Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

OmniDepth	0.07 4	0.07 158	0.08 38	0.18 318	0.06 15	0.07 32	0.11 51	0.09 11	0.06 4	0.04 1	0.07 45	0.10 175	0.09 191	0.08 17	0.08 17	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 45	0.03 1	0.03 2

MonStereo	0.07 4	0.06 71	0.05 1	0.15 82	0.05 1	0.08 57	0.10 29	0.15 124	0.15 180	0.05 2	0.06 14	0.05 1	0.06 42	0.07 4	0.09 61	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 4	0.06 71	0.05 1	0.15 82	0.05 1	0.08 57	0.10 29	0.15 124	0.15 180	0.05 2	0.06 14	0.05 1	0.06 42	0.07 4	0.09 61	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Replicate-Monster	0.07 4	0.05 23	0.09 83	0.14 40	0.06 15	0.08 57	0.09 18	0.13 72	0.13 136	0.05 2	0.07 45	0.06 21	0.06 42	0.08 17	0.10 139	0.05 31	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.04 20	0.04 47

LG-Stereo_L1	0.07 4	0.05 23	0.11 169	0.14 40	0.06 15	0.07 32	0.13 118	0.09 11	0.07 10	0.05 2	0.04 1	0.05 1	0.04 1	0.08 17	0.07 1	0.05 31	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.04 20	0.04 47

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 23	0.08 38	0.17 236	0.05 1	0.06 10	0.11 51	0.08 4	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 21	0.05 11	0.09 37	0.09 61	0.05 31	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.04 20	0.04 47

MLG-Stereo	0.07 4	0.05 23	0.08 38	0.17 236	0.05 1	0.07 32	0.11 51	0.08 4	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 21	0.05 11	0.10 75	0.09 61	0.05 31	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.04 20	0.04 47

LGtest1	0.07 4	0.04 1	0.10 125	0.15 82	0.06 15	0.07 32	0.09 18	0.08 4	0.06 4	0.05 2	0.04 1	0.06 21	0.06 42	0.10 75	0.09 61	0.07 262	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.06 212	0.06 222

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 4	0.06 71	0.10 125	0.16 160	0.07 82	0.04 1	0.13 118	0.10 20	0.10 43	0.05 2	0.11 171	0.07 76	0.05 11	0.07 4	0.09 61	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 111	0.04 47

LG-Stereo	0.08 53	0.07 158	0.10 125	0.18 318	0.07 82	0.10 145	0.17 343	0.11 35	0.08 15	0.05 2	0.07 45	0.05 1	0.07 122	0.09 37	0.09 61	0.04 11	0.05 203	0.07 218	0.07 296	0.04 20	0.04 47

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 38	0.12 4	0.05 1	0.09 93	0.13 118	0.06 1	0.09 28	0.05 2	0.05 7	0.06 21	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.05 111	0.04 47

MonSter	0.07 4	0.06 71	0.05 1	0.15 82	0.05 1	0.07 32	0.10 29	0.15 124	0.15 180	0.05 2	0.06 14	0.05 1	0.06 42	0.07 4	0.09 61	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

MS-F	0.08 53	0.04 1	0.10 125	0.13 13	0.06 15	0.09 93	0.12 71	0.13 72	0.08 15	0.06 13	0.07 45	0.06 21	0.08 161	0.10 75	0.11 210	0.06 122	0.05 203	0.04 1	0.03 1	0.04 20	0.04 47

HiDET	0.08 53	0.04 1	0.10 125	0.13 13	0.06 15	0.08 57	0.12 71	0.12 55	0.11 71	0.06 13	0.07 45	0.07 76	0.07 122	0.11 125	0.11 210	0.06 122	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 20	0.04 47

LCMNet	0.08 53	0.05 23	0.10 125	0.13 13	0.07 82	0.09 93	0.12 71	0.10 20	0.11 71	0.06 13	0.08 83	0.06 21	0.07 122	0.11 125	0.10 139	0.06 122	0.05 203	0.04 1	0.03 1	0.04 20	0.04 47

VIP-Stereo	0.07 4	0.07 158	0.07 8	0.15 82	0.06 15	0.12 227	0.10 29	0.11 35	0.11 71	0.06 13	0.07 45	0.06 21	0.05 11	0.10 75	0.08 17	0.05 31	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.03 1	0.02 1

DDF-Stereo	0.08 53	0.04 1	0.09 83	0.15 82	0.10 361	0.06 10	0.13 118	0.09 11	0.14 161	0.06 13	0.06 14	0.07 76	0.06 42	0.09 37	0.10 139	0.06 122	0.04 24	0.06 119	0.04 45	0.08 343	0.05 135

252Zero-FE	0.08 53	0.04 1	0.09 83	0.13 13	0.07 82	0.12 227	0.11 51	0.13 72	0.14 161	0.06 13	0.05 7	0.06 21	0.05 11	0.09 37	0.10 139	0.06 122	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 111	0.06 222

Wavelet-MonSter	0.07 4	0.05 23	0.07 8	0.16 160	0.06 15	0.07 32	0.11 51	0.10 20	0.08 15	0.06 13	0.06 14	0.07 76	0.07 122	0.09 37	0.09 61	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-mixall	0.07 4	0.04 1	0.09 83	0.13 13	0.06 15	0.05 4	0.09 18	0.11 35	0.07 10	0.06 13	0.06 14	0.05 1	0.06 42	0.09 37	0.09 61	0.06 122	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 111	0.05 135

AdaDepth	0.07 4	0.06 71	0.07 8	0.18 318	0.06 15	0.11 191	0.12 71	0.09 11	0.07 10	0.06 13	0.05 7	0.07 76	0.06 42	0.09 37	0.10 139	0.04 11	0.05 203	0.05 33	0.04 45	0.04 20	0.04 47

asda	0.07 4	0.08 259	0.08 38	0.16 160	0.06 15	0.06 10	0.10 29	0.16 153	0.10 43	0.06 13	0.06 14	0.05 1	0.05 11	0.10 75	0.10 139	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 20	0.03 2

4.5_new	0.07 4	0.09 335	0.08 38	0.15 82	0.07 82	0.06 10	0.10 29	0.14 93	0.11 71	0.06 13	0.08 83	0.06 21	0.06 42	0.08 17	0.10 139	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 45	0.04 20	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 4	0.09 335	0.08 38	0.15 82	0.07 82	0.06 10	0.10 29	0.14 93	0.11 71	0.06 13	0.08 83	0.06 21	0.06 42	0.08 17	0.10 139	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 45	0.04 20	0.03 2

3w_stereo	0.08 53	0.09 335	0.10 125	0.17 236	0.07 82	0.08 57	0.10 29	0.20 252	0.13 136	0.06 13	0.07 45	0.05 1	0.06 42	0.08 17	0.09 61	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 20	0.03 2

IGEV	0.07 4	0.04 1	0.08 38	0.13 13	0.06 15	0.09 93	0.12 71	0.14 93	0.10 43	0.06 13	0.09 104	0.07 76	0.05 11	0.09 37	0.09 61	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 111	0.04 47

111111	0.07 4	0.04 1	0.09 83	0.17 236	0.06 15	0.05 4	0.10 29	0.11 35	0.09 28	0.06 13	0.06 14	0.07 76	0.05 11	0.09 37	0.09 61	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.07 280	0.06 222

LG-Stereo_L2	0.07 4	0.05 23	0.10 125	0.14 40	0.06 15	0.07 32	0.12 71	0.09 11	0.09 28	0.06 13	0.04 1	0.05 1	0.05 11	0.08 17	0.08 17	0.05 31	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.04 20	0.03 2

MLG-Stereo_test3	0.07 4	0.05 23	0.10 125	0.14 40	0.06 15	0.07 32	0.11 51	0.08 4	0.06 4	0.06 13	0.04 1	0.06 21	0.06 42	0.07 4	0.10 139	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 111	0.06 222

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 125	0.15 82	0.05 1	0.07 32	0.11 51	0.09 11	0.04 2	0.06 13	0.05 7	0.06 21	0.04 1	0.08 17	0.09 61	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.05 111	0.05 135

LG-G_1	0.07 4	0.04 1	0.11 169	0.15 82	0.06 15	0.09 93	0.08 7	0.08 4	0.06 4	0.06 13	0.05 7	0.07 76	0.07 122	0.11 125	0.08 17	0.07 262	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 111	0.05 135

LG-G	0.07 4	0.04 1	0.11 169	0.15 82	0.06 15	0.09 93	0.08 7	0.08 4	0.06 4	0.06 13	0.05 7	0.07 76	0.07 122	0.11 125	0.08 17	0.07 262	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 111	0.05 135

MM-Stereo_test3	0.10 164	0.07 158	0.07 8	0.18 318	0.07 82	0.12 227	0.19 429	0.24 341	0.19 271	0.06 13	0.10 134	0.08 117	0.06 42	0.11 125	0.08 17	0.06 122	0.06 332	0.07 218	0.05 129	0.05 111	0.04 47

GREAT-IGEV	0.07 4	0.06 71	0.08 38	0.13 13	0.07 82	0.07 32	0.14 171	0.09 11	0.09 28	0.06 13	0.07 45	0.06 21	0.05 11	0.10 75	0.07 1	0.05 31	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 111	0.04 47

StereoAnything_RVC	0.07 4	0.15 488	0.17 399	0.11 1	0.05 1	0.05 4	0.11 51	0.08 4	0.08 15	0.06 13	0.06 14	0.05 1	0.05 11	0.09 37	0.08 17	0.08 324	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.05 111	0.04 47

IGEV-RUCA	0.08 53	0.06 71	0.11 169	0.14 40	0.09 258	0.10 145	0.12 71	0.10 20	0.12 101	0.06 13	0.07 45	0.07 76	0.06 42	0.09 37	0.08 17	0.06 122	0.05 203	0.05 33	0.04 45	0.05 111	0.06 222

DEFOM-Stereo	0.07 4	0.05 23	0.07 8	0.14 40	0.06 15	0.10 145	0.13 118	0.07 2	0.13 136	0.06 13	0.07 45	0.06 21	0.05 11	0.10 75	0.09 61	0.04 11	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.04 20	0.04 47

WCG-NET	0.08 53	0.05 23	0.09 83	0.15 82	0.06 15	0.11 191	0.14 171	0.13 72	0.13 136	0.06 13	0.09 104	0.07 76	0.06 42	0.13 259	0.08 17	0.05 31	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 20	0.03 2

IGEV-Stereo++	0.07 4	0.06 71	0.08 38	0.18 318	0.06 15	0.04 1	0.10 29	0.11 35	0.11 71	0.06 13	0.07 45	0.07 76	0.06 42	0.09 37	0.09 61	0.05 31	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 111	0.04 47

IGEV-Stereo+	0.07 4	0.04 1	0.08 38	0.15 82	0.06 15	0.04 1	0.09 18	0.10 20	0.09 28	0.06 13	0.06 14	0.06 21	0.06 42	0.06 1	0.08 17	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.06 212	0.06 222

EGLCR-Stereo	0.08 53	0.05 23	0.08 38	0.14 40	0.06 15	0.10 145	0.12 71	0.11 35	0.16 209	0.06 13	0.05 7	0.07 76	0.05 11	0.10 75	0.11 210	0.06 122	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.04 20	0.04 47

CSFM-Stereo	0.07 4	0.05 23	0.07 8	0.14 40	0.06 15	0.09 93	0.13 118	0.15 124	0.06 4	0.07 42	0.08 83	0.06 21	0.08 161	0.09 37	0.09 61	0.06 122	0.05 203	0.04 1	0.03 1	0.04 20	0.04 47

DLNR-FE	10.43 608	1.83 600	19.53 619	120.75 623	13.06 612	0.06 10	0.13 118	0.23 318	0.10 43	0.07 42	0.10 134	0.09 142	0.06 42	0.10 75	0.09 61	0.13 502	0.04 24	0.06 119	0.04 45	52.01 625	0.04 47

Zero-FE251	0.07 4	0.05 23	0.09 83	0.13 13	0.06 15	0.12 227	0.12 71	0.11 35	0.10 43	0.07 42	0.08 83	0.06 21	0.06 42	0.09 37	0.08 17	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 20	0.04 47

zero-FE	0.08 53	0.04 1	0.09 83	0.15 82	0.10 361	0.05 4	0.14 171	0.09 11	0.14 161	0.07 42	0.06 14	0.07 76	0.06 42	0.09 37	0.10 139	0.06 122	0.04 24	0.06 119	0.04 45	0.08 343	0.05 135

asd	0.07 4	0.08 259	0.07 8	0.16 160	0.07 82	0.08 57	0.08 7	0.11 35	0.08 15	0.07 42	0.07 45	0.06 21	0.06 42	0.10 75	0.09 61	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 45	0.04 20	0.03 2

qwe	0.07 4	0.08 259	0.07 8	0.15 82	0.06 15	0.07 32	0.10 29	0.18 219	0.11 71	0.07 42	0.07 45	0.06 21	0.06 42	0.10 75	0.09 61	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 45	0.04 20	0.03 2

4.25_new	0.07 4	0.08 259	0.09 83	0.15 82	0.06 15	0.09 93	0.08 7	0.14 93	0.08 15	0.07 42	0.07 45	0.06 21	0.06 42	0.12 213	0.10 139	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 20	0.03 2

4.5w_new	0.07 4	0.08 259	0.09 83	0.15 82	0.06 15	0.09 93	0.08 7	0.14 93	0.08 15	0.07 42	0.07 45	0.06 21	0.06 42	0.12 213	0.10 139	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 20	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 4	0.08 259	0.09 83	0.15 82	0.06 15	0.09 93	0.08 7	0.14 93	0.08 15	0.07 42	0.07 45	0.06 21	0.06 42	0.12 213	0.10 139	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 20	0.03 2

4w-stereo	0.07 4	0.08 259	0.08 38	0.16 160	0.06 15	0.07 32	0.08 7	0.12 55	0.08 15	0.07 42	0.07 45	0.05 1	0.06 42	0.09 37	0.10 139	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 45	0.04 20	0.03 2

2.5w	0.07 4	0.07 158	0.07 8	0.16 160	0.06 15	0.08 57	0.12 71	0.10 20	0.10 43	0.07 42	0.06 14	0.09 142	0.06 42	0.08 17	0.09 61	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 45	0.03 1	0.03 2

2.75w_new	0.07 4	0.07 158	0.07 8	0.13 13	0.06 15	0.08 57	0.08 7	0.18 219	0.12 101	0.07 42	0.08 83	0.06 21	0.06 42	0.09 37	0.11 210	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 47

3.75w	0.07 4	0.07 158	0.08 38	0.16 160	0.07 82	0.07 32	0.09 18	0.16 153	0.09 28	0.07 42	0.06 14	0.05 1	0.06 42	0.09 37	0.10 139	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 4	0.07 158	0.07 8	0.15 82	0.07 82	0.09 93	0.06 1	0.13 72	0.11 71	0.07 42	0.07 45	0.06 21	0.07 122	0.10 75	0.09 61	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

1w_stereo	0.07 4	0.06 71	0.07 8	0.16 160	0.06 15	0.07 32	0.10 29	0.14 93	0.14 161	0.07 42	0.08 83	0.05 1	0.06 42	0.09 37	0.09 61	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 47

monsterstereo	0.07 4	0.06 71	0.06 4	0.16 160	0.06 15	0.08 57	0.10 29	0.16 153	0.11 71	0.07 42	0.08 83	0.06 21	0.07 122	0.08 17	0.09 61	0.04 11	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.03 1	0.03 2

SGD-Stereo	0.08 53	0.05 23	0.10 125	0.14 40	0.05 1	0.12 227	0.12 71	0.11 35	0.12 101	0.07 42	0.09 104	0.09 142	0.09 191	0.08 17	0.08 17	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 111	0.03 2

MM-Stereo_test2	0.09 101	0.06 71	0.09 83	0.19 376	0.08 140	0.12 227	0.18 389	0.15 124	0.14 161	0.07 42	0.10 134	0.07 76	0.06 42	0.12 213	0.09 61	0.05 31	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.05 111	0.03 2

SCV	0.08 53	0.09 335	0.08 38	0.15 82	0.08 140	0.10 145	0.13 118	0.10 20	0.12 101	0.07 42	0.07 45	0.06 21	0.04 1	0.09 37	0.08 17	0.05 31	0.04 24	0.06 119	0.04 45	0.06 212	0.04 47

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 53	0.06 71	0.09 83	0.22 478	0.06 15	0.08 57	0.12 71	0.10 20	0.10 43	0.07 42	0.07 45	0.06 21	0.05 11	0.11 125	0.09 61	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.06 212	0.04 47

AIO_rvc	0.07 4	0.06 71	0.08 38	0.15 82	0.06 15	0.08 57	0.14 171	0.09 11	0.08 15	0.07 42	0.08 83	0.07 76	0.04 1	0.10 75	0.08 17	0.05 31	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 20	0.03 2

HUF	0.08 53	0.05 23	0.08 38	0.14 40	0.06 15	0.09 93	0.13 118	0.13 72	0.13 136	0.07 42	0.07 45	0.08 117	0.06 42	0.10 75	0.09 61	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 111	0.04 47

AIO_test	0.07 4	0.05 23	0.07 8	0.15 82	0.07 82	0.06 10	0.14 171	0.10 20	0.10 43	0.07 42	0.07 45	0.06 21	0.05 11	0.08 17	0.10 139	0.05 31	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 20	0.03 2

castereo++	0.08 53	0.05 23	0.08 38	0.15 82	0.05 1	0.14 302	0.12 71	0.11 35	0.15 180	0.07 42	0.07 45	0.07 76	0.06 42	0.08 17	0.08 17	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 20	0.03 2

GIP-stereo	0.08 53	0.06 71	0.11 169	0.14 40	0.06 15	0.09 93	0.13 118	0.14 93	0.11 71	0.07 42	0.08 83	0.05 1	0.04 1	0.10 75	0.07 1	0.05 31	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 111	0.04 47

dual_stereo	0.07 4	0.04 1	0.08 38	0.15 82	0.05 1	0.05 4	0.13 118	0.12 55	0.08 15	0.07 42	0.06 14	0.05 1	0.05 11	0.07 4	0.09 61	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.04 20	0.04 47

Occ-G	0.08 53	0.05 23	0.06 4	0.14 40	0.07 82	0.08 57	0.14 171	0.13 72	0.15 180	0.07 42	0.11 171	0.07 76	0.05 11	0.09 37	0.10 139	0.06 122	0.05 203	0.05 33	0.04 45	0.05 111	0.05 135

U	0.08 53	0.07 158	0.09 83	0.19 376	0.10 361	0.10 145	0.13 118	0.12 55	0.17 229	0.07 42	0.07 45	0.06 21	0.05 11	0.07 4	0.08 17	0.06 122	0.04 24	0.06 119	0.04 45	0.06 212	0.05 135

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 101	0.10 393	0.31 507	0.15 82	0.06 15	0.08 57	0.14 171	0.10 20	0.10 43	0.07 42	0.07 45	0.06 21	0.04 1	0.11 125	0.07 1	0.12 479	0.04 24	0.07 218	0.05 129	0.05 111	0.05 135

MGS-Stereo	0.09 101	0.07 158	0.12 204	0.15 82	0.08 140	0.09 93	0.15 243	0.12 55	0.12 101	0.07 42	0.10 134	0.08 117	0.06 42	0.10 75	0.09 61	0.05 31	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.06 212	0.05 135

MoCha-V2	0.08 53	0.05 23	0.10 125	0.20 433	0.07 82	0.09 93	0.14 171	0.11 35	0.08 15	0.07 42	0.08 83	0.07 76	0.06 42	0.09 37	0.08 17	0.05 31	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 20	0.04 47

DLNR_Zeroshot_test	10.40 607	1.82 599	19.49 618	120.77 624	13.11 613	0.06 10	0.13 118	0.23 318	0.10 43	0.07 42	0.10 134	0.09 142	0.06 42	0.10 75	0.09 61	0.13 502	0.04 24	0.06 119	0.04 45	51.54 624	0.04 47

testlalala	0.08 53	0.07 158	0.17 399	0.16 160	0.08 140	0.09 93	0.12 71	0.15 124	0.10 43	0.07 42	0.09 104	0.06 21	0.06 42	0.11 125	0.09 61	0.05 31	0.04 24	0.06 119	0.04 45	0.04 20	0.04 47

testlalala_base	0.10 164	0.09 335	0.14 285	0.21 462	0.08 140	0.10 145	0.14 171	0.13 72	0.10 43	0.07 42	0.15 230	0.07 76	0.08 161	0.10 75	0.12 261	0.08 324	0.05 203	0.05 33	0.03 1	0.06 212	0.05 135

AEACV	0.08 53	0.05 23	0.08 38	0.14 40	0.13 466	0.14 302	0.13 118	0.14 93	0.09 28	0.07 42	0.09 104	0.07 76	0.08 161	0.10 75	0.09 61	0.06 122	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.05 111	0.04 47

CroCo-Stereo	0.09 101	0.08 259	0.08 38	0.22 478	0.09 258	0.09 93	0.19 429	0.15 124	0.12 101	0.07 42	0.07 45	0.08 117	0.06 42	0.08 17	0.07 1	0.07 262	0.05 203	0.06 119	0.04 45	0.05 111	0.04 47
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
GEAStereo	0.08 53	0.05 23	0.08 38	0.13 13	0.08 140	0.08 57	0.14 171	0.10 20	0.09 28	0.08 78	0.10 134	0.06 21	0.05 11	0.11 125	0.08 17	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 111	0.05 135

GSStereo	0.08 53	0.05 23	0.08 38	0.13 13	0.08 140	0.08 57	0.14 171	0.11 35	0.12 101	0.08 78	0.10 134	0.05 1	0.05 11	0.11 125	0.08 17	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 111	0.05 135

GS-Stereo							0.14 171	0.11 35	0.12 101	0.08 78	0.10 134	0.05 1	0.05 11	0.11 125	0.08 17	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 111	0.05 135

gasm-f	0.08 53	0.05 23	0.07 8	0.13 13	0.08 140	0.08 57	0.14 171	0.10 20	0.09 28	0.08 78	0.10 134	0.06 21	0.05 11	0.10 75	0.08 17	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.06 212	0.05 135

DA	0.08 53	0.07 158	0.07 8	0.19 376	0.08 140	0.09 93	0.12 71	0.13 72	0.12 101	0.08 78	0.10 134	0.10 175	0.08 161	0.09 37	0.10 139	0.05 31	0.04 24	0.06 119	0.04 45	0.05 111	0.03 2

GGEV	0.08 53	0.07 158	0.07 8	0.19 376	0.08 140	0.09 93	0.12 71	0.13 72	0.12 101	0.08 78	0.10 134	0.10 175	0.08 161	0.09 37	0.10 139	0.05 31	0.04 24	0.06 119	0.04 45	0.05 111	0.03 2

S2M2_XL	0.08 53	0.06 71	0.12 204	0.12 4	0.08 140	0.09 93	0.09 18	0.07 2	0.07 10	0.08 78	0.07 45	0.07 76	0.06 42	0.09 37	0.09 61	0.08 324	0.06 332	0.07 218	0.05 129	0.08 343	0.06 222
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
2.25w	0.07 4	0.06 71	0.07 8	0.14 40	0.06 15	0.08 57	0.08 7	0.10 20	0.15 180	0.08 78	0.10 134	0.07 76	0.06 42	0.08 17	0.10 139	0.05 31	0.03 1	0.04 1	0.04 45	0.03 1	0.04 47

3.25w_new	0.07 4	0.06 71	0.07 8	0.15 82	0.06 15	0.10 145	0.07 3	0.12 55	0.11 71	0.08 78	0.06 14	0.07 76	0.06 42	0.11 125	0.09 61	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 4	0.06 71	0.07 8	0.15 82	0.06 15	0.10 145	0.07 3	0.12 55	0.11 71	0.08 78	0.06 14	0.07 76	0.06 42	0.11 125	0.09 61	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

2w_stereo	0.08 53	0.08 259	0.09 83	0.16 160	0.06 15	0.08 57	0.10 29	0.20 252	0.15 180	0.08 78	0.07 45	0.06 21	0.06 42	0.06 1	0.09 61	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 45	0.03 1	0.03 2

HART	0.08 53	0.07 158	0.09 83	0.17 236	0.07 82	0.10 145	0.16 309	0.13 72	0.11 71	0.08 78	0.10 134	0.07 76	0.05 11	0.10 75	0.08 17	0.05 31	0.04 24	0.06 119	0.04 45	0.05 111	0.04 47

