Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.10 2	0.09 48	0.21 72	0.14 1	0.10 76	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 1	0.10 14	0.11 24	0.09 20	0.09 20	0.12 2	0.11 15	0.09 294	0.07 287	0.08 175	0.07 157	0.08 186	0.06 85
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.09 1	0.07 2	0.16 31	0.16 9	0.08 10	0.12 8	0.13 49	0.11 1	0.12 9	0.09 6	0.07 3	0.10 36	0.09 20	0.11 1	0.10 1	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.05 25

DEFOM-Stereo	0.11 23	0.08 14	0.17 38	0.17 23	0.09 32	0.22 215	0.14 73	0.14 3	0.16 36	0.11 28	0.10 17	0.09 20	0.08 8	0.21 138	0.11 15	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.05 25

Wavelet-MonSter	0.10 2	0.08 14	0.13 1	0.18 57	0.10 76	0.13 14	0.12 24	0.15 4	0.12 9	0.10 14	0.13 49	0.10 36	0.10 49	0.14 10	0.11 15	0.05 9	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

OmniDepth	0.10 2	0.09 48	0.14 6	0.19 100	0.07 1	0.16 55	0.12 24	0.16 5	0.12 9	0.08 1	0.09 11	0.14 103	0.13 135	0.14 10	0.10 1	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1

AdaDepth	0.11 23	0.09 48	0.20 63	0.20 163	0.10 76	0.19 124	0.13 49	0.16 5	0.13 16	0.10 14	0.10 17	0.09 20	0.09 20	0.19 102	0.12 55	0.05 9	0.05 32	0.06 31	0.06 101	0.05 5	0.05 25

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 14	0.15 14	0.17 23	0.09 32	0.15 29	0.11 16	0.16 5	0.10 2	0.09 6	0.07 3	0.10 36	0.06 1	0.15 23	0.11 15	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.06 52	0.05 25

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 14	0.15 14	0.18 57	0.09 32	0.15 29	0.11 16	0.16 5	0.10 2	0.08 1	0.06 1	0.10 36	0.07 2	0.17 58	0.11 15	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.05 25

LGtest1	0.10 2	0.08 14	0.17 38	0.17 23	0.08 10	0.13 14	0.09 2	0.16 5	0.12 9	0.09 6	0.07 3	0.09 20	0.09 20	0.15 23	0.11 15	0.08 211	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.06 52	0.06 85

IGEV-Stereo+	0.12 48	0.08 14	0.17 38	0.18 57	0.13 257	0.09 1	0.11 16	0.16 5	0.15 30	0.10 14	0.08 10	0.10 36	0.10 49	0.21 138	0.11 15	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.16 463	0.24 539

MS-F	0.10 2	0.07 2	0.15 14	0.16 9	0.09 32	0.15 29	0.12 24	0.17 11	0.13 16	0.09 6	0.09 11	0.11 56	0.10 49	0.14 10	0.12 55	0.06 28	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 25

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 14	0.19 52	0.16 9	0.09 32	0.12 8	0.13 49	0.17 11	0.11 4	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 2	0.17 58	0.10 1	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 14	0.16 31	0.17 23	0.08 10	0.16 55	0.12 24	0.17 11	0.12 9	0.10 14	0.07 3	0.10 36	0.08 8	0.14 10	0.11 15	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.06 52	0.06 85

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 14	0.15 14	0.18 57	0.07 1	0.15 29	0.11 16	0.17 11	0.11 4	0.08 1	0.06 1	0.10 36	0.08 8	0.18 79	0.11 15	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.05 25

GREAT-IGEV	0.12 48	0.09 48	0.25 109	0.16 9	0.11 122	0.14 18	0.16 130	0.17 11	0.17 53	0.10 14	0.15 82	0.09 20	0.09 20	0.18 79	0.10 1	0.06 28	0.07 287	0.06 31	0.05 50	0.07 120	0.10 353

StereoAnything_RVC	0.13 63	0.37 529	0.36 230	0.14 1	0.07 1	0.11 4	0.12 24	0.17 11	0.12 9	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 49	0.20 119	0.10 1	0.09 294	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.24 526	0.05 25

LCMNet	0.10 2	0.07 2	0.15 14	0.15 4	0.09 32	0.15 29	0.12 24	0.18 17	0.19 81	0.10 14	0.10 17	0.11 56	0.10 49	0.15 23	0.13 98	0.06 28	0.06 163	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 25

DDF-Stereo	0.13 63	0.08 14	0.19 52	0.19 100	0.16 382	0.12 8	0.15 97	0.18 17	0.18 64	0.11 28	0.10 17	0.13 78	0.12 103	0.23 163	0.19 267	0.08 211	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.21 513	0.06 85

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 14	0.19 52	0.16 9	0.09 32	0.12 8	0.13 49	0.18 17	0.13 16	0.09 6	0.07 3	0.08 3	0.08 8	0.16 41	0.10 1	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.04 1

S2M2_L	0.13 63	0.11 156	0.20 63	0.16 9	0.12 179	0.12 8	0.07 1	0.18 17	0.20 107	0.12 45	0.15 82	0.14 103	0.12 103	0.15 23	0.14 135	0.13 440	0.09 406	0.09 255	0.10 363	0.11 370	0.09 297
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.11 23	0.08 14	0.17 38	0.17 23	0.07 1	0.17 76	0.13 49	0.18 17	0.16 36	0.11 28	0.13 49	0.11 56	0.12 103	0.18 79	0.11 15	0.08 211	0.04 2	0.06 31	0.05 50	0.06 52	0.04 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 231	0.72 566	0.70 478	0.17 23	0.08 10	0.15 29	0.15 97	0.18 17	0.16 36	0.13 60	0.12 37	0.09 20	0.08 8	0.16 41	0.13 98	0.35 558	0.04 2	0.08 175	0.07 157	0.11 370	0.23 534

HiDET	0.10 2	0.07 2	0.15 14	0.15 4	0.09 32	0.14 18	0.12 24	0.19 23	0.15 30	0.10 14	0.09 11	0.11 56	0.09 20	0.15 23	0.13 98	0.06 28	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 25

VIP-Stereo	0.12 48	0.12 198	0.21 72	0.18 57	0.11 122	0.24 259	0.12 24	0.19 23	0.18 64	0.10 14	0.13 49	0.11 56	0.09 20	0.19 102	0.11 15	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.05 25

zero-FE	0.16 134	0.08 14	0.81 501	0.19 100	0.18 425	0.12 8	0.15 97	0.19 23	0.19 81	0.10 14	0.10 17	0.13 78	0.12 103	0.21 138	0.19 267	0.08 211	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.19 501	0.06 85

asd	0.10 2	0.10 90	0.15 14	0.17 23	0.10 76	0.16 55	0.10 8	0.19 23	0.13 16	0.12 45	0.11 24	0.09 20	0.10 49	0.16 41	0.11 15	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1

2.25w	0.11 23	0.09 48	0.15 14	0.17 23	0.09 32	0.15 29	0.10 8	0.19 23	0.18 64	0.14 85	0.17 106	0.09 20	0.10 49	0.18 79	0.13 98	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 25

4w-stereo	0.10 2	0.10 90	0.15 14	0.17 23	0.09 32	0.15 29	0.10 8	0.19 23	0.13 16	0.12 45	0.12 37	0.08 3	0.11 78	0.16 41	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1

LG-G_1	0.11 23	0.08 14	0.18 45	0.18 57	0.07 1	0.21 187	0.09 2	0.19 23	0.11 4	0.10 14	0.09 11	0.11 56	0.10 49	0.19 102	0.10 1	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.06 52	0.06 85

LG-G	0.11 23	0.08 14	0.18 45	0.18 57	0.07 1	0.21 187	0.09 2	0.19 23	0.11 4	0.10 14	0.09 11	0.11 56	0.10 49	0.19 102	0.10 1	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.06 52	0.06 85

AIO_test	0.12 48	0.09 48	0.20 63	0.19 100	0.11 122	0.15 29	0.17 171	0.19 23	0.16 36	0.11 28	0.13 49	0.14 103	0.09 20	0.20 119	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.06 52	0.05 25

SMoEStereo_RVC	0.13 63	0.10 90	0.22 82	0.19 100	0.10 76	0.19 124	0.17 171	0.19 23	0.19 81	0.15 99	0.13 49	0.12 67	0.11 78	0.24 176	0.16 184	0.06 28	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.06 52	0.06 85

UniTT-Stereo	0.14 88	0.10 90	0.30 154	0.21 208	0.13 257	0.17 76	0.13 49	0.19 23	0.18 64	0.15 99	0.20 143	0.10 36	0.11 78	0.18 79	0.16 184	0.08 211	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.08 186	0.06 85

GEAStereo	0.12 48	0.09 48	0.20 63	0.18 57	0.12 179	0.19 124	0.16 130	0.20 34	0.14 22	0.12 45	0.15 82	0.10 36	0.09 20	0.16 41	0.10 1	0.08 211	0.06 163	0.06 31	0.05 50	0.08 186	0.08 235

gasm-f	0.12 48	0.09 48	0.19 52	0.18 57	0.12 179	0.18 97	0.18 214	0.20 34	0.14 22	0.12 45	0.19 126	0.10 36	0.11 78	0.16 41	0.11 15	0.08 211	0.06 163	0.06 31	0.05 50	0.09 256	0.08 235

Zero-FE251	0.14 88	0.09 48	0.24 96	0.17 23	0.09 32	0.20 159	0.13 49	0.20 34	0.14 22	0.61 532	0.13 49	0.13 78	0.11 78	0.14 10	0.16 184	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.05 5	0.05 25

Monster-pub-mixall	0.10 2	0.07 2	0.16 31	0.16 9	0.08 10	0.11 4	0.09 2	0.20 34	0.12 9	0.11 28	0.11 24	0.08 3	0.08 8	0.23 163	0.11 15	0.07 76	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.06 85

2.5w	0.11 23	0.10 90	0.15 14	0.18 57	0.09 32	0.15 29	0.15 97	0.20 34	0.15 30	0.12 45	0.13 49	0.10 36	0.09 20	0.17 58	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1

AIO_rvc	0.12 48	0.11 156	0.22 82	0.19 100	0.10 76	0.15 29	0.17 171	0.20 34	0.16 36	0.11 28	0.13 49	0.13 78	0.08 8	0.22 154	0.11 15	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.06 52	0.07 167

mms	0.13 63	0.11 156	0.19 52	0.19 100	0.12 179	0.16 55	0.17 171	0.20 34	0.17 53	0.13 60	0.17 106	0.14 103	0.09 20	0.24 176	0.14 135	0.06 28	0.05 32	0.08 175	0.06 101	0.07 120	0.07 167

ours_stereo	0.13 63	0.11 156	0.23 88	0.20 163	0.11 122	0.17 76	0.18 214	0.20 34	0.19 81	0.13 60	0.18 118	0.14 103	0.10 49	0.23 163	0.14 135	0.06 28	0.05 32	0.08 175	0.06 101	0.06 52	0.05 25

MGS-Stereo	0.14 88	0.11 156	0.32 174	0.19 100	0.11 122	0.18 97	0.17 171	0.20 34	0.22 137	0.14 85	0.24 184	0.15 120	0.10 49	0.18 79	0.12 55	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.10 322	0.06 85

LoS_RVC	0.13 63	0.10 90	0.19 52	0.18 57	0.16 382	0.20 159	0.18 214	0.20 34	0.17 53	0.13 60	0.19 126	0.12 67	0.15 175	0.17 58	0.13 98	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.12 411

CSFM-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 6	0.16 9	0.08 10	0.16 55	0.13 49	0.21 44	0.11 4	0.11 28	0.11 24	0.10 36	0.10 49	0.14 10	0.11 15	0.07 76	0.06 163	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 25

252Zero-FE	0.14 88	0.07 2	0.17 38	0.17 23	0.09 32	0.15 29	0.11 16	0.21 44	0.19 81	0.77 552	0.11 24	0.08 3	0.08 8	0.13 5	0.13 98	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.06 52	0.06 85

4.25_new	0.11 23	0.11 156	0.16 31	0.17 23	0.10 76	0.17 76	0.12 24	0.21 44	0.14 22	0.12 45	0.13 49	0.09 20	0.10 49	0.15 23	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5w_new	0.11 23	0.11 156	0.16 31	0.17 23	0.10 76	0.17 76	0.12 24	0.21 44	0.14 22	0.12 45	0.13 49	0.09 20	0.10 49	0.15 23	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5_new	0.11 23	0.11 156	0.15 14	0.17 23	0.09 32	0.14 18	0.12 24	0.21 44	0.16 36	0.13 60	0.13 49	0.08 3	0.09 20	0.13 5	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.06 52	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 23	0.11 156	0.15 14	0.17 23	0.09 32	0.14 18	0.12 24	0.21 44	0.16 36	0.13 60	0.13 49	0.08 3	0.09 20	0.13 5	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.06 52	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 23	0.11 156	0.16 31	0.17 23	0.10 76	0.17 76	0.12 24	0.21 44	0.14 22	0.12 45	0.13 49	0.09 20	0.10 49	0.15 23	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

IGEV	0.11 23	0.06 1	0.17 38	0.15 4	0.11 122	0.16 55	0.13 49	0.21 44	0.16 36	0.11 28	0.15 82	0.09 20	0.07 2	0.14 10	0.11 15	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.05 5	0.05 25

LG-Stereo	0.13 63	0.10 90	0.24 96	0.20 163	0.09 32	0.16 55	0.18 214	0.21 44	0.18 64	0.11 28	0.17 106	0.09 20	0.09 20	0.15 23	0.14 135	0.05 9	0.06 163	0.08 175	0.08 233	0.07 120	0.05 25

WCG-NET	0.14 88	0.09 48	0.23 88	0.18 57	0.08 10	0.18 97	0.17 171	0.21 44	0.28 219	0.18 151	0.21 155	0.15 120	0.12 103	0.18 79	0.12 55	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.06 52	0.05 25

U	1.00 567	0.09 48	0.21 72	0.21 208	3.68 596	6.12 601	0.14 73	0.21 44	0.21 124	0.11 28	0.11 24	0.10 36	0.09 20	0.12 2	0.11 15	0.07 76	0.05 32	5.42 606	2.90 604	0.07 120	0.06 85

RSM++	0.12 48	0.09 48	0.19 52	0.20 163	0.09 32	0.17 76	0.15 97	0.21 44	0.19 81	0.12 45	0.12 37	0.14 103	0.09 20	0.20 119	0.12 55	0.06 28	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.07 120	0.05 25

Replicate-Monster	0.12 48	0.10 90	0.32 174	0.16 9	0.08 10	0.17 76	0.10 8	0.22 56	0.19 81	0.11 28	0.10 17	0.10 36	0.09 20	0.19 102	0.11 15	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.08 235

3.25w_new	0.11 23	0.09 48	0.15 14	0.17 23	0.09 32	0.19 124	0.10 8	0.22 56	0.17 53	0.14 85	0.12 37	0.10 36	0.11 78	0.17 58	0.12 55	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 25

3.25w	0.11 23	0.09 48	0.15 14	0.17 23	0.09 32	0.19 124	0.10 8	0.22 56	0.17 53	0.14 85	0.12 37	0.10 36	0.11 78	0.17 58	0.12 55	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 25

3.5w_stereo	0.11 23	0.10 90	0.14 6	0.17 23	0.09 32	0.17 76	0.09 2	0.22 56	0.16 36	0.13 60	0.13 49	0.09 20	0.11 78	0.19 102	0.13 98	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

111111	0.11 23	0.07 2	0.17 38	0.19 100	0.11 122	0.13 14	0.11 16	0.22 56	0.15 30	0.11 28	0.12 37	0.12 67	0.08 8	0.18 79	0.11 15	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.08 186	0.06 85

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 63	0.09 48	0.24 96	0.20 163	0.10 76	0.15 29	0.14 73	0.22 56	0.16 36	0.12 45	0.19 126	0.15 120	0.11 78	0.13 5	0.17 215	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.06 101	0.07 120	0.06 85

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 63	0.14 304	0.19 52	0.26 439	0.09 32	0.15 29	0.13 49	0.22 56	0.18 64	0.12 45	0.11 24	0.10 36	0.13 135	0.21 138	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.07 120	0.05 25

HUF	0.15 120	0.11 156	0.38 261	0.17 23	0.11 122	0.16 55	0.17 171	0.22 56	0.20 107	0.11 28	0.13 49	0.14 103	0.11 78	0.18 79	0.12 55	0.07 76	0.20 539	0.06 31	0.05 50	0.07 120	0.14 449

fffft	0.13 63	0.09 48	0.24 96	0.19 100	0.10 76	0.17 76	0.19 259	0.22 56	0.16 36	0.14 85	0.11 24	0.13 78	0.10 49	0.24 176	0.18 237	0.06 28	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.07 120	0.06 85
1: 1. 1
tt45	0.14 88	0.09 48	0.22 82	0.19 100	0.11 122	0.23 237	0.18 214	0.22 56	0.17 53	0.15 99	0.13 49	0.14 103	0.10 49	0.30 288	0.14 135	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.06 101	0.07 120	0.07 167

fffy	0.14 88	0.11 156	0.24 96	0.20 163	0.10 76	0.19 124	0.18 214	0.22 56	0.19 81	0.13 60	0.16 95	0.15 120	0.13 135	0.25 207	0.14 135	0.06 28	0.06 163	0.08 175	0.06 101	0.07 120	0.06 85

rvit_stereo_0083	0.16 134	0.12 198	0.26 117	0.21 208	0.13 257	0.17 76	0.17 171	0.22 56	0.34 294	0.16 121	0.21 155	0.19 171	0.16 191	0.21 138	0.16 184	0.11 382	0.10 431	0.10 328	0.08 233	0.09 256	0.07 167

rvit_stereo_0081	0.16 134	0.11 156	0.24 96	0.21 208	0.12 179	0.16 55	0.17 171	0.22 56	0.33 284	0.16 121	0.18 118	0.18 157	0.14 157	0.20 119	0.16 184	0.11 382	0.08 372	0.09 255	0.08 233	0.09 256	0.07 167

rvit_stereo_0082	0.16 134	0.11 156	0.24 96	0.21 208	0.12 179	0.16 55	0.17 171	0.22 56	0.33 284	0.16 121	0.18 118	0.18 157	0.14 157	0.20 119	0.16 184	0.11 382	0.08 372	0.09 255	0.08 233	0.09 256	0.07 167

IGEV-Stereo++	0.11 23	0.08 14	0.15 14	0.19 100	0.11 122	0.14 18	0.10 8	0.22 56	0.18 64	0.10 14	0.13 49	0.10 36	0.11 78	0.14 10	0.11 15	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.06 52	0.05 25

Occ-G	0.13 63	0.08 14	0.21 72	0.17 23	0.10 76	0.15 29	0.19 259	0.22 56	0.19 81	0.13 60	0.19 126	0.21 192	0.11 78	0.17 58	0.14 135	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.07 120	0.06 85

CAS	0.15 120	0.07 2	0.21 72	0.41 545	0.16 382	0.20 159	0.18 214	0.22 56	0.19 81	0.15 99	0.19 126	0.11 56	0.09 20	0.14 10	0.13 98	0.29 551	0.04 2	0.06 31	0.04 1	0.06 52	0.14 449

CREStereo++_RVC	0.15 120	0.08 14	0.26 117	0.17 23	0.11 122	0.18 97	0.13 49	0.22 56	0.30 251	0.21 171	0.30 242	0.13 78	0.11 78	0.16 41	0.15 159	0.07 76	0.04 2	0.06 31	0.15 491	0.06 52	0.05 25
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
XX-TBD	0.15 120	0.18 396	0.28 137	0.22 269	0.10 76	0.22 215	0.15 97	0.22 56	0.27 204	0.22 177	0.26 203	0.14 103	0.12 103	0.16 41	0.13 98	0.08 211	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.07 120	0.06 85

3.75w	0.11 23	0.09 48	0.15 14	0.17 23	0.11 122	0.18 97	0.12 24	0.23 75	0.14 22	0.13 60	0.11 24	0.08 3	0.10 49	0.16 41	0.11 15	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

monsters	0.11 23	0.09 48	0.13 1	0.17 23	0.12 179	0.15 29	0.11 16	0.23 75	0.15 30	0.14 85	0.12 37	0.08 3	0.09 20	0.21 138	0.10 1	0.06 28	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

castereo++	0.13 63	0.10 90	0.18 45	0.18 57	0.10 76	0.27 304	0.13 49	0.23 75	0.23 156	0.11 28	0.13 49	0.16 137	0.10 49	0.18 79	0.10 1	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.05 5	0.04 1

IGEV-RUCA	0.21 251	0.08 14	0.23 88	0.19 100	0.19 447	0.28 324	0.24 410	0.23 75	0.21 124	0.20 160	0.23 170	0.28 290	0.49 518	0.26 223	0.18 237	0.09 294	0.08 372	0.18 511	0.13 468	0.17 480	0.17 483

rvit_stereo_0081_aga	0.16 134	0.14 304	0.28 137	0.21 208	0.13 257	0.19 124	0.17 171	0.23 75	0.24 171	0.17 134	0.21 155	0.19 171	0.13 135	0.19 102	0.14 135	0.11 382	0.08 372	0.09 255	0.08 233	0.09 256	0.07 167

GCAP-BAT	0.16 134	0.11 156	0.36 230	0.18 57	0.13 257	0.21 187	0.16 130	0.23 75	0.18 64	0.26 218	0.28 216	0.20 180	0.11 78	0.24 176	0.17 215	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.05 5	0.06 85

RAStereo	0.13 63	0.12 198	0.27 126	0.22 269	0.11 122	0.15 29	0.18 214	0.23 75	0.23 156	0.13 60	0.17 106	0.11 56	0.09 20	0.15 23	0.13 98	0.08 211	0.06 163	0.08 175	0.06 101	0.07 120	0.05 25

WCG-NET（raft）	0.14 88	0.09 48	0.23 88	0.17 23	0.08 10	0.19 124	0.16 130	0.23 75	0.26 193	0.18 151	0.19 126	0.20 180	0.12 103	0.21 138	0.12 55	0.06 28	0.06 163	0.06 31	0.05 50	0.06 52	0.05 25

RSM	0.12 48	0.09 48	0.20 63	0.20 163	0.09 32	0.16 55	0.15 97	0.23 75	0.18 64	0.13 60	0.13 49	0.15 120	0.09 20	0.21 138	0.12 55	0.06 28	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.06 52	0.05 25

AEACV	0.13 63	0.09 48	0.23 88	0.18 57	0.19 447	0.19 124	0.16 130	0.23 75	0.14 22	0.13 60	0.17 106	0.13 78	0.16 191	0.16 41	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.08 233	0.07 120	0.06 85

CES	0.14 88	0.08 14	0.19 52	0.17 23	0.22 488	0.18 97	0.16 130	0.23 75	0.19 81	0.14 85	0.17 106	0.14 103	0.10 49	0.18 79	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.08 186	0.18 496

MC-Stereo	0.14 88	0.09 48	0.25 109	0.21 208	0.09 32	0.18 97	0.16 130	0.23 75	0.19 81	0.18 151	0.23 170	0.16 137	0.13 135	0.22 154	0.13 98	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.06 52	0.05 25

GLC_STEREO	0.15 120	0.10 90	0.24 96	0.21 208	0.09 32	0.17 76	0.15 97	0.23 75	0.27 204	0.17 134	0.20 143	0.17 147	0.11 78	0.23 163	0.16 184	0.07 76	0.09 406	0.09 255	0.08 233	0.07 120	0.06 85

TANstereo	0.15 120	0.09 48	0.28 137	0.16 9	0.08 10	0.25 274	0.14 73	0.23 75	0.28 219	0.24 197	0.30 242	0.16 137	0.12 103	0.17 58	0.13 98	0.08 211	0.07 287	0.06 31	0.05 50	0.06 52	0.07 167

