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

GASTEREO	0.08 73	0.05 40	0.09 97	0.19 402	0.07 96	0.07 37	0.12 84	0.14 100	0.11 95	0.10 174	0.09 127	0.07 99	0.04 1	0.12 239	0.08 17	0.06 131	0.05 215	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.05 151

MSCF	0.08 73	0.05 40	0.08 42	0.19 402	0.08 166	0.06 11	0.12 84	0.14 100	0.11 95	0.10 174	0.09 127	0.07 99	0.04 1	0.11 152	0.08 17	0.06 131	0.05 215	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.05 151

LG-Stereo_L1	0.07 4	0.05 40	0.11 194	0.14 54	0.06 19	0.07 37	0.13 138	0.09 11	0.07 10	0.05 2	0.04 1	0.05 7	0.04 1	0.08 21	0.07 1	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.04 21	0.04 53

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 145	0.15 102	0.05 1	0.07 37	0.11 55	0.09 11	0.04 2	0.06 16	0.05 7	0.06 31	0.04 1	0.08 21	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.05 124	0.05 151

SCV	0.08 73	0.09 361	0.08 42	0.15 102	0.08 166	0.10 169	0.13 138	0.10 20	0.12 124	0.07 62	0.07 55	0.06 31	0.04 1	0.09 48	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.04 57	0.06 232	0.04 53

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 42	0.12 9	0.05 1	0.09 112	0.13 138	0.06 1	0.09 42	0.05 2	0.05 7	0.06 31	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.05 124	0.04 53

AIO_rvc	0.07 4	0.06 92	0.08 42	0.15 102	0.06 19	0.08 65	0.14 195	0.09 11	0.08 25	0.07 62	0.08 103	0.07 99	0.04 1	0.10 92	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.03 2

GIP-stereo	0.08 73	0.06 92	0.11 194	0.14 54	0.06 19	0.09 112	0.13 138	0.14 100	0.11 95	0.07 62	0.08 103	0.05 7	0.04 1	0.10 92	0.07 1	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.04 53

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 127	0.10 419	0.31 533	0.15 102	0.06 19	0.08 65	0.14 195	0.10 20	0.10 65	0.07 62	0.07 55	0.06 31	0.04 1	0.11 152	0.07 1	0.12 505	0.04 24	0.07 244	0.05 155	0.05 124	0.05 151

Selective-IGEV	0.07 4	0.06 92	0.08 42	0.17 261	0.06 19	0.08 65	0.12 84	0.13 75	0.07 10	0.08 104	0.07 55	0.06 31	0.04 1	0.10 92	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.03 2

VIP-Stereo	0.07 4	0.07 184	0.07 9	0.15 102	0.06 19	0.12 253	0.10 29	0.11 36	0.11 95	0.06 16	0.07 55	0.06 31	0.05 11	0.10 92	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.03 1	0.02 1

GEAStereo	0.08 73	0.05 40	0.08 42	0.13 19	0.08 166	0.08 65	0.14 195	0.10 20	0.09 42	0.08 104	0.10 160	0.06 31	0.05 11	0.11 152	0.08 17	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.05 151

GSStereo	0.08 73	0.05 40	0.08 42	0.13 19	0.08 166	0.08 65	0.14 195	0.11 36	0.12 124	0.08 104	0.10 160	0.05 7	0.05 11	0.11 152	0.08 17	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.05 151

GS-Stereo							0.14 195	0.11 36	0.12 124	0.08 104	0.10 160	0.05 7	0.05 11	0.11 152	0.08 17	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.05 151

gasm-f	0.08 73	0.05 40	0.07 9	0.13 19	0.08 166	0.08 65	0.14 195	0.10 20	0.09 42	0.08 104	0.10 160	0.06 31	0.05 11	0.10 92	0.08 17	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.06 232	0.05 151

252Zero-FE	0.08 73	0.04 1	0.09 97	0.13 19	0.07 96	0.12 253	0.11 55	0.13 75	0.14 187	0.06 16	0.05 7	0.06 31	0.05 11	0.09 48	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 124	0.06 248

asda	0.07 4	0.08 285	0.08 42	0.16 183	0.06 19	0.06 11	0.10 29	0.16 179	0.10 65	0.06 16	0.06 16	0.05 7	0.05 11	0.10 92	0.10 152	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.03 2

IGEV	0.07 4	0.04 1	0.08 42	0.13 19	0.06 19	0.09 112	0.12 84	0.14 100	0.10 65	0.06 16	0.09 127	0.07 99	0.05 11	0.09 48	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.04 53

111111	0.07 4	0.04 1	0.09 97	0.17 261	0.06 19	0.05 4	0.10 29	0.11 36	0.09 42	0.06 16	0.06 16	0.07 99	0.05 11	0.09 48	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.07 306	0.06 248

LG-Stereo_L2	0.07 4	0.05 40	0.10 145	0.14 54	0.06 19	0.07 37	0.12 84	0.09 11	0.09 42	0.06 16	0.04 1	0.05 7	0.05 11	0.08 21	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.04 21	0.03 2

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 40	0.08 42	0.17 261	0.05 1	0.06 11	0.11 55	0.08 4	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 31	0.05 11	0.09 48	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.04 21	0.04 53

MLG-Stereo	0.07 4	0.05 40	0.08 42	0.17 261	0.05 1	0.07 37	0.11 55	0.08 4	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 31	0.05 11	0.10 92	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.04 21	0.04 53

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 4	0.06 92	0.10 145	0.16 183	0.07 96	0.04 1	0.13 138	0.10 20	0.10 65	0.05 2	0.11 197	0.07 99	0.05 11	0.07 4	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.04 53

HART	0.08 73	0.07 184	0.09 97	0.17 261	0.07 96	0.10 169	0.16 335	0.13 75	0.11 95	0.08 104	0.10 160	0.07 99	0.05 11	0.10 92	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.04 57	0.05 124	0.04 53

GREAT-IGEV	0.07 4	0.06 92	0.08 42	0.13 19	0.07 96	0.07 37	0.14 195	0.09 11	0.09 42	0.06 16	0.07 55	0.06 31	0.05 11	0.10 92	0.07 1	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.04 53

SCV_C0	0.08 73	0.07 184	0.07 9	0.16 183	0.09 284	0.08 65	0.15 269	0.11 36	0.12 124	0.08 104	0.07 55	0.06 31	0.05 11	0.11 152	0.07 1	0.05 37	0.05 215	0.05 56	0.04 57	0.06 232	0.05 151

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 73	0.06 92	0.09 97	0.22 504	0.06 19	0.08 65	0.12 84	0.10 20	0.10 65	0.07 62	0.07 55	0.06 31	0.05 11	0.11 152	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.06 232	0.04 53

StereoAnything_RVC	0.07 4	0.15 514	0.17 425	0.11 1	0.05 1	0.05 4	0.11 55	0.08 4	0.08 25	0.06 16	0.06 16	0.05 7	0.05 11	0.09 48	0.08 17	0.08 345	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.05 124	0.04 53

AIO_test	0.07 4	0.05 40	0.07 9	0.15 102	0.07 96	0.06 11	0.14 195	0.10 20	0.10 65	0.07 62	0.07 55	0.06 31	0.05 11	0.08 21	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.03 2

AIO-test2	0.10 190	0.08 285	0.10 145	0.23 525	0.08 166	0.11 217	0.10 29	0.23 344	0.23 359	0.08 104	0.09 127	0.08 143	0.05 11	0.10 92	0.08 17	0.06 131	0.05 215	0.08 329	0.09 434	0.05 124	0.05 151

DEFOM-Stereo	0.07 4	0.05 40	0.07 9	0.14 54	0.06 19	0.10 169	0.13 138	0.07 2	0.13 160	0.06 16	0.07 55	0.06 31	0.05 11	0.10 92	0.09 63	0.04 11	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.04 21	0.04 53

dual_stereo	0.07 4	0.04 1	0.08 42	0.15 102	0.05 1	0.05 4	0.13 138	0.12 58	0.08 25	0.07 62	0.06 16	0.05 7	0.05 11	0.07 4	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.04 21	0.04 53

Occ-G	0.08 73	0.05 40	0.06 4	0.14 54	0.07 96	0.08 65	0.14 195	0.13 75	0.15 206	0.07 62	0.11 197	0.07 99	0.05 11	0.09 48	0.10 152	0.06 131	0.05 215	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.05 151

U	0.08 73	0.07 184	0.09 97	0.19 402	0.10 387	0.10 169	0.13 138	0.12 58	0.17 255	0.07 62	0.07 55	0.06 31	0.05 11	0.07 4	0.08 17	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.04 57	0.06 232	0.05 151

AIO-Stereo	0.08 73	0.06 92	0.09 97	0.18 344	0.06 19	0.08 65	0.12 84	0.15 141	0.09 42	0.08 104	0.08 103	0.07 99	0.05 11	0.11 152	0.08 17	0.05 37	0.05 215	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.04 53

RSM++	0.08 73	0.06 92	0.09 97	0.17 261	0.07 96	0.09 112	0.12 84	0.11 36	0.11 95	0.08 104	0.06 16	0.07 99	0.05 11	0.10 92	0.09 63	0.04 11	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.03 2

RSM	0.08 73	0.06 92	0.09 97	0.17 261	0.06 19	0.08 65	0.12 84	0.12 58	0.10 65	0.08 104	0.07 55	0.06 31	0.05 11	0.11 152	0.09 63	0.04 11	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.03 2

MIM_Stereo	0.09 127	0.07 184	0.11 194	0.15 102	0.07 96	0.06 11	0.12 84	0.20 278	0.14 187	0.13 270	0.13 225	0.09 168	0.05 11	0.12 239	0.08 17	0.05 37	0.06 355	0.07 244	0.06 233	0.06 232	0.05 151

EGLCR-Stereo	0.08 73	0.05 40	0.08 42	0.14 54	0.06 19	0.10 169	0.12 84	0.11 36	0.16 235	0.06 16	0.05 7	0.07 99	0.05 11	0.10 92	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.04 53

CroCo-Stereo Lap2	0.09 127	0.09 361	0.08 42	0.22 504	0.09 284	0.09 112	0.19 455	0.16 179	0.12 124	0.09 140	0.10 160	0.05 7	0.05 11	0.08 21	0.08 17	0.06 131	0.06 355	0.07 244	0.05 155	0.05 124	0.05 151

iRaft-Stereo_20w	0.09 127	0.05 40	0.13 276	0.14 54	0.08 166	0.12 253	0.15 269	0.18 245	0.10 65	0.11 205	0.08 103	0.08 143	0.05 11	0.10 92	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.06 232	0.05 151

SX1w	0.07 4	0.06 92	0.07 9	0.11 1	0.07 96	0.07 37	0.14 195	0.13 75	0.05 4	0.06 16	0.06 16	0.06 31	0.06 42	0.10 92	0.09 63	0.09 406	0.07 429	0.05 56	0.04 57	0.06 232	0.05 151

mnv4	0.07 4	0.06 92	0.07 9	0.12 9	0.06 19	0.08 65	0.13 138	0.14 100	0.07 10	0.07 62	0.06 16	0.07 99	0.06 42	0.09 48	0.10 152	0.09 406	0.06 355	0.04 1	0.04 57	0.06 232	0.04 53

wo013ll	0.07 4	0.05 40	0.08 42	0.11 1	0.06 19	0.06 11	0.14 195	0.14 100	0.10 65	0.06 16	0.07 55	0.06 31	0.06 42	0.07 4	0.09 63	0.08 345	0.05 215	0.04 1	0.04 57	0.06 232	0.04 53

2k_new	0.07 4	0.04 1	0.08 42	0.11 1	0.07 96	0.10 169	0.13 138	0.14 100	0.09 42	0.07 62	0.05 7	0.06 31	0.06 42	0.09 48	0.09 63	0.08 345	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.06 232	0.05 151

CNT	0.07 4	0.04 1	0.08 42	0.11 1	0.07 96	0.08 65	0.13 138	0.13 75	0.09 42	0.06 16	0.07 55	0.07 99	0.06 42	0.09 48	0.10 152	0.07 282	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.06 232	0.05 151

uiiii_40	0.07 4	0.06 92	0.06 4	0.13 19	0.07 96	0.07 37	0.10 29	0.14 100	0.07 10	0.05 2	0.06 16	0.06 31	0.06 42	0.10 92	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 124	0.05 151

4.5w_L	0.07 4	0.06 92	0.07 9	0.14 54	0.07 96	0.08 65	0.10 29	0.14 100	0.09 42	0.06 16	0.07 55	0.06 31	0.06 42	0.10 92	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 124	0.05 151

StePilot	0.07 4	0.06 92	0.07 9	0.14 54	0.07 96	0.08 65	0.10 29	0.14 100	0.10 65	0.06 16	0.07 55	0.06 31	0.06 42	0.10 92	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 124	0.05 151

DLNR-FE	10.43 659	1.83 651	19.53 668	120.75 672	13.06 663	0.06 11	0.13 138	0.23 344	0.10 65	0.07 62	0.10 160	0.09 168	0.06 42	0.10 92	0.09 63	0.13 528	0.04 24	0.06 145	0.04 57	52.01 674	0.04 53

Select-FE	0.11 233	0.06 92	0.20 471	0.15 102	0.11 437	0.11 217	0.13 138	0.21 301	0.18 281	0.09 140	0.11 197	0.10 201	0.06 42	0.12 239	0.09 63	0.07 282	0.05 215	0.07 244	0.08 387	0.06 232	0.08 393

IGEV-FE	0.09 127	0.05 40	0.12 230	0.13 19	0.08 166	0.12 253	0.13 138	0.17 215	0.11 95	0.10 174	0.06 16	0.09 168	0.06 42	0.11 152	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.06 233	0.05 124	0.05 151

DDF-Stereo	0.08 73	0.04 1	0.09 97	0.15 102	0.10 387	0.06 11	0.13 138	0.09 11	0.14 187	0.06 16	0.06 16	0.07 99	0.06 42	0.09 48	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.04 57	0.08 369	0.05 151

Zero-FE251	0.07 4	0.05 40	0.09 97	0.13 19	0.06 19	0.12 253	0.12 84	0.11 36	0.10 65	0.07 62	0.08 103	0.06 31	0.06 42	0.09 48	0.08 17	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.04 53

MonStereo	0.07 4	0.06 92	0.05 1	0.15 102	0.05 1	0.08 65	0.10 29	0.15 141	0.15 206	0.05 2	0.06 16	0.05 7	0.06 42	0.07 4	0.09 63	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 4	0.06 92	0.05 1	0.15 102	0.05 1	0.08 65	0.10 29	0.15 141	0.15 206	0.05 2	0.06 16	0.05 7	0.06 42	0.07 4	0.09 63	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-mixall	0.07 4	0.04 1	0.09 97	0.13 19	0.06 19	0.05 4	0.09 18	0.11 36	0.07 10	0.06 16	0.06 16	0.05 7	0.06 42	0.09 48	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 124	0.05 151

Replicate-Monster	0.07 4	0.05 40	0.09 97	0.14 54	0.06 19	0.08 65	0.09 18	0.13 75	0.13 160	0.05 2	0.07 55	0.06 31	0.06 42	0.08 21	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.04 21	0.04 53

zero-FE	0.08 73	0.04 1	0.09 97	0.15 102	0.10 387	0.05 4	0.14 195	0.09 11	0.14 187	0.07 62	0.06 16	0.07 99	0.06 42	0.09 48	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.04 57	0.08 369	0.05 151

AdaDepth	0.07 4	0.06 92	0.07 9	0.18 344	0.06 19	0.11 217	0.12 84	0.09 11	0.07 10	0.06 16	0.05 7	0.07 99	0.06 42	0.09 48	0.10 152	0.04 11	0.05 215	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.04 53

S2M2_XL	0.08 73	0.06 92	0.12 230	0.12 9	0.08 166	0.09 112	0.09 18	0.07 2	0.07 10	0.08 104	0.07 55	0.07 99	0.06 42	0.09 48	0.09 63	0.08 345	0.06 355	0.07 244	0.05 155	0.08 369	0.06 248
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.07 4	0.08 285	0.07 9	0.16 183	0.07 96	0.08 65	0.08 7	0.11 36	0.08 25	0.07 62	0.07 55	0.06 31	0.06 42	0.10 92	0.09 63	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 57	0.04 21	0.03 2

qwe	0.07 4	0.08 285	0.07 9	0.15 102	0.06 19	0.07 37	0.10 29	0.18 245	0.11 95	0.07 62	0.07 55	0.06 31	0.06 42	0.10 92	0.09 63	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 57	0.04 21	0.03 2

2.25w	0.07 4	0.06 92	0.07 9	0.14 54	0.06 19	0.08 65	0.08 7	0.10 20	0.15 206	0.08 104	0.10 160	0.07 99	0.06 42	0.08 21	0.10 152	0.05 37	0.03 1	0.04 1	0.04 57	0.03 1	0.04 53

4.25_new	0.07 4	0.08 285	0.09 97	0.15 102	0.06 19	0.09 112	0.08 7	0.14 100	0.08 25	0.07 62	0.07 55	0.06 31	0.06 42	0.12 239	0.10 152	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.03 2

4.5w_new	0.07 4	0.08 285	0.09 97	0.15 102	0.06 19	0.09 112	0.08 7	0.14 100	0.08 25	0.07 62	0.07 55	0.06 31	0.06 42	0.12 239	0.10 152	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.03 2

4.5_new	0.07 4	0.09 361	0.08 42	0.15 102	0.07 96	0.06 11	0.10 29	0.14 100	0.11 95	0.06 16	0.08 103	0.06 31	0.06 42	0.08 21	0.10 152	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 57	0.04 21	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 4	0.09 361	0.08 42	0.15 102	0.07 96	0.06 11	0.10 29	0.14 100	0.11 95	0.06 16	0.08 103	0.06 31	0.06 42	0.08 21	0.10 152	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 57	0.04 21	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 4	0.08 285	0.09 97	0.15 102	0.06 19	0.09 112	0.08 7	0.14 100	0.08 25	0.07 62	0.07 55	0.06 31	0.06 42	0.12 239	0.10 152	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.03 2

4w-stereo	0.07 4	0.08 285	0.08 42	0.16 183	0.06 19	0.07 37	0.08 7	0.12 58	0.08 25	0.07 62	0.07 55	0.05 7	0.06 42	0.09 48	0.10 152	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 57	0.04 21	0.03 2

2.5w	0.07 4	0.07 184	0.07 9	0.16 183	0.06 19	0.08 65	0.12 84	0.10 20	0.10 65	0.07 62	0.06 16	0.09 168	0.06 42	0.08 21	0.09 63	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 57	0.03 1	0.03 2

2.75w_new	0.07 4	0.07 184	0.07 9	0.13 19	0.06 19	0.08 65	0.08 7	0.18 245	0.12 124	0.07 62	0.08 103	0.06 31	0.06 42	0.09 48	0.11 231	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 53

3.25w_new	0.07 4	0.06 92	0.07 9	0.15 102	0.06 19	0.10 169	0.07 3	0.12 58	0.11 95	0.08 104	0.06 16	0.07 99	0.06 42	0.11 152	0.09 63	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 4	0.06 92	0.07 9	0.15 102	0.06 19	0.10 169	0.07 3	0.12 58	0.11 95	0.08 104	0.06 16	0.07 99	0.06 42	0.11 152	0.09 63	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.75w	0.07 4	0.07 184	0.08 42	0.16 183	0.07 96	0.07 37	0.09 18	0.16 179	0.09 42	0.07 62	0.06 16	0.05 7	0.06 42	0.09 48	0.10 152	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3w_stereo	0.08 73	0.09 361	0.10 145	0.17 261	0.07 96	0.08 65	0.10 29	0.20 278	0.13 160	0.06 16	0.07 55	0.05 7	0.06 42	0.08 21	0.09 63	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.03 2

2w_stereo	0.08 73	0.08 285	0.09 97	0.16 183	0.06 19	0.08 65	0.10 29	0.20 278	0.15 206	0.08 104	0.07 55	0.06 31	0.06 42	0.06 1	0.09 63	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 57	0.03 1	0.03 2

1w_stereo	0.07 4	0.06 92	0.07 9	0.16 183	0.06 19	0.07 37	0.10 29	0.14 100	0.14 187	0.07 62	0.08 103	0.05 7	0.06 42	0.09 48	0.09 63	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 53

monsters	0.07 4	0.06 92	0.06 4	0.15 102	0.06 19	0.08 65	0.09 18	0.12 58	0.08 25	0.09 140	0.07 55	0.06 31	0.06 42	0.08 21	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.04 1	0.04 57	0.03 1	0.03 2

MLG-Stereo_test3	0.07 4	0.05 40	0.10 145	0.14 54	0.06 19	0.07 37	0.11 55	0.08 4	0.06 5	0.06 16	0.04 1	0.06 31	0.06 42	0.07 4	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.06 248

LGtest1	0.07 4	0.04 1	0.10 145	0.15 102	0.06 19	0.07 37	0.09 18	0.08 4	0.06 5	0.05 2	0.04 1	0.06 31	0.06 42	0.10 92	0.09 63	0.07 282	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.06 232	0.06 248

MM-Stereo_test3	0.10 190	0.07 184	0.07 9	0.18 344	0.07 96	0.12 253	0.19 455	0.24 367	0.19 297	0.06 16	0.10 160	0.08 143	0.06 42	0.11 152	0.08 17	0.06 131	0.06 355	0.07 244	0.05 155	0.05 124	0.04 53

MM-Stereo_test2	0.09 127	0.06 92	0.09 97	0.19 402	0.08 166	0.12 253	0.18 415	0.15 141	0.14 187	0.07 62	0.10 160	0.07 99	0.06 42	0.12 239	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.03 2

MM-Stereo_test1	0.10 190	0.07 184	0.08 42	0.18 344	0.07 96	0.12 253	0.18 415	0.21 301	0.20 320	0.09 140	0.11 197	0.08 143	0.06 42	0.10 92	0.10 152	0.06 131	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.05 124	0.04 53

HUF	0.08 73	0.05 40	0.08 42	0.14 54	0.06 19	0.09 112	0.13 138	0.13 75	0.13 160	0.07 62	0.07 55	0.08 143	0.06 42	0.10 92	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.04 53

castereo++	0.08 73	0.05 40	0.08 42	0.15 102	0.05 1	0.14 328	0.12 84	0.11 36	0.15 206	0.07 62	0.07 55	0.07 99	0.06 42	0.08 21	0.08 17	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.03 2

IGEV-RUCA	0.08 73	0.06 92	0.11 194	0.14 54	0.09 284	0.10 169	0.12 84	0.10 20	0.12 124	0.06 16	0.07 55	0.07 99	0.06 42	0.09 48	0.08 17	0.06 131	0.05 215	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.06 248

MonSter	0.07 4	0.06 92	0.05 1	0.15 102	0.05 1	0.07 37	0.10 29	0.15 141	0.15 206	0.05 2	0.06 16	0.05 7	0.06 42	0.07 4	0.09 63	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

fffft	0.09 127	0.06 92	0.12 230	0.16 183	0.07 96	0.09 112	0.17 369	0.12 58	0.11 95	0.08 104	0.07 55	0.09 168	0.06 42	0.11 152	0.12 287	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.05 151
1: 1. 1
tt45	0.09 127	0.06 92	0.11 194	0.15 102	0.07 96	0.11 217	0.16 335	0.13 75	0.11 95	0.09 140	0.06 16	0.08 143	0.06 42	0.13 285	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248

mms	0.09 127	0.07 184	0.08 42	0.16 183	0.08 166	0.10 169	0.16 335	0.12 58	0.11 95	0.08 104	0.09 127	0.08 143	0.06 42	0.11 152	0.12 287	0.05 37	0.04 24	0.07 244	0.05 155	0.04 21	0.03 2

ours_stereo	0.09 127	0.07 184	0.09 97	0.17 261	0.08 166	0.11 217	0.16 335	0.11 36	0.12 124	0.08 104	0.10 160	0.08 143	0.06 42	0.12 239	0.12 287	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.03 2

WCG-NET	0.08 73	0.05 40	0.09 97	0.15 102	0.06 19	0.11 217	0.14 195	0.13 75	0.13 160	0.06 16	0.09 127	0.07 99	0.06 42	0.13 285	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.03 2

IGEV-Stereo++	0.07 4	0.06 92	0.08 42	0.18 344	0.06 19	0.04 1	0.10 29	0.11 36	0.11 95	0.06 16	0.07 55	0.07 99	0.06 42	0.09 48	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.04 53

RAStereo	0.10 190	0.09 361	0.08 42	0.20 459	0.08 166	0.13 296	0.18 415	0.15 141	0.17 255	0.10 174	0.12 211	0.05 7	0.06 42	0.09 48	0.08 17	0.07 282	0.05 215	0.07 244	0.05 155	0.05 124	0.04 53

Pointernet	0.09 127	0.04 1	0.09 97	0.16 183	0.08 166	0.13 296	0.10 29	0.15 141	0.17 255	0.09 140	0.07 55	0.06 31	0.06 42	0.11 152	0.09 63	0.08 345	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.06 232	0.05 151

IGEV-Stereo+	0.07 4	0.04 1	0.08 42	0.15 102	0.06 19	0.04 1	0.09 18	0.10 20	0.09 42	0.06 16	0.06 16	0.06 31	0.06 42	0.06 1	0.08 17	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.06 232	0.06 248

