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

monster-pro	0.07 7	0.06 102	0.05 1	0.15 109	0.05 2	0.07 39	0.10 35	0.15 181	0.15 236	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.07 4	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

MonStereo	0.07 7	0.06 102	0.05 1	0.15 109	0.05 2	0.08 79	0.10 35	0.15 181	0.15 236	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.07 4	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 7	0.06 102	0.05 1	0.15 109	0.05 2	0.08 79	0.10 35	0.15 181	0.15 236	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.07 4	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

MonSter	0.07 7	0.06 102	0.05 1	0.15 109	0.05 2	0.07 39	0.10 35	0.15 181	0.15 236	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.07 4	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

LACA2	0.07 7	0.05 38	0.06 5	0.15 109	0.06 27	0.09 132	0.11 64	0.11 54	0.10 69	0.05 2	0.05 7	0.06 42	0.08 226	0.09 58	0.07 1	0.07 332	0.04 25	0.04 1	0.04 55	0.04 48	0.04 72

Test_v1	0.07 7	0.04 1	0.06 5	0.13 16	0.06 27	0.08 79	0.11 64	0.15 181	0.12 137	0.06 23	0.05 7	0.04 1	0.05 14	0.08 25	0.10 202	0.07 332	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 72

monsterstereo	0.07 7	0.06 102	0.06 5	0.16 204	0.06 27	0.08 79	0.10 35	0.16 219	0.11 100	0.07 70	0.08 118	0.06 42	0.07 178	0.08 25	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 7	0.06 102	0.06 5	0.15 109	0.06 27	0.08 79	0.09 20	0.12 81	0.08 24	0.09 175	0.07 63	0.06 42	0.06 65	0.08 25	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.04 1	0.04 55	0.03 1	0.03 2

Occ-G	0.08 80	0.05 38	0.06 5	0.14 57	0.07 128	0.08 79	0.14 231	0.13 109	0.15 236	0.07 70	0.11 239	0.07 120	0.05 14	0.09 58	0.10 202	0.06 167	0.05 267	0.05 45	0.04 55	0.05 164	0.05 203

CREStereo++_RVC	0.08 80	0.04 1	0.06 5	0.13 16	0.07 128	0.09 132	0.12 96	0.14 139	0.14 211	0.10 220	0.14 292	0.08 179	0.07 178	0.09 58	0.11 282	0.06 167	0.04 25	0.05 45	0.05 186	0.04 48	0.04 72
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
PointNet	0.07 7	0.06 102	0.07 11	0.15 109	0.07 128	0.08 79	0.14 231	0.11 54	0.08 24	0.05 2	0.07 63	0.08 179	0.08 226	0.09 58	0.09 101	0.06 167	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.04 72

aanet-new-40k	0.07 7	0.08 339	0.07 11	0.17 291	0.07 128	0.08 79	0.13 166	0.10 31	0.10 69	0.07 70	0.08 118	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 164	0.04 72

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 7	0.06 102	0.07 11	0.16 204	0.06 27	0.08 79	0.12 96	0.10 31	0.08 24	0.06 23	0.09 153	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.03 2

aanet-new-24k	0.07 7	0.07 220	0.07 11	0.17 291	0.06 27	0.07 39	0.12 96	0.09 18	0.11 100	0.09 175	0.09 153	0.06 42	0.07 178	0.09 58	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.03 2

aanet-new-12k	0.08 80	0.09 419	0.07 11	0.20 516	0.08 208	0.08 79	0.13 166	0.12 81	0.13 179	0.08 124	0.08 118	0.05 5	0.07 178	0.09 58	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.06 286	0.04 72

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 80	0.05 38	0.07 11	0.15 109	0.06 27	0.10 195	0.14 231	0.13 109	0.12 137	0.07 70	0.09 153	0.07 120	0.06 65	0.10 120	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 80	0.06 102	0.07 11	0.17 291	0.06 27	0.07 39	0.14 231	0.13 109	0.16 273	0.05 2	0.10 189	0.06 42	0.06 65	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.04 72

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 7	0.06 102	0.07 11	0.15 109	0.06 27	0.10 195	0.15 315	0.12 81	0.11 100	0.06 23	0.11 239	0.06 42	0.05 14	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 80	0.06 102	0.07 11	0.16 204	0.06 27	0.06 12	0.14 231	0.14 139	0.14 211	0.07 70	0.10 189	0.06 42	0.05 14	0.09 58	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.04 55	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1c-attn	0.08 80	0.05 38	0.07 11	0.14 57	0.05 2	0.09 132	0.12 96	0.12 81	0.10 69	0.09 175	0.10 189	0.10 249	0.07 178	0.07 4	0.10 202	0.06 167	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1b	0.08 80	0.05 38	0.07 11	0.14 57	0.05 2	0.09 132	0.12 96	0.13 109	0.10 69	0.09 175	0.10 189	0.09 214	0.06 65	0.07 4	0.09 101	0.06 167	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1a	0.08 80	0.05 38	0.07 11	0.13 16	0.05 2	0.13 349	0.13 166	0.12 81	0.09 48	0.11 255	0.11 239	0.11 279	0.06 65	0.08 25	0.09 101	0.06 167	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 72

LACA1	0.07 7	0.07 220	0.07 11	0.14 57	0.05 2	0.09 132	0.11 64	0.10 31	0.07 15	0.05 2	0.05 7	0.06 42	0.07 178	0.08 25	0.09 101	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.04 55	0.03 1	0.04 72

NLMM1	0.11 284	0.09 419	0.07 11	0.22 565	0.10 446	0.12 298	0.20 537	0.18 291	0.20 375	0.12 296	0.11 239	0.07 120	0.09 260	0.11 191	0.11 282	0.08 408	0.08 513	0.07 294	0.06 276	0.04 48	0.04 72

NLSM1	0.10 236	0.07 220	0.07 11	0.19 450	0.08 208	0.13 349	0.16 384	0.21 355	0.15 236	0.11 255	0.10 189	0.06 42	0.10 299	0.10 120	0.11 282	0.07 332	0.08 513	0.08 388	0.07 374	0.05 164	0.05 203

CSFM-Stereo	0.07 7	0.05 38	0.07 11	0.14 57	0.06 27	0.09 132	0.13 166	0.15 181	0.06 6	0.07 70	0.08 118	0.06 42	0.08 226	0.09 58	0.09 101	0.06 167	0.05 267	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 72

VIP-Stereo	0.07 7	0.07 220	0.07 11	0.15 109	0.06 27	0.12 298	0.10 35	0.11 54	0.11 100	0.06 23	0.07 63	0.06 42	0.05 14	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.03 1	0.02 1

gasm-f	0.08 80	0.05 38	0.07 11	0.13 16	0.08 208	0.08 79	0.14 231	0.10 31	0.09 48	0.08 124	0.10 189	0.06 42	0.05 14	0.10 120	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.06 286	0.05 203

Wavelet-MonSter	0.07 7	0.05 38	0.07 11	0.16 204	0.06 27	0.07 39	0.11 64	0.10 31	0.08 24	0.06 23	0.06 23	0.07 120	0.07 178	0.09 58	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

DA	0.08 80	0.07 220	0.07 11	0.19 450	0.08 208	0.09 132	0.12 96	0.13 109	0.12 137	0.08 124	0.10 189	0.10 249	0.08 226	0.09 58	0.10 202	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.04 55	0.05 164	0.03 2

GGEV	0.08 80	0.07 220	0.07 11	0.19 450	0.08 208	0.09 132	0.12 96	0.13 109	0.12 137	0.08 124	0.10 189	0.10 249	0.08 226	0.09 58	0.10 202	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.04 55	0.05 164	0.03 2

AdaDepth	0.07 7	0.06 102	0.07 11	0.18 381	0.06 27	0.11 246	0.12 96	0.09 18	0.07 15	0.06 23	0.05 7	0.07 120	0.06 65	0.09 58	0.10 202	0.04 11	0.05 267	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 72

asd	0.07 7	0.08 339	0.07 11	0.16 204	0.07 128	0.08 79	0.08 7	0.11 54	0.08 24	0.07 70	0.07 63	0.06 42	0.06 65	0.10 120	0.09 101	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.04 48	0.03 2

qwe	0.07 7	0.08 339	0.07 11	0.15 109	0.06 27	0.07 39	0.10 35	0.18 291	0.11 100	0.07 70	0.07 63	0.06 42	0.06 65	0.10 120	0.09 101	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.04 48	0.03 2

2.25w	0.07 7	0.06 102	0.07 11	0.14 57	0.06 27	0.08 79	0.08 7	0.10 31	0.15 236	0.08 124	0.10 189	0.07 120	0.06 65	0.08 25	0.10 202	0.05 51	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.03 1	0.04 72

2.5w	0.07 7	0.07 220	0.07 11	0.16 204	0.06 27	0.08 79	0.12 96	0.10 31	0.10 69	0.07 70	0.06 23	0.09 214	0.06 65	0.08 25	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.03 1	0.03 2

2.75w_new	0.07 7	0.07 220	0.07 11	0.13 16	0.06 27	0.08 79	0.08 7	0.18 291	0.12 137	0.07 70	0.08 118	0.06 42	0.06 65	0.09 58	0.11 282	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 72

3.25w_new	0.07 7	0.06 102	0.07 11	0.15 109	0.06 27	0.10 195	0.07 3	0.12 81	0.11 100	0.08 124	0.06 23	0.07 120	0.06 65	0.11 191	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 7	0.06 102	0.07 11	0.15 109	0.06 27	0.10 195	0.07 3	0.12 81	0.11 100	0.08 124	0.06 23	0.07 120	0.06 65	0.11 191	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 7	0.07 220	0.07 11	0.15 109	0.07 128	0.09 132	0.06 1	0.13 109	0.11 100	0.07 70	0.07 63	0.06 42	0.07 178	0.10 120	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

1w_stereo	0.07 7	0.06 102	0.07 11	0.16 204	0.06 27	0.07 39	0.10 35	0.14 139	0.14 211	0.07 70	0.08 118	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 72

MM-Stereo_test3	0.10 236	0.07 220	0.07 11	0.18 381	0.07 128	0.12 298	0.19 514	0.24 424	0.19 352	0.06 23	0.10 189	0.08 179	0.06 65	0.11 191	0.08 25	0.06 167	0.06 411	0.07 294	0.05 186	0.05 164	0.04 72

SCV_C0	0.08 80	0.07 220	0.07 11	0.16 204	0.09 334	0.08 79	0.15 315	0.11 54	0.12 137	0.08 124	0.07 63	0.06 42	0.05 14	0.11 191	0.07 1	0.05 51	0.05 267	0.05 45	0.04 55	0.06 286	0.05 203

AIO_test	0.07 7	0.05 38	0.07 11	0.15 109	0.07 128	0.06 12	0.14 231	0.10 31	0.10 69	0.07 70	0.07 63	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.10 202	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.03 2

DEFOM-Stereo	0.07 7	0.05 38	0.07 11	0.14 57	0.06 27	0.10 195	0.13 166	0.07 6	0.13 179	0.06 23	0.07 63	0.06 42	0.05 14	0.10 120	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 72

trnet	0.08 80	0.05 38	0.07 11	0.12 5	0.05 2	0.12 298	0.11 64	0.13 109	0.10 69	0.08 124	0.13 278	0.09 214	0.08 226	0.11 191	0.10 202	0.08 408	0.05 267	0.05 45	0.03 1	0.06 286	0.05 203

LoS_RVC	0.08 80	0.05 38	0.07 11	0.15 109	0.07 128	0.08 79	0.15 315	0.11 54	0.10 69	0.08 124	0.09 153	0.06 42	0.09 260	0.10 120	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.03 2

CAS	0.08 80	0.04 1	0.07 11	0.17 291	0.08 208	0.10 195	0.13 166	0.12 81	0.09 48	0.09 175	0.10 189	0.08 179	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.08 408	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.05 164	0.04 72

raft_robust	0.13 381	0.10 481	0.07 11	0.18 381	0.08 208	0.13 349	0.24 591	0.28 500	0.33 533	0.20 492	0.19 382	0.14 345	0.10 299	0.11 191	0.12 343	0.05 51	0.05 267	0.07 294	0.07 374	0.05 164	0.04 72

GMOStereo	0.11 284	0.09 419	0.07 11	0.19 450	0.08 208	0.12 298	0.28 628	0.13 109	0.17 302	0.11 255	0.17 344	0.14 345	0.12 363	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 267	0.09 471	0.07 374	0.04 48	0.04 72

error version	0.11 284	0.09 419	0.07 11	0.19 450	0.08 208	0.12 298	0.28 628	0.13 109	0.17 302	0.11 255	0.17 344	0.14 345	0.12 363	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 267	0.09 471	0.07 374	0.04 48	0.04 72

test-v	0.11 284	0.09 419	0.07 11	0.19 450	0.08 208	0.12 298	0.28 628	0.13 109	0.17 302	0.11 255	0.17 344	0.14 345	0.12 363	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 267	0.09 471	0.07 374	0.04 48	0.04 72

test-2	0.11 284	0.09 419	0.07 11	0.19 450	0.08 208	0.12 298	0.28 628	0.13 109	0.17 302	0.11 255	0.17 344	0.14 345	0.12 363	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 267	0.09 471	0.07 374	0.04 48	0.04 72

s12784h	0.09 168	0.06 102	0.07 11	0.15 109	0.05 2	0.16 439	0.18 474	0.15 181	0.15 236	0.10 220	0.11 239	0.11 279	0.11 332	0.10 120	0.12 343	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 72

XX-TBD	0.09 168	0.06 102	0.07 11	0.14 57	0.07 128	0.12 298	0.16 384	0.14 139	0.13 179	0.11 255	0.12 260	0.09 214	0.08 226	0.10 120	0.10 202	0.06 167	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.06 286	0.05 203

quiztm	0.08 80	0.07 220	0.08 56	0.18 381	0.07 128	0.09 132	0.14 231	0.14 139	0.12 137	0.07 70	0.07 63	0.05 5	0.06 65	0.11 191	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.04 55	0.04 48	0.03 2

CAR	0.07 7	0.05 38	0.08 56	0.14 57	0.06 27	0.07 39	0.08 7	0.12 81	0.08 24	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.10 120	0.09 101	0.06 167	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 72

MSE-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 56	0.13 16	0.06 27	0.07 39	0.08 7	0.12 81	0.08 24	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.10 120	0.09 101	0.06 167	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 72

aanet-new-90k	0.08 80	0.07 220	0.08 56	0.19 450	0.06 27	0.07 39	0.12 96	0.12 81	0.13 179	0.06 23	0.07 63	0.06 42	0.06 65	0.10 120	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 164	0.03 2

aanet-new-60k	0.07 7	0.07 220	0.08 56	0.18 381	0.06 27	0.07 39	0.10 35	0.09 18	0.14 211	0.07 70	0.07 63	0.06 42	0.06 65	0.11 191	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.03 2

aanet-32k-new	0.08 80	0.07 220	0.08 56	0.18 381	0.06 27	0.08 79	0.12 96	0.11 54	0.12 137	0.07 70	0.08 118	0.05 5	0.07 178	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.06 286	0.04 72

aanet-new-16k	0.08 80	0.08 339	0.08 56	0.18 381	0.06 27	0.07 39	0.09 20	0.13 109	0.12 137	0.08 124	0.07 63	0.07 120	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 164	0.03 2

aanet-new-10k	0.08 80	0.08 339	0.08 56	0.19 450	0.07 128	0.08 79	0.12 96	0.14 139	0.11 100	0.07 70	0.08 118	0.07 120	0.07 178	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 164	0.04 72

aanet-new-14k	0.08 80	0.09 419	0.08 56	0.19 450	0.06 27	0.07 39	0.10 35	0.14 139	0.15 236	0.06 23	0.08 118	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 164	0.04 72

aanet-new-8k	0.08 80	0.07 220	0.08 56	0.19 450	0.07 128	0.09 132	0.12 96	0.16 219	0.15 236	0.07 70	0.07 63	0.06 42	0.06 65	0.10 120	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 72

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 80	0.07 220	0.08 56	0.18 381	0.07 128	0.11 246	0.14 231	0.12 81	0.11 100	0.07 70	0.11 239	0.07 120	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 72

LACA3	0.07 7	0.08 339	0.08 56	0.13 16	0.05 2	0.09 132	0.11 64	0.08 10	0.08 24	0.08 124	0.05 7	0.07 120	0.07 178	0.07 4	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Selective-IGEV-i32	0.07 7	0.06 102	0.08 56	0.17 291	0.06 27	0.08 79	0.12 96	0.13 109	0.07 15	0.08 124	0.07 63	0.06 42	0.04 1	0.10 120	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.03 2

BLMT-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 56	0.15 109	0.07 128	0.06 12	0.14 231	0.07 6	0.10 69	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 65	0.07 4	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.05 186	0.04 48	0.04 72

Pro-Stereo	0.07 7	0.05 38	0.08 56	0.15 109	0.07 128	0.08 79	0.12 96	0.07 6	0.07 15	0.06 23	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 186	0.04 48	0.04 72

MatchStereo	0.07 7	0.04 1	0.08 56	0.14 57	0.06 27	0.05 4	0.12 96	0.12 81	0.09 48	0.07 70	0.06 23	0.04 1	0.04 1	0.08 25	0.09 101	0.06 167	0.05 267	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 72
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
WQFJA1	0.10 236	0.07 220	0.08 56	0.20 516	0.09 334	0.12 298	0.17 425	0.17 258	0.17 302	0.09 175	0.10 189	0.08 179	0.10 299	0.12 285	0.11 282	0.06 167	0.07 483	0.07 294	0.06 276	0.06 286	0.05 203

WQFJX1	0.10 236	0.07 220	0.08 56	0.22 565	0.09 334	0.12 298	0.17 425	0.18 291	0.17 302	0.10 220	0.09 153	0.07 120	0.10 299	0.11 191	0.09 101	0.07 332	0.08 513	0.07 294	0.06 276	0.05 164	0.04 72

NLMM	0.10 236	0.07 220	0.08 56	0.20 516	0.09 334	0.12 298	0.17 425	0.17 258	0.17 302	0.09 175	0.10 189	0.08 179	0.10 299	0.12 285	0.11 282	0.06 167	0.07 483	0.07 294	0.06 276	0.06 286	0.05 203

NLSM3	0.09 168	0.06 102	0.08 56	0.19 450	0.08 208	0.11 246	0.16 384	0.18 291	0.16 273	0.06 23	0.08 118	0.07 120	0.08 226	0.09 58	0.11 282	0.04 11	0.04 25	0.06 183	0.07 374	0.03 1	0.03 2

GEAStereo	0.08 80	0.05 38	0.08 56	0.13 16	0.08 208	0.08 79	0.14 231	0.10 31	0.09 48	0.08 124	0.10 189	0.06 42	0.05 14	0.11 191	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 164	0.05 203

BridgeDepth	0.07 7	0.07 220	0.08 56	0.18 381	0.06 27	0.07 39	0.11 64	0.09 18	0.06 6	0.04 1	0.07 63	0.10 249	0.09 260	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.03 1	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.08 80	0.05 38	0.08 56	0.13 16	0.08 208	0.08 79	0.14 231	0.11 54	0.12 137	0.08 124	0.10 189	0.05 5	0.05 14	0.11 191	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 164	0.05 203

MSCF	0.08 80	0.05 38	0.08 56	0.19 450	0.08 208	0.06 12	0.12 96	0.14 139	0.11 100	0.10 220	0.09 153	0.07 120	0.04 1	0.11 191	0.08 25	0.06 167	0.05 267	0.05 45	0.04 55	0.05 164	0.05 203

water-stereo	0.09 168	0.06 102	0.08 56	0.16 204	0.07 128	0.09 132	0.13 166	0.15 181	0.13 179	0.11 255	0.12 260	0.08 179	0.09 260	0.07 4	0.08 25	0.06 167	0.05 267	0.05 45	0.05 186	0.04 48	0.04 72

asda	0.07 7	0.08 339	0.08 56	0.16 204	0.06 27	0.06 12	0.10 35	0.16 219	0.10 69	0.06 23	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.10 120	0.10 202	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

DilatedVolume-Stereo	0.09 168	0.05 38	0.08 56	0.15 109	0.06 27	0.11 246	0.12 96	0.14 139	0.16 273	0.11 255	0.11 239	0.09 214	0.09 260	0.11 191	0.10 202	0.06 167	0.05 267	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.03 2

4.5_new	0.07 7	0.09 419	0.08 56	0.15 109	0.07 128	0.06 12	0.10 35	0.14 139	0.11 100	0.06 23	0.08 118	0.06 42	0.06 65	0.08 25	0.10 202	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.04 48	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 7	0.09 419	0.08 56	0.15 109	0.07 128	0.06 12	0.10 35	0.14 139	0.11 100	0.06 23	0.08 118	0.06 42	0.06 65	0.08 25	0.10 202	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.04 48	0.03 2

4w-stereo	0.07 7	0.08 339	0.08 56	0.16 204	0.06 27	0.07 39	0.08 7	0.12 81	0.08 24	0.07 70	0.07 63	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.10 202	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.04 48	0.03 2

3.75w	0.07 7	0.07 220	0.08 56	0.16 204	0.07 128	0.07 39	0.09 20	0.16 219	0.09 48	0.07 70	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.10 202	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

IGEV	0.07 7	0.04 1	0.08 56	0.13 16	0.06 27	0.09 132	0.12 96	0.14 139	0.10 69	0.06 23	0.09 153	0.07 120	0.05 14	0.09 58	0.09 101	0.06 167	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 164	0.04 72

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 38	0.08 56	0.17 291	0.05 2	0.06 12	0.11 64	0.08 10	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 42	0.05 14	0.09 58	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 72

MLG-Stereo	0.07 7	0.05 38	0.08 56	0.17 291	0.05 2	0.07 39	0.11 64	0.08 10	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 42	0.05 14	0.10 120	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 72

MM-Stereo_test1	0.10 236	0.07 220	0.08 56	0.18 381	0.07 128	0.12 298	0.18 474	0.21 355	0.20 375	0.09 175	0.11 239	0.08 179	0.06 65	0.10 120	0.10 202	0.06 167	0.05 267	0.07 294	0.06 276	0.05 164	0.04 72

GREAT-IGEV	0.07 7	0.06 102	0.08 56	0.13 16	0.07 128	0.07 39	0.14 231	0.09 18	0.09 48	0.06 23	0.07 63	0.06 42	0.05 14	0.10 120	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 164	0.04 72
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Reg-Stereo(zero)	0.08 80	0.05 38	0.08 56	0.16 204	0.06 27	0.12 298	0.11 64	0.15 181	0.10 69	0.12 296	0.09 153	0.10 249	0.08 226	0.11 191	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.05 203

SCV	0.08 80	0.09 419	0.08 56	0.15 109	0.08 208	0.10 195	0.13 166	0.10 31	0.12 137	0.07 70	0.07 63	0.06 42	0.04 1	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.04 55	0.06 286	0.04 72

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 56	0.12 5	0.05 2	0.09 132	0.13 166	0.06 1	0.09 48	0.05 2	0.05 7	0.06 42	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.05 164	0.04 72

AIO_rvc	0.07 7	0.06 102	0.08 56	0.15 109	0.06 27	0.08 79	0.14 231	0.09 18	0.08 24	0.07 70	0.08 118	0.07 120	0.04 1	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.03 2

HUF	0.08 80	0.05 38	0.08 56	0.14 57	0.06 27	0.09 132	0.13 166	0.13 109	0.13 179	0.07 70	0.07 63	0.08 179	0.06 65	0.10 120	0.09 101	0.06 167	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 164	0.04 72

castereo++	0.08 80	0.05 38	0.08 56	0.15 109	0.05 2	0.14 383	0.12 96	0.11 54	0.15 236	0.07 70	0.07 63	0.07 120	0.06 65	0.08 25	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.03 2

mms	0.09 168	0.07 220	0.08 56	0.16 204	0.08 208	0.10 195	0.16 384	0.12 81	0.11 100	0.08 124	0.09 153	0.08 179	0.06 65	0.11 191	0.12 343	0.05 51	0.04 25	0.07 294	0.05 186	0.04 48	0.03 2

dual_stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 56	0.15 109	0.05 2	0.05 4	0.13 166	0.12 81	0.08 24	0.07 70	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.07 4	0.09 101	0.06 167	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 72

IGEV-Stereo++	0.07 7	0.06 102	0.08 56	0.18 381	0.06 27	0.04 1	0.10 35	0.11 54	0.11 100	0.06 23	0.07 63	0.07 120	0.06 65	0.09 58	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 164	0.04 72

RAStereo	0.10 236	0.09 419	0.08 56	0.20 516	0.08 208	0.13 349	0.18 474	0.15 181	0.17 302	0.10 220	0.12 260	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.07 332	0.05 267	0.07 294	0.05 186	0.05 164	0.04 72

IGEV-Stereo+	0.07 7	0.04 1	0.08 56	0.15 109	0.06 27	0.04 1	0.09 20	0.10 31	0.09 48	0.06 23	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.06 1	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.06 286	0.06 299

IGEV++	0.08 80	0.06 102	0.08 56	0.18 381	0.07 128	0.09 132	0.13 166	0.10 31	0.09 48	0.08 124	0.08 118	0.06 42	0.06 65	0.13 337	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 164	0.04 72

MaDis-Stereo	0.09 168	0.09 419	0.08 56	0.17 291	0.09 334	0.13 349	0.10 35	0.16 219	0.16 273	0.09 175	0.11 239	0.06 42	0.06 65	0.09 58	0.13 385	0.07 332	0.06 411	0.07 294	0.05 186	0.05 164	0.04 72

UniTT-Stereo	0.09 168	0.07 220	0.08 56	0.18 381	0.08 208	0.13 349	0.11 64	0.12 81	0.11 100	0.10 220	0.12 260	0.05 5	0.07 178	0.09 58	0.09 101	0.07 332	0.05 267	0.05 45	0.05 186	0.05 164	0.05 203

AEACV	0.08 80	0.05 38	0.08 56	0.14 57	0.13 553	0.14 383	0.13 166	0.14 139	0.09 48	0.07 70	0.09 153	0.07 120	0.08 226	0.10 120	0.09 101	0.06 167	0.04 25	0.06 183	0.05 186	0.05 164	0.04 72

CES	0.08 80	0.04 1	0.08 56	0.14 57	0.07 128	0.09 132	0.14 231	0.11 54	0.09 48	0.08 124	0.09 153	0.11 279	0.06 65	0.12 285	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.05 164	0.05 203

Selective-IGEV	0.07 7	0.06 102	0.08 56	0.17 291	0.06 27	0.08 79	0.12 96	0.13 109	0.07 15	0.08 124	0.07 63	0.06 42	0.04 1	0.10 120	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.03 2

EGLCR-Stereo	0.08 80	0.05 38	0.08 56	0.14 57	0.06 27	0.10 195	0.12 96	0.11 54	0.16 273	0.06 23	0.05 7	0.07 120	0.05 14	0.10 120	0.11 282	0.06 167	0.04 25	0.06 183	0.05 186	0.04 48	0.04 72

