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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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	0.42 267	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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	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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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.
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASD4		8.86 601

Low-res two-view benchmark