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

mm1	0.07 7	0.04 1	0.10 189	0.13 22	0.06 28	0.06 14	0.12 100	0.06 1	0.08 25	0.06 25	0.07 65	0.06 42	0.08 229	0.10 124	0.09 104	0.06 168	0.05 276	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.05 207

PipStereo	0.07 7	0.04 1	0.09 123	0.13 22	0.05 2	0.08 85	0.11 64	0.06 1	0.06 6	0.06 25	0.05 7	0.08 186	0.05 14	0.08 25	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 170	0.04 73

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 123	0.13 22	0.05 2	0.08 85	0.11 64	0.06 1	0.06 6	0.06 25	0.06 23	0.08 186	0.05 14	0.08 25	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 170	0.04 73

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 123	0.12 7	0.05 2	0.06 14	0.11 64	0.06 1	0.06 6	0.06 25	0.06 23	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.09 104	0.07 343	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 170	0.04 73

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 123	0.13 22	0.04 1	0.06 14	0.12 100	0.06 1	0.05 4	0.06 25	0.05 7	0.05 5	0.05 14	0.07 4	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 57	0.12 7	0.05 2	0.09 139	0.13 179	0.06 1	0.09 52	0.05 2	0.05 7	0.06 42	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.05 170	0.04 73

LGCAT	0.08 85	0.04 1	0.10 189	0.11 1	0.06 28	0.07 43	0.12 100	0.07 7	0.08 25	0.09 183	0.07 65	0.07 124	0.08 229	0.12 295	0.11 291	0.10 531	0.09 568	0.04 1	0.05 192	0.04 48	0.09 517

BLMT-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 57	0.15 124	0.07 134	0.06 14	0.14 246	0.07 7	0.10 77	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 66	0.07 4	0.09 104	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.05 192	0.04 48	0.04 73

Pro-Stereo	0.07 7	0.05 43	0.08 57	0.15 124	0.07 134	0.08 85	0.12 100	0.07 7	0.07 15	0.06 25	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.04 48	0.04 73

S2M2_XL	0.08 85	0.06 117	0.12 300	0.12 7	0.08 220	0.09 139	0.09 20	0.07 7	0.07 15	0.08 131	0.07 65	0.07 124	0.06 66	0.09 59	0.09 104	0.08 426	0.06 430	0.07 312	0.05 192	0.08 450	0.06 310
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo	0.07 7	0.05 43	0.07 11	0.14 70	0.06 28	0.10 202	0.13 179	0.07 7	0.13 192	0.06 25	0.07 65	0.06 42	0.05 14	0.10 124	0.09 104	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

qqai	0.07 7	0.05 43	0.10 189	0.14 70	0.06 28	0.05 4	0.12 100	0.08 12	0.09 52	0.05 2	0.06 23	0.06 42	0.08 229	0.10 124	0.09 104	0.06 168	0.05 276	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.05 207

LACA3	0.07 7	0.08 358	0.08 57	0.13 22	0.05 2	0.09 139	0.11 64	0.08 12	0.08 25	0.08 131	0.05 7	0.07 124	0.07 180	0.07 4	0.07 1	0.06 168	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

MLG-Stereo_test3	0.07 7	0.05 43	0.10 189	0.14 70	0.06 28	0.07 43	0.11 64	0.08 12	0.06 6	0.06 25	0.04 1	0.06 42	0.06 66	0.07 4	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.06 310

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 43	0.08 57	0.17 309	0.05 2	0.06 14	0.11 64	0.08 12	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

MLG-Stereo	0.07 7	0.05 43	0.08 57	0.17 309	0.05 2	0.07 43	0.11 64	0.08 12	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 42	0.05 14	0.10 124	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

LG-G_1	0.07 7	0.04 1	0.11 252	0.15 124	0.06 28	0.09 139	0.08 7	0.08 12	0.06 6	0.06 25	0.05 7	0.07 124	0.07 180	0.11 199	0.08 25	0.07 343	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 207

LG-G	0.07 7	0.04 1	0.11 252	0.15 124	0.06 28	0.09 139	0.08 7	0.08 12	0.06 6	0.06 25	0.05 7	0.07 124	0.07 180	0.11 199	0.08 25	0.07 343	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 207

LGtest1	0.07 7	0.04 1	0.10 189	0.15 124	0.06 28	0.07 43	0.09 20	0.08 12	0.06 6	0.05 2	0.04 1	0.06 42	0.06 66	0.10 124	0.09 104	0.07 343	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 293	0.06 310

StereoAnything_RVC	0.07 7	0.15 598	0.17 508	0.11 1	0.05 2	0.05 4	0.11 64	0.08 12	0.08 25	0.06 25	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.09 59	0.08 25	0.08 426	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.05 170	0.04 73

MCSU-Stereo	0.07 7	0.05 43	0.07 11	0.16 222	0.05 2	0.08 85	0.12 100	0.09 21	0.07 15	0.06 25	0.10 197	0.06 42	0.06 66	0.08 25	0.08 25	0.06 168	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

aanet-new-60k	0.07 7	0.07 239	0.08 57	0.18 402	0.06 28	0.07 43	0.10 35	0.09 21	0.14 225	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.06 66	0.11 199	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

aanet-new-24k	0.07 7	0.07 239	0.07 11	0.17 309	0.06 28	0.07 43	0.12 100	0.09 21	0.11 110	0.09 183	0.09 161	0.06 42	0.07 180	0.09 59	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 7	0.05 43	0.11 252	0.15 124	0.06 28	0.07 43	0.13 179	0.09 21	0.11 110	0.07 75	0.08 125	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.07 1	0.05 51	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

BridgeDepth	0.07 7	0.07 239	0.08 57	0.18 402	0.06 28	0.07 43	0.11 64	0.09 21	0.06 6	0.04 1	0.07 65	0.10 260	0.09 270	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 60	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
DDF-Stereo	0.08 85	0.04 1	0.09 123	0.15 124	0.10 469	0.06 14	0.13 179	0.09 21	0.14 225	0.06 25	0.06 23	0.07 124	0.06 66	0.09 59	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.04 60	0.08 450	0.05 207

zero-FE	0.08 85	0.04 1	0.09 123	0.15 124	0.10 469	0.05 4	0.14 246	0.09 21	0.14 225	0.07 75	0.06 23	0.07 124	0.06 66	0.09 59	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.04 60	0.08 450	0.05 207

AdaDepth	0.07 7	0.06 117	0.07 11	0.18 402	0.06 28	0.11 256	0.12 100	0.09 21	0.07 15	0.06 25	0.05 7	0.07 124	0.06 66	0.09 59	0.10 208	0.04 11	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

LG-Stereo_L2	0.07 7	0.05 43	0.10 189	0.14 70	0.06 28	0.07 43	0.12 100	0.09 21	0.09 52	0.06 25	0.04 1	0.05 5	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.03 2

LG-Stereo_L1	0.07 7	0.05 43	0.11 252	0.14 70	0.06 28	0.07 43	0.13 179	0.09 21	0.07 15	0.05 2	0.04 1	0.05 5	0.04 1	0.08 25	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 189	0.15 124	0.05 2	0.07 43	0.11 64	0.09 21	0.04 2	0.06 25	0.05 7	0.06 42	0.04 1	0.08 25	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.05 170	0.05 207

GREAT-IGEV	0.07 7	0.06 117	0.08 57	0.13 22	0.07 134	0.07 43	0.14 246	0.09 21	0.09 52	0.06 25	0.07 65	0.06 42	0.05 14	0.10 124	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO_rvc	0.07 7	0.06 117	0.08 57	0.15 124	0.06 28	0.08 85	0.14 246	0.09 21	0.08 25	0.07 75	0.08 125	0.07 124	0.04 1	0.10 124	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 7	0.05 43	0.11 252	0.15 124	0.06 28	0.07 43	0.13 179	0.09 21	0.11 110	0.07 75	0.08 125	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.07 1	0.05 51	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

DF	0.08 85	0.05 43	0.09 123	0.15 124	0.06 28	0.11 256	0.13 179	0.10 35	0.12 149	0.09 183	0.10 197	0.10 260	0.08 229	0.11 199	0.09 104	0.07 343	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

aanet-new-40k	0.07 7	0.08 358	0.07 11	0.17 309	0.07 134	0.08 85	0.13 179	0.10 35	0.10 77	0.07 75	0.08 125	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

aanet-new-32k	0.08 85	0.07 239	0.09 123	0.18 402	0.06 28	0.11 256	0.11 64	0.10 35	0.08 25	0.07 75	0.07 65	0.07 124	0.06 66	0.10 124	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

aanet-new-30k	0.08 85	0.07 239	0.09 123	0.18 402	0.06 28	0.11 256	0.11 64	0.10 35	0.08 25	0.07 75	0.07 65	0.07 124	0.06 66	0.10 124	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

aanet-new-28k	0.08 85	0.07 239	0.09 123	0.18 402	0.06 28	0.08 85	0.12 100	0.10 35	0.09 52	0.09 183	0.08 125	0.08 186	0.06 66	0.12 295	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 7	0.06 117	0.07 11	0.16 222	0.06 28	0.08 85	0.12 100	0.10 35	0.08 25	0.06 25	0.09 161	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

DepthFocus	0.08 85	0.04 1	0.15 441	0.12 7	0.09 355	0.07 43	0.12 100	0.10 35	0.05 4	0.09 183	0.05 7	0.07 124	0.04 1	0.08 25	0.08 25	0.06 168	0.05 276	0.07 312	0.07 393	0.05 170	0.04 73

LACA1	0.07 7	0.07 239	0.07 11	0.14 70	0.05 2	0.09 139	0.11 64	0.10 35	0.07 15	0.05 2	0.05 7	0.06 42	0.07 180	0.08 25	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.04 1	0.04 60	0.03 1	0.04 73

LCMNet	0.08 85	0.05 43	0.10 189	0.13 22	0.07 134	0.09 139	0.12 100	0.10 35	0.11 110	0.06 25	0.08 125	0.06 42	0.07 180	0.11 199	0.10 208	0.06 168	0.05 276	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 73

GEAStereo	0.08 85	0.05 43	0.08 57	0.13 22	0.08 220	0.08 85	0.14 246	0.10 35	0.09 52	0.08 131	0.10 197	0.06 42	0.05 14	0.11 199	0.08 25	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 207

gasm-f	0.08 85	0.05 43	0.07 11	0.13 22	0.08 220	0.08 85	0.14 246	0.10 35	0.09 52	0.08 131	0.10 197	0.06 42	0.05 14	0.10 124	0.08 25	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 293	0.05 207

Wavelet-MonSter	0.07 7	0.05 43	0.07 11	0.16 222	0.06 28	0.07 43	0.11 64	0.10 35	0.08 25	0.06 25	0.06 23	0.07 124	0.07 180	0.09 59	0.09 104	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

2.25w	0.07 7	0.06 117	0.07 11	0.14 70	0.06 28	0.08 85	0.08 7	0.10 35	0.15 252	0.08 131	0.10 197	0.07 124	0.06 66	0.08 25	0.10 208	0.05 51	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.03 1	0.04 73

2.5w	0.07 7	0.07 239	0.07 11	0.16 222	0.06 28	0.08 85	0.12 100	0.10 35	0.10 77	0.07 75	0.06 23	0.09 223	0.06 66	0.08 25	0.09 104	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.03 1	0.03 2

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 7	0.06 117	0.10 189	0.16 222	0.07 134	0.04 1	0.13 179	0.10 35	0.10 77	0.05 2	0.11 248	0.07 124	0.05 14	0.07 4	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

S2M2_L	0.09 176	0.08 358	0.11 252	0.13 22	0.10 469	0.08 85	0.06 1	0.10 35	0.10 77	0.10 230	0.09 161	0.10 260	0.09 270	0.11 199	0.11 291	0.13 614	0.07 503	0.08 406	0.09 514	0.10 548	0.08 471
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV	0.08 85	0.09 440	0.08 57	0.15 124	0.08 220	0.10 202	0.13 179	0.10 35	0.12 149	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.04 1	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.04 60	0.06 293	0.04 73

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 85	0.06 117	0.09 123	0.22 589	0.06 28	0.08 85	0.12 100	0.10 35	0.10 77	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.05 14	0.11 199	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.06 293	0.04 73

AIO_test	0.07 7	0.05 43	0.07 11	0.15 124	0.07 134	0.06 14	0.14 246	0.10 35	0.10 77	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.10 208	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

IGEV-RUCA	0.08 85	0.06 117	0.11 252	0.14 70	0.09 355	0.10 202	0.12 100	0.10 35	0.12 149	0.06 25	0.07 65	0.07 124	0.06 66	0.09 59	0.08 25	0.06 168	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.06 310

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 176	0.10 503	0.31 618	0.15 124	0.06 28	0.08 85	0.14 246	0.10 35	0.10 77	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.04 1	0.11 199	0.07 1	0.12 588	0.04 25	0.07 312	0.05 192	0.05 170	0.05 207

IGEV-Stereo+	0.07 7	0.04 1	0.08 57	0.15 124	0.06 28	0.04 1	0.09 20	0.10 35	0.09 52	0.06 25	0.06 23	0.06 42	0.06 66	0.06 1	0.08 25	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 293	0.06 310

IGEV++	0.08 85	0.06 117	0.08 57	0.18 402	0.07 134	0.09 139	0.13 179	0.10 35	0.09 52	0.08 131	0.08 125	0.06 42	0.06 66	0.13 351	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

PointNet	0.07 7	0.06 117	0.07 11	0.15 124	0.07 134	0.08 85	0.14 246	0.11 58	0.08 25	0.05 2	0.07 65	0.08 186	0.08 229	0.09 59	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

TS12	0.08 85	0.06 117	0.09 123	0.21 572	0.07 134	0.11 256	0.13 179	0.11 58	0.09 52	0.10 230	0.10 197	0.08 186	0.10 314	0.09 59	0.12 355	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

aanet-new-70k	0.07 7	0.06 117	0.09 123	0.17 309	0.06 28	0.08 85	0.12 100	0.11 58	0.10 77	0.06 25	0.07 65	0.07 124	0.06 66	0.10 124	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

aanet-new-78k	0.07 7	0.07 239	0.09 123	0.19 472	0.06 28	0.07 43	0.12 100	0.11 58	0.13 192	0.06 25	0.07 65	0.06 42	0.06 66	0.09 59	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.03 2

aanet-new-36k	0.08 85	0.06 117	0.09 123	0.17 309	0.06 28	0.09 139	0.13 179	0.11 58	0.13 192	0.08 131	0.08 125	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

aanet-32k-new	0.08 85	0.07 239	0.08 57	0.18 402	0.06 28	0.08 85	0.12 100	0.11 58	0.12 149	0.07 75	0.08 125	0.05 5	0.07 180	0.10 124	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 293	0.04 73

LACA2	0.07 7	0.05 43	0.06 5	0.15 124	0.06 28	0.09 139	0.11 64	0.11 58	0.10 77	0.05 2	0.05 7	0.06 42	0.08 229	0.09 59	0.07 1	0.07 343	0.04 25	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.04 73

WQFJA1++	0.08 85	0.04 1	0.11 252	0.14 70	0.07 134	0.11 256	0.11 64	0.11 58	0.07 15	0.07 75	0.07 65	0.07 124	0.06 66	0.10 124	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 293	0.06 310

VIP-Stereo	0.07 7	0.07 239	0.07 11	0.15 124	0.06 28	0.12 310	0.10 35	0.11 58	0.11 110	0.06 25	0.07 65	0.06 42	0.05 14	0.10 124	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.03 1	0.02 1

GSStereo	0.08 85	0.05 43	0.08 57	0.13 22	0.08 220	0.08 85	0.14 246	0.11 58	0.12 149	0.08 131	0.10 197	0.05 5	0.05 14	0.11 199	0.08 25	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 207

GS-Stereo							0.14 246	0.11 58	0.12 149	0.08 131	0.10 197	0.05 5	0.05 14	0.11 199	0.08 25	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 207

Zero-FE251	0.07 7	0.05 43	0.09 123	0.13 22	0.06 28	0.12 310	0.12 100	0.11 58	0.10 77	0.07 75	0.08 125	0.06 42	0.06 66	0.09 59	0.08 25	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

Monster-pub-mixall	0.07 7	0.04 1	0.09 123	0.13 22	0.06 28	0.05 4	0.09 20	0.11 58	0.07 15	0.06 25	0.06 23	0.05 5	0.06 66	0.09 59	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 170	0.05 207

asd	0.07 7	0.08 358	0.07 11	0.16 222	0.07 134	0.08 85	0.08 7	0.11 58	0.08 25	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.06 66	0.10 124	0.09 104	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.03 2

111111	0.07 7	0.04 1	0.09 123	0.17 309	0.06 28	0.05 4	0.10 35	0.11 58	0.09 52	0.06 25	0.06 23	0.07 124	0.05 14	0.09 59	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.07 381	0.06 310

LG-Stereo	0.08 85	0.07 239	0.10 189	0.18 402	0.07 134	0.10 202	0.17 447	0.11 58	0.08 25	0.05 2	0.07 65	0.05 5	0.07 180	0.09 59	0.09 104	0.04 11	0.05 276	0.07 312	0.07 393	0.04 48	0.04 73

SGD-Stereo	0.08 85	0.05 43	0.10 189	0.14 70	0.05 2	0.12 310	0.12 100	0.11 58	0.12 149	0.07 75	0.09 161	0.09 223	0.09 270	0.08 25	0.08 25	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.03 2

SCV_C0	0.08 85	0.07 239	0.07 11	0.16 222	0.09 355	0.08 85	0.15 334	0.11 58	0.12 149	0.08 131	0.07 65	0.06 42	0.05 14	0.11 199	0.07 1	0.05 51	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.06 293	0.05 207

castereo++	0.08 85	0.05 43	0.08 57	0.15 124	0.05 2	0.14 403	0.12 100	0.11 58	0.15 252	0.07 75	0.07 65	0.07 124	0.06 66	0.08 25	0.08 25	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

SMoEStereo_RVC	0.08 85	0.06 117	0.12 300	0.16 222	0.07 134	0.09 139	0.14 246	0.11 58	0.13 192	0.09 183	0.07 65	0.07 124	0.07 180	0.12 295	0.10 208	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.04 48	0.04 73

ours_stereo	0.09 176	0.07 239	0.09 123	0.17 309	0.08 220	0.11 256	0.16 405	0.11 58	0.12 149	0.08 131	0.10 197	0.08 186	0.06 66	0.12 295	0.12 355	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.04 48	0.03 2

IGEV-Stereo++	0.07 7	0.06 117	0.08 57	0.18 402	0.06 28	0.04 1	0.10 35	0.11 58	0.11 110	0.06 25	0.07 65	0.07 124	0.06 66	0.09 59	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

RSM++	0.08 85	0.06 117	0.09 123	0.17 309	0.07 134	0.09 139	0.12 100	0.11 58	0.11 110	0.08 131	0.06 23	0.07 124	0.05 14	0.10 124	0.09 104	0.04 11	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.03 2

MoCha-V2	0.08 85	0.05 43	0.10 189	0.20 539	0.07 134	0.09 139	0.14 246	0.11 58	0.08 25	0.07 75	0.08 125	0.07 124	0.06 66	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

LoS_RVC	0.08 85	0.05 43	0.07 11	0.15 124	0.07 134	0.08 85	0.15 334	0.11 58	0.10 77	0.08 131	0.09 161	0.06 42	0.09 270	0.10 124	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.03 2

CES	0.08 85	0.04 1	0.08 57	0.14 70	0.07 134	0.09 139	0.14 246	0.11 58	0.09 52	0.08 131	0.09 161	0.11 291	0.06 66	0.12 295	0.08 25	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.05 170	0.05 207

EGLCR-Stereo	0.08 85	0.05 43	0.08 57	0.14 70	0.06 28	0.10 202	0.12 100	0.11 58	0.16 291	0.06 25	0.05 7	0.07 124	0.05 14	0.10 124	0.11 291	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.04 48	0.04 73

depth_test_26	0.08 85	0.04 1	0.11 252	0.13 22	0.07 134	0.07 43	0.11 64	0.12 85	0.11 110	0.09 183	0.07 65	0.08 186	0.05 14	0.09 59	0.08 25	0.08 426	0.06 430	0.06 200	0.06 293	0.06 293	0.07 400

derf	0.07 7	0.04 1	0.10 189	0.14 70	0.06 28	0.05 4	0.12 100	0.12 85	0.09 52	0.05 2	0.07 65	0.07 124	0.08 229	0.10 124	0.10 208	0.06 168	0.05 276	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.05 207

MGA	0.07 7	0.04 1	0.10 189	0.13 22	0.06 28	0.08 85	0.09 20	0.12 85	0.08 25	0.05 2	0.06 23	0.06 42	0.05 14	0.10 124	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.05 170	0.05 207

CAR	0.07 7	0.05 43	0.08 57	0.14 70	0.06 28	0.07 43	0.08 7	0.12 85	0.08 25	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.10 124	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

MSE-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 57	0.13 22	0.06 28	0.07 43	0.08 7	0.12 85	0.08 25	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.10 124	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

aanet-new-90k	0.08 85	0.07 239	0.08 57	0.19 472	0.06 28	0.07 43	0.12 100	0.12 85	0.13 192	0.06 25	0.07 65	0.06 42	0.06 66	0.10 124	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.03 2

aanet-new-34k	0.08 85	0.06 117	0.09 123	0.17 309	0.05 2	0.07 43	0.13 179	0.12 85	0.12 149	0.09 183	0.08 125	0.07 124	0.05 14	0.10 124	0.09 104	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

aanet-new-12k	0.08 85	0.09 440	0.07 11	0.20 539	0.08 220	0.08 85	0.13 179	0.12 85	0.13 192	0.08 131	0.08 125	0.05 5	0.07 180	0.09 59	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 293	0.04 73

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 85	0.07 239	0.08 57	0.18 402	0.07 134	0.11 256	0.14 246	0.12 85	0.11 110	0.07 75	0.11 248	0.07 124	0.06 66	0.09 59	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 7	0.06 117	0.07 11	0.15 124	0.06 28	0.10 202	0.15 334	0.12 85	0.11 110	0.06 25	0.11 248	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 85	0.05 43	0.12 300	0.15 124	0.06 28	0.10 202	0.14 246	0.12 85	0.12 149	0.07 75	0.09 161	0.06 42	0.06 66	0.10 124	0.08 25	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

Foundation-i1c-attn	0.08 85	0.05 43	0.07 11	0.14 70	0.05 2	0.09 139	0.12 100	0.12 85	0.10 77	0.09 183	0.10 197	0.10 260	0.07 180	0.07 4	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1a	0.08 85	0.05 43	0.07 11	0.13 22	0.05 2	0.13 366	0.13 179	0.12 85	0.09 52	0.11 266	0.11 248	0.11 291	0.06 66	0.08 25	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

MatchStereo	0.07 7	0.04 1	0.08 57	0.14 70	0.06 28	0.05 4	0.12 100	0.12 85	0.09 52	0.07 75	0.06 23	0.04 1	0.04 1	0.08 25	0.09 104	0.06 168	0.05 276	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
HiDET	0.08 85	0.04 1	0.10 189	0.13 22	0.06 28	0.08 85	0.12 100	0.12 85	0.11 110	0.06 25	0.07 65	0.07 124	0.07 180	0.11 199	0.11 291	0.06 168	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 73

4w-stereo	0.07 7	0.08 358	0.08 57	0.16 222	0.06 28	0.07 43	0.08 7	0.12 85	0.08 25	0.07 75	0.07 65	0.05 5	0.06 66	0.09 59	0.10 208	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.03 2

3.25w_new	0.07 7	0.06 117	0.07 11	0.15 124	0.06 28	0.10 202	0.07 3	0.12 85	0.11 110	0.08 131	0.06 23	0.07 124	0.06 66	0.11 199	0.09 104	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 7	0.06 117	0.07 11	0.15 124	0.06 28	0.10 202	0.07 3	0.12 85	0.11 110	0.08 131	0.06 23	0.07 124	0.06 66	0.11 199	0.09 104	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 7	0.06 117	0.06 5	0.15 124	0.06 28	0.08 85	0.09 20	0.12 85	0.08 25	0.09 183	0.07 65	0.06 42	0.06 66	0.08 25	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.04 1	0.04 60	0.03 1	0.03 2

fffft	0.09 176	0.06 117	0.12 300	0.16 222	0.07 134	0.09 139	0.17 447	0.12 85	0.11 110	0.08 131	0.07 65	0.09 223	0.06 66	0.11 199	0.12 355	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.04 48	0.05 207
1: 1. 1
mms	0.09 176	0.07 239	0.08 57	0.16 222	0.08 220	0.10 202	0.16 405	0.12 85	0.11 110	0.08 131	0.09 161	0.08 186	0.06 66	0.11 199	0.12 355	0.05 51	0.04 25	0.07 312	0.05 192	0.04 48	0.03 2

dual_stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 57	0.15 124	0.05 2	0.05 4	0.13 179	0.12 85	0.08 25	0.07 75	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.07 4	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

U	0.08 85	0.07 239	0.09 123	0.19 472	0.10 469	0.10 202	0.13 179	0.12 85	0.17 321	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.05 14	0.07 4	0.08 25	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.04 60	0.06 293	0.05 207

RSM	0.08 85	0.06 117	0.09 123	0.17 309	0.06 28	0.08 85	0.12 100	0.12 85	0.10 77	0.08 131	0.07 65	0.06 42	0.05 14	0.11 199	0.09 104	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

MGS-Stereo	0.09 176	0.07 239	0.12 300	0.15 124	0.08 220	0.09 139	0.15 334	0.12 85	0.12 149	0.07 75	0.10 197	0.08 186	0.06 66	0.10 124	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.06 293	0.05 207

UniTT-Stereo	0.09 176	0.07 239	0.08 57	0.18 402	0.08 220	0.13 366	0.11 64	0.12 85	0.11 110	0.10 230	0.12 270	0.05 5	0.07 180	0.09 59	0.09 104	0.07 343	0.05 276	0.05 50	0.05 192	0.05 170	0.05 207

CAS	0.08 85	0.04 1	0.07 11	0.17 309	0.08 220	0.10 202	0.13 179	0.12 85	0.09 52	0.09 183	0.10 197	0.08 186	0.06 66	0.09 59	0.08 25	0.08 426	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.05 170	0.04 73