WCG-NET（raft）	0.08 73	0.05 40	0.10 145	0.15 102	0.06 19	0.11 217	0.13 138	0.15 141	0.12 124	0.08 104	0.07 55	0.06 31	0.06 42	0.13 285	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.04 53

RAFT-Stereo-weight	0.09 127	0.06 92	0.10 145	0.16 183	0.07 96	0.09 112	0.14 195	0.19 267	0.16 235	0.11 205	0.10 160	0.08 143	0.06 42	0.10 92	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.04 57	0.04 21	0.04 53

test_for_model	0.09 127	0.12 463	0.14 311	0.23 525	0.11 437	0.08 65	0.13 138	0.12 58	0.12 124	0.10 174	0.07 55	0.07 99	0.06 42	0.11 152	0.10 152	0.06 131	0.05 215	0.05 56	0.03 1	0.07 306	0.04 53

MGS-Stereo	0.09 127	0.07 184	0.12 230	0.15 102	0.08 166	0.09 112	0.15 269	0.12 58	0.12 124	0.07 62	0.10 160	0.08 143	0.06 42	0.10 92	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.06 232	0.05 151

MoCha-V2	0.08 73	0.05 40	0.10 145	0.20 459	0.07 96	0.09 112	0.14 195	0.11 36	0.08 25	0.07 62	0.08 103	0.07 99	0.06 42	0.09 48	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.04 53

IGEV++	0.08 73	0.06 92	0.08 42	0.18 344	0.07 96	0.09 112	0.13 138	0.10 20	0.09 42	0.08 104	0.08 103	0.06 31	0.06 42	0.13 285	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.04 53

ACVNet-DCA	0.10 190	0.08 285	0.12 230	0.17 261	0.09 284	0.13 296	0.15 269	0.23 344	0.16 235	0.09 140	0.09 127	0.06 31	0.06 42	0.10 92	0.07 1	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.07 306	0.07 329

1test111	0.11 233	0.08 285	0.12 230	0.17 261	0.09 284	0.13 296	0.15 269	0.23 344	0.16 235	0.09 140	0.09 127	0.06 31	0.06 42	0.15 333	0.16 409	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.07 306	0.07 329

cc1	0.10 190	0.08 285	0.12 230	0.17 261	0.09 284	0.13 296	0.15 269	0.16 179	0.18 281	0.09 140	0.09 127	0.06 31	0.06 42	0.10 92	0.07 1	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.06 232	0.06 248

ff7	0.09 127	0.07 184	0.11 194	0.16 183	0.09 284	0.11 217	0.15 269	0.16 179	0.12 124	0.10 174	0.06 16	0.06 31	0.06 42	0.11 152	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248

IGEVStereo-DCA	0.09 127	0.06 92	0.11 194	0.15 102	0.10 387	0.11 217	0.15 269	0.16 179	0.12 124	0.10 174	0.06 16	0.08 143	0.06 42	0.10 92	0.08 17	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248

ffff	0.09 127	0.07 184	0.11 194	0.16 183	0.09 284	0.11 217	0.15 269	0.16 179	0.12 124	0.10 174	0.06 16	0.06 31	0.06 42	0.11 152	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248

rrr	0.09 127	0.06 92	0.12 230	0.15 102	0.10 387	0.11 217	0.16 335	0.16 179	0.15 206	0.10 174	0.06 16	0.08 143	0.06 42	0.10 92	0.08 17	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248

11t	0.09 127	0.07 184	0.11 194	0.16 183	0.09 284	0.11 217	0.15 269	0.16 179	0.12 124	0.10 174	0.06 16	0.06 31	0.06 42	0.11 152	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248

tt1	0.10 190	0.08 285	0.12 230	0.17 261	0.09 284	0.12 253	0.16 335	0.15 141	0.19 297	0.09 140	0.08 103	0.06 31	0.06 42	0.10 92	0.07 1	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.06 232	0.06 248

MaDis-Stereo	0.09 127	0.09 361	0.08 42	0.17 261	0.09 284	0.13 296	0.10 29	0.16 179	0.16 235	0.09 140	0.11 197	0.06 31	0.06 42	0.09 48	0.13 328	0.07 282	0.06 355	0.07 244	0.05 155	0.05 124	0.04 53

IGEV_Zeroshot_test	0.09 127	0.05 40	0.12 230	0.13 19	0.08 166	0.12 253	0.13 138	0.17 215	0.11 95	0.10 174	0.06 16	0.09 168	0.06 42	0.11 152	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.06 233	0.05 124	0.05 151

MSKI-zero shot	0.09 127	0.05 40	0.09 97	0.15 102	0.07 96	0.10 169	0.13 138	0.14 100	0.13 160	0.09 140	0.09 127	0.09 168	0.06 42	0.12 239	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.04 53

DLNR_Zeroshot_test	10.40 658	1.82 650	19.49 667	120.77 673	13.11 664	0.06 11	0.13 138	0.23 344	0.10 65	0.07 62	0.10 160	0.09 168	0.06 42	0.10 92	0.09 63	0.13 528	0.04 24	0.06 145	0.04 57	51.54 673	0.04 53

testlalala	0.08 73	0.07 184	0.17 425	0.16 183	0.08 166	0.09 112	0.12 84	0.15 141	0.10 65	0.07 62	0.09 127	0.06 31	0.06 42	0.11 152	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.04 57	0.04 21	0.04 53

CAS	0.08 73	0.04 1	0.07 9	0.17 261	0.08 166	0.10 169	0.13 138	0.12 58	0.09 42	0.09 140	0.10 160	0.08 143	0.06 42	0.09 48	0.08 17	0.08 345	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.05 124	0.04 53

anonymousdsp	0.09 127	0.07 184	0.11 194	0.16 183	0.09 284	0.11 217	0.15 269	0.16 179	0.12 124	0.09 140	0.06 16	0.06 31	0.06 42	0.11 152	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248

CES	0.08 73	0.04 1	0.08 42	0.14 54	0.07 96	0.09 112	0.14 195	0.11 36	0.09 42	0.08 104	0.09 127	0.11 226	0.06 42	0.12 239	0.08 17	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.05 124	0.05 151

ProNet	0.09 127	0.07 184	0.10 145	0.17 261	0.08 166	0.10 169	0.15 269	0.15 141	0.12 124	0.09 140	0.06 16	0.07 99	0.06 42	0.11 152	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.06 248

MC-Stereo	0.08 73	0.06 92	0.09 97	0.17 261	0.06 19	0.10 169	0.14 195	0.12 58	0.10 65	0.09 140	0.12 211	0.09 168	0.06 42	0.11 152	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.04 53

ccc-4	0.09 127	0.07 184	0.11 194	0.16 183	0.09 284	0.11 217	0.15 269	0.16 179	0.12 124	0.10 174	0.06 16	0.06 31	0.06 42	0.11 152	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248

IGEV-Stereo	0.09 127	0.07 184	0.11 194	0.16 183	0.09 284	0.11 217	0.15 269	0.16 179	0.12 124	0.09 140	0.06 16	0.06 31	0.06 42	0.11 152	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TRStereo	0.09 127	0.05 40	0.12 230	0.15 102	0.12 469	0.10 169	0.13 138	0.18 245	0.18 281	0.09 140	0.09 127	0.09 168	0.06 42	0.10 92	0.08 17	0.07 282	0.05 215	0.07 244	0.07 322	0.04 21	0.04 53

CroCo-Stereo	0.09 127	0.08 285	0.08 42	0.22 504	0.09 284	0.09 112	0.19 455	0.15 141	0.12 124	0.07 62	0.07 55	0.08 143	0.06 42	0.08 21	0.07 1	0.07 282	0.05 215	0.06 145	0.04 57	0.05 124	0.04 53
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
TANstereo	0.09 127	0.04 1	0.08 42	0.13 19	0.06 19	0.11 217	0.14 195	0.15 141	0.19 297	0.11 205	0.15 256	0.10 201	0.06 42	0.12 239	0.09 63	0.07 282	0.05 215	0.05 56	0.04 57	0.06 232	0.05 151

XX-Stereo	0.09 127	0.05 40	0.08 42	0.17 261	0.09 284	0.15 354	0.12 84	0.20 278	0.10 65	0.10 174	0.14 239	0.07 99	0.06 42	0.12 239	0.08 17	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.06 233	0.04 21	0.04 53

test_xeample3	0.09 127	0.06 92	0.12 230	0.16 183	0.09 284	0.11 217	0.15 269	0.16 179	0.13 160	0.10 174	0.06 16	0.08 143	0.06 42	0.10 92	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248

5k_stereo	0.08 73	0.05 40	0.08 42	0.11 1	0.07 96	0.08 65	0.12 84	0.15 141	0.09 42	0.07 62	0.07 55	0.07 99	0.07 130	0.09 48	0.11 231	0.10 450	0.06 355	0.04 1	0.04 57	0.06 232	0.05 151

4k_L	0.08 73	0.04 1	0.10 145	0.13 19	0.07 96	0.09 112	0.12 84	0.15 141	0.07 10	0.06 16	0.08 103	0.06 31	0.07 130	0.10 92	0.10 152	0.06 131	0.05 215	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 53

gc-stereo	0.08 73	0.04 1	0.09 97	0.13 19	0.06 19	0.09 112	0.12 84	0.13 75	0.07 10	0.06 16	0.09 127	0.06 31	0.07 130	0.09 48	0.11 231	0.06 131	0.05 215	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 53

ss10	0.07 4	0.04 1	0.09 97	0.13 19	0.06 19	0.09 112	0.12 84	0.15 141	0.08 25	0.06 16	0.08 103	0.05 7	0.07 130	0.09 48	0.10 152	0.06 131	0.05 215	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 53

5k_new	0.07 4	0.04 1	0.10 145	0.13 19	0.07 96	0.08 65	0.12 84	0.13 75	0.07 10	0.06 16	0.07 55	0.06 31	0.07 130	0.11 152	0.10 152	0.06 131	0.05 215	0.04 1	0.03 1	0.05 124	0.05 151

SX	0.08 73	0.04 1	0.11 194	0.13 19	0.07 96	0.09 112	0.11 55	0.12 58	0.07 10	0.07 62	0.06 16	0.07 99	0.07 130	0.10 92	0.11 231	0.06 131	0.05 215	0.04 1	0.03 1	0.05 124	0.05 151

USM	0.08 73	0.05 40	0.09 97	0.14 54	0.06 19	0.09 112	0.12 84	0.15 141	0.09 42	0.06 16	0.07 55	0.05 7	0.07 130	0.10 92	0.10 152	0.05 37	0.05 215	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 53

ACM	0.07 4	0.04 1	0.10 145	0.13 19	0.07 96	0.09 112	0.11 55	0.14 100	0.08 25	0.06 16	0.08 103	0.06 31	0.07 130	0.09 48	0.11 231	0.06 131	0.05 215	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 53

SteFusion	0.07 4	0.05 40	0.08 42	0.15 102	0.06 19	0.06 11	0.13 138	0.15 141	0.13 160	0.06 16	0.06 16	0.05 7	0.07 130	0.08 21	0.09 63	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.04 57	0.04 21	0.03 2

PyraSte	0.07 4	0.05 40	0.08 42	0.17 261	0.06 19	0.08 65	0.11 55	0.15 141	0.08 25	0.07 62	0.07 55	0.04 1	0.07 130	0.08 21	0.10 152	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.04 57	0.04 21	0.03 2

ITERv19	0.07 4	0.04 1	0.08 42	0.14 54	0.05 1	0.05 4	0.12 84	0.11 36	0.09 42	0.06 16	0.07 55	0.06 31	0.07 130	0.07 4	0.08 17	0.06 131	0.04 24	0.04 1	0.04 57	0.04 21	0.04 53

zaero_v3	0.07 4	0.04 1	0.10 145	0.14 54	0.05 1	0.06 11	0.11 55	0.10 20	0.08 25	0.07 62	0.06 16	0.04 1	0.07 130	0.07 4	0.08 17	0.06 131	0.04 24	0.04 1	0.04 57	0.04 21	0.04 53

ITERv2	0.07 4	0.04 1	0.10 145	0.14 54	0.05 1	0.08 65	0.11 55	0.11 36	0.07 10	0.05 2	0.07 55	0.05 7	0.07 130	0.08 21	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.04 1	0.04 57	0.05 124	0.04 53

FE-Mocha	0.09 127	0.06 92	0.14 311	0.16 183	0.09 284	0.10 169	0.15 269	0.18 245	0.16 235	0.10 174	0.09 127	0.07 99	0.07 130	0.09 48	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.06 233	0.05 124	0.05 151

Wavelet-MonSter	0.07 4	0.05 40	0.07 9	0.16 183	0.06 19	0.07 37	0.11 55	0.10 20	0.08 25	0.06 16	0.06 16	0.07 99	0.07 130	0.09 48	0.09 63	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 4	0.07 184	0.07 9	0.15 102	0.07 96	0.09 112	0.06 1	0.13 75	0.11 95	0.07 62	0.07 55	0.06 31	0.07 130	0.10 92	0.09 63	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

monsterstereo	0.07 4	0.06 92	0.06 4	0.16 183	0.06 19	0.08 65	0.10 29	0.16 179	0.11 95	0.07 62	0.08 103	0.06 31	0.07 130	0.08 21	0.09 63	0.04 11	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.03 1	0.03 2

LG-G_1	0.07 4	0.04 1	0.11 194	0.15 102	0.06 19	0.09 112	0.08 7	0.08 4	0.06 5	0.06 16	0.05 7	0.07 99	0.07 130	0.11 152	0.08 17	0.07 282	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.05 151

LG-G	0.07 4	0.04 1	0.11 194	0.15 102	0.06 19	0.09 112	0.08 7	0.08 4	0.06 5	0.06 16	0.05 7	0.07 99	0.07 130	0.11 152	0.08 17	0.07 282	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.05 151

LG-Stereo	0.08 73	0.07 184	0.10 145	0.18 344	0.07 96	0.10 169	0.17 369	0.11 36	0.08 25	0.05 2	0.07 55	0.05 7	0.07 130	0.09 48	0.09 63	0.04 11	0.05 215	0.07 244	0.07 322	0.04 21	0.04 53

AIO-test1	0.10 190	0.07 184	0.10 145	0.23 525	0.07 96	0.09 112	0.13 138	0.21 301	0.14 187	0.11 205	0.12 211	0.09 168	0.07 130	0.11 152	0.09 63	0.06 131	0.05 215	0.09 410	0.10 473	0.03 1	0.06 248

SMoEStereo_RVC	0.08 73	0.06 92	0.12 230	0.16 183	0.07 96	0.09 112	0.14 195	0.11 36	0.13 160	0.09 140	0.07 55	0.07 99	0.07 130	0.12 239	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.04 53

tg	0.10 190	0.06 92	0.10 145	0.18 344	0.08 166	0.11 217	0.16 335	0.20 278	0.12 124	0.08 104	0.11 197	0.11 226	0.07 130	0.11 152	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.08 329	0.08 387	0.04 21	0.04 53

PAM_32	0.09 127	0.05 40	0.17 425	0.15 102	0.08 166	0.10 169	0.15 269	0.14 100	0.15 206	0.09 140	0.08 103	0.09 168	0.07 130	0.14 311	0.08 17	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.06 233	0.05 124	0.06 248

PAM	0.10 190	0.05 40	0.16 397	0.15 102	0.08 166	0.09 112	0.16 335	0.15 141	0.16 235	0.12 243	0.09 127	0.09 168	0.07 130	0.13 285	0.08 17	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.06 233	0.05 124	0.06 248

UGAM-zero	0.09 127	0.05 40	0.15 363	0.15 102	0.08 166	0.09 112	0.13 138	0.19 267	0.15 206	0.11 205	0.15 256	0.07 99	0.07 130	0.09 48	0.09 63	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248

model_zeroshot	0.10 190	0.04 1	0.11 194	0.15 102	0.09 284	0.12 253	0.14 195	0.20 278	0.13 160	0.11 205	0.10 160	0.12 243	0.07 130	0.12 239	0.10 152	0.07 282	0.06 355	0.06 145	0.05 155	0.06 232	0.06 248

GCAP-BAT	0.09 127	0.07 184	0.14 311	0.15 102	0.08 166	0.10 169	0.13 138	0.14 100	0.10 65	0.11 205	0.10 160	0.08 143	0.07 130	0.12 239	0.10 152	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.04 57	0.04 21	0.04 53

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 233	0.05 40	0.14 311	0.15 102	0.20 567	0.09 112	0.17 369	0.21 301	0.15 206	0.11 205	0.14 239	0.10 201	0.07 130	0.10 92	0.08 17	0.06 131	0.05 215	0.07 244	0.07 322	0.07 306	0.09 438

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 233	0.05 40	0.11 194	0.15 102	0.13 492	0.13 296	0.16 335	0.23 344	0.17 255	0.10 174	0.12 211	0.10 201	0.07 130	0.11 152	0.09 63	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.06 233	0.07 306	0.08 393

CAS++	0.11 233	0.07 184	0.11 194	0.14 54	0.09 284	0.12 253	0.14 195	0.24 367	0.14 187	0.11 205	0.09 127	0.11 226	0.07 130	0.14 311	0.09 63	0.11 480	0.09 485	0.09 410	0.07 322	0.07 306	0.08 393
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
testlalala2	0.10 190	0.06 92	0.11 194	0.20 459	0.10 387	0.10 169	0.12 84	0.17 215	0.12 124	0.12 243	0.13 225	0.09 168	0.07 130	0.11 152	0.13 328	0.06 131	0.05 215	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.05 151

MyStereo07	0.10 190	0.07 184	0.10 145	0.17 261	0.09 284	0.14 328	0.18 415	0.15 141	0.15 206	0.09 140	0.06 16	0.06 31	0.07 130	0.12 239	0.09 63	0.06 131	0.05 215	0.08 329	0.07 322	0.06 232	0.06 248

MyStereo06	0.10 190	0.07 184	0.12 230	0.17 261	0.09 284	0.13 296	0.18 415	0.19 267	0.12 124	0.12 243	0.08 103	0.07 99	0.07 130	0.11 152	0.09 63	0.06 131	0.05 215	0.07 244	0.07 322	0.06 232	0.06 248

UniTT-Stereo	0.09 127	0.07 184	0.08 42	0.18 344	0.08 166	0.13 296	0.11 55	0.12 58	0.11 95	0.10 174	0.12 211	0.05 7	0.07 130	0.09 48	0.09 63	0.07 282	0.05 215	0.05 56	0.05 155	0.05 124	0.05 151

CASnet	0.09 127	0.09 361	0.09 97	0.19 402	0.06 19	0.07 37	0.11 55	0.18 245	0.14 187	0.11 205	0.10 160	0.09 168	0.07 130	0.10 92	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.10 458	0.08 387	0.05 124	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.09 127	0.06 92	0.13 276	0.17 261	0.08 166	0.10 169	0.16 335	0.14 100	0.10 65	0.08 104	0.09 127	0.08 143	0.07 130	0.10 92	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.04 53

HanStereo	0.09 127	0.06 92	0.13 276	0.17 261	0.08 166	0.10 169	0.16 335	0.14 100	0.10 65	0.08 104	0.09 127	0.08 143	0.07 130	0.10 92	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.04 53

LL-Strereo2	0.10 190	0.10 419	0.15 363	0.18 344	0.08 166	0.15 354	0.09 18	0.17 215	0.14 187	0.14 291	0.10 160	0.09 168	0.07 130	0.16 367	0.10 152	0.05 37	0.05 215	0.10 458	0.07 322	0.06 232	0.05 151

4D-IteraStereo	0.09 127	0.07 184	0.10 145	0.18 344	0.07 96	0.09 112	0.15 269	0.17 215	0.15 206	0.10 174	0.11 197	0.10 201	0.07 130	0.11 152	0.09 63	0.05 37	0.03 1	0.08 329	0.07 322	0.06 232	0.05 151

RCA-Stereo	0.09 127	0.06 92	0.09 97	0.16 183	0.06 19	0.09 112	0.13 138	0.18 245	0.14 187	0.09 140	0.10 160	0.08 143	0.07 130	0.12 239	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.04 53

RAFT_CTSACE	0.12 300	0.09 361	0.10 145	0.22 504	0.08 166	0.12 253	0.24 526	0.18 245	0.16 235	0.20 431	0.27 443	0.13 268	0.07 130	0.13 285	0.09 63	0.05 37	0.06 355	0.08 329	0.07 322	0.04 21	0.04 53

IPLG	0.10 190	0.07 184	0.15 363	0.17 261	0.08 166	0.11 217	0.14 195	0.20 278	0.15 206	0.12 243	0.17 289	0.07 99	0.07 130	0.14 311	0.13 328	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.04 53

MIPNet	0.11 233	0.08 285	0.14 311	0.17 261	0.09 284	0.12 253	0.14 195	0.20 278	0.24 375	0.11 205	0.10 160	0.09 168	0.07 130	0.13 285	0.12 287	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.04 53

iRaftStereo_RVC	0.10 190	0.07 184	0.09 97	0.17 261	0.09 284	0.11 217	0.17 369	0.18 245	0.12 124	0.09 140	0.12 211	0.10 201	0.07 130	0.11 152	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.08 329	0.08 387	0.04 21	0.04 53

CREStereo++_RVC	0.08 73	0.04 1	0.06 4	0.13 19	0.07 96	0.09 112	0.12 84	0.14 100	0.14 187	0.10 174	0.14 239	0.08 143	0.07 130	0.09 48	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.05 155	0.04 21	0.04 53
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
raftrobust	0.09 127	0.06 92	0.10 145	0.17 261	0.08 166	0.09 112	0.10 29	0.18 245	0.16 235	0.10 174	0.09 127	0.12 243	0.07 130	0.12 239	0.10 152	0.08 345	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.05 151

sCroCo_RVC	0.12 300	0.09 361	0.23 496	0.24 534	0.11 437	0.19 447	0.14 195	0.17 215	0.14 187	0.10 174	0.13 225	0.12 243	0.07 130	0.14 311	0.11 231	0.08 345	0.08 456	0.08 329	0.08 387	0.05 124	0.07 329

EAI-Stereo	0.09 127	0.07 184	0.11 194	0.15 102	0.06 19	0.10 169	0.15 269	0.16 179	0.09 42	0.08 104	0.09 127	0.08 143	0.07 130	0.09 48	0.11 231	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.05 155	0.05 124	0.04 53

PMTNet	0.09 127	0.05 40	0.09 97	0.12 9	0.06 19	0.12 253	0.14 195	0.15 141	0.11 95	0.09 140	0.13 225	0.10 201	0.07 130	0.13 285	0.10 152	0.15 546	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.07 306	0.06 248

aaa3	0.08 73	0.04 1	0.09 97	0.13 19	0.07 96	0.08 65	0.12 84	0.15 141	0.07 10	0.05 2	0.09 127	0.06 31	0.08 180	0.10 92	0.11 231	0.06 131	0.05 215	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 53

mfccc	0.08 73	0.04 1	0.10 145	0.13 19	0.07 96	0.10 169	0.11 55	0.14 100	0.09 42	0.06 16	0.09 127	0.06 31	0.08 180	0.10 92	0.11 231	0.06 131	0.05 215	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 53

weee2	0.08 73	0.04 1	0.10 145	0.13 19	0.06 19	0.09 112	0.12 84	0.13 75	0.08 25	0.06 16	0.07 55	0.06 31	0.08 180	0.10 92	0.11 231	0.06 131	0.05 215	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 53

tim_s	0.07 4	0.04 1	0.08 42	0.16 183	0.06 19	0.08 65	0.11 55	0.14 100	0.09 42	0.06 16	0.06 16	0.04 1	0.08 180	0.08 21	0.10 152	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.03 2

xxxad45	0.07 4	0.04 1	0.08 42	0.16 183	0.06 19	0.07 37	0.12 84	0.15 141	0.12 124	0.06 16	0.05 7	0.04 1	0.08 180	0.07 4	0.09 63	0.04 11	0.05 215	0.04 1	0.04 57	0.04 21	0.03 2

ACW_4w	0.07 4	0.05 40	0.09 97	0.15 102	0.06 19	0.08 65	0.11 55	0.14 100	0.13 160	0.06 16	0.07 55	0.04 1	0.08 180	0.08 21	0.09 63	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.04 57	0.03 1	0.03 2

5w_v4	0.07 4	0.04 1	0.08 42	0.15 102	0.06 19	0.08 65	0.11 55	0.15 141	0.11 95	0.07 62	0.06 16	0.04 1	0.08 180	0.08 21	0.09 63	0.04 11	0.05 215	0.04 1	0.04 57	0.04 21	0.03 2

ITER124	0.08 73	0.04 1	0.09 97	0.13 19	0.06 19	0.09 112	0.13 138	0.15 141	0.07 10	0.06 16	0.08 103	0.06 31	0.08 180	0.10 92	0.10 152	0.06 131	0.05 215	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 53

ITER	0.07 4	0.04 1	0.10 145	0.14 54	0.05 1	0.06 11	0.10 29	0.10 20	0.07 10	0.06 16	0.08 103	0.06 31	0.08 180	0.08 21	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 124	0.05 151

DA	0.08 73	0.07 184	0.07 9	0.19 402	0.08 166	0.09 112	0.12 84	0.13 75	0.12 124	0.08 104	0.10 160	0.10 201	0.08 180	0.09 48	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.04 57	0.05 124	0.03 2

