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

OmniDepth	0.11 3	0.11 82	0.22 22	0.19 68	0.07 1	0.16 52	0.12 26	0.18 10	0.13 7	0.08 1	0.09 10	0.14 103	0.14 151	0.15 6	0.11 1	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 22	0.05 3	0.05 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

fffft	0.14 50	0.12 133	0.30 73	0.19 68	0.10 49	0.17 71	0.18 215	0.23 50	0.17 28	0.14 62	0.11 20	0.13 78	0.10 48	0.24 144	0.18 196	0.06 27	0.05 5	0.07 87	0.06 63	0.07 106	0.09 107
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.11 3	0.10 48	0.21 17	0.18 35	0.09 13	0.21 176	0.14 71	0.14 3	0.17 28	0.11 17	0.10 13	0.09 18	0.08 8	0.21 87	0.12 11	0.06 27	0.05 5	0.06 31	0.04 1	0.05 3	0.06 7

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

depthmonostereo	0.15 65	0.12 133	0.34 103	0.19 68	0.09 13	0.20 148	0.15 96	0.28 106	0.24 123	0.16 98	0.18 112	0.16 127	0.18 233	0.21 87	0.14 79	0.07 68	0.07 122	0.07 87	0.06 63	0.05 3	0.08 63

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

tt45	0.15 65	0.14 212	0.29 65	0.19 68	0.11 80	0.23 224	0.18 215	0.23 50	0.18 40	0.16 98	0.13 44	0.14 103	0.10 48	0.31 269	0.15 116	0.07 68	0.05 5	0.08 168	0.06 63	0.07 106	0.08 63

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MGS-Stereo	0.15 65	0.12 133	0.38 123	0.19 68	0.11 80	0.18 96	0.17 162	0.21 33	0.23 111	0.14 62	0.24 179	0.16 127	0.10 48	0.19 51	0.13 39	0.07 68	0.06 49	0.07 87	0.06 63	0.10 306	0.07 20

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.20 166	0.13 168	0.49 229	0.28 435	0.20 415	0.21 176	0.17 162	0.29 125	0.24 123	0.22 169	0.13 44	0.12 67	0.12 104	0.32 279	0.13 39	0.07 68	0.26 515	0.08 168	0.07 132	0.08 166	0.48 550
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.25 309	0.24 411	0.50 251	0.23 245	0.18 364	0.19 114	0.19 259	0.39 260	0.35 281	0.28 230	0.36 312	0.34 348	0.23 289	0.66 459	0.28 361	0.07 68	0.07 122	0.08 168	0.07 132	0.09 244	0.14 315

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PSM-AAD	0.26 332	0.11 82	0.43 163	0.24 292	0.12 117	0.27 287	0.37 510	0.36 213	0.30 223	0.36 384	0.39 349	0.28 279	0.77 551	0.30 256	0.16 142	0.07 68	0.06 49	0.12 418	0.11 386	0.09 244	0.21 418

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

iRaftStereo_RVC	0.17 101	0.16 278	0.35 109	0.21 142	0.11 80	0.20 148	0.17 162	0.34 192	0.25 148	0.20 144	0.25 187	0.19 165	0.12 104	0.21 87	0.16 142	0.07 68	0.12 316	0.10 326	0.09 296	0.09 244	0.14 315

CREStereo++_RVC	0.16 86	0.09 24	0.42 157	0.17 13	0.11 80	0.18 96	0.13 48	0.23 50	0.31 233	0.21 151	0.31 248	0.13 78	0.11 74	0.17 26	0.16 142	0.07 68	0.04 1	0.06 31	0.15 490	0.06 46	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.18 111	0.09 24	0.38 123	0.18 35	0.07 1	0.33 390	0.19 259	0.39 260	0.34 270	0.24 185	0.25 187	0.18 155	0.18 233	0.25 162	0.17 168	0.07 68	0.05 5	0.07 87	0.05 22	0.06 46	0.05 1

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

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

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

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

EAI-Stereo	0.29 390	0.11 82	0.38 123	0.22 194	0.18 364	0.33 390	1.66 594	0.53 405	0.27 176	0.27 219	0.50 449	0.17 142	0.16 188	0.25 162	0.25 331	0.07 68	0.07 122	0.07 87	0.11 386	0.07 106	0.10 167

