Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

S2M2_XL	0.10 1	0.10 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
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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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.
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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_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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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