GGEV	0.08 73	0.07 184	0.07 9	0.19 402	0.08 166	0.09 112	0.12 84	0.13 75	0.12 124	0.08 104	0.10 160	0.10 201	0.08 180	0.09 48	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.04 57	0.05 124	0.03 2

Reg-Stereo(zero)	0.08 73	0.05 40	0.08 42	0.16 183	0.06 19	0.12 253	0.11 55	0.15 141	0.10 65	0.12 243	0.09 127	0.10 201	0.08 180	0.11 152	0.08 17	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.05 151

castereo	0.09 127	0.06 92	0.11 194	0.15 102	0.06 19	0.11 217	0.15 269	0.14 100	0.18 281	0.08 104	0.10 160	0.11 226	0.08 180	0.09 48	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.03 2

999	0.09 127	0.05 40	0.13 276	0.15 102	0.08 166	0.10 169	0.14 195	0.15 141	0.11 95	0.10 174	0.08 103	0.08 143	0.08 180	0.16 367	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.05 151

rvit_stereo_0080	0.10 190	0.08 285	0.14 311	0.15 102	0.09 284	0.07 37	0.15 269	0.16 179	0.16 235	0.11 205	0.10 160	0.14 288	0.08 180	0.12 239	0.10 152	0.09 406	0.07 429	0.07 244	0.06 233	0.07 306	0.05 151

gcap-zeroshot	0.09 127	0.05 40	0.10 145	0.16 183	0.07 96	0.13 296	0.13 138	0.11 36	0.12 124	0.13 270	0.12 211	0.09 168	0.08 180	0.09 48	0.09 63	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.04 53

trnet	0.08 73	0.05 40	0.07 9	0.12 9	0.05 1	0.12 253	0.11 55	0.13 75	0.10 65	0.08 104	0.13 225	0.09 168	0.08 180	0.11 152	0.10 152	0.08 345	0.05 215	0.05 56	0.03 1	0.06 232	0.05 151

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 190	0.08 285	0.12 230	0.16 183	0.08 166	0.15 354	0.16 335	0.18 245	0.18 281	0.10 174	0.09 127	0.09 168	0.08 180	0.11 152	0.12 287	0.07 282	0.05 215	0.08 329	0.06 233	0.07 306	0.06 248

AE-Stereo	0.10 190	0.08 285	0.10 145	0.18 344	0.09 284	0.10 169	0.15 269	0.14 100	0.19 297	0.09 140	0.14 239	0.12 243	0.08 180	0.11 152	0.10 152	0.05 37	0.06 355	0.07 244	0.06 233	0.05 124	0.04 53

whm_eth	0.10 190	0.08 285	0.14 311	0.15 102	0.09 284	0.07 37	0.15 269	0.16 179	0.16 235	0.11 205	0.10 160	0.14 288	0.08 180	0.12 239	0.10 152	0.09 406	0.07 429	0.07 244	0.06 233	0.07 306	0.05 151

testlalala_base	0.10 190	0.09 361	0.14 311	0.21 488	0.08 166	0.10 169	0.14 195	0.13 75	0.10 65	0.07 62	0.15 256	0.07 99	0.08 180	0.10 92	0.12 287	0.08 345	0.05 215	0.05 56	0.03 1	0.06 232	0.05 151

AEACV	0.08 73	0.05 40	0.08 42	0.14 54	0.13 492	0.14 328	0.13 138	0.14 100	0.09 42	0.07 62	0.09 127	0.07 99	0.08 180	0.10 92	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.04 53

GLC_STEREO	0.11 233	0.07 184	0.11 194	0.17 261	0.07 96	0.09 112	0.13 138	0.15 141	0.24 375	0.12 243	0.13 225	0.12 243	0.08 180	0.18 420	0.11 231	0.06 131	0.08 456	0.08 329	0.06 233	0.05 124	0.05 151

IPLGR	0.11 233	0.09 361	0.16 397	0.18 344	0.08 166	0.12 253	0.17 369	0.21 301	0.24 375	0.11 205	0.12 211	0.11 226	0.08 180	0.12 239	0.12 287	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.06 233	0.04 21	0.04 53

test-3	0.08 73	0.06 92	0.09 97	0.17 261	0.07 96	0.07 37	0.14 195	0.12 58	0.15 206	0.09 140	0.08 103	0.07 99	0.08 180	0.11 152	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.07 244	0.05 155	0.04 21	0.04 53

test_1	0.08 73	0.06 92	0.09 97	0.17 261	0.07 96	0.07 37	0.14 195	0.12 58	0.15 206	0.09 140	0.08 103	0.07 99	0.08 180	0.11 152	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.07 244	0.05 155	0.04 21	0.04 53

HHNet	0.11 233	0.06 92	0.16 397	0.15 102	0.14 512	0.07 37	0.13 138	0.20 278	0.17 255	0.14 291	0.25 417	0.11 226	0.08 180	0.13 285	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.08 329	0.06 233	0.05 124	0.09 438

AnonymousM	0.09 127	0.05 40	0.10 145	0.14 54	0.06 19	0.09 112	0.13 138	0.19 267	0.14 187	0.13 270	0.11 197	0.09 168	0.08 180	0.13 285	0.10 152	0.08 345	0.05 215	0.08 329	0.05 155	0.05 124	0.05 151

test-1	0.10 190	0.07 184	0.16 397	0.19 402	0.08 166	0.11 217	0.24 526	0.14 100	0.18 281	0.09 140	0.07 55	0.09 168	0.08 180	0.07 4	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.04 53

Prome-Stereo	0.11 233	0.06 92	0.10 145	0.18 344	0.08 166	0.12 253	0.15 269	0.22 324	0.13 160	0.12 243	0.17 289	0.13 268	0.08 180	0.12 239	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.06 232	0.09 438

raft+_RVC	0.11 233	0.07 184	0.09 97	0.16 183	0.07 96	0.10 169	0.11 55	0.24 367	0.20 320	0.12 243	0.15 256	0.12 243	0.08 180	0.12 239	0.13 328	0.07 282	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.05 124	0.05 151

XX-TBD	0.09 127	0.06 92	0.07 9	0.14 54	0.07 96	0.12 253	0.16 335	0.14 100	0.13 160	0.11 205	0.12 211	0.09 168	0.08 180	0.10 92	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.06 232	0.05 151

sAnonymous2	0.13 325	0.12 463	0.24 500	0.20 459	0.12 469	0.17 405	0.13 138	0.26 401	0.21 335	0.11 205	0.11 197	0.13 268	0.08 180	0.10 92	0.10 152	0.09 406	0.05 215	0.08 329	0.06 233	0.15 549	0.10 465

CroCo_RVC	0.13 325	0.12 463	0.24 500	0.20 459	0.12 469	0.17 405	0.13 138	0.26 401	0.21 335	0.11 205	0.11 197	0.13 268	0.08 180	0.10 92	0.10 152	0.09 406	0.05 215	0.08 329	0.06 233	0.15 549	0.10 465

CREStereo	0.09 127	0.04 1	0.08 42	0.11 1	0.06 19	0.13 296	0.14 195	0.14 100	0.10 65	0.08 104	0.13 225	0.09 168	0.08 180	0.11 152	0.10 152	0.08 345	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.06 232	0.06 248
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
R-Stereo Train	0.10 190	0.06 92	0.10 145	0.17 261	0.08 166	0.11 217	0.14 195	0.23 344	0.11 95	0.12 243	0.19 323	0.11 226	0.08 180	0.09 48	0.11 231	0.07 282	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.05 151

RAFT-Stereo	0.10 190	0.06 92	0.10 145	0.17 261	0.08 166	0.11 217	0.14 195	0.23 344	0.11 95	0.12 243	0.19 323	0.11 226	0.08 180	0.09 48	0.11 231	0.07 282	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.05 151
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
OmniDepth	0.07 4	0.07 184	0.08 42	0.18 344	0.06 19	0.07 37	0.11 55	0.09 11	0.06 5	0.04 1	0.07 55	0.10 201	0.09 217	0.08 21	0.08 17	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 57	0.03 1	0.03 2

water-stereo	0.09 127	0.06 92	0.08 42	0.16 183	0.07 96	0.09 112	0.13 138	0.15 141	0.13 160	0.11 205	0.12 211	0.08 143	0.09 217	0.07 4	0.08 17	0.06 131	0.05 215	0.05 56	0.05 155	0.04 21	0.04 53

DilatedVolume-Stereo	0.09 127	0.05 40	0.08 42	0.15 102	0.06 19	0.11 217	0.12 84	0.14 100	0.16 235	0.11 205	0.11 197	0.09 168	0.09 217	0.11 152	0.10 152	0.06 131	0.05 215	0.05 56	0.04 57	0.03 1	0.03 2

S2M2_L	0.09 127	0.08 285	0.11 194	0.13 19	0.10 387	0.08 65	0.06 1	0.10 20	0.10 65	0.10 174	0.09 127	0.10 201	0.09 217	0.11 152	0.11 231	0.13 528	0.07 429	0.08 329	0.09 434	0.10 464	0.08 393
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.08 73	0.05 40	0.10 145	0.14 54	0.05 1	0.12 253	0.12 84	0.11 36	0.12 124	0.07 62	0.09 127	0.09 168	0.09 217	0.08 21	0.08 17	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.03 2

HI	0.11 233	0.06 92	0.11 194	0.13 19	0.09 284	0.09 112	0.14 195	0.21 301	0.10 65	0.19 408	0.17 289	0.14 288	0.09 217	0.16 367	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.07 244	0.08 387	0.07 306	0.06 248

CoSv	0.11 233	0.06 92	0.11 194	0.13 19	0.09 284	0.09 112	0.14 195	0.21 301	0.10 65	0.19 408	0.17 289	0.14 288	0.09 217	0.16 367	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.07 244	0.08 387	0.07 306	0.06 248

fffy	0.09 127	0.08 285	0.09 97	0.16 183	0.07 96	0.13 296	0.17 369	0.13 75	0.12 124	0.08 104	0.09 127	0.08 143	0.09 217	0.13 285	0.11 231	0.05 37	0.05 215	0.07 244	0.05 155	0.04 21	0.05 151

rvit_stereo_0081_aga	0.11 233	0.09 361	0.14 311	0.18 344	0.09 284	0.13 296	0.14 195	0.14 100	0.19 297	0.10 174	0.18 314	0.16 331	0.09 217	0.12 239	0.09 63	0.10 450	0.06 355	0.08 329	0.07 322	0.07 306	0.06 248

rvit_stereo_0081	0.11 233	0.08 285	0.15 363	0.16 183	0.09 284	0.10 169	0.14 195	0.14 100	0.24 375	0.11 205	0.13 225	0.13 268	0.09 217	0.11 152	0.12 287	0.10 450	0.07 429	0.08 329	0.07 322	0.07 306	0.05 151

rvit_stereo_0082	0.11 233	0.08 285	0.15 363	0.16 183	0.09 284	0.10 169	0.14 195	0.14 100	0.24 375	0.11 205	0.13 225	0.13 268	0.09 217	0.11 152	0.12 287	0.10 450	0.07 429	0.08 329	0.07 322	0.07 306	0.05 151

EKT-Stereo	0.11 233	0.07 184	0.14 311	0.15 102	0.10 387	0.13 296	0.14 195	0.18 245	0.21 335	0.11 205	0.08 103	0.12 243	0.09 217	0.11 152	0.12 287	0.08 345	0.06 355	0.07 244	0.06 233	0.08 369	0.07 329

GCAP-Stereo	0.09 127	0.07 184	0.13 276	0.18 344	0.06 19	0.11 217	0.07 3	0.13 75	0.12 124	0.09 140	0.10 160	0.07 99	0.09 217	0.13 285	0.10 152	0.06 131	0.05 215	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.05 151

Any-RAFT	0.10 190	0.05 40	0.09 97	0.14 54	0.07 96	0.13 296	0.14 195	0.21 301	0.15 206	0.11 205	0.12 211	0.12 243	0.09 217	0.12 239	0.09 63	0.07 282	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.06 232	0.05 151

RAFT-Test	0.09 127	0.06 92	0.10 145	0.15 102	0.07 96	0.11 217	0.15 269	0.16 179	0.13 160	0.09 140	0.10 160	0.10 201	0.09 217	0.12 239	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.05 151

LoS_RVC	0.08 73	0.05 40	0.07 9	0.15 102	0.07 96	0.08 65	0.15 269	0.11 36	0.10 65	0.08 104	0.09 127	0.06 31	0.09 217	0.10 92	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.03 1	0.04 21	0.03 2

anonymousdsp2	0.11 233	0.07 184	0.10 145	0.16 183	0.09 284	0.13 296	0.14 195	0.18 245	0.22 349	0.13 270	0.14 239	0.12 243	0.09 217	0.14 311	0.11 231	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.06 232	0.05 151

LoS	0.09 127	0.05 40	0.11 194	0.13 19	0.07 96	0.14 328	0.11 55	0.15 141	0.15 206	0.09 140	0.09 127	0.12 243	0.09 217	0.15 333	0.10 152	0.07 282	0.05 215	0.05 56	0.03 1	0.05 124	0.05 151
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
knoymous	0.11 233	0.05 40	0.12 230	0.13 19	0.07 96	0.15 354	0.14 195	0.19 267	0.13 160	0.11 205	0.17 289	0.13 268	0.09 217	0.13 285	0.11 231	0.08 345	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.08 369	0.07 329

test_4	0.10 190	0.10 419	0.08 42	0.19 402	0.09 284	0.08 65	0.22 503	0.15 141	0.17 255	0.12 243	0.18 314	0.12 243	0.09 217	0.08 21	0.11 231	0.04 11	0.04 24	0.08 329	0.08 387	0.04 21	0.03 2

iRaft-Stereo_5w	0.12 300	0.09 361	0.12 230	0.19 402	0.08 166	0.09 112	0.12 84	0.21 301	0.21 335	0.19 408	0.14 239	0.11 226	0.09 217	0.20 460	0.16 409	0.05 37	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.05 124	0.06 248

CIPLG	0.11 233	0.08 285	0.14 311	0.17 261	0.08 166	0.12 253	0.15 269	0.17 215	0.15 206	0.14 291	0.11 197	0.16 331	0.09 217	0.16 367	0.11 231	0.07 282	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248

dd	0.15 403	0.16 522	0.16 397	0.19 402	0.09 284	0.15 354	0.18 415	0.21 301	0.25 396	0.23 473	0.20 335	0.21 400	0.09 217	0.21 477	0.16 409	0.10 450	0.06 355	0.08 329	0.06 233	0.08 369	0.06 248

IPLGR_C	0.11 233	0.08 285	0.14 311	0.17 261	0.08 166	0.12 253	0.15 269	0.17 215	0.15 206	0.14 291	0.10 160	0.16 331	0.09 217	0.16 367	0.11 231	0.07 282	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248

ACRE	0.11 233	0.08 285	0.14 311	0.17 261	0.08 166	0.12 253	0.15 269	0.17 215	0.14 187	0.14 291	0.10 160	0.16 331	0.09 217	0.16 367	0.11 231	0.07 282	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248

test_3	0.10 190	0.09 361	0.10 145	0.20 459	0.08 166	0.13 296	0.26 550	0.14 100	0.21 335	0.10 174	0.10 160	0.09 168	0.09 217	0.08 21	0.11 231	0.05 37	0.04 24	0.08 329	0.07 322	0.04 21	0.04 53

Pruner-Stereo	0.11 233	0.07 184	0.12 230	0.17 261	0.09 284	0.06 11	0.12 84	0.17 215	0.17 255	0.13 270	0.19 323	0.13 268	0.09 217	0.11 152	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.06 232	0.08 393

RAFT-345	0.11 233	0.07 184	0.15 363	0.16 183	0.08 166	0.08 65	0.12 84	0.15 141	0.10 65	0.11 205	0.36 510	0.09 168	0.09 217	0.11 152	0.12 287	0.05 37	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.04 21	0.05 151

RALAANet	0.11 233	0.08 285	0.10 145	0.17 261	0.09 284	0.14 328	0.10 29	0.20 278	0.15 206	0.14 291	0.13 225	0.16 331	0.09 217	0.12 239	0.11 231	0.06 131	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.05 124	0.04 53

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 127	0.06 92	0.10 145	0.17 261	0.06 19	0.10 169	0.16 335	0.17 215	0.14 187	0.09 140	0.10 160	0.08 143	0.09 217	0.11 152	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.06 233	0.04 21	0.03 2

AFF-stereo	0.09 127	0.06 92	0.10 145	0.17 261	0.07 96	0.10 169	0.16 335	0.17 215	0.09 42	0.10 174	0.12 211	0.09 168	0.09 217	0.12 239	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.07 244	0.07 322	0.04 21	0.03 2

CFNet-RSSM	0.09 127	0.07 184	0.09 97	0.16 183	0.07 96	0.09 112	0.15 269	0.16 179	0.17 255	0.08 104	0.12 211	0.10 201	0.09 217	0.11 152	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.04 57	0.04 21	0.04 53

Gwc-CoAtRS	0.09 127	0.06 92	0.10 145	0.16 183	0.07 96	0.10 169	0.14 195	0.17 215	0.17 255	0.08 104	0.10 160	0.12 243	0.09 217	0.12 239	0.09 63	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.04 57	0.04 21	0.04 53

xyz-stereo-finetune	0.11 233	0.08 285	0.13 276	0.14 54	0.06 19	0.10 169	0.19 455	0.17 215	0.19 297	0.12 243	0.14 239	0.15 317	0.10 250	0.13 285	0.11 231	0.05 37	0.04 24	0.07 244	0.05 155	0.04 21	0.05 151

rvit_stereo_0083	0.12 300	0.08 285	0.17 425	0.16 183	0.09 284	0.11 217	0.15 269	0.14 100	0.26 410	0.11 205	0.14 239	0.13 268	0.10 250	0.12 239	0.12 287	0.10 450	0.08 456	0.09 410	0.07 322	0.07 306	0.05 151

rvit_stereo_ft	0.12 300	0.07 184	0.13 276	0.19 402	0.10 387	0.12 253	0.17 369	0.16 179	0.16 235	0.12 243	0.13 225	0.15 317	0.10 250	0.14 311	0.13 328	0.09 406	0.06 355	0.08 329	0.07 322	0.07 306	0.05 151

H2IRNET	0.10 190	0.09 361	0.09 97	0.18 344	0.09 284	0.12 253	0.15 269	0.14 100	0.21 335	0.10 174	0.10 160	0.10 201	0.10 250	0.10 92	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.08 329	0.08 387	0.06 232	0.05 151

MyStereo8	0.12 300	0.07 184	0.15 363	0.15 102	0.09 284	0.18 424	0.14 195	0.19 267	0.22 349	0.12 243	0.18 314	0.11 226	0.10 250	0.16 367	0.18 442	0.07 282	0.05 215	0.07 244	0.05 155	0.08 369	0.09 438

MyStereo04	0.13 325	0.07 184	0.10 145	0.17 261	0.09 284	0.14 328	0.18 415	0.29 453	0.38 512	0.17 362	0.14 239	0.16 331	0.10 250	0.15 333	0.13 328	0.06 131	0.05 215	0.08 329	0.07 322	0.06 232	0.06 248

StereoVision	0.13 325	0.12 463	0.09 97	0.24 534	0.10 387	0.15 354	0.21 493	0.21 301	0.20 320	0.12 243	0.24 387	0.10 201	0.10 250	0.16 367	0.10 152	0.09 406	0.11 517	0.12 509	0.12 524	0.06 232	0.05 151

DCRE	0.11 233	0.07 184	0.13 276	0.16 183	0.11 437	0.11 217	0.17 369	0.18 245	0.17 255	0.11 205	0.18 314	0.10 201	0.10 250	0.15 333	0.11 231	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.06 233	0.05 124	0.04 53

Selective-RAFT	0.11 233	0.10 419	0.11 194	0.21 488	0.08 166	0.16 384	0.13 138	0.20 278	0.22 349	0.10 174	0.10 160	0.11 226	0.10 250	0.15 333	0.11 231	0.05 37	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.06 232	0.05 151

TestStereo1	0.13 325	0.08 285	0.08 42	0.19 402	0.08 166	0.18 424	0.29 572	0.23 344	0.16 235	0.17 362	0.20 335	0.16 331	0.10 250	0.12 239	0.13 328	0.06 131	0.06 355	0.08 329	0.06 233	0.05 124	0.05 151

DisPM	0.11 233	0.07 184	0.12 230	0.16 183	0.09 284	0.06 11	0.13 138	0.17 215	0.17 255	0.14 291	0.20 335	0.12 243	0.10 250	0.11 152	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.06 232	0.11 491

raft_robust	0.13 325	0.10 419	0.07 9	0.18 344	0.08 166	0.13 296	0.24 526	0.28 442	0.33 473	0.20 431	0.19 323	0.14 288	0.10 250	0.11 152	0.12 287	0.05 37	0.05 215	0.07 244	0.07 322	0.05 124	0.04 53

RAFT+CT+SA	0.13 325	0.11 445	0.09 97	0.19 402	0.09 284	0.15 354	0.28 563	0.22 324	0.22 349	0.15 318	0.26 434	0.10 201	0.10 250	0.11 152	0.12 287	0.05 37	0.04 24	0.07 244	0.08 387	0.07 306	0.06 248

SA-5K	0.13 325	0.08 285	0.08 42	0.19 402	0.08 166	0.18 424	0.29 572	0.23 344	0.16 235	0.17 362	0.20 335	0.16 331	0.10 250	0.12 239	0.13 328	0.06 131	0.06 355	0.08 329	0.06 233	0.05 124	0.05 151

PFNet+	0.11 233	0.06 92	0.13 276	0.16 183	0.09 284	0.05 4	0.12 84	0.17 215	0.21 335	0.16 346	0.19 323	0.14 288	0.10 250	0.11 152	0.11 231	0.08 345	0.05 215	0.09 410	0.08 387	0.06 232	0.11 491

STrans-v2	0.10 190	0.07 184	0.12 230	0.18 344	0.07 96	0.10 169	0.14 195	0.21 301	0.11 95	0.11 205	0.15 256	0.12 243	0.10 250	0.11 152	0.12 287	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.06 233	0.04 21	0.04 53

KYRaft	0.11 233	0.07 184	0.10 145	0.19 402	0.09 284	0.08 65	0.15 269	0.22 324	0.12 124	0.13 270	0.16 268	0.20 391	0.10 250	0.12 239	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.08 329	0.08 387	0.06 232	0.16 559

ASMatch	0.11 233	0.06 92	0.13 276	0.16 183	0.10 387	0.07 37	0.14 195	0.17 215	0.17 255	0.12 243	0.16 268	0.16 331	0.10 250	0.13 285	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.08 393

RAFT-RH_RVC	0.11 233	0.06 92	0.14 311	0.16 183	0.09 284	0.12 253	0.12 84	0.17 215	0.12 124	0.13 270	0.41 547	0.11 226	0.10 250	0.13 285	0.12 287	0.05 37	0.04 24	0.08 329	0.05 155	0.04 21	0.06 248

cross-raft	0.10 190	0.09 361	0.09 97	0.19 402	0.07 96	0.11 217	0.25 541	0.13 75	0.15 206	0.08 104	0.11 197	0.12 243	0.10 250	0.09 48	0.11 231	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.04 53

rafts_anoy	0.11 233	0.06 92	0.10 145	0.17 261	0.08 166	0.10 169	0.14 195	0.17 215	0.14 187	0.13 270	0.13 225	0.12 243	0.10 250	0.11 152	0.12 287	0.07 282	0.04 24	0.09 410	0.11 505	0.07 306	0.06 248

Anonymous3	0.16 426	0.13 492	0.33 539	0.26 550	0.14 512	0.27 536	0.17 369	0.28 442	0.28 434	0.15 318	0.17 289	0.14 288	0.10 250	0.15 333	0.12 287	0.08 345	0.08 456	0.08 329	0.08 387	0.08 369	0.11 491

RALCasStereoNet	0.10 190	0.06 92	0.09 97	0.16 183	0.08 166	0.12 253	0.14 195	0.17 215	0.11 95	0.12 243	0.17 289	0.14 288	0.10 250	0.12 239	0.11 231	0.07 282	0.06 355	0.06 145	0.05 155	0.08 369	0.07 329

RAFT + AFF	0.13 325	0.07 184	0.20 471	0.20 459	0.10 387	0.14 328	0.24 526	0.26 401	0.20 320	0.11 205	0.10 160	0.12 243	0.10 250	0.15 333	0.12 287	0.07 282	0.06 355	0.09 410	0.08 387	0.06 232	0.08 393

GMStereo	0.13 325	0.14 504	0.14 311	0.18 344	0.09 284	0.15 354	0.16 335	0.20 278	0.24 375	0.16 346	0.17 289	0.10 201	0.10 250	0.16 367	0.13 328	0.07 282	0.06 355	0.06 145	0.06 233	0.07 306	0.06 248
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MultiAttention	0.29 558	0.08 285	0.14 311	0.19 402	0.12 469	1.45 624	1.33 626	0.36 538	0.37 505	0.19 408	0.21 356	0.24 442	0.11 275	0.38 574	0.18 442	0.06 131	0.05 215	0.08 329	0.08 387	0.10 464	0.09 438

depthmonostereo	0.09 127	0.06 92	0.09 97	0.15 102	0.06 19	0.10 169	0.13 138	0.14 100	0.14 187	0.10 174	0.10 160	0.09 168	0.11 275	0.08 21	0.09 63	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.04 57	0.04 21	0.03 2

