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

FoundationStereo	0.09 1	0.07 2	0.16 27	0.16 7	0.08 10	0.12 8	0.13 45	0.11 1	0.12 8	0.09 6	0.07 3	0.10 36	0.09 20	0.11 1	0.10 1	0.07 72	0.05 32	0.06 27	0.04 1	0.05 5	0.05 25

OmniDepth	0.10 2	0.09 44	0.14 6	0.19 94	0.07 1	0.16 52	0.12 24	0.16 5	0.12 8	0.08 1	0.09 11	0.14 97	0.13 129	0.14 10	0.10 1	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 45	0.05 5	0.04 1

MonStereo	0.10 2	0.08 10	0.13 1	0.17 19	0.08 10	0.14 18	0.12 24	0.24 83	0.19 76	0.09 6	0.11 21	0.08 3	0.07 2	0.14 10	0.11 14	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 2	0.08 10	0.13 1	0.18 53	0.10 72	0.13 14	0.12 24	0.15 4	0.12 8	0.10 13	0.13 45	0.10 36	0.10 46	0.14 10	0.11 14	0.05 9	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 2	0.08 10	0.13 1	0.17 19	0.08 10	0.13 14	0.12 24	0.24 83	0.19 76	0.09 6	0.11 21	0.08 3	0.07 2	0.14 10	0.11 14	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 2	0.07 2	0.16 27	0.16 7	0.08 10	0.11 4	0.09 2	0.20 30	0.12 8	0.11 24	0.11 21	0.08 3	0.08 8	0.23 157	0.11 14	0.07 72	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.06 80

S2M2_XL	0.10 2	0.09 44	0.21 67	0.14 1	0.10 72	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 1	0.10 13	0.11 21	0.09 20	0.09 20	0.12 2	0.11 14	0.09 288	0.07 281	0.08 169	0.07 151	0.08 181	0.06 80
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 2	0.10 85	0.15 13	0.17 19	0.10 72	0.16 52	0.10 8	0.19 21	0.13 15	0.12 40	0.11 21	0.09 20	0.10 46	0.16 37	0.11 14	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 45	0.05 5	0.04 1

4w-stereo	0.10 2	0.10 85	0.15 13	0.17 19	0.09 31	0.15 28	0.10 8	0.19 21	0.13 15	0.12 40	0.12 33	0.08 3	0.11 72	0.16 37	0.12 52	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 45	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 10	0.19 47	0.16 7	0.09 31	0.12 8	0.13 45	0.18 16	0.13 15	0.09 6	0.07 3	0.08 3	0.08 8	0.16 37	0.10 1	0.06 28	0.05 32	0.06 27	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 10	0.19 47	0.16 7	0.09 31	0.12 8	0.13 45	0.17 11	0.11 4	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 2	0.17 53	0.10 1	0.06 28	0.05 32	0.06 27	0.04 1	0.05 5	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 10	0.16 27	0.17 19	0.08 10	0.16 52	0.12 24	0.17 11	0.12 8	0.10 13	0.07 3	0.10 36	0.08 8	0.14 10	0.11 14	0.07 72	0.05 32	0.06 27	0.04 1	0.06 47	0.06 80

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 10	0.15 13	0.17 19	0.09 31	0.15 28	0.11 16	0.16 5	0.10 2	0.09 6	0.07 3	0.10 36	0.06 1	0.15 21	0.11 14	0.07 72	0.05 32	0.06 27	0.04 1	0.06 47	0.05 25

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 10	0.15 13	0.18 53	0.09 31	0.15 28	0.11 16	0.16 5	0.10 2	0.08 1	0.06 1	0.10 36	0.07 2	0.17 53	0.11 14	0.06 28	0.05 32	0.06 27	0.04 1	0.05 5	0.05 25

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 10	0.15 13	0.18 53	0.07 1	0.15 28	0.11 16	0.17 11	0.11 4	0.08 1	0.06 1	0.10 36	0.08 8	0.18 73	0.11 14	0.06 28	0.05 32	0.06 27	0.04 1	0.05 5	0.05 25

LGtest1	0.10 2	0.08 10	0.17 34	0.17 19	0.08 10	0.13 14	0.09 2	0.16 5	0.12 8	0.09 6	0.07 3	0.09 20	0.09 20	0.15 21	0.11 14	0.08 206	0.05 32	0.06 27	0.05 45	0.06 47	0.06 80

MonSter	0.10 2	0.08 10	0.13 1	0.17 19	0.08 10	0.14 18	0.12 24	0.24 83	0.19 76	0.09 6	0.11 21	0.08 3	0.07 2	0.14 10	0.11 14	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

dual_stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 6	0.17 19	0.08 10	0.09 1	0.13 45	0.24 83	0.13 15	0.10 13	0.09 11	0.09 20	0.08 8	0.18 73	0.12 52	0.07 72	0.06 160	0.06 27	0.04 1	0.05 5	0.05 25

AdaDepth	0.11 19	0.09 44	0.20 59	0.20 157	0.10 72	0.19 120	0.13 45	0.16 5	0.13 15	0.10 13	0.10 15	0.09 20	0.09 20	0.19 97	0.12 52	0.05 9	0.05 32	0.06 27	0.06 95	0.05 5	0.05 25

asda	0.11 19	0.11 151	0.16 27	0.17 19	0.09 31	0.14 18	0.12 24	0.24 83	0.16 32	0.11 24	0.11 21	0.08 3	0.10 46	0.15 21	0.12 52	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

qwe	0.11 19	0.10 85	0.14 6	0.17 19	0.10 72	0.15 28	0.12 24	0.25 91	0.17 49	0.14 79	0.13 45	0.09 20	0.09 20	0.18 73	0.12 52	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2.25w	0.11 19	0.09 44	0.15 13	0.17 19	0.09 31	0.15 28	0.10 8	0.19 21	0.18 60	0.14 79	0.17 100	0.09 20	0.10 46	0.18 73	0.13 94	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 25

4.25_new	0.11 19	0.11 151	0.16 27	0.17 19	0.10 72	0.17 72	0.12 24	0.21 39	0.14 20	0.12 40	0.13 45	0.09 20	0.10 46	0.15 21	0.12 52	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5w_new	0.11 19	0.11 151	0.16 27	0.17 19	0.10 72	0.17 72	0.12 24	0.21 39	0.14 20	0.12 40	0.13 45	0.09 20	0.10 46	0.15 21	0.12 52	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5_new	0.11 19	0.11 151	0.15 13	0.17 19	0.09 31	0.14 18	0.12 24	0.21 39	0.16 32	0.13 54	0.13 45	0.08 3	0.09 20	0.13 5	0.11 14	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 45	0.06 47	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 19	0.11 151	0.15 13	0.17 19	0.09 31	0.14 18	0.12 24	0.21 39	0.16 32	0.13 54	0.13 45	0.08 3	0.09 20	0.13 5	0.11 14	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 45	0.06 47	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 19	0.11 151	0.16 27	0.17 19	0.10 72	0.17 72	0.12 24	0.21 39	0.14 20	0.12 40	0.13 45	0.09 20	0.10 46	0.15 21	0.12 52	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2.5w	0.11 19	0.10 85	0.15 13	0.18 53	0.09 31	0.15 28	0.15 92	0.20 30	0.15 27	0.12 40	0.13 45	0.10 36	0.09 20	0.17 53	0.11 14	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 45	0.05 5	0.04 1

2.75w_new	0.11 19	0.09 44	0.14 6	0.16 7	0.09 31	0.15 28	0.12 24	0.25 91	0.16 32	0.14 79	0.13 45	0.08 3	0.10 46	0.16 37	0.13 94	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 25

3.25w_new	0.11 19	0.09 44	0.15 13	0.17 19	0.09 31	0.19 120	0.10 8	0.22 50	0.17 49	0.14 79	0.12 33	0.10 36	0.11 72	0.17 53	0.12 52	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 25

3.25w	0.11 19	0.09 44	0.15 13	0.17 19	0.09 31	0.19 120	0.10 8	0.22 50	0.17 49	0.14 79	0.12 33	0.10 36	0.11 72	0.17 53	0.12 52	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 25

3.75w	0.11 19	0.09 44	0.15 13	0.17 19	0.11 118	0.18 93	0.12 24	0.23 69	0.14 20	0.13 54	0.11 21	0.08 3	0.10 46	0.16 37	0.11 14	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 19	0.10 85	0.14 6	0.17 19	0.09 31	0.17 72	0.09 2	0.22 50	0.16 32	0.13 54	0.13 45	0.09 20	0.11 72	0.19 97	0.13 94	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2w_stereo	0.11 19	0.10 85	0.15 13	0.18 53	0.08 10	0.16 52	0.14 68	0.27 114	0.20 102	0.14 79	0.14 74	0.08 3	0.11 72	0.13 5	0.12 52	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 45	0.05 5	0.04 1

monsterstereo	0.11 19	0.09 44	0.14 6	0.19 94	0.12 174	0.14 18	0.12 24	0.25 91	0.17 49	0.13 54	0.16 89	0.08 3	0.09 20	0.19 97	0.11 14	0.05 9	0.05 32	0.06 27	0.05 45	0.05 5	0.04 1

monsters	0.11 19	0.09 44	0.13 1	0.17 19	0.12 174	0.15 28	0.11 16	0.23 69	0.15 27	0.14 79	0.12 33	0.08 3	0.09 20	0.21 132	0.10 1	0.06 28	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

IGEV	0.11 19	0.06 1	0.17 34	0.15 4	0.11 118	0.16 52	0.13 45	0.21 39	0.16 32	0.11 24	0.15 77	0.09 20	0.07 2	0.14 10	0.11 14	0.06 28	0.05 32	0.06 27	0.05 45	0.05 5	0.05 25

111111	0.11 19	0.07 2	0.17 34	0.19 94	0.11 118	0.13 14	0.11 16	0.22 50	0.15 27	0.11 24	0.12 33	0.12 61	0.08 8	0.18 73	0.11 14	0.07 72	0.05 32	0.06 27	0.04 1	0.08 181	0.06 80

LG-G_1	0.11 19	0.08 10	0.18 41	0.18 53	0.07 1	0.21 182	0.09 2	0.19 21	0.11 4	0.10 13	0.09 11	0.11 54	0.10 46	0.19 97	0.10 1	0.07 72	0.05 32	0.06 27	0.04 1	0.06 47	0.06 80

LG-G	0.11 19	0.08 10	0.18 41	0.18 53	0.07 1	0.21 182	0.09 2	0.19 21	0.11 4	0.10 13	0.09 11	0.11 54	0.10 46	0.19 97	0.10 1	0.07 72	0.05 32	0.06 27	0.04 1	0.06 47	0.06 80

SGD-Stereo	0.11 19	0.08 10	0.17 34	0.17 19	0.07 1	0.17 72	0.13 45	0.18 16	0.16 32	0.11 24	0.13 45	0.11 54	0.12 97	0.18 73	0.11 14	0.08 206	0.04 2	0.06 27	0.05 45	0.06 47	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 19	0.08 10	0.17 34	0.17 19	0.09 31	0.22 210	0.14 68	0.14 3	0.16 32	0.11 24	0.10 15	0.09 20	0.08 8	0.21 132	0.11 14	0.06 28	0.05 32	0.06 27	0.04 1	0.05 5	0.05 25

IGEV-Stereo++	0.11 19	0.08 10	0.15 13	0.19 94	0.11 118	0.14 18	0.10 8	0.22 50	0.18 60	0.10 13	0.13 45	0.10 36	0.11 72	0.14 10	0.11 14	0.06 28	0.05 32	0.06 27	0.05 45	0.06 47	0.05 25

GSStereo	0.12 44	0.09 44	0.20 59	0.17 19	0.12 174	0.19 120	0.16 125	0.26 100	0.18 60	0.13 54	0.15 77	0.10 36	0.09 20	0.16 37	0.10 1	0.07 72	0.05 32	0.06 27	0.05 45	0.08 181	0.08 230

gasm-f	0.12 44	0.09 44	0.19 47	0.18 53	0.12 174	0.18 93	0.18 208	0.20 30	0.14 20	0.12 40	0.19 120	0.10 36	0.11 72	0.16 37	0.11 14	0.08 206	0.06 160	0.06 27	0.05 45	0.09 250	0.08 230

Replicate-Monster	0.12 44	0.10 85	0.32 168	0.16 7	0.08 10	0.17 72	0.10 8	0.22 50	0.19 76	0.11 24	0.10 15	0.10 36	0.09 20	0.19 97	0.11 14	0.06 28	0.05 32	0.06 27	0.04 1	0.05 5	0.08 230

3w_stereo	0.12 44	0.11 151	0.18 41	0.18 53	0.08 10	0.16 52	0.15 92	0.27 114	0.19 76	0.12 40	0.12 33	0.07 1	0.12 97	0.15 21	0.11 14	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 25

1w_stereo	0.12 44	0.08 10	0.14 6	0.18 53	0.09 31	0.16 52	0.15 92	0.25 91	0.21 118	0.13 54	0.16 89	0.08 3	0.12 97	0.16 37	0.13 94	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 25

GREAT-IGEV	0.12 44	0.09 44	0.25 103	0.16 7	0.11 118	0.14 18	0.16 125	0.17 11	0.17 49	0.10 13	0.15 77	0.09 20	0.09 20	0.18 73	0.10 1	0.06 28	0.07 281	0.06 27	0.05 45	0.07 115	0.10 347

AIO_rvc	0.12 44	0.11 151	0.22 76	0.19 94	0.10 72	0.15 28	0.17 165	0.20 30	0.16 32	0.11 24	0.13 45	0.13 72	0.08 8	0.22 148	0.11 14	0.06 28	0.05 32	0.06 27	0.05 45	0.06 47	0.07 163

AIO_test	0.12 44	0.09 44	0.20 59	0.19 94	0.11 118	0.15 28	0.17 165	0.19 21	0.16 32	0.11 24	0.13 45	0.14 97	0.09 20	0.20 113	0.12 52	0.07 72	0.05 32	0.06 27	0.05 45	0.06 47	0.05 25

GIP-stereo	0.12 44	0.09 44	0.20 59	0.19 94	0.11 118	0.16 52	0.14 68	0.29 146	0.18 60	0.11 24	0.16 89	0.13 72	0.09 20	0.15 21	0.12 52	0.07 72	0.05 32	0.06 27	0.05 45	0.06 47	0.05 25

IGEV-Stereo+	0.12 44	0.08 10	0.17 34	0.18 53	0.13 251	0.09 1	0.11 16	0.16 5	0.15 27	0.10 13	0.08 10	0.10 36	0.10 46	0.21 132	0.11 14	0.07 72	0.05 32	0.06 27	0.05 45	0.16 456	0.24 532

RSM++	0.12 44	0.09 44	0.19 47	0.20 157	0.09 31	0.17 72	0.15 92	0.21 39	0.19 76	0.12 40	0.12 33	0.14 97	0.09 20	0.20 113	0.12 52	0.06 28	0.05 32	0.07 86	0.07 151	0.07 115	0.05 25

RSM	0.12 44	0.09 44	0.20 59	0.20 157	0.09 31	0.16 52	0.15 92	0.23 69	0.18 60	0.13 54	0.13 45	0.15 114	0.09 20	0.21 132	0.12 52	0.06 28	0.05 32	0.07 86	0.07 151	0.06 47	0.05 25

Selective-IGEV	0.12 44	0.09 44	0.22 76	0.19 94	0.10 72	0.15 28	0.14 68	0.27 114	0.15 27	0.13 54	0.14 74	0.13 72	0.08 8	0.21 132	0.12 52	0.06 28	0.05 32	0.07 86	0.06 95	0.06 47	0.05 25

DDF-Stereo	0.13 57	0.08 10	0.19 47	0.19 94	0.16 376	0.12 8	0.15 92	0.18 16	0.18 60	0.11 24	0.10 15	0.13 72	0.12 97	0.23 157	0.19 261	0.08 206	0.05 32	0.07 86	0.05 45	0.21 506	0.06 80

GASTEREO	0.13 57	0.12 193	0.21 67	0.23 311	0.10 72	0.18 93	0.15 92	0.26 100	0.18 60	0.17 128	0.16 89	0.11 54	0.13 129	0.19 97	0.11 14	0.07 72	0.05 32	0.06 27	0.07 151	0.06 47	0.06 80

MSCF	0.13 57	0.12 193	0.21 67	0.22 263	0.10 72	0.16 52	0.15 92	0.26 100	0.18 60	0.17 128	0.16 89	0.11 54	0.13 129	0.18 73	0.11 14	0.07 72	0.05 32	0.06 27	0.07 151	0.06 47	0.06 80

water-stereo	0.13 57	0.08 10	0.20 59	0.19 94	0.10 72	0.17 72	0.14 68	0.25 91	0.19 76	0.17 128	0.23 164	0.15 114	0.15 169	0.12 2	0.13 94	0.07 72	0.06 160	0.07 86	0.06 95	0.06 47	0.05 25

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 57	0.09 44	0.24 90	0.20 157	0.10 72	0.15 28	0.14 68	0.22 50	0.16 32	0.12 40	0.19 120	0.15 114	0.11 72	0.13 5	0.17 209	0.07 72	0.05 32	0.06 27	0.06 95	0.07 115	0.06 80

LG-Stereo	0.13 57	0.10 85	0.24 90	0.20 157	0.09 31	0.16 52	0.18 208	0.21 39	0.18 60	0.11 24	0.17 100	0.09 20	0.09 20	0.15 21	0.14 129	0.05 9	0.06 160	0.08 169	0.08 227	0.07 115	0.05 25

S2M2_L	0.13 57	0.11 151	0.20 59	0.16 7	0.12 174	0.12 8	0.07 1	0.18 16	0.20 102	0.12 40	0.15 77	0.14 97	0.12 97	0.15 21	0.14 129	0.13 433	0.09 400	0.09 249	0.10 357	0.11 364	0.09 291
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 57	0.14 298	0.19 47	0.26 433	0.09 31	0.15 28	0.13 45	0.22 50	0.18 60	0.12 40	0.11 21	0.10 36	0.13 129	0.21 132	0.12 52	0.07 72	0.05 32	0.06 27	0.05 45	0.07 115	0.05 25

