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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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)
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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.
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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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_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

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

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

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

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

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

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
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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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.
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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASD4		19.65 607

Low-res two-view benchmark