MyStereo05	0.13 325	0.07 184	0.10 145	0.17 261	0.09 284	0.13 296	0.18 415	0.27 422	0.35 494	0.17 362	0.14 239	0.15 317	0.11 275	0.15 333	0.13 328	0.06 131	0.05 215	0.07 244	0.07 322	0.06 232	0.06 248

CoDeX	0.12 300	0.07 184	0.12 230	0.17 261	0.08 166	0.12 253	0.15 269	0.23 344	0.27 420	0.13 270	0.17 289	0.16 331	0.11 275	0.14 311	0.11 231	0.07 282	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.06 232	0.05 151

GMStereo_Zeroshot	0.16 426	0.13 492	0.24 500	0.20 459	0.10 387	0.17 405	0.13 138	0.29 453	0.25 396	0.23 473	0.32 487	0.25 456	0.11 275	0.19 435	0.14 365	0.09 406	0.06 355	0.11 489	0.06 233	0.12 503	0.08 393

MIF-Stereo (partial)	0.11 233	0.06 92	0.10 145	0.19 402	0.10 387	0.10 169	0.11 55	0.17 215	0.18 281	0.14 291	0.16 268	0.09 168	0.11 275	0.12 239	0.12 287	0.08 345	0.05 215	0.08 329	0.07 322	0.06 232	0.07 329

riskmin	0.11 233	0.06 92	0.13 276	0.14 54	0.08 166	0.14 328	0.14 195	0.18 245	0.14 187	0.11 205	0.14 239	0.16 331	0.11 275	0.14 311	0.12 287	0.09 406	0.05 215	0.07 244	0.05 155	0.08 369	0.08 393

fff	0.10 190	0.06 92	0.12 230	0.15 102	0.07 96	0.09 112	0.17 369	0.16 179	0.20 320	0.13 270	0.16 268	0.10 201	0.11 275	0.11 152	0.12 287	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.05 151

Sa-1000	0.12 300	0.08 285	0.08 42	0.18 344	0.08 166	0.14 328	0.22 503	0.22 324	0.18 281	0.15 318	0.20 335	0.17 351	0.11 275	0.10 92	0.10 152	0.06 131	0.05 215	0.09 410	0.09 434	0.05 124	0.05 151

SA	0.12 300	0.09 361	0.08 42	0.18 344	0.08 166	0.12 253	0.24 526	0.23 344	0.18 281	0.17 362	0.27 443	0.14 288	0.11 275	0.11 152	0.11 231	0.05 37	0.05 215	0.09 410	0.08 387	0.05 124	0.04 53

CrosDoStereo	0.12 300	0.06 92	0.12 230	0.14 54	0.08 166	0.12 253	0.15 269	0.17 215	0.22 349	0.19 408	0.24 387	0.15 317	0.11 275	0.11 152	0.12 287	0.06 131	0.04 24	0.07 244	0.07 322	0.05 124	0.05 151

LCNet	0.11 233	0.07 184	0.09 97	0.19 402	0.09 284	0.08 65	0.15 269	0.21 301	0.15 206	0.11 205	0.15 256	0.16 331	0.11 275	0.12 239	0.11 231	0.05 37	0.04 24	0.08 329	0.07 322	0.06 232	0.15 548

TransformOpticalFlow	0.10 190	0.08 285	0.13 276	0.18 344	0.07 96	0.09 112	0.15 269	0.19 267	0.15 206	0.12 243	0.17 289	0.11 226	0.11 275	0.11 152	0.10 152	0.05 37	0.04 24	0.06 145	0.06 233	0.05 124	0.05 151

NF-Stereo	0.11 233	0.07 184	0.13 276	0.17 261	0.09 284	0.10 169	0.14 195	0.23 344	0.19 297	0.12 243	0.17 289	0.12 243	0.11 275	0.11 152	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.06 232	0.12 504

OCTAStereo	0.11 233	0.07 184	0.13 276	0.17 261	0.09 284	0.10 169	0.14 195	0.23 344	0.19 297	0.12 243	0.17 289	0.12 243	0.11 275	0.11 152	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.06 232	0.12 504

PSM-softLoss	0.12 300	0.07 184	0.15 363	0.17 261	0.09 284	0.08 65	0.13 138	0.24 367	0.17 255	0.14 291	0.19 323	0.13 268	0.11 275	0.11 152	0.11 231	0.07 282	0.05 215	0.08 329	0.07 322	0.06 232	0.12 504

KMStereo	0.12 300	0.07 184	0.15 363	0.17 261	0.09 284	0.08 65	0.13 138	0.24 367	0.17 255	0.14 291	0.19 323	0.13 268	0.11 275	0.11 152	0.11 231	0.07 282	0.05 215	0.08 329	0.07 322	0.06 232	0.12 504

PSM-AAD	0.11 233	0.07 184	0.10 145	0.19 402	0.09 284	0.10 169	0.15 269	0.20 278	0.13 160	0.12 243	0.14 239	0.18 365	0.11 275	0.11 152	0.10 152	0.05 37	0.05 215	0.09 410	0.08 387	0.06 232	0.14 541

DeepStereo_LL	0.12 300	0.06 92	0.12 230	0.14 54	0.08 166	0.12 253	0.15 269	0.17 215	0.22 349	0.19 408	0.24 387	0.15 317	0.11 275	0.11 152	0.12 287	0.06 131	0.04 24	0.07 244	0.07 322	0.05 124	0.05 151

PFNet	0.12 300	0.06 92	0.17 425	0.17 261	0.08 166	0.09 112	0.15 269	0.26 401	0.20 320	0.16 346	0.16 268	0.14 288	0.11 275	0.12 239	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.05 124	0.05 151

GrayStereo	0.11 233	0.06 92	0.11 194	0.19 402	0.09 284	0.09 112	0.16 335	0.18 245	0.17 255	0.14 291	0.17 289	0.17 351	0.11 275	0.12 239	0.11 231	0.05 37	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.05 124	0.10 465

RE-Stereo	0.11 233	0.07 184	0.13 276	0.17 261	0.09 284	0.10 169	0.14 195	0.23 344	0.19 297	0.12 243	0.17 289	0.12 243	0.11 275	0.11 152	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.06 232	0.12 504

TVStereo	0.11 233	0.07 184	0.13 276	0.17 261	0.09 284	0.10 169	0.14 195	0.23 344	0.19 297	0.12 243	0.17 289	0.12 243	0.11 275	0.11 152	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.06 232	0.12 504

GMM-Stereo	0.11 233	0.07 184	0.10 145	0.18 344	0.09 284	0.08 65	0.15 269	0.23 344	0.16 235	0.11 205	0.15 256	0.13 268	0.11 275	0.11 152	0.11 231	0.05 37	0.04 24	0.08 329	0.07 322	0.06 232	0.09 438

s12784h	0.09 127	0.06 92	0.07 9	0.15 102	0.05 1	0.16 384	0.18 415	0.15 141	0.15 206	0.10 174	0.11 197	0.11 226	0.11 275	0.10 92	0.12 287	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.04 53

DCANet	0.10 190	0.06 92	0.12 230	0.16 183	0.06 19	0.09 112	0.17 369	0.15 141	0.19 297	0.13 270	0.17 289	0.10 201	0.11 275	0.11 152	0.12 287	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.04 53

csc	0.10 190	0.06 92	0.12 230	0.15 102	0.07 96	0.09 112	0.17 369	0.16 179	0.20 320	0.13 270	0.16 268	0.10 201	0.11 275	0.11 152	0.12 287	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.05 151

cscssc	0.10 190	0.06 92	0.12 230	0.15 102	0.07 96	0.09 112	0.17 369	0.16 179	0.20 320	0.13 270	0.16 268	0.10 201	0.11 275	0.11 152	0.12 287	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.05 151

111	0.10 190	0.06 92	0.12 230	0.15 102	0.07 96	0.10 169	0.14 195	0.21 301	0.23 359	0.11 205	0.12 211	0.14 288	0.11 275	0.13 285	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.04 57	0.05 124	0.05 151

ARAFT	0.12 300	0.08 285	0.17 425	0.19 402	0.09 284	0.14 328	0.18 415	0.20 278	0.12 124	0.12 243	0.13 225	0.14 288	0.11 275	0.15 333	0.12 287	0.06 131	0.05 215	0.10 458	0.09 434	0.05 124	0.04 53

HITNet	0.10 190	0.06 92	0.12 230	0.14 54	0.06 19	0.11 217	0.10 29	0.18 245	0.18 281	0.13 270	0.16 268	0.14 288	0.11 275	0.15 333	0.13 328	0.06 131	0.04 24	0.04 1	0.04 57	0.06 232	0.05 151
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
FlowAnything_test	0.11 233	0.08 285	0.14 311	0.15 102	0.09 284	0.07 37	0.14 195	0.20 278	0.11 95	0.09 140	0.09 127	0.12 243	0.12 306	0.13 285	0.11 231	0.09 406	0.06 355	0.09 410	0.09 434	0.06 232	0.09 438

xyz-stereo-finetune2	0.11 233	0.07 184	0.13 276	0.13 19	0.07 96	0.11 217	0.19 455	0.17 215	0.12 124	0.15 318	0.15 256	0.17 351	0.12 306	0.13 285	0.11 231	0.05 37	0.04 24	0.07 244	0.05 155	0.04 21	0.06 248

DFGA-Net	0.13 325	0.11 445	0.18 448	0.17 261	0.10 387	0.12 253	0.13 138	0.22 324	0.25 396	0.16 346	0.16 268	0.13 268	0.12 306	0.16 367	0.14 365	0.07 282	0.05 215	0.08 329	0.07 322	0.05 124	0.05 151

DDVS	0.15 403	0.10 419	0.21 480	0.16 183	0.12 469	0.15 354	0.14 195	0.25 383	0.19 297	0.18 392	0.29 469	0.27 474	0.12 306	0.19 435	0.15 393	0.09 406	0.06 355	0.09 410	0.07 322	0.11 487	0.11 491

rvit_0105_6	0.14 359	0.09 361	0.18 448	0.17 261	0.10 387	0.10 169	0.16 335	0.19 267	0.26 410	0.12 243	0.18 314	0.17 351	0.12 306	0.18 420	0.12 287	0.15 546	0.11 517	0.12 509	0.10 473	0.09 432	0.06 248

rvit_0105_5	0.14 359	0.09 361	0.13 276	0.17 261	0.09 284	0.14 328	0.23 514	0.24 367	0.27 420	0.14 291	0.15 256	0.18 365	0.12 306	0.17 399	0.14 365	0.14 542	0.11 517	0.10 458	0.10 473	0.08 369	0.06 248

GCST	0.37 575	0.42 593	0.26 508	1.02 617	0.39 593	0.18 424	0.08 7	0.20 278	0.17 255	0.28 523	0.25 417	0.15 317	0.12 306	0.16 367	0.14 365	0.64 613	0.43 602	0.75 610	0.65 613	0.63 606	0.46 605

plain	0.10 190	0.08 285	0.10 145	0.19 402	0.09 284	0.10 169	0.15 269	0.14 100	0.13 160	0.13 270	0.15 256	0.09 168	0.12 306	0.13 285	0.12 287	0.07 282	0.05 215	0.09 410	0.06 233	0.06 232	0.06 248

PCWNet_CMD	0.14 359	0.08 285	0.15 363	0.17 261	0.09 284	0.14 328	0.14 195	0.29 453	0.36 498	0.14 291	0.20 335	0.21 400	0.12 306	0.17 399	0.13 328	0.07 282	0.05 215	0.07 244	0.07 322	0.07 306	0.07 329

ADStereo(finetuned)	0.10 190	0.06 92	0.12 230	0.16 183	0.06 19	0.09 112	0.17 369	0.15 141	0.19 297	0.13 270	0.17 289	0.10 201	0.12 306	0.11 152	0.12 287	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.04 53

GMOStereo	0.11 233	0.09 361	0.07 9	0.19 402	0.08 166	0.12 253	0.28 563	0.13 75	0.17 255	0.11 205	0.17 289	0.14 288	0.12 306	0.07 4	0.07 1	0.05 37	0.05 215	0.09 410	0.07 322	0.04 21	0.04 53

error version	0.11 233	0.09 361	0.07 9	0.19 402	0.08 166	0.12 253	0.28 563	0.13 75	0.17 255	0.11 205	0.17 289	0.14 288	0.12 306	0.07 4	0.07 1	0.05 37	0.05 215	0.09 410	0.07 322	0.04 21	0.04 53

test-v	0.11 233	0.09 361	0.07 9	0.19 402	0.08 166	0.12 253	0.28 563	0.13 75	0.17 255	0.11 205	0.17 289	0.14 288	0.12 306	0.07 4	0.07 1	0.05 37	0.05 215	0.09 410	0.07 322	0.04 21	0.04 53

GANet-ADL	0.13 325	0.07 184	0.15 363	0.17 261	0.10 387	0.18 424	0.15 269	0.30 467	0.20 320	0.13 270	0.18 314	0.19 379	0.12 306	0.16 367	0.13 328	0.08 345	0.06 355	0.06 145	0.05 155	0.07 306	0.08 393

Patchmatch Stereo++	0.11 233	0.09 361	0.16 397	0.18 344	0.08 166	0.06 11	0.11 55	0.16 179	0.13 160	0.15 318	0.16 268	0.14 288	0.12 306	0.11 152	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.08 329	0.06 233	0.08 369	0.07 329
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
OMP-Stereo	0.11 233	0.06 92	0.14 311	0.18 344	0.08 166	0.09 112	0.12 84	0.21 301	0.21 335	0.13 270	0.14 239	0.11 226	0.12 306	0.11 152	0.13 328	0.06 131	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.05 124	0.04 53

IIG-Stereo	0.11 233	0.06 92	0.13 276	0.17 261	0.08 166	0.11 217	0.12 84	0.22 324	0.17 255	0.14 291	0.17 289	0.11 226	0.12 306	0.12 239	0.12 287	0.06 131	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.05 124	0.04 53

NRIStereo	0.11 233	0.08 285	0.14 311	0.18 344	0.08 166	0.10 169	0.14 195	0.16 179	0.15 206	0.12 243	0.14 239	0.13 268	0.12 306	0.13 285	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.06 232	0.07 329

PSM-adaLoss	0.11 233	0.09 361	0.16 397	0.18 344	0.08 166	0.06 11	0.12 84	0.16 179	0.13 160	0.15 318	0.16 268	0.14 288	0.12 306	0.11 152	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.08 329	0.06 233	0.08 369	0.07 329

FTStereo	0.12 300	0.06 92	0.14 311	0.18 344	0.09 284	0.07 37	0.15 269	0.21 301	0.18 281	0.12 243	0.24 387	0.12 243	0.12 306	0.13 285	0.13 328	0.05 37	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.06 232	0.10 465

ROB_FTStereo_v2	0.11 233	0.09 361	0.16 397	0.19 402	0.08 166	0.06 11	0.12 84	0.16 179	0.13 160	0.15 318	0.16 268	0.14 288	0.12 306	0.11 152	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.08 329	0.06 233	0.08 369	0.07 329

ROB_FTStereo	0.11 233	0.09 361	0.16 397	0.19 402	0.08 166	0.06 11	0.11 55	0.16 179	0.13 160	0.15 318	0.16 268	0.14 288	0.12 306	0.11 152	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.08 329	0.06 233	0.08 369	0.07 329

HUI-Stereo	0.11 233	0.09 361	0.16 397	0.18 344	0.08 166	0.06 11	0.12 84	0.16 179	0.13 160	0.15 318	0.16 268	0.14 288	0.12 306	0.11 152	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.08 329	0.06 233	0.08 369	0.07 329

SST-Stereo	0.10 190	0.07 184	0.15 363	0.18 344	0.09 284	0.06 11	0.12 84	0.17 215	0.11 95	0.15 318	0.17 289	0.13 268	0.12 306	0.10 92	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.09 410	0.06 233	0.06 232	0.05 151

THIR-Stereo	0.12 300	0.07 184	0.11 194	0.15 102	0.08 166	0.14 328	0.16 335	0.17 215	0.25 396	0.16 346	0.24 387	0.14 288	0.12 306	0.12 239	0.14 365	0.06 131	0.04 24	0.07 244	0.07 322	0.05 124	0.05 151

RAFT_R40	0.11 233	0.07 184	0.14 311	0.18 344	0.09 284	0.06 11	0.13 138	0.17 215	0.16 235	0.14 291	0.18 314	0.15 317	0.12 306	0.10 92	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.09 410	0.06 233	0.06 232	0.05 151

DeepStereo_RVC	0.11 233	0.08 285	0.16 397	0.18 344	0.08 166	0.08 65	0.12 84	0.17 215	0.12 124	0.13 270	0.14 239	0.12 243	0.12 306	0.12 239	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.07 306	0.08 393

iGMRVC	0.11 233	0.09 361	0.16 397	0.19 402	0.08 166	0.06 11	0.12 84	0.16 179	0.13 160	0.15 318	0.16 268	0.14 288	0.12 306	0.11 152	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.08 329	0.06 233	0.08 369	0.07 329

IRAFT_RVC	0.12 300	0.08 285	0.16 397	0.19 402	0.08 166	0.07 37	0.15 269	0.24 367	0.23 359	0.14 291	0.14 239	0.15 317	0.12 306	0.12 239	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.09 410	0.06 233	0.06 232	0.06 248

iRAFT	0.11 233	0.09 361	0.16 397	0.18 344	0.08 166	0.06 11	0.11 55	0.16 179	0.13 160	0.15 318	0.16 268	0.14 288	0.12 306	0.11 152	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.08 329	0.06 233	0.08 369	0.07 329

CRE-IMP	0.11 233	0.09 361	0.16 397	0.19 402	0.08 166	0.10 169	0.12 84	0.18 245	0.10 65	0.14 291	0.13 225	0.13 268	0.12 306	0.12 239	0.11 231	0.07 282	0.04 24	0.08 329	0.06 233	0.08 369	0.08 393

test-2	0.11 233	0.09 361	0.07 9	0.19 402	0.08 166	0.12 253	0.28 563	0.13 75	0.17 255	0.11 205	0.17 289	0.14 288	0.12 306	0.07 4	0.07 1	0.05 37	0.05 215	0.09 410	0.07 322	0.04 21	0.04 53

RAFT	0.13 325	0.09 361	0.11 194	0.18 344	0.08 166	0.15 354	0.24 526	0.20 278	0.19 297	0.21 445	0.21 356	0.17 351	0.12 306	0.16 367	0.09 63	0.06 131	0.07 429	0.10 458	0.09 434	0.05 124	0.05 151

RAFT-IKP	0.11 233	0.09 361	0.16 397	0.19 402	0.08 166	0.06 11	0.12 84	0.16 179	0.13 160	0.15 318	0.16 268	0.14 288	0.12 306	0.11 152	0.10 152	0.06 131	0.04 24	0.08 329	0.06 233	0.08 369	0.07 329

TestStereo	0.13 325	0.14 504	0.11 194	0.23 525	0.08 166	0.15 354	0.21 493	0.20 278	0.23 359	0.14 291	0.24 387	0.16 331	0.12 306	0.16 367	0.14 365	0.05 37	0.06 355	0.08 329	0.06 233	0.09 432	0.05 151

FENet	0.13 325	0.08 285	0.12 230	0.16 183	0.08 166	0.14 328	0.15 269	0.22 324	0.23 359	0.17 362	0.23 375	0.16 331	0.12 306	0.14 311	0.15 393	0.08 345	0.05 215	0.08 329	0.08 387	0.07 306	0.07 329

DIP-Stereo	0.11 233	0.07 184	0.14 311	0.17 261	0.09 284	0.13 296	0.09 18	0.16 179	0.16 235	0.11 205	0.16 268	0.14 288	0.12 306	0.15 333	0.13 328	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.05 124	0.06 248
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.14 359	0.08 285	0.15 363	0.17 261	0.09 284	0.14 328	0.14 195	0.29 453	0.36 498	0.14 291	0.21 356	0.21 400	0.12 306	0.17 399	0.14 365	0.07 282	0.05 215	0.07 244	0.07 322	0.07 306	0.07 329

G2L-Stereo	0.14 359	0.07 184	0.13 276	0.17 261	0.09 284	0.13 296	0.12 84	0.27 422	0.22 349	0.16 346	0.27 443	0.21 400	0.13 344	0.17 399	0.18 442	0.09 406	0.08 456	0.08 329	0.07 322	0.07 306	0.07 329

rvit_0105_4	0.14 359	0.09 361	0.17 425	0.17 261	0.10 387	0.12 253	0.19 455	0.23 344	0.27 420	0.14 291	0.20 335	0.17 351	0.13 344	0.17 399	0.13 328	0.15 546	0.11 517	0.11 489	0.10 473	0.09 432	0.06 248

rvit_0105_3	0.15 403	0.09 361	0.14 311	0.19 402	0.12 469	0.15 354	0.25 541	0.25 383	0.29 441	0.15 318	0.17 289	0.20 391	0.13 344	0.17 399	0.14 365	0.13 528	0.11 517	0.12 509	0.14 537	0.07 306	0.06 248

UGAM	0.13 325	0.10 419	0.09 97	0.22 504	0.08 166	0.12 253	0.20 476	0.17 215	0.23 359	0.21 445	0.16 268	0.13 268	0.13 344	0.19 435	0.12 287	0.07 282	0.05 215	0.13 524	0.11 505	0.07 306	0.05 151

ffm	0.12 300	0.09 361	0.14 311	0.16 183	0.08 166	0.17 405	0.17 369	0.15 141	0.19 297	0.15 318	0.25 417	0.19 379	0.13 344	0.10 92	0.07 1	0.06 131	0.04 24	0.09 410	0.08 387	0.06 232	0.06 248

ff1	0.13 325	0.09 361	0.14 311	0.16 183	0.08 166	0.17 405	0.17 369	0.15 141	0.19 297	0.15 318	0.25 417	0.19 379	0.13 344	0.14 311	0.20 461	0.06 131	0.04 24	0.09 410	0.08 387	0.06 232	0.06 248

mmx	0.14 359	0.09 361	0.14 311	0.16 183	0.08 166	0.17 405	0.17 369	0.27 422	0.25 396	0.15 318	0.25 417	0.19 379	0.13 344	0.14 311	0.20 461	0.08 345	0.06 355	0.09 410	0.08 387	0.08 369	0.08 393

ttt	0.14 359	0.08 285	0.14 311	0.15 102	0.08 166	0.15 354	0.18 415	0.27 422	0.29 441	0.16 346	0.24 387	0.17 351	0.13 344	0.13 285	0.14 365	0.11 480	0.08 456	0.09 410	0.08 387	0.09 432	0.08 393

xxx	0.14 359	0.09 361	0.14 311	0.16 183	0.08 166	0.17 405	0.17 369	0.27 422	0.25 396	0.15 318	0.25 417	0.19 379	0.13 344	0.14 311	0.20 461	0.08 345	0.06 355	0.09 410	0.08 387	0.08 369	0.08 393

LL-Strereo	0.13 325	0.09 361	0.11 194	0.20 459	0.10 387	0.11 217	0.18 415	0.32 488	0.24 375	0.15 318	0.15 256	0.14 288	0.13 344	0.19 435	0.11 231	0.06 131	0.04 24	0.09 410	0.08 387	0.04 21	0.05 151

SDNR	0.19 472	0.08 285	0.19 459	0.16 183	0.12 469	0.77 609	0.14 195	0.25 383	0.32 466	0.19 408	0.24 387	0.19 379	0.13 344	0.19 435	0.15 393	0.16 562	0.18 570	0.14 536	0.11 505	0.08 369	0.11 491

BUS	0.14 359	0.09 361	0.14 311	0.22 504	0.10 387	0.19 447	0.14 195	0.34 516	0.19 297	0.17 362	0.22 366	0.16 331	0.13 344	0.15 333	0.13 328	0.08 345	0.06 355	0.10 458	0.09 434	0.07 306	0.07 329

NINENet	0.16 426	0.10 419	0.15 363	0.17 261	0.11 437	0.19 447	0.14 195	0.40 560	0.36 498	0.18 392	0.21 356	0.16 331	0.13 344	0.15 333	0.13 328	0.08 345	0.08 456	0.10 458	0.07 322	0.10 464	0.09 438

UDGNet	0.14 359	0.13 492	0.16 397	0.17 261	0.10 387	0.12 253	0.16 335	0.21 301	0.27 420	0.20 431	0.20 335	0.16 331	0.13 344	0.16 367	0.13 328	0.10 450	0.06 355	0.09 410	0.07 322	0.06 232	0.07 329

dad	0.17 446	0.20 552	0.20 471	0.16 183	0.11 437	0.20 462	0.18 415	0.21 301	0.28 434	0.30 535	0.24 387	0.29 492	0.13 344	0.19 435	0.16 409	0.18 568	0.09 485	0.11 489	0.09 434	0.11 487	0.07 329

GEStereo_RVC	0.17 446	0.12 463	0.15 363	0.22 504	0.11 437	0.19 447	0.17 369	0.32 488	0.48 550	0.20 431	0.25 417	0.17 351	0.13 344	0.21 477	0.16 409	0.10 450	0.06 355	0.08 329	0.07 322	0.09 432	0.08 393

CFNet_pseudo	0.14 359	0.08 285	0.15 363	0.16 183	0.09 284	0.13 296	0.14 195	0.27 422	0.34 485	0.14 291	0.21 356	0.22 418	0.13 344	0.18 420	0.14 365	0.07 282	0.05 215	0.08 329	0.06 233	0.07 306	0.07 329

