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

S2M2_XL	0.10 1	0.10 51	0.24 38	0.14 2	0.10 51	0.09 1	0.09 2	0.12 1	0.09 1	0.11 19	0.12 37	0.09 19	0.09 22	0.12 1	0.11 1	0.09 279	0.07 125	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.07 22
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
U	1.02 580	0.10 51	0.26 55	0.22 200	3.66 611	6.41 615	0.13 51	0.22 44	0.21 90	0.11 19	0.11 21	0.10 33	0.09 22	0.12 1	0.11 1	0.07 71	0.05 5	5.35 621	2.86 618	0.07 111	0.06 8

BridgeDepth_RVC	0.10 1	0.09 26	0.18 3	0.13 1	0.07 1	0.16 54	0.10 8	0.21 33	0.15 19	0.10 10	0.10 13	0.09 19	0.12 108	0.14 3	0.13 40	0.07 71	0.05 5	0.05 1	0.05 23	0.06 50	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
water-stereo	0.15 69	0.11 87	0.32 103	0.19 72	0.10 51	0.17 74	0.14 74	0.26 97	0.20 67	0.18 139	0.23 183	0.16 139	0.16 196	0.14 3	0.14 81	0.07 71	0.06 52	0.07 92	0.06 65	0.06 50	0.11 217

MLG-Stereo_test3	0.11 4	0.08 7	0.22 29	0.19 72	0.10 51	0.16 54	0.11 18	0.18 10	0.13 7	0.11 19	0.07 3	0.10 33	0.08 8	0.14 3	0.12 11	0.07 71	0.09 231	0.06 32	0.04 1	0.06 50	0.08 66

FoundationStereo	0.13 25	0.08 7	0.18 3	0.29 466	0.30 529	0.12 9	0.13 51	0.12 1	0.18 42	0.09 2	0.08 6	0.10 33	0.08 8	0.14 3	0.11 1	0.07 71	0.31 557	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.06 8

MatchStereo	0.11 4	0.08 7	0.30 82	0.16 7	0.08 6	0.09 1	0.12 28	0.21 33	0.18 42	0.10 10	0.16 94	0.08 1	0.08 8	0.15 7	0.12 11	0.07 71	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.06 8

BridgeDepth	0.11 4	0.11 87	0.22 29	0.19 72	0.07 1	0.16 54	0.12 28	0.18 10	0.13 7	0.08 1	0.09 10	0.14 110	0.14 157	0.15 7	0.11 1	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
2w_stereo	0.13 25	0.11 87	0.21 20	0.18 37	0.09 15	0.17 74	0.14 74	0.29 129	0.20 67	0.15 89	0.14 79	0.08 1	0.11 77	0.15 7	0.13 40	0.05 1	0.12 329	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.08 66

LG-Stereo	0.14 52	0.13 179	0.30 82	0.21 146	0.11 82	0.16 54	0.18 222	0.23 53	0.19 56	0.12 33	0.18 122	0.11 55	0.09 22	0.15 7	0.14 81	0.06 30	0.07 125	0.08 173	0.08 217	0.07 111	0.07 22

RAStereo	0.14 52	0.15 256	0.40 149	0.22 200	0.11 82	0.15 29	0.18 222	0.25 88	0.24 128	0.13 47	0.17 108	0.11 55	0.09 22	0.15 7	0.13 40	0.08 195	0.06 52	0.08 173	0.06 65	0.07 111	0.05 1

CAS	0.16 90	0.07 1	0.29 74	0.42 555	0.17 340	0.20 153	0.18 222	0.23 53	0.20 67	0.15 89	0.19 134	0.11 55	0.10 51	0.15 7	0.14 81	0.31 563	0.04 1	0.06 32	0.04 1	0.06 50	0.16 360

CroCo-Stereo	0.15 69	0.16 290	0.34 113	0.25 341	0.12 121	0.11 4	0.18 222	0.35 207	0.24 128	0.13 47	0.13 48	0.18 167	0.12 108	0.15 7	0.13 40	0.08 195	0.06 52	0.07 92	0.05 23	0.07 111	0.06 8
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
MonSter++	0.11 4	0.07 1	0.19 6	0.16 7	0.09 15	0.15 29	0.12 28	0.18 10	0.14 13	0.10 10	0.09 10	0.11 55	0.10 51	0.16 14	0.14 81	0.07 71	0.11 305	0.05 1	0.07 135	0.05 3	0.13 298

Zero-FE251	0.17 106	0.09 26	0.38 133	0.18 37	0.10 51	0.20 153	0.13 51	0.20 22	0.15 19	0.75 558	0.13 48	0.13 83	0.11 77	0.16 14	0.16 146	0.08 195	0.10 271	0.06 32	0.05 23	0.05 3	0.18 385

IGEV	0.12 13	0.07 1	0.19 6	0.16 7	0.11 82	0.16 54	0.13 51	0.22 44	0.17 30	0.12 33	0.15 85	0.09 19	0.07 2	0.16 14	0.12 11	0.06 30	0.10 271	0.06 32	0.07 135	0.05 3	0.08 66

MLG-Stereo_test2	0.12 13	0.09 26	0.29 74	0.21 146	0.12 121	0.16 54	0.11 18	0.17 7	0.12 3	0.11 19	0.08 6	0.11 55	0.06 1	0.16 14	0.11 1	0.08 195	0.13 350	0.06 32	0.04 1	0.06 50	0.09 111

LGtest1	0.10 1	0.09 26	0.19 6	0.18 37	0.09 15	0.13 15	0.09 2	0.17 7	0.13 7	0.10 10	0.08 6	0.09 19	0.09 22	0.16 14	0.12 11	0.08 195	0.06 52	0.06 32	0.05 23	0.06 50	0.08 66

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 52	0.10 51	0.27 67	0.21 146	0.11 82	0.16 54	0.14 74	0.24 72	0.17 30	0.17 118	0.20 143	0.18 167	0.11 77	0.16 14	0.17 172	0.07 71	0.08 189	0.07 92	0.07 135	0.07 111	0.09 111

S2M2_L	0.13 25	0.12 138	0.26 55	0.17 15	0.12 121	0.12 9	0.07 1	0.18 10	0.21 90	0.12 33	0.15 85	0.14 110	0.12 108	0.16 14	0.15 119	0.13 449	0.09 231	0.09 264	0.10 365	0.11 371	0.09 111
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo	0.14 52	0.11 87	0.22 29	0.19 72	0.10 51	0.20 153	0.19 267	0.32 171	0.28 194	0.13 47	0.18 122	0.16 139	0.16 196	0.16 14	0.14 81	0.07 71	0.06 52	0.07 92	0.06 65	0.06 50	0.07 22

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 175	0.74 578	0.71 436	0.17 15	0.08 6	0.15 29	0.15 99	0.19 19	0.18 42	0.13 47	0.12 37	0.10 33	0.08 8	0.16 14	0.14 81	0.34 566	0.12 329	0.08 173	0.07 135	0.11 371	0.24 465

GMOStereo	0.20 175	0.17 322	0.45 184	0.23 253	0.18 370	0.21 181	0.27 454	0.28 110	0.28 194	0.31 306	0.32 271	0.28 292	0.17 216	0.16 14	0.13 40	0.07 71	0.23 502	0.10 339	0.08 217	0.08 173	0.07 22

error version	0.20 175	0.17 322	0.45 184	0.23 253	0.18 370	0.21 181	0.27 454	0.28 110	0.28 194	0.31 306	0.32 271	0.28 292	0.17 216	0.16 14	0.13 40	0.07 71	0.23 502	0.10 339	0.08 217	0.08 173	0.07 22

test-v	0.20 175	0.17 322	0.45 184	0.23 253	0.18 370	0.21 181	0.27 454	0.28 110	0.28 194	0.31 306	0.32 271	0.28 292	0.17 216	0.16 14	0.13 40	0.07 71	0.23 502	0.10 339	0.08 217	0.08 173	0.07 22

test-2	0.20 175	0.17 322	0.45 184	0.23 253	0.18 370	0.21 181	0.27 454	0.28 110	0.28 194	0.31 306	0.32 271	0.28 292	0.17 216	0.16 14	0.13 40	0.07 71	0.23 502	0.10 339	0.08 217	0.08 173	0.07 22

XX-TBD	0.16 90	0.21 378	0.43 173	0.22 200	0.10 51	0.23 229	0.15 99	0.23 53	0.28 194	0.22 181	0.26 208	0.14 110	0.12 108	0.16 14	0.14 81	0.08 195	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.07 111	0.06 8

BStereo	0.14 52	0.10 51	0.46 198	0.18 37	0.11 82	0.15 29	0.15 99	0.25 88	0.23 114	0.12 33	0.11 21	0.12 69	0.09 22	0.17 28	0.17 172	0.05 1	0.07 125	0.06 32	0.08 217	0.05 3	0.09 111

Wave_Phase_stereo	0.16 90	0.10 51	0.46 198	0.18 37	0.11 82	0.41 468	0.15 99	0.30 147	0.23 114	0.12 33	0.11 21	0.12 69	0.09 22	0.17 28	0.17 172	0.05 1	0.07 125	0.06 32	0.08 217	0.05 3	0.09 111

NLSM3	0.14 52	0.12 138	0.25 47	0.21 146	0.13 171	0.18 99	0.16 132	0.32 171	0.25 153	0.12 33	0.15 85	0.12 69	0.13 139	0.17 28	0.15 119	0.05 1	0.05 5	0.08 173	0.08 217	0.05 3	0.08 66

CSFM-Stereo	0.12 13	0.08 7	0.17 1	0.16 7	0.08 6	0.16 54	0.13 51	0.22 44	0.13 7	0.11 19	0.11 21	0.10 33	0.11 77	0.17 28	0.14 81	0.07 71	0.12 329	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.12 269

252Zero-FE	0.18 116	0.08 7	0.28 71	0.18 37	0.10 51	0.15 29	0.11 18	0.22 44	0.22 100	0.76 561	0.11 21	0.09 19	0.08 8	0.17 28	0.15 119	0.07 71	0.51 586	0.06 32	0.08 217	0.06 50	0.10 176

LG-Stereo_L2	0.11 4	0.09 26	0.22 29	0.18 37	0.10 51	0.12 9	0.13 51	0.18 10	0.14 13	0.10 10	0.07 3	0.08 1	0.08 8	0.17 28	0.11 1	0.06 30	0.08 189	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 22

MLG-Stereo_test1	0.11 4	0.09 26	0.26 55	0.18 37	0.11 82	0.15 29	0.11 18	0.17 7	0.11 2	0.09 2	0.06 1	0.10 33	0.07 2	0.17 28	0.12 11	0.06 30	0.15 399	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 22

test_for_model	0.33 439	0.91 586	0.48 221	0.74 586	0.50 569	0.20 153	0.16 132	0.33 191	0.27 182	0.29 266	0.15 85	0.13 83	0.11 77	0.17 28	0.14 81	0.31 563	0.27 531	0.06 32	0.05 23	0.97 600	0.31 512

testlalala2	0.19 144	0.11 87	0.49 241	0.37 530	0.26 507	0.24 251	0.14 74	0.37 234	0.26 165	0.25 210	0.27 221	0.21 203	0.12 108	0.17 28	0.17 172	0.07 71	0.07 125	0.07 92	0.07 135	0.07 111	0.08 66

MaDis-Stereo	0.15 69	0.17 322	0.39 140	0.19 72	0.15 272	0.16 54	0.13 51	0.26 97	0.22 100	0.13 47	0.15 85	0.14 110	0.11 77	0.17 28	0.17 172	0.08 195	0.07 125	0.08 173	0.06 65	0.07 111	0.06 8

testlalala	0.17 106	0.11 87	0.49 241	0.20 113	0.13 171	0.23 229	0.15 99	0.33 191	0.22 100	0.25 210	0.20 143	0.14 110	0.11 77	0.17 28	0.14 81	0.07 71	0.23 502	0.07 92	0.06 65	0.05 3	0.07 22

LoS_RVC	0.14 52	0.11 87	0.32 103	0.18 37	0.16 310	0.20 153	0.18 222	0.21 33	0.18 42	0.14 67	0.20 143	0.12 69	0.17 216	0.17 28	0.14 81	0.06 30	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.14 327

CroCo-Stereo Lap2	0.16 90	0.18 344	0.39 140	0.26 382	0.18 370	0.11 4	0.19 267	0.30 147	0.22 100	0.13 47	0.16 94	0.15 128	0.11 77	0.17 28	0.15 119	0.07 71	0.07 125	0.08 173	0.06 65	0.08 173	0.07 22

CREStereo++_RVC	0.16 90	0.09 26	0.42 167	0.17 15	0.11 82	0.18 99	0.13 51	0.23 53	0.31 239	0.21 163	0.31 261	0.13 83	0.11 77	0.17 28	0.16 146	0.07 71	0.04 1	0.06 32	0.15 502	0.06 50	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
3.75w	0.12 13	0.10 51	0.21 20	0.17 15	0.11 82	0.18 99	0.12 28	0.24 72	0.15 19	0.13 47	0.12 37	0.08 1	0.10 51	0.18 42	0.12 11	0.05 1	0.14 368	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.08 66

LG-Stereo_L1	0.11 4	0.09 26	0.22 29	0.18 37	0.10 51	0.12 9	0.13 51	0.18 10	0.12 3	0.09 2	0.07 3	0.08 1	0.07 2	0.18 42	0.11 1	0.06 30	0.10 271	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 22

MLG-Stereo	0.11 4	0.08 7	0.26 55	0.19 72	0.09 15	0.15 29	0.11 18	0.18 10	0.13 7	0.09 2	0.06 1	0.10 33	0.08 8	0.18 42	0.12 11	0.06 30	0.16 412	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 22

castereo++	0.14 52	0.13 179	0.25 47	0.19 72	0.10 51	0.27 299	0.13 51	0.24 72	0.26 165	0.11 19	0.13 48	0.16 139	0.10 51	0.18 42	0.11 1	0.07 71	0.08 189	0.07 92	0.06 65	0.05 3	0.07 22

Pointernet	0.15 69	0.08 7	0.35 119	0.19 72	0.12 121	0.20 153	0.12 28	0.34 198	0.25 153	0.15 89	0.16 94	0.13 83	0.11 77	0.18 42	0.13 40	0.08 195	0.06 52	0.06 32	0.05 23	0.06 50	0.08 66

UniTT-Stereo	0.15 69	0.12 138	0.45 184	0.21 146	0.14 211	0.17 74	0.13 51	0.20 22	0.19 56	0.16 103	0.20 143	0.10 33	0.11 77	0.18 42	0.17 172	0.08 195	0.06 52	0.07 92	0.06 65	0.08 173	0.07 22

CASnet	0.15 69	0.13 179	0.30 82	0.22 200	0.08 6	0.15 29	0.14 74	0.28 110	0.26 165	0.23 189	0.20 143	0.15 128	0.11 77	0.18 42	0.13 40	0.07 71	0.05 5	0.11 395	0.09 308	0.08 173	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RCA-Stereo	0.17 106	0.10 51	0.33 109	0.20 113	0.11 82	0.19 119	0.17 168	0.39 266	0.36 303	0.21 163	0.25 200	0.17 154	0.17 216	0.18 42	0.15 119	0.07 71	0.14 368	0.07 92	0.06 65	0.06 50	0.08 66

test-1	0.20 175	0.12 138	0.49 241	0.23 253	0.23 473	0.22 210	0.23 396	0.36 219	0.29 213	0.21 163	0.25 200	0.24 243	0.14 157	0.18 42	0.22 302	0.07 71	0.14 368	0.08 173	0.07 135	0.06 50	0.14 327

TANstereo	0.16 90	0.11 87	0.43 173	0.16 7	0.08 6	0.25 271	0.14 74	0.23 53	0.29 213	0.25 210	0.30 250	0.16 139	0.12 108	0.18 42	0.13 40	0.08 195	0.07 125	0.06 32	0.05 23	0.07 111	0.08 66

sAnonymous2	0.21 211	0.24 424	0.79 461	0.24 303	0.17 340	0.22 210	0.20 307	0.36 219	0.29 213	0.17 118	0.19 134	0.17 154	0.16 196	0.18 42	0.15 119	0.10 348	0.07 125	0.09 264	0.08 217	0.23 532	0.18 385

CroCo_RVC	0.21 211	0.24 424	0.79 461	0.24 303	0.17 340	0.22 210	0.20 307	0.36 219	0.29 213	0.17 118	0.19 134	0.17 154	0.16 196	0.18 42	0.15 119	0.10 348	0.07 125	0.09 264	0.08 217	0.23 532	0.18 385

R-Stereo Train	0.19 144	0.10 51	0.49 241	0.22 200	0.12 121	0.23 229	0.18 222	0.43 307	0.20 67	0.31 306	0.45 429	0.20 189	0.14 157	0.18 42	0.18 202	0.08 195	0.06 52	0.07 92	0.06 65	0.06 50	0.07 22

RAFT-Stereo	0.19 144	0.10 51	0.49 241	0.22 200	0.12 121	0.23 229	0.18 222	0.43 307	0.20 67	0.31 306	0.45 429	0.20 189	0.14 157	0.18 42	0.18 202	0.08 195	0.06 52	0.07 92	0.06 65	0.06 50	0.07 22
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HiDET	0.12 13	0.07 1	0.20 9	0.15 4	0.09 15	0.14 18	0.12 28	0.20 22	0.16 26	0.10 10	0.10 13	0.11 55	0.09 22	0.19 56	0.17 172	0.07 71	0.09 231	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.11 217

Monster-pub-eth3d	0.13 25	0.09 26	0.20 9	0.17 15	0.09 15	0.15 29	0.12 28	0.25 88	0.20 67	0.09 2	0.11 21	0.08 1	0.07 2	0.19 56	0.13 40	0.05 1	0.24 515	0.05 1	0.09 308	0.05 3	0.13 298

FlowAnything_test	0.15 69	0.12 138	0.23 34	0.21 146	0.12 121	0.18 99	0.16 132	0.25 88	0.17 30	0.15 89	0.13 48	0.15 128	0.14 157	0.19 56	0.17 172	0.10 348	0.07 125	0.11 395	0.12 441	0.08 173	0.10 176

AdaDepth	0.13 25	0.10 51	0.32 103	0.20 113	0.11 82	0.19 119	0.13 51	0.16 4	0.16 26	0.10 10	0.10 13	0.10 33	0.09 22	0.19 56	0.12 11	0.05 1	0.11 305	0.06 32	0.06 65	0.05 3	0.11 217

4.5_new	0.13 25	0.12 138	0.24 38	0.17 15	0.10 51	0.14 18	0.12 28	0.22 44	0.17 30	0.13 47	0.13 48	0.08 1	0.09 22	0.19 56	0.12 11	0.05 1	0.18 449	0.05 1	0.06 65	0.06 50	0.09 111

4.5w-stereo	0.13 25	0.12 138	0.24 38	0.17 15	0.10 51	0.14 18	0.12 28	0.22 44	0.17 30	0.13 47	0.13 48	0.08 1	0.09 22	0.19 56	0.12 11	0.05 1	0.18 449	0.05 1	0.06 65	0.06 50	0.09 111

3w_stereo	0.14 52	0.11 87	0.31 91	0.19 72	0.09 15	0.16 54	0.16 132	0.28 110	0.20 67	0.13 47	0.12 37	0.08 1	0.12 108	0.19 56	0.12 11	0.05 1	0.19 462	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.10 176

1w_stereo	0.13 25	0.09 26	0.17 1	0.19 72	0.10 51	0.16 54	0.15 99	0.27 104	0.22 100	0.14 67	0.16 94	0.08 1	0.12 108	0.19 56	0.14 81	0.05 1	0.10 271	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.09 111

111111	0.13 25	0.08 7	0.20 9	0.20 113	0.13 171	0.13 15	0.10 8	0.23 53	0.17 30	0.11 19	0.13 48	0.12 69	0.08 8	0.19 56	0.12 11	0.07 71	0.16 412	0.06 32	0.04 1	0.08 173	0.16 360

SGD-Stereo	0.12 13	0.08 7	0.18 3	0.17 15	0.07 1	0.17 74	0.13 51	0.19 19	0.17 30	0.12 33	0.13 48	0.11 55	0.12 108	0.19 56	0.12 11	0.08 195	0.04 1	0.06 32	0.05 23	0.06 50	0.05 1

WCG-NET	0.15 69	0.12 138	0.31 91	0.18 37	0.09 15	0.18 99	0.17 168	0.23 53	0.29 213	0.18 139	0.22 172	0.15 128	0.12 108	0.19 56	0.13 40	0.06 30	0.12 329	0.07 92	0.05 23	0.06 50	0.06 8

IGEV-Stereo++	0.15 69	0.09 26	0.27 67	0.21 146	0.13 171	0.14 18	0.11 18	0.23 53	0.19 56	0.15 89	0.14 79	0.11 55	0.11 77	0.19 56	0.12 11	0.06 30	0.21 482	0.06 32	0.05 23	0.06 50	0.28 499

rvit_stereo_0080	0.16 90	0.17 322	0.35 119	0.19 72	0.13 171	0.14 18	0.20 307	0.29 129	0.26 165	0.16 103	0.17 108	0.19 177	0.14 157	0.19 56	0.16 146	0.11 387	0.08 189	0.08 173	0.08 217	0.10 319	0.08 66

RAFT-Stereo-weight	0.17 106	0.10 51	0.31 91	0.20 113	0.12 121	0.20 153	0.16 132	0.38 245	0.33 265	0.25 210	0.20 143	0.19 177	0.10 51	0.19 56	0.16 146	0.07 71	0.13 350	0.07 92	0.06 65	0.06 50	0.09 111

trnet	0.14 52	0.09 26	0.26 55	0.15 4	0.07 1	0.21 181	0.12 28	0.25 88	0.26 165	0.16 103	0.21 161	0.15 128	0.13 139	0.19 56	0.14 81	0.09 279	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.06 50	0.06 8

MGS-Stereo	0.15 69	0.12 138	0.38 133	0.19 72	0.11 82	0.18 99	0.17 168	0.21 33	0.23 114	0.14 67	0.24 192	0.16 139	0.10 51	0.19 56	0.13 40	0.07 71	0.06 52	0.07 92	0.06 65	0.10 319	0.07 22

whm_eth	0.16 90	0.17 322	0.35 119	0.19 72	0.13 171	0.14 18	0.20 307	0.29 129	0.26 165	0.16 103	0.17 108	0.19 177	0.14 157	0.19 56	0.16 146	0.11 387	0.08 189	0.08 173	0.08 217	0.10 319	0.08 66

testlalala_base	0.23 267	0.14 224	0.48 221	0.26 382	0.16 310	0.25 271	0.17 168	0.37 234	0.19 56	0.20 155	0.26 208	0.17 154	0.14 157	0.19 56	0.18 202	0.42 578	0.23 502	0.07 92	0.06 65	0.50 571	0.14 327

CES	0.14 52	0.08 7	0.24 38	0.17 15	0.23 473	0.18 99	0.15 99	0.24 72	0.20 67	0.14 67	0.18 122	0.14 110	0.10 51	0.19 56	0.12 11	0.07 71	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.08 173	0.20 418

cross-raft	0.18 116	0.12 138	0.40 149	0.27 420	0.16 310	0.20 153	0.24 420	0.34 198	0.24 128	0.23 189	0.28 228	0.29 305	0.15 176	0.19 56	0.16 146	0.06 30	0.05 5	0.08 173	0.07 135	0.07 111	0.07 22

CREStereo	0.14 52	0.09 26	0.27 67	0.14 2	0.08 6	0.22 210	0.15 99	0.26 97	0.26 165	0.16 103	0.21 161	0.14 110	0.13 139	0.19 56	0.14 81	0.09 279	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.07 111	0.06 8
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
WQFJA1	0.19 144	0.12 138	0.20 9	0.22 200	0.18 370	0.25 271	0.19 267	0.55 447	0.55 495	0.16 103	0.17 108	0.15 128	0.17 216	0.20 77	0.20 257	0.07 71	0.09 231	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.09 111

NLMM	0.19 144	0.12 138	0.20 9	0.22 200	0.18 370	0.25 271	0.19 267	0.55 447	0.55 495	0.16 103	0.17 108	0.15 128	0.17 216	0.20 77	0.20 257	0.07 71	0.09 231	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.09 111

LCMNet	0.12 13	0.08 7	0.20 9	0.16 7	0.09 15	0.15 29	0.12 28	0.19 19	0.20 67	0.10 10	0.11 21	0.11 55	0.10 51	0.20 77	0.16 146	0.07 71	0.11 305	0.05 1	0.07 135	0.05 3	0.14 327

VIP-Stereo	0.13 25	0.15 256	0.31 91	0.18 37	0.12 121	0.24 251	0.12 28	0.20 22	0.20 67	0.10 10	0.13 48	0.11 55	0.09 22	0.20 77	0.13 40	0.06 30	0.11 305	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.08 66

gasm-f	0.20 175	0.12 138	0.36 125	0.35 521	0.36 550	0.18 99	0.17 168	0.23 53	0.18 42	0.14 67	0.19 134	0.10 33	0.11 77	0.20 77	0.19 233	0.08 195	0.28 536	0.06 32	0.05 23	0.09 256	0.57 574

MonStereo	0.13 25	0.09 26	0.20 9	0.17 15	0.09 15	0.15 29	0.12 28	0.25 88	0.20 67	0.09 2	0.11 21	0.08 1	0.07 2	0.20 77	0.13 40	0.05 1	0.24 515	0.05 1	0.09 308	0.05 3	0.13 298

