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

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 101	0.13 16	0.05 2	0.08 65	0.11 58	0.06 1	0.06 6	0.06 16	0.06 22	0.08 145	0.05 14	0.08 24	0.09 73	0.06 135	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 136	0.04 54

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 101	0.12 5	0.05 2	0.06 11	0.11 58	0.06 1	0.06 6	0.06 16	0.06 22	0.06 30	0.05 14	0.08 24	0.09 73	0.07 294	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 136	0.04 54

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 101	0.13 16	0.04 1	0.06 11	0.12 86	0.06 1	0.05 4	0.06 16	0.05 7	0.05 5	0.05 14	0.07 4	0.09 73	0.06 135	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.04 31	0.04 54

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 153	0.15 102	0.05 2	0.07 37	0.11 58	0.09 18	0.04 2	0.06 16	0.05 7	0.06 30	0.04 1	0.08 24	0.09 73	0.06 135	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.05 136	0.05 165

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 35	0.08 47	0.17 273	0.05 2	0.06 11	0.11 58	0.08 10	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 30	0.05 14	0.09 52	0.09 73	0.05 36	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.04 31	0.04 54

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 47	0.12 5	0.05 2	0.09 107	0.13 144	0.06 1	0.09 41	0.05 2	0.05 7	0.06 30	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 135	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.05 136	0.04 54

PipStereo	0.07 7	0.04 1	0.09 101	0.13 16	0.05 2	0.08 65	0.11 58	0.06 1	0.06 6	0.06 16	0.05 7	0.08 145	0.05 14	0.08 24	0.09 73	0.06 135	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 136	0.04 54

LACA3	0.07 7	0.08 303	0.08 47	0.13 16	0.05 2	0.09 107	0.11 58	0.08 10	0.08 24	0.08 98	0.05 7	0.07 96	0.07 146	0.07 4	0.07 1	0.06 135	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Selective-IGEV-i32	0.07 7	0.06 93	0.08 47	0.17 273	0.06 25	0.08 65	0.12 86	0.13 86	0.07 15	0.08 98	0.07 59	0.06 30	0.04 1	0.10 99	0.09 73	0.05 36	0.04 24	0.05 43	0.04 52	0.04 31	0.03 2

LACA2	0.07 7	0.05 35	0.06 4	0.15 102	0.06 25	0.09 107	0.11 58	0.11 45	0.10 60	0.05 2	0.05 7	0.06 30	0.08 190	0.09 52	0.07 1	0.07 294	0.04 24	0.04 1	0.04 52	0.04 31	0.04 54

LACA1	0.07 7	0.07 196	0.07 10	0.14 53	0.05 2	0.09 107	0.11 58	0.10 28	0.07 15	0.05 2	0.05 7	0.06 30	0.07 146	0.08 24	0.09 73	0.06 135	0.04 24	0.04 1	0.04 52	0.03 1	0.04 54

Test_v1	0.07 7	0.04 1	0.06 4	0.13 16	0.06 25	0.08 65	0.11 58	0.15 148	0.12 120	0.06 16	0.05 7	0.04 1	0.05 14	0.08 24	0.10 163	0.07 294	0.04 24	0.05 43	0.04 52	0.04 31	0.04 54

BLMT-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 47	0.15 102	0.07 101	0.06 11	0.14 198	0.07 6	0.10 60	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 55	0.07 4	0.09 73	0.04 11	0.04 24	0.05 43	0.05 148	0.04 31	0.04 54

Pro-Stereo	0.07 7	0.05 35	0.08 47	0.15 102	0.07 101	0.08 65	0.12 86	0.07 6	0.07 15	0.06 16	0.06 22	0.05 5	0.05 14	0.09 52	0.08 20	0.05 36	0.04 24	0.06 146	0.05 148	0.04 31	0.04 54

MatchStereo	0.07 7	0.04 1	0.08 47	0.14 53	0.06 25	0.05 4	0.12 86	0.12 66	0.09 41	0.07 57	0.06 22	0.04 1	0.04 1	0.08 24	0.09 73	0.06 135	0.05 230	0.05 43	0.03 1	0.04 31	0.04 54
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.07 7	0.04 1	0.09 101	0.11 1	0.05 2	0.10 166	0.10 31	0.14 111	0.09 41	0.06 16	0.07 59	0.06 30	0.07 146	0.07 4	0.10 163	0.06 135	0.04 24	0.04 1	0.04 52	0.04 31	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.07 7	0.05 35	0.07 10	0.14 53	0.06 25	0.09 107	0.13 144	0.15 148	0.06 6	0.07 57	0.08 103	0.06 30	0.08 190	0.09 52	0.09 73	0.06 135	0.05 230	0.04 1	0.03 1	0.04 31	0.04 54

VIP-Stereo	0.07 7	0.07 196	0.07 10	0.15 102	0.06 25	0.12 259	0.10 31	0.11 45	0.11 89	0.06 16	0.07 59	0.06 30	0.05 14	0.10 99	0.08 20	0.05 36	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.03 1	0.02 1

BridgeDepth	0.07 7	0.07 196	0.08 47	0.18 356	0.06 25	0.07 37	0.11 58	0.09 18	0.06 6	0.04 1	0.07 59	0.10 210	0.09 222	0.08 24	0.08 20	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 52	0.03 1	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Zero-FE251	0.07 7	0.05 35	0.09 101	0.13 16	0.06 25	0.12 259	0.12 86	0.11 45	0.10 60	0.07 57	0.08 103	0.06 30	0.06 55	0.09 52	0.08 20	0.06 135	0.04 24	0.05 43	0.04 52	0.04 31	0.04 54

MonStereo	0.07 7	0.06 93	0.05 1	0.15 102	0.05 2	0.08 65	0.10 31	0.15 148	0.15 203	0.05 2	0.06 22	0.05 5	0.06 55	0.07 4	0.09 73	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Wavelet-MonSter	0.07 7	0.05 35	0.07 10	0.16 191	0.06 25	0.07 37	0.11 58	0.10 28	0.08 24	0.06 16	0.06 22	0.07 96	0.07 146	0.09 52	0.09 73	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 7	0.06 93	0.05 1	0.15 102	0.05 2	0.08 65	0.10 31	0.15 148	0.15 203	0.05 2	0.06 22	0.05 5	0.06 55	0.07 4	0.09 73	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-mixall	0.07 7	0.04 1	0.09 101	0.13 16	0.06 25	0.05 4	0.09 18	0.11 45	0.07 15	0.06 16	0.06 22	0.05 5	0.06 55	0.09 52	0.09 73	0.06 135	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 136	0.05 165

Replicate-Monster	0.07 7	0.05 35	0.09 101	0.14 53	0.06 25	0.08 65	0.09 18	0.13 86	0.13 154	0.05 2	0.07 59	0.06 30	0.06 55	0.08 24	0.10 163	0.05 36	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.04 31	0.04 54

AdaDepth	0.07 7	0.06 93	0.07 10	0.18 356	0.06 25	0.11 214	0.12 86	0.09 18	0.07 15	0.06 16	0.05 7	0.07 96	0.06 55	0.09 52	0.10 163	0.04 11	0.05 230	0.05 43	0.04 52	0.04 31	0.04 54

asda	0.07 7	0.08 303	0.08 47	0.16 191	0.06 25	0.06 11	0.10 31	0.16 182	0.10 60	0.06 16	0.06 22	0.05 5	0.05 14	0.10 99	0.10 163	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 31	0.03 2

asd	0.07 7	0.08 303	0.07 10	0.16 191	0.07 101	0.08 65	0.08 7	0.11 45	0.08 24	0.07 57	0.07 59	0.06 30	0.06 55	0.10 99	0.09 73	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 52	0.04 31	0.03 2

qwe	0.07 7	0.08 303	0.07 10	0.15 102	0.06 25	0.07 37	0.10 31	0.18 252	0.11 89	0.07 57	0.07 59	0.06 30	0.06 55	0.10 99	0.09 73	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 52	0.04 31	0.03 2

2.25w	0.07 7	0.06 93	0.07 10	0.14 53	0.06 25	0.08 65	0.08 7	0.10 28	0.15 203	0.08 98	0.10 157	0.07 96	0.06 55	0.08 24	0.10 163	0.05 36	0.03 1	0.04 1	0.04 52	0.03 1	0.04 54

4.25_new	0.07 7	0.08 303	0.09 101	0.15 102	0.06 25	0.09 107	0.08 7	0.14 111	0.08 24	0.07 57	0.07 59	0.06 30	0.06 55	0.12 246	0.10 163	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 31	0.03 2

4.5w_new	0.07 7	0.08 303	0.09 101	0.15 102	0.06 25	0.09 107	0.08 7	0.14 111	0.08 24	0.07 57	0.07 59	0.06 30	0.06 55	0.12 246	0.10 163	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 31	0.03 2

4.5_new	0.07 7	0.09 381	0.08 47	0.15 102	0.07 101	0.06 11	0.10 31	0.14 111	0.11 89	0.06 16	0.08 103	0.06 30	0.06 55	0.08 24	0.10 163	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 52	0.04 31	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 7	0.09 381	0.08 47	0.15 102	0.07 101	0.06 11	0.10 31	0.14 111	0.11 89	0.06 16	0.08 103	0.06 30	0.06 55	0.08 24	0.10 163	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 52	0.04 31	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 7	0.08 303	0.09 101	0.15 102	0.06 25	0.09 107	0.08 7	0.14 111	0.08 24	0.07 57	0.07 59	0.06 30	0.06 55	0.12 246	0.10 163	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 31	0.03 2

4w-stereo	0.07 7	0.08 303	0.08 47	0.16 191	0.06 25	0.07 37	0.08 7	0.12 66	0.08 24	0.07 57	0.07 59	0.05 5	0.06 55	0.09 52	0.10 163	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 52	0.04 31	0.03 2

2.5w	0.07 7	0.07 196	0.07 10	0.16 191	0.06 25	0.08 65	0.12 86	0.10 28	0.10 60	0.07 57	0.06 22	0.09 175	0.06 55	0.08 24	0.09 73	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 52	0.03 1	0.03 2

2.75w_new	0.07 7	0.07 196	0.07 10	0.13 16	0.06 25	0.08 65	0.08 7	0.18 252	0.12 120	0.07 57	0.08 103	0.06 30	0.06 55	0.09 52	0.11 242	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 54

3.25w_new	0.07 7	0.06 93	0.07 10	0.15 102	0.06 25	0.10 166	0.07 3	0.12 66	0.11 89	0.08 98	0.06 22	0.07 96	0.06 55	0.11 157	0.09 73	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 7	0.06 93	0.07 10	0.15 102	0.06 25	0.10 166	0.07 3	0.12 66	0.11 89	0.08 98	0.06 22	0.07 96	0.06 55	0.11 157	0.09 73	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.75w	0.07 7	0.07 196	0.08 47	0.16 191	0.07 101	0.07 37	0.09 18	0.16 182	0.09 41	0.07 57	0.06 22	0.05 5	0.06 55	0.09 52	0.10 163	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 7	0.07 196	0.07 10	0.15 102	0.07 101	0.09 107	0.06 1	0.13 86	0.11 89	0.07 57	0.07 59	0.06 30	0.07 146	0.10 99	0.09 73	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

1w_stereo	0.07 7	0.06 93	0.07 10	0.16 191	0.06 25	0.07 37	0.10 31	0.14 111	0.14 181	0.07 57	0.08 103	0.05 5	0.06 55	0.09 52	0.09 73	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 54

monsterstereo	0.07 7	0.06 93	0.06 4	0.16 191	0.06 25	0.08 65	0.10 31	0.16 182	0.11 89	0.07 57	0.08 103	0.06 30	0.07 146	0.08 24	0.09 73	0.04 11	0.04 24	0.05 43	0.04 52	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 7	0.06 93	0.06 4	0.15 102	0.06 25	0.08 65	0.09 18	0.12 66	0.08 24	0.09 141	0.07 59	0.06 30	0.06 55	0.08 24	0.08 20	0.05 36	0.04 24	0.04 1	0.04 52	0.03 1	0.03 2

IGEV	0.07 7	0.04 1	0.08 47	0.13 16	0.06 25	0.09 107	0.12 86	0.14 111	0.10 60	0.06 16	0.09 126	0.07 96	0.05 14	0.09 52	0.09 73	0.06 135	0.04 24	0.05 43	0.04 52	0.05 136	0.04 54

111111	0.07 7	0.04 1	0.09 101	0.17 273	0.06 25	0.05 4	0.10 31	0.11 45	0.09 41	0.06 16	0.06 22	0.07 96	0.05 14	0.09 52	0.09 73	0.06 135	0.04 24	0.05 43	0.04 52	0.07 325	0.06 260

LG-Stereo_L2	0.07 7	0.05 35	0.10 153	0.14 53	0.06 25	0.07 37	0.12 86	0.09 18	0.09 41	0.06 16	0.04 1	0.05 5	0.05 14	0.08 24	0.08 20	0.05 36	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.04 31	0.03 2

LG-Stereo_L1	0.07 7	0.05 35	0.11 203	0.14 53	0.06 25	0.07 37	0.13 144	0.09 18	0.07 15	0.05 2	0.04 1	0.05 5	0.04 1	0.08 24	0.07 1	0.05 36	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.04 31	0.04 54

MLG-Stereo_test3	0.07 7	0.05 35	0.10 153	0.14 53	0.06 25	0.07 37	0.11 58	0.08 10	0.06 6	0.06 16	0.04 1	0.06 30	0.06 55	0.07 4	0.10 163	0.06 135	0.04 24	0.05 43	0.04 52	0.05 136	0.06 260

MLG-Stereo	0.07 7	0.05 35	0.08 47	0.17 273	0.05 2	0.07 37	0.11 58	0.08 10	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 30	0.05 14	0.10 99	0.09 73	0.05 36	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.04 31	0.04 54

LG-G_1	0.07 7	0.04 1	0.11 203	0.15 102	0.06 25	0.09 107	0.08 7	0.08 10	0.06 6	0.06 16	0.05 7	0.07 96	0.07 146	0.11 157	0.08 20	0.07 294	0.04 24	0.05 43	0.04 52	0.05 136	0.05 165

LG-G	0.07 7	0.04 1	0.11 203	0.15 102	0.06 25	0.09 107	0.08 7	0.08 10	0.06 6	0.06 16	0.05 7	0.07 96	0.07 146	0.11 157	0.08 20	0.07 294	0.04 24	0.05 43	0.04 52	0.05 136	0.05 165

LGtest1	0.07 7	0.04 1	0.10 153	0.15 102	0.06 25	0.07 37	0.09 18	0.08 10	0.06 6	0.05 2	0.04 1	0.06 30	0.06 55	0.10 99	0.09 73	0.07 294	0.04 24	0.05 43	0.04 52	0.06 249	0.06 260

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 7	0.06 93	0.10 153	0.16 191	0.07 101	0.04 1	0.13 144	0.10 28	0.10 60	0.05 2	0.11 204	0.07 96	0.05 14	0.07 4	0.09 73	0.06 135	0.04 24	0.05 43	0.04 52	0.05 136	0.04 54

GREAT-IGEV	0.07 7	0.06 93	0.08 47	0.13 16	0.07 101	0.07 37	0.14 198	0.09 18	0.09 41	0.06 16	0.07 59	0.06 30	0.05 14	0.10 99	0.07 1	0.05 36	0.04 24	0.05 43	0.04 52	0.05 136	0.04 54
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
StereoAnything_RVC	0.07 7	0.15 534	0.17 445	0.11 1	0.05 2	0.05 4	0.11 58	0.08 10	0.08 24	0.06 16	0.06 22	0.05 5	0.05 14	0.09 52	0.08 20	0.08 368	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.05 136	0.04 54

AIO_rvc	0.07 7	0.06 93	0.08 47	0.15 102	0.06 25	0.08 65	0.14 198	0.09 18	0.08 24	0.07 57	0.08 103	0.07 96	0.04 1	0.10 99	0.08 20	0.05 36	0.04 24	0.05 43	0.04 52	0.04 31	0.03 2

AIO_test	0.07 7	0.05 35	0.07 10	0.15 102	0.07 101	0.06 11	0.14 198	0.10 28	0.10 60	0.07 57	0.07 59	0.06 30	0.05 14	0.08 24	0.10 163	0.05 36	0.04 24	0.05 43	0.04 52	0.04 31	0.03 2

MonSter	0.07 7	0.06 93	0.05 1	0.15 102	0.05 2	0.07 37	0.10 31	0.15 148	0.15 203	0.05 2	0.06 22	0.05 5	0.06 55	0.07 4	0.09 73	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

DEFOM-Stereo	0.07 7	0.05 35	0.07 10	0.14 53	0.06 25	0.10 166	0.13 144	0.07 6	0.13 154	0.06 16	0.07 59	0.06 30	0.05 14	0.10 99	0.09 73	0.04 11	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.04 31	0.04 54

dual_stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 47	0.15 102	0.05 2	0.05 4	0.13 144	0.12 66	0.08 24	0.07 57	0.06 22	0.05 5	0.05 14	0.07 4	0.09 73	0.06 135	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.04 31	0.04 54

IGEV-Stereo++	0.07 7	0.06 93	0.08 47	0.18 356	0.06 25	0.04 1	0.10 31	0.11 45	0.11 89	0.06 16	0.07 59	0.07 96	0.06 55	0.09 52	0.09 73	0.05 36	0.04 24	0.05 43	0.04 52	0.05 136	0.04 54

IGEV-Stereo+	0.07 7	0.04 1	0.08 47	0.15 102	0.06 25	0.04 1	0.09 18	0.10 28	0.09 41	0.06 16	0.06 22	0.06 30	0.06 55	0.06 1	0.08 20	0.06 135	0.04 24	0.05 43	0.04 52	0.06 249	0.06 260

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 7	0.05 35	0.11 203	0.15 102	0.06 25	0.07 37	0.13 144	0.09 18	0.11 89	0.07 57	0.08 103	0.06 30	0.05 14	0.09 52	0.07 1	0.05 36	0.05 230	0.05 43	0.04 52	0.03 1	0.04 54

Selective-IGEV	0.07 7	0.06 93	0.08 47	0.17 273	0.06 25	0.08 65	0.12 86	0.13 86	0.07 15	0.08 98	0.07 59	0.06 30	0.04 1	0.10 99	0.09 73	0.05 36	0.04 24	0.05 43	0.04 52	0.04 31	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 67	0.06 93	0.07 10	0.16 191	0.06 25	0.06 11	0.14 198	0.14 111	0.14 181	0.07 57	0.10 157	0.06 30	0.05 14	0.09 52	0.09 73	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.04 52	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 67	0.05 35	0.12 244	0.15 102	0.06 25	0.10 166	0.14 198	0.12 66	0.12 120	0.07 57	0.09 126	0.06 30	0.06 55	0.10 99	0.08 20	0.06 135	0.04 24	0.05 43	0.04 52	0.04 31	0.04 54

PSi22	0.08 67	0.06 93	0.11 203	0.16 191	0.07 101	0.08 65	0.10 31	0.14 111	0.08 24	0.08 98	0.06 22	0.10 210	0.06 55	0.12 246	0.09 73	0.05 36	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 31	0.04 54

Foundation-i1c-attn	0.08 67	0.05 35	0.07 10	0.14 53	0.05 2	0.09 107	0.12 86	0.12 66	0.10 60	0.09 141	0.10 157	0.10 210	0.07 146	0.07 4	0.10 163	0.06 135	0.04 24	0.05 43	0.04 52	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1b	0.08 67	0.05 35	0.07 10	0.14 53	0.05 2	0.09 107	0.12 86	0.13 86	0.10 60	0.09 141	0.10 157	0.09 175	0.06 55	0.07 4	0.09 73	0.06 135	0.04 24	0.05 43	0.04 52	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1a	0.08 67	0.05 35	0.07 10	0.13 16	0.05 2	0.13 309	0.13 144	0.12 66	0.09 41	0.11 215	0.11 204	0.11 239	0.06 55	0.08 24	0.09 73	0.06 135	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.04 31	0.04 54

DepthFocus	0.08 67	0.04 1	0.15 380	0.12 5	0.09 294	0.07 37	0.12 86	0.10 28	0.05 4	0.09 141	0.05 7	0.07 96	0.04 1	0.08 24	0.08 20	0.06 135	0.05 230	0.07 254	0.07 333	0.05 136	0.04 54

GeoVLM	0.08 67	0.04 1	0.10 153	0.13 16	0.06 25	0.10 166	0.12 86	0.13 86	0.08 24	0.06 16	0.07 59	0.06 30	0.08 190	0.10 99	0.11 242	0.06 135	0.05 230	0.04 1	0.03 1	0.04 31	0.05 165

gcap_with_dpt	0.08 67	0.06 93	0.09 101	0.16 191	0.07 101	0.09 107	0.12 86	0.13 86	0.13 154	0.08 98	0.12 222	0.04 1	0.06 55	0.10 99	0.08 20	0.05 36	0.04 24	0.05 43	0.04 52	0.03 1	0.04 54

DispViT+	0.08 67	0.08 303	0.13 294	0.15 102	0.07 101	0.08 65	0.10 31	0.14 111	0.09 41	0.09 141	0.06 22	0.06 30	0.07 146	0.10 99	0.12 303	0.05 36	0.05 230	0.05 43	0.04 52	0.05 136	0.05 165

WQFJA1++	0.08 67	0.04 1	0.11 203	0.14 53	0.07 101	0.11 214	0.11 58	0.11 45	0.07 15	0.07 57	0.07 59	0.07 96	0.06 55	0.10 99	0.10 163	0.06 135	0.04 24	0.05 43	0.04 52	0.06 249	0.06 260

BStereo	0.08 67	0.06 93	0.16 415	0.15 102	0.08 172	0.07 37	0.09 18	0.15 148	0.16 236	0.06 16	0.07 59	0.07 96	0.05 14	0.09 52	0.11 242	0.04 11	0.05 230	0.05 43	0.07 333	0.04 31	0.04 54

MonSter++	0.08 67	0.04 1	0.10 153	0.13 16	0.06 25	0.09 107	0.12 86	0.13 86	0.08 24	0.06 16	0.07 59	0.06 30	0.08 190	0.10 99	0.11 242	0.06 135	0.05 230	0.04 1	0.03 1	0.04 31	0.04 54

HiDET	0.08 67	0.04 1	0.10 153	0.13 16	0.06 25	0.08 65	0.12 86	0.12 66	0.11 89	0.06 16	0.07 59	0.07 96	0.07 146	0.11 157	0.11 242	0.06 135	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 31	0.04 54

LCMNet	0.08 67	0.05 35	0.10 153	0.13 16	0.07 101	0.09 107	0.12 86	0.10 28	0.11 89	0.06 16	0.08 103	0.06 30	0.07 146	0.11 157	0.10 163	0.06 135	0.05 230	0.04 1	0.03 1	0.04 31	0.04 54

GEAStereo	0.08 67	0.05 35	0.08 47	0.13 16	0.08 172	0.08 65	0.14 198	0.10 28	0.09 41	0.08 98	0.10 157	0.06 30	0.05 14	0.11 157	0.08 20	0.06 135	0.04 24	0.05 43	0.04 52	0.05 136	0.05 165

GSStereo	0.08 67	0.05 35	0.08 47	0.13 16	0.08 172	0.08 65	0.14 198	0.11 45	0.12 120	0.08 98	0.10 157	0.05 5	0.05 14	0.11 157	0.08 20	0.06 135	0.04 24	0.05 43	0.04 52	0.05 136	0.05 165

gasm-f	0.08 67	0.05 35	0.07 10	0.13 16	0.08 172	0.08 65	0.14 198	0.10 28	0.09 41	0.08 98	0.10 157	0.06 30	0.05 14	0.10 99	0.08 20	0.06 135	0.04 24	0.05 43	0.04 52	0.06 249	0.05 165

DDF-Stereo	0.08 67	0.04 1	0.09 101	0.15 102	0.10 405	0.06 11	0.13 144	0.09 18	0.14 181	0.06 16	0.06 22	0.07 96	0.06 55	0.09 52	0.10 163	0.06 135	0.04 24	0.06 146	0.04 52	0.08 388	0.05 165

252Zero-FE	0.08 67	0.04 1	0.09 101	0.13 16	0.07 101	0.12 259	0.11 58	0.13 86	0.14 181	0.06 16	0.05 7	0.06 30	0.05 14	0.09 52	0.10 163	0.06 135	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 136	0.06 260

DA	0.08 67	0.07 196	0.07 10	0.19 416	0.08 172	0.09 107	0.12 86	0.13 86	0.12 120	0.08 98	0.10 157	0.10 210	0.08 190	0.09 52	0.10 163	0.05 36	0.04 24	0.06 146	0.04 52	0.05 136	0.03 2

zero-FE	0.08 67	0.04 1	0.09 101	0.15 102	0.10 405	0.05 4	0.14 198	0.09 18	0.14 181	0.07 57	0.06 22	0.07 96	0.06 55	0.09 52	0.10 163	0.06 135	0.04 24	0.06 146	0.04 52	0.08 388	0.05 165

GGEV	0.08 67	0.07 196	0.07 10	0.19 416	0.08 172	0.09 107	0.12 86	0.13 86	0.12 120	0.08 98	0.10 157	0.10 210	0.08 190	0.09 52	0.10 163	0.05 36	0.04 24	0.06 146	0.04 52	0.05 136	0.03 2

GASTEREO	0.08 67	0.05 35	0.09 101	0.19 416	0.07 101	0.07 37	0.12 86	0.14 111	0.11 89	0.10 181	0.09 126	0.07 96	0.04 1	0.12 246	0.08 20	0.06 135	0.05 230	0.05 43	0.04 52	0.04 31	0.05 165

MSCF	0.08 67	0.05 35	0.08 47	0.19 416	0.08 172	0.06 11	0.12 86	0.14 111	0.11 89	0.10 181	0.09 126	0.07 96	0.04 1	0.11 157	0.08 20	0.06 135	0.05 230	0.05 43	0.04 52	0.05 136	0.05 165

S2M2_XL	0.08 67	0.06 93	0.12 244	0.12 5	0.08 172	0.09 107	0.09 18	0.07 6	0.07 15	0.08 98	0.07 59	0.07 96	0.06 55	0.09 52	0.09 73	0.08 368	0.06 370	0.07 254	0.05 148	0.08 388	0.06 260
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
3w_stereo	0.08 67	0.09 381	0.10 153	0.17 273	0.07 101	0.08 65	0.10 31	0.20 292	0.13 154	0.06 16	0.07 59	0.05 5	0.06 55	0.08 24	0.09 73	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 31	0.03 2

2w_stereo	0.08 67	0.08 303	0.09 101	0.16 191	0.06 25	0.08 65	0.10 31	0.20 292	0.15 203	0.08 98	0.07 59	0.06 30	0.06 55	0.06 1	0.09 73	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 52	0.03 1	0.03 2

LG-Stereo	0.08 67	0.07 196	0.10 153	0.18 356	0.07 101	0.10 166	0.17 385	0.11 45	0.08 24	0.05 2	0.07 59	0.05 5	0.07 146	0.09 52	0.09 73	0.04 11	0.05 230	0.07 254	0.07 333	0.04 31	0.04 54