SCV_C0	0.08 53	0.07 158	0.07 8	0.16 160	0.09 258	0.08 57	0.15 243	0.11 35	0.12 101	0.08 78	0.07 45	0.06 21	0.05 11	0.11 125	0.07 1	0.05 31	0.05 203	0.05 33	0.04 45	0.06 212	0.05 135

AIO-test2	0.10 164	0.08 259	0.10 125	0.23 499	0.08 140	0.11 191	0.10 29	0.23 318	0.23 333	0.08 78	0.09 104	0.08 117	0.05 11	0.10 75	0.08 17	0.06 122	0.05 203	0.08 303	0.09 408	0.05 111	0.05 135

castereo	0.09 101	0.06 71	0.11 169	0.15 82	0.06 15	0.11 191	0.15 243	0.14 93	0.18 255	0.08 78	0.10 134	0.11 200	0.08 161	0.09 37	0.10 139	0.05 31	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 20	0.03 2

fffft	0.09 101	0.06 71	0.12 204	0.16 160	0.07 82	0.09 93	0.17 343	0.12 55	0.11 71	0.08 78	0.07 45	0.09 142	0.06 42	0.11 125	0.12 261	0.05 31	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.04 20	0.05 135
1: 1. 1
mms	0.09 101	0.07 158	0.08 38	0.16 160	0.08 140	0.10 145	0.16 309	0.12 55	0.11 71	0.08 78	0.09 104	0.08 117	0.06 42	0.11 125	0.12 261	0.05 31	0.04 24	0.07 218	0.05 129	0.04 20	0.03 2

ours_stereo	0.09 101	0.07 158	0.09 83	0.17 236	0.08 140	0.11 191	0.16 309	0.11 35	0.12 101	0.08 78	0.10 134	0.08 117	0.06 42	0.12 213	0.12 261	0.05 31	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.04 20	0.03 2

fffy	0.09 101	0.08 259	0.09 83	0.16 160	0.07 82	0.13 270	0.17 343	0.13 72	0.12 101	0.08 78	0.09 104	0.08 117	0.09 191	0.13 259	0.11 210	0.05 31	0.05 203	0.07 218	0.05 129	0.04 20	0.05 135

tg	0.10 164	0.06 71	0.10 125	0.18 318	0.08 140	0.11 191	0.16 309	0.20 252	0.12 101	0.08 78	0.11 171	0.11 200	0.07 122	0.11 125	0.10 139	0.05 31	0.04 24	0.08 303	0.08 361	0.04 20	0.04 47

AIO-Stereo	0.08 53	0.06 71	0.09 83	0.18 318	0.06 15	0.08 57	0.12 71	0.15 124	0.09 28	0.08 78	0.08 83	0.07 76	0.05 11	0.11 125	0.08 17	0.05 31	0.05 203	0.05 33	0.04 45	0.04 20	0.04 47

WCG-NET（raft）	0.08 53	0.05 23	0.10 125	0.15 82	0.06 15	0.11 191	0.13 118	0.15 124	0.12 101	0.08 78	0.07 45	0.06 21	0.06 42	0.13 259	0.08 17	0.05 31	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 20	0.04 47

RSM++	0.08 53	0.06 71	0.09 83	0.17 236	0.07 82	0.09 93	0.12 71	0.11 35	0.11 71	0.08 78	0.06 14	0.07 76	0.05 11	0.10 75	0.09 61	0.04 11	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.05 111	0.03 2

RSM	0.08 53	0.06 71	0.09 83	0.17 236	0.06 15	0.08 57	0.12 71	0.12 55	0.10 43	0.08 78	0.07 45	0.06 21	0.05 11	0.11 125	0.09 61	0.04 11	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 20	0.03 2

trnet	0.08 53	0.05 23	0.07 8	0.12 4	0.05 1	0.12 227	0.11 51	0.13 72	0.10 43	0.08 78	0.13 199	0.09 142	0.08 161	0.11 125	0.10 139	0.08 324	0.05 203	0.05 33	0.03 1	0.06 212	0.05 135

IGEV++	0.08 53	0.06 71	0.08 38	0.18 318	0.07 82	0.09 93	0.13 118	0.10 20	0.09 28	0.08 78	0.08 83	0.06 21	0.06 42	0.13 259	0.09 61	0.05 31	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 111	0.04 47

HH	0.09 101	0.06 71	0.13 250	0.17 236	0.08 140	0.10 145	0.16 309	0.14 93	0.10 43	0.08 78	0.09 104	0.08 117	0.07 122	0.10 75	0.09 61	0.06 122	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.05 111	0.04 47

HanStereo	0.09 101	0.06 71	0.13 250	0.17 236	0.08 140	0.10 145	0.16 309	0.14 93	0.10 43	0.08 78	0.09 104	0.08 117	0.07 122	0.10 75	0.09 61	0.06 122	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.05 111	0.04 47

LoS_RVC	0.08 53	0.05 23	0.07 8	0.15 82	0.07 82	0.08 57	0.15 243	0.11 35	0.10 43	0.08 78	0.09 104	0.06 21	0.09 191	0.10 75	0.09 61	0.05 31	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.04 20	0.03 2

CES	0.08 53	0.04 1	0.08 38	0.14 40	0.07 82	0.09 93	0.14 171	0.11 35	0.09 28	0.08 78	0.09 104	0.11 200	0.06 42	0.12 213	0.08 17	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.05 111	0.05 135

Selective-IGEV	0.07 4	0.06 71	0.08 38	0.17 236	0.06 15	0.08 57	0.12 71	0.13 72	0.07 10	0.08 78	0.07 45	0.06 21	0.04 1	0.10 75	0.09 61	0.05 31	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 20	0.03 2

cross-raft	0.10 164	0.09 335	0.09 83	0.19 376	0.07 82	0.11 191	0.25 515	0.13 72	0.15 180	0.08 78	0.11 171	0.12 217	0.10 224	0.09 37	0.11 210	0.05 31	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.04 20	0.04 47

EAI-Stereo	0.09 101	0.07 158	0.11 169	0.15 82	0.06 15	0.10 145	0.15 243	0.16 153	0.09 28	0.08 78	0.09 104	0.08 117	0.07 122	0.09 37	0.11 210	0.05 31	0.04 24	0.05 33	0.05 129	0.05 111	0.04 47

CFNet-RSSM	0.09 101	0.07 158	0.09 83	0.16 160	0.07 82	0.09 93	0.15 243	0.16 153	0.17 229	0.08 78	0.12 185	0.10 175	0.09 191	0.11 125	0.09 61	0.06 122	0.04 24	0.06 119	0.04 45	0.04 20	0.04 47

Gwc-CoAtRS	0.09 101	0.06 71	0.10 125	0.16 160	0.07 82	0.10 145	0.14 171	0.17 189	0.17 229	0.08 78	0.10 134	0.12 217	0.09 191	0.12 213	0.09 61	0.06 122	0.04 24	0.06 119	0.04 45	0.04 20	0.04 47

CREStereo	0.09 101	0.04 1	0.08 38	0.11 1	0.06 15	0.13 270	0.14 171	0.14 93	0.10 43	0.08 78	0.13 199	0.09 142	0.08 161	0.11 125	0.10 139	0.08 324	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.06 212	0.06 222
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
Select-FE	0.11 207	0.06 71	0.20 445	0.15 82	0.11 411	0.11 191	0.13 118	0.21 275	0.18 255	0.09 114	0.11 171	0.10 175	0.06 42	0.12 213	0.09 61	0.07 262	0.05 203	0.07 218	0.08 361	0.06 212	0.08 367

FlowAnything_test	0.11 207	0.08 259	0.14 285	0.15 82	0.09 258	0.07 32	0.14 171	0.20 252	0.11 71	0.09 114	0.09 104	0.12 217	0.12 280	0.13 259	0.11 210	0.09 383	0.06 332	0.09 384	0.09 408	0.06 212	0.09 412

monsters	0.07 4	0.06 71	0.06 4	0.15 82	0.06 15	0.08 57	0.09 18	0.12 55	0.08 15	0.09 114	0.07 45	0.06 21	0.06 42	0.08 17	0.08 17	0.05 31	0.04 24	0.04 1	0.04 45	0.03 1	0.03 2

MM-Stereo_test1	0.10 164	0.07 158	0.08 38	0.18 318	0.07 82	0.12 227	0.18 389	0.21 275	0.20 294	0.09 114	0.11 171	0.08 117	0.06 42	0.10 75	0.10 139	0.06 122	0.05 203	0.07 218	0.06 207	0.05 111	0.04 47

SMoEStereo_RVC	0.08 53	0.06 71	0.12 204	0.16 160	0.07 82	0.09 93	0.14 171	0.11 35	0.13 136	0.09 114	0.07 45	0.07 76	0.07 122	0.12 213	0.10 139	0.05 31	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.04 20	0.04 47

tt45	0.09 101	0.06 71	0.11 169	0.15 82	0.07 82	0.11 191	0.16 309	0.13 72	0.11 71	0.09 114	0.06 14	0.08 117	0.06 42	0.13 259	0.10 139	0.06 122	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.05 111	0.06 222

PAM_32	0.09 101	0.05 23	0.17 399	0.15 82	0.08 140	0.10 145	0.15 243	0.14 93	0.15 180	0.09 114	0.08 83	0.09 142	0.07 122	0.14 285	0.08 17	0.06 122	0.05 203	0.06 119	0.06 207	0.05 111	0.06 222

Pointernet	0.09 101	0.04 1	0.09 83	0.16 160	0.08 140	0.13 270	0.10 29	0.15 124	0.17 229	0.09 114	0.07 45	0.06 21	0.06 42	0.11 125	0.09 61	0.08 324	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.06 212	0.05 135

MyStereo07	0.10 164	0.07 158	0.10 125	0.17 236	0.09 258	0.14 302	0.18 389	0.15 124	0.15 180	0.09 114	0.06 14	0.06 21	0.07 122	0.12 213	0.09 61	0.06 122	0.05 203	0.08 303	0.07 296	0.06 212	0.06 222

AE-Stereo	0.10 164	0.08 259	0.10 125	0.18 318	0.09 258	0.10 145	0.15 243	0.14 93	0.19 271	0.09 114	0.14 213	0.12 217	0.08 161	0.11 125	0.10 139	0.05 31	0.06 332	0.07 218	0.06 207	0.05 111	0.04 47

ACVNet-DCA	0.10 164	0.08 259	0.12 204	0.17 236	0.09 258	0.13 270	0.15 243	0.23 318	0.16 209	0.09 114	0.09 104	0.06 21	0.06 42	0.10 75	0.07 1	0.06 122	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.07 280	0.07 303

xx1	0.11 207	0.08 259	0.12 204	0.17 236	0.09 258	0.13 270	0.15 243	0.16 153	0.18 255	0.09 114	0.09 104	0.16 305	0.16 387	0.10 75	0.07 1	0.06 122	0.04 24	0.08 303	0.08 361	0.07 280	0.07 303

1test111	0.11 207	0.08 259	0.12 204	0.17 236	0.09 258	0.13 270	0.15 243	0.23 318	0.16 209	0.09 114	0.09 104	0.06 21	0.06 42	0.15 307	0.16 383	0.06 122	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.07 280	0.07 303

cc1	0.10 164	0.08 259	0.12 204	0.17 236	0.09 258	0.13 270	0.15 243	0.16 153	0.18 255	0.09 114	0.09 104	0.06 21	0.06 42	0.10 75	0.07 1	0.06 122	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.06 212	0.06 222

tt1	0.10 164	0.08 259	0.12 204	0.17 236	0.09 258	0.12 227	0.16 309	0.15 124	0.19 271	0.09 114	0.08 83	0.06 21	0.06 42	0.10 75	0.07 1	0.06 122	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.06 212	0.06 222

MaDis-Stereo	0.09 101	0.09 335	0.08 38	0.17 236	0.09 258	0.13 270	0.10 29	0.16 153	0.16 209	0.09 114	0.11 171	0.06 21	0.06 42	0.09 37	0.13 302	0.07 262	0.06 332	0.07 218	0.05 129	0.05 111	0.04 47

MSKI-zero shot	0.09 101	0.05 23	0.09 83	0.15 82	0.07 82	0.10 145	0.13 118	0.14 93	0.13 136	0.09 114	0.09 104	0.09 142	0.06 42	0.12 213	0.10 139	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 20	0.04 47

GCAP-Stereo	0.09 101	0.07 158	0.13 250	0.18 318	0.06 15	0.11 191	0.07 3	0.13 72	0.12 101	0.09 114	0.10 134	0.07 76	0.09 191	0.13 259	0.10 139	0.06 122	0.05 203	0.05 33	0.04 45	0.04 20	0.05 135

RAFT-Test	0.09 101	0.06 71	0.10 125	0.15 82	0.07 82	0.11 191	0.15 243	0.16 153	0.13 136	0.09 114	0.10 134	0.10 175	0.09 191	0.12 213	0.09 61	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 20	0.05 135

CAS	0.08 53	0.04 1	0.07 8	0.17 236	0.08 140	0.10 145	0.13 118	0.12 55	0.09 28	0.09 114	0.10 134	0.08 117	0.06 42	0.09 37	0.08 17	0.08 324	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.05 111	0.04 47

anonymousdsp	0.09 101	0.07 158	0.11 169	0.16 160	0.09 258	0.11 191	0.15 243	0.16 153	0.12 101	0.09 114	0.06 14	0.06 21	0.06 42	0.11 125	0.09 61	0.05 31	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.05 111	0.06 222

LoS	0.09 101	0.05 23	0.11 169	0.13 13	0.07 82	0.14 302	0.11 51	0.15 124	0.15 180	0.09 114	0.09 104	0.12 217	0.09 191	0.15 307	0.10 139	0.07 262	0.05 203	0.05 33	0.03 1	0.05 111	0.05 135
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.09 101	0.07 158	0.10 125	0.17 236	0.08 140	0.10 145	0.15 243	0.15 124	0.12 101	0.09 114	0.06 14	0.07 76	0.06 42	0.11 125	0.09 61	0.05 31	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.04 20	0.06 222

MC-Stereo	0.08 53	0.06 71	0.09 83	0.17 236	0.06 15	0.10 145	0.14 171	0.12 55	0.10 43	0.09 114	0.12 185	0.09 142	0.06 42	0.11 125	0.10 139	0.06 122	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.04 20	0.04 47

RCA-Stereo	0.09 101	0.06 71	0.09 83	0.16 160	0.06 15	0.09 93	0.13 118	0.18 219	0.14 161	0.09 114	0.10 134	0.08 117	0.07 122	0.12 213	0.11 210	0.06 122	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.05 111	0.04 47

CroCo-Stereo Lap2	0.09 101	0.09 335	0.08 38	0.22 478	0.09 258	0.09 93	0.19 429	0.16 153	0.12 101	0.09 114	0.10 134	0.05 1	0.05 11	0.08 17	0.08 17	0.06 122	0.06 332	0.07 218	0.05 129	0.05 111	0.05 135

IGEV-Stereo	0.09 101	0.07 158	0.11 169	0.16 160	0.09 258	0.11 191	0.15 243	0.16 153	0.12 101	0.09 114	0.06 14	0.06 21	0.06 42	0.11 125	0.09 61	0.05 31	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.05 111	0.06 222
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test-3	0.08 53	0.06 71	0.09 83	0.17 236	0.07 82	0.07 32	0.14 171	0.12 55	0.15 180	0.09 114	0.08 83	0.07 76	0.08 161	0.11 125	0.10 139	0.05 31	0.04 24	0.07 218	0.05 129	0.04 20	0.04 47

test_1	0.08 53	0.06 71	0.09 83	0.17 236	0.07 82	0.07 32	0.14 171	0.12 55	0.15 180	0.09 114	0.08 83	0.07 76	0.08 161	0.11 125	0.10 139	0.05 31	0.04 24	0.07 218	0.05 129	0.04 20	0.04 47

TRStereo	0.09 101	0.05 23	0.12 204	0.15 82	0.12 443	0.10 145	0.13 118	0.18 219	0.18 255	0.09 114	0.09 104	0.09 142	0.06 42	0.10 75	0.08 17	0.07 262	0.05 203	0.07 218	0.07 296	0.04 20	0.04 47

test-1	0.10 164	0.07 158	0.16 371	0.19 376	0.08 140	0.11 191	0.24 500	0.14 93	0.18 255	0.09 114	0.07 45	0.09 142	0.08 161	0.07 4	0.09 61	0.06 122	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.04 20	0.04 47

iRaftStereo_RVC	0.10 164	0.07 158	0.09 83	0.17 236	0.09 258	0.11 191	0.17 343	0.18 219	0.12 101	0.09 114	0.12 185	0.10 175	0.07 122	0.11 125	0.10 139	0.05 31	0.04 24	0.08 303	0.08 361	0.04 20	0.04 47

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 101	0.06 71	0.10 125	0.17 236	0.06 15	0.10 145	0.16 309	0.17 189	0.14 161	0.09 114	0.10 134	0.08 117	0.09 191	0.11 125	0.09 61	0.05 31	0.04 24	0.06 119	0.06 207	0.04 20	0.03 2

PMTNet	0.09 101	0.05 23	0.09 83	0.12 4	0.06 15	0.12 227	0.14 171	0.15 124	0.11 71	0.09 114	0.13 199	0.10 175	0.07 122	0.13 259	0.10 139	0.15 520	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.07 280	0.06 222

FE-Mocha	0.09 101	0.06 71	0.14 285	0.16 160	0.09 258	0.10 145	0.15 243	0.18 219	0.16 209	0.10 148	0.09 104	0.07 76	0.07 122	0.09 37	0.09 61	0.06 122	0.04 24	0.06 119	0.06 207	0.05 111	0.05 135

IGEV-FE	0.09 101	0.05 23	0.12 204	0.13 13	0.08 140	0.12 227	0.13 118	0.17 189	0.11 71	0.10 148	0.06 14	0.09 142	0.06 42	0.11 125	0.09 61	0.06 122	0.04 24	0.06 119	0.06 207	0.05 111	0.05 135

GASTEREO	0.08 53	0.05 23	0.09 83	0.19 376	0.07 82	0.07 32	0.12 71	0.14 93	0.11 71	0.10 148	0.09 104	0.07 76	0.04 1	0.12 213	0.08 17	0.06 122	0.05 203	0.05 33	0.04 45	0.04 20	0.05 135

MSCF	0.08 53	0.05 23	0.08 38	0.19 376	0.08 140	0.06 10	0.12 71	0.14 93	0.11 71	0.10 148	0.09 104	0.07 76	0.04 1	0.11 125	0.08 17	0.06 122	0.05 203	0.05 33	0.04 45	0.05 111	0.05 135

depthmonostereo	0.09 101	0.06 71	0.09 83	0.15 82	0.06 15	0.10 145	0.13 118	0.14 93	0.14 161	0.10 148	0.10 134	0.09 142	0.11 249	0.08 17	0.09 61	0.06 122	0.05 203	0.06 119	0.04 45	0.04 20	0.03 2

S2M2_L	0.09 101	0.08 259	0.11 169	0.13 13	0.10 361	0.08 57	0.06 1	0.10 20	0.10 43	0.10 148	0.09 104	0.10 175	0.09 191	0.11 125	0.11 210	0.13 502	0.07 404	0.08 303	0.09 408	0.10 438	0.08 367
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
999	0.09 101	0.05 23	0.13 250	0.15 82	0.08 140	0.10 145	0.14 171	0.15 124	0.11 71	0.10 148	0.08 83	0.08 117	0.08 161	0.16 341	0.10 139	0.06 122	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.04 20	0.05 135

rvit_stereo_0081_aga	0.11 207	0.09 335	0.14 285	0.18 318	0.09 258	0.13 270	0.14 171	0.14 93	0.19 271	0.10 148	0.18 288	0.16 305	0.09 191	0.12 213	0.09 61	0.10 425	0.06 332	0.08 303	0.07 296	0.07 280	0.06 222

RAStereo	0.10 164	0.09 335	0.08 38	0.20 433	0.08 140	0.13 270	0.18 389	0.15 124	0.17 229	0.10 148	0.12 185	0.05 1	0.06 42	0.09 37	0.08 17	0.07 262	0.05 203	0.07 218	0.05 129	0.05 111	0.04 47

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 207	0.05 23	0.11 169	0.15 82	0.13 466	0.13 270	0.16 309	0.23 318	0.17 229	0.10 148	0.12 185	0.10 175	0.07 122	0.11 125	0.09 61	0.06 122	0.05 203	0.06 119	0.06 207	0.07 280	0.08 367

test_for_model	0.09 101	0.12 437	0.14 285	0.23 499	0.11 411	0.08 57	0.13 118	0.12 55	0.12 101	0.10 148	0.07 45	0.07 76	0.06 42	0.11 125	0.10 139	0.06 122	0.05 203	0.05 33	0.03 1	0.07 280	0.04 47

H2IRNET	0.10 164	0.09 335	0.09 83	0.18 318	0.09 258	0.12 227	0.15 243	0.14 93	0.21 309	0.10 148	0.10 134	0.10 175	0.10 224	0.10 75	0.10 139	0.05 31	0.04 24	0.08 303	0.08 361	0.06 212	0.05 135

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 164	0.08 259	0.12 204	0.16 160	0.08 140	0.15 328	0.16 309	0.18 219	0.18 255	0.10 148	0.09 104	0.09 142	0.08 161	0.11 125	0.12 261	0.07 262	0.05 203	0.08 303	0.06 207	0.07 280	0.06 222

ff7	0.09 101	0.07 158	0.11 169	0.16 160	0.09 258	0.11 191	0.15 243	0.16 153	0.12 101	0.10 148	0.06 14	0.06 21	0.06 42	0.11 125	0.09 61	0.05 31	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.05 111	0.06 222

IGEVStereo-DCA	0.09 101	0.06 71	0.11 169	0.15 82	0.10 361	0.11 191	0.15 243	0.16 153	0.12 101	0.10 148	0.06 14	0.08 117	0.06 42	0.10 75	0.08 17	0.06 122	0.05 203	0.06 119	0.05 129	0.05 111	0.06 222

ffff	0.09 101	0.07 158	0.11 169	0.16 160	0.09 258	0.11 191	0.15 243	0.16 153	0.12 101	0.10 148	0.06 14	0.06 21	0.06 42	0.11 125	0.09 61	0.05 31	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.05 111	0.06 222

rrr	0.09 101	0.06 71	0.12 204	0.15 82	0.10 361	0.11 191	0.16 309	0.16 153	0.15 180	0.10 148	0.06 14	0.08 117	0.06 42	0.10 75	0.08 17	0.06 122	0.05 203	0.06 119	0.05 129	0.05 111	0.06 222

11t	0.09 101	0.07 158	0.11 169	0.16 160	0.09 258	0.11 191	0.15 243	0.16 153	0.12 101	0.10 148	0.06 14	0.06 21	0.06 42	0.11 125	0.09 61	0.05 31	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.05 111	0.06 222

IGEV_Zeroshot_test	0.09 101	0.05 23	0.12 204	0.13 13	0.08 140	0.12 227	0.13 118	0.17 189	0.11 71	0.10 148	0.06 14	0.09 142	0.06 42	0.11 125	0.09 61	0.06 122	0.04 24	0.06 119	0.06 207	0.05 111	0.05 135

UniTT-Stereo	0.09 101	0.07 158	0.08 38	0.18 318	0.08 140	0.13 270	0.11 51	0.12 55	0.11 71	0.10 148	0.12 185	0.05 1	0.07 122	0.09 37	0.09 61	0.07 262	0.05 203	0.05 33	0.05 129	0.05 111	0.05 135

4D-IteraStereo	0.09 101	0.07 158	0.10 125	0.18 318	0.07 82	0.09 93	0.15 243	0.17 189	0.15 180	0.10 148	0.11 171	0.10 175	0.07 122	0.11 125	0.09 61	0.05 31	0.03 1	0.08 303	0.07 296	0.06 212	0.05 135

Selective-RAFT	0.11 207	0.10 393	0.11 169	0.21 462	0.08 140	0.16 358	0.13 118	0.20 252	0.22 323	0.10 148	0.10 134	0.11 200	0.10 224	0.15 307	0.11 210	0.05 31	0.05 203	0.06 119	0.05 129	0.06 212	0.05 135

ccc-4	0.09 101	0.07 158	0.11 169	0.16 160	0.09 258	0.11 191	0.15 243	0.16 153	0.12 101	0.10 148	0.06 14	0.06 21	0.06 42	0.11 125	0.09 61	0.05 31	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.05 111	0.06 222

test_3	0.10 164	0.09 335	0.10 125	0.20 433	0.08 140	0.13 270	0.26 524	0.14 93	0.21 309	0.10 148	0.10 134	0.09 142	0.09 191	0.08 17	0.11 210	0.05 31	0.04 24	0.08 303	0.07 296	0.04 20	0.04 47

