295	0.29 444	0.22 474	0.54 541	0.43 494	0.38 533	0.36 432	0.38 503	0.32 554	0.41 458	0.26 463	0.14 582	0.21 583	0.13 566	0.12 551	0.13 539	0.25 565

test_sample6	0.27 480	0.15 327	0.50 353	0.22 290	0.12 186	0.30 459	0.22 474	0.54 541	0.39 450	0.34 474	0.44 525	0.29 413	0.25 445	0.58 534	0.26 463	0.11 493	0.14 462	0.10 445	0.10 470	0.11 477	0.16 436

SMFormer	0.27 480	0.13 241	0.47 300	0.20 174	0.10 79	0.28 419	0.19 371	0.54 541	0.48 554	0.35 493	0.42 501	0.31 443	0.27 473	0.60 547	0.34 539	0.10 448	0.16 508	0.08 260	0.09 408	0.10 422	0.16 436

tta	0.27 480	0.13 241	0.47 300	0.20 174	0.10 79	0.28 419	0.19 371	0.54 541	0.48 554	0.35 493	0.42 501	0.31 443	0.27 473	0.60 547	0.34 539	0.10 448	0.16 508	0.08 260	0.09 408	0.08 254	0.13 359

qqq1	0.26 450	0.13 241	0.47 300	0.20 174	0.10 79	0.28 419	0.19 371	0.54 541	0.48 554	0.35 493	0.42 501	0.31 443	0.27 473	0.60 547	0.21 386	0.10 448	0.16 508	0.07 159	0.07 210	0.08 254	0.13 359

fff1	0.26 450	0.13 241	0.47 300	0.20 174	0.10 79	0.28 419	0.19 371	0.54 541	0.48 554	0.35 493	0.42 501	0.31 443	0.27 473	0.60 547	0.21 386	0.10 448	0.16 508	0.07 159	0.07 210	0.08 254	0.13 359

SDNR	0.47 630	0.29 581	0.92 611	0.24 408	0.37 664	1.27 702	0.17 263	0.54 541	0.58 619	0.44 595	0.85 668	0.55 619	0.28 496	1.19 689	0.52 608	0.23 654	0.24 624	0.17 627	0.13 583	0.19 623	0.26 579

psmg	0.24 401	0.13 241	0.36 195	0.21 221	0.14 295	0.35 540	0.23 503	0.54 541	0.36 408	0.36 507	0.38 452	0.38 503	0.25 445	0.27 299	0.28 484	0.10 448	0.08 261	0.10 445	0.10 470	0.09 356	0.09 137

SACVNet	0.32 544	0.25 551	0.59 475	0.26 492	0.19 506	0.35 540	0.25 543	0.54 541	0.41 471	0.43 589	0.45 540	0.46 572	0.34 564	0.71 604	0.30 502	0.14 582	0.10 354	0.12 539	0.12 551	0.16 582	0.20 501

ADCRef	0.41 606	0.33 603	1.05 632	0.26 492	0.21 551	0.49 627	0.27 565	0.54 541	0.51 583	0.51 630	0.59 618	0.35 485	0.47 628	0.54 515	1.35 697	0.09 376	0.08 261	0.12 539	0.12 551	0.12 524	0.13 359

TDLM	0.32 544	0.27 569	0.52 394	0.30 586	0.15 364	0.33 508	0.32 613	0.54 541	0.50 577	0.44 595	0.43 515	0.39 517	0.30 523	0.92 663	0.30 502	0.14 582	0.09 307	0.13 566	0.12 551	0.13 539	0.14 400

PASM	0.49 636	0.41 643	1.15 649	0.37 645	0.35 658	0.42 587	0.42 658	0.54 541	0.65 641	0.54 643	0.54 595	0.63 649	0.48 632	0.94 668	0.51 607	0.27 672	0.30 665	0.30 673	0.33 683	0.29 671	0.29 602

DeepPruner_ROB	0.28 490	0.25 551	0.64 503	0.22 290	0.16 408	0.30 459	0.21 439	0.54 541	0.33 367	0.36 507	0.38 452	0.38 503	0.26 464	0.45 478	0.28 484	0.15 598	0.11 391	0.11 503	0.11 508	0.14 562	0.14 400

WQFJA1	0.19 234	0.12 197	0.20 26	0.22 290	0.18 471	0.25 372	0.19 371	0.55 559	0.55 607	0.16 184	0.17 181	0.15 206	0.17 311	0.20 148	0.20 355	0.07 120	0.09 307	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.09 137

NLMM	0.19 234	0.12 197	0.20 26	0.22 290	0.18 471	0.25 372	0.19 371	0.55 559	0.55 607	0.16 184	0.17 181	0.15 206	0.17 311	0.20 148	0.20 355	0.07 120	0.09 307	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.09 137

CoDeX	0.24 401	0.13 241	0.48 315	0.22 290	0.14 295	0.29 444	0.21 439	0.55 559	0.42 483	0.29 375	0.36 432	0.28 400	0.23 411	0.48 486	0.20 355	0.09 376	0.06 97	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.08 82

ADLNet2	0.31 537	0.23 522	0.77 561	0.23 353	0.18 471	0.36 547	0.24 528	0.55 559	0.54 599	0.33 453	0.38 452	0.45 563	0.31 540	0.70 598	0.36 550	0.10 448	0.08 261	0.09 362	0.09 408	0.12 524	0.11 264

RAFT + AFF	0.30 526	0.33 603	0.76 555	0.25 451	0.17 441	0.30 459	0.33 619	0.55 559	0.42 483	0.28 350	0.30 351	0.31 443	0.31 540	0.64 575	0.32 522	0.09 376	0.11 391	0.11 503	0.10 470	0.12 524	0.16 436

CVANet_RVC	0.34 560	0.25 551	0.77 561	0.27 529	0.17 441	0.34 524	0.28 581	0.55 559	0.50 577	0.43 589	0.46 552	0.44 557	0.31 540	0.90 656	0.27 475	0.15 598	0.10 354	0.14 590	0.14 603	0.15 574	0.15 419

iResNetv2_ROB	0.29 512	0.37 626	0.92 611	0.24 408	0.13 250	0.30 459	0.19 371	0.55 559	0.51 583	0.39 551	0.46 552	0.39 517	0.27 473	0.36 430	0.30 502	0.09 376	0.06 97	0.07 159	0.05 36	0.13 539	0.11 264

HSM	0.29 512	0.18 433	0.48 315	0.21 221	0.15 364	0.33 508	0.20 411	0.55 559	0.39 450	0.36 507	0.39 470	0.67 664	0.32 554	0.88 651	0.24 436	0.09 376	0.07 194	0.08 260	0.07 210	0.09 356	0.10 211

CBMV_ROB	0.36 570	0.21 483	0.57 450	0.22 290	0.14 295	0.35 540	0.20 411	0.55 559	0.47 546	0.52 633	0.58 613	0.45 563	0.53 647	0.75 617	0.50 604	0.18 634	0.19 562	0.23 657	0.21 651	0.15 574	0.20 501

NOSS_ROB	0.33 551	0.24 535	0.49 332	0.27 529	0.16 408	0.34 524	0.19 371	0.55 559	0.50 577	0.34 474	0.37 443	0.42 544	0.30 523	0.93 665	0.25 451	0.19 644	0.20 577	0.24 659	0.22 659	0.17 597	0.25 565

pmcnn	0.54 649	0.24 535	1.06 634	0.25 451	0.26 618	0.40 574	0.31 606	0.55 559	0.55 607	0.56 647	1.22 691	2.53 719	0.39 594	0.84 645	1.08 680	0.09 376	0.06 97	0.06 53	0.05 36	0.10 422	0.14 400

HBP-ISP	0.34 560	0.35 616	0.76 555	0.23 353	0.17 441	0.33 508	0.22 474	0.56 570	0.47 546	0.42 578	0.49 569	0.33 464	0.41 604	0.73 608	0.27 475	0.18 634	0.19 562	0.24 659	0.20 649	0.16 582	0.16 436

Wz-Net-LNSev	0.36 570	0.35 616	1.06 634	0.26 492	0.21 551	0.47 614	0.33 619	0.56 570	0.58 619	0.45 602	0.54 595	0.50 598	0.37 582	0.40 453	0.42 572	0.12 533	0.11 391	0.10 445	0.09 408	0.14 562	0.15 419

ADLNet	0.30 526	0.19 453	0.59 475	0.23 353	0.19 506	0.34 524	0.23 503	0.56 570	0.44 507	0.43 589	0.41 492	0.43 551	0.28 496	0.56 527	0.36 550	0.11 493	0.08 261	0.11 503	0.11 508	0.11 477	0.15 419

FADNet	0.34 560	0.43 648	0.88 605	0.24 408	0.22 567	0.37 555	0.19 371	0.56 570	0.49 570	0.32 440	0.36 432	0.43 551	0.32 554	0.65 580	0.30 502	0.17 623	0.16 508	0.14 590	0.16 625	0.25 654	0.21 514

