Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.20 6	0.32 167	1.10 86	0.19 1	0.13 23	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 4	0.19 28	0.15 30	0.14 14	0.19 1	0.21 78	0.11 246	0.09 200	0.10 153	0.08 94	0.10 62	0.08 37
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CroCo-Stereo	0.30 87	0.45 272	1.08 82	0.31 233	0.17 119	0.19 2	0.21 118	0.73 269	0.50 197	0.21 46	0.24 72	0.55 313	0.22 112	0.27 29	0.26 160	0.09 81	0.08 129	0.08 40	0.07 64	0.12 95	0.09 60
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
FoundationStereo	0.20 6	0.30 147	0.81 53	0.21 11	0.22 246	0.21 3	0.16 43	0.25 1	0.38 74	0.15 4	0.11 4	0.18 53	0.17 41	0.23 6	0.16 6	0.09 81	0.13 341	0.08 40	0.06 13	0.07 4	0.07 8

CroCo-Stereo Lap2	0.33 110	0.61 334	1.47 156	0.32 262	0.38 450	0.23 4	0.22 144	0.58 180	0.46 160	0.22 57	0.27 91	0.29 151	0.23 129	0.32 77	0.26 160	0.09 81	0.09 200	0.10 153	0.08 94	0.21 306	0.14 207

S2M2_L	0.24 50	0.29 134	0.90 65	0.23 45	0.17 119	0.24 5	0.09 1	0.36 19	0.45 150	0.17 17	0.25 79	0.23 82	0.17 41	0.24 7	0.28 180	0.15 396	0.12 317	0.11 219	0.12 264	0.15 169	0.11 113
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
RAStereo	0.28 67	0.48 287	1.52 168	0.26 113	0.18 157	0.25 6	0.19 78	0.42 52	0.35 42	0.20 38	0.25 79	0.20 62	0.16 33	0.24 7	0.24 137	0.09 81	0.08 129	0.10 153	0.08 94	0.12 95	0.08 37

StereoAnything_RVC	0.35 129	1.25 537	1.82 273	0.20 4	0.12 8	0.26 7	0.15 29	0.43 60	0.37 69	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 81	0.46 195	0.14 1	0.11 246	0.09 200	0.08 40	0.05 1	0.76 553	0.18 309

Monster-pub-mixall	0.21 16	0.31 159	0.69 42	0.21 11	0.13 23	0.27 8	0.12 4	0.37 22	0.26 5	0.21 46	0.19 28	0.15 30	0.12 6	0.47 206	0.29 195	0.08 37	0.07 44	0.07 1	0.05 1	0.08 26	0.12 150

dual_stereo	0.23 44	0.25 77	0.66 40	0.21 11	0.15 63	0.27 8	0.15 29	0.62 206	0.40 99	0.15 4	0.13 11	0.18 53	0.14 14	0.37 128	0.19 36	0.09 81	0.31 520	0.07 1	0.10 161	0.07 4	0.07 8

LG-Stereo_L1	0.21 16	0.31 159	0.85 57	0.22 33	0.14 39	0.28 10	0.21 118	0.38 26	0.26 5	0.16 9	0.11 4	0.13 4	0.11 2	0.37 128	0.18 22	0.08 37	0.07 44	0.08 40	0.06 13	0.08 26	0.10 88

SCV	0.35 129	0.59 328	1.37 134	0.34 316	0.22 246	0.28 10	0.23 179	0.72 257	0.35 42	0.19 30	0.30 117	0.24 96	0.20 92	0.64 281	0.19 36	0.11 246	0.08 129	0.09 99	0.29 482	0.34 454	0.29 444

rvit_stereo_0083	0.25 54	0.19 8	0.58 15	0.28 155	0.18 157	0.28 10	0.22 144	0.38 26	0.54 245	0.23 76	0.30 117	0.27 135	0.26 171	0.37 128	0.24 137	0.14 377	0.12 317	0.13 336	0.10 161	0.12 95	0.10 88

rvit_stereo_ft	0.31 95	0.61 334	1.18 98	0.32 262	0.21 219	0.28 10	0.27 279	0.55 162	0.48 181	0.23 76	0.27 91	0.28 144	0.26 171	0.32 77	0.25 150	0.13 334	0.09 200	0.11 219	0.11 224	0.13 125	0.14 207

MaDis-Stereo	0.29 77	0.54 310	1.44 148	0.24 63	0.29 350	0.29 14	0.16 43	0.45 78	0.37 69	0.19 30	0.21 41	0.28 144	0.22 112	0.30 61	0.29 195	0.10 177	0.09 200	0.10 153	0.08 94	0.11 84	0.11 113

UniTT-Stereo	0.30 87	0.36 207	1.68 193	0.27 130	0.24 279	0.29 14	0.18 69	0.33 10	0.34 35	0.26 118	0.37 166	0.18 53	0.18 60	0.31 68	0.27 170	0.10 177	0.08 129	0.08 40	0.07 64	0.25 364	0.08 37

MS-F	0.18 1	0.19 8	0.65 33	0.20 4	0.12 8	0.30 16	0.14 18	0.29 4	0.28 11	0.16 9	0.13 11	0.18 53	0.15 24	0.25 12	0.21 78	0.07 23	0.07 44	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 8

HART	0.38 157	0.53 305	1.66 190	0.26 113	0.15 63	0.30 16	0.19 78	0.67 234	0.46 160	0.29 135	0.52 284	0.38 197	0.16 33	0.41 151	0.20 59	0.08 37	0.68 570	0.09 99	0.07 64	0.34 454	0.21 354

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 67	0.28 124	1.09 84	0.33 285	0.15 63	0.30 16	0.16 43	0.58 180	0.42 120	0.19 30	0.19 28	0.17 43	0.26 171	0.38 136	0.37 273	0.09 81	0.08 129	0.08 40	0.25 462	0.10 62	0.06 1

IGEV-Stereo+	0.29 77	0.29 134	0.86 59	0.25 82	0.34 412	0.30 16	0.14 18	0.32 8	0.53 232	0.18 24	0.12 8	0.18 53	0.19 81	0.49 223	0.17 20	0.09 81	0.08 129	0.08 40	0.20 433	0.46 522	0.59 540

sCroCo_RVC	0.33 110	0.32 167	1.89 307	0.34 316	0.27 328	0.30 16	0.22 144	0.48 103	0.44 135	0.22 57	0.33 145	0.25 109	0.25 157	0.32 77	0.24 137	0.14 377	0.16 406	0.12 277	0.12 264	0.15 169	0.13 187

252Zero-FE	0.62 400	0.27 100	0.83 56	0.24 63	0.13 23	0.31 21	0.13 8	0.39 33	0.32 20	8.03 599	0.23 62	0.12 2	0.12 6	0.26 22	0.44 322	0.09 81	0.12 317	0.07 1	0.06 13	0.09 46	0.12 150

LG-Stereo_L2	0.21 16	0.31 159	0.85 57	0.22 33	0.14 39	0.31 21	0.22 144	0.38 26	0.25 3	0.17 17	0.11 4	0.13 4	0.12 6	0.32 77	0.18 22	0.08 37	0.07 44	0.08 40	0.06 13	0.08 26	0.10 88

LGtest1	0.21 16	0.37 210	0.70 43	0.22 33	0.12 8	0.31 21	0.11 2	0.36 19	0.39 86	0.17 17	0.13 11	0.16 35	0.14 14	0.25 12	0.27 170	0.10 177	0.09 200	0.08 40	0.06 13	0.10 62	0.10 88

rvit_stereo_0081	0.25 54	0.21 25	0.61 19	0.28 155	0.17 119	0.31 21	0.22 144	0.42 52	0.53 232	0.24 85	0.25 79	0.25 109	0.21 103	0.34 98	0.23 112	0.13 334	0.10 243	0.11 219	0.10 161	0.12 95	0.09 60

rvit_stereo_0082	0.25 54	0.21 25	0.61 19	0.28 155	0.17 119	0.31 21	0.22 144	0.42 52	0.53 232	0.24 85	0.25 79	0.25 109	0.21 103	0.34 98	0.23 112	0.13 334	0.10 243	0.11 219	0.10 161	0.12 95	0.09 60

CAS++	0.31 95	0.33 176	1.43 146	0.25 82	0.17 119	0.31 21	0.20 97	0.78 323	0.41 109	0.30 139	0.30 117	0.21 70	0.16 33	0.33 87	0.18 22	0.15 396	0.12 317	0.13 336	0.10 161	0.15 169	0.11 113
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
mms	0.27 60	0.26 92	0.91 66	0.25 82	0.18 157	0.32 27	0.23 179	0.37 22	0.31 15	0.21 46	0.30 117	0.23 82	0.17 41	0.46 195	0.21 78	0.08 37	0.10 243	0.10 153	0.08 94	0.22 323	0.47 523

IGEV++	0.34 118	0.43 253	1.32 124	0.31 233	0.14 39	0.32 27	0.21 118	0.70 249	0.34 35	0.22 57	0.28 98	0.22 73	0.27 191	0.35 104	0.27 170	0.09 81	0.39 543	0.08 40	0.15 351	0.25 364	0.45 520

MIF-Stereo (partial)	0.34 118	0.41 241	1.93 324	0.26 113	0.24 279	0.32 27	0.17 53	0.53 147	0.42 120	0.25 104	0.37 166	0.25 109	0.26 171	0.44 171	0.31 227	0.11 246	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.19 276	0.14 207

MonStereo	0.20 6	0.22 41	0.65 33	0.21 11	0.17 119	0.33 30	0.15 29	0.46 81	0.32 20	0.16 9	0.17 20	0.14 14	0.11 2	0.27 29	0.23 112	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 64	0.07 4	0.09 60

Monster-pub-eth3d	0.20 6	0.22 41	0.65 33	0.21 11	0.17 119	0.33 30	0.15 29	0.46 81	0.32 20	0.16 9	0.17 20	0.14 14	0.11 2	0.27 29	0.23 112	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 64	0.07 4	0.09 60

zero-FE	0.80 489	0.27 100	8.23 591	0.49 476	0.98 559	0.33 30	0.20 97	0.48 103	1.28 552	0.17 17	0.20 34	0.77 441	0.22 112	0.60 270	0.97 458	0.11 246	0.07 44	0.09 99	0.10 161	0.33 443	0.14 207

MonSter	0.20 6	0.22 41	0.65 33	0.21 11	0.17 119	0.33 30	0.15 29	0.46 81	0.32 20	0.16 9	0.17 20	0.14 14	0.11 2	0.27 29	0.23 112	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 64	0.07 4	0.09 60

rvit_stereo_0081_aga	0.27 60	0.29 134	1.08 82	0.26 113	0.20 205	0.33 30	0.21 118	0.41 46	0.42 120	0.26 118	0.28 98	0.27 135	0.21 103	0.31 68	0.21 78	0.14 377	0.10 243	0.11 219	0.10 161	0.14 149	0.10 88

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 147	1.34 549	1.24 111	0.23 45	0.12 8	0.33 30	0.20 97	0.40 36	0.33 29	0.25 104	0.21 41	0.16 35	0.14 14	0.27 29	0.63 400	0.55 549	0.06 23	0.11 219	0.13 298	0.25 364	0.49 527

plain	0.37 147	0.47 284	2.15 388	0.27 130	0.19 190	0.33 30	0.20 97	0.58 180	0.46 160	0.23 76	0.37 166	0.23 82	0.25 157	0.45 186	0.28 180	0.11 246	0.08 129	0.13 336	0.09 125	0.42 510	0.12 150

HUF	0.59 381	0.65 362	2.46 449	0.45 456	0.77 549	0.34 37	0.24 212	0.46 81	0.39 86	0.31 144	0.28 98	0.25 109	0.19 81	0.67 296	0.18 22	0.12 304	2.03 595	0.08 40	0.06 13	0.31 425	1.59 590

rvit_stereo_0080	0.27 60	0.38 220	0.76 47	0.24 63	0.18 157	0.34 37	0.27 279	0.54 158	0.44 135	0.24 85	0.26 87	0.27 135	0.22 112	0.29 53	0.23 112	0.13 334	0.10 243	0.10 153	0.10 161	0.15 169	0.11 113

whm_eth	0.27 60	0.38 220	0.76 47	0.24 63	0.18 157	0.34 37	0.27 279	0.54 158	0.44 135	0.24 85	0.26 87	0.27 135	0.22 112	0.29 53	0.23 112	0.13 334	0.10 243	0.10 153	0.10 161	0.15 169	0.11 113

sAnonymous2	0.38 157	0.62 340	2.15 388	0.31 233	0.24 279	0.34 37	0.27 279	0.53 147	0.46 160	0.24 85	0.29 104	0.23 82	0.28 206	0.28 41	0.22 99	0.12 304	0.09 200	0.11 219	0.13 298	0.38 486	0.35 482

CroCo_RVC	0.38 157	0.62 340	2.15 388	0.31 233	0.24 279	0.34 37	0.27 279	0.53 147	0.46 160	0.24 85	0.29 104	0.23 82	0.28 206	0.28 41	0.22 99	0.12 304	0.09 200	0.11 219	0.13 298	0.38 486	0.35 482

Wavelet-MonSter	0.18 1	0.20 14	0.51 2	0.22 33	0.17 119	0.35 42	0.14 18	0.27 2	0.25 3	0.19 30	0.21 41	0.14 14	0.15 24	0.27 29	0.16 6	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 13	0.06 1	0.14 207

FSD					0.29 350	0.35 42	0.33 373	0.44 68	0.46 160	0.32 153	0.32 136	0.37 189	0.32 244	0.35 104	0.32 238	0.28 520	0.27 510	0.31 522	0.30 492	0.31 425

SCV_C0	0.33 110	0.43 253	1.42 145	0.25 82	0.16 90	0.35 42	0.20 97	0.68 238	0.44 135	0.24 85	0.27 91	0.29 151	0.20 92	0.58 258	0.18 22	0.09 81	0.08 129	0.08 40	0.30 492	0.26 384	0.17 289

AIO_test	0.39 172	0.37 210	1.19 100	0.73 536	0.67 538	0.35 42	0.25 232	0.47 95	0.34 35	0.34 159	0.22 53	0.33 173	0.17 41	1.31 387	0.19 36	0.11 246	0.15 388	0.08 40	0.21 440	0.15 169	0.23 393

ours_stereo	0.27 60	0.25 77	1.21 106	0.25 82	0.17 119	0.35 42	0.23 179	0.38 26	0.35 42	0.20 38	0.31 130	0.23 82	0.17 41	0.41 151	0.20 59	0.08 37	0.07 44	0.10 153	0.08 94	0.22 323	0.18 309

rvit_0105_6	0.31 95	0.29 134	1.00 75	0.31 233	0.18 157	0.35 42	0.25 232	0.51 124	0.61 307	0.25 104	0.28 98	0.32 167	0.25 157	0.39 142	0.25 150	0.18 446	0.16 406	0.15 402	0.13 298	0.14 149	0.13 187

MoCha-V2	0.36 139	0.32 167	1.41 141	0.36 352	0.31 382	0.35 42	0.19 78	0.57 174	0.39 86	0.30 139	0.32 136	0.28 144	0.27 191	0.47 206	0.24 137	0.08 37	0.56 559	0.08 40	0.38 527	0.18 255	0.12 150

Selective-IGEV	0.29 77	0.23 59	1.28 117	0.27 130	0.30 363	0.35 42	0.20 97	0.56 169	0.38 74	0.21 46	0.30 117	0.22 73	0.18 60	0.37 128	0.18 22	0.07 23	0.06 23	0.08 40	0.15 351	0.16 206	0.29 444

HiDET	0.19 3	0.20 14	0.62 25	0.20 4	0.13 23	0.36 50	0.13 8	0.35 14	0.31 15	0.16 9	0.14 14	0.17 43	0.15 24	0.25 12	0.23 112	0.08 37	0.07 44	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 8

2.25w	0.21 16	0.22 41	0.51 2	0.21 11	0.14 39	0.36 50	0.13 8	0.42 52	0.34 35	0.23 76	0.27 91	0.14 14	0.18 60	0.33 87	0.24 137	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.07 8

MLG-Stereo_test3	0.21 16	0.35 198	0.65 33	0.21 11	0.14 39	0.36 50	0.13 8	0.37 22	0.40 99	0.21 46	0.12 8	0.17 43	0.12 6	0.25 12	0.16 6	0.08 37	0.07 44	0.08 40	0.06 13	0.09 46	0.10 88

Occ-G	0.30 87	0.30 147	1.33 126	0.23 45	0.15 63	0.36 50	0.25 232	0.43 60	0.31 15	0.26 118	0.35 157	0.46 268	0.22 112	0.30 61	0.25 150	0.09 81	0.07 44	0.09 99	0.16 371	0.31 425	0.08 37

Replicate-Monster	0.23 44	0.40 234	0.94 71	0.21 11	0.14 39	0.37 54	0.13 8	0.40 36	0.36 61	0.22 57	0.15 15	0.15 30	0.15 24	0.40 147	0.15 2	0.08 37	0.07 44	0.07 1	0.06 13	0.08 26	0.15 242

FlowAnything_test	0.23 44	0.32 167	0.52 5	0.28 155	0.17 119	0.37 54	0.20 97	0.38 26	0.24 2	0.24 85	0.20 34	0.21 70	0.17 41	0.26 22	0.25 150	0.13 334	0.10 243	0.14 372	0.16 371	0.17 228	0.12 150

water-stereo	0.24 50	0.17 1	0.88 61	0.24 63	0.14 39	0.37 54	0.17 53	0.43 60	0.32 20	0.26 118	0.35 157	0.26 123	0.24 141	0.22 3	0.25 150	0.09 81	0.09 200	0.09 99	0.08 94	0.10 62	0.10 88

3.25w_new	0.20 6	0.20 14	0.52 5	0.21 11	0.14 39	0.37 54	0.14 18	0.43 60	0.35 42	0.23 76	0.21 41	0.16 35	0.18 60	0.27 29	0.20 59	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.08 37

3.25w	0.20 6	0.20 14	0.52 5	0.21 11	0.14 39	0.37 54	0.14 18	0.43 60	0.35 42	0.23 76	0.21 41	0.16 35	0.18 60	0.27 29	0.20 59	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.08 37

3w_stereo	0.21 16	0.22 41	0.59 16	0.22 33	0.12 8	0.37 54	0.22 144	0.50 116	0.38 74	0.22 57	0.21 41	0.12 2	0.22 112	0.26 22	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.08 26	0.08 37

AIO_rvc	0.41 185	0.64 355	1.29 118	0.58 515	0.39 453	0.37 54	0.24 212	0.50 116	0.43 131	0.28 130	0.23 62	0.25 109	0.16 33	0.99 351	0.19 36	0.10 177	0.16 406	0.08 40	0.11 224	0.25 364	0.85 560

fffy	0.28 67	0.24 72	1.19 100	0.27 130	0.15 63	0.37 54	0.22 144	0.42 52	0.32 20	0.20 38	0.29 104	0.26 123	0.20 92	0.44 171	0.20 59	0.08 37	0.10 243	0.10 153	0.08 94	0.22 323	0.18 309

rvit_0105_4	0.35 129	0.35 198	1.45 151	0.31 233	0.18 157	0.37 54	0.28 297	0.59 188	0.62 325	0.27 125	0.31 130	0.35 183	0.27 191	0.43 162	0.25 150	0.18 446	0.16 406	0.15 402	0.13 298	0.15 169	0.12 150

AIO-Stereo	0.30 87	0.27 100	1.25 112	0.27 130	0.24 279	0.37 54	0.20 97	0.52 138	0.36 61	0.21 46	0.30 117	0.23 82	0.14 14	0.31 68	0.20 59	0.08 37	0.07 44	0.09 99	0.38 527	0.19 276	0.31 462

RSM	0.28 67	0.26 92	0.97 73	0.25 82	0.24 279	0.37 54	0.21 118	0.49 110	0.44 135	0.21 46	0.27 91	0.28 144	0.17 41	0.38 136	0.20 59	0.07 23	0.07 44	0.09 99	0.34 512	0.21 306	0.16 271

OmniDepth	0.19 3	0.30 147	0.55 11	0.23 45	0.09 1	0.38 65	0.15 29	0.32 8	0.33 29	0.16 9	0.12 8	0.23 82	0.19 81	0.27 29	0.15 2	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.06 1

DDF-Stereo	0.37 147	0.27 100	0.79 51	0.39 402	0.29 350	0.38 65	0.21 118	0.47 95	0.51 205	0.32 153	0.17 20	0.79 450	0.23 129	0.64 281	1.04 475	0.11 246	0.07 44	0.09 99	0.12 264	0.35 465	0.15 242

HH	0.49 288	0.49 290	2.78 509	0.50 480	0.41 469	0.38 65	0.23 179	0.72 257	0.38 74	0.63 425	0.48 240	0.87 482	0.41 319	0.64 281	0.21 78	0.09 81	0.17 427	0.10 153	0.09 125	0.16 206	0.12 150

HanStereo	0.49 288	0.49 290	2.78 509	0.50 480	0.41 469	0.38 65	0.23 179	0.72 257	0.38 74	0.63 425	0.48 240	0.87 482	0.41 319	0.64 281	0.21 78	0.09 81	0.17 427	0.10 153	0.09 125	0.16 206	0.12 150

LCMNet	0.20 6	0.21 25	0.61 19	0.20 4	0.13 23	0.39 69	0.14 18	0.34 13	0.34 35	0.16 9	0.16 19	0.16 35	0.15 24	0.27 29	0.22 99	0.08 37	0.07 44	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 37

CSFM-Stereo	0.19 3	0.20 14	0.60 17	0.20 4	0.11 2	0.39 69	0.15 29	0.35 14	0.27 7	0.18 24	0.15 15	0.17 43	0.16 33	0.26 22	0.21 78	0.08 37	0.07 44	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.09 60

4w-stereo	0.20 6	0.21 25	0.57 13	0.21 11	0.15 63	0.39 69	0.13 8	0.39 33	0.33 29	0.22 57	0.21 41	0.13 4	0.20 92	0.29 53	0.21 78	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.07 8

2.5w	0.21 16	0.23 59	0.50 1	0.22 33	0.15 63	0.39 69	0.19 78	0.47 95	0.36 61	0.21 46	0.22 53	0.13 4	0.17 41	0.33 87	0.20 59	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.07 8

monsterstereo	0.22 37	0.22 41	0.52 5	0.25 82	0.27 328	0.39 69	0.14 18	0.51 124	0.33 29	0.25 104	0.27 91	0.13 4	0.13 12	0.38 136	0.21 78	0.07 23	0.07 44	0.07 1	0.06 13	0.08 26	0.06 1

RSM++	0.27 60	0.26 92	0.87 60	0.28 155	0.13 23	0.39 69	0.20 97	0.45 78	0.45 150	0.20 38	0.24 72	0.24 96	0.17 41	0.36 117	0.20 59	0.08 37	0.07 44	0.09 99	0.35 515	0.26 384	0.18 309

GMStereo	0.38 157	0.99 493	1.91 318	0.27 130	0.16 90	0.39 69	0.23 179	0.47 95	0.62 325	0.38 178	0.34 152	0.25 109	0.25 157	0.39 142	0.29 195	0.14 377	0.08 129	0.10 153	0.12 264	0.15 169	0.11 113
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
4.5_new	0.21 16	0.22 41	0.63 26	0.21 11	0.15 63	0.40 76	0.17 53	0.40 36	0.35 42	0.25 104	0.22 53	0.14 14	0.14 14	0.22 3	0.21 78	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.08 26	0.07 8

4.5w-stereo	0.21 16	0.22 41	0.63 26	0.21 11	0.15 63	0.40 76	0.17 53	0.40 36	0.35 42	0.25 104	0.22 53	0.14 14	0.14 14	0.22 3	0.21 78	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.08 26	0.07 8

2.75w_new	0.21 16	0.21 25	0.57 13	0.20 4	0.14 39	0.40 76	0.18 69	0.47 95	0.36 61	0.24 85	0.20 34	0.13 4	0.19 81	0.31 68	0.21 78	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.06 1	0.07 8

3.5w_stereo	0.21 16	0.22 41	0.55 11	0.21 11	0.15 63	0.40 76	0.14 18	0.43 60	0.33 29	0.21 46	0.24 72	0.14 14	0.18 60	0.34 98	0.22 99	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.08 37

SGD-Stereo	0.22 37	0.28 124	0.77 49	0.22 33	0.11 2	0.40 76	0.16 43	0.31 7	0.36 61	0.19 30	0.19 28	0.17 43	0.17 41	0.37 128	0.16 6	0.10 177	0.06 23	0.08 40	0.07 64	0.10 62	0.07 8

MGS-Stereo	0.32 101	0.34 189	1.70 199	0.25 82	0.14 39	0.40 76	0.22 144	0.38 26	0.43 131	0.24 85	0.51 270	0.25 109	0.18 60	0.31 68	0.20 59	0.09 81	0.08 129	0.09 99	0.08 94	0.47 523	0.08 37