StereoAnything_RVC	0.13 57	0.37 522	0.36 224	0.14 1	0.07 1	0.11 4	0.12 24	0.17 11	0.12 8	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 46	0.20 113	0.10 1	0.09 288	0.05 32	0.06 27	0.04 1	0.24 519	0.05 25

castereo++	0.13 57	0.10 85	0.18 41	0.18 53	0.10 72	0.27 298	0.13 45	0.23 69	0.23 150	0.11 24	0.13 45	0.16 132	0.10 46	0.18 73	0.10 1	0.07 72	0.05 32	0.07 86	0.06 95	0.05 5	0.04 1

fffft	0.13 57	0.09 44	0.24 90	0.19 94	0.10 72	0.17 72	0.19 253	0.22 50	0.16 32	0.14 79	0.11 21	0.13 72	0.10 46	0.24 170	0.18 231	0.06 28	0.05 32	0.07 86	0.06 95	0.07 115	0.06 80
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 57	0.10 85	0.22 76	0.19 94	0.10 72	0.19 120	0.17 165	0.19 21	0.19 76	0.15 93	0.13 45	0.12 61	0.11 72	0.24 170	0.16 178	0.06 28	0.05 32	0.07 86	0.06 95	0.06 47	0.06 80

mms	0.13 57	0.11 151	0.19 47	0.19 94	0.12 174	0.16 52	0.17 165	0.20 30	0.17 49	0.13 54	0.17 100	0.14 97	0.09 20	0.24 170	0.14 129	0.06 28	0.05 32	0.08 169	0.06 95	0.07 115	0.07 163

ours_stereo	0.13 57	0.11 151	0.23 82	0.20 157	0.11 118	0.17 72	0.18 208	0.20 30	0.19 76	0.13 54	0.18 111	0.14 97	0.10 46	0.23 157	0.14 129	0.06 28	0.05 32	0.08 169	0.06 95	0.06 47	0.05 25

RAStereo	0.13 57	0.12 193	0.27 120	0.22 263	0.11 118	0.15 28	0.18 208	0.23 69	0.23 150	0.13 54	0.17 100	0.11 54	0.09 20	0.15 21	0.13 94	0.08 206	0.06 160	0.08 169	0.06 95	0.07 115	0.05 25

Occ-G	0.13 57	0.08 10	0.21 67	0.17 19	0.10 72	0.15 28	0.19 253	0.22 50	0.19 76	0.13 54	0.19 120	0.21 186	0.11 72	0.17 53	0.14 129	0.07 72	0.06 160	0.07 86	0.06 95	0.07 115	0.06 80

Pointernet	0.13 57	0.07 2	0.27 120	0.19 94	0.11 118	0.20 154	0.12 24	0.31 176	0.24 165	0.15 93	0.15 77	0.13 72	0.11 72	0.17 53	0.13 94	0.08 206	0.05 32	0.06 27	0.05 45	0.06 47	0.05 25

AIO-Stereo	0.13 57	0.10 85	0.22 76	0.20 157	0.09 31	0.16 52	0.15 92	0.27 114	0.16 32	0.13 54	0.15 77	0.13 72	0.08 8	0.18 73	0.11 14	0.06 28	0.05 32	0.07 86	0.07 151	0.06 47	0.06 80

trnet	0.13 57	0.08 10	0.21 67	0.15 4	0.07 1	0.21 182	0.12 24	0.24 83	0.24 165	0.16 115	0.21 149	0.15 114	0.13 129	0.18 73	0.13 94	0.08 206	0.05 32	0.06 27	0.04 1	0.06 47	0.05 25

MoCha-V2	0.13 57	0.08 10	0.26 111	0.23 311	0.09 31	0.16 52	0.15 92	0.26 100	0.16 32	0.15 93	0.15 77	0.13 72	0.14 151	0.20 113	0.11 14	0.06 28	0.07 281	0.06 27	0.06 95	0.06 47	0.05 25

IGEV++	0.13 57	0.10 85	0.23 82	0.21 202	0.10 72	0.15 28	0.15 92	0.29 146	0.16 32	0.12 40	0.15 77	0.12 61	0.12 97	0.17 53	0.14 129	0.07 72	0.06 160	0.07 86	0.05 45	0.07 115	0.07 163

AEACV	0.13 57	0.09 44	0.23 82	0.18 53	0.19 441	0.19 120	0.16 125	0.23 69	0.14 20	0.13 54	0.17 100	0.13 72	0.16 185	0.16 37	0.12 52	0.07 72	0.05 32	0.07 86	0.08 227	0.07 115	0.06 80

LoS_RVC	0.13 57	0.10 85	0.19 47	0.18 53	0.16 376	0.20 154	0.18 208	0.20 30	0.17 49	0.13 54	0.19 120	0.12 61	0.15 169	0.17 53	0.13 94	0.06 28	0.05 32	0.06 27	0.04 1	0.05 5	0.12 405

EGLCR-Stereo	0.13 57	0.08 10	0.20 59	0.18 53	0.09 31	0.21 182	0.13 45	0.27 114	0.21 118	0.13 54	0.10 15	0.15 114	0.09 20	0.20 113	0.13 94	0.07 72	0.05 32	0.07 86	0.07 151	0.06 47	0.06 80

CREStereo	0.13 57	0.08 10	0.21 67	0.14 1	0.08 10	0.22 210	0.15 92	0.25 91	0.24 165	0.16 115	0.21 149	0.14 97	0.13 129	0.18 73	0.13 94	0.09 288	0.05 32	0.06 27	0.04 1	0.07 115	0.06 80
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
252Zero-FE	0.14 82	0.07 2	0.17 34	0.17 19	0.09 31	0.15 28	0.11 16	0.21 39	0.19 76	0.77 545	0.11 21	0.08 3	0.08 8	0.13 5	0.13 94	0.07 72	0.05 32	0.06 27	0.04 1	0.06 47	0.06 80

Zero-FE251	0.14 82	0.09 44	0.24 90	0.17 19	0.09 31	0.20 154	0.13 45	0.20 30	0.14 20	0.61 525	0.13 45	0.13 72	0.11 72	0.14 10	0.16 178	0.07 72	0.05 32	0.06 27	0.05 45	0.05 5	0.05 25

GGEV	0.14 82	0.10 85	0.19 47	0.21 202	0.10 72	0.31 373	0.16 125	0.27 114	0.19 76	0.14 79	0.18 111	0.15 114	0.14 151	0.18 73	0.12 52	0.07 72	0.05 32	0.07 86	0.05 45	0.07 115	0.06 80

DA2	0.14 82	0.10 85	0.18 41	0.21 202	0.10 72	0.29 339	0.16 125	0.28 134	0.20 102	0.14 79	0.17 100	0.16 132	0.14 151	0.17 53	0.12 52	0.07 72	0.05 32	0.07 86	0.05 45	0.07 115	0.07 163

FlowAnything_test	0.14 82	0.11 151	0.21 67	0.21 202	0.12 174	0.17 72	0.16 125	0.25 91	0.16 32	0.15 93	0.13 45	0.15 114	0.14 151	0.18 73	0.16 178	0.10 337	0.07 281	0.11 379	0.12 435	0.08 181	0.09 291

depthmonostereo	0.14 82	0.09 44	0.19 47	0.19 94	0.08 10	0.20 154	0.15 92	0.27 114	0.23 150	0.16 115	0.18 111	0.14 97	0.17 211	0.19 97	0.13 94	0.07 72	0.06 160	0.07 86	0.05 45	0.05 5	0.05 25

DilatedVolume-Stereo	0.14 82	0.08 10	0.18 41	0.18 53	0.09 31	0.21 182	0.14 68	0.24 83	0.21 118	0.21 165	0.21 149	0.15 114	0.14 151	0.23 157	0.15 153	0.07 72	0.06 160	0.06 27	0.06 95	0.05 5	0.05 25

SCV_C0	0.14 82	0.11 151	0.25 103	0.19 94	0.12 174	0.15 28	0.16 125	0.30 165	0.22 131	0.13 54	0.15 77	0.13 72	0.09 20	0.24 170	0.10 1	0.06 28	0.05 32	0.06 27	0.06 95	0.09 250	0.06 80

SCV	0.14 82	0.14 298	0.24 90	0.21 202	0.11 118	0.15 28	0.16 125	0.31 176	0.18 60	0.11 24	0.15 77	0.13 72	0.10 46	0.23 157	0.11 14	0.07 72	0.05 32	0.07 86	0.06 95	0.09 250	0.06 80

castereo	0.14 82	0.10 85	0.19 47	0.18 53	0.10 72	0.20 154	0.19 253	0.30 165	0.27 198	0.13 54	0.18 111	0.16 132	0.16 185	0.15 21	0.13 94	0.07 72	0.05 32	0.06 27	0.06 95	0.06 47	0.05 25

tt45	0.14 82	0.09 44	0.22 76	0.19 94	0.11 118	0.23 232	0.18 208	0.22 50	0.17 49	0.15 93	0.13 45	0.14 97	0.10 46	0.30 282	0.14 129	0.07 72	0.05 32	0.08 169	0.06 95	0.07 115	0.07 163

999	0.14 82	0.08 10	0.24 90	0.19 94	0.11 118	0.20 154	0.17 165	0.24 83	0.18 60	0.13 54	0.16 89	0.14 97	0.11 72	0.36 323	0.15 153	0.07 72	0.05 32	0.07 86	0.06 95	0.06 47	0.07 163

fffy	0.14 82	0.11 151	0.24 90	0.20 157	0.10 72	0.19 120	0.18 208	0.22 50	0.19 76	0.13 54	0.16 89	0.15 114	0.13 129	0.25 201	0.14 129	0.06 28	0.06 160	0.08 169	0.06 95	0.07 115	0.06 80

WCG-NET	0.14 82	0.09 44	0.23 82	0.18 53	0.08 10	0.18 93	0.17 165	0.21 39	0.28 213	0.18 145	0.21 149	0.15 114	0.12 97	0.18 73	0.12 52	0.06 28	0.05 32	0.06 27	0.05 45	0.06 47	0.05 25

WCG-NET（raft）	0.14 82	0.09 44	0.23 82	0.17 19	0.08 10	0.19 120	0.16 125	0.23 69	0.26 187	0.18 145	0.19 120	0.20 174	0.12 97	0.21 132	0.12 52	0.06 28	0.06 160	0.06 27	0.05 45	0.06 47	0.05 25

MGS-Stereo	0.14 82	0.11 151	0.32 168	0.19 94	0.11 118	0.18 93	0.17 165	0.20 30	0.22 131	0.14 79	0.24 178	0.15 114	0.10 46	0.18 73	0.12 52	0.07 72	0.06 160	0.07 86	0.06 95	0.10 316	0.06 80

ff7	0.14 82	0.12 193	0.27 120	0.19 94	0.12 174	0.21 182	0.18 208	0.27 114	0.20 102	0.15 93	0.13 45	0.12 61	0.12 97	0.24 170	0.12 52	0.07 72	0.05 32	0.08 169	0.07 151	0.07 115	0.07 163

IGEVStereo-DCA	0.14 82	0.11 151	0.27 120	0.19 94	0.12 174	0.20 154	0.18 208	0.27 114	0.20 102	0.15 93	0.12 33	0.14 97	0.12 97	0.28 250	0.14 129	0.07 72	0.06 160	0.08 169	0.07 151	0.07 115	0.07 163

ffff	0.14 82	0.12 193	0.27 120	0.19 94	0.12 174	0.21 182	0.18 208	0.27 114	0.20 102	0.15 93	0.13 45	0.12 61	0.12 97	0.24 170	0.12 52	0.07 72	0.05 32	0.08 169	0.07 151	0.07 115	0.07 163

11t	0.14 82	0.12 193	0.27 120	0.19 94	0.12 174	0.21 182	0.18 208	0.27 114	0.20 102	0.15 93	0.13 45	0.12 61	0.12 97	0.24 170	0.12 52	0.07 72	0.05 32	0.08 169	0.07 151	0.07 115	0.07 163

MaDis-Stereo	0.14 82	0.13 255	0.26 111	0.19 94	0.14 294	0.16 52	0.13 45	0.25 91	0.21 118	0.13 54	0.14 74	0.14 97	0.11 72	0.17 53	0.17 209	0.08 206	0.07 281	0.08 169	0.06 95	0.07 115	0.06 80

UniTT-Stereo	0.14 82	0.10 85	0.30 148	0.21 202	0.13 251	0.17 72	0.13 45	0.19 21	0.18 60	0.15 93	0.20 137	0.10 36	0.11 72	0.18 73	0.16 178	0.08 206	0.06 160	0.07 86	0.06 95	0.08 181	0.06 80

CASnet	0.14 82	0.12 193	0.22 76	0.22 263	0.08 10	0.16 52	0.15 92	0.27 114	0.25 178	0.22 171	0.20 137	0.15 114	0.11 72	0.17 53	0.13 94	0.07 72	0.05 32	0.11 379	0.09 315	0.08 181	0.05 25
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 82	0.14 298	0.33 184	0.20 157	0.09 31	0.21 182	0.10 8	0.26 100	0.20 102	0.18 145	0.19 120	0.15 114	0.13 129	0.17 53	0.13 94	0.07 72	0.06 160	0.07 86	0.05 45	0.06 47	0.06 80

anonymousdsp	0.14 82	0.12 193	0.27 120	0.19 94	0.12 174	0.21 182	0.18 208	0.28 134	0.20 102	0.15 93	0.13 45	0.12 61	0.12 97	0.24 170	0.12 52	0.07 72	0.05 32	0.08 169	0.07 151	0.08 181	0.07 163

LoS	0.14 82	0.08 10	0.27 120	0.16 7	0.09 31	0.22 210	0.14 68	0.26 100	0.26 187	0.15 93	0.18 111	0.18 151	0.13 129	0.22 148	0.14 129	0.08 206	0.06 160	0.06 27	0.04 1	0.06 47	0.06 80
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 82	0.08 10	0.19 47	0.17 19	0.22 482	0.18 93	0.16 125	0.23 69	0.19 76	0.14 79	0.17 100	0.14 97	0.10 46	0.18 73	0.12 52	0.07 72	0.05 32	0.06 27	0.04 1	0.08 181	0.18 489

ProNet	0.14 82	0.12 193	0.25 103	0.19 94	0.11 118	0.19 120	0.19 253	0.27 114	0.20 102	0.14 79	0.13 45	0.13 72	0.12 97	0.24 170	0.12 52	0.06 28	0.05 32	0.07 86	0.06 95	0.07 115	0.07 163

MC-Stereo	0.14 82	0.09 44	0.25 103	0.21 202	0.09 31	0.18 93	0.16 125	0.23 69	0.19 76	0.18 145	0.23 164	0.16 132	0.13 129	0.22 148	0.13 94	0.07 72	0.05 32	0.07 86	0.07 151	0.06 47	0.05 25

ccc-4	0.14 82	0.12 193	0.27 120	0.19 94	0.12 174	0.21 182	0.18 208	0.27 114	0.20 102	0.15 93	0.13 45	0.12 61	0.12 97	0.24 170	0.12 52	0.07 72	0.05 32	0.08 169	0.07 151	0.07 115	0.07 163

IGEV-Stereo	0.14 82	0.12 193	0.27 120	0.19 94	0.12 174	0.21 182	0.18 208	0.28 134	0.20 102	0.15 93	0.13 45	0.12 61	0.12 97	0.24 170	0.12 52	0.07 72	0.05 32	0.08 169	0.07 151	0.08 181	0.07 163
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 82	0.13 255	0.24 90	0.25 399	0.11 118	0.11 4	0.18 208	0.32 187	0.23 150	0.12 40	0.12 33	0.18 151	0.12 97	0.14 10	0.13 94	0.08 206	0.06 160	0.07 86	0.05 45	0.07 115	0.06 80
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
MM-Stereo_test2	0.15 114	0.10 85	0.44 331	0.23 311	0.11 118	0.21 182	0.21 331	0.27 114	0.22 131	0.15 93	0.16 89	0.13 72	0.11 72	0.20 113	0.13 94	0.06 28	0.05 32	0.07 86	0.06 95	0.09 250	0.05 25

HART	0.15 114	0.11 151	0.30 148	0.21 202	0.09 31	0.17 72	0.16 125	0.30 165	0.19 76	0.15 93	0.25 187	0.17 141	0.09 20	0.21 132	0.12 52	0.06 28	0.07 281	0.07 86	0.05 45	0.08 181	0.06 80

HUF	0.15 114	0.11 151	0.38 255	0.17 19	0.11 118	0.16 52	0.17 165	0.22 50	0.20 102	0.11 24	0.13 45	0.14 97	0.11 72	0.18 73	0.12 52	0.07 72	0.20 532	0.06 27	0.05 45	0.07 115	0.14 443

rvit_stereo_0080	0.15 114	0.13 255	0.25 103	0.19 94	0.13 251	0.15 28	0.20 300	0.28 134	0.24 165	0.15 93	0.17 100	0.19 165	0.13 129	0.19 97	0.15 153	0.11 376	0.08 366	0.08 169	0.08 227	0.10 316	0.07 163

RAFT-Stereo-weight	0.15 114	0.09 44	0.26 111	0.20 157	0.10 72	0.19 120	0.17 165	0.36 253	0.29 232	0.24 191	0.20 137	0.19 165	0.10 46	0.18 73	0.15 153	0.07 72	0.05 32	0.07 86	0.05 45	0.06 47	0.05 25

whm_eth	0.15 114	0.13 255	0.25 103	0.19 94	0.13 251	0.15 28	0.20 300	0.28 134	0.24 165	0.15 93	0.17 100	0.19 165	0.13 129	0.19 97	0.15 153	0.11 376	0.08 366	0.08 169	0.08 227	0.10 316	0.07 163

testlalala	0.15 114	0.10 85	0.36 224	0.19 94	0.12 174	0.23 232	0.16 125	0.26 100	0.19 76	0.24 191	0.19 120	0.14 97	0.11 72	0.16 37	0.13 94	0.07 72	0.05 32	0.07 86	0.06 95	0.05 5	0.05 25

CAS	0.15 114	0.07 2	0.21 67	0.41 538	0.16 376	0.20 154	0.18 208	0.22 50	0.19 76	0.15 93	0.19 120	0.11 54	0.09 20	0.14 10	0.13 94	0.29 544	0.04 2	0.06 27	0.04 1	0.06 47	0.14 443