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 582	0.43 648	0.72 546	0.35 634	0.19 506	0.51 630	0.25 543	0.56 570	0.39 450	0.42 578	0.47 559	0.47 582	0.27 473	0.74 612	0.32 522	0.38 688	0.19 562	0.27 662	0.17 637	0.29 671	0.27 587

ADCP+	0.48 633	0.36 623	1.47 681	0.26 492	0.22 567	0.57 646	0.40 652	0.56 570	0.54 599	0.46 608	0.52 583	0.46 572	0.53 647	0.59 542	1.93 714	0.10 448	0.08 261	0.11 503	0.11 508	0.14 562	0.15 419

ADCPNet	0.51 641	0.36 623	1.82 698	0.27 529	0.23 583	0.71 666	0.39 648	0.56 570	0.54 599	0.52 633	0.60 622	0.66 660	0.57 653	0.64 575	1.23 686	0.15 598	0.18 548	0.14 590	0.23 663	0.19 623	0.22 529

NCCL2	0.37 577	0.33 603	0.59 475	0.37 645	0.23 583	0.42 587	0.41 657	0.56 570	0.44 507	0.47 614	0.47 559	0.61 642	0.39 594	0.58 534	0.41 568	0.16 609	0.13 443	0.21 650	0.22 659	0.16 582	0.18 464

CBMV	0.36 570	0.25 551	0.61 489	0.24 408	0.14 295	0.42 587	0.33 619	0.56 570	0.52 593	0.54 643	0.52 583	0.51 601	0.58 654	0.63 569	0.43 576	0.15 598	0.16 508	0.18 636	0.16 625	0.13 539	0.19 482
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
WQFJX	0.19 234	0.12 197	0.21 42	0.22 290	0.18 471	0.25 372	0.18 324	0.57 579	0.49 570	0.17 207	0.17 181	0.14 185	0.16 285	0.24 241	0.19 327	0.08 273	0.08 261	0.08 260	0.06 110	0.08 254	0.11 264

test_sample8	0.52 644	0.21 483	0.69 525	0.18 71	0.17 441	0.36 547	0.21 439	0.57 579	0.38 434	0.63 657	0.39 470	1.16 691	0.68 673	0.70 598	1.01 672	0.24 658	1.93 729	0.28 669	0.24 665	0.18 613	0.21 514

mmx	0.37 577	0.17 406	0.84 588	0.21 221	0.13 250	0.29 444	0.21 439	0.57 579	0.48 554	0.31 415	0.44 525	0.34 472	0.24 432	0.91 658	1.30 690	0.10 448	0.20 577	0.12 539	0.11 508	0.11 477	0.23 539

xxx	0.37 577	0.17 406	0.84 588	0.21 221	0.13 250	0.29 444	0.21 439	0.57 579	0.48 554	0.31 415	0.44 525	0.34 472	0.24 432	0.91 658	1.30 690	0.10 448	0.20 577	0.12 539	0.11 508	0.11 477	0.23 539

UDG	0.42 610	0.54 668	0.67 516	0.41 667	0.35 658	0.47 614	0.27 565	0.57 579	0.48 554	0.40 560	0.46 552	0.59 633	0.45 619	0.47 484	0.46 592	0.26 668	0.19 562	0.49 692	0.22 659	0.37 680	0.30 605

LMCR-Stereo	0.28 490	0.22 503	0.56 439	0.29 575	0.14 295	0.37 555	0.23 503	0.57 579	0.36 408	0.40 560	0.40 480	0.29 413	0.30 523	0.41 458	0.38 558	0.11 493	0.07 194	0.09 362	0.07 210	0.13 539	0.10 211

SFCPSM	0.23 369	0.12 197	0.51 374	0.21 221	0.14 295	0.34 524	0.22 474	0.57 579	0.41 471	0.29 375	0.32 376	0.23 328	0.22 396	0.28 323	0.20 355	0.10 448	0.07 194	0.09 362	0.10 470	0.09 356	0.09 137

psm_up	0.30 526	0.21 483	0.58 466	0.26 492	0.18 471	0.32 498	0.27 565	0.57 579	0.45 520	0.38 533	0.41 492	0.45 563	0.40 599	0.59 542	0.32 522	0.11 493	0.12 422	0.13 566	0.12 551	0.11 477	0.11 264

ADCL	0.50 637	0.30 587	1.15 649	0.28 557	0.19 506	0.77 674	0.64 688	0.57 579	0.73 662	0.57 650	0.73 654	0.55 619	0.60 658	0.66 586	1.53 704	0.11 493	0.10 354	0.13 566	0.13 583	0.15 574	0.16 436

AnyNet_C32	0.55 650	0.51 663	1.34 671	0.29 575	0.28 624	0.61 654	0.62 687	0.57 579	0.62 636	0.63 657	0.68 645	0.54 618	0.55 649	0.82 640	1.81 710	0.15 598	0.15 493	0.15 609	0.18 642	0.21 638	0.25 565

AdaStereo	0.25 427	0.17 406	0.47 300	0.25 451	0.13 250	0.33 508	0.17 263	0.57 579	0.43 494	0.34 474	0.38 452	0.35 485	0.21 387	0.32 389	0.24 436	0.14 582	0.06 97	0.13 566	0.09 408	0.11 477	0.09 137
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNet_ROB	0.27 480	0.27 569	0.48 315	0.21 221	0.12 186	0.32 498	0.17 263	0.57 579	0.55 607	0.39 551	0.44 525	0.37 497	0.28 496	0.43 468	0.28 484	0.08 273	0.06 97	0.06 53	0.05 36	0.09 356	0.11 264

XPNet_ROB	0.35 567	0.26 561	0.58 466	0.28 557	0.19 506	0.37 555	0.31 606	0.57 579	0.51 583	0.52 633	0.54 595	0.57 626	0.38 587	0.65 580	0.48 597	0.17 623	0.12 422	0.13 566	0.12 551	0.16 582	0.17 457

WCMA_ROB	0.55 650	0.27 569	0.76 555	0.26 492	0.22 567	0.62 655	0.36 634	0.57 579	0.58 619	0.97 688	1.40 697	1.28 697	0.94 693	0.80 635	0.80 655	0.20 648	0.17 536	0.16 618	0.16 625	0.19 623	0.29 602

DStereoO	0.55 650	0.35 616	0.68 522	0.44 672	0.49 683	0.41 579	1.08 715	0.58 593	0.73 662	0.49 621	0.53 591	0.51 601	0.85 685	0.60 547	0.75 648	0.83 712	0.28 647	0.38 685	0.19 644	0.52 690	0.35 631

ITSA-stereo	0.26 450	0.16 370	0.39 215	0.24 408	0.11 128	0.28 419	0.18 324	0.58 593	0.59 626	0.32 440	0.32 376	0.33 464	0.28 496	0.51 498	0.34 539	0.11 493	0.08 261	0.11 503	0.11 508	0.11 477	0.15 419

LL-Strereo	0.32 544	0.33 603	0.77 561	0.26 492	0.24 600	0.22 304	0.23 503	0.58 593	0.44 507	0.35 493	0.32 376	0.41 531	0.40 599	0.93 665	0.25 451	0.08 273	0.13 443	0.11 503	0.09 408	0.09 356	0.22 529

Wz-Net-MNSev	0.39 587	0.35 616	0.99 626	0.26 492	0.21 551	0.59 652	0.39 648	0.58 593	0.61 632	0.49 621	0.56 605	0.53 614	0.37 582	0.61 555	0.47 595	0.11 493	0.09 307	0.11 503	0.11 508	0.15 574	0.15 419

TRStereo	0.22 335	0.21 483	0.62 493	0.40 660	0.19 506	0.22 304	0.16 218	0.58 593	0.30 323	0.21 260	0.21 245	0.22 312	0.13 210	0.27 299	0.14 154	0.09 376	0.09 307	0.09 362	0.11 508	0.06 94	0.19 482

GEStereo_RVC	0.29 512	0.24 535	0.60 482	0.27 529	0.16 408	0.33 508	0.25 543	0.58 593	0.56 614	0.35 493	0.38 452	0.34 472	0.25 445	0.51 498	0.29 498	0.12 533	0.08 261	0.09 362	0.08 302	0.11 477	0.13 359

GwcNet	0.37 577	0.29 581	1.12 645	0.25 451	0.24 600	0.48 621	0.27 565	0.58 593	0.60 629	0.39 551	0.54 595	0.51 601	0.34 564	0.60 547	0.46 592	0.13 557	0.12 422	0.12 539	0.11 508	0.13 539	0.15 419

S-Stereo	0.39 587	0.20 469	1.04 631	0.28 557	0.22 567	0.39 568	0.31 606	0.58 593	0.69 652	0.40 560	0.59 618	0.48 586	0.41 604	0.75 617	0.42 572	0.12 533	0.15 493	0.13 566	0.13 583	0.16 582	0.25 565