CroCo-Stereo Lap2	0.09 168	0.09 419	0.08 56	0.22 565	0.09 334	0.09 132	0.19 514	0.16 219	0.12 137	0.09 175	0.10 189	0.05 5	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.06 167	0.06 411	0.07 294	0.05 186	0.05 164	0.05 203

TestStereo1	0.13 381	0.08 339	0.08 56	0.19 450	0.08 208	0.18 480	0.29 638	0.23 400	0.16 273	0.17 422	0.20 394	0.16 390	0.10 299	0.12 285	0.13 385	0.06 167	0.06 411	0.08 388	0.06 276	0.05 164	0.05 203

test_5	0.14 418	0.12 525	0.08 56	0.20 516	0.10 446	0.14 383	0.29 638	0.21 355	0.24 434	0.18 452	0.28 517	0.11 279	0.15 445	0.12 285	0.13 385	0.06 167	0.05 267	0.07 294	0.08 447	0.08 429	0.07 386

SA-5K	0.13 381	0.08 339	0.08 56	0.19 450	0.08 208	0.18 480	0.29 638	0.23 400	0.16 273	0.17 422	0.20 394	0.16 390	0.10 299	0.12 285	0.13 385	0.06 167	0.06 411	0.08 388	0.06 276	0.05 164	0.05 203

Sa-1000	0.12 355	0.08 339	0.08 56	0.18 381	0.08 208	0.14 383	0.22 567	0.22 379	0.18 333	0.15 375	0.20 394	0.17 412	0.11 332	0.10 120	0.10 202	0.06 167	0.05 267	0.09 471	0.09 494	0.05 164	0.05 203

SA	0.12 355	0.09 419	0.08 56	0.18 381	0.08 208	0.12 298	0.24 591	0.23 400	0.18 333	0.17 422	0.27 503	0.14 345	0.11 332	0.11 191	0.11 282	0.05 51	0.05 267	0.09 471	0.08 447	0.05 164	0.04 72

test_4	0.10 236	0.10 481	0.08 56	0.19 450	0.09 334	0.08 79	0.22 567	0.15 181	0.17 302	0.12 296	0.18 371	0.12 299	0.09 260	0.08 25	0.11 282	0.04 11	0.04 25	0.08 388	0.08 447	0.04 48	0.03 2

CroCo-Stereo	0.09 168	0.08 339	0.08 56	0.22 565	0.09 334	0.09 132	0.19 514	0.15 181	0.12 137	0.07 70	0.07 63	0.08 179	0.06 65	0.08 25	0.07 1	0.07 332	0.05 267	0.06 183	0.04 55	0.05 164	0.04 72
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
TANstereo	0.09 168	0.04 1	0.08 56	0.13 16	0.06 27	0.11 246	0.14 231	0.15 181	0.19 352	0.11 255	0.15 309	0.10 249	0.06 65	0.12 285	0.09 101	0.07 332	0.05 267	0.05 45	0.04 55	0.06 286	0.05 203

XX-Stereo	0.09 168	0.05 38	0.08 56	0.17 291	0.09 334	0.15 409	0.12 96	0.20 332	0.10 69	0.10 220	0.14 292	0.07 120	0.06 65	0.12 285	0.08 25	0.06 167	0.05 267	0.06 183	0.06 276	0.04 48	0.04 72

CREStereo	0.09 168	0.04 1	0.08 56	0.11 1	0.06 27	0.13 349	0.14 231	0.14 139	0.10 69	0.08 124	0.13 278	0.09 214	0.08 226	0.11 191	0.10 202	0.08 408	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.06 286	0.06 299
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
TS12	0.08 80	0.06 102	0.09 121	0.21 548	0.07 128	0.11 246	0.13 166	0.11 54	0.09 48	0.10 220	0.10 189	0.08 179	0.10 299	0.09 58	0.12 343	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.04 72

DF	0.08 80	0.05 38	0.09 121	0.15 109	0.06 27	0.11 246	0.13 166	0.10 31	0.12 137	0.09 175	0.10 189	0.10 249	0.08 226	0.11 191	0.09 101	0.07 332	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 72

DN	0.10 236	0.05 38	0.09 121	0.14 57	0.09 334	0.12 298	0.18 474	0.17 258	0.16 273	0.08 124	0.09 153	0.08 179	0.06 65	0.08 25	0.09 101	0.11 540	0.05 267	0.07 294	0.06 276	0.07 365	0.09 496

aanet-new-70k	0.07 7	0.06 102	0.09 121	0.17 291	0.06 27	0.08 79	0.12 96	0.11 54	0.10 69	0.06 23	0.07 63	0.07 120	0.06 65	0.10 120	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.03 2

aanet-new-78k	0.07 7	0.07 220	0.09 121	0.19 450	0.06 27	0.07 39	0.12 96	0.11 54	0.13 179	0.06 23	0.07 63	0.06 42	0.06 65	0.09 58	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 164	0.03 2

aanet-new-36k	0.08 80	0.06 102	0.09 121	0.17 291	0.06 27	0.09 132	0.13 166	0.11 54	0.13 179	0.08 124	0.08 118	0.06 42	0.05 14	0.09 58	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.03 2

aanet-new-34k	0.08 80	0.06 102	0.09 121	0.17 291	0.05 2	0.07 39	0.13 166	0.12 81	0.12 137	0.09 175	0.08 118	0.07 120	0.05 14	0.10 120	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.03 2

aanet-new-32k	0.08 80	0.07 220	0.09 121	0.18 381	0.06 27	0.11 246	0.11 64	0.10 31	0.08 24	0.07 70	0.07 63	0.07 120	0.06 65	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.03 2

aanet-new-30k	0.08 80	0.07 220	0.09 121	0.18 381	0.06 27	0.11 246	0.11 64	0.10 31	0.08 24	0.07 70	0.07 63	0.07 120	0.06 65	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.03 2

aanet-new-28k	0.08 80	0.07 220	0.09 121	0.18 381	0.06 27	0.08 79	0.12 96	0.10 31	0.09 48	0.09 175	0.08 118	0.08 179	0.06 65	0.12 285	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 164	0.04 72

aanet-new-22k	0.08 80	0.06 102	0.09 121	0.17 291	0.06 27	0.08 79	0.11 64	0.14 139	0.12 137	0.09 175	0.09 153	0.08 179	0.06 65	0.10 120	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.03 2

RT-Monster	0.09 168	0.05 38	0.09 121	0.14 57	0.08 208	0.11 246	0.10 35	0.17 258	0.18 333	0.13 326	0.10 189	0.09 214	0.08 226	0.10 120	0.10 202	0.07 332	0.05 267	0.05 45	0.04 55	0.05 164	0.06 299

PipStereo	0.07 7	0.04 1	0.09 121	0.13 16	0.05 2	0.08 79	0.11 64	0.06 1	0.06 6	0.06 23	0.05 7	0.08 179	0.05 14	0.08 25	0.09 101	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 164	0.04 72

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 121	0.13 16	0.05 2	0.08 79	0.11 64	0.06 1	0.06 6	0.06 23	0.06 23	0.08 179	0.05 14	0.08 25	0.09 101	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 164	0.04 72

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 121	0.12 5	0.05 2	0.06 12	0.11 64	0.06 1	0.06 6	0.06 23	0.06 23	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.09 101	0.07 332	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 164	0.04 72

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 121	0.13 16	0.04 1	0.06 12	0.12 96	0.06 1	0.05 4	0.06 23	0.05 7	0.05 5	0.05 14	0.07 4	0.09 101	0.06 167	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 72

gcap_with_dpt	0.08 80	0.06 102	0.09 121	0.16 204	0.07 128	0.09 132	0.12 96	0.13 109	0.13 179	0.08 124	0.12 260	0.04 1	0.06 65	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.04 72

Hybrid-DGEV-03	0.10 236	0.06 102	0.09 121	0.18 381	0.08 208	0.16 439	0.14 231	0.15 181	0.14 211	0.13 326	0.16 322	0.12 299	0.09 260	0.13 337	0.11 282	0.06 167	0.04 25	0.08 388	0.06 276	0.05 164	0.04 72

DispViT+	0.08 80	0.05 38	0.09 121	0.13 16	0.06 27	0.05 4	0.11 64	0.18 291	0.16 273	0.09 175	0.08 118	0.07 120	0.06 65	0.11 191	0.09 101	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

BridgeDepth_RVC	0.07 7	0.04 1	0.09 121	0.11 1	0.05 2	0.10 195	0.10 35	0.14 139	0.09 48	0.06 23	0.07 63	0.06 42	0.07 178	0.07 4	0.10 202	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.04 55	0.04 48	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJX	0.10 236	0.07 220	0.09 121	0.21 548	0.09 334	0.12 298	0.16 384	0.18 291	0.17 302	0.12 296	0.10 189	0.07 120	0.09 260	0.12 285	0.10 202	0.06 167	0.07 483	0.06 183	0.05 186	0.06 286	0.05 203

NLCSM	0.11 284	0.09 419	0.09 121	0.23 589	0.11 496	0.12 298	0.19 514	0.18 291	0.18 333	0.12 296	0.11 239	0.07 120	0.09 260	0.11 191	0.10 202	0.07 332	0.08 513	0.07 294	0.07 374	0.06 286	0.05 203

DDF-Stereo	0.08 80	0.04 1	0.09 121	0.15 109	0.10 446	0.06 12	0.13 166	0.09 18	0.14 211	0.06 23	0.06 23	0.07 120	0.06 65	0.09 58	0.10 202	0.06 167	0.04 25	0.06 183	0.04 55	0.08 429	0.05 203

252Zero-FE	0.08 80	0.04 1	0.09 121	0.13 16	0.07 128	0.12 298	0.11 64	0.13 109	0.14 211	0.06 23	0.05 7	0.06 42	0.05 14	0.09 58	0.10 202	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 164	0.06 299

Zero-FE251	0.07 7	0.05 38	0.09 121	0.13 16	0.06 27	0.12 298	0.12 96	0.11 54	0.10 69	0.07 70	0.08 118	0.06 42	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 72

Monster-pub-mixall	0.07 7	0.04 1	0.09 121	0.13 16	0.06 27	0.05 4	0.09 20	0.11 54	0.07 15	0.06 23	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.09 101	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 164	0.05 203

Replicate-Monster	0.07 7	0.05 38	0.09 121	0.14 57	0.06 27	0.08 79	0.09 20	0.13 109	0.13 179	0.05 2	0.07 63	0.06 42	0.06 65	0.08 25	0.10 202	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 72

zero-FE	0.08 80	0.04 1	0.09 121	0.15 109	0.10 446	0.05 4	0.14 231	0.09 18	0.14 211	0.07 70	0.06 23	0.07 120	0.06 65	0.09 58	0.10 202	0.06 167	0.04 25	0.06 183	0.04 55	0.08 429	0.05 203

GASTEREO	0.08 80	0.05 38	0.09 121	0.19 450	0.07 128	0.07 39	0.12 96	0.14 139	0.11 100	0.10 220	0.09 153	0.07 120	0.04 1	0.12 285	0.08 25	0.06 167	0.05 267	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.05 203

depthmonostereo	0.09 168	0.06 102	0.09 121	0.15 109	0.06 27	0.10 195	0.13 166	0.14 139	0.14 211	0.10 220	0.10 189	0.09 214	0.11 332	0.08 25	0.09 101	0.06 167	0.05 267	0.06 183	0.04 55	0.04 48	0.03 2

4.25_new	0.07 7	0.08 339	0.09 121	0.15 109	0.06 27	0.09 132	0.08 7	0.14 139	0.08 24	0.07 70	0.07 63	0.06 42	0.06 65	0.12 285	0.10 202	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

4.5w_new	0.07 7	0.08 339	0.09 121	0.15 109	0.06 27	0.09 132	0.08 7	0.14 139	0.08 24	0.07 70	0.07 63	0.06 42	0.06 65	0.12 285	0.10 202	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 7	0.08 339	0.09 121	0.15 109	0.06 27	0.09 132	0.08 7	0.14 139	0.08 24	0.07 70	0.07 63	0.06 42	0.06 65	0.12 285	0.10 202	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

2w_stereo	0.08 80	0.08 339	0.09 121	0.16 204	0.06 27	0.08 79	0.10 35	0.20 332	0.15 236	0.08 124	0.07 63	0.06 42	0.06 65	0.06 1	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.03 1	0.03 2

111111	0.07 7	0.04 1	0.09 121	0.17 291	0.06 27	0.05 4	0.10 35	0.11 54	0.09 48	0.06 23	0.06 23	0.07 120	0.05 14	0.09 58	0.09 101	0.06 167	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.07 365	0.06 299

MM-Stereo_test2	0.09 168	0.06 102	0.09 121	0.19 450	0.08 208	0.12 298	0.18 474	0.15 181	0.14 211	0.07 70	0.10 189	0.07 120	0.06 65	0.12 285	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 186	0.05 164	0.03 2

HART	0.08 80	0.07 220	0.09 121	0.17 291	0.07 128	0.10 195	0.16 384	0.13 109	0.11 100	0.08 124	0.10 189	0.07 120	0.05 14	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.04 55	0.05 164	0.04 72

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 80	0.06 102	0.09 121	0.22 565	0.06 27	0.08 79	0.12 96	0.10 31	0.10 69	0.07 70	0.07 63	0.06 42	0.05 14	0.11 191	0.09 101	0.06 167	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.06 286	0.04 72

ours_stereo	0.09 168	0.07 220	0.09 121	0.17 291	0.08 208	0.11 246	0.16 384	0.11 54	0.12 137	0.08 124	0.10 189	0.08 179	0.06 65	0.12 285	0.12 343	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 186	0.04 48	0.03 2

fffy	0.09 168	0.08 339	0.09 121	0.16 204	0.07 128	0.13 349	0.17 425	0.13 109	0.12 137	0.08 124	0.09 153	0.08 179	0.09 260	0.13 337	0.11 282	0.05 51	0.05 267	0.07 294	0.05 186	0.04 48	0.05 203

UGAM	0.13 381	0.10 481	0.09 121	0.22 565	0.08 208	0.12 298	0.20 537	0.17 258	0.23 417	0.21 506	0.16 322	0.13 325	0.13 403	0.19 496	0.12 343	0.07 332	0.05 267	0.13 585	0.11 568	0.07 365	0.05 203

WCG-NET	0.08 80	0.05 38	0.09 121	0.15 109	0.06 27	0.11 246	0.14 231	0.13 109	0.13 179	0.06 23	0.09 153	0.07 120	0.06 65	0.13 337	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.03 2

Pointernet	0.09 168	0.04 1	0.09 121	0.16 204	0.08 208	0.13 349	0.10 35	0.15 181	0.17 302	0.09 175	0.07 63	0.06 42	0.06 65	0.11 191	0.09 101	0.08 408	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.06 286	0.05 203

U	0.08 80	0.07 220	0.09 121	0.19 450	0.10 446	0.10 195	0.13 166	0.12 81	0.17 302	0.07 70	0.07 63	0.06 42	0.05 14	0.07 4	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.06 183	0.04 55	0.06 286	0.05 203

AIO-Stereo	0.08 80	0.06 102	0.09 121	0.18 381	0.06 27	0.08 79	0.12 96	0.15 181	0.09 48	0.08 124	0.08 118	0.07 120	0.05 14	0.11 191	0.08 25	0.05 51	0.05 267	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 72

RSM++	0.08 80	0.06 102	0.09 121	0.17 291	0.07 128	0.09 132	0.12 96	0.11 54	0.11 100	0.08 124	0.06 23	0.07 120	0.05 14	0.10 120	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.06 183	0.05 186	0.05 164	0.03 2

RSM	0.08 80	0.06 102	0.09 121	0.17 291	0.06 27	0.08 79	0.12 96	0.12 81	0.10 69	0.08 124	0.07 63	0.06 42	0.05 14	0.11 191	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.03 2

H2IRNET	0.10 236	0.09 419	0.09 121	0.18 381	0.09 334	0.12 298	0.15 315	0.14 139	0.21 391	0.10 220	0.10 189	0.10 249	0.10 299	0.10 120	0.10 202	0.05 51	0.04 25	0.08 388	0.08 447	0.06 286	0.05 203

MSKI-zero shot	0.09 168	0.05 38	0.09 121	0.15 109	0.07 128	0.10 195	0.13 166	0.14 139	0.13 179	0.09 175	0.09 153	0.09 214	0.06 65	0.12 285	0.10 202	0.06 167	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 72

StereoVision	0.13 381	0.12 525	0.09 121	0.24 598	0.10 446	0.15 409	0.21 557	0.21 355	0.20 375	0.12 296	0.24 449	0.10 249	0.10 299	0.16 425	0.10 202	0.09 468	0.11 579	0.12 570	0.12 588	0.06 286	0.05 203

CASnet	0.09 168	0.09 419	0.09 121	0.19 450	0.06 27	0.07 39	0.11 64	0.18 291	0.14 211	0.11 255	0.10 189	0.09 214	0.07 178	0.10 120	0.10 202	0.06 167	0.04 25	0.10 519	0.08 447	0.05 164	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.10 236	0.05 38	0.09 121	0.14 57	0.07 128	0.13 349	0.14 231	0.21 355	0.15 236	0.11 255	0.12 260	0.12 299	0.09 260	0.12 285	0.09 101	0.07 332	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.06 286	0.05 203

MC-Stereo	0.08 80	0.06 102	0.09 121	0.17 291	0.06 27	0.10 195	0.14 231	0.12 81	0.10 69	0.09 175	0.12 260	0.09 214	0.06 65	0.11 191	0.10 202	0.06 167	0.04 25	0.06 183	0.05 186	0.04 48	0.04 72

RCA-Stereo	0.09 168	0.06 102	0.09 121	0.16 204	0.06 27	0.09 132	0.13 166	0.18 291	0.14 211	0.09 175	0.10 189	0.08 179	0.07 178	0.12 285	0.11 282	0.06 167	0.04 25	0.06 183	0.05 186	0.05 164	0.04 72

RAFT+CT+SA	0.13 381	0.11 507	0.09 121	0.19 450	0.09 334	0.15 409	0.28 628	0.22 379	0.22 405	0.15 375	0.26 494	0.10 249	0.10 299	0.11 191	0.12 343	0.05 51	0.04 25	0.07 294	0.08 447	0.07 365	0.06 299

test-3	0.08 80	0.06 102	0.09 121	0.17 291	0.07 128	0.07 39	0.14 231	0.12 81	0.15 236	0.09 175	0.08 118	0.07 120	0.08 226	0.11 191	0.10 202	0.05 51	0.04 25	0.07 294	0.05 186	0.04 48	0.04 72

test_1	0.08 80	0.06 102	0.09 121	0.17 291	0.07 128	0.07 39	0.14 231	0.12 81	0.15 236	0.09 175	0.08 118	0.07 120	0.08 226	0.11 191	0.10 202	0.05 51	0.04 25	0.07 294	0.05 186	0.04 48	0.04 72

LCNet	0.11 284	0.07 220	0.09 121	0.19 450	0.09 334	0.08 79	0.15 315	0.21 355	0.15 236	0.11 255	0.15 309	0.16 390	0.11 332	0.12 285	0.11 282	0.05 51	0.04 25	0.08 388	0.07 374	0.06 286	0.15 611

cross-raft	0.10 236	0.09 419	0.09 121	0.19 450	0.07 128	0.11 246	0.25 606	0.13 109	0.15 236	0.08 124	0.11 239	0.12 299	0.10 299	0.09 58	0.11 282	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 186	0.04 48	0.04 72

iRaftStereo_RVC	0.10 236	0.07 220	0.09 121	0.17 291	0.09 334	0.11 246	0.17 425	0.18 291	0.12 137	0.09 175	0.12 260	0.10 249	0.07 178	0.11 191	0.10 202	0.05 51	0.04 25	0.08 388	0.08 447	0.04 48	0.04 72

raft+_RVC	0.11 284	0.07 220	0.09 121	0.16 204	0.07 128	0.10 195	0.11 64	0.24 424	0.20 375	0.12 296	0.15 309	0.12 299	0.08 226	0.12 285	0.13 385	0.07 332	0.04 25	0.07 294	0.06 276	0.05 164	0.05 203

RALCasStereoNet	0.10 236	0.06 102	0.09 121	0.16 204	0.08 208	0.12 298	0.14 231	0.17 258	0.11 100	0.12 296	0.17 344	0.14 345	0.10 299	0.12 285	0.11 282	0.07 332	0.06 411	0.06 183	0.05 186	0.08 429	0.07 386

CFNet-RSSM	0.09 168	0.07 220	0.09 121	0.16 204	0.07 128	0.09 132	0.15 315	0.16 219	0.17 302	0.08 124	0.12 260	0.10 249	0.09 260	0.11 191	0.09 101	0.06 167	0.04 25	0.06 183	0.04 55	0.04 48	0.04 72

PMTNet	0.09 168	0.05 38	0.09 121	0.12 5	0.06 27	0.12 298	0.14 231	0.15 181	0.11 100	0.09 175	0.13 278	0.10 249	0.07 178	0.13 337	0.10 202	0.15 609	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.07 365	0.06 299

MGA	0.07 7	0.04 1	0.10 185	0.13 16	0.06 27	0.08 79	0.09 20	0.12 81	0.08 24	0.05 2	0.06 23	0.06 42	0.05 14	0.10 120	0.09 101	0.06 167	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.05 164	0.05 203

aanet-new	0.08 80	0.09 419	0.10 185	0.18 381	0.08 208	0.10 195	0.12 96	0.15 181	0.12 137	0.08 124	0.08 118	0.05 5	0.07 178	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.06 286	0.04 72

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 80	0.06 102	0.10 185	0.16 204	0.07 128	0.11 246	0.12 96	0.15 181	0.15 236	0.08 124	0.12 260	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 186	0.03 1	0.04 72

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 80	0.06 102	0.10 185	0.16 204	0.07 128	0.11 246	0.13 166	0.14 139	0.14 211	0.08 124	0.13 278	0.05 5	0.06 65	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.04 72

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 80	0.07 220	0.10 185	0.16 204	0.07 128	0.09 132	0.12 96	0.15 181	0.14 211	0.08 124	0.11 239	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.04 72

LiteMatch	0.09 168	0.06 102	0.10 185	0.16 204	0.07 128	0.09 132	0.15 315	0.13 109	0.08 24	0.06 23	0.07 63	0.06 42	0.15 445	0.10 120	0.14 423	0.07 332	0.04 25	0.06 183	0.06 276	0.06 286	0.06 299

Foundation-i1	0.09 168	0.04 1	0.10 185	0.14 57	0.06 27	0.10 195	0.13 166	0.16 219	0.14 211	0.10 220	0.10 189	0.11 279	0.07 178	0.07 4	0.10 202	0.06 167	0.04 25	0.05 45	0.05 186	0.05 164	0.05 203

GeoVLM	0.08 80	0.04 1	0.10 185	0.13 16	0.06 27	0.10 195	0.12 96	0.13 109	0.08 24	0.06 23	0.07 63	0.06 42	0.08 226	0.10 120	0.11 282	0.06 167	0.05 267	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.05 203

VMStereo-Base	0.09 168	0.05 38	0.10 185	0.13 16	0.07 128	0.10 195	0.10 35	0.16 219	0.13 179	0.10 220	0.15 309	0.10 249	0.09 260	0.11 191	0.10 202	0.07 332	0.05 267	0.05 45	0.04 55	0.05 164	0.06 299

MonSter++	0.08 80	0.04 1	0.10 185	0.13 16	0.06 27	0.09 132	0.12 96	0.13 109	0.08 24	0.06 23	0.07 63	0.06 42	0.08 226	0.10 120	0.11 282	0.06 167	0.05 267	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 72

HiDET	0.08 80	0.04 1	0.10 185	0.13 16	0.06 27	0.08 79	0.12 96	0.12 81	0.11 100	0.06 23	0.07 63	0.07 120	0.07 178	0.11 191	0.11 282	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 72

LCMNet	0.08 80	0.05 38	0.10 185	0.13 16	0.07 128	0.09 132	0.12 96	0.10 31	0.11 100	0.06 23	0.08 118	0.06 42	0.07 178	0.11 191	0.10 202	0.06 167	0.05 267	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 72

3w_stereo	0.08 80	0.09 419	0.10 185	0.17 291	0.07 128	0.08 79	0.10 35	0.20 332	0.13 179	0.06 23	0.07 63	0.05 5	0.06 65	0.08 25	0.09 101	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

LG-Stereo_L2	0.07 7	0.05 38	0.10 185	0.14 57	0.06 27	0.07 39	0.12 96	0.09 18	0.09 48	0.06 23	0.04 1	0.05 5	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.03 2

MLG-Stereo_test3	0.07 7	0.05 38	0.10 185	0.14 57	0.06 27	0.07 39	0.11 64	0.08 10	0.06 6	0.06 23	0.04 1	0.06 42	0.06 65	0.07 4	0.10 202	0.06 167	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 164	0.06 299

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 185	0.15 109	0.05 2	0.07 39	0.11 64	0.09 18	0.04 2	0.06 23	0.05 7	0.06 42	0.04 1	0.08 25	0.09 101	0.06 167	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.05 164	0.05 203

LGtest1	0.07 7	0.04 1	0.10 185	0.15 109	0.06 27	0.07 39	0.09 20	0.08 10	0.06 6	0.05 2	0.04 1	0.06 42	0.06 65	0.10 120	0.09 101	0.07 332	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.06 286	0.06 299

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 7	0.06 102	0.10 185	0.16 204	0.07 128	0.04 1	0.13 166	0.10 31	0.10 69	0.05 2	0.11 239	0.07 120	0.05 14	0.07 4	0.09 101	0.06 167	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 164	0.04 72

LG-Stereo	0.08 80	0.07 220	0.10 185	0.18 381	0.07 128	0.10 195	0.17 425	0.11 54	0.08 24	0.05 2	0.07 63	0.05 5	0.07 178	0.09 58	0.09 101	0.04 11	0.05 267	0.07 294	0.07 374	0.04 48	0.04 72

SGD-Stereo	0.08 80	0.05 38	0.10 185	0.14 57	0.05 2	0.12 298	0.12 96	0.11 54	0.12 137	0.07 70	0.09 153	0.09 214	0.09 260	0.08 25	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 164	0.03 2

AIO-test2	0.10 236	0.08 339	0.10 185	0.23 589	0.08 208	0.11 246	0.10 35	0.23 400	0.23 417	0.08 124	0.09 153	0.08 179	0.05 14	0.10 120	0.08 25	0.06 167	0.05 267	0.08 388	0.09 494	0.05 164	0.05 203

AIO-test1	0.10 236	0.07 220	0.10 185	0.23 589	0.07 128	0.09 132	0.13 166	0.21 355	0.14 211	0.11 255	0.12 260	0.09 214	0.07 178	0.11 191	0.09 101	0.06 167	0.05 267	0.09 471	0.10 534	0.03 1	0.06 299

tg	0.10 236	0.06 102	0.10 185	0.18 381	0.08 208	0.11 246	0.16 384	0.20 332	0.12 137	0.08 124	0.11 239	0.11 279	0.07 178	0.11 191	0.10 202	0.05 51	0.04 25	0.08 388	0.08 447	0.04 48	0.04 72

