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

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
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
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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	0.32 499	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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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)
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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