GES	0.14 359	0.08 285	0.16 397	0.15 102	0.10 387	0.13 296	0.13 138	0.28 442	0.25 396	0.16 346	0.23 375	0.18 365	0.13 344	0.16 367	0.13 328	0.08 345	0.07 429	0.07 244	0.06 233	0.08 369	0.09 438

SFCPSM	0.13 325	0.07 184	0.14 311	0.17 261	0.09 284	0.15 354	0.16 335	0.28 442	0.27 420	0.14 291	0.17 289	0.12 243	0.13 344	0.14 311	0.11 231	0.08 345	0.05 215	0.07 244	0.07 322	0.07 306	0.06 248

ccs_rob	0.14 359	0.08 285	0.15 363	0.16 183	0.09 284	0.12 253	0.14 195	0.27 422	0.34 485	0.14 291	0.21 356	0.22 418	0.13 344	0.18 420	0.14 365	0.07 282	0.05 215	0.08 329	0.07 322	0.07 306	0.07 329

AdaStereo	0.15 403	0.11 445	0.15 363	0.18 344	0.09 284	0.20 462	0.11 55	0.32 488	0.28 434	0.20 431	0.23 375	0.20 391	0.13 344	0.19 435	0.14 365	0.12 505	0.05 215	0.10 458	0.07 322	0.09 432	0.07 329
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.
iResNetv2_ROB	0.14 359	0.08 285	0.15 363	0.16 183	0.08 166	0.16 384	0.12 84	0.25 383	0.35 494	0.21 445	0.29 469	0.24 442	0.13 344	0.14 311	0.14 365	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.04 57	0.09 432	0.08 393

MLCV	0.12 300	0.07 184	0.16 397	0.18 344	0.06 19	0.15 354	0.17 369	0.19 267	0.21 335	0.18 392	0.25 417	0.17 351	0.13 344	0.14 311	0.13 328	0.05 37	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.05 124	0.04 53

iResNet	0.13 325	0.10 419	0.18 448	0.19 402	0.08 166	0.13 296	0.18 415	0.20 278	0.26 410	0.15 318	0.23 375	0.15 317	0.13 344	0.14 311	0.14 365	0.06 131	0.04 24	0.06 145	0.05 155	0.06 232	0.05 151

DN-CSS_ROB	0.13 325	0.13 492	0.16 397	0.18 344	0.10 387	0.16 384	0.08 7	0.22 324	0.18 281	0.17 362	0.22 366	0.13 268	0.13 344	0.12 239	0.13 328	0.05 37	0.05 215	0.10 458	0.10 473	0.08 369	0.06 248

G2L-ROB	0.13 325	0.06 92	0.13 276	0.13 19	0.08 166	0.14 328	0.16 335	0.25 383	0.18 281	0.19 408	0.18 314	0.20 391	0.14 369	0.17 399	0.16 409	0.08 345	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.08 369	0.09 438

test_sample6	0.14 359	0.08 285	0.13 276	0.16 183	0.08 166	0.17 405	0.19 455	0.25 383	0.17 255	0.17 362	0.27 443	0.19 379	0.14 369	0.15 333	0.13 328	0.08 345	0.05 215	0.08 329	0.07 322	0.08 369	0.08 393

test_sample5	0.14 359	0.08 285	0.14 311	0.16 183	0.08 166	0.18 424	0.18 415	0.25 383	0.17 255	0.17 362	0.27 443	0.18 365	0.14 369	0.16 367	0.13 328	0.08 345	0.05 215	0.08 329	0.07 322	0.08 369	0.08 393

test_sample4	0.14 359	0.08 285	0.14 311	0.15 102	0.08 166	0.19 447	0.18 415	0.26 401	0.17 255	0.16 346	0.25 417	0.18 365	0.14 369	0.16 367	0.13 328	0.08 345	0.06 355	0.08 329	0.06 233	0.08 369	0.08 393

DualNet	0.14 359	0.08 285	0.14 311	0.16 183	0.08 166	0.18 424	0.18 415	0.25 383	0.17 255	0.17 362	0.27 443	0.18 365	0.14 369	0.16 367	0.13 328	0.08 345	0.05 215	0.08 329	0.07 322	0.08 369	0.08 393

CFNet_ucs	0.15 403	0.08 285	0.16 397	0.16 183	0.11 437	0.14 328	0.14 195	0.30 467	0.34 485	0.16 346	0.24 387	0.23 436	0.14 369	0.18 420	0.15 393	0.09 406	0.06 355	0.08 329	0.07 322	0.09 432	0.09 438

anonymousa	0.13 325	0.07 184	0.13 276	0.18 344	0.09 284	0.13 296	0.17 369	0.19 267	0.29 441	0.15 318	0.24 387	0.15 317	0.14 369	0.14 311	0.14 365	0.07 282	0.05 215	0.07 244	0.09 434	0.05 124	0.06 248

DCANet-4	0.10 190	0.06 92	0.12 230	0.16 183	0.06 19	0.09 112	0.17 369	0.18 245	0.19 297	0.13 270	0.16 268	0.09 168	0.14 369	0.11 152	0.12 287	0.06 131	0.04 24	0.05 56	0.04 57	0.04 21	0.05 151

GwcNet-ADL	0.13 325	0.08 285	0.14 311	0.20 459	0.09 284	0.11 217	0.20 476	0.30 467	0.24 375	0.13 270	0.14 239	0.18 365	0.14 369	0.13 285	0.14 365	0.07 282	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.07 306	0.06 248

AAGNet	0.11 233	0.07 184	0.16 397	0.19 402	0.09 284	0.08 65	0.13 138	0.18 245	0.13 160	0.16 346	0.21 356	0.13 268	0.14 369	0.11 152	0.14 365	0.06 131	0.04 24	0.09 410	0.06 233	0.06 232	0.05 151

DEmStereo	0.12 300	0.06 92	0.14 311	0.14 54	0.10 387	0.16 384	0.15 269	0.16 179	0.24 375	0.17 362	0.24 387	0.13 268	0.14 369	0.12 239	0.13 328	0.05 37	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.05 124	0.05 151

HCRNet	0.16 426	0.24 566	0.12 230	0.35 582	0.11 437	0.15 354	0.17 369	0.26 401	0.22 349	0.19 408	0.24 387	0.21 400	0.14 369	0.15 333	0.13 328	0.11 480	0.07 429	0.11 489	0.10 473	0.09 432	0.07 329

xxxx	0.15 403	0.07 184	0.14 311	0.14 54	0.08 166	0.23 500	0.18 415	0.31 477	0.19 297	0.14 291	0.28 457	0.22 418	0.14 369	0.15 333	0.26 536	0.09 406	0.05 215	0.07 244	0.07 322	0.08 369	0.07 329

PSMNet-RSSM	0.14 359	0.07 184	0.13 276	0.15 102	0.08 166	0.13 296	0.16 335	0.24 367	0.24 375	0.16 346	0.28 457	0.22 418	0.14 369	0.15 333	0.13 328	0.11 480	0.06 355	0.09 410	0.12 524	0.08 369	0.07 329

CFNet-ft	0.14 359	0.07 184	0.15 363	0.12 9	0.09 284	0.16 384	0.18 415	0.22 324	0.24 375	0.17 362	0.26 434	0.24 442	0.14 369	0.16 367	0.14 365	0.11 480	0.06 355	0.08 329	0.09 434	0.09 432	0.08 393

BEATNet_4x	0.12 300	0.08 285	0.14 311	0.18 344	0.07 96	0.15 354	0.07 3	0.22 324	0.18 281	0.16 346	0.19 323	0.18 365	0.14 369	0.16 367	0.15 393	0.07 282	0.05 215	0.05 56	0.05 155	0.06 232	0.06 248

HSM-Net_RVC	0.14 359	0.08 285	0.11 194	0.15 102	0.08 166	0.15 354	0.15 269	0.27 422	0.29 441	0.19 408	0.21 356	0.29 492	0.14 369	0.17 399	0.13 328	0.06 131	0.06 355	0.06 145	0.06 233	0.07 306	0.06 248
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.14 359	0.07 184	0.15 363	0.12 9	0.09 284	0.16 384	0.18 415	0.22 324	0.24 375	0.17 362	0.26 434	0.24 442	0.14 369	0.16 367	0.14 365	0.11 480	0.06 355	0.08 329	0.09 434	0.09 432	0.08 393

DCVSM-stereo	0.14 359	0.09 361	0.16 397	0.16 183	0.10 387	0.15 354	0.09 18	0.19 267	0.23 359	0.20 431	0.23 375	0.26 466	0.15 387	0.18 420	0.14 365	0.09 406	0.07 429	0.09 410	0.08 387	0.10 464	0.12 504

ACV-stereo	0.15 403	0.10 419	0.28 520	0.18 344	0.12 469	0.14 328	0.12 84	0.23 344	0.21 335	0.19 408	0.23 375	0.22 418	0.15 387	0.23 501	0.17 424	0.07 282	0.06 355	0.07 244	0.07 322	0.07 306	0.07 329

ITSA-stereo	0.15 403	0.10 419	0.14 311	0.19 402	0.08 166	0.12 253	0.14 195	0.30 467	0.49 556	0.17 362	0.19 323	0.22 418	0.15 387	0.17 399	0.16 409	0.10 450	0.06 355	0.08 329	0.08 387	0.08 369	0.08 393

rvit_stereo_0075_2	0.17 446	0.12 463	0.25 505	0.23 525	0.16 540	0.13 296	0.10 29	0.30 467	0.27 420	0.20 431	0.28 457	0.22 418	0.15 387	0.18 420	0.13 328	0.16 562	0.10 505	0.17 556	0.10 473	0.10 464	0.09 438

test_sample3	0.14 359	0.08 285	0.15 363	0.14 54	0.09 284	0.19 447	0.17 369	0.26 401	0.18 281	0.16 346	0.22 366	0.19 379	0.15 387	0.17 399	0.13 328	0.08 345	0.06 355	0.07 244	0.06 233	0.09 432	0.08 393

test_sample2	0.12 300	0.07 184	0.12 230	0.14 54	0.08 166	0.16 384	0.18 415	0.21 301	0.16 235	0.14 291	0.20 335	0.19 379	0.15 387	0.15 333	0.12 287	0.08 345	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.08 369	0.07 329

SMFormer	0.14 359	0.07 184	0.17 425	0.14 54	0.08 166	0.16 384	0.17 369	0.26 401	0.27 420	0.19 408	0.20 335	0.18 365	0.15 387	0.15 333	0.17 424	0.08 345	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.07 306	0.06 248

tta	0.14 359	0.07 184	0.17 425	0.14 54	0.08 166	0.16 384	0.17 369	0.26 401	0.27 420	0.19 408	0.20 335	0.18 365	0.15 387	0.15 333	0.17 424	0.08 345	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.06 232	0.06 248

qqq1	0.13 325	0.07 184	0.17 425	0.14 54	0.08 166	0.16 384	0.17 369	0.26 401	0.27 420	0.19 408	0.20 335	0.18 365	0.15 387	0.15 333	0.11 231	0.08 345	0.05 215	0.05 56	0.05 155	0.06 232	0.06 248

fff1	0.13 325	0.07 184	0.17 425	0.14 54	0.08 166	0.16 384	0.17 369	0.26 401	0.27 420	0.19 408	0.20 335	0.18 365	0.15 387	0.15 333	0.11 231	0.08 345	0.05 215	0.05 56	0.05 155	0.06 232	0.06 248

1111x	0.15 403	0.08 285	0.12 230	0.18 344	0.07 96	0.18 424	0.25 541	0.31 477	0.24 375	0.17 362	0.24 387	0.26 466	0.15 387	0.13 285	0.23 502	0.07 282	0.07 429	0.08 329	0.09 434	0.07 306	0.06 248

iinet-f	0.16 426	0.06 92	0.45 563	0.14 54	0.10 387	0.21 479	0.14 195	0.27 422	0.23 359	0.21 445	0.24 387	0.21 400	0.15 387	0.18 420	0.21 481	0.09 406	0.07 429	0.07 244	0.06 233	0.09 432	0.10 465

GASNet	0.22 505	0.23 563	0.33 539	0.26 550	0.17 555	0.26 526	0.16 335	0.44 577	0.42 531	0.27 507	0.24 387	0.30 501	0.15 387	0.27 520	0.18 442	0.12 505	0.08 456	0.12 509	0.11 505	0.16 556	0.07 329

CASS	0.13 325	0.12 463	0.11 194	0.23 525	0.09 284	0.15 354	0.17 369	0.18 245	0.19 297	0.17 362	0.18 314	0.15 317	0.15 387	0.14 311	0.14 365	0.09 406	0.06 355	0.10 458	0.08 387	0.09 432	0.07 329
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 460	0.09 361	0.29 528	0.15 102	0.10 387	0.22 487	0.20 476	0.26 401	0.39 515	0.25 495	0.42 553	0.24 442	0.15 387	0.20 460	0.19 455	0.07 282	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.10 464	0.09 438

test_5	0.14 359	0.12 463	0.08 42	0.20 459	0.10 387	0.14 328	0.29 572	0.21 301	0.24 375	0.18 392	0.28 457	0.11 226	0.15 387	0.12 239	0.13 328	0.06 131	0.05 215	0.07 244	0.08 387	0.08 369	0.07 329

CSP-Net	0.16 426	0.09 361	0.14 311	0.16 183	0.09 284	0.19 447	0.17 369	0.25 383	0.32 466	0.25 495	0.30 475	0.24 442	0.15 387	0.21 477	0.18 442	0.09 406	0.06 355	0.07 244	0.07 322	0.08 369	0.07 329

DAS	0.15 403	0.08 285	0.18 448	0.19 402	0.10 387	0.19 447	0.17 369	0.27 422	0.29 441	0.18 392	0.25 417	0.21 400	0.15 387	0.16 367	0.12 287	0.08 345	0.06 355	0.06 145	0.06 233	0.07 306	0.07 329

SepStereo	0.15 403	0.08 285	0.18 448	0.19 402	0.10 387	0.19 447	0.17 369	0.27 422	0.29 441	0.18 392	0.25 417	0.21 400	0.15 387	0.25 515	0.12 287	0.08 345	0.06 355	0.06 145	0.06 233	0.07 306	0.07 329

DRaft	0.12 300	0.06 92	0.11 194	0.14 54	0.09 284	0.14 328	0.17 369	0.21 301	0.30 452	0.17 362	0.28 457	0.10 201	0.15 387	0.10 92	0.12 287	0.05 37	0.04 24	0.07 244	0.06 233	0.05 124	0.05 151

GANet-RSSM	0.14 359	0.07 184	0.13 276	0.13 19	0.08 166	0.14 328	0.17 369	0.22 324	0.21 335	0.17 362	0.24 387	0.23 436	0.15 387	0.16 367	0.15 393	0.10 450	0.06 355	0.07 244	0.08 387	0.08 369	0.07 329

DSFCA	0.16 426	0.09 361	0.14 311	0.16 183	0.10 387	0.20 462	0.19 455	0.28 442	0.31 459	0.23 473	0.24 387	0.22 418	0.15 387	0.19 435	0.20 461	0.10 450	0.07 429	0.09 410	0.09 434	0.08 369	0.08 393

FADNet-RVC-Resample	0.16 426	0.11 445	0.31 533	0.22 504	0.11 437	0.19 447	0.14 195	0.25 383	0.24 375	0.24 482	0.27 443	0.20 391	0.15 387	0.16 367	0.15 393	0.07 282	0.08 456	0.12 509	0.10 473	0.09 432	0.10 465

UCFNet_RVC	0.14 359	0.08 285	0.13 276	0.11 1	0.10 387	0.20 462	0.10 29	0.24 367	0.22 349	0.17 362	0.20 335	0.23 436	0.15 387	0.17 399	0.15 393	0.12 505	0.07 429	0.10 458	0.13 534	0.11 487	0.10 465

iResNet_ROB	0.14 359	0.07 184	0.13 276	0.14 54	0.07 96	0.18 424	0.14 195	0.26 401	0.31 459	0.22 461	0.25 417	0.23 436	0.15 387	0.15 333	0.13 328	0.07 282	0.05 215	0.05 56	0.04 57	0.08 369	0.08 393

PWCDC_ROB	0.20 484	0.13 492	0.22 487	0.24 534	0.11 437	0.19 447	0.15 269	0.33 507	0.54 568	0.29 531	0.50 568	0.21 400	0.15 387	0.27 520	0.20 461	0.11 480	0.09 485	0.10 458	0.08 387	0.11 487	0.09 438

xyz-stereo	0.13 325	0.07 184	0.20 471	0.15 102	0.05 1	0.20 462	0.15 269	0.17 215	0.31 459	0.15 318	0.29 469	0.26 466	0.16 413	0.13 285	0.12 287	0.05 37	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.04 21	0.04 53

G2L-Stereo_test	0.14 359	0.07 184	0.11 194	0.13 19	0.08 166	0.12 253	0.16 335	0.30 467	0.28 434	0.20 431	0.23 375	0.20 391	0.16 413	0.17 399	0.18 442	0.07 282	0.05 215	0.05 56	0.05 155	0.07 306	0.06 248

FACV-RUCA	0.13 325	0.11 445	0.12 230	0.19 402	0.12 469	0.15 354	0.15 269	0.22 324	0.20 320	0.15 318	0.16 268	0.14 288	0.16 413	0.14 311	0.13 328	0.07 282	0.05 215	0.08 329	0.06 233	0.10 464	0.08 393

test_sample1	0.13 325	0.07 184	0.14 311	0.13 19	0.08 166	0.19 447	0.16 335	0.20 278	0.15 206	0.14 291	0.22 366	0.18 365	0.16 413	0.17 399	0.14 365	0.07 282	0.06 355	0.06 145	0.06 233	0.08 369	0.07 329

xx1	0.11 233	0.08 285	0.12 230	0.17 261	0.09 284	0.13 296	0.15 269	0.16 179	0.18 281	0.09 140	0.09 127	0.16 331	0.16 413	0.10 92	0.07 1	0.06 131	0.04 24	0.08 329	0.08 387	0.07 306	0.07 329

mmm	0.14 359	0.08 285	0.17 425	0.17 261	0.09 284	0.17 405	0.18 415	0.21 301	0.15 206	0.15 318	0.23 375	0.21 400	0.16 413	0.16 367	0.17 424	0.08 345	0.05 215	0.08 329	0.07 322	0.07 306	0.07 329

11t1	0.12 300	0.06 92	0.13 276	0.14 54	0.08 166	0.17 405	0.15 269	0.18 245	0.15 206	0.15 318	0.15 256	0.16 331	0.16 413	0.15 333	0.13 328	0.08 345	0.05 215	0.06 145	0.05 155	0.08 369	0.07 329

CBFPSM	0.14 359	0.06 92	0.26 508	0.17 261	0.09 284	0.13 296	0.15 269	0.22 324	0.23 359	0.20 431	0.27 443	0.24 442	0.16 413	0.16 367	0.18 442	0.06 131	0.06 355	0.06 145	0.07 322	0.07 306	0.07 329

gwcnet-sp	0.14 359	0.07 184	0.12 230	0.18 344	0.09 284	0.16 384	0.17 369	0.24 367	0.24 375	0.18 392	0.24 387	0.15 317	0.16 413	0.15 333	0.15 393	0.08 345	0.06 355	0.07 244	0.08 387	0.08 369	0.07 329

scenet	0.14 359	0.07 184	0.12 230	0.18 344	0.09 284	0.16 384	0.17 369	0.24 367	0.24 375	0.18 392	0.24 387	0.15 317	0.16 413	0.15 333	0.15 393	0.08 345	0.06 355	0.07 244	0.08 387	0.08 369	0.07 329

ssnet	0.14 359	0.07 184	0.12 230	0.18 344	0.09 284	0.16 384	0.17 369	0.24 367	0.24 375	0.18 392	0.24 387	0.15 317	0.16 413	0.15 333	0.15 393	0.08 345	0.06 355	0.07 244	0.08 387	0.08 369	0.07 329

qqq	0.13 325	0.09 361	0.15 363	0.16 183	0.08 166	0.13 296	0.15 269	0.23 344	0.16 235	0.15 318	0.19 323	0.16 331	0.16 413	0.15 333	0.16 409	0.07 282	0.06 355	0.08 329	0.08 387	0.07 306	0.07 329

BSDual-CNN	0.15 403	0.09 361	0.14 311	0.22 504	0.10 387	0.14 328	0.15 269	0.34 516	0.19 297	0.17 362	0.22 366	0.25 456	0.16 413	0.15 333	0.14 365	0.08 345	0.06 355	0.10 458	0.09 434	0.07 306	0.07 329

psmg	0.14 359	0.09 361	0.14 311	0.17 261	0.10 387	0.15 354	0.17 369	0.29 453	0.19 297	0.17 362	0.21 356	0.25 456	0.16 413	0.15 333	0.14 365	0.08 345	0.06 355	0.08 329	0.08 387	0.07 306	0.06 248

AASNet	0.16 426	0.08 285	0.12 230	0.19 402	0.09 284	0.18 424	0.15 269	0.37 544	0.37 505	0.19 408	0.23 375	0.20 391	0.16 413	0.17 399	0.20 461	0.10 450	0.08 456	0.08 329	0.07 322	0.09 432	0.09 438

PSMNet-ADL	0.15 403	0.12 463	0.13 276	0.22 504	0.09 284	0.13 296	0.20 476	0.26 401	0.23 359	0.18 392	0.20 335	0.24 442	0.16 413	0.18 420	0.17 424	0.08 345	0.08 456	0.08 329	0.11 505	0.08 369	0.07 329

ADLNet	0.16 426	0.08 285	0.15 363	0.16 183	0.10 387	0.16 384	0.17 369	0.32 488	0.27 420	0.22 461	0.27 443	0.24 442	0.16 413	0.18 420	0.21 481	0.10 450	0.06 355	0.10 458	0.10 473	0.08 369	0.09 438

222	0.16 426	0.07 184	0.14 311	0.14 54	0.08 166	0.24 505	0.18 415	0.30 467	0.20 320	0.17 362	0.28 457	0.17 351	0.16 413	0.15 333	0.40 586	0.10 450	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.07 306	0.08 393

test_xeample	0.15 403	0.06 92	0.13 276	0.14 54	0.08 166	0.21 479	0.20 476	0.28 442	0.20 320	0.16 346	0.29 469	0.19 379	0.16 413	0.15 333	0.26 536	0.09 406	0.05 215	0.07 244	0.07 322	0.07 306	0.07 329

ACVNet	0.15 403	0.09 361	0.15 363	0.13 19	0.12 469	0.14 328	0.20 476	0.22 324	0.33 473	0.17 362	0.26 434	0.21 400	0.16 413	0.17 399	0.21 481	0.07 282	0.06 355	0.06 145	0.06 233	0.08 369	0.06 248

cf-r	0.13 325	0.07 184	0.12 230	0.16 183	0.08 166	0.14 328	0.19 455	0.20 278	0.25 396	0.17 362	0.25 417	0.21 400	0.16 413	0.14 311	0.14 365	0.10 450	0.05 215	0.06 145	0.08 387	0.06 232	0.06 248

GwcNet-RSSM	0.14 359	0.07 184	0.12 230	0.15 102	0.08 166	0.15 354	0.20 476	0.21 301	0.27 420	0.18 392	0.27 443	0.22 418	0.16 413	0.14 311	0.15 393	0.10 450	0.05 215	0.07 244	0.09 434	0.07 306	0.07 329

HSM	0.15 403	0.08 285	0.14 311	0.16 183	0.09 284	0.16 384	0.14 195	0.28 442	0.25 396	0.19 408	0.23 375	0.37 543	0.16 413	0.20 460	0.15 393	0.07 282	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.07 306	0.06 248

z-ln-s-r	0.17 446	0.10 419	0.40 556	0.19 402	0.08 166	0.17 405	0.18 415	0.22 324	0.33 473	0.18 392	0.40 536	0.22 418	0.17 436	0.20 460	0.23 502	0.07 282	0.05 215	0.07 244	0.07 322	0.07 306	0.05 151

coex_refinement	0.14 359	0.07 184	0.12 230	0.17 261	0.10 387	0.15 354	0.15 269	0.26 401	0.29 441	0.18 392	0.20 335	0.22 418	0.17 436	0.16 367	0.18 442	0.08 345	0.05 215	0.06 145	0.06 233	0.09 432	0.08 393

ISRNet	0.18 460	0.08 285	0.19 459	0.19 402	0.13 492	0.15 354	0.12 84	0.30 467	0.32 466	0.21 445	0.25 417	0.27 474	0.17 436	0.17 399	0.20 461	0.20 575	0.08 456	0.14 536	0.14 537	0.14 534	0.17 567

rvit_105_1	0.19 472	0.11 445	0.25 505	0.21 488	0.16 540	0.21 479	0.27 557	0.31 477	0.41 524	0.19 408	0.20 335	0.22 418	0.17 436	0.19 435	0.17 424	0.12 505	0.12 532	0.13 524	0.15 552	0.08 369	0.07 329