CroCo-Stereo Lap2	0.15 114	0.15 332	0.28 131	0.25 399	0.18 419	0.11 4	0.19 253	0.28 134	0.21 118	0.13 54	0.16 89	0.15 114	0.12 97	0.17 53	0.14 129	0.07 72	0.07 281	0.08 169	0.06 95	0.08 181	0.07 163

GLC_STEREO	0.15 114	0.10 85	0.24 90	0.21 202	0.09 31	0.17 72	0.15 92	0.23 69	0.27 198	0.17 128	0.20 137	0.17 141	0.11 72	0.23 157	0.16 178	0.07 72	0.09 400	0.09 249	0.08 227	0.07 115	0.06 80

CREStereo++_RVC	0.15 114	0.08 10	0.26 111	0.17 19	0.11 118	0.18 93	0.13 45	0.22 50	0.30 245	0.21 165	0.30 236	0.13 72	0.11 72	0.16 37	0.15 153	0.07 72	0.04 2	0.06 27	0.15 485	0.06 47	0.05 25
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.15 114	0.09 44	0.28 131	0.16 7	0.08 10	0.25 268	0.14 68	0.23 69	0.28 213	0.24 191	0.30 236	0.16 132	0.12 97	0.17 53	0.13 94	0.08 206	0.07 281	0.06 27	0.05 45	0.06 47	0.07 163

XX-TBD	0.15 114	0.18 390	0.28 131	0.22 263	0.10 72	0.22 210	0.15 92	0.22 50	0.27 198	0.22 171	0.26 197	0.14 97	0.12 97	0.16 37	0.13 94	0.08 206	0.05 32	0.06 27	0.04 1	0.07 115	0.06 80

PMTNet	0.15 114	0.08 10	0.23 82	0.15 4	0.09 31	0.23 232	0.16 125	0.25 91	0.23 150	0.17 128	0.21 149	0.16 132	0.14 151	0.22 148	0.13 94	0.29 544	0.05 32	0.06 27	0.04 1	0.07 115	0.06 80

FE-Mocha	0.16 128	0.10 85	0.33 184	0.19 94	0.13 251	0.19 120	0.15 92	0.35 234	0.22 131	0.24 191	0.24 178	0.20 174	0.14 151	0.17 53	0.17 209	0.07 72	0.05 32	0.08 169	0.08 227	0.07 115	0.06 80

zero-FE	0.16 128	0.08 10	0.81 494	0.19 94	0.18 419	0.12 8	0.15 92	0.19 21	0.19 76	0.10 13	0.10 15	0.13 72	0.12 97	0.21 132	0.19 261	0.08 206	0.05 32	0.07 86	0.05 45	0.19 494	0.06 80

xyz-stereo-finetune	0.16 128	0.12 193	0.23 82	0.16 7	0.08 10	0.23 232	0.20 300	0.29 146	0.31 257	0.19 150	0.22 159	0.19 165	0.15 169	0.29 267	0.20 278	0.06 28	0.06 160	0.08 169	0.06 95	0.06 47	0.06 80

Reg-Stereo(zero)	0.16 128	0.07 2	0.36 224	0.19 94	0.10 72	0.19 120	0.14 68	0.28 134	0.24 165	0.22 171	0.20 137	0.24 230	0.18 236	0.21 132	0.18 231	0.07 72	0.05 32	0.06 27	0.06 95	0.06 47	0.06 80

tg	0.16 128	0.11 151	0.25 103	0.21 202	0.11 118	0.23 232	0.15 92	0.34 209	0.24 165	0.20 154	0.25 187	0.19 165	0.12 97	0.24 170	0.15 153	0.07 72	0.05 32	0.09 249	0.09 315	0.08 181	0.07 163

rvit_stereo_0083	0.16 128	0.12 193	0.26 111	0.21 202	0.13 251	0.17 72	0.17 165	0.22 50	0.34 288	0.16 115	0.21 149	0.19 165	0.16 185	0.21 132	0.16 178	0.11 376	0.10 425	0.10 322	0.08 227	0.09 250	0.07 163

rvit_stereo_0081_aga	0.16 128	0.14 298	0.28 131	0.21 202	0.13 251	0.19 120	0.17 165	0.23 69	0.24 165	0.17 128	0.21 149	0.19 165	0.13 129	0.19 97	0.14 129	0.11 376	0.08 366	0.09 249	0.08 227	0.09 250	0.07 163

rvit_stereo_0081	0.16 128	0.11 151	0.24 90	0.21 202	0.12 174	0.16 52	0.17 165	0.22 50	0.33 278	0.16 115	0.18 111	0.18 151	0.14 151	0.20 113	0.16 178	0.11 376	0.08 366	0.09 249	0.08 227	0.09 250	0.07 163

GCAP-BAT	0.16 128	0.11 151	0.36 224	0.18 53	0.13 251	0.21 182	0.16 125	0.23 69	0.18 60	0.26 212	0.28 210	0.20 174	0.11 72	0.24 170	0.17 209	0.07 72	0.06 160	0.07 86	0.06 95	0.05 5	0.06 80

rvit_stereo_0082	0.16 128	0.11 151	0.24 90	0.21 202	0.12 174	0.16 52	0.17 165	0.22 50	0.33 278	0.16 115	0.18 111	0.18 151	0.14 151	0.20 113	0.16 178	0.11 376	0.08 366	0.09 249	0.08 227	0.09 250	0.07 163

CAS++	0.16 128	0.12 193	0.27 120	0.18 53	0.12 174	0.17 72	0.15 92	0.42 318	0.24 165	0.19 150	0.18 111	0.13 72	0.10 46	0.21 132	0.12 52	0.12 414	0.10 425	0.11 379	0.08 227	0.10 316	0.09 291
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.16 128	0.12 193	0.26 111	0.22 263	0.14 294	0.25 268	0.23 382	0.29 146	0.21 118	0.15 93	0.13 45	0.12 61	0.13 129	0.25 201	0.13 94	0.07 72	0.07 281	0.09 249	0.08 227	0.08 181	0.08 230

MIF-Stereo (partial)	0.16 128	0.10 85	0.34 194	0.21 202	0.15 344	0.15 28	0.13 45	0.28 134	0.25 178	0.17 128	0.26 197	0.15 114	0.16 185	0.25 201	0.17 209	0.09 288	0.06 160	0.10 322	0.08 227	0.09 250	0.08 230

RCA-Stereo	0.16 128	0.09 44	0.25 103	0.20 157	0.10 72	0.19 120	0.17 165	0.36 253	0.35 304	0.20 154	0.25 187	0.17 141	0.17 211	0.18 73	0.14 129	0.07 72	0.05 32	0.07 86	0.06 95	0.06 47	0.05 25

test-3	0.16 128	0.09 44	0.31 162	0.21 202	0.11 118	0.18 93	0.16 125	0.30 165	0.27 198	0.26 212	0.16 89	0.22 198	0.12 97	0.26 217	0.18 231	0.06 28	0.04 2	0.08 169	0.08 227	0.06 47	0.06 80

test_1	0.16 128	0.09 44	0.31 162	0.21 202	0.11 118	0.18 93	0.16 125	0.30 165	0.27 198	0.25 200	0.16 89	0.22 198	0.12 97	0.26 217	0.18 231	0.06 28	0.04 2	0.08 169	0.08 227	0.06 47	0.06 80

iRaftStereo_RVC	0.16 128	0.12 193	0.26 111	0.21 202	0.11 118	0.20 154	0.17 165	0.32 187	0.23 150	0.20 154	0.25 187	0.18 151	0.12 97	0.20 113	0.15 153	0.07 72	0.05 32	0.09 249	0.09 315	0.08 181	0.07 163

raftrobust	0.16 128	0.13 255	0.29 141	0.22 263	0.15 344	0.19 120	0.13 45	0.32 187	0.26 187	0.26 212	0.20 137	0.19 165	0.17 211	0.21 132	0.15 153	0.08 206	0.06 160	0.07 86	0.06 95	0.06 47	0.07 163

test_xeample3	0.16 128	0.11 151	0.56 415	0.19 94	0.12 174	0.20 154	0.18 208	0.35 234	0.20 102	0.16 115	0.12 33	0.13 72	0.12 97	0.24 170	0.15 153	0.07 72	0.06 160	0.07 86	0.08 227	0.07 115	0.07 163

xyz-stereo-finetune2	0.17 147	0.11 151	0.26 111	0.16 7	0.09 31	0.27 298	0.19 253	0.27 114	0.20 102	0.22 171	0.28 210	0.21 186	0.22 280	0.37 326	0.22 321	0.06 28	0.05 32	0.08 169	0.06 95	0.06 47	0.07 163

MM-Stereo_test3	0.17 147	0.12 193	0.29 141	0.23 311	0.14 294	0.19 120	0.22 357	0.39 281	0.36 317	0.16 115	0.24 178	0.17 141	0.12 97	0.19 97	0.14 129	0.07 72	0.07 281	0.08 169	0.06 95	0.09 250	0.06 80

MM-Stereo_test1	0.17 147	0.10 85	0.39 270	0.23 311	0.11 118	0.20 154	0.22 357	0.33 201	0.29 232	0.22 171	0.21 149	0.15 114	0.14 151	0.23 157	0.13 94	0.07 72	0.06 160	0.08 169	0.07 151	0.09 250	0.06 80

model_zeroshot	0.17 147	0.11 151	0.39 270	0.20 157	0.12 174	0.24 254	0.15 92	0.34 209	0.22 131	0.30 292	0.20 137	0.22 198	0.12 97	0.24 170	0.14 129	0.08 206	0.07 281	0.07 86	0.07 151	0.07 115	0.07 163

rvit_stereo_ft	0.17 147	0.14 298	0.30 148	0.25 399	0.14 294	0.17 72	0.21 331	0.28 134	0.26 187	0.16 115	0.19 120	0.20 174	0.16 185	0.22 148	0.17 209	0.11 376	0.07 281	0.09 249	0.09 315	0.09 250	0.07 163

gcap-zeroshot	0.17 147	0.11 151	0.36 224	0.20 157	0.12 174	0.26 288	0.16 125	0.30 165	0.22 131	0.26 212	0.20 137	0.30 311	0.14 151	0.20 113	0.13 94	0.07 72	0.06 160	0.07 86	0.07 151	0.06 47	0.06 80

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 147	0.13 255	0.24 90	0.19 94	0.13 251	0.24 254	0.17 165	0.30 165	0.37 328	0.43 469	0.17 100	0.13 72	0.12 97	0.19 97	0.15 153	0.08 206	0.07 281	0.09 249	0.07 151	0.09 250	0.08 230

AE-Stereo	0.17 147	0.11 151	0.31 162	0.24 362	0.14 294	0.23 232	0.18 208	0.34 209	0.29 232	0.15 93	0.25 187	0.21 186	0.13 129	0.20 113	0.14 129	0.07 72	0.08 366	0.09 249	0.10 357	0.07 115	0.06 80

rrr	0.17 147	0.11 151	0.57 418	0.19 94	0.12 174	0.20 154	0.18 208	0.35 234	0.22 131	0.15 93	0.12 33	0.14 97	0.12 97	0.28 250	0.14 129	0.07 72	0.06 160	0.08 169	0.07 151	0.07 115	0.07 163

plain	0.17 147	0.13 255	0.43 322	0.21 202	0.13 251	0.16 52	0.17 165	0.27 114	0.22 131	0.16 115	0.26 197	0.13 72	0.16 185	0.27 236	0.16 178	0.08 206	0.06 160	0.10 322	0.07 151	0.10 316	0.07 163

MSKI-zero shot	0.17 147	0.09 44	0.43 322	0.20 157	0.11 118	0.21 182	0.15 92	0.32 187	0.21 118	0.23 177	0.24 178	0.23 218	0.10 46	0.31 289	0.13 94	0.07 72	0.06 160	0.07 86	0.06 95	0.06 47	0.06 80

Any-RAFT	0.17 147	0.08 10	0.31 162	0.19 94	0.10 72	0.29 339	0.16 125	0.42 318	0.30 245	0.24 191	0.27 204	0.27 268	0.16 185	0.21 132	0.12 52	0.08 206	0.05 32	0.06 27	0.05 45	0.07 115	0.06 80

RAFT-Test	0.17 147	0.10 85	0.38 255	0.19 94	0.12 174	0.25 268	0.17 165	0.33 201	0.23 150	0.23 177	0.29 223	0.27 268	0.14 151	0.20 113	0.14 129	0.07 72	0.06 160	0.07 86	0.07 151	0.06 47	0.06 80

4D-IteraStereo	0.17 147	0.16 357	0.50 383	0.21 202	0.14 294	0.19 120	0.17 165	0.28 134	0.28 213	0.23 177	0.20 137	0.20 174	0.11 72	0.19 97	0.14 129	0.06 28	0.04 2	0.10 322	0.08 227	0.08 181	0.06 80

anonymousdsp2	0.17 147	0.10 85	0.28 131	0.20 157	0.11 118	0.25 268	0.17 165	0.41 304	0.31 257	0.23 177	0.23 164	0.22 198	0.15 169	0.25 201	0.15 153	0.07 72	0.05 32	0.07 86	0.05 45	0.08 181	0.07 163

knoymous	0.17 147	0.09 44	0.32 168	0.17 19	0.11 118	0.21 182	0.17 165	0.32 187	0.23 150	0.23 177	0.28 210	0.27 268	0.16 185	0.23 157	0.16 178	0.09 288	0.06 160	0.09 249	0.06 95	0.09 250	0.09 291

Selective-RAFT	0.17 147	0.12 193	0.30 148	0.24 362	0.10 72	0.29 339	0.15 92	0.32 187	0.31 257	0.17 128	0.17 100	0.21 186	0.18 236	0.28 250	0.17 209	0.07 72	0.06 160	0.07 86	0.07 151	0.08 181	0.06 80

AnonymousM	0.17 147	0.19 406	0.24 90	0.18 53	0.10 72	0.18 93	0.17 165	0.30 165	0.23 150	0.26 212	0.20 137	0.18 151	0.14 151	0.19 97	0.14 129	0.09 288	0.06 160	0.38 550	0.15 485	0.06 47	0.05 25

cross-raft	0.17 147	0.12 193	0.41 301	0.23 311	0.10 72	0.20 154	0.24 404	0.33 201	0.23 150	0.23 177	0.28 210	0.29 295	0.15 169	0.17 53	0.15 153	0.06 28	0.05 32	0.07 86	0.07 151	0.06 47	0.05 25

test-1	0.17 147	0.11 151	0.40 278	0.23 311	0.13 251	0.22 210	0.23 382	0.34 209	0.26 187	0.20 154	0.24 178	0.22 198	0.14 151	0.16 37	0.20 278	0.07 72	0.06 160	0.08 169	0.07 151	0.06 47	0.08 230

s12784h	0.17 147	0.09 44	0.26 111	0.18 53	0.07 1	0.32 383	0.19 253	0.37 263	0.32 266	0.23 177	0.25 187	0.18 151	0.17 211	0.25 201	0.16 178	0.07 72	0.05 32	0.07 86	0.05 45	0.06 47	0.05 25

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 147	0.14 298	0.32 168	0.20 157	0.09 31	0.19 120	0.17 165	0.32 187	0.30 245	0.25 200	0.33 280	0.20 174	0.17 211	0.19 97	0.15 153	0.06 28	0.05 32	0.07 86	0.07 151	0.07 115	0.05 25

CFNet-RSSM	0.17 147	0.10 85	0.40 278	0.20 157	0.11 118	0.20 154	0.15 92	0.36 253	0.30 245	0.23 177	0.21 149	0.26 259	0.15 169	0.20 113	0.13 94	0.07 72	0.05 32	0.07 86	0.07 151	0.06 47	0.05 25

Gwc-CoAtRS	0.17 147	0.10 85	0.37 236	0.20 157	0.12 174	0.19 120	0.15 92	0.32 187	0.28 213	0.23 177	0.23 164	0.27 268	0.15 169	0.20 113	0.13 94	0.07 72	0.05 32	0.07 86	0.07 151	0.06 47	0.06 80

IGEV-FE	0.18 171	0.10 85	0.65 453	0.20 157	0.12 174	0.19 120	0.15 92	0.34 209	0.19 76	0.28 232	0.22 159	0.27 268	0.13 129	0.23 157	0.18 231	0.07 72	0.06 160	0.08 169	0.08 227	0.07 115	0.06 80

testlalala2	0.18 171	0.10 85	0.50 383	0.36 525	0.25 511	0.23 232	0.14 68	0.34 209	0.24 165	0.25 200	0.25 187	0.21 186	0.12 97	0.16 37	0.16 178	0.07 72	0.06 160	0.07 86	0.07 151	0.06 47	0.06 80

H2IRNET	0.18 171	0.13 255	0.35 204	0.21 202	0.12 174	0.20 154	0.15 92	0.27 114	0.30 245	0.17 128	0.31 250	0.25 238	0.20 260	0.24 170	0.18 231	0.07 72	0.06 160	0.09 249	0.10 357	0.09 250	0.06 80

ACVNet-DCA	0.18 171	0.14 298	0.38 255	0.23 311	0.11 118	0.31 373	0.19 253	0.41 304	0.27 198	0.17 128	0.19 120	0.13 72	0.18 236	0.28 250	0.11 14	0.08 206	0.05 32	0.08 169	0.06 95	0.09 250	0.09 291

cc1	0.18 171	0.14 298	0.38 255	0.23 311	0.11 118	0.31 373	0.19 253	0.35 234	0.47 440	0.17 128	0.19 120	0.13 72	0.18 236	0.28 250	0.11 14	0.08 206	0.05 32	0.08 169	0.06 95	0.08 181	0.08 230

11t1	0.18 171	0.10 85	0.30 148	0.20 157	0.11 118	0.27 298	0.17 165	0.35 234	0.23 150	0.25 200	0.23 164	0.23 218	0.23 295	0.25 201	0.18 231	0.09 288	0.07 281	0.07 86	0.06 95	0.09 250	0.09 291

tt1	0.18 171	0.14 298	0.35 204	0.23 311	0.11 118	0.30 357	0.19 253	0.35 234	0.44 407	0.17 128	0.19 120	0.13 72	0.16 185	0.27 236	0.11 14	0.08 206	0.05 32	0.08 169	0.06 95	0.08 181	0.08 230