SGD-Stereo	0.08 67	0.05 35	0.10 153	0.14 53	0.05 2	0.12 259	0.12 86	0.11 45	0.12 120	0.07 57	0.09 126	0.09 175	0.09 222	0.08 24	0.08 20	0.06 135	0.04 24	0.05 43	0.04 52	0.05 136	0.03 2

HART	0.08 67	0.07 196	0.09 101	0.17 273	0.07 101	0.10 166	0.16 344	0.13 86	0.11 89	0.08 98	0.10 157	0.07 96	0.05 14	0.10 99	0.08 20	0.05 36	0.04 24	0.06 146	0.04 52	0.05 136	0.04 54

Reg-Stereo(zero)	0.08 67	0.05 35	0.08 47	0.16 191	0.06 25	0.12 259	0.11 58	0.15 148	0.10 60	0.12 256	0.09 126	0.10 210	0.08 190	0.11 157	0.08 20	0.06 135	0.04 24	0.05 43	0.04 52	0.04 31	0.05 165

SCV_C0	0.08 67	0.07 196	0.07 10	0.16 191	0.09 294	0.08 65	0.15 276	0.11 45	0.12 120	0.08 98	0.07 59	0.06 30	0.05 14	0.11 157	0.07 1	0.05 36	0.05 230	0.05 43	0.04 52	0.06 249	0.05 165

SCV	0.08 67	0.09 381	0.08 47	0.15 102	0.08 172	0.10 166	0.13 144	0.10 28	0.12 120	0.07 57	0.07 59	0.06 30	0.04 1	0.09 52	0.08 20	0.05 36	0.04 24	0.06 146	0.04 52	0.06 249	0.04 54

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 67	0.06 93	0.09 101	0.22 524	0.06 25	0.08 65	0.12 86	0.10 28	0.10 60	0.07 57	0.07 59	0.06 30	0.05 14	0.11 157	0.09 73	0.06 135	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.06 249	0.04 54

HUF	0.08 67	0.05 35	0.08 47	0.14 53	0.06 25	0.09 107	0.13 144	0.13 86	0.13 154	0.07 57	0.07 59	0.08 145	0.06 55	0.10 99	0.09 73	0.06 135	0.04 24	0.05 43	0.04 52	0.05 136	0.04 54

castereo++	0.08 67	0.05 35	0.08 47	0.15 102	0.05 2	0.14 343	0.12 86	0.11 45	0.15 203	0.07 57	0.07 59	0.07 96	0.06 55	0.08 24	0.08 20	0.06 135	0.04 24	0.05 43	0.04 52	0.04 31	0.03 2

IGEV-RUCA	0.08 67	0.06 93	0.11 203	0.14 53	0.09 294	0.10 166	0.12 86	0.10 28	0.12 120	0.06 16	0.07 59	0.07 96	0.06 55	0.09 52	0.08 20	0.06 135	0.05 230	0.05 43	0.04 52	0.05 136	0.06 260

GIP-stereo	0.08 67	0.06 93	0.11 203	0.14 53	0.06 25	0.09 107	0.13 144	0.14 111	0.11 89	0.07 57	0.08 103	0.05 5	0.04 1	0.10 99	0.07 1	0.05 36	0.04 24	0.05 43	0.04 52	0.05 136	0.04 54

SMoEStereo_RVC	0.08 67	0.06 93	0.12 244	0.16 191	0.07 101	0.09 107	0.14 198	0.11 45	0.13 154	0.09 141	0.07 59	0.07 96	0.07 146	0.12 246	0.10 163	0.05 36	0.04 24	0.06 146	0.05 148	0.04 31	0.04 54

WCG-NET	0.08 67	0.05 35	0.09 101	0.15 102	0.06 25	0.11 214	0.14 198	0.13 86	0.13 154	0.06 16	0.09 126	0.07 96	0.06 55	0.13 297	0.08 20	0.05 36	0.04 24	0.05 43	0.04 52	0.04 31	0.03 2

Occ-G	0.08 67	0.05 35	0.06 4	0.14 53	0.07 101	0.08 65	0.14 198	0.13 86	0.15 203	0.07 57	0.11 204	0.07 96	0.05 14	0.09 52	0.10 163	0.06 135	0.05 230	0.05 43	0.04 52	0.05 136	0.05 165

U	0.08 67	0.07 196	0.09 101	0.19 416	0.10 405	0.10 166	0.13 144	0.12 66	0.17 262	0.07 57	0.07 59	0.06 30	0.05 14	0.07 4	0.08 20	0.06 135	0.04 24	0.06 146	0.04 52	0.06 249	0.05 165

AIO-Stereo	0.08 67	0.06 93	0.09 101	0.18 356	0.06 25	0.08 65	0.12 86	0.15 148	0.09 41	0.08 98	0.08 103	0.07 96	0.05 14	0.11 157	0.08 20	0.05 36	0.05 230	0.05 43	0.04 52	0.04 31	0.04 54

WCG-NET（raft）	0.08 67	0.05 35	0.10 153	0.15 102	0.06 25	0.11 214	0.13 144	0.15 148	0.12 120	0.08 98	0.07 59	0.06 30	0.06 55	0.13 297	0.08 20	0.05 36	0.04 24	0.05 43	0.04 52	0.04 31	0.04 54

RSM++	0.08 67	0.06 93	0.09 101	0.17 273	0.07 101	0.09 107	0.12 86	0.11 45	0.11 89	0.08 98	0.06 22	0.07 96	0.05 14	0.10 99	0.09 73	0.04 11	0.04 24	0.06 146	0.05 148	0.05 136	0.03 2

RSM	0.08 67	0.06 93	0.09 101	0.17 273	0.06 25	0.08 65	0.12 86	0.12 66	0.10 60	0.08 98	0.07 59	0.06 30	0.05 14	0.11 157	0.09 73	0.04 11	0.04 24	0.05 43	0.04 52	0.04 31	0.03 2

gcap-zeroshot	0.08 67	0.06 93	0.10 153	0.15 102	0.07 101	0.11 214	0.12 86	0.15 148	0.15 203	0.08 98	0.12 222	0.05 5	0.06 55	0.09 52	0.08 20	0.05 36	0.04 24	0.06 146	0.05 148	0.03 1	0.04 54

test_for_model	0.08 67	0.06 93	0.10 153	0.16 191	0.07 101	0.11 214	0.12 86	0.15 148	0.15 203	0.08 98	0.12 222	0.05 5	0.06 55	0.09 52	0.08 20	0.05 36	0.04 24	0.06 146	0.05 148	0.03 1	0.04 54

trnet	0.08 67	0.05 35	0.07 10	0.12 5	0.05 2	0.12 259	0.11 58	0.13 86	0.10 60	0.08 98	0.13 239	0.09 175	0.08 190	0.11 157	0.10 163	0.08 368	0.05 230	0.05 43	0.03 1	0.06 249	0.05 165

MoCha-V2	0.08 67	0.05 35	0.10 153	0.20 477	0.07 101	0.09 107	0.14 198	0.11 45	0.08 24	0.07 57	0.08 103	0.07 96	0.06 55	0.09 52	0.08 20	0.05 36	0.04 24	0.05 43	0.04 52	0.04 31	0.04 54

IGEV++	0.08 67	0.06 93	0.08 47	0.18 356	0.07 101	0.09 107	0.13 144	0.10 28	0.09 41	0.08 98	0.08 103	0.06 30	0.06 55	0.13 297	0.09 73	0.05 36	0.04 24	0.05 43	0.04 52	0.05 136	0.04 54

testlalala	0.08 67	0.06 93	0.10 153	0.15 102	0.07 101	0.11 214	0.12 86	0.15 148	0.15 203	0.08 98	0.12 222	0.05 5	0.06 55	0.09 52	0.08 20	0.05 36	0.04 24	0.06 146	0.05 148	0.03 1	0.04 54

AEACV	0.08 67	0.05 35	0.08 47	0.14 53	0.13 512	0.14 343	0.13 144	0.14 111	0.09 41	0.07 57	0.09 126	0.07 96	0.08 190	0.10 99	0.09 73	0.06 135	0.04 24	0.06 146	0.05 148	0.05 136	0.04 54

LoS_RVC	0.08 67	0.05 35	0.07 10	0.15 102	0.07 101	0.08 65	0.15 276	0.11 45	0.10 60	0.08 98	0.09 126	0.06 30	0.09 222	0.10 99	0.09 73	0.05 36	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.04 31	0.03 2

CAS	0.08 67	0.04 1	0.07 10	0.17 273	0.08 172	0.10 166	0.13 144	0.12 66	0.09 41	0.09 141	0.10 157	0.08 145	0.06 55	0.09 52	0.08 20	0.08 368	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.05 136	0.04 54

CES	0.08 67	0.04 1	0.08 47	0.14 53	0.07 101	0.09 107	0.14 198	0.11 45	0.09 41	0.08 98	0.09 126	0.11 239	0.06 55	0.12 246	0.08 20	0.06 135	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.05 136	0.05 165

EGLCR-Stereo	0.08 67	0.05 35	0.08 47	0.14 53	0.06 25	0.10 166	0.12 86	0.11 45	0.16 236	0.06 16	0.05 7	0.07 96	0.05 14	0.10 99	0.11 242	0.06 135	0.04 24	0.06 146	0.05 148	0.04 31	0.04 54

MC-Stereo	0.08 67	0.06 93	0.09 101	0.17 273	0.06 25	0.10 166	0.14 198	0.12 66	0.10 60	0.09 141	0.12 222	0.09 175	0.06 55	0.11 157	0.10 163	0.06 135	0.04 24	0.06 146	0.05 148	0.04 31	0.04 54

test-3	0.08 67	0.06 93	0.09 101	0.17 273	0.07 101	0.07 37	0.14 198	0.12 66	0.15 203	0.09 141	0.08 103	0.07 96	0.08 190	0.11 157	0.10 163	0.05 36	0.04 24	0.07 254	0.05 148	0.04 31	0.04 54

test_1	0.08 67	0.06 93	0.09 101	0.17 273	0.07 101	0.07 37	0.14 198	0.12 66	0.15 203	0.09 141	0.08 103	0.07 96	0.08 190	0.11 157	0.10 163	0.05 36	0.04 24	0.07 254	0.05 148	0.04 31	0.04 54

CREStereo++_RVC	0.08 67	0.04 1	0.06 4	0.13 16	0.07 101	0.09 107	0.12 86	0.14 111	0.14 181	0.10 181	0.14 252	0.08 145	0.07 146	0.09 52	0.11 242	0.06 135	0.04 24	0.05 43	0.05 148	0.04 31	0.04 54
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
RT-Monster	0.09 129	0.05 35	0.09 101	0.14 53	0.08 172	0.11 214	0.10 31	0.17 220	0.18 293	0.13 286	0.10 157	0.09 175	0.08 190	0.10 99	0.10 163	0.07 294	0.05 230	0.05 43	0.04 52	0.05 136	0.06 260

LiteMatch	0.09 129	0.06 93	0.10 153	0.16 191	0.07 101	0.09 107	0.15 276	0.13 86	0.08 24	0.06 16	0.07 59	0.06 30	0.15 405	0.10 99	0.14 382	0.07 294	0.04 24	0.06 146	0.06 237	0.06 249	0.06 260

Foundation-i1	0.09 129	0.04 1	0.10 153	0.14 53	0.06 25	0.10 166	0.13 144	0.16 182	0.14 181	0.10 181	0.10 157	0.11 239	0.07 146	0.07 4	0.10 163	0.06 135	0.04 24	0.05 43	0.05 148	0.05 136	0.05 165

VMStereo-Base	0.09 129	0.05 35	0.10 153	0.13 16	0.07 101	0.10 166	0.10 31	0.16 182	0.13 154	0.10 181	0.15 269	0.10 210	0.09 222	0.11 157	0.10 163	0.07 294	0.05 230	0.05 43	0.04 52	0.05 136	0.06 260

Wave_Phase_stereo	0.09 129	0.06 93	0.16 415	0.15 102	0.08 172	0.11 214	0.09 18	0.18 252	0.16 236	0.06 16	0.07 59	0.07 96	0.05 14	0.09 52	0.11 242	0.04 11	0.05 230	0.05 43	0.07 333	0.04 31	0.04 54

NLSM3	0.09 129	0.06 93	0.08 47	0.19 416	0.08 172	0.11 214	0.16 344	0.18 252	0.16 236	0.06 16	0.08 103	0.07 96	0.08 190	0.09 52	0.11 242	0.04 11	0.04 24	0.06 146	0.07 333	0.03 1	0.03 2

FE-Mocha	0.09 129	0.06 93	0.14 332	0.16 191	0.09 294	0.10 166	0.15 276	0.18 252	0.16 236	0.10 181	0.09 126	0.07 96	0.07 146	0.09 52	0.09 73	0.06 135	0.04 24	0.06 146	0.06 237	0.05 136	0.05 165

IGEV-FE	0.09 129	0.05 35	0.12 244	0.13 16	0.08 172	0.12 259	0.13 144	0.17 220	0.11 89	0.10 181	0.06 22	0.09 175	0.06 55	0.11 157	0.09 73	0.06 135	0.04 24	0.06 146	0.06 237	0.05 136	0.05 165

water-stereo	0.09 129	0.06 93	0.08 47	0.16 191	0.07 101	0.09 107	0.13 144	0.15 148	0.13 154	0.11 215	0.12 222	0.08 145	0.09 222	0.07 4	0.08 20	0.06 135	0.05 230	0.05 43	0.05 148	0.04 31	0.04 54

depthmonostereo	0.09 129	0.06 93	0.09 101	0.15 102	0.06 25	0.10 166	0.13 144	0.14 111	0.14 181	0.10 181	0.10 157	0.09 175	0.11 292	0.08 24	0.09 73	0.06 135	0.05 230	0.06 146	0.04 52	0.04 31	0.03 2

DilatedVolume-Stereo	0.09 129	0.05 35	0.08 47	0.15 102	0.06 25	0.11 214	0.12 86	0.14 111	0.16 236	0.11 215	0.11 204	0.09 175	0.09 222	0.11 157	0.10 163	0.06 135	0.05 230	0.05 43	0.04 52	0.03 1	0.03 2

S2M2_L	0.09 129	0.08 303	0.11 203	0.13 16	0.10 405	0.08 65	0.06 1	0.10 28	0.10 60	0.10 181	0.09 126	0.10 210	0.09 222	0.11 157	0.11 242	0.13 550	0.07 442	0.08 347	0.09 453	0.10 484	0.08 412
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test2	0.09 129	0.06 93	0.09 101	0.19 416	0.08 172	0.12 259	0.18 434	0.15 148	0.14 181	0.07 57	0.10 157	0.07 96	0.06 55	0.12 246	0.09 73	0.05 36	0.04 24	0.06 146	0.05 148	0.05 136	0.03 2

castereo	0.09 129	0.06 93	0.11 203	0.15 102	0.06 25	0.11 214	0.15 276	0.14 111	0.18 293	0.08 98	0.10 157	0.11 239	0.08 190	0.09 52	0.10 163	0.05 36	0.04 24	0.05 43	0.04 52	0.04 31	0.03 2

fffft	0.09 129	0.06 93	0.12 244	0.16 191	0.07 101	0.09 107	0.17 385	0.12 66	0.11 89	0.08 98	0.07 59	0.09 175	0.06 55	0.11 157	0.12 303	0.05 36	0.04 24	0.06 146	0.05 148	0.04 31	0.05 165
1: 1. 1
tt45	0.09 129	0.06 93	0.11 203	0.15 102	0.07 101	0.11 214	0.16 344	0.13 86	0.11 89	0.09 141	0.06 22	0.08 145	0.06 55	0.13 297	0.10 163	0.06 135	0.04 24	0.06 146	0.05 148	0.05 136	0.06 260

999	0.09 129	0.05 35	0.13 294	0.15 102	0.08 172	0.10 166	0.14 198	0.15 148	0.11 89	0.10 181	0.08 103	0.08 145	0.08 190	0.16 385	0.10 163	0.06 135	0.04 24	0.06 146	0.05 148	0.04 31	0.05 165

mms	0.09 129	0.07 196	0.08 47	0.16 191	0.08 172	0.10 166	0.16 344	0.12 66	0.11 89	0.08 98	0.09 126	0.08 145	0.06 55	0.11 157	0.12 303	0.05 36	0.04 24	0.07 254	0.05 148	0.04 31	0.03 2

ours_stereo	0.09 129	0.07 196	0.09 101	0.17 273	0.08 172	0.11 214	0.16 344	0.11 45	0.12 120	0.08 98	0.10 157	0.08 145	0.06 55	0.12 246	0.12 303	0.05 36	0.04 24	0.06 146	0.05 148	0.04 31	0.03 2

fffy	0.09 129	0.08 303	0.09 101	0.16 191	0.07 101	0.13 309	0.17 385	0.13 86	0.12 120	0.08 98	0.09 126	0.08 145	0.09 222	0.13 297	0.11 242	0.05 36	0.05 230	0.07 254	0.05 148	0.04 31	0.05 165

PAM_32	0.09 129	0.05 35	0.17 445	0.15 102	0.08 172	0.10 166	0.15 276	0.14 111	0.15 203	0.09 141	0.08 103	0.09 175	0.07 146	0.14 326	0.08 20	0.06 135	0.05 230	0.06 146	0.06 237	0.05 136	0.06 260

UGAM-zero	0.09 129	0.05 35	0.15 380	0.15 102	0.08 172	0.09 107	0.13 144	0.19 281	0.15 203	0.11 215	0.15 269	0.07 96	0.07 146	0.09 52	0.09 73	0.06 135	0.05 230	0.06 146	0.05 148	0.05 136	0.06 260

GCAP-BAT	0.09 129	0.05 35	0.11 203	0.13 16	0.07 101	0.11 214	0.14 198	0.14 111	0.16 236	0.07 57	0.10 157	0.08 145	0.06 55	0.13 297	0.08 20	0.07 294	0.05 230	0.05 43	0.05 148	0.04 31	0.04 54

Pointernet	0.09 129	0.04 1	0.09 101	0.16 191	0.08 172	0.13 309	0.10 31	0.15 148	0.17 262	0.09 141	0.07 59	0.06 30	0.06 55	0.11 157	0.09 73	0.08 368	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.06 249	0.05 165

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 129	0.10 440	0.31 553	0.15 102	0.06 25	0.08 65	0.14 198	0.10 28	0.10 60	0.07 57	0.07 59	0.06 30	0.04 1	0.11 157	0.07 1	0.12 524	0.04 24	0.07 254	0.05 148	0.05 136	0.05 165

RAFT-Stereo-weight	0.09 129	0.06 93	0.10 153	0.16 191	0.07 101	0.09 107	0.14 198	0.19 281	0.16 236	0.11 215	0.10 157	0.08 145	0.06 55	0.10 99	0.11 242	0.06 135	0.04 24	0.06 146	0.04 52	0.04 31	0.04 54

MGS-Stereo	0.09 129	0.07 196	0.12 244	0.15 102	0.08 172	0.09 107	0.15 276	0.12 66	0.12 120	0.07 57	0.10 157	0.08 145	0.06 55	0.10 99	0.09 73	0.05 36	0.04 24	0.06 146	0.05 148	0.06 249	0.05 165

ff7	0.09 129	0.07 196	0.11 203	0.16 191	0.09 294	0.11 214	0.15 276	0.16 182	0.12 120	0.10 181	0.06 22	0.06 30	0.06 55	0.11 157	0.09 73	0.05 36	0.04 24	0.06 146	0.05 148	0.05 136	0.06 260

IGEVStereo-DCA	0.09 129	0.06 93	0.11 203	0.15 102	0.10 405	0.11 214	0.15 276	0.16 182	0.12 120	0.10 181	0.06 22	0.08 145	0.06 55	0.10 99	0.08 20	0.06 135	0.05 230	0.06 146	0.05 148	0.05 136	0.06 260

ffff	0.09 129	0.07 196	0.11 203	0.16 191	0.09 294	0.11 214	0.15 276	0.16 182	0.12 120	0.10 181	0.06 22	0.06 30	0.06 55	0.11 157	0.09 73	0.05 36	0.04 24	0.06 146	0.05 148	0.05 136	0.06 260

rrr	0.09 129	0.06 93	0.12 244	0.15 102	0.10 405	0.11 214	0.16 344	0.16 182	0.15 203	0.10 181	0.06 22	0.08 145	0.06 55	0.10 99	0.08 20	0.06 135	0.05 230	0.06 146	0.05 148	0.05 136	0.06 260

11t	0.09 129	0.07 196	0.11 203	0.16 191	0.09 294	0.11 214	0.15 276	0.16 182	0.12 120	0.10 181	0.06 22	0.06 30	0.06 55	0.11 157	0.09 73	0.05 36	0.04 24	0.06 146	0.05 148	0.05 136	0.06 260

MaDis-Stereo	0.09 129	0.09 381	0.08 47	0.17 273	0.09 294	0.13 309	0.10 31	0.16 182	0.16 236	0.09 141	0.11 204	0.06 30	0.06 55	0.09 52	0.13 345	0.07 294	0.06 370	0.07 254	0.05 148	0.05 136	0.04 54

IGEV_Zeroshot_test	0.09 129	0.05 35	0.12 244	0.13 16	0.08 172	0.12 259	0.13 144	0.17 220	0.11 89	0.10 181	0.06 22	0.09 175	0.06 55	0.11 157	0.09 73	0.06 135	0.04 24	0.06 146	0.06 237	0.05 136	0.05 165

MSKI-zero shot	0.09 129	0.05 35	0.09 101	0.15 102	0.07 101	0.10 166	0.13 144	0.14 111	0.13 154	0.09 141	0.09 126	0.09 175	0.06 55	0.12 246	0.10 163	0.06 135	0.04 24	0.05 43	0.04 52	0.04 31	0.04 54

UniTT-Stereo	0.09 129	0.07 196	0.08 47	0.18 356	0.08 172	0.13 309	0.11 58	0.12 66	0.11 89	0.10 181	0.12 222	0.05 5	0.07 146	0.09 52	0.09 73	0.07 294	0.05 230	0.05 43	0.05 148	0.05 136	0.05 165

MIM_Stereo	0.09 129	0.07 196	0.11 203	0.15 102	0.07 101	0.06 11	0.12 86	0.20 292	0.14 181	0.13 286	0.13 239	0.09 175	0.05 14	0.12 246	0.08 20	0.05 36	0.06 370	0.07 254	0.06 237	0.06 249	0.05 165

CASnet	0.09 129	0.09 381	0.09 101	0.19 416	0.06 25	0.07 37	0.11 58	0.18 252	0.14 181	0.11 215	0.10 157	0.09 175	0.07 146	0.10 99	0.10 163	0.06 135	0.04 24	0.10 478	0.08 406	0.05 136	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.09 129	0.05 35	0.11 203	0.13 16	0.07 101	0.11 214	0.14 198	0.14 111	0.16 236	0.07 57	0.10 157	0.08 145	0.06 55	0.13 297	0.08 20	0.07 294	0.05 230	0.05 43	0.05 148	0.04 31	0.04 54

GCAP-Stereo	0.09 129	0.07 196	0.13 294	0.18 356	0.06 25	0.11 214	0.07 3	0.13 86	0.12 120	0.09 141	0.10 157	0.07 96	0.09 222	0.13 297	0.10 163	0.06 135	0.05 230	0.05 43	0.04 52	0.04 31	0.05 165

RAFT-Test	0.09 129	0.06 93	0.10 153	0.15 102	0.07 101	0.11 214	0.15 276	0.16 182	0.13 154	0.09 141	0.10 157	0.10 210	0.09 222	0.12 246	0.09 73	0.06 135	0.04 24	0.05 43	0.04 52	0.04 31	0.05 165

HH	0.09 129	0.06 93	0.13 294	0.17 273	0.08 172	0.10 166	0.16 344	0.14 111	0.10 60	0.08 98	0.09 126	0.08 145	0.07 146	0.10 99	0.09 73	0.06 135	0.04 24	0.06 146	0.05 148	0.05 136	0.04 54

HanStereo	0.09 129	0.06 93	0.13 294	0.17 273	0.08 172	0.10 166	0.16 344	0.14 111	0.10 60	0.08 98	0.09 126	0.08 145	0.07 146	0.10 99	0.09 73	0.06 135	0.04 24	0.06 146	0.05 148	0.05 136	0.04 54

4D-IteraStereo	0.09 129	0.07 196	0.10 153	0.18 356	0.07 101	0.09 107	0.15 276	0.17 220	0.15 203	0.10 181	0.11 204	0.10 210	0.07 146	0.11 157	0.09 73	0.05 36	0.03 1	0.08 347	0.07 333	0.06 249	0.05 165

anonymousdsp	0.09 129	0.07 196	0.11 203	0.16 191	0.09 294	0.11 214	0.15 276	0.16 182	0.12 120	0.09 141	0.06 22	0.06 30	0.06 55	0.11 157	0.09 73	0.05 36	0.04 24	0.06 146	0.05 148	0.05 136	0.06 260

LoS	0.09 129	0.05 35	0.11 203	0.13 16	0.07 101	0.14 343	0.11 58	0.15 148	0.15 203	0.09 141	0.09 126	0.12 259	0.09 222	0.15 350	0.10 163	0.07 294	0.05 230	0.05 43	0.03 1	0.05 136	0.05 165
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.09 129	0.07 196	0.10 153	0.17 273	0.08 172	0.10 166	0.15 276	0.15 148	0.12 120	0.09 141	0.06 22	0.07 96	0.06 55	0.11 157	0.09 73	0.05 36	0.04 24	0.06 146	0.05 148	0.04 31	0.06 260

RCA-Stereo	0.09 129	0.06 93	0.09 101	0.16 191	0.06 25	0.09 107	0.13 144	0.18 252	0.14 181	0.09 141	0.10 157	0.08 145	0.07 146	0.12 246	0.11 242	0.06 135	0.04 24	0.06 146	0.05 148	0.05 136	0.04 54

CroCo-Stereo Lap2	0.09 129	0.09 381	0.08 47	0.22 524	0.09 294	0.09 107	0.19 473	0.16 182	0.12 120	0.09 141	0.10 157	0.05 5	0.05 14	0.08 24	0.08 20	0.06 135	0.06 370	0.07 254	0.05 148	0.05 136	0.05 165

ccc-4	0.09 129	0.07 196	0.11 203	0.16 191	0.09 294	0.11 214	0.15 276	0.16 182	0.12 120	0.10 181	0.06 22	0.06 30	0.06 55	0.11 157	0.09 73	0.05 36	0.04 24	0.06 146	0.05 148	0.05 136	0.06 260

IGEV-Stereo	0.09 129	0.07 196	0.11 203	0.16 191	0.09 294	0.11 214	0.15 276	0.16 182	0.12 120	0.09 141	0.06 22	0.06 30	0.06 55	0.11 157	0.09 73	0.05 36	0.04 24	0.06 146	0.05 148	0.05 136	0.06 260
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.09 129	0.05 35	0.13 294	0.14 53	0.08 172	0.12 259	0.15 276	0.18 252	0.10 60	0.11 215	0.08 103	0.08 145	0.05 14	0.10 99	0.09 73	0.06 135	0.04 24	0.06 146	0.05 148	0.06 249	0.05 165