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

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

HITNet	0.22 222	0.23 400	0.60 371	0.20 109	0.09 13	0.27 287	0.15 96	0.45 331	0.33 259	0.29 254	0.33 278	0.27 266	0.22 277	0.29 241	0.27 353	0.07 68	0.05 5	0.07 87	0.06 63	0.09 244	0.11 206
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.25 309	0.23 400	0.59 364	0.22 194	0.09 13	0.30 343	0.18 215	0.40 269	0.38 322	0.38 410	0.44 401	0.31 322	0.22 277	0.44 351	0.32 397	0.07 68	0.05 5	0.07 87	0.06 63	0.07 106	0.08 63

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SGD-Stereo	0.12 11	0.08 6	0.18 3	0.17 13	0.07 1	0.17 71	0.13 48	0.19 19	0.17 28	0.12 31	0.13 44	0.11 53	0.12 104	0.19 51	0.12 11	0.08 188	0.04 1	0.06 31	0.05 22	0.06 46	0.05 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LoS	0.15 65	0.09 24	0.34 103	0.17 13	0.09 13	0.22 205	0.14 71	0.27 100	0.27 176	0.15 84	0.18 112	0.19 165	0.14 151	0.23 133	0.14 79	0.08 188	0.06 49	0.06 31	0.04 1	0.06 46	0.06 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ToySt	0.28 370	0.19 344	0.68 410	0.22 194	0.19 391	0.31 366	0.31 481	0.43 301	0.43 381	0.28 230	0.38 331	0.42 419	0.32 430	0.33 289	0.32 397	0.08 188	0.14 356	0.10 326	0.12 429	0.11 358	0.24 453

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NRIStereo	0.20 166	0.12 133	0.50 251	0.23 245	0.11 80	0.24 246	0.19 259	0.30 143	0.28 188	0.26 208	0.26 195	0.25 242	0.18 233	0.34 304	0.19 225	0.08 188	0.06 49	0.09 253	0.07 132	0.09 244	0.09 107

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.15 65	0.16 278	0.34 103	0.25 329	0.12 117	0.11 3	0.18 215	0.35 201	0.24 123	0.13 42	0.13 44	0.18 155	0.12 104	0.15 6	0.13 39	0.08 188	0.06 49	0.07 87	0.05 22	0.07 106	0.06 7
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.24 284	0.24 411	0.46 188	0.27 407	0.15 268	0.26 280	0.26 432	0.37 228	0.31 233	0.34 352	0.34 289	0.41 406	0.22 277	0.30 256	0.18 196	0.08 188	0.15 387	0.11 383	0.10 352	0.11 358	0.13 286

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.20 166	0.13 168	0.48 209	0.20 109	0.13 167	0.28 305	0.12 26	0.43 301	0.26 159	0.27 219	0.32 258	0.21 191	0.17 205	0.26 182	0.20 247	0.08 188	0.06 49	0.08 168	0.06 63	0.07 106	0.10 167
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.25 309	0.25 426	0.66 401	0.23 245	0.10 49	0.29 329	0.14 71	0.49 370	0.34 270	0.31 294	0.35 297	0.32 333	0.26 342	0.34 304	0.33 406	0.08 188	0.06 49	0.08 168	0.07 132	0.11 358	0.13 286

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

RAFT-Stereo	0.19 138	0.10 48	0.49 229	0.22 194	0.12 117	0.23 224	0.18 215	0.43 301	0.20 64	0.31 294	0.45 415	0.20 177	0.14 151	0.18 37	0.18 196	0.08 188	0.06 49	0.07 87	0.06 63	0.06 46	0.07 20
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HSM-Net_RVC	0.28 370	0.12 133	0.48 209	0.19 68	0.11 80	0.35 420	0.21 321	0.64 515	0.44 394	0.40 437	0.43 391	0.50 472	0.27 350	0.75 490	0.25 331	0.08 188	0.07 122	0.08 168	0.07 132	0.08 166	0.09 107
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet	0.25 309	0.22 384	0.62 381	0.26 369	0.11 80	0.31 366	0.23 383	0.46 338	0.45 405	0.34 352	0.43 391	0.27 266	0.23 289	0.36 317	0.37 430	0.08 188	0.05 5	0.07 87	0.06 63	0.08 166	0.10 167