MonStereo	0.10 2	0.08 14	0.13 1	0.17 23	0.08 10	0.14 18	0.12 24	0.24 89	0.19 81	0.09 6	0.11 24	0.08 3	0.07 2	0.14 10	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 2	0.08 14	0.13 1	0.17 23	0.08 10	0.13 14	0.12 24	0.24 89	0.19 81	0.09 6	0.11 24	0.08 3	0.07 2	0.14 10	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

asda	0.11 23	0.11 156	0.16 31	0.17 23	0.09 32	0.14 18	0.12 24	0.24 89	0.16 36	0.11 28	0.11 24	0.08 3	0.10 49	0.15 23	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

DilatedVolume-Stereo	0.14 88	0.08 14	0.18 45	0.18 57	0.09 32	0.21 187	0.14 73	0.24 89	0.21 124	0.21 171	0.21 155	0.15 120	0.14 157	0.23 163	0.15 159	0.07 76	0.06 163	0.06 31	0.06 101	0.05 5	0.05 25

MonSter	0.10 2	0.08 14	0.13 1	0.17 23	0.08 10	0.14 18	0.12 24	0.24 89	0.19 81	0.09 6	0.11 24	0.08 3	0.07 2	0.14 10	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

999	0.14 88	0.08 14	0.24 96	0.19 100	0.11 122	0.20 159	0.17 171	0.24 89	0.18 64	0.13 60	0.16 95	0.14 103	0.11 78	0.36 329	0.15 159	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.06 52	0.07 167

dual_stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 6	0.17 23	0.08 10	0.09 1	0.13 49	0.24 89	0.13 16	0.10 14	0.09 11	0.09 20	0.08 8	0.18 79	0.12 55	0.07 76	0.06 163	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.05 25

trnet	0.13 63	0.08 14	0.21 72	0.15 4	0.07 1	0.21 187	0.12 24	0.24 89	0.24 171	0.16 121	0.21 155	0.15 120	0.13 135	0.18 79	0.13 98	0.08 211	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.06 52	0.05 25

FlowAnything_test	0.14 88	0.11 156	0.21 72	0.21 208	0.12 179	0.17 76	0.16 130	0.25 97	0.16 36	0.15 99	0.13 49	0.15 120	0.14 157	0.18 79	0.16 184	0.10 343	0.07 287	0.11 385	0.12 441	0.08 186	0.09 297

water-stereo	0.13 63	0.08 14	0.20 63	0.19 100	0.10 76	0.17 76	0.14 73	0.25 97	0.19 81	0.17 134	0.23 170	0.15 120	0.15 175	0.12 2	0.13 98	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.06 52	0.05 25

qwe	0.11 23	0.10 90	0.14 6	0.17 23	0.10 76	0.15 29	0.12 24	0.25 97	0.17 53	0.14 85	0.13 49	0.09 20	0.09 20	0.18 79	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2.75w_new	0.11 23	0.09 48	0.14 6	0.16 9	0.09 32	0.15 29	0.12 24	0.25 97	0.16 36	0.14 85	0.13 49	0.08 3	0.10 49	0.16 41	0.13 98	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 25

1w_stereo	0.12 48	0.08 14	0.14 6	0.18 57	0.09 32	0.16 55	0.15 97	0.25 97	0.21 124	0.13 60	0.16 95	0.08 3	0.12 103	0.16 41	0.13 98	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 25

monsterstereo	0.11 23	0.09 48	0.14 6	0.19 100	0.12 179	0.14 18	0.12 24	0.25 97	0.17 53	0.13 60	0.16 95	0.08 3	0.09 20	0.19 102	0.11 15	0.05 9	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.05 5	0.04 1

MaDis-Stereo	0.14 88	0.13 261	0.26 117	0.19 100	0.14 300	0.16 55	0.13 49	0.25 97	0.21 124	0.13 60	0.14 79	0.14 103	0.11 78	0.17 58	0.17 215	0.08 211	0.07 287	0.08 175	0.06 101	0.07 120	0.06 85

CREStereo	0.13 63	0.08 14	0.21 72	0.14 1	0.08 10	0.22 215	0.15 97	0.25 97	0.24 171	0.16 121	0.21 155	0.14 103	0.13 135	0.18 79	0.13 98	0.09 294	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.07 120	0.06 85
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
PMTNet	0.15 120	0.08 14	0.23 88	0.15 4	0.09 32	0.23 237	0.16 130	0.25 97	0.23 156	0.17 134	0.21 155	0.16 137	0.14 157	0.22 154	0.13 98	0.29 551	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.07 120	0.06 85

GSStereo	0.12 48	0.09 48	0.20 63	0.17 23	0.12 179	0.19 124	0.16 130	0.26 106	0.18 64	0.13 60	0.15 82	0.10 36	0.09 20	0.16 41	0.10 1	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.08 186	0.08 235

GS-Stereo							0.16 130	0.26 106	0.18 64	0.13 60	0.15 82	0.10 36	0.09 20	0.16 41	0.10 1	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.08 186	0.08 235

GASTEREO	0.13 63	0.12 198	0.21 72	0.23 317	0.10 76	0.18 97	0.15 97	0.26 106	0.18 64	0.17 134	0.16 95	0.11 56	0.13 135	0.19 102	0.11 15	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.07 157	0.06 52	0.06 85

MSCF	0.13 63	0.12 198	0.21 72	0.22 269	0.10 76	0.16 55	0.15 97	0.26 106	0.18 64	0.17 134	0.16 95	0.11 56	0.13 135	0.18 79	0.11 15	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.07 157	0.06 52	0.06 85

MoCha-V2	0.13 63	0.08 14	0.26 117	0.23 317	0.09 32	0.16 55	0.15 97	0.26 106	0.16 36	0.15 99	0.15 82	0.13 78	0.14 157	0.20 119	0.11 15	0.06 28	0.07 287	0.06 31	0.06 101	0.06 52	0.05 25

testlalala	0.15 120	0.10 90	0.36 230	0.19 100	0.12 179	0.23 237	0.16 130	0.26 106	0.19 81	0.24 197	0.19 126	0.14 103	0.11 78	0.16 41	0.13 98	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.05 5	0.05 25

GCAP-Stereo	0.14 88	0.14 304	0.33 190	0.20 163	0.09 32	0.21 187	0.10 8	0.26 106	0.20 107	0.18 151	0.19 126	0.15 120	0.13 135	0.17 58	0.13 98	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.05 50	0.06 52	0.06 85

LoS	0.14 88	0.08 14	0.27 126	0.16 9	0.09 32	0.22 215	0.14 73	0.26 106	0.26 193	0.15 99	0.18 118	0.18 157	0.13 135	0.22 154	0.14 135	0.08 211	0.06 163	0.06 31	0.04 1	0.06 52	0.06 85
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_4	0.18 177	0.12 198	0.34 200	0.23 317	0.12 179	0.18 97	0.22 363	0.26 106	0.24 171	0.24 197	0.47 441	0.22 204	0.13 135	0.24 176	0.16 184	0.06 28	0.05 32	0.09 255	0.09 321	0.07 120	0.05 25

GMOStereo	0.18 177	0.14 304	0.30 154	0.22 269	0.12 179	0.20 159	0.27 445	0.26 106	0.28 219	0.31 315	0.32 265	0.26 265	0.17 217	0.15 23	0.12 55	0.07 76	0.07 287	0.10 328	0.08 233	0.08 186	0.05 25

error version	0.18 177	0.14 304	0.30 154	0.22 269	0.12 179	0.20 159	0.27 445	0.26 106	0.28 219	0.31 315	0.32 265	0.26 265	0.17 217	0.15 23	0.12 55	0.07 76	0.07 287	0.10 328	0.08 233	0.08 186	0.05 25

test-v	0.18 177	0.14 304	0.30 154	0.22 269	0.12 179	0.20 159	0.27 445	0.26 106	0.28 219	0.31 315	0.32 265	0.26 265	0.17 217	0.15 23	0.12 55	0.07 76	0.07 287	0.10 328	0.08 233	0.08 186	0.05 25

RAFT-345	0.21 251	0.10 90	0.46 356	0.22 269	0.11 122	0.20 159	0.16 130	0.26 106	0.25 184	0.27 228	0.66 516	0.21 192	0.16 191	0.55 404	0.21 307	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.06 52	0.06 85

test-2	0.18 177	0.14 304	0.30 154	0.22 269	0.12 179	0.20 159	0.27 445	0.26 106	0.28 219	0.31 315	0.32 265	0.26 265	0.17 217	0.15 23	0.12 55	0.07 76	0.07 287	0.10 328	0.08 233	0.08 186	0.05 25

depthmonostereo	0.14 88	0.09 48	0.19 52	0.19 100	0.08 10	0.20 159	0.15 97	0.27 120	0.23 156	0.16 121	0.18 118	0.14 103	0.17 217	0.19 102	0.13 98	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.05 50	0.05 5	0.05 25

3w_stereo	0.12 48	0.11 156	0.18 45	0.18 57	0.08 10	0.16 55	0.15 97	0.27 120	0.19 81	0.12 45	0.12 37	0.07 1	0.12 103	0.15 23	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 25

2w_stereo	0.11 23	0.10 90	0.15 14	0.18 57	0.08 10	0.16 55	0.14 73	0.27 120	0.20 107	0.14 85	0.14 79	0.08 3	0.11 78	0.13 5	0.12 55	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1

xyz-stereo-finetune2	0.17 153	0.11 156	0.26 117	0.16 9	0.09 32	0.27 304	0.19 259	0.27 120	0.20 107	0.22 177	0.28 216	0.21 192	0.22 286	0.37 332	0.22 327	0.06 28	0.05 32	0.08 175	0.06 101	0.06 52	0.07 167

MM-Stereo_test2	0.15 120	0.10 90	0.44 337	0.23 317	0.11 122	0.21 187	0.21 337	0.27 120	0.22 137	0.15 99	0.16 95	0.13 78	0.11 78	0.20 119	0.13 98	0.06 28	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.09 256	0.05 25

AIO-Stereo	0.13 63	0.10 90	0.22 82	0.20 163	0.09 32	0.16 55	0.15 97	0.27 120	0.16 36	0.13 60	0.15 82	0.13 78	0.08 8	0.18 79	0.11 15	0.06 28	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.06 52	0.06 85

H2IRNET	0.18 177	0.13 261	0.35 210	0.21 208	0.12 179	0.20 159	0.15 97	0.27 120	0.30 251	0.17 134	0.31 256	0.25 244	0.20 266	0.24 176	0.18 237	0.07 76	0.06 163	0.09 255	0.10 363	0.09 256	0.06 85

ff7	0.14 88	0.12 198	0.27 126	0.19 100	0.12 179	0.21 187	0.18 214	0.27 120	0.20 107	0.15 99	0.13 49	0.12 67	0.12 103	0.24 176	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.07 120	0.07 167

IGEVStereo-DCA	0.14 88	0.11 156	0.27 126	0.19 100	0.12 179	0.20 159	0.18 214	0.27 120	0.20 107	0.15 99	0.12 37	0.14 103	0.12 103	0.28 256	0.14 135	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.07 120	0.07 167

ffff	0.14 88	0.12 198	0.27 126	0.19 100	0.12 179	0.21 187	0.18 214	0.27 120	0.20 107	0.15 99	0.13 49	0.12 67	0.12 103	0.24 176	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.07 120	0.07 167

11t	0.14 88	0.12 198	0.27 126	0.19 100	0.12 179	0.21 187	0.18 214	0.27 120	0.20 107	0.15 99	0.13 49	0.12 67	0.12 103	0.24 176	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.07 120	0.07 167

plain	0.17 153	0.13 261	0.43 328	0.21 208	0.13 257	0.16 55	0.17 171	0.27 120	0.22 137	0.16 121	0.26 203	0.13 78	0.16 191	0.27 242	0.16 184	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.07 157	0.10 322	0.07 167

CASnet	0.14 88	0.12 198	0.22 82	0.22 269	0.08 10	0.16 55	0.15 97	0.27 120	0.25 184	0.22 177	0.20 143	0.15 120	0.11 78	0.17 58	0.13 98	0.07 76	0.05 32	0.11 385	0.09 321	0.08 186	0.05 25
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-IGEV	0.12 48	0.09 48	0.22 82	0.19 100	0.10 76	0.15 29	0.14 73	0.27 120	0.15 30	0.13 60	0.14 79	0.13 78	0.08 8	0.21 138	0.12 55	0.06 28	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.06 52	0.05 25

EGLCR-Stereo	0.13 63	0.08 14	0.20 63	0.18 57	0.09 32	0.21 187	0.13 49	0.27 120	0.21 124	0.13 60	0.10 17	0.15 120	0.09 20	0.20 119	0.13 98	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.06 52	0.06 85

ProNet	0.14 88	0.12 198	0.25 109	0.19 100	0.11 122	0.19 124	0.19 259	0.27 120	0.20 107	0.14 85	0.13 49	0.13 78	0.12 103	0.24 176	0.12 55	0.06 28	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.07 120	0.07 167

ccc-4	0.14 88	0.12 198	0.27 126	0.19 100	0.12 179	0.21 187	0.18 214	0.27 120	0.20 107	0.15 99	0.13 49	0.12 67	0.12 103	0.24 176	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.07 120	0.07 167

RAFT-RH_RVC	0.25 357	0.11 156	0.45 348	0.21 208	0.12 179	0.25 274	0.14 73	0.27 120	0.27 204	0.38 425	1.15 561	0.23 224	0.17 217	0.57 419	0.24 357	0.07 76	0.05 32	0.10 328	0.07 157	0.06 52	0.07 167

sCroCo_RVC	0.18 177	0.14 304	0.49 378	0.27 467	0.18 425	0.22 215	0.17 171	0.27 120	0.23 156	0.14 85	0.22 165	0.17 147	0.14 157	0.21 138	0.15 159	0.10 343	0.11 455	0.09 255	0.09 321	0.09 256	0.09 297

DA	0.14 88	0.10 90	0.18 45	0.21 208	0.10 76	0.29 345	0.16 130	0.28 139	0.20 107	0.14 85	0.17 106	0.16 137	0.14 157	0.17 58	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.07 120	0.07 167

GGEV	0.14 88	0.10 90	0.18 45	0.21 208	0.10 76	0.29 345	0.16 130	0.28 139	0.20 107	0.14 85	0.17 106	0.16 137	0.14 157	0.17 58	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.07 120	0.07 167

Reg-Stereo(zero)	0.16 134	0.07 2	0.36 230	0.19 100	0.10 76	0.19 124	0.14 73	0.28 139	0.24 171	0.22 177	0.20 143	0.24 236	0.18 242	0.21 138	0.18 237	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.06 101	0.06 52	0.06 85

rvit_stereo_0080	0.15 120	0.13 261	0.25 109	0.19 100	0.13 257	0.15 29	0.20 306	0.28 139	0.24 171	0.15 99	0.17 106	0.19 171	0.13 135	0.19 102	0.15 159	0.11 382	0.08 372	0.08 175	0.08 233	0.10 322	0.07 167

rvit_stereo_ft	0.17 153	0.14 304	0.30 154	0.25 405	0.14 300	0.17 76	0.21 337	0.28 139	0.26 193	0.16 121	0.19 126	0.20 180	0.16 191	0.22 154	0.17 215	0.11 382	0.07 287	0.09 255	0.09 321	0.09 256	0.07 167

whm_eth	0.15 120	0.13 261	0.25 109	0.19 100	0.13 257	0.15 29	0.20 306	0.28 139	0.24 171	0.15 99	0.17 106	0.19 171	0.13 135	0.19 102	0.15 159	0.11 382	0.08 372	0.08 175	0.08 233	0.10 322	0.07 167

MIF-Stereo (partial)	0.16 134	0.10 90	0.34 200	0.21 208	0.15 350	0.15 29	0.13 49	0.28 139	0.25 184	0.17 134	0.26 203	0.15 120	0.16 191	0.25 207	0.17 215	0.09 294	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.09 256	0.08 235

4D-IteraStereo	0.17 153	0.16 363	0.50 389	0.21 208	0.14 300	0.19 124	0.17 171	0.28 139	0.28 219	0.23 183	0.20 143	0.20 180	0.11 78	0.19 102	0.14 135	0.06 28	0.04 2	0.10 328	0.08 233	0.08 186	0.06 85

anonymousdsp	0.14 88	0.12 198	0.27 126	0.19 100	0.12 179	0.21 187	0.18 214	0.28 139	0.20 107	0.15 99	0.13 49	0.12 67	0.12 103	0.24 176	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.08 186	0.07 167

CroCo-Stereo Lap2	0.15 120	0.15 338	0.28 137	0.25 405	0.18 425	0.11 4	0.19 259	0.28 139	0.21 124	0.13 60	0.16 95	0.15 120	0.12 103	0.17 58	0.14 135	0.07 76	0.07 287	0.08 175	0.06 101	0.08 186	0.07 167

IGEV-Stereo	0.14 88	0.12 198	0.27 126	0.19 100	0.12 179	0.21 187	0.18 214	0.28 139	0.20 107	0.15 99	0.13 49	0.12 67	0.12 103	0.24 176	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.08 186	0.07 167
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DEmStereo	0.26 373	0.09 48	0.47 364	0.19 100	0.12 179	0.30 364	0.25 427	0.28 139	0.36 323	0.36 403	0.58 491	0.25 244	0.48 517	0.53 396	0.44 479	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.08 233	0.06 52	0.07 167

DeepStereo_RVC	0.18 177	0.11 156	0.40 284	0.21 208	0.11 122	0.19 124	0.16 130	0.28 139	0.22 137	0.27 228	0.27 210	0.23 224	0.28 385	0.24 176	0.18 237	0.08 211	0.06 163	0.09 255	0.07 157	0.09 256	0.10 353

xyz-stereo-finetune	0.16 134	0.12 198	0.23 88	0.16 9	0.08 10	0.23 237	0.20 306	0.29 152	0.31 263	0.19 156	0.22 165	0.19 171	0.15 175	0.29 273	0.20 284	0.06 28	0.06 163	0.08 175	0.06 101	0.06 52	0.06 85

xyz-stereo	1.40 578	0.10 90	17.09 610	0.18 57	0.07 1	4.78 596	0.18 214	0.29 152	0.34 294	0.36 403	2.81 595	0.40 411	0.29 400	0.56 415	0.24 357	0.07 76	0.05 32	0.09 255	0.06 101	0.06 52	0.05 25

GIP-stereo	0.12 48	0.09 48	0.20 63	0.19 100	0.11 122	0.16 55	0.14 73	0.29 152	0.18 64	0.11 28	0.16 95	0.13 78	0.09 20	0.15 23	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.06 52	0.05 25

rvit_0105_6	0.19 216	0.14 304	0.34 200	0.23 317	0.14 300	0.18 97	0.20 306	0.29 152	0.37 334	0.18 151	0.22 165	0.23 224	0.17 217	0.26 223	0.17 215	0.15 479	0.13 485	0.13 444	0.11 402	0.11 370	0.08 235

IGEV++	0.13 63	0.10 90	0.23 88	0.21 208	0.10 76	0.15 29	0.15 97	0.29 152	0.16 36	0.12 45	0.15 82	0.12 67	0.12 103	0.17 58	0.14 135	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.05 50	0.07 120	0.07 167

MyStereo07	0.16 134	0.12 198	0.26 117	0.22 269	0.14 300	0.25 274	0.23 388	0.29 152	0.21 124	0.15 99	0.13 49	0.12 67	0.13 135	0.25 207	0.13 98	0.07 76	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.08 235

DisPM	0.19 216	0.10 90	0.35 210	0.23 317	0.13 257	0.18 97	0.20 306	0.29 152	0.29 238	0.33 350	0.34 296	0.23 224	0.16 191	0.33 309	0.16 184	0.09 294	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.07 120	0.11 388

PFNet+	0.20 231	0.10 90	0.37 242	0.21 208	0.12 179	0.17 76	0.19 259	0.29 152	0.34 294	0.33 350	0.32 265	0.24 236	0.16 191	0.32 302	0.17 215	0.10 343	0.07 287	0.11 385	0.10 363	0.08 186	0.12 411

Patchmatch Stereo++	0.18 177	0.12 198	0.37 242	0.22 269	0.10 76	0.18 97	0.14 73	0.29 152	0.22 137	0.28 238	0.29 229	0.25 244	0.17 217	0.26 223	0.16 184	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.10 322	0.08 235
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
NRIStereo	0.18 177	0.11 156	0.35 210	0.23 317	0.11 122	0.24 259	0.20 306	0.29 152	0.26 193	0.26 218	0.25 193	0.25 244	0.18 242	0.34 315	0.18 237	0.07 76	0.06 163	0.09 255	0.07 157	0.09 256	0.08 235

PSM-adaLoss	0.18 177	0.12 198	0.37 242	0.22 269	0.10 76	0.18 97	0.16 130	0.29 152	0.22 137	0.28 238	0.29 229	0.25 244	0.18 242	0.24 176	0.16 184	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.10 322	0.08 235

ROB_FTStereo_v2	0.18 177	0.12 198	0.37 242	0.22 269	0.10 76	0.18 97	0.16 130	0.29 152	0.22 137	0.28 238	0.29 229	0.25 244	0.17 217	0.24 176	0.16 184	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.10 322	0.08 235

ROB_FTStereo	0.18 177	0.12 198	0.37 242	0.22 269	0.10 76	0.18 97	0.14 73	0.29 152	0.22 137	0.28 238	0.28 216	0.25 244	0.17 217	0.24 176	0.16 184	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.10 322	0.08 235

HUI-Stereo	0.18 177	0.12 198	0.37 242	0.22 269	0.10 76	0.18 97	0.14 73	0.29 152	0.22 137	0.28 238	0.28 216	0.25 244	0.17 217	0.22 154	0.16 184	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.10 322	0.08 235

iGMRVC	0.18 177	0.12 198	0.37 242	0.22 269	0.10 76	0.18 97	0.15 97	0.29 152	0.22 137	0.28 238	0.29 229	0.25 244	0.17 217	0.27 242	0.17 215	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.10 322	0.08 235

iRAFT	0.18 177	0.12 198	0.37 242	0.22 269	0.10 76	0.18 97	0.14 73	0.29 152	0.22 137	0.28 238	0.29 229	0.25 244	0.17 217	0.26 223	0.16 184	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.10 322	0.08 235

CRE-IMP	0.18 177	0.12 198	0.37 242	0.22 269	0.11 122	0.24 259	0.17 171	0.29 152	0.21 124	0.27 228	0.26 203	0.24 236	0.17 217	0.23 163	0.18 237	0.08 211	0.05 32	0.10 328	0.07 157	0.10 322	0.10 353

RAFT-IKP	0.18 177	0.12 198	0.37 242	0.22 269	0.10 76	0.18 97	0.15 97	0.29 152	0.22 137	0.28 238	0.29 229	0.25 244	0.18 242	0.25 207	0.16 184	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.10 322	0.08 235

GMStereo	0.19 216	0.25 469	0.40 284	0.21 208	0.12 179	0.22 215	0.19 259	0.29 152	0.40 374	0.25 206	0.23 170	0.16 137	0.15 175	0.25 207	0.19 267	0.09 294	0.06 163	0.08 175	0.08 233	0.10 322	0.08 235
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HART	0.15 120	0.11 156	0.30 154	0.21 208	0.09 32	0.17 76	0.16 130	0.30 171	0.19 81	0.15 99	0.25 193	0.17 147	0.09 20	0.21 138	0.12 55	0.06 28	0.07 287	0.07 92	0.05 50	0.08 186	0.06 85