Wavelet-MonSter	0.12 13	0.08 7	0.25 47	0.18 37	0.10 51	0.13 15	0.12 28	0.16 4	0.14 13	0.11 19	0.14 79	0.10 33	0.11 77	0.20 77	0.15 119	0.05 1	0.16 412	0.05 1	0.07 135	0.05 3	0.12 269

3.25w_new	0.13 25	0.09 26	0.24 38	0.17 15	0.09 15	0.18 99	0.10 8	0.23 53	0.18 42	0.15 89	0.13 48	0.10 33	0.11 77	0.20 77	0.13 40	0.05 1	0.17 437	0.05 1	0.06 65	0.04 1	0.11 217

3.25w	0.13 25	0.09 26	0.24 38	0.17 15	0.09 15	0.18 99	0.10 8	0.23 53	0.18 42	0.15 89	0.13 48	0.10 33	0.11 77	0.20 77	0.13 40	0.05 1	0.17 437	0.05 1	0.06 65	0.04 1	0.11 217

MonSter	0.13 25	0.09 26	0.20 9	0.17 15	0.09 15	0.15 29	0.12 28	0.25 88	0.20 67	0.09 2	0.11 21	0.08 1	0.07 2	0.20 77	0.13 40	0.05 1	0.24 515	0.05 1	0.09 308	0.05 3	0.13 298

GIP-stereo	0.16 90	0.12 138	0.25 47	0.24 303	0.22 460	0.15 29	0.14 74	0.32 171	0.21 90	0.11 19	0.16 94	0.13 83	0.09 22	0.20 77	0.13 40	0.07 71	0.13 350	0.06 32	0.05 23	0.06 50	0.32 517

dual_stereo	0.18 116	0.08 7	0.26 55	0.21 146	0.32 539	0.11 4	0.13 51	0.27 104	0.20 67	0.11 19	0.09 10	0.10 33	0.08 8	0.20 77	0.14 81	0.07 71	0.45 581	0.06 32	0.05 23	0.05 3	0.65 588

rvit_stereo_0081_aga	0.17 106	0.17 322	0.40 149	0.21 146	0.14 211	0.20 153	0.17 168	0.24 72	0.26 165	0.18 139	0.21 161	0.20 189	0.14 157	0.20 77	0.15 119	0.12 427	0.08 189	0.09 264	0.08 217	0.10 319	0.08 66

rvit_stereo_0081	0.16 90	0.13 179	0.30 82	0.21 146	0.12 121	0.17 74	0.17 168	0.24 72	0.34 276	0.17 118	0.19 134	0.18 167	0.15 176	0.20 77	0.17 172	0.11 387	0.08 189	0.09 264	0.08 217	0.09 256	0.07 22

rvit_stereo_0082	0.16 90	0.13 179	0.30 82	0.21 146	0.12 121	0.17 74	0.17 168	0.24 72	0.34 276	0.17 118	0.19 134	0.18 167	0.15 176	0.20 77	0.17 172	0.11 387	0.08 189	0.09 264	0.08 217	0.09 256	0.07 22

AIO-Stereo	0.16 90	0.12 138	0.29 74	0.30 477	0.20 428	0.16 54	0.14 74	0.28 110	0.22 100	0.14 67	0.15 85	0.13 83	0.08 8	0.20 77	0.15 119	0.06 30	0.16 412	0.07 92	0.08 217	0.06 50	0.24 465

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 116	0.15 256	0.27 67	0.20 113	0.13 171	0.24 251	0.17 168	0.31 164	0.37 318	0.43 477	0.17 108	0.13 83	0.12 108	0.20 77	0.16 146	0.08 195	0.07 125	0.09 264	0.07 135	0.09 256	0.08 66

WQFJA1++	0.48 520	0.07 1	0.86 487	0.23 253	0.19 402	0.18 99	0.11 18	0.21 33	0.14 13	2.23 608	0.12 37	0.23 224	0.11 77	0.21 94	0.14 81	0.08 195	0.19 462	0.06 32	0.09 308	4.02 615	0.20 418

GEAStereo	0.20 175	0.10 51	0.31 91	0.35 521	0.42 561	0.19 119	0.16 132	0.23 53	0.18 42	0.14 67	0.15 85	0.10 33	0.09 22	0.21 94	0.18 202	0.08 195	0.28 536	0.06 32	0.05 23	0.08 173	0.57 574

GSStereo	0.21 211	0.10 51	0.31 91	0.36 529	0.42 561	0.19 119	0.16 132	0.38 245	0.21 90	0.14 67	0.15 85	0.10 33	0.09 22	0.21 94	0.18 202	0.08 195	0.31 557	0.06 32	0.06 65	0.08 173	0.63 583

GS-Stereo							0.16 132	0.38 245	0.21 90	0.14 67	0.15 85	0.10 33	0.09 22	0.21 94	0.18 202	0.08 195	0.31 557	0.06 32	0.06 65	0.08 173	0.63 583

asda	0.13 25	0.11 87	0.24 38	0.18 37	0.10 51	0.14 18	0.12 28	0.25 88	0.17 30	0.12 33	0.11 21	0.08 1	0.11 77	0.21 94	0.12 11	0.05 1	0.18 449	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.11 217

asd	0.12 13	0.10 51	0.23 34	0.18 37	0.10 51	0.15 29	0.10 8	0.20 22	0.14 13	0.13 47	0.12 37	0.09 19	0.11 77	0.21 94	0.12 11	0.05 1	0.14 368	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.09 111

depthmonostereo	0.15 69	0.12 138	0.34 113	0.19 72	0.09 15	0.20 153	0.15 99	0.28 110	0.24 128	0.16 103	0.18 122	0.16 139	0.18 246	0.21 94	0.14 81	0.07 71	0.07 125	0.07 92	0.06 65	0.05 3	0.08 66

2.5w	0.13 25	0.10 51	0.23 34	0.18 37	0.09 15	0.15 29	0.15 99	0.21 33	0.16 26	0.12 33	0.13 48	0.10 33	0.09 22	0.21 94	0.12 11	0.05 1	0.19 462	0.05 1	0.07 135	0.05 3	0.12 269

MM-Stereo_test2	0.19 144	0.11 87	0.47 206	0.25 341	0.11 82	0.21 181	0.20 307	0.28 110	0.24 128	0.16 103	0.17 108	0.13 83	0.11 77	0.21 94	0.14 81	0.06 30	0.26 527	0.07 92	0.06 65	0.09 256	0.41 548

DEFOM-Stereo	0.11 4	0.10 51	0.21 20	0.18 37	0.09 15	0.21 181	0.14 74	0.14 3	0.17 30	0.11 19	0.10 13	0.09 19	0.08 8	0.21 94	0.12 11	0.06 30	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.06 8

rvit_stereo_0083	0.17 106	0.13 179	0.29 74	0.21 146	0.13 171	0.17 74	0.17 168	0.23 53	0.36 303	0.16 103	0.22 172	0.19 177	0.17 216	0.21 94	0.17 172	0.11 387	0.10 271	0.10 339	0.08 217	0.09 256	0.08 66

RSM++	0.14 52	0.11 87	0.25 47	0.32 499	0.17 340	0.17 74	0.15 99	0.23 53	0.21 90	0.12 33	0.12 37	0.14 110	0.09 22	0.21 94	0.13 40	0.06 30	0.05 5	0.07 92	0.07 135	0.07 111	0.11 217

GCAP-Stereo	0.18 116	0.21 378	0.47 206	0.23 253	0.18 370	0.21 181	0.10 8	0.28 110	0.24 128	0.20 155	0.22 172	0.15 128	0.13 139	0.21 94	0.16 146	0.07 71	0.19 462	0.07 92	0.05 23	0.06 50	0.09 111

DCANet-4	0.20 175	0.11 87	0.58 368	0.19 72	0.09 15	0.19 119	0.18 222	0.39 266	0.42 376	0.29 266	0.31 261	0.17 154	0.22 290	0.21 94	0.20 257	0.07 71	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.06 50	0.09 111

fff	0.20 175	0.15 256	0.57 353	0.19 72	0.09 15	0.19 119	0.18 222	0.38 245	0.46 423	0.29 266	0.31 261	0.18 167	0.28 385	0.21 94	0.20 257	0.07 71	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.06 50	0.09 111

ADStereo(finetuned)	0.21 211	0.15 256	0.59 375	0.19 72	0.09 15	0.19 119	0.18 222	0.37 234	0.41 364	0.30 289	0.31 261	0.19 177	0.31 429	0.21 94	0.20 257	0.07 71	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.07 111	0.10 176

AnonymousM	0.19 144	0.20 370	0.30 82	0.18 37	0.10 51	0.19 119	0.17 168	0.32 171	0.27 182	0.27 231	0.21 161	0.18 167	0.14 157	0.21 94	0.16 146	0.09 279	0.08 189	0.38 570	0.15 502	0.06 50	0.08 66

iRaftStereo_RVC	0.17 106	0.16 290	0.35 119	0.21 146	0.11 82	0.20 153	0.17 168	0.34 198	0.25 153	0.20 155	0.25 200	0.19 177	0.12 108	0.21 94	0.16 146	0.07 71	0.12 329	0.10 339	0.09 308	0.09 256	0.14 327

DCANet	0.20 175	0.15 256	0.57 353	0.19 72	0.09 15	0.19 119	0.18 222	0.37 234	0.41 364	0.30 289	0.31 261	0.19 177	0.23 302	0.21 94	0.20 257	0.07 71	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.07 111	0.10 176

csc	0.20 175	0.15 256	0.57 353	0.19 72	0.09 15	0.19 119	0.18 222	0.38 245	0.46 423	0.29 266	0.31 261	0.18 167	0.28 385	0.21 94	0.20 257	0.07 71	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.06 50	0.09 111

cscssc	0.20 175	0.15 256	0.57 353	0.19 72	0.09 15	0.19 119	0.18 222	0.38 245	0.46 423	0.29 266	0.31 261	0.18 167	0.28 385	0.21 94	0.20 257	0.07 71	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.06 50	0.09 111

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 175	0.23 413	0.49 241	0.21 146	0.16 310	0.19 119	0.17 168	0.35 207	0.32 249	0.26 220	0.33 291	0.20 189	0.17 216	0.21 94	0.17 172	0.06 30	0.10 271	0.07 92	0.07 135	0.07 111	0.11 217

CFNet-RSSM	0.18 116	0.10 51	0.45 184	0.20 113	0.12 121	0.20 153	0.16 132	0.40 275	0.31 239	0.23 189	0.21 161	0.26 274	0.15 176	0.21 94	0.14 81	0.07 71	0.05 5	0.07 92	0.07 135	0.06 50	0.06 8

Gwc-CoAtRS	0.17 106	0.10 51	0.41 158	0.20 113	0.12 121	0.20 153	0.15 99	0.34 198	0.29 213	0.23 189	0.23 183	0.27 279	0.15 176	0.21 94	0.14 81	0.07 71	0.06 52	0.07 92	0.07 135	0.06 50	0.07 22

NLSM1	0.18 116	0.12 138	0.21 20	0.21 146	0.18 370	0.25 271	0.17 168	0.51 396	0.43 387	0.17 118	0.21 161	0.13 83	0.15 176	0.22 118	0.18 202	0.08 195	0.09 231	0.09 264	0.08 217	0.07 111	0.07 22

zero-FE	0.21 211	0.08 7	1.10 533	0.24 303	0.27 512	0.12 9	0.14 74	0.20 22	0.20 67	0.12 33	0.11 21	0.13 83	0.11 77	0.22 118	0.19 233	0.09 279	0.23 502	0.07 92	0.08 217	0.19 508	0.27 491

4.25_new	0.13 25	0.12 138	0.26 55	0.18 37	0.10 51	0.17 74	0.12 28	0.22 44	0.15 19	0.13 47	0.13 48	0.09 19	0.10 51	0.22 118	0.14 81	0.05 1	0.18 449	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.11 217

4.5w_new	0.13 25	0.12 138	0.26 55	0.18 37	0.10 51	0.17 74	0.12 28	0.22 44	0.15 19	0.13 47	0.13 48	0.09 19	0.10 51	0.22 118	0.14 81	0.05 1	0.18 449	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.11 217

4.25w-stereo	0.13 25	0.12 138	0.26 55	0.18 37	0.10 51	0.17 74	0.12 28	0.22 44	0.15 19	0.13 47	0.13 48	0.09 19	0.10 51	0.22 118	0.14 81	0.05 1	0.18 449	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.11 217

2.75w_new	0.13 25	0.10 51	0.25 47	0.16 7	0.09 15	0.15 29	0.12 28	0.26 97	0.18 42	0.14 67	0.13 48	0.08 1	0.11 77	0.22 118	0.15 119	0.05 1	0.19 462	0.05 1	0.07 135	0.05 3	0.10 176

3.5w_stereo	0.12 13	0.11 87	0.21 20	0.17 15	0.09 15	0.17 74	0.09 2	0.23 53	0.17 30	0.14 67	0.13 48	0.10 33	0.11 77	0.22 118	0.13 40	0.05 1	0.11 305	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.08 66

monsterstereo	0.13 25	0.10 51	0.20 9	0.19 72	0.12 121	0.14 18	0.12 28	0.26 97	0.18 42	0.14 67	0.16 94	0.08 1	0.09 22	0.22 118	0.14 81	0.05 1	0.16 412	0.06 32	0.09 308	0.06 50	0.07 22

LG-G_1	0.12 13	0.08 7	0.28 71	0.20 113	0.09 15	0.21 181	0.09 2	0.20 22	0.12 3	0.11 19	0.10 13	0.11 55	0.10 51	0.22 118	0.11 1	0.07 71	0.09 231	0.06 32	0.05 23	0.06 50	0.12 269

LG-G	0.12 13	0.08 7	0.28 71	0.20 113	0.09 15	0.21 181	0.09 2	0.20 22	0.12 3	0.11 19	0.10 13	0.11 55	0.10 51	0.22 118	0.11 1	0.07 71	0.09 231	0.06 32	0.05 23	0.06 50	0.12 269

MM-Stereo_test3	0.19 144	0.15 256	0.39 140	0.25 341	0.15 272	0.19 119	0.22 368	0.42 298	0.40 354	0.17 118	0.24 192	0.17 154	0.12 108	0.22 118	0.16 146	0.08 195	0.21 482	0.08 173	0.06 65	0.09 256	0.11 217

Reg-Stereo(zero)	0.18 116	0.08 7	0.39 140	0.19 72	0.19 402	0.24 251	0.18 222	0.29 129	0.29 213	0.24 197	0.21 161	0.24 243	0.18 246	0.22 118	0.21 284	0.07 71	0.11 305	0.06 32	0.07 135	0.06 50	0.11 217

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 25	0.15 256	0.21 20	0.27 420	0.09 15	0.15 29	0.13 51	0.23 53	0.21 90	0.12 33	0.11 21	0.10 33	0.13 139	0.22 118	0.13 40	0.07 71	0.05 5	0.06 32	0.05 23	0.07 111	0.07 22

Occ-G	0.18 116	0.10 51	0.38 133	0.23 253	0.15 272	0.16 54	0.18 222	0.23 53	0.26 165	0.15 89	0.20 143	0.21 203	0.11 77	0.22 118	0.19 233	0.07 71	0.17 437	0.07 92	0.06 65	0.08 173	0.30 508

IGEV-Stereo+	0.14 52	0.08 7	0.26 55	0.18 37	0.14 211	0.09 1	0.10 8	0.16 4	0.17 30	0.14 67	0.08 6	0.10 33	0.10 51	0.22 118	0.14 81	0.07 71	0.15 399	0.06 32	0.06 65	0.16 468	0.29 505

rvit_stereo_ft	0.18 116	0.19 357	0.43 173	0.25 341	0.14 211	0.17 74	0.21 334	0.30 147	0.28 194	0.17 118	0.19 134	0.20 189	0.17 216	0.22 118	0.18 202	0.11 387	0.07 125	0.09 264	0.09 308	0.10 319	0.08 66

WCG-NET（raft）	0.16 90	0.14 224	0.32 103	0.18 37	0.09 15	0.19 119	0.16 132	0.24 72	0.27 182	0.19 145	0.19 134	0.20 189	0.12 108	0.22 118	0.13 40	0.06 30	0.17 437	0.06 32	0.05 23	0.07 111	0.07 22

RSM	0.14 52	0.11 87	0.25 47	0.29 466	0.16 310	0.16 54	0.15 99	0.24 72	0.20 67	0.13 47	0.13 48	0.15 128	0.09 22	0.22 118	0.13 40	0.06 30	0.06 52	0.07 92	0.07 135	0.07 111	0.11 217

CAS++	0.17 106	0.13 179	0.35 119	0.18 37	0.13 171	0.17 74	0.16 132	0.42 298	0.25 153	0.19 145	0.18 122	0.13 83	0.10 51	0.22 118	0.12 11	0.12 427	0.10 271	0.11 395	0.08 217	0.10 319	0.09 111
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	0.19 144	0.14 224	0.51 281	0.21 146	0.15 272	0.27 299	0.15 99	0.32 171	0.24 128	0.26 220	0.20 143	0.34 361	0.15 176	0.22 118	0.14 81	0.07 71	0.08 189	0.07 92	0.07 135	0.06 50	0.09 111

AE-Stereo	0.21 211	0.12 138	0.50 263	0.25 341	0.15 272	0.24 251	0.18 222	0.40 275	0.34 276	0.19 145	0.26 208	0.21 203	0.13 139	0.22 118	0.16 146	0.07 71	0.26 527	0.09 264	0.10 365	0.07 111	0.31 512

RAFT-Test	0.19 144	0.11 87	0.41 158	0.26 382	0.21 445	0.26 292	0.17 168	0.37 234	0.26 165	0.24 197	0.29 236	0.32 345	0.14 157	0.22 118	0.15 119	0.07 71	0.08 189	0.07 92	0.07 135	0.06 50	0.07 22

4D-IteraStereo	0.20 175	0.21 378	0.62 392	0.21 146	0.14 211	0.19 119	0.17 168	0.29 129	0.28 194	0.24 197	0.20 143	0.20 189	0.10 51	0.22 118	0.18 202	0.07 71	0.07 125	0.10 339	0.08 217	0.08 173	0.33 522

sCroCo_RVC	0.19 144	0.15 256	0.60 382	0.27 420	0.18 370	0.23 229	0.16 132	0.28 110	0.24 128	0.14 67	0.22 172	0.17 154	0.14 157	0.22 118	0.16 146	0.11 387	0.11 305	0.09 264	0.09 308	0.09 256	0.10 176

qwe	0.13 25	0.10 51	0.24 38	0.17 15	0.11 82	0.15 29	0.12 28	0.26 97	0.18 42	0.14 67	0.13 48	0.09 19	0.10 51	0.23 142	0.13 40	0.05 1	0.18 449	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.09 111

2.25w	0.13 25	0.10 51	0.24 38	0.17 15	0.09 15	0.15 29	0.10 8	0.20 22	0.19 56	0.14 67	0.18 122	0.09 19	0.10 51	0.23 142	0.15 119	0.05 1	0.17 437	0.05 1	0.08 217	0.05 3	0.12 269

4w-stereo	0.13 25	0.11 87	0.31 91	0.17 15	0.10 51	0.15 29	0.10 8	0.20 22	0.14 13	0.13 47	0.12 37	0.08 1	0.12 108	0.23 142	0.13 40	0.05 1	0.18 449	0.05 1	0.08 217	0.05 3	0.15 344

monsters	0.13 25	0.10 51	0.20 9	0.18 37	0.13 171	0.15 29	0.11 18	0.24 72	0.16 26	0.15 89	0.13 48	0.08 1	0.09 22	0.23 142	0.12 11	0.06 30	0.15 399	0.05 1	0.08 217	0.05 3	0.09 111

GREAT-IGEV	0.19 144	0.11 87	0.39 140	0.22 200	0.33 540	0.14 18	0.15 99	0.18 10	0.22 100	0.14 67	0.16 94	0.09 19	0.09 22	0.23 142	0.14 81	0.06 30	0.50 585	0.06 32	0.06 65	0.07 111	0.53 570

Any-RAFT	0.18 116	0.09 26	0.33 109	0.19 72	0.10 51	0.29 341	0.16 132	0.44 328	0.32 249	0.25 210	0.27 221	0.29 305	0.16 196	0.23 142	0.13 40	0.08 195	0.07 125	0.06 32	0.05 23	0.07 111	0.07 22

LoS	0.15 69	0.09 26	0.34 113	0.17 15	0.09 15	0.22 210	0.14 74	0.27 104	0.27 182	0.15 89	0.18 122	0.19 177	0.14 157	0.23 142	0.14 81	0.08 195	0.06 52	0.06 32	0.04 1	0.06 50	0.06 8
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.15 69	0.10 51	0.34 113	0.32 499	0.19 402	0.16 54	0.14 74	0.29 129	0.20 67	0.13 47	0.14 79	0.13 83	0.08 8	0.23 142	0.14 81	0.06 30	0.13 350	0.07 92	0.06 65	0.06 50	0.11 217

HUI-Stereo	0.19 144	0.13 179	0.52 302	0.22 200	0.11 82	0.19 119	0.14 74	0.30 147	0.24 128	0.28 242	0.29 236	0.25 255	0.18 246	0.23 142	0.17 172	0.09 279	0.06 52	0.10 339	0.08 217	0.10 319	0.09 111

raftrobust	0.19 144	0.19 357	0.42 167	0.23 253	0.24 490	0.19 119	0.13 51	0.33 191	0.28 194	0.26 220	0.20 143	0.19 177	0.17 216	0.23 142	0.17 172	0.08 195	0.10 271	0.07 92	0.06 65	0.07 111	0.09 111

PMTNet	0.16 90	0.09 26	0.31 91	0.15 4	0.09 15	0.23 229	0.15 99	0.26 97	0.24 128	0.17 118	0.21 161	0.16 139	0.14 157	0.23 142	0.14 81	0.29 559	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.07 111	0.07 22

WQFJX	0.19 144	0.12 138	0.21 20	0.22 200	0.18 370	0.25 271	0.18 222	0.57 467	0.49 458	0.17 118	0.17 108	0.14 110	0.16 196	0.24 153	0.19 233	0.08 195	0.08 189	0.08 173	0.06 65	0.08 173	0.11 217

IGEV-FE	0.23 267	0.11 87	0.82 470	0.21 146	0.23 473	0.20 153	0.19 267	0.38 245	0.23 114	0.34 364	0.22 172	0.29 305	0.14 157	0.24 153	0.20 257	0.07 71	0.09 231	0.08 173	0.08 217	0.08 173	0.35 529

DDF-Stereo	0.16 90	0.08 7	0.30 82	0.21 146	0.20 428	0.12 9	0.14 74	0.20 22	0.19 56	0.11 19	0.10 13	0.13 83	0.12 108	0.24 153	0.20 257	0.09 279	0.18 449	0.07 92	0.06 65	0.20 516	0.19 400

MSCF	0.20 175	0.14 224	0.31 91	0.40 546	0.29 524	0.17 74	0.15 99	0.29 129	0.22 100	0.17 118	0.16 94	0.11 55	0.13 139	0.24 153	0.15 119	0.07 71	0.23 502	0.06 32	0.08 217	0.07 111	0.57 574

DilatedVolume-Stereo	0.15 69	0.09 26	0.26 55	0.18 37	0.10 51	0.21 181	0.14 74	0.24 72	0.22 100	0.22 181	0.21 161	0.16 139	0.15 176	0.24 153	0.17 172	0.07 71	0.07 125	0.06 32	0.06 65	0.05 3	0.08 66

HART	0.20 175	0.14 224	0.42 167	0.26 382	0.24 490	0.17 74	0.16 132	0.32 171	0.25 153	0.15 89	0.26 208	0.17 154	0.09 22	0.24 153	0.14 81	0.06 30	0.36 571	0.07 92	0.05 23	0.08 173	0.27 491

FACV-RUCA	0.22 234	0.15 256	0.38 133	0.24 303	0.23 473	0.26 292	0.19 267	0.41 293	0.35 287	0.26 220	0.32 271	0.22 210	0.25 336	0.24 153	0.19 233	0.10 348	0.07 125	0.15 497	0.08 217	0.16 468	0.14 327

fffft	0.14 52	0.12 138	0.30 82	0.19 72	0.10 51	0.17 74	0.18 222	0.23 53	0.17 30	0.14 67	0.11 21	0.13 83	0.10 51	0.24 153	0.18 202	0.06 30	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.07 111	0.09 111
1: 1. 1
ours_stereo	0.15 69	0.14 224	0.29 74	0.21 146	0.14 211	0.17 74	0.18 222	0.21 33	0.20 67	0.13 47	0.18 122	0.14 110	0.10 51	0.24 153	0.15 119	0.06 30	0.06 52	0.08 173	0.06 65	0.07 111	0.13 298

H2IRNET	0.19 144	0.18 344	0.50 263	0.22 200	0.12 121	0.20 153	0.16 132	0.28 110	0.31 239	0.17 118	0.32 271	0.25 255	0.20 273	0.24 153	0.19 233	0.08 195	0.06 52	0.09 264	0.10 365	0.10 319	0.08 66

IGEV++	0.19 144	0.13 179	0.38 133	0.30 477	0.19 402	0.15 29	0.15 99	0.32 171	0.18 42	0.13 47	0.16 94	0.12 69	0.11 77	0.24 153	0.15 119	0.07 71	0.32 562	0.07 92	0.05 23	0.07 111	0.42 552

MyStereo06	0.23 267	0.15 256	0.74 442	0.22 200	0.14 211	0.25 271	0.22 368	0.43 307	0.25 153	0.36 396	0.24 192	0.34 361	0.18 246	0.24 153	0.20 257	0.07 71	0.12 329	0.09 264	0.09 308	0.09 256	0.11 217