iResNet_ROB	0.27 360	0.27 444	0.48 209	0.21 142	0.12 117	0.32 383	0.17 162	0.57 456	0.55 487	0.39 428	0.44 401	0.37 373	0.28 373	0.43 347	0.28 361	0.08 188	0.06 49	0.06 31	0.05 22	0.09 244	0.11 206

DDF-Stereo	0.16 86	0.08 6	0.30 73	0.21 142	0.20 415	0.12 8	0.14 71	0.20 22	0.19 53	0.11 17	0.10 13	0.13 78	0.12 104	0.24 144	0.20 247	0.09 267	0.18 437	0.07 87	0.06 63	0.20 505	0.19 389

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

MultiAttention	1.05 567	0.14 212	0.50 251	0.35 509	0.43 552	5.62 596	1.71 597	0.71 541	0.54 479	0.36 384	0.63 508	0.55 492	0.22 277	7.50 605	0.56 493	0.09 267	0.06 49	0.14 469	0.24 539	0.27 537	0.34 514

S2M2_XL	0.10 1	0.10 48	0.24 30	0.14 1	0.10 49	0.09 1	0.09 2	0.12 1	0.09 1	0.11 17	0.12 34	0.09 18	0.09 21	0.12 1	0.11 1	0.09 267	0.07 122	0.08 168	0.07 132	0.08 166	0.07 20
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.25 309	0.21 365	0.56 332	0.19 68	0.12 117	0.28 305	0.21 321	0.48 360	0.34 270	0.35 371	0.31 248	0.41 406	0.23 289	0.51 376	0.31 388	0.09 267	0.06 49	0.07 87	0.06 63	0.09 244	0.12 257

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

riskmin	0.24 284	0.10 48	0.43 163	0.32 487	0.26 494	0.33 390	0.19 259	0.44 322	0.30 223	0.24 185	0.27 208	0.37 373	0.25 324	0.30 256	0.22 289	0.09 267	0.18 437	0.09 253	0.13 461	0.10 306	0.27 480

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.19 138	0.13 168	0.51 269	0.22 194	0.11 80	0.19 114	0.14 71	0.30 143	0.24 123	0.28 230	0.29 223	0.25 242	0.18 233	0.27 196	0.18 196	0.09 267	0.06 49	0.10 326	0.08 210	0.10 306	0.09 107
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NF-Stereo	0.22 222	0.11 82	0.52 290	0.25 329	0.12 117	0.21 176	0.18 215	0.40 269	0.35 281	0.28 230	0.30 237	0.22 198	0.17 205	0.52 384	0.21 271	0.09 267	0.06 49	0.09 253	0.08 210	0.08 166	0.13 286

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AnonymousM	0.19 138	0.20 357	0.30 73	0.18 35	0.10 49	0.19 114	0.17 162	0.32 166	0.27 176	0.27 219	0.21 149	0.18 155	0.14 151	0.21 87	0.16 142	0.09 267	0.08 184	0.38 557	0.15 490	0.06 46	0.08 63

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

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

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

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

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

CREStereo	0.14 50	0.09 24	0.27 58	0.14 1	0.08 5	0.22 205	0.15 96	0.26 93	0.26 159	0.16 98	0.21 149	0.14 103	0.13 134	0.19 51	0.14 79	0.09 267	0.05 5	0.06 31	0.04 1	0.07 106	0.06 7
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
ACVNet	0.24 284	0.18 331	0.51 269	0.18 35	0.15 268	0.27 287	0.23 383	0.40 269	0.45 405	0.29 254	0.41 369	0.38 379	0.28 373	0.28 219	0.35 420	0.09 267	0.07 122	0.08 168	0.07 132	0.10 306	0.09 107