MC-Stereo	0.08 85	0.06 117	0.09 123	0.17 309	0.06 28	0.10 202	0.14 246	0.12 85	0.10 77	0.09 183	0.12 270	0.09 223	0.06 66	0.11 199	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.04 48	0.04 73

test-3	0.08 85	0.06 117	0.09 123	0.17 309	0.07 134	0.07 43	0.14 246	0.12 85	0.15 252	0.09 183	0.08 125	0.07 124	0.08 229	0.11 199	0.10 208	0.05 51	0.04 25	0.07 312	0.05 192	0.04 48	0.04 73

test_1	0.08 85	0.06 117	0.09 123	0.17 309	0.07 134	0.07 43	0.14 246	0.12 85	0.15 252	0.09 183	0.08 125	0.07 124	0.08 229	0.11 199	0.10 208	0.05 51	0.04 25	0.07 312	0.05 192	0.04 48	0.04 73

mm2	0.07 7	0.04 1	0.10 189	0.13 22	0.06 28	0.06 14	0.12 100	0.13 115	0.08 25	0.06 25	0.07 65	0.06 42	0.08 229	0.10 124	0.09 104	0.06 168	0.05 276	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.05 207

aanet-new-16k	0.08 85	0.08 358	0.08 57	0.18 402	0.06 28	0.07 43	0.09 20	0.13 115	0.12 149	0.08 131	0.07 65	0.07 124	0.06 66	0.09 59	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 85	0.05 43	0.07 11	0.15 124	0.06 28	0.10 202	0.14 246	0.13 115	0.12 149	0.07 75	0.09 161	0.07 124	0.06 66	0.10 124	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 85	0.06 117	0.15 441	0.14 70	0.06 28	0.08 85	0.13 179	0.13 115	0.11 110	0.07 75	0.08 125	0.07 124	0.06 66	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 85	0.06 117	0.07 11	0.17 309	0.06 28	0.07 43	0.14 246	0.13 115	0.16 291	0.05 2	0.10 197	0.06 42	0.06 66	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 85	0.06 117	0.17 508	0.15 124	0.06 28	0.06 14	0.13 179	0.13 115	0.13 192	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1b	0.08 85	0.05 43	0.07 11	0.14 70	0.05 2	0.09 139	0.12 100	0.13 115	0.10 77	0.09 183	0.10 197	0.09 223	0.06 66	0.07 4	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

LiteMatch	0.09 176	0.06 117	0.10 189	0.16 222	0.07 134	0.09 139	0.15 334	0.13 115	0.08 25	0.06 25	0.07 65	0.06 42	0.15 468	0.10 124	0.14 445	0.07 343	0.04 25	0.06 200	0.06 293	0.06 293	0.06 310

Selective-IGEV-i32	0.07 7	0.06 117	0.08 57	0.17 309	0.06 28	0.08 85	0.12 100	0.13 115	0.07 15	0.08 131	0.07 65	0.06 42	0.04 1	0.10 124	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

GeoVLM	0.08 85	0.04 1	0.10 189	0.13 22	0.06 28	0.10 202	0.12 100	0.13 115	0.08 25	0.06 25	0.07 65	0.06 42	0.08 229	0.10 124	0.11 291	0.06 168	0.05 276	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.05 207

gcap_with_dpt	0.08 85	0.06 117	0.09 123	0.16 222	0.07 134	0.09 139	0.12 100	0.13 115	0.13 192	0.08 131	0.12 270	0.04 1	0.06 66	0.10 124	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

MonSter++	0.08 85	0.04 1	0.10 189	0.13 22	0.06 28	0.09 139	0.12 100	0.13 115	0.08 25	0.06 25	0.07 65	0.06 42	0.08 229	0.10 124	0.11 291	0.06 168	0.05 276	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 73

252Zero-FE	0.08 85	0.04 1	0.09 123	0.13 22	0.07 134	0.12 310	0.11 64	0.13 115	0.14 225	0.06 25	0.05 7	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 170	0.06 310

DA	0.08 85	0.07 239	0.07 11	0.19 472	0.08 220	0.09 139	0.12 100	0.13 115	0.12 149	0.08 131	0.10 197	0.10 260	0.08 229	0.09 59	0.10 208	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.04 60	0.05 170	0.03 2

Replicate-Monster	0.07 7	0.05 43	0.09 123	0.14 70	0.06 28	0.08 85	0.09 20	0.13 115	0.13 192	0.05 2	0.07 65	0.06 42	0.06 66	0.08 25	0.10 208	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

GGEV	0.08 85	0.07 239	0.07 11	0.19 472	0.08 220	0.09 139	0.12 100	0.13 115	0.12 149	0.08 131	0.10 197	0.10 260	0.08 229	0.09 59	0.10 208	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.04 60	0.05 170	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 7	0.07 239	0.07 11	0.15 124	0.07 134	0.09 139	0.06 1	0.13 115	0.11 110	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.07 180	0.10 124	0.09 104	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

HART	0.08 85	0.07 239	0.09 123	0.17 309	0.07 134	0.10 202	0.16 405	0.13 115	0.11 110	0.08 131	0.10 197	0.07 124	0.05 14	0.10 124	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.04 60	0.05 170	0.04 73

HUF	0.08 85	0.05 43	0.08 57	0.14 70	0.06 28	0.09 139	0.13 179	0.13 115	0.13 192	0.07 75	0.07 65	0.08 186	0.06 66	0.10 124	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

tt45	0.09 176	0.06 117	0.11 252	0.15 124	0.07 134	0.11 256	0.16 405	0.13 115	0.11 110	0.09 183	0.06 23	0.08 186	0.06 66	0.13 351	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.06 310

fffy	0.09 176	0.08 358	0.09 123	0.16 222	0.07 134	0.13 366	0.17 447	0.13 115	0.12 149	0.08 131	0.09 161	0.08 186	0.09 270	0.13 351	0.11 291	0.05 51	0.05 276	0.07 312	0.05 192	0.04 48	0.05 207

WCG-NET	0.08 85	0.05 43	0.09 123	0.15 124	0.06 28	0.11 256	0.14 246	0.13 115	0.13 192	0.06 25	0.09 161	0.07 124	0.06 66	0.13 351	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

Occ-G	0.08 85	0.05 43	0.06 5	0.14 70	0.07 134	0.08 85	0.14 246	0.13 115	0.15 252	0.07 75	0.11 248	0.07 124	0.05 14	0.09 59	0.10 208	0.06 168	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 207

trnet	0.08 85	0.05 43	0.07 11	0.12 7	0.05 2	0.12 310	0.11 64	0.13 115	0.10 77	0.08 131	0.13 289	0.09 223	0.08 229	0.11 199	0.10 208	0.08 426	0.05 276	0.05 50	0.03 1	0.06 293	0.05 207

GCAP-Stereo	0.09 176	0.07 239	0.13 353	0.18 402	0.06 28	0.11 256	0.07 3	0.13 115	0.12 149	0.09 183	0.10 197	0.07 124	0.09 270	0.13 351	0.10 208	0.06 168	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 207

Selective-IGEV	0.07 7	0.06 117	0.08 57	0.17 309	0.06 28	0.08 85	0.12 100	0.13 115	0.07 15	0.08 131	0.07 65	0.06 42	0.04 1	0.10 124	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

GMOStereo	0.11 299	0.09 440	0.07 11	0.19 472	0.08 220	0.12 310	0.28 652	0.13 115	0.17 321	0.11 266	0.17 363	0.14 368	0.12 384	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 276	0.09 492	0.07 393	0.04 48	0.04 73

error version	0.11 299	0.09 440	0.07 11	0.19 472	0.08 220	0.12 310	0.28 652	0.13 115	0.17 321	0.11 266	0.17 363	0.14 368	0.12 384	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 276	0.09 492	0.07 393	0.04 48	0.04 73

test-v	0.11 299	0.09 440	0.07 11	0.19 472	0.08 220	0.12 310	0.28 652	0.13 115	0.17 321	0.11 266	0.17 363	0.14 368	0.12 384	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 276	0.09 492	0.07 393	0.04 48	0.04 73

test-2	0.11 299	0.09 440	0.07 11	0.19 472	0.08 220	0.12 310	0.28 652	0.13 115	0.17 321	0.11 266	0.17 363	0.14 368	0.12 384	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 276	0.09 492	0.07 393	0.04 48	0.04 73

cross-raft	0.10 246	0.09 440	0.09 123	0.19 472	0.07 134	0.11 256	0.25 630	0.13 115	0.15 252	0.08 131	0.11 248	0.12 313	0.10 314	0.09 59	0.11 291	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.04 48	0.04 73

quiztm	0.08 85	0.07 239	0.08 57	0.18 402	0.07 134	0.09 139	0.14 246	0.14 146	0.12 149	0.07 75	0.07 65	0.05 5	0.06 66	0.11 199	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.04 60	0.04 48	0.03 2

LiteMatch*	0.08 85	0.04 1	0.11 252	0.13 22	0.08 220	0.08 85	0.13 179	0.14 146	0.09 52	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.09 270	0.11 199	0.10 208	0.06 168	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 207

aanet-new-22k	0.08 85	0.06 117	0.09 123	0.17 309	0.06 28	0.08 85	0.11 64	0.14 146	0.12 149	0.09 183	0.09 161	0.08 186	0.06 66	0.10 124	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

aanet-new-10k	0.08 85	0.08 358	0.08 57	0.19 472	0.07 134	0.08 85	0.12 100	0.14 146	0.11 110	0.07 75	0.08 125	0.07 124	0.07 180	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

aanet-new-14k	0.08 85	0.09 440	0.08 57	0.19 472	0.06 28	0.07 43	0.10 35	0.14 146	0.15 252	0.06 25	0.08 125	0.05 5	0.06 66	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 85	0.06 117	0.10 189	0.16 222	0.07 134	0.11 256	0.13 179	0.14 146	0.14 225	0.08 131	0.13 289	0.05 5	0.06 66	0.10 124	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 85	0.06 117	0.07 11	0.16 222	0.06 28	0.06 14	0.14 246	0.14 146	0.14 225	0.07 75	0.10 197	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.09 104	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.04 60	0.03 1	0.03 2

PSi22	0.08 85	0.06 117	0.11 252	0.16 222	0.07 134	0.08 85	0.10 35	0.14 146	0.08 25	0.08 131	0.06 23	0.10 260	0.06 66	0.12 295	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 73

Lsterematch	0.11 299	0.06 117	0.11 252	0.16 222	0.07 134	0.13 366	0.15 334	0.14 146	0.17 321	0.16 426	0.18 391	0.15 397	0.15 468	0.12 295	0.14 445	0.07 343	0.04 25	0.06 200	0.06 293	0.06 293	0.06 310

BridgeDepth_RVC	0.07 7	0.04 1	0.09 123	0.11 1	0.05 2	0.10 202	0.10 35	0.14 146	0.09 52	0.06 25	0.07 65	0.06 42	0.07 180	0.07 4	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GASTEREO	0.08 85	0.05 43	0.09 123	0.19 472	0.07 134	0.07 43	0.12 100	0.14 146	0.11 110	0.10 230	0.09 161	0.07 124	0.04 1	0.12 295	0.08 25	0.06 168	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 207

MSCF	0.08 85	0.05 43	0.08 57	0.19 472	0.08 220	0.06 14	0.12 100	0.14 146	0.11 110	0.10 230	0.09 161	0.07 124	0.04 1	0.11 199	0.08 25	0.06 168	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 207

depthmonostereo	0.09 176	0.06 117	0.09 123	0.15 124	0.06 28	0.10 202	0.13 179	0.14 146	0.14 225	0.10 230	0.10 197	0.09 223	0.11 351	0.08 25	0.09 104	0.06 168	0.05 276	0.06 200	0.04 60	0.04 48	0.03 2

DilatedVolume-Stereo	0.09 176	0.05 43	0.08 57	0.15 124	0.06 28	0.11 256	0.12 100	0.14 146	0.16 291	0.11 266	0.11 248	0.09 223	0.09 270	0.11 199	0.10 208	0.06 168	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

4.25_new	0.07 7	0.08 358	0.09 123	0.15 124	0.06 28	0.09 139	0.08 7	0.14 146	0.08 25	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.06 66	0.12 295	0.10 208	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

4.5w_new	0.07 7	0.08 358	0.09 123	0.15 124	0.06 28	0.09 139	0.08 7	0.14 146	0.08 25	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.06 66	0.12 295	0.10 208	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

4.5_new	0.07 7	0.09 440	0.08 57	0.15 124	0.07 134	0.06 14	0.10 35	0.14 146	0.11 110	0.06 25	0.08 125	0.06 42	0.06 66	0.08 25	0.10 208	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 7	0.09 440	0.08 57	0.15 124	0.07 134	0.06 14	0.10 35	0.14 146	0.11 110	0.06 25	0.08 125	0.06 42	0.06 66	0.08 25	0.10 208	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 7	0.08 358	0.09 123	0.15 124	0.06 28	0.09 139	0.08 7	0.14 146	0.08 25	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.06 66	0.12 295	0.10 208	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

1w_stereo	0.07 7	0.06 117	0.07 11	0.16 222	0.06 28	0.07 43	0.10 35	0.14 146	0.14 225	0.07 75	0.08 125	0.05 5	0.06 66	0.09 59	0.09 104	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 73

IGEV	0.07 7	0.04 1	0.08 57	0.13 22	0.06 28	0.09 139	0.12 100	0.14 146	0.10 77	0.06 25	0.09 161	0.07 124	0.05 14	0.09 59	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

castereo	0.09 176	0.06 117	0.11 252	0.15 124	0.06 28	0.11 256	0.15 334	0.14 146	0.18 354	0.08 131	0.10 197	0.11 291	0.08 229	0.09 59	0.10 208	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

GIP-stereo	0.08 85	0.06 117	0.11 252	0.14 70	0.06 28	0.09 139	0.13 179	0.14 146	0.11 110	0.07 75	0.08 125	0.05 5	0.04 1	0.10 124	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

PAM_32	0.09 176	0.05 43	0.17 508	0.15 124	0.08 220	0.10 202	0.15 334	0.14 146	0.15 252	0.09 183	0.08 125	0.09 223	0.07 180	0.14 385	0.08 25	0.06 168	0.05 276	0.06 200	0.06 293	0.05 170	0.06 310

rvit_stereo_0083	0.12 377	0.08 358	0.17 508	0.16 222	0.09 355	0.11 256	0.15 334	0.14 146	0.26 492	0.11 266	0.14 305	0.13 346	0.10 314	0.12 295	0.12 355	0.10 531	0.08 535	0.09 492	0.07 393	0.07 381	0.05 207

rvit_stereo_0081_aga	0.11 299	0.09 440	0.14 392	0.18 402	0.09 355	0.13 366	0.14 246	0.14 146	0.19 373	0.10 230	0.18 391	0.16 412	0.09 270	0.12 295	0.09 104	0.10 531	0.06 430	0.08 406	0.07 393	0.07 381	0.06 310

rvit_stereo_0081	0.11 299	0.08 358	0.15 441	0.16 222	0.09 355	0.10 202	0.14 246	0.14 146	0.24 456	0.11 266	0.13 289	0.13 346	0.09 270	0.11 199	0.12 355	0.10 531	0.07 503	0.08 406	0.07 393	0.07 381	0.05 207

GCAP-BAT	0.09 176	0.05 43	0.11 252	0.13 22	0.07 134	0.11 256	0.14 246	0.14 146	0.16 291	0.07 75	0.10 197	0.08 186	0.06 66	0.13 351	0.08 25	0.07 343	0.05 276	0.05 50	0.05 192	0.04 48	0.04 73

rvit_stereo_0082	0.11 299	0.08 358	0.15 441	0.16 222	0.09 355	0.10 202	0.14 246	0.14 146	0.24 456	0.11 266	0.13 289	0.13 346	0.09 270	0.11 199	0.12 355	0.10 531	0.07 503	0.08 406	0.07 393	0.07 381	0.05 207

H2IRNET	0.10 246	0.09 440	0.09 123	0.18 402	0.09 355	0.12 310	0.15 334	0.14 146	0.21 413	0.10 230	0.10 197	0.10 260	0.10 314	0.10 124	0.10 208	0.05 51	0.04 25	0.08 406	0.08 467	0.06 293	0.05 207

AE-Stereo	0.10 246	0.08 358	0.10 189	0.18 402	0.09 355	0.10 202	0.15 334	0.14 146	0.19 373	0.09 183	0.14 305	0.12 313	0.08 229	0.11 199	0.10 208	0.05 51	0.06 430	0.07 312	0.06 293	0.05 170	0.04 73

plain	0.10 246	0.08 358	0.10 189	0.19 472	0.09 355	0.10 202	0.15 334	0.14 146	0.13 192	0.13 343	0.15 326	0.09 223	0.12 384	0.13 351	0.12 355	0.07 343	0.05 276	0.09 492	0.06 293	0.06 293	0.06 310

MSKI-zero shot	0.09 176	0.05 43	0.09 123	0.15 124	0.07 134	0.10 202	0.13 179	0.14 146	0.13 192	0.09 183	0.09 161	0.09 223	0.06 66	0.12 295	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

GCAPDPT-zeroshot	0.09 176	0.05 43	0.11 252	0.13 22	0.07 134	0.11 256	0.14 246	0.14 146	0.16 291	0.07 75	0.10 197	0.08 186	0.06 66	0.13 351	0.08 25	0.07 343	0.05 276	0.05 50	0.05 192	0.04 48	0.04 73

AEACV	0.08 85	0.05 43	0.08 57	0.14 70	0.13 577	0.14 403	0.13 179	0.14 146	0.09 52	0.07 75	0.09 161	0.07 124	0.08 229	0.10 124	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.04 73

HH	0.09 176	0.06 117	0.13 353	0.17 309	0.08 220	0.10 202	0.16 405	0.14 146	0.10 77	0.08 131	0.09 161	0.08 186	0.07 180	0.10 124	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.04 73

HanStereo	0.09 176	0.06 117	0.13 353	0.17 309	0.08 220	0.10 202	0.16 405	0.14 146	0.10 77	0.08 131	0.09 161	0.08 186	0.07 180	0.10 124	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.04 73

test_3	0.10 246	0.09 440	0.10 189	0.20 539	0.08 220	0.13 366	0.26 639	0.14 146	0.21 413	0.10 230	0.10 197	0.09 223	0.09 270	0.08 25	0.11 291	0.05 51	0.04 25	0.08 406	0.07 393	0.04 48	0.04 73

test-1	0.10 246	0.07 239	0.16 477	0.19 472	0.08 220	0.11 256	0.24 615	0.14 146	0.18 354	0.09 183	0.07 65	0.09 223	0.08 229	0.07 4	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.04 48	0.04 73

CREStereo++_RVC	0.08 85	0.04 1	0.06 5	0.13 22	0.07 134	0.09 139	0.12 100	0.14 146	0.14 225	0.10 230	0.14 305	0.08 186	0.07 180	0.09 59	0.11 291	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.05 192	0.04 48	0.04 73
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
XX-TBD	0.09 176	0.06 117	0.07 11	0.14 70	0.07 134	0.12 310	0.16 405	0.14 146	0.13 192	0.11 266	0.12 270	0.09 223	0.08 229	0.10 124	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.06 293	0.05 207

CREStereo	0.09 176	0.04 1	0.08 57	0.11 1	0.06 28	0.13 366	0.14 246	0.14 146	0.10 77	0.08 131	0.13 289	0.09 223	0.08 229	0.11 199	0.10 208	0.08 426	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.06 293	0.06 310
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
SE	0.10 246	0.10 503	0.08 57	0.19 472	0.09 355	0.11 256	0.11 64	0.15 188	0.11 110	0.10 230	0.16 339	0.09 223	0.08 229	0.09 59	0.10 208	0.06 168	0.05 276	0.08 406	0.07 393	0.07 381	0.04 73

Anonymus	0.08 85	0.05 43	0.10 189	0.15 124	0.08 220	0.10 202	0.15 334	0.15 188	0.10 77	0.07 75	0.06 23	0.07 124	0.08 229	0.12 295	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.05 192	0.05 170	0.06 310

monster-pro	0.07 7	0.06 117	0.05 1	0.15 124	0.05 2	0.07 43	0.10 35	0.15 188	0.15 252	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 66	0.07 4	0.09 104	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

aanet-new	0.08 85	0.09 440	0.10 189	0.18 402	0.08 220	0.10 202	0.12 100	0.15 188	0.12 149	0.08 131	0.08 125	0.05 5	0.07 180	0.10 124	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 293	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 85	0.06 117	0.10 189	0.16 222	0.07 134	0.11 256	0.12 100	0.15 188	0.15 252	0.08 131	0.12 270	0.05 5	0.06 66	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.03 1	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 85	0.07 239	0.10 189	0.16 222	0.07 134	0.09 139	0.12 100	0.15 188	0.14 225	0.08 131	0.11 248	0.05 5	0.06 66	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

Test_v1	0.07 7	0.04 1	0.06 5	0.13 22	0.06 28	0.08 85	0.11 64	0.15 188	0.12 149	0.06 25	0.05 7	0.04 1	0.05 14	0.08 25	0.10 208	0.07 343	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

Hybrid-DGEV-03	0.10 246	0.06 117	0.09 123	0.18 402	0.08 220	0.16 462	0.14 246	0.15 188	0.14 225	0.13 343	0.16 339	0.12 313	0.09 270	0.13 351	0.11 291	0.06 168	0.04 25	0.08 406	0.06 293	0.05 170	0.04 73

BStereo	0.08 85	0.06 117	0.16 477	0.15 124	0.08 220	0.07 43	0.09 20	0.15 188	0.16 291	0.06 25	0.07 65	0.07 124	0.05 14	0.09 59	0.11 291	0.04 11	0.05 276	0.05 50	0.07 393	0.04 48	0.04 73

CSFM-Stereo	0.07 7	0.05 43	0.07 11	0.14 70	0.06 28	0.09 139	0.13 179	0.15 188	0.06 6	0.07 75	0.08 125	0.06 42	0.08 229	0.09 59	0.09 104	0.06 168	0.05 276	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 73

MonStereo	0.07 7	0.06 117	0.05 1	0.15 124	0.05 2	0.08 85	0.10 35	0.15 188	0.15 252	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 66	0.07 4	0.09 104	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 7	0.06 117	0.05 1	0.15 124	0.05 2	0.08 85	0.10 35	0.15 188	0.15 252	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 66	0.07 4	0.09 104	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

water-stereo	0.09 176	0.06 117	0.08 57	0.16 222	0.07 134	0.09 139	0.13 179	0.15 188	0.13 192	0.11 266	0.12 270	0.08 186	0.09 270	0.07 4	0.08 25	0.06 168	0.05 276	0.05 50	0.05 192	0.04 48	0.04 73

MM-Stereo_test2	0.09 176	0.06 117	0.09 123	0.19 472	0.08 220	0.12 310	0.18 496	0.15 188	0.14 225	0.07 75	0.10 197	0.07 124	0.06 66	0.12 295	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.03 2

Reg-Stereo(zero)	0.08 85	0.05 43	0.08 57	0.16 222	0.06 28	0.12 310	0.11 64	0.15 188	0.10 77	0.12 309	0.09 161	0.10 260	0.08 229	0.11 199	0.08 25	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 207

MonSter	0.07 7	0.06 117	0.05 1	0.15 124	0.05 2	0.07 43	0.10 35	0.15 188	0.15 252	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 66	0.07 4	0.09 104	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

999	0.09 176	0.05 43	0.13 353	0.15 124	0.08 220	0.10 202	0.14 246	0.15 188	0.11 110	0.10 230	0.08 125	0.08 186	0.08 229	0.16 447	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.04 48	0.05 207

PAM	0.10 246	0.05 43	0.16 477	0.15 124	0.08 220	0.09 139	0.16 405	0.15 188	0.16 291	0.12 309	0.09 161	0.09 223	0.07 180	0.13 351	0.08 25	0.06 168	0.05 276	0.06 200	0.06 293	0.05 170	0.06 310

RAStereo	0.10 246	0.09 440	0.08 57	0.20 539	0.08 220	0.13 366	0.18 496	0.15 188	0.17 321	0.10 230	0.12 270	0.05 5	0.06 66	0.09 59	0.08 25	0.07 343	0.05 276	0.07 312	0.05 192	0.05 170	0.04 73

Pointernet	0.09 176	0.04 1	0.09 123	0.16 222	0.08 220	0.13 366	0.10 35	0.15 188	0.17 321	0.09 183	0.07 65	0.06 42	0.06 66	0.11 199	0.09 104	0.08 426	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.06 293	0.05 207

AIO-Stereo	0.08 85	0.06 117	0.09 123	0.18 402	0.06 28	0.08 85	0.12 100	0.15 188	0.09 52	0.08 131	0.08 125	0.07 124	0.05 14	0.11 199	0.08 25	0.05 51	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

WCG-NET（raft）	0.08 85	0.05 43	0.10 189	0.15 124	0.06 28	0.11 256	0.13 179	0.15 188	0.12 149	0.08 131	0.07 65	0.06 42	0.06 66	0.13 351	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

gcap-zeroshot	0.08 85	0.06 117	0.10 189	0.15 124	0.07 134	0.11 256	0.12 100	0.15 188	0.15 252	0.08 131	0.12 270	0.05 5	0.06 66	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.03 1	0.04 73

test_for_model	0.08 85	0.06 117	0.10 189	0.16 222	0.07 134	0.11 256	0.12 100	0.15 188	0.15 252	0.08 131	0.12 270	0.05 5	0.06 66	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.03 1	0.04 73

MyStereo07	0.10 246	0.07 239	0.10 189	0.17 309	0.09 355	0.14 403	0.18 496	0.15 188	0.15 252	0.09 183	0.06 23	0.06 42	0.07 180	0.12 295	0.09 104	0.06 168	0.05 276	0.08 406	0.07 393	0.06 293	0.06 310

ffm	0.12 377	0.09 440	0.14 392	0.16 222	0.08 220	0.17 485	0.17 447	0.15 188	0.19 373	0.15 397	0.25 500	0.19 463	0.13 426	0.10 124	0.07 1	0.06 168	0.04 25	0.09 492	0.08 467	0.06 293	0.06 310

ff1	0.13 404	0.09 440	0.14 392	0.16 222	0.08 220	0.17 485	0.17 447	0.15 188	0.19 373	0.15 397	0.25 500	0.19 463	0.13 426	0.14 385	0.20 545	0.06 168	0.04 25	0.09 492	0.08 467	0.06 293	0.06 310

tt1	0.10 246	0.08 358	0.12 300	0.17 309	0.09 355	0.12 310	0.16 405	0.15 188	0.19 373	0.09 183	0.08 125	0.06 42	0.06 66	0.10 124	0.07 1	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.06 293	0.06 310

testlalala	0.08 85	0.06 117	0.10 189	0.15 124	0.07 134	0.11 256	0.12 100	0.15 188	0.15 252	0.08 131	0.12 270	0.05 5	0.06 66	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.03 1	0.04 73

LoS	0.09 176	0.05 43	0.11 252	0.13 22	0.07 134	0.14 403	0.11 64	0.15 188	0.15 252	0.09 183	0.09 161	0.12 313	0.09 270	0.15 412	0.10 208	0.07 343	0.05 276	0.05 50	0.03 1	0.05 170	0.05 207
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.09 176	0.07 239	0.10 189	0.17 309	0.08 220	0.10 202	0.15 334	0.15 188	0.12 149	0.09 183	0.06 23	0.07 124	0.06 66	0.11 199	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.04 48	0.06 310

ADStereo(finetuned)	0.10 246	0.06 117	0.12 300	0.16 222	0.06 28	0.09 139	0.17 447	0.15 188	0.19 373	0.13 343	0.17 363	0.10 260	0.12 384	0.11 199	0.12 355	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

test_4	0.10 246	0.10 503	0.08 57	0.19 472	0.09 355	0.08 85	0.22 591	0.15 188	0.17 321	0.12 309	0.18 391	0.12 313	0.09 270	0.08 25	0.11 291	0.04 11	0.04 25	0.08 406	0.08 467	0.04 48	0.03 2

GLC_STEREO	0.11 299	0.07 239	0.11 252	0.17 309	0.07 134	0.09 139	0.13 179	0.15 188	0.24 456	0.12 309	0.13 289	0.12 313	0.08 229	0.18 504	0.11 291	0.06 168	0.08 535	0.08 406	0.06 293	0.05 170	0.05 207

RAFT-345	0.11 299	0.07 239	0.15 441	0.16 222	0.08 220	0.08 85	0.12 100	0.15 188	0.10 77	0.11 266	0.36 596	0.09 223	0.09 270	0.11 199	0.12 355	0.05 51	0.05 276	0.07 312	0.06 293	0.04 48	0.05 207