IGEV_Zeroshot_test	0.18 171	0.10 85	0.65 453	0.20 157	0.12 174	0.19 120	0.15 92	0.34 209	0.19 76	0.28 232	0.22 159	0.27 268	0.13 129	0.23 157	0.18 231	0.07 72	0.06 160	0.08 169	0.08 227	0.07 115	0.06 80

MIM_Stereo	0.18 171	0.12 193	0.38 255	0.20 157	0.11 118	0.17 72	0.14 68	0.35 234	0.25 178	0.27 222	0.35 301	0.23 218	0.13 129	0.27 236	0.16 178	0.06 28	0.07 281	0.08 169	0.08 227	0.08 181	0.06 80

HH	0.18 171	0.12 193	0.55 411	0.22 263	0.12 174	0.18 93	0.18 208	0.34 209	0.19 76	0.20 154	0.24 178	0.34 345	0.18 236	0.29 267	0.12 52	0.07 72	0.05 32	0.07 86	0.07 151	0.07 115	0.06 80

HanStereo	0.18 171	0.12 193	0.55 411	0.22 263	0.12 174	0.18 93	0.18 208	0.34 209	0.19 76	0.20 154	0.24 178	0.34 345	0.18 236	0.29 267	0.12 52	0.07 72	0.05 32	0.07 86	0.07 151	0.07 115	0.06 80

LL-Strereo2	0.18 171	0.18 390	0.39 270	0.22 263	0.12 174	0.24 254	0.13 45	0.31 176	0.23 150	0.24 191	0.20 137	0.24 230	0.12 97	0.26 217	0.15 153	0.06 28	0.06 160	0.12 417	0.09 315	0.08 181	0.07 163

riskmin	0.18 171	0.09 44	0.34 194	0.18 53	0.12 174	0.24 254	0.16 125	0.34 209	0.28 213	0.21 165	0.23 164	0.33 338	0.24 313	0.23 157	0.17 209	0.09 288	0.06 160	0.09 249	0.06 95	0.10 316	0.10 347

test_4	0.18 171	0.12 193	0.34 194	0.23 311	0.12 174	0.18 93	0.22 357	0.26 100	0.24 165	0.24 191	0.47 434	0.22 198	0.13 129	0.24 170	0.16 178	0.06 28	0.05 32	0.09 249	0.09 315	0.07 115	0.05 25

GMOStereo	0.18 171	0.14 298	0.30 148	0.22 263	0.12 174	0.20 154	0.27 439	0.26 100	0.28 213	0.31 309	0.32 259	0.26 259	0.17 211	0.15 21	0.12 52	0.07 72	0.07 281	0.10 322	0.08 227	0.08 181	0.05 25

error version	0.18 171	0.14 298	0.30 148	0.22 263	0.12 174	0.20 154	0.27 439	0.26 100	0.28 213	0.31 309	0.32 259	0.26 259	0.17 211	0.15 21	0.12 52	0.07 72	0.07 281	0.10 322	0.08 227	0.08 181	0.05 25

test-v	0.18 171	0.14 298	0.30 148	0.22 263	0.12 174	0.20 154	0.27 439	0.26 100	0.28 213	0.31 309	0.32 259	0.26 259	0.17 211	0.15 21	0.12 52	0.07 72	0.07 281	0.10 322	0.08 227	0.08 181	0.05 25

test_3	0.18 171	0.11 151	0.32 168	0.24 362	0.11 118	0.22 210	0.25 421	0.31 176	0.31 257	0.25 200	0.18 111	0.23 218	0.13 129	0.25 201	0.19 261	0.06 28	0.05 32	0.09 249	0.10 357	0.07 115	0.06 80

Patchmatch Stereo++	0.18 171	0.12 193	0.37 236	0.22 263	0.10 72	0.18 93	0.14 68	0.29 146	0.22 131	0.28 232	0.29 223	0.25 238	0.17 211	0.26 217	0.16 178	0.08 206	0.06 160	0.10 322	0.08 227	0.10 316	0.08 230
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NRIStereo	0.18 171	0.11 151	0.35 204	0.23 311	0.11 118	0.24 254	0.20 300	0.29 146	0.26 187	0.26 212	0.25 187	0.25 238	0.18 236	0.34 309	0.18 231	0.07 72	0.06 160	0.09 249	0.07 151	0.09 250	0.08 230

PSM-adaLoss	0.18 171	0.12 193	0.37 236	0.22 263	0.10 72	0.18 93	0.16 125	0.29 146	0.22 131	0.28 232	0.29 223	0.25 238	0.18 236	0.24 170	0.16 178	0.08 206	0.06 160	0.10 322	0.08 227	0.10 316	0.08 230

ROB_FTStereo_v2	0.18 171	0.12 193	0.37 236	0.22 263	0.10 72	0.18 93	0.16 125	0.29 146	0.22 131	0.28 232	0.29 223	0.25 238	0.17 211	0.24 170	0.16 178	0.08 206	0.06 160	0.10 322	0.08 227	0.10 316	0.08 230

ROB_FTStereo	0.18 171	0.12 193	0.37 236	0.22 263	0.10 72	0.18 93	0.14 68	0.29 146	0.22 131	0.28 232	0.28 210	0.25 238	0.17 211	0.24 170	0.16 178	0.08 206	0.06 160	0.10 322	0.08 227	0.10 316	0.08 230

HUI-Stereo	0.18 171	0.12 193	0.37 236	0.22 263	0.10 72	0.18 93	0.14 68	0.29 146	0.22 131	0.28 232	0.28 210	0.25 238	0.17 211	0.22 148	0.16 178	0.08 206	0.06 160	0.10 322	0.08 227	0.10 316	0.08 230

DeepStereo_RVC	0.18 171	0.11 151	0.40 278	0.21 202	0.11 118	0.19 120	0.16 125	0.28 134	0.22 131	0.27 222	0.27 204	0.23 218	0.28 379	0.24 170	0.18 231	0.08 206	0.06 160	0.09 249	0.07 151	0.09 250	0.10 347

iGMRVC	0.18 171	0.12 193	0.37 236	0.22 263	0.10 72	0.18 93	0.15 92	0.29 146	0.22 131	0.28 232	0.29 223	0.25 238	0.17 211	0.27 236	0.17 209	0.08 206	0.06 160	0.10 322	0.08 227	0.10 316	0.08 230

iRAFT	0.18 171	0.12 193	0.37 236	0.22 263	0.10 72	0.18 93	0.14 68	0.29 146	0.22 131	0.28 232	0.29 223	0.25 238	0.17 211	0.26 217	0.16 178	0.08 206	0.06 160	0.10 322	0.08 227	0.10 316	0.08 230

CRE-IMP	0.18 171	0.12 193	0.37 236	0.22 263	0.11 118	0.24 254	0.17 165	0.29 146	0.21 118	0.27 222	0.26 197	0.24 230	0.17 211	0.23 157	0.18 231	0.08 206	0.05 32	0.10 322	0.07 151	0.10 316	0.10 347

test-2	0.18 171	0.14 298	0.30 148	0.22 263	0.12 174	0.20 154	0.27 439	0.26 100	0.28 213	0.31 309	0.32 259	0.26 259	0.17 211	0.15 21	0.12 52	0.07 72	0.07 281	0.10 322	0.08 227	0.08 181	0.05 25

RAFT-IKP	0.18 171	0.12 193	0.37 236	0.22 263	0.10 72	0.18 93	0.15 92	0.29 146	0.22 131	0.28 232	0.29 223	0.25 238	0.18 236	0.25 201	0.16 178	0.08 206	0.06 160	0.10 322	0.08 227	0.10 316	0.08 230

rafts_anoy	0.18 171	0.15 332	0.35 204	0.22 263	0.14 294	0.19 120	0.17 165	0.32 187	0.30 245	0.23 177	0.25 187	0.20 174	0.16 185	0.22 148	0.19 261	0.08 206	0.07 281	0.10 322	0.12 435	0.09 250	0.08 230

raft+_RVC	0.18 171	0.14 298	0.32 168	0.21 202	0.15 344	0.21 182	0.16 125	0.38 269	0.34 288	0.21 165	0.28 210	0.20 174	0.15 169	0.24 170	0.19 261	0.08 206	0.06 160	0.08 169	0.07 151	0.07 115	0.08 230

RALCasStereoNet	0.18 171	0.15 332	0.33 184	0.21 202	0.14 294	0.21 182	0.18 208	0.31 176	0.25 178	0.21 165	0.29 223	0.22 198	0.15 169	0.27 236	0.17 209	0.08 206	0.10 425	0.07 86	0.06 95	0.09 250	0.09 291

sCroCo_RVC	0.18 171	0.14 298	0.49 372	0.27 461	0.18 419	0.22 210	0.17 165	0.27 114	0.23 150	0.14 79	0.22 159	0.17 141	0.14 151	0.21 132	0.15 153	0.10 337	0.11 449	0.09 249	0.09 315	0.09 250	0.09 291

DCANet	0.18 171	0.13 255	0.40 278	0.19 94	0.09 31	0.19 120	0.18 208	0.34 209	0.39 352	0.29 261	0.31 250	0.18 151	0.23 295	0.20 113	0.19 261	0.07 72	0.05 32	0.07 86	0.05 45	0.06 47	0.07 163

AFF-stereo	0.18 171	0.15 332	0.32 168	0.21 202	0.10 72	0.18 93	0.18 208	0.33 201	0.27 198	0.25 200	0.37 320	0.25 238	0.17 211	0.24 170	0.15 153	0.06 28	0.05 32	0.08 169	0.08 227	0.07 115	0.05 25

DIP-Stereo	0.18 171	0.12 193	0.33 184	0.20 157	0.13 251	0.28 318	0.12 24	0.42 318	0.25 178	0.27 222	0.32 259	0.21 186	0.17 211	0.25 201	0.20 278	0.07 72	0.06 160	0.08 169	0.06 95	0.07 115	0.08 230
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.18 171	0.09 44	0.32 168	0.22 263	0.12 174	0.22 210	0.19 253	0.42 318	0.19 76	0.31 309	0.45 417	0.20 174	0.14 151	0.18 73	0.15 153	0.08 206	0.06 160	0.07 86	0.06 95	0.06 47	0.06 80

RAFT-Stereo	0.18 171	0.09 44	0.32 168	0.22 263	0.12 174	0.22 210	0.19 253	0.42 318	0.19 76	0.31 309	0.45 417	0.20 174	0.14 151	0.18 73	0.15 153	0.08 206	0.06 160	0.07 86	0.06 95	0.06 47	0.06 80
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AIO-test1	0.19 210	0.14 298	0.41 301	0.27 461	0.15 344	0.21 182	0.16 125	0.39 281	0.36 317	0.17 128	0.26 197	0.18 151	0.13 129	0.28 250	0.14 129	0.07 72	0.06 160	0.10 322	0.11 396	0.06 47	0.09 291

rvit_0105_6	0.19 210	0.14 298	0.34 194	0.23 311	0.14 294	0.18 93	0.20 300	0.29 146	0.37 328	0.18 145	0.22 159	0.23 218	0.17 211	0.26 217	0.17 209	0.15 472	0.13 478	0.13 438	0.11 396	0.11 364	0.08 230

1test111	0.19 210	0.14 298	0.38 255	0.23 311	0.11 118	0.31 373	0.19 253	0.41 304	0.27 198	0.17 128	0.19 120	0.13 72	0.18 236	0.34 309	0.22 321	0.08 206	0.05 32	0.08 169	0.06 95	0.09 250	0.09 291

DCANet-4	0.19 210	0.10 85	0.52 398	0.19 94	0.09 31	0.19 120	0.18 208	0.36 253	0.39 352	0.29 261	0.30 236	0.17 141	0.22 280	0.20 113	0.18 231	0.07 72	0.05 32	0.07 86	0.05 45	0.05 5	0.07 163

fff	0.19 210	0.13 255	0.40 278	0.18 53	0.09 31	0.19 120	0.18 208	0.35 234	0.43 392	0.29 261	0.30 236	0.18 151	0.28 379	0.20 113	0.18 231	0.07 72	0.05 32	0.07 86	0.05 45	0.05 5	0.07 163

ADStereo(finetuned)	0.19 210	0.13 255	0.49 372	0.19 94	0.09 31	0.19 120	0.18 208	0.34 209	0.39 352	0.29 261	0.31 250	0.18 151	0.31 424	0.21 132	0.19 261	0.07 72	0.05 32	0.07 86	0.05 45	0.06 47	0.07 163

x	0.19 210	0.11 151	0.29 141	0.20 157	0.11 118	0.26 288	0.18 208	0.41 304	0.29 232	0.25 200	0.29 223	0.28 284	0.24 313	0.26 217	0.23 340	0.09 288	0.07 281	0.08 169	0.07 151	0.09 250	0.08 230

DisPM	0.19 210	0.10 85	0.35 204	0.23 311	0.13 251	0.18 93	0.20 300	0.29 146	0.29 232	0.33 344	0.34 290	0.23 218	0.16 185	0.33 303	0.16 178	0.09 288	0.06 160	0.09 249	0.08 227	0.07 115	0.11 382

iRaft-Stereo_20w	0.19 210	0.10 85	0.46 350	0.19 94	0.13 251	0.25 268	0.19 253	0.52 430	0.19 76	0.29 261	0.21 149	0.22 198	0.20 260	0.28 250	0.18 231	0.07 72	0.06 160	0.07 86	0.08 227	0.08 181	0.08 230

TRStereo	0.19 210	0.17 376	0.47 358	0.23 311	0.19 441	0.19 120	0.16 125	0.52 430	0.28 213	0.20 154	0.19 120	0.21 186	0.13 129	0.24 170	0.13 94	0.09 288	0.06 160	0.09 249	0.11 396	0.06 47	0.06 80

Pruner-Stereo	0.19 210	0.11 151	0.34 194	0.29 485	0.12 174	0.19 120	0.17 165	0.31 176	0.29 232	0.33 344	0.32 259	0.25 238	0.15 169	0.24 170	0.21 301	0.09 288	0.06 160	0.09 249	0.08 227	0.08 181	0.09 291

RALAANet	0.19 210	0.18 390	0.37 236	0.23 311	0.14 294	0.23 232	0.13 45	0.37 263	0.29 232	0.28 232	0.26 197	0.25 238	0.15 169	0.26 217	0.18 231	0.08 206	0.06 160	0.09 249	0.08 227	0.09 250	0.06 80

csc	0.19 210	0.13 255	0.40 278	0.18 53	0.09 31	0.19 120	0.18 208	0.35 234	0.43 392	0.29 261	0.30 236	0.18 151	0.28 379	0.20 113	0.18 231	0.07 72	0.05 32	0.07 86	0.05 45	0.05 5	0.07 163

cscssc	0.19 210	0.13 255	0.40 278	0.18 53	0.09 31	0.19 120	0.18 208	0.35 234	0.43 392	0.29 261	0.30 236	0.18 151	0.28 379	0.20 113	0.18 231	0.07 72	0.05 32	0.07 86	0.05 45	0.05 5	0.07 163

GMStereo	0.19 210	0.25 463	0.40 278	0.21 202	0.12 174	0.22 210	0.19 253	0.29 146	0.40 368	0.25 200	0.23 164	0.16 132	0.15 169	0.25 201	0.19 261	0.09 288	0.06 160	0.08 169	0.08 227	0.10 316	0.08 230
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HI	0.20 225	0.13 255	0.33 184	0.18 53	0.15 344	0.17 72	0.16 125	0.34 209	0.21 118	0.37 404	0.39 347	0.36 364	0.24 313	0.29 267	0.21 301	0.06 28	0.05 32	0.08 169	0.09 315	0.09 250	0.07 163

CoSv	0.20 225	0.13 255	0.33 184	0.18 53	0.15 344	0.17 72	0.16 125	0.34 209	0.21 118	0.37 404	0.39 347	0.36 364	0.24 313	0.29 267	0.21 301	0.06 28	0.05 32	0.08 169	0.09 315	0.09 250	0.07 163

AIO-test2	0.20 225	0.20 418	0.36 224	0.26 433	0.15 344	0.22 210	0.16 125	0.42 318	0.42 385	0.16 115	0.29 223	0.15 114	0.11 72	0.26 217	0.13 94	0.18 509	0.06 160	0.10 322	0.11 396	0.07 115	0.07 163

rvit_0105_4	0.20 225	0.15 332	0.38 255	0.23 311	0.14 294	0.20 154	0.22 357	0.33 201	0.39 352	0.19 150	0.24 178	0.25 238	0.19 251	0.27 236	0.17 209	0.16 487	0.13 478	0.13 438	0.11 396	0.11 364	0.08 230

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 225	0.72 559	0.70 471	0.17 19	0.08 10	0.15 28	0.15 92	0.18 16	0.16 32	0.13 54	0.12 33	0.09 20	0.08 8	0.16 37	0.13 94	0.35 551	0.04 2	0.08 169	0.07 151	0.11 364	0.23 527

test_sample1	0.20 225	0.10 85	0.28 131	0.19 94	0.12 174	0.28 318	0.19 253	0.41 304	0.25 178	0.26 212	0.31 250	0.29 295	0.26 343	0.44 351	0.21 301	0.09 288	0.07 281	0.08 169	0.07 151	0.09 250	0.09 291

MyStereo06	0.20 225	0.12 193	0.57 418	0.21 202	0.14 294	0.25 268	0.23 382	0.40 292	0.21 118	0.30 292	0.24 178	0.31 322	0.18 236	0.22 148	0.18 231	0.07 72	0.07 281	0.09 249	0.08 227	0.08 181	0.08 230

xx1	0.20 225	0.14 298	0.38 255	0.23 311	0.11 118	0.31 373	0.19 253	0.35 234	0.47 440	0.17 128	0.19 120	0.28 284	0.24 313	0.28 250	0.11 14	0.08 206	0.05 32	0.10 322	0.09 315	0.09 250	0.09 291

testlalala_base	0.20 225	0.13 255	0.35 204	0.25 399	0.15 344	0.25 268	0.16 125	0.34 209	0.17 49	0.19 150	0.26 197	0.17 141	0.14 151	0.18 73	0.16 178	0.39 556	0.09 400	0.07 86	0.05 45	0.45 551	0.08 230