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.21 200	0.30 462	0.57 342	0.21 142	0.12 117	0.24 246	0.18 215	0.30 143	0.41 358	0.26 208	0.24 179	0.17 142	0.16 188	0.25 162	0.19 225	0.10 334	0.07 122	0.08 168	0.08 210	0.11 358	0.09 107
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.23 255	0.12 133	0.51 269	0.21 142	0.14 206	0.34 405	0.22 355	0.57 456	0.41 358	0.29 254	0.32 258	0.23 212	0.22 277	0.28 219	0.20 247	0.10 334	0.07 122	0.09 253	0.10 352	0.09 244	0.09 107

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

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

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

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

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

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

ADCP+	0.48 509	0.36 496	1.47 555	0.26 369	0.22 447	0.57 521	0.40 525	0.56 447	0.54 479	0.46 485	0.52 459	0.46 447	0.53 522	0.59 419	1.93 584	0.10 334	0.08 184	0.11 383	0.11 386	0.14 436	0.15 332

CFNet	0.29 390	0.29 456	0.57 342	0.23 245	0.14 206	0.34 405	0.15 96	0.53 405	0.46 416	0.31 294	0.40 358	0.38 379	0.27 350	0.76 496	0.28 361	0.10 334	0.07 122	0.11 383	0.11 386	0.11 358	0.09 107

StereoDRNet-Refined	0.28 370	0.19 344	0.47 194	0.25 329	0.14 206	0.36 427	0.21 321	0.49 370	0.43 381	0.46 485	0.52 459	0.42 419	0.30 400	0.46 359	0.38 432	0.10 334	0.07 122	0.11 383	0.11 386	0.10 306	0.11 206
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DISCO	0.33 427	0.16 278	0.55 322	0.26 369	0.16 306	0.48 496	0.25 421	0.52 395	0.58 496	0.38 410	0.45 415	0.63 522	0.37 457	0.65 453	0.50 477	0.10 334	0.07 122	0.09 253	0.08 210	0.13 413	0.13 286

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 390	0.24 411	0.81 454	0.26 369	0.18 364	0.30 343	0.22 355	0.52 395	0.41 358	0.38 410	0.42 377	0.42 419	0.28 373	0.46 359	0.31 388	0.11 373	0.08 184	0.10 326	0.11 386	0.10 306	0.12 257
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.33 427	0.31 466	0.69 411	0.23 245	0.14 206	0.30 343	0.23 383	0.49 370	0.55 487	0.39 428	0.60 496	0.43 426	0.30 400	0.88 523	0.54 489	0.11 373	0.08 184	0.07 87	0.07 132	0.10 306	0.12 257

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

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

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

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

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

CAS++	0.17 101	0.13 168	0.35 109	0.18 35	0.13 167	0.17 71	0.16 127	0.42 292	0.25 148	0.19 134	0.18 112	0.13 78	0.10 48	0.22 110	0.12 11	0.12 413	0.10 259	0.11 383	0.08 210	0.10 306	0.09 107
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GMStereo_Zeroshot	0.25 309	0.22 384	0.51 269	0.27 407	0.14 206	0.28 305	0.15 96	0.40 269	0.36 297	0.37 401	0.43 391	0.40 397	0.17 205	0.35 311	0.21 271	0.12 413	0.07 122	0.13 444	0.07 132	0.17 472	0.10 167

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PA-Net	0.40 476	0.35 490	1.05 511	0.32 487	0.28 501	0.39 446	0.43 533	0.53 405	0.56 492	0.35 371	0.43 391	0.41 406	0.36 452	0.83 516	0.61 504	0.12 413	0.23 490	0.16 494	0.23 537	0.13 413	0.20 407
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CFNet_RVC	0.26 332	0.21 365	0.51 269	0.19 68	0.16 306	0.31 366	0.21 321	0.40 269	0.37 312	0.29 254	0.40 358	0.46 447	0.27 350	0.49 366	0.28 361	0.12 413	0.07 122	0.12 418	0.11 386	0.12 399	0.11 206

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

NaN_ROB	0.44 492	0.38 507	0.94 497	0.30 465	0.20 415	0.52 511	0.49 546	0.61 498	0.60 506	0.56 523	0.47 436	0.49 467	0.42 485	1.24 563	0.76 522	0.12 413	0.18 437	0.12 418	0.13 461	0.12 399	0.18 373