MSMD_ROB	0.63 669	0.34 612	0.70 532	0.30 586	0.25 614	0.88 683	0.35 627	0.58 593	0.67 646	1.13 698	1.52 701	1.75 708	1.05 698	0.90 656	0.60 627	0.24 658	0.22 595	0.27 662	0.27 678	0.25 654	0.27 587

SGM-Forest	0.42 610	0.44 651	0.92 611	0.24 408	0.16 408	0.45 605	0.40 652	0.58 593	0.50 577	0.54 643	0.63 634	0.52 609	0.51 640	0.91 658	0.66 638	0.17 623	0.17 536	0.17 627	0.15 614	0.15 574	0.21 514
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
zh-mn7	0.50 637	0.57 675	1.82 698	0.25 451	0.19 506	0.45 605	0.29 587	0.59 603	0.84 674	0.67 663	0.97 677	0.49 592	0.41 604	0.93 665	0.73 646	0.12 533	0.10 354	0.11 503	0.11 508	0.13 539	0.17 457

z-mn7	0.48 633	0.52 664	1.28 665	0.26 492	0.19 506	0.62 655	0.34 624	0.59 603	0.96 688	0.45 602	0.97 677	0.53 614	0.41 604	0.99 673	0.70 643	0.11 493	0.10 354	0.10 445	0.10 470	0.14 562	0.16 436

PSMNet-RUCA	0.39 587	0.47 655	0.84 588	0.46 678	0.41 673	0.34 524	0.26 555	0.59 603	0.46 532	0.40 560	0.51 576	0.44 557	0.33 562	0.43 468	0.31 512	0.25 666	0.14 462	0.33 681	0.21 651	0.32 676	0.23 539

ssnet_v2	0.30 526	0.21 483	0.63 498	0.23 353	0.15 364	0.40 574	0.30 596	0.59 603	0.48 554	0.40 560	0.37 443	0.46 572	0.30 523	0.41 458	0.44 583	0.13 557	0.11 391	0.11 503	0.11 508	0.12 524	0.11 264

BUS	0.24 401	0.13 241	0.36 195	0.25 451	0.14 295	0.44 597	0.17 263	0.59 603	0.36 408	0.34 474	0.35 417	0.31 443	0.22 396	0.27 299	0.22 404	0.10 448	0.07 194	0.11 503	0.10 470	0.09 356	0.10 211

BSDual-CNN	0.24 401	0.13 241	0.36 195	0.25 451	0.14 295	0.35 540	0.22 474	0.59 603	0.36 408	0.34 474	0.35 417	0.38 503	0.25 445	0.27 299	0.28 484	0.10 448	0.07 194	0.11 503	0.10 470	0.09 356	0.10 211

hknet	0.26 450	0.15 327	0.49 332	0.25 451	0.16 408	0.35 540	0.22 474	0.59 603	0.40 461	0.34 474	0.35 417	0.43 551	0.28 496	0.38 443	0.26 463	0.09 376	0.07 194	0.11 503	0.10 470	0.09 356	0.10 211

test_xeample	0.39 587	0.14 291	0.46 292	0.19 124	0.16 408	0.34 524	0.22 474	0.59 603	0.43 494	0.33 453	0.47 559	0.30 434	0.27 473	0.60 547	2.44 722	0.10 448	0.21 583	0.09 362	0.09 408	0.09 356	0.25 565

edge stereo	0.40 599	0.22 503	0.87 598	0.27 529	0.22 567	0.38 562	0.26 555	0.59 603	0.56 614	0.53 639	0.60 622	0.71 672	0.50 638	0.78 627	0.43 576	0.16 609	0.15 493	0.19 643	0.14 603	0.17 597	0.19 482

PS-NSSS	0.33 551	0.36 623	0.61 489	0.24 408	0.18 471	0.33 508	0.24 528	0.59 603	0.42 483	0.38 533	0.52 583	0.36 491	0.31 540	0.80 635	0.32 522	0.18 634	0.14 462	0.21 650	0.15 614	0.17 597	0.14 400

ETE_ROB	0.36 570	0.32 599	0.64 503	0.30 586	0.18 471	0.40 574	0.38 644	0.59 603	0.49 570	0.50 627	0.52 583	0.62 645	0.37 582	0.58 534	0.43 576	0.13 557	0.10 354	0.14 590	0.12 551	0.17 597	0.18 464

RT-IGEV	0.29 512	0.10 95	0.60 482	0.24 408	0.16 408	0.38 562	0.31 606	0.60 614	0.46 532	0.41 572	0.41 492	0.49 592	0.31 540	0.30 363	0.29 498	0.09 376	0.10 354	0.09 362	0.10 470	0.09 356	0.25 565

Selective-IGEV-i16pb	0.39 587	0.14 291	2.10 703	0.21 221	0.15 364	0.68 664	0.31 606	0.60 614	0.60 629	0.25 314	0.44 525	0.32 454	0.21 387	0.79 631	0.26 463	0.14 582	0.10 354	0.09 362	0.10 470	0.12 524	0.14 400

zh-sn7	0.52 644	0.64 684	1.77 695	0.30 586	0.20 534	0.47 614	0.40 652	0.60 614	0.65 641	0.53 639	0.82 664	0.52 609	0.59 656	1.10 682	0.96 668	0.13 557	0.13 443	0.13 566	0.13 583	0.17 597	0.20 501

iRaft-Stereo_20w	0.29 512	0.11 145	0.86 595	0.33 623	0.24 600	0.32 498	0.26 555	0.60 614	0.26 253	0.41 572	0.21 245	0.28 400	0.19 369	0.32 389	0.24 436	0.07 120	0.31 670	0.07 159	0.09 408	0.08 254	0.47 669

222	0.45 619	0.14 291	0.43 259	0.19 124	0.15 364	0.36 547	0.20 411	0.60 614	0.43 494	0.37 524	0.45 540	0.30 434	0.28 496	0.59 542	3.72 727	0.11 493	0.19 562	0.08 260	0.09 408	0.09 356	0.27 587

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 647	0.60 681	0.98 624	0.40 660	0.25 614	0.87 682	0.57 684	0.60 614	0.64 640	0.60 654	0.67 643	0.63 649	0.42 610	1.13 684	0.50 604	0.23 654	0.28 647	0.27 662	0.35 685	0.25 654	0.33 622

RGC	0.41 606	0.35 616	0.76 555	0.35 634	0.28 624	0.41 579	0.29 587	0.60 614	0.55 607	0.47 614	0.64 637	0.63 649	0.47 628	0.74 612	0.46 592	0.16 609	0.15 493	0.21 650	0.21 651	0.19 623	0.21 514

GANet	0.40 599	0.28 577	0.67 516	0.31 602	0.18 471	0.43 592	0.39 648	0.60 614	0.46 532	0.48 620	0.78 659	0.55 619	0.45 619	0.96 669	0.55 619	0.13 557	0.14 462	0.13 566	0.12 551	0.15 574	0.16 436

NVstereo2D	0.32 544	0.18 433	0.63 498	0.24 408	0.23 583	0.43 592	0.28 581	0.60 614	0.58 619	0.28 350	0.39 470	0.42 544	0.30 523	0.71 604	0.30 502	0.13 557	0.09 307	0.13 566	0.10 470	0.20 631	0.18 464

PWCDC_ROB	0.41 606	0.41 643	0.77 561	0.34 628	0.21 551	0.43 592	0.20 411	0.60 614	0.90 681	0.44 595	1.24 692	0.36 491	0.38 587	0.56 527	0.48 597	0.18 634	0.11 391	0.11 503	0.10 470	0.20 631	0.16 436

pcwnet_v2	0.32 544	0.16 370	1.22 662	0.23 353	0.19 506	0.32 498	0.19 371	0.61 624	0.61 632	0.37 524	0.45 540	0.35 485	0.29 516	0.37 440	0.26 463	0.14 582	0.11 391	0.12 539	0.11 508	0.14 562	0.18 464

xxxx	0.39 587	0.14 291	0.47 300	0.20 174	0.16 408	0.38 562	0.20 411	0.61 624	0.43 494	0.30 398	0.44 525	0.38 503	0.25 445	0.50 492	2.41 721	0.11 493	0.21 583	0.09 362	0.10 470	0.10 422	0.26 579

ADCMid	0.53 647	0.45 652	1.46 680	0.27 529	0.22 567	0.51 630	0.38 644	0.61 624	0.58 619	0.75 670	0.67 643	0.62 645	0.66 672	0.66 586	1.75 709	0.13 557	0.12 422	0.17 627	0.17 637	0.20 631	0.21 514

RYNet	0.38 582	0.23 522	0.65 508	0.26 492	0.28 624	0.62 655	0.33 619	0.61 624	0.62 636	0.42 578	0.39 470	0.58 632	0.40 599	0.89 653	0.57 623	0.11 493	0.09 307	0.12 539	0.11 508	0.19 623	0.22 529