TRStereo	0.09 129	0.05 35	0.12 244	0.15 102	0.12 489	0.10 166	0.13 144	0.18 252	0.18 293	0.09 141	0.09 126	0.09 175	0.06 55	0.10 99	0.08 20	0.07 294	0.05 230	0.07 254	0.07 333	0.04 31	0.04 54

AnonymousM	0.09 129	0.05 35	0.10 153	0.14 53	0.06 25	0.09 107	0.13 144	0.19 281	0.14 181	0.13 286	0.11 204	0.09 175	0.08 190	0.13 297	0.10 163	0.08 368	0.05 230	0.08 347	0.05 148	0.05 136	0.05 165

CroCo-Stereo	0.09 129	0.08 303	0.08 47	0.22 524	0.09 294	0.09 107	0.19 473	0.15 148	0.12 120	0.07 57	0.07 59	0.08 145	0.06 55	0.08 24	0.07 1	0.07 294	0.05 230	0.06 146	0.04 52	0.05 136	0.04 54
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
s12784h	0.09 129	0.06 93	0.07 10	0.15 102	0.05 2	0.16 399	0.18 434	0.15 148	0.15 203	0.10 181	0.11 204	0.11 239	0.11 292	0.10 99	0.12 303	0.05 36	0.04 24	0.05 43	0.04 52	0.04 31	0.04 54

TANstereo	0.09 129	0.04 1	0.08 47	0.13 16	0.06 25	0.11 214	0.14 198	0.15 148	0.19 311	0.11 215	0.15 269	0.10 210	0.06 55	0.12 246	0.09 73	0.07 294	0.05 230	0.05 43	0.04 52	0.06 249	0.05 165

XX-TBD	0.09 129	0.06 93	0.07 10	0.14 53	0.07 101	0.12 259	0.16 344	0.14 111	0.13 154	0.11 215	0.12 222	0.09 175	0.08 190	0.10 99	0.10 163	0.06 135	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.06 249	0.05 165

raftrobust	0.09 129	0.06 93	0.10 153	0.17 273	0.08 172	0.09 107	0.10 31	0.18 252	0.16 236	0.10 181	0.09 126	0.12 259	0.07 146	0.12 246	0.10 163	0.08 368	0.05 230	0.06 146	0.05 148	0.05 136	0.05 165

XX-Stereo	0.09 129	0.05 35	0.08 47	0.17 273	0.09 294	0.15 369	0.12 86	0.20 292	0.10 60	0.10 181	0.14 252	0.07 96	0.06 55	0.12 246	0.08 20	0.06 135	0.05 230	0.06 146	0.06 237	0.04 31	0.04 54

test_xeample3	0.09 129	0.06 93	0.12 244	0.16 191	0.09 294	0.11 214	0.15 276	0.16 182	0.13 154	0.10 181	0.06 22	0.08 145	0.06 55	0.10 99	0.09 73	0.05 36	0.04 24	0.06 146	0.05 148	0.05 136	0.06 260

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 129	0.06 93	0.10 153	0.17 273	0.06 25	0.10 166	0.16 344	0.17 220	0.14 181	0.09 141	0.10 157	0.08 145	0.09 222	0.11 157	0.09 73	0.05 36	0.04 24	0.06 146	0.06 237	0.04 31	0.03 2

AFF-stereo	0.09 129	0.06 93	0.10 153	0.17 273	0.07 101	0.10 166	0.16 344	0.17 220	0.09 41	0.10 181	0.12 222	0.09 175	0.09 222	0.12 246	0.09 73	0.05 36	0.04 24	0.07 254	0.07 333	0.04 31	0.03 2

EAI-Stereo	0.09 129	0.07 196	0.11 203	0.15 102	0.06 25	0.10 166	0.15 276	0.16 182	0.09 41	0.08 98	0.09 126	0.08 145	0.07 146	0.09 52	0.11 242	0.05 36	0.04 24	0.05 43	0.05 148	0.05 136	0.04 54

CFNet-RSSM	0.09 129	0.07 196	0.09 101	0.16 191	0.07 101	0.09 107	0.15 276	0.16 182	0.17 262	0.08 98	0.12 222	0.10 210	0.09 222	0.11 157	0.09 73	0.06 135	0.04 24	0.06 146	0.04 52	0.04 31	0.04 54

Gwc-CoAtRS	0.09 129	0.06 93	0.10 153	0.16 191	0.07 101	0.10 166	0.14 198	0.17 220	0.17 262	0.08 98	0.10 157	0.12 259	0.09 222	0.12 246	0.09 73	0.06 135	0.04 24	0.06 146	0.04 52	0.04 31	0.04 54

CREStereo	0.09 129	0.04 1	0.08 47	0.11 1	0.06 25	0.13 309	0.14 198	0.14 111	0.10 60	0.08 98	0.13 239	0.09 175	0.08 190	0.11 157	0.10 163	0.08 368	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.06 249	0.06 260
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	0.09 129	0.05 35	0.09 101	0.12 5	0.06 25	0.12 259	0.14 198	0.15 148	0.11 89	0.09 141	0.13 239	0.10 210	0.07 146	0.13 297	0.10 163	0.15 568	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.07 325	0.06 260

Hybrid-DGEV-03	0.10 197	0.06 93	0.09 101	0.18 356	0.08 172	0.16 399	0.14 198	0.15 148	0.14 181	0.13 286	0.16 282	0.12 259	0.09 222	0.13 297	0.11 242	0.06 135	0.04 24	0.08 347	0.06 237	0.05 136	0.04 54

WQFJA1	0.10 197	0.07 196	0.08 47	0.20 477	0.09 294	0.12 259	0.17 385	0.17 220	0.17 262	0.09 141	0.10 157	0.08 145	0.10 260	0.12 246	0.11 242	0.06 135	0.07 442	0.07 254	0.06 237	0.06 249	0.05 165

WQFJX1	0.10 197	0.07 196	0.08 47	0.22 524	0.09 294	0.12 259	0.17 385	0.18 252	0.17 262	0.10 181	0.09 126	0.07 96	0.10 260	0.11 157	0.09 73	0.07 294	0.08 472	0.07 254	0.06 237	0.05 136	0.04 54

WQFJX	0.10 197	0.07 196	0.09 101	0.21 508	0.09 294	0.12 259	0.16 344	0.18 252	0.17 262	0.12 256	0.10 157	0.07 96	0.09 222	0.12 246	0.10 163	0.06 135	0.07 442	0.06 146	0.05 148	0.06 249	0.05 165

NLMM	0.10 197	0.07 196	0.08 47	0.20 477	0.09 294	0.12 259	0.17 385	0.17 220	0.17 262	0.09 141	0.10 157	0.08 145	0.10 260	0.12 246	0.11 242	0.06 135	0.07 442	0.07 254	0.06 237	0.06 249	0.05 165

NLSM1	0.10 197	0.07 196	0.07 10	0.19 416	0.08 172	0.13 309	0.16 344	0.21 315	0.15 203	0.11 215	0.10 157	0.06 30	0.10 260	0.10 99	0.11 242	0.07 294	0.08 472	0.08 347	0.07 333	0.05 136	0.05 165

MM-Stereo_test3	0.10 197	0.07 196	0.07 10	0.18 356	0.07 101	0.12 259	0.19 473	0.24 384	0.19 311	0.06 16	0.10 157	0.08 145	0.06 55	0.11 157	0.08 20	0.06 135	0.06 370	0.07 254	0.05 148	0.05 136	0.04 54

MM-Stereo_test1	0.10 197	0.07 196	0.08 47	0.18 356	0.07 101	0.12 259	0.18 434	0.21 315	0.20 334	0.09 141	0.11 204	0.08 145	0.06 55	0.10 99	0.10 163	0.06 135	0.05 230	0.07 254	0.06 237	0.05 136	0.04 54

AIO-test2	0.10 197	0.08 303	0.10 153	0.23 548	0.08 172	0.11 214	0.10 31	0.23 360	0.23 376	0.08 98	0.09 126	0.08 145	0.05 14	0.10 99	0.08 20	0.06 135	0.05 230	0.08 347	0.09 453	0.05 136	0.05 165

AIO-test1	0.10 197	0.07 196	0.10 153	0.23 548	0.07 101	0.09 107	0.13 144	0.21 315	0.14 181	0.11 215	0.12 222	0.09 175	0.07 146	0.11 157	0.09 73	0.06 135	0.05 230	0.09 430	0.10 493	0.03 1	0.06 260

tg	0.10 197	0.06 93	0.10 153	0.18 356	0.08 172	0.11 214	0.16 344	0.20 292	0.12 120	0.08 98	0.11 204	0.11 239	0.07 146	0.11 157	0.10 163	0.05 36	0.04 24	0.08 347	0.08 406	0.04 31	0.04 54

PAM	0.10 197	0.05 35	0.16 415	0.15 102	0.08 172	0.09 107	0.16 344	0.15 148	0.16 236	0.12 256	0.09 126	0.09 175	0.07 146	0.13 297	0.08 20	0.06 135	0.05 230	0.06 146	0.06 237	0.05 136	0.06 260

model_zeroshot	0.10 197	0.04 1	0.11 203	0.15 102	0.09 294	0.12 259	0.14 198	0.20 292	0.13 154	0.11 215	0.10 157	0.12 259	0.07 146	0.12 246	0.10 163	0.07 294	0.06 370	0.06 146	0.05 148	0.06 249	0.06 260

RAStereo	0.10 197	0.09 381	0.08 47	0.20 477	0.08 172	0.13 309	0.18 434	0.15 148	0.17 262	0.10 181	0.12 222	0.05 5	0.06 55	0.09 52	0.08 20	0.07 294	0.05 230	0.07 254	0.05 148	0.05 136	0.04 54

rvit_stereo_0080	0.10 197	0.08 303	0.14 332	0.15 102	0.09 294	0.07 37	0.15 276	0.16 182	0.16 236	0.11 215	0.10 157	0.14 305	0.08 190	0.12 246	0.10 163	0.09 428	0.07 442	0.07 254	0.06 237	0.07 325	0.05 165

H2IRNET	0.10 197	0.09 381	0.09 101	0.18 356	0.09 294	0.12 259	0.15 276	0.14 111	0.21 350	0.10 181	0.10 157	0.10 210	0.10 260	0.10 99	0.10 163	0.05 36	0.04 24	0.08 347	0.08 406	0.06 249	0.05 165

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 197	0.08 303	0.12 244	0.16 191	0.08 172	0.15 369	0.16 344	0.18 252	0.18 293	0.10 181	0.09 126	0.09 175	0.08 190	0.11 157	0.12 303	0.07 294	0.05 230	0.08 347	0.06 237	0.07 325	0.06 260

MyStereo07	0.10 197	0.07 196	0.10 153	0.17 273	0.09 294	0.14 343	0.18 434	0.15 148	0.15 203	0.09 141	0.06 22	0.06 30	0.07 146	0.12 246	0.09 73	0.06 135	0.05 230	0.08 347	0.07 333	0.06 249	0.06 260

MyStereo06	0.10 197	0.07 196	0.12 244	0.17 273	0.09 294	0.13 309	0.18 434	0.19 281	0.12 120	0.12 256	0.08 103	0.07 96	0.07 146	0.11 157	0.09 73	0.06 135	0.05 230	0.07 254	0.07 333	0.06 249	0.06 260

AE-Stereo	0.10 197	0.08 303	0.10 153	0.18 356	0.09 294	0.10 166	0.15 276	0.14 111	0.19 311	0.09 141	0.14 252	0.12 259	0.08 190	0.11 157	0.10 163	0.05 36	0.06 370	0.07 254	0.06 237	0.05 136	0.04 54

ACVNet-DCA	0.10 197	0.08 303	0.12 244	0.17 273	0.09 294	0.13 309	0.15 276	0.23 360	0.16 236	0.09 141	0.09 126	0.06 30	0.06 55	0.10 99	0.07 1	0.06 135	0.04 24	0.06 146	0.05 148	0.07 325	0.07 347

cc1	0.10 197	0.08 303	0.12 244	0.17 273	0.09 294	0.13 309	0.15 276	0.16 182	0.18 293	0.09 141	0.09 126	0.06 30	0.06 55	0.10 99	0.07 1	0.06 135	0.04 24	0.06 146	0.05 148	0.06 249	0.06 260

tt1	0.10 197	0.08 303	0.12 244	0.17 273	0.09 294	0.12 259	0.16 344	0.15 148	0.19 311	0.09 141	0.08 103	0.06 30	0.06 55	0.10 99	0.07 1	0.06 135	0.04 24	0.06 146	0.05 148	0.06 249	0.06 260

whm_eth	0.10 197	0.08 303	0.14 332	0.15 102	0.09 294	0.07 37	0.15 276	0.16 182	0.16 236	0.11 215	0.10 157	0.14 305	0.08 190	0.12 246	0.10 163	0.09 428	0.07 442	0.07 254	0.06 237	0.07 325	0.05 165

plain	0.10 197	0.08 303	0.10 153	0.19 416	0.09 294	0.10 166	0.15 276	0.14 111	0.13 154	0.13 286	0.15 269	0.09 175	0.12 323	0.13 297	0.12 303	0.07 294	0.05 230	0.09 430	0.06 237	0.06 249	0.06 260

Any-RAFT	0.10 197	0.05 35	0.09 101	0.14 53	0.07 101	0.13 309	0.14 198	0.21 315	0.15 203	0.11 215	0.12 222	0.12 259	0.09 222	0.12 246	0.09 73	0.07 294	0.04 24	0.05 43	0.04 52	0.06 249	0.05 165

LL-Strereo2	0.10 197	0.10 440	0.15 380	0.18 356	0.08 172	0.15 369	0.09 18	0.17 220	0.14 181	0.14 308	0.10 157	0.09 175	0.07 146	0.16 385	0.10 163	0.05 36	0.05 230	0.10 478	0.07 333	0.06 249	0.05 165

DCANet-4	0.10 197	0.06 93	0.12 244	0.16 191	0.06 25	0.09 107	0.17 385	0.18 252	0.19 311	0.13 286	0.16 282	0.09 175	0.14 387	0.11 157	0.12 303	0.06 135	0.04 24	0.05 43	0.04 52	0.04 31	0.05 165

fff	0.10 197	0.06 93	0.12 244	0.15 102	0.07 101	0.09 107	0.17 385	0.16 182	0.20 334	0.13 286	0.16 282	0.10 210	0.11 292	0.11 157	0.12 303	0.06 135	0.04 24	0.05 43	0.04 52	0.04 31	0.05 165

ADStereo(finetuned)	0.10 197	0.06 93	0.12 244	0.16 191	0.06 25	0.09 107	0.17 385	0.15 148	0.19 311	0.13 286	0.17 304	0.10 210	0.12 323	0.11 157	0.12 303	0.06 135	0.04 24	0.05 43	0.04 52	0.05 136	0.04 54

test_4	0.10 197	0.10 440	0.08 47	0.19 416	0.09 294	0.08 65	0.22 526	0.15 148	0.17 262	0.12 256	0.18 331	0.12 259	0.09 222	0.08 24	0.11 242	0.04 11	0.04 24	0.08 347	0.08 406	0.04 31	0.03 2

IPLG	0.10 197	0.07 196	0.15 380	0.17 273	0.08 172	0.11 214	0.14 198	0.20 292	0.15 203	0.12 256	0.17 304	0.07 96	0.07 146	0.14 326	0.13 345	0.06 135	0.04 24	0.06 146	0.05 148	0.04 31	0.04 54

test_3	0.10 197	0.09 381	0.10 153	0.20 477	0.08 172	0.13 309	0.26 574	0.14 111	0.21 350	0.10 181	0.10 157	0.09 175	0.09 222	0.08 24	0.11 242	0.05 36	0.04 24	0.08 347	0.07 333	0.04 31	0.04 54

STrans-v2	0.10 197	0.07 196	0.12 244	0.18 356	0.07 101	0.10 166	0.14 198	0.21 315	0.11 89	0.11 215	0.15 269	0.12 259	0.10 260	0.11 157	0.12 303	0.05 36	0.04 24	0.06 146	0.06 237	0.04 31	0.04 54

TransformOpticalFlow	0.10 197	0.08 303	0.13 294	0.18 356	0.07 101	0.09 107	0.15 276	0.19 281	0.15 203	0.12 256	0.17 304	0.11 239	0.11 292	0.11 157	0.10 163	0.05 36	0.04 24	0.06 146	0.06 237	0.05 136	0.05 165

SST-Stereo	0.10 197	0.07 196	0.15 380	0.18 356	0.09 294	0.06 11	0.12 86	0.17 220	0.11 89	0.15 335	0.17 304	0.13 285	0.12 323	0.10 99	0.11 242	0.06 135	0.04 24	0.09 430	0.06 237	0.06 249	0.05 165

cross-raft	0.10 197	0.09 381	0.09 101	0.19 416	0.07 101	0.11 214	0.25 565	0.13 86	0.15 203	0.08 98	0.11 204	0.12 259	0.10 260	0.09 52	0.11 242	0.05 36	0.04 24	0.06 146	0.05 148	0.04 31	0.04 54

test-1	0.10 197	0.07 196	0.16 415	0.19 416	0.08 172	0.11 214	0.24 550	0.14 111	0.18 293	0.09 141	0.07 59	0.09 175	0.08 190	0.07 4	0.09 73	0.06 135	0.04 24	0.06 146	0.05 148	0.04 31	0.04 54

iRaftStereo_RVC	0.10 197	0.07 196	0.09 101	0.17 273	0.09 294	0.11 214	0.17 385	0.18 252	0.12 120	0.09 141	0.12 222	0.10 210	0.07 146	0.11 157	0.10 163	0.05 36	0.04 24	0.08 347	0.08 406	0.04 31	0.04 54

RALCasStereoNet	0.10 197	0.06 93	0.09 101	0.16 191	0.08 172	0.12 259	0.14 198	0.17 220	0.11 89	0.12 256	0.17 304	0.14 305	0.10 260	0.12 246	0.11 242	0.07 294	0.06 370	0.06 146	0.05 148	0.08 388	0.07 347

DCANet	0.10 197	0.06 93	0.12 244	0.16 191	0.06 25	0.09 107	0.17 385	0.15 148	0.19 311	0.13 286	0.17 304	0.10 210	0.11 292	0.11 157	0.12 303	0.06 135	0.04 24	0.05 43	0.04 52	0.05 136	0.04 54

csc	0.10 197	0.06 93	0.12 244	0.15 102	0.07 101	0.09 107	0.17 385	0.16 182	0.20 334	0.13 286	0.16 282	0.10 210	0.11 292	0.11 157	0.12 303	0.06 135	0.04 24	0.05 43	0.04 52	0.04 31	0.05 165

cscssc	0.10 197	0.06 93	0.12 244	0.15 102	0.07 101	0.09 107	0.17 385	0.16 182	0.20 334	0.13 286	0.16 282	0.10 210	0.11 292	0.11 157	0.12 303	0.06 135	0.04 24	0.05 43	0.04 52	0.04 31	0.05 165

111	0.10 197	0.06 93	0.12 244	0.15 102	0.07 101	0.10 166	0.14 198	0.21 315	0.23 376	0.11 215	0.12 222	0.14 305	0.11 292	0.13 297	0.10 163	0.06 135	0.04 24	0.06 146	0.04 52	0.05 136	0.05 165

R-Stereo Train	0.10 197	0.06 93	0.10 153	0.17 273	0.08 172	0.11 214	0.14 198	0.23 360	0.11 89	0.12 256	0.19 342	0.11 239	0.08 190	0.09 52	0.11 242	0.07 294	0.05 230	0.06 146	0.05 148	0.05 136	0.05 165

RAFT-Stereo	0.10 197	0.06 93	0.10 153	0.17 273	0.08 172	0.11 214	0.14 198	0.23 360	0.11 89	0.12 256	0.19 342	0.11 239	0.08 190	0.09 52	0.11 242	0.07 294	0.05 230	0.06 146	0.05 148	0.05 136	0.05 165
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.10 197	0.06 93	0.12 244	0.14 53	0.06 25	0.11 214	0.10 31	0.18 252	0.18 293	0.13 286	0.16 282	0.14 305	0.11 292	0.15 350	0.13 345	0.06 135	0.04 24	0.04 1	0.04 52	0.06 249	0.05 165
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
Lsterematch	0.11 244	0.06 93	0.11 203	0.16 191	0.07 101	0.13 309	0.15 276	0.14 111	0.17 262	0.16 363	0.18 331	0.15 334	0.15 405	0.12 246	0.14 382	0.07 294	0.04 24	0.06 146	0.06 237	0.06 249	0.06 260

Hybrid-DGEV-2	0.11 244	0.06 93	0.12 244	0.18 356	0.09 294	0.09 107	0.13 144	0.28 459	0.29 460	0.11 215	0.11 204	0.09 175	0.12 323	0.12 246	0.09 73	0.06 135	0.05 230	0.07 254	0.07 333	0.05 136	0.05 165

NLMM1	0.11 244	0.09 381	0.07 10	0.22 524	0.10 405	0.12 259	0.20 496	0.18 252	0.20 334	0.12 256	0.11 204	0.07 96	0.09 222	0.11 157	0.11 242	0.08 368	0.08 472	0.07 254	0.06 237	0.04 31	0.04 54

NLCSM	0.11 244	0.09 381	0.09 101	0.23 548	0.11 455	0.12 259	0.19 473	0.18 252	0.18 293	0.12 256	0.11 204	0.07 96	0.09 222	0.11 157	0.10 163	0.07 294	0.08 472	0.07 254	0.07 333	0.06 249	0.05 165

Select-FE	0.11 244	0.06 93	0.20 492	0.15 102	0.11 455	0.11 214	0.13 144	0.21 315	0.18 293	0.09 141	0.11 204	0.10 210	0.06 55	0.12 246	0.09 73	0.07 294	0.05 230	0.07 254	0.08 406	0.06 249	0.08 412

FlowAnything_test	0.11 244	0.08 303	0.14 332	0.15 102	0.09 294	0.07 37	0.14 198	0.20 292	0.11 89	0.09 141	0.09 126	0.12 259	0.12 323	0.13 297	0.11 242	0.09 428	0.06 370	0.09 430	0.09 453	0.06 249	0.09 456

xyz-stereo-finetune2	0.11 244	0.07 196	0.13 294	0.13 16	0.07 101	0.11 214	0.19 473	0.17 220	0.12 120	0.15 335	0.15 269	0.17 371	0.12 323	0.13 297	0.11 242	0.05 36	0.04 24	0.07 254	0.05 148	0.04 31	0.06 260

xyz-stereo-finetune	0.11 244	0.08 303	0.13 294	0.14 53	0.06 25	0.10 166	0.19 473	0.17 220	0.19 311	0.12 256	0.14 252	0.15 334	0.10 260	0.13 297	0.11 242	0.05 36	0.04 24	0.07 254	0.05 148	0.04 31	0.05 165

HI	0.11 244	0.06 93	0.11 203	0.13 16	0.09 294	0.09 107	0.14 198	0.21 315	0.10 60	0.19 428	0.17 304	0.14 305	0.09 222	0.16 385	0.08 20	0.05 36	0.04 24	0.07 254	0.08 406	0.07 325	0.06 260

CoSv	0.11 244	0.06 93	0.11 203	0.13 16	0.09 294	0.09 107	0.14 198	0.21 315	0.10 60	0.19 428	0.17 304	0.14 305	0.09 222	0.16 385	0.08 20	0.05 36	0.04 24	0.07 254	0.08 406	0.07 325	0.06 260

rvit_stereo_0081_aga	0.11 244	0.09 381	0.14 332	0.18 356	0.09 294	0.13 309	0.14 198	0.14 111	0.19 311	0.10 181	0.18 331	0.16 349	0.09 222	0.12 246	0.09 73	0.10 469	0.06 370	0.08 347	0.07 333	0.07 325	0.06 260

rvit_stereo_0081	0.11 244	0.08 303	0.15 380	0.16 191	0.09 294	0.10 166	0.14 198	0.14 111	0.24 393	0.11 215	0.13 239	0.13 285	0.09 222	0.11 157	0.12 303	0.10 469	0.07 442	0.08 347	0.07 333	0.07 325	0.05 165

rvit_stereo_0082	0.11 244	0.08 303	0.15 380	0.16 191	0.09 294	0.10 166	0.14 198	0.14 111	0.24 393	0.11 215	0.13 239	0.13 285	0.09 222	0.11 157	0.12 303	0.10 469	0.07 442	0.08 347	0.07 333	0.07 325	0.05 165

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 244	0.05 35	0.14 332	0.15 102	0.20 593	0.09 107	0.17 385	0.21 315	0.15 203	0.11 215	0.14 252	0.10 210	0.07 146	0.10 99	0.08 20	0.06 135	0.05 230	0.07 254	0.07 333	0.07 325	0.09 456

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 244	0.05 35	0.11 203	0.15 102	0.13 512	0.13 309	0.16 344	0.23 360	0.17 262	0.10 181	0.12 222	0.10 210	0.07 146	0.11 157	0.09 73	0.06 135	0.05 230	0.06 146	0.06 237	0.07 325	0.08 412

CAS++	0.11 244	0.07 196	0.11 203	0.14 53	0.09 294	0.12 259	0.14 198	0.24 384	0.14 181	0.11 215	0.09 126	0.11 239	0.07 146	0.14 326	0.09 73	0.11 500	0.09 505	0.09 430	0.07 333	0.07 325	0.08 412
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
xx1	0.11 244	0.08 303	0.12 244	0.17 273	0.09 294	0.13 309	0.15 276	0.16 182	0.18 293	0.09 141	0.09 126	0.16 349	0.16 433	0.10 99	0.07 1	0.06 135	0.04 24	0.08 347	0.08 406	0.07 325	0.07 347

1test111	0.11 244	0.08 303	0.12 244	0.17 273	0.09 294	0.13 309	0.15 276	0.23 360	0.16 236	0.09 141	0.09 126	0.06 30	0.06 55	0.15 350	0.16 429	0.06 135	0.04 24	0.06 146	0.05 148	0.07 325	0.07 347

MIF-Stereo (partial)	0.11 244	0.06 93	0.10 153	0.19 416	0.10 405	0.10 166	0.11 58	0.17 220	0.18 293	0.14 308	0.16 282	0.09 175	0.11 292	0.12 246	0.12 303	0.08 368	0.05 230	0.08 347	0.07 333	0.06 249	0.07 347

EKT-Stereo	0.11 244	0.07 196	0.14 332	0.15 102	0.10 405	0.13 309	0.14 198	0.18 252	0.21 350	0.11 215	0.08 103	0.12 259	0.09 222	0.11 157	0.12 303	0.08 368	0.06 370	0.07 254	0.06 237	0.08 388	0.07 347

anonymousdsp2	0.11 244	0.07 196	0.10 153	0.16 191	0.09 294	0.13 309	0.14 198	0.18 252	0.22 364	0.13 286	0.14 252	0.12 259	0.09 222	0.14 326	0.11 242	0.05 36	0.04 24	0.05 43	0.04 52	0.06 249	0.05 165