CroCo-Stereo	0.09 176	0.08 358	0.08 57	0.22 589	0.09 355	0.09 139	0.19 536	0.15 188	0.12 149	0.07 75	0.07 65	0.08 186	0.06 66	0.08 25	0.07 1	0.07 343	0.05 276	0.06 200	0.04 60	0.05 170	0.04 73
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	0.09 176	0.06 117	0.07 11	0.15 124	0.05 2	0.16 462	0.18 496	0.15 188	0.15 252	0.10 230	0.11 248	0.11 291	0.11 351	0.10 124	0.12 355	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

TANstereo	0.09 176	0.04 1	0.08 57	0.13 22	0.06 28	0.11 256	0.14 246	0.15 188	0.19 373	0.11 266	0.15 326	0.10 260	0.06 66	0.12 295	0.09 104	0.07 343	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.06 293	0.05 207

DCANet	0.10 246	0.06 117	0.12 300	0.16 222	0.06 28	0.09 139	0.17 447	0.15 188	0.19 373	0.13 343	0.17 363	0.10 260	0.11 351	0.11 199	0.12 355	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

PMTNet	0.09 176	0.05 43	0.09 123	0.12 7	0.06 28	0.12 310	0.14 246	0.15 188	0.11 110	0.09 183	0.13 289	0.10 260	0.07 180	0.13 351	0.10 208	0.15 632	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.07 381	0.06 310

aanet-new-8k	0.08 85	0.07 239	0.08 57	0.19 472	0.07 134	0.09 139	0.12 100	0.16 228	0.15 252	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.06 66	0.10 124	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

Foundation-i1	0.09 176	0.04 1	0.10 189	0.14 70	0.06 28	0.10 202	0.13 179	0.16 228	0.14 225	0.10 230	0.10 197	0.11 291	0.07 180	0.07 4	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.05 192	0.05 170	0.05 207

VMStereo-Base	0.09 176	0.05 43	0.10 189	0.13 22	0.07 134	0.10 202	0.10 35	0.16 228	0.13 192	0.10 230	0.15 326	0.10 260	0.09 270	0.11 199	0.10 208	0.07 343	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.06 310

asda	0.07 7	0.08 358	0.08 57	0.16 222	0.06 28	0.06 14	0.10 35	0.16 228	0.10 77	0.06 25	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.10 124	0.10 208	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

3.75w	0.07 7	0.07 239	0.08 57	0.16 222	0.07 134	0.07 43	0.09 20	0.16 228	0.09 52	0.07 75	0.06 23	0.05 5	0.06 66	0.09 59	0.10 208	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

monsterstereo	0.07 7	0.06 117	0.06 5	0.16 222	0.06 28	0.08 85	0.10 35	0.16 228	0.11 110	0.07 75	0.08 125	0.06 42	0.07 180	0.08 25	0.09 104	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

rvit_stereo_0080	0.10 246	0.08 358	0.14 392	0.15 124	0.09 355	0.07 43	0.15 334	0.16 228	0.16 291	0.11 266	0.10 197	0.14 368	0.08 229	0.12 295	0.10 208	0.09 488	0.07 503	0.07 312	0.06 293	0.07 381	0.05 207

rvit_stereo_ft	0.12 377	0.07 239	0.13 353	0.19 472	0.10 469	0.12 310	0.17 447	0.16 228	0.16 291	0.12 309	0.13 289	0.15 397	0.10 314	0.14 385	0.13 402	0.09 488	0.06 430	0.08 406	0.07 393	0.07 381	0.05 207

xx1	0.11 299	0.08 358	0.12 300	0.17 309	0.09 355	0.13 366	0.15 334	0.16 228	0.18 354	0.09 183	0.09 161	0.16 412	0.16 496	0.10 124	0.07 1	0.06 168	0.04 25	0.08 406	0.08 467	0.07 381	0.07 400

cc1	0.10 246	0.08 358	0.12 300	0.17 309	0.09 355	0.13 366	0.15 334	0.16 228	0.18 354	0.09 183	0.09 161	0.06 42	0.06 66	0.10 124	0.07 1	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.06 293	0.06 310

ff7	0.09 176	0.07 239	0.11 252	0.16 222	0.09 355	0.11 256	0.15 334	0.16 228	0.12 149	0.10 230	0.06 23	0.06 42	0.06 66	0.11 199	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.06 310

IGEVStereo-DCA	0.09 176	0.06 117	0.11 252	0.15 124	0.10 469	0.11 256	0.15 334	0.16 228	0.12 149	0.10 230	0.06 23	0.08 186	0.06 66	0.10 124	0.08 25	0.06 168	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.06 310

ffff	0.09 176	0.07 239	0.11 252	0.16 222	0.09 355	0.11 256	0.15 334	0.16 228	0.12 149	0.10 230	0.06 23	0.06 42	0.06 66	0.11 199	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.06 310

rrr	0.09 176	0.06 117	0.12 300	0.15 124	0.10 469	0.11 256	0.16 405	0.16 228	0.15 252	0.10 230	0.06 23	0.08 186	0.06 66	0.10 124	0.08 25	0.06 168	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.06 310

11t	0.09 176	0.07 239	0.11 252	0.16 222	0.09 355	0.11 256	0.15 334	0.16 228	0.12 149	0.10 230	0.06 23	0.06 42	0.06 66	0.11 199	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.06 310

whm_eth	0.10 246	0.08 358	0.14 392	0.15 124	0.09 355	0.07 43	0.15 334	0.16 228	0.16 291	0.11 266	0.10 197	0.14 368	0.08 229	0.12 295	0.10 208	0.09 488	0.07 503	0.07 312	0.06 293	0.07 381	0.05 207

MaDis-Stereo	0.09 176	0.09 440	0.08 57	0.17 309	0.09 355	0.13 366	0.10 35	0.16 228	0.16 291	0.09 183	0.11 248	0.06 42	0.06 66	0.09 59	0.13 402	0.07 343	0.06 430	0.07 312	0.05 192	0.05 170	0.04 73

RAFT-Test	0.09 176	0.06 117	0.10 189	0.15 124	0.07 134	0.11 256	0.15 334	0.16 228	0.13 192	0.09 183	0.10 197	0.10 260	0.09 270	0.12 295	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 207

anonymousdsp	0.09 176	0.07 239	0.11 252	0.16 222	0.09 355	0.11 256	0.15 334	0.16 228	0.12 149	0.09 183	0.06 23	0.06 42	0.06 66	0.11 199	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.06 310

CroCo-Stereo Lap2	0.09 176	0.09 440	0.08 57	0.22 589	0.09 355	0.09 139	0.19 536	0.16 228	0.12 149	0.09 183	0.10 197	0.05 5	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.06 168	0.06 430	0.07 312	0.05 192	0.05 170	0.05 207

ccc-4	0.09 176	0.07 239	0.11 252	0.16 222	0.09 355	0.11 256	0.15 334	0.16 228	0.12 149	0.10 230	0.06 23	0.06 42	0.06 66	0.11 199	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.06 310

fff	0.10 246	0.06 117	0.12 300	0.15 124	0.07 134	0.09 139	0.17 447	0.16 228	0.20 397	0.13 343	0.16 339	0.10 260	0.11 351	0.11 199	0.12 355	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 207

IGEV-Stereo	0.09 176	0.07 239	0.11 252	0.16 222	0.09 355	0.11 256	0.15 334	0.16 228	0.12 149	0.09 183	0.06 23	0.06 42	0.06 66	0.11 199	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.06 310
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Patchmatch Stereo++	0.11 299	0.09 440	0.16 477	0.18 402	0.08 220	0.06 14	0.11 64	0.16 228	0.13 192	0.15 397	0.16 339	0.14 368	0.12 384	0.11 199	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.08 406	0.06 293	0.08 450	0.07 400
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
NRIStereo	0.11 299	0.08 358	0.14 392	0.18 402	0.08 220	0.10 202	0.14 246	0.16 228	0.15 252	0.12 309	0.14 305	0.13 346	0.12 384	0.13 351	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.07 312	0.06 293	0.06 293	0.07 400

PSM-adaLoss	0.11 299	0.09 440	0.16 477	0.18 402	0.08 220	0.06 14	0.12 100	0.16 228	0.13 192	0.15 397	0.16 339	0.14 368	0.12 384	0.11 199	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.08 406	0.06 293	0.08 450	0.07 400

ROB_FTStereo_v2	0.11 299	0.09 440	0.16 477	0.19 472	0.08 220	0.06 14	0.12 100	0.16 228	0.13 192	0.15 397	0.16 339	0.14 368	0.12 384	0.11 199	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.08 406	0.06 293	0.08 450	0.07 400

ROB_FTStereo	0.11 299	0.09 440	0.16 477	0.19 472	0.08 220	0.06 14	0.11 64	0.16 228	0.13 192	0.15 397	0.16 339	0.14 368	0.12 384	0.11 199	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.08 406	0.06 293	0.08 450	0.07 400

HUI-Stereo	0.11 299	0.09 440	0.16 477	0.18 402	0.08 220	0.06 14	0.12 100	0.16 228	0.13 192	0.15 397	0.16 339	0.14 368	0.12 384	0.11 199	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.08 406	0.06 293	0.08 450	0.07 400

DEmStereo	0.12 377	0.06 117	0.14 392	0.14 70	0.10 469	0.16 462	0.15 334	0.16 228	0.24 456	0.17 445	0.24 472	0.13 346	0.14 450	0.12 295	0.13 402	0.05 51	0.04 25	0.07 312	0.06 293	0.05 170	0.05 207

iGMRVC	0.11 299	0.09 440	0.16 477	0.19 472	0.08 220	0.06 14	0.12 100	0.16 228	0.13 192	0.15 397	0.16 339	0.14 368	0.12 384	0.11 199	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.08 406	0.06 293	0.08 450	0.07 400

iRAFT	0.11 299	0.09 440	0.16 477	0.18 402	0.08 220	0.06 14	0.11 64	0.16 228	0.13 192	0.15 397	0.16 339	0.14 368	0.12 384	0.11 199	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.08 406	0.06 293	0.08 450	0.07 400

RAFT-IKP	0.11 299	0.09 440	0.16 477	0.19 472	0.08 220	0.06 14	0.12 100	0.16 228	0.13 192	0.15 397	0.16 339	0.14 368	0.12 384	0.11 199	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.08 406	0.06 293	0.08 450	0.07 400

csc	0.10 246	0.06 117	0.12 300	0.15 124	0.07 134	0.09 139	0.17 447	0.16 228	0.20 397	0.13 343	0.16 339	0.10 260	0.11 351	0.11 199	0.12 355	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 207

cscssc	0.10 246	0.06 117	0.12 300	0.15 124	0.07 134	0.09 139	0.17 447	0.16 228	0.20 397	0.13 343	0.16 339	0.10 260	0.11 351	0.11 199	0.12 355	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 207

test_xeample3	0.09 176	0.06 117	0.12 300	0.16 222	0.09 355	0.11 256	0.15 334	0.16 228	0.13 192	0.10 230	0.06 23	0.08 186	0.06 66	0.10 124	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.06 310

EAI-Stereo	0.09 176	0.07 239	0.11 252	0.15 124	0.06 28	0.10 202	0.15 334	0.16 228	0.09 52	0.08 131	0.09 161	0.08 186	0.07 180	0.09 59	0.11 291	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.05 192	0.05 170	0.04 73

CFNet-RSSM	0.09 176	0.07 239	0.09 123	0.16 222	0.07 134	0.09 139	0.15 334	0.16 228	0.17 321	0.08 131	0.12 270	0.10 260	0.09 270	0.11 199	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.04 60	0.04 48	0.04 73

DIP-Stereo	0.11 299	0.07 239	0.14 392	0.17 309	0.09 355	0.13 366	0.09 20	0.16 228	0.16 291	0.11 266	0.16 339	0.14 368	0.12 384	0.15 412	0.13 402	0.06 168	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.06 310
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
S	0.12 377	0.08 358	0.09 123	0.20 539	0.08 220	0.13 366	0.19 536	0.17 267	0.16 291	0.13 343	0.11 248	0.13 346	0.10 314	0.11 199	0.13 402	0.09 488	0.07 503	0.13 607	0.15 642	0.06 293	0.04 73

DNS	0.09 176	0.05 43	0.11 252	0.15 124	0.08 220	0.10 202	0.16 405	0.17 267	0.09 52	0.08 131	0.12 270	0.08 186	0.07 180	0.09 59	0.08 25	0.07 343	0.04 25	0.05 50	0.05 192	0.06 293	0.05 207

DN	0.10 246	0.05 43	0.09 123	0.14 70	0.09 355	0.12 310	0.18 496	0.17 267	0.16 291	0.08 131	0.09 161	0.08 186	0.06 66	0.08 25	0.09 104	0.11 563	0.05 276	0.07 312	0.06 293	0.07 381	0.09 517

RT-Monster	0.09 176	0.05 43	0.09 123	0.14 70	0.08 220	0.11 256	0.10 35	0.17 267	0.18 354	0.13 343	0.10 197	0.09 223	0.08 229	0.10 124	0.10 208	0.07 343	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.06 310

WQFJA1	0.10 246	0.07 239	0.08 57	0.20 539	0.09 355	0.12 310	0.17 447	0.17 267	0.17 321	0.09 183	0.10 197	0.08 186	0.10 314	0.12 295	0.11 291	0.06 168	0.07 503	0.07 312	0.06 293	0.06 293	0.05 207

NLMM	0.10 246	0.07 239	0.08 57	0.20 539	0.09 355	0.12 310	0.17 447	0.17 267	0.17 321	0.09 183	0.10 197	0.08 186	0.10 314	0.12 295	0.11 291	0.06 168	0.07 503	0.07 312	0.06 293	0.06 293	0.05 207

IGEV-FE	0.09 176	0.05 43	0.12 300	0.13 22	0.08 220	0.12 310	0.13 179	0.17 267	0.11 110	0.10 230	0.06 23	0.09 223	0.06 66	0.11 199	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.06 293	0.05 170	0.05 207

xyz-stereo-finetune2	0.11 299	0.07 239	0.13 353	0.13 22	0.07 134	0.11 256	0.19 536	0.17 267	0.12 149	0.15 397	0.15 326	0.17 434	0.12 384	0.13 351	0.11 291	0.05 51	0.04 25	0.07 312	0.05 192	0.04 48	0.06 310

xyz-stereo-finetune	0.11 299	0.08 358	0.13 353	0.14 70	0.06 28	0.10 202	0.19 536	0.17 267	0.19 373	0.12 309	0.14 305	0.15 397	0.10 314	0.13 351	0.11 291	0.05 51	0.04 25	0.07 312	0.05 192	0.04 48	0.05 207

xyz-stereo	0.13 404	0.07 239	0.20 556	0.15 124	0.05 2	0.20 544	0.15 334	0.17 267	0.31 542	0.15 397	0.29 552	0.26 550	0.16 496	0.13 351	0.12 355	0.05 51	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.04 48	0.04 73

UGAM	0.13 404	0.10 503	0.09 123	0.22 589	0.08 220	0.12 310	0.20 560	0.17 267	0.23 439	0.21 530	0.16 339	0.13 346	0.13 426	0.19 519	0.12 355	0.07 343	0.05 276	0.13 607	0.11 590	0.07 381	0.05 207

IGEV_Zeroshot_test	0.09 176	0.05 43	0.12 300	0.13 22	0.08 220	0.12 310	0.13 179	0.17 267	0.11 110	0.10 230	0.06 23	0.09 223	0.06 66	0.11 199	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.06 293	0.05 170	0.05 207

MIF-Stereo (partial)	0.11 299	0.06 117	0.10 189	0.19 472	0.10 469	0.10 202	0.11 64	0.17 267	0.18 354	0.14 370	0.16 339	0.09 223	0.11 351	0.12 295	0.12 355	0.08 426	0.05 276	0.08 406	0.07 393	0.06 293	0.07 400

LL-Strereo2	0.10 246	0.10 503	0.15 441	0.18 402	0.08 220	0.15 430	0.09 20	0.17 267	0.14 225	0.14 370	0.10 197	0.09 223	0.07 180	0.16 447	0.10 208	0.05 51	0.05 276	0.10 541	0.07 393	0.06 293	0.05 207

4D-IteraStereo	0.09 176	0.07 239	0.10 189	0.18 402	0.07 134	0.09 139	0.15 334	0.17 267	0.15 252	0.10 230	0.11 248	0.10 260	0.07 180	0.11 199	0.09 104	0.05 51	0.03 1	0.08 406	0.07 393	0.06 293	0.05 207

DisPM	0.11 299	0.07 239	0.12 300	0.16 222	0.09 355	0.06 14	0.13 179	0.17 267	0.17 321	0.14 370	0.20 414	0.12 313	0.10 314	0.11 199	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.07 312	0.06 293	0.06 293	0.11 575

CIPLG	0.11 299	0.08 358	0.14 392	0.17 309	0.08 220	0.12 310	0.15 334	0.17 267	0.15 252	0.14 370	0.11 248	0.16 412	0.09 270	0.16 447	0.11 291	0.07 343	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.06 310

IPLGR_C	0.11 299	0.08 358	0.14 392	0.17 309	0.08 220	0.12 310	0.15 334	0.17 267	0.15 252	0.14 370	0.10 197	0.16 412	0.09 270	0.16 447	0.11 291	0.07 343	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.06 310

ACRE	0.11 299	0.08 358	0.14 392	0.17 309	0.08 220	0.12 310	0.15 334	0.17 267	0.14 225	0.14 370	0.10 197	0.16 412	0.09 270	0.16 447	0.11 291	0.07 343	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.06 310

CrosDoStereo	0.12 377	0.06 117	0.12 300	0.14 70	0.08 220	0.12 310	0.15 334	0.17 267	0.22 427	0.19 492	0.24 472	0.15 397	0.11 351	0.11 199	0.12 355	0.06 168	0.04 25	0.07 312	0.07 393	0.05 170	0.05 207

PFNet+	0.11 299	0.06 117	0.13 353	0.16 222	0.09 355	0.05 4	0.12 100	0.17 267	0.21 413	0.16 426	0.19 402	0.14 368	0.10 314	0.11 199	0.11 291	0.08 426	0.05 276	0.09 492	0.08 467	0.06 293	0.11 575

ASMatch	0.11 299	0.06 117	0.13 353	0.16 222	0.10 469	0.07 43	0.14 246	0.17 267	0.17 321	0.12 309	0.16 339	0.16 412	0.10 314	0.13 351	0.10 208	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.04 48	0.08 471

DeepStereo_LL	0.12 377	0.06 117	0.12 300	0.14 70	0.08 220	0.12 310	0.15 334	0.17 267	0.22 427	0.19 492	0.24 472	0.15 397	0.11 351	0.11 199	0.12 355	0.06 168	0.04 25	0.07 312	0.07 393	0.05 170	0.05 207

SST-Stereo	0.10 246	0.07 239	0.15 441	0.18 402	0.09 355	0.06 14	0.12 100	0.17 267	0.11 110	0.15 397	0.17 363	0.13 346	0.12 384	0.10 124	0.11 291	0.06 168	0.04 25	0.09 492	0.06 293	0.06 293	0.05 207

THIR-Stereo	0.12 377	0.07 239	0.11 252	0.15 124	0.08 220	0.14 403	0.16 405	0.17 267	0.25 478	0.16 426	0.24 472	0.14 368	0.12 384	0.12 295	0.14 445	0.06 168	0.04 25	0.07 312	0.07 393	0.05 170	0.05 207

RAFT_R40	0.11 299	0.07 239	0.14 392	0.18 402	0.09 355	0.06 14	0.13 179	0.17 267	0.16 291	0.14 370	0.18 391	0.15 397	0.12 384	0.10 124	0.11 291	0.06 168	0.04 25	0.09 492	0.06 293	0.06 293	0.05 207

Pruner-Stereo	0.11 299	0.07 239	0.12 300	0.17 309	0.09 355	0.06 14	0.12 100	0.17 267	0.17 321	0.13 343	0.19 402	0.13 346	0.09 270	0.11 199	0.11 291	0.06 168	0.04 25	0.07 312	0.06 293	0.06 293	0.08 471

DeepStereo_RVC	0.11 299	0.08 358	0.16 477	0.18 402	0.08 220	0.08 85	0.12 100	0.17 267	0.12 149	0.13 343	0.14 305	0.12 313	0.12 384	0.12 295	0.11 291	0.06 168	0.04 25	0.07 312	0.06 293	0.07 381	0.08 471

RAFT-RH_RVC	0.11 299	0.06 117	0.14 392	0.16 222	0.09 355	0.12 310	0.12 100	0.17 267	0.12 149	0.13 343	0.41 633	0.11 291	0.10 314	0.13 351	0.12 355	0.05 51	0.04 25	0.08 406	0.05 192	0.04 48	0.06 310

rafts_anoy	0.11 299	0.06 117	0.10 189	0.17 309	0.08 220	0.10 202	0.14 246	0.17 267	0.14 225	0.13 343	0.13 289	0.12 313	0.10 314	0.11 199	0.12 355	0.07 343	0.04 25	0.09 492	0.11 590	0.07 381	0.06 310

RALCasStereoNet	0.10 246	0.06 117	0.09 123	0.16 222	0.08 220	0.12 310	0.14 246	0.17 267	0.11 110	0.12 309	0.17 363	0.14 368	0.10 314	0.12 295	0.11 291	0.07 343	0.06 430	0.06 200	0.05 192	0.08 450	0.07 400

sCroCo_RVC	0.12 377	0.09 440	0.23 581	0.24 622	0.11 520	0.19 528	0.14 246	0.17 267	0.14 225	0.10 230	0.13 289	0.12 313	0.07 180	0.14 385	0.11 291	0.08 426	0.08 535	0.08 406	0.08 467	0.05 170	0.07 400

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 176	0.06 117	0.10 189	0.17 309	0.06 28	0.10 202	0.16 405	0.17 267	0.14 225	0.09 183	0.10 197	0.08 186	0.09 270	0.11 199	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.06 293	0.04 48	0.03 2

AFF-stereo	0.09 176	0.06 117	0.10 189	0.17 309	0.07 134	0.10 202	0.16 405	0.17 267	0.09 52	0.10 230	0.12 270	0.09 223	0.09 270	0.12 295	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.07 312	0.07 393	0.04 48	0.03 2

Gwc-CoAtRS	0.09 176	0.06 117	0.10 189	0.16 222	0.07 134	0.10 202	0.14 246	0.17 267	0.17 321	0.08 131	0.10 197	0.12 313	0.09 270	0.12 295	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.04 60	0.04 48	0.04 73

SMOE	0.10 246	0.08 358	0.09 123	0.18 402	0.07 134	0.13 366	0.14 246	0.18 302	0.13 192	0.11 266	0.13 289	0.12 313	0.09 270	0.11 199	0.11 291	0.05 51	0.05 276	0.08 406	0.06 293	0.06 293	0.04 73

IGEV_i1	0.12 377	0.07 239	0.12 300	0.16 222	0.08 220	0.19 528	0.14 246	0.18 302	0.22 427	0.18 475	0.18 391	0.16 412	0.12 384	0.16 447	0.14 445	0.06 168	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.06 293	0.06 310

DispViT+	0.08 85	0.05 43	0.09 123	0.13 22	0.06 28	0.05 4	0.11 64	0.18 302	0.16 291	0.09 183	0.08 125	0.07 124	0.06 66	0.11 199	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Anonymus123	0.09 176	0.06 117	0.16 477	0.15 124	0.08 220	0.11 256	0.09 20	0.18 302	0.16 291	0.06 25	0.07 65	0.07 124	0.05 14	0.09 59	0.11 291	0.04 11	0.05 276	0.05 50	0.07 393	0.04 48	0.04 73

WQFJX1	0.10 246	0.07 239	0.08 57	0.22 589	0.09 355	0.12 310	0.17 447	0.18 302	0.17 321	0.10 230	0.09 161	0.07 124	0.10 314	0.11 199	0.09 104	0.07 343	0.08 535	0.07 312	0.06 293	0.05 170	0.04 73

WQFJX	0.10 246	0.07 239	0.09 123	0.21 572	0.09 355	0.12 310	0.16 405	0.18 302	0.17 321	0.12 309	0.10 197	0.07 124	0.09 270	0.12 295	0.10 208	0.06 168	0.07 503	0.06 200	0.05 192	0.06 293	0.05 207

NLMM1	0.11 299	0.09 440	0.07 11	0.22 589	0.10 469	0.12 310	0.20 560	0.18 302	0.20 397	0.12 309	0.11 248	0.07 124	0.09 270	0.11 199	0.11 291	0.08 426	0.08 535	0.07 312	0.06 293	0.04 48	0.04 73

NLSM3	0.09 176	0.06 117	0.08 57	0.19 472	0.08 220	0.11 256	0.16 405	0.18 302	0.16 291	0.06 25	0.08 125	0.07 124	0.08 229	0.09 59	0.11 291	0.04 11	0.04 25	0.06 200	0.07 393	0.03 1	0.03 2

NLCSM	0.11 299	0.09 440	0.09 123	0.23 613	0.11 520	0.12 310	0.19 536	0.18 302	0.18 354	0.12 309	0.11 248	0.07 124	0.09 270	0.11 199	0.10 208	0.07 343	0.08 535	0.07 312	0.07 393	0.06 293	0.05 207

FE-Mocha	0.09 176	0.06 117	0.14 392	0.16 222	0.09 355	0.10 202	0.15 334	0.18 302	0.16 291	0.10 230	0.09 161	0.07 124	0.07 180	0.09 59	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.06 293	0.05 170	0.05 207

qwe	0.07 7	0.08 358	0.07 11	0.15 124	0.06 28	0.07 43	0.10 35	0.18 302	0.11 110	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.06 66	0.10 124	0.09 104	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.03 2

2.75w_new	0.07 7	0.07 239	0.07 11	0.13 22	0.06 28	0.08 85	0.08 7	0.18 302	0.12 149	0.07 75	0.08 125	0.06 42	0.06 66	0.09 59	0.11 291	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 73

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 246	0.08 358	0.12 300	0.16 222	0.08 220	0.15 430	0.16 405	0.18 302	0.18 354	0.10 230	0.09 161	0.09 223	0.08 229	0.11 199	0.12 355	0.07 343	0.05 276	0.08 406	0.06 293	0.07 381	0.06 310

11t1	0.12 377	0.06 117	0.13 353	0.14 70	0.08 220	0.17 485	0.15 334	0.18 302	0.15 252	0.15 397	0.15 326	0.16 412	0.16 496	0.15 412	0.13 402	0.08 426	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.08 450	0.07 400

EKT-Stereo	0.11 299	0.07 239	0.14 392	0.15 124	0.10 469	0.13 366	0.14 246	0.18 302	0.21 413	0.11 266	0.08 125	0.12 313	0.09 270	0.11 199	0.12 355	0.08 426	0.06 430	0.07 312	0.06 293	0.08 450	0.07 400

CASnet	0.09 176	0.09 440	0.09 123	0.19 472	0.06 28	0.07 43	0.11 64	0.18 302	0.14 225	0.11 266	0.10 197	0.09 223	0.07 180	0.10 124	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.10 541	0.08 467	0.05 170	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp2	0.11 299	0.07 239	0.10 189	0.16 222	0.09 355	0.13 366	0.14 246	0.18 302	0.22 427	0.13 343	0.14 305	0.12 313	0.09 270	0.14 385	0.11 291	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 293	0.05 207