NaN_ROB	0.44 616	0.38 633	0.94 618	0.30 586	0.20 534	0.52 636	0.49 673	0.61 624	0.60 629	0.56 647	0.47 559	0.49 592	0.42 610	1.24 691	0.76 650	0.12 533	0.18 548	0.12 539	0.13 583	0.12 524	0.18 464

DispFullNet	0.67 672	0.94 703	1.63 689	0.77 702	1.19 721	0.53 639	0.25 543	0.61 624	0.72 659	0.70 667	0.60 622	0.69 668	0.90 690	0.80 635	0.52 608	0.27 672	0.13 443	0.74 704	0.31 682	0.68 700	0.44 663

PWC_ROB	0.41 606	0.38 633	0.92 611	0.26 492	0.20 534	0.39 568	0.19 371	0.61 624	0.69 652	0.58 652	0.84 667	0.52 609	0.44 617	0.74 612	0.62 631	0.13 557	0.09 307	0.14 590	0.10 470	0.17 597	0.18 464

PSMNet_ROB	0.36 570	0.31 592	0.71 541	0.31 602	0.21 551	0.44 597	0.44 662	0.61 624	0.49 570	0.39 551	0.45 540	0.49 592	0.32 554	0.66 586	0.53 612	0.14 582	0.10 354	0.15 609	0.14 603	0.13 539	0.13 359

1111x	0.39 587	0.17 406	0.80 572	0.23 353	0.15 364	0.33 508	0.27 565	0.62 632	0.48 554	0.32 440	0.43 515	0.40 522	0.29 516	0.86 648	1.60 707	0.09 376	0.23 608	0.09 362	0.12 551	0.10 422	0.23 539

DGSMNet	0.63 669	0.32 599	1.01 628	0.54 686	0.73 703	0.62 655	1.36 721	0.62 632	0.58 619	0.38 533	0.62 633	0.52 609	0.34 564	0.65 580	0.47 595	0.54 694	0.61 714	0.67 701	0.61 711	0.65 697	0.69 707

FAT-Stereo	0.36 570	0.19 453	0.75 551	0.26 492	0.18 471	0.34 524	0.30 596	0.62 632	0.61 632	0.47 614	0.61 630	0.59 633	0.50 638	0.61 555	0.36 550	0.13 557	0.14 462	0.13 566	0.12 551	0.14 562	0.20 501

stereogan	0.39 587	0.20 469	0.78 566	0.28 557	0.22 567	0.65 661	0.26 555	0.62 632	0.65 641	0.45 602	0.60 622	0.67 664	0.45 619	0.69 595	0.37 556	0.14 582	0.14 462	0.14 590	0.12 551	0.20 631	0.19 482

WQFJX1	0.20 266	0.12 197	0.21 42	0.23 353	0.17 441	0.24 351	0.19 371	0.63 636	0.56 614	0.17 207	0.16 161	0.14 185	0.16 285	0.27 299	0.18 291	0.08 273	0.09 307	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.09 137

GASNet	0.39 587	0.58 678	1.27 664	0.35 634	0.23 583	0.35 540	0.23 503	0.63 636	0.56 614	0.41 572	0.38 452	0.45 563	0.30 523	0.81 639	0.42 572	0.16 609	0.11 391	0.14 590	0.14 603	0.23 647	0.12 322

NINENet	0.27 480	0.16 370	0.49 332	0.23 353	0.16 408	0.44 597	0.17 263	0.63 636	0.49 570	0.33 453	0.38 452	0.31 443	0.22 396	0.43 468	0.22 404	0.11 493	0.10 354	0.12 539	0.08 302	0.12 524	0.11 264

Syn2CoEx	0.39 587	0.39 637	1.08 639	0.35 634	0.21 551	0.41 579	0.29 587	0.63 636	0.51 583	0.43 589	0.56 605	0.45 563	0.45 619	0.69 595	0.39 562	0.17 623	0.14 462	0.16 618	0.12 551	0.13 539	0.16 436

StereoDRNet	0.34 560	0.28 577	0.70 532	0.28 557	0.21 551	0.43 592	0.30 596	0.63 636	0.51 583	0.47 614	0.40 480	0.48 586	0.31 540	0.58 534	0.44 583	0.12 533	0.10 354	0.12 539	0.11 508	0.13 539	0.13 359

LALA_ROB	0.38 582	0.31 592	0.65 508	0.30 586	0.21 551	0.46 608	0.39 648	0.63 636	0.54 599	0.53 639	0.52 583	0.69 668	0.36 577	0.52 506	0.48 597	0.18 634	0.11 391	0.16 618	0.14 603	0.17 597	0.16 436

Wz-Net-SNSev	0.45 619	0.53 667	1.42 679	0.31 602	0.21 551	0.44 597	0.45 663	0.64 642	0.68 650	0.46 608	0.66 641	0.62 645	0.40 599	0.78 627	0.65 636	0.12 533	0.11 391	0.12 539	0.13 583	0.17 597	0.19 482

AASNet	0.29 512	0.27 569	0.67 516	0.26 492	0.18 471	0.34 524	0.21 439	0.64 642	0.49 570	0.36 507	0.41 492	0.32 454	0.26 464	0.33 399	0.39 562	0.12 533	0.09 307	0.10 445	0.08 302	0.14 562	0.12 322

APVNet	0.38 582	0.26 561	0.87 598	0.26 492	0.22 567	0.52 636	0.35 627	0.64 642	0.46 532	0.40 560	0.52 583	0.48 586	0.39 594	0.84 645	0.48 597	0.13 557	0.14 462	0.15 609	0.16 625	0.16 582	0.16 436

AF-Net	0.40 599	0.31 592	0.74 547	0.33 623	0.24 600	0.43 592	0.30 596	0.64 642	0.67 646	0.44 595	0.69 648	0.65 656	0.52 642	0.59 542	0.48 597	0.16 609	0.12 422	0.19 643	0.14 603	0.16 582	0.14 400

DeepPrunerF	0.46 627	0.37 626	1.50 683	0.34 628	0.30 639	0.36 547	0.37 636	0.64 642	1.15 703	0.41 572	0.45 540	0.40 522	0.41 604	0.82 640	0.53 612	0.18 634	0.14 462	0.23 657	0.21 651	0.17 597	0.18 464

HSM-Net_RVC	0.28 490	0.12 197	0.48 315	0.19 124	0.11 128	0.35 540	0.21 439	0.64 642	0.44 507	0.40 560	0.43 515	0.50 598	0.27 473	0.75 617	0.25 451	0.08 273	0.07 194	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.09 137
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLMM1	0.21 307	0.13 241	0.21 42	0.23 353	0.18 471	0.24 351	0.20 411	0.65 648	0.69 652	0.18 230	0.18 201	0.13 154	0.14 241	0.25 262	0.19 327	0.08 273	0.09 307	0.08 260	0.07 210	0.07 179	0.10 211

w-ln-seven	0.45 619	0.40 640	1.40 678	0.27 529	0.22 567	0.58 648	0.33 619	0.65 648	0.83 671	0.59 653	0.63 634	0.53 614	0.39 594	0.66 586	0.81 657	0.12 533	0.11 391	0.13 566	0.12 551	0.16 582	0.17 457

WZ-Net	0.56 656	0.49 662	2.14 705	0.30 586	0.24 600	0.58 648	0.48 670	0.65 648	0.80 668	0.51 630	0.72 651	0.68 666	0.60 658	1.06 680	1.01 672	0.13 557	0.10 354	0.11 503	0.12 551	0.19 623	0.23 539

RTSC	0.43 614	0.37 626	0.95 619	0.30 586	0.20 534	0.50 629	0.23 503	0.65 648	0.86 677	0.56 647	0.54 595	0.51 601	0.36 577	0.71 604	0.92 663	0.13 557	0.14 462	0.11 503	0.13 583	0.18 613	0.19 482

LSM	1.68 715	0.48 660	2.91 714	2.28 728	17.60 743	0.52 636	0.55 682	0.65 648	0.78 666	0.84 679	1.11 685	0.63 649	0.55 649	0.79 631	0.53 612	0.16 609	0.25 632	0.18 636	0.21 651	0.25 654	2.37 730

CSAN	0.55 650	0.47 655	1.19 659	0.37 645	0.23 583	0.57 646	0.61 686	0.65 648	0.72 659	0.65 660	0.78 659	0.66 660	0.65 671	1.41 703	0.77 651	0.21 650	0.17 536	0.20 648	0.21 651	0.18 613	0.21 514

Wz-Net-TNSev	0.55 650	0.72 689	1.90 700	0.26 492	0.21 551	0.64 660	0.45 663	0.66 654	0.71 657	0.52 633	0.55 600	0.71 672	0.63 669	1.04 678	0.94 666	0.16 609	0.15 493	0.13 566	0.15 614	0.21 638	0.24 553