CES	0.30 87	0.27 100	1.09 84	0.23 45	0.50 501	0.40 76	0.20 97	0.46 81	0.44 135	0.22 57	0.28 98	0.26 123	0.19 81	0.33 87	0.21 78	0.09 81	0.07 44	0.08 40	0.05 1	0.15 169	0.49 527

FE-Mocha	0.41 185	0.31 159	1.44 148	0.28 155	0.33 403	0.41 83	0.17 53	0.69 241	0.45 150	0.44 211	0.50 265	0.41 217	0.45 359	0.36 117	1.17 493	0.10 177	0.08 129	0.11 219	0.21 440	0.13 125	0.13 187

asd	0.20 6	0.22 41	0.65 33	0.22 33	0.17 119	0.41 83	0.14 18	0.35 14	0.32 20	0.24 85	0.20 34	0.15 30	0.18 60	0.26 22	0.16 6	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.08 26	0.08 37

qwe	0.21 16	0.22 41	0.61 19	0.21 11	0.20 205	0.41 83	0.15 29	0.46 81	0.35 42	0.26 118	0.22 53	0.14 14	0.14 14	0.31 68	0.22 99	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.08 26	0.07 8

depthmonostereo	0.26 57	0.23 59	0.65 33	0.41 420	0.13 23	0.41 83	0.19 78	0.51 124	0.40 99	0.25 104	0.29 104	0.26 123	0.28 206	0.44 171	0.23 112	0.09 81	0.10 243	0.09 99	0.07 64	0.10 62	0.08 37

DilatedVolume-Stereo	0.26 57	0.20 14	0.64 28	0.25 82	0.15 63	0.41 83	0.18 69	0.42 52	0.35 42	0.34 159	0.34 152	0.25 109	0.23 129	0.43 162	0.53 365	0.09 81	0.09 200	0.08 40	0.10 161	0.12 95	0.11 113

4.25_new	0.21 16	0.23 59	0.64 28	0.22 33	0.18 157	0.41 83	0.17 53	0.41 46	0.35 42	0.22 57	0.21 41	0.14 14	0.18 60	0.25 12	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.07 8

4.5w_new	0.21 16	0.23 59	0.64 28	0.22 33	0.18 157	0.41 83	0.17 53	0.41 46	0.35 42	0.22 57	0.21 41	0.14 14	0.18 60	0.25 12	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.07 8

4.25w-stereo	0.21 16	0.23 59	0.64 28	0.22 33	0.18 157	0.41 83	0.17 53	0.41 46	0.35 42	0.22 57	0.21 41	0.14 14	0.18 60	0.25 12	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.07 8

2w_stereo	0.21 16	0.19 8	0.51 2	0.22 33	0.13 23	0.41 83	0.20 97	0.50 116	0.34 35	0.25 104	0.23 62	0.13 4	0.23 129	0.24 7	0.22 99	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.07 8

castereo	0.30 87	0.44 264	0.81 53	0.24 63	0.29 350	0.41 83	0.27 279	0.72 257	0.45 150	0.22 57	0.30 117	0.24 96	0.31 237	0.25 12	0.21 78	0.09 81	0.07 44	0.08 40	0.31 499	0.12 95	0.09 60

rvit_0105_5	0.36 139	0.39 229	1.48 159	0.30 206	0.18 157	0.41 83	0.30 329	0.64 217	0.62 325	0.30 139	0.33 145	0.37 189	0.29 220	0.41 151	0.28 180	0.18 446	0.16 406	0.15 402	0.15 351	0.15 169	0.14 207

rvit_stereo_0075_2	0.40 178	0.40 234	1.88 300	0.33 285	0.32 390	0.41 83	0.22 144	0.58 180	0.53 232	0.38 178	0.51 270	0.40 211	0.27 191	0.44 171	0.29 195	0.20 471	0.15 388	0.22 487	0.15 351	0.18 255	0.23 393

GLC_STEREO	0.28 67	0.27 100	1.36 131	0.28 155	0.12 8	0.41 83	0.20 97	0.37 22	0.38 74	0.26 118	0.30 117	0.25 109	0.19 81	0.33 87	0.24 137	0.09 81	0.11 291	0.12 277	0.10 161	0.13 125	0.09 60

monsters	0.22 37	0.22 41	0.52 5	0.23 45	0.28 342	0.42 96	0.14 18	0.46 81	0.31 15	0.24 85	0.20 34	0.13 4	0.14 14	0.43 162	0.20 59	0.07 23	0.06 23	0.07 1	0.08 94	0.06 1	0.06 1

IGEV	0.22 37	0.28 124	0.88 61	0.21 11	0.24 279	0.42 96	0.17 53	0.35 14	0.37 69	0.20 38	0.22 53	0.14 14	0.12 6	0.24 7	0.20 59	0.08 37	0.07 44	0.08 40	0.06 13	0.09 46	0.07 8

GIP-stereo	0.26 57	0.22 41	0.78 50	0.29 187	0.20 205	0.42 96	0.17 53	0.64 217	0.39 86	0.18 24	0.24 72	0.23 82	0.18 60	0.25 12	0.47 337	0.09 81	0.07 44	0.08 40	0.06 13	0.17 228	0.08 37

fffft	0.29 77	0.21 25	1.10 86	0.24 63	0.15 63	0.42 96	0.24 212	0.42 52	0.38 74	0.21 46	0.18 25	0.20 62	0.16 33	0.44 171	0.70 418	0.07 23	0.06 23	0.10 153	0.08 94	0.28 400	0.20 342
1: 1. 1
asda	0.22 37	0.25 77	0.70 43	0.21 11	0.16 90	0.43 100	0.16 43	0.44 68	0.35 42	0.22 57	0.20 34	0.14 14	0.20 92	0.25 12	0.22 99	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.07 8

111111	0.24 50	0.21 25	0.82 55	0.24 63	0.21 219	0.43 100	0.13 8	0.45 78	0.35 42	0.22 57	0.27 91	0.18 53	0.16 33	0.35 104	0.18 22	0.09 81	0.06 23	0.08 40	0.06 13	0.25 364	0.08 37

LG-Stereo	0.27 60	0.25 77	0.95 72	0.25 82	0.15 63	0.43 100	0.21 118	0.50 116	0.40 99	0.18 24	0.29 104	0.25 109	0.16 33	0.28 41	0.35 264	0.07 23	0.07 44	0.11 219	0.10 161	0.24 351	0.10 88

WCG-NET	0.30 87	0.42 248	1.26 114	0.24 63	0.12 8	0.43 100	0.24 212	0.40 36	0.56 263	0.35 161	0.37 166	0.26 123	0.24 141	0.29 53	0.19 36	0.08 37	0.12 317	0.08 40	0.07 64	0.22 323	0.10 88

LoS_RVC	0.29 77	0.33 176	1.19 100	0.25 82	0.34 412	0.43 100	0.22 144	0.42 52	0.32 20	0.22 57	0.33 145	0.23 82	0.24 141	0.31 68	0.21 78	0.07 23	0.07 44	0.07 1	0.05 1	0.10 62	0.31 462

TestStereo	0.45 239	0.54 310	2.11 377	0.29 187	0.16 90	0.43 100	0.24 212	0.54 158	0.45 150	0.37 170	0.46 222	0.34 179	0.27 191	1.98 499	0.27 170	0.11 246	0.08 129	0.12 277	0.09 125	0.14 149	0.08 37

Zero-FE251	0.56 361	0.29 134	1.27 116	0.26 113	0.16 90	0.44 106	0.16 43	0.44 68	0.35 42	5.31 596	0.19 28	0.22 73	0.19 81	0.24 7	1.08 478	0.10 177	0.07 44	0.08 40	0.06 13	0.09 46	0.13 187

3.75w	0.21 16	0.21 25	0.61 19	0.21 11	0.20 205	0.44 106	0.16 43	0.44 68	0.30 14	0.22 57	0.20 34	0.13 4	0.18 60	0.29 53	0.21 78	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.08 37

1w_stereo	0.22 37	0.17 1	0.52 5	0.23 45	0.16 90	0.44 106	0.22 144	0.55 162	0.40 99	0.25 104	0.29 104	0.13 4	0.26 171	0.28 41	0.20 59	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.08 26	0.07 8

MLG-Stereo	0.21 16	0.33 176	0.60 17	0.23 45	0.12 8	0.44 106	0.13 8	0.39 33	0.46 160	0.13 1	0.10 2	0.17 43	0.13 12	0.35 104	0.15 2	0.08 37	0.07 44	0.08 40	0.06 13	0.09 46	0.09 60

MM-Stereo_test1	0.41 185	0.39 229	2.29 417	0.38 391	0.26 314	0.44 106	0.28 297	0.63 214	0.51 205	0.40 186	0.32 136	0.26 123	0.26 171	0.46 195	0.22 99	0.09 81	0.21 471	0.10 153	0.09 125	0.39 496	0.15 242

WCG-NET（raft）	0.32 101	0.53 305	1.21 106	0.23 45	0.12 8	0.44 106	0.24 212	0.40 36	0.50 197	0.35 161	0.35 157	0.47 276	0.25 157	0.35 104	0.20 59	0.08 37	0.29 514	0.08 40	0.07 64	0.22 323	0.11 113

MLG-Stereo_test2	0.21 16	0.36 207	0.68 41	0.21 11	0.17 119	0.45 112	0.12 4	0.35 14	0.42 120	0.15 4	0.11 4	0.22 73	0.10 1	0.28 41	0.16 6	0.09 81	0.07 44	0.08 40	0.06 13	0.09 46	0.09 60

MLG-Stereo_test1	0.21 16	0.33 176	0.61 19	0.23 45	0.21 219	0.45 112	0.13 8	0.33 10	0.46 160	0.13 1	0.09 1	0.18 53	0.12 6	0.32 77	0.15 2	0.08 37	0.07 44	0.08 40	0.06 13	0.09 46	0.09 60

MM-Stereo_test3	0.40 178	0.58 326	1.75 219	0.36 352	0.30 363	0.45 112	0.30 329	0.72 257	0.59 285	0.31 144	0.43 199	0.32 167	0.23 129	0.35 104	0.29 195	0.10 177	0.20 462	0.10 153	0.08 94	0.40 501	0.11 113

HI	0.41 185	0.63 351	1.72 206	0.27 130	0.21 219	0.45 112	0.19 78	0.55 162	0.41 109	0.57 355	0.59 346	0.65 370	0.45 359	0.45 186	0.39 291	0.08 37	0.09 200	0.10 153	0.11 224	0.20 292	0.10 88

CoSv	0.41 185	0.63 351	1.72 206	0.27 130	0.21 219	0.45 112	0.19 78	0.55 162	0.41 109	0.57 355	0.59 346	0.65 370	0.45 359	0.45 186	0.39 291	0.08 37	0.09 200	0.10 153	0.11 224	0.20 292	0.10 88

rvit_0105_3	0.39 172	0.47 284	1.46 152	0.33 285	0.19 190	0.45 112	0.35 386	0.69 241	0.65 359	0.37 170	0.37 166	0.40 211	0.31 237	0.44 171	0.30 215	0.18 446	0.17 427	0.17 440	0.18 403	0.15 169	0.15 242

SMFormer	0.50 299	0.46 275	1.60 179	0.30 206	0.15 63	0.45 112	0.24 212	0.90 418	0.72 423	0.56 344	0.64 401	0.51 295	0.41 319	1.87 481	0.49 348	0.13 334	0.10 243	0.11 219	0.10 161	0.15 169	0.16 271

tta	0.50 299	0.46 275	1.60 179	0.30 206	0.15 63	0.45 112	0.24 212	0.90 418	0.72 423	0.56 344	0.64 401	0.51 295	0.41 319	1.87 481	0.49 348	0.13 334	0.10 243	0.11 219	0.10 161	0.14 149	0.11 113

qqq1	0.48 270	0.46 275	1.60 179	0.30 206	0.15 63	0.45 112	0.24 212	0.90 418	0.72 423	0.56 344	0.64 401	0.51 295	0.41 319	1.87 481	0.23 112	0.13 334	0.10 243	0.09 99	0.08 94	0.14 149	0.11 113

fff1	0.48 270	0.46 275	1.60 179	0.30 206	0.15 63	0.45 112	0.24 212	0.90 418	0.72 423	0.56 344	0.64 401	0.51 295	0.41 319	1.87 481	0.23 112	0.13 334	0.10 243	0.09 99	0.08 94	0.14 149	0.11 113

IGEVStereo-DCA	0.33 110	0.34 189	1.38 135	0.27 130	0.16 90	0.45 112	0.23 179	0.46 81	0.41 109	0.24 85	0.21 41	0.26 123	0.25 157	0.64 281	0.52 361	0.09 81	0.07 44	0.10 153	0.18 403	0.16 206	0.22 369

rrr	0.46 249	0.34 189	3.08 537	0.27 130	0.16 90	0.45 112	0.28 297	1.09 537	0.51 205	0.24 85	0.21 41	0.26 123	0.25 157	0.64 281	0.52 361	0.09 81	0.07 44	0.10 153	0.29 482	0.16 206	0.25 414

4D-IteraStereo	0.44 221	0.96 476	2.63 483	0.27 130	0.30 363	0.45 112	0.25 232	0.52 138	0.50 197	0.40 186	0.31 130	0.40 211	0.19 81	0.35 104	0.32 238	0.09 81	0.06 23	0.12 277	0.11 224	0.19 276	0.30 454

DCRE	0.50 299	0.63 351	2.13 382	0.30 206	0.23 266	0.45 112	0.24 212	0.59 188	0.53 232	0.50 269	2.10 560	0.42 231	0.26 171	0.35 104	0.23 112	0.09 81	0.14 362	0.10 153	0.32 505	0.16 206	0.15 242

knoymous	0.34 118	0.25 77	1.75 219	0.24 63	0.18 157	0.45 112	0.24 212	0.57 174	0.38 74	0.41 195	0.39 184	0.55 313	0.25 157	0.38 136	0.23 112	0.11 246	0.08 129	0.12 277	0.07 64	0.13 125	0.12 150

qqq	0.38 157	0.21 25	1.34 129	0.28 155	0.15 63	0.45 112	0.26 254	0.76 297	0.52 213	0.39 184	0.41 193	0.46 268	0.36 265	0.96 348	0.30 215	0.11 246	0.14 362	0.12 277	0.12 264	0.12 95	0.14 207

test-3	0.43 211	0.20 14	1.70 199	0.34 316	0.32 390	0.45 112	0.23 179	0.71 252	0.46 160	0.51 282	0.29 104	0.45 255	0.21 103	0.59 264	0.98 460	0.08 37	0.07 44	0.10 153	0.35 515	0.29 405	0.28 438

test_1	0.43 211	0.20 14	1.70 199	0.34 316	0.32 390	0.45 112	0.23 179	0.71 252	0.46 160	0.50 269	0.29 104	0.45 255	0.21 103	0.59 264	0.98 460	0.08 37	0.07 44	0.10 153	0.35 515	0.29 405	0.29 444

DLNR-FE	13.43 604	20.01 609	23.53 609	121.73 624	33.87 617	0.46 130	0.15 29	8.09 603	0.35 42	0.28 130	0.37 166	0.26 123	0.17 41	0.75 319	0.29 195	6.68 604	0.26 503	0.09 99	0.38 527	50.82 624	0.18 309

AdaDepth	0.24 50	0.18 5	1.03 76	0.25 82	0.21 219	0.46 130	0.16 43	0.30 5	0.27 7	0.17 17	0.19 28	0.14 14	0.18 60	0.35 104	0.17 20	0.07 23	0.07 44	0.08 40	0.25 462	0.10 62	0.10 88

GREAT-IGEV	0.37 147	0.28 124	1.48 159	0.25 82	0.38 450	0.46 130	0.18 69	0.33 10	0.34 35	0.15 4	0.29 104	0.15 30	0.17 41	0.36 117	0.23 112	0.07 23	0.76 577	0.07 1	0.26 470	0.21 306	1.03 576

SMoEStereo_RVC	0.29 77	0.26 92	1.03 76	0.25 82	0.14 39	0.46 130	0.22 144	0.36 19	0.38 74	0.23 76	0.23 62	0.21 70	0.18 60	0.45 186	0.60 393	0.07 23	0.06 23	0.10 153	0.08 94	0.20 292	0.20 342

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 299	0.33 176	0.93 69	0.26 113	0.22 246	0.46 130	0.20 97	1.10 538	1.34 555	3.16 591	0.32 136	0.22 73	0.20 92	0.30 61	0.22 99	0.10 177	0.09 200	0.11 219	0.09 125	0.15 169	0.19 326

DLNR_Zeroshot_test	13.43 604	19.94 608	23.55 610	121.61 623	35.03 618	0.46 130	0.15 29	8.02 602	0.35 42	0.28 130	0.37 166	0.26 123	0.17 41	0.76 323	0.29 195	6.42 603	0.26 503	0.09 99	0.38 527	50.13 623	0.18 309

RAFT	0.45 239	0.92 458	1.59 177	0.34 316	0.19 190	0.46 130	0.35 386	0.65 223	0.49 187	0.49 262	0.49 257	0.70 410	0.40 308	0.47 206	0.32 238	0.11 246	0.16 406	0.14 372	0.13 298	0.51 531	0.13 187

IGEV-Stereo++	0.23 44	0.23 59	0.64 28	0.24 63	0.22 246	0.47 137	0.13 8	0.52 138	0.33 29	0.18 24	0.24 72	0.17 43	0.22 112	0.32 77	0.19 36	0.08 37	0.06 23	0.08 40	0.06 13	0.17 228	0.09 60

Pointernet	0.29 77	0.25 77	1.49 162	0.24 63	0.20 205	0.47 137	0.15 29	0.62 206	0.47 178	0.22 57	0.29 104	0.26 123	0.20 92	0.28 41	0.20 59	0.10 177	0.07 44	0.07 1	0.12 264	0.10 62	0.07 8

StereoVision	0.45 239	0.72 386	1.94 334	0.33 285	0.32 390	0.47 137	0.26 254	0.68 238	0.57 267	0.32 153	0.89 493	0.45 255	0.27 191	0.49 223	0.36 267	0.13 334	0.15 388	0.16 421	0.15 351	0.19 276	0.13 187

CASnet	0.28 67	0.31 159	1.20 104	0.28 155	0.11 2	0.47 137	0.19 78	0.44 68	0.44 135	0.38 178	0.31 130	0.23 82	0.17 41	0.29 53	0.19 36	0.10 177	0.06 23	0.15 402	0.12 264	0.16 206	0.07 8
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.33 110	0.24 72	1.44 148	0.28 155	0.35 425	0.47 137	0.21 118	0.43 60	0.28 11	0.26 118	0.25 79	0.22 73	0.38 286	0.30 61	0.18 22	0.09 81	0.35 528	0.09 99	0.36 524	0.23 336	0.25 414

ProNet	0.30 87	0.54 310	1.29 118	0.25 82	0.15 63	0.47 137	0.25 232	0.48 103	0.39 86	0.21 46	0.23 62	0.22 73	0.20 92	0.44 171	0.19 36	0.08 37	0.08 129	0.10 153	0.08 94	0.23 336	0.12 150

x	0.35 129	0.20 14	1.36 131	0.33 285	0.17 119	0.47 137	0.24 212	0.75 284	0.54 245	0.40 186	0.40 189	0.42 231	0.34 257	0.45 186	0.32 238	0.11 246	0.14 362	0.11 219	0.09 125	0.12 95	0.14 207

test_3	0.44 221	0.20 14	1.70 199	0.36 352	0.32 390	0.47 137	0.30 329	0.73 269	0.49 187	0.50 269	0.30 117	0.45 255	0.22 112	0.59 264	0.98 460	0.08 37	0.10 243	0.11 219	0.35 515	0.29 405	0.28 438

FACV-RUCA	0.58 373	0.40 234	1.78 239	0.43 435	1.67 585	0.48 145	0.28 297	0.69 241	0.62 325	0.40 186	0.53 295	0.33 173	0.63 459	0.40 147	0.31 227	0.13 334	0.11 291	0.62 553	0.12 264	0.70 548	0.98 568

test_sample1	0.40 178	0.18 5	1.19 100	0.31 233	0.18 157	0.48 145	0.23 179	0.78 323	0.49 187	0.44 211	0.44 210	0.45 255	0.41 319	1.39 395	0.33 249	0.11 246	0.09 200	0.10 153	0.09 125	0.12 95	0.13 187

11t1	0.33 110	0.19 8	1.41 141	0.33 285	0.16 90	0.48 145	0.21 118	0.67 234	0.48 181	0.40 186	0.34 152	0.32 167	0.33 249	0.42 159	0.27 170	0.11 246	0.12 317	0.10 153	0.08 94	0.13 125	0.14 207

riskmin	0.37 147	0.22 41	1.74 213	0.32 262	0.20 205	0.48 145	0.20 97	0.66 225	0.46 160	0.36 166	0.34 152	0.69 400	0.45 359	0.39 142	0.27 170	0.11 246	0.08 129	0.12 277	0.08 94	0.13 125	0.16 271

rafts_anoy	0.43 211	0.89 452	1.96 346	0.32 262	0.30 363	0.48 145	0.24 212	0.62 206	0.49 187	0.37 170	0.38 176	0.33 173	0.30 228	0.51 232	0.34 256	0.10 177	0.39 543	0.13 336	0.15 351	0.17 228	0.15 242

RALAANet	0.43 211	0.98 488	1.90 312	0.32 262	0.23 266	0.48 145	0.19 78	0.67 234	0.53 232	0.48 250	0.45 214	0.39 203	0.30 228	0.48 212	0.37 273	0.10 177	0.08 129	0.11 219	0.14 326	0.27 394	0.10 88

Gwc-CoAtRS	0.38 157	0.33 176	1.92 321	0.27 130	0.41 469	0.48 145	0.19 78	0.59 188	0.46 160	0.43 205	0.39 184	0.57 331	0.26 171	0.32 77	0.26 160	0.09 81	0.09 200	0.09 99	0.31 499	0.11 84	0.09 60

ISRNet	0.47 264	0.44 264	1.55 172	0.37 375	0.31 382	0.49 152	0.19 78	0.75 284	0.66 374	0.63 425	0.71 446	0.67 386	0.39 300	0.58 258	0.44 322	0.23 494	0.16 406	0.21 484	0.20 433	0.21 306	0.25 414

DEFOM-Stereo	0.22 37	0.22 41	0.91 66	0.23 45	0.13 23	0.49 152	0.18 69	0.30 5	0.28 11	0.19 30	0.17 20	0.14 14	0.14 14	0.41 151	0.16 6	0.08 37	0.06 23	0.07 1	0.06 13	0.09 46	0.09 60

999	0.29 77	0.25 77	1.05 79	0.26 113	0.18 157	0.49 152	0.23 179	0.38 26	0.37 69	0.20 38	0.32 136	0.23 82	0.18 60	0.73 315	0.36 267	0.08 37	0.07 44	0.09 99	0.08 94	0.24 351	0.10 88

mmm	0.38 157	0.21 25	1.18 98	0.35 333	0.17 119	0.49 152	0.26 254	0.78 323	0.52 213	0.50 269	0.57 337	0.41 217	0.37 279	0.71 312	0.31 227	0.11 246	0.13 341	0.14 372	0.13 298	0.15 169	0.14 207

iRaft-Stereo_5w	0.54 341	1.01 499	2.08 371	0.27 130	0.21 219	0.49 152	0.28 297	0.73 269	0.58 278	0.40 186	0.61 368	0.62 353	0.46 374	1.78 459	0.47 337	0.09 81	0.07 44	0.11 219	0.10 161	0.39 496	0.12 150

cross-raft	0.40 178	0.27 100	2.22 403	0.30 206	0.17 119	0.49 152	0.35 386	0.71 252	0.39 86	0.43 205	0.45 214	0.64 365	0.25 157	0.32 77	0.25 150	0.08 37	0.08 129	0.09 99	0.23 453	0.11 84	0.14 207

RALCasStereoNet	0.45 239	0.88 449	1.85 284	0.30 206	0.26 314	0.49 152	0.26 254	0.58 180	0.51 205	0.36 166	0.48 240	0.36 187	0.28 206	0.55 250	0.34 256	0.10 177	0.53 557	0.09 99	0.08 94	0.25 364	0.34 480

test_xeample3	0.46 249	0.34 189	2.99 531	0.37 375	0.16 90	0.49 152	0.33 373	1.06 532	0.44 135	0.25 104	0.23 62	0.24 96	0.25 157	0.49 223	0.56 380	0.09 81	0.07 44	0.10 153	0.40 533	0.17 228	0.26 424

MSCF	0.35 129	0.72 386	1.15 92	0.58 515	0.21 219	0.50 160	0.22 144	0.56 169	0.38 74	0.29 135	0.29 104	0.17 43	0.30 228	0.35 104	0.26 160	0.09 81	0.12 317	0.08 40	0.29 482	0.15 169	0.21 354

MM-Stereo_test2	0.38 157	0.28 124	2.46 449	0.43 435	0.15 63	0.50 160	0.25 232	0.47 95	0.38 74	0.33 157	0.26 87	0.23 82	0.22 112	0.34 98	0.29 195	0.08 37	0.09 200	0.09 99	0.10 161	0.36 471	0.22 369

