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 40	0.09 23	0.09 3	0.14 122	0.11 1	0.16 60	0.07 1	0.09 16	0.07 2	0.07 3	0.11 1	0.12 46	0.05 1	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.05 4	0.06 14

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.16 1	0.17 40	0.10 83	0.17 146	0.13 88	0.11 1	0.14 32	0.10 31	0.09 16	0.08 3	0.06 1	0.22 211	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.07 165	0.08 311	0.05 4	0.06 14

VeloStereo	0.11 13	0.07 2	0.21 45	0.16 13	0.12 192	0.09 3	0.07 1	0.12 3	0.10 3	0.12 83	0.09 16	0.11 98	0.11 126	0.16 54	0.12 46	0.10 461	0.09 317	0.09 375	0.08 311	0.11 490	0.13 369

flow	0.11 13	0.07 2	0.21 45	0.16 13	0.12 192	0.09 3	0.07 1	0.12 3	0.10 3	0.12 83	0.09 16	0.11 98	0.11 126	0.18 97	0.12 46	0.10 461	0.09 317	0.09 375	0.08 311	0.11 490	0.13 369

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 2	0.09 57	0.17 7	0.14 2	0.09 23	0.12 26	0.15 172	0.12 3	0.12 10	0.09 9	0.13 97	0.06 1	0.09 43	0.11 1	0.14 162	0.06 48	0.06 101	0.08 269	0.08 311	0.07 184	0.08 84

S2M2_XL	0.10 2	0.10 97	0.24 78	0.14 2	0.10 83	0.09 3	0.09 4	0.12 3	0.09 1	0.11 50	0.12 75	0.09 30	0.09 43	0.12 4	0.11 16	0.09 386	0.07 200	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.07 38
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.13 55	0.08 23	0.18 12	0.29 592	0.30 658	0.12 26	0.13 88	0.12 3	0.18 95	0.09 9	0.08 11	0.10 57	0.08 17	0.14 14	0.11 16	0.07 125	0.31 688	0.06 56	0.04 1	0.05 4	0.06 14

LACA_dic	0.10 2	0.16 380	0.18 12	0.16 13	0.07 1	0.14 42	0.11 29	0.13 8	0.11 6	0.09 9	0.08 11	0.09 30	0.08 17	0.16 54	0.09 1	0.07 125	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.07 184	0.06 14

DF_test	0.10 2	0.08 23	0.20 27	0.17 40	0.11 132	0.06 1	0.13 88	0.13 8	0.16 60	0.10 31	0.12 75	0.08 3	0.09 43	0.12 4	0.10 3	0.08 281	0.06 101	0.06 56	0.06 114	0.07 184	0.06 14

LGCAT	0.15 147	0.07 2	0.19 17	0.15 5	0.09 23	0.13 34	0.12 47	0.13 8	0.10 3	0.13 119	0.09 16	0.11 98	0.10 87	0.31 389	0.14 162	0.23 672	0.24 640	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.41 668

small-0shot	0.10 2	0.09 57	0.19 17	0.16 13	0.09 23	0.10 13	0.15 172	0.14 11	0.13 19	0.09 9	0.15 155	0.08 3	0.08 17	0.11 1	0.12 46	0.07 125	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.05 1

LACA3	0.10 2	0.11 151	0.16 1	0.15 5	0.07 1	0.16 108	0.14 122	0.14 11	0.14 32	0.11 50	0.09 16	0.10 57	0.10 87	0.16 54	0.09 1	0.07 125	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 1

DEFOM-Stereo	0.11 13	0.10 97	0.21 45	0.18 74	0.09 23	0.21 282	0.14 122	0.14 11	0.17 72	0.11 50	0.10 40	0.09 30	0.08 17	0.21 181	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.06 56	0.04 1	0.05 4	0.06 14

mm1	0.11 13	0.07 2	0.19 17	0.16 13	0.09 23	0.10 13	0.12 47	0.15 14	0.14 32	0.08 2	0.09 16	0.11 98	0.10 87	0.17 76	0.13 110	0.07 125	0.11 404	0.05 1	0.07 215	0.05 4	0.13 369

PSi22a	0.13 55	0.07 2	0.16 1	0.21 227	0.18 485	0.09 3	0.11 29	0.15 14	0.12 10	0.08 2	0.07 3	0.12 138	0.08 17	0.15 32	0.12 46	0.07 125	0.22 611	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.52 698

DepthFocus	0.10 2	0.07 2	0.26 106	0.15 5	0.11 132	0.10 13	0.13 88	0.15 14	0.09 1	0.12 83	0.10 40	0.09 30	0.08 17	0.13 7	0.10 3	0.07 125	0.06 101	0.09 375	0.08 311	0.06 99	0.05 1

Foundation-i32	0.14 105	0.07 2	0.18 12	0.24 417	0.22 583	0.10 13	0.12 47	0.15 14	0.13 19	0.08 2	0.07 3	0.12 138	0.08 17	0.17 76	0.13 110	0.07 125	0.29 682	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.45 684

anonymous	0.11 13	0.10 97	0.22 61	0.18 74	0.10 83	0.08 2	0.13 88	0.16 18	0.17 72	0.12 83	0.14 134	0.09 30	0.07 3	0.14 14	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.06 99	0.06 14

testmc14	0.14 105	0.08 23	0.29 136	0.21 227	0.16 421	0.19 208	0.14 122	0.16 18	0.13 19	0.11 50	0.14 134	0.11 98	0.08 17	0.20 155	0.12 46	0.06 48	0.24 640	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.32 631

depth_test_26	0.11 13	0.08 23	0.22 61	0.16 13	0.09 23	0.09 3	0.11 29	0.16 18	0.16 60	0.12 83	0.16 169	0.11 98	0.08 17	0.14 14	0.10 3	0.09 386	0.07 200	0.08 269	0.07 215	0.07 184	0.08 84

PipStereo	0.14 105	0.07 2	0.16 1	0.23 361	0.21 566	0.09 3	0.11 29	0.16 18	0.13 19	0.08 2	0.07 3	0.13 163	0.09 43	0.14 14	0.12 46	0.07 125	0.23 624	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 691

PSi22b	0.14 105	0.07 2	0.16 1	0.22 296	0.22 583	0.09 3	0.11 29	0.16 18	0.12 10	0.08 2	0.07 3	0.14 196	0.09 43	0.14 14	0.11 16	0.07 125	0.22 611	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 691

LACA1	0.10 2	0.13 248	0.17 7	0.16 13	0.07 1	0.16 108	0.12 47	0.16 18	0.12 10	0.09 9	0.07 3	0.09 30	0.10 87	0.14 14	0.10 3	0.07 125	0.05 6	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.05 1

Wavelet-MonSter	0.12 32	0.08 23	0.25 90	0.18 74	0.10 83	0.13 34	0.12 47	0.16 18	0.14 32	0.11 50	0.14 134	0.10 57	0.11 126	0.20 155	0.15 205	0.05 1	0.16 521	0.05 1	0.07 215	0.05 4	0.12 332

AdaDepth	0.13 55	0.10 97	0.32 170	0.20 179	0.11 132	0.19 208	0.13 88	0.16 18	0.16 60	0.10 31	0.10 40	0.10 57	0.09 43	0.19 121	0.12 46	0.05 1	0.11 404	0.06 56	0.06 114	0.05 4	0.11 271

IGEV-Stereo+	0.14 105	0.08 23	0.26 106	0.18 74	0.14 305	0.09 3	0.10 12	0.16 18	0.17 72	0.14 148	0.08 11	0.10 57	0.10 87	0.22 211	0.14 162	0.07 125	0.15 506	0.06 56	0.06 114	0.16 597	0.29 618

MCSU-Stereo	0.13 55	0.08 23	0.24 78	0.17 40	0.11 132	0.17 146	0.15 172	0.17 27	0.17 72	0.12 83	0.13 97	0.12 138	0.08 17	0.20 155	0.13 110	0.07 125	0.20 593	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.19 497

derf	0.11 13	0.07 2	0.21 45	0.18 74	0.11 132	0.11 19	0.11 29	0.17 27	0.15 47	0.09 9	0.09 16	0.11 98	0.09 43	0.16 54	0.12 46	0.06 48	0.07 200	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.13 369

qqai	0.12 32	0.08 23	0.22 61	0.18 74	0.12 192	0.11 19	0.12 47	0.17 27	0.16 60	0.09 9	0.09 16	0.11 98	0.09 43	0.16 54	0.12 46	0.07 125	0.11 404	0.06 56	0.06 114	0.05 4	0.20 517

MLG-Stereo_test2	0.12 32	0.09 57	0.29 136	0.21 227	0.12 192	0.16 108	0.11 29	0.17 27	0.12 10	0.11 50	0.08 11	0.11 98	0.06 1	0.16 54	0.11 16	0.08 281	0.13 456	0.06 56	0.04 1	0.06 99	0.09 140

MLG-Stereo_test1	0.11 13	0.09 57	0.26 106	0.18 74	0.11 132	0.15 64	0.11 29	0.17 27	0.11 6	0.09 9	0.06 1	0.10 57	0.07 3	0.17 76	0.12 46	0.06 48	0.15 506	0.06 56	0.04 1	0.05 4	0.07 38

LGtest1	0.10 2	0.09 57	0.19 17	0.18 74	0.09 23	0.13 34	0.09 4	0.17 27	0.13 19	0.10 31	0.08 11	0.09 30	0.09 43	0.16 54	0.12 46	0.08 281	0.06 101	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.08 84

test410_97500	0.13 55	0.10 97	0.33 180	0.19 127	0.13 257	0.17 146	0.09 4	0.18 33	0.14 32	0.11 50	0.09 16	0.09 30	0.08 17	0.19 121	0.12 46	0.05 1	0.19 575	0.06 56	0.07 215	0.05 4	0.18 477

GREATEN-IGEV_RVC	0.14 105	0.16 380	0.31 156	0.22 296	0.14 305	0.15 64	0.13 88	0.18 33	0.17 72	0.12 83	0.14 134	0.10 57	0.09 43	0.21 181	0.15 205	0.06 48	0.09 317	0.08 269	0.08 311	0.08 263	0.10 216

mm2	0.11 13	0.07 2	0.19 17	0.16 13	0.09 23	0.10 13	0.12 47	0.18 33	0.14 32	0.08 2	0.09 16	0.11 98	0.10 87	0.17 76	0.13 110	0.07 125	0.11 404	0.05 1	0.07 215	0.05 4	0.13 369

MGA	0.12 32	0.08 23	0.26 106	0.16 13	0.10 83	0.15 64	0.10 12	0.18 33	0.13 19	0.11 50	0.09 16	0.09 30	0.07 3	0.20 155	0.12 46	0.07 125	0.16 521	0.06 56	0.04 1	0.06 99	0.09 140

PointNet	0.11 13	0.08 23	0.19 17	0.17 40	0.09 23	0.15 64	0.15 172	0.18 33	0.16 60	0.09 9	0.11 53	0.12 138	0.10 87	0.15 32	0.13 110	0.07 125	0.09 317	0.06 56	0.05 37	0.05 4	0.12 332

LiteMatch	0.13 55	0.15 336	0.19 17	0.20 179	0.10 83	0.15 64	0.17 274	0.18 33	0.14 32	0.10 31	0.09 16	0.11 98	0.22 409	0.16 54	0.23 434	0.08 281	0.05 6	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.08 84

GeoVLM	0.11 13	0.07 2	0.19 17	0.16 13	0.09 23	0.15 64	0.12 47	0.18 33	0.14 32	0.10 31	0.09 16	0.11 98	0.11 126	0.17 76	0.14 162	0.07 125	0.11 404	0.05 1	0.07 215	0.05 4	0.13 369

LACA2	0.12 32	0.17 417	0.32 170	0.16 13	0.08 13	0.16 108	0.13 88	0.18 33	0.15 47	0.09 9	0.09 16	0.11 98	0.10 87	0.15 32	0.10 3	0.07 125	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 99	0.05 1

MonSter++	0.11 13	0.07 2	0.19 17	0.16 13	0.09 23	0.15 64	0.12 47	0.18 33	0.14 32	0.10 31	0.09 16	0.11 98	0.10 87	0.16 54	0.14 162	0.07 125	0.11 404	0.05 1	0.07 215	0.05 4	0.13 369

BridgeDepth	0.11 13	0.11 151	0.22 61	0.19 127	0.07 1	0.16 108	0.12 47	0.18 33	0.13 19	0.08 2	0.09 16	0.14 196	0.14 251	0.15 32	0.11 16	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 37	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 13	0.09 57	0.22 61	0.18 74	0.10 83	0.12 26	0.13 88	0.18 33	0.14 32	0.10 31	0.07 3	0.08 3	0.08 17	0.17 76	0.11 16	0.06 48	0.08 268	0.06 56	0.04 1	0.05 4	0.07 38

LG-Stereo_L1	0.11 13	0.09 57	0.22 61	0.18 74	0.10 83	0.12 26	0.13 88	0.18 33	0.12 10	0.09 9	0.07 3	0.08 3	0.07 3	0.18 97	0.11 16	0.06 48	0.10 366	0.06 56	0.04 1	0.05 4	0.07 38

MLG-Stereo_test3	0.11 13	0.08 23	0.22 61	0.19 127	0.10 83	0.16 108	0.11 29	0.18 33	0.13 19	0.11 50	0.07 3	0.10 57	0.08 17	0.14 14	0.12 46	0.07 125	0.09 317	0.06 56	0.04 1	0.06 99	0.08 84

MLG-Stereo	0.11 13	0.08 23	0.26 106	0.19 127	0.09 23	0.15 64	0.11 29	0.18 33	0.13 19	0.09 9	0.06 1	0.10 57	0.08 17	0.18 97	0.12 46	0.06 48	0.16 521	0.06 56	0.04 1	0.05 4	0.07 38

S2M2_L	0.13 55	0.12 204	0.26 106	0.17 40	0.12 192	0.12 26	0.07 1	0.18 33	0.21 168	0.12 83	0.15 155	0.14 196	0.12 173	0.16 54	0.15 205	0.13 575	0.09 317	0.09 375	0.10 486	0.11 490	0.09 140
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GREAT-IGEV	0.19 244	0.11 151	0.39 226	0.22 296	0.33 671	0.14 42	0.15 172	0.18 33	0.22 182	0.14 148	0.16 169	0.09 30	0.09 43	0.23 235	0.14 162	0.06 48	0.50 722	0.06 56	0.06 114	0.07 184	0.53 699
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	0.22 345	0.47 671	0.67 532	0.30 604	0.31 665	0.11 19	0.11 29	0.18 33	0.15 47	0.09 9	0.11 53	0.09 30	0.09 43	0.27 309	0.12 46	0.09 386	0.39 705	0.06 56	0.04 1	0.24 667	0.49 691

test410	0.13 55	0.10 97	0.34 186	0.19 127	0.13 257	0.17 146	0.09 4	0.19 50	0.15 47	0.11 50	0.09 16	0.09 30	0.08 17	0.19 121	0.12 46	0.05 1	0.19 575	0.06 56	0.07 215	0.05 4	0.18 477

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.14 105	0.15 336	0.35 198	0.21 227	0.09 23	0.19 208	0.10 12	0.19 50	0.21 168	0.14 148	0.12 75	0.11 98	0.11 126	0.15 32	0.12 46	0.08 281	0.07 200	0.11 519	0.09 420	0.10 431	0.13 369

CAR	0.12 32	0.08 23	0.25 90	0.16 13	0.09 23	0.14 42	0.10 12	0.19 50	0.13 19	0.12 83	0.10 40	0.08 3	0.07 3	0.18 97	0.12 46	0.06 48	0.15 506	0.06 56	0.08 311	0.05 4	0.10 216

MSE-Stereo	0.12 32	0.08 23	0.25 90	0.16 13	0.09 23	0.14 42	0.10 12	0.19 50	0.13 19	0.11 50	0.10 40	0.08 3	0.07 3	0.20 155	0.12 46	0.06 48	0.16 521	0.06 56	0.08 311	0.05 4	0.10 216

LiteMatch*	0.12 32	0.07 2	0.26 106	0.16 13	0.11 132	0.13 34	0.13 88	0.19 50	0.15 47	0.10 31	0.09 16	0.09 30	0.11 126	0.16 54	0.13 110	0.07 125	0.11 404	0.06 56	0.06 114	0.06 99	0.14 412

aanet-new-32k	0.13 55	0.15 336	0.39 226	0.20 179	0.11 132	0.18 181	0.13 88	0.19 50	0.14 32	0.12 83	0.12 75	0.13 163	0.12 173	0.15 32	0.10 3	0.06 48	0.06 101	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.12 332

aanet-new-30k	0.13 55	0.15 336	0.39 226	0.20 179	0.11 132	0.18 181	0.13 88	0.19 50	0.14 32	0.12 83	0.12 75	0.13 163	0.12 173	0.15 32	0.10 3	0.06 48	0.06 101	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.12 332

LCMNet	0.12 32	0.08 23	0.20 27	0.16 13	0.09 23	0.15 64	0.12 47	0.19 50	0.20 139	0.10 31	0.11 53	0.11 98	0.10 87	0.20 155	0.16 238	0.07 125	0.11 404	0.05 1	0.07 215	0.05 4	0.14 412

SGD-Stereo	0.12 32	0.08 23	0.18 12	0.17 40	0.07 1	0.17 146	0.13 88	0.19 50	0.17 72	0.12 83	0.13 97	0.11 98	0.12 173	0.19 121	0.12 46	0.08 281	0.04 1	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.05 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 276	0.74 711	0.71 557	0.17 40	0.08 13	0.15 64	0.15 172	0.19 50	0.18 95	0.13 119	0.12 75	0.10 57	0.08 17	0.16 54	0.14 162	0.34 699	0.12 435	0.08 269	0.07 215	0.11 490	0.24 569

over v1	0.12 32	0.17 417	0.23 70	0.19 127	0.07 1	0.15 64	0.10 12	0.20 60	0.11 6	0.10 31	0.09 16	0.11 98	0.14 251	0.18 97	0.12 46	0.07 125	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 99	0.06 14

over-8	0.12 32	0.17 417	0.25 90	0.20 179	0.07 1	0.15 64	0.10 12	0.20 60	0.11 6	0.09 9	0.09 16	0.11 98	0.12 173	0.18 97	0.11 16	0.07 125	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 99	0.06 14

aanet-new-28k	0.15 147	0.16 380	0.50 366	0.20 179	0.10 83	0.16 108	0.14 122	0.20 60	0.15 47	0.13 119	0.14 134	0.12 138	0.12 173	0.17 76	0.12 46	0.06 48	0.08 268	0.06 56	0.07 215	0.07 184	0.18 477

aanet-new-24k	0.13 55	0.14 298	0.32 170	0.20 179	0.12 192	0.16 108	0.14 122	0.20 60	0.16 60	0.13 119	0.16 169	0.11 98	0.12 173	0.15 32	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.06 56	0.06 114	0.06 99	0.07 38

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 105	0.09 57	0.38 216	0.18 74	0.10 83	0.15 64	0.14 122	0.20 60	0.18 95	0.12 83	0.14 134	0.11 98	0.12 173	0.13 7	0.10 3	0.06 48	0.06 101	0.06 56	0.06 114	0.06 99	0.31 625

HiDET	0.12 32	0.07 2	0.20 27	0.15 5	0.09 23	0.14 42	0.12 47	0.20 60	0.16 60	0.10 31	0.10 40	0.11 98	0.09 43	0.19 121	0.17 269	0.07 125	0.09 317	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.11 271

VIP-Stereo	0.13 55	0.15 336	0.31 156	0.18 74	0.12 192	0.24 365	0.12 47	0.20 60	0.20 139	0.10 31	0.13 97	0.11 98	0.09 43	0.20 155	0.13 110	0.06 48	0.11 404	0.06 56	0.04 1	0.05 4	0.08 84

DDF-Stereo	0.16 178	0.08 23	0.30 146	0.21 227	0.20 549	0.12 26	0.14 122	0.20 60	0.19 124	0.11 50	0.10 40	0.13 163	0.12 173	0.24 250	0.20 365	0.09 386	0.18 561	0.07 165	0.06 114	0.20 647	0.19 497

Zero-FE251	0.17 200	0.09 57	0.38 216	0.18 74	0.10 83	0.20 251	0.13 88	0.20 60	0.15 47	0.75 689	0.13 97	0.13 163	0.11 126	0.16 54	0.16 238	0.08 281	0.10 366	0.06 56	0.05 37	0.05 4	0.18 477

zero-FE	0.21 317	0.08 23	1.10 657	0.24 417	0.27 640	0.12 26	0.14 122	0.20 60	0.20 139	0.12 83	0.11 53	0.13 163	0.11 126	0.22 211	0.19 337	0.09 386	0.23 624	0.07 165	0.08 311	0.19 639	0.27 603

asd	0.12 32	0.10 97	0.23 70	0.18 74	0.10 83	0.15 64	0.10 12	0.20 60	0.14 32	0.13 119	0.12 75	0.09 30	0.11 126	0.21 181	0.12 46	0.05 1	0.14 475	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.09 140

2.25w	0.13 55	0.10 97	0.24 78	0.17 40	0.09 23	0.15 64	0.10 12	0.20 60	0.19 124	0.14 148	0.18 210	0.09 30	0.10 87	0.23 235	0.15 205	0.05 1	0.17 549	0.05 1	0.08 311	0.05 4	0.12 332

4w-stereo	0.13 55	0.11 151	0.31 156	0.17 40	0.10 83	0.15 64	0.10 12	0.20 60	0.14 32	0.13 119	0.12 75	0.08 3	0.12 173	0.23 235	0.13 110	0.05 1	0.18 561	0.05 1	0.08 311	0.05 4	0.15 431

LG-G_1	0.12 32	0.08 23	0.28 130	0.20 179	0.09 23	0.21 282	0.09 4	0.20 60	0.12 10	0.11 50	0.10 40	0.11 98	0.10 87	0.22 211	0.11 16	0.07 125	0.09 317	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.12 332

LG-G	0.12 32	0.08 23	0.28 130	0.20 179	0.09 23	0.21 282	0.09 4	0.20 60	0.12 10	0.11 50	0.10 40	0.11 98	0.10 87	0.22 211	0.11 16	0.07 125	0.09 317	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.12 332

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 105	0.09 57	0.37 211	0.18 74	0.10 83	0.15 64	0.14 122	0.20 60	0.18 95	0.12 83	0.14 134	0.11 98	0.12 173	0.13 7	0.10 3	0.06 48	0.06 101	0.06 56	0.06 114	0.06 99	0.31 625

UniTT-Stereo	0.15 147	0.12 204	0.45 287	0.21 227	0.14 305	0.17 146	0.13 88	0.20 60	0.19 124	0.16 195	0.20 235	0.10 57	0.11 126	0.18 97	0.17 269	0.08 281	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.08 263	0.07 38

over-9	0.12 32	0.18 444	0.27 123	0.20 179	0.07 1	0.15 64	0.10 12	0.21 77	0.12 10	0.09 9	0.09 16	0.11 98	0.12 173	0.19 121	0.11 16	0.07 125	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 99	0.06 14

Anonymus	0.13 55	0.08 23	0.20 27	0.19 127	0.10 83	0.16 108	0.14 122	0.21 77	0.17 72	0.11 50	0.09 16	0.14 196	0.12 173	0.18 97	0.15 205	0.08 281	0.09 317	0.07 165	0.06 114	0.06 99	0.11 271

aanet-new-60k	0.14 105	0.15 336	0.54 433	0.20 179	0.10 83	0.16 108	0.12 47	0.21 77	0.18 95	0.11 50	0.12 75	0.11 98	0.11 126	0.19 121	0.10 3	0.05 1	0.08 268	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.15 431

aanet-new-40k	0.14 105	0.15 336	0.43 270	0.20 179	0.13 257	0.16 108	0.14 122	0.21 77	0.15 47	0.11 50	0.14 134	0.10 57	0.11 126	0.13 7	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.07 184	0.33 638

WQFJA1++	0.48 651	0.07 2	0.86 611	0.23 361	0.19 520	0.18 181	0.11 29	0.21 77	0.14 32	2.23 745	0.12 75	0.23 338	0.11 126	0.21 181	0.14 162	0.08 281	0.19 575	0.06 56	0.09 420	4.02 750	0.20 517

MatchStereo	0.11 13	0.08 23	0.30 146	0.16 13	0.08 13	0.09 3	0.12 47	0.21 77	0.18 95	0.10 31	0.16 169	0.08 3	0.08 17	0.15 32	0.12 46	0.07 125	0.05 6	0.06 56	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 57	0.18 12	0.13 1	0.07 1	0.16 108	0.10 12	0.21 77	0.15 47	0.10 31	0.10 40	0.09 30	0.12 173	0.14 14	0.13 110	0.07 125	0.05 6	0.05 1	0.05 37	0.06 99	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 55	0.07 2	0.20 27	0.17 40	0.08 13	0.11 19	0.09 4	0.21 77	0.13 19	0.12 83	0.11 53	0.08 3	0.08 17	0.27 309	0.13 110	0.07 125	0.35 702	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.09 140

2.5w	0.13 55	0.10 97	0.23 70	0.18 74	0.09 23	0.15 64	0.15 172	0.21 77	0.16 60	0.12 83	0.13 97	0.10 57	0.09 43	0.21 181	0.12 46	0.05 1	0.19 575	0.05 1	0.07 215	0.05 4	0.12 332

AIO_rvc	0.20 276	0.16 380	0.49 345	0.41 685	0.29 653	0.15 64	0.17 274	0.21 77	0.19 124	0.17 219	0.14 134	0.13 163	0.08 17	0.35 432	0.13 110	0.07 125	0.19 575	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.41 668

SMoEStereo_RVC	0.14 105	0.15 336	0.29 136	0.19 127	0.10 83	0.19 208	0.17 274	0.21 77	0.21 168	0.15 176	0.13 97	0.12 138	0.11 126	0.25 272	0.16 238	0.06 48	0.05 6	0.08 269	0.06 114	0.06 99	0.08 84

mms	0.15 147	0.14 298	0.25 90	0.20 179	0.15 377	0.17 146	0.17 274	0.21 77	0.19 124	0.14 148	0.18 210	0.14 196	0.09 43	0.26 294	0.15 205	0.06 48	0.07 200	0.08 269	0.06 114	0.07 184	0.19 497

ours_stereo	0.15 147	0.14 298	0.29 136	0.21 227	0.14 305	0.17 146	0.18 335	0.21 77	0.20 139	0.13 119	0.18 210	0.14 196	0.10 87	0.24 250	0.15 205	0.06 48	0.06 101	0.08 269	0.06 114	0.07 184	0.13 369

MGS-Stereo	0.15 147	0.12 204	0.38 216	0.19 127	0.11 132	0.18 181	0.17 274	0.21 77	0.23 200	0.14 148	0.24 295	0.16 231	0.10 87	0.19 121	0.13 110	0.07 125	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.10 431	0.07 38

LoS_RVC	0.14 105	0.11 151	0.32 170	0.18 74	0.16 421	0.20 251	0.18 335	0.21 77	0.18 95	0.14 148	0.20 235	0.12 138	0.17 321	0.17 76	0.14 162	0.06 48	0.05 6	0.06 56	0.04 1	0.05 4	0.14 412

aanet-new-70k	0.13 55	0.13 248	0.40 241	0.20 179	0.11 132	0.16 108	0.14 122	0.22 92	0.16 60	0.11 50	0.13 97	0.11 98	0.12 173	0.21 181	0.10 3	0.05 1	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.13 369

aanet-new-34k	0.14 105	0.16 380	0.39 226	0.19 127	0.09 23	0.14 42	0.15 172	0.22 92	0.19 124	0.12 83	0.15 155	0.11 98	0.13 220	0.14 14	0.12 46	0.05 1	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.05 4	0.18 477

aanet-32k-new	0.15 147	0.18 444	0.43 270	0.21 227	0.10 83	0.16 108	0.15 172	0.22 92	0.18 95	0.11 50	0.14 134	0.09 30	0.13 220	0.18 97	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.07 184	0.23 555

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 147	0.13 248	0.41 252	0.20 179	0.11 132	0.14 42	0.14 122	0.22 92	0.17 72	0.12 83	0.13 97	0.10 57	0.10 87	0.16 54	0.13 110	0.05 1	0.08 268	0.06 56	0.06 114	0.05 4	0.43 677

aanet-new-16k	0.13 55	0.14 298	0.39 226	0.20 179	0.10 83	0.14 42	0.12 47	0.22 92	0.20 139	0.12 83	0.12 75	0.12 138	0.11 126	0.15 32	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.07 184	0.14 412

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 55	0.10 97	0.24 78	0.20 179	0.12 192	0.14 42	0.15 172	0.22 92	0.21 168	0.11 50	0.17 190	0.11 98	0.12 173	0.13 7	0.11 16	0.05 1	0.06 101	0.06 56	0.08 311	0.05 4	0.22 545

CSFM-Stereo	0.12 32	0.08 23	0.17 7	0.16 13	0.08 13	0.16 108	0.13 88	0.22 92	0.13 19	0.11 50	0.11 53	0.10 57	0.11 126	0.17 76	0.14 162	0.07 125	0.12 435	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.12 332

252Zero-FE	0.18 212	0.08 23	0.28 130	0.18 74	0.10 83	0.15 64	0.11 29	0.22 92	0.22 182	0.76 692	0.11 53	0.09 30	0.08 17	0.17 76	0.15 205	0.07 125	0.51 723	0.06 56	0.08 311	0.06 99	0.10 216

4.25_new	0.13 55	0.12 204	0.26 106	0.18 74	0.10 83	0.17 146	0.12 47	0.22 92	0.15 47	0.13 119	0.13 97	0.09 30	0.10 87	0.22 211	0.14 162	0.05 1	0.18 561	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.11 271

4.5w_new	0.13 55	0.12 204	0.26 106	0.18 74	0.10 83	0.17 146	0.12 47	0.22 92	0.15 47	0.13 119	0.13 97	0.09 30	0.10 87	0.22 211	0.14 162	0.05 1	0.18 561	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.11 271

4.5_new	0.13 55	0.12 204	0.24 78	0.17 40	0.10 83	0.14 42	0.12 47	0.22 92	0.17 72	0.13 119	0.13 97	0.08 3	0.09 43	0.19 121	0.12 46	0.05 1	0.18 561	0.05 1	0.06 114	0.06 99	0.09 140

4.5w-stereo	0.13 55	0.12 204	0.24 78	0.17 40	0.10 83	0.14 42	0.12 47	0.22 92	0.17 72	0.13 119	0.13 97	0.08 3	0.09 43	0.19 121	0.12 46	0.05 1	0.18 561	0.05 1	0.06 114	0.06 99	0.09 140

4.25w-stereo	0.13 55	0.12 204	0.26 106	0.18 74	0.10 83	0.17 146	0.12 47	0.22 92	0.15 47	0.13 119	0.13 97	0.09 30	0.10 87	0.22 211	0.14 162	0.05 1	0.18 561	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.11 271