AnyNet_C01	0.68 674	0.69 688	2.64 711	0.33 623	0.27 622	0.93 685	0.64 688	0.66 654	0.65 641	0.70 667	0.97 677	0.75 674	0.63 669	1.01 675	1.52 703	0.17 623	0.16 508	0.17 627	0.17 637	0.24 651	0.28 596

otaku	0.60 663	0.73 691	1.13 647	0.64 690	0.45 682	0.73 669	0.37 636	0.67 656	0.67 646	0.52 633	0.75 657	0.66 660	0.46 626	0.74 612	0.59 626	0.55 695	0.34 681	0.56 696	0.36 687	0.65 697	0.49 674

Nwc_Net	0.39 587	0.29 581	0.84 588	0.32 611	0.24 600	0.45 605	0.30 596	0.67 656	0.51 583	0.39 551	0.70 649	0.59 633	0.48 632	0.61 555	0.45 590	0.16 609	0.12 422	0.19 643	0.21 651	0.14 562	0.15 419

XQC	0.47 630	0.45 652	1.07 636	0.40 660	0.28 624	0.58 648	0.38 644	0.67 656	0.76 665	0.53 639	0.47 559	0.59 633	0.47 628	0.74 612	0.80 655	0.18 634	0.14 462	0.18 636	0.16 625	0.26 658	0.24 553

RTS	0.81 686	0.56 671	4.76 721	0.37 645	0.30 639	1.11 693	0.52 678	0.67 656	1.07 694	0.76 673	0.91 673	0.60 639	0.61 662	1.64 707	1.24 687	0.15 598	0.13 443	0.15 609	0.15 614	0.22 642	0.24 553

RTSA	0.81 686	0.56 671	4.76 721	0.37 645	0.30 639	1.11 693	0.52 678	0.67 656	1.07 694	0.76 673	0.91 673	0.60 639	0.61 662	1.64 707	1.24 687	0.15 598	0.13 443	0.15 609	0.15 614	0.22 642	0.24 553

Ntro	0.61 665	0.75 694	1.16 651	0.67 692	0.50 685	0.76 671	0.37 636	0.68 661	0.71 657	0.50 627	0.59 618	0.65 656	0.52 642	0.79 631	0.58 625	0.58 698	0.32 675	0.57 699	0.34 684	0.69 702	0.50 678

ccnet	0.43 614	0.34 612	0.62 493	0.28 557	0.33 653	0.60 653	0.34 624	0.68 661	0.47 546	0.54 643	0.66 641	0.56 624	0.46 626	0.73 608	0.66 638	0.26 668	0.19 562	0.24 659	0.22 659	0.27 664	0.25 565

NCC-stereo	0.42 610	0.31 592	0.87 598	0.32 611	0.29 634	0.47 614	0.37 636	0.68 661	0.53 594	0.42 578	0.58 613	0.57 626	0.52 642	0.75 617	0.54 616	0.18 634	0.14 462	0.18 636	0.25 670	0.17 597	0.18 464

Abc-Net	0.42 610	0.31 592	0.87 598	0.32 611	0.29 634	0.47 614	0.37 636	0.68 661	0.53 594	0.42 578	0.58 613	0.57 626	0.52 642	0.75 617	0.54 616	0.18 634	0.14 462	0.18 636	0.25 670	0.17 597	0.18 464
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	0.45 619	0.52 664	0.87 598	0.39 655	0.20 534	0.51 630	0.50 675	0.68 661	0.67 646	0.47 614	0.46 552	0.50 598	0.43 614	0.91 658	0.40 564	0.28 674	0.21 583	0.32 678	0.19 644	0.28 669	0.23 539
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
DRN-Test	0.35 567	0.20 469	0.75 551	0.28 557	0.19 506	0.46 608	0.29 587	0.68 661	0.54 599	0.49 621	0.47 559	0.44 557	0.35 572	0.63 569	0.44 583	0.13 557	0.09 307	0.13 566	0.12 551	0.13 539	0.13 359

FCDSN-DC	0.67 672	0.38 633	0.83 584	0.37 645	0.30 639	0.66 662	0.37 636	0.69 667	0.70 655	1.15 700	1.53 702	1.70 707	1.38 707	1.00 674	0.83 658	0.24 658	0.22 595	0.27 662	0.26 674	0.27 664	0.32 615
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
CC-Net-ROB	0.46 627	0.55 669	0.86 595	0.38 653	0.23 583	0.51 630	0.30 596	0.69 667	0.51 583	0.46 608	0.51 576	0.48 586	0.38 587	0.96 669	0.40 564	0.36 684	0.23 608	0.56 696	0.25 670	0.34 679	0.22 529

MultiAttention	1.05 695	0.14 291	0.50 353	0.35 634	0.43 678	5.62 726	1.71 727	0.71 669	0.54 599	0.36 507	0.63 634	0.55 619	0.22 396	7.50 735	0.56 620	0.09 376	0.06 97	0.14 590	0.24 665	0.27 664	0.34 627

anonymity	0.57 658	0.55 669	0.74 547	0.48 680	0.63 696	0.56 644	0.43 660	0.71 669	0.51 583	0.64 659	0.55 600	0.57 626	0.61 662	0.65 580	0.57 623	0.55 695	0.55 707	0.50 693	0.54 704	0.51 689	0.61 693

ADCS	0.62 666	0.56 671	1.54 686	0.30 586	0.25 614	0.56 644	0.46 666	0.71 669	0.86 677	0.77 676	0.72 651	0.68 666	0.62 667	0.82 640	2.33 720	0.17 623	0.16 508	0.16 618	0.17 637	0.23 647	0.27 587

SANet	0.58 660	0.41 643	1.38 675	0.27 529	0.16 408	0.72 667	0.48 670	0.71 669	1.34 706	0.69 666	0.97 677	0.94 683	0.78 679	0.97 672	0.93 664	0.14 582	0.12 422	0.12 539	0.12 551	0.18 613	0.20 501

SHD	0.45 619	0.34 612	0.89 607	0.37 645	0.28 624	0.46 608	0.23 503	0.72 673	0.96 688	0.65 660	0.61 630	0.61 642	0.48 632	0.64 575	0.69 642	0.16 609	0.16 508	0.16 618	0.16 625	0.21 638	0.25 565

Consistency-Raft	0.56 656	0.52 664	1.12 645	0.45 675	0.49 683	0.48 621	0.45 663	0.73 674	0.74 664	0.45 602	0.82 664	0.46 572	0.60 658	0.51 498	0.63 634	0.39 690	0.40 688	0.44 690	0.51 702	0.53 691	0.38 651

FBW_ROB	0.46 627	0.34 612	0.71 541	0.32 611	0.20 534	0.51 630	0.32 613	0.73 674	0.63 638	0.60 654	0.57 610	0.65 656	0.44 617	1.42 704	0.62 631	0.14 582	0.17 536	0.22 655	0.16 625	0.17 597	0.23 539

ACVNet-4b	0.76 681	0.90 701	1.67 692	0.73 699	0.51 688	0.80 679	0.31 606	0.74 676	0.81 669	0.51 630	0.72 651	0.94 683	0.43 614	1.01 675	1.32 694	1.18 724	0.22 595	0.77 706	0.45 694	0.70 703	0.50 678

NVStereoNet_ROB	0.74 677	0.64 684	1.20 661	0.55 687	0.43 678	0.54 643	0.48 670	0.75 677	0.87 680	0.88 681	1.72 709	1.06 688	1.03 697	1.29 695	0.98 671	0.35 683	0.42 691	0.41 689	0.48 697	0.38 681	0.43 660
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PDISCO_ROB	0.45 619	0.37 626	0.89 607	0.44 672	0.37 664	0.70 665	0.35 627	0.75 677	0.78 666	0.45 602	0.53 591	0.65 656	0.40 599	0.68 594	0.52 608	0.22 653	0.12 422	0.21 650	0.19 644	0.26 658	0.22 529

SGM_RVC	0.57 658	0.22 503	0.60 482	0.26 492	0.16 408	0.97 690	0.46 666	0.76 679	0.90 681	1.03 694	0.92 675	1.16 691	0.93 692	1.21 690	0.72 645	0.17 623	0.16 508	0.16 618	0.16 625	0.16 582	0.24 553
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MFMNet_re	0.74 677	0.84 698	1.16 651	0.64 690	0.70 701	0.79 676	0.71 693	0.77 680	0.85 675	0.79 678	0.86 669	0.69 668	0.80 681	0.73 608	0.65 636	0.66 702	0.59 712	0.61 700	0.58 709	0.68 700	0.71 708

SAMSARA	0.62 666	0.47 655	0.93 615	0.70 696	0.50 685	1.15 696	1.29 720	0.79 681	0.70 655	0.77 676	0.55 600	0.92 682	0.58 654	0.87 650	0.77 651	0.19 644	0.27 643	0.18 636	0.19 644	0.27 664	0.28 596

MDST_ROB	0.51 641	0.16 370	0.97 622	0.31 602	0.21 551	1.35 706	0.34 624	0.80 682	0.59 626	1.09 697	0.74 655	0.49 592	0.37 582	1.31 698	0.60 627	0.14 582	0.12 422	0.16 618	0.13 583	0.13 539	0.18 464