CREStereo++_RVC	0.08 53	0.04 1	0.06 4	0.13 13	0.07 82	0.09 93	0.12 71	0.14 93	0.14 161	0.10 148	0.14 213	0.08 117	0.07 122	0.09 37	0.11 210	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.05 129	0.04 20	0.04 47
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.09 101	0.06 71	0.07 8	0.15 82	0.05 1	0.16 358	0.18 389	0.15 124	0.15 180	0.10 148	0.11 171	0.11 200	0.11 249	0.10 75	0.12 261	0.05 31	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 20	0.04 47

raftrobust	0.09 101	0.06 71	0.10 125	0.17 236	0.08 140	0.09 93	0.10 29	0.18 219	0.16 209	0.10 148	0.09 104	0.12 217	0.07 122	0.12 213	0.10 139	0.08 324	0.05 203	0.06 119	0.05 129	0.05 111	0.05 135

sCroCo_RVC	0.12 274	0.09 335	0.23 470	0.24 508	0.11 411	0.19 421	0.14 171	0.17 189	0.14 161	0.10 148	0.13 199	0.12 217	0.07 122	0.14 285	0.11 210	0.08 324	0.08 430	0.08 303	0.08 361	0.05 111	0.07 303

XX-Stereo	0.09 101	0.05 23	0.08 38	0.17 236	0.09 258	0.15 328	0.12 71	0.20 252	0.10 43	0.10 148	0.14 213	0.07 76	0.06 42	0.12 213	0.08 17	0.06 122	0.05 203	0.06 119	0.06 207	0.04 20	0.04 47

test_xeample3	0.09 101	0.06 71	0.12 204	0.16 160	0.09 258	0.11 191	0.15 243	0.16 153	0.13 136	0.10 148	0.06 14	0.08 117	0.06 42	0.10 75	0.09 61	0.05 31	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.05 111	0.06 222

AFF-stereo	0.09 101	0.06 71	0.10 125	0.17 236	0.07 82	0.10 145	0.16 309	0.17 189	0.09 28	0.10 148	0.12 185	0.09 142	0.09 191	0.12 213	0.09 61	0.05 31	0.04 24	0.07 218	0.07 296	0.04 20	0.03 2

water-stereo	0.09 101	0.06 71	0.08 38	0.16 160	0.07 82	0.09 93	0.13 118	0.15 124	0.13 136	0.11 179	0.12 185	0.08 117	0.09 191	0.07 4	0.08 17	0.06 122	0.05 203	0.05 33	0.05 129	0.04 20	0.04 47

DilatedVolume-Stereo	0.09 101	0.05 23	0.08 38	0.15 82	0.06 15	0.11 191	0.12 71	0.14 93	0.16 209	0.11 179	0.11 171	0.09 142	0.09 191	0.11 125	0.10 139	0.06 122	0.05 203	0.05 33	0.04 45	0.03 1	0.03 2

AIO-test1	0.10 164	0.07 158	0.10 125	0.23 499	0.07 82	0.09 93	0.13 118	0.21 275	0.14 161	0.11 179	0.12 185	0.09 142	0.07 122	0.11 125	0.09 61	0.06 122	0.05 203	0.09 384	0.10 447	0.03 1	0.06 222

UGAM-zero	0.09 101	0.05 23	0.15 337	0.15 82	0.08 140	0.09 93	0.13 118	0.19 241	0.15 180	0.11 179	0.15 230	0.07 76	0.07 122	0.09 37	0.09 61	0.06 122	0.05 203	0.06 119	0.05 129	0.05 111	0.06 222

rvit_stereo_0083	0.12 274	0.08 259	0.17 399	0.16 160	0.09 258	0.11 191	0.15 243	0.14 93	0.26 384	0.11 179	0.14 213	0.13 242	0.10 224	0.12 213	0.12 261	0.10 425	0.08 430	0.09 384	0.07 296	0.07 280	0.05 135

rvit_stereo_0081	0.11 207	0.08 259	0.15 337	0.16 160	0.09 258	0.10 145	0.14 171	0.14 93	0.24 349	0.11 179	0.13 199	0.13 242	0.09 191	0.11 125	0.12 261	0.10 425	0.07 404	0.08 303	0.07 296	0.07 280	0.05 135

model_zeroshot	0.10 164	0.04 1	0.11 169	0.15 82	0.09 258	0.12 227	0.14 171	0.20 252	0.13 136	0.11 179	0.10 134	0.12 217	0.07 122	0.12 213	0.10 139	0.07 262	0.06 332	0.06 119	0.05 129	0.06 212	0.06 222

GCAP-BAT	0.09 101	0.07 158	0.14 285	0.15 82	0.08 140	0.10 145	0.13 118	0.14 93	0.10 43	0.11 179	0.10 134	0.08 117	0.07 122	0.12 213	0.10 139	0.06 122	0.05 203	0.06 119	0.04 45	0.04 20	0.04 47

rvit_stereo_0082	0.11 207	0.08 259	0.15 337	0.16 160	0.09 258	0.10 145	0.14 171	0.14 93	0.24 349	0.11 179	0.13 199	0.13 242	0.09 191	0.11 125	0.12 261	0.10 425	0.07 404	0.08 303	0.07 296	0.07 280	0.05 135

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 207	0.05 23	0.14 285	0.15 82	0.20 541	0.09 93	0.17 343	0.21 275	0.15 180	0.11 179	0.14 213	0.10 175	0.07 122	0.10 75	0.08 17	0.06 122	0.05 203	0.07 218	0.07 296	0.07 280	0.09 412

rvit_stereo_0080	0.10 164	0.08 259	0.14 285	0.15 82	0.09 258	0.07 32	0.15 243	0.16 153	0.16 209	0.11 179	0.10 134	0.14 262	0.08 161	0.12 213	0.10 139	0.09 383	0.07 404	0.07 218	0.06 207	0.07 280	0.05 135

RAFT-Stereo-weight	0.09 101	0.06 71	0.10 125	0.16 160	0.07 82	0.09 93	0.14 171	0.19 241	0.16 209	0.11 179	0.10 134	0.08 117	0.06 42	0.10 75	0.11 210	0.06 122	0.04 24	0.06 119	0.04 45	0.04 20	0.04 47

CAS++	0.11 207	0.07 158	0.11 169	0.14 40	0.09 258	0.12 227	0.14 171	0.24 341	0.14 161	0.11 179	0.09 104	0.11 200	0.07 122	0.14 285	0.09 61	0.11 454	0.09 459	0.09 384	0.07 296	0.07 280	0.08 367
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
whm_eth	0.10 164	0.08 259	0.14 285	0.15 82	0.09 258	0.07 32	0.15 243	0.16 153	0.16 209	0.11 179	0.10 134	0.14 262	0.08 161	0.12 213	0.10 139	0.09 383	0.07 404	0.07 218	0.06 207	0.07 280	0.05 135

EKT-Stereo	0.11 207	0.07 158	0.14 285	0.15 82	0.10 361	0.13 270	0.14 171	0.18 219	0.21 309	0.11 179	0.08 83	0.12 217	0.09 191	0.11 125	0.12 261	0.08 324	0.06 332	0.07 218	0.06 207	0.08 343	0.07 303

CASnet	0.09 101	0.09 335	0.09 83	0.19 376	0.06 15	0.07 32	0.11 51	0.18 219	0.14 161	0.11 179	0.10 134	0.09 142	0.07 122	0.10 75	0.10 139	0.06 122	0.04 24	0.10 432	0.08 361	0.05 111	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.10 164	0.05 23	0.09 83	0.14 40	0.07 82	0.13 270	0.14 171	0.21 275	0.15 180	0.11 179	0.12 185	0.12 217	0.09 191	0.12 213	0.09 61	0.07 262	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.06 212	0.05 135

DCRE	0.11 207	0.07 158	0.13 250	0.16 160	0.11 411	0.11 191	0.17 343	0.18 219	0.17 229	0.11 179	0.18 288	0.10 175	0.10 224	0.15 307	0.11 210	0.06 122	0.05 203	0.06 119	0.06 207	0.05 111	0.04 47

knoymous	0.11 207	0.05 23	0.12 204	0.13 13	0.07 82	0.15 328	0.14 171	0.19 241	0.13 136	0.11 179	0.17 263	0.13 242	0.09 191	0.13 259	0.11 210	0.08 324	0.05 203	0.06 119	0.05 129	0.08 343	0.07 303

riskmin	0.11 207	0.06 71	0.13 250	0.14 40	0.08 140	0.14 302	0.14 171	0.18 219	0.14 161	0.11 179	0.14 213	0.16 305	0.11 249	0.14 285	0.12 261	0.09 383	0.05 203	0.07 218	0.05 129	0.08 343	0.08 367

iRaft-Stereo_20w	0.09 101	0.05 23	0.13 250	0.14 40	0.08 140	0.12 227	0.15 243	0.18 219	0.10 43	0.11 179	0.08 83	0.08 117	0.05 11	0.10 75	0.09 61	0.06 122	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.06 212	0.05 135

MIPNet	0.11 207	0.08 259	0.14 285	0.17 236	0.09 258	0.12 227	0.14 171	0.20 252	0.24 349	0.11 179	0.10 134	0.09 142	0.07 122	0.13 259	0.12 261	0.06 122	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.04 20	0.04 47

IPLGR	0.11 207	0.09 335	0.16 371	0.18 318	0.08 140	0.12 227	0.17 343	0.21 275	0.24 349	0.11 179	0.12 185	0.11 200	0.08 161	0.12 213	0.12 261	0.06 122	0.05 203	0.06 119	0.06 207	0.04 20	0.04 47

GMOStereo	0.11 207	0.09 335	0.07 8	0.19 376	0.08 140	0.12 227	0.28 537	0.13 72	0.17 229	0.11 179	0.17 263	0.14 262	0.12 280	0.07 4	0.07 1	0.05 31	0.05 203	0.09 384	0.07 296	0.04 20	0.04 47

error version	0.11 207	0.09 335	0.07 8	0.19 376	0.08 140	0.12 227	0.28 537	0.13 72	0.17 229	0.11 179	0.17 263	0.14 262	0.12 280	0.07 4	0.07 1	0.05 31	0.05 203	0.09 384	0.07 296	0.04 20	0.04 47

test-v	0.11 207	0.09 335	0.07 8	0.19 376	0.08 140	0.12 227	0.28 537	0.13 72	0.17 229	0.11 179	0.17 263	0.14 262	0.12 280	0.07 4	0.07 1	0.05 31	0.05 203	0.09 384	0.07 296	0.04 20	0.04 47

LCNet	0.11 207	0.07 158	0.09 83	0.19 376	0.09 258	0.08 57	0.15 243	0.21 275	0.15 180	0.11 179	0.15 230	0.16 305	0.11 249	0.12 213	0.11 210	0.05 31	0.04 24	0.08 303	0.07 296	0.06 212	0.15 522

STrans-v2	0.10 164	0.07 158	0.12 204	0.18 318	0.07 82	0.10 145	0.14 171	0.21 275	0.11 71	0.11 179	0.15 230	0.12 217	0.10 224	0.11 125	0.12 261	0.05 31	0.04 24	0.06 119	0.06 207	0.04 20	0.04 47

RAFT-345	0.11 207	0.07 158	0.15 337	0.16 160	0.08 140	0.08 57	0.12 71	0.15 124	0.10 43	0.11 179	0.36 484	0.09 142	0.09 191	0.11 125	0.12 261	0.05 31	0.05 203	0.07 218	0.06 207	0.04 20	0.05 135

test-2	0.11 207	0.09 335	0.07 8	0.19 376	0.08 140	0.12 227	0.28 537	0.13 72	0.17 229	0.11 179	0.17 263	0.14 262	0.12 280	0.07 4	0.07 1	0.05 31	0.05 203	0.09 384	0.07 296	0.04 20	0.04 47

GMM-Stereo	0.11 207	0.07 158	0.10 125	0.18 318	0.09 258	0.08 57	0.15 243	0.23 318	0.16 209	0.11 179	0.15 230	0.13 242	0.11 249	0.11 125	0.11 210	0.05 31	0.04 24	0.08 303	0.07 296	0.06 212	0.09 412

TANstereo	0.09 101	0.04 1	0.08 38	0.13 13	0.06 15	0.11 191	0.14 171	0.15 124	0.19 271	0.11 179	0.15 230	0.10 175	0.06 42	0.12 213	0.09 61	0.07 262	0.05 203	0.05 33	0.04 45	0.06 212	0.05 135

XX-TBD	0.09 101	0.06 71	0.07 8	0.14 40	0.07 82	0.12 227	0.16 309	0.14 93	0.13 136	0.11 179	0.12 185	0.09 142	0.08 161	0.10 75	0.10 139	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.06 212	0.05 135

sAnonymous2	0.13 299	0.12 437	0.24 474	0.20 433	0.12 443	0.17 379	0.13 118	0.26 375	0.21 309	0.11 179	0.11 171	0.13 242	0.08 161	0.10 75	0.10 139	0.09 383	0.05 203	0.08 303	0.06 207	0.15 523	0.10 439

CroCo_RVC	0.13 299	0.12 437	0.24 474	0.20 433	0.12 443	0.17 379	0.13 118	0.26 375	0.21 309	0.11 179	0.11 171	0.13 242	0.08 161	0.10 75	0.10 139	0.09 383	0.05 203	0.08 303	0.06 207	0.15 523	0.10 439

111	0.10 164	0.06 71	0.12 204	0.15 82	0.07 82	0.10 145	0.14 171	0.21 275	0.23 333	0.11 179	0.12 185	0.14 262	0.11 249	0.13 259	0.10 139	0.06 122	0.04 24	0.06 119	0.04 45	0.05 111	0.05 135

RAFT + AFF	0.13 299	0.07 158	0.20 445	0.20 433	0.10 361	0.14 302	0.24 500	0.26 375	0.20 294	0.11 179	0.10 134	0.12 217	0.10 224	0.15 307	0.12 261	0.07 262	0.06 332	0.09 384	0.08 361	0.06 212	0.08 367

DIP-Stereo	0.11 207	0.07 158	0.14 285	0.17 236	0.09 258	0.13 270	0.09 18	0.16 153	0.16 209	0.11 179	0.16 242	0.14 262	0.12 280	0.15 307	0.13 302	0.06 122	0.05 203	0.06 119	0.05 129	0.05 111	0.06 222
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
xyz-stereo-finetune	0.11 207	0.08 259	0.13 250	0.14 40	0.06 15	0.10 145	0.19 429	0.17 189	0.19 271	0.12 217	0.14 213	0.15 291	0.10 224	0.13 259	0.11 210	0.05 31	0.04 24	0.07 218	0.05 129	0.04 20	0.05 135

Reg-Stereo(zero)	0.08 53	0.05 23	0.08 38	0.16 160	0.06 15	0.12 227	0.11 51	0.15 124	0.10 43	0.12 217	0.09 104	0.10 175	0.08 161	0.11 125	0.08 17	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 20	0.05 135

PAM	0.10 164	0.05 23	0.16 371	0.15 82	0.08 140	0.09 93	0.16 309	0.15 124	0.16 209	0.12 217	0.09 104	0.09 142	0.07 122	0.13 259	0.08 17	0.06 122	0.05 203	0.06 119	0.06 207	0.05 111	0.06 222

rvit_0105_6	0.14 333	0.09 335	0.18 422	0.17 236	0.10 361	0.10 145	0.16 309	0.19 241	0.26 384	0.12 217	0.18 288	0.17 325	0.12 280	0.18 394	0.12 261	0.15 520	0.11 491	0.12 483	0.10 447	0.09 406	0.06 222

rvit_stereo_ft	0.12 274	0.07 158	0.13 250	0.19 376	0.10 361	0.12 227	0.17 343	0.16 153	0.16 209	0.12 217	0.13 199	0.15 291	0.10 224	0.14 285	0.13 302	0.09 383	0.06 332	0.08 303	0.07 296	0.07 280	0.05 135

testlalala2	0.10 164	0.06 71	0.11 169	0.20 433	0.10 361	0.10 145	0.12 71	0.17 189	0.12 101	0.12 217	0.13 199	0.09 142	0.07 122	0.11 125	0.13 302	0.06 122	0.05 203	0.05 33	0.04 45	0.05 111	0.05 135

MyStereo8	0.12 274	0.07 158	0.15 337	0.15 82	0.09 258	0.18 398	0.14 171	0.19 241	0.22 323	0.12 217	0.18 288	0.11 200	0.10 224	0.16 341	0.18 416	0.07 262	0.05 203	0.07 218	0.05 129	0.08 343	0.09 412

MyStereo06	0.10 164	0.07 158	0.12 204	0.17 236	0.09 258	0.13 270	0.18 389	0.19 241	0.12 101	0.12 217	0.08 83	0.07 76	0.07 122	0.11 125	0.09 61	0.06 122	0.05 203	0.07 218	0.07 296	0.06 212	0.06 222

StereoVision	0.13 299	0.12 437	0.09 83	0.24 508	0.10 361	0.15 328	0.21 467	0.21 275	0.20 294	0.12 217	0.24 361	0.10 175	0.10 224	0.16 341	0.10 139	0.09 383	0.11 491	0.12 483	0.12 498	0.06 212	0.05 135

test_4	0.10 164	0.10 393	0.08 38	0.19 376	0.09 258	0.08 57	0.22 477	0.15 124	0.17 229	0.12 217	0.18 288	0.12 217	0.09 191	0.08 17	0.11 210	0.04 11	0.04 24	0.08 303	0.08 361	0.04 20	0.03 2

GLC_STEREO	0.11 207	0.07 158	0.11 169	0.17 236	0.07 82	0.09 93	0.13 118	0.15 124	0.24 349	0.12 217	0.13 199	0.12 217	0.08 161	0.18 394	0.11 210	0.06 122	0.08 430	0.08 303	0.06 207	0.05 111	0.05 135

IPLG	0.10 164	0.07 158	0.15 337	0.17 236	0.08 140	0.11 191	0.14 171	0.20 252	0.15 180	0.12 217	0.17 263	0.07 76	0.07 122	0.14 285	0.13 302	0.06 122	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.04 20	0.04 47

TransformOpticalFlow	0.10 164	0.08 259	0.13 250	0.18 318	0.07 82	0.09 93	0.15 243	0.19 241	0.15 180	0.12 217	0.17 263	0.11 200	0.11 249	0.11 125	0.10 139	0.05 31	0.04 24	0.06 119	0.06 207	0.05 111	0.05 135

NF-Stereo	0.11 207	0.07 158	0.13 250	0.17 236	0.09 258	0.10 145	0.14 171	0.23 318	0.19 271	0.12 217	0.17 263	0.12 217	0.11 249	0.11 125	0.11 210	0.06 122	0.04 24	0.07 218	0.06 207	0.06 212	0.12 478

OCTAStereo	0.11 207	0.07 158	0.13 250	0.17 236	0.09 258	0.10 145	0.14 171	0.23 318	0.19 271	0.12 217	0.17 263	0.12 217	0.11 249	0.11 125	0.11 210	0.06 122	0.04 24	0.07 218	0.06 207	0.06 212	0.12 478

NRIStereo	0.11 207	0.08 259	0.14 285	0.18 318	0.08 140	0.10 145	0.14 171	0.16 153	0.15 180	0.12 217	0.14 213	0.13 242	0.12 280	0.13 259	0.10 139	0.06 122	0.04 24	0.07 218	0.06 207	0.06 212	0.07 303

PSM-AAD	0.11 207	0.07 158	0.10 125	0.19 376	0.09 258	0.10 145	0.15 243	0.20 252	0.13 136	0.12 217	0.14 213	0.18 339	0.11 249	0.11 125	0.10 139	0.05 31	0.05 203	0.09 384	0.08 361	0.06 212	0.14 515

FTStereo	0.12 274	0.06 71	0.14 285	0.18 318	0.09 258	0.07 32	0.15 243	0.21 275	0.18 255	0.12 217	0.24 361	0.12 217	0.12 280	0.13 259	0.13 302	0.05 31	0.05 203	0.07 218	0.06 207	0.06 212	0.10 439

ASMatch	0.11 207	0.06 71	0.13 250	0.16 160	0.10 361	0.07 32	0.14 171	0.17 189	0.17 229	0.12 217	0.16 242	0.16 305	0.10 224	0.13 259	0.10 139	0.05 31	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.04 20	0.08 367

RE-Stereo	0.11 207	0.07 158	0.13 250	0.17 236	0.09 258	0.10 145	0.14 171	0.23 318	0.19 271	0.12 217	0.17 263	0.12 217	0.11 249	0.11 125	0.11 210	0.06 122	0.04 24	0.07 218	0.06 207	0.06 212	0.12 478

TVStereo	0.11 207	0.07 158	0.13 250	0.17 236	0.09 258	0.10 145	0.14 171	0.23 318	0.19 271	0.12 217	0.17 263	0.12 217	0.11 249	0.11 125	0.11 210	0.06 122	0.04 24	0.07 218	0.06 207	0.06 212	0.12 478

Prome-Stereo	0.11 207	0.06 71	0.10 125	0.18 318	0.08 140	0.12 227	0.15 243	0.22 298	0.13 136	0.12 217	0.17 263	0.13 242	0.08 161	0.12 213	0.10 139	0.05 31	0.04 24	0.07 218	0.06 207	0.06 212	0.09 412

raft+_RVC	0.11 207	0.07 158	0.09 83	0.16 160	0.07 82	0.10 145	0.11 51	0.24 341	0.20 294	0.12 217	0.15 230	0.12 217	0.08 161	0.12 213	0.13 302	0.07 262	0.04 24	0.07 218	0.06 207	0.05 111	0.05 135

RALCasStereoNet	0.10 164	0.06 71	0.09 83	0.16 160	0.08 140	0.12 227	0.14 171	0.17 189	0.11 71	0.12 217	0.17 263	0.14 262	0.10 224	0.12 213	0.11 210	0.07 262	0.06 332	0.06 119	0.05 129	0.08 343	0.07 303

ARAFT	0.12 274	0.08 259	0.17 399	0.19 376	0.09 258	0.14 302	0.18 389	0.20 252	0.12 101	0.12 217	0.13 199	0.14 262	0.11 249	0.15 307	0.12 261	0.06 122	0.05 203	0.10 432	0.09 408	0.05 111	0.04 47

R-Stereo Train	0.10 164	0.06 71	0.10 125	0.17 236	0.08 140	0.11 191	0.14 171	0.23 318	0.11 71	0.12 217	0.19 297	0.11 200	0.08 161	0.09 37	0.11 210	0.07 262	0.05 203	0.06 119	0.05 129	0.05 111	0.05 135

RAFT-Stereo	0.10 164	0.06 71	0.10 125	0.17 236	0.08 140	0.11 191	0.14 171	0.23 318	0.11 71	0.12 217	0.19 297	0.11 200	0.08 161	0.09 37	0.11 210	0.07 262	0.05 203	0.06 119	0.05 129	0.05 111	0.05 135
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
gcap-zeroshot	0.09 101	0.05 23	0.10 125	0.16 160	0.07 82	0.13 270	0.13 118	0.11 35	0.12 101	0.13 244	0.12 185	0.09 142	0.08 161	0.09 37	0.09 61	0.06 122	0.05 203	0.06 119	0.05 129	0.04 20	0.04 47

CoDeX	0.12 274	0.07 158	0.12 204	0.17 236	0.08 140	0.12 227	0.15 243	0.23 318	0.27 394	0.13 244	0.17 263	0.16 305	0.11 249	0.14 285	0.11 210	0.07 262	0.05 203	0.07 218	0.06 207	0.06 212	0.05 135

plain	0.10 164	0.08 259	0.10 125	0.19 376	0.09 258	0.10 145	0.15 243	0.14 93	0.13 136	0.13 244	0.15 230	0.09 142	0.12 280	0.13 259	0.12 261	0.07 262	0.05 203	0.09 384	0.06 207	0.06 212	0.06 222