DCRE	0.11 244	0.07 196	0.13 294	0.16 191	0.11 455	0.11 214	0.17 385	0.18 252	0.17 262	0.11 215	0.18 331	0.10 210	0.10 260	0.15 350	0.11 242	0.06 135	0.05 230	0.06 146	0.06 237	0.05 136	0.04 54

knoymous	0.11 244	0.05 35	0.12 244	0.13 16	0.07 101	0.15 369	0.14 198	0.19 281	0.13 154	0.11 215	0.17 304	0.13 285	0.09 222	0.13 297	0.11 242	0.08 368	0.05 230	0.06 146	0.05 148	0.08 388	0.07 347

riskmin	0.11 244	0.06 93	0.13 294	0.14 53	0.08 172	0.14 343	0.14 198	0.18 252	0.14 181	0.11 215	0.14 252	0.16 349	0.11 292	0.14 326	0.12 303	0.09 428	0.05 230	0.07 254	0.05 148	0.08 388	0.08 412

Selective-RAFT	0.11 244	0.10 440	0.11 203	0.21 508	0.08 172	0.16 399	0.13 144	0.20 292	0.22 364	0.10 181	0.10 157	0.11 239	0.10 260	0.15 350	0.11 242	0.05 36	0.05 230	0.06 146	0.05 148	0.06 249	0.05 165

DisPM	0.11 244	0.07 196	0.12 244	0.16 191	0.09 294	0.06 11	0.13 144	0.17 220	0.17 262	0.14 308	0.20 354	0.12 259	0.10 260	0.11 157	0.10 163	0.06 135	0.04 24	0.07 254	0.06 237	0.06 249	0.11 511

CIPLG	0.11 244	0.08 303	0.14 332	0.17 273	0.08 172	0.12 259	0.15 276	0.17 220	0.15 203	0.14 308	0.11 204	0.16 349	0.09 222	0.16 385	0.11 242	0.07 294	0.05 230	0.06 146	0.05 148	0.05 136	0.06 260

GLC_STEREO	0.11 244	0.07 196	0.11 203	0.17 273	0.07 101	0.09 107	0.13 144	0.15 148	0.24 393	0.12 256	0.13 239	0.12 259	0.08 190	0.18 440	0.11 242	0.06 135	0.08 472	0.08 347	0.06 237	0.05 136	0.05 165

IPLGR_C	0.11 244	0.08 303	0.14 332	0.17 273	0.08 172	0.12 259	0.15 276	0.17 220	0.15 203	0.14 308	0.10 157	0.16 349	0.09 222	0.16 385	0.11 242	0.07 294	0.05 230	0.06 146	0.05 148	0.05 136	0.06 260

MIPNet	0.11 244	0.08 303	0.14 332	0.17 273	0.09 294	0.12 259	0.14 198	0.20 292	0.24 393	0.11 215	0.10 157	0.09 175	0.07 146	0.13 297	0.12 303	0.06 135	0.04 24	0.06 146	0.05 148	0.04 31	0.04 54

IPLGR	0.11 244	0.09 381	0.16 415	0.18 356	0.08 172	0.12 259	0.17 385	0.21 315	0.24 393	0.11 215	0.12 222	0.11 239	0.08 190	0.12 246	0.12 303	0.06 135	0.05 230	0.06 146	0.06 237	0.04 31	0.04 54

GMOStereo	0.11 244	0.09 381	0.07 10	0.19 416	0.08 172	0.12 259	0.28 587	0.13 86	0.17 262	0.11 215	0.17 304	0.14 305	0.12 323	0.07 4	0.07 1	0.05 36	0.05 230	0.09 430	0.07 333	0.04 31	0.04 54

error version	0.11 244	0.09 381	0.07 10	0.19 416	0.08 172	0.12 259	0.28 587	0.13 86	0.17 262	0.11 215	0.17 304	0.14 305	0.12 323	0.07 4	0.07 1	0.05 36	0.05 230	0.09 430	0.07 333	0.04 31	0.04 54

test-v	0.11 244	0.09 381	0.07 10	0.19 416	0.08 172	0.12 259	0.28 587	0.13 86	0.17 262	0.11 215	0.17 304	0.14 305	0.12 323	0.07 4	0.07 1	0.05 36	0.05 230	0.09 430	0.07 333	0.04 31	0.04 54

ACRE	0.11 244	0.08 303	0.14 332	0.17 273	0.08 172	0.12 259	0.15 276	0.17 220	0.14 181	0.14 308	0.10 157	0.16 349	0.09 222	0.16 385	0.11 242	0.07 294	0.05 230	0.06 146	0.05 148	0.05 136	0.06 260

PFNet+	0.11 244	0.06 93	0.13 294	0.16 191	0.09 294	0.05 4	0.12 86	0.17 220	0.21 350	0.16 363	0.19 342	0.14 305	0.10 260	0.11 157	0.11 242	0.08 368	0.05 230	0.09 430	0.08 406	0.06 249	0.11 511

LCNet	0.11 244	0.07 196	0.09 101	0.19 416	0.09 294	0.08 65	0.15 276	0.21 315	0.15 203	0.11 215	0.15 269	0.16 349	0.11 292	0.12 246	0.11 242	0.05 36	0.04 24	0.08 347	0.07 333	0.06 249	0.15 570

HHNet	0.11 244	0.06 93	0.16 415	0.15 102	0.14 533	0.07 37	0.13 144	0.20 292	0.17 262	0.14 308	0.25 437	0.11 239	0.08 190	0.13 297	0.10 163	0.05 36	0.04 24	0.08 347	0.06 237	0.05 136	0.09 456

Patchmatch Stereo++	0.11 244	0.09 381	0.16 415	0.18 356	0.08 172	0.06 11	0.11 58	0.16 182	0.13 154	0.15 335	0.16 282	0.14 305	0.12 323	0.11 157	0.10 163	0.06 135	0.04 24	0.08 347	0.06 237	0.08 388	0.07 347
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	0.11 244	0.07 196	0.16 415	0.19 416	0.09 294	0.08 65	0.13 144	0.18 252	0.13 154	0.16 363	0.21 377	0.13 285	0.14 387	0.11 157	0.14 382	0.06 135	0.04 24	0.09 430	0.06 237	0.06 249	0.05 165

OMP-Stereo	0.11 244	0.06 93	0.14 332	0.18 356	0.08 172	0.09 107	0.12 86	0.21 315	0.21 350	0.13 286	0.14 252	0.11 239	0.12 323	0.11 157	0.13 345	0.06 135	0.04 24	0.07 254	0.06 237	0.05 136	0.04 54

IIG-Stereo	0.11 244	0.06 93	0.13 294	0.17 273	0.08 172	0.11 214	0.12 86	0.22 339	0.17 262	0.14 308	0.17 304	0.11 239	0.12 323	0.12 246	0.12 303	0.06 135	0.05 230	0.07 254	0.06 237	0.05 136	0.04 54

NF-Stereo	0.11 244	0.07 196	0.13 294	0.17 273	0.09 294	0.10 166	0.14 198	0.23 360	0.19 311	0.12 256	0.17 304	0.12 259	0.11 292	0.11 157	0.11 242	0.06 135	0.04 24	0.07 254	0.06 237	0.06 249	0.12 524

OCTAStereo	0.11 244	0.07 196	0.13 294	0.17 273	0.09 294	0.10 166	0.14 198	0.23 360	0.19 311	0.12 256	0.17 304	0.12 259	0.11 292	0.11 157	0.11 242	0.06 135	0.04 24	0.07 254	0.06 237	0.06 249	0.12 524

NRIStereo	0.11 244	0.08 303	0.14 332	0.18 356	0.08 172	0.10 166	0.14 198	0.16 182	0.15 203	0.12 256	0.14 252	0.13 285	0.12 323	0.13 297	0.10 163	0.06 135	0.04 24	0.07 254	0.06 237	0.06 249	0.07 347

PSM-adaLoss	0.11 244	0.09 381	0.16 415	0.18 356	0.08 172	0.06 11	0.12 86	0.16 182	0.13 154	0.15 335	0.16 282	0.14 305	0.12 323	0.11 157	0.10 163	0.06 135	0.04 24	0.08 347	0.06 237	0.08 388	0.07 347

PSM-AAD	0.11 244	0.07 196	0.10 153	0.19 416	0.09 294	0.10 166	0.15 276	0.20 292	0.13 154	0.12 256	0.14 252	0.18 385	0.11 292	0.11 157	0.10 163	0.05 36	0.05 230	0.09 430	0.08 406	0.06 249	0.14 563

ROB_FTStereo_v2	0.11 244	0.09 381	0.16 415	0.19 416	0.08 172	0.06 11	0.12 86	0.16 182	0.13 154	0.15 335	0.16 282	0.14 305	0.12 323	0.11 157	0.10 163	0.06 135	0.04 24	0.08 347	0.06 237	0.08 388	0.07 347

ROB_FTStereo	0.11 244	0.09 381	0.16 415	0.19 416	0.08 172	0.06 11	0.11 58	0.16 182	0.13 154	0.15 335	0.16 282	0.14 305	0.12 323	0.11 157	0.10 163	0.06 135	0.04 24	0.08 347	0.06 237	0.08 388	0.07 347

KYRaft	0.11 244	0.07 196	0.10 153	0.19 416	0.09 294	0.08 65	0.15 276	0.22 339	0.12 120	0.13 286	0.16 282	0.20 411	0.10 260	0.12 246	0.10 163	0.05 36	0.04 24	0.08 347	0.08 406	0.06 249	0.16 581

HUI-Stereo	0.11 244	0.09 381	0.16 415	0.18 356	0.08 172	0.06 11	0.12 86	0.16 182	0.13 154	0.15 335	0.16 282	0.14 305	0.12 323	0.11 157	0.10 163	0.06 135	0.04 24	0.08 347	0.06 237	0.08 388	0.07 347

ASMatch	0.11 244	0.06 93	0.13 294	0.16 191	0.10 405	0.07 37	0.14 198	0.17 220	0.17 262	0.12 256	0.16 282	0.16 349	0.10 260	0.13 297	0.10 163	0.05 36	0.04 24	0.06 146	0.05 148	0.04 31	0.08 412

RAFT_R40	0.11 244	0.07 196	0.14 332	0.18 356	0.09 294	0.06 11	0.13 144	0.17 220	0.16 236	0.14 308	0.18 331	0.15 334	0.12 323	0.10 99	0.11 242	0.06 135	0.04 24	0.09 430	0.06 237	0.06 249	0.05 165

GrayStereo	0.11 244	0.06 93	0.11 203	0.19 416	0.09 294	0.09 107	0.16 344	0.18 252	0.17 262	0.14 308	0.17 304	0.17 371	0.11 292	0.12 246	0.11 242	0.05 36	0.05 230	0.07 254	0.06 237	0.05 136	0.10 484

RE-Stereo	0.11 244	0.07 196	0.13 294	0.17 273	0.09 294	0.10 166	0.14 198	0.23 360	0.19 311	0.12 256	0.17 304	0.12 259	0.11 292	0.11 157	0.11 242	0.06 135	0.04 24	0.07 254	0.06 237	0.06 249	0.12 524

Pruner-Stereo	0.11 244	0.07 196	0.12 244	0.17 273	0.09 294	0.06 11	0.12 86	0.17 220	0.17 262	0.13 286	0.19 342	0.13 285	0.09 222	0.11 157	0.11 242	0.06 135	0.04 24	0.07 254	0.06 237	0.06 249	0.08 412

TVStereo	0.11 244	0.07 196	0.13 294	0.17 273	0.09 294	0.10 166	0.14 198	0.23 360	0.19 311	0.12 256	0.17 304	0.12 259	0.11 292	0.11 157	0.11 242	0.06 135	0.04 24	0.07 254	0.06 237	0.06 249	0.12 524

DeepStereo_RVC	0.11 244	0.08 303	0.16 415	0.18 356	0.08 172	0.08 65	0.12 86	0.17 220	0.12 120	0.13 286	0.14 252	0.12 259	0.12 323	0.12 246	0.11 242	0.06 135	0.04 24	0.07 254	0.06 237	0.07 325	0.08 412

iGMRVC	0.11 244	0.09 381	0.16 415	0.19 416	0.08 172	0.06 11	0.12 86	0.16 182	0.13 154	0.15 335	0.16 282	0.14 305	0.12 323	0.11 157	0.10 163	0.06 135	0.04 24	0.08 347	0.06 237	0.08 388	0.07 347

RAFT-RH_RVC	0.11 244	0.06 93	0.14 332	0.16 191	0.09 294	0.12 259	0.12 86	0.17 220	0.12 120	0.13 286	0.41 568	0.11 239	0.10 260	0.13 297	0.12 303	0.05 36	0.04 24	0.08 347	0.05 148	0.04 31	0.06 260

RAFT-345	0.11 244	0.07 196	0.15 380	0.16 191	0.08 172	0.08 65	0.12 86	0.15 148	0.10 60	0.11 215	0.36 531	0.09 175	0.09 222	0.11 157	0.12 303	0.05 36	0.05 230	0.07 254	0.06 237	0.04 31	0.05 165

iRAFT	0.11 244	0.09 381	0.16 415	0.18 356	0.08 172	0.06 11	0.11 58	0.16 182	0.13 154	0.15 335	0.16 282	0.14 305	0.12 323	0.11 157	0.10 163	0.06 135	0.04 24	0.08 347	0.06 237	0.08 388	0.07 347

CRE-IMP	0.11 244	0.09 381	0.16 415	0.19 416	0.08 172	0.10 166	0.12 86	0.18 252	0.10 60	0.14 308	0.13 239	0.13 285	0.12 323	0.12 246	0.11 242	0.07 294	0.04 24	0.08 347	0.06 237	0.08 388	0.08 412

test-2	0.11 244	0.09 381	0.07 10	0.19 416	0.08 172	0.12 259	0.28 587	0.13 86	0.17 262	0.11 215	0.17 304	0.14 305	0.12 323	0.07 4	0.07 1	0.05 36	0.05 230	0.09 430	0.07 333	0.04 31	0.04 54

GMM-Stereo	0.11 244	0.07 196	0.10 153	0.18 356	0.09 294	0.08 65	0.15 276	0.23 360	0.16 236	0.11 215	0.15 269	0.13 285	0.11 292	0.11 157	0.11 242	0.05 36	0.04 24	0.08 347	0.07 333	0.06 249	0.09 456

RAFT-IKP	0.11 244	0.09 381	0.16 415	0.19 416	0.08 172	0.06 11	0.12 86	0.16 182	0.13 154	0.15 335	0.16 282	0.14 305	0.12 323	0.11 157	0.10 163	0.06 135	0.04 24	0.08 347	0.06 237	0.08 388	0.07 347

Prome-Stereo	0.11 244	0.06 93	0.10 153	0.18 356	0.08 172	0.12 259	0.15 276	0.22 339	0.13 154	0.12 256	0.17 304	0.13 285	0.08 190	0.12 246	0.10 163	0.05 36	0.04 24	0.07 254	0.06 237	0.06 249	0.09 456

rafts_anoy	0.11 244	0.06 93	0.10 153	0.17 273	0.08 172	0.10 166	0.14 198	0.17 220	0.14 181	0.13 286	0.13 239	0.12 259	0.10 260	0.11 157	0.12 303	0.07 294	0.04 24	0.09 430	0.11 527	0.07 325	0.06 260

raft+_RVC	0.11 244	0.07 196	0.09 101	0.16 191	0.07 101	0.10 166	0.11 58	0.24 384	0.20 334	0.12 256	0.15 269	0.12 259	0.08 190	0.12 246	0.13 345	0.07 294	0.04 24	0.07 254	0.06 237	0.05 136	0.05 165

RALAANet	0.11 244	0.08 303	0.10 153	0.17 273	0.09 294	0.14 343	0.10 31	0.20 292	0.15 203	0.14 308	0.13 239	0.16 349	0.09 222	0.12 246	0.11 242	0.06 135	0.05 230	0.07 254	0.06 237	0.05 136	0.04 54

DIP-Stereo	0.11 244	0.07 196	0.14 332	0.17 273	0.09 294	0.13 309	0.09 18	0.16 182	0.16 236	0.11 215	0.16 282	0.14 305	0.12 323	0.15 350	0.13 345	0.06 135	0.05 230	0.06 146	0.05 148	0.05 136	0.06 260
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
IGEV_i1	0.12 315	0.07 196	0.12 244	0.16 191	0.08 172	0.19 464	0.14 198	0.18 252	0.22 364	0.18 411	0.18 331	0.16 349	0.12 323	0.16 385	0.14 382	0.06 135	0.05 230	0.06 146	0.05 148	0.06 249	0.06 260

rvit_stereo_0083	0.12 315	0.08 303	0.17 445	0.16 191	0.09 294	0.11 214	0.15 276	0.14 111	0.26 428	0.11 215	0.14 252	0.13 285	0.10 260	0.12 246	0.12 303	0.10 469	0.08 472	0.09 430	0.07 333	0.07 325	0.05 165

rvit_stereo_ft	0.12 315	0.07 196	0.13 294	0.19 416	0.10 405	0.12 259	0.17 385	0.16 182	0.16 236	0.12 256	0.13 239	0.15 334	0.10 260	0.14 326	0.13 345	0.09 428	0.06 370	0.08 347	0.07 333	0.07 325	0.05 165

test_sample2	0.12 315	0.07 196	0.12 244	0.14 53	0.08 172	0.16 399	0.18 434	0.21 315	0.16 236	0.14 308	0.20 354	0.19 399	0.15 405	0.15 350	0.12 303	0.08 368	0.05 230	0.07 254	0.06 237	0.08 388	0.07 347

MyStereo8	0.12 315	0.07 196	0.15 380	0.15 102	0.09 294	0.18 440	0.14 198	0.19 281	0.22 364	0.12 256	0.18 331	0.11 239	0.10 260	0.16 385	0.18 462	0.07 294	0.05 230	0.07 254	0.05 148	0.08 388	0.09 456

CoDeX	0.12 315	0.07 196	0.12 244	0.17 273	0.08 172	0.12 259	0.15 276	0.23 360	0.27 438	0.13 286	0.17 304	0.16 349	0.11 292	0.14 326	0.11 242	0.07 294	0.05 230	0.07 254	0.06 237	0.06 249	0.05 165

11t1	0.12 315	0.06 93	0.13 294	0.14 53	0.08 172	0.17 421	0.15 276	0.18 252	0.15 203	0.15 335	0.15 269	0.16 349	0.16 433	0.15 350	0.13 345	0.08 368	0.05 230	0.06 146	0.05 148	0.08 388	0.07 347

ffm	0.12 315	0.09 381	0.14 332	0.16 191	0.08 172	0.17 421	0.17 385	0.15 148	0.19 311	0.15 335	0.25 437	0.19 399	0.13 363	0.10 99	0.07 1	0.06 135	0.04 24	0.09 430	0.08 406	0.06 249	0.06 260

RAFT_CTSACE	0.12 315	0.09 381	0.10 153	0.22 524	0.08 172	0.12 259	0.24 550	0.18 252	0.16 236	0.20 451	0.27 463	0.13 285	0.07 146	0.13 297	0.09 73	0.05 36	0.06 370	0.08 347	0.07 333	0.04 31	0.04 54

Sa-1000	0.12 315	0.08 303	0.08 47	0.18 356	0.08 172	0.14 343	0.22 526	0.22 339	0.18 293	0.15 335	0.20 354	0.17 371	0.11 292	0.10 99	0.10 163	0.06 135	0.05 230	0.09 430	0.09 453	0.05 136	0.05 165

SA	0.12 315	0.09 381	0.08 47	0.18 356	0.08 172	0.12 259	0.24 550	0.23 360	0.18 293	0.17 381	0.27 463	0.14 305	0.11 292	0.11 157	0.11 242	0.05 36	0.05 230	0.09 430	0.08 406	0.05 136	0.04 54

iRaft-Stereo_5w	0.12 315	0.09 381	0.12 244	0.19 416	0.08 172	0.09 107	0.12 86	0.21 315	0.21 350	0.19 428	0.14 252	0.11 239	0.09 222	0.20 480	0.16 429	0.05 36	0.05 230	0.07 254	0.06 237	0.05 136	0.06 260

CrosDoStereo	0.12 315	0.06 93	0.12 244	0.14 53	0.08 172	0.12 259	0.15 276	0.17 220	0.22 364	0.19 428	0.24 409	0.15 334	0.11 292	0.11 157	0.12 303	0.06 135	0.04 24	0.07 254	0.07 333	0.05 136	0.05 165

PSM-softLoss	0.12 315	0.07 196	0.15 380	0.17 273	0.09 294	0.08 65	0.13 144	0.24 384	0.17 262	0.14 308	0.19 342	0.13 285	0.11 292	0.11 157	0.11 242	0.07 294	0.05 230	0.08 347	0.07 333	0.06 249	0.12 524

KMStereo	0.12 315	0.07 196	0.15 380	0.17 273	0.09 294	0.08 65	0.13 144	0.24 384	0.17 262	0.14 308	0.19 342	0.13 285	0.11 292	0.11 157	0.11 242	0.07 294	0.05 230	0.08 347	0.07 333	0.06 249	0.12 524

FTStereo	0.12 315	0.06 93	0.14 332	0.18 356	0.09 294	0.07 37	0.15 276	0.21 315	0.18 293	0.12 256	0.24 409	0.12 259	0.12 323	0.13 297	0.13 345	0.05 36	0.05 230	0.07 254	0.06 237	0.06 249	0.10 484

DeepStereo_LL	0.12 315	0.06 93	0.12 244	0.14 53	0.08 172	0.12 259	0.15 276	0.17 220	0.22 364	0.19 428	0.24 409	0.15 334	0.11 292	0.11 157	0.12 303	0.06 135	0.04 24	0.07 254	0.07 333	0.05 136	0.05 165

DEmStereo	0.12 315	0.06 93	0.14 332	0.14 53	0.10 405	0.16 399	0.15 276	0.16 182	0.24 393	0.17 381	0.24 409	0.13 285	0.14 387	0.12 246	0.13 345	0.05 36	0.04 24	0.07 254	0.06 237	0.05 136	0.05 165

THIR-Stereo	0.12 315	0.07 196	0.11 203	0.15 102	0.08 172	0.14 343	0.16 344	0.17 220	0.25 414	0.16 363	0.24 409	0.14 305	0.12 323	0.12 246	0.14 382	0.06 135	0.04 24	0.07 254	0.07 333	0.05 136	0.05 165

DRaft	0.12 315	0.06 93	0.11 203	0.14 53	0.09 294	0.14 343	0.17 385	0.21 315	0.30 470	0.17 381	0.28 477	0.10 210	0.15 405	0.10 99	0.12 303	0.05 36	0.04 24	0.07 254	0.06 237	0.05 136	0.05 165

PFNet	0.12 315	0.06 93	0.17 445	0.17 273	0.08 172	0.09 107	0.15 276	0.26 419	0.20 334	0.16 363	0.16 282	0.14 305	0.11 292	0.12 246	0.11 242	0.06 135	0.04 24	0.07 254	0.06 237	0.05 136	0.05 165

IRAFT_RVC	0.12 315	0.08 303	0.16 415	0.19 416	0.08 172	0.07 37	0.15 276	0.24 384	0.23 376	0.14 308	0.14 252	0.15 334	0.12 323	0.12 246	0.10 163	0.06 135	0.04 24	0.09 430	0.06 237	0.06 249	0.06 260

sCroCo_RVC	0.12 315	0.09 381	0.23 516	0.24 557	0.11 455	0.19 464	0.14 198	0.17 220	0.14 181	0.10 181	0.13 239	0.12 259	0.07 146	0.14 326	0.11 242	0.08 368	0.08 472	0.08 347	0.08 406	0.05 136	0.07 347

ARAFT	0.12 315	0.08 303	0.17 445	0.19 416	0.09 294	0.14 343	0.18 434	0.20 292	0.12 120	0.12 256	0.13 239	0.14 305	0.11 292	0.15 350	0.12 303	0.06 135	0.05 230	0.10 478	0.09 453	0.05 136	0.04 54

BEATNet_4x	0.12 315	0.08 303	0.14 332	0.18 356	0.07 101	0.15 369	0.07 3	0.22 339	0.18 293	0.16 363	0.19 342	0.18 385	0.14 387	0.16 385	0.15 413	0.07 294	0.05 230	0.05 43	0.05 148	0.06 249	0.06 260

MLCV	0.12 315	0.07 196	0.16 415	0.18 356	0.06 25	0.15 369	0.17 385	0.19 281	0.21 350	0.18 411	0.25 437	0.17 371	0.13 363	0.14 326	0.13 345	0.05 36	0.04 24	0.05 43	0.04 52	0.05 136	0.04 54

RT-IGEV	0.13 341	0.06 93	0.13 294	0.15 102	0.09 294	0.15 369	0.17 385	0.24 384	0.27 438	0.16 363	0.17 304	0.17 371	0.10 260	0.14 326	0.11 242	0.08 368	0.05 230	0.07 254	0.05 148	0.07 325	0.07 347

Selective-IGEV-i16pc	0.13 341	0.06 93	0.13 294	0.15 102	0.11 455	0.38 597	0.16 344	0.23 360	0.16 236	0.10 181	0.15 269	0.09 175	0.06 55	0.13 297	0.10 163	0.10 469	0.08 472	0.06 146	0.07 333	0.09 451	0.09 456

Selective-IGEV-i1	0.13 341	0.07 196	0.12 244	0.19 416	0.08 172	0.18 440	0.16 344	0.22 339	0.30 470	0.16 363	0.17 304	0.16 349	0.10 260	0.14 326	0.13 345	0.06 135	0.05 230	0.06 146	0.05 148	0.06 249	0.05 165

G2L-ROB	0.13 341	0.06 93	0.13 294	0.13 16	0.08 172	0.14 343	0.16 344	0.25 401	0.18 293	0.19 428	0.18 331	0.20 411	0.14 387	0.17 418	0.16 429	0.08 368	0.05 230	0.06 146	0.05 148	0.08 388	0.09 456

xyz-stereo	0.13 341	0.07 196	0.20 492	0.15 102	0.05 2	0.20 480	0.15 276	0.17 220	0.31 478	0.15 335	0.29 489	0.26 486	0.16 433	0.13 297	0.12 303	0.05 36	0.05 230	0.06 146	0.05 148	0.04 31	0.04 54

DFGA-Net	0.13 341	0.11 466	0.18 468	0.17 273	0.10 405	0.12 259	0.13 144	0.22 339	0.25 414	0.16 363	0.16 282	0.13 285	0.12 323	0.16 385	0.14 382	0.07 294	0.05 230	0.08 347	0.07 333	0.05 136	0.05 165