DispNO	0.14 359	0.08 285	0.17 425	0.19 402	0.12 469	0.11 217	0.21 493	0.23 344	0.29 441	0.17 362	0.23 375	0.18 365	0.17 436	0.15 333	0.15 393	0.07 282	0.05 215	0.08 329	0.08 387	0.07 306	0.06 248

x	0.13 325	0.07 184	0.14 311	0.14 54	0.08 166	0.18 424	0.14 195	0.22 324	0.20 320	0.15 318	0.19 323	0.19 379	0.17 436	0.18 420	0.18 442	0.07 282	0.05 215	0.06 145	0.06 233	0.07 306	0.07 329

CRFU-Net	0.16 426	0.08 285	0.14 311	0.17 261	0.09 284	0.19 447	0.14 195	0.26 401	0.20 320	0.28 523	0.27 443	0.29 492	0.17 436	0.19 435	0.17 424	0.09 406	0.09 485	0.07 244	0.07 322	0.08 369	0.08 393

AACVNet	0.16 426	0.08 285	0.14 311	0.15 102	0.10 387	0.18 424	0.15 269	0.23 344	0.24 375	0.27 507	0.27 443	0.28 484	0.17 436	0.19 435	0.16 409	0.09 406	0.07 429	0.09 410	0.07 322	0.10 464	0.09 438

LMCR-Stereo	0.15 403	0.08 285	0.13 276	0.21 488	0.09 284	0.17 405	0.20 476	0.27 422	0.19 297	0.24 482	0.24 387	0.23 436	0.17 436	0.20 460	0.17 424	0.07 282	0.06 355	0.08 329	0.06 233	0.10 464	0.08 393

acv_ft	0.15 403	0.09 361	0.15 363	0.19 402	0.10 387	0.16 384	0.17 369	0.25 383	0.33 473	0.19 408	0.26 434	0.21 400	0.17 436	0.17 399	0.18 442	0.07 282	0.06 355	0.06 145	0.06 233	0.08 369	0.06 248

FADNet_RVC	0.16 426	0.14 504	0.40 556	0.20 459	0.11 437	0.13 296	0.13 138	0.26 401	0.22 349	0.21 445	0.23 375	0.20 391	0.17 436	0.14 311	0.16 409	0.08 345	0.08 456	0.12 509	0.09 434	0.11 487	0.10 465

CFNet	0.15 403	0.10 419	0.17 425	0.17 261	0.08 166	0.18 424	0.09 18	0.28 442	0.25 396	0.19 408	0.24 387	0.24 442	0.17 436	0.17 399	0.14 365	0.08 345	0.06 355	0.09 410	0.10 473	0.07 306	0.06 248

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 446	0.10 419	0.22 487	0.20 459	0.10 387	0.15 354	0.18 415	0.31 477	0.25 396	0.21 445	0.30 475	0.25 456	0.17 436	0.21 477	0.20 461	0.09 406	0.06 355	0.08 329	0.08 387	0.07 306	0.08 393
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.17 446	0.12 463	0.15 363	0.20 459	0.09 284	0.18 424	0.18 415	0.26 401	0.23 359	0.26 501	0.40 536	0.22 418	0.17 436	0.21 477	0.20 461	0.08 345	0.05 215	0.09 410	0.10 473	0.07 306	0.07 329
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
YMNet	0.20 484	0.12 463	0.19 459	0.20 459	0.14 512	0.26 526	0.23 514	0.32 488	0.34 485	0.27 507	0.34 503	0.30 501	0.18 450	0.18 420	0.22 490	0.10 450	0.13 545	0.10 458	0.10 473	0.08 369	0.09 438

YMNet_1	0.20 484	0.12 463	0.19 459	0.20 459	0.14 512	0.26 526	0.23 514	0.32 488	0.34 485	0.27 507	0.34 503	0.30 501	0.18 450	0.18 420	0.22 490	0.10 450	0.13 545	0.10 458	0.10 473	0.08 369	0.09 438

ssnet_v2	0.17 446	0.10 419	0.17 425	0.17 261	0.11 437	0.21 479	0.21 493	0.33 507	0.25 396	0.22 461	0.22 366	0.27 474	0.18 450	0.22 490	0.20 461	0.11 480	0.09 485	0.09 410	0.09 434	0.08 369	0.08 393

Wz-Net-LNSev	0.22 505	0.16 522	0.38 553	0.21 488	0.13 492	0.25 516	0.23 514	0.32 488	0.43 536	0.30 535	0.41 547	0.31 514	0.18 450	0.22 490	0.25 525	0.10 450	0.09 485	0.08 329	0.08 387	0.12 503	0.11 491

hknet	0.15 403	0.11 445	0.13 276	0.22 504	0.11 437	0.14 328	0.15 269	0.34 516	0.25 396	0.17 362	0.22 366	0.22 418	0.18 450	0.17 399	0.12 287	0.07 282	0.06 355	0.10 458	0.09 434	0.07 306	0.07 329

ADLNet2	0.16 426	0.09 361	0.13 276	0.16 183	0.09 284	0.20 462	0.16 335	0.31 477	0.39 515	0.16 346	0.20 335	0.20 391	0.18 450	0.21 477	0.22 490	0.08 345	0.06 355	0.07 244	0.07 322	0.09 432	0.07 329

ICVP	0.15 403	0.09 361	0.12 230	0.22 504	0.09 284	0.17 405	0.21 493	0.25 383	0.23 359	0.18 392	0.30 475	0.26 466	0.18 450	0.17 399	0.14 365	0.09 406	0.07 429	0.08 329	0.07 322	0.07 306	0.07 329
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ac_64	0.16 426	0.08 285	0.15 363	0.18 344	0.10 387	0.22 487	0.18 415	0.24 367	0.21 335	0.18 392	0.24 387	0.29 492	0.18 450	0.19 435	0.22 490	0.09 406	0.07 429	0.08 329	0.09 434	0.07 306	0.06 248

HGLStereo	0.17 446	0.08 285	0.19 459	0.17 261	0.12 469	0.18 424	0.18 415	0.31 477	0.32 466	0.21 445	0.32 487	0.25 456	0.18 450	0.19 435	0.20 461	0.09 406	0.09 485	0.07 244	0.07 322	0.09 432	0.10 465

DMCA	0.14 359	0.09 361	0.16 397	0.19 402	0.09 284	0.15 354	0.17 369	0.23 344	0.27 420	0.14 291	0.19 323	0.17 351	0.18 450	0.15 333	0.17 424	0.10 450	0.06 355	0.08 329	0.06 233	0.09 432	0.10 465

STTStereo	0.18 460	0.12 463	0.27 515	0.20 459	0.11 437	0.16 384	0.21 493	0.29 453	0.23 359	0.21 445	0.30 475	0.29 492	0.18 450	0.20 460	0.19 455	0.12 505	0.11 517	0.11 489	0.14 537	0.09 432	0.08 393

RASNet	0.14 359	0.07 184	0.14 311	0.16 183	0.08 166	0.18 424	0.14 195	0.29 453	0.20 320	0.17 362	0.25 417	0.21 400	0.18 450	0.20 460	0.19 455	0.07 282	0.06 355	0.06 145	0.08 387	0.06 232	0.06 248

TDLM	0.17 446	0.12 463	0.13 276	0.24 534	0.10 387	0.18 424	0.18 415	0.36 538	0.30 452	0.21 445	0.28 457	0.28 484	0.18 450	0.23 501	0.18 442	0.11 480	0.07 429	0.10 458	0.10 473	0.08 369	0.08 393

CVANet_RVC	0.18 460	0.10 419	0.14 311	0.21 488	0.10 387	0.18 424	0.17 369	0.34 516	0.33 473	0.22 461	0.31 483	0.28 484	0.18 450	0.23 501	0.17 424	0.12 505	0.08 456	0.12 509	0.11 505	0.09 432	0.07 329

DeepPruner_ROB	0.16 426	0.11 445	0.15 363	0.17 261	0.10 387	0.17 405	0.15 269	0.32 488	0.21 335	0.19 408	0.21 356	0.22 418	0.18 450	0.20 460	0.15 393	0.13 528	0.09 485	0.09 410	0.09 434	0.11 487	0.10 465

pmcnn	0.15 403	0.07 184	0.19 459	0.15 102	0.07 96	0.20 462	0.15 269	0.24 367	0.26 410	0.21 445	0.34 503	0.28 484	0.18 450	0.18 420	0.17 424	0.07 282	0.05 215	0.05 56	0.04 57	0.07 306	0.06 248

TCMNet	0.19 472	0.12 463	0.19 459	0.20 459	0.18 561	0.20 462	0.24 526	0.27 422	0.36 498	0.23 473	0.26 434	0.25 456	0.19 466	0.19 435	0.23 502	0.13 528	0.11 517	0.11 489	0.12 524	0.13 521	0.12 504

DualNet (step1)	0.16 426	0.12 463	0.20 471	0.12 9	0.14 512	0.17 405	0.13 138	0.27 422	0.23 359	0.20 431	0.20 335	0.24 442	0.19 466	0.16 367	0.16 409	0.15 546	0.06 355	0.14 536	0.14 537	0.14 534	0.12 504

test_sample9	0.18 460	0.12 463	0.20 471	0.12 9	0.14 512	0.17 405	0.13 138	0.27 422	0.23 359	0.20 431	0.20 335	0.24 442	0.19 466	0.19 435	0.17 424	0.15 546	0.30 594	0.14 536	0.14 537	0.14 534	0.12 504

test_sample7	0.15 403	0.10 419	0.16 397	0.14 54	0.11 437	0.16 384	0.16 335	0.27 422	0.23 359	0.20 431	0.20 335	0.24 442	0.19 466	0.16 367	0.16 409	0.12 505	0.06 355	0.10 458	0.09 434	0.10 464	0.10 465

Wz-Net-MNSev	0.22 505	0.13 492	0.31 533	0.20 459	0.14 512	0.36 571	0.24 526	0.33 507	0.44 541	0.28 523	0.40 536	0.38 547	0.19 466	0.24 510	0.25 525	0.09 406	0.07 429	0.09 410	0.09 434	0.12 503	0.10 465

pcwnet_v2	0.19 472	0.10 419	0.26 508	0.17 261	0.14 512	0.18 424	0.15 269	0.37 544	0.46 548	0.19 408	0.24 387	0.21 400	0.19 466	0.20 460	0.19 455	0.13 528	0.10 505	0.10 458	0.10 473	0.11 487	0.13 524

delet	0.17 446	0.08 285	0.17 425	0.19 402	0.11 437	0.20 462	0.21 493	0.30 467	0.37 505	0.17 362	0.26 434	0.19 379	0.19 466	0.19 435	0.21 481	0.08 345	0.08 456	0.09 410	0.11 505	0.06 232	0.06 248

UNet	0.17 446	0.09 361	0.18 448	0.19 402	0.12 469	0.27 536	0.19 455	0.33 507	0.29 441	0.21 445	0.24 387	0.23 436	0.19 466	0.19 435	0.18 442	0.07 282	0.06 355	0.08 329	0.07 322	0.08 369	0.06 248

UPFNet	0.16 426	0.08 285	0.12 230	0.20 459	0.12 469	0.20 462	0.23 514	0.28 442	0.26 410	0.17 362	0.24 387	0.22 418	0.19 466	0.19 435	0.21 481	0.09 406	0.07 429	0.08 329	0.09 434	0.08 369	0.06 248

NVstereo2D	0.19 472	0.10 419	0.15 363	0.17 261	0.15 530	0.28 544	0.23 514	0.44 577	0.42 531	0.15 318	0.27 443	0.25 456	0.19 466	0.22 490	0.17 424	0.09 406	0.06 355	0.10 458	0.08 387	0.15 549	0.09 438

StereoDRNet	0.18 460	0.11 445	0.17 425	0.22 504	0.11 437	0.21 479	0.22 503	0.37 544	0.33 473	0.24 482	0.28 457	0.30 501	0.19 466	0.20 460	0.20 461	0.09 406	0.08 456	0.11 489	0.09 434	0.09 432	0.07 329

SGM-Forest	0.20 484	0.14 504	0.18 448	0.19 402	0.13 492	0.20 462	0.22 503	0.33 507	0.30 452	0.24 482	0.29 469	0.28 484	0.19 466	0.23 501	0.17 424	0.15 546	0.16 563	0.15 548	0.14 537	0.12 503	0.12 504
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
fast-acv-ft	0.18 460	0.11 445	0.19 459	0.19 402	0.12 469	0.24 505	0.21 493	0.25 383	0.34 485	0.22 461	0.34 503	0.27 474	0.20 478	0.21 477	0.23 502	0.09 406	0.09 485	0.08 329	0.10 473	0.08 369	0.07 329

IER	0.14 359	0.07 184	0.13 276	0.17 261	0.09 284	0.14 328	0.16 335	0.25 383	0.26 410	0.18 392	0.25 417	0.17 351	0.20 478	0.16 367	0.14 365	0.08 345	0.05 215	0.07 244	0.06 233	0.08 369	0.07 329

MMNet	0.17 446	0.09 361	0.16 397	0.20 459	0.11 437	0.27 536	0.20 476	0.25 383	0.41 524	0.22 461	0.30 475	0.21 400	0.20 478	0.17 399	0.20 461	0.06 131	0.06 355	0.07 244	0.07 322	0.08 369	0.07 329

GwcNet	0.20 484	0.13 492	0.19 459	0.18 344	0.12 469	0.24 505	0.19 455	0.35 531	0.43 536	0.20 431	0.32 487	0.33 526	0.20 478	0.22 490	0.24 515	0.11 480	0.09 485	0.09 410	0.09 434	0.09 432	0.10 465

DGSMNet	0.24 528	0.19 548	0.33 539	0.21 488	0.24 579	0.24 505	0.20 476	0.35 531	0.41 524	0.24 482	0.32 487	0.38 547	0.21 482	0.29 538	0.23 502	0.12 505	0.11 517	0.14 536	0.16 556	0.23 575	0.23 581

FADNet-RVC	0.20 484	0.20 552	0.38 553	0.21 488	0.16 540	0.20 462	0.15 269	0.26 401	0.26 410	0.26 501	0.32 487	0.26 466	0.21 482	0.22 490	0.19 455	0.12 505	0.13 545	0.12 509	0.14 537	0.13 521	0.18 570

FADNet	0.21 496	0.22 562	0.36 548	0.18 344	0.17 555	0.24 505	0.13 138	0.31 477	0.31 459	0.23 473	0.25 417	0.27 474	0.21 482	0.19 435	0.15 393	0.13 528	0.15 560	0.12 509	0.15 552	0.16 556	0.18 570

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 505	0.21 558	0.24 500	0.26 550	0.11 437	0.23 500	0.14 195	0.39 556	0.24 375	0.32 547	0.36 510	0.30 501	0.21 482	0.19 435	0.21 481	0.17 567	0.14 554	0.21 570	0.16 556	0.12 503	0.12 504

SuperB	0.20 484	0.10 419	0.56 587	0.16 183	0.09 284	0.18 424	0.18 415	0.24 367	0.50 559	0.26 501	0.39 530	0.17 351	0.21 482	0.22 490	0.21 481	0.08 345	0.06 355	0.06 145	0.06 233	0.12 503	0.10 465

RTSC	0.23 521	0.12 463	0.28 520	0.21 488	0.13 492	0.28 544	0.16 335	0.35 531	0.66 592	0.27 507	0.33 499	0.30 501	0.21 482	0.31 542	0.29 554	0.10 450	0.08 456	0.09 410	0.10 473	0.13 521	0.13 524

AANet_RVC	0.16 426	0.10 419	0.10 145	0.18 344	0.09 284	0.18 424	0.19 455	0.26 401	0.31 459	0.22 461	0.35 507	0.21 400	0.21 482	0.22 490	0.16 409	0.06 131	0.05 215	0.06 145	0.06 233	0.07 306	0.06 248

DRN-Test	0.19 472	0.11 445	0.20 471	0.22 504	0.10 387	0.22 487	0.22 503	0.39 556	0.37 505	0.24 482	0.32 487	0.26 466	0.21 482	0.22 490	0.24 515	0.11 480	0.07 429	0.11 489	0.10 473	0.09 432	0.07 329

MDST_ROB	0.22 505	0.10 419	0.17 425	0.18 344	0.11 437	0.37 572	0.19 455	0.43 575	0.41 524	0.39 564	0.39 530	0.29 492	0.21 482	0.26 517	0.18 442	0.11 480	0.10 505	0.14 536	0.11 505	0.10 464	0.08 393

w-ln-seven-2	0.20 484	0.14 504	0.37 552	0.22 504	0.12 469	0.20 462	0.21 493	0.28 442	0.37 505	0.25 495	0.37 516	0.27 474	0.22 491	0.21 477	0.23 502	0.08 345	0.08 456	0.09 410	0.09 434	0.10 464	0.09 438

w-ln-seven	0.24 528	0.14 504	0.55 576	0.19 402	0.14 512	0.26 526	0.22 503	0.35 531	0.60 581	0.29 531	0.39 530	0.30 501	0.22 491	0.21 477	0.26 536	0.09 406	0.09 485	0.11 489	0.10 473	0.11 487	0.10 465

SQANet	0.23 521	0.23 563	0.30 531	0.30 575	0.19 564	0.27 536	0.13 138	0.29 453	0.33 473	0.24 482	0.37 516	0.31 514	0.22 491	0.27 520	0.23 502	0.15 546	0.10 505	0.21 570	0.16 556	0.21 571	0.15 548

SACVNet	0.18 460	0.12 463	0.14 311	0.17 261	0.13 492	0.22 487	0.18 415	0.31 477	0.30 452	0.23 473	0.31 483	0.30 501	0.22 491	0.22 490	0.17 424	0.11 480	0.08 456	0.10 458	0.10 473	0.12 503	0.14 541

FINET	0.21 496	0.18 545	0.26 508	0.18 344	0.16 540	0.23 500	0.23 514	0.32 488	0.48 550	0.25 495	0.32 487	0.22 418	0.22 491	0.22 490	0.17 424	0.18 568	0.16 563	0.11 489	0.10 473	0.15 549	0.13 524

hitnet-ft	0.18 460	0.09 361	0.17 425	0.14 54	0.09 284	0.26 526	0.20 476	0.25 383	0.26 410	0.24 482	0.32 487	0.31 514	0.22 491	0.24 510	0.21 481	0.12 505	0.07 429	0.10 458	0.08 387	0.12 503	0.11 491

ADCP+	0.20 484	0.10 419	0.33 539	0.20 459	0.12 469	0.22 487	0.26 550	0.31 477	0.34 485	0.26 501	0.37 516	0.22 418	0.22 491	0.27 520	0.27 544	0.09 406	0.06 355	0.08 329	0.08 387	0.09 432	0.10 465

PSMNet_ROB	0.21 496	0.11 445	0.15 363	0.27 562	0.15 530	0.24 505	0.35 589	0.43 575	0.37 505	0.27 507	0.32 487	0.32 523	0.22 491	0.21 477	0.26 536	0.12 505	0.08 456	0.13 524	0.11 505	0.09 432	0.09 438

ADCRef	0.19 472	0.12 463	0.41 559	0.20 459	0.12 469	0.22 487	0.18 415	0.32 488	0.36 498	0.26 501	0.32 487	0.17 351	0.23 499	0.24 510	0.24 515	0.07 282	0.06 355	0.09 410	0.09 434	0.08 369	0.08 393

RYNet	0.22 505	0.12 463	0.22 487	0.19 402	0.17 555	0.46 580	0.26 550	0.38 552	0.48 550	0.24 482	0.28 457	0.34 532	0.23 499	0.20 460	0.30 559	0.10 450	0.06 355	0.09 410	0.09 434	0.13 521	0.15 548

NaN_ROB	0.22 505	0.19 548	0.24 500	0.25 545	0.13 492	0.29 548	0.26 550	0.33 507	0.41 524	0.31 541	0.31 483	0.32 523	0.23 499	0.30 541	0.21 481	0.11 480	0.17 568	0.10 458	0.10 473	0.08 369	0.09 438

NOSS_ROB	0.19 472	0.12 463	0.18 448	0.16 183	0.12 469	0.15 354	0.12 84	0.30 467	0.32 466	0.20 431	0.22 366	0.27 474	0.23 499	0.21 477	0.16 409	0.16 562	0.18 570	0.23 575	0.21 572	0.12 503	0.13 524

DispFullNet	0.27 550	0.21 558	0.65 596	0.28 565	0.16 540	0.26 526	0.17 369	0.33 507	0.58 577	0.27 507	0.38 522	0.43 566	0.23 499	0.38 574	0.23 502	0.12 505	0.06 355	0.19 567	0.11 505	0.21 571	0.15 548

CBMV	0.19 472	0.14 504	0.17 425	0.18 344	0.10 387	0.20 462	0.11 55	0.29 453	0.30 452	0.29 531	0.30 475	0.30 501	0.23 499	0.27 520	0.19 455	0.13 528	0.15 560	0.17 556	0.16 556	0.10 464	0.10 465
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-mn7	0.24 528	0.14 504	0.45 563	0.19 402	0.13 492	0.28 544	0.25 541	0.34 516	0.62 584	0.27 507	0.56 579	0.29 492	0.24 505	0.32 549	0.25 525	0.08 345	0.08 456	0.08 329	0.08 387	0.10 464	0.10 465

ToySt	0.17 446	0.11 445	0.18 448	0.17 261	0.11 437	0.16 384	0.25 541	0.24 367	0.33 473	0.19 408	0.24 387	0.26 466	0.24 505	0.19 435	0.20 461	0.07 282	0.08 456	0.09 410	0.10 473	0.09 432	0.08 393

WZ-Net	0.28 554	0.17 533	0.78 627	0.22 504	0.16 540	0.34 562	0.29 572	0.39 556	0.57 574	0.24 482	0.55 574	0.37 543	0.24 505	0.33 552	0.35 574	0.09 406	0.08 456	0.09 410	0.10 473	0.14 534	0.16 559

psm_up	0.18 460	0.10 419	0.18 448	0.20 459	0.11 437	0.17 405	0.19 455	0.37 544	0.34 485	0.21 445	0.28 457	0.29 492	0.24 505	0.20 460	0.22 490	0.09 406	0.10 505	0.11 489	0.11 505	0.08 369	0.08 393

RP	0.21 496	0.13 492	0.21 480	0.23 525	0.11 437	0.21 479	0.20 476	0.25 383	0.44 541	0.21 445	0.38 522	0.36 538	0.24 505	0.27 520	0.25 525	0.11 480	0.12 532	0.13 524	0.12 524	0.12 503	0.14 541

PS-NSSS	0.20 484	0.21 558	0.23 496	0.20 459	0.10 387	0.19 447	0.17 369	0.36 538	0.25 396	0.27 507	0.33 499	0.27 474	0.24 505	0.20 460	0.20 461	0.15 546	0.12 532	0.17 556	0.14 537	0.10 464	0.08 393

CBMV_ROB	0.19 472	0.13 492	0.17 425	0.16 183	0.11 437	0.15 354	0.13 138	0.26 401	0.28 434	0.27 507	0.30 475	0.27 474	0.24 505	0.23 501	0.16 409	0.15 546	0.17 568	0.22 574	0.20 570	0.10 464	0.11 491

DLCB_ROB	0.18 460	0.10 419	0.15 363	0.23 525	0.11 437	0.24 505	0.18 415	0.29 453	0.28 434	0.27 507	0.28 457	0.28 484	0.24 505	0.19 435	0.20 461	0.08 345	0.08 456	0.09 410	0.09 434	0.07 306	0.07 329

PWC_ROB	0.21 496	0.16 522	0.26 508	0.18 344	0.11 437	0.22 487	0.13 138	0.32 488	0.49 556	0.30 535	0.40 536	0.32 523	0.24 505	0.31 542	0.22 490	0.10 450	0.07 429	0.11 489	0.08 387	0.11 487	0.10 465

zh-mn7	0.25 540	0.14 504	0.56 587	0.19 402	0.14 512	0.24 505	0.22 503	0.34 516	0.62 584	0.35 554	0.65 587	0.31 514	0.25 514	0.31 542	0.25 525	0.09 406	0.08 456	0.09 410	0.09 434	0.09 432	0.11 491

PSMNet-RUCA	0.27 550	0.33 585	0.41 559	0.36 584	0.32 592	0.18 424	0.19 455	0.42 571	0.30 452	0.33 551	0.41 547	0.39 555	0.25 514	0.31 542	0.20 461	0.18 568	0.10 505	0.25 577	0.15 552	0.21 571	0.16 559

test_sample8	0.19 472	0.12 463	0.20 471	0.12 9	0.14 512	0.17 405	0.13 138	0.31 477	0.21 335	0.27 507	0.22 366	0.36 538	0.25 514	0.19 435	0.17 424	0.15 546	0.30 594	0.14 536	0.14 537	0.14 534	0.12 504

HBP-ISP	0.18 460	0.13 492	0.16 397	0.15 102	0.11 437	0.08 65	0.13 138	0.28 442	0.29 441	0.22 461	0.33 499	0.21 400	0.25 514	0.23 501	0.17 424	0.14 542	0.16 563	0.21 570	0.17 564	0.10 464	0.08 393

DDUNet	0.22 505	0.17 533	0.21 480	0.22 504	0.15 530	0.25 516	0.24 526	0.29 453	0.30 452	0.31 541	0.36 510	0.33 526	0.25 514	0.24 510	0.20 461	0.18 568	0.13 545	0.17 556	0.11 505	0.16 556	0.16 559