MIM_Stereo	0.09 101	0.07 158	0.11 169	0.15 82	0.07 82	0.06 10	0.12 71	0.20 252	0.14 161	0.13 244	0.13 199	0.09 142	0.05 11	0.12 213	0.08 17	0.05 31	0.06 332	0.07 218	0.06 207	0.06 212	0.05 135

anonymousdsp2	0.11 207	0.07 158	0.10 125	0.16 160	0.09 258	0.13 270	0.14 171	0.18 219	0.22 323	0.13 244	0.14 213	0.12 217	0.09 191	0.14 285	0.11 210	0.05 31	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.06 212	0.05 135

DCANet-4	0.10 164	0.06 71	0.12 204	0.16 160	0.06 15	0.09 93	0.17 343	0.18 219	0.19 271	0.13 244	0.16 242	0.09 142	0.14 343	0.11 125	0.12 261	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 20	0.05 135

fff	0.10 164	0.06 71	0.12 204	0.15 82	0.07 82	0.09 93	0.17 343	0.16 153	0.20 294	0.13 244	0.16 242	0.10 175	0.11 249	0.11 125	0.12 261	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 20	0.05 135

ADStereo(finetuned)	0.10 164	0.06 71	0.12 204	0.16 160	0.06 15	0.09 93	0.17 343	0.15 124	0.19 271	0.13 244	0.17 263	0.10 175	0.12 280	0.11 125	0.12 261	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 111	0.04 47

GwcNet-ADL	0.13 299	0.08 259	0.14 285	0.20 433	0.09 258	0.11 191	0.20 450	0.30 441	0.24 349	0.13 244	0.14 213	0.18 339	0.14 343	0.13 259	0.14 339	0.07 262	0.05 203	0.06 119	0.05 129	0.07 280	0.06 222

GANet-ADL	0.13 299	0.07 158	0.15 337	0.17 236	0.10 361	0.18 398	0.15 243	0.30 441	0.20 294	0.13 244	0.18 288	0.19 353	0.12 280	0.16 341	0.13 302	0.08 324	0.06 332	0.06 119	0.05 129	0.07 280	0.08 367

OMP-Stereo	0.11 207	0.06 71	0.14 285	0.18 318	0.08 140	0.09 93	0.12 71	0.21 275	0.21 309	0.13 244	0.14 213	0.11 200	0.12 280	0.11 125	0.13 302	0.06 122	0.04 24	0.07 218	0.06 207	0.05 111	0.04 47

KYRaft	0.11 207	0.07 158	0.10 125	0.19 376	0.09 258	0.08 57	0.15 243	0.22 298	0.12 101	0.13 244	0.16 242	0.20 365	0.10 224	0.12 213	0.10 139	0.05 31	0.04 24	0.08 303	0.08 361	0.06 212	0.16 533

Pruner-Stereo	0.11 207	0.07 158	0.12 204	0.17 236	0.09 258	0.06 10	0.12 71	0.17 189	0.17 229	0.13 244	0.19 297	0.13 242	0.09 191	0.11 125	0.11 210	0.06 122	0.04 24	0.07 218	0.06 207	0.06 212	0.08 367

DeepStereo_RVC	0.11 207	0.08 259	0.16 371	0.18 318	0.08 140	0.08 57	0.12 71	0.17 189	0.12 101	0.13 244	0.14 213	0.12 217	0.12 280	0.12 213	0.11 210	0.06 122	0.04 24	0.07 218	0.06 207	0.07 280	0.08 367

RAFT-RH_RVC	0.11 207	0.06 71	0.14 285	0.16 160	0.09 258	0.12 227	0.12 71	0.17 189	0.12 101	0.13 244	0.41 521	0.11 200	0.10 224	0.13 259	0.12 261	0.05 31	0.04 24	0.08 303	0.05 129	0.04 20	0.06 222

AnonymousM	0.09 101	0.05 23	0.10 125	0.14 40	0.06 15	0.09 93	0.13 118	0.19 241	0.14 161	0.13 244	0.11 171	0.09 142	0.08 161	0.13 259	0.10 139	0.08 324	0.05 203	0.08 303	0.05 129	0.05 111	0.05 135

rafts_anoy	0.11 207	0.06 71	0.10 125	0.17 236	0.08 140	0.10 145	0.14 171	0.17 189	0.14 161	0.13 244	0.13 199	0.12 217	0.10 224	0.11 125	0.12 261	0.07 262	0.04 24	0.09 384	0.11 479	0.07 280	0.06 222

DCANet	0.10 164	0.06 71	0.12 204	0.16 160	0.06 15	0.09 93	0.17 343	0.15 124	0.19 271	0.13 244	0.17 263	0.10 175	0.11 249	0.11 125	0.12 261	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 111	0.04 47

csc	0.10 164	0.06 71	0.12 204	0.15 82	0.07 82	0.09 93	0.17 343	0.16 153	0.20 294	0.13 244	0.16 242	0.10 175	0.11 249	0.11 125	0.12 261	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 20	0.05 135

cscssc	0.10 164	0.06 71	0.12 204	0.15 82	0.07 82	0.09 93	0.17 343	0.16 153	0.20 294	0.13 244	0.16 242	0.10 175	0.11 249	0.11 125	0.12 261	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 20	0.05 135

HITNet	0.10 164	0.06 71	0.12 204	0.14 40	0.06 15	0.11 191	0.10 29	0.18 219	0.18 255	0.13 244	0.16 242	0.14 262	0.11 249	0.15 307	0.13 302	0.06 122	0.04 24	0.04 1	0.04 45	0.06 212	0.05 135
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
rvit_0105_5	0.14 333	0.09 335	0.13 250	0.17 236	0.09 258	0.14 302	0.23 488	0.24 341	0.27 394	0.14 265	0.15 230	0.18 339	0.12 280	0.17 373	0.14 339	0.14 516	0.11 491	0.10 432	0.10 447	0.08 343	0.06 222

rvit_0105_4	0.14 333	0.09 335	0.17 399	0.17 236	0.10 361	0.12 227	0.19 429	0.23 318	0.27 394	0.14 265	0.20 309	0.17 325	0.13 318	0.17 373	0.13 302	0.15 520	0.11 491	0.11 463	0.10 447	0.09 406	0.06 222

test_sample2	0.12 274	0.07 158	0.12 204	0.14 40	0.08 140	0.16 358	0.18 389	0.21 275	0.16 209	0.14 265	0.20 309	0.19 353	0.15 361	0.15 307	0.12 261	0.08 324	0.05 203	0.07 218	0.06 207	0.08 343	0.07 303

test_sample1	0.13 299	0.07 158	0.14 285	0.13 13	0.08 140	0.19 421	0.16 309	0.20 252	0.15 180	0.14 265	0.22 340	0.18 339	0.16 387	0.17 373	0.14 339	0.07 262	0.06 332	0.06 119	0.06 207	0.08 343	0.07 303

MIF-Stereo (partial)	0.11 207	0.06 71	0.10 125	0.19 376	0.10 361	0.10 145	0.11 51	0.17 189	0.18 255	0.14 265	0.16 242	0.09 142	0.11 249	0.12 213	0.12 261	0.08 324	0.05 203	0.08 303	0.07 296	0.06 212	0.07 303

PCWNet_CMD	0.14 333	0.08 259	0.15 337	0.17 236	0.09 258	0.14 302	0.14 171	0.29 427	0.36 472	0.14 265	0.20 309	0.21 374	0.12 280	0.17 373	0.13 302	0.07 262	0.05 203	0.07 218	0.07 296	0.07 280	0.07 303

LL-Strereo2	0.10 164	0.10 393	0.15 337	0.18 318	0.08 140	0.15 328	0.09 18	0.17 189	0.14 161	0.14 265	0.10 134	0.09 142	0.07 122	0.16 341	0.10 139	0.05 31	0.05 203	0.10 432	0.07 296	0.06 212	0.05 135

DisPM	0.11 207	0.07 158	0.12 204	0.16 160	0.09 258	0.06 10	0.13 118	0.17 189	0.17 229	0.14 265	0.20 309	0.12 217	0.10 224	0.11 125	0.10 139	0.06 122	0.04 24	0.07 218	0.06 207	0.06 212	0.11 465

CIPLG	0.11 207	0.08 259	0.14 285	0.17 236	0.08 140	0.12 227	0.15 243	0.17 189	0.15 180	0.14 265	0.11 171	0.16 305	0.09 191	0.16 341	0.11 210	0.07 262	0.05 203	0.06 119	0.05 129	0.05 111	0.06 222

IPLGR_C	0.11 207	0.08 259	0.14 285	0.17 236	0.08 140	0.12 227	0.15 243	0.17 189	0.15 180	0.14 265	0.10 134	0.16 305	0.09 191	0.16 341	0.11 210	0.07 262	0.05 203	0.06 119	0.05 129	0.05 111	0.06 222

ACRE	0.11 207	0.08 259	0.14 285	0.17 236	0.08 140	0.12 227	0.15 243	0.17 189	0.14 161	0.14 265	0.10 134	0.16 305	0.09 191	0.16 341	0.11 210	0.07 262	0.05 203	0.06 119	0.05 129	0.05 111	0.06 222

HHNet	0.11 207	0.06 71	0.16 371	0.15 82	0.14 486	0.07 32	0.13 118	0.20 252	0.17 229	0.14 265	0.25 391	0.11 200	0.08 161	0.13 259	0.10 139	0.05 31	0.04 24	0.08 303	0.06 207	0.05 111	0.09 412

IIG-Stereo	0.11 207	0.06 71	0.13 250	0.17 236	0.08 140	0.11 191	0.12 71	0.22 298	0.17 229	0.14 265	0.17 263	0.11 200	0.12 280	0.12 213	0.12 261	0.06 122	0.05 203	0.07 218	0.06 207	0.05 111	0.04 47

PSM-softLoss	0.12 274	0.07 158	0.15 337	0.17 236	0.09 258	0.08 57	0.13 118	0.24 341	0.17 229	0.14 265	0.19 297	0.13 242	0.11 249	0.11 125	0.11 210	0.07 262	0.05 203	0.08 303	0.07 296	0.06 212	0.12 478

KMStereo	0.12 274	0.07 158	0.15 337	0.17 236	0.09 258	0.08 57	0.13 118	0.24 341	0.17 229	0.14 265	0.19 297	0.13 242	0.11 249	0.11 125	0.11 210	0.07 262	0.05 203	0.08 303	0.07 296	0.06 212	0.12 478

RAFT_R40	0.11 207	0.07 158	0.14 285	0.18 318	0.09 258	0.06 10	0.13 118	0.17 189	0.16 209	0.14 265	0.18 288	0.15 291	0.12 280	0.10 75	0.11 210	0.06 122	0.04 24	0.09 384	0.06 207	0.06 212	0.05 135

GrayStereo	0.11 207	0.06 71	0.11 169	0.19 376	0.09 258	0.09 93	0.16 309	0.18 219	0.17 229	0.14 265	0.17 263	0.17 325	0.11 249	0.12 213	0.11 210	0.05 31	0.05 203	0.07 218	0.06 207	0.05 111	0.10 439

IRAFT_RVC	0.12 274	0.08 259	0.16 371	0.19 376	0.08 140	0.07 32	0.15 243	0.24 341	0.23 333	0.14 265	0.14 213	0.15 291	0.12 280	0.12 213	0.10 139	0.06 122	0.04 24	0.09 384	0.06 207	0.06 212	0.06 222

CRE-IMP	0.11 207	0.09 335	0.16 371	0.19 376	0.08 140	0.10 145	0.12 71	0.18 219	0.10 43	0.14 265	0.13 199	0.13 242	0.12 280	0.12 213	0.11 210	0.07 262	0.04 24	0.08 303	0.06 207	0.08 343	0.08 367

TestStereo	0.13 299	0.14 478	0.11 169	0.23 499	0.08 140	0.15 328	0.21 467	0.20 252	0.23 333	0.14 265	0.24 361	0.16 305	0.12 280	0.16 341	0.14 339	0.05 31	0.06 332	0.08 303	0.06 207	0.09 406	0.05 135

CFNet_pseudo	0.14 333	0.08 259	0.15 337	0.16 160	0.09 258	0.13 270	0.14 171	0.27 396	0.34 459	0.14 265	0.21 330	0.22 392	0.13 318	0.18 394	0.14 339	0.07 262	0.05 203	0.08 303	0.06 207	0.07 280	0.07 303

RALAANet	0.11 207	0.08 259	0.10 125	0.17 236	0.09 258	0.14 302	0.10 29	0.20 252	0.15 180	0.14 265	0.13 199	0.16 305	0.09 191	0.12 213	0.11 210	0.06 122	0.05 203	0.07 218	0.06 207	0.05 111	0.04 47

xxxx	0.15 377	0.07 158	0.14 285	0.14 40	0.08 140	0.23 474	0.18 389	0.31 451	0.19 271	0.14 265	0.28 431	0.22 392	0.14 343	0.15 307	0.26 510	0.09 383	0.05 203	0.07 218	0.07 296	0.08 343	0.07 303

SFCPSM	0.13 299	0.07 158	0.14 285	0.17 236	0.09 258	0.15 328	0.16 309	0.28 416	0.27 394	0.14 265	0.17 263	0.12 217	0.13 318	0.14 285	0.11 210	0.08 324	0.05 203	0.07 218	0.07 296	0.07 280	0.06 222

DMCA	0.14 333	0.09 335	0.16 371	0.19 376	0.09 258	0.15 328	0.17 343	0.23 318	0.27 394	0.14 265	0.19 297	0.17 325	0.18 424	0.15 307	0.17 398	0.10 425	0.06 332	0.08 303	0.06 207	0.09 406	0.10 439

MSMDNet	0.14 333	0.08 259	0.15 337	0.17 236	0.09 258	0.14 302	0.14 171	0.29 427	0.36 472	0.14 265	0.21 330	0.21 374	0.12 280	0.17 373	0.14 339	0.07 262	0.05 203	0.07 218	0.07 296	0.07 280	0.07 303

ccs_rob	0.14 333	0.08 259	0.15 337	0.16 160	0.09 258	0.12 227	0.14 171	0.27 396	0.34 459	0.14 265	0.21 330	0.22 392	0.13 318	0.18 394	0.14 339	0.07 262	0.05 203	0.08 303	0.07 296	0.07 280	0.07 303

xyz-stereo-finetune2	0.11 207	0.07 158	0.13 250	0.13 13	0.07 82	0.11 191	0.19 429	0.17 189	0.12 101	0.15 292	0.15 230	0.17 325	0.12 280	0.13 259	0.11 210	0.05 31	0.04 24	0.07 218	0.05 129	0.04 20	0.06 222

xyz-stereo	0.13 299	0.07 158	0.20 445	0.15 82	0.05 1	0.20 436	0.15 243	0.17 189	0.31 433	0.15 292	0.29 443	0.26 440	0.16 387	0.13 259	0.12 261	0.05 31	0.05 203	0.06 119	0.05 129	0.04 20	0.04 47

FACV-RUCA	0.13 299	0.11 419	0.12 204	0.19 376	0.12 443	0.15 328	0.15 243	0.22 298	0.20 294	0.15 292	0.16 242	0.14 262	0.16 387	0.14 285	0.13 302	0.07 262	0.05 203	0.08 303	0.06 207	0.10 438	0.08 367

rvit_0105_3	0.15 377	0.09 335	0.14 285	0.19 376	0.12 443	0.15 328	0.25 515	0.25 357	0.29 415	0.15 292	0.17 263	0.20 365	0.13 318	0.17 373	0.14 339	0.13 502	0.11 491	0.12 483	0.14 511	0.07 280	0.06 222

mmm	0.14 333	0.08 259	0.17 399	0.17 236	0.09 258	0.17 379	0.18 389	0.21 275	0.15 180	0.15 292	0.23 349	0.21 374	0.16 387	0.16 341	0.17 398	0.08 324	0.05 203	0.08 303	0.07 296	0.07 280	0.07 303

11t1	0.12 274	0.06 71	0.13 250	0.14 40	0.08 140	0.17 379	0.15 243	0.18 219	0.15 180	0.15 292	0.15 230	0.16 305	0.16 387	0.15 307	0.13 302	0.08 324	0.05 203	0.06 119	0.05 129	0.08 343	0.07 303

ffm	0.12 274	0.09 335	0.14 285	0.16 160	0.08 140	0.17 379	0.17 343	0.15 124	0.19 271	0.15 292	0.25 391	0.19 353	0.13 318	0.10 75	0.07 1	0.06 122	0.04 24	0.09 384	0.08 361	0.06 212	0.06 222

ff1	0.13 299	0.09 335	0.14 285	0.16 160	0.08 140	0.17 379	0.17 343	0.15 124	0.19 271	0.15 292	0.25 391	0.19 353	0.13 318	0.14 285	0.20 435	0.06 122	0.04 24	0.09 384	0.08 361	0.06 212	0.06 222

mmx	0.14 333	0.09 335	0.14 285	0.16 160	0.08 140	0.17 379	0.17 343	0.27 396	0.25 370	0.15 292	0.25 391	0.19 353	0.13 318	0.14 285	0.20 435	0.08 324	0.06 332	0.09 384	0.08 361	0.08 343	0.08 367

xxx	0.14 333	0.09 335	0.14 285	0.16 160	0.08 140	0.17 379	0.17 343	0.27 396	0.25 370	0.15 292	0.25 391	0.19 353	0.13 318	0.14 285	0.20 435	0.08 324	0.06 332	0.09 384	0.08 361	0.08 343	0.08 367

LL-Strereo	0.13 299	0.09 335	0.11 169	0.20 433	0.10 361	0.11 191	0.18 389	0.32 462	0.24 349	0.15 292	0.15 230	0.14 262	0.13 318	0.19 409	0.11 210	0.06 122	0.04 24	0.09 384	0.08 361	0.04 20	0.05 135

anonymousa	0.13 299	0.07 158	0.13 250	0.18 318	0.09 258	0.13 270	0.17 343	0.19 241	0.29 415	0.15 292	0.24 361	0.15 291	0.14 343	0.14 285	0.14 339	0.07 262	0.05 203	0.07 218	0.09 408	0.05 111	0.06 222

qqq	0.13 299	0.09 335	0.15 337	0.16 160	0.08 140	0.13 270	0.15 243	0.23 318	0.16 209	0.15 292	0.19 297	0.16 305	0.16 387	0.15 307	0.16 383	0.07 262	0.06 332	0.08 303	0.08 361	0.07 280	0.07 303

x	0.13 299	0.07 158	0.14 285	0.14 40	0.08 140	0.18 398	0.14 171	0.22 298	0.20 294	0.15 292	0.19 297	0.19 353	0.17 410	0.18 394	0.18 416	0.07 262	0.05 203	0.06 119	0.06 207	0.07 280	0.07 303

RAFT+CT+SA	0.13 299	0.11 419	0.09 83	0.19 376	0.09 258	0.15 328	0.28 537	0.22 298	0.22 323	0.15 292	0.26 408	0.10 175	0.10 224	0.11 125	0.12 261	0.05 31	0.04 24	0.07 218	0.08 361	0.07 280	0.06 222

Sa-1000	0.12 274	0.08 259	0.08 38	0.18 318	0.08 140	0.14 302	0.22 477	0.22 298	0.18 255	0.15 292	0.20 309	0.17 325	0.11 249	0.10 75	0.10 139	0.06 122	0.05 203	0.09 384	0.09 408	0.05 111	0.05 135

Patchmatch Stereo++	0.11 207	0.09 335	0.16 371	0.18 318	0.08 140	0.06 10	0.11 51	0.16 153	0.13 136	0.15 292	0.16 242	0.14 262	0.12 280	0.11 125	0.10 139	0.06 122	0.04 24	0.08 303	0.06 207	0.08 343	0.07 303
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.11 207	0.09 335	0.16 371	0.18 318	0.08 140	0.06 10	0.12 71	0.16 153	0.13 136	0.15 292	0.16 242	0.14 262	0.12 280	0.11 125	0.10 139	0.06 122	0.04 24	0.08 303	0.06 207	0.08 343	0.07 303

ROB_FTStereo_v2	0.11 207	0.09 335	0.16 371	0.19 376	0.08 140	0.06 10	0.12 71	0.16 153	0.13 136	0.15 292	0.16 242	0.14 262	0.12 280	0.11 125	0.10 139	0.06 122	0.04 24	0.08 303	0.06 207	0.08 343	0.07 303

ROB_FTStereo	0.11 207	0.09 335	0.16 371	0.19 376	0.08 140	0.06 10	0.11 51	0.16 153	0.13 136	0.15 292	0.16 242	0.14 262	0.12 280	0.11 125	0.10 139	0.06 122	0.04 24	0.08 303	0.06 207	0.08 343	0.07 303

HUI-Stereo	0.11 207	0.09 335	0.16 371	0.18 318	0.08 140	0.06 10	0.12 71	0.16 153	0.13 136	0.15 292	0.16 242	0.14 262	0.12 280	0.11 125	0.10 139	0.06 122	0.04 24	0.08 303	0.06 207	0.08 343	0.07 303

SST-Stereo	0.10 164	0.07 158	0.15 337	0.18 318	0.09 258	0.06 10	0.12 71	0.17 189	0.11 71	0.15 292	0.17 263	0.13 242	0.12 280	0.10 75	0.11 210	0.06 122	0.04 24	0.09 384	0.06 207	0.06 212	0.05 135

iGMRVC	0.11 207	0.09 335	0.16 371	0.19 376	0.08 140	0.06 10	0.12 71	0.16 153	0.13 136	0.15 292	0.16 242	0.14 262	0.12 280	0.11 125	0.10 139	0.06 122	0.04 24	0.08 303	0.06 207	0.08 343	0.07 303

iRAFT	0.11 207	0.09 335	0.16 371	0.18 318	0.08 140	0.06 10	0.11 51	0.16 153	0.13 136	0.15 292	0.16 242	0.14 262	0.12 280	0.11 125	0.10 139	0.06 122	0.04 24	0.08 303	0.06 207	0.08 343	0.07 303

RAFT-IKP	0.11 207	0.09 335	0.16 371	0.19 376	0.08 140	0.06 10	0.12 71	0.16 153	0.13 136	0.15 292	0.16 242	0.14 262	0.12 280	0.11 125	0.10 139	0.06 122	0.04 24	0.08 303	0.06 207	0.08 343	0.07 303

Anonymous3	0.16 400	0.13 466	0.33 513	0.26 524	0.14 486	0.27 510	0.17 343	0.28 416	0.28 408	0.15 292	0.17 263	0.14 262	0.10 224	0.15 307	0.12 261	0.08 324	0.08 430	0.08 303	0.08 361	0.08 343	0.11 465

NVstereo2D	0.19 446	0.10 393	0.15 337	0.17 236	0.15 504	0.28 518	0.23 488	0.44 551	0.42 505	0.15 292	0.27 417	0.25 430	0.19 440	0.22 464	0.17 398	0.09 383	0.06 332	0.10 432	0.08 361	0.15 523	0.09 412

iResNet	0.13 299	0.10 393	0.18 422	0.19 376	0.08 140	0.13 270	0.18 389	0.20 252	0.26 384	0.15 292	0.23 349	0.15 291	0.13 318	0.14 285	0.14 339	0.06 122	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.06 212	0.05 135

DFGA-Net	0.13 299	0.11 419	0.18 422	0.17 236	0.10 361	0.12 227	0.13 118	0.22 298	0.25 370	0.16 320	0.16 242	0.13 242	0.12 280	0.16 341	0.14 339	0.07 262	0.05 203	0.08 303	0.07 296	0.05 111	0.05 135

G2L-Stereo	0.14 333	0.07 158	0.13 250	0.17 236	0.09 258	0.13 270	0.12 71	0.27 396	0.22 323	0.16 320	0.27 417	0.21 374	0.13 318	0.17 373	0.18 416	0.09 383	0.08 430	0.08 303	0.07 296	0.07 280	0.07 303

test_sample4	0.14 333	0.08 259	0.14 285	0.15 82	0.08 140	0.19 421	0.18 389	0.26 375	0.17 229	0.16 320	0.25 391	0.18 339	0.14 343	0.16 341	0.13 302	0.08 324	0.06 332	0.08 303	0.06 207	0.08 343	0.08 367

test_sample3	0.14 333	0.08 259	0.15 337	0.14 40	0.09 258	0.19 421	0.17 343	0.26 375	0.18 255	0.16 320	0.22 340	0.19 353	0.15 361	0.17 373	0.13 302	0.08 324	0.06 332	0.07 218	0.06 207	0.09 406	0.08 367

ttt	0.14 333	0.08 259	0.14 285	0.15 82	0.08 140	0.15 328	0.18 389	0.27 396	0.29 415	0.16 320	0.24 361	0.17 325	0.13 318	0.13 259	0.14 339	0.11 454	0.08 430	0.09 384	0.08 361	0.09 406	0.08 367