FACV-RUCA	0.13 341	0.11 466	0.12 244	0.19 416	0.12 489	0.15 369	0.15 276	0.22 339	0.20 334	0.15 335	0.16 282	0.14 305	0.16 433	0.14 326	0.13 345	0.07 294	0.05 230	0.08 347	0.06 237	0.10 484	0.08 412

UGAM	0.13 341	0.10 440	0.09 101	0.22 524	0.08 172	0.12 259	0.20 496	0.17 220	0.23 376	0.21 465	0.16 282	0.13 285	0.13 363	0.19 455	0.12 303	0.07 294	0.05 230	0.13 544	0.11 527	0.07 325	0.05 165

test_sample1	0.13 341	0.07 196	0.14 332	0.13 16	0.08 172	0.19 464	0.16 344	0.20 292	0.15 203	0.14 308	0.22 388	0.18 385	0.16 433	0.17 418	0.14 382	0.07 294	0.06 370	0.06 146	0.06 237	0.08 388	0.07 347

qqq1	0.13 341	0.07 196	0.17 445	0.14 53	0.08 172	0.16 399	0.17 385	0.26 419	0.27 438	0.19 428	0.20 354	0.18 385	0.15 405	0.15 350	0.11 242	0.08 368	0.05 230	0.05 43	0.05 148	0.06 249	0.06 260

fff1	0.13 341	0.07 196	0.17 445	0.14 53	0.08 172	0.16 399	0.17 385	0.26 419	0.27 438	0.19 428	0.20 354	0.18 385	0.15 405	0.15 350	0.11 242	0.08 368	0.05 230	0.05 43	0.05 148	0.06 249	0.06 260

MyStereo05	0.13 341	0.07 196	0.10 153	0.17 273	0.09 294	0.13 309	0.18 434	0.27 440	0.35 513	0.17 381	0.14 252	0.15 334	0.11 292	0.15 350	0.13 345	0.06 135	0.05 230	0.07 254	0.07 333	0.06 249	0.06 260

MyStereo04	0.13 341	0.07 196	0.10 153	0.17 273	0.09 294	0.14 343	0.18 434	0.29 473	0.38 531	0.17 381	0.14 252	0.16 349	0.10 260	0.15 350	0.13 345	0.06 135	0.05 230	0.08 347	0.07 333	0.06 249	0.06 260

ff1	0.13 341	0.09 381	0.14 332	0.16 191	0.08 172	0.17 421	0.17 385	0.15 148	0.19 311	0.15 335	0.25 437	0.19 399	0.13 363	0.14 326	0.20 481	0.06 135	0.04 24	0.09 430	0.08 406	0.06 249	0.06 260

StereoVision	0.13 341	0.12 484	0.09 101	0.24 557	0.10 405	0.15 369	0.21 516	0.21 315	0.20 334	0.12 256	0.24 409	0.10 210	0.10 260	0.16 385	0.10 163	0.09 428	0.11 538	0.12 529	0.12 547	0.06 249	0.05 165

LL-Strereo	0.13 341	0.09 381	0.11 203	0.20 477	0.10 405	0.11 214	0.18 434	0.32 509	0.24 393	0.15 335	0.15 269	0.14 305	0.13 363	0.19 455	0.11 242	0.06 135	0.04 24	0.09 430	0.08 406	0.04 31	0.05 165

CASS	0.13 341	0.12 484	0.11 203	0.23 548	0.09 294	0.15 369	0.17 385	0.18 252	0.19 311	0.17 381	0.18 331	0.15 334	0.15 405	0.14 326	0.14 382	0.09 428	0.06 370	0.10 478	0.08 406	0.09 451	0.07 347
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.13 341	0.07 196	0.13 294	0.18 356	0.09 294	0.13 309	0.17 385	0.19 281	0.29 460	0.15 335	0.24 409	0.15 334	0.14 387	0.14 326	0.14 382	0.07 294	0.05 230	0.07 254	0.09 453	0.05 136	0.06 260

TestStereo1	0.13 341	0.08 303	0.08 47	0.19 416	0.08 172	0.18 440	0.29 597	0.23 360	0.16 236	0.17 381	0.20 354	0.16 349	0.10 260	0.12 246	0.13 345	0.06 135	0.06 370	0.08 347	0.06 237	0.05 136	0.05 165

qqq	0.13 341	0.09 381	0.15 380	0.16 191	0.08 172	0.13 309	0.15 276	0.23 360	0.16 236	0.15 335	0.19 342	0.16 349	0.16 433	0.15 350	0.16 429	0.07 294	0.06 370	0.08 347	0.08 406	0.07 325	0.07 347

x	0.13 341	0.07 196	0.14 332	0.14 53	0.08 172	0.18 440	0.14 198	0.22 339	0.20 334	0.15 335	0.19 342	0.19 399	0.17 456	0.18 440	0.18 462	0.07 294	0.05 230	0.06 146	0.06 237	0.07 325	0.07 347

raft_robust	0.13 341	0.10 440	0.07 10	0.18 356	0.08 172	0.13 309	0.24 550	0.28 459	0.33 492	0.20 451	0.19 342	0.14 305	0.10 260	0.11 157	0.12 303	0.05 36	0.05 230	0.07 254	0.07 333	0.05 136	0.04 54

RAFT+CT+SA	0.13 341	0.11 466	0.09 101	0.19 416	0.09 294	0.15 369	0.28 587	0.22 339	0.22 364	0.15 335	0.26 454	0.10 210	0.10 260	0.11 157	0.12 303	0.05 36	0.04 24	0.07 254	0.08 406	0.07 325	0.06 260

SA-5K	0.13 341	0.08 303	0.08 47	0.19 416	0.08 172	0.18 440	0.29 597	0.23 360	0.16 236	0.17 381	0.20 354	0.16 349	0.10 260	0.12 246	0.13 345	0.06 135	0.06 370	0.08 347	0.06 237	0.05 136	0.05 165

GwcNet-ADL	0.13 341	0.08 303	0.14 332	0.20 477	0.09 294	0.11 214	0.20 496	0.30 487	0.24 393	0.13 286	0.14 252	0.18 385	0.14 387	0.13 297	0.14 382	0.07 294	0.05 230	0.06 146	0.05 148	0.07 325	0.06 260

GANet-ADL	0.13 341	0.07 196	0.15 380	0.17 273	0.10 405	0.18 440	0.15 276	0.30 487	0.20 334	0.13 286	0.18 331	0.19 399	0.12 323	0.16 385	0.13 345	0.08 368	0.06 370	0.06 146	0.05 148	0.07 325	0.08 412

RAFT	0.13 341	0.09 381	0.11 203	0.18 356	0.08 172	0.15 369	0.24 550	0.20 292	0.19 311	0.21 465	0.21 377	0.17 371	0.12 323	0.16 385	0.09 73	0.06 135	0.07 442	0.10 478	0.09 453	0.05 136	0.05 165

TestStereo	0.13 341	0.14 524	0.11 203	0.23 548	0.08 172	0.15 369	0.21 516	0.20 292	0.23 376	0.14 308	0.24 409	0.16 349	0.12 323	0.16 385	0.14 382	0.05 36	0.06 370	0.08 347	0.06 237	0.09 451	0.05 165

sAnonymous2	0.13 341	0.12 484	0.24 520	0.20 477	0.12 489	0.17 421	0.13 144	0.26 419	0.21 350	0.11 215	0.11 204	0.13 285	0.08 190	0.10 99	0.10 163	0.09 428	0.05 230	0.08 347	0.06 237	0.15 571	0.10 484

CroCo_RVC	0.13 341	0.12 484	0.24 520	0.20 477	0.12 489	0.17 421	0.13 144	0.26 419	0.21 350	0.11 215	0.11 204	0.13 285	0.08 190	0.10 99	0.10 163	0.09 428	0.05 230	0.08 347	0.06 237	0.15 571	0.10 484

RAFT + AFF	0.13 341	0.07 196	0.20 492	0.20 477	0.10 405	0.14 343	0.24 550	0.26 419	0.20 334	0.11 215	0.10 157	0.12 259	0.10 260	0.15 350	0.12 303	0.07 294	0.06 370	0.09 430	0.08 406	0.06 249	0.08 412

GMStereo	0.13 341	0.14 524	0.14 332	0.18 356	0.09 294	0.15 369	0.16 344	0.20 292	0.24 393	0.16 363	0.17 304	0.10 210	0.10 260	0.16 385	0.13 345	0.07 294	0.06 370	0.06 146	0.06 237	0.07 325	0.06 260
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 341	0.07 196	0.14 332	0.17 273	0.09 294	0.15 369	0.16 344	0.28 459	0.27 438	0.14 308	0.17 304	0.12 259	0.13 363	0.14 326	0.11 242	0.08 368	0.05 230	0.07 254	0.07 333	0.07 325	0.06 260

FENet	0.13 341	0.08 303	0.12 244	0.16 191	0.08 172	0.14 343	0.15 276	0.22 339	0.23 376	0.17 381	0.23 397	0.16 349	0.12 323	0.14 326	0.15 413	0.08 368	0.05 230	0.08 347	0.08 406	0.07 325	0.07 347

cf-r	0.13 341	0.07 196	0.12 244	0.16 191	0.08 172	0.14 343	0.19 473	0.20 292	0.25 414	0.17 381	0.25 437	0.21 420	0.16 433	0.14 326	0.14 382	0.10 469	0.05 230	0.06 146	0.08 406	0.06 249	0.06 260

iResNet	0.13 341	0.10 440	0.18 468	0.19 416	0.08 172	0.13 309	0.18 434	0.20 292	0.26 428	0.15 335	0.23 397	0.15 334	0.13 363	0.14 326	0.14 382	0.06 135	0.04 24	0.06 146	0.05 148	0.06 249	0.05 165

DN-CSS_ROB	0.13 341	0.13 512	0.16 415	0.18 356	0.10 405	0.16 399	0.08 7	0.22 339	0.18 293	0.17 381	0.22 388	0.13 285	0.13 363	0.12 246	0.13 345	0.05 36	0.05 230	0.10 478	0.10 493	0.08 388	0.06 260

Selective-IGEV-i16pb	0.14 378	0.08 303	0.17 445	0.15 102	0.11 455	0.41 602	0.16 344	0.28 459	0.23 376	0.11 215	0.20 354	0.10 210	0.07 146	0.17 418	0.12 303	0.10 469	0.07 442	0.06 146	0.08 406	0.09 451	0.10 484

G2L-Stereo_test	0.14 378	0.07 196	0.11 203	0.13 16	0.08 172	0.12 259	0.16 344	0.30 487	0.28 453	0.20 451	0.23 397	0.20 411	0.16 433	0.17 418	0.18 462	0.07 294	0.05 230	0.05 43	0.05 148	0.07 325	0.06 260

coex_refinement	0.14 378	0.07 196	0.12 244	0.17 273	0.10 405	0.15 369	0.15 276	0.26 419	0.29 460	0.18 411	0.20 354	0.22 438	0.17 456	0.16 385	0.18 462	0.08 368	0.05 230	0.06 146	0.06 237	0.09 451	0.08 412

G2L-Stereo	0.14 378	0.07 196	0.13 294	0.17 273	0.09 294	0.13 309	0.12 86	0.27 440	0.22 364	0.16 363	0.27 463	0.21 420	0.13 363	0.17 418	0.18 462	0.09 428	0.08 472	0.08 347	0.07 333	0.07 325	0.07 347

rvit_0105_6	0.14 378	0.09 381	0.18 468	0.17 273	0.10 405	0.10 166	0.16 344	0.19 281	0.26 428	0.12 256	0.18 331	0.17 371	0.12 323	0.18 440	0.12 303	0.15 568	0.11 538	0.12 529	0.10 493	0.09 451	0.06 260

rvit_0105_5	0.14 378	0.09 381	0.13 294	0.17 273	0.09 294	0.14 343	0.23 537	0.24 384	0.27 438	0.14 308	0.15 269	0.18 385	0.12 323	0.17 418	0.14 382	0.14 564	0.11 538	0.10 478	0.10 493	0.08 388	0.06 260

rvit_0105_4	0.14 378	0.09 381	0.17 445	0.17 273	0.10 405	0.12 259	0.19 473	0.23 360	0.27 438	0.14 308	0.20 354	0.17 371	0.13 363	0.17 418	0.13 345	0.15 568	0.11 538	0.11 509	0.10 493	0.09 451	0.06 260

DCVSM-stereo	0.14 378	0.09 381	0.16 415	0.16 191	0.10 405	0.15 369	0.09 18	0.19 281	0.23 376	0.20 451	0.23 397	0.26 486	0.15 405	0.18 440	0.14 382	0.09 428	0.07 442	0.09 430	0.08 406	0.10 484	0.12 524

test_sample6	0.14 378	0.08 303	0.13 294	0.16 191	0.08 172	0.17 421	0.19 473	0.25 401	0.17 262	0.17 381	0.27 463	0.19 399	0.14 387	0.15 350	0.13 345	0.08 368	0.05 230	0.08 347	0.07 333	0.08 388	0.08 412

test_sample5	0.14 378	0.08 303	0.14 332	0.16 191	0.08 172	0.18 440	0.18 434	0.25 401	0.17 262	0.17 381	0.27 463	0.18 385	0.14 387	0.16 385	0.13 345	0.08 368	0.05 230	0.08 347	0.07 333	0.08 388	0.08 412

test_sample4	0.14 378	0.08 303	0.14 332	0.15 102	0.08 172	0.19 464	0.18 434	0.26 419	0.17 262	0.16 363	0.25 437	0.18 385	0.14 387	0.16 385	0.13 345	0.08 368	0.06 370	0.08 347	0.06 237	0.08 388	0.08 412

test_sample3	0.14 378	0.08 303	0.15 380	0.14 53	0.09 294	0.19 464	0.17 385	0.26 419	0.18 293	0.16 363	0.22 388	0.19 399	0.15 405	0.17 418	0.13 345	0.08 368	0.06 370	0.07 254	0.06 237	0.09 451	0.08 412

DispNO	0.14 378	0.08 303	0.17 445	0.19 416	0.12 489	0.11 214	0.21 516	0.23 360	0.29 460	0.17 381	0.23 397	0.18 385	0.17 456	0.15 350	0.15 413	0.07 294	0.05 230	0.08 347	0.08 406	0.07 325	0.06 260

SMFormer	0.14 378	0.07 196	0.17 445	0.14 53	0.08 172	0.16 399	0.17 385	0.26 419	0.27 438	0.19 428	0.20 354	0.18 385	0.15 405	0.15 350	0.17 444	0.08 368	0.05 230	0.07 254	0.06 237	0.07 325	0.06 260

tta	0.14 378	0.07 196	0.17 445	0.14 53	0.08 172	0.16 399	0.17 385	0.26 419	0.27 438	0.19 428	0.20 354	0.18 385	0.15 405	0.15 350	0.17 444	0.08 368	0.05 230	0.07 254	0.06 237	0.06 249	0.06 260

mmm	0.14 378	0.08 303	0.17 445	0.17 273	0.09 294	0.17 421	0.18 434	0.21 315	0.15 203	0.15 335	0.23 397	0.21 420	0.16 433	0.16 385	0.17 444	0.08 368	0.05 230	0.08 347	0.07 333	0.07 325	0.07 347

DualNet	0.14 378	0.08 303	0.14 332	0.16 191	0.08 172	0.18 440	0.18 434	0.25 401	0.17 262	0.17 381	0.27 463	0.18 385	0.14 387	0.16 385	0.13 345	0.08 368	0.05 230	0.08 347	0.07 333	0.08 388	0.08 412

mmx	0.14 378	0.09 381	0.14 332	0.16 191	0.08 172	0.17 421	0.17 385	0.27 440	0.25 414	0.15 335	0.25 437	0.19 399	0.13 363	0.14 326	0.20 481	0.08 368	0.06 370	0.09 430	0.08 406	0.08 388	0.08 412

xxx	0.14 378	0.09 381	0.14 332	0.16 191	0.08 172	0.17 421	0.17 385	0.27 440	0.25 414	0.15 335	0.25 437	0.19 399	0.13 363	0.14 326	0.20 481	0.08 368	0.06 370	0.09 430	0.08 406	0.08 388	0.08 412

PCWNet_CMD	0.14 378	0.08 303	0.15 380	0.17 273	0.09 294	0.14 343	0.14 198	0.29 473	0.36 517	0.14 308	0.20 354	0.21 420	0.12 323	0.17 418	0.13 345	0.07 294	0.05 230	0.07 254	0.07 333	0.07 325	0.07 347

CBFPSM	0.14 378	0.06 93	0.26 528	0.17 273	0.09 294	0.13 309	0.15 276	0.22 339	0.23 376	0.20 451	0.27 463	0.24 462	0.16 433	0.16 385	0.18 462	0.06 135	0.06 370	0.06 146	0.07 333	0.07 325	0.07 347

gwcnet-sp	0.14 378	0.07 196	0.12 244	0.18 356	0.09 294	0.16 399	0.17 385	0.24 384	0.24 393	0.18 411	0.24 409	0.15 334	0.16 433	0.15 350	0.15 413	0.08 368	0.06 370	0.07 254	0.08 406	0.08 388	0.07 347

scenet	0.14 378	0.07 196	0.12 244	0.18 356	0.09 294	0.16 399	0.17 385	0.24 384	0.24 393	0.18 411	0.24 409	0.15 334	0.16 433	0.15 350	0.15 413	0.08 368	0.06 370	0.07 254	0.08 406	0.08 388	0.07 347

ssnet	0.14 378	0.07 196	0.12 244	0.18 356	0.09 294	0.16 399	0.17 385	0.24 384	0.24 393	0.18 411	0.24 409	0.15 334	0.16 433	0.15 350	0.15 413	0.08 368	0.06 370	0.07 254	0.08 406	0.08 388	0.07 347

BUS	0.14 378	0.09 381	0.14 332	0.22 524	0.10 405	0.19 464	0.14 198	0.34 538	0.19 311	0.17 381	0.22 388	0.16 349	0.13 363	0.15 350	0.13 345	0.08 368	0.06 370	0.10 478	0.09 453	0.07 325	0.07 347

IER	0.14 378	0.07 196	0.13 294	0.17 273	0.09 294	0.14 343	0.16 344	0.25 401	0.26 428	0.18 411	0.25 437	0.17 371	0.20 498	0.16 385	0.14 382	0.08 368	0.05 230	0.07 254	0.06 237	0.08 388	0.07 347

test_5	0.14 378	0.12 484	0.08 47	0.20 477	0.10 405	0.14 343	0.29 597	0.21 315	0.24 393	0.18 411	0.28 477	0.11 239	0.15 405	0.12 246	0.13 345	0.06 135	0.05 230	0.07 254	0.08 406	0.08 388	0.07 347

psmg	0.14 378	0.09 381	0.14 332	0.17 273	0.10 405	0.15 369	0.17 385	0.29 473	0.19 311	0.17 381	0.21 377	0.25 476	0.16 433	0.15 350	0.14 382	0.08 368	0.06 370	0.08 347	0.08 406	0.07 325	0.06 260

UDGNet	0.14 378	0.13 512	0.16 415	0.17 273	0.10 405	0.12 259	0.16 344	0.21 315	0.27 438	0.20 451	0.20 354	0.16 349	0.13 363	0.16 385	0.13 345	0.10 469	0.06 370	0.09 430	0.07 333	0.06 249	0.07 347

CFNet_pseudo	0.14 378	0.08 303	0.15 380	0.16 191	0.09 294	0.13 309	0.14 198	0.27 440	0.34 504	0.14 308	0.21 377	0.22 438	0.13 363	0.18 440	0.14 382	0.07 294	0.05 230	0.08 347	0.06 237	0.07 325	0.07 347

GES	0.14 378	0.08 303	0.16 415	0.15 102	0.10 405	0.13 309	0.13 144	0.28 459	0.25 414	0.16 363	0.23 397	0.18 385	0.13 363	0.16 385	0.13 345	0.08 368	0.07 442	0.07 254	0.06 237	0.08 388	0.09 456

GANet-RSSM	0.14 378	0.07 196	0.13 294	0.13 16	0.08 172	0.14 343	0.17 385	0.22 339	0.21 350	0.17 381	0.24 409	0.23 456	0.15 405	0.16 385	0.15 413	0.10 469	0.06 370	0.07 254	0.08 406	0.08 388	0.07 347

PSMNet-RSSM	0.14 378	0.07 196	0.13 294	0.15 102	0.08 172	0.13 309	0.16 344	0.24 384	0.24 393	0.16 363	0.28 477	0.22 438	0.14 387	0.15 350	0.13 345	0.11 500	0.06 370	0.09 430	0.12 547	0.08 388	0.07 347

GwcNet-RSSM	0.14 378	0.07 196	0.12 244	0.15 102	0.08 172	0.15 369	0.20 496	0.21 315	0.27 438	0.18 411	0.27 463	0.22 438	0.16 433	0.14 326	0.15 413	0.10 469	0.05 230	0.07 254	0.09 453	0.07 325	0.07 347

CFNet-ft	0.14 378	0.07 196	0.15 380	0.12 5	0.09 294	0.16 399	0.18 434	0.22 339	0.24 393	0.17 381	0.26 454	0.24 462	0.14 387	0.16 385	0.14 382	0.11 500	0.06 370	0.08 347	0.09 453	0.09 451	0.08 412

DMCA	0.14 378	0.09 381	0.16 415	0.19 416	0.09 294	0.15 369	0.17 385	0.23 360	0.27 438	0.14 308	0.19 342	0.17 371	0.18 470	0.15 350	0.17 444	0.10 469	0.06 370	0.08 347	0.06 237	0.09 451	0.10 484

RASNet	0.14 378	0.07 196	0.14 332	0.16 191	0.08 172	0.18 440	0.14 198	0.29 473	0.20 334	0.17 381	0.25 437	0.21 420	0.18 470	0.20 480	0.19 475	0.07 294	0.06 370	0.06 146	0.08 406	0.06 249	0.06 260

MSMDNet	0.14 378	0.08 303	0.15 380	0.17 273	0.09 294	0.14 343	0.14 198	0.29 473	0.36 517	0.14 308	0.21 377	0.21 420	0.12 323	0.17 418	0.14 382	0.07 294	0.05 230	0.07 254	0.07 333	0.07 325	0.07 347

HSM-Net_RVC	0.14 378	0.08 303	0.11 203	0.15 102	0.08 172	0.15 369	0.15 276	0.27 440	0.29 460	0.19 428	0.21 377	0.29 512	0.14 387	0.17 418	0.13 345	0.06 135	0.06 370	0.06 146	0.06 237	0.07 325	0.06 260
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.14 378	0.07 196	0.15 380	0.12 5	0.09 294	0.16 399	0.18 434	0.22 339	0.24 393	0.17 381	0.26 454	0.24 462	0.14 387	0.16 385	0.14 382	0.11 500	0.06 370	0.08 347	0.09 453	0.09 451	0.08 412

ccs_rob	0.14 378	0.08 303	0.15 380	0.16 191	0.09 294	0.12 259	0.14 198	0.27 440	0.34 504	0.14 308	0.21 377	0.22 438	0.13 363	0.18 440	0.14 382	0.07 294	0.05 230	0.08 347	0.07 333	0.07 325	0.07 347

UCFNet_RVC	0.14 378	0.08 303	0.13 294	0.11 1	0.10 405	0.20 480	0.10 31	0.24 384	0.22 364	0.17 381	0.20 354	0.23 456	0.15 405	0.17 418	0.15 413	0.12 524	0.07 442	0.10 478	0.13 558	0.11 507	0.10 484

iResNetv2_ROB	0.14 378	0.08 303	0.15 380	0.16 191	0.08 172	0.16 399	0.12 86	0.25 401	0.35 513	0.21 465	0.29 489	0.24 462	0.13 363	0.14 326	0.14 382	0.06 135	0.05 230	0.06 146	0.04 52	0.09 451	0.08 412

iResNet_ROB	0.14 378	0.07 196	0.13 294	0.14 53	0.07 101	0.18 440	0.14 198	0.26 419	0.31 478	0.22 481	0.25 437	0.23 456	0.15 405	0.15 350	0.13 345	0.07 294	0.05 230	0.05 43	0.04 52	0.08 388	0.08 412

DDVS	0.15 422	0.10 440	0.21 501	0.16 191	0.12 489	0.15 369	0.14 198	0.25 401	0.19 311	0.18 411	0.29 489	0.27 494	0.12 323	0.19 455	0.15 413	0.09 428	0.06 370	0.09 430	0.07 333	0.11 507	0.11 511

rvit_0105_3	0.15 422	0.09 381	0.14 332	0.19 416	0.12 489	0.15 369	0.25 565	0.25 401	0.29 460	0.15 335	0.17 304	0.20 411	0.13 363	0.17 418	0.14 382	0.13 550	0.11 538	0.12 529	0.14 562	0.07 325	0.06 260

ACV-stereo	0.15 422	0.10 440	0.28 540	0.18 356	0.12 489	0.14 343	0.12 86	0.23 360	0.21 350	0.19 428	0.23 397	0.22 438	0.15 405	0.23 521	0.17 444	0.07 294	0.06 370	0.07 254	0.07 333	0.07 325	0.07 347

ITSA-stereo	0.15 422	0.10 440	0.14 332	0.19 416	0.08 172	0.12 259	0.14 198	0.30 487	0.49 577	0.17 381	0.19 342	0.22 438	0.15 405	0.17 418	0.16 429	0.10 469	0.06 370	0.08 347	0.08 406	0.08 388	0.08 412

test_sample7	0.15 422	0.10 440	0.16 415	0.14 53	0.11 455	0.16 399	0.16 344	0.27 440	0.23 376	0.20 451	0.20 354	0.24 462	0.19 486	0.16 385	0.16 429	0.12 524	0.06 370	0.10 478	0.09 453	0.10 484	0.10 484

1111x	0.15 422	0.08 303	0.12 244	0.18 356	0.07 101	0.18 440	0.25 565	0.31 498	0.24 393	0.17 381	0.24 409	0.26 486	0.15 405	0.13 297	0.23 522	0.07 294	0.07 442	0.08 347	0.09 453	0.07 325	0.06 260

CFNet_ucs	0.15 422	0.08 303	0.16 415	0.16 191	0.11 455	0.14 343	0.14 198	0.30 487	0.34 504	0.16 363	0.24 409	0.23 456	0.14 387	0.18 440	0.15 413	0.09 428	0.06 370	0.08 347	0.07 333	0.09 451	0.09 456

BSDual-CNN	0.15 422	0.09 381	0.14 332	0.22 524	0.10 405	0.14 343	0.15 276	0.34 538	0.19 311	0.17 381	0.22 388	0.25 476	0.16 433	0.15 350	0.14 382	0.08 368	0.06 370	0.10 478	0.09 453	0.07 325	0.07 347

hknet	0.15 422	0.11 466	0.13 294	0.22 524	0.11 455	0.14 343	0.15 276	0.34 538	0.25 414	0.17 381	0.22 388	0.22 438	0.18 470	0.17 418	0.12 303	0.07 294	0.06 370	0.10 478	0.09 453	0.07 325	0.07 347

dd	0.15 422	0.16 542	0.16 415	0.19 416	0.09 294	0.15 369	0.18 434	0.21 315	0.25 414	0.23 494	0.20 354	0.21 420	0.09 222	0.21 497	0.16 429	0.10 469	0.06 370	0.08 347	0.06 237	0.08 388	0.06 260