IGEV_Zeroshot_test	0.23 267	0.11 87	0.82 470	0.21 146	0.23 473	0.20 153	0.19 267	0.38 245	0.23 114	0.34 364	0.22 172	0.29 305	0.14 157	0.24 153	0.20 257	0.07 71	0.09 231	0.08 173	0.08 217	0.08 173	0.35 529

DCRE	0.24 296	0.15 256	0.45 184	0.26 382	0.26 507	0.23 229	0.21 334	0.37 234	0.29 213	0.23 189	0.81 550	0.23 224	0.16 196	0.24 153	0.18 202	0.07 71	0.14 368	0.07 92	0.08 217	0.07 111	0.25 475

knoymous	0.18 116	0.10 51	0.35 119	0.17 15	0.11 82	0.21 181	0.17 168	0.33 191	0.24 128	0.24 197	0.28 228	0.27 279	0.16 196	0.24 153	0.17 172	0.09 279	0.06 52	0.09 264	0.06 65	0.09 256	0.10 176

GLC_STEREO	0.15 69	0.11 87	0.31 91	0.22 200	0.09 15	0.17 74	0.15 99	0.24 72	0.28 194	0.17 118	0.20 143	0.17 154	0.11 77	0.24 153	0.17 172	0.07 71	0.09 231	0.09 264	0.08 217	0.07 111	0.07 22

HHNet	0.23 267	0.12 138	0.66 412	0.19 72	0.18 370	0.20 153	0.20 307	0.36 219	0.32 249	0.33 344	0.59 505	0.19 177	0.21 283	0.24 153	0.31 401	0.08 195	0.06 52	0.09 264	0.07 135	0.08 173	0.12 269

DeepStereo_RVC	0.19 144	0.12 138	0.47 206	0.22 200	0.11 82	0.19 119	0.16 132	0.29 129	0.24 128	0.28 242	0.27 221	0.23 224	0.28 385	0.24 153	0.19 233	0.08 195	0.06 52	0.09 264	0.07 135	0.09 256	0.10 176

CRE-IMP	0.19 144	0.13 179	0.51 281	0.23 253	0.11 82	0.24 251	0.17 168	0.31 164	0.24 128	0.27 231	0.26 208	0.24 243	0.17 216	0.24 153	0.19 233	0.09 279	0.05 5	0.10 339	0.07 135	0.10 319	0.10 176

NLMM1	0.21 211	0.13 179	0.21 20	0.23 253	0.18 370	0.24 251	0.20 307	0.65 534	0.69 539	0.18 139	0.18 122	0.13 83	0.14 157	0.25 172	0.19 233	0.08 195	0.09 231	0.08 173	0.07 135	0.07 111	0.10 176

GASTEREO	0.20 175	0.15 256	0.31 91	0.40 546	0.29 524	0.18 99	0.15 99	0.29 129	0.22 100	0.18 139	0.17 108	0.11 55	0.13 139	0.25 172	0.15 119	0.07 71	0.23 502	0.06 32	0.08 217	0.06 50	0.57 574

SMoEStereo_RVC	0.14 52	0.15 256	0.29 74	0.19 72	0.10 51	0.19 119	0.17 168	0.21 33	0.21 90	0.15 89	0.13 48	0.12 69	0.11 77	0.25 172	0.16 146	0.06 30	0.05 5	0.08 173	0.06 65	0.06 50	0.08 66

fffy	0.15 69	0.14 224	0.31 91	0.21 146	0.14 211	0.19 119	0.18 222	0.24 72	0.19 56	0.13 47	0.17 108	0.15 128	0.13 139	0.25 172	0.15 119	0.06 30	0.08 189	0.08 173	0.06 65	0.07 111	0.15 344

tg	0.18 116	0.15 256	0.34 113	0.22 200	0.11 82	0.23 229	0.15 99	0.35 207	0.27 182	0.20 155	0.25 200	0.20 189	0.12 108	0.25 172	0.16 146	0.07 71	0.07 125	0.09 264	0.09 308	0.08 173	0.13 298

MIF-Stereo (partial)	0.18 116	0.13 179	0.50 263	0.22 200	0.15 272	0.16 54	0.13 51	0.29 129	0.26 165	0.17 118	0.26 208	0.16 139	0.17 216	0.25 172	0.18 202	0.09 279	0.06 52	0.10 339	0.08 217	0.09 256	0.08 66

anonymousa	0.26 344	0.13 179	0.56 343	0.29 466	0.30 529	0.31 377	0.20 307	0.38 245	0.36 303	0.33 344	0.51 464	0.41 419	0.27 362	0.25 172	0.24 330	0.08 195	0.18 449	0.09 264	0.18 528	0.08 173	0.17 380

ProNet	0.16 90	0.13 179	0.36 125	0.21 146	0.15 272	0.20 153	0.19 267	0.29 129	0.23 114	0.14 67	0.13 48	0.13 83	0.12 108	0.25 172	0.13 40	0.06 30	0.09 231	0.07 92	0.06 65	0.07 111	0.22 444

MC-Stereo	0.18 116	0.10 51	0.36 125	0.28 448	0.14 211	0.18 99	0.15 99	0.24 72	0.20 67	0.21 163	0.24 192	0.16 139	0.13 139	0.25 172	0.14 81	0.07 71	0.17 437	0.07 92	0.07 135	0.06 50	0.30 508

test_3	0.20 175	0.12 138	0.49 241	0.26 382	0.14 211	0.22 210	0.25 434	0.34 198	0.33 265	0.25 210	0.18 122	0.23 224	0.13 139	0.25 172	0.20 257	0.06 30	0.14 368	0.09 264	0.10 365	0.07 111	0.10 176

PSM-adaLoss	0.19 144	0.13 179	0.51 281	0.22 200	0.11 82	0.19 119	0.15 99	0.30 147	0.24 128	0.28 242	0.29 236	0.25 255	0.18 246	0.25 172	0.17 172	0.09 279	0.06 52	0.10 339	0.08 217	0.10 319	0.09 111

ROB_FTStereo_v2	0.19 144	0.13 179	0.51 281	0.22 200	0.11 82	0.19 119	0.15 99	0.30 147	0.24 128	0.28 242	0.29 236	0.25 255	0.18 246	0.25 172	0.18 202	0.09 279	0.06 52	0.10 339	0.08 217	0.10 319	0.09 111

ROB_FTStereo	0.19 144	0.13 179	0.51 281	0.22 200	0.11 82	0.19 119	0.13 51	0.30 147	0.24 128	0.28 242	0.29 236	0.25 255	0.18 246	0.25 172	0.17 172	0.09 279	0.06 52	0.10 339	0.08 217	0.10 319	0.09 111

Pruner-Stereo	0.20 175	0.12 138	0.49 241	0.29 466	0.12 121	0.19 119	0.17 168	0.32 171	0.31 239	0.33 344	0.32 271	0.25 255	0.15 176	0.25 172	0.22 302	0.09 279	0.06 52	0.09 264	0.08 217	0.08 173	0.10 176

rafts_anoy	0.21 211	0.22 397	0.49 241	0.25 341	0.24 490	0.19 119	0.17 168	0.34 198	0.32 249	0.24 197	0.25 200	0.20 189	0.16 196	0.25 172	0.21 284	0.08 195	0.19 462	0.11 395	0.12 441	0.09 256	0.09 111

s12784h	0.18 116	0.09 26	0.38 133	0.18 37	0.07 1	0.33 401	0.19 267	0.39 266	0.34 276	0.24 197	0.25 200	0.18 167	0.18 246	0.25 172	0.17 172	0.07 71	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.06 50	0.05 1

raft+_RVC	0.21 211	0.21 378	0.46 198	0.22 200	0.35 545	0.21 181	0.16 132	0.39 266	0.35 287	0.22 181	0.28 228	0.20 189	0.15 176	0.25 172	0.20 257	0.08 195	0.16 412	0.08 173	0.07 135	0.07 111	0.12 269

111	0.22 234	0.22 397	0.57 353	0.19 72	0.09 15	0.24 251	0.17 168	0.44 328	0.46 423	0.24 197	0.30 250	0.29 305	0.22 290	0.25 172	0.19 233	0.08 195	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.07 111	0.15 344

AFF-stereo	0.20 175	0.24 424	0.49 241	0.22 200	0.11 82	0.18 99	0.18 222	0.35 207	0.29 213	0.25 210	0.36 325	0.25 255	0.17 216	0.25 172	0.17 172	0.06 30	0.09 231	0.08 173	0.08 217	0.08 173	0.11 217

GMStereo	0.21 211	0.30 475	0.57 353	0.21 146	0.12 121	0.24 251	0.18 222	0.30 147	0.41 364	0.26 220	0.24 192	0.17 154	0.16 196	0.25 172	0.19 233	0.10 348	0.07 125	0.08 173	0.08 217	0.11 371	0.09 111
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.29 402	0.11 87	0.38 133	0.22 200	0.18 370	0.33 401	1.66 608	0.53 414	0.27 182	0.27 231	0.50 461	0.17 154	0.16 196	0.25 172	0.25 344	0.07 71	0.07 125	0.07 92	0.11 399	0.07 111	0.10 176

DA	0.21 211	0.11 87	0.33 109	0.28 448	0.23 473	0.30 355	0.16 132	0.29 129	0.27 182	0.15 89	0.22 172	0.17 154	0.15 176	0.26 193	0.15 119	0.07 71	0.28 536	0.07 92	0.05 23	0.07 111	0.56 571

GGEV	0.21 211	0.11 87	0.33 109	0.28 448	0.23 473	0.30 355	0.16 132	0.29 129	0.27 182	0.15 89	0.22 172	0.17 154	0.15 176	0.26 193	0.15 119	0.07 71	0.28 536	0.07 92	0.05 23	0.07 111	0.56 571

IGEV-RUCA	0.21 211	0.09 26	0.26 55	0.20 113	0.19 402	0.28 317	0.23 396	0.24 72	0.22 100	0.21 163	0.23 183	0.29 305	0.48 519	0.26 193	0.19 233	0.09 279	0.08 189	0.18 522	0.14 491	0.18 499	0.19 400

mms	0.15 69	0.14 224	0.25 47	0.20 113	0.15 272	0.17 74	0.17 168	0.21 33	0.19 56	0.14 67	0.18 122	0.14 110	0.09 22	0.26 193	0.15 119	0.06 30	0.07 125	0.08 173	0.06 65	0.07 111	0.19 400

rvit_0105_6	0.20 175	0.16 290	0.41 158	0.23 253	0.14 211	0.18 99	0.20 307	0.31 164	0.39 344	0.18 139	0.22 172	0.23 224	0.18 246	0.26 193	0.18 202	0.16 497	0.13 350	0.13 456	0.11 399	0.11 371	0.09 111

model_zeroshot	0.21 211	0.14 224	0.51 281	0.34 515	0.18 370	0.26 292	0.16 132	0.41 293	0.24 128	0.33 344	0.20 143	0.25 255	0.12 108	0.26 193	0.16 146	0.09 279	0.21 482	0.07 92	0.08 217	0.07 111	0.13 298

CASS	0.22 234	0.16 290	0.40 149	0.26 382	0.12 121	0.29 341	0.19 267	0.40 275	0.32 249	0.34 364	0.35 310	0.25 255	0.25 336	0.26 193	0.21 284	0.13 449	0.08 189	0.11 395	0.09 308	0.11 371	0.12 269
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLGR_C	0.23 267	0.29 469	0.81 466	0.24 303	0.16 310	0.24 251	0.20 307	0.38 245	0.33 265	0.32 331	0.33 291	0.23 224	0.15 176	0.26 193	0.22 302	0.09 279	0.07 125	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.09 111

test-3	0.18 116	0.10 51	0.48 221	0.23 253	0.14 211	0.18 99	0.16 132	0.32 171	0.29 213	0.26 220	0.17 108	0.22 210	0.13 139	0.26 193	0.19 233	0.06 30	0.14 368	0.08 173	0.08 217	0.06 50	0.10 176

test_1	0.18 116	0.10 51	0.48 221	0.23 253	0.14 211	0.18 99	0.16 132	0.32 171	0.29 213	0.26 220	0.17 108	0.22 210	0.13 139	0.26 193	0.19 233	0.06 30	0.14 368	0.08 173	0.08 217	0.06 50	0.10 176

ACRE	0.23 267	0.27 457	0.83 476	0.24 303	0.15 272	0.24 251	0.20 307	0.38 245	0.32 249	0.32 331	0.33 291	0.23 224	0.15 176	0.26 193	0.22 302	0.09 279	0.07 125	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.09 111

GANet-ADL	0.22 234	0.14 224	0.51 281	0.23 253	0.14 211	0.29 341	0.19 267	0.48 367	0.36 303	0.26 220	0.33 291	0.32 345	0.20 273	0.26 193	0.22 302	0.11 387	0.07 125	0.07 92	0.06 65	0.09 256	0.11 217

RAFT-IKP	0.19 144	0.13 179	0.51 281	0.22 200	0.11 82	0.18 99	0.15 99	0.30 147	0.24 128	0.28 242	0.29 236	0.25 255	0.18 246	0.26 193	0.18 202	0.09 279	0.06 52	0.10 339	0.08 217	0.10 319	0.09 111

DIP-Stereo	0.20 175	0.13 179	0.48 221	0.20 113	0.13 171	0.28 317	0.12 28	0.43 307	0.26 165	0.27 231	0.32 271	0.21 203	0.17 216	0.26 193	0.20 257	0.08 195	0.06 52	0.08 173	0.06 65	0.07 111	0.10 176
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
WQFJX1	0.20 175	0.12 138	0.21 20	0.23 253	0.17 340	0.24 251	0.19 267	0.63 522	0.56 502	0.17 118	0.16 94	0.14 110	0.16 196	0.27 207	0.18 202	0.08 195	0.09 231	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.09 111

FE-Mocha	0.18 116	0.11 87	0.40 149	0.26 382	0.14 211	0.19 119	0.14 74	0.36 219	0.24 128	0.24 197	0.24 192	0.23 224	0.14 157	0.27 207	0.19 233	0.08 195	0.08 189	0.08 173	0.08 217	0.07 111	0.08 66

Monster-pub-mixall	0.13 25	0.07 1	0.20 9	0.17 15	0.08 6	0.11 4	0.09 2	0.21 33	0.13 7	0.12 33	0.11 21	0.08 1	0.08 8	0.27 207	0.13 40	0.07 71	0.35 570	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.09 111

StereoAnything_RVC	0.22 234	0.47 541	0.67 415	0.30 477	0.31 536	0.11 4	0.11 18	0.18 10	0.15 19	0.09 2	0.11 21	0.09 19	0.09 22	0.27 207	0.12 11	0.09 279	0.39 573	0.06 32	0.04 1	0.24 536	0.49 565

AIO-test2	0.22 234	0.27 457	0.54 325	0.29 466	0.16 310	0.22 210	0.16 132	0.44 328	0.43 387	0.17 118	0.29 236	0.16 139	0.11 77	0.27 207	0.14 81	0.19 531	0.07 125	0.10 339	0.11 399	0.08 173	0.09 111

rvit_0105_5	0.22 234	0.18 344	0.51 281	0.23 253	0.13 171	0.22 210	0.25 434	0.38 245	0.40 354	0.21 163	0.23 183	0.27 279	0.20 273	0.27 207	0.20 257	0.15 487	0.13 350	0.12 430	0.12 441	0.10 319	0.10 176

ff7	0.18 116	0.13 179	0.41 158	0.21 146	0.15 272	0.21 181	0.17 168	0.28 110	0.23 114	0.21 163	0.13 48	0.12 69	0.12 108	0.27 207	0.13 40	0.07 71	0.25 520	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.36 532

ffff	0.18 116	0.13 179	0.41 158	0.21 146	0.15 272	0.21 181	0.17 168	0.28 110	0.23 114	0.21 163	0.13 48	0.12 69	0.12 108	0.27 207	0.13 40	0.07 71	0.25 520	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.36 532

11t	0.18 116	0.13 179	0.41 158	0.21 146	0.15 272	0.21 181	0.17 168	0.28 110	0.23 114	0.21 163	0.13 48	0.12 69	0.12 108	0.27 207	0.13 40	0.07 71	0.25 520	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.36 532

plain	0.18 116	0.16 290	0.59 375	0.21 146	0.13 171	0.16 54	0.17 168	0.29 129	0.23 114	0.16 103	0.26 208	0.13 83	0.17 216	0.27 207	0.17 172	0.09 279	0.06 52	0.10 339	0.07 135	0.10 319	0.07 22

AEACV	0.20 175	0.09 26	0.32 103	0.39 541	0.34 542	0.21 181	0.16 132	0.30 147	0.18 42	0.17 118	0.17 108	0.13 83	0.16 196	0.27 207	0.13 40	0.07 71	0.29 552	0.07 92	0.09 308	0.07 111	0.37 540

ccc-4	0.18 116	0.13 179	0.41 158	0.21 146	0.15 272	0.21 181	0.17 168	0.28 110	0.23 114	0.21 163	0.13 48	0.12 69	0.12 108	0.27 207	0.13 40	0.07 71	0.25 520	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.36 532

BUS	0.24 296	0.13 179	0.36 125	0.25 341	0.14 211	0.44 485	0.17 168	0.59 491	0.36 303	0.34 364	0.35 310	0.31 334	0.22 290	0.27 207	0.22 302	0.10 348	0.07 125	0.11 395	0.10 365	0.09 256	0.10 176

BSDual-CNN	0.24 296	0.13 179	0.36 125	0.25 341	0.14 211	0.35 431	0.22 368	0.59 491	0.36 303	0.34 364	0.35 310	0.38 392	0.25 336	0.27 207	0.28 374	0.10 348	0.07 125	0.11 395	0.10 365	0.09 256	0.10 176

test_4	0.19 144	0.16 290	0.39 140	0.24 303	0.13 171	0.19 119	0.21 334	0.27 104	0.24 128	0.24 197	0.47 448	0.22 210	0.13 139	0.27 207	0.18 202	0.06 30	0.06 52	0.09 264	0.09 308	0.07 111	0.06 8

psmg	0.24 296	0.13 179	0.36 125	0.21 146	0.14 211	0.35 431	0.23 396	0.54 429	0.36 303	0.36 396	0.38 344	0.38 392	0.25 336	0.27 207	0.28 374	0.10 348	0.08 189	0.10 339	0.10 365	0.09 256	0.09 111

CIPLG	0.23 267	0.28 465	0.75 446	0.24 303	0.16 310	0.25 271	0.20 307	0.38 245	0.33 265	0.32 331	0.34 302	0.23 224	0.15 176	0.27 207	0.22 302	0.09 279	0.07 125	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.09 111

GwcNet-ADL	0.23 267	0.15 256	0.58 368	0.24 303	0.13 171	0.23 229	0.24 420	0.51 396	0.41 364	0.28 242	0.29 236	0.30 325	0.20 273	0.27 207	0.28 374	0.09 279	0.07 125	0.07 92	0.07 135	0.09 256	0.11 217

TRStereo	0.22 234	0.21 378	0.62 392	0.40 546	0.19 402	0.22 210	0.16 132	0.58 481	0.30 229	0.21 163	0.21 161	0.22 210	0.13 139	0.27 207	0.14 81	0.09 279	0.09 231	0.09 264	0.11 399	0.06 50	0.19 400

Patchmatch Stereo++	0.19 144	0.13 179	0.51 281	0.22 200	0.11 82	0.19 119	0.14 74	0.30 147	0.24 128	0.28 242	0.29 236	0.25 255	0.18 246	0.27 207	0.18 202	0.09 279	0.06 52	0.10 339	0.08 217	0.10 319	0.09 111
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
iGMRVC	0.19 144	0.13 179	0.51 281	0.22 200	0.11 82	0.19 119	0.15 99	0.30 147	0.24 128	0.28 242	0.29 236	0.25 255	0.18 246	0.27 207	0.18 202	0.09 279	0.06 52	0.10 339	0.08 217	0.10 319	0.09 111

iRAFT	0.19 144	0.13 179	0.51 281	0.22 200	0.11 82	0.19 119	0.14 74	0.30 147	0.24 128	0.28 242	0.29 236	0.25 255	0.18 246	0.27 207	0.18 202	0.09 279	0.06 52	0.10 339	0.08 217	0.10 319	0.09 111

FENet	0.22 234	0.13 179	0.48 221	0.22 200	0.12 121	0.27 299	0.18 222	0.43 307	0.37 318	0.31 306	0.32 271	0.29 305	0.23 302	0.27 207	0.24 330	0.10 348	0.07 125	0.09 264	0.09 308	0.09 256	0.11 217

DMCA	0.24 296	0.18 344	0.51 281	0.23 253	0.14 211	0.27 299	0.20 307	0.45 337	0.40 354	0.32 331	0.33 291	0.33 353	0.25 336	0.27 207	0.30 391	0.11 387	0.08 189	0.10 339	0.08 217	0.11 371	0.12 269

Replicate-Monster	0.15 69	0.12 138	0.40 149	0.17 15	0.10 51	0.17 74	0.10 8	0.24 72	0.20 67	0.12 33	0.10 13	0.10 33	0.10 51	0.28 231	0.12 11	0.06 30	0.31 557	0.06 32	0.06 65	0.05 3	0.21 430

MM-Stereo_test1	0.20 175	0.13 179	0.45 184	0.24 303	0.12 121	0.20 153	0.21 334	0.36 219	0.32 249	0.23 189	0.22 172	0.15 128	0.14 157	0.28 231	0.16 146	0.07 71	0.24 515	0.08 173	0.07 135	0.09 256	0.21 430

PAM	0.26 344	0.11 87	0.63 397	0.25 341	0.18 370	0.53 527	0.29 476	0.44 328	0.28 194	0.36 396	0.27 221	0.59 520	0.26 354	0.28 231	0.20 257	0.08 195	0.12 329	0.07 92	0.10 365	0.07 111	0.13 298

rvit_0105_4	0.21 211	0.17 322	0.49 241	0.23 253	0.14 211	0.20 153	0.23 396	0.35 207	0.40 354	0.19 145	0.24 192	0.25 255	0.20 273	0.28 231	0.18 202	0.16 497	0.13 350	0.12 430	0.11 399	0.11 371	0.10 176

GCAP-BAT	0.20 175	0.12 138	0.48 221	0.25 341	0.17 340	0.24 251	0.16 132	0.32 171	0.21 90	0.28 242	0.30 250	0.26 274	0.12 108	0.28 231	0.19 233	0.07 71	0.25 520	0.07 92	0.08 217	0.06 50	0.19 400

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 344	0.15 256	0.96 512	0.21 146	0.25 503	0.30 355	0.21 334	0.54 429	0.28 194	0.25 210	0.29 236	0.46 460	0.23 302	0.28 231	0.20 257	0.08 195	0.10 271	0.08 173	0.12 441	0.11 371	0.17 380

ACVNet-DCA	0.21 211	0.16 290	0.50 263	0.27 420	0.13 171	0.31 377	0.19 267	0.43 307	0.32 249	0.21 163	0.20 143	0.13 83	0.17 216	0.28 231	0.12 11	0.08 195	0.28 536	0.08 173	0.06 65	0.09 256	0.23 452

xx1	0.23 267	0.16 290	0.50 263	0.27 420	0.13 171	0.31 377	0.19 267	0.39 266	0.48 444	0.21 163	0.20 143	0.28 292	0.25 336	0.28 231	0.12 11	0.08 195	0.28 536	0.10 339	0.11 399	0.09 256	0.23 452

cc1	0.22 234	0.16 290	0.50 263	0.27 420	0.13 171	0.31 377	0.19 267	0.39 266	0.48 444	0.21 163	0.20 143	0.13 83	0.17 216	0.28 231	0.12 11	0.08 195	0.28 536	0.08 173	0.06 65	0.08 173	0.37 540

11t1	0.21 211	0.12 138	0.45 184	0.20 113	0.15 272	0.27 299	0.17 168	0.37 234	0.28 194	0.27 231	0.25 200	0.24 243	0.23 302	0.28 231	0.25 344	0.09 279	0.19 462	0.07 92	0.07 135	0.09 256	0.23 452

ffm	0.27 372	0.17 322	0.84 480	0.21 146	0.13 171	0.29 341	0.21 334	0.38 245	0.46 423	0.31 306	0.44 415	0.34 361	0.24 323	0.28 231	0.12 11	0.08 195	0.28 536	0.12 430	0.11 399	0.08 173	0.37 540

tt1	0.22 234	0.16 290	0.49 241	0.26 382	0.15 272	0.31 377	0.19 267	0.38 245	0.46 423	0.21 163	0.19 134	0.13 83	0.16 196	0.28 231	0.12 11	0.08 195	0.28 536	0.08 173	0.06 65	0.08 173	0.37 540

MIM_Stereo	0.20 175	0.17 322	0.55 333	0.20 113	0.21 445	0.17 74	0.14 74	0.37 234	0.27 182	0.28 242	0.35 310	0.23 224	0.13 139	0.28 231	0.16 146	0.06 30	0.08 189	0.09 264	0.08 217	0.08 173	0.15 344

LL-Strereo2	0.21 211	0.25 439	0.53 313	0.32 499	0.20 428	0.25 271	0.14 74	0.32 171	0.25 153	0.25 210	0.20 143	0.24 243	0.12 108	0.28 231	0.18 202	0.07 71	0.07 125	0.12 430	0.09 308	0.09 256	0.16 360