SCV_C0	0.14 88	0.11 156	0.25 109	0.19 100	0.12 179	0.15 29	0.16 130	0.30 171	0.22 137	0.13 60	0.15 82	0.13 78	0.09 20	0.24 176	0.10 1	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.06 101	0.09 256	0.06 85

castereo	0.14 88	0.10 90	0.19 52	0.18 57	0.10 76	0.20 159	0.19 259	0.30 171	0.27 204	0.13 60	0.18 118	0.16 137	0.16 191	0.15 23	0.13 98	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.06 101	0.06 52	0.05 25

gcap-zeroshot	0.17 153	0.11 156	0.36 230	0.20 163	0.12 179	0.26 294	0.16 130	0.30 171	0.22 137	0.26 218	0.20 143	0.30 317	0.14 157	0.20 119	0.13 98	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.07 157	0.06 52	0.06 85

test_for_model	0.29 412	0.89 575	0.34 200	0.69 567	0.49 559	0.20 159	0.16 130	0.30 171	0.23 156	0.28 238	0.15 82	0.13 78	0.11 78	0.17 58	0.13 98	0.29 551	0.10 431	0.06 31	0.04 1	0.86 581	0.18 496

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 153	0.13 261	0.24 96	0.19 100	0.13 257	0.24 259	0.17 171	0.30 171	0.37 334	0.43 476	0.17 106	0.13 78	0.12 103	0.19 102	0.15 159	0.08 211	0.07 287	0.09 255	0.07 157	0.09 256	0.08 235

DCRE	0.20 231	0.13 261	0.40 284	0.21 208	0.15 350	0.20 159	0.19 259	0.30 171	0.27 204	0.22 177	0.80 537	0.23 224	0.16 191	0.23 163	0.15 159	0.07 76	0.07 287	0.07 92	0.08 233	0.07 120	0.06 85

test-3	0.16 134	0.09 48	0.31 168	0.21 208	0.11 122	0.18 97	0.16 130	0.30 171	0.27 204	0.26 218	0.16 95	0.22 204	0.12 103	0.26 223	0.18 237	0.06 28	0.04 2	0.08 175	0.08 233	0.06 52	0.06 85

test_1	0.16 134	0.09 48	0.31 168	0.21 208	0.11 122	0.18 97	0.16 130	0.30 171	0.27 204	0.25 206	0.16 95	0.22 204	0.12 103	0.26 223	0.18 237	0.06 28	0.04 2	0.08 175	0.08 233	0.06 52	0.06 85

AAGNet	0.33 446	0.11 156	0.37 242	0.25 405	0.16 382	0.20 159	0.19 259	0.30 171	0.27 204	0.35 387	0.35 307	0.27 274	0.30 414	0.44 357	2.66 594	0.08 211	0.05 32	0.10 328	0.07 157	0.08 186	0.06 85

AnonymousM	0.17 153	0.19 412	0.24 96	0.18 57	0.10 76	0.18 97	0.17 171	0.30 171	0.23 156	0.26 218	0.20 143	0.18 157	0.14 157	0.19 102	0.14 135	0.09 294	0.06 163	0.38 557	0.15 491	0.06 52	0.05 25

FSD					0.24 509	0.27 304	0.27 445	0.31 182	0.29 238	0.26 218	0.27 210	0.28 290	0.27 368	0.28 256	0.26 380	0.23 530	0.22 545	0.27 537	0.26 548	0.25 528

SCV	0.14 88	0.14 304	0.24 96	0.21 208	0.11 122	0.15 29	0.16 130	0.31 182	0.18 64	0.11 28	0.15 82	0.13 78	0.10 49	0.23 163	0.11 15	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.09 256	0.06 85

Pointernet	0.13 63	0.07 2	0.27 126	0.19 100	0.11 122	0.20 159	0.12 24	0.31 182	0.24 171	0.15 99	0.15 82	0.13 78	0.11 78	0.17 58	0.13 98	0.08 211	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.06 52	0.05 25

LL-Strereo2	0.18 177	0.18 396	0.39 276	0.22 269	0.12 179	0.24 259	0.13 49	0.31 182	0.23 156	0.24 197	0.20 143	0.24 236	0.12 103	0.26 223	0.15 159	0.06 28	0.06 163	0.12 423	0.09 321	0.08 186	0.07 167

test_3	0.18 177	0.11 156	0.32 174	0.24 368	0.11 122	0.22 215	0.25 427	0.31 182	0.31 263	0.25 206	0.18 118	0.23 224	0.13 135	0.25 207	0.19 267	0.06 28	0.05 32	0.09 255	0.10 363	0.07 120	0.06 85

ASMatch	0.23 298	0.11 156	0.51 400	0.24 368	0.14 300	0.19 124	0.17 171	0.31 182	0.28 219	0.28 238	0.68 520	0.27 274	0.26 349	0.50 378	0.22 327	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.06 52	0.11 388

SST-Stereo	0.21 251	0.10 90	0.37 242	0.24 368	0.13 257	0.19 124	0.17 171	0.31 182	0.24 171	0.34 370	0.33 286	0.29 301	0.25 340	0.56 415	0.17 215	0.08 211	0.05 32	0.10 328	0.08 233	0.09 256	0.07 167

RAFT_R40	0.21 251	0.10 90	0.37 242	0.24 368	0.13 257	0.18 97	0.18 214	0.31 182	0.29 238	0.33 350	0.33 286	0.30 317	0.24 319	0.55 404	0.18 237	0.08 211	0.05 32	0.10 328	0.08 233	0.08 186	0.07 167

Pruner-Stereo	0.19 216	0.11 156	0.34 200	0.29 492	0.12 179	0.19 124	0.17 171	0.31 182	0.29 238	0.33 350	0.32 265	0.25 244	0.15 175	0.24 176	0.21 307	0.09 294	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.09 297

TestStereo	0.21 251	0.19 412	0.40 284	0.25 405	0.10 76	0.22 215	0.21 337	0.31 182	0.31 263	0.23 183	0.34 296	0.22 204	0.18 242	0.62 449	0.18 237	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.07 157	0.11 370	0.06 85

RALCasStereoNet	0.18 177	0.15 338	0.33 190	0.21 208	0.14 300	0.21 187	0.18 214	0.31 182	0.25 184	0.21 171	0.29 229	0.22 204	0.15 175	0.27 242	0.17 215	0.08 211	0.10 431	0.07 92	0.06 101	0.09 256	0.09 297

UGAM	0.26 373	0.14 304	0.45 348	0.25 405	0.12 179	0.23 237	0.25 427	0.32 193	0.41 384	0.31 315	0.42 387	0.41 418	0.22 286	0.92 538	0.22 327	0.08 211	0.06 163	0.14 471	0.12 441	0.10 322	0.07 167

MSKI-zero shot	0.17 153	0.09 48	0.43 328	0.20 163	0.11 122	0.21 187	0.15 97	0.32 193	0.21 124	0.23 183	0.24 184	0.23 224	0.10 49	0.31 295	0.13 98	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.06 52	0.06 85

knoymous	0.17 153	0.09 48	0.32 174	0.17 23	0.11 122	0.21 187	0.17 171	0.32 193	0.23 156	0.23 183	0.28 216	0.27 274	0.16 191	0.23 163	0.16 184	0.09 294	0.06 163	0.09 255	0.06 101	0.09 256	0.09 297

Selective-RAFT	0.17 153	0.12 198	0.30 154	0.24 368	0.10 76	0.29 345	0.15 97	0.32 193	0.31 263	0.17 134	0.17 106	0.21 192	0.18 242	0.28 256	0.17 215	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.07 157	0.08 186	0.06 85

RAFT_CTSACE	0.21 251	0.16 363	0.41 307	0.25 405	0.15 350	0.22 215	0.24 410	0.32 193	0.28 219	0.33 350	0.51 457	0.29 301	0.17 217	0.32 302	0.13 98	0.06 28	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.06 85

UDGNet	0.23 298	0.31 511	0.38 261	0.24 368	0.14 300	0.24 259	0.18 214	0.32 193	0.43 399	0.29 267	0.28 216	0.24 236	0.19 257	0.29 273	0.20 284	0.15 479	0.07 287	0.21 525	0.11 402	0.14 440	0.10 353

dd	0.22 281	0.26 480	0.40 284	0.22 269	0.12 179	0.25 274	0.21 337	0.32 193	0.44 414	0.29 267	0.28 216	0.25 244	0.16 191	0.30 288	0.25 367	0.12 420	0.07 287	0.10 328	0.08 233	0.11 370	0.09 297

THIR-Stereo	0.29 412	0.12 198	0.41 307	0.19 100	0.11 122	0.28 324	0.72 570	0.32 193	0.35 310	0.37 410	0.65 514	0.34 351	0.50 520	0.57 419	0.45 482	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.09 321	0.07 120	0.07 167

CroCo-Stereo	0.14 88	0.13 261	0.24 96	0.25 405	0.11 122	0.11 4	0.18 214	0.32 193	0.23 156	0.12 45	0.12 37	0.18 157	0.12 103	0.14 10	0.13 98	0.08 211	0.06 163	0.07 92	0.05 50	0.07 120	0.06 85
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
rafts_anoy	0.18 177	0.15 338	0.35 210	0.22 269	0.14 300	0.19 124	0.17 171	0.32 193	0.30 251	0.23 183	0.25 193	0.20 180	0.16 191	0.22 154	0.19 267	0.08 211	0.07 287	0.10 328	0.12 441	0.09 256	0.08 235

iRaftStereo_RVC	0.16 134	0.12 198	0.26 117	0.21 208	0.11 122	0.20 159	0.17 171	0.32 193	0.23 156	0.20 160	0.25 193	0.18 157	0.12 103	0.20 119	0.15 159	0.07 76	0.05 32	0.09 255	0.09 321	0.08 186	0.07 167

raftrobust	0.16 134	0.13 261	0.29 147	0.22 269	0.15 350	0.19 124	0.13 49	0.32 193	0.26 193	0.26 218	0.20 143	0.19 171	0.17 217	0.21 138	0.15 159	0.08 211	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.06 52	0.07 167

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 153	0.14 304	0.32 174	0.20 163	0.09 32	0.19 124	0.17 171	0.32 193	0.30 251	0.25 206	0.33 286	0.20 180	0.17 217	0.19 102	0.15 159	0.06 28	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.07 120	0.05 25

Gwc-CoAtRS	0.17 153	0.10 90	0.37 242	0.20 163	0.12 179	0.19 124	0.15 97	0.32 193	0.28 219	0.23 183	0.23 170	0.27 274	0.15 175	0.20 119	0.13 98	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.06 52	0.06 85

MM-Stereo_test1	0.17 153	0.10 90	0.39 276	0.23 317	0.11 122	0.20 159	0.22 363	0.33 207	0.29 238	0.22 177	0.21 155	0.15 120	0.14 157	0.23 163	0.13 98	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.09 256	0.06 85

rvit_0105_4	0.20 231	0.15 338	0.38 261	0.23 317	0.14 300	0.20 159	0.22 363	0.33 207	0.39 358	0.19 156	0.24 184	0.25 244	0.19 257	0.27 242	0.17 215	0.16 494	0.13 485	0.13 444	0.11 402	0.11 370	0.08 235

RAFT-Test	0.17 153	0.10 90	0.38 261	0.19 100	0.12 179	0.25 274	0.17 171	0.33 207	0.23 156	0.23 183	0.29 229	0.27 274	0.14 157	0.20 119	0.14 135	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.07 157	0.06 52	0.06 85

dad	0.28 401	0.31 511	0.44 337	0.21 208	0.14 300	0.30 364	0.20 306	0.33 207	0.49 466	0.44 483	0.44 411	0.45 446	0.21 273	0.41 348	0.26 380	0.20 525	0.11 455	0.20 523	0.11 402	0.14 440	0.10 353

DRaft	0.24 329	0.10 90	0.34 200	0.18 57	0.12 179	0.28 324	0.23 388	0.33 207	0.39 358	0.38 425	0.61 505	0.21 192	0.41 485	0.48 369	0.42 473	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.08 233	0.07 120	0.08 235

cross-raft	0.17 153	0.12 198	0.41 307	0.23 317	0.10 76	0.20 159	0.24 410	0.33 207	0.23 156	0.23 183	0.28 216	0.29 301	0.15 175	0.17 58	0.15 159	0.06 28	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.06 52	0.05 25

AFF-stereo	0.18 177	0.15 338	0.32 174	0.21 208	0.10 76	0.18 97	0.18 214	0.33 207	0.27 204	0.25 206	0.37 326	0.25 244	0.17 217	0.24 176	0.15 159	0.06 28	0.05 32	0.08 175	0.08 233	0.07 120	0.05 25

aanetorigin	0.39 486	0.29 497	1.09 546	0.24 368	0.19 447	0.28 324	0.37 515	0.33 207	0.47 447	0.94 561	0.82 540	0.52 484	0.54 526	0.49 374	0.50 499	0.11 382	0.09 406	0.10 328	0.10 363	0.16 463	0.15 461

IGEV-FE	0.18 177	0.10 90	0.65 460	0.20 163	0.12 179	0.19 124	0.15 97	0.34 215	0.19 81	0.28 238	0.22 165	0.27 274	0.13 135	0.23 163	0.18 237	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.08 233	0.07 120	0.06 85

HI	0.20 231	0.13 261	0.33 190	0.18 57	0.15 350	0.17 76	0.16 130	0.34 215	0.21 124	0.37 410	0.39 353	0.36 370	0.24 319	0.29 273	0.21 307	0.06 28	0.05 32	0.08 175	0.09 321	0.09 256	0.07 167

CoSv	0.20 231	0.13 261	0.33 190	0.18 57	0.15 350	0.17 76	0.16 130	0.34 215	0.21 124	0.37 410	0.39 353	0.36 370	0.24 319	0.29 273	0.21 307	0.06 28	0.05 32	0.08 175	0.09 321	0.09 256	0.07 167

tg	0.16 134	0.11 156	0.25 109	0.21 208	0.11 122	0.23 237	0.15 97	0.34 215	0.24 171	0.20 160	0.25 193	0.19 171	0.12 103	0.24 176	0.15 159	0.07 76	0.05 32	0.09 255	0.09 321	0.08 186	0.07 167

model_zeroshot	0.17 153	0.11 156	0.39 276	0.20 163	0.12 179	0.24 259	0.15 97	0.34 215	0.22 137	0.30 298	0.20 143	0.22 204	0.12 103	0.24 176	0.14 135	0.08 211	0.07 287	0.07 92	0.07 157	0.07 120	0.07 167

DCVSM-stereo	0.24 329	0.13 261	0.52 404	0.20 163	0.14 300	0.26 294	0.13 49	0.34 215	0.34 294	0.41 460	0.33 286	0.47 456	0.29 400	0.30 288	0.22 327	0.10 343	0.10 431	0.11 385	0.10 363	0.12 407	0.15 461

testlalala2	0.18 177	0.10 90	0.50 389	0.36 532	0.25 517	0.23 237	0.14 73	0.34 215	0.24 171	0.25 206	0.25 193	0.21 192	0.12 103	0.16 41	0.16 184	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.07 157	0.06 52	0.06 85

AE-Stereo	0.17 153	0.11 156	0.31 168	0.24 368	0.14 300	0.23 237	0.18 214	0.34 215	0.29 238	0.15 99	0.25 193	0.21 192	0.13 135	0.20 119	0.14 135	0.07 76	0.08 372	0.09 255	0.10 363	0.07 120	0.06 85

IGEV_Zeroshot_test	0.18 177	0.10 90	0.65 460	0.20 163	0.12 179	0.19 124	0.15 97	0.34 215	0.19 81	0.28 238	0.22 165	0.27 274	0.13 135	0.23 163	0.18 237	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.08 233	0.07 120	0.06 85

testlalala_base	0.20 231	0.13 261	0.35 210	0.25 405	0.15 350	0.25 274	0.16 130	0.34 215	0.17 53	0.19 156	0.26 203	0.17 147	0.14 157	0.18 79	0.16 184	0.39 563	0.09 406	0.07 92	0.05 50	0.45 558	0.08 235

HH	0.18 177	0.12 198	0.55 417	0.22 269	0.12 179	0.18 97	0.18 214	0.34 215	0.19 81	0.20 160	0.24 184	0.34 351	0.18 242	0.29 273	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.07 120	0.06 85

HanStereo	0.18 177	0.12 198	0.55 417	0.22 269	0.12 179	0.18 97	0.18 214	0.34 215	0.19 81	0.20 160	0.24 184	0.34 351	0.18 242	0.29 273	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.07 120	0.06 85

riskmin	0.18 177	0.09 48	0.34 200	0.18 57	0.12 179	0.24 259	0.16 130	0.34 215	0.28 219	0.21 171	0.23 170	0.33 344	0.24 319	0.23 163	0.17 215	0.09 294	0.06 163	0.09 255	0.06 101	0.10 322	0.10 353

ADStereo(finetuned)	0.19 216	0.13 261	0.49 378	0.19 100	0.09 32	0.19 124	0.18 214	0.34 215	0.39 358	0.29 267	0.31 256	0.18 157	0.31 430	0.21 138	0.19 267	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.06 52	0.07 167

CrosDoStereo	0.31 428	0.10 90	0.49 378	0.18 57	0.12 179	0.22 215	1.11 592	0.34 215	0.37 334	0.38 425	0.61 505	0.28 290	0.46 508	0.61 441	0.57 507	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.08 233	0.07 120	0.07 167

LCNet	0.21 251	0.11 156	0.29 147	0.25 405	0.12 179	0.23 237	0.19 259	0.34 215	0.26 193	0.28 238	0.35 307	0.26 265	0.30 414	0.35 324	0.17 215	0.07 76	0.05 32	0.09 255	0.10 363	0.13 422	0.22 527

HHNet	0.22 281	0.12 198	0.52 404	0.18 57	0.18 425	0.20 159	0.20 306	0.34 215	0.31 263	0.32 338	0.59 493	0.20 180	0.21 273	0.24 176	0.31 417	0.08 211	0.05 32	0.09 255	0.07 157	0.08 186	0.11 388

PSM-AAD	0.25 357	0.10 90	0.30 154	0.24 368	0.12 179	0.26 294	0.38 521	0.34 215	0.28 219	0.35 387	0.39 353	0.28 290	0.79 556	0.30 288	0.16 184	0.07 76	0.06 163	0.12 423	0.11 402	0.08 186	0.21 522

FTStereo	0.28 401	0.10 90	0.43 328	0.23 317	0.13 257	0.21 187	0.53 557	0.34 215	0.26 193	0.38 425	0.95 550	0.30 317	0.56 530	0.32 302	0.18 237	0.08 211	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.07 120	0.19 504

DeepStereo_LL	0.31 428	0.10 90	0.49 378	0.18 57	0.12 179	0.22 215	1.11 592	0.34 215	0.37 334	0.38 425	0.61 505	0.28 290	0.46 508	0.61 441	0.57 507	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.08 233	0.07 120	0.07 167

GrayStereo	0.25 357	0.09 48	0.32 174	0.26 439	0.13 257	0.23 237	0.47 547	0.34 215	0.30 251	0.39 440	0.47 441	0.30 317	0.79 556	0.29 273	0.16 184	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.09 321	0.07 120	0.13 428

test-1	0.17 153	0.11 156	0.40 284	0.23 317	0.13 257	0.22 215	0.23 388	0.34 215	0.26 193	0.20 160	0.24 184	0.22 204	0.14 157	0.16 41	0.20 284	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.06 52	0.08 235

sAnonymous2	0.20 231	0.21 438	0.58 429	0.24 368	0.17 404	0.22 215	0.19 259	0.34 215	0.28 219	0.17 134	0.19 126	0.17 147	0.16 191	0.17 58	0.14 135	0.10 343	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.23 523	0.17 483

CroCo_RVC	0.20 231	0.21 438	0.58 429	0.24 368	0.17 404	0.22 215	0.19 259	0.34 215	0.28 219	0.17 134	0.19 126	0.17 147	0.16 191	0.17 58	0.14 135	0.10 343	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.23 523	0.17 483

DCANet	0.18 177	0.13 261	0.40 284	0.19 100	0.09 32	0.19 124	0.18 214	0.34 215	0.39 358	0.29 267	0.31 256	0.18 157	0.23 301	0.20 119	0.19 267	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.06 52	0.07 167

FE-Mocha	0.16 134	0.10 90	0.33 190	0.19 100	0.13 257	0.19 124	0.15 97	0.35 240	0.22 137	0.24 197	0.24 184	0.20 180	0.14 157	0.17 58	0.17 215	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.08 233	0.07 120	0.06 85

xx1	0.20 231	0.14 304	0.38 261	0.23 317	0.11 122	0.31 380	0.19 259	0.35 240	0.47 447	0.17 134	0.19 126	0.28 290	0.24 319	0.28 256	0.11 15	0.08 211	0.05 32	0.10 328	0.09 321	0.09 256	0.09 297

cc1	0.18 177	0.14 304	0.38 261	0.23 317	0.11 122	0.31 380	0.19 259	0.35 240	0.47 447	0.17 134	0.19 126	0.13 78	0.18 242	0.28 256	0.11 15	0.08 211	0.05 32	0.08 175	0.06 101	0.08 186	0.08 235

11t1	0.18 177	0.10 90	0.30 154	0.20 163	0.11 122	0.27 304	0.17 171	0.35 240	0.23 156	0.25 206	0.23 170	0.23 224	0.23 301	0.25 207	0.18 237	0.09 294	0.07 287	0.07 92	0.06 101	0.09 256	0.09 297

rrr	0.17 153	0.11 156	0.57 424	0.19 100	0.12 179	0.20 159	0.18 214	0.35 240	0.22 137	0.15 99	0.12 37	0.14 103	0.12 103	0.28 256	0.14 135	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.07 120	0.07 167

ffm	0.22 281	0.12 198	0.42 317	0.20 163	0.13 257	0.28 324	0.20 306	0.35 240	0.44 414	0.30 298	0.42 387	0.34 351	0.23 301	0.27 242	0.11 15	0.08 211	0.05 32	0.11 385	0.10 363	0.08 186	0.08 235

ff1	0.29 412	0.12 198	0.42 317	0.20 163	0.13 257	0.28 324	0.20 306	0.35 240	0.44 414	0.30 298	0.42 387	0.34 351	0.23 301	0.81 519	1.08 558	0.08 211	0.05 32	0.11 385	0.10 363	0.08 186	0.08 235

tt1	0.18 177	0.14 304	0.35 210	0.23 317	0.11 122	0.30 364	0.19 259	0.35 240	0.44 414	0.17 134	0.19 126	0.13 78	0.16 191	0.27 242	0.11 15	0.08 211	0.05 32	0.08 175	0.06 101	0.08 186	0.08 235

EKT-Stereo	0.38 480	0.12 198	0.38 261	0.42 546	3.88 598	0.21 187	0.17 171	0.35 240	0.28 219	0.20 160	0.20 143	0.23 224	0.15 175	0.28 256	0.16 184	0.09 294	0.07 287	0.09 255	0.07 157	0.09 256	0.09 297

MIM_Stereo	0.18 177	0.12 198	0.38 261	0.20 163	0.11 122	0.17 76	0.14 73	0.35 240	0.25 184	0.27 228	0.35 307	0.23 224	0.13 135	0.27 242	0.16 184	0.06 28	0.07 287	0.08 175	0.08 233	0.08 186	0.06 85

fff	0.19 216	0.13 261	0.40 284	0.18 57	0.09 32	0.19 124	0.18 214	0.35 240	0.43 399	0.29 267	0.30 242	0.18 157	0.28 385	0.20 119	0.18 237	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.05 5	0.07 167

CIPLG	0.21 251	0.21 438	0.55 417	0.23 317	0.15 350	0.25 274	0.20 306	0.35 240	0.29 238	0.31 315	0.33 286	0.22 204	0.15 175	0.26 223	0.20 284	0.08 211	0.07 287	0.07 92	0.07 157	0.08 186	0.08 235

