Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth_RVC	0.07 7	0.04 1	0.09 118	0.11 1	0.05 2	0.10 191	0.10 32	0.14 136	0.09 45	0.06 20	0.07 60	0.06 39	0.07 174	0.07 4	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.04 54	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
StereoAnything_RVC	0.07 7	0.15 571	0.17 481	0.11 1	0.05 2	0.05 4	0.11 61	0.08 10	0.08 24	0.06 20	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.09 58	0.08 25	0.08 404	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.05 161	0.04 71

CREStereo	0.09 164	0.04 1	0.08 56	0.11 1	0.06 27	0.13 345	0.14 228	0.14 136	0.10 66	0.08 120	0.13 274	0.09 210	0.08 222	0.11 188	0.10 198	0.08 404	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.06 282	0.06 295
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
UCFNet_RVC	0.14 414	0.08 335	0.13 330	0.11 1	0.10 442	0.20 516	0.10 32	0.24 420	0.22 401	0.17 418	0.20 390	0.23 493	0.15 441	0.17 455	0.15 450	0.12 561	0.07 479	0.10 515	0.13 595	0.11 544	0.10 521

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 118	0.12 5	0.05 2	0.06 12	0.11 61	0.06 1	0.06 6	0.06 20	0.06 23	0.06 39	0.05 14	0.08 25	0.09 101	0.07 328	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 161	0.04 71

DepthFocus	0.08 77	0.04 1	0.15 415	0.12 5	0.09 330	0.07 39	0.12 93	0.10 31	0.05 4	0.09 171	0.05 7	0.07 116	0.04 1	0.08 25	0.08 25	0.06 166	0.05 263	0.07 290	0.07 370	0.05 161	0.04 71

S2M2_XL	0.08 77	0.06 99	0.12 280	0.12 5	0.08 204	0.09 129	0.09 18	0.07 6	0.07 15	0.08 120	0.07 60	0.07 116	0.06 62	0.09 58	0.09 101	0.08 404	0.06 407	0.07 290	0.05 182	0.08 425	0.06 295
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 56	0.12 5	0.05 2	0.09 129	0.13 163	0.06 1	0.09 45	0.05 2	0.05 7	0.06 39	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.05 161	0.04 71

DualNet (step1)	0.16 482	0.12 521	0.20 529	0.12 5	0.14 570	0.17 457	0.13 163	0.27 477	0.23 413	0.20 488	0.20 390	0.24 499	0.19 523	0.16 421	0.16 466	0.15 605	0.06 407	0.14 594	0.14 599	0.14 592	0.12 561

test_sample9	0.18 517	0.12 521	0.20 529	0.12 5	0.14 570	0.17 457	0.13 163	0.27 477	0.23 413	0.20 488	0.20 390	0.24 499	0.19 523	0.19 492	0.17 481	0.15 605	0.30 657	0.14 594	0.14 599	0.14 592	0.12 561

test_sample8	0.19 529	0.12 521	0.20 529	0.12 5	0.14 570	0.17 457	0.13 163	0.31 535	0.21 387	0.27 565	0.22 424	0.36 598	0.25 571	0.19 492	0.17 481	0.15 605	0.30 657	0.14 594	0.14 599	0.14 592	0.12 561

trnet	0.08 77	0.05 36	0.07 11	0.12 5	0.05 2	0.12 294	0.11 61	0.13 106	0.10 66	0.08 120	0.13 274	0.09 210	0.08 222	0.11 188	0.10 198	0.08 404	0.05 263	0.05 45	0.03 1	0.06 282	0.05 200

CFNet-ft	0.14 414	0.07 217	0.15 415	0.12 5	0.09 330	0.16 435	0.18 470	0.22 375	0.24 430	0.17 418	0.26 490	0.24 499	0.14 423	0.16 421	0.14 419	0.11 536	0.06 407	0.08 384	0.09 490	0.09 488	0.08 448

PMTNet	0.09 164	0.05 36	0.09 118	0.12 5	0.06 27	0.12 294	0.14 228	0.15 177	0.11 97	0.09 171	0.13 274	0.10 245	0.07 174	0.13 333	0.10 198	0.15 605	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.07 361	0.06 295

CFNet_RVC	0.14 414	0.07 217	0.15 415	0.12 5	0.09 330	0.16 435	0.18 470	0.22 375	0.24 430	0.17 418	0.26 490	0.24 499	0.14 423	0.16 421	0.14 419	0.11 536	0.06 407	0.08 384	0.09 490	0.09 488	0.08 448

LiteMatch*	0.08 77	0.04 1	0.11 236	0.13 16	0.08 204	0.08 77	0.13 163	0.14 136	0.09 45	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.09 256	0.11 188	0.10 198	0.06 166	0.05 263	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.05 200

PipStereo	0.07 7	0.04 1	0.09 118	0.13 16	0.05 2	0.08 77	0.11 61	0.06 1	0.06 6	0.06 20	0.05 7	0.08 175	0.05 14	0.08 25	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 161	0.04 71

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 118	0.13 16	0.05 2	0.08 77	0.11 61	0.06 1	0.06 6	0.06 20	0.06 23	0.08 175	0.05 14	0.08 25	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 161	0.04 71

LACA3	0.07 7	0.08 335	0.08 56	0.13 16	0.05 2	0.09 129	0.11 61	0.08 10	0.08 24	0.08 120	0.05 7	0.07 116	0.07 174	0.07 4	0.07 1	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1a	0.08 77	0.05 36	0.07 11	0.13 16	0.05 2	0.13 345	0.13 163	0.12 81	0.09 45	0.11 251	0.11 235	0.11 275	0.06 62	0.08 25	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 71

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 118	0.13 16	0.04 1	0.06 12	0.12 93	0.06 1	0.05 4	0.06 20	0.05 7	0.05 5	0.05 14	0.07 4	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 71

GeoVLM	0.08 77	0.04 1	0.10 182	0.13 16	0.06 27	0.10 191	0.12 93	0.13 106	0.08 24	0.06 20	0.07 60	0.06 39	0.08 222	0.10 120	0.11 278	0.06 166	0.05 263	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.05 200

Test_v1	0.07 7	0.04 1	0.06 5	0.13 16	0.06 27	0.08 77	0.11 61	0.15 177	0.12 134	0.06 20	0.05 7	0.04 1	0.05 14	0.08 25	0.10 198	0.07 328	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.04 71

VMStereo-Base	0.09 164	0.05 36	0.10 182	0.13 16	0.07 125	0.10 191	0.10 32	0.16 215	0.13 175	0.10 216	0.15 305	0.10 245	0.09 256	0.11 188	0.10 198	0.07 328	0.05 263	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.06 295

DispViT+	0.08 77	0.05 36	0.09 118	0.13 16	0.06 27	0.05 4	0.11 61	0.18 287	0.16 269	0.09 171	0.08 114	0.07 116	0.06 62	0.11 188	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

MonSter++	0.08 77	0.04 1	0.10 182	0.13 16	0.06 27	0.09 129	0.12 93	0.13 106	0.08 24	0.06 20	0.07 60	0.06 39	0.08 222	0.10 120	0.11 278	0.06 166	0.05 263	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 71

HiDET	0.08 77	0.04 1	0.10 182	0.13 16	0.06 27	0.08 77	0.12 93	0.12 81	0.11 97	0.06 20	0.07 60	0.07 116	0.07 174	0.11 188	0.11 278	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 71

LCMNet	0.08 77	0.05 36	0.10 182	0.13 16	0.07 125	0.09 129	0.12 93	0.10 31	0.11 97	0.06 20	0.08 114	0.06 39	0.07 174	0.11 188	0.10 198	0.06 166	0.05 263	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 71

GEAStereo	0.08 77	0.05 36	0.08 56	0.13 16	0.08 204	0.08 77	0.14 228	0.10 31	0.09 45	0.08 120	0.10 185	0.06 39	0.05 14	0.11 188	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.05 200

GSStereo	0.08 77	0.05 36	0.08 56	0.13 16	0.08 204	0.08 77	0.14 228	0.11 54	0.12 134	0.08 120	0.10 185	0.05 5	0.05 14	0.11 188	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.05 200

gasm-f	0.08 77	0.05 36	0.07 11	0.13 16	0.08 204	0.08 77	0.14 228	0.10 31	0.09 45	0.08 120	0.10 185	0.06 39	0.05 14	0.10 120	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.06 282	0.05 200

IGEV-FE	0.09 164	0.05 36	0.12 280	0.13 16	0.08 204	0.12 294	0.13 163	0.17 254	0.11 97	0.10 216	0.06 23	0.09 210	0.06 62	0.11 188	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.06 272	0.05 161	0.05 200

252Zero-FE	0.08 77	0.04 1	0.09 118	0.13 16	0.07 125	0.12 294	0.11 61	0.13 106	0.14 207	0.06 20	0.05 7	0.06 39	0.05 14	0.09 58	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 161	0.06 295

Zero-FE251	0.07 7	0.05 36	0.09 118	0.13 16	0.06 27	0.12 294	0.12 93	0.11 54	0.10 66	0.07 67	0.08 114	0.06 39	0.06 62	0.09 58	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.04 71

Monster-pub-mixall	0.07 7	0.04 1	0.09 118	0.13 16	0.06 27	0.05 4	0.09 18	0.11 54	0.07 15	0.06 20	0.06 23	0.05 5	0.06 62	0.09 58	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 161	0.05 200

2.75w_new	0.07 7	0.07 217	0.07 11	0.13 16	0.06 27	0.08 77	0.08 7	0.18 287	0.12 134	0.07 67	0.08 114	0.06 39	0.06 62	0.09 58	0.11 278	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 71

G2L-ROB	0.13 377	0.06 99	0.13 330	0.13 16	0.08 204	0.14 379	0.16 380	0.25 437	0.18 329	0.19 465	0.18 367	0.20 448	0.14 423	0.17 455	0.16 466	0.08 404	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.08 425	0.09 492

IGEV	0.07 7	0.04 1	0.08 56	0.13 16	0.06 27	0.09 129	0.12 93	0.14 136	0.10 66	0.06 20	0.09 149	0.07 116	0.05 14	0.09 58	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.04 71

xyz-stereo-finetune2	0.11 280	0.07 217	0.13 330	0.13 16	0.07 125	0.11 242	0.19 510	0.17 254	0.12 134	0.15 371	0.15 305	0.17 408	0.12 359	0.13 333	0.11 278	0.05 51	0.04 25	0.07 290	0.05 182	0.04 48	0.06 295

G2L-Stereo_test	0.14 414	0.07 217	0.11 236	0.13 16	0.08 204	0.12 294	0.16 380	0.30 524	0.28 490	0.20 488	0.23 433	0.20 448	0.16 469	0.17 455	0.18 499	0.07 328	0.05 263	0.05 45	0.05 182	0.07 361	0.06 295

S2M2_L	0.09 164	0.08 335	0.11 236	0.13 16	0.10 442	0.08 77	0.06 1	0.10 31	0.10 66	0.10 216	0.09 149	0.10 245	0.09 256	0.11 188	0.11 278	0.13 587	0.07 479	0.08 384	0.09 490	0.10 521	0.08 448
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GREAT-IGEV	0.07 7	0.06 99	0.08 56	0.13 16	0.07 125	0.07 39	0.14 228	0.09 18	0.09 45	0.06 20	0.07 60	0.06 39	0.05 14	0.10 120	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.04 71
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
HI	0.11 280	0.06 99	0.11 236	0.13 16	0.09 330	0.09 129	0.14 228	0.21 351	0.10 66	0.19 465	0.17 340	0.14 341	0.09 256	0.16 421	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.07 290	0.08 443	0.07 361	0.06 295

CoSv	0.11 280	0.06 99	0.11 236	0.13 16	0.09 330	0.09 129	0.14 228	0.21 351	0.10 66	0.19 465	0.17 340	0.14 341	0.09 256	0.16 421	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.07 290	0.08 443	0.07 361	0.06 295

GCAP-BAT	0.09 164	0.05 36	0.11 236	0.13 16	0.07 125	0.11 242	0.14 228	0.14 136	0.16 269	0.07 67	0.10 185	0.08 175	0.06 62	0.13 333	0.08 25	0.07 328	0.05 263	0.05 45	0.05 182	0.04 48	0.04 71

test_sample1	0.13 377	0.07 217	0.14 367	0.13 16	0.08 204	0.19 500	0.16 380	0.20 328	0.15 232	0.14 344	0.22 424	0.18 422	0.16 469	0.17 455	0.14 419	0.07 328	0.06 407	0.06 180	0.06 272	0.08 425	0.07 382

IGEV_Zeroshot_test	0.09 164	0.05 36	0.12 280	0.13 16	0.08 204	0.12 294	0.13 163	0.17 254	0.11 97	0.10 216	0.06 23	0.09 210	0.06 62	0.11 188	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.06 272	0.05 161	0.05 200

GCAPDPT-zeroshot	0.09 164	0.05 36	0.11 236	0.13 16	0.07 125	0.11 242	0.14 228	0.14 136	0.16 269	0.07 67	0.10 185	0.08 175	0.06 62	0.13 333	0.08 25	0.07 328	0.05 263	0.05 45	0.05 182	0.04 48	0.04 71

LoS	0.09 164	0.05 36	0.11 236	0.13 16	0.07 125	0.14 379	0.11 61	0.15 177	0.15 232	0.09 171	0.09 149	0.12 295	0.09 256	0.15 386	0.10 198	0.07 328	0.05 263	0.05 45	0.03 1	0.05 161	0.05 200
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
knoymous	0.11 280	0.05 36	0.12 280	0.13 16	0.07 125	0.15 405	0.14 228	0.19 317	0.13 175	0.11 251	0.17 340	0.13 321	0.09 256	0.13 333	0.11 278	0.08 404	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.08 425	0.07 382

CREStereo++_RVC	0.08 77	0.04 1	0.06 5	0.13 16	0.07 125	0.09 129	0.12 93	0.14 136	0.14 207	0.10 216	0.14 288	0.08 175	0.07 174	0.09 58	0.11 278	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.05 182	0.04 48	0.04 71
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.09 164	0.04 1	0.08 56	0.13 16	0.06 27	0.11 242	0.14 228	0.15 177	0.19 348	0.11 251	0.15 305	0.10 245	0.06 62	0.12 281	0.09 101	0.07 328	0.05 263	0.05 45	0.04 54	0.06 282	0.05 200

ACVNet	0.15 459	0.09 415	0.15 415	0.13 16	0.12 526	0.14 379	0.20 533	0.22 375	0.33 529	0.17 418	0.26 490	0.21 457	0.16 469	0.17 455	0.21 538	0.07 328	0.06 407	0.06 180	0.06 272	0.08 425	0.06 295

GANet-RSSM	0.14 414	0.07 217	0.13 330	0.13 16	0.08 204	0.14 379	0.17 421	0.22 375	0.21 387	0.17 418	0.24 445	0.23 493	0.15 441	0.16 421	0.15 450	0.10 505	0.06 407	0.07 290	0.08 443	0.08 425	0.07 382

DN	0.10 232	0.05 36	0.09 118	0.14 55	0.09 330	0.12 294	0.18 470	0.17 254	0.16 269	0.08 120	0.09 149	0.08 175	0.06 62	0.08 25	0.09 101	0.11 536	0.05 263	0.07 290	0.06 272	0.07 361	0.09 492

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 77	0.06 99	0.15 415	0.14 55	0.06 27	0.08 77	0.13 163	0.13 106	0.11 97	0.07 67	0.08 114	0.07 116	0.06 62	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.05 263	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.04 71

RT-Monster	0.09 164	0.05 36	0.09 118	0.14 55	0.08 204	0.11 242	0.10 32	0.17 254	0.18 329	0.13 322	0.10 185	0.09 210	0.08 222	0.10 120	0.10 198	0.07 328	0.05 263	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.06 295

Foundation-i1c-attn	0.08 77	0.05 36	0.07 11	0.14 55	0.05 2	0.09 129	0.12 93	0.12 81	0.10 66	0.09 171	0.10 185	0.10 245	0.07 174	0.07 4	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1b	0.08 77	0.05 36	0.07 11	0.14 55	0.05 2	0.09 129	0.12 93	0.13 106	0.10 66	0.09 171	0.10 185	0.09 210	0.06 62	0.07 4	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1	0.09 164	0.04 1	0.10 182	0.14 55	0.06 27	0.10 191	0.13 163	0.16 215	0.14 207	0.10 216	0.10 185	0.11 275	0.07 174	0.07 4	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.05 182	0.05 161	0.05 200

LACA1	0.07 7	0.07 217	0.07 11	0.14 55	0.05 2	0.09 129	0.11 61	0.10 31	0.07 15	0.05 2	0.05 7	0.06 39	0.07 174	0.08 25	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.04 54	0.03 1	0.04 71

WQFJA1++	0.08 77	0.04 1	0.11 236	0.14 55	0.07 125	0.11 242	0.11 61	0.11 54	0.07 15	0.07 67	0.07 60	0.07 116	0.06 62	0.10 120	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.06 282	0.06 295

MatchStereo	0.07 7	0.04 1	0.08 56	0.14 55	0.06 27	0.05 4	0.12 93	0.12 81	0.09 45	0.07 67	0.06 23	0.04 1	0.04 1	0.08 25	0.09 101	0.06 166	0.05 263	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 71
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
CSFM-Stereo	0.07 7	0.05 36	0.07 11	0.14 55	0.06 27	0.09 129	0.13 163	0.15 177	0.06 6	0.07 67	0.08 114	0.06 39	0.08 222	0.09 58	0.09 101	0.06 166	0.05 263	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 71

Replicate-Monster	0.07 7	0.05 36	0.09 118	0.14 55	0.06 27	0.08 77	0.09 18	0.13 106	0.13 175	0.05 2	0.07 60	0.06 39	0.06 62	0.08 25	0.10 198	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 71

2.25w	0.07 7	0.06 99	0.07 11	0.14 55	0.06 27	0.08 77	0.08 7	0.10 31	0.15 232	0.08 120	0.10 185	0.07 116	0.06 62	0.08 25	0.10 198	0.05 51	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.03 1	0.04 71

xyz-stereo-finetune	0.11 280	0.08 335	0.13 330	0.14 55	0.06 27	0.10 191	0.19 510	0.17 254	0.19 348	0.12 292	0.14 288	0.15 370	0.10 295	0.13 333	0.11 278	0.05 51	0.04 25	0.07 290	0.05 182	0.04 48	0.05 200

LG-Stereo_L2	0.07 7	0.05 36	0.10 182	0.14 55	0.06 27	0.07 39	0.12 93	0.09 18	0.09 45	0.06 20	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

LG-Stereo_L1	0.07 7	0.05 36	0.11 236	0.14 55	0.06 27	0.07 39	0.13 163	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 71

MLG-Stereo_test3	0.07 7	0.05 36	0.10 182	0.14 55	0.06 27	0.07 39	0.11 61	0.08 10	0.06 6	0.06 20	0.04 1	0.06 39	0.06 62	0.07 4	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.06 295

SGD-Stereo	0.08 77	0.05 36	0.10 182	0.14 55	0.05 2	0.12 294	0.12 93	0.11 54	0.12 134	0.07 67	0.09 149	0.09 210	0.09 256	0.08 25	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.03 2

HUF	0.08 77	0.05 36	0.08 56	0.14 55	0.06 27	0.09 129	0.13 163	0.13 106	0.13 175	0.07 67	0.07 60	0.08 175	0.06 62	0.10 120	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.04 71

IGEV-RUCA	0.08 77	0.06 99	0.11 236	0.14 55	0.09 330	0.10 191	0.12 93	0.10 31	0.12 134	0.06 20	0.07 60	0.07 116	0.06 62	0.09 58	0.08 25	0.06 166	0.05 263	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.06 295

GIP-stereo	0.08 77	0.06 99	0.11 236	0.14 55	0.06 27	0.09 129	0.13 163	0.14 136	0.11 97	0.07 67	0.08 114	0.05 5	0.04 1	0.10 120	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.04 71

DEFOM-Stereo	0.07 7	0.05 36	0.07 11	0.14 55	0.06 27	0.10 191	0.13 163	0.07 6	0.13 175	0.06 20	0.07 60	0.06 39	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 71

Occ-G	0.08 77	0.05 36	0.06 5	0.14 55	0.07 125	0.08 77	0.14 228	0.13 106	0.15 232	0.07 67	0.11 235	0.07 116	0.05 14	0.09 58	0.10 198	0.06 166	0.05 263	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.05 200

test_sample7	0.15 459	0.10 477	0.16 451	0.14 55	0.11 492	0.16 435	0.16 380	0.27 477	0.23 413	0.20 488	0.20 390	0.24 499	0.19 523	0.16 421	0.16 466	0.12 561	0.06 407	0.10 515	0.09 490	0.10 521	0.10 521

test_sample3	0.14 414	0.08 335	0.15 415	0.14 55	0.09 330	0.19 500	0.17 421	0.26 455	0.18 329	0.16 399	0.22 424	0.19 436	0.15 441	0.17 455	0.13 381	0.08 404	0.06 407	0.07 290	0.06 272	0.09 488	0.08 448

test_sample2	0.12 351	0.07 217	0.12 280	0.14 55	0.08 204	0.16 435	0.18 470	0.21 351	0.16 269	0.14 344	0.20 390	0.19 436	0.15 441	0.15 386	0.12 339	0.08 404	0.05 263	0.07 290	0.06 272	0.08 425	0.07 382

CAS++	0.11 280	0.07 217	0.11 236	0.14 55	0.09 330	0.12 294	0.14 228	0.24 420	0.14 207	0.11 251	0.09 149	0.11 275	0.07 174	0.14 362	0.09 101	0.11 536	0.09 542	0.09 467	0.07 370	0.07 361	0.08 448
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.14 414	0.07 217	0.17 481	0.14 55	0.08 204	0.16 435	0.17 421	0.26 455	0.27 475	0.19 465	0.20 390	0.18 422	0.15 441	0.15 386	0.17 481	0.08 404	0.05 263	0.07 290	0.06 272	0.07 361	0.06 295

tta	0.14 414	0.07 217	0.17 481	0.14 55	0.08 204	0.16 435	0.17 421	0.26 455	0.27 475	0.19 465	0.20 390	0.18 422	0.15 441	0.15 386	0.17 481	0.08 404	0.05 263	0.07 290	0.06 272	0.06 282	0.06 295

qqq1	0.13 377	0.07 217	0.17 481	0.14 55	0.08 204	0.16 435	0.17 421	0.26 455	0.27 475	0.19 465	0.20 390	0.18 422	0.15 441	0.15 386	0.11 278	0.08 404	0.05 263	0.05 45	0.05 182	0.06 282	0.06 295

fff1	0.13 377	0.07 217	0.17 481	0.14 55	0.08 204	0.16 435	0.17 421	0.26 455	0.27 475	0.19 465	0.20 390	0.18 422	0.15 441	0.15 386	0.11 278	0.08 404	0.05 263	0.05 45	0.05 182	0.06 282	0.06 295

11t1	0.12 351	0.06 99	0.13 330	0.14 55	0.08 204	0.17 457	0.15 311	0.18 287	0.15 232	0.15 371	0.15 305	0.16 386	0.16 469	0.15 386	0.13 381	0.08 404	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.08 425	0.07 382

AEACV	0.08 77	0.05 36	0.08 56	0.14 55	0.13 549	0.14 379	0.13 163	0.14 136	0.09 45	0.07 67	0.09 149	0.07 116	0.08 222	0.10 120	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.04 71

Any-RAFT	0.10 232	0.05 36	0.09 118	0.14 55	0.07 125	0.13 345	0.14 228	0.21 351	0.15 232	0.11 251	0.12 256	0.12 295	0.09 256	0.12 281	0.09 101	0.07 328	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.06 282	0.05 200

iinet-f	0.16 482	0.06 99	0.45 622	0.14 55	0.10 442	0.21 533	0.14 228	0.27 477	0.23 413	0.21 502	0.24 445	0.21 457	0.15 441	0.18 477	0.21 538	0.09 464	0.07 479	0.07 290	0.06 272	0.09 488	0.10 521

CES	0.08 77	0.04 1	0.08 56	0.14 55	0.07 125	0.09 129	0.14 228	0.11 54	0.09 45	0.08 120	0.09 149	0.11 275	0.06 62	0.12 281	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.05 161	0.05 200

EGLCR-Stereo	0.08 77	0.05 36	0.08 56	0.14 55	0.06 27	0.10 191	0.12 93	0.11 54	0.16 269	0.06 20	0.05 7	0.07 116	0.05 14	0.10 120	0.11 278	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.04 48	0.04 71

riskmin	0.11 280	0.06 99	0.13 330	0.14 55	0.08 204	0.14 379	0.14 228	0.18 287	0.14 207	0.11 251	0.14 288	0.16 386	0.11 328	0.14 362	0.12 339	0.09 464	0.05 263	0.07 290	0.05 182	0.08 425	0.08 448

x	0.13 377	0.07 217	0.14 367	0.14 55	0.08 204	0.18 476	0.14 228	0.22 375	0.20 371	0.15 371	0.19 378	0.19 436	0.17 492	0.18 477	0.18 499	0.07 328	0.05 263	0.06 180	0.06 272	0.07 361	0.07 382

iRaft-Stereo_20w	0.09 164	0.05 36	0.13 330	0.14 55	0.08 204	0.12 294	0.15 311	0.18 287	0.10 66	0.11 251	0.08 114	0.08 175	0.05 14	0.10 120	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.06 282	0.05 200

CrosDoStereo	0.12 351	0.06 99	0.12 280	0.14 55	0.08 204	0.12 294	0.15 311	0.17 254	0.22 401	0.19 465	0.24 445	0.15 370	0.11 328	0.11 188	0.12 339	0.06 166	0.04 25	0.07 290	0.07 370	0.05 161	0.05 200

DeepStereo_LL	0.12 351	0.06 99	0.12 280	0.14 55	0.08 204	0.12 294	0.15 311	0.17 254	0.22 401	0.19 465	0.24 445	0.15 370	0.11 328	0.11 188	0.12 339	0.06 166	0.04 25	0.07 290	0.07 370	0.05 161	0.05 200

DEmStereo	0.12 351	0.06 99	0.14 367	0.14 55	0.10 442	0.16 435	0.15 311	0.16 215	0.24 430	0.17 418	0.24 445	0.13 321	0.14 423	0.12 281	0.13 381	0.05 51	0.04 25	0.07 290	0.06 272	0.05 161	0.05 200