WCG-NET（raft）	0.08 80	0.05 38	0.10 185	0.15 109	0.06 27	0.11 246	0.13 166	0.15 181	0.12 137	0.08 124	0.07 63	0.06 42	0.06 65	0.13 337	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 72

RAFT-Stereo-weight	0.09 168	0.06 102	0.10 185	0.16 204	0.07 128	0.09 132	0.14 231	0.19 321	0.16 273	0.11 255	0.10 189	0.08 179	0.06 65	0.10 120	0.11 282	0.06 167	0.04 25	0.06 183	0.04 55	0.04 48	0.04 72

gcap-zeroshot	0.08 80	0.06 102	0.10 185	0.15 109	0.07 128	0.11 246	0.12 96	0.15 181	0.15 236	0.08 124	0.12 260	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 186	0.03 1	0.04 72

test_for_model	0.08 80	0.06 102	0.10 185	0.16 204	0.07 128	0.11 246	0.12 96	0.15 181	0.15 236	0.08 124	0.12 260	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 186	0.03 1	0.04 72

MoCha-V2	0.08 80	0.05 38	0.10 185	0.20 516	0.07 128	0.09 132	0.14 231	0.11 54	0.08 24	0.07 70	0.08 118	0.07 120	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 72

MyStereo07	0.10 236	0.07 220	0.10 185	0.17 291	0.09 334	0.14 383	0.18 474	0.15 181	0.15 236	0.09 175	0.06 23	0.06 42	0.07 178	0.12 285	0.09 101	0.06 167	0.05 267	0.08 388	0.07 374	0.06 286	0.06 299

MyStereo05	0.13 381	0.07 220	0.10 185	0.17 291	0.09 334	0.13 349	0.18 474	0.27 481	0.35 554	0.17 422	0.14 292	0.15 374	0.11 332	0.15 390	0.13 385	0.06 167	0.05 267	0.07 294	0.07 374	0.06 286	0.06 299

MyStereo04	0.13 381	0.07 220	0.10 185	0.17 291	0.09 334	0.14 383	0.18 474	0.29 514	0.38 572	0.17 422	0.14 292	0.16 390	0.10 299	0.15 390	0.13 385	0.06 167	0.05 267	0.08 388	0.07 374	0.06 286	0.06 299

AE-Stereo	0.10 236	0.08 339	0.10 185	0.18 381	0.09 334	0.10 195	0.15 315	0.14 139	0.19 352	0.09 175	0.14 292	0.12 299	0.08 226	0.11 191	0.10 202	0.05 51	0.06 411	0.07 294	0.06 276	0.05 164	0.04 72

plain	0.10 236	0.08 339	0.10 185	0.19 450	0.09 334	0.10 195	0.15 315	0.14 139	0.13 179	0.13 326	0.15 309	0.09 214	0.12 363	0.13 337	0.12 343	0.07 332	0.05 267	0.09 471	0.06 276	0.06 286	0.06 299

MIF-Stereo (partial)	0.11 284	0.06 102	0.10 185	0.19 450	0.10 446	0.10 195	0.11 64	0.17 258	0.18 333	0.14 348	0.16 322	0.09 214	0.11 332	0.12 285	0.12 343	0.08 408	0.05 267	0.08 388	0.07 374	0.06 286	0.07 386

testlalala	0.08 80	0.06 102	0.10 185	0.15 109	0.07 128	0.11 246	0.12 96	0.15 181	0.15 236	0.08 124	0.12 260	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 186	0.03 1	0.04 72

RAFT-Test	0.09 168	0.06 102	0.10 185	0.15 109	0.07 128	0.11 246	0.15 315	0.16 219	0.13 179	0.09 175	0.10 189	0.10 249	0.09 260	0.12 285	0.09 101	0.06 167	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.05 203

4D-IteraStereo	0.09 168	0.07 220	0.10 185	0.18 381	0.07 128	0.09 132	0.15 315	0.17 258	0.15 236	0.10 220	0.11 239	0.10 249	0.07 178	0.11 191	0.09 101	0.05 51	0.03 1	0.08 388	0.07 374	0.06 286	0.05 203

anonymousdsp2	0.11 284	0.07 220	0.10 185	0.16 204	0.09 334	0.13 349	0.14 231	0.18 291	0.22 405	0.13 326	0.14 292	0.12 299	0.09 260	0.14 366	0.11 282	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.06 286	0.05 203

ProNet	0.09 168	0.07 220	0.10 185	0.17 291	0.08 208	0.10 195	0.15 315	0.15 181	0.12 137	0.09 175	0.06 23	0.07 120	0.06 65	0.11 191	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 186	0.04 48	0.06 299

RAFT_CTSACE	0.12 355	0.09 419	0.10 185	0.22 565	0.08 208	0.12 298	0.24 591	0.18 291	0.16 273	0.20 492	0.27 503	0.13 325	0.07 178	0.13 337	0.09 101	0.05 51	0.06 411	0.08 388	0.07 374	0.04 48	0.04 72

test_3	0.10 236	0.09 419	0.10 185	0.20 516	0.08 208	0.13 349	0.26 615	0.14 139	0.21 391	0.10 220	0.10 189	0.09 214	0.09 260	0.08 25	0.11 282	0.05 51	0.04 25	0.08 388	0.07 374	0.04 48	0.04 72

PSM-AAD	0.11 284	0.07 220	0.10 185	0.19 450	0.09 334	0.10 195	0.15 315	0.20 332	0.13 179	0.12 296	0.14 292	0.18 426	0.11 332	0.11 191	0.10 202	0.05 51	0.05 267	0.09 471	0.08 447	0.06 286	0.14 604

KYRaft	0.11 284	0.07 220	0.10 185	0.19 450	0.09 334	0.08 79	0.15 315	0.22 379	0.12 137	0.13 326	0.16 322	0.20 452	0.10 299	0.12 285	0.10 202	0.05 51	0.04 25	0.08 388	0.08 447	0.06 286	0.16 622

AnonymousM	0.09 168	0.05 38	0.10 185	0.14 57	0.06 27	0.09 132	0.13 166	0.19 321	0.14 211	0.13 326	0.11 239	0.09 214	0.08 226	0.13 337	0.10 202	0.08 408	0.05 267	0.08 388	0.05 186	0.05 164	0.05 203

GMM-Stereo	0.11 284	0.07 220	0.10 185	0.18 381	0.09 334	0.08 79	0.15 315	0.23 400	0.16 273	0.11 255	0.15 309	0.13 325	0.11 332	0.11 191	0.11 282	0.05 51	0.04 25	0.08 388	0.07 374	0.06 286	0.09 496

Prome-Stereo	0.11 284	0.06 102	0.10 185	0.18 381	0.08 208	0.12 298	0.15 315	0.22 379	0.13 179	0.12 296	0.17 344	0.13 325	0.08 226	0.12 285	0.10 202	0.05 51	0.04 25	0.07 294	0.06 276	0.06 286	0.09 496

rafts_anoy	0.11 284	0.06 102	0.10 185	0.17 291	0.08 208	0.10 195	0.14 231	0.17 258	0.14 211	0.13 326	0.13 278	0.12 299	0.10 299	0.11 191	0.12 343	0.07 332	0.04 25	0.09 471	0.11 568	0.07 365	0.06 299

raftrobust	0.09 168	0.06 102	0.10 185	0.17 291	0.08 208	0.09 132	0.10 35	0.18 291	0.16 273	0.10 220	0.09 153	0.12 299	0.07 178	0.12 285	0.10 202	0.08 408	0.05 267	0.06 183	0.05 186	0.05 164	0.05 203

RALAANet	0.11 284	0.08 339	0.10 185	0.17 291	0.09 334	0.14 383	0.10 35	0.20 332	0.15 236	0.14 348	0.13 278	0.16 390	0.09 260	0.12 285	0.11 282	0.06 167	0.05 267	0.07 294	0.06 276	0.05 164	0.04 72

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 168	0.06 102	0.10 185	0.17 291	0.06 27	0.10 195	0.16 384	0.17 258	0.14 211	0.09 175	0.10 189	0.08 179	0.09 260	0.11 191	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.06 276	0.04 48	0.03 2

AFF-stereo	0.09 168	0.06 102	0.10 185	0.17 291	0.07 128	0.10 195	0.16 384	0.17 258	0.09 48	0.10 220	0.12 260	0.09 214	0.09 260	0.12 285	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.07 294	0.07 374	0.04 48	0.03 2

Gwc-CoAtRS	0.09 168	0.06 102	0.10 185	0.16 204	0.07 128	0.10 195	0.14 231	0.17 258	0.17 302	0.08 124	0.10 189	0.12 299	0.09 260	0.12 285	0.09 101	0.06 167	0.04 25	0.06 183	0.04 55	0.04 48	0.04 72

R-Stereo Train	0.10 236	0.06 102	0.10 185	0.17 291	0.08 208	0.11 246	0.14 231	0.23 400	0.11 100	0.12 296	0.19 382	0.11 279	0.08 226	0.09 58	0.11 282	0.07 332	0.05 267	0.06 183	0.05 186	0.05 164	0.05 203

RAFT-Stereo	0.10 236	0.06 102	0.10 185	0.17 291	0.08 208	0.11 246	0.14 231	0.23 400	0.11 100	0.12 296	0.19 382	0.11 279	0.08 226	0.09 58	0.11 282	0.07 332	0.05 267	0.06 183	0.05 186	0.05 164	0.05 203
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AANet_RVC	0.16 486	0.10 481	0.10 185	0.18 381	0.09 334	0.18 480	0.19 514	0.26 459	0.31 519	0.22 522	0.35 568	0.21 461	0.21 543	0.22 551	0.16 470	0.06 167	0.05 267	0.06 183	0.06 276	0.07 365	0.06 299

LiteMatch*	0.08 80	0.04 1	0.11 240	0.13 16	0.08 208	0.08 79	0.13 166	0.14 139	0.09 48	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.09 260	0.11 191	0.10 202	0.06 167	0.05 267	0.05 45	0.04 55	0.05 164	0.05 203

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 7	0.05 38	0.11 240	0.15 109	0.06 27	0.07 39	0.13 166	0.09 18	0.11 100	0.07 70	0.08 118	0.06 42	0.05 14	0.09 58	0.07 1	0.05 51	0.05 267	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.04 72

PSi22	0.08 80	0.06 102	0.11 240	0.16 204	0.07 128	0.08 79	0.10 35	0.14 139	0.08 24	0.08 124	0.06 23	0.10 249	0.06 65	0.12 285	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 72

Lsterematch	0.11 284	0.06 102	0.11 240	0.16 204	0.07 128	0.13 349	0.15 315	0.14 139	0.17 302	0.16 403	0.18 371	0.15 374	0.15 445	0.12 285	0.14 423	0.07 332	0.04 25	0.06 183	0.06 276	0.06 286	0.06 299

WQFJA1++	0.08 80	0.04 1	0.11 240	0.14 57	0.07 128	0.11 246	0.11 64	0.11 54	0.07 15	0.07 70	0.07 63	0.07 120	0.06 65	0.10 120	0.10 202	0.06 167	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.06 286	0.06 299

DStereoRT	0.16 486	0.06 102	0.11 240	0.19 450	0.09 334	0.12 298	0.12 96	0.28 500	0.22 405	0.12 296	0.20 394	0.11 279	0.10 299	0.15 390	0.14 423	0.06 167	0.05 267	0.96 686	0.09 494	0.05 164	0.04 72

LG-Stereo_L1	0.07 7	0.05 38	0.11 240	0.14 57	0.06 27	0.07 39	0.13 166	0.09 18	0.07 15	0.05 2	0.04 1	0.05 5	0.04 1	0.08 25	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 72

LG-G_1	0.07 7	0.04 1	0.11 240	0.15 109	0.06 27	0.09 132	0.08 7	0.08 10	0.06 6	0.06 23	0.05 7	0.07 120	0.07 178	0.11 191	0.08 25	0.07 332	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 164	0.05 203

LG-G	0.07 7	0.04 1	0.11 240	0.15 109	0.06 27	0.09 132	0.08 7	0.08 10	0.06 6	0.06 23	0.05 7	0.07 120	0.07 178	0.11 191	0.08 25	0.07 332	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 164	0.05 203

G2L-Stereo_test	0.14 418	0.07 220	0.11 240	0.13 16	0.08 208	0.12 298	0.16 384	0.30 528	0.28 494	0.20 492	0.23 437	0.20 452	0.16 473	0.17 459	0.18 503	0.07 332	0.05 267	0.05 45	0.05 186	0.07 365	0.06 299

S2M2_L	0.09 168	0.08 339	0.11 240	0.13 16	0.10 446	0.08 79	0.06 1	0.10 31	0.10 69	0.10 220	0.09 153	0.10 249	0.09 260	0.11 191	0.11 282	0.13 591	0.07 483	0.08 388	0.09 494	0.10 525	0.08 452
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HI	0.11 284	0.06 102	0.11 240	0.13 16	0.09 334	0.09 132	0.14 231	0.21 355	0.10 69	0.19 469	0.17 344	0.14 345	0.09 260	0.16 425	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.07 294	0.08 447	0.07 365	0.06 299

CoSv	0.11 284	0.06 102	0.11 240	0.13 16	0.09 334	0.09 132	0.14 231	0.21 355	0.10 69	0.19 469	0.17 344	0.14 345	0.09 260	0.16 425	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.07 294	0.08 447	0.07 365	0.06 299

IGEV-RUCA	0.08 80	0.06 102	0.11 240	0.14 57	0.09 334	0.10 195	0.12 96	0.10 31	0.12 137	0.06 23	0.07 63	0.07 120	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.06 167	0.05 267	0.05 45	0.04 55	0.05 164	0.06 299

castereo	0.09 168	0.06 102	0.11 240	0.15 109	0.06 27	0.11 246	0.15 315	0.14 139	0.18 333	0.08 124	0.10 189	0.11 279	0.08 226	0.09 58	0.10 202	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.03 2

GIP-stereo	0.08 80	0.06 102	0.11 240	0.14 57	0.06 27	0.09 132	0.13 166	0.14 139	0.11 100	0.07 70	0.08 118	0.05 5	0.04 1	0.10 120	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 164	0.04 72

tt45	0.09 168	0.06 102	0.11 240	0.15 109	0.07 128	0.11 246	0.16 384	0.13 109	0.11 100	0.09 175	0.06 23	0.08 179	0.06 65	0.13 337	0.10 202	0.06 167	0.04 25	0.06 183	0.05 186	0.05 164	0.06 299

model_zeroshot	0.10 236	0.04 1	0.11 240	0.15 109	0.09 334	0.12 298	0.14 231	0.20 332	0.13 179	0.11 255	0.10 189	0.12 299	0.07 178	0.12 285	0.10 202	0.07 332	0.06 411	0.06 183	0.05 186	0.06 286	0.06 299

GCAP-BAT	0.09 168	0.05 38	0.11 240	0.13 16	0.07 128	0.11 246	0.14 231	0.14 139	0.16 273	0.07 70	0.10 189	0.08 179	0.06 65	0.13 337	0.08 25	0.07 332	0.05 267	0.05 45	0.05 186	0.04 48	0.04 72

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 284	0.05 38	0.11 240	0.15 109	0.13 553	0.13 349	0.16 384	0.23 400	0.17 302	0.10 220	0.12 260	0.10 249	0.07 178	0.11 191	0.09 101	0.06 167	0.05 267	0.06 183	0.06 276	0.07 365	0.08 452

CAS++	0.11 284	0.07 220	0.11 240	0.14 57	0.09 334	0.12 298	0.14 231	0.24 424	0.14 211	0.11 255	0.09 153	0.11 279	0.07 178	0.14 366	0.09 101	0.11 540	0.09 546	0.09 471	0.07 374	0.07 365	0.08 452
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 7	0.05 38	0.11 240	0.15 109	0.06 27	0.07 39	0.13 166	0.09 18	0.11 100	0.07 70	0.08 118	0.06 42	0.05 14	0.09 58	0.07 1	0.05 51	0.05 267	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.04 72

ff7	0.09 168	0.07 220	0.11 240	0.16 204	0.09 334	0.11 246	0.15 315	0.16 219	0.12 137	0.10 220	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.11 191	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 186	0.05 164	0.06 299

IGEVStereo-DCA	0.09 168	0.06 102	0.11 240	0.15 109	0.10 446	0.11 246	0.15 315	0.16 219	0.12 137	0.10 220	0.06 23	0.08 179	0.06 65	0.10 120	0.08 25	0.06 167	0.05 267	0.06 183	0.05 186	0.05 164	0.06 299

ffff	0.09 168	0.07 220	0.11 240	0.16 204	0.09 334	0.11 246	0.15 315	0.16 219	0.12 137	0.10 220	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.11 191	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 186	0.05 164	0.06 299

11t	0.09 168	0.07 220	0.11 240	0.16 204	0.09 334	0.11 246	0.15 315	0.16 219	0.12 137	0.10 220	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.11 191	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 186	0.05 164	0.06 299

MIM_Stereo	0.09 168	0.07 220	0.11 240	0.15 109	0.07 128	0.06 12	0.12 96	0.20 332	0.14 211	0.13 326	0.13 278	0.09 214	0.05 14	0.12 285	0.08 25	0.05 51	0.06 411	0.07 294	0.06 276	0.06 286	0.05 203

GCAPDPT-zeroshot	0.09 168	0.05 38	0.11 240	0.13 16	0.07 128	0.11 246	0.14 231	0.14 139	0.16 273	0.07 70	0.10 189	0.08 179	0.06 65	0.13 337	0.08 25	0.07 332	0.05 267	0.05 45	0.05 186	0.04 48	0.04 72

LL-Strereo	0.13 381	0.09 419	0.11 240	0.20 516	0.10 446	0.11 246	0.18 474	0.32 550	0.24 434	0.15 375	0.15 309	0.14 345	0.13 403	0.19 496	0.11 282	0.06 167	0.04 25	0.09 471	0.08 447	0.04 48	0.05 203

anonymousdsp	0.09 168	0.07 220	0.11 240	0.16 204	0.09 334	0.11 246	0.15 315	0.16 219	0.12 137	0.09 175	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.11 191	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 186	0.05 164	0.06 299

LoS	0.09 168	0.05 38	0.11 240	0.13 16	0.07 128	0.14 383	0.11 64	0.15 181	0.15 236	0.09 175	0.09 153	0.12 299	0.09 260	0.15 390	0.10 202	0.07 332	0.05 267	0.05 45	0.03 1	0.05 164	0.05 203
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CASS	0.13 381	0.12 525	0.11 240	0.23 589	0.09 334	0.15 409	0.17 425	0.18 291	0.19 352	0.17 422	0.18 371	0.15 374	0.15 445	0.14 366	0.14 423	0.09 468	0.06 411	0.10 519	0.08 447	0.09 492	0.07 386
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Selective-RAFT	0.11 284	0.10 481	0.11 240	0.21 548	0.08 208	0.16 439	0.13 166	0.20 332	0.22 405	0.10 220	0.10 189	0.11 279	0.10 299	0.15 390	0.11 282	0.05 51	0.05 267	0.06 183	0.05 186	0.06 286	0.05 203

ccc-4	0.09 168	0.07 220	0.11 240	0.16 204	0.09 334	0.11 246	0.15 315	0.16 219	0.12 137	0.10 220	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.11 191	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 186	0.05 164	0.06 299

IGEV-Stereo	0.09 168	0.07 220	0.11 240	0.16 204	0.09 334	0.11 246	0.15 315	0.16 219	0.12 137	0.09 175	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.11 191	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 186	0.05 164	0.06 299
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.11 284	0.07 220	0.11 240	0.17 291	0.07 128	0.09 132	0.13 166	0.15 181	0.24 434	0.12 296	0.13 278	0.12 299	0.08 226	0.18 481	0.11 282	0.06 167	0.08 513	0.08 388	0.06 276	0.05 164	0.05 203

THIR-Stereo	0.12 355	0.07 220	0.11 240	0.15 109	0.08 208	0.14 383	0.16 384	0.17 258	0.25 455	0.16 403	0.24 449	0.14 345	0.12 363	0.12 285	0.14 423	0.06 167	0.04 25	0.07 294	0.07 374	0.05 164	0.05 203

DRaft	0.12 355	0.06 102	0.11 240	0.14 57	0.09 334	0.14 383	0.17 425	0.21 355	0.30 511	0.17 422	0.28 517	0.10 249	0.15 445	0.10 120	0.12 343	0.05 51	0.04 25	0.07 294	0.06 276	0.05 164	0.05 203

GrayStereo	0.11 284	0.06 102	0.11 240	0.19 450	0.09 334	0.09 132	0.16 384	0.18 291	0.17 302	0.14 348	0.17 344	0.17 412	0.11 332	0.12 285	0.11 282	0.05 51	0.05 267	0.07 294	0.06 276	0.05 164	0.10 525

RAFT	0.13 381	0.09 419	0.11 240	0.18 381	0.08 208	0.15 409	0.24 591	0.20 332	0.19 352	0.21 506	0.21 417	0.17 412	0.12 363	0.16 425	0.09 101	0.06 167	0.07 483	0.10 519	0.09 494	0.05 164	0.05 203

TestStereo	0.13 381	0.14 565	0.11 240	0.23 589	0.08 208	0.15 409	0.21 557	0.20 332	0.23 417	0.14 348	0.24 449	0.16 390	0.12 363	0.16 425	0.14 423	0.05 51	0.06 411	0.08 388	0.06 276	0.09 492	0.05 203

EAI-Stereo	0.09 168	0.07 220	0.11 240	0.15 109	0.06 27	0.10 195	0.15 315	0.16 219	0.09 48	0.08 124	0.09 153	0.08 179	0.07 178	0.09 58	0.11 282	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.05 186	0.05 164	0.04 72

CCAANet	0.14 418	0.06 102	0.11 240	0.16 204	0.08 208	0.22 546	0.14 231	0.26 459	0.18 333	0.16 403	0.36 571	0.15 374	0.17 496	0.16 425	0.13 385	0.07 332	0.05 267	0.06 183	0.06 276	0.05 164	0.07 386

HSM-Net_RVC	0.14 418	0.08 339	0.11 240	0.15 109	0.08 208	0.15 409	0.15 315	0.27 481	0.29 501	0.19 469	0.21 417	0.29 553	0.14 427	0.17 459	0.13 385	0.06 167	0.06 411	0.06 183	0.06 276	0.07 365	0.06 299
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 80	0.05 38	0.12 284	0.15 109	0.06 27	0.10 195	0.14 231	0.12 81	0.12 137	0.07 70	0.09 153	0.06 42	0.06 65	0.10 120	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 72

IGEV_i1	0.12 355	0.07 220	0.12 284	0.16 204	0.08 208	0.19 504	0.14 231	0.18 291	0.22 405	0.18 452	0.18 371	0.16 390	0.12 363	0.16 425	0.14 423	0.06 167	0.05 267	0.06 183	0.05 186	0.06 286	0.06 299

Selective-IGEV-i1	0.13 381	0.07 220	0.12 284	0.19 450	0.08 208	0.18 480	0.16 384	0.22 379	0.30 511	0.16 403	0.17 344	0.16 390	0.10 299	0.14 366	0.13 385	0.06 167	0.05 267	0.06 183	0.05 186	0.06 286	0.05 203

Hybrid-DGEV-2	0.11 284	0.06 102	0.12 284	0.18 381	0.09 334	0.09 132	0.13 166	0.28 500	0.29 501	0.11 255	0.11 239	0.09 214	0.12 363	0.12 285	0.09 101	0.06 167	0.05 267	0.07 294	0.07 374	0.05 164	0.05 203

IGEV-FE	0.09 168	0.05 38	0.12 284	0.13 16	0.08 208	0.12 298	0.13 166	0.17 258	0.11 100	0.10 220	0.06 23	0.09 214	0.06 65	0.11 191	0.09 101	0.06 167	0.04 25	0.06 183	0.06 276	0.05 164	0.05 203

S2M2_XL	0.08 80	0.06 102	0.12 284	0.12 5	0.08 208	0.09 132	0.09 20	0.07 6	0.07 15	0.08 124	0.07 63	0.07 120	0.06 65	0.09 58	0.09 101	0.08 408	0.06 411	0.07 294	0.05 186	0.08 429	0.06 299
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
coex_refinement	0.14 418	0.07 220	0.12 284	0.17 291	0.10 446	0.15 409	0.15 315	0.26 459	0.29 501	0.18 452	0.20 394	0.22 479	0.17 496	0.16 425	0.18 503	0.08 408	0.05 267	0.06 183	0.06 276	0.09 492	0.08 452

FACV-RUCA	0.13 381	0.11 507	0.12 284	0.19 450	0.12 530	0.15 409	0.15 315	0.22 379	0.20 375	0.15 375	0.16 322	0.14 345	0.16 473	0.14 366	0.13 385	0.07 332	0.05 267	0.08 388	0.06 276	0.10 525	0.08 452

fffft	0.09 168	0.06 102	0.12 284	0.16 204	0.07 128	0.09 132	0.17 425	0.12 81	0.11 100	0.08 124	0.07 63	0.09 214	0.06 65	0.11 191	0.12 343	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 186	0.04 48	0.05 203
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.08 80	0.06 102	0.12 284	0.16 204	0.07 128	0.09 132	0.14 231	0.11 54	0.13 179	0.09 175	0.07 63	0.07 120	0.07 178	0.12 285	0.10 202	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 186	0.04 48	0.04 72

test_sample2	0.12 355	0.07 220	0.12 284	0.14 57	0.08 208	0.16 439	0.18 474	0.21 355	0.16 273	0.14 348	0.20 394	0.19 440	0.15 445	0.15 390	0.12 343	0.08 408	0.05 267	0.07 294	0.06 276	0.08 429	0.07 386

MGS-Stereo	0.09 168	0.07 220	0.12 284	0.15 109	0.08 208	0.09 132	0.15 315	0.12 81	0.12 137	0.07 70	0.10 189	0.08 179	0.06 65	0.10 120	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 186	0.06 286	0.05 203

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 236	0.08 339	0.12 284	0.16 204	0.08 208	0.15 409	0.16 384	0.18 291	0.18 333	0.10 220	0.09 153	0.09 214	0.08 226	0.11 191	0.12 343	0.07 332	0.05 267	0.08 388	0.06 276	0.07 365	0.06 299

MyStereo06	0.10 236	0.07 220	0.12 284	0.17 291	0.09 334	0.13 349	0.18 474	0.19 321	0.12 137	0.12 296	0.08 118	0.07 120	0.07 178	0.11 191	0.09 101	0.06 167	0.05 267	0.07 294	0.07 374	0.06 286	0.06 299

CoDeX	0.12 355	0.07 220	0.12 284	0.17 291	0.08 208	0.12 298	0.15 315	0.23 400	0.27 479	0.13 326	0.17 344	0.16 390	0.11 332	0.14 366	0.11 282	0.07 332	0.05 267	0.07 294	0.06 276	0.06 286	0.05 203