DAS	0.15 422	0.08 303	0.18 468	0.19 416	0.10 405	0.19 464	0.17 385	0.27 440	0.29 460	0.18 411	0.25 437	0.21 420	0.15 405	0.16 385	0.12 303	0.08 368	0.06 370	0.06 146	0.06 237	0.07 325	0.07 347

SepStereo	0.15 422	0.08 303	0.18 468	0.19 416	0.10 405	0.19 464	0.17 385	0.27 440	0.29 460	0.18 411	0.25 437	0.21 420	0.15 405	0.25 536	0.12 303	0.08 368	0.06 370	0.06 146	0.06 237	0.07 325	0.07 347

PSMNet-ADL	0.15 422	0.12 484	0.13 294	0.22 524	0.09 294	0.13 309	0.20 496	0.26 419	0.23 376	0.18 411	0.20 354	0.24 462	0.16 433	0.18 440	0.17 444	0.08 368	0.08 472	0.08 347	0.11 527	0.08 388	0.07 347

LMCR-Stereo	0.15 422	0.08 303	0.13 294	0.21 508	0.09 294	0.17 421	0.20 496	0.27 440	0.19 311	0.24 503	0.24 409	0.23 456	0.17 456	0.20 480	0.17 444	0.07 294	0.06 370	0.08 347	0.06 237	0.10 484	0.08 412

ICVP	0.15 422	0.09 381	0.12 244	0.22 524	0.09 294	0.17 421	0.21 516	0.25 401	0.23 376	0.18 411	0.30 496	0.26 486	0.18 470	0.17 418	0.14 382	0.09 428	0.07 442	0.08 347	0.07 333	0.07 325	0.07 347
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xxxx	0.15 422	0.07 196	0.14 332	0.14 53	0.08 172	0.23 522	0.18 434	0.31 498	0.19 311	0.14 308	0.28 477	0.22 438	0.14 387	0.15 350	0.26 556	0.09 428	0.05 230	0.07 254	0.07 333	0.08 388	0.07 347

test_xeample	0.15 422	0.06 93	0.13 294	0.14 53	0.08 172	0.21 497	0.20 496	0.28 459	0.20 334	0.16 363	0.29 489	0.19 399	0.16 433	0.15 350	0.26 556	0.09 428	0.05 230	0.07 254	0.07 333	0.07 325	0.07 347

ACVNet	0.15 422	0.09 381	0.15 380	0.13 16	0.12 489	0.14 343	0.20 496	0.22 339	0.33 492	0.17 381	0.26 454	0.21 420	0.16 433	0.17 418	0.21 501	0.07 294	0.06 370	0.06 146	0.06 237	0.08 388	0.06 260

acv_ft	0.15 422	0.09 381	0.15 380	0.19 416	0.10 405	0.16 399	0.17 385	0.25 401	0.33 492	0.19 428	0.26 454	0.21 420	0.17 456	0.17 418	0.18 462	0.07 294	0.06 370	0.06 146	0.06 237	0.08 388	0.06 260

CFNet	0.15 422	0.10 440	0.17 445	0.17 273	0.08 172	0.18 440	0.09 18	0.28 459	0.25 414	0.19 428	0.24 409	0.24 462	0.17 456	0.17 418	0.14 382	0.08 368	0.06 370	0.09 430	0.10 493	0.07 325	0.06 260

AdaStereo	0.15 422	0.11 466	0.15 380	0.18 356	0.09 294	0.20 480	0.11 58	0.32 509	0.28 453	0.20 451	0.23 397	0.20 411	0.13 363	0.19 455	0.14 382	0.12 524	0.05 230	0.10 478	0.07 333	0.09 451	0.07 347
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.
HSM	0.15 422	0.08 303	0.14 332	0.16 191	0.09 294	0.16 399	0.14 198	0.28 459	0.25 414	0.19 428	0.23 397	0.37 566	0.16 433	0.20 480	0.15 413	0.07 294	0.05 230	0.07 254	0.06 237	0.07 325	0.06 260

pmcnn	0.15 422	0.07 196	0.19 480	0.15 102	0.07 101	0.20 480	0.15 276	0.24 384	0.26 428	0.21 465	0.34 524	0.28 504	0.18 470	0.18 440	0.17 444	0.07 294	0.05 230	0.05 43	0.04 52	0.07 325	0.06 260

DStereoRT	0.16 445	0.06 93	0.11 203	0.19 416	0.09 294	0.12 259	0.12 86	0.28 459	0.22 364	0.12 256	0.20 354	0.11 239	0.10 260	0.15 350	0.14 382	0.06 135	0.05 230	0.96 645	0.09 453	0.05 136	0.04 54

DualNet (step1)	0.16 445	0.12 484	0.20 492	0.12 5	0.14 533	0.17 421	0.13 144	0.27 440	0.23 376	0.20 451	0.20 354	0.24 462	0.19 486	0.16 385	0.16 429	0.15 568	0.06 370	0.14 557	0.14 562	0.14 555	0.12 524

GMStereo_Zeroshot	0.16 445	0.13 512	0.24 520	0.20 477	0.10 405	0.17 421	0.13 144	0.29 473	0.25 414	0.23 494	0.32 508	0.25 476	0.11 292	0.19 455	0.14 382	0.09 428	0.06 370	0.11 509	0.06 237	0.12 522	0.08 412

iinet-f	0.16 445	0.06 93	0.45 585	0.14 53	0.10 405	0.21 497	0.14 198	0.27 440	0.23 376	0.21 465	0.24 409	0.21 420	0.15 405	0.18 440	0.21 501	0.09 428	0.07 442	0.07 254	0.06 237	0.09 451	0.10 484

CRFU-Net	0.16 445	0.08 303	0.14 332	0.17 273	0.09 294	0.19 464	0.14 198	0.26 419	0.20 334	0.28 543	0.27 463	0.29 512	0.17 456	0.19 455	0.17 444	0.09 428	0.09 505	0.07 254	0.07 333	0.08 388	0.08 412

NINENet	0.16 445	0.10 440	0.15 380	0.17 273	0.11 455	0.19 464	0.14 198	0.40 582	0.36 517	0.18 411	0.21 377	0.16 349	0.13 363	0.15 350	0.13 345	0.08 368	0.08 472	0.10 478	0.07 333	0.10 484	0.09 456

CSP-Net	0.16 445	0.09 381	0.14 332	0.16 191	0.09 294	0.19 464	0.17 385	0.25 401	0.32 485	0.25 516	0.30 496	0.24 462	0.15 405	0.21 497	0.18 462	0.09 428	0.06 370	0.07 254	0.07 333	0.08 388	0.07 347

AASNet	0.16 445	0.08 303	0.12 244	0.19 416	0.09 294	0.18 440	0.15 276	0.37 566	0.37 524	0.19 428	0.23 397	0.20 411	0.16 433	0.17 418	0.20 481	0.10 469	0.08 472	0.08 347	0.07 333	0.09 451	0.09 456

AACVNet	0.16 445	0.08 303	0.14 332	0.15 102	0.10 405	0.18 440	0.15 276	0.23 360	0.24 393	0.27 528	0.27 463	0.28 504	0.17 456	0.19 455	0.16 429	0.09 428	0.07 442	0.09 430	0.07 333	0.10 484	0.09 456

ADLNet2	0.16 445	0.09 381	0.13 294	0.16 191	0.09 294	0.20 480	0.16 344	0.31 498	0.39 534	0.16 363	0.20 354	0.20 411	0.18 470	0.21 497	0.22 510	0.08 368	0.06 370	0.07 254	0.07 333	0.09 451	0.07 347

Anonymous3	0.16 445	0.13 512	0.33 560	0.26 573	0.14 533	0.27 558	0.17 385	0.28 459	0.28 453	0.15 335	0.17 304	0.14 305	0.10 260	0.15 350	0.12 303	0.08 368	0.08 472	0.08 347	0.08 406	0.08 388	0.11 511

ADLNet	0.16 445	0.08 303	0.15 380	0.16 191	0.10 405	0.16 399	0.17 385	0.32 509	0.27 438	0.22 481	0.27 463	0.24 462	0.16 433	0.18 440	0.21 501	0.10 469	0.06 370	0.10 478	0.10 493	0.08 388	0.09 456

HCRNet	0.16 445	0.24 589	0.12 244	0.35 607	0.11 455	0.15 369	0.17 385	0.26 419	0.22 364	0.19 428	0.24 409	0.21 420	0.14 387	0.15 350	0.13 345	0.11 500	0.07 442	0.11 509	0.10 493	0.09 451	0.07 347

222	0.16 445	0.07 196	0.14 332	0.14 53	0.08 172	0.24 527	0.18 434	0.30 487	0.20 334	0.17 381	0.28 477	0.17 371	0.16 433	0.15 350	0.40 611	0.10 469	0.05 230	0.07 254	0.06 237	0.07 325	0.08 412

UPFNet	0.16 445	0.08 303	0.12 244	0.20 477	0.12 489	0.20 480	0.23 537	0.28 459	0.26 428	0.17 381	0.24 409	0.22 438	0.19 486	0.19 455	0.21 501	0.09 428	0.07 442	0.08 347	0.09 453	0.08 388	0.06 260

ac_64	0.16 445	0.08 303	0.15 380	0.18 356	0.10 405	0.22 506	0.18 434	0.24 384	0.21 350	0.18 411	0.24 409	0.29 512	0.18 470	0.19 455	0.22 510	0.09 428	0.07 442	0.08 347	0.09 453	0.07 325	0.06 260

DSFCA	0.16 445	0.09 381	0.14 332	0.16 191	0.10 405	0.20 480	0.19 473	0.28 459	0.31 478	0.23 494	0.24 409	0.22 438	0.15 405	0.19 455	0.20 481	0.10 469	0.07 442	0.09 430	0.09 453	0.08 388	0.08 412

FADNet-RVC-Resample	0.16 445	0.11 466	0.31 553	0.22 524	0.11 455	0.19 464	0.14 198	0.25 401	0.24 393	0.24 503	0.27 463	0.20 411	0.15 405	0.16 385	0.15 413	0.07 294	0.08 472	0.12 529	0.10 493	0.09 451	0.10 484

FADNet_RVC	0.16 445	0.14 524	0.40 578	0.20 477	0.11 455	0.13 309	0.13 144	0.26 419	0.22 364	0.21 465	0.23 397	0.20 411	0.17 456	0.14 326	0.16 429	0.08 368	0.08 472	0.12 529	0.09 453	0.11 507	0.10 484

AANet_RVC	0.16 445	0.10 440	0.10 153	0.18 356	0.09 294	0.18 440	0.19 473	0.26 419	0.31 478	0.22 481	0.35 528	0.21 420	0.21 502	0.22 510	0.16 429	0.06 135	0.05 230	0.06 146	0.06 237	0.07 325	0.06 260

DeepPruner_ROB	0.16 445	0.11 466	0.15 380	0.17 273	0.10 405	0.17 421	0.15 276	0.32 509	0.21 350	0.19 428	0.21 377	0.22 438	0.18 470	0.20 480	0.15 413	0.13 550	0.09 505	0.09 430	0.09 453	0.11 507	0.10 484

z-ln-s-r	0.17 466	0.10 440	0.40 578	0.19 416	0.08 172	0.17 421	0.18 434	0.22 339	0.33 492	0.18 411	0.40 557	0.22 438	0.17 456	0.20 480	0.23 522	0.07 294	0.05 230	0.07 254	0.07 333	0.07 325	0.05 165

rvit_stereo_0075_2	0.17 466	0.12 484	0.25 525	0.23 548	0.16 564	0.13 309	0.10 31	0.30 487	0.27 438	0.20 451	0.28 477	0.22 438	0.15 405	0.18 440	0.13 345	0.16 584	0.10 526	0.17 579	0.10 493	0.10 484	0.09 456

ToySt	0.17 466	0.11 466	0.18 468	0.17 273	0.11 455	0.16 399	0.25 565	0.24 384	0.33 492	0.19 428	0.24 409	0.26 486	0.24 525	0.19 455	0.20 481	0.07 294	0.08 472	0.09 430	0.10 493	0.09 451	0.08 412

ssnet_v2	0.17 466	0.10 440	0.17 445	0.17 273	0.11 455	0.21 497	0.21 516	0.33 529	0.25 414	0.22 481	0.22 388	0.27 494	0.18 470	0.22 510	0.20 481	0.11 500	0.09 505	0.09 430	0.09 453	0.08 388	0.08 412

dad	0.17 466	0.20 574	0.20 492	0.16 191	0.11 455	0.20 480	0.18 434	0.21 315	0.28 453	0.30 557	0.24 409	0.29 512	0.13 363	0.19 455	0.16 429	0.18 590	0.09 505	0.11 509	0.09 453	0.11 507	0.07 347

GEStereo_RVC	0.17 466	0.12 484	0.15 380	0.22 524	0.11 455	0.19 464	0.17 385	0.32 509	0.48 570	0.20 451	0.25 437	0.17 371	0.13 363	0.21 497	0.16 429	0.10 469	0.06 370	0.08 347	0.07 333	0.09 451	0.08 412

MMNet	0.17 466	0.09 381	0.16 415	0.20 477	0.11 455	0.27 558	0.20 496	0.25 401	0.41 543	0.22 481	0.30 496	0.21 420	0.20 498	0.17 418	0.20 481	0.06 135	0.06 370	0.07 254	0.07 333	0.08 388	0.07 347

delet	0.17 466	0.08 303	0.17 445	0.19 416	0.11 455	0.20 480	0.21 516	0.30 487	0.37 524	0.17 381	0.26 454	0.19 399	0.19 486	0.19 455	0.21 501	0.08 368	0.08 472	0.09 430	0.11 527	0.06 249	0.06 260

UNet	0.17 466	0.09 381	0.18 468	0.19 416	0.12 489	0.27 558	0.19 473	0.33 529	0.29 460	0.21 465	0.24 409	0.23 456	0.19 486	0.19 455	0.18 462	0.07 294	0.06 370	0.08 347	0.07 333	0.08 388	0.06 260

HGLStereo	0.17 466	0.08 303	0.19 480	0.17 273	0.12 489	0.18 440	0.18 434	0.31 498	0.32 485	0.21 465	0.32 508	0.25 476	0.18 470	0.19 455	0.20 481	0.09 428	0.09 505	0.07 254	0.07 333	0.09 451	0.10 484

DMCA-RVC	0.17 466	0.10 440	0.15 380	0.24 557	0.11 455	0.18 440	0.18 434	0.25 401	0.24 393	0.21 465	0.26 454	0.25 476	0.27 548	0.18 440	0.20 481	0.12 524	0.08 472	0.13 544	0.10 493	0.10 484	0.08 412

TDLM	0.17 466	0.12 484	0.13 294	0.24 557	0.10 405	0.18 440	0.18 434	0.36 560	0.30 470	0.21 465	0.28 477	0.28 504	0.18 470	0.23 521	0.18 462	0.11 500	0.07 442	0.10 478	0.10 493	0.08 388	0.08 412

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 466	0.10 440	0.22 507	0.20 477	0.10 405	0.15 369	0.18 434	0.31 498	0.25 414	0.21 465	0.30 496	0.25 476	0.17 456	0.21 497	0.20 481	0.09 428	0.06 370	0.08 347	0.08 406	0.07 325	0.08 412
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.17 466	0.12 484	0.15 380	0.20 477	0.09 294	0.18 440	0.18 434	0.26 419	0.23 376	0.26 522	0.40 557	0.22 438	0.17 456	0.21 497	0.20 481	0.08 368	0.05 230	0.09 430	0.10 493	0.07 325	0.07 347
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ISRNet	0.18 480	0.08 303	0.19 480	0.19 416	0.13 512	0.15 369	0.12 86	0.30 487	0.32 485	0.21 465	0.25 437	0.27 494	0.17 456	0.17 418	0.20 481	0.20 598	0.08 472	0.14 557	0.14 562	0.14 555	0.17 590

test_sample9	0.18 480	0.12 484	0.20 492	0.12 5	0.14 533	0.17 421	0.13 144	0.27 440	0.23 376	0.20 451	0.20 354	0.24 462	0.19 486	0.19 455	0.17 444	0.15 568	0.30 620	0.14 557	0.14 562	0.14 555	0.12 524

fast-acv-ft	0.18 480	0.11 466	0.19 480	0.19 416	0.12 489	0.24 527	0.21 516	0.25 401	0.34 504	0.22 481	0.34 524	0.27 494	0.20 498	0.21 497	0.23 522	0.09 428	0.09 505	0.08 347	0.10 493	0.08 388	0.07 347

HBP-ISP	0.18 480	0.13 512	0.16 415	0.15 102	0.11 455	0.08 65	0.13 144	0.28 459	0.29 460	0.22 481	0.33 520	0.21 420	0.25 534	0.23 521	0.17 444	0.14 564	0.16 588	0.21 593	0.17 589	0.10 484	0.08 412

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 480	0.09 381	0.29 548	0.15 102	0.10 405	0.22 506	0.20 496	0.26 419	0.39 534	0.25 516	0.42 574	0.24 462	0.15 405	0.20 480	0.19 475	0.07 294	0.05 230	0.06 146	0.05 148	0.10 484	0.09 456

SACVNet	0.18 480	0.12 484	0.14 332	0.17 273	0.13 512	0.22 506	0.18 434	0.31 498	0.30 470	0.23 494	0.31 504	0.30 522	0.22 511	0.22 510	0.17 444	0.11 500	0.08 472	0.10 478	0.10 493	0.12 522	0.14 563

psm_up	0.18 480	0.10 440	0.18 468	0.20 477	0.11 455	0.17 421	0.19 473	0.37 566	0.34 504	0.21 465	0.28 477	0.29 512	0.24 525	0.20 480	0.22 510	0.09 428	0.10 526	0.11 509	0.11 527	0.08 388	0.08 412

hitnet-ft	0.18 480	0.09 381	0.17 445	0.14 53	0.09 294	0.26 548	0.20 496	0.25 401	0.26 428	0.24 503	0.32 508	0.31 535	0.22 511	0.24 531	0.21 501	0.12 524	0.07 442	0.10 478	0.08 406	0.12 522	0.11 511

STTStereo	0.18 480	0.12 484	0.27 535	0.20 477	0.11 455	0.16 399	0.21 516	0.29 473	0.23 376	0.21 465	0.30 496	0.29 512	0.18 470	0.20 480	0.19 475	0.12 524	0.11 538	0.11 509	0.14 562	0.09 451	0.08 412

CVANet_RVC	0.18 480	0.10 440	0.14 332	0.21 508	0.10 405	0.18 440	0.17 385	0.34 538	0.33 492	0.22 481	0.31 504	0.28 504	0.18 470	0.23 521	0.17 444	0.12 524	0.08 472	0.12 529	0.11 527	0.09 451	0.07 347

StereoDRNet	0.18 480	0.11 466	0.17 445	0.22 524	0.11 455	0.21 497	0.22 526	0.37 566	0.33 492	0.24 503	0.28 477	0.30 522	0.19 486	0.20 480	0.20 481	0.09 428	0.08 472	0.11 509	0.09 453	0.09 451	0.07 347

DLCB_ROB	0.18 480	0.10 440	0.15 380	0.23 548	0.11 455	0.24 527	0.18 434	0.29 473	0.28 453	0.27 528	0.28 477	0.28 504	0.24 525	0.19 455	0.20 481	0.08 368	0.08 472	0.09 430	0.09 453	0.07 325	0.07 347

TCMNet	0.19 492	0.12 484	0.19 480	0.20 477	0.18 586	0.20 480	0.24 550	0.27 440	0.36 517	0.23 494	0.26 454	0.25 476	0.19 486	0.19 455	0.23 522	0.13 550	0.11 538	0.11 509	0.12 547	0.13 541	0.12 524

rvit_105_1	0.19 492	0.11 466	0.25 525	0.21 508	0.16 564	0.21 497	0.27 581	0.31 498	0.41 543	0.19 428	0.20 354	0.22 438	0.17 456	0.19 455	0.17 444	0.12 524	0.12 554	0.13 544	0.15 578	0.08 388	0.07 347

test_sample8	0.19 492	0.12 484	0.20 492	0.12 5	0.14 533	0.17 421	0.13 144	0.31 498	0.21 350	0.27 528	0.22 388	0.36 561	0.25 534	0.19 455	0.17 444	0.15 568	0.30 620	0.14 557	0.14 562	0.14 555	0.12 524

SDNR	0.19 492	0.08 303	0.19 480	0.16 191	0.12 489	0.77 633	0.14 198	0.25 401	0.32 485	0.19 428	0.24 409	0.19 399	0.13 363	0.19 455	0.15 413	0.16 584	0.18 595	0.14 557	0.11 527	0.08 388	0.11 511

pcwnet_v2	0.19 492	0.10 440	0.26 528	0.17 273	0.14 533	0.18 440	0.15 276	0.37 566	0.46 568	0.19 428	0.24 409	0.21 420	0.19 486	0.20 480	0.19 475	0.13 550	0.10 526	0.10 478	0.10 493	0.11 507	0.13 546

ADCRef	0.19 492	0.12 484	0.41 581	0.20 477	0.12 489	0.22 506	0.18 434	0.32 509	0.36 517	0.26 522	0.32 508	0.17 371	0.23 519	0.24 531	0.24 535	0.07 294	0.06 370	0.09 430	0.09 453	0.08 388	0.08 412

NVstereo2D	0.19 492	0.10 440	0.15 380	0.17 273	0.15 553	0.28 565	0.23 537	0.44 599	0.42 551	0.15 335	0.27 463	0.25 476	0.19 486	0.22 510	0.17 444	0.09 428	0.06 370	0.10 478	0.08 406	0.15 571	0.09 456

DRN-Test	0.19 492	0.11 466	0.20 492	0.22 524	0.10 405	0.22 506	0.22 526	0.39 578	0.37 524	0.24 503	0.32 508	0.26 486	0.21 502	0.22 510	0.24 535	0.11 500	0.07 442	0.11 509	0.10 493	0.09 451	0.07 347

DISCO	0.19 492	0.09 381	0.22 507	0.17 273	0.10 405	0.25 538	0.18 434	0.27 440	0.44 561	0.22 481	0.31 504	0.33 548	0.26 540	0.28 553	0.28 572	0.08 368	0.06 370	0.07 254	0.07 333	0.09 451	0.09 456

CBMV_ROB	0.19 492	0.13 512	0.17 445	0.16 191	0.11 455	0.15 369	0.13 144	0.26 419	0.28 453	0.27 528	0.30 496	0.27 494	0.24 525	0.23 521	0.16 429	0.15 568	0.17 593	0.22 597	0.20 595	0.10 484	0.11 511

NOSS_ROB	0.19 492	0.12 484	0.18 468	0.16 191	0.12 489	0.15 369	0.12 86	0.30 487	0.32 485	0.20 451	0.22 388	0.27 494	0.23 519	0.21 497	0.16 429	0.16 584	0.18 595	0.23 598	0.21 597	0.12 522	0.13 546

CBMV	0.19 492	0.14 524	0.17 445	0.18 356	0.10 405	0.20 480	0.11 58	0.29 473	0.30 470	0.29 552	0.30 496	0.30 522	0.23 519	0.27 541	0.19 475	0.13 550	0.15 584	0.17 579	0.16 582	0.10 484	0.10 484
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
w-ln-seven-2	0.20 504	0.14 524	0.37 573	0.22 524	0.12 489	0.20 480	0.21 516	0.28 459	0.37 524	0.25 516	0.37 537	0.27 494	0.22 511	0.21 497	0.23 522	0.08 368	0.08 472	0.09 430	0.09 453	0.10 484	0.09 456

YMNet	0.20 504	0.12 484	0.19 480	0.20 477	0.14 533	0.26 548	0.23 537	0.32 509	0.34 504	0.27 528	0.34 524	0.30 522	0.18 470	0.18 440	0.22 510	0.10 469	0.13 569	0.10 478	0.10 493	0.08 388	0.09 456

YMNet_1	0.20 504	0.12 484	0.19 480	0.20 477	0.14 533	0.26 548	0.23 537	0.32 509	0.34 504	0.27 528	0.34 524	0.30 522	0.18 470	0.18 440	0.22 510	0.10 469	0.13 569	0.10 478	0.10 493	0.08 388	0.09 456

GwcNet	0.20 504	0.13 512	0.19 480	0.18 356	0.12 489	0.24 527	0.19 473	0.35 553	0.43 556	0.20 451	0.32 508	0.33 548	0.20 498	0.22 510	0.24 535	0.11 500	0.09 505	0.09 430	0.09 453	0.09 451	0.10 484

FAT-Stereo	0.20 504	0.12 484	0.22 507	0.21 508	0.12 489	0.17 421	0.18 434	0.34 538	0.39 534	0.27 528	0.37 537	0.34 555	0.32 579	0.21 497	0.20 481	0.09 428	0.11 538	0.10 478	0.09 453	0.11 507	0.14 563

FADNet-RVC	0.20 504	0.20 574	0.38 575	0.21 508	0.16 564	0.20 480	0.15 276	0.26 419	0.26 428	0.26 522	0.32 508	0.26 486	0.21 502	0.22 510	0.19 475	0.12 524	0.13 569	0.12 529	0.14 562	0.13 541	0.18 593

S-Stereo	0.20 504	0.12 484	0.25 525	0.21 508	0.13 512	0.20 480	0.18 434	0.32 509	0.43 556	0.23 494	0.36 531	0.28 504	0.30 571	0.19 455	0.22 510	0.09 428	0.12 554	0.10 478	0.10 493	0.13 541	0.13 546

SuperB	0.20 504	0.10 440	0.56 601	0.16 191	0.09 294	0.18 440	0.18 434	0.24 384	0.50 580	0.26 522	0.39 551	0.17 371	0.21 502	0.22 510	0.21 501	0.08 368	0.06 370	0.06 146	0.06 237	0.12 522	0.10 484

ADCP+	0.20 504	0.10 440	0.33 560	0.20 477	0.12 489	0.22 506	0.26 574	0.31 498	0.34 504	0.26 522	0.37 537	0.22 438	0.22 511	0.27 541	0.27 564	0.09 428	0.06 370	0.08 347	0.08 406	0.09 451	0.10 484

PS-NSSS	0.20 504	0.21 580	0.23 516	0.20 477	0.10 405	0.19 464	0.17 385	0.36 560	0.25 414	0.27 528	0.33 520	0.27 494	0.24 525	0.20 480	0.20 481	0.15 568	0.12 554	0.17 579	0.14 562	0.10 484	0.08 412

PWCDC_ROB	0.20 504	0.13 512	0.22 507	0.24 557	0.11 455	0.19 464	0.15 276	0.33 529	0.54 590	0.29 552	0.50 590	0.21 420	0.15 405	0.27 541	0.20 481	0.11 500	0.09 505	0.10 478	0.08 406	0.11 507	0.09 456