DRaft	0.12 351	0.06 99	0.11 236	0.14 55	0.09 330	0.14 379	0.17 421	0.21 351	0.30 507	0.17 418	0.28 513	0.10 245	0.15 441	0.10 120	0.12 339	0.05 51	0.04 25	0.07 290	0.06 272	0.05 161	0.05 200

AnonymousM	0.09 164	0.05 36	0.10 182	0.14 55	0.06 27	0.09 129	0.13 163	0.19 317	0.14 207	0.13 322	0.11 235	0.09 210	0.08 222	0.13 333	0.10 198	0.08 404	0.05 263	0.08 384	0.05 182	0.05 161	0.05 200

XX-TBD	0.09 164	0.06 99	0.07 11	0.14 55	0.07 125	0.12 294	0.16 380	0.14 136	0.13 175	0.11 251	0.12 256	0.09 210	0.08 222	0.10 120	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.06 282	0.05 200

222	0.16 482	0.07 217	0.14 367	0.14 55	0.08 204	0.24 564	0.18 470	0.30 524	0.20 371	0.17 418	0.28 513	0.17 408	0.16 469	0.15 386	0.40 648	0.10 505	0.05 263	0.07 290	0.06 272	0.07 361	0.08 448

xxxx	0.15 459	0.07 217	0.14 367	0.14 55	0.08 204	0.23 559	0.18 470	0.31 535	0.19 348	0.14 344	0.28 513	0.22 475	0.14 423	0.15 386	0.26 593	0.09 464	0.05 263	0.07 290	0.07 370	0.08 425	0.07 382

test_xeample	0.15 459	0.06 99	0.13 330	0.14 55	0.08 204	0.21 533	0.20 533	0.28 496	0.20 371	0.16 399	0.29 525	0.19 436	0.16 469	0.15 386	0.26 593	0.09 464	0.05 263	0.07 290	0.07 370	0.07 361	0.07 382

hitnet-ft	0.18 517	0.09 415	0.17 481	0.14 55	0.09 330	0.26 585	0.20 533	0.25 437	0.26 465	0.24 540	0.32 544	0.31 572	0.22 548	0.24 568	0.21 538	0.12 561	0.07 479	0.10 515	0.08 443	0.12 559	0.11 548

HITNet	0.10 232	0.06 99	0.12 280	0.14 55	0.06 27	0.11 242	0.10 32	0.18 287	0.18 329	0.13 322	0.16 318	0.14 341	0.11 328	0.15 386	0.13 381	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.04 54	0.06 282	0.05 200
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
iResNet_ROB	0.14 414	0.07 217	0.13 330	0.14 55	0.07 125	0.18 476	0.14 228	0.26 455	0.31 515	0.22 518	0.25 473	0.23 493	0.15 441	0.15 386	0.13 381	0.07 328	0.05 263	0.05 45	0.04 54	0.08 425	0.08 448

monster-pro	0.07 7	0.06 99	0.05 1	0.15 106	0.05 2	0.07 39	0.10 32	0.15 177	0.15 232	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 62	0.07 4	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

PointNet	0.07 7	0.06 99	0.07 11	0.15 106	0.07 125	0.08 77	0.14 228	0.11 54	0.08 24	0.05 2	0.07 60	0.08 175	0.08 222	0.09 58	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.04 71

DF	0.08 77	0.05 36	0.09 118	0.15 106	0.06 27	0.11 242	0.13 163	0.10 31	0.12 134	0.09 171	0.10 185	0.10 245	0.08 222	0.11 188	0.09 101	0.07 328	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.04 71

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 77	0.05 36	0.07 11	0.15 106	0.06 27	0.10 191	0.14 228	0.13 106	0.12 134	0.07 67	0.09 149	0.07 116	0.06 62	0.10 120	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 7	0.05 36	0.11 236	0.15 106	0.06 27	0.07 39	0.13 163	0.09 18	0.11 97	0.07 67	0.08 114	0.06 39	0.05 14	0.09 58	0.07 1	0.05 51	0.05 263	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.04 71

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 7	0.06 99	0.07 11	0.15 106	0.06 27	0.10 191	0.15 311	0.12 81	0.11 97	0.06 20	0.11 235	0.06 39	0.05 14	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 77	0.06 99	0.17 481	0.15 106	0.06 27	0.06 12	0.13 163	0.13 106	0.13 175	0.07 67	0.07 60	0.06 39	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 77	0.05 36	0.12 280	0.15 106	0.06 27	0.10 191	0.14 228	0.12 81	0.12 134	0.07 67	0.09 149	0.06 39	0.06 62	0.10 120	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.04 71

RT-IGEV	0.13 377	0.06 99	0.13 330	0.15 106	0.09 330	0.15 405	0.17 421	0.24 420	0.27 475	0.16 399	0.17 340	0.17 408	0.10 295	0.14 362	0.11 278	0.08 404	0.05 263	0.07 290	0.05 182	0.07 361	0.07 382

Selective-IGEV-i16pc	0.13 377	0.06 99	0.13 330	0.15 106	0.11 492	0.38 634	0.16 380	0.23 396	0.16 269	0.10 216	0.15 305	0.09 210	0.06 62	0.13 333	0.10 198	0.10 505	0.08 509	0.06 180	0.07 370	0.09 488	0.09 492

Selective-IGEV-i16pb	0.14 414	0.08 335	0.17 481	0.15 106	0.11 492	0.41 639	0.16 380	0.28 496	0.23 413	0.11 251	0.20 390	0.10 245	0.07 174	0.17 455	0.12 339	0.10 505	0.07 479	0.06 180	0.08 443	0.09 488	0.10 521

LACA2	0.07 7	0.05 36	0.06 5	0.15 106	0.06 27	0.09 129	0.11 61	0.11 54	0.10 66	0.05 2	0.05 7	0.06 39	0.08 222	0.09 58	0.07 1	0.07 328	0.04 25	0.04 1	0.04 54	0.04 48	0.04 71

BLMT-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 56	0.15 106	0.07 125	0.06 12	0.14 228	0.07 6	0.10 66	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 62	0.07 4	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.05 182	0.04 48	0.04 71

Pro-Stereo	0.07 7	0.05 36	0.08 56	0.15 106	0.07 125	0.08 77	0.12 93	0.07 6	0.07 15	0.06 20	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.04 48	0.04 71

BStereo	0.08 77	0.06 99	0.16 451	0.15 106	0.08 204	0.07 39	0.09 18	0.15 177	0.16 269	0.06 20	0.07 60	0.07 116	0.05 14	0.09 58	0.11 278	0.04 11	0.05 263	0.05 45	0.07 370	0.04 48	0.04 71

Wave_Phase_stereo	0.09 164	0.06 99	0.16 451	0.15 106	0.08 204	0.11 242	0.09 18	0.18 287	0.16 269	0.06 20	0.07 60	0.07 116	0.05 14	0.09 58	0.11 278	0.04 11	0.05 263	0.05 45	0.07 370	0.04 48	0.04 71

VIP-Stereo	0.07 7	0.07 217	0.07 11	0.15 106	0.06 27	0.12 294	0.10 32	0.11 54	0.11 97	0.06 20	0.07 60	0.06 39	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

Select-FE	0.11 280	0.06 99	0.20 529	0.15 106	0.11 492	0.11 242	0.13 163	0.21 351	0.18 329	0.09 171	0.11 235	0.10 245	0.06 62	0.12 281	0.09 101	0.07 328	0.05 263	0.07 290	0.08 443	0.06 282	0.08 448

DDF-Stereo	0.08 77	0.04 1	0.09 118	0.15 106	0.10 442	0.06 12	0.13 163	0.09 18	0.14 207	0.06 20	0.06 23	0.07 116	0.06 62	0.09 58	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.04 54	0.08 425	0.05 200

MonStereo	0.07 7	0.06 99	0.05 1	0.15 106	0.05 2	0.08 77	0.10 32	0.15 177	0.15 232	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 62	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 99	0.05 1	0.15 106	0.05 2	0.08 77	0.10 32	0.15 177	0.15 232	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 62	0.07 4	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

zero-FE	0.08 77	0.04 1	0.09 118	0.15 106	0.10 442	0.05 4	0.14 228	0.09 18	0.14 207	0.07 67	0.06 23	0.07 116	0.06 62	0.09 58	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.04 54	0.08 425	0.05 200

FlowAnything_test	0.11 280	0.08 335	0.14 367	0.15 106	0.09 330	0.07 39	0.14 228	0.20 328	0.11 97	0.09 171	0.09 149	0.12 295	0.12 359	0.13 333	0.11 278	0.09 464	0.06 407	0.09 467	0.09 490	0.06 282	0.09 492

qwe	0.07 7	0.08 335	0.07 11	0.15 106	0.06 27	0.07 39	0.10 32	0.18 287	0.11 97	0.07 67	0.07 60	0.06 39	0.06 62	0.10 120	0.09 101	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.04 48	0.03 2

depthmonostereo	0.09 164	0.06 99	0.09 118	0.15 106	0.06 27	0.10 191	0.13 163	0.14 136	0.14 207	0.10 216	0.10 185	0.09 210	0.11 328	0.08 25	0.09 101	0.06 166	0.05 263	0.06 180	0.04 54	0.04 48	0.03 2

DilatedVolume-Stereo	0.09 164	0.05 36	0.08 56	0.15 106	0.06 27	0.11 242	0.12 93	0.14 136	0.16 269	0.11 251	0.11 235	0.09 210	0.09 256	0.11 188	0.10 198	0.06 166	0.05 263	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.03 2

4.25_new	0.07 7	0.08 335	0.09 118	0.15 106	0.06 27	0.09 129	0.08 7	0.14 136	0.08 24	0.07 67	0.07 60	0.06 39	0.06 62	0.12 281	0.10 198	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

4.5w_new	0.07 7	0.08 335	0.09 118	0.15 106	0.06 27	0.09 129	0.08 7	0.14 136	0.08 24	0.07 67	0.07 60	0.06 39	0.06 62	0.12 281	0.10 198	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

4.5_new	0.07 7	0.09 415	0.08 56	0.15 106	0.07 125	0.06 12	0.10 32	0.14 136	0.11 97	0.06 20	0.08 114	0.06 39	0.06 62	0.08 25	0.10 198	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.04 48	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 7	0.09 415	0.08 56	0.15 106	0.07 125	0.06 12	0.10 32	0.14 136	0.11 97	0.06 20	0.08 114	0.06 39	0.06 62	0.08 25	0.10 198	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.04 48	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 7	0.08 335	0.09 118	0.15 106	0.06 27	0.09 129	0.08 7	0.14 136	0.08 24	0.07 67	0.07 60	0.06 39	0.06 62	0.12 281	0.10 198	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

3.25w_new	0.07 7	0.06 99	0.07 11	0.15 106	0.06 27	0.10 191	0.07 3	0.12 81	0.11 97	0.08 120	0.06 23	0.07 116	0.06 62	0.11 188	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 99	0.07 11	0.15 106	0.06 27	0.10 191	0.07 3	0.12 81	0.11 97	0.08 120	0.06 23	0.07 116	0.06 62	0.11 188	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	0.07 217	0.07 11	0.15 106	0.07 125	0.09 129	0.06 1	0.13 106	0.11 97	0.07 67	0.07 60	0.06 39	0.07 174	0.10 120	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 7	0.06 99	0.06 5	0.15 106	0.06 27	0.08 77	0.09 18	0.12 81	0.08 24	0.09 171	0.07 60	0.06 39	0.06 62	0.08 25	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.04 1	0.04 54	0.03 1	0.03 2

xyz-stereo	0.13 377	0.07 217	0.20 529	0.15 106	0.05 2	0.20 516	0.15 311	0.17 254	0.31 515	0.15 371	0.29 525	0.26 523	0.16 469	0.13 333	0.12 339	0.05 51	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.04 48	0.04 71

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 182	0.15 106	0.05 2	0.07 39	0.11 61	0.09 18	0.04 2	0.06 20	0.05 7	0.06 39	0.04 1	0.08 25	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.05 161	0.05 200

LG-G_1	0.07 7	0.04 1	0.11 236	0.15 106	0.06 27	0.09 129	0.08 7	0.08 10	0.06 6	0.06 20	0.05 7	0.07 116	0.07 174	0.11 188	0.08 25	0.07 328	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.05 200

LG-G	0.07 7	0.04 1	0.11 236	0.15 106	0.06 27	0.09 129	0.08 7	0.08 10	0.06 6	0.06 20	0.05 7	0.07 116	0.07 174	0.11 188	0.08 25	0.07 328	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.05 200

LGtest1	0.07 7	0.04 1	0.10 182	0.15 106	0.06 27	0.07 39	0.09 18	0.08 10	0.06 6	0.05 2	0.04 1	0.06 39	0.06 62	0.10 120	0.09 101	0.07 328	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.06 282	0.06 295

SCV	0.08 77	0.09 415	0.08 56	0.15 106	0.08 204	0.10 191	0.13 163	0.10 31	0.12 134	0.07 67	0.07 60	0.06 39	0.04 1	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.04 54	0.06 282	0.04 71

AIO_rvc	0.07 7	0.06 99	0.08 56	0.15 106	0.06 27	0.08 77	0.14 228	0.09 18	0.08 24	0.07 67	0.08 114	0.07 116	0.04 1	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.03 2

AIO_test	0.07 7	0.05 36	0.07 11	0.15 106	0.07 125	0.06 12	0.14 228	0.10 31	0.10 66	0.07 67	0.07 60	0.06 39	0.05 14	0.08 25	0.10 198	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.03 2

castereo++	0.08 77	0.05 36	0.08 56	0.15 106	0.05 2	0.14 379	0.12 93	0.11 54	0.15 232	0.07 67	0.07 60	0.07 116	0.06 62	0.08 25	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.03 2

castereo	0.09 164	0.06 99	0.11 236	0.15 106	0.06 27	0.11 242	0.15 311	0.14 136	0.18 329	0.08 120	0.10 185	0.11 275	0.08 222	0.09 58	0.10 198	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.03 2

MonSter	0.07 7	0.06 99	0.05 1	0.15 106	0.05 2	0.07 39	0.10 32	0.15 177	0.15 232	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 62	0.07 4	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

tt45	0.09 164	0.06 99	0.11 236	0.15 106	0.07 125	0.11 242	0.16 380	0.13 106	0.11 97	0.09 171	0.06 23	0.08 175	0.06 62	0.13 333	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.06 295

999	0.09 164	0.05 36	0.13 330	0.15 106	0.08 204	0.10 191	0.14 228	0.15 177	0.11 97	0.10 216	0.08 114	0.08 175	0.08 222	0.16 421	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.04 48	0.05 200

PAM_32	0.09 164	0.05 36	0.17 481	0.15 106	0.08 204	0.10 191	0.15 311	0.14 136	0.15 232	0.09 171	0.08 114	0.09 210	0.07 174	0.14 362	0.08 25	0.06 166	0.05 263	0.06 180	0.06 272	0.05 161	0.06 295

PAM	0.10 232	0.05 36	0.16 451	0.15 106	0.08 204	0.09 129	0.16 380	0.15 177	0.16 269	0.12 292	0.09 149	0.09 210	0.07 174	0.13 333	0.08 25	0.06 166	0.05 263	0.06 180	0.06 272	0.05 161	0.06 295

dual_stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 56	0.15 106	0.05 2	0.05 4	0.13 163	0.12 81	0.08 24	0.07 67	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.07 4	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 71

UGAM-zero	0.09 164	0.05 36	0.15 415	0.15 106	0.08 204	0.09 129	0.13 163	0.19 317	0.15 232	0.11 251	0.15 305	0.07 116	0.07 174	0.09 58	0.09 101	0.06 166	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.06 295

WCG-NET	0.08 77	0.05 36	0.09 118	0.15 106	0.06 27	0.11 242	0.14 228	0.13 106	0.13 175	0.06 20	0.09 149	0.07 116	0.06 62	0.13 333	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.03 2

model_zeroshot	0.10 232	0.04 1	0.11 236	0.15 106	0.09 330	0.12 294	0.14 228	0.20 328	0.13 175	0.11 251	0.10 185	0.12 295	0.07 174	0.12 281	0.10 198	0.07 328	0.06 407	0.06 180	0.05 182	0.06 282	0.06 295

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 280	0.05 36	0.14 367	0.15 106	0.20 630	0.09 129	0.17 421	0.21 351	0.15 232	0.11 251	0.14 288	0.10 245	0.07 174	0.10 120	0.08 25	0.06 166	0.05 263	0.07 290	0.07 370	0.07 361	0.09 492

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 280	0.05 36	0.11 236	0.15 106	0.13 549	0.13 345	0.16 380	0.23 396	0.17 298	0.10 216	0.12 256	0.10 245	0.07 174	0.11 188	0.09 101	0.06 166	0.05 263	0.06 180	0.06 272	0.07 361	0.08 448

rvit_stereo_0080	0.10 232	0.08 335	0.14 367	0.15 106	0.09 330	0.07 39	0.15 311	0.16 215	0.16 269	0.11 251	0.10 185	0.14 341	0.08 222	0.12 281	0.10 198	0.09 464	0.07 479	0.07 290	0.06 272	0.07 361	0.05 200

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 164	0.10 477	0.31 590	0.15 106	0.06 27	0.08 77	0.14 228	0.10 31	0.10 66	0.07 67	0.07 60	0.06 39	0.04 1	0.11 188	0.07 1	0.12 561	0.04 25	0.07 290	0.05 182	0.05 161	0.05 200

IGEV-Stereo+	0.07 7	0.04 1	0.08 56	0.15 106	0.06 27	0.04 1	0.09 18	0.10 31	0.09 45	0.06 20	0.06 23	0.06 39	0.06 62	0.06 1	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.06 282	0.06 295

WCG-NET（raft）	0.08 77	0.05 36	0.10 182	0.15 106	0.06 27	0.11 242	0.13 163	0.15 177	0.12 134	0.08 120	0.07 60	0.06 39	0.06 62	0.13 333	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.04 71

test_sample4	0.14 414	0.08 335	0.14 367	0.15 106	0.08 204	0.19 500	0.18 470	0.26 455	0.17 298	0.16 399	0.25 473	0.18 422	0.14 423	0.16 421	0.13 381	0.08 404	0.06 407	0.08 384	0.06 272	0.08 425	0.08 448

gcap-zeroshot	0.08 77	0.06 99	0.10 182	0.15 106	0.07 125	0.11 242	0.12 93	0.15 177	0.15 232	0.08 120	0.12 256	0.05 5	0.06 62	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.03 1	0.04 71

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 7	0.05 36	0.11 236	0.15 106	0.06 27	0.07 39	0.13 163	0.09 18	0.11 97	0.07 67	0.08 114	0.06 39	0.05 14	0.09 58	0.07 1	0.05 51	0.05 263	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.04 71

MGS-Stereo	0.09 164	0.07 217	0.12 280	0.15 106	0.08 204	0.09 129	0.15 311	0.12 81	0.12 134	0.07 67	0.10 185	0.08 175	0.06 62	0.10 120	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.06 282	0.05 200

MyStereo8	0.12 351	0.07 217	0.15 415	0.15 106	0.09 330	0.18 476	0.14 228	0.19 317	0.22 401	0.12 292	0.18 367	0.11 275	0.10 295	0.16 421	0.18 499	0.07 328	0.05 263	0.07 290	0.05 182	0.08 425	0.09 492

IGEVStereo-DCA	0.09 164	0.06 99	0.11 236	0.15 106	0.10 442	0.11 242	0.15 311	0.16 215	0.12 134	0.10 216	0.06 23	0.08 175	0.06 62	0.10 120	0.08 25	0.06 166	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.06 295

rrr	0.09 164	0.06 99	0.12 280	0.15 106	0.10 442	0.11 242	0.16 380	0.16 215	0.15 232	0.10 216	0.06 23	0.08 175	0.06 62	0.10 120	0.08 25	0.06 166	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.06 295

whm_eth	0.10 232	0.08 335	0.14 367	0.15 106	0.09 330	0.07 39	0.15 311	0.16 215	0.16 269	0.11 251	0.10 185	0.14 341	0.08 222	0.12 281	0.10 198	0.09 464	0.07 479	0.07 290	0.06 272	0.07 361	0.05 200

MSKI-zero shot	0.09 164	0.05 36	0.09 118	0.15 106	0.07 125	0.10 191	0.13 163	0.14 136	0.13 175	0.09 171	0.09 149	0.09 210	0.06 62	0.12 281	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.04 71

EKT-Stereo	0.11 280	0.07 217	0.14 367	0.15 106	0.10 442	0.13 345	0.14 228	0.18 287	0.21 387	0.11 251	0.08 114	0.12 295	0.09 256	0.11 188	0.12 339	0.08 404	0.06 407	0.07 290	0.06 272	0.08 425	0.07 382

MIM_Stereo	0.09 164	0.07 217	0.11 236	0.15 106	0.07 125	0.06 12	0.12 93	0.20 328	0.14 207	0.13 322	0.13 274	0.09 210	0.05 14	0.12 281	0.08 25	0.05 51	0.06 407	0.07 290	0.06 272	0.06 282	0.05 200

testlalala	0.08 77	0.06 99	0.10 182	0.15 106	0.07 125	0.11 242	0.12 93	0.15 177	0.15 232	0.08 120	0.12 256	0.05 5	0.06 62	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.03 1	0.04 71

RAFT-Test	0.09 164	0.06 99	0.10 182	0.15 106	0.07 125	0.11 242	0.15 311	0.16 215	0.13 175	0.09 171	0.10 185	0.10 245	0.09 256	0.12 281	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.05 200

LoS_RVC	0.08 77	0.05 36	0.07 11	0.15 106	0.07 125	0.08 77	0.15 311	0.11 54	0.10 66	0.08 120	0.09 149	0.06 39	0.09 256	0.10 120	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.03 2

Anonymous_2	0.22 562	0.17 590	0.28 577	0.15 106	0.16 601	0.32 611	0.22 563	0.22 375	0.17 298	0.23 531	0.24 445	0.26 523	0.27 585	0.27 578	0.23 559	0.22 644	0.25 653	0.17 616	0.17 626	0.17 625	0.17 627

HBP-ISP	0.18 517	0.13 549	0.16 451	0.15 106	0.11 492	0.08 77	0.13 163	0.28 496	0.29 497	0.22 518	0.33 556	0.21 457	0.25 571	0.23 558	0.17 481	0.14 601	0.16 625	0.21 630	0.17 626	0.10 521	0.08 448

fff	0.10 232	0.06 99	0.12 280	0.15 106	0.07 125	0.09 129	0.17 421	0.16 215	0.20 371	0.13 322	0.16 318	0.10 245	0.11 328	0.11 188	0.12 339	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.05 200

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 517	0.09 415	0.29 585	0.15 106	0.10 442	0.22 542	0.20 533	0.26 455	0.39 571	0.25 553	0.42 611	0.24 499	0.15 441	0.20 517	0.19 512	0.07 328	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.10 521	0.09 492

AACVNet	0.16 482	0.08 335	0.14 367	0.15 106	0.10 442	0.18 476	0.15 311	0.23 396	0.24 430	0.27 565	0.27 499	0.28 541	0.17 492	0.19 492	0.16 466	0.09 464	0.07 479	0.09 467	0.07 370	0.10 521	0.09 492

TRStereo	0.09 164	0.05 36	0.12 280	0.15 106	0.12 526	0.10 191	0.13 163	0.18 287	0.18 329	0.09 171	0.09 149	0.09 210	0.06 62	0.10 120	0.08 25	0.07 328	0.05 263	0.07 290	0.07 370	0.04 48	0.04 71

HHNet	0.11 280	0.06 99	0.16 451	0.15 106	0.14 570	0.07 39	0.13 163	0.20 328	0.17 298	0.14 344	0.25 473	0.11 275	0.08 222	0.13 333	0.10 198	0.05 51	0.04 25	0.08 384	0.06 272	0.05 161	0.09 492

THIR-Stereo	0.12 351	0.07 217	0.11 236	0.15 106	0.08 204	0.14 379	0.16 380	0.17 254	0.25 451	0.16 399	0.24 445	0.14 341	0.12 359	0.12 281	0.14 419	0.06 166	0.04 25	0.07 290	0.07 370	0.05 161	0.05 200

s12784h	0.09 164	0.06 99	0.07 11	0.15 106	0.05 2	0.16 435	0.18 470	0.15 177	0.15 232	0.10 216	0.11 235	0.11 275	0.11 328	0.10 120	0.12 339	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.04 71

GES	0.14 414	0.08 335	0.16 451	0.15 106	0.10 442	0.13 345	0.13 163	0.28 496	0.25 451	0.16 399	0.23 433	0.18 422	0.13 399	0.16 421	0.13 381	0.08 404	0.07 479	0.07 290	0.06 272	0.08 425	0.09 492

csc	0.10 232	0.06 99	0.12 280	0.15 106	0.07 125	0.09 129	0.17 421	0.16 215	0.20 371	0.13 322	0.16 318	0.10 245	0.11 328	0.11 188	0.12 339	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.05 200

cscssc	0.10 232	0.06 99	0.12 280	0.15 106	0.07 125	0.09 129	0.17 421	0.16 215	0.20 371	0.13 322	0.16 318	0.10 245	0.11 328	0.11 188	0.12 339	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.05 200

111	0.10 232	0.06 99	0.12 280	0.15 106	0.07 125	0.10 191	0.14 228	0.21 351	0.23 413	0.11 251	0.12 256	0.14 341	0.11 328	0.13 333	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.04 54	0.05 161	0.05 200

EAI-Stereo	0.09 164	0.07 217	0.11 236	0.15 106	0.06 27	0.10 191	0.15 311	0.16 215	0.09 45	0.08 120	0.09 149	0.08 175	0.07 174	0.09 58	0.11 278	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.05 182	0.05 161	0.04 71

PSMNet-RSSM	0.14 414	0.07 217	0.13 330	0.15 106	0.08 204	0.13 345	0.16 380	0.24 420	0.24 430	0.16 399	0.28 513	0.22 475	0.14 423	0.15 386	0.13 381	0.11 536	0.06 407	0.09 467	0.12 584	0.08 425	0.07 382

GwcNet-RSSM	0.14 414	0.07 217	0.12 280	0.15 106	0.08 204	0.15 405	0.20 533	0.21 351	0.27 475	0.18 448	0.27 499	0.22 475	0.16 469	0.14 362	0.15 450	0.10 505	0.05 263	0.07 290	0.09 490	0.07 361	0.07 382