ACVNet-DCA	0.10 236	0.08 339	0.12 284	0.17 291	0.09 334	0.13 349	0.15 315	0.23 400	0.16 273	0.09 175	0.09 153	0.06 42	0.06 65	0.10 120	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.06 183	0.05 186	0.07 365	0.07 386

xx1	0.11 284	0.08 339	0.12 284	0.17 291	0.09 334	0.13 349	0.15 315	0.16 219	0.18 333	0.09 175	0.09 153	0.16 390	0.16 473	0.10 120	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.08 388	0.08 447	0.07 365	0.07 386

1test111	0.11 284	0.08 339	0.12 284	0.17 291	0.09 334	0.13 349	0.15 315	0.23 400	0.16 273	0.09 175	0.09 153	0.06 42	0.06 65	0.15 390	0.16 470	0.06 167	0.04 25	0.06 183	0.05 186	0.07 365	0.07 386

cc1	0.10 236	0.08 339	0.12 284	0.17 291	0.09 334	0.13 349	0.15 315	0.16 219	0.18 333	0.09 175	0.09 153	0.06 42	0.06 65	0.10 120	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.06 183	0.05 186	0.06 286	0.06 299

rrr	0.09 168	0.06 102	0.12 284	0.15 109	0.10 446	0.11 246	0.16 384	0.16 219	0.15 236	0.10 220	0.06 23	0.08 179	0.06 65	0.10 120	0.08 25	0.06 167	0.05 267	0.06 183	0.05 186	0.05 164	0.06 299

tt1	0.10 236	0.08 339	0.12 284	0.17 291	0.09 334	0.12 298	0.16 384	0.15 181	0.19 352	0.09 175	0.08 118	0.06 42	0.06 65	0.10 120	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.06 183	0.05 186	0.06 286	0.06 299

1111x	0.15 463	0.08 339	0.12 284	0.18 381	0.07 128	0.18 480	0.25 606	0.31 539	0.24 434	0.17 422	0.24 449	0.26 527	0.15 445	0.13 337	0.23 563	0.07 332	0.07 483	0.08 388	0.09 494	0.07 365	0.06 299

IGEV_Zeroshot_test	0.09 168	0.05 38	0.12 284	0.13 16	0.08 208	0.12 298	0.13 166	0.17 258	0.11 100	0.10 220	0.06 23	0.09 214	0.06 65	0.11 191	0.09 101	0.06 167	0.04 25	0.06 183	0.06 276	0.05 164	0.05 203

gwcnet-sp	0.14 418	0.07 220	0.12 284	0.18 381	0.09 334	0.16 439	0.17 425	0.24 424	0.24 434	0.18 452	0.24 449	0.15 374	0.16 473	0.15 390	0.15 454	0.08 408	0.06 411	0.07 294	0.08 447	0.08 429	0.07 386

scenet	0.14 418	0.07 220	0.12 284	0.18 381	0.09 334	0.16 439	0.17 425	0.24 424	0.24 434	0.18 452	0.24 449	0.15 374	0.16 473	0.15 390	0.15 454	0.08 408	0.06 411	0.07 294	0.08 447	0.08 429	0.07 386

knoymous	0.11 284	0.05 38	0.12 284	0.13 16	0.07 128	0.15 409	0.14 231	0.19 321	0.13 179	0.11 255	0.17 344	0.13 325	0.09 260	0.13 337	0.11 282	0.08 408	0.05 267	0.06 183	0.05 186	0.08 429	0.07 386

ssnet	0.14 418	0.07 220	0.12 284	0.18 381	0.09 334	0.16 439	0.17 425	0.24 424	0.24 434	0.18 452	0.24 449	0.15 374	0.16 473	0.15 390	0.15 454	0.08 408	0.06 411	0.07 294	0.08 447	0.08 429	0.07 386

DCANet-4	0.10 236	0.06 102	0.12 284	0.16 204	0.06 27	0.09 132	0.17 425	0.18 291	0.19 352	0.13 326	0.16 322	0.09 214	0.14 427	0.11 191	0.12 343	0.06 167	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.05 203

fff	0.10 236	0.06 102	0.12 284	0.15 109	0.07 128	0.09 132	0.17 425	0.16 219	0.20 375	0.13 326	0.16 322	0.10 249	0.11 332	0.11 191	0.12 343	0.06 167	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.05 203

ADStereo(finetuned)	0.10 236	0.06 102	0.12 284	0.16 204	0.06 27	0.09 132	0.17 425	0.15 181	0.19 352	0.13 326	0.17 344	0.10 249	0.12 363	0.11 191	0.12 343	0.06 167	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 164	0.04 72

DisPM	0.11 284	0.07 220	0.12 284	0.16 204	0.09 334	0.06 12	0.13 166	0.17 258	0.17 302	0.14 348	0.20 394	0.12 299	0.10 299	0.11 191	0.10 202	0.06 167	0.04 25	0.07 294	0.06 276	0.06 286	0.11 552

iRaft-Stereo_5w	0.12 355	0.09 419	0.12 284	0.19 450	0.08 208	0.09 132	0.12 96	0.21 355	0.21 391	0.19 469	0.14 292	0.11 279	0.09 260	0.20 521	0.16 470	0.05 51	0.05 267	0.07 294	0.06 276	0.05 164	0.06 299

AASNet	0.16 486	0.08 339	0.12 284	0.19 450	0.09 334	0.18 480	0.15 315	0.37 607	0.37 565	0.19 469	0.23 437	0.20 452	0.16 473	0.17 459	0.20 522	0.10 509	0.08 513	0.08 388	0.07 374	0.09 492	0.09 496

CrosDoStereo	0.12 355	0.06 102	0.12 284	0.14 57	0.08 208	0.12 298	0.15 315	0.17 258	0.22 405	0.19 469	0.24 449	0.15 374	0.11 332	0.11 191	0.12 343	0.06 167	0.04 25	0.07 294	0.07 374	0.05 164	0.05 203

TRStereo	0.09 168	0.05 38	0.12 284	0.15 109	0.12 530	0.10 195	0.13 166	0.18 291	0.18 333	0.09 175	0.09 153	0.09 214	0.06 65	0.10 120	0.08 25	0.07 332	0.05 267	0.07 294	0.07 374	0.04 48	0.04 72

STrans-v2	0.10 236	0.07 220	0.12 284	0.18 381	0.07 128	0.10 195	0.14 231	0.21 355	0.11 100	0.11 255	0.15 309	0.12 299	0.10 299	0.11 191	0.12 343	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.06 276	0.04 48	0.04 72

DeepStereo_LL	0.12 355	0.06 102	0.12 284	0.14 57	0.08 208	0.12 298	0.15 315	0.17 258	0.22 405	0.19 469	0.24 449	0.15 374	0.11 332	0.11 191	0.12 343	0.06 167	0.04 25	0.07 294	0.07 374	0.05 164	0.05 203

Pruner-Stereo	0.11 284	0.07 220	0.12 284	0.17 291	0.09 334	0.06 12	0.12 96	0.17 258	0.17 302	0.13 326	0.19 382	0.13 325	0.09 260	0.11 191	0.11 282	0.06 167	0.04 25	0.07 294	0.06 276	0.06 286	0.08 452

ICVP	0.15 463	0.09 419	0.12 284	0.22 565	0.09 334	0.17 461	0.21 557	0.25 441	0.23 417	0.18 452	0.30 536	0.26 527	0.18 511	0.17 459	0.14 423	0.09 468	0.07 483	0.08 388	0.07 374	0.07 365	0.07 386
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.16 486	0.24 630	0.12 284	0.35 648	0.11 496	0.15 409	0.17 425	0.26 459	0.22 405	0.19 469	0.24 449	0.21 461	0.14 427	0.15 390	0.13 385	0.11 540	0.07 483	0.11 550	0.10 534	0.09 492	0.07 386

DCANet	0.10 236	0.06 102	0.12 284	0.16 204	0.06 27	0.09 132	0.17 425	0.15 181	0.19 352	0.13 326	0.17 344	0.10 249	0.11 332	0.11 191	0.12 343	0.06 167	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 164	0.04 72

csc	0.10 236	0.06 102	0.12 284	0.15 109	0.07 128	0.09 132	0.17 425	0.16 219	0.20 375	0.13 326	0.16 322	0.10 249	0.11 332	0.11 191	0.12 343	0.06 167	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.05 203

cscssc	0.10 236	0.06 102	0.12 284	0.15 109	0.07 128	0.09 132	0.17 425	0.16 219	0.20 375	0.13 326	0.16 322	0.10 249	0.11 332	0.11 191	0.12 343	0.06 167	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.05 203

111	0.10 236	0.06 102	0.12 284	0.15 109	0.07 128	0.10 195	0.14 231	0.21 355	0.23 417	0.11 255	0.12 260	0.14 345	0.11 332	0.13 337	0.10 202	0.06 167	0.04 25	0.06 183	0.04 55	0.05 164	0.05 203

test_xeample3	0.09 168	0.06 102	0.12 284	0.16 204	0.09 334	0.11 246	0.15 315	0.16 219	0.13 179	0.10 220	0.06 23	0.08 179	0.06 65	0.10 120	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 186	0.05 164	0.06 299

UPFNet	0.16 486	0.08 339	0.12 284	0.20 516	0.12 530	0.20 520	0.23 578	0.28 500	0.26 469	0.17 422	0.24 449	0.22 479	0.19 527	0.19 496	0.21 542	0.09 468	0.07 483	0.08 388	0.09 494	0.08 429	0.06 299

FENet	0.13 381	0.08 339	0.12 284	0.16 204	0.08 208	0.14 383	0.15 315	0.22 379	0.23 417	0.17 422	0.23 437	0.16 390	0.12 363	0.14 366	0.15 454	0.08 408	0.05 267	0.08 388	0.08 447	0.07 365	0.07 386

cf-r	0.13 381	0.07 220	0.12 284	0.16 204	0.08 208	0.14 383	0.19 514	0.20 332	0.25 455	0.17 422	0.25 477	0.21 461	0.16 473	0.14 366	0.14 423	0.10 509	0.05 267	0.06 183	0.08 447	0.06 286	0.06 299

GwcNet-RSSM	0.14 418	0.07 220	0.12 284	0.15 109	0.08 208	0.15 409	0.20 537	0.21 355	0.27 479	0.18 452	0.27 503	0.22 479	0.16 473	0.14 366	0.15 454	0.10 509	0.05 267	0.07 294	0.09 494	0.07 365	0.07 386

HITNet	0.10 236	0.06 102	0.12 284	0.14 57	0.06 27	0.11 246	0.10 35	0.18 291	0.18 333	0.13 326	0.16 322	0.14 345	0.11 332	0.15 390	0.13 385	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.04 55	0.06 286	0.05 203
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
RT-IGEV	0.13 381	0.06 102	0.13 334	0.15 109	0.09 334	0.15 409	0.17 425	0.24 424	0.27 479	0.16 403	0.17 344	0.17 412	0.10 299	0.14 366	0.11 282	0.08 408	0.05 267	0.07 294	0.05 186	0.07 365	0.07 386

Selective-IGEV-i16pc	0.13 381	0.06 102	0.13 334	0.15 109	0.11 496	0.38 638	0.16 384	0.23 400	0.16 273	0.10 220	0.15 309	0.09 214	0.06 65	0.13 337	0.10 202	0.10 509	0.08 513	0.06 183	0.07 374	0.09 492	0.09 496

G2L-ROB	0.13 381	0.06 102	0.13 334	0.13 16	0.08 208	0.14 383	0.16 384	0.25 441	0.18 333	0.19 469	0.18 371	0.20 452	0.14 427	0.17 459	0.16 470	0.08 408	0.05 267	0.06 183	0.05 186	0.08 429	0.09 496

xyz-stereo-finetune2	0.11 284	0.07 220	0.13 334	0.13 16	0.07 128	0.11 246	0.19 514	0.17 258	0.12 137	0.15 375	0.15 309	0.17 412	0.12 363	0.13 337	0.11 282	0.05 51	0.04 25	0.07 294	0.05 186	0.04 48	0.06 299

xyz-stereo-finetune	0.11 284	0.08 339	0.13 334	0.14 57	0.06 27	0.10 195	0.19 514	0.17 258	0.19 352	0.12 296	0.14 292	0.15 374	0.10 299	0.13 337	0.11 282	0.05 51	0.04 25	0.07 294	0.05 186	0.04 48	0.05 203

G2L-Stereo	0.14 418	0.07 220	0.13 334	0.17 291	0.09 334	0.13 349	0.12 96	0.27 481	0.22 405	0.16 403	0.27 503	0.21 461	0.13 403	0.17 459	0.18 503	0.09 468	0.08 513	0.08 388	0.07 374	0.07 365	0.07 386

999	0.09 168	0.05 38	0.13 334	0.15 109	0.08 208	0.10 195	0.14 231	0.15 181	0.11 100	0.10 220	0.08 118	0.08 179	0.08 226	0.16 425	0.10 202	0.06 167	0.04 25	0.06 183	0.05 186	0.04 48	0.05 203

rvit_0105_5	0.14 418	0.09 419	0.13 334	0.17 291	0.09 334	0.14 383	0.23 578	0.24 424	0.27 479	0.14 348	0.15 309	0.18 426	0.12 363	0.17 459	0.14 423	0.14 605	0.11 579	0.10 519	0.10 534	0.08 429	0.06 299

rvit_stereo_ft	0.12 355	0.07 220	0.13 334	0.19 450	0.10 446	0.12 298	0.17 425	0.16 219	0.16 273	0.12 296	0.13 278	0.15 374	0.10 299	0.14 366	0.13 385	0.09 468	0.06 411	0.08 388	0.07 374	0.07 365	0.05 203

test_sample6	0.14 418	0.08 339	0.13 334	0.16 204	0.08 208	0.17 461	0.19 514	0.25 441	0.17 302	0.17 422	0.27 503	0.19 440	0.14 427	0.15 390	0.13 385	0.08 408	0.05 267	0.08 388	0.07 374	0.08 429	0.08 452

11t1	0.12 355	0.06 102	0.13 334	0.14 57	0.08 208	0.17 461	0.15 315	0.18 291	0.15 236	0.15 375	0.15 309	0.16 390	0.16 473	0.15 390	0.13 385	0.08 408	0.05 267	0.06 183	0.05 186	0.08 429	0.07 386

GCAP-Stereo	0.09 168	0.07 220	0.13 334	0.18 381	0.06 27	0.11 246	0.07 3	0.13 109	0.12 137	0.09 175	0.10 189	0.07 120	0.09 260	0.13 337	0.10 202	0.06 167	0.05 267	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.05 203

HH	0.09 168	0.06 102	0.13 334	0.17 291	0.08 208	0.10 195	0.16 384	0.14 139	0.10 69	0.08 124	0.09 153	0.08 179	0.07 178	0.10 120	0.09 101	0.06 167	0.04 25	0.06 183	0.05 186	0.05 164	0.04 72

HanStereo	0.09 168	0.06 102	0.13 334	0.17 291	0.08 208	0.10 195	0.16 384	0.14 139	0.10 69	0.08 124	0.09 153	0.08 179	0.07 178	0.10 120	0.09 101	0.06 167	0.04 25	0.06 183	0.05 186	0.05 164	0.04 72

DCRE	0.11 284	0.07 220	0.13 334	0.16 204	0.11 496	0.11 246	0.17 425	0.18 291	0.17 302	0.11 255	0.18 371	0.10 249	0.10 299	0.15 390	0.11 282	0.06 167	0.05 267	0.06 183	0.06 276	0.05 164	0.04 72

anonymousa	0.13 381	0.07 220	0.13 334	0.18 381	0.09 334	0.13 349	0.17 425	0.19 321	0.29 501	0.15 375	0.24 449	0.15 374	0.14 427	0.14 366	0.14 423	0.07 332	0.05 267	0.07 294	0.09 494	0.05 164	0.06 299

riskmin	0.11 284	0.06 102	0.13 334	0.14 57	0.08 208	0.14 383	0.14 231	0.18 291	0.14 211	0.11 255	0.14 292	0.16 390	0.11 332	0.14 366	0.12 343	0.09 468	0.05 267	0.07 294	0.05 186	0.08 429	0.08 452

IER	0.14 418	0.07 220	0.13 334	0.17 291	0.09 334	0.14 383	0.16 384	0.25 441	0.26 469	0.18 452	0.25 477	0.17 412	0.20 539	0.16 425	0.14 423	0.08 408	0.05 267	0.07 294	0.06 276	0.08 429	0.07 386

hknet	0.15 463	0.11 507	0.13 334	0.22 565	0.11 496	0.14 383	0.15 315	0.34 579	0.25 455	0.17 422	0.22 428	0.22 479	0.18 511	0.17 459	0.12 343	0.07 332	0.06 411	0.10 519	0.09 494	0.07 365	0.07 386

iRaft-Stereo_20w	0.09 168	0.05 38	0.13 334	0.14 57	0.08 208	0.12 298	0.15 315	0.18 291	0.10 69	0.11 255	0.08 118	0.08 179	0.05 14	0.10 120	0.09 101	0.06 167	0.04 25	0.06 183	0.05 186	0.06 286	0.05 203

PSMNet-ADL	0.15 463	0.12 525	0.13 334	0.22 565	0.09 334	0.13 349	0.20 537	0.26 459	0.23 417	0.18 452	0.20 394	0.24 503	0.16 473	0.18 481	0.17 485	0.08 408	0.08 513	0.08 388	0.11 568	0.08 429	0.07 386

ADLNet2	0.16 486	0.09 419	0.13 334	0.16 204	0.09 334	0.20 520	0.16 384	0.31 539	0.39 575	0.16 403	0.20 394	0.20 452	0.18 511	0.21 538	0.22 551	0.08 408	0.06 411	0.07 294	0.07 374	0.09 492	0.07 386

PFNet+	0.11 284	0.06 102	0.13 334	0.16 204	0.09 334	0.05 4	0.12 96	0.17 258	0.21 391	0.16 403	0.19 382	0.14 345	0.10 299	0.11 191	0.11 282	0.08 408	0.05 267	0.09 471	0.08 447	0.06 286	0.11 552

TransformOpticalFlow	0.10 236	0.08 339	0.13 334	0.18 381	0.07 128	0.09 132	0.15 315	0.19 321	0.15 236	0.12 296	0.17 344	0.11 279	0.11 332	0.11 191	0.10 202	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.06 276	0.05 164	0.05 203

IIG-Stereo	0.11 284	0.06 102	0.13 334	0.17 291	0.08 208	0.11 246	0.12 96	0.22 379	0.17 302	0.14 348	0.17 344	0.11 279	0.12 363	0.12 285	0.12 343	0.06 167	0.05 267	0.07 294	0.06 276	0.05 164	0.04 72

NF-Stereo	0.11 284	0.07 220	0.13 334	0.17 291	0.09 334	0.10 195	0.14 231	0.23 400	0.19 352	0.12 296	0.17 344	0.12 299	0.11 332	0.11 191	0.11 282	0.06 167	0.04 25	0.07 294	0.06 276	0.06 286	0.12 565

OCTAStereo	0.11 284	0.07 220	0.13 334	0.17 291	0.09 334	0.10 195	0.14 231	0.23 400	0.19 352	0.12 296	0.17 344	0.12 299	0.11 332	0.11 191	0.11 282	0.06 167	0.04 25	0.07 294	0.06 276	0.06 286	0.12 565

ASMatch	0.11 284	0.06 102	0.13 334	0.16 204	0.10 446	0.07 39	0.14 231	0.17 258	0.17 302	0.12 296	0.16 322	0.16 390	0.10 299	0.13 337	0.10 202	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 186	0.04 48	0.08 452

RE-Stereo	0.11 284	0.07 220	0.13 334	0.17 291	0.09 334	0.10 195	0.14 231	0.23 400	0.19 352	0.12 296	0.17 344	0.12 299	0.11 332	0.11 191	0.11 282	0.06 167	0.04 25	0.07 294	0.06 276	0.06 286	0.12 565

TVStereo	0.11 284	0.07 220	0.13 334	0.17 291	0.09 334	0.10 195	0.14 231	0.23 400	0.19 352	0.12 296	0.17 344	0.12 299	0.11 332	0.11 191	0.11 282	0.06 167	0.04 25	0.07 294	0.06 276	0.06 286	0.12 565

LMCR-Stereo	0.15 463	0.08 339	0.13 334	0.21 548	0.09 334	0.17 461	0.20 537	0.27 481	0.19 352	0.24 544	0.24 449	0.23 497	0.17 496	0.20 521	0.17 485	0.07 332	0.06 411	0.08 388	0.06 276	0.10 525	0.08 452

test_xeample	0.15 463	0.06 102	0.13 334	0.14 57	0.08 208	0.21 537	0.20 537	0.28 500	0.20 375	0.16 403	0.29 529	0.19 440	0.16 473	0.15 390	0.26 597	0.09 468	0.05 267	0.07 294	0.07 374	0.07 365	0.07 386

GANet-RSSM	0.14 418	0.07 220	0.13 334	0.13 16	0.08 208	0.14 383	0.17 425	0.22 379	0.21 391	0.17 422	0.24 449	0.23 497	0.15 445	0.16 425	0.15 454	0.10 509	0.06 411	0.07 294	0.08 447	0.08 429	0.07 386

PSMNet-RSSM	0.14 418	0.07 220	0.13 334	0.15 109	0.08 208	0.13 349	0.16 384	0.24 424	0.24 434	0.16 403	0.28 517	0.22 479	0.14 427	0.15 390	0.13 385	0.11 540	0.06 411	0.09 471	0.12 588	0.08 429	0.07 386

TDLM	0.17 507	0.12 525	0.13 334	0.24 598	0.10 446	0.18 480	0.18 474	0.36 601	0.30 511	0.21 506	0.28 517	0.28 545	0.18 511	0.23 562	0.18 503	0.11 540	0.07 483	0.10 519	0.10 534	0.08 429	0.08 452

UCFNet_RVC	0.14 418	0.08 339	0.13 334	0.11 1	0.10 446	0.20 520	0.10 35	0.24 424	0.22 405	0.17 422	0.20 394	0.23 497	0.15 445	0.17 459	0.15 454	0.12 565	0.07 483	0.10 519	0.13 599	0.11 548	0.10 525

iResNet_ROB	0.14 418	0.07 220	0.13 334	0.14 57	0.07 128	0.18 480	0.14 231	0.26 459	0.31 519	0.22 522	0.25 477	0.23 497	0.15 445	0.15 390	0.13 385	0.07 332	0.05 267	0.05 45	0.04 55	0.08 429	0.08 452

FE-Mocha	0.09 168	0.06 102	0.14 371	0.16 204	0.09 334	0.10 195	0.15 315	0.18 291	0.16 273	0.10 220	0.09 153	0.07 120	0.07 178	0.09 58	0.09 101	0.06 167	0.04 25	0.06 183	0.06 276	0.05 164	0.05 203

MultiAttention	0.29 621	0.08 339	0.14 371	0.19 450	0.12 530	1.45 689	1.33 693	0.36 601	0.37 565	0.19 469	0.21 417	0.24 503	0.11 332	0.38 636	0.18 503	0.06 167	0.05 267	0.08 388	0.08 447	0.10 525	0.09 496

FlowAnything_test	0.11 284	0.08 339	0.14 371	0.15 109	0.09 334	0.07 39	0.14 231	0.20 332	0.11 100	0.09 175	0.09 153	0.12 299	0.12 363	0.13 337	0.11 282	0.09 468	0.06 411	0.09 471	0.09 494	0.06 286	0.09 496

rvit_0105_3	0.15 463	0.09 419	0.14 371	0.19 450	0.12 530	0.15 409	0.25 606	0.25 441	0.29 501	0.15 375	0.17 344	0.20 452	0.13 403	0.17 459	0.14 423	0.13 591	0.11 579	0.12 570	0.14 603	0.07 365	0.06 299

rvit_stereo_0081_aga	0.11 284	0.09 419	0.14 371	0.18 381	0.09 334	0.13 349	0.14 231	0.14 139	0.19 352	0.10 220	0.18 371	0.16 390	0.09 260	0.12 285	0.09 101	0.10 509	0.06 411	0.08 388	0.07 374	0.07 365	0.06 299

ITSA-stereo	0.15 463	0.10 481	0.14 371	0.19 450	0.08 208	0.12 298	0.14 231	0.30 528	0.49 618	0.17 422	0.19 382	0.22 479	0.15 445	0.17 459	0.16 470	0.10 509	0.06 411	0.08 388	0.08 447	0.08 429	0.08 452

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 284	0.05 38	0.14 371	0.15 109	0.20 634	0.09 132	0.17 425	0.21 355	0.15 236	0.11 255	0.14 292	0.10 249	0.07 178	0.10 120	0.08 25	0.06 167	0.05 267	0.07 294	0.07 374	0.07 365	0.09 496

rvit_stereo_0080	0.10 236	0.08 339	0.14 371	0.15 109	0.09 334	0.07 39	0.15 315	0.16 219	0.16 273	0.11 255	0.10 189	0.14 345	0.08 226	0.12 285	0.10 202	0.09 468	0.07 483	0.07 294	0.06 276	0.07 365	0.05 203

test_sample5	0.14 418	0.08 339	0.14 371	0.16 204	0.08 208	0.18 480	0.18 474	0.25 441	0.17 302	0.17 422	0.27 503	0.18 426	0.14 427	0.16 425	0.13 385	0.08 408	0.05 267	0.08 388	0.07 374	0.08 429	0.08 452

test_sample4	0.14 418	0.08 339	0.14 371	0.15 109	0.08 208	0.19 504	0.18 474	0.26 459	0.17 302	0.16 403	0.25 477	0.18 426	0.14 427	0.16 425	0.13 385	0.08 408	0.06 411	0.08 388	0.06 276	0.08 429	0.08 452

test_sample1	0.13 381	0.07 220	0.14 371	0.13 16	0.08 208	0.19 504	0.16 384	0.20 332	0.15 236	0.14 348	0.22 428	0.18 426	0.16 473	0.17 459	0.14 423	0.07 332	0.06 411	0.06 183	0.06 276	0.08 429	0.07 386

DualNet	0.14 418	0.08 339	0.14 371	0.16 204	0.08 208	0.18 480	0.18 474	0.25 441	0.17 302	0.17 422	0.27 503	0.18 426	0.14 427	0.16 425	0.13 385	0.08 408	0.05 267	0.08 388	0.07 374	0.08 429	0.08 452

ffm	0.12 355	0.09 419	0.14 371	0.16 204	0.08 208	0.17 461	0.17 425	0.15 181	0.19 352	0.15 375	0.25 477	0.19 440	0.13 403	0.10 120	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.09 471	0.08 447	0.06 286	0.06 299

ff1	0.13 381	0.09 419	0.14 371	0.16 204	0.08 208	0.17 461	0.17 425	0.15 181	0.19 352	0.15 375	0.25 477	0.19 440	0.13 403	0.14 366	0.20 522	0.06 167	0.04 25	0.09 471	0.08 447	0.06 286	0.06 299

mmx	0.14 418	0.09 419	0.14 371	0.16 204	0.08 208	0.17 461	0.17 425	0.27 481	0.25 455	0.15 375	0.25 477	0.19 440	0.13 403	0.14 366	0.20 522	0.08 408	0.06 411	0.09 471	0.08 447	0.08 429	0.08 452

whm_eth	0.10 236	0.08 339	0.14 371	0.15 109	0.09 334	0.07 39	0.15 315	0.16 219	0.16 273	0.11 255	0.10 189	0.14 345	0.08 226	0.12 285	0.10 202	0.09 468	0.07 483	0.07 294	0.06 276	0.07 365	0.05 203

xxx	0.14 418	0.09 419	0.14 371	0.16 204	0.08 208	0.17 461	0.17 425	0.27 481	0.25 455	0.15 375	0.25 477	0.19 440	0.13 403	0.14 366	0.20 522	0.08 408	0.06 411	0.09 471	0.08 447	0.08 429	0.08 452