CFNet_ucs	0.15 377	0.08 259	0.16 371	0.16 160	0.11 411	0.14 302	0.14 171	0.30 441	0.34 459	0.16 320	0.24 361	0.23 410	0.14 343	0.18 394	0.15 367	0.09 383	0.06 332	0.08 303	0.07 296	0.09 406	0.09 412

ADLNet2	0.16 400	0.09 335	0.13 250	0.16 160	0.09 258	0.20 436	0.16 309	0.31 451	0.39 489	0.16 320	0.20 309	0.20 365	0.18 424	0.21 451	0.22 464	0.08 324	0.06 332	0.07 218	0.07 296	0.09 406	0.07 303

PFNet+	0.11 207	0.06 71	0.13 250	0.16 160	0.09 258	0.05 4	0.12 71	0.17 189	0.21 309	0.16 320	0.19 297	0.14 262	0.10 224	0.11 125	0.11 210	0.08 324	0.05 203	0.09 384	0.08 361	0.06 212	0.11 465

AAGNet	0.11 207	0.07 158	0.16 371	0.19 376	0.09 258	0.08 57	0.13 118	0.18 219	0.13 136	0.16 320	0.21 330	0.13 242	0.14 343	0.11 125	0.14 339	0.06 122	0.04 24	0.09 384	0.06 207	0.06 212	0.05 135

THIR-Stereo	0.12 274	0.07 158	0.11 169	0.15 82	0.08 140	0.14 302	0.16 309	0.17 189	0.25 370	0.16 320	0.24 361	0.14 262	0.12 280	0.12 213	0.14 339	0.06 122	0.04 24	0.07 218	0.07 296	0.05 111	0.05 135

PFNet	0.12 274	0.06 71	0.17 399	0.17 236	0.08 140	0.09 93	0.15 243	0.26 375	0.20 294	0.16 320	0.16 242	0.14 262	0.11 249	0.12 213	0.11 210	0.06 122	0.04 24	0.07 218	0.06 207	0.05 111	0.05 135

GES	0.14 333	0.08 259	0.16 371	0.15 82	0.10 361	0.13 270	0.13 118	0.28 416	0.25 370	0.16 320	0.23 349	0.18 339	0.13 318	0.16 341	0.13 302	0.08 324	0.07 404	0.07 218	0.06 207	0.08 343	0.09 412

test_xeample	0.15 377	0.06 71	0.13 250	0.14 40	0.08 140	0.21 453	0.20 450	0.28 416	0.20 294	0.16 320	0.29 443	0.19 353	0.16 387	0.15 307	0.26 510	0.09 383	0.05 203	0.07 218	0.07 296	0.07 280	0.07 303

GMStereo	0.13 299	0.14 478	0.14 285	0.18 318	0.09 258	0.15 328	0.16 309	0.20 252	0.24 349	0.16 320	0.17 263	0.10 175	0.10 224	0.16 341	0.13 302	0.07 262	0.06 332	0.06 119	0.06 207	0.07 280	0.06 222
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PSMNet-RSSM	0.14 333	0.07 158	0.13 250	0.15 82	0.08 140	0.13 270	0.16 309	0.24 341	0.24 349	0.16 320	0.28 431	0.22 392	0.14 343	0.15 307	0.13 302	0.11 454	0.06 332	0.09 384	0.12 498	0.08 343	0.07 303

BEATNet_4x	0.12 274	0.08 259	0.14 285	0.18 318	0.07 82	0.15 328	0.07 3	0.22 298	0.18 255	0.16 320	0.19 297	0.18 339	0.14 343	0.16 341	0.15 367	0.07 262	0.05 203	0.05 33	0.05 129	0.06 212	0.06 222

ITSA-stereo	0.15 377	0.10 393	0.14 285	0.19 376	0.08 140	0.12 227	0.14 171	0.30 441	0.49 530	0.17 336	0.19 297	0.22 392	0.15 361	0.17 373	0.16 383	0.10 425	0.06 332	0.08 303	0.08 361	0.08 343	0.08 367

test_sample6	0.14 333	0.08 259	0.13 250	0.16 160	0.08 140	0.17 379	0.19 429	0.25 357	0.17 229	0.17 336	0.27 417	0.19 353	0.14 343	0.15 307	0.13 302	0.08 324	0.05 203	0.08 303	0.07 296	0.08 343	0.08 367

test_sample5	0.14 333	0.08 259	0.14 285	0.16 160	0.08 140	0.18 398	0.18 389	0.25 357	0.17 229	0.17 336	0.27 417	0.18 339	0.14 343	0.16 341	0.13 302	0.08 324	0.05 203	0.08 303	0.07 296	0.08 343	0.08 367

DispNO	0.14 333	0.08 259	0.17 399	0.19 376	0.12 443	0.11 191	0.21 467	0.23 318	0.29 415	0.17 336	0.23 349	0.18 339	0.17 410	0.15 307	0.15 367	0.07 262	0.05 203	0.08 303	0.08 361	0.07 280	0.06 222

MyStereo05	0.13 299	0.07 158	0.10 125	0.17 236	0.09 258	0.13 270	0.18 389	0.27 396	0.35 468	0.17 336	0.14 213	0.15 291	0.11 249	0.15 307	0.13 302	0.06 122	0.05 203	0.07 218	0.07 296	0.06 212	0.06 222

MyStereo04	0.13 299	0.07 158	0.10 125	0.17 236	0.09 258	0.14 302	0.18 389	0.29 427	0.38 486	0.17 336	0.14 213	0.16 305	0.10 224	0.15 307	0.13 302	0.06 122	0.05 203	0.08 303	0.07 296	0.06 212	0.06 222

DualNet	0.14 333	0.08 259	0.14 285	0.16 160	0.08 140	0.18 398	0.18 389	0.25 357	0.17 229	0.17 336	0.27 417	0.18 339	0.14 343	0.16 341	0.13 302	0.08 324	0.05 203	0.08 303	0.07 296	0.08 343	0.08 367

1111x	0.15 377	0.08 259	0.12 204	0.18 318	0.07 82	0.18 398	0.25 515	0.31 451	0.24 349	0.17 336	0.24 361	0.26 440	0.15 361	0.13 259	0.23 476	0.07 262	0.07 404	0.08 303	0.09 408	0.07 280	0.06 222

CASS	0.13 299	0.12 437	0.11 169	0.23 499	0.09 258	0.15 328	0.17 343	0.18 219	0.19 271	0.17 336	0.18 288	0.15 291	0.15 361	0.14 285	0.14 339	0.09 383	0.06 332	0.10 432	0.08 361	0.09 406	0.07 303
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.13 299	0.08 259	0.08 38	0.19 376	0.08 140	0.18 398	0.29 546	0.23 318	0.16 209	0.17 336	0.20 309	0.16 305	0.10 224	0.12 213	0.13 302	0.06 122	0.06 332	0.08 303	0.06 207	0.05 111	0.05 135

BUS	0.14 333	0.09 335	0.14 285	0.22 478	0.10 361	0.19 421	0.14 171	0.34 490	0.19 271	0.17 336	0.22 340	0.16 305	0.13 318	0.15 307	0.13 302	0.08 324	0.06 332	0.10 432	0.09 408	0.07 280	0.07 303

BSDual-CNN	0.15 377	0.09 335	0.14 285	0.22 478	0.10 361	0.14 302	0.15 243	0.34 490	0.19 271	0.17 336	0.22 340	0.25 430	0.16 387	0.15 307	0.14 339	0.08 324	0.06 332	0.10 432	0.09 408	0.07 280	0.07 303

hknet	0.15 377	0.11 419	0.13 250	0.22 478	0.11 411	0.14 302	0.15 243	0.34 490	0.25 370	0.17 336	0.22 340	0.22 392	0.18 424	0.17 373	0.12 261	0.07 262	0.06 332	0.10 432	0.09 408	0.07 280	0.07 303

SA-5K	0.13 299	0.08 259	0.08 38	0.19 376	0.08 140	0.18 398	0.29 546	0.23 318	0.16 209	0.17 336	0.20 309	0.16 305	0.10 224	0.12 213	0.13 302	0.06 122	0.06 332	0.08 303	0.06 207	0.05 111	0.05 135

SA	0.12 274	0.09 335	0.08 38	0.18 318	0.08 140	0.12 227	0.24 500	0.23 318	0.18 255	0.17 336	0.27 417	0.14 262	0.11 249	0.11 125	0.11 210	0.05 31	0.05 203	0.09 384	0.08 361	0.05 111	0.04 47

psmg	0.14 333	0.09 335	0.14 285	0.17 236	0.10 361	0.15 328	0.17 343	0.29 427	0.19 271	0.17 336	0.21 330	0.25 430	0.16 387	0.15 307	0.14 339	0.08 324	0.06 332	0.08 303	0.08 361	0.07 280	0.06 222

DEmStereo	0.12 274	0.06 71	0.14 285	0.14 40	0.10 361	0.16 358	0.15 243	0.16 153	0.24 349	0.17 336	0.24 361	0.13 242	0.14 343	0.12 213	0.13 302	0.05 31	0.04 24	0.07 218	0.06 207	0.05 111	0.05 135

DRaft	0.12 274	0.06 71	0.11 169	0.14 40	0.09 258	0.14 302	0.17 343	0.21 275	0.30 426	0.17 336	0.28 431	0.10 175	0.15 361	0.10 75	0.12 261	0.05 31	0.04 24	0.07 218	0.06 207	0.05 111	0.05 135

222	0.16 400	0.07 158	0.14 285	0.14 40	0.08 140	0.24 479	0.18 389	0.30 441	0.20 294	0.17 336	0.28 431	0.17 325	0.16 387	0.15 307	0.40 560	0.10 425	0.05 203	0.07 218	0.06 207	0.07 280	0.08 367

delet	0.17 420	0.08 259	0.17 399	0.19 376	0.11 411	0.20 436	0.21 467	0.30 441	0.37 479	0.17 336	0.26 408	0.19 353	0.19 440	0.19 409	0.21 455	0.08 324	0.08 430	0.09 384	0.11 479	0.06 212	0.06 222

UPFNet	0.16 400	0.08 259	0.12 204	0.20 433	0.12 443	0.20 436	0.23 488	0.28 416	0.26 384	0.17 336	0.24 361	0.22 392	0.19 440	0.19 409	0.21 455	0.09 383	0.07 404	0.08 303	0.09 408	0.08 343	0.06 222

FENet	0.13 299	0.08 259	0.12 204	0.16 160	0.08 140	0.14 302	0.15 243	0.22 298	0.23 333	0.17 336	0.23 349	0.16 305	0.12 280	0.14 285	0.15 367	0.08 324	0.05 203	0.08 303	0.08 361	0.07 280	0.07 303

ACVNet	0.15 377	0.09 335	0.15 337	0.13 13	0.12 443	0.14 302	0.20 450	0.22 298	0.33 447	0.17 336	0.26 408	0.21 374	0.16 387	0.17 373	0.21 455	0.07 262	0.06 332	0.06 119	0.06 207	0.08 343	0.06 222

cf-r	0.13 299	0.07 158	0.12 204	0.16 160	0.08 140	0.14 302	0.19 429	0.20 252	0.25 370	0.17 336	0.25 391	0.21 374	0.16 387	0.14 285	0.14 339	0.10 425	0.05 203	0.06 119	0.08 361	0.06 212	0.06 222

GANet-RSSM	0.14 333	0.07 158	0.13 250	0.13 13	0.08 140	0.14 302	0.17 343	0.22 298	0.21 309	0.17 336	0.24 361	0.23 410	0.15 361	0.16 341	0.15 367	0.10 425	0.06 332	0.07 218	0.08 361	0.08 343	0.07 303

CFNet-ft	0.14 333	0.07 158	0.15 337	0.12 4	0.09 258	0.16 358	0.18 389	0.22 298	0.24 349	0.17 336	0.26 408	0.24 416	0.14 343	0.16 341	0.14 339	0.11 454	0.06 332	0.08 303	0.09 408	0.09 406	0.08 367

RASNet	0.14 333	0.07 158	0.14 285	0.16 160	0.08 140	0.18 398	0.14 171	0.29 427	0.20 294	0.17 336	0.25 391	0.21 374	0.18 424	0.20 434	0.19 429	0.07 262	0.06 332	0.06 119	0.08 361	0.06 212	0.06 222

CFNet_RVC	0.14 333	0.07 158	0.15 337	0.12 4	0.09 258	0.16 358	0.18 389	0.22 298	0.24 349	0.17 336	0.26 408	0.24 416	0.14 343	0.16 341	0.14 339	0.11 454	0.06 332	0.08 303	0.09 408	0.09 406	0.08 367

UCFNet_RVC	0.14 333	0.08 259	0.13 250	0.11 1	0.10 361	0.20 436	0.10 29	0.24 341	0.22 323	0.17 336	0.20 309	0.23 410	0.15 361	0.17 373	0.15 367	0.12 479	0.07 404	0.10 432	0.13 508	0.11 461	0.10 439

DN-CSS_ROB	0.13 299	0.13 466	0.16 371	0.18 318	0.10 361	0.16 358	0.08 7	0.22 298	0.18 255	0.17 336	0.22 340	0.13 242	0.13 318	0.12 213	0.13 302	0.05 31	0.05 203	0.10 432	0.10 447	0.08 343	0.06 222

z-ln-s-r	0.17 420	0.10 393	0.40 530	0.19 376	0.08 140	0.17 379	0.18 389	0.22 298	0.33 447	0.18 366	0.40 510	0.22 392	0.17 410	0.20 434	0.23 476	0.07 262	0.05 203	0.07 218	0.07 296	0.07 280	0.05 135

coex_refinement	0.14 333	0.07 158	0.12 204	0.17 236	0.10 361	0.15 328	0.15 243	0.26 375	0.29 415	0.18 366	0.20 309	0.22 392	0.17 410	0.16 341	0.18 416	0.08 324	0.05 203	0.06 119	0.06 207	0.09 406	0.08 367

DDVS	0.15 377	0.10 393	0.21 454	0.16 160	0.12 443	0.15 328	0.14 171	0.25 357	0.19 271	0.18 366	0.29 443	0.27 448	0.12 280	0.19 409	0.15 367	0.09 383	0.06 332	0.09 384	0.07 296	0.11 461	0.11 465

gwcnet-sp	0.14 333	0.07 158	0.12 204	0.18 318	0.09 258	0.16 358	0.17 343	0.24 341	0.24 349	0.18 366	0.24 361	0.15 291	0.16 387	0.15 307	0.15 367	0.08 324	0.06 332	0.07 218	0.08 361	0.08 343	0.07 303

scenet	0.14 333	0.07 158	0.12 204	0.18 318	0.09 258	0.16 358	0.17 343	0.24 341	0.24 349	0.18 366	0.24 361	0.15 291	0.16 387	0.15 307	0.15 367	0.08 324	0.06 332	0.07 218	0.08 361	0.08 343	0.07 303

ssnet	0.14 333	0.07 158	0.12 204	0.18 318	0.09 258	0.16 358	0.17 343	0.24 341	0.24 349	0.18 366	0.24 361	0.15 291	0.16 387	0.15 307	0.15 367	0.08 324	0.06 332	0.07 218	0.08 361	0.08 343	0.07 303

IER	0.14 333	0.07 158	0.13 250	0.17 236	0.09 258	0.14 302	0.16 309	0.25 357	0.26 384	0.18 366	0.25 391	0.17 325	0.20 452	0.16 341	0.14 339	0.08 324	0.05 203	0.07 218	0.06 207	0.08 343	0.07 303

test_5	0.14 333	0.12 437	0.08 38	0.20 433	0.10 361	0.14 302	0.29 546	0.21 275	0.24 349	0.18 366	0.28 431	0.11 200	0.15 361	0.12 213	0.13 302	0.06 122	0.05 203	0.07 218	0.08 361	0.08 343	0.07 303

NINENet	0.16 400	0.10 393	0.15 337	0.17 236	0.11 411	0.19 421	0.14 171	0.40 534	0.36 472	0.18 366	0.21 330	0.16 305	0.13 318	0.15 307	0.13 302	0.08 324	0.08 430	0.10 432	0.07 296	0.10 438	0.09 412

DAS	0.15 377	0.08 259	0.18 422	0.19 376	0.10 361	0.19 421	0.17 343	0.27 396	0.29 415	0.18 366	0.25 391	0.21 374	0.15 361	0.16 341	0.12 261	0.08 324	0.06 332	0.06 119	0.06 207	0.07 280	0.07 303

SepStereo	0.15 377	0.08 259	0.18 422	0.19 376	0.10 361	0.19 421	0.17 343	0.27 396	0.29 415	0.18 366	0.25 391	0.21 374	0.15 361	0.25 489	0.12 261	0.08 324	0.06 332	0.06 119	0.06 207	0.07 280	0.07 303

PSMNet-ADL	0.15 377	0.12 437	0.13 250	0.22 478	0.09 258	0.13 270	0.20 450	0.26 375	0.23 333	0.18 366	0.20 309	0.24 416	0.16 387	0.18 394	0.17 398	0.08 324	0.08 430	0.08 303	0.11 479	0.08 343	0.07 303

ICVP	0.15 377	0.09 335	0.12 204	0.22 478	0.09 258	0.17 379	0.21 467	0.25 357	0.23 333	0.18 366	0.30 449	0.26 440	0.18 424	0.17 373	0.14 339	0.09 383	0.07 404	0.08 303	0.07 296	0.07 280	0.07 303
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ac_64	0.16 400	0.08 259	0.15 337	0.18 318	0.10 361	0.22 461	0.18 389	0.24 341	0.21 309	0.18 366	0.24 361	0.29 466	0.18 424	0.19 409	0.22 464	0.09 383	0.07 404	0.08 303	0.09 408	0.07 280	0.06 222

GwcNet-RSSM	0.14 333	0.07 158	0.12 204	0.15 82	0.08 140	0.15 328	0.20 450	0.21 275	0.27 394	0.18 366	0.27 417	0.22 392	0.16 387	0.14 285	0.15 367	0.10 425	0.05 203	0.07 218	0.09 408	0.07 280	0.07 303

MLCV	0.12 274	0.07 158	0.16 371	0.18 318	0.06 15	0.15 328	0.17 343	0.19 241	0.21 309	0.18 366	0.25 391	0.17 325	0.13 318	0.14 285	0.13 302	0.05 31	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 111	0.04 47

MultiAttention	0.29 532	0.08 259	0.14 285	0.19 376	0.12 443	1.45 598	1.33 600	0.36 512	0.37 479	0.19 382	0.21 330	0.24 416	0.11 249	0.38 548	0.18 416	0.06 122	0.05 203	0.08 303	0.08 361	0.10 438	0.09 412

G2L-ROB	0.13 299	0.06 71	0.13 250	0.13 13	0.08 140	0.14 302	0.16 309	0.25 357	0.18 255	0.19 382	0.18 288	0.20 365	0.14 343	0.17 373	0.16 383	0.08 324	0.05 203	0.06 119	0.05 129	0.08 343	0.09 412

HI	0.11 207	0.06 71	0.11 169	0.13 13	0.09 258	0.09 93	0.14 171	0.21 275	0.10 43	0.19 382	0.17 263	0.14 262	0.09 191	0.16 341	0.08 17	0.05 31	0.04 24	0.07 218	0.08 361	0.07 280	0.06 222

CoSv	0.11 207	0.06 71	0.11 169	0.13 13	0.09 258	0.09 93	0.14 171	0.21 275	0.10 43	0.19 382	0.17 263	0.14 262	0.09 191	0.16 341	0.08 17	0.05 31	0.04 24	0.07 218	0.08 361	0.07 280	0.06 222

rvit_105_1	0.19 446	0.11 419	0.25 479	0.21 462	0.16 514	0.21 453	0.27 531	0.31 451	0.41 498	0.19 382	0.20 309	0.22 392	0.17 410	0.19 409	0.17 398	0.12 479	0.12 506	0.13 498	0.15 526	0.08 343	0.07 303

ACV-stereo	0.15 377	0.10 393	0.28 494	0.18 318	0.12 443	0.14 302	0.12 71	0.23 318	0.21 309	0.19 382	0.23 349	0.22 392	0.15 361	0.23 475	0.17 398	0.07 262	0.06 332	0.07 218	0.07 296	0.07 280	0.07 303

SMFormer	0.14 333	0.07 158	0.17 399	0.14 40	0.08 140	0.16 358	0.17 343	0.26 375	0.27 394	0.19 382	0.20 309	0.18 339	0.15 361	0.15 307	0.17 398	0.08 324	0.05 203	0.07 218	0.06 207	0.07 280	0.06 222

tta	0.14 333	0.07 158	0.17 399	0.14 40	0.08 140	0.16 358	0.17 343	0.26 375	0.27 394	0.19 382	0.20 309	0.18 339	0.15 361	0.15 307	0.17 398	0.08 324	0.05 203	0.07 218	0.06 207	0.06 212	0.06 222

qqq1	0.13 299	0.07 158	0.17 399	0.14 40	0.08 140	0.16 358	0.17 343	0.26 375	0.27 394	0.19 382	0.20 309	0.18 339	0.15 361	0.15 307	0.11 210	0.08 324	0.05 203	0.05 33	0.05 129	0.06 212	0.06 222

fff1	0.13 299	0.07 158	0.17 399	0.14 40	0.08 140	0.16 358	0.17 343	0.26 375	0.27 394	0.19 382	0.20 309	0.18 339	0.15 361	0.15 307	0.11 210	0.08 324	0.05 203	0.05 33	0.05 129	0.06 212	0.06 222

SDNR	0.19 446	0.08 259	0.19 433	0.16 160	0.12 443	0.77 583	0.14 171	0.25 357	0.32 440	0.19 382	0.24 361	0.19 353	0.13 318	0.19 409	0.15 367	0.16 536	0.18 544	0.14 510	0.11 479	0.08 343	0.11 465

ToySt	0.17 420	0.11 419	0.18 422	0.17 236	0.11 411	0.16 358	0.25 515	0.24 341	0.33 447	0.19 382	0.24 361	0.26 440	0.24 479	0.19 409	0.20 435	0.07 262	0.08 430	0.09 384	0.10 447	0.09 406	0.08 367

iRaft-Stereo_5w	0.12 274	0.09 335	0.12 204	0.19 376	0.08 140	0.09 93	0.12 71	0.21 275	0.21 309	0.19 382	0.14 213	0.11 200	0.09 191	0.20 434	0.16 383	0.05 31	0.05 203	0.07 218	0.06 207	0.05 111	0.06 222

AASNet	0.16 400	0.08 259	0.12 204	0.19 376	0.09 258	0.18 398	0.15 243	0.37 518	0.37 479	0.19 382	0.23 349	0.20 365	0.16 387	0.17 373	0.20 435	0.10 425	0.08 430	0.08 303	0.07 296	0.09 406	0.09 412

CrosDoStereo	0.12 274	0.06 71	0.12 204	0.14 40	0.08 140	0.12 227	0.15 243	0.17 189	0.22 323	0.19 382	0.24 361	0.15 291	0.11 249	0.11 125	0.12 261	0.06 122	0.04 24	0.07 218	0.07 296	0.05 111	0.05 135

DeepStereo_LL	0.12 274	0.06 71	0.12 204	0.14 40	0.08 140	0.12 227	0.15 243	0.17 189	0.22 323	0.19 382	0.24 361	0.15 291	0.11 249	0.11 125	0.12 261	0.06 122	0.04 24	0.07 218	0.07 296	0.05 111	0.05 135

pcwnet_v2	0.19 446	0.10 393	0.26 482	0.17 236	0.14 486	0.18 398	0.15 243	0.37 518	0.46 522	0.19 382	0.24 361	0.21 374	0.19 440	0.20 434	0.19 429	0.13 502	0.10 479	0.10 432	0.10 447	0.11 461	0.13 498

HCRNet	0.16 400	0.24 540	0.12 204	0.35 556	0.11 411	0.15 328	0.17 343	0.26 375	0.22 323	0.19 382	0.24 361	0.21 374	0.14 343	0.15 307	0.13 302	0.11 454	0.07 404	0.11 463	0.10 447	0.09 406	0.07 303

acv_ft	0.15 377	0.09 335	0.15 337	0.19 376	0.10 361	0.16 358	0.17 343	0.25 357	0.33 447	0.19 382	0.26 408	0.21 374	0.17 410	0.17 373	0.18 416	0.07 262	0.06 332	0.06 119	0.06 207	0.08 343	0.06 222