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

zh-sn7	0.52 519	0.64 555	1.77 567	0.30 465	0.20 415	0.47 489	0.40 525	0.60 490	0.65 517	0.53 515	0.82 538	0.52 482	0.59 531	1.10 554	0.96 540	0.13 435	0.13 337	0.13 444	0.13 461	0.17 472	0.20 407

S2M2_L	0.13 23	0.12 133	0.26 46	0.17 13	0.12 117	0.12 8	0.07 1	0.18 10	0.21 87	0.12 31	0.15 81	0.14 103	0.12 104	0.16 12	0.15 116	0.13 435	0.09 225	0.09 253	0.10 352	0.11 358	0.09 107
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
YMNet	0.33 427	0.26 436	0.64 391	0.28 435	0.23 460	0.48 496	0.27 441	0.54 420	0.47 429	0.49 498	0.56 480	0.51 475	0.30 400	0.41 338	0.44 457	0.13 435	0.16 400	0.13 444	0.12 429	0.14 436	0.14 315

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

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

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

CASS	0.22 222	0.16 278	0.40 139	0.26 369	0.12 117	0.29 329	0.19 259	0.40 269	0.32 243	0.34 352	0.35 297	0.25 242	0.25 324	0.26 182	0.21 271	0.13 435	0.08 184	0.11 383	0.09 296	0.11 358	0.12 257
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	0.30 403	0.21 365	0.63 386	0.23 245	0.15 268	0.40 452	0.30 472	0.59 478	0.48 437	0.40 437	0.37 323	0.46 447	0.30 400	0.41 338	0.44 457	0.13 435	0.11 293	0.11 383	0.11 386	0.12 399	0.11 206

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DANet	0.37 454	0.25 426	0.67 404	0.37 518	0.22 447	0.42 462	0.25 421	0.50 378	0.44 394	0.52 509	0.50 449	0.59 506	0.42 485	0.78 500	0.53 485	0.13 435	0.12 316	0.14 469	0.12 429	0.17 472	0.21 418
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.40 476	0.28 452	0.67 404	0.31 481	0.18 364	0.43 466	0.39 521	0.60 490	0.46 416	0.48 497	0.78 533	0.55 492	0.45 494	0.96 542	0.55 492	0.13 435	0.14 356	0.13 444	0.12 429	0.15 448	0.16 348

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AdaStereo	0.25 309	0.17 309	0.47 194	0.25 329	0.13 167	0.33 390	0.17 162	0.57 456	0.43 381	0.34 352	0.38 331	0.35 362	0.21 270	0.32 279	0.24 317	0.14 461	0.06 49	0.13 444	0.09 296	0.11 358	0.09 107
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
MDST_ROB	0.51 516	0.16 278	0.97 501	0.31 481	0.21 432	1.35 578	0.34 498	0.80 555	0.59 503	1.09 570	0.74 529	0.49 467	0.37 457	1.31 570	0.60 501	0.14 461	0.12 316	0.16 494	0.13 461	0.13 413	0.18 373

FBW_ROB	0.46 503	0.34 486	0.71 424	0.32 487	0.20 415	0.51 505	0.32 486	0.73 546	0.63 514	0.60 529	0.57 485	0.65 529	0.44 492	1.42 575	0.62 505	0.14 461	0.17 425	0.22 530	0.16 500	0.17 472	0.23 440

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CBMV	0.36 447	0.25 426	0.61 377	0.24 292	0.14 206	0.42 462	0.33 492	0.56 447	0.52 473	0.54 519	0.52 459	0.51 475	0.58 529	0.63 444	0.43 450	0.15 475	0.16 400	0.18 511	0.16 500	0.13 413	0.19 389
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_0105_6	0.20 166	0.16 278	0.41 148	0.23 245	0.14 206	0.18 96	0.20 295	0.31 159	0.39 338	0.18 129	0.22 159	0.23 212	0.18 233	0.26 182	0.18 196	0.16 485	0.13 337	0.13 444	0.11 386	0.11 358	0.09 107