EGLCR-Stereo	0.19 144	0.09 26	0.34 113	0.29 466	0.17 340	0.28 317	0.16 132	0.30 147	0.23 114	0.22 181	0.11 21	0.16 139	0.09 22	0.28 231	0.15 119	0.07 71	0.25 520	0.07 92	0.07 135	0.06 50	0.37 540

MIPNet	0.22 234	0.19 357	0.64 402	0.22 200	0.12 121	0.28 317	0.20 307	0.48 367	0.39 344	0.31 306	0.24 192	0.19 177	0.24 323	0.28 231	0.20 257	0.07 71	0.05 5	0.08 173	0.07 135	0.07 111	0.08 66

ICVP	0.24 296	0.13 179	0.45 184	0.26 382	0.14 211	0.30 355	0.25 434	0.47 356	0.35 287	0.29 266	0.43 405	0.35 375	0.25 336	0.28 231	0.25 344	0.12 427	0.09 231	0.09 264	0.09 308	0.09 256	0.11 217
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.24 296	0.19 357	0.76 450	0.27 420	0.18 370	0.41 468	0.24 420	0.45 337	0.36 303	0.23 189	0.27 221	0.20 189	0.18 246	0.28 231	0.19 233	0.12 427	0.11 305	0.10 339	0.10 365	0.11 371	0.13 298

RALAANet	0.21 211	0.24 424	0.53 313	0.23 253	0.14 211	0.22 210	0.13 51	0.38 245	0.30 229	0.29 266	0.26 208	0.25 255	0.15 176	0.28 231	0.20 257	0.08 195	0.08 189	0.09 264	0.08 217	0.10 319	0.07 22

SFCPSM	0.23 267	0.12 138	0.51 281	0.21 146	0.14 211	0.34 416	0.22 368	0.57 467	0.41 364	0.29 266	0.32 271	0.23 224	0.22 290	0.28 231	0.20 257	0.10 348	0.07 125	0.09 264	0.10 365	0.09 256	0.09 111

ACVNet	0.24 296	0.18 344	0.51 281	0.18 37	0.15 272	0.27 299	0.23 396	0.40 275	0.45 412	0.29 266	0.41 383	0.38 392	0.28 385	0.28 231	0.35 434	0.09 279	0.07 125	0.08 173	0.07 135	0.10 319	0.09 111

acv_ft	0.26 344	0.18 344	0.56 343	0.24 303	0.19 402	0.34 416	0.21 334	0.47 356	0.45 412	0.39 440	0.41 383	0.38 392	0.28 385	0.28 231	0.36 438	0.09 279	0.07 125	0.08 173	0.07 135	0.11 371	0.09 111

HI	0.21 211	0.16 290	0.50 263	0.18 37	0.15 272	0.17 74	0.16 132	0.35 207	0.22 100	0.38 422	0.38 344	0.36 380	0.24 323	0.29 253	0.22 302	0.06 30	0.05 5	0.08 173	0.09 308	0.09 256	0.08 66

CoSv	0.21 211	0.16 290	0.50 263	0.18 37	0.15 272	0.17 74	0.16 132	0.35 207	0.22 100	0.38 422	0.38 344	0.36 380	0.24 323	0.29 253	0.22 302	0.06 30	0.05 5	0.08 173	0.09 308	0.09 256	0.08 66

AIO-test1	0.21 211	0.22 397	0.56 343	0.31 493	0.24 490	0.21 181	0.16 132	0.42 298	0.37 318	0.17 118	0.26 208	0.18 167	0.12 108	0.29 253	0.15 119	0.08 195	0.07 125	0.10 339	0.11 399	0.07 111	0.10 176

PAM_32	0.26 344	0.10 51	0.63 397	0.24 303	0.19 402	0.51 518	0.26 445	0.43 307	0.30 229	0.32 331	0.28 228	0.60 526	0.28 385	0.29 253	0.20 257	0.08 195	0.14 368	0.08 173	0.10 365	0.07 111	0.15 344

rvit_0105_3	0.24 296	0.21 378	0.57 353	0.25 341	0.15 272	0.24 251	0.28 470	0.40 275	0.43 387	0.25 210	0.26 208	0.29 305	0.22 290	0.29 253	0.21 284	0.15 487	0.13 350	0.14 480	0.15 502	0.10 319	0.10 176

rvit_stereo_0075_2	0.25 321	0.18 344	0.65 407	0.27 420	0.22 460	0.22 210	0.15 99	0.41 293	0.36 303	0.27 231	0.37 336	0.29 305	0.21 283	0.29 253	0.20 257	0.17 511	0.12 329	0.19 529	0.12 441	0.14 448	0.14 327

StereoVision	0.23 267	0.23 413	0.55 333	0.27 420	0.17 340	0.23 229	0.22 368	0.40 275	0.32 249	0.21 163	0.51 464	0.22 210	0.16 196	0.29 253	0.19 233	0.11 387	0.12 329	0.13 456	0.13 473	0.10 319	0.08 66

PCWNet_CMD	0.23 267	0.14 224	0.48 221	0.21 146	0.13 171	0.28 317	0.17 168	0.47 356	0.47 436	0.30 289	0.36 325	0.37 386	0.24 323	0.29 253	0.21 284	0.09 279	0.06 52	0.10 339	0.08 217	0.11 371	0.11 217

Selective-RAFT	0.19 144	0.14 224	0.37 131	0.24 303	0.11 82	0.30 355	0.15 99	0.35 207	0.34 276	0.17 118	0.17 108	0.22 210	0.18 246	0.29 253	0.18 202	0.07 71	0.16 412	0.07 92	0.07 135	0.08 173	0.08 66

x	0.23 267	0.15 256	0.45 184	0.20 113	0.15 272	0.27 299	0.17 168	0.43 307	0.35 287	0.26 220	0.31 261	0.29 305	0.25 336	0.29 253	0.30 391	0.09 279	0.22 493	0.08 173	0.09 308	0.09 256	0.24 465

KYRaft	0.23 267	0.11 87	0.43 173	0.23 253	0.12 121	0.23 229	0.23 396	0.37 234	0.26 165	0.35 383	0.53 479	0.34 361	0.26 354	0.29 253	0.16 146	0.07 71	0.05 5	0.09 264	0.10 365	0.08 173	0.30 508

GrayStereo	0.26 344	0.10 51	0.45 184	0.27 420	0.14 211	0.23 229	0.46 551	0.36 219	0.33 265	0.40 449	0.47 448	0.30 325	0.78 564	0.29 253	0.17 172	0.07 71	0.06 52	0.08 173	0.09 308	0.07 111	0.15 344

RALCasStereoNet	0.22 234	0.22 397	0.48 221	0.23 253	0.23 473	0.22 210	0.18 222	0.32 171	0.27 182	0.22 181	0.30 250	0.22 210	0.15 176	0.29 253	0.20 257	0.08 195	0.22 493	0.07 92	0.06 65	0.10 319	0.25 475

MSMDNet	0.23 267	0.14 224	0.49 241	0.20 113	0.13 171	0.28 317	0.17 168	0.47 356	0.47 436	0.30 289	0.36 325	0.37 386	0.24 323	0.29 253	0.21 284	0.09 279	0.07 125	0.09 264	0.08 217	0.11 371	0.11 217

HITNet	0.22 234	0.23 413	0.60 382	0.20 113	0.09 15	0.27 299	0.15 99	0.45 337	0.33 265	0.29 266	0.33 291	0.27 279	0.22 290	0.29 253	0.27 366	0.07 71	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.09 256	0.11 217
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
Select-FE	0.27 372	0.18 344	0.87 490	0.23 253	0.22 460	0.29 341	0.18 222	0.53 414	0.28 194	0.30 289	0.33 291	0.45 451	0.29 405	0.30 268	0.21 284	0.08 195	0.10 271	0.08 173	0.13 473	0.08 173	0.20 418

xyz-stereo-finetune	0.17 106	0.17 322	0.29 74	0.17 15	0.08 6	0.24 251	0.21 334	0.30 147	0.32 249	0.19 145	0.22 172	0.19 177	0.15 176	0.30 268	0.22 302	0.06 30	0.06 52	0.08 173	0.06 65	0.06 50	0.07 22

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 382	0.17 322	0.96 512	0.29 466	0.31 536	0.29 341	0.21 334	0.53 414	0.28 194	0.27 231	0.55 488	0.41 419	0.18 246	0.30 268	0.22 302	0.08 195	0.10 271	0.08 173	0.13 473	0.12 412	0.20 418

MoCha-V2	0.18 116	0.12 138	0.40 149	0.30 477	0.24 490	0.16 54	0.15 99	0.28 110	0.19 56	0.16 103	0.16 94	0.13 83	0.13 139	0.30 268	0.13 40	0.06 30	0.28 536	0.06 32	0.06 65	0.06 50	0.25 475

EKT-Stereo	0.39 475	0.13 179	0.53 313	0.42 555	3.94 612	0.22 210	0.17 168	0.38 245	0.30 229	0.21 163	0.20 143	0.23 224	0.15 176	0.30 268	0.18 202	0.10 348	0.08 189	0.09 264	0.08 217	0.09 256	0.12 269

riskmin	0.24 296	0.10 51	0.43 173	0.32 499	0.26 507	0.33 401	0.19 267	0.44 328	0.30 229	0.24 197	0.27 221	0.37 386	0.25 336	0.30 268	0.22 302	0.09 279	0.18 449	0.09 264	0.13 473	0.10 319	0.27 491

UDGNet	0.24 296	0.37 513	0.53 313	0.25 341	0.14 211	0.24 251	0.18 222	0.32 171	0.44 400	0.29 266	0.28 228	0.24 243	0.20 273	0.30 268	0.21 284	0.16 497	0.07 125	0.21 536	0.11 399	0.16 468	0.11 217

PSM-AAD	0.26 344	0.11 87	0.43 173	0.24 303	0.12 121	0.27 299	0.37 522	0.36 219	0.30 229	0.36 396	0.39 362	0.28 292	0.77 563	0.30 268	0.16 146	0.07 71	0.06 52	0.12 430	0.11 399	0.09 256	0.21 430

RAFT	0.24 296	0.24 424	0.46 198	0.27 420	0.15 272	0.26 292	0.26 445	0.37 234	0.31 239	0.34 364	0.34 302	0.41 419	0.22 290	0.30 268	0.18 202	0.08 195	0.15 399	0.11 395	0.10 365	0.11 371	0.13 298

Prome-Stereo	0.22 234	0.10 51	0.43 173	0.24 303	0.13 171	0.23 229	0.23 396	0.37 234	0.27 182	0.33 344	0.58 501	0.24 243	0.28 385	0.30 268	0.16 146	0.07 71	0.05 5	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.20 418

CFNet_pseudo	0.23 267	0.14 224	0.48 221	0.20 113	0.13 171	0.27 299	0.17 168	0.46 345	0.45 412	0.30 289	0.37 336	0.38 392	0.23 302	0.30 268	0.22 302	0.09 279	0.06 52	0.11 395	0.08 217	0.11 371	0.11 217

GES	0.23 267	0.14 224	0.54 325	0.21 146	0.14 211	0.28 317	0.19 267	0.51 396	0.35 287	0.31 306	0.36 325	0.25 255	0.24 323	0.30 268	0.23 321	0.11 387	0.09 231	0.08 173	0.08 217	0.10 319	0.12 269

ccs_rob	0.23 267	0.14 224	0.48 221	0.20 113	0.13 171	0.27 299	0.17 168	0.46 345	0.45 412	0.30 289	0.37 336	0.38 392	0.23 302	0.30 268	0.22 302	0.09 279	0.06 52	0.11 395	0.08 217	0.12 412	0.11 217

DLNR-FE	10.53 618	12.31 625	20.33 631	105.85 639	23.36 634	0.14 18	0.13 51	3.25 614	0.20 67	0.16 103	0.23 183	0.16 139	0.10 51	0.31 281	0.16 146	2.59 616	0.32 562	0.07 92	0.07 135	40.66 639	0.28 499

SCV_C0	0.19 144	0.14 224	0.40 149	0.30 477	0.20 428	0.15 29	0.16 132	0.35 207	0.26 165	0.17 118	0.16 94	0.13 83	0.09 22	0.31 281	0.14 81	0.07 71	0.22 493	0.06 32	0.06 65	0.09 256	0.25 475

SCV	0.18 116	0.15 256	0.37 131	0.26 382	0.20 428	0.16 54	0.16 132	0.35 207	0.23 114	0.14 67	0.16 94	0.13 83	0.09 22	0.31 281	0.12 11	0.08 195	0.19 462	0.07 92	0.07 135	0.09 256	0.26 487

tt45	0.15 69	0.14 224	0.29 74	0.19 72	0.11 82	0.23 229	0.18 222	0.23 53	0.18 42	0.16 103	0.13 48	0.14 110	0.10 51	0.31 281	0.15 119	0.07 71	0.05 5	0.08 173	0.06 65	0.07 111	0.08 66

DCVSM-stereo	0.25 321	0.14 224	0.53 313	0.21 146	0.14 211	0.27 299	0.14 74	0.35 207	0.35 287	0.42 466	0.33 291	0.46 460	0.30 412	0.31 281	0.27 366	0.11 387	0.10 271	0.12 430	0.10 365	0.12 412	0.15 344

mmm	0.25 321	0.15 256	0.44 181	0.23 253	0.20 428	0.28 317	0.21 334	0.43 307	0.32 249	0.31 306	0.40 371	0.30 325	0.24 323	0.31 281	0.28 374	0.09 279	0.21 482	0.11 395	0.12 441	0.10 319	0.26 487

CFNet_ucs	0.25 321	0.14 224	0.51 281	0.20 113	0.15 272	0.29 341	0.18 222	0.51 396	0.46 423	0.32 331	0.42 391	0.38 392	0.23 302	0.31 281	0.22 302	0.11 387	0.08 189	0.12 430	0.09 308	0.13 425	0.13 298

IER	0.24 296	0.15 256	0.50 263	0.21 146	0.15 272	0.31 377	0.20 307	0.44 328	0.38 328	0.34 364	0.41 383	0.32 345	0.34 452	0.31 281	0.23 321	0.09 279	0.07 125	0.08 173	0.08 217	0.09 256	0.09 111

dd	0.23 267	0.32 486	0.55 333	0.23 253	0.12 121	0.27 299	0.21 334	0.32 171	0.45 412	0.30 289	0.29 236	0.25 255	0.17 216	0.31 281	0.26 355	0.13 449	0.07 125	0.10 339	0.08 217	0.12 412	0.09 111

GMM-Stereo	0.22 234	0.10 51	0.56 343	0.23 253	0.13 171	0.24 251	0.24 420	0.38 245	0.29 213	0.31 306	0.44 415	0.27 279	0.21 283	0.31 281	0.17 172	0.07 71	0.05 5	0.10 339	0.09 308	0.08 173	0.19 400

HUF	0.26 344	0.15 256	0.79 461	0.39 541	0.31 536	0.16 54	0.17 168	0.36 219	0.25 153	0.19 145	0.14 79	0.23 224	0.11 77	0.32 291	0.14 81	0.08 195	0.60 599	0.06 32	0.05 23	0.07 111	0.56 571

MyStereo05	0.24 296	0.15 256	0.58 368	0.22 200	0.14 211	0.25 271	0.22 368	0.50 385	0.54 487	0.32 331	0.23 183	0.26 274	0.23 302	0.32 291	0.25 344	0.07 71	0.12 329	0.09 264	0.09 308	0.09 256	0.11 217

MyStereo04	0.24 296	0.15 256	0.58 368	0.22 200	0.16 310	0.25 271	0.22 368	0.51 396	0.54 487	0.29 266	0.23 183	0.27 279	0.23 302	0.32 291	0.25 344	0.07 71	0.13 350	0.09 264	0.09 308	0.09 256	0.11 217

MSKI-zero shot	0.19 144	0.10 51	0.47 206	0.30 477	0.14 211	0.21 181	0.14 74	0.33 191	0.22 100	0.24 197	0.25 200	0.22 210	0.10 51	0.32 291	0.14 81	0.07 71	0.30 553	0.07 92	0.07 135	0.06 50	0.09 111

DLNR_Zeroshot_test	10.53 618	12.28 624	20.32 629	105.84 638	23.88 635	0.14 18	0.13 51	3.20 613	0.20 67	0.16 103	0.23 183	0.16 139	0.10 51	0.32 291	0.16 146	2.54 615	0.32 562	0.07 92	0.07 135	40.17 638	0.28 499

anonymousdsp2	0.23 267	0.11 87	0.42 167	0.26 382	0.24 490	0.25 271	0.17 168	0.43 307	0.37 318	0.30 289	0.23 183	0.24 243	0.15 176	0.32 291	0.17 172	0.07 71	0.28 536	0.07 92	0.05 23	0.08 173	0.44 556

anonymousdsp	0.20 175	0.13 179	0.49 241	0.28 448	0.20 428	0.21 181	0.17 168	0.29 129	0.24 128	0.22 181	0.13 48	0.12 69	0.12 108	0.32 291	0.13 40	0.07 71	0.26 527	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.48 563

IGEV-Stereo	0.20 175	0.13 179	0.49 241	0.28 448	0.20 428	0.21 181	0.17 168	0.29 129	0.24 128	0.22 181	0.13 48	0.12 69	0.12 108	0.32 291	0.13 40	0.07 71	0.26 527	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.48 563
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.29 402	0.11 87	0.86 487	0.33 510	0.24 490	0.32 394	0.26 445	0.60 502	0.26 165	0.41 461	0.21 161	0.28 292	0.19 268	0.32 291	0.24 330	0.07 71	0.31 557	0.07 92	0.09 308	0.08 173	0.47 560

AdaStereo	0.25 321	0.17 322	0.47 206	0.25 341	0.13 171	0.33 401	0.17 168	0.57 467	0.43 387	0.34 364	0.38 344	0.35 375	0.21 283	0.32 291	0.24 330	0.14 473	0.06 52	0.13 456	0.09 308	0.11 371	0.09 111
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.
ISRNet	0.28 382	0.15 256	0.54 325	0.27 420	0.19 402	0.24 251	0.15 99	0.47 356	0.45 412	0.40 449	0.49 458	0.42 432	0.27 362	0.33 301	0.30 391	0.20 534	0.12 329	0.17 514	0.16 512	0.16 468	0.21 430

MyStereo8	0.25 321	0.20 370	0.69 423	0.24 303	0.17 340	0.31 377	0.16 132	0.50 385	0.32 249	0.29 266	0.38 344	0.25 255	0.19 268	0.33 301	0.29 388	0.08 195	0.20 477	0.08 173	0.08 217	0.10 319	0.16 360

MyStereo07	0.18 116	0.15 256	0.44 181	0.22 200	0.16 310	0.25 271	0.22 368	0.31 164	0.26 165	0.22 181	0.13 48	0.12 69	0.13 139	0.33 301	0.14 81	0.07 71	0.13 350	0.09 264	0.09 308	0.09 256	0.11 217

HH	0.22 234	0.12 138	0.55 333	0.32 499	0.16 310	0.27 299	0.18 222	0.36 219	0.25 153	0.20 155	0.26 208	0.34 361	0.18 246	0.33 301	0.15 119	0.07 71	0.16 412	0.07 92	0.07 135	0.07 111	0.31 512

HanStereo	0.22 234	0.12 138	0.55 333	0.32 499	0.16 310	0.27 299	0.18 222	0.36 219	0.25 153	0.20 155	0.26 208	0.34 361	0.18 246	0.33 301	0.15 119	0.07 71	0.16 412	0.07 92	0.07 135	0.07 111	0.31 512

CBFPSM	0.28 382	0.23 413	0.76 450	0.21 146	0.14 211	0.38 452	0.26 445	0.42 298	0.37 318	0.34 364	0.36 325	0.55 506	0.38 474	0.33 301	0.40 452	0.08 195	0.08 189	0.07 92	0.08 217	0.09 256	0.12 269

ToySt	0.28 382	0.19 357	0.68 421	0.22 200	0.19 402	0.31 377	0.31 494	0.43 307	0.43 387	0.28 242	0.38 344	0.42 432	0.32 442	0.33 301	0.32 411	0.08 195	0.14 368	0.10 339	0.12 441	0.11 371	0.24 465

TestStereo1	0.23 267	0.22 397	0.50 263	0.27 420	0.14 211	0.26 292	0.27 454	0.43 307	0.38 328	0.29 266	0.39 362	0.23 224	0.21 283	0.33 301	0.18 202	0.08 195	0.08 189	0.09 264	0.08 217	0.08 173	0.10 176

RAFT_CTSACE	0.23 267	0.21 378	0.57 353	0.26 382	0.15 272	0.22 210	0.23 396	0.34 198	0.30 229	0.34 364	0.51 464	0.31 334	0.17 216	0.33 301	0.15 119	0.06 30	0.09 231	0.09 264	0.08 217	0.08 173	0.07 22

SA-5K	0.23 267	0.22 397	0.50 263	0.27 420	0.14 211	0.26 292	0.27 454	0.43 307	0.38 328	0.29 266	0.39 362	0.23 224	0.21 283	0.33 301	0.18 202	0.08 195	0.08 189	0.09 264	0.08 217	0.08 173	0.10 176

Sa-1000	0.24 296	0.20 370	0.53 313	0.23 253	0.14 211	0.30 355	0.23 396	0.50 385	0.41 364	0.30 289	0.50 461	0.26 274	0.19 268	0.33 301	0.16 146	0.08 195	0.10 271	0.10 339	0.11 399	0.08 173	0.08 66

AASNet	0.29 402	0.27 457	0.67 415	0.26 382	0.18 370	0.34 416	0.21 334	0.64 528	0.49 458	0.36 396	0.41 383	0.32 345	0.26 354	0.33 301	0.39 450	0.12 427	0.09 231	0.10 339	0.08 217	0.14 448	0.12 269

PFNet+	0.21 211	0.11 87	0.54 325	0.22 200	0.12 121	0.17 74	0.18 222	0.31 164	0.36 303	0.33 344	0.32 271	0.24 243	0.16 196	0.33 301	0.18 202	0.10 348	0.07 125	0.11 395	0.10 365	0.08 173	0.12 269

FTStereo	0.28 382	0.11 87	0.56 343	0.24 303	0.13 171	0.21 181	0.52 563	0.36 219	0.28 194	0.38 422	0.94 563	0.30 325	0.56 538	0.33 301	0.18 202	0.08 195	0.06 52	0.09 264	0.08 217	0.08 173	0.19 400

XX-Stereo	0.25 321	0.11 87	1.09 532	0.35 521	0.38 554	0.23 229	0.13 51	0.43 307	0.19 56	0.20 155	0.40 371	0.31 334	0.10 51	0.33 301	0.13 40	0.08 195	0.11 305	0.08 173	0.09 308	0.07 111	0.10 176

DisPM	0.20 175	0.11 87	0.52 302	0.24 303	0.13 171	0.18 99	0.19 267	0.30 147	0.31 239	0.33 344	0.34 302	0.23 224	0.16 196	0.34 316	0.17 172	0.09 279	0.06 52	0.09 264	0.08 217	0.08 173	0.12 269

RAFT+CT+SA	0.23 267	0.24 424	0.48 221	0.25 341	0.18 370	0.23 229	0.29 476	0.42 298	0.38 328	0.24 197	0.39 362	0.20 189	0.17 216	0.34 316	0.17 172	0.07 71	0.07 125	0.09 264	0.12 441	0.09 256	0.13 298

SA	0.24 296	0.22 397	0.55 333	0.23 253	0.14 211	0.25 271	0.23 396	0.48 367	0.42 376	0.28 242	0.44 415	0.23 224	0.23 302	0.34 316	0.17 172	0.07 71	0.09 231	0.11 395	0.11 399	0.08 173	0.09 111

NRIStereo	0.20 175	0.12 138	0.50 263	0.23 253	0.11 82	0.24 251	0.19 267	0.30 147	0.28 194	0.26 220	0.26 208	0.25 255	0.18 246	0.34 316	0.19 233	0.08 195	0.06 52	0.09 264	0.07 135	0.09 256	0.09 111

test_xeample3	0.22 234	0.17 322	0.81 466	0.21 146	0.15 272	0.20 153	0.18 222	0.40 275	0.25 153	0.19 145	0.12 37	0.13 83	0.12 108	0.34 316	0.33 420	0.07 71	0.20 477	0.07 92	0.08 217	0.08 173	0.34 525

BEATNet_4x	0.25 321	0.25 439	0.66 412	0.23 253	0.10 51	0.29 341	0.14 74	0.49 377	0.34 276	0.31 306	0.35 310	0.32 345	0.26 354	0.34 316	0.33 420	0.08 195	0.06 52	0.08 173	0.07 135	0.11 371	0.13 298

DN-CSS_ROB	0.24 296	0.33 490	0.69 423	0.25 341	0.14 211	0.26 292	0.13 51	0.42 298	0.35 287	0.30 289	0.42 391	0.22 210	0.20 273	0.34 316	0.22 302	0.07 71	0.06 52	0.11 395	0.11 399	0.11 371	0.09 111

FSD					0.41 559	0.28 317	0.27 454	0.32 171	0.30 229	0.27 231	0.27 221	0.29 305	0.27 362	0.35 323	0.28 374	0.23 540	0.49 584	0.27 548	0.26 560	0.26 542

AIO_rvc	0.20 175	0.16 290	0.49 241	0.41 552	0.29 524	0.15 29	0.17 168	0.21 33	0.19 56	0.17 118	0.14 79	0.13 83	0.08 8	0.35 323	0.13 40	0.07 71	0.19 462	0.06 32	0.05 23	0.06 50	0.41 548