HSM-Net_RVC	0.14 414	0.08 335	0.11 236	0.15 106	0.08 204	0.15 405	0.15 311	0.27 477	0.29 497	0.19 465	0.21 413	0.29 549	0.14 423	0.17 455	0.13 381	0.06 166	0.06 407	0.06 180	0.06 272	0.07 361	0.06 295
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
LE_ROB	0.50 652	0.07 217	0.14 367	0.15 106	0.08 204	0.24 564	0.16 380	0.22 375	1.81 687	4.63 692	0.67 650	0.47 637	0.44 647	0.20 517	0.29 613	0.07 328	0.06 407	0.06 180	0.06 272	0.08 425	0.06 295

SGM_RVC	0.23 578	0.12 521	0.15 415	0.15 106	0.09 330	0.33 618	0.18 470	0.34 575	0.31 515	0.44 637	0.37 574	0.53 645	0.35 626	0.35 619	0.24 572	0.13 587	0.13 606	0.13 581	0.13 595	0.10 521	0.11 548
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.15 459	0.07 217	0.19 517	0.15 106	0.07 125	0.20 516	0.15 311	0.24 420	0.26 465	0.21 502	0.34 560	0.28 541	0.18 507	0.18 477	0.17 481	0.07 328	0.05 263	0.05 45	0.04 54	0.07 361	0.06 295

MeshStereo	0.27 608	0.13 549	0.18 505	0.15 106	0.11 492	0.32 611	0.24 587	0.40 619	0.36 554	0.52 644	0.57 642	0.67 656	0.40 637	0.35 619	0.26 593	0.14 601	0.13 606	0.13 581	0.11 564	0.11 544	0.10 521
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
GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 7	0.06 99	0.07 11	0.16 201	0.06 27	0.08 77	0.12 93	0.10 31	0.08 24	0.06 20	0.09 149	0.06 39	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 77	0.06 99	0.10 182	0.16 201	0.07 125	0.11 242	0.12 93	0.15 177	0.15 232	0.08 120	0.12 256	0.05 5	0.06 62	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.03 1	0.04 71

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 77	0.06 99	0.10 182	0.16 201	0.07 125	0.11 242	0.13 163	0.14 136	0.14 207	0.08 120	0.13 274	0.05 5	0.06 62	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.04 71

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 77	0.07 217	0.10 182	0.16 201	0.07 125	0.09 129	0.12 93	0.15 177	0.14 207	0.08 120	0.11 235	0.05 5	0.06 62	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.04 71

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 77	0.06 99	0.07 11	0.16 201	0.06 27	0.06 12	0.14 228	0.14 136	0.14 207	0.07 67	0.10 185	0.06 39	0.05 14	0.09 58	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.04 54	0.03 1	0.03 2

IGEV_i1	0.12 351	0.07 217	0.12 280	0.16 201	0.08 204	0.19 500	0.14 228	0.18 287	0.22 401	0.18 448	0.18 367	0.16 386	0.12 359	0.16 421	0.14 419	0.06 166	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.06 282	0.06 295

AANet	0.30 623	0.19 605	1.03 674	0.16 201	0.13 549	0.22 542	0.16 380	0.30 524	0.62 644	0.60 651	0.52 629	0.46 633	0.38 631	0.23 558	0.32 628	0.12 561	0.09 542	0.11 546	0.10 530	0.13 578	0.12 561

PSi22	0.08 77	0.06 99	0.11 236	0.16 201	0.07 125	0.08 77	0.10 32	0.14 136	0.08 24	0.08 120	0.06 23	0.10 245	0.06 62	0.12 281	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 71

LiteMatch	0.09 164	0.06 99	0.10 182	0.16 201	0.07 125	0.09 129	0.15 311	0.13 106	0.08 24	0.06 20	0.07 60	0.06 39	0.15 441	0.10 120	0.14 419	0.07 328	0.04 25	0.06 180	0.06 272	0.06 282	0.06 295

Lsterematch	0.11 280	0.06 99	0.11 236	0.16 201	0.07 125	0.13 345	0.15 311	0.14 136	0.17 298	0.16 399	0.18 367	0.15 370	0.15 441	0.12 281	0.14 419	0.07 328	0.04 25	0.06 180	0.06 272	0.06 282	0.06 295

gcap_with_dpt	0.08 77	0.06 99	0.09 118	0.16 201	0.07 125	0.09 129	0.12 93	0.13 106	0.13 175	0.08 120	0.12 256	0.04 1	0.06 62	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.04 71

FE-Mocha	0.09 164	0.06 99	0.14 367	0.16 201	0.09 330	0.10 191	0.15 311	0.18 287	0.16 269	0.10 216	0.09 149	0.07 116	0.07 174	0.09 58	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.06 272	0.05 161	0.05 200

Wavelet-MonSter	0.07 7	0.05 36	0.07 11	0.16 201	0.06 27	0.07 39	0.11 61	0.10 31	0.08 24	0.06 20	0.06 23	0.07 116	0.07 174	0.09 58	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

water-stereo	0.09 164	0.06 99	0.08 56	0.16 201	0.07 125	0.09 129	0.13 163	0.15 177	0.13 175	0.11 251	0.12 256	0.08 175	0.09 256	0.07 4	0.08 25	0.06 166	0.05 263	0.05 45	0.05 182	0.04 48	0.04 71

asda	0.07 7	0.08 335	0.08 56	0.16 201	0.06 27	0.06 12	0.10 32	0.16 215	0.10 66	0.06 20	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.10 120	0.10 198	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

asd	0.07 7	0.08 335	0.07 11	0.16 201	0.07 125	0.08 77	0.08 7	0.11 54	0.08 24	0.07 67	0.07 60	0.06 39	0.06 62	0.10 120	0.09 101	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.04 48	0.03 2

4w-stereo	0.07 7	0.08 335	0.08 56	0.16 201	0.06 27	0.07 39	0.08 7	0.12 81	0.08 24	0.07 67	0.07 60	0.05 5	0.06 62	0.09 58	0.10 198	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.04 48	0.03 2

2.5w	0.07 7	0.07 217	0.07 11	0.16 201	0.06 27	0.08 77	0.12 93	0.10 31	0.10 66	0.07 67	0.06 23	0.09 210	0.06 62	0.08 25	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.03 1	0.03 2

3.75w	0.07 7	0.07 217	0.08 56	0.16 201	0.07 125	0.07 39	0.09 18	0.16 215	0.09 45	0.07 67	0.06 23	0.05 5	0.06 62	0.09 58	0.10 198	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

2w_stereo	0.08 77	0.08 335	0.09 118	0.16 201	0.06 27	0.08 77	0.10 32	0.20 328	0.15 232	0.08 120	0.07 60	0.06 39	0.06 62	0.06 1	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.03 1	0.03 2

1w_stereo	0.07 7	0.06 99	0.07 11	0.16 201	0.06 27	0.07 39	0.10 32	0.14 136	0.14 207	0.07 67	0.08 114	0.05 5	0.06 62	0.09 58	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 71

monsterstereo	0.07 7	0.06 99	0.06 5	0.16 201	0.06 27	0.08 77	0.10 32	0.16 215	0.11 97	0.07 67	0.08 114	0.06 39	0.07 174	0.08 25	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.03 2

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 7	0.06 99	0.10 182	0.16 201	0.07 125	0.04 1	0.13 163	0.10 31	0.10 66	0.05 2	0.11 235	0.07 116	0.05 14	0.07 4	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.04 71

Reg-Stereo(zero)	0.08 77	0.05 36	0.08 56	0.16 201	0.06 27	0.12 294	0.11 61	0.15 177	0.10 66	0.12 292	0.09 149	0.10 245	0.08 222	0.11 188	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.05 200

SCV_C0	0.08 77	0.07 217	0.07 11	0.16 201	0.09 330	0.08 77	0.15 311	0.11 54	0.12 134	0.08 120	0.07 60	0.06 39	0.05 14	0.11 188	0.07 1	0.05 51	0.05 263	0.05 45	0.04 54	0.06 282	0.05 200

fffft	0.09 164	0.06 99	0.12 280	0.16 201	0.07 125	0.09 129	0.17 421	0.12 81	0.11 97	0.08 120	0.07 60	0.09 210	0.06 62	0.11 188	0.12 339	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.04 48	0.05 200
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.08 77	0.06 99	0.12 280	0.16 201	0.07 125	0.09 129	0.14 228	0.11 54	0.13 175	0.09 171	0.07 60	0.07 116	0.07 174	0.12 281	0.10 198	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.04 48	0.04 71

mms	0.09 164	0.07 217	0.08 56	0.16 201	0.08 204	0.10 191	0.16 380	0.12 81	0.11 97	0.08 120	0.09 149	0.08 175	0.06 62	0.11 188	0.12 339	0.05 51	0.04 25	0.07 290	0.05 182	0.04 48	0.03 2

fffy	0.09 164	0.08 335	0.09 118	0.16 201	0.07 125	0.13 345	0.17 421	0.13 106	0.12 134	0.08 120	0.09 149	0.08 175	0.09 256	0.13 333	0.11 278	0.05 51	0.05 263	0.07 290	0.05 182	0.04 48	0.05 200

DDVS	0.15 459	0.10 477	0.21 538	0.16 201	0.12 526	0.15 405	0.14 228	0.25 437	0.19 348	0.18 448	0.29 525	0.27 531	0.12 359	0.19 492	0.15 450	0.09 464	0.06 407	0.09 467	0.07 370	0.11 544	0.11 548

rvit_stereo_0083	0.12 351	0.08 335	0.17 481	0.16 201	0.09 330	0.11 242	0.15 311	0.14 136	0.26 465	0.11 251	0.14 288	0.13 321	0.10 295	0.12 281	0.12 339	0.10 505	0.08 509	0.09 467	0.07 370	0.07 361	0.05 200

rvit_stereo_0081	0.11 280	0.08 335	0.15 415	0.16 201	0.09 330	0.10 191	0.14 228	0.14 136	0.24 430	0.11 251	0.13 274	0.13 321	0.09 256	0.11 188	0.12 339	0.10 505	0.07 479	0.08 384	0.07 370	0.07 361	0.05 200

DCVSM-stereo	0.14 414	0.09 415	0.16 451	0.16 201	0.10 442	0.15 405	0.09 18	0.19 317	0.23 413	0.20 488	0.23 433	0.26 523	0.15 441	0.18 477	0.14 419	0.09 464	0.07 479	0.09 467	0.08 443	0.10 521	0.12 561

rvit_stereo_0082	0.11 280	0.08 335	0.15 415	0.16 201	0.09 330	0.10 191	0.14 228	0.14 136	0.24 430	0.11 251	0.13 274	0.13 321	0.09 256	0.11 188	0.12 339	0.10 505	0.07 479	0.08 384	0.07 370	0.07 361	0.05 200

Pointernet	0.09 164	0.04 1	0.09 118	0.16 201	0.08 204	0.13 345	0.10 32	0.15 177	0.17 298	0.09 171	0.07 60	0.06 39	0.06 62	0.11 188	0.09 101	0.08 404	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.06 282	0.05 200

RAFT-Stereo-weight	0.09 164	0.06 99	0.10 182	0.16 201	0.07 125	0.09 129	0.14 228	0.19 317	0.16 269	0.11 251	0.10 185	0.08 175	0.06 62	0.10 120	0.11 278	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.04 54	0.04 48	0.04 71

test_sample6	0.14 414	0.08 335	0.13 330	0.16 201	0.08 204	0.17 457	0.19 510	0.25 437	0.17 298	0.17 418	0.27 499	0.19 436	0.14 423	0.15 386	0.13 381	0.08 404	0.05 263	0.08 384	0.07 370	0.08 425	0.08 448

test_sample5	0.14 414	0.08 335	0.14 367	0.16 201	0.08 204	0.18 476	0.18 470	0.25 437	0.17 298	0.17 418	0.27 499	0.18 422	0.14 423	0.16 421	0.13 381	0.08 404	0.05 263	0.08 384	0.07 370	0.08 425	0.08 448

test_for_model	0.08 77	0.06 99	0.10 182	0.16 201	0.07 125	0.11 242	0.12 93	0.15 177	0.15 232	0.08 120	0.12 256	0.05 5	0.06 62	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.03 1	0.04 71

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 232	0.08 335	0.12 280	0.16 201	0.08 204	0.15 405	0.16 380	0.18 287	0.18 329	0.10 216	0.09 149	0.09 210	0.08 222	0.11 188	0.12 339	0.07 328	0.05 263	0.08 384	0.06 272	0.07 361	0.06 295

ff7	0.09 164	0.07 217	0.11 236	0.16 201	0.09 330	0.11 242	0.15 311	0.16 215	0.12 134	0.10 216	0.06 23	0.06 39	0.06 62	0.11 188	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.06 295

ffff	0.09 164	0.07 217	0.11 236	0.16 201	0.09 330	0.11 242	0.15 311	0.16 215	0.12 134	0.10 216	0.06 23	0.06 39	0.06 62	0.11 188	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.06 295

DualNet	0.14 414	0.08 335	0.14 367	0.16 201	0.08 204	0.18 476	0.18 470	0.25 437	0.17 298	0.17 418	0.27 499	0.18 422	0.14 423	0.16 421	0.13 381	0.08 404	0.05 263	0.08 384	0.07 370	0.08 425	0.08 448

ffm	0.12 351	0.09 415	0.14 367	0.16 201	0.08 204	0.17 457	0.17 421	0.15 177	0.19 348	0.15 371	0.25 473	0.19 436	0.13 399	0.10 120	0.07 1	0.06 166	0.04 25	0.09 467	0.08 443	0.06 282	0.06 295

ff1	0.13 377	0.09 415	0.14 367	0.16 201	0.08 204	0.17 457	0.17 421	0.15 177	0.19 348	0.15 371	0.25 473	0.19 436	0.13 399	0.14 362	0.20 518	0.06 166	0.04 25	0.09 467	0.08 443	0.06 282	0.06 295

mmx	0.14 414	0.09 415	0.14 367	0.16 201	0.08 204	0.17 457	0.17 421	0.27 477	0.25 451	0.15 371	0.25 473	0.19 436	0.13 399	0.14 362	0.20 518	0.08 404	0.06 407	0.09 467	0.08 443	0.08 425	0.08 448

11t	0.09 164	0.07 217	0.11 236	0.16 201	0.09 330	0.11 242	0.15 311	0.16 215	0.12 134	0.10 216	0.06 23	0.06 39	0.06 62	0.11 188	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.06 295

xxx	0.14 414	0.09 415	0.14 367	0.16 201	0.08 204	0.17 457	0.17 421	0.27 477	0.25 451	0.15 371	0.25 473	0.19 436	0.13 399	0.14 362	0.20 518	0.08 404	0.06 407	0.09 467	0.08 443	0.08 425	0.08 448

CFNet_ucs	0.15 459	0.08 335	0.16 451	0.16 201	0.11 492	0.14 379	0.14 228	0.30 524	0.34 541	0.16 399	0.24 445	0.23 493	0.14 423	0.18 477	0.15 450	0.09 464	0.06 407	0.08 384	0.07 370	0.09 488	0.09 492

SDNR	0.19 529	0.08 335	0.19 517	0.16 201	0.12 526	0.77 670	0.14 228	0.25 437	0.32 522	0.19 465	0.24 445	0.19 436	0.13 399	0.19 492	0.15 450	0.16 621	0.18 632	0.14 594	0.11 564	0.08 425	0.11 548

anonymousdsp2	0.11 280	0.07 217	0.10 182	0.16 201	0.09 330	0.13 345	0.14 228	0.18 287	0.22 401	0.13 322	0.14 288	0.12 295	0.09 256	0.14 362	0.11 278	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.06 282	0.05 200

anonymousdsp	0.09 164	0.07 217	0.11 236	0.16 201	0.09 330	0.11 242	0.15 311	0.16 215	0.12 134	0.09 171	0.06 23	0.06 39	0.06 62	0.11 188	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.06 295

DCRE	0.11 280	0.07 217	0.13 330	0.16 201	0.11 492	0.11 242	0.17 421	0.18 287	0.17 298	0.11 251	0.18 367	0.10 245	0.10 295	0.15 386	0.11 278	0.06 166	0.05 263	0.06 180	0.06 272	0.05 161	0.04 71

RCA-Stereo	0.09 164	0.06 99	0.09 118	0.16 201	0.06 27	0.09 129	0.13 163	0.18 287	0.14 207	0.09 171	0.10 185	0.08 175	0.07 174	0.12 281	0.11 278	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.04 71

DCANet-4	0.10 232	0.06 99	0.12 280	0.16 201	0.06 27	0.09 129	0.17 421	0.18 287	0.19 348	0.13 322	0.16 318	0.09 210	0.14 423	0.11 188	0.12 339	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.05 200

qqq	0.13 377	0.09 415	0.15 415	0.16 201	0.08 204	0.13 345	0.15 311	0.23 396	0.16 269	0.15 371	0.19 378	0.16 386	0.16 469	0.15 386	0.16 466	0.07 328	0.06 407	0.08 384	0.08 443	0.07 361	0.07 382

ccc-4	0.09 164	0.07 217	0.11 236	0.16 201	0.09 330	0.11 242	0.15 311	0.16 215	0.12 134	0.10 216	0.06 23	0.06 39	0.06 62	0.11 188	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.06 295

ADStereo(finetuned)	0.10 232	0.06 99	0.12 280	0.16 201	0.06 27	0.09 129	0.17 421	0.15 177	0.19 348	0.13 322	0.17 340	0.10 245	0.12 359	0.11 188	0.12 339	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.04 71

DisPM	0.11 280	0.07 217	0.12 280	0.16 201	0.09 330	0.06 12	0.13 163	0.17 254	0.17 298	0.14 344	0.20 390	0.12 295	0.10 295	0.11 188	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.07 290	0.06 272	0.06 282	0.11 548

IGEV-Stereo	0.09 164	0.07 217	0.11 236	0.16 201	0.09 330	0.11 242	0.15 311	0.16 215	0.12 134	0.09 171	0.06 23	0.06 39	0.06 62	0.11 188	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.06 295
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CSP-Net	0.16 482	0.09 415	0.14 367	0.16 201	0.09 330	0.19 500	0.17 421	0.25 437	0.32 522	0.25 553	0.30 532	0.24 499	0.15 441	0.21 534	0.18 499	0.09 464	0.06 407	0.07 290	0.07 370	0.08 425	0.07 382

dad	0.17 503	0.20 611	0.20 529	0.16 201	0.11 492	0.20 516	0.18 470	0.21 351	0.28 490	0.30 594	0.24 445	0.29 549	0.13 399	0.19 492	0.16 466	0.18 627	0.09 542	0.11 546	0.09 490	0.11 544	0.07 382

ADLNet2	0.16 482	0.09 415	0.13 330	0.16 201	0.09 330	0.20 516	0.16 380	0.31 535	0.39 571	0.16 399	0.20 390	0.20 448	0.18 507	0.21 534	0.22 547	0.08 404	0.06 407	0.07 290	0.07 370	0.09 488	0.07 382

PFNet+	0.11 280	0.06 99	0.13 330	0.16 201	0.09 330	0.05 4	0.12 93	0.17 254	0.21 387	0.16 399	0.19 378	0.14 341	0.10 295	0.11 188	0.11 278	0.08 404	0.05 263	0.09 467	0.08 443	0.06 282	0.11 548

ASMatch	0.11 280	0.06 99	0.13 330	0.16 201	0.10 442	0.07 39	0.14 228	0.17 254	0.17 298	0.12 292	0.16 318	0.16 386	0.10 295	0.13 333	0.10 198	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.04 48	0.08 448

RAFT-RH_RVC	0.11 280	0.06 99	0.14 367	0.16 201	0.09 330	0.12 294	0.12 93	0.17 254	0.12 134	0.13 322	0.41 605	0.11 275	0.10 295	0.13 333	0.12 339	0.05 51	0.04 25	0.08 384	0.05 182	0.04 48	0.06 295

RAFT-345	0.11 280	0.07 217	0.15 415	0.16 201	0.08 204	0.08 77	0.12 93	0.15 177	0.10 66	0.11 251	0.36 567	0.09 210	0.09 256	0.11 188	0.12 339	0.05 51	0.05 263	0.07 290	0.06 272	0.04 48	0.05 200

raft+_RVC	0.11 280	0.07 217	0.09 118	0.16 201	0.07 125	0.10 191	0.11 61	0.24 420	0.20 371	0.12 292	0.15 305	0.12 295	0.08 222	0.12 281	0.13 381	0.07 328	0.04 25	0.07 290	0.06 272	0.05 161	0.05 200

CFNet_pseudo	0.14 414	0.08 335	0.15 415	0.16 201	0.09 330	0.13 345	0.14 228	0.27 477	0.34 541	0.14 344	0.21 413	0.22 475	0.13 399	0.18 477	0.14 419	0.07 328	0.05 263	0.08 384	0.06 272	0.07 361	0.07 382

RALCasStereoNet	0.10 232	0.06 99	0.09 118	0.16 201	0.08 204	0.12 294	0.14 228	0.17 254	0.11 97	0.12 292	0.17 340	0.14 341	0.10 295	0.12 281	0.11 278	0.07 328	0.06 407	0.06 180	0.05 182	0.08 425	0.07 382

ADLNet	0.16 482	0.08 335	0.15 415	0.16 201	0.10 442	0.16 435	0.17 421	0.32 546	0.27 475	0.22 518	0.27 499	0.24 499	0.16 469	0.18 477	0.21 538	0.10 505	0.06 407	0.10 515	0.10 530	0.08 425	0.09 492

DCANet	0.10 232	0.06 99	0.12 280	0.16 201	0.06 27	0.09 129	0.17 421	0.15 177	0.19 348	0.13 322	0.17 340	0.10 245	0.11 328	0.11 188	0.12 339	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.04 71

test_xeample3	0.09 164	0.06 99	0.12 280	0.16 201	0.09 330	0.11 242	0.15 311	0.16 215	0.13 175	0.10 216	0.06 23	0.08 175	0.06 62	0.10 120	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.06 295

CFNet-RSSM	0.09 164	0.07 217	0.09 118	0.16 201	0.07 125	0.09 129	0.15 311	0.16 215	0.17 298	0.08 120	0.12 256	0.10 245	0.09 256	0.11 188	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.04 54	0.04 48	0.04 71

Gwc-CoAtRS	0.09 164	0.06 99	0.10 182	0.16 201	0.07 125	0.10 191	0.14 228	0.17 254	0.17 298	0.08 120	0.10 185	0.12 295	0.09 256	0.12 281	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.04 54	0.04 48	0.04 71

FENet	0.13 377	0.08 335	0.12 280	0.16 201	0.08 204	0.14 379	0.15 311	0.22 375	0.23 413	0.17 418	0.23 433	0.16 386	0.12 359	0.14 362	0.15 450	0.08 404	0.05 263	0.08 384	0.08 443	0.07 361	0.07 382

cf-r	0.13 377	0.07 217	0.12 280	0.16 201	0.08 204	0.14 379	0.19 510	0.20 328	0.25 451	0.17 418	0.25 473	0.21 457	0.16 469	0.14 362	0.14 419	0.10 505	0.05 263	0.06 180	0.08 443	0.06 282	0.06 295

DSFCA	0.16 482	0.09 415	0.14 367	0.16 201	0.10 442	0.20 516	0.19 510	0.28 496	0.31 515	0.23 531	0.24 445	0.22 475	0.15 441	0.19 492	0.20 518	0.10 505	0.07 479	0.09 467	0.09 490	0.08 425	0.08 448

CCAANet	0.14 414	0.06 99	0.11 236	0.16 201	0.08 204	0.22 542	0.14 228	0.26 455	0.18 329	0.16 399	0.36 567	0.15 370	0.17 492	0.16 421	0.13 381	0.07 328	0.05 263	0.06 180	0.06 272	0.05 161	0.07 382

SuperB	0.20 541	0.10 477	0.56 638	0.16 201	0.09 330	0.18 476	0.18 470	0.24 420	0.50 617	0.26 559	0.39 588	0.17 408	0.21 539	0.22 547	0.21 538	0.08 404	0.06 407	0.06 180	0.06 272	0.12 559	0.10 521

RASNet	0.14 414	0.07 217	0.14 367	0.16 201	0.08 204	0.18 476	0.14 228	0.29 510	0.20 371	0.17 418	0.25 473	0.21 457	0.18 507	0.20 517	0.19 512	0.07 328	0.06 407	0.06 180	0.08 443	0.06 282	0.06 295

ccs_rob	0.14 414	0.08 335	0.15 415	0.16 201	0.09 330	0.12 294	0.14 228	0.27 477	0.34 541	0.14 344	0.21 413	0.22 475	0.13 399	0.18 477	0.14 419	0.07 328	0.05 263	0.08 384	0.07 370	0.07 361	0.07 382

SGM-ForestM	0.32 627	0.12 521	0.16 451	0.16 201	0.11 492	0.39 636	0.19 510	0.41 625	0.50 617	0.52 644	0.54 632	1.32 677	0.42 645	0.40 641	0.27 601	0.14 601	0.16 625	0.16 613	0.16 619	0.12 559	0.12 561

iResNetv2_ROB	0.14 414	0.08 335	0.15 415	0.16 201	0.08 204	0.16 435	0.12 93	0.25 437	0.35 550	0.21 502	0.29 525	0.24 499	0.13 399	0.14 362	0.14 419	0.06 166	0.05 263	0.06 180	0.04 54	0.09 488	0.08 448

HSM	0.15 459	0.08 335	0.14 367	0.16 201	0.09 330	0.16 435	0.14 228	0.28 496	0.25 451	0.19 465	0.23 433	0.37 603	0.16 469	0.20 517	0.15 450	0.07 328	0.05 263	0.07 290	0.06 272	0.07 361	0.06 295

CBMV_ROB	0.19 529	0.13 549	0.17 481	0.16 201	0.11 492	0.15 405	0.13 163	0.26 455	0.28 490	0.27 565	0.30 532	0.27 531	0.24 562	0.23 558	0.16 466	0.15 605	0.17 630	0.22 634	0.20 632	0.10 521	0.11 548