CASS	0.13 404	0.12 548	0.11 252	0.23 613	0.09 355	0.15 430	0.17 447	0.18 302	0.19 373	0.17 445	0.18 391	0.15 397	0.15 468	0.14 385	0.14 445	0.09 488	0.06 430	0.10 541	0.08 467	0.09 515	0.07 400
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCRE	0.11 299	0.07 239	0.13 353	0.16 222	0.11 520	0.11 256	0.17 447	0.18 302	0.17 321	0.11 266	0.18 391	0.10 260	0.10 314	0.15 412	0.11 291	0.06 168	0.05 276	0.06 200	0.06 293	0.05 170	0.04 73

riskmin	0.11 299	0.06 117	0.13 353	0.14 70	0.08 220	0.14 403	0.14 246	0.18 302	0.14 225	0.11 266	0.14 305	0.16 412	0.11 351	0.14 385	0.12 355	0.09 488	0.05 276	0.07 312	0.05 192	0.08 450	0.08 471

RCA-Stereo	0.09 176	0.06 117	0.09 123	0.16 222	0.06 28	0.09 139	0.13 179	0.18 302	0.14 225	0.09 183	0.10 197	0.08 186	0.07 180	0.12 295	0.11 291	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.04 73

DCANet-4	0.10 246	0.06 117	0.12 300	0.16 222	0.06 28	0.09 139	0.17 447	0.18 302	0.19 373	0.13 343	0.16 339	0.09 223	0.14 450	0.11 199	0.12 355	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 207

RAFT_CTSACE	0.12 377	0.09 440	0.10 189	0.22 589	0.08 220	0.12 310	0.24 615	0.18 302	0.16 291	0.20 515	0.27 526	0.13 346	0.07 180	0.13 351	0.09 104	0.05 51	0.06 430	0.08 406	0.07 393	0.04 48	0.04 73

iRaft-Stereo_20w	0.09 176	0.05 43	0.13 353	0.14 70	0.08 220	0.12 310	0.15 334	0.18 302	0.10 77	0.11 266	0.08 125	0.08 186	0.05 14	0.10 124	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.06 293	0.05 207

TRStereo	0.09 176	0.05 43	0.12 300	0.15 124	0.12 554	0.10 202	0.13 179	0.18 302	0.18 354	0.09 183	0.09 161	0.09 223	0.06 66	0.10 124	0.08 25	0.07 343	0.05 276	0.07 312	0.07 393	0.04 48	0.04 73

AAGNet	0.11 299	0.07 239	0.16 477	0.19 472	0.09 355	0.08 85	0.13 179	0.18 302	0.13 192	0.16 426	0.21 438	0.13 346	0.14 450	0.11 199	0.14 445	0.06 168	0.04 25	0.09 492	0.06 293	0.06 293	0.05 207

GrayStereo	0.11 299	0.06 117	0.11 252	0.19 472	0.09 355	0.09 139	0.16 405	0.18 302	0.17 321	0.14 370	0.17 363	0.17 434	0.11 351	0.12 295	0.11 291	0.05 51	0.05 276	0.07 312	0.06 293	0.05 170	0.10 548

CRE-IMP	0.11 299	0.09 440	0.16 477	0.19 472	0.08 220	0.10 202	0.12 100	0.18 302	0.10 77	0.14 370	0.13 289	0.13 346	0.12 384	0.12 295	0.11 291	0.07 343	0.04 25	0.08 406	0.06 293	0.08 450	0.08 471

iRaftStereo_RVC	0.10 246	0.07 239	0.09 123	0.17 309	0.09 355	0.11 256	0.17 447	0.18 302	0.12 149	0.09 183	0.12 270	0.10 260	0.07 180	0.11 199	0.10 208	0.05 51	0.04 25	0.08 406	0.08 467	0.04 48	0.04 73

raftrobust	0.09 176	0.06 117	0.10 189	0.17 309	0.08 220	0.09 139	0.10 35	0.18 302	0.16 291	0.10 230	0.09 161	0.12 313	0.07 180	0.12 295	0.10 208	0.08 426	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.05 207

HITNet	0.10 246	0.06 117	0.12 300	0.14 70	0.06 28	0.11 256	0.10 35	0.18 302	0.18 354	0.13 343	0.16 339	0.14 368	0.11 351	0.15 412	0.13 402	0.06 168	0.04 25	0.04 1	0.04 60	0.06 293	0.05 207
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
GGDA	0.11 299	0.06 117	0.11 252	0.13 22	0.07 134	0.12 310	0.14 246	0.19 333	0.19 373	0.13 343	0.20 414	0.12 313	0.09 270	0.12 295	0.12 355	0.07 343	0.04 25	0.05 50	0.05 192	0.06 293	0.07 400

rvit_0105_6	0.14 441	0.09 440	0.18 532	0.17 309	0.10 469	0.10 202	0.16 405	0.19 333	0.26 492	0.12 309	0.18 391	0.17 434	0.12 384	0.18 504	0.12 355	0.15 632	0.11 602	0.12 592	0.10 556	0.09 515	0.06 310

UGAM-zero	0.09 176	0.05 43	0.15 441	0.15 124	0.08 220	0.09 139	0.13 179	0.19 333	0.15 252	0.11 266	0.15 326	0.07 124	0.07 180	0.09 59	0.09 104	0.06 168	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.06 310

DCVSM-stereo	0.14 441	0.09 440	0.16 477	0.16 222	0.10 469	0.15 430	0.09 20	0.19 333	0.23 439	0.20 515	0.23 459	0.26 550	0.15 468	0.18 504	0.14 445	0.09 488	0.07 503	0.09 492	0.08 467	0.10 548	0.12 588

RAFT-Stereo-weight	0.09 176	0.06 117	0.10 189	0.16 222	0.07 134	0.09 139	0.14 246	0.19 333	0.16 291	0.11 266	0.10 197	0.08 186	0.06 66	0.10 124	0.11 291	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.04 60	0.04 48	0.04 73

MyStereo8	0.12 377	0.07 239	0.15 441	0.15 124	0.09 355	0.18 504	0.14 246	0.19 333	0.22 427	0.12 309	0.18 391	0.11 291	0.10 314	0.16 447	0.18 526	0.07 343	0.05 276	0.07 312	0.05 192	0.08 450	0.09 517

MyStereo06	0.10 246	0.07 239	0.12 300	0.17 309	0.09 355	0.13 366	0.18 496	0.19 333	0.12 149	0.12 309	0.08 125	0.07 124	0.07 180	0.11 199	0.09 104	0.06 168	0.05 276	0.07 312	0.07 393	0.06 293	0.06 310

knoymous	0.11 299	0.05 43	0.12 300	0.13 22	0.07 134	0.15 430	0.14 246	0.19 333	0.13 192	0.11 266	0.17 363	0.13 346	0.09 270	0.13 351	0.11 291	0.08 426	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.08 450	0.07 400

anonymousa	0.13 404	0.07 239	0.13 353	0.18 402	0.09 355	0.13 366	0.17 447	0.19 333	0.29 524	0.15 397	0.24 472	0.15 397	0.14 450	0.14 385	0.14 445	0.07 343	0.05 276	0.07 312	0.09 514	0.05 170	0.06 310

TransformOpticalFlow	0.10 246	0.08 358	0.13 353	0.18 402	0.07 134	0.09 139	0.15 334	0.19 333	0.15 252	0.12 309	0.17 363	0.11 291	0.11 351	0.11 199	0.10 208	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.06 293	0.05 170	0.05 207

AnonymousM	0.09 176	0.05 43	0.10 189	0.14 70	0.06 28	0.09 139	0.13 179	0.19 333	0.14 225	0.13 343	0.11 248	0.09 223	0.08 229	0.13 351	0.10 208	0.08 426	0.05 276	0.08 406	0.05 192	0.05 170	0.05 207

MLCV	0.12 377	0.07 239	0.16 477	0.18 402	0.06 28	0.15 430	0.17 447	0.19 333	0.21 413	0.18 475	0.25 500	0.17 434	0.13 426	0.14 385	0.13 402	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

PhaseNet	0.09 176	0.06 117	0.10 189	0.15 124	0.08 220	0.10 202	0.14 246	0.20 345	0.12 149	0.07 75	0.08 125	0.09 223	0.10 314	0.13 351	0.12 355	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.06 293	0.05 170	0.05 207

TestStereo_HL3	0.11 299	0.05 43	0.16 477	0.13 22	0.07 134	0.12 310	0.11 64	0.20 345	0.09 52	0.15 397	0.30 559	0.13 346	0.12 384	0.16 447	0.11 291	0.07 343	0.05 276	0.05 50	0.05 192	0.06 293	0.07 400

TestStereo_HL2	0.11 299	0.06 117	0.11 252	0.12 7	0.08 220	0.12 310	0.14 246	0.20 345	0.18 354	0.13 343	0.21 438	0.12 313	0.10 314	0.12 295	0.12 355	0.07 343	0.05 276	0.05 50	0.05 192	0.07 381	0.07 400

TestStereo-Hl	0.11 299	0.06 117	0.11 252	0.13 22	0.08 220	0.15 430	0.14 246	0.20 345	0.17 321	0.13 343	0.16 339	0.12 313	0.11 351	0.14 385	0.13 402	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.05 192	0.06 293	0.06 310

FlowAnything_test	0.11 299	0.08 358	0.14 392	0.15 124	0.09 355	0.07 43	0.14 246	0.20 345	0.11 110	0.09 183	0.09 161	0.12 313	0.12 384	0.13 351	0.11 291	0.09 488	0.06 430	0.09 492	0.09 514	0.06 293	0.09 517

3w_stereo	0.08 85	0.09 440	0.10 189	0.17 309	0.07 134	0.08 85	0.10 35	0.20 345	0.13 192	0.06 25	0.07 65	0.05 5	0.06 66	0.08 25	0.09 104	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

2w_stereo	0.08 85	0.08 358	0.09 123	0.16 222	0.06 28	0.08 85	0.10 35	0.20 345	0.15 252	0.08 131	0.07 65	0.06 42	0.06 66	0.06 1	0.09 104	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.03 1	0.03 2

tg	0.10 246	0.06 117	0.10 189	0.18 402	0.08 220	0.11 256	0.16 405	0.20 345	0.12 149	0.08 131	0.11 248	0.11 291	0.07 180	0.11 199	0.10 208	0.05 51	0.04 25	0.08 406	0.08 467	0.04 48	0.04 73

model_zeroshot	0.10 246	0.04 1	0.11 252	0.15 124	0.09 355	0.12 310	0.14 246	0.20 345	0.13 192	0.11 266	0.10 197	0.12 313	0.07 180	0.12 295	0.10 208	0.07 343	0.06 430	0.06 200	0.05 192	0.06 293	0.06 310

GCST	0.37 663	0.42 682	0.26 593	1.02 708	0.39 683	0.18 504	0.08 7	0.20 345	0.17 321	0.28 608	0.25 500	0.15 397	0.12 384	0.16 447	0.14 445	0.64 704	0.43 693	0.75 700	0.65 704	0.63 697	0.46 695

test_sample1	0.13 404	0.07 239	0.14 392	0.13 22	0.08 220	0.19 528	0.16 405	0.20 345	0.15 252	0.14 370	0.22 450	0.18 448	0.16 496	0.17 481	0.14 445	0.07 343	0.06 430	0.06 200	0.06 293	0.08 450	0.07 400

MIM_Stereo	0.09 176	0.07 239	0.11 252	0.15 124	0.07 134	0.06 14	0.12 100	0.20 345	0.14 225	0.13 343	0.13 289	0.09 223	0.05 14	0.12 295	0.08 25	0.05 51	0.06 430	0.07 312	0.06 293	0.06 293	0.05 207

Selective-RAFT	0.11 299	0.10 503	0.11 252	0.21 572	0.08 220	0.16 462	0.13 179	0.20 345	0.22 427	0.10 230	0.10 197	0.11 291	0.10 314	0.15 412	0.11 291	0.05 51	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.06 293	0.05 207

IPLG	0.10 246	0.07 239	0.15 441	0.17 309	0.08 220	0.11 256	0.14 246	0.20 345	0.15 252	0.12 309	0.17 363	0.07 124	0.07 180	0.14 385	0.13 402	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.04 48	0.04 73

MIPNet	0.11 299	0.08 358	0.14 392	0.17 309	0.09 355	0.12 310	0.14 246	0.20 345	0.24 456	0.11 266	0.10 197	0.09 223	0.07 180	0.13 351	0.12 355	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.04 48	0.04 73

HHNet	0.11 299	0.06 117	0.16 477	0.15 124	0.14 598	0.07 43	0.13 179	0.20 345	0.17 321	0.14 370	0.25 500	0.11 291	0.08 229	0.13 351	0.10 208	0.05 51	0.04 25	0.08 406	0.06 293	0.05 170	0.09 517

PSM-AAD	0.11 299	0.07 239	0.10 189	0.19 472	0.09 355	0.10 202	0.15 334	0.20 345	0.13 192	0.12 309	0.14 305	0.18 448	0.11 351	0.11 199	0.10 208	0.05 51	0.05 276	0.09 492	0.08 467	0.06 293	0.14 628

RAFT	0.13 404	0.09 440	0.11 252	0.18 402	0.08 220	0.15 430	0.24 615	0.20 345	0.19 373	0.21 530	0.21 438	0.17 434	0.12 384	0.16 447	0.09 104	0.06 168	0.07 503	0.10 541	0.09 514	0.05 170	0.05 207

TestStereo	0.13 404	0.14 588	0.11 252	0.23 613	0.08 220	0.15 430	0.21 581	0.20 345	0.23 439	0.14 370	0.24 472	0.16 412	0.12 384	0.16 447	0.14 445	0.05 51	0.06 430	0.08 406	0.06 293	0.09 515	0.05 207

RALAANet	0.11 299	0.08 358	0.10 189	0.17 309	0.09 355	0.14 403	0.10 35	0.20 345	0.15 252	0.14 370	0.13 289	0.16 412	0.09 270	0.12 295	0.11 291	0.06 168	0.05 276	0.07 312	0.06 293	0.05 170	0.04 73

XX-Stereo	0.09 176	0.05 43	0.08 57	0.17 309	0.09 355	0.15 430	0.12 100	0.20 345	0.10 77	0.10 230	0.14 305	0.07 124	0.06 66	0.12 295	0.08 25	0.06 168	0.05 276	0.06 200	0.06 293	0.04 48	0.04 73

ARAFT	0.12 377	0.08 358	0.17 508	0.19 472	0.09 355	0.14 403	0.18 496	0.20 345	0.12 149	0.12 309	0.13 289	0.14 368	0.11 351	0.15 412	0.12 355	0.06 168	0.05 276	0.10 541	0.09 514	0.05 170	0.04 73

GMStereo	0.13 404	0.14 588	0.14 392	0.18 402	0.09 355	0.15 430	0.16 405	0.20 345	0.24 456	0.16 426	0.17 363	0.10 260	0.10 314	0.16 447	0.13 402	0.07 343	0.06 430	0.06 200	0.06 293	0.07 381	0.06 310
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
aanetorigin	0.22 590	0.17 617	0.56 666	0.17 309	0.10 469	0.15 430	0.19 536	0.20 345	0.33 556	0.49 670	0.48 650	0.29 577	0.27 612	0.20 544	0.23 586	0.08 426	0.07 503	0.08 406	0.07 393	0.10 548	0.09 517

EDNetEfficient	0.29 645	0.24 654	1.13 704	0.18 402	0.10 469	0.19 528	0.20 560	0.20 345	0.60 669	0.74 692	0.56 667	0.31 600	0.39 662	0.22 574	0.30 647	0.09 488	0.07 503	0.08 406	0.07 393	0.11 571	0.09 517

cf-r	0.13 404	0.07 239	0.12 300	0.16 222	0.08 220	0.14 403	0.19 536	0.20 345	0.25 478	0.17 445	0.25 500	0.21 484	0.16 496	0.14 385	0.14 445	0.10 531	0.05 276	0.06 200	0.08 467	0.06 293	0.06 310

iResNet	0.13 404	0.10 503	0.18 532	0.19 472	0.08 220	0.13 366	0.18 496	0.20 345	0.26 492	0.15 397	0.23 459	0.15 397	0.13 426	0.14 385	0.14 445	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.06 293	0.05 207

SME	0.11 299	0.09 440	0.10 189	0.17 309	0.07 134	0.20 544	0.13 179	0.21 372	0.17 321	0.12 309	0.13 289	0.10 260	0.12 384	0.13 351	0.13 402	0.07 343	0.07 503	0.08 406	0.09 514	0.06 293	0.05 207

TestStereo_HLe17	0.10 246	0.05 43	0.12 300	0.13 22	0.07 134	0.11 256	0.15 334	0.21 372	0.15 252	0.11 266	0.14 305	0.11 291	0.09 270	0.13 351	0.12 355	0.07 343	0.04 25	0.05 50	0.05 192	0.07 381	0.06 310

NLSM1	0.10 246	0.07 239	0.07 11	0.19 472	0.08 220	0.13 366	0.16 405	0.21 372	0.15 252	0.11 266	0.10 197	0.06 42	0.10 314	0.10 124	0.11 291	0.07 343	0.08 535	0.08 406	0.07 393	0.05 170	0.05 207

Select-FE	0.11 299	0.06 117	0.20 556	0.15 124	0.11 520	0.11 256	0.13 179	0.21 372	0.18 354	0.09 183	0.11 248	0.10 260	0.06 66	0.12 295	0.09 104	0.07 343	0.05 276	0.07 312	0.08 467	0.06 293	0.08 471

MM-Stereo_test1	0.10 246	0.07 239	0.08 57	0.18 402	0.07 134	0.12 310	0.18 496	0.21 372	0.20 397	0.09 183	0.11 248	0.08 186	0.06 66	0.10 124	0.10 208	0.06 168	0.05 276	0.07 312	0.06 293	0.05 170	0.04 73

fast-iter	0.11 299	0.06 117	0.11 252	0.13 22	0.09 355	0.09 139	0.14 246	0.21 372	0.10 77	0.19 492	0.17 363	0.14 368	0.09 270	0.16 447	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.07 312	0.08 467	0.07 381	0.06 310

CoSv	0.11 299	0.06 117	0.11 252	0.13 22	0.09 355	0.09 139	0.14 246	0.21 372	0.10 77	0.19 492	0.17 363	0.14 368	0.09 270	0.16 447	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.07 312	0.08 467	0.07 381	0.06 310

AIO-test1	0.10 246	0.07 239	0.10 189	0.23 613	0.07 134	0.09 139	0.13 179	0.21 372	0.14 225	0.11 266	0.12 270	0.09 223	0.07 180	0.11 199	0.09 104	0.06 168	0.05 276	0.09 492	0.10 556	0.03 1	0.06 310

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 299	0.05 43	0.14 392	0.15 124	0.20 658	0.09 139	0.17 447	0.21 372	0.15 252	0.11 266	0.14 305	0.10 260	0.07 180	0.10 124	0.08 25	0.06 168	0.05 276	0.07 312	0.07 393	0.07 381	0.09 517

test_sample2	0.12 377	0.07 239	0.12 300	0.14 70	0.08 220	0.16 462	0.18 496	0.21 372	0.16 291	0.14 370	0.20 414	0.19 463	0.15 468	0.15 412	0.12 355	0.08 426	0.05 276	0.07 312	0.06 293	0.08 450	0.07 400

mmm	0.14 441	0.08 358	0.17 508	0.17 309	0.09 355	0.17 485	0.18 496	0.21 372	0.15 252	0.15 397	0.23 459	0.21 484	0.16 496	0.16 447	0.17 508	0.08 426	0.05 276	0.08 406	0.07 393	0.07 381	0.07 400

StereoVision	0.13 404	0.12 548	0.09 123	0.24 622	0.10 469	0.15 430	0.21 581	0.21 372	0.20 397	0.12 309	0.24 472	0.10 260	0.10 314	0.16 447	0.10 208	0.09 488	0.11 602	0.12 592	0.12 611	0.06 293	0.05 207

Any-RAFT	0.10 246	0.05 43	0.09 123	0.14 70	0.07 134	0.13 366	0.14 246	0.21 372	0.15 252	0.11 266	0.12 270	0.12 313	0.09 270	0.12 295	0.09 104	0.07 343	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 293	0.05 207

test_5	0.14 441	0.12 548	0.08 57	0.20 539	0.10 469	0.14 403	0.29 662	0.21 372	0.24 456	0.18 475	0.28 540	0.11 291	0.15 468	0.12 295	0.13 402	0.06 168	0.05 276	0.07 312	0.08 467	0.08 450	0.07 400

iRaft-Stereo_5w	0.12 377	0.09 440	0.12 300	0.19 472	0.08 220	0.09 139	0.12 100	0.21 372	0.21 413	0.19 492	0.14 305	0.11 291	0.09 270	0.20 544	0.16 493	0.05 51	0.05 276	0.07 312	0.06 293	0.05 170	0.06 310

UDGNet	0.14 441	0.13 576	0.16 477	0.17 309	0.10 469	0.12 310	0.16 405	0.21 372	0.27 502	0.20 515	0.20 414	0.16 412	0.13 426	0.16 447	0.13 402	0.10 531	0.06 430	0.09 492	0.07 393	0.06 293	0.07 400

dd	0.15 486	0.16 606	0.16 477	0.19 472	0.09 355	0.15 430	0.18 496	0.21 372	0.25 478	0.23 559	0.20 414	0.21 484	0.09 270	0.21 561	0.16 493	0.10 531	0.06 430	0.08 406	0.06 293	0.08 450	0.06 310

dad	0.17 530	0.20 638	0.20 556	0.16 222	0.11 520	0.20 544	0.18 496	0.21 372	0.28 517	0.30 622	0.24 472	0.29 577	0.13 426	0.19 519	0.16 493	0.18 654	0.09 568	0.11 572	0.09 514	0.11 571	0.07 400

IPLGR	0.11 299	0.09 440	0.16 477	0.18 402	0.08 220	0.12 310	0.17 447	0.21 372	0.24 456	0.11 266	0.12 270	0.11 291	0.08 229	0.12 295	0.12 355	0.06 168	0.05 276	0.06 200	0.06 293	0.04 48	0.04 73

LCNet	0.11 299	0.07 239	0.09 123	0.19 472	0.09 355	0.08 85	0.15 334	0.21 372	0.15 252	0.11 266	0.15 326	0.16 412	0.11 351	0.12 295	0.11 291	0.05 51	0.04 25	0.08 406	0.07 393	0.06 293	0.15 635

STrans-v2	0.10 246	0.07 239	0.12 300	0.18 402	0.07 134	0.10 202	0.14 246	0.21 372	0.11 110	0.11 266	0.15 326	0.12 313	0.10 314	0.11 199	0.12 355	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.06 293	0.04 48	0.04 73

OMP-Stereo	0.11 299	0.06 117	0.14 392	0.18 402	0.08 220	0.09 139	0.12 100	0.21 372	0.21 413	0.13 343	0.14 305	0.11 291	0.12 384	0.11 199	0.13 402	0.06 168	0.04 25	0.07 312	0.06 293	0.05 170	0.04 73

FTStereo	0.12 377	0.06 117	0.14 392	0.18 402	0.09 355	0.07 43	0.15 334	0.21 372	0.18 354	0.12 309	0.24 472	0.12 313	0.12 384	0.13 351	0.13 402	0.05 51	0.05 276	0.07 312	0.06 293	0.06 293	0.10 548

DRaft	0.12 377	0.06 117	0.11 252	0.14 70	0.09 355	0.14 403	0.17 447	0.21 372	0.30 534	0.17 445	0.28 540	0.10 260	0.15 468	0.10 124	0.12 355	0.05 51	0.04 25	0.07 312	0.06 293	0.05 170	0.05 207

111	0.10 246	0.06 117	0.12 300	0.15 124	0.07 134	0.10 202	0.14 246	0.21 372	0.23 439	0.11 266	0.12 270	0.14 368	0.11 351	0.13 351	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.04 60	0.05 170	0.05 207

GwcNet-RSSM	0.14 441	0.07 239	0.12 300	0.15 124	0.08 220	0.15 430	0.20 560	0.21 372	0.27 502	0.18 475	0.27 526	0.22 502	0.16 496	0.14 385	0.15 477	0.10 531	0.05 276	0.07 312	0.09 514	0.07 381	0.07 400

HLF11	0.11 299	0.05 43	0.13 353	0.12 7	0.08 220	0.14 403	0.11 64	0.22 398	0.10 77	0.12 309	0.23 459	0.11 291	0.11 351	0.14 385	0.13 402	0.08 426	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.08 450	0.08 471

HLf8	0.11 299	0.05 43	0.13 353	0.11 1	0.08 220	0.15 430	0.12 100	0.22 398	0.15 252	0.13 343	0.17 363	0.12 313	0.10 314	0.14 385	0.12 355	0.09 488	0.05 276	0.05 50	0.05 192	0.08 450	0.08 471

Selective-IGEV-i1	0.13 404	0.07 239	0.12 300	0.19 472	0.08 220	0.18 504	0.16 405	0.22 398	0.30 534	0.16 426	0.17 363	0.16 412	0.10 314	0.14 385	0.13 402	0.06 168	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.06 293	0.05 207

z-ln-s-r	0.17 530	0.10 503	0.40 643	0.19 472	0.08 220	0.17 485	0.18 496	0.22 398	0.33 556	0.18 475	0.40 622	0.22 502	0.17 519	0.20 544	0.23 586	0.07 343	0.05 276	0.07 312	0.07 393	0.07 381	0.05 207

DFGA-Net	0.13 404	0.11 530	0.18 532	0.17 309	0.10 469	0.12 310	0.13 179	0.22 398	0.25 478	0.16 426	0.16 339	0.13 346	0.12 384	0.16 447	0.14 445	0.07 343	0.05 276	0.08 406	0.07 393	0.05 170	0.05 207

FACV-RUCA	0.13 404	0.11 530	0.12 300	0.19 472	0.12 554	0.15 430	0.15 334	0.22 398	0.20 397	0.15 397	0.16 339	0.14 368	0.16 496	0.14 385	0.13 402	0.07 343	0.05 276	0.08 406	0.06 293	0.10 548	0.08 471

CBFPSM	0.14 441	0.06 117	0.26 593	0.17 309	0.09 355	0.13 366	0.15 334	0.22 398	0.23 439	0.20 515	0.27 526	0.24 526	0.16 496	0.16 447	0.18 526	0.06 168	0.06 430	0.06 200	0.07 393	0.07 381	0.07 400

Anonymous_2	0.22 590	0.17 617	0.28 605	0.15 124	0.16 629	0.32 639	0.22 591	0.22 398	0.17 321	0.23 559	0.24 472	0.26 550	0.27 612	0.27 606	0.23 586	0.22 672	0.25 681	0.17 644	0.17 654	0.17 653	0.17 655

x	0.13 404	0.07 239	0.14 392	0.14 70	0.08 220	0.18 504	0.14 246	0.22 398	0.20 397	0.15 397	0.19 402	0.19 463	0.17 519	0.18 504	0.18 526	0.07 343	0.05 276	0.06 200	0.06 293	0.07 381	0.07 400

RAFT+CT+SA	0.13 404	0.11 530	0.09 123	0.19 472	0.09 355	0.15 430	0.28 652	0.22 398	0.22 427	0.15 397	0.26 517	0.10 260	0.10 314	0.11 199	0.12 355	0.05 51	0.04 25	0.07 312	0.08 467	0.07 381	0.06 310