HSM-Net_RVC	0.14 333	0.08 259	0.11 169	0.15 82	0.08 140	0.15 328	0.15 243	0.27 396	0.29 415	0.19 382	0.21 330	0.29 466	0.14 343	0.17 373	0.13 302	0.06 122	0.06 332	0.06 119	0.06 207	0.07 280	0.06 222
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.15 377	0.10 393	0.17 399	0.17 236	0.08 140	0.18 398	0.09 18	0.28 416	0.25 370	0.19 382	0.24 361	0.24 416	0.17 410	0.17 373	0.14 339	0.08 324	0.06 332	0.09 384	0.10 447	0.07 280	0.06 222

DeepPruner_ROB	0.16 400	0.11 419	0.15 337	0.17 236	0.10 361	0.17 379	0.15 243	0.32 462	0.21 309	0.19 382	0.21 330	0.22 392	0.18 424	0.20 434	0.15 367	0.13 502	0.09 459	0.09 384	0.09 408	0.11 461	0.10 439

HSM	0.15 377	0.08 259	0.14 285	0.16 160	0.09 258	0.16 358	0.14 171	0.28 416	0.25 370	0.19 382	0.23 349	0.37 517	0.16 387	0.20 434	0.15 367	0.07 262	0.05 203	0.07 218	0.06 207	0.07 280	0.06 222

G2L-Stereo_test	0.14 333	0.07 158	0.11 169	0.13 13	0.08 140	0.12 227	0.16 309	0.30 441	0.28 408	0.20 405	0.23 349	0.20 365	0.16 387	0.17 373	0.18 416	0.07 262	0.05 203	0.05 33	0.05 129	0.07 280	0.06 222

DCVSM-stereo	0.14 333	0.09 335	0.16 371	0.16 160	0.10 361	0.15 328	0.09 18	0.19 241	0.23 333	0.20 405	0.23 349	0.26 440	0.15 361	0.18 394	0.14 339	0.09 383	0.07 404	0.09 384	0.08 361	0.10 438	0.12 478

rvit_stereo_0075_2	0.17 420	0.12 437	0.25 479	0.23 499	0.16 514	0.13 270	0.10 29	0.30 441	0.27 394	0.20 405	0.28 431	0.22 392	0.15 361	0.18 394	0.13 302	0.16 536	0.10 479	0.17 530	0.10 447	0.10 438	0.09 412

DualNet (step1)	0.16 400	0.12 437	0.20 445	0.12 4	0.14 486	0.17 379	0.13 118	0.27 396	0.23 333	0.20 405	0.20 309	0.24 416	0.19 440	0.16 341	0.16 383	0.15 520	0.06 332	0.14 510	0.14 511	0.14 508	0.12 478

test_sample9	0.18 434	0.12 437	0.20 445	0.12 4	0.14 486	0.17 379	0.13 118	0.27 396	0.23 333	0.20 405	0.20 309	0.24 416	0.19 440	0.19 409	0.17 398	0.15 520	0.30 568	0.14 510	0.14 511	0.14 508	0.12 478

test_sample7	0.15 377	0.10 393	0.16 371	0.14 40	0.11 411	0.16 358	0.16 309	0.27 396	0.23 333	0.20 405	0.20 309	0.24 416	0.19 440	0.16 341	0.16 383	0.12 479	0.06 332	0.10 432	0.09 408	0.10 438	0.10 439

CBFPSM	0.14 333	0.06 71	0.26 482	0.17 236	0.09 258	0.13 270	0.15 243	0.22 298	0.23 333	0.20 405	0.27 417	0.24 416	0.16 387	0.16 341	0.18 416	0.06 122	0.06 332	0.06 119	0.07 296	0.07 280	0.07 303

raft_robust	0.13 299	0.10 393	0.07 8	0.18 318	0.08 140	0.13 270	0.24 500	0.28 416	0.33 447	0.20 405	0.19 297	0.14 262	0.10 224	0.11 125	0.12 261	0.05 31	0.05 203	0.07 218	0.07 296	0.05 111	0.04 47

RAFT_CTSACE	0.12 274	0.09 335	0.10 125	0.22 478	0.08 140	0.12 227	0.24 500	0.18 219	0.16 209	0.20 405	0.27 417	0.13 242	0.07 122	0.13 259	0.09 61	0.05 31	0.06 332	0.08 303	0.07 296	0.04 20	0.04 47

UDGNet	0.14 333	0.13 466	0.16 371	0.17 236	0.10 361	0.12 227	0.16 309	0.21 275	0.27 394	0.20 405	0.20 309	0.16 305	0.13 318	0.16 341	0.13 302	0.10 425	0.06 332	0.09 384	0.07 296	0.06 212	0.07 303

GEStereo_RVC	0.17 420	0.12 437	0.15 337	0.22 478	0.11 411	0.19 421	0.17 343	0.32 462	0.48 524	0.20 405	0.25 391	0.17 325	0.13 318	0.21 451	0.16 383	0.10 425	0.06 332	0.08 303	0.07 296	0.09 406	0.08 367

GwcNet	0.20 458	0.13 466	0.19 433	0.18 318	0.12 443	0.24 479	0.19 429	0.35 505	0.43 510	0.20 405	0.32 461	0.33 500	0.20 452	0.22 464	0.24 489	0.11 454	0.09 459	0.09 384	0.09 408	0.09 406	0.10 439

AdaStereo	0.15 377	0.11 419	0.15 337	0.18 318	0.09 258	0.20 436	0.11 51	0.32 462	0.28 408	0.20 405	0.23 349	0.20 365	0.13 318	0.19 409	0.14 339	0.12 479	0.05 203	0.10 432	0.07 296	0.09 406	0.07 303
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.
NOSS_ROB	0.19 446	0.12 437	0.18 422	0.16 160	0.12 443	0.15 328	0.12 71	0.30 441	0.32 440	0.20 405	0.22 340	0.27 448	0.23 473	0.21 451	0.16 383	0.16 536	0.18 544	0.23 549	0.21 546	0.12 477	0.13 498

MSAF-DinoV2	0.22 479	0.11 419	0.23 470	0.17 236	0.10 361	0.27 510	0.16 309	0.37 518	0.55 543	0.21 419	0.27 417	0.47 551	0.27 502	0.35 535	0.39 557	0.09 383	0.06 332	0.07 218	0.09 408	0.12 477	0.10 439

ISRNet	0.18 434	0.08 259	0.19 433	0.19 376	0.13 466	0.15 328	0.12 71	0.30 441	0.32 440	0.21 419	0.25 391	0.27 448	0.17 410	0.17 373	0.20 435	0.20 549	0.08 430	0.14 510	0.14 511	0.14 508	0.17 541

UGAM	0.13 299	0.10 393	0.09 83	0.22 478	0.08 140	0.12 227	0.20 450	0.17 189	0.23 333	0.21 419	0.16 242	0.13 242	0.13 318	0.19 409	0.12 261	0.07 262	0.05 203	0.13 498	0.11 479	0.07 280	0.05 135

iinet-f	0.16 400	0.06 71	0.45 537	0.14 40	0.10 361	0.21 453	0.14 171	0.27 396	0.23 333	0.21 419	0.24 361	0.21 374	0.15 361	0.18 394	0.21 455	0.09 383	0.07 404	0.07 218	0.06 207	0.09 406	0.10 439

RAFT	0.13 299	0.09 335	0.11 169	0.18 318	0.08 140	0.15 328	0.24 500	0.20 252	0.19 271	0.21 419	0.21 330	0.17 325	0.12 280	0.16 341	0.09 61	0.06 122	0.07 404	0.10 432	0.09 408	0.05 111	0.05 135

psm_up	0.18 434	0.10 393	0.18 422	0.20 433	0.11 411	0.17 379	0.19 429	0.37 518	0.34 459	0.21 419	0.28 431	0.29 466	0.24 479	0.20 434	0.22 464	0.09 383	0.10 479	0.11 463	0.11 479	0.08 343	0.08 367

UNet	0.17 420	0.09 335	0.18 422	0.19 376	0.12 443	0.27 510	0.19 429	0.33 481	0.29 415	0.21 419	0.24 361	0.23 410	0.19 440	0.19 409	0.18 416	0.07 262	0.06 332	0.08 303	0.07 296	0.08 343	0.06 222

HGLStereo	0.17 420	0.08 259	0.19 433	0.17 236	0.12 443	0.18 398	0.18 389	0.31 451	0.32 440	0.21 419	0.32 461	0.25 430	0.18 424	0.19 409	0.20 435	0.09 383	0.09 459	0.07 218	0.07 296	0.09 406	0.10 439

DMCA-RVC	0.17 420	0.10 393	0.15 337	0.24 508	0.11 411	0.18 398	0.18 389	0.25 357	0.24 349	0.21 419	0.26 408	0.25 430	0.27 502	0.18 394	0.20 435	0.12 479	0.08 430	0.13 498	0.10 447	0.10 438	0.08 367

FADNet_RVC	0.16 400	0.14 478	0.40 530	0.20 433	0.11 411	0.13 270	0.13 118	0.26 375	0.22 323	0.21 419	0.23 349	0.20 365	0.17 410	0.14 285	0.16 383	0.08 324	0.08 430	0.12 483	0.09 408	0.11 461	0.10 439

STTStereo	0.18 434	0.12 437	0.27 489	0.20 433	0.11 411	0.16 358	0.21 467	0.29 427	0.23 333	0.21 419	0.30 449	0.29 466	0.18 424	0.20 434	0.19 429	0.12 479	0.11 491	0.11 463	0.14 511	0.09 406	0.08 367

RP	0.21 470	0.13 466	0.21 454	0.23 499	0.11 411	0.21 453	0.20 450	0.25 357	0.44 515	0.21 419	0.38 496	0.36 512	0.24 479	0.27 494	0.25 499	0.11 454	0.12 506	0.13 498	0.12 498	0.12 477	0.14 515

TDLM	0.17 420	0.12 437	0.13 250	0.24 508	0.10 361	0.18 398	0.18 389	0.36 512	0.30 426	0.21 419	0.28 431	0.28 458	0.18 424	0.23 475	0.18 416	0.11 454	0.07 404	0.10 432	0.10 447	0.08 343	0.08 367

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 420	0.10 393	0.22 461	0.20 433	0.10 361	0.15 328	0.18 389	0.31 451	0.25 370	0.21 419	0.30 449	0.25 430	0.17 410	0.21 451	0.20 435	0.09 383	0.06 332	0.08 303	0.08 361	0.07 280	0.08 367
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.14 333	0.08 259	0.15 337	0.16 160	0.08 140	0.16 358	0.12 71	0.25 357	0.35 468	0.21 419	0.29 443	0.24 416	0.13 318	0.14 285	0.14 339	0.06 122	0.05 203	0.06 119	0.04 45	0.09 406	0.08 367

pmcnn	0.15 377	0.07 158	0.19 433	0.15 82	0.07 82	0.20 436	0.15 243	0.24 341	0.26 384	0.21 419	0.34 477	0.28 458	0.18 424	0.18 394	0.17 398	0.07 262	0.05 203	0.05 33	0.04 45	0.07 280	0.06 222

fast-acv-ft	0.18 434	0.11 419	0.19 433	0.19 376	0.12 443	0.24 479	0.21 467	0.25 357	0.34 459	0.22 435	0.34 477	0.27 448	0.20 452	0.21 451	0.23 476	0.09 383	0.09 459	0.08 303	0.10 447	0.08 343	0.07 303

ssnet_v2	0.17 420	0.10 393	0.17 399	0.17 236	0.11 411	0.21 453	0.21 467	0.33 481	0.25 370	0.22 435	0.22 340	0.27 448	0.18 424	0.22 464	0.20 435	0.11 454	0.09 459	0.09 384	0.09 408	0.08 343	0.08 367

HBP-ISP	0.18 434	0.13 466	0.16 371	0.15 82	0.11 411	0.08 57	0.13 118	0.28 416	0.29 415	0.22 435	0.33 473	0.21 374	0.25 488	0.23 475	0.17 398	0.14 516	0.16 537	0.21 544	0.17 538	0.10 438	0.08 367

ADLNet	0.16 400	0.08 259	0.15 337	0.16 160	0.10 361	0.16 358	0.17 343	0.32 462	0.27 394	0.22 435	0.27 417	0.24 416	0.16 387	0.18 394	0.21 455	0.10 425	0.06 332	0.10 432	0.10 447	0.08 343	0.09 412

MMNet	0.17 420	0.09 335	0.16 371	0.20 433	0.11 411	0.27 510	0.20 450	0.25 357	0.41 498	0.22 435	0.30 449	0.21 374	0.20 452	0.17 373	0.20 435	0.06 122	0.06 332	0.07 218	0.07 296	0.08 343	0.07 303

stereogan	0.22 479	0.11 419	0.21 454	0.20 433	0.12 443	0.31 526	0.19 429	0.35 505	0.44 515	0.22 435	0.39 504	0.35 510	0.27 502	0.33 526	0.22 464	0.10 425	0.12 506	0.10 432	0.10 447	0.14 508	0.13 498

Nwc_Net	0.23 495	0.16 496	0.21 454	0.25 519	0.14 486	0.24 479	0.26 524	0.37 518	0.38 486	0.22 435	0.41 521	0.30 475	0.28 512	0.28 506	0.25 499	0.11 454	0.10 479	0.17 530	0.20 544	0.10 438	0.10 439

PA-Net	0.23 495	0.18 519	0.33 513	0.28 539	0.22 547	0.21 453	0.38 568	0.29 427	0.39 489	0.22 435	0.32 461	0.25 430	0.26 494	0.20 434	0.25 499	0.09 383	0.23 562	0.15 522	0.22 549	0.09 406	0.13 498
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CVANet_RVC	0.18 434	0.10 393	0.14 285	0.21 462	0.10 361	0.18 398	0.17 343	0.34 490	0.33 447	0.22 435	0.31 457	0.28 458	0.18 424	0.23 475	0.17 398	0.12 479	0.08 430	0.12 483	0.11 479	0.09 406	0.07 303

AANet_RVC	0.16 400	0.10 393	0.10 125	0.18 318	0.09 258	0.18 398	0.19 429	0.26 375	0.31 433	0.22 435	0.35 481	0.21 374	0.21 456	0.22 464	0.16 383	0.06 122	0.05 203	0.06 119	0.06 207	0.07 280	0.06 222

DISCO	0.19 446	0.09 335	0.22 461	0.17 236	0.10 361	0.25 490	0.18 389	0.27 396	0.44 515	0.22 435	0.31 457	0.33 500	0.26 494	0.28 506	0.28 525	0.08 324	0.06 332	0.07 218	0.07 296	0.09 406	0.09 412

iResNet_ROB	0.14 333	0.07 158	0.13 250	0.14 40	0.07 82	0.18 398	0.14 171	0.26 375	0.31 433	0.22 435	0.25 391	0.23 410	0.15 361	0.15 307	0.13 302	0.07 262	0.05 203	0.05 33	0.04 45	0.08 343	0.08 367

TCMNet	0.19 446	0.12 437	0.19 433	0.20 433	0.18 535	0.20 436	0.24 500	0.27 396	0.36 472	0.23 447	0.26 408	0.25 430	0.19 440	0.19 409	0.23 476	0.13 502	0.11 491	0.11 463	0.12 498	0.13 495	0.12 478

GMStereo_Zeroshot	0.16 400	0.13 466	0.24 474	0.20 433	0.10 361	0.17 379	0.13 118	0.29 427	0.25 370	0.23 447	0.32 461	0.25 430	0.11 249	0.19 409	0.14 339	0.09 383	0.06 332	0.11 463	0.06 207	0.12 477	0.08 367

Anonymous_2	0.22 479	0.17 507	0.28 494	0.15 82	0.16 514	0.32 527	0.22 477	0.22 298	0.17 229	0.23 447	0.24 361	0.26 440	0.27 502	0.27 494	0.23 476	0.22 558	0.25 564	0.17 530	0.17 538	0.17 537	0.17 541

dd	0.15 377	0.16 496	0.16 371	0.19 376	0.09 258	0.15 328	0.18 389	0.21 275	0.25 370	0.23 447	0.20 309	0.21 374	0.09 191	0.21 451	0.16 383	0.10 425	0.06 332	0.08 303	0.06 207	0.08 343	0.06 222

UDG	0.21 470	0.17 507	0.19 433	0.23 499	0.15 504	0.30 525	0.20 450	0.33 481	0.35 468	0.23 447	0.28 431	0.31 488	0.27 502	0.20 434	0.22 464	0.15 520	0.12 506	0.13 498	0.09 408	0.14 508	0.14 515

SACVNet	0.18 434	0.12 437	0.14 285	0.17 236	0.13 466	0.22 461	0.18 389	0.31 451	0.30 426	0.23 447	0.31 457	0.30 475	0.22 465	0.22 464	0.17 398	0.11 454	0.08 430	0.10 432	0.10 447	0.12 477	0.14 515

DSFCA	0.16 400	0.09 335	0.14 285	0.16 160	0.10 361	0.20 436	0.19 429	0.28 416	0.31 433	0.23 447	0.24 361	0.22 392	0.15 361	0.19 409	0.20 435	0.10 425	0.07 404	0.09 384	0.09 408	0.08 343	0.08 367

FADNet	0.21 470	0.22 536	0.36 522	0.18 318	0.17 529	0.24 479	0.13 118	0.31 451	0.31 433	0.23 447	0.25 391	0.27 448	0.21 456	0.19 409	0.15 367	0.13 502	0.15 534	0.12 483	0.15 526	0.16 530	0.18 544

S-Stereo	0.20 458	0.12 437	0.25 479	0.21 462	0.13 466	0.20 436	0.18 389	0.32 462	0.43 510	0.23 447	0.36 484	0.28 458	0.30 524	0.19 409	0.22 464	0.09 383	0.12 506	0.10 432	0.10 447	0.13 495	0.13 498

SQANet	0.23 495	0.23 537	0.30 505	0.30 549	0.19 538	0.27 510	0.13 118	0.29 427	0.33 447	0.24 456	0.37 490	0.31 488	0.22 465	0.27 494	0.23 476	0.15 520	0.10 479	0.21 544	0.16 530	0.21 545	0.15 522

WZ-Net	0.28 528	0.17 507	0.78 578	0.22 478	0.16 514	0.34 536	0.29 546	0.39 530	0.57 548	0.24 456	0.55 548	0.37 517	0.24 479	0.33 526	0.35 548	0.09 383	0.08 430	0.09 384	0.10 447	0.14 508	0.16 533

LMCR-Stereo	0.15 377	0.08 259	0.13 250	0.21 462	0.09 258	0.17 379	0.20 450	0.27 396	0.19 271	0.24 456	0.24 361	0.23 410	0.17 410	0.20 434	0.17 398	0.07 262	0.06 332	0.08 303	0.06 207	0.10 438	0.08 367

DGSMNet	0.24 502	0.19 522	0.33 513	0.21 462	0.24 553	0.24 479	0.20 450	0.35 505	0.41 498	0.24 456	0.32 461	0.38 521	0.21 456	0.29 512	0.23 476	0.12 479	0.11 491	0.14 510	0.16 530	0.23 549	0.23 555

hitnet-ft	0.18 434	0.09 335	0.17 399	0.14 40	0.09 258	0.26 500	0.20 450	0.25 357	0.26 384	0.24 456	0.32 461	0.31 488	0.22 465	0.24 484	0.21 455	0.12 479	0.07 404	0.10 432	0.08 361	0.12 477	0.11 465

FADNet-RVC-Resample	0.16 400	0.11 419	0.31 507	0.22 478	0.11 411	0.19 421	0.14 171	0.25 357	0.24 349	0.24 456	0.27 417	0.20 365	0.15 361	0.16 341	0.15 367	0.07 262	0.08 430	0.12 483	0.10 447	0.09 406	0.10 439

NCC-stereo	0.24 502	0.15 488	0.31 507	0.26 524	0.16 514	0.20 436	0.30 553	0.40 534	0.40 495	0.24 456	0.38 496	0.33 500	0.28 512	0.36 541	0.27 518	0.12 479	0.11 491	0.15 522	0.22 549	0.13 495	0.13 498

Abc-Net	0.24 502	0.15 488	0.31 507	0.26 524	0.16 514	0.20 436	0.30 553	0.40 534	0.40 495	0.24 456	0.38 496	0.33 500	0.28 512	0.36 541	0.27 518	0.12 479	0.11 491	0.15 522	0.22 549	0.13 495	0.13 498
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCL	0.24 502	0.11 419	0.47 542	0.22 478	0.12 443	0.34 536	0.29 546	0.29 427	0.56 546	0.24 456	0.46 534	0.30 475	0.30 524	0.29 512	0.29 528	0.08 324	0.07 404	0.09 384	0.09 408	0.10 438	0.10 439

RYNet	0.22 479	0.12 437	0.22 461	0.19 376	0.17 529	0.46 554	0.26 524	0.38 526	0.48 524	0.24 456	0.28 431	0.34 506	0.23 473	0.20 434	0.30 533	0.10 425	0.06 332	0.09 384	0.09 408	0.13 495	0.15 522

DRN-Test	0.19 446	0.11 419	0.20 445	0.22 478	0.10 361	0.22 461	0.22 477	0.39 530	0.37 479	0.24 456	0.32 461	0.26 440	0.21 456	0.22 464	0.24 489	0.11 454	0.07 404	0.11 463	0.10 447	0.09 406	0.07 303

StereoDRNet	0.18 434	0.11 419	0.17 399	0.22 478	0.11 411	0.21 453	0.22 477	0.37 518	0.33 447	0.24 456	0.28 431	0.30 475	0.19 440	0.20 434	0.20 435	0.09 383	0.08 430	0.11 463	0.09 408	0.09 406	0.07 303

SGM-Forest	0.20 458	0.14 478	0.18 422	0.19 376	0.13 466	0.20 436	0.22 477	0.33 481	0.30 426	0.24 456	0.29 443	0.28 458	0.19 440	0.23 475	0.17 398	0.15 520	0.16 537	0.15 522	0.14 511	0.12 477	0.12 478
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FSD					0.22 547	0.25 490	0.25 515	0.27 396	0.26 384	0.25 469	0.26 408	0.25 430	0.27 502	0.27 494	0.24 489	0.21 553	0.20 550	0.27 555	0.26 556	0.25 556

w-ln-seven-2	0.20 458	0.14 478	0.37 526	0.22 478	0.12 443	0.20 436	0.21 467	0.28 416	0.37 479	0.25 469	0.37 490	0.27 448	0.22 465	0.21 451	0.23 476	0.08 324	0.08 430	0.09 384	0.09 408	0.10 438	0.09 412

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 434	0.09 335	0.29 502	0.15 82	0.10 361	0.22 461	0.20 450	0.26 375	0.39 489	0.25 469	0.42 527	0.24 416	0.15 361	0.20 434	0.19 429	0.07 262	0.05 203	0.06 119	0.05 129	0.10 438	0.09 412

CSP-Net	0.16 400	0.09 335	0.14 285	0.16 160	0.09 258	0.19 421	0.17 343	0.25 357	0.32 440	0.25 469	0.30 449	0.24 416	0.15 361	0.21 451	0.18 416	0.09 383	0.06 332	0.07 218	0.07 296	0.08 343	0.07 303

FINET	0.21 470	0.18 519	0.26 482	0.18 318	0.16 514	0.23 474	0.23 488	0.32 462	0.48 524	0.25 469	0.32 461	0.22 392	0.22 465	0.22 464	0.17 398	0.18 542	0.16 537	0.11 463	0.10 447	0.15 523	0.13 498

AF-Net	0.22 479	0.17 507	0.17 399	0.26 524	0.13 466	0.25 490	0.24 500	0.32 462	0.50 533	0.25 469	0.33 473	0.38 521	0.26 494	0.28 506	0.25 499	0.11 454	0.10 479	0.16 528	0.11 479	0.11 461	0.10 439

FADNet-RVC	0.20 458	0.20 526	0.38 527	0.21 462	0.16 514	0.20 436	0.15 243	0.26 375	0.26 384	0.26 475	0.32 461	0.26 440	0.21 456	0.22 464	0.19 429	0.12 479	0.13 519	0.12 483	0.14 511	0.13 495	0.18 544

SuperB	0.20 458	0.10 393	0.56 553	0.16 160	0.09 258	0.18 398	0.18 389	0.24 341	0.50 533	0.26 475	0.39 504	0.17 325	0.21 456	0.22 464	0.21 455	0.08 324	0.06 332	0.06 119	0.06 207	0.12 477	0.10 439