NOSS_ROB	0.19 529	0.12 521	0.18 505	0.16 201	0.12 526	0.15 405	0.12 93	0.30 524	0.32 522	0.20 488	0.22 424	0.27 531	0.23 556	0.21 534	0.16 466	0.16 621	0.18 632	0.23 635	0.21 634	0.12 559	0.13 583

aanet-new-70k	0.07 7	0.06 99	0.09 118	0.17 288	0.06 27	0.08 77	0.12 93	0.11 54	0.10 66	0.06 20	0.07 60	0.07 116	0.06 62	0.10 120	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.03 2

aanet-new-40k	0.07 7	0.08 335	0.07 11	0.17 288	0.07 125	0.08 77	0.13 163	0.10 31	0.10 66	0.07 67	0.08 114	0.06 39	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.04 71

aanet-new-36k	0.08 77	0.06 99	0.09 118	0.17 288	0.06 27	0.09 129	0.13 163	0.11 54	0.13 175	0.08 120	0.08 114	0.06 39	0.05 14	0.09 58	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.03 2

aanet-new-34k	0.08 77	0.06 99	0.09 118	0.17 288	0.05 2	0.07 39	0.13 163	0.12 81	0.12 134	0.09 171	0.08 114	0.07 116	0.05 14	0.10 120	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.03 2

aanet-new-24k	0.07 7	0.07 217	0.07 11	0.17 288	0.06 27	0.07 39	0.12 93	0.09 18	0.11 97	0.09 171	0.09 149	0.06 39	0.07 174	0.09 58	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.03 2

aanet-new-22k	0.08 77	0.06 99	0.09 118	0.17 288	0.06 27	0.08 77	0.11 61	0.14 136	0.12 134	0.09 171	0.09 149	0.08 175	0.06 62	0.10 120	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 77	0.06 99	0.07 11	0.17 288	0.06 27	0.07 39	0.14 228	0.13 106	0.16 269	0.05 2	0.10 185	0.06 39	0.06 62	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.04 71

Selective-IGEV-i32	0.07 7	0.06 99	0.08 56	0.17 288	0.06 27	0.08 77	0.12 93	0.13 106	0.07 15	0.08 120	0.07 60	0.06 39	0.04 1	0.10 120	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.03 2

MSAF-DinoV2	0.22 562	0.11 503	0.23 553	0.17 288	0.10 442	0.27 595	0.16 380	0.37 603	0.55 628	0.21 502	0.27 499	0.47 637	0.27 585	0.35 619	0.39 645	0.09 464	0.06 407	0.07 290	0.09 490	0.12 559	0.10 521

3w_stereo	0.08 77	0.09 415	0.10 182	0.17 288	0.07 125	0.08 77	0.10 32	0.20 328	0.13 175	0.06 20	0.07 60	0.05 5	0.06 62	0.08 25	0.09 101	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

111111	0.07 7	0.04 1	0.09 118	0.17 288	0.06 27	0.05 4	0.10 32	0.11 54	0.09 45	0.06 20	0.06 23	0.07 116	0.05 14	0.09 58	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.07 361	0.06 295

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 36	0.08 56	0.17 288	0.05 2	0.06 12	0.11 61	0.08 10	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 39	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 71

MLG-Stereo	0.07 7	0.05 36	0.08 56	0.17 288	0.05 2	0.07 39	0.11 61	0.08 10	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 39	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 71

DFGA-Net	0.13 377	0.11 503	0.18 505	0.17 288	0.10 442	0.12 294	0.13 163	0.22 375	0.25 451	0.16 399	0.16 318	0.13 321	0.12 359	0.16 421	0.14 419	0.07 328	0.05 263	0.08 384	0.07 370	0.05 161	0.05 200

coex_refinement	0.14 414	0.07 217	0.12 280	0.17 288	0.10 442	0.15 405	0.15 311	0.26 455	0.29 497	0.18 448	0.20 390	0.22 475	0.17 492	0.16 421	0.18 499	0.08 404	0.05 263	0.06 180	0.06 272	0.09 488	0.08 448

G2L-Stereo	0.14 414	0.07 217	0.13 330	0.17 288	0.09 330	0.13 345	0.12 93	0.27 477	0.22 401	0.16 399	0.27 499	0.21 457	0.13 399	0.17 455	0.18 499	0.09 464	0.08 509	0.08 384	0.07 370	0.07 361	0.07 382

HART	0.08 77	0.07 217	0.09 118	0.17 288	0.07 125	0.10 191	0.16 380	0.13 106	0.11 97	0.08 120	0.10 185	0.07 116	0.05 14	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.04 54	0.05 161	0.04 71

ours_stereo	0.09 164	0.07 217	0.09 118	0.17 288	0.08 204	0.11 242	0.16 380	0.11 54	0.12 134	0.08 120	0.10 185	0.08 175	0.06 62	0.12 281	0.12 339	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.04 48	0.03 2

rvit_0105_6	0.14 414	0.09 415	0.18 505	0.17 288	0.10 442	0.10 191	0.16 380	0.19 317	0.26 465	0.12 292	0.18 367	0.17 408	0.12 359	0.18 477	0.12 339	0.15 605	0.11 575	0.12 566	0.10 530	0.09 488	0.06 295

rvit_0105_5	0.14 414	0.09 415	0.13 330	0.17 288	0.09 330	0.14 379	0.23 574	0.24 420	0.27 475	0.14 344	0.15 305	0.18 422	0.12 359	0.17 455	0.14 419	0.14 601	0.11 575	0.10 515	0.10 530	0.08 425	0.06 295

rvit_0105_4	0.14 414	0.09 415	0.17 481	0.17 288	0.10 442	0.12 294	0.19 510	0.23 396	0.27 475	0.14 344	0.20 390	0.17 408	0.13 399	0.17 455	0.13 381	0.15 605	0.11 575	0.11 546	0.10 530	0.09 488	0.06 295

RSM++	0.08 77	0.06 99	0.09 118	0.17 288	0.07 125	0.09 129	0.12 93	0.11 54	0.11 97	0.08 120	0.06 23	0.07 116	0.05 14	0.10 120	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.03 2

RSM	0.08 77	0.06 99	0.09 118	0.17 288	0.06 27	0.08 77	0.12 93	0.12 81	0.10 66	0.08 120	0.07 60	0.06 39	0.05 14	0.11 188	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.03 2

MyStereo07	0.10 232	0.07 217	0.10 182	0.17 288	0.09 330	0.14 379	0.18 470	0.15 177	0.15 232	0.09 171	0.06 23	0.06 39	0.07 174	0.12 281	0.09 101	0.06 166	0.05 263	0.08 384	0.07 370	0.06 282	0.06 295

MyStereo06	0.10 232	0.07 217	0.12 280	0.17 288	0.09 330	0.13 345	0.18 470	0.19 317	0.12 134	0.12 292	0.08 114	0.07 116	0.07 174	0.11 188	0.09 101	0.06 166	0.05 263	0.07 290	0.07 370	0.06 282	0.06 295

MyStereo05	0.13 377	0.07 217	0.10 182	0.17 288	0.09 330	0.13 345	0.18 470	0.27 477	0.35 550	0.17 418	0.14 288	0.15 370	0.11 328	0.15 386	0.13 381	0.06 166	0.05 263	0.07 290	0.07 370	0.06 282	0.06 295

MyStereo04	0.13 377	0.07 217	0.10 182	0.17 288	0.09 330	0.14 379	0.18 470	0.29 510	0.38 568	0.17 418	0.14 288	0.16 386	0.10 295	0.15 386	0.13 381	0.06 166	0.05 263	0.08 384	0.07 370	0.06 282	0.06 295

CoDeX	0.12 351	0.07 217	0.12 280	0.17 288	0.08 204	0.12 294	0.15 311	0.23 396	0.27 475	0.13 322	0.17 340	0.16 386	0.11 328	0.14 362	0.11 278	0.07 328	0.05 263	0.07 290	0.06 272	0.06 282	0.05 200

ACVNet-DCA	0.10 232	0.08 335	0.12 280	0.17 288	0.09 330	0.13 345	0.15 311	0.23 396	0.16 269	0.09 171	0.09 149	0.06 39	0.06 62	0.10 120	0.07 1	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.07 361	0.07 382

xx1	0.11 280	0.08 335	0.12 280	0.17 288	0.09 330	0.13 345	0.15 311	0.16 215	0.18 329	0.09 171	0.09 149	0.16 386	0.16 469	0.10 120	0.07 1	0.06 166	0.04 25	0.08 384	0.08 443	0.07 361	0.07 382

1test111	0.11 280	0.08 335	0.12 280	0.17 288	0.09 330	0.13 345	0.15 311	0.23 396	0.16 269	0.09 171	0.09 149	0.06 39	0.06 62	0.15 386	0.16 466	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.07 361	0.07 382

cc1	0.10 232	0.08 335	0.12 280	0.17 288	0.09 330	0.13 345	0.15 311	0.16 215	0.18 329	0.09 171	0.09 149	0.06 39	0.06 62	0.10 120	0.07 1	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.06 282	0.06 295

mmm	0.14 414	0.08 335	0.17 481	0.17 288	0.09 330	0.17 457	0.18 470	0.21 351	0.15 232	0.15 371	0.23 433	0.21 457	0.16 469	0.16 421	0.17 481	0.08 404	0.05 263	0.08 384	0.07 370	0.07 361	0.07 382

tt1	0.10 232	0.08 335	0.12 280	0.17 288	0.09 330	0.12 294	0.16 380	0.15 177	0.19 348	0.09 171	0.08 114	0.06 39	0.06 62	0.10 120	0.07 1	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.06 282	0.06 295

MaDis-Stereo	0.09 164	0.09 415	0.08 56	0.17 288	0.09 330	0.13 345	0.10 32	0.16 215	0.16 269	0.09 171	0.11 235	0.06 39	0.06 62	0.09 58	0.13 381	0.07 328	0.06 407	0.07 290	0.05 182	0.05 161	0.04 71

PCWNet_CMD	0.14 414	0.08 335	0.15 415	0.17 288	0.09 330	0.14 379	0.14 228	0.29 510	0.36 554	0.14 344	0.20 390	0.21 457	0.12 359	0.17 455	0.13 381	0.07 328	0.05 263	0.07 290	0.07 370	0.07 361	0.07 382

HH	0.09 164	0.06 99	0.13 330	0.17 288	0.08 204	0.10 191	0.16 380	0.14 136	0.10 66	0.08 120	0.09 149	0.08 175	0.07 174	0.10 120	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.04 71

HanStereo	0.09 164	0.06 99	0.13 330	0.17 288	0.08 204	0.10 191	0.16 380	0.14 136	0.10 66	0.08 120	0.09 149	0.08 175	0.07 174	0.10 120	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.04 71

CAS	0.08 77	0.04 1	0.07 11	0.17 288	0.08 204	0.10 191	0.13 163	0.12 81	0.09 45	0.09 171	0.10 185	0.08 175	0.06 62	0.09 58	0.08 25	0.08 404	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.05 161	0.04 71

CBFPSM	0.14 414	0.06 99	0.26 565	0.17 288	0.09 330	0.13 345	0.15 311	0.22 375	0.23 413	0.20 488	0.27 499	0.24 499	0.16 469	0.16 421	0.18 499	0.06 166	0.06 407	0.06 180	0.07 370	0.07 361	0.07 382

Selective-IGEV	0.07 7	0.06 99	0.08 56	0.17 288	0.06 27	0.08 77	0.12 93	0.13 106	0.07 15	0.08 120	0.07 60	0.06 39	0.04 1	0.10 120	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.03 2

ToySt	0.17 503	0.11 503	0.18 505	0.17 288	0.11 492	0.16 435	0.25 602	0.24 420	0.33 529	0.19 465	0.24 445	0.26 523	0.24 562	0.19 492	0.20 518	0.07 328	0.08 509	0.09 467	0.10 530	0.09 488	0.08 448

ProNet	0.09 164	0.07 217	0.10 182	0.17 288	0.08 204	0.10 191	0.15 311	0.15 177	0.12 134	0.09 171	0.06 23	0.07 116	0.06 62	0.11 188	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.04 48	0.06 295

ssnet_v2	0.17 503	0.10 477	0.17 481	0.17 288	0.11 492	0.21 533	0.21 553	0.33 566	0.25 451	0.22 518	0.22 424	0.27 531	0.18 507	0.22 547	0.20 518	0.11 536	0.09 542	0.09 467	0.09 490	0.08 425	0.08 448

MC-Stereo	0.08 77	0.06 99	0.09 118	0.17 288	0.06 27	0.10 191	0.14 228	0.12 81	0.10 66	0.09 171	0.12 256	0.09 210	0.06 62	0.11 188	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.04 48	0.04 71

IER	0.14 414	0.07 217	0.13 330	0.17 288	0.09 330	0.14 379	0.16 380	0.25 437	0.26 465	0.18 448	0.25 473	0.17 408	0.20 535	0.16 421	0.14 419	0.08 404	0.05 263	0.07 290	0.06 272	0.08 425	0.07 382

CRFU-Net	0.16 482	0.08 335	0.14 367	0.17 288	0.09 330	0.19 500	0.14 228	0.26 455	0.20 371	0.28 580	0.27 499	0.29 549	0.17 492	0.19 492	0.17 481	0.09 464	0.09 542	0.07 290	0.07 370	0.08 425	0.08 448

NINENet	0.16 482	0.10 477	0.15 415	0.17 288	0.11 492	0.19 500	0.14 228	0.40 619	0.36 554	0.18 448	0.21 413	0.16 386	0.13 399	0.15 386	0.13 381	0.08 404	0.08 509	0.10 515	0.07 370	0.10 521	0.09 492

psmg	0.14 414	0.09 415	0.14 367	0.17 288	0.10 442	0.15 405	0.17 421	0.29 510	0.19 348	0.17 418	0.21 413	0.25 513	0.16 469	0.15 386	0.14 419	0.08 404	0.06 407	0.08 384	0.08 443	0.07 361	0.06 295

CIPLG	0.11 280	0.08 335	0.14 367	0.17 288	0.08 204	0.12 294	0.15 311	0.17 254	0.15 232	0.14 344	0.11 235	0.16 386	0.09 256	0.16 421	0.11 278	0.07 328	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.06 295

UDGNet	0.14 414	0.13 549	0.16 451	0.17 288	0.10 442	0.12 294	0.16 380	0.21 351	0.27 475	0.20 488	0.20 390	0.16 386	0.13 399	0.16 421	0.13 381	0.10 505	0.06 407	0.09 467	0.07 370	0.06 282	0.07 382

GLC_STEREO	0.11 280	0.07 217	0.11 236	0.17 288	0.07 125	0.09 129	0.13 163	0.15 177	0.24 430	0.12 292	0.13 274	0.12 295	0.08 222	0.18 477	0.11 278	0.06 166	0.08 509	0.08 384	0.06 272	0.05 161	0.05 200

IPLG	0.10 232	0.07 217	0.15 415	0.17 288	0.08 204	0.11 242	0.14 228	0.20 328	0.15 232	0.12 292	0.17 340	0.07 116	0.07 174	0.14 362	0.13 381	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.04 48	0.04 71

IPLGR_C	0.11 280	0.08 335	0.14 367	0.17 288	0.08 204	0.12 294	0.15 311	0.17 254	0.15 232	0.14 344	0.10 185	0.16 386	0.09 256	0.16 421	0.11 278	0.07 328	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.06 295

MIPNet	0.11 280	0.08 335	0.14 367	0.17 288	0.09 330	0.12 294	0.14 228	0.20 328	0.24 430	0.11 251	0.10 185	0.09 210	0.07 174	0.13 333	0.12 339	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.04 48	0.04 71

test-3	0.08 77	0.06 99	0.09 118	0.17 288	0.07 125	0.07 39	0.14 228	0.12 81	0.15 232	0.09 171	0.08 114	0.07 116	0.08 222	0.11 188	0.10 198	0.05 51	0.04 25	0.07 290	0.05 182	0.04 48	0.04 71

test_1	0.08 77	0.06 99	0.09 118	0.17 288	0.07 125	0.07 39	0.14 228	0.12 81	0.15 232	0.09 171	0.08 114	0.07 116	0.08 222	0.11 188	0.10 198	0.05 51	0.04 25	0.07 290	0.05 182	0.04 48	0.04 71

ACRE	0.11 280	0.08 335	0.14 367	0.17 288	0.08 204	0.12 294	0.15 311	0.17 254	0.14 207	0.14 344	0.10 185	0.16 386	0.09 256	0.16 421	0.11 278	0.07 328	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.06 295

SACVNet	0.18 517	0.12 521	0.14 367	0.17 288	0.13 549	0.22 542	0.18 470	0.31 535	0.30 507	0.23 531	0.31 540	0.30 559	0.22 548	0.22 547	0.17 481	0.11 536	0.08 509	0.10 515	0.10 530	0.12 559	0.14 600

GANet-ADL	0.13 377	0.07 217	0.15 415	0.17 288	0.10 442	0.18 476	0.15 311	0.30 524	0.20 371	0.13 322	0.18 367	0.19 436	0.12 359	0.16 421	0.13 381	0.08 404	0.06 407	0.06 180	0.05 182	0.07 361	0.08 448

IIG-Stereo	0.11 280	0.06 99	0.13 330	0.17 288	0.08 204	0.11 242	0.12 93	0.22 375	0.17 298	0.14 344	0.17 340	0.11 275	0.12 359	0.12 281	0.12 339	0.06 166	0.05 263	0.07 290	0.06 272	0.05 161	0.04 71

NF-Stereo	0.11 280	0.07 217	0.13 330	0.17 288	0.09 330	0.10 191	0.14 228	0.23 396	0.19 348	0.12 292	0.17 340	0.12 295	0.11 328	0.11 188	0.11 278	0.06 166	0.04 25	0.07 290	0.06 272	0.06 282	0.12 561

OCTAStereo	0.11 280	0.07 217	0.13 330	0.17 288	0.09 330	0.10 191	0.14 228	0.23 396	0.19 348	0.12 292	0.17 340	0.12 295	0.11 328	0.11 188	0.11 278	0.06 166	0.04 25	0.07 290	0.06 272	0.06 282	0.12 561

PSM-softLoss	0.12 351	0.07 217	0.15 415	0.17 288	0.09 330	0.08 77	0.13 163	0.24 420	0.17 298	0.14 344	0.19 378	0.13 321	0.11 328	0.11 188	0.11 278	0.07 328	0.05 263	0.08 384	0.07 370	0.06 282	0.12 561

KMStereo	0.12 351	0.07 217	0.15 415	0.17 288	0.09 330	0.08 77	0.13 163	0.24 420	0.17 298	0.14 344	0.19 378	0.13 321	0.11 328	0.11 188	0.11 278	0.07 328	0.05 263	0.08 384	0.07 370	0.06 282	0.12 561

PFNet	0.12 351	0.06 99	0.17 481	0.17 288	0.08 204	0.09 129	0.15 311	0.26 455	0.20 371	0.16 399	0.16 318	0.14 341	0.11 328	0.12 281	0.11 278	0.06 166	0.04 25	0.07 290	0.06 272	0.05 161	0.05 200

RE-Stereo	0.11 280	0.07 217	0.13 330	0.17 288	0.09 330	0.10 191	0.14 228	0.23 396	0.19 348	0.12 292	0.17 340	0.12 295	0.11 328	0.11 188	0.11 278	0.06 166	0.04 25	0.07 290	0.06 272	0.06 282	0.12 561

Pruner-Stereo	0.11 280	0.07 217	0.12 280	0.17 288	0.09 330	0.06 12	0.12 93	0.17 254	0.17 298	0.13 322	0.19 378	0.13 321	0.09 256	0.11 188	0.11 278	0.06 166	0.04 25	0.07 290	0.06 272	0.06 282	0.08 448

TVStereo	0.11 280	0.07 217	0.13 330	0.17 288	0.09 330	0.10 191	0.14 228	0.23 396	0.19 348	0.12 292	0.17 340	0.12 295	0.11 328	0.11 188	0.11 278	0.06 166	0.04 25	0.07 290	0.06 272	0.06 282	0.12 561

rafts_anoy	0.11 280	0.06 99	0.10 182	0.17 288	0.08 204	0.10 191	0.14 228	0.17 254	0.14 207	0.13 322	0.13 274	0.12 295	0.10 295	0.11 188	0.12 339	0.07 328	0.04 25	0.09 467	0.11 564	0.07 361	0.06 295

iRaftStereo_RVC	0.10 232	0.07 217	0.09 118	0.17 288	0.09 330	0.11 242	0.17 421	0.18 287	0.12 134	0.09 171	0.12 256	0.10 245	0.07 174	0.11 188	0.10 198	0.05 51	0.04 25	0.08 384	0.08 443	0.04 48	0.04 71

raftrobust	0.09 164	0.06 99	0.10 182	0.17 288	0.08 204	0.09 129	0.10 32	0.18 287	0.16 269	0.10 216	0.09 149	0.12 295	0.07 174	0.12 281	0.10 198	0.08 404	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.05 200

pcwnet_v2	0.19 529	0.10 477	0.26 565	0.17 288	0.14 570	0.18 476	0.15 311	0.37 603	0.46 605	0.19 465	0.24 445	0.21 457	0.19 523	0.20 517	0.19 512	0.13 587	0.10 563	0.10 515	0.10 530	0.11 544	0.13 583

RALAANet	0.11 280	0.08 335	0.10 182	0.17 288	0.09 330	0.14 379	0.10 32	0.20 328	0.15 232	0.14 344	0.13 274	0.16 386	0.09 256	0.12 281	0.11 278	0.06 166	0.05 263	0.07 290	0.06 272	0.05 161	0.04 71

XX-Stereo	0.09 164	0.05 36	0.08 56	0.17 288	0.09 330	0.15 405	0.12 93	0.20 328	0.10 66	0.10 216	0.14 288	0.07 116	0.06 62	0.12 281	0.08 25	0.06 166	0.05 263	0.06 180	0.06 272	0.04 48	0.04 71

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 164	0.06 99	0.10 182	0.17 288	0.06 27	0.10 191	0.16 380	0.17 254	0.14 207	0.09 171	0.10 185	0.08 175	0.09 256	0.11 188	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.06 272	0.04 48	0.03 2

AFF-stereo	0.09 164	0.06 99	0.10 182	0.17 288	0.07 125	0.10 191	0.16 380	0.17 254	0.09 45	0.10 216	0.12 256	0.09 210	0.09 256	0.12 281	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.07 290	0.07 370	0.04 48	0.03 2

SFCPSM	0.13 377	0.07 217	0.14 367	0.17 288	0.09 330	0.15 405	0.16 380	0.28 496	0.27 475	0.14 344	0.17 340	0.12 295	0.13 399	0.14 362	0.11 278	0.08 404	0.05 263	0.07 290	0.07 370	0.07 361	0.06 295

psmorigin	0.25 597	0.15 571	0.34 605	0.17 288	0.13 549	0.23 559	0.14 228	0.34 575	0.33 529	0.41 630	0.55 634	0.41 621	0.37 630	0.34 613	0.27 601	0.11 536	0.15 621	0.11 546	0.11 564	0.12 559	0.16 618

aanetorigin	0.22 562	0.17 590	0.56 638	0.17 288	0.10 442	0.15 405	0.19 510	0.20 328	0.33 529	0.49 642	0.48 622	0.29 549	0.27 585	0.20 517	0.23 559	0.08 404	0.07 479	0.08 384	0.07 370	0.10 521	0.09 492

HGLStereo	0.17 503	0.08 335	0.19 517	0.17 288	0.12 526	0.18 476	0.18 470	0.31 535	0.32 522	0.21 502	0.32 544	0.25 513	0.18 507	0.19 492	0.20 518	0.09 464	0.09 542	0.07 290	0.07 370	0.09 488	0.10 521

DIP-Stereo	0.11 280	0.07 217	0.14 367	0.17 288	0.09 330	0.13 345	0.09 18	0.16 215	0.16 269	0.11 251	0.16 318	0.14 341	0.12 359	0.15 386	0.13 381	0.06 166	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.06 295
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.10 232	0.06 99	0.10 182	0.17 288	0.08 204	0.11 242	0.14 228	0.23 396	0.11 97	0.12 292	0.19 378	0.11 275	0.08 222	0.09 58	0.11 278	0.07 328	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.05 200

RAFT-Stereo	0.10 232	0.06 99	0.10 182	0.17 288	0.08 204	0.11 242	0.14 228	0.23 396	0.11 97	0.12 292	0.19 378	0.11 275	0.08 222	0.09 58	0.11 278	0.07 328	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.05 200
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.14 414	0.08 335	0.15 415	0.17 288	0.09 330	0.14 379	0.14 228	0.29 510	0.36 554	0.14 344	0.21 413	0.21 457	0.12 359	0.17 455	0.14 419	0.07 328	0.05 263	0.07 290	0.07 370	0.07 361	0.07 382

CFNet	0.15 459	0.10 477	0.17 481	0.17 288	0.08 204	0.18 476	0.09 18	0.28 496	0.25 451	0.19 465	0.24 445	0.24 499	0.17 492	0.17 455	0.14 419	0.08 404	0.06 407	0.09 467	0.10 530	0.07 361	0.06 295

NVstereo2D	0.19 529	0.10 477	0.15 415	0.17 288	0.15 590	0.28 602	0.23 574	0.44 636	0.42 588	0.15 371	0.27 499	0.25 513	0.19 523	0.22 547	0.17 481	0.09 464	0.06 407	0.10 515	0.08 443	0.15 608	0.09 492

DeepPruner_ROB	0.16 482	0.11 503	0.15 415	0.17 288	0.10 442	0.17 457	0.15 311	0.32 546	0.21 387	0.19 465	0.21 413	0.22 475	0.18 507	0.20 517	0.15 450	0.13 587	0.09 542	0.09 467	0.09 490	0.11 544	0.10 521

DISCO	0.19 529	0.09 415	0.22 544	0.17 288	0.10 442	0.25 575	0.18 470	0.27 477	0.44 598	0.22 518	0.31 540	0.33 585	0.26 577	0.28 590	0.28 609	0.08 404	0.06 407	0.07 290	0.07 370	0.09 488	0.09 492

WCMA_ROB	0.24 585	0.11 503	0.22 544	0.17 288	0.14 570	0.32 611	0.15 311	0.32 546	0.32 522	0.38 621	0.53 630	0.40 619	0.34 623	0.34 613	0.25 582	0.11 536	0.12 591	0.12 566	0.10 530	0.14 592	0.14 600

aanet-new-60k	0.07 7	0.07 217	0.08 56	0.18 378	0.06 27	0.07 39	0.10 32	0.09 18	0.14 207	0.07 67	0.07 60	0.06 39	0.06 62	0.11 188	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.03 2

aanet-32k-new	0.08 77	0.07 217	0.08 56	0.18 378	0.06 27	0.08 77	0.12 93	0.11 54	0.12 134	0.07 67	0.08 114	0.05 5	0.07 174	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.06 282	0.04 71

aanet-new-32k	0.08 77	0.07 217	0.09 118	0.18 378	0.06 27	0.11 242	0.11 61	0.10 31	0.08 24	0.07 67	0.07 60	0.07 116	0.06 62	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.03 2

aanet-new-30k	0.08 77	0.07 217	0.09 118	0.18 378	0.06 27	0.11 242	0.11 61	0.10 31	0.08 24	0.07 67	0.07 60	0.07 116	0.06 62	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.03 2

aanet-new-28k	0.08 77	0.07 217	0.09 118	0.18 378	0.06 27	0.08 77	0.12 93	0.10 31	0.09 45	0.09 171	0.08 114	0.08 175	0.06 62	0.12 281	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.04 71

aanet-new-16k	0.08 77	0.08 335	0.08 56	0.18 378	0.06 27	0.07 39	0.09 18	0.13 106	0.12 134	0.08 120	0.07 60	0.07 116	0.06 62	0.09 58	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.03 2

aanet-new	0.08 77	0.09 415	0.10 182	0.18 378	0.08 204	0.10 191	0.12 93	0.15 177	0.12 134	0.08 120	0.08 114	0.05 5	0.07 174	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.06 282	0.04 71