GMStereo_Zeroshot	0.25 321	0.22 397	0.51 281	0.27 420	0.14 211	0.28 317	0.15 99	0.40 275	0.36 303	0.37 413	0.43 405	0.40 410	0.17 216	0.35 323	0.21 284	0.12 427	0.07 125	0.13 456	0.07 135	0.17 483	0.10 176

test_5	0.25 321	0.25 439	0.57 353	0.27 420	0.18 370	0.25 271	0.29 476	0.42 298	0.39 344	0.29 266	0.40 371	0.27 279	0.23 302	0.35 323	0.19 233	0.07 71	0.07 125	0.09 264	0.09 308	0.10 319	0.14 327

LCNet	0.22 234	0.12 138	0.42 167	0.26 382	0.12 121	0.23 229	0.19 267	0.36 219	0.28 194	0.28 242	0.35 310	0.26 274	0.30 412	0.35 323	0.17 172	0.07 71	0.05 5	0.09 264	0.10 365	0.13 425	0.22 444

UCFNet_RVC	0.25 321	0.21 378	0.49 241	0.19 72	0.15 272	0.34 416	0.18 222	0.47 356	0.36 303	0.30 289	0.35 310	0.40 410	0.26 354	0.35 323	0.24 330	0.13 449	0.08 189	0.13 456	0.14 491	0.13 425	0.13 298

999	0.15 69	0.13 179	0.30 82	0.19 72	0.12 121	0.20 153	0.17 168	0.25 88	0.20 67	0.14 67	0.16 94	0.14 110	0.11 77	0.36 329	0.16 146	0.07 71	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.06 50	0.08 66

rvit_105_1	0.28 382	0.24 424	0.65 407	0.27 420	0.19 402	0.31 377	0.35 513	0.46 345	0.53 482	0.31 306	0.32 271	0.32 345	0.27 362	0.36 329	0.26 355	0.16 497	0.14 368	0.15 497	0.17 523	0.11 371	0.11 217

1test111	0.22 234	0.16 290	0.50 263	0.27 420	0.13 171	0.31 377	0.19 267	0.43 307	0.32 249	0.21 163	0.20 143	0.13 83	0.17 216	0.36 329	0.28 374	0.08 195	0.28 536	0.08 173	0.06 65	0.09 256	0.23 452

iinet-f	0.31 426	0.23 413	1.16 542	0.20 113	0.16 310	0.44 485	0.23 396	0.47 356	0.38 328	0.36 396	0.44 415	0.41 419	0.35 459	0.36 329	0.43 464	0.10 348	0.09 231	0.08 173	0.08 217	0.13 425	0.12 269

gwcnet-sp	0.25 321	0.16 290	0.70 429	0.23 253	0.14 211	0.34 416	0.22 368	0.46 345	0.41 364	0.37 413	0.35 310	0.27 279	0.27 362	0.36 329	0.26 355	0.09 279	0.08 189	0.09 264	0.09 308	0.10 319	0.10 176

scenet	0.25 321	0.16 290	0.70 429	0.23 253	0.14 211	0.34 416	0.22 368	0.46 345	0.41 364	0.37 413	0.35 310	0.27 279	0.27 362	0.36 329	0.26 355	0.09 279	0.08 189	0.09 264	0.09 308	0.10 319	0.10 176

ssnet	0.25 321	0.16 290	0.70 429	0.23 253	0.14 211	0.34 416	0.22 368	0.46 345	0.41 364	0.37 413	0.35 310	0.27 279	0.27 362	0.36 329	0.26 355	0.09 279	0.08 189	0.09 264	0.09 308	0.10 319	0.10 176

qqq	0.24 296	0.16 290	0.46 198	0.20 113	0.15 272	0.23 229	0.20 307	0.43 307	0.32 249	0.26 220	0.31 261	0.28 292	0.25 336	0.36 329	0.28 374	0.08 195	0.22 493	0.10 339	0.11 399	0.09 256	0.23 452

iResNetv2_ROB	0.29 402	0.37 513	0.92 503	0.24 303	0.13 171	0.30 355	0.19 267	0.55 447	0.51 471	0.39 440	0.46 441	0.39 406	0.27 362	0.36 329	0.30 391	0.09 279	0.06 52	0.07 92	0.05 23	0.13 425	0.11 217

iResNet	0.25 321	0.22 397	0.62 392	0.26 382	0.11 82	0.31 377	0.23 396	0.46 345	0.45 412	0.34 364	0.43 405	0.27 279	0.23 302	0.36 329	0.37 444	0.08 195	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.08 173	0.10 176

xyz-stereo-finetune2	0.18 116	0.16 290	0.32 103	0.16 7	0.09 15	0.27 299	0.19 267	0.29 129	0.21 90	0.23 189	0.29 236	0.21 203	0.23 302	0.37 339	0.23 321	0.06 30	0.05 5	0.08 173	0.06 65	0.06 50	0.07 22

IPLGR	0.22 234	0.14 224	0.75 446	0.21 146	0.11 82	0.25 271	0.18 222	0.44 328	0.38 328	0.29 266	0.28 228	0.21 203	0.19 268	0.37 339	0.19 233	0.07 71	0.06 52	0.08 173	0.07 135	0.07 111	0.07 22

pcwnet_v2	0.32 432	0.16 290	1.22 553	0.23 253	0.19 402	0.32 394	0.19 267	0.61 510	0.61 519	0.37 413	0.45 429	0.35 375	0.29 405	0.37 339	0.26 355	0.14 473	0.11 305	0.12 430	0.11 399	0.14 448	0.18 385

IGEVStereo-DCA	0.20 175	0.17 322	0.41 158	0.22 200	0.15 272	0.20 153	0.17 168	0.28 110	0.23 114	0.19 145	0.12 37	0.14 110	0.12 108	0.38 342	0.31 401	0.07 71	0.16 412	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.36 532

rrr	0.22 234	0.17 322	0.79 461	0.22 200	0.15 272	0.20 153	0.18 222	0.40 275	0.27 182	0.19 145	0.12 37	0.14 110	0.12 108	0.38 342	0.31 401	0.07 71	0.16 412	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.28 499

hknet	0.26 344	0.15 256	0.49 241	0.25 341	0.16 310	0.35 431	0.22 368	0.59 491	0.40 354	0.34 364	0.35 310	0.43 439	0.28 385	0.38 342	0.26 355	0.09 279	0.07 125	0.11 395	0.10 365	0.09 256	0.10 176

AIO_test	0.20 175	0.12 138	0.46 198	0.45 560	0.38 554	0.15 29	0.17 168	0.28 110	0.20 67	0.19 145	0.13 48	0.14 110	0.09 22	0.39 345	0.13 40	0.07 71	0.21 482	0.06 32	0.06 65	0.06 50	0.34 525

fast-acv-ft	0.33 439	0.26 449	0.88 497	0.25 341	0.18 370	0.49 515	0.27 454	0.44 328	0.50 465	0.40 449	0.55 488	0.49 480	0.36 464	0.39 345	0.41 456	0.11 387	0.11 305	0.11 395	0.12 441	0.13 425	0.11 217

Wz-Net-LNSev	0.36 458	0.35 503	1.06 526	0.26 382	0.21 445	0.47 502	0.33 505	0.56 458	0.58 507	0.45 490	0.54 483	0.50 485	0.37 469	0.40 347	0.42 460	0.12 427	0.11 305	0.10 339	0.09 308	0.14 448	0.15 344

MMNet	0.28 382	0.19 357	0.54 325	0.24 303	0.17 340	0.47 502	0.22 368	0.47 356	0.53 482	0.40 449	0.43 405	0.36 380	0.34 452	0.40 347	0.35 434	0.08 195	0.08 189	0.09 264	0.09 308	0.10 319	0.09 111

UPFNet	0.27 372	0.15 256	0.47 206	0.25 341	0.20 428	0.37 446	0.27 454	0.50 385	0.40 354	0.36 396	0.38 344	0.37 386	0.29 405	0.40 347	0.34 427	0.10 348	0.10 271	0.10 339	0.10 365	0.10 319	0.08 66

YMNet	0.33 439	0.26 449	0.64 402	0.28 448	0.23 473	0.48 509	0.27 454	0.54 429	0.47 436	0.49 509	0.56 493	0.51 488	0.30 412	0.41 350	0.44 471	0.13 449	0.16 412	0.13 456	0.12 441	0.14 448	0.14 327

YMNet_1	0.33 439	0.26 449	0.64 402	0.28 448	0.23 473	0.48 509	0.27 454	0.54 429	0.47 436	0.49 509	0.56 493	0.51 488	0.30 412	0.41 350	0.44 471	0.13 449	0.16 412	0.13 456	0.12 441	0.14 448	0.14 327

DualNet (step1)	0.31 426	0.21 378	0.69 423	0.18 37	0.17 340	0.36 438	0.21 334	0.54 429	0.43 387	0.38 422	0.36 325	0.38 392	0.32 442	0.41 350	0.26 355	0.24 543	0.21 482	0.28 555	0.24 551	0.18 499	0.21 430

test_sample7	0.28 382	0.16 290	0.47 206	0.21 146	0.14 211	0.29 341	0.22 368	0.54 429	0.43 387	0.38 422	0.36 325	0.38 392	0.32 442	0.41 350	0.26 355	0.14 473	0.21 482	0.13 456	0.12 441	0.13 425	0.25 475

ssnet_v2	0.30 415	0.21 378	0.63 397	0.23 253	0.15 272	0.40 463	0.30 485	0.59 491	0.48 444	0.40 449	0.37 336	0.46 460	0.30 412	0.41 350	0.44 471	0.13 449	0.11 305	0.11 395	0.11 399	0.12 412	0.11 217

dad	0.30 415	0.38 520	0.60 382	0.22 200	0.14 211	0.32 394	0.21 334	0.35 207	0.51 471	0.45 490	0.45 429	0.46 460	0.23 302	0.41 350	0.27 366	0.21 536	0.11 305	0.20 534	0.11 399	0.15 460	0.11 217

LMCR-Stereo	0.28 382	0.22 397	0.56 343	0.29 466	0.14 211	0.37 446	0.23 396	0.57 467	0.36 303	0.40 449	0.40 371	0.29 305	0.30 412	0.41 350	0.38 446	0.11 387	0.07 125	0.09 264	0.07 135	0.13 425	0.10 176

UNet	0.28 382	0.16 290	0.70 429	0.24 303	0.20 428	0.44 485	0.21 334	0.52 404	0.42 376	0.36 396	0.40 371	0.43 439	0.33 450	0.41 350	0.32 411	0.09 279	0.07 125	0.10 339	0.09 308	0.10 319	0.09 111

STTStereo	0.30 415	0.24 424	0.83 476	0.25 341	0.17 340	0.30 355	0.24 420	0.49 377	0.39 344	0.39 440	0.41 383	0.44 445	0.28 385	0.41 350	0.30 391	0.13 449	0.13 350	0.13 456	0.16 512	0.12 412	0.12 269

PSMNet-RUCA	0.39 475	0.47 541	0.84 480	0.46 563	0.41 559	0.34 416	0.26 445	0.59 491	0.46 423	0.40 449	0.51 464	0.44 445	0.33 450	0.43 359	0.31 401	0.25 550	0.14 368	0.33 567	0.21 537	0.32 560	0.23 452

Anonymous_2	0.44 503	0.23 413	0.57 353	0.34 515	0.34 542	0.53 527	0.28 470	0.49 377	0.39 344	0.36 396	0.34 302	0.48 474	0.38 474	0.43 359	0.33 420	0.26 552	0.41 576	0.44 575	1.45 612	0.33 562	0.37 540

NINENet	0.27 372	0.16 290	0.49 241	0.23 253	0.16 310	0.44 485	0.17 168	0.63 522	0.49 458	0.33 344	0.38 344	0.31 334	0.22 290	0.43 359	0.22 302	0.11 387	0.10 271	0.12 430	0.08 217	0.12 412	0.11 217

iResNet_ROB	0.27 372	0.27 457	0.48 221	0.21 146	0.12 121	0.32 394	0.17 168	0.57 467	0.55 495	0.39 440	0.44 415	0.37 386	0.28 385	0.43 359	0.28 374	0.08 195	0.06 52	0.06 32	0.05 23	0.09 256	0.11 217

CRFU-Net	0.29 402	0.14 224	0.48 221	0.26 382	0.15 272	0.46 496	0.22 368	0.52 404	0.32 249	0.44 483	0.42 391	0.48 474	0.47 515	0.44 363	0.31 401	0.12 427	0.10 271	0.09 264	0.08 217	0.10 319	0.11 217

AAGNet	0.34 448	0.12 138	0.53 313	0.26 382	0.16 310	0.20 153	0.19 267	0.31 164	0.29 213	0.35 383	0.35 310	0.27 279	0.30 412	0.44 363	2.56 608	0.08 195	0.05 5	0.10 339	0.07 135	0.09 256	0.07 22

HCRNet	0.25 321	0.27 457	0.42 167	0.34 515	0.17 340	0.27 299	0.18 222	0.45 337	0.37 318	0.31 306	0.35 310	0.32 345	0.23 302	0.44 363	0.21 284	0.13 449	0.08 189	0.13 456	0.11 399	0.11 371	0.09 111

cf-r	0.26 344	0.22 397	0.66 412	0.22 200	0.14 211	0.28 317	0.22 368	0.44 328	0.42 376	0.32 331	0.42 391	0.43 439	0.27 362	0.44 363	0.27 366	0.11 387	0.07 125	0.08 173	0.10 365	0.08 173	0.09 111

DMCA-RVC	0.30 415	0.27 457	0.93 507	0.28 448	0.17 340	0.30 355	0.21 334	0.43 307	0.36 303	0.40 449	0.38 344	0.39 406	0.36 464	0.44 363	0.34 427	0.13 449	0.10 271	0.16 505	0.12 441	0.13 425	0.11 217

MLCV	0.25 321	0.23 413	0.59 375	0.22 200	0.09 15	0.30 355	0.18 222	0.40 275	0.38 328	0.38 422	0.44 415	0.31 334	0.22 290	0.44 363	0.32 411	0.07 71	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.07 111	0.08 66

test_sample1	0.24 296	0.13 179	0.40 149	0.20 113	0.13 171	0.29 341	0.19 267	0.43 307	0.30 229	0.27 231	0.34 302	0.31 334	0.28 385	0.45 369	0.27 366	0.09 279	0.16 412	0.08 173	0.08 217	0.09 256	0.22 444

DeepPruner_ROB	0.28 382	0.25 439	0.64 402	0.22 200	0.16 310	0.30 355	0.21 334	0.54 429	0.33 265	0.36 396	0.38 344	0.38 392	0.26 354	0.45 369	0.28 374	0.15 487	0.11 305	0.11 395	0.11 399	0.14 448	0.14 327

test_sample2	0.23 267	0.12 138	0.39 140	0.20 113	0.11 82	0.28 317	0.22 368	0.45 337	0.33 265	0.27 231	0.34 302	0.30 325	0.25 336	0.46 371	0.23 321	0.09 279	0.15 399	0.09 264	0.08 217	0.10 319	0.19 400

HGLStereo	0.29 402	0.19 357	0.60 382	0.24 303	0.21 445	0.33 401	0.23 396	0.52 404	0.44 400	0.36 396	0.49 458	0.41 419	0.35 459	0.46 371	0.34 427	0.11 387	0.11 305	0.09 264	0.09 308	0.11 371	0.12 269

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 402	0.24 424	0.81 466	0.26 382	0.18 370	0.30 355	0.22 368	0.52 404	0.41 364	0.38 422	0.42 391	0.42 432	0.28 385	0.46 371	0.31 401	0.11 387	0.08 189	0.10 339	0.11 399	0.10 319	0.12 269
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.28 382	0.19 357	0.47 206	0.25 341	0.14 211	0.36 438	0.21 334	0.49 377	0.43 387	0.46 496	0.52 471	0.42 432	0.30 412	0.46 371	0.38 446	0.10 348	0.07 125	0.11 395	0.11 399	0.10 319	0.11 217
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NLCSM	0.20 175	0.15 256	0.23 34	0.24 303	0.19 402	0.24 251	0.22 368	0.45 337	0.44 400	0.20 155	0.18 122	0.14 110	0.16 196	0.47 375	0.20 257	0.09 279	0.09 231	0.09 264	0.08 217	0.09 256	0.10 176

UDG	0.42 497	0.54 553	0.67 415	0.41 552	0.35 545	0.47 502	0.27 454	0.57 467	0.48 444	0.40 449	0.46 441	0.59 520	0.45 506	0.47 375	0.46 479	0.26 552	0.19 462	0.49 577	0.22 545	0.37 564	0.30 508

CoDeX	0.24 296	0.13 179	0.48 221	0.22 200	0.14 211	0.29 341	0.21 334	0.55 447	0.42 376	0.29 266	0.36 325	0.28 292	0.23 302	0.48 377	0.20 257	0.09 279	0.06 52	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.08 66

DRaft	0.25 321	0.11 87	0.47 206	0.18 37	0.12 121	0.28 317	0.23 396	0.34 198	0.40 354	0.38 422	0.60 509	0.20 189	0.41 491	0.48 377	0.41 456	0.07 71	0.06 52	0.08 173	0.08 217	0.07 111	0.08 66

ARAFT	0.26 344	0.30 475	0.87 490	0.22 200	0.12 121	0.30 355	0.24 420	0.46 345	0.34 276	0.33 344	0.28 228	0.29 305	0.20 273	0.49 379	0.19 233	0.08 195	0.06 52	0.12 430	0.11 399	0.09 256	0.09 111

delet	0.29 402	0.18 344	0.58 368	0.24 303	0.19 402	0.41 468	0.30 485	0.52 404	0.51 471	0.35 383	0.42 391	0.37 386	0.31 429	0.49 379	0.36 438	0.10 348	0.09 231	0.11 395	0.12 441	0.09 256	0.09 111

CFNet-ft	0.26 344	0.21 378	0.51 281	0.19 72	0.16 310	0.31 377	0.21 334	0.40 275	0.37 318	0.29 266	0.40 371	0.46 460	0.27 362	0.49 379	0.28 374	0.12 427	0.07 125	0.12 430	0.11 399	0.12 412	0.11 217

CFNet_RVC	0.26 344	0.21 378	0.51 281	0.19 72	0.16 310	0.31 377	0.21 334	0.40 275	0.37 318	0.29 266	0.40 371	0.46 460	0.27 362	0.49 379	0.28 374	0.12 427	0.07 125	0.12 430	0.11 399	0.12 412	0.11 217

GCST	0.50 524	0.67 572	0.82 470	1.04 596	0.55 575	0.38 452	0.11 18	0.42 298	0.33 265	0.42 466	0.35 310	0.29 305	0.18 246	0.50 383	0.23 321	0.70 590	0.42 577	0.79 593	0.62 597	0.63 579	0.47 560

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 439	0.25 439	0.82 470	0.22 200	0.17 340	0.46 496	0.28 470	0.53 414	0.53 482	0.43 477	0.57 498	0.44 445	0.31 429	0.50 383	0.48 484	0.10 348	0.06 52	0.08 173	0.06 65	0.11 371	0.12 269

IPLG	0.23 267	0.19 357	0.65 407	0.21 146	0.12 121	0.28 317	0.17 168	0.45 337	0.32 249	0.33 344	0.32 271	0.16 139	0.17 216	0.50 383	0.23 321	0.07 71	0.06 52	0.08 173	0.07 135	0.07 111	0.08 66

ASMatch	0.23 267	0.11 87	0.55 333	0.25 341	0.14 211	0.19 119	0.16 132	0.32 171	0.30 229	0.28 242	0.68 532	0.28 292	0.26 354	0.50 383	0.22 302	0.07 71	0.06 52	0.08 173	0.07 135	0.06 50	0.11 217

xxxx	0.39 475	0.14 224	0.47 206	0.20 113	0.16 310	0.38 452	0.20 307	0.61 510	0.43 387	0.30 289	0.44 415	0.38 392	0.25 336	0.50 383	2.41 606	0.11 387	0.21 482	0.09 264	0.10 365	0.10 319	0.26 487

aanetorigin	0.40 486	0.33 490	1.14 539	0.25 341	0.19 402	0.30 355	0.37 522	0.34 198	0.47 436	0.95 573	0.82 551	0.52 496	0.56 538	0.50 383	0.52 495	0.11 387	0.09 231	0.10 339	0.10 365	0.16 468	0.19 400

G2L-ROB	0.25 321	0.21 378	0.56 343	0.19 72	0.12 121	0.28 317	0.21 334	0.48 367	0.34 276	0.35 383	0.31 261	0.41 419	0.23 302	0.51 389	0.31 401	0.09 279	0.06 52	0.07 92	0.06 65	0.09 256	0.12 269

ITSA-stereo	0.26 344	0.16 290	0.39 140	0.24 303	0.11 82	0.28 317	0.18 222	0.58 481	0.59 514	0.32 331	0.32 271	0.33 353	0.28 385	0.51 389	0.34 427	0.11 387	0.08 189	0.11 395	0.11 399	0.11 371	0.15 344

DDUNet	0.45 506	0.60 566	0.71 436	0.45 560	0.39 556	0.46 496	0.32 499	0.53 414	0.44 400	0.46 496	0.53 479	0.57 513	0.38 474	0.51 389	0.43 464	0.34 566	0.21 482	0.56 581	0.25 556	0.41 567	0.36 532

OCTAStereo	0.22 234	0.11 87	0.52 302	0.25 341	0.12 121	0.21 181	0.18 222	0.40 275	0.35 287	0.28 242	0.30 250	0.22 210	0.17 216	0.51 389	0.21 284	0.09 279	0.06 52	0.09 264	0.08 217	0.08 173	0.13 298

Consistency-Raft	0.56 542	0.52 549	1.12 536	0.45 560	0.49 567	0.48 509	0.45 548	0.73 560	0.74 551	0.45 490	0.82 551	0.46 460	0.60 545	0.51 389	0.63 521	0.39 575	0.40 574	0.44 575	0.51 587	0.53 575	0.38 547

RE-Stereo	0.22 234	0.11 87	0.52 302	0.25 341	0.12 121	0.21 181	0.18 222	0.40 275	0.35 287	0.28 242	0.30 250	0.22 210	0.17 216	0.51 389	0.21 284	0.09 279	0.06 52	0.09 264	0.08 217	0.08 173	0.13 298

TVStereo	0.22 234	0.11 87	0.52 302	0.25 341	0.12 121	0.21 181	0.18 222	0.40 275	0.35 287	0.28 242	0.30 250	0.22 210	0.17 216	0.51 389	0.21 284	0.09 279	0.06 52	0.09 264	0.08 217	0.08 173	0.13 298

GEStereo_RVC	0.29 402	0.24 424	0.60 382	0.27 420	0.16 310	0.33 401	0.25 434	0.58 481	0.56 502	0.35 383	0.38 344	0.34 361	0.25 336	0.51 389	0.29 388	0.12 427	0.08 189	0.09 264	0.08 217	0.11 371	0.13 298

DDVS	0.26 344	0.16 290	0.45 184	0.25 341	0.17 340	0.34 416	0.21 334	0.43 307	0.31 239	0.34 364	0.41 383	0.47 470	0.21 283	0.52 397	0.29 388	0.11 387	0.09 231	0.11 395	0.09 308	0.13 425	0.16 360

NF-Stereo	0.22 234	0.11 87	0.52 302	0.25 341	0.12 121	0.21 181	0.18 222	0.40 275	0.35 287	0.28 242	0.30 250	0.22 210	0.17 216	0.52 397	0.21 284	0.09 279	0.06 52	0.09 264	0.08 217	0.08 173	0.13 298

LALA_ROB	0.38 470	0.31 479	0.65 407	0.30 477	0.21 445	0.46 496	0.39 533	0.63 522	0.54 487	0.53 527	0.52 471	0.69 555	0.36 464	0.52 397	0.48 484	0.18 522	0.11 305	0.16 505	0.14 491	0.17 483	0.16 360

G2L-Stereo_test	0.26 344	0.22 397	0.54 325	0.20 113	0.13 171	0.28 317	0.24 420	0.51 396	0.40 354	0.38 422	0.37 336	0.40 410	0.26 354	0.53 400	0.32 411	0.09 279	0.06 52	0.07 92	0.06 65	0.09 256	0.11 217

PSM-softLoss	0.22 234	0.11 87	0.53 313	0.25 341	0.12 121	0.20 153	0.17 168	0.39 266	0.29 213	0.29 266	0.32 271	0.24 243	0.16 196	0.53 400	0.21 284	0.09 279	0.06 52	0.10 339	0.09 308	0.08 173	0.12 269

KMStereo	0.22 234	0.11 87	0.53 313	0.25 341	0.12 121	0.20 153	0.17 168	0.39 266	0.29 213	0.29 266	0.32 271	0.24 243	0.16 196	0.53 400	0.21 284	0.09 279	0.06 52	0.10 339	0.09 308	0.08 173	0.12 269

DEmStereo	0.26 344	0.10 51	0.52 302	0.19 72	0.13 171	0.31 377	0.25 434	0.29 129	0.38 328	0.36 396	0.57 498	0.24 243	0.48 519	0.53 400	0.44 471	0.07 71	0.06 52	0.08 173	0.08 217	0.07 111	0.08 66

PSMNet-RSSM	0.26 344	0.21 378	0.50 263	0.21 146	0.14 211	0.25 271	0.21 334	0.50 385	0.38 328	0.31 306	0.45 429	0.40 410	0.27 362	0.53 400	0.24 330	0.12 427	0.08 189	0.11 395	0.13 473	0.10 319	0.10 176