SGM-Forest	0.20 504	0.14 524	0.18 468	0.19 416	0.13 512	0.20 480	0.22 526	0.33 529	0.30 470	0.24 503	0.29 489	0.28 504	0.19 486	0.23 521	0.17 444	0.15 568	0.16 588	0.15 569	0.14 562	0.12 522	0.12 524
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
UDG	0.21 516	0.17 553	0.19 480	0.23 548	0.15 553	0.30 572	0.20 496	0.33 529	0.35 513	0.23 494	0.28 477	0.31 535	0.27 548	0.20 480	0.22 510	0.15 568	0.12 554	0.13 544	0.09 453	0.14 555	0.14 563

FINET	0.21 516	0.18 564	0.26 528	0.18 356	0.16 564	0.23 522	0.23 537	0.32 509	0.48 570	0.25 516	0.32 508	0.22 438	0.22 511	0.22 510	0.17 444	0.18 590	0.16 588	0.11 509	0.10 493	0.15 571	0.13 546

Syn2CoEx	0.21 516	0.16 542	0.27 535	0.29 598	0.14 533	0.26 548	0.20 496	0.33 529	0.31 478	0.28 543	0.36 531	0.27 494	0.25 534	0.19 455	0.24 535	0.16 584	0.12 554	0.14 557	0.11 527	0.09 451	0.08 412

FADNet	0.21 516	0.22 584	0.36 569	0.18 356	0.17 579	0.24 527	0.13 144	0.31 498	0.31 478	0.23 494	0.25 437	0.27 494	0.21 502	0.19 455	0.15 413	0.13 550	0.15 584	0.12 529	0.15 578	0.16 580	0.18 593

RP	0.21 516	0.13 512	0.21 501	0.23 548	0.11 455	0.21 497	0.20 496	0.25 401	0.44 561	0.21 465	0.38 543	0.36 561	0.24 525	0.27 541	0.25 545	0.11 500	0.12 554	0.13 544	0.12 547	0.12 522	0.14 563

DANet	0.21 516	0.15 534	0.28 540	0.25 568	0.13 512	0.22 506	0.19 473	0.27 440	0.27 438	0.28 543	0.32 508	0.35 559	0.31 575	0.31 563	0.23 522	0.11 500	0.09 505	0.11 509	0.10 493	0.13 541	0.11 511
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.21 516	0.12 484	0.21 501	0.24 557	0.13 512	0.22 506	0.22 526	0.41 588	0.26 428	0.31 563	0.42 574	0.37 566	0.28 559	0.23 521	0.22 510	0.10 469	0.12 554	0.10 478	0.09 453	0.10 484	0.08 412

PWC_ROB	0.21 516	0.16 542	0.26 528	0.18 356	0.11 455	0.22 506	0.13 144	0.32 509	0.49 577	0.30 557	0.40 557	0.32 544	0.24 525	0.31 563	0.22 510	0.10 469	0.07 442	0.11 509	0.08 406	0.11 507	0.10 484

PSMNet_ROB	0.21 516	0.11 466	0.15 380	0.27 586	0.15 553	0.24 527	0.35 614	0.43 597	0.37 524	0.27 528	0.32 508	0.32 544	0.22 511	0.21 497	0.26 556	0.12 524	0.08 472	0.13 544	0.11 527	0.09 451	0.09 456

MSAF-DinoV2	0.22 525	0.11 466	0.23 516	0.17 273	0.10 405	0.27 558	0.16 344	0.37 566	0.55 591	0.21 465	0.27 463	0.47 600	0.27 548	0.35 582	0.39 608	0.09 428	0.06 370	0.07 254	0.09 453	0.12 522	0.10 484

GASNet	0.22 525	0.23 586	0.33 560	0.26 573	0.17 579	0.26 548	0.16 344	0.44 599	0.42 551	0.27 528	0.24 409	0.30 522	0.15 405	0.27 541	0.18 462	0.12 524	0.08 472	0.12 529	0.11 527	0.16 580	0.07 347

Anonymous_2	0.22 525	0.17 553	0.28 540	0.15 102	0.16 564	0.32 574	0.22 526	0.22 339	0.17 262	0.23 494	0.24 409	0.26 486	0.27 548	0.27 541	0.23 522	0.22 607	0.25 616	0.17 579	0.17 589	0.17 588	0.17 590

Wz-Net-LNSev	0.22 525	0.16 542	0.38 575	0.21 508	0.13 512	0.25 538	0.23 537	0.32 509	0.43 556	0.30 557	0.41 568	0.31 535	0.18 470	0.22 510	0.25 545	0.10 469	0.09 505	0.08 347	0.08 406	0.12 522	0.11 511

Wz-Net-MNSev	0.22 525	0.13 512	0.31 553	0.20 477	0.14 533	0.36 593	0.24 550	0.33 529	0.44 561	0.28 543	0.40 557	0.38 570	0.19 486	0.24 531	0.25 545	0.09 428	0.07 442	0.09 430	0.09 453	0.12 522	0.10 484

DDUNet	0.22 525	0.17 553	0.21 501	0.22 524	0.15 553	0.25 538	0.24 550	0.29 473	0.30 470	0.31 563	0.36 531	0.33 548	0.25 534	0.24 531	0.20 481	0.18 590	0.13 569	0.17 579	0.11 527	0.16 580	0.16 581

APVNet	0.22 525	0.12 484	0.19 480	0.18 356	0.14 533	0.32 574	0.31 610	0.39 578	0.32 485	0.27 528	0.40 557	0.30 522	0.29 567	0.26 538	0.25 545	0.11 500	0.12 554	0.11 509	0.14 562	0.12 522	0.12 524

aanetorigin	0.22 525	0.17 553	0.56 601	0.17 273	0.10 405	0.15 369	0.19 473	0.20 292	0.33 492	0.49 605	0.48 585	0.29 512	0.27 548	0.20 480	0.23 522	0.08 368	0.07 442	0.08 347	0.07 333	0.10 484	0.09 456

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 525	0.21 580	0.24 520	0.26 573	0.11 455	0.23 522	0.14 198	0.39 578	0.24 393	0.32 569	0.36 531	0.30 522	0.21 502	0.19 455	0.21 501	0.17 589	0.14 578	0.21 593	0.16 582	0.12 522	0.12 524

AF-Net	0.22 525	0.17 553	0.17 445	0.26 573	0.13 512	0.25 538	0.24 550	0.32 509	0.50 580	0.25 516	0.33 520	0.38 570	0.26 540	0.28 553	0.25 545	0.11 500	0.10 526	0.16 576	0.11 527	0.11 507	0.10 484

stereogan	0.22 525	0.11 466	0.21 501	0.20 477	0.12 489	0.31 573	0.19 473	0.35 553	0.44 561	0.22 481	0.39 551	0.35 559	0.27 548	0.33 573	0.22 510	0.10 469	0.12 554	0.10 478	0.10 493	0.14 555	0.13 546

edge stereo	0.22 525	0.13 512	0.20 492	0.21 508	0.13 512	0.23 522	0.16 344	0.32 509	0.42 551	0.32 569	0.40 557	0.38 570	0.35 589	0.25 536	0.24 535	0.13 550	0.11 538	0.14 557	0.11 527	0.12 522	0.13 546

RYNet	0.22 525	0.12 484	0.22 507	0.19 416	0.17 579	0.46 604	0.26 574	0.38 574	0.48 570	0.24 503	0.28 477	0.34 555	0.23 519	0.20 480	0.30 583	0.10 469	0.06 370	0.09 430	0.09 453	0.13 541	0.15 570

NaN_ROB	0.22 525	0.19 568	0.24 520	0.25 568	0.13 512	0.29 569	0.26 574	0.33 529	0.41 543	0.31 563	0.31 504	0.32 544	0.23 519	0.30 562	0.21 501	0.11 500	0.17 593	0.10 478	0.10 493	0.08 388	0.09 456

MDST_ROB	0.22 525	0.10 440	0.17 445	0.18 356	0.11 455	0.37 594	0.19 473	0.43 597	0.41 543	0.39 586	0.39 551	0.29 512	0.21 502	0.26 538	0.18 462	0.11 500	0.10 526	0.14 557	0.11 527	0.10 484	0.08 412

XPNet_ROB	0.22 525	0.11 466	0.19 480	0.22 524	0.13 512	0.22 506	0.19 473	0.34 538	0.40 540	0.30 557	0.39 551	0.39 578	0.26 540	0.26 538	0.28 572	0.15 568	0.10 526	0.10 478	0.10 493	0.13 541	0.12 524

SQANet	0.23 541	0.23 586	0.30 551	0.30 600	0.19 590	0.27 558	0.13 144	0.29 473	0.33 492	0.24 503	0.37 537	0.31 535	0.22 511	0.27 541	0.23 522	0.15 568	0.10 526	0.21 593	0.16 582	0.21 596	0.15 570

Nwc_Net	0.23 541	0.16 542	0.21 501	0.25 568	0.14 533	0.24 527	0.26 574	0.37 566	0.38 531	0.22 481	0.41 568	0.30 522	0.28 559	0.28 553	0.25 545	0.11 500	0.10 526	0.17 579	0.20 595	0.10 484	0.10 484

RTSC	0.23 541	0.12 484	0.28 540	0.21 508	0.13 512	0.28 565	0.16 344	0.35 553	0.66 616	0.27 528	0.33 520	0.30 522	0.21 502	0.31 563	0.29 576	0.10 469	0.08 472	0.09 430	0.10 493	0.13 541	0.13 546

PA-Net	0.23 541	0.18 564	0.33 560	0.28 589	0.22 599	0.21 497	0.38 619	0.29 473	0.39 534	0.22 481	0.32 508	0.25 476	0.26 540	0.20 480	0.25 545	0.09 428	0.23 613	0.15 569	0.22 600	0.09 451	0.13 546
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.23 541	0.15 534	0.17 445	0.34 605	0.18 586	0.24 527	0.23 537	0.34 538	0.28 453	0.31 563	0.38 543	0.38 570	0.28 559	0.23 521	0.24 535	0.15 568	0.12 554	0.18 588	0.21 597	0.13 541	0.13 546

ETE_ROB	0.23 541	0.17 553	0.22 507	0.25 568	0.13 512	0.26 548	0.29 597	0.31 498	0.36 517	0.28 543	0.36 531	0.45 592	0.26 540	0.27 541	0.26 556	0.11 500	0.08 472	0.12 529	0.09 453	0.14 555	0.13 546

SGM_RVC	0.23 541	0.12 484	0.15 380	0.15 102	0.09 294	0.33 581	0.18 434	0.34 538	0.31 478	0.44 600	0.37 537	0.53 608	0.35 589	0.35 582	0.24 535	0.13 550	0.13 569	0.13 544	0.13 558	0.10 484	0.11 511
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DStereoO	0.24 548	0.18 564	0.18 468	0.20 477	0.14 533	0.21 497	0.19 473	0.32 509	0.41 543	0.29 552	0.21 377	0.32 544	0.27 548	0.41 607	0.27 564	0.46 628	0.12 554	0.31 616	0.11 527	0.15 571	0.12 524

z-mn7	0.24 548	0.14 524	0.45 585	0.19 416	0.13 512	0.28 565	0.25 565	0.34 538	0.62 607	0.27 528	0.56 602	0.29 512	0.24 525	0.32 570	0.25 545	0.08 368	0.08 472	0.08 347	0.08 406	0.10 484	0.10 484

w-ln-seven	0.24 548	0.14 524	0.55 598	0.19 416	0.14 533	0.26 548	0.22 526	0.35 553	0.60 604	0.29 552	0.39 551	0.30 522	0.22 511	0.21 497	0.26 556	0.09 428	0.09 505	0.11 509	0.10 493	0.11 507	0.10 484

DGSMNet	0.24 548	0.19 568	0.33 560	0.21 508	0.24 604	0.24 527	0.20 496	0.35 553	0.41 543	0.24 503	0.32 508	0.38 570	0.21 502	0.29 559	0.23 522	0.12 524	0.11 538	0.14 557	0.16 582	0.23 600	0.23 604

G-Net	0.24 548	0.16 542	0.36 569	0.22 524	0.16 564	0.51 610	0.23 537	0.29 473	0.34 504	0.36 579	0.38 543	0.31 535	0.29 567	0.27 541	0.26 556	0.11 500	0.09 505	0.12 529	0.09 453	0.16 580	0.13 546

NCC-stereo	0.24 548	0.15 534	0.31 553	0.26 573	0.16 564	0.20 480	0.30 604	0.40 582	0.40 540	0.24 503	0.38 543	0.33 548	0.28 559	0.36 588	0.27 564	0.12 524	0.11 538	0.15 569	0.22 600	0.13 541	0.13 546

Abc-Net	0.24 548	0.15 534	0.31 553	0.26 573	0.16 564	0.20 480	0.30 604	0.40 582	0.40 540	0.24 503	0.38 543	0.33 548	0.28 559	0.36 588	0.27 564	0.12 524	0.11 538	0.15 569	0.22 600	0.13 541	0.13 546
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCL	0.24 548	0.11 466	0.47 590	0.22 524	0.12 489	0.34 584	0.29 597	0.29 473	0.56 594	0.24 503	0.46 582	0.30 522	0.30 571	0.29 559	0.29 576	0.08 368	0.07 442	0.09 430	0.09 453	0.10 484	0.10 484

DeepPrunerF	0.24 548	0.17 553	0.42 583	0.26 573	0.16 564	0.22 506	0.28 587	0.37 566	0.50 580	0.26 522	0.29 489	0.24 462	0.28 559	0.21 497	0.22 510	0.15 568	0.11 538	0.20 592	0.18 593	0.12 522	0.13 546

FBW_ROB	0.24 548	0.17 553	0.22 507	0.26 573	0.14 533	0.25 538	0.22 526	0.41 588	0.41 543	0.41 593	0.41 568	0.42 585	0.27 548	0.31 563	0.23 522	0.09 428	0.14 578	0.14 557	0.12 547	0.11 507	0.09 456

SANet	0.24 548	0.14 524	0.28 540	0.21 508	0.11 455	0.27 558	0.24 550	0.38 574	0.64 612	0.36 579	0.40 557	0.43 588	0.26 540	0.27 541	0.24 535	0.12 524	0.09 505	0.10 478	0.09 453	0.13 541	0.11 511

WCMA_ROB	0.24 548	0.11 466	0.22 507	0.17 273	0.14 533	0.32 574	0.15 276	0.32 509	0.32 485	0.38 584	0.53 593	0.40 582	0.34 586	0.34 576	0.25 545	0.11 500	0.12 554	0.12 529	0.10 493	0.14 555	0.14 563

DStereoSA	0.25 560	0.19 568	0.37 573	0.26 573	0.17 579	0.22 506	0.20 496	0.49 609	0.59 600	0.22 481	0.29 489	0.29 512	0.33 581	0.39 599	0.28 572	0.12 524	0.11 538	0.16 576	0.14 562	0.14 555	0.12 524

zh-sn7	0.25 560	0.17 553	0.50 592	0.24 557	0.13 512	0.25 538	0.24 550	0.34 538	0.48 570	0.28 543	0.54 595	0.28 504	0.31 575	0.36 588	0.32 591	0.10 469	0.10 526	0.11 509	0.10 493	0.12 522	0.12 524

zh-mn7	0.25 560	0.14 524	0.56 601	0.19 416	0.14 533	0.24 527	0.22 526	0.34 538	0.62 607	0.35 576	0.65 611	0.31 535	0.25 534	0.31 563	0.25 545	0.09 428	0.08 472	0.09 430	0.09 453	0.09 451	0.11 511

Wz-Net-SNSev	0.25 560	0.17 553	0.44 584	0.25 568	0.14 533	0.26 548	0.23 537	0.38 574	0.56 594	0.30 557	0.55 597	0.39 578	0.26 540	0.23 521	0.30 583	0.10 469	0.09 505	0.09 430	0.10 493	0.11 507	0.11 511

psmorigin	0.25 560	0.15 534	0.34 568	0.17 273	0.13 512	0.23 522	0.14 198	0.34 538	0.33 492	0.41 593	0.55 597	0.41 584	0.37 593	0.34 576	0.27 564	0.11 500	0.15 584	0.11 509	0.11 527	0.12 522	0.16 581

RGC	0.25 560	0.20 574	0.29 548	0.28 589	0.16 564	0.22 506	0.23 537	0.32 509	0.44 561	0.27 528	0.40 557	0.38 570	0.27 548	0.36 588	0.22 510	0.11 500	0.13 569	0.17 579	0.17 589	0.14 555	0.16 581

ADCMid	0.25 560	0.15 534	0.40 578	0.20 477	0.14 533	0.25 538	0.26 574	0.34 538	0.38 531	0.36 579	0.44 579	0.34 555	0.40 600	0.35 582	0.33 596	0.10 469	0.09 505	0.11 509	0.11 527	0.13 541	0.12 524

ADCPNet	0.25 560	0.16 542	0.61 608	0.21 508	0.15 553	0.35 592	0.25 565	0.32 509	0.35 513	0.30 557	0.40 557	0.36 561	0.28 559	0.28 553	0.32 591	0.12 524	0.10 526	0.11 509	0.12 547	0.14 555	0.13 546

LALA_ROB	0.25 560	0.16 542	0.22 507	0.26 573	0.17 579	0.27 558	0.27 581	0.42 593	0.37 524	0.33 573	0.38 543	0.51 604	0.26 540	0.28 553	0.27 564	0.16 584	0.09 505	0.12 529	0.11 527	0.13 541	0.12 524

SHD	0.26 569	0.15 534	0.30 551	0.24 557	0.18 586	0.22 506	0.15 276	0.38 574	0.71 620	0.32 569	0.41 568	0.36 561	0.28 559	0.32 570	0.29 576	0.12 524	0.11 538	0.14 557	0.13 558	0.16 580	0.20 599

AnyNet_C32	0.26 569	0.16 542	0.36 569	0.20 477	0.16 564	0.25 538	0.30 604	0.32 509	0.44 561	0.31 563	0.49 586	0.30 522	0.33 581	0.40 604	0.33 596	0.12 524	0.12 554	0.12 529	0.14 562	0.14 555	0.15 570

DStereoFS	0.27 571	0.22 584	0.31 553	0.22 524	0.15 553	0.22 506	0.20 496	0.50 613	0.48 570	0.28 543	0.44 579	0.33 548	0.34 586	0.52 617	0.29 576	0.12 524	0.11 538	0.15 569	0.13 558	0.16 580	0.16 581

PSMNet-RUCA	0.27 571	0.33 609	0.41 581	0.36 609	0.32 617	0.18 440	0.19 473	0.42 593	0.30 470	0.33 573	0.41 568	0.39 578	0.25 534	0.31 563	0.20 481	0.18 590	0.10 526	0.25 600	0.15 578	0.21 596	0.16 581

PDISCO_ROB	0.27 571	0.16 542	0.26 528	0.28 589	0.20 593	0.32 574	0.26 574	0.44 599	0.57 596	0.28 543	0.40 557	0.45 592	0.29 567	0.33 573	0.34 598	0.12 524	0.09 505	0.17 579	0.16 582	0.17 588	0.13 546

DispFullNet	0.27 571	0.21 580	0.65 611	0.28 589	0.16 564	0.26 548	0.17 385	0.33 529	0.58 599	0.27 528	0.38 543	0.43 588	0.23 519	0.38 595	0.23 522	0.12 524	0.06 370	0.19 590	0.11 527	0.21 596	0.15 570

MeshStereo	0.27 571	0.13 512	0.18 468	0.15 102	0.11 455	0.32 574	0.24 550	0.40 582	0.36 517	0.52 607	0.57 605	0.67 619	0.40 600	0.35 582	0.26 556	0.14 564	0.13 569	0.13 544	0.11 527	0.11 507	0.10 484
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
WZ-Net	0.28 576	0.17 553	0.78 628	0.22 524	0.16 564	0.34 584	0.29 597	0.39 578	0.57 596	0.24 503	0.55 597	0.37 566	0.24 525	0.33 573	0.35 599	0.09 428	0.08 472	0.09 430	0.10 493	0.14 555	0.16 581

XQC	0.28 576	0.23 586	0.51 593	0.28 589	0.19 590	0.34 584	0.27 581	0.36 560	0.57 596	0.31 563	0.30 496	0.37 566	0.30 571	0.38 595	0.38 606	0.13 550	0.09 505	0.15 569	0.12 547	0.17 588	0.18 593

CC-Net-ROB	0.28 576	0.31 607	0.36 569	0.29 598	0.15 553	0.25 538	0.19 473	0.45 602	0.33 492	0.39 586	0.37 537	0.39 578	0.31 575	0.27 541	0.26 556	0.24 613	0.19 598	0.30 615	0.23 604	0.18 591	0.15 570

DPSNet	0.28 576	0.16 542	0.31 553	0.18 356	0.13 512	0.54 612	0.42 623	0.51 615	0.67 617	0.29 552	0.38 543	0.38 570	0.29 567	0.31 563	0.23 522	0.11 500	0.10 526	0.11 509	0.08 406	0.20 595	0.16 581

MultiAttention	0.29 580	0.08 303	0.14 332	0.19 416	0.12 489	1.45 648	1.33 652	0.36 560	0.37 524	0.19 428	0.21 377	0.24 462	0.11 292	0.38 595	0.18 462	0.06 135	0.05 230	0.08 347	0.08 406	0.10 484	0.09 456

Wz-Net-TNSev	0.29 580	0.20 574	0.65 611	0.19 416	0.15 553	0.38 597	0.27 581	0.35 553	0.55 591	0.34 575	0.42 574	0.45 592	0.38 594	0.32 570	0.30 583	0.12 524	0.13 569	0.10 478	0.12 547	0.15 571	0.14 563

ccnet	0.29 580	0.28 602	0.23 516	0.20 477	0.28 611	0.41 602	0.21 516	0.45 602	0.33 492	0.36 579	0.46 582	0.36 561	0.30 571	0.39 599	0.42 615	0.23 611	0.14 578	0.21 593	0.17 589	0.23 600	0.18 593

EDNetEfficient	0.29 580	0.24 589	1.13 639	0.18 356	0.10 405	0.19 464	0.20 496	0.20 292	0.60 604	0.74 627	0.56 602	0.31 535	0.39 597	0.22 510	0.30 583	0.09 428	0.07 442	0.08 347	0.07 333	0.11 507	0.09 456

ADCS	0.29 580	0.18 564	0.45 585	0.21 508	0.17 579	0.28 565	0.23 537	0.41 588	0.63 611	0.40 589	0.49 586	0.40 582	0.36 591	0.39 599	0.40 611	0.13 550	0.12 554	0.13 544	0.14 562	0.16 580	0.16 581

CSAN	0.29 580	0.24 589	0.27 535	0.34 605	0.19 590	0.33 581	0.42 623	0.37 566	0.50 580	0.38 584	0.40 557	0.44 590	0.33 581	0.28 553	0.30 583	0.20 598	0.16 588	0.19 590	0.19 594	0.14 555	0.15 570

AANet	0.30 586	0.19 568	1.03 637	0.16 191	0.13 512	0.22 506	0.16 344	0.30 487	0.62 607	0.60 614	0.52 592	0.46 596	0.38 594	0.23 521	0.32 591	0.12 524	0.09 505	0.11 509	0.10 493	0.13 541	0.12 524

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 586	0.24 589	0.29 548	0.36 609	0.16 564	0.34 584	0.30 604	0.32 509	0.42 551	0.40 589	0.46 582	0.38 570	0.31 575	0.34 576	0.28 572	0.19 596	0.20 601	0.26 601	0.29 614	0.18 591	0.19 598

GANetREF_RVC	0.31 588	0.34 610	0.27 535	0.35 607	0.16 564	0.32 574	0.41 620	0.48 607	0.51 587	0.35 576	0.35 528	0.34 555	0.33 581	0.39 599	0.32 591	0.27 615	0.20 601	0.29 613	0.15 578	0.18 591	0.17 590
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
MSMD_ROB	0.31 588	0.26 595	0.26 528	0.24 557	0.21 597	0.34 584	0.25 565	0.34 538	0.39 534	0.40 589	0.69 615	0.45 592	0.40 600	0.34 576	0.27 564	0.20 598	0.19 598	0.26 601	0.25 606	0.23 600	0.22 603

MFN_U_SF_RVC	0.32 590	0.21 580	0.55 598	0.30 600	0.15 553	0.34 584	0.17 385	0.52 616	0.46 568	0.46 604	0.55 597	0.59 611	0.39 597	0.35 582	0.37 604	0.15 568	0.14 578	0.18 588	0.21 597	0.16 580	0.15 570

PASM	0.32 590	0.24 589	0.48 591	0.28 589	0.27 610	0.29 569	0.30 604	0.34 538	0.49 577	0.35 576	0.39 551	0.46 596	0.34 586	0.34 576	0.35 599	0.23 611	0.25 616	0.26 601	0.28 613	0.23 600	0.21 601

SGM-ForestM	0.32 590	0.12 484	0.16 415	0.16 191	0.11 455	0.39 599	0.19 473	0.41 588	0.50 580	0.52 607	0.54 595	1.32 640	0.42 608	0.40 604	0.27 564	0.14 564	0.16 588	0.16 576	0.16 582	0.12 522	0.12 524

FC-DCNN v2	0.33 593	0.27 598	0.28 540	0.26 573	0.23 602	0.37 594	0.28 587	0.40 582	0.43 556	0.45 601	0.56 602	0.51 604	0.40 600	0.37 593	0.29 576	0.21 602	0.20 601	0.27 604	0.26 607	0.25 607	0.24 605

FCDSN-DC	0.33 593	0.28 602	0.28 540	0.30 600	0.24 604	0.39 599	0.28 587	0.42 593	0.42 551	0.43 599	0.53 593	0.51 604	0.41 605	0.36 588	0.30 583	0.21 602	0.20 601	0.27 604	0.26 607	0.25 607	0.24 605
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.33 593	0.27 598	0.28 540	0.26 573	0.23 602	0.37 594	0.28 587	0.40 582	0.43 556	0.45 601	0.55 597	0.51 604	0.40 600	0.37 593	0.30 583	0.21 602	0.20 601	0.27 604	0.26 607	0.25 607	0.24 605

LSM	0.33 593	0.20 574	0.58 604	0.26 573	0.60 635	0.34 584	0.25 565	0.42 593	0.48 570	0.45 601	0.58 607	0.42 585	0.36 591	0.35 582	0.25 545	0.12 524	0.20 601	0.14 557	0.16 582	0.19 594	0.33 619

AnyNet_C01	0.36 597	0.25 594	1.37 642	0.22 524	0.17 579	0.48 608	0.27 581	0.35 553	0.39 534	0.39 586	0.74 621	0.46 596	0.38 594	0.45 609	0.47 620	0.13 550	0.13 569	0.13 544	0.14 562	0.14 555	0.15 570