EKT-Stereo	0.11 284	0.07 220	0.14 371	0.15 109	0.10 446	0.13 349	0.14 231	0.18 291	0.21 391	0.11 255	0.08 118	0.12 299	0.09 260	0.11 191	0.12 343	0.08 408	0.06 411	0.07 294	0.06 276	0.08 429	0.07 386

x	0.13 381	0.07 220	0.14 371	0.14 57	0.08 208	0.18 480	0.14 231	0.22 379	0.20 375	0.15 375	0.19 382	0.19 440	0.17 496	0.18 481	0.18 503	0.07 332	0.05 267	0.06 183	0.06 276	0.07 365	0.07 386

BUS	0.14 418	0.09 419	0.14 371	0.22 565	0.10 446	0.19 504	0.14 231	0.34 579	0.19 352	0.17 422	0.22 428	0.16 390	0.13 403	0.15 390	0.13 385	0.08 408	0.06 411	0.10 519	0.09 494	0.07 365	0.07 386

CRFU-Net	0.16 486	0.08 339	0.14 371	0.17 291	0.09 334	0.19 504	0.14 231	0.26 459	0.20 375	0.28 584	0.27 503	0.29 553	0.17 496	0.19 496	0.17 485	0.09 468	0.09 546	0.07 294	0.07 374	0.08 429	0.08 452

BSDual-CNN	0.15 463	0.09 419	0.14 371	0.22 565	0.10 446	0.14 383	0.15 315	0.34 579	0.19 352	0.17 422	0.22 428	0.25 517	0.16 473	0.15 390	0.14 423	0.08 408	0.06 411	0.10 519	0.09 494	0.07 365	0.07 386

psmg	0.14 418	0.09 419	0.14 371	0.17 291	0.10 446	0.15 409	0.17 425	0.29 514	0.19 352	0.17 422	0.21 417	0.25 517	0.16 473	0.15 390	0.14 423	0.08 408	0.06 411	0.08 388	0.08 447	0.07 365	0.06 299

CSP-Net	0.16 486	0.09 419	0.14 371	0.16 204	0.09 334	0.19 504	0.17 425	0.25 441	0.32 526	0.25 557	0.30 536	0.24 503	0.15 445	0.21 538	0.18 503	0.09 468	0.06 411	0.07 294	0.07 374	0.08 429	0.07 386

CIPLG	0.11 284	0.08 339	0.14 371	0.17 291	0.08 208	0.12 298	0.15 315	0.17 258	0.15 236	0.14 348	0.11 239	0.16 390	0.09 260	0.16 425	0.11 282	0.07 332	0.05 267	0.06 183	0.05 186	0.05 164	0.06 299

IPLGR_C	0.11 284	0.08 339	0.14 371	0.17 291	0.08 208	0.12 298	0.15 315	0.17 258	0.15 236	0.14 348	0.10 189	0.16 390	0.09 260	0.16 425	0.11 282	0.07 332	0.05 267	0.06 183	0.05 186	0.05 164	0.06 299

MIPNet	0.11 284	0.08 339	0.14 371	0.17 291	0.09 334	0.12 298	0.14 231	0.20 332	0.24 434	0.11 255	0.10 189	0.09 214	0.07 178	0.13 337	0.12 343	0.06 167	0.04 25	0.06 183	0.05 186	0.04 48	0.04 72

ACRE	0.11 284	0.08 339	0.14 371	0.17 291	0.08 208	0.12 298	0.15 315	0.17 258	0.14 211	0.14 348	0.10 189	0.16 390	0.09 260	0.16 425	0.11 282	0.07 332	0.05 267	0.06 183	0.05 186	0.05 164	0.06 299

SACVNet	0.18 521	0.12 525	0.14 371	0.17 291	0.13 553	0.22 546	0.18 474	0.31 539	0.30 511	0.23 535	0.31 544	0.30 563	0.22 552	0.22 551	0.17 485	0.11 540	0.08 513	0.10 519	0.10 534	0.12 563	0.14 604

AACVNet	0.16 486	0.08 339	0.14 371	0.15 109	0.10 446	0.18 480	0.15 315	0.23 400	0.24 434	0.27 569	0.27 503	0.28 545	0.17 496	0.19 496	0.16 470	0.09 468	0.07 483	0.09 471	0.07 374	0.10 525	0.09 496

GwcNet-ADL	0.13 381	0.08 339	0.14 371	0.20 516	0.09 334	0.11 246	0.20 537	0.30 528	0.24 434	0.13 326	0.14 292	0.18 426	0.14 427	0.13 337	0.14 423	0.07 332	0.05 267	0.06 183	0.05 186	0.07 365	0.06 299

OMP-Stereo	0.11 284	0.06 102	0.14 371	0.18 381	0.08 208	0.09 132	0.12 96	0.21 355	0.21 391	0.13 326	0.14 292	0.11 279	0.12 363	0.11 191	0.13 385	0.06 167	0.04 25	0.07 294	0.06 276	0.05 164	0.04 72

NRIStereo	0.11 284	0.08 339	0.14 371	0.18 381	0.08 208	0.10 195	0.14 231	0.16 219	0.15 236	0.12 296	0.14 292	0.13 325	0.12 363	0.13 337	0.10 202	0.06 167	0.04 25	0.07 294	0.06 276	0.06 286	0.07 386

FTStereo	0.12 355	0.06 102	0.14 371	0.18 381	0.09 334	0.07 39	0.15 315	0.21 355	0.18 333	0.12 296	0.24 449	0.12 299	0.12 363	0.13 337	0.13 385	0.05 51	0.05 267	0.07 294	0.06 276	0.06 286	0.10 525

DEmStereo	0.12 355	0.06 102	0.14 371	0.14 57	0.10 446	0.16 439	0.15 315	0.16 219	0.24 434	0.17 422	0.24 449	0.13 325	0.14 427	0.12 285	0.13 385	0.05 51	0.04 25	0.07 294	0.06 276	0.05 164	0.05 203

RAFT_R40	0.11 284	0.07 220	0.14 371	0.18 381	0.09 334	0.06 12	0.13 166	0.17 258	0.16 273	0.14 348	0.18 371	0.15 374	0.12 363	0.10 120	0.11 282	0.06 167	0.04 25	0.09 471	0.06 276	0.06 286	0.05 203

RAFT-RH_RVC	0.11 284	0.06 102	0.14 371	0.16 204	0.09 334	0.12 298	0.12 96	0.17 258	0.12 137	0.13 326	0.41 609	0.11 279	0.10 299	0.13 337	0.12 343	0.05 51	0.04 25	0.08 388	0.05 186	0.04 48	0.06 299

222	0.16 486	0.07 220	0.14 371	0.14 57	0.08 208	0.24 568	0.18 474	0.30 528	0.20 375	0.17 422	0.28 517	0.17 412	0.16 473	0.15 390	0.40 652	0.10 509	0.05 267	0.07 294	0.06 276	0.07 365	0.08 452

xxxx	0.15 463	0.07 220	0.14 371	0.14 57	0.08 208	0.23 563	0.18 474	0.31 539	0.19 352	0.14 348	0.28 517	0.22 479	0.14 427	0.15 390	0.26 597	0.09 468	0.05 267	0.07 294	0.07 374	0.08 429	0.07 386

GMStereo	0.13 381	0.14 565	0.14 371	0.18 381	0.09 334	0.15 409	0.16 384	0.20 332	0.24 434	0.16 403	0.17 344	0.10 249	0.10 299	0.16 425	0.13 385	0.07 332	0.06 411	0.06 183	0.06 276	0.07 365	0.06 299
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 381	0.07 220	0.14 371	0.17 291	0.09 334	0.15 409	0.16 384	0.28 500	0.27 479	0.14 348	0.17 344	0.12 299	0.13 403	0.14 366	0.11 282	0.08 408	0.05 267	0.07 294	0.07 374	0.07 365	0.06 299

DSFCA	0.16 486	0.09 419	0.14 371	0.16 204	0.10 446	0.20 520	0.19 514	0.28 500	0.31 519	0.23 535	0.24 449	0.22 479	0.15 445	0.19 496	0.20 522	0.10 509	0.07 483	0.09 471	0.09 494	0.08 429	0.08 452

DIP-Stereo	0.11 284	0.07 220	0.14 371	0.17 291	0.09 334	0.13 349	0.09 20	0.16 219	0.16 273	0.11 255	0.16 322	0.14 345	0.12 363	0.15 390	0.13 385	0.06 167	0.05 267	0.06 183	0.05 186	0.05 164	0.06 299
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.12 355	0.08 339	0.14 371	0.18 381	0.07 128	0.15 409	0.07 3	0.22 379	0.18 333	0.16 403	0.19 382	0.18 426	0.14 427	0.16 425	0.15 454	0.07 332	0.05 267	0.05 45	0.05 186	0.06 286	0.06 299

RASNet	0.14 418	0.07 220	0.14 371	0.16 204	0.08 208	0.18 480	0.14 231	0.29 514	0.20 375	0.17 422	0.25 477	0.21 461	0.18 511	0.20 521	0.19 516	0.07 332	0.06 411	0.06 183	0.08 447	0.06 286	0.06 299

CVANet_RVC	0.18 521	0.10 481	0.14 371	0.21 548	0.10 446	0.18 480	0.17 425	0.34 579	0.33 533	0.22 522	0.31 544	0.28 545	0.18 511	0.23 562	0.17 485	0.12 565	0.08 513	0.12 570	0.11 568	0.09 492	0.07 386

HSM	0.15 463	0.08 339	0.14 371	0.16 204	0.09 334	0.16 439	0.14 231	0.28 500	0.25 455	0.19 469	0.23 437	0.37 607	0.16 473	0.20 521	0.15 454	0.07 332	0.05 267	0.07 294	0.06 276	0.07 365	0.06 299

LE_ROB	0.50 656	0.07 220	0.14 371	0.15 109	0.08 208	0.24 568	0.16 384	0.22 379	1.81 691	4.63 696	0.67 654	0.47 641	0.44 651	0.20 521	0.29 617	0.07 332	0.06 411	0.06 183	0.06 276	0.08 429	0.06 299

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 80	0.06 102	0.15 419	0.14 57	0.06 27	0.08 79	0.13 166	0.13 109	0.11 100	0.07 70	0.08 118	0.07 120	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.05 267	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.04 72

DepthFocus	0.08 80	0.04 1	0.15 419	0.12 5	0.09 334	0.07 39	0.12 96	0.10 31	0.05 4	0.09 175	0.05 7	0.07 120	0.04 1	0.08 25	0.08 25	0.06 167	0.05 267	0.07 294	0.07 374	0.05 164	0.04 72

UGAM-zero	0.09 168	0.05 38	0.15 419	0.15 109	0.08 208	0.09 132	0.13 166	0.19 321	0.15 236	0.11 255	0.15 309	0.07 120	0.07 178	0.09 58	0.09 101	0.06 167	0.05 267	0.06 183	0.05 186	0.05 164	0.06 299

rvit_stereo_0081	0.11 284	0.08 339	0.15 419	0.16 204	0.09 334	0.10 195	0.14 231	0.14 139	0.24 434	0.11 255	0.13 278	0.13 325	0.09 260	0.11 191	0.12 343	0.10 509	0.07 483	0.08 388	0.07 374	0.07 365	0.05 203

rvit_stereo_0082	0.11 284	0.08 339	0.15 419	0.16 204	0.09 334	0.10 195	0.14 231	0.14 139	0.24 434	0.11 255	0.13 278	0.13 325	0.09 260	0.11 191	0.12 343	0.10 509	0.07 483	0.08 388	0.07 374	0.07 365	0.05 203

test_sample3	0.14 418	0.08 339	0.15 419	0.14 57	0.09 334	0.19 504	0.17 425	0.26 459	0.18 333	0.16 403	0.22 428	0.19 440	0.15 445	0.17 459	0.13 385	0.08 408	0.06 411	0.07 294	0.06 276	0.09 492	0.08 452

MyStereo8	0.12 355	0.07 220	0.15 419	0.15 109	0.09 334	0.18 480	0.14 231	0.19 321	0.22 405	0.12 296	0.18 371	0.11 279	0.10 299	0.16 425	0.18 503	0.07 332	0.05 267	0.07 294	0.05 186	0.08 429	0.09 496

PCWNet_CMD	0.14 418	0.08 339	0.15 419	0.17 291	0.09 334	0.14 383	0.14 231	0.29 514	0.36 558	0.14 348	0.20 394	0.21 461	0.12 363	0.17 459	0.13 385	0.07 332	0.05 267	0.07 294	0.07 374	0.07 365	0.07 386

LL-Strereo2	0.10 236	0.10 481	0.15 419	0.18 381	0.08 208	0.15 409	0.09 20	0.17 258	0.14 211	0.14 348	0.10 189	0.09 214	0.07 178	0.16 425	0.10 202	0.05 51	0.05 267	0.10 519	0.07 374	0.06 286	0.05 203

qqq	0.13 381	0.09 419	0.15 419	0.16 204	0.08 208	0.13 349	0.15 315	0.23 400	0.16 273	0.15 375	0.19 382	0.16 390	0.16 473	0.15 390	0.16 470	0.07 332	0.06 411	0.08 388	0.08 447	0.07 365	0.07 386

NINENet	0.16 486	0.10 481	0.15 419	0.17 291	0.11 496	0.19 504	0.14 231	0.40 623	0.36 558	0.18 452	0.21 417	0.16 390	0.13 403	0.15 390	0.13 385	0.08 408	0.08 513	0.10 519	0.07 374	0.10 525	0.09 496

IPLG	0.10 236	0.07 220	0.15 419	0.17 291	0.08 208	0.11 246	0.14 231	0.20 332	0.15 236	0.12 296	0.17 344	0.07 120	0.07 178	0.14 366	0.13 385	0.06 167	0.04 25	0.06 183	0.05 186	0.04 48	0.04 72

GANet-ADL	0.13 381	0.07 220	0.15 419	0.17 291	0.10 446	0.18 480	0.15 315	0.30 528	0.20 375	0.13 326	0.18 371	0.19 440	0.12 363	0.16 425	0.13 385	0.08 408	0.06 411	0.06 183	0.05 186	0.07 365	0.08 452

PSM-softLoss	0.12 355	0.07 220	0.15 419	0.17 291	0.09 334	0.08 79	0.13 166	0.24 424	0.17 302	0.14 348	0.19 382	0.13 325	0.11 332	0.11 191	0.11 282	0.07 332	0.05 267	0.08 388	0.07 374	0.06 286	0.12 565

KMStereo	0.12 355	0.07 220	0.15 419	0.17 291	0.09 334	0.08 79	0.13 166	0.24 424	0.17 302	0.14 348	0.19 382	0.13 325	0.11 332	0.11 191	0.11 282	0.07 332	0.05 267	0.08 388	0.07 374	0.06 286	0.12 565

SST-Stereo	0.10 236	0.07 220	0.15 419	0.18 381	0.09 334	0.06 12	0.12 96	0.17 258	0.11 100	0.15 375	0.17 344	0.13 325	0.12 363	0.10 120	0.11 282	0.06 167	0.04 25	0.09 471	0.06 276	0.06 286	0.05 203

RAFT-345	0.11 284	0.07 220	0.15 419	0.16 204	0.08 208	0.08 79	0.12 96	0.15 181	0.10 69	0.11 255	0.36 571	0.09 214	0.09 260	0.11 191	0.12 343	0.05 51	0.05 267	0.07 294	0.06 276	0.04 48	0.05 203

GEStereo_RVC	0.17 507	0.12 525	0.15 419	0.22 565	0.11 496	0.19 504	0.17 425	0.32 550	0.48 611	0.20 492	0.25 477	0.17 412	0.13 403	0.21 538	0.16 470	0.10 509	0.06 411	0.08 388	0.07 374	0.09 492	0.08 452

CFNet_pseudo	0.14 418	0.08 339	0.15 419	0.16 204	0.09 334	0.13 349	0.14 231	0.27 481	0.34 545	0.14 348	0.21 417	0.22 479	0.13 403	0.18 481	0.14 423	0.07 332	0.05 267	0.08 388	0.06 276	0.07 365	0.07 386

ADLNet	0.16 486	0.08 339	0.15 419	0.16 204	0.10 446	0.16 439	0.17 425	0.32 550	0.27 479	0.22 522	0.27 503	0.24 503	0.16 473	0.18 481	0.21 542	0.10 509	0.06 411	0.10 519	0.10 534	0.08 429	0.09 496

ac_64	0.16 486	0.08 339	0.15 419	0.18 381	0.10 446	0.22 546	0.18 474	0.24 424	0.21 391	0.18 452	0.24 449	0.29 553	0.18 511	0.19 496	0.22 551	0.09 468	0.07 483	0.08 388	0.09 494	0.07 365	0.06 299

ACVNet	0.15 463	0.09 419	0.15 419	0.13 16	0.12 530	0.14 383	0.20 537	0.22 379	0.33 533	0.17 422	0.26 494	0.21 461	0.16 473	0.17 459	0.21 542	0.07 332	0.06 411	0.06 183	0.06 276	0.08 429	0.06 299

acv_ft	0.15 463	0.09 419	0.15 419	0.19 450	0.10 446	0.16 439	0.17 425	0.25 441	0.33 533	0.19 469	0.26 494	0.21 461	0.17 496	0.17 459	0.18 503	0.07 332	0.06 411	0.06 183	0.06 276	0.08 429	0.06 299

CFNet-ft	0.14 418	0.07 220	0.15 419	0.12 5	0.09 334	0.16 439	0.18 474	0.22 379	0.24 434	0.17 422	0.26 494	0.24 503	0.14 427	0.16 425	0.14 423	0.11 540	0.06 411	0.08 388	0.09 494	0.09 492	0.08 452

DMCA-RVC	0.17 507	0.10 481	0.15 419	0.24 598	0.11 496	0.18 480	0.18 474	0.25 441	0.24 434	0.21 506	0.26 494	0.25 517	0.27 589	0.18 481	0.20 522	0.12 565	0.08 513	0.13 585	0.10 534	0.10 525	0.08 452

MSMDNet	0.14 418	0.08 339	0.15 419	0.17 291	0.09 334	0.14 383	0.14 231	0.29 514	0.36 558	0.14 348	0.21 417	0.21 461	0.12 363	0.17 459	0.14 423	0.07 332	0.05 267	0.07 294	0.07 374	0.07 365	0.07 386

CFNet_RVC	0.14 418	0.07 220	0.15 419	0.12 5	0.09 334	0.16 439	0.18 474	0.22 379	0.24 434	0.17 422	0.26 494	0.24 503	0.14 427	0.16 425	0.14 423	0.11 540	0.06 411	0.08 388	0.09 494	0.09 492	0.08 452

ccs_rob	0.14 418	0.08 339	0.15 419	0.16 204	0.09 334	0.12 298	0.14 231	0.27 481	0.34 545	0.14 348	0.21 417	0.22 479	0.13 403	0.18 481	0.14 423	0.07 332	0.05 267	0.08 388	0.07 374	0.07 365	0.07 386

AdaStereo	0.15 463	0.11 507	0.15 419	0.18 381	0.09 334	0.20 520	0.11 64	0.32 550	0.28 494	0.20 492	0.23 437	0.20 452	0.13 403	0.19 496	0.14 423	0.12 565	0.05 267	0.10 519	0.07 374	0.09 492	0.07 386
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.
NVstereo2D	0.19 533	0.10 481	0.15 419	0.17 291	0.15 594	0.28 606	0.23 578	0.44 640	0.42 592	0.15 375	0.27 503	0.25 517	0.19 527	0.22 551	0.17 485	0.09 468	0.06 411	0.10 519	0.08 447	0.15 612	0.09 496

DeepPruner_ROB	0.16 486	0.11 507	0.15 419	0.17 291	0.10 446	0.17 461	0.15 315	0.32 550	0.21 391	0.19 469	0.21 417	0.22 479	0.18 511	0.20 521	0.15 454	0.13 591	0.09 546	0.09 471	0.09 494	0.11 548	0.10 525

iResNetv2_ROB	0.14 418	0.08 339	0.15 419	0.16 204	0.08 208	0.16 439	0.12 96	0.25 441	0.35 554	0.21 506	0.29 529	0.24 503	0.13 403	0.14 366	0.14 423	0.06 167	0.05 267	0.06 183	0.04 55	0.09 492	0.08 452

StereoDRNet-Refined	0.17 507	0.12 525	0.15 419	0.20 516	0.09 334	0.18 480	0.18 474	0.26 459	0.23 417	0.26 563	0.40 598	0.22 479	0.17 496	0.21 538	0.20 522	0.08 408	0.05 267	0.09 471	0.10 534	0.07 365	0.07 386
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.18 521	0.10 481	0.15 419	0.23 589	0.11 496	0.24 568	0.18 474	0.29 514	0.28 494	0.27 569	0.28 517	0.28 545	0.24 566	0.19 496	0.20 522	0.08 408	0.08 513	0.09 471	0.09 494	0.07 365	0.07 386

PSMNet_ROB	0.21 557	0.11 507	0.15 419	0.27 627	0.15 594	0.24 568	0.35 655	0.43 638	0.37 565	0.27 569	0.32 548	0.32 585	0.22 552	0.21 538	0.26 597	0.12 565	0.08 513	0.13 585	0.11 568	0.09 492	0.09 496

SGM_RVC	0.23 582	0.12 525	0.15 419	0.15 109	0.09 334	0.33 622	0.18 474	0.34 579	0.31 519	0.44 641	0.37 578	0.53 649	0.35 630	0.35 623	0.24 576	0.13 591	0.13 610	0.13 585	0.13 599	0.10 525	0.11 552
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
BStereo	0.08 80	0.06 102	0.16 455	0.15 109	0.08 208	0.07 39	0.09 20	0.15 181	0.16 273	0.06 23	0.07 63	0.07 120	0.05 14	0.09 58	0.11 282	0.04 11	0.05 267	0.05 45	0.07 374	0.04 48	0.04 72

Wave_Phase_stereo	0.09 168	0.06 102	0.16 455	0.15 109	0.08 208	0.11 246	0.09 20	0.18 291	0.16 273	0.06 23	0.07 63	0.07 120	0.05 14	0.09 58	0.11 282	0.04 11	0.05 267	0.05 45	0.07 374	0.04 48	0.04 72

PAM	0.10 236	0.05 38	0.16 455	0.15 109	0.08 208	0.09 132	0.16 384	0.15 181	0.16 273	0.12 296	0.09 153	0.09 214	0.07 178	0.13 337	0.08 25	0.06 167	0.05 267	0.06 183	0.06 276	0.05 164	0.06 299

DCVSM-stereo	0.14 418	0.09 419	0.16 455	0.16 204	0.10 446	0.15 409	0.09 20	0.19 321	0.23 417	0.20 492	0.23 437	0.26 527	0.15 445	0.18 481	0.14 423	0.09 468	0.07 483	0.09 471	0.08 447	0.10 525	0.12 565

test_sample7	0.15 463	0.10 481	0.16 455	0.14 57	0.11 496	0.16 439	0.16 384	0.27 481	0.23 417	0.20 492	0.20 394	0.24 503	0.19 527	0.16 425	0.16 470	0.12 565	0.06 411	0.10 519	0.09 494	0.10 525	0.10 525

CFNet_ucs	0.15 463	0.08 339	0.16 455	0.16 204	0.11 496	0.14 383	0.14 231	0.30 528	0.34 545	0.16 403	0.24 449	0.23 497	0.14 427	0.18 481	0.15 454	0.09 468	0.06 411	0.08 388	0.07 374	0.09 492	0.09 496

HBP-ISP	0.18 521	0.13 553	0.16 455	0.15 109	0.11 496	0.08 79	0.13 166	0.28 500	0.29 501	0.22 522	0.33 560	0.21 461	0.25 575	0.23 562	0.17 485	0.14 605	0.16 629	0.21 634	0.17 630	0.10 525	0.08 452

UDGNet	0.14 418	0.13 553	0.16 455	0.17 291	0.10 446	0.12 298	0.16 384	0.21 355	0.27 479	0.20 492	0.20 394	0.16 390	0.13 403	0.16 425	0.13 385	0.10 509	0.06 411	0.09 471	0.07 374	0.06 286	0.07 386

dd	0.15 463	0.16 583	0.16 455	0.19 450	0.09 334	0.15 409	0.18 474	0.21 355	0.25 455	0.23 535	0.20 394	0.21 461	0.09 260	0.21 538	0.16 470	0.10 509	0.06 411	0.08 388	0.06 276	0.08 429	0.06 299

IPLGR	0.11 284	0.09 419	0.16 455	0.18 381	0.08 208	0.12 298	0.17 425	0.21 355	0.24 434	0.11 255	0.12 260	0.11 279	0.08 226	0.12 285	0.12 343	0.06 167	0.05 267	0.06 183	0.06 276	0.04 48	0.04 72

HHNet	0.11 284	0.06 102	0.16 455	0.15 109	0.14 574	0.07 39	0.13 166	0.20 332	0.17 302	0.14 348	0.25 477	0.11 279	0.08 226	0.13 337	0.10 202	0.05 51	0.04 25	0.08 388	0.06 276	0.05 164	0.09 496

Patchmatch Stereo++	0.11 284	0.09 419	0.16 455	0.18 381	0.08 208	0.06 12	0.11 64	0.16 219	0.13 179	0.15 375	0.16 322	0.14 345	0.12 363	0.11 191	0.10 202	0.06 167	0.04 25	0.08 388	0.06 276	0.08 429	0.07 386
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
AAGNet	0.11 284	0.07 220	0.16 455	0.19 450	0.09 334	0.08 79	0.13 166	0.18 291	0.13 179	0.16 403	0.21 417	0.13 325	0.14 427	0.11 191	0.14 423	0.06 167	0.04 25	0.09 471	0.06 276	0.06 286	0.05 203

PSM-adaLoss	0.11 284	0.09 419	0.16 455	0.18 381	0.08 208	0.06 12	0.12 96	0.16 219	0.13 179	0.15 375	0.16 322	0.14 345	0.12 363	0.11 191	0.10 202	0.06 167	0.04 25	0.08 388	0.06 276	0.08 429	0.07 386

ROB_FTStereo_v2	0.11 284	0.09 419	0.16 455	0.19 450	0.08 208	0.06 12	0.12 96	0.16 219	0.13 179	0.15 375	0.16 322	0.14 345	0.12 363	0.11 191	0.10 202	0.06 167	0.04 25	0.08 388	0.06 276	0.08 429	0.07 386