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SGM_RVC	0.57 531	0.22 384	0.60 371	0.26 369	0.16 306	0.97 563	0.46 539	0.76 551	0.90 555	1.03 567	0.92 549	1.16 563	0.93 564	1.21 562	0.72 518	0.17 499	0.16 400	0.16 494	0.16 500	0.16 457	0.24 453
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM-Forest	0.42 486	0.44 524	0.92 490	0.24 292	0.16 306	0.45 480	0.40 525	0.58 469	0.50 456	0.54 519	0.63 508	0.52 482	0.51 515	0.91 530	0.66 512	0.17 499	0.17 425	0.17 503	0.15 490	0.15 448	0.21 418
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MeshStereo	0.60 536	0.31 466	0.71 424	0.22 194	0.17 336	0.66 537	0.36 508	0.81 557	0.63 514	1.48 589	1.32 567	1.65 576	0.83 557	1.18 560	0.74 520	0.17 499	0.17 425	0.17 503	0.14 479	0.17 472	0.19 389
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
HBP-ISP	0.34 437	0.35 490	0.76 438	0.23 245	0.17 336	0.33 390	0.22 355	0.56 447	0.47 429	0.42 455	0.49 446	0.33 340	0.41 479	0.73 481	0.27 353	0.18 510	0.19 450	0.24 534	0.20 523	0.16 457	0.16 348

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

Abc-Net	0.42 486	0.31 466	0.87 477	0.32 487	0.29 511	0.47 489	0.37 510	0.68 533	0.53 474	0.42 455	0.58 488	0.57 499	0.52 517	0.75 490	0.54 489	0.18 510	0.14 356	0.18 511	0.25 544	0.17 472	0.18 373
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	0.47 506	0.45 525	1.07 515	0.40 534	0.28 501	0.58 523	0.38 518	0.67 528	0.76 539	0.53 515	0.47 436	0.59 506	0.47 503	0.74 485	0.80 527	0.18 510	0.14 356	0.18 511	0.16 500	0.26 531	0.24 453

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

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

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

LALA_ROB	0.38 459	0.31 466	0.65 396	0.30 465	0.21 432	0.46 483	0.39 521	0.63 510	0.54 479	0.53 515	0.52 459	0.69 541	0.36 452	0.52 384	0.48 470	0.18 510	0.11 293	0.16 494	0.14 479	0.17 472	0.16 348

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

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

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

NOSS_ROB	0.33 427	0.24 411	0.49 229	0.27 407	0.16 306	0.34 405	0.19 259	0.55 438	0.50 456	0.34 352	0.37 323	0.42 419	0.30 400	0.93 537	0.25 331	0.19 519	0.20 464	0.24 534	0.22 533	0.17 472	0.25 464

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

WCMA_ROB	0.55 525	0.27 444	0.76 438	0.26 369	0.22 447	0.62 530	0.36 508	0.57 456	0.58 496	0.97 562	1.40 570	1.28 568	0.94 565	0.80 507	0.80 527	0.20 522	0.17 425	0.16 494	0.16 500	0.19 497	0.29 494

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

PVD	0.62 539	0.41 517	0.93 494	0.44 545	0.39 544	0.63 534	0.51 550	0.86 564	1.27 577	0.93 559	1.09 557	0.81 549	0.85 558	0.89 525	0.89 534	0.21 524	0.23 490	0.22 530	0.19 519	0.28 542	0.41 536

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FCDSN-DC	0.67 545	0.38 507	0.83 464	0.37 518	0.30 516	0.66 537	0.37 510	0.69 539	0.70 530	1.15 573	1.53 575	1.70 578	1.38 579	1.00 546	0.83 530	0.24 531	0.22 480	0.27 537	0.26 548	0.27 537	0.32 506
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.73 549	0.33 477	0.84 468	0.33 498	0.28 501	0.82 553	0.40 525	0.82 558	0.83 545	1.43 581	1.60 578	1.97 581	1.38 579	1.10 554	0.93 536	0.24 531	0.22 480	0.27 537	0.26 548	0.26 531	0.32 506