IPLGR_C	0.21 251	0.22 451	0.60 438	0.23 317	0.15 350	0.24 259	0.20 306	0.35 240	0.29 238	0.31 315	0.32 265	0.22 204	0.15 175	0.25 207	0.20 284	0.08 211	0.07 287	0.07 92	0.07 157	0.08 186	0.08 235

ACRE	0.21 251	0.20 424	0.62 449	0.23 317	0.15 350	0.24 259	0.20 306	0.35 240	0.28 219	0.31 315	0.32 265	0.22 204	0.15 175	0.25 207	0.20 284	0.08 211	0.07 287	0.07 92	0.07 157	0.08 186	0.08 235

KYRaft	0.22 281	0.10 90	0.30 154	0.23 317	0.12 179	0.23 237	0.23 388	0.35 240	0.24 171	0.35 387	0.54 475	0.34 351	0.26 349	0.29 273	0.15 159	0.07 76	0.05 32	0.09 255	0.10 363	0.08 186	0.31 552

RAFT	0.21 251	0.17 382	0.32 174	0.24 368	0.12 179	0.25 274	0.27 445	0.35 240	0.28 219	0.33 350	0.33 286	0.38 384	0.22 286	0.29 273	0.17 215	0.08 211	0.08 372	0.11 385	0.10 363	0.10 322	0.06 85

csc	0.19 216	0.13 261	0.40 284	0.18 57	0.09 32	0.19 124	0.18 214	0.35 240	0.43 399	0.29 267	0.30 242	0.18 157	0.28 385	0.20 119	0.18 237	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.05 5	0.07 167

cscssc	0.19 216	0.13 261	0.40 284	0.18 57	0.09 32	0.19 124	0.18 214	0.35 240	0.43 399	0.29 267	0.30 242	0.18 157	0.28 385	0.20 119	0.18 237	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.05 5	0.07 167

test_xeample3	0.16 134	0.11 156	0.56 421	0.19 100	0.12 179	0.20 159	0.18 214	0.35 240	0.20 107	0.16 121	0.12 37	0.13 78	0.12 103	0.24 176	0.15 159	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.08 233	0.07 120	0.07 167

PAM_32	0.23 298	0.10 90	0.63 452	0.21 208	0.14 300	0.33 400	0.19 259	0.36 259	0.23 156	0.29 267	0.28 216	0.56 499	0.28 385	0.27 242	0.18 237	0.08 211	0.06 163	0.08 175	0.09 321	0.07 120	0.09 297

rvit_0105_5	0.21 251	0.15 338	0.38 261	0.23 317	0.13 257	0.22 215	0.24 410	0.36 259	0.39 358	0.21 171	0.23 170	0.26 265	0.19 257	0.26 223	0.19 267	0.15 479	0.13 485	0.12 423	0.12 441	0.10 322	0.09 297

ACV-stereo	0.29 412	0.18 396	0.79 496	0.23 317	0.16 382	0.47 495	0.19 259	0.36 259	0.34 294	0.29 267	0.33 286	0.67 535	0.42 494	0.54 402	0.30 410	0.10 343	0.09 406	0.09 255	0.09 321	0.10 322	0.11 388

RAFT-Stereo-weight	0.15 120	0.09 48	0.26 117	0.20 163	0.10 76	0.19 124	0.17 171	0.36 259	0.29 238	0.24 197	0.20 143	0.19 171	0.10 49	0.18 79	0.15 159	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.06 52	0.05 25

MyStereo8	0.22 281	0.15 338	0.63 452	0.21 208	0.17 404	0.31 380	0.16 130	0.36 259	0.32 272	0.28 238	0.36 317	0.25 244	0.18 242	0.25 207	0.28 390	0.08 211	0.07 287	0.08 175	0.07 157	0.10 322	0.12 411

anonymousa	0.23 298	0.11 156	0.50 389	0.21 208	0.16 382	0.31 380	0.20 306	0.36 259	0.35 310	0.32 338	0.50 451	0.39 396	0.26 349	0.22 154	0.20 284	0.08 211	0.06 163	0.09 255	0.11 402	0.07 120	0.08 235

RCA-Stereo	0.16 134	0.09 48	0.25 109	0.20 163	0.10 76	0.19 124	0.17 171	0.36 259	0.35 310	0.20 160	0.25 193	0.17 147	0.17 217	0.18 79	0.14 135	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.06 52	0.05 25

DCANet-4	0.19 216	0.10 90	0.52 404	0.19 100	0.09 32	0.19 124	0.18 214	0.36 259	0.39 358	0.29 267	0.30 242	0.17 147	0.22 286	0.20 119	0.18 237	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.05 5	0.07 167

Prome-Stereo	0.21 251	0.10 90	0.30 154	0.24 368	0.12 179	0.23 237	0.23 388	0.36 259	0.25 184	0.33 350	0.59 493	0.24 236	0.28 385	0.29 273	0.16 184	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.08 186	0.20 514

CFNet-RSSM	0.17 153	0.10 90	0.40 284	0.20 163	0.11 122	0.20 159	0.15 97	0.36 259	0.30 251	0.23 183	0.21 155	0.26 265	0.15 175	0.20 119	0.13 98	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.06 52	0.05 25

PAM	0.23 298	0.10 90	0.63 452	0.22 269	0.15 350	0.34 413	0.21 337	0.37 269	0.22 137	0.31 315	0.27 210	0.55 495	0.26 349	0.26 223	0.17 215	0.08 211	0.06 163	0.07 92	0.09 321	0.07 120	0.09 297

iRaft-Stereo_5w	0.23 298	0.18 396	0.44 337	0.22 269	0.13 257	0.19 124	0.19 259	0.37 269	0.32 272	0.28 238	0.37 326	0.34 351	0.23 301	0.65 463	0.27 386	0.06 28	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.09 256	0.08 235

OMP-Stereo	0.23 298	0.14 304	0.35 210	0.29 492	0.13 257	0.21 187	0.16 130	0.37 269	0.33 284	0.34 370	0.30 242	0.34 351	0.19 257	0.70 478	0.24 357	0.07 76	0.06 163	0.09 255	0.07 157	0.07 120	0.06 85

GMM-Stereo	0.21 251	0.10 90	0.43 328	0.23 317	0.13 257	0.24 259	0.25 427	0.37 269	0.27 204	0.30 298	0.45 423	0.27 274	0.21 273	0.31 295	0.17 215	0.07 76	0.05 32	0.10 328	0.09 321	0.08 186	0.19 504

s12784h	0.17 153	0.09 48	0.26 117	0.18 57	0.07 1	0.32 389	0.19 259	0.37 269	0.32 272	0.23 183	0.25 193	0.18 157	0.17 217	0.25 207	0.16 184	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.06 52	0.05 25

RALAANet	0.19 216	0.18 396	0.37 242	0.23 317	0.14 300	0.23 237	0.13 49	0.37 269	0.29 238	0.28 238	0.26 203	0.25 244	0.15 175	0.26 223	0.18 237	0.08 211	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.09 256	0.06 85

rvit_0105_3	0.23 298	0.17 382	0.40 284	0.25 405	0.15 350	0.24 259	0.28 461	0.38 275	0.41 384	0.25 206	0.25 193	0.28 290	0.21 273	0.28 256	0.20 284	0.15 479	0.13 485	0.14 471	0.15 491	0.10 322	0.09 297

StereoVision	0.22 281	0.18 396	0.37 242	0.27 467	0.17 404	0.23 237	0.22 363	0.38 275	0.31 263	0.20 160	0.51 457	0.22 204	0.16 191	0.28 256	0.18 237	0.11 382	0.12 472	0.13 444	0.13 468	0.10 322	0.07 167

Anonymous_2	0.37 473	0.21 438	0.47 364	0.20 163	0.21 472	0.42 470	0.26 439	0.38 275	0.29 238	0.33 350	0.30 242	0.44 442	0.38 470	0.36 329	0.29 402	0.26 541	0.29 560	0.44 561	1.41 597	0.34 552	0.21 522

IIG-Stereo	0.23 298	0.13 261	0.35 210	0.29 492	0.12 179	0.23 237	0.14 73	0.38 275	0.31 263	0.34 370	0.37 326	0.33 344	0.21 273	0.70 478	0.26 380	0.08 211	0.06 163	0.09 255	0.07 157	0.07 120	0.06 85

NF-Stereo	0.20 231	0.10 90	0.35 210	0.24 368	0.12 179	0.21 187	0.18 214	0.38 275	0.32 272	0.28 238	0.30 242	0.22 204	0.16 191	0.51 383	0.20 284	0.08 211	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.13 428

OCTAStereo	0.20 231	0.10 90	0.35 210	0.24 368	0.12 179	0.21 187	0.18 214	0.38 275	0.32 272	0.28 238	0.30 242	0.22 204	0.16 191	0.51 383	0.20 284	0.08 211	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.13 428

PSM-softLoss	0.21 251	0.10 90	0.39 276	0.24 368	0.12 179	0.20 159	0.18 214	0.38 275	0.26 193	0.29 267	0.32 265	0.24 236	0.16 191	0.52 389	0.20 284	0.09 294	0.06 163	0.10 328	0.09 321	0.08 186	0.12 411

KMStereo	0.21 251	0.10 90	0.39 276	0.24 368	0.12 179	0.20 159	0.18 214	0.38 275	0.26 193	0.29 267	0.32 265	0.24 236	0.16 191	0.52 389	0.20 284	0.09 294	0.06 163	0.10 328	0.09 321	0.08 186	0.12 411

RE-Stereo	0.20 231	0.10 90	0.35 210	0.24 368	0.12 179	0.21 187	0.18 214	0.38 275	0.32 272	0.28 238	0.30 242	0.22 204	0.16 191	0.51 383	0.20 284	0.08 211	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.13 428

TVStereo	0.20 231	0.10 90	0.35 210	0.24 368	0.12 179	0.21 187	0.18 214	0.38 275	0.32 272	0.28 238	0.30 242	0.22 204	0.16 191	0.51 383	0.20 284	0.08 211	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.13 428

raft+_RVC	0.18 177	0.14 304	0.32 174	0.21 208	0.15 350	0.21 187	0.16 130	0.38 275	0.34 294	0.21 171	0.28 216	0.20 180	0.15 175	0.24 176	0.19 267	0.08 211	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.07 120	0.08 235

MLCV	0.22 281	0.16 363	0.44 337	0.21 208	0.08 10	0.29 345	0.19 259	0.38 275	0.37 334	0.38 425	0.44 411	0.31 328	0.21 273	0.41 348	0.24 357	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.07 120	0.06 85

DFGA-Net	0.23 298	0.24 464	0.49 378	0.22 269	0.15 350	0.25 274	0.17 171	0.39 287	0.39 358	0.29 267	0.31 256	0.21 192	0.17 217	0.59 432	0.28 390	0.08 211	0.06 163	0.09 255	0.09 321	0.10 322	0.08 235

MM-Stereo_test3	0.17 153	0.12 198	0.29 147	0.23 317	0.14 300	0.19 124	0.22 363	0.39 287	0.36 323	0.16 121	0.24 184	0.17 147	0.12 103	0.19 102	0.14 135	0.07 76	0.07 287	0.08 175	0.06 101	0.09 256	0.06 85

AIO-test1	0.19 216	0.14 304	0.41 307	0.27 467	0.15 350	0.21 187	0.16 130	0.39 287	0.36 323	0.17 134	0.26 203	0.18 157	0.13 135	0.28 256	0.14 135	0.07 76	0.06 163	0.10 328	0.11 402	0.06 52	0.09 297

FACV-RUCA	0.21 251	0.15 338	0.32 174	0.23 317	0.23 501	0.26 294	0.19 259	0.39 287	0.34 294	0.25 206	0.32 265	0.21 192	0.24 319	0.24 176	0.19 267	0.10 343	0.07 287	0.15 486	0.08 233	0.16 463	0.13 428

GMStereo_Zeroshot	0.24 329	0.21 438	0.45 348	0.26 439	0.13 257	0.28 324	0.15 97	0.39 287	0.35 310	0.37 410	0.43 400	0.40 411	0.17 217	0.34 315	0.20 284	0.12 420	0.07 287	0.13 444	0.07 157	0.16 463	0.09 297

CASS	0.21 251	0.15 338	0.32 174	0.26 439	0.11 122	0.28 324	0.19 259	0.39 287	0.30 251	0.32 338	0.34 296	0.25 244	0.24 319	0.25 207	0.20 284	0.13 440	0.08 372	0.11 385	0.09 321	0.11 370	0.11 388
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.24 329	0.16 363	0.48 373	0.21 208	0.13 257	0.29 345	0.29 467	0.39 287	0.39 358	0.27 228	0.35 307	0.39 396	0.31 430	0.31 295	0.29 402	0.08 211	0.09 406	0.10 328	0.11 402	0.11 370	0.10 353

PFNet	0.23 298	0.10 90	0.57 424	0.24 368	0.14 300	0.22 215	0.19 259	0.39 287	0.33 284	0.35 387	0.32 265	0.27 274	0.19 257	0.64 457	0.22 327	0.09 294	0.05 32	0.09 255	0.07 157	0.08 186	0.07 167

ACVNet	0.23 298	0.13 261	0.35 210	0.18 57	0.15 350	0.27 304	0.23 388	0.39 287	0.44 414	0.28 238	0.41 371	0.38 384	0.26 349	0.27 242	0.32 422	0.08 211	0.07 287	0.08 175	0.07 157	0.10 322	0.07 167

CFNet-ft	0.24 329	0.15 338	0.35 210	0.18 57	0.15 350	0.30 364	0.21 337	0.39 287	0.36 323	0.28 238	0.40 363	0.43 431	0.25 340	0.47 367	0.24 357	0.12 420	0.07 287	0.12 423	0.11 402	0.12 407	0.09 297

CFNet_RVC	0.24 329	0.15 338	0.35 210	0.18 57	0.15 350	0.30 364	0.21 337	0.39 287	0.36 323	0.28 238	0.40 363	0.43 431	0.25 340	0.47 367	0.24 357	0.12 420	0.07 287	0.12 423	0.11 402	0.12 407	0.09 297

rvit_stereo_0075_2	0.24 329	0.17 382	0.50 389	0.26 439	0.22 488	0.22 215	0.15 97	0.40 298	0.35 310	0.27 228	0.37 326	0.29 301	0.20 266	0.28 256	0.19 267	0.17 505	0.12 472	0.19 519	0.12 441	0.13 422	0.13 428

GCST	0.47 514	0.60 560	0.57 424	1.04 583	0.48 558	0.38 446	0.11 16	0.40 298	0.32 272	0.41 460	0.34 296	0.29 301	0.17 217	0.46 363	0.19 267	0.69 576	0.42 571	0.79 580	0.62 582	0.62 567	0.46 567

MyStereo06	0.20 231	0.12 198	0.57 424	0.21 208	0.14 300	0.25 274	0.23 388	0.40 298	0.21 124	0.30 298	0.24 184	0.31 328	0.18 242	0.22 154	0.18 237	0.07 76	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.08 235

CBFPSM	0.27 381	0.16 363	0.67 466	0.20 163	0.14 300	0.38 446	0.25 427	0.40 298	0.36 323	0.33 350	0.36 317	0.56 499	0.38 470	0.32 302	0.38 447	0.08 211	0.08 372	0.07 92	0.08 233	0.09 256	0.11 388

TestStereo1	0.21 251	0.16 363	0.32 174	0.26 439	0.13 257	0.26 294	0.27 445	0.40 298	0.36 323	0.29 267	0.39 353	0.22 204	0.21 273	0.33 309	0.17 215	0.07 76	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.07 167

RAFT+CT+SA	0.21 251	0.18 396	0.33 190	0.25 405	0.18 425	0.23 237	0.29 467	0.40 298	0.36 323	0.24 197	0.38 340	0.18 157	0.16 191	0.32 302	0.16 184	0.07 76	0.05 32	0.09 255	0.12 441	0.09 256	0.09 297

test_5	0.23 298	0.19 412	0.38 261	0.26 439	0.18 425	0.25 274	0.29 467	0.40 298	0.37 334	0.29 267	0.40 363	0.25 244	0.22 286	0.34 315	0.18 237	0.07 76	0.05 32	0.09 255	0.09 321	0.10 322	0.10 353

SA-5K	0.21 251	0.16 363	0.32 174	0.26 439	0.13 257	0.26 294	0.27 445	0.40 298	0.36 323	0.29 267	0.39 353	0.22 204	0.21 273	0.33 309	0.17 215	0.07 76	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.07 167

TransformOpticalFlow	0.24 329	0.13 261	0.56 421	0.23 317	0.11 122	0.21 187	0.19 259	0.40 298	0.32 272	0.30 298	0.43 400	0.36 370	0.31 430	0.61 441	0.20 284	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.06 52	0.07 167

IRAFT_RVC	0.22 281	0.12 198	0.39 276	0.26 439	0.11 122	0.18 97	0.24 410	0.40 298	0.37 334	0.31 315	0.30 242	0.29 301	0.24 319	0.55 404	0.22 327	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.08 186	0.07 167

XX-Stereo	0.21 251	0.10 90	0.83 508	0.26 439	0.17 404	0.23 237	0.13 49	0.40 298	0.18 64	0.20 160	0.41 371	0.31 328	0.10 49	0.32 302	0.12 55	0.08 211	0.06 163	0.08 175	0.08 233	0.07 120	0.05 25

DN-CSS_ROB	0.22 281	0.25 469	0.47 364	0.24 368	0.14 300	0.25 274	0.12 24	0.40 298	0.33 284	0.29 267	0.42 387	0.22 204	0.20 266	0.33 309	0.19 267	0.07 76	0.06 163	0.11 385	0.11 402	0.11 370	0.07 167

DDVS	0.25 357	0.15 338	0.39 276	0.24 368	0.17 404	0.34 413	0.21 337	0.41 310	0.30 251	0.33 350	0.41 371	0.48 462	0.21 273	0.52 389	0.27 386	0.11 382	0.09 406	0.11 385	0.09 321	0.13 422	0.14 449

test_sample1	0.20 231	0.10 90	0.28 137	0.19 100	0.12 179	0.28 324	0.19 259	0.41 310	0.25 184	0.26 218	0.31 256	0.29 301	0.26 349	0.44 357	0.21 307	0.09 294	0.07 287	0.08 175	0.07 157	0.09 256	0.09 297

ACVNet-DCA	0.18 177	0.14 304	0.38 261	0.23 317	0.11 122	0.31 380	0.19 259	0.41 310	0.27 204	0.17 134	0.19 126	0.13 78	0.18 242	0.28 256	0.11 15	0.08 211	0.05 32	0.08 175	0.06 101	0.09 256	0.09 297

1test111	0.19 216	0.14 304	0.38 261	0.23 317	0.11 122	0.31 380	0.19 259	0.41 310	0.27 204	0.17 134	0.19 126	0.13 78	0.18 242	0.34 315	0.22 327	0.08 211	0.05 32	0.08 175	0.06 101	0.09 256	0.09 297

mmm	0.21 251	0.12 198	0.31 168	0.22 269	0.12 179	0.28 324	0.21 337	0.41 310	0.27 204	0.29 267	0.38 340	0.29 301	0.24 319	0.29 273	0.22 327	0.09 294	0.07 287	0.11 385	0.09 321	0.10 322	0.09 297

anonymousdsp2	0.17 153	0.10 90	0.28 137	0.20 163	0.11 122	0.25 274	0.17 171	0.41 310	0.31 263	0.23 183	0.23 170	0.22 204	0.15 175	0.25 207	0.15 159	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.08 186	0.07 167

fast-acv-ft	0.31 428	0.20 424	0.81 501	0.24 368	0.18 425	0.46 489	0.27 445	0.41 310	0.49 466	0.39 440	0.55 479	0.49 467	0.35 453	0.37 332	0.38 447	0.11 382	0.11 455	0.11 385	0.12 441	0.12 407	0.09 297

qqq	0.20 231	0.12 198	0.31 168	0.20 163	0.11 122	0.23 237	0.19 259	0.41 310	0.27 204	0.24 197	0.28 216	0.28 290	0.24 319	0.34 315	0.22 327	0.08 211	0.07 287	0.10 328	0.09 321	0.09 256	0.09 297

x	0.19 216	0.11 156	0.29 147	0.20 163	0.11 122	0.26 294	0.18 214	0.41 310	0.29 238	0.25 206	0.29 229	0.28 290	0.24 319	0.26 223	0.23 346	0.09 294	0.07 287	0.08 175	0.07 157	0.09 256	0.08 235

IPLGR	0.21 251	0.13 261	0.61 441	0.21 208	0.11 122	0.25 274	0.18 214	0.41 310	0.37 334	0.28 238	0.27 210	0.21 192	0.19 257	0.37 332	0.18 237	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.07 120	0.06 85

AACVNet	0.26 373	0.16 363	0.37 242	0.22 269	0.14 300	0.29 345	0.19 259	0.41 310	0.31 263	0.38 425	0.42 387	0.43 431	0.28 385	0.73 488	0.25 367	0.11 382	0.08 372	0.11 385	0.09 321	0.13 422	0.11 388

111	0.20 231	0.17 382	0.40 284	0.18 57	0.09 32	0.24 259	0.17 171	0.41 310	0.45 425	0.23 183	0.29 229	0.29 301	0.21 273	0.24 176	0.18 237	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.07 120	0.08 235

EDNetEfficient	0.63 544	0.37 529	2.40 583	0.26 439	0.25 517	0.38 446	0.49 553	0.41 310	1.06 571	1.38 579	0.87 547	0.62 519	0.95 567	0.65 463	1.65 579	0.11 382	0.09 406	0.10 328	0.11 402	0.19 501	0.17 483

FENet	0.21 251	0.11 156	0.45 348	0.21 208	0.12 179	0.26 294	0.17 171	0.41 310	0.35 310	0.30 298	0.31 256	0.29 301	0.23 301	0.26 223	0.23 346	0.09 294	0.06 163	0.09 255	0.09 321	0.09 256	0.09 297

AIO-test2	0.20 231	0.20 424	0.36 230	0.26 439	0.15 350	0.22 215	0.16 130	0.42 324	0.42 391	0.16 121	0.29 229	0.15 120	0.11 78	0.26 223	0.13 98	0.18 516	0.06 163	0.10 328	0.11 402	0.07 120	0.07 167

CAS++	0.16 134	0.12 198	0.27 126	0.18 57	0.12 179	0.17 76	0.15 97	0.42 324	0.24 171	0.19 156	0.18 118	0.13 78	0.10 49	0.21 138	0.12 55	0.12 420	0.10 431	0.11 385	0.08 233	0.10 322	0.09 297
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Any-RAFT	0.17 153	0.08 14	0.31 168	0.19 100	0.10 76	0.29 345	0.16 130	0.42 324	0.30 251	0.24 197	0.27 210	0.27 274	0.16 191	0.21 138	0.12 55	0.08 211	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.07 120	0.06 85

IER	0.23 298	0.12 198	0.39 276	0.20 163	0.14 300	0.31 380	0.19 259	0.42 324	0.36 323	0.33 350	0.40 363	0.32 337	0.33 440	0.29 273	0.22 327	0.09 294	0.07 287	0.08 175	0.08 233	0.09 256	0.08 235

IPLG	0.21 251	0.15 338	0.53 408	0.21 208	0.12 179	0.28 324	0.17 171	0.42 324	0.30 251	0.33 350	0.32 265	0.15 120	0.17 217	0.50 378	0.21 307	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.07 120	0.06 85

cf-r	0.24 329	0.15 338	0.44 337	0.21 208	0.14 300	0.27 304	0.22 363	0.42 324	0.40 374	0.30 298	0.42 387	0.42 427	0.26 349	0.43 353	0.25 367	0.11 382	0.06 163	0.08 175	0.10 363	0.08 186	0.08 235