Syn2CoEx	0.21 496	0.16 522	0.27 515	0.29 573	0.14 512	0.26 526	0.20 476	0.33 507	0.31 459	0.28 523	0.36 510	0.27 474	0.25 514	0.19 435	0.24 515	0.16 562	0.12 532	0.14 536	0.11 505	0.09 432	0.08 393

Wz-Net-SNSev	0.25 540	0.17 533	0.44 562	0.25 545	0.14 512	0.26 526	0.23 514	0.38 552	0.56 572	0.30 535	0.55 574	0.39 555	0.26 520	0.23 501	0.30 559	0.10 450	0.09 485	0.09 410	0.10 473	0.11 487	0.11 491

AF-Net	0.22 505	0.17 533	0.17 425	0.26 550	0.13 492	0.25 516	0.24 526	0.32 488	0.50 559	0.25 495	0.33 499	0.38 547	0.26 520	0.28 532	0.25 525	0.11 480	0.10 505	0.16 554	0.11 505	0.11 487	0.10 465

PA-Net	0.23 521	0.18 545	0.33 539	0.28 565	0.22 573	0.21 479	0.38 594	0.29 453	0.39 515	0.22 461	0.32 487	0.25 456	0.26 520	0.20 460	0.25 525	0.09 406	0.23 588	0.15 548	0.22 575	0.09 432	0.13 524
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DISCO	0.19 472	0.09 361	0.22 487	0.17 261	0.10 387	0.25 516	0.18 415	0.27 422	0.44 541	0.22 461	0.31 483	0.33 526	0.26 520	0.28 532	0.28 551	0.08 345	0.06 355	0.07 244	0.07 322	0.09 432	0.09 438

SANet	0.24 528	0.14 504	0.28 520	0.21 488	0.11 437	0.27 536	0.24 526	0.38 552	0.64 588	0.36 557	0.40 536	0.43 566	0.26 520	0.27 520	0.24 515	0.12 505	0.09 485	0.10 458	0.09 434	0.13 521	0.11 491

XPNet_ROB	0.22 505	0.11 445	0.19 459	0.22 504	0.13 492	0.22 487	0.19 455	0.34 516	0.40 521	0.30 535	0.39 530	0.39 555	0.26 520	0.26 517	0.28 551	0.15 546	0.10 505	0.10 458	0.10 473	0.13 521	0.12 504

ETE_ROB	0.23 521	0.17 533	0.22 487	0.25 545	0.13 492	0.26 526	0.29 572	0.31 477	0.36 498	0.28 523	0.36 510	0.45 570	0.26 520	0.27 520	0.26 536	0.11 480	0.08 456	0.12 509	0.09 434	0.14 534	0.13 524

LALA_ROB	0.25 540	0.16 522	0.22 487	0.26 550	0.17 555	0.27 536	0.27 557	0.42 571	0.37 505	0.33 551	0.38 522	0.51 581	0.26 520	0.28 532	0.27 544	0.16 562	0.09 485	0.12 509	0.11 505	0.13 521	0.12 504

FSD					0.22 573	0.25 516	0.25 541	0.27 422	0.26 410	0.25 495	0.26 434	0.25 456	0.27 528	0.27 520	0.24 515	0.21 579	0.20 576	0.27 581	0.26 582	0.25 582

MSAF-DinoV2	0.22 505	0.11 445	0.23 496	0.17 261	0.10 387	0.27 536	0.16 335	0.37 544	0.55 569	0.21 445	0.27 443	0.47 577	0.27 528	0.35 561	0.39 583	0.09 406	0.06 355	0.07 244	0.09 434	0.12 503	0.10 465

ACVNet-4b	0.39 576	0.53 596	0.55 576	0.45 592	0.24 579	0.47 582	0.18 415	0.49 587	0.64 588	0.42 574	0.45 559	0.60 589	0.27 528	0.34 555	0.24 515	0.33 595	0.14 554	0.48 598	0.42 599	0.30 590	0.26 589

Anonymous_2	0.22 505	0.17 533	0.28 520	0.15 102	0.16 540	0.32 553	0.22 503	0.22 324	0.17 255	0.23 473	0.24 387	0.26 466	0.27 528	0.27 520	0.23 502	0.22 584	0.25 590	0.17 556	0.17 564	0.17 563	0.17 567

UDG	0.21 496	0.17 533	0.19 459	0.23 525	0.15 530	0.30 551	0.20 476	0.33 507	0.35 494	0.23 473	0.28 457	0.31 514	0.27 528	0.20 460	0.22 490	0.15 546	0.12 532	0.13 524	0.09 434	0.14 534	0.14 541

aanetorigin	0.22 505	0.17 533	0.56 587	0.17 261	0.10 387	0.15 354	0.19 455	0.20 278	0.33 473	0.49 583	0.48 563	0.29 492	0.27 528	0.20 460	0.23 502	0.08 345	0.07 429	0.08 329	0.07 322	0.10 464	0.09 438

DMCA-RVC	0.17 446	0.10 419	0.15 363	0.24 534	0.11 437	0.18 424	0.18 415	0.25 383	0.24 375	0.21 445	0.26 434	0.25 456	0.27 528	0.18 420	0.20 461	0.12 505	0.08 456	0.13 524	0.10 473	0.10 464	0.08 393

RGC	0.25 540	0.20 552	0.29 528	0.28 565	0.16 540	0.22 487	0.23 514	0.32 488	0.44 541	0.27 507	0.40 536	0.38 547	0.27 528	0.36 567	0.22 490	0.11 480	0.13 545	0.17 556	0.17 564	0.14 534	0.16 559

stereogan	0.22 505	0.11 445	0.21 480	0.20 459	0.12 469	0.31 552	0.19 455	0.35 531	0.44 541	0.22 461	0.39 530	0.35 536	0.27 528	0.33 552	0.22 490	0.10 450	0.12 532	0.10 458	0.10 473	0.14 534	0.13 524

FBW_ROB	0.24 528	0.17 533	0.22 487	0.26 550	0.14 512	0.25 516	0.22 503	0.41 566	0.41 524	0.41 571	0.41 547	0.42 563	0.27 528	0.31 542	0.23 502	0.09 406	0.14 554	0.14 536	0.12 524	0.11 487	0.09 438

NCC-stereo	0.24 528	0.15 514	0.31 533	0.26 550	0.16 540	0.20 462	0.30 579	0.40 560	0.40 521	0.24 482	0.38 522	0.33 526	0.28 538	0.36 567	0.27 544	0.12 505	0.11 517	0.15 548	0.22 575	0.13 521	0.13 524

Nwc_Net	0.23 521	0.16 522	0.21 480	0.25 545	0.14 512	0.24 505	0.26 550	0.37 544	0.38 512	0.22 461	0.41 547	0.30 501	0.28 538	0.28 532	0.25 525	0.11 480	0.10 505	0.17 556	0.20 570	0.10 464	0.10 465

Abc-Net	0.24 528	0.15 514	0.31 533	0.26 550	0.16 540	0.20 462	0.30 579	0.40 560	0.40 521	0.24 482	0.38 522	0.33 526	0.28 538	0.36 567	0.27 544	0.12 505	0.11 517	0.15 548	0.22 575	0.13 521	0.13 524
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.26 548	0.15 514	0.30 531	0.24 534	0.18 561	0.22 487	0.15 269	0.38 552	0.71 596	0.32 547	0.41 547	0.36 538	0.28 538	0.32 549	0.29 554	0.12 505	0.11 517	0.14 536	0.13 534	0.16 556	0.20 576

DeepPrunerF	0.24 528	0.17 533	0.42 561	0.26 550	0.16 540	0.22 487	0.28 563	0.37 544	0.50 559	0.26 501	0.29 469	0.24 442	0.28 538	0.21 477	0.22 490	0.15 546	0.11 517	0.20 569	0.18 568	0.12 503	0.13 524

ADCPNet	0.25 540	0.16 522	0.61 593	0.21 488	0.15 530	0.35 570	0.25 541	0.32 488	0.35 494	0.30 535	0.40 536	0.36 538	0.28 538	0.28 532	0.32 567	0.12 505	0.10 505	0.11 489	0.12 524	0.14 534	0.13 524

GANet	0.21 496	0.12 463	0.21 480	0.24 534	0.13 492	0.22 487	0.22 503	0.41 566	0.26 410	0.31 541	0.42 553	0.37 543	0.28 538	0.23 501	0.22 490	0.10 450	0.12 532	0.10 458	0.09 434	0.10 464	0.08 393

NCCL2	0.23 521	0.15 514	0.17 425	0.34 580	0.18 561	0.24 505	0.23 514	0.34 516	0.28 434	0.31 541	0.38 522	0.38 547	0.28 538	0.23 501	0.24 515	0.15 546	0.12 532	0.18 565	0.21 572	0.13 521	0.13 524

APVNet	0.22 505	0.12 463	0.19 459	0.18 344	0.14 512	0.32 553	0.31 585	0.39 556	0.32 466	0.27 507	0.40 536	0.30 501	0.29 546	0.26 517	0.25 525	0.11 480	0.12 532	0.11 489	0.14 537	0.12 503	0.12 504

G-Net	0.24 528	0.16 522	0.36 548	0.22 504	0.16 540	0.51 586	0.23 514	0.29 453	0.34 485	0.36 557	0.38 522	0.31 514	0.29 546	0.27 520	0.26 536	0.11 480	0.09 485	0.12 509	0.09 434	0.16 556	0.13 524

DPSNet	0.28 554	0.16 522	0.31 533	0.18 344	0.13 492	0.54 588	0.42 598	0.51 591	0.67 593	0.29 531	0.38 522	0.38 547	0.29 546	0.31 542	0.23 502	0.11 480	0.10 505	0.11 489	0.08 387	0.20 570	0.16 559

PDISCO_ROB	0.27 550	0.16 522	0.26 508	0.28 565	0.20 567	0.32 553	0.26 550	0.44 577	0.57 574	0.28 523	0.40 536	0.45 570	0.29 546	0.33 552	0.34 573	0.12 505	0.09 485	0.17 556	0.16 556	0.17 563	0.13 524

ccnet	0.29 558	0.28 578	0.23 496	0.20 459	0.28 586	0.41 579	0.21 493	0.45 580	0.33 473	0.36 557	0.46 560	0.36 538	0.30 550	0.39 578	0.42 590	0.23 588	0.14 554	0.21 570	0.17 564	0.23 575	0.18 570

S-Stereo	0.20 484	0.12 463	0.25 505	0.21 488	0.13 492	0.20 462	0.18 415	0.32 488	0.43 536	0.23 473	0.36 510	0.28 484	0.30 550	0.19 435	0.22 490	0.09 406	0.12 532	0.10 458	0.10 473	0.13 521	0.13 524

XQC	0.28 554	0.23 563	0.51 571	0.28 565	0.19 564	0.34 562	0.27 557	0.36 538	0.57 574	0.31 541	0.30 475	0.37 543	0.30 550	0.38 574	0.38 581	0.13 528	0.09 485	0.15 548	0.12 524	0.17 563	0.18 570

ADCL	0.24 528	0.11 445	0.47 568	0.22 504	0.12 469	0.34 562	0.29 572	0.29 453	0.56 572	0.24 482	0.46 560	0.30 501	0.30 550	0.29 538	0.29 554	0.08 345	0.07 429	0.09 410	0.09 434	0.10 464	0.10 465

zh-sn7	0.25 540	0.17 533	0.50 570	0.24 534	0.13 492	0.25 516	0.24 526	0.34 516	0.48 550	0.28 523	0.54 572	0.28 484	0.31 554	0.36 567	0.32 567	0.10 450	0.10 505	0.11 489	0.10 473	0.12 503	0.12 504

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 564	0.24 566	0.29 528	0.36 584	0.16 540	0.34 562	0.30 579	0.32 488	0.42 531	0.40 567	0.46 560	0.38 547	0.31 554	0.34 555	0.28 551	0.19 573	0.20 576	0.26 578	0.29 589	0.18 566	0.19 575

CC-Net-ROB	0.28 554	0.31 583	0.36 548	0.29 573	0.15 530	0.25 516	0.19 455	0.45 580	0.33 473	0.39 564	0.37 516	0.39 555	0.31 554	0.27 520	0.26 536	0.24 590	0.19 573	0.30 591	0.23 579	0.18 566	0.15 548

DANet	0.21 496	0.15 514	0.28 520	0.25 545	0.13 492	0.22 487	0.19 455	0.27 422	0.27 420	0.28 523	0.32 487	0.35 536	0.31 554	0.31 542	0.23 502	0.11 480	0.09 485	0.11 489	0.10 473	0.13 521	0.11 491
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FAT-Stereo	0.20 484	0.12 463	0.22 487	0.21 488	0.12 469	0.17 405	0.18 415	0.34 516	0.39 515	0.27 507	0.37 516	0.34 532	0.32 558	0.21 477	0.20 461	0.09 406	0.11 517	0.10 458	0.09 434	0.11 487	0.14 541

otaku	0.39 576	0.37 589	0.52 572	0.44 591	0.28 586	0.58 590	0.24 526	0.41 566	0.62 584	0.40 567	0.49 564	0.46 574	0.33 559	0.40 582	0.32 567	0.30 593	0.30 594	0.39 595	0.33 594	0.29 589	0.28 590

AnyNet_C32	0.26 548	0.16 522	0.36 548	0.20 459	0.16 540	0.25 516	0.30 579	0.32 488	0.44 541	0.31 541	0.49 564	0.30 501	0.33 559	0.40 582	0.33 571	0.12 505	0.12 532	0.12 509	0.14 537	0.14 534	0.15 548

GANetREF_RVC	0.31 565	0.34 586	0.27 515	0.35 582	0.16 540	0.32 553	0.41 595	0.48 585	0.51 566	0.35 554	0.35 507	0.34 532	0.33 559	0.39 578	0.32 567	0.27 592	0.20 576	0.29 589	0.15 552	0.18 566	0.17 567
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
CSAN	0.29 558	0.24 566	0.27 515	0.34 580	0.19 564	0.33 559	0.42 598	0.37 544	0.50 559	0.38 562	0.40 536	0.44 568	0.33 559	0.28 532	0.30 559	0.20 575	0.16 563	0.19 567	0.19 569	0.14 534	0.15 548

PASM	0.32 567	0.24 566	0.48 569	0.28 565	0.27 585	0.29 548	0.30 579	0.34 516	0.49 556	0.35 554	0.39 530	0.46 574	0.34 563	0.34 555	0.35 574	0.23 588	0.25 590	0.26 578	0.28 588	0.23 575	0.21 578

WCMA_ROB	0.24 528	0.11 445	0.22 487	0.17 261	0.14 512	0.32 553	0.15 269	0.32 488	0.32 466	0.38 562	0.53 570	0.40 560	0.34 563	0.34 555	0.25 525	0.11 480	0.12 532	0.12 509	0.10 473	0.14 534	0.14 541

NLCSM	0.24 528	0.17 533	0.21 480	0.21 488	0.23 576	0.27 536	0.17 369	0.45 580	0.29 441	0.27 507	0.24 387	0.39 555	0.35 565	0.46 587	0.48 597	0.09 406	0.11 517	0.11 489	0.16 556	0.11 487	0.12 504

edge stereo	0.22 505	0.13 492	0.20 471	0.21 488	0.13 492	0.23 500	0.16 335	0.32 488	0.42 531	0.32 547	0.40 536	0.38 547	0.35 565	0.25 515	0.24 515	0.13 528	0.11 517	0.14 536	0.11 505	0.12 503	0.13 524

SGM_RVC	0.23 521	0.12 463	0.15 363	0.15 102	0.09 284	0.33 559	0.18 415	0.34 516	0.31 459	0.44 578	0.37 516	0.53 585	0.35 565	0.35 561	0.24 515	0.13 528	0.13 545	0.13 524	0.13 534	0.10 464	0.11 491
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ADCS	0.29 558	0.18 545	0.45 563	0.21 488	0.17 555	0.28 544	0.23 514	0.41 566	0.63 587	0.40 567	0.49 564	0.40 560	0.36 568	0.39 578	0.40 586	0.13 528	0.12 532	0.13 524	0.14 537	0.16 556	0.16 559

LSM	0.33 570	0.20 552	0.58 590	0.26 550	0.60 609	0.34 562	0.25 541	0.42 571	0.48 550	0.45 579	0.58 584	0.42 563	0.36 568	0.35 561	0.25 525	0.12 505	0.20 576	0.14 536	0.16 556	0.19 569	0.33 596

psmorigin	0.25 540	0.15 514	0.34 547	0.17 261	0.13 492	0.23 500	0.14 195	0.34 516	0.33 473	0.41 571	0.55 574	0.41 562	0.37 570	0.34 555	0.27 544	0.11 480	0.15 560	0.11 489	0.11 505	0.12 503	0.16 559

Wz-Net-TNSev	0.29 558	0.20 552	0.65 596	0.19 402	0.15 530	0.38 575	0.27 557	0.35 531	0.55 569	0.34 553	0.42 553	0.45 570	0.38 571	0.32 549	0.30 559	0.12 505	0.13 545	0.10 458	0.12 524	0.15 549	0.14 541

AnyNet_C01	0.36 574	0.25 571	1.37 639	0.22 504	0.17 555	0.48 584	0.27 557	0.35 531	0.39 515	0.39 564	0.74 597	0.46 574	0.38 571	0.45 586	0.47 595	0.13 528	0.13 545	0.13 524	0.14 537	0.14 534	0.15 548

EDNetEfficient	0.29 558	0.24 566	1.13 636	0.18 344	0.10 387	0.19 447	0.20 476	0.20 278	0.60 581	0.74 603	0.56 579	0.31 514	0.39 573	0.22 490	0.30 559	0.09 406	0.07 429	0.08 329	0.07 322	0.11 487	0.09 438

MFN_U_SF_RVC	0.32 567	0.21 558	0.55 576	0.30 575	0.15 530	0.34 562	0.17 369	0.52 592	0.46 548	0.46 582	0.55 574	0.59 588	0.39 573	0.35 561	0.37 579	0.15 546	0.14 554	0.18 565	0.21 572	0.16 556	0.15 548

SAMSARA	0.40 579	0.28 578	0.33 539	0.55 598	0.39 593	0.82 610	1.23 625	0.47 584	0.51 566	0.36 557	0.35 507	0.55 587	0.39 573	0.38 574	0.39 583	0.15 546	0.20 576	0.15 548	0.14 537	0.23 575	0.20 576

FC-DCNN v2	0.33 570	0.27 574	0.28 520	0.26 550	0.23 576	0.37 572	0.28 563	0.40 560	0.43 536	0.45 579	0.56 579	0.51 581	0.40 576	0.37 572	0.29 554	0.21 579	0.20 576	0.27 581	0.26 582	0.25 582	0.24 582

ADCMid	0.25 540	0.15 514	0.40 556	0.20 459	0.14 512	0.25 516	0.26 550	0.34 516	0.38 512	0.36 557	0.44 558	0.34 532	0.40 576	0.35 561	0.33 571	0.10 450	0.09 485	0.11 489	0.11 505	0.13 521	0.12 504

FC-DCNN	0.33 570	0.27 574	0.28 520	0.26 550	0.23 576	0.37 572	0.28 563	0.40 560	0.43 536	0.45 579	0.55 574	0.51 581	0.40 576	0.37 572	0.30 559	0.21 579	0.20 576	0.27 581	0.26 582	0.25 582	0.24 582

MSMD_ROB	0.31 565	0.26 572	0.26 508	0.24 534	0.21 571	0.34 562	0.25 541	0.34 516	0.39 515	0.40 567	0.69 591	0.45 570	0.40 576	0.34 555	0.27 544	0.20 575	0.19 573	0.26 578	0.25 581	0.23 575	0.22 580

MeshStereo	0.27 550	0.13 492	0.18 448	0.15 102	0.11 437	0.32 553	0.24 526	0.40 560	0.36 498	0.52 585	0.57 582	0.67 596	0.40 576	0.35 561	0.26 536	0.14 542	0.13 545	0.13 524	0.11 505	0.11 487	0.10 465
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
FCDSN-DC	0.33 570	0.28 578	0.28 520	0.30 575	0.24 579	0.39 576	0.28 563	0.42 571	0.42 531	0.43 577	0.53 570	0.51 581	0.41 581	0.36 567	0.30 559	0.21 579	0.20 576	0.27 581	0.26 582	0.25 582	0.24 582
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RTS	0.45 586	0.19 548	3.26 645	0.24 534	0.15 530	0.74 603	0.20 476	0.36 538	0.76 603	0.42 574	0.43 556	0.31 514	0.41 581	0.53 596	0.35 574	0.10 450	0.08 456	0.13 524	0.12 524	0.15 549	0.15 548

RTSA	0.45 586	0.19 548	3.26 645	0.24 534	0.15 530	0.74 603	0.20 476	0.36 538	0.76 603	0.42 574	0.43 556	0.31 514	0.41 581	0.53 596	0.35 574	0.10 450	0.08 456	0.13 524	0.12 524	0.15 549	0.15 548

Ntro	0.40 579	0.40 591	0.53 573	0.46 595	0.30 590	0.65 596	0.24 526	0.46 583	0.68 594	0.41 571	0.49 564	0.48 579	0.42 584	0.39 578	0.31 566	0.32 594	0.28 592	0.37 594	0.30 591	0.32 594	0.29 591

SGM-ForestM	0.32 567	0.12 463	0.16 397	0.16 183	0.11 437	0.39 576	0.19 455	0.41 566	0.50 559	0.52 585	0.54 572	1.32 616	0.42 584	0.40 582	0.27 544	0.14 542	0.16 563	0.16 554	0.16 556	0.12 503	0.12 504

LE_ROB	0.50 591	0.07 184	0.14 311	0.15 102	0.08 166	0.24 505	0.16 335	0.22 324	1.81 626	4.63 654	0.67 589	0.47 577	0.44 586	0.20 460	0.29 554	0.07 282	0.06 355	0.06 145	0.06 233	0.08 369	0.06 248

coex-ft	3.30 622	0.34 586	59.09 672	0.18 344	0.13 492	0.26 526	0.22 503	0.27 422	0.72 597	1.90 627	0.70 593	0.44 568	0.45 587	0.29 538	0.41 589	0.09 406	0.09 485	0.12 509	0.09 434	0.14 534	0.13 524

RainbowNet	0.54 594	0.61 600	0.70 613	0.57 599	0.43 597	0.65 596	0.37 593	0.60 601	0.87 607	0.50 584	0.66 588	0.64 592	0.47 588	0.49 589	0.43 593	0.47 603	0.48 608	0.52 602	0.41 598	0.52 600	0.40 602

Consistency-Raft	0.44 584	0.40 591	0.45 563	0.37 586	0.43 597	0.46 580	0.41 595	0.57 599	0.55 569	0.32 547	0.73 595	0.33 526	0.48 589	0.42 585	0.49 598	0.39 597	0.35 599	0.45 597	0.51 606	0.42 597	0.29 591

ACVNet_1	0.44 584	0.49 595	0.60 592	0.45 592	0.28 586	0.49 585	0.27 557	0.57 599	0.72 597	0.62 592	0.58 584	0.74 600	0.49 590	0.50 590	0.35 574	0.26 591	0.24 589	0.39 595	0.29 589	0.31 593	0.24 582

EDNetEfficientorigin	7.91 654	0.31 583	153.02 673	0.19 402	0.09 284	0.21 479	0.16 335	0.22 324	0.59 578	0.72 599	0.67 589	0.42 563	0.50 591	0.24 510	0.39 583	0.08 345	0.07 429	0.08 329	0.07 322	0.12 503	0.10 465

TCMNet-wrong-test	3.67 623	5.48 659	3.89 649	12.18 660	11.75 662	4.65 627	3.88 629	1.06 646	0.72 597	1.09 619	2.15 628	6.30 652	0.53 592	3.43 629	2.36 628	0.89 622	0.20 576	1.87 629	1.69 628	5.57 658	3.62 633

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 583	0.39 590	0.54 574	0.40 587	0.20 567	0.64 595	0.32 587	0.53 594	0.72 597	0.71 597	0.72 594	0.61 590	0.54 593	0.51 592	0.46 594	0.20 575	0.19 573	0.29 589	0.30 591	0.23 575	0.18 570

ELAS_RVC	0.41 581	0.29 581	0.33 539	0.28 565	0.24 579	0.54 588	0.36 590	0.49 587	0.59 578	0.72 599	0.74 597	0.65 594	0.54 593	0.54 598	0.40 586	0.22 584	0.20 576	0.27 581	0.26 582	0.26 587	0.25 587
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 581	0.29 581	0.33 539	0.27 562	0.24 579	0.60 593	0.36 590	0.50 590	0.50 559	0.71 597	0.79 601	0.67 596	0.54 593	0.51 592	0.42 590	0.22 584	0.20 576	0.27 581	0.26 582	0.26 587	0.25 587
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
anonymity	0.53 593	0.58 598	0.65 596	0.41 589	0.61 610	0.53 587	0.41 595	0.56 597	0.41 524	0.55 589	0.50 568	0.49 580	0.55 596	0.58 601	0.50 601	0.58 609	0.50 612	0.51 600	0.51 606	0.51 599	0.57 607

SGM+DAISY	0.56 595	0.57 597	0.65 596	0.40 587	0.54 602	0.66 598	0.49 602	0.56 597	0.45 547	0.66 593	0.69 591	0.67 596	0.56 597	0.63 603	0.56 603	0.59 610	0.48 608	0.50 599	0.50 605	0.52 600	0.58 608