DCRE	0.20 225	0.13 255	0.40 278	0.21 202	0.15 344	0.20 154	0.19 253	0.30 165	0.27 198	0.22 171	0.80 530	0.23 218	0.16 185	0.23 157	0.15 153	0.07 72	0.07 281	0.07 86	0.08 227	0.07 115	0.06 80

qqq	0.20 225	0.12 193	0.31 162	0.20 157	0.11 118	0.23 232	0.19 253	0.41 304	0.27 198	0.24 191	0.28 210	0.28 284	0.24 313	0.34 309	0.22 321	0.08 206	0.07 281	0.10 322	0.09 315	0.09 250	0.09 291

PFNet+	0.20 225	0.10 85	0.37 236	0.21 202	0.12 174	0.17 72	0.19 253	0.29 146	0.34 288	0.33 344	0.32 259	0.24 230	0.16 185	0.32 296	0.17 209	0.10 337	0.07 281	0.11 379	0.10 357	0.08 181	0.12 405

NF-Stereo	0.20 225	0.10 85	0.35 204	0.24 362	0.12 174	0.21 182	0.18 208	0.38 269	0.32 266	0.28 232	0.30 236	0.22 198	0.16 185	0.51 377	0.20 278	0.08 206	0.06 160	0.09 249	0.08 227	0.08 181	0.13 422

OCTAStereo	0.20 225	0.10 85	0.35 204	0.24 362	0.12 174	0.21 182	0.18 208	0.38 269	0.32 266	0.28 232	0.30 236	0.22 198	0.16 185	0.51 377	0.20 278	0.08 206	0.06 160	0.09 249	0.08 227	0.08 181	0.13 422

RE-Stereo	0.20 225	0.10 85	0.35 204	0.24 362	0.12 174	0.21 182	0.18 208	0.38 269	0.32 266	0.28 232	0.30 236	0.22 198	0.16 185	0.51 377	0.20 278	0.08 206	0.06 160	0.09 249	0.08 227	0.08 181	0.13 422

TVStereo	0.20 225	0.10 85	0.35 204	0.24 362	0.12 174	0.21 182	0.18 208	0.38 269	0.32 266	0.28 232	0.30 236	0.22 198	0.16 185	0.51 377	0.20 278	0.08 206	0.06 160	0.09 249	0.08 227	0.08 181	0.13 422

sAnonymous2	0.20 225	0.21 432	0.58 423	0.24 362	0.17 398	0.22 210	0.19 253	0.34 209	0.28 213	0.17 128	0.19 120	0.17 141	0.16 185	0.17 53	0.14 129	0.10 337	0.07 281	0.09 249	0.08 227	0.23 516	0.17 476

CroCo_RVC	0.20 225	0.21 432	0.58 423	0.24 362	0.17 398	0.22 210	0.19 253	0.34 209	0.28 213	0.17 128	0.19 120	0.17 141	0.16 185	0.17 53	0.14 129	0.10 337	0.07 281	0.09 249	0.08 227	0.23 516	0.17 476

111	0.20 225	0.17 376	0.40 278	0.18 53	0.09 31	0.24 254	0.17 165	0.41 304	0.45 418	0.23 177	0.29 223	0.29 295	0.21 267	0.24 170	0.18 231	0.07 72	0.05 32	0.07 86	0.06 95	0.07 115	0.08 230

HITNet	0.20 225	0.17 376	0.43 322	0.19 94	0.08 10	0.27 298	0.14 68	0.42 318	0.30 245	0.29 261	0.32 259	0.27 268	0.21 267	0.28 250	0.25 361	0.07 72	0.05 32	0.07 86	0.06 95	0.09 250	0.06 80
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
FACV-RUCA	0.21 245	0.15 332	0.32 168	0.23 311	0.23 495	0.26 288	0.19 253	0.39 281	0.34 288	0.25 200	0.32 259	0.21 186	0.24 313	0.24 170	0.19 261	0.10 337	0.07 281	0.15 479	0.08 227	0.16 456	0.13 422

IGEV-RUCA	0.21 245	0.08 10	0.23 82	0.19 94	0.19 441	0.28 318	0.24 404	0.23 69	0.21 118	0.20 154	0.23 164	0.28 284	0.49 511	0.26 217	0.18 231	0.09 288	0.08 366	0.18 504	0.13 462	0.17 473	0.17 476

rvit_0105_5	0.21 245	0.15 332	0.38 255	0.23 311	0.13 251	0.22 210	0.24 404	0.36 253	0.39 352	0.21 165	0.23 164	0.26 259	0.19 251	0.26 217	0.19 261	0.15 472	0.13 478	0.12 417	0.12 435	0.10 316	0.09 291

test_sample2	0.21 245	0.10 85	0.28 131	0.19 94	0.11 118	0.27 298	0.21 331	0.43 330	0.29 232	0.26 212	0.31 250	0.30 311	0.24 313	0.45 354	0.18 231	0.09 288	0.07 281	0.08 169	0.07 151	0.09 250	0.09 291

mmm	0.21 245	0.12 193	0.31 162	0.22 263	0.12 174	0.28 318	0.21 331	0.41 304	0.27 198	0.29 261	0.38 334	0.29 295	0.24 313	0.29 267	0.22 321	0.09 288	0.07 281	0.11 379	0.09 315	0.10 316	0.09 291

CASS	0.21 245	0.15 332	0.32 168	0.26 433	0.11 118	0.28 318	0.19 253	0.39 281	0.30 245	0.32 332	0.34 290	0.25 238	0.24 313	0.25 201	0.20 278	0.13 433	0.08 366	0.11 379	0.09 315	0.11 364	0.11 382
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 245	0.16 357	0.32 168	0.26 433	0.13 251	0.26 288	0.27 439	0.40 292	0.36 317	0.29 261	0.39 347	0.22 198	0.21 267	0.33 303	0.17 209	0.07 72	0.06 160	0.09 249	0.08 227	0.08 181	0.07 163

RAFT_CTSACE	0.21 245	0.16 357	0.41 301	0.25 399	0.15 344	0.22 210	0.24 404	0.32 187	0.28 213	0.33 344	0.51 450	0.29 295	0.17 211	0.32 296	0.13 94	0.06 28	0.07 281	0.09 249	0.08 227	0.08 181	0.06 80

RAFT+CT+SA	0.21 245	0.18 390	0.33 184	0.25 399	0.18 419	0.23 232	0.29 461	0.40 292	0.36 317	0.24 191	0.38 334	0.18 151	0.16 185	0.32 296	0.16 178	0.07 72	0.05 32	0.09 249	0.12 435	0.09 250	0.09 291

SA-5K	0.21 245	0.16 357	0.32 168	0.26 433	0.13 251	0.26 288	0.27 439	0.40 292	0.36 317	0.29 261	0.39 347	0.22 198	0.21 267	0.33 303	0.17 209	0.07 72	0.06 160	0.09 249	0.08 227	0.08 181	0.07 163

CIPLG	0.21 245	0.21 432	0.55 411	0.23 311	0.15 344	0.25 268	0.20 300	0.35 234	0.29 232	0.31 309	0.33 280	0.22 198	0.15 169	0.26 217	0.20 278	0.08 206	0.07 281	0.07 86	0.07 151	0.08 181	0.08 230

IPLG	0.21 245	0.15 332	0.53 402	0.21 202	0.12 174	0.28 318	0.17 165	0.42 318	0.30 245	0.33 344	0.32 259	0.15 114	0.17 211	0.50 372	0.21 301	0.07 72	0.05 32	0.08 169	0.07 151	0.07 115	0.06 80

IPLGR_C	0.21 245	0.22 445	0.60 431	0.23 311	0.15 344	0.24 254	0.20 300	0.35 234	0.29 232	0.31 309	0.32 259	0.22 198	0.15 169	0.25 201	0.20 278	0.08 206	0.07 281	0.07 86	0.07 151	0.08 181	0.08 230

MIPNet	0.21 245	0.15 332	0.52 398	0.21 202	0.12 174	0.27 298	0.20 300	0.45 347	0.37 328	0.30 292	0.23 164	0.19 165	0.24 313	0.27 236	0.19 261	0.07 72	0.05 32	0.08 169	0.07 151	0.07 115	0.06 80

IPLGR	0.21 245	0.13 255	0.61 434	0.21 202	0.11 118	0.25 268	0.18 208	0.41 304	0.37 328	0.28 232	0.27 204	0.21 186	0.19 251	0.37 326	0.18 231	0.07 72	0.06 160	0.08 169	0.07 151	0.07 115	0.06 80

ACRE	0.21 245	0.20 418	0.62 442	0.23 311	0.15 344	0.24 254	0.20 300	0.35 234	0.28 213	0.31 309	0.32 259	0.22 198	0.15 169	0.25 201	0.20 278	0.08 206	0.07 281	0.07 86	0.07 151	0.08 181	0.08 230

GANet-ADL	0.21 245	0.12 193	0.45 342	0.23 311	0.14 294	0.29 339	0.19 253	0.46 358	0.35 304	0.25 200	0.32 259	0.32 331	0.19 251	0.24 170	0.20 278	0.10 337	0.07 281	0.07 86	0.06 95	0.09 250	0.10 347

LCNet	0.21 245	0.11 151	0.29 141	0.25 399	0.12 174	0.23 232	0.19 253	0.34 209	0.26 187	0.28 232	0.35 301	0.26 259	0.30 408	0.35 318	0.17 209	0.07 72	0.05 32	0.09 249	0.10 357	0.13 416	0.22 520

PSM-softLoss	0.21 245	0.10 85	0.39 270	0.24 362	0.12 174	0.20 154	0.18 208	0.38 269	0.26 187	0.29 261	0.32 259	0.24 230	0.16 185	0.52 383	0.20 278	0.09 288	0.06 160	0.10 322	0.09 315	0.08 181	0.12 405

KMStereo	0.21 245	0.10 85	0.39 270	0.24 362	0.12 174	0.20 154	0.18 208	0.38 269	0.26 187	0.29 261	0.32 259	0.24 230	0.16 185	0.52 383	0.20 278	0.09 288	0.06 160	0.10 322	0.09 315	0.08 181	0.12 405

SST-Stereo	0.21 245	0.10 85	0.37 236	0.24 362	0.13 251	0.19 120	0.17 165	0.31 176	0.24 165	0.34 364	0.33 280	0.29 295	0.25 334	0.56 409	0.17 209	0.08 206	0.05 32	0.10 322	0.08 227	0.09 250	0.07 163

RAFT_R40	0.21 245	0.10 85	0.37 236	0.24 362	0.13 251	0.18 93	0.18 208	0.31 176	0.29 232	0.33 344	0.33 280	0.30 311	0.24 313	0.55 398	0.18 231	0.08 206	0.05 32	0.10 322	0.08 227	0.08 181	0.07 163

RAFT-345	0.21 245	0.10 85	0.46 350	0.22 263	0.11 118	0.20 154	0.16 125	0.26 100	0.25 178	0.27 222	0.66 509	0.21 186	0.16 185	0.55 398	0.21 301	0.07 72	0.06 160	0.08 169	0.07 151	0.06 47	0.06 80

RAFT	0.21 245	0.17 376	0.32 168	0.24 362	0.12 174	0.25 268	0.27 439	0.35 234	0.28 213	0.33 344	0.33 280	0.38 378	0.22 280	0.29 267	0.17 209	0.08 206	0.08 366	0.11 379	0.10 357	0.10 316	0.06 80

GMM-Stereo	0.21 245	0.10 85	0.43 322	0.23 311	0.13 251	0.24 254	0.25 421	0.37 263	0.27 198	0.30 292	0.45 417	0.27 268	0.21 267	0.31 289	0.17 209	0.07 72	0.05 32	0.10 322	0.09 315	0.08 181	0.19 497

Prome-Stereo	0.21 245	0.10 85	0.30 148	0.24 362	0.12 174	0.23 232	0.23 382	0.36 253	0.25 178	0.33 344	0.59 486	0.24 230	0.28 379	0.29 267	0.16 178	0.07 72	0.05 32	0.08 169	0.07 151	0.08 181	0.20 507

TestStereo	0.21 245	0.19 406	0.40 278	0.25 399	0.10 72	0.22 210	0.21 331	0.31 176	0.31 257	0.23 177	0.34 290	0.22 198	0.18 236	0.62 443	0.18 231	0.08 206	0.06 160	0.10 322	0.07 151	0.11 364	0.06 80

XX-Stereo	0.21 245	0.10 85	0.83 501	0.26 433	0.17 398	0.23 232	0.13 45	0.40 292	0.18 60	0.20 154	0.41 365	0.31 322	0.10 46	0.32 296	0.12 52	0.08 206	0.06 160	0.08 169	0.08 227	0.07 115	0.05 25

EAI-Stereo	0.21 245	0.10 85	0.33 184	0.21 202	0.12 174	0.30 357	0.46 536	0.46 358	0.20 102	0.25 200	0.50 444	0.17 141	0.16 185	0.24 170	0.23 340	0.07 72	0.06 160	0.07 86	0.10 357	0.06 47	0.07 163

FENet	0.21 245	0.11 151	0.45 342	0.21 202	0.12 174	0.26 288	0.17 165	0.41 304	0.35 304	0.30 292	0.31 250	0.29 295	0.23 295	0.26 217	0.23 340	0.09 288	0.06 160	0.09 249	0.09 315	0.09 250	0.09 291

MyStereo8	0.22 275	0.15 332	0.63 445	0.21 202	0.17 398	0.31 373	0.16 125	0.36 253	0.32 266	0.28 232	0.36 311	0.25 238	0.18 236	0.25 201	0.28 384	0.08 206	0.07 281	0.08 169	0.07 151	0.10 316	0.12 405

ffm	0.22 275	0.12 193	0.42 311	0.20 157	0.13 251	0.28 318	0.20 300	0.35 234	0.44 407	0.30 292	0.42 381	0.34 345	0.23 295	0.27 236	0.11 14	0.08 206	0.05 32	0.11 379	0.10 357	0.08 181	0.08 230

StereoVision	0.22 275	0.18 390	0.37 236	0.27 461	0.17 398	0.23 232	0.22 357	0.38 269	0.31 257	0.20 154	0.51 450	0.22 198	0.16 185	0.28 250	0.18 231	0.11 376	0.12 466	0.13 438	0.13 462	0.10 316	0.07 163

raft_robust	0.22 275	0.17 376	0.30 148	0.22 263	0.12 174	0.23 232	0.22 357	0.49 386	0.48 450	0.32 332	0.32 259	0.26 259	0.23 295	0.53 390	0.15 153	0.07 72	0.06 160	0.08 169	0.10 357	0.08 181	0.06 80

Sa-1000	0.22 275	0.15 332	0.35 204	0.23 311	0.13 251	0.28 318	0.23 382	0.47 366	0.39 352	0.30 292	0.50 444	0.26 259	0.19 251	0.33 303	0.16 178	0.07 72	0.06 160	0.10 322	0.11 396	0.08 181	0.06 80

SA	0.22 275	0.16 357	0.36 224	0.23 311	0.13 251	0.24 254	0.23 382	0.45 347	0.40 368	0.27 222	0.44 405	0.23 218	0.23 295	0.33 303	0.17 209	0.07 72	0.06 160	0.10 322	0.11 396	0.08 181	0.06 80

dd	0.22 275	0.26 474	0.40 278	0.22 263	0.12 174	0.25 268	0.21 331	0.32 187	0.44 407	0.29 261	0.28 210	0.25 238	0.16 185	0.30 282	0.25 361	0.12 414	0.07 281	0.10 322	0.08 227	0.11 364	0.09 291

GwcNet-ADL	0.22 275	0.14 298	0.58 423	0.24 362	0.13 251	0.22 210	0.23 382	0.49 386	0.40 368	0.27 222	0.29 223	0.30 311	0.20 260	0.26 217	0.23 340	0.09 288	0.07 281	0.07 86	0.07 151	0.09 250	0.09 291

HHNet	0.22 275	0.12 193	0.52 398	0.18 53	0.18 419	0.20 154	0.20 300	0.34 209	0.31 257	0.32 332	0.59 486	0.20 174	0.21 267	0.24 170	0.31 411	0.08 206	0.05 32	0.09 249	0.07 151	0.08 181	0.11 382

KYRaft	0.22 275	0.10 85	0.30 148	0.23 311	0.12 174	0.23 232	0.23 382	0.35 234	0.24 165	0.35 381	0.54 468	0.34 345	0.26 343	0.29 267	0.15 153	0.07 72	0.05 32	0.09 249	0.10 357	0.08 181	0.31 545

IRAFT_RVC	0.22 275	0.12 193	0.39 270	0.26 433	0.11 118	0.18 93	0.24 404	0.40 292	0.37 328	0.31 309	0.30 236	0.29 295	0.24 313	0.55 398	0.22 321	0.08 206	0.06 160	0.10 322	0.08 227	0.08 181	0.07 163

GES	0.22 275	0.12 193	0.42 311	0.20 157	0.14 294	0.27 298	0.19 253	0.49 386	0.33 278	0.30 292	0.36 311	0.25 238	0.23 295	0.29 267	0.22 321	0.10 337	0.08 366	0.08 169	0.07 151	0.10 316	0.11 382

SFCPSM	0.22 275	0.10 85	0.51 394	0.21 202	0.14 294	0.34 407	0.22 357	0.55 458	0.39 352	0.29 261	0.32 259	0.23 218	0.21 267	0.27 236	0.19 261	0.09 288	0.07 281	0.09 249	0.09 315	0.09 250	0.08 230

DMCA	0.22 275	0.14 298	0.36 224	0.22 263	0.14 294	0.27 298	0.20 300	0.43 330	0.38 342	0.31 309	0.32 259	0.33 338	0.24 313	0.24 170	0.28 384	0.11 376	0.08 366	0.10 322	0.08 227	0.10 316	0.11 382

BEATNet_4x	0.22 275	0.18 390	0.47 358	0.22 263	0.10 72	0.28 318	0.14 68	0.46 358	0.32 266	0.31 309	0.34 290	0.31 322	0.25 334	0.31 289	0.29 396	0.08 206	0.06 160	0.08 169	0.06 95	0.10 316	0.08 230