IGEV	0.12 32	0.07 2	0.19 17	0.16 13	0.11 132	0.16 108	0.13 88	0.22 92	0.17 72	0.12 83	0.15 155	0.09 30	0.07 3	0.16 54	0.12 46	0.06 48	0.10 366	0.06 56	0.07 215	0.05 4	0.08 84

U	1.02 712	0.10 97	0.26 106	0.22 296	3.66 745	6.41 753	0.13 88	0.22 92	0.21 168	0.11 50	0.11 53	0.10 57	0.09 43	0.12 4	0.11 16	0.07 125	0.05 6	5.35 761	2.86 758	0.07 184	0.06 14

aanet-new-78k	0.17 200	0.14 298	0.80 588	0.21 227	0.10 83	0.14 42	0.14 122	0.23 107	0.17 72	0.10 31	0.13 97	0.10 57	0.13 220	0.19 121	0.11 16	0.05 1	0.16 521	0.06 56	0.05 37	0.07 184	0.26 595

GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 55	0.11 151	0.28 130	0.21 227	0.13 257	0.20 251	0.16 229	0.23 107	0.18 95	0.12 83	0.17 190	0.11 98	0.12 173	0.15 32	0.12 46	0.05 1	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.08 84

Test_v1	0.11 13	0.08 23	0.17 7	0.15 5	0.09 23	0.13 34	0.12 47	0.23 107	0.17 72	0.10 31	0.10 40	0.08 3	0.08 17	0.15 32	0.12 46	0.07 125	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.05 4	0.07 38

GEAStereo	0.20 276	0.10 97	0.31 156	0.35 653	0.42 693	0.19 208	0.16 229	0.23 107	0.18 95	0.14 148	0.15 155	0.10 57	0.09 43	0.21 181	0.18 301	0.08 281	0.28 666	0.06 56	0.05 37	0.08 263	0.57 704

gasm-f	0.20 276	0.12 204	0.36 205	0.35 653	0.36 681	0.18 181	0.17 274	0.23 107	0.18 95	0.14 148	0.19 224	0.10 57	0.11 126	0.20 155	0.19 337	0.08 281	0.28 666	0.06 56	0.05 37	0.09 365	0.57 704

3.25w_new	0.13 55	0.09 57	0.24 78	0.17 40	0.09 23	0.18 181	0.10 12	0.23 107	0.18 95	0.15 176	0.13 97	0.10 57	0.11 126	0.20 155	0.13 110	0.05 1	0.17 549	0.05 1	0.06 114	0.04 1	0.11 271

3.25w	0.13 55	0.09 57	0.24 78	0.17 40	0.09 23	0.18 181	0.10 12	0.23 107	0.18 95	0.15 176	0.13 97	0.10 57	0.11 126	0.20 155	0.13 110	0.05 1	0.17 549	0.05 1	0.06 114	0.04 1	0.11 271

3.5w_stereo	0.12 32	0.11 151	0.21 45	0.17 40	0.09 23	0.17 146	0.09 4	0.23 107	0.17 72	0.14 148	0.13 97	0.10 57	0.11 126	0.22 211	0.13 110	0.05 1	0.11 404	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.08 84

111111	0.13 55	0.08 23	0.20 27	0.20 179	0.13 257	0.13 34	0.10 12	0.23 107	0.17 72	0.11 50	0.13 97	0.12 138	0.08 17	0.19 121	0.12 46	0.07 125	0.16 521	0.06 56	0.04 1	0.08 263	0.16 448

LG-Stereo	0.14 105	0.13 248	0.30 146	0.21 227	0.11 132	0.16 108	0.18 335	0.23 107	0.19 124	0.12 83	0.18 210	0.11 98	0.09 43	0.15 32	0.14 162	0.06 48	0.07 200	0.08 269	0.08 311	0.07 184	0.07 38

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 55	0.15 336	0.21 45	0.27 544	0.09 23	0.15 64	0.13 88	0.23 107	0.21 168	0.12 83	0.11 53	0.10 57	0.13 220	0.22 211	0.13 110	0.07 125	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.07 184	0.07 38

fffft	0.14 105	0.12 204	0.30 146	0.19 127	0.10 83	0.17 146	0.18 335	0.23 107	0.17 72	0.14 148	0.11 53	0.13 163	0.10 87	0.24 250	0.18 301	0.06 48	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.07 184	0.09 140
1: 1. 1
tt45	0.15 147	0.14 298	0.29 136	0.19 127	0.11 132	0.23 340	0.18 335	0.23 107	0.18 95	0.16 195	0.13 97	0.14 196	0.10 87	0.31 389	0.15 205	0.07 125	0.05 6	0.08 269	0.06 114	0.07 184	0.08 84

rvit_stereo_0083	0.17 200	0.13 248	0.29 136	0.21 227	0.13 257	0.17 146	0.17 274	0.23 107	0.36 420	0.16 195	0.22 269	0.19 276	0.17 321	0.21 181	0.17 269	0.11 510	0.10 366	0.10 460	0.08 311	0.09 365	0.08 84

WCG-NET	0.15 147	0.12 204	0.31 156	0.18 74	0.09 23	0.18 181	0.17 274	0.23 107	0.29 316	0.18 242	0.22 269	0.15 217	0.12 173	0.19 121	0.13 110	0.06 48	0.12 435	0.07 165	0.05 37	0.06 99	0.06 14

IGEV-Stereo++	0.15 147	0.09 57	0.27 123	0.21 227	0.13 257	0.14 42	0.11 29	0.23 107	0.19 124	0.15 176	0.14 134	0.11 98	0.11 126	0.19 121	0.12 46	0.06 48	0.21 599	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.28 612

Occ-G	0.18 212	0.10 97	0.38 216	0.23 361	0.15 377	0.16 108	0.18 335	0.23 107	0.26 264	0.15 176	0.20 235	0.21 314	0.11 126	0.22 211	0.19 337	0.07 125	0.17 549	0.07 165	0.06 114	0.08 263	0.30 621

RSM++	0.14 105	0.11 151	0.25 90	0.32 630	0.17 455	0.17 146	0.15 172	0.23 107	0.21 168	0.12 83	0.12 75	0.14 196	0.09 43	0.21 181	0.13 110	0.06 48	0.05 6	0.07 165	0.07 215	0.07 184	0.11 271

CAS	0.16 178	0.07 2	0.29 136	0.42 688	0.17 455	0.20 251	0.18 335	0.23 107	0.20 139	0.15 176	0.19 224	0.11 98	0.10 87	0.15 32	0.14 162	0.31 697	0.04 1	0.06 56	0.04 1	0.06 99	0.16 448

CREStereo++_RVC	0.16 178	0.09 57	0.42 262	0.17 40	0.11 132	0.18 181	0.13 88	0.23 107	0.31 346	0.21 273	0.31 377	0.13 163	0.11 126	0.17 76	0.16 238	0.07 125	0.04 1	0.06 56	0.15 630	0.06 99	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	0.16 178	0.11 151	0.43 270	0.16 13	0.08 13	0.25 386	0.14 122	0.23 107	0.29 316	0.25 329	0.30 364	0.16 231	0.12 173	0.18 97	0.13 110	0.08 281	0.07 200	0.06 56	0.05 37	0.07 184	0.08 84

XX-TBD	0.16 178	0.21 495	0.43 270	0.22 296	0.10 83	0.23 340	0.15 172	0.23 107	0.28 293	0.22 294	0.26 315	0.14 196	0.12 173	0.16 54	0.14 162	0.08 281	0.05 6	0.06 56	0.04 1	0.07 184	0.06 14

FAST (zero-shot)	0.14 105	0.10 97	0.22 61	0.24 417	0.26 634	0.14 42	0.15 172	0.24 129	0.16 60	0.11 50	0.14 134	0.12 138	0.12 173	0.19 121	0.13 110	0.10 461	0.09 317	0.07 165	0.08 311	0.07 184	0.09 140

TS12	0.13 55	0.09 57	0.21 45	0.21 227	0.09 23	0.19 208	0.14 122	0.24 129	0.17 72	0.15 176	0.19 224	0.12 138	0.13 220	0.18 97	0.16 238	0.06 48	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.05 4	0.06 14

aanet-new-90k	0.15 147	0.14 298	0.49 345	0.21 227	0.11 132	0.15 64	0.14 122	0.24 129	0.17 72	0.10 31	0.12 75	0.10 57	0.12 173	0.21 181	0.10 3	0.06 48	0.06 101	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.32 631

aanet-new-36k	0.14 105	0.17 417	0.45 287	0.22 296	0.09 23	0.17 146	0.15 172	0.24 129	0.18 95	0.12 83	0.14 134	0.10 57	0.11 126	0.18 97	0.11 16	0.05 1	0.06 101	0.06 56	0.05 37	0.05 4	0.12 332

aanet-new-22k	0.15 147	0.15 336	0.44 281	0.22 296	0.11 132	0.15 64	0.13 88	0.24 129	0.19 124	0.12 83	0.14 134	0.12 138	0.12 173	0.17 76	0.11 16	0.05 1	0.08 268	0.06 56	0.05 37	0.05 4	0.27 603

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 32	0.10 97	0.23 70	0.19 127	0.10 83	0.15 64	0.16 229	0.24 129	0.17 72	0.11 50	0.16 169	0.09 30	0.11 126	0.13 7	0.10 3	0.05 1	0.05 6	0.06 56	0.08 311	0.05 4	0.17 470

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 105	0.12 204	0.42 262	0.18 74	0.12 192	0.17 146	0.14 122	0.24 129	0.18 95	0.11 50	0.14 134	0.13 163	0.11 126	0.17 76	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.05 4	0.19 497

VMStereo-Base	0.14 105	0.09 57	0.29 136	0.16 13	0.09 23	0.18 181	0.12 47	0.24 129	0.25 247	0.15 176	0.22 269	0.17 247	0.13 220	0.19 121	0.14 162	0.08 281	0.06 101	0.06 56	0.05 37	0.07 184	0.08 84

Replicate-Monster	0.15 147	0.12 204	0.40 241	0.17 40	0.10 83	0.17 146	0.10 12	0.24 129	0.20 139	0.12 83	0.10 40	0.10 57	0.10 87	0.28 333	0.12 46	0.06 48	0.31 688	0.06 56	0.06 114	0.05 4	0.21 530

DVStereo	0.15 147	0.09 57	0.26 106	0.18 74	0.10 83	0.21 282	0.14 122	0.24 129	0.22 182	0.22 294	0.21 255	0.16 231	0.15 273	0.24 250	0.17 269	0.07 125	0.07 200	0.06 56	0.06 114	0.05 4	0.08 84

3.75w	0.12 32	0.10 97	0.21 45	0.17 40	0.11 132	0.18 181	0.12 47	0.24 129	0.15 47	0.13 119	0.12 75	0.08 3	0.10 87	0.18 97	0.12 46	0.05 1	0.14 475	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.08 84

monsters	0.13 55	0.10 97	0.20 27	0.18 74	0.13 257	0.15 64	0.11 29	0.24 129	0.16 60	0.15 176	0.13 97	0.08 3	0.09 43	0.23 235	0.12 46	0.06 48	0.15 506	0.05 1	0.08 311	0.05 4	0.09 140

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 105	0.10 97	0.27 123	0.21 227	0.11 132	0.16 108	0.14 122	0.24 129	0.17 72	0.17 219	0.20 235	0.18 262	0.11 126	0.16 54	0.17 269	0.07 125	0.08 268	0.07 165	0.07 215	0.07 184	0.09 140

castereo++	0.14 105	0.13 248	0.25 90	0.19 127	0.10 83	0.27 414	0.13 88	0.24 129	0.26 264	0.11 50	0.13 97	0.16 231	0.10 87	0.18 97	0.11 16	0.07 125	0.08 268	0.07 165	0.06 114	0.05 4	0.07 38

IGEV-RUCA	0.21 317	0.09 57	0.26 106	0.20 179	0.19 520	0.28 433	0.23 518	0.24 129	0.22 182	0.21 273	0.23 284	0.29 426	0.48 650	0.26 294	0.19 337	0.09 386	0.08 268	0.18 652	0.14 619	0.18 628	0.19 497

fffy	0.15 147	0.14 298	0.31 156	0.21 227	0.14 305	0.19 208	0.18 335	0.24 129	0.19 124	0.13 119	0.17 190	0.15 217	0.13 220	0.25 272	0.15 205	0.06 48	0.08 268	0.08 269	0.06 114	0.07 184	0.15 431

rvit_stereo_0081_aga	0.17 200	0.17 417	0.40 241	0.21 227	0.14 305	0.20 251	0.17 274	0.24 129	0.26 264	0.18 242	0.21 255	0.20 298	0.14 251	0.20 155	0.15 205	0.12 551	0.08 268	0.09 375	0.08 311	0.10 431	0.08 84

rvit_stereo_0081	0.16 178	0.13 248	0.30 146	0.21 227	0.12 192	0.17 146	0.17 274	0.24 129	0.34 392	0.17 219	0.19 224	0.18 262	0.15 273	0.20 155	0.17 269	0.11 510	0.08 268	0.09 375	0.08 311	0.09 365	0.07 38

rvit_stereo_0082	0.16 178	0.13 248	0.30 146	0.21 227	0.12 192	0.17 146	0.17 274	0.24 129	0.34 392	0.17 219	0.19 224	0.18 262	0.15 273	0.20 155	0.17 269	0.11 510	0.08 268	0.09 375	0.08 311	0.09 365	0.07 38

WCG-NET（raft）	0.16 178	0.14 298	0.32 170	0.18 74	0.09 23	0.19 208	0.16 229	0.24 129	0.27 282	0.19 249	0.19 224	0.20 298	0.12 173	0.22 211	0.13 110	0.06 48	0.17 549	0.06 56	0.05 37	0.07 184	0.07 38

RSM	0.14 105	0.11 151	0.25 90	0.29 592	0.16 421	0.16 108	0.15 172	0.24 129	0.20 139	0.13 119	0.13 97	0.15 217	0.09 43	0.22 211	0.13 110	0.06 48	0.06 101	0.07 165	0.07 215	0.07 184	0.11 271

CES	0.14 105	0.08 23	0.24 78	0.17 40	0.23 599	0.18 181	0.15 172	0.24 129	0.20 139	0.14 148	0.18 210	0.14 196	0.10 87	0.19 121	0.12 46	0.07 125	0.05 6	0.06 56	0.04 1	0.08 263	0.20 517

MC-Stereo	0.18 212	0.10 97	0.36 205	0.28 572	0.14 305	0.18 181	0.15 172	0.24 129	0.20 139	0.21 273	0.24 295	0.16 231	0.13 220	0.25 272	0.14 162	0.07 125	0.17 549	0.07 165	0.07 215	0.06 99	0.30 621

GLC_STEREO	0.15 147	0.11 151	0.31 156	0.22 296	0.09 23	0.17 146	0.15 172	0.24 129	0.28 293	0.17 219	0.20 235	0.17 247	0.11 126	0.24 250	0.17 269	0.07 125	0.09 317	0.09 375	0.08 311	0.07 184	0.07 38

SCION-M(vits-remse)	0.14 105	0.09 57	0.45 287	0.28 572	0.09 23	0.15 64	0.12 47	0.25 153	0.20 139	0.09 9	0.11 53	0.08 3	0.07 3	0.20 155	0.13 110	0.10 461	0.08 268	0.05 1	0.09 420	0.05 4	0.13 369

SCION-Mon(vits-remp)	0.18 212	0.20 480	0.45 287	0.28 572	0.26 634	0.47 630	0.12 47	0.25 153	0.20 139	0.09 9	0.11 53	0.08 3	0.07 3	0.20 155	0.13 110	0.05 1	0.24 640	0.05 1	0.09 420	0.05 4	0.13 369

PhaseNet	0.13 55	0.10 97	0.23 70	0.19 127	0.11 132	0.16 108	0.14 122	0.25 153	0.18 95	0.11 50	0.12 75	0.16 231	0.12 173	0.20 155	0.16 238	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.07 215	0.07 184	0.11 271

monster-pro	0.13 55	0.09 57	0.20 27	0.17 40	0.09 23	0.15 64	0.12 47	0.25 153	0.20 139	0.09 9	0.11 53	0.08 3	0.07 3	0.20 155	0.13 110	0.05 1	0.24 640	0.05 1	0.09 420	0.05 4	0.13 369

aanet-new-12k	0.13 55	0.12 204	0.32 170	0.23 361	0.10 83	0.16 108	0.14 122	0.25 153	0.20 139	0.13 119	0.11 53	0.10 57	0.13 220	0.15 32	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 165	0.05 37	0.08 263	0.12 332

aanet-new	0.14 105	0.13 248	0.39 226	0.21 227	0.14 305	0.20 251	0.15 172	0.25 153	0.18 95	0.12 83	0.14 134	0.10 57	0.16 295	0.19 121	0.11 16	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.05 37	0.07 184	0.13 369

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 55	0.09 57	0.23 70	0.19 127	0.14 305	0.20 251	0.16 229	0.25 153	0.19 124	0.12 83	0.15 155	0.14 196	0.13 220	0.14 14	0.12 46	0.06 48	0.04 1	0.06 56	0.05 37	0.05 4	0.13 369

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 147	0.23 535	0.58 482	0.17 40	0.12 192	0.15 64	0.14 122	0.25 153	0.18 95	0.11 50	0.14 134	0.12 138	0.10 87	0.15 32	0.11 16	0.06 48	0.06 101	0.06 56	0.08 311	0.05 4	0.22 545

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 105	0.10 97	0.27 123	0.18 74	0.14 305	0.19 208	0.15 172	0.25 153	0.22 182	0.16 195	0.22 269	0.10 57	0.09 43	0.15 32	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.05 4	0.10 216

BStereo	0.14 105	0.10 97	0.46 305	0.18 74	0.11 132	0.15 64	0.15 172	0.25 153	0.23 200	0.12 83	0.11 53	0.12 138	0.09 43	0.17 76	0.17 269	0.05 1	0.07 200	0.06 56	0.08 311	0.05 4	0.09 140

MonStereo	0.13 55	0.09 57	0.20 27	0.17 40	0.09 23	0.15 64	0.12 47	0.25 153	0.20 139	0.09 9	0.11 53	0.08 3	0.07 3	0.20 155	0.13 110	0.05 1	0.24 640	0.05 1	0.09 420	0.05 4	0.13 369

Monster-pub-eth3d	0.13 55	0.09 57	0.20 27	0.17 40	0.09 23	0.15 64	0.12 47	0.25 153	0.20 139	0.09 9	0.11 53	0.08 3	0.07 3	0.19 121	0.13 110	0.05 1	0.24 640	0.05 1	0.09 420	0.05 4	0.13 369

FlowAnything_test	0.15 147	0.12 204	0.23 70	0.21 227	0.12 192	0.18 181	0.16 229	0.25 153	0.17 72	0.15 176	0.13 97	0.15 217	0.14 251	0.19 121	0.17 269	0.10 461	0.07 200	0.11 519	0.12 566	0.08 263	0.10 216

asda	0.13 55	0.11 151	0.24 78	0.18 74	0.10 83	0.14 42	0.12 47	0.25 153	0.17 72	0.12 83	0.11 53	0.08 3	0.11 126	0.21 181	0.12 46	0.05 1	0.18 561	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.11 271

MonSter	0.13 55	0.09 57	0.20 27	0.17 40	0.09 23	0.15 64	0.12 47	0.25 153	0.20 139	0.09 9	0.11 53	0.08 3	0.07 3	0.20 155	0.13 110	0.05 1	0.24 640	0.05 1	0.09 420	0.05 4	0.13 369

999	0.15 147	0.13 248	0.30 146	0.19 127	0.12 192	0.20 251	0.17 274	0.25 153	0.20 139	0.14 148	0.16 169	0.14 196	0.11 126	0.36 443	0.16 238	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.06 99	0.08 84

RAStereo	0.14 105	0.15 336	0.40 241	0.22 296	0.11 132	0.15 64	0.18 335	0.25 153	0.24 220	0.13 119	0.17 190	0.11 98	0.09 43	0.15 32	0.13 110	0.08 281	0.06 101	0.08 269	0.06 114	0.07 184	0.05 1

trnet	0.14 105	0.09 57	0.26 106	0.15 5	0.07 1	0.21 282	0.12 47	0.25 153	0.26 264	0.16 195	0.21 255	0.15 217	0.13 220	0.19 121	0.14 162	0.09 386	0.05 6	0.06 56	0.04 1	0.06 99	0.06 14

DNSM	0.33 567	0.30 601	0.21 45	0.25 463	0.09 23	0.17 146	0.14 122	0.26 171	0.19 124	0.16 195	0.18 210	0.13 163	0.11 126	0.80 652	0.66 655	0.09 386	0.24 640	0.06 56	0.05 37	1.25 737	1.17 741

DNS	0.31 552	0.31 607	0.25 90	0.25 463	0.11 132	0.14 42	0.14 122	0.26 171	0.18 95	0.14 148	0.18 210	0.13 163	0.10 87	0.75 633	0.41 582	0.09 386	0.27 661	0.08 269	0.05 37	1.11 735	1.23 743

DF	0.16 178	0.09 57	0.31 156	0.31 621	0.16 421	0.17 146	0.15 172	0.26 171	0.18 95	0.14 148	0.23 284	0.19 276	0.11 126	0.24 250	0.16 238	0.08 281	0.23 624	0.06 56	0.06 114	0.06 99	0.09 140

aanet-new-10k	0.14 105	0.15 336	0.37 211	0.22 296	0.11 132	0.19 208	0.14 122	0.26 171	0.18 95	0.13 119	0.13 97	0.11 98	0.12 173	0.15 32	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.07 184	0.10 216

aanet-new-14k	0.13 55	0.13 248	0.33 180	0.21 227	0.09 23	0.13 34	0.13 88	0.26 171	0.23 200	0.12 83	0.15 155	0.09 30	0.14 251	0.15 32	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.07 184	0.11 271

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 178	0.20 480	0.79 583	0.19 127	0.12 192	0.12 26	0.14 122	0.26 171	0.18 95	0.11 50	0.12 75	0.10 57	0.10 87	0.13 7	0.11 16	0.06 48	0.07 200	0.06 56	0.07 215	0.05 4	0.18 477

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 55	0.10 97	0.26 106	0.19 127	0.10 83	0.13 34	0.16 229	0.26 171	0.22 182	0.12 83	0.16 169	0.09 30	0.11 126	0.14 14	0.11 16	0.05 1	0.05 6	0.06 56	0.07 215	0.05 4	0.26 595

Foundation-i1c-attn	0.15 147	0.07 2	0.20 27	0.18 74	0.11 132	0.15 64	0.15 172	0.26 171	0.29 316	0.15 176	0.16 169	0.17 247	0.14 251	0.19 121	0.15 205	0.07 125	0.22 611	0.06 56	0.05 37	0.05 4	0.26 595

Foundation-i1a	0.16 178	0.08 23	0.20 27	0.18 74	0.11 132	0.18 181	0.16 229	0.26 171	0.30 334	0.17 219	0.16 169	0.19 276	0.13 220	0.21 181	0.14 162	0.07 125	0.21 599	0.06 56	0.04 1	0.05 4	0.26 595

gcap_with_dpt	0.13 55	0.10 97	0.27 123	0.18 74	0.14 305	0.18 181	0.15 172	0.26 171	0.21 168	0.16 195	0.21 255	0.09 30	0.09 43	0.14 14	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.05 4	0.10 216

water-stereo	0.15 147	0.11 151	0.32 170	0.19 127	0.10 83	0.17 146	0.14 122	0.26 171	0.20 139	0.18 242	0.23 284	0.16 231	0.16 295	0.14 14	0.14 162	0.07 125	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.06 99	0.11 271

qwe	0.13 55	0.10 97	0.24 78	0.17 40	0.11 132	0.15 64	0.12 47	0.26 171	0.18 95	0.14 148	0.13 97	0.09 30	0.10 87	0.23 235	0.13 110	0.05 1	0.18 561	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.09 140

2.75w_new	0.13 55	0.10 97	0.25 90	0.16 13	0.09 23	0.15 64	0.12 47	0.26 171	0.18 95	0.14 148	0.13 97	0.08 3	0.11 126	0.22 211	0.15 205	0.05 1	0.19 575	0.05 1	0.07 215	0.05 4	0.10 216

monsterstereo	0.13 55	0.10 97	0.20 27	0.19 127	0.12 192	0.14 42	0.12 47	0.26 171	0.18 95	0.14 148	0.16 169	0.08 3	0.09 43	0.22 211	0.14 162	0.05 1	0.16 521	0.06 56	0.09 420	0.06 99	0.07 38

MaDis-Stereo	0.15 147	0.17 417	0.39 226	0.19 127	0.15 377	0.16 108	0.13 88	0.26 171	0.22 182	0.13 119	0.15 155	0.14 196	0.11 126	0.17 76	0.17 269	0.08 281	0.07 200	0.08 269	0.06 114	0.07 184	0.06 14

CREStereo	0.14 105	0.09 57	0.27 123	0.14 2	0.08 13	0.22 315	0.15 172	0.26 171	0.26 264	0.16 195	0.21 255	0.14 196	0.13 220	0.19 121	0.14 162	0.09 386	0.05 6	0.06 56	0.04 1	0.07 184	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	0.16 178	0.09 57	0.31 156	0.15 5	0.09 23	0.23 340	0.15 172	0.26 171	0.24 220	0.17 219	0.21 255	0.16 231	0.14 251	0.23 235	0.14 162	0.29 693	0.05 6	0.06 56	0.04 1	0.07 184	0.07 38

Weightmod_eth	0.18 212	0.20 480	0.34 186	0.22 296	0.17 455	0.21 282	0.18 335	0.27 188	0.20 139	0.17 219	0.26 315	0.19 276	0.17 321	0.28 333	0.17 269	0.19 662	0.09 317	0.08 269	0.08 311	0.09 365	0.10 216

Weightmod	0.19 244	0.19 464	0.34 186	0.21 227	0.18 485	0.24 365	0.17 274	0.27 188	0.22 182	0.19 249	0.30 364	0.19 276	0.15 273	0.29 356	0.20 365	0.12 551	0.11 404	0.08 269	0.08 311	0.10 431	0.17 470

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 105	0.10 97	0.25 90	0.18 74	0.15 377	0.19 208	0.15 172	0.27 188	0.23 200	0.16 195	0.20 235	0.10 57	0.09 43	0.14 14	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.05 4	0.08 84

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 55	0.10 97	0.26 106	0.18 74	0.14 305	0.18 181	0.15 172	0.27 188	0.23 200	0.16 195	0.21 255	0.10 57	0.09 43	0.14 14	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.05 4	0.08 84

Foundation-i1b	0.15 147	0.08 23	0.20 27	0.17 40	0.09 23	0.16 108	0.16 229	0.27 188	0.29 316	0.15 176	0.15 155	0.18 262	0.12 173	0.18 97	0.14 162	0.07 125	0.23 624	0.06 56	0.05 37	0.05 4	0.21 530

Lsterematch	0.20 276	0.15 336	0.44 281	0.20 179	0.10 83	0.22 315	0.17 274	0.27 188	0.34 392	0.28 365	0.37 457	0.24 359	0.22 409	0.25 272	0.23 434	0.08 281	0.05 6	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.08 84

DispViT+	0.12 32	0.08 23	0.21 45	0.16 13	0.16 421	0.10 13	0.12 47	0.27 188	0.24 220	0.13 119	0.11 53	0.10 57	0.09 43	0.21 181	0.12 46	0.08 281	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 1

1w_stereo	0.13 55	0.09 57	0.17 7	0.19 127	0.10 83	0.16 108	0.15 172	0.27 188	0.22 182	0.14 148	0.16 169	0.08 3	0.12 173	0.19 121	0.14 162	0.05 1	0.10 366	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.09 140

dual_stereo	0.18 212	0.08 23	0.26 106	0.21 227	0.32 669	0.11 19	0.13 88	0.27 188	0.20 139	0.11 50	0.09 16	0.10 57	0.08 17	0.20 155	0.14 162	0.07 125	0.45 713	0.06 56	0.05 37	0.05 4	0.65 718

gcap-zeroshot	0.14 105	0.10 97	0.28 130	0.18 74	0.15 377	0.19 208	0.15 172	0.27 188	0.23 200	0.16 195	0.20 235	0.10 57	0.09 43	0.14 14	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.05 4	0.09 140

test_for_model	0.14 105	0.10 97	0.25 90	0.18 74	0.15 377	0.19 208	0.15 172	0.27 188	0.23 200	0.16 195	0.20 235	0.10 57	0.09 43	0.14 14	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.05 4	0.08 84

testlalala	0.14 105	0.10 97	0.28 130	0.18 74	0.15 377	0.19 208	0.15 172	0.27 188	0.23 200	0.16 195	0.20 235	0.10 57	0.09 43	0.14 14	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.05 4	0.09 140

LoS	0.15 147	0.09 57	0.34 186	0.17 40	0.09 23	0.22 315	0.14 122	0.27 188	0.27 282	0.15 176	0.18 210	0.19 276	0.14 251	0.23 235	0.14 162	0.08 281	0.06 101	0.06 56	0.04 1	0.06 99	0.06 14
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_4	0.19 244	0.16 380	0.39 226	0.24 417	0.13 257	0.19 208	0.21 451	0.27 188	0.24 220	0.24 316	0.47 576	0.22 322	0.13 220	0.27 309	0.18 301	0.06 48	0.06 101	0.09 375	0.09 420	0.07 184	0.06 14

RAFT-RH_RVC	0.26 461	0.13 248	0.57 466	0.22 296	0.12 192	0.25 386	0.14 122	0.27 188	0.29 316	0.38 551	1.14 705	0.23 338	0.18 357	0.58 550	0.24 446	0.07 125	0.06 101	0.10 460	0.07 215	0.06 99	0.08 84

RAFT-345	0.22 345	0.11 151	0.55 444	0.22 296	0.12 192	0.20 251	0.16 229	0.27 188	0.28 293	0.27 351	0.65 657	0.20 298	0.17 321	0.55 535	0.22 414	0.07 125	0.06 101	0.08 269	0.07 215	0.06 99	0.07 38

over-6	0.13 55	0.18 444	0.30 146	0.19 127	0.07 1	0.16 108	0.11 29	0.28 204	0.17 72	0.10 31	0.10 40	0.10 57	0.13 220	0.20 155	0.11 16	0.08 281	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 99	0.06 14

depthmonostereo	0.15 147	0.12 204	0.34 186	0.19 127	0.09 23	0.20 251	0.15 172	0.28 204	0.24 220	0.16 195	0.18 210	0.16 231	0.18 357	0.21 181	0.14 162	0.07 125	0.07 200	0.07 165	0.06 114	0.05 4	0.08 84

3w_stereo	0.14 105	0.11 151	0.31 156	0.19 127	0.09 23	0.16 108	0.16 229	0.28 204	0.20 139	0.13 119	0.12 75	0.08 3	0.12 173	0.19 121	0.12 46	0.05 1	0.19 575	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.10 216

