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

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

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

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

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

4.25w-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

3.75w	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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	0.19 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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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
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

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-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

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

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

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

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

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

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_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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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	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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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
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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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
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
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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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