MLCV	0.22 275	0.16 357	0.44 331	0.21 202	0.08 10	0.29 339	0.19 253	0.38 269	0.37 328	0.38 419	0.44 405	0.31 322	0.21 267	0.41 342	0.24 351	0.07 72	0.05 32	0.06 27	0.05 45	0.07 115	0.06 80

DN-CSS_ROB	0.22 275	0.25 463	0.47 358	0.24 362	0.14 294	0.25 268	0.12 24	0.40 292	0.33 278	0.29 261	0.42 381	0.22 198	0.20 260	0.33 303	0.19 261	0.07 72	0.06 160	0.11 379	0.11 396	0.11 364	0.07 163

Select-FE	0.23 292	0.14 298	0.78 482	0.22 263	0.18 419	0.22 210	0.13 45	0.43 330	0.26 187	0.28 232	0.33 280	0.39 390	0.29 394	0.27 236	0.19 261	0.08 206	0.07 281	0.08 169	0.13 462	0.08 181	0.12 405

G2L-ROB	0.23 292	0.15 332	0.41 301	0.19 94	0.12 174	0.27 298	0.21 331	0.47 366	0.33 278	0.34 364	0.31 250	0.41 412	0.22 280	0.49 368	0.26 374	0.09 288	0.06 160	0.07 86	0.06 95	0.09 250	0.10 347

DFGA-Net	0.23 292	0.24 458	0.49 372	0.22 263	0.15 344	0.25 268	0.17 165	0.39 281	0.39 352	0.29 261	0.31 250	0.21 186	0.17 211	0.59 426	0.28 384	0.08 206	0.06 160	0.09 249	0.09 315	0.10 316	0.08 230

PAM_32	0.23 292	0.10 85	0.63 445	0.21 202	0.14 294	0.33 394	0.19 253	0.36 253	0.23 150	0.29 261	0.28 210	0.56 493	0.28 379	0.27 236	0.18 231	0.08 206	0.06 160	0.08 169	0.09 315	0.07 115	0.09 291

PAM	0.23 292	0.10 85	0.63 445	0.22 263	0.15 344	0.34 407	0.21 331	0.37 263	0.22 131	0.31 309	0.27 204	0.55 489	0.26 343	0.26 217	0.17 209	0.08 206	0.06 160	0.07 86	0.09 315	0.07 115	0.09 291

rvit_0105_3	0.23 292	0.17 376	0.40 278	0.25 399	0.15 344	0.24 254	0.28 455	0.38 269	0.41 378	0.25 200	0.25 187	0.28 284	0.21 267	0.28 250	0.20 278	0.15 472	0.13 478	0.14 464	0.15 485	0.10 316	0.09 291

UGAM-zero	0.23 292	0.10 85	0.54 405	0.19 94	0.13 251	0.21 182	0.14 68	0.44 337	0.22 131	0.28 232	0.28 210	0.51 472	0.33 434	0.65 457	0.14 129	0.07 72	0.06 160	0.07 86	0.08 227	0.06 47	0.07 163

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 292	0.13 255	0.83 501	0.20 157	0.21 466	0.23 232	0.17 165	0.48 378	0.27 198	0.23 177	0.29 223	0.39 390	0.23 295	0.25 201	0.15 153	0.08 206	0.06 160	0.08 169	0.11 396	0.11 364	0.10 347

test_sample3	0.23 292	0.12 193	0.43 322	0.19 94	0.12 174	0.32 383	0.20 300	0.50 396	0.34 288	0.31 309	0.33 280	0.29 295	0.22 280	0.53 390	0.22 321	0.10 337	0.07 281	0.09 249	0.08 227	0.10 316	0.10 347

MyStereo05	0.23 292	0.12 193	0.57 418	0.21 202	0.14 294	0.25 268	0.23 382	0.48 378	0.52 478	0.31 309	0.23 164	0.25 238	0.22 280	0.30 282	0.21 301	0.07 72	0.07 281	0.09 249	0.08 227	0.08 181	0.08 230

MyStereo04	0.23 292	0.12 193	0.55 411	0.22 263	0.14 294	0.25 268	0.23 382	0.49 386	0.52 478	0.28 232	0.23 164	0.27 268	0.23 295	0.30 282	0.22 321	0.07 72	0.07 281	0.09 249	0.08 227	0.08 181	0.08 230

CoDeX	0.23 292	0.12 193	0.46 350	0.21 202	0.14 294	0.29 339	0.21 331	0.53 441	0.41 378	0.29 261	0.35 301	0.29 295	0.22 280	0.48 363	0.19 261	0.09 288	0.06 160	0.08 169	0.07 151	0.08 181	0.07 163

PCWNet_CMD	0.23 292	0.13 255	0.48 367	0.20 157	0.13 251	0.28 318	0.16 125	0.46 358	0.46 435	0.29 261	0.36 311	0.37 370	0.24 313	0.28 250	0.20 278	0.09 288	0.06 160	0.10 322	0.08 227	0.11 364	0.09 291

anonymousa	0.23 292	0.11 151	0.50 383	0.21 202	0.16 376	0.31 373	0.20 300	0.36 253	0.35 304	0.32 332	0.50 444	0.39 390	0.26 343	0.22 148	0.20 278	0.08 206	0.06 160	0.09 249	0.11 396	0.07 115	0.08 230

BUS	0.23 292	0.12 193	0.28 131	0.25 399	0.14 294	0.43 472	0.17 165	0.56 473	0.34 288	0.34 364	0.35 301	0.32 331	0.20 260	0.26 217	0.21 301	0.10 337	0.07 281	0.11 379	0.10 357	0.09 250	0.09 291

IER	0.23 292	0.12 193	0.39 270	0.20 157	0.14 294	0.31 373	0.19 253	0.42 318	0.36 317	0.33 344	0.40 357	0.32 331	0.33 434	0.29 267	0.22 321	0.09 288	0.07 281	0.08 169	0.08 227	0.09 250	0.08 230

test_5	0.23 292	0.19 406	0.38 255	0.26 433	0.18 419	0.25 268	0.29 461	0.40 292	0.37 328	0.29 261	0.40 357	0.25 238	0.22 280	0.34 309	0.18 231	0.07 72	0.05 32	0.09 249	0.09 315	0.10 316	0.10 347

BSDual-CNN	0.23 292	0.12 193	0.28 131	0.25 399	0.14 294	0.35 422	0.21 331	0.56 473	0.34 288	0.34 364	0.35 301	0.38 378	0.24 313	0.26 217	0.21 301	0.10 337	0.07 281	0.11 379	0.10 357	0.09 250	0.09 291

iRaft-Stereo_5w	0.23 292	0.18 390	0.44 331	0.22 263	0.13 251	0.19 120	0.19 253	0.37 263	0.32 266	0.28 232	0.37 320	0.34 345	0.23 295	0.65 457	0.27 380	0.06 28	0.06 160	0.08 169	0.07 151	0.09 250	0.08 230

psmg	0.23 292	0.12 193	0.28 131	0.21 202	0.14 294	0.35 422	0.23 382	0.51 413	0.34 288	0.35 381	0.38 334	0.38 378	0.24 313	0.26 217	0.21 301	0.10 337	0.08 366	0.10 322	0.10 357	0.09 250	0.08 230

UDGNet	0.23 292	0.31 505	0.38 255	0.24 362	0.14 294	0.24 254	0.18 208	0.32 187	0.43 392	0.29 261	0.28 210	0.24 230	0.19 251	0.29 267	0.20 278	0.15 472	0.07 281	0.21 518	0.11 396	0.14 434	0.10 347

OMP-Stereo	0.23 292	0.14 298	0.35 204	0.29 485	0.13 251	0.21 182	0.16 125	0.37 263	0.33 278	0.34 364	0.30 236	0.34 345	0.19 251	0.70 472	0.24 351	0.07 72	0.06 160	0.09 249	0.07 151	0.07 115	0.06 80

IIG-Stereo	0.23 292	0.13 255	0.35 204	0.29 485	0.12 174	0.23 232	0.14 68	0.38 269	0.31 257	0.34 364	0.37 320	0.33 338	0.21 267	0.70 472	0.26 374	0.08 206	0.06 160	0.09 249	0.07 151	0.07 115	0.06 80

ASMatch	0.23 292	0.11 151	0.51 394	0.24 362	0.14 294	0.19 120	0.17 165	0.31 176	0.28 213	0.28 232	0.68 513	0.27 268	0.26 343	0.50 372	0.22 321	0.07 72	0.06 160	0.08 169	0.07 151	0.06 47	0.11 382

PFNet	0.23 292	0.10 85	0.57 418	0.24 362	0.14 294	0.22 210	0.19 253	0.39 281	0.33 278	0.35 381	0.32 259	0.27 268	0.19 251	0.64 451	0.22 321	0.09 288	0.05 32	0.09 249	0.07 151	0.08 181	0.07 163

ICVP	0.23 292	0.13 255	0.44 331	0.26 433	0.14 294	0.29 339	0.25 421	0.45 347	0.33 278	0.29 261	0.43 394	0.35 359	0.25 334	0.26 217	0.23 340	0.12 414	0.09 400	0.09 249	0.08 227	0.09 250	0.10 347
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 292	0.18 390	0.63 445	0.27 461	0.18 419	0.41 457	0.23 382	0.43 330	0.35 304	0.23 177	0.27 204	0.20 174	0.18 236	0.27 236	0.18 231	0.12 414	0.11 449	0.10 322	0.10 357	0.11 364	0.12 405

CFNet_pseudo	0.23 292	0.13 255	0.47 358	0.19 94	0.13 251	0.26 288	0.16 125	0.44 337	0.44 407	0.29 261	0.37 320	0.38 378	0.23 295	0.29 267	0.21 301	0.09 288	0.06 160	0.11 379	0.08 227	0.11 364	0.09 291

ACVNet	0.23 292	0.13 255	0.35 204	0.18 53	0.15 344	0.27 298	0.23 382	0.39 281	0.44 407	0.28 232	0.41 365	0.38 378	0.26 343	0.27 236	0.32 416	0.08 206	0.07 281	0.08 169	0.07 151	0.10 316	0.07 163

MSMDNet	0.23 292	0.13 255	0.48 367	0.20 157	0.13 251	0.28 318	0.16 125	0.46 358	0.46 435	0.29 261	0.36 311	0.37 370	0.24 313	0.28 250	0.20 278	0.09 288	0.06 160	0.09 249	0.08 227	0.11 364	0.09 291

ccs_rob	0.23 292	0.13 255	0.47 358	0.20 157	0.13 251	0.26 288	0.17 165	0.44 337	0.44 407	0.29 261	0.37 320	0.38 378	0.23 295	0.29 267	0.21 301	0.09 288	0.06 160	0.11 379	0.08 227	0.11 364	0.09 291

G2L-Stereo_test	0.24 323	0.16 357	0.38 255	0.19 94	0.13 251	0.27 298	0.24 404	0.49 386	0.38 342	0.37 404	0.37 320	0.40 405	0.24 313	0.52 383	0.28 384	0.08 206	0.06 160	0.06 27	0.06 95	0.09 250	0.08 230

DCVSM-stereo	0.24 323	0.13 255	0.52 398	0.20 157	0.14 294	0.26 288	0.13 45	0.34 209	0.34 288	0.41 453	0.33 280	0.47 450	0.29 394	0.30 282	0.22 321	0.10 337	0.10 425	0.11 379	0.10 357	0.12 401	0.15 455

rvit_stereo_0075_2	0.24 323	0.17 376	0.50 383	0.26 433	0.22 482	0.22 210	0.15 92	0.40 292	0.35 304	0.27 222	0.37 320	0.29 295	0.20 260	0.28 250	0.19 261	0.17 498	0.12 466	0.19 512	0.12 435	0.13 416	0.13 422

test_sample5	0.24 323	0.13 255	0.42 311	0.21 202	0.12 174	0.30 357	0.21 331	0.50 396	0.34 288	0.32 332	0.41 365	0.29 295	0.23 295	0.55 398	0.21 301	0.10 337	0.07 281	0.10 322	0.09 315	0.11 364	0.10 347

test_sample4	0.24 323	0.13 255	0.43 322	0.20 157	0.12 174	0.32 383	0.21 331	0.51 413	0.34 288	0.31 309	0.37 320	0.28 284	0.23 295	0.53 390	0.21 301	0.10 337	0.07 281	0.10 322	0.09 315	0.11 364	0.10 347

tta	0.24 323	0.12 193	0.40 278	0.19 94	0.10 72	0.27 298	0.19 253	0.51 413	0.45 418	0.34 364	0.41 365	0.31 322	0.26 343	0.58 420	0.28 384	0.10 337	0.07 281	0.08 169	0.08 227	0.08 181	0.07 163

qqq1	0.24 323	0.12 193	0.40 278	0.19 94	0.10 72	0.27 298	0.19 253	0.51 413	0.45 418	0.34 364	0.41 365	0.31 322	0.26 343	0.58 420	0.16 178	0.10 337	0.07 281	0.07 86	0.06 95	0.08 181	0.07 163

fff1	0.24 323	0.12 193	0.40 278	0.19 94	0.10 72	0.27 298	0.19 253	0.51 413	0.45 418	0.34 364	0.41 365	0.31 322	0.26 343	0.58 420	0.16 178	0.10 337	0.07 281	0.07 86	0.06 95	0.08 181	0.07 163

DualNet	0.24 323	0.13 255	0.42 311	0.21 202	0.12 174	0.30 357	0.21 331	0.50 396	0.34 288	0.33 344	0.43 394	0.29 295	0.23 295	0.55 398	0.21 301	0.10 337	0.07 281	0.10 322	0.09 315	0.11 364	0.10 347

GMStereo_Zeroshot	0.24 323	0.21 432	0.45 342	0.26 433	0.13 251	0.28 318	0.15 92	0.39 281	0.35 304	0.37 404	0.43 394	0.40 405	0.17 211	0.34 309	0.20 278	0.12 414	0.07 281	0.13 438	0.07 151	0.16 456	0.09 291

CFNet_ucs	0.24 323	0.13 255	0.50 383	0.20 157	0.15 344	0.28 318	0.17 165	0.49 386	0.45 418	0.32 332	0.42 381	0.39 390	0.22 280	0.31 289	0.21 301	0.11 376	0.08 366	0.12 417	0.09 315	0.12 401	0.11 382

gwcnet-sp	0.24 323	0.13 255	0.63 445	0.22 263	0.14 294	0.34 407	0.22 357	0.44 337	0.39 352	0.35 381	0.34 290	0.27 268	0.27 362	0.35 318	0.25 361	0.09 288	0.08 366	0.09 249	0.09 315	0.09 250	0.09 291

scenet	0.24 323	0.13 255	0.63 445	0.22 263	0.14 294	0.34 407	0.22 357	0.44 337	0.39 352	0.35 381	0.34 290	0.27 268	0.27 362	0.35 318	0.25 361	0.09 288	0.08 366	0.09 249	0.09 315	0.09 250	0.09 291

ToySt	0.24 323	0.16 357	0.48 367	0.21 202	0.13 251	0.29 339	0.29 461	0.39 281	0.39 352	0.27 222	0.35 301	0.39 390	0.31 424	0.31 289	0.29 396	0.08 206	0.09 400	0.10 322	0.11 396	0.11 364	0.10 347

ssnet	0.24 323	0.13 255	0.63 445	0.22 263	0.14 294	0.34 407	0.22 357	0.44 337	0.39 352	0.35 381	0.34 290	0.27 268	0.27 362	0.35 318	0.25 361	0.09 288	0.08 366	0.09 249	0.09 315	0.09 250	0.09 291

STrans-v2	0.24 323	0.13 255	0.54 405	0.21 202	0.12 174	0.23 232	0.21 331	0.47 366	0.28 213	0.31 309	0.42 381	0.36 364	0.35 447	0.62 443	0.23 340	0.07 72	0.05 32	0.08 169	0.07 151	0.06 47	0.06 80

TransformOpticalFlow	0.24 323	0.13 255	0.56 415	0.23 311	0.11 118	0.21 182	0.19 253	0.40 292	0.32 266	0.30 292	0.43 394	0.36 364	0.31 424	0.61 435	0.20 278	0.07 72	0.05 32	0.08 169	0.07 151	0.06 47	0.07 163

DRaft	0.24 323	0.10 85	0.34 194	0.18 53	0.12 174	0.28 318	0.23 382	0.33 201	0.39 352	0.38 419	0.61 498	0.21 186	0.41 478	0.48 363	0.42 467	0.07 72	0.06 160	0.08 169	0.08 227	0.07 115	0.08 230

HCRNet	0.24 323	0.25 463	0.33 184	0.34 514	0.16 376	0.27 298	0.18 208	0.43 330	0.35 304	0.30 292	0.35 301	0.32 331	0.22 280	0.44 351	0.20 278	0.13 433	0.08 366	0.13 438	0.11 396	0.10 316	0.09 291

ARAFT	0.24 323	0.21 432	0.78 482	0.22 263	0.12 174	0.29 339	0.24 404	0.43 330	0.32 266	0.33 344	0.28 210	0.28 284	0.19 251	0.49 368	0.18 231	0.07 72	0.06 160	0.12 417	0.11 396	0.09 250	0.06 80

cf-r	0.24 323	0.15 332	0.44 331	0.21 202	0.14 294	0.27 298	0.22 357	0.42 318	0.40 368	0.30 292	0.42 381	0.42 421	0.26 343	0.43 347	0.25 361	0.11 376	0.06 160	0.08 169	0.10 357	0.08 181	0.08 230

GANet-RSSM	0.24 323	0.14 298	0.36 224	0.21 202	0.14 294	0.27 298	0.21 331	0.45 347	0.33 278	0.29 261	0.39 347	0.39 390	0.28 379	0.58 420	0.23 340	0.11 376	0.07 281	0.09 249	0.09 315	0.10 316	0.09 291

PSMNet-RSSM	0.24 323	0.15 332	0.36 224	0.21 202	0.14 294	0.25 268	0.20 300	0.48 378	0.37 328	0.30 292	0.44 405	0.38 378	0.26 343	0.52 383	0.22 321	0.12 414	0.07 281	0.11 379	0.13 462	0.10 316	0.09 291