Sa-1000	0.12 377	0.08 358	0.08 57	0.18 402	0.08 220	0.14 403	0.22 591	0.22 398	0.18 354	0.15 397	0.20 414	0.17 434	0.11 351	0.10 124	0.10 208	0.06 168	0.05 276	0.09 492	0.09 514	0.05 170	0.05 207

IIG-Stereo	0.11 299	0.06 117	0.13 353	0.17 309	0.08 220	0.11 256	0.12 100	0.22 398	0.17 321	0.14 370	0.17 363	0.11 291	0.12 384	0.12 295	0.12 355	0.06 168	0.05 276	0.07 312	0.06 293	0.05 170	0.04 73

KYRaft	0.11 299	0.07 239	0.10 189	0.19 472	0.09 355	0.08 85	0.15 334	0.22 398	0.12 149	0.13 343	0.16 339	0.20 475	0.10 314	0.12 295	0.10 208	0.05 51	0.04 25	0.08 406	0.08 467	0.06 293	0.16 646

Prome-Stereo	0.11 299	0.06 117	0.10 189	0.18 402	0.08 220	0.12 310	0.15 334	0.22 398	0.13 192	0.12 309	0.17 363	0.13 346	0.08 229	0.12 295	0.10 208	0.05 51	0.04 25	0.07 312	0.06 293	0.06 293	0.09 517

EDNetEfficientorigin	7.91 719	0.31 672	153.02 745	0.19 472	0.09 355	0.21 562	0.16 405	0.22 398	0.59 665	0.72 688	0.67 678	0.42 650	0.50 680	0.24 595	0.39 673	0.08 426	0.07 503	0.08 406	0.07 393	0.12 586	0.10 548

FENet	0.13 404	0.08 358	0.12 300	0.16 222	0.08 220	0.14 403	0.15 334	0.22 398	0.23 439	0.17 445	0.23 459	0.16 412	0.12 384	0.14 385	0.15 477	0.08 426	0.05 276	0.08 406	0.08 467	0.07 381	0.07 400

ACVNet	0.15 486	0.09 440	0.15 441	0.13 22	0.12 554	0.14 403	0.20 560	0.22 398	0.33 556	0.17 445	0.26 517	0.21 484	0.16 496	0.17 481	0.21 565	0.07 343	0.06 430	0.06 200	0.06 293	0.08 450	0.06 310

GANet-RSSM	0.14 441	0.07 239	0.13 353	0.13 22	0.08 220	0.14 403	0.17 447	0.22 398	0.21 413	0.17 445	0.24 472	0.23 520	0.15 468	0.16 447	0.15 477	0.10 531	0.06 430	0.07 312	0.08 467	0.08 450	0.07 400

CFNet-ft	0.14 441	0.07 239	0.15 441	0.12 7	0.09 355	0.16 462	0.18 496	0.22 398	0.24 456	0.17 445	0.26 517	0.24 526	0.14 450	0.16 447	0.14 445	0.11 563	0.06 430	0.08 406	0.09 514	0.09 515	0.08 471

BEATNet_4x	0.12 377	0.08 358	0.14 392	0.18 402	0.07 134	0.15 430	0.07 3	0.22 398	0.18 354	0.16 426	0.19 402	0.18 448	0.14 450	0.16 447	0.15 477	0.07 343	0.05 276	0.05 50	0.05 192	0.06 293	0.06 310

CFNet_RVC	0.14 441	0.07 239	0.15 441	0.12 7	0.09 355	0.16 462	0.18 496	0.22 398	0.24 456	0.17 445	0.26 517	0.24 526	0.14 450	0.16 447	0.14 445	0.11 563	0.06 430	0.08 406	0.09 514	0.09 515	0.08 471

LE_ROB	0.50 680	0.07 239	0.14 392	0.15 124	0.08 220	0.24 592	0.16 405	0.22 398	1.81 715	4.63 720	0.67 678	0.47 665	0.44 675	0.20 544	0.29 640	0.07 343	0.06 430	0.06 200	0.06 293	0.08 450	0.06 310

DN-CSS_ROB	0.13 404	0.13 576	0.16 477	0.18 402	0.10 469	0.16 462	0.08 7	0.22 398	0.18 354	0.17 445	0.22 450	0.13 346	0.13 426	0.12 295	0.13 402	0.05 51	0.05 276	0.10 541	0.10 556	0.08 450	0.06 310

Selective-IGEV-i16pc	0.13 404	0.06 117	0.13 353	0.15 124	0.11 520	0.38 662	0.16 405	0.23 421	0.16 291	0.10 230	0.15 326	0.09 223	0.06 66	0.13 351	0.10 208	0.10 531	0.08 535	0.06 200	0.07 393	0.09 515	0.09 517

DLNR-FE	10.43 724	1.83 715	19.53 740	120.75 744	13.06 731	0.06 14	0.13 179	0.23 421	0.10 77	0.07 75	0.10 197	0.09 223	0.06 66	0.10 124	0.09 104	0.13 614	0.04 25	0.06 200	0.04 60	52.01 746	0.04 73

AIO-test2	0.10 246	0.08 358	0.10 189	0.23 613	0.08 220	0.11 256	0.10 35	0.23 421	0.23 439	0.08 131	0.09 161	0.08 186	0.05 14	0.10 124	0.08 25	0.06 168	0.05 276	0.08 406	0.09 514	0.05 170	0.05 207

rvit_0105_4	0.14 441	0.09 440	0.17 508	0.17 309	0.10 469	0.12 310	0.19 536	0.23 421	0.27 502	0.14 370	0.20 414	0.17 434	0.13 426	0.17 481	0.13 402	0.15 632	0.11 602	0.11 572	0.10 556	0.09 515	0.06 310

ACV-stereo	0.15 486	0.10 503	0.28 605	0.18 402	0.12 554	0.14 403	0.12 100	0.23 421	0.21 413	0.19 492	0.23 459	0.22 502	0.15 468	0.23 585	0.17 508	0.07 343	0.06 430	0.07 312	0.07 393	0.07 381	0.07 400

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 299	0.05 43	0.11 252	0.15 124	0.13 577	0.13 366	0.16 405	0.23 421	0.17 321	0.10 230	0.12 270	0.10 260	0.07 180	0.11 199	0.09 104	0.06 168	0.05 276	0.06 200	0.06 293	0.07 381	0.08 471

DispNO	0.14 441	0.08 358	0.17 508	0.19 472	0.12 554	0.11 256	0.21 581	0.23 421	0.29 524	0.17 445	0.23 459	0.18 448	0.17 519	0.15 412	0.15 477	0.07 343	0.05 276	0.08 406	0.08 467	0.07 381	0.06 310

CoDeX	0.12 377	0.07 239	0.12 300	0.17 309	0.08 220	0.12 310	0.15 334	0.23 421	0.27 502	0.13 343	0.17 363	0.16 412	0.11 351	0.14 385	0.11 291	0.07 343	0.05 276	0.07 312	0.06 293	0.06 293	0.05 207

ACVNet-DCA	0.10 246	0.08 358	0.12 300	0.17 309	0.09 355	0.13 366	0.15 334	0.23 421	0.16 291	0.09 183	0.09 161	0.06 42	0.06 66	0.10 124	0.07 1	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.07 381	0.07 400

1test111	0.11 299	0.08 358	0.12 300	0.17 309	0.09 355	0.13 366	0.15 334	0.23 421	0.16 291	0.09 183	0.09 161	0.06 42	0.06 66	0.15 412	0.16 493	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.07 381	0.07 400

DLNR_Zeroshot_test	10.40 723	1.82 714	19.49 739	120.77 745	13.11 732	0.06 14	0.13 179	0.23 421	0.10 77	0.07 75	0.10 197	0.09 223	0.06 66	0.10 124	0.09 104	0.13 614	0.04 25	0.06 200	0.04 60	51.54 745	0.04 73

TestStereo1	0.13 404	0.08 358	0.08 57	0.19 472	0.08 220	0.18 504	0.29 662	0.23 421	0.16 291	0.17 445	0.20 414	0.16 412	0.10 314	0.12 295	0.13 402	0.06 168	0.06 430	0.08 406	0.06 293	0.05 170	0.05 207

qqq	0.13 404	0.09 440	0.15 441	0.16 222	0.08 220	0.13 366	0.15 334	0.23 421	0.16 291	0.15 397	0.19 402	0.16 412	0.16 496	0.15 412	0.16 493	0.07 343	0.06 430	0.08 406	0.08 467	0.07 381	0.07 400

SA-5K	0.13 404	0.08 358	0.08 57	0.19 472	0.08 220	0.18 504	0.29 662	0.23 421	0.16 291	0.17 445	0.20 414	0.16 412	0.10 314	0.12 295	0.13 402	0.06 168	0.06 430	0.08 406	0.06 293	0.05 170	0.05 207

SA	0.12 377	0.09 440	0.08 57	0.18 402	0.08 220	0.12 310	0.24 615	0.23 421	0.18 354	0.17 445	0.27 526	0.14 368	0.11 351	0.11 199	0.11 291	0.05 51	0.05 276	0.09 492	0.08 467	0.05 170	0.04 73

AACVNet	0.16 509	0.08 358	0.14 392	0.15 124	0.10 469	0.18 504	0.15 334	0.23 421	0.24 456	0.27 593	0.27 526	0.28 568	0.17 519	0.19 519	0.16 493	0.09 488	0.07 503	0.09 492	0.07 393	0.10 548	0.09 517

NF-Stereo	0.11 299	0.07 239	0.13 353	0.17 309	0.09 355	0.10 202	0.14 246	0.23 421	0.19 373	0.12 309	0.17 363	0.12 313	0.11 351	0.11 199	0.11 291	0.06 168	0.04 25	0.07 312	0.06 293	0.06 293	0.12 588

OCTAStereo	0.11 299	0.07 239	0.13 353	0.17 309	0.09 355	0.10 202	0.14 246	0.23 421	0.19 373	0.12 309	0.17 363	0.12 313	0.11 351	0.11 199	0.11 291	0.06 168	0.04 25	0.07 312	0.06 293	0.06 293	0.12 588

RE-Stereo	0.11 299	0.07 239	0.13 353	0.17 309	0.09 355	0.10 202	0.14 246	0.23 421	0.19 373	0.12 309	0.17 363	0.12 313	0.11 351	0.11 199	0.11 291	0.06 168	0.04 25	0.07 312	0.06 293	0.06 293	0.12 588

TVStereo	0.11 299	0.07 239	0.13 353	0.17 309	0.09 355	0.10 202	0.14 246	0.23 421	0.19 373	0.12 309	0.17 363	0.12 313	0.11 351	0.11 199	0.11 291	0.06 168	0.04 25	0.07 312	0.06 293	0.06 293	0.12 588

GMM-Stereo	0.11 299	0.07 239	0.10 189	0.18 402	0.09 355	0.08 85	0.15 334	0.23 421	0.16 291	0.11 266	0.15 326	0.13 346	0.11 351	0.11 199	0.11 291	0.05 51	0.04 25	0.08 406	0.07 393	0.06 293	0.09 517

DMCA	0.14 441	0.09 440	0.16 477	0.19 472	0.09 355	0.15 430	0.17 447	0.23 421	0.27 502	0.14 370	0.19 402	0.17 434	0.18 534	0.15 412	0.17 508	0.10 531	0.06 430	0.08 406	0.06 293	0.09 515	0.10 548

R-Stereo Train	0.10 246	0.06 117	0.10 189	0.17 309	0.08 220	0.11 256	0.14 246	0.23 421	0.11 110	0.12 309	0.19 402	0.11 291	0.08 229	0.09 59	0.11 291	0.07 343	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.05 207

RAFT-Stereo	0.10 246	0.06 117	0.10 189	0.17 309	0.08 220	0.11 256	0.14 246	0.23 421	0.11 110	0.12 309	0.19 402	0.11 291	0.08 229	0.09 59	0.11 291	0.07 343	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.05 207
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ManiGeoR	0.10 246	0.05 43	0.12 300	0.12 7	0.08 220	0.12 310	0.12 100	0.24 445	0.14 225	0.12 309	0.14 305	0.12 313	0.09 270	0.13 351	0.13 402	0.07 343	0.04 25	0.05 50	0.05 192	0.07 381	0.07 400

HLf10	0.10 246	0.05 43	0.12 300	0.12 7	0.08 220	0.12 310	0.12 100	0.24 445	0.14 225	0.12 309	0.14 305	0.12 313	0.09 270	0.13 351	0.13 402	0.07 343	0.04 25	0.05 50	0.05 192	0.07 381	0.07 400

RT-IGEV	0.13 404	0.06 117	0.13 353	0.15 124	0.09 355	0.15 430	0.17 447	0.24 445	0.27 502	0.16 426	0.17 363	0.17 434	0.10 314	0.14 385	0.11 291	0.08 426	0.05 276	0.07 312	0.05 192	0.07 381	0.07 400

MM-Stereo_test3	0.10 246	0.07 239	0.07 11	0.18 402	0.07 134	0.12 310	0.19 536	0.24 445	0.19 373	0.06 25	0.10 197	0.08 186	0.06 66	0.11 199	0.08 25	0.06 168	0.06 430	0.07 312	0.05 192	0.05 170	0.04 73

rvit_0105_5	0.14 441	0.09 440	0.13 353	0.17 309	0.09 355	0.14 403	0.23 602	0.24 445	0.27 502	0.14 370	0.15 326	0.18 448	0.12 384	0.17 481	0.14 445	0.14 628	0.11 602	0.10 541	0.10 556	0.08 450	0.06 310

CAS++	0.11 299	0.07 239	0.11 252	0.14 70	0.09 355	0.12 310	0.14 246	0.24 445	0.14 225	0.11 266	0.09 161	0.11 291	0.07 180	0.14 385	0.09 104	0.11 563	0.09 568	0.09 492	0.07 393	0.07 381	0.08 471
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gwcnet-sp	0.14 441	0.07 239	0.12 300	0.18 402	0.09 355	0.16 462	0.17 447	0.24 445	0.24 456	0.18 475	0.24 472	0.15 397	0.16 496	0.15 412	0.15 477	0.08 426	0.06 430	0.07 312	0.08 467	0.08 450	0.07 400

scenet	0.14 441	0.07 239	0.12 300	0.18 402	0.09 355	0.16 462	0.17 447	0.24 445	0.24 456	0.18 475	0.24 472	0.15 397	0.16 496	0.15 412	0.15 477	0.08 426	0.06 430	0.07 312	0.08 467	0.08 450	0.07 400

ToySt	0.17 530	0.11 530	0.18 532	0.17 309	0.11 520	0.16 462	0.25 630	0.24 445	0.33 556	0.19 492	0.24 472	0.26 550	0.24 589	0.19 519	0.20 545	0.07 343	0.08 535	0.09 492	0.10 556	0.09 515	0.08 471

ssnet	0.14 441	0.07 239	0.12 300	0.18 402	0.09 355	0.16 462	0.17 447	0.24 445	0.24 456	0.18 475	0.24 472	0.15 397	0.16 496	0.15 412	0.15 477	0.08 426	0.06 430	0.07 312	0.08 467	0.08 450	0.07 400

PSM-softLoss	0.12 377	0.07 239	0.15 441	0.17 309	0.09 355	0.08 85	0.13 179	0.24 445	0.17 321	0.14 370	0.19 402	0.13 346	0.11 351	0.11 199	0.11 291	0.07 343	0.05 276	0.08 406	0.07 393	0.06 293	0.12 588

KMStereo	0.12 377	0.07 239	0.15 441	0.17 309	0.09 355	0.08 85	0.13 179	0.24 445	0.17 321	0.14 370	0.19 402	0.13 346	0.11 351	0.11 199	0.11 291	0.07 343	0.05 276	0.08 406	0.07 393	0.06 293	0.12 588

IRAFT_RVC	0.12 377	0.08 358	0.16 477	0.19 472	0.08 220	0.07 43	0.15 334	0.24 445	0.23 439	0.14 370	0.14 305	0.15 397	0.12 384	0.12 295	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.09 492	0.06 293	0.06 293	0.06 310

raft+_RVC	0.11 299	0.07 239	0.09 123	0.16 222	0.07 134	0.10 202	0.11 64	0.24 445	0.20 397	0.12 309	0.15 326	0.12 313	0.08 229	0.12 295	0.13 402	0.07 343	0.04 25	0.07 312	0.06 293	0.05 170	0.05 207

ac_64	0.16 509	0.08 358	0.15 441	0.18 402	0.10 469	0.22 571	0.18 496	0.24 445	0.21 413	0.18 475	0.24 472	0.29 577	0.18 534	0.19 519	0.22 574	0.09 488	0.07 503	0.08 406	0.09 514	0.07 381	0.06 310

PSMNet-RSSM	0.14 441	0.07 239	0.13 353	0.15 124	0.08 220	0.13 366	0.16 405	0.24 445	0.24 456	0.16 426	0.28 540	0.22 502	0.14 450	0.15 412	0.13 402	0.11 563	0.06 430	0.09 492	0.12 611	0.08 450	0.07 400

SuperB	0.20 568	0.10 503	0.56 666	0.16 222	0.09 355	0.18 504	0.18 496	0.24 445	0.50 645	0.26 587	0.39 616	0.17 434	0.21 566	0.22 574	0.21 565	0.08 426	0.06 430	0.06 200	0.06 293	0.12 586	0.10 548

UCFNet_RVC	0.14 441	0.08 358	0.13 353	0.11 1	0.10 469	0.20 544	0.10 35	0.24 445	0.22 427	0.17 445	0.20 414	0.23 520	0.15 468	0.17 481	0.15 477	0.12 588	0.07 503	0.10 541	0.13 622	0.11 571	0.10 548

pmcnn	0.15 486	0.07 239	0.19 544	0.15 124	0.07 134	0.20 544	0.15 334	0.24 445	0.26 492	0.21 530	0.34 589	0.28 568	0.18 534	0.18 504	0.17 508	0.07 343	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.07 381	0.06 310

G2L-ROB	0.13 404	0.06 117	0.13 353	0.13 22	0.08 220	0.14 403	0.16 405	0.25 464	0.18 354	0.19 492	0.18 391	0.20 475	0.14 450	0.17 481	0.16 493	0.08 426	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.08 450	0.09 517

DDVS	0.15 486	0.10 503	0.21 566	0.16 222	0.12 554	0.15 430	0.14 246	0.25 464	0.19 373	0.18 475	0.29 552	0.27 558	0.12 384	0.19 519	0.15 477	0.09 488	0.06 430	0.09 492	0.07 393	0.11 571	0.11 575

rvit_0105_3	0.15 486	0.09 440	0.14 392	0.19 472	0.12 554	0.15 430	0.25 630	0.25 464	0.29 524	0.15 397	0.17 363	0.20 475	0.13 426	0.17 481	0.14 445	0.13 614	0.11 602	0.12 592	0.14 626	0.07 381	0.06 310

test_sample6	0.14 441	0.08 358	0.13 353	0.16 222	0.08 220	0.17 485	0.19 536	0.25 464	0.17 321	0.17 445	0.27 526	0.19 463	0.14 450	0.15 412	0.13 402	0.08 426	0.05 276	0.08 406	0.07 393	0.08 450	0.08 471

test_sample5	0.14 441	0.08 358	0.14 392	0.16 222	0.08 220	0.18 504	0.18 496	0.25 464	0.17 321	0.17 445	0.27 526	0.18 448	0.14 450	0.16 447	0.13 402	0.08 426	0.05 276	0.08 406	0.07 393	0.08 450	0.08 471

DualNet	0.14 441	0.08 358	0.14 392	0.16 222	0.08 220	0.18 504	0.18 496	0.25 464	0.17 321	0.17 445	0.27 526	0.18 448	0.14 450	0.16 447	0.13 402	0.08 426	0.05 276	0.08 406	0.07 393	0.08 450	0.08 471

SDNR	0.19 556	0.08 358	0.19 544	0.16 222	0.12 554	0.77 698	0.14 246	0.25 464	0.32 549	0.19 492	0.24 472	0.19 463	0.13 426	0.19 519	0.15 477	0.16 648	0.18 660	0.14 621	0.11 590	0.08 450	0.11 575

fast-acv-ft	0.18 544	0.11 530	0.19 544	0.19 472	0.12 554	0.24 592	0.21 581	0.25 464	0.34 568	0.22 546	0.34 589	0.27 558	0.20 562	0.21 561	0.23 586	0.09 488	0.09 568	0.08 406	0.10 556	0.08 450	0.07 400

IER	0.14 441	0.07 239	0.13 353	0.17 309	0.09 355	0.14 403	0.16 405	0.25 464	0.26 492	0.18 475	0.25 500	0.17 434	0.20 562	0.16 447	0.14 445	0.08 426	0.05 276	0.07 312	0.06 293	0.08 450	0.07 400

CSP-Net	0.16 509	0.09 440	0.14 392	0.16 222	0.09 355	0.19 528	0.17 447	0.25 464	0.32 549	0.25 581	0.30 559	0.24 526	0.15 468	0.21 561	0.18 526	0.09 488	0.06 430	0.07 312	0.07 393	0.08 450	0.07 400

ICVP	0.15 486	0.09 440	0.12 300	0.22 589	0.09 355	0.17 485	0.21 581	0.25 464	0.23 439	0.18 475	0.30 559	0.26 550	0.18 534	0.17 481	0.14 445	0.09 488	0.07 503	0.08 406	0.07 393	0.07 381	0.07 400
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.17 530	0.09 440	0.16 477	0.20 539	0.11 520	0.27 623	0.20 560	0.25 464	0.41 608	0.22 546	0.30 559	0.21 484	0.20 562	0.17 481	0.20 545	0.06 168	0.06 430	0.07 312	0.07 393	0.08 450	0.07 400

acv_ft	0.15 486	0.09 440	0.15 441	0.19 472	0.10 469	0.16 462	0.17 447	0.25 464	0.33 556	0.19 492	0.26 517	0.21 484	0.17 519	0.17 481	0.18 526	0.07 343	0.06 430	0.06 200	0.06 293	0.08 450	0.06 310

hitnet-ft	0.18 544	0.09 440	0.17 508	0.14 70	0.09 355	0.26 613	0.20 560	0.25 464	0.26 492	0.24 568	0.32 572	0.31 600	0.22 575	0.24 595	0.21 565	0.12 588	0.07 503	0.10 541	0.08 467	0.12 586	0.11 575

DMCA-RVC	0.17 530	0.10 503	0.15 441	0.24 622	0.11 520	0.18 504	0.18 496	0.25 464	0.24 456	0.21 530	0.26 517	0.25 540	0.27 612	0.18 504	0.20 545	0.12 588	0.08 535	0.13 607	0.10 556	0.10 548	0.08 471

FADNet-RVC-Resample	0.16 509	0.11 530	0.31 618	0.22 589	0.11 520	0.19 528	0.14 246	0.25 464	0.24 456	0.24 568	0.27 526	0.20 475	0.15 468	0.16 447	0.15 477	0.07 343	0.08 535	0.12 592	0.10 556	0.09 515	0.10 548

RP	0.21 581	0.13 576	0.21 566	0.23 613	0.11 520	0.21 562	0.20 560	0.25 464	0.44 626	0.21 530	0.38 608	0.36 626	0.24 589	0.27 606	0.25 609	0.11 563	0.12 618	0.13 607	0.12 611	0.12 586	0.14 628

iResNetv2_ROB	0.14 441	0.08 358	0.15 441	0.16 222	0.08 220	0.16 462	0.12 100	0.25 464	0.35 577	0.21 530	0.29 552	0.24 526	0.13 426	0.14 385	0.14 445	0.06 168	0.05 276	0.06 200	0.04 60	0.09 515	0.08 471

coex_refinement	0.14 441	0.07 239	0.12 300	0.17 309	0.10 469	0.15 430	0.15 334	0.26 482	0.29 524	0.18 475	0.20 414	0.22 502	0.17 519	0.16 447	0.18 526	0.08 426	0.05 276	0.06 200	0.06 293	0.09 515	0.08 471

test_sample4	0.14 441	0.08 358	0.14 392	0.15 124	0.08 220	0.19 528	0.18 496	0.26 482	0.17 321	0.16 426	0.25 500	0.18 448	0.14 450	0.16 447	0.13 402	0.08 426	0.06 430	0.08 406	0.06 293	0.08 450	0.08 471

test_sample3	0.14 441	0.08 358	0.15 441	0.14 70	0.09 355	0.19 528	0.17 447	0.26 482	0.18 354	0.16 426	0.22 450	0.19 463	0.15 468	0.17 481	0.13 402	0.08 426	0.06 430	0.07 312	0.06 293	0.09 515	0.08 471

SMFormer	0.14 441	0.07 239	0.17 508	0.14 70	0.08 220	0.16 462	0.17 447	0.26 482	0.27 502	0.19 492	0.20 414	0.18 448	0.15 468	0.15 412	0.17 508	0.08 426	0.05 276	0.07 312	0.06 293	0.07 381	0.06 310

tta	0.14 441	0.07 239	0.17 508	0.14 70	0.08 220	0.16 462	0.17 447	0.26 482	0.27 502	0.19 492	0.20 414	0.18 448	0.15 468	0.15 412	0.17 508	0.08 426	0.05 276	0.07 312	0.06 293	0.06 293	0.06 310

qqq1	0.13 404	0.07 239	0.17 508	0.14 70	0.08 220	0.16 462	0.17 447	0.26 482	0.27 502	0.19 492	0.20 414	0.18 448	0.15 468	0.15 412	0.11 291	0.08 426	0.05 276	0.05 50	0.05 192	0.06 293	0.06 310

fff1	0.13 404	0.07 239	0.17 508	0.14 70	0.08 220	0.16 462	0.17 447	0.26 482	0.27 502	0.19 492	0.20 414	0.18 448	0.15 468	0.15 412	0.11 291	0.08 426	0.05 276	0.05 50	0.05 192	0.06 293	0.06 310

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 544	0.09 440	0.29 613	0.15 124	0.10 469	0.22 571	0.20 560	0.26 482	0.39 599	0.25 581	0.42 639	0.24 526	0.15 468	0.20 544	0.19 539	0.07 343	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.10 548	0.09 517

CRFU-Net	0.16 509	0.08 358	0.14 392	0.17 309	0.09 355	0.19 528	0.14 246	0.26 482	0.20 397	0.28 608	0.27 526	0.29 577	0.17 519	0.19 519	0.17 508	0.09 488	0.09 568	0.07 312	0.07 393	0.08 450	0.08 471

PSMNet-ADL	0.15 486	0.12 548	0.13 353	0.22 589	0.09 355	0.13 366	0.20 560	0.26 482	0.23 439	0.18 475	0.20 414	0.24 526	0.16 496	0.18 504	0.17 508	0.08 426	0.08 535	0.08 406	0.11 590	0.08 450	0.07 400

PFNet	0.12 377	0.06 117	0.17 508	0.17 309	0.08 220	0.09 139	0.15 334	0.26 482	0.20 397	0.16 426	0.16 339	0.14 368	0.11 351	0.12 295	0.11 291	0.06 168	0.04 25	0.07 312	0.06 293	0.05 170	0.05 207

sAnonymous2	0.13 404	0.12 548	0.24 585	0.20 539	0.12 554	0.17 485	0.13 179	0.26 482	0.21 413	0.11 266	0.11 248	0.13 346	0.08 229	0.10 124	0.10 208	0.09 488	0.05 276	0.08 406	0.06 293	0.15 636	0.10 548