ADCRef	0.19 446	0.12 437	0.41 533	0.20 433	0.12 443	0.22 461	0.18 389	0.32 462	0.36 472	0.26 475	0.32 461	0.17 325	0.23 473	0.24 484	0.24 489	0.07 262	0.06 332	0.09 384	0.09 408	0.08 343	0.08 367

DeepPrunerF	0.24 502	0.17 507	0.42 535	0.26 524	0.16 514	0.22 461	0.28 537	0.37 518	0.50 533	0.26 475	0.29 443	0.24 416	0.28 512	0.21 451	0.22 464	0.15 520	0.11 491	0.20 543	0.18 542	0.12 477	0.13 498

ADCP+	0.20 458	0.10 393	0.33 513	0.20 433	0.12 443	0.22 461	0.26 524	0.31 451	0.34 459	0.26 475	0.37 490	0.22 392	0.22 465	0.27 494	0.27 518	0.09 383	0.06 332	0.08 303	0.08 361	0.09 406	0.10 439

StereoDRNet-Refined	0.17 420	0.12 437	0.15 337	0.20 433	0.09 258	0.18 398	0.18 389	0.26 375	0.23 333	0.26 475	0.40 510	0.22 392	0.17 410	0.21 451	0.20 435	0.08 324	0.05 203	0.09 384	0.10 447	0.07 280	0.07 303
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NLCSM	0.24 502	0.17 507	0.21 454	0.21 462	0.23 550	0.27 510	0.17 343	0.45 554	0.29 415	0.27 481	0.24 361	0.39 529	0.35 539	0.46 561	0.48 571	0.09 383	0.11 491	0.11 463	0.16 530	0.11 461	0.12 478

z-mn7	0.24 502	0.14 478	0.45 537	0.19 376	0.13 466	0.28 518	0.25 515	0.34 490	0.62 558	0.27 481	0.56 553	0.29 466	0.24 479	0.32 523	0.25 499	0.08 324	0.08 430	0.08 303	0.08 361	0.10 438	0.10 439

YMNet	0.20 458	0.12 437	0.19 433	0.20 433	0.14 486	0.26 500	0.23 488	0.32 462	0.34 459	0.27 481	0.34 477	0.30 475	0.18 424	0.18 394	0.22 464	0.10 425	0.13 519	0.10 432	0.10 447	0.08 343	0.09 412

YMNet_1	0.20 458	0.12 437	0.19 433	0.20 433	0.14 486	0.26 500	0.23 488	0.32 462	0.34 459	0.27 481	0.34 477	0.30 475	0.18 424	0.18 394	0.22 464	0.10 425	0.13 519	0.10 432	0.10 447	0.08 343	0.09 412

test_sample8	0.19 446	0.12 437	0.20 445	0.12 4	0.14 486	0.17 379	0.13 118	0.31 451	0.21 309	0.27 481	0.22 340	0.36 512	0.25 488	0.19 409	0.17 398	0.15 520	0.30 568	0.14 510	0.14 511	0.14 508	0.12 478

GASNet	0.22 479	0.23 537	0.33 513	0.26 524	0.17 529	0.26 500	0.16 309	0.44 551	0.42 505	0.27 481	0.24 361	0.30 475	0.15 361	0.27 494	0.18 416	0.12 479	0.08 430	0.12 483	0.11 479	0.16 530	0.07 303

AACVNet	0.16 400	0.08 259	0.14 285	0.15 82	0.10 361	0.18 398	0.15 243	0.23 318	0.24 349	0.27 481	0.27 417	0.28 458	0.17 410	0.19 409	0.16 383	0.09 383	0.07 404	0.09 384	0.07 296	0.10 438	0.09 412

APVNet	0.22 479	0.12 437	0.19 433	0.18 318	0.14 486	0.32 527	0.31 559	0.39 530	0.32 440	0.27 481	0.40 510	0.30 475	0.29 520	0.26 491	0.25 499	0.11 454	0.12 506	0.11 463	0.14 511	0.12 477	0.12 478

FAT-Stereo	0.20 458	0.12 437	0.22 461	0.21 462	0.12 443	0.17 379	0.18 389	0.34 490	0.39 489	0.27 481	0.37 490	0.34 506	0.32 532	0.21 451	0.20 435	0.09 383	0.11 491	0.10 432	0.09 408	0.11 461	0.14 515

RGC	0.25 514	0.20 526	0.29 502	0.28 539	0.16 514	0.22 461	0.23 488	0.32 462	0.44 515	0.27 481	0.40 510	0.38 521	0.27 502	0.36 541	0.22 464	0.11 454	0.13 519	0.17 530	0.17 538	0.14 508	0.16 533

RTSC	0.23 495	0.12 437	0.28 494	0.21 462	0.13 466	0.28 518	0.16 309	0.35 505	0.66 566	0.27 481	0.33 473	0.30 475	0.21 456	0.31 516	0.29 528	0.10 425	0.08 430	0.09 384	0.10 447	0.13 495	0.13 498

PS-NSSS	0.20 458	0.21 532	0.23 470	0.20 433	0.10 361	0.19 421	0.17 343	0.36 512	0.25 370	0.27 481	0.33 473	0.27 448	0.24 479	0.20 434	0.20 435	0.15 520	0.12 506	0.17 530	0.14 511	0.10 438	0.08 367

CBMV_ROB	0.19 446	0.13 466	0.17 399	0.16 160	0.11 411	0.15 328	0.13 118	0.26 375	0.28 408	0.27 481	0.30 449	0.27 448	0.24 479	0.23 475	0.16 383	0.15 520	0.17 542	0.22 548	0.20 544	0.10 438	0.11 465

DLCB_ROB	0.18 434	0.10 393	0.15 337	0.23 499	0.11 411	0.24 479	0.18 389	0.29 427	0.28 408	0.27 481	0.28 431	0.28 458	0.24 479	0.19 409	0.20 435	0.08 324	0.08 430	0.09 384	0.09 408	0.07 280	0.07 303

DispFullNet	0.27 524	0.21 532	0.65 562	0.28 539	0.16 514	0.26 500	0.17 343	0.33 481	0.58 551	0.27 481	0.38 496	0.43 540	0.23 473	0.38 548	0.23 476	0.12 479	0.06 332	0.19 541	0.11 479	0.21 545	0.15 522

PSMNet_ROB	0.21 470	0.11 419	0.15 337	0.27 536	0.15 504	0.24 479	0.35 563	0.43 549	0.37 479	0.27 481	0.32 461	0.32 497	0.22 465	0.21 451	0.26 510	0.12 479	0.08 430	0.13 498	0.11 479	0.09 406	0.09 412

zh-sn7	0.25 514	0.17 507	0.50 544	0.24 508	0.13 466	0.25 490	0.24 500	0.34 490	0.48 524	0.28 497	0.54 546	0.28 458	0.31 528	0.36 541	0.32 541	0.10 425	0.10 479	0.11 463	0.10 447	0.12 477	0.12 478

GCST	0.37 549	0.42 567	0.26 482	1.02 591	0.39 567	0.18 398	0.08 7	0.20 252	0.17 229	0.28 497	0.25 391	0.15 291	0.12 280	0.16 341	0.14 339	0.64 587	0.43 576	0.75 584	0.65 587	0.63 580	0.46 579

Wz-Net-MNSev	0.22 479	0.13 466	0.31 507	0.20 433	0.14 486	0.36 545	0.24 500	0.33 481	0.44 515	0.28 497	0.40 510	0.38 521	0.19 440	0.24 484	0.25 499	0.09 383	0.07 404	0.09 384	0.09 408	0.12 477	0.10 439

CRFU-Net	0.16 400	0.08 259	0.14 285	0.17 236	0.09 258	0.19 421	0.14 171	0.26 375	0.20 294	0.28 497	0.27 417	0.29 466	0.17 410	0.19 409	0.17 398	0.09 383	0.09 459	0.07 218	0.07 296	0.08 343	0.08 367

Syn2CoEx	0.21 470	0.16 496	0.27 489	0.29 547	0.14 486	0.26 500	0.20 450	0.33 481	0.31 433	0.28 497	0.36 484	0.27 448	0.25 488	0.19 409	0.24 489	0.16 536	0.12 506	0.14 510	0.11 479	0.09 406	0.08 367

DANet	0.21 470	0.15 488	0.28 494	0.25 519	0.13 466	0.22 461	0.19 429	0.27 396	0.27 394	0.28 497	0.32 461	0.35 510	0.31 528	0.31 516	0.23 476	0.11 454	0.09 459	0.11 463	0.10 447	0.13 495	0.11 465
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ETE_ROB	0.23 495	0.17 507	0.22 461	0.25 519	0.13 466	0.26 500	0.29 546	0.31 451	0.36 472	0.28 497	0.36 484	0.45 544	0.26 494	0.27 494	0.26 510	0.11 454	0.08 430	0.12 483	0.09 408	0.14 508	0.13 498

PDISCO_ROB	0.27 524	0.16 496	0.26 482	0.28 539	0.20 541	0.32 527	0.26 524	0.44 551	0.57 548	0.28 497	0.40 510	0.45 544	0.29 520	0.33 526	0.34 547	0.12 479	0.09 459	0.17 530	0.16 530	0.17 537	0.13 498

w-ln-seven	0.24 502	0.14 478	0.55 550	0.19 376	0.14 486	0.26 500	0.22 477	0.35 505	0.60 555	0.29 505	0.39 504	0.30 475	0.22 465	0.21 451	0.26 510	0.09 383	0.09 459	0.11 463	0.10 447	0.11 461	0.10 439

DPSNet	0.28 528	0.16 496	0.31 507	0.18 318	0.13 466	0.54 562	0.42 572	0.51 565	0.67 567	0.29 505	0.38 496	0.38 521	0.29 520	0.31 516	0.23 476	0.11 454	0.10 479	0.11 463	0.08 361	0.20 544	0.16 533

PWCDC_ROB	0.20 458	0.13 466	0.22 461	0.24 508	0.11 411	0.19 421	0.15 243	0.33 481	0.54 542	0.29 505	0.50 542	0.21 374	0.15 361	0.27 494	0.20 435	0.11 454	0.09 459	0.10 432	0.08 361	0.11 461	0.09 412

CBMV	0.19 446	0.14 478	0.17 399	0.18 318	0.10 361	0.20 436	0.11 51	0.29 427	0.30 426	0.29 505	0.30 449	0.30 475	0.23 473	0.27 494	0.19 429	0.13 502	0.15 534	0.17 530	0.16 530	0.10 438	0.10 439
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-SNSev	0.25 514	0.17 507	0.44 536	0.25 519	0.14 486	0.26 500	0.23 488	0.38 526	0.56 546	0.30 509	0.55 548	0.39 529	0.26 494	0.23 475	0.30 533	0.10 425	0.09 459	0.09 384	0.10 447	0.11 461	0.11 465

Wz-Net-LNSev	0.22 479	0.16 496	0.38 527	0.21 462	0.13 466	0.25 490	0.23 488	0.32 462	0.43 510	0.30 509	0.41 521	0.31 488	0.18 424	0.22 464	0.25 499	0.10 425	0.09 459	0.08 303	0.08 361	0.12 477	0.11 465

dad	0.17 420	0.20 526	0.20 445	0.16 160	0.11 411	0.20 436	0.18 389	0.21 275	0.28 408	0.30 509	0.24 361	0.29 466	0.13 318	0.19 409	0.16 383	0.18 542	0.09 459	0.11 463	0.09 408	0.11 461	0.07 303

ADCPNet	0.25 514	0.16 496	0.61 559	0.21 462	0.15 504	0.35 544	0.25 515	0.32 462	0.35 468	0.30 509	0.40 510	0.36 512	0.28 512	0.28 506	0.32 541	0.12 479	0.10 479	0.11 463	0.12 498	0.14 508	0.13 498

XPNet_ROB	0.22 479	0.11 419	0.19 433	0.22 478	0.13 466	0.22 461	0.19 429	0.34 490	0.40 495	0.30 509	0.39 504	0.39 529	0.26 494	0.26 491	0.28 525	0.15 520	0.10 479	0.10 432	0.10 447	0.13 495	0.12 478

PWC_ROB	0.21 470	0.16 496	0.26 482	0.18 318	0.11 411	0.22 461	0.13 118	0.32 462	0.49 530	0.30 509	0.40 510	0.32 497	0.24 479	0.31 516	0.22 464	0.10 425	0.07 404	0.11 463	0.08 361	0.11 461	0.10 439

DDUNet	0.22 479	0.17 507	0.21 454	0.22 478	0.15 504	0.25 490	0.24 500	0.29 427	0.30 426	0.31 515	0.36 484	0.33 500	0.25 488	0.24 484	0.20 435	0.18 542	0.13 519	0.17 530	0.11 479	0.16 530	0.16 533

XQC	0.28 528	0.23 537	0.51 545	0.28 539	0.19 538	0.34 536	0.27 531	0.36 512	0.57 548	0.31 515	0.30 449	0.37 517	0.30 524	0.38 548	0.38 555	0.13 502	0.09 459	0.15 522	0.12 498	0.17 537	0.18 544

AnyNet_C32	0.26 522	0.16 496	0.36 522	0.20 433	0.16 514	0.25 490	0.30 553	0.32 462	0.44 515	0.31 515	0.49 538	0.30 475	0.33 533	0.40 556	0.33 545	0.12 479	0.12 506	0.12 483	0.14 511	0.14 508	0.15 522

GANet	0.21 470	0.12 437	0.21 454	0.24 508	0.13 466	0.22 461	0.22 477	0.41 540	0.26 384	0.31 515	0.42 527	0.37 517	0.28 512	0.23 475	0.22 464	0.10 425	0.12 506	0.10 432	0.09 408	0.10 438	0.08 367

NCCL2	0.23 495	0.15 488	0.17 399	0.34 554	0.18 535	0.24 479	0.23 488	0.34 490	0.28 408	0.31 515	0.38 496	0.38 521	0.28 512	0.23 475	0.24 489	0.15 520	0.12 506	0.18 539	0.21 546	0.13 495	0.13 498

NaN_ROB	0.22 479	0.19 522	0.24 474	0.25 519	0.13 466	0.29 522	0.26 524	0.33 481	0.41 498	0.31 515	0.31 457	0.32 497	0.23 473	0.30 515	0.21 455	0.11 454	0.17 542	0.10 432	0.10 447	0.08 343	0.09 412

Consistency-Raft	0.44 558	0.40 565	0.45 537	0.37 560	0.43 571	0.46 554	0.41 569	0.57 573	0.55 543	0.32 521	0.73 569	0.33 500	0.48 563	0.42 559	0.49 572	0.39 571	0.35 573	0.45 571	0.51 580	0.42 571	0.29 565

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 479	0.21 532	0.24 474	0.26 524	0.11 411	0.23 474	0.14 171	0.39 530	0.24 349	0.32 521	0.36 484	0.30 475	0.21 456	0.19 409	0.21 455	0.17 541	0.14 528	0.21 544	0.16 530	0.12 477	0.12 478

edge stereo	0.22 479	0.13 466	0.20 445	0.21 462	0.13 466	0.23 474	0.16 309	0.32 462	0.42 505	0.32 521	0.40 510	0.38 521	0.35 539	0.25 489	0.24 489	0.13 502	0.11 491	0.14 510	0.11 479	0.12 477	0.13 498

SHD	0.26 522	0.15 488	0.30 505	0.24 508	0.18 535	0.22 461	0.15 243	0.38 526	0.71 570	0.32 521	0.41 521	0.36 512	0.28 512	0.32 523	0.29 528	0.12 479	0.11 491	0.14 510	0.13 508	0.16 530	0.20 550

PSMNet-RUCA	0.27 524	0.33 559	0.41 533	0.36 558	0.32 566	0.18 398	0.19 429	0.42 545	0.30 426	0.33 525	0.41 521	0.39 529	0.25 488	0.31 516	0.20 435	0.18 542	0.10 479	0.25 551	0.15 526	0.21 545	0.16 533

LALA_ROB	0.25 514	0.16 496	0.22 461	0.26 524	0.17 529	0.27 510	0.27 531	0.42 545	0.37 479	0.33 525	0.38 496	0.51 555	0.26 494	0.28 506	0.27 518	0.16 536	0.09 459	0.12 483	0.11 479	0.13 495	0.12 478

Wz-Net-TNSev	0.29 532	0.20 526	0.65 562	0.19 376	0.15 504	0.38 549	0.27 531	0.35 505	0.55 543	0.34 527	0.42 527	0.45 544	0.38 545	0.32 523	0.30 533	0.12 479	0.13 519	0.10 432	0.12 498	0.15 523	0.14 515

zh-mn7	0.25 514	0.14 478	0.56 553	0.19 376	0.14 486	0.24 479	0.22 477	0.34 490	0.62 558	0.35 528	0.65 561	0.31 488	0.25 488	0.31 516	0.25 499	0.09 383	0.08 430	0.09 384	0.09 408	0.09 406	0.11 465

GANetREF_RVC	0.31 539	0.34 560	0.27 489	0.35 556	0.16 514	0.32 527	0.41 569	0.48 559	0.51 540	0.35 528	0.35 481	0.34 506	0.33 533	0.39 552	0.32 541	0.27 566	0.20 550	0.29 563	0.15 526	0.18 540	0.17 541
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
PASM	0.32 541	0.24 540	0.48 543	0.28 539	0.27 559	0.29 522	0.30 553	0.34 490	0.49 530	0.35 528	0.39 504	0.46 548	0.34 537	0.34 529	0.35 548	0.23 562	0.25 564	0.26 552	0.28 562	0.23 549	0.21 552

ccnet	0.29 532	0.28 552	0.23 470	0.20 433	0.28 560	0.41 553	0.21 467	0.45 554	0.33 447	0.36 531	0.46 534	0.36 512	0.30 524	0.39 552	0.42 564	0.23 562	0.14 528	0.21 544	0.17 538	0.23 549	0.18 544

G-Net	0.24 502	0.16 496	0.36 522	0.22 478	0.16 514	0.51 560	0.23 488	0.29 427	0.34 459	0.36 531	0.38 496	0.31 488	0.29 520	0.27 494	0.26 510	0.11 454	0.09 459	0.12 483	0.09 408	0.16 530	0.13 498

SAMSARA	0.40 553	0.28 552	0.33 513	0.55 572	0.39 567	0.82 584	1.23 599	0.47 558	0.51 540	0.36 531	0.35 481	0.55 561	0.39 547	0.38 548	0.39 557	0.15 520	0.20 550	0.15 522	0.14 511	0.23 549	0.20 550

ADCMid	0.25 514	0.15 488	0.40 530	0.20 433	0.14 486	0.25 490	0.26 524	0.34 490	0.38 486	0.36 531	0.44 532	0.34 506	0.40 550	0.35 535	0.33 545	0.10 425	0.09 459	0.11 463	0.11 479	0.13 495	0.12 478

SANet	0.24 502	0.14 478	0.28 494	0.21 462	0.11 411	0.27 510	0.24 500	0.38 526	0.64 562	0.36 531	0.40 510	0.43 540	0.26 494	0.27 494	0.24 489	0.12 479	0.09 459	0.10 432	0.09 408	0.13 495	0.11 465

CSAN	0.29 532	0.24 540	0.27 489	0.34 554	0.19 538	0.33 533	0.42 572	0.37 518	0.50 533	0.38 536	0.40 510	0.44 542	0.33 533	0.28 506	0.30 533	0.20 549	0.16 537	0.19 541	0.19 543	0.14 508	0.15 522

WCMA_ROB	0.24 502	0.11 419	0.22 461	0.17 236	0.14 486	0.32 527	0.15 243	0.32 462	0.32 440	0.38 536	0.53 544	0.40 534	0.34 537	0.34 529	0.25 499	0.11 454	0.12 506	0.12 483	0.10 447	0.14 508	0.14 515

AnyNet_C01	0.36 548	0.25 545	1.37 590	0.22 478	0.17 529	0.48 558	0.27 531	0.35 505	0.39 489	0.39 538	0.74 571	0.46 548	0.38 545	0.45 560	0.47 569	0.13 502	0.13 519	0.13 498	0.14 511	0.14 508	0.15 522

CC-Net-ROB	0.28 528	0.31 557	0.36 522	0.29 547	0.15 504	0.25 490	0.19 429	0.45 554	0.33 447	0.39 538	0.37 490	0.39 529	0.31 528	0.27 494	0.26 510	0.24 564	0.19 547	0.30 565	0.23 553	0.18 540	0.15 522

MDST_ROB	0.22 479	0.10 393	0.17 399	0.18 318	0.11 411	0.37 546	0.19 429	0.43 549	0.41 498	0.39 538	0.39 504	0.29 466	0.21 456	0.26 491	0.18 416	0.11 454	0.10 479	0.14 510	0.11 479	0.10 438	0.08 367

otaku	0.39 550	0.37 563	0.52 546	0.44 565	0.28 560	0.58 564	0.24 500	0.41 540	0.62 558	0.40 541	0.49 538	0.46 548	0.33 533	0.40 556	0.32 541	0.30 567	0.30 568	0.39 569	0.33 568	0.29 563	0.28 564

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 538	0.24 540	0.29 502	0.36 558	0.16 514	0.34 536	0.30 553	0.32 462	0.42 505	0.40 541	0.46 534	0.38 521	0.31 528	0.34 529	0.28 525	0.19 547	0.20 550	0.26 552	0.29 563	0.18 540	0.19 549

ADCS	0.29 532	0.18 519	0.45 537	0.21 462	0.17 529	0.28 518	0.23 488	0.41 540	0.63 561	0.40 541	0.49 538	0.40 534	0.36 542	0.39 552	0.40 560	0.13 502	0.12 506	0.13 498	0.14 511	0.16 530	0.16 533

MSMD_ROB	0.31 539	0.26 546	0.26 482	0.24 508	0.21 545	0.34 536	0.25 515	0.34 490	0.39 489	0.40 541	0.69 565	0.45 544	0.40 550	0.34 529	0.27 518	0.20 549	0.19 547	0.26 552	0.25 555	0.23 549	0.22 554

Ntro	0.40 553	0.40 565	0.53 547	0.46 569	0.30 564	0.65 570	0.24 500	0.46 557	0.68 568	0.41 545	0.49 538	0.48 553	0.42 558	0.39 552	0.31 540	0.32 568	0.28 566	0.37 568	0.30 565	0.32 568	0.29 565

psmorigin	0.25 514	0.15 488	0.34 521	0.17 236	0.13 466	0.23 474	0.14 171	0.34 490	0.33 447	0.41 545	0.55 548	0.41 536	0.37 544	0.34 529	0.27 518	0.11 454	0.15 534	0.11 463	0.11 479	0.12 477	0.16 533

FBW_ROB	0.24 502	0.17 507	0.22 461	0.26 524	0.14 486	0.25 490	0.22 477	0.41 540	0.41 498	0.41 545	0.41 521	0.42 537	0.27 502	0.31 516	0.23 476	0.09 383	0.14 528	0.14 510	0.12 498	0.11 461	0.09 412

ACVNet-4b	0.39 550	0.53 570	0.55 550	0.45 566	0.24 553	0.47 556	0.18 389	0.49 561	0.64 562	0.42 548	0.45 533	0.60 563	0.27 502	0.34 529	0.24 489	0.33 569	0.14 528	0.48 572	0.42 573	0.30 564	0.26 563

RTS	0.45 560	0.19 522	3.26 596	0.24 508	0.15 504	0.74 577	0.20 450	0.36 512	0.76 577	0.42 548	0.43 530	0.31 488	0.41 555	0.53 570	0.35 548	0.10 425	0.08 430	0.13 498	0.12 498	0.15 523	0.15 522

RTSA	0.45 560	0.19 522	3.26 596	0.24 508	0.15 504	0.74 577	0.20 450	0.36 512	0.76 577	0.42 548	0.43 530	0.31 488	0.41 555	0.53 570	0.35 548	0.10 425	0.08 430	0.13 498	0.12 498	0.15 523	0.15 522