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 77	0.07 217	0.08 56	0.18 378	0.07 125	0.11 242	0.14 228	0.12 81	0.11 97	0.07 67	0.11 235	0.07 116	0.06 62	0.09 58	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.04 71

Hybrid-DGEV-03	0.10 232	0.06 99	0.09 118	0.18 378	0.08 204	0.16 435	0.14 228	0.15 177	0.14 207	0.13 322	0.16 318	0.12 295	0.09 256	0.13 333	0.11 278	0.06 166	0.04 25	0.08 384	0.06 272	0.05 161	0.04 71

Hybrid-DGEV-2	0.11 280	0.06 99	0.12 280	0.18 378	0.09 330	0.09 129	0.13 163	0.28 496	0.29 497	0.11 251	0.11 235	0.09 210	0.12 359	0.12 281	0.09 101	0.06 166	0.05 263	0.07 290	0.07 370	0.05 161	0.05 200

BridgeDepth	0.07 7	0.07 217	0.08 56	0.18 378	0.06 27	0.07 39	0.11 61	0.09 18	0.06 6	0.04 1	0.07 60	0.10 245	0.09 256	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 54	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
AdaDepth	0.07 7	0.06 99	0.07 11	0.18 378	0.06 27	0.11 242	0.12 93	0.09 18	0.07 15	0.06 20	0.05 7	0.07 116	0.06 62	0.09 58	0.10 198	0.04 11	0.05 263	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.04 71

LG-Stereo	0.08 77	0.07 217	0.10 182	0.18 378	0.07 125	0.10 191	0.17 421	0.11 54	0.08 24	0.05 2	0.07 60	0.05 5	0.07 174	0.09 58	0.09 101	0.04 11	0.05 263	0.07 290	0.07 370	0.04 48	0.04 71

MM-Stereo_test3	0.10 232	0.07 217	0.07 11	0.18 378	0.07 125	0.12 294	0.19 510	0.24 420	0.19 348	0.06 20	0.10 185	0.08 175	0.06 62	0.11 188	0.08 25	0.06 166	0.06 407	0.07 290	0.05 182	0.05 161	0.04 71

MM-Stereo_test1	0.10 232	0.07 217	0.08 56	0.18 378	0.07 125	0.12 294	0.18 470	0.21 351	0.20 371	0.09 171	0.11 235	0.08 175	0.06 62	0.10 120	0.10 198	0.06 166	0.05 263	0.07 290	0.06 272	0.05 161	0.04 71

tg	0.10 232	0.06 99	0.10 182	0.18 378	0.08 204	0.11 242	0.16 380	0.20 328	0.12 134	0.08 120	0.11 235	0.11 275	0.07 174	0.11 188	0.10 198	0.05 51	0.04 25	0.08 384	0.08 443	0.04 48	0.04 71

rvit_stereo_0081_aga	0.11 280	0.09 415	0.14 367	0.18 378	0.09 330	0.13 345	0.14 228	0.14 136	0.19 348	0.10 216	0.18 367	0.16 386	0.09 256	0.12 281	0.09 101	0.10 505	0.06 407	0.08 384	0.07 370	0.07 361	0.06 295

ACV-stereo	0.15 459	0.10 477	0.28 577	0.18 378	0.12 526	0.14 379	0.12 93	0.23 396	0.21 387	0.19 465	0.23 433	0.22 475	0.15 441	0.23 558	0.17 481	0.07 328	0.06 407	0.07 290	0.07 370	0.07 361	0.07 382

IGEV-Stereo++	0.07 7	0.06 99	0.08 56	0.18 378	0.06 27	0.04 1	0.10 32	0.11 54	0.11 97	0.06 20	0.07 60	0.07 116	0.06 62	0.09 58	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.04 71

AIO-Stereo	0.08 77	0.06 99	0.09 118	0.18 378	0.06 27	0.08 77	0.12 93	0.15 177	0.09 45	0.08 120	0.08 114	0.07 116	0.05 14	0.11 188	0.08 25	0.05 51	0.05 263	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.04 71

H2IRNET	0.10 232	0.09 415	0.09 118	0.18 378	0.09 330	0.12 294	0.15 311	0.14 136	0.21 387	0.10 216	0.10 185	0.10 245	0.10 295	0.10 120	0.10 198	0.05 51	0.04 25	0.08 384	0.08 443	0.06 282	0.05 200

IGEV++	0.08 77	0.06 99	0.08 56	0.18 378	0.07 125	0.09 129	0.13 163	0.10 31	0.09 45	0.08 120	0.08 114	0.06 39	0.06 62	0.13 333	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.04 71

AE-Stereo	0.10 232	0.08 335	0.10 182	0.18 378	0.09 330	0.10 191	0.15 311	0.14 136	0.19 348	0.09 171	0.14 288	0.12 295	0.08 222	0.11 188	0.10 198	0.05 51	0.06 407	0.07 290	0.06 272	0.05 161	0.04 71

1111x	0.15 459	0.08 335	0.12 280	0.18 378	0.07 125	0.18 476	0.25 602	0.31 535	0.24 430	0.17 418	0.24 445	0.26 523	0.15 441	0.13 333	0.23 559	0.07 328	0.07 479	0.08 384	0.09 490	0.07 361	0.06 295

UniTT-Stereo	0.09 164	0.07 217	0.08 56	0.18 378	0.08 204	0.13 345	0.11 61	0.12 81	0.11 97	0.10 216	0.12 256	0.05 5	0.07 174	0.09 58	0.09 101	0.07 328	0.05 263	0.05 45	0.05 182	0.05 161	0.05 200

GCAP-Stereo	0.09 164	0.07 217	0.13 330	0.18 378	0.06 27	0.11 242	0.07 3	0.13 106	0.12 134	0.09 171	0.10 185	0.07 116	0.09 256	0.13 333	0.10 198	0.06 166	0.05 263	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.05 200

LL-Strereo2	0.10 232	0.10 477	0.15 415	0.18 378	0.08 204	0.15 405	0.09 18	0.17 254	0.14 207	0.14 344	0.10 185	0.09 210	0.07 174	0.16 421	0.10 198	0.05 51	0.05 263	0.10 515	0.07 370	0.06 282	0.05 200

4D-IteraStereo	0.09 164	0.07 217	0.10 182	0.18 378	0.07 125	0.09 129	0.15 311	0.17 254	0.15 232	0.10 216	0.11 235	0.10 245	0.07 174	0.11 188	0.09 101	0.05 51	0.03 1	0.08 384	0.07 370	0.06 282	0.05 200

coex-ft	3.30 684	0.34 647	59.09 715	0.18 378	0.13 549	0.26 585	0.22 563	0.27 477	0.72 658	1.90 688	0.70 654	0.44 627	0.45 648	0.29 596	0.41 651	0.09 464	0.09 542	0.12 566	0.09 490	0.14 592	0.13 583

gwcnet-sp	0.14 414	0.07 217	0.12 280	0.18 378	0.09 330	0.16 435	0.17 421	0.24 420	0.24 430	0.18 448	0.24 445	0.15 370	0.16 469	0.15 386	0.15 450	0.08 404	0.06 407	0.07 290	0.08 443	0.08 425	0.07 382

scenet	0.14 414	0.07 217	0.12 280	0.18 378	0.09 330	0.16 435	0.17 421	0.24 420	0.24 430	0.18 448	0.24 445	0.15 370	0.16 469	0.15 386	0.15 450	0.08 404	0.06 407	0.07 290	0.08 443	0.08 425	0.07 382

anonymousa	0.13 377	0.07 217	0.13 330	0.18 378	0.09 330	0.13 345	0.17 421	0.19 317	0.29 497	0.15 371	0.24 445	0.15 370	0.14 423	0.14 362	0.14 419	0.07 328	0.05 263	0.07 290	0.09 490	0.05 161	0.06 295

ssnet	0.14 414	0.07 217	0.12 280	0.18 378	0.09 330	0.16 435	0.17 421	0.24 420	0.24 430	0.18 448	0.24 445	0.15 370	0.16 469	0.15 386	0.15 450	0.08 404	0.06 407	0.07 290	0.08 443	0.08 425	0.07 382

raft_robust	0.13 377	0.10 477	0.07 11	0.18 378	0.08 204	0.13 345	0.24 587	0.28 496	0.33 529	0.20 488	0.19 378	0.14 341	0.10 295	0.11 188	0.12 339	0.05 51	0.05 263	0.07 290	0.07 370	0.05 161	0.04 71

Sa-1000	0.12 351	0.08 335	0.08 56	0.18 378	0.08 204	0.14 379	0.22 563	0.22 375	0.18 329	0.15 371	0.20 390	0.17 408	0.11 328	0.10 120	0.10 198	0.06 166	0.05 263	0.09 467	0.09 490	0.05 161	0.05 200

SA	0.12 351	0.09 415	0.08 56	0.18 378	0.08 204	0.12 294	0.24 587	0.23 396	0.18 329	0.17 418	0.27 499	0.14 341	0.11 328	0.11 188	0.11 278	0.05 51	0.05 263	0.09 467	0.08 443	0.05 161	0.04 71

IPLGR	0.11 280	0.09 415	0.16 451	0.18 378	0.08 204	0.12 294	0.17 421	0.21 351	0.24 430	0.11 251	0.12 256	0.11 275	0.08 222	0.12 281	0.12 339	0.06 166	0.05 263	0.06 180	0.06 272	0.04 48	0.04 71

Patchmatch Stereo++	0.11 280	0.09 415	0.16 451	0.18 378	0.08 204	0.06 12	0.11 61	0.16 215	0.13 175	0.15 371	0.16 318	0.14 341	0.12 359	0.11 188	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.08 384	0.06 272	0.08 425	0.07 382
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
STrans-v2	0.10 232	0.07 217	0.12 280	0.18 378	0.07 125	0.10 191	0.14 228	0.21 351	0.11 97	0.11 251	0.15 305	0.12 295	0.10 295	0.11 188	0.12 339	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.06 272	0.04 48	0.04 71

TransformOpticalFlow	0.10 232	0.08 335	0.13 330	0.18 378	0.07 125	0.09 129	0.15 311	0.19 317	0.15 232	0.12 292	0.17 340	0.11 275	0.11 328	0.11 188	0.10 198	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.06 272	0.05 161	0.05 200

OMP-Stereo	0.11 280	0.06 99	0.14 367	0.18 378	0.08 204	0.09 129	0.12 93	0.21 351	0.21 387	0.13 322	0.14 288	0.11 275	0.12 359	0.11 188	0.13 381	0.06 166	0.04 25	0.07 290	0.06 272	0.05 161	0.04 71

NRIStereo	0.11 280	0.08 335	0.14 367	0.18 378	0.08 204	0.10 191	0.14 228	0.16 215	0.15 232	0.12 292	0.14 288	0.13 321	0.12 359	0.13 333	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.07 290	0.06 272	0.06 282	0.07 382

PSM-adaLoss	0.11 280	0.09 415	0.16 451	0.18 378	0.08 204	0.06 12	0.12 93	0.16 215	0.13 175	0.15 371	0.16 318	0.14 341	0.12 359	0.11 188	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.08 384	0.06 272	0.08 425	0.07 382

FTStereo	0.12 351	0.06 99	0.14 367	0.18 378	0.09 330	0.07 39	0.15 311	0.21 351	0.18 329	0.12 292	0.24 445	0.12 295	0.12 359	0.13 333	0.13 381	0.05 51	0.05 263	0.07 290	0.06 272	0.06 282	0.10 521

HUI-Stereo	0.11 280	0.09 415	0.16 451	0.18 378	0.08 204	0.06 12	0.12 93	0.16 215	0.13 175	0.15 371	0.16 318	0.14 341	0.12 359	0.11 188	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.08 384	0.06 272	0.08 425	0.07 382

SST-Stereo	0.10 232	0.07 217	0.15 415	0.18 378	0.09 330	0.06 12	0.12 93	0.17 254	0.11 97	0.15 371	0.17 340	0.13 321	0.12 359	0.10 120	0.11 278	0.06 166	0.04 25	0.09 467	0.06 272	0.06 282	0.05 200

RAFT_R40	0.11 280	0.07 217	0.14 367	0.18 378	0.09 330	0.06 12	0.13 163	0.17 254	0.16 269	0.14 344	0.18 367	0.15 370	0.12 359	0.10 120	0.11 278	0.06 166	0.04 25	0.09 467	0.06 272	0.06 282	0.05 200

DeepStereo_RVC	0.11 280	0.08 335	0.16 451	0.18 378	0.08 204	0.08 77	0.12 93	0.17 254	0.12 134	0.13 322	0.14 288	0.12 295	0.12 359	0.12 281	0.11 278	0.06 166	0.04 25	0.07 290	0.06 272	0.07 361	0.08 448

iRAFT	0.11 280	0.09 415	0.16 451	0.18 378	0.08 204	0.06 12	0.11 61	0.16 215	0.13 175	0.15 371	0.16 318	0.14 341	0.12 359	0.11 188	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.08 384	0.06 272	0.08 425	0.07 382

RAFT	0.13 377	0.09 415	0.11 236	0.18 378	0.08 204	0.15 405	0.24 587	0.20 328	0.19 348	0.21 502	0.21 413	0.17 408	0.12 359	0.16 421	0.09 101	0.06 166	0.07 479	0.10 515	0.09 490	0.05 161	0.05 200

GMM-Stereo	0.11 280	0.07 217	0.10 182	0.18 378	0.09 330	0.08 77	0.15 311	0.23 396	0.16 269	0.11 251	0.15 305	0.13 321	0.11 328	0.11 188	0.11 278	0.05 51	0.04 25	0.08 384	0.07 370	0.06 282	0.09 492

Prome-Stereo	0.11 280	0.06 99	0.10 182	0.18 378	0.08 204	0.12 294	0.15 311	0.22 375	0.13 175	0.12 292	0.17 340	0.13 321	0.08 222	0.12 281	0.10 198	0.05 51	0.04 25	0.07 290	0.06 272	0.06 282	0.09 492

GMStereo	0.13 377	0.14 561	0.14 367	0.18 378	0.09 330	0.15 405	0.16 380	0.20 328	0.24 430	0.16 399	0.17 340	0.10 245	0.10 295	0.16 421	0.13 381	0.07 328	0.06 407	0.06 180	0.06 272	0.07 361	0.06 295
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.21 553	0.18 601	0.26 565	0.18 378	0.16 601	0.23 559	0.23 574	0.32 546	0.48 607	0.25 553	0.32 544	0.22 475	0.22 548	0.22 547	0.17 481	0.18 627	0.16 625	0.11 546	0.10 530	0.15 608	0.13 583

APVNet	0.22 562	0.12 521	0.19 517	0.18 378	0.14 570	0.32 611	0.31 647	0.39 615	0.32 522	0.27 565	0.40 594	0.30 559	0.29 604	0.26 575	0.25 582	0.11 536	0.12 591	0.11 546	0.14 599	0.12 559	0.12 561

EDNetEfficient	0.29 617	0.24 626	1.13 676	0.18 378	0.10 442	0.19 500	0.20 533	0.20 328	0.60 641	0.74 664	0.56 639	0.31 572	0.39 634	0.22 547	0.30 620	0.09 464	0.07 479	0.08 384	0.07 370	0.11 544	0.09 492

GwcNet	0.20 541	0.13 549	0.19 517	0.18 378	0.12 526	0.24 564	0.19 510	0.35 590	0.43 593	0.20 488	0.32 544	0.33 585	0.20 535	0.22 547	0.24 572	0.11 536	0.09 542	0.09 467	0.09 490	0.09 488	0.10 521

ac_64	0.16 482	0.08 335	0.15 415	0.18 378	0.10 442	0.22 542	0.18 470	0.24 420	0.21 387	0.18 448	0.24 445	0.29 549	0.18 507	0.19 492	0.22 547	0.09 464	0.07 479	0.08 384	0.09 490	0.07 361	0.06 295

FADNet	0.21 553	0.22 621	0.36 606	0.18 378	0.17 616	0.24 564	0.13 163	0.31 535	0.31 515	0.23 531	0.25 473	0.27 531	0.21 539	0.19 492	0.15 450	0.13 587	0.15 621	0.12 566	0.15 615	0.16 617	0.18 630

BEATNet_4x	0.12 351	0.08 335	0.14 367	0.18 378	0.07 125	0.15 405	0.07 3	0.22 375	0.18 329	0.16 399	0.19 378	0.18 422	0.14 423	0.16 421	0.15 450	0.07 328	0.05 263	0.05 45	0.05 182	0.06 282	0.06 295

AANet_RVC	0.16 482	0.10 477	0.10 182	0.18 378	0.09 330	0.18 476	0.19 510	0.26 455	0.31 515	0.22 518	0.35 564	0.21 457	0.21 539	0.22 547	0.16 466	0.06 166	0.05 263	0.06 180	0.06 272	0.07 361	0.06 295

AdaStereo	0.15 459	0.11 503	0.15 415	0.18 378	0.09 330	0.20 516	0.11 61	0.32 546	0.28 490	0.20 488	0.23 433	0.20 448	0.13 399	0.19 492	0.14 419	0.12 561	0.05 263	0.10 515	0.07 370	0.09 488	0.07 382
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
MLCV	0.12 351	0.07 217	0.16 451	0.18 378	0.06 27	0.15 405	0.17 421	0.19 317	0.21 387	0.18 448	0.25 473	0.17 408	0.13 399	0.14 362	0.13 381	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.04 71

DPSNet	0.28 613	0.16 579	0.31 590	0.18 378	0.13 549	0.54 649	0.42 660	0.51 652	0.67 654	0.29 589	0.38 580	0.38 607	0.29 604	0.31 600	0.23 559	0.11 536	0.10 563	0.11 546	0.08 443	0.20 632	0.16 618

MDST_ROB	0.22 562	0.10 477	0.17 481	0.18 378	0.11 492	0.37 631	0.19 510	0.43 634	0.41 580	0.39 623	0.39 588	0.29 549	0.21 539	0.26 575	0.18 499	0.11 536	0.10 563	0.14 594	0.11 564	0.10 521	0.08 448

DN-CSS_ROB	0.13 377	0.13 549	0.16 451	0.18 378	0.10 442	0.16 435	0.08 7	0.22 375	0.18 329	0.17 418	0.22 424	0.13 321	0.13 399	0.12 281	0.13 381	0.05 51	0.05 263	0.10 515	0.10 530	0.08 425	0.06 295

PWC_ROB	0.21 553	0.16 579	0.26 565	0.18 378	0.11 492	0.22 542	0.13 163	0.32 546	0.49 614	0.30 594	0.40 594	0.32 581	0.24 562	0.31 600	0.22 547	0.10 505	0.07 479	0.11 546	0.08 443	0.11 544	0.10 521

CBMV	0.19 529	0.14 561	0.17 481	0.18 378	0.10 442	0.20 516	0.11 61	0.29 510	0.30 507	0.29 589	0.30 532	0.30 559	0.23 556	0.27 578	0.19 512	0.13 587	0.15 621	0.17 616	0.16 619	0.10 521	0.10 521
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
aanet-new-90k	0.08 77	0.07 217	0.08 56	0.19 446	0.06 27	0.07 39	0.12 93	0.12 81	0.13 175	0.06 20	0.07 60	0.06 39	0.06 62	0.10 120	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.03 2

aanet-new-78k	0.07 7	0.07 217	0.09 118	0.19 446	0.06 27	0.07 39	0.12 93	0.11 54	0.13 175	0.06 20	0.07 60	0.06 39	0.06 62	0.09 58	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.03 2

aanet-new-10k	0.08 77	0.08 335	0.08 56	0.19 446	0.07 125	0.08 77	0.12 93	0.14 136	0.11 97	0.07 67	0.08 114	0.07 116	0.07 174	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.04 71

aanet-new-14k	0.08 77	0.09 415	0.08 56	0.19 446	0.06 27	0.07 39	0.10 32	0.14 136	0.15 232	0.06 20	0.08 114	0.05 5	0.06 62	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.04 71

aanet-new-8k	0.08 77	0.07 217	0.08 56	0.19 446	0.07 125	0.09 129	0.12 93	0.16 215	0.15 232	0.07 67	0.07 60	0.06 39	0.06 62	0.10 120	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.04 71

Selective-IGEV-i1	0.13 377	0.07 217	0.12 280	0.19 446	0.08 204	0.18 476	0.16 380	0.22 375	0.30 507	0.16 399	0.17 340	0.16 386	0.10 295	0.14 362	0.13 381	0.06 166	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.06 282	0.05 200

DStereoRT	0.16 482	0.06 99	0.11 236	0.19 446	0.09 330	0.12 294	0.12 93	0.28 496	0.22 401	0.12 292	0.20 390	0.11 275	0.10 295	0.15 386	0.14 419	0.06 166	0.05 263	0.96 682	0.09 490	0.05 161	0.04 71

NLSM3	0.09 164	0.06 99	0.08 56	0.19 446	0.08 204	0.11 242	0.16 380	0.18 287	0.16 269	0.06 20	0.08 114	0.07 116	0.08 222	0.09 58	0.11 278	0.04 11	0.04 25	0.06 180	0.07 370	0.03 1	0.03 2

NLSM1	0.10 232	0.07 217	0.07 11	0.19 446	0.08 204	0.13 345	0.16 380	0.21 351	0.15 232	0.11 251	0.10 185	0.06 39	0.10 295	0.10 120	0.11 278	0.07 328	0.08 509	0.08 384	0.07 370	0.05 161	0.05 200

DA	0.08 77	0.07 217	0.07 11	0.19 446	0.08 204	0.09 129	0.12 93	0.13 106	0.12 134	0.08 120	0.10 185	0.10 245	0.08 222	0.09 58	0.10 198	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.04 54	0.05 161	0.03 2

GGEV	0.08 77	0.07 217	0.07 11	0.19 446	0.08 204	0.09 129	0.12 93	0.13 106	0.12 134	0.08 120	0.10 185	0.10 245	0.08 222	0.09 58	0.10 198	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.04 54	0.05 161	0.03 2

MultiAttention	0.29 617	0.08 335	0.14 367	0.19 446	0.12 526	1.45 685	1.33 689	0.36 597	0.37 561	0.19 465	0.21 413	0.24 499	0.11 328	0.38 632	0.18 499	0.06 166	0.05 263	0.08 384	0.08 443	0.10 521	0.09 492

GASTEREO	0.08 77	0.05 36	0.09 118	0.19 446	0.07 125	0.07 39	0.12 93	0.14 136	0.11 97	0.10 216	0.09 149	0.07 116	0.04 1	0.12 281	0.08 25	0.06 166	0.05 263	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.05 200

MSCF	0.08 77	0.05 36	0.08 56	0.19 446	0.08 204	0.06 12	0.12 93	0.14 136	0.11 97	0.10 216	0.09 149	0.07 116	0.04 1	0.11 188	0.08 25	0.06 166	0.05 263	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.05 200

zh-mn7	0.25 597	0.14 561	0.56 638	0.19 446	0.14 570	0.24 564	0.22 563	0.34 575	0.62 644	0.35 613	0.65 648	0.31 572	0.25 571	0.31 600	0.25 582	0.09 464	0.08 509	0.09 467	0.09 490	0.09 488	0.11 548

z-mn7	0.24 585	0.14 561	0.45 622	0.19 446	0.13 549	0.28 602	0.25 602	0.34 575	0.62 644	0.27 565	0.56 639	0.29 549	0.24 562	0.32 607	0.25 582	0.08 404	0.08 509	0.08 384	0.08 443	0.10 521	0.10 521

z-ln-s-r	0.17 503	0.10 477	0.40 615	0.19 446	0.08 204	0.17 457	0.18 470	0.22 375	0.33 529	0.18 448	0.40 594	0.22 475	0.17 492	0.20 517	0.23 559	0.07 328	0.05 263	0.07 290	0.07 370	0.07 361	0.05 200

w-ln-seven	0.24 585	0.14 561	0.55 635	0.19 446	0.14 570	0.26 585	0.22 563	0.35 590	0.60 641	0.29 589	0.39 588	0.30 559	0.22 548	0.21 534	0.26 593	0.09 464	0.09 542	0.11 546	0.10 530	0.11 544	0.10 521

MM-Stereo_test2	0.09 164	0.06 99	0.09 118	0.19 446	0.08 204	0.12 294	0.18 470	0.15 177	0.14 207	0.07 67	0.10 185	0.07 116	0.06 62	0.12 281	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.05 161	0.03 2

ISRNet	0.18 517	0.08 335	0.19 517	0.19 446	0.13 549	0.15 405	0.12 93	0.30 524	0.32 522	0.21 502	0.25 473	0.27 531	0.17 492	0.17 455	0.20 518	0.20 635	0.08 509	0.14 594	0.14 599	0.14 592	0.17 627

FACV-RUCA	0.13 377	0.11 503	0.12 280	0.19 446	0.12 526	0.15 405	0.15 311	0.22 375	0.20 371	0.15 371	0.16 318	0.14 341	0.16 469	0.14 362	0.13 381	0.07 328	0.05 263	0.08 384	0.06 272	0.10 521	0.08 448

rvit_0105_3	0.15 459	0.09 415	0.14 367	0.19 446	0.12 526	0.15 405	0.25 602	0.25 437	0.29 497	0.15 371	0.17 340	0.20 448	0.13 399	0.17 455	0.14 419	0.13 587	0.11 575	0.12 566	0.14 599	0.07 361	0.06 295

ITSA-stereo	0.15 459	0.10 477	0.14 367	0.19 446	0.08 204	0.12 294	0.14 228	0.30 524	0.49 614	0.17 418	0.19 378	0.22 475	0.15 441	0.17 455	0.16 466	0.10 505	0.06 407	0.08 384	0.08 443	0.08 425	0.08 448