ROB_FTStereo	0.11 284	0.09 419	0.16 455	0.19 450	0.08 208	0.06 12	0.11 64	0.16 219	0.13 179	0.15 375	0.16 322	0.14 345	0.12 363	0.11 191	0.10 202	0.06 167	0.04 25	0.08 388	0.06 276	0.08 429	0.07 386

HUI-Stereo	0.11 284	0.09 419	0.16 455	0.18 381	0.08 208	0.06 12	0.12 96	0.16 219	0.13 179	0.15 375	0.16 322	0.14 345	0.12 363	0.11 191	0.10 202	0.06 167	0.04 25	0.08 388	0.06 276	0.08 429	0.07 386

DeepStereo_RVC	0.11 284	0.08 339	0.16 455	0.18 381	0.08 208	0.08 79	0.12 96	0.17 258	0.12 137	0.13 326	0.14 292	0.12 299	0.12 363	0.12 285	0.11 282	0.06 167	0.04 25	0.07 294	0.06 276	0.07 365	0.08 452

iGMRVC	0.11 284	0.09 419	0.16 455	0.19 450	0.08 208	0.06 12	0.12 96	0.16 219	0.13 179	0.15 375	0.16 322	0.14 345	0.12 363	0.11 191	0.10 202	0.06 167	0.04 25	0.08 388	0.06 276	0.08 429	0.07 386

IRAFT_RVC	0.12 355	0.08 339	0.16 455	0.19 450	0.08 208	0.07 39	0.15 315	0.24 424	0.23 417	0.14 348	0.14 292	0.15 374	0.12 363	0.12 285	0.10 202	0.06 167	0.04 25	0.09 471	0.06 276	0.06 286	0.06 299

iRAFT	0.11 284	0.09 419	0.16 455	0.18 381	0.08 208	0.06 12	0.11 64	0.16 219	0.13 179	0.15 375	0.16 322	0.14 345	0.12 363	0.11 191	0.10 202	0.06 167	0.04 25	0.08 388	0.06 276	0.08 429	0.07 386

CRE-IMP	0.11 284	0.09 419	0.16 455	0.19 450	0.08 208	0.10 195	0.12 96	0.18 291	0.10 69	0.14 348	0.13 278	0.13 325	0.12 363	0.12 285	0.11 282	0.07 332	0.04 25	0.08 388	0.06 276	0.08 429	0.08 452

test-1	0.10 236	0.07 220	0.16 455	0.19 450	0.08 208	0.11 246	0.24 591	0.14 139	0.18 333	0.09 175	0.07 63	0.09 214	0.08 226	0.07 4	0.09 101	0.06 167	0.04 25	0.06 183	0.05 186	0.04 48	0.04 72

RAFT-IKP	0.11 284	0.09 419	0.16 455	0.19 450	0.08 208	0.06 12	0.12 96	0.16 219	0.13 179	0.15 375	0.16 322	0.14 345	0.12 363	0.11 191	0.10 202	0.06 167	0.04 25	0.08 388	0.06 276	0.08 429	0.07 386

GES	0.14 418	0.08 339	0.16 455	0.15 109	0.10 446	0.13 349	0.13 166	0.28 500	0.25 455	0.16 403	0.23 437	0.18 426	0.13 403	0.16 425	0.13 385	0.08 408	0.07 483	0.07 294	0.06 276	0.08 429	0.09 496

MMNet	0.17 507	0.09 419	0.16 455	0.20 516	0.11 496	0.27 599	0.20 537	0.25 441	0.41 584	0.22 522	0.30 536	0.21 461	0.20 539	0.17 459	0.20 522	0.06 167	0.06 411	0.07 294	0.07 374	0.08 429	0.07 386

DMCA	0.14 418	0.09 419	0.16 455	0.19 450	0.09 334	0.15 409	0.17 425	0.23 400	0.27 479	0.14 348	0.19 382	0.17 412	0.18 511	0.15 390	0.17 485	0.10 509	0.06 411	0.08 388	0.06 276	0.09 492	0.10 525

SGM-ForestM	0.32 631	0.12 525	0.16 455	0.16 204	0.11 496	0.39 640	0.19 514	0.41 629	0.50 621	0.52 648	0.54 636	1.32 681	0.42 649	0.40 645	0.27 605	0.14 605	0.16 629	0.16 617	0.16 623	0.12 563	0.12 565

MLCV	0.12 355	0.07 220	0.16 455	0.18 381	0.06 27	0.15 409	0.17 425	0.19 321	0.21 391	0.18 452	0.25 477	0.17 412	0.13 403	0.14 366	0.13 385	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 164	0.04 72

DN-CSS_ROB	0.13 381	0.13 553	0.16 455	0.18 381	0.10 446	0.16 439	0.08 7	0.22 379	0.18 333	0.17 422	0.22 428	0.13 325	0.13 403	0.12 285	0.13 385	0.05 51	0.05 267	0.10 519	0.10 534	0.08 429	0.06 299

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 80	0.06 102	0.17 485	0.15 109	0.06 27	0.06 12	0.13 166	0.13 109	0.13 179	0.07 70	0.07 63	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.03 2

Selective-IGEV-i16pb	0.14 418	0.08 339	0.17 485	0.15 109	0.11 496	0.41 643	0.16 384	0.28 500	0.23 417	0.11 255	0.20 394	0.10 249	0.07 178	0.17 459	0.12 343	0.10 509	0.07 483	0.06 183	0.08 447	0.09 492	0.10 525

StereoAnything_RVC	0.07 7	0.15 575	0.17 485	0.11 1	0.05 2	0.05 4	0.11 64	0.08 10	0.08 24	0.06 23	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.09 58	0.08 25	0.08 408	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.05 164	0.04 72

PAM_32	0.09 168	0.05 38	0.17 485	0.15 109	0.08 208	0.10 195	0.15 315	0.14 139	0.15 236	0.09 175	0.08 118	0.09 214	0.07 178	0.14 366	0.08 25	0.06 167	0.05 267	0.06 183	0.06 276	0.05 164	0.06 299

rvit_0105_4	0.14 418	0.09 419	0.17 485	0.17 291	0.10 446	0.12 298	0.19 514	0.23 400	0.27 479	0.14 348	0.20 394	0.17 412	0.13 403	0.17 459	0.13 385	0.15 609	0.11 579	0.11 550	0.10 534	0.09 492	0.06 299

rvit_stereo_0083	0.12 355	0.08 339	0.17 485	0.16 204	0.09 334	0.11 246	0.15 315	0.14 139	0.26 469	0.11 255	0.14 292	0.13 325	0.10 299	0.12 285	0.12 343	0.10 509	0.08 513	0.09 471	0.07 374	0.07 365	0.05 203

DispNO	0.14 418	0.08 339	0.17 485	0.19 450	0.12 530	0.11 246	0.21 557	0.23 400	0.29 501	0.17 422	0.23 437	0.18 426	0.17 496	0.15 390	0.15 454	0.07 332	0.05 267	0.08 388	0.08 447	0.07 365	0.06 299

SMFormer	0.14 418	0.07 220	0.17 485	0.14 57	0.08 208	0.16 439	0.17 425	0.26 459	0.27 479	0.19 469	0.20 394	0.18 426	0.15 445	0.15 390	0.17 485	0.08 408	0.05 267	0.07 294	0.06 276	0.07 365	0.06 299

tta	0.14 418	0.07 220	0.17 485	0.14 57	0.08 208	0.16 439	0.17 425	0.26 459	0.27 479	0.19 469	0.20 394	0.18 426	0.15 445	0.15 390	0.17 485	0.08 408	0.05 267	0.07 294	0.06 276	0.06 286	0.06 299

qqq1	0.13 381	0.07 220	0.17 485	0.14 57	0.08 208	0.16 439	0.17 425	0.26 459	0.27 479	0.19 469	0.20 394	0.18 426	0.15 445	0.15 390	0.11 282	0.08 408	0.05 267	0.05 45	0.05 186	0.06 286	0.06 299

fff1	0.13 381	0.07 220	0.17 485	0.14 57	0.08 208	0.16 439	0.17 425	0.26 459	0.27 479	0.19 469	0.20 394	0.18 426	0.15 445	0.15 390	0.11 282	0.08 408	0.05 267	0.05 45	0.05 186	0.06 286	0.06 299

mmm	0.14 418	0.08 339	0.17 485	0.17 291	0.09 334	0.17 461	0.18 474	0.21 355	0.15 236	0.15 375	0.23 437	0.21 461	0.16 473	0.16 425	0.17 485	0.08 408	0.05 267	0.08 388	0.07 374	0.07 365	0.07 386

ssnet_v2	0.17 507	0.10 481	0.17 485	0.17 291	0.11 496	0.21 537	0.21 557	0.33 570	0.25 455	0.22 522	0.22 428	0.27 535	0.18 511	0.22 551	0.20 522	0.11 540	0.09 546	0.09 471	0.09 494	0.08 429	0.08 452

PFNet	0.12 355	0.06 102	0.17 485	0.17 291	0.08 208	0.09 132	0.15 315	0.26 459	0.20 375	0.16 403	0.16 322	0.14 345	0.11 332	0.12 285	0.11 282	0.06 167	0.04 25	0.07 294	0.06 276	0.05 164	0.05 203

ARAFT	0.12 355	0.08 339	0.17 485	0.19 450	0.09 334	0.14 383	0.18 474	0.20 332	0.12 137	0.12 296	0.13 278	0.14 345	0.11 332	0.15 390	0.12 343	0.06 167	0.05 267	0.10 519	0.09 494	0.05 164	0.04 72

delet	0.17 507	0.08 339	0.17 485	0.19 450	0.11 496	0.20 520	0.21 557	0.30 528	0.37 565	0.17 422	0.26 494	0.19 440	0.19 527	0.19 496	0.21 542	0.08 408	0.08 513	0.09 471	0.11 568	0.06 286	0.06 299

hitnet-ft	0.18 521	0.09 419	0.17 485	0.14 57	0.09 334	0.26 589	0.20 537	0.25 441	0.26 469	0.24 544	0.32 548	0.31 576	0.22 552	0.24 572	0.21 542	0.12 565	0.07 483	0.10 519	0.08 447	0.12 563	0.11 552

AF-Net	0.22 566	0.17 594	0.17 485	0.26 614	0.13 553	0.25 579	0.24 591	0.32 550	0.50 621	0.25 557	0.33 560	0.38 611	0.26 581	0.28 594	0.25 586	0.11 540	0.10 567	0.16 617	0.11 568	0.11 548	0.10 525

CFNet	0.15 463	0.10 481	0.17 485	0.17 291	0.08 208	0.18 480	0.09 20	0.28 500	0.25 455	0.19 469	0.24 449	0.24 503	0.17 496	0.17 459	0.14 423	0.08 408	0.06 411	0.09 471	0.10 534	0.07 365	0.06 299

StereoDRNet	0.18 521	0.11 507	0.17 485	0.22 565	0.11 496	0.21 537	0.22 567	0.37 607	0.33 533	0.24 544	0.28 517	0.30 563	0.19 527	0.20 521	0.20 522	0.09 468	0.08 513	0.11 550	0.09 494	0.09 492	0.07 386

NCCL2	0.23 582	0.15 575	0.17 485	0.34 646	0.18 627	0.24 568	0.23 578	0.34 579	0.28 494	0.31 604	0.38 584	0.38 611	0.28 600	0.23 562	0.24 576	0.15 609	0.12 595	0.18 629	0.21 638	0.13 582	0.13 587

MDST_ROB	0.22 566	0.10 481	0.17 485	0.18 381	0.11 496	0.37 635	0.19 514	0.43 638	0.41 584	0.39 627	0.39 592	0.29 553	0.21 543	0.26 579	0.18 503	0.11 540	0.10 567	0.14 598	0.11 568	0.10 525	0.08 452

CBMV_ROB	0.19 533	0.13 553	0.17 485	0.16 204	0.11 496	0.15 409	0.13 166	0.26 459	0.28 494	0.27 569	0.30 536	0.27 535	0.24 566	0.23 562	0.16 470	0.15 609	0.17 634	0.22 638	0.20 636	0.10 525	0.11 552

CBMV	0.19 533	0.14 565	0.17 485	0.18 381	0.10 446	0.20 520	0.11 64	0.29 514	0.30 511	0.29 593	0.30 536	0.30 563	0.23 560	0.27 582	0.19 516	0.13 591	0.15 625	0.17 620	0.16 623	0.10 525	0.10 525
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DStereoO	0.24 589	0.18 605	0.18 509	0.20 516	0.14 574	0.21 537	0.19 514	0.32 550	0.41 584	0.29 593	0.21 417	0.32 585	0.27 589	0.41 648	0.27 605	0.46 669	0.12 595	0.31 657	0.11 568	0.15 612	0.12 565

DFGA-Net	0.13 381	0.11 507	0.18 509	0.17 291	0.10 446	0.12 298	0.13 166	0.22 379	0.25 455	0.16 403	0.16 322	0.13 325	0.12 363	0.16 425	0.14 423	0.07 332	0.05 267	0.08 388	0.07 374	0.05 164	0.05 203

rvit_0105_6	0.14 418	0.09 419	0.18 509	0.17 291	0.10 446	0.10 195	0.16 384	0.19 321	0.26 469	0.12 296	0.18 371	0.17 412	0.12 363	0.18 481	0.12 343	0.15 609	0.11 579	0.12 570	0.10 534	0.09 492	0.06 299

ToySt	0.17 507	0.11 507	0.18 509	0.17 291	0.11 496	0.16 439	0.25 606	0.24 424	0.33 533	0.19 469	0.24 449	0.26 527	0.24 566	0.19 496	0.20 522	0.07 332	0.08 513	0.09 471	0.10 534	0.09 492	0.08 452

DAS	0.15 463	0.08 339	0.18 509	0.19 450	0.10 446	0.19 504	0.17 425	0.27 481	0.29 501	0.18 452	0.25 477	0.21 461	0.15 445	0.16 425	0.12 343	0.08 408	0.06 411	0.06 183	0.06 276	0.07 365	0.07 386

SepStereo	0.15 463	0.08 339	0.18 509	0.19 450	0.10 446	0.19 504	0.17 425	0.27 481	0.29 501	0.18 452	0.25 477	0.21 461	0.15 445	0.25 577	0.12 343	0.08 408	0.06 411	0.06 183	0.06 276	0.07 365	0.07 386

psm_up	0.18 521	0.10 481	0.18 509	0.20 516	0.11 496	0.17 461	0.19 514	0.37 607	0.34 545	0.21 506	0.28 517	0.29 553	0.24 566	0.20 521	0.22 551	0.09 468	0.10 567	0.11 550	0.11 568	0.08 429	0.08 452

UNet	0.17 507	0.09 419	0.18 509	0.19 450	0.12 530	0.27 599	0.19 514	0.33 570	0.29 501	0.21 506	0.24 449	0.23 497	0.19 527	0.19 496	0.18 503	0.07 332	0.06 411	0.08 388	0.07 374	0.08 429	0.06 299

iResNet	0.13 381	0.10 481	0.18 509	0.19 450	0.08 208	0.13 349	0.18 474	0.20 332	0.26 469	0.15 375	0.23 437	0.15 374	0.13 403	0.14 366	0.14 423	0.06 167	0.04 25	0.06 183	0.05 186	0.06 286	0.05 203

NOSS_ROB	0.19 533	0.12 525	0.18 509	0.16 204	0.12 530	0.15 409	0.12 96	0.30 528	0.32 526	0.20 492	0.22 428	0.27 535	0.23 560	0.21 538	0.16 470	0.16 625	0.18 636	0.23 639	0.21 638	0.12 563	0.13 587

SGM-Forest	0.20 545	0.14 565	0.18 509	0.19 450	0.13 553	0.20 520	0.22 567	0.33 570	0.30 511	0.24 544	0.29 529	0.28 545	0.19 527	0.23 562	0.17 485	0.15 609	0.16 629	0.15 610	0.14 603	0.12 563	0.12 565
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MeshStereo	0.27 612	0.13 553	0.18 509	0.15 109	0.11 496	0.32 615	0.24 591	0.40 623	0.36 558	0.52 648	0.57 646	0.67 660	0.40 641	0.35 623	0.26 597	0.14 605	0.13 610	0.13 585	0.11 568	0.11 548	0.10 525
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
TCMNet	0.19 533	0.12 525	0.19 521	0.20 516	0.18 627	0.20 520	0.24 591	0.27 481	0.36 558	0.23 535	0.26 494	0.25 517	0.19 527	0.19 496	0.23 563	0.13 591	0.11 579	0.11 550	0.12 588	0.13 582	0.12 565

YMNet	0.20 545	0.12 525	0.19 521	0.20 516	0.14 574	0.26 589	0.23 578	0.32 550	0.34 545	0.27 569	0.34 564	0.30 563	0.18 511	0.18 481	0.22 551	0.10 509	0.13 610	0.10 519	0.10 534	0.08 429	0.09 496

YMNet_1	0.20 545	0.12 525	0.19 521	0.20 516	0.14 574	0.26 589	0.23 578	0.32 550	0.34 545	0.27 569	0.34 564	0.30 563	0.18 511	0.18 481	0.22 551	0.10 509	0.13 610	0.10 519	0.10 534	0.08 429	0.09 496

ISRNet	0.18 521	0.08 339	0.19 521	0.19 450	0.13 553	0.15 409	0.12 96	0.30 528	0.32 526	0.21 506	0.25 477	0.27 535	0.17 496	0.17 459	0.20 522	0.20 639	0.08 513	0.14 598	0.14 603	0.14 596	0.17 631

SDNR	0.19 533	0.08 339	0.19 521	0.16 204	0.12 530	0.77 674	0.14 231	0.25 441	0.32 526	0.19 469	0.24 449	0.19 440	0.13 403	0.19 496	0.15 454	0.16 625	0.18 636	0.14 598	0.11 568	0.08 429	0.11 552

fast-acv-ft	0.18 521	0.11 507	0.19 521	0.19 450	0.12 530	0.24 568	0.21 557	0.25 441	0.34 545	0.22 522	0.34 564	0.27 535	0.20 539	0.21 538	0.23 563	0.09 468	0.09 546	0.08 388	0.10 534	0.08 429	0.07 386

UDG	0.21 557	0.17 594	0.19 521	0.23 589	0.15 594	0.30 613	0.20 537	0.33 570	0.35 554	0.23 535	0.28 517	0.31 576	0.27 589	0.20 521	0.22 551	0.15 609	0.12 595	0.13 585	0.09 494	0.14 596	0.14 604

APVNet	0.22 566	0.12 525	0.19 521	0.18 381	0.14 574	0.32 615	0.31 651	0.39 619	0.32 526	0.27 569	0.40 598	0.30 563	0.29 608	0.26 579	0.25 586	0.11 540	0.12 595	0.11 550	0.14 603	0.12 563	0.12 565

GwcNet	0.20 545	0.13 553	0.19 521	0.18 381	0.12 530	0.24 568	0.19 514	0.35 594	0.43 597	0.20 492	0.32 548	0.33 589	0.20 539	0.22 551	0.24 576	0.11 540	0.09 546	0.09 471	0.09 494	0.09 492	0.10 525

HGLStereo	0.17 507	0.08 339	0.19 521	0.17 291	0.12 530	0.18 480	0.18 474	0.31 539	0.32 526	0.21 506	0.32 548	0.25 517	0.18 511	0.19 496	0.20 522	0.09 468	0.09 546	0.07 294	0.07 374	0.09 492	0.10 525

XPNet_ROB	0.22 566	0.11 507	0.19 521	0.22 565	0.13 553	0.22 546	0.19 514	0.34 579	0.40 581	0.30 598	0.39 592	0.39 619	0.26 581	0.26 579	0.28 613	0.15 609	0.10 567	0.10 519	0.10 534	0.13 582	0.12 565

pmcnn	0.15 463	0.07 220	0.19 521	0.15 109	0.07 128	0.20 520	0.15 315	0.24 424	0.26 469	0.21 506	0.34 564	0.28 545	0.18 511	0.18 481	0.17 485	0.07 332	0.05 267	0.05 45	0.04 55	0.07 365	0.06 299

Select-FE	0.11 284	0.06 102	0.20 533	0.15 109	0.11 496	0.11 246	0.13 166	0.21 355	0.18 333	0.09 175	0.11 239	0.10 249	0.06 65	0.12 285	0.09 101	0.07 332	0.05 267	0.07 294	0.08 447	0.06 286	0.08 452

xyz-stereo	0.13 381	0.07 220	0.20 533	0.15 109	0.05 2	0.20 520	0.15 315	0.17 258	0.31 519	0.15 375	0.29 529	0.26 527	0.16 473	0.13 337	0.12 343	0.05 51	0.05 267	0.06 183	0.05 186	0.04 48	0.04 72

DualNet (step1)	0.16 486	0.12 525	0.20 533	0.12 5	0.14 574	0.17 461	0.13 166	0.27 481	0.23 417	0.20 492	0.20 394	0.24 503	0.19 527	0.16 425	0.16 470	0.15 609	0.06 411	0.14 598	0.14 603	0.14 596	0.12 565

test_sample9	0.18 521	0.12 525	0.20 533	0.12 5	0.14 574	0.17 461	0.13 166	0.27 481	0.23 417	0.20 492	0.20 394	0.24 503	0.19 527	0.19 496	0.17 485	0.15 609	0.30 661	0.14 598	0.14 603	0.14 596	0.12 565

test_sample8	0.19 533	0.12 525	0.20 533	0.12 5	0.14 574	0.17 461	0.13 166	0.31 539	0.21 391	0.27 569	0.22 428	0.36 602	0.25 575	0.19 496	0.17 485	0.15 609	0.30 661	0.14 598	0.14 603	0.14 596	0.12 565

dad	0.17 507	0.20 615	0.20 533	0.16 204	0.11 496	0.20 520	0.18 474	0.21 355	0.28 494	0.30 598	0.24 449	0.29 553	0.13 403	0.19 496	0.16 470	0.18 631	0.09 546	0.11 550	0.09 494	0.11 548	0.07 386

RAFT + AFF	0.13 381	0.07 220	0.20 533	0.20 516	0.10 446	0.14 383	0.24 591	0.26 459	0.20 375	0.11 255	0.10 189	0.12 299	0.10 299	0.15 390	0.12 343	0.07 332	0.06 411	0.09 471	0.08 447	0.06 286	0.08 452

edge stereo	0.22 566	0.13 553	0.20 533	0.21 548	0.13 553	0.23 563	0.16 384	0.32 550	0.42 592	0.32 610	0.40 598	0.38 611	0.35 630	0.25 577	0.24 576	0.13 591	0.11 579	0.14 598	0.11 568	0.12 563	0.13 587

DRN-Test	0.19 533	0.11 507	0.20 533	0.22 565	0.10 446	0.22 546	0.22 567	0.39 619	0.37 565	0.24 544	0.32 548	0.26 527	0.21 543	0.22 551	0.24 576	0.11 540	0.07 483	0.11 550	0.10 534	0.09 492	0.07 386

DDVS	0.15 463	0.10 481	0.21 542	0.16 204	0.12 530	0.15 409	0.14 231	0.25 441	0.19 352	0.18 452	0.29 529	0.27 535	0.12 363	0.19 496	0.15 454	0.09 468	0.06 411	0.09 471	0.07 374	0.11 548	0.11 552

DDUNet	0.22 566	0.17 594	0.21 542	0.22 565	0.15 594	0.25 579	0.24 591	0.29 514	0.30 511	0.31 604	0.36 571	0.33 589	0.25 575	0.24 572	0.20 522	0.18 631	0.13 610	0.17 620	0.11 568	0.16 621	0.16 622

RP	0.21 557	0.13 553	0.21 542	0.23 589	0.11 496	0.21 537	0.20 537	0.25 441	0.44 602	0.21 506	0.38 584	0.36 602	0.24 566	0.27 582	0.25 586	0.11 540	0.12 595	0.13 585	0.12 588	0.12 563	0.14 604

stereogan	0.22 566	0.11 507	0.21 542	0.20 516	0.12 530	0.31 614	0.19 514	0.35 594	0.44 602	0.22 522	0.39 592	0.35 600	0.27 589	0.33 614	0.22 551	0.10 509	0.12 595	0.10 519	0.10 534	0.14 596	0.13 587

Nwc_Net	0.23 582	0.16 583	0.21 542	0.25 609	0.14 574	0.24 568	0.26 615	0.37 607	0.38 572	0.22 522	0.41 609	0.30 563	0.28 600	0.28 594	0.25 586	0.11 540	0.10 567	0.17 620	0.20 636	0.10 525	0.10 525

GANet	0.21 557	0.12 525	0.21 542	0.24 598	0.13 553	0.22 546	0.22 567	0.41 629	0.26 469	0.31 604	0.42 615	0.37 607	0.28 600	0.23 562	0.22 551	0.10 509	0.12 595	0.10 519	0.09 494	0.10 525	0.08 452

FAT-Stereo	0.20 545	0.12 525	0.22 548	0.21 548	0.12 530	0.17 461	0.18 474	0.34 579	0.39 575	0.27 569	0.37 578	0.34 596	0.32 620	0.21 538	0.20 522	0.09 468	0.11 579	0.10 519	0.09 494	0.11 548	0.14 604

RYNet	0.22 566	0.12 525	0.22 548	0.19 450	0.17 620	0.46 645	0.26 615	0.38 615	0.48 611	0.24 544	0.28 517	0.34 596	0.23 560	0.20 521	0.30 624	0.10 509	0.06 411	0.09 471	0.09 494	0.13 582	0.15 611

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 507	0.10 481	0.22 548	0.20 516	0.10 446	0.15 409	0.18 474	0.31 539	0.25 455	0.21 506	0.30 536	0.25 517	0.17 496	0.21 538	0.20 522	0.09 468	0.06 411	0.08 388	0.08 447	0.07 365	0.08 452
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DISCO	0.19 533	0.09 419	0.22 548	0.17 291	0.10 446	0.25 579	0.18 474	0.27 481	0.44 602	0.22 522	0.31 544	0.33 589	0.26 581	0.28 594	0.28 613	0.08 408	0.06 411	0.07 294	0.07 374	0.09 492	0.09 496

FBW_ROB	0.24 589	0.17 594	0.22 548	0.26 614	0.14 574	0.25 579	0.22 567	0.41 629	0.41 584	0.41 634	0.41 609	0.42 626	0.27 589	0.31 604	0.23 563	0.09 468	0.14 619	0.14 598	0.12 588	0.11 548	0.09 496

ETE_ROB	0.23 582	0.17 594	0.22 548	0.25 609	0.13 553	0.26 589	0.29 638	0.31 539	0.36 558	0.28 584	0.36 571	0.45 633	0.26 581	0.27 582	0.26 597	0.11 540	0.08 513	0.12 570	0.09 494	0.14 596	0.13 587

LALA_ROB	0.25 601	0.16 583	0.22 548	0.26 614	0.17 620	0.27 599	0.27 622	0.42 634	0.37 565	0.33 614	0.38 584	0.51 645	0.26 581	0.28 594	0.27 605	0.16 625	0.09 546	0.12 570	0.11 568	0.13 582	0.12 565

