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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

2.25w	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

4.25_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

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

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

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

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

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

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

LG-Stereo_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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

CREStereo	0.13 63	0.08 14	0.21 72	0.14 1	0.08 10	0.22 215	0.15 97	0.25 97	0.24 171	0.16 121	0.21 155	0.14 103	0.13 135	0.18 79	0.13 98	0.09 294	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.07 120	0.06 85
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.15 120	0.08 14	0.23 88	0.15 4	0.09 32	0.23 237	0.16 130	0.25 97	0.23 156	0.17 134	0.21 155	0.16 137	0.14 157	0.22 154	0.13 98	0.29 551	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.07 120	0.06 85

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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_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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
HITNet	0.20 231	0.17 382	0.43 328	0.19 100	0.08 10	0.27 304	0.14 73	0.42 324	0.30 251	0.29 267	0.32 265	0.27 274	0.21 273	0.28 256	0.25 367	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.09 256	0.06 85
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNet	0.24 329	0.18 396	0.61 441	0.25 405	0.11 122	0.29 345	0.21 337	0.42 324	0.43 399	0.33 350	0.43 400	0.27 274	0.22 286	0.34 315	0.26 380	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.08 186	0.07 167

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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-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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

Wz-Net-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

FADNet	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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CBMV_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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ACVNet-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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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