U	0.08 77	0.07 217	0.09 118	0.19 446	0.10 442	0.10 191	0.13 163	0.12 81	0.17 298	0.07 67	0.07 60	0.06 39	0.05 14	0.07 4	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.04 54	0.06 282	0.05 200

rvit_stereo_ft	0.12 351	0.07 217	0.13 330	0.19 446	0.10 442	0.12 294	0.17 421	0.16 215	0.16 269	0.12 292	0.13 274	0.15 370	0.10 295	0.14 362	0.13 381	0.09 464	0.06 407	0.08 384	0.07 370	0.07 361	0.05 200

DispNO	0.14 414	0.08 335	0.17 481	0.19 446	0.12 526	0.11 242	0.21 553	0.23 396	0.29 497	0.17 418	0.23 433	0.18 422	0.17 492	0.15 386	0.15 450	0.07 328	0.05 263	0.08 384	0.08 443	0.07 361	0.06 295

plain	0.10 232	0.08 335	0.10 182	0.19 446	0.09 330	0.10 191	0.15 311	0.14 136	0.13 175	0.13 322	0.15 305	0.09 210	0.12 359	0.13 333	0.12 339	0.07 328	0.05 263	0.09 467	0.06 272	0.06 282	0.06 295

MIF-Stereo (partial)	0.11 280	0.06 99	0.10 182	0.19 446	0.10 442	0.10 191	0.11 61	0.17 254	0.18 329	0.14 344	0.16 318	0.09 210	0.11 328	0.12 281	0.12 339	0.08 404	0.05 263	0.08 384	0.07 370	0.06 282	0.07 382

CASnet	0.09 164	0.09 415	0.09 118	0.19 446	0.06 27	0.07 39	0.11 61	0.18 287	0.14 207	0.11 251	0.10 185	0.09 210	0.07 174	0.10 120	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.10 515	0.08 443	0.05 161	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
fast-acv-ft	0.18 517	0.11 503	0.19 517	0.19 446	0.12 526	0.24 564	0.21 553	0.25 437	0.34 541	0.22 518	0.34 560	0.27 531	0.20 535	0.21 534	0.23 559	0.09 464	0.09 542	0.08 384	0.10 530	0.08 425	0.07 382

Wz-Net-TNSev	0.29 617	0.20 611	0.65 648	0.19 446	0.15 590	0.38 634	0.27 618	0.35 590	0.55 628	0.34 612	0.42 611	0.45 629	0.38 631	0.32 607	0.30 620	0.12 561	0.13 606	0.10 515	0.12 584	0.15 608	0.14 600

TestStereo1	0.13 377	0.08 335	0.08 56	0.19 446	0.08 204	0.18 476	0.29 634	0.23 396	0.16 269	0.17 418	0.20 390	0.16 386	0.10 295	0.12 281	0.13 381	0.06 166	0.06 407	0.08 384	0.06 272	0.05 161	0.05 200

RAFT+CT+SA	0.13 377	0.11 503	0.09 118	0.19 446	0.09 330	0.15 405	0.28 624	0.22 375	0.22 401	0.15 371	0.26 490	0.10 245	0.10 295	0.11 188	0.12 339	0.05 51	0.04 25	0.07 290	0.08 443	0.07 361	0.06 295

SA-5K	0.13 377	0.08 335	0.08 56	0.19 446	0.08 204	0.18 476	0.29 634	0.23 396	0.16 269	0.17 418	0.20 390	0.16 386	0.10 295	0.12 281	0.13 381	0.06 166	0.06 407	0.08 384	0.06 272	0.05 161	0.05 200

test_4	0.10 232	0.10 477	0.08 56	0.19 446	0.09 330	0.08 77	0.22 563	0.15 177	0.17 298	0.12 292	0.18 367	0.12 295	0.09 256	0.08 25	0.11 278	0.04 11	0.04 25	0.08 384	0.08 443	0.04 48	0.03 2

iRaft-Stereo_5w	0.12 351	0.09 415	0.12 280	0.19 446	0.08 204	0.09 129	0.12 93	0.21 351	0.21 387	0.19 465	0.14 288	0.11 275	0.09 256	0.20 517	0.16 466	0.05 51	0.05 263	0.07 290	0.06 272	0.05 161	0.06 295

dd	0.15 459	0.16 579	0.16 451	0.19 446	0.09 330	0.15 405	0.18 470	0.21 351	0.25 451	0.23 531	0.20 390	0.21 457	0.09 256	0.21 534	0.16 466	0.10 505	0.06 407	0.08 384	0.06 272	0.08 425	0.06 295

DAS	0.15 459	0.08 335	0.18 505	0.19 446	0.10 442	0.19 500	0.17 421	0.27 477	0.29 497	0.18 448	0.25 473	0.21 457	0.15 441	0.16 421	0.12 339	0.08 404	0.06 407	0.06 180	0.06 272	0.07 361	0.07 382

SepStereo	0.15 459	0.08 335	0.18 505	0.19 446	0.10 442	0.19 500	0.17 421	0.27 477	0.29 497	0.18 448	0.25 473	0.21 457	0.15 441	0.25 573	0.12 339	0.08 404	0.06 407	0.06 180	0.06 272	0.07 361	0.07 382

AASNet	0.16 482	0.08 335	0.12 280	0.19 446	0.09 330	0.18 476	0.15 311	0.37 603	0.37 561	0.19 465	0.23 433	0.20 448	0.16 469	0.17 455	0.20 518	0.10 505	0.08 509	0.08 384	0.07 370	0.09 488	0.09 492

GMOStereo	0.11 280	0.09 415	0.07 11	0.19 446	0.08 204	0.12 294	0.28 624	0.13 106	0.17 298	0.11 251	0.17 340	0.14 341	0.12 359	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 263	0.09 467	0.07 370	0.04 48	0.04 71

error version	0.11 280	0.09 415	0.07 11	0.19 446	0.08 204	0.12 294	0.28 624	0.13 106	0.17 298	0.11 251	0.17 340	0.14 341	0.12 359	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 263	0.09 467	0.07 370	0.04 48	0.04 71

test-v	0.11 280	0.09 415	0.07 11	0.19 446	0.08 204	0.12 294	0.28 624	0.13 106	0.17 298	0.11 251	0.17 340	0.14 341	0.12 359	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 263	0.09 467	0.07 370	0.04 48	0.04 71

LCNet	0.11 280	0.07 217	0.09 118	0.19 446	0.09 330	0.08 77	0.15 311	0.21 351	0.15 232	0.11 251	0.15 305	0.16 386	0.11 328	0.12 281	0.11 278	0.05 51	0.04 25	0.08 384	0.07 370	0.06 282	0.15 607

AAGNet	0.11 280	0.07 217	0.16 451	0.19 446	0.09 330	0.08 77	0.13 163	0.18 287	0.13 175	0.16 399	0.21 413	0.13 321	0.14 423	0.11 188	0.14 419	0.06 166	0.04 25	0.09 467	0.06 272	0.06 282	0.05 200

PSM-AAD	0.11 280	0.07 217	0.10 182	0.19 446	0.09 330	0.10 191	0.15 311	0.20 328	0.13 175	0.12 292	0.14 288	0.18 422	0.11 328	0.11 188	0.10 198	0.05 51	0.05 263	0.09 467	0.08 443	0.06 282	0.14 600

ROB_FTStereo_v2	0.11 280	0.09 415	0.16 451	0.19 446	0.08 204	0.06 12	0.12 93	0.16 215	0.13 175	0.15 371	0.16 318	0.14 341	0.12 359	0.11 188	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.08 384	0.06 272	0.08 425	0.07 382

ROB_FTStereo	0.11 280	0.09 415	0.16 451	0.19 446	0.08 204	0.06 12	0.11 61	0.16 215	0.13 175	0.15 371	0.16 318	0.14 341	0.12 359	0.11 188	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.08 384	0.06 272	0.08 425	0.07 382

KYRaft	0.11 280	0.07 217	0.10 182	0.19 446	0.09 330	0.08 77	0.15 311	0.22 375	0.12 134	0.13 322	0.16 318	0.20 448	0.10 295	0.12 281	0.10 198	0.05 51	0.04 25	0.08 384	0.08 443	0.06 282	0.16 618

GrayStereo	0.11 280	0.06 99	0.11 236	0.19 446	0.09 330	0.09 129	0.16 380	0.18 287	0.17 298	0.14 344	0.17 340	0.17 408	0.11 328	0.12 281	0.11 278	0.05 51	0.05 263	0.07 290	0.06 272	0.05 161	0.10 521

iGMRVC	0.11 280	0.09 415	0.16 451	0.19 446	0.08 204	0.06 12	0.12 93	0.16 215	0.13 175	0.15 371	0.16 318	0.14 341	0.12 359	0.11 188	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.08 384	0.06 272	0.08 425	0.07 382

IRAFT_RVC	0.12 351	0.08 335	0.16 451	0.19 446	0.08 204	0.07 39	0.15 311	0.24 420	0.23 413	0.14 344	0.14 288	0.15 370	0.12 359	0.12 281	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.09 467	0.06 272	0.06 282	0.06 295

CRE-IMP	0.11 280	0.09 415	0.16 451	0.19 446	0.08 204	0.10 191	0.12 93	0.18 287	0.10 66	0.14 344	0.13 274	0.13 321	0.12 359	0.12 281	0.11 278	0.07 328	0.04 25	0.08 384	0.06 272	0.08 425	0.08 448

test-2	0.11 280	0.09 415	0.07 11	0.19 446	0.08 204	0.12 294	0.28 624	0.13 106	0.17 298	0.11 251	0.17 340	0.14 341	0.12 359	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 263	0.09 467	0.07 370	0.04 48	0.04 71

cross-raft	0.10 232	0.09 415	0.09 118	0.19 446	0.07 125	0.11 242	0.25 602	0.13 106	0.15 232	0.08 120	0.11 235	0.12 295	0.10 295	0.09 58	0.11 278	0.05 51	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.04 48	0.04 71

test-1	0.10 232	0.07 217	0.16 451	0.19 446	0.08 204	0.11 242	0.24 587	0.14 136	0.18 329	0.09 171	0.07 60	0.09 210	0.08 222	0.07 4	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.04 48	0.04 71

RAFT-IKP	0.11 280	0.09 415	0.16 451	0.19 446	0.08 204	0.06 12	0.12 93	0.16 215	0.13 175	0.15 371	0.16 318	0.14 341	0.12 359	0.11 188	0.10 198	0.06 166	0.04 25	0.08 384	0.06 272	0.08 425	0.07 382

ARAFT	0.12 351	0.08 335	0.17 481	0.19 446	0.09 330	0.14 379	0.18 470	0.20 328	0.12 134	0.12 292	0.13 274	0.14 341	0.11 328	0.15 386	0.12 339	0.06 166	0.05 263	0.10 515	0.09 490	0.05 161	0.04 71

delet	0.17 503	0.08 335	0.17 481	0.19 446	0.11 492	0.20 516	0.21 553	0.30 524	0.37 561	0.17 418	0.26 490	0.19 436	0.19 523	0.19 492	0.21 538	0.08 404	0.08 509	0.09 467	0.11 564	0.06 282	0.06 295

UNet	0.17 503	0.09 415	0.18 505	0.19 446	0.12 526	0.27 595	0.19 510	0.33 566	0.29 497	0.21 502	0.24 445	0.23 493	0.19 523	0.19 492	0.18 499	0.07 328	0.06 407	0.08 384	0.07 370	0.08 425	0.06 295

EDNetEfficientorigin	7.91 691	0.31 644	153.02 716	0.19 446	0.09 330	0.21 533	0.16 380	0.22 375	0.59 637	0.72 660	0.67 650	0.42 622	0.50 652	0.24 568	0.39 645	0.08 404	0.07 479	0.08 384	0.07 370	0.12 559	0.10 521

acv_ft	0.15 459	0.09 415	0.15 415	0.19 446	0.10 442	0.16 435	0.17 421	0.25 437	0.33 529	0.19 465	0.26 490	0.21 457	0.17 492	0.17 455	0.18 499	0.07 328	0.06 407	0.06 180	0.06 272	0.08 425	0.06 295

DMCA	0.14 414	0.09 415	0.16 451	0.19 446	0.09 330	0.15 405	0.17 421	0.23 396	0.27 475	0.14 344	0.19 378	0.17 408	0.18 507	0.15 386	0.17 481	0.10 505	0.06 407	0.08 384	0.06 272	0.09 488	0.10 521

RYNet	0.22 562	0.12 521	0.22 544	0.19 446	0.17 616	0.46 641	0.26 611	0.38 611	0.48 607	0.24 540	0.28 513	0.34 592	0.23 556	0.20 517	0.30 620	0.10 505	0.06 407	0.09 467	0.09 490	0.13 578	0.15 607

iResNet	0.13 377	0.10 477	0.18 505	0.19 446	0.08 204	0.13 345	0.18 470	0.20 328	0.26 465	0.15 371	0.23 433	0.15 370	0.13 399	0.14 362	0.14 419	0.06 166	0.04 25	0.06 180	0.05 182	0.06 282	0.05 200

SGM-Forest	0.20 541	0.14 561	0.18 505	0.19 446	0.13 549	0.20 516	0.22 563	0.33 566	0.30 507	0.24 540	0.29 525	0.28 541	0.19 523	0.23 558	0.17 481	0.15 605	0.16 625	0.15 606	0.14 599	0.12 559	0.12 561
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
aanet-new-12k	0.08 77	0.09 415	0.07 11	0.20 512	0.08 204	0.08 77	0.13 163	0.12 81	0.13 175	0.08 120	0.08 114	0.05 5	0.07 174	0.09 58	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.06 282	0.04 71

DStereoO	0.24 585	0.18 601	0.18 505	0.20 512	0.14 570	0.21 533	0.19 510	0.32 546	0.41 580	0.29 589	0.21 413	0.32 581	0.27 585	0.41 644	0.27 601	0.46 665	0.12 591	0.31 653	0.11 564	0.15 608	0.12 561

WQFJA1	0.10 232	0.07 217	0.08 56	0.20 512	0.09 330	0.12 294	0.17 421	0.17 254	0.17 298	0.09 171	0.10 185	0.08 175	0.10 295	0.12 281	0.11 278	0.06 166	0.07 479	0.07 290	0.06 272	0.06 282	0.05 200

NLMM	0.10 232	0.07 217	0.08 56	0.20 512	0.09 330	0.12 294	0.17 421	0.17 254	0.17 298	0.09 171	0.10 185	0.08 175	0.10 295	0.12 281	0.11 278	0.06 166	0.07 479	0.07 290	0.06 272	0.06 282	0.05 200

TCMNet	0.19 529	0.12 521	0.19 517	0.20 512	0.18 623	0.20 516	0.24 587	0.27 477	0.36 554	0.23 531	0.26 490	0.25 513	0.19 523	0.19 492	0.23 559	0.13 587	0.11 575	0.11 546	0.12 584	0.13 578	0.12 561

YMNet	0.20 541	0.12 521	0.19 517	0.20 512	0.14 570	0.26 585	0.23 574	0.32 546	0.34 541	0.27 565	0.34 560	0.30 559	0.18 507	0.18 477	0.22 547	0.10 505	0.13 606	0.10 515	0.10 530	0.08 425	0.09 492

YMNet_1	0.20 541	0.12 521	0.19 517	0.20 512	0.14 570	0.26 585	0.23 574	0.32 546	0.34 541	0.27 565	0.34 560	0.30 559	0.18 507	0.18 477	0.22 547	0.10 505	0.13 606	0.10 515	0.10 530	0.08 425	0.09 492

RAStereo	0.10 232	0.09 415	0.08 56	0.20 512	0.08 204	0.13 345	0.18 470	0.15 177	0.17 298	0.10 216	0.12 256	0.05 5	0.06 62	0.09 58	0.08 25	0.07 328	0.05 263	0.07 290	0.05 182	0.05 161	0.04 71

MoCha-V2	0.08 77	0.05 36	0.10 182	0.20 512	0.07 125	0.09 129	0.14 228	0.11 54	0.08 24	0.07 67	0.08 114	0.07 116	0.06 62	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.04 48	0.04 71

GMStereo_Zeroshot	0.16 482	0.13 549	0.24 557	0.20 512	0.10 442	0.17 457	0.13 163	0.29 510	0.25 451	0.23 531	0.32 544	0.25 513	0.11 328	0.19 492	0.14 419	0.09 464	0.06 407	0.11 546	0.06 272	0.12 559	0.08 448

LL-Strereo	0.13 377	0.09 415	0.11 236	0.20 512	0.10 442	0.11 242	0.18 470	0.32 546	0.24 430	0.15 371	0.15 305	0.14 341	0.13 399	0.19 492	0.11 278	0.06 166	0.04 25	0.09 467	0.08 443	0.04 48	0.05 200

Wz-Net-MNSev	0.22 562	0.13 549	0.31 590	0.20 512	0.14 570	0.36 630	0.24 587	0.33 566	0.44 598	0.28 580	0.40 594	0.38 607	0.19 523	0.24 568	0.25 582	0.09 464	0.07 479	0.09 467	0.09 490	0.12 559	0.10 521

test_5	0.14 414	0.12 521	0.08 56	0.20 512	0.10 442	0.14 379	0.29 634	0.21 351	0.24 430	0.18 448	0.28 513	0.11 275	0.15 441	0.12 281	0.13 381	0.06 166	0.05 263	0.07 290	0.08 443	0.08 425	0.07 382

test_3	0.10 232	0.09 415	0.10 182	0.20 512	0.08 204	0.13 345	0.26 611	0.14 136	0.21 387	0.10 216	0.10 185	0.09 210	0.09 256	0.08 25	0.11 278	0.05 51	0.04 25	0.08 384	0.07 370	0.04 48	0.04 71

GwcNet-ADL	0.13 377	0.08 335	0.14 367	0.20 512	0.09 330	0.11 242	0.20 533	0.30 524	0.24 430	0.13 322	0.14 288	0.18 422	0.14 423	0.13 333	0.14 419	0.07 328	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.07 361	0.06 295

sAnonymous2	0.13 377	0.12 521	0.24 557	0.20 512	0.12 526	0.17 457	0.13 163	0.26 455	0.21 387	0.11 251	0.11 235	0.13 321	0.08 222	0.10 120	0.10 198	0.09 464	0.05 263	0.08 384	0.06 272	0.15 608	0.10 521

CroCo_RVC	0.13 377	0.12 521	0.24 557	0.20 512	0.12 526	0.17 457	0.13 163	0.26 455	0.21 387	0.11 251	0.11 235	0.13 321	0.08 222	0.10 120	0.10 198	0.09 464	0.05 263	0.08 384	0.06 272	0.15 608	0.10 521

RAFT + AFF	0.13 377	0.07 217	0.20 529	0.20 512	0.10 442	0.14 379	0.24 587	0.26 455	0.20 371	0.11 251	0.10 185	0.12 295	0.10 295	0.15 386	0.12 339	0.07 328	0.06 407	0.09 467	0.08 443	0.06 282	0.08 448

ccnet	0.29 617	0.28 639	0.23 553	0.20 512	0.28 648	0.41 639	0.21 553	0.45 639	0.33 529	0.36 616	0.46 619	0.36 598	0.30 608	0.39 636	0.42 652	0.23 648	0.14 615	0.21 630	0.17 626	0.23 637	0.18 630

MMNet	0.17 503	0.09 415	0.16 451	0.20 512	0.11 492	0.27 595	0.20 533	0.25 437	0.41 580	0.22 518	0.30 532	0.21 457	0.20 535	0.17 455	0.20 518	0.06 166	0.06 407	0.07 290	0.07 370	0.08 425	0.07 382

psm_up	0.18 517	0.10 477	0.18 505	0.20 512	0.11 492	0.17 457	0.19 510	0.37 603	0.34 541	0.21 502	0.28 513	0.29 549	0.24 562	0.20 517	0.22 547	0.09 464	0.10 563	0.11 546	0.11 564	0.08 425	0.08 448

UPFNet	0.16 482	0.08 335	0.12 280	0.20 512	0.12 526	0.20 516	0.23 574	0.28 496	0.26 465	0.17 418	0.24 445	0.22 475	0.19 523	0.19 492	0.21 538	0.09 464	0.07 479	0.08 384	0.09 490	0.08 425	0.06 295

FADNet_RVC	0.16 482	0.14 561	0.40 615	0.20 512	0.11 492	0.13 345	0.13 163	0.26 455	0.22 401	0.21 502	0.23 433	0.20 448	0.17 492	0.14 362	0.16 466	0.08 404	0.08 509	0.12 566	0.09 490	0.11 544	0.10 521

STTStereo	0.18 517	0.12 521	0.27 572	0.20 512	0.11 492	0.16 435	0.21 553	0.29 510	0.23 413	0.21 502	0.30 532	0.29 549	0.18 507	0.20 517	0.19 512	0.12 561	0.11 575	0.11 546	0.14 599	0.09 488	0.08 448

stereogan	0.22 562	0.11 503	0.21 538	0.20 512	0.12 526	0.31 610	0.19 510	0.35 590	0.44 598	0.22 518	0.39 588	0.35 596	0.27 585	0.33 610	0.22 547	0.10 505	0.12 591	0.10 515	0.10 530	0.14 592	0.13 583

ADCMid	0.25 597	0.15 571	0.40 615	0.20 512	0.14 570	0.25 575	0.26 611	0.34 575	0.38 568	0.36 616	0.44 616	0.34 592	0.40 637	0.35 619	0.33 633	0.10 505	0.09 542	0.11 546	0.11 564	0.13 578	0.12 561

ADCRef	0.19 529	0.12 521	0.41 618	0.20 512	0.12 526	0.22 542	0.18 470	0.32 546	0.36 554	0.26 559	0.32 544	0.17 408	0.23 556	0.24 568	0.24 572	0.07 328	0.06 407	0.09 467	0.09 490	0.08 425	0.08 448

AnyNet_C32	0.26 606	0.16 579	0.36 606	0.20 512	0.16 601	0.25 575	0.30 641	0.32 546	0.44 598	0.31 600	0.49 623	0.30 559	0.33 618	0.40 641	0.33 633	0.12 561	0.12 591	0.12 566	0.14 599	0.14 592	0.15 607

ADCP+	0.20 541	0.10 477	0.33 597	0.20 512	0.12 526	0.22 542	0.26 611	0.31 535	0.34 541	0.26 559	0.37 574	0.22 475	0.22 548	0.27 578	0.27 601	0.09 464	0.06 407	0.08 384	0.08 443	0.09 488	0.10 521

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 503	0.10 477	0.22 544	0.20 512	0.10 442	0.15 405	0.18 470	0.31 535	0.25 451	0.21 502	0.30 532	0.25 513	0.17 492	0.21 534	0.20 518	0.09 464	0.06 407	0.08 384	0.08 443	0.07 361	0.08 448
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	0.20 541	0.21 617	0.23 553	0.20 512	0.10 442	0.19 500	0.17 421	0.36 597	0.25 451	0.27 565	0.33 556	0.27 531	0.24 562	0.20 517	0.20 518	0.15 605	0.12 591	0.17 616	0.14 599	0.10 521	0.08 448

StereoDRNet-Refined	0.17 503	0.12 521	0.15 415	0.20 512	0.09 330	0.18 476	0.18 470	0.26 455	0.23 413	0.26 559	0.40 594	0.22 475	0.17 492	0.21 534	0.20 518	0.08 404	0.05 263	0.09 467	0.10 530	0.07 361	0.07 382
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
TS12	0.08 77	0.06 99	0.09 118	0.21 544	0.07 125	0.11 242	0.13 163	0.11 54	0.09 45	0.10 216	0.10 185	0.08 175	0.10 295	0.09 58	0.12 339	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.03 1	0.04 71

Selective-IGEV-i16pa	18.58 704	3.30 689	1.09 675	0.21 544	0.18 623	103.68 717	0.28 624	19.87 709	40.73 717	4.16 691	56.45 717	8.07 696	2.59 691	123.95 718	5.89 694	0.18 627	0.12 591	0.09 467	0.12 584	0.12 559	0.51 668

WQFJX	0.10 232	0.07 217	0.09 118	0.21 544	0.09 330	0.12 294	0.16 380	0.18 287	0.17 298	0.12 292	0.10 185	0.07 116	0.09 256	0.12 281	0.10 198	0.06 166	0.07 479	0.06 180	0.05 182	0.06 282	0.05 200

rvit_105_1	0.19 529	0.11 503	0.25 562	0.21 544	0.16 601	0.21 533	0.27 618	0.31 535	0.41 580	0.19 465	0.20 390	0.22 475	0.17 492	0.19 492	0.17 481	0.12 561	0.12 591	0.13 581	0.15 615	0.08 425	0.07 382

Selective-RAFT	0.11 280	0.10 477	0.11 236	0.21 544	0.08 204	0.16 435	0.13 163	0.20 328	0.22 401	0.10 216	0.10 185	0.11 275	0.10 295	0.15 386	0.11 278	0.05 51	0.05 263	0.06 180	0.05 182	0.06 282	0.05 200

Wz-Net-LNSev	0.22 562	0.16 579	0.38 612	0.21 544	0.13 549	0.25 575	0.23 574	0.32 546	0.43 593	0.30 594	0.41 605	0.31 572	0.18 507	0.22 547	0.25 582	0.10 505	0.09 542	0.08 384	0.08 443	0.12 559	0.11 548

LMCR-Stereo	0.15 459	0.08 335	0.13 330	0.21 544	0.09 330	0.17 457	0.20 533	0.27 477	0.19 348	0.24 540	0.24 445	0.23 493	0.17 492	0.20 517	0.17 481	0.07 328	0.06 407	0.08 384	0.06 272	0.10 521	0.08 448

DGSMNet	0.24 585	0.19 605	0.33 597	0.21 544	0.24 641	0.24 564	0.20 533	0.35 590	0.41 580	0.24 540	0.32 544	0.38 607	0.21 539	0.29 596	0.23 559	0.12 561	0.11 575	0.14 594	0.16 619	0.23 637	0.23 641

FAT-Stereo	0.20 541	0.12 521	0.22 544	0.21 544	0.12 526	0.17 457	0.18 470	0.34 575	0.39 571	0.27 565	0.37 574	0.34 592	0.32 616	0.21 534	0.20 518	0.09 464	0.11 575	0.10 515	0.09 490	0.11 544	0.14 600

FADNet-RVC	0.20 541	0.20 611	0.38 612	0.21 544	0.16 601	0.20 516	0.15 311	0.26 455	0.26 465	0.26 559	0.32 544	0.26 523	0.21 539	0.22 547	0.19 512	0.12 561	0.13 606	0.12 566	0.14 599	0.13 578	0.18 630