SPS-STEREO	0.74 677	0.72 689	1.18 658	0.52 685	0.57 693	0.76 671	0.50 675	0.80 682	0.66 645	0.97 688	0.88 672	0.94 683	0.74 676	1.08 681	1.04 677	0.58 698	0.51 700	0.50 693	0.50 701	0.56 692	0.72 709
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MeshStereo	0.60 663	0.31 592	0.71 541	0.22 290	0.17 441	0.66 662	0.36 634	0.81 684	0.63 638	1.48 716	1.32 694	1.65 705	0.83 684	1.18 688	0.74 647	0.17 623	0.17 536	0.17 627	0.14 603	0.17 597	0.19 482
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
MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 675	0.73 691	1.26 663	0.47 679	0.28 624	1.42 709	0.60 685	0.82 685	0.94 687	0.85 680	0.86 669	0.88 681	0.70 674	1.32 699	0.75 648	0.37 686	0.30 665	0.34 683	0.36 687	0.44 685	0.42 657

FC-DCNN	0.73 676	0.33 603	0.84 588	0.33 623	0.28 624	0.82 680	0.40 652	0.82 685	0.83 671	1.43 708	1.60 706	1.97 710	1.38 707	1.10 682	0.93 664	0.24 658	0.22 595	0.27 662	0.26 674	0.26 658	0.32 615

DStereoSA	1.00 693	0.46 654	1.33 670	0.68 693	0.86 714	1.26 701	2.25 730	0.83 687	1.41 708	0.57 650	1.92 713	0.57 626	2.07 718	0.96 669	1.84 712	0.36 684	0.55 707	0.28 669	0.53 703	0.45 686	0.90 716

MSAF-DinoV2	0.81 686	0.64 684	2.42 708	0.49 681	0.17 441	0.58 648	0.32 613	0.83 687	0.85 675	0.41 572	0.52 583	0.98 687	0.61 662	4.97 730	1.22 685	0.12 533	0.07 194	0.10 445	0.24 665	0.27 664	0.32 615

RainbowNet	0.76 681	1.00 707	1.29 667	0.82 703	0.63 696	0.79 676	0.52 678	0.83 687	0.93 684	0.61 656	0.79 662	0.79 675	0.62 667	0.82 640	0.67 641	0.80 711	0.55 707	0.79 708	0.49 698	0.81 708	0.62 694

MFN_U_SF_RVC	0.58 660	0.58 678	1.31 669	0.39 655	0.23 583	0.72 667	0.30 596	0.83 687	0.68 650	0.74 669	0.74 655	0.86 679	0.60 658	0.84 645	0.83 658	0.29 675	0.27 643	0.32 678	0.37 689	0.31 673	0.33 622

FINET	0.58 660	0.48 660	1.35 673	0.38 653	0.37 664	0.96 689	1.13 717	0.84 691	1.05 692	0.50 627	0.70 649	0.45 563	0.61 662	0.63 569	0.62 631	0.26 668	0.28 647	0.14 590	0.13 583	0.20 631	0.44 663

PVD	0.62 666	0.41 643	0.93 615	0.44 672	0.39 670	0.63 659	0.51 677	0.86 692	1.27 704	0.93 684	1.09 684	0.81 676	0.85 685	0.89 653	0.89 662	0.21 650	0.23 608	0.22 655	0.19 644	0.28 669	0.41 652

ELAS_RVC	0.80 684	0.40 640	1.10 641	0.40 660	0.35 658	0.93 685	1.10 716	0.87 693	1.12 700	1.40 706	1.39 695	1.27 696	1.55 715	1.13 684	1.13 681	0.29 675	0.27 643	0.30 673	0.28 679	0.31 673	0.36 635
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	0.75 680	0.33 603	0.82 578	0.33 623	0.28 624	0.85 681	0.40 652	0.88 694	0.86 677	1.46 710	1.65 707	2.08 712	1.40 709	1.14 686	0.95 667	0.24 658	0.22 595	0.27 662	0.26 674	0.26 658	0.32 615

ACVNet_1	0.77 683	0.92 702	1.79 697	0.73 699	0.53 689	0.78 675	0.42 658	0.88 694	0.90 681	0.75 670	0.76 658	1.32 698	0.80 681	1.04 678	0.70 643	0.57 697	0.32 675	0.72 703	0.35 685	0.70 703	0.50 678

DPSNet	0.51 641	0.26 561	1.16 651	0.28 557	0.21 551	0.76 671	0.56 683	0.89 696	0.82 670	0.49 621	0.51 576	0.64 654	0.81 683	0.89 653	0.85 660	0.17 623	0.16 508	0.13 566	0.13 583	0.26 658	0.27 587

LE_ROB	1.82 717	0.39 637	3.15 717	0.50 683	0.55 691	0.79 676	1.00 708	0.89 696	6.48 732	7.40 736	2.07 717	2.07 711	5.08 730	1.33 700	3.96 728	0.11 493	0.09 307	0.12 539	0.11 508	0.11 477	0.13 359

MonStereo1	0.96 692	0.61 683	0.99 626	0.70 696	0.59 694	1.37 707	0.35 627	0.97 698	1.27 704	0.97 688	1.92 713	1.53 703	2.13 719	1.29 695	0.87 661	0.71 705	0.34 681	0.75 705	0.47 696	0.75 705	0.68 705

ELAS	0.80 684	0.40 640	0.91 610	0.39 655	0.35 658	1.52 711	0.81 702	0.97 698	0.98 690	1.47 715	1.58 704	1.19 693	1.33 706	1.01 675	1.21 684	0.29 675	0.27 643	0.30 673	0.29 681	0.32 676	0.36 635
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet+	1.05 695	1.26 717	4.77 724	0.73 699	0.50 685	1.25 700	0.97 707	1.05 700	0.93 684	0.67 663	0.78 659	0.87 680	0.85 685	2.14 717	1.83 711	0.40 691	0.42 691	0.32 678	0.28 679	0.45 686	0.43 660

SGM+DAISY	1.12 702	0.86 699	1.64 690	0.68 693	0.80 710	1.68 713	1.68 726	1.08 701	1.10 696	1.53 718	1.76 711	1.47 701	1.53 714	1.24 691	1.42 701	0.66 702	0.65 719	0.52 695	0.54 704	0.57 693	0.91 717

PWCK	1.05 695	1.29 718	2.12 704	0.92 706	0.42 675	1.27 702	1.01 709	1.14 702	1.14 701	1.16 701	1.14 687	1.25 695	0.90 690	1.77 712	1.15 682	0.89 715	0.51 700	0.87 710	0.54 704	1.02 718	0.57 687

JetBlue	1.20 704	0.89 700	2.53 710	0.59 688	0.76 704	3.16 723	2.09 728	1.16 703	0.93 684	0.95 686	1.12 686	1.65 705	1.27 704	2.15 718	1.87 713	0.43 693	0.37 686	0.38 685	0.39 691	0.62 694	0.63 696

ACVNet_2	0.94 689	0.98 706	1.71 694	0.83 704	0.63 696	1.02 691	0.64 688	1.16 703	1.43 710	1.02 692	1.39 695	1.47 701	0.86 688	1.16 687	0.79 654	0.63 701	0.43 694	0.78 707	0.49 698	0.80 707	0.57 687

DStereoFS	1.07 699	0.76 695	1.10 641	0.70 696	0.70 701	1.87 715	1.39 722	1.20 705	1.66 713	1.01 691	1.58 704	1.20 694	2.60 724	1.40 702	1.32 694	0.40 691	0.47 696	0.31 676	0.41 692	0.38 681	0.91 717

IMH-64-1	0.94 689	0.95 704	1.07 636	0.98 708	0.76 704	0.93 685	0.72 694	1.30 706	1.11 698	0.91 682	1.45 698	1.14 689	1.00 695	1.25 693	0.97 669	0.77 707	0.51 700	0.97 712	0.55 707	0.90 710	0.66 703

IMH-64	0.94 689	0.95 704	1.07 636	0.98 708	0.76 704	0.93 685	0.72 694	1.30 706	1.11 698	0.91 682	1.45 698	1.14 689	1.00 695	1.25 693	0.97 669	0.77 707	0.51 700	0.97 712	0.55 707	0.90 710	0.66 703

WAO-6	1.11 701	1.01 709	1.17 657	0.96 707	0.79 707	1.30 704	0.78 699	1.36 708	1.99 718	1.04 695	1.54 703	1.59 704	1.27 704	1.37 701	1.30 690	0.78 709	0.55 707	1.03 716	0.75 718	0.87 709	0.72 709

IMH	1.09 700	1.04 710	1.29 667	1.03 710	0.79 707	1.11 693	0.69 691	1.40 709	1.42 709	1.02 692	1.71 708	1.42 699	1.19 702	1.78 713	1.03 676	1.14 722	0.56 711	1.00 714	0.58 709	0.93 713	0.68 705