DMCA-RVC	0.27 381	0.21 438	0.61 441	0.28 488	0.17 404	0.29 345	0.21 337	0.42 324	0.35 310	0.40 450	0.37 326	0.39 396	0.36 457	0.43 353	0.30 410	0.13 440	0.10 431	0.15 486	0.11 402	0.13 422	0.10 353

DIP-Stereo	0.18 177	0.12 198	0.33 190	0.20 163	0.13 257	0.28 324	0.12 24	0.42 324	0.25 184	0.27 228	0.32 265	0.21 192	0.17 217	0.25 207	0.20 284	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.06 101	0.07 120	0.08 235
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.18 177	0.09 48	0.32 174	0.22 269	0.12 179	0.22 215	0.19 259	0.42 324	0.19 81	0.31 315	0.45 423	0.20 180	0.14 157	0.18 79	0.15 159	0.08 211	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.06 52	0.06 85

RAFT-Stereo	0.18 177	0.09 48	0.32 174	0.22 269	0.12 179	0.22 215	0.19 259	0.42 324	0.19 81	0.31 315	0.45 423	0.20 180	0.14 157	0.18 79	0.15 159	0.08 211	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.06 52	0.06 85
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.20 231	0.17 382	0.43 328	0.19 100	0.08 10	0.27 304	0.14 73	0.42 324	0.30 251	0.29 267	0.32 265	0.27 274	0.21 273	0.28 256	0.25 367	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.09 256	0.06 85
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNet	0.24 329	0.18 396	0.61 441	0.25 405	0.11 122	0.29 345	0.21 337	0.42 324	0.43 399	0.33 350	0.43 400	0.27 274	0.22 286	0.34 315	0.26 380	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.08 186	0.07 167

Select-FE	0.23 298	0.14 304	0.78 489	0.22 269	0.18 425	0.22 215	0.13 49	0.43 336	0.26 193	0.28 238	0.33 286	0.39 396	0.29 400	0.27 242	0.19 267	0.08 211	0.07 287	0.08 175	0.13 468	0.08 186	0.12 411

z-ln-s-r	0.32 437	0.21 438	0.82 505	0.23 317	0.14 300	0.30 364	0.26 439	0.43 336	0.50 474	0.32 338	0.60 498	0.39 396	0.29 400	0.73 488	0.66 527	0.08 211	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.10 322	0.08 235

test_sample2	0.21 251	0.10 90	0.28 137	0.19 100	0.11 122	0.27 304	0.21 337	0.43 336	0.29 238	0.26 218	0.31 256	0.30 317	0.24 319	0.45 360	0.18 237	0.09 294	0.07 287	0.08 175	0.07 157	0.09 256	0.09 297

Anonymous3	0.23 298	0.18 396	0.63 452	0.27 467	0.18 425	0.41 463	0.23 388	0.43 336	0.35 310	0.23 183	0.27 210	0.20 180	0.18 242	0.27 242	0.18 237	0.12 420	0.11 455	0.10 328	0.10 363	0.11 370	0.12 411

HCRNet	0.24 329	0.25 469	0.33 190	0.34 521	0.16 382	0.27 304	0.18 214	0.43 336	0.35 310	0.30 298	0.35 307	0.32 337	0.22 286	0.44 357	0.20 284	0.13 440	0.08 372	0.13 444	0.11 402	0.10 322	0.09 297

ARAFT	0.24 329	0.21 438	0.78 489	0.22 269	0.12 179	0.29 345	0.24 410	0.43 336	0.32 272	0.33 350	0.28 216	0.28 290	0.19 257	0.49 374	0.18 237	0.07 76	0.06 163	0.12 423	0.11 402	0.09 256	0.06 85

DMCA	0.22 281	0.14 304	0.36 230	0.22 269	0.14 300	0.27 304	0.20 306	0.43 336	0.38 348	0.31 315	0.32 265	0.33 344	0.24 319	0.24 176	0.28 390	0.11 382	0.08 372	0.10 328	0.08 233	0.10 322	0.11 388

rvit_105_1	0.27 381	0.19 412	0.46 356	0.27 467	0.19 447	0.30 364	0.35 506	0.44 343	0.51 478	0.31 315	0.31 256	0.31 328	0.26 349	0.35 324	0.25 367	0.15 479	0.14 495	0.15 486	0.17 512	0.11 370	0.10 353

UGAM-zero	0.23 298	0.10 90	0.54 411	0.19 100	0.13 257	0.21 187	0.14 73	0.44 343	0.22 137	0.28 238	0.28 216	0.51 478	0.33 440	0.65 463	0.14 135	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.08 233	0.06 52	0.07 167

gwcnet-sp	0.24 329	0.13 261	0.63 452	0.22 269	0.14 300	0.34 413	0.22 363	0.44 343	0.39 358	0.35 387	0.34 296	0.27 274	0.27 368	0.35 324	0.25 367	0.09 294	0.08 372	0.09 255	0.09 321	0.09 256	0.09 297

scenet	0.24 329	0.13 261	0.63 452	0.22 269	0.14 300	0.34 413	0.22 363	0.44 343	0.39 358	0.35 387	0.34 296	0.27 274	0.27 368	0.35 324	0.25 367	0.09 294	0.08 372	0.09 255	0.09 321	0.09 256	0.09 297

ssnet	0.24 329	0.13 261	0.63 452	0.22 269	0.14 300	0.34 413	0.22 363	0.44 343	0.39 358	0.35 387	0.34 296	0.27 274	0.27 368	0.35 324	0.25 367	0.09 294	0.08 372	0.09 255	0.09 321	0.09 256	0.09 297

PSMNet-ADL	0.25 357	0.15 338	0.32 174	0.26 439	0.14 300	0.31 380	0.22 363	0.44 343	0.36 323	0.27 228	0.33 286	0.41 418	0.28 385	0.61 441	0.29 402	0.11 382	0.09 406	0.09 255	0.11 402	0.10 322	0.10 353

CFNet_pseudo	0.23 298	0.13 261	0.47 364	0.19 100	0.13 257	0.26 294	0.16 130	0.44 343	0.44 414	0.29 267	0.37 326	0.38 384	0.23 301	0.29 273	0.21 307	0.09 294	0.06 163	0.11 385	0.08 233	0.11 370	0.09 297

hitnet-ft	0.29 412	0.17 382	0.40 284	0.19 100	0.14 300	0.39 454	0.23 388	0.44 343	0.41 384	0.36 403	0.46 433	0.53 489	0.34 449	0.76 502	0.32 422	0.14 466	0.10 431	0.13 444	0.10 363	0.15 454	0.13 428

GwcNet-RSSM	0.26 373	0.17 382	0.46 356	0.21 208	0.13 257	0.28 324	0.23 388	0.44 343	0.42 391	0.31 315	0.45 423	0.40 411	0.26 349	0.55 404	0.28 390	0.11 382	0.07 287	0.09 255	0.10 363	0.09 256	0.08 235

ccs_rob	0.23 298	0.13 261	0.47 364	0.20 163	0.13 257	0.26 294	0.17 171	0.44 343	0.44 414	0.29 267	0.37 326	0.38 384	0.23 301	0.29 273	0.21 307	0.09 294	0.06 163	0.11 385	0.08 233	0.11 370	0.09 297

ISRNet	0.27 381	0.13 261	0.45 348	0.26 439	0.19 447	0.24 259	0.14 73	0.45 353	0.43 399	0.39 440	0.48 447	0.42 427	0.27 368	0.32 302	0.29 402	0.20 525	0.12 472	0.17 503	0.16 503	0.16 463	0.20 514

DispNO	0.27 381	0.18 396	0.62 449	0.23 317	0.17 404	0.25 274	0.22 363	0.45 353	0.41 384	0.32 338	0.39 353	0.38 384	0.27 368	0.77 508	0.27 386	0.09 294	0.07 287	0.10 328	0.10 363	0.08 186	0.08 235

iinet-f	0.30 421	0.18 396	1.03 542	0.20 163	0.15 350	0.44 481	0.22 363	0.45 353	0.37 334	0.35 387	0.44 411	0.41 418	0.34 449	0.34 315	0.40 462	0.10 343	0.09 406	0.08 175	0.08 233	0.13 422	0.11 388

SA	0.22 281	0.16 363	0.36 230	0.23 317	0.13 257	0.24 259	0.23 388	0.45 353	0.40 374	0.27 228	0.44 411	0.23 224	0.23 301	0.33 309	0.17 215	0.07 76	0.06 163	0.10 328	0.11 402	0.08 186	0.06 85

DAS	0.27 381	0.12 198	0.42 317	0.24 368	0.18 425	0.29 345	0.24 410	0.45 353	0.45 425	0.41 460	0.44 411	0.34 351	0.29 400	0.75 497	0.21 307	0.09 294	0.07 287	0.09 255	0.07 157	0.09 256	0.09 297

SepStereo	0.26 373	0.12 198	0.42 317	0.24 368	0.18 425	0.29 345	0.24 410	0.45 353	0.45 425	0.41 460	0.44 411	0.34 351	0.29 400	0.64 457	0.21 307	0.09 294	0.07 287	0.09 255	0.07 157	0.09 256	0.09 297

MIPNet	0.21 251	0.15 338	0.52 404	0.21 208	0.12 179	0.27 304	0.20 306	0.45 353	0.37 334	0.30 298	0.23 170	0.19 171	0.24 319	0.27 242	0.19 267	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.07 120	0.06 85

ICVP	0.23 298	0.13 261	0.44 337	0.26 439	0.14 300	0.29 345	0.25 427	0.45 353	0.33 284	0.29 267	0.43 400	0.35 365	0.25 340	0.26 223	0.23 346	0.12 420	0.09 406	0.09 255	0.08 233	0.09 256	0.10 353
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.27 381	0.14 304	0.49 378	0.24 368	0.17 404	0.47 495	0.22 363	0.45 353	0.51 478	0.39 440	0.41 371	0.36 370	0.33 440	0.39 339	0.34 434	0.08 211	0.07 287	0.09 255	0.09 321	0.10 322	0.08 235

acv_ft	0.25 357	0.13 261	0.40 284	0.23 317	0.19 447	0.34 413	0.21 337	0.45 353	0.44 414	0.38 425	0.41 371	0.38 384	0.27 368	0.27 242	0.35 438	0.08 211	0.07 287	0.08 175	0.07 157	0.11 370	0.07 167

GANet-RSSM	0.24 329	0.14 304	0.36 230	0.21 208	0.14 300	0.27 304	0.21 337	0.45 353	0.33 284	0.29 267	0.39 353	0.39 396	0.28 385	0.58 426	0.23 346	0.11 382	0.07 287	0.09 255	0.09 321	0.10 322	0.09 297

G2L-Stereo	0.25 357	0.16 363	0.47 364	0.22 269	0.14 300	0.25 274	0.18 214	0.46 364	0.35 310	0.33 350	0.37 326	0.40 411	0.22 286	0.60 434	0.30 410	0.10 343	0.09 406	0.10 328	0.08 233	0.09 256	0.09 297

PCWNet_CMD	0.23 298	0.13 261	0.48 373	0.20 163	0.13 257	0.28 324	0.16 130	0.46 364	0.46 442	0.29 267	0.36 317	0.37 376	0.24 319	0.28 256	0.20 284	0.09 294	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.11 370	0.09 297

GANet-ADL	0.21 251	0.12 198	0.45 348	0.23 317	0.14 300	0.29 345	0.19 259	0.46 364	0.35 310	0.25 206	0.32 265	0.32 337	0.19 257	0.24 176	0.20 284	0.10 343	0.07 287	0.07 92	0.06 101	0.09 256	0.10 353

EAI-Stereo	0.21 251	0.10 90	0.33 190	0.21 208	0.12 179	0.30 364	0.46 543	0.46 364	0.20 107	0.25 206	0.50 451	0.17 147	0.16 191	0.24 176	0.23 346	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.10 363	0.06 52	0.07 167

ac_64	0.27 381	0.13 261	0.41 307	0.24 368	0.17 404	0.36 433	0.22 363	0.46 364	0.33 284	0.35 387	0.36 317	0.52 484	0.30 414	0.62 449	0.32 422	0.11 382	0.09 406	0.10 328	0.10 363	0.09 256	0.08 235

BEATNet_4x	0.22 281	0.18 396	0.47 364	0.22 269	0.10 76	0.28 324	0.14 73	0.46 364	0.32 272	0.31 315	0.34 296	0.31 328	0.25 340	0.31 295	0.29 402	0.08 211	0.06 163	0.08 175	0.06 101	0.10 322	0.08 235

MSMDNet	0.23 298	0.13 261	0.48 373	0.20 163	0.13 257	0.28 324	0.16 130	0.46 364	0.46 442	0.29 267	0.36 317	0.37 376	0.24 319	0.28 256	0.20 284	0.09 294	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.11 370	0.09 297

UCFNet_RVC	0.24 329	0.16 363	0.34 200	0.18 57	0.15 350	0.33 400	0.16 130	0.46 364	0.35 310	0.29 267	0.35 307	0.39 396	0.25 340	0.34 315	0.22 327	0.13 440	0.08 372	0.13 444	0.14 482	0.13 422	0.12 411

G2L-ROB	0.23 298	0.15 338	0.41 307	0.19 100	0.12 179	0.27 304	0.21 337	0.47 372	0.33 284	0.34 370	0.31 256	0.41 418	0.22 286	0.49 374	0.26 380	0.09 294	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.09 256	0.10 353

coex-ft	3.44 594	0.73 567	48.55 622	0.24 368	0.19 447	0.50 509	0.43 537	0.47 372	2.40 590	7.03 604	1.20 562	0.97 558	2.23 593	0.73 488	1.92 587	0.12 420	0.15 510	0.14 471	0.12 441	0.21 513	0.43 563

Sa-1000	0.22 281	0.15 338	0.35 210	0.23 317	0.13 257	0.28 324	0.23 388	0.47 372	0.39 358	0.30 298	0.50 451	0.26 265	0.19 257	0.33 309	0.16 184	0.07 76	0.06 163	0.10 328	0.11 402	0.08 186	0.06 85

STrans-v2	0.24 329	0.13 261	0.54 411	0.21 208	0.12 179	0.23 237	0.21 337	0.47 372	0.28 219	0.31 315	0.42 387	0.36 370	0.35 453	0.62 449	0.23 346	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.06 52	0.06 85

EDNetEfficientorigin	7.51 600	0.52 555	140.47 624	0.25 405	0.17 404	0.42 470	0.29 467	0.47 372	1.03 568	1.28 576	1.02 555	0.83 550	0.84 562	0.75 497	0.99 553	0.10 343	0.09 406	0.12 423	0.10 363	0.21 513	0.22 527

DSFCA	0.27 381	0.13 261	0.36 230	0.20 163	0.17 404	0.38 446	0.31 483	0.47 372	0.43 399	0.43 476	0.37 326	0.39 396	0.29 400	0.52 389	0.32 422	0.12 420	0.10 431	0.10 328	0.11 402	0.11 370	0.10 353

FADNet-RVC-Resample	0.29 412	0.25 469	0.93 528	0.26 439	0.16 382	0.32 389	0.21 337	0.47 372	0.39 358	0.35 387	0.38 340	0.33 344	0.27 368	0.53 396	0.24 357	0.10 343	0.10 431	0.14 471	0.13 468	0.13 422	0.16 471

STTStereo	0.28 401	0.20 424	0.61 441	0.25 405	0.17 404	0.29 345	0.24 410	0.47 372	0.39 358	0.39 440	0.41 371	0.44 442	0.28 385	0.40 346	0.28 390	0.13 440	0.12 472	0.13 444	0.16 503	0.12 407	0.11 388

SuperB	0.49 520	0.28 490	2.23 579	0.23 317	0.15 350	0.41 463	0.32 489	0.47 372	0.82 549	0.43 476	0.50 451	0.33 344	0.45 502	0.68 473	1.08 558	0.10 343	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.98 588	0.14 449

G-Net	0.46 512	0.25 469	0.86 517	0.34 521	0.28 529	0.90 561	0.35 506	0.47 372	0.45 425	0.68 542	1.22 563	0.64 529	0.60 537	0.61 441	0.57 507	0.16 494	0.14 495	0.17 503	0.13 468	0.22 520	0.19 504

AANet_RVC	0.31 428	0.22 451	0.50 389	0.23 317	0.14 300	0.30 364	0.24 410	0.47 372	0.54 493	0.38 425	0.60 498	0.43 431	0.29 400	0.87 528	0.40 462	0.11 382	0.07 287	0.07 92	0.07 157	0.09 256	0.09 297

StereoDRNet-Refined	0.27 381	0.17 382	0.35 210	0.25 405	0.14 300	0.37 438	0.21 337	0.47 372	0.41 384	0.44 483	0.51 457	0.41 418	0.28 385	0.45 360	0.37 445	0.09 294	0.06 163	0.11 385	0.11 402	0.10 322	0.10 353
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 357	0.14 304	0.95 531	0.21 208	0.27 524	0.20 159	0.19 259	0.48 384	0.25 184	0.26 218	0.55 479	0.34 351	0.18 242	0.25 207	0.17 215	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.12 441	0.12 407	0.12 411

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 298	0.13 261	0.83 508	0.20 163	0.21 472	0.23 237	0.17 171	0.48 384	0.27 204	0.23 183	0.29 229	0.39 396	0.23 301	0.25 207	0.15 159	0.08 211	0.06 163	0.08 175	0.11 402	0.11 370	0.10 353

MyStereo05	0.23 298	0.12 198	0.57 424	0.21 208	0.14 300	0.25 274	0.23 388	0.48 384	0.52 485	0.31 315	0.23 170	0.25 244	0.22 286	0.30 288	0.21 307	0.07 76	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.08 235

UPFNet	0.25 357	0.12 198	0.38 261	0.24 368	0.19 447	0.37 438	0.28 461	0.48 384	0.38 348	0.34 370	0.37 326	0.37 376	0.28 385	0.39 339	0.33 429	0.10 343	0.09 406	0.10 328	0.10 363	0.10 322	0.08 235

PSMNet-RSSM	0.24 329	0.15 338	0.36 230	0.21 208	0.14 300	0.25 274	0.20 306	0.48 384	0.37 334	0.30 298	0.44 411	0.38 384	0.26 349	0.52 389	0.22 327	0.12 420	0.07 287	0.11 385	0.13 468	0.10 322	0.09 297

RASNet	0.28 401	0.14 304	0.44 337	0.22 269	0.18 425	0.32 389	0.19 259	0.48 384	0.38 348	0.29 267	0.43 400	0.47 456	0.37 466	0.79 512	0.36 444	0.09 294	0.07 287	0.07 92	0.09 321	0.07 120	0.07 167

DANet	0.35 459	0.23 460	0.60 438	0.36 532	0.22 488	0.39 454	0.25 427	0.48 384	0.43 399	0.52 515	0.50 451	0.59 510	0.41 485	0.76 502	0.49 493	0.13 440	0.11 455	0.14 471	0.12 441	0.17 480	0.15 461
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DLCB_ROB	0.28 401	0.16 363	0.34 200	0.27 467	0.16 382	0.38 446	0.25 427	0.48 384	0.43 399	0.46 491	0.46 433	0.51 478	0.33 440	0.53 396	0.33 429	0.10 343	0.10 431	0.11 385	0.11 402	0.10 322	0.09 297

G2L-Stereo_test	0.24 329	0.16 363	0.38 261	0.19 100	0.13 257	0.27 304	0.24 410	0.49 392	0.38 348	0.37 410	0.37 326	0.40 411	0.24 319	0.52 389	0.28 390	0.08 211	0.06 163	0.06 31	0.06 101	0.09 256	0.08 235

coex_refinement	0.26 373	0.16 363	0.36 230	0.23 317	0.15 350	0.31 380	0.20 306	0.49 392	0.42 391	0.35 387	0.42 387	0.45 446	0.27 368	0.55 404	0.33 429	0.10 343	0.06 163	0.07 92	0.07 157	0.10 322	0.10 353

MyStereo04	0.23 298	0.12 198	0.55 417	0.22 269	0.14 300	0.25 274	0.23 388	0.49 392	0.52 485	0.28 238	0.23 170	0.27 274	0.23 301	0.30 288	0.22 327	0.07 76	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.08 235

CFNet_ucs	0.24 329	0.13 261	0.50 389	0.20 163	0.15 350	0.28 324	0.17 171	0.49 392	0.45 425	0.32 338	0.42 387	0.39 396	0.22 286	0.31 295	0.21 307	0.11 382	0.08 372	0.12 423	0.09 321	0.12 407	0.11 388

raft_robust	0.22 281	0.17 382	0.30 154	0.22 269	0.12 179	0.23 237	0.22 363	0.49 392	0.48 457	0.32 338	0.32 265	0.26 265	0.23 301	0.53 396	0.15 159	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.10 363	0.08 186	0.06 85

GwcNet-ADL	0.22 281	0.14 304	0.58 429	0.24 368	0.13 257	0.22 215	0.23 388	0.49 392	0.40 374	0.27 228	0.29 229	0.30 317	0.20 266	0.26 223	0.23 346	0.09 294	0.07 287	0.07 92	0.07 157	0.09 256	0.09 297

GES	0.22 281	0.12 198	0.42 317	0.20 163	0.14 300	0.27 304	0.19 259	0.49 392	0.33 284	0.30 298	0.36 317	0.25 244	0.23 301	0.29 273	0.22 327	0.10 343	0.08 372	0.08 175	0.07 157	0.10 322	0.11 388

delet	0.27 381	0.14 304	0.40 284	0.23 317	0.19 447	0.41 463	0.29 467	0.49 392	0.48 457	0.33 350	0.41 371	0.37 376	0.30 414	0.48 369	0.34 434	0.09 294	0.09 406	0.11 385	0.12 441	0.08 186	0.08 235

FADNet_RVC	0.30 421	0.28 490	0.83 508	0.23 317	0.15 350	0.30 364	0.17 171	0.49 392	0.37 334	0.30 298	0.38 340	0.30 317	0.27 368	0.52 389	0.31 417	0.14 466	0.14 495	0.14 471	0.16 503	0.21 513	0.23 534

FADNet-RVC	0.31 428	0.35 521	0.78 489	0.25 405	0.20 464	0.33 400	0.20 306	0.49 392	0.40 374	0.34 370	0.39 353	0.41 418	0.29 400	0.63 455	0.31 417	0.13 440	0.14 495	0.14 471	0.15 491	0.19 501	0.19 504

w-ln-seven-2	0.36 463	0.29 497	1.06 544	0.27 467	0.18 425	0.37 438	0.30 478	0.50 402	0.54 493	0.45 487	0.55 479	0.45 446	0.41 485	0.62 449	0.49 493	0.10 343	0.10 431	0.12 423	0.11 402	0.14 440	0.11 388

TCMNet	0.33 446	0.23 460	0.72 482	0.29 492	0.30 537	0.40 459	0.28 461	0.50 402	0.47 447	0.37 410	0.45 423	0.40 411	0.29 400	0.60 434	0.39 455	0.14 466	0.13 485	0.15 486	0.14 482	0.17 480	0.15 461

test_sample5	0.24 329	0.13 261	0.42 317	0.21 208	0.12 179	0.30 364	0.21 337	0.50 402	0.34 294	0.32 338	0.41 371	0.29 301	0.23 301	0.55 404	0.21 307	0.10 343	0.07 287	0.10 328	0.09 321	0.11 370	0.10 353

test_sample3	0.23 298	0.12 198	0.43 328	0.19 100	0.12 179	0.32 389	0.20 306	0.50 402	0.34 294	0.31 315	0.33 286	0.29 301	0.22 286	0.53 396	0.22 327	0.10 343	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.10 322	0.10 353