CroCo_RVC	0.13 404	0.12 548	0.24 585	0.20 539	0.12 554	0.17 485	0.13 179	0.26 482	0.21 413	0.11 266	0.11 248	0.13 346	0.08 229	0.10 124	0.10 208	0.09 488	0.05 276	0.08 406	0.06 293	0.15 636	0.10 548

HCRNet	0.16 509	0.24 654	0.12 300	0.35 672	0.11 520	0.15 430	0.17 447	0.26 482	0.22 427	0.19 492	0.24 472	0.21 484	0.14 450	0.15 412	0.13 402	0.11 563	0.07 503	0.11 572	0.10 556	0.09 515	0.07 400

RAFT + AFF	0.13 404	0.07 239	0.20 556	0.20 539	0.10 469	0.14 403	0.24 615	0.26 482	0.20 397	0.11 266	0.10 197	0.12 313	0.10 314	0.15 412	0.12 355	0.07 343	0.06 430	0.09 492	0.08 467	0.06 293	0.08 471

FADNet_RVC	0.16 509	0.14 588	0.40 643	0.20 539	0.11 520	0.13 366	0.13 179	0.26 482	0.22 427	0.21 530	0.23 459	0.20 475	0.17 519	0.14 385	0.16 493	0.08 426	0.08 535	0.12 592	0.09 514	0.11 571	0.10 548

FADNet-RVC	0.20 568	0.20 638	0.38 640	0.21 572	0.16 629	0.20 544	0.15 334	0.26 482	0.26 492	0.26 587	0.32 572	0.26 550	0.21 566	0.22 574	0.19 539	0.12 588	0.13 633	0.12 592	0.14 626	0.13 606	0.18 658

AANet_RVC	0.16 509	0.10 503	0.10 189	0.18 402	0.09 355	0.18 504	0.19 536	0.26 482	0.31 542	0.22 546	0.35 593	0.21 484	0.21 566	0.22 574	0.16 493	0.06 168	0.05 276	0.06 200	0.06 293	0.07 381	0.06 310

StereoDRNet-Refined	0.17 530	0.12 548	0.15 441	0.20 539	0.09 355	0.18 504	0.18 496	0.26 482	0.23 439	0.26 587	0.40 622	0.22 502	0.17 519	0.21 561	0.20 545	0.08 426	0.05 276	0.09 492	0.10 556	0.07 381	0.07 400
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.19 556	0.13 576	0.17 508	0.16 222	0.11 520	0.15 430	0.13 179	0.26 482	0.28 517	0.27 593	0.30 559	0.27 558	0.24 589	0.23 585	0.16 493	0.15 632	0.17 658	0.22 662	0.20 660	0.10 548	0.11 575

iResNet_ROB	0.14 441	0.07 239	0.13 353	0.14 70	0.07 134	0.18 504	0.14 246	0.26 482	0.31 542	0.22 546	0.25 500	0.23 520	0.15 468	0.15 412	0.13 402	0.07 343	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.08 450	0.08 471

PStereo	0.20 568	0.22 648	0.20 556	0.17 309	0.10 469	0.13 366	0.20 560	0.27 503	0.38 595	0.20 515	0.14 305	0.28 568	0.31 639	0.24 595	0.31 654	0.18 654	0.13 633	0.15 633	0.11 590	0.12 586	0.12 588

FSD					0.22 664	0.25 603	0.25 630	0.27 503	0.26 492	0.25 581	0.26 517	0.25 540	0.27 612	0.27 606	0.24 599	0.21 667	0.20 666	0.27 669	0.26 672	0.25 672

G2L-Stereo	0.14 441	0.07 239	0.13 353	0.17 309	0.09 355	0.13 366	0.12 100	0.27 503	0.22 427	0.16 426	0.27 526	0.21 484	0.13 426	0.17 481	0.18 526	0.09 488	0.08 535	0.08 406	0.07 393	0.07 381	0.07 400

TCMNet	0.19 556	0.12 548	0.19 544	0.20 539	0.18 651	0.20 544	0.24 615	0.27 503	0.36 581	0.23 559	0.26 517	0.25 540	0.19 550	0.19 519	0.23 586	0.13 614	0.11 602	0.11 572	0.12 611	0.13 606	0.12 588

DualNet (step1)	0.16 509	0.12 548	0.20 556	0.12 7	0.14 598	0.17 485	0.13 179	0.27 503	0.23 439	0.20 515	0.20 414	0.24 526	0.19 550	0.16 447	0.16 493	0.15 632	0.06 430	0.14 621	0.14 626	0.14 620	0.12 588

test_sample9	0.18 544	0.12 548	0.20 556	0.12 7	0.14 598	0.17 485	0.13 179	0.27 503	0.23 439	0.20 515	0.20 414	0.24 526	0.19 550	0.19 519	0.17 508	0.15 632	0.30 685	0.14 621	0.14 626	0.14 620	0.12 588

test_sample7	0.15 486	0.10 503	0.16 477	0.14 70	0.11 520	0.16 462	0.16 405	0.27 503	0.23 439	0.20 515	0.20 414	0.24 526	0.19 550	0.16 447	0.16 493	0.12 588	0.06 430	0.10 541	0.09 514	0.10 548	0.10 548

MyStereo05	0.13 404	0.07 239	0.10 189	0.17 309	0.09 355	0.13 366	0.18 496	0.27 503	0.35 577	0.17 445	0.14 305	0.15 397	0.11 351	0.15 412	0.13 402	0.06 168	0.05 276	0.07 312	0.07 393	0.06 293	0.06 310

mmx	0.14 441	0.09 440	0.14 392	0.16 222	0.08 220	0.17 485	0.17 447	0.27 503	0.25 478	0.15 397	0.25 500	0.19 463	0.13 426	0.14 385	0.20 545	0.08 426	0.06 430	0.09 492	0.08 467	0.08 450	0.08 471

xxx	0.14 441	0.09 440	0.14 392	0.16 222	0.08 220	0.17 485	0.17 447	0.27 503	0.25 478	0.15 397	0.25 500	0.19 463	0.13 426	0.14 385	0.20 545	0.08 426	0.06 430	0.09 492	0.08 467	0.08 450	0.08 471

coex-ft	3.30 712	0.34 675	59.09 744	0.18 402	0.13 577	0.26 613	0.22 591	0.27 503	0.72 686	1.90 716	0.70 682	0.44 655	0.45 676	0.29 624	0.41 679	0.09 488	0.09 568	0.12 592	0.09 514	0.14 620	0.13 611

iinet-f	0.16 509	0.06 117	0.45 650	0.14 70	0.10 469	0.21 562	0.14 246	0.27 503	0.23 439	0.21 530	0.24 472	0.21 484	0.15 468	0.18 504	0.21 565	0.09 488	0.07 503	0.07 312	0.06 293	0.09 515	0.10 548

DAS	0.15 486	0.08 358	0.18 532	0.19 472	0.10 469	0.19 528	0.17 447	0.27 503	0.29 524	0.18 475	0.25 500	0.21 484	0.15 468	0.16 447	0.12 355	0.08 426	0.06 430	0.06 200	0.06 293	0.07 381	0.07 400

SepStereo	0.15 486	0.08 358	0.18 532	0.19 472	0.10 469	0.19 528	0.17 447	0.27 503	0.29 524	0.18 475	0.25 500	0.21 484	0.15 468	0.25 601	0.12 355	0.08 426	0.06 430	0.06 200	0.06 293	0.07 381	0.07 400

LMCR-Stereo	0.15 486	0.08 358	0.13 353	0.21 572	0.09 355	0.17 485	0.20 560	0.27 503	0.19 373	0.24 568	0.24 472	0.23 520	0.17 519	0.20 544	0.17 508	0.07 343	0.06 430	0.08 406	0.06 293	0.10 548	0.08 471

CFNet_pseudo	0.14 441	0.08 358	0.15 441	0.16 222	0.09 355	0.13 366	0.14 246	0.27 503	0.34 568	0.14 370	0.21 438	0.22 502	0.13 426	0.18 504	0.14 445	0.07 343	0.05 276	0.08 406	0.06 293	0.07 381	0.07 400

HSM-Net_RVC	0.14 441	0.08 358	0.11 252	0.15 124	0.08 220	0.15 430	0.15 334	0.27 503	0.29 524	0.19 492	0.21 438	0.29 577	0.14 450	0.17 481	0.13 402	0.06 168	0.06 430	0.06 200	0.06 293	0.07 381	0.06 310
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DANet	0.21 581	0.15 598	0.28 605	0.25 633	0.13 577	0.22 571	0.19 536	0.27 503	0.27 502	0.28 608	0.32 572	0.35 624	0.31 639	0.31 628	0.23 586	0.11 563	0.09 568	0.11 572	0.10 556	0.13 606	0.11 575
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ccs_rob	0.14 441	0.08 358	0.15 441	0.16 222	0.09 355	0.12 310	0.14 246	0.27 503	0.34 568	0.14 370	0.21 438	0.22 502	0.13 426	0.18 504	0.14 445	0.07 343	0.05 276	0.08 406	0.07 393	0.07 381	0.07 400

DISCO	0.19 556	0.09 440	0.22 572	0.17 309	0.10 469	0.25 603	0.18 496	0.27 503	0.44 626	0.22 546	0.31 568	0.33 613	0.26 604	0.28 618	0.28 636	0.08 426	0.06 430	0.07 312	0.07 393	0.09 515	0.09 517

Selective-IGEV-i16pb	0.14 441	0.08 358	0.17 508	0.15 124	0.11 520	0.41 667	0.16 405	0.28 523	0.23 439	0.11 266	0.20 414	0.10 260	0.07 180	0.17 481	0.12 355	0.10 531	0.07 503	0.06 200	0.08 467	0.09 515	0.10 548

Hybrid-DGEV-2	0.11 299	0.06 117	0.12 300	0.18 402	0.09 355	0.09 139	0.13 179	0.28 523	0.29 524	0.11 266	0.11 248	0.09 223	0.12 384	0.12 295	0.09 104	0.06 168	0.05 276	0.07 312	0.07 393	0.05 170	0.05 207

DStereoRT	0.16 509	0.06 117	0.11 252	0.19 472	0.09 355	0.12 310	0.12 100	0.28 523	0.22 427	0.12 309	0.20 414	0.11 291	0.10 314	0.15 412	0.14 445	0.06 168	0.05 276	0.96 710	0.09 514	0.05 170	0.04 73

w-ln-seven-2	0.20 568	0.14 588	0.37 638	0.22 589	0.12 554	0.20 544	0.21 581	0.28 523	0.37 588	0.25 581	0.37 602	0.27 558	0.22 575	0.21 561	0.23 586	0.08 426	0.08 535	0.09 492	0.09 514	0.10 548	0.09 517

HBP-ISP	0.18 544	0.13 576	0.16 477	0.15 124	0.11 520	0.08 85	0.13 179	0.28 523	0.29 524	0.22 546	0.33 585	0.21 484	0.25 598	0.23 585	0.17 508	0.14 628	0.16 653	0.21 658	0.17 654	0.10 548	0.08 471

raft_robust	0.13 404	0.10 503	0.07 11	0.18 402	0.08 220	0.13 366	0.24 615	0.28 523	0.33 556	0.20 515	0.19 402	0.14 368	0.10 314	0.11 199	0.12 355	0.05 51	0.05 276	0.07 312	0.07 393	0.05 170	0.04 73

Anonymous3	0.16 509	0.13 576	0.33 625	0.26 638	0.14 598	0.27 623	0.17 447	0.28 523	0.28 517	0.15 397	0.17 363	0.14 368	0.10 314	0.15 412	0.12 355	0.08 426	0.08 535	0.08 406	0.08 467	0.08 450	0.11 575

GES	0.14 441	0.08 358	0.16 477	0.15 124	0.10 469	0.13 366	0.13 179	0.28 523	0.25 478	0.16 426	0.23 459	0.18 448	0.13 426	0.16 447	0.13 402	0.08 426	0.07 503	0.07 312	0.06 293	0.08 450	0.09 517

test_xeample	0.15 486	0.06 117	0.13 353	0.14 70	0.08 220	0.21 562	0.20 560	0.28 523	0.20 397	0.16 426	0.29 552	0.19 463	0.16 496	0.15 412	0.26 620	0.09 488	0.05 276	0.07 312	0.07 393	0.07 381	0.07 400

SFCPSM	0.13 404	0.07 239	0.14 392	0.17 309	0.09 355	0.15 430	0.16 405	0.28 523	0.27 502	0.14 370	0.17 363	0.12 313	0.13 426	0.14 385	0.11 291	0.08 426	0.05 276	0.07 312	0.07 393	0.07 381	0.06 310

UPFNet	0.16 509	0.08 358	0.12 300	0.20 539	0.12 554	0.20 544	0.23 602	0.28 523	0.26 492	0.17 445	0.24 472	0.22 502	0.19 550	0.19 519	0.21 565	0.09 488	0.07 503	0.08 406	0.09 514	0.08 450	0.06 310

DSFCA	0.16 509	0.09 440	0.14 392	0.16 222	0.10 469	0.20 544	0.19 536	0.28 523	0.31 542	0.23 559	0.24 472	0.22 502	0.15 468	0.19 519	0.20 545	0.10 531	0.07 503	0.09 492	0.09 514	0.08 450	0.08 471

CFNet	0.15 486	0.10 503	0.17 508	0.17 309	0.08 220	0.18 504	0.09 20	0.28 523	0.25 478	0.19 492	0.24 472	0.24 526	0.17 519	0.17 481	0.14 445	0.08 426	0.06 430	0.09 492	0.10 556	0.07 381	0.06 310

HSM	0.15 486	0.08 358	0.14 392	0.16 222	0.09 355	0.16 462	0.14 246	0.28 523	0.25 478	0.19 492	0.23 459	0.37 631	0.16 496	0.20 544	0.15 477	0.07 343	0.05 276	0.07 312	0.06 293	0.07 381	0.06 310

MyStereo04	0.13 404	0.07 239	0.10 189	0.17 309	0.09 355	0.14 403	0.18 496	0.29 537	0.38 595	0.17 445	0.14 305	0.16 412	0.10 314	0.15 412	0.13 402	0.06 168	0.05 276	0.08 406	0.07 393	0.06 293	0.06 310

GMStereo_Zeroshot	0.16 509	0.13 576	0.24 585	0.20 539	0.10 469	0.17 485	0.13 179	0.29 537	0.25 478	0.23 559	0.32 572	0.25 540	0.11 351	0.19 519	0.14 445	0.09 488	0.06 430	0.11 572	0.06 293	0.12 586	0.08 471

SQANet	0.23 606	0.23 651	0.30 616	0.30 665	0.19 655	0.27 623	0.13 179	0.29 537	0.33 556	0.24 568	0.37 602	0.31 600	0.22 575	0.27 606	0.23 586	0.15 632	0.10 590	0.21 658	0.16 647	0.21 661	0.15 635

PCWNet_CMD	0.14 441	0.08 358	0.15 441	0.17 309	0.09 355	0.14 403	0.14 246	0.29 537	0.36 581	0.14 370	0.20 414	0.21 484	0.12 384	0.17 481	0.13 402	0.07 343	0.05 276	0.07 312	0.07 393	0.07 381	0.07 400

psmg	0.14 441	0.09 440	0.14 392	0.17 309	0.10 469	0.15 430	0.17 447	0.29 537	0.19 373	0.17 445	0.21 438	0.25 540	0.16 496	0.15 412	0.14 445	0.08 426	0.06 430	0.08 406	0.08 467	0.07 381	0.06 310

DDUNet	0.22 590	0.17 617	0.21 566	0.22 589	0.15 618	0.25 603	0.24 615	0.29 537	0.30 534	0.31 628	0.36 596	0.33 613	0.25 598	0.24 595	0.20 545	0.18 654	0.13 633	0.17 644	0.11 590	0.16 645	0.16 646

STTStereo	0.18 544	0.12 548	0.27 600	0.20 539	0.11 520	0.16 462	0.21 581	0.29 537	0.23 439	0.21 530	0.30 559	0.29 577	0.18 534	0.20 544	0.19 539	0.12 588	0.11 602	0.11 572	0.14 626	0.09 515	0.08 471

G-Net	0.24 613	0.16 606	0.36 634	0.22 589	0.16 629	0.51 675	0.23 602	0.29 537	0.34 568	0.36 644	0.38 608	0.31 600	0.29 631	0.27 606	0.26 620	0.11 563	0.09 568	0.12 592	0.09 514	0.16 645	0.13 611

ADCL	0.24 613	0.11 530	0.47 655	0.22 589	0.12 554	0.34 649	0.29 662	0.29 537	0.56 659	0.24 568	0.46 647	0.30 587	0.30 635	0.29 624	0.29 640	0.08 426	0.07 503	0.09 492	0.09 514	0.10 548	0.10 548

RASNet	0.14 441	0.07 239	0.14 392	0.16 222	0.08 220	0.18 504	0.14 246	0.29 537	0.20 397	0.17 445	0.25 500	0.21 484	0.18 534	0.20 544	0.19 539	0.07 343	0.06 430	0.06 200	0.08 467	0.06 293	0.06 310

MSMDNet	0.14 441	0.08 358	0.15 441	0.17 309	0.09 355	0.14 403	0.14 246	0.29 537	0.36 581	0.14 370	0.21 438	0.21 484	0.12 384	0.17 481	0.14 445	0.07 343	0.05 276	0.07 312	0.07 393	0.07 381	0.07 400

PA-Net	0.23 606	0.18 628	0.33 625	0.28 654	0.22 664	0.21 562	0.38 684	0.29 537	0.39 599	0.22 546	0.32 572	0.25 540	0.26 604	0.20 544	0.25 609	0.09 488	0.23 678	0.15 633	0.22 665	0.09 515	0.13 611
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DLCB_ROB	0.18 544	0.10 503	0.15 441	0.23 613	0.11 520	0.24 592	0.18 496	0.29 537	0.28 517	0.27 593	0.28 540	0.28 568	0.24 589	0.19 519	0.20 545	0.08 426	0.08 535	0.09 492	0.09 514	0.07 381	0.07 400

CBMV	0.19 556	0.14 588	0.17 508	0.18 402	0.10 469	0.20 544	0.11 64	0.29 537	0.30 534	0.29 617	0.30 559	0.30 587	0.23 583	0.27 606	0.19 539	0.13 614	0.15 649	0.17 644	0.16 647	0.10 548	0.10 548
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AANet	0.30 651	0.19 632	1.03 702	0.16 222	0.13 577	0.22 571	0.16 405	0.30 551	0.62 672	0.60 679	0.52 657	0.46 661	0.38 659	0.23 585	0.32 656	0.12 588	0.09 568	0.11 572	0.10 556	0.13 606	0.12 588

G2L-Stereo_test	0.14 441	0.07 239	0.11 252	0.13 22	0.08 220	0.12 310	0.16 405	0.30 551	0.28 517	0.20 515	0.23 459	0.20 475	0.16 496	0.17 481	0.18 526	0.07 343	0.05 276	0.05 50	0.05 192	0.07 381	0.06 310

ISRNet	0.18 544	0.08 358	0.19 544	0.19 472	0.13 577	0.15 430	0.12 100	0.30 551	0.32 549	0.21 530	0.25 500	0.27 558	0.17 519	0.17 481	0.20 545	0.20 663	0.08 535	0.14 621	0.14 626	0.14 620	0.17 655

ITSA-stereo	0.15 486	0.10 503	0.14 392	0.19 472	0.08 220	0.12 310	0.14 246	0.30 551	0.49 642	0.17 445	0.19 402	0.22 502	0.15 468	0.17 481	0.16 493	0.10 531	0.06 430	0.08 406	0.08 467	0.08 450	0.08 471

rvit_stereo_0075_2	0.17 530	0.12 548	0.25 590	0.23 613	0.16 629	0.13 366	0.10 35	0.30 551	0.27 502	0.20 515	0.28 540	0.22 502	0.15 468	0.18 504	0.13 402	0.16 648	0.10 590	0.17 644	0.10 556	0.10 548	0.09 517

CFNet_ucs	0.15 486	0.08 358	0.16 477	0.16 222	0.11 520	0.14 403	0.14 246	0.30 551	0.34 568	0.16 426	0.24 472	0.23 520	0.14 450	0.18 504	0.15 477	0.09 488	0.06 430	0.08 406	0.07 393	0.09 515	0.09 517

GwcNet-ADL	0.13 404	0.08 358	0.14 392	0.20 539	0.09 355	0.11 256	0.20 560	0.30 551	0.24 456	0.13 343	0.14 305	0.18 448	0.14 450	0.13 351	0.14 445	0.07 343	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.07 381	0.06 310

GANet-ADL	0.13 404	0.07 239	0.15 441	0.17 309	0.10 469	0.18 504	0.15 334	0.30 551	0.20 397	0.13 343	0.18 391	0.19 463	0.12 384	0.16 447	0.13 402	0.08 426	0.06 430	0.06 200	0.05 192	0.07 381	0.08 471

222	0.16 509	0.07 239	0.14 392	0.14 70	0.08 220	0.24 592	0.18 496	0.30 551	0.20 397	0.17 445	0.28 540	0.17 434	0.16 496	0.15 412	0.40 676	0.10 531	0.05 276	0.07 312	0.06 293	0.07 381	0.08 471

delet	0.17 530	0.08 358	0.17 508	0.19 472	0.11 520	0.20 544	0.21 581	0.30 551	0.37 588	0.17 445	0.26 517	0.19 463	0.19 550	0.19 519	0.21 565	0.08 426	0.08 535	0.09 492	0.11 590	0.06 293	0.06 310

CCAANet	0.14 441	0.06 117	0.14 392	0.17 309	0.09 355	0.16 462	0.13 179	0.30 551	0.24 456	0.16 426	0.32 572	0.18 448	0.17 519	0.17 481	0.14 445	0.06 168	0.05 276	0.09 492	0.09 514	0.06 293	0.09 517

NOSS_ROB	0.19 556	0.12 548	0.18 532	0.16 222	0.12 554	0.15 430	0.12 100	0.30 551	0.32 549	0.20 515	0.22 450	0.27 558	0.23 583	0.21 561	0.16 493	0.16 648	0.18 660	0.23 663	0.21 662	0.12 586	0.13 611

rvit_105_1	0.19 556	0.11 530	0.25 590	0.21 572	0.16 629	0.21 562	0.27 646	0.31 563	0.41 608	0.19 492	0.20 414	0.22 502	0.17 519	0.19 519	0.17 508	0.12 588	0.12 618	0.13 607	0.15 642	0.08 450	0.07 400

test_sample8	0.19 556	0.12 548	0.20 556	0.12 7	0.14 598	0.17 485	0.13 179	0.31 563	0.21 413	0.27 593	0.22 450	0.36 626	0.25 598	0.19 519	0.17 508	0.15 632	0.30 685	0.14 621	0.14 626	0.14 620	0.12 588

1111x	0.15 486	0.08 358	0.12 300	0.18 402	0.07 134	0.18 504	0.25 630	0.31 563	0.24 456	0.17 445	0.24 472	0.26 550	0.15 468	0.13 351	0.23 586	0.07 343	0.07 503	0.08 406	0.09 514	0.07 381	0.06 310

SACVNet	0.18 544	0.12 548	0.14 392	0.17 309	0.13 577	0.22 571	0.18 496	0.31 563	0.30 534	0.23 559	0.31 568	0.30 587	0.22 575	0.22 574	0.17 508	0.11 563	0.08 535	0.10 541	0.10 556	0.12 586	0.14 628

ADLNet2	0.16 509	0.09 440	0.13 353	0.16 222	0.09 355	0.20 544	0.16 405	0.31 563	0.39 599	0.16 426	0.20 414	0.20 475	0.18 534	0.21 561	0.22 574	0.08 426	0.06 430	0.07 312	0.07 393	0.09 515	0.07 400

xxxx	0.15 486	0.07 239	0.14 392	0.14 70	0.08 220	0.23 587	0.18 496	0.31 563	0.19 373	0.14 370	0.28 540	0.22 502	0.14 450	0.15 412	0.26 620	0.09 488	0.05 276	0.07 312	0.07 393	0.08 450	0.07 400

HGLStereo	0.17 530	0.08 358	0.19 544	0.17 309	0.12 554	0.18 504	0.18 496	0.31 563	0.32 549	0.21 530	0.32 572	0.25 540	0.18 534	0.19 519	0.20 545	0.09 488	0.09 568	0.07 312	0.07 393	0.09 515	0.10 548

FADNet	0.21 581	0.22 648	0.36 634	0.18 402	0.17 644	0.24 592	0.13 179	0.31 563	0.31 542	0.23 559	0.25 500	0.27 558	0.21 566	0.19 519	0.15 477	0.13 614	0.15 649	0.12 592	0.15 642	0.16 645	0.18 658

ADCP+	0.20 568	0.10 503	0.33 625	0.20 539	0.12 554	0.22 571	0.26 639	0.31 563	0.34 568	0.26 587	0.37 602	0.22 502	0.22 575	0.27 606	0.27 628	0.09 488	0.06 430	0.08 406	0.08 467	0.09 515	0.10 548

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 530	0.10 503	0.22 572	0.20 539	0.10 469	0.15 430	0.18 496	0.31 563	0.25 478	0.21 530	0.30 559	0.25 540	0.17 519	0.21 561	0.20 545	0.09 488	0.06 430	0.08 406	0.08 467	0.07 381	0.08 471
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ETE_ROB	0.23 606	0.17 617	0.22 572	0.25 633	0.13 577	0.26 613	0.29 662	0.31 563	0.36 581	0.28 608	0.36 596	0.45 657	0.26 604	0.27 606	0.26 620	0.11 563	0.08 535	0.12 592	0.09 514	0.14 620	0.13 611

DStereoO	0.24 613	0.18 628	0.18 532	0.20 539	0.14 598	0.21 562	0.19 536	0.32 574	0.41 608	0.29 617	0.21 438	0.32 609	0.27 612	0.41 672	0.27 628	0.46 693	0.12 618	0.31 681	0.11 590	0.15 636	0.12 588

YMNet	0.20 568	0.12 548	0.19 544	0.20 539	0.14 598	0.26 613	0.23 602	0.32 574	0.34 568	0.27 593	0.34 589	0.30 587	0.18 534	0.18 504	0.22 574	0.10 531	0.13 633	0.10 541	0.10 556	0.08 450	0.09 517

YMNet_1	0.20 568	0.12 548	0.19 544	0.20 539	0.14 598	0.26 613	0.23 602	0.32 574	0.34 568	0.27 593	0.34 589	0.30 587	0.18 534	0.18 504	0.22 574	0.10 531	0.13 633	0.10 541	0.10 556	0.08 450	0.09 517

LL-Strereo	0.13 404	0.09 440	0.11 252	0.20 539	0.10 469	0.11 256	0.18 496	0.32 574	0.24 456	0.15 397	0.15 326	0.14 368	0.13 426	0.19 519	0.11 291	0.06 168	0.04 25	0.09 492	0.08 467	0.04 48	0.05 207

Wz-Net-LNSev	0.22 590	0.16 606	0.38 640	0.21 572	0.13 577	0.25 603	0.23 602	0.32 574	0.43 621	0.30 622	0.41 633	0.31 600	0.18 534	0.22 574	0.25 609	0.10 531	0.09 568	0.08 406	0.08 467	0.12 586	0.11 575