MM-Stereo_test2	0.19 244	0.11 151	0.47 313	0.25 463	0.11 132	0.21 282	0.20 423	0.28 204	0.24 220	0.16 195	0.17 190	0.13 163	0.11 126	0.21 181	0.14 162	0.06 48	0.26 656	0.07 165	0.06 114	0.09 365	0.41 668

AIO_test	0.20 276	0.12 204	0.46 305	0.45 693	0.38 685	0.15 64	0.17 274	0.28 204	0.20 139	0.19 249	0.13 97	0.14 196	0.09 43	0.39 461	0.13 110	0.07 125	0.21 599	0.06 56	0.06 114	0.06 99	0.34 643

AIO-Stereo	0.16 178	0.12 204	0.29 136	0.30 604	0.20 549	0.16 108	0.14 122	0.28 204	0.22 182	0.14 148	0.15 155	0.13 163	0.08 17	0.20 155	0.15 205	0.06 48	0.16 521	0.07 165	0.08 311	0.06 99	0.24 569

H2IRNET	0.19 244	0.18 444	0.50 366	0.22 296	0.12 192	0.20 251	0.16 229	0.28 204	0.31 346	0.17 219	0.32 389	0.25 374	0.20 386	0.24 250	0.19 337	0.08 281	0.06 101	0.09 375	0.10 486	0.10 431	0.08 84

MoCha-V2	0.18 212	0.12 204	0.40 241	0.30 604	0.24 616	0.16 108	0.15 172	0.28 204	0.19 124	0.16 195	0.16 169	0.13 163	0.13 220	0.30 374	0.13 110	0.06 48	0.28 666	0.06 56	0.06 114	0.06 99	0.25 581

ff7	0.18 212	0.13 248	0.41 252	0.21 227	0.15 377	0.21 282	0.17 274	0.28 204	0.23 200	0.21 273	0.13 97	0.12 138	0.12 173	0.27 309	0.13 110	0.07 125	0.25 650	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.36 651

IGEVStereo-DCA	0.20 276	0.17 417	0.41 252	0.22 296	0.15 377	0.20 251	0.17 274	0.28 204	0.23 200	0.19 249	0.12 75	0.14 196	0.12 173	0.38 456	0.31 524	0.07 125	0.16 521	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.36 651

ffff	0.18 212	0.13 248	0.41 252	0.21 227	0.15 377	0.21 282	0.17 274	0.28 204	0.23 200	0.21 273	0.13 97	0.12 138	0.12 173	0.27 309	0.13 110	0.07 125	0.25 650	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.36 651

11t	0.18 212	0.13 248	0.41 252	0.21 227	0.15 377	0.21 282	0.17 274	0.28 204	0.23 200	0.21 273	0.13 97	0.12 138	0.12 173	0.27 309	0.13 110	0.07 125	0.25 650	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.36 651

CASnet	0.15 147	0.13 248	0.30 146	0.22 296	0.08 13	0.15 64	0.14 122	0.28 204	0.26 264	0.23 306	0.20 235	0.15 217	0.11 126	0.18 97	0.13 110	0.07 125	0.05 6	0.11 519	0.09 420	0.08 263	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.18 212	0.21 495	0.47 313	0.23 361	0.18 485	0.21 282	0.10 12	0.28 204	0.24 220	0.20 263	0.22 269	0.15 217	0.13 220	0.21 181	0.16 238	0.07 125	0.19 575	0.07 165	0.05 37	0.06 99	0.09 140

ccc-4	0.18 212	0.13 248	0.41 252	0.21 227	0.15 377	0.21 282	0.17 274	0.28 204	0.23 200	0.21 273	0.13 97	0.12 138	0.12 173	0.27 309	0.13 110	0.07 125	0.25 650	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.36 651

GMOStereo	0.20 276	0.17 417	0.45 287	0.23 361	0.18 485	0.21 282	0.27 581	0.28 204	0.28 293	0.31 430	0.32 389	0.28 413	0.17 321	0.16 54	0.13 110	0.07 125	0.23 624	0.10 460	0.08 311	0.08 263	0.07 38

error version	0.20 276	0.17 417	0.45 287	0.23 361	0.18 485	0.21 282	0.27 581	0.28 204	0.28 293	0.31 430	0.32 389	0.28 413	0.17 321	0.16 54	0.13 110	0.07 125	0.23 624	0.10 460	0.08 311	0.08 263	0.07 38

test-v	0.20 276	0.17 417	0.45 287	0.23 361	0.18 485	0.21 282	0.27 581	0.28 204	0.28 293	0.31 430	0.32 389	0.28 413	0.17 321	0.16 54	0.13 110	0.07 125	0.23 624	0.10 460	0.08 311	0.08 263	0.07 38

test-2	0.20 276	0.17 417	0.45 287	0.23 361	0.18 485	0.21 282	0.27 581	0.28 204	0.28 293	0.31 430	0.32 389	0.28 413	0.17 321	0.16 54	0.13 110	0.07 125	0.23 624	0.10 460	0.08 311	0.08 263	0.07 38

sCroCo_RVC	0.19 244	0.15 336	0.60 498	0.27 544	0.18 485	0.23 340	0.16 229	0.28 204	0.24 220	0.14 148	0.22 269	0.17 247	0.14 251	0.22 211	0.16 238	0.11 510	0.11 404	0.09 375	0.09 420	0.09 365	0.10 216

aanet-new-8k	0.14 105	0.14 298	0.34 186	0.21 227	0.10 83	0.18 181	0.15 172	0.29 224	0.22 182	0.11 50	0.12 75	0.10 57	0.13 220	0.18 97	0.12 46	0.05 1	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.05 4	0.11 271

Selective-IGEV-i32	0.15 147	0.10 97	0.34 186	0.32 630	0.19 520	0.16 108	0.14 122	0.29 224	0.19 124	0.13 119	0.14 134	0.13 163	0.08 17	0.23 235	0.14 162	0.06 48	0.13 456	0.07 165	0.06 114	0.06 99	0.11 271

DA	0.21 317	0.11 151	0.33 180	0.28 572	0.23 599	0.30 473	0.16 229	0.29 224	0.27 282	0.15 176	0.22 269	0.17 247	0.15 273	0.26 294	0.15 205	0.07 125	0.28 666	0.07 165	0.05 37	0.07 184	0.56 701

GGEV	0.21 317	0.11 151	0.33 180	0.28 572	0.23 599	0.30 473	0.16 229	0.29 224	0.27 282	0.15 176	0.22 269	0.17 247	0.15 273	0.26 294	0.15 205	0.07 125	0.28 666	0.07 165	0.05 37	0.07 184	0.56 701

GASTEREO	0.20 276	0.15 336	0.31 156	0.40 678	0.29 653	0.18 181	0.15 172	0.29 224	0.22 182	0.18 242	0.17 190	0.11 98	0.13 220	0.25 272	0.15 205	0.07 125	0.23 624	0.06 56	0.08 311	0.06 99	0.57 704

MSCF	0.20 276	0.14 298	0.31 156	0.40 678	0.29 653	0.17 146	0.15 172	0.29 224	0.22 182	0.17 219	0.16 169	0.11 98	0.13 220	0.24 250	0.15 205	0.07 125	0.23 624	0.06 56	0.08 311	0.07 184	0.57 704

2w_stereo	0.13 55	0.11 151	0.21 45	0.18 74	0.09 23	0.17 146	0.14 122	0.29 224	0.20 139	0.15 176	0.14 134	0.08 3	0.11 126	0.15 32	0.13 110	0.05 1	0.12 435	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.08 84

xyz-stereo-finetune2	0.18 212	0.16 380	0.32 170	0.16 13	0.09 23	0.27 414	0.19 382	0.29 224	0.21 168	0.23 306	0.29 348	0.21 314	0.23 424	0.37 453	0.23 434	0.06 48	0.05 6	0.08 269	0.06 114	0.06 99	0.07 38

Reg-Stereo(zero)	0.18 212	0.08 23	0.39 226	0.19 127	0.19 520	0.24 365	0.18 335	0.29 224	0.29 316	0.24 316	0.21 255	0.24 359	0.18 357	0.22 211	0.21 396	0.07 125	0.11 404	0.06 56	0.07 215	0.06 99	0.11 271

rvit_stereo_0080	0.16 178	0.17 417	0.35 198	0.19 127	0.13 257	0.14 42	0.20 423	0.29 224	0.26 264	0.16 195	0.17 190	0.19 276	0.14 251	0.19 121	0.16 238	0.11 510	0.08 268	0.08 269	0.08 311	0.10 431	0.08 84

whm_eth	0.16 178	0.17 417	0.35 198	0.19 127	0.13 257	0.14 42	0.20 423	0.29 224	0.26 264	0.16 195	0.17 190	0.19 276	0.14 251	0.19 121	0.16 238	0.11 510	0.08 268	0.08 269	0.08 311	0.10 431	0.08 84

plain	0.18 212	0.16 380	0.59 491	0.21 227	0.13 257	0.16 108	0.17 274	0.29 224	0.23 200	0.16 195	0.26 315	0.13 163	0.17 321	0.27 309	0.17 269	0.09 386	0.06 101	0.10 460	0.07 215	0.10 431	0.07 38

MIF-Stereo (partial)	0.18 212	0.13 248	0.50 366	0.22 296	0.15 377	0.16 108	0.13 88	0.29 224	0.26 264	0.17 219	0.26 315	0.16 231	0.17 321	0.25 272	0.18 301	0.09 386	0.06 101	0.10 460	0.08 311	0.09 365	0.08 84

4D-IteraStereo	0.20 276	0.21 495	0.62 509	0.21 227	0.14 305	0.19 208	0.17 274	0.29 224	0.28 293	0.24 316	0.20 235	0.20 298	0.10 87	0.22 211	0.18 301	0.07 125	0.07 200	0.10 460	0.08 311	0.08 263	0.33 638

anonymousdsp	0.20 276	0.13 248	0.49 345	0.28 572	0.20 549	0.21 282	0.17 274	0.29 224	0.24 220	0.22 294	0.13 97	0.12 138	0.12 173	0.32 400	0.13 110	0.07 125	0.26 656	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.48 689

Selective-IGEV	0.15 147	0.10 97	0.34 186	0.32 630	0.19 520	0.16 108	0.14 122	0.29 224	0.20 139	0.13 119	0.14 134	0.13 163	0.08 17	0.23 235	0.14 162	0.06 48	0.13 456	0.07 165	0.06 114	0.06 99	0.11 271

ProNet	0.16 178	0.13 248	0.36 205	0.21 227	0.15 377	0.20 251	0.19 382	0.29 224	0.23 200	0.14 148	0.13 97	0.13 163	0.12 173	0.25 272	0.13 110	0.06 48	0.09 317	0.07 165	0.06 114	0.07 184	0.22 545

IGEV-Stereo	0.20 276	0.13 248	0.49 345	0.28 572	0.20 549	0.21 282	0.17 274	0.29 224	0.24 220	0.22 294	0.13 97	0.12 138	0.12 173	0.32 400	0.13 110	0.07 125	0.26 656	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.48 689
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DEmStereo	0.26 461	0.10 97	0.52 408	0.19 127	0.13 257	0.31 495	0.25 559	0.29 224	0.38 447	0.36 524	0.57 628	0.24 359	0.48 650	0.53 524	0.44 598	0.07 125	0.06 101	0.08 269	0.08 311	0.07 184	0.08 84

DeepStereo_RVC	0.19 244	0.12 204	0.47 313	0.22 296	0.11 132	0.19 208	0.16 229	0.29 224	0.24 220	0.28 365	0.27 331	0.23 338	0.28 510	0.24 250	0.19 337	0.08 281	0.06 101	0.09 375	0.07 215	0.09 365	0.10 216

S0	0.21 317	0.21 495	0.34 186	0.24 417	0.19 520	0.34 538	0.26 571	0.30 244	0.22 182	0.22 294	0.26 315	0.20 298	0.16 295	0.21 181	0.18 301	0.12 551	0.11 404	0.14 606	0.15 630	0.10 431	0.33 638

SE	0.17 200	0.22 515	0.32 170	0.22 296	0.12 192	0.23 340	0.16 229	0.30 244	0.21 168	0.20 263	0.28 339	0.15 217	0.17 321	0.17 76	0.17 269	0.10 461	0.06 101	0.09 375	0.09 420	0.12 538	0.12 332

DN	0.21 317	0.09 57	0.58 482	0.40 678	0.18 485	0.22 315	0.18 335	0.30 244	0.25 247	0.15 176	0.19 224	0.18 262	0.10 87	0.26 294	0.19 337	0.14 600	0.18 561	0.08 269	0.08 311	0.08 263	0.42 673

PSi22	0.17 200	0.18 444	0.42 262	0.20 179	0.09 23	0.16 108	0.11 29	0.30 244	0.25 247	0.13 119	0.15 155	0.21 314	0.13 220	0.30 374	0.16 238	0.06 48	0.22 611	0.05 1	0.04 1	0.08 263	0.13 369

Anonymus123	0.16 178	0.10 97	0.46 305	0.18 74	0.11 132	0.41 595	0.15 172	0.30 244	0.23 200	0.12 83	0.11 53	0.12 138	0.09 43	0.17 76	0.17 269	0.05 1	0.07 200	0.06 56	0.08 311	0.05 4	0.09 140

xyz-stereo-finetune	0.17 200	0.17 417	0.29 136	0.17 40	0.08 13	0.24 365	0.21 451	0.30 244	0.32 360	0.19 249	0.22 269	0.19 276	0.15 273	0.30 374	0.22 414	0.06 48	0.06 101	0.08 269	0.06 114	0.06 99	0.07 38

GCAP-BAT	0.23 379	0.09 57	1.36 690	0.31 621	0.44 699	0.16 108	0.15 172	0.30 244	0.26 264	0.14 148	0.17 190	0.15 217	0.11 126	0.23 235	0.12 46	0.07 125	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.06 99	0.24 569

rvit_stereo_ft	0.18 212	0.19 464	0.43 270	0.25 463	0.14 305	0.17 146	0.21 451	0.30 244	0.28 293	0.17 219	0.19 224	0.20 298	0.17 321	0.22 211	0.18 301	0.11 510	0.07 200	0.09 375	0.09 420	0.10 431	0.08 84

GCAPDPT-zeroshot	0.22 345	0.09 57	1.28 681	0.31 621	0.43 696	0.16 108	0.15 172	0.30 244	0.26 264	0.14 148	0.17 190	0.15 217	0.11 126	0.23 235	0.12 46	0.07 125	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.06 99	0.24 569

AEACV	0.20 276	0.09 57	0.32 170	0.39 673	0.34 673	0.21 282	0.16 229	0.30 244	0.18 95	0.17 219	0.17 190	0.13 163	0.16 295	0.27 309	0.13 110	0.07 125	0.29 682	0.07 165	0.09 420	0.07 184	0.37 659

EGLCR-Stereo	0.19 244	0.09 57	0.34 186	0.29 592	0.17 455	0.28 433	0.16 229	0.30 244	0.23 200	0.22 294	0.11 53	0.16 231	0.09 43	0.28 333	0.15 205	0.07 125	0.25 650	0.07 165	0.07 215	0.06 99	0.37 659

CroCo-Stereo Lap2	0.16 178	0.18 444	0.39 226	0.26 506	0.18 485	0.11 19	0.19 382	0.30 244	0.22 182	0.13 119	0.16 169	0.15 217	0.11 126	0.17 76	0.15 205	0.07 125	0.07 200	0.08 269	0.06 114	0.08 263	0.07 38

DisPM	0.20 276	0.11 151	0.52 408	0.24 417	0.13 257	0.18 181	0.19 382	0.30 244	0.31 346	0.33 468	0.34 423	0.23 338	0.16 295	0.34 425	0.17 269	0.09 386	0.06 101	0.09 375	0.08 311	0.08 263	0.12 332

Patchmatch Stereo++	0.19 244	0.13 248	0.51 387	0.22 296	0.11 132	0.19 208	0.14 122	0.30 244	0.24 220	0.28 365	0.29 348	0.25 374	0.18 357	0.27 309	0.18 301	0.09 386	0.06 101	0.10 460	0.08 311	0.10 431	0.09 140
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	0.20 276	0.12 204	0.50 366	0.23 361	0.11 132	0.24 365	0.19 382	0.30 244	0.28 293	0.26 339	0.26 315	0.25 374	0.18 357	0.34 425	0.19 337	0.08 281	0.06 101	0.09 375	0.07 215	0.09 365	0.09 140

PSM-adaLoss	0.19 244	0.13 248	0.51 387	0.22 296	0.11 132	0.19 208	0.15 172	0.30 244	0.24 220	0.28 365	0.29 348	0.25 374	0.18 357	0.25 272	0.17 269	0.09 386	0.06 101	0.10 460	0.08 311	0.10 431	0.09 140

ROB_FTStereo_v2	0.19 244	0.13 248	0.51 387	0.22 296	0.11 132	0.19 208	0.15 172	0.30 244	0.24 220	0.28 365	0.29 348	0.25 374	0.18 357	0.25 272	0.18 301	0.09 386	0.06 101	0.10 460	0.08 311	0.10 431	0.09 140

ROB_FTStereo	0.19 244	0.13 248	0.51 387	0.22 296	0.11 132	0.19 208	0.13 88	0.30 244	0.24 220	0.28 365	0.29 348	0.25 374	0.18 357	0.25 272	0.17 269	0.09 386	0.06 101	0.10 460	0.08 311	0.10 431	0.09 140

HUI-Stereo	0.19 244	0.13 248	0.52 408	0.22 296	0.11 132	0.19 208	0.14 122	0.30 244	0.24 220	0.28 365	0.29 348	0.25 374	0.18 357	0.23 235	0.17 269	0.09 386	0.06 101	0.10 460	0.08 311	0.10 431	0.09 140

iGMRVC	0.19 244	0.13 248	0.51 387	0.22 296	0.11 132	0.19 208	0.15 172	0.30 244	0.24 220	0.28 365	0.29 348	0.25 374	0.18 357	0.27 309	0.18 301	0.09 386	0.06 101	0.10 460	0.08 311	0.10 431	0.09 140

iRAFT	0.19 244	0.13 248	0.51 387	0.22 296	0.11 132	0.19 208	0.14 122	0.30 244	0.24 220	0.28 365	0.29 348	0.25 374	0.18 357	0.27 309	0.18 301	0.09 386	0.06 101	0.10 460	0.08 311	0.10 431	0.09 140

RAFT-IKP	0.19 244	0.13 248	0.51 387	0.22 296	0.11 132	0.18 181	0.15 172	0.30 244	0.24 220	0.28 365	0.29 348	0.25 374	0.18 357	0.26 294	0.18 301	0.09 386	0.06 101	0.10 460	0.08 311	0.10 431	0.09 140

GMStereo	0.21 317	0.30 601	0.57 466	0.21 227	0.12 192	0.24 365	0.18 335	0.30 244	0.41 484	0.26 339	0.24 295	0.17 247	0.16 295	0.25 272	0.19 337	0.10 461	0.07 200	0.08 269	0.08 311	0.11 490	0.09 140
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SMOE	0.19 244	0.17 417	0.39 226	0.22 296	0.13 257	0.27 414	0.21 451	0.31 267	0.24 220	0.22 294	0.27 331	0.21 314	0.17 321	0.19 121	0.18 301	0.08 281	0.06 101	0.12 555	0.07 215	0.11 490	0.12 332

RT-Monster	0.16 178	0.09 57	0.25 90	0.18 74	0.14 305	0.20 251	0.12 47	0.31 267	0.33 379	0.25 329	0.22 269	0.17 247	0.13 220	0.19 121	0.15 205	0.07 125	0.06 101	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.10 216

xyz-stereo	1.43 724	0.11 151	17.43 767	0.18 74	0.08 13	4.86 742	0.18 335	0.31 267	0.35 404	0.37 542	2.75 747	0.41 549	0.31 554	0.58 550	0.33 544	0.07 125	0.05 6	0.09 375	0.06 114	0.06 99	0.06 14

rvit_0105_6	0.20 276	0.16 380	0.41 252	0.23 361	0.14 305	0.18 181	0.20 423	0.31 267	0.39 463	0.18 242	0.22 269	0.23 338	0.18 357	0.26 294	0.18 301	0.16 627	0.13 456	0.13 582	0.11 524	0.11 490	0.09 140

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 212	0.15 336	0.27 123	0.20 179	0.13 257	0.24 365	0.17 274	0.31 267	0.37 436	0.43 608	0.17 190	0.13 163	0.12 173	0.20 155	0.16 238	0.08 281	0.07 200	0.09 375	0.07 215	0.09 365	0.08 84

MyStereo07	0.18 212	0.15 336	0.44 281	0.22 296	0.16 421	0.25 386	0.22 488	0.31 267	0.26 264	0.22 294	0.13 97	0.12 138	0.13 220	0.33 410	0.14 162	0.07 125	0.13 456	0.09 375	0.09 420	0.09 365	0.11 271

PFNet+	0.21 317	0.11 151	0.54 433	0.22 296	0.12 192	0.17 146	0.18 335	0.31 267	0.36 420	0.33 468	0.32 389	0.24 359	0.16 295	0.33 410	0.18 301	0.10 461	0.07 200	0.11 519	0.10 486	0.08 263	0.12 332

AAGNet	0.34 578	0.12 204	0.53 419	0.26 506	0.16 421	0.20 251	0.19 382	0.31 267	0.29 316	0.35 510	0.35 431	0.27 400	0.30 537	0.44 486	2.56 741	0.08 281	0.05 6	0.10 460	0.07 215	0.09 365	0.07 38

CRE-IMP	0.19 244	0.13 248	0.51 387	0.23 361	0.11 132	0.24 365	0.17 274	0.31 267	0.24 220	0.27 351	0.26 315	0.24 359	0.17 321	0.24 250	0.19 337	0.09 386	0.05 6	0.10 460	0.07 215	0.10 431	0.10 216

GEAR-Net	0.18 212	0.10 97	0.38 216	0.30 604	0.19 520	0.15 64	0.15 172	0.32 276	0.18 95	0.13 119	0.16 169	0.12 138	0.11 126	0.24 250	0.15 205	0.07 125	0.19 575	0.07 165	0.05 37	0.07 184	0.42 673

S	0.23 379	0.18 444	0.38 216	0.24 417	0.22 583	0.32 512	0.22 488	0.32 276	0.28 293	0.26 339	0.31 377	0.20 298	0.21 399	0.19 121	0.19 337	0.13 575	0.09 317	0.15 625	0.16 641	0.11 490	0.35 647

NLSM3	0.14 105	0.12 204	0.25 90	0.21 227	0.13 257	0.18 181	0.16 229	0.32 276	0.25 247	0.12 83	0.15 155	0.12 138	0.13 220	0.17 76	0.15 205	0.05 1	0.05 6	0.08 269	0.08 311	0.05 4	0.08 84

FSD					0.41 691	0.28 433	0.27 581	0.32 276	0.30 334	0.27 351	0.27 331	0.29 426	0.27 486	0.35 432	0.28 493	0.23 672	0.49 721	0.27 680	0.26 692	0.26 674

HART	0.20 276	0.14 298	0.42 262	0.26 506	0.24 616	0.17 146	0.16 229	0.32 276	0.25 247	0.15 176	0.26 315	0.17 247	0.09 43	0.24 250	0.14 162	0.06 48	0.36 703	0.07 165	0.05 37	0.08 263	0.27 603

castereo	0.14 105	0.11 151	0.22 61	0.19 127	0.10 83	0.20 251	0.19 382	0.32 276	0.28 293	0.13 119	0.18 210	0.16 231	0.16 295	0.16 54	0.14 162	0.07 125	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.06 99	0.07 38

GIP-stereo	0.16 178	0.12 204	0.25 90	0.24 417	0.22 583	0.15 64	0.14 122	0.32 276	0.21 168	0.11 50	0.16 169	0.13 163	0.09 43	0.20 155	0.13 110	0.07 125	0.13 456	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.32 631

IGEV++	0.19 244	0.13 248	0.38 216	0.30 604	0.19 520	0.15 64	0.15 172	0.32 276	0.18 95	0.13 119	0.16 169	0.12 138	0.11 126	0.24 250	0.15 205	0.07 125	0.32 693	0.07 165	0.05 37	0.07 184	0.42 673

LL-Strereo2	0.21 317	0.25 565	0.53 419	0.32 630	0.20 549	0.25 386	0.14 122	0.32 276	0.25 247	0.25 329	0.20 235	0.24 359	0.12 173	0.28 333	0.18 301	0.07 125	0.07 200	0.12 555	0.09 420	0.09 365	0.16 448

UDGNet	0.24 412	0.37 642	0.53 419	0.25 463	0.14 305	0.24 365	0.18 335	0.32 276	0.44 520	0.29 390	0.28 339	0.24 359	0.20 386	0.30 374	0.21 396	0.16 627	0.07 200	0.21 667	0.11 524	0.16 597	0.11 271

dd	0.23 379	0.32 615	0.55 444	0.23 361	0.12 192	0.27 414	0.21 451	0.32 276	0.45 533	0.30 413	0.29 348	0.25 374	0.17 321	0.31 389	0.26 472	0.13 575	0.07 200	0.10 460	0.08 311	0.12 538	0.09 140

test-3	0.18 212	0.10 97	0.48 328	0.23 361	0.14 305	0.18 181	0.16 229	0.32 276	0.29 316	0.26 339	0.17 190	0.22 322	0.13 220	0.26 294	0.19 337	0.06 48	0.14 475	0.08 269	0.08 311	0.06 99	0.10 216

test_1	0.18 212	0.10 97	0.48 328	0.23 361	0.14 305	0.18 181	0.16 229	0.32 276	0.29 316	0.26 339	0.17 190	0.22 322	0.13 220	0.26 294	0.19 337	0.06 48	0.14 475	0.08 269	0.08 311	0.06 99	0.10 216

ASMatch	0.23 379	0.11 151	0.55 444	0.25 463	0.14 305	0.19 208	0.16 229	0.32 276	0.30 334	0.28 365	0.68 663	0.28 413	0.26 477	0.50 507	0.22 414	0.07 125	0.06 101	0.08 269	0.07 215	0.06 99	0.11 271

SST-Stereo	0.22 345	0.11 151	0.52 408	0.25 463	0.14 305	0.19 208	0.17 274	0.32 276	0.26 264	0.34 490	0.33 411	0.29 426	0.25 458	0.56 543	0.18 301	0.08 281	0.05 6	0.10 460	0.08 311	0.09 365	0.07 38

RAFT_R40	0.22 345	0.11 151	0.52 408	0.25 463	0.13 257	0.18 181	0.18 335	0.32 276	0.31 346	0.33 468	0.33 411	0.30 447	0.23 424	0.55 535	0.19 337	0.08 281	0.05 6	0.10 460	0.08 311	0.09 365	0.07 38

Pruner-Stereo	0.20 276	0.12 204	0.49 345	0.29 592	0.12 192	0.19 208	0.17 274	0.32 276	0.31 346	0.33 468	0.32 389	0.25 374	0.15 273	0.25 272	0.22 414	0.09 386	0.06 101	0.09 375	0.08 311	0.08 263	0.10 216

AnonymousM	0.19 244	0.20 480	0.30 146	0.18 74	0.10 83	0.19 208	0.17 274	0.32 276	0.27 282	0.27 351	0.21 255	0.18 262	0.14 251	0.21 181	0.16 238	0.09 386	0.08 268	0.38 703	0.15 630	0.06 99	0.08 84

TestStereo	0.22 345	0.24 548	0.48 328	0.25 463	0.11 132	0.22 315	0.22 488	0.32 276	0.31 346	0.24 316	0.34 423	0.23 338	0.19 380	0.62 582	0.19 337	0.08 281	0.07 200	0.10 460	0.07 215	0.11 490	0.07 38

RALCasStereoNet	0.22 345	0.22 515	0.48 328	0.23 361	0.23 599	0.22 315	0.18 335	0.32 276	0.27 282	0.22 294	0.30 364	0.22 322	0.15 273	0.29 356	0.20 365	0.08 281	0.22 611	0.07 165	0.06 114	0.10 431	0.25 581

Foundation-i1	0.16 178	0.08 23	0.21 45	0.21 227	0.13 257	0.17 146	0.15 172	0.33 296	0.32 360	0.16 195	0.17 190	0.22 322	0.13 220	0.19 121	0.16 238	0.07 125	0.23 624	0.06 56	0.06 114	0.06 99	0.16 448

Hybrid-DGEV-03	0.21 317	0.20 480	0.43 270	0.23 361	0.12 192	0.27 414	0.16 229	0.33 296	0.28 293	0.33 468	0.58 631	0.23 338	0.16 295	0.24 250	0.19 337	0.07 125	0.06 101	0.09 375	0.07 215	0.08 263	0.10 216

UGAM	0.28 502	0.18 444	0.57 466	0.26 506	0.13 257	0.23 340	0.26 571	0.33 296	0.45 533	0.32 455	0.42 516	0.45 581	0.22 409	0.92 681	0.23 434	0.08 281	0.09 317	0.14 606	0.13 599	0.10 431	0.10 216

MSKI-zero shot	0.19 244	0.10 97	0.47 313	0.30 604	0.14 305	0.21 282	0.14 122	0.33 296	0.22 182	0.24 316	0.25 305	0.22 322	0.10 87	0.32 400	0.14 162	0.07 125	0.30 684	0.07 165	0.07 215	0.06 99	0.09 140

knoymous	0.18 212	0.10 97	0.35 198	0.17 40	0.11 132	0.21 282	0.17 274	0.33 296	0.24 220	0.24 316	0.28 339	0.27 400	0.16 295	0.24 250	0.17 269	0.09 386	0.06 101	0.09 375	0.06 114	0.09 365	0.10 216

THIR-Stereo	0.30 540	0.15 336	0.46 305	0.19 127	0.11 132	0.28 433	0.70 710	0.33 296	0.36 420	0.37 542	0.64 655	0.33 479	0.49 655	0.58 550	0.44 598	0.08 281	0.06 101	0.08 269	0.09 420	0.07 184	0.08 84

raftrobust	0.19 244	0.19 464	0.42 262	0.23 361	0.24 616	0.19 208	0.13 88	0.33 296	0.28 293	0.26 339	0.20 235	0.19 276	0.17 321	0.23 235	0.17 269	0.08 281	0.10 366	0.07 165	0.06 114	0.07 184	0.09 140

Pointernet	0.15 147	0.08 23	0.35 198	0.19 127	0.12 192	0.20 251	0.12 47	0.34 303	0.25 247	0.15 176	0.16 169	0.13 163	0.11 126	0.18 97	0.13 110	0.08 281	0.06 101	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.08 84

RAFT_CTSACE	0.23 379	0.21 495	0.57 466	0.26 506	0.15 377	0.22 315	0.23 518	0.34 303	0.30 334	0.34 490	0.51 593	0.31 457	0.17 321	0.33 410	0.15 205	0.06 48	0.09 317	0.09 375	0.08 311	0.08 263	0.07 38

test_3	0.20 276	0.12 204	0.49 345	0.26 506	0.14 305	0.22 315	0.25 559	0.34 303	0.33 379	0.25 329	0.18 210	0.23 338	0.13 220	0.25 272	0.20 365	0.06 48	0.14 475	0.09 375	0.10 486	0.07 184	0.10 216