MonStereo1	0.47 590	0.26 572	0.58 590	0.28 565	0.20 567	0.39 576	0.18 415	0.49 587	0.64 588	0.52 585	0.87 604	1.01 605	0.57 598	0.50 590	0.56 603	0.53 606	0.31 597	0.54 604	0.40 597	0.33 595	0.34 597

SPS-STEREO	0.57 596	0.58 598	0.65 596	0.45 592	0.55 604	0.62 594	0.44 601	0.62 602	0.50 559	0.68 595	0.64 586	0.66 595	0.57 598	0.61 602	0.60 606	0.62 612	0.47 607	0.51 600	0.49 603	0.55 604	0.58 608
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	0.39 576	0.20 552	0.39 555	0.31 579	0.22 573	0.29 548	0.43 600	0.52 592	0.96 610	0.55 589	0.79 601	0.53 585	0.59 600	0.52 594	0.38 581	0.19 573	0.14 554	0.17 556	0.14 537	0.24 581	0.31 594

MANE	0.45 586	0.27 574	0.27 515	0.27 562	0.24 579	0.47 582	0.31 585	0.55 596	0.59 578	0.72 599	1.13 618	1.15 610	0.61 601	0.52 594	0.37 579	0.21 579	0.20 576	0.27 581	0.31 593	0.25 582	0.24 582

PWCK	0.71 601	0.94 615	0.95 634	0.76 604	0.31 591	0.74 603	0.36 590	0.90 617	0.90 608	0.96 612	0.75 599	0.95 604	0.61 601	0.87 615	0.66 609	0.72 615	0.46 603	0.75 610	0.49 603	0.69 613	0.44 604

BEATNet-Init1	0.52 592	0.27 574	0.62 594	0.30 575	0.21 571	0.76 607	0.29 572	0.54 595	0.65 591	0.86 608	0.95 609	2.07 625	0.62 603	0.56 600	0.42 590	0.18 568	0.18 570	0.23 575	0.22 575	0.22 574	0.21 578

NVStereoNet_ROB	0.46 589	0.36 588	0.46 567	0.41 589	0.28 586	0.34 562	0.34 588	0.48 585	0.60 581	0.72 599	0.93 607	0.70 599	0.66 604	0.47 588	0.60 606	0.22 584	0.33 598	0.34 593	0.34 596	0.30 590	0.30 593
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFMNet_re	0.64 597	0.66 604	0.65 596	0.51 596	0.69 614	0.69 599	0.57 608	0.64 603	0.73 601	0.60 591	0.73 595	0.62 591	0.67 605	0.65 604	0.60 606	0.66 614	0.58 621	0.63 605	0.59 609	0.68 611	0.69 617

MADNet+	0.75 604	0.71 606	3.70 648	0.66 601	0.41 595	0.98 615	0.97 623	0.69 604	0.73 601	0.52 585	0.57 582	0.64 592	0.68 606	0.86 614	1.01 622	0.34 596	0.36 600	0.28 588	0.23 579	0.36 596	0.31 594

ACVNet_2	0.66 600	0.66 604	0.68 609	0.63 600	0.41 595	0.71 601	0.49 602	0.96 627	1.39 619	0.89 609	1.09 614	1.04 606	0.73 607	0.54 598	0.47 595	0.43 601	0.40 601	0.53 603	0.44 600	0.47 598	0.35 599

TorneroNet-64	0.76 605	0.72 607	0.74 621	0.78 606	0.58 608	0.91 614	0.56 607	0.84 608	1.29 616	0.66 593	0.90 605	1.40 618	0.75 608	0.85 613	0.67 612	0.49 604	0.46 603	0.72 609	0.59 609	0.67 610	0.53 606

IMH-64-1	0.65 598	0.61 600	0.68 609	0.71 602	0.51 600	0.59 591	0.49 602	0.91 623	0.85 605	0.74 603	1.02 611	0.81 601	0.78 609	0.79 607	0.49 598	0.42 599	0.46 603	0.71 607	0.47 601	0.52 600	0.39 600

IMH-64	0.65 598	0.61 600	0.68 609	0.71 602	0.51 600	0.59 591	0.49 602	0.91 623	0.85 605	0.74 603	1.02 611	0.81 601	0.78 609	0.79 607	0.49 598	0.42 599	0.46 603	0.71 607	0.47 601	0.52 600	0.39 600

JetBlue	0.71 601	0.45 594	1.14 637	0.51 596	0.47 599	2.02 625	0.64 612	0.75 605	0.70 595	0.69 596	0.77 600	1.22 612	0.83 611	1.03 622	1.01 622	0.40 598	0.28 592	0.33 592	0.33 594	0.30 590	0.34 597

LVE	0.83 609	0.85 613	0.85 632	0.80 607	0.56 605	1.04 620	0.65 613	1.05 644	1.47 622	0.96 612	1.22 622	1.10 609	0.85 612	0.83 610	0.71 614	0.49 604	0.55 618	0.76 613	0.60 611	0.65 608	0.59 613

TorneroNet	0.82 608	0.74 608	0.81 631	0.84 609	0.63 611	0.99 616	0.63 610	0.96 627	1.16 613	0.80 606	1.11 616	1.36 617	0.86 613	0.93 618	0.80 617	0.56 607	0.49 610	0.78 615	0.66 614	0.73 616	0.63 616

IMH	0.71 601	0.64 603	0.68 609	0.76 604	0.54 602	0.69 599	0.54 606	0.98 636	1.10 612	0.82 607	1.09 614	0.89 603	0.88 614	0.87 615	0.52 602	0.44 602	0.50 612	0.75 610	0.51 606	0.56 605	0.41 603

WAO-7	0.79 606	0.78 609	0.54 574	0.85 610	0.67 613	0.74 603	0.68 616	1.05 644	1.32 617	0.90 610	1.20 621	1.04 606	0.92 615	0.69 605	0.66 609	0.60 611	0.62 622	0.67 606	0.68 615	0.64 607	0.58 608

JetRed	1.62 620	1.46 631	2.98 643	0.92 613	1.21 623	4.99 628	1.53 628	1.27 652	1.39 619	1.83 626	1.74 627	1.60 624	0.95 616	1.41 625	2.45 629	0.90 623	1.60 627	0.93 619	0.90 623	1.35 624	0.99 624

KSHMR	1.09 617	1.17 619	0.88 633	1.25 622	1.00 622	0.99 616	0.96 622	1.13 649	1.37 618	1.16 621	1.29 623	1.41 619	0.96 617	1.01 621	0.92 619	1.03 624	1.08 626	1.20 623	1.03 625	1.01 621	0.97 623

Dean	0.87 610	0.86 614	0.79 629	0.81 608	0.56 605	0.90 611	0.63 610	1.15 650	1.73 625	1.15 620	1.15 619	1.31 615	0.99 618	0.81 609	0.81 618	0.57 608	0.56 619	0.77 614	0.64 612	0.66 609	0.58 608

WAO-6	0.81 607	0.80 610	0.62 594	0.86 611	0.63 611	0.76 607	0.58 609	0.98 636	1.54 624	0.90 610	0.96 610	1.07 608	1.03 619	0.70 606	0.66 609	0.72 615	0.49 610	0.90 618	0.71 616	0.68 611	0.58 608

WAO-8	0.91 611	0.81 611	0.65 596	0.94 614	0.69 614	0.90 611	0.67 614	1.07 647	1.83 627	1.06 617	1.45 624	1.30 613	1.07 620	0.84 611	0.78 615	0.74 617	0.53 615	0.86 616	0.75 617	0.69 613	0.62 614

ktn	1.01 616	1.21 620	0.80 630	1.23 621	0.86 620	1.01 618	0.87 620	0.94 626	1.39 619	1.04 615	1.12 617	1.15 610	1.07 620	0.94 619	0.59 605	1.28 626	0.71 624	1.38 626	0.83 620	1.02 622	0.75 620

Venus	0.91 611	0.81 611	0.65 596	0.94 614	0.69 614	0.90 611	0.67 614	1.07 647	1.83 627	1.06 617	1.45 624	1.30 613	1.07 620	0.84 611	0.78 615	0.74 617	0.53 615	0.86 616	0.75 617	0.69 613	0.62 614

DPSimNet_ROB	1.11 618	1.23 621	0.78 627	1.13 619	0.88 621	1.10 621	1.13 624	1.16 651	1.23 615	1.43 624	1.02 611	1.41 619	1.10 623	0.90 617	1.60 624	1.46 627	0.51 614	1.21 624	1.03 625	0.90 619	1.01 625

notaker	0.97 614	1.11 618	0.98 635	1.13 619	0.81 618	0.73 602	0.68 616	0.93 625	1.16 613	1.18 622	1.18 620	1.41 619	1.16 624	1.08 624	0.69 613	0.81 620	0.64 623	1.17 622	0.79 619	0.98 620	0.80 621

UNDER WATER-64	0.95 613	0.94 615	1.43 641	0.87 612	0.56 605	1.18 623	0.87 620	0.77 606	0.94 609	1.04 615	0.85 603	1.58 623	1.21 625	0.94 619	0.96 620	0.87 621	0.57 620	1.03 621	0.88 622	0.78 617	0.73 618

UNDER WATER	0.97 614	0.97 617	1.42 640	0.99 616	0.70 617	1.12 622	0.84 619	0.80 607	1.08 611	1.01 614	0.90 605	1.55 622	1.22 626	1.03 622	1.00 621	0.78 619	0.53 615	1.02 620	0.87 621	0.80 618	0.74 619

HanzoNet	1.29 619	1.26 622	1.19 638	1.12 618	0.85 619	1.02 619	0.83 618	1.03 638	1.48 623	1.64 625	1.61 626	2.50 627	1.72 627	1.61 626	1.61 625	1.26 625	0.80 625	1.31 625	1.01 624	1.02 622	0.86 622

MADNet++	1.95 621	1.75 644	1.59 642	1.82 623	1.69 645	2.33 626	1.40 627	2.35 653	2.09 629	2.57 628	2.36 629	2.24 626	2.17 628	2.28 627	2.34 627	1.87 628	1.66 628	1.54 627	1.34 627	1.92 625	1.77 627

ITERv30	4.50 624	1.35 623	0.55 576	2.26 625	1.25 624	8.33 649	11.65 638	0.85 609	2.58 630	2.85 629	3.35 630	6.22 644	4.56 629	5.19 636	2.46 635	14.02 657	7.20 640	4.23 636	2.08 630	4.80 633	4.22 634

qyd29nn	4.50 624	1.35 623	0.55 576	2.26 625	1.25 624	8.33 649	11.65 638	0.85 609	2.58 630	2.85 629	3.35 630	6.22 644	4.56 629	5.19 636	2.46 635	14.02 657	7.20 640	4.23 636	2.08 630	4.80 633	4.22 634

yuret106	4.50 624	1.35 623	0.55 576	2.26 625	1.25 624	8.33 649	11.65 638	0.85 609	2.58 630	2.85 629	3.35 630	6.22 644	4.56 629	5.19 636	2.46 635	14.02 657	7.20 640	4.23 636	2.08 630	4.80 633	4.22 634

uio108cc	4.50 624	1.35 623	0.55 576	2.26 625	1.25 624	8.33 649	11.65 638	0.85 609	2.58 630	2.85 629	3.35 630	6.22 644	4.56 629	5.19 636	2.46 635	14.02 657	7.20 640	4.23 636	2.08 630	4.80 633	4.22 634

v20iiwwt	4.50 624	1.35 623	0.55 576	2.26 625	1.25 624	8.33 649	11.65 638	0.85 609	2.58 630	2.85 629	3.35 630	6.22 644	4.56 629	5.19 636	2.46 635	14.02 657	7.20 640	4.23 636	2.08 630	4.80 633	4.22 634

ITERv14	4.50 624	1.35 623	0.55 576	2.26 625	1.25 624	8.33 649	11.65 638	0.85 609	2.58 630	2.85 629	3.35 630	6.22 644	4.56 629	5.19 636	2.46 635	14.02 657	7.20 640	4.23 636	2.08 630	4.80 633	4.22 634

v134_o9	4.50 624	1.35 623	0.55 576	2.26 625	1.25 624	8.33 649	11.65 638	0.85 609	2.58 630	2.85 629	3.35 630	6.22 644	4.56 629	5.19 636	2.46 635	14.02 657	7.20 640	4.23 636	2.08 630	4.80 633	4.22 634

ITERv7	4.50 624	1.35 623	0.55 576	2.26 625	1.25 624	8.33 649	11.65 638	0.85 609	2.58 630	2.85 629	3.35 630	6.22 644	4.56 629	5.19 636	2.46 635	14.02 657	7.20 640	4.23 636	2.08 630	4.80 633	4.22 634

hj116sk	4.60 637	1.52 632	0.66 604	2.38 633	1.28 632	7.52 641	12.07 653	0.90 617	2.75 638	3.23 637	3.76 638	6.43 653	4.71 637	5.12 631	2.45 629	13.63 652	7.28 655	4.54 644	2.18 640	5.13 653	4.51 642

iked130	4.60 637	1.52 632	0.66 604	2.38 633	1.28 632	7.52 641	12.07 653	0.90 617	2.75 638	3.23 637	3.76 638	6.43 653	4.71 637	5.12 631	2.45 629	13.63 652	7.28 655	4.54 644	2.18 640	5.13 653	4.51 642

vnu138km	4.60 637	1.52 632	0.66 604	2.38 633	1.28 632	7.52 641	12.07 653	0.90 617	2.75 638	3.23 637	3.76 638	6.43 653	4.71 637	5.12 631	2.45 629	13.63 652	7.28 655	4.54 644	2.18 640	5.13 653	4.51 642

99wein	4.60 637	1.52 632	0.66 604	2.38 633	1.28 632	7.52 641	12.07 653	0.90 617	2.75 638	3.23 637	3.76 638	6.43 653	4.71 637	5.12 631	2.45 629	13.63 652	7.28 655	4.54 644	2.18 640	5.13 653	4.51 642

a5sdf	4.60 637	1.52 632	0.66 604	2.38 633	1.28 632	7.52 641	12.07 653	0.90 617	2.75 638	3.23 637	3.76 638	6.43 653	4.71 637	5.12 631	2.45 629	13.63 652	7.28 655	4.54 644	2.18 640	5.13 653	4.51 642

tt	4.67 642	0.06 92	3.55 647	2.02 624	1.55 644	10.25 657	16.71 658	8.91 662	5.03 655	1.31 623	0.94 608	4.71 628	4.76 642	3.33 628	5.87 656	6.06 636	10.30 665	1.88 630	2.11 638	2.75 627	1.21 626

oiu110	4.58 632	1.76 645	0.76 622	2.70 645	1.71 646	7.14 629	10.52 632	1.04 639	3.16 650	3.58 649	3.89 643	5.96 632	4.77 643	5.19 636	2.52 643	13.20 640	6.97 635	4.75 649	2.56 652	4.91 641	4.58 647

dddd17k	4.58 632	1.76 645	0.76 622	2.70 645	1.71 646	7.14 629	10.52 632	1.04 639	3.16 650	3.58 649	3.89 643	5.96 632	4.77 643	5.19 636	2.52 643	13.20 640	6.97 635	4.75 649	2.56 652	4.91 641	4.58 647

ITERv10	4.58 632	1.76 645	0.76 622	2.70 645	1.71 646	7.14 629	10.52 632	1.04 639	3.16 650	3.58 649	3.89 643	5.96 632	4.77 643	5.19 636	2.52 643	13.20 640	6.97 635	4.75 649	2.56 652	4.91 641	4.58 647

ITERv8	4.58 632	1.76 645	0.76 622	2.70 645	1.71 646	7.14 629	10.52 632	1.04 639	3.16 650	3.58 649	3.89 643	5.96 632	4.77 643	5.19 636	2.52 643	13.20 640	6.97 635	4.75 649	2.56 652	4.91 641	4.58 647

ITERv4	4.58 632	1.76 645	0.76 622	2.70 645	1.71 646	7.14 629	10.52 632	1.04 639	3.16 650	3.58 649	3.89 643	5.96 632	4.77 643	5.19 636	2.52 643	13.20 640	6.97 635	4.75 649	2.56 652	4.91 641	4.58 647

ITERv28	4.68 643	1.56 637	0.70 613	2.67 638	1.54 637	7.16 634	11.88 646	0.97 629	2.87 643	3.54 642	3.97 648	6.18 637	5.17 648	5.27 649	2.55 648	13.55 645	7.25 648	4.82 654	2.31 645	5.10 646	4.58 647

ITERv24	4.68 643	1.56 637	0.70 613	2.67 638	1.54 637	7.16 634	11.88 646	0.97 629	2.87 643	3.54 642	3.97 648	6.18 637	5.17 648	5.27 649	2.55 648	13.55 645	7.25 648	4.82 654	2.31 645	5.10 646	4.58 647

dd23bbn	4.68 643	1.56 637	0.70 613	2.67 638	1.54 637	7.16 634	11.88 646	0.97 629	2.87 643	3.54 642	3.97 648	6.18 637	5.17 648	5.27 649	2.55 648	13.55 645	7.25 648	4.82 654	2.31 645	5.10 646	4.58 647

ITERv21	4.68 643	1.56 637	0.70 613	2.67 638	1.54 637	7.16 634	11.88 646	0.97 629	2.87 643	3.54 642	3.97 648	6.18 637	5.17 648	5.27 649	2.55 648	13.55 645	7.25 648	4.82 654	2.31 645	5.10 646	4.58 647

zxcv128	4.68 643	1.56 637	0.70 613	2.67 638	1.54 637	7.16 634	11.88 646	0.97 629	2.87 643	3.54 642	3.97 648	6.18 637	5.17 648	5.27 649	2.55 648	13.55 645	7.25 648	4.82 654	2.31 645	5.10 646	4.58 647

ITERv12	4.68 643	1.56 637	0.70 613	2.67 638	1.54 637	7.16 634	11.88 646	0.97 629	2.87 643	3.54 642	3.97 648	6.18 637	5.17 648	5.27 649	2.55 648	13.55 645	7.25 648	4.82 654	2.31 645	5.10 646	4.58 647

s6wercc	4.68 643	1.56 637	0.70 613	2.67 638	1.54 637	7.16 634	11.88 646	0.97 629	2.87 643	3.54 642	3.97 648	6.18 637	5.17 648	5.27 649	2.55 648	13.55 645	7.25 648	4.82 654	2.31 645	5.10 646	4.58 647

LRCNet_RVC	10.62 660	13.42 664	7.30 651	18.92 662	2.07 651	0.33 559	0.30 579	5.59 657	0.48 550	13.03 664	17.94 665	8.87 659	5.65 655	4.79 630	1.89 626	23.51 672	2.73 633	27.55 673	25.71 673	16.07 669	16.33 670

PML	8.91 657	9.34 663	6.13 650	5.35 653	6.41 655	14.99 660	23.38 665	5.27 654	6.83 656	18.04 666	28.19 674	7.67 658	6.83 656	7.85 659	5.75 655	5.35 635	1.83 629	5.95 664	1.93 629	8.64 661	2.52 629

USTest	6.22 650	2.73 652	3.00 644	6.57 656	7.29 656	14.37 659	21.57 659	7.00 661	9.56 660	5.34 657	6.10 655	5.72 631	7.64 657	6.41 658	6.96 657	1.97 629	3.42 634	1.64 628	2.15 639	2.66 626	2.36 628

xxxxx1	7.79 651	5.02 656	7.31 652	3.12 650	3.85 652	16.35 661	22.88 660	5.86 658	8.69 657	7.97 658	8.54 656	9.12 660	8.27 658	10.18 660	10.92 658	2.42 630	2.45 630	3.56 633	12.37 662	3.77 628	3.06 630

tt_ll	7.79 651	5.02 656	7.31 652	3.12 650	3.85 652	16.35 661	22.88 660	5.86 658	8.69 657	7.97 658	8.54 656	9.12 660	8.27 658	10.18 660	10.92 658	2.42 630	2.45 630	3.56 633	12.37 662	3.77 628	3.06 630

ff	7.79 651	5.02 656	7.31 652	3.12 650	3.85 652	16.35 661	22.88 660	5.86 658	8.69 657	7.97 658	8.54 656	9.12 660	8.27 658	10.18 660	10.92 658	2.42 630	2.45 630	3.56 633	12.37 662	3.77 628	3.06 630

DPSMNet_ROB	8.06 655	4.48 654	8.63 658	5.37 655	10.74 659	8.32 647	22.98 664	5.46 655	13.36 663	5.12 655	9.92 659	5.08 629	10.40 661	5.53 657	12.58 661	3.80 634	8.00 660	3.50 631	7.02 659	3.83 631	7.14 660

DGTPSM_ROB	8.06 655	4.48 654	8.63 658	5.35 653	10.72 658	8.32 647	22.97 663	5.46 655	13.35 662	5.12 655	9.92 659	5.08 629	10.40 661	5.52 656	12.58 661	3.79 633	8.00 660	3.50 631	7.02 659	3.83 631	7.14 660

Anonymous_1	10.96 661	7.92 660	7.46 655	10.33 657	10.06 657	18.65 665	26.34 666	11.06 663	13.44 664	9.40 661	10.05 661	9.67 663	11.23 663	10.73 663	12.72 663	6.42 637	8.38 662	5.77 661	10.61 661	12.12 662	6.77 659

DPSM_ROB	11.15 662	8.58 661	8.00 656	10.88 658	11.58 660	19.10 666	26.71 667	12.05 664	14.07 665	10.36 662	10.84 662	10.33 664	11.86 664	11.70 664	13.54 664	6.99 638	8.79 663	5.89 662	6.95 657	7.29 659	7.42 662

DPSM	11.15 662	8.58 661	8.00 656	10.88 658	11.58 660	19.10 666	26.71 667	12.05 664	14.07 665	10.36 662	10.84 662	10.33 664	11.86 664	11.70 664	13.54 664	6.99 638	8.79 663	5.89 662	6.95 657	7.29 659	7.42 662

HaxPig	15.71 664	18.52 671	19.18 666	16.89 661	15.89 665	7.73 646	7.60 630	13.31 666	10.82 661	15.42 665	14.91 664	15.98 666	14.92 666	15.58 666	15.98 666	18.95 671	16.73 666	19.46 671	18.08 671	19.26 670	19.05 671

MEDIAN_ROB	20.38 665	24.04 672	23.31 669	21.23 663	21.71 666	10.40 658	7.92 631	17.64 667	15.50 667	20.12 667	19.70 666	20.34 667	20.32 667	21.19 667	21.13 667	23.81 673	21.81 673	24.98 672	23.76 672	24.71 671	23.93 672

FlowAnything	22.44 669	17.35 669	16.14 664	22.07 668	23.23 667	38.39 671	53.77 670	24.25 672	28.44 673	20.96 673	21.82 671	20.70 668	23.84 668	23.49 671	27.14 669	14.04 665	17.79 672	11.75 665	14.15 670	14.65 663	14.89 664

Selective-RAFT-Error	22.47 670	17.37 670	16.09 663	22.06 667	23.34 671	38.39 671	53.83 674	24.29 674	28.47 674	20.74 671	21.83 672	20.81 669	23.90 669	23.54 673	27.53 674	14.08 669	17.69 668	11.82 666	14.00 665	14.69 665	15.00 669

CasAABBNet	22.42 666	17.33 666	16.01 662	22.01 664	23.28 668	38.32 668	53.80 671	24.14 671	28.41 672	20.60 668	21.77 670	20.89 672	23.91 670	23.43 670	27.36 670	14.07 666	17.69 668	11.83 667	14.01 666	14.67 664	14.95 666

RAFT-FEzeroshot	22.43 667	17.33 666	15.98 660	22.02 665	23.31 669	38.34 669	53.82 672	24.05 669	28.39 670	20.61 669	21.76 668	20.88 670	23.92 671	23.41 668	27.42 672	14.07 666	17.69 668	11.83 667	14.02 667	14.69 665	14.97 667

RAFT-FE	22.43 667	17.33 666	15.98 660	22.02 665	23.31 669	38.34 669	53.82 672	24.05 669	28.39 670	20.61 669	21.76 668	20.88 670	23.92 671	23.41 668	27.42 672	14.07 666	17.69 668	11.83 667	14.02 667	14.69 665	14.97 667

LSM0	22.87 671	17.28 665	18.96 665	22.19 669	29.04 673	38.42 673	53.71 669	24.28 673	28.31 669	20.78 672	21.00 667	21.43 673	24.16 673	23.50 672	27.39 671	14.09 670	17.38 667	11.84 670	14.04 669	14.73 668	14.89 664

AVERAGE_ROB	24.90 672	29.20 673	28.14 670	24.89 670	24.64 672	17.75 664	11.12 637	21.45 668	19.93 668	25.12 674	24.46 673	25.12 674	25.46 674	24.69 674	22.83 668	29.76 674	27.13 674	28.97 674	27.95 674	29.91 672	29.47 673

test_example2	98.32 673	94.13 674	45.89 671	96.35 671	109.85 674	88.61 674	95.45 675	25.75 675	94.37 675	130.00 676	126.06 675	58.17 675	74.63 675	88.51 675	79.96 675	150.23 675	221.02 675	77.62 675	99.10 675	113.75 675	96.94 674

ccccc		285.66 675		368.85 674	370.60 675	123.16 675		115.05 676		126.68 675		122.83 676		252.94 676		384.56 676	353.86 676	254.69 676	223.00 676	425.87 676

ASD4		3.38 653

Low-res two-view benchmark