S-Stereo	0.20 541	0.12 521	0.25 562	0.21 544	0.13 549	0.20 516	0.18 470	0.32 546	0.43 593	0.23 531	0.36 567	0.28 541	0.30 608	0.19 492	0.22 547	0.09 464	0.12 591	0.10 515	0.10 530	0.13 578	0.13 583

edge stereo	0.22 562	0.13 549	0.20 529	0.21 544	0.13 549	0.23 559	0.16 380	0.32 546	0.42 588	0.32 606	0.40 594	0.38 607	0.35 626	0.25 573	0.24 572	0.13 587	0.11 575	0.14 594	0.11 564	0.12 559	0.13 583

RTSC	0.23 578	0.12 521	0.28 577	0.21 544	0.13 549	0.28 602	0.16 380	0.35 590	0.66 653	0.27 565	0.33 556	0.30 559	0.21 539	0.31 600	0.29 613	0.10 505	0.08 509	0.09 467	0.10 530	0.13 578	0.13 583

ADCS	0.29 617	0.18 601	0.45 622	0.21 544	0.17 616	0.28 602	0.23 574	0.41 625	0.63 648	0.40 626	0.49 623	0.40 619	0.36 628	0.39 636	0.40 648	0.13 587	0.12 591	0.13 581	0.14 599	0.16 617	0.16 618

ADCPNet	0.25 597	0.16 579	0.61 645	0.21 544	0.15 590	0.35 629	0.25 602	0.32 546	0.35 550	0.30 594	0.40 594	0.36 598	0.28 596	0.28 590	0.32 628	0.12 561	0.10 563	0.11 546	0.12 584	0.14 592	0.13 583

CVANet_RVC	0.18 517	0.10 477	0.14 367	0.21 544	0.10 442	0.18 476	0.17 421	0.34 575	0.33 529	0.22 518	0.31 540	0.28 541	0.18 507	0.23 558	0.17 481	0.12 561	0.08 509	0.12 566	0.11 564	0.09 488	0.07 382

SANet	0.24 585	0.14 561	0.28 577	0.21 544	0.11 492	0.27 595	0.24 587	0.38 611	0.64 649	0.36 616	0.40 594	0.43 625	0.26 577	0.27 578	0.24 572	0.12 561	0.09 542	0.10 515	0.09 490	0.13 578	0.11 548

DStereoFS	0.27 608	0.22 621	0.31 590	0.22 561	0.15 590	0.22 542	0.20 533	0.50 650	0.48 607	0.28 580	0.44 616	0.33 585	0.34 623	0.52 654	0.29 613	0.12 561	0.11 575	0.15 606	0.13 595	0.16 617	0.16 618

WQFJX1	0.10 232	0.07 217	0.08 56	0.22 561	0.09 330	0.12 294	0.17 421	0.18 287	0.17 298	0.10 216	0.09 149	0.07 116	0.10 295	0.11 188	0.09 101	0.07 328	0.08 509	0.07 290	0.06 272	0.05 161	0.04 71

NLMM1	0.11 280	0.09 415	0.07 11	0.22 561	0.10 442	0.12 294	0.20 533	0.18 287	0.20 371	0.12 292	0.11 235	0.07 116	0.09 256	0.11 188	0.11 278	0.08 404	0.08 509	0.07 290	0.06 272	0.04 48	0.04 71

w-ln-seven-2	0.20 541	0.14 561	0.37 610	0.22 561	0.12 526	0.20 516	0.21 553	0.28 496	0.37 561	0.25 553	0.37 574	0.27 531	0.22 548	0.21 534	0.23 559	0.08 404	0.08 509	0.09 467	0.09 490	0.10 521	0.09 492

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 77	0.06 99	0.09 118	0.22 561	0.06 27	0.08 77	0.12 93	0.10 31	0.10 66	0.07 67	0.07 60	0.06 39	0.05 14	0.11 188	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.06 282	0.04 71

UGAM	0.13 377	0.10 477	0.09 118	0.22 561	0.08 204	0.12 294	0.20 533	0.17 254	0.23 413	0.21 502	0.16 318	0.13 321	0.13 399	0.19 492	0.12 339	0.07 328	0.05 263	0.13 581	0.11 564	0.07 361	0.05 200

CroCo-Stereo Lap2	0.09 164	0.09 415	0.08 56	0.22 561	0.09 330	0.09 129	0.19 510	0.16 215	0.12 134	0.09 171	0.10 185	0.05 5	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.06 166	0.06 407	0.07 290	0.05 182	0.05 161	0.05 200

BUS	0.14 414	0.09 415	0.14 367	0.22 561	0.10 442	0.19 500	0.14 228	0.34 575	0.19 348	0.17 418	0.22 424	0.16 386	0.13 399	0.15 386	0.13 381	0.08 404	0.06 407	0.10 515	0.09 490	0.07 361	0.07 382

RAFT_CTSACE	0.12 351	0.09 415	0.10 182	0.22 561	0.08 204	0.12 294	0.24 587	0.18 287	0.16 269	0.20 488	0.27 499	0.13 321	0.07 174	0.13 333	0.09 101	0.05 51	0.06 407	0.08 384	0.07 370	0.04 48	0.04 71

BSDual-CNN	0.15 459	0.09 415	0.14 367	0.22 561	0.10 442	0.14 379	0.15 311	0.34 575	0.19 348	0.17 418	0.22 424	0.25 513	0.16 469	0.15 386	0.14 419	0.08 404	0.06 407	0.10 515	0.09 490	0.07 361	0.07 382

hknet	0.15 459	0.11 503	0.13 330	0.22 561	0.11 492	0.14 379	0.15 311	0.34 575	0.25 451	0.17 418	0.22 424	0.22 475	0.18 507	0.17 455	0.12 339	0.07 328	0.06 407	0.10 515	0.09 490	0.07 361	0.07 382

WZ-Net	0.28 613	0.17 590	0.78 665	0.22 561	0.16 601	0.34 621	0.29 634	0.39 615	0.57 633	0.24 540	0.55 634	0.37 603	0.24 562	0.33 610	0.35 636	0.09 464	0.08 509	0.09 467	0.10 530	0.14 592	0.16 618

DDUNet	0.22 562	0.17 590	0.21 538	0.22 561	0.15 590	0.25 575	0.24 587	0.29 510	0.30 507	0.31 600	0.36 567	0.33 585	0.25 571	0.24 568	0.20 518	0.18 627	0.13 606	0.17 616	0.11 564	0.16 617	0.16 618

PSMNet-ADL	0.15 459	0.12 521	0.13 330	0.22 561	0.09 330	0.13 345	0.20 533	0.26 455	0.23 413	0.18 448	0.20 390	0.24 499	0.16 469	0.18 477	0.17 481	0.08 404	0.08 509	0.08 384	0.11 564	0.08 425	0.07 382

CroCo-Stereo	0.09 164	0.08 335	0.08 56	0.22 561	0.09 330	0.09 129	0.19 510	0.15 177	0.12 134	0.07 67	0.07 60	0.08 175	0.06 62	0.08 25	0.07 1	0.07 328	0.05 263	0.06 180	0.04 54	0.05 161	0.04 71
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
ICVP	0.15 459	0.09 415	0.12 280	0.22 561	0.09 330	0.17 457	0.21 553	0.25 437	0.23 413	0.18 448	0.30 532	0.26 523	0.18 507	0.17 455	0.14 419	0.09 464	0.07 479	0.08 384	0.07 370	0.07 361	0.07 382
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.17 503	0.12 521	0.15 415	0.22 561	0.11 492	0.19 500	0.17 421	0.32 546	0.48 607	0.20 488	0.25 473	0.17 408	0.13 399	0.21 534	0.16 466	0.10 505	0.06 407	0.08 384	0.07 370	0.09 488	0.08 448

FADNet-RVC-Resample	0.16 482	0.11 503	0.31 590	0.22 561	0.11 492	0.19 500	0.14 228	0.25 437	0.24 430	0.24 540	0.27 499	0.20 448	0.15 441	0.16 421	0.15 450	0.07 328	0.08 509	0.12 566	0.10 530	0.09 488	0.10 521

G-Net	0.24 585	0.16 579	0.36 606	0.22 561	0.16 601	0.51 647	0.23 574	0.29 510	0.34 541	0.36 616	0.38 580	0.31 572	0.29 604	0.27 578	0.26 593	0.11 536	0.09 542	0.12 566	0.09 490	0.16 617	0.13 583

ADCL	0.24 585	0.11 503	0.47 627	0.22 561	0.12 526	0.34 621	0.29 634	0.29 510	0.56 631	0.24 540	0.46 619	0.30 559	0.30 608	0.29 596	0.29 613	0.08 404	0.07 479	0.09 467	0.09 490	0.10 521	0.10 521

AnyNet_C01	0.36 634	0.25 631	1.37 679	0.22 561	0.17 616	0.48 645	0.27 618	0.35 590	0.39 571	0.39 623	0.74 658	0.46 633	0.38 631	0.45 646	0.47 657	0.13 587	0.13 606	0.13 581	0.14 599	0.14 592	0.15 607

DRN-Test	0.19 529	0.11 503	0.20 529	0.22 561	0.10 442	0.22 542	0.22 563	0.39 615	0.37 561	0.24 540	0.32 544	0.26 523	0.21 539	0.22 547	0.24 572	0.11 536	0.07 479	0.11 546	0.10 530	0.09 488	0.07 382

StereoDRNet	0.18 517	0.11 503	0.17 481	0.22 561	0.11 492	0.21 533	0.22 563	0.37 603	0.33 529	0.24 540	0.28 513	0.30 559	0.19 523	0.20 517	0.20 518	0.09 464	0.08 509	0.11 546	0.09 490	0.09 488	0.07 382

XPNet_ROB	0.22 562	0.11 503	0.19 517	0.22 561	0.13 549	0.22 542	0.19 510	0.34 575	0.40 577	0.30 594	0.39 588	0.39 615	0.26 577	0.26 575	0.28 609	0.15 605	0.10 563	0.10 515	0.10 530	0.13 578	0.12 561

NLCSM	0.11 280	0.09 415	0.09 118	0.23 585	0.11 492	0.12 294	0.19 510	0.18 287	0.18 329	0.12 292	0.11 235	0.07 116	0.09 256	0.11 188	0.10 198	0.07 328	0.08 509	0.07 290	0.07 370	0.06 282	0.05 200

AIO-test2	0.10 232	0.08 335	0.10 182	0.23 585	0.08 204	0.11 242	0.10 32	0.23 396	0.23 413	0.08 120	0.09 149	0.08 175	0.05 14	0.10 120	0.08 25	0.06 166	0.05 263	0.08 384	0.09 490	0.05 161	0.05 200

AIO-test1	0.10 232	0.07 217	0.10 182	0.23 585	0.07 125	0.09 129	0.13 163	0.21 351	0.14 207	0.11 251	0.12 256	0.09 210	0.07 174	0.11 188	0.09 101	0.06 166	0.05 263	0.09 467	0.10 530	0.03 1	0.06 295

rvit_stereo_0075_2	0.17 503	0.12 521	0.25 562	0.23 585	0.16 601	0.13 345	0.10 32	0.30 524	0.27 475	0.20 488	0.28 513	0.22 475	0.15 441	0.18 477	0.13 381	0.16 621	0.10 563	0.17 616	0.10 530	0.10 521	0.09 492

CASS	0.13 377	0.12 521	0.11 236	0.23 585	0.09 330	0.15 405	0.17 421	0.18 287	0.19 348	0.17 418	0.18 367	0.15 370	0.15 441	0.14 362	0.14 419	0.09 464	0.06 407	0.10 515	0.08 443	0.09 488	0.07 382
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDG	0.21 553	0.17 590	0.19 517	0.23 585	0.15 590	0.30 609	0.20 533	0.33 566	0.35 550	0.23 531	0.28 513	0.31 572	0.27 585	0.20 517	0.22 547	0.15 605	0.12 591	0.13 581	0.09 490	0.14 592	0.14 600

TestStereo	0.13 377	0.14 561	0.11 236	0.23 585	0.08 204	0.15 405	0.21 553	0.20 328	0.23 413	0.14 344	0.24 445	0.16 386	0.12 359	0.16 421	0.14 419	0.05 51	0.06 407	0.08 384	0.06 272	0.09 488	0.05 200

RP	0.21 553	0.13 549	0.21 538	0.23 585	0.11 492	0.21 533	0.20 533	0.25 437	0.44 598	0.21 502	0.38 580	0.36 598	0.24 562	0.27 578	0.25 582	0.11 536	0.12 591	0.13 581	0.12 584	0.12 559	0.14 600

DLCB_ROB	0.18 517	0.10 477	0.15 415	0.23 585	0.11 492	0.24 564	0.18 470	0.29 510	0.28 490	0.27 565	0.28 513	0.28 541	0.24 562	0.19 492	0.20 518	0.08 404	0.08 509	0.09 467	0.09 490	0.07 361	0.07 382

zh-sn7	0.25 597	0.17 590	0.50 629	0.24 594	0.13 549	0.25 575	0.24 587	0.34 575	0.48 607	0.28 580	0.54 632	0.28 541	0.31 612	0.36 625	0.32 628	0.10 505	0.10 563	0.11 546	0.10 530	0.12 559	0.12 561

StereoVision	0.13 377	0.12 521	0.09 118	0.24 594	0.10 442	0.15 405	0.21 553	0.21 351	0.20 371	0.12 292	0.24 445	0.10 245	0.10 295	0.16 421	0.10 198	0.09 464	0.11 575	0.12 566	0.12 584	0.06 282	0.05 200

sCroCo_RVC	0.12 351	0.09 415	0.23 553	0.24 594	0.11 492	0.19 500	0.14 228	0.17 254	0.14 207	0.10 216	0.13 274	0.12 295	0.07 174	0.14 362	0.11 278	0.08 404	0.08 509	0.08 384	0.08 443	0.05 161	0.07 382

DMCA-RVC	0.17 503	0.10 477	0.15 415	0.24 594	0.11 492	0.18 476	0.18 470	0.25 437	0.24 430	0.21 502	0.26 490	0.25 513	0.27 585	0.18 477	0.20 518	0.12 561	0.08 509	0.13 581	0.10 530	0.10 521	0.08 448

SHD	0.26 606	0.15 571	0.30 588	0.24 594	0.18 623	0.22 542	0.15 311	0.38 611	0.71 657	0.32 606	0.41 605	0.36 598	0.28 596	0.32 607	0.29 613	0.12 561	0.11 575	0.14 594	0.13 595	0.16 617	0.20 636

RTS	0.45 647	0.19 605	3.26 685	0.24 594	0.15 590	0.74 664	0.20 533	0.36 597	0.76 664	0.42 633	0.43 614	0.31 572	0.41 642	0.53 657	0.35 636	0.10 505	0.08 509	0.13 581	0.12 584	0.15 608	0.15 607

RTSA	0.45 647	0.19 605	3.26 685	0.24 594	0.15 590	0.74 664	0.20 533	0.36 597	0.76 664	0.42 633	0.43 614	0.31 572	0.41 642	0.53 657	0.35 636	0.10 505	0.08 509	0.13 581	0.12 584	0.15 608	0.15 607

GANet	0.21 553	0.12 521	0.21 538	0.24 594	0.13 549	0.22 542	0.22 563	0.41 625	0.26 465	0.31 600	0.42 611	0.37 603	0.28 596	0.23 558	0.22 547	0.10 505	0.12 591	0.10 515	0.09 490	0.10 521	0.08 448

TDLM	0.17 503	0.12 521	0.13 330	0.24 594	0.10 442	0.18 476	0.18 470	0.36 597	0.30 507	0.21 502	0.28 513	0.28 541	0.18 507	0.23 558	0.18 499	0.11 536	0.07 479	0.10 515	0.10 530	0.08 425	0.08 448

MSMD_ROB	0.31 625	0.26 632	0.26 565	0.24 594	0.21 634	0.34 621	0.25 602	0.34 575	0.39 571	0.40 626	0.69 652	0.45 629	0.40 637	0.34 613	0.27 601	0.20 635	0.19 635	0.26 638	0.25 643	0.23 637	0.22 640

PWCDC_ROB	0.20 541	0.13 549	0.22 544	0.24 594	0.11 492	0.19 500	0.15 311	0.33 566	0.54 627	0.29 589	0.50 627	0.21 457	0.15 441	0.27 578	0.20 518	0.11 536	0.09 542	0.10 515	0.08 443	0.11 544	0.09 492

Wz-Net-SNSev	0.25 597	0.17 590	0.44 621	0.25 605	0.14 570	0.26 585	0.23 574	0.38 611	0.56 631	0.30 594	0.55 634	0.39 615	0.26 577	0.23 558	0.30 620	0.10 505	0.09 542	0.09 467	0.10 530	0.11 544	0.11 548

Nwc_Net	0.23 578	0.16 579	0.21 538	0.25 605	0.14 570	0.24 564	0.26 611	0.37 603	0.38 568	0.22 518	0.41 605	0.30 559	0.28 596	0.28 590	0.25 582	0.11 536	0.10 563	0.17 616	0.20 632	0.10 521	0.10 521

DANet	0.21 553	0.15 571	0.28 577	0.25 605	0.13 549	0.22 542	0.19 510	0.27 477	0.27 475	0.28 580	0.32 544	0.35 596	0.31 612	0.31 600	0.23 559	0.11 536	0.09 542	0.11 546	0.10 530	0.13 578	0.11 548
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NaN_ROB	0.22 562	0.19 605	0.24 557	0.25 605	0.13 549	0.29 606	0.26 611	0.33 566	0.41 580	0.31 600	0.31 540	0.32 581	0.23 556	0.30 599	0.21 538	0.11 536	0.17 630	0.10 515	0.10 530	0.08 425	0.09 492

ETE_ROB	0.23 578	0.17 590	0.22 544	0.25 605	0.13 549	0.26 585	0.29 634	0.31 535	0.36 554	0.28 580	0.36 567	0.45 629	0.26 577	0.27 578	0.26 593	0.11 536	0.08 509	0.12 566	0.09 490	0.14 592	0.13 583

DStereoSA	0.25 597	0.19 605	0.37 610	0.26 610	0.17 616	0.22 542	0.20 533	0.49 646	0.59 637	0.22 518	0.29 525	0.29 549	0.33 618	0.39 636	0.28 609	0.12 561	0.11 575	0.16 613	0.14 599	0.14 592	0.12 561

FC-DCNN v2	0.33 630	0.27 635	0.28 577	0.26 610	0.23 639	0.37 631	0.28 624	0.40 619	0.43 593	0.45 638	0.56 639	0.51 641	0.40 637	0.37 630	0.29 613	0.21 639	0.20 638	0.27 641	0.26 644	0.25 644	0.24 642

GASNet	0.22 562	0.23 623	0.33 597	0.26 610	0.17 616	0.26 585	0.16 380	0.44 636	0.42 588	0.27 565	0.24 445	0.30 559	0.15 441	0.27 578	0.18 499	0.12 561	0.08 509	0.12 566	0.11 564	0.16 617	0.07 382

Anonymous3	0.16 482	0.13 549	0.33 597	0.26 610	0.14 570	0.27 595	0.17 421	0.28 496	0.28 490	0.15 371	0.17 340	0.14 341	0.10 295	0.15 386	0.12 339	0.08 404	0.08 509	0.08 384	0.08 443	0.08 425	0.11 548

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 562	0.21 617	0.24 557	0.26 610	0.11 492	0.23 559	0.14 228	0.39 615	0.24 430	0.32 606	0.36 567	0.30 559	0.21 539	0.19 492	0.21 538	0.17 626	0.14 615	0.21 630	0.16 619	0.12 559	0.12 561

AF-Net	0.22 562	0.17 590	0.17 481	0.26 610	0.13 549	0.25 575	0.24 587	0.32 546	0.50 617	0.25 553	0.33 556	0.38 607	0.26 577	0.28 590	0.25 582	0.11 536	0.10 563	0.16 613	0.11 564	0.11 544	0.10 521

NCC-stereo	0.24 585	0.15 571	0.31 590	0.26 610	0.16 601	0.20 516	0.30 641	0.40 619	0.40 577	0.24 540	0.38 580	0.33 585	0.28 596	0.36 625	0.27 601	0.12 561	0.11 575	0.15 606	0.22 637	0.13 578	0.13 583

Abc-Net	0.24 585	0.15 571	0.31 590	0.26 610	0.16 601	0.20 516	0.30 641	0.40 619	0.40 577	0.24 540	0.38 580	0.33 585	0.28 596	0.36 625	0.27 601	0.12 561	0.11 575	0.15 606	0.22 637	0.13 578	0.13 583
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	0.24 585	0.17 590	0.42 620	0.26 610	0.16 601	0.22 542	0.28 624	0.37 603	0.50 617	0.26 559	0.29 525	0.24 499	0.28 596	0.21 534	0.22 547	0.15 605	0.11 575	0.20 629	0.18 630	0.12 559	0.13 583

FC-DCNN	0.33 630	0.27 635	0.28 577	0.26 610	0.23 639	0.37 631	0.28 624	0.40 619	0.43 593	0.45 638	0.55 634	0.51 641	0.40 637	0.37 630	0.30 620	0.21 639	0.20 638	0.27 641	0.26 644	0.25 644	0.24 642

LSM	0.33 630	0.20 611	0.58 641	0.26 610	0.60 672	0.34 621	0.25 602	0.42 630	0.48 607	0.45 638	0.58 644	0.42 622	0.36 628	0.35 619	0.25 582	0.12 561	0.20 638	0.14 594	0.16 619	0.19 631	0.33 656

FBW_ROB	0.24 585	0.17 590	0.22 544	0.26 610	0.14 570	0.25 575	0.22 563	0.41 625	0.41 580	0.41 630	0.41 605	0.42 622	0.27 585	0.31 600	0.23 559	0.09 464	0.14 615	0.14 594	0.12 584	0.11 544	0.09 492

LALA_ROB	0.25 597	0.16 579	0.22 544	0.26 610	0.17 616	0.27 595	0.27 618	0.42 630	0.37 561	0.33 610	0.38 580	0.51 641	0.26 577	0.28 590	0.27 601	0.16 621	0.09 542	0.12 566	0.11 564	0.13 578	0.12 561

MANE	0.45 647	0.27 635	0.27 572	0.27 623	0.24 641	0.47 643	0.31 647	0.55 657	0.59 637	0.72 660	1.13 679	1.15 671	0.61 662	0.52 654	0.37 641	0.21 639	0.20 638	0.27 641	0.31 655	0.25 644	0.24 642

PSMNet_ROB	0.21 553	0.11 503	0.15 415	0.27 623	0.15 590	0.24 564	0.35 651	0.43 634	0.37 561	0.27 565	0.32 544	0.32 581	0.22 548	0.21 534	0.26 593	0.12 561	0.08 509	0.13 581	0.11 564	0.09 488	0.09 492

ELAS	0.41 641	0.29 642	0.33 597	0.27 623	0.24 641	0.60 654	0.36 652	0.50 650	0.50 617	0.71 658	0.79 662	0.67 656	0.54 654	0.51 652	0.42 652	0.22 644	0.20 638	0.27 641	0.26 644	0.26 649	0.25 647
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Selective-IGEV-i1pa	2.80 683	3.51 691	0.67 656	0.28 626	0.14 570	10.22 693	0.43 662	4.36 690	3.63 691	3.53 690	6.92 692	3.47 689	1.97 689	13.41 704	2.26 688	0.36 658	0.15 621	0.13 581	0.10 530	0.15 608	0.35 659

MonStereo1	0.47 651	0.26 632	0.58 641	0.28 626	0.20 630	0.39 636	0.18 470	0.49 646	0.64 649	0.52 644	0.87 665	1.01 666	0.57 659	0.50 650	0.56 664	0.53 669	0.31 660	0.54 666	0.40 660	0.33 657	0.34 657

RGC	0.25 597	0.20 611	0.29 585	0.28 626	0.16 601	0.22 542	0.23 574	0.32 546	0.44 598	0.27 565	0.40 594	0.38 607	0.27 585	0.36 625	0.22 547	0.11 536	0.13 606	0.17 616	0.17 626	0.14 592	0.16 618

XQC	0.28 613	0.23 623	0.51 630	0.28 626	0.19 627	0.34 621	0.27 618	0.36 597	0.57 633	0.31 600	0.30 532	0.37 603	0.30 608	0.38 632	0.38 643	0.13 587	0.09 542	0.15 606	0.12 584	0.17 625	0.18 630

PA-Net	0.23 578	0.18 601	0.33 597	0.28 626	0.22 636	0.21 533	0.38 656	0.29 510	0.39 571	0.22 518	0.32 544	0.25 513	0.26 577	0.20 517	0.25 582	0.09 464	0.23 650	0.15 606	0.22 637	0.09 488	0.13 583
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PASM	0.32 627	0.24 626	0.48 628	0.28 626	0.27 647	0.29 606	0.30 641	0.34 575	0.49 614	0.35 613	0.39 588	0.46 633	0.34 623	0.34 613	0.35 636	0.23 648	0.25 653	0.26 638	0.28 650	0.23 637	0.21 638

PDISCO_ROB	0.27 608	0.16 579	0.26 565	0.28 626	0.20 630	0.32 611	0.26 611	0.44 636	0.57 633	0.28 580	0.40 594	0.45 629	0.29 604	0.33 610	0.34 635	0.12 561	0.09 542	0.17 616	0.16 619	0.17 625	0.13 583

DispFullNet	0.27 608	0.21 617	0.65 648	0.28 626	0.16 601	0.26 585	0.17 421	0.33 566	0.58 636	0.27 565	0.38 580	0.43 625	0.23 556	0.38 632	0.23 559	0.12 561	0.06 407	0.19 627	0.11 564	0.21 633	0.15 607

ELAS_RVC	0.41 641	0.29 642	0.33 597	0.28 626	0.24 641	0.54 649	0.36 652	0.49 646	0.59 637	0.72 660	0.74 658	0.65 654	0.54 654	0.54 659	0.40 648	0.22 644	0.20 638	0.27 641	0.26 644	0.26 649	0.25 647
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Syn2CoEx	0.21 553	0.16 579	0.27 572	0.29 635	0.14 570	0.26 585	0.20 533	0.33 566	0.31 515	0.28 580	0.36 567	0.27 531	0.25 571	0.19 492	0.24 572	0.16 621	0.12 591	0.14 594	0.11 564	0.09 488	0.08 448

CC-Net-ROB	0.28 613	0.31 644	0.36 606	0.29 635	0.15 590	0.25 575	0.19 510	0.45 639	0.33 529	0.39 623	0.37 574	0.39 615	0.31 612	0.27 578	0.26 593	0.24 650	0.19 635	0.30 652	0.23 641	0.18 628	0.15 607