WAO-7	1.05 695	1.00 707	1.19 659	0.83 704	0.67 700	1.22 699	0.84 704	1.43 710	1.56 712	1.13 698	1.75 710	1.46 700	1.25 703	1.56 706	1.28 689	0.61 700	0.62 717	0.70 702	0.68 714	0.66 699	0.62 694

UNDER WATER-64	1.61 712	1.30 719	2.93 715	1.33 720	0.96 717	2.20 718	1.25 719	1.47 711	3.15 722	1.46 710	1.31 693	2.61 720	2.22 721	1.69 709	1.93 714	1.13 721	0.67 722	1.29 722	0.94 723	1.26 720	1.09 723

LVE	1.18 703	1.16 712	1.67 692	1.04 711	0.81 711	1.32 705	0.82 703	1.49 712	1.94 716	1.08 696	1.90 712	1.89 709	1.07 699	1.51 705	1.04 677	0.96 718	0.61 714	0.94 711	0.69 715	0.92 712	0.79 714

notaker	1.49 708	1.44 721	1.77 695	1.42 722	1.08 719	1.19 697	0.87 706	1.51 713	1.40 707	1.53 718	3.41 726	2.40 717	1.94 717	1.83 715	1.57 706	1.14 722	0.69 723	1.38 724	0.88 722	1.39 725	1.03 721

Dean	1.22 705	1.17 713	1.97 701	1.04 711	0.79 707	1.21 698	0.76 697	1.51 713	1.96 717	1.30 704	1.98 716	2.14 713	1.18 701	1.30 697	1.15 682	0.83 712	0.61 714	1.01 715	0.69 715	0.97 717	0.77 713

ktn	1.80 716	1.46 722	1.49 682	1.44 723	1.14 720	1.50 710	1.07 712	1.53 715	3.90 728	2.77 726	4.62 727	3.42 724	1.49 711	1.74 710	1.40 700	1.45 726	0.77 724	1.46 725	0.99 725	1.41 726	1.00 720

UNDER WATER	1.64 714	1.34 720	2.72 713	1.40 721	1.04 718	1.70 714	1.14 718	1.57 716	3.58 723	1.46 710	1.46 700	2.82 722	2.43 722	1.74 710	2.04 717	1.08 720	0.63 718	1.31 723	0.94 723	1.29 721	1.10 724

SGM-ForestM	1.59 711	0.56 671	1.52 685	0.41 667	0.34 655	2.77 721	1.67 725	1.69 717	1.73 715	2.48 724	2.27 721	6.02 731	2.90 726	3.08 722	2.83 724	0.25 666	0.30 665	0.19 643	0.20 649	0.18 613	0.45 667

KSHMR	1.92 718	1.47 723	1.97 701	1.48 724	1.22 722	1.39 708	1.06 711	1.81 718	5.83 731	1.43 708	5.56 730	2.95 723	1.17 700	2.24 719	1.33 696	1.29 725	1.13 725	1.47 726	1.11 727	1.37 724	1.21 725

WAO-8	1.50 709	1.22 715	1.39 676	1.10 714	0.85 712	2.15 716	0.78 699	1.84 719	3.76 725	1.46 710	2.18 718	2.15 714	1.50 712	3.20 724	1.35 697	0.92 716	0.66 720	1.10 717	0.79 720	0.94 714	0.74 711

TorneroNet-64	1.47 707	1.15 711	1.51 684	1.11 717	0.86 714	2.27 719	0.76 697	1.84 719	3.76 725	1.29 702	2.22 720	2.68 721	1.46 710	1.81 714	1.55 705	0.79 710	0.51 700	1.10 717	0.67 713	1.31 722	0.81 715

Venus	1.50 709	1.22 715	1.39 676	1.10 714	0.85 712	2.15 716	0.78 699	1.84 719	3.76 725	1.46 710	2.18 718	2.15 714	1.50 712	3.20 724	1.35 697	0.92 716	0.66 720	1.10 717	0.79 720	0.94 714	0.74 711

HanzoNet	3.08 723	1.87 725	2.70 712	1.81 725	1.34 723	1.60 712	1.05 710	2.06 722	2.62 721	5.63 732	5.12 728	5.96 730	7.09 733	4.39 729	3.43 726	3.29 732	2.06 733	1.98 731	2.94 736	2.47 729	2.15 729

light-stereo	2.66 722	0.78 696	4.46 720	4.42 729	3.66 727	5.04 725	0.38 644	2.12 723	1.51 711	4.25 728	6.51 733	7.70 735	0.75 677	5.12 731	1.42 701	0.72 706	1.35 727	0.33 681	0.45 694	1.22 719	1.04 722

JetRed	2.35 721	2.70 726	6.11 727	1.14 718	1.38 724	6.03 729	3.61 732	2.12 723	1.72 714	1.99 721	1.97 715	2.15 714	1.59 716	2.49 721	4.19 729	1.05 719	1.60 728	1.10 717	1.02 726	1.72 727	1.41 727

TorneroNet	2.26 719	1.20 714	1.55 687	1.15 719	0.91 716	5.84 727	0.84 704	2.12 723	8.45 735	2.59 725	5.32 729	3.84 726	2.15 720	1.84 716	1.98 716	0.88 714	0.54 706	1.16 721	0.74 717	1.31 722	0.91 717

MADNet++	2.34 720	1.81 724	2.24 707	2.15 727	1.97 726	2.79 722	2.19 729	2.42 726	2.26 719	2.79 727	2.70 723	2.43 718	2.60 724	3.18 723	3.32 725	2.19 729	1.97 731	1.93 728	1.62 729	2.02 728	2.10 728

MANE	1.63 713	0.58 678	1.16 651	0.59 688	0.60 695	2.71 720	1.53 723	2.63 727	3.62 724	2.33 723	3.26 725	3.66 725	2.98 727	2.26 720	2.26 719	0.37 686	0.40 688	0.31 676	0.49 698	0.31 673	0.63 696

DLNR_Zeroshot_test	10.53 734	12.28 742	20.32 748	105.84 759	23.88 755	0.14 41	0.13 82	3.20 728	0.20 131	0.16 184	0.23 273	0.16 220	0.10 81	0.32 389	0.16 229	2.54 730	0.32 675	0.07 159	0.07 210	40.17 759	0.28 596

DLNR-FE	10.53 734	12.31 743	20.33 750	105.85 760	23.36 754	0.14 41	0.13 82	3.25 729	0.20 131	0.16 184	0.23 273	0.16 220	0.10 81	0.31 378	0.16 229	2.59 731	0.32 675	0.07 159	0.07 210	40.66 760	0.28 596

DPSimNet_ROB	6.21 729	5.16 728	9.50 729	5.59 732	5.56 730	7.64 731	10.02 736	4.07 730	7.33 733	6.84 733	6.26 731	7.17 734	10.55 736	4.07 728	5.68 731	5.50 736	4.29 736	5.24 737	3.66 737	4.05 733	5.96 735

TCMNet-wrong-test	4.33 725	5.65 732	4.76 721	11.36 740	10.39 736	5.87 728	4.45 734	4.24 731	1.10 696	1.93 720	2.43 722	6.07 732	3.54 728	3.87 727	4.51 730	2.00 728	0.47 696	1.96 730	1.68 730	5.78 736	4.48 734

BEATNet-Init1	4.91 727	3.27 727	14.39 743	0.69 695	0.65 699	10.19 736	3.83 733	5.04 732	5.11 730	8.73 737	8.52 734	13.95 746	7.66 735	7.79 736	5.79 732	0.32 680	0.34 681	0.34 683	0.38 690	0.64 696	0.64 700

PML	15.86 744	13.12 744	7.07 728	5.22 730	7.66 732	32.93 751	64.30 761	5.37 733	10.12 737	25.87 760	67.29 761	20.25 748	13.20 747	10.09 738	6.81 736	5.94 738	2.00 732	6.03 743	2.18 732	9.13 741	2.62 731

DGTPSM_ROB	8.38 732	5.24 730	10.71 741	5.32 731	10.19 734	8.34 732	23.49 744	6.11 734	13.43 744	4.93 729	10.93 742	5.64 728	10.55 736	6.17 732	12.73 741	3.74 734	7.56 738	3.68 734	7.24 742	4.09 734	7.49 738

DPSMNet_ROB	8.44 733	5.25 731	10.87 742	5.59 732	10.27 735	8.34 732	23.51 745	6.12 735	13.47 745	4.96 730	10.94 743	5.65 729	10.55 736	6.25 733	12.77 742	4.01 735	7.62 739	3.75 735	7.27 743	4.16 735	7.54 739

USTest	6.84 730	5.16 728	5.45 726	7.18 734	7.26 731	14.27 739	22.53 740	8.48 736	9.29 736	5.44 731	6.42 732	6.27 733	6.69 732	6.83 734	8.49 737	1.95 727	3.27 734	2.16 732	2.54 734	3.76 731	3.31 733