PWCDC_ROB	0.20 545	0.13 553	0.22 548	0.24 598	0.11 496	0.19 504	0.15 315	0.33 570	0.54 631	0.29 593	0.50 631	0.21 461	0.15 445	0.27 582	0.20 522	0.11 540	0.09 546	0.10 519	0.08 447	0.11 548	0.09 496

WCMA_ROB	0.24 589	0.11 507	0.22 548	0.17 291	0.14 574	0.32 615	0.15 315	0.32 550	0.32 526	0.38 625	0.53 634	0.40 623	0.34 627	0.34 617	0.25 586	0.11 540	0.12 595	0.12 570	0.10 534	0.14 596	0.14 604

MSAF-DinoV2	0.22 566	0.11 507	0.23 557	0.17 291	0.10 446	0.27 599	0.16 384	0.37 607	0.55 632	0.21 506	0.27 503	0.47 641	0.27 589	0.35 623	0.39 649	0.09 468	0.06 411	0.07 294	0.09 494	0.12 563	0.10 525

sCroCo_RVC	0.12 355	0.09 419	0.23 557	0.24 598	0.11 496	0.19 504	0.14 231	0.17 258	0.14 211	0.10 220	0.13 278	0.12 299	0.07 178	0.14 366	0.11 282	0.08 408	0.08 513	0.08 388	0.08 447	0.05 164	0.07 386

ccnet	0.29 621	0.28 643	0.23 557	0.20 516	0.28 652	0.41 643	0.21 557	0.45 643	0.33 533	0.36 620	0.46 623	0.36 602	0.30 612	0.39 640	0.42 656	0.23 652	0.14 619	0.21 634	0.17 630	0.23 641	0.18 634

PS-NSSS	0.20 545	0.21 621	0.23 557	0.20 516	0.10 446	0.19 504	0.17 425	0.36 601	0.25 455	0.27 569	0.33 560	0.27 535	0.24 566	0.20 521	0.20 522	0.15 609	0.12 595	0.17 620	0.14 603	0.10 525	0.08 452

GMStereo_Zeroshot	0.16 486	0.13 553	0.24 561	0.20 516	0.10 446	0.17 461	0.13 166	0.29 514	0.25 455	0.23 535	0.32 548	0.25 517	0.11 332	0.19 496	0.14 423	0.09 468	0.06 411	0.11 550	0.06 276	0.12 563	0.08 452

sAnonymous2	0.13 381	0.12 525	0.24 561	0.20 516	0.12 530	0.17 461	0.13 166	0.26 459	0.21 391	0.11 255	0.11 239	0.13 325	0.08 226	0.10 120	0.10 202	0.09 468	0.05 267	0.08 388	0.06 276	0.15 612	0.10 525

CroCo_RVC	0.13 381	0.12 525	0.24 561	0.20 516	0.12 530	0.17 461	0.13 166	0.26 459	0.21 391	0.11 255	0.11 239	0.13 325	0.08 226	0.10 120	0.10 202	0.09 468	0.05 267	0.08 388	0.06 276	0.15 612	0.10 525

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 566	0.21 621	0.24 561	0.26 614	0.11 496	0.23 563	0.14 231	0.39 619	0.24 434	0.32 610	0.36 571	0.30 563	0.21 543	0.19 496	0.21 542	0.17 630	0.14 619	0.21 634	0.16 623	0.12 563	0.12 565

NaN_ROB	0.22 566	0.19 609	0.24 561	0.25 609	0.13 553	0.29 610	0.26 615	0.33 570	0.41 584	0.31 604	0.31 544	0.32 585	0.23 560	0.30 603	0.21 542	0.11 540	0.17 634	0.10 519	0.10 534	0.08 429	0.09 496

rvit_105_1	0.19 533	0.11 507	0.25 566	0.21 548	0.16 605	0.21 537	0.27 622	0.31 539	0.41 584	0.19 469	0.20 394	0.22 479	0.17 496	0.19 496	0.17 485	0.12 565	0.12 595	0.13 585	0.15 619	0.08 429	0.07 386

rvit_stereo_0075_2	0.17 507	0.12 525	0.25 566	0.23 589	0.16 605	0.13 349	0.10 35	0.30 528	0.27 479	0.20 492	0.28 517	0.22 479	0.15 445	0.18 481	0.13 385	0.16 625	0.10 567	0.17 620	0.10 534	0.10 525	0.09 496

S-Stereo	0.20 545	0.12 525	0.25 566	0.21 548	0.13 553	0.20 520	0.18 474	0.32 550	0.43 597	0.23 535	0.36 571	0.28 545	0.30 612	0.19 496	0.22 551	0.09 468	0.12 595	0.10 519	0.10 534	0.13 582	0.13 587

GCST	0.37 639	0.42 658	0.26 569	1.02 684	0.39 659	0.18 480	0.08 7	0.20 332	0.17 302	0.28 584	0.25 477	0.15 374	0.12 363	0.16 425	0.14 423	0.64 680	0.43 669	0.75 676	0.65 680	0.63 673	0.46 671

CBFPSM	0.14 418	0.06 102	0.26 569	0.17 291	0.09 334	0.13 349	0.15 315	0.22 379	0.23 417	0.20 492	0.27 503	0.24 503	0.16 473	0.16 425	0.18 503	0.06 167	0.06 411	0.06 183	0.07 374	0.07 365	0.07 386

pcwnet_v2	0.19 533	0.10 481	0.26 569	0.17 291	0.14 574	0.18 480	0.15 315	0.37 607	0.46 609	0.19 469	0.24 449	0.21 461	0.19 527	0.20 521	0.19 516	0.13 591	0.10 567	0.10 519	0.10 534	0.11 548	0.13 587

FINET	0.21 557	0.18 605	0.26 569	0.18 381	0.16 605	0.23 563	0.23 578	0.32 550	0.48 611	0.25 557	0.32 548	0.22 479	0.22 552	0.22 551	0.17 485	0.18 631	0.16 629	0.11 550	0.10 534	0.15 612	0.13 587

PDISCO_ROB	0.27 612	0.16 583	0.26 569	0.28 630	0.20 634	0.32 615	0.26 615	0.44 640	0.57 637	0.28 584	0.40 598	0.45 633	0.29 608	0.33 614	0.34 639	0.12 565	0.09 546	0.17 620	0.16 623	0.17 629	0.13 587

MSMD_ROB	0.31 629	0.26 636	0.26 569	0.24 598	0.21 638	0.34 625	0.25 606	0.34 579	0.39 575	0.40 630	0.69 656	0.45 633	0.40 641	0.34 617	0.27 605	0.20 639	0.19 639	0.26 642	0.25 647	0.23 641	0.22 644

PWC_ROB	0.21 557	0.16 583	0.26 569	0.18 381	0.11 496	0.22 546	0.13 166	0.32 550	0.49 618	0.30 598	0.40 598	0.32 585	0.24 566	0.31 604	0.22 551	0.10 509	0.07 483	0.11 550	0.08 447	0.11 548	0.10 525

Syn2CoEx	0.21 557	0.16 583	0.27 576	0.29 639	0.14 574	0.26 589	0.20 537	0.33 570	0.31 519	0.28 584	0.36 571	0.27 535	0.25 575	0.19 496	0.24 576	0.16 625	0.12 595	0.14 598	0.11 568	0.09 492	0.08 452

STTStereo	0.18 521	0.12 525	0.27 576	0.20 516	0.11 496	0.16 439	0.21 557	0.29 514	0.23 417	0.21 506	0.30 536	0.29 553	0.18 511	0.20 521	0.19 516	0.12 565	0.11 579	0.11 550	0.14 603	0.09 492	0.08 452

MANE	0.45 651	0.27 639	0.27 576	0.27 627	0.24 645	0.47 647	0.31 651	0.55 661	0.59 641	0.72 664	1.13 683	1.15 675	0.61 666	0.52 658	0.37 645	0.21 643	0.20 642	0.27 645	0.31 659	0.25 648	0.24 646

GANetREF_RVC	0.31 629	0.34 651	0.27 576	0.35 648	0.16 605	0.32 615	0.41 661	0.48 648	0.51 628	0.35 617	0.35 568	0.34 596	0.33 622	0.39 640	0.32 632	0.27 656	0.20 642	0.29 654	0.15 619	0.18 632	0.17 631
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
CSAN	0.29 621	0.24 630	0.27 576	0.34 646	0.19 631	0.33 622	0.42 664	0.37 607	0.50 621	0.38 625	0.40 598	0.44 631	0.33 622	0.28 594	0.30 624	0.20 639	0.16 629	0.19 631	0.19 635	0.14 596	0.15 611

FC-DCNN v2	0.33 634	0.27 639	0.28 581	0.26 614	0.23 643	0.37 635	0.28 628	0.40 623	0.43 597	0.45 642	0.56 643	0.51 645	0.40 641	0.37 634	0.29 617	0.21 643	0.20 642	0.27 645	0.26 648	0.25 648	0.24 646

ACV-stereo	0.15 463	0.10 481	0.28 581	0.18 381	0.12 530	0.14 383	0.12 96	0.23 400	0.21 391	0.19 469	0.23 437	0.22 479	0.15 445	0.23 562	0.17 485	0.07 332	0.06 411	0.07 294	0.07 374	0.07 365	0.07 386

Anonymous_2	0.22 566	0.17 594	0.28 581	0.15 109	0.16 605	0.32 615	0.22 567	0.22 379	0.17 302	0.23 535	0.24 449	0.26 527	0.27 589	0.27 582	0.23 563	0.22 648	0.25 657	0.17 620	0.17 630	0.17 629	0.17 631

FCDSN-DC	0.33 634	0.28 643	0.28 581	0.30 641	0.24 645	0.39 640	0.28 628	0.42 634	0.42 592	0.43 640	0.53 634	0.51 645	0.41 646	0.36 629	0.30 624	0.21 643	0.20 642	0.27 645	0.26 648	0.25 648	0.24 646
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RTSC	0.23 582	0.12 525	0.28 581	0.21 548	0.13 553	0.28 606	0.16 384	0.35 594	0.66 657	0.27 569	0.33 560	0.30 563	0.21 543	0.31 604	0.29 617	0.10 509	0.08 513	0.09 471	0.10 534	0.13 582	0.13 587

DANet	0.21 557	0.15 575	0.28 581	0.25 609	0.13 553	0.22 546	0.19 514	0.27 481	0.27 479	0.28 584	0.32 548	0.35 600	0.31 616	0.31 604	0.23 563	0.11 540	0.09 546	0.11 550	0.10 534	0.13 582	0.11 552
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FC-DCNN	0.33 634	0.27 639	0.28 581	0.26 614	0.23 643	0.37 635	0.28 628	0.40 623	0.43 597	0.45 642	0.55 638	0.51 645	0.40 641	0.37 634	0.30 624	0.21 643	0.20 642	0.27 645	0.26 648	0.25 648	0.24 646

SANet	0.24 589	0.14 565	0.28 581	0.21 548	0.11 496	0.27 599	0.24 591	0.38 615	0.64 653	0.36 620	0.40 598	0.43 629	0.26 581	0.27 582	0.24 576	0.12 565	0.09 546	0.10 519	0.09 494	0.13 582	0.11 552

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 521	0.09 419	0.29 589	0.15 109	0.10 446	0.22 546	0.20 537	0.26 459	0.39 575	0.25 557	0.42 615	0.24 503	0.15 445	0.20 521	0.19 516	0.07 332	0.05 267	0.06 183	0.05 186	0.10 525	0.09 496

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 627	0.24 630	0.29 589	0.36 650	0.16 605	0.34 625	0.30 645	0.32 550	0.42 592	0.40 630	0.46 623	0.38 611	0.31 616	0.34 617	0.28 613	0.19 637	0.20 642	0.26 642	0.29 655	0.18 632	0.19 639

RGC	0.25 601	0.20 615	0.29 589	0.28 630	0.16 605	0.22 546	0.23 578	0.32 550	0.44 602	0.27 569	0.40 598	0.38 611	0.27 589	0.36 629	0.22 551	0.11 540	0.13 610	0.17 620	0.17 630	0.14 596	0.16 622

SQANet	0.23 582	0.23 627	0.30 592	0.30 641	0.19 631	0.27 599	0.13 166	0.29 514	0.33 533	0.24 544	0.37 578	0.31 576	0.22 552	0.27 582	0.23 563	0.15 609	0.10 567	0.21 634	0.16 623	0.21 637	0.15 611

SHD	0.26 610	0.15 575	0.30 592	0.24 598	0.18 627	0.22 546	0.15 315	0.38 615	0.71 661	0.32 610	0.41 609	0.36 602	0.28 600	0.32 611	0.29 617	0.12 565	0.11 579	0.14 598	0.13 599	0.16 621	0.20 640

DStereoFS	0.27 612	0.22 625	0.31 594	0.22 565	0.15 594	0.22 546	0.20 537	0.50 654	0.48 611	0.28 584	0.44 620	0.33 589	0.34 627	0.52 658	0.29 617	0.12 565	0.11 579	0.15 610	0.13 599	0.16 621	0.16 622

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 168	0.10 481	0.31 594	0.15 109	0.06 27	0.08 79	0.14 231	0.10 31	0.10 69	0.07 70	0.07 63	0.06 42	0.04 1	0.11 191	0.07 1	0.12 565	0.04 25	0.07 294	0.05 186	0.05 164	0.05 203

Wz-Net-MNSev	0.22 566	0.13 553	0.31 594	0.20 516	0.14 574	0.36 634	0.24 591	0.33 570	0.44 602	0.28 584	0.40 598	0.38 611	0.19 527	0.24 572	0.25 586	0.09 468	0.07 483	0.09 471	0.09 494	0.12 563	0.10 525

FADNet-RVC-Resample	0.16 486	0.11 507	0.31 594	0.22 565	0.11 496	0.19 504	0.14 231	0.25 441	0.24 434	0.24 544	0.27 503	0.20 452	0.15 445	0.16 425	0.15 454	0.07 332	0.08 513	0.12 570	0.10 534	0.09 492	0.10 525

NCC-stereo	0.24 589	0.15 575	0.31 594	0.26 614	0.16 605	0.20 520	0.30 645	0.40 623	0.40 581	0.24 544	0.38 584	0.33 589	0.28 600	0.36 629	0.27 605	0.12 565	0.11 579	0.15 610	0.22 641	0.13 582	0.13 587

Abc-Net	0.24 589	0.15 575	0.31 594	0.26 614	0.16 605	0.20 520	0.30 645	0.40 623	0.40 581	0.24 544	0.38 584	0.33 589	0.28 600	0.36 629	0.27 605	0.12 565	0.11 579	0.15 610	0.22 641	0.13 582	0.13 587
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DPSNet	0.28 617	0.16 583	0.31 594	0.18 381	0.13 553	0.54 653	0.42 664	0.51 656	0.67 658	0.29 593	0.38 584	0.38 611	0.29 608	0.31 604	0.23 563	0.11 540	0.10 567	0.11 550	0.08 447	0.20 636	0.16 622

GASNet	0.22 566	0.23 627	0.33 601	0.26 614	0.17 620	0.26 589	0.16 384	0.44 640	0.42 592	0.27 569	0.24 449	0.30 563	0.15 445	0.27 582	0.18 503	0.12 565	0.08 513	0.12 570	0.11 568	0.16 621	0.07 386

Anonymous3	0.16 486	0.13 553	0.33 601	0.26 614	0.14 574	0.27 599	0.17 425	0.28 500	0.28 494	0.15 375	0.17 344	0.14 345	0.10 299	0.15 390	0.12 343	0.08 408	0.08 513	0.08 388	0.08 447	0.08 429	0.11 552

DGSMNet	0.24 589	0.19 609	0.33 601	0.21 548	0.24 645	0.24 568	0.20 537	0.35 594	0.41 584	0.24 544	0.32 548	0.38 611	0.21 543	0.29 600	0.23 563	0.12 565	0.11 579	0.14 598	0.16 623	0.23 641	0.23 645

SAMSARA	0.40 643	0.28 643	0.33 601	0.55 664	0.39 659	0.82 675	1.23 692	0.47 647	0.51 628	0.36 620	0.35 568	0.55 651	0.39 638	0.38 636	0.39 649	0.15 609	0.20 642	0.15 610	0.14 603	0.23 641	0.20 640

ADCP+	0.20 545	0.10 481	0.33 601	0.20 516	0.12 530	0.22 546	0.26 615	0.31 539	0.34 545	0.26 563	0.37 578	0.22 479	0.22 552	0.27 582	0.27 605	0.09 468	0.06 411	0.08 388	0.08 447	0.09 492	0.10 525

PA-Net	0.23 582	0.18 605	0.33 601	0.28 630	0.22 640	0.21 537	0.38 660	0.29 514	0.39 575	0.22 522	0.32 548	0.25 517	0.26 581	0.20 521	0.25 586	0.09 468	0.23 654	0.15 610	0.22 641	0.09 492	0.13 587
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ELAS_RVC	0.41 645	0.29 646	0.33 601	0.28 630	0.24 645	0.54 653	0.36 656	0.49 650	0.59 641	0.72 664	0.74 662	0.65 658	0.54 658	0.54 663	0.40 652	0.22 648	0.20 642	0.27 645	0.26 648	0.26 653	0.25 651
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 645	0.29 646	0.33 601	0.27 627	0.24 645	0.60 658	0.36 656	0.50 654	0.50 621	0.71 662	0.79 666	0.67 660	0.54 658	0.51 656	0.42 656	0.22 648	0.20 642	0.27 645	0.26 648	0.26 653	0.25 651
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
psmorigin	0.25 601	0.15 575	0.34 609	0.17 291	0.13 553	0.23 563	0.14 231	0.34 579	0.33 533	0.41 634	0.55 638	0.41 625	0.37 634	0.34 617	0.27 605	0.11 540	0.15 625	0.11 550	0.11 568	0.12 563	0.16 622

FADNet	0.21 557	0.22 625	0.36 610	0.18 381	0.17 620	0.24 568	0.13 166	0.31 539	0.31 519	0.23 535	0.25 477	0.27 535	0.21 543	0.19 496	0.15 454	0.13 591	0.15 625	0.12 570	0.15 619	0.16 621	0.18 634

G-Net	0.24 589	0.16 583	0.36 610	0.22 565	0.16 605	0.51 651	0.23 578	0.29 514	0.34 545	0.36 620	0.38 584	0.31 576	0.29 608	0.27 582	0.26 597	0.11 540	0.09 546	0.12 570	0.09 494	0.16 621	0.13 587

AnyNet_C32	0.26 610	0.16 583	0.36 610	0.20 516	0.16 605	0.25 579	0.30 645	0.32 550	0.44 602	0.31 604	0.49 627	0.30 563	0.33 622	0.40 645	0.33 637	0.12 565	0.12 595	0.12 570	0.14 603	0.14 596	0.15 611

CC-Net-ROB	0.28 617	0.31 648	0.36 610	0.29 639	0.15 594	0.25 579	0.19 514	0.45 643	0.33 533	0.39 627	0.37 578	0.39 619	0.31 616	0.27 582	0.26 597	0.24 654	0.19 639	0.30 656	0.23 645	0.18 632	0.15 611

DStereoSA	0.25 601	0.19 609	0.37 614	0.26 614	0.17 620	0.22 546	0.20 537	0.49 650	0.59 641	0.22 522	0.29 529	0.29 553	0.33 622	0.39 640	0.28 613	0.12 565	0.11 579	0.16 617	0.14 603	0.14 596	0.12 565

w-ln-seven-2	0.20 545	0.14 565	0.37 614	0.22 565	0.12 530	0.20 520	0.21 557	0.28 500	0.37 565	0.25 557	0.37 578	0.27 535	0.22 552	0.21 538	0.23 563	0.08 408	0.08 513	0.09 471	0.09 494	0.10 525	0.09 496

Wz-Net-LNSev	0.22 566	0.16 583	0.38 616	0.21 548	0.13 553	0.25 579	0.23 578	0.32 550	0.43 597	0.30 598	0.41 609	0.31 576	0.18 511	0.22 551	0.25 586	0.10 509	0.09 546	0.08 388	0.08 447	0.12 563	0.11 552

FADNet-RVC	0.20 545	0.20 615	0.38 616	0.21 548	0.16 605	0.20 520	0.15 315	0.26 459	0.26 469	0.26 563	0.32 548	0.26 527	0.21 543	0.22 551	0.19 516	0.12 565	0.13 610	0.12 570	0.14 603	0.13 582	0.18 634

PVD	0.39 640	0.20 615	0.39 618	0.31 645	0.22 640	0.29 610	0.43 666	0.52 657	0.96 675	0.55 652	0.79 666	0.53 649	0.59 665	0.52 658	0.38 647	0.19 637	0.14 619	0.17 620	0.14 603	0.24 647	0.31 658

z-ln-s-r	0.17 507	0.10 481	0.40 619	0.19 450	0.08 208	0.17 461	0.18 474	0.22 379	0.33 533	0.18 452	0.40 598	0.22 479	0.17 496	0.20 521	0.23 563	0.07 332	0.05 267	0.07 294	0.07 374	0.07 365	0.05 203

FADNet_RVC	0.16 486	0.14 565	0.40 619	0.20 516	0.11 496	0.13 349	0.13 166	0.26 459	0.22 405	0.21 506	0.23 437	0.20 452	0.17 496	0.14 366	0.16 470	0.08 408	0.08 513	0.12 570	0.09 494	0.11 548	0.10 525

ADCMid	0.25 601	0.15 575	0.40 619	0.20 516	0.14 574	0.25 579	0.26 615	0.34 579	0.38 572	0.36 620	0.44 620	0.34 596	0.40 641	0.35 623	0.33 637	0.10 509	0.09 546	0.11 550	0.11 568	0.13 582	0.12 565

PSMNet-RUCA	0.27 612	0.33 650	0.41 622	0.36 650	0.32 658	0.18 480	0.19 514	0.42 634	0.30 511	0.33 614	0.41 609	0.39 619	0.25 575	0.31 604	0.20 522	0.18 631	0.10 567	0.25 641	0.15 619	0.21 637	0.16 622

ADCRef	0.19 533	0.12 525	0.41 622	0.20 516	0.12 530	0.22 546	0.18 474	0.32 550	0.36 558	0.26 563	0.32 548	0.17 412	0.23 560	0.24 572	0.24 576	0.07 332	0.06 411	0.09 471	0.09 494	0.08 429	0.08 452

DeepPrunerF	0.24 589	0.17 594	0.42 624	0.26 614	0.16 605	0.22 546	0.28 628	0.37 607	0.50 621	0.26 563	0.29 529	0.24 503	0.28 600	0.21 538	0.22 551	0.15 609	0.11 579	0.20 633	0.18 634	0.12 563	0.13 587

Wz-Net-SNSev	0.25 601	0.17 594	0.44 625	0.25 609	0.14 574	0.26 589	0.23 578	0.38 615	0.56 635	0.30 598	0.55 638	0.39 619	0.26 581	0.23 562	0.30 624	0.10 509	0.09 546	0.09 471	0.10 534	0.11 548	0.11 552

z-mn7	0.24 589	0.14 565	0.45 626	0.19 450	0.13 553	0.28 606	0.25 606	0.34 579	0.62 648	0.27 569	0.56 643	0.29 553	0.24 566	0.32 611	0.25 586	0.08 408	0.08 513	0.08 388	0.08 447	0.10 525	0.10 525

iinet-f	0.16 486	0.06 102	0.45 626	0.14 57	0.10 446	0.21 537	0.14 231	0.27 481	0.23 417	0.21 506	0.24 449	0.21 461	0.15 445	0.18 481	0.21 542	0.09 468	0.07 483	0.07 294	0.06 276	0.09 492	0.10 525

Consistency-Raft	0.44 649	0.40 656	0.45 626	0.37 652	0.43 663	0.46 645	0.41 661	0.57 664	0.55 632	0.32 610	0.73 660	0.33 589	0.48 654	0.42 649	0.49 663	0.39 663	0.35 666	0.45 663	0.51 673	0.42 663	0.29 655

ADCS	0.29 621	0.18 605	0.45 626	0.21 548	0.17 620	0.28 606	0.23 578	0.41 629	0.63 652	0.40 630	0.49 627	0.40 623	0.36 632	0.39 640	0.40 652	0.13 591	0.12 595	0.13 585	0.14 603	0.16 621	0.16 622

NVStereoNet_ROB	0.46 654	0.36 653	0.46 630	0.41 655	0.28 652	0.34 625	0.34 654	0.48 648	0.60 645	0.72 664	0.93 672	0.70 663	0.66 669	0.47 651	0.60 671	0.22 648	0.33 665	0.34 659	0.34 663	0.30 656	0.30 657
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ADCL	0.24 589	0.11 507	0.47 631	0.22 565	0.12 530	0.34 625	0.29 638	0.29 514	0.56 635	0.24 544	0.46 623	0.30 563	0.30 612	0.29 600	0.29 617	0.08 408	0.07 483	0.09 471	0.09 494	0.10 525	0.10 525

PASM	0.32 631	0.24 630	0.48 632	0.28 630	0.27 651	0.29 610	0.30 645	0.34 579	0.49 618	0.35 617	0.39 592	0.46 637	0.34 627	0.34 617	0.35 640	0.23 652	0.25 657	0.26 642	0.28 654	0.23 641	0.21 642

zh-sn7	0.25 601	0.17 594	0.50 633	0.24 598	0.13 553	0.25 579	0.24 591	0.34 579	0.48 611	0.28 584	0.54 636	0.28 545	0.31 616	0.36 629	0.32 632	0.10 509	0.10 567	0.11 550	0.10 534	0.12 563	0.12 565

XQC	0.28 617	0.23 627	0.51 634	0.28 630	0.19 631	0.34 625	0.27 622	0.36 601	0.57 637	0.31 604	0.30 536	0.37 607	0.30 612	0.38 636	0.38 647	0.13 591	0.09 546	0.15 610	0.12 588	0.17 629	0.18 634

otaku	0.39 640	0.37 654	0.52 635	0.44 657	0.28 652	0.58 655	0.24 591	0.41 629	0.62 648	0.40 630	0.49 627	0.46 637	0.33 622	0.40 645	0.32 632	0.30 657	0.30 661	0.39 661	0.33 660	0.29 655	0.28 654

Ntro	0.40 643	0.40 656	0.53 636	0.46 661	0.30 656	0.65 661	0.24 591	0.46 645	0.68 659	0.41 634	0.49 627	0.48 643	0.42 649	0.39 640	0.31 631	0.32 658	0.28 659	0.37 660	0.30 657	0.32 660	0.29 655

WAO-7	0.79 671	0.78 674	0.54 637	0.85 677	0.67 680	0.74 668	0.68 683	1.05 684	1.32 682	0.90 675	1.20 686	1.04 671	0.92 680	0.69 670	0.66 674	0.60 678	0.62 689	0.67 672	0.68 682	0.64 674	0.58 675

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 648	0.39 655	0.54 637	0.40 653	0.20 634	0.64 660	0.32 653	0.53 659	0.72 662	0.71 662	0.72 659	0.61 654	0.54 658	0.51 656	0.46 660	0.20 639	0.19 639	0.29 654	0.30 657	0.23 641	0.18 634

w-ln-seven	0.24 589	0.14 565	0.55 639	0.19 450	0.14 574	0.26 589	0.22 567	0.35 594	0.60 645	0.29 593	0.39 592	0.30 563	0.22 552	0.21 538	0.26 597	0.09 468	0.09 546	0.11 550	0.10 534	0.11 548	0.10 525