FCDSN-DC	0.33 544	0.28 552	0.28 494	0.30 549	0.24 553	0.39 550	0.28 537	0.42 545	0.42 505	0.43 551	0.53 544	0.51 555	0.41 555	0.36 541	0.30 533	0.21 553	0.20 550	0.27 555	0.26 556	0.25 556	0.24 556
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM_RVC	0.23 495	0.12 437	0.15 337	0.15 82	0.09 258	0.33 533	0.18 389	0.34 490	0.31 433	0.44 552	0.37 490	0.53 559	0.35 539	0.35 535	0.24 489	0.13 502	0.13 519	0.13 498	0.13 508	0.10 438	0.11 465
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FC-DCNN v2	0.33 544	0.27 548	0.28 494	0.26 524	0.23 550	0.37 546	0.28 537	0.40 534	0.43 510	0.45 553	0.56 553	0.51 555	0.40 550	0.37 546	0.29 528	0.21 553	0.20 550	0.27 555	0.26 556	0.25 556	0.24 556

FC-DCNN	0.33 544	0.27 548	0.28 494	0.26 524	0.23 550	0.37 546	0.28 537	0.40 534	0.43 510	0.45 553	0.55 548	0.51 555	0.40 550	0.37 546	0.30 533	0.21 553	0.20 550	0.27 555	0.26 556	0.25 556	0.24 556

LSM	0.33 544	0.20 526	0.58 556	0.26 524	0.60 583	0.34 536	0.25 515	0.42 545	0.48 524	0.45 553	0.58 558	0.42 537	0.36 542	0.35 535	0.25 499	0.12 479	0.20 550	0.14 510	0.16 530	0.19 543	0.33 570

MFN_U_SF_RVC	0.32 541	0.21 532	0.55 550	0.30 549	0.15 504	0.34 536	0.17 343	0.52 566	0.46 522	0.46 556	0.55 548	0.59 562	0.39 547	0.35 535	0.37 553	0.15 520	0.14 528	0.18 539	0.21 546	0.16 530	0.15 522

aanetorigin	0.22 479	0.17 507	0.56 553	0.17 236	0.10 361	0.15 328	0.19 429	0.20 252	0.33 447	0.49 557	0.48 537	0.29 466	0.27 502	0.20 434	0.23 476	0.08 324	0.07 404	0.08 303	0.07 296	0.10 438	0.09 412

RainbowNet	0.54 568	0.61 574	0.70 576	0.57 573	0.43 571	0.65 570	0.37 567	0.60 575	0.87 581	0.50 558	0.66 562	0.64 566	0.47 562	0.49 563	0.43 567	0.47 577	0.48 582	0.52 576	0.41 572	0.52 574	0.40 576

MonStereo1	0.47 564	0.26 546	0.58 556	0.28 539	0.20 541	0.39 550	0.18 389	0.49 561	0.64 562	0.52 559	0.87 578	1.01 579	0.57 572	0.50 564	0.56 577	0.53 580	0.31 571	0.54 578	0.40 571	0.33 569	0.34 571

MADNet+	0.75 578	0.71 580	3.70 599	0.66 575	0.41 569	0.98 589	0.97 597	0.69 578	0.73 575	0.52 559	0.57 556	0.64 566	0.68 580	0.86 588	1.01 596	0.34 570	0.36 574	0.28 562	0.23 553	0.36 570	0.31 568

SGM-ForestM	0.32 541	0.12 437	0.16 371	0.16 160	0.11 411	0.39 550	0.19 429	0.41 540	0.50 533	0.52 559	0.54 546	1.32 590	0.42 558	0.40 556	0.27 518	0.14 516	0.16 537	0.16 528	0.16 530	0.12 477	0.12 478

MeshStereo	0.27 524	0.13 466	0.18 422	0.15 82	0.11 411	0.32 527	0.24 500	0.40 534	0.36 472	0.52 559	0.57 556	0.67 570	0.40 550	0.35 535	0.26 510	0.14 516	0.13 519	0.13 498	0.11 479	0.11 461	0.10 439
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
anonymity	0.53 567	0.58 572	0.65 562	0.41 563	0.61 584	0.53 561	0.41 569	0.56 571	0.41 498	0.55 563	0.50 542	0.49 554	0.55 570	0.58 575	0.50 575	0.58 583	0.50 586	0.51 574	0.51 580	0.51 573	0.57 581

PVD	0.39 550	0.20 526	0.39 529	0.31 553	0.22 547	0.29 522	0.43 574	0.52 566	0.96 584	0.55 563	0.79 575	0.53 559	0.59 574	0.52 568	0.38 555	0.19 547	0.14 528	0.17 530	0.14 511	0.24 555	0.31 568

MFMNet_re	0.64 571	0.66 578	0.65 562	0.51 570	0.69 588	0.69 573	0.57 582	0.64 577	0.73 575	0.60 565	0.73 569	0.62 565	0.67 579	0.65 578	0.60 580	0.66 588	0.58 595	0.63 579	0.59 583	0.68 585	0.69 591

ACVNet_1	0.44 558	0.49 569	0.60 558	0.45 566	0.28 560	0.49 559	0.27 531	0.57 573	0.72 571	0.62 566	0.58 558	0.74 574	0.49 564	0.50 564	0.35 548	0.26 565	0.24 563	0.39 569	0.29 563	0.31 567	0.24 556

TorneroNet-64	0.76 579	0.72 581	0.74 577	0.78 580	0.58 582	0.91 588	0.56 581	0.84 582	1.29 590	0.66 567	0.90 579	1.40 592	0.75 582	0.85 587	0.67 586	0.49 578	0.46 577	0.72 583	0.59 583	0.67 584	0.53 580

SGM+DAISY	0.56 569	0.57 571	0.65 562	0.40 561	0.54 576	0.66 572	0.49 576	0.56 571	0.45 521	0.66 567	0.69 565	0.67 570	0.56 571	0.63 577	0.56 577	0.59 584	0.48 582	0.50 573	0.50 579	0.52 574	0.58 582

SPS-STEREO	0.57 570	0.58 572	0.65 562	0.45 566	0.55 578	0.62 568	0.44 575	0.62 576	0.50 533	0.68 569	0.64 560	0.66 569	0.57 572	0.61 576	0.60 580	0.62 586	0.47 581	0.51 574	0.49 577	0.55 578	0.58 582
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
JetBlue	0.71 575	0.45 568	1.14 588	0.51 570	0.47 573	2.02 599	0.64 586	0.75 579	0.70 569	0.69 570	0.77 574	1.22 586	0.83 585	1.03 596	1.01 596	0.40 572	0.28 566	0.33 566	0.33 568	0.30 564	0.34 571

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 557	0.39 564	0.54 548	0.40 561	0.20 541	0.64 569	0.32 561	0.53 568	0.72 571	0.71 571	0.72 568	0.61 564	0.54 567	0.51 566	0.46 568	0.20 549	0.19 547	0.29 563	0.30 565	0.23 549	0.18 544

ELAS	0.41 555	0.29 555	0.33 513	0.27 536	0.24 553	0.60 567	0.36 564	0.50 564	0.50 533	0.71 571	0.79 575	0.67 570	0.54 567	0.51 566	0.42 564	0.22 558	0.20 550	0.27 555	0.26 556	0.26 561	0.25 561
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficientorigin	7.91 603	0.31 557	153.02 624	0.19 376	0.09 258	0.21 453	0.16 309	0.22 298	0.59 552	0.72 573	0.67 563	0.42 537	0.50 565	0.24 484	0.39 557	0.08 324	0.07 404	0.08 303	0.07 296	0.12 477	0.10 439

MANE	0.45 560	0.27 548	0.27 489	0.27 536	0.24 553	0.47 556	0.31 559	0.55 570	0.59 552	0.72 573	1.13 592	1.15 584	0.61 575	0.52 568	0.37 553	0.21 553	0.20 550	0.27 555	0.31 567	0.25 556	0.24 556

NVStereoNet_ROB	0.46 563	0.36 562	0.46 541	0.41 563	0.28 560	0.34 536	0.34 562	0.48 559	0.60 555	0.72 573	0.93 581	0.70 573	0.66 578	0.47 562	0.60 580	0.22 558	0.33 572	0.34 567	0.34 570	0.30 564	0.30 567
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ELAS_RVC	0.41 555	0.29 555	0.33 513	0.28 539	0.24 553	0.54 562	0.36 564	0.49 561	0.59 552	0.72 573	0.74 571	0.65 568	0.54 567	0.54 572	0.40 560	0.22 558	0.20 550	0.27 555	0.26 556	0.26 561	0.25 561
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	0.65 572	0.61 574	0.68 570	0.71 576	0.51 574	0.59 565	0.49 576	0.91 584	0.85 579	0.74 577	1.02 585	0.81 575	0.78 583	0.79 581	0.49 572	0.42 573	0.46 577	0.71 581	0.47 575	0.52 574	0.39 574

IMH-64	0.65 572	0.61 574	0.68 570	0.71 576	0.51 574	0.59 565	0.49 576	0.91 584	0.85 579	0.74 577	1.02 585	0.81 575	0.78 583	0.79 581	0.49 572	0.42 573	0.46 577	0.71 581	0.47 575	0.52 574	0.39 574

EDNetEfficient	0.29 532	0.24 540	1.13 587	0.18 318	0.10 361	0.19 421	0.20 450	0.20 252	0.60 555	0.74 577	0.56 553	0.31 488	0.39 547	0.22 464	0.30 533	0.09 383	0.07 404	0.08 303	0.07 296	0.11 461	0.09 412

TorneroNet	0.82 582	0.74 582	0.81 582	0.84 583	0.63 585	0.99 590	0.63 584	0.96 588	1.16 587	0.80 580	1.11 590	1.36 591	0.86 587	0.93 592	0.80 591	0.56 581	0.49 584	0.78 589	0.66 588	0.73 590	0.63 590

IMH	0.71 575	0.64 577	0.68 570	0.76 578	0.54 576	0.69 573	0.54 580	0.98 590	1.10 586	0.82 581	1.09 588	0.89 577	0.88 588	0.87 589	0.52 576	0.44 576	0.50 586	0.75 584	0.51 580	0.56 579	0.41 577

BEATNet-Init1	0.52 566	0.27 548	0.62 560	0.30 549	0.21 545	0.76 581	0.29 546	0.54 569	0.65 565	0.86 582	0.95 583	2.07 599	0.62 577	0.56 574	0.42 564	0.18 542	0.18 544	0.23 549	0.22 549	0.22 548	0.21 552

ACVNet_2	0.66 574	0.66 578	0.68 570	0.63 574	0.41 569	0.71 575	0.49 576	0.96 588	1.39 593	0.89 583	1.09 588	1.04 580	0.73 581	0.54 572	0.47 569	0.43 575	0.40 575	0.53 577	0.44 574	0.47 572	0.35 573

WAO-7	0.79 580	0.78 583	0.54 548	0.85 584	0.67 587	0.74 577	0.68 590	1.05 593	1.32 591	0.90 584	1.20 595	1.04 580	0.92 589	0.69 579	0.66 583	0.60 585	0.62 596	0.67 580	0.68 589	0.64 581	0.58 582

WAO-6	0.81 581	0.80 584	0.62 560	0.86 585	0.63 585	0.76 581	0.58 583	0.98 590	1.54 598	0.90 584	0.96 584	1.07 582	1.03 593	0.70 580	0.66 583	0.72 589	0.49 584	0.90 592	0.71 590	0.68 585	0.58 582

LVE	0.83 583	0.85 587	0.85 583	0.80 581	0.56 579	1.04 594	0.65 587	1.05 593	1.47 596	0.96 586	1.22 596	1.10 583	0.85 586	0.83 584	0.71 588	0.49 578	0.55 592	0.76 587	0.60 585	0.65 582	0.59 587

PWCK	0.71 575	0.94 589	0.95 585	0.76 578	0.31 565	0.74 577	0.36 564	0.90 583	0.90 582	0.96 586	0.75 573	0.95 578	0.61 575	0.87 589	0.66 583	0.72 589	0.46 577	0.75 584	0.49 577	0.69 587	0.44 578

UNDER WATER	0.97 588	0.97 591	1.42 591	0.99 590	0.70 591	1.12 596	0.84 593	0.80 581	1.08 585	1.01 588	0.90 579	1.55 596	1.22 600	1.03 596	1.00 595	0.78 593	0.53 589	1.02 594	0.87 595	0.80 592	0.74 593

UNDER WATER-64	0.95 587	0.94 589	1.43 592	0.87 586	0.56 579	1.18 597	0.87 594	0.77 580	0.94 583	1.04 589	0.85 577	1.58 597	1.21 599	0.94 593	0.96 594	0.87 595	0.57 594	1.03 595	0.88 596	0.78 591	0.73 592

ktn	1.01 590	1.21 594	0.80 581	1.23 595	0.86 594	1.01 592	0.87 594	0.94 587	1.39 593	1.04 589	1.12 591	1.15 584	1.07 594	0.94 593	0.59 579	1.28 600	0.71 598	1.38 600	0.83 594	1.02 596	0.75 594

WAO-8	0.91 585	0.81 585	0.65 562	0.94 588	0.69 588	0.90 585	0.67 588	1.07 596	1.83 601	1.06 591	1.45 598	1.30 587	1.07 594	0.84 585	0.78 589	0.74 591	0.53 589	0.86 590	0.75 591	0.69 587	0.62 588

Venus	0.91 585	0.81 585	0.65 562	0.94 588	0.69 588	0.90 585	0.67 588	1.07 596	1.83 601	1.06 591	1.45 598	1.30 587	1.07 594	0.84 585	0.78 589	0.74 591	0.53 589	0.86 590	0.75 591	0.69 587	0.62 588

TCMNet-wrong-test	3.67 597	5.48 610	3.89 600	12.18 609	11.75 611	4.65 601	3.88 603	1.06 595	0.72 571	1.09 593	2.15 602	6.30 606	0.53 566	3.43 603	2.36 602	0.89 596	0.20 550	1.87 603	1.69 602	5.57 607	3.62 607

Dean	0.87 584	0.86 588	0.79 580	0.81 582	0.56 579	0.90 585	0.63 584	1.15 599	1.73 599	1.15 594	1.15 593	1.31 589	0.99 592	0.81 583	0.81 592	0.57 582	0.56 593	0.77 588	0.64 586	0.66 583	0.58 582

KSHMR	1.09 591	1.17 593	0.88 584	1.25 596	1.00 596	0.99 590	0.96 596	1.13 598	1.37 592	1.16 595	1.29 597	1.41 593	0.96 591	1.01 595	0.92 593	1.03 598	1.08 600	1.20 597	1.03 599	1.01 595	0.97 597

notaker	0.97 588	1.11 592	0.98 586	1.13 593	0.81 592	0.73 576	0.68 590	0.93 586	1.16 587	1.18 596	1.18 594	1.41 593	1.16 598	1.08 598	0.69 587	0.81 594	0.64 597	1.17 596	0.79 593	0.98 594	0.80 595

tt	4.67 598	0.06 71	3.55 598	2.02 598	1.55 598	10.25 606	16.71 607	8.91 611	5.03 604	1.31 597	0.94 582	4.71 602	4.76 603	3.33 602	5.87 605	6.06 610	10.30 614	1.88 604	2.11 604	2.75 601	1.21 600

DPSimNet_ROB	1.11 592	1.23 595	0.78 578	1.13 593	0.88 595	1.10 595	1.13 598	1.16 600	1.23 589	1.43 598	1.02 585	1.41 593	1.10 597	0.90 591	1.60 598	1.46 601	0.51 588	1.21 598	1.03 599	0.90 593	1.01 599

HanzoNet	1.29 593	1.26 596	1.19 589	1.12 592	0.85 593	1.02 593	0.83 592	1.03 592	1.48 597	1.64 599	1.61 600	2.50 601	1.72 601	1.61 600	1.61 599	1.26 599	0.80 599	1.31 599	1.01 598	1.02 596	0.86 596

JetRed	1.62 594	1.46 597	2.98 594	0.92 587	1.21 597	4.99 602	1.53 602	1.27 601	1.39 593	1.83 600	1.74 601	1.60 598	0.95 590	1.41 599	2.45 603	0.90 597	1.60 601	0.93 593	0.90 597	1.35 598	0.99 598

coex-ft	3.30 596	0.34 560	59.09 623	0.18 318	0.13 466	0.26 500	0.22 477	0.27 396	0.72 571	1.90 601	0.70 567	0.44 542	0.45 561	0.29 512	0.41 563	0.09 383	0.09 459	0.12 483	0.09 408	0.14 508	0.13 498

MADNet++	1.95 595	1.75 598	1.59 593	1.82 597	1.69 599	2.33 600	1.40 601	2.35 602	2.09 603	2.57 602	2.36 603	2.24 600	2.17 602	2.28 601	2.34 601	1.87 602	1.66 602	1.54 601	1.34 601	1.92 599	1.77 601

LE_ROB	0.50 565	0.07 158	0.14 285	0.15 82	0.08 140	0.24 479	0.16 309	0.22 298	1.81 600	4.63 603	0.67 563	0.47 551	0.44 560	0.20 434	0.29 528	0.07 262	0.06 332	0.06 119	0.06 207	0.08 343	0.06 222

DPSMNet_ROB	8.06 604	4.48 603	8.63 609	5.37 604	10.74 608	8.32 604	22.98 613	5.46 604	13.36 612	5.12 604	9.92 608	5.08 603	10.40 610	5.53 606	12.58 610	3.80 608	8.00 609	3.50 605	7.02 608	3.83 605	7.14 609

DGTPSM_ROB	8.06 604	4.48 603	8.63 609	5.35 602	10.72 607	8.32 604	22.97 612	5.46 604	13.35 611	5.12 604	9.92 608	5.08 603	10.40 610	5.52 605	12.58 610	3.79 607	8.00 609	3.50 605	7.02 608	3.83 605	7.14 609

USTest	6.22 599	2.73 601	3.00 595	6.57 605	7.29 605	14.37 608	21.57 608	7.00 610	9.56 609	5.34 606	6.10 604	5.72 605	7.64 606	6.41 607	6.96 606	1.97 603	3.42 608	1.64 602	2.15 605	2.66 600	2.36 602

xxxxx1	7.79 600	5.02 607	7.31 603	3.12 599	3.85 601	16.35 610	22.88 609	5.86 607	8.69 606	7.97 607	8.54 605	9.12 609	8.27 607	10.18 609	10.92 607	2.42 604	2.45 604	3.56 607	12.37 611	3.77 602	3.06 604

tt_ll	7.79 600	5.02 607	7.31 603	3.12 599	3.85 601	16.35 610	22.88 609	5.86 607	8.69 606	7.97 607	8.54 605	9.12 609	8.27 607	10.18 609	10.92 607	2.42 604	2.45 604	3.56 607	12.37 611	3.77 602	3.06 604

ff	7.79 600	5.02 607	7.31 603	3.12 599	3.85 601	16.35 610	22.88 609	5.86 607	8.69 606	7.97 607	8.54 605	9.12 609	8.27 607	10.18 609	10.92 607	2.42 604	2.45 604	3.56 607	12.37 611	3.77 602	3.06 604

Anonymous_1	10.96 610	7.92 611	7.46 606	10.33 606	10.06 606	18.65 614	26.34 615	11.06 614	13.44 613	9.40 610	10.05 610	9.67 612	11.23 612	10.73 612	12.72 612	6.42 611	8.38 611	5.77 610	10.61 610	12.12 611	6.77 608

DPSM_ROB	11.15 611	8.58 612	8.00 607	10.88 607	11.58 609	19.10 615	26.71 616	12.05 615	14.07 616	10.36 611	10.84 611	10.33 613	11.86 613	11.70 613	13.54 613	6.99 612	8.79 612	5.89 611	6.95 606	7.29 608	7.42 611

DPSM	11.15 611	8.58 612	8.00 607	10.88 607	11.58 609	19.10 615	26.71 616	12.05 615	14.07 616	10.36 611	10.84 611	10.33 613	11.86 613	11.70 613	13.54 613	6.99 612	8.79 612	5.89 611	6.95 606	7.29 608	7.42 611

LRCNet_RVC	10.62 609	13.42 615	7.30 602	18.92 613	2.07 600	0.33 533	0.30 553	5.59 606	0.48 524	13.03 613	17.94 614	8.87 608	5.65 604	4.79 604	1.89 600	23.51 621	2.73 607	27.55 624	25.71 624	16.07 618	16.33 619

HaxPig	15.71 613	18.52 622	19.18 617	16.89 612	15.89 614	7.73 603	7.60 604	13.31 617	10.82 610	15.42 614	14.91 613	15.98 615	14.92 615	15.58 615	15.98 615	18.95 620	16.73 615	19.46 620	18.08 620	19.26 619	19.05 622

RSGM-EC	20.36 614	4.73 605	0.68 570	16.76 610	16.92 615	21.28 617	27.18 618	10.46 612	14.04 614	18.00 615	21.31 617	22.24 623	21.82 617	22.57 617	17.63 616	62.81 624	33.79 624	20.14 621	18.10 621	20.18 620	16.45 620

acva	20.36 614	4.73 605	0.68 570	16.76 610	16.92 615	21.28 617	27.18 618	10.46 612	14.04 614	18.00 615	21.31 617	22.24 623	21.82 617	22.57 617	17.63 616	62.81 624	33.79 624	20.14 621	18.10 621	20.18 620	16.45 620

PML	8.91 606	9.34 614	6.13 601	5.35 602	6.41 604	14.99 609	23.38 614	5.27 603	6.83 605	18.04 617	28.19 625	7.67 607	6.83 605	7.85 608	5.75 604	5.35 609	1.83 603	5.95 613	1.93 603	8.64 610	2.52 603

MEDIAN_ROB	20.38 616	24.04 623	23.31 620	21.23 614	21.71 617	10.40 607	7.92 605	17.64 618	15.50 618	20.12 618	19.70 615	20.34 616	20.32 616	21.19 616	21.13 618	23.81 622	21.81 622	24.98 623	23.76 623	24.71 622	23.93 623

CasAABBNet	22.42 617	17.33 617	16.01 613	22.01 615	23.28 619	38.32 619	53.80 622	24.14 622	28.41 623	20.60 619	21.77 621	20.89 621	23.91 621	23.43 621	27.36 621	14.07 615	17.69 617	11.83 616	14.01 615	14.67 613	14.95 615

RAFT-FEzeroshot	22.43 618	17.33 617	15.98 611	22.02 616	23.31 620	38.34 620	53.82 623	24.05 620	28.39 621	20.61 620	21.76 619	20.88 619	23.92 622	23.41 619	27.42 623	14.07 615	17.69 617	11.83 616	14.02 616	14.69 614	14.97 616

RAFT-FE	22.43 618	17.33 617	15.98 611	22.02 616	23.31 620	38.34 620	53.82 623	24.05 620	28.39 621	20.61 620	21.76 619	20.88 619	23.92 622	23.41 619	27.42 623	14.07 615	17.69 617	11.83 616	14.02 616	14.69 614	14.97 616

Selective-RAFT-Error	22.47 621	17.37 621	16.09 614	22.06 618	23.34 622	38.39 622	53.83 625	24.29 625	28.47 625	20.74 622	21.83 623	20.81 618	23.90 620	23.54 624	27.53 625	14.08 618	17.69 617	11.82 615	14.00 614	14.69 614	15.00 618

LSM0	22.87 622	17.28 616	18.96 616	22.19 620	29.04 624	38.42 624	53.71 620	24.28 624	28.31 620	20.78 623	21.00 616	21.43 622	24.16 624	23.50 623	27.39 622	14.09 619	17.38 616	11.84 619	14.04 618	14.73 617	14.89 613

FlowAnything	22.44 620	17.35 620	16.14 615	22.07 619	23.23 618	38.39 622	53.77 621	24.25 623	28.44 624	20.96 624	21.82 622	20.70 617	23.84 619	23.49 622	27.14 620	14.04 614	17.79 621	11.75 614	14.15 619	14.65 612	14.89 613

AVERAGE_ROB	24.90 623	29.20 624	28.14 621	24.89 621	24.64 623	17.75 613	11.12 606	21.45 619	19.93 619	25.12 625	24.46 624	25.12 625	25.46 625	24.69 625	22.83 619	29.76 623	27.13 623	28.97 625	27.95 625	29.91 623	29.47 624

ccccc		285.66 626		368.85 625	370.60 626	123.16 626		115.05 627		126.68 626		122.83 627		252.94 627		384.56 627	353.86 627	254.69 627	223.00 627	425.87 627

test_example2	98.32 624	94.13 625	45.89 622	96.35 622	109.85 625	88.61 625	95.45 626	25.75 626	94.37 626	130.00 627	126.06 626	58.17 626	74.63 626	88.51 626	79.96 626	150.23 626	221.02 626	77.62 626	99.10 626	113.75 626	96.94 625

ASD4		3.38 602

Low-res two-view benchmark