DRaft	0.25 438	0.11 151	0.47 313	0.18 74	0.12 192	0.28 433	0.23 518	0.34 303	0.40 474	0.38 551	0.60 640	0.20 298	0.41 622	0.48 500	0.41 582	0.07 125	0.06 101	0.08 269	0.08 311	0.07 184	0.08 84

cross-raft	0.18 212	0.12 204	0.40 241	0.27 544	0.16 421	0.20 251	0.24 544	0.34 303	0.24 220	0.23 306	0.28 339	0.29 426	0.15 273	0.19 121	0.16 238	0.06 48	0.05 6	0.08 269	0.07 215	0.07 184	0.07 38

rafts_anoy	0.21 317	0.22 515	0.49 345	0.25 463	0.24 616	0.19 208	0.17 274	0.34 303	0.32 360	0.24 316	0.25 305	0.20 298	0.16 295	0.25 272	0.21 396	0.08 281	0.19 575	0.11 519	0.12 566	0.09 365	0.09 140

iRaftStereo_RVC	0.17 200	0.16 380	0.35 198	0.21 227	0.11 132	0.20 251	0.17 274	0.34 303	0.25 247	0.20 263	0.25 305	0.19 276	0.12 173	0.21 181	0.16 238	0.07 125	0.12 435	0.10 460	0.09 420	0.09 365	0.14 412

aanetorigin	0.40 617	0.33 619	1.14 664	0.25 463	0.19 520	0.30 473	0.37 653	0.34 303	0.47 560	0.95 705	0.82 682	0.52 627	0.56 669	0.50 507	0.52 624	0.11 510	0.09 317	0.10 460	0.10 486	0.16 597	0.19 497

Gwc-CoAtRS	0.17 200	0.10 97	0.41 252	0.20 179	0.12 192	0.20 251	0.15 172	0.34 303	0.29 316	0.23 306	0.23 284	0.27 400	0.15 273	0.21 181	0.14 162	0.07 125	0.06 101	0.07 165	0.07 215	0.06 99	0.07 38

GELT-Stereo	0.14 105	0.11 151	0.24 78	0.20 179	0.14 305	0.14 42	0.16 229	0.35 312	0.25 247	0.14 148	0.12 75	0.11 98	0.11 126	0.17 76	0.12 46	0.05 1	0.05 6	0.07 165	0.07 215	0.05 4	0.08 84

PStereo	0.28 502	0.41 659	0.40 241	0.21 227	0.13 257	0.25 386	0.24 544	0.35 312	0.48 568	0.27 351	0.17 190	0.29 426	0.34 580	0.40 466	0.45 605	0.24 676	0.15 506	0.17 643	0.13 599	0.24 667	0.25 581

TestStereo_HL2	0.20 276	0.19 464	0.54 433	0.17 40	0.11 132	0.21 282	0.15 172	0.35 312	0.31 346	0.23 306	0.31 377	0.19 276	0.17 321	0.40 466	0.19 337	0.08 281	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.08 263	0.09 140

GGDA	0.19 244	0.20 480	0.53 419	0.18 74	0.10 83	0.21 282	0.16 229	0.35 312	0.32 360	0.22 294	0.29 348	0.19 276	0.16 295	0.38 456	0.18 301	0.08 281	0.05 6	0.06 56	0.06 114	0.08 263	0.09 140

FLISNet	0.21 317	0.16 380	0.50 366	0.18 74	0.15 377	0.17 146	0.16 229	0.35 312	0.22 182	0.38 551	0.38 466	0.36 507	0.24 445	0.29 356	0.22 414	0.06 48	0.05 6	0.08 269	0.09 420	0.09 365	0.08 84

CoSv	0.21 317	0.16 380	0.50 366	0.18 74	0.15 377	0.17 146	0.16 229	0.35 312	0.22 182	0.38 551	0.38 466	0.36 507	0.24 445	0.29 356	0.22 414	0.06 48	0.05 6	0.08 269	0.09 420	0.09 365	0.08 84

SCV_C0	0.19 244	0.14 298	0.40 241	0.30 604	0.20 549	0.15 64	0.16 229	0.35 312	0.26 264	0.17 219	0.16 169	0.13 163	0.09 43	0.31 389	0.14 162	0.07 125	0.22 611	0.06 56	0.06 114	0.09 365	0.25 581

SCV	0.18 212	0.15 336	0.37 211	0.26 506	0.20 549	0.16 108	0.16 229	0.35 312	0.23 200	0.14 148	0.16 169	0.13 163	0.09 43	0.31 389	0.12 46	0.08 281	0.19 575	0.07 165	0.07 215	0.09 365	0.26 595

tg	0.18 212	0.15 336	0.34 186	0.22 296	0.11 132	0.23 340	0.15 172	0.35 312	0.27 282	0.20 263	0.25 305	0.20 298	0.12 173	0.25 272	0.16 238	0.07 125	0.07 200	0.09 375	0.09 420	0.08 263	0.13 369

rvit_0105_4	0.21 317	0.17 417	0.49 345	0.23 361	0.14 305	0.20 251	0.23 518	0.35 312	0.40 474	0.19 249	0.24 295	0.25 374	0.20 386	0.28 333	0.18 301	0.16 627	0.13 456	0.12 555	0.11 524	0.11 490	0.10 216

DCVSM-stereo	0.25 438	0.14 298	0.53 419	0.21 227	0.14 305	0.27 414	0.14 122	0.35 312	0.35 404	0.42 597	0.33 411	0.46 590	0.30 537	0.31 389	0.27 484	0.11 510	0.10 366	0.12 555	0.10 486	0.12 538	0.15 431

Selective-RAFT	0.19 244	0.14 298	0.37 211	0.24 417	0.11 132	0.30 473	0.15 172	0.35 312	0.34 392	0.17 219	0.17 190	0.22 322	0.18 357	0.29 356	0.18 301	0.07 125	0.16 521	0.07 165	0.07 215	0.08 263	0.08 84

dad	0.30 540	0.38 649	0.60 498	0.22 296	0.14 305	0.32 512	0.21 451	0.35 312	0.51 599	0.45 621	0.45 556	0.46 590	0.23 424	0.41 472	0.27 484	0.21 668	0.11 404	0.20 665	0.11 524	0.15 588	0.11 271

CroCo-Stereo	0.15 147	0.16 380	0.34 186	0.25 463	0.12 192	0.11 19	0.18 335	0.35 312	0.24 220	0.13 119	0.13 97	0.18 262	0.12 173	0.15 32	0.13 110	0.08 281	0.06 101	0.07 165	0.05 37	0.07 184	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	0.20 276	0.23 535	0.49 345	0.21 227	0.16 421	0.19 208	0.17 274	0.35 312	0.32 360	0.26 339	0.33 411	0.20 298	0.17 321	0.21 181	0.17 269	0.06 48	0.10 366	0.07 165	0.07 215	0.07 184	0.11 271

AFF-stereo	0.20 276	0.24 548	0.49 345	0.22 296	0.11 132	0.18 181	0.18 335	0.35 312	0.29 316	0.25 329	0.36 446	0.25 374	0.17 321	0.25 272	0.17 269	0.06 48	0.09 317	0.08 269	0.08 311	0.08 263	0.11 271

TestStereo_HL3	0.23 379	0.18 444	1.11 660	0.17 40	0.11 132	0.24 365	0.16 229	0.36 328	0.21 168	0.27 351	0.39 484	0.23 338	0.20 386	0.41 472	0.15 205	0.08 281	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.07 184	0.09 140

quiztm	0.16 178	0.19 464	0.37 211	0.22 296	0.15 377	0.17 146	0.17 274	0.36 328	0.24 220	0.18 242	0.21 255	0.14 196	0.10 87	0.17 76	0.14 162	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.05 37	0.08 263	0.07 38

FE-Mocha	0.18 212	0.11 151	0.40 241	0.26 506	0.14 305	0.19 208	0.14 122	0.36 328	0.24 220	0.24 316	0.24 295	0.23 338	0.14 251	0.27 309	0.19 337	0.08 281	0.08 268	0.08 269	0.08 311	0.07 184	0.08 84

MM-Stereo_test1	0.20 276	0.13 248	0.45 287	0.24 417	0.12 192	0.20 251	0.21 451	0.36 328	0.32 360	0.23 306	0.22 269	0.15 217	0.14 251	0.28 333	0.16 238	0.07 125	0.24 640	0.08 269	0.07 215	0.09 365	0.21 530

HUF	0.26 461	0.15 336	0.79 583	0.39 673	0.31 665	0.16 108	0.17 274	0.36 328	0.25 247	0.19 249	0.14 134	0.23 338	0.11 126	0.32 400	0.14 162	0.08 281	0.60 736	0.06 56	0.05 37	0.07 184	0.56 701

HH	0.22 345	0.12 204	0.55 444	0.32 630	0.16 421	0.27 414	0.18 335	0.36 328	0.25 247	0.20 263	0.26 315	0.34 488	0.18 357	0.33 410	0.15 205	0.07 125	0.16 521	0.07 165	0.07 215	0.07 184	0.31 625

HanStereo	0.22 345	0.12 204	0.55 444	0.32 630	0.16 421	0.27 414	0.18 335	0.36 328	0.25 247	0.20 263	0.26 315	0.34 488	0.18 357	0.33 410	0.15 205	0.07 125	0.16 521	0.07 165	0.07 215	0.07 184	0.31 625

CrosDoStereo	0.32 560	0.11 151	0.53 419	0.19 127	0.12 192	0.22 315	1.07 730	0.36 328	0.38 447	0.38 551	0.60 640	0.28 413	0.45 637	0.61 571	0.56 636	0.08 281	0.06 101	0.08 269	0.09 420	0.08 263	0.09 140

LCNet	0.22 345	0.12 204	0.42 262	0.26 506	0.12 192	0.23 340	0.19 382	0.36 328	0.28 293	0.28 365	0.35 431	0.26 394	0.30 537	0.35 432	0.17 269	0.07 125	0.05 6	0.09 375	0.10 486	0.13 553	0.22 545

HHNet	0.23 379	0.12 204	0.66 529	0.19 127	0.18 485	0.20 251	0.20 423	0.36 328	0.32 360	0.33 468	0.59 636	0.19 276	0.21 399	0.24 250	0.31 524	0.08 281	0.06 101	0.09 375	0.07 215	0.08 263	0.12 332

PSM-AAD	0.26 461	0.11 151	0.43 270	0.24 417	0.12 192	0.27 414	0.37 653	0.36 328	0.30 334	0.36 524	0.39 484	0.28 413	0.77 696	0.30 374	0.16 238	0.07 125	0.06 101	0.12 555	0.11 524	0.09 365	0.21 530

FTStereo	0.28 502	0.11 151	0.56 454	0.24 417	0.13 257	0.21 282	0.52 696	0.36 328	0.28 293	0.38 551	0.94 694	0.30 447	0.56 669	0.33 410	0.18 301	0.08 281	0.06 101	0.09 375	0.08 311	0.08 263	0.19 497

DeepStereo_LL	0.32 560	0.11 151	0.53 419	0.19 127	0.12 192	0.22 315	1.07 730	0.36 328	0.38 447	0.38 551	0.60 640	0.28 413	0.45 637	0.61 571	0.56 636	0.08 281	0.06 101	0.08 269	0.09 420	0.08 263	0.09 140

GrayStereo	0.26 461	0.10 97	0.45 287	0.27 544	0.14 305	0.23 340	0.46 684	0.36 328	0.33 379	0.40 579	0.47 576	0.30 447	0.78 697	0.29 356	0.17 269	0.07 125	0.06 101	0.08 269	0.09 420	0.07 184	0.15 431

test-1	0.20 276	0.12 204	0.49 345	0.23 361	0.23 599	0.22 315	0.23 518	0.36 328	0.29 316	0.21 273	0.25 305	0.24 359	0.14 251	0.18 97	0.22 414	0.07 125	0.14 475	0.08 269	0.07 215	0.06 99	0.14 412

sAnonymous2	0.21 317	0.24 548	0.79 583	0.24 417	0.17 455	0.22 315	0.20 423	0.36 328	0.29 316	0.17 219	0.19 224	0.17 247	0.16 295	0.18 97	0.15 205	0.10 461	0.07 200	0.09 375	0.08 311	0.23 663	0.18 477

CroCo_RVC	0.21 317	0.24 548	0.79 583	0.24 417	0.17 455	0.22 315	0.20 423	0.36 328	0.29 316	0.17 219	0.19 224	0.17 247	0.16 295	0.18 97	0.15 205	0.10 461	0.07 200	0.09 375	0.08 311	0.23 663	0.18 477

11t1	0.21 317	0.12 204	0.45 287	0.20 179	0.15 377	0.27 414	0.17 274	0.37 345	0.28 293	0.27 351	0.25 305	0.24 359	0.23 424	0.28 333	0.25 460	0.09 386	0.19 575	0.07 165	0.07 215	0.09 365	0.23 555

MIM_Stereo	0.20 276	0.17 417	0.55 444	0.20 179	0.21 566	0.17 146	0.14 122	0.37 345	0.27 282	0.28 365	0.35 431	0.23 338	0.13 220	0.28 333	0.16 238	0.06 48	0.08 268	0.09 375	0.08 311	0.08 263	0.15 431

RAFT-Test	0.19 244	0.11 151	0.41 252	0.26 506	0.21 566	0.26 407	0.17 274	0.37 345	0.26 264	0.24 316	0.29 348	0.32 468	0.14 251	0.22 211	0.15 205	0.07 125	0.08 268	0.07 165	0.07 215	0.06 99	0.07 38

DCRE	0.24 412	0.15 336	0.45 287	0.26 506	0.26 634	0.23 340	0.21 451	0.37 345	0.29 316	0.23 306	0.81 681	0.23 338	0.16 295	0.24 250	0.18 301	0.07 125	0.14 475	0.07 165	0.08 311	0.07 184	0.25 581

ADStereo(finetuned)	0.21 317	0.15 336	0.59 491	0.19 127	0.09 23	0.19 208	0.18 335	0.37 345	0.41 484	0.30 413	0.31 377	0.19 276	0.31 554	0.21 181	0.20 365	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.05 37	0.07 184	0.10 216

KYRaft	0.23 379	0.11 151	0.43 270	0.23 361	0.12 192	0.23 340	0.23 518	0.37 345	0.26 264	0.35 510	0.53 608	0.34 488	0.26 477	0.29 356	0.16 238	0.07 125	0.05 6	0.09 375	0.10 486	0.08 263	0.30 621

RAFT	0.24 412	0.24 548	0.46 305	0.27 544	0.15 377	0.26 407	0.26 571	0.37 345	0.31 346	0.34 490	0.34 423	0.41 549	0.22 409	0.30 374	0.18 301	0.08 281	0.15 506	0.11 519	0.10 486	0.11 490	0.13 369

Prome-Stereo	0.22 345	0.10 97	0.43 270	0.24 417	0.13 257	0.23 340	0.23 518	0.37 345	0.27 282	0.33 468	0.58 631	0.24 359	0.28 510	0.30 374	0.16 238	0.07 125	0.05 6	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.20 517

DCANet	0.20 276	0.15 336	0.57 466	0.19 127	0.09 23	0.19 208	0.18 335	0.37 345	0.41 484	0.30 413	0.31 377	0.19 276	0.23 424	0.21 181	0.20 365	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.05 37	0.07 184	0.10 216

TestStereo-Hl	0.20 276	0.16 380	0.50 366	0.18 74	0.11 132	0.23 340	0.17 274	0.38 354	0.30 334	0.23 306	0.27 331	0.22 322	0.19 380	0.39 461	0.18 301	0.08 281	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.08 263	0.08 84

GSStereo	0.21 317	0.10 97	0.31 156	0.36 661	0.42 693	0.19 208	0.16 229	0.38 354	0.21 168	0.14 148	0.15 155	0.10 57	0.09 43	0.21 181	0.18 301	0.08 281	0.31 688	0.06 56	0.06 114	0.08 263	0.63 713

GS-Stereo							0.16 229	0.38 354	0.21 168	0.14 148	0.15 155	0.10 57	0.09 43	0.21 181	0.18 301	0.08 281	0.31 688	0.06 56	0.06 114	0.08 263	0.63 713

IGEV-FE	0.23 379	0.11 151	0.82 594	0.21 227	0.23 599	0.20 251	0.19 382	0.38 354	0.23 200	0.34 490	0.22 269	0.29 426	0.14 251	0.24 250	0.20 365	0.07 125	0.09 317	0.08 269	0.08 311	0.08 263	0.35 647

rvit_0105_5	0.22 345	0.18 444	0.51 387	0.23 361	0.13 257	0.22 315	0.25 559	0.38 354	0.40 474	0.21 273	0.23 284	0.27 400	0.20 386	0.27 309	0.20 365	0.15 616	0.13 456	0.12 555	0.12 566	0.10 431	0.10 216

ACV-stereo	0.30 540	0.20 480	0.82 594	0.23 361	0.16 421	0.48 638	0.20 423	0.38 354	0.34 392	0.29 390	0.33 411	0.66 678	0.43 632	0.55 535	0.31 524	0.10 461	0.09 317	0.09 375	0.09 420	0.11 490	0.12 332

RAFT-Stereo-weight	0.17 200	0.10 97	0.31 156	0.20 179	0.12 192	0.20 251	0.16 229	0.38 354	0.33 379	0.25 329	0.20 235	0.19 276	0.10 87	0.19 121	0.16 238	0.07 125	0.13 456	0.07 165	0.06 114	0.06 99	0.09 140

ffm	0.27 492	0.17 417	0.84 604	0.21 227	0.13 257	0.29 458	0.21 451	0.38 354	0.46 546	0.31 430	0.44 541	0.34 488	0.24 445	0.28 333	0.12 46	0.08 281	0.28 666	0.12 555	0.11 524	0.08 263	0.37 659

ff1	0.36 588	0.17 417	0.84 604	0.21 227	0.13 257	0.29 458	0.21 451	0.38 354	0.46 546	0.31 430	0.44 541	0.34 488	0.24 445	0.91 676	1.30 708	0.08 281	0.28 666	0.12 555	0.11 524	0.08 263	0.37 659

tt1	0.22 345	0.16 380	0.49 345	0.26 506	0.15 377	0.31 495	0.19 382	0.38 354	0.46 546	0.21 273	0.19 224	0.13 163	0.16 295	0.28 333	0.12 46	0.08 281	0.28 666	0.08 269	0.06 114	0.08 263	0.37 659

IGEV_Zeroshot_test	0.23 379	0.11 151	0.82 594	0.21 227	0.23 599	0.20 251	0.19 382	0.38 354	0.23 200	0.34 490	0.22 269	0.29 426	0.14 251	0.24 250	0.20 365	0.07 125	0.09 317	0.08 269	0.08 311	0.08 263	0.35 647

EKT-Stereo	0.39 605	0.13 248	0.53 419	0.42 688	3.94 747	0.22 315	0.17 274	0.38 354	0.30 334	0.21 273	0.20 235	0.23 338	0.15 273	0.30 374	0.18 301	0.10 461	0.08 268	0.09 375	0.08 311	0.09 365	0.12 332

anonymousa	0.26 461	0.13 248	0.56 454	0.29 592	0.30 658	0.31 495	0.20 423	0.38 354	0.36 420	0.33 468	0.51 593	0.41 549	0.27 486	0.25 272	0.24 446	0.08 281	0.18 561	0.09 375	0.18 659	0.08 263	0.17 470

fff	0.20 276	0.15 336	0.57 466	0.19 127	0.09 23	0.19 208	0.18 335	0.38 354	0.46 546	0.29 390	0.31 377	0.18 262	0.28 510	0.21 181	0.20 365	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.05 37	0.06 99	0.09 140

CIPLG	0.23 379	0.28 591	0.75 567	0.24 417	0.16 421	0.25 386	0.20 423	0.38 354	0.33 379	0.32 455	0.34 423	0.23 338	0.15 273	0.27 309	0.22 414	0.09 386	0.07 200	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.09 140

IPLGR_C	0.23 379	0.29 595	0.81 590	0.24 417	0.16 421	0.24 365	0.20 423	0.38 354	0.33 379	0.32 455	0.33 411	0.23 338	0.15 273	0.26 294	0.22 414	0.09 386	0.07 200	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.09 140

ACRE	0.23 379	0.27 583	0.83 600	0.24 417	0.15 377	0.24 365	0.20 423	0.38 354	0.32 360	0.32 455	0.33 411	0.23 338	0.15 273	0.26 294	0.22 414	0.09 386	0.07 200	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.09 140

OMP-Stereo	0.24 412	0.16 380	0.48 328	0.30 604	0.13 257	0.21 282	0.16 229	0.38 354	0.35 404	0.34 490	0.30 364	0.33 479	0.20 386	0.70 614	0.24 446	0.08 281	0.06 101	0.09 375	0.07 215	0.08 263	0.07 38

GMM-Stereo	0.22 345	0.10 97	0.56 454	0.23 361	0.13 257	0.24 365	0.24 544	0.38 354	0.29 316	0.31 430	0.44 541	0.27 400	0.21 399	0.31 389	0.17 269	0.07 125	0.05 6	0.10 460	0.09 420	0.08 263	0.19 497

RALAANet	0.21 317	0.24 548	0.53 419	0.23 361	0.14 305	0.22 315	0.13 88	0.38 354	0.30 334	0.29 390	0.26 315	0.25 374	0.15 273	0.28 333	0.20 365	0.08 281	0.08 268	0.09 375	0.08 311	0.10 431	0.07 38

csc	0.20 276	0.15 336	0.57 466	0.19 127	0.09 23	0.19 208	0.18 335	0.38 354	0.46 546	0.29 390	0.31 377	0.18 262	0.28 510	0.21 181	0.20 365	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.05 37	0.06 99	0.09 140

cscssc	0.20 276	0.15 336	0.57 466	0.19 127	0.09 23	0.19 208	0.18 335	0.38 354	0.46 546	0.29 390	0.31 377	0.18 262	0.28 510	0.21 181	0.20 365	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.05 37	0.06 99	0.09 140

SME	0.24 412	0.30 601	0.50 366	0.23 361	0.11 132	0.37 571	0.17 274	0.39 376	0.31 346	0.26 339	0.29 348	0.19 276	0.22 409	0.55 535	0.27 484	0.10 461	0.08 268	0.10 460	0.10 486	0.11 490	0.10 216

HLF11	0.20 276	0.20 480	0.68 538	0.16 13	0.12 192	0.21 282	0.12 47	0.39 376	0.25 247	0.21 273	0.30 364	0.19 276	0.18 357	0.38 456	0.22 414	0.09 386	0.06 101	0.06 56	0.05 37	0.08 263	0.09 140

xx1	0.23 379	0.16 380	0.50 366	0.27 544	0.13 257	0.31 495	0.19 382	0.39 376	0.48 568	0.21 273	0.20 235	0.28 413	0.25 458	0.28 333	0.12 46	0.08 281	0.28 666	0.10 460	0.11 524	0.09 365	0.23 555

cc1	0.22 345	0.16 380	0.50 366	0.27 544	0.13 257	0.31 495	0.19 382	0.39 376	0.48 568	0.21 273	0.20 235	0.13 163	0.17 321	0.28 333	0.12 46	0.08 281	0.28 666	0.08 269	0.06 114	0.08 263	0.37 659

RCA-Stereo	0.17 200	0.10 97	0.33 180	0.20 179	0.11 132	0.19 208	0.17 274	0.39 376	0.36 420	0.21 273	0.25 305	0.17 247	0.17 321	0.18 97	0.15 205	0.07 125	0.14 475	0.07 165	0.06 114	0.06 99	0.08 84

DCANet-4	0.20 276	0.11 151	0.58 482	0.19 127	0.09 23	0.19 208	0.18 335	0.39 376	0.42 496	0.29 390	0.31 377	0.17 247	0.22 409	0.21 181	0.20 365	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.05 37	0.06 99	0.09 140

iRaft-Stereo_5w	0.25 438	0.24 548	0.50 366	0.23 361	0.18 485	0.19 208	0.19 382	0.39 376	0.35 404	0.28 365	0.36 446	0.34 488	0.23 424	0.66 602	0.28 493	0.07 125	0.07 200	0.08 269	0.07 215	0.09 365	0.14 412

PSM-softLoss	0.22 345	0.11 151	0.53 419	0.25 463	0.12 192	0.20 251	0.17 274	0.39 376	0.29 316	0.29 390	0.32 389	0.24 359	0.16 295	0.53 524	0.21 396	0.09 386	0.06 101	0.10 460	0.09 420	0.08 263	0.12 332

KMStereo	0.22 345	0.11 151	0.53 419	0.25 463	0.12 192	0.20 251	0.17 274	0.39 376	0.29 316	0.29 390	0.32 389	0.24 359	0.16 295	0.53 524	0.21 396	0.09 386	0.06 101	0.10 460	0.09 420	0.08 263	0.12 332

s12784h	0.18 212	0.09 57	0.38 216	0.18 74	0.07 1	0.33 523	0.19 382	0.39 376	0.34 392	0.24 316	0.25 305	0.18 262	0.18 357	0.25 272	0.17 269	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.05 37	0.06 99	0.05 1

raft+_RVC	0.21 317	0.21 495	0.46 305	0.22 296	0.35 676	0.21 282	0.16 229	0.39 376	0.35 404	0.22 294	0.28 339	0.20 298	0.15 273	0.25 272	0.20 365	0.08 281	0.16 521	0.08 269	0.07 215	0.07 184	0.12 332

rvit_0105_3	0.24 412	0.21 495	0.57 466	0.25 463	0.15 377	0.24 365	0.28 597	0.40 387	0.43 507	0.25 329	0.26 315	0.29 426	0.22 409	0.29 356	0.21 396	0.15 616	0.13 456	0.14 606	0.15 630	0.10 431	0.10 216

AE-Stereo	0.21 317	0.12 204	0.50 366	0.25 463	0.15 377	0.24 365	0.18 335	0.40 387	0.34 392	0.19 249	0.26 315	0.21 314	0.13 220	0.22 211	0.16 238	0.07 125	0.26 656	0.09 375	0.10 486	0.07 184	0.31 625

rrr	0.22 345	0.17 417	0.79 583	0.22 296	0.15 377	0.20 251	0.18 335	0.40 387	0.27 282	0.19 249	0.12 75	0.14 196	0.12 173	0.38 456	0.31 524	0.07 125	0.16 521	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.28 612

GMStereo_Zeroshot	0.25 438	0.22 515	0.51 387	0.27 544	0.14 305	0.28 433	0.15 172	0.40 387	0.36 420	0.37 542	0.43 530	0.40 540	0.17 321	0.35 432	0.21 396	0.12 551	0.07 200	0.13 582	0.07 215	0.17 612	0.10 216

StereoVision	0.23 379	0.23 535	0.55 444	0.27 544	0.17 455	0.23 340	0.22 488	0.40 387	0.32 360	0.21 273	0.51 593	0.22 322	0.16 295	0.29 356	0.19 337	0.11 510	0.12 435	0.13 582	0.13 599	0.10 431	0.08 84

CASS	0.22 345	0.16 380	0.40 241	0.26 506	0.12 192	0.29 458	0.19 382	0.40 387	0.32 360	0.34 490	0.35 431	0.25 374	0.25 458	0.26 294	0.21 396	0.13 575	0.08 268	0.11 519	0.09 420	0.11 490	0.12 332
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IIG-Stereo	0.24 412	0.16 380	0.47 313	0.29 592	0.12 192	0.23 340	0.14 122	0.40 387	0.33 379	0.35 510	0.37 457	0.33 479	0.22 409	0.70 614	0.26 472	0.08 281	0.06 101	0.09 375	0.07 215	0.08 263	0.07 38

NF-Stereo	0.22 345	0.11 151	0.52 408	0.25 463	0.12 192	0.21 282	0.18 335	0.40 387	0.35 404	0.28 365	0.30 364	0.22 322	0.17 321	0.52 521	0.21 396	0.09 386	0.06 101	0.09 375	0.08 311	0.08 263	0.13 369

OCTAStereo	0.22 345	0.11 151	0.52 408	0.25 463	0.12 192	0.21 282	0.18 335	0.40 387	0.35 404	0.28 365	0.30 364	0.22 322	0.17 321	0.51 513	0.21 396	0.09 386	0.06 101	0.09 375	0.08 311	0.08 263	0.13 369

PFNet	0.24 412	0.11 151	0.63 514	0.25 463	0.14 305	0.22 315	0.19 382	0.40 387	0.35 404	0.36 524	0.32 389	0.27 400	0.20 386	0.63 585	0.23 434	0.09 386	0.05 6	0.09 375	0.08 311	0.08 263	0.08 84

RE-Stereo	0.22 345	0.11 151	0.52 408	0.25 463	0.12 192	0.21 282	0.18 335	0.40 387	0.35 404	0.28 365	0.30 364	0.22 322	0.17 321	0.51 513	0.21 396	0.09 386	0.06 101	0.09 375	0.08 311	0.08 263	0.13 369

TVStereo	0.22 345	0.11 151	0.52 408	0.25 463	0.12 192	0.21 282	0.18 335	0.40 387	0.35 404	0.28 365	0.30 364	0.22 322	0.17 321	0.51 513	0.21 396	0.09 386	0.06 101	0.09 375	0.08 311	0.08 263	0.13 369

test_xeample3	0.22 345	0.17 417	0.81 590	0.21 227	0.15 377	0.20 251	0.18 335	0.40 387	0.25 247	0.19 249	0.12 75	0.13 163	0.12 173	0.34 425	0.33 544	0.07 125	0.20 593	0.07 165	0.08 311	0.08 263	0.34 643

CFNet-RSSM	0.18 212	0.10 97	0.45 287	0.20 179	0.12 192	0.20 251	0.16 229	0.40 387	0.31 346	0.23 306	0.21 255	0.26 394	0.15 273	0.21 181	0.14 162	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.07 215	0.06 99	0.06 14

ACVNet	0.24 412	0.18 444	0.51 387	0.18 74	0.15 377	0.27 414	0.23 518	0.40 387	0.45 533	0.29 390	0.41 506	0.38 521	0.28 510	0.28 333	0.35 559	0.09 386	0.07 200	0.08 269	0.07 215	0.10 431	0.09 140

CFNet-ft	0.26 461	0.21 495	0.51 387	0.19 127	0.16 421	0.31 495	0.21 451	0.40 387	0.37 436	0.29 390	0.40 494	0.46 590	0.27 486	0.49 503	0.28 493	0.12 551	0.07 200	0.12 555	0.11 524	0.12 538	0.11 271

CFNet_RVC	0.26 461	0.21 495	0.51 387	0.19 127	0.16 421	0.31 495	0.21 451	0.40 387	0.37 436	0.29 390	0.40 494	0.46 590	0.27 486	0.49 503	0.28 493	0.12 551	0.07 200	0.12 555	0.11 524	0.12 538	0.11 271