AIO-test2	0.49 288	1.15 524	1.96 346	0.42 431	0.37 444	0.50 160	0.23 179	0.79 339	0.70 403	0.33 157	0.53 295	0.27 135	0.22 112	0.67 296	0.29 195	0.73 559	0.08 129	0.13 336	0.17 390	0.17 228	0.18 309

AIO-test1	0.45 239	0.87 445	2.27 413	0.33 285	0.33 403	0.50 160	0.22 144	0.74 273	0.66 374	0.29 135	0.41 193	0.29 151	0.22 112	0.73 315	0.29 195	0.09 81	0.08 129	0.12 277	0.14 326	0.30 416	0.22 369

MIM_Stereo	0.41 185	0.60 330	1.88 300	0.31 233	0.21 219	0.50 160	0.19 78	0.64 217	0.44 135	0.43 205	0.53 295	0.43 235	0.27 191	0.51 232	0.28 180	0.08 37	0.14 362	0.11 219	0.10 161	0.26 384	0.26 424

test_4	0.40 178	0.37 210	2.01 355	0.29 187	0.21 219	0.50 160	0.28 297	0.47 95	0.39 86	0.42 200	0.76 462	0.38 197	0.22 112	0.52 236	0.33 249	0.08 37	0.07 44	0.11 219	0.15 351	0.28 400	0.07 8

DAS	0.56 361	0.35 198	1.55 172	0.33 285	0.34 412	0.50 160	0.42 426	0.83 360	0.74 442	0.83 503	0.68 423	0.56 325	0.48 391	2.40 536	0.46 328	0.12 304	0.08 129	0.12 277	0.09 125	0.18 255	0.15 242

SepStereo	0.52 329	0.35 198	1.55 172	0.33 285	0.34 412	0.50 160	0.42 426	0.83 360	0.74 442	0.83 503	0.68 423	0.56 325	0.48 391	1.56 422	0.46 328	0.12 304	0.08 129	0.12 277	0.09 125	0.18 255	0.15 242

test-1	0.44 221	0.48 287	1.69 195	0.30 206	0.27 328	0.50 160	0.28 297	0.80 343	0.43 131	0.40 186	0.54 307	0.41 217	0.24 141	0.31 68	1.16 491	0.09 81	0.20 462	0.10 153	0.17 390	0.11 84	0.26 424

AFF-stereo	0.44 221	0.96 476	1.78 239	0.31 233	0.15 63	0.50 160	0.21 118	0.64 217	0.63 337	0.47 232	0.64 401	0.49 289	0.34 257	0.46 195	0.31 227	0.08 37	0.09 200	0.10 153	0.10 161	0.37 479	0.10 88

LG-G_1	0.23 44	0.37 210	0.71 45	0.23 45	0.11 2	0.51 170	0.12 4	0.44 68	0.39 86	0.19 30	0.15 15	0.19 60	0.15 24	0.36 117	0.16 6	0.09 81	0.08 129	0.08 40	0.06 13	0.09 46	0.11 113

LG-G	0.23 44	0.37 210	0.71 45	0.23 45	0.11 2	0.51 170	0.12 4	0.44 68	0.39 86	0.19 30	0.15 15	0.19 60	0.15 24	0.36 117	0.16 6	0.09 81	0.08 129	0.08 40	0.06 13	0.09 46	0.11 113

Reg-Stereo(zero)	0.46 249	0.17 1	2.10 376	0.24 63	0.34 412	0.51 170	0.42 426	0.50 116	0.54 245	0.37 170	0.46 222	0.54 309	0.60 442	0.43 162	1.10 481	0.08 37	0.09 200	0.08 40	0.22 449	0.12 95	0.22 369

rvit_105_1	0.44 221	0.54 310	1.46 152	0.36 352	0.24 279	0.51 170	0.45 451	0.75 284	0.74 442	0.45 222	0.44 210	0.44 246	0.36 265	0.62 276	0.38 280	0.20 471	0.18 438	0.18 461	0.22 449	0.18 255	0.18 309

test_sample7	0.47 264	0.33 176	1.49 162	0.34 316	0.20 205	0.51 170	0.30 329	0.93 447	0.66 374	0.57 355	0.51 270	0.55 313	0.45 359	1.11 366	0.38 280	0.17 434	0.14 362	0.16 421	0.15 351	0.19 276	0.18 309

test_sample2	0.41 185	0.19 8	1.23 109	0.31 233	0.17 119	0.51 170	0.27 279	0.81 347	0.55 252	0.44 211	0.45 214	0.46 268	0.38 286	1.51 416	0.30 215	0.12 304	0.09 200	0.11 219	0.10 161	0.14 149	0.14 207

CAS	0.35 129	0.25 77	1.30 121	0.79 542	0.34 412	0.51 170	0.23 179	0.46 81	0.39 86	0.22 57	0.31 130	0.20 62	0.17 41	0.28 41	0.23 112	0.73 559	0.06 23	0.07 1	0.05 1	0.09 46	0.37 497

DCANet-4	0.40 178	0.27 100	2.21 399	0.25 82	0.14 39	0.51 170	0.22 144	0.77 308	0.72 423	0.54 314	0.47 228	0.28 144	0.37 279	0.37 128	0.34 256	0.09 81	0.07 44	0.08 40	0.07 64	0.08 26	0.22 369

fff	0.43 211	0.77 408	1.95 337	0.24 63	0.13 23	0.51 170	0.22 144	0.77 308	0.75 455	0.54 314	0.47 228	0.31 159	0.65 463	0.36 117	0.34 256	0.09 81	0.07 44	0.08 40	0.07 64	0.08 26	0.22 369

ADStereo(finetuned)	0.45 239	0.77 408	2.12 380	0.25 82	0.14 39	0.51 170	0.22 144	0.77 308	0.72 423	0.54 314	0.48 240	0.31 159	0.76 493	0.37 128	0.38 280	0.09 81	0.07 44	0.09 99	0.07 64	0.13 125	0.23 393

GMOStereo	0.41 185	0.62 340	1.78 239	0.28 155	0.36 433	0.51 170	0.31 342	0.53 147	0.44 135	0.57 355	0.48 240	0.41 217	0.27 191	0.28 41	0.23 112	0.08 37	0.38 536	0.13 336	0.11 224	0.34 454	0.11 113

error version	0.41 185	0.62 340	1.78 239	0.28 155	0.36 433	0.51 170	0.31 342	0.53 147	0.44 135	0.57 355	0.48 240	0.41 217	0.27 191	0.28 41	0.23 112	0.08 37	0.38 536	0.13 336	0.11 224	0.34 454	0.11 113

test-v	0.41 185	0.62 340	1.78 239	0.28 155	0.36 433	0.51 170	0.31 342	0.53 147	0.44 135	0.57 355	0.48 240	0.41 217	0.27 191	0.28 41	0.23 112	0.08 37	0.38 536	0.13 336	0.11 224	0.34 454	0.11 113

test-2	0.41 185	0.62 340	1.78 239	0.28 155	0.36 433	0.51 170	0.31 342	0.53 147	0.44 135	0.57 355	0.48 240	0.41 217	0.27 191	0.28 41	0.23 112	0.08 37	0.38 536	0.13 336	0.11 224	0.34 454	0.11 113

raft+_RVC	0.44 221	0.67 370	1.85 284	0.34 316	0.71 543	0.51 170	0.25 232	0.64 217	0.51 205	0.35 161	0.45 214	0.32 167	0.28 206	0.43 162	0.32 238	0.09 81	0.19 451	0.10 153	0.09 125	0.20 292	0.40 510

XX-TBD	0.34 118	0.77 408	1.75 219	0.34 316	0.13 23	0.51 170	0.17 53	0.43 60	0.50 197	0.37 170	0.49 257	0.23 82	0.18 60	0.28 41	0.24 137	0.10 177	0.07 44	0.08 40	0.06 13	0.09 46	0.07 8

DCANet	0.42 205	0.77 408	1.95 337	0.25 82	0.14 39	0.51 170	0.22 144	0.77 308	0.72 423	0.54 314	0.48 240	0.31 159	0.41 319	0.36 117	0.39 291	0.09 81	0.07 44	0.09 99	0.07 64	0.13 125	0.23 393

csc	0.43 211	0.77 408	1.95 337	0.24 63	0.13 23	0.51 170	0.22 144	0.77 308	0.75 455	0.54 314	0.47 228	0.31 159	0.65 463	0.36 117	0.34 256	0.09 81	0.07 44	0.08 40	0.07 64	0.08 26	0.22 369

cscssc	0.43 211	0.77 408	1.95 337	0.24 63	0.13 23	0.51 170	0.22 144	0.77 308	0.75 455	0.54 314	0.47 228	0.31 159	0.65 463	0.36 117	0.34 256	0.09 81	0.07 44	0.08 40	0.07 64	0.08 26	0.22 369

VIP-Stereo	0.28 67	0.56 321	1.05 79	0.23 45	0.19 190	0.52 189	0.17 53	0.44 68	0.39 86	0.18 24	0.25 79	0.24 96	0.15 24	0.33 87	0.19 36	0.08 37	0.07 44	0.08 40	0.06 13	0.14 149	0.32 468

GASTEREO	0.35 129	0.72 386	1.15 92	0.56 509	0.20 205	0.52 189	0.22 144	0.56 169	0.40 99	0.30 139	0.31 130	0.16 35	0.31 237	0.35 104	0.26 160	0.09 81	0.14 362	0.08 40	0.28 478	0.14 149	0.20 342

GMStereo_Zeroshot	0.41 185	0.36 207	1.54 170	0.41 420	0.19 190	0.52 189	0.19 78	0.59 188	0.52 213	0.57 355	0.59 346	0.63 356	0.29 220	0.58 258	0.33 249	0.15 396	0.09 200	0.16 421	0.09 125	0.24 351	0.12 150

GCAP-Stereo	0.34 118	0.89 452	1.76 225	0.26 113	0.12 8	0.52 189	0.14 18	0.49 110	0.38 74	0.29 135	0.30 117	0.29 151	0.22 112	0.30 61	0.20 59	0.09 81	0.17 427	0.09 99	0.07 64	0.21 306	0.11 113

AnonymousM	0.37 147	0.44 264	1.50 165	0.25 82	0.15 63	0.52 189	0.23 179	0.60 198	0.42 120	0.42 200	0.32 136	0.30 156	0.25 157	0.34 98	0.23 112	0.11 246	0.09 200	0.71 558	0.36 524	0.12 95	0.07 8

iRaftStereo_RVC	0.37 147	0.53 305	1.41 141	0.28 155	0.15 63	0.52 189	0.20 97	0.54 158	0.46 160	0.37 170	0.43 199	0.41 217	0.23 129	0.36 117	0.26 160	0.09 81	0.15 388	0.12 277	0.11 224	0.41 504	0.37 497

raftrobust	0.38 157	0.68 373	1.54 170	0.32 262	0.46 495	0.52 189	0.21 118	0.56 169	0.42 120	0.52 291	0.35 157	0.31 159	0.33 249	0.37 128	0.30 215	0.10 177	0.11 291	0.08 40	0.07 64	0.21 306	0.19 326

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 205	0.86 442	1.78 239	0.28 155	0.17 119	0.52 189	0.20 97	0.62 206	0.61 307	0.50 269	0.61 368	0.39 203	0.32 244	0.35 104	0.30 215	0.07 23	0.10 243	0.09 99	0.09 125	0.35 465	0.10 88

CFNet-RSSM	0.41 185	0.32 167	2.20 398	0.27 130	0.44 480	0.52 189	0.19 78	0.76 297	0.48 181	0.43 205	0.36 163	0.54 309	0.26 171	0.33 87	0.25 150	0.09 81	0.08 129	0.09 99	0.38 527	0.10 62	0.09 60

xyz-stereo-finetune	0.31 95	0.46 275	0.79 51	0.21 11	0.12 8	0.53 198	0.25 232	0.52 138	0.54 245	0.28 130	0.32 136	0.29 151	0.23 129	0.59 264	0.55 372	0.08 37	0.07 44	0.10 153	0.08 94	0.13 125	0.08 37

castereo++	0.28 67	0.43 253	0.93 69	0.28 155	0.17 119	0.53 198	0.21 118	0.55 162	0.45 150	0.17 17	0.26 87	0.32 167	0.17 41	0.33 87	0.16 6	0.09 81	0.08 129	0.09 99	0.29 482	0.13 125	0.06 1

UGAM	0.58 373	0.47 284	2.21 399	0.30 206	0.19 190	0.53 198	0.34 378	0.59 188	0.63 337	0.44 211	0.73 453	0.78 445	0.37 279	2.58 552	0.39 291	0.10 177	0.08 129	0.17 440	0.14 326	0.42 510	0.17 289

DCVSM-stereo	0.49 288	0.29 134	2.49 457	0.29 187	0.22 246	0.53 198	0.52 474	0.58 180	0.49 187	0.69 457	0.46 222	0.79 450	0.48 391	0.53 242	0.42 307	0.13 334	0.14 362	0.15 402	0.12 264	0.20 292	0.20 342

test_for_model	0.64 411	1.60 560	1.82 273	1.23 569	1.02 565	0.53 198	0.23 179	0.75 284	0.50 197	0.57 355	0.29 104	0.25 109	0.20 92	0.26 22	0.22 99	0.76 562	0.31 520	0.08 40	0.07 64	1.68 583	0.50 530

CASS	0.39 172	0.30 147	1.61 183	0.32 262	0.17 119	0.53 198	0.24 212	0.70 249	0.49 187	0.59 387	0.54 307	0.40 211	0.40 308	0.41 151	0.30 215	0.17 434	0.10 243	0.14 372	0.11 224	0.18 255	0.17 289
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MC-Stereo	0.32 101	0.31 159	1.46 152	0.31 233	0.15 63	0.53 198	0.19 78	0.44 68	0.35 42	0.36 166	0.38 176	0.27 135	0.27 191	0.42 159	0.19 36	0.09 81	0.13 341	0.09 99	0.16 371	0.20 292	0.13 187

raft_robust	0.55 353	0.84 435	1.73 209	0.28 155	0.54 511	0.53 198	0.25 232	0.88 406	0.75 455	0.48 250	0.46 222	0.76 439	0.75 491	1.46 406	0.27 170	0.09 81	0.10 243	0.10 153	0.30 492	0.26 384	0.16 271

gasm-f	0.36 139	0.34 189	1.13 88	0.53 495	0.44 480	0.54 206	0.27 279	0.40 36	0.27 7	0.20 38	0.33 145	0.16 35	0.22 112	0.36 117	0.25 150	0.11 246	0.37 532	0.08 40	0.06 13	0.38 486	0.71 548

IGEV-FE	0.53 335	0.34 189	2.91 523	0.32 262	0.18 157	0.54 206	0.21 118	0.72 257	0.42 120	0.81 497	0.51 270	0.70 410	0.41 319	0.48 212	1.13 485	0.09 81	0.15 388	0.10 153	0.35 515	0.19 276	0.09 60

DFGA-Net	0.51 316	1.06 508	1.75 219	0.30 206	0.24 279	0.54 206	0.22 144	0.63 214	0.60 290	0.48 250	0.51 270	0.35 183	0.27 191	1.82 471	0.53 365	0.10 177	0.08 129	0.12 277	0.12 264	0.37 479	0.15 242

trnet	0.28 67	0.26 92	1.32 124	0.19 1	0.12 8	0.54 206	0.15 29	0.48 103	0.46 160	0.27 125	0.33 145	0.24 96	0.21 103	0.30 61	0.21 78	0.10 177	0.07 44	0.08 40	0.05 1	0.09 46	0.07 8

H2IRNET	0.40 178	0.61 334	1.90 312	0.29 187	0.17 119	0.54 206	0.18 69	0.52 138	0.50 197	0.27 125	0.56 329	0.47 276	0.35 259	0.46 195	0.33 249	0.10 177	0.07 44	0.12 277	0.14 326	0.32 434	0.12 150

IGEV_Zeroshot_test	0.53 335	0.33 176	2.91 523	0.32 262	0.18 157	0.54 206	0.21 118	0.72 257	0.42 120	0.81 497	0.51 270	0.71 415	0.41 319	0.48 212	1.13 485	0.09 81	0.15 388	0.10 153	0.35 515	0.19 276	0.09 60

LL-Strereo2	0.41 185	0.90 456	1.83 279	0.44 442	0.24 279	0.54 206	0.27 279	0.58 180	0.45 150	0.41 195	0.33 145	0.44 246	0.21 103	0.44 171	0.34 256	0.09 81	0.08 129	0.16 421	0.14 326	0.17 228	0.17 289

LoS	0.31 95	0.30 147	1.52 168	0.23 45	0.13 23	0.54 206	0.20 97	0.48 103	0.49 187	0.25 104	0.28 98	0.37 189	0.24 141	0.38 136	0.23 112	0.10 177	0.08 129	0.08 40	0.05 1	0.15 169	0.07 8
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RAFT_CTSACE	0.46 249	0.76 399	2.07 366	0.35 333	0.30 363	0.54 206	0.30 329	0.61 202	0.48 181	0.49 262	0.76 462	0.55 313	0.36 265	0.58 258	0.22 99	0.08 37	0.13 341	0.11 219	0.10 161	0.41 504	0.08 37

RAFT+CT+SA	0.50 299	0.86 442	1.82 273	0.37 375	0.75 545	0.54 206	0.34 378	0.77 308	0.63 337	0.38 178	0.55 317	0.34 179	0.29 220	0.68 299	0.27 170	0.09 81	0.07 44	0.11 219	0.51 549	0.29 405	0.41 515

CrosDoStereo	0.94 514	0.37 210	2.53 464	0.25 82	0.32 390	0.54 206	3.76 597	0.72 257	0.60 290	0.70 463	1.40 542	0.53 303	1.49 558	1.78 459	3.09 567	0.10 177	0.08 129	0.11 219	0.11 224	0.21 306	0.11 113

DeepStereo_LL	0.94 514	0.37 210	2.53 464	0.25 82	0.32 390	0.54 206	3.76 597	0.72 257	0.60 290	0.70 463	1.40 542	0.53 303	1.49 558	1.78 459	3.09 567	0.10 177	0.08 129	0.11 219	0.11 224	0.21 306	0.11 113

CREStereo++_RVC	0.33 110	0.29 134	1.74 213	0.24 63	0.16 90	0.54 206	0.15 29	0.40 36	0.55 252	0.37 170	0.51 270	0.24 96	0.19 81	0.27 29	0.26 160	0.09 81	0.06 23	0.08 40	0.30 492	0.08 26	0.06 1
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
TANstereo	0.33 110	0.49 290	1.75 219	0.23 45	0.12 8	0.54 206	0.16 43	0.40 36	0.45 150	0.45 222	0.51 270	0.26 123	0.22 112	0.29 53	0.20 59	0.10 177	0.10 243	0.08 40	0.06 13	0.08 26	0.11 113

XX-Stereo	0.55 353	0.54 310	3.50 563	0.48 474	0.39 453	0.54 206	0.17 53	0.89 412	0.40 99	0.44 211	0.65 410	0.85 474	0.19 81	0.77 327	0.21 78	0.10 177	0.14 362	0.10 153	0.32 505	0.17 228	0.14 207

GEAStereo	0.35 129	0.32 167	1.17 96	0.53 495	0.60 529	0.55 221	0.21 118	0.40 36	0.27 7	0.20 38	0.22 53	0.16 35	0.18 60	0.44 171	0.16 6	0.11 246	0.37 532	0.08 40	0.06 13	0.33 443	0.71 548

GSStereo	0.36 139	0.32 167	1.17 96	0.34 316	0.60 529	0.55 221	0.21 118	0.62 206	0.41 109	0.22 57	0.22 53	0.17 43	0.18 60	0.44 171	0.16 6	0.10 177	0.16 406	0.08 40	0.11 224	0.33 443	0.84 558

tt45	0.29 77	0.24 72	1.06 81	0.25 82	0.17 119	0.55 221	0.22 144	0.41 46	0.35 42	0.24 85	0.25 79	0.25 109	0.18 60	0.64 281	0.34 256	0.08 37	0.07 44	0.10 153	0.08 94	0.21 306	0.11 113

RAFT-Stereo-weight	0.34 118	0.29 134	1.43 146	0.28 155	0.28 342	0.55 221	0.22 144	0.78 323	0.48 181	0.46 230	0.38 176	0.36 187	0.17 41	0.33 87	0.23 112	0.09 81	0.08 129	0.09 99	0.07 64	0.09 46	0.09 60

test_sample6	0.52 329	0.44 264	1.81 267	0.33 285	0.18 157	0.55 221	0.27 279	0.94 456	0.66 374	0.54 314	0.62 373	0.47 276	0.36 265	1.97 498	0.38 280	0.14 377	0.10 243	0.13 336	0.13 298	0.17 228	0.16 271

test_sample5	0.51 316	0.43 253	1.83 279	0.32 262	0.18 157	0.55 221	0.26 254	0.92 439	0.65 359	0.53 301	0.59 346	0.45 255	0.36 265	1.87 481	0.36 267	0.13 334	0.10 243	0.13 336	0.12 264	0.17 228	0.16 271

DualNet	0.51 316	0.43 253	1.83 279	0.32 262	0.18 157	0.55 221	0.26 254	0.92 439	0.65 359	0.54 314	0.62 373	0.45 255	0.36 265	1.87 481	0.36 267	0.13 334	0.10 243	0.13 336	0.12 264	0.17 228	0.16 271

EKT-Stereo	1.47 556	0.49 290	1.93 324	2.57 590	19.31 607	0.55 221	0.22 144	0.69 241	0.42 120	0.38 178	0.36 163	0.43 235	0.27 191	0.69 305	0.26 160	0.12 304	0.14 362	0.11 219	0.16 371	0.20 292	0.15 242

PCWNet_CMD	0.46 249	0.45 272	2.28 415	0.26 113	0.20 205	0.55 221	0.21 118	0.75 284	0.64 345	0.48 250	0.55 317	0.68 393	0.57 429	0.46 195	0.30 215	0.11 246	0.10 243	0.14 372	0.10 161	0.18 255	0.14 207

testlalala_base	0.46 249	0.30 147	1.82 273	0.34 316	0.27 328	0.55 221	0.21 118	0.85 378	0.32 20	0.32 153	0.39 184	0.31 159	0.23 129	0.30 61	0.28 180	0.95 568	0.30 518	0.09 99	0.21 440	1.03 563	0.18 309

LL-Strereo	0.72 459	1.29 541	2.49 457	0.36 352	0.45 489	0.55 221	0.32 365	0.93 447	0.71 413	0.67 448	0.58 343	0.85 474	0.79 497	2.67 559	0.46 328	0.10 177	0.18 438	0.14 372	0.12 264	0.40 501	0.42 516

ToySt	0.44 221	0.61 334	1.89 307	0.29 187	0.18 157	0.55 221	0.35 386	0.67 234	0.53 232	0.39 184	0.50 265	0.59 341	0.43 347	0.51 232	0.49 348	0.10 177	0.12 317	0.13 336	0.16 371	0.24 351	0.19 326

CREStereo	0.28 67	0.30 147	1.33 126	0.19 1	0.13 23	0.55 221	0.17 53	0.48 103	0.46 160	0.27 125	0.33 145	0.24 96	0.21 103	0.31 68	0.21 78	0.11 246	0.07 44	0.08 40	0.05 1	0.10 62	0.07 8
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
R-Stereo Train	0.36 139	0.21 25	1.70 199	0.29 187	0.18 157	0.55 221	0.26 254	0.78 323	0.36 61	0.57 355	0.67 415	0.33 173	0.24 141	0.32 77	0.23 112	0.10 177	0.08 129	0.09 99	0.07 64	0.09 46	0.12 150

RAFT-Stereo	0.36 139	0.21 25	1.70 199	0.29 187	0.18 157	0.55 221	0.26 254	0.78 323	0.36 61	0.57 355	0.67 415	0.33 173	0.24 141	0.32 77	0.23 112	0.10 177	0.08 129	0.09 99	0.07 64	0.09 46	0.12 150
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.46 249	0.44 264	2.28 415	0.26 113	0.20 205	0.55 221	0.21 118	0.75 284	0.64 345	0.48 250	0.55 317	0.68 393	0.56 423	0.46 195	0.30 215	0.11 246	0.10 243	0.13 336	0.10 161	0.18 255	0.15 242

HITNet	0.46 249	0.92 458	2.09 372	0.33 285	0.14 39	0.55 221	0.22 144	0.83 360	0.56 263	0.51 282	0.49 257	0.48 287	0.37 279	0.48 212	0.54 371	0.09 81	0.06 23	0.10 153	0.08 94	0.23 336	0.09 60
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
test_sample4	0.50 299	0.42 248	1.88 300	0.32 262	0.19 190	0.56 238	0.26 254	0.93 447	0.65 359	0.54 314	0.54 307	0.45 255	0.36 265	1.79 463	0.36 267	0.13 334	0.10 243	0.13 336	0.12 264	0.17 228	0.16 271