CFNet-ft	0.24 323	0.15 332	0.35 204	0.18 53	0.15 344	0.30 357	0.21 331	0.39 281	0.36 317	0.28 232	0.40 357	0.43 425	0.25 334	0.47 361	0.24 351	0.12 414	0.07 281	0.12 417	0.11 396	0.12 401	0.09 291

CFNet_RVC	0.24 323	0.15 332	0.35 204	0.18 53	0.15 344	0.30 357	0.21 331	0.39 281	0.36 317	0.28 232	0.40 357	0.43 425	0.25 334	0.47 361	0.24 351	0.12 414	0.07 281	0.12 417	0.11 396	0.12 401	0.09 291

UCFNet_RVC	0.24 323	0.16 357	0.34 194	0.18 53	0.15 344	0.33 394	0.16 125	0.46 358	0.35 304	0.29 261	0.35 301	0.39 390	0.25 334	0.34 309	0.22 321	0.13 433	0.08 366	0.13 438	0.14 476	0.13 416	0.12 405

AdaStereo	0.24 323	0.16 357	0.37 236	0.24 362	0.12 174	0.32 383	0.17 165	0.54 448	0.42 385	0.33 344	0.38 334	0.35 359	0.21 267	0.30 282	0.22 321	0.14 459	0.06 160	0.13 438	0.08 227	0.11 364	0.08 230
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.
iResNet	0.24 323	0.18 390	0.61 434	0.25 399	0.11 118	0.29 339	0.21 331	0.42 318	0.43 392	0.33 344	0.43 394	0.27 268	0.22 280	0.34 309	0.26 374	0.07 72	0.05 32	0.07 86	0.06 95	0.08 181	0.07 163

G2L-Stereo	0.25 351	0.16 357	0.47 358	0.22 263	0.14 294	0.25 268	0.18 208	0.46 358	0.35 304	0.33 344	0.37 320	0.40 405	0.22 280	0.60 428	0.30 404	0.10 337	0.09 400	0.10 322	0.08 227	0.09 250	0.09 291

DDVS	0.25 351	0.15 332	0.39 270	0.24 362	0.17 398	0.34 407	0.21 331	0.41 304	0.30 245	0.33 344	0.41 365	0.48 456	0.21 267	0.52 383	0.27 380	0.11 376	0.09 400	0.11 379	0.09 315	0.13 416	0.14 443

ITSA-stereo	0.25 351	0.15 332	0.33 184	0.23 311	0.11 118	0.27 298	0.18 208	0.56 473	0.59 501	0.31 309	0.32 259	0.33 338	0.28 379	0.49 368	0.30 404	0.11 376	0.08 366	0.11 379	0.10 357	0.11 364	0.13 422

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 351	0.14 298	0.95 524	0.21 202	0.27 518	0.20 154	0.19 253	0.48 378	0.25 178	0.26 212	0.55 472	0.34 345	0.18 236	0.25 201	0.17 209	0.07 72	0.06 160	0.08 169	0.12 435	0.12 401	0.12 405

test_sample7	0.25 351	0.15 332	0.35 204	0.20 157	0.14 294	0.28 318	0.21 331	0.51 413	0.38 342	0.37 404	0.34 290	0.37 370	0.30 408	0.39 333	0.23 340	0.14 459	0.09 400	0.13 438	0.12 435	0.13 416	0.12 405

test_sample6	0.25 351	0.13 255	0.41 301	0.21 202	0.11 118	0.30 357	0.22 357	0.51 413	0.35 304	0.33 344	0.43 394	0.30 311	0.24 313	0.57 413	0.22 321	0.10 337	0.07 281	0.10 322	0.10 357	0.11 364	0.10 347

SMFormer	0.25 351	0.12 193	0.40 278	0.19 94	0.10 72	0.27 298	0.19 253	0.51 413	0.45 418	0.34 364	0.41 365	0.31 322	0.26 343	0.58 420	0.28 384	0.10 337	0.07 281	0.08 169	0.08 227	0.09 250	0.09 291

NINENet	0.25 351	0.15 332	0.37 236	0.23 311	0.16 376	0.43 472	0.17 165	0.60 505	0.46 435	0.32 332	0.37 320	0.32 331	0.20 260	0.42 345	0.21 301	0.10 337	0.10 425	0.12 417	0.08 227	0.11 364	0.10 347

hknet	0.25 351	0.14 298	0.40 278	0.25 399	0.15 344	0.35 422	0.21 331	0.56 473	0.37 328	0.34 364	0.35 301	0.43 425	0.27 362	0.37 326	0.21 301	0.09 288	0.07 281	0.11 379	0.10 357	0.09 250	0.09 291

PSMNet-ADL	0.25 351	0.15 332	0.32 168	0.26 433	0.14 294	0.31 373	0.22 357	0.44 337	0.36 317	0.27 222	0.33 280	0.41 412	0.28 379	0.61 435	0.29 396	0.11 376	0.09 400	0.09 249	0.11 396	0.10 316	0.10 347

PSM-AAD	0.25 351	0.10 85	0.30 148	0.24 362	0.12 174	0.26 288	0.38 514	0.34 209	0.28 213	0.35 381	0.39 347	0.28 284	0.79 549	0.30 282	0.16 178	0.07 72	0.06 160	0.12 417	0.11 396	0.08 181	0.21 515

GrayStereo	0.25 351	0.09 44	0.32 168	0.26 433	0.13 251	0.23 232	0.47 540	0.34 209	0.30 245	0.39 434	0.47 434	0.30 311	0.79 549	0.29 267	0.16 178	0.07 72	0.06 160	0.08 169	0.09 315	0.07 115	0.13 422

RAFT-RH_RVC	0.25 351	0.11 151	0.45 342	0.21 202	0.12 174	0.25 268	0.14 68	0.27 114	0.27 198	0.38 419	1.15 554	0.23 218	0.17 211	0.57 413	0.24 351	0.07 72	0.05 32	0.10 322	0.07 151	0.06 47	0.07 163

UPFNet	0.25 351	0.12 193	0.38 255	0.24 362	0.19 441	0.37 432	0.28 455	0.48 378	0.38 342	0.34 364	0.37 320	0.37 370	0.28 379	0.39 333	0.33 423	0.10 337	0.09 400	0.10 322	0.10 357	0.10 316	0.08 230

acv_ft	0.25 351	0.13 255	0.40 278	0.23 311	0.19 441	0.34 407	0.21 331	0.45 347	0.44 407	0.38 419	0.41 365	0.38 378	0.27 362	0.27 236	0.35 432	0.08 206	0.07 281	0.08 169	0.07 151	0.11 364	0.07 163

iResNet_ROB	0.25 351	0.19 406	0.40 278	0.20 157	0.12 174	0.30 357	0.16 125	0.55 458	0.53 482	0.38 419	0.43 394	0.37 370	0.26 343	0.38 331	0.22 321	0.08 206	0.06 160	0.06 27	0.04 1	0.09 250	0.09 291

coex_refinement	0.26 367	0.16 357	0.36 224	0.23 311	0.15 344	0.31 373	0.20 300	0.49 386	0.42 385	0.35 381	0.42 381	0.45 440	0.27 362	0.55 398	0.33 423	0.10 337	0.06 160	0.07 86	0.07 151	0.10 316	0.10 347

UGAM	0.26 367	0.14 298	0.45 342	0.25 399	0.12 174	0.23 232	0.25 421	0.32 187	0.41 378	0.31 309	0.42 381	0.41 412	0.22 280	0.92 532	0.22 321	0.08 206	0.06 160	0.14 464	0.12 435	0.10 316	0.07 163

SepStereo	0.26 367	0.12 193	0.42 311	0.24 362	0.18 419	0.29 339	0.24 404	0.45 347	0.45 418	0.41 453	0.44 405	0.34 345	0.29 394	0.64 451	0.21 301	0.09 288	0.07 281	0.09 249	0.07 151	0.09 250	0.09 291

AACVNet	0.26 367	0.16 357	0.37 236	0.22 263	0.14 294	0.29 339	0.19 253	0.41 304	0.31 257	0.38 419	0.42 381	0.43 425	0.28 379	0.73 482	0.25 361	0.11 376	0.08 366	0.11 379	0.09 315	0.13 416	0.11 382

DEmStereo	0.26 367	0.09 44	0.47 358	0.19 94	0.12 174	0.30 357	0.25 421	0.28 134	0.36 317	0.36 397	0.58 484	0.25 238	0.48 510	0.53 390	0.44 473	0.07 72	0.06 160	0.08 169	0.08 227	0.06 47	0.07 163

LMCR-Stereo	0.26 367	0.18 390	0.49 372	0.28 482	0.14 294	0.36 427	0.23 382	0.54 448	0.34 288	0.39 434	0.40 357	0.29 295	0.29 394	0.37 326	0.27 380	0.11 376	0.07 281	0.09 249	0.07 151	0.13 416	0.09 291

GwcNet-RSSM	0.26 367	0.17 376	0.46 350	0.21 202	0.13 251	0.28 318	0.23 382	0.44 337	0.42 385	0.31 309	0.45 417	0.40 405	0.26 343	0.55 398	0.28 384	0.11 376	0.07 281	0.09 249	0.10 357	0.09 250	0.08 230

DeepPruner_ROB	0.26 367	0.19 406	0.44 331	0.21 202	0.16 376	0.30 357	0.21 331	0.52 430	0.32 266	0.35 381	0.38 334	0.39 390	0.26 343	0.42 345	0.24 351	0.15 472	0.11 449	0.11 379	0.11 396	0.14 434	0.13 422

ISRNet	0.27 375	0.13 255	0.45 342	0.26 433	0.19 441	0.24 254	0.14 68	0.45 347	0.43 392	0.39 434	0.48 440	0.42 421	0.27 362	0.32 296	0.29 396	0.20 518	0.12 466	0.17 496	0.16 497	0.16 456	0.20 507

rvit_105_1	0.27 375	0.19 406	0.46 350	0.27 461	0.19 441	0.30 357	0.35 499	0.44 337	0.51 471	0.31 309	0.31 250	0.31 322	0.26 343	0.35 318	0.25 361	0.15 472	0.14 488	0.15 479	0.17 506	0.11 364	0.10 347

DispNO	0.27 375	0.18 390	0.62 442	0.23 311	0.17 398	0.25 268	0.22 357	0.45 347	0.41 378	0.32 332	0.39 347	0.38 378	0.27 362	0.77 502	0.27 380	0.09 288	0.07 281	0.10 322	0.10 357	0.08 181	0.08 230

CBFPSM	0.27 375	0.16 357	0.67 459	0.20 157	0.14 294	0.38 440	0.25 421	0.40 292	0.36 317	0.33 344	0.36 311	0.56 493	0.38 464	0.32 296	0.38 441	0.08 206	0.08 366	0.07 86	0.08 227	0.09 250	0.11 382

CSP-Net	0.27 375	0.15 332	0.30 148	0.21 202	0.14 294	0.44 474	0.24 404	0.50 396	0.40 368	0.41 453	0.43 394	0.42 421	0.26 343	0.66 462	0.28 384	0.12 414	0.08 366	0.08 169	0.08 227	0.10 316	0.09 291

DAS	0.27 375	0.12 193	0.42 311	0.24 362	0.18 419	0.29 339	0.24 404	0.45 347	0.45 418	0.41 453	0.44 405	0.34 345	0.29 394	0.75 491	0.21 301	0.09 288	0.07 281	0.09 249	0.07 151	0.09 250	0.09 291

AASNet	0.27 375	0.19 406	0.49 372	0.26 433	0.17 398	0.34 407	0.20 300	0.62 517	0.48 450	0.35 381	0.40 357	0.32 331	0.25 334	0.28 250	0.34 428	0.11 376	0.09 400	0.10 322	0.08 227	0.13 416	0.11 382

GEStereo_RVC	0.27 375	0.20 418	0.44 331	0.27 461	0.16 376	0.33 394	0.25 421	0.56 473	0.54 486	0.34 364	0.38 334	0.34 345	0.25 334	0.51 377	0.28 384	0.12 414	0.08 366	0.09 249	0.08 227	0.11 364	0.11 382

RAFT + AFF	0.27 375	0.23 454	0.50 383	0.25 399	0.17 398	0.30 357	0.33 493	0.52 430	0.40 368	0.28 232	0.30 236	0.30 311	0.31 424	0.62 443	0.24 351	0.09 288	0.10 425	0.11 379	0.10 357	0.11 364	0.11 382

MMNet	0.27 375	0.14 298	0.49 372	0.24 362	0.17 398	0.47 488	0.22 357	0.45 347	0.51 471	0.39 434	0.41 365	0.36 364	0.33 434	0.39 333	0.34 428	0.08 206	0.07 281	0.09 249	0.09 315	0.10 316	0.08 230

delet	0.27 375	0.14 298	0.40 278	0.23 311	0.19 441	0.41 457	0.29 461	0.49 386	0.48 450	0.33 344	0.41 365	0.37 370	0.30 408	0.48 363	0.34 428	0.09 288	0.09 400	0.11 379	0.12 435	0.08 181	0.08 230

ac_64	0.27 375	0.13 255	0.41 301	0.24 362	0.17 398	0.36 427	0.22 357	0.46 358	0.33 278	0.35 381	0.36 311	0.52 478	0.30 408	0.62 443	0.32 416	0.11 376	0.09 400	0.10 322	0.10 357	0.09 250	0.08 230

HGLStereo	0.27 375	0.14 298	0.46 350	0.24 362	0.21 466	0.33 394	0.23 382	0.50 396	0.42 385	0.35 381	0.48 440	0.41 412	0.33 434	0.45 354	0.33 423	0.11 376	0.10 425	0.09 249	0.09 315	0.10 316	0.12 405

DSFCA	0.27 375	0.13 255	0.36 224	0.20 157	0.17 398	0.38 440	0.31 477	0.47 366	0.43 392	0.43 469	0.37 320	0.39 390	0.29 394	0.52 383	0.32 416	0.12 414	0.10 425	0.10 322	0.11 396	0.11 364	0.10 347

DMCA-RVC	0.27 375	0.21 432	0.61 434	0.28 482	0.17 398	0.29 339	0.21 331	0.42 318	0.35 304	0.40 444	0.37 320	0.39 390	0.36 451	0.43 347	0.30 404	0.13 433	0.10 425	0.15 479	0.11 396	0.13 416	0.10 347

HSM-Net_RVC	0.27 375	0.11 151	0.42 311	0.19 94	0.11 118	0.34 407	0.20 300	0.62 517	0.43 392	0.40 444	0.43 394	0.50 468	0.26 343	0.76 496	0.22 321	0.08 206	0.07 281	0.07 86	0.07 151	0.08 181	0.08 230
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 375	0.20 418	0.44 331	0.22 263	0.14 294	0.33 394	0.14 68	0.51 413	0.45 418	0.30 292	0.40 357	0.38 378	0.27 362	0.76 496	0.25 361	0.09 288	0.07 281	0.11 379	0.11 396	0.11 364	0.08 230

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 375	0.21 432	0.59 429	0.25 399	0.18 419	0.29 339	0.22 357	0.50 396	0.40 368	0.38 419	0.41 365	0.43 425	0.27 362	0.43 347	0.29 396	0.11 376	0.08 366	0.10 322	0.10 357	0.10 316	0.11 382
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.27 375	0.26 474	0.72 475	0.23 311	0.13 251	0.29 339	0.18 208	0.52 430	0.49 459	0.37 404	0.45 417	0.39 390	0.25 334	0.34 309	0.20 278	0.08 206	0.06 160	0.07 86	0.05 45	0.12 401	0.09 291

StereoDRNet-Refined	0.27 375	0.17 376	0.35 204	0.25 399	0.14 294	0.37 432	0.21 331	0.47 366	0.41 378	0.44 476	0.51 450	0.41 412	0.28 379	0.45 354	0.37 439	0.09 288	0.06 160	0.11 379	0.11 396	0.10 316	0.10 347
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DualNet (step1)	0.28 395	0.19 406	0.50 383	0.18 53	0.16 376	0.34 407	0.20 300	0.51 413	0.38 342	0.37 404	0.34 290	0.37 370	0.30 408	0.39 333	0.23 340	0.23 523	0.09 400	0.28 537	0.24 532	0.18 487	0.16 464

ssnet_v2	0.28 395	0.16 357	0.44 331	0.22 263	0.15 344	0.40 453	0.30 472	0.57 483	0.46 435	0.38 419	0.36 311	0.47 450	0.29 394	0.38 331	0.39 449	0.13 433	0.11 449	0.11 379	0.11 396	0.11 364	0.11 382

CRFU-Net	0.28 395	0.14 298	0.45 342	0.25 399	0.15 344	0.45 480	0.23 382	0.50 396	0.30 245	0.43 469	0.41 365	0.48 456	0.46 501	0.43 347	0.29 396	0.11 376	0.10 425	0.09 249	0.08 227	0.10 316	0.10 347

dad	0.28 395	0.31 505	0.44 331	0.21 202	0.14 294	0.30 357	0.20 300	0.33 201	0.49 459	0.44 476	0.44 405	0.45 440	0.21 267	0.41 342	0.26 374	0.20 518	0.11 449	0.20 516	0.11 396	0.14 434	0.10 347

FTStereo	0.28 395	0.10 85	0.43 322	0.23 311	0.13 251	0.21 182	0.53 550	0.34 209	0.26 187	0.38 419	0.95 543	0.30 311	0.56 523	0.32 296	0.18 231	0.08 206	0.06 160	0.09 249	0.08 227	0.07 115	0.19 497

ADLNet	0.28 395	0.15 332	0.42 311	0.23 311	0.19 441	0.34 407	0.23 382	0.53 441	0.43 392	0.42 463	0.41 365	0.44 436	0.27 362	0.55 398	0.35 432	0.11 376	0.08 366	0.11 379	0.11 396	0.11 364	0.12 405

UNet	0.28 395	0.14 298	0.69 465	0.23 311	0.20 458	0.44 474	0.22 357	0.50 396	0.40 368	0.34 364	0.39 347	0.43 425	0.33 434	0.40 340	0.31 411	0.09 288	0.07 281	0.10 322	0.08 227	0.10 316	0.08 230