MLCV	0.25 438	0.23 535	0.59 491	0.22 296	0.09 23	0.30 473	0.18 335	0.40 387	0.38 447	0.38 551	0.44 541	0.31 457	0.22 409	0.44 486	0.32 534	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.07 184	0.08 84

ManiGeoR	0.20 276	0.22 515	0.70 548	0.16 13	0.12 192	0.22 315	0.14 122	0.41 405	0.28 293	0.19 249	0.24 295	0.19 276	0.16 295	0.35 432	0.20 365	0.08 281	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.08 263	0.09 140

HLf10	0.20 276	0.22 515	0.70 548	0.16 13	0.12 192	0.22 315	0.14 122	0.41 405	0.28 293	0.19 249	0.24 295	0.19 276	0.16 295	0.35 432	0.20 365	0.08 281	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.08 263	0.09 140

DFGA-Net	0.26 461	0.33 619	0.70 548	0.22 296	0.15 377	0.25 386	0.17 274	0.41 405	0.40 474	0.30 413	0.32 389	0.21 314	0.18 357	0.61 571	0.33 544	0.08 281	0.06 101	0.10 460	0.09 420	0.11 490	0.09 140

FACV-RUCA	0.22 345	0.15 336	0.38 216	0.24 417	0.23 599	0.26 407	0.19 382	0.41 405	0.35 404	0.26 339	0.32 389	0.22 322	0.25 458	0.24 250	0.19 337	0.10 461	0.07 200	0.15 625	0.08 311	0.16 597	0.14 412

model_zeroshot	0.21 317	0.14 298	0.51 387	0.34 647	0.18 485	0.26 407	0.16 229	0.41 405	0.24 220	0.33 468	0.20 235	0.25 374	0.12 173	0.26 294	0.16 238	0.09 386	0.21 599	0.07 165	0.08 311	0.07 184	0.13 369

rvit_stereo_0075_2	0.25 438	0.18 444	0.65 524	0.27 544	0.22 583	0.22 315	0.15 172	0.41 405	0.36 420	0.27 351	0.37 457	0.29 426	0.21 399	0.29 356	0.20 365	0.17 641	0.12 435	0.19 660	0.12 566	0.14 576	0.14 412

IRAFT_RVC	0.23 379	0.15 336	0.54 433	0.26 506	0.12 192	0.19 208	0.23 518	0.41 405	0.39 463	0.31 430	0.30 364	0.29 426	0.24 445	0.55 535	0.23 434	0.08 281	0.06 101	0.10 460	0.08 311	0.08 263	0.08 84

zzzzzzz1	0.31 552	0.63 700	1.85 716	0.24 417	0.16 421	0.23 340	0.22 488	0.42 412	0.36 420	0.22 294	0.25 305	0.26 394	0.21 399	0.35 432	0.30 512	0.08 281	0.06 101	0.08 269	0.08 311	0.11 490	0.10 216

monster_256*512	0.18 212	0.15 336	0.25 90	0.23 361	0.13 257	0.22 315	0.21 451	0.42 412	0.31 346	0.19 249	0.22 269	0.24 359	0.17 321	0.19 121	0.17 269	0.06 48	0.05 6	0.08 269	0.08 311	0.08 263	0.09 140

HLf8	0.21 317	0.23 535	0.69 541	0.15 5	0.12 192	0.24 365	0.14 122	0.42 412	0.32 360	0.20 263	0.26 315	0.18 262	0.15 273	0.35 432	0.18 301	0.10 461	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.09 365	0.10 216

TestStereo_HLe17	0.21 317	0.24 548	0.77 577	0.17 40	0.11 132	0.22 315	0.17 274	0.42 412	0.31 346	0.20 263	0.25 305	0.18 262	0.15 273	0.39 461	0.18 301	0.08 281	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.08 263	0.08 84

MM-Stereo_test3	0.19 244	0.15 336	0.39 226	0.25 463	0.15 377	0.19 208	0.22 488	0.42 412	0.40 474	0.17 219	0.24 295	0.17 247	0.12 173	0.22 211	0.16 238	0.08 281	0.21 599	0.08 269	0.06 114	0.09 365	0.11 271

AIO-test1	0.21 317	0.22 515	0.56 454	0.31 621	0.24 616	0.21 282	0.16 229	0.42 412	0.37 436	0.17 219	0.26 315	0.18 262	0.12 173	0.29 356	0.15 205	0.08 281	0.07 200	0.10 460	0.11 524	0.07 184	0.10 216

GCST	0.50 655	0.67 705	0.82 594	1.04 729	0.55 709	0.38 578	0.11 29	0.42 412	0.33 379	0.42 597	0.35 431	0.29 426	0.18 357	0.50 507	0.23 434	0.70 722	0.42 709	0.79 726	0.62 730	0.63 711	0.47 686

CAS++	0.17 200	0.13 248	0.35 198	0.18 74	0.13 257	0.17 146	0.16 229	0.42 412	0.25 247	0.19 249	0.18 210	0.13 163	0.10 87	0.22 211	0.12 46	0.12 551	0.10 366	0.11 519	0.08 311	0.10 431	0.09 140
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
CBFPSM	0.28 502	0.23 535	0.76 571	0.21 227	0.14 305	0.38 578	0.26 571	0.42 412	0.37 436	0.34 490	0.36 446	0.55 637	0.38 604	0.33 410	0.40 577	0.08 281	0.08 268	0.07 165	0.08 311	0.09 365	0.12 332

RAFT+CT+SA	0.23 379	0.24 548	0.48 328	0.25 463	0.18 485	0.23 340	0.29 603	0.42 412	0.38 447	0.24 316	0.39 484	0.20 298	0.17 321	0.34 425	0.17 269	0.07 125	0.07 200	0.09 375	0.12 566	0.09 365	0.13 369

test_5	0.25 438	0.25 565	0.57 466	0.27 544	0.18 485	0.25 386	0.29 603	0.42 412	0.39 463	0.29 390	0.40 494	0.27 400	0.23 424	0.35 432	0.19 337	0.07 125	0.07 200	0.09 375	0.09 420	0.10 431	0.14 412

EDNetEfficient	0.64 689	0.39 653	2.52 727	0.26 506	0.26 634	0.39 584	0.49 691	0.42 412	1.06 716	1.38 724	0.86 687	0.61 660	0.97 712	0.66 602	1.62 726	0.11 510	0.10 366	0.10 460	0.12 566	0.20 647	0.19 497

DN-CSS_ROB	0.24 412	0.33 619	0.69 541	0.25 463	0.14 305	0.26 407	0.13 88	0.42 412	0.35 404	0.30 413	0.42 516	0.22 322	0.20 386	0.34 425	0.22 414	0.07 125	0.06 101	0.11 519	0.11 524	0.11 490	0.09 140

PAM_32	0.26 461	0.10 97	0.63 514	0.24 417	0.19 520	0.51 647	0.26 571	0.43 425	0.30 334	0.32 455	0.28 339	0.60 657	0.28 510	0.29 356	0.20 365	0.08 281	0.14 475	0.08 269	0.10 486	0.07 184	0.15 431

DDVS	0.26 461	0.16 380	0.45 287	0.25 463	0.17 455	0.34 538	0.21 451	0.43 425	0.31 346	0.34 490	0.41 506	0.47 600	0.21 399	0.52 521	0.29 507	0.11 510	0.09 317	0.11 519	0.09 420	0.13 553	0.16 448

test_sample1	0.24 412	0.13 248	0.40 241	0.20 179	0.13 257	0.29 458	0.19 382	0.43 425	0.30 334	0.27 351	0.34 423	0.31 457	0.28 510	0.45 492	0.27 484	0.09 386	0.16 521	0.08 269	0.08 311	0.09 365	0.22 545

MyStereo06	0.23 379	0.15 336	0.74 563	0.22 296	0.14 305	0.25 386	0.22 488	0.43 425	0.25 247	0.36 524	0.24 295	0.34 488	0.18 357	0.24 250	0.20 365	0.07 125	0.12 435	0.09 375	0.09 420	0.09 365	0.11 271

ACVNet-DCA	0.21 317	0.16 380	0.50 366	0.27 544	0.13 257	0.31 495	0.19 382	0.43 425	0.32 360	0.21 273	0.20 235	0.13 163	0.17 321	0.28 333	0.12 46	0.08 281	0.28 666	0.08 269	0.06 114	0.09 365	0.23 555

1test111	0.22 345	0.16 380	0.50 366	0.27 544	0.13 257	0.31 495	0.19 382	0.43 425	0.32 360	0.21 273	0.20 235	0.13 163	0.17 321	0.36 443	0.28 493	0.08 281	0.28 666	0.08 269	0.06 114	0.09 365	0.23 555

mmm	0.25 438	0.15 336	0.44 281	0.23 361	0.20 549	0.28 433	0.21 451	0.43 425	0.32 360	0.31 430	0.40 494	0.30 447	0.24 445	0.31 389	0.28 493	0.09 386	0.21 599	0.11 519	0.12 566	0.10 431	0.26 595

anonymousdsp2	0.23 379	0.11 151	0.42 262	0.26 506	0.24 616	0.25 386	0.17 274	0.43 425	0.37 436	0.30 413	0.23 284	0.24 359	0.15 273	0.32 400	0.17 269	0.07 125	0.28 666	0.07 165	0.05 37	0.08 263	0.44 680

ToySt	0.28 502	0.19 464	0.68 538	0.22 296	0.19 520	0.31 495	0.31 622	0.43 425	0.43 507	0.28 365	0.38 466	0.42 562	0.32 569	0.33 410	0.32 534	0.08 281	0.14 475	0.10 460	0.12 566	0.11 490	0.24 569

TestStereo1	0.23 379	0.22 515	0.50 366	0.27 544	0.14 305	0.26 407	0.27 581	0.43 425	0.38 447	0.29 390	0.39 484	0.23 338	0.21 399	0.33 410	0.18 301	0.08 281	0.08 268	0.09 375	0.08 311	0.08 263	0.10 216

qqq	0.24 412	0.16 380	0.46 305	0.20 179	0.15 377	0.23 340	0.20 423	0.43 425	0.32 360	0.26 339	0.31 377	0.28 413	0.25 458	0.36 443	0.28 493	0.08 281	0.22 611	0.10 460	0.11 524	0.09 365	0.23 555

x	0.23 379	0.15 336	0.45 287	0.20 179	0.15 377	0.27 414	0.17 274	0.43 425	0.35 404	0.26 339	0.31 377	0.29 426	0.25 458	0.29 356	0.30 512	0.09 386	0.22 611	0.08 269	0.09 420	0.09 365	0.24 569

SA-5K	0.23 379	0.22 515	0.50 366	0.27 544	0.14 305	0.26 407	0.27 581	0.43 425	0.38 447	0.29 390	0.39 484	0.23 338	0.21 399	0.33 410	0.18 301	0.08 281	0.08 268	0.09 375	0.08 311	0.08 263	0.10 216

AACVNet	0.28 502	0.22 515	0.55 444	0.23 361	0.14 305	0.30 473	0.19 382	0.43 425	0.33 379	0.39 569	0.42 516	0.44 575	0.29 530	0.73 624	0.28 493	0.11 510	0.09 317	0.11 519	0.09 420	0.13 553	0.12 332

TransformOpticalFlow	0.24 412	0.14 298	0.57 466	0.24 417	0.11 132	0.21 282	0.19 382	0.43 425	0.34 392	0.30 413	0.43 530	0.36 507	0.31 554	0.61 571	0.20 365	0.07 125	0.05 6	0.08 269	0.07 215	0.06 99	0.08 84

XX-Stereo	0.25 438	0.11 151	1.09 656	0.35 653	0.38 685	0.23 340	0.13 88	0.43 425	0.19 124	0.20 263	0.40 494	0.31 457	0.10 87	0.33 410	0.13 110	0.08 281	0.11 404	0.08 269	0.09 420	0.07 184	0.10 216

FENet	0.22 345	0.13 248	0.48 328	0.22 296	0.12 192	0.27 414	0.18 335	0.43 425	0.37 436	0.31 430	0.32 389	0.29 426	0.23 424	0.27 309	0.24 446	0.10 461	0.07 200	0.09 375	0.09 420	0.09 365	0.11 271

DMCA-RVC	0.30 540	0.27 583	0.93 631	0.28 572	0.17 455	0.30 473	0.21 451	0.43 425	0.36 420	0.40 579	0.38 466	0.39 535	0.36 594	0.44 486	0.34 552	0.13 575	0.10 366	0.16 634	0.12 566	0.13 553	0.11 271

DIP-Stereo	0.20 276	0.13 248	0.48 328	0.20 179	0.13 257	0.28 433	0.12 47	0.43 425	0.26 264	0.27 351	0.32 389	0.21 314	0.17 321	0.26 294	0.20 365	0.08 281	0.06 101	0.08 269	0.06 114	0.07 184	0.10 216
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	0.19 244	0.10 97	0.49 345	0.22 296	0.12 192	0.23 340	0.18 335	0.43 425	0.20 139	0.31 430	0.45 556	0.20 298	0.14 251	0.18 97	0.18 301	0.08 281	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.06 99	0.07 38

RAFT-Stereo	0.19 244	0.10 97	0.49 345	0.22 296	0.12 192	0.23 340	0.18 335	0.43 425	0.20 139	0.31 430	0.45 556	0.20 298	0.14 251	0.18 97	0.18 301	0.08 281	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.06 99	0.07 38
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AIO-test2	0.22 345	0.27 583	0.54 433	0.29 592	0.16 421	0.22 315	0.16 229	0.44 446	0.43 507	0.17 219	0.29 348	0.16 231	0.11 126	0.27 309	0.14 162	0.19 662	0.07 200	0.10 460	0.11 524	0.08 263	0.09 140

PAM	0.26 461	0.11 151	0.63 514	0.25 463	0.18 485	0.53 656	0.29 603	0.44 446	0.28 293	0.36 524	0.27 331	0.59 651	0.26 477	0.28 333	0.20 365	0.08 281	0.12 435	0.07 165	0.10 486	0.07 184	0.13 369

Any-RAFT	0.18 212	0.09 57	0.33 180	0.19 127	0.10 83	0.29 458	0.16 229	0.44 446	0.32 360	0.25 329	0.27 331	0.29 426	0.16 295	0.23 235	0.13 110	0.08 281	0.07 200	0.06 56	0.05 37	0.07 184	0.07 38

fast-acv-ft	0.33 567	0.26 575	0.88 621	0.25 463	0.18 485	0.49 644	0.27 581	0.44 446	0.50 593	0.40 579	0.55 617	0.49 610	0.36 594	0.39 461	0.41 582	0.11 510	0.11 404	0.11 519	0.12 566	0.13 553	0.11 271

riskmin	0.24 412	0.10 97	0.43 270	0.32 630	0.26 634	0.33 523	0.19 382	0.44 446	0.30 334	0.24 316	0.27 331	0.37 515	0.25 458	0.30 374	0.22 414	0.09 386	0.18 561	0.09 375	0.13 599	0.10 431	0.27 603

IER	0.24 412	0.15 336	0.50 366	0.21 227	0.15 377	0.31 495	0.20 423	0.44 446	0.38 447	0.34 490	0.41 506	0.32 468	0.34 580	0.31 389	0.23 434	0.09 386	0.07 200	0.08 269	0.08 311	0.09 365	0.09 140

IPLGR	0.22 345	0.14 298	0.75 567	0.21 227	0.11 132	0.25 386	0.18 335	0.44 446	0.38 447	0.29 390	0.28 339	0.21 314	0.19 380	0.37 453	0.19 337	0.07 125	0.06 101	0.08 269	0.07 215	0.07 184	0.07 38

111	0.22 345	0.22 515	0.57 466	0.19 127	0.09 23	0.24 365	0.17 274	0.44 446	0.46 546	0.24 316	0.30 364	0.29 426	0.22 409	0.25 272	0.19 337	0.08 281	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.07 184	0.15 431

cf-r	0.26 461	0.22 515	0.66 529	0.22 296	0.14 305	0.28 433	0.22 488	0.44 446	0.42 496	0.32 455	0.42 516	0.43 569	0.27 486	0.44 486	0.27 484	0.11 510	0.07 200	0.08 269	0.10 486	0.08 263	0.09 140

IGEV_i1	0.26 461	0.12 204	0.57 466	0.25 463	0.24 616	0.32 512	0.20 423	0.45 455	0.37 436	0.35 510	0.30 364	0.35 501	0.20 386	0.39 461	0.23 434	0.08 281	0.26 656	0.08 269	0.08 311	0.08 263	0.37 659

NLCSM	0.20 276	0.15 336	0.23 70	0.24 417	0.19 520	0.24 365	0.22 488	0.45 455	0.44 520	0.20 263	0.18 210	0.14 196	0.16 295	0.47 498	0.20 365	0.09 386	0.09 317	0.09 375	0.08 311	0.09 365	0.10 216

test_sample2	0.23 379	0.12 204	0.39 226	0.20 179	0.11 132	0.28 433	0.22 488	0.45 455	0.33 379	0.27 351	0.34 423	0.30 447	0.25 458	0.46 494	0.23 434	0.09 386	0.15 506	0.09 375	0.08 311	0.10 431	0.19 497

IPLG	0.23 379	0.19 464	0.65 524	0.21 227	0.12 192	0.28 433	0.17 274	0.45 455	0.32 360	0.33 468	0.32 389	0.16 231	0.17 321	0.50 507	0.23 434	0.07 125	0.06 101	0.08 269	0.07 215	0.07 184	0.08 84

PSMNet-ADL	0.26 461	0.16 380	0.39 226	0.27 544	0.14 305	0.32 512	0.22 488	0.45 455	0.37 436	0.28 365	0.34 423	0.41 549	0.28 510	0.61 571	0.32 534	0.11 510	0.10 366	0.09 375	0.11 524	0.10 431	0.13 369

Anonymous3	0.24 412	0.19 464	0.76 571	0.27 544	0.18 485	0.41 595	0.24 544	0.45 455	0.36 420	0.23 306	0.27 331	0.20 298	0.18 357	0.28 333	0.19 337	0.12 551	0.11 404	0.10 460	0.10 486	0.11 490	0.13 369

HCRNet	0.25 438	0.27 583	0.42 262	0.34 647	0.17 455	0.27 414	0.18 335	0.45 455	0.37 436	0.31 430	0.35 431	0.32 468	0.23 424	0.44 486	0.21 396	0.13 575	0.08 268	0.13 582	0.11 524	0.11 490	0.09 140

DMCA	0.24 412	0.18 444	0.51 387	0.23 361	0.14 305	0.27 414	0.20 423	0.45 455	0.40 474	0.32 455	0.33 411	0.33 479	0.25 458	0.27 309	0.30 512	0.11 510	0.08 268	0.10 460	0.08 311	0.11 490	0.12 332

HITNet	0.22 345	0.23 535	0.60 498	0.20 179	0.09 23	0.27 414	0.15 172	0.45 455	0.33 379	0.29 390	0.33 411	0.27 400	0.22 409	0.29 356	0.27 484	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.09 365	0.11 271
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
SCION-MonSter(vits)	0.23 379	0.09 57	0.20 27	0.17 40	0.09 23	0.15 64	0.12 47	0.46 464	0.54 615	0.09 9	0.45 556	0.30 447	0.27 486	0.35 432	0.45 605	0.10 461	0.08 268	0.18 652	0.17 653	0.15 588	0.16 448

MWDA-net	0.29 525	0.22 515	0.56 454	0.26 506	0.21 566	0.35 555	0.32 629	0.46 464	0.48 568	0.39 569	0.41 506	0.33 479	0.39 611	0.55 535	0.40 577	0.10 461	0.07 200	0.09 375	0.09 420	0.10 431	0.11 271

Selective-IGEV-i16pc	0.33 567	0.12 204	1.65 707	0.21 227	0.14 305	0.74 688	0.30 612	0.46 464	0.44 520	0.21 273	0.32 389	0.26 394	0.14 251	0.71 620	0.19 337	0.15 616	0.10 366	0.08 269	0.09 420	0.11 490	0.12 332

z-ln-s-r	0.35 585	0.30 601	1.02 645	0.23 361	0.14 305	0.30 473	0.26 571	0.46 464	0.55 624	0.33 468	0.61 648	0.39 535	0.31 554	0.80 652	0.77 669	0.08 281	0.06 101	0.08 269	0.08 311	0.11 490	0.10 216

rvit_105_1	0.28 502	0.24 548	0.65 524	0.27 544	0.19 520	0.31 495	0.35 644	0.46 464	0.53 610	0.31 430	0.32 389	0.32 468	0.27 486	0.36 443	0.26 472	0.16 627	0.14 475	0.15 625	0.17 653	0.11 490	0.11 271

gwcnet-sp	0.25 438	0.16 380	0.70 548	0.23 361	0.14 305	0.34 538	0.22 488	0.46 464	0.41 484	0.37 542	0.35 431	0.27 400	0.27 486	0.36 443	0.26 472	0.09 386	0.08 268	0.09 375	0.09 420	0.10 431	0.10 216

scenet	0.25 438	0.16 380	0.70 548	0.23 361	0.14 305	0.34 538	0.22 488	0.46 464	0.41 484	0.37 542	0.35 431	0.27 400	0.27 486	0.36 443	0.26 472	0.09 386	0.08 268	0.09 375	0.09 420	0.10 431	0.10 216

ssnet	0.25 438	0.16 380	0.70 548	0.23 361	0.14 305	0.34 538	0.22 488	0.46 464	0.41 484	0.37 542	0.35 431	0.27 400	0.27 486	0.36 443	0.26 472	0.09 386	0.08 268	0.09 375	0.09 420	0.10 431	0.10 216

CFNet_pseudo	0.23 379	0.14 298	0.48 328	0.20 179	0.13 257	0.27 414	0.17 274	0.46 464	0.45 533	0.30 413	0.37 457	0.38 521	0.23 424	0.30 374	0.22 414	0.09 386	0.06 101	0.11 519	0.08 311	0.11 490	0.11 271

ARAFT	0.26 461	0.30 601	0.87 614	0.22 296	0.12 192	0.30 473	0.24 544	0.46 464	0.34 392	0.33 468	0.28 339	0.29 426	0.20 386	0.49 503	0.19 337	0.08 281	0.06 101	0.12 555	0.11 524	0.09 365	0.09 140

hitnet-ft	0.31 552	0.21 495	0.56 454	0.19 127	0.14 305	0.40 590	0.23 518	0.46 464	0.42 496	0.37 542	0.46 569	0.53 632	0.35 588	0.76 640	0.35 559	0.14 600	0.10 366	0.14 606	0.10 486	0.15 588	0.14 412

GwcNet-RSSM	0.28 502	0.25 565	0.61 505	0.22 296	0.14 305	0.28 433	0.24 544	0.46 464	0.44 520	0.33 468	0.46 569	0.41 549	0.28 510	0.55 535	0.31 524	0.11 510	0.07 200	0.09 375	0.10 486	0.10 431	0.09 140

ccs_rob	0.23 379	0.14 298	0.48 328	0.20 179	0.13 257	0.27 414	0.17 274	0.46 464	0.45 533	0.30 413	0.37 457	0.38 521	0.23 424	0.30 374	0.22 414	0.09 386	0.06 101	0.11 519	0.08 311	0.12 538	0.11 271

iResNet	0.25 438	0.22 515	0.62 509	0.26 506	0.11 132	0.31 495	0.23 518	0.46 464	0.45 533	0.34 490	0.43 530	0.27 400	0.23 424	0.36 443	0.37 569	0.08 281	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.08 263	0.10 216

noway7	0.30 540	0.63 700	1.95 718	0.24 417	0.12 192	0.23 340	0.19 382	0.47 478	0.33 379	0.21 273	0.23 284	0.24 359	0.20 386	0.23 235	0.29 507	0.07 125	0.05 6	0.08 269	0.07 215	0.10 431	0.10 216

ISRNet	0.28 502	0.15 336	0.54 433	0.27 544	0.19 520	0.24 365	0.15 172	0.47 478	0.45 533	0.40 579	0.49 586	0.42 562	0.27 486	0.33 410	0.30 512	0.20 666	0.12 435	0.17 643	0.16 641	0.16 597	0.21 530

DispNO	0.29 525	0.24 548	0.83 600	0.23 361	0.17 455	0.25 386	0.22 488	0.47 478	0.42 496	0.33 468	0.39 484	0.38 521	0.28 510	0.78 644	0.35 559	0.09 386	0.07 200	0.10 460	0.10 486	0.09 365	0.09 140

PCWNet_CMD	0.23 379	0.14 298	0.48 328	0.21 227	0.13 257	0.28 433	0.17 274	0.47 478	0.47 560	0.30 413	0.36 446	0.37 515	0.24 445	0.29 356	0.21 396	0.09 386	0.06 101	0.10 460	0.08 311	0.11 490	0.11 271

iinet-f	0.31 552	0.23 535	1.16 667	0.20 179	0.16 421	0.44 613	0.23 518	0.47 478	0.38 447	0.36 524	0.44 541	0.41 549	0.35 588	0.36 443	0.43 591	0.10 461	0.09 317	0.08 269	0.08 311	0.13 553	0.12 332

ICVP	0.24 412	0.13 248	0.45 287	0.26 506	0.14 305	0.30 473	0.25 559	0.47 478	0.35 404	0.29 390	0.43 530	0.35 501	0.25 458	0.28 333	0.25 460	0.12 551	0.09 317	0.09 375	0.09 420	0.09 365	0.11 271
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.28 502	0.19 464	0.54 433	0.24 417	0.17 455	0.47 630	0.22 488	0.47 478	0.53 610	0.40 579	0.43 530	0.36 507	0.34 580	0.40 466	0.35 559	0.08 281	0.08 268	0.09 375	0.09 420	0.10 431	0.09 140

acv_ft	0.26 461	0.18 444	0.56 454	0.24 417	0.19 520	0.34 538	0.21 451	0.47 478	0.45 533	0.39 569	0.41 506	0.38 521	0.28 510	0.28 333	0.36 563	0.09 386	0.07 200	0.08 269	0.07 215	0.11 490	0.09 140

GANet-RSSM	0.26 461	0.19 464	0.54 433	0.21 227	0.14 305	0.27 414	0.22 488	0.47 478	0.34 392	0.30 413	0.40 494	0.41 549	0.30 537	0.59 558	0.25 460	0.11 510	0.08 268	0.09 375	0.09 420	0.10 431	0.10 216

G-Net	0.47 648	0.26 575	1.02 645	0.34 647	0.28 642	0.89 702	0.35 644	0.47 478	0.46 546	0.68 684	1.20 707	0.64 672	0.59 674	0.61 571	0.60 644	0.16 627	0.14 475	0.17 643	0.13 599	0.22 658	0.21 530

MSMDNet	0.23 379	0.14 298	0.49 345	0.20 179	0.13 257	0.28 433	0.17 274	0.47 478	0.47 560	0.30 413	0.36 446	0.37 515	0.24 445	0.29 356	0.21 396	0.09 386	0.07 200	0.09 375	0.08 311	0.11 490	0.11 271

UCFNet_RVC	0.25 438	0.21 495	0.49 345	0.19 127	0.15 377	0.34 538	0.18 335	0.47 478	0.36 420	0.30 413	0.35 431	0.40 540	0.26 477	0.35 432	0.24 446	0.13 575	0.08 268	0.13 582	0.14 619	0.13 553	0.13 369

Selective-IGEV-i1	0.28 502	0.11 151	0.44 281	0.36 661	0.32 669	0.32 512	0.23 518	0.48 490	0.48 568	0.29 390	0.32 389	0.39 535	0.17 321	0.28 333	0.25 460	0.08 281	0.23 624	0.08 269	0.09 420	0.08 263	0.53 699

G2L-ROB	0.25 438	0.21 495	0.56 454	0.19 127	0.12 192	0.28 433	0.21 451	0.48 490	0.34 392	0.35 510	0.31 377	0.41 549	0.23 424	0.51 513	0.31 524	0.09 386	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.09 365	0.12 332

G2L-Stereo	0.27 492	0.23 535	0.61 505	0.22 296	0.14 305	0.25 386	0.19 382	0.48 490	0.37 436	0.33 468	0.38 466	0.40 540	0.23 424	0.61 571	0.33 544	0.11 510	0.09 317	0.10 460	0.08 311	0.09 365	0.11 271

UGAM-zero	0.26 461	0.11 151	0.56 454	0.20 179	0.16 421	0.28 433	0.18 335	0.48 490	0.25 247	0.31 430	0.28 339	0.56 642	0.32 569	0.66 602	0.17 269	0.07 125	0.10 366	0.07 165	0.09 420	0.07 184	0.31 625

SA	0.24 412	0.22 515	0.55 444	0.23 361	0.14 305	0.25 386	0.23 518	0.48 490	0.42 496	0.28 365	0.44 541	0.23 338	0.23 424	0.34 425	0.17 269	0.07 125	0.09 317	0.11 519	0.11 524	0.08 263	0.09 140

DAS	0.28 502	0.13 248	0.49 345	0.24 417	0.18 485	0.30 473	0.24 544	0.48 490	0.48 568	0.42 597	0.45 556	0.34 488	0.31 554	0.76 640	0.24 446	0.09 386	0.07 200	0.09 375	0.07 215	0.10 431	0.11 271

SepStereo	0.27 492	0.13 248	0.49 345	0.24 417	0.18 485	0.30 473	0.24 544	0.48 490	0.48 568	0.42 597	0.45 556	0.34 488	0.31 554	0.64 591	0.24 446	0.09 386	0.07 200	0.09 375	0.07 215	0.10 431	0.11 271

MIPNet	0.22 345	0.19 464	0.64 519	0.22 296	0.12 192	0.28 433	0.20 423	0.48 490	0.39 463	0.31 430	0.24 295	0.19 276	0.24 445	0.28 333	0.20 365	0.07 125	0.05 6	0.08 269	0.07 215	0.07 184	0.08 84

GANet-ADL	0.22 345	0.14 298	0.51 387	0.23 361	0.14 305	0.29 458	0.19 382	0.48 490	0.36 420	0.26 339	0.33 411	0.32 468	0.20 386	0.26 294	0.22 414	0.11 510	0.07 200	0.07 165	0.06 114	0.09 365	0.11 271

EDNetEfficientorigin	7.48 754	0.57 691	139.59 787	0.25 463	0.17 455	0.44 613	0.30 612	0.48 490	1.04 714	1.29 721	1.02 700	0.82 695	0.87 707	0.76 640	1.02 693	0.10 461	0.09 317	0.12 555	0.11 524	0.22 658	0.25 581

ac_64	0.28 502	0.16 380	0.62 509	0.25 463	0.17 455	0.36 563	0.22 488	0.48 490	0.35 404	0.36 524	0.37 457	0.51 619	0.30 537	0.62 582	0.34 552	0.11 510	0.09 317	0.10 460	0.10 486	0.09 365	0.09 140