DualNet	0.24 329	0.13 261	0.42 317	0.21 208	0.12 179	0.30 364	0.21 337	0.50 402	0.34 294	0.33 350	0.43 400	0.29 301	0.23 301	0.55 404	0.21 307	0.10 343	0.07 287	0.10 328	0.09 321	0.11 370	0.10 353

SDNR	0.42 497	0.21 438	0.82 505	0.21 208	0.18 425	1.27 576	0.17 171	0.50 402	0.49 466	0.42 470	0.81 538	0.38 384	0.27 368	1.19 563	0.38 447	0.23 530	0.24 552	0.17 503	0.13 468	0.17 480	0.20 514

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 421	0.20 424	0.70 478	0.21 208	0.17 404	0.46 489	0.27 445	0.50 402	0.49 466	0.42 470	0.55 479	0.43 431	0.30 414	0.46 363	0.38 447	0.09 294	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.11 370	0.10 353

CRFU-Net	0.28 401	0.14 304	0.45 348	0.25 405	0.15 350	0.45 487	0.23 388	0.50 402	0.30 251	0.43 476	0.41 371	0.48 462	0.46 508	0.43 353	0.29 402	0.11 382	0.10 431	0.09 255	0.08 233	0.10 322	0.10 353

CSP-Net	0.27 381	0.15 338	0.30 154	0.21 208	0.14 300	0.44 481	0.24 410	0.50 402	0.40 374	0.41 460	0.43 400	0.42 427	0.26 349	0.66 468	0.28 390	0.12 420	0.08 372	0.08 175	0.08 233	0.10 322	0.09 297

DDUNet	0.41 494	0.50 551	0.48 373	0.44 549	0.39 548	0.46 489	0.32 489	0.50 402	0.43 399	0.45 487	0.52 465	0.57 504	0.36 457	0.48 369	0.33 429	0.33 556	0.21 541	0.55 567	0.25 544	0.37 555	0.32 555

UNet	0.28 401	0.14 304	0.69 472	0.23 317	0.20 464	0.44 481	0.22 363	0.50 402	0.40 374	0.34 370	0.39 353	0.43 431	0.33 440	0.40 346	0.31 417	0.09 294	0.07 287	0.10 328	0.08 233	0.10 322	0.08 235

psmorigin	0.50 523	0.25 469	3.03 588	0.24 368	0.19 447	0.38 446	0.22 363	0.50 402	0.44 414	0.64 537	0.68 520	0.71 544	0.51 523	0.85 525	0.45 482	0.14 466	0.17 524	0.13 444	0.14 482	0.16 463	0.21 522

HGLStereo	0.27 381	0.14 304	0.46 356	0.24 368	0.21 472	0.33 400	0.23 388	0.50 402	0.42 391	0.35 387	0.48 447	0.41 418	0.33 440	0.45 360	0.33 429	0.11 382	0.10 431	0.09 255	0.09 321	0.10 322	0.12 411

RP	0.35 459	0.22 451	0.51 400	0.31 507	0.24 509	0.37 438	0.28 461	0.50 402	0.58 507	0.40 450	0.63 511	0.61 517	0.47 511	0.61 441	0.39 455	0.16 494	0.15 510	0.17 503	0.15 491	0.17 480	0.17 483

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 381	0.21 438	0.59 436	0.25 405	0.18 425	0.29 345	0.22 363	0.50 402	0.40 374	0.38 425	0.41 371	0.43 431	0.27 368	0.43 353	0.29 402	0.11 382	0.08 372	0.10 328	0.10 363	0.10 322	0.11 388
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PASM	0.45 510	0.35 521	0.90 523	0.35 530	0.33 543	0.39 454	0.38 521	0.50 402	0.61 515	0.52 515	0.51 457	0.62 519	0.45 502	0.93 540	0.48 491	0.26 541	0.29 560	0.29 548	0.33 557	0.29 546	0.26 543

DISCO	0.32 437	0.13 261	0.51 400	0.25 405	0.16 382	0.48 501	0.25 427	0.50 402	0.57 505	0.37 410	0.45 423	0.62 519	0.36 457	0.64 457	0.49 493	0.09 294	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.12 407	0.11 388

YMNet	0.32 437	0.22 451	0.58 429	0.27 467	0.23 501	0.48 501	0.27 445	0.51 419	0.45 425	0.48 501	0.56 486	0.51 478	0.30 414	0.39 339	0.40 462	0.13 440	0.16 517	0.13 444	0.12 441	0.13 422	0.12 411

YMNet_1	0.32 437	0.22 451	0.58 429	0.27 467	0.23 501	0.48 501	0.27 445	0.51 419	0.45 425	0.48 501	0.56 486	0.51 478	0.30 414	0.39 339	0.40 462	0.13 440	0.16 517	0.13 444	0.12 441	0.13 422	0.12 411

DualNet (step1)	0.28 401	0.19 412	0.50 389	0.18 57	0.16 382	0.34 413	0.20 306	0.51 419	0.38 348	0.37 410	0.34 296	0.37 376	0.30 414	0.39 339	0.23 346	0.23 530	0.09 406	0.28 544	0.24 539	0.18 494	0.16 471

test_sample9	0.42 497	0.19 412	0.50 389	0.18 57	0.16 382	0.34 413	0.20 306	0.51 419	0.38 348	0.37 410	0.34 296	0.37 376	0.30 414	0.66 468	0.91 548	0.23 530	1.82 598	0.28 544	0.24 539	0.18 494	0.16 471

test_sample7	0.25 357	0.15 338	0.35 210	0.20 163	0.14 300	0.28 324	0.21 337	0.51 419	0.38 348	0.37 410	0.34 296	0.37 376	0.30 414	0.39 339	0.23 346	0.14 466	0.09 406	0.13 444	0.12 441	0.13 422	0.12 411

test_sample6	0.25 357	0.13 261	0.41 307	0.21 208	0.11 122	0.30 364	0.22 363	0.51 419	0.35 310	0.33 350	0.43 400	0.30 317	0.24 319	0.57 419	0.22 327	0.10 343	0.07 287	0.10 328	0.10 363	0.11 370	0.10 353

test_sample4	0.24 329	0.13 261	0.43 328	0.20 163	0.12 179	0.32 389	0.21 337	0.51 419	0.34 294	0.31 315	0.37 326	0.28 290	0.23 301	0.53 396	0.21 307	0.10 343	0.07 287	0.10 328	0.09 321	0.11 370	0.10 353

SMFormer	0.25 357	0.12 198	0.40 284	0.19 100	0.10 76	0.27 304	0.19 259	0.51 419	0.45 425	0.34 370	0.41 371	0.31 328	0.26 349	0.58 426	0.28 390	0.10 343	0.07 287	0.08 175	0.08 233	0.09 256	0.09 297

tta	0.24 329	0.12 198	0.40 284	0.19 100	0.10 76	0.27 304	0.19 259	0.51 419	0.45 425	0.34 370	0.41 371	0.31 328	0.26 349	0.58 426	0.28 390	0.10 343	0.07 287	0.08 175	0.08 233	0.08 186	0.07 167

qqq1	0.24 329	0.12 198	0.40 284	0.19 100	0.10 76	0.27 304	0.19 259	0.51 419	0.45 425	0.34 370	0.41 371	0.31 328	0.26 349	0.58 426	0.16 184	0.10 343	0.07 287	0.07 92	0.06 101	0.08 186	0.07 167

fff1	0.24 329	0.12 198	0.40 284	0.19 100	0.10 76	0.27 304	0.19 259	0.51 419	0.45 425	0.34 370	0.41 371	0.31 328	0.26 349	0.58 426	0.16 184	0.10 343	0.07 287	0.07 92	0.06 101	0.08 186	0.07 167

SQANet	0.40 492	0.48 546	0.67 466	0.48 554	0.39 548	0.48 501	0.22 363	0.51 419	0.43 399	0.40 450	0.47 441	0.47 456	0.33 440	0.54 402	0.32 422	0.36 559	0.15 510	0.40 559	0.21 527	0.45 558	0.31 552

psmg	0.23 298	0.12 198	0.28 137	0.21 208	0.14 300	0.35 428	0.23 388	0.51 419	0.34 294	0.35 387	0.38 340	0.38 384	0.24 319	0.26 223	0.21 307	0.10 343	0.08 372	0.10 328	0.10 363	0.09 256	0.08 235

PA-Net	0.37 473	0.28 490	0.83 508	0.31 507	0.28 529	0.39 454	0.42 535	0.51 419	0.55 499	0.34 370	0.42 387	0.41 418	0.36 457	0.79 512	0.49 493	0.12 420	0.23 550	0.16 497	0.23 537	0.12 407	0.18 496
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CFNet	0.27 381	0.20 424	0.44 337	0.22 269	0.14 300	0.33 400	0.14 73	0.51 419	0.45 425	0.30 298	0.40 363	0.38 384	0.27 368	0.76 502	0.25 367	0.09 294	0.07 287	0.11 385	0.11 402	0.11 370	0.08 235

CBMV_ROB	0.33 446	0.18 396	0.53 408	0.21 208	0.14 300	0.33 400	0.20 306	0.51 419	0.45 425	0.51 509	0.55 479	0.45 446	0.42 494	0.71 481	0.32 422	0.18 516	0.19 534	0.23 532	0.21 527	0.14 440	0.15 461

pmcnn	0.50 523	0.20 424	0.78 489	0.24 368	0.26 522	0.39 454	0.30 478	0.51 419	0.50 474	0.54 523	1.23 564	2.52 590	0.37 466	0.77 508	0.95 551	0.08 211	0.06 163	0.06 31	0.05 50	0.10 322	0.08 235

iRaft-Stereo_20w	0.19 216	0.10 90	0.46 356	0.19 100	0.13 257	0.25 274	0.19 259	0.52 436	0.19 81	0.29 267	0.21 155	0.22 204	0.20 266	0.28 256	0.18 237	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.08 233	0.08 186	0.08 235

SACVNet	0.30 421	0.20 424	0.41 307	0.25 405	0.18 425	0.34 413	0.25 427	0.52 436	0.40 374	0.41 460	0.44 411	0.46 454	0.32 437	0.71 481	0.25 367	0.13 440	0.10 431	0.12 423	0.12 441	0.16 463	0.17 483

ADLNet2	0.30 421	0.17 382	0.72 482	0.23 317	0.17 404	0.36 433	0.24 410	0.52 436	0.51 478	0.32 338	0.38 340	0.45 446	0.30 414	0.69 475	0.35 438	0.10 343	0.08 372	0.09 255	0.09 321	0.12 407	0.10 353

TRStereo	0.19 216	0.17 382	0.47 364	0.23 317	0.19 447	0.19 124	0.16 130	0.52 436	0.28 219	0.20 160	0.19 126	0.21 192	0.13 135	0.24 176	0.13 98	0.09 294	0.06 163	0.09 255	0.11 402	0.06 52	0.06 85

RAFT + AFF	0.27 381	0.23 460	0.50 389	0.25 405	0.17 404	0.30 364	0.33 500	0.52 436	0.40 374	0.28 238	0.30 242	0.30 317	0.31 430	0.62 449	0.24 357	0.09 294	0.10 431	0.11 385	0.10 363	0.11 370	0.11 388

ADCRef	0.38 480	0.24 464	0.88 520	0.26 439	0.21 472	0.49 506	0.27 445	0.52 436	0.48 457	0.50 504	0.58 491	0.35 365	0.47 511	0.48 369	1.29 573	0.09 294	0.08 372	0.12 423	0.12 441	0.11 370	0.11 388

TDLM	0.30 421	0.21 438	0.38 261	0.28 488	0.15 350	0.33 400	0.32 489	0.52 436	0.47 447	0.38 425	0.43 400	0.39 396	0.29 400	0.91 537	0.28 390	0.14 466	0.08 372	0.13 444	0.11 402	0.12 407	0.10 353

CVANet_RVC	0.30 421	0.19 412	0.41 307	0.26 439	0.16 382	0.33 400	0.26 439	0.52 436	0.47 447	0.40 450	0.46 433	0.43 431	0.31 430	0.89 533	0.26 380	0.14 466	0.09 406	0.14 471	0.13 468	0.14 440	0.10 353

DeepPruner_ROB	0.26 373	0.19 412	0.44 337	0.21 208	0.16 382	0.30 364	0.21 337	0.52 436	0.32 272	0.35 387	0.38 340	0.39 396	0.26 349	0.42 351	0.24 357	0.15 479	0.11 455	0.11 385	0.11 402	0.14 440	0.13 428

iResNetv2_ROB	0.27 381	0.26 480	0.72 482	0.23 317	0.13 257	0.29 345	0.18 214	0.52 436	0.49 466	0.37 410	0.45 423	0.39 396	0.25 340	0.34 315	0.20 284	0.08 211	0.06 163	0.07 92	0.05 50	0.12 407	0.09 297

NOSS_ROB	0.31 428	0.20 424	0.35 210	0.24 368	0.16 382	0.32 389	0.19 259	0.52 436	0.48 457	0.33 350	0.36 317	0.42 427	0.28 385	0.93 540	0.24 357	0.19 522	0.20 539	0.24 534	0.22 535	0.17 480	0.17 483

CoDeX	0.23 298	0.12 198	0.46 356	0.21 208	0.14 300	0.29 345	0.21 337	0.53 447	0.41 384	0.29 267	0.35 307	0.29 301	0.22 286	0.48 369	0.19 267	0.09 294	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.08 186	0.07 167

ADLNet	0.28 401	0.15 338	0.42 317	0.23 317	0.19 447	0.34 413	0.23 388	0.53 447	0.43 399	0.42 470	0.41 371	0.44 442	0.27 368	0.55 404	0.35 438	0.11 382	0.08 372	0.11 385	0.11 402	0.11 370	0.12 411

FADNet	0.32 437	0.36 524	0.74 487	0.23 317	0.22 488	0.37 438	0.19 259	0.53 447	0.48 457	0.32 338	0.36 317	0.43 431	0.32 437	0.64 457	0.25 367	0.16 494	0.16 517	0.14 471	0.16 503	0.24 526	0.19 504

ADCPNet	0.48 517	0.29 497	1.60 572	0.27 467	0.23 501	0.70 544	0.38 521	0.53 447	0.51 478	0.51 509	0.59 493	0.67 535	0.56 530	0.60 434	1.14 563	0.15 479	0.18 530	0.14 471	0.23 537	0.19 501	0.19 504

HSM	0.28 401	0.16 363	0.35 210	0.20 163	0.15 350	0.33 400	0.19 259	0.53 447	0.37 334	0.36 403	0.38 340	0.67 535	0.31 430	0.89 533	0.23 346	0.08 211	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.08 186	0.08 235

NCCL2	0.35 459	0.26 480	0.49 378	0.36 532	0.22 488	0.41 463	0.41 532	0.53 447	0.42 391	0.47 498	0.46 433	0.61 517	0.39 477	0.55 404	0.37 445	0.16 494	0.13 485	0.21 525	0.21 527	0.16 463	0.16 471

CBMV	0.33 446	0.21 438	0.54 411	0.23 317	0.13 257	0.42 470	0.33 500	0.53 447	0.48 457	0.52 515	0.49 449	0.50 474	0.41 485	0.56 415	0.31 417	0.15 479	0.16 517	0.18 511	0.16 503	0.13 422	0.13 428
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.33 446	0.30 504	0.72 482	0.22 269	0.16 382	0.32 389	0.22 363	0.54 454	0.44 414	0.41 460	0.49 449	0.33 344	0.38 470	0.73 488	0.25 367	0.18 516	0.19 534	0.24 534	0.20 524	0.16 463	0.13 428

Wz-Net-LNSev	0.34 454	0.29 497	0.91 524	0.26 439	0.21 472	0.47 495	0.31 483	0.54 454	0.54 493	0.44 483	0.52 465	0.50 474	0.35 453	0.39 339	0.39 455	0.11 382	0.11 455	0.10 328	0.09 321	0.14 440	0.13 428

UDG	0.40 492	0.46 542	0.49 378	0.40 544	0.35 546	0.47 495	0.27 445	0.54 454	0.47 447	0.39 440	0.45 423	0.59 510	0.44 499	0.46 363	0.39 455	0.26 541	0.19 534	0.48 563	0.22 535	0.34 552	0.26 543

LMCR-Stereo	0.26 373	0.18 396	0.49 378	0.28 488	0.14 300	0.36 433	0.23 388	0.54 454	0.34 294	0.39 440	0.40 363	0.29 301	0.29 400	0.37 332	0.27 386	0.11 382	0.07 287	0.09 255	0.07 157	0.13 422	0.09 297

FINET	0.34 454	0.27 487	0.80 499	0.24 368	0.24 509	0.36 433	0.34 502	0.54 454	0.72 537	0.39 440	0.47 441	0.32 337	0.30 414	0.51 383	0.32 422	0.19 522	0.17 524	0.13 444	0.12 441	0.18 494	0.16 471

ADCL	0.47 514	0.22 451	1.00 537	0.27 467	0.19 447	0.74 546	0.64 565	0.54 454	0.69 532	0.56 525	0.71 525	0.55 495	0.60 537	0.60 434	1.43 575	0.11 382	0.09 406	0.13 444	0.13 468	0.14 440	0.14 449

AnyNet_C32	0.51 527	0.40 534	1.10 550	0.29 492	0.28 529	0.59 529	0.58 560	0.54 454	0.60 512	0.62 533	0.66 516	0.54 493	0.54 526	0.78 510	1.74 583	0.15 479	0.14 495	0.15 486	0.17 512	0.20 510	0.20 514

ADCP+	0.45 510	0.24 464	1.15 552	0.25 405	0.22 488	0.56 522	0.39 526	0.54 454	0.51 478	0.44 483	0.51 457	0.46 454	0.52 525	0.56 415	1.89 586	0.10 343	0.08 372	0.11 385	0.10 363	0.14 440	0.13 428

AdaStereo	0.24 329	0.16 363	0.37 242	0.24 368	0.12 179	0.32 389	0.17 171	0.54 454	0.42 391	0.33 350	0.38 340	0.35 365	0.21 273	0.30 288	0.22 327	0.14 466	0.06 163	0.13 444	0.08 233	0.11 370	0.08 235
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.
WCMA_ROB	0.51 527	0.21 438	0.65 460	0.25 405	0.21 472	0.58 526	0.32 489	0.54 454	0.55 499	0.95 563	1.40 569	1.28 568	0.81 559	0.73 488	0.62 519	0.18 516	0.15 510	0.15 486	0.15 491	0.19 501	0.19 504

test_sample8	0.49 520	0.19 412	0.50 389	0.18 57	0.16 382	0.34 413	0.20 306	0.55 464	0.34 294	0.62 533	0.38 340	1.15 564	0.67 548	0.66 468	0.91 548	0.23 530	1.82 598	0.28 544	0.24 539	0.18 494	0.16 471

mmx	0.31 428	0.12 198	0.42 317	0.20 163	0.13 257	0.28 324	0.20 306	0.55 464	0.45 425	0.30 298	0.42 387	0.34 351	0.23 301	0.81 519	1.08 558	0.10 343	0.07 287	0.11 385	0.10 363	0.11 370	0.10 353

xxx	0.31 428	0.12 198	0.42 317	0.20 163	0.13 257	0.28 324	0.20 306	0.55 464	0.45 425	0.30 298	0.42 387	0.34 351	0.23 301	0.81 519	1.08 558	0.10 343	0.07 287	0.11 385	0.10 363	0.11 370	0.10 353

LL-Strereo	0.29 412	0.25 469	0.58 429	0.25 405	0.21 472	0.23 237	0.24 410	0.55 464	0.42 391	0.34 370	0.32 265	0.41 418	0.40 481	0.94 542	0.23 346	0.08 211	0.07 287	0.11 385	0.09 321	0.09 256	0.09 297

Wz-Net-MNSev	0.36 463	0.26 480	0.79 496	0.26 439	0.21 472	0.59 529	0.38 521	0.55 464	0.56 502	0.48 501	0.54 475	0.53 489	0.36 457	0.60 434	0.44 479	0.11 382	0.09 406	0.11 385	0.11 402	0.15 454	0.13 428

test_xeample	0.34 454	0.10 90	0.29 147	0.19 100	0.11 122	0.33 400	0.23 388	0.55 464	0.38 348	0.32 338	0.45 423	0.29 301	0.26 349	0.57 419	2.24 592	0.10 343	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.09 256	0.09 297

SFCPSM	0.22 281	0.10 90	0.51 400	0.21 208	0.14 300	0.34 413	0.22 363	0.55 464	0.39 358	0.29 267	0.32 265	0.23 224	0.21 273	0.27 242	0.19 267	0.09 294	0.07 287	0.09 255	0.09 321	0.09 256	0.08 235

psm_up	0.29 412	0.16 363	0.41 307	0.26 439	0.17 404	0.32 389	0.26 439	0.55 464	0.43 399	0.36 403	0.40 363	0.45 446	0.37 466	0.58 426	0.30 410	0.11 382	0.12 472	0.13 444	0.12 441	0.10 322	0.10 353

GwcNet	0.35 459	0.23 460	0.88 520	0.25 405	0.24 509	0.48 501	0.27 445	0.55 464	0.57 505	0.38 425	0.52 465	0.51 478	0.32 437	0.60 434	0.41 470	0.13 440	0.11 455	0.12 423	0.11 402	0.13 422	0.14 449

S-Stereo	0.38 480	0.20 424	1.05 543	0.27 467	0.22 488	0.38 446	0.32 489	0.55 464	0.66 524	0.39 440	0.59 493	0.49 467	0.41 485	0.75 497	0.40 462	0.12 420	0.15 510	0.13 444	0.13 468	0.16 463	0.21 522

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 463	0.36 524	0.53 408	0.34 521	0.19 447	0.51 510	0.24 410	0.55 464	0.38 348	0.41 460	0.47 441	0.47 456	0.27 368	0.73 488	0.30 410	0.36 559	0.19 534	0.27 537	0.17 512	0.26 535	0.23 534

iResNet_ROB	0.25 357	0.19 412	0.40 284	0.20 163	0.12 179	0.30 364	0.16 130	0.55 464	0.53 489	0.38 425	0.43 400	0.37 376	0.26 349	0.38 337	0.22 327	0.08 211	0.06 163	0.06 31	0.04 1	0.09 256	0.09 297

XPNet_ROB	0.33 446	0.20 424	0.43 328	0.27 467	0.18 425	0.37 438	0.31 483	0.55 464	0.50 474	0.51 509	0.53 472	0.58 508	0.37 466	0.63 455	0.45 482	0.17 505	0.12 472	0.13 444	0.12 441	0.15 454	0.14 449

MSMD_ROB	0.60 542	0.33 518	0.61 441	0.30 501	0.25 517	0.86 558	0.35 506	0.55 464	0.67 527	1.10 571	1.49 574	1.76 579	0.97 570	0.88 531	0.49 493	0.23 530	0.21 541	0.27 537	0.27 552	0.25 528	0.24 539

SGM-Forest	0.36 463	0.17 382	0.47 364	0.23 317	0.16 382	0.45 487	0.41 532	0.55 464	0.48 457	0.52 515	0.60 498	0.52 484	0.41 485	0.85 525	0.50 499	0.17 505	0.17 524	0.17 503	0.15 491	0.15 454	0.15 461
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
zh-mn7	0.46 512	0.45 541	1.48 568	0.25 405	0.19 447	0.44 481	0.29 467	0.56 479	0.82 549	0.65 539	0.96 551	0.49 467	0.38 470	0.88 531	0.63 522	0.12 420	0.10 431	0.11 385	0.11 402	0.13 422	0.14 449

z-mn7	0.44 508	0.40 534	1.09 546	0.25 405	0.18 425	0.61 533	0.34 502	0.56 479	0.93 564	0.43 476	0.96 551	0.53 489	0.39 477	0.94 542	0.59 513	0.10 343	0.09 406	0.10 328	0.10 363	0.14 440	0.13 428