DSFCA	0.29 402	0.18 344	0.48 221	0.21 146	0.17 340	0.39 457	0.32 499	0.49 377	0.44 400	0.44 483	0.38 344	0.40 410	0.30 412	0.53 400	0.38 446	0.12 427	0.10 271	0.10 339	0.11 399	0.11 371	0.11 217

test_sample4	0.26 344	0.14 224	0.53 313	0.21 146	0.12 121	0.32 394	0.21 334	0.53 414	0.38 328	0.33 344	0.38 344	0.28 292	0.25 336	0.54 406	0.25 344	0.10 348	0.14 368	0.10 339	0.09 308	0.11 371	0.16 360

test_sample3	0.25 321	0.14 224	0.52 302	0.20 113	0.12 121	0.33 401	0.20 307	0.53 414	0.38 328	0.32 331	0.35 310	0.29 305	0.24 323	0.54 406	0.25 344	0.10 348	0.14 368	0.09 264	0.09 308	0.11 371	0.15 344

FADNet-RVC-Resample	0.31 426	0.32 486	1.16 542	0.27 420	0.17 340	0.33 401	0.21 334	0.49 377	0.40 354	0.36 396	0.38 344	0.34 361	0.27 362	0.54 406	0.27 366	0.10 348	0.10 271	0.14 480	0.13 473	0.13 425	0.18 385

FADNet_RVC	0.31 426	0.35 503	0.98 516	0.24 303	0.16 310	0.30 355	0.17 168	0.52 404	0.39 344	0.30 289	0.38 344	0.30 325	0.29 405	0.54 406	0.33 420	0.14 473	0.14 368	0.14 480	0.16 512	0.21 523	0.24 465

ADCRef	0.41 493	0.33 490	1.05 524	0.26 382	0.21 445	0.49 515	0.27 454	0.54 429	0.51 471	0.51 518	0.59 505	0.35 375	0.47 515	0.54 406	1.35 583	0.09 279	0.08 189	0.12 430	0.12 441	0.12 412	0.13 298

ACV-stereo	0.30 415	0.20 370	0.82 470	0.23 253	0.16 310	0.48 509	0.20 307	0.38 245	0.34 276	0.29 266	0.33 291	0.66 547	0.43 501	0.55 411	0.31 401	0.10 348	0.09 231	0.09 264	0.09 308	0.11 371	0.12 269

raft_robust	0.25 321	0.23 413	0.44 181	0.22 200	0.13 171	0.23 229	0.22 368	0.52 404	0.50 465	0.33 344	0.32 271	0.33 353	0.23 302	0.55 411	0.18 202	0.07 71	0.11 305	0.08 173	0.10 365	0.08 173	0.07 22

RAFT_R40	0.22 234	0.11 87	0.52 302	0.25 341	0.13 171	0.18 99	0.18 222	0.32 171	0.31 239	0.33 344	0.33 291	0.30 325	0.23 302	0.55 411	0.19 233	0.08 195	0.05 5	0.10 339	0.08 217	0.09 256	0.07 22

IRAFT_RVC	0.23 267	0.15 256	0.54 325	0.26 382	0.12 121	0.19 119	0.23 396	0.41 293	0.39 344	0.31 306	0.30 250	0.29 305	0.24 323	0.55 411	0.23 321	0.08 195	0.06 52	0.10 339	0.08 217	0.08 173	0.08 66

RAFT-345	0.22 234	0.11 87	0.55 333	0.22 200	0.12 121	0.20 153	0.16 132	0.27 104	0.28 194	0.27 231	0.65 526	0.20 189	0.17 216	0.55 411	0.22 302	0.07 71	0.06 52	0.08 173	0.07 135	0.06 50	0.07 22

GwcNet-RSSM	0.28 382	0.25 439	0.61 388	0.22 200	0.14 211	0.28 317	0.24 420	0.46 345	0.44 400	0.33 344	0.46 441	0.41 419	0.28 385	0.55 411	0.31 401	0.11 387	0.07 125	0.09 264	0.10 365	0.10 319	0.09 111

coex_refinement	0.28 382	0.22 397	0.50 263	0.23 253	0.15 272	0.31 377	0.20 307	0.51 396	0.43 387	0.35 383	0.42 391	0.45 451	0.27 362	0.56 417	0.41 456	0.10 348	0.07 125	0.07 92	0.07 135	0.11 371	0.12 269

test_sample5	0.26 344	0.14 224	0.51 281	0.21 146	0.12 121	0.31 377	0.21 334	0.53 414	0.38 328	0.33 344	0.43 405	0.29 305	0.25 336	0.56 417	0.24 330	0.10 348	0.14 368	0.10 339	0.10 365	0.11 371	0.16 360

DualNet	0.26 344	0.14 224	0.51 281	0.21 146	0.12 121	0.31 377	0.21 334	0.53 414	0.38 328	0.34 364	0.44 415	0.29 305	0.25 336	0.56 417	0.24 330	0.10 348	0.14 368	0.10 339	0.10 365	0.11 371	0.16 360

SST-Stereo	0.22 234	0.11 87	0.52 302	0.25 341	0.14 211	0.19 119	0.17 168	0.32 171	0.26 165	0.34 364	0.33 291	0.29 305	0.25 336	0.56 417	0.18 202	0.08 195	0.05 5	0.10 339	0.08 217	0.09 256	0.07 22

ADLNet	0.30 415	0.19 357	0.59 375	0.23 253	0.19 402	0.34 416	0.23 396	0.56 458	0.44 400	0.43 477	0.41 383	0.43 439	0.28 385	0.56 417	0.36 438	0.11 387	0.08 189	0.11 395	0.11 399	0.11 371	0.15 344

DLCB_ROB	0.30 415	0.20 370	0.45 184	0.28 448	0.17 340	0.37 446	0.25 434	0.50 385	0.45 412	0.46 496	0.47 448	0.51 488	0.34 452	0.56 417	0.38 446	0.10 348	0.10 271	0.11 395	0.11 399	0.10 319	0.11 217

PWCDC_ROB	0.41 493	0.41 530	0.77 456	0.34 515	0.21 445	0.43 480	0.20 307	0.60 502	0.90 568	0.44 483	1.24 578	0.36 380	0.38 474	0.56 417	0.48 484	0.18 522	0.11 305	0.11 395	0.10 365	0.20 516	0.16 360

xyz-stereo	1.43 592	0.11 87	17.43 625	0.18 37	0.08 6	4.86 610	0.18 222	0.31 164	0.35 287	0.37 413	2.75 610	0.41 419	0.31 429	0.58 424	0.33 420	0.07 71	0.05 5	0.09 264	0.06 65	0.06 50	0.06 8

test_sample6	0.27 372	0.15 256	0.50 263	0.22 200	0.12 121	0.30 355	0.22 368	0.54 429	0.39 344	0.34 364	0.44 415	0.29 305	0.25 336	0.58 424	0.26 355	0.11 387	0.14 368	0.10 339	0.10 365	0.11 371	0.16 360

SQANet	0.44 503	0.57 560	0.89 499	0.49 566	0.39 556	0.47 502	0.23 396	0.53 414	0.44 400	0.41 461	0.48 457	0.47 470	0.34 452	0.58 424	0.43 464	0.38 573	0.15 399	0.40 573	0.21 537	0.50 571	0.34 525

THIR-Stereo	0.30 415	0.15 256	0.46 198	0.19 72	0.11 82	0.28 317	0.70 577	0.33 191	0.36 303	0.37 413	0.64 524	0.33 353	0.49 524	0.58 424	0.44 471	0.08 195	0.06 52	0.08 173	0.09 308	0.07 111	0.08 66

RAFT-RH_RVC	0.26 344	0.13 179	0.57 353	0.22 200	0.12 121	0.25 271	0.14 74	0.27 104	0.29 213	0.38 422	1.14 573	0.23 224	0.18 246	0.58 424	0.24 330	0.07 71	0.06 52	0.10 339	0.07 135	0.06 50	0.08 66

StereoDRNet	0.34 448	0.28 465	0.70 429	0.28 448	0.21 445	0.43 480	0.30 485	0.63 522	0.51 471	0.47 502	0.40 371	0.48 474	0.31 429	0.58 424	0.44 471	0.12 427	0.10 271	0.12 430	0.11 399	0.13 425	0.13 298

NCCL2	0.37 465	0.33 490	0.59 375	0.37 530	0.23 473	0.42 475	0.41 542	0.56 458	0.44 400	0.47 502	0.47 448	0.61 529	0.39 481	0.58 424	0.41 456	0.16 497	0.13 350	0.21 536	0.22 545	0.16 468	0.18 385

ETE_ROB	0.36 458	0.32 486	0.64 402	0.30 477	0.18 370	0.40 463	0.38 530	0.59 491	0.49 458	0.50 515	0.52 471	0.62 532	0.37 469	0.58 424	0.43 464	0.13 449	0.10 271	0.14 480	0.12 441	0.17 483	0.18 385

222	0.45 506	0.14 224	0.43 173	0.19 72	0.15 272	0.36 438	0.20 307	0.60 502	0.43 387	0.37 413	0.45 429	0.30 325	0.28 385	0.59 432	3.72 612	0.11 387	0.19 462	0.08 173	0.09 308	0.09 256	0.27 491

psm_up	0.30 415	0.21 378	0.58 368	0.26 382	0.18 370	0.32 394	0.27 454	0.57 467	0.45 412	0.38 422	0.41 383	0.45 451	0.40 486	0.59 432	0.32 411	0.11 387	0.12 329	0.13 456	0.12 441	0.11 371	0.11 217

GANet-RSSM	0.26 344	0.19 357	0.54 325	0.21 146	0.14 211	0.27 299	0.22 368	0.47 356	0.34 276	0.30 289	0.40 371	0.41 419	0.30 412	0.59 432	0.25 344	0.11 387	0.08 189	0.09 264	0.09 308	0.10 319	0.10 176

AF-Net	0.40 486	0.31 479	0.74 442	0.33 510	0.24 490	0.43 480	0.30 485	0.64 528	0.67 533	0.44 483	0.69 535	0.65 543	0.52 529	0.59 432	0.48 484	0.16 497	0.12 329	0.19 529	0.14 491	0.16 468	0.14 327

ADCP+	0.48 520	0.36 510	1.47 570	0.26 382	0.22 460	0.57 534	0.40 537	0.56 458	0.54 487	0.46 496	0.52 471	0.46 460	0.53 534	0.59 432	1.93 599	0.10 348	0.08 189	0.11 395	0.11 399	0.14 448	0.15 344

DStereoO	0.55 537	0.35 503	0.68 421	0.44 557	0.49 567	0.41 468	1.08 599	0.58 481	0.73 549	0.49 509	0.53 479	0.51 488	0.85 570	0.60 437	0.75 534	0.83 597	0.28 536	0.38 570	0.19 530	0.52 574	0.35 529

SMFormer	0.27 372	0.13 179	0.47 206	0.20 113	0.10 51	0.28 317	0.19 267	0.54 429	0.48 444	0.35 383	0.42 391	0.31 334	0.27 362	0.60 437	0.34 427	0.10 348	0.16 412	0.08 173	0.09 308	0.10 319	0.16 360

tta	0.27 372	0.13 179	0.47 206	0.20 113	0.10 51	0.28 317	0.19 267	0.54 429	0.48 444	0.35 383	0.42 391	0.31 334	0.27 362	0.60 437	0.34 427	0.10 348	0.16 412	0.08 173	0.09 308	0.08 173	0.13 298

qqq1	0.26 344	0.13 179	0.47 206	0.20 113	0.10 51	0.28 317	0.19 267	0.54 429	0.48 444	0.35 383	0.42 391	0.31 334	0.27 362	0.60 437	0.21 284	0.10 348	0.16 412	0.07 92	0.07 135	0.08 173	0.13 298

fff1	0.26 344	0.13 179	0.47 206	0.20 113	0.10 51	0.28 317	0.19 267	0.54 429	0.48 444	0.35 383	0.42 391	0.31 334	0.27 362	0.60 437	0.21 284	0.10 348	0.16 412	0.07 92	0.07 135	0.08 173	0.13 298

test_xeample	0.39 475	0.14 224	0.46 198	0.19 72	0.16 310	0.34 416	0.22 368	0.59 491	0.43 387	0.33 344	0.47 448	0.30 325	0.27 362	0.60 437	2.44 607	0.10 348	0.21 482	0.09 264	0.09 308	0.09 256	0.25 475

GwcNet	0.37 465	0.29 469	1.12 536	0.25 341	0.24 490	0.48 509	0.27 454	0.58 481	0.60 517	0.39 440	0.54 483	0.51 488	0.34 452	0.60 437	0.46 479	0.13 449	0.12 329	0.12 430	0.11 399	0.13 425	0.15 344

DFGA-Net	0.26 344	0.33 490	0.70 429	0.22 200	0.15 272	0.25 271	0.17 168	0.41 293	0.40 354	0.30 289	0.32 271	0.21 203	0.18 246	0.61 444	0.33 420	0.08 195	0.06 52	0.10 339	0.09 308	0.11 371	0.09 111

G2L-Stereo	0.27 372	0.23 413	0.61 388	0.22 200	0.14 211	0.25 271	0.19 267	0.48 367	0.37 318	0.33 344	0.38 344	0.40 410	0.23 302	0.61 444	0.33 420	0.11 387	0.09 231	0.10 339	0.08 217	0.09 256	0.11 217

TCMNet	0.34 448	0.28 465	0.81 466	0.29 466	0.30 529	0.40 463	0.28 470	0.53 414	0.49 458	0.38 422	0.46 441	0.40 410	0.30 412	0.61 444	0.42 460	0.14 473	0.13 350	0.15 497	0.14 491	0.18 499	0.19 400

Wz-Net-MNSev	0.39 475	0.35 503	0.99 518	0.26 382	0.21 445	0.59 540	0.39 533	0.58 481	0.61 519	0.49 509	0.56 493	0.53 501	0.37 469	0.61 444	0.47 482	0.11 387	0.09 231	0.11 395	0.11 399	0.15 460	0.15 344

PSMNet-ADL	0.26 344	0.16 290	0.39 140	0.27 420	0.14 211	0.32 394	0.22 368	0.45 337	0.37 318	0.28 242	0.34 302	0.41 419	0.28 385	0.61 444	0.32 411	0.11 387	0.10 271	0.09 264	0.11 399	0.10 319	0.13 298

CrosDoStereo	0.32 432	0.11 87	0.53 313	0.19 72	0.12 121	0.22 210	1.07 596	0.36 219	0.38 328	0.38 422	0.60 509	0.28 292	0.45 506	0.61 444	0.56 507	0.08 195	0.06 52	0.08 173	0.09 308	0.08 173	0.09 111

TransformOpticalFlow	0.24 296	0.14 224	0.57 353	0.24 303	0.11 82	0.21 181	0.19 267	0.43 307	0.34 276	0.30 289	0.43 405	0.36 380	0.31 429	0.61 444	0.20 257	0.07 71	0.05 5	0.08 173	0.07 135	0.06 50	0.08 66

DeepStereo_LL	0.32 432	0.11 87	0.53 313	0.19 72	0.12 121	0.22 210	1.07 596	0.36 219	0.38 328	0.38 422	0.60 509	0.28 292	0.45 506	0.61 444	0.56 507	0.08 195	0.06 52	0.08 173	0.09 308	0.08 173	0.09 111

FAT-Stereo	0.36 458	0.19 357	0.75 446	0.26 382	0.18 370	0.34 416	0.30 485	0.62 518	0.61 519	0.47 502	0.61 517	0.59 520	0.50 525	0.61 444	0.36 438	0.13 449	0.14 368	0.13 456	0.12 441	0.14 448	0.20 418

G-Net	0.47 517	0.26 449	1.02 521	0.34 515	0.28 514	0.89 570	0.35 513	0.47 356	0.46 423	0.68 553	1.20 575	0.64 541	0.59 543	0.61 444	0.60 514	0.16 497	0.14 368	0.17 514	0.13 473	0.22 527	0.21 430

Nwc_Net	0.39 475	0.29 469	0.84 480	0.32 499	0.24 490	0.45 493	0.30 485	0.67 542	0.51 471	0.39 440	0.70 536	0.59 520	0.48 519	0.61 444	0.45 478	0.16 497	0.12 329	0.19 529	0.21 537	0.14 448	0.15 344

STrans-v2	0.25 321	0.14 224	0.56 343	0.21 146	0.12 121	0.23 229	0.20 307	0.50 385	0.31 239	0.31 306	0.42 391	0.35 375	0.35 459	0.62 455	0.24 330	0.07 71	0.05 5	0.08 173	0.07 135	0.06 50	0.08 66

TestStereo	0.22 234	0.24 424	0.48 221	0.25 341	0.11 82	0.22 210	0.22 368	0.32 171	0.31 239	0.24 197	0.34 302	0.23 224	0.19 268	0.62 455	0.19 233	0.08 195	0.07 125	0.10 339	0.07 135	0.11 371	0.07 22

ac_64	0.28 382	0.16 290	0.62 392	0.25 341	0.17 340	0.36 438	0.22 368	0.48 367	0.35 287	0.36 396	0.37 336	0.51 488	0.30 412	0.62 455	0.34 427	0.11 387	0.09 231	0.10 339	0.10 365	0.09 256	0.09 111

PFNet	0.24 296	0.11 87	0.63 397	0.25 341	0.14 211	0.22 210	0.19 267	0.40 275	0.35 287	0.36 396	0.32 271	0.27 279	0.20 273	0.63 458	0.23 321	0.09 279	0.05 5	0.09 264	0.08 217	0.08 173	0.08 66

FINET	0.58 546	0.48 545	1.35 563	0.38 539	0.37 551	0.96 575	1.13 601	0.84 577	1.05 579	0.50 515	0.70 536	0.45 451	0.61 549	0.63 458	0.62 518	0.26 552	0.28 536	0.14 480	0.13 473	0.20 516	0.44 556

RP	0.38 470	0.26 449	0.67 415	0.31 493	0.24 490	0.37 446	0.29 476	0.53 414	0.61 519	0.42 466	0.65 526	0.62 532	0.51 527	0.63 458	0.43 464	0.17 511	0.15 399	0.17 514	0.15 502	0.17 483	0.19 400

DRN-Test	0.35 455	0.20 370	0.75 446	0.28 448	0.19 402	0.46 496	0.29 476	0.68 547	0.54 487	0.49 509	0.47 448	0.44 445	0.35 459	0.63 458	0.44 471	0.13 449	0.09 231	0.13 456	0.12 441	0.13 425	0.13 298

CBMV	0.36 458	0.25 439	0.61 388	0.24 303	0.14 211	0.42 475	0.33 505	0.56 458	0.52 481	0.54 531	0.52 471	0.51 488	0.58 541	0.63 458	0.43 464	0.15 487	0.16 412	0.18 522	0.16 512	0.13 425	0.19 400
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DStereoRT	0.40 486	0.16 290	0.74 442	0.25 341	0.17 340	0.42 475	0.19 267	0.50 385	0.48 444	0.31 306	0.40 371	0.32 345	0.39 481	0.64 463	0.31 401	0.09 279	0.11 305	1.56 612	0.43 579	0.08 173	0.41 548

SepStereo	0.27 372	0.13 179	0.49 241	0.24 303	0.18 370	0.30 355	0.24 420	0.48 367	0.48 444	0.42 466	0.45 429	0.34 361	0.31 429	0.64 463	0.24 330	0.09 279	0.07 125	0.09 264	0.07 135	0.10 319	0.11 217

RAFT + AFF	0.30 415	0.33 490	0.76 450	0.25 341	0.17 340	0.30 355	0.33 505	0.55 447	0.42 376	0.28 242	0.30 250	0.31 334	0.31 429	0.64 463	0.32 411	0.09 279	0.11 305	0.11 395	0.10 365	0.12 412	0.16 360

SHD	0.45 506	0.34 499	0.89 499	0.37 530	0.28 514	0.46 496	0.23 396	0.72 559	0.96 575	0.65 548	0.61 517	0.61 529	0.48 519	0.64 463	0.69 528	0.16 497	0.16 412	0.16 505	0.16 512	0.21 523	0.25 475

ADCPNet	0.51 528	0.36 510	1.82 585	0.27 420	0.23 473	0.71 553	0.39 533	0.56 458	0.54 487	0.52 521	0.60 509	0.66 547	0.57 540	0.64 463	1.23 572	0.15 487	0.18 449	0.14 480	0.23 549	0.19 508	0.22 444

anonymity	0.57 544	0.55 554	0.74 442	0.48 565	0.63 580	0.56 532	0.43 545	0.71 555	0.51 471	0.64 547	0.55 488	0.57 513	0.61 549	0.65 468	0.57 510	0.55 581	0.55 593	0.50 578	0.54 589	0.51 573	0.61 580

DGSMNet	0.63 555	0.32 486	1.01 520	0.54 570	0.73 587	0.62 543	1.36 605	0.62 518	0.58 507	0.38 422	0.62 520	0.52 496	0.34 452	0.65 468	0.47 482	0.54 580	0.61 600	0.67 586	0.61 596	0.65 581	0.69 593

FADNet-RVC	0.34 448	0.43 534	0.97 514	0.25 341	0.20 428	0.33 401	0.20 307	0.51 396	0.42 376	0.34 364	0.40 371	0.41 419	0.29 405	0.65 468	0.36 438	0.14 473	0.14 368	0.14 480	0.15 502	0.19 508	0.20 418

FADNet	0.34 448	0.43 534	0.88 497	0.24 303	0.22 460	0.37 446	0.19 267	0.56 458	0.49 458	0.32 331	0.36 325	0.43 439	0.32 442	0.65 468	0.30 391	0.17 511	0.16 412	0.14 480	0.16 512	0.25 538	0.21 430

DISCO	0.33 439	0.16 290	0.55 333	0.26 382	0.16 310	0.48 509	0.25 434	0.52 404	0.58 507	0.38 422	0.45 429	0.63 536	0.37 469	0.65 468	0.50 491	0.10 348	0.07 125	0.09 264	0.08 217	0.13 425	0.13 298

XPNet_ROB	0.35 455	0.26 449	0.58 368	0.28 448	0.19 402	0.37 446	0.31 494	0.57 467	0.51 471	0.52 521	0.54 483	0.57 513	0.38 474	0.65 468	0.48 484	0.17 511	0.12 329	0.13 456	0.12 441	0.16 468	0.17 380

w-ln-seven	0.45 506	0.40 527	1.40 567	0.27 420	0.22 460	0.58 536	0.33 505	0.65 534	0.83 558	0.59 541	0.63 521	0.53 501	0.39 481	0.66 474	0.81 543	0.12 427	0.11 305	0.13 456	0.12 441	0.16 468	0.17 380

UGAM-zero	0.26 344	0.11 87	0.56 343	0.20 113	0.16 310	0.28 317	0.18 222	0.48 367	0.25 153	0.31 306	0.28 228	0.56 511	0.32 442	0.66 474	0.17 172	0.07 71	0.10 271	0.07 92	0.09 308	0.07 111	0.31 512

iRaft-Stereo_5w	0.25 321	0.24 424	0.50 263	0.23 253	0.18 370	0.19 119	0.19 267	0.39 266	0.35 287	0.28 242	0.36 325	0.34 361	0.23 302	0.66 474	0.28 374	0.07 71	0.07 125	0.08 173	0.07 135	0.09 256	0.14 327

CSP-Net	0.28 382	0.17 322	0.41 158	0.22 200	0.14 211	0.44 485	0.24 420	0.52 404	0.42 376	0.42 466	0.44 415	0.42 432	0.27 362	0.66 474	0.30 391	0.12 427	0.09 231	0.08 173	0.08 217	0.10 319	0.10 176

EDNetEfficient	0.64 557	0.39 524	2.52 595	0.26 382	0.26 507	0.39 457	0.49 558	0.42 298	1.06 580	1.38 592	0.86 556	0.61 529	0.97 579	0.66 474	1.62 593	0.11 387	0.10 271	0.10 339	0.12 441	0.20 516	0.19 400

ADCL	0.50 524	0.30 475	1.15 540	0.28 448	0.19 402	0.77 560	0.64 573	0.57 467	0.73 549	0.57 538	0.73 541	0.55 506	0.60 545	0.66 474	1.53 589	0.11 387	0.10 271	0.13 456	0.13 473	0.15 460	0.16 360

ADCMid	0.53 534	0.45 538	1.46 569	0.27 420	0.22 460	0.51 518	0.38 530	0.61 510	0.58 507	0.75 558	0.67 530	0.62 532	0.66 559	0.66 474	1.75 594	0.13 449	0.12 329	0.17 514	0.17 523	0.20 516	0.21 430

PSMNet_ROB	0.36 458	0.31 479	0.71 436	0.31 493	0.21 445	0.44 485	0.44 547	0.61 510	0.49 458	0.39 440	0.45 429	0.49 480	0.32 442	0.66 474	0.53 499	0.14 473	0.10 271	0.15 497	0.14 491	0.13 425	0.13 298

PDISCO_ROB	0.45 506	0.37 513	0.89 499	0.44 557	0.37 551	0.70 552	0.35 513	0.75 563	0.78 553	0.45 490	0.53 479	0.65 543	0.40 486	0.68 482	0.52 495	0.22 539	0.12 329	0.21 536	0.19 530	0.26 542	0.22 444

Syn2CoEx	0.39 475	0.39 524	1.08 531	0.35 521	0.21 445	0.41 468	0.29 476	0.63 522	0.51 471	0.43 477	0.56 493	0.45 451	0.45 506	0.69 483	0.39 450	0.17 511	0.14 368	0.16 505	0.12 441	0.13 425	0.16 360