MSMD_ROB	0.63 542	0.34 486	0.70 417	0.30 465	0.25 490	0.88 556	0.35 501	0.58 469	0.67 522	1.13 571	1.52 574	1.75 579	1.05 570	0.90 528	0.60 501	0.24 531	0.22 480	0.27 537	0.27 552	0.25 527	0.27 480

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

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

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

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

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

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

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

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

GANetREF_RVC	0.45 495	0.52 535	0.87 477	0.39 529	0.20 415	0.51 505	0.50 548	0.68 533	0.67 522	0.47 491	0.46 427	0.50 472	0.43 489	0.91 530	0.40 438	0.28 546	0.21 469	0.32 551	0.19 519	0.28 542	0.23 440
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
MFN_U_SF_RVC	0.58 533	0.58 549	1.31 545	0.39 529	0.23 460	0.72 541	0.30 472	0.83 560	0.68 526	0.74 544	0.74 529	0.86 551	0.60 533	0.84 517	0.83 530	0.29 547	0.27 519	0.32 551	0.37 563	0.31 546	0.33 511

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

ELAS_RVC	0.80 557	0.40 514	1.10 520	0.40 534	0.35 533	0.93 558	1.10 587	0.87 565	1.12 574	1.40 579	1.39 568	1.27 567	1.55 587	1.13 556	1.13 554	0.29 547	0.27 519	0.30 547	0.28 553	0.31 546	0.36 520
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 557	0.40 514	0.91 489	0.39 529	0.35 533	1.52 583	0.81 574	0.97 570	0.98 564	1.47 588	1.58 577	1.19 565	1.33 578	1.01 547	1.21 557	0.29 547	0.27 519	0.30 547	0.29 555	0.32 549	0.36 520
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
test_for_model	0.33 427	0.91 571	0.48 209	0.74 571	0.50 556	0.20 148	0.16 127	0.33 185	0.27 176	0.29 254	0.15 81	0.13 78	0.11 74	0.17 26	0.14 79	0.31 551	0.27 519	0.06 31	0.05 22	0.97 586	0.31 501

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

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

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

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

NVStereoNet_ROB	0.74 550	0.64 555	1.20 538	0.55 558	0.43 552	0.54 518	0.48 543	0.75 549	0.87 554	0.88 556	1.72 581	1.06 560	1.03 569	1.29 567	0.98 543	0.35 556	0.42 564	0.41 560	0.48 568	0.38 554	0.43 541
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
CC-Net-ROB	0.46 503	0.55 540	0.86 475	0.38 527	0.23 460	0.51 505	0.30 472	0.69 539	0.51 462	0.46 485	0.51 452	0.48 461	0.38 462	0.96 542	0.40 438	0.36 557	0.23 490	0.56 567	0.25 544	0.34 552	0.22 432

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Ntro	0.61 538	0.75 565	1.16 528	0.67 563	0.50 556	0.76 544	0.37 510	0.68 533	0.71 532	0.50 503	0.59 492	0.65 529	0.52 517	0.79 504	0.58 499	0.58 570	0.32 549	0.57 570	0.34 558	0.69 572	0.50 554

SPS-STEREO	0.74 550	0.72 560	1.18 535	0.52 556	0.57 564	0.76 544	0.50 548	0.80 555	0.66 521	0.97 562	0.88 546	0.94 555	0.74 550	1.08 553	1.04 549	0.58 570	0.51 572	0.50 564	0.50 572	0.56 562	0.72 582
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-7	1.05 567	1.00 577	1.19 536	0.83 574	0.67 571	1.22 572	0.84 576	1.43 581	1.56 583	1.13 571	1.75 582	1.46 571	1.25 575	1.56 577	1.28 562	0.61 572	0.62 588	0.70 573	0.68 584	0.66 569	0.62 568

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

JetRed	2.35 592	2.70 596	6.11 595	1.14 587	1.38 593	6.03 599	3.61 600	2.12 594	1.72 584	1.99 593	1.97 586	2.15 585	1.59 588	2.49 592	4.19 599	1.05 589	1.60 597	1.10 588	1.02 595	1.72 596	1.41 597

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark