Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.19 7	0.18 107	0.27 29	0.27 1	0.20 84	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 15	0.26 42	0.17 4	0.17 14	0.24 1	0.21 21	0.17 268	0.16 377	0.15 139	0.13 160	0.15 187	0.12 124
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CREStereo	0.28 98	0.15 34	0.24 6	0.27 1	0.17 21	0.37 190	0.25 98	0.51 119	0.72 274	0.42 149	0.51 156	0.32 86	0.26 108	0.38 69	0.25 96	0.16 226	0.11 154	0.12 31	0.08 1	0.12 56	0.11 77
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
StereoAnything_RVC	0.21 21	0.68 536	0.39 180	0.28 3	0.15 2	0.23 25	0.18 11	0.20 1	0.19 8	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 60	0.30 15	0.18 1	0.16 226	0.09 25	0.12 31	0.08 1	0.16 231	0.09 4

trnet	0.27 91	0.14 14	0.23 1	0.28 3	0.15 2	0.37 190	0.23 76	0.52 128	0.72 274	0.42 149	0.51 156	0.34 102	0.26 108	0.39 75	0.25 96	0.15 173	0.11 154	0.12 31	0.08 1	0.11 20	0.10 36

2.75w_new	0.21 21	0.18 107	0.28 40	0.29 5	0.17 21	0.23 25	0.34 242	0.36 37	0.28 41	0.34 99	0.26 42	0.17 4	0.22 60	0.36 52	0.23 62	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

GREAT-IGEV	0.22 35	0.15 34	0.31 71	0.29 5	0.22 129	0.21 15	0.26 111	0.33 28	0.31 60	0.20 9	0.30 70	0.22 34	0.22 60	0.47 141	0.22 35	0.11 26	0.09 25	0.12 31	0.09 10	0.13 92	0.10 36

LoS	0.29 109	0.15 34	0.30 59	0.29 5	0.18 37	0.33 154	0.29 156	0.51 119	0.72 274	0.34 99	0.52 165	0.41 155	0.28 133	0.47 141	0.28 164	0.15 173	0.11 154	0.13 64	0.09 10	0.11 20	0.11 77
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PMTNet	0.32 138	0.16 52	0.24 6	0.29 5	0.18 37	0.45 257	0.22 59	0.56 142	0.63 231	0.46 164	0.54 171	0.39 137	0.34 198	0.48 152	0.24 76	0.75 562	0.10 60	0.12 31	0.08 1	0.12 56	0.11 77

MS-F	0.19 7	0.14 14	0.24 6	0.30 9	0.19 57	0.27 70	0.19 18	0.31 14	0.24 24	0.21 15	0.20 13	0.29 71	0.19 31	0.29 9	0.21 21	0.12 36	0.10 60	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

HiDET	0.20 12	0.13 2	0.26 20	0.30 9	0.19 57	0.23 25	0.18 11	0.36 37	0.26 33	0.20 9	0.23 26	0.27 63	0.16 11	0.30 15	0.23 62	0.12 36	0.10 60	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

LCMNet	0.21 21	0.14 14	0.25 12	0.30 9	0.20 84	0.26 56	0.19 18	0.38 49	0.43 155	0.21 15	0.21 16	0.27 63	0.17 14	0.36 52	0.23 62	0.12 36	0.11 154	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

CSFM-Stereo	0.20 12	0.14 14	0.23 1	0.30 9	0.17 21	0.29 100	0.20 29	0.39 54	0.22 15	0.22 23	0.21 16	0.26 58	0.20 39	0.30 15	0.20 13	0.13 68	0.12 212	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

Replicate-Monster	0.26 79	0.15 34	1.07 507	0.30 9	0.17 21	0.38 203	0.19 18	0.43 86	0.39 139	0.23 27	0.21 16	0.23 44	0.21 48	0.45 119	0.19 5	0.11 26	0.09 25	0.12 31	0.09 10	0.09 1	0.14 211

4.5_new	0.21 21	0.20 182	0.29 47	0.30 9	0.17 21	0.24 37	0.26 111	0.32 18	0.28 41	0.32 91	0.28 58	0.19 18	0.17 14	0.29 9	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.12 31	0.10 61	0.13 92	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 21	0.20 182	0.29 47	0.30 9	0.17 21	0.24 37	0.26 111	0.32 18	0.28 41	0.32 91	0.28 58	0.19 18	0.17 14	0.29 9	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.12 31	0.10 61	0.13 92	0.09 4

3.5w_stereo	0.22 35	0.18 107	0.29 47	0.30 9	0.18 37	0.27 70	0.23 76	0.37 40	0.28 41	0.31 78	0.26 42	0.22 34	0.26 108	0.50 162	0.24 76	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 40	0.30 9	0.19 57	0.20 9	0.18 11	0.30 11	0.21 13	0.18 4	0.15 3	0.19 18	0.18 22	0.33 37	0.19 5	0.13 68	0.09 25	0.13 64	0.09 10	0.10 6	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 40	0.30 9	0.20 84	0.20 9	0.19 18	0.27 6	0.19 8	0.15 1	0.15 3	0.18 13	0.17 14	0.33 37	0.19 5	0.13 68	0.09 25	0.12 31	0.09 10	0.11 20	0.08 1

FoundationStereo	0.17 1	0.14 14	0.25 12	0.30 9	0.16 10	0.23 25	0.20 29	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 24	0.19 31	0.26 2	0.21 21	0.13 68	0.09 25	0.12 31	0.09 10	0.10 6	0.09 4

CES	0.28 98	0.14 14	0.23 1	0.30 9	0.70 549	0.37 190	0.27 127	0.48 106	0.46 175	0.34 99	0.48 139	0.27 63	0.22 60	0.39 75	0.23 62	0.13 68	0.11 154	0.12 31	0.08 1	0.13 92	0.17 301

TANstereo	0.30 126	0.15 34	0.31 71	0.30 9	0.17 21	0.55 305	0.23 76	0.44 93	0.55 205	0.59 205	0.68 219	0.37 124	0.26 108	0.35 50	0.27 143	0.15 173	0.16 377	0.12 31	0.10 61	0.13 92	0.14 211

MonStereo	0.20 12	0.14 14	0.25 12	0.31 22	0.15 2	0.22 18	0.22 59	0.39 54	0.33 79	0.20 9	0.25 38	0.17 4	0.15 4	0.39 75	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

Monster-pub-eth3d	0.20 12	0.14 14	0.25 12	0.31 22	0.15 2	0.22 18	0.22 59	0.39 54	0.33 79	0.20 9	0.25 38	0.17 4	0.15 4	0.39 75	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

Monster-pub-mixall	0.19 7	0.13 2	0.25 12	0.31 22	0.16 10	0.19 6	0.17 3	0.42 73	0.24 24	0.23 27	0.21 16	0.17 4	0.16 11	0.45 119	0.19 5	0.13 68	0.09 25	0.11 1	0.08 1	0.10 6	0.11 77

asda	0.21 21	0.19 145	0.29 47	0.31 22	0.17 21	0.25 51	0.23 76	0.36 37	0.28 41	0.27 57	0.24 33	0.18 13	0.21 48	0.40 82	0.21 21	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.10 36

qwe	0.22 35	0.18 107	0.28 40	0.31 22	0.18 37	0.29 100	0.21 49	0.38 49	0.32 73	0.35 106	0.30 70	0.20 24	0.20 39	0.43 104	0.21 21	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 56	0.09 4

2.25w	0.22 35	0.18 107	0.31 71	0.31 22	0.18 37	0.31 130	0.18 11	0.32 18	0.31 60	0.31 78	0.37 106	0.20 24	0.22 60	0.45 119	0.24 76	0.10 13	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 36

4w-stereo	0.21 21	0.19 145	0.31 71	0.31 22	0.17 21	0.29 100	0.19 18	0.31 14	0.21 13	0.31 78	0.24 33	0.20 24	0.24 82	0.41 90	0.22 35	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 61	0.11 20	0.09 4

3.25w_new	0.23 49	0.17 80	0.32 84	0.31 22	0.17 21	0.43 240	0.20 29	0.37 40	0.30 55	0.37 117	0.28 58	0.22 34	0.25 91	0.42 98	0.22 35	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 36

3.25w	0.23 49	0.17 80	0.32 84	0.31 22	0.17 21	0.43 240	0.20 29	0.37 40	0.30 55	0.37 117	0.28 58	0.22 34	0.25 91	0.42 98	0.22 35	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 36

3.75w	0.22 35	0.17 80	0.30 59	0.31 22	0.19 57	0.43 240	0.24 90	0.35 33	0.24 24	0.31 78	0.27 48	0.17 4	0.22 60	0.37 61	0.20 13	0.10 13	0.07 1	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

monsters	0.22 35	0.14 14	0.26 20	0.31 22	0.19 57	0.23 25	0.19 18	0.44 93	0.33 79	0.36 110	0.30 70	0.16 2	0.18 22	0.43 104	0.19 5	0.11 26	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 36

IGEV	0.20 12	0.12 1	0.23 1	0.31 22	0.20 84	0.23 25	0.19 18	0.40 62	0.29 50	0.22 23	0.34 92	0.20 24	0.15 4	0.31 19	0.19 5	0.11 26	0.10 60	0.12 31	0.10 61	0.10 6	0.10 36

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 12	0.31 22	0.16 10	0.24 37	0.17 3	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 34	0.14 1	0.32 24	0.19 5	0.13 68	0.09 25	0.12 31	0.09 10	0.11 20	0.09 4

S2M2_L	0.26 79	0.22 258	0.33 99	0.31 22	0.25 230	0.24 37	0.13 1	0.35 33	0.41 145	0.25 39	0.36 102	0.30 76	0.25 91	0.30 15	0.26 125	0.22 400	0.19 428	0.17 207	0.19 357	0.21 364	0.18 319
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.22 35	0.15 34	0.27 29	0.31 22	0.15 2	0.29 100	0.20 29	0.37 40	0.29 50	0.24 34	0.29 68	0.21 33	0.27 119	0.36 52	0.25 96	0.16 226	0.09 25	0.13 64	0.10 61	0.13 92	0.10 36

MonSter	0.20 12	0.14 14	0.25 12	0.31 22	0.15 2	0.22 18	0.22 59	0.39 54	0.33 79	0.20 9	0.25 38	0.17 4	0.15 4	0.38 69	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

dual_stereo	0.19 7	0.14 14	0.24 6	0.31 22	0.16 10	0.16 3	0.20 29	0.29 9	0.20 11	0.23 27	0.20 13	0.22 34	0.14 1	0.52 176	0.24 76	0.13 68	0.10 60	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 413	3.08 596	2.43 569	0.31 22	0.18 37	0.29 100	0.20 29	0.37 40	0.32 73	0.28 61	0.24 33	0.18 13	0.18 22	0.31 19	0.22 35	1.09 574	0.08 2	0.17 207	0.16 250	0.14 137	0.97 575

knoymous	0.36 189	0.20 182	0.31 71	0.31 22	0.22 129	0.36 183	0.29 156	0.61 174	0.64 238	0.67 263	0.70 223	0.60 265	0.40 244	0.58 240	0.34 231	0.17 268	0.11 154	0.20 325	0.11 95	0.17 266	0.18 319

CREStereo++_RVC	0.32 138	0.15 34	0.23 1	0.31 22	0.24 198	0.27 70	0.22 59	0.46 99	0.88 377	0.46 164	0.80 275	0.30 76	0.26 108	0.36 52	0.33 216	0.13 68	0.09 25	0.13 64	0.51 558	0.13 92	0.09 4
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
VIP-Stereo	0.24 58	0.17 80	0.29 47	0.32 42	0.21 109	0.64 374	0.19 18	0.31 14	0.37 122	0.23 27	0.30 70	0.27 63	0.19 31	0.47 141	0.22 35	0.12 36	0.09 25	0.13 64	0.09 10	0.12 56	0.09 4

asd	0.21 21	0.18 107	0.29 47	0.32 42	0.18 37	0.27 70	0.22 59	0.35 33	0.22 15	0.31 78	0.22 24	0.19 18	0.21 48	0.44 115	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 61	0.11 20	0.09 4

4.25_new	0.22 35	0.21 219	0.32 84	0.32 42	0.18 37	0.31 130	0.27 127	0.32 18	0.24 24	0.29 68	0.27 48	0.20 24	0.23 72	0.34 42	0.23 62	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

4.5w_new	0.22 35	0.21 219	0.32 84	0.32 42	0.18 37	0.31 130	0.27 127	0.32 18	0.24 24	0.29 68	0.27 48	0.20 24	0.23 72	0.34 42	0.23 62	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 35	0.21 219	0.32 84	0.32 42	0.18 37	0.31 130	0.27 127	0.32 18	0.24 24	0.29 68	0.27 48	0.20 24	0.23 72	0.34 42	0.23 62	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

2.5w	0.21 21	0.18 107	0.31 71	0.32 42	0.18 37	0.31 130	0.25 98	0.31 14	0.23 19	0.28 61	0.35 98	0.18 13	0.17 14	0.39 75	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 61	0.11 20	0.09 4

2w_stereo	0.22 35	0.18 107	0.30 59	0.32 42	0.16 10	0.28 88	0.38 325	0.38 49	0.35 98	0.32 91	0.33 83	0.17 4	0.18 22	0.29 9	0.22 35	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 61	0.12 56	0.10 36

xyz-stereo-finetune2	0.36 189	0.19 145	0.38 161	0.32 42	0.19 57	0.82 447	0.29 156	0.52 128	0.32 73	0.51 180	0.78 262	0.43 173	0.45 273	0.69 344	0.44 331	0.13 68	0.12 212	0.17 207	0.13 160	0.12 56	0.13 167

HUF	0.24 58	0.16 52	0.33 99	0.32 42	0.18 37	0.25 51	0.40 359	0.42 73	0.34 84	0.25 39	0.23 26	0.32 86	0.28 133	0.34 42	0.24 76	0.13 68	0.10 60	0.13 64	0.09 10	0.12 56	0.10 36

IGEV-Stereo+	0.23 49	0.14 14	0.26 20	0.32 42	0.19 57	0.12 1	0.17 3	0.29 9	0.29 50	0.21 15	0.15 3	0.22 34	0.22 60	0.40 82	0.22 35	0.14 109	0.10 60	0.12 31	0.09 10	0.15 187	0.86 566

WCG-NET（raft）	0.31 132	0.15 34	0.36 133	0.32 42	0.19 57	0.35 174	0.27 127	0.51 119	0.78 316	0.45 158	0.55 177	0.48 198	0.27 119	0.54 192	0.26 125	0.13 68	0.10 60	0.12 31	0.11 95	0.12 56	0.11 77

LoS_RVC	0.27 91	0.16 52	0.27 29	0.32 42	0.30 373	0.44 248	0.34 242	0.41 68	0.33 79	0.31 78	0.51 156	0.29 71	0.32 178	0.36 52	0.28 164	0.11 26	0.10 60	0.11 1	0.08 1	0.11 20	0.19 352

riskmin	0.38 221	0.20 182	0.39 180	0.32 42	0.23 169	0.53 294	0.30 172	0.63 188	0.80 327	0.49 174	0.56 180	0.73 343	0.58 349	0.55 197	0.36 264	0.17 268	0.11 154	0.19 295	0.13 160	0.19 324	0.20 375

GEAStereo	0.23 49	0.16 52	0.30 59	0.33 55	0.25 230	0.36 183	0.30 172	0.42 73	0.28 41	0.26 44	0.28 58	0.24 51	0.21 48	0.32 24	0.22 35	0.18 302	0.10 60	0.13 64	0.10 61	0.14 137	0.12 124

GSStereo	0.23 49	0.16 52	0.30 59	0.33 55	0.25 230	0.36 183	0.30 172	0.42 73	0.27 35	0.30 75	0.28 58	0.23 44	0.21 48	0.32 24	0.22 35	0.16 226	0.09 25	0.12 31	0.10 61	0.14 137	0.12 124

gasm-f	0.24 58	0.16 52	0.27 29	0.33 55	0.25 230	0.25 51	0.36 288	0.42 73	0.28 41	0.26 44	0.35 98	0.24 51	0.30 165	0.36 52	0.23 62	0.18 302	0.10 60	0.13 64	0.10 61	0.15 187	0.12 124

252Zero-FE	0.20 12	0.15 34	0.26 20	0.33 55	0.19 57	0.23 25	0.18 11	0.41 68	0.34 84	0.22 23	0.21 16	0.19 18	0.18 22	0.28 7	0.22 35	0.14 109	0.10 60	0.12 31	0.09 10	0.10 6	0.10 36

Zero-FE251	0.23 49	0.16 52	0.30 59	0.33 55	0.20 84	0.44 248	0.19 18	0.37 40	0.25 31	0.27 57	0.29 68	0.38 132	0.24 82	0.32 24	0.22 35	0.14 109	0.10 60	0.13 64	0.10 61	0.11 20	0.10 36

Wavelet-MonSter	0.20 12	0.13 2	0.27 29	0.33 55	0.18 37	0.17 4	0.21 49	0.32 18	0.23 19	0.25 39	0.34 92	0.22 34	0.24 82	0.27 5	0.21 21	0.09 1	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

DilatedVolume-Stereo	0.30 126	0.15 34	0.34 116	0.33 55	0.20 84	0.53 294	0.25 98	0.56 142	0.43 155	0.56 198	0.50 147	0.35 111	0.29 147	0.49 156	0.28 164	0.13 68	0.11 154	0.12 31	0.11 95	0.11 20	0.10 36

3w_stereo	0.24 58	0.20 182	0.37 149	0.33 55	0.16 10	0.32 147	0.42 384	0.41 68	0.38 129	0.31 78	0.27 48	0.16 2	0.26 108	0.34 42	0.22 35	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 56	0.11 77

xyz-stereo-finetune	0.33 149	0.18 107	0.36 133	0.33 55	0.18 37	0.57 323	0.31 198	0.58 153	0.69 261	0.45 158	0.54 171	0.38 132	0.33 190	0.56 207	0.36 264	0.12 36	0.12 212	0.16 167	0.13 160	0.13 92	0.12 124

MLG-Stereo_test3	0.20 12	0.13 2	0.27 29	0.33 55	0.17 21	0.38 203	0.18 11	0.30 11	0.19 8	0.24 34	0.15 3	0.26 58	0.17 14	0.32 24	0.21 21	0.13 68	0.09 25	0.12 31	0.09 10	0.11 20	0.10 36

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 29	0.33 55	0.17 21	0.24 37	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 44	0.15 4	0.31 19	0.20 13	0.12 36	0.09 25	0.12 31	0.09 10	0.10 6	0.09 4

castereo++	0.26 79	0.16 52	0.26 20	0.33 55	0.19 57	0.75 417	0.20 29	0.37 40	0.47 180	0.23 27	0.23 26	0.35 111	0.28 133	0.39 75	0.19 5	0.14 109	0.09 25	0.14 97	0.09 10	0.11 20	0.10 36

DEFOM-Stereo	0.22 35	0.15 34	0.26 20	0.33 55	0.20 84	0.61 350	0.21 49	0.30 11	0.31 60	0.23 27	0.19 11	0.18 13	0.18 22	0.41 90	0.22 35	0.12 36	0.10 60	0.12 31	0.09 10	0.11 20	0.11 77

WCG-NET	0.28 98	0.15 34	0.33 99	0.33 55	0.19 57	0.33 154	0.27 127	0.39 54	0.80 327	0.46 164	0.49 143	0.39 137	0.25 91	0.40 82	0.25 96	0.12 36	0.09 25	0.13 64	0.11 95	0.12 56	0.10 36

GCAP-BAT	0.30 126	0.21 219	0.42 223	0.33 55	0.27 305	0.26 56	0.27 127	0.45 97	0.30 55	0.60 209	0.64 202	0.45 182	0.23 72	0.56 207	0.26 125	0.15 173	0.12 212	0.15 139	0.10 61	0.12 56	0.11 77

test_sample2	0.42 267	0.22 258	0.43 234	0.33 55	0.21 109	0.58 329	0.39 348	0.95 369	0.67 249	0.63 228	0.77 251	0.69 315	0.57 340	0.61 269	0.38 289	0.19 334	0.14 315	0.18 255	0.16 250	0.19 324	0.18 319

HITNet	0.41 260	0.26 360	0.45 258	0.33 55	0.17 21	0.63 367	0.30 172	0.93 357	0.64 238	0.71 291	0.82 286	0.64 285	0.52 309	0.59 255	0.43 315	0.14 109	0.10 60	0.15 139	0.13 160	0.19 324	0.12 124
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
OmniDepth	0.21 21	0.14 14	0.26 20	0.34 72	0.14 1	0.40 215	0.27 127	0.28 7	0.22 15	0.18 4	0.19 11	0.28 69	0.29 147	0.32 24	0.20 13	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 61	0.11 20	0.10 36

1w_stereo	0.24 58	0.15 34	0.29 47	0.34 72	0.18 37	0.31 130	0.41 374	0.40 62	0.43 155	0.31 78	0.38 108	0.17 4	0.24 82	0.45 119	0.23 62	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

monsterstereo	0.22 35	0.14 14	0.26 20	0.34 72	0.18 37	0.21 15	0.20 29	0.37 40	0.35 98	0.33 96	0.40 113	0.19 18	0.18 22	0.45 119	0.21 21	0.11 26	0.09 25	0.12 31	0.09 10	0.13 92	0.08 1

xyz-stereo	4.23 589	0.17 80	61.76 621	0.34 72	0.16 10	12.16 600	0.37 303	0.58 153	0.68 254	1.01 472	3.36 577	0.77 363	0.82 472	1.21 510	0.40 302	0.12 36	0.10 60	0.16 167	0.11 95	0.13 92	0.10 36

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 29	0.34 72	0.15 2	0.27 70	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 44	0.15 4	0.32 24	0.20 13	0.11 26	0.09 25	0.13 64	0.09 10	0.10 6	0.09 4

LG-G_1	0.21 21	0.13 2	0.30 59	0.34 72	0.16 10	0.52 286	0.17 3	0.34 30	0.18 6	0.21 15	0.21 16	0.26 58	0.19 31	0.37 61	0.20 13	0.14 109	0.10 60	0.13 64	0.09 10	0.11 20	0.10 36

LG-G	0.21 21	0.13 2	0.30 59	0.34 72	0.16 10	0.52 286	0.17 3	0.34 30	0.18 6	0.21 15	0.21 16	0.26 58	0.19 31	0.37 61	0.20 13	0.14 109	0.10 60	0.13 64	0.09 10	0.11 20	0.10 36

G2L-Stereo_test	0.48 332	0.20 182	0.40 192	0.34 72	0.23 169	0.57 323	0.58 474	1.10 427	0.77 306	0.86 392	0.94 345	0.95 424	0.54 325	0.68 338	0.60 408	0.16 226	0.12 212	0.14 97	0.12 126	0.15 187	0.15 235

LGtest1	0.19 7	0.14 14	0.29 47	0.34 72	0.16 10	0.26 56	0.17 3	0.32 18	0.20 11	0.21 15	0.15 3	0.23 44	0.20 39	0.32 24	0.20 13	0.15 173	0.10 60	0.13 64	0.09 10	0.12 56	0.11 77

Reg-Stereo(zero)	0.30 126	0.16 52	0.28 40	0.34 72	0.18 37	0.32 147	0.20 29	0.63 188	0.68 254	0.50 177	0.52 165	0.51 211	0.30 165	0.45 119	0.25 96	0.13 68	0.10 60	0.12 31	0.10 61	0.12 56	0.11 77

HI	0.45 294	0.21 219	0.36 133	0.34 72	0.35 438	0.28 88	0.31 198	0.72 267	0.46 175	0.87 400	1.13 435	1.09 466	0.76 449	0.69 344	0.56 397	0.12 36	0.10 60	0.17 207	0.17 300	0.17 266	0.15 235

CoSv	0.45 294	0.21 219	0.36 133	0.34 72	0.35 438	0.28 88	0.31 198	0.72 267	0.46 175	0.87 400	1.13 435	1.09 466	0.76 449	0.69 344	0.56 397	0.12 36	0.10 60	0.17 207	0.17 300	0.17 266	0.15 235

AIO_rvc	0.23 49	0.16 52	0.32 84	0.34 72	0.19 57	0.26 56	0.33 229	0.40 62	0.22 15	0.26 44	0.24 33	0.34 102	0.15 4	0.51 169	0.24 76	0.12 36	0.09 25	0.13 64	0.10 61	0.12 56	0.10 36

AIO_test	0.23 49	0.16 52	0.28 40	0.34 72	0.20 84	0.30 113	0.39 348	0.38 49	0.25 31	0.25 39	0.28 58	0.32 86	0.22 60	0.38 69	0.25 96	0.12 36	0.09 25	0.13 64	0.10 61	0.12 56	0.09 4

Occ-G	0.26 79	0.14 14	0.28 40	0.34 72	0.20 84	0.27 70	0.34 242	0.41 68	0.31 60	0.29 68	0.43 122	0.49 204	0.25 91	0.47 141	0.28 164	0.13 68	0.11 154	0.14 97	0.11 95	0.12 56	0.12 124

test_sample1	0.42 267	0.22 258	0.46 275	0.34 72	0.23 169	0.58 329	0.35 266	0.99 381	0.49 184	0.62 219	0.75 241	0.69 315	0.61 366	0.58 240	0.44 331	0.18 302	0.14 315	0.17 207	0.15 218	0.17 266	0.17 301

SMFormer	0.51 373	0.23 279	0.62 392	0.34 72	0.20 84	0.62 358	0.34 242	1.21 478	1.02 450	0.81 353	1.01 382	0.71 323	0.65 395	0.84 419	0.55 395	0.19 334	0.15 345	0.18 255	0.16 250	0.18 290	0.18 319

tta	0.51 373	0.23 279	0.62 392	0.34 72	0.20 84	0.62 358	0.34 242	1.21 478	1.02 450	0.81 353	1.01 382	0.71 323	0.65 395	0.84 419	0.55 395	0.19 334	0.15 345	0.18 255	0.16 250	0.15 187	0.14 211

qqq1	0.49 350	0.23 279	0.62 392	0.34 72	0.20 84	0.62 358	0.34 242	1.21 478	1.02 450	0.81 353	1.01 382	0.71 323	0.65 395	0.84 419	0.34 231	0.19 334	0.15 345	0.14 97	0.12 126	0.15 187	0.14 211

fff1	0.49 350	0.23 279	0.62 392	0.34 72	0.20 84	0.62 358	0.34 242	1.21 478	1.02 450	0.81 353	1.01 382	0.71 323	0.65 395	0.84 419	0.34 231	0.19 334	0.15 345	0.14 97	0.12 126	0.15 187	0.14 211

testlalala	0.28 98	0.19 145	0.43 234	0.34 72	0.23 169	0.45 257	0.30 172	0.43 86	0.29 50	0.68 269	0.49 143	0.35 111	0.25 91	0.32 24	0.25 96	0.14 109	0.11 154	0.14 97	0.09 10	0.11 20	0.11 77

AEACV	0.27 91	0.17 80	0.31 71	0.34 72	0.45 500	0.26 56	0.28 146	0.37 40	0.32 73	0.30 75	0.46 131	0.31 83	0.37 223	0.36 52	0.24 76	0.14 109	0.10 60	0.15 139	0.12 126	0.13 92	0.11 77

Any-RAFT	0.35 171	0.16 52	0.30 59	0.34 72	0.21 109	0.52 286	0.22 59	0.88 341	0.73 281	0.53 189	0.73 230	0.64 285	0.28 133	0.46 134	0.24 76	0.15 173	0.10 60	0.13 64	0.10 61	0.13 92	0.12 124

EGLCR-Stereo	0.25 68	0.16 52	0.33 99	0.34 72	0.20 84	0.35 174	0.20 29	0.52 128	0.36 106	0.28 61	0.27 48	0.41 155	0.18 22	0.45 119	0.26 125	0.14 109	0.10 60	0.16 167	0.14 191	0.13 92	0.11 77

DCANet-4	0.36 189	0.20 182	0.48 307	0.34 72	0.19 57	0.29 100	0.30 172	0.66 211	0.92 405	0.69 278	0.78 262	0.40 149	0.47 282	0.45 119	0.34 231	0.14 109	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.11 20	0.13 167

fff	0.37 206	0.16 52	0.41 202	0.34 72	0.19 57	0.29 100	0.30 172	0.69 239	1.06 472	0.69 278	0.78 262	0.42 165	0.63 378	0.46 134	0.34 231	0.14 109	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.11 20	0.13 167

ADStereo(finetuned)	0.37 206	0.16 52	0.49 319	0.34 72	0.19 57	0.30 113	0.30 172	0.68 231	0.91 400	0.70 284	0.77 251	0.43 173	0.69 415	0.45 119	0.33 216	0.14 109	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.13 92	0.12 124

x	0.39 237	0.24 316	0.41 202	0.34 72	0.23 169	0.52 286	0.32 219	0.86 329	0.52 193	0.57 201	0.70 223	0.59 259	0.50 302	0.49 156	0.46 350	0.17 268	0.15 345	0.17 207	0.15 218	0.17 266	0.16 281

HHNet	0.41 260	0.17 80	0.41 202	0.34 72	0.37 450	0.33 154	0.34 242	0.69 239	0.75 291	0.86 392	1.30 480	0.52 215	0.32 178	0.52 176	0.35 248	0.15 173	0.11 154	0.19 295	0.15 218	0.15 187	0.24 426

AnonymousM	0.41 260	0.81 546	0.29 47	0.34 72	0.22 129	0.28 88	0.38 325	0.53 138	0.41 145	0.70 284	0.49 143	0.47 193	0.27 119	0.41 90	0.31 194	0.15 173	0.12 212	1.51 572	0.26 478	0.12 56	0.10 36

s12784h	0.36 189	0.15 34	0.24 6	0.34 72	0.15 2	0.77 424	0.29 156	0.80 310	0.83 345	0.56 198	0.57 184	0.43 173	0.40 244	0.57 220	0.33 216	0.12 36	0.10 60	0.14 97	0.09 10	0.14 137	0.09 4

DCANet	0.36 189	0.16 52	0.41 202	0.34 72	0.19 57	0.30 113	0.30 172	0.68 231	0.91 400	0.70 284	0.77 251	0.43 173	0.57 340	0.45 119	0.34 231	0.14 109	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.13 92	0.12 124

csc	0.37 206	0.16 52	0.41 202	0.34 72	0.19 57	0.29 100	0.30 172	0.69 239	1.06 472	0.69 278	0.78 262	0.42 165	0.63 378	0.46 134	0.34 231	0.14 109	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.11 20	0.13 167

cscssc	0.37 206	0.16 52	0.41 202	0.34 72	0.19 57	0.29 100	0.30 172	0.69 239	1.06 472	0.69 278	0.78 262	0.42 165	0.63 378	0.46 134	0.34 231	0.14 109	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.11 20	0.13 167

111	0.40 249	0.17 80	0.41 202	0.34 72	0.19 57	0.52 286	0.28 146	0.74 280	1.16 494	0.50 177	0.91 337	0.63 278	0.48 287	0.61 269	0.35 248	0.14 109	0.10 60	0.14 97	0.12 126	0.13 92	0.13 167

zero-FE	0.25 68	0.15 34	0.30 59	0.35 107	0.29 356	0.19 6	0.20 29	0.35 33	0.31 60	0.26 44	0.27 48	0.29 71	0.29 147	0.33 37	0.24 76	0.17 268	0.10 60	0.14 97	0.10 61	0.64 552	0.12 124

water-stereo	0.28 98	0.14 14	0.29 47	0.35 107	0.19 57	0.36 183	0.23 76	0.62 180	0.38 129	0.39 134	0.62 198	0.41 155	0.35 201	0.28 7	0.27 143	0.14 109	0.13 281	0.13 64	0.12 126	0.12 56	0.10 36

depthmonostereo	0.29 109	0.14 14	0.31 71	0.35 107	0.17 21	0.46 262	0.27 127	0.69 239	0.57 213	0.35 106	0.42 119	0.31 83	0.35 201	0.35 50	0.27 143	0.14 109	0.12 212	0.13 64	0.12 126	0.11 20	0.10 36

G2L-ROB	0.47 320	0.19 145	0.42 223	0.35 107	0.22 129	0.57 323	0.42 384	1.14 450	0.71 273	0.84 381	0.75 241	1.09 466	0.53 313	0.74 373	0.53 385	0.17 268	0.12 212	0.14 97	0.12 126	0.17 266	0.19 352

SCV_C0	0.26 79	0.18 107	0.34 116	0.35 107	0.24 198	0.23 25	0.28 146	0.51 119	0.36 106	0.31 78	0.36 102	0.37 124	0.20 39	0.57 220	0.22 35	0.13 68	0.10 60	0.13 64	0.11 95	0.16 231	0.12 124

SCV	0.26 79	0.19 145	0.33 99	0.35 107	0.21 109	0.27 70	0.34 242	0.56 142	0.28 41	0.24 34	0.28 58	0.37 124	0.23 72	0.49 156	0.22 35	0.18 302	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.15 187	0.11 77

castereo	0.28 98	0.16 52	0.32 84	0.35 107	0.21 109	0.40 215	0.42 384	0.50 117	0.66 246	0.26 44	0.41 116	0.37 124	0.36 219	0.33 37	0.24 76	0.13 68	0.09 25	0.13 64	0.10 61	0.11 20	0.10 36

SMoEStereo_RVC	0.26 79	0.19 145	0.35 126	0.35 107	0.22 129	0.36 183	0.32 219	0.39 54	0.34 84	0.37 117	0.30 70	0.33 98	0.24 82	0.53 185	0.24 76	0.12 36	0.10 60	0.16 167	0.12 126	0.12 56	0.11 77

tt45	0.27 91	0.17 80	0.34 116	0.35 107	0.23 169	0.38 203	0.28 146	0.46 99	0.28 41	0.40 140	0.27 48	0.38 132	0.25 91	0.57 220	0.26 125	0.13 68	0.11 154	0.16 167	0.13 160	0.12 56	0.14 211

Pointernet	0.27 91	0.14 14	0.33 99	0.35 107	0.23 169	0.35 174	0.21 49	0.72 267	0.38 129	0.39 134	0.36 102	0.34 102	0.25 91	0.36 52	0.25 96	0.15 173	0.10 60	0.12 31	0.08 1	0.11 20	0.10 36

test_sample4	0.47 320	0.26 360	0.50 332	0.35 107	0.22 129	0.69 393	0.38 325	1.15 454	0.81 335	0.78 334	0.82 286	0.62 276	0.53 313	0.63 288	0.44 331	0.21 374	0.15 345	0.21 367	0.19 357	0.21 364	0.19 352

test_sample3	0.46 304	0.25 341	0.50 332	0.35 107	0.23 169	0.69 393	0.37 303	1.15 454	0.81 335	0.75 317	0.79 272	0.66 303	0.49 291	0.63 288	0.46 350	0.21 374	0.15 345	0.20 325	0.19 357	0.21 364	0.19 352

11t1	0.36 189	0.21 219	0.42 223	0.35 107	0.22 129	0.62 358	0.29 156	0.69 239	0.43 155	0.60 209	0.53 169	0.53 219	0.48 287	0.56 207	0.40 302	0.18 302	0.14 315	0.16 167	0.13 160	0.17 266	0.17 301

IGEVStereo-DCA	0.29 109	0.22 258	0.38 161	0.35 107	0.27 305	0.37 190	0.35 266	0.62 180	0.34 84	0.38 126	0.30 70	0.35 111	0.27 119	0.51 169	0.22 35	0.15 173	0.12 212	0.16 167	0.12 126	0.13 92	0.15 235

rrr	0.29 109	0.22 258	0.41 202	0.35 107	0.27 305	0.37 190	0.32 219	0.52 128	0.42 153	0.38 126	0.30 70	0.35 111	0.27 119	0.51 169	0.22 35	0.15 173	0.12 212	0.16 167	0.13 160	0.13 92	0.14 211

Selective-IGEV	0.24 58	0.18 107	0.35 126	0.35 107	0.19 57	0.27 70	0.25 98	0.55 140	0.23 19	0.27 57	0.25 38	0.34 102	0.19 31	0.58 240	0.22 35	0.12 36	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.12 56	0.10 36

ProNet	0.29 109	0.21 219	0.38 161	0.35 107	0.24 198	0.32 147	0.43 391	0.57 147	0.37 122	0.33 96	0.30 70	0.32 86	0.28 133	0.57 220	0.26 125	0.13 68	0.11 154	0.16 167	0.13 160	0.13 92	0.13 167

test_xeample3	0.29 109	0.21 219	0.41 202	0.35 107	0.26 274	0.35 174	0.32 219	0.56 142	0.36 106	0.43 152	0.32 82	0.34 102	0.28 133	0.54 192	0.23 62	0.14 109	0.11 154	0.16 167	0.12 126	0.14 137	0.13 167

test_xeample	1.01 515	0.21 219	0.42 223	0.35 107	0.21 109	0.71 403	0.39 348	1.23 491	0.86 363	0.81 353	1.04 401	0.69 315	0.61 366	0.69 344	10.93 598	0.19 334	0.15 345	0.18 255	0.17 300	0.18 290	0.17 301

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 189	0.17 80	0.41 202	0.35 107	0.19 57	0.33 154	0.29 156	0.65 202	0.73 281	0.68 269	1.01 382	0.56 231	0.40 244	0.42 98	0.30 187	0.11 26	0.09 25	0.15 139	0.14 191	0.13 92	0.10 36

DDF-Stereo	0.26 79	0.15 34	0.30 59	0.36 127	0.29 356	0.19 6	0.20 29	0.32 18	0.31 60	0.26 44	0.26 42	0.29 71	0.29 147	0.38 69	0.24 76	0.17 268	0.10 60	0.14 97	0.10 61	0.70 555	0.12 124

fffft	0.25 68	0.17 80	0.37 149	0.36 127	0.22 129	0.28 88	0.36 288	0.42 73	0.24 24	0.36 110	0.23 26	0.27 63	0.22 60	0.52 176	0.27 143	0.12 36	0.09 25	0.16 167	0.12 126	0.12 56	0.12 124
1: 1. 1
999	0.27 91	0.16 52	0.35 126	0.36 127	0.24 198	0.31 130	0.27 127	0.49 109	0.38 129	0.26 44	0.30 70	0.39 137	0.23 72	0.63 288	0.25 96	0.13 68	0.10 60	0.14 97	0.12 126	0.12 56	0.14 211

RSM++	0.25 68	0.18 107	0.34 116	0.36 127	0.20 84	0.28 88	0.30 172	0.51 119	0.32 73	0.25 39	0.22 24	0.37 124	0.21 48	0.50 162	0.24 76	0.12 36	0.10 60	0.14 97	0.12 126	0.14 137	0.10 36

RSM	0.25 68	0.18 107	0.33 99	0.36 127	0.20 84	0.27 70	0.34 242	0.51 119	0.27 35	0.26 44	0.23 26	0.39 137	0.21 48	0.56 207	0.22 35	0.12 36	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.14 137	0.10 36

test_sample7	0.52 382	0.29 403	0.50 332	0.36 127	0.27 305	0.62 358	0.41 374	1.06 413	0.88 377	0.92 434	0.86 310	0.85 386	0.69 415	0.68 338	0.50 365	0.26 450	0.20 440	0.27 467	0.26 478	0.27 445	0.24 426

test_sample5	0.47 320	0.26 360	0.49 319	0.36 127	0.22 129	0.64 374	0.39 348	1.13 441	0.81 335	0.77 330	0.94 345	0.64 285	0.54 325	0.65 309	0.43 315	0.21 374	0.16 377	0.22 382	0.20 382	0.22 386	0.20 375

MGS-Stereo	0.28 98	0.19 145	0.40 192	0.36 127	0.23 169	0.37 190	0.30 172	0.39 54	0.44 162	0.31 78	0.51 156	0.40 149	0.24 82	0.43 104	0.26 125	0.15 173	0.12 212	0.15 139	0.13 160	0.14 137	0.13 167

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 155	0.27 377	0.45 258	0.36 127	0.25 230	0.48 270	0.30 172	0.58 153	0.90 393	0.42 149	0.36 102	0.30 76	0.29 147	0.49 156	0.30 187	0.16 226	0.14 315	0.18 255	0.15 218	0.18 290	0.15 235

ff7	0.29 109	0.21 219	0.38 161	0.36 127	0.26 274	0.31 130	0.35 266	0.62 180	0.34 84	0.38 126	0.33 83	0.32 86	0.29 147	0.58 240	0.25 96	0.14 109	0.10 60	0.17 207	0.12 126	0.14 137	0.15 235

ffff	0.29 109	0.21 219	0.38 161	0.36 127	0.26 274	0.31 130	0.35 266	0.62 180	0.34 84	0.38 126	0.33 83	0.32 86	0.29 147	0.58 240	0.25 96	0.14 109	0.10 60	0.17 207	0.12 126	0.14 137	0.15 235

DualNet	0.48 332	0.26 360	0.49 319	0.36 127	0.22 129	0.64 374	0.39 348	1.13 441	0.81 335	0.80 340	1.03 395	0.64 285	0.54 325	0.65 309	0.43 315	0.21 374	0.16 377	0.22 382	0.20 382	0.22 386	0.20 375

11t	0.29 109	0.21 219	0.38 161	0.36 127	0.26 274	0.31 130	0.35 266	0.62 180	0.34 84	0.38 126	0.33 83	0.32 86	0.29 147	0.58 240	0.25 96	0.14 109	0.10 60	0.17 207	0.12 126	0.14 137	0.15 235

MaDis-Stereo	0.26 79	0.18 107	0.36 133	0.36 127	0.26 274	0.27 70	0.27 127	0.43 86	0.35 98	0.27 57	0.26 42	0.41 155	0.28 133	0.40 82	0.28 164	0.16 226	0.14 315	0.16 167	0.13 160	0.14 137	0.12 124

qqq	0.40 249	0.26 360	0.44 246	0.36 127	0.22 129	0.46 262	0.36 288	0.85 325	0.54 200	0.56 198	0.69 220	0.65 298	0.53 313	0.55 197	0.45 340	0.17 268	0.16 377	0.20 325	0.19 357	0.18 290	0.17 301

ccc-4	0.29 109	0.21 219	0.38 161	0.36 127	0.26 274	0.31 130	0.35 266	0.62 180	0.34 84	0.38 126	0.33 83	0.32 86	0.29 147	0.58 240	0.25 96	0.14 109	0.10 60	0.17 207	0.12 126	0.14 137	0.15 235

xxxx	1.01 515	0.22 258	0.43 234	0.36 127	0.21 109	0.82 447	0.36 288	1.32 514	0.88 377	0.71 291	0.94 345	0.97 429	0.63 378	0.64 302	10.58 597	0.20 357	0.16 377	0.18 255	0.17 300	0.19 324	0.19 352

AdaDepth	0.22 35	0.17 80	0.32 84	0.37 144	0.18 37	0.34 165	0.22 59	0.33 28	0.23 19	0.21 15	0.21 16	0.20 24	0.20 39	0.56 207	0.21 21	0.10 13	0.10 60	0.13 64	0.10 61	0.11 20	0.12 124

111111	0.21 21	0.14 14	0.27 29	0.37 144	0.22 129	0.21 15	0.19 18	0.43 86	0.27 35	0.20 9	0.20 13	0.29 71	0.14 1	0.41 90	0.22 35	0.14 109	0.10 60	0.12 31	0.09 10	0.12 56	0.12 124

GIP-stereo	0.24 58	0.18 107	0.30 59	0.37 144	0.24 198	0.26 56	0.20 29	0.46 99	0.36 106	0.24 34	0.39 110	0.35 111	0.20 39	0.31 19	0.21 21	0.15 173	0.10 60	0.13 64	0.10 61	0.12 56	0.11 77

mms	0.26 79	0.21 219	0.33 99	0.37 144	0.25 230	0.30 113	0.33 229	0.40 62	0.32 73	0.28 61	0.34 92	0.34 102	0.20 39	0.45 119	0.26 125	0.12 36	0.11 154	0.16 167	0.12 126	0.14 137	0.11 77

fffy	0.28 98	0.21 219	0.34 116	0.37 144	0.23 169	0.33 154	0.29 156	0.51 119	0.41 145	0.32 91	0.37 106	0.39 137	0.27 119	0.50 162	0.27 143	0.12 36	0.11 154	0.16 167	0.13 160	0.14 137	0.11 77

UGAM-zero	0.46 304	0.19 145	0.62 392	0.37 144	0.23 169	0.34 165	0.21 49	1.15 454	0.39 139	0.66 260	0.61 195	1.70 542	0.91 492	0.75 379	0.25 96	0.14 109	0.11 154	0.15 139	0.12 126	0.13 92	0.13 167

IGEV-Stereo++	0.21 21	0.15 34	0.27 29	0.37 144	0.19 57	0.22 18	0.18 11	0.42 73	0.35 98	0.22 23	0.28 58	0.24 51	0.18 22	0.27 5	0.22 35	0.12 36	0.09 25	0.12 31	0.10 61	0.12 56	0.10 36

AIO-Stereo	0.25 68	0.18 107	0.34 116	0.37 144	0.18 37	0.28 88	0.30 172	0.48 106	0.27 35	0.29 68	0.30 70	0.32 86	0.17 14	0.52 176	0.23 62	0.12 36	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.13 92	0.10 36

test_sample6	0.49 350	0.26 360	0.50 332	0.37 144	0.22 129	0.63 367	0.40 359	1.12 439	0.83 345	0.80 340	1.03 395	0.66 303	0.55 331	0.67 328	0.46 350	0.22 400	0.16 377	0.22 382	0.22 423	0.23 403	0.21 393

CAS++	0.32 138	0.24 316	0.36 133	0.37 144	0.26 274	0.28 88	0.23 76	0.87 336	0.50 188	0.47 169	0.45 126	0.26 58	0.21 48	0.49 156	0.24 76	0.23 417	0.19 428	0.22 382	0.17 300	0.21 364	0.16 281
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ffm	0.44 284	0.26 360	0.49 319	0.37 144	0.25 230	0.55 305	0.37 303	0.68 231	1.04 461	0.73 310	0.96 358	0.71 323	0.53 313	0.57 220	0.25 96	0.16 226	0.10 60	0.25 434	0.21 405	0.16 231	0.16 281

ff1	0.49 350	0.26 360	0.49 319	0.37 144	0.25 230	0.55 305	0.37 303	0.68 231	1.04 461	0.73 310	0.96 358	0.71 323	0.53 313	1.01 474	0.88 478	0.16 226	0.10 60	0.25 434	0.21 405	0.16 231	0.16 281

mmx	0.53 388	0.26 360	0.49 319	0.37 144	0.25 230	0.55 305	0.37 303	1.16 461	1.03 455	0.73 310	0.96 358	0.71 323	0.53 313	1.01 474	0.88 478	0.20 357	0.15 345	0.25 434	0.21 405	0.22 386	0.20 375

xxx	0.53 388	0.26 360	0.49 319	0.37 144	0.25 230	0.55 305	0.37 303	1.16 461	1.03 455	0.73 310	0.96 358	0.71 323	0.53 313	1.01 474	0.88 478	0.20 357	0.15 345	0.25 434	0.21 405	0.22 386	0.20 375

MIM_Stereo	0.38 221	0.17 80	0.53 358	0.37 144	0.24 198	0.27 70	0.24 90	0.70 254	0.54 200	0.72 303	1.00 379	0.63 278	0.29 147	0.64 302	0.38 289	0.13 68	0.14 315	0.17 207	0.16 250	0.14 137	0.11 77

anonymousdsp2	0.35 171	0.20 182	0.43 234	0.37 144	0.24 198	0.48 270	0.31 198	0.86 329	0.65 243	0.55 195	0.50 147	0.50 207	0.34 198	0.56 207	0.31 194	0.14 109	0.10 60	0.14 97	0.10 61	0.16 231	0.14 211

anonymousdsp	0.29 109	0.21 219	0.38 161	0.37 144	0.25 230	0.30 113	0.35 266	0.63 188	0.35 98	0.39 134	0.33 83	0.33 98	0.28 133	0.59 255	0.25 96	0.14 109	0.10 60	0.17 207	0.12 126	0.14 137	0.15 235

IGEV-Stereo	0.29 109	0.21 219	0.38 161	0.37 144	0.25 230	0.30 113	0.35 266	0.63 188	0.35 98	0.39 134	0.33 83	0.33 98	0.28 133	0.59 255	0.25 96	0.14 109	0.10 60	0.17 207	0.12 126	0.14 137	0.15 235
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.39 237	0.19 145	0.57 377	0.37 144	0.27 305	0.31 130	0.24 90	1.44 536	0.29 50	0.69 278	0.53 169	0.60 265	0.42 252	0.83 414	0.27 143	0.14 109	0.11 154	0.14 97	0.13 160	0.15 187	0.13 167

DRaft	0.49 350	0.17 80	0.47 287	0.37 144	0.25 230	0.58 329	0.40 359	0.65 202	0.85 358	1.02 475	1.75 531	0.50 207	0.82 472	0.63 288	0.40 302	0.13 68	0.11 154	0.16 167	0.16 250	0.14 137	0.15 235

RAFT-RH_RVC	0.56 413	0.17 80	0.41 202	0.37 144	0.23 169	0.57 323	0.24 90	0.60 168	0.70 262	1.19 513	3.94 584	0.56 231	0.38 227	0.65 309	0.36 264	0.13 68	0.11 154	0.20 325	0.14 191	0.12 56	0.13 167

raft+_RVC	0.38 221	0.19 145	0.35 126	0.37 144	0.25 230	0.45 257	0.37 303	0.78 303	0.89 390	0.51 180	0.78 262	0.50 207	0.29 147	0.53 185	0.40 302	0.15 173	0.12 212	0.17 207	0.15 218	0.14 137	0.12 124

CFNet_pseudo	0.46 304	0.24 316	0.52 350	0.37 144	0.27 305	0.58 329	0.30 172	0.86 329	0.88 377	0.82 362	1.03 395	0.75 351	0.47 282	0.58 240	0.44 331	0.17 268	0.12 212	0.24 421	0.16 250	0.24 416	0.19 352

222	1.18 538	0.22 258	0.44 246	0.37 144	0.22 129	0.79 431	0.37 303	1.31 513	0.89 390	0.92 434	1.08 417	0.72 332	0.71 432	0.66 317	13.89 601	0.20 357	0.15 345	0.17 207	0.16 250	0.18 290	0.19 352

AFF-stereo	0.38 221	0.19 145	0.39 180	0.37 144	0.21 109	0.27 70	0.31 198	0.65 202	0.66 246	0.64 238	1.13 435	0.76 357	0.39 238	0.55 197	0.33 216	0.11 26	0.09 25	0.16 167	0.16 250	0.13 92	0.11 77

BEATNet_4x	0.46 304	0.32 421	0.56 373	0.37 144	0.19 57	0.63 367	0.35 266	1.01 394	0.72 274	0.77 330	0.83 292	0.70 319	0.59 356	0.68 338	0.53 385	0.16 226	0.12 212	0.16 167	0.14 191	0.24 416	0.16 281

HSM-Net_RVC	0.53 388	0.22 258	0.35 126	0.37 144	0.21 109	0.85 454	0.37 303	1.23 491	0.93 411	0.90 421	1.15 446	1.26 492	0.63 378	0.72 360	0.48 361	0.17 268	0.13 281	0.16 167	0.15 218	0.17 266	0.15 235
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.46 304	0.24 316	0.52 350	0.37 144	0.27 305	0.58 329	0.31 198	0.86 329	0.88 377	0.82 362	1.02 391	0.75 351	0.47 282	0.58 240	0.44 331	0.17 268	0.12 212	0.24 421	0.16 250	0.24 416	0.19 352

MLCV	0.47 320	0.24 316	0.61 389	0.37 144	0.17 21	0.61 350	0.33 229	0.80 310	0.87 372	0.94 442	1.13 435	0.72 332	0.43 258	0.89 442	0.51 375	0.13 68	0.10 60	0.13 64	0.11 95	0.14 137	0.12 124

iResNet_ROB	0.52 382	0.21 219	0.53 358	0.37 144	0.21 109	0.61 350	0.29 156	1.51 545	1.32 525	0.90 421	1.02 391	0.80 375	0.62 372	0.76 383	0.43 315	0.16 226	0.12 212	0.13 64	0.09 10	0.15 187	0.18 319

FE-Mocha	0.32 138	0.19 145	0.50 332	0.38 174	0.27 305	0.30 113	0.20 29	0.71 262	0.36 106	0.65 247	0.56 180	0.54 223	0.25 91	0.38 69	0.22 35	0.15 173	0.10 60	0.17 207	0.16 250	0.13 92	0.12 124

ours_stereo	0.26 79	0.21 219	0.33 99	0.38 174	0.23 169	0.30 113	0.33 229	0.42 73	0.38 129	0.26 44	0.34 92	0.35 111	0.23 72	0.47 141	0.27 143	0.13 68	0.11 154	0.16 167	0.12 126	0.14 137	0.10 36

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 267	0.20 182	0.74 456	0.38 174	0.43 489	0.39 211	0.26 111	0.94 362	0.49 184	0.53 189	0.77 251	0.93 420	0.45 273	0.63 288	0.24 76	0.16 226	0.10 60	0.17 207	0.18 327	0.20 340	0.20 375

DualNet (step1)	0.57 420	0.36 445	0.72 448	0.38 174	0.30 373	0.71 403	0.43 391	1.06 413	0.88 377	0.92 434	0.86 310	0.85 386	0.69 415	0.68 338	0.50 365	0.41 533	0.20 440	0.40 525	0.41 537	0.36 497	0.33 491

test_sample9	1.05 524	0.36 445	0.72 448	0.38 174	0.30 373	0.71 403	0.43 391	1.06 413	0.88 377	0.92 434	0.86 310	0.85 386	0.69 415	1.20 506	1.36 535	0.41 533	8.41 603	0.40 525	0.41 537	0.36 497	0.33 491

test_sample8	1.25 543	0.36 445	0.72 448	0.38 174	0.30 373	0.71 403	0.43 391	1.13 441	0.75 291	1.50 536	0.95 354	3.29 575	1.59 556	1.20 506	1.36 535	0.41 533	8.41 603	0.40 525	0.41 537	0.36 497	0.33 491

gcap-zeroshot	0.34 155	0.18 107	0.52 350	0.38 174	0.22 129	0.49 275	0.27 127	0.52 128	0.34 84	0.64 238	0.50 147	0.83 380	0.34 198	0.48 152	0.24 76	0.13 68	0.11 154	0.15 139	0.12 126	0.13 92	0.12 124

H2IRNET	0.37 206	0.20 182	0.33 99	0.38 174	0.25 230	0.27 70	0.23 76	0.59 158	0.72 274	0.39 134	0.90 334	0.74 349	0.55 331	0.52 176	0.43 315	0.15 173	0.13 281	0.18 255	0.20 382	0.16 231	0.13 167

IGEV++	0.24 58	0.17 80	0.31 71	0.38 174	0.22 129	0.24 37	0.22 59	0.50 117	0.23 19	0.28 61	0.35 98	0.30 76	0.22 60	0.31 19	0.28 164	0.14 109	0.10 60	0.13 64	0.10 61	0.13 92	0.13 167

mmm	0.44 284	0.27 377	0.46 275	0.38 174	0.24 198	0.61 350	0.35 266	0.94 362	0.53 196	0.72 303	1.05 405	0.63 278	0.50 302	0.57 220	0.45 340	0.18 302	0.15 345	0.23 404	0.20 382	0.20 340	0.18 319

ttt	0.51 373	0.25 341	0.43 234	0.38 174	0.24 198	0.65 382	0.38 325	1.18 469	1.05 465	0.72 303	1.08 417	0.63 278	0.49 291	0.84 419	0.59 405	0.24 429	0.21 450	0.22 382	0.20 382	0.24 416	0.24 426

1111x	0.55 402	0.22 258	0.46 275	0.38 174	0.20 84	0.66 385	0.43 391	1.23 491	0.99 437	0.71 291	0.99 377	0.95 424	0.69 415	0.90 444	1.08 515	0.18 302	0.17 397	0.18 255	0.19 357	0.20 340	0.18 319

CFNet_ucs	0.50 366	0.24 316	0.55 367	0.38 174	0.31 395	0.58 329	0.33 229	0.98 379	0.93 411	0.88 410	1.19 459	0.80 375	0.49 291	0.63 288	0.43 315	0.21 374	0.15 345	0.26 453	0.18 327	0.26 433	0.22 411

GCAP-Stereo	0.28 98	0.19 145	0.40 192	0.38 174	0.19 57	0.38 203	0.23 76	0.57 147	0.41 145	0.45 158	0.49 143	0.39 137	0.27 119	0.33 37	0.23 62	0.14 109	0.12 212	0.14 97	0.11 95	0.12 56	0.11 77

RAFT-Test	0.34 155	0.18 107	0.37 149	0.38 174	0.23 169	0.50 278	0.23 76	0.69 239	0.40 141	0.60 209	0.85 307	0.61 270	0.28 133	0.46 134	0.27 143	0.14 109	0.11 154	0.14 97	0.11 95	0.13 92	0.12 124

CBFPSM	0.59 434	0.22 258	1.31 534	0.38 174	0.27 305	1.12 506	0.65 491	0.79 307	0.82 340	0.80 340	0.81 282	1.35 514	0.87 485	0.67 328	0.76 449	0.16 226	0.15 345	0.15 139	0.16 250	0.17 266	0.22 411

anonymousa	0.49 350	0.20 182	0.42 223	0.38 174	0.23 169	0.91 462	0.35 266	0.75 287	0.62 220	0.85 385	1.54 517	1.06 456	0.66 402	0.51 169	0.43 315	0.16 226	0.13 281	0.19 295	0.21 405	0.16 231	0.14 211

MC-Stereo	0.28 98	0.17 80	0.32 84	0.38 174	0.20 84	0.26 56	0.26 111	0.49 109	0.37 122	0.37 117	0.61 195	0.41 155	0.31 173	0.55 197	0.25 96	0.13 68	0.09 25	0.14 97	0.12 126	0.12 56	0.11 77

RCA-Stereo	0.35 171	0.17 80	0.34 116	0.38 174	0.22 129	0.31 130	0.34 242	0.68 231	1.24 509	0.45 158	0.65 205	0.47 193	0.43 258	0.38 69	0.27 143	0.13 68	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.11 20	0.11 77

IER	0.46 304	0.23 279	0.50 332	0.38 174	0.28 329	0.69 393	0.35 266	0.80 310	0.66 246	0.83 374	0.94 345	0.75 351	0.77 456	0.60 261	0.42 310	0.17 268	0.14 315	0.17 207	0.17 300	0.17 266	0.15 235

CrosDoStereo	0.50 366	0.18 107	0.45 258	0.38 174	0.24 198	0.40 215	1.18 560	0.67 221	0.86 363	0.94 442	1.37 489	0.63 278	0.77 456	0.65 309	0.45 340	0.15 173	0.12 212	0.17 207	0.18 327	0.14 137	0.14 211

DeepStereo_LL	0.50 366	0.18 107	0.45 258	0.38 174	0.24 198	0.40 215	1.18 560	0.67 221	0.86 363	0.94 442	1.37 489	0.63 278	0.77 456	0.65 309	0.45 340	0.15 173	0.12 212	0.17 207	0.18 327	0.14 137	0.14 211

DEmStereo	0.48 332	0.17 80	0.50 332	0.38 174	0.25 230	0.59 342	0.34 242	0.63 188	0.74 288	0.89 414	1.66 524	0.58 244	1.06 519	0.60 261	0.42 310	0.14 109	0.11 154	0.16 167	0.16 250	0.14 137	0.15 235

THIR-Stereo	0.50 366	0.18 107	0.45 258	0.38 174	0.23 169	0.75 417	0.67 495	0.66 211	0.87 372	1.02 475	1.40 495	0.72 332	0.76 449	0.62 277	0.42 310	0.15 173	0.11 154	0.17 207	0.18 327	0.14 137	0.15 235

RAFT-345	0.40 249	0.18 107	0.40 192	0.38 174	0.22 129	0.33 154	0.26 111	0.61 174	0.51 190	0.74 315	1.79 532	0.45 182	0.33 190	0.66 317	0.36 264	0.14 109	0.11 154	0.18 255	0.14 191	0.13 92	0.13 167

GANet-RSSM	0.47 320	0.21 219	0.37 149	0.38 174	0.25 230	0.58 329	0.36 288	1.07 417	0.78 316	0.68 269	1.01 382	0.86 391	0.67 405	0.62 277	0.44 331	0.21 374	0.15 345	0.18 255	0.18 327	0.18 290	0.17 301

DMCA	0.45 294	0.26 360	0.50 332	0.38 174	0.28 329	0.51 282	0.34 242	0.93 357	0.68 254	0.75 317	0.83 292	0.79 367	0.53 313	0.51 169	0.54 390	0.21 374	0.16 377	0.21 367	0.16 250	0.19 324	0.21 393

RASNet	0.53 388	0.22 258	0.52 350	0.38 174	0.22 129	0.68 391	0.38 325	0.97 376	0.88 377	0.73 310	1.04 401	1.03 448	0.92 497	0.90 444	0.86 469	0.16 226	0.14 315	0.14 97	0.17 300	0.15 187	0.13 167

iResNetv2_ROB	0.52 382	0.27 377	0.69 434	0.38 174	0.25 230	0.62 358	0.35 266	1.17 466	1.01 447	0.99 462	1.06 411	0.88 402	0.67 405	0.66 317	0.39 295	0.19 334	0.13 281	0.15 139	0.11 95	0.18 290	0.16 281

IGEV-FE	0.34 155	0.18 107	0.67 423	0.39 203	0.28 329	0.30 113	0.25 98	0.74 280	0.31 60	0.62 219	0.57 184	0.54 223	0.25 91	0.53 185	0.27 143	0.14 109	0.10 60	0.15 139	0.14 191	0.14 137	0.12 124

MSCF	0.25 68	0.16 52	0.33 99	0.39 203	0.20 84	0.20 9	0.31 198	0.43 86	0.31 60	0.36 110	0.33 83	0.23 44	0.35 201	0.36 52	0.23 62	0.15 173	0.10 60	0.13 64	0.11 95	0.13 92	0.11 77

z-ln-s-r	0.66 447	0.36 445	1.30 533	0.39 203	0.26 274	0.57 323	0.63 487	0.80 310	1.03 455	0.80 340	1.43 502	0.91 413	0.76 449	1.08 490	1.87 555	0.16 226	0.12 212	0.17 207	0.14 191	0.20 340	0.16 281

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 49	0.16 52	0.32 84	0.39 203	0.21 109	0.18 5	0.21 49	0.34 30	0.26 33	0.28 61	0.51 156	0.28 69	0.29 147	0.26 2	0.24 76	0.14 109	0.10 60	0.13 64	0.10 61	0.14 137	0.12 124

LG-Stereo	0.24 58	0.18 107	0.40 192	0.39 203	0.20 84	0.22 18	0.27 127	0.32 18	0.36 106	0.26 44	0.44 123	0.22 34	0.16 11	0.37 61	0.27 143	0.11 26	0.12 212	0.16 167	0.15 218	0.13 92	0.09 4

IGEV-RUCA	0.25 68	0.16 52	0.34 116	0.39 203	0.27 305	0.33 154	0.20 29	0.38 49	0.36 106	0.26 44	0.31 80	0.25 57	0.21 48	0.48 152	0.24 76	0.20 357	0.11 154	0.13 64	0.10 61	0.17 266	0.15 235

tg	0.33 149	0.18 107	0.37 149	0.39 203	0.22 129	0.38 203	0.26 111	0.70 254	0.56 211	0.47 169	0.65 205	0.42 165	0.24 82	0.55 197	0.33 216	0.14 109	0.10 60	0.18 255	0.17 300	0.14 137	0.11 77

PAM_32	0.46 304	0.19 145	0.67 423	0.39 203	0.24 198	0.75 417	0.27 127	0.95 369	0.34 84	0.68 269	0.44 123	1.91 550	0.65 395	0.62 277	0.26 125	0.15 173	0.10 60	0.16 167	0.15 218	0.14 137	0.13 167

model_zeroshot	0.33 149	0.18 107	0.48 307	0.39 203	0.28 329	0.45 257	0.25 98	0.63 188	0.45 171	0.61 217	0.50 147	0.51 211	0.25 91	0.45 119	0.26 125	0.16 226	0.13 281	0.15 139	0.14 191	0.13 92	0.13 167

DCVSM-stereo	0.49 350	0.27 377	0.53 358	0.39 203	0.29 356	0.51 282	0.26 111	0.75 287	0.75 291	1.11 503	0.75 241	1.05 454	0.72 436	0.60 261	0.47 357	0.20 357	0.19 428	0.24 421	0.20 382	0.25 426	0.30 474

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 332	0.21 219	1.26 529	0.39 203	0.51 520	0.28 88	0.30 172	1.25 502	0.44 162	0.68 269	1.11 424	0.86 391	0.33 190	0.67 328	0.27 143	0.15 173	0.11 154	0.17 207	0.20 382	0.22 386	0.24 426

rvit_stereo_0080	0.31 132	0.25 341	0.40 192	0.39 203	0.28 329	0.27 70	0.46 407	0.49 109	0.44 162	0.35 106	0.42 119	0.40 149	0.28 133	0.41 90	0.33 216	0.22 400	0.17 397	0.17 207	0.16 250	0.22 386	0.15 235

RAFT-Stereo-weight	0.32 138	0.18 107	0.33 99	0.39 203	0.22 129	0.26 56	0.29 156	0.67 221	0.80 327	0.53 189	0.51 156	0.58 244	0.20 39	0.47 141	0.27 143	0.13 68	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.13 92	0.11 77

DispNO	0.47 320	0.23 279	0.71 443	0.39 203	0.31 395	0.60 348	0.38 325	0.89 343	0.77 306	0.75 317	0.84 297	0.72 332	0.54 325	0.73 366	0.46 350	0.19 334	0.14 315	0.20 325	0.18 327	0.16 231	0.17 301

whm_eth	0.31 132	0.25 341	0.40 192	0.39 203	0.28 329	0.27 70	0.46 407	0.49 109	0.44 162	0.35 106	0.42 119	0.40 149	0.28 133	0.41 90	0.33 216	0.22 400	0.17 397	0.17 207	0.16 250	0.22 386	0.15 235

plain	0.31 132	0.20 182	0.50 332	0.39 203	0.29 356	0.27 70	0.30 172	0.44 93	0.35 98	0.31 78	0.66 212	0.30 76	0.31 173	0.65 309	0.31 194	0.17 268	0.13 281	0.20 325	0.15 218	0.17 266	0.12 124

IGEV_Zeroshot_test	0.34 155	0.18 107	0.67 423	0.39 203	0.28 329	0.30 113	0.25 98	0.74 280	0.31 60	0.62 219	0.57 184	0.54 223	0.25 91	0.53 185	0.27 143	0.14 109	0.10 60	0.15 139	0.14 191	0.14 137	0.12 124

MSKI-zero shot	0.32 138	0.17 80	0.34 116	0.39 203	0.21 109	0.32 147	0.22 59	0.61 174	0.43 155	0.52 186	0.64 202	0.61 270	0.20 39	0.74 373	0.25 96	0.14 109	0.10 60	0.14 97	0.10 61	0.12 56	0.12 124

PCWNet_CMD	0.48 332	0.24 316	0.52 350	0.39 203	0.27 305	0.63 367	0.30 172	0.95 369	0.96 425	0.86 392	1.07 414	0.79 367	0.44 268	0.57 220	0.43 315	0.17 268	0.12 212	0.21 367	0.16 250	0.24 416	0.19 352

iinet-f	0.67 452	0.26 360	2.15 564	0.39 203	0.31 395	1.19 517	0.56 470	0.84 322	0.84 350	0.80 340	1.17 453	1.05 454	0.84 479	0.71 355	1.21 527	0.20 357	0.18 414	0.17 207	0.15 218	0.20 340	0.20 375

MIPNet	0.37 206	0.21 219	0.59 382	0.39 203	0.25 230	0.50 278	0.28 146	0.77 297	0.70 262	0.65 247	0.60 192	0.40 149	0.49 291	0.44 115	0.37 280	0.14 109	0.11 154	0.16 167	0.13 160	0.14 137	0.13 167

IPLGR	0.39 237	0.21 219	0.63 402	0.39 203	0.22 129	0.49 275	0.29 156	0.76 294	0.74 288	0.78 334	0.77 251	0.44 180	0.42 252	0.47 141	0.38 289	0.13 68	0.12 212	0.16 167	0.14 191	0.15 187	0.13 167

test-3	0.34 155	0.16 52	0.43 234	0.39 203	0.21 109	0.43 240	0.22 59	0.63 188	0.78 316	0.71 291	0.45 126	0.64 285	0.27 119	0.43 104	0.31 194	0.12 36	0.09 25	0.17 207	0.13 160	0.12 56	0.10 36

test_1	0.34 155	0.16 52	0.43 234	0.39 203	0.21 109	0.43 240	0.23 76	0.63 188	0.78 316	0.68 269	0.45 126	0.64 285	0.27 119	0.43 104	0.31 194	0.12 36	0.09 25	0.17 207	0.13 160	0.12 56	0.10 36

PFNet+	0.40 249	0.19 145	0.49 319	0.39 203	0.25 230	0.28 88	0.23 76	0.64 201	0.70 262	0.85 385	0.79 272	0.64 285	0.35 201	0.72 360	0.34 231	0.19 334	0.14 315	0.23 404	0.20 382	0.16 231	0.20 375

ASMatch	0.48 332	0.19 145	0.45 258	0.39 203	0.28 329	0.37 190	0.26 111	0.74 280	0.68 254	0.76 324	2.34 551	0.61 270	0.52 309	0.62 277	0.37 280	0.14 109	0.12 212	0.17 207	0.15 218	0.14 137	0.21 393

iRaftStereo_RVC	0.32 138	0.19 145	0.37 149	0.39 203	0.22 129	0.31 130	0.29 156	0.68 231	0.51 190	0.49 174	0.66 212	0.37 124	0.23 72	0.45 119	0.33 216	0.14 109	0.10 60	0.18 255	0.17 300	0.15 187	0.12 124

EAI-Stereo	0.34 155	0.19 145	0.44 246	0.39 203	0.21 109	0.31 130	0.30 172	1.15 454	0.30 55	0.49 174	0.75 241	0.36 122	0.28 133	0.62 277	0.27 143	0.14 109	0.11 154	0.14 97	0.13 160	0.13 92	0.12 124

CFNet-RSSM	0.34 155	0.17 80	0.45 258	0.39 203	0.22 129	0.35 174	0.23 76	0.73 278	0.84 350	0.65 247	0.54 171	0.57 236	0.28 133	0.46 134	0.26 125	0.13 68	0.10 60	0.14 97	0.12 126	0.13 92	0.11 77

Gwc-CoAtRS	0.34 155	0.17 80	0.44 246	0.39 203	0.23 169	0.34 165	0.22 59	0.70 254	0.75 291	0.60 209	0.59 190	0.58 244	0.29 147	0.45 119	0.26 125	0.14 109	0.11 154	0.14 97	0.12 126	0.12 56	0.12 124

FENet	0.42 267	0.22 258	0.38 161	0.39 203	0.24 198	0.55 305	0.32 219	0.79 307	0.70 262	0.71 291	0.72 226	0.63 278	0.57 340	0.62 277	0.44 331	0.19 334	0.13 281	0.19 295	0.17 300	0.18 290	0.19 352

ACVNet	0.46 304	0.23 279	0.36 133	0.39 203	0.28 329	0.58 329	0.40 359	0.87 336	0.80 327	0.64 238	0.96 358	0.79 367	0.60 360	0.63 288	0.67 429	0.17 268	0.15 345	0.16 167	0.15 218	0.18 290	0.15 235

cf-r	0.47 320	0.23 279	0.41 202	0.39 203	0.23 169	0.59 342	0.37 303	0.88 341	0.85 358	0.72 303	1.05 405	0.94 422	0.62 372	0.56 207	0.54 390	0.21 374	0.14 315	0.17 207	0.19 357	0.15 187	0.15 235

MSMDNet	0.48 332	0.24 316	0.52 350	0.39 203	0.27 305	0.63 367	0.30 172	0.96 373	0.96 425	0.86 392	1.07 414	0.79 367	0.44 268	0.57 220	0.43 315	0.17 268	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.23 403	0.19 352

UCFNet_RVC	0.49 350	0.26 360	0.35 126	0.39 203	0.26 274	0.64 374	0.36 288	1.15 454	0.84 350	0.67 263	0.88 326	0.88 402	0.59 356	0.58 240	0.45 340	0.24 429	0.17 397	0.27 467	0.27 485	0.25 426	0.23 418

HSM	0.51 373	0.24 316	0.41 202	0.39 203	0.24 198	0.75 417	0.40 359	1.22 486	0.75 291	0.81 353	0.91 337	1.21 487	0.69 415	0.87 433	0.46 350	0.17 268	0.13 281	0.17 207	0.14 191	0.17 266	0.17 301

CBMV_ROB	0.59 434	0.37 452	0.38 161	0.39 203	0.28 329	0.74 412	0.28 146	1.00 385	0.98 432	0.94 442	1.25 468	0.81 378	0.78 461	0.87 433	0.50 365	0.36 522	0.37 540	0.43 531	0.40 532	0.33 481	0.30 474

SGM_RVC	0.97 511	0.28 391	0.41 202	0.39 203	0.22 129	1.55 543	0.73 520	1.51 545	1.25 515	2.25 569	1.92 539	2.58 564	1.56 554	2.02 563	1.19 526	0.27 460	0.27 500	0.27 467	0.25 464	0.25 426	0.25 434
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DA	0.29 109	0.17 80	0.31 71	0.40 241	0.20 84	0.74 412	0.33 229	0.47 102	0.44 162	0.34 99	0.39 110	0.39 137	0.32 178	0.32 24	0.24 76	0.15 173	0.11 154	0.16 167	0.11 95	0.15 187	0.10 36

GGEV	0.29 109	0.17 80	0.31 71	0.40 241	0.20 84	0.74 412	0.33 229	0.47 102	0.44 162	0.34 99	0.39 110	0.39 137	0.32 178	0.32 24	0.24 76	0.15 173	0.11 154	0.16 167	0.11 95	0.15 187	0.10 36

GASTEREO	0.25 68	0.16 52	0.32 84	0.40 241	0.20 84	0.22 18	0.30 172	0.43 86	0.31 60	0.37 117	0.33 83	0.22 34	0.35 201	0.41 90	0.23 62	0.15 173	0.10 60	0.13 64	0.11 95	0.12 56	0.11 77

MM-Stereo_test2	0.30 126	0.18 107	0.39 180	0.40 241	0.24 198	0.42 237	0.42 384	0.63 188	0.41 145	0.37 117	0.35 98	0.32 86	0.26 108	0.53 185	0.25 96	0.12 36	0.10 60	0.15 139	0.12 126	0.15 187	0.10 36

HART	0.29 109	0.16 52	0.32 84	0.40 241	0.21 109	0.32 147	0.26 111	0.62 180	0.31 60	0.33 96	0.65 205	0.41 155	0.22 60	0.55 197	0.25 96	0.12 36	0.10 60	0.15 139	0.11 95	0.15 187	0.11 77

PAM	0.46 304	0.19 145	0.70 438	0.40 241	0.26 274	0.75 417	0.33 229	0.85 325	0.34 84	0.70 284	0.46 131	1.83 545	0.63 378	0.61 269	0.26 125	0.15 173	0.10 60	0.16 167	0.14 191	0.14 137	0.13 167

ITSA-stereo	0.53 388	0.28 391	0.52 350	0.40 241	0.23 169	0.56 318	0.34 242	1.24 498	1.24 509	0.80 340	0.81 282	0.72 332	0.58 349	0.82 406	0.65 423	0.21 374	0.17 397	0.23 404	0.21 405	0.22 386	0.26 440

RAStereo	0.24 58	0.17 80	0.29 47	0.40 241	0.21 109	0.23 25	0.26 111	0.42 73	0.45 171	0.23 27	0.34 92	0.30 76	0.19 31	0.34 42	0.25 96	0.15 173	0.12 212	0.16 167	0.13 160	0.14 137	0.11 77

U	0.45 294	0.16 52	0.32 84	0.40 241	0.71 550	3.55 584	0.20 29	0.41 68	0.38 129	0.26 44	0.23 26	0.24 51	0.22 60	0.26 2	0.22 35	0.15 173	0.09 25	0.88 563	0.13 160	0.13 92	0.11 77

MoCha-V2	0.25 68	0.15 34	0.29 47	0.40 241	0.18 37	0.27 70	0.26 111	0.49 109	0.27 35	0.36 110	0.27 48	0.33 98	0.35 201	0.49 156	0.22 35	0.12 36	0.10 60	0.12 31	0.10 61	0.13 92	0.11 77

UniTT-Stereo	0.27 91	0.17 80	0.37 149	0.40 241	0.27 305	0.30 113	0.28 146	0.39 54	0.31 60	0.29 68	0.46 131	0.27 63	0.25 91	0.47 141	0.34 231	0.17 268	0.13 281	0.13 64	0.12 126	0.14 137	0.12 124

HH	0.35 171	0.20 182	0.47 287	0.40 241	0.25 230	0.33 154	0.31 198	0.76 294	0.38 129	0.43 152	0.57 184	0.79 367	0.44 268	0.71 355	0.25 96	0.15 173	0.11 154	0.15 139	0.14 191	0.14 137	0.12 124

HanStereo	0.35 171	0.20 182	0.47 287	0.40 241	0.25 230	0.33 154	0.31 198	0.76 294	0.38 129	0.43 152	0.57 184	0.79 367	0.44 268	0.71 355	0.25 96	0.15 173	0.11 154	0.15 139	0.14 191	0.14 137	0.12 124

SDNR	0.86 496	0.37 452	1.47 549	0.40 241	0.38 459	3.38 583	0.33 229	0.90 348	0.98 432	0.99 462	2.09 547	0.59 259	0.71 432	1.29 519	0.70 436	0.51 549	0.56 566	0.36 512	0.26 478	0.43 519	0.46 537

4D-IteraStereo	0.33 149	0.18 107	0.40 192	0.40 241	0.24 198	0.32 147	0.27 127	0.58 153	0.72 274	0.65 247	0.54 171	0.42 165	0.23 72	0.45 119	0.28 164	0.14 109	0.09 25	0.19 295	0.16 250	0.16 231	0.11 77

gwcnet-sp	0.48 332	0.23 279	0.70 438	0.40 241	0.26 274	0.81 439	0.41 374	0.89 343	0.84 350	0.91 426	0.76 247	0.66 303	0.61 366	0.66 317	0.50 365	0.18 302	0.17 397	0.18 255	0.18 327	0.18 290	0.18 319

scenet	0.48 332	0.23 279	0.70 438	0.40 241	0.26 274	0.81 439	0.41 374	0.89 343	0.84 350	0.91 426	0.76 247	0.66 303	0.61 366	0.66 317	0.50 365	0.18 302	0.17 397	0.18 255	0.18 327	0.18 290	0.18 319

ToySt	0.49 350	0.27 377	0.75 460	0.40 241	0.27 305	0.64 374	0.49 428	0.84 322	0.77 306	0.60 209	0.83 292	0.88 402	0.66 402	0.70 350	0.56 397	0.16 226	0.17 397	0.21 367	0.20 382	0.21 364	0.19 352

Anonymous_2	0.82 486	0.44 487	0.63 402	0.40 241	0.43 489	0.80 434	0.52 451	0.72 267	0.77 306	0.71 291	0.60 192	0.87 397	0.76 449	0.75 379	0.58 400	0.52 550	0.54 564	0.54 551	4.82 603	0.56 545	0.40 521

ssnet	0.48 332	0.23 279	0.70 438	0.40 241	0.26 274	0.81 439	0.41 374	0.89 343	0.84 350	0.91 426	0.76 247	0.66 303	0.61 366	0.66 317	0.50 365	0.18 302	0.17 397	0.18 255	0.18 327	0.18 290	0.18 319

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 442	0.28 391	0.99 498	0.40 241	0.30 373	1.03 488	0.56 470	1.10 427	0.99 437	0.97 455	1.22 461	1.06 456	0.69 415	1.07 487	0.95 497	0.19 334	0.11 154	0.16 167	0.13 160	0.22 386	0.21 393

IPLG	0.39 237	0.20 182	0.59 382	0.40 241	0.24 198	0.54 300	0.27 127	0.75 287	0.63 231	0.84 381	0.81 282	0.32 86	0.32 178	0.60 261	0.45 340	0.13 68	0.11 154	0.16 167	0.13 160	0.13 92	0.12 124

STrans-v2	0.46 304	0.20 182	0.48 307	0.40 241	0.24 198	0.55 305	0.50 433	1.07 417	0.73 281	0.65 247	1.05 405	0.72 332	0.69 415	0.72 360	0.33 216	0.14 109	0.10 60	0.17 207	0.14 191	0.13 92	0.12 124

Pruner-Stereo	0.38 221	0.20 182	0.45 258	0.40 241	0.25 230	0.22 18	0.24 90	0.67 221	0.55 205	0.89 414	0.76 247	0.68 311	0.29 147	0.62 277	0.35 248	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.17 300	0.17 266	0.18 319

DeepStereo_RVC	0.36 189	0.21 219	0.47 287	0.40 241	0.24 198	0.26 56	0.22 59	0.60 168	0.38 129	0.69 278	0.67 217	0.57 236	0.51 307	0.56 207	0.39 295	0.16 226	0.12 212	0.18 255	0.15 218	0.19 324	0.18 319

GES	0.44 284	0.23 279	0.57 377	0.40 241	0.30 373	0.59 342	0.36 288	0.96 373	0.68 254	0.74 315	0.83 292	0.47 193	0.48 287	0.67 328	0.43 315	0.22 400	0.16 377	0.17 207	0.16 250	0.18 290	0.23 418

GMStereo	0.39 237	0.37 452	0.54 362	0.40 241	0.26 274	0.42 237	0.36 288	0.59 158	1.04 461	0.55 195	0.51 156	0.37 124	0.35 201	0.54 192	0.41 306	0.19 334	0.13 281	0.16 167	0.17 300	0.24 416	0.18 319
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.47 320	0.21 219	0.55 367	0.40 241	0.27 305	0.87 458	0.37 303	1.33 516	0.77 306	0.80 340	0.84 297	0.54 223	0.49 291	0.57 220	0.37 280	0.18 302	0.13 281	0.18 255	0.20 382	0.16 231	0.15 235

GwcNet-RSSM	0.49 350	0.24 316	0.42 223	0.40 241	0.23 169	0.55 305	0.38 325	0.93 357	0.93 411	0.71 291	1.16 451	0.86 391	0.60 360	0.62 277	0.66 426	0.21 374	0.14 315	0.19 295	0.20 382	0.16 231	0.15 235

CFNet-ft	0.48 332	0.23 279	0.36 133	0.40 241	0.26 274	0.64 374	0.37 303	0.87 336	0.85 358	0.64 238	1.00 379	1.01 441	0.64 389	0.61 269	0.53 385	0.23 417	0.15 345	0.24 421	0.21 405	0.23 403	0.18 319

DSFCA	0.55 402	0.25 341	0.62 392	0.40 241	0.36 443	0.74 412	0.52 451	1.04 404	0.82 340	1.06 490	0.84 297	0.89 406	0.63 378	0.99 470	0.58 400	0.25 440	0.21 450	0.21 367	0.21 405	0.21 364	0.19 352

CFNet_RVC	0.48 332	0.23 279	0.36 133	0.40 241	0.26 274	0.64 374	0.37 303	0.87 336	0.85 358	0.64 238	1.00 379	1.01 441	0.64 389	0.61 269	0.53 385	0.23 417	0.15 345	0.24 421	0.21 405	0.23 403	0.18 319

DN-CSS_ROB	0.43 277	0.26 360	0.62 392	0.40 241	0.29 356	0.44 248	0.27 127	0.77 297	0.75 291	0.72 303	1.09 421	0.48 198	0.43 258	0.69 344	0.37 280	0.15 173	0.12 212	0.21 367	0.19 357	0.18 290	0.16 281

pmcnn	1.23 541	0.29 403	0.96 494	0.40 241	0.23 169	0.95 471	0.69 505	1.16 461	1.28 521	1.67 549	2.33 550	11.15 601	0.86 482	0.93 460	0.88 478	0.15 173	0.12 212	0.12 31	0.10 61	0.15 187	0.15 235

MM-Stereo_test3	0.34 155	0.19 145	0.31 71	0.41 275	0.25 230	0.35 174	0.44 400	0.72 267	0.92 405	0.46 164	0.52 165	0.41 155	0.29 147	0.44 115	0.28 164	0.16 226	0.15 345	0.17 207	0.13 160	0.14 137	0.13 167

MM-Stereo_test1	0.33 149	0.19 145	0.36 133	0.41 275	0.23 169	0.36 183	0.45 403	0.58 153	0.54 200	0.60 209	0.50 147	0.38 132	0.37 223	0.60 261	0.26 125	0.15 173	0.13 281	0.17 207	0.14 191	0.15 187	0.12 124

DDVS	0.52 382	0.30 412	0.56 373	0.41 275	0.31 395	0.71 403	0.34 242	0.91 353	0.67 249	0.85 385	0.89 330	1.12 474	0.46 278	0.86 431	0.60 408	0.22 400	0.16 377	0.22 382	0.18 327	0.25 426	0.26 440

MyStereo8	0.40 249	0.20 182	0.54 362	0.41 275	0.29 356	0.53 294	0.29 156	0.65 202	0.49 184	0.71 291	0.98 372	0.58 244	0.43 258	0.50 162	0.51 375	0.15 173	0.12 212	0.16 167	0.14 191	0.19 324	0.19 352

MyStereo06	0.38 221	0.21 219	0.61 389	0.41 275	0.28 329	0.41 230	0.50 433	0.95 369	0.35 98	0.62 219	0.54 171	0.76 357	0.27 119	0.50 162	0.29 181	0.14 109	0.13 281	0.18 255	0.17 300	0.17 266	0.15 235

MyStereo05	0.44 284	0.21 219	0.45 258	0.41 275	0.28 329	0.41 230	0.50 433	0.93 357	1.09 483	0.76 324	0.61 195	0.51 211	0.57 340	0.73 366	0.42 310	0.14 109	0.13 281	0.18 255	0.17 300	0.17 266	0.15 235

ACVNet-DCA	0.35 171	0.23 279	0.33 99	0.41 275	0.22 129	0.55 305	0.38 325	0.85 325	0.54 200	0.41 144	0.50 147	0.34 102	0.49 291	0.57 220	0.25 96	0.16 226	0.10 60	0.19 295	0.13 160	0.18 290	0.17 301

xx1	0.39 237	0.23 279	0.33 99	0.41 275	0.22 129	0.55 305	0.38 325	0.67 221	1.06 472	0.41 144	0.50 147	0.65 298	0.53 313	0.57 220	0.25 96	0.16 226	0.10 60	0.20 325	0.19 357	0.18 290	0.17 301

1test111	0.36 189	0.23 279	0.33 99	0.41 275	0.22 129	0.55 305	0.38 325	0.85 325	0.54 200	0.41 144	0.50 147	0.34 102	0.49 291	0.55 197	0.45 340	0.16 226	0.10 60	0.19 295	0.13 160	0.18 290	0.17 301

cc1	0.37 206	0.23 279	0.33 99	0.41 275	0.22 129	0.55 305	0.38 325	0.67 221	1.06 472	0.41 144	0.50 147	0.34 102	0.49 291	0.57 220	0.25 96	0.16 226	0.10 60	0.19 295	0.13 160	0.16 231	0.15 235

tt1	0.36 189	0.24 316	0.32 84	0.41 275	0.22 129	0.54 300	0.38 325	0.68 231	1.04 461	0.41 144	0.46 131	0.35 111	0.45 273	0.57 220	0.25 96	0.16 226	0.10 60	0.19 295	0.13 160	0.16 231	0.16 281

MIF-Stereo (partial)	0.31 132	0.18 107	0.37 149	0.41 275	0.31 395	0.28 88	0.23 76	0.47 102	0.42 153	0.31 78	0.63 199	0.36 122	0.35 201	0.57 220	0.31 194	0.17 268	0.13 281	0.19 295	0.17 300	0.18 290	0.14 211

CASnet	0.30 126	0.20 182	0.33 99	0.41 275	0.16 10	0.26 56	0.24 90	0.52 128	0.53 196	0.52 186	0.54 171	0.39 137	0.24 82	0.40 82	0.26 125	0.14 109	0.10 60	0.22 382	0.18 327	0.18 290	0.11 77
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.35 171	0.24 316	0.48 307	0.41 275	0.26 274	0.35 174	0.24 90	0.67 221	0.44 162	0.54 193	0.51 156	0.66 303	0.25 91	0.66 317	0.30 187	0.14 109	0.12 212	0.23 404	0.20 382	0.18 290	0.13 167

DisPM	0.39 237	0.19 145	0.44 246	0.41 275	0.27 305	0.24 37	0.31 198	0.65 202	0.57 213	0.87 400	0.87 318	0.60 265	0.32 178	0.76 383	0.32 204	0.18 302	0.12 212	0.19 295	0.17 300	0.15 187	0.20 375

psmg	0.49 350	0.25 341	0.43 234	0.41 275	0.28 329	0.85 454	0.43 391	0.99 381	0.76 299	0.91 426	0.94 345	0.76 357	0.54 325	0.64 302	0.43 315	0.20 357	0.15 345	0.20 325	0.20 382	0.18 290	0.18 319

CSP-Net	0.56 413	0.27 377	0.49 319	0.41 275	0.28 329	1.22 520	0.50 433	1.23 491	0.72 274	0.95 449	0.95 354	0.89 406	0.62 372	0.83 414	0.62 415	0.26 450	0.17 397	0.17 207	0.17 300	0.18 290	0.17 301

Patchmatch Stereo++	0.35 171	0.23 279	0.47 287	0.41 275	0.22 129	0.24 37	0.22 59	0.59 158	0.36 106	0.63 228	0.73 230	0.58 244	0.38 227	0.58 240	0.36 264	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.20 340	0.15 235
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
TransformOpticalFlow	0.44 284	0.20 182	0.47 287	0.41 275	0.23 169	0.37 190	0.47 414	0.94 362	0.76 299	0.65 247	1.14 440	0.73 343	0.56 338	0.76 383	0.32 204	0.15 173	0.10 60	0.17 207	0.15 218	0.14 137	0.13 167

NF-Stereo	0.38 221	0.20 182	0.45 258	0.41 275	0.25 230	0.26 56	0.31 198	0.69 239	0.70 262	0.65 247	0.77 251	0.57 236	0.30 165	0.67 328	0.35 248	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.16 231	0.27 450

OCTAStereo	0.38 221	0.20 182	0.46 275	0.41 275	0.25 230	0.26 56	0.31 198	0.69 239	0.70 262	0.65 247	0.77 251	0.58 244	0.30 165	0.67 328	0.35 248	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.16 231	0.27 450

PSM-softLoss	0.38 221	0.20 182	0.48 307	0.41 275	0.26 274	0.30 113	0.35 266	0.69 239	0.46 175	0.62 219	0.82 286	0.59 259	0.33 190	0.70 350	0.39 295	0.19 334	0.12 212	0.20 325	0.18 327	0.16 231	0.22 411

KMStereo	0.38 221	0.20 182	0.48 307	0.41 275	0.26 274	0.30 113	0.35 266	0.69 239	0.46 175	0.62 219	0.82 286	0.59 259	0.33 190	0.70 350	0.39 295	0.19 334	0.12 212	0.20 325	0.18 327	0.16 231	0.22 411

NRIStereo	0.36 189	0.20 182	0.45 258	0.41 275	0.23 169	0.34 165	0.26 111	0.65 202	0.55 205	0.64 238	0.63 199	0.56 231	0.37 223	0.65 309	0.37 280	0.15 173	0.11 154	0.18 255	0.15 218	0.17 266	0.14 211

PSM-adaLoss	0.35 171	0.23 279	0.47 287	0.41 275	0.22 129	0.24 37	0.31 198	0.59 158	0.36 106	0.63 228	0.73 230	0.58 244	0.38 227	0.56 207	0.35 248	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.20 340	0.15 235

FTStereo	0.56 413	0.20 182	0.37 149	0.41 275	0.25 230	0.40 215	0.79 529	0.66 211	0.43 155	1.09 499	3.27 572	0.70 319	0.73 439	0.55 197	0.33 216	0.14 109	0.13 281	0.19 295	0.17 300	0.15 187	0.30 474

ROB_FTStereo_v2	0.35 171	0.23 279	0.47 287	0.41 275	0.22 129	0.24 37	0.31 198	0.59 158	0.36 106	0.63 228	0.73 230	0.57 236	0.38 227	0.57 220	0.36 264	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.20 340	0.15 235

ROB_FTStereo	0.35 171	0.23 279	0.47 287	0.41 275	0.22 129	0.25 51	0.21 49	0.59 158	0.36 106	0.63 228	0.73 230	0.58 244	0.38 227	0.57 220	0.35 248	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.20 340	0.15 235

HUI-Stereo	0.35 171	0.23 279	0.47 287	0.41 275	0.22 129	0.24 37	0.22 59	0.60 168	0.36 106	0.63 228	0.73 230	0.58 244	0.38 227	0.50 162	0.35 248	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.20 340	0.15 235

RE-Stereo	0.38 221	0.20 182	0.46 275	0.41 275	0.25 230	0.26 56	0.31 198	0.69 239	0.70 262	0.65 247	0.77 251	0.58 244	0.30 165	0.67 328	0.35 248	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.16 231	0.27 450

TVStereo	0.38 221	0.20 182	0.46 275	0.41 275	0.25 230	0.26 56	0.31 198	0.69 239	0.70 262	0.65 247	0.77 251	0.58 244	0.30 165	0.67 328	0.35 248	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.16 231	0.27 450

iGMRVC	0.35 171	0.23 279	0.47 287	0.41 275	0.22 129	0.24 37	0.30 172	0.59 158	0.36 106	0.63 228	0.73 230	0.58 244	0.38 227	0.58 240	0.36 264	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.20 340	0.15 235

iRAFT	0.35 171	0.23 279	0.47 287	0.41 275	0.22 129	0.24 37	0.22 59	0.59 158	0.36 106	0.63 228	0.73 230	0.58 244	0.38 227	0.58 240	0.36 264	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.20 340	0.15 235

RAFT-IKP	0.35 171	0.23 279	0.47 287	0.41 275	0.22 129	0.24 37	0.28 146	0.59 158	0.36 106	0.63 228	0.73 230	0.57 236	0.38 227	0.58 240	0.36 264	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.20 340	0.15 235

rafts_anoy	0.37 206	0.21 219	0.36 133	0.41 275	0.26 274	0.30 113	0.33 229	0.67 221	0.90 393	0.58 203	0.66 212	0.45 182	0.33 190	0.47 141	0.39 295	0.16 226	0.11 154	0.21 367	0.23 439	0.17 266	0.14 211

raftrobust	0.34 155	0.19 145	0.36 133	0.41 275	0.27 305	0.30 113	0.25 98	0.71 262	0.63 231	0.58 203	0.55 177	0.45 182	0.46 278	0.51 169	0.29 181	0.16 226	0.12 212	0.14 97	0.12 126	0.12 56	0.13 167

hitnet-ft	0.55 402	0.27 377	0.39 180	0.41 275	0.28 329	0.78 428	0.40 359	0.92 355	0.90 393	0.82 362	1.01 382	1.13 480	0.70 428	0.78 394	0.67 429	0.28 471	0.20 440	0.28 475	0.22 423	0.29 453	0.26 440

DIP-Stereo	0.39 237	0.21 219	0.50 332	0.41 275	0.28 329	0.62 358	0.27 127	0.77 297	0.40 141	0.64 238	0.86 310	0.52 215	0.33 190	0.66 317	0.42 310	0.15 173	0.13 281	0.17 207	0.14 191	0.15 187	0.15 235
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CFNet	0.51 373	0.29 403	0.46 275	0.41 275	0.27 305	0.70 398	0.32 219	1.13 441	1.00 443	0.72 303	1.07 414	0.85 386	0.60 360	0.76 383	0.52 382	0.19 334	0.14 315	0.23 404	0.23 439	0.21 364	0.16 281

DeepPruner_ROB	0.53 388	0.34 434	0.59 382	0.41 275	0.30 373	0.50 278	0.43 391	1.19 471	0.70 262	0.85 385	1.05 405	0.86 391	0.55 331	0.84 419	0.51 375	0.29 478	0.23 468	0.22 382	0.22 423	0.26 433	0.25 434

Select-FE	0.46 304	0.24 316	0.88 485	0.42 315	0.35 438	0.33 154	0.19 18	0.90 348	0.37 122	0.60 209	1.01 382	0.97 429	0.80 467	0.72 360	0.28 164	0.16 226	0.12 212	0.17 207	0.20 382	0.15 187	0.24 426

DFGA-Net	0.45 294	0.29 403	0.80 474	0.42 315	0.32 411	0.53 294	0.35 266	0.78 303	0.89 390	0.66 260	0.75 241	0.48 198	0.39 238	0.74 373	0.60 408	0.15 173	0.13 281	0.19 295	0.18 327	0.20 340	0.17 301

rvit_stereo_0081_aga	0.31 132	0.28 391	0.44 246	0.42 315	0.29 356	0.34 165	0.31 198	0.44 93	0.40 141	0.39 134	0.44 123	0.40 149	0.32 178	0.42 98	0.29 181	0.23 417	0.17 397	0.19 295	0.16 250	0.20 340	0.15 235

MyStereo07	0.32 138	0.22 258	0.34 116	0.42 315	0.28 329	0.40 215	0.50 433	0.72 267	0.37 122	0.37 117	0.34 92	0.32 86	0.31 173	0.59 255	0.27 143	0.14 109	0.13 281	0.18 255	0.17 300	0.17 266	0.16 281

MyStereo04	0.44 284	0.22 258	0.44 246	0.42 315	0.28 329	0.40 215	0.50 433	1.00 385	1.08 481	0.62 219	0.58 189	0.55 228	0.57 340	0.71 355	0.44 331	0.14 109	0.13 281	0.18 255	0.17 300	0.17 266	0.16 281

CoDeX	0.47 320	0.20 182	0.49 319	0.42 315	0.25 230	0.75 417	0.36 288	1.27 506	0.80 327	0.82 362	0.96 358	0.62 276	0.57 340	0.60 261	0.36 264	0.17 268	0.12 212	0.17 207	0.15 218	0.16 231	0.14 211

raft_robust	0.41 260	0.23 279	0.36 133	0.42 315	0.21 109	0.40 215	0.33 229	0.79 307	0.98 432	0.79 338	0.87 318	0.39 137	0.33 190	0.84 419	0.29 181	0.13 68	0.12 212	0.16 167	0.17 300	0.15 187	0.12 124

iRaft-Stereo_5w	0.45 294	0.21 219	0.48 307	0.42 315	0.28 329	0.31 130	0.54 460	0.63 188	0.62 220	0.62 219	0.89 330	1.01 441	0.69 415	0.75 379	0.66 426	0.13 68	0.12 212	0.17 207	0.15 218	0.14 137	0.15 235

SST-Stereo	0.40 249	0.19 145	0.45 258	0.42 315	0.25 230	0.25 51	0.21 49	0.66 211	0.47 180	1.08 497	0.79 272	0.72 332	0.43 258	0.77 390	0.35 248	0.16 226	0.11 154	0.20 325	0.16 250	0.19 324	0.15 235

CRE-IMP	0.36 189	0.23 279	0.49 319	0.42 315	0.24 198	0.41 230	0.21 49	0.57 147	0.41 145	0.65 247	0.72 226	0.53 219	0.37 223	0.61 269	0.38 289	0.17 268	0.11 154	0.19 295	0.15 218	0.21 364	0.18 319

GMM-Stereo	0.44 284	0.19 145	0.36 133	0.42 315	0.25 230	0.51 282	0.47 414	0.71 262	0.53 196	0.76 324	1.37 489	0.76 357	0.38 227	0.60 261	0.33 216	0.15 173	0.10 60	0.20 325	0.19 357	0.16 231	0.27 450

RALCasStereoNet	0.36 189	0.21 219	0.37 149	0.42 315	0.26 274	0.35 174	0.38 325	0.63 188	0.64 238	0.50 177	0.72 226	0.51 211	0.29 147	0.59 255	0.36 264	0.16 226	0.14 315	0.15 139	0.13 160	0.17 266	0.16 281

RALAANet	0.38 221	0.23 279	0.48 307	0.42 315	0.29 356	0.35 174	0.25 98	0.86 329	0.64 238	0.67 263	0.65 205	0.60 265	0.29 147	0.60 261	0.34 231	0.15 173	0.12 212	0.17 207	0.15 218	0.21 364	0.13 167

ARAFT	0.47 320	0.24 316	0.79 472	0.42 315	0.25 230	0.55 305	0.55 464	0.75 287	0.81 335	0.89 414	0.75 241	0.73 343	0.47 282	0.88 436	0.37 280	0.15 173	0.12 212	0.23 404	0.22 423	0.14 137	0.13 167

PSMNet-RSSM	0.48 332	0.22 258	0.38 161	0.42 315	0.25 230	0.50 278	0.37 303	1.10 427	0.77 306	0.70 284	1.06 411	0.84 384	0.64 389	0.62 277	0.47 357	0.23 417	0.15 345	0.23 404	0.25 464	0.20 340	0.19 352

R-Stereo Train	0.39 237	0.18 107	0.42 223	0.42 315	0.26 274	0.40 215	0.32 219	0.72 267	0.34 84	0.89 414	1.28 473	0.57 236	0.35 201	0.42 98	0.32 204	0.15 173	0.12 212	0.14 97	0.12 126	0.14 137	0.13 167

RAFT-Stereo	0.39 237	0.18 107	0.42 223	0.42 315	0.26 274	0.40 215	0.32 219	0.72 267	0.34 84	0.89 414	1.28 473	0.57 236	0.35 201	0.42 98	0.32 204	0.15 173	0.12 212	0.14 97	0.12 126	0.14 137	0.13 167
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PS-NSSS	0.58 427	0.44 487	0.62 392	0.42 315	0.33 422	0.66 385	0.58 474	1.02 397	0.86 363	0.77 330	1.28 473	0.72 332	0.64 389	0.82 406	0.59 405	0.31 488	0.26 491	0.40 525	0.27 485	0.33 481	0.26 440

iResNet	0.49 350	0.29 403	0.79 472	0.42 315	0.21 109	0.61 350	0.40 359	0.82 316	0.99 437	0.87 400	1.12 428	0.69 315	0.53 313	0.78 394	0.51 375	0.15 173	0.11 154	0.14 97	0.12 126	0.17 266	0.15 235

LE_ROB	4.42 590	0.24 316	2.75 571	0.42 315	0.23 169	1.57 545	0.90 543	1.71 562	17.88 609	16.56 611	4.88 593	5.17 589	18.85 611	1.63 545	14.62 602	0.17 268	0.14 315	0.16 167	0.16 250	0.19 324	0.17 301

CBMV	0.64 443	0.35 440	0.41 202	0.42 315	0.25 230	1.01 483	0.77 524	1.13 441	1.09 483	1.17 509	1.22 461	1.04 450	0.75 446	0.88 436	0.63 418	0.28 471	0.30 513	0.34 505	0.30 499	0.26 433	0.26 440
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
G2L-Stereo	0.49 350	0.23 279	0.48 307	0.43 336	0.26 274	0.47 267	0.42 384	0.93 357	0.78 316	0.84 381	0.86 310	0.91 413	0.52 309	0.78 394	0.70 436	0.20 357	0.17 397	0.22 382	0.18 327	0.17 266	0.21 393

rvit_stereo_0081	0.32 138	0.24 316	0.47 287	0.43 336	0.26 274	0.30 113	0.37 303	0.42 73	0.55 205	0.36 110	0.40 113	0.39 137	0.35 201	0.43 104	0.33 216	0.22 400	0.16 377	0.19 295	0.16 250	0.19 324	0.13 167

ACV-stereo	0.62 440	0.34 434	1.00 499	0.43 336	0.31 395	1.20 518	0.40 359	0.75 287	0.83 345	0.64 238	0.77 251	2.10 554	1.03 516	0.81 403	0.64 421	0.21 374	0.17 397	0.18 255	0.18 327	0.21 364	0.21 393

rvit_stereo_0082	0.32 138	0.24 316	0.47 287	0.43 336	0.26 274	0.30 113	0.37 303	0.42 73	0.55 205	0.36 110	0.40 113	0.39 137	0.35 201	0.43 104	0.33 216	0.22 400	0.16 377	0.19 295	0.16 250	0.19 324	0.13 167

EKT-Stereo	0.35 171	0.23 279	0.39 180	0.43 336	0.29 356	0.38 203	0.31 198	0.69 239	0.64 238	0.45 158	0.63 199	0.49 204	0.27 119	0.56 207	0.33 216	0.18 302	0.14 315	0.18 255	0.15 218	0.16 231	0.16 281

ssnet_v2	0.58 427	0.28 391	0.56 373	0.43 336	0.29 356	0.95 471	0.59 477	1.13 441	0.99 437	0.93 439	0.80 275	0.99 434	0.64 389	0.82 406	0.94 494	0.25 440	0.22 458	0.23 404	0.24 455	0.20 340	0.19 352

dad	0.58 427	0.50 502	0.64 407	0.43 336	0.30 373	0.59 342	0.36 288	0.78 303	1.25 515	1.01 472	1.17 453	1.15 484	0.53 313	0.68 338	0.50 365	0.35 518	0.23 468	0.37 517	0.21 405	0.29 453	0.20 375

GMOStereo	0.37 206	0.19 145	0.38 161	0.43 336	0.24 198	0.37 190	0.38 325	0.52 128	0.62 220	0.87 400	0.84 297	0.64 285	0.35 201	0.37 61	0.28 164	0.13 68	0.11 154	0.20 325	0.18 327	0.15 187	0.11 77

error version	0.37 206	0.19 145	0.38 161	0.43 336	0.24 198	0.37 190	0.38 325	0.52 128	0.62 220	0.87 400	0.84 297	0.64 285	0.35 201	0.37 61	0.28 164	0.13 68	0.11 154	0.20 325	0.18 327	0.15 187	0.11 77

test-v	0.37 206	0.19 145	0.38 161	0.43 336	0.24 198	0.37 190	0.38 325	0.52 128	0.62 220	0.87 400	0.84 297	0.64 285	0.35 201	0.37 61	0.28 164	0.13 68	0.11 154	0.20 325	0.18 327	0.15 187	0.11 77

GANet-ADL	0.42 267	0.25 341	0.45 258	0.43 336	0.29 356	0.54 300	0.35 266	0.89 343	0.86 363	0.63 228	0.72 226	0.68 311	0.42 252	0.52 176	0.41 306	0.21 374	0.14 315	0.15 139	0.13 160	0.18 290	0.19 352

PSM-AAD	0.48 332	0.20 182	0.37 149	0.43 336	0.23 169	0.56 318	0.50 433	0.65 202	0.70 262	1.07 493	1.12 428	0.58 244	0.92 497	0.61 269	0.32 204	0.15 173	0.11 154	0.25 434	0.26 478	0.18 290	0.43 531

RAFT_R40	0.40 249	0.19 145	0.44 246	0.43 336	0.25 230	0.23 25	0.26 111	0.67 221	0.67 249	0.98 460	0.78 262	0.72 332	0.43 258	0.76 383	0.35 248	0.16 226	0.11 154	0.20 325	0.16 250	0.18 290	0.14 211

PFNet	0.42 267	0.18 107	0.58 381	0.43 336	0.24 198	0.43 240	0.32 219	0.74 280	0.78 316	1.00 467	0.74 239	0.68 311	0.39 238	0.72 360	0.37 280	0.16 226	0.10 60	0.20 325	0.15 218	0.16 231	0.13 167

test-2	0.37 206	0.19 145	0.38 161	0.43 336	0.24 198	0.37 190	0.38 325	0.52 128	0.62 220	0.87 400	0.84 297	0.64 285	0.35 201	0.37 61	0.28 164	0.13 68	0.11 154	0.20 325	0.18 327	0.15 187	0.11 77

MMNet	0.55 402	0.25 341	0.61 389	0.43 336	0.34 431	1.07 495	0.39 348	0.87 336	0.91 400	0.91 426	0.93 344	0.86 391	0.76 449	0.81 403	0.76 449	0.15 173	0.14 315	0.18 255	0.19 357	0.20 340	0.16 281

SuperB	1.04 520	0.37 452	4.81 584	0.43 336	0.31 395	0.99 481	0.46 407	1.02 397	2.09 563	1.09 499	1.09 421	0.75 351	0.81 468	1.06 484	1.76 548	0.19 334	0.15 345	0.17 207	0.15 218	2.82 593	0.26 440

SGM-ForestM	4.04 587	0.32 421	0.46 275	0.43 336	0.27 305	7.50 595	1.45 580	3.84 590	4.24 590	8.19 601	6.76 599	19.00 609	9.08 598	10.74 602	6.62 592	0.31 488	0.33 533	0.32 498	0.32 513	0.29 453	0.29 465

SGM-Forest	0.62 440	0.32 421	0.39 180	0.43 336	0.30 373	1.02 485	0.55 464	1.09 425	1.05 465	1.06 490	1.18 455	1.10 470	0.67 405	0.88 436	0.62 415	0.31 488	0.33 533	0.33 503	0.30 499	0.30 462	0.28 457
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
coex_refinement	0.53 388	0.21 219	0.39 180	0.44 355	0.30 373	0.76 423	0.39 348	1.09 425	0.90 393	0.85 385	1.12 428	1.00 437	0.56 338	0.63 288	0.81 459	0.21 374	0.13 281	0.16 167	0.16 250	0.20 340	0.21 393

rvit_stereo_0083	0.34 155	0.24 316	0.50 332	0.44 355	0.27 305	0.34 165	0.35 266	0.45 97	0.62 220	0.37 117	0.47 137	0.42 165	0.35 201	0.40 82	0.36 264	0.22 400	0.20 440	0.20 325	0.17 300	0.20 340	0.14 211

Selective-RAFT	0.35 171	0.23 279	0.51 345	0.44 355	0.21 109	0.64 374	0.27 127	0.59 158	0.63 231	0.40 140	0.38 108	0.55 228	0.40 244	0.57 220	0.35 248	0.13 68	0.11 154	0.14 97	0.12 126	0.16 231	0.13 167

test_4	0.36 189	0.18 107	0.31 71	0.44 355	0.25 230	0.20 9	0.34 242	0.56 142	0.41 145	0.59 205	1.45 508	0.43 173	0.25 91	0.63 288	0.28 164	0.12 36	0.10 60	0.17 207	0.19 357	0.15 187	0.11 77

dd	0.43 277	0.38 462	0.55 367	0.44 355	0.25 230	0.47 267	0.38 325	0.70 254	1.05 465	0.59 205	0.65 205	0.42 165	0.39 238	0.66 317	0.50 365	0.24 429	0.15 345	0.21 367	0.15 218	0.22 386	0.18 319

GLC_STEREO	0.29 109	0.19 145	0.27 29	0.44 355	0.19 57	0.31 130	0.26 111	0.47 102	0.43 155	0.37 117	0.47 137	0.41 155	0.23 72	0.50 162	0.34 231	0.14 109	0.18 414	0.19 295	0.16 250	0.16 231	0.13 167

test_3	0.36 189	0.19 145	0.44 246	0.44 355	0.23 169	0.48 270	0.36 288	0.66 211	0.82 340	0.64 238	0.45 126	0.68 311	0.25 91	0.41 90	0.31 194	0.12 36	0.10 60	0.18 255	0.16 250	0.15 187	0.11 77

LCNet	0.41 260	0.20 182	0.32 84	0.44 355	0.24 198	0.47 267	0.29 156	0.67 221	0.53 196	0.72 303	1.03 395	0.66 303	0.60 360	0.58 240	0.34 231	0.14 109	0.10 60	0.19 295	0.19 357	0.21 364	0.36 505

AAGNet	1.43 552	0.20 182	0.48 307	0.44 355	0.25 230	0.29 100	0.31 198	0.65 202	0.68 254	0.97 455	0.86 310	0.67 310	0.62 372	0.64 302	20.63 605	0.16 226	0.11 154	0.19 295	0.15 218	0.19 324	0.12 124

KYRaft	0.48 332	0.20 182	0.38 161	0.44 355	0.23 169	0.44 248	0.37 303	0.66 211	0.41 145	0.94 442	1.73 528	0.79 367	0.41 250	0.63 288	0.31 194	0.16 226	0.11 154	0.18 255	0.22 423	0.16 231	0.78 561

IRAFT_RVC	0.42 267	0.20 182	0.48 307	0.44 355	0.24 198	0.27 70	0.54 460	0.74 280	0.77 306	0.76 324	0.80 275	0.73 343	0.51 307	0.70 350	0.36 264	0.17 268	0.10 60	0.21 367	0.16 250	0.16 231	0.14 211

cross-raft	0.34 155	0.20 182	0.37 149	0.44 355	0.23 169	0.32 147	0.35 266	0.74 280	0.40 141	0.60 209	0.77 251	0.57 236	0.27 119	0.43 104	0.28 164	0.12 36	0.10 60	0.15 139	0.13 160	0.15 187	0.11 77

Prome-Stereo	0.46 304	0.19 145	0.35 126	0.44 355	0.26 274	0.40 215	0.45 403	0.68 231	0.44 162	0.96 450	1.84 535	0.59 259	0.67 405	0.61 269	0.32 204	0.14 109	0.11 154	0.16 167	0.14 191	0.16 231	0.29 465

ADLNet	0.55 402	0.27 377	0.51 345	0.44 355	0.35 438	0.78 428	0.46 407	1.08 421	0.86 363	0.99 462	0.98 372	0.92 418	0.63 378	0.69 344	0.81 459	0.22 400	0.16 377	0.22 382	0.22 423	0.21 364	0.21 393

delet	0.55 402	0.24 316	0.55 367	0.44 355	0.33 422	1.07 495	0.50 433	1.00 385	0.86 363	0.85 385	0.96 358	0.90 411	0.63 378	0.83 414	0.74 447	0.18 302	0.18 414	0.20 325	0.21 405	0.16 231	0.15 235

UNet	0.54 400	0.26 360	0.66 419	0.44 355	0.40 470	0.99 481	0.41 374	0.98 379	0.75 291	0.83 374	0.89 330	1.04 450	0.72 436	0.73 366	0.62 415	0.19 334	0.14 315	0.20 325	0.17 300	0.20 340	0.17 301

acv_ft	0.51 373	0.23 279	0.56 373	0.44 355	0.28 329	0.86 457	0.39 348	0.91 353	0.80 327	0.97 455	0.96 358	0.79 367	0.59 356	0.63 288	0.87 475	0.17 268	0.15 345	0.16 167	0.15 218	0.17 266	0.15 235

FADNet_RVC	0.55 402	0.37 452	1.17 519	0.44 355	0.31 395	0.56 318	0.34 242	1.06 413	0.88 377	0.67 263	0.90 334	0.61 270	0.65 395	0.93 460	0.70 436	0.21 374	0.18 414	0.26 453	0.23 439	0.31 468	0.28 457

STTStereo	0.55 402	0.37 452	0.76 465	0.44 355	0.31 395	0.60 348	0.44 400	0.96 373	0.86 363	0.99 462	0.90 334	0.96 427	0.58 349	0.71 355	0.61 412	0.25 440	0.23 468	0.26 453	0.32 513	0.24 416	0.23 418

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 388	0.32 421	0.64 407	0.44 355	0.30 373	0.66 385	0.44 400	1.04 404	0.88 377	0.91 426	0.91 337	0.99 434	0.60 360	0.68 338	0.60 408	0.21 374	0.17 397	0.22 382	0.22 423	0.21 364	0.21 393
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DISCO	0.70 459	0.26 360	0.68 428	0.44 355	0.31 395	1.14 508	0.51 448	1.23 491	1.23 507	0.81 353	1.05 405	1.50 530	0.85 480	1.82 554	1.03 509	0.19 334	0.15 345	0.18 255	0.16 250	0.24 416	0.23 418

NOSS_ROB	0.57 420	0.39 469	0.39 180	0.44 355	0.30 373	0.73 411	0.54 460	1.03 401	1.08 481	0.67 263	0.87 318	0.76 357	0.57 340	0.77 390	0.47 357	0.38 526	0.38 542	0.44 533	0.42 541	0.37 502	0.34 498

MeshStereo	1.34 546	0.43 482	0.54 362	0.44 355	0.34 431	1.66 550	0.60 479	1.94 566	1.37 528	4.47 593	3.25 570	4.71 584	1.94 569	1.92 558	1.17 524	0.35 518	0.35 537	0.37 517	0.31 507	0.32 474	0.32 486
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
FACV-RUCA	0.43 277	0.28 391	0.47 287	0.45 378	0.33 422	0.58 329	0.34 242	0.82 316	0.73 281	0.57 201	0.84 297	0.47 193	0.50 302	0.54 192	0.39 295	0.22 400	0.15 345	0.35 507	0.16 250	0.28 449	0.21 393

UGAM	0.52 382	0.22 258	0.46 275	0.45 378	0.25 230	0.41 230	0.52 451	0.62 180	1.16 494	0.76 324	1.13 435	1.32 505	0.57 340	1.00 473	0.53 385	0.17 268	0.14 315	0.25 434	0.21 405	0.15 187	0.13 167

fast-acv-ft	0.64 443	0.30 412	0.73 451	0.45 378	0.34 431	1.17 514	0.49 428	0.86 329	0.98 432	1.02 475	1.36 486	1.29 497	0.85 480	0.76 383	0.81 459	0.21 374	0.23 468	0.23 404	0.23 439	0.21 364	0.20 375

DCRE	0.37 206	0.18 107	0.46 275	0.45 378	0.32 411	0.42 237	0.37 303	0.63 188	0.51 190	0.47 169	0.94 345	0.56 231	0.36 219	0.52 176	0.32 204	0.14 109	0.13 281	0.15 139	0.14 191	0.14 137	0.13 167

HBP-ISP	0.59 434	0.45 491	0.43 234	0.45 378	0.33 422	0.70 398	0.28 146	1.11 433	1.00 443	0.83 374	1.18 455	0.65 298	0.68 411	0.88 436	0.52 382	0.35 518	0.38 542	0.47 538	0.41 537	0.38 506	0.31 482

BUS	0.45 294	0.25 341	0.43 234	0.45 378	0.28 329	0.70 398	0.34 242	0.94 362	0.76 299	0.75 317	0.80 275	0.65 298	0.49 291	0.64 302	0.51 375	0.20 357	0.14 315	0.22 382	0.19 357	0.18 290	0.18 319

RAFT_CTSACE	0.45 294	0.20 182	0.44 246	0.45 378	0.27 305	0.34 165	0.39 348	0.60 168	0.73 281	0.76 324	1.44 505	0.83 380	0.38 227	1.08 490	0.26 125	0.12 36	0.13 281	0.18 255	0.16 250	0.15 187	0.11 77

NINENet	0.50 366	0.29 403	0.51 345	0.45 378	0.32 411	0.70 398	0.34 242	1.10 427	0.88 377	0.80 340	0.94 345	0.65 298	0.49 291	0.73 366	0.51 375	0.22 400	0.20 440	0.25 434	0.18 327	0.22 386	0.21 393

BSDual-CNN	0.46 304	0.25 341	0.43 234	0.45 378	0.28 329	0.77 424	0.40 359	0.94 362	0.76 299	0.75 317	0.80 275	0.76 357	0.54 325	0.64 302	0.43 315	0.20 357	0.14 315	0.22 382	0.19 357	0.18 290	0.18 319

hknet	0.49 350	0.25 341	0.51 345	0.45 378	0.29 356	0.77 424	0.40 359	0.94 362	0.83 345	0.75 317	0.80 275	0.97 429	0.61 366	0.73 366	0.45 340	0.18 302	0.14 315	0.22 382	0.19 357	0.18 290	0.18 319

Sa-1000	0.48 332	0.24 316	0.41 202	0.45 378	0.25 230	0.59 342	0.34 242	0.81 314	0.93 411	0.82 362	1.50 512	0.53 219	0.45 273	0.92 454	0.30 187	0.15 173	0.12 212	0.21 367	0.19 357	0.15 187	0.13 167

CIPLG	0.41 260	0.21 219	0.63 402	0.45 378	0.33 422	0.52 286	0.33 229	0.65 202	0.60 218	0.82 362	0.96 358	0.46 190	0.32 178	0.55 197	0.44 331	0.16 226	0.12 212	0.15 139	0.14 191	0.13 92	0.14 211

IPLGR_C	0.40 249	0.21 219	0.64 407	0.45 378	0.33 422	0.52 286	0.34 242	0.66 211	0.62 220	0.82 362	0.92 341	0.45 182	0.32 178	0.52 176	0.46 350	0.17 268	0.12 212	0.15 139	0.14 191	0.13 92	0.14 211

ACRE	0.40 249	0.21 219	0.65 413	0.45 378	0.33 422	0.51 282	0.33 229	0.66 211	0.63 231	0.80 340	0.92 341	0.45 182	0.32 178	0.52 176	0.45 340	0.16 226	0.12 212	0.15 139	0.14 191	0.13 92	0.14 211

GwcNet-ADL	0.44 284	0.22 258	0.48 307	0.45 378	0.30 373	0.40 215	0.37 303	0.92 355	0.97 428	0.71 291	0.78 262	0.61 270	0.42 252	0.62 277	0.50 365	0.19 334	0.14 315	0.15 139	0.14 191	0.18 290	0.18 319

TestStereo	0.38 221	0.31 417	0.40 192	0.45 378	0.20 84	0.40 215	0.37 303	0.66 211	0.65 243	0.53 189	0.78 262	0.47 193	0.40 244	0.55 197	0.37 280	0.18 302	0.13 281	0.20 325	0.15 218	0.22 386	0.13 167

pcwnet_v2	0.58 427	0.28 391	0.84 477	0.45 378	0.35 438	0.61 350	0.35 266	1.27 506	1.21 504	0.99 462	1.27 471	0.72 332	0.58 349	0.67 328	0.48 361	0.27 460	0.21 450	0.24 421	0.23 439	0.29 453	0.29 465

UPFNet	0.53 388	0.24 316	0.51 345	0.45 378	0.38 459	0.84 453	0.49 428	0.99 381	0.75 291	0.87 400	0.88 326	0.86 391	0.64 389	0.80 400	0.71 441	0.20 357	0.20 440	0.20 325	0.20 382	0.19 324	0.15 235

ac_64	0.52 382	0.22 258	0.50 332	0.45 378	0.28 329	0.80 434	0.45 403	1.02 397	0.61 219	0.91 426	0.83 292	1.07 461	0.68 411	0.74 373	0.70 436	0.21 374	0.18 414	0.20 325	0.19 357	0.18 290	0.15 235

FADNet	0.61 439	0.51 506	1.10 509	0.45 378	0.44 496	0.65 382	0.41 374	1.19 471	1.05 465	0.70 284	0.84 297	0.98 433	0.66 402	0.82 406	0.50 365	0.29 478	0.30 513	0.27 467	0.30 499	0.46 527	0.35 503

AANet_RVC	0.57 420	0.32 421	0.54 362	0.45 378	0.27 305	0.57 323	0.48 422	1.00 385	1.28 521	0.86 392	1.33 484	0.87 397	0.58 349	1.07 487	0.75 448	0.18 302	0.12 212	0.15 139	0.13 160	0.18 290	0.18 319

testlalala_base	0.46 304	0.25 341	0.41 202	0.46 399	0.33 422	0.58 329	0.25 98	0.57 147	0.34 84	0.51 180	0.56 180	0.46 190	0.30 165	0.43 104	0.31 194	1.47 583	0.11 154	0.14 97	0.09 10	1.59 571	0.13 167

CRFU-Net	0.57 420	0.27 377	0.57 377	0.46 399	0.30 373	1.20 518	0.52 451	1.10 427	0.56 211	1.00 467	0.98 372	1.06 456	0.79 463	0.81 403	0.71 441	0.21 374	0.19 428	0.18 255	0.16 250	0.18 290	0.19 352

SA	0.44 284	0.25 341	0.46 275	0.46 399	0.24 198	0.43 240	0.36 288	0.75 287	0.96 425	0.59 205	1.03 395	0.48 198	0.52 309	0.94 467	0.32 204	0.16 226	0.12 212	0.21 367	0.19 357	0.15 187	0.13 167

AACVNet	0.50 366	0.23 279	0.49 319	0.46 399	0.29 356	0.52 286	0.38 325	0.90 348	0.55 205	0.81 353	1.03 395	1.00 437	0.70 428	0.83 414	0.54 390	0.21 374	0.18 414	0.24 421	0.18 327	0.23 403	0.20 375

GrayStereo	0.49 350	0.19 145	0.42 223	0.46 399	0.28 329	0.53 294	0.67 495	0.69 239	0.63 231	1.02 475	1.47 511	0.78 365	0.76 449	0.56 207	0.33 216	0.14 109	0.12 212	0.17 207	0.17 300	0.15 187	0.29 465

test-1	0.36 189	0.19 145	0.71 443	0.46 399	0.26 274	0.44 248	0.36 288	0.60 168	0.59 216	0.48 172	0.67 217	0.53 219	0.36 219	0.40 82	0.29 181	0.14 109	0.11 154	0.16 167	0.14 191	0.15 187	0.16 281

FINET	0.67 452	0.42 480	1.00 499	0.46 399	0.43 489	0.83 450	0.89 540	1.08 421	1.50 540	0.87 400	1.14 440	0.71 323	0.68 411	0.92 454	0.70 436	0.36 522	0.30 513	0.26 453	0.24 455	0.35 492	0.33 491

FADNet-RVC	0.60 437	0.53 517	1.14 514	0.46 399	0.39 465	0.61 350	0.39 348	1.12 439	0.87 372	0.70 284	0.84 297	1.04 450	0.55 331	0.94 467	0.69 433	0.26 450	0.25 485	0.28 475	0.28 491	0.31 468	0.31 482

StereoDRNet-Refined	0.58 427	0.32 421	0.54 362	0.46 399	0.30 373	0.96 474	0.40 359	1.00 385	0.94 418	1.12 504	1.08 417	0.96 427	0.67 405	0.90 444	0.89 488	0.17 268	0.13 281	0.22 382	0.21 405	0.20 340	0.19 352
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
FlowAnything_test	0.29 109	0.19 145	0.39 180	0.47 408	0.26 274	0.46 262	0.25 98	0.43 86	0.31 60	0.29 68	0.26 42	0.35 111	0.26 108	0.40 82	0.37 280	0.21 374	0.15 345	0.22 382	0.26 478	0.16 231	0.16 281

AIO-test2	0.39 237	0.21 219	0.41 202	0.47 408	0.25 230	0.45 257	0.35 266	0.77 297	1.27 519	0.36 110	0.87 318	0.37 124	0.30 165	0.47 141	0.27 143	0.15 173	0.13 281	0.21 367	0.23 439	0.15 187	0.13 167

ADLNet2	0.55 402	0.25 341	0.65 413	0.47 408	0.30 373	0.83 450	0.50 433	1.05 409	0.95 424	0.80 340	0.98 372	0.99 434	0.69 415	0.77 390	0.73 444	0.20 357	0.16 377	0.17 207	0.18 327	0.21 364	0.21 393

TRStereo	0.37 206	0.27 377	0.59 382	0.47 408	0.41 477	0.29 100	0.30 172	0.84 322	0.59 216	0.52 186	0.41 116	0.52 215	0.26 108	0.73 366	0.27 143	0.17 268	0.12 212	0.19 295	0.19 357	0.13 92	0.11 77

RAFT	0.45 294	0.22 258	0.45 258	0.47 408	0.26 274	0.54 300	0.47 414	0.66 211	0.58 215	0.80 340	0.82 286	0.94 422	0.57 340	0.75 379	0.34 231	0.17 268	0.15 345	0.22 382	0.20 382	0.16 231	0.12 124

EDNetEfficient	1.46 553	0.80 545	6.12 586	0.47 408	0.39 465	0.69 393	0.83 532	0.90 348	2.77 577	3.50 589	1.96 541	1.66 540	2.03 572	1.26 516	4.18 583	0.21 374	0.18 414	0.21 367	0.20 382	0.41 515	0.39 518

CVANet_RVC	0.57 420	0.33 429	0.44 246	0.47 408	0.32 411	0.67 389	0.61 484	1.05 409	0.93 411	0.85 385	1.04 401	1.01 441	0.73 439	0.83 414	0.52 382	0.29 478	0.19 428	0.27 467	0.25 464	0.31 468	0.21 393

AE-Stereo	0.34 155	0.21 219	0.42 223	0.48 415	0.31 395	0.48 270	0.35 266	0.61 174	0.62 220	0.32 91	0.55 177	0.52 215	0.27 119	0.47 141	0.29 181	0.13 68	0.13 281	0.18 255	0.16 250	0.15 187	0.12 124

LL-Strereo	0.57 420	0.27 377	0.68 428	0.48 415	0.34 431	0.39 211	0.48 422	0.94 362	0.97 428	0.83 374	0.78 262	1.10 470	1.18 531	1.33 523	0.49 363	0.17 268	0.14 315	0.22 382	0.19 357	0.16 231	0.17 301

CASS	0.45 294	0.27 377	0.42 223	0.48 415	0.22 129	0.61 350	0.34 242	0.97 376	0.62 220	0.71 291	0.85 307	0.61 270	0.55 331	0.57 220	0.41 306	0.29 478	0.16 377	0.22 382	0.18 327	0.22 386	0.28 457
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.48 332	0.77 543	0.50 332	0.48 415	0.31 395	0.41 230	0.34 242	0.70 254	0.92 405	0.65 247	0.60 192	0.58 244	0.43 258	0.63 288	0.41 306	0.32 499	0.15 345	0.66 557	0.19 357	0.36 497	0.21 393

DAS	0.51 373	0.25 341	0.60 387	0.48 415	0.31 395	0.58 329	0.41 374	0.83 319	0.97 428	0.89 414	1.12 428	0.70 319	0.75 446	0.82 406	0.43 315	0.17 268	0.13 281	0.18 255	0.15 218	0.20 340	0.18 319

SepStereo	0.51 373	0.25 341	0.60 387	0.48 415	0.31 395	0.58 329	0.41 374	0.83 319	0.97 428	0.89 414	1.12 428	0.70 319	0.75 446	0.93 460	0.43 315	0.17 268	0.13 281	0.18 255	0.15 218	0.20 340	0.18 319

PSMNet-ADL	0.48 332	0.27 377	0.40 192	0.48 415	0.30 373	0.68 391	0.37 303	0.90 348	0.80 327	0.61 217	0.80 275	0.92 418	0.62 372	0.72 360	0.63 418	0.23 417	0.18 414	0.18 255	0.20 382	0.22 386	0.20 375

CroCo-Stereo	0.26 79	0.22 258	0.36 133	0.48 415	0.22 129	0.20 9	0.29 156	0.51 119	0.44 162	0.28 61	0.23 26	0.42 165	0.26 108	0.29 9	0.26 125	0.15 173	0.13 281	0.13 64	0.11 95	0.16 231	0.12 124
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
ICVP	0.46 304	0.25 341	0.38 161	0.48 415	0.28 329	0.58 329	0.43 391	1.00 385	0.70 262	0.67 263	0.95 354	0.75 351	0.55 331	0.53 185	0.54 390	0.23 417	0.17 397	0.19 295	0.17 300	0.19 324	0.20 375
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.40 249	0.39 469	0.85 478	0.48 415	0.37 450	0.40 215	0.46 407	0.57 147	0.52 193	0.38 126	0.46 131	0.35 111	0.42 252	0.43 104	0.30 187	0.19 334	0.14 315	0.18 255	0.17 300	0.57 547	0.44 532

CroCo_RVC	0.40 249	0.39 469	0.85 478	0.48 415	0.37 450	0.40 215	0.46 407	0.57 147	0.52 193	0.38 126	0.46 131	0.35 111	0.42 252	0.43 104	0.30 187	0.19 334	0.14 315	0.18 255	0.17 300	0.57 547	0.44 532

EDNetEfficientorigin	9.93 598	1.15 564	175.16 623	0.48 415	0.36 443	1.04 492	0.68 500	1.24 498	2.69 576	3.17 586	2.50 556	2.30 558	2.07 573	1.76 551	2.21 562	0.20 357	0.18 414	0.24 421	0.19 357	0.51 536	0.50 549

AdaStereo	0.50 366	0.32 421	0.47 287	0.48 415	0.25 230	0.67 389	0.32 219	1.17 466	0.88 377	0.75 317	0.99 377	0.75 351	0.49 291	0.67 328	0.46 350	0.27 460	0.12 212	0.28 475	0.18 327	0.23 403	0.18 319
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NVstereo2D	0.60 437	0.30 412	0.75 460	0.48 415	0.43 489	0.89 459	0.48 422	1.05 409	1.15 493	0.66 260	0.86 310	0.88 402	0.70 428	0.99 470	0.65 423	0.32 499	0.15 345	0.28 475	0.20 382	0.40 509	0.36 505

SANet	1.07 527	0.41 478	1.06 504	0.48 415	0.30 373	1.41 533	0.94 545	1.42 533	3.36 583	1.58 540	2.43 554	2.33 560	1.70 561	1.34 525	1.07 514	0.28 471	0.24 477	0.26 453	0.23 439	0.34 487	0.30 474

GMStereo_Zeroshot	0.49 350	0.44 487	0.74 456	0.49 430	0.27 305	0.56 318	0.29 156	0.73 278	0.76 299	0.86 392	0.94 345	0.91 413	0.36 219	0.74 373	0.43 315	0.26 450	0.14 315	0.26 453	0.15 218	0.36 497	0.18 319

StereoVision	0.42 267	0.28 391	0.45 258	0.49 430	0.28 329	0.38 203	0.38 325	0.72 267	0.62 220	0.44 155	1.14 440	0.54 223	0.39 238	0.56 207	0.34 231	0.21 374	0.24 477	0.25 434	0.24 455	0.26 433	0.16 281

coex-ft	6.43 595	1.51 576	87.33 622	0.49 430	0.38 459	1.34 528	1.21 564	1.16 461	8.09 595	12.12 603	2.79 565	2.77 566	3.31 588	1.16 501	3.15 573	0.24 429	0.23 468	0.27 467	0.24 455	0.45 524	0.37 510

Wz-Net-TNSev	1.14 533	1.06 563	4.32 583	0.49 430	0.42 483	1.51 541	1.11 558	1.48 539	1.40 533	1.22 519	1.26 470	1.58 538	1.43 547	1.76 551	1.70 545	0.32 499	0.31 522	0.26 453	0.30 499	0.41 515	0.41 524

AASNet	0.53 388	0.25 341	0.52 350	0.49 430	0.32 411	0.74 412	0.40 359	1.50 542	0.86 363	0.86 392	0.92 341	0.64 285	0.59 356	0.59 255	0.79 454	0.23 417	0.19 428	0.20 325	0.16 250	0.21 364	0.19 352

GEStereo_RVC	0.55 402	0.29 403	0.63 402	0.49 430	0.31 395	0.70 398	0.54 460	1.22 486	0.92 405	0.82 362	0.85 307	0.85 386	0.63 378	0.90 444	0.65 423	0.24 429	0.16 377	0.19 295	0.16 250	0.21 364	0.22 411

psm_up	0.55 402	0.26 360	0.47 287	0.49 430	0.32 411	0.65 382	0.56 470	1.04 404	0.82 340	0.82 362	0.88 326	1.01 441	0.94 503	0.74 373	0.61 412	0.21 374	0.25 485	0.26 453	0.23 439	0.21 364	0.20 375

psmorigin	0.82 486	0.51 506	2.09 562	0.49 430	0.41 477	0.85 454	0.50 433	1.04 404	0.88 377	1.45 533	1.43 502	1.50 530	1.06 519	1.22 512	0.97 500	0.31 488	0.32 527	0.27 467	0.27 485	0.33 481	0.42 525

aanetorigin	0.83 493	0.56 520	1.87 559	0.49 430	0.38 459	0.56 318	0.66 493	0.70 254	1.00 443	2.42 572	2.02 544	1.31 500	1.18 531	0.93 460	1.13 523	0.20 357	0.18 414	0.20 325	0.19 357	0.27 445	0.30 474

FAT-Stereo	0.73 469	0.33 429	0.75 460	0.49 430	0.37 450	0.71 403	0.59 477	1.36 524	1.30 523	1.03 483	1.40 495	1.59 539	1.15 527	0.87 433	0.86 469	0.28 471	0.28 504	0.28 475	0.23 439	0.28 449	0.38 516

FADNet-RVC-Resample	0.56 413	0.33 429	1.16 515	0.49 430	0.34 431	0.71 403	0.43 391	1.01 394	0.93 411	0.82 362	0.87 318	0.74 349	0.67 405	0.73 366	0.45 340	0.18 302	0.18 414	0.26 453	0.27 485	0.26 433	0.27 450

ADCP+	1.06 525	0.35 440	1.51 551	0.49 430	0.51 520	1.45 538	0.55 464	1.25 502	1.03 455	1.16 508	1.15 446	1.10 470	1.07 521	1.56 539	6.75 593	0.19 334	0.16 377	0.23 404	0.21 405	0.28 449	0.21 393

DLCB_ROB	0.58 427	0.28 391	0.47 287	0.49 430	0.32 411	0.77 424	0.50 433	0.99 381	0.92 405	1.04 484	1.14 440	1.21 487	0.69 415	0.88 436	0.69 433	0.20 357	0.20 440	0.22 382	0.22 423	0.21 364	0.18 319

WCMA_ROB	1.14 533	0.36 445	0.76 465	0.49 430	0.44 496	1.23 522	0.67 495	1.11 433	1.23 507	2.84 580	3.95 585	3.28 574	1.83 566	1.25 515	0.99 504	0.44 537	0.34 535	0.34 505	0.37 523	0.41 515	0.40 521

AIO-test1	0.38 221	0.18 107	0.38 161	0.50 444	0.24 198	0.46 262	0.30 172	0.70 254	1.19 500	0.40 140	0.71 225	0.45 182	0.29 147	0.53 185	0.27 143	0.15 173	0.13 281	0.19 295	0.21 405	0.13 92	0.17 301

rvit_0105_6	0.38 221	0.28 391	0.64 407	0.50 444	0.30 373	0.39 211	0.38 325	0.51 119	0.67 249	0.40 140	0.45 126	0.50 207	0.41 250	0.54 192	0.36 264	0.27 460	0.26 491	0.24 421	0.21 405	0.22 386	0.16 281

rvit_0105_5	0.42 267	0.31 417	0.73 451	0.50 444	0.29 356	0.44 248	0.42 384	0.61 174	0.74 288	0.51 180	0.51 156	0.60 265	0.47 282	0.57 220	0.38 289	0.27 460	0.25 485	0.25 434	0.23 439	0.22 386	0.18 319

rvit_0105_4	0.41 260	0.29 403	0.71 443	0.50 444	0.29 356	0.41 230	0.41 374	0.55 140	0.73 281	0.45 158	0.48 139	0.55 228	0.44 268	0.57 220	0.36 264	0.28 471	0.26 491	0.25 434	0.22 423	0.23 403	0.18 319

CroCo-Stereo Lap2	0.28 98	0.24 316	0.39 180	0.50 444	0.29 356	0.20 9	0.31 198	0.49 109	0.38 129	0.24 34	0.27 48	0.46 190	0.31 173	0.39 75	0.30 187	0.14 109	0.15 345	0.16 167	0.13 160	0.16 231	0.15 235

Wz-Net-LNSev	0.71 463	0.51 506	1.36 543	0.50 444	0.41 477	1.15 510	0.69 505	1.21 478	1.07 478	1.02 475	1.12 428	1.08 463	0.87 485	0.89 442	0.89 488	0.24 429	0.22 458	0.21 367	0.19 357	0.26 433	0.26 440

Wz-Net-MNSev	0.76 472	0.40 474	1.34 538	0.50 444	0.40 470	1.44 537	0.83 532	1.15 454	1.16 494	1.25 523	1.20 460	1.13 480	0.81 468	1.16 501	1.00 507	0.22 400	0.19 428	0.24 421	0.23 439	0.28 449	0.26 440

IIG-Stereo	0.43 277	0.21 219	0.44 246	0.50 444	0.25 230	0.44 248	0.21 49	0.71 262	0.76 299	0.83 374	0.95 354	0.83 380	0.43 258	0.90 444	0.35 248	0.15 173	0.12 212	0.19 295	0.14 191	0.15 187	0.11 77

Anonymous3	0.46 304	0.34 434	0.86 483	0.50 444	0.37 450	0.81 439	0.50 433	0.72 267	0.65 243	0.51 180	0.65 205	0.45 182	0.45 273	0.64 302	0.38 289	0.24 429	0.24 477	0.22 382	0.21 405	0.23 403	0.23 418

HGLStereo	0.56 413	0.28 391	0.57 377	0.50 444	0.37 450	0.80 434	0.45 403	1.02 397	0.78 316	0.86 392	1.14 440	0.89 406	0.82 472	0.76 383	0.73 444	0.21 374	0.20 440	0.19 295	0.18 327	0.19 324	0.21 393

DMCA-RVC	0.51 373	0.30 412	0.59 382	0.50 444	0.32 411	0.54 300	0.38 325	0.86 329	0.68 254	0.94 442	0.86 310	0.91 413	0.68 411	0.70 350	0.59 405	0.23 417	0.18 414	0.31 492	0.23 439	0.26 433	0.19 352

ADCL	1.04 520	0.38 462	1.35 539	0.50 444	0.39 465	1.61 547	0.89 540	1.29 509	1.39 531	1.29 525	1.50 512	1.24 490	1.24 536	1.37 531	4.87 586	0.21 374	0.19 428	0.25 434	0.25 464	0.29 453	0.27 450

ADCRef	0.80 482	0.43 482	1.32 536	0.50 444	0.45 500	1.07 495	0.51 448	1.07 417	0.98 432	1.17 509	1.42 499	0.87 397	0.91 492	0.85 426	3.19 574	0.18 302	0.16 377	0.23 404	0.23 439	0.22 386	0.21 393

PA-Net	0.67 452	0.43 482	0.83 476	0.50 444	0.53 525	0.94 468	0.68 500	1.10 427	1.14 492	0.80 340	0.88 326	0.87 397	0.77 456	1.02 479	0.88 478	0.24 429	0.41 549	0.29 483	0.44 542	0.26 433	0.34 498
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DRN-Test	0.66 447	0.32 421	0.66 419	0.50 444	0.39 465	1.15 510	0.61 484	1.49 541	1.01 447	1.12 504	1.08 417	1.06 456	0.69 415	0.77 390	0.94 494	0.23 417	0.17 397	0.26 453	0.25 464	0.25 426	0.21 393

PWC_ROB	0.87 497	0.52 513	1.28 530	0.50 444	0.32 411	0.91 462	0.37 303	1.36 524	1.46 538	1.61 543	2.59 561	1.16 485	1.01 515	1.34 525	1.40 539	0.25 440	0.18 414	0.28 475	0.20 382	0.29 453	0.28 457

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 68	0.31 417	0.24 6	0.51 460	0.19 57	0.29 100	0.22 59	0.40 62	0.37 122	0.26 44	0.24 33	0.24 51	0.31 173	0.44 115	0.22 35	0.14 109	0.09 25	0.12 31	0.09 10	0.14 137	0.10 36

TestStereo1	0.43 277	0.23 279	0.41 202	0.51 460	0.24 198	0.34 165	0.40 359	0.77 297	0.90 393	0.68 269	0.96 358	0.48 198	0.46 278	0.91 451	0.32 204	0.16 226	0.13 281	0.18 255	0.15 218	0.14 137	0.13 167

RAFT+CT+SA	0.39 237	0.23 279	0.36 133	0.51 460	0.27 305	0.29 100	0.46 407	0.75 287	0.80 327	0.51 180	0.89 330	0.41 155	0.40 244	0.78 394	0.32 204	0.14 109	0.11 154	0.18 255	0.18 327	0.15 187	0.14 211

SA-5K	0.43 277	0.23 279	0.41 202	0.51 460	0.24 198	0.34 165	0.40 359	0.77 297	0.90 393	0.68 269	0.96 358	0.48 198	0.46 278	0.91 451	0.32 204	0.16 226	0.13 281	0.18 255	0.15 218	0.14 137	0.13 167

XX-TBD	0.32 138	0.53 517	0.26 20	0.51 460	0.20 84	0.37 190	0.24 90	0.40 62	0.73 281	0.54 193	0.69 220	0.31 83	0.25 91	0.32 24	0.27 143	0.16 226	0.10 60	0.12 31	0.09 10	0.13 92	0.11 77

sCroCo_RVC	0.35 171	0.28 391	0.69 434	0.51 460	0.39 465	0.41 230	0.31 198	0.49 109	0.45 171	0.31 78	0.48 139	0.38 132	0.32 178	0.46 134	0.32 204	0.21 374	0.22 458	0.19 295	0.19 357	0.21 364	0.20 375

RAFT + AFF	0.53 388	0.29 403	0.75 460	0.51 460	0.32 411	0.63 367	0.60 479	1.00 385	0.91 400	0.78 334	0.87 318	0.83 380	0.58 349	0.80 400	0.47 357	0.17 268	0.20 440	0.23 404	0.22 423	0.18 290	0.18 319

GwcNet	0.69 457	0.36 445	1.10 509	0.51 460	0.42 483	1.08 499	0.50 433	1.21 478	1.16 494	1.00 467	1.37 489	1.06 456	0.79 463	0.92 454	0.94 494	0.25 440	0.24 477	0.24 421	0.22 423	0.23 403	0.26 440

GANet	0.70 459	0.37 452	0.55 367	0.51 460	0.34 431	0.94 468	0.96 547	1.08 421	0.94 418	1.04 484	1.98 542	1.13 480	0.88 489	1.12 497	0.66 426	0.25 440	0.26 491	0.27 467	0.22 423	0.31 468	0.22 411

TDLM	0.57 420	0.33 429	0.49 319	0.51 460	0.30 373	0.66 385	0.73 520	1.03 401	1.01 447	0.82 362	1.10 423	0.84 384	0.70 428	0.86 431	0.58 400	0.28 471	0.17 397	0.25 434	0.22 423	0.26 433	0.19 352

StereoDRNet	0.64 443	0.33 429	0.68 428	0.51 460	0.43 489	1.03 488	0.53 456	1.47 538	0.99 437	1.10 501	0.87 318	1.07 461	0.71 432	0.82 406	0.88 478	0.23 417	0.19 428	0.25 434	0.23 439	0.27 445	0.19 352

NaN_ROB	0.69 457	0.44 487	0.69 434	0.51 460	0.33 422	0.97 476	1.06 554	1.22 486	1.19 500	1.24 522	0.96 358	1.08 463	0.78 461	1.20 506	0.67 429	0.24 429	0.30 513	0.23 404	0.24 455	0.23 403	0.25 434

zh-mn7	1.08 529	0.65 532	4.00 580	0.52 472	0.38 459	1.16 513	0.62 486	1.15 454	1.77 555	1.74 551	2.31 548	1.17 486	0.91 492	2.10 565	1.77 549	0.24 429	0.21 450	0.22 382	0.22 423	0.25 426	0.28 457

w-ln-seven-2	0.76 472	0.43 482	2.32 566	0.52 472	0.38 459	0.90 461	0.65 491	1.11 433	1.12 488	1.19 513	1.28 473	1.09 466	0.99 511	1.07 487	0.87 475	0.20 357	0.19 428	0.23 404	0.22 423	0.26 433	0.22 411

YMNet	0.66 447	0.38 462	0.90 488	0.52 472	0.46 507	1.08 499	0.49 428	1.00 385	0.77 306	1.18 511	1.29 477	1.12 474	0.74 441	0.85 426	0.86 469	0.27 460	0.31 522	0.25 434	0.25 464	0.24 416	0.23 418

YMNet_1	0.66 447	0.38 462	0.90 488	0.52 472	0.46 507	1.08 499	0.49 428	1.00 385	0.77 306	1.18 511	1.29 477	1.12 474	0.74 441	0.85 426	0.86 469	0.27 460	0.31 522	0.25 434	0.25 464	0.24 416	0.23 418

rvit_stereo_ft	0.33 149	0.25 341	0.47 287	0.52 472	0.32 411	0.33 154	0.47 414	0.49 109	0.50 188	0.34 99	0.41 116	0.41 155	0.32 178	0.48 152	0.34 231	0.22 400	0.14 315	0.19 295	0.18 327	0.19 324	0.14 211

test_5	0.43 277	0.24 316	0.43 234	0.52 472	0.28 329	0.28 88	0.42 384	0.72 267	0.82 340	0.62 219	0.91 337	0.72 332	0.55 331	0.79 399	0.35 248	0.14 109	0.11 154	0.18 255	0.18 327	0.18 290	0.16 281

OMP-Stereo	0.42 267	0.22 258	0.46 275	0.52 472	0.24 198	0.36 183	0.25 98	0.71 262	0.78 316	0.77 330	0.64 202	0.89 406	0.39 238	0.91 451	0.35 248	0.15 173	0.12 212	0.20 325	0.15 218	0.15 187	0.12 124

edge stereo	0.76 472	0.38 462	0.74 456	0.52 472	0.43 489	0.80 434	0.53 456	1.28 508	1.06 472	1.28 524	1.38 494	1.81 544	1.11 524	1.08 490	0.85 468	0.33 507	0.32 527	0.41 529	0.28 491	0.32 474	0.36 505

RTSC	0.87 497	0.48 494	1.23 526	0.52 472	0.37 450	1.13 507	0.50 433	1.34 518	1.79 556	1.51 537	1.24 466	1.12 474	0.81 468	1.62 543	2.16 561	0.25 440	0.19 428	0.23 404	0.24 455	0.30 462	0.31 482

XPNet_ROB	0.70 459	0.35 440	0.68 428	0.52 472	0.40 470	0.79 431	0.85 538	1.16 461	0.94 418	1.33 528	1.15 446	1.38 516	0.83 477	1.03 481	0.90 490	0.32 499	0.25 485	0.26 453	0.24 455	0.31 468	0.28 457

z-mn7	1.00 514	0.50 502	1.70 555	0.53 482	0.36 443	1.75 555	0.71 516	1.22 486	2.28 568	0.96 450	2.54 557	1.42 521	0.95 506	2.19 570	1.54 541	0.22 400	0.19 428	0.21 367	0.20 382	0.27 445	0.25 434

rvit_stereo_0075_2	0.47 320	0.37 452	0.70 438	0.53 482	0.46 507	0.43 240	0.36 288	0.81 314	0.67 249	0.55 195	0.74 239	0.59 259	0.43 258	0.63 288	0.43 315	0.32 499	0.23 468	0.35 507	0.25 464	0.30 462	0.25 434

HCRNet	0.44 284	0.34 434	0.41 202	0.53 482	0.26 274	0.53 294	0.29 156	0.83 319	0.63 231	0.71 291	0.81 282	0.77 363	0.50 302	0.66 317	0.36 264	0.24 429	0.16 377	0.24 421	0.20 382	0.21 364	0.18 319

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 452	0.81 546	0.73 451	0.53 482	0.37 450	1.40 531	0.53 456	1.04 404	0.79 325	0.88 410	0.94 345	0.95 424	0.53 313	0.93 460	0.58 400	0.39 528	0.30 513	0.57 553	0.31 507	0.53 541	0.30 474

ADCMid	1.14 533	0.52 513	2.23 565	0.53 482	0.43 489	1.07 495	0.75 522	1.23 491	1.05 465	2.15 565	1.44 505	1.50 530	1.43 547	1.56 539	5.01 587	0.26 450	0.24 477	0.29 483	0.31 507	0.37 502	0.33 491

RYNet	0.72 467	0.35 440	0.64 407	0.53 482	0.67 545	1.31 527	0.67 495	1.20 476	1.18 498	1.05 486	0.87 318	1.27 494	0.93 502	0.93 460	1.27 532	0.22 400	0.16 377	0.26 453	0.23 439	0.40 509	0.39 518

DPSNet	0.99 513	0.42 480	1.88 560	0.53 482	0.41 477	1.59 546	1.26 568	2.21 572	1.43 534	1.10 501	1.11 424	1.46 524	1.95 570	1.34 525	1.26 530	0.34 513	0.25 485	0.25 434	0.21 405	0.46 527	0.37 510

MultiAttention	3.58 584	0.24 316	0.62 392	0.54 489	0.34 431	22.90 606	2.72 597	1.60 553	1.13 489	0.80 340	1.81 533	1.14 483	0.43 258	35.29 615	0.61 412	0.17 268	0.12 212	0.23 404	0.23 439	0.34 487	0.29 465

MSAF-DinoV2	1.04 520	0.38 462	1.32 536	0.54 489	0.29 356	0.89 459	0.72 518	1.52 548	1.24 509	1.05 486	1.41 497	2.98 567	1.49 550	2.74 579	2.83 572	0.22 400	0.14 315	0.20 325	0.22 423	0.32 474	0.32 486

w-ln-seven	0.96 510	0.48 494	2.41 568	0.54 489	0.50 516	1.41 533	0.70 510	1.67 559	1.81 557	1.49 534	1.50 512	1.26 492	0.87 485	1.15 499	1.80 553	0.23 417	0.21 450	0.25 434	0.25 464	0.31 468	0.26 440

rvit_0105_3	0.47 320	0.34 434	0.77 470	0.54 489	0.31 395	0.49 275	0.47 414	0.63 188	0.79 325	0.65 247	0.59 190	0.64 285	0.50 302	0.65 309	0.39 295	0.29 478	0.27 500	0.29 483	0.28 491	0.21 364	0.20 375

ccnet	0.82 486	0.57 522	0.75 460	0.54 489	0.59 539	1.09 502	0.66 493	1.38 527	0.94 418	1.12 504	1.44 505	1.29 497	0.92 497	0.95 469	1.24 528	0.49 546	0.42 551	0.50 548	0.47 549	0.51 536	0.46 537

ADCPNet	1.03 519	0.48 494	2.70 570	0.54 489	0.42 483	1.40 531	0.75 522	1.13 441	1.07 478	1.22 519	1.42 499	1.68 541	1.09 522	1.36 530	3.45 578	0.30 485	0.28 504	0.29 483	0.32 513	0.37 502	0.35 503

LALA_ROB	0.74 470	0.43 482	0.69 434	0.54 489	0.40 470	1.01 483	0.95 546	1.21 478	1.07 478	1.22 519	1.12 428	1.56 536	0.79 463	1.04 483	0.86 469	0.33 507	0.22 458	0.35 507	0.30 499	0.35 492	0.31 482

SACVNet	0.58 427	0.34 434	0.55 367	0.55 496	0.36 443	0.63 367	0.48 422	1.13 441	0.77 306	1.02 475	1.06 411	1.02 446	0.74 441	0.90 444	0.51 375	0.27 460	0.21 450	0.25 434	0.24 455	0.29 453	0.36 505

XX-Stereo	0.37 206	0.17 80	0.45 258	0.55 496	0.36 443	0.38 203	0.20 29	0.60 168	0.30 55	0.46 164	1.30 480	0.73 343	0.26 108	0.56 207	0.26 125	0.16 226	0.11 154	0.17 207	0.16 250	0.14 137	0.10 36

FBW_ROB	0.88 499	0.50 502	0.85 478	0.55 496	0.40 470	1.17 514	0.78 526	1.50 542	1.37 528	1.33 528	1.27 471	1.48 528	1.00 514	2.57 578	0.98 503	0.25 440	0.32 527	0.45 534	0.30 499	0.34 487	0.28 457

ISRNet	0.56 413	0.24 316	0.66 419	0.56 499	0.36 443	0.44 248	0.25 98	0.82 316	0.84 350	1.07 493	1.25 468	0.91 413	0.60 360	0.66 317	0.58 400	0.35 518	0.26 491	0.36 512	0.33 516	0.30 462	0.42 525

Wz-Net-SNSev	0.91 505	0.73 538	2.13 563	0.56 499	0.45 500	0.95 471	1.13 559	1.34 518	1.24 509	1.02 475	1.30 480	1.46 524	0.86 482	1.81 553	1.50 540	0.25 440	0.23 468	0.25 434	0.26 478	0.32 474	0.29 465

APVNet	0.71 463	0.37 452	0.89 487	0.56 499	0.45 500	1.18 516	0.68 500	1.41 532	0.85 358	0.81 353	1.15 446	1.04 450	0.81 468	1.10 494	1.17 524	0.26 450	0.28 504	0.32 498	0.31 507	0.29 453	0.30 474

S-Stereo	0.74 470	0.35 440	0.96 494	0.56 499	0.45 500	0.82 447	0.60 479	1.24 498	1.60 550	0.96 450	1.41 497	1.12 474	0.94 503	0.80 400	1.04 512	0.26 450	0.31 522	0.28 475	0.25 464	0.32 474	0.47 542

ETE_ROB	0.70 459	0.49 498	0.73 451	0.56 499	0.36 443	0.79 431	0.87 539	1.14 450	0.93 411	1.19 513	1.18 455	1.39 517	0.82 472	0.99 470	0.80 456	0.26 450	0.21 450	0.31 492	0.26 478	0.33 481	0.34 498

PSMNet_ROB	0.64 443	0.37 452	0.65 413	0.56 499	0.42 483	0.97 476	0.83 532	1.21 478	0.92 405	0.79 338	1.02 391	1.08 463	0.63 378	0.82 406	0.91 492	0.29 478	0.20 440	0.31 492	0.31 507	0.26 433	0.23 418

zh-sn7	1.09 530	0.75 540	3.23 574	0.57 505	0.42 483	1.11 503	0.89 540	1.19 471	1.27 519	1.41 532	1.98 542	1.25 491	1.47 549	1.99 562	2.62 569	0.26 450	0.26 491	0.26 453	0.27 485	0.35 492	0.30 474

AnyNet_C32	1.16 537	0.62 530	2.40 567	0.57 505	0.55 530	1.41 533	1.34 573	1.18 469	1.24 509	1.49 534	1.42 499	1.39 517	1.20 535	1.55 537	4.82 585	0.29 478	0.28 504	0.29 483	0.34 518	0.38 506	0.42 525

NLCSM	0.82 486	0.52 513	1.19 521	0.58 507	0.73 551	0.92 466	0.78 526	1.75 563	0.87 372	0.92 434	1.86 537	1.40 519	0.74 441	1.52 535	1.09 516	0.27 460	0.23 468	0.26 453	0.30 499	0.26 433	0.28 457

rvit_105_1	0.54 400	0.40 474	0.76 465	0.58 507	0.37 450	0.59 342	0.68 500	0.70 254	0.94 418	0.82 362	0.69 220	0.73 343	0.58 349	0.78 394	0.54 390	0.32 499	0.29 509	0.31 492	0.34 518	0.23 403	0.20 375

LMCR-Stereo	0.53 388	0.30 412	0.53 358	0.58 507	0.30 373	0.83 450	0.36 288	1.19 471	0.76 299	0.88 410	1.04 401	0.56 231	0.62 372	0.82 406	0.67 429	0.19 334	0.15 345	0.19 295	0.14 191	0.23 403	0.17 301

DGSMNet	0.76 472	0.55 519	1.29 532	0.58 507	0.62 542	0.94 468	0.70 510	1.26 504	1.11 485	0.83 374	1.24 466	1.00 437	0.71 432	1.03 481	0.81 459	0.34 513	0.29 509	0.41 529	0.40 532	0.57 547	0.55 554

CC-Net-ROB	0.82 486	0.96 557	0.85 478	0.58 507	0.45 500	1.27 525	0.70 510	1.17 466	1.02 450	0.83 374	1.23 465	0.90 411	0.77 456	1.06 484	0.69 433	0.46 540	0.34 535	1.71 575	0.38 526	0.59 550	0.36 505

TCMNet	0.66 447	0.39 469	0.98 497	0.59 512	0.61 541	0.96 474	0.55 464	1.05 409	0.90 393	0.84 381	1.14 440	0.89 406	0.65 395	0.85 426	1.01 508	0.26 450	0.26 491	0.31 492	0.28 491	0.32 474	0.29 465

stereogan	0.80 482	0.31 417	0.71 443	0.59 512	0.50 516	1.72 554	0.48 422	1.35 521	1.37 528	1.00 467	1.46 510	1.56 536	0.95 506	1.29 519	0.84 464	0.28 471	0.29 509	0.29 483	0.25 464	0.38 506	0.38 516

SHD	0.93 508	0.50 502	1.18 520	0.59 512	0.46 507	0.97 476	0.48 422	1.70 561	2.15 564	1.58 540	1.37 489	1.42 521	1.19 533	1.31 521	1.60 543	0.31 488	0.26 491	0.32 498	0.33 516	0.40 509	0.42 525

ADCS	1.51 555	0.61 527	3.42 575	0.59 512	0.51 520	1.27 525	1.08 557	1.59 552	1.81 557	1.91 559	1.66 524	1.51 533	1.42 546	1.94 560	8.60 595	0.33 507	0.32 527	0.33 503	0.36 522	0.44 520	0.42 525

DANet	0.71 463	0.45 491	0.91 490	0.59 512	0.40 470	0.81 439	0.40 359	0.97 376	0.84 350	1.20 517	1.22 461	1.33 508	0.88 489	1.16 501	1.24 528	0.27 460	0.23 468	0.31 492	0.25 464	0.35 492	0.32 486
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MSMD_ROB	1.21 540	0.49 498	0.62 392	0.59 512	0.50 516	1.62 549	0.67 495	1.23 491	1.24 509	2.45 573	3.77 579	3.09 571	2.98 586	1.32 522	0.81 459	0.45 538	0.41 549	0.49 546	0.51 558	0.47 530	0.44 532

Nwc_Net	0.78 478	0.38 462	0.73 451	0.60 518	0.55 530	1.05 493	0.55 464	1.67 559	1.05 465	0.88 410	1.86 537	1.40 519	1.09 522	1.10 494	0.87 475	0.30 485	0.25 485	0.36 512	0.38 526	0.29 453	0.29 465

CSAN	0.83 493	0.49 498	0.77 470	0.60 518	0.41 477	1.14 508	1.06 554	1.19 471	1.46 538	1.32 526	1.43 502	1.37 515	1.19 533	1.27 518	0.86 469	0.39 528	0.31 522	0.36 512	0.37 523	0.35 492	0.34 498

FC-DCNN v2	1.65 561	0.51 506	0.65 413	0.61 520	0.49 514	1.61 547	0.70 510	1.75 563	1.56 546	4.74 597	4.91 594	6.46 595	3.31 588	1.91 557	1.11 518	0.46 540	0.42 551	0.47 538	0.46 543	0.48 531	0.46 537

NCC-stereo	0.78 478	0.40 474	0.76 465	0.61 520	0.67 545	0.81 439	0.69 505	1.54 550	1.11 485	0.90 421	1.36 486	1.33 508	1.16 528	1.19 504	0.88 478	0.31 488	0.30 513	0.37 517	0.48 551	0.33 481	0.33 491

Abc-Net	0.78 478	0.40 474	0.76 465	0.61 520	0.67 545	0.81 439	0.69 505	1.54 550	1.11 485	0.90 421	1.36 486	1.33 508	1.16 528	1.19 504	0.88 478	0.31 488	0.30 513	0.37 517	0.48 551	0.33 481	0.33 491
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FC-DCNN	1.59 557	0.51 506	0.66 419	0.61 520	0.49 514	1.56 544	0.70 510	1.66 558	1.53 542	4.64 594	4.62 592	5.85 591	3.34 590	1.84 555	1.11 518	0.46 540	0.42 551	0.47 538	0.46 543	0.48 531	0.46 537

WZ-Net	1.19 539	0.59 524	4.07 581	0.62 524	0.51 520	1.34 528	1.31 572	1.32 514	1.74 554	1.53 539	1.65 522	1.74 543	1.28 540	2.25 572	2.01 558	0.27 460	0.21 450	0.23 404	0.25 464	0.40 509	0.39 518

MDST_ROB	0.91 505	0.27 377	0.85 478	0.63 525	0.41 477	2.53 566	0.71 516	1.60 553	1.13 489	2.83 579	1.73 528	0.97 429	0.69 415	1.61 542	0.73 444	0.25 440	0.22 458	0.32 498	0.28 491	0.25 426	0.24 426

Syn2CoEx	0.71 463	0.51 506	0.95 492	0.64 526	0.45 500	0.91 462	0.53 456	1.48 539	1.13 489	0.93 439	1.35 485	1.02 446	0.99 511	0.92 454	0.80 456	0.30 485	0.27 500	0.28 475	0.24 455	0.23 403	0.24 426

AF-Net	0.81 485	0.39 469	0.68 428	0.64 526	0.54 528	0.91 462	0.51 448	1.61 555	1.31 524	0.96 450	2.02 544	1.46 524	1.26 539	1.11 496	0.99 504	0.32 499	0.24 477	0.39 522	0.27 485	0.30 462	0.25 434

G-Net	0.95 509	0.46 493	1.04 502	0.64 526	0.48 512	2.12 562	0.64 490	1.01 394	0.87 372	1.75 552	2.82 568	1.30 499	1.64 560	1.06 484	0.96 499	0.36 522	0.29 509	0.35 507	0.25 464	0.45 524	0.42 525

AnyNet_C01	1.56 556	1.05 562	7.45 588	0.64 526	0.54 528	1.99 560	1.38 575	1.43 535	1.36 526	1.63 546	1.92 539	1.84 546	1.33 542	2.40 574	4.03 580	0.33 507	0.32 527	0.32 498	0.34 518	0.44 520	0.45 536

NCCL2	0.72 467	0.41 478	0.65 413	0.64 526	0.44 496	0.98 480	1.20 562	1.11 433	1.00 443	0.98 460	0.96 358	1.49 529	0.87 485	0.90 444	0.79 454	0.31 488	0.26 491	0.39 522	0.39 530	0.32 474	0.32 486

RGC	0.79 481	0.59 524	0.71 443	0.65 531	0.65 544	0.92 466	0.58 474	1.29 509	1.05 465	1.07 493	1.45 508	1.47 527	1.03 516	1.21 510	0.88 478	0.32 499	0.30 513	0.48 543	0.40 532	0.37 502	0.37 510

RTS	1.98 567	0.96 557	11.36 593	0.65 531	0.57 536	2.77 572	1.40 576	1.39 528	2.26 566	1.89 556	2.56 558	1.32 505	1.25 537	5.20 592	4.05 581	0.31 488	0.22 458	0.29 483	0.29 497	0.40 509	0.37 510

RTSA	1.98 567	0.96 557	11.36 593	0.65 531	0.57 536	2.77 572	1.40 576	1.39 528	2.26 566	1.89 556	2.56 558	1.32 505	1.25 537	5.20 592	4.05 581	0.31 488	0.22 458	0.29 483	0.29 497	0.40 509	0.37 510

RP	0.76 472	0.36 445	0.63 402	0.66 534	0.58 538	0.80 434	0.55 464	1.14 450	1.22 506	0.97 455	1.65 522	1.43 523	1.32 541	1.01 474	0.84 464	0.33 507	0.30 513	0.36 512	0.30 499	0.34 487	0.34 498

MANE	4.13 588	0.51 506	0.64 407	0.66 534	0.56 533	6.89 594	0.99 550	7.55 598	12.04 598	6.68 600	8.57 601	10.69 600	9.45 599	7.59 599	6.39 591	0.49 546	0.43 556	0.48 543	0.98 580	0.49 533	0.48 545

GANetREF_RVC	0.80 482	0.75 540	0.86 483	0.66 534	0.42 483	1.15 510	0.98 548	1.14 450	1.19 500	1.01 472	1.02 391	1.10 470	0.90 491	1.15 499	0.76 449	0.48 544	0.39 546	0.57 553	0.38 526	0.63 551	0.46 537
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
MFN_U_SF_RVC	1.09 530	0.59 524	1.97 561	0.67 537	0.44 496	1.93 559	0.60 479	1.85 565	1.36 526	1.61 543	1.54 517	1.95 552	1.37 543	1.64 546	1.73 546	0.40 532	0.37 540	0.45 534	0.48 551	0.44 520	0.44 532

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 518	0.57 522	1.51 551	0.67 537	0.50 516	2.57 567	1.66 583	1.20 476	1.43 534	1.38 530	1.57 519	1.33 508	0.92 497	1.64 546	0.88 478	0.37 525	0.39 546	0.46 537	0.60 563	0.41 515	0.40 521

XQC	0.89 501	0.65 532	1.31 534	0.67 537	0.52 524	1.22 520	0.68 500	1.26 504	1.52 541	1.14 507	1.11 424	1.28 496	1.04 518	1.40 533	1.77 549	0.38 526	0.24 477	0.37 517	0.31 507	0.53 541	0.47 542

DeepPrunerF	0.89 501	0.52 513	3.43 576	0.68 540	0.81 552	0.72 410	0.72 518	1.22 486	1.99 562	0.93 439	1.01 382	0.87 397	0.86 482	1.08 490	0.95 497	0.34 513	0.28 504	0.43 531	0.39 530	0.30 462	0.32 486

ELAS	1.63 560	0.61 527	0.95 492	0.68 540	0.55 530	3.01 581	1.55 581	2.39 574	2.33 571	3.64 590	3.89 583	2.75 565	2.90 585	2.15 568	2.27 567	0.52 550	0.45 559	0.50 548	0.48 551	0.54 543	0.52 551
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PASM	0.90 504	0.64 531	1.69 553	0.69 542	0.69 548	0.78 428	0.84 535	1.03 401	1.26 518	1.19 513	1.15 446	1.31 500	0.98 510	1.24 514	1.03 509	0.52 550	0.56 566	0.59 556	0.66 565	0.56 545	0.54 553

GASNet	0.67 452	0.72 537	0.96 494	0.70 543	0.48 512	0.62 358	0.47 414	1.08 421	1.03 455	0.94 442	0.82 286	0.93 420	0.83 477	1.33 523	0.80 456	0.31 488	0.22 458	0.29 483	0.28 491	0.44 520	0.24 426

LSM	4.74 592	0.77 543	10.16 591	0.70 543	56.56 616	1.02 485	1.00 552	1.24 498	1.62 551	2.04 561	2.34 551	1.33 508	1.17 530	1.38 532	1.09 516	0.33 507	0.49 562	0.39 522	0.46 543	0.51 536	10.09 604

ELAS_RVC	1.60 558	0.61 527	1.01 501	0.70 543	0.56 533	2.00 561	1.89 590	1.96 567	2.65 575	3.33 588	3.26 571	3.03 568	3.41 591	2.49 576	2.09 560	0.52 550	0.45 559	0.50 548	0.48 551	0.54 543	0.52 551
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet-Init1	15.13 602	0.82 549	50.86 620	0.72 546	0.53 525	38.10 615	7.03 601	11.83 603	14.25 603	29.78 619	30.17 619	48.21 622	22.64 613	26.78 613	18.11 604	0.42 536	0.38 542	0.47 538	0.46 543	0.51 536	0.48 545

FCDSN-DC	1.39 551	0.56 520	0.65 413	0.74 547	0.59 539	1.38 530	0.63 487	1.35 521	1.39 531	3.26 587	4.50 591	4.61 582	2.63 581	1.58 541	1.03 509	0.46 540	0.42 551	0.48 543	0.47 549	0.50 535	0.50 549
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PVD	1.28 545	0.67 535	1.28 530	0.74 547	0.62 542	1.50 540	0.84 535	1.99 568	2.96 578	2.18 566	2.36 553	1.85 548	1.95 570	1.92 558	1.94 556	0.39 528	0.36 539	0.49 546	0.37 523	0.51 536	0.64 556

PWCDC_ROB	0.89 501	0.49 498	0.80 474	0.74 547	0.40 470	1.03 488	0.39 348	1.33 516	2.35 572	1.02 475	3.77 579	0.81 378	0.92 497	1.20 506	0.90 490	0.34 513	0.22 458	0.24 421	0.20 382	0.34 487	0.29 465

Consistency-Raft	1.01 515	0.81 546	1.24 527	0.84 550	0.97 560	0.81 439	0.84 535	1.30 512	1.59 547	1.05 486	1.68 527	1.12 474	0.91 492	0.92 454	1.11 518	0.65 558	0.74 574	0.79 561	0.90 576	1.06 566	0.79 563

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 546	0.87 551	1.76 557	0.86 551	0.56 533	4.29 588	1.79 588	1.50 542	1.98 561	1.61 543	1.85 536	1.84 546	1.41 545	1.89 556	1.36 535	0.48 544	0.40 548	0.56 552	0.57 561	0.69 554	0.48 545

NVStereoNet_ROB	1.24 542	0.90 553	1.13 513	0.86 551	0.88 553	1.11 503	0.99 550	1.42 533	1.53 542	1.59 542	2.48 555	2.24 557	1.53 551	1.96 561	1.30 533	0.76 563	0.70 571	0.78 560	1.00 581	0.71 556	0.88 567
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
testlalala2	0.36 189	0.18 107	0.45 258	0.89 553	0.53 525	0.44 248	0.26 111	0.61 174	0.49 184	0.68 269	0.56 180	0.44 180	0.24 82	0.34 42	0.31 194	0.15 173	0.12 212	0.14 97	0.10 61	0.13 92	0.13 167

anonymity	0.97 511	0.89 552	1.05 503	0.92 554	1.03 565	0.97 476	0.81 531	1.29 509	0.91 400	1.07 493	0.98 372	1.00 437	0.95 506	1.02 479	0.92 493	0.96 568	0.95 590	0.90 564	0.91 579	0.92 560	0.94 569

SGM+DAISY	1.35 548	0.94 556	1.25 528	0.96 555	1.00 563	1.52 542	1.02 553	1.34 518	1.21 504	2.64 575	2.65 563	2.44 561	1.56 554	1.64 546	1.26 530	0.97 570	0.95 590	0.90 564	0.90 576	0.94 561	0.96 572

MFMNet_re	1.14 533	0.97 560	1.19 521	0.99 556	0.95 558	1.25 524	1.22 565	1.39 528	1.55 544	1.69 550	1.67 526	1.21 487	1.53 551	1.12 497	0.99 504	0.87 567	0.75 578	0.79 561	0.75 569	0.90 558	0.94 569

PDISCO_ROB	0.91 505	0.48 494	1.06 504	0.99 556	0.97 560	1.67 552	0.63 487	1.64 557	1.59 547	1.06 490	1.18 455	1.31 500	0.79 463	1.55 537	0.97 500	0.49 546	0.22 458	0.45 534	0.40 532	0.45 524	0.37 510

UDG	0.88 499	0.82 549	0.67 423	1.00 558	0.96 559	1.02 485	0.57 473	1.13 441	0.99 437	0.90 421	0.97 371	1.31 500	0.99 511	0.85 426	0.84 464	0.54 555	0.32 527	1.77 576	0.40 532	0.94 561	0.66 557

PSMNet-RUCA	0.76 472	0.75 540	1.08 508	1.01 559	0.90 554	0.69 393	0.50 433	1.11 433	1.03 455	0.78 334	1.11 424	0.80 375	0.72 436	0.88 436	0.63 418	0.53 554	0.27 500	0.76 559	0.46 543	0.66 553	0.47 542

SPS-STEREO	1.25 543	0.93 554	1.06 504	1.04 560	1.03 565	1.41 533	0.91 544	1.51 545	1.19 500	2.09 563	1.83 534	1.94 551	1.39 544	1.62 543	1.39 538	0.97 570	0.94 589	0.90 564	0.89 575	0.96 563	0.96 572
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SAMSARA	1.07 527	0.65 532	1.19 521	1.06 561	0.90 554	1.76 556	1.76 587	1.46 537	1.44 536	1.51 537	1.16 451	2.00 553	1.14 526	1.48 534	1.31 534	0.39 528	0.44 558	0.35 507	0.38 526	0.49 533	0.49 548

SQANet	0.82 486	0.74 539	0.67 423	1.13 562	0.98 562	1.11 503	0.47 414	1.07 417	0.83 345	0.91 426	1.05 405	1.03 448	0.74 441	1.01 474	0.64 421	0.61 557	0.24 477	1.03 567	0.35 521	1.18 568	0.58 555

JetBlue	2.78 577	1.26 567	7.04 587	1.16 563	1.48 572	8.00 596	6.02 600	2.60 576	1.92 560	2.12 564	2.64 562	3.34 576	3.05 587	6.49 595	3.39 576	0.78 564	0.76 579	0.75 558	0.76 570	0.97 564	1.18 584

DDUNet	1.06 525	2.56 593	0.68 428	1.21 564	1.26 570	1.03 488	0.69 505	1.11 433	0.94 418	0.96 450	1.22 461	1.27 494	0.82 472	0.93 460	0.72 443	0.84 565	0.38 542	1.99 579	0.60 563	1.10 567	0.85 565

MADNet+	2.23 574	2.43 590	10.85 592	1.22 565	0.91 556	2.76 571	1.40 576	2.12 571	1.67 553	1.32 526	1.74 530	1.86 549	1.74 562	6.25 594	4.41 584	0.65 558	0.64 569	0.58 555	0.54 560	0.80 557	0.76 560

WAO-7	1.90 565	1.20 565	1.35 539	1.27 566	1.06 568	2.84 574	1.56 582	3.23 583	3.06 581	2.23 568	3.33 575	3.17 572	2.28 575	3.12 580	2.21 562	1.02 572	0.91 585	1.06 568	1.03 584	1.04 565	0.97 575

CAS	0.34 155	0.13 2	0.25 12	1.28 567	0.30 373	0.46 262	0.38 325	0.48 106	0.47 180	0.34 99	0.52 165	0.24 51	0.19 31	0.29 9	0.27 143	0.69 560	0.08 2	0.12 31	0.08 1	0.12 56	0.15 235

otaku	1.04 520	0.93 554	0.88 485	1.33 568	1.05 567	1.66 550	0.70 510	1.40 531	1.18 498	1.08 497	1.32 483	1.33 508	0.91 492	1.23 513	0.76 449	0.72 561	0.46 561	1.24 570	0.50 556	1.40 569	0.75 559

Ntro	1.09 530	0.97 560	0.91 490	1.44 569	1.19 569	1.69 553	0.80 530	1.35 521	1.25 515	1.00 467	1.29 477	1.31 500	0.97 509	1.26 516	0.84 464	0.84 565	0.43 556	1.36 571	0.50 556	1.56 570	0.78 561

GCST	0.83 493	1.22 566	0.74 456	1.58 570	1.01 564	1.06 494	0.23 76	0.78 303	0.78 316	0.97 455	0.65 205	0.78 365	0.35 201	0.92 454	0.34 231	0.96 568	0.65 570	1.20 569	0.81 572	0.91 559	0.70 558

PWCK	1.92 566	1.66 582	3.12 573	1.65 571	0.91 556	2.84 574	2.26 593	2.10 570	2.41 573	2.36 571	2.31 548	2.22 556	1.82 564	3.43 583	2.03 559	1.61 586	0.71 573	1.51 572	0.82 573	1.69 572	0.91 568

WAO-6	2.04 571	1.50 575	1.16 515	1.70 572	1.67 578	2.69 568	1.44 579	3.06 580	3.63 587	1.98 560	3.27 572	3.54 580	2.07 573	2.36 573	2.22 564	1.31 581	0.91 585	2.04 584	1.22 591	1.73 574	1.27 586

ACVNet_2	1.65 561	1.27 568	1.41 546	1.75 573	1.62 574	2.22 563	1.20 562	2.30 573	2.62 574	1.78 553	2.56 558	3.03 568	1.61 557	1.54 536	1.12 522	1.06 573	0.58 568	1.82 577	0.70 568	1.82 576	0.96 572

WAO-8	2.92 578	1.55 577	1.35 539	1.79 574	1.63 576	5.23 590	1.22 565	4.58 593	12.56 600	2.84 580	4.07 587	4.83 585	2.72 583	3.49 584	2.25 565	1.27 576	0.91 585	1.99 579	1.15 589	1.86 577	1.15 580

Venus	2.92 578	1.55 577	1.35 539	1.79 574	1.63 576	5.23 590	1.22 565	4.58 593	12.56 600	2.84 580	4.06 586	4.83 585	2.72 583	3.49 584	2.25 565	1.27 576	0.91 585	1.99 579	1.15 589	1.86 577	1.15 580

MonStereo1	1.98 567	1.48 573	1.43 548	1.81 576	1.69 579	2.88 577	0.78 526	2.47 575	3.47 584	2.20 567	4.36 590	3.39 577	2.50 578	2.18 569	1.58 542	1.19 575	0.54 564	1.65 574	0.87 574	1.78 575	1.29 587

RainbowNet	1.35 548	1.49 574	1.19 521	1.88 577	1.45 571	1.48 539	1.07 556	1.61 555	1.55 544	1.20 517	1.59 520	1.54 534	1.13 525	1.34 525	0.97 500	1.36 582	0.70 571	1.82 577	0.79 571	1.71 573	1.07 578

ACVNet-4b	1.35 548	1.31 569	1.10 509	1.90 578	1.59 573	1.92 558	0.77 524	1.52 548	1.62 551	1.05 486	1.60 521	2.11 555	0.94 503	1.64 546	0.77 453	1.30 579	0.35 537	2.03 583	0.67 566	1.88 580	0.84 564

ACVNet_1	1.46 553	1.33 570	1.12 512	1.91 579	1.62 574	1.83 557	0.98 548	2.00 569	1.85 559	1.39 531	1.53 516	2.32 559	1.53 551	1.34 525	1.11 518	1.30 579	0.50 563	2.06 585	0.58 562	1.93 582	0.95 571

LVE	2.12 573	1.44 572	1.36 543	1.99 580	1.78 580	2.75 570	1.79 588	2.82 577	3.95 589	1.90 558	4.33 589	3.52 579	1.81 563	2.24 571	1.74 547	1.74 588	0.87 583	2.06 585	1.13 587	1.91 581	1.35 588

Dean	1.98 567	1.36 571	1.36 543	2.12 581	1.81 582	2.74 569	1.36 574	3.37 587	3.80 588	2.08 562	3.32 574	3.21 573	1.82 564	1.71 550	1.67 544	1.27 576	0.77 580	1.99 579	0.90 576	1.86 577	1.03 577

IMH-64-1	1.86 563	1.62 579	1.16 515	2.20 582	1.89 583	2.33 564	1.30 569	2.89 578	2.29 569	1.66 547	2.80 566	2.49 562	1.61 557	2.10 565	1.78 551	1.60 584	0.74 574	2.43 589	1.02 582	2.12 583	1.17 582

IMH-64	1.86 563	1.62 579	1.16 515	2.20 582	1.89 583	2.33 564	1.30 569	2.89 578	2.29 569	1.66 547	2.80 566	2.49 562	1.61 557	2.10 565	1.78 551	1.60 584	0.74 574	2.43 589	1.02 582	2.12 583	1.17 582

IMH	2.04 571	1.62 579	1.20 525	2.20 582	1.89 583	2.91 580	1.30 569	3.11 581	3.03 579	1.81 554	3.35 576	3.03 568	1.90 567	2.48 575	1.80 553	1.66 587	0.77 580	2.45 591	1.04 585	2.15 585	1.19 585

test_for_model	0.82 486	3.60 597	0.39 180	2.35 585	2.07 586	0.39 211	0.28 146	0.42 73	0.45 171	0.71 291	0.31 80	0.30 76	0.27 119	0.34 42	0.25 96	0.34 513	0.11 154	0.13 64	0.09 10	3.49 598	0.18 319

JetRed	5.27 593	5.84 598	12.81 596	2.36 586	2.83 596	12.23 601	10.50 603	4.46 592	3.60 585	3.86 591	3.83 581	4.85 587	4.18 594	6.78 596	11.96 599	2.17 594	2.96 600	2.18 587	1.97 596	3.38 597	2.68 598

DPSimNet_ROB	3.58 584	2.45 591	8.57 589	2.53 587	2.37 590	2.88 577	3.77 599	3.14 582	3.23 582	4.71 596	3.86 582	4.68 583	4.87 596	4.07 590	5.62 588	2.33 596	2.33 598	2.47 592	2.52 598	2.51 590	2.64 597

TorneroNet	4.53 591	1.89 584	1.48 550	2.55 588	2.27 588	13.78 603	1.69 585	4.84 597	23.73 614	2.89 583	7.70 600	7.06 596	2.69 582	4.26 591	3.42 577	1.84 590	0.77 580	2.68 595	1.13 587	2.42 588	1.47 590

DispFullNet	1.60 558	2.63 594	2.75 571	2.56 589	1.79 581	1.24 523	0.47 414	1.37 526	1.45 537	1.87 555	1.50 512	1.55 535	2.46 576	2.04 564	1.04 512	0.59 556	0.18 414	2.32 588	0.68 567	2.29 586	1.14 579

TorneroNet-64	3.44 581	1.86 583	1.42 547	2.58 590	2.28 589	6.87 593	1.68 584	4.70 595	12.03 597	2.31 570	5.59 598	8.25 597	2.55 580	3.97 589	2.73 570	1.81 589	0.74 574	2.57 593	1.07 586	2.35 587	1.44 589

KSHMR	2.57 575	1.93 585	1.69 553	2.63 591	2.42 591	2.86 576	2.07 591	3.27 585	6.50 593	2.49 574	3.36 577	3.41 578	1.92 568	2.49 576	1.94 556	2.13 593	1.40 595	2.79 598	1.50 594	2.73 591	1.77 591

ktn	2.98 580	2.25 588	1.73 556	2.84 592	2.53 594	3.76 587	2.15 592	3.70 589	5.47 592	2.75 577	5.17 597	5.94 592	2.48 577	3.23 581	2.46 568	2.34 597	1.44 596	2.78 597	2.03 597	2.45 589	2.01 594

notaker	2.76 576	2.29 589	1.80 558	2.96 593	2.58 595	2.90 579	1.75 586	3.24 584	3.05 580	2.78 578	4.24 588	6.15 594	2.51 579	3.34 582	2.75 571	2.31 595	1.18 593	3.00 599	1.65 595	2.84 594	1.97 592

UNDER WATER	3.46 582	2.07 587	3.64 578	3.09 594	2.48 592	3.75 586	2.42 595	3.31 586	13.77 602	2.90 584	2.95 569	5.84 590	3.69 592	3.69 586	3.48 579	2.07 592	1.11 592	2.70 596	1.40 592	2.84 594	1.98 593

HanzoNet	6.76 596	2.45 591	4.22 582	3.19 595	2.94 597	3.62 585	2.28 594	4.79 596	7.20 594	14.00 607	13.19 606	17.49 607	22.30 612	13.25 603	6.19 590	4.20 600	1.93 597	3.10 600	2.56 599	3.35 596	2.88 599

UNDER WATER-64	3.53 583	2.01 586	3.94 579	3.22 596	2.49 593	5.41 592	2.60 596	3.43 588	12.41 599	3.03 585	2.68 564	6.07 593	4.04 593	3.79 588	3.33 575	2.02 591	1.24 594	2.63 594	1.46 593	2.78 592	2.08 595

tt	6.20 594	0.20 182	5.89 585	3.55 597	2.07 586	11.26 599	19.21 604	11.74 602	5.46 591	2.69 576	2.04 546	4.87 588	6.25 597	3.70 587	7.09 594	8.32 606	11.17 610	4.93 603	5.41 605	5.74 600	2.37 596

MADNet++	4.03 586	2.70 595	3.44 577	3.72 598	3.44 598	4.44 589	3.52 598	3.95 591	3.61 586	4.46 592	4.98 595	4.10 581	4.58 595	7.00 597	5.89 589	3.74 599	3.67 601	3.27 601	2.71 600	3.70 599	3.66 600

PML	40.80 621	29.24 610	11.87 595	7.20 599	14.47 599	92.13 624	213.69 626	7.63 599	23.35 613	74.72 625	190.14 626	50.17 623	26.15 614	21.39 608	12.70 600	8.76 607	2.92 599	8.45 607	3.25 602	13.26 605	4.42 601

DGTPSM_ROB	12.07 599	8.00 599	20.99 598	8.93 600	16.78 601	10.67 597	30.87 608	9.01 600	15.16 604	6.50 598	15.41 610	9.04 598	14.85 603	9.25 600	21.67 607	4.57 601	8.57 605	5.08 604	9.28 606	5.90 601	10.95 605

DPSMNet_ROB	12.08 600	8.00 599	21.00 599	8.97 601	16.79 602	10.67 597	30.89 609	9.02 601	15.17 605	6.51 599	15.41 610	9.04 598	14.85 603	9.27 601	21.67 607	4.58 602	8.57 605	5.09 606	9.29 607	5.90 601	10.95 605

USTest	12.99 601	14.18 603	20.00 597	16.24 602	14.97 600	20.80 605	31.95 610	16.20 607	10.91 596	8.79 602	9.48 602	13.94 602	10.50 600	16.11 604	21.44 606	3.17 598	4.82 602	5.08 604	5.36 604	8.81 603	7.13 602

TCMNet-wrong-test	8.97 597	10.42 602	8.74 590	19.56 603	17.61 603	12.53 602	9.01 602	13.59 604	2.18 565	4.64 594	5.11 596	14.63 603	11.09 601	7.19 598	9.73 596	5.56 605	0.89 584	3.77 602	3.11 601	10.34 604	9.80 603

Anonymous_1	33.25 609	18.26 604	23.92 601	20.54 604	21.28 606	25.59 607	35.94 611	22.01 615	15.57 606	13.33 604	13.49 607	18.08 608	15.29 605	20.36 605	24.60 609	16.28 613	8.84 607	66.59 620	118.00 622	155.73 625	11.23 607

DPSM_ROB	17.78 603	18.63 605	24.31 605	20.90 605	19.47 604	25.97 608	36.21 612	21.23 613	16.24 607	13.38 605	14.06 608	19.18 610	16.30 606	20.78 606	25.67 610	9.38 608	9.23 608	9.49 608	9.82 608	13.51 606	11.91 608

DPSM	17.78 603	18.63 605	24.31 605	20.90 605	19.47 604	25.97 608	36.21 612	21.23 613	16.24 607	13.38 605	14.06 608	19.18 610	16.30 606	20.78 606	25.67 610	9.38 608	9.23 608	9.49 608	9.82 608	13.51 606	11.91 608

HaxPig	31.96 608	37.24 614	34.27 607	24.37 607	24.88 608	18.26 604	19.86 605	20.64 611	28.52 615	35.97 620	38.75 620	25.57 613	28.72 615	33.88 614	34.39 615	35.94 621	38.87 621	37.80 617	40.48 619	39.68 618	41.15 620

LRCNet_RVC	21.24 607	31.15 611	21.41 600	28.98 608	23.82 607	3.13 582	0.60 479	20.96 612	1.59 547	25.58 612	28.15 616	21.99 612	14.79 602	21.94 612	16.41 603	28.89 620	14.87 611	33.53 616	31.28 616	29.51 617	26.16 615

MEDIAN_ROB	37.38 618	40.85 622	40.60 611	32.31 609	31.85 609	27.20 610	24.55 606	29.10 616	33.19 622	42.09 624	41.76 622	33.35 614	34.39 622	39.78 617	37.07 616	43.64 623	44.10 623	44.12 619	43.40 621	41.51 620	42.76 622

AVERAGE_ROB	37.58 619	40.13 621	40.15 610	34.81 610	33.82 610	28.55 614	25.10 607	32.02 617	34.06 623	41.28 623	40.66 621	34.46 615	34.81 623	39.18 616	37.57 617	42.78 622	43.44 622	43.82 618	43.03 620	40.47 619	41.51 621

FlowAnything	35.81 613	37.53 619	48.80 618	42.20 611	39.22 612	52.25 617	73.16 622	42.56 618	32.89 621	26.76 615	28.30 617	38.69 620	33.09 620	41.63 618	51.62 619	18.76 617	18.59 620	19.21 615	19.92 615	27.16 608	23.91 610

CasAABBNet	35.74 612	37.43 615	48.72 617	42.22 612	39.20 611	52.24 616	73.12 619	42.61 619	32.62 619	26.78 616	27.95 614	38.58 618	32.60 618	41.67 619	51.65 620	18.74 614	18.57 616	19.15 611	19.77 611	27.20 609	23.98 611

RAFT-FEzeroshot	35.73 610	37.45 616	48.67 615	42.23 613	39.22 612	52.25 617	73.13 620	42.62 620	32.59 616	26.71 613	27.70 612	38.57 616	32.57 616	41.68 620	51.67 621	18.75 615	18.58 617	19.15 611	19.78 612	27.21 610	23.98 611

RAFT-FE	35.73 610	37.45 616	48.67 615	42.23 613	39.22 612	52.25 617	73.13 620	42.62 620	32.59 616	26.71 613	27.70 612	38.57 616	32.57 616	41.68 620	51.67 621	18.75 615	18.58 617	19.15 611	19.78 612	27.21 610	23.98 611

Selective-RAFT-Error	35.84 614	37.49 618	48.83 619	42.26 615	39.24 615	52.30 620	73.09 618	42.66 622	32.61 618	26.80 617	28.30 617	38.84 621	33.51 621	41.68 620	51.59 618	18.82 618	18.58 617	19.17 614	19.80 614	27.28 612	24.05 614

LSM0	38.95 620	37.60 620	48.58 614	43.57 616	91.06 622	52.57 621	72.57 617	43.17 623	32.63 620	26.97 618	27.97 615	38.65 619	32.94 619	41.86 623	51.78 623	18.89 619	18.41 612	19.13 610	19.63 610	27.29 613	33.77 616

xxxxx1	36.64 615	19.51 607	24.21 602	61.66 617	64.63 619	27.28 611	40.10 614	20.25 608	18.63 610	14.07 608	12.97 603	17.26 604	17.36 608	21.70 609	27.93 612	13.18 610	18.50 613	111.26 623	133.37 623	29.24 614	39.73 617

tt_ll	36.64 615	19.51 607	24.21 602	61.66 617	64.63 619	27.28 611	40.10 614	20.25 608	18.63 610	14.07 608	12.97 603	17.26 604	17.36 608	21.70 609	27.93 612	13.18 610	18.50 613	111.26 623	133.37 623	29.24 614	39.73 617

ff	36.64 615	19.51 607	24.21 602	61.66 617	64.63 619	27.28 611	40.10 614	20.25 608	18.63 610	14.07 608	12.97 603	17.26 604	17.36 608	21.70 609	27.93 612	13.18 610	18.50 613	111.26 623	133.37 623	29.24 614	39.73 617

RSGM-EC	74.81 622	63.03 623	41.60 612	97.74 620	92.11 623	74.93 622	114.81 623	53.77 624	38.96 624	39.88 621	48.98 623	90.73 624	64.81 624	139.63 624	128.53 624	93.27 624	53.96 624	95.12 621	38.31 617	81.45 623	44.63 623

acva	74.81 622	63.03 623	41.60 612	97.74 620	92.11 623	74.93 622	114.81 623	53.77 624	38.96 624	39.88 621	48.98 623	90.73 624	64.81 624	139.63 624	128.53 624	93.27 624	53.96 624	95.12 621	38.31 617	81.45 623	44.63 623

DLNR_Zeroshot_test	20.09 606	36.28 612	38.04 608	169.85 622	61.80 618	0.23 25	0.20 29	13.88 605	0.37 122	0.44 155	0.66 212	0.43 173	0.21 48	0.62 277	0.28 164	5.46 604	0.10 60	0.15 139	0.11 95	72.60 621	0.11 77

DLNR-FE	20.05 605	36.38 613	38.08 609	170.06 623	60.08 617	0.23 25	0.20 29	14.13 606	0.36 106	0.44 155	0.66 212	0.43 173	0.21 48	0.63 288	0.28 164	5.38 603	0.10 60	0.15 139	0.11 95	73.09 622	0.11 77

test_example2	176.61 624	205.14 625	198.86 624	188.60 624	190.98 625	152.67 625	170.61 625	94.86 626	123.55 626	178.88 626	179.48 625	158.94 626	141.34 626	192.61 626	198.96 626	203.76 626	236.37 626	164.13 626	173.55 626	218.58 626	160.41 625

ccccc		429.19 626		507.10 625	501.20 626	356.95 626		380.82 627		334.51 627		372.86 627		499.17 627		561.44 627	431.22 627	334.28 627	290.86 627	540.88 627

GS-Stereo							0.30 172	0.42 73	0.27 35	0.30 75	0.28 58	0.23 44	0.21 48	0.32 24	0.22 35	0.16 226	0.09 25	0.12 31	0.10 61	0.14 137	0.12 124

FSD					0.46 507	0.48 270	0.52 451	0.53 138	0.48 183	0.48 172	0.48 139	0.49 204	0.48 287	0.51 169	0.49 363	0.45 538	0.42 551	0.47 538	0.46 543	0.46 527

ASD4		8.86 601

Low-res two-view benchmark