AE-Stereo	0.42 205	0.29 134	1.65 186	0.43 435	0.47 497	0.56 238	0.23 179	0.86 388	0.46 160	0.31 144	0.41 193	0.43 235	0.24 141	0.34 98	0.24 137	0.09 81	0.48 555	0.11 219	0.45 541	0.22 323	0.19 326

ff7	0.32 101	0.52 300	1.38 135	0.25 82	0.16 90	0.56 238	0.23 179	0.46 81	0.41 109	0.24 85	0.23 62	0.20 62	0.23 129	0.48 212	0.19 36	0.09 81	0.08 129	0.10 153	0.18 403	0.23 336	0.22 369

ffff	0.32 101	0.52 300	1.38 135	0.25 82	0.16 90	0.56 238	0.23 179	0.46 81	0.41 109	0.24 85	0.23 62	0.20 62	0.23 129	0.48 212	0.19 36	0.09 81	0.08 129	0.10 153	0.18 403	0.23 336	0.22 369

11t	0.32 101	0.52 300	1.38 135	0.25 82	0.16 90	0.56 238	0.23 179	0.46 81	0.41 109	0.24 85	0.23 62	0.20 62	0.23 129	0.48 212	0.19 36	0.09 81	0.08 129	0.10 153	0.18 403	0.23 336	0.22 369

MSKI-zero shot	0.46 249	0.38 220	2.47 454	0.27 130	0.43 478	0.56 238	0.20 97	0.77 308	0.43 131	0.60 396	0.51 270	0.44 246	0.17 41	0.68 299	0.21 78	0.09 81	0.29 514	0.09 99	0.32 505	0.14 149	0.10 88

anonymousdsp	0.34 118	0.53 305	1.47 156	0.25 82	0.16 90	0.56 238	0.23 179	0.49 110	0.40 99	0.25 104	0.24 72	0.22 73	0.24 141	0.55 250	0.19 36	0.09 81	0.11 291	0.10 153	0.18 403	0.24 351	0.29 444

EGLCR-Stereo	0.29 77	0.27 100	0.97 73	0.30 206	0.19 190	0.56 238	0.17 53	0.68 238	0.36 61	0.30 139	0.18 25	0.27 135	0.17 41	0.38 136	0.19 36	0.09 81	0.07 44	0.10 153	0.08 94	0.10 62	0.35 482

TestStereo1	0.49 288	0.81 425	1.85 284	0.39 402	0.57 520	0.56 238	0.34 378	0.75 284	0.69 394	0.44 211	0.63 385	0.35 183	0.42 337	0.64 281	0.29 195	0.10 177	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.33 443	0.26 424

ccc-4	0.32 101	0.52 300	1.38 135	0.25 82	0.16 90	0.56 238	0.23 179	0.46 81	0.41 109	0.24 85	0.23 62	0.20 62	0.23 129	0.48 212	0.19 36	0.09 81	0.08 129	0.10 153	0.18 403	0.23 336	0.22 369

SA-5K	0.49 288	0.81 425	1.85 284	0.39 402	0.57 520	0.56 238	0.34 378	0.75 284	0.69 394	0.44 211	0.63 385	0.35 183	0.42 337	0.64 281	0.29 195	0.10 177	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.33 443	0.26 424

IGEV-Stereo	0.34 118	0.54 310	1.47 156	0.25 82	0.16 90	0.56 238	0.23 179	0.49 110	0.40 99	0.25 104	0.24 72	0.22 73	0.24 141	0.54 246	0.19 36	0.09 81	0.10 243	0.10 153	0.18 403	0.24 351	0.29 444
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ASMatch	0.60 387	0.43 253	2.58 476	0.91 551	0.36 433	0.56 238	0.25 232	0.52 138	0.61 307	0.47 232	1.21 529	0.47 276	0.66 468	1.34 390	0.94 454	0.10 177	0.08 129	0.11 219	0.11 224	0.10 62	0.16 271

CFNet_pseudo	0.45 239	0.46 275	2.23 407	0.25 82	0.19 190	0.56 238	0.21 118	0.77 308	0.60 290	0.49 262	0.56 329	0.69 400	0.47 382	0.52 236	0.31 227	0.11 246	0.10 243	0.15 402	0.10 161	0.17 228	0.14 207

DMCA-RVC	0.62 400	0.96 476	2.63 483	0.36 352	0.90 555	0.56 238	0.31 342	0.69 241	0.57 267	0.68 455	0.52 284	0.59 341	0.56 423	1.23 381	0.53 365	0.16 417	0.38 536	0.20 476	0.15 351	0.20 292	0.15 242

BEATNet_4x	0.47 264	0.73 393	1.91 318	0.33 285	0.15 63	0.56 238	0.25 232	0.85 378	0.58 278	0.54 314	0.51 270	0.57 331	0.42 337	0.57 254	0.61 396	0.11 246	0.08 129	0.12 277	0.09 125	0.20 292	0.16 271

ccs_rob	0.45 239	0.46 275	2.22 403	0.26 113	0.19 190	0.56 238	0.21 118	0.77 308	0.60 290	0.49 262	0.56 329	0.69 400	0.47 382	0.52 236	0.31 227	0.11 246	0.09 200	0.16 421	0.10 161	0.17 228	0.14 207

DN-CSS_ROB	0.48 270	1.23 534	1.99 352	0.39 402	0.22 246	0.56 238	0.19 78	0.75 284	0.61 307	0.45 222	0.62 373	0.41 217	0.31 237	0.70 310	0.32 238	0.11 246	0.08 129	0.14 372	0.13 298	0.36 471	0.12 150

z-ln-s-r	0.64 411	0.89 452	2.23 407	0.32 262	0.26 314	0.57 256	0.37 401	0.84 371	0.76 464	0.51 282	0.81 471	0.64 365	0.45 359	2.06 508	1.27 505	0.10 177	0.07 44	0.11 219	0.09 125	0.24 351	0.13 187

tg	0.37 147	0.55 319	1.35 130	0.28 155	0.16 90	0.57 256	0.18 69	0.57 174	0.49 187	0.37 170	0.44 210	0.38 197	0.24 141	0.46 195	0.24 137	0.09 81	0.08 129	0.11 219	0.11 224	0.43 512	0.36 490

test_sample3	0.50 299	0.41 241	1.88 300	0.32 262	0.19 190	0.57 256	0.25 232	0.92 439	0.64 345	0.52 291	0.49 257	0.47 276	0.35 259	1.79 463	0.37 273	0.13 334	0.10 243	0.12 277	0.11 224	0.16 206	0.16 271

testlalala2	0.44 221	0.28 124	2.59 478	0.64 528	0.56 517	0.57 256	0.20 97	0.78 323	0.52 213	0.40 186	0.39 184	0.45 255	0.21 103	0.27 29	0.22 99	0.09 81	0.10 243	0.08 40	0.29 482	0.12 95	0.10 88

ffm	0.47 264	0.23 59	2.01 355	0.30 206	0.21 219	0.57 256	0.26 254	0.74 273	0.88 505	0.53 301	0.63 385	0.66 377	0.39 300	0.63 279	0.19 36	0.10 177	0.24 488	0.15 402	0.13 298	0.25 364	0.36 490

ff1	0.73 468	0.23 59	2.01 355	0.30 206	0.21 219	0.57 256	0.26 254	0.74 273	0.88 505	0.53 301	0.63 385	0.66 377	0.39 300	2.52 548	3.43 577	0.10 177	0.24 488	0.15 402	0.13 298	0.25 364	0.36 490

mmx	0.72 459	0.23 59	2.01 355	0.30 206	0.21 219	0.57 256	0.26 254	0.99 499	0.76 464	0.53 301	0.63 385	0.66 377	0.39 300	2.52 548	3.43 577	0.13 334	0.10 243	0.15 402	0.13 298	0.15 169	0.15 242

xxx	0.72 459	0.23 59	2.01 355	0.30 206	0.21 219	0.57 256	0.26 254	0.99 499	0.76 464	0.53 301	0.63 385	0.66 377	0.39 300	2.52 548	3.43 577	0.13 334	0.10 243	0.15 402	0.13 298	0.15 169	0.15 242

CFNet_ucs	0.48 270	0.50 296	2.32 420	0.26 113	0.22 246	0.57 256	0.22 144	0.85 378	0.65 359	0.53 301	0.64 401	0.68 393	0.44 355	0.54 246	0.31 227	0.13 334	0.12 317	0.16 421	0.11 224	0.19 276	0.17 289

anonymousdsp2	0.34 118	0.24 72	1.16 95	0.28 155	0.15 63	0.57 256	0.23 179	0.79 339	0.47 178	0.38 178	0.37 166	0.40 211	0.25 157	0.47 206	0.21 78	0.09 81	0.07 44	0.10 153	0.13 298	0.19 276	0.27 432

GASNet	0.73 468	1.47 554	3.04 534	0.47 466	0.33 403	0.57 256	0.34 378	0.91 430	0.75 455	0.58 373	0.58 343	0.74 428	0.55 419	2.03 504	0.65 407	0.21 478	0.15 388	0.19 467	0.17 390	0.51 531	0.28 438

SA	0.50 299	0.75 398	1.95 337	0.31 233	0.61 533	0.57 256	0.31 342	0.91 430	0.73 438	0.42 200	0.62 373	0.38 197	0.47 382	0.68 299	0.29 195	0.09 81	0.09 200	0.13 336	0.32 505	0.30 416	0.10 88

dd	0.42 205	0.96 476	1.77 234	0.31 233	0.17 119	0.57 256	0.26 254	0.49 110	0.68 385	0.41 195	0.40 189	0.34 179	0.27 191	0.45 186	0.40 299	0.17 434	0.10 243	0.13 336	0.12 264	0.21 306	0.12 150

AACVNet	0.54 341	0.78 416	1.73 209	0.36 352	0.21 219	0.57 256	0.25 232	0.71 252	0.51 205	0.55 332	0.59 346	0.64 365	0.41 319	2.13 516	0.41 305	0.14 377	0.11 291	0.14 372	0.11 224	0.33 443	0.15 242

GANet-ADL	0.44 221	0.41 241	2.31 419	0.33 285	0.20 205	0.57 256	0.25 232	0.75 284	0.54 245	0.42 200	0.59 346	0.56 325	0.30 228	0.40 147	0.38 280	0.14 377	0.11 291	0.09 99	0.08 94	0.22 323	0.17 289

STrans-v2	0.67 431	0.56 321	2.64 485	0.27 130	0.23 266	0.57 256	0.33 373	0.96 474	0.69 394	0.92 517	0.85 484	0.89 488	0.93 518	1.83 472	1.21 499	0.09 81	0.07 44	0.10 153	0.09 125	0.11 84	0.12 150

PMTNet	0.31 95	0.35 198	1.30 121	0.20 4	0.14 39	0.57 256	0.25 232	0.46 81	0.42 120	0.27 125	0.32 136	0.27 135	0.24 141	0.39 142	0.23 112	0.43 538	0.07 44	0.08 40	0.05 1	0.18 255	0.07 8

AdaStereo	0.44 221	0.38 220	1.79 260	0.34 316	0.20 205	0.57 256	0.28 297	0.92 439	0.69 394	0.52 291	0.55 317	0.61 349	0.33 249	0.48 212	0.39 291	0.17 434	0.08 129	0.17 440	0.11 224	0.18 255	0.12 150
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.
xyz-stereo-finetune2	0.35 129	0.45 272	1.04 78	0.21 11	0.12 8	0.58 274	0.23 179	0.50 116	0.45 150	0.31 144	0.46 222	0.30 156	0.41 319	0.81 334	0.51 358	0.08 37	0.07 44	0.11 219	0.09 125	0.12 95	0.09 60

RCA-Stereo	0.34 118	0.32 167	1.30 121	0.26 113	0.14 39	0.58 274	0.23 179	0.78 323	0.62 325	0.40 186	0.44 210	0.28 144	0.35 259	0.29 53	0.20 59	0.09 81	0.10 243	0.09 99	0.07 64	0.19 276	0.08 37

test_5	0.51 316	0.87 445	1.99 352	0.37 375	0.65 537	0.58 274	0.35 386	0.78 323	0.62 325	0.48 250	0.55 317	0.45 255	0.40 308	0.72 314	0.30 215	0.09 81	0.07 44	0.12 277	0.12 264	0.33 443	0.38 500

UDGNet	0.44 221	1.02 503	1.74 213	0.35 333	0.19 190	0.58 274	0.23 179	0.49 110	0.66 374	0.41 195	0.38 176	0.34 179	0.29 220	0.53 242	0.30 215	0.24 502	0.10 243	0.37 536	0.19 423	0.27 394	0.15 242

GwcNet-ADL	0.50 299	0.74 396	2.90 522	0.31 233	0.20 205	0.58 274	0.29 321	0.87 397	0.64 345	0.47 232	0.47 228	0.56 325	0.33 249	0.46 195	0.46 328	0.13 334	0.12 317	0.09 99	0.09 125	0.14 149	0.21 354

PFNet+	0.45 239	0.37 210	1.86 293	0.46 461	0.18 157	0.58 274	0.77 535	0.52 138	0.64 345	0.56 344	0.48 240	0.39 203	0.26 171	0.93 345	0.32 238	0.13 334	0.09 200	0.14 372	0.13 298	0.12 95	0.15 242

THIR-Stereo	0.86 503	0.62 340	2.13 382	0.25 82	0.16 90	0.58 274	2.74 593	0.59 188	0.51 205	0.62 416	1.62 549	0.97 508	1.80 569	1.69 445	2.25 552	0.10 177	0.08 129	0.14 372	0.11 224	0.15 169	0.11 113

IRAFT_RVC	0.54 341	0.53 305	1.78 239	0.46 461	0.21 219	0.58 274	0.43 433	0.65 223	0.66 374	0.54 314	0.50 265	0.49 289	0.51 403	1.58 430	1.01 470	0.11 246	0.25 501	0.13 336	0.10 161	0.15 169	0.13 187

RAFT-345	0.53 335	0.30 147	2.34 425	0.38 391	0.34 412	0.58 274	0.42 426	0.47 95	0.61 307	0.51 282	1.00 511	0.43 235	0.28 206	1.57 426	0.82 444	0.10 177	0.07 44	0.11 219	0.09 125	0.10 62	0.08 37

HCRNet	0.46 249	0.49 290	1.65 186	0.38 391	0.29 350	0.58 274	0.22 144	0.75 284	0.62 325	0.47 232	0.49 257	0.48 287	0.36 265	1.12 369	0.37 273	0.15 396	0.10 243	0.15 402	0.13 298	0.17 228	0.17 289

FINET	0.65 420	0.95 473	3.06 536	0.35 333	0.40 462	0.58 274	0.48 466	0.92 439	1.10 538	0.57 355	0.68 423	0.47 276	0.44 355	1.15 374	0.60 393	0.23 494	0.21 471	0.17 440	0.15 351	0.26 384	0.25 414

aanetorigin	0.77 481	0.80 420	2.59 478	0.43 435	0.44 480	0.58 274	1.01 556	0.57 174	0.68 385	1.53 564	1.23 530	0.81 457	1.08 534	1.07 360	1.07 477	0.18 446	0.15 388	0.17 440	0.21 440	0.54 536	0.30 454

FENet	0.44 221	0.30 147	2.42 440	0.32 262	0.17 119	0.58 274	0.22 144	0.77 308	0.59 285	0.47 232	0.42 197	0.55 313	0.38 286	0.49 223	0.47 337	0.12 304	0.09 200	0.12 277	0.11 224	0.13 125	0.16 271

PSMNet-RSSM	0.53 335	0.82 429	1.78 239	0.31 233	0.25 297	0.58 274	0.28 297	0.84 371	0.60 290	0.50 269	0.61 368	0.67 386	0.43 347	1.68 443	0.42 307	0.15 396	0.10 243	0.14 372	0.16 371	0.15 169	0.13 187

AANet_RVC	0.68 438	1.00 495	2.09 372	0.33 285	0.25 297	0.58 274	0.32 365	0.81 347	0.80 482	0.61 405	0.94 501	0.80 454	0.41 319	2.46 543	1.02 472	0.36 535	0.14 362	0.10 153	0.09 125	0.23 336	0.22 369

iResNetv2_ROB	0.59 381	1.43 552	2.96 526	0.40 413	0.22 246	0.58 274	0.28 297	0.91 430	0.73 438	0.57 355	0.63 385	0.60 347	0.41 319	0.74 318	0.35 264	0.11 246	0.08 129	0.10 153	0.07 64	0.43 512	0.17 289

iResNet_ROB	0.50 299	1.15 524	1.73 209	0.31 233	0.21 219	0.58 274	0.22 144	0.95 469	0.82 489	0.58 373	0.62 373	0.57 331	0.39 300	0.84 337	0.40 299	0.11 246	0.08 129	0.09 99	0.06 13	0.21 306	0.13 187

G2L-ROB	0.51 316	0.95 473	1.96 346	0.29 187	0.22 246	0.59 291	0.28 297	0.76 297	0.57 267	0.55 332	0.45 214	0.70 410	0.32 244	1.38 394	0.47 337	0.11 246	0.07 44	0.09 99	0.08 94	0.20 292	0.13 187

G2L-Stereo	0.55 353	0.85 439	2.18 395	0.31 233	0.27 328	0.59 291	0.27 279	0.77 308	0.55 252	0.54 314	0.52 284	0.71 415	0.36 265	1.75 455	0.50 353	0.13 334	0.11 291	0.13 336	0.11 224	0.29 405	0.15 242

DispNO	0.67 431	0.98 488	2.58 476	0.31 233	0.27 328	0.59 291	0.29 321	0.83 360	0.68 385	0.53 301	0.79 470	0.83 465	0.47 382	2.46 543	0.68 414	0.12 304	0.10 243	0.19 467	0.31 499	0.16 206	0.17 289

DisPM	0.43 211	0.33 176	1.78 239	0.57 513	0.18 157	0.59 291	0.63 512	0.53 147	0.61 307	0.60 396	0.53 295	0.38 197	0.26 171	0.75 319	0.29 195	0.12 304	0.07 44	0.12 277	0.11 224	0.11 84	0.14 207

ICVP	0.46 249	0.29 134	2.41 438	0.33 285	0.22 246	0.59 291	0.55 486	0.75 284	0.50 197	0.44 211	0.60 361	0.49 289	0.35 259	0.53 242	0.37 273	0.16 417	0.16 406	0.14 372	0.11 224	0.15 169	0.15 242
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
111	0.48 270	1.09 512	1.95 337	0.24 63	0.13 23	0.59 291	0.26 254	0.83 360	0.78 474	0.48 250	0.52 284	0.56 325	0.38 286	0.49 223	0.38 280	0.09 81	0.07 44	0.09 99	0.07 64	0.23 336	0.35 482

test_xeample	0.72 459	0.21 25	1.36 131	0.27 130	0.17 119	0.59 291	0.28 297	1.01 516	0.70 403	0.55 332	0.67 415	0.44 246	0.39 300	1.88 489	5.17 590	0.12 304	0.10 243	0.11 219	0.10 161	0.13 125	0.15 242

ACVNet	0.45 239	0.44 264	1.79 260	0.28 155	0.21 219	0.59 291	0.36 393	0.66 225	0.68 385	0.45 222	0.59 346	0.69 400	0.40 308	0.44 171	0.55 372	0.11 246	0.09 200	0.10 153	0.09 125	0.34 454	0.10 88

GANet-RSSM	0.55 353	0.73 393	1.90 312	0.36 352	0.26 314	0.59 291	0.27 279	0.78 323	0.52 213	0.47 232	0.57 337	0.63 356	0.45 359	1.92 496	0.43 316	0.14 377	0.10 243	0.25 506	0.11 224	0.34 454	0.14 207

DMCA	0.41 185	0.52 300	1.26 114	0.31 233	0.24 279	0.59 291	0.26 254	0.77 308	0.63 337	0.58 373	0.48 240	0.57 331	0.35 259	0.40 147	0.50 353	0.14 377	0.10 243	0.14 372	0.10 161	0.15 169	0.15 242

FADNet-RVC	0.61 395	1.26 539	2.12 380	0.33 285	0.26 314	0.59 291	0.29 321	0.86 388	0.62 325	0.45 222	0.50 265	0.62 353	0.46 374	1.73 451	0.55 372	0.17 434	0.20 462	0.17 440	0.18 403	0.59 539	0.28 438

MLCV	0.48 270	0.89 452	1.85 284	0.29 187	0.14 39	0.59 291	0.23 179	0.72 257	0.59 285	0.66 444	0.66 412	0.55 313	0.36 265	1.03 357	0.49 348	0.09 81	0.06 23	0.09 99	0.07 64	0.19 276	0.11 113

ITSA-stereo	0.48 270	0.33 176	1.20 104	0.33 285	0.18 157	0.60 303	0.29 321	0.94 456	0.80 482	0.50 269	0.49 257	0.53 303	0.59 438	1.25 385	0.64 405	0.15 396	0.12 317	0.17 440	0.16 371	0.18 255	0.23 393

MyStereo07	0.34 118	0.40 234	1.46 152	0.29 187	0.23 266	0.60 303	0.31 342	0.53 147	0.42 120	0.25 104	0.25 79	0.20 62	0.26 171	0.57 254	0.19 36	0.09 81	0.18 438	0.12 277	0.11 224	0.16 206	0.19 326

MyStereo06	0.54 341	0.41 241	2.68 490	0.30 206	0.23 266	0.60 303	0.30 329	0.81 347	0.44 135	0.84 505	0.52 284	0.78 445	0.58 435	0.48 212	1.10 481	0.09 81	0.17 427	0.12 277	0.10 161	0.16 206	0.20 342

MyStereo05	0.49 288	0.41 241	2.72 496	0.30 206	0.23 266	0.60 303	0.30 329	0.82 354	0.77 469	0.52 291	0.37 166	0.51 295	0.42 337	0.52 236	0.38 280	0.09 81	0.17 427	0.12 277	0.10 161	0.16 206	0.20 342

MyStereo04	0.48 270	0.40 234	2.65 487	0.29 187	0.23 266	0.60 303	0.31 342	0.83 360	0.75 455	0.47 232	0.36 163	0.53 303	0.42 337	0.53 242	0.39 291	0.09 81	0.18 438	0.12 277	0.11 224	0.16 206	0.19 326

ttt	0.66 426	0.22 41	1.68 193	0.34 316	0.24 279	0.60 303	0.26 254	1.00 507	0.77 469	0.55 332	0.67 415	0.54 309	0.36 265	2.14 517	3.03 566	0.16 417	0.13 341	0.13 336	0.12 264	0.15 169	0.17 289

testlalala	0.36 139	0.30 147	1.77 234	0.28 155	0.33 403	0.60 303	0.22 144	0.55 162	0.51 205	0.55 332	0.35 157	0.31 159	0.20 92	0.26 22	0.22 99	0.10 177	0.13 341	0.09 99	0.24 455	0.08 26	0.07 8

Sa-1000	0.51 316	0.72 386	1.90 312	0.31 233	0.60 529	0.60 303	0.31 342	0.94 456	0.71 413	0.52 291	0.83 477	0.42 231	0.33 249	0.68 299	0.28 180	0.10 177	0.09 200	0.13 336	0.29 482	0.29 405	0.10 88

dad	0.51 316	1.01 499	1.74 213	0.29 187	0.19 190	0.60 303	0.26 254	0.52 138	0.75 455	0.63 425	0.63 385	0.63 356	0.33 249	0.85 339	0.47 337	0.27 516	0.15 388	0.40 539	0.18 403	0.22 323	0.14 207

IPLGR_C	0.58 373	1.25 537	2.72 496	0.80 543	0.31 382	0.60 303	0.61 505	0.76 297	0.58 278	0.56 344	0.62 373	0.41 217	0.31 237	0.43 162	0.40 299	0.11 246	0.22 477	0.13 336	0.15 351	0.35 465	0.19 326

ACRE	0.56 361	1.14 520	2.77 507	0.76 539	0.28 342	0.60 303	0.56 491	0.76 297	0.58 278	0.55 332	0.62 373	0.41 217	0.29 220	0.44 171	0.39 291	0.11 246	0.19 451	0.13 336	0.14 326	0.36 471	0.18 309

OMP-Stereo	0.59 381	0.65 362	1.74 213	0.56 509	0.37 444	0.60 303	0.26 254	0.70 249	0.65 359	0.66 444	0.60 361	0.69 400	0.32 244	2.09 513	1.20 497	0.10 177	0.07 44	0.12 277	0.09 125	0.17 228	0.10 88

PSM-adaLoss	0.38 157	0.27 100	1.78 239	0.44 442	0.17 119	0.60 303	0.29 321	0.51 124	0.52 213	0.47 232	0.43 199	0.44 246	0.28 206	0.47 206	0.28 180	0.12 304	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.17 228	0.12 150

DeepStereo_RVC	0.44 221	0.28 124	1.92 321	0.49 476	0.17 119	0.60 303	0.59 499	0.50 116	0.52 213	0.49 262	0.45 214	0.39 203	0.86 509	0.45 186	0.33 249	0.11 246	0.08 129	0.11 219	0.09 125	0.15 169	0.19 326