SCION-MonSter	0.33 567	0.24 548	0.51 387	0.29 592	0.28 642	0.56 661	0.21 451	0.49 501	0.59 643	0.34 490	0.55 617	0.32 468	0.31 554	0.40 466	0.56 636	0.11 510	0.10 366	0.25 679	0.22 676	0.18 628	0.19 497

coex-ft	3.48 742	0.81 715	48.53 785	0.24 417	0.19 520	0.53 656	0.47 687	0.49 501	2.36 743	7.18 758	1.20 707	0.96 704	2.53 741	0.75 633	2.14 736	0.13 575	0.15 506	0.14 606	0.12 566	0.22 658	0.47 686

Anonymous_2	0.44 634	0.23 535	0.57 466	0.34 647	0.34 673	0.53 656	0.28 597	0.49 501	0.39 463	0.36 524	0.34 423	0.48 604	0.38 604	0.43 482	0.33 544	0.26 686	0.41 708	0.44 708	1.45 746	0.33 694	0.37 659

DSFCA	0.29 525	0.18 444	0.48 328	0.21 227	0.17 455	0.39 584	0.32 629	0.49 501	0.44 520	0.44 614	0.38 466	0.40 540	0.30 537	0.53 524	0.38 571	0.12 551	0.10 366	0.10 460	0.11 524	0.11 490	0.11 271

FADNet-RVC-Resample	0.31 552	0.32 615	1.16 667	0.27 544	0.17 455	0.33 523	0.21 451	0.49 501	0.40 474	0.36 524	0.38 466	0.34 488	0.27 486	0.54 530	0.27 484	0.10 461	0.10 366	0.14 606	0.13 599	0.13 553	0.18 477

STTStereo	0.30 540	0.24 548	0.83 600	0.25 463	0.17 455	0.30 473	0.24 544	0.49 501	0.39 463	0.39 569	0.41 506	0.44 575	0.28 510	0.41 472	0.30 512	0.13 575	0.13 456	0.13 582	0.16 641	0.12 538	0.12 332

BEATNet_4x	0.25 438	0.25 565	0.66 529	0.23 361	0.10 83	0.29 458	0.14 122	0.49 501	0.34 392	0.31 430	0.35 431	0.32 468	0.26 477	0.34 425	0.33 544	0.08 281	0.06 101	0.08 269	0.07 215	0.11 490	0.13 369

AANet_RVC	0.33 567	0.31 607	0.69 541	0.23 361	0.14 305	0.30 473	0.23 518	0.49 501	0.55 624	0.39 569	0.60 640	0.43 569	0.30 537	0.88 669	0.54 632	0.11 510	0.08 268	0.07 165	0.07 215	0.10 431	0.12 332

StereoDRNet-Refined	0.28 502	0.19 464	0.47 313	0.25 463	0.14 305	0.36 563	0.21 451	0.49 501	0.43 507	0.46 627	0.52 600	0.42 562	0.30 537	0.46 494	0.38 571	0.10 461	0.07 200	0.11 519	0.11 524	0.10 431	0.11 271
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
Hybrid-DGEV-2	0.23 379	0.20 480	0.53 419	0.24 417	0.13 257	0.28 433	0.15 172	0.50 510	0.45 533	0.28 365	0.26 315	0.25 374	0.26 477	0.29 356	0.20 365	0.07 125	0.06 101	0.09 375	0.08 311	0.07 184	0.10 216

DStereoRT	0.40 617	0.16 380	0.74 563	0.25 463	0.17 455	0.42 603	0.19 382	0.50 510	0.48 568	0.31 430	0.40 494	0.32 468	0.39 611	0.64 591	0.31 524	0.09 386	0.11 404	1.56 745	0.43 711	0.08 263	0.41 668

MyStereo8	0.25 438	0.20 480	0.69 541	0.24 417	0.17 455	0.31 495	0.16 229	0.50 510	0.32 360	0.29 390	0.38 466	0.25 374	0.19 380	0.33 410	0.29 507	0.08 281	0.20 593	0.08 269	0.08 311	0.10 431	0.16 448

MyStereo05	0.24 412	0.15 336	0.58 482	0.22 296	0.14 305	0.25 386	0.22 488	0.50 510	0.54 615	0.32 455	0.23 284	0.26 394	0.23 424	0.32 400	0.25 460	0.07 125	0.12 435	0.09 375	0.09 420	0.09 365	0.11 271

Sa-1000	0.24 412	0.20 480	0.53 419	0.23 361	0.14 305	0.30 473	0.23 518	0.50 510	0.41 484	0.30 413	0.50 590	0.26 394	0.19 380	0.33 410	0.16 238	0.08 281	0.10 366	0.10 460	0.11 524	0.08 263	0.08 84

STrans-v2	0.25 438	0.14 298	0.56 454	0.21 227	0.12 192	0.23 340	0.20 423	0.50 510	0.31 346	0.31 430	0.42 516	0.35 501	0.35 588	0.62 582	0.24 446	0.07 125	0.05 6	0.08 269	0.07 215	0.06 99	0.08 84

UPFNet	0.27 492	0.15 336	0.47 313	0.25 463	0.20 549	0.37 571	0.27 581	0.50 510	0.40 474	0.36 524	0.38 466	0.37 515	0.29 530	0.40 466	0.34 552	0.10 461	0.10 366	0.10 460	0.10 486	0.10 431	0.08 84

PSMNet-RSSM	0.26 461	0.21 495	0.50 366	0.21 227	0.14 305	0.25 386	0.21 451	0.50 510	0.38 447	0.31 430	0.45 556	0.40 540	0.27 486	0.53 524	0.24 446	0.12 551	0.08 268	0.11 519	0.13 599	0.10 431	0.10 216

SuperB	0.50 655	0.37 642	2.16 724	0.23 361	0.15 377	0.41 595	0.32 629	0.50 510	0.83 689	0.44 614	0.51 593	0.33 479	0.45 637	0.69 611	1.07 697	0.10 461	0.08 268	0.09 375	0.08 311	0.95 732	0.18 477

RASNet	0.30 540	0.19 464	0.59 491	0.23 361	0.19 520	0.33 523	0.20 423	0.50 510	0.41 484	0.31 430	0.44 541	0.47 600	0.38 604	0.79 648	0.40 577	0.09 386	0.07 200	0.07 165	0.09 420	0.08 263	0.10 216

DANet	0.37 595	0.25 565	0.67 532	0.37 663	0.22 583	0.42 603	0.25 559	0.50 510	0.44 520	0.52 652	0.50 590	0.59 651	0.42 628	0.78 644	0.53 628	0.13 575	0.12 435	0.14 606	0.12 566	0.17 612	0.21 530
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	0.30 540	0.20 480	0.45 287	0.28 572	0.17 455	0.37 571	0.25 559	0.50 510	0.45 533	0.46 627	0.47 576	0.51 619	0.34 580	0.56 543	0.38 571	0.10 461	0.10 366	0.11 519	0.11 524	0.10 431	0.11 271

NLSM1	0.18 212	0.12 204	0.21 45	0.21 227	0.18 485	0.25 386	0.17 274	0.51 522	0.43 507	0.17 219	0.21 255	0.13 163	0.15 273	0.22 211	0.18 301	0.08 281	0.09 317	0.09 375	0.08 311	0.07 184	0.07 38

G2L-Stereo_test	0.26 461	0.22 515	0.54 433	0.20 179	0.13 257	0.28 433	0.24 544	0.51 522	0.40 474	0.38 551	0.37 457	0.40 540	0.26 477	0.53 524	0.32 534	0.09 386	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.09 365	0.11 271

coex_refinement	0.28 502	0.22 515	0.50 366	0.23 361	0.15 377	0.31 495	0.20 423	0.51 522	0.43 507	0.35 510	0.42 516	0.45 581	0.27 486	0.56 543	0.41 582	0.10 461	0.07 200	0.07 165	0.07 215	0.11 490	0.12 332

MyStereo04	0.24 412	0.15 336	0.58 482	0.22 296	0.16 421	0.25 386	0.22 488	0.51 522	0.54 615	0.29 390	0.23 284	0.27 400	0.23 424	0.32 400	0.25 460	0.07 125	0.13 456	0.09 375	0.09 420	0.09 365	0.11 271

CFNet_ucs	0.25 438	0.14 298	0.51 387	0.20 179	0.15 377	0.29 458	0.18 335	0.51 522	0.46 546	0.32 455	0.42 516	0.38 521	0.23 424	0.31 389	0.22 414	0.11 510	0.08 268	0.12 555	0.09 420	0.13 553	0.13 369

GwcNet-ADL	0.23 379	0.15 336	0.58 482	0.24 417	0.13 257	0.23 340	0.24 544	0.51 522	0.41 484	0.28 365	0.29 348	0.30 447	0.20 386	0.27 309	0.28 493	0.09 386	0.07 200	0.07 165	0.07 215	0.09 365	0.11 271

GES	0.23 379	0.14 298	0.54 433	0.21 227	0.14 305	0.28 433	0.19 382	0.51 522	0.35 404	0.31 430	0.36 446	0.25 374	0.24 445	0.30 374	0.23 434	0.11 510	0.09 317	0.08 269	0.08 311	0.10 431	0.12 332

FADNet-RVC	0.34 578	0.43 664	0.97 638	0.25 463	0.20 549	0.33 523	0.20 423	0.51 522	0.42 496	0.34 490	0.40 494	0.41 549	0.29 530	0.65 596	0.36 563	0.14 600	0.14 475	0.14 606	0.15 630	0.19 639	0.20 517

MWSP-net	0.26 461	0.14 298	0.45 287	0.22 296	0.14 305	0.32 512	0.43 677	0.52 530	0.45 533	0.33 468	0.33 411	0.36 507	0.32 569	0.29 356	0.32 534	0.10 461	0.08 268	0.09 375	0.09 420	0.10 431	0.11 271

raft_robust	0.25 438	0.23 535	0.44 281	0.22 296	0.13 257	0.23 340	0.22 488	0.52 530	0.50 593	0.33 468	0.32 389	0.33 479	0.23 424	0.55 535	0.18 301	0.07 125	0.11 404	0.08 269	0.10 486	0.08 263	0.07 38

CRFU-Net	0.29 525	0.14 298	0.48 328	0.26 506	0.15 377	0.46 624	0.22 488	0.52 530	0.32 360	0.44 614	0.42 516	0.48 604	0.47 646	0.44 486	0.31 524	0.12 551	0.10 366	0.09 375	0.08 311	0.10 431	0.11 271

CSP-Net	0.28 502	0.17 417	0.41 252	0.22 296	0.14 305	0.44 613	0.24 544	0.52 530	0.42 496	0.42 597	0.44 541	0.42 562	0.27 486	0.66 602	0.30 512	0.12 551	0.09 317	0.08 269	0.08 311	0.10 431	0.10 216

delet	0.29 525	0.18 444	0.58 482	0.24 417	0.19 520	0.41 595	0.30 612	0.52 530	0.51 599	0.35 510	0.42 516	0.37 515	0.31 554	0.49 503	0.36 563	0.10 461	0.09 317	0.11 519	0.12 566	0.09 365	0.09 140

UNet	0.28 502	0.16 380	0.70 548	0.24 417	0.20 549	0.44 613	0.21 451	0.52 530	0.42 496	0.36 524	0.40 494	0.43 569	0.33 578	0.41 472	0.32 534	0.09 386	0.07 200	0.10 460	0.09 420	0.10 431	0.09 140

psmorigin	0.52 662	0.29 595	3.10 734	0.24 417	0.19 520	0.39 584	0.24 544	0.52 530	0.45 533	0.66 681	0.68 663	0.70 689	0.52 660	0.86 666	0.49 619	0.15 616	0.17 549	0.13 582	0.14 619	0.16 597	0.23 555

HGLStereo	0.29 525	0.19 464	0.60 498	0.24 417	0.21 566	0.33 523	0.23 518	0.52 530	0.44 520	0.36 524	0.49 586	0.41 549	0.35 588	0.46 494	0.34 552	0.11 510	0.11 404	0.09 375	0.09 420	0.11 490	0.12 332

CCAANet	0.26 461	0.18 444	0.56 454	0.22 296	0.15 377	0.29 458	0.17 274	0.52 530	0.39 463	0.27 351	0.49 586	0.32 468	0.25 458	0.63 585	0.33 544	0.08 281	0.06 101	0.10 460	0.10 486	0.08 263	0.11 271

FADNet_RVC	0.31 552	0.35 632	0.98 640	0.24 417	0.16 421	0.30 473	0.17 274	0.52 530	0.39 463	0.30 413	0.38 466	0.30 447	0.29 530	0.54 530	0.33 544	0.14 600	0.14 475	0.14 606	0.16 641	0.21 654	0.24 569

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 525	0.24 548	0.81 590	0.26 506	0.18 485	0.30 473	0.22 488	0.52 530	0.41 484	0.38 551	0.42 516	0.42 562	0.28 510	0.46 494	0.31 524	0.11 510	0.08 268	0.10 460	0.11 524	0.10 431	0.12 332
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	0.33 567	0.16 380	0.55 444	0.26 506	0.16 421	0.48 638	0.25 559	0.52 530	0.58 636	0.38 551	0.45 556	0.63 667	0.37 599	0.65 596	0.50 620	0.10 461	0.07 200	0.09 375	0.08 311	0.13 553	0.13 369

AANet	0.55 668	0.47 671	1.61 704	0.23 361	0.31 665	0.41 595	0.25 559	0.53 542	1.14 724	0.93 703	0.98 699	0.84 696	0.71 693	0.60 563	0.66 655	0.18 652	0.32 693	0.14 606	0.13 599	0.18 628	0.44 680

Select-FE	0.27 492	0.18 444	0.87 614	0.23 361	0.22 583	0.29 458	0.18 335	0.53 542	0.28 293	0.30 413	0.33 411	0.45 581	0.29 530	0.30 374	0.21 396	0.08 281	0.10 366	0.08 269	0.13 599	0.08 263	0.20 517

w-ln-seven-2	0.40 617	0.37 642	1.34 687	0.28 572	0.18 485	0.38 578	0.29 603	0.53 542	0.59 643	0.47 633	0.56 623	0.46 590	0.42 628	0.70 614	0.64 652	0.10 461	0.10 366	0.12 555	0.11 524	0.14 576	0.16 448

TCMNet	0.34 578	0.28 591	0.81 590	0.29 592	0.30 658	0.40 590	0.28 597	0.53 542	0.49 585	0.38 551	0.46 569	0.40 540	0.30 537	0.61 571	0.42 587	0.14 600	0.13 456	0.15 625	0.14 619	0.18 628	0.19 497

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 502	0.17 417	0.96 636	0.29 592	0.31 665	0.29 458	0.21 451	0.53 542	0.28 293	0.27 351	0.55 617	0.41 549	0.18 357	0.30 374	0.22 414	0.08 281	0.10 366	0.08 269	0.13 599	0.12 538	0.20 517

test_sample5	0.26 461	0.14 298	0.51 387	0.21 227	0.12 192	0.31 495	0.21 451	0.53 542	0.38 447	0.33 468	0.43 530	0.29 426	0.25 458	0.56 543	0.24 446	0.10 461	0.14 475	0.10 460	0.10 486	0.11 490	0.16 448

test_sample4	0.26 461	0.14 298	0.53 419	0.21 227	0.12 192	0.32 512	0.21 451	0.53 542	0.38 447	0.33 468	0.38 466	0.28 413	0.25 458	0.54 530	0.25 460	0.10 461	0.14 475	0.10 460	0.09 420	0.11 490	0.16 448

test_sample3	0.25 438	0.14 298	0.52 408	0.20 179	0.12 192	0.33 523	0.20 423	0.53 542	0.38 447	0.32 455	0.35 431	0.29 426	0.24 445	0.54 530	0.25 460	0.10 461	0.14 475	0.09 375	0.09 420	0.11 490	0.15 431

DualNet	0.26 461	0.14 298	0.51 387	0.21 227	0.12 192	0.31 495	0.21 451	0.53 542	0.38 447	0.34 490	0.44 541	0.29 426	0.25 458	0.56 543	0.24 446	0.10 461	0.14 475	0.10 460	0.10 486	0.11 490	0.16 448

SQANet	0.44 634	0.57 691	0.89 623	0.49 699	0.39 688	0.47 630	0.23 518	0.53 542	0.44 520	0.41 591	0.48 585	0.47 600	0.34 580	0.58 550	0.43 591	0.38 706	0.15 506	0.40 706	0.21 668	0.50 704	0.34 643

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 567	0.25 565	0.82 594	0.22 296	0.17 455	0.46 624	0.28 597	0.53 542	0.53 610	0.43 608	0.57 628	0.44 575	0.31 554	0.50 507	0.48 613	0.10 461	0.06 101	0.08 269	0.06 114	0.11 490	0.12 332

DDUNet	0.45 637	0.60 697	0.71 557	0.45 693	0.39 688	0.46 624	0.32 629	0.53 542	0.44 520	0.46 627	0.53 608	0.57 644	0.38 604	0.51 513	0.43 591	0.34 699	0.21 599	0.56 714	0.25 688	0.41 699	0.36 651

EAI-Stereo	0.29 525	0.11 151	0.38 216	0.22 296	0.18 485	0.33 523	1.66 742	0.53 542	0.27 282	0.27 351	0.50 590	0.17 247	0.16 295	0.25 272	0.25 460	0.07 125	0.07 200	0.07 165	0.11 524	0.07 184	0.10 216

RP	0.38 600	0.26 575	0.67 532	0.31 621	0.24 616	0.37 571	0.29 603	0.53 542	0.61 650	0.42 597	0.65 657	0.62 663	0.51 658	0.63 585	0.43 591	0.17 641	0.15 506	0.17 643	0.15 630	0.17 612	0.19 497

PA-Net	0.40 617	0.35 632	1.05 648	0.32 630	0.28 642	0.39 584	0.43 677	0.53 542	0.56 631	0.35 510	0.43 530	0.41 549	0.36 594	0.83 662	0.61 647	0.12 551	0.23 624	0.16 634	0.23 681	0.13 553	0.20 517
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CFNet	0.29 525	0.29 595	0.57 466	0.23 361	0.14 305	0.34 538	0.15 172	0.53 542	0.46 546	0.31 430	0.40 494	0.38 521	0.27 486	0.76 640	0.28 493	0.10 461	0.07 200	0.11 519	0.11 524	0.11 490	0.09 140

MEA-ACV	0.28 502	0.14 298	0.54 433	0.22 296	0.14 305	0.34 538	0.23 518	0.54 558	0.49 585	0.36 524	0.43 530	0.36 507	0.35 588	0.48 500	0.30 512	0.09 386	0.09 317	0.10 460	0.12 566	0.10 431	0.11 271

YMNet	0.33 567	0.26 575	0.64 519	0.28 572	0.23 599	0.48 638	0.27 581	0.54 558	0.47 560	0.49 640	0.56 623	0.51 619	0.30 537	0.41 472	0.44 598	0.13 575	0.16 521	0.13 582	0.12 566	0.14 576	0.14 412

YMNet_1	0.33 567	0.26 575	0.64 519	0.28 572	0.23 599	0.48 638	0.27 581	0.54 558	0.47 560	0.49 640	0.56 623	0.51 619	0.30 537	0.41 472	0.44 598	0.13 575	0.16 521	0.13 582	0.12 566	0.14 576	0.14 412

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 461	0.15 336	0.96 636	0.21 227	0.25 630	0.30 473	0.21 451	0.54 558	0.28 293	0.25 329	0.29 348	0.46 590	0.23 424	0.28 333	0.20 365	0.08 281	0.10 366	0.08 269	0.12 566	0.11 490	0.17 470

DualNet (step1)	0.31 552	0.21 495	0.69 541	0.18 74	0.17 455	0.36 563	0.21 451	0.54 558	0.43 507	0.38 551	0.36 446	0.38 521	0.32 569	0.41 472	0.26 472	0.24 676	0.21 599	0.28 687	0.24 683	0.18 628	0.21 530

test_sample9	0.45 637	0.21 495	0.69 541	0.18 74	0.17 455	0.36 563	0.21 451	0.54 558	0.43 507	0.38 551	0.36 446	0.38 521	0.32 569	0.70 614	1.01 690	0.24 676	1.93 752	0.28 687	0.24 683	0.18 628	0.21 530

test_sample7	0.28 502	0.16 380	0.47 313	0.21 227	0.14 305	0.29 458	0.22 488	0.54 558	0.43 507	0.38 551	0.36 446	0.38 521	0.32 569	0.41 472	0.26 472	0.14 600	0.21 599	0.13 582	0.12 566	0.13 553	0.25 581

test_sample6	0.27 492	0.15 336	0.50 366	0.22 296	0.12 192	0.30 473	0.22 488	0.54 558	0.39 463	0.34 490	0.44 541	0.29 426	0.25 458	0.58 550	0.26 472	0.11 510	0.14 475	0.10 460	0.10 486	0.11 490	0.16 448

SMFormer	0.27 492	0.13 248	0.47 313	0.20 179	0.10 83	0.28 433	0.19 382	0.54 558	0.48 568	0.35 510	0.42 516	0.31 457	0.27 486	0.60 563	0.34 552	0.10 461	0.16 521	0.08 269	0.09 420	0.10 431	0.16 448

tta	0.27 492	0.13 248	0.47 313	0.20 179	0.10 83	0.28 433	0.19 382	0.54 558	0.48 568	0.35 510	0.42 516	0.31 457	0.27 486	0.60 563	0.34 552	0.10 461	0.16 521	0.08 269	0.09 420	0.08 263	0.13 369

qqq1	0.26 461	0.13 248	0.47 313	0.20 179	0.10 83	0.28 433	0.19 382	0.54 558	0.48 568	0.35 510	0.42 516	0.31 457	0.27 486	0.60 563	0.21 396	0.10 461	0.16 521	0.07 165	0.07 215	0.08 263	0.13 369

fff1	0.26 461	0.13 248	0.47 313	0.20 179	0.10 83	0.28 433	0.19 382	0.54 558	0.48 568	0.35 510	0.42 516	0.31 457	0.27 486	0.60 563	0.21 396	0.10 461	0.16 521	0.07 165	0.07 215	0.08 263	0.13 369

SDNR	0.47 648	0.29 595	0.92 627	0.24 417	0.37 682	1.27 720	0.17 274	0.54 558	0.58 636	0.44 614	0.85 686	0.55 637	0.28 510	1.19 707	0.52 624	0.23 672	0.24 640	0.17 643	0.13 599	0.19 639	0.26 595

psmg	0.24 412	0.13 248	0.36 205	0.21 227	0.14 305	0.35 555	0.23 518	0.54 558	0.36 420	0.36 524	0.38 466	0.38 521	0.25 458	0.27 309	0.28 493	0.10 461	0.08 268	0.10 460	0.10 486	0.09 365	0.09 140

SACVNet	0.32 560	0.25 565	0.59 491	0.26 506	0.19 520	0.35 555	0.25 559	0.54 558	0.41 484	0.43 608	0.45 556	0.46 590	0.34 580	0.71 620	0.30 512	0.14 600	0.10 366	0.12 555	0.12 566	0.16 597	0.20 517

ADCRef	0.41 624	0.33 619	1.05 648	0.26 506	0.21 566	0.49 644	0.27 581	0.54 558	0.51 599	0.51 649	0.59 636	0.35 501	0.47 646	0.54 530	1.35 715	0.09 386	0.08 268	0.12 555	0.12 566	0.12 538	0.13 369

TDLM	0.32 560	0.27 583	0.52 408	0.30 604	0.15 377	0.33 523	0.32 629	0.54 558	0.50 593	0.44 614	0.43 530	0.39 535	0.30 537	0.92 681	0.30 512	0.14 600	0.09 317	0.13 582	0.12 566	0.13 553	0.14 412

PASM	0.49 654	0.41 659	1.15 665	0.37 663	0.35 676	0.42 603	0.42 675	0.54 558	0.65 659	0.54 662	0.54 612	0.63 667	0.48 650	0.94 686	0.51 623	0.27 690	0.30 684	0.30 691	0.33 701	0.29 687	0.29 618

DeepPruner_ROB	0.28 502	0.25 565	0.64 519	0.22 296	0.16 421	0.30 473	0.21 451	0.54 558	0.33 379	0.36 524	0.38 466	0.38 521	0.26 477	0.45 492	0.28 493	0.15 616	0.11 404	0.11 519	0.11 524	0.14 576	0.14 412

WQFJA1	0.19 244	0.12 204	0.20 27	0.22 296	0.18 485	0.25 386	0.19 382	0.55 577	0.55 624	0.16 195	0.17 190	0.15 217	0.17 321	0.20 155	0.20 365	0.07 125	0.09 317	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.09 140

NLMM	0.19 244	0.12 204	0.20 27	0.22 296	0.18 485	0.25 386	0.19 382	0.55 577	0.55 624	0.16 195	0.17 190	0.15 217	0.17 321	0.20 155	0.20 365	0.07 125	0.09 317	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.09 140

CoDeX	0.24 412	0.13 248	0.48 328	0.22 296	0.14 305	0.29 458	0.21 451	0.55 577	0.42 496	0.29 390	0.36 446	0.28 413	0.23 424	0.48 500	0.20 365	0.09 386	0.06 101	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.08 84

ADLNet2	0.31 552	0.23 535	0.77 577	0.23 361	0.18 485	0.36 563	0.24 544	0.55 577	0.54 615	0.33 468	0.38 466	0.45 581	0.31 554	0.70 614	0.36 563	0.10 461	0.08 268	0.09 375	0.09 420	0.12 538	0.11 271

RAFT + AFF	0.30 540	0.33 619	0.76 571	0.25 463	0.17 455	0.30 473	0.33 636	0.55 577	0.42 496	0.28 365	0.30 364	0.31 457	0.31 554	0.64 591	0.32 534	0.09 386	0.11 404	0.11 519	0.10 486	0.12 538	0.16 448

CVANet_RVC	0.34 578	0.25 565	0.77 577	0.27 544	0.17 455	0.34 538	0.28 597	0.55 577	0.50 593	0.43 608	0.46 569	0.44 575	0.31 554	0.90 674	0.27 484	0.15 616	0.10 366	0.14 606	0.14 619	0.15 588	0.15 431

iResNetv2_ROB	0.29 525	0.37 642	0.92 627	0.24 417	0.13 257	0.30 473	0.19 382	0.55 577	0.51 599	0.39 569	0.46 569	0.39 535	0.27 486	0.36 443	0.30 512	0.09 386	0.06 101	0.07 165	0.05 37	0.13 553	0.11 271

HSM	0.29 525	0.18 444	0.48 328	0.21 227	0.15 377	0.33 523	0.20 423	0.55 577	0.39 463	0.36 524	0.39 484	0.67 682	0.32 569	0.88 669	0.24 446	0.09 386	0.07 200	0.08 269	0.07 215	0.09 365	0.10 216

CBMV_ROB	0.36 588	0.21 495	0.57 466	0.22 296	0.14 305	0.35 555	0.20 423	0.55 577	0.47 560	0.52 652	0.58 631	0.45 581	0.53 665	0.75 633	0.50 620	0.18 652	0.19 575	0.23 674	0.21 668	0.15 588	0.20 517

NOSS_ROB	0.33 567	0.24 548	0.49 345	0.27 544	0.16 421	0.34 538	0.19 382	0.55 577	0.50 593	0.34 490	0.37 457	0.42 562	0.30 537	0.93 683	0.25 460	0.19 662	0.20 593	0.24 676	0.22 676	0.17 612	0.25 581

pmcnn	0.54 667	0.24 548	1.06 650	0.25 463	0.26 634	0.40 590	0.31 622	0.55 577	0.55 624	0.56 666	1.22 709	2.53 737	0.39 611	0.84 663	1.08 698	0.09 386	0.06 101	0.06 56	0.05 37	0.10 431	0.14 412

HBP-ISP	0.34 578	0.35 632	0.76 571	0.23 361	0.17 455	0.33 523	0.22 488	0.56 588	0.47 560	0.42 597	0.49 586	0.33 479	0.41 622	0.73 624	0.27 484	0.18 652	0.19 575	0.24 676	0.20 666	0.16 597	0.16 448

Wz-Net-LNSev	0.36 588	0.35 632	1.06 650	0.26 506	0.21 566	0.47 630	0.33 636	0.56 588	0.58 636	0.45 621	0.54 612	0.50 616	0.37 599	0.40 466	0.42 587	0.12 551	0.11 404	0.10 460	0.09 420	0.14 576	0.15 431

ADLNet	0.30 540	0.19 464	0.59 491	0.23 361	0.19 520	0.34 538	0.23 518	0.56 588	0.44 520	0.43 608	0.41 506	0.43 569	0.28 510	0.56 543	0.36 563	0.11 510	0.08 268	0.11 519	0.11 524	0.11 490	0.15 431

FADNet	0.34 578	0.43 664	0.88 621	0.24 417	0.22 583	0.37 571	0.19 382	0.56 588	0.49 585	0.32 455	0.36 446	0.43 569	0.32 569	0.65 596	0.30 512	0.17 641	0.16 521	0.14 606	0.16 641	0.25 670	0.21 530

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 600	0.43 664	0.72 562	0.35 653	0.19 520	0.51 647	0.25 559	0.56 588	0.39 463	0.42 597	0.47 576	0.47 600	0.27 486	0.74 628	0.32 534	0.38 706	0.19 575	0.27 680	0.17 653	0.29 687	0.27 603

ADCP+	0.48 651	0.36 639	1.47 697	0.26 506	0.22 583	0.57 664	0.40 669	0.56 588	0.54 615	0.46 627	0.52 600	0.46 590	0.53 665	0.59 558	1.93 732	0.10 461	0.08 268	0.11 519	0.11 524	0.14 576	0.15 431

ADCPNet	0.51 659	0.36 639	1.82 714	0.27 544	0.23 599	0.71 684	0.39 665	0.56 588	0.54 615	0.52 652	0.60 640	0.66 678	0.57 671	0.64 591	1.23 704	0.15 616	0.18 561	0.14 606	0.23 681	0.19 639	0.22 545

NCCL2	0.37 595	0.33 619	0.59 491	0.37 663	0.23 599	0.42 603	0.41 674	0.56 588	0.44 520	0.47 633	0.47 576	0.61 660	0.39 611	0.58 550	0.41 582	0.16 627	0.13 456	0.21 667	0.22 676	0.16 597	0.18 477