LRCNet_RVC	10.94 738	14.45 745	9.66 732	15.38 741	8.02 733	1.08 692	0.35 627	8.72 737	0.72 659	12.63 746	15.84 746	9.73 737	6.52 731	8.58 737	6.38 735	20.33 755	5.39 737	23.79 754	21.95 755	15.35 745	13.96 746

tt	4.71 726	0.11 145	3.94 718	2.06 726	1.54 725	10.14 735	16.85 739	9.28 738	4.99 729	1.41 707	1.05 683	4.68 727	4.89 729	3.36 726	5.86 733	5.73 737	9.15 745	2.23 733	2.51 733	3.02 730	1.34 726

Selective-IGEV-i1pa	5.75 728	8.12 733	4.85 725	1.10 714	0.54 690	13.48 738	3.52 731	9.46 739	7.56 734	7.13 734	10.00 738	9.12 736	7.56 734	14.91 747	6.08 734	3.55 733	1.33 726	1.94 729	0.77 719	0.79 706	3.23 732

xxxxx1	15.30 741	9.78 737	10.23 738	20.34 744	19.47 744	17.10 740	23.00 741	10.36 740	11.04 738	9.25 738	9.66 735	10.74 741	10.66 739	10.60 739	13.72 745	8.14 743	9.35 746	31.88 757	44.61 759	12.63 742	13.46 743

tt_ll	15.30 741	9.78 737	10.23 738	20.34 744	19.47 744	17.10 740	23.00 741	10.36 740	11.04 738	9.25 738	9.66 735	10.74 741	10.66 739	10.60 739	13.72 745	8.14 743	9.35 746	31.88 757	44.61 759	12.63 742	13.46 743

ff	15.30 741	9.78 737	10.23 738	20.34 744	19.47 744	17.10 740	23.00 741	10.36 740	11.04 738	9.25 738	9.66 735	10.74 741	10.66 739	10.60 739	13.72 745	8.14 743	9.35 746	31.88 757	44.61 759	12.63 742	13.46 743

iinet-test	10.74 736	9.21 734	9.52 730	10.46 735	10.67 737	17.92 744	25.86 746	12.61 743	13.38 742	9.65 741	10.06 739	9.98 738	10.66 739	11.13 743	12.60 738	6.36 739	7.73 740	5.65 739	6.66 738	7.29 737	7.31 736

IINet	10.74 736	9.21 734	9.52 730	10.46 735	10.67 737	17.92 744	25.86 746	12.61 743	13.38 742	9.65 741	10.06 739	9.98 738	10.66 739	11.13 743	12.60 738	6.36 739	7.73 740	5.65 739	6.66 738	7.29 737	7.31 736

Anonymous_1	16.44 745	9.26 736	9.67 733	10.63 737	14.54 741	18.62 746	26.98 748	12.68 745	13.53 746	10.78 745	10.37 741	10.15 740	10.66 739	10.99 742	12.64 740	15.61 754	7.73 740	16.87 752	43.01 758	56.14 761	7.86 742

DPSM_ROB	11.46 739	9.79 740	10.18 736	11.11 738	11.31 739	19.08 747	27.38 749	13.42 746	14.23 747	10.34 743	11.13 744	10.97 744	11.33 745	11.89 745	13.49 743	6.74 741	8.19 743	6.00 741	7.05 740	7.74 739	7.76 740

DPSM	11.46 739	9.79 740	10.18 736	11.11 738	11.31 739	19.08 747	27.38 749	13.42 746	14.23 747	10.34 743	11.13 744	10.97 744	11.33 745	11.89 745	13.49 743	6.74 741	8.19 743	6.00 741	7.05 740	7.74 739	7.76 740

HaxPig	17.72 746	20.23 755	19.76 745	16.55 742	16.52 742	9.46 734	9.42 735	14.48 748	13.31 741	18.59 748	18.67 747	17.39 747	16.68 748	17.07 748	16.43 748	21.99 757	20.86 757	22.28 753	21.55 754	21.30 754	21.88 758

MEDIAN_ROB	21.20 747	24.56 757	23.42 756	19.57 743	19.62 747	13.29 737	11.21 737	18.04 749	17.02 749	22.07 759	21.92 749	20.84 749	20.24 749	21.02 749	19.68 749	25.59 758	24.08 758	26.20 755	25.19 756	25.31 755	25.19 759

RSGM-EC	29.37 757	17.55 746	9.85 734	35.22 756	33.16 758	26.01 749	45.63 751	20.07 750	17.60 750	18.98 749	23.47 757	30.02 759	23.62 758	41.06 759	44.49 760	58.94 760	34.33 760	32.95 760	20.18 752	33.70 757	20.62 756

acva	29.37 757	17.55 746	9.85 734	35.22 756	33.16 758	26.01 749	45.63 751	20.07 750	17.60 750	18.98 749	23.47 757	30.02 759	23.62 758	41.06 759	44.49 760	58.94 760	34.33 760	32.95 760	20.18 752	33.70 757	20.62 756

AVERAGE_ROB	25.43 756	29.01 758	27.22 757	24.60 755	24.16 756	17.78 743	12.87 738	22.39 752	21.40 752	26.72 761	26.08 759	25.18 758	24.52 760	25.07 758	23.57 750	29.94 759	28.36 759	30.60 756	29.57 757	29.83 756	29.66 760

RAFT-FEzeroshot	23.04 748	19.71 750	20.25 746	22.47 750	22.80 751	38.32 752	55.23 757	26.95 753	28.70 754	20.66 754	22.23 751	22.07 752	22.86 752	23.85 751	27.17 753	13.53 747	16.47 751	12.08 744	14.22 747	15.58 748	15.60 749

RAFT-FE	23.04 748	19.71 750	20.25 746	22.47 750	22.80 751	38.32 752	55.23 757	26.95 753	28.70 754	20.66 754	22.23 751	22.07 752	22.86 752	23.85 751	27.17 753	13.53 747	16.47 751	12.08 744	14.22 747	15.58 748	15.60 749

fast-reg	23.61 754	20.43 756	23.27 755	23.15 753	24.75 757	38.65 759	55.20 756	26.97 755	28.94 759	20.18 751	21.86 748	21.68 750	22.34 750	24.15 757	27.35 758	13.84 753	16.57 755	14.84 751	15.61 751	16.59 753	15.88 753

CasAABBNet	23.04 748	19.69 748	20.32 748	22.42 747	22.73 748	38.35 755	55.23 757	26.99 756	28.74 756	20.67 756	22.28 753	22.11 755	22.86 752	23.84 750	27.17 753	13.52 746	16.47 751	12.08 744	14.21 745	15.57 746	15.60 749

FlowAnything	23.08 751	19.70 749	20.48 751	22.45 749	22.73 748	38.34 754	55.18 754	27.00 757	28.79 757	20.83 758	22.42 756	22.10 754	22.83 751	23.85 751	27.23 757	13.53 747	16.54 754	12.10 749	14.29 750	15.59 750	15.58 748

LSM0	24.21 755	19.88 754	22.33 754	24.42 754	40.13 760	38.41 756	54.99 753	27.05 758	28.61 753	20.59 752	22.00 750	22.29 757	22.86 752	24.12 756	27.16 752	13.59 752	16.33 749	12.13 750	14.08 744	15.72 752	17.53 755

Selective-RAFT-Error	23.11 752	19.77 752	20.60 752	22.49 752	22.80 751	38.46 758	55.19 755	27.13 759	28.90 758	20.73 757	22.38 755	22.11 755	22.91 757	23.94 754	27.18 756	13.54 750	16.57 755	12.09 747	14.21 745	15.61 751	15.65 752

Hybrid-DGEV	23.11 752	19.81 753	20.81 753	22.43 748	22.74 750	38.45 757	55.25 760	27.21 760	28.95 760	20.63 753	22.37 754	22.03 751	22.89 756	23.96 755	27.14 751	13.54 750	16.46 750	12.09 747	14.23 749	15.57 746	15.57 747

test_example2	100.95 760	107.33 760	67.16 759	98.17 758	106.88 761	89.44 760	101.34 762	37.23 761	97.88 762	129.56 762	131.26 762	65.41 762	67.34 762	91.22 761	79.29 762	143.32 762	199.32 762	81.12 762	102.17 762	121.89 762	101.70 761

Selective-IGEV-i16pa	31.25 759	41.63 759	4.08 719	0.51 684	0.38 667	97.61 761	0.73 696	61.16 762	60.81 761	17.49 747	65.92 760	39.64 761	53.28 761	107.35 762	27.39 759	20.46 756	3.81 735	4.39 736	1.97 731	0.41 683	16.06 754

ccccc		256.25 761		351.50 761	361.31 762	144.22 762		153.19 763		152.98 763		161.94 763		268.06 763		387.64 763	346.97 763	244.11 763	219.32 763	413.57 763

Low-res two-view benchmark