RAFT-RH_RVC	0.61 395	0.50 296	2.33 423	0.36 352	0.29 350	0.60 303	0.18 69	0.44 68	0.58 278	0.76 482	1.91 556	0.47 276	0.29 220	1.60 433	1.23 501	0.14 377	0.07 44	0.13 336	0.13 298	0.10 62	0.09 60

RAFT-IKP	0.38 157	0.27 100	1.79 260	0.44 442	0.16 90	0.60 303	0.28 297	0.51 124	0.52 213	0.47 232	0.43 199	0.43 235	0.28 206	0.50 229	0.28 180	0.12 304	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.17 228	0.12 150

pcwnet_v2	0.64 411	0.49 290	4.41 578	0.32 262	0.27 328	0.60 303	0.25 232	0.97 483	0.88 505	0.59 387	0.70 442	0.63 356	0.55 419	0.66 295	0.37 273	0.17 434	0.15 388	0.15 402	0.14 326	0.21 306	0.23 393

cf-r	0.53 335	0.81 425	2.15 388	0.33 285	0.28 342	0.60 303	0.28 297	0.78 323	0.64 345	0.51 282	0.60 361	0.75 434	0.40 308	1.32 388	0.43 316	0.13 334	0.09 200	0.11 219	0.12 264	0.15 169	0.14 207

GwcNet-RSSM	0.57 368	0.94 466	2.13 382	0.32 262	0.25 297	0.60 303	0.30 329	0.80 343	0.66 374	0.52 291	0.64 401	0.71 415	0.40 308	1.79 463	0.50 353	0.13 334	0.09 200	0.12 277	0.12 264	0.21 306	0.15 242

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 353	0.92 458	2.36 431	0.38 391	0.37 444	0.60 303	0.28 297	0.82 354	0.62 325	0.62 416	0.55 317	0.72 418	0.45 359	1.00 353	0.43 316	0.15 396	0.11 291	0.14 372	0.14 326	0.15 169	0.16 271
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PASM	0.72 459	0.68 373	1.91 318	0.47 466	0.44 480	0.60 303	0.51 471	0.76 297	0.80 482	0.77 486	0.67 415	0.87 482	0.61 451	2.40 536	0.67 411	0.32 528	0.35 528	0.36 532	0.41 536	0.45 521	0.39 506

CoDeX	0.52 329	0.43 253	2.25 410	0.29 187	0.26 314	0.61 324	0.32 365	0.99 499	0.68 385	0.48 250	0.55 317	0.52 301	0.40 308	1.60 433	0.35 264	0.12 304	0.09 200	0.11 219	0.10 161	0.13 125	0.12 150

anonymousa	0.48 270	0.46 275	2.44 446	0.29 187	0.34 412	0.61 324	0.25 232	0.66 225	0.54 245	0.53 301	0.77 465	0.73 422	0.46 374	0.33 87	0.31 227	0.10 177	0.09 200	0.12 277	0.29 482	0.10 62	0.19 326

Selective-RAFT	0.35 129	0.26 92	1.48 159	0.31 233	0.15 63	0.61 324	0.19 78	0.60 198	0.54 245	0.28 130	0.29 104	0.40 211	0.33 249	0.50 229	0.27 170	0.10 177	0.07 44	0.09 99	0.35 515	0.19 276	0.08 37

CIPLG	0.56 361	1.19 530	2.46 449	0.80 543	0.31 382	0.61 324	0.57 495	0.76 297	0.57 267	0.56 344	0.63 385	0.41 217	0.30 228	0.45 186	0.40 299	0.11 246	0.20 462	0.13 336	0.13 298	0.35 465	0.19 326

Patchmatch Stereo++	0.39 172	0.27 100	1.78 239	0.44 442	0.16 90	0.61 324	0.27 279	0.51 124	0.52 213	0.47 232	0.43 199	0.43 235	0.28 206	0.54 246	0.28 180	0.12 304	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.17 228	0.12 150
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
IIG-Stereo	0.59 381	0.65 362	1.74 213	0.54 500	0.23 266	0.61 324	0.21 118	0.73 269	0.65 359	0.64 435	0.69 432	0.69 400	0.38 286	2.09 513	1.39 513	0.11 246	0.07 44	0.11 219	0.09 125	0.15 169	0.09 60

NF-Stereo	0.48 270	0.25 77	1.81 267	0.52 489	0.16 90	0.61 324	0.44 444	0.66 225	0.61 307	0.50 269	0.47 228	0.37 189	0.26 171	1.45 405	0.79 441	0.11 246	0.07 44	0.12 277	0.10 161	0.13 125	0.16 271

OCTAStereo	0.48 270	0.25 77	1.81 267	0.52 489	0.16 90	0.61 324	0.43 433	0.66 225	0.61 307	0.50 269	0.47 228	0.37 189	0.26 171	1.44 401	0.80 442	0.11 246	0.07 44	0.12 277	0.10 161	0.13 125	0.17 289

PSM-softLoss	0.48 270	0.27 100	1.85 284	0.51 485	0.17 119	0.61 324	0.40 416	0.61 202	0.57 267	0.52 291	0.48 240	0.39 203	0.25 157	1.46 406	0.77 435	0.12 304	0.08 129	0.13 336	0.12 264	0.12 95	0.14 207

KMStereo	0.48 270	0.27 100	1.85 284	0.51 485	0.17 119	0.61 324	0.40 416	0.61 202	0.57 267	0.52 291	0.48 240	0.39 203	0.25 157	1.46 406	0.77 435	0.12 304	0.08 129	0.13 336	0.12 264	0.12 95	0.14 207

ROB_FTStereo_v2	0.38 157	0.27 100	1.78 239	0.44 442	0.17 119	0.61 324	0.28 297	0.51 124	0.52 213	0.47 232	0.43 199	0.44 246	0.28 206	0.47 206	0.28 180	0.12 304	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.17 228	0.12 150

ROB_FTStereo	0.38 157	0.27 100	1.78 239	0.44 442	0.17 119	0.61 324	0.26 254	0.51 124	0.52 213	0.47 232	0.43 199	0.43 235	0.28 206	0.49 223	0.28 180	0.12 304	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.17 228	0.12 150

HUI-Stereo	0.38 157	0.27 100	1.79 260	0.44 442	0.17 119	0.61 324	0.28 297	0.51 124	0.52 213	0.47 232	0.43 199	0.44 246	0.28 206	0.45 186	0.28 180	0.12 304	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.17 228	0.12 150

RAFT_R40	0.50 299	0.21 25	1.76 225	0.50 480	0.40 462	0.61 324	0.53 478	0.56 169	0.60 290	0.56 344	0.54 307	0.55 313	0.51 403	1.57 426	0.53 365	0.11 246	0.07 44	0.12 277	0.10 161	0.16 206	0.09 60

RE-Stereo	0.48 270	0.25 77	1.81 267	0.52 489	0.16 90	0.61 324	0.43 433	0.66 225	0.60 290	0.50 269	0.47 228	0.37 189	0.26 171	1.44 401	0.78 437	0.11 246	0.07 44	0.12 277	0.10 161	0.13 125	0.17 289

TVStereo	0.48 270	0.25 77	1.81 267	0.52 489	0.16 90	0.61 324	0.43 433	0.66 225	0.60 290	0.50 269	0.47 228	0.37 189	0.26 171	1.44 401	0.78 437	0.11 246	0.07 44	0.12 277	0.10 161	0.13 125	0.17 289

iGMRVC	0.39 172	0.27 100	1.78 239	0.44 442	0.17 119	0.61 324	0.27 279	0.51 124	0.52 213	0.47 232	0.43 199	0.44 246	0.28 206	0.55 250	0.28 180	0.12 304	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.17 228	0.12 150

iRAFT	0.39 172	0.27 100	1.78 239	0.44 442	0.16 90	0.61 324	0.27 279	0.51 124	0.52 213	0.47 232	0.43 199	0.43 235	0.28 206	0.54 246	0.28 180	0.12 304	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.17 228	0.12 150

GES	0.44 221	0.28 124	1.88 300	0.30 206	0.18 157	0.61 324	0.30 329	0.88 406	0.46 160	0.47 232	0.52 284	0.39 203	0.42 337	0.58 258	0.67 411	0.15 396	0.11 291	0.12 277	0.10 161	0.15 169	0.17 289

STTStereo	0.51 316	0.69 377	2.14 387	0.36 352	0.30 363	0.61 324	0.32 365	0.77 308	0.60 290	0.60 396	0.54 307	0.67 386	0.43 347	0.86 340	0.42 307	0.16 417	0.15 388	0.17 440	0.20 433	0.16 206	0.15 242

GCST	0.72 459	1.10 513	2.15 388	1.11 564	0.59 524	0.62 344	0.19 78	0.75 284	0.53 232	0.56 344	0.63 385	0.47 276	0.31 237	1.11 366	0.33 249	0.75 561	0.45 547	0.84 561	0.64 567	0.69 547	0.54 533

IPLGR	0.54 341	0.56 321	2.68 490	0.36 352	0.18 157	0.62 344	0.54 483	1.02 519	0.64 345	0.73 474	0.46 222	0.47 276	0.45 359	1.12 369	0.29 195	0.09 81	0.08 129	0.11 219	0.09 125	0.19 276	0.12 150

AAGNet	0.88 506	0.33 176	1.79 260	0.54 500	0.98 559	0.62 344	0.46 454	0.50 116	0.60 290	0.58 373	0.53 295	0.50 292	0.73 485	1.23 381	7.48 597	0.11 246	0.07 44	0.12 277	0.10 161	0.14 149	0.09 60

TransformOpticalFlow	0.64 411	0.56 321	2.66 488	0.44 442	0.26 314	0.62 344	0.28 297	0.83 360	0.71 413	0.76 482	0.74 456	0.91 492	0.85 506	1.83 472	0.81 443	0.10 177	0.07 44	0.11 219	0.09 125	0.11 84	0.12 150

SST-Stereo	0.52 329	0.20 14	1.76 225	0.62 526	0.53 509	0.62 344	0.66 515	0.55 162	0.61 307	0.58 373	0.53 295	0.52 301	0.60 442	1.59 432	0.29 195	0.11 246	0.07 44	0.12 277	0.10 161	0.16 206	0.10 88

PFNet	0.60 387	0.33 176	2.47 454	0.41 420	0.55 514	0.62 344	0.27 279	0.61 202	0.63 337	0.61 405	0.56 329	0.45 255	0.32 244	1.88 489	1.14 487	0.28 520	0.09 200	0.12 277	0.16 371	0.26 384	0.20 342

GrayStereo	0.66 426	0.19 8	1.76 225	0.90 550	0.23 266	0.62 344	1.42 580	0.62 206	0.60 290	0.72 470	0.78 467	0.56 325	3.07 584	0.60 270	0.26 160	0.09 81	0.08 129	0.10 153	0.21 440	0.11 84	0.18 309

Pruner-Stereo	0.51 316	0.27 100	1.78 239	1.79 580	0.19 190	0.62 344	0.45 451	0.57 174	0.60 290	0.61 405	0.48 240	0.41 217	0.24 141	0.46 195	1.00 466	0.12 304	0.07 44	0.12 277	0.10 161	0.12 95	0.13 187

GEStereo_RVC	0.54 341	0.87 445	1.95 337	0.47 466	0.25 297	0.62 344	0.37 401	1.00 507	0.74 442	0.53 301	0.54 307	0.59 341	0.44 355	1.10 363	0.46 328	0.15 396	0.11 291	0.12 277	0.10 161	0.26 384	0.19 326

s12784h	0.36 139	0.28 124	1.58 176	0.23 45	0.11 2	0.62 344	0.24 212	0.79 339	0.64 345	0.44 211	0.52 284	0.28 144	0.26 171	0.50 229	0.24 137	0.11 246	0.06 23	0.09 99	0.06 13	0.16 206	0.06 1

222	0.78 485	0.23 59	1.23 109	0.28 155	0.18 157	0.62 344	0.24 212	1.02 519	0.70 403	0.58 373	0.66 412	0.46 268	0.42 337	1.80 467	6.53 596	0.13 334	0.10 243	0.11 219	0.10 161	0.12 95	0.17 289

psmorigin	1.36 549	0.60 330	13.80 602	0.37 375	0.29 350	0.62 344	0.33 373	0.77 308	0.61 307	0.96 523	0.88 491	1.17 541	0.73 485	4.00 585	0.86 448	0.19 461	0.22 477	0.17 440	0.18 403	0.24 351	0.29 444

FAT-Stereo	0.70 447	0.54 310	2.88 516	0.36 352	0.29 350	0.62 344	0.54 483	0.97 483	0.87 501	0.76 482	0.92 496	0.94 502	0.80 498	1.84 477	0.57 384	0.18 446	0.19 451	0.17 440	0.16 371	0.22 323	0.25 414

FADNet-RVC-Resample	0.67 431	1.16 529	3.16 546	0.37 375	0.29 350	0.62 344	0.38 408	0.86 388	0.63 337	0.51 282	0.50 265	0.57 331	0.45 359	1.57 426	0.49 348	0.24 502	0.32 526	0.23 494	0.19 423	0.27 394	0.62 542

edge stereo	0.81 497	0.73 393	3.30 556	0.37 375	1.21 574	0.62 344	0.39 413	0.93 447	0.79 479	0.80 491	0.88 491	1.14 537	0.71 479	2.18 519	0.71 421	0.21 478	0.20 462	0.26 509	0.18 403	0.38 486	0.26 424

CVANet_RVC	0.65 420	0.80 420	2.13 382	0.36 352	0.26 314	0.62 344	0.42 426	0.84 371	0.72 423	0.69 457	0.68 423	0.68 393	0.52 408	2.64 555	0.42 307	0.19 461	0.12 317	0.22 487	0.17 390	0.37 479	0.15 242

PWC_ROB	0.70 447	0.94 466	1.88 300	0.39 402	0.39 453	0.62 344	0.30 329	0.98 487	0.94 516	0.91 516	1.29 535	0.77 441	0.62 456	1.62 437	1.03 474	0.18 446	0.11 291	0.18 461	0.13 298	0.51 531	0.22 369

DA	0.32 101	0.26 92	0.89 63	0.29 187	0.25 297	0.63 361	0.22 144	0.60 198	0.39 86	0.23 76	0.30 117	0.24 96	0.26 171	0.60 270	0.18 22	0.10 177	0.12 317	0.09 99	0.07 64	0.10 62	0.52 531

GGEV	0.32 101	0.26 92	0.89 63	0.29 187	0.25 297	0.63 361	0.22 144	0.60 198	0.39 86	0.23 76	0.30 117	0.24 96	0.26 171	0.60 270	0.18 22	0.10 177	0.12 317	0.09 99	0.07 64	0.10 62	0.52 531

1111x	0.74 471	0.21 25	1.93 324	0.31 233	0.17 119	0.63 361	0.32 365	1.03 526	0.74 442	0.52 291	0.62 373	0.57 331	0.47 382	2.38 532	4.25 585	0.12 304	0.14 362	0.11 219	0.12 264	0.12 95	0.14 207

Prome-Stereo	0.49 288	0.30 147	1.76 225	0.60 524	0.23 266	0.63 361	0.42 426	0.62 206	0.60 290	0.59 387	1.03 516	0.43 235	0.72 482	0.60 270	0.33 249	0.09 81	0.07 44	0.10 153	0.09 125	0.11 84	0.43 517

xxxx	0.70 447	0.21 25	1.33 126	0.28 155	0.18 157	0.63 361	0.24 212	1.02 519	0.69 394	0.50 269	0.62 373	0.58 338	0.38 286	1.47 413	5.21 591	0.13 334	0.12 317	0.11 219	0.10 161	0.12 95	0.15 242

ac_64	0.55 353	0.46 275	1.92 321	0.36 352	0.34 412	0.63 361	0.31 342	0.82 354	0.61 307	0.55 332	0.51 270	0.89 488	0.48 391	1.83 472	0.55 372	0.14 377	0.11 291	0.12 277	0.12 264	0.18 255	0.12 150

acv_ft	0.48 270	0.44 264	1.76 225	0.32 262	0.41 469	0.63 361	0.28 297	0.81 347	0.68 385	0.61 405	0.59 346	0.69 400	0.45 359	0.44 171	0.63 400	0.11 246	0.09 200	0.10 153	0.09 125	0.41 504	0.10 88

CFNet-ft	0.51 316	0.76 399	1.79 260	0.28 155	0.30 363	0.63 361	0.28 297	0.66 225	0.55 252	0.45 222	0.57 337	0.74 428	0.41 319	1.46 406	0.42 307	0.14 377	0.10 243	0.28 513	0.13 298	0.18 255	0.14 207

DIP-Stereo	0.37 147	0.34 189	1.50 165	0.27 130	0.18 157	0.63 361	0.17 53	0.92 439	0.53 232	0.49 262	0.48 240	0.30 156	0.30 228	0.39 142	0.30 215	0.10 177	0.08 129	0.10 153	0.08 94	0.15 169	0.12 150
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CFNet	0.58 373	0.96 476	1.78 239	0.33 285	0.25 297	0.63 361	0.22 144	0.88 406	0.75 455	0.46 230	0.59 346	0.58 338	0.40 308	2.29 525	0.48 343	0.12 304	0.09 200	0.15 402	0.14 326	0.30 416	0.15 242

CFNet_RVC	0.51 316	0.76 399	1.79 260	0.28 155	0.30 363	0.63 361	0.28 297	0.66 225	0.55 252	0.45 222	0.57 337	0.74 428	0.41 319	1.46 406	0.42 307	0.14 377	0.10 243	0.28 513	0.13 298	0.18 255	0.14 207

DeepPruner_ROB	0.50 299	0.70 380	1.94 334	0.29 187	0.26 314	0.63 361	0.31 342	0.80 343	0.48 181	0.61 405	0.55 317	0.66 377	0.38 286	0.98 350	0.40 299	0.19 461	0.14 362	0.14 372	0.14 326	0.23 336	0.17 289

PS-NSSS	0.63 407	1.00 495	1.81 267	0.30 206	0.31 382	0.63 361	0.34 378	0.98 487	0.69 394	0.54 314	0.74 456	0.51 295	0.41 319	2.43 541	0.48 343	0.24 502	0.17 427	0.27 510	0.18 403	0.27 394	0.21 354

coex_refinement	0.58 373	0.94 466	1.87 298	0.38 391	0.25 297	0.64 374	0.34 378	0.83 360	0.65 359	0.60 396	0.63 385	0.81 457	0.48 391	1.85 479	0.56 380	0.13 334	0.09 200	0.10 153	0.10 161	0.16 206	0.16 271

PSMNet-RUCA	0.58 373	0.82 429	1.89 307	0.59 520	0.56 517	0.64 374	0.36 393	0.84 371	0.69 394	0.51 282	0.68 423	0.53 303	0.43 347	0.56 253	0.43 316	0.34 532	0.18 438	0.44 544	0.29 482	0.48 524	0.30 454

RAFT-Test	0.44 221	0.38 220	2.01 355	0.27 130	0.44 480	0.64 374	0.37 401	0.72 257	0.57 267	0.45 222	0.48 240	0.65 370	0.24 141	0.35 104	0.29 195	0.09 81	0.11 291	0.09 99	0.38 527	0.10 62	0.11 113

SACVNet	0.60 387	0.74 396	1.90 312	0.37 375	0.28 342	0.64 374	0.37 401	0.86 388	0.61 307	0.65 442	0.62 373	0.69 400	0.44 355	2.08 511	0.42 307	0.18 446	0.14 362	0.16 421	0.15 351	0.38 486	0.24 405

ADLNet2	0.68 438	0.84 435	3.19 550	0.33 285	0.36 433	0.64 374	0.37 401	0.89 412	0.79 479	0.54 314	0.65 410	0.93 498	0.48 391	2.07 510	0.56 380	0.13 334	0.11 291	0.11 219	0.11 224	0.33 443	0.18 309

HHNet	0.60 387	0.65 362	2.60 481	0.36 352	0.25 297	0.64 374	0.61 505	0.64 217	0.62 325	0.55 332	1.13 526	0.32 167	0.60 442	0.42 159	1.79 533	0.15 396	0.07 44	0.12 277	0.10 161	0.18 255	0.15 242

DRaft	0.62 400	0.38 220	1.76 225	0.24 63	0.16 90	0.64 374	0.66 515	0.53 147	0.53 232	0.67 448	0.99 509	0.38 197	1.00 526	1.44 401	2.10 547	0.10 177	0.14 362	0.10 153	0.14 326	0.18 255	0.21 354

ARAFT	0.60 387	1.23 534	3.10 540	0.28 155	0.16 90	0.64 374	0.36 393	0.90 418	0.67 383	0.61 405	0.49 257	0.55 313	0.31 237	1.24 384	0.32 238	0.10 177	0.08 129	0.14 372	0.13 298	0.37 479	0.21 354

Syn2CoEx	0.70 447	1.07 511	2.74 502	0.43 435	0.30 363	0.64 374	0.42 426	0.99 499	0.78 474	0.62 416	0.78 467	0.74 428	0.72 482	1.92 496	0.61 396	0.20 471	0.17 427	0.19 467	0.15 351	0.29 405	0.22 369

psm_up	0.57 368	0.61 334	1.83 279	0.35 333	0.30 363	0.64 374	0.37 401	0.90 418	0.68 385	0.59 387	0.55 317	0.68 393	0.54 413	1.91 492	0.46 328	0.16 417	0.15 388	0.16 421	0.15 351	0.23 336	0.13 187

DeepPrunerF	0.86 503	0.86 442	2.91 523	0.45 456	0.50 501	0.64 374	0.48 466	1.14 544	2.64 585	0.63 425	0.61 368	0.65 370	0.62 456	2.21 521	1.31 507	0.23 494	0.19 451	0.30 521	0.28 478	0.36 471	0.25 414

UCFNet_RVC	0.48 270	0.82 429	1.85 284	0.30 206	0.27 328	0.64 374	0.26 254	0.74 273	0.55 252	0.48 250	0.53 295	0.63 356	0.41 319	0.88 344	0.38 280	0.15 396	0.10 243	0.17 440	0.17 390	0.18 255	0.15 242

HSM	0.62 400	0.76 399	1.72 206	0.30 206	0.29 350	0.64 374	0.28 297	0.94 456	0.62 325	0.58 373	0.57 337	1.40 551	0.64 461	2.59 553	0.42 307	0.11 246	0.08 129	0.10 153	0.08 94	0.14 149	0.11 113

iResNet	0.51 316	0.76 399	2.59 478	0.41 420	0.17 119	0.64 374	0.27 279	0.82 354	0.70 403	0.57 355	0.64 401	0.43 235	0.36 265	0.70 310	0.52 361	0.10 177	0.07 44	0.09 99	0.08 94	0.21 306	0.13 187

w-ln-seven-2	0.68 438	1.13 518	2.46 449	0.36 352	0.27 328	0.65 388	0.44 444	0.87 397	0.83 492	0.69 457	0.75 459	0.72 418	0.63 459	1.56 422	1.15 489	0.13 334	0.13 341	0.15 402	0.14 326	0.35 465	0.19 326

GCAP-BAT	0.43 211	0.31 159	1.82 273	0.25 82	0.26 314	0.65 388	0.23 179	0.48 103	0.37 69	0.67 448	0.82 476	0.44 246	0.24 141	0.48 212	0.87 449	0.09 81	0.13 341	0.09 99	0.22 449	0.08 26	0.09 60

AASNet	0.56 361	1.03 504	2.34 425	0.37 375	0.33 403	0.65 388	0.29 321	0.96 474	0.73 438	0.54 314	0.60 361	0.55 313	0.38 286	0.59 264	0.58 389	0.14 377	0.12 317	0.13 336	0.10 161	0.43 512	0.24 405

UPFNet	0.46 249	0.28 124	1.73 209	0.33 285	0.32 390	0.65 388	0.38 408	0.83 360	0.59 285	0.57 355	0.52 284	0.61 349	0.40 308	0.75 319	0.52 361	0.13 334	0.12 317	0.13 336	0.12 264	0.15 169	0.11 113

RP	0.67 431	0.82 429	1.94 334	0.43 435	0.44 480	0.65 388	0.45 451	0.89 412	0.82 489	0.66 444	0.92 496	0.99 512	0.76 493	1.55 421	0.66 408	0.25 507	0.18 438	0.23 494	0.20 433	0.31 425	0.22 369

RASNet	0.61 395	0.68 373	2.03 362	0.35 333	0.46 495	0.65 388	0.28 297	0.78 323	0.70 403	0.48 250	0.64 401	0.93 498	0.61 451	2.21 521	0.73 429	0.12 304	0.09 200	0.09 99	0.10 161	0.14 149	0.11 113

DLCB_ROB	0.54 341	0.55 319	1.49 162	0.36 352	0.25 297	0.65 388	0.36 393	0.80 343	0.70 403	0.72 470	0.69 432	0.83 465	0.46 374	1.53 419	0.60 393	0.13 334	0.12 317	0.14 372	0.14 326	0.14 149	0.13 187