SuperB	0.50 524	0.37 513	2.16 592	0.23 253	0.15 272	0.41 468	0.32 499	0.50 385	0.83 558	0.44 483	0.51 464	0.33 353	0.45 506	0.69 483	1.07 565	0.10 348	0.08 189	0.09 264	0.08 217	0.95 599	0.18 385

stereogan	0.39 475	0.20 370	0.78 460	0.28 448	0.22 460	0.65 549	0.26 445	0.62 518	0.65 528	0.45 490	0.60 509	0.67 551	0.45 506	0.69 483	0.37 444	0.14 473	0.14 368	0.14 480	0.12 441	0.20 516	0.19 400

w-ln-seven-2	0.40 486	0.37 513	1.34 561	0.28 448	0.18 370	0.38 452	0.29 476	0.53 414	0.59 514	0.47 502	0.56 493	0.46 460	0.42 497	0.70 486	0.64 522	0.10 348	0.10 271	0.12 430	0.11 399	0.14 448	0.16 360

test_sample9	0.45 506	0.21 378	0.69 423	0.18 37	0.17 340	0.36 438	0.21 334	0.54 429	0.43 387	0.38 422	0.36 325	0.38 392	0.32 442	0.70 486	1.01 558	0.24 543	1.93 613	0.28 555	0.24 551	0.18 499	0.21 430

test_sample8	0.52 531	0.21 378	0.69 423	0.18 37	0.17 340	0.36 438	0.21 334	0.57 467	0.38 328	0.63 545	0.39 362	1.16 577	0.68 560	0.70 486	1.01 558	0.24 543	1.93 613	0.28 555	0.24 551	0.18 499	0.21 430

ADLNet2	0.31 426	0.23 413	0.77 456	0.23 253	0.18 370	0.36 438	0.24 420	0.55 447	0.54 487	0.33 344	0.38 344	0.45 451	0.31 429	0.70 486	0.36 438	0.10 348	0.08 189	0.09 264	0.09 308	0.12 412	0.11 217

OMP-Stereo	0.24 296	0.16 290	0.48 221	0.30 477	0.13 171	0.21 181	0.16 132	0.38 245	0.35 287	0.34 364	0.30 250	0.33 353	0.20 273	0.70 486	0.24 330	0.08 195	0.06 52	0.09 264	0.07 135	0.08 173	0.07 22

IIG-Stereo	0.24 296	0.16 290	0.47 206	0.29 466	0.12 121	0.23 229	0.14 74	0.40 275	0.33 265	0.35 383	0.37 336	0.33 353	0.22 290	0.70 486	0.26 355	0.08 195	0.06 52	0.09 264	0.07 135	0.08 173	0.07 22

SACVNet	0.32 432	0.25 439	0.59 375	0.26 382	0.19 402	0.35 431	0.25 434	0.54 429	0.41 364	0.43 477	0.45 429	0.46 460	0.34 452	0.71 492	0.30 391	0.14 473	0.10 271	0.12 430	0.12 441	0.16 468	0.20 418

RTSC	0.43 501	0.37 513	0.95 511	0.30 477	0.20 428	0.50 517	0.23 396	0.65 534	0.86 564	0.56 535	0.54 483	0.51 488	0.36 464	0.71 492	0.92 549	0.13 449	0.14 368	0.11 395	0.13 473	0.18 499	0.19 400

NVstereo2D	0.32 432	0.18 344	0.63 397	0.24 303	0.23 473	0.43 480	0.28 470	0.60 502	0.58 507	0.28 242	0.39 362	0.42 432	0.30 412	0.71 492	0.30 391	0.13 449	0.09 231	0.13 456	0.10 365	0.20 516	0.18 385

HBP-ISP	0.34 448	0.35 503	0.76 450	0.23 253	0.17 340	0.33 401	0.22 368	0.56 458	0.47 436	0.42 466	0.49 458	0.33 353	0.41 491	0.73 495	0.27 366	0.18 522	0.19 462	0.24 545	0.20 535	0.16 468	0.16 360

AACVNet	0.28 382	0.22 397	0.55 333	0.23 253	0.14 211	0.30 355	0.19 267	0.43 307	0.33 265	0.39 440	0.42 391	0.44 445	0.29 405	0.73 495	0.28 374	0.11 387	0.09 231	0.11 395	0.09 308	0.13 425	0.12 269

ccnet	0.43 501	0.34 499	0.62 392	0.28 448	0.33 540	0.60 541	0.34 510	0.68 547	0.47 436	0.54 531	0.66 528	0.56 511	0.46 513	0.73 495	0.66 525	0.26 552	0.19 462	0.24 545	0.22 545	0.27 548	0.25 475

MFMNet_re	0.74 563	0.84 582	1.16 542	0.64 574	0.70 585	0.79 562	0.71 578	0.77 566	0.85 562	0.79 566	0.86 556	0.69 555	0.80 566	0.73 495	0.65 523	0.66 588	0.59 598	0.61 585	0.58 594	0.68 584	0.71 594

otaku	0.60 549	0.73 576	1.13 538	0.64 574	0.45 566	0.73 556	0.37 522	0.67 542	0.67 533	0.52 521	0.75 544	0.66 547	0.46 513	0.74 499	0.59 513	0.55 581	0.34 567	0.56 581	0.36 573	0.65 581	0.49 565

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 470	0.43 534	0.72 441	0.35 521	0.19 402	0.51 518	0.25 434	0.56 458	0.39 344	0.42 466	0.47 448	0.47 470	0.27 362	0.74 499	0.32 411	0.38 573	0.19 462	0.27 548	0.17 523	0.29 555	0.27 491

RGC	0.41 493	0.35 503	0.76 450	0.35 521	0.28 514	0.41 468	0.29 476	0.60 502	0.55 495	0.47 502	0.64 524	0.63 536	0.47 515	0.74 499	0.46 479	0.16 497	0.15 399	0.21 536	0.21 537	0.19 508	0.21 430

XQC	0.47 517	0.45 538	1.07 528	0.40 546	0.28 514	0.58 536	0.38 530	0.67 542	0.76 552	0.53 527	0.47 448	0.59 520	0.47 515	0.74 499	0.80 541	0.18 522	0.14 368	0.18 522	0.16 512	0.26 542	0.24 465

PWC_ROB	0.41 493	0.38 520	0.92 503	0.26 382	0.20 428	0.39 457	0.19 267	0.61 510	0.69 539	0.58 540	0.84 554	0.52 496	0.44 504	0.74 499	0.62 518	0.13 449	0.09 231	0.14 480	0.10 365	0.17 483	0.18 385

coex-ft	3.48 609	0.81 581	48.53 637	0.24 303	0.19 402	0.53 527	0.47 554	0.49 377	2.36 605	7.18 619	1.20 575	0.96 572	2.53 608	0.75 504	2.14 603	0.13 449	0.15 399	0.14 480	0.12 441	0.22 527	0.47 560

S-Stereo	0.39 475	0.20 370	1.04 523	0.28 448	0.22 460	0.39 457	0.31 494	0.58 481	0.69 539	0.40 449	0.59 505	0.48 474	0.41 491	0.75 504	0.42 460	0.12 427	0.15 399	0.13 456	0.13 473	0.16 468	0.25 475

NCC-stereo	0.42 497	0.31 479	0.87 490	0.32 499	0.29 524	0.47 502	0.37 522	0.68 547	0.53 482	0.42 466	0.58 501	0.57 513	0.52 529	0.75 504	0.54 503	0.18 522	0.14 368	0.18 522	0.25 556	0.17 483	0.18 385

Abc-Net	0.42 497	0.31 479	0.87 490	0.32 499	0.29 524	0.47 502	0.37 522	0.68 547	0.53 482	0.42 466	0.58 501	0.57 513	0.52 529	0.75 504	0.54 503	0.18 522	0.14 368	0.18 522	0.25 556	0.17 483	0.18 385
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
HSM-Net_RVC	0.28 382	0.12 138	0.48 221	0.19 72	0.11 82	0.35 431	0.21 334	0.64 528	0.44 400	0.40 449	0.43 405	0.50 485	0.27 362	0.75 504	0.25 344	0.08 195	0.07 125	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.09 111
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CBMV_ROB	0.36 458	0.21 378	0.57 353	0.22 200	0.14 211	0.35 431	0.20 307	0.55 447	0.47 436	0.52 521	0.58 501	0.45 451	0.53 534	0.75 504	0.50 491	0.18 522	0.19 462	0.23 543	0.21 537	0.15 460	0.20 418

DAS	0.28 382	0.13 179	0.49 241	0.24 303	0.18 370	0.30 355	0.24 420	0.48 367	0.48 444	0.42 466	0.45 429	0.34 361	0.31 429	0.76 510	0.24 330	0.09 279	0.07 125	0.09 264	0.07 135	0.10 319	0.11 217

EDNetEfficientorigin	7.48 615	0.57 560	139.59 639	0.25 341	0.17 340	0.44 485	0.30 485	0.48 367	1.04 578	1.29 589	1.02 568	0.82 564	0.87 574	0.76 510	1.02 561	0.10 348	0.09 231	0.12 430	0.11 399	0.22 527	0.25 475

hitnet-ft	0.31 426	0.21 378	0.56 343	0.19 72	0.14 211	0.40 463	0.23 396	0.46 345	0.42 376	0.37 413	0.46 441	0.53 501	0.35 459	0.76 510	0.35 434	0.14 473	0.10 271	0.14 480	0.10 365	0.15 460	0.14 327

CFNet	0.29 402	0.29 469	0.57 353	0.23 253	0.14 211	0.34 416	0.15 99	0.53 414	0.46 423	0.31 306	0.40 371	0.38 392	0.27 362	0.76 510	0.28 374	0.10 348	0.07 125	0.11 395	0.11 399	0.11 371	0.09 111

DispNO	0.29 402	0.24 424	0.83 476	0.23 253	0.17 340	0.25 271	0.22 368	0.47 356	0.42 376	0.33 344	0.39 362	0.38 392	0.28 385	0.78 514	0.35 434	0.09 279	0.07 125	0.10 339	0.10 365	0.09 256	0.09 111

Wz-Net-SNSev	0.45 506	0.53 552	1.42 568	0.31 493	0.21 445	0.44 485	0.45 548	0.64 528	0.68 537	0.46 496	0.66 528	0.62 532	0.40 486	0.78 514	0.65 523	0.12 427	0.11 305	0.12 430	0.13 473	0.17 483	0.19 400

edge stereo	0.40 486	0.22 397	0.87 490	0.27 420	0.22 460	0.38 452	0.26 445	0.59 491	0.56 502	0.53 527	0.60 509	0.71 559	0.50 525	0.78 514	0.43 464	0.16 497	0.15 399	0.19 529	0.14 491	0.17 483	0.19 400

DANet	0.37 465	0.25 439	0.67 415	0.37 530	0.22 460	0.42 475	0.25 434	0.50 385	0.44 400	0.52 521	0.50 461	0.59 520	0.42 497	0.78 514	0.53 499	0.13 449	0.12 329	0.14 480	0.12 441	0.17 483	0.21 430
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
Ntro	0.61 551	0.75 579	1.16 542	0.67 576	0.50 569	0.76 557	0.37 522	0.68 547	0.71 544	0.50 515	0.59 505	0.65 543	0.52 529	0.79 518	0.58 512	0.58 584	0.32 562	0.57 584	0.34 570	0.69 586	0.50 567

RASNet	0.30 415	0.19 357	0.59 375	0.23 253	0.19 402	0.33 401	0.20 307	0.50 385	0.41 364	0.31 306	0.44 415	0.47 470	0.38 474	0.79 518	0.40 452	0.09 279	0.07 125	0.07 92	0.09 308	0.08 173	0.10 176

LSM	1.68 601	0.48 545	2.91 600	2.28 612	17.60 624	0.52 524	0.55 567	0.65 534	0.78 553	0.84 567	1.11 571	0.63 536	0.55 536	0.79 518	0.53 499	0.16 497	0.25 520	0.18 522	0.21 537	0.25 538	2.37 615

z-ln-s-r	0.35 455	0.30 475	1.02 521	0.23 253	0.14 211	0.30 355	0.26 445	0.46 345	0.55 495	0.33 344	0.61 517	0.39 406	0.31 429	0.80 521	0.77 537	0.08 195	0.06 52	0.08 173	0.08 217	0.11 371	0.10 176

PS-NSSS	0.33 439	0.36 510	0.61 388	0.24 303	0.18 370	0.33 401	0.24 420	0.59 491	0.42 376	0.38 422	0.52 471	0.36 380	0.31 429	0.80 521	0.32 411	0.18 522	0.14 368	0.21 536	0.15 502	0.17 483	0.14 327

DispFullNet	0.67 558	0.94 588	1.63 577	0.77 587	1.19 605	0.53 527	0.25 434	0.61 510	0.72 546	0.70 555	0.60 509	0.69 555	0.90 575	0.80 521	0.52 495	0.27 556	0.13 350	0.74 589	0.31 568	0.68 584	0.44 556

WCMA_ROB	0.55 537	0.27 457	0.76 450	0.26 382	0.22 460	0.62 543	0.36 520	0.57 467	0.58 507	0.97 575	1.40 583	1.28 583	0.94 578	0.80 521	0.80 541	0.20 534	0.17 437	0.16 505	0.16 512	0.19 508	0.29 505

GASNet	0.39 475	0.58 563	1.27 555	0.35 521	0.23 473	0.35 431	0.23 396	0.63 522	0.56 502	0.41 461	0.38 344	0.45 451	0.30 412	0.81 525	0.42 460	0.16 497	0.11 305	0.14 480	0.14 491	0.23 532	0.12 269

RainbowNet	0.76 567	1.00 592	1.29 557	0.82 588	0.63 580	0.79 562	0.52 563	0.83 573	0.93 571	0.61 544	0.79 549	0.79 562	0.62 554	0.82 526	0.67 527	0.80 596	0.55 593	0.79 593	0.49 583	0.81 591	0.62 581

ADCS	0.62 552	0.56 556	1.54 575	0.30 477	0.25 503	0.56 532	0.46 551	0.71 555	0.86 564	0.77 564	0.72 538	0.68 553	0.62 554	0.82 526	2.33 605	0.17 511	0.16 412	0.16 505	0.17 523	0.23 532	0.27 491

DeepPrunerF	0.46 514	0.37 513	1.50 572	0.34 515	0.30 529	0.36 438	0.37 522	0.64 528	1.15 589	0.41 461	0.45 429	0.40 410	0.41 491	0.82 526	0.53 499	0.18 522	0.14 368	0.23 543	0.21 537	0.17 483	0.18 385

AnyNet_C32	0.55 537	0.51 548	1.34 561	0.29 466	0.28 514	0.61 542	0.62 572	0.57 467	0.62 523	0.63 545	0.68 532	0.54 505	0.55 536	0.82 526	1.81 595	0.15 487	0.15 399	0.15 497	0.18 528	0.21 523	0.25 475

PA-Net	0.40 486	0.35 503	1.05 524	0.32 499	0.28 514	0.39 457	0.43 545	0.53 414	0.56 502	0.35 383	0.43 405	0.41 419	0.36 464	0.83 530	0.61 517	0.12 427	0.23 502	0.16 505	0.23 549	0.13 425	0.20 418
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
APVNet	0.38 470	0.26 449	0.87 490	0.26 382	0.22 460	0.52 524	0.35 513	0.64 528	0.46 423	0.40 449	0.52 471	0.48 474	0.39 481	0.84 531	0.48 484	0.13 449	0.14 368	0.15 497	0.16 512	0.16 468	0.16 360

MFN_U_SF_RVC	0.58 546	0.58 563	1.31 559	0.39 541	0.23 473	0.72 554	0.30 485	0.83 573	0.68 537	0.74 557	0.74 542	0.86 565	0.60 545	0.84 531	0.83 544	0.29 559	0.27 531	0.32 564	0.37 575	0.31 557	0.33 522

pmcnn	0.54 536	0.24 424	1.06 526	0.25 341	0.26 507	0.40 463	0.31 494	0.55 447	0.55 495	0.56 535	1.22 577	2.53 605	0.39 481	0.84 531	1.08 566	0.09 279	0.06 52	0.06 32	0.05 23	0.10 319	0.14 327

1111x	0.39 475	0.17 322	0.80 465	0.23 253	0.15 272	0.33 401	0.27 454	0.62 518	0.48 444	0.32 331	0.43 405	0.40 410	0.29 405	0.86 534	1.60 592	0.09 279	0.23 502	0.09 264	0.12 441	0.10 319	0.23 452

psmorigin	0.52 531	0.29 469	3.10 602	0.24 303	0.19 402	0.39 457	0.24 420	0.52 404	0.45 412	0.66 550	0.68 532	0.70 558	0.52 529	0.86 534	0.49 490	0.15 487	0.17 437	0.13 456	0.14 491	0.16 468	0.23 452

SAMSARA	0.62 552	0.47 541	0.93 507	0.70 580	0.50 569	1.15 582	1.29 604	0.79 567	0.70 542	0.77 564	0.55 488	0.92 568	0.58 541	0.87 536	0.77 537	0.19 531	0.27 531	0.18 522	0.19 530	0.27 548	0.28 499

AANet_RVC	0.33 439	0.31 479	0.69 423	0.23 253	0.14 211	0.30 355	0.23 396	0.49 377	0.55 495	0.39 440	0.60 509	0.43 439	0.30 412	0.88 537	0.54 503	0.11 387	0.08 189	0.07 92	0.07 135	0.10 319	0.12 269

HSM	0.29 402	0.18 344	0.48 221	0.21 146	0.15 272	0.33 401	0.20 307	0.55 447	0.39 344	0.36 396	0.39 362	0.67 551	0.32 442	0.88 537	0.24 330	0.09 279	0.07 125	0.08 173	0.07 135	0.09 256	0.10 176

PVD	0.62 552	0.41 530	0.93 507	0.44 557	0.39 556	0.63 547	0.51 562	0.86 578	1.27 590	0.93 572	1.09 570	0.81 563	0.85 570	0.89 539	0.89 548	0.21 536	0.23 502	0.22 541	0.19 530	0.28 553	0.41 548

RYNet	0.38 470	0.23 413	0.65 407	0.26 382	0.28 514	0.62 543	0.33 505	0.61 510	0.62 523	0.42 466	0.39 362	0.58 519	0.40 486	0.89 539	0.57 510	0.11 387	0.09 231	0.12 430	0.11 399	0.19 508	0.22 444

DPSNet	0.51 528	0.26 449	1.16 542	0.28 448	0.21 445	0.76 557	0.56 568	0.89 582	0.82 557	0.49 509	0.51 464	0.64 541	0.81 568	0.89 539	0.85 546	0.17 511	0.16 412	0.13 456	0.13 473	0.26 542	0.27 491

CVANet_RVC	0.34 448	0.25 439	0.77 456	0.27 420	0.17 340	0.34 416	0.28 470	0.55 447	0.50 465	0.43 477	0.46 441	0.44 445	0.31 429	0.90 542	0.27 366	0.15 487	0.10 271	0.14 480	0.14 491	0.15 460	0.15 344

MSMD_ROB	0.63 555	0.34 499	0.70 429	0.30 477	0.25 503	0.88 569	0.35 513	0.58 481	0.67 533	1.13 585	1.52 587	1.75 594	1.05 583	0.90 542	0.60 514	0.24 543	0.22 493	0.27 548	0.27 564	0.25 538	0.27 491

ff1	0.36 458	0.17 322	0.84 480	0.21 146	0.13 171	0.29 341	0.21 334	0.38 245	0.46 423	0.31 306	0.44 415	0.34 361	0.24 323	0.91 544	1.30 576	0.08 195	0.28 536	0.12 430	0.11 399	0.08 173	0.37 540

mmx	0.37 465	0.17 322	0.84 480	0.21 146	0.13 171	0.29 341	0.21 334	0.57 467	0.48 444	0.31 306	0.44 415	0.34 361	0.24 323	0.91 544	1.30 576	0.10 348	0.20 477	0.12 430	0.11 399	0.11 371	0.23 452

xxx	0.37 465	0.17 322	0.84 480	0.21 146	0.13 171	0.29 341	0.21 334	0.57 467	0.48 444	0.31 306	0.44 415	0.34 361	0.24 323	0.91 544	1.30 576	0.10 348	0.20 477	0.12 430	0.11 399	0.11 371	0.23 452

GANetREF_RVC	0.45 506	0.52 549	0.87 490	0.39 541	0.20 428	0.51 518	0.50 560	0.68 547	0.67 533	0.47 502	0.46 441	0.50 485	0.43 501	0.91 544	0.40 452	0.28 558	0.21 482	0.32 564	0.19 530	0.28 553	0.23 452
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
SGM-Forest	0.42 497	0.44 537	0.92 503	0.24 303	0.16 310	0.45 493	0.40 537	0.58 481	0.50 465	0.54 531	0.63 521	0.52 496	0.51 527	0.91 544	0.66 525	0.17 511	0.17 437	0.17 514	0.15 502	0.15 460	0.21 430
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
UGAM	0.28 382	0.18 344	0.57 353	0.26 382	0.13 171	0.23 229	0.26 445	0.33 191	0.45 412	0.32 331	0.42 391	0.45 451	0.22 290	0.92 549	0.23 321	0.08 195	0.09 231	0.14 480	0.13 473	0.10 319	0.10 176

TDLM	0.32 432	0.27 457	0.52 302	0.30 477	0.15 272	0.33 401	0.32 499	0.54 429	0.50 465	0.44 483	0.43 405	0.39 406	0.30 412	0.92 549	0.30 391	0.14 473	0.09 231	0.13 456	0.12 441	0.13 425	0.14 327

zh-mn7	0.50 524	0.57 560	1.82 585	0.25 341	0.19 402	0.45 493	0.29 476	0.59 491	0.84 561	0.67 551	0.97 564	0.49 480	0.41 491	0.93 551	0.73 532	0.12 427	0.10 271	0.11 395	0.11 399	0.13 425	0.17 380

LL-Strereo	0.32 432	0.33 490	0.77 456	0.26 382	0.24 490	0.22 210	0.23 396	0.58 481	0.44 400	0.35 383	0.32 271	0.41 419	0.40 486	0.93 551	0.25 344	0.08 195	0.13 350	0.11 395	0.09 308	0.09 256	0.22 444

NOSS_ROB	0.33 439	0.24 424	0.49 241	0.27 420	0.16 310	0.34 416	0.19 267	0.55 447	0.50 465	0.34 364	0.37 336	0.42 432	0.30 412	0.93 551	0.25 344	0.19 531	0.20 477	0.24 545	0.22 545	0.17 483	0.25 475

PASM	0.49 523	0.41 530	1.15 540	0.37 530	0.35 545	0.42 475	0.42 543	0.54 429	0.65 528	0.54 531	0.54 483	0.63 536	0.48 519	0.94 554	0.51 494	0.27 556	0.30 553	0.30 559	0.33 569	0.29 555	0.29 505

DStereoSA	1.00 579	0.46 540	1.33 560	0.68 577	0.86 598	1.26 587	2.25 614	0.83 573	1.41 594	0.57 538	1.92 599	0.57 513	2.07 603	0.96 555	1.84 597	0.36 569	0.55 593	0.28 555	0.53 588	0.45 569	0.90 602

CC-Net-ROB	0.46 514	0.55 554	0.86 487	0.38 539	0.23 473	0.51 518	0.30 485	0.69 553	0.51 471	0.46 496	0.51 464	0.48 474	0.38 474	0.96 555	0.40 452	0.36 569	0.23 502	0.56 581	0.25 556	0.34 563	0.22 444

GANet	0.40 486	0.28 465	0.67 415	0.31 493	0.18 370	0.43 480	0.39 533	0.60 502	0.46 423	0.48 508	0.78 546	0.55 506	0.45 506	0.96 555	0.55 506	0.13 449	0.14 368	0.13 456	0.12 441	0.15 460	0.16 360

SANet	0.58 546	0.41 530	1.38 564	0.27 420	0.16 310	0.72 554	0.48 555	0.71 555	1.34 592	0.69 554	0.97 564	0.94 569	0.78 564	0.97 558	0.93 550	0.14 473	0.12 329	0.12 430	0.12 441	0.18 499	0.20 418

z-mn7	0.48 520	0.52 549	1.28 556	0.26 382	0.19 402	0.62 543	0.34 510	0.59 491	0.96 575	0.45 490	0.97 564	0.53 501	0.41 491	0.99 559	0.70 529	0.11 387	0.10 271	0.10 339	0.10 365	0.14 448	0.16 360

FCDSN-DC	0.67 558	0.38 520	0.83 476	0.37 530	0.30 529	0.66 550	0.37 522	0.69 553	0.70 542	1.15 587	1.53 588	1.70 593	1.38 592	1.00 560	0.83 544	0.24 543	0.22 493	0.27 548	0.26 560	0.27 548	0.32 517
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ACVNet-4b	0.76 567	0.90 585	1.67 579	0.73 583	0.51 573	0.80 565	0.31 494	0.74 562	0.81 556	0.51 518	0.72 538	0.94 569	0.43 501	1.01 561	1.32 580	1.18 609	0.22 493	0.77 591	0.45 580	0.70 587	0.50 567

AnyNet_C01	0.68 560	0.69 573	2.64 597	0.33 510	0.27 512	0.93 571	0.64 573	0.66 540	0.65 528	0.70 555	0.97 564	0.75 561	0.63 556	1.01 561	1.52 588	0.17 511	0.16 412	0.17 514	0.17 523	0.24 536	0.28 499