GEStereo_RVC	0.17 530	0.12 548	0.15 441	0.22 589	0.11 520	0.19 528	0.17 447	0.32 574	0.48 635	0.20 515	0.25 500	0.17 434	0.13 426	0.21 561	0.16 493	0.10 531	0.06 430	0.08 406	0.07 393	0.09 515	0.08 471

ADLNet	0.16 509	0.08 358	0.15 441	0.16 222	0.10 469	0.16 462	0.17 447	0.32 574	0.27 502	0.22 546	0.27 526	0.24 526	0.16 496	0.18 504	0.21 565	0.10 531	0.06 430	0.10 541	0.10 556	0.08 450	0.09 517

FINET	0.21 581	0.18 628	0.26 593	0.18 402	0.16 629	0.23 587	0.23 602	0.32 574	0.48 635	0.25 581	0.32 572	0.22 502	0.22 575	0.22 574	0.17 508	0.18 654	0.16 653	0.11 572	0.10 556	0.15 636	0.13 611

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 651	0.24 654	0.29 613	0.36 674	0.16 629	0.34 649	0.30 669	0.32 574	0.42 616	0.40 654	0.46 647	0.38 635	0.31 639	0.34 641	0.28 636	0.19 661	0.20 666	0.26 666	0.29 679	0.18 656	0.19 663

S-Stereo	0.20 568	0.12 548	0.25 590	0.21 572	0.13 577	0.20 544	0.18 496	0.32 574	0.43 621	0.23 559	0.36 596	0.28 568	0.30 635	0.19 519	0.22 574	0.09 488	0.12 618	0.10 541	0.10 556	0.13 606	0.13 611

AF-Net	0.22 590	0.17 617	0.17 508	0.26 638	0.13 577	0.25 603	0.24 615	0.32 574	0.50 645	0.25 581	0.33 585	0.38 635	0.26 604	0.28 618	0.25 609	0.11 563	0.10 590	0.16 641	0.11 590	0.11 571	0.10 548

RGC	0.25 625	0.20 638	0.29 613	0.28 654	0.16 629	0.22 571	0.23 602	0.32 574	0.44 626	0.27 593	0.40 622	0.38 635	0.27 612	0.36 653	0.22 574	0.11 563	0.13 633	0.17 644	0.17 654	0.14 620	0.16 646

edge stereo	0.22 590	0.13 576	0.20 556	0.21 572	0.13 577	0.23 587	0.16 405	0.32 574	0.42 616	0.32 634	0.40 622	0.38 635	0.35 654	0.25 601	0.24 599	0.13 614	0.11 602	0.14 621	0.11 590	0.12 586	0.13 611

ADCRef	0.19 556	0.12 548	0.41 646	0.20 539	0.12 554	0.22 571	0.18 496	0.32 574	0.36 581	0.26 587	0.32 572	0.17 434	0.23 583	0.24 595	0.24 599	0.07 343	0.06 430	0.09 492	0.09 514	0.08 450	0.08 471

AnyNet_C32	0.26 634	0.16 606	0.36 634	0.20 539	0.16 629	0.25 603	0.30 669	0.32 574	0.44 626	0.31 628	0.49 651	0.30 587	0.33 646	0.40 669	0.33 661	0.12 588	0.12 618	0.12 592	0.14 626	0.14 620	0.15 635

ADCPNet	0.25 625	0.16 606	0.61 673	0.21 572	0.15 618	0.35 657	0.25 630	0.32 574	0.35 577	0.30 622	0.40 622	0.36 626	0.28 623	0.28 618	0.32 656	0.12 588	0.10 590	0.11 572	0.12 611	0.14 620	0.13 611

AdaStereo	0.15 486	0.11 530	0.15 441	0.18 402	0.09 355	0.20 544	0.11 64	0.32 574	0.28 517	0.20 515	0.23 459	0.20 475	0.13 426	0.19 519	0.14 445	0.12 588	0.05 276	0.10 541	0.07 393	0.09 515	0.07 400
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.
DeepPruner_ROB	0.16 509	0.11 530	0.15 441	0.17 309	0.10 469	0.17 485	0.15 334	0.32 574	0.21 413	0.19 492	0.21 438	0.22 502	0.18 534	0.20 544	0.15 477	0.13 614	0.09 568	0.09 492	0.09 514	0.11 571	0.10 548

PWC_ROB	0.21 581	0.16 606	0.26 593	0.18 402	0.11 520	0.22 571	0.13 179	0.32 574	0.49 642	0.30 622	0.40 622	0.32 609	0.24 589	0.31 628	0.22 574	0.10 531	0.07 503	0.11 572	0.08 467	0.11 571	0.10 548

WCMA_ROB	0.24 613	0.11 530	0.22 572	0.17 309	0.14 598	0.32 639	0.15 334	0.32 574	0.32 549	0.38 649	0.53 658	0.40 647	0.34 651	0.34 641	0.25 609	0.11 563	0.12 618	0.12 592	0.10 556	0.14 620	0.14 628

ssnet_v2	0.17 530	0.10 503	0.17 508	0.17 309	0.11 520	0.21 562	0.21 581	0.33 594	0.25 478	0.22 546	0.22 450	0.27 558	0.18 534	0.22 574	0.20 545	0.11 563	0.09 568	0.09 492	0.09 514	0.08 450	0.08 471

Wz-Net-MNSev	0.22 590	0.13 576	0.31 618	0.20 539	0.14 598	0.36 658	0.24 615	0.33 594	0.44 626	0.28 608	0.40 622	0.38 635	0.19 550	0.24 595	0.25 609	0.09 488	0.07 503	0.09 492	0.09 514	0.12 586	0.10 548

UDG	0.21 581	0.17 617	0.19 544	0.23 613	0.15 618	0.30 637	0.20 560	0.33 594	0.35 577	0.23 559	0.28 540	0.31 600	0.27 612	0.20 544	0.22 574	0.15 632	0.12 618	0.13 607	0.09 514	0.14 620	0.14 628

Syn2CoEx	0.21 581	0.16 606	0.27 600	0.29 663	0.14 598	0.26 613	0.20 560	0.33 594	0.31 542	0.28 608	0.36 596	0.27 558	0.25 598	0.19 519	0.24 599	0.16 648	0.12 618	0.14 621	0.11 590	0.09 515	0.08 471

UNet	0.17 530	0.09 440	0.18 532	0.19 472	0.12 554	0.27 623	0.19 536	0.33 594	0.29 524	0.21 530	0.24 472	0.23 520	0.19 550	0.19 519	0.18 526	0.07 343	0.06 430	0.08 406	0.07 393	0.08 450	0.06 310

NaN_ROB	0.22 590	0.19 632	0.24 585	0.25 633	0.13 577	0.29 634	0.26 639	0.33 594	0.41 608	0.31 628	0.31 568	0.32 609	0.23 583	0.30 627	0.21 565	0.11 563	0.17 658	0.10 541	0.10 556	0.08 450	0.09 517

DispFullNet	0.27 636	0.21 644	0.65 676	0.28 654	0.16 629	0.26 613	0.17 447	0.33 594	0.58 664	0.27 593	0.38 608	0.43 653	0.23 583	0.38 660	0.23 586	0.12 588	0.06 430	0.19 655	0.11 590	0.21 661	0.15 635

PWCDC_ROB	0.20 568	0.13 576	0.22 572	0.24 622	0.11 520	0.19 528	0.15 334	0.33 594	0.54 655	0.29 617	0.50 655	0.21 484	0.15 468	0.27 606	0.20 545	0.11 563	0.09 568	0.10 541	0.08 467	0.11 571	0.09 517

SGM-Forest	0.20 568	0.14 588	0.18 532	0.19 472	0.13 577	0.20 544	0.22 591	0.33 594	0.30 534	0.24 568	0.29 552	0.28 568	0.19 550	0.23 585	0.17 508	0.15 632	0.16 653	0.15 633	0.14 626	0.12 586	0.12 588
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
zh-sn7	0.25 625	0.17 617	0.50 657	0.24 622	0.13 577	0.25 603	0.24 615	0.34 603	0.48 635	0.28 608	0.54 660	0.28 568	0.31 639	0.36 653	0.32 656	0.10 531	0.10 590	0.11 572	0.10 556	0.12 586	0.12 588

zh-mn7	0.25 625	0.14 588	0.56 666	0.19 472	0.14 598	0.24 592	0.22 591	0.34 603	0.62 672	0.35 641	0.65 676	0.31 600	0.25 598	0.31 628	0.25 609	0.09 488	0.08 535	0.09 492	0.09 514	0.09 515	0.11 575

z-mn7	0.24 613	0.14 588	0.45 650	0.19 472	0.13 577	0.28 630	0.25 630	0.34 603	0.62 672	0.27 593	0.56 667	0.29 577	0.24 589	0.32 635	0.25 609	0.08 426	0.08 535	0.08 406	0.08 467	0.10 548	0.10 548

BUS	0.14 441	0.09 440	0.14 392	0.22 589	0.10 469	0.19 528	0.14 246	0.34 603	0.19 373	0.17 445	0.22 450	0.16 412	0.13 426	0.15 412	0.13 402	0.08 426	0.06 430	0.10 541	0.09 514	0.07 381	0.07 400

BSDual-CNN	0.15 486	0.09 440	0.14 392	0.22 589	0.10 469	0.14 403	0.15 334	0.34 603	0.19 373	0.17 445	0.22 450	0.25 540	0.16 496	0.15 412	0.14 445	0.08 426	0.06 430	0.10 541	0.09 514	0.07 381	0.07 400

hknet	0.15 486	0.11 530	0.13 353	0.22 589	0.11 520	0.14 403	0.15 334	0.34 603	0.25 478	0.17 445	0.22 450	0.22 502	0.18 534	0.17 481	0.12 355	0.07 343	0.06 430	0.10 541	0.09 514	0.07 381	0.07 400

psmorigin	0.25 625	0.15 598	0.34 633	0.17 309	0.13 577	0.23 587	0.14 246	0.34 603	0.33 556	0.41 658	0.55 662	0.41 649	0.37 658	0.34 641	0.27 628	0.11 563	0.15 649	0.11 572	0.11 590	0.12 586	0.16 646

FAT-Stereo	0.20 568	0.12 548	0.22 572	0.21 572	0.12 554	0.17 485	0.18 496	0.34 603	0.39 599	0.27 593	0.37 602	0.34 620	0.32 644	0.21 561	0.20 545	0.09 488	0.11 602	0.10 541	0.09 514	0.11 571	0.14 628

ADCMid	0.25 625	0.15 598	0.40 643	0.20 539	0.14 598	0.25 603	0.26 639	0.34 603	0.38 595	0.36 644	0.44 644	0.34 620	0.40 665	0.35 647	0.33 661	0.10 531	0.09 568	0.11 572	0.11 590	0.13 606	0.12 588

CVANet_RVC	0.18 544	0.10 503	0.14 392	0.21 572	0.10 469	0.18 504	0.17 447	0.34 603	0.33 556	0.22 546	0.31 568	0.28 568	0.18 534	0.23 585	0.17 508	0.12 588	0.08 535	0.12 592	0.11 590	0.09 515	0.07 400

PASM	0.32 655	0.24 654	0.48 656	0.28 654	0.27 675	0.29 634	0.30 669	0.34 603	0.49 642	0.35 641	0.39 616	0.46 661	0.34 651	0.34 641	0.35 664	0.23 676	0.25 681	0.26 666	0.28 678	0.23 665	0.21 666

NCCL2	0.23 606	0.15 598	0.17 508	0.34 670	0.18 651	0.24 592	0.23 602	0.34 603	0.28 517	0.31 628	0.38 608	0.38 635	0.28 623	0.23 585	0.24 599	0.15 632	0.12 618	0.18 653	0.21 662	0.13 606	0.13 611

XPNet_ROB	0.22 590	0.11 530	0.19 544	0.22 589	0.13 577	0.22 571	0.19 536	0.34 603	0.40 605	0.30 622	0.39 616	0.39 643	0.26 604	0.26 603	0.28 636	0.15 632	0.10 590	0.10 541	0.10 556	0.13 606	0.12 588

MSMD_ROB	0.31 653	0.26 660	0.26 593	0.24 622	0.21 662	0.34 649	0.25 630	0.34 603	0.39 599	0.40 654	0.69 680	0.45 657	0.40 665	0.34 641	0.27 628	0.20 663	0.19 663	0.26 666	0.25 671	0.23 665	0.22 668

SGM_RVC	0.23 606	0.12 548	0.15 441	0.15 124	0.09 355	0.33 646	0.18 496	0.34 603	0.31 542	0.44 665	0.37 602	0.53 673	0.35 654	0.35 647	0.24 599	0.13 614	0.13 633	0.13 607	0.13 622	0.10 548	0.11 575
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
w-ln-seven	0.24 613	0.14 588	0.55 663	0.19 472	0.14 598	0.26 613	0.22 591	0.35 618	0.60 669	0.29 617	0.39 616	0.30 587	0.22 575	0.21 561	0.26 620	0.09 488	0.09 568	0.11 572	0.10 556	0.11 571	0.10 548

Wz-Net-TNSev	0.29 645	0.20 638	0.65 676	0.19 472	0.15 618	0.38 662	0.27 646	0.35 618	0.55 656	0.34 640	0.42 639	0.45 657	0.38 659	0.32 635	0.30 647	0.12 588	0.13 633	0.10 541	0.12 611	0.15 636	0.14 628

DGSMNet	0.24 613	0.19 632	0.33 625	0.21 572	0.24 669	0.24 592	0.20 560	0.35 618	0.41 608	0.24 568	0.32 572	0.38 635	0.21 566	0.29 624	0.23 586	0.12 588	0.11 602	0.14 621	0.16 647	0.23 665	0.23 669

GwcNet	0.20 568	0.13 576	0.19 544	0.18 402	0.12 554	0.24 592	0.19 536	0.35 618	0.43 621	0.20 515	0.32 572	0.33 613	0.20 562	0.22 574	0.24 599	0.11 563	0.09 568	0.09 492	0.09 514	0.09 515	0.10 548

stereogan	0.22 590	0.11 530	0.21 566	0.20 539	0.12 554	0.31 638	0.19 536	0.35 618	0.44 626	0.22 546	0.39 616	0.35 624	0.27 612	0.33 638	0.22 574	0.10 531	0.12 618	0.10 541	0.10 556	0.14 620	0.13 611

RTSC	0.23 606	0.12 548	0.28 605	0.21 572	0.13 577	0.28 630	0.16 405	0.35 618	0.66 681	0.27 593	0.33 585	0.30 587	0.21 566	0.31 628	0.29 640	0.10 531	0.08 535	0.09 492	0.10 556	0.13 606	0.13 611

AnyNet_C01	0.36 662	0.25 659	1.37 707	0.22 589	0.17 644	0.48 673	0.27 646	0.35 618	0.39 599	0.39 651	0.74 686	0.46 661	0.38 659	0.45 674	0.47 685	0.13 614	0.13 633	0.13 607	0.14 626	0.14 620	0.15 635

MultiAttention	0.29 645	0.08 358	0.14 392	0.19 472	0.12 554	1.45 713	1.33 717	0.36 625	0.37 588	0.19 492	0.21 438	0.24 526	0.11 351	0.38 660	0.18 526	0.06 168	0.05 276	0.08 406	0.08 467	0.10 548	0.09 517

XQC	0.28 641	0.23 651	0.51 658	0.28 654	0.19 655	0.34 649	0.27 646	0.36 625	0.57 661	0.31 628	0.30 559	0.37 631	0.30 635	0.38 660	0.38 671	0.13 614	0.09 568	0.15 633	0.12 611	0.17 653	0.18 658

RTS	0.45 675	0.19 632	3.26 713	0.24 622	0.15 618	0.74 692	0.20 560	0.36 625	0.76 692	0.42 661	0.43 642	0.31 600	0.41 670	0.53 685	0.35 664	0.10 531	0.08 535	0.13 607	0.12 611	0.15 636	0.15 635

RTSA	0.45 675	0.19 632	3.26 713	0.24 622	0.15 618	0.74 692	0.20 560	0.36 625	0.76 692	0.42 661	0.43 642	0.31 600	0.41 670	0.53 685	0.35 664	0.10 531	0.08 535	0.13 607	0.12 611	0.15 636	0.15 635

TDLM	0.17 530	0.12 548	0.13 353	0.24 622	0.10 469	0.18 504	0.18 496	0.36 625	0.30 534	0.21 530	0.28 540	0.28 568	0.18 534	0.23 585	0.18 526	0.11 563	0.07 503	0.10 541	0.10 556	0.08 450	0.08 471

PS-NSSS	0.20 568	0.21 644	0.23 581	0.20 539	0.10 469	0.19 528	0.17 447	0.36 625	0.25 478	0.27 593	0.33 585	0.27 558	0.24 589	0.20 544	0.20 545	0.15 632	0.12 618	0.17 644	0.14 626	0.10 548	0.08 471

MSAF-DinoV2	0.22 590	0.11 530	0.23 581	0.17 309	0.10 469	0.27 623	0.16 405	0.37 631	0.55 656	0.21 530	0.27 526	0.47 665	0.27 612	0.35 647	0.39 673	0.09 488	0.06 430	0.07 312	0.09 514	0.12 586	0.10 548

AASNet	0.16 509	0.08 358	0.12 300	0.19 472	0.09 355	0.18 504	0.15 334	0.37 631	0.37 588	0.19 492	0.23 459	0.20 475	0.16 496	0.17 481	0.20 545	0.10 531	0.08 535	0.08 406	0.07 393	0.09 515	0.09 517

pcwnet_v2	0.19 556	0.10 503	0.26 593	0.17 309	0.14 598	0.18 504	0.15 334	0.37 631	0.46 633	0.19 492	0.24 472	0.21 484	0.19 550	0.20 544	0.19 539	0.13 614	0.10 590	0.10 541	0.10 556	0.11 571	0.13 611

psm_up	0.18 544	0.10 503	0.18 532	0.20 539	0.11 520	0.17 485	0.19 536	0.37 631	0.34 568	0.21 530	0.28 540	0.29 577	0.24 589	0.20 544	0.22 574	0.09 488	0.10 590	0.11 572	0.11 590	0.08 450	0.08 471

Nwc_Net	0.23 606	0.16 606	0.21 566	0.25 633	0.14 598	0.24 592	0.26 639	0.37 631	0.38 595	0.22 546	0.41 633	0.30 587	0.28 623	0.28 618	0.25 609	0.11 563	0.10 590	0.17 644	0.20 660	0.10 548	0.10 548

DeepPrunerF	0.24 613	0.17 617	0.42 648	0.26 638	0.16 629	0.22 571	0.28 652	0.37 631	0.50 645	0.26 587	0.29 552	0.24 526	0.28 623	0.21 561	0.22 574	0.15 632	0.11 602	0.20 657	0.18 658	0.12 586	0.13 611

StereoDRNet	0.18 544	0.11 530	0.17 508	0.22 589	0.11 520	0.21 562	0.22 591	0.37 631	0.33 556	0.24 568	0.28 540	0.30 587	0.19 550	0.20 544	0.20 545	0.09 488	0.08 535	0.11 572	0.09 514	0.09 515	0.07 400

CSAN	0.29 645	0.24 654	0.27 600	0.34 670	0.19 655	0.33 646	0.42 688	0.37 631	0.50 645	0.38 649	0.40 622	0.44 655	0.33 646	0.28 618	0.30 647	0.20 663	0.16 653	0.19 655	0.19 659	0.14 620	0.15 635

Wz-Net-SNSev	0.25 625	0.17 617	0.44 649	0.25 633	0.14 598	0.26 613	0.23 602	0.38 639	0.56 659	0.30 622	0.55 662	0.39 643	0.26 604	0.23 585	0.30 647	0.10 531	0.09 568	0.09 492	0.10 556	0.11 571	0.11 575

SHD	0.26 634	0.15 598	0.30 616	0.24 622	0.18 651	0.22 571	0.15 334	0.38 639	0.71 685	0.32 634	0.41 633	0.36 626	0.28 623	0.32 635	0.29 640	0.12 588	0.11 602	0.14 621	0.13 622	0.16 645	0.20 664

RYNet	0.22 590	0.12 548	0.22 572	0.19 472	0.17 644	0.46 669	0.26 639	0.38 639	0.48 635	0.24 568	0.28 540	0.34 620	0.23 583	0.20 544	0.30 647	0.10 531	0.06 430	0.09 492	0.09 514	0.13 606	0.15 635

SANet	0.24 613	0.14 588	0.28 605	0.21 572	0.11 520	0.27 623	0.24 615	0.38 639	0.64 677	0.36 644	0.40 622	0.43 653	0.26 604	0.27 606	0.24 599	0.12 588	0.09 568	0.10 541	0.09 514	0.13 606	0.11 575

WZ-Net	0.28 641	0.17 617	0.78 693	0.22 589	0.16 629	0.34 649	0.29 662	0.39 643	0.57 661	0.24 568	0.55 662	0.37 631	0.24 589	0.33 638	0.35 664	0.09 488	0.08 535	0.09 492	0.10 556	0.14 620	0.16 646

APVNet	0.22 590	0.12 548	0.19 544	0.18 402	0.14 598	0.32 639	0.31 675	0.39 643	0.32 549	0.27 593	0.40 622	0.30 587	0.29 631	0.26 603	0.25 609	0.11 563	0.12 618	0.11 572	0.14 626	0.12 586	0.12 588

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 590	0.21 644	0.24 585	0.26 638	0.11 520	0.23 587	0.14 246	0.39 643	0.24 456	0.32 634	0.36 596	0.30 587	0.21 566	0.19 519	0.21 565	0.17 653	0.14 643	0.21 658	0.16 647	0.12 586	0.12 588

DRN-Test	0.19 556	0.11 530	0.20 556	0.22 589	0.10 469	0.22 571	0.22 591	0.39 643	0.37 588	0.24 568	0.32 572	0.26 550	0.21 566	0.22 574	0.24 599	0.11 563	0.07 503	0.11 572	0.10 556	0.09 515	0.07 400

FC-DCNN v2	0.33 658	0.27 663	0.28 605	0.26 638	0.23 667	0.37 659	0.28 652	0.40 647	0.43 621	0.45 666	0.56 667	0.51 669	0.40 665	0.37 658	0.29 640	0.21 667	0.20 666	0.27 669	0.26 672	0.25 672	0.24 670

NINENet	0.16 509	0.10 503	0.15 441	0.17 309	0.11 520	0.19 528	0.14 246	0.40 647	0.36 581	0.18 475	0.21 438	0.16 412	0.13 426	0.15 412	0.13 402	0.08 426	0.08 535	0.10 541	0.07 393	0.10 548	0.09 517

NCC-stereo	0.24 613	0.15 598	0.31 618	0.26 638	0.16 629	0.20 544	0.30 669	0.40 647	0.40 605	0.24 568	0.38 608	0.33 613	0.28 623	0.36 653	0.27 628	0.12 588	0.11 602	0.15 633	0.22 665	0.13 606	0.13 611

Abc-Net	0.24 613	0.15 598	0.31 618	0.26 638	0.16 629	0.20 544	0.30 669	0.40 647	0.40 605	0.24 568	0.38 608	0.33 613	0.28 623	0.36 653	0.27 628	0.12 588	0.11 602	0.15 633	0.22 665	0.13 606	0.13 611
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FC-DCNN	0.33 658	0.27 663	0.28 605	0.26 638	0.23 667	0.37 659	0.28 652	0.40 647	0.43 621	0.45 666	0.55 662	0.51 669	0.40 665	0.37 658	0.30 647	0.21 667	0.20 666	0.27 669	0.26 672	0.25 672	0.24 670

MeshStereo	0.27 636	0.13 576	0.18 532	0.15 124	0.11 520	0.32 639	0.24 615	0.40 647	0.36 581	0.52 672	0.57 670	0.67 684	0.40 665	0.35 647	0.26 620	0.14 628	0.13 633	0.13 607	0.11 590	0.11 571	0.10 548
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
otaku	0.39 664	0.37 678	0.52 659	0.44 681	0.28 676	0.58 679	0.24 615	0.41 653	0.62 672	0.40 654	0.49 651	0.46 661	0.33 646	0.40 669	0.32 656	0.30 681	0.30 685	0.39 685	0.33 684	0.29 679	0.28 678

ADCS	0.29 645	0.18 628	0.45 650	0.21 572	0.17 644	0.28 630	0.23 602	0.41 653	0.63 676	0.40 654	0.49 651	0.40 647	0.36 656	0.39 664	0.40 676	0.13 614	0.12 618	0.13 607	0.14 626	0.16 645	0.16 646

GANet	0.21 581	0.12 548	0.21 566	0.24 622	0.13 577	0.22 571	0.22 591	0.41 653	0.26 492	0.31 628	0.42 639	0.37 631	0.28 623	0.23 585	0.22 574	0.10 531	0.12 618	0.10 541	0.09 514	0.10 548	0.08 471

SGM-ForestM	0.32 655	0.12 548	0.16 477	0.16 222	0.11 520	0.39 664	0.19 536	0.41 653	0.50 645	0.52 672	0.54 660	1.32 705	0.42 673	0.40 669	0.27 628	0.14 628	0.16 653	0.16 641	0.16 647	0.12 586	0.12 588

FBW_ROB	0.24 613	0.17 617	0.22 572	0.26 638	0.14 598	0.25 603	0.22 591	0.41 653	0.41 608	0.41 658	0.41 633	0.42 650	0.27 612	0.31 628	0.23 586	0.09 488	0.14 643	0.14 621	0.12 611	0.11 571	0.09 517

PSMNet-RUCA	0.27 636	0.33 674	0.41 646	0.36 674	0.32 682	0.18 504	0.19 536	0.42 658	0.30 534	0.33 638	0.41 633	0.39 643	0.25 598	0.31 628	0.20 545	0.18 654	0.10 590	0.25 665	0.15 642	0.21 661	0.16 646

FCDSN-DC	0.33 658	0.28 667	0.28 605	0.30 665	0.24 669	0.39 664	0.28 652	0.42 658	0.42 616	0.43 664	0.53 658	0.51 669	0.41 670	0.36 653	0.30 647	0.21 667	0.20 666	0.27 669	0.26 672	0.25 672	0.24 670
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
LSM	0.33 658	0.20 638	0.58 669	0.26 638	0.60 700	0.34 649	0.25 630	0.42 658	0.48 635	0.45 666	0.58 672	0.42 650	0.36 656	0.35 647	0.25 609	0.12 588	0.20 666	0.14 621	0.16 647	0.19 659	0.33 684

LALA_ROB	0.25 625	0.16 606	0.22 572	0.26 638	0.17 644	0.27 623	0.27 646	0.42 658	0.37 588	0.33 638	0.38 608	0.51 669	0.26 604	0.28 618	0.27 628	0.16 648	0.09 568	0.12 592	0.11 590	0.13 606	0.12 588

MDST_ROB	0.22 590	0.10 503	0.17 508	0.18 402	0.11 520	0.37 659	0.19 536	0.43 662	0.41 608	0.39 651	0.39 616	0.29 577	0.21 566	0.26 603	0.18 526	0.11 563	0.10 590	0.14 621	0.11 590	0.10 548	0.08 471

PSMNet_ROB	0.21 581	0.11 530	0.15 441	0.27 651	0.15 618	0.24 592	0.35 679	0.43 662	0.37 588	0.27 593	0.32 572	0.32 609	0.22 575	0.21 561	0.26 620	0.12 588	0.08 535	0.13 607	0.11 590	0.09 515	0.09 517