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 395	0.61 334	3.35 560	0.33 285	0.58 522	0.66 395	0.20 97	0.98 487	0.55 252	0.73 474	0.52 284	0.99 512	0.65 463	0.58 258	0.29 195	0.10 177	0.16 406	0.10 153	0.41 536	0.29 405	0.20 342

IER	0.43 211	0.38 220	1.69 195	0.26 113	0.25 297	0.66 395	0.26 254	0.71 252	0.55 252	0.54 314	0.59 346	0.60 347	0.53 410	0.52 236	0.39 291	0.11 246	0.08 129	0.11 219	0.11 224	0.14 149	0.11 113

DEmStereo	0.68 438	0.31 159	2.25 410	0.42 431	0.17 119	0.66 395	0.89 545	0.51 124	0.59 285	0.60 396	1.01 512	0.45 255	1.26 542	1.54 420	2.26 553	0.10 177	0.08 129	0.10 153	0.10 161	0.10 62	0.11 113

HGLStereo	0.54 341	0.69 377	2.00 354	0.35 333	0.40 462	0.66 395	0.30 329	0.83 360	0.62 325	0.57 355	0.69 432	0.69 400	0.54 413	1.07 360	0.55 372	0.13 334	0.13 341	0.13 336	0.11 224	0.19 276	0.17 289

FADNet	0.64 411	1.22 533	2.06 364	0.32 262	0.30 363	0.66 395	0.29 321	0.88 406	0.72 423	0.44 211	0.48 240	0.66 377	0.57 429	1.84 477	0.45 327	0.46 543	0.20 462	0.17 440	0.19 423	0.59 539	0.24 405

TDLM	0.67 431	0.92 458	1.76 225	0.37 375	0.24 279	0.66 395	0.56 491	0.82 354	0.74 442	1.16 538	0.62 373	0.61 349	0.48 391	2.70 560	0.50 353	0.20 471	0.11 291	0.35 530	0.14 326	0.32 434	0.16 271

UGAM-zero	0.63 407	0.39 229	2.49 457	0.30 206	0.49 500	0.67 401	0.19 78	0.91 430	0.45 150	0.77 486	0.45 214	1.16 540	0.82 501	2.05 507	0.29 195	0.09 81	0.15 388	0.09 99	0.44 540	0.11 84	0.22 369

gwcnet-sp	0.49 288	0.43 253	2.54 470	0.31 233	0.22 246	0.67 401	0.31 342	0.78 323	0.65 359	0.58 373	0.47 228	0.46 268	0.43 347	0.76 323	0.46 328	0.11 246	0.11 291	0.11 219	0.11 224	0.15 169	0.14 207

scenet	0.49 288	0.43 253	2.54 470	0.31 233	0.22 246	0.67 401	0.31 342	0.78 323	0.65 359	0.58 373	0.47 228	0.46 268	0.43 347	0.76 323	0.46 328	0.11 246	0.11 291	0.11 219	0.11 224	0.15 169	0.14 207

Anonymous_2	0.74 471	0.32 167	1.65 186	0.33 285	0.30 363	0.67 401	0.32 365	0.69 241	0.46 160	0.48 250	0.41 193	0.84 470	0.58 435	0.51 232	0.40 299	0.32 528	0.38 536	1.43 585	3.69 601	0.80 556	0.27 432

ssnet	0.49 288	0.43 253	2.54 470	0.31 233	0.22 246	0.67 401	0.31 342	0.78 323	0.65 359	0.58 373	0.47 228	0.46 268	0.43 347	0.76 323	0.46 328	0.11 246	0.11 291	0.11 219	0.11 224	0.15 169	0.14 207

anonymity	0.80 489	0.66 369	1.29 118	0.59 520	0.75 545	0.67 401	0.52 474	0.95 469	0.71 413	0.94 520	0.70 442	0.67 386	0.87 510	0.71 312	1.35 510	0.64 554	0.62 563	0.58 550	1.44 589	0.60 542	0.65 545

PSMNet-ADL	0.51 316	0.38 220	1.65 186	0.35 333	0.21 219	0.67 401	0.26 254	0.74 273	0.55 252	0.42 200	0.52 284	0.70 410	0.45 359	1.91 492	0.57 384	0.15 396	0.13 341	0.11 219	0.13 298	0.15 169	0.20 342

ADLNet	0.60 387	0.71 382	1.95 337	0.35 333	0.34 412	0.67 401	0.34 378	0.90 418	0.74 442	0.68 455	0.62 373	0.80 454	0.45 359	1.78 459	0.64 405	0.14 377	0.11 291	0.14 372	0.14 326	0.29 405	0.21 354

RAFT + AFF	0.64 411	1.20 531	1.95 337	0.34 316	0.33 403	0.67 401	0.52 474	0.99 499	0.74 442	0.53 301	0.58 343	0.57 331	0.80 498	1.76 456	0.51 358	0.12 304	0.27 510	0.15 402	0.14 326	0.43 512	0.29 444

HSM-Net_RVC	0.67 431	0.34 189	2.23 407	0.26 113	0.19 190	0.67 401	0.29 321	1.26 554	0.69 394	0.72 470	0.70 442	0.78 445	0.42 337	3.77 584	0.41 305	0.13 334	0.09 200	0.10 153	0.09 125	0.12 95	0.11 113
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NOSS_ROB	0.64 411	0.65 362	1.62 184	0.46 461	0.25 297	0.67 401	0.30 329	0.93 447	0.77 469	0.59 387	0.57 337	0.77 441	0.38 286	2.78 564	0.44 322	0.23 494	0.24 488	0.28 513	0.26 470	0.27 394	0.39 506

XPNet_ROB	0.61 395	0.72 386	1.66 190	0.37 375	0.27 328	0.67 401	0.47 462	0.89 412	0.71 413	0.78 488	0.70 442	0.81 457	0.53 410	1.70 446	0.76 433	0.21 478	0.16 406	0.16 421	0.15 351	0.20 292	0.21 354

DualNet (step1)	0.59 381	0.62 340	1.93 324	0.27 130	0.22 246	0.68 413	0.31 342	0.93 447	0.66 374	0.57 355	0.51 270	0.55 313	0.45 359	1.11 366	0.38 280	0.61 551	0.14 362	0.87 562	0.56 555	0.25 364	0.23 393

test_sample9	0.94 514	0.62 340	1.93 324	0.27 130	0.22 246	0.68 413	0.31 342	0.93 447	0.66 374	0.57 355	0.51 270	0.55 313	0.45 359	1.91 492	2.55 559	0.61 551	4.16 600	0.87 562	0.56 555	0.25 364	0.23 393

test_sample8	1.12 529	0.62 340	1.93 324	0.27 130	0.22 246	0.68 413	0.31 342	0.95 469	0.61 307	1.18 545	0.56 329	2.53 572	1.31 546	1.91 492	2.55 559	0.61 551	4.16 600	0.87 562	0.56 555	0.25 364	0.23 393

Any-RAFT	0.38 157	0.25 77	1.89 307	0.27 130	0.17 119	0.68 413	0.21 118	0.78 323	0.53 232	0.43 205	0.43 199	0.54 309	0.30 228	0.41 151	0.20 59	0.10 177	0.12 317	0.08 40	0.06 13	0.10 62	0.09 60

AF-Net	0.69 443	0.92 458	2.21 399	0.41 420	0.40 462	0.68 413	0.40 416	1.02 519	0.86 498	0.69 457	1.03 516	1.04 522	0.84 505	1.19 376	0.78 437	0.22 491	0.14 362	0.25 506	0.17 390	0.30 416	0.18 309

StereoDRNet-Refined	0.50 299	0.41 241	1.50 165	0.33 285	0.21 219	0.68 413	0.26 254	0.81 347	0.68 385	0.67 448	0.68 423	0.73 422	0.42 337	1.10 363	0.59 391	0.11 246	0.08 129	0.14 372	0.14 326	0.25 364	0.21 354
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
model_zeroshot	0.44 221	0.68 373	1.97 351	0.28 155	0.18 157	0.69 419	0.21 118	0.63 214	0.40 99	1.00 525	0.34 152	0.42 231	0.20 92	0.69 305	0.24 137	0.10 177	0.22 477	0.10 153	0.22 449	0.12 95	0.10 88

gcap-zeroshot	0.41 185	0.62 340	1.78 239	0.31 233	0.32 390	0.69 419	0.21 118	0.74 273	0.52 213	0.43 205	0.35 157	0.62 353	0.24 141	0.41 151	0.24 137	0.09 81	0.16 406	0.09 99	0.31 499	0.08 26	0.09 60

TRStereo	0.53 335	0.76 399	2.38 433	0.42 431	0.29 350	0.69 419	0.23 179	1.81 574	0.55 252	0.36 166	0.32 136	0.47 276	0.40 308	0.46 195	0.25 150	0.12 304	0.11 291	0.11 219	0.41 536	0.13 125	0.32 468

hitnet-ft	0.67 431	0.80 420	1.90 312	0.28 155	0.22 246	0.69 419	0.36 393	0.85 378	0.65 359	0.56 344	0.84 480	1.03 519	0.95 524	2.32 527	0.55 372	0.23 494	0.14 362	0.41 540	0.13 298	0.24 351	0.17 289

S-Stereo	0.80 489	0.69 377	3.89 569	0.39 402	0.37 444	0.69 419	0.70 526	0.94 456	0.98 523	0.62 416	0.91 494	0.83 465	0.60 442	2.37 529	0.66 408	0.18 446	0.21 471	0.17 440	0.18 403	0.30 416	0.35 482

NVstereo2D	0.58 373	0.40 234	2.03 362	0.35 333	0.35 425	0.69 419	0.39 413	0.91 430	0.80 482	0.47 232	0.53 295	0.67 386	0.46 374	1.99 502	0.48 343	0.19 461	0.11 291	0.17 440	0.13 298	0.25 364	0.25 414

ETE_ROB	0.60 387	0.71 382	1.55 172	0.37 375	0.25 297	0.69 419	0.51 471	1.47 562	0.70 403	0.80 491	0.69 432	0.85 474	0.49 398	1.36 392	0.58 389	0.16 417	0.13 341	0.19 467	0.16 371	0.21 306	0.23 393

NLCSM	0.65 420	0.98 488	1.85 284	0.38 391	0.43 478	0.70 426	0.53 478	1.10 538	0.64 345	0.55 332	0.77 465	0.82 462	0.54 413	1.85 479	0.71 421	0.16 417	0.16 406	0.17 440	0.20 433	0.30 416	0.26 424

SFCPSM	0.46 249	0.24 72	2.35 428	0.27 130	0.27 328	0.70 426	0.32 365	0.96 474	0.63 337	0.49 262	0.52 284	0.43 235	0.36 265	0.52 236	0.43 316	0.12 304	0.09 200	0.12 277	0.16 371	0.16 206	0.12 150

PA-Net	0.84 501	1.00 495	3.49 562	0.63 527	0.40 462	0.70 426	0.52 474	0.86 388	0.84 495	0.52 291	0.59 346	0.70 410	0.54 413	2.35 528	2.23 551	0.17 434	0.27 510	0.19 467	0.28 478	0.22 323	0.36 490
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MyStereo8	0.54 341	0.80 420	2.76 504	0.32 262	0.33 403	0.71 429	0.20 97	0.87 397	0.57 267	0.51 282	0.59 346	0.50 292	0.33 249	0.68 299	0.55 372	0.10 177	0.29 514	0.10 153	0.13 298	0.21 306	0.34 480

CBFPSM	0.56 361	0.91 457	1.82 273	0.28 155	0.23 266	0.71 429	0.37 401	0.72 257	0.64 345	0.50 269	0.49 257	1.03 519	0.83 502	0.62 276	1.35 510	0.10 177	0.12 317	0.10 153	0.10 161	0.18 255	0.19 326

Wz-Net-SNSev	0.76 477	1.32 546	3.11 542	0.40 413	0.31 382	0.71 429	0.60 501	0.98 487	0.87 501	0.67 448	0.83 477	0.96 505	0.60 442	1.67 442	0.97 458	0.16 417	0.15 388	0.16 421	0.17 390	0.36 471	0.24 405

FADNet_RVC	0.81 497	1.14 520	2.42 440	0.30 206	0.24 279	0.71 429	0.24 212	0.95 469	0.61 307	0.44 211	0.56 329	0.59 341	0.42 337	1.52 418	0.68 414	0.94 567	0.96 584	0.28 513	1.00 582	0.90 559	1.36 584

SHD	0.72 459	0.77 408	2.36 431	0.45 456	0.40 462	0.71 429	0.32 365	1.02 519	1.25 549	1.07 531	0.84 480	0.90 490	0.73 485	1.09 362	0.98 460	0.21 478	0.18 438	0.20 476	0.21 440	0.32 434	0.31 462

NCCL2	0.65 420	0.94 466	1.96 346	0.43 435	0.30 363	0.71 429	0.68 521	0.84 371	0.65 359	0.70 463	0.60 361	0.86 480	0.54 413	1.56 422	0.57 384	0.20 471	0.16 406	0.67 556	0.25 462	0.22 323	0.24 405

zh-mn7	0.80 489	1.54 557	3.00 532	0.35 333	0.27 328	0.72 435	0.41 422	0.93 447	1.11 540	1.00 525	1.28 533	0.75 434	0.57 429	1.87 481	1.18 494	0.16 417	0.13 341	0.14 372	0.14 326	0.26 384	0.21 354

TCMNet	0.66 426	0.85 439	2.55 475	0.50 480	0.52 508	0.72 435	0.39 413	0.87 397	0.72 423	0.58 373	0.68 423	0.63 356	0.46 374	1.70 446	0.63 400	0.18 446	0.18 438	0.23 494	0.18 403	0.38 486	0.27 432

ssnet_v2	0.55 353	0.60 330	1.86 293	0.32 262	0.22 246	0.72 435	0.44 444	0.94 456	0.74 442	0.63 425	0.54 307	0.81 457	0.47 382	0.77 327	0.70 418	0.16 417	0.14 362	0.14 372	0.14 326	0.30 416	0.30 454

Anonymous3	0.42 205	0.35 198	2.09 372	0.33 285	0.24 279	0.72 435	0.31 342	0.74 273	0.55 252	0.35 161	0.40 189	0.33 173	0.29 220	0.44 171	0.28 180	0.18 446	0.18 438	0.13 336	0.13 298	0.17 228	0.17 289

EDNetEfficientorigin	8.18 598	0.98 488	145.96 624	0.51 485	0.89 554	0.72 435	0.48 466	0.85 378	1.56 566	2.12 571	1.49 545	1.29 545	1.31 546	1.83 472	2.13 548	0.13 334	0.12 317	0.17 440	0.18 403	0.39 496	0.45 520

PSMNet_ROB	0.66 426	1.01 499	2.33 423	0.38 391	0.31 382	0.72 435	0.55 486	0.86 388	0.69 394	0.54 314	0.60 361	0.75 434	0.47 382	2.00 503	0.82 444	0.17 434	0.13 341	0.19 467	0.19 423	0.24 351	0.27 432

pmcnn	1.32 545	1.05 506	2.77 507	0.74 538	1.43 577	0.72 435	0.56 491	0.96 474	0.91 512	0.99 524	2.92 581	6.01 595	0.70 477	2.38 532	3.32 574	0.13 334	0.10 243	0.08 40	0.06 13	0.34 454	0.22 369

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 147	0.37 210	1.21 106	0.26 113	0.18 157	0.73 442	0.18 69	0.53 147	0.41 109	0.35 161	0.30 117	0.58 338	0.22 112	0.33 87	0.95 456	0.09 81	0.07 44	0.09 99	0.35 515	0.13 125	0.15 242

FTStereo	0.76 477	0.18 5	2.35 428	0.71 535	0.21 219	0.73 442	1.79 583	0.57 174	0.53 232	1.07 531	1.63 550	1.29 545	2.13 573	0.75 319	0.29 195	0.19 461	0.08 129	0.12 277	0.11 224	0.11 84	0.40 510

RGC	0.71 456	0.97 484	2.18 395	0.44 442	0.44 480	0.73 442	0.40 416	0.94 456	0.71 413	0.71 467	1.04 519	1.01 515	0.71 479	1.74 453	0.70 418	0.23 494	0.18 438	0.28 513	0.26 470	0.29 405	0.27 432

StereoDRNet	0.64 411	0.88 449	2.35 428	0.41 420	0.45 489	0.73 442	0.47 462	0.94 456	0.74 442	0.75 479	0.54 307	0.74 428	0.47 382	1.70 446	0.72 426	0.15 396	0.14 362	0.15 402	0.14 326	0.20 292	0.19 326

LMCR-Stereo	0.52 329	0.71 382	2.39 435	0.40 413	0.21 219	0.74 446	0.31 342	1.02 519	0.64 345	0.61 405	0.63 385	0.39 203	0.51 403	0.62 276	0.42 307	0.19 461	0.09 200	0.12 277	0.09 125	0.23 336	0.12 150

delet	0.52 329	0.54 310	1.62 184	0.31 233	0.35 425	0.74 446	0.46 454	0.85 378	0.74 442	0.55 332	0.60 361	0.67 386	0.50 401	1.12 369	0.57 384	0.11 246	0.11 291	0.13 336	0.14 326	0.16 206	0.12 150

UNet	0.54 341	0.44 264	2.83 513	0.31 233	0.33 403	0.74 446	0.27 279	0.82 354	0.61 307	0.53 301	0.54 307	0.72 418	0.54 413	0.78 331	0.56 380	0.11 246	0.09 200	0.13 336	0.11 224	0.14 149	0.12 150

DANet	0.80 489	0.65 362	2.21 399	1.19 567	0.48 499	0.74 446	1.25 569	0.89 412	1.53 564	0.89 512	0.71 446	0.96 505	0.56 423	1.83 472	0.96 457	0.18 446	0.16 406	0.19 467	0.16 371	0.26 384	0.29 444
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.75 474	0.84 435	2.01 355	0.40 413	0.25 297	0.74 446	0.66 515	0.87 397	0.73 438	0.71 467	1.07 521	0.84 470	0.59 438	2.71 562	1.15 489	0.17 434	0.16 406	0.44 544	0.16 371	0.31 425	0.20 342

CBMV_ROB	0.76 477	0.42 248	2.68 490	0.33 285	0.22 246	0.74 446	0.47 462	0.96 474	0.76 464	1.04 530	0.96 504	0.88 486	0.93 518	2.06 508	1.19 496	0.22 491	0.24 488	0.27 510	0.25 462	0.25 364	0.28 438

G2L-Stereo_test	0.55 353	0.97 484	1.89 307	0.33 285	0.24 279	0.75 452	0.38 408	0.79 339	0.60 290	0.60 396	0.54 307	0.74 428	0.39 300	1.56 422	0.43 316	0.10 177	0.08 129	0.08 40	0.08 94	0.28 400	0.13 187

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 447	0.65 362	3.45 561	0.50 480	0.60 529	0.75 452	0.23 179	0.96 474	0.60 290	0.76 482	1.30 536	0.81 457	0.60 442	0.57 254	0.82 444	0.10 177	0.16 406	0.11 219	0.43 539	0.31 425	0.22 369

psmg	0.41 185	0.27 100	1.13 88	0.27 130	0.21 219	0.75 452	0.36 393	0.90 418	0.61 307	0.59 387	0.59 346	0.63 356	0.37 279	0.43 162	0.38 280	0.13 334	0.10 243	0.13 336	0.12 264	0.13 125	0.11 113

KYRaft	0.48 270	0.29 134	1.75 219	0.33 285	0.21 219	0.75 452	0.44 444	0.58 180	0.57 267	0.64 435	0.93 500	0.53 303	0.72 482	0.60 270	0.24 137	0.10 177	0.07 44	0.12 277	0.14 326	0.12 95	0.54 533

ACVNet-DCA	0.42 205	0.64 355	2.07 366	0.35 333	0.14 39	0.76 456	0.25 232	0.76 297	0.52 213	0.31 144	0.38 176	0.24 96	0.38 286	0.69 305	0.19 36	0.10 177	0.24 488	0.11 219	0.09 125	0.12 95	0.14 207

xx1	0.46 249	0.64 355	2.07 366	0.35 333	0.14 39	0.76 456	0.25 232	0.74 273	1.01 526	0.31 144	0.38 176	0.46 268	0.36 265	0.69 305	0.19 36	0.10 177	0.24 488	0.12 277	0.12 264	0.12 95	0.14 207

1test111	0.44 221	0.64 355	2.07 366	0.35 333	0.14 39	0.76 456	0.25 232	0.76 297	0.52 213	0.31 144	0.38 176	0.24 96	0.38 286	0.96 348	0.30 215	0.10 177	0.24 488	0.11 219	0.09 125	0.12 95	0.14 207

cc1	0.47 264	0.64 355	2.07 366	0.35 333	0.14 39	0.76 456	0.25 232	0.74 273	1.01 526	0.31 144	0.38 176	0.24 96	0.38 286	0.69 305	0.19 36	0.10 177	0.24 488	0.11 219	0.09 125	0.25 364	0.40 510

tt1	0.44 221	0.64 355	1.83 279	0.35 333	0.14 39	0.76 456	0.25 232	0.74 273	0.88 505	0.31 144	0.37 166	0.25 109	0.35 259	0.63 279	0.19 36	0.10 177	0.24 488	0.11 219	0.09 125	0.25 364	0.36 490

SQANet	0.80 489	1.58 559	2.53 464	0.76 539	0.83 550	0.76 456	0.36 393	0.83 360	0.64 345	0.63 425	0.69 432	0.73 422	0.51 403	1.21 377	0.53 365	0.77 563	0.29 514	0.59 552	0.29 482	0.86 558	0.61 541

BSDual-CNN	0.41 185	0.27 100	1.13 88	0.30 206	0.21 219	0.76 456	0.31 342	1.00 507	0.61 307	0.63 425	0.53 295	0.63 356	0.37 279	0.43 162	0.38 280	0.13 334	0.10 243	0.14 372	0.12 264	0.12 95	0.11 113

hknet	0.47 264	0.29 134	1.70 199	0.30 206	0.24 279	0.76 456	0.31 342	1.00 507	0.64 345	0.63 425	0.53 295	0.80 454	0.38 286	0.77 327	0.37 273	0.11 246	0.10 243	0.14 372	0.12 264	0.12 95	0.11 113

coex-ft	5.95 595	1.67 565	60.57 622	0.34 316	0.30 363	0.77 464	0.69 523	0.74 273	4.41 590	19.22 611	2.15 562	1.62 559	7.97 598	1.81 470	8.96 599	0.44 539	2.08 596	0.18 461	0.19 423	0.38 486	4.62 600

CSP-Net	0.50 299	0.39 229	1.25 112	0.29 187	0.23 266	0.77 464	0.35 386	0.86 388	0.57 267	0.59 387	0.59 346	0.65 370	0.40 308	1.77 458	0.44 322	0.16 417	0.11 291	0.10 153	0.10 161	0.20 292	0.14 207

Consistency-Raft	0.88 506	0.93 464	3.23 554	0.99 558	0.64 536	0.77 464	0.55 486	0.98 487	0.97 520	0.61 405	1.03 516	0.65 370	1.05 531	0.79 332	1.38 512	0.44 539	0.46 549	0.51 548	0.58 561	0.65 544	0.47 523

GMM-Stereo	0.50 299	0.23 59	2.41 438	0.54 500	0.24 279	0.77 464	0.46 454	0.59 188	0.57 267	0.58 373	0.73 453	0.47 276	0.43 347	0.68 299	0.27 170	0.10 177	0.06 23	0.13 336	0.13 298	0.14 149	0.44 519

Nwc_Net	0.68 438	0.83 433	2.53 464	0.41 420	0.39 453	0.77 464	0.38 408	1.01 516	0.70 403	0.60 396	0.99 509	0.98 509	0.68 473	1.41 399	0.63 400	0.23 494	0.15 388	0.23 494	0.25 462	0.23 336	0.18 309

UDG	0.77 481	1.23 534	2.15 388	0.67 533	0.59 524	0.78 469	0.38 408	0.90 418	0.70 403	0.61 405	0.69 432	1.01 515	0.67 470	1.02 355	0.73 429	0.45 541	0.34 527	0.87 562	0.51 549	0.67 546	0.46 522

NVStereoNet_ROB	1.16 535	0.95 473	2.54 470	0.58 515	0.55 514	0.78 469	0.63 512	1.00 507	1.08 535	1.03 528	4.07 591	1.48 554	1.22 541	2.88 569	1.27 505	0.50 544	0.46 549	0.54 549	0.62 564	0.50 529	0.63 544
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PWCDC_ROB	0.72 459	1.06 508	2.09 372	0.47 466	0.36 433	0.78 469	0.26 254	0.98 487	1.34 555	0.61 405	2.07 558	0.64 365	0.61 451	0.83 335	0.71 421	0.31 527	0.14 362	0.15 402	0.12 264	0.60 542	0.21 354