GCST	0.37 598	0.42 617	0.26 528	1.02 643	0.39 618	0.18 440	0.08 7	0.20 292	0.17 262	0.28 543	0.25 437	0.15 334	0.12 323	0.16 385	0.14 382	0.64 639	0.43 628	0.75 635	0.65 639	0.63 632	0.46 630

otaku	0.39 599	0.37 613	0.52 594	0.44 616	0.28 611	0.58 614	0.24 550	0.41 588	0.62 607	0.40 589	0.49 586	0.46 596	0.33 581	0.40 604	0.32 591	0.30 616	0.30 620	0.39 620	0.33 619	0.29 614	0.28 613

ACVNet-4b	0.39 599	0.53 620	0.55 598	0.45 617	0.24 604	0.47 606	0.18 434	0.49 609	0.64 612	0.42 596	0.45 581	0.60 612	0.27 548	0.34 576	0.24 535	0.33 619	0.14 578	0.48 623	0.42 625	0.30 615	0.26 612

PVD	0.39 599	0.20 574	0.39 577	0.31 604	0.22 599	0.29 569	0.43 625	0.52 616	0.96 634	0.55 611	0.79 625	0.53 608	0.59 624	0.52 617	0.38 606	0.19 596	0.14 578	0.17 579	0.14 562	0.24 606	0.31 617

Ntro	0.40 602	0.40 615	0.53 595	0.46 620	0.30 615	0.65 620	0.24 550	0.46 604	0.68 618	0.41 593	0.49 586	0.48 602	0.42 608	0.39 599	0.31 590	0.32 617	0.28 618	0.37 619	0.30 616	0.32 619	0.29 614

SAMSARA	0.40 602	0.28 602	0.33 560	0.55 623	0.39 618	0.82 634	1.23 651	0.47 606	0.51 587	0.36 579	0.35 528	0.55 610	0.39 597	0.38 595	0.39 608	0.15 568	0.20 601	0.15 569	0.14 562	0.23 600	0.20 599

ELAS_RVC	0.41 604	0.29 605	0.33 560	0.28 589	0.24 604	0.54 612	0.36 615	0.49 609	0.59 600	0.72 623	0.74 621	0.65 617	0.54 617	0.54 622	0.40 611	0.22 607	0.20 601	0.27 604	0.26 607	0.26 612	0.25 610
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 604	0.29 605	0.33 560	0.27 586	0.24 604	0.60 617	0.36 615	0.50 613	0.50 580	0.71 621	0.79 625	0.67 619	0.54 617	0.51 615	0.42 615	0.22 607	0.20 601	0.27 604	0.26 607	0.26 612	0.25 610
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
light-stereo	0.42 606	0.26 595	0.59 606	0.60 625	0.49 625	0.32 574	0.23 537	0.46 604	0.52 589	0.56 613	0.58 607	0.76 624	0.32 579	0.48 611	0.29 576	0.32 617	0.24 614	0.27 604	0.33 619	0.46 623	0.39 624

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 607	0.39 614	0.54 596	0.40 612	0.20 593	0.64 619	0.32 612	0.53 618	0.72 621	0.71 621	0.72 618	0.61 613	0.54 617	0.51 615	0.46 619	0.20 598	0.19 598	0.29 613	0.30 616	0.23 600	0.18 593

ACVNet_1	0.44 608	0.49 619	0.60 607	0.45 617	0.28 611	0.49 609	0.27 581	0.57 623	0.72 621	0.62 616	0.58 607	0.74 623	0.49 614	0.50 613	0.35 599	0.26 614	0.24 614	0.39 620	0.29 614	0.31 618	0.24 605

Consistency-Raft	0.44 608	0.40 615	0.45 585	0.37 611	0.43 622	0.46 604	0.41 620	0.57 623	0.55 591	0.32 569	0.73 619	0.33 548	0.48 613	0.42 608	0.49 622	0.39 622	0.35 625	0.45 622	0.51 632	0.42 622	0.29 614

RTS	0.45 610	0.19 568	3.26 648	0.24 557	0.15 553	0.74 627	0.20 496	0.36 560	0.76 627	0.42 596	0.43 577	0.31 535	0.41 605	0.53 620	0.35 599	0.10 469	0.08 472	0.13 544	0.12 547	0.15 571	0.15 570

RTSA	0.45 610	0.19 568	3.26 648	0.24 557	0.15 553	0.74 627	0.20 496	0.36 560	0.76 627	0.42 596	0.43 577	0.31 535	0.41 605	0.53 620	0.35 599	0.10 469	0.08 472	0.13 544	0.12 547	0.15 571	0.15 570

MANE	0.45 610	0.27 598	0.27 535	0.27 586	0.24 604	0.47 606	0.31 610	0.55 620	0.59 600	0.72 623	1.13 642	1.15 634	0.61 625	0.52 617	0.37 604	0.21 602	0.20 601	0.27 604	0.31 618	0.25 607	0.24 605

NVStereoNet_ROB	0.46 613	0.36 612	0.46 589	0.41 614	0.28 611	0.34 584	0.34 613	0.48 607	0.60 604	0.72 623	0.93 631	0.70 622	0.66 628	0.47 610	0.60 630	0.22 607	0.33 624	0.34 618	0.34 622	0.30 615	0.30 616
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MonStereo1	0.47 614	0.26 595	0.58 604	0.28 589	0.20 593	0.39 599	0.18 434	0.49 609	0.64 612	0.52 607	0.87 628	1.01 629	0.57 622	0.50 613	0.56 627	0.53 632	0.31 623	0.54 629	0.40 623	0.33 620	0.34 620

LE_ROB	0.50 615	0.07 196	0.14 332	0.15 102	0.08 172	0.24 527	0.16 344	0.22 339	1.81 650	4.63 655	0.67 613	0.47 600	0.44 610	0.20 480	0.29 576	0.07 294	0.06 370	0.06 146	0.06 237	0.08 388	0.06 260

BEATNet-Init1	0.52 616	0.27 598	0.62 609	0.30 600	0.21 597	0.76 631	0.29 597	0.54 619	0.65 615	0.86 632	0.95 633	2.07 649	0.62 627	0.56 624	0.42 615	0.18 590	0.18 595	0.23 598	0.22 600	0.22 599	0.21 601

anonymity	0.53 617	0.58 622	0.65 611	0.41 614	0.61 636	0.53 611	0.41 620	0.56 621	0.41 543	0.55 611	0.50 590	0.49 603	0.55 620	0.58 625	0.50 625	0.58 635	0.50 638	0.51 625	0.51 632	0.51 625	0.57 633

RainbowNet	0.54 618	0.61 624	0.70 626	0.57 624	0.43 622	0.65 620	0.37 618	0.60 625	0.87 631	0.50 606	0.66 612	0.64 615	0.47 612	0.49 612	0.43 618	0.47 629	0.48 634	0.52 627	0.41 624	0.52 626	0.40 627

SGM+DAISY	0.56 619	0.57 621	0.65 611	0.40 612	0.54 628	0.66 622	0.49 628	0.56 621	0.45 567	0.66 617	0.69 615	0.67 619	0.56 621	0.63 627	0.56 627	0.59 636	0.48 634	0.50 624	0.50 631	0.52 626	0.58 634

SPS-STEREO	0.57 620	0.58 622	0.65 611	0.45 617	0.55 630	0.62 618	0.44 627	0.62 626	0.50 580	0.68 619	0.64 610	0.66 618	0.57 622	0.61 626	0.60 630	0.62 638	0.47 633	0.51 625	0.49 629	0.55 630	0.58 634
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	0.64 621	0.66 628	0.65 611	0.51 621	0.69 640	0.69 623	0.57 634	0.64 627	0.73 625	0.60 614	0.73 619	0.62 614	0.67 629	0.65 628	0.60 630	0.66 640	0.58 647	0.63 630	0.59 635	0.68 637	0.69 643

IMH-64-1	0.65 622	0.61 624	0.68 620	0.71 628	0.51 626	0.59 615	0.49 628	0.91 634	0.85 629	0.74 627	1.02 635	0.81 625	0.78 633	0.79 631	0.49 622	0.42 624	0.46 629	0.71 632	0.47 627	0.52 626	0.39 624

IMH-64	0.65 622	0.61 624	0.68 620	0.71 628	0.51 626	0.59 615	0.49 628	0.91 634	0.85 629	0.74 627	1.02 635	0.81 625	0.78 633	0.79 631	0.49 622	0.42 624	0.46 629	0.71 632	0.47 627	0.52 626	0.39 624

ACVNet_2	0.66 624	0.66 628	0.68 620	0.63 626	0.41 620	0.71 625	0.49 628	0.96 638	1.39 643	0.89 633	1.09 638	1.04 630	0.73 631	0.54 622	0.47 620	0.43 626	0.40 627	0.53 628	0.44 626	0.47 624	0.35 622

JetBlue	0.71 625	0.45 618	1.14 640	0.51 621	0.47 624	2.02 649	0.64 638	0.75 629	0.70 619	0.69 620	0.77 624	1.22 636	0.83 635	1.03 646	1.01 646	0.40 623	0.28 618	0.33 617	0.33 619	0.30 615	0.34 620

IMH	0.71 625	0.64 627	0.68 620	0.76 630	0.54 628	0.69 623	0.54 632	0.98 640	1.10 636	0.82 631	1.09 638	0.89 627	0.88 638	0.87 639	0.52 626	0.44 627	0.50 638	0.75 635	0.51 632	0.56 631	0.41 628

PWCK	0.71 625	0.94 639	0.95 635	0.76 630	0.31 616	0.74 627	0.36 615	0.90 633	0.90 632	0.96 636	0.75 623	0.95 628	0.61 625	0.87 639	0.66 633	0.72 641	0.46 629	0.75 635	0.49 629	0.69 639	0.44 629

MADNet+	0.75 628	0.71 630	3.70 651	0.66 627	0.41 620	0.98 639	0.97 649	0.69 628	0.73 625	0.52 607	0.57 605	0.64 615	0.68 630	0.86 638	1.01 646	0.34 620	0.36 626	0.28 612	0.23 604	0.36 621	0.31 617

TorneroNet-64	0.76 629	0.72 631	0.74 627	0.78 632	0.58 634	0.91 638	0.56 633	0.84 632	1.29 640	0.66 617	0.90 629	1.40 642	0.75 632	0.85 637	0.67 636	0.49 630	0.46 629	0.72 634	0.59 635	0.67 636	0.53 632

WAO-7	0.79 630	0.78 633	0.54 596	0.85 636	0.67 639	0.74 627	0.68 642	1.05 643	1.32 641	0.90 634	1.20 645	1.04 630	0.92 639	0.69 629	0.66 633	0.60 637	0.62 648	0.67 631	0.68 641	0.64 633	0.58 634

WAO-6	0.81 631	0.80 634	0.62 609	0.86 637	0.63 637	0.76 631	0.58 635	0.98 640	1.54 648	0.90 634	0.96 634	1.07 632	1.03 643	0.70 630	0.66 633	0.72 641	0.49 636	0.90 643	0.71 642	0.68 637	0.58 634

TorneroNet	0.82 632	0.74 632	0.81 632	0.84 635	0.63 637	0.99 640	0.63 636	0.96 638	1.16 637	0.80 630	1.11 640	1.36 641	0.86 637	0.93 642	0.80 641	0.56 633	0.49 636	0.78 640	0.66 640	0.73 642	0.63 642

LVE	0.83 633	0.85 637	0.85 633	0.80 633	0.56 631	1.04 644	0.65 639	1.05 643	1.47 646	0.96 636	1.22 646	1.10 633	0.85 636	0.83 634	0.71 638	0.49 630	0.55 644	0.76 638	0.60 637	0.65 634	0.59 639

Dean	0.87 634	0.86 638	0.79 630	0.81 634	0.56 631	0.90 635	0.63 636	1.15 649	1.73 649	1.15 644	1.15 643	1.31 639	0.99 642	0.81 633	0.81 642	0.57 634	0.56 645	0.77 639	0.64 638	0.66 635	0.58 634

WAO-8	0.91 635	0.81 635	0.65 611	0.94 640	0.69 640	0.90 635	0.67 640	1.07 646	1.83 651	1.06 641	1.45 648	1.30 637	1.07 644	0.84 635	0.78 639	0.74 643	0.53 641	0.86 641	0.75 643	0.69 639	0.62 640

Venus	0.91 635	0.81 635	0.65 611	0.94 640	0.69 640	0.90 635	0.67 640	1.07 646	1.83 651	1.06 641	1.45 648	1.30 637	1.07 644	0.84 635	0.78 639	0.74 643	0.53 641	0.86 641	0.75 643	0.69 639	0.62 640

UNDER WATER-64	0.95 637	0.94 639	1.43 644	0.87 638	0.56 631	1.18 647	0.87 646	0.77 630	0.94 633	1.04 639	0.85 627	1.58 647	1.21 649	0.94 643	0.96 644	0.87 647	0.57 646	1.03 647	0.88 648	0.78 643	0.73 644

UNDER WATER	0.97 638	0.97 641	1.42 643	0.99 642	0.70 643	1.12 646	0.84 645	0.80 631	1.08 635	1.01 638	0.90 629	1.55 646	1.22 650	1.03 646	1.00 645	0.78 645	0.53 641	1.02 646	0.87 647	0.80 644	0.74 645

notaker	0.97 638	1.11 642	0.98 636	1.13 645	0.81 644	0.73 626	0.68 642	0.93 636	1.16 637	1.18 646	1.18 644	1.41 643	1.16 648	1.08 648	0.69 637	0.81 646	0.64 649	1.17 648	0.79 645	0.98 646	0.80 647

ktn	1.01 640	1.21 644	0.80 631	1.23 647	0.86 646	1.01 642	0.87 646	0.94 637	1.39 643	1.04 639	1.12 641	1.15 634	1.07 644	0.94 643	0.59 629	1.28 652	0.71 650	1.38 652	0.83 646	1.02 648	0.75 646

KSHMR	1.09 641	1.17 643	0.88 634	1.25 648	1.00 648	0.99 640	0.96 648	1.13 648	1.37 642	1.16 645	1.29 647	1.41 643	0.96 641	1.01 645	0.92 643	1.03 650	1.08 652	1.20 649	1.03 651	1.01 647	0.97 649

DPSimNet_ROB	1.11 642	1.23 645	0.78 628	1.13 645	0.88 647	1.10 645	1.13 650	1.16 650	1.23 639	1.43 648	1.02 635	1.41 643	1.10 647	0.90 641	1.60 648	1.46 653	0.51 640	1.21 650	1.03 651	0.90 645	1.01 651

HanzoNet	1.29 643	1.26 646	1.19 641	1.12 644	0.85 645	1.02 643	0.83 644	1.03 642	1.48 647	1.64 649	1.61 650	2.50 651	1.72 651	1.61 650	1.61 649	1.26 651	0.80 651	1.31 651	1.01 650	1.02 648	0.86 648

JetRed	1.62 644	1.46 647	2.98 646	0.92 639	1.21 649	4.99 652	1.53 654	1.27 651	1.39 643	1.83 650	1.74 651	1.60 648	0.95 640	1.41 649	2.45 654	0.90 649	1.60 653	0.93 644	0.90 649	1.35 650	0.99 650

MADNet++	1.95 645	1.75 648	1.59 645	1.82 649	1.69 651	2.33 650	1.40 653	2.35 652	2.09 653	2.57 652	2.36 653	2.24 650	2.17 653	2.28 651	2.34 652	1.87 654	1.66 654	1.54 653	1.34 653	1.92 651	1.77 653

Selective-IGEV-i1pa	2.80 646	3.51 654	0.67 619	0.28 589	0.14 533	10.22 656	0.43 625	4.36 653	3.63 654	3.53 653	6.92 655	3.47 652	1.97 652	13.41 667	2.26 651	0.36 621	0.15 584	0.13 544	0.10 493	0.15 571	0.35 622

coex-ft	3.30 647	0.34 610	59.09 678	0.18 356	0.13 512	0.26 548	0.22 526	0.27 440	0.72 621	1.90 651	0.70 617	0.44 590	0.45 611	0.29 559	0.41 614	0.09 428	0.09 505	0.12 529	0.09 453	0.14 555	0.13 546

TCMNet-wrong-test	3.67 648	5.48 662	3.89 652	12.18 663	11.75 665	4.65 651	3.88 655	1.06 645	0.72 621	1.09 643	2.15 652	6.30 657	0.53 616	3.43 653	2.36 653	0.89 648	0.20 601	1.87 655	1.69 654	5.57 659	3.62 659

tt	4.67 649	0.06 93	3.55 650	2.02 650	1.55 650	10.25 657	16.71 659	8.91 662	5.03 655	1.31 647	0.94 632	4.71 653	4.76 655	3.33 652	5.87 656	6.06 662	10.30 668	1.88 656	2.11 656	2.75 653	1.21 652

USTest	6.22 650	2.73 651	3.00 647	6.57 657	7.29 657	14.37 659	21.57 660	7.00 661	9.56 660	5.34 658	6.10 654	5.72 656	7.64 658	6.41 657	6.96 658	1.97 655	3.42 660	1.64 654	2.15 657	2.66 652	2.36 654

xxxxx1	7.79 651	5.02 659	7.31 655	3.12 651	3.85 653	16.35 661	22.88 661	5.86 658	8.69 657	7.97 659	8.54 656	9.12 661	8.27 659	10.18 659	10.92 659	2.42 656	2.45 656	3.56 659	12.37 665	3.77 654	3.06 656

tt_ll	7.79 651	5.02 659	7.31 655	3.12 651	3.85 653	16.35 661	22.88 661	5.86 658	8.69 657	7.97 659	8.54 656	9.12 661	8.27 659	10.18 659	10.92 659	2.42 656	2.45 656	3.56 659	12.37 665	3.77 654	3.06 656

ff	7.79 651	5.02 659	7.31 655	3.12 651	3.85 653	16.35 661	22.88 661	5.86 658	8.69 657	7.97 659	8.54 656	9.12 661	8.27 659	10.18 659	10.92 659	2.42 656	2.45 656	3.56 659	12.37 665	3.77 654	3.06 656

EDNetEfficientorigin	7.91 654	0.31 607	153.02 679	0.19 416	0.09 294	0.21 497	0.16 344	0.22 339	0.59 600	0.72 623	0.67 613	0.42 585	0.50 615	0.24 531	0.39 608	0.08 368	0.07 442	0.08 347	0.07 333	0.12 522	0.10 484

DPSMNet_ROB	8.06 655	4.48 655	8.63 663	5.37 656	10.74 660	8.32 654	22.98 665	5.46 655	13.36 665	5.12 656	9.92 661	5.08 654	10.40 662	5.53 656	12.58 662	3.80 660	8.00 661	3.50 657	7.02 662	3.83 657	7.14 663

DGTPSM_ROB	8.06 655	4.48 655	8.63 663	5.35 654	10.72 659	8.32 654	22.97 664	5.46 655	13.35 664	5.12 656	9.92 661	5.08 654	10.40 662	5.52 655	12.58 662	3.79 659	8.00 661	3.50 657	7.02 662	3.83 657	7.14 663

PML	8.91 657	9.34 668	6.13 653	5.35 654	6.41 656	14.99 660	23.38 666	5.27 654	6.83 656	18.04 671	28.19 679	7.67 658	6.83 657	7.85 658	5.75 655	5.35 661	1.83 655	5.95 667	1.93 655	8.64 664	2.52 655

DLNR_Zeroshot_test	10.40 658	1.82 649	19.49 673	120.77 679	13.11 667	0.06 11	0.13 144	0.23 360	0.10 60	0.07 57	0.10 157	0.09 175	0.06 55	0.10 99	0.09 73	0.13 550	0.04 24	0.06 146	0.04 52	51.54 679	0.04 54

DLNR-FE	10.43 659	1.83 650	19.53 674	120.75 678	13.06 666	0.06 11	0.13 144	0.23 360	0.10 60	0.07 57	0.10 157	0.09 175	0.06 55	0.10 99	0.09 73	0.13 550	0.04 24	0.06 146	0.04 52	52.01 680	0.04 54

iinet-test	10.48 660	8.09 664	7.54 659	10.26 658	10.94 661	18.00 665	25.26 667	11.33 666	13.28 662	9.69 663	9.85 659	9.42 664	11.17 664	11.02 663	12.78 665	6.59 664	8.30 663	5.56 662	6.56 658	6.89 660	7.02 661

IINet	10.48 660	8.09 664	7.54 659	10.26 658	10.94 661	18.00 665	25.26 667	11.33 666	13.28 662	9.69 663	9.85 659	9.42 664	11.17 664	11.02 663	12.78 665	6.59 664	8.30 663	5.56 662	6.56 658	6.89 660	7.02 661

LRCNet_RVC	10.62 662	13.42 669	7.30 654	18.92 667	2.07 652	0.33 581	0.30 604	5.59 657	0.48 570	13.03 667	17.94 667	8.87 660	5.65 656	4.79 654	1.89 650	23.51 676	2.73 659	27.55 679	25.71 679	16.07 673	16.33 674

Anonymous_1	10.96 663	7.92 663	7.46 658	10.33 660	10.06 658	18.65 667	26.34 669	11.06 665	13.44 666	9.40 662	10.05 663	9.67 666	11.23 666	10.73 662	12.72 664	6.42 663	8.38 665	5.77 664	10.61 664	12.12 665	6.77 660

DPSM_ROB	11.15 664	8.58 666	8.00 661	10.88 661	11.58 663	19.10 668	26.71 670	12.05 668	14.07 669	10.36 665	10.84 664	10.33 667	11.86 667	11.70 665	13.54 667	6.99 666	8.79 666	5.89 665	6.95 660	7.29 662	7.42 665

DPSM	11.15 664	8.58 666	8.00 661	10.88 661	11.58 663	19.10 668	26.71 670	12.05 668	14.07 669	10.36 665	10.84 664	10.33 667	11.86 667	11.70 665	13.54 667	6.99 666	8.79 666	5.89 665	6.95 660	7.29 662	7.42 665

HaxPig	15.71 666	18.52 677	19.18 672	16.89 666	15.89 668	7.73 653	7.60 656	13.31 670	10.82 661	15.42 668	14.91 666	15.98 669	14.92 669	15.58 668	15.98 669	18.95 675	16.73 669	19.46 675	18.08 675	19.26 674	19.05 677

Selective-IGEV-i16pa	18.58 667	3.30 652	1.09 638	0.21 508	0.18 586	103.68 680	0.28 587	19.87 672	40.73 680	4.16 654	56.45 680	8.07 659	2.59 654	123.95 681	5.89 657	0.18 590	0.12 554	0.09 430	0.12 547	0.12 522	0.51 631

RSGM-EC	20.36 668	4.73 657	0.68 620	16.76 664	16.92 669	21.28 670	27.18 672	10.46 663	14.04 667	18.00 669	21.31 670	22.24 678	21.82 671	22.57 670	17.63 670	62.81 679	33.79 679	20.14 676	18.10 676	20.18 675	16.45 675

acva	20.36 668	4.73 657	0.68 620	16.76 664	16.92 669	21.28 670	27.18 672	10.46 663	14.04 667	18.00 669	21.31 670	22.24 678	21.82 671	22.57 670	17.63 670	62.81 679	33.79 679	20.14 676	18.10 676	20.18 675	16.45 675

MEDIAN_ROB	20.38 670	24.04 678	23.31 675	21.23 668	21.71 671	10.40 658	7.92 657	17.64 671	15.50 671	20.12 672	19.70 668	20.34 670	20.32 670	21.19 669	21.13 672	23.81 677	21.81 677	24.98 678	23.76 678	24.71 677	23.93 678

CasAABBNet	22.42 671	17.33 671	16.01 667	22.01 670	23.28 673	38.32 672	53.80 676	24.14 676	28.41 676	20.60 674	21.77 674	20.89 676	23.91 675	23.43 674	27.36 675	14.07 669	17.69 671	11.83 670	14.01 669	14.67 668	14.95 670

RAFT-FEzeroshot	22.43 672	17.33 671	15.98 665	22.02 671	23.31 675	38.34 673	53.82 678	24.05 674	28.39 674	20.61 675	21.76 672	20.88 673	23.92 677	23.41 672	27.42 677	14.07 669	17.69 671	11.83 670	14.02 670	14.69 669	14.97 671

RAFT-FE	22.43 672	17.33 671	15.98 665	22.02 671	23.31 675	38.34 673	53.82 678	24.05 674	28.39 674	20.61 675	21.76 672	20.88 673	23.92 677	23.41 672	27.42 677	14.07 669	17.69 671	11.83 670	14.02 670	14.69 669	14.97 671

FlowAnything	22.44 674	17.35 674	16.14 669	22.07 674	23.23 672	38.39 676	53.77 675	24.25 677	28.44 677	20.96 679	21.82 676	20.70 671	23.84 673	23.49 676	27.14 674	14.04 668	17.79 676	11.75 668	14.15 674	14.65 666	14.89 667

Hybrid-DGEV	22.47 675	17.40 676	16.14 669	22.00 669	23.29 674	38.36 675	53.80 676	24.43 680	28.63 679	20.59 673	21.81 675	20.88 673	23.91 675	23.45 675	27.42 677	14.08 672	17.69 671	11.83 670	14.06 673	14.65 666	14.93 669

Selective-RAFT-Error	22.47 675	17.37 675	16.09 668	22.06 673	23.34 677	38.39 676	53.83 680	24.29 679	28.47 678	20.74 677	21.83 677	20.81 672	23.90 674	23.54 678	27.53 680	14.08 672	17.69 671	11.82 669	14.00 668	14.69 669	15.00 673

LSM0	22.87 677	17.28 670	18.96 671	22.19 675	29.04 679	38.42 678	53.71 674	24.28 678	28.31 673	20.78 678	21.00 669	21.43 677	24.16 679	23.50 677	27.39 676	14.09 674	17.38 670	11.84 674	14.04 672	14.73 672	14.89 667

AVERAGE_ROB	24.90 678	29.20 679	28.14 676	24.89 676	24.64 678	17.75 664	11.12 658	21.45 673	19.93 672	25.12 680	24.46 678	25.12 680	25.46 680	24.69 679	22.83 673	29.76 678	27.13 678	28.97 680	27.95 680	29.91 678	29.47 679

test_example2	98.32 679	94.13 680	45.89 677	96.35 677	109.85 680	88.61 679	95.45 681	25.75 681	94.37 681	130.00 682	126.06 681	58.17 681	74.63 681	88.51 680	79.96 681	150.23 681	221.02 681	77.62 681	99.10 681	113.75 681	96.94 680

GS-Stereo							0.14 198	0.11 45	0.12 120	0.08 98	0.10 157	0.05 5	0.05 14	0.11 157	0.08 20	0.06 135	0.04 24	0.05 43	0.04 52	0.05 136	0.05 165

FSD					0.22 599	0.25 538	0.25 565	0.27 440	0.26 428	0.25 516	0.26 454	0.25 476	0.27 548	0.27 541	0.24 535	0.21 602	0.20 601	0.27 604	0.26 607	0.25 607

ccccc		285.66 681		368.85 680	370.60 681	123.16 681		115.05 682		126.68 681		122.83 682		252.94 682		384.56 682	353.86 682	254.69 682	223.00 682	425.87 682

ASD4		3.38 653

Low-res two-view benchmark