ITSA-stereo	0.25 357	0.15 338	0.33 190	0.23 317	0.11 122	0.27 304	0.18 214	0.56 479	0.59 508	0.31 315	0.32 265	0.33 344	0.28 385	0.49 374	0.30 410	0.11 382	0.08 372	0.11 385	0.10 363	0.11 370	0.13 428

ttt	0.29 412	0.12 198	0.34 200	0.21 208	0.13 257	0.29 345	0.20 306	0.56 479	0.47 447	0.31 315	0.44 411	0.30 317	0.22 286	0.65 463	0.85 544	0.13 440	0.10 431	0.10 328	0.10 363	0.11 370	0.11 388

BUS	0.23 298	0.12 198	0.28 137	0.25 405	0.14 300	0.43 478	0.17 171	0.56 479	0.34 294	0.34 370	0.35 307	0.32 337	0.20 266	0.26 223	0.21 307	0.10 343	0.07 287	0.11 385	0.10 363	0.09 256	0.09 297

BSDual-CNN	0.23 298	0.12 198	0.28 137	0.25 405	0.14 300	0.35 428	0.21 337	0.56 479	0.34 294	0.34 370	0.35 307	0.38 384	0.24 319	0.26 223	0.21 307	0.10 343	0.07 287	0.11 385	0.10 363	0.09 256	0.09 297

hknet	0.25 357	0.14 304	0.40 284	0.25 405	0.15 350	0.35 428	0.21 337	0.56 479	0.37 334	0.34 370	0.35 307	0.43 431	0.27 368	0.37 332	0.21 307	0.09 294	0.07 287	0.11 385	0.10 363	0.09 256	0.09 297

GEStereo_RVC	0.27 381	0.20 424	0.44 337	0.27 467	0.16 382	0.33 400	0.25 427	0.56 479	0.54 493	0.34 370	0.38 340	0.34 351	0.25 340	0.51 383	0.28 390	0.12 420	0.08 372	0.09 255	0.08 233	0.11 370	0.11 388

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 527	0.50 551	0.86 517	0.39 542	0.24 509	0.84 556	0.55 558	0.56 479	0.62 517	0.60 530	0.68 520	0.62 519	0.42 494	1.13 561	0.43 474	0.23 530	0.27 556	0.27 537	0.35 559	0.25 528	0.29 548

edge stereo	0.39 486	0.22 451	0.81 501	0.27 467	0.22 488	0.37 438	0.24 410	0.56 479	0.54 493	0.53 521	0.60 498	0.71 544	0.50 520	0.78 510	0.40 462	0.16 494	0.14 495	0.19 519	0.14 482	0.16 463	0.17 483

zh-sn7	0.48 517	0.51 553	1.43 567	0.29 492	0.20 464	0.47 495	0.39 526	0.57 489	0.62 517	0.52 515	0.81 538	0.52 484	0.56 530	1.05 555	0.87 545	0.12 420	0.13 485	0.13 444	0.13 468	0.17 480	0.16 471

PSMNet-RUCA	0.37 473	0.41 538	0.66 465	0.46 552	0.41 551	0.34 413	0.25 427	0.57 489	0.45 425	0.39 440	0.52 465	0.43 431	0.33 440	0.41 348	0.29 402	0.25 540	0.14 495	0.33 554	0.21 527	0.31 548	0.22 527

ssnet_v2	0.28 401	0.16 363	0.44 337	0.22 269	0.15 350	0.40 459	0.30 478	0.57 489	0.46 442	0.38 425	0.36 317	0.47 456	0.29 400	0.38 337	0.39 455	0.13 440	0.11 455	0.11 385	0.11 402	0.11 370	0.11 388

222	0.41 494	0.10 90	0.29 147	0.19 100	0.11 122	0.36 433	0.20 306	0.57 489	0.39 358	0.35 387	0.44 411	0.30 317	0.27 368	0.55 404	3.56 597	0.11 382	0.07 287	0.08 175	0.08 233	0.09 256	0.09 297

RGC	0.39 486	0.32 517	0.64 459	0.34 521	0.27 524	0.40 459	0.29 467	0.57 489	0.53 489	0.45 487	0.64 513	0.62 519	0.45 502	0.72 486	0.39 455	0.15 479	0.15 510	0.21 525	0.20 524	0.18 494	0.19 504

ADCMid	0.49 520	0.34 519	1.13 551	0.26 439	0.21 472	0.51 510	0.37 515	0.57 489	0.54 493	0.75 550	0.66 516	0.62 519	0.64 547	0.64 457	1.68 580	0.13 440	0.12 472	0.17 503	0.17 512	0.20 510	0.17 483

GANet	0.36 463	0.22 451	0.49 378	0.29 492	0.17 404	0.41 463	0.38 521	0.57 489	0.45 425	0.46 491	0.75 531	0.55 495	0.40 481	0.94 542	0.41 470	0.13 440	0.13 485	0.13 444	0.11 402	0.14 440	0.11 388

PS-NSSS	0.32 437	0.30 504	0.46 356	0.23 317	0.17 404	0.33 400	0.24 410	0.57 489	0.41 384	0.37 410	0.52 465	0.35 365	0.30 414	0.80 516	0.30 410	0.17 505	0.14 495	0.21 525	0.15 491	0.15 454	0.13 428

ETE_ROB	0.34 454	0.26 480	0.45 348	0.29 492	0.18 425	0.40 459	0.37 515	0.57 489	0.47 447	0.50 504	0.50 451	0.62 519	0.36 457	0.55 404	0.38 447	0.13 440	0.10 431	0.14 471	0.12 441	0.16 463	0.16 471

xxxx	0.34 454	0.10 90	0.29 147	0.19 100	0.11 122	0.37 438	0.20 306	0.58 498	0.38 348	0.29 267	0.42 387	0.38 384	0.24 319	0.46 363	2.20 590	0.11 382	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.09 256	0.09 297

NVstereo2D	0.31 428	0.16 363	0.54 411	0.24 368	0.22 488	0.42 470	0.28 461	0.58 498	0.56 502	0.28 238	0.38 340	0.40 411	0.30 414	0.71 481	0.28 390	0.13 440	0.08 372	0.13 444	0.10 363	0.19 501	0.16 471

NaN_ROB	0.41 494	0.28 490	0.62 449	0.30 501	0.19 447	0.51 510	0.47 547	0.58 498	0.59 508	0.56 525	0.47 441	0.49 467	0.41 485	1.21 566	0.64 524	0.12 420	0.18 530	0.12 423	0.13 468	0.11 370	0.14 449

PWC_ROB	0.38 480	0.29 497	0.69 472	0.25 405	0.20 464	0.38 446	0.19 259	0.58 498	0.67 527	0.57 527	0.85 543	0.51 478	0.40 481	0.71 481	0.52 502	0.13 440	0.09 406	0.14 471	0.10 363	0.17 480	0.14 449

PWCDC_ROB	0.38 480	0.30 504	0.60 438	0.33 519	0.20 464	0.42 470	0.19 259	0.58 498	0.89 558	0.42 470	1.26 565	0.36 370	0.34 449	0.50 378	0.38 447	0.18 516	0.11 455	0.11 385	0.09 321	0.19 501	0.13 428

1111x	0.32 437	0.11 156	0.40 284	0.22 269	0.11 122	0.32 389	0.26 439	0.59 503	0.43 399	0.31 315	0.41 371	0.39 396	0.28 385	0.76 502	1.37 574	0.09 294	0.08 372	0.09 255	0.10 363	0.09 256	0.08 235

pcwnet_v2	0.32 437	0.15 338	1.26 559	0.23 317	0.18 425	0.32 389	0.18 214	0.59 503	0.60 512	0.36 403	0.45 423	0.35 365	0.29 400	0.36 329	0.25 367	0.14 466	0.11 455	0.12 423	0.11 402	0.14 440	0.15 461

DGSMNet	0.61 543	0.29 497	0.91 524	0.51 558	0.70 573	0.62 535	1.38 596	0.59 503	0.55 499	0.37 410	0.61 505	0.52 484	0.33 440	0.65 463	0.43 474	0.53 566	0.60 586	0.67 572	0.61 581	0.63 568	0.61 580

stereogan	0.37 473	0.17 382	0.65 460	0.27 467	0.22 488	0.62 535	0.26 439	0.59 503	0.63 521	0.43 476	0.60 498	0.67 535	0.42 494	0.68 473	0.35 438	0.13 440	0.14 495	0.14 471	0.12 441	0.19 501	0.17 483

RTSC	0.39 486	0.28 490	0.78 489	0.27 467	0.18 425	0.49 506	0.22 363	0.59 503	0.84 556	0.55 524	0.53 472	0.49 467	0.36 457	0.67 472	0.82 540	0.13 440	0.10 431	0.11 385	0.12 441	0.17 480	0.17 483

RYNet	0.37 473	0.18 396	0.59 436	0.25 405	0.28 529	0.61 533	0.32 489	0.59 503	0.59 508	0.41 460	0.38 340	0.57 504	0.39 477	0.87 528	0.53 504	0.11 382	0.08 372	0.12 423	0.11 402	0.18 494	0.18 496

DispFullNet	0.66 547	0.89 575	1.59 571	0.77 572	1.21 590	0.51 510	0.23 388	0.59 503	0.72 537	0.69 544	0.61 505	0.69 541	0.91 566	0.79 512	0.48 491	0.27 546	0.12 472	0.73 575	0.30 556	0.65 571	0.40 561

PSMNet_ROB	0.33 446	0.24 464	0.54 411	0.31 507	0.21 472	0.42 470	0.43 537	0.59 503	0.47 447	0.37 410	0.44 411	0.49 467	0.31 430	0.64 457	0.43 474	0.14 466	0.10 431	0.15 486	0.14 482	0.13 422	0.11 388

GASNet	0.36 463	0.46 542	0.88 520	0.34 521	0.23 501	0.35 428	0.22 363	0.60 511	0.53 489	0.40 450	0.37 326	0.45 446	0.30 414	0.79 512	0.35 438	0.15 479	0.10 431	0.14 471	0.14 482	0.22 520	0.12 411

NINENet	0.25 357	0.15 338	0.37 242	0.23 317	0.16 382	0.43 478	0.17 171	0.60 511	0.46 442	0.32 338	0.37 326	0.32 337	0.20 266	0.42 351	0.21 307	0.10 343	0.10 431	0.12 423	0.08 233	0.11 370	0.10 353

FAT-Stereo	0.36 463	0.18 396	0.73 486	0.26 439	0.18 425	0.33 400	0.29 467	0.60 511	0.59 508	0.46 491	0.60 498	0.60 513	0.50 520	0.61 441	0.34 434	0.13 440	0.14 495	0.13 444	0.12 441	0.14 440	0.18 496

XQC	0.43 502	0.37 529	0.96 533	0.34 521	0.25 517	0.53 520	0.34 502	0.60 511	0.73 540	0.51 509	0.46 433	0.57 504	0.47 511	0.70 478	0.72 531	0.17 505	0.12 472	0.18 511	0.15 491	0.25 528	0.23 534

Wz-Net-SNSev	0.43 502	0.41 538	1.27 560	0.30 501	0.21 472	0.44 481	0.41 532	0.61 515	0.65 523	0.46 491	0.65 514	0.62 519	0.39 477	0.74 496	0.59 513	0.12 420	0.11 455	0.12 423	0.13 468	0.16 463	0.14 449

APVNet	0.36 463	0.20 424	0.70 478	0.26 439	0.22 488	0.52 519	0.35 506	0.61 515	0.44 414	0.38 425	0.52 465	0.48 462	0.38 470	0.84 524	0.46 488	0.13 440	0.14 495	0.15 486	0.16 503	0.16 463	0.15 461

Syn2CoEx	0.36 463	0.31 511	0.78 489	0.34 521	0.21 472	0.41 463	0.28 461	0.61 515	0.49 466	0.42 470	0.56 486	0.45 446	0.44 499	0.69 475	0.38 447	0.17 505	0.14 495	0.15 486	0.12 441	0.13 422	0.12 411

AF-Net	0.37 473	0.26 480	0.56 421	0.32 513	0.23 501	0.41 463	0.29 467	0.61 515	0.64 522	0.42 470	0.68 520	0.65 530	0.49 518	0.57 419	0.44 479	0.15 479	0.11 455	0.19 519	0.14 482	0.15 454	0.13 428

LSM	1.64 586	0.40 534	2.56 585	2.02 595	17.61 609	0.51 510	0.52 555	0.61 515	0.76 542	0.82 554	1.11 559	0.63 527	0.54 526	0.75 497	0.49 493	0.16 494	0.24 552	0.18 511	0.21 527	0.25 528	2.42 600

StereoDRNet	0.32 437	0.22 451	0.61 441	0.27 467	0.21 472	0.42 470	0.30 478	0.61 515	0.48 457	0.46 491	0.39 353	0.48 462	0.30 414	0.57 419	0.40 462	0.11 382	0.09 406	0.12 423	0.11 402	0.12 407	0.10 353

CSAN	0.50 523	0.35 521	0.78 489	0.36 532	0.23 501	0.56 522	0.59 562	0.61 515	0.70 534	0.64 537	0.78 535	0.65 530	0.60 537	1.38 574	0.62 519	0.21 527	0.17 524	0.20 523	0.20 524	0.18 494	0.18 496

LALA_ROB	0.36 463	0.25 469	0.46 356	0.30 501	0.21 472	0.47 495	0.39 526	0.61 515	0.51 478	0.52 515	0.51 457	0.69 541	0.36 457	0.50 378	0.43 474	0.17 505	0.11 455	0.16 497	0.14 482	0.17 480	0.15 461

w-ln-seven	0.42 497	0.30 504	1.18 553	0.26 439	0.22 488	0.58 526	0.31 483	0.62 523	0.81 548	0.58 528	0.61 505	0.53 489	0.36 457	0.57 419	0.65 526	0.11 382	0.10 431	0.13 444	0.12 441	0.15 454	0.13 428

WZ-Net	0.52 531	0.38 532	1.90 576	0.30 501	0.24 509	0.57 525	0.48 551	0.62 523	0.78 545	0.50 504	0.71 525	0.68 539	0.54 526	0.98 550	0.84 541	0.13 440	0.10 431	0.11 385	0.12 441	0.19 501	0.20 514

AASNet	0.27 381	0.19 412	0.49 378	0.26 439	0.17 404	0.34 413	0.20 306	0.62 523	0.48 457	0.35 387	0.40 363	0.32 337	0.25 340	0.28 256	0.34 434	0.11 382	0.09 406	0.10 328	0.08 233	0.13 422	0.11 388

RTS	0.78 560	0.48 546	4.68 591	0.34 521	0.28 529	1.12 569	0.46 543	0.62 523	1.03 568	0.73 546	0.89 548	0.60 513	0.59 535	1.61 578	1.16 566	0.14 466	0.11 455	0.15 486	0.15 491	0.21 513	0.19 504

RTSA	0.78 560	0.48 546	4.68 591	0.34 521	0.28 529	1.12 569	0.46 543	0.62 523	1.03 568	0.73 546	0.89 548	0.60 513	0.59 535	1.61 578	1.16 566	0.14 466	0.11 455	0.15 486	0.15 491	0.21 513	0.19 504

DeepPrunerF	0.44 508	0.29 497	1.29 562	0.33 519	0.30 537	0.35 428	0.36 511	0.62 523	1.15 576	0.40 450	0.44 411	0.39 396	0.41 485	0.80 516	0.52 502	0.18 516	0.14 495	0.23 532	0.21 527	0.17 480	0.17 483

HSM-Net_RVC	0.27 381	0.11 156	0.42 317	0.19 100	0.11 122	0.34 413	0.20 306	0.62 523	0.43 399	0.40 450	0.43 400	0.50 474	0.26 349	0.76 502	0.22 327	0.08 211	0.07 287	0.07 92	0.07 157	0.08 186	0.08 235
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Wz-Net-TNSev	0.51 527	0.58 558	1.61 574	0.25 405	0.21 472	0.65 537	0.45 541	0.63 530	0.69 532	0.51 509	0.54 475	0.71 544	0.60 537	1.00 551	0.77 535	0.15 479	0.15 510	0.13 444	0.15 491	0.21 513	0.20 514

AnyNet_C01	0.65 546	0.58 558	2.60 586	0.32 513	0.26 522	0.88 559	0.61 563	0.63 530	0.62 517	0.68 542	0.96 551	0.76 547	0.60 537	0.96 547	1.43 575	0.16 494	0.16 517	0.17 503	0.17 512	0.23 523	0.23 534

otaku	0.57 537	0.62 562	0.87 519	0.63 565	0.44 555	0.73 545	0.37 515	0.65 532	0.66 524	0.51 509	0.75 531	0.66 534	0.45 502	0.69 475	0.46 488	0.53 566	0.34 566	0.55 567	0.35 559	0.60 566	0.45 564

ccnet	0.42 497	0.31 511	0.48 373	0.27 467	0.32 542	0.60 532	0.32 489	0.65 532	0.46 442	0.53 521	0.66 516	0.56 499	0.45 502	0.72 486	0.61 517	0.26 541	0.19 534	0.24 534	0.21 527	0.26 535	0.22 527

NCC-stereo	0.39 486	0.25 469	0.69 472	0.32 513	0.28 529	0.46 489	0.36 511	0.65 532	0.52 485	0.40 450	0.57 489	0.56 499	0.47 511	0.73 488	0.45 482	0.17 505	0.14 495	0.18 511	0.25 544	0.16 463	0.16 471

Nwc_Net	0.37 473	0.25 469	0.68 471	0.31 507	0.24 509	0.44 481	0.30 478	0.65 532	0.50 474	0.37 410	0.69 524	0.58 508	0.45 502	0.60 434	0.40 462	0.15 479	0.12 472	0.19 519	0.21 527	0.14 440	0.13 428

Abc-Net	0.39 486	0.25 469	0.69 472	0.32 513	0.28 529	0.46 489	0.36 511	0.65 532	0.52 485	0.40 450	0.57 489	0.56 499	0.47 511	0.73 488	0.45 482	0.17 505	0.14 495	0.18 511	0.25 544	0.16 463	0.16 471
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DRN-Test	0.33 446	0.17 382	0.61 441	0.27 467	0.19 447	0.46 489	0.29 467	0.65 532	0.51 478	0.47 498	0.46 433	0.44 442	0.34 449	0.62 449	0.41 470	0.12 420	0.08 372	0.13 444	0.12 441	0.12 407	0.10 353

Ntro	0.58 538	0.64 563	0.92 526	0.66 566	0.50 561	0.77 549	0.36 511	0.66 538	0.70 534	0.50 504	0.59 493	0.65 530	0.51 523	0.75 497	0.45 482	0.56 570	0.32 564	0.56 570	0.34 558	0.63 568	0.46 567

FCDSN-DC	0.63 544	0.31 511	0.61 441	0.36 532	0.30 537	0.65 537	0.37 515	0.66 538	0.68 530	1.14 573	1.54 577	1.71 578	1.26 579	0.92 538	0.64 524	0.24 537	0.22 545	0.27 537	0.26 548	0.27 540	0.27 547
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SHD	0.42 497	0.27 487	0.81 501	0.31 507	0.25 517	0.42 470	0.22 363	0.66 538	0.94 566	0.63 535	0.60 498	0.59 510	0.47 511	0.59 432	0.58 512	0.15 479	0.13 485	0.16 497	0.16 503	0.20 510	0.22 527

CC-Net-ROB	0.43 502	0.47 544	0.65 460	0.37 538	0.23 501	0.51 510	0.29 467	0.66 538	0.49 466	0.46 491	0.51 457	0.48 462	0.38 470	0.96 547	0.35 438	0.34 557	0.23 550	0.55 567	0.25 544	0.31 548	0.20 514

GANetREF_RVC	0.43 502	0.47 544	0.69 472	0.38 540	0.20 464	0.51 510	0.48 551	0.66 538	0.66 524	0.46 491	0.46 433	0.50 474	0.44 499	0.90 536	0.39 455	0.27 546	0.21 541	0.32 552	0.18 519	0.27 540	0.22 527
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
SAMSARA	0.56 534	0.39 533	0.80 499	0.60 563	0.46 556	1.00 565	1.23 595	0.67 543	0.68 530	0.71 545	0.54 475	0.89 554	0.57 533	0.81 519	0.62 519	0.19 522	0.22 545	0.18 511	0.18 519	0.27 540	0.25 541

ADCS	0.58 538	0.40 534	1.35 565	0.29 492	0.24 509	0.55 521	0.45 541	0.67 543	0.83 553	0.76 551	0.71 525	0.68 539	0.60 537	0.76 502	2.23 591	0.16 494	0.16 517	0.16 497	0.17 512	0.22 520	0.22 527

SANet	0.53 532	0.28 490	0.96 533	0.26 439	0.15 350	0.69 541	0.44 540	0.67 543	1.34 579	0.67 541	0.98 554	0.94 555	0.71 552	0.89 533	0.76 532	0.14 466	0.12 472	0.12 423	0.11 402	0.17 480	0.16 471

SGM_RVC	0.50 523	0.19 412	0.50 389	0.25 405	0.15 350	0.69 541	0.39 526	0.68 546	0.82 549	0.95 563	0.84 542	1.13 561	0.76 554	1.16 562	0.60 516	0.16 494	0.16 517	0.16 497	0.16 503	0.16 463	0.17 483
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MultiAttention	1.02 571	0.13 261	0.43 328	0.35 530	0.43 554	5.36 597	1.71 597	0.69 547	0.53 489	0.36 403	0.63 511	0.55 495	0.22 286	7.60 605	0.43 474	0.09 294	0.06 163	0.14 471	0.24 539	0.26 535	0.30 549

anonymity	0.56 534	0.54 556	0.70 478	0.47 553	0.61 569	0.56 522	0.43 537	0.69 547	0.49 466	0.63 535	0.55 479	0.54 493	0.60 537	0.61 441	0.57 507	0.55 569	0.53 579	0.50 564	0.54 576	0.51 560	0.56 572

NVStereoNet_ROB	0.67 548	0.49 550	0.83 508	0.48 554	0.40 550	0.51 510	0.46 543	0.70 549	0.77 544	0.84 555	1.72 581	1.02 560	0.83 561	1.23 567	0.79 538	0.32 555	0.38 568	0.40 559	0.46 567	0.36 554	0.41 562
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FBW_ROB	0.43 502	0.26 480	0.54 411	0.31 507	0.20 464	0.51 510	0.32 489	0.70 549	0.60 512	0.59 529	0.55 479	0.65 530	0.41 485	1.40 575	0.51 501	0.13 440	0.17 524	0.21 525	0.16 503	0.17 480	0.18 496

ACVNet-4b	0.72 553	0.81 570	1.33 564	0.72 570	0.50 561	0.80 554	0.31 483	0.71 551	0.80 547	0.50 504	0.72 529	0.95 557	0.43 498	0.96 547	1.20 570	1.13 594	0.21 541	0.76 577	0.45 566	0.65 571	0.46 567

Consistency-Raft	0.55 533	0.48 546	1.02 540	0.45 550	0.49 559	0.49 506	0.47 547	0.72 552	0.72 537	0.45 487	0.82 540	0.47 456	0.60 537	0.50 378	0.63 522	0.39 563	0.39 569	0.44 561	0.51 573	0.52 561	0.37 558

PDISCO_ROB	0.43 502	0.30 504	0.67 466	0.43 547	0.36 547	0.67 540	0.32 489	0.72 552	0.76 542	0.43 476	0.53 472	0.63 527	0.40 481	0.66 468	0.47 490	0.21 527	0.12 472	0.21 525	0.19 523	0.25 528	0.20 514