CBMV	0.71 456	0.76 399	2.64 485	0.33 285	0.20 205	0.78 469	0.79 536	0.98 487	0.78 474	0.85 509	0.71 446	0.86 480	1.10 536	1.46 406	0.62 398	0.18 446	0.20 462	0.21 484	0.19 423	0.25 364	0.33 476
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Select-FE	0.65 420	0.67 370	2.76 504	0.49 476	0.55 514	0.79 473	0.16 43	0.90 418	0.53 232	0.84 505	0.55 317	0.91 492	0.75 491	0.57 254	1.16 491	0.11 246	0.18 438	0.11 219	0.49 545	0.14 149	0.31 462

fast-acv-ft	0.63 407	0.88 449	3.10 540	0.38 391	0.30 363	0.79 473	0.48 466	0.69 241	0.72 423	0.58 373	0.78 467	0.76 439	0.60 442	0.67 296	0.73 429	0.15 396	0.15 388	0.18 461	0.17 390	0.37 479	0.16 271

Wz-Net-LNSev	0.59 381	0.96 476	2.47 454	0.34 316	0.37 444	0.79 473	0.44 444	0.86 388	0.77 469	0.61 405	0.67 415	0.79 450	0.56 423	0.64 281	0.62 398	0.15 396	0.14 362	0.12 277	0.12 264	0.18 255	0.19 326

CRE-IMP	0.41 185	0.22 41	1.76 225	0.48 474	0.17 119	0.79 473	0.69 523	0.52 138	0.52 213	0.47 232	0.42 197	0.45 255	0.26 171	0.41 151	0.31 227	0.11 246	0.07 44	0.12 277	0.09 125	0.17 228	0.23 393

MMNet	0.50 299	0.48 287	1.93 324	0.33 285	0.27 328	0.79 473	0.28 297	0.81 347	0.74 442	0.60 396	0.56 329	0.59 341	0.55 419	0.79 332	0.59 391	0.10 177	0.09 200	0.12 277	0.11 224	0.13 125	0.14 207

DSFCA	0.54 341	0.35 198	1.41 141	0.28 155	0.28 342	0.79 473	0.88 544	0.76 297	0.70 403	0.72 470	0.66 412	0.67 386	0.57 429	1.17 375	0.63 400	0.16 417	0.14 362	0.13 336	0.14 326	0.16 206	0.13 187

LALA_ROB	0.60 387	0.76 399	1.69 195	0.36 352	0.29 350	0.79 473	0.55 486	0.94 456	0.77 469	0.81 497	0.67 415	0.94 502	0.49 398	0.99 351	0.73 429	0.21 478	0.15 388	0.20 476	0.18 403	0.23 336	0.21 354

DRN-Test	0.64 411	0.43 253	2.44 446	0.39 402	0.44 480	0.80 480	0.41 422	1.02 519	0.78 474	0.80 491	0.63 385	0.69 400	0.56 423	1.79 463	0.69 416	0.15 396	0.12 317	0.17 440	0.16 371	0.18 255	0.17 289

GwcNet	0.69 443	0.71 382	3.12 543	0.36 352	0.45 489	0.81 481	0.44 444	0.86 388	0.84 495	0.60 396	0.74 456	0.82 462	0.49 398	1.65 439	0.66 408	0.16 417	0.15 388	0.15 402	0.15 351	0.31 425	0.24 405

SuperB	1.15 533	1.14 520	5.43 585	0.36 352	0.26 314	0.81 481	0.89 545	0.88 406	1.17 544	0.67 448	0.68 423	0.63 356	1.39 554	1.74 453	3.37 575	0.15 396	0.12 317	0.17 440	0.16 371	2.80 593	0.25 414

XQC	0.73 468	0.98 488	2.39 435	0.46 461	0.35 425	0.81 481	0.46 454	1.00 507	1.00 524	0.80 491	0.69 432	0.88 486	0.74 490	1.32 388	1.20 497	0.24 502	0.16 406	0.23 494	0.20 433	0.41 504	0.33 476

zh-sn7	0.89 508	1.73 571	3.09 539	0.39 402	0.30 363	0.82 484	0.63 512	0.96 474	0.87 501	0.79 490	1.12 524	0.84 470	0.87 510	2.42 538	1.63 525	0.16 417	0.17 427	0.16 421	0.16 371	0.34 454	0.29 444

CRFU-Net	0.56 361	0.38 220	1.86 293	0.46 461	0.26 314	0.82 484	0.36 393	0.90 418	0.49 187	0.62 416	0.59 346	0.78 445	1.35 550	1.00 353	0.48 343	0.15 396	0.14 362	0.17 440	0.10 161	0.19 276	0.14 207

RTSC	0.72 459	1.00 495	2.22 403	0.40 413	0.29 350	0.82 484	0.31 342	0.96 474	1.10 538	0.92 517	0.81 471	0.78 445	0.58 435	1.23 381	1.55 522	0.18 446	0.17 427	0.14 372	0.17 390	0.43 512	0.30 454

iinet-f	0.57 368	0.93 464	2.27 413	0.31 233	0.25 297	0.83 487	0.33 373	0.81 347	0.65 359	0.54 314	0.63 385	0.73 422	0.67 470	0.73 315	0.67 411	0.13 334	0.13 341	0.11 219	0.10 161	0.43 512	0.16 271

GANetREF_RVC	0.75 474	1.15 524	2.46 449	0.47 466	0.26 314	0.83 487	0.61 505	0.97 483	0.89 509	0.62 416	0.61 368	0.72 418	0.59 438	2.42 538	0.55 372	0.32 528	0.25 501	0.36 532	0.24 455	0.39 496	0.31 462
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
Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 368	0.87 445	2.11 377	0.32 262	0.30 363	0.84 489	0.40 416	0.88 406	0.72 423	0.65 442	0.73 453	0.66 377	0.57 429	0.93 345	0.71 421	0.13 334	0.07 44	0.10 153	0.08 94	0.15 169	0.14 207

DDUNet	0.77 481	1.12 515	1.88 300	0.76 539	0.69 541	0.84 489	0.43 433	0.85 378	0.65 359	0.67 448	0.75 459	0.91 492	0.52 408	1.03 357	0.57 384	0.54 547	0.37 532	0.95 568	0.52 551	0.71 549	0.57 537

LSM	3.31 587	1.11 514	5.29 584	9.40 601	30.65 616	0.84 489	1.12 563	0.91 430	1.22 547	1.36 554	2.19 563	0.93 498	0.83 502	1.66 440	0.90 450	0.21 478	0.31 520	0.24 501	0.28 478	0.39 496	6.33 602

DISCO	0.57 368	0.34 189	1.87 298	0.45 456	0.34 412	0.84 489	0.35 386	0.84 371	0.78 474	0.59 387	0.63 385	1.06 526	0.53 410	1.10 363	0.82 444	0.12 304	0.09 200	0.11 219	0.10 161	0.22 323	0.18 309

HBP-ISP	0.76 477	1.30 542	3.19 550	0.35 333	0.26 314	0.85 493	0.54 483	1.03 526	0.72 423	0.80 491	0.69 432	0.68 393	0.83 502	2.04 506	0.44 322	0.23 494	0.24 488	0.29 520	0.25 462	0.28 400	0.24 405

APVNet	0.70 447	0.67 370	2.71 494	0.38 391	0.36 433	0.85 493	0.43 433	0.91 430	0.68 385	0.55 332	0.69 432	0.75 434	0.55 419	2.31 526	0.78 437	0.17 434	0.17 427	0.24 501	0.19 423	0.33 443	0.23 393

WZ-Net	0.92 512	1.31 543	3.76 566	0.41 420	0.36 433	0.86 495	0.71 527	1.00 507	1.06 533	0.82 502	0.92 496	1.06 526	1.05 531	2.16 518	1.61 524	0.19 461	0.13 341	0.15 402	0.16 371	0.32 434	0.28 438

PSM-AAD	0.63 407	0.22 41	1.77 234	0.37 375	0.23 266	0.86 495	1.17 566	0.59 188	0.60 290	0.64 435	0.71 446	0.68 393	2.93 581	0.65 292	0.31 227	0.09 81	0.07 44	0.17 440	0.15 351	0.13 125	0.33 476

RYNet	0.70 447	0.56 321	2.25 410	0.35 333	0.41 469	0.86 495	0.43 433	0.94 456	0.82 489	0.62 416	0.53 295	0.91 492	0.60 442	2.70 560	1.00 466	0.14 377	0.11 291	0.16 421	0.14 326	0.25 364	0.27 432

DispFullNet	1.67 563	2.10 587	5.22 582	1.53 576	8.90 595	0.86 495	0.31 342	0.96 474	0.96 519	1.37 557	1.01 512	1.13 535	1.98 572	1.51 416	0.91 451	0.54 547	0.31 520	1.18 575	0.63 566	1.13 567	0.80 556

YMNet	0.62 400	0.72 386	1.93 324	0.41 420	0.41 469	0.87 499	0.43 433	0.87 397	0.71 413	0.74 477	0.81 471	0.83 465	0.46 374	0.86 340	0.93 452	0.19 461	0.22 477	0.20 476	0.17 390	0.41 504	0.21 354

YMNet_1	0.62 400	0.72 386	1.93 324	0.41 420	0.41 469	0.87 499	0.43 433	0.87 397	0.71 413	0.74 477	0.81 471	0.83 465	0.46 374	0.86 340	0.93 452	0.19 461	0.22 477	0.20 476	0.17 390	0.41 504	0.21 354

DDVS	0.62 400	0.40 234	1.40 140	2.21 587	0.35 425	0.87 499	1.00 554	0.69 241	0.50 197	0.53 301	0.56 329	0.90 490	0.37 279	1.22 379	0.47 337	0.15 396	0.14 362	0.14 372	0.12 264	0.19 276	0.22 369

FBW_ROB	0.83 499	0.77 408	1.77 234	0.44 442	0.30 363	0.87 499	0.46 454	1.10 538	0.91 512	0.81 497	0.75 459	1.01 515	0.61 451	3.66 583	1.23 501	0.26 511	0.23 485	0.36 532	0.25 462	0.27 394	0.62 542

CC-Net-ROB	0.85 502	1.15 524	2.13 382	0.88 549	0.38 450	0.88 503	0.44 444	1.06 532	0.79 479	0.58 373	0.69 432	0.65 370	0.50 401	2.74 563	0.51 358	0.93 566	0.39 543	0.87 562	0.29 482	0.54 536	0.54 533

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 481	1.04 505	2.06 364	0.94 554	0.35 425	0.89 504	0.40 416	0.85 378	0.63 337	0.55 332	0.63 385	0.75 434	0.38 286	2.38 532	0.48 343	1.10 575	0.31 520	0.36 532	0.21 440	0.53 535	0.55 536

Wz-Net-MNSev	0.65 420	0.97 484	2.19 397	0.36 352	0.33 403	0.90 505	0.60 501	0.92 439	0.81 488	0.75 479	0.72 451	0.73 422	0.65 463	1.39 395	0.71 421	0.16 417	0.13 341	0.14 372	0.14 326	0.24 351	0.18 309

MFMNet_re	0.92 512	1.28 540	2.53 464	0.82 547	0.76 548	0.90 505	0.75 532	0.98 487	1.04 529	1.03 528	1.05 520	0.84 470	0.94 521	0.83 335	0.72 426	0.68 556	0.60 561	0.63 554	0.60 563	0.77 554	0.74 550

BUS	0.41 185	0.27 100	1.13 88	0.30 206	0.21 219	0.91 507	0.23 179	1.00 507	0.61 307	0.63 425	0.53 295	0.66 377	0.30 228	0.43 162	0.32 238	0.13 334	0.10 243	0.14 372	0.12 264	0.12 95	0.11 113

NINENet	0.50 299	0.33 176	1.69 195	0.55 507	0.25 297	0.91 507	0.23 179	0.98 487	0.71 413	0.53 301	0.55 317	0.66 377	0.30 228	1.22 379	0.32 238	0.15 396	0.13 341	0.16 421	0.11 224	0.16 206	0.13 187

iRaft-Stereo_20w	0.58 373	0.39 229	1.96 346	0.45 456	0.32 390	0.92 509	0.57 495	1.14 544	0.56 263	0.81 497	0.40 189	0.55 313	0.69 475	0.65 292	1.04 475	0.09 81	0.16 406	0.09 99	0.36 524	0.17 228	0.25 414

EDNetEfficient	1.27 543	0.70 380	4.05 574	0.64 528	0.98 559	0.94 510	1.40 577	0.85 378	1.75 571	2.34 580	1.33 539	1.05 524	2.21 575	1.58 430	4.15 583	0.15 396	0.19 451	0.14 372	0.27 475	0.38 486	0.32 468

NRIStereo	0.46 249	0.25 77	1.77 234	0.47 466	0.16 90	0.95 511	0.74 531	0.51 124	0.56 263	0.48 250	0.39 184	0.59 341	0.29 220	0.77 327	0.32 238	0.11 246	0.13 341	0.11 219	0.09 125	0.21 306	0.24 405

LCNet	0.54 341	0.37 210	1.78 239	0.92 552	0.22 246	0.96 512	0.30 329	0.59 188	0.58 278	0.51 282	0.55 317	0.41 217	0.76 493	0.84 337	0.26 160	0.09 81	0.06 23	0.12 277	0.18 403	0.98 562	0.39 506

ADCS	1.05 527	1.36 551	2.98 530	0.42 431	0.36 433	0.96 512	0.81 540	1.06 532	1.12 541	1.25 548	0.97 506	1.08 528	0.90 516	1.25 385	4.86 589	0.21 478	0.21 471	0.22 487	0.23 453	0.36 471	0.38 500

ADCRef	0.80 489	0.96 476	2.29 417	0.37 375	0.35 425	0.96 512	0.51 471	0.87 397	0.75 455	0.88 510	0.83 477	0.61 349	1.36 551	1.02 355	3.27 572	0.13 334	0.11 291	0.17 440	0.19 423	0.25 364	0.21 354

PVD	0.90 509	0.85 439	2.15 388	0.53 495	0.50 501	0.99 515	0.56 491	1.15 547	1.64 567	1.41 560	1.41 544	1.11 534	1.13 539	1.35 391	1.31 507	0.26 511	0.28 513	0.28 513	0.26 470	0.37 479	0.49 527

ADCMid	0.96 518	1.32 546	2.74 502	0.38 391	0.35 425	0.99 515	0.58 497	0.94 456	0.86 498	1.23 547	1.01 512	1.01 515	1.00 526	1.05 359	3.97 580	0.21 478	0.19 451	0.42 541	0.32 505	0.40 501	0.29 444

SPS-STEREO	1.07 528	1.13 518	2.88 516	0.65 531	0.69 541	0.99 515	0.68 521	1.05 531	0.87 501	1.36 554	1.23 530	1.46 553	0.94 521	1.87 481	1.72 530	0.66 555	0.61 562	0.58 550	0.57 558	0.65 544	0.77 554
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Wz-Net-TNSev	0.91 510	1.73 571	3.08 537	0.36 352	0.31 382	1.00 518	0.71 527	1.06 532	0.97 520	0.71 467	0.72 451	1.09 530	0.87 510	2.42 538	1.59 523	0.20 471	0.20 462	0.16 421	0.20 433	0.44 520	0.35 482

z-mn7	0.80 489	1.52 556	2.62 482	0.36 352	0.28 342	1.01 519	0.48 466	0.90 418	1.29 553	0.69 457	1.35 541	0.85 474	0.59 438	2.03 504	1.09 480	0.14 377	0.12 317	0.14 372	0.12 264	0.32 434	0.20 342

ACV-stereo	0.66 426	0.76 399	2.86 514	0.32 262	0.25 297	1.01 519	0.60 501	0.59 188	0.52 213	0.41 195	0.45 214	1.55 557	0.94 521	1.40 398	0.69 416	0.14 377	0.13 341	0.12 277	0.11 224	0.20 292	0.19 326

stereogan	0.69 443	0.51 299	2.44 446	0.39 402	0.39 453	1.01 519	0.41 422	0.94 456	0.92 515	0.73 474	0.85 484	1.15 538	0.69 475	1.57 426	0.53 365	0.19 461	0.18 438	0.20 476	0.16 371	0.36 471	0.24 405

w-ln-seven	0.74 471	1.05 506	2.54 470	0.37 375	0.34 412	1.03 522	0.47 462	1.00 507	1.08 535	0.90 514	0.85 484	0.85 474	0.57 429	1.37 393	1.26 504	0.14 377	0.13 341	0.16 421	0.15 351	0.31 425	0.20 342

otaku	1.03 525	1.68 567	2.72 496	0.95 555	0.73 544	1.03 522	0.59 499	0.99 499	0.86 498	0.69 457	1.61 548	0.98 509	0.64 461	1.46 406	1.14 487	0.95 568	0.46 549	0.72 559	0.40 533	1.24 573	0.78 555

SGM-Forest	1.04 526	0.42 248	3.59 565	0.41 420	0.32 390	1.05 524	1.32 572	0.94 456	0.83 492	1.16 538	2.23 566	1.03 519	1.39 554	2.49 546	2.35 555	0.21 478	0.21 471	0.20 476	0.19 423	0.23 336	0.32 468
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Ntro	1.00 522	1.68 567	2.80 511	0.95 555	0.85 551	1.06 525	0.53 478	0.98 487	0.90 511	0.62 416	0.76 462	0.93 498	0.66 468	1.66 440	0.98 460	0.99 571	0.45 547	0.75 560	0.40 533	1.19 569	0.75 552

RainbowNet	1.15 533	1.78 573	2.72 496	1.12 565	0.91 556	1.06 525	0.76 534	1.16 548	1.13 543	0.75 479	0.97 506	1.09 530	0.80 498	1.60 433	1.21 499	1.17 577	1.26 588	1.01 572	0.57 558	1.13 567	0.88 565

ccnet	0.71 456	0.41 241	1.59 177	0.40 413	0.45 489	1.06 525	0.55 486	0.98 487	0.71 413	0.88 510	0.97 506	0.82 462	0.88 514	1.68 443	0.94 454	0.32 528	0.26 503	0.32 526	0.27 475	0.34 454	0.30 454

ADCP+	0.94 514	1.12 515	3.14 544	0.34 316	0.39 453	1.06 525	0.79 536	0.89 412	0.80 482	0.66 444	0.67 415	0.85 474	1.55 561	0.93 345	4.55 587	0.13 334	0.11 291	0.16 421	0.15 351	0.26 384	0.25 414

CSAN	1.25 542	1.12 515	3.04 534	0.51 485	0.37 444	1.06 525	1.15 565	1.22 549	1.08 535	1.17 543	1.91 556	1.04 522	1.31 546	5.96 594	2.43 557	0.26 511	0.22 477	0.24 501	0.24 455	0.31 425	0.30 454

PAM_32	0.70 447	0.35 198	2.73 501	0.54 500	0.61 533	1.07 530	0.43 433	0.84 371	0.49 187	0.90 514	0.91 494	1.23 542	0.77 496	0.65 292	1.10 481	0.10 177	0.19 451	0.10 153	0.49 545	0.15 169	0.38 500

DPSNet	0.86 503	0.60 330	2.34 425	0.58 515	0.36 433	1.07 530	0.75 532	1.30 555	1.05 530	0.70 463	0.68 423	0.94 502	1.29 543	2.08 511	1.82 534	0.26 511	0.23 485	0.16 421	0.17 390	0.48 524	0.40 510

PAM	0.70 447	0.35 198	2.72 496	0.56 509	0.62 535	1.08 532	0.53 478	0.85 378	0.44 135	0.93 519	0.92 496	1.24 543	0.68 473	0.64 281	1.01 470	0.10 177	0.19 451	0.10 153	0.48 543	0.14 149	0.38 500

MeshStereo	1.21 538	1.15 524	3.01 533	0.34 316	0.28 342	1.10 533	0.69 523	1.35 557	1.01 526	2.71 585	2.41 569	2.96 575	1.45 557	2.80 566	1.40 515	0.22 491	0.22 477	0.22 487	0.19 423	0.50 529	0.26 424
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
FCDSN-DC	1.29 544	0.54 310	2.50 461	0.47 466	0.41 469	1.12 534	0.60 501	1.10 538	1.27 551	2.23 577	2.87 578	3.67 581	3.12 586	2.39 535	1.69 528	0.30 525	0.26 503	0.31 522	0.30 492	0.35 465	0.38 500
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	1.55 561	2.39 594	3.16 546	0.65 531	0.41 469	1.12 534	0.46 454	1.23 551	1.33 554	1.61 565	1.20 528	1.43 552	0.98 525	1.76 456	1.97 538	1.90 590	1.80 590	1.98 594	2.15 595	1.63 581	1.77 592

NaN_ROB	1.14 531	0.94 466	2.96 526	0.53 495	0.56 517	1.13 536	0.99 551	0.98 487	1.00 524	1.09 533	0.87 488	0.77 441	1.06 533	5.90 593	2.72 561	0.16 417	0.23 485	0.16 421	0.24 455	0.22 323	0.36 490

PDISCO_ROB	0.75 474	1.06 508	2.11 377	0.64 528	0.59 524	1.13 536	0.43 433	1.14 544	1.05 530	0.64 435	0.71 446	0.96 505	0.61 451	1.21 377	0.76 433	0.37 536	0.18 438	0.27 510	0.24 455	0.56 538	0.32 468

ACVNet-4b	1.93 568	1.85 577	4.10 575	1.07 560	0.86 552	1.15 538	0.53 478	1.06 532	1.12 541	0.64 435	1.09 522	1.99 564	0.70 477	2.20 520	9.86 602	5.62 600	0.41 546	1.03 573	0.55 552	1.86 586	0.85 560

AnyNet_C32	1.00 522	1.33 548	2.53 464	0.49 476	0.54 511	1.15 538	1.14 564	0.91 430	0.89 509	1.11 534	0.95 503	0.87 482	0.93 518	1.50 415	4.07 582	0.21 478	0.20 462	0.25 506	0.24 455	0.38 486	0.33 476

WCMA_ROB	1.12 529	0.83 433	2.66 488	0.58 515	0.34 412	1.17 540	0.71 527	0.93 447	0.94 516	1.74 567	2.63 575	3.09 577	1.71 567	1.70 446	1.84 535	0.26 511	0.21 471	0.20 476	0.21 440	0.28 400	0.43 517

ACVNet_1	1.33 546	1.91 582	4.03 573	1.09 562	0.88 553	1.19 541	0.66 515	1.24 552	1.17 544	0.94 520	0.96 504	3.09 577	1.04 530	2.37 529	1.11 484	1.04 572	0.48 555	1.03 573	0.48 543	1.12 566	0.83 557

ACVNet_2	1.42 555	1.81 574	3.23 554	1.08 561	0.92 557	1.32 542	0.85 542	1.49 564	1.69 568	1.19 546	1.73 552	2.13 566	1.03 529	2.50 547	1.40 515	0.91 565	0.53 557	1.00 571	0.55 552	2.11 588	0.85 560

SAMSARA	0.91 510	0.97 484	2.22 403	0.80 543	0.58 522	1.32 542	1.31 571	1.01 516	0.94 516	1.36 554	0.87 488	1.38 550	0.90 516	1.72 450	1.02 472	0.24 502	0.30 518	0.22 487	0.25 462	0.36 471	0.35 482

ADCPNet	0.99 519	0.99 493	3.93 572	0.37 375	0.68 540	1.36 544	0.62 510	0.87 397	0.76 464	0.78 488	0.81 471	1.08 528	1.18 540	1.14 372	2.49 558	0.21 478	0.69 572	0.21 484	0.95 580	0.29 405	0.37 497

IMH-64-1	1.39 552	1.64 563	1.86 293	1.36 571	1.11 570	1.39 545	1.19 567	1.76 572	1.45 561	1.16 538	2.21 564	1.53 555	1.38 552	1.98 499	1.52 520	1.29 579	0.67 566	1.27 579	0.69 568	1.29 575	0.98 568

IMH-64	1.39 552	1.64 563	1.86 293	1.36 571	1.11 570	1.39 545	1.19 567	1.76 572	1.45 561	1.16 538	2.21 564	1.53 555	1.38 552	1.98 499	1.52 520	1.29 579	0.67 566	1.27 579	0.69 568	1.29 575	0.98 568

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 524	1.67 565	2.32 420	0.47 466	0.39 453	1.47 547	0.95 548	0.95 469	0.91 512	0.84 505	0.94 501	1.05 524	0.60 442	2.95 570	0.72 426	0.41 537	0.72 576	0.32 526	0.55 552	0.74 550	1.22 581

MIPNet	0.83 499	0.81 425	2.40 437	0.61 525	0.18 157	1.48 548	1.39 576	1.60 569	0.74 442	1.94 569	0.85 484	0.73 422	1.68 565	0.87 343	0.31 227	0.09 81	0.08 129	0.11 219	0.32 505	0.25 364	0.12 150

ELAS_RVC	1.37 551	0.78 416	3.21 552	0.55 507	0.50 501	1.49 549	2.48 591	1.48 563	1.71 570	2.13 574	2.09 559	2.07 565	2.56 579	1.90 491	2.02 541	0.35 533	0.36 530	0.37 536	0.34 512	0.49 527	0.47 523
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCL	0.99 519	0.79 418	2.43 444	0.39 402	0.32 390	1.50 550	1.90 584	0.92 439	0.97 520	1.26 551	1.27 532	1.00 514	1.42 556	1.14 372	3.31 573	0.17 434	0.14 362	0.22 487	0.21 440	0.30 416	0.22 369