CBMV	0.36 588	0.25 565	0.61 505	0.24 417	0.14 305	0.42 603	0.33 636	0.56 588	0.52 609	0.54 662	0.52 600	0.51 619	0.58 672	0.63 585	0.43 591	0.15 616	0.16 521	0.18 652	0.16 641	0.13 553	0.19 497
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
WQFJX	0.19 244	0.12 204	0.21 45	0.22 296	0.18 485	0.25 386	0.18 335	0.57 597	0.49 585	0.17 219	0.17 190	0.14 196	0.16 295	0.24 250	0.19 337	0.08 281	0.08 268	0.08 269	0.06 114	0.08 263	0.11 271

test_sample8	0.52 662	0.21 495	0.69 541	0.18 74	0.17 455	0.36 563	0.21 451	0.57 597	0.38 447	0.63 676	0.39 484	1.16 709	0.68 691	0.70 614	1.01 690	0.24 676	1.93 752	0.28 687	0.24 683	0.18 628	0.21 530

mmx	0.37 595	0.17 417	0.84 604	0.21 227	0.13 257	0.29 458	0.21 451	0.57 597	0.48 568	0.31 430	0.44 541	0.34 488	0.24 445	0.91 676	1.30 708	0.10 461	0.20 593	0.12 555	0.11 524	0.11 490	0.23 555

xxx	0.37 595	0.17 417	0.84 604	0.21 227	0.13 257	0.29 458	0.21 451	0.57 597	0.48 568	0.31 430	0.44 541	0.34 488	0.24 445	0.91 676	1.30 708	0.10 461	0.20 593	0.12 555	0.11 524	0.11 490	0.23 555

UDG	0.42 628	0.54 684	0.67 532	0.41 685	0.35 676	0.47 630	0.27 581	0.57 597	0.48 568	0.40 579	0.46 569	0.59 651	0.45 637	0.47 498	0.46 608	0.26 686	0.19 575	0.49 710	0.22 676	0.37 696	0.30 621

LMCR-Stereo	0.28 502	0.22 515	0.56 454	0.29 592	0.14 305	0.37 571	0.23 518	0.57 597	0.36 420	0.40 579	0.40 494	0.29 426	0.30 537	0.41 472	0.38 571	0.11 510	0.07 200	0.09 375	0.07 215	0.13 553	0.10 216

SFCPSM	0.23 379	0.12 204	0.51 387	0.21 227	0.14 305	0.34 538	0.22 488	0.57 597	0.41 484	0.29 390	0.32 389	0.23 338	0.22 409	0.28 333	0.20 365	0.10 461	0.07 200	0.09 375	0.10 486	0.09 365	0.09 140

psm_up	0.30 540	0.21 495	0.58 482	0.26 506	0.18 485	0.32 512	0.27 581	0.57 597	0.45 533	0.38 551	0.41 506	0.45 581	0.40 617	0.59 558	0.32 534	0.11 510	0.12 435	0.13 582	0.12 566	0.11 490	0.11 271

ADCL	0.50 655	0.30 601	1.15 665	0.28 572	0.19 520	0.77 692	0.64 706	0.57 597	0.73 680	0.57 669	0.73 672	0.55 637	0.60 676	0.66 602	1.53 722	0.11 510	0.10 366	0.13 582	0.13 599	0.15 588	0.16 448

AnyNet_C32	0.55 668	0.51 679	1.34 687	0.29 592	0.28 642	0.61 672	0.62 705	0.57 597	0.62 654	0.63 676	0.68 663	0.54 636	0.55 667	0.82 658	1.81 728	0.15 616	0.15 506	0.15 625	0.18 659	0.21 654	0.25 581

AdaStereo	0.25 438	0.17 417	0.47 313	0.25 463	0.13 257	0.33 523	0.17 274	0.57 597	0.43 507	0.34 490	0.38 466	0.35 501	0.21 399	0.32 400	0.24 446	0.14 600	0.06 101	0.13 582	0.09 420	0.11 490	0.09 140
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	0.27 492	0.27 583	0.48 328	0.21 227	0.12 192	0.32 512	0.17 274	0.57 597	0.55 624	0.39 569	0.44 541	0.37 515	0.28 510	0.43 482	0.28 493	0.08 281	0.06 101	0.06 56	0.05 37	0.09 365	0.11 271

XPNet_ROB	0.35 585	0.26 575	0.58 482	0.28 572	0.19 520	0.37 571	0.31 622	0.57 597	0.51 599	0.52 652	0.54 612	0.57 644	0.38 604	0.65 596	0.48 613	0.17 641	0.12 435	0.13 582	0.12 566	0.16 597	0.17 470

WCMA_ROB	0.55 668	0.27 583	0.76 571	0.26 506	0.22 583	0.62 673	0.36 651	0.57 597	0.58 636	0.97 707	1.40 715	1.28 715	0.94 711	0.80 652	0.80 673	0.20 666	0.17 549	0.16 634	0.16 641	0.19 639	0.29 618

DStereoO	0.55 668	0.35 632	0.68 538	0.44 690	0.49 701	0.41 595	1.08 733	0.58 611	0.73 680	0.49 640	0.53 608	0.51 619	0.85 703	0.60 563	0.75 666	0.83 730	0.28 666	0.38 703	0.19 661	0.52 706	0.35 647

ITSA-stereo	0.26 461	0.16 380	0.39 226	0.24 417	0.11 132	0.28 433	0.18 335	0.58 611	0.59 643	0.32 455	0.32 389	0.33 479	0.28 510	0.51 513	0.34 552	0.11 510	0.08 268	0.11 519	0.11 524	0.11 490	0.15 431

LL-Strereo	0.32 560	0.33 619	0.77 577	0.26 506	0.24 616	0.22 315	0.23 518	0.58 611	0.44 520	0.35 510	0.32 389	0.41 549	0.40 617	0.93 683	0.25 460	0.08 281	0.13 456	0.11 519	0.09 420	0.09 365	0.22 545

Wz-Net-MNSev	0.39 605	0.35 632	0.99 642	0.26 506	0.21 566	0.59 670	0.39 665	0.58 611	0.61 650	0.49 640	0.56 623	0.53 632	0.37 599	0.61 571	0.47 611	0.11 510	0.09 317	0.11 519	0.11 524	0.15 588	0.15 431

TRStereo	0.22 345	0.21 495	0.62 509	0.40 678	0.19 520	0.22 315	0.16 229	0.58 611	0.30 334	0.21 273	0.21 255	0.22 322	0.13 220	0.27 309	0.14 162	0.09 386	0.09 317	0.09 375	0.11 524	0.06 99	0.19 497

GEStereo_RVC	0.29 525	0.24 548	0.60 498	0.27 544	0.16 421	0.33 523	0.25 559	0.58 611	0.56 631	0.35 510	0.38 466	0.34 488	0.25 458	0.51 513	0.29 507	0.12 551	0.08 268	0.09 375	0.08 311	0.11 490	0.13 369

GwcNet	0.37 595	0.29 595	1.12 661	0.25 463	0.24 616	0.48 638	0.27 581	0.58 611	0.60 647	0.39 569	0.54 612	0.51 619	0.34 580	0.60 563	0.46 608	0.13 575	0.12 435	0.12 555	0.11 524	0.13 553	0.15 431

S-Stereo	0.39 605	0.20 480	1.04 647	0.28 572	0.22 583	0.39 584	0.31 622	0.58 611	0.69 670	0.40 579	0.59 636	0.48 604	0.41 622	0.75 633	0.42 587	0.12 551	0.15 506	0.13 582	0.13 599	0.16 597	0.25 581

MSMD_ROB	0.63 687	0.34 628	0.70 548	0.30 604	0.25 630	0.88 701	0.35 644	0.58 611	0.67 664	1.13 717	1.52 719	1.75 726	1.05 716	0.90 674	0.60 644	0.24 676	0.22 611	0.27 680	0.27 696	0.25 670	0.27 603

SGM-Forest	0.42 628	0.44 667	0.92 627	0.24 417	0.16 421	0.45 621	0.40 669	0.58 611	0.50 593	0.54 662	0.63 652	0.52 627	0.51 658	0.91 676	0.66 655	0.17 641	0.17 549	0.17 643	0.15 630	0.15 588	0.21 530
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
zh-mn7	0.50 655	0.57 691	1.82 714	0.25 463	0.19 520	0.45 621	0.29 603	0.59 621	0.84 692	0.67 682	0.97 695	0.49 610	0.41 622	0.93 683	0.73 664	0.12 551	0.10 366	0.11 519	0.11 524	0.13 553	0.17 470

z-mn7	0.48 651	0.52 680	1.28 681	0.26 506	0.19 520	0.62 673	0.34 641	0.59 621	0.96 706	0.45 621	0.97 695	0.53 632	0.41 622	0.99 691	0.70 661	0.11 510	0.10 366	0.10 460	0.10 486	0.14 576	0.16 448

PSMNet-RUCA	0.39 605	0.47 671	0.84 604	0.46 696	0.41 691	0.34 538	0.26 571	0.59 621	0.46 546	0.40 579	0.51 593	0.44 575	0.33 578	0.43 482	0.31 524	0.25 684	0.14 475	0.33 699	0.21 668	0.32 692	0.23 555

ssnet_v2	0.30 540	0.21 495	0.63 514	0.23 361	0.15 377	0.40 590	0.30 612	0.59 621	0.48 568	0.40 579	0.37 457	0.46 590	0.30 537	0.41 472	0.44 598	0.13 575	0.11 404	0.11 519	0.11 524	0.12 538	0.11 271

BUS	0.24 412	0.13 248	0.36 205	0.25 463	0.14 305	0.44 613	0.17 274	0.59 621	0.36 420	0.34 490	0.35 431	0.31 457	0.22 409	0.27 309	0.22 414	0.10 461	0.07 200	0.11 519	0.10 486	0.09 365	0.10 216

BSDual-CNN	0.24 412	0.13 248	0.36 205	0.25 463	0.14 305	0.35 555	0.22 488	0.59 621	0.36 420	0.34 490	0.35 431	0.38 521	0.25 458	0.27 309	0.28 493	0.10 461	0.07 200	0.11 519	0.10 486	0.09 365	0.10 216

hknet	0.26 461	0.15 336	0.49 345	0.25 463	0.16 421	0.35 555	0.22 488	0.59 621	0.40 474	0.34 490	0.35 431	0.43 569	0.28 510	0.38 456	0.26 472	0.09 386	0.07 200	0.11 519	0.10 486	0.09 365	0.10 216

test_xeample	0.39 605	0.14 298	0.46 305	0.19 127	0.16 421	0.34 538	0.22 488	0.59 621	0.43 507	0.33 468	0.47 576	0.30 447	0.27 486	0.60 563	2.44 740	0.10 461	0.21 599	0.09 375	0.09 420	0.09 365	0.25 581

edge stereo	0.40 617	0.22 515	0.87 614	0.27 544	0.22 583	0.38 578	0.26 571	0.59 621	0.56 631	0.53 658	0.60 640	0.71 690	0.50 656	0.78 644	0.43 591	0.16 627	0.15 506	0.19 660	0.14 619	0.17 612	0.19 497

PS-NSSS	0.33 567	0.36 639	0.61 505	0.24 417	0.18 485	0.33 523	0.24 544	0.59 621	0.42 496	0.38 551	0.52 600	0.36 507	0.31 554	0.80 652	0.32 534	0.18 652	0.14 475	0.21 667	0.15 630	0.17 612	0.14 412

ETE_ROB	0.36 588	0.32 615	0.64 519	0.30 604	0.18 485	0.40 590	0.38 661	0.59 621	0.49 585	0.50 646	0.52 600	0.62 663	0.37 599	0.58 550	0.43 591	0.13 575	0.10 366	0.14 606	0.12 566	0.17 612	0.18 477

RT-IGEV	0.29 525	0.10 97	0.60 498	0.24 417	0.16 421	0.38 578	0.31 622	0.60 632	0.46 546	0.41 591	0.41 506	0.49 610	0.31 554	0.30 374	0.29 507	0.09 386	0.10 366	0.09 375	0.10 486	0.09 365	0.25 581

Selective-IGEV-i16pb	0.39 605	0.14 298	2.10 721	0.21 227	0.15 377	0.68 682	0.31 622	0.60 632	0.60 647	0.25 329	0.44 541	0.32 468	0.21 399	0.79 648	0.26 472	0.14 600	0.10 366	0.09 375	0.10 486	0.12 538	0.14 412

zh-sn7	0.52 662	0.64 702	1.77 711	0.30 604	0.20 549	0.47 630	0.40 669	0.60 632	0.65 659	0.53 658	0.82 682	0.52 627	0.59 674	1.10 700	0.96 686	0.13 575	0.13 456	0.13 582	0.13 599	0.17 612	0.20 517

iRaft-Stereo_20w	0.29 525	0.11 151	0.86 611	0.33 642	0.24 616	0.32 512	0.26 571	0.60 632	0.26 264	0.41 591	0.21 255	0.28 413	0.19 380	0.32 400	0.24 446	0.07 125	0.31 688	0.07 165	0.09 420	0.08 263	0.47 686

222	0.45 637	0.14 298	0.43 270	0.19 127	0.15 377	0.36 563	0.20 423	0.60 632	0.43 507	0.37 542	0.45 556	0.30 447	0.28 510	0.59 558	3.72 745	0.11 510	0.19 575	0.08 269	0.09 420	0.09 365	0.27 603

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 665	0.60 697	0.98 640	0.40 678	0.25 630	0.87 700	0.57 702	0.60 632	0.64 658	0.60 673	0.67 661	0.63 667	0.42 628	1.13 702	0.50 620	0.23 672	0.28 666	0.27 680	0.35 703	0.25 670	0.33 638

RGC	0.41 624	0.35 632	0.76 571	0.35 653	0.28 642	0.41 595	0.29 603	0.60 632	0.55 624	0.47 633	0.64 655	0.63 667	0.47 646	0.74 628	0.46 608	0.16 627	0.15 506	0.21 667	0.21 668	0.19 639	0.21 530

GANet	0.40 617	0.28 591	0.67 532	0.31 621	0.18 485	0.43 608	0.39 665	0.60 632	0.46 546	0.48 639	0.78 677	0.55 637	0.45 637	0.96 687	0.55 635	0.13 575	0.14 475	0.13 582	0.12 566	0.15 588	0.16 448

NVstereo2D	0.32 560	0.18 444	0.63 514	0.24 417	0.23 599	0.43 608	0.28 597	0.60 632	0.58 636	0.28 365	0.39 484	0.42 562	0.30 537	0.71 620	0.30 512	0.13 575	0.09 317	0.13 582	0.10 486	0.20 647	0.18 477

PWCDC_ROB	0.41 624	0.41 659	0.77 577	0.34 647	0.21 566	0.43 608	0.20 423	0.60 632	0.90 699	0.44 614	1.24 710	0.36 507	0.38 604	0.56 543	0.48 613	0.18 652	0.11 404	0.11 519	0.10 486	0.20 647	0.16 448

pcwnet_v2	0.32 560	0.16 380	1.22 678	0.23 361	0.19 520	0.32 512	0.19 382	0.61 642	0.61 650	0.37 542	0.45 556	0.35 501	0.29 530	0.37 453	0.26 472	0.14 600	0.11 404	0.12 555	0.11 524	0.14 576	0.18 477

xxxx	0.39 605	0.14 298	0.47 313	0.20 179	0.16 421	0.38 578	0.20 423	0.61 642	0.43 507	0.30 413	0.44 541	0.38 521	0.25 458	0.50 507	2.41 739	0.11 510	0.21 599	0.09 375	0.10 486	0.10 431	0.26 595

ADCMid	0.53 665	0.45 668	1.46 696	0.27 544	0.22 583	0.51 647	0.38 661	0.61 642	0.58 636	0.75 689	0.67 661	0.62 663	0.66 690	0.66 602	1.75 727	0.13 575	0.12 435	0.17 643	0.17 653	0.20 647	0.21 530

RYNet	0.38 600	0.23 535	0.65 524	0.26 506	0.28 642	0.62 673	0.33 636	0.61 642	0.62 654	0.42 597	0.39 484	0.58 650	0.40 617	0.89 671	0.57 640	0.11 510	0.09 317	0.12 555	0.11 524	0.19 639	0.22 545

NaN_ROB	0.44 634	0.38 649	0.94 634	0.30 604	0.20 549	0.52 653	0.49 691	0.61 642	0.60 647	0.56 666	0.47 576	0.49 610	0.42 628	1.24 709	0.76 668	0.12 551	0.18 561	0.12 555	0.13 599	0.12 538	0.18 477

DispFullNet	0.67 690	0.94 721	1.63 705	0.77 720	1.19 739	0.53 656	0.25 559	0.61 642	0.72 677	0.70 686	0.60 640	0.69 686	0.90 708	0.80 652	0.52 624	0.27 690	0.13 456	0.74 722	0.31 700	0.68 716	0.44 680

PWC_ROB	0.41 624	0.38 649	0.92 627	0.26 506	0.20 549	0.39 584	0.19 382	0.61 642	0.69 670	0.58 671	0.84 685	0.52 627	0.44 635	0.74 628	0.62 648	0.13 575	0.09 317	0.14 606	0.10 486	0.17 612	0.18 477

PSMNet_ROB	0.36 588	0.31 607	0.71 557	0.31 621	0.21 566	0.44 613	0.44 680	0.61 642	0.49 585	0.39 569	0.45 556	0.49 610	0.32 569	0.66 602	0.53 628	0.14 600	0.10 366	0.15 625	0.14 619	0.13 553	0.13 369

1111x	0.39 605	0.17 417	0.80 588	0.23 361	0.15 377	0.33 523	0.27 581	0.62 650	0.48 568	0.32 455	0.43 530	0.40 540	0.29 530	0.86 666	1.60 725	0.09 386	0.23 624	0.09 375	0.12 566	0.10 431	0.23 555

DGSMNet	0.63 687	0.32 615	1.01 644	0.54 704	0.73 721	0.62 673	1.36 739	0.62 650	0.58 636	0.38 551	0.62 651	0.52 627	0.34 580	0.65 596	0.47 611	0.54 712	0.61 737	0.67 719	0.61 729	0.65 713	0.69 723

FAT-Stereo	0.36 588	0.19 464	0.75 567	0.26 506	0.18 485	0.34 538	0.30 612	0.62 650	0.61 650	0.47 633	0.61 648	0.59 651	0.50 656	0.61 571	0.36 563	0.13 575	0.14 475	0.13 582	0.12 566	0.14 576	0.20 517

stereogan	0.39 605	0.20 480	0.78 582	0.28 572	0.22 583	0.65 679	0.26 571	0.62 650	0.65 659	0.45 621	0.60 640	0.67 682	0.45 637	0.69 611	0.37 569	0.14 600	0.14 475	0.14 606	0.12 566	0.20 647	0.19 497

WQFJX1	0.20 276	0.12 204	0.21 45	0.23 361	0.17 455	0.24 365	0.19 382	0.63 654	0.56 631	0.17 219	0.16 169	0.14 196	0.16 295	0.27 309	0.18 301	0.08 281	0.09 317	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.09 140

GASNet	0.39 605	0.58 694	1.27 680	0.35 653	0.23 599	0.35 555	0.23 518	0.63 654	0.56 631	0.41 591	0.38 466	0.45 581	0.30 537	0.81 657	0.42 587	0.16 627	0.11 404	0.14 606	0.14 619	0.23 663	0.12 332

NINENet	0.27 492	0.16 380	0.49 345	0.23 361	0.16 421	0.44 613	0.17 274	0.63 654	0.49 585	0.33 468	0.38 466	0.31 457	0.22 409	0.43 482	0.22 414	0.11 510	0.10 366	0.12 555	0.08 311	0.12 538	0.11 271

Syn2CoEx	0.39 605	0.39 653	1.08 655	0.35 653	0.21 566	0.41 595	0.29 603	0.63 654	0.51 599	0.43 608	0.56 623	0.45 581	0.45 637	0.69 611	0.39 575	0.17 641	0.14 475	0.16 634	0.12 566	0.13 553	0.16 448

StereoDRNet	0.34 578	0.28 591	0.70 548	0.28 572	0.21 566	0.43 608	0.30 612	0.63 654	0.51 599	0.47 633	0.40 494	0.48 604	0.31 554	0.58 550	0.44 598	0.12 551	0.10 366	0.12 555	0.11 524	0.13 553	0.13 369

LALA_ROB	0.38 600	0.31 607	0.65 524	0.30 604	0.21 566	0.46 624	0.39 665	0.63 654	0.54 615	0.53 658	0.52 600	0.69 686	0.36 594	0.52 521	0.48 613	0.18 652	0.11 404	0.16 634	0.14 619	0.17 612	0.16 448

Wz-Net-SNSev	0.45 637	0.53 683	1.42 695	0.31 621	0.21 566	0.44 613	0.45 681	0.64 660	0.68 668	0.46 627	0.66 659	0.62 663	0.40 617	0.78 644	0.65 653	0.12 551	0.11 404	0.12 555	0.13 599	0.17 612	0.19 497

AASNet	0.29 525	0.27 583	0.67 532	0.26 506	0.18 485	0.34 538	0.21 451	0.64 660	0.49 585	0.36 524	0.41 506	0.32 468	0.26 477	0.33 410	0.39 575	0.12 551	0.09 317	0.10 460	0.08 311	0.14 576	0.12 332

APVNet	0.38 600	0.26 575	0.87 614	0.26 506	0.22 583	0.52 653	0.35 644	0.64 660	0.46 546	0.40 579	0.52 600	0.48 604	0.39 611	0.84 663	0.48 613	0.13 575	0.14 475	0.15 625	0.16 641	0.16 597	0.16 448

AF-Net	0.40 617	0.31 607	0.74 563	0.33 642	0.24 616	0.43 608	0.30 612	0.64 660	0.67 664	0.44 614	0.69 666	0.65 674	0.52 660	0.59 558	0.48 613	0.16 627	0.12 435	0.19 660	0.14 619	0.16 597	0.14 412

DeepPrunerF	0.46 645	0.37 642	1.50 699	0.34 647	0.30 658	0.36 563	0.37 653	0.64 660	1.15 726	0.41 591	0.45 556	0.40 540	0.41 622	0.82 658	0.53 628	0.18 652	0.14 475	0.23 674	0.21 668	0.17 612	0.18 477

HSM-Net_RVC	0.28 502	0.12 204	0.48 328	0.19 127	0.11 132	0.35 555	0.21 451	0.64 660	0.44 520	0.40 579	0.43 530	0.50 616	0.27 486	0.75 633	0.25 460	0.08 281	0.07 200	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.09 140
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLMM1	0.21 317	0.13 248	0.21 45	0.23 361	0.18 485	0.24 365	0.20 423	0.65 666	0.69 670	0.18 242	0.18 210	0.13 163	0.14 251	0.25 272	0.19 337	0.08 281	0.09 317	0.08 269	0.07 215	0.07 184	0.10 216

w-ln-seven	0.45 637	0.40 656	1.40 694	0.27 544	0.22 583	0.58 666	0.33 636	0.65 666	0.83 689	0.59 672	0.63 652	0.53 632	0.39 611	0.66 602	0.81 675	0.12 551	0.11 404	0.13 582	0.12 566	0.16 597	0.17 470

WZ-Net	0.56 674	0.49 678	2.14 723	0.30 604	0.24 616	0.58 666	0.48 688	0.65 666	0.80 686	0.51 649	0.72 669	0.68 684	0.60 676	1.06 698	1.01 690	0.13 575	0.10 366	0.11 519	0.12 566	0.19 639	0.23 555

RTSC	0.43 632	0.37 642	0.95 635	0.30 604	0.20 549	0.50 646	0.23 518	0.65 666	0.86 695	0.56 666	0.54 612	0.51 619	0.36 594	0.71 620	0.92 681	0.13 575	0.14 475	0.11 519	0.13 599	0.18 628	0.19 497

LSM	1.68 733	0.48 676	2.91 732	2.28 746	17.60 766	0.52 653	0.55 700	0.65 666	0.78 684	0.84 698	1.11 703	0.63 667	0.55 667	0.79 648	0.53 628	0.16 627	0.25 650	0.18 652	0.21 668	0.25 670	2.37 748

CSAN	0.55 668	0.47 671	1.19 675	0.37 663	0.23 599	0.57 664	0.61 704	0.65 666	0.72 677	0.65 679	0.78 677	0.66 678	0.65 689	1.41 721	0.77 669	0.21 668	0.17 549	0.20 665	0.21 668	0.18 628	0.21 530

Wz-Net-TNSev	0.55 668	0.72 707	1.90 717	0.26 506	0.21 566	0.64 678	0.45 681	0.66 672	0.71 675	0.52 652	0.55 617	0.71 690	0.63 687	1.04 696	0.94 684	0.16 627	0.15 506	0.13 582	0.15 630	0.21 654	0.24 569

AnyNet_C01	0.68 692	0.69 706	2.64 729	0.33 642	0.27 640	0.93 703	0.64 706	0.66 672	0.65 659	0.70 686	0.97 695	0.75 692	0.63 687	1.01 693	1.52 721	0.17 641	0.16 521	0.17 643	0.17 653	0.24 667	0.28 612

otaku	0.60 681	0.73 709	1.13 663	0.64 708	0.45 700	0.73 687	0.37 653	0.67 674	0.67 664	0.52 652	0.75 675	0.66 678	0.46 644	0.74 628	0.59 643	0.55 713	0.34 699	0.56 714	0.36 705	0.65 713	0.49 691

Nwc_Net	0.39 605	0.29 595	0.84 604	0.32 630	0.24 616	0.45 621	0.30 612	0.67 674	0.51 599	0.39 569	0.70 667	0.59 651	0.48 650	0.61 571	0.45 605	0.16 627	0.12 435	0.19 660	0.21 668	0.14 576	0.15 431

XQC	0.47 648	0.45 668	1.07 652	0.40 678	0.28 642	0.58 666	0.38 661	0.67 674	0.76 683	0.53 658	0.47 576	0.59 651	0.47 646	0.74 628	0.80 673	0.18 652	0.14 475	0.18 652	0.16 641	0.26 674	0.24 569

RTS	0.81 704	0.56 687	4.76 739	0.37 663	0.30 658	1.11 711	0.52 696	0.67 674	1.07 717	0.76 692	0.91 691	0.60 657	0.61 680	1.64 725	1.24 705	0.15 616	0.13 456	0.15 625	0.15 630	0.22 658	0.24 569

RTSA	0.81 704	0.56 687	4.76 739	0.37 663	0.30 658	1.11 711	0.52 696	0.67 674	1.07 717	0.76 692	0.91 691	0.60 657	0.61 680	1.64 725	1.24 705	0.15 616	0.13 456	0.15 625	0.15 630	0.22 658	0.24 569

Ntro	0.61 683	0.75 712	1.16 667	0.67 710	0.50 703	0.76 689	0.37 653	0.68 679	0.71 675	0.50 646	0.59 636	0.65 674	0.52 660	0.79 648	0.58 642	0.58 716	0.32 693	0.57 717	0.34 702	0.69 718	0.50 695

ccnet	0.43 632	0.34 628	0.62 509	0.28 572	0.33 671	0.60 671	0.34 641	0.68 679	0.47 560	0.54 662	0.66 659	0.56 642	0.46 644	0.73 624	0.66 655	0.26 686	0.19 575	0.24 676	0.22 676	0.27 680	0.25 581

NCC-stereo	0.42 628	0.31 607	0.87 614	0.32 630	0.29 653	0.47 630	0.37 653	0.68 679	0.53 610	0.42 597	0.58 631	0.57 644	0.52 660	0.75 633	0.54 632	0.18 652	0.14 475	0.18 652	0.25 688	0.17 612	0.18 477

Abc-Net	0.42 628	0.31 607	0.87 614	0.32 630	0.29 653	0.47 630	0.37 653	0.68 679	0.53 610	0.42 597	0.58 631	0.57 644	0.52 660	0.75 633	0.54 632	0.18 652	0.14 475	0.18 652	0.25 688	0.17 612	0.18 477
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	0.45 637	0.52 680	0.87 614	0.39 673	0.20 549	0.51 647	0.50 693	0.68 679	0.67 664	0.47 633	0.46 569	0.50 616	0.43 632	0.91 676	0.40 577	0.28 692	0.21 599	0.32 696	0.19 661	0.28 685	0.23 555
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	0.35 585	0.20 480	0.75 567	0.28 572	0.19 520	0.46 624	0.29 603	0.68 679	0.54 615	0.49 640	0.47 576	0.44 575	0.35 588	0.63 585	0.44 598	0.13 575	0.09 317	0.13 582	0.12 566	0.13 553	0.13 369

FCDSN-DC	0.67 690	0.38 649	0.83 600	0.37 663	0.30 658	0.66 680	0.37 653	0.69 685	0.70 673	1.15 719	1.53 720	1.70 725	1.38 725	1.00 692	0.83 676	0.24 676	0.22 611	0.27 680	0.26 692	0.27 680	0.32 631
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	0.46 645	0.55 685	0.86 611	0.38 671	0.23 599	0.51 647	0.30 612	0.69 685	0.51 599	0.46 627	0.51 593	0.48 604	0.38 604	0.96 687	0.40 577	0.36 702	0.23 624	0.56 714	0.25 688	0.34 695	0.22 545

MultiAttention	1.05 713	0.14 298	0.50 366	0.35 653	0.43 696	5.62 744	1.71 745	0.71 687	0.54 615	0.36 524	0.63 652	0.55 637	0.22 409	7.50 758	0.56 636	0.09 386	0.06 101	0.14 606	0.24 683	0.27 680	0.34 643

anonymity	0.57 676	0.55 685	0.74 563	0.48 698	0.63 714	0.56 661	0.43 677	0.71 687	0.51 599	0.64 678	0.55 617	0.57 644	0.61 680	0.65 596	0.57 640	0.55 713	0.55 730	0.50 711	0.54 722	0.51 705	0.61 710

ADCS	0.62 684	0.56 687	1.54 702	0.30 604	0.25 630	0.56 661	0.46 684	0.71 687	0.86 695	0.77 695	0.72 669	0.68 684	0.62 685	0.82 658	2.33 738	0.17 641	0.16 521	0.16 634	0.17 653	0.23 663	0.27 603

SANet	0.58 678	0.41 659	1.38 691	0.27 544	0.16 421	0.72 685	0.48 688	0.71 687	1.34 729	0.69 685	0.97 695	0.94 701	0.78 697	0.97 690	0.93 682	0.14 600	0.12 435	0.12 555	0.12 566	0.18 628	0.20 517

SHD	0.45 637	0.34 628	0.89 623	0.37 663	0.28 642	0.46 624	0.23 518	0.72 691	0.96 706	0.65 679	0.61 648	0.61 660	0.48 650	0.64 591	0.69 660	0.16 627	0.16 521	0.16 634	0.16 641	0.21 654	0.25 581

Consistency-Raft	0.56 674	0.52 680	1.12 661	0.45 693	0.49 701	0.48 638	0.45 681	0.73 692	0.74 682	0.45 621	0.82 682	0.46 590	0.60 676	0.51 513	0.63 651	0.39 708	0.40 706	0.44 708	0.51 720	0.53 707	0.38 667

FBW_ROB	0.46 645	0.34 628	0.71 557	0.32 630	0.20 549	0.51 647	0.32 629	0.73 692	0.63 656	0.60 673	0.57 628	0.65 674	0.44 635	1.42 722	0.62 648	0.14 600	0.17 549	0.22 672	0.16 641	0.17 612	0.23 555

ACVNet-4b	0.76 699	0.90 719	1.67 708	0.73 717	0.51 706	0.80 697	0.31 622	0.74 694	0.81 687	0.51 649	0.72 669	0.94 701	0.43 632	1.01 693	1.32 712	1.18 742	0.22 611	0.77 724	0.45 712	0.70 719	0.50 695