GASNet	0.22 590	0.23 651	0.33 625	0.26 638	0.17 644	0.26 613	0.16 405	0.44 664	0.42 616	0.27 593	0.24 472	0.30 587	0.15 468	0.27 606	0.18 526	0.12 588	0.08 535	0.12 592	0.11 590	0.16 645	0.07 400

NVstereo2D	0.19 556	0.10 503	0.15 441	0.17 309	0.15 618	0.28 630	0.23 602	0.44 664	0.42 616	0.15 397	0.27 526	0.25 540	0.19 550	0.22 574	0.17 508	0.09 488	0.06 430	0.10 541	0.08 467	0.15 636	0.09 517

PDISCO_ROB	0.27 636	0.16 606	0.26 593	0.28 654	0.20 658	0.32 639	0.26 639	0.44 664	0.57 661	0.28 608	0.40 622	0.45 657	0.29 631	0.33 638	0.34 663	0.12 588	0.09 568	0.17 644	0.16 647	0.17 653	0.13 611

ccnet	0.29 645	0.28 667	0.23 581	0.20 539	0.28 676	0.41 667	0.21 581	0.45 667	0.33 556	0.36 644	0.46 647	0.36 626	0.30 635	0.39 664	0.42 680	0.23 676	0.14 643	0.21 658	0.17 654	0.23 665	0.18 658

CC-Net-ROB	0.28 641	0.31 672	0.36 634	0.29 663	0.15 618	0.25 603	0.19 536	0.45 667	0.33 556	0.39 651	0.37 602	0.39 643	0.31 639	0.27 606	0.26 620	0.24 678	0.19 663	0.30 680	0.23 669	0.18 656	0.15 635

light-stereo	0.42 671	0.26 660	0.59 671	0.60 690	0.49 690	0.32 639	0.23 602	0.46 669	0.52 654	0.56 678	0.58 672	0.76 689	0.32 644	0.48 676	0.29 640	0.32 682	0.24 679	0.27 669	0.33 684	0.46 688	0.39 689

Ntro	0.40 667	0.40 680	0.53 660	0.46 685	0.30 680	0.65 685	0.24 615	0.46 669	0.68 683	0.41 658	0.49 651	0.48 667	0.42 673	0.39 664	0.31 654	0.32 682	0.28 683	0.37 684	0.30 681	0.32 684	0.29 679

SAMSARA	0.40 667	0.28 667	0.33 625	0.55 688	0.39 683	0.82 699	1.23 716	0.47 671	0.51 652	0.36 644	0.35 593	0.55 675	0.39 662	0.38 660	0.39 673	0.15 632	0.20 666	0.15 633	0.14 626	0.23 665	0.20 664

GANetREF_RVC	0.31 653	0.34 675	0.27 600	0.35 672	0.16 629	0.32 639	0.41 685	0.48 672	0.51 652	0.35 641	0.35 593	0.34 620	0.33 646	0.39 664	0.32 656	0.27 680	0.20 666	0.29 678	0.15 642	0.18 656	0.17 655
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
NVStereoNet_ROB	0.46 678	0.36 677	0.46 654	0.41 679	0.28 676	0.34 649	0.34 678	0.48 672	0.60 669	0.72 688	0.93 696	0.70 687	0.66 693	0.47 675	0.60 695	0.22 672	0.33 689	0.34 683	0.34 687	0.30 680	0.30 681
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DStereoSA	0.25 625	0.19 632	0.37 638	0.26 638	0.17 644	0.22 571	0.20 560	0.49 674	0.59 665	0.22 546	0.29 552	0.29 577	0.33 646	0.39 664	0.28 636	0.12 588	0.11 602	0.16 641	0.14 626	0.14 620	0.12 588

MonStereo1	0.47 679	0.26 660	0.58 669	0.28 654	0.20 658	0.39 664	0.18 496	0.49 674	0.64 677	0.52 672	0.87 693	1.01 694	0.57 687	0.50 678	0.56 692	0.53 697	0.31 688	0.54 694	0.40 688	0.33 685	0.34 685

ACVNet-4b	0.39 664	0.53 685	0.55 663	0.45 682	0.24 669	0.47 671	0.18 496	0.49 674	0.64 677	0.42 661	0.45 646	0.60 677	0.27 612	0.34 641	0.24 599	0.33 684	0.14 643	0.48 688	0.42 690	0.30 680	0.26 677

ELAS_RVC	0.41 669	0.29 670	0.33 625	0.28 654	0.24 669	0.54 677	0.36 680	0.49 674	0.59 665	0.72 688	0.74 686	0.65 682	0.54 682	0.54 687	0.40 676	0.22 672	0.20 666	0.27 669	0.26 672	0.26 677	0.25 675
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoFS	0.27 636	0.22 648	0.31 618	0.22 589	0.15 618	0.22 571	0.20 560	0.50 678	0.48 635	0.28 608	0.44 644	0.33 613	0.34 651	0.52 682	0.29 640	0.12 588	0.11 602	0.15 633	0.13 622	0.16 645	0.16 646

ELAS	0.41 669	0.29 670	0.33 625	0.27 651	0.24 669	0.60 682	0.36 680	0.50 678	0.50 645	0.71 686	0.79 690	0.67 684	0.54 682	0.51 680	0.42 680	0.22 672	0.20 666	0.27 669	0.26 672	0.26 677	0.25 675
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DPSNet	0.28 641	0.16 606	0.31 618	0.18 402	0.13 577	0.54 677	0.42 688	0.51 680	0.67 682	0.29 617	0.38 608	0.38 635	0.29 631	0.31 628	0.23 586	0.11 563	0.10 590	0.11 572	0.08 467	0.20 660	0.16 646

MFN_U_SF_RVC	0.32 655	0.21 644	0.55 663	0.30 665	0.15 618	0.34 649	0.17 447	0.52 681	0.46 633	0.46 669	0.55 662	0.59 676	0.39 662	0.35 647	0.37 669	0.15 632	0.14 643	0.18 653	0.21 662	0.16 645	0.15 635

PVD	0.39 664	0.20 638	0.39 642	0.31 669	0.22 664	0.29 634	0.43 690	0.52 681	0.96 699	0.55 676	0.79 690	0.53 673	0.59 689	0.52 682	0.38 671	0.19 661	0.14 643	0.17 644	0.14 626	0.24 671	0.31 682

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 672	0.39 679	0.54 661	0.40 677	0.20 658	0.64 684	0.32 677	0.53 683	0.72 686	0.71 686	0.72 683	0.61 678	0.54 682	0.51 680	0.46 684	0.20 663	0.19 663	0.29 678	0.30 681	0.23 665	0.18 658

BEATNet-Init1	0.52 681	0.27 663	0.62 674	0.30 665	0.21 662	0.76 696	0.29 662	0.54 684	0.65 680	0.86 697	0.95 698	2.07 714	0.62 692	0.56 689	0.42 680	0.18 654	0.18 660	0.23 663	0.22 665	0.22 664	0.21 666

MANE	0.45 675	0.27 663	0.27 600	0.27 651	0.24 669	0.47 671	0.31 675	0.55 685	0.59 665	0.72 688	1.13 707	1.15 699	0.61 690	0.52 682	0.37 669	0.21 667	0.20 666	0.27 669	0.31 683	0.25 672	0.24 670

anonymity	0.53 682	0.58 687	0.65 676	0.41 679	0.61 701	0.53 676	0.41 685	0.56 686	0.41 608	0.55 676	0.50 655	0.49 668	0.55 685	0.58 690	0.50 690	0.58 700	0.50 703	0.51 690	0.51 697	0.51 690	0.57 698

SGM+DAISY	0.56 684	0.57 686	0.65 676	0.40 677	0.54 693	0.66 687	0.49 693	0.56 686	0.45 632	0.66 682	0.69 680	0.67 684	0.56 686	0.63 692	0.56 692	0.59 701	0.48 699	0.50 689	0.50 696	0.52 691	0.58 699

ACVNet_1	0.44 673	0.49 684	0.60 672	0.45 682	0.28 676	0.49 674	0.27 646	0.57 688	0.72 686	0.62 681	0.58 672	0.74 688	0.49 679	0.50 678	0.35 664	0.26 679	0.24 679	0.39 685	0.29 679	0.31 683	0.24 670

Consistency-Raft	0.44 673	0.40 680	0.45 650	0.37 676	0.43 687	0.46 669	0.41 685	0.57 688	0.55 656	0.32 634	0.73 684	0.33 613	0.48 678	0.42 673	0.49 687	0.39 687	0.35 690	0.45 687	0.51 697	0.42 687	0.29 679

RainbowNet	0.54 683	0.61 689	0.70 691	0.57 689	0.43 687	0.65 685	0.37 683	0.60 690	0.87 696	0.50 671	0.66 677	0.64 680	0.47 677	0.49 677	0.43 683	0.47 694	0.48 699	0.52 692	0.41 689	0.52 691	0.40 692

SPS-STEREO	0.57 685	0.58 687	0.65 676	0.45 682	0.55 695	0.62 683	0.44 692	0.62 691	0.50 645	0.68 684	0.64 675	0.66 683	0.57 687	0.61 691	0.60 695	0.62 703	0.47 698	0.51 690	0.49 694	0.55 695	0.58 699
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	0.64 686	0.66 693	0.65 676	0.51 686	0.69 705	0.69 688	0.57 699	0.64 692	0.73 690	0.60 679	0.73 684	0.62 679	0.67 694	0.65 693	0.60 695	0.66 705	0.58 712	0.63 695	0.59 700	0.68 702	0.69 708

MADNet+	0.75 693	0.71 695	3.70 716	0.66 692	0.41 685	0.98 704	0.97 714	0.69 693	0.73 690	0.52 672	0.57 670	0.64 680	0.68 695	0.86 703	1.01 711	0.34 685	0.36 691	0.28 677	0.23 669	0.36 686	0.31 682

JetBlue	0.71 690	0.45 683	1.14 705	0.51 686	0.47 689	2.02 714	0.64 703	0.75 694	0.70 684	0.69 685	0.77 689	1.22 701	0.83 700	1.03 711	1.01 711	0.40 688	0.28 683	0.33 682	0.33 684	0.30 680	0.34 685

UNDER WATER-64	0.95 702	0.94 704	1.43 709	0.87 703	0.56 696	1.18 712	0.87 711	0.77 695	0.94 698	1.04 704	0.85 692	1.58 712	1.21 714	0.94 708	0.96 709	0.87 712	0.57 711	1.03 712	0.88 713	0.78 708	0.73 709

UNDER WATER	0.97 703	0.97 706	1.42 708	0.99 707	0.70 708	1.12 711	0.84 710	0.80 696	1.08 700	1.01 703	0.90 694	1.55 711	1.22 715	1.03 711	1.00 710	0.78 710	0.53 706	1.02 711	0.87 712	0.80 709	0.74 710

TorneroNet-64	0.76 694	0.72 696	0.74 692	0.78 697	0.58 699	0.91 703	0.56 698	0.84 697	1.29 705	0.66 682	0.90 694	1.40 707	0.75 697	0.85 702	0.67 701	0.49 695	0.46 694	0.72 699	0.59 700	0.67 701	0.53 697

PWCK	0.71 690	0.94 704	0.95 700	0.76 695	0.31 681	0.74 692	0.36 680	0.90 698	0.90 697	0.96 701	0.75 688	0.95 693	0.61 690	0.87 704	0.66 698	0.72 706	0.46 694	0.75 700	0.49 694	0.69 704	0.44 694

IMH-64-1	0.65 687	0.61 689	0.68 685	0.71 693	0.51 691	0.59 680	0.49 693	0.91 699	0.85 694	0.74 692	1.02 700	0.81 690	0.78 698	0.79 696	0.49 687	0.42 689	0.46 694	0.71 697	0.47 692	0.52 691	0.39 689

IMH-64	0.65 687	0.61 689	0.68 685	0.71 693	0.51 691	0.59 680	0.49 693	0.91 699	0.85 694	0.74 692	1.02 700	0.81 690	0.78 698	0.79 696	0.49 687	0.42 689	0.46 694	0.71 697	0.47 692	0.52 691	0.39 689

notaker	0.97 703	1.11 707	0.98 701	1.13 710	0.81 709	0.73 691	0.68 707	0.93 701	1.16 702	1.18 711	1.18 709	1.41 708	1.16 713	1.08 713	0.69 702	0.81 711	0.64 714	1.17 713	0.79 710	0.98 711	0.80 712

ktn	1.01 705	1.21 709	0.80 696	1.23 712	0.86 711	1.01 707	0.87 711	0.94 702	1.39 708	1.04 704	1.12 706	1.15 699	1.07 709	0.94 708	0.59 694	1.28 717	0.71 715	1.38 717	0.83 711	1.02 713	0.75 711

TorneroNet	0.82 697	0.74 697	0.81 697	0.84 700	0.63 702	0.99 705	0.63 701	0.96 703	1.16 702	0.80 695	1.11 705	1.36 706	0.86 702	0.93 707	0.80 706	0.56 698	0.49 701	0.78 705	0.66 705	0.73 707	0.63 707

ACVNet_2	0.66 689	0.66 693	0.68 685	0.63 691	0.41 685	0.71 690	0.49 693	0.96 703	1.39 708	0.89 698	1.09 703	1.04 695	0.73 696	0.54 687	0.47 685	0.43 691	0.40 692	0.53 693	0.44 691	0.47 689	0.35 687

WAO-6	0.81 696	0.80 699	0.62 674	0.86 702	0.63 702	0.76 696	0.58 700	0.98 705	1.54 713	0.90 699	0.96 699	1.07 697	1.03 708	0.70 695	0.66 698	0.72 706	0.49 701	0.90 708	0.71 707	0.68 702	0.58 699

IMH	0.71 690	0.64 692	0.68 685	0.76 695	0.54 693	0.69 688	0.54 697	0.98 705	1.10 701	0.82 696	1.09 703	0.89 692	0.88 703	0.87 704	0.52 691	0.44 692	0.50 703	0.75 700	0.51 697	0.56 696	0.41 693

HanzoNet	1.29 708	1.26 711	1.19 706	1.12 709	0.85 710	1.02 708	0.83 709	1.03 707	1.48 712	1.64 714	1.61 715	2.50 716	1.72 716	1.61 715	1.61 714	1.26 716	0.80 716	1.31 716	1.01 715	1.02 713	0.86 713

WAO-7	0.79 695	0.78 698	0.54 661	0.85 701	0.67 704	0.74 692	0.68 707	1.05 708	1.32 706	0.90 699	1.20 710	1.04 695	0.92 704	0.69 694	0.66 698	0.60 702	0.62 713	0.67 696	0.68 706	0.64 698	0.58 699

LVE	0.83 698	0.85 702	0.85 698	0.80 698	0.56 696	1.04 709	0.65 704	1.05 708	1.47 711	0.96 701	1.22 711	1.10 698	0.85 701	0.83 699	0.71 703	0.49 695	0.55 709	0.76 703	0.60 702	0.65 699	0.59 704

TCMNet-wrong-test	3.67 713	5.48 727	3.89 717	12.18 728	11.75 730	4.65 716	3.88 720	1.06 710	0.72 686	1.09 708	2.15 717	6.30 722	0.53 681	3.43 718	2.36 718	0.89 713	0.20 666	1.87 720	1.69 719	5.57 724	3.62 724

WAO-8	0.91 700	0.81 700	0.65 676	0.94 705	0.69 705	0.90 700	0.67 705	1.07 711	1.83 716	1.06 706	1.45 713	1.30 702	1.07 709	0.84 700	0.78 704	0.74 708	0.53 706	0.86 706	0.75 708	0.69 704	0.62 705

Venus	0.91 700	0.81 700	0.65 676	0.94 705	0.69 705	0.90 700	0.67 705	1.07 711	1.83 716	1.06 706	1.45 713	1.30 702	1.07 709	0.84 700	0.78 704	0.74 708	0.53 706	0.86 706	0.75 708	0.69 704	0.62 705

KSHMR	1.09 706	1.17 708	0.88 699	1.25 713	1.00 713	0.99 705	0.96 713	1.13 713	1.37 707	1.16 710	1.29 712	1.41 708	0.96 706	1.01 710	0.92 708	1.03 715	1.08 717	1.20 714	1.03 716	1.01 712	0.97 714

Dean	0.87 699	0.86 703	0.79 695	0.81 699	0.56 696	0.90 700	0.63 701	1.15 714	1.73 714	1.15 709	1.15 708	1.31 704	0.99 707	0.81 698	0.81 707	0.57 699	0.56 710	0.77 704	0.64 703	0.66 700	0.58 699

DPSimNet_ROB	1.11 707	1.23 710	0.78 693	1.13 710	0.88 712	1.10 710	1.13 715	1.16 715	1.23 704	1.43 713	1.02 700	1.41 708	1.10 712	0.90 706	1.60 713	1.46 718	0.51 705	1.21 715	1.03 716	0.90 710	1.01 716

JetRed	1.62 709	1.46 712	2.98 711	0.92 704	1.21 714	4.99 717	1.53 719	1.27 716	1.39 708	1.83 715	1.74 716	1.60 713	0.95 705	1.41 714	2.45 719	0.90 714	1.60 718	0.93 709	0.90 714	1.35 715	0.99 715

MADNet++	1.95 710	1.75 713	1.59 710	1.82 714	1.69 716	2.33 715	1.40 718	2.35 717	2.09 718	2.57 717	2.36 718	2.24 715	2.17 718	2.28 716	2.34 717	1.87 719	1.66 719	1.54 718	1.34 718	1.92 716	1.77 718

Selective-IGEV-i1pa	2.80 711	3.51 719	0.67 684	0.28 654	0.14 598	10.22 721	0.43 690	4.36 718	3.63 719	3.53 718	6.92 720	3.47 717	1.97 717	13.41 732	2.26 716	0.36 686	0.15 649	0.13 607	0.10 556	0.15 636	0.35 687

PML	8.91 722	9.34 733	6.13 718	5.35 719	6.41 721	14.99 725	23.38 731	5.27 719	6.83 721	18.04 736	28.19 745	7.67 723	6.83 722	7.85 723	5.75 720	5.35 726	1.83 720	5.95 732	1.93 720	8.64 729	2.52 720

DPSMNet_ROB	8.06 720	4.48 720	8.63 728	5.37 721	10.74 725	8.32 719	22.98 730	5.46 720	13.36 730	5.12 721	9.92 726	5.08 719	10.40 727	5.53 721	12.58 727	3.80 725	8.00 726	3.50 722	7.02 727	3.83 722	7.14 728

DGTPSM_ROB	8.06 720	4.48 720	8.63 728	5.35 719	10.72 724	8.32 719	22.97 729	5.46 720	13.35 729	5.12 721	9.92 726	5.08 719	10.40 727	5.52 720	12.58 727	3.79 724	8.00 726	3.50 722	7.02 727	3.83 722	7.14 728

LRCNet_RVC	10.62 727	13.42 734	7.30 719	18.92 732	2.07 717	0.33 646	0.30 669	5.59 722	0.48 635	13.03 732	17.94 732	8.87 725	5.65 721	4.79 719	1.89 715	23.51 742	2.73 724	27.55 745	25.71 745	16.07 739	16.33 740

xxxxx1	7.79 716	5.02 724	7.31 720	3.12 716	3.85 718	16.35 726	22.88 726	5.86 723	8.69 722	7.97 724	8.54 721	9.12 726	8.27 724	10.18 724	10.92 724	2.42 721	2.45 721	3.56 724	12.37 730	3.77 719	3.06 721

tt_ll	7.79 716	5.02 724	7.31 720	3.12 716	3.85 718	16.35 726	22.88 726	5.86 723	8.69 722	7.97 724	8.54 721	9.12 726	8.27 724	10.18 724	10.92 724	2.42 721	2.45 721	3.56 724	12.37 730	3.77 719	3.06 721

ff	7.79 716	5.02 724	7.31 720	3.12 716	3.85 718	16.35 726	22.88 726	5.86 723	8.69 722	7.97 724	8.54 721	9.12 726	8.27 724	10.18 724	10.92 724	2.42 721	2.45 721	3.56 724	12.37 730	3.77 719	3.06 721

USTest	6.22 715	2.73 716	3.00 712	6.57 722	7.29 722	14.37 724	21.57 725	7.00 726	9.56 725	5.34 723	6.10 719	5.72 721	7.64 723	6.41 722	6.96 723	1.97 720	3.42 725	1.64 719	2.15 722	2.66 717	2.36 719

tt	4.67 714	0.06 117	3.55 715	2.02 715	1.55 715	10.25 722	16.71 724	8.91 727	5.03 720	1.31 712	0.94 697	4.71 718	4.76 720	3.33 717	5.87 721	6.06 727	10.30 733	1.88 721	2.11 721	2.75 718	1.21 717

RSGM-EC	20.36 733	4.73 722	0.68 685	16.76 729	16.92 734	21.28 735	27.18 737	10.46 728	14.04 732	18.00 734	21.31 735	22.24 744	21.82 736	22.57 735	17.63 735	62.81 745	33.79 745	20.14 742	18.10 742	20.18 741	16.45 741

acva	20.36 733	4.73 722	0.68 685	16.76 729	16.92 734	21.28 735	27.18 737	10.46 728	14.04 732	18.00 734	21.31 735	22.24 744	21.82 736	22.57 735	17.63 735	62.81 745	33.79 745	20.14 742	18.10 742	20.18 741	16.45 741

Anonymous_1	10.96 728	7.92 728	7.46 723	10.33 725	10.06 723	18.65 732	26.34 734	11.06 730	13.44 731	9.40 727	10.05 728	9.67 731	11.23 731	10.73 727	12.72 729	6.42 728	8.38 730	5.77 729	10.61 729	12.12 730	6.77 725

iinet-test	10.48 725	8.09 729	7.54 724	10.26 723	10.94 726	18.00 730	25.26 732	11.33 731	13.28 727	9.69 728	9.85 724	9.42 729	11.17 729	11.02 728	12.78 730	6.59 729	8.30 728	5.56 727	6.56 723	6.89 725	7.02 726

IINet	10.48 725	8.09 729	7.54 724	10.26 723	10.94 726	18.00 730	25.26 732	11.33 731	13.28 727	9.69 728	9.85 724	9.42 729	11.17 729	11.02 728	12.78 730	6.59 729	8.30 728	5.56 727	6.56 723	6.89 725	7.02 726

DPSM_ROB	11.15 729	8.58 731	8.00 726	10.88 726	11.58 728	19.10 733	26.71 735	12.05 733	14.07 734	10.36 730	10.84 729	10.33 732	11.86 732	11.70 730	13.54 732	6.99 731	8.79 731	5.89 730	6.95 725	7.29 727	7.42 730

DPSM	11.15 729	8.58 731	8.00 726	10.88 726	11.58 728	19.10 733	26.71 735	12.05 733	14.07 734	10.36 730	10.84 729	10.33 732	11.86 732	11.70 730	13.54 732	6.99 731	8.79 731	5.89 730	6.95 725	7.29 727	7.42 730

HaxPig	15.71 731	18.52 743	19.18 738	16.89 731	15.89 733	7.73 718	7.60 721	13.31 735	10.82 726	15.42 733	14.91 731	15.98 734	14.92 734	15.58 733	15.98 734	18.95 741	16.73 734	19.46 741	18.08 741	19.26 740	19.05 743

MEDIAN_ROB	20.38 735	24.04 744	23.31 741	21.23 733	21.71 736	10.40 723	7.92 722	17.64 736	15.50 736	20.12 737	19.70 733	20.34 735	20.32 735	21.19 734	21.13 737	23.81 743	21.81 743	24.98 744	23.76 744	24.71 743	23.93 744

Selective-IGEV-i16pa	18.58 732	3.30 717	1.09 703	0.21 572	0.18 651	103.68 746	0.28 652	19.87 737	40.73 746	4.16 719	56.45 746	8.07 724	2.59 719	123.95 747	5.89 722	0.18 654	0.12 618	0.09 492	0.12 611	0.12 586	0.51 696

AVERAGE_ROB	24.90 744	29.20 745	28.14 742	24.89 742	24.64 744	17.75 729	11.12 723	21.45 738	19.93 737	25.12 746	24.46 744	25.12 746	25.46 746	24.69 745	22.83 738	29.76 744	27.13 744	28.97 746	27.95 746	29.91 744	29.47 745

RAFT-FEzeroshot	22.43 737	17.33 736	15.98 730	22.02 736	23.31 740	38.34 738	53.82 744	24.05 739	28.39 739	20.61 741	21.76 737	20.88 739	23.92 743	23.41 738	27.42 743	14.07 734	17.69 737	11.83 735	14.02 735	14.69 734	14.97 737

RAFT-FE	22.43 737	17.33 736	15.98 730	22.02 736	23.31 740	38.34 738	53.82 744	24.05 739	28.39 739	20.61 741	21.76 737	20.88 739	23.92 743	23.41 738	27.42 743	14.07 734	17.69 737	11.83 735	14.02 735	14.69 734	14.97 737

CasAABBNet	22.42 736	17.33 736	16.01 732	22.01 735	23.28 738	38.32 737	53.80 742	24.14 741	28.41 741	20.60 740	21.77 739	20.89 742	23.91 741	23.43 740	27.36 741	14.07 734	17.69 737	11.83 735	14.01 734	14.67 733	14.95 736

fast-reg	22.85 742	17.43 742	19.15 737	22.22 741	24.34 743	38.36 740	53.78 741	24.23 742	28.52 744	20.55 738	22.05 743	20.54 736	23.77 738	23.21 737	27.31 740	14.18 740	17.47 736	14.33 740	14.96 740	15.81 738	14.81 732

FlowAnything	22.44 739	17.35 739	16.14 734	22.07 739	23.23 737	38.39 742	53.77 740	24.25 743	28.44 742	20.96 745	21.82 741	20.70 737	23.84 739	23.49 742	27.14 739	14.04 733	17.79 742	11.75 733	14.15 739	14.65 731	14.89 733

LSM0	22.87 743	17.28 735	18.96 736	22.19 740	29.04 745	38.42 744	53.71 739	24.28 744	28.31 738	20.78 744	21.00 734	21.43 743	24.16 745	23.50 743	27.39 742	14.09 739	17.38 735	11.84 739	14.04 737	14.73 737	14.89 733

Selective-RAFT-Error	22.47 740	17.37 740	16.09 733	22.06 738	23.34 742	38.39 742	53.83 746	24.29 745	28.47 743	20.74 743	21.83 742	20.81 738	23.90 740	23.54 744	27.53 746	14.08 737	17.69 737	11.82 734	14.00 733	14.69 734	15.00 739

Hybrid-DGEV	22.47 740	17.40 741	16.14 734	22.00 734	23.29 739	38.36 740	53.80 742	24.43 746	28.63 745	20.59 739	21.81 740	20.88 739	23.91 741	23.45 741	27.42 743	14.08 737	17.69 737	11.83 735	14.06 738	14.65 731	14.93 735

test_example2	98.32 745	94.13 746	45.89 743	96.35 743	109.85 746	88.61 745	95.45 747	25.75 747	94.37 747	130.00 748	126.06 747	58.17 747	74.63 747	88.51 746	79.96 747	150.23 747	221.02 747	77.62 747	99.10 747	113.75 747	96.94 746

ccccc		285.66 747		368.85 746	370.60 747	123.16 747		115.05 748		126.68 747		122.83 748		252.94 748		384.56 748	353.86 748	254.69 748	223.00 748	425.87 748

ASD4		3.38 718

Low-res two-view benchmark