NLCSM	0.38 480	0.31 511	0.58 429	0.28 488	0.31 540	0.43 478	0.32 489	0.74 554	0.42 391	0.40 450	0.46 433	0.57 504	0.38 470	0.94 542	0.55 505	0.12 420	0.12 472	0.13 444	0.17 512	0.15 454	0.15 461

MFMNet_re	0.72 553	0.76 568	0.99 536	0.62 564	0.70 573	0.77 549	0.67 566	0.75 555	0.83 553	0.78 553	0.86 544	0.69 541	0.78 555	0.71 481	0.61 517	0.66 575	0.59 585	0.61 571	0.58 580	0.68 574	0.71 584

SGM+DAISY	0.87 562	0.66 565	1.30 563	0.51 558	0.60 568	1.03 566	0.84 581	0.76 556	0.73 540	1.39 580	1.51 575	1.31 569	1.22 577	1.11 558	1.08 558	0.57 571	0.53 579	0.51 566	0.51 573	0.54 562	0.61 580

MDST_ROB	0.48 517	0.14 304	0.95 531	0.30 501	0.21 472	1.33 579	0.32 489	0.77 557	0.56 502	1.06 569	0.71 525	0.49 467	0.35 453	1.26 569	0.38 447	0.13 440	0.11 455	0.16 497	0.13 468	0.12 407	0.12 411

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 549	0.64 563	1.06 544	0.45 550	0.27 524	1.40 583	0.58 560	0.78 558	0.92 562	0.84 555	0.86 544	0.88 553	0.68 549	1.33 573	0.68 529	0.37 561	0.29 560	0.34 555	0.36 562	0.43 556	0.37 558

SPS-STEREO	0.69 550	0.61 561	0.98 535	0.52 560	0.57 566	0.74 546	0.50 554	0.78 558	0.62 517	0.95 563	0.86 544	0.94 555	0.70 551	1.01 552	0.87 545	0.58 572	0.51 576	0.50 564	0.50 572	0.55 563	0.58 575
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MeshStereo	0.58 538	0.27 487	0.67 466	0.22 269	0.17 404	0.66 539	0.37 515	0.78 558	0.61 515	1.47 590	1.30 566	1.65 576	0.79 556	1.12 560	0.59 513	0.17 505	0.17 524	0.17 503	0.14 482	0.17 480	0.14 449
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
FC-DCNN	0.70 551	0.30 504	0.69 472	0.32 513	0.27 524	0.81 555	0.39 526	0.79 561	0.82 549	1.41 582	1.58 579	1.98 581	1.26 579	1.02 553	0.77 535	0.24 537	0.22 545	0.27 537	0.26 548	0.26 535	0.26 543

MFN_U_SF_RVC	0.56 534	0.51 553	1.19 554	0.38 540	0.22 488	0.69 541	0.27 445	0.80 562	0.67 527	0.73 546	0.74 530	0.87 551	0.61 546	0.81 519	0.76 532	0.29 551	0.27 556	0.32 552	0.37 563	0.32 551	0.31 552

PVD	0.58 538	0.34 519	0.84 513	0.39 542	0.31 540	0.59 529	0.47 547	0.80 562	1.25 577	0.92 559	1.09 557	0.79 548	0.82 560	0.85 525	0.76 532	0.21 527	0.18 530	0.22 531	0.18 519	0.27 540	0.35 557

MSAF-DinoV2	0.76 559	0.44 540	1.98 577	0.49 557	0.16 382	0.58 526	0.31 483	0.81 564	0.83 553	0.41 460	0.52 465	0.98 559	0.58 534	4.97 601	1.03 555	0.11 382	0.07 287	0.10 328	0.24 539	0.27 540	0.26 543

RainbowNet	0.72 553	0.89 575	1.02 540	0.82 573	0.63 571	0.78 552	0.52 555	0.81 564	0.93 564	0.60 530	0.79 536	0.80 549	0.60 537	0.80 516	0.57 507	0.78 581	0.55 582	0.78 578	0.49 570	0.76 577	0.58 575

ELAS_RVC	0.74 557	0.36 524	1.00 537	0.37 538	0.33 543	0.88 559	0.93 584	0.83 566	1.08 572	1.35 578	1.33 568	1.24 566	1.33 583	1.06 556	0.95 551	0.27 546	0.25 554	0.29 548	0.27 552	0.30 547	0.30 549
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	0.71 552	0.30 504	0.67 466	0.32 513	0.27 524	0.84 556	0.39 526	0.84 567	0.85 557	1.44 586	1.64 580	2.09 583	1.28 581	1.06 556	0.80 539	0.24 537	0.22 545	0.27 537	0.26 548	0.26 535	0.25 541

DPSNet	0.47 514	0.24 464	0.93 528	0.27 467	0.20 464	0.75 548	0.57 559	0.84 567	0.79 546	0.47 498	0.51 457	0.60 513	0.69 550	0.87 528	0.71 530	0.16 494	0.13 485	0.12 423	0.10 363	0.25 528	0.21 522

LE_ROB	1.76 587	0.20 424	2.68 587	0.48 554	0.52 563	0.78 552	0.96 585	0.84 567	6.61 603	7.40 605	2.08 589	2.08 582	4.83 599	1.27 570	3.79 598	0.10 343	0.08 372	0.12 423	0.11 402	0.11 370	0.10 353

ACVNet_1	0.72 553	0.81 570	1.37 566	0.72 570	0.53 564	0.77 549	0.42 535	0.85 570	0.90 560	0.74 549	0.75 531	1.32 570	0.72 553	1.02 553	0.55 505	0.54 568	0.31 563	0.71 574	0.35 559	0.64 570	0.45 564

ELAS	0.74 557	0.36 524	0.85 516	0.36 532	0.33 543	1.36 580	0.77 575	0.93 571	0.92 562	1.41 582	1.53 576	1.16 565	1.17 575	0.95 546	1.03 555	0.26 541	0.25 554	0.28 544	0.28 555	0.31 548	0.30 549
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MonStereo1	0.93 566	0.56 557	0.82 505	0.69 567	0.58 567	1.37 581	0.35 506	0.94 572	1.25 577	0.93 560	1.90 584	1.52 574	2.10 592	1.27 570	0.77 535	0.69 576	0.33 565	0.75 576	0.47 569	0.70 575	0.57 574

MADNet+	1.01 569	1.16 587	4.72 593	0.70 569	0.47 557	1.24 575	0.96 585	0.97 573	0.89 558	0.65 539	0.77 534	0.87 551	0.85 564	2.09 588	1.68 580	0.38 562	0.39 569	0.31 551	0.27 552	0.43 556	0.39 560

PWCK	1.00 567	1.17 588	1.70 575	0.91 576	0.41 551	1.19 573	0.92 583	1.10 574	1.14 575	1.16 574	1.14 560	1.25 567	0.88 565	1.75 584	1.04 557	0.87 585	0.50 574	0.87 581	0.53 575	0.96 587	0.52 570

JetBlue	1.14 575	0.76 568	2.36 581	0.59 562	0.75 575	3.04 594	1.78 598	1.11 575	0.90 560	0.94 561	1.10 558	1.66 577	1.28 581	2.09 588	1.72 582	0.43 565	0.36 567	0.38 557	0.38 565	0.58 565	0.56 572

ACVNet_2	0.89 563	0.87 574	1.25 558	0.82 573	0.62 570	0.97 564	0.62 564	1.14 576	1.42 581	1.00 566	1.40 569	1.47 573	0.84 562	1.11 558	0.66 527	0.61 573	0.43 572	0.78 578	0.49 570	0.75 576	0.52 570

IMH-64-1	0.91 564	0.86 572	0.84 513	0.97 578	0.75 575	0.92 562	0.71 568	1.27 577	1.10 573	0.89 557	1.45 571	1.14 562	0.96 568	1.19 563	0.84 541	0.74 578	0.51 576	0.97 583	0.55 577	0.84 579	0.60 577

IMH-64	0.91 564	0.86 572	0.84 513	0.97 578	0.75 575	0.92 562	0.71 568	1.27 577	1.10 573	0.89 557	1.45 571	1.14 562	0.96 568	1.19 563	0.84 541	0.74 578	0.51 576	0.97 583	0.55 577	0.84 579	0.60 577

WAO-6	1.07 573	0.93 579	0.92 526	0.96 577	0.78 578	1.28 577	0.75 572	1.34 579	2.00 588	1.02 568	1.54 577	1.59 575	1.22 577	1.31 572	1.14 563	0.78 581	0.55 582	1.02 587	0.75 588	0.83 578	0.69 583

IMH	1.05 572	0.95 580	1.00 537	1.01 580	0.78 578	1.11 568	0.68 567	1.38 580	1.43 582	1.00 566	1.72 581	1.43 571	1.14 572	1.73 583	0.89 547	1.09 591	0.55 582	0.99 585	0.57 579	0.87 582	0.62 582

WAO-7	1.01 569	0.89 575	0.93 528	0.83 575	0.66 572	1.18 571	0.81 579	1.40 581	1.57 584	1.11 572	1.76 583	1.45 572	1.19 576	1.50 577	1.14 563	0.61 573	0.62 589	0.70 573	0.68 584	0.66 573	0.60 577

SGM-ForestM	1.36 577	0.28 490	0.79 496	0.26 439	0.16 382	2.26 591	1.00 587	1.42 582	1.46 583	2.38 595	2.05 588	5.95 603	2.66 596	2.95 593	2.46 593	0.17 505	0.18 530	0.18 511	0.18 519	0.15 454	0.18 496

UNDER WATER-64	1.55 584	1.19 589	2.52 584	1.31 589	0.95 586	2.12 589	1.21 594	1.45 583	3.19 592	1.43 585	1.32 567	2.64 591	2.04 591	1.63 580	1.83 584	1.11 592	0.67 593	1.28 593	0.92 592	1.19 589	1.02 593

LVE	1.13 574	1.02 581	1.28 561	1.01 580	0.80 581	1.29 578	0.81 579	1.47 584	1.96 586	1.07 570	1.90 584	1.90 580	1.01 571	1.48 576	0.91 548	0.93 588	0.61 588	0.94 582	0.69 585	0.87 582	0.75 588

notaker	1.45 581	1.34 591	1.48 568	1.40 591	1.07 588	1.18 571	0.85 582	1.48 585	1.40 580	1.51 591	3.46 597	2.40 589	1.81 589	1.76 585	1.45 578	1.11 592	0.69 594	1.38 595	0.87 591	1.31 593	0.97 592

Dean	1.17 576	1.04 583	1.49 570	1.03 582	0.78 578	1.20 574	0.77 575	1.48 585	1.96 586	1.28 576	1.99 587	2.15 584	1.14 572	1.25 568	1.00 554	0.81 583	0.60 586	1.01 586	0.69 585	0.92 586	0.74 587

ktn	1.77 588	1.36 592	1.22 556	1.43 592	1.14 589	1.52 584	1.08 590	1.51 587	3.96 599	2.77 598	4.69 599	3.35 595	1.46 587	1.69 582	1.25 572	1.43 596	0.77 595	1.45 596	0.99 594	1.32 594	0.96 591

UNDER WATER	1.59 585	1.22 590	2.36 581	1.38 590	1.03 587	1.67 586	1.10 591	1.54 588	3.63 594	1.44 586	1.47 573	2.85 593	2.25 594	1.67 581	1.94 588	1.06 590	0.62 589	1.31 594	0.93 593	1.21 590	1.02 593

KSHMR	1.89 589	1.36 592	1.60 572	1.47 593	1.22 591	1.38 582	1.06 589	1.79 589	5.97 602	1.42 584	5.65 602	2.98 594	1.14 572	2.23 591	1.20 570	1.27 595	1.12 596	1.46 597	1.10 596	1.32 594	1.15 595

WAO-8	1.46 582	1.10 585	1.09 546	1.10 584	0.84 582	2.06 587	0.75 572	1.84 590	3.83 596	1.44 586	2.21 590	2.15 584	1.43 585	3.17 594	1.19 568	0.91 586	0.65 591	1.09 588	0.79 589	0.90 584	0.71 584

TorneroNet-64	1.43 580	1.03 582	1.20 555	1.10 584	0.86 584	2.26 591	0.73 571	1.84 590	3.84 598	1.25 575	2.25 592	2.69 592	1.42 584	1.76 585	1.43 575	0.76 580	0.50 574	1.09 588	0.66 583	1.23 591	0.76 589

Venus	1.46 582	1.10 585	1.09 546	1.10 584	0.84 582	2.06 587	0.75 572	1.84 590	3.83 596	1.44 586	2.21 590	2.15 584	1.43 585	3.17 594	1.19 568	0.91 586	0.65 591	1.09 588	0.79 589	0.90 584	0.71 584

JetRed	2.30 592	2.64 597	6.12 595	1.12 587	1.38 593	5.85 600	3.29 600	1.99 593	1.67 585	1.98 593	1.95 586	2.16 587	1.60 588	2.48 592	4.10 599	1.05 589	1.60 597	1.09 588	1.01 595	1.67 596	1.28 596

HanzoNet	2.97 593	1.69 594	2.29 580	1.74 594	1.33 592	1.53 585	1.03 588	1.99 593	2.64 591	5.51 602	5.16 600	5.90 602	6.82 604	4.32 600	3.29 596	3.16 602	2.02 602	1.92 598	2.87 603	2.24 598	1.89 598

TorneroNet	2.22 590	1.08 584	1.24 557	1.14 588	0.90 585	5.58 598	0.80 577	2.12 595	8.69 604	2.58 596	5.42 601	3.88 597	1.97 590	1.78 587	1.87 585	0.86 584	0.54 581	1.15 592	0.74 587	1.23 591	0.85 590

MADNet++	2.26 591	1.80 595	2.06 578	2.13 597	1.97 595	2.61 593	1.79 599	2.38 596	2.16 589	2.75 597	2.65 594	2.38 588	2.43 595	3.17 594	3.21 595	2.17 599	1.95 600	1.94 599	1.63 598	2.06 597	2.01 599

MANE	1.41 579	0.36 524	0.74 487	0.43 547	0.41 551	2.16 590	0.80 577	2.39 597	3.38 593	2.22 594	3.06 596	3.54 596	2.73 597	2.15 590	1.94 588	0.28 549	0.27 556	0.30 550	0.46 567	0.28 545	0.34 556

DPSimNet_ROB	4.34 596	4.23 598	6.89 597	3.67 598	3.68 596	4.75 595	5.21 603	2.67 598	3.68 595	5.82 603	3.95 598	5.57 599	6.72 603	3.46 598	4.48 600	4.05 605	2.88 603	4.68 605	3.12 605	3.69 600	3.62 603

DLNR_Zeroshot_test	10.44 603	12.10 610	19.93 612	106.08 623	23.66 620	0.14 18	0.13 49	3.22 599	0.17 53	0.16 121	0.23 170	0.16 137	0.10 49	0.31 295	0.15 159	2.36 600	0.06 163	0.07 92	0.07 157	39.70 623	0.06 85

DLNR-FE	10.45 604	12.13 611	19.94 613	106.10 624	23.12 619	0.14 18	0.13 49	3.28 600	0.17 53	0.16 121	0.23 170	0.16 137	0.10 49	0.31 295	0.15 159	2.41 601	0.06 163	0.07 92	0.07 157	40.22 624	0.06 85

TCMNet-wrong-test	4.29 595	5.57 602	4.65 590	11.33 606	10.39 604	5.73 599	4.48 602	4.13 601	1.02 567	1.91 592	2.39 593	6.16 604	3.62 598	3.84 599	4.50 601	1.99 598	0.47 573	1.97 600	1.69 599	5.69 604	4.31 604

BEATNet-Init1	4.73 598	2.61 596	13.29 609	0.58 561	0.53 564	10.12 605	3.33 601	4.83 602	5.01 601	8.75 606	8.51 604	14.08 613	7.60 605	7.70 606	5.34 602	0.28 549	0.28 559	0.34 555	0.37 563	0.57 564	0.45 564

PML	16.10 611	12.82 612	6.78 596	5.23 599	7.76 600	33.92 618	66.56 625	5.30 603	10.28 606	26.12 624	68.59 625	20.51 615	13.49 614	10.06 608	6.78 605	5.96 607	2.00 601	6.04 609	2.18 600	8.96 607	2.60 601

DGTPSM_ROB	8.34 601	5.10 599	10.37 607	5.31 600	10.18 602	8.33 602	23.60 612	6.06 604	13.41 611	4.90 599	10.87 609	5.65 600	10.44 606	6.17 602	12.59 607	3.74 603	7.55 606	3.69 603	7.26 608	4.14 602	7.46 605

DPSMNet_ROB	8.40 602	5.11 600	10.49 608	5.58 601	10.25 603	8.34 603	23.62 613	6.07 605	13.45 612	4.93 600	10.88 610	5.66 601	10.44 606	6.24 603	12.64 608	3.98 604	7.61 607	3.76 604	7.30 609	4.20 603	7.51 606

USTest	6.88 599	5.23 601	5.63 594	7.22 602	7.29 599	14.34 608	22.76 608	8.48 606	9.32 605	5.42 601	6.39 603	6.29 605	6.64 602	6.92 604	8.62 606	1.94 597	3.29 604	2.16 601	2.55 602	3.85 601	3.29 602

LRCNet_RVC	10.90 605	14.34 613	9.35 598	15.35 607	8.04 601	1.08 567	0.34 502	8.78 607	0.70 534	12.63 613	16.05 613	9.85 606	6.54 601	8.57 607	6.34 604	20.27 620	5.40 605	23.70 618	21.88 619	14.87 611	13.83 613

tt	4.71 597	0.10 90	3.94 589	2.06 596	1.53 594	10.14 606	16.88 607	9.27 608	4.98 600	1.39 580	1.02 555	4.68 598	4.90 600	3.35 597	5.86 603	5.76 606	9.15 611	2.24 602	2.53 601	3.10 599	1.32 597

xxxxx1	15.27 608	9.54 605	10.31 602	20.13 610	18.88 610	17.08 609	23.03 609	10.36 609	10.99 607	9.21 607	9.62 605	10.74 608	10.61 609	10.72 609	13.89 612	7.97 610	9.20 612	31.85 621	44.72 623	12.84 608	13.69 610

tt_ll	15.27 608	9.54 605	10.31 602	20.13 610	18.88 610	17.08 609	23.03 609	10.36 609	10.99 607	9.21 607	9.62 605	10.74 608	10.61 609	10.72 609	13.89 612	7.97 610	9.20 612	31.85 621	44.72 623	12.84 608	13.69 610

ff	15.27 608	9.54 605	10.31 602	20.13 610	18.88 610	17.08 609	23.03 609	10.36 609	10.99 607	9.21 607	9.62 605	10.74 608	10.61 609	10.72 609	13.89 612	7.97 610	9.20 612	31.85 621	44.72 623	12.84 608	13.69 610

Anonymous_1	16.62 612	9.35 604	9.84 599	10.66 603	14.64 607	18.66 613	27.12 614	12.64 612	13.51 613	10.76 612	10.30 608	10.13 607	10.60 608	11.06 612	12.74 609	15.87 619	7.74 608	16.92 616	43.48 622	58.66 625	7.68 607

DPSM_ROB	11.49 606	9.87 608	10.35 605	11.13 604	11.31 605	19.11 614	27.51 615	13.37 613	14.21 614	10.31 610	11.06 611	10.96 611	11.27 612	11.96 613	13.59 610	6.78 608	8.19 609	6.03 607	7.09 606	7.93 605	7.73 608

DPSM	11.49 606	9.87 608	10.35 605	11.13 604	11.31 605	19.11 614	27.51 615	13.37 613	14.21 614	10.31 610	11.06 611	10.96 611	11.27 612	11.96 613	13.59 610	6.78 608	8.19 609	6.03 607	7.09 606	7.93 605	7.73 608

HaxPig	17.72 613	20.22 622	19.73 611	16.53 608	16.51 608	9.27 604	9.33 604	14.34 615	13.27 610	18.65 614	18.70 614	17.35 614	16.77 615	17.04 615	16.45 615	22.05 621	20.89 621	22.27 617	21.53 618	21.29 618	22.13 622

MEDIAN_ROB	21.21 614	24.62 623	23.47 620	19.58 609	19.65 613	13.22 607	10.96 605	17.88 616	17.00 616	22.14 623	22.02 616	20.86 616	20.36 616	21.06 616	19.71 616	25.63 622	24.13 622	26.21 619	25.20 620	25.17 619	25.38 623

RSGM-EC	29.65 622	17.75 614	10.04 600	35.31 620	33.15 622	26.42 616	46.65 617	19.89 617	17.74 617	18.92 615	23.36 622	30.14 624	23.59 623	41.87 624	45.99 624	59.56 624	34.38 624	33.25 624	20.37 616	34.97 621	19.60 620

acva	29.65 622	17.75 614	10.04 600	35.31 620	33.15 622	26.42 616	46.65 617	19.89 617	17.74 617	18.92 615	23.36 622	30.14 624	23.59 623	41.87 624	45.99 624	59.56 624	34.38 624	33.25 624	20.37 616	34.97 621	19.60 620

AVERAGE_ROB	25.43 621	29.06 624	27.24 621	24.63 619	24.20 621	17.73 612	12.61 606	22.29 619	21.39 619	26.79 625	26.16 624	25.20 623	24.64 625	25.07 623	23.53 617	29.96 623	28.40 623	30.60 620	29.58 621	29.72 620	29.84 624

RAFT-FEzeroshot	23.10 615	19.88 618	20.56 614	22.49 614	22.75 616	38.38 619	55.50 622	26.84 620	28.66 621	20.60 618	22.10 617	22.05 617	22.74 618	24.00 619	27.37 621	13.59 613	16.48 616	12.14 610	14.28 612	15.96 613	15.54 616

RAFT-FE	23.10 615	19.88 618	20.56 614	22.49 614	22.75 616	38.38 619	55.50 622	26.84 620	28.66 621	20.60 618	22.10 617	22.05 617	22.74 618	24.00 619	27.37 621	13.59 613	16.48 616	12.14 610	14.28 612	15.96 613	15.54 616

FlowAnything	23.14 618	19.87 617	20.79 617	22.50 616	22.74 615	38.39 621	55.46 620	26.89 622	28.72 624	20.77 622	22.29 621	22.07 619	22.72 617	23.99 617	27.41 623	13.60 616	16.55 620	12.15 613	14.36 615	15.97 615	15.52 614

CasAABBNet	23.10 615	19.86 616	20.64 616	22.47 613	22.73 614	38.41 622	55.50 622	26.89 622	28.70 623	20.61 620	22.15 619	22.08 620	22.75 620	23.99 617	27.36 619	13.59 613	16.48 616	12.14 610	14.27 611	15.95 612	15.53 615

LSM0	24.24 620	19.98 621	22.32 619	24.22 618	40.14 624	38.48 623	55.20 619	26.95 624	28.57 620	20.49 617	21.83 615	22.26 622	22.75 620	24.22 622	27.30 618	13.66 618	16.32 615	12.19 615	14.15 610	16.10 617	17.66 619

Selective-RAFT-Error	23.16 619	19.93 620	20.87 618	22.54 617	22.81 618	38.52 624	55.47 621	27.01 625	28.83 625	20.66 621	22.25 620	22.09 621	22.80 622	24.09 621	27.36 619	13.61 617	16.48 616	12.15 613	14.28 612	15.99 616	15.57 618

test_example2	101.33 624	108.28 625	68.15 623	98.43 622	106.93 625	89.75 625	102.43 626	36.80 626	97.65 626	129.04 626	130.15 626	65.26 626	66.62 626	92.11 626	80.24 626	144.10 626	199.48 626	81.81 626	103.01 626	125.01 626	101.27 625

ccccc		256.29 626		354.40 625	364.36 626	149.10 626		152.89 627		153.93 627		164.00 627		268.02 627		390.55 627	349.22 627	244.59 627	219.82 627	412.30 627

ASD4		6.65 603

Low-res two-view benchmark