ELAS	0.80 570	0.40 527	0.91 502	0.39 541	0.35 545	1.52 597	0.81 586	0.97 584	0.98 577	1.47 602	1.58 590	1.19 579	1.33 591	1.01 561	1.21 570	0.29 559	0.27 531	0.30 559	0.29 567	0.32 560	0.36 532
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_1	0.77 569	0.92 587	1.79 584	0.73 583	0.53 574	0.78 561	0.42 543	0.88 580	0.90 568	0.75 558	0.76 545	1.32 584	0.80 566	1.04 564	0.70 529	0.57 583	0.32 562	0.72 588	0.35 571	0.70 587	0.50 567

Wz-Net-TNSev	0.55 537	0.72 574	1.90 587	0.26 382	0.21 445	0.64 548	0.45 548	0.66 540	0.71 544	0.52 521	0.55 488	0.71 559	0.63 556	1.04 564	0.94 552	0.16 497	0.15 399	0.13 456	0.15 502	0.21 523	0.24 465

WZ-Net	0.56 542	0.49 547	2.14 591	0.30 477	0.24 490	0.58 536	0.48 555	0.65 534	0.80 555	0.51 518	0.72 538	0.68 553	0.60 545	1.06 566	1.01 558	0.13 449	0.10 271	0.11 395	0.12 441	0.19 508	0.23 452

SPS-STEREO	0.74 563	0.72 574	1.18 549	0.52 569	0.57 577	0.76 557	0.50 560	0.80 568	0.66 532	0.97 575	0.88 559	0.94 569	0.74 562	1.08 567	1.04 563	0.58 584	0.51 586	0.50 578	0.50 586	0.56 576	0.72 595
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
zh-sn7	0.52 531	0.64 569	1.77 582	0.30 477	0.20 428	0.47 502	0.40 537	0.60 502	0.65 528	0.53 527	0.82 551	0.52 496	0.59 543	1.10 568	0.96 554	0.13 449	0.13 350	0.13 456	0.13 473	0.17 483	0.20 418

FC-DCNN	0.73 562	0.33 490	0.84 480	0.33 510	0.28 514	0.82 566	0.40 537	0.82 571	0.83 558	1.43 595	1.60 592	1.97 596	1.38 592	1.10 568	0.93 550	0.24 543	0.22 493	0.27 548	0.26 560	0.26 542	0.32 517

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 534	0.60 566	0.98 516	0.40 546	0.25 503	0.87 568	0.57 569	0.60 502	0.64 527	0.60 542	0.67 530	0.63 536	0.42 497	1.13 570	0.50 491	0.23 540	0.28 536	0.27 548	0.35 571	0.25 538	0.33 522

ELAS_RVC	0.80 570	0.40 527	1.10 533	0.40 546	0.35 545	0.93 571	1.10 600	0.87 579	1.12 587	1.40 593	1.39 581	1.27 582	1.55 600	1.13 570	1.13 567	0.29 559	0.27 531	0.30 559	0.28 565	0.31 557	0.36 532
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	0.75 566	0.33 490	0.82 470	0.33 510	0.28 514	0.85 567	0.40 537	0.88 580	0.86 564	1.46 597	1.65 593	2.08 598	1.40 594	1.14 572	0.95 553	0.24 543	0.22 493	0.27 548	0.26 560	0.26 542	0.32 517

ACVNet_2	0.94 575	0.98 591	1.71 581	0.83 589	0.63 580	1.02 577	0.64 573	1.16 589	1.43 596	1.02 579	1.39 581	1.47 587	0.86 573	1.16 573	0.79 540	0.63 587	0.43 580	0.78 592	0.49 583	0.80 590	0.57 574

MeshStereo	0.60 549	0.31 479	0.71 436	0.22 200	0.17 340	0.66 550	0.36 520	0.81 570	0.63 525	1.48 603	1.32 580	1.65 591	0.83 569	1.18 574	0.74 533	0.17 511	0.17 437	0.17 514	0.14 491	0.17 483	0.19 400
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
SDNR	0.47 517	0.29 469	0.92 503	0.24 303	0.37 551	1.27 588	0.17 168	0.54 429	0.58 507	0.44 483	0.85 555	0.55 506	0.28 385	1.19 575	0.52 495	0.23 540	0.24 515	0.17 514	0.13 473	0.19 508	0.26 487

SGM_RVC	0.57 544	0.22 397	0.60 382	0.26 382	0.16 310	0.97 576	0.46 551	0.76 565	0.90 568	1.03 581	0.92 562	1.16 577	0.93 577	1.21 576	0.72 531	0.17 511	0.16 412	0.16 505	0.16 512	0.16 468	0.24 465
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
NaN_ROB	0.44 503	0.38 520	0.94 510	0.30 477	0.20 428	0.52 524	0.49 558	0.61 510	0.60 517	0.56 535	0.47 448	0.49 480	0.42 497	1.24 577	0.76 536	0.12 427	0.18 449	0.12 430	0.13 473	0.12 412	0.18 385

SGM+DAISY	1.12 588	0.86 583	1.64 578	0.68 577	0.80 594	1.68 599	1.68 610	1.08 587	1.10 583	1.53 604	1.76 597	1.47 587	1.53 599	1.24 577	1.42 587	0.66 588	0.65 605	0.52 580	0.54 589	0.57 577	0.91 603

IMH-64-1	0.94 575	0.95 589	1.07 528	0.98 593	0.76 588	0.93 571	0.72 579	1.30 592	1.11 585	0.91 570	1.45 584	1.14 575	1.00 580	1.25 579	0.97 555	0.77 592	0.51 586	0.97 597	0.55 592	0.90 593	0.66 589

IMH-64	0.94 575	0.95 589	1.07 528	0.98 593	0.76 588	0.93 571	0.72 579	1.30 592	1.11 585	0.91 570	1.45 584	1.14 575	1.00 580	1.25 579	0.97 555	0.77 592	0.51 586	0.97 597	0.55 592	0.90 593	0.66 589

MonStereo1	0.96 578	0.61 568	0.99 518	0.70 580	0.59 578	1.37 593	0.35 513	0.97 584	1.27 590	0.97 575	1.92 599	1.53 589	2.13 604	1.29 581	0.87 547	0.71 591	0.34 567	0.75 590	0.47 581	0.75 589	0.68 591

NVStereoNet_ROB	0.74 563	0.64 569	1.20 552	0.55 571	0.43 564	0.54 531	0.48 555	0.75 563	0.87 567	0.88 569	1.72 595	1.06 574	1.03 582	1.29 581	0.98 557	0.35 568	0.42 577	0.41 574	0.48 582	0.38 565	0.43 554
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Dean	1.22 591	1.17 598	1.97 588	1.04 596	0.79 591	1.21 584	0.76 581	1.51 599	1.96 602	1.30 591	1.98 602	2.14 599	1.18 586	1.30 583	1.15 568	0.83 597	0.61 600	1.01 600	0.69 600	0.97 600	0.77 599

MDST_ROB	0.51 528	0.16 290	0.97 514	0.31 493	0.21 445	1.35 592	0.34 510	0.80 568	0.59 514	1.09 584	0.74 542	0.49 480	0.37 469	1.31 584	0.60 514	0.14 473	0.12 329	0.16 505	0.13 473	0.13 425	0.18 385

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 561	0.73 576	1.26 554	0.47 564	0.28 514	1.42 595	0.60 570	0.82 571	0.94 574	0.85 568	0.86 556	0.88 567	0.70 561	1.32 585	0.75 534	0.37 571	0.30 553	0.34 568	0.36 573	0.44 568	0.42 552

LE_ROB	1.82 603	0.39 524	3.15 603	0.50 568	0.55 575	0.79 562	1.00 592	0.89 582	6.48 617	7.40 620	2.07 603	2.07 597	5.08 615	1.33 586	3.96 613	0.11 387	0.09 231	0.12 430	0.11 399	0.11 371	0.13 298

WAO-6	1.11 587	1.01 594	1.17 548	0.96 592	0.79 591	1.30 590	0.78 583	1.36 594	1.99 603	1.04 582	1.54 589	1.59 590	1.27 589	1.37 587	1.30 576	0.78 594	0.55 593	1.03 601	0.75 603	0.87 592	0.72 595

DStereoFS	1.07 585	0.76 580	1.10 533	0.70 580	0.70 585	1.87 601	1.39 606	1.20 591	1.66 598	1.01 578	1.58 590	1.20 580	2.60 609	1.40 588	1.32 580	0.40 576	0.47 582	0.31 562	0.41 578	0.38 565	0.91 603

CSAN	0.55 537	0.47 541	1.19 550	0.37 530	0.23 473	0.57 534	0.61 571	0.65 534	0.72 546	0.65 548	0.78 546	0.66 547	0.65 558	1.41 589	0.77 537	0.21 536	0.17 437	0.20 534	0.21 537	0.18 499	0.21 430

FBW_ROB	0.46 514	0.34 499	0.71 436	0.32 499	0.20 428	0.51 518	0.32 499	0.73 560	0.63 525	0.60 542	0.57 498	0.65 543	0.44 504	1.42 590	0.62 518	0.14 473	0.17 437	0.22 541	0.16 512	0.17 483	0.23 452

LVE	1.18 589	1.16 597	1.67 579	1.04 596	0.81 595	1.32 591	0.82 587	1.49 598	1.94 601	1.08 583	1.90 598	1.89 595	1.07 584	1.51 591	1.04 563	0.96 603	0.61 600	0.94 596	0.69 600	0.92 595	0.79 600

WAO-7	1.05 581	1.00 592	1.19 550	0.83 589	0.67 584	1.22 585	0.84 588	1.43 596	1.56 597	1.13 585	1.75 596	1.46 586	1.25 588	1.56 592	1.28 575	0.61 586	0.62 603	0.70 587	0.68 599	0.66 583	0.62 581

RTS	0.81 572	0.56 556	4.76 605	0.37 530	0.30 529	1.11 579	0.52 563	0.67 542	1.07 581	0.76 561	0.91 560	0.60 526	0.61 549	1.64 593	1.24 573	0.15 487	0.13 350	0.15 497	0.15 502	0.22 527	0.24 465

RTSA	0.81 572	0.56 556	4.76 605	0.37 530	0.30 529	1.11 579	0.52 563	0.67 542	1.07 581	0.76 561	0.91 560	0.60 526	0.61 549	1.64 593	1.24 573	0.15 487	0.13 350	0.15 497	0.15 502	0.22 527	0.24 465

UNDER WATER-64	1.61 598	1.30 604	2.93 601	1.33 604	0.96 601	2.20 604	1.25 603	1.47 597	3.15 607	1.46 597	1.31 579	2.61 606	2.22 606	1.69 595	1.93 599	1.13 606	0.67 608	1.29 607	0.94 607	1.26 603	1.09 608

ktn	1.80 602	1.46 607	1.49 571	1.44 607	1.14 604	1.50 596	1.07 596	1.53 601	3.90 613	2.77 612	4.62 613	3.42 610	1.49 596	1.74 596	1.40 586	1.45 611	0.77 610	1.46 610	0.99 609	1.41 609	1.00 606

UNDER WATER	1.64 600	1.34 605	2.72 599	1.40 605	1.04 602	1.70 600	1.14 602	1.57 602	3.58 608	1.46 597	1.46 586	2.82 608	2.43 607	1.74 596	2.04 602	1.08 605	0.63 604	1.31 608	0.94 607	1.29 604	1.10 609

PWCK	1.05 581	1.29 603	2.12 590	0.92 591	0.42 561	1.27 588	1.01 593	1.14 588	1.14 588	1.16 588	1.14 573	1.25 581	0.90 575	1.77 598	1.15 568	0.89 600	0.51 586	0.87 595	0.54 589	1.02 602	0.57 574

IMH	1.09 586	1.04 595	1.29 557	1.03 595	0.79 591	1.11 579	0.69 576	1.40 595	1.42 595	1.02 579	1.71 594	1.42 585	1.19 587	1.78 599	1.03 562	1.14 607	0.56 597	1.00 599	0.58 594	0.93 596	0.68 591

TorneroNet-64	1.47 593	1.15 596	1.51 573	1.11 601	0.86 598	2.27 605	0.76 581	1.84 605	3.76 610	1.29 589	2.22 606	2.68 607	1.46 595	1.81 600	1.55 590	0.79 595	0.51 586	1.10 602	0.67 598	1.31 605	0.81 601

notaker	1.49 594	1.44 606	1.77 582	1.42 606	1.08 603	1.19 583	0.87 590	1.51 599	1.40 593	1.53 604	3.41 612	2.40 603	1.94 602	1.83 601	1.57 591	1.14 607	0.69 609	1.38 609	0.88 606	1.39 608	1.03 607

TorneroNet	2.26 605	1.20 599	1.55 576	1.15 603	0.91 600	5.84 612	0.84 588	2.12 609	8.45 619	2.59 611	5.32 615	3.84 612	2.15 605	1.84 602	1.98 601	0.88 599	0.54 592	1.16 606	0.74 602	1.31 605	0.91 603

MADNet+	1.05 581	1.26 602	4.77 608	0.73 583	0.50 569	1.25 586	0.97 591	1.05 586	0.93 571	0.67 551	0.78 546	0.87 566	0.85 570	2.14 603	1.83 596	0.40 576	0.42 577	0.32 564	0.28 565	0.45 569	0.43 554

JetBlue	1.20 590	0.89 584	2.53 596	0.59 572	0.76 588	3.16 609	2.09 612	1.16 589	0.93 571	0.95 573	1.12 572	1.65 591	1.27 589	2.15 604	1.87 598	0.43 579	0.37 572	0.38 570	0.39 577	0.62 578	0.63 583

KSHMR	1.92 604	1.47 608	1.97 588	1.48 608	1.22 606	1.39 594	1.06 595	1.81 604	5.83 616	1.43 595	5.56 616	2.95 609	1.17 585	2.24 605	1.33 582	1.29 610	1.13 611	1.47 611	1.11 611	1.37 607	1.21 610

MANE	1.63 599	0.58 563	1.16 542	0.59 572	0.60 579	2.71 606	1.53 607	2.63 612	3.62 609	2.33 609	3.26 611	3.66 611	2.98 612	2.26 606	2.26 604	0.37 571	0.40 574	0.31 562	0.49 583	0.31 557	0.63 583

JetRed	2.35 607	2.70 611	6.11 610	1.14 602	1.38 608	6.03 614	3.61 615	2.12 609	1.72 599	1.99 607	1.97 601	2.15 600	1.59 601	2.49 607	4.19 614	1.05 604	1.60 612	1.10 602	1.02 610	1.72 610	1.41 612

SGM-ForestM	1.59 597	0.56 556	1.52 574	0.41 552	0.34 542	2.77 607	1.67 609	1.69 603	1.73 600	2.48 610	2.27 607	6.02 617	2.90 611	3.08 608	2.83 609	0.25 550	0.30 553	0.19 529	0.20 535	0.18 499	0.45 559

MADNet++	2.34 606	1.81 609	2.24 593	2.15 611	1.97 610	2.79 608	2.19 613	2.42 611	2.26 604	2.79 613	2.70 609	2.43 604	2.60 609	3.18 609	3.32 610	2.19 614	1.97 615	1.93 613	1.62 613	2.02 611	2.10 613

WAO-8	1.50 595	1.22 600	1.39 565	1.10 599	0.85 596	2.15 602	0.78 583	1.84 605	3.76 610	1.46 597	2.18 604	2.15 600	1.50 597	3.20 610	1.35 583	0.92 601	0.66 606	1.10 602	0.79 604	0.94 597	0.74 597

Venus	1.50 595	1.22 600	1.39 565	1.10 599	0.85 596	2.15 602	0.78 583	1.84 605	3.76 610	1.46 597	2.18 604	2.15 600	1.50 597	3.20 610	1.35 583	0.92 601	0.66 606	1.10 602	0.79 604	0.94 597	0.74 597

tt	4.71 611	0.11 87	3.94 604	2.06 610	1.54 609	10.14 620	16.85 622	9.28 623	4.99 614	1.41 594	1.05 569	4.68 613	4.89 614	3.36 612	5.86 618	5.73 621	9.15 626	2.23 617	2.51 616	3.02 613	1.34 611

TCMNet-wrong-test	4.33 610	5.65 617	4.76 605	11.36 621	10.39 619	5.87 613	4.45 617	4.24 616	1.10 583	1.93 606	2.43 608	6.07 618	3.54 613	3.87 613	4.51 615	2.00 613	0.47 582	1.96 614	1.68 614	5.78 619	4.48 618

DPSimNet_ROB	6.21 613	5.16 613	9.50 612	5.59 615	5.56 613	7.64 616	10.02 619	4.07 615	7.33 618	6.84 618	6.26 617	7.17 620	10.55 620	4.07 614	5.68 616	5.50 620	4.29 619	5.24 620	3.66 620	4.05 616	5.96 619

HanzoNet	3.08 608	1.87 610	2.70 598	1.81 609	1.34 607	1.60 598	1.05 594	2.06 608	2.62 606	5.63 617	5.12 614	5.96 616	7.09 618	4.39 615	3.43 611	3.29 617	2.06 617	1.98 615	2.94 619	2.47 612	2.15 614

MSAF-DinoV2	0.81 572	0.64 569	2.42 594	0.49 566	0.17 340	0.58 536	0.32 499	0.83 573	0.85 562	0.41 461	0.52 471	0.98 573	0.61 549	4.97 616	1.22 571	0.12 427	0.07 125	0.10 339	0.24 551	0.27 548	0.32 517

DGTPSM_ROB	8.38 616	5.24 615	10.71 622	5.32 614	10.19 617	8.34 617	23.49 627	6.11 619	13.43 626	4.93 614	10.93 624	5.64 614	10.55 620	6.17 617	12.73 623	3.74 618	7.56 621	3.68 618	7.24 623	4.09 617	7.49 620

DPSMNet_ROB	8.44 617	5.25 616	10.87 623	5.59 615	10.27 618	8.34 617	23.51 628	6.12 620	13.47 627	4.96 615	10.94 625	5.65 615	10.55 620	6.25 618	12.77 624	4.01 619	7.62 622	3.75 619	7.27 624	4.16 618	7.54 621

USTest	6.84 614	5.16 613	5.45 609	7.18 617	7.26 614	14.27 623	22.53 623	8.48 621	9.29 620	5.44 616	6.42 618	6.27 619	6.69 617	6.83 619	8.49 621	1.95 612	3.27 618	2.16 616	2.54 617	3.76 614	3.31 617

MultiAttention	1.05 581	0.14 224	0.50 263	0.35 521	0.43 564	5.62 611	1.71 611	0.71 555	0.54 487	0.36 396	0.63 521	0.55 506	0.22 290	7.50 620	0.56 507	0.09 279	0.06 52	0.14 480	0.24 551	0.27 548	0.34 525

BEATNet-Init1	4.91 612	3.27 612	14.39 624	0.69 579	0.65 583	10.19 621	3.83 616	5.04 617	5.11 615	8.73 621	8.52 619	13.95 628	7.66 619	7.79 621	5.79 617	0.32 565	0.34 567	0.34 568	0.38 576	0.64 580	0.64 587

LRCNet_RVC	10.94 620	14.45 627	9.66 613	15.38 622	8.02 616	1.08 578	0.35 513	8.72 622	0.72 546	12.63 628	15.84 628	9.73 621	6.52 616	8.58 622	6.38 619	20.33 635	5.39 620	23.79 633	21.95 634	15.35 626	13.96 628

PML	15.86 626	13.12 626	7.07 611	5.22 613	7.66 615	32.93 633	64.30 640	5.37 618	10.12 621	25.87 639	67.29 640	20.25 630	13.20 629	10.09 623	6.81 620	5.94 622	2.00 616	6.03 624	2.18 615	9.13 622	2.62 616

xxxxx1	15.30 623	9.78 619	10.23 619	20.34 625	19.47 625	17.10 624	23.00 624	10.36 624	11.04 622	9.25 622	9.66 620	10.74 623	10.66 623	10.60 624	13.72 627	8.14 625	9.35 627	31.88 636	44.61 638	12.63 623	13.46 625

tt_ll	15.30 623	9.78 619	10.23 619	20.34 625	19.47 625	17.10 624	23.00 624	10.36 624	11.04 622	9.25 622	9.66 620	10.74 623	10.66 623	10.60 624	13.72 627	8.14 625	9.35 627	31.88 636	44.61 638	12.63 623	13.46 625

ff	15.30 623	9.78 619	10.23 619	20.34 625	19.47 625	17.10 624	23.00 624	10.36 624	11.04 622	9.25 622	9.66 620	10.74 623	10.66 623	10.60 624	13.72 627	8.14 625	9.35 627	31.88 636	44.61 638	12.63 623	13.46 625

Anonymous_1	16.44 627	9.26 618	9.67 614	10.63 618	14.54 622	18.62 628	26.98 629	12.68 627	13.53 628	10.78 627	10.37 623	10.15 622	10.66 623	10.99 627	12.64 622	15.61 634	7.73 623	16.87 631	43.01 637	56.14 640	7.86 624

DPSM_ROB	11.46 621	9.79 622	10.18 617	11.11 619	11.31 620	19.08 629	27.38 630	13.42 628	14.23 629	10.34 625	11.13 626	10.97 626	11.33 627	11.89 628	13.49 625	6.74 623	8.19 624	6.00 622	7.05 621	7.74 620	7.76 622

DPSM	11.46 621	9.79 622	10.18 617	11.11 619	11.31 620	19.08 629	27.38 630	13.42 628	14.23 629	10.34 625	11.13 626	10.97 626	11.33 627	11.89 628	13.49 625	6.74 623	8.19 624	6.00 622	7.05 621	7.74 620	7.76 622

HaxPig	17.72 628	20.23 636	19.76 626	16.55 623	16.52 623	9.46 619	9.42 618	14.48 630	13.31 625	18.59 629	18.67 629	17.39 629	16.68 630	17.07 630	16.43 630	21.99 636	20.86 636	22.28 632	21.55 633	21.30 633	21.88 637

MEDIAN_ROB	21.20 629	24.56 637	23.42 635	19.57 624	19.62 628	13.29 622	11.21 620	18.04 631	17.02 631	22.07 638	21.92 630	20.84 631	20.24 631	21.02 631	19.68 631	25.59 637	24.08 637	26.20 634	25.19 635	25.31 634	25.19 638

CasAABBNet	23.04 630	19.69 630	20.32 629	22.42 628	22.73 629	38.35 637	55.23 637	26.99 637	28.74 638	20.67 635	22.28 634	22.11 635	22.86 633	23.84 632	27.17 634	13.52 628	16.47 631	12.08 625	14.21 626	15.57 627	15.60 630

RAFT-FEzeroshot	23.04 630	19.71 632	20.25 627	22.47 630	22.80 631	38.32 634	55.23 637	26.95 635	28.70 636	20.66 633	22.23 632	22.07 632	22.86 633	23.85 633	27.17 634	13.53 629	16.47 631	12.08 625	14.22 628	15.58 628	15.60 630

RAFT-FE	23.04 630	19.71 632	20.25 627	22.47 630	22.80 631	38.32 634	55.23 637	26.95 635	28.70 636	20.66 633	22.23 632	22.07 632	22.86 633	23.85 633	27.17 634	13.53 629	16.47 631	12.08 625	14.22 628	15.58 628	15.60 630

FlowAnything	23.08 633	19.70 631	20.48 632	22.45 629	22.73 629	38.34 636	55.18 635	27.00 638	28.79 639	20.83 637	22.42 636	22.10 634	22.83 632	23.85 633	27.23 638	13.53 629	16.54 634	12.10 629	14.29 630	15.59 630	15.58 629

Selective-RAFT-Error	23.11 634	19.77 634	20.60 633	22.49 632	22.80 631	38.46 639	55.19 636	27.13 640	28.90 640	20.73 636	22.38 635	22.11 635	22.91 637	23.94 636	27.18 637	13.54 632	16.57 635	12.09 628	14.21 626	15.61 631	15.65 633

LSM0	24.21 635	19.88 635	22.33 634	24.42 633	40.13 639	38.41 638	54.99 634	27.05 639	28.61 635	20.59 632	22.00 631	22.29 637	22.86 633	24.12 637	27.16 633	13.59 633	16.33 630	12.13 630	14.08 625	15.72 632	17.53 634

AVERAGE_ROB	25.43 636	29.01 638	27.22 636	24.60 634	24.16 636	17.78 627	12.87 621	22.39 634	21.40 634	26.72 640	26.08 639	25.18 638	24.52 640	25.07 638	23.57 632	29.94 638	28.36 638	30.60 635	29.57 636	29.83 635	29.66 639

RSGM-EC	29.37 637	17.55 628	9.85 615	35.22 635	33.16 637	26.01 631	45.63 632	20.07 632	17.60 632	18.98 630	23.47 637	30.02 639	23.62 638	41.06 639	44.49 639	58.94 639	34.33 639	32.95 639	20.18 631	33.70 636	20.62 635

acva	29.37 637	17.55 628	9.85 615	35.22 635	33.16 637	26.01 631	45.63 632	20.07 632	17.60 632	18.98 630	23.47 637	30.02 639	23.62 638	41.06 639	44.49 639	58.94 639	34.33 639	32.95 639	20.18 631	33.70 636	20.62 635

test_example2	100.95 639	107.33 639	67.16 638	98.17 637	106.88 640	89.44 640	101.34 641	37.23 641	97.88 641	129.56 641	131.26 641	65.41 641	67.34 641	91.22 641	79.29 641	143.32 641	199.32 641	81.12 641	102.17 641	121.89 641	101.70 640

ccccc		256.25 640		351.50 640	361.31 641	144.22 641		153.19 642		152.98 642		161.94 642		268.06 642		387.64 642	346.97 642	244.11 642	219.32 642	413.57 642

Low-res two-view benchmark