SQANet	0.23 578	0.23 623	0.30 588	0.30 637	0.19 627	0.27 595	0.13 163	0.29 510	0.33 529	0.24 540	0.37 574	0.31 572	0.22 548	0.27 578	0.23 559	0.15 605	0.10 563	0.21 630	0.16 619	0.21 633	0.15 607

FCDSN-DC	0.33 630	0.28 639	0.28 577	0.30 637	0.24 641	0.39 636	0.28 624	0.42 630	0.42 588	0.43 636	0.53 630	0.51 641	0.41 642	0.36 625	0.30 620	0.21 639	0.20 638	0.27 641	0.26 644	0.25 644	0.24 642
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	0.32 627	0.21 617	0.55 635	0.30 637	0.15 590	0.34 621	0.17 421	0.52 653	0.46 605	0.46 641	0.55 634	0.59 648	0.39 634	0.35 619	0.37 641	0.15 605	0.14 615	0.18 625	0.21 634	0.16 617	0.15 607

BEATNet-Init1	0.52 653	0.27 635	0.62 646	0.30 637	0.21 634	0.76 668	0.29 634	0.54 656	0.65 652	0.86 669	0.95 670	2.07 686	0.62 664	0.56 661	0.42 652	0.18 627	0.18 632	0.23 635	0.22 637	0.22 636	0.21 638

PVD	0.39 636	0.20 611	0.39 614	0.31 641	0.22 636	0.29 606	0.43 662	0.52 653	0.96 671	0.55 648	0.79 662	0.53 645	0.59 661	0.52 654	0.38 643	0.19 633	0.14 615	0.17 616	0.14 599	0.24 643	0.31 654

NCCL2	0.23 578	0.15 571	0.17 481	0.34 642	0.18 623	0.24 564	0.23 574	0.34 575	0.28 490	0.31 600	0.38 580	0.38 607	0.28 596	0.23 558	0.24 572	0.15 605	0.12 591	0.18 625	0.21 634	0.13 578	0.13 583

CSAN	0.29 617	0.24 626	0.27 572	0.34 642	0.19 627	0.33 618	0.42 660	0.37 603	0.50 617	0.38 621	0.40 594	0.44 627	0.33 618	0.28 590	0.30 620	0.20 635	0.16 625	0.19 627	0.19 631	0.14 592	0.15 607

HCRNet	0.16 482	0.24 626	0.12 280	0.35 644	0.11 492	0.15 405	0.17 421	0.26 455	0.22 401	0.19 465	0.24 445	0.21 457	0.14 423	0.15 386	0.13 381	0.11 536	0.07 479	0.11 546	0.10 530	0.09 488	0.07 382

GANetREF_RVC	0.31 625	0.34 647	0.27 572	0.35 644	0.16 601	0.32 611	0.41 657	0.48 644	0.51 624	0.35 613	0.35 564	0.34 592	0.33 618	0.39 636	0.32 628	0.27 652	0.20 638	0.29 650	0.15 615	0.18 628	0.17 627
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
PSMNet-RUCA	0.27 608	0.33 646	0.41 618	0.36 646	0.32 654	0.18 476	0.19 510	0.42 630	0.30 507	0.33 610	0.41 605	0.39 615	0.25 571	0.31 600	0.20 518	0.18 627	0.10 563	0.25 637	0.15 615	0.21 633	0.16 618

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 623	0.24 626	0.29 585	0.36 646	0.16 601	0.34 621	0.30 641	0.32 546	0.42 588	0.40 626	0.46 619	0.38 607	0.31 612	0.34 613	0.28 609	0.19 633	0.20 638	0.26 638	0.29 651	0.18 628	0.19 635

Consistency-Raft	0.44 645	0.40 652	0.45 622	0.37 648	0.43 659	0.46 641	0.41 657	0.57 660	0.55 628	0.32 606	0.73 656	0.33 585	0.48 650	0.42 645	0.49 659	0.39 659	0.35 662	0.45 659	0.51 669	0.42 659	0.29 651

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 644	0.39 651	0.54 633	0.40 649	0.20 630	0.64 656	0.32 649	0.53 655	0.72 658	0.71 658	0.72 655	0.61 650	0.54 654	0.51 652	0.46 656	0.20 635	0.19 635	0.29 650	0.30 653	0.23 637	0.18 630

SGM+DAISY	0.56 656	0.57 658	0.65 648	0.40 649	0.54 665	0.66 659	0.49 665	0.56 658	0.45 604	0.66 654	0.69 652	0.67 656	0.56 658	0.63 664	0.56 664	0.59 673	0.48 671	0.50 661	0.50 668	0.52 663	0.58 671

anonymity	0.53 654	0.58 659	0.65 648	0.41 651	0.61 673	0.53 648	0.41 657	0.56 658	0.41 580	0.55 648	0.50 627	0.49 640	0.55 657	0.58 662	0.50 662	0.58 672	0.50 675	0.51 662	0.51 669	0.51 662	0.57 670

NVStereoNet_ROB	0.46 650	0.36 649	0.46 626	0.41 651	0.28 648	0.34 621	0.34 650	0.48 644	0.60 641	0.72 660	0.93 668	0.70 659	0.66 665	0.47 647	0.60 667	0.22 644	0.33 661	0.34 655	0.34 659	0.30 652	0.30 653
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
otaku	0.39 636	0.37 650	0.52 631	0.44 653	0.28 648	0.58 651	0.24 587	0.41 625	0.62 644	0.40 626	0.49 623	0.46 633	0.33 618	0.40 641	0.32 628	0.30 653	0.30 657	0.39 657	0.33 656	0.29 651	0.28 650

ACVNet_1	0.44 645	0.49 656	0.60 644	0.45 654	0.28 648	0.49 646	0.27 618	0.57 660	0.72 658	0.62 653	0.58 644	0.74 660	0.49 651	0.50 650	0.35 636	0.26 651	0.24 651	0.39 657	0.29 651	0.31 655	0.24 642

ACVNet-4b	0.39 636	0.53 657	0.55 635	0.45 654	0.24 641	0.47 643	0.18 470	0.49 646	0.64 649	0.42 633	0.45 618	0.60 649	0.27 585	0.34 613	0.24 572	0.33 656	0.14 615	0.48 660	0.42 662	0.30 652	0.26 649

SPS-STEREO	0.57 657	0.58 659	0.65 648	0.45 654	0.55 667	0.62 655	0.44 664	0.62 663	0.50 617	0.68 656	0.64 647	0.66 655	0.57 659	0.61 663	0.60 667	0.62 675	0.47 670	0.51 662	0.49 666	0.55 667	0.58 671
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Ntro	0.40 639	0.40 652	0.53 632	0.46 657	0.30 652	0.65 657	0.24 587	0.46 641	0.68 655	0.41 630	0.49 623	0.48 639	0.42 645	0.39 636	0.31 627	0.32 654	0.28 655	0.37 656	0.30 653	0.32 656	0.29 651

JetBlue	0.71 662	0.45 655	1.14 677	0.51 658	0.47 661	2.02 686	0.64 675	0.75 666	0.70 656	0.69 657	0.77 661	1.22 673	0.83 672	1.03 683	1.01 683	0.40 660	0.28 655	0.33 654	0.33 656	0.30 652	0.34 657

MFMNet_re	0.64 658	0.66 665	0.65 648	0.51 658	0.69 677	0.69 660	0.57 671	0.64 664	0.73 662	0.60 651	0.73 656	0.62 651	0.67 666	0.65 665	0.60 667	0.66 677	0.58 684	0.63 667	0.59 672	0.68 674	0.69 680

SAMSARA	0.40 639	0.28 639	0.33 597	0.55 660	0.39 655	0.82 671	1.23 688	0.47 643	0.51 624	0.36 616	0.35 564	0.55 647	0.39 634	0.38 632	0.39 645	0.15 605	0.20 638	0.15 606	0.14 599	0.23 637	0.20 636

RainbowNet	0.54 655	0.61 661	0.70 663	0.57 661	0.43 659	0.65 657	0.37 655	0.60 662	0.87 668	0.50 643	0.66 649	0.64 652	0.47 649	0.49 649	0.43 655	0.47 666	0.48 671	0.52 664	0.41 661	0.52 663	0.40 664

light-stereo	0.42 643	0.26 632	0.59 643	0.60 662	0.49 662	0.32 611	0.23 574	0.46 641	0.52 626	0.56 650	0.58 644	0.76 661	0.32 616	0.48 648	0.29 613	0.32 654	0.24 651	0.27 641	0.33 656	0.46 660	0.39 661

ACVNet_2	0.66 661	0.66 665	0.68 657	0.63 663	0.41 657	0.71 662	0.49 665	0.96 675	1.39 680	0.89 670	1.09 675	1.04 667	0.73 668	0.54 659	0.47 657	0.43 663	0.40 664	0.53 665	0.44 663	0.47 661	0.35 659

MADNet+	0.75 665	0.71 667	3.70 688	0.66 664	0.41 657	0.98 676	0.97 686	0.69 665	0.73 662	0.52 644	0.57 642	0.64 652	0.68 667	0.86 675	1.01 683	0.34 657	0.36 663	0.28 649	0.23 641	0.36 658	0.31 654

IMH-64-1	0.65 659	0.61 661	0.68 657	0.71 665	0.51 663	0.59 652	0.49 665	0.91 671	0.85 666	0.74 664	1.02 672	0.81 662	0.78 670	0.79 668	0.49 659	0.42 661	0.46 666	0.71 669	0.47 664	0.52 663	0.39 661

IMH-64	0.65 659	0.61 661	0.68 657	0.71 665	0.51 663	0.59 652	0.49 665	0.91 671	0.85 666	0.74 664	1.02 672	0.81 662	0.78 670	0.79 668	0.49 659	0.42 661	0.46 666	0.71 669	0.47 664	0.52 663	0.39 661

IMH	0.71 662	0.64 664	0.68 657	0.76 667	0.54 665	0.69 660	0.54 669	0.98 677	1.10 673	0.82 668	1.09 675	0.89 664	0.88 675	0.87 676	0.52 663	0.44 664	0.50 675	0.75 672	0.51 669	0.56 668	0.41 665

PWCK	0.71 662	0.94 676	0.95 672	0.76 667	0.31 653	0.74 664	0.36 652	0.90 670	0.90 669	0.96 673	0.75 660	0.95 665	0.61 662	0.87 676	0.66 670	0.72 678	0.46 666	0.75 672	0.49 666	0.69 676	0.44 666

TorneroNet-64	0.76 666	0.72 668	0.74 664	0.78 669	0.58 671	0.91 675	0.56 670	0.84 669	1.29 677	0.66 654	0.90 666	1.40 679	0.75 669	0.85 674	0.67 673	0.49 667	0.46 666	0.72 671	0.59 672	0.67 673	0.53 669

LVE	0.83 670	0.85 674	0.85 670	0.80 670	0.56 668	1.04 681	0.65 676	1.05 680	1.47 683	0.96 673	1.22 683	1.10 670	0.85 673	0.83 671	0.71 675	0.49 667	0.55 681	0.76 675	0.60 674	0.65 671	0.59 676

Dean	0.87 671	0.86 675	0.79 667	0.81 671	0.56 668	0.90 672	0.63 673	1.15 686	1.73 686	1.15 681	1.15 680	1.31 676	0.99 679	0.81 670	0.81 679	0.57 671	0.56 682	0.77 676	0.64 675	0.66 672	0.58 671

TorneroNet	0.82 669	0.74 669	0.81 669	0.84 672	0.63 674	0.99 677	0.63 673	0.96 675	1.16 674	0.80 667	1.11 677	1.36 678	0.86 674	0.93 679	0.80 678	0.56 670	0.49 673	0.78 677	0.66 677	0.73 679	0.63 679

WAO-7	0.79 667	0.78 670	0.54 633	0.85 673	0.67 676	0.74 664	0.68 679	1.05 680	1.32 678	0.90 671	1.20 682	1.04 667	0.92 676	0.69 666	0.66 670	0.60 674	0.62 685	0.67 668	0.68 678	0.64 670	0.58 671

WAO-6	0.81 668	0.80 671	0.62 646	0.86 674	0.63 674	0.76 668	0.58 672	0.98 677	1.54 685	0.90 671	0.96 671	1.07 669	1.03 680	0.70 667	0.66 670	0.72 678	0.49 673	0.90 680	0.71 679	0.68 674	0.58 671

UNDER WATER-64	0.95 674	0.94 676	1.43 681	0.87 675	0.56 668	1.18 684	0.87 683	0.77 667	0.94 670	1.04 676	0.85 664	1.58 684	1.21 686	0.94 680	0.96 681	0.87 684	0.57 683	1.03 684	0.88 685	0.78 680	0.73 681

JetRed	1.62 681	1.46 684	2.98 683	0.92 676	1.21 686	4.99 689	1.53 691	1.27 688	1.39 680	1.83 687	1.74 688	1.60 685	0.95 677	1.41 686	2.45 691	0.90 686	1.60 690	0.93 681	0.90 686	1.35 687	0.99 687

WAO-8	0.91 672	0.81 672	0.65 648	0.94 677	0.69 677	0.90 672	0.67 677	1.07 683	1.83 688	1.06 678	1.45 685	1.30 674	1.07 681	0.84 672	0.78 676	0.74 680	0.53 678	0.86 678	0.75 680	0.69 676	0.62 677

Venus	0.91 672	0.81 672	0.65 648	0.94 677	0.69 677	0.90 672	0.67 677	1.07 683	1.83 688	1.06 678	1.45 685	1.30 674	1.07 681	0.84 672	0.78 676	0.74 680	0.53 678	0.86 678	0.75 680	0.69 676	0.62 677

UNDER WATER	0.97 675	0.97 678	1.42 680	0.99 679	0.70 680	1.12 683	0.84 682	0.80 668	1.08 672	1.01 675	0.90 666	1.55 683	1.22 687	1.03 683	1.00 682	0.78 682	0.53 678	1.02 683	0.87 684	0.80 681	0.74 682

GCST	0.37 635	0.42 654	0.26 565	1.02 680	0.39 655	0.18 476	0.08 7	0.20 328	0.17 298	0.28 580	0.25 473	0.15 370	0.12 359	0.16 421	0.14 419	0.64 676	0.43 665	0.75 672	0.65 676	0.63 669	0.46 667

HanzoNet	1.29 680	1.26 683	1.19 678	1.12 681	0.85 682	1.02 680	0.83 681	1.03 679	1.48 684	1.64 686	1.61 687	2.50 688	1.72 688	1.61 687	1.61 686	1.26 688	0.80 688	1.31 688	1.01 687	1.02 685	0.86 685

notaker	0.97 675	1.11 679	0.98 673	1.13 682	0.81 681	0.73 663	0.68 679	0.93 673	1.16 674	1.18 683	1.18 681	1.41 680	1.16 685	1.08 685	0.69 674	0.81 683	0.64 686	1.17 685	0.79 682	0.98 683	0.80 684

DPSimNet_ROB	1.11 679	1.23 682	0.78 665	1.13 682	0.88 684	1.10 682	1.13 687	1.16 687	1.23 676	1.43 685	1.02 672	1.41 680	1.10 684	0.90 678	1.60 685	1.46 690	0.51 677	1.21 687	1.03 688	0.90 682	1.01 688

ktn	1.01 677	1.21 681	0.80 668	1.23 684	0.86 683	1.01 679	0.87 683	0.94 674	1.39 680	1.04 676	1.12 678	1.15 671	1.07 681	0.94 680	0.59 666	1.28 689	0.71 687	1.38 689	0.83 683	1.02 685	0.75 683

KSHMR	1.09 678	1.17 680	0.88 671	1.25 685	1.00 685	0.99 677	0.96 685	1.13 685	1.37 679	1.16 682	1.29 684	1.41 680	0.96 678	1.01 682	0.92 680	1.03 687	1.08 689	1.20 686	1.03 688	1.01 684	0.97 686

MADNet++	1.95 682	1.75 685	1.59 682	1.82 686	1.69 688	2.33 687	1.40 690	2.35 689	2.09 690	2.57 689	2.36 690	2.24 687	2.17 690	2.28 688	2.34 689	1.87 691	1.66 691	1.54 690	1.34 690	1.92 688	1.77 690

tt	4.67 686	0.06 99	3.55 687	2.02 687	1.55 687	10.25 694	16.71 696	8.91 699	5.03 692	1.31 684	0.94 669	4.71 690	4.76 692	3.33 689	5.87 693	6.06 699	10.30 705	1.88 693	2.11 693	2.75 690	1.21 689

xxxxx1	7.79 688	5.02 696	7.31 692	3.12 688	3.85 690	16.35 698	22.88 698	5.86 695	8.69 694	7.97 696	8.54 693	9.12 698	8.27 696	10.18 696	10.92 696	2.42 693	2.45 693	3.56 696	12.37 702	3.77 691	3.06 693

tt_ll	7.79 688	5.02 696	7.31 692	3.12 688	3.85 690	16.35 698	22.88 698	5.86 695	8.69 694	7.97 696	8.54 693	9.12 698	8.27 696	10.18 696	10.92 696	2.42 693	2.45 693	3.56 696	12.37 702	3.77 691	3.06 693

ff	7.79 688	5.02 696	7.31 692	3.12 688	3.85 690	16.35 698	22.88 698	5.86 695	8.69 694	7.97 696	8.54 693	9.12 698	8.27 696	10.18 696	10.92 696	2.42 693	2.45 693	3.56 696	12.37 702	3.77 691	3.06 693

PML	8.91 694	9.34 705	6.13 690	5.35 691	6.41 693	14.99 697	23.38 703	5.27 691	6.83 693	18.04 708	28.19 716	7.67 695	6.83 694	7.85 695	5.75 692	5.35 698	1.83 692	5.95 704	1.93 692	8.64 701	2.52 692

DGTPSM_ROB	8.06 692	4.48 692	8.63 700	5.35 691	10.72 696	8.32 691	22.97 701	5.46 692	13.35 701	5.12 693	9.92 698	5.08 691	10.40 699	5.52 692	12.58 699	3.79 696	8.00 698	3.50 694	7.02 699	3.83 694	7.14 700

DPSMNet_ROB	8.06 692	4.48 692	8.63 700	5.37 693	10.74 697	8.32 691	22.98 702	5.46 692	13.36 702	5.12 693	9.92 698	5.08 691	10.40 699	5.53 693	12.58 699	3.80 697	8.00 698	3.50 694	7.02 699	3.83 694	7.14 700

USTest	6.22 687	2.73 688	3.00 684	6.57 694	7.29 694	14.37 696	21.57 697	7.00 698	9.56 697	5.34 695	6.10 691	5.72 693	7.64 695	6.41 694	6.96 695	1.97 692	3.42 697	1.64 691	2.15 694	2.66 689	2.36 691

iinet-test	10.48 697	8.09 701	7.54 696	10.26 695	10.94 698	18.00 702	25.26 704	11.33 703	13.28 699	9.69 700	9.85 696	9.42 701	11.17 701	11.02 700	12.78 702	6.59 701	8.30 700	5.56 699	6.56 695	6.89 697	7.02 698

IINet	10.48 697	8.09 701	7.54 696	10.26 695	10.94 698	18.00 702	25.26 704	11.33 703	13.28 699	9.69 700	9.85 696	9.42 701	11.17 701	11.02 700	12.78 702	6.59 701	8.30 700	5.56 699	6.56 695	6.89 697	7.02 698

Anonymous_1	10.96 700	7.92 700	7.46 695	10.33 697	10.06 695	18.65 704	26.34 706	11.06 702	13.44 703	9.40 699	10.05 700	9.67 703	11.23 703	10.73 699	12.72 701	6.42 700	8.38 702	5.77 701	10.61 701	12.12 702	6.77 697

DPSM_ROB	11.15 701	8.58 703	8.00 698	10.88 698	11.58 700	19.10 705	26.71 707	12.05 705	14.07 706	10.36 702	10.84 701	10.33 704	11.86 704	11.70 702	13.54 704	6.99 703	8.79 703	5.89 702	6.95 697	7.29 699	7.42 702

DPSM	11.15 701	8.58 703	8.00 698	10.88 698	11.58 700	19.10 705	26.71 707	12.05 705	14.07 706	10.36 702	10.84 701	10.33 704	11.86 704	11.70 702	13.54 704	6.99 703	8.79 703	5.89 702	6.95 697	7.29 699	7.42 702

TCMNet-wrong-test	3.67 685	5.48 699	3.89 689	12.18 700	11.75 702	4.65 688	3.88 692	1.06 682	0.72 658	1.09 680	2.15 689	6.30 694	0.53 653	3.43 690	2.36 690	0.89 685	0.20 638	1.87 692	1.69 691	5.57 696	3.62 696

RSGM-EC	20.36 705	4.73 694	0.68 657	16.76 701	16.92 706	21.28 707	27.18 709	10.46 700	14.04 704	18.00 706	21.31 707	22.24 715	21.82 708	22.57 707	17.63 707	62.81 716	33.79 716	20.14 713	18.10 713	20.18 712	16.45 712

acva	20.36 705	4.73 694	0.68 657	16.76 701	16.92 706	21.28 707	27.18 709	10.46 700	14.04 704	18.00 706	21.31 707	22.24 715	21.82 708	22.57 707	17.63 707	62.81 716	33.79 716	20.14 713	18.10 713	20.18 712	16.45 712

HaxPig	15.71 703	18.52 714	19.18 709	16.89 703	15.89 705	7.73 690	7.60 693	13.31 707	10.82 698	15.42 705	14.91 703	15.98 706	14.92 706	15.58 705	15.98 706	18.95 712	16.73 706	19.46 712	18.08 712	19.26 711	19.05 714

LRCNet_RVC	10.62 699	13.42 706	7.30 691	18.92 704	2.07 689	0.33 618	0.30 641	5.59 694	0.48 607	13.03 704	17.94 704	8.87 697	5.65 693	4.79 691	1.89 687	23.51 713	2.73 696	27.55 716	25.71 716	16.07 710	16.33 711

MEDIAN_ROB	20.38 707	24.04 715	23.31 712	21.23 705	21.71 708	10.40 695	7.92 694	17.64 708	15.50 708	20.12 709	19.70 705	20.34 707	20.32 707	21.19 706	21.13 709	23.81 714	21.81 714	24.98 715	23.76 715	24.71 714	23.93 715

Hybrid-DGEV	22.47 712	17.40 713	16.14 706	22.00 706	23.29 711	38.36 712	53.80 713	24.43 717	28.63 716	20.59 710	21.81 712	20.88 710	23.91 712	23.45 712	27.42 714	14.08 709	17.69 708	11.83 707	14.06 710	14.65 703	14.93 706

CasAABBNet	22.42 708	17.33 708	16.01 704	22.01 707	23.28 710	38.32 709	53.80 713	24.14 713	28.41 713	20.60 711	21.77 711	20.89 713	23.91 712	23.43 711	27.36 712	14.07 706	17.69 708	11.83 707	14.01 706	14.67 705	14.95 707

RAFT-FEzeroshot	22.43 709	17.33 708	15.98 702	22.02 708	23.31 712	38.34 710	53.82 715	24.05 711	28.39 711	20.61 712	21.76 709	20.88 710	23.92 714	23.41 709	27.42 714	14.07 706	17.69 708	11.83 707	14.02 707	14.69 706	14.97 708

RAFT-FE	22.43 709	17.33 708	15.98 702	22.02 708	23.31 712	38.34 710	53.82 715	24.05 711	28.39 711	20.61 712	21.76 709	20.88 710	23.92 714	23.41 709	27.42 714	14.07 706	17.69 708	11.83 707	14.02 707	14.69 706	14.97 708

Selective-RAFT-Error	22.47 712	17.37 712	16.09 705	22.06 710	23.34 714	38.39 713	53.83 717	24.29 716	28.47 715	20.74 714	21.83 714	20.81 709	23.90 711	23.54 715	27.53 717	14.08 709	17.69 708	11.82 706	14.00 705	14.69 706	15.00 710

FlowAnything	22.44 711	17.35 711	16.14 706	22.07 711	23.23 709	38.39 713	53.77 712	24.25 714	28.44 714	20.96 716	21.82 713	20.70 708	23.84 710	23.49 713	27.14 711	14.04 705	17.79 713	11.75 705	14.15 711	14.65 703	14.89 704

LSM0	22.87 714	17.28 707	18.96 708	22.19 712	29.04 716	38.42 715	53.71 711	24.28 715	28.31 710	20.78 715	21.00 706	21.43 714	24.16 716	23.50 714	27.39 713	14.09 711	17.38 707	11.84 711	14.04 709	14.73 709	14.89 704

AVERAGE_ROB	24.90 715	29.20 716	28.14 713	24.89 713	24.64 715	17.75 701	11.12 695	21.45 710	19.93 709	25.12 717	24.46 715	25.12 717	25.46 717	24.69 716	22.83 710	29.76 715	27.13 715	28.97 717	27.95 717	29.91 715	29.47 716

test_example2	98.32 716	94.13 717	45.89 714	96.35 714	109.85 717	88.61 716	95.45 718	25.75 718	94.37 718	130.00 719	126.06 718	58.17 718	74.63 718	88.51 717	79.96 718	150.23 718	221.02 718	77.62 718	99.10 718	113.75 718	96.94 717

DLNR-FE	10.43 696	1.83 687	19.53 711	120.75 715	13.06 703	0.06 12	0.13 163	0.23 396	0.10 66	0.07 67	0.10 185	0.09 210	0.06 62	0.10 120	0.09 101	0.13 587	0.04 25	0.06 180	0.04 54	52.01 717	0.04 71

DLNR_Zeroshot_test	10.40 695	1.82 686	19.49 710	120.77 716	13.11 704	0.06 12	0.13 163	0.23 396	0.10 66	0.07 67	0.10 185	0.09 210	0.06 62	0.10 120	0.09 101	0.13 587	0.04 25	0.06 180	0.04 54	51.54 716	0.04 71

ccccc		285.66 718		368.85 717	370.60 718	123.16 718		115.05 719		126.68 718		122.83 719		252.94 719		384.56 719	353.86 719	254.69 719	223.00 719	425.87 719

GS-Stereo							0.14 228	0.11 54	0.12 134	0.08 120	0.10 185	0.05 5	0.05 14	0.11 188	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 54	0.05 161	0.05 200

FSD					0.22 636	0.25 575	0.25 602	0.27 477	0.26 465	0.25 553	0.26 490	0.25 513	0.27 585	0.27 578	0.24 572	0.21 639	0.20 638	0.27 641	0.26 644	0.25 644

ASD4		3.38 690

Low-res two-view benchmark