AnyNet_C01	1.14 531	1.49 555	4.23 577	0.54 500	0.53 509	1.51 551	1.37 574	1.04 530	1.07 534	1.17 543	1.33 539	1.15 538	1.08 534	1.61 436	2.74 562	0.25 507	0.22 477	0.28 513	0.24 455	0.48 524	0.40 510

Dean	1.79 565	1.83 575	3.92 570	1.29 570	1.07 569	1.55 552	1.00 554	1.95 579	2.33 581	1.47 563	4.19 592	4.26 587	1.33 549	2.21 521	1.48 519	1.14 576	0.68 570	1.18 575	0.74 571	1.24 573	0.98 568

MADNet+	1.36 549	1.93 584	5.95 586	0.81 546	0.59 524	1.57 553	1.09 560	1.39 561	1.22 547	0.84 505	1.01 512	1.25 544	1.12 538	3.19 575	2.36 556	0.45 541	0.47 552	0.38 538	0.34 512	0.59 539	0.57 537

RTS	1.21 538	1.31 543	6.39 588	0.52 489	0.51 506	1.61 554	0.79 536	1.03 526	1.37 557	1.13 535	1.30 536	1.10 532	0.85 506	2.65 556	2.08 544	0.21 478	0.24 488	0.18 461	0.18 403	0.43 512	0.32 468

RTSA	1.21 538	1.31 543	6.39 588	0.52 489	0.51 506	1.61 554	0.79 536	1.03 526	1.37 557	1.13 535	1.30 536	1.10 532	0.85 506	2.65 556	2.08 544	0.21 478	0.24 488	0.18 461	0.18 403	0.43 512	0.32 468

LVE	1.96 569	2.17 593	3.14 544	1.68 577	1.80 587	1.63 556	1.03 557	2.34 582	2.81 586	1.25 548	2.89 579	4.24 586	1.29 543	2.79 565	1.44 517	2.85 595	0.91 583	1.18 575	1.46 590	1.23 572	1.10 578

SGM_RVC	1.89 567	0.92 458	2.50 461	0.96 557	0.93 558	1.63 556	1.37 574	1.52 566	12.43 600	1.85 568	1.69 551	2.40 571	1.74 568	2.81 567	1.71 529	0.53 545	0.47 552	0.42 541	0.47 542	0.74 550	0.74 550
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IPLG	0.69 443	0.84 435	2.43 444	0.35 333	0.21 219	1.65 558	0.61 505	1.36 558	0.58 278	1.39 558	0.51 270	0.37 189	0.87 510	1.41 399	0.36 267	0.09 81	0.07 44	0.14 372	0.12 264	0.32 434	0.11 113

IMH	2.02 571	2.15 592	2.69 493	1.68 577	1.12 572	1.66 559	0.92 547	2.10 580	1.92 577	1.32 553	2.66 576	2.21 568	1.69 566	5.78 592	1.68 527	5.54 599	0.96 584	1.31 581	0.71 570	1.32 578	0.99 573

PWCK	1.49 558	1.90 581	3.22 553	1.09 562	0.54 511	1.71 560	1.73 582	1.49 564	1.53 564	1.44 562	1.80 553	1.82 561	1.30 545	3.34 578	1.76 532	1.07 574	0.56 559	0.97 570	0.58 561	1.38 579	0.65 545

WAO-7	1.48 557	1.63 561	2.49 457	0.93 553	0.75 545	1.72 561	1.10 561	1.84 576	1.96 579	1.43 561	2.54 571	1.97 563	1.61 564	3.06 572	2.08 544	0.69 557	0.66 565	0.94 567	0.74 571	0.80 556	0.69 547

SANet	1.20 537	1.21 532	3.33 559	0.38 391	0.27 328	1.73 562	0.85 542	1.10 538	2.49 584	1.16 538	1.83 554	1.72 560	1.50 560	2.37 529	2.84 564	0.18 446	0.16 406	0.16 421	0.15 351	0.32 434	0.32 468

notaker	2.66 576	2.07 586	3.31 558	2.61 591	1.43 577	1.76 563	1.11 562	2.76 586	1.79 573	2.26 578	11.53 604	3.96 582	4.29 590	3.09 573	2.76 563	1.55 586	0.88 582	1.70 592	1.07 584	2.00 587	1.35 583

LRCNet_RVC	13.74 606	19.30 606	12.75 600	19.46 608	12.69 601	1.86 564	0.41 422	12.33 606	1.05 530	15.77 607	18.83 612	12.62 608	8.70 600	12.21 604	9.62 601	22.22 616	8.37 608	25.85 617	24.01 617	19.32 614	17.44 615

NCC-stereo	0.79 487	0.94 466	2.42 440	0.59 520	0.45 489	1.90 565	0.46 454	0.99 499	0.72 423	0.64 435	0.84 480	0.91 492	0.73 485	1.80 467	1.00 466	0.27 516	0.19 451	0.23 494	0.31 499	0.24 351	0.22 369

Abc-Net	0.79 487	0.94 466	2.42 440	0.59 520	0.45 489	1.90 565	0.46 454	0.99 499	0.72 423	0.64 435	0.84 480	0.91 492	0.73 485	1.80 467	1.00 466	0.27 516	0.19 451	0.23 494	0.31 499	0.24 351	0.22 369
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
EAI-Stereo	0.78 485	0.25 77	1.67 192	0.54 500	0.59 524	1.95 567	2.05 586	1.11 543	0.64 345	0.95 522	1.49 545	0.50 292	0.67 470	0.59 264	1.44 517	0.09 81	0.19 451	0.09 99	0.49 545	0.13 125	0.22 369

KSHMR	4.10 589	1.97 585	5.27 583	1.71 579	1.47 581	1.96 568	1.28 570	3.19 589	17.33 611	2.12 571	15.91 606	9.18 600	1.57 563	8.42 598	1.98 539	1.52 585	1.26 588	1.67 591	1.19 586	1.67 582	1.40 585

MSMD_ROB	1.34 547	0.96 476	2.38 433	0.39 402	0.32 390	1.96 568	0.62 510	0.91 430	1.43 559	2.94 589	2.60 573	4.77 590	1.95 571	2.43 541	1.33 509	0.29 522	0.26 503	0.32 526	0.32 505	0.30 416	0.30 454

FC-DCNN	1.49 558	0.59 328	2.88 516	0.44 442	0.39 453	1.97 570	0.66 515	1.67 571	1.70 569	2.72 586	2.89 579	4.22 584	2.97 583	2.55 551	2.19 549	0.29 522	0.26 503	0.31 522	0.30 492	0.32 434	0.39 506

SDNR	1.22 541	0.80 420	2.71 494	0.33 285	1.48 582	1.98 571	0.23 179	1.93 578	2.44 582	0.89 512	2.52 570	1.36 549	0.51 403	3.65 582	1.93 536	0.30 525	0.31 520	0.22 487	0.16 371	0.33 443	0.36 490

G-Net	0.99 519	0.64 355	2.76 504	0.57 513	0.67 538	2.03 572	0.72 530	0.76 297	0.67 383	1.14 537	2.56 572	1.30 548	1.02 528	1.48 414	1.74 531	0.25 507	0.24 488	0.24 501	0.26 470	0.37 479	0.31 462

FC-DCNN v2	1.54 560	0.58 326	2.80 511	0.44 442	0.39 453	2.05 573	0.66 515	1.90 577	1.84 576	2.79 587	2.97 582	4.41 588	3.07 584	2.65 556	2.30 554	0.29 522	0.26 503	0.31 522	0.30 492	0.32 434	0.38 500

IGEV-RUCA	2.28 572	0.30 147	1.15 92	0.40 413	1.86 588	2.06 574	1.90 584	1.36 558	1.80 575	3.70 593	3.76 589	5.02 591	8.19 599	2.12 515	1.63 525	0.25 507	0.76 577	2.72 597	1.91 593	2.39 591	2.36 595

ktn	4.35 590	2.10 587	2.89 519	1.80 581	1.49 583	2.13 575	1.41 579	2.26 581	12.72 601	11.41 603	16.43 607	11.15 603	3.75 587	4.36 589	3.18 571	1.82 589	0.98 586	1.73 593	1.21 587	2.97 594	1.27 582

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 547	1.70 569	2.50 461	0.56 509	0.40 462	2.15 576	0.99 551	1.24 552	1.26 550	1.02 527	1.10 523	1.29 545	0.88 514	3.10 574	1.08 478	1.66 587	0.83 580	0.68 557	0.88 577	1.57 580	1.80 593

HanzoNet	7.64 596	2.86 595	5.05 581	7.01 598	3.97 593	2.18 577	1.34 573	3.37 594	4.05 589	13.17 605	10.58 598	10.73 602	16.52 608	8.45 599	10.51 603	10.48 608	9.72 610	5.59 604	13.46 609	6.84 603	6.83 603

WAO-6	1.58 562	1.54 557	2.32 420	1.14 566	1.00 562	2.30 578	1.03 557	1.82 575	2.85 587	1.25 548	2.61 574	2.20 567	1.56 562	2.47 545	1.99 540	0.95 568	0.67 566	1.19 578	0.83 575	1.08 564	0.88 565

UNDER WATER	2.74 577	1.85 577	4.54 579	1.81 583	1.44 579	2.34 579	1.40 577	3.24 590	6.60 595	2.60 583	2.76 577	5.75 593	5.24 593	3.02 571	4.01 581	1.45 583	0.81 579	1.59 590	1.06 583	1.80 584	1.51 587

SGM+DAISY	1.83 566	1.43 552	3.81 567	0.87 548	1.01 563	2.38 580	2.53 592	1.36 558	1.75 571	2.92 588	3.22 585	2.65 573	2.93 581	2.22 524	3.10 569	0.72 558	0.69 572	0.63 554	0.62 564	0.77 554	0.98 568

LE_ROB	4.43 591	1.35 550	9.38 593	2.79 592	3.93 592	2.43 581	3.46 596	2.68 585	11.19 599	11.66 604	4.73 594	5.26 592	10.46 601	4.50 590	9.49 600	0.82 564	0.69 572	1.34 582	0.98 581	0.75 552	0.76 553

DGSMNet	2.89 581	0.63 351	3.18 549	3.43 594	4.17 594	2.57 582	6.98 601	0.97 483	0.83 492	0.56 344	1.86 555	0.79 450	0.62 456	1.64 438	1.39 513	4.61 598	5.01 602	5.17 603	4.71 602	4.44 599	4.19 599

ELAS	1.39 552	0.79 418	2.86 514	0.53 495	0.50 501	2.81 583	2.20 587	1.61 570	1.50 563	2.28 579	2.35 567	1.82 561	2.13 573	1.73 451	2.22 550	0.35 533	0.37 532	0.35 530	0.35 515	0.49 527	0.47 523
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	2.79 578	2.11 589	2.97 529	2.49 589	2.28 589	2.95 584	2.31 589	2.67 584	2.47 583	3.03 590	3.13 584	2.70 574	2.92 580	4.10 586	4.48 586	2.68 594	2.24 598	3.04 600	2.44 597	2.37 590	2.34 594

UNDER WATER-64	2.47 574	1.89 580	4.86 580	1.82 584	1.44 579	3.18 585	1.57 581	2.62 583	5.64 592	2.05 570	2.13 561	4.13 583	3.76 588	2.62 554	3.42 576	1.47 584	0.85 581	1.57 589	1.07 584	1.82 585	1.49 586

MSAF-DinoV2	3.10 585	1.86 579	10.68 595	3.61 595	0.30 363	3.34 586	0.82 541	2.81 587	1.79 573	0.80 491	0.87 488	1.56 558	1.10 536	26.49 621	1.96 537	0.17 434	0.13 341	0.19 467	1.63 592	0.92 560	0.99 573

MonStereo1	1.98 570	1.01 499	1.78 239	1.19 567	1.04 566	3.58 587	0.61 505	1.53 567	1.93 578	1.39 558	3.37 586	2.23 569	10.80 602	2.84 568	1.25 503	1.04 572	0.38 536	0.96 569	0.57 558	1.10 565	1.00 575

TorneroNet-64	2.65 575	1.83 575	3.30 556	1.46 574	1.20 573	3.89 588	0.99 551	3.51 595	6.71 596	2.56 582	4.60 593	4.22 584	3.85 589	3.33 577	3.14 570	1.19 578	0.65 564	1.39 584	0.79 574	3.31 595	1.15 579

WAO-8	2.80 579	2.14 590	2.89 519	1.91 585	1.04 566	3.98 589	0.96 549	3.26 591	6.17 593	2.15 575	3.37 586	3.31 579	2.41 577	11.84 601	2.03 542	2.05 591	1.86 592	1.54 587	0.92 578	1.22 570	0.87 563

Venus	2.80 579	2.14 590	2.89 519	1.91 585	1.04 566	3.98 589	0.96 549	3.26 591	6.17 593	2.15 575	3.37 586	3.31 579	2.41 577	11.84 601	2.03 542	2.05 591	1.86 592	1.54 587	0.92 578	1.22 570	0.87 563

MDST_ROB	1.17 536	0.42 248	3.87 568	0.54 500	0.44 480	4.11 591	0.58 497	1.31 556	0.84 495	2.12 571	1.12 524	0.98 509	0.71 479	4.24 588	0.99 465	0.16 417	0.14 362	0.19 467	0.17 390	0.18 255	0.35 482

JetBlue	1.78 564	1.63 561	3.92 570	0.73 536	1.21 574	4.38 592	3.35 594	1.59 568	1.20 546	1.26 551	1.52 547	2.37 570	1.88 570	3.23 576	3.00 565	0.53 545	0.47 552	0.48 547	0.49 545	1.29 575	0.97 567

MANE	2.90 582	1.14 520	2.96 526	1.03 559	1.01 563	5.01 593	2.45 590	5.36 597	6.88 597	3.58 592	4.76 595	5.99 594	4.99 591	4.23 587	4.61 588	0.56 550	0.67 566	0.44 544	0.78 573	0.51 531	1.03 576

SGM-ForestM	2.98 583	1.70 569	3.52 564	0.67 533	0.47 497	5.18 594	3.36 595	3.30 593	2.86 588	4.44 594	3.79 590	9.80 601	5.50 594	6.29 595	6.52 595	0.27 516	0.36 530	0.24 501	0.27 475	0.38 486	0.58 539

TCMNet-wrong-test	5.51 594	6.62 599	6.20 587	13.02 605	11.90 600	7.14 595	5.53 600	6.99 601	1.44 560	2.65 584	3.10 583	8.37 599	5.95 595	4.75 591	6.05 593	3.07 596	0.98 586	2.38 596	1.99 594	6.62 602	5.43 601

JetRed	3.29 586	4.93 596	10.17 594	1.45 573	1.72 586	7.44 596	5.05 599	3.06 588	2.12 580	2.41 581	2.39 568	2.99 576	2.37 576	3.51 581	6.44 594	1.32 582	1.90 594	1.37 583	1.23 588	2.21 589	1.76 591

DPSMNet_ROB	9.48 600	5.64 598	13.01 601	8.82 599	11.82 599	8.54 597	24.20 610	6.41 600	13.65 605	5.32 597	11.47 603	6.33 597	10.92 603	7.69 597	13.89 606	7.25 607	8.19 605	5.06 602	7.78 606	5.31 601	8.26 605

DGTPSM_ROB	8.89 599	5.62 597	12.25 597	5.92 597	11.32 598	8.54 597	24.18 609	6.40 599	13.49 602	5.15 595	11.46 602	6.19 596	10.92 603	7.00 596	13.72 605	4.47 597	7.65 603	3.92 601	7.45 605	4.38 598	7.87 604

tt	4.93 592	0.27 100	4.20 576	2.29 588	1.58 584	10.20 599	16.97 606	9.42 604	5.02 591	1.67 566	1.28 533	4.68 589	5.03 592	3.37 580	5.92 592	6.16 601	9.47 609	2.82 598	3.18 599	3.60 596	1.53 588

MultiAttention	2.38 573	0.50 296	1.93 324	1.80 581	2.56 590	10.86 600	2.30 588	1.22 549	0.80 482	0.62 416	1.16 527	1.13 535	0.56 423	16.09 609	1.18 494	0.20 471	0.09 200	0.43 543	1.62 591	0.94 561	1.58 589

HaxPig	19.86 608	22.40 614	22.34 608	17.95 607	17.95 606	11.77 601	11.89 603	16.02 612	15.89 610	21.10 613	21.41 614	18.74 612	18.39 609	20.08 614	19.69 612	23.63 620	23.22 618	24.06 616	23.69 616	23.00 615	23.95 617

TorneroNet	5.50 593	1.92 583	3.16 546	1.47 575	1.25 576	14.07 602	1.06 559	4.90 596	20.99 616	10.17 600	16.48 608	11.88 605	6.93 596	3.34 578	4.20 584	1.30 581	0.69 572	1.45 586	0.86 576	2.61 592	1.20 580

USTest	8.10 597	7.17 600	8.96 592	9.25 600	9.05 596	15.27 603	23.78 608	9.96 605	9.47 598	5.94 598	6.75 596	7.80 598	7.48 597	8.83 600	11.21 604	2.21 593	3.56 599	2.86 599	3.20 600	5.02 600	4.16 598

xyz-stereo	3.02 584	0.29 134	30.64 621	0.23 45	0.12 8	15.52 604	0.24 212	0.51 124	0.47 178	0.59 387	7.99 597	0.64 365	0.47 382	1.39 395	0.50 353	0.09 81	0.07 44	0.34 529	0.07 64	0.13 125	0.08 37

MEDIAN_ROB	23.96 611	27.05 621	26.39 618	22.16 609	22.13 608	16.12 605	13.97 604	20.24 613	20.05 612	25.50 623	25.31 621	22.96 614	22.63 614	24.39 615	23.24 616	28.20 621	27.23 622	28.62 618	27.75 620	27.50 616	27.76 620

xxxxx1	28.96 619	20.11 610	14.07 603	49.74 617	39.15 619	18.98 606	26.64 611	21.94 614	20.21 613	16.45 608	17.48 609	18.36 609	21.56 611	16.21 610	20.88 613	23.07 617	26.55 619	66.40 623	78.70 623	30.27 617	32.51 622

tt_ll	28.96 619	20.11 610	14.07 603	49.74 617	39.15 619	18.98 606	26.64 611	21.94 614	20.21 613	16.45 608	17.48 609	18.36 609	21.56 611	16.21 610	20.88 613	23.07 617	26.55 619	66.40 623	78.70 623	30.27 617	32.51 622

ff	28.96 619	20.11 610	14.07 603	49.74 617	39.15 619	18.98 606	26.64 611	21.94 614	20.21 613	16.45 608	17.48 609	18.36 609	21.56 611	16.21 610	20.88 613	23.07 617	26.55 619	66.40 623	78.70 623	30.27 617	32.51 622

U	3.37 588	0.17 1	0.91 66	0.26 113	13.79 604	19.19 609	0.15 29	0.41 46	0.31 15	0.17 17	0.18 25	0.27 135	0.15 24	0.21 2	0.16 6	0.09 81	0.06 23	17.88 614	12.81 608	0.10 62	0.08 37

Anonymous_1	22.91 609	11.20 602	12.13 596	12.75 602	26.28 615	19.43 610	27.92 614	14.08 608	13.61 603	14.96 606	10.58 598	11.26 604	11.19 605	12.55 605	14.57 608	38.28 623	7.88 604	34.96 620	63.99 622	89.57 625	10.94 608

AVERAGE_ROB	26.93 618	30.34 622	29.27 620	25.82 610	25.34 609	19.48 611	15.17 605	23.55 617	23.00 619	28.45 624	27.87 622	26.25 621	25.86 623	26.96 623	25.55 617	31.30 622	30.07 623	31.76 619	30.81 621	30.79 620	30.93 621

DPSM_ROB	12.34 602	11.21 603	12.51 598	12.91 603	12.80 602	19.84 612	28.28 615	14.38 610	14.28 607	10.58 601	11.26 600	12.03 606	11.85 606	13.15 607	15.34 610	7.11 605	8.31 606	6.50 606	7.35 603	8.84 604	8.31 606

DPSM	12.34 602	11.21 603	12.51 598	12.91 603	12.80 602	19.84 612	28.28 615	14.38 610	14.28 607	10.58 601	11.26 600	12.03 606	11.85 606	13.15 607	15.34 610	7.11 605	8.31 606	6.50 606	7.35 603	8.84 604	8.31 606

DPSimNet_ROB	17.97 607	20.20 613	24.98 614	17.62 606	15.92 605	21.53 614	21.00 607	13.70 607	15.61 609	23.89 622	14.69 605	22.87 613	24.58 622	12.70 606	14.56 607	18.48 615	12.91 611	20.21 615	12.05 607	17.76 607	14.17 609

BEATNet-Init1	12.10 601	11.19 601	27.29 619	2.99 593	3.51 591	21.84 615	11.10 602	14.34 609	13.83 606	20.34 612	20.33 613	26.35 622	20.03 610	19.06 613	14.80 609	1.74 588	1.81 591	2.05 595	2.49 598	3.69 597	3.12 597

RSGM-EC	41.56 622	31.72 623	19.92 606	51.66 620	47.86 622	38.70 616	61.61 623	33.83 624	22.80 617	23.45 620	29.29 623	43.76 624	35.31 624	66.76 624	70.17 624	66.40 624	37.60 624	48.67 621	25.68 618	48.86 621	27.21 618

acva	41.56 622	31.72 623	19.92 606	51.66 620	47.86 622	38.70 616	61.61 623	33.83 624	22.80 617	23.45 620	29.29 623	43.76 624	35.31 624	66.76 624	70.17 624	66.40 624	37.60 624	48.67 621	25.68 618	48.86 621	27.21 618

RAFT-FEzeroshot	24.80 612	22.55 617	24.73 611	26.10 612	25.76 611	39.84 618	57.07 621	28.84 618	28.79 621	21.14 614	22.48 616	24.18 615	23.88 617	26.38 616	30.87 619	14.26 610	16.71 613	13.09 608	14.82 612	17.79 610	16.72 612

RAFT-FE	24.80 612	22.55 617	24.73 611	26.10 612	25.76 611	39.84 618	57.07 621	28.84 618	28.79 621	21.14 614	22.48 616	24.18 615	23.88 617	26.38 616	30.87 619	14.26 610	16.71 613	13.09 608	14.82 612	17.79 610	16.72 612

FlowAnything	24.85 615	22.54 616	25.10 615	26.11 614	25.76 611	39.86 620	57.00 618	28.89 621	28.87 624	21.31 619	22.68 620	24.22 617	23.87 616	26.39 619	30.89 623	14.26 610	16.78 617	13.10 611	14.90 615	17.78 608	16.69 610

CasAABBNet	24.81 614	22.53 615	24.83 613	26.08 611	25.74 610	39.86 620	57.06 620	28.87 620	28.83 623	21.16 617	22.54 618	24.22 617	23.89 620	26.38 616	30.87 619	14.25 609	16.71 613	13.09 608	14.81 611	17.78 608	16.71 611

Selective-RAFT-Error	24.87 616	22.59 619	25.14 616	26.13 615	25.82 614	39.93 622	57.03 619	28.97 622	28.95 625	21.21 618	22.65 619	24.25 619	23.98 621	26.43 620	30.83 618	14.27 613	16.71 613	13.10 611	14.82 612	17.82 612	16.76 614

LSM0	26.58 617	22.63 620	25.88 617	30.13 616	52.21 624	39.94 623	56.74 617	28.97 622	28.72 620	21.14 614	22.26 615	24.43 620	23.88 617	26.54 622	30.87 619	14.32 614	16.55 612	13.12 613	14.71 610	17.92 613	20.60 616

PML	23.15 610	16.83 605	7.78 590	5.49 596	9.93 597	51.13 624	104.50 625	5.76 598	13.62 604	37.30 625	105.93 625	30.86 623	23.50 615	12.07 603	7.87 598	6.30 602	2.12 597	6.32 605	2.43 596	10.44 606	2.90 596

test_example2	115.39 624	123.23 625	94.57 623	115.52 622	123.55 625	101.63 625	114.33 626	53.41 626	99.48 626	134.90 626	135.05 626	85.83 626	85.11 626	111.32 626	106.15 626	152.55 626	205.26 626	99.78 626	114.96 626	140.96 626	110.20 625

ccccc		297.21 626		374.70 625	380.44 626	203.92 626		216.32 627		203.37 627		215.01 627		312.78 627		412.57 627	356.13 627	256.09 627	227.69 627	428.88 627

GS-Stereo							0.21 118	0.62 206	0.41 109	0.22 57	0.22 53	0.17 43	0.18 60	0.44 171	0.16 6	0.10 177	0.16 406	0.08 40	0.11 224	0.33 443	0.84 558

ASD4		19.65 607

Low-res two-view benchmark