NVStereoNet_ROB	0.74 695	0.64 702	1.20 677	0.55 705	0.43 696	0.54 660	0.48 688	0.75 695	0.87 698	0.88 700	1.72 727	1.06 706	1.03 715	1.29 713	0.98 689	0.35 701	0.42 709	0.41 707	0.48 715	0.38 697	0.43 677
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	0.45 637	0.37 642	0.89 623	0.44 690	0.37 682	0.70 683	0.35 644	0.75 695	0.78 684	0.45 621	0.53 608	0.65 674	0.40 617	0.68 610	0.52 624	0.22 671	0.12 435	0.21 667	0.19 661	0.26 674	0.22 545

SGM_RVC	0.57 676	0.22 515	0.60 498	0.26 506	0.16 421	0.97 708	0.46 684	0.76 697	0.90 699	1.03 713	0.92 693	1.16 709	0.93 710	1.21 708	0.72 663	0.17 641	0.16 521	0.16 634	0.16 641	0.16 597	0.24 569
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MFMNet_re	0.74 695	0.84 716	1.16 667	0.64 708	0.70 719	0.79 694	0.71 711	0.77 698	0.85 693	0.79 697	0.86 687	0.69 686	0.80 699	0.73 624	0.65 653	0.66 720	0.59 735	0.61 718	0.58 727	0.68 716	0.71 724

SAMSARA	0.62 684	0.47 671	0.93 631	0.70 714	0.50 703	1.15 714	1.29 738	0.79 699	0.70 673	0.77 695	0.55 617	0.92 700	0.58 672	0.87 668	0.77 669	0.19 662	0.27 661	0.18 652	0.19 661	0.27 680	0.28 612

MDST_ROB	0.51 659	0.16 380	0.97 638	0.31 621	0.21 566	1.35 724	0.34 641	0.80 700	0.59 643	1.09 716	0.74 673	0.49 610	0.37 599	1.31 716	0.60 644	0.14 600	0.12 435	0.16 634	0.13 599	0.13 553	0.18 477

SPS-STEREO	0.74 695	0.72 707	1.18 674	0.52 703	0.57 711	0.76 689	0.50 693	0.80 700	0.66 663	0.97 707	0.88 690	0.94 701	0.74 694	1.08 699	1.04 695	0.58 716	0.51 723	0.50 711	0.50 719	0.56 708	0.72 725
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MeshStereo	0.60 681	0.31 607	0.71 557	0.22 296	0.17 455	0.66 680	0.36 651	0.81 702	0.63 656	1.48 735	1.32 712	1.65 723	0.83 702	1.18 706	0.74 665	0.17 641	0.17 549	0.17 643	0.14 619	0.17 612	0.19 497
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	0.70 693	0.73 709	1.26 679	0.47 697	0.28 642	1.42 727	0.60 703	0.82 703	0.94 705	0.85 699	0.86 687	0.88 699	0.70 692	1.32 717	0.75 666	0.37 704	0.30 684	0.34 701	0.36 705	0.44 701	0.42 673

FC-DCNN	0.73 694	0.33 619	0.84 604	0.33 642	0.28 642	0.82 698	0.40 669	0.82 703	0.83 689	1.43 727	1.60 724	1.97 728	1.38 725	1.10 700	0.93 682	0.24 676	0.22 611	0.27 680	0.26 692	0.26 674	0.32 631

DStereoSA	1.00 711	0.46 670	1.33 686	0.68 711	0.86 732	1.26 719	2.25 748	0.83 705	1.41 731	0.57 669	1.92 731	0.57 644	2.07 736	0.96 687	1.84 730	0.36 702	0.55 730	0.28 687	0.53 721	0.45 702	0.90 732

MSAF-DinoV2	0.81 704	0.64 702	2.42 726	0.49 699	0.17 455	0.58 666	0.32 629	0.83 705	0.85 693	0.41 591	0.52 600	0.98 705	0.61 680	4.97 753	1.22 703	0.12 551	0.07 200	0.10 460	0.24 683	0.27 680	0.32 631

RainbowNet	0.76 699	1.00 725	1.29 683	0.82 721	0.63 714	0.79 694	0.52 696	0.83 705	0.93 702	0.61 675	0.79 680	0.79 693	0.62 685	0.82 658	0.67 659	0.80 729	0.55 730	0.79 726	0.49 716	0.81 724	0.62 711

MFN_U_SF_RVC	0.58 678	0.58 694	1.31 685	0.39 673	0.23 599	0.72 685	0.30 612	0.83 705	0.68 668	0.74 688	0.74 673	0.86 697	0.60 676	0.84 663	0.83 676	0.29 693	0.27 661	0.32 696	0.37 707	0.31 689	0.33 638

FINET	0.58 678	0.48 676	1.35 689	0.38 671	0.37 682	0.96 707	1.13 735	0.84 709	1.05 715	0.50 646	0.70 667	0.45 581	0.61 680	0.63 585	0.62 648	0.26 686	0.28 666	0.14 606	0.13 599	0.20 647	0.44 680

PVD	0.62 684	0.41 659	0.93 631	0.44 690	0.39 688	0.63 677	0.51 695	0.86 710	1.27 727	0.93 703	1.09 702	0.81 694	0.85 703	0.89 671	0.89 680	0.21 668	0.23 624	0.22 672	0.19 661	0.28 685	0.41 668

ELAS_RVC	0.80 702	0.40 656	1.10 657	0.40 678	0.35 676	0.93 703	1.10 734	0.87 711	1.12 723	1.40 725	1.39 713	1.27 714	1.55 733	1.13 702	1.13 699	0.29 693	0.27 661	0.30 691	0.28 697	0.31 689	0.36 651
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	0.75 698	0.33 619	0.82 594	0.33 642	0.28 642	0.85 699	0.40 669	0.88 712	0.86 695	1.46 729	1.65 725	2.08 730	1.40 727	1.14 704	0.95 685	0.24 676	0.22 611	0.27 680	0.26 692	0.26 674	0.32 631

ACVNet_1	0.77 701	0.92 720	1.79 713	0.73 717	0.53 707	0.78 693	0.42 675	0.88 712	0.90 699	0.75 689	0.76 676	1.32 716	0.80 699	1.04 696	0.70 661	0.57 715	0.32 693	0.72 721	0.35 703	0.70 719	0.50 695

DPSNet	0.51 659	0.26 575	1.16 667	0.28 572	0.21 566	0.76 689	0.56 701	0.89 714	0.82 688	0.49 640	0.51 593	0.64 672	0.81 701	0.89 671	0.85 678	0.17 641	0.16 521	0.13 582	0.13 599	0.26 674	0.27 603

LE_ROB	1.82 735	0.39 653	3.15 735	0.50 701	0.55 709	0.79 694	1.00 726	0.89 714	6.48 755	7.40 759	2.07 735	2.07 729	5.08 753	1.33 718	3.96 746	0.11 510	0.09 317	0.12 555	0.11 524	0.11 490	0.13 369

MonStereo1	0.96 710	0.61 699	0.99 642	0.70 714	0.59 712	1.37 725	0.35 644	0.97 716	1.27 727	0.97 707	1.92 731	1.53 721	2.13 737	1.29 713	0.87 679	0.71 723	0.34 699	0.75 723	0.47 714	0.75 721	0.68 721

ELAS	0.80 702	0.40 656	0.91 626	0.39 673	0.35 676	1.52 729	0.81 720	0.97 716	0.98 709	1.47 734	1.58 722	1.19 711	1.33 724	1.01 693	1.21 702	0.29 693	0.27 661	0.30 691	0.29 699	0.32 692	0.36 651
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet+	1.05 713	1.26 735	4.77 742	0.73 717	0.50 703	1.25 718	0.97 725	1.05 718	0.93 702	0.67 682	0.78 677	0.87 698	0.85 703	2.14 735	1.83 729	0.40 709	0.42 709	0.32 696	0.28 697	0.45 702	0.43 677

SGM+DAISY	1.12 720	0.86 717	1.64 706	0.68 711	0.80 728	1.68 731	1.68 744	1.08 719	1.10 719	1.53 736	1.76 729	1.47 719	1.53 732	1.24 709	1.42 719	0.66 720	0.65 742	0.52 713	0.54 722	0.57 709	0.91 733

PWCK	1.05 713	1.29 736	2.12 722	0.92 724	0.42 693	1.27 720	1.01 727	1.14 720	1.14 724	1.16 720	1.14 705	1.25 713	0.90 708	1.77 730	1.15 700	0.89 733	0.51 723	0.87 728	0.54 722	1.02 734	0.57 704

JetBlue	1.20 722	0.89 718	2.53 728	0.59 706	0.76 722	3.16 741	2.09 746	1.16 721	0.93 702	0.95 705	1.12 704	1.65 723	1.27 722	2.15 736	1.87 731	0.43 711	0.37 704	0.38 703	0.39 709	0.62 710	0.63 713

ACVNet_2	0.94 707	0.98 724	1.71 710	0.83 722	0.63 714	1.02 709	0.64 706	1.16 721	1.43 733	1.02 711	1.39 713	1.47 719	0.86 706	1.16 705	0.79 672	0.63 719	0.43 712	0.78 725	0.49 716	0.80 723	0.57 704

DStereoFS	1.07 717	0.76 713	1.10 657	0.70 714	0.70 719	1.87 733	1.39 740	1.20 723	1.66 736	1.01 710	1.58 722	1.20 712	2.60 742	1.40 720	1.32 712	0.40 709	0.47 716	0.31 694	0.41 710	0.38 697	0.91 733

IMH-64-1	0.94 707	0.95 722	1.07 652	0.98 726	0.76 722	0.93 703	0.72 712	1.30 724	1.11 721	0.91 701	1.45 716	1.14 707	1.00 713	1.25 711	0.97 687	0.77 725	0.51 723	0.97 730	0.55 725	0.90 726	0.66 719

IMH-64	0.94 707	0.95 722	1.07 652	0.98 726	0.76 722	0.93 703	0.72 712	1.30 724	1.11 721	0.91 701	1.45 716	1.14 707	1.00 713	1.25 711	0.97 687	0.77 725	0.51 723	0.97 730	0.55 725	0.90 726	0.66 719

WAO-6	1.11 719	1.01 727	1.17 673	0.96 725	0.79 725	1.30 722	0.78 717	1.36 726	1.99 741	1.04 714	1.54 721	1.59 722	1.27 722	1.37 719	1.30 708	0.78 727	0.55 730	1.03 734	0.75 736	0.87 725	0.72 725

IMH	1.09 718	1.04 728	1.29 683	1.03 728	0.79 725	1.11 711	0.69 709	1.40 727	1.42 732	1.02 711	1.71 726	1.42 717	1.19 720	1.78 731	1.03 694	1.14 740	0.56 734	1.00 732	0.58 727	0.93 729	0.68 721

WAO-7	1.05 713	1.00 725	1.19 675	0.83 722	0.67 718	1.22 717	0.84 722	1.43 728	1.56 735	1.13 717	1.75 728	1.46 718	1.25 721	1.56 724	1.28 707	0.61 718	0.62 740	0.70 720	0.68 732	0.66 715	0.62 711

UNDER WATER-64	1.61 730	1.30 737	2.93 733	1.33 738	0.96 735	2.20 736	1.25 737	1.47 729	3.15 745	1.46 729	1.31 711	2.61 738	2.22 739	1.69 727	1.93 732	1.13 739	0.67 745	1.29 740	0.94 741	1.26 738	1.09 739

LVE	1.18 721	1.16 730	1.67 708	1.04 729	0.81 729	1.32 723	0.82 721	1.49 730	1.94 739	1.08 715	1.90 730	1.89 727	1.07 717	1.51 723	1.04 695	0.96 736	0.61 737	0.94 729	0.69 733	0.92 728	0.79 730

notaker	1.49 726	1.44 739	1.77 711	1.42 740	1.08 737	1.19 715	0.87 724	1.51 731	1.40 730	1.53 736	3.41 749	2.40 735	1.94 735	1.83 733	1.57 724	1.14 740	0.69 746	1.38 742	0.88 740	1.39 743	1.03 737

Dean	1.22 723	1.17 731	1.97 719	1.04 729	0.79 725	1.21 716	0.76 715	1.51 731	1.96 740	1.30 723	1.98 734	2.14 731	1.18 719	1.30 715	1.15 700	0.83 730	0.61 737	1.01 733	0.69 733	0.97 733	0.77 729

ktn	1.80 734	1.46 740	1.49 698	1.44 741	1.14 738	1.50 728	1.07 730	1.53 733	3.90 751	2.77 749	4.62 750	3.42 742	1.49 729	1.74 728	1.40 718	1.45 744	0.77 747	1.46 743	0.99 743	1.41 744	1.00 736

UNDER WATER	1.64 732	1.34 738	2.72 731	1.40 739	1.04 736	1.70 732	1.14 736	1.57 734	3.58 746	1.46 729	1.46 718	2.82 740	2.43 740	1.74 728	2.04 735	1.08 738	0.63 741	1.31 741	0.94 741	1.29 739	1.10 740

SGM-ForestM	1.59 729	0.56 687	1.52 701	0.41 685	0.34 673	2.77 739	1.67 743	1.69 735	1.73 738	2.48 747	2.27 739	6.02 749	2.90 744	3.08 740	2.83 742	0.25 684	0.30 684	0.19 660	0.20 666	0.18 628	0.45 684

KSHMR	1.92 736	1.47 741	1.97 719	1.48 742	1.22 740	1.39 726	1.06 729	1.81 736	5.83 754	1.43 727	5.56 753	2.95 741	1.17 718	2.24 737	1.33 714	1.29 743	1.13 748	1.47 744	1.11 745	1.37 742	1.21 742

WAO-8	1.50 727	1.22 733	1.39 692	1.10 732	0.85 730	2.15 734	0.78 717	1.84 737	3.76 748	1.46 729	2.18 736	2.15 732	1.50 730	3.20 742	1.35 715	0.92 734	0.66 743	1.10 735	0.79 738	0.94 730	0.74 727

TorneroNet-64	1.47 725	1.15 729	1.51 700	1.11 735	0.86 732	2.27 737	0.76 715	1.84 737	3.76 748	1.29 721	2.22 738	2.68 739	1.46 728	1.81 732	1.55 723	0.79 728	0.51 723	1.10 735	0.67 731	1.31 740	0.81 731

Venus	1.50 727	1.22 733	1.39 692	1.10 732	0.85 730	2.15 734	0.78 717	1.84 737	3.76 748	1.46 729	2.18 736	2.15 732	1.50 730	3.20 742	1.35 715	0.92 734	0.66 743	1.10 735	0.79 738	0.94 730	0.74 727

HanzoNet	3.08 741	1.87 743	2.70 730	1.81 743	1.34 741	1.60 730	1.05 728	2.06 740	2.62 744	5.63 755	5.12 751	5.96 748	7.09 756	4.39 752	3.43 744	3.29 755	2.06 756	1.98 749	2.94 759	2.47 747	2.15 747

light-stereo	2.66 740	0.78 714	4.46 738	4.42 747	3.66 745	5.04 743	0.38 661	2.12 741	1.51 734	4.25 751	6.51 756	7.70 758	0.75 695	5.12 754	1.42 719	0.72 724	1.35 750	0.33 699	0.45 712	1.22 736	1.04 738

JetRed	2.35 739	2.70 744	6.11 750	1.14 736	1.38 742	6.03 752	3.61 750	2.12 741	1.72 737	1.99 744	1.97 733	2.15 732	1.59 734	2.49 739	4.19 747	1.05 737	1.60 751	1.10 735	1.02 744	1.72 745	1.41 745

TorneroNet	2.26 737	1.20 732	1.55 703	1.15 737	0.91 734	5.84 750	0.84 722	2.12 741	8.45 758	2.59 748	5.32 752	3.84 744	2.15 738	1.84 734	1.98 734	0.88 732	0.54 729	1.16 739	0.74 735	1.31 740	0.91 733

MADNet++	2.34 738	1.81 742	2.24 725	2.15 745	1.97 744	2.79 740	2.19 747	2.42 744	2.26 742	2.79 750	2.70 746	2.43 736	2.60 742	3.18 741	3.32 743	2.19 752	1.97 754	1.93 746	1.62 747	2.02 746	2.10 746

MANE	1.63 731	0.58 694	1.16 667	0.59 706	0.60 713	2.71 738	1.53 741	2.63 745	3.62 747	2.33 746	3.26 748	3.66 743	2.98 745	2.26 738	2.26 737	0.37 704	0.40 706	0.31 694	0.49 716	0.31 689	0.63 713

DLNR_Zeroshot_test	10.53 757	12.28 765	20.32 771	105.84 786	23.88 778	0.14 42	0.13 88	3.20 746	0.20 139	0.16 195	0.23 284	0.16 231	0.10 87	0.32 400	0.16 238	2.54 753	0.32 693	0.07 165	0.07 215	40.17 786	0.28 612

DLNR-FE	10.53 757	12.31 766	20.33 773	105.85 787	23.36 777	0.14 42	0.13 88	3.25 747	0.20 139	0.16 195	0.23 284	0.16 231	0.10 87	0.31 389	0.16 238	2.59 754	0.32 693	0.07 165	0.07 215	40.66 787	0.28 612

DPSimNet_ROB	6.21 752	5.16 746	9.50 752	5.59 750	5.56 748	7.64 754	10.02 759	4.07 748	7.33 756	6.84 756	6.26 754	7.17 757	10.55 759	4.07 751	5.68 754	5.50 759	4.29 759	5.24 760	3.66 760	4.05 751	5.96 758

noway2	4.31 743	5.35 750	4.91 745	11.32 759	10.44 755	5.75 745	4.48 753	4.21 749	0.98 709	1.89 740	2.51 742	6.10 755	3.59 751	3.66 745	4.55 749	1.98 746	0.46 714	2.01 750	1.74 752	5.80 756	4.46 753

noway3	4.31 743	5.41 751	4.87 744	11.29 758	10.45 756	5.75 745	4.48 753	4.23 750	0.99 713	1.88 739	2.54 745	6.09 754	3.58 750	3.77 749	4.56 750	1.98 746	0.46 714	2.02 753	1.74 752	5.77 754	4.35 752

TCMNet-wrong-test	4.33 745	5.65 752	4.76 739	11.36 760	10.39 754	5.87 751	4.45 752	4.24 751	1.10 719	1.93 743	2.43 740	6.07 752	3.54 748	3.87 750	4.51 748	2.00 748	0.47 716	1.96 748	1.68 748	5.78 755	4.48 754

noway4	4.36 748	5.91 755	4.91 745	11.41 763	10.47 759	5.83 749	4.53 757	4.26 752	0.98 709	1.85 738	2.49 741	6.07 752	3.55 749	3.70 748	4.61 753	2.01 751	0.48 720	2.02 753	1.72 749	5.88 759	4.51 757

zzzz4	4.35 746	5.87 754	5.01 748	11.40 761	10.45 756	5.76 747	4.48 753	4.31 753	0.98 709	1.89 740	2.52 743	6.02 749	3.52 746	3.69 746	4.60 751	2.00 748	0.47 716	2.01 750	1.73 750	5.85 757	4.49 755

noway1	4.35 746	5.86 753	4.96 747	11.40 761	10.45 756	5.77 748	4.48 753	4.31 753	0.97 708	1.89 740	2.52 743	6.02 749	3.52 746	3.69 746	4.60 751	2.00 748	0.47 716	2.01 750	1.73 750	5.85 757	4.49 755

BEATNet-Init1	4.91 750	3.27 745	14.39 766	0.69 713	0.65 717	10.19 759	3.83 751	5.04 755	5.11 753	8.73 760	8.52 757	13.95 769	7.66 758	7.79 759	5.79 755	0.32 698	0.34 699	0.34 701	0.38 708	0.64 712	0.64 717

PML	15.86 767	13.12 767	7.07 751	5.22 748	7.66 750	32.93 774	64.30 784	5.37 756	10.12 760	25.87 783	67.29 788	20.25 771	13.20 770	10.09 761	6.81 759	5.94 761	2.00 755	6.03 766	2.18 755	9.13 764	2.62 749

DGTPSM_ROB	8.38 755	5.24 748	10.71 764	5.32 749	10.19 752	8.34 755	23.49 767	6.11 757	13.43 767	4.93 752	10.93 765	5.64 746	10.55 759	6.17 755	12.73 764	3.74 757	7.56 761	3.68 757	7.24 765	4.09 752	7.49 761

DPSMNet_ROB	8.44 756	5.25 749	10.87 765	5.59 750	10.27 753	8.34 755	23.51 768	6.12 758	13.47 768	4.96 753	10.94 766	5.65 747	10.55 759	6.25 756	12.77 765	4.01 758	7.62 762	3.75 758	7.27 766	4.16 753	7.54 762

USTest	6.84 753	5.16 746	5.45 749	7.18 752	7.26 749	14.27 762	22.53 763	8.48 759	9.29 759	5.44 754	6.42 755	6.27 756	6.69 755	6.83 757	8.49 760	1.95 745	3.27 757	2.16 755	2.54 757	3.76 749	3.31 751

LRCNet_RVC	10.94 761	14.45 768	9.66 755	15.38 764	8.02 751	1.08 710	0.35 644	8.72 760	0.72 677	12.63 769	15.84 769	9.73 760	6.52 754	8.58 760	6.38 758	20.33 780	5.39 760	23.79 781	21.95 782	15.35 768	13.96 769

tt	4.71 749	0.11 151	3.94 736	2.06 744	1.54 743	10.14 758	16.85 762	9.28 761	4.99 752	1.41 726	1.05 701	4.68 745	4.89 752	3.36 744	5.86 756	5.73 760	9.15 768	2.23 756	2.51 756	3.02 748	1.34 744

Selective-IGEV-i1pa	5.75 751	8.12 756	4.85 743	1.10 732	0.54 708	13.48 761	3.52 749	9.46 762	7.56 757	7.13 757	10.00 761	9.12 759	7.56 757	14.91 770	6.08 757	3.55 756	1.33 749	1.94 747	0.77 737	0.79 722	3.23 750

xxxxx1	15.30 764	9.78 760	10.23 761	20.34 767	19.47 767	17.10 763	23.00 764	10.36 763	11.04 761	9.25 761	9.66 758	10.74 764	10.66 762	10.60 762	13.72 768	8.14 766	9.35 769	31.88 784	44.61 786	12.63 765	13.46 766

tt_ll	15.30 764	9.78 760	10.23 761	20.34 767	19.47 767	17.10 763	23.00 764	10.36 763	11.04 761	9.25 761	9.66 758	10.74 764	10.66 762	10.60 762	13.72 768	8.14 766	9.35 769	31.88 784	44.61 786	12.63 765	13.46 766

ff	15.30 764	9.78 760	10.23 761	20.34 767	19.47 767	17.10 763	23.00 764	10.36 763	11.04 761	9.25 761	9.66 758	10.74 764	10.66 762	10.60 762	13.72 768	8.14 766	9.35 769	31.88 784	44.61 786	12.63 765	13.46 766

iinet-test	10.74 759	9.21 757	9.52 753	10.46 753	10.67 760	17.92 767	25.86 769	12.61 766	13.38 765	9.65 764	10.06 762	9.98 761	10.66 762	11.13 766	12.60 761	6.36 762	7.73 763	5.65 762	6.66 761	7.29 760	7.31 759

IINet	10.74 759	9.21 757	9.52 753	10.46 753	10.67 760	17.92 767	25.86 769	12.61 766	13.38 765	9.65 764	10.06 762	9.98 761	10.66 762	11.13 766	12.60 761	6.36 762	7.73 763	5.65 762	6.66 761	7.29 760	7.31 759

Anonymous_1	16.44 768	9.26 759	9.67 756	10.63 755	14.54 764	18.62 769	26.98 771	12.68 768	13.53 769	10.78 768	10.37 764	10.15 763	10.66 762	10.99 765	12.64 763	15.61 777	7.73 763	16.87 775	43.01 785	56.14 788	7.86 765

DPSM_ROB	11.46 762	9.79 763	10.18 759	11.11 756	11.31 762	19.08 770	27.38 772	13.42 769	14.23 770	10.34 766	11.13 767	10.97 767	11.33 768	11.89 768	13.49 766	6.74 764	8.19 766	6.00 764	7.05 763	7.74 762	7.76 763

DPSM	11.46 762	9.79 763	10.18 759	11.11 756	11.31 762	19.08 770	27.38 772	13.42 769	14.23 770	10.34 766	11.13 767	10.97 767	11.33 768	11.89 768	13.49 766	6.74 764	8.19 766	6.00 764	7.05 763	7.74 762	7.76 763

HaxPig	17.72 769	20.23 778	19.76 768	16.55 765	16.52 765	9.46 757	9.42 758	14.48 771	13.31 764	18.59 771	18.67 770	17.39 770	16.68 771	17.07 771	16.43 771	21.99 784	20.86 780	22.28 780	21.55 779	21.30 779	21.88 783

MEDIAN_ROB	21.20 770	24.56 782	23.42 779	19.57 766	19.62 770	13.29 760	11.21 760	18.04 772	17.02 772	22.07 782	21.92 772	20.84 772	20.24 772	21.02 772	19.68 772	25.59 785	24.08 781	26.20 782	25.19 783	25.31 782	25.19 786

RSGM-EC	29.37 780	17.55 769	9.85 757	35.22 781	33.16 781	26.01 772	45.63 774	20.07 773	17.60 773	18.98 772	23.47 780	30.02 782	23.62 781	41.06 786	44.49 787	58.94 787	34.33 787	32.95 787	20.18 775	33.70 784	20.62 781

acva	29.37 780	17.55 769	9.85 757	35.22 781	33.16 781	26.01 772	45.63 774	20.07 773	17.60 773	18.98 772	23.47 780	30.02 782	23.62 781	41.06 786	44.49 787	58.94 787	34.33 787	32.95 787	20.18 775	33.70 784	20.62 781

AVERAGE_ROB	25.43 779	29.01 783	27.22 780	24.60 778	24.16 779	17.78 766	12.87 761	22.39 775	21.40 775	26.72 784	26.08 782	25.18 781	24.52 783	25.07 781	23.57 773	29.94 786	28.36 786	30.60 783	29.57 784	29.83 783	29.66 787

RAFT-FEzeroshot	23.04 771	19.71 773	20.25 769	22.47 773	22.80 774	38.32 775	55.23 780	26.95 776	28.70 777	20.66 777	22.23 774	22.07 775	22.86 775	23.85 774	27.17 776	13.53 770	16.47 774	12.08 767	14.22 770	15.58 771	15.60 772

RAFT-FE	23.04 771	19.71 773	20.25 769	22.47 773	22.80 774	38.32 775	55.23 780	26.95 776	28.70 777	20.66 777	22.23 774	22.07 775	22.86 775	23.85 774	27.17 776	13.53 770	16.47 774	12.08 767	14.22 770	15.58 771	15.60 772

fast-reg	23.61 777	20.43 779	23.27 778	23.15 776	24.75 780	38.65 782	55.20 779	26.97 778	28.94 782	20.18 774	21.86 771	21.68 773	22.34 773	24.15 780	27.35 781	13.84 776	16.57 778	14.84 774	15.61 774	16.59 776	15.88 776

CasAABBNet	23.04 771	19.69 771	20.32 771	22.42 770	22.73 771	38.35 778	55.23 780	26.99 779	28.74 779	20.67 779	22.28 776	22.11 778	22.86 775	23.84 773	27.17 776	13.52 769	16.47 774	12.08 767	14.21 768	15.57 769	15.60 772

FlowAnything	23.08 774	19.70 772	20.48 774	22.45 772	22.73 771	38.34 777	55.18 777	27.00 780	28.79 780	20.83 781	22.42 779	22.10 777	22.83 774	23.85 774	27.23 780	13.53 770	16.54 777	12.10 772	14.29 773	15.59 773	15.58 771

LSM0	24.21 778	19.88 777	22.33 777	24.42 777	40.13 785	38.41 779	54.99 776	27.05 781	28.61 776	20.59 775	22.00 773	22.29 780	22.86 775	24.12 779	27.16 775	13.59 775	16.33 772	12.13 773	14.08 767	15.72 775	17.53 778

Selective-RAFT-Error	23.11 775	19.77 775	20.60 775	22.49 775	22.80 774	38.46 781	55.19 778	27.13 782	28.90 781	20.73 780	22.38 778	22.11 778	22.91 780	23.94 777	27.18 779	13.54 773	16.57 778	12.09 770	14.21 768	15.61 774	15.65 775

Hybrid-DGEV	23.11 775	19.81 776	20.81 776	22.43 771	22.74 773	38.45 780	55.25 783	27.21 783	28.95 783	20.63 776	22.37 777	22.03 774	22.89 779	23.96 778	27.14 774	13.54 773	16.46 773	12.09 770	14.23 772	15.57 769	15.57 770

test_example2	100.95 787	107.33 787	67.16 786	98.17 785	106.88 788	89.44 787	101.34 789	37.23 784	97.88 789	129.56 789	131.26 789	65.41 789	67.34 789	91.22 788	79.29 789	143.32 789	199.32 789	81.12 789	102.17 789	121.89 789	101.70 788

zzzzzz3	33.87 783	22.29 780	30.19 781	40.83 783	40.72 786	53.80 783	74.95 786	37.94 785	43.72 786	30.30 785	32.80 783	33.62 786	36.50 786	35.21 782	41.72 786	19.37 778	24.62 782	18.28 776	21.49 777	19.97 777	19.16 779

zzz1	33.89 784	22.31 781	30.41 782	40.83 783	40.73 787	53.80 783	74.90 785	37.96 786	43.78 787	30.32 786	32.84 784	33.63 787	36.50 786	35.24 783	41.71 785	19.38 779	24.63 783	18.29 777	21.50 778	19.98 778	19.16 779

zzzz2	34.79 785	29.98 784	31.25 783	34.15 779	34.21 783	57.99 785	83.40 787	41.08 787	43.61 784	31.19 787	33.64 785	32.74 784	34.05 784	35.64 784	40.72 783	20.38 781	24.84 784	18.37 778	21.57 780	23.52 780	23.57 784

noway5	34.79 785	29.98 784	31.25 783	34.15 779	34.21 783	57.99 785	83.40 787	41.08 787	43.61 784	31.19 787	33.64 785	32.74 784	34.05 784	35.64 784	40.72 783	20.38 781	24.84 784	18.37 778	21.57 780	23.52 780	23.57 784

Selective-IGEV-i16pa	31.25 782	41.63 786	4.08 737	0.51 702	0.38 685	97.61 788	0.73 714	61.16 789	60.81 788	17.49 770	65.92 787	39.64 788	53.28 788	107.35 789	27.39 782	20.46 783	3.81 758	4.39 759	1.97 754	0.41 699	16.06 777

ccccc		256.25 788		351.50 788	361.31 789	144.22 789		153.19 790		152.98 790		161.94 790		268.06 790		387.64 790	346.97 790	244.11 790	219.32 790	413.57 790

Low-res two-view benchmark