ACVNet-4b	0.39 640	0.53 661	0.55 639	0.45 658	0.24 645	0.47 647	0.18 474	0.49 650	0.64 653	0.42 637	0.45 622	0.60 653	0.27 589	0.34 617	0.24 576	0.33 660	0.14 619	0.48 664	0.42 666	0.30 656	0.26 653

MFN_U_SF_RVC	0.32 631	0.21 621	0.55 639	0.30 641	0.15 594	0.34 625	0.17 425	0.52 657	0.46 609	0.46 645	0.55 638	0.59 652	0.39 638	0.35 623	0.37 645	0.15 609	0.14 619	0.18 629	0.21 638	0.16 621	0.15 611

zh-mn7	0.25 601	0.14 565	0.56 642	0.19 450	0.14 574	0.24 568	0.22 567	0.34 579	0.62 648	0.35 617	0.65 652	0.31 576	0.25 575	0.31 604	0.25 586	0.09 468	0.08 513	0.09 471	0.09 494	0.09 492	0.11 552

aanetorigin	0.22 566	0.17 594	0.56 642	0.17 291	0.10 446	0.15 409	0.19 514	0.20 332	0.33 533	0.49 646	0.48 626	0.29 553	0.27 589	0.20 521	0.23 563	0.08 408	0.07 483	0.08 388	0.07 374	0.10 525	0.09 496

SuperB	0.20 545	0.10 481	0.56 642	0.16 204	0.09 334	0.18 480	0.18 474	0.24 424	0.50 621	0.26 563	0.39 592	0.17 412	0.21 543	0.22 551	0.21 542	0.08 408	0.06 411	0.06 183	0.06 276	0.12 563	0.10 525

MonStereo1	0.47 655	0.26 636	0.58 645	0.28 630	0.20 634	0.39 640	0.18 474	0.49 650	0.64 653	0.52 648	0.87 669	1.01 670	0.57 663	0.50 654	0.56 668	0.53 673	0.31 664	0.54 670	0.40 664	0.33 661	0.34 661

LSM	0.33 634	0.20 615	0.58 645	0.26 614	0.60 676	0.34 625	0.25 606	0.42 634	0.48 611	0.45 642	0.58 648	0.42 626	0.36 632	0.35 623	0.25 586	0.12 565	0.20 642	0.14 598	0.16 623	0.19 635	0.33 660

light-stereo	0.42 647	0.26 636	0.59 647	0.60 666	0.49 666	0.32 615	0.23 578	0.46 645	0.52 630	0.56 654	0.58 648	0.76 665	0.32 620	0.48 652	0.29 617	0.32 658	0.24 655	0.27 645	0.33 660	0.46 664	0.39 665

ACVNet_1	0.44 649	0.49 660	0.60 648	0.45 658	0.28 652	0.49 650	0.27 622	0.57 664	0.72 662	0.62 657	0.58 648	0.74 664	0.49 655	0.50 654	0.35 640	0.26 655	0.24 655	0.39 661	0.29 655	0.31 659	0.24 646

ADCPNet	0.25 601	0.16 583	0.61 649	0.21 548	0.15 594	0.35 633	0.25 606	0.32 550	0.35 554	0.30 598	0.40 598	0.36 602	0.28 600	0.28 594	0.32 632	0.12 565	0.10 567	0.11 550	0.12 588	0.14 596	0.13 587

WAO-6	0.81 672	0.80 675	0.62 650	0.86 678	0.63 678	0.76 672	0.58 676	0.98 681	1.54 689	0.90 675	0.96 675	1.07 673	1.03 684	0.70 671	0.66 674	0.72 682	0.49 677	0.90 684	0.71 683	0.68 678	0.58 675

BEATNet-Init1	0.52 657	0.27 639	0.62 650	0.30 641	0.21 638	0.76 672	0.29 638	0.54 660	0.65 656	0.86 673	0.95 674	2.07 690	0.62 668	0.56 665	0.42 656	0.18 631	0.18 636	0.23 639	0.22 641	0.22 640	0.21 642

WAO-8	0.91 676	0.81 676	0.65 652	0.94 681	0.69 681	0.90 676	0.67 681	1.07 687	1.83 692	1.06 682	1.45 689	1.30 678	1.07 685	0.84 676	0.78 680	0.74 684	0.53 682	0.86 682	0.75 684	0.69 680	0.62 681

Venus	0.91 676	0.81 676	0.65 652	0.94 681	0.69 681	0.90 676	0.67 681	1.07 687	1.83 692	1.06 682	1.45 689	1.30 678	1.07 685	0.84 676	0.78 680	0.74 684	0.53 682	0.86 682	0.75 684	0.69 680	0.62 681

Wz-Net-TNSev	0.29 621	0.20 615	0.65 652	0.19 450	0.15 594	0.38 638	0.27 622	0.35 594	0.55 632	0.34 616	0.42 615	0.45 633	0.38 635	0.32 611	0.30 624	0.12 565	0.13 610	0.10 519	0.12 588	0.15 612	0.14 604

anonymity	0.53 658	0.58 663	0.65 652	0.41 655	0.61 677	0.53 652	0.41 661	0.56 662	0.41 584	0.55 652	0.50 631	0.49 644	0.55 661	0.58 666	0.50 666	0.58 676	0.50 679	0.51 666	0.51 673	0.51 666	0.57 674

MFMNet_re	0.64 662	0.66 669	0.65 652	0.51 662	0.69 681	0.69 664	0.57 675	0.64 668	0.73 666	0.60 655	0.73 660	0.62 655	0.67 670	0.65 669	0.60 671	0.66 681	0.58 688	0.63 671	0.59 676	0.68 678	0.69 684

DispFullNet	0.27 612	0.21 621	0.65 652	0.28 630	0.16 605	0.26 589	0.17 425	0.33 570	0.58 640	0.27 569	0.38 584	0.43 629	0.23 560	0.38 636	0.23 563	0.12 565	0.06 411	0.19 631	0.11 568	0.21 637	0.15 611

SPS-STEREO	0.57 661	0.58 663	0.65 652	0.45 658	0.55 671	0.62 659	0.44 668	0.62 667	0.50 621	0.68 660	0.64 651	0.66 659	0.57 663	0.61 667	0.60 671	0.62 679	0.47 674	0.51 666	0.49 670	0.55 671	0.58 675
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.56 660	0.57 662	0.65 652	0.40 653	0.54 669	0.66 663	0.49 669	0.56 662	0.45 608	0.66 658	0.69 656	0.67 660	0.56 662	0.63 668	0.56 668	0.59 677	0.48 675	0.50 665	0.50 672	0.52 667	0.58 675

Selective-IGEV-i1pa	2.80 687	3.51 695	0.67 660	0.28 630	0.14 574	10.22 697	0.43 666	4.36 694	3.63 695	3.53 694	6.92 696	3.47 693	1.97 693	13.41 708	2.26 692	0.36 662	0.15 625	0.13 585	0.10 534	0.15 612	0.35 663

RSGM-EC	20.36 709	4.73 698	0.68 661	16.76 705	16.92 710	21.28 711	27.18 713	10.46 704	14.04 708	18.00 710	21.31 711	22.24 719	21.82 712	22.57 711	17.63 711	62.81 720	33.79 720	20.14 717	18.10 717	20.18 716	16.45 716

acva	20.36 709	4.73 698	0.68 661	16.76 705	16.92 710	21.28 711	27.18 713	10.46 704	14.04 708	18.00 710	21.31 711	22.24 719	21.82 712	22.57 711	17.63 711	62.81 720	33.79 720	20.14 717	18.10 717	20.18 716	16.45 716

IMH-64-1	0.65 663	0.61 665	0.68 661	0.71 669	0.51 667	0.59 656	0.49 669	0.91 675	0.85 670	0.74 668	1.02 676	0.81 666	0.78 674	0.79 672	0.49 663	0.42 665	0.46 670	0.71 673	0.47 668	0.52 667	0.39 665

IMH-64	0.65 663	0.61 665	0.68 661	0.71 669	0.51 667	0.59 656	0.49 669	0.91 675	0.85 670	0.74 668	1.02 676	0.81 666	0.78 674	0.79 672	0.49 663	0.42 665	0.46 670	0.71 673	0.47 668	0.52 667	0.39 665

IMH	0.71 666	0.64 668	0.68 661	0.76 671	0.54 669	0.69 664	0.54 673	0.98 681	1.10 677	0.82 672	1.09 679	0.89 668	0.88 679	0.87 680	0.52 667	0.44 668	0.50 679	0.75 676	0.51 673	0.56 672	0.41 669

ACVNet_2	0.66 665	0.66 669	0.68 661	0.63 667	0.41 661	0.71 666	0.49 669	0.96 679	1.39 684	0.89 674	1.09 679	1.04 671	0.73 672	0.54 663	0.47 661	0.43 667	0.40 668	0.53 669	0.44 667	0.47 665	0.35 663

RainbowNet	0.54 659	0.61 665	0.70 667	0.57 665	0.43 663	0.65 661	0.37 659	0.60 666	0.87 672	0.50 647	0.66 653	0.64 656	0.47 653	0.49 653	0.43 659	0.47 670	0.48 675	0.52 668	0.41 665	0.52 667	0.40 668

TorneroNet-64	0.76 670	0.72 672	0.74 668	0.78 673	0.58 675	0.91 679	0.56 674	0.84 673	1.29 681	0.66 658	0.90 670	1.40 683	0.75 673	0.85 678	0.67 677	0.49 671	0.46 670	0.72 675	0.59 676	0.67 677	0.53 673

WZ-Net	0.28 617	0.17 594	0.78 669	0.22 565	0.16 605	0.34 625	0.29 638	0.39 619	0.57 637	0.24 544	0.55 638	0.37 607	0.24 566	0.33 614	0.35 640	0.09 468	0.08 513	0.09 471	0.10 534	0.14 596	0.16 622

DPSimNet_ROB	1.11 683	1.23 686	0.78 669	1.13 686	0.88 688	1.10 686	1.13 691	1.16 691	1.23 680	1.43 689	1.02 676	1.41 684	1.10 688	0.90 682	1.60 689	1.46 694	0.51 681	1.21 691	1.03 692	0.90 686	1.01 692

Dean	0.87 675	0.86 679	0.79 671	0.81 675	0.56 672	0.90 676	0.63 677	1.15 690	1.73 690	1.15 685	1.15 684	1.31 680	0.99 683	0.81 674	0.81 683	0.57 675	0.56 686	0.77 680	0.64 679	0.66 676	0.58 675

ktn	1.01 681	1.21 685	0.80 672	1.23 688	0.86 687	1.01 683	0.87 687	0.94 678	1.39 684	1.04 680	1.12 682	1.15 675	1.07 685	0.94 684	0.59 670	1.28 693	0.71 691	1.38 693	0.83 687	1.02 689	0.75 687

TorneroNet	0.82 673	0.74 673	0.81 673	0.84 676	0.63 678	0.99 681	0.63 677	0.96 679	1.16 678	0.80 671	1.11 681	1.36 682	0.86 678	0.93 683	0.80 682	0.56 674	0.49 677	0.78 681	0.66 681	0.73 683	0.63 683

LVE	0.83 674	0.85 678	0.85 674	0.80 674	0.56 672	1.04 685	0.65 680	1.05 684	1.47 687	0.96 677	1.22 687	1.10 674	0.85 677	0.83 675	0.71 679	0.49 671	0.55 685	0.76 679	0.60 678	0.65 675	0.59 680

KSHMR	1.09 682	1.17 684	0.88 675	1.25 689	1.00 689	0.99 681	0.96 689	1.13 689	1.37 683	1.16 686	1.29 688	1.41 684	0.96 682	1.01 686	0.92 684	1.03 691	1.08 693	1.20 690	1.03 692	1.01 688	0.97 690

PWCK	0.71 666	0.94 680	0.95 676	0.76 671	0.31 657	0.74 668	0.36 656	0.90 674	0.90 673	0.96 677	0.75 664	0.95 669	0.61 666	0.87 680	0.66 674	0.72 682	0.46 670	0.75 676	0.49 670	0.69 680	0.44 670

notaker	0.97 679	1.11 683	0.98 677	1.13 686	0.81 685	0.73 667	0.68 683	0.93 677	1.16 678	1.18 687	1.18 685	1.41 684	1.16 689	1.08 689	0.69 678	0.81 687	0.64 690	1.17 689	0.79 686	0.98 687	0.80 688

AANet	0.30 627	0.19 609	1.03 678	0.16 204	0.13 553	0.22 546	0.16 384	0.30 528	0.62 648	0.60 655	0.52 633	0.46 637	0.38 635	0.23 562	0.32 632	0.12 565	0.09 546	0.11 550	0.10 534	0.13 582	0.12 565

Selective-IGEV-i16pa	18.58 708	3.30 693	1.09 679	0.21 548	0.18 627	103.68 721	0.28 628	19.87 713	40.73 721	4.16 695	56.45 721	8.07 700	2.59 695	123.95 722	5.89 698	0.18 631	0.12 595	0.09 471	0.12 588	0.12 563	0.51 672

EDNetEfficient	0.29 621	0.24 630	1.13 680	0.18 381	0.10 446	0.19 504	0.20 537	0.20 332	0.60 645	0.74 668	0.56 643	0.31 576	0.39 638	0.22 551	0.30 624	0.09 468	0.07 483	0.08 388	0.07 374	0.11 548	0.09 496

JetBlue	0.71 666	0.45 659	1.14 681	0.51 662	0.47 665	2.02 690	0.64 679	0.75 670	0.70 660	0.69 661	0.77 665	1.22 677	0.83 676	1.03 687	1.01 687	0.40 664	0.28 659	0.33 658	0.33 660	0.30 656	0.34 661

HanzoNet	1.29 684	1.26 687	1.19 682	1.12 685	0.85 686	1.02 684	0.83 685	1.03 683	1.48 688	1.64 690	1.61 691	2.50 692	1.72 692	1.61 691	1.61 690	1.26 692	0.80 692	1.31 692	1.01 691	1.02 689	0.86 689

AnyNet_C01	0.36 638	0.25 635	1.37 683	0.22 565	0.17 620	0.48 649	0.27 622	0.35 594	0.39 575	0.39 627	0.74 662	0.46 637	0.38 635	0.45 650	0.47 661	0.13 591	0.13 610	0.13 585	0.14 603	0.14 596	0.15 611

UNDER WATER	0.97 679	0.97 682	1.42 684	0.99 683	0.70 684	1.12 687	0.84 686	0.80 672	1.08 676	1.01 679	0.90 670	1.55 687	1.22 691	1.03 687	1.00 686	0.78 686	0.53 682	1.02 687	0.87 688	0.80 685	0.74 686

UNDER WATER-64	0.95 678	0.94 680	1.43 685	0.87 679	0.56 672	1.18 688	0.87 687	0.77 671	0.94 674	1.04 680	0.85 668	1.58 688	1.21 690	0.94 684	0.96 685	0.87 688	0.57 687	1.03 688	0.88 689	0.78 684	0.73 685

MADNet++	1.95 686	1.75 689	1.59 686	1.82 690	1.69 692	2.33 691	1.40 694	2.35 693	2.09 694	2.57 693	2.36 694	2.24 691	2.17 694	2.28 692	2.34 693	1.87 695	1.66 695	1.54 694	1.34 694	1.92 692	1.77 694

JetRed	1.62 685	1.46 688	2.98 687	0.92 680	1.21 690	4.99 693	1.53 695	1.27 692	1.39 684	1.83 691	1.74 692	1.60 689	0.95 681	1.41 690	2.45 695	0.90 690	1.60 694	0.93 685	0.90 690	1.35 691	0.99 691

USTest	6.22 691	2.73 692	3.00 688	6.57 698	7.29 698	14.37 700	21.57 701	7.00 702	9.56 701	5.34 699	6.10 695	5.72 697	7.64 699	6.41 698	6.96 699	1.97 696	3.42 701	1.64 695	2.15 698	2.66 693	2.36 695

RTS	0.45 651	0.19 609	3.26 689	0.24 598	0.15 594	0.74 668	0.20 537	0.36 601	0.76 668	0.42 637	0.43 618	0.31 576	0.41 646	0.53 661	0.35 640	0.10 509	0.08 513	0.13 585	0.12 588	0.15 612	0.15 611

RTSA	0.45 651	0.19 609	3.26 689	0.24 598	0.15 594	0.74 668	0.20 537	0.36 601	0.76 668	0.42 637	0.43 618	0.31 576	0.41 646	0.53 661	0.35 640	0.10 509	0.08 513	0.13 585	0.12 588	0.15 612	0.15 611

tt	4.67 690	0.06 102	3.55 691	2.02 691	1.55 691	10.25 698	16.71 700	8.91 703	5.03 696	1.31 688	0.94 673	4.71 694	4.76 696	3.33 693	5.87 697	6.06 703	10.30 709	1.88 697	2.11 697	2.75 694	1.21 693

MADNet+	0.75 669	0.71 671	3.70 692	0.66 668	0.41 661	0.98 680	0.97 690	0.69 669	0.73 666	0.52 648	0.57 646	0.64 656	0.68 671	0.86 679	1.01 687	0.34 661	0.36 667	0.28 653	0.23 645	0.36 662	0.31 658

TCMNet-wrong-test	3.67 689	5.48 703	3.89 693	12.18 704	11.75 706	4.65 692	3.88 696	1.06 686	0.72 662	1.09 684	2.15 693	6.30 698	0.53 657	3.43 694	2.36 694	0.89 689	0.20 642	1.87 696	1.69 695	5.57 700	3.62 700

PML	8.91 698	9.34 709	6.13 694	5.35 695	6.41 697	14.99 701	23.38 707	5.27 695	6.83 697	18.04 712	28.19 720	7.67 699	6.83 698	7.85 699	5.75 696	5.35 702	1.83 696	5.95 708	1.93 696	8.64 705	2.52 696

LRCNet_RVC	10.62 703	13.42 710	7.30 695	18.92 708	2.07 693	0.33 622	0.30 645	5.59 698	0.48 611	13.03 708	17.94 708	8.87 701	5.65 697	4.79 695	1.89 691	23.51 717	2.73 700	27.55 720	25.71 720	16.07 714	16.33 715

xxxxx1	7.79 692	5.02 700	7.31 696	3.12 692	3.85 694	16.35 702	22.88 702	5.86 699	8.69 698	7.97 700	8.54 697	9.12 702	8.27 700	10.18 700	10.92 700	2.42 697	2.45 697	3.56 700	12.37 706	3.77 695	3.06 697

tt_ll	7.79 692	5.02 700	7.31 696	3.12 692	3.85 694	16.35 702	22.88 702	5.86 699	8.69 698	7.97 700	8.54 697	9.12 702	8.27 700	10.18 700	10.92 700	2.42 697	2.45 697	3.56 700	12.37 706	3.77 695	3.06 697

ff	7.79 692	5.02 700	7.31 696	3.12 692	3.85 694	16.35 702	22.88 702	5.86 699	8.69 698	7.97 700	8.54 697	9.12 702	8.27 700	10.18 700	10.92 700	2.42 697	2.45 697	3.56 700	12.37 706	3.77 695	3.06 697

Anonymous_1	10.96 704	7.92 704	7.46 699	10.33 701	10.06 699	18.65 708	26.34 710	11.06 706	13.44 707	9.40 703	10.05 704	9.67 707	11.23 707	10.73 703	12.72 705	6.42 704	8.38 706	5.77 705	10.61 705	12.12 706	6.77 701

iinet-test	10.48 701	8.09 705	7.54 700	10.26 699	10.94 702	18.00 706	25.26 708	11.33 707	13.28 703	9.69 704	9.85 700	9.42 705	11.17 705	11.02 704	12.78 706	6.59 705	8.30 704	5.56 703	6.56 699	6.89 701	7.02 702

IINet	10.48 701	8.09 705	7.54 700	10.26 699	10.94 702	18.00 706	25.26 708	11.33 707	13.28 703	9.69 704	9.85 700	9.42 705	11.17 705	11.02 704	12.78 706	6.59 705	8.30 704	5.56 703	6.56 699	6.89 701	7.02 702

DPSM_ROB	11.15 705	8.58 707	8.00 702	10.88 702	11.58 704	19.10 709	26.71 711	12.05 709	14.07 710	10.36 706	10.84 705	10.33 708	11.86 708	11.70 706	13.54 708	6.99 707	8.79 707	5.89 706	6.95 701	7.29 703	7.42 706

DPSM	11.15 705	8.58 707	8.00 702	10.88 702	11.58 704	19.10 709	26.71 711	12.05 709	14.07 710	10.36 706	10.84 705	10.33 708	11.86 708	11.70 706	13.54 708	6.99 707	8.79 707	5.89 706	6.95 701	7.29 703	7.42 706

DPSMNet_ROB	8.06 696	4.48 696	8.63 704	5.37 697	10.74 701	8.32 695	22.98 706	5.46 696	13.36 706	5.12 697	9.92 702	5.08 695	10.40 703	5.53 697	12.58 703	3.80 701	8.00 702	3.50 698	7.02 703	3.83 698	7.14 704

DGTPSM_ROB	8.06 696	4.48 696	8.63 704	5.35 695	10.72 700	8.32 695	22.97 705	5.46 696	13.35 705	5.12 697	9.92 702	5.08 695	10.40 703	5.52 696	12.58 703	3.79 700	8.00 702	3.50 698	7.02 703	3.83 698	7.14 704

RAFT-FEzeroshot	22.43 713	17.33 712	15.98 706	22.02 712	23.31 716	38.34 714	53.82 719	24.05 715	28.39 715	20.61 716	21.76 713	20.88 714	23.92 718	23.41 713	27.42 718	14.07 710	17.69 712	11.83 711	14.02 711	14.69 710	14.97 712

RAFT-FE	22.43 713	17.33 712	15.98 706	22.02 712	23.31 716	38.34 714	53.82 719	24.05 715	28.39 715	20.61 716	21.76 713	20.88 714	23.92 718	23.41 713	27.42 718	14.07 710	17.69 712	11.83 711	14.02 711	14.69 710	14.97 712

CasAABBNet	22.42 712	17.33 712	16.01 708	22.01 711	23.28 714	38.32 713	53.80 717	24.14 717	28.41 717	20.60 715	21.77 715	20.89 717	23.91 716	23.43 715	27.36 716	14.07 710	17.69 712	11.83 711	14.01 710	14.67 709	14.95 711

Selective-RAFT-Error	22.47 716	17.37 716	16.09 709	22.06 714	23.34 718	38.39 717	53.83 721	24.29 720	28.47 719	20.74 718	21.83 718	20.81 713	23.90 715	23.54 719	27.53 721	14.08 713	17.69 712	11.82 710	14.00 709	14.69 710	15.00 714

Hybrid-DGEV	22.47 716	17.40 717	16.14 710	22.00 710	23.29 715	38.36 716	53.80 717	24.43 721	28.63 720	20.59 714	21.81 716	20.88 714	23.91 716	23.45 716	27.42 718	14.08 713	17.69 712	11.83 711	14.06 714	14.65 707	14.93 710

FlowAnything	22.44 715	17.35 715	16.14 710	22.07 715	23.23 713	38.39 717	53.77 716	24.25 718	28.44 718	20.96 720	21.82 717	20.70 712	23.84 714	23.49 717	27.14 715	14.04 709	17.79 717	11.75 709	14.15 715	14.65 707	14.89 708

LSM0	22.87 718	17.28 711	18.96 712	22.19 716	29.04 720	38.42 719	53.71 715	24.28 719	28.31 714	20.78 719	21.00 710	21.43 718	24.16 720	23.50 718	27.39 717	14.09 715	17.38 711	11.84 715	14.04 713	14.73 713	14.89 708

HaxPig	15.71 707	18.52 718	19.18 713	16.89 707	15.89 709	7.73 694	7.60 697	13.31 711	10.82 702	15.42 709	14.91 707	15.98 710	14.92 710	15.58 709	15.98 710	18.95 716	16.73 710	19.46 716	18.08 716	19.26 715	19.05 718

DLNR_Zeroshot_test	10.40 699	1.82 690	19.49 714	120.77 720	13.11 708	0.06 12	0.13 166	0.23 400	0.10 69	0.07 70	0.10 189	0.09 214	0.06 65	0.10 120	0.09 101	0.13 591	0.04 25	0.06 183	0.04 55	51.54 720	0.04 72

DLNR-FE	10.43 700	1.83 691	19.53 715	120.75 719	13.06 707	0.06 12	0.13 166	0.23 400	0.10 69	0.07 70	0.10 189	0.09 214	0.06 65	0.10 120	0.09 101	0.13 591	0.04 25	0.06 183	0.04 55	52.01 721	0.04 72

MEDIAN_ROB	20.38 711	24.04 719	23.31 716	21.23 709	21.71 712	10.40 699	7.92 698	17.64 712	15.50 712	20.12 713	19.70 709	20.34 711	20.32 711	21.19 710	21.13 713	23.81 718	21.81 718	24.98 719	23.76 719	24.71 718	23.93 719

AVERAGE_ROB	24.90 719	29.20 720	28.14 717	24.89 717	24.64 719	17.75 705	11.12 699	21.45 714	19.93 713	25.12 721	24.46 719	25.12 721	25.46 721	24.69 720	22.83 714	29.76 719	27.13 719	28.97 721	27.95 721	29.91 719	29.47 720

test_example2	98.32 720	94.13 721	45.89 718	96.35 718	109.85 721	88.61 720	95.45 722	25.75 722	94.37 722	130.00 723	126.06 722	58.17 722	74.63 722	88.51 721	79.96 722	150.23 722	221.02 722	77.62 722	99.10 722	113.75 722	96.94 721

coex-ft	3.30 688	0.34 651	59.09 719	0.18 381	0.13 553	0.26 589	0.22 567	0.27 481	0.72 662	1.90 692	0.70 658	0.44 631	0.45 652	0.29 600	0.41 655	0.09 468	0.09 546	0.12 570	0.09 494	0.14 596	0.13 587

EDNetEfficientorigin	7.91 695	0.31 648	153.02 720	0.19 450	0.09 334	0.21 537	0.16 384	0.22 379	0.59 641	0.72 664	0.67 654	0.42 626	0.50 656	0.24 572	0.39 649	0.08 408	0.07 483	0.08 388	0.07 374	0.12 563	0.10 525

GS-Stereo							0.14 231	0.11 54	0.12 137	0.08 124	0.10 189	0.05 5	0.05 14	0.11 191	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 164	0.05 203

FSD					0.22 640	0.25 579	0.25 606	0.27 481	0.26 469	0.25 557	0.26 494	0.25 517	0.27 589	0.27 582	0.24 576	0.21 643	0.20 642	0.27 645	0.26 648	0.25 648

ccccc		285.66 722		368.85 721	370.60 722	123.16 722		115.05 723		126.68 722		122.83 723		252.94 723		384.56 723	353.86 723	254.69 723	223.00 723	425.87 723

ASD4		3.38 694

Low-res two-view benchmark