STTStereo	0.28 395	0.20 418	0.61 434	0.25 399	0.17 398	0.29 339	0.24 404	0.47 366	0.39 352	0.39 434	0.41 365	0.44 436	0.28 379	0.40 340	0.28 384	0.13 433	0.12 466	0.13 438	0.16 497	0.12 401	0.11 382

RASNet	0.28 395	0.14 298	0.44 331	0.22 263	0.18 419	0.32 383	0.19 253	0.48 378	0.38 342	0.29 261	0.43 394	0.47 450	0.37 460	0.79 506	0.36 438	0.09 288	0.07 281	0.07 86	0.09 315	0.07 115	0.07 163

HSM	0.28 395	0.16 357	0.35 204	0.20 157	0.15 344	0.33 394	0.19 253	0.53 441	0.37 328	0.36 397	0.38 334	0.67 528	0.31 424	0.89 527	0.23 340	0.08 206	0.06 160	0.08 169	0.07 151	0.08 181	0.08 230

DLCB_ROB	0.28 395	0.16 357	0.34 194	0.27 461	0.16 376	0.38 440	0.25 421	0.48 378	0.43 392	0.46 484	0.46 427	0.51 472	0.33 434	0.53 390	0.33 423	0.10 337	0.10 425	0.11 379	0.11 396	0.10 316	0.09 291

ACV-stereo	0.29 406	0.18 390	0.79 489	0.23 311	0.16 376	0.47 488	0.19 253	0.36 253	0.34 288	0.29 261	0.33 280	0.67 528	0.42 487	0.54 396	0.30 404	0.10 337	0.09 400	0.09 249	0.09 315	0.10 316	0.11 382

test_for_model	0.29 406	0.89 568	0.34 194	0.69 560	0.49 552	0.20 154	0.16 125	0.30 165	0.23 150	0.28 232	0.15 77	0.13 72	0.11 72	0.17 53	0.13 94	0.29 544	0.10 425	0.06 27	0.04 1	0.86 574	0.18 489

ff1	0.29 406	0.12 193	0.42 311	0.20 157	0.13 251	0.28 318	0.20 300	0.35 234	0.44 407	0.30 292	0.42 381	0.34 345	0.23 295	0.81 513	1.08 551	0.08 206	0.05 32	0.11 379	0.10 357	0.08 181	0.08 230

ttt	0.29 406	0.12 193	0.34 194	0.21 202	0.13 251	0.29 339	0.20 300	0.56 473	0.47 440	0.31 309	0.44 405	0.30 311	0.22 280	0.65 457	0.85 537	0.13 433	0.10 425	0.10 322	0.10 357	0.11 364	0.11 382

LL-Strereo	0.29 406	0.25 463	0.58 423	0.25 399	0.21 466	0.23 232	0.24 404	0.55 458	0.42 385	0.34 364	0.32 259	0.41 412	0.40 474	0.94 536	0.23 340	0.08 206	0.07 281	0.11 379	0.09 315	0.09 250	0.09 291

THIR-Stereo	0.29 406	0.12 193	0.41 301	0.19 94	0.11 118	0.28 318	0.72 563	0.32 187	0.35 304	0.37 404	0.65 507	0.34 345	0.50 513	0.57 413	0.45 476	0.07 72	0.06 160	0.08 169	0.09 315	0.07 115	0.07 163

psm_up	0.29 406	0.16 357	0.41 301	0.26 433	0.17 398	0.32 383	0.26 433	0.55 458	0.43 392	0.36 397	0.40 357	0.45 440	0.37 460	0.58 420	0.30 404	0.11 376	0.12 466	0.13 438	0.12 435	0.10 316	0.10 347

hitnet-ft	0.29 406	0.17 376	0.40 278	0.19 94	0.14 294	0.39 448	0.23 382	0.44 337	0.41 378	0.36 397	0.46 427	0.53 483	0.34 443	0.76 496	0.32 416	0.14 459	0.10 425	0.13 438	0.10 357	0.15 448	0.13 422

FADNet-RVC-Resample	0.29 406	0.25 463	0.93 521	0.26 433	0.16 376	0.32 383	0.21 331	0.47 366	0.39 352	0.35 381	0.38 334	0.33 338	0.27 362	0.53 390	0.24 351	0.10 337	0.10 425	0.14 464	0.13 462	0.13 416	0.16 464

iinet-f	0.30 415	0.18 390	1.03 535	0.20 157	0.15 344	0.44 474	0.22 357	0.45 347	0.37 328	0.35 381	0.44 405	0.41 412	0.34 443	0.34 309	0.40 456	0.10 337	0.09 400	0.08 169	0.08 227	0.13 416	0.11 382

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 415	0.20 418	0.70 471	0.21 202	0.17 398	0.46 482	0.27 439	0.50 396	0.49 459	0.42 463	0.55 472	0.43 425	0.30 408	0.46 357	0.38 441	0.09 288	0.06 160	0.07 86	0.06 95	0.11 364	0.10 347

SACVNet	0.30 415	0.20 418	0.41 301	0.25 399	0.18 419	0.34 407	0.25 421	0.52 430	0.40 368	0.41 453	0.44 405	0.46 448	0.32 431	0.71 475	0.25 361	0.13 433	0.10 425	0.12 417	0.12 435	0.16 456	0.17 476

ADLNet2	0.30 415	0.17 376	0.72 475	0.23 311	0.17 398	0.36 427	0.24 404	0.52 430	0.51 471	0.32 332	0.38 334	0.45 440	0.30 408	0.69 469	0.35 432	0.10 337	0.08 366	0.09 249	0.09 315	0.12 401	0.10 347

FADNet_RVC	0.30 415	0.28 484	0.83 501	0.23 311	0.15 344	0.30 357	0.17 165	0.49 386	0.37 328	0.30 292	0.38 334	0.30 311	0.27 362	0.52 383	0.31 411	0.14 459	0.14 488	0.14 464	0.16 497	0.21 506	0.23 527

TDLM	0.30 415	0.21 432	0.38 255	0.28 482	0.15 344	0.33 394	0.32 483	0.52 430	0.47 440	0.38 419	0.43 394	0.39 390	0.29 394	0.91 531	0.28 384	0.14 459	0.08 366	0.13 438	0.11 396	0.12 401	0.10 347

CVANet_RVC	0.30 415	0.19 406	0.41 301	0.26 433	0.16 376	0.33 394	0.26 433	0.52 430	0.47 440	0.40 444	0.46 427	0.43 425	0.31 424	0.89 527	0.26 374	0.14 459	0.09 400	0.14 464	0.13 462	0.14 434	0.10 347

mmx	0.31 422	0.12 193	0.42 311	0.20 157	0.13 251	0.28 318	0.20 300	0.55 458	0.45 418	0.30 292	0.42 381	0.34 345	0.23 295	0.81 513	1.08 551	0.10 337	0.07 281	0.11 379	0.10 357	0.11 364	0.10 347

xxx	0.31 422	0.12 193	0.42 311	0.20 157	0.13 251	0.28 318	0.20 300	0.55 458	0.45 418	0.30 292	0.42 381	0.34 345	0.23 295	0.81 513	1.08 551	0.10 337	0.07 281	0.11 379	0.10 357	0.11 364	0.10 347

fast-acv-ft	0.31 422	0.20 418	0.81 494	0.24 362	0.18 419	0.46 482	0.27 439	0.41 304	0.49 459	0.39 434	0.55 472	0.49 461	0.35 447	0.37 326	0.38 441	0.11 376	0.11 449	0.11 379	0.12 435	0.12 401	0.09 291

CrosDoStereo	0.31 422	0.10 85	0.49 372	0.18 53	0.12 174	0.22 210	1.11 585	0.34 209	0.37 328	0.38 419	0.61 498	0.28 284	0.46 501	0.61 435	0.57 500	0.07 72	0.06 160	0.08 169	0.08 227	0.07 115	0.07 163

DeepStereo_LL	0.31 422	0.10 85	0.49 372	0.18 53	0.12 174	0.22 210	1.11 585	0.34 209	0.37 328	0.38 419	0.61 498	0.28 284	0.46 501	0.61 435	0.57 500	0.07 72	0.06 160	0.08 169	0.08 227	0.07 115	0.07 163

FADNet-RVC	0.31 422	0.35 514	0.78 482	0.25 399	0.20 458	0.33 394	0.20 300	0.49 386	0.40 368	0.34 364	0.39 347	0.41 412	0.29 394	0.63 449	0.31 411	0.13 433	0.14 488	0.14 464	0.15 485	0.19 494	0.19 497

AANet_RVC	0.31 422	0.22 445	0.50 383	0.23 311	0.14 294	0.30 357	0.24 404	0.47 366	0.54 486	0.38 419	0.60 491	0.43 425	0.29 394	0.87 522	0.40 456	0.11 376	0.07 281	0.07 86	0.07 151	0.09 250	0.09 291

NVstereo2D	0.31 422	0.16 357	0.54 405	0.24 362	0.22 482	0.42 464	0.28 455	0.58 492	0.56 495	0.28 232	0.38 334	0.40 405	0.30 408	0.71 475	0.28 384	0.13 433	0.08 366	0.13 438	0.10 357	0.19 494	0.16 464

NOSS_ROB	0.31 422	0.20 418	0.35 204	0.24 362	0.16 376	0.32 383	0.19 253	0.52 430	0.48 450	0.33 344	0.36 311	0.42 421	0.28 379	0.93 534	0.24 351	0.19 515	0.20 532	0.24 527	0.22 528	0.17 473	0.17 476

z-ln-s-r	0.32 431	0.21 432	0.82 498	0.23 311	0.14 294	0.30 357	0.26 433	0.43 330	0.50 467	0.32 332	0.60 491	0.39 390	0.29 394	0.73 482	0.66 520	0.08 206	0.06 160	0.08 169	0.07 151	0.10 316	0.08 230

YMNet	0.32 431	0.22 445	0.58 423	0.27 461	0.23 495	0.48 494	0.27 439	0.51 413	0.45 418	0.48 494	0.56 479	0.51 472	0.30 408	0.39 333	0.40 456	0.13 433	0.16 510	0.13 438	0.12 435	0.13 416	0.12 405

YMNet_1	0.32 431	0.22 445	0.58 423	0.27 461	0.23 495	0.48 494	0.27 439	0.51 413	0.45 418	0.48 494	0.56 479	0.51 472	0.30 408	0.39 333	0.40 456	0.13 433	0.16 510	0.13 438	0.12 435	0.13 416	0.12 405

1111x	0.32 431	0.11 151	0.40 278	0.22 263	0.11 118	0.32 383	0.26 433	0.59 497	0.43 392	0.31 309	0.41 365	0.39 390	0.28 379	0.76 496	1.37 567	0.09 288	0.08 366	0.09 249	0.10 357	0.09 250	0.08 230

pcwnet_v2	0.32 431	0.15 332	1.26 552	0.23 311	0.18 419	0.32 383	0.18 208	0.59 497	0.60 505	0.36 397	0.45 417	0.35 359	0.29 394	0.36 323	0.25 361	0.14 459	0.11 449	0.12 417	0.11 396	0.14 434	0.15 455

FADNet	0.32 431	0.36 517	0.74 480	0.23 311	0.22 482	0.37 432	0.19 253	0.53 441	0.48 450	0.32 332	0.36 311	0.43 425	0.32 431	0.64 451	0.25 361	0.16 487	0.16 510	0.14 464	0.16 497	0.24 519	0.19 497

PS-NSSS	0.32 431	0.30 498	0.46 350	0.23 311	0.17 398	0.33 394	0.24 404	0.57 483	0.41 378	0.37 404	0.52 458	0.35 359	0.30 408	0.80 510	0.30 404	0.17 498	0.14 488	0.21 518	0.15 485	0.15 448	0.13 422

StereoDRNet	0.32 431	0.22 445	0.61 434	0.27 461	0.21 466	0.42 464	0.30 472	0.61 509	0.48 450	0.46 484	0.39 347	0.48 456	0.30 408	0.57 413	0.40 456	0.11 376	0.09 400	0.12 417	0.11 396	0.12 401	0.10 347

DISCO	0.32 431	0.13 255	0.51 394	0.25 399	0.16 376	0.48 494	0.25 421	0.50 396	0.57 498	0.37 404	0.45 417	0.62 512	0.36 451	0.64 451	0.49 487	0.09 288	0.07 281	0.09 249	0.08 227	0.12 401	0.11 382

TCMNet	0.33 440	0.23 454	0.72 475	0.29 485	0.30 531	0.40 453	0.28 455	0.50 396	0.47 440	0.37 404	0.45 417	0.40 405	0.29 394	0.60 428	0.39 449	0.14 459	0.13 478	0.15 479	0.14 476	0.17 473	0.15 455

HBP-ISP	0.33 440	0.30 498	0.72 475	0.22 263	0.16 376	0.32 383	0.22 357	0.54 448	0.44 407	0.41 453	0.49 442	0.33 338	0.38 464	0.73 482	0.25 361	0.18 509	0.19 527	0.24 527	0.20 517	0.16 456	0.13 422

AAGNet	0.33 440	0.11 151	0.37 236	0.25 399	0.16 376	0.20 154	0.19 253	0.30 165	0.27 198	0.35 381	0.35 301	0.27 268	0.30 408	0.44 351	2.66 587	0.08 206	0.05 32	0.10 322	0.07 151	0.08 181	0.06 80

DRN-Test	0.33 440	0.17 376	0.61 434	0.27 461	0.19 441	0.46 482	0.29 461	0.65 526	0.51 471	0.47 491	0.46 427	0.44 436	0.34 443	0.62 443	0.41 464	0.12 414	0.08 366	0.13 438	0.12 435	0.12 401	0.10 347

CBMV_ROB	0.33 440	0.18 390	0.53 402	0.21 202	0.14 294	0.33 394	0.20 300	0.51 413	0.45 418	0.51 502	0.55 472	0.45 440	0.42 487	0.71 475	0.32 416	0.18 509	0.19 527	0.23 525	0.21 520	0.14 434	0.15 455

XPNet_ROB	0.33 440	0.20 418	0.43 322	0.27 461	0.18 419	0.37 432	0.31 477	0.55 458	0.50 467	0.51 502	0.53 465	0.58 501	0.37 460	0.63 449	0.45 476	0.17 498	0.12 466	0.13 438	0.12 435	0.15 448	0.14 443

PSMNet_ROB	0.33 440	0.24 458	0.54 405	0.31 500	0.21 466	0.42 464	0.43 530	0.59 497	0.47 440	0.37 404	0.44 405	0.49 461	0.31 424	0.64 451	0.43 468	0.14 459	0.10 425	0.15 479	0.14 476	0.13 416	0.11 382

CBMV	0.33 440	0.21 432	0.54 405	0.23 311	0.13 251	0.42 464	0.33 493	0.53 441	0.48 450	0.52 508	0.49 442	0.50 468	0.41 478	0.56 409	0.31 411	0.15 472	0.16 510	0.18 504	0.16 497	0.13 416	0.13 422
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-LNSev	0.34 448	0.29 491	0.91 517	0.26 433	0.21 466	0.47 488	0.31 477	0.54 448	0.54 486	0.44 476	0.52 458	0.50 468	0.35 447	0.39 333	0.39 449	0.11 376	0.11 449	0.10 322	0.09 315	0.14 434	0.13 422

xxxx	0.34 448	0.10 85	0.29 141	0.19 94	0.11 118	0.37 432	0.20 300	0.58 492	0.38 342	0.29 261	0.42 381	0.38 378	0.24 313	0.46 357	2.20 583	0.11 376	0.07 281	0.09 249	0.08 227	0.09 250	0.09 291

test_xeample	0.34 448	0.10 85	0.29 141	0.19 94	0.11 118	0.33 394	0.23 382	0.55 458	0.38 342	0.32 332	0.45 417	0.29 295	0.26 343	0.57 413	2.24 585	0.10 337	0.07 281	0.09 249	0.08 227	0.09 250	0.09 291

FINET	0.34 448	0.27 481	0.80 492	0.24 362	0.24 503	0.36 427	0.34 495	0.54 448	0.72 530	0.39 434	0.47 434	0.32 331	0.30 408	0.51 377	0.32 416	0.19 515	0.17 517	0.13 438	0.12 435	0.18 487	0.16 464

ETE_ROB	0.34 448	0.26 474	0.45 342	0.29 485	0.18 419	0.40 453	0.37 508	0.57 483	0.47 440	0.50 497	0.50 444	0.62 512	0.36 451	0.55 398	0.38 441	0.13 433	0.10 425	0.14 464	0.12 435	0.16 456	0.16 464

GwcNet	0.35 453	0.23 454	0.88 513	0.25 399	0.24 503	0.48 494	0.27 439	0.55 458	0.57 498	0.38 419	0.52 458	0.51 472	0.32 431	0.60 428	0.41 464	0.13 433	0.11 449	0.12 417	0.11 396	0.13 416	0.14 443

RP	0.35 453	0.22 445	0.51 394	0.31 500	0.24 503	0.37 432	0.28 455	0.50 396	0.58 500	0.40 444	0.63 504	0.61 510	0.47 504	0.61 435	0.39 449	0.16 487	0.15 503	0.17 496	0.15 485	0.17 473	0.17 476

DANet	0.35 453	0.23 454	0.60 431	0.36 525	0.22 482	0.39 448	0.25 421	0.48 378	0.43 392	0.52 508	0.50 444	0.59 503	0.41 478	0.76 496	0.49 487	0.13 433	0.11 449	0.14 464	0.12 435	0.17 473	0.15 455
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 453	0.26 474	0.49 372	0.36 525	0.22 482	0.41 457	0.41 525	0.53 441	0.42 385	0.47 491	0.46 427	0.61 510	0.39 470	0.55 398	0.37 439	0.16 487	0.13 478	0.21 518	0.21 520	0.16 456	0.16 464

w-ln-seven-2	0.36 457	0.29 491	1.06 537	0.27 461	0.18 419	0.37 432	0.30 472	0.50 396	0.54 486	0.45 480	0.55 472	0.45 440	0.41 478	0.62 443	0.49 487	0.10 337	0.10 425	0.12 417	0.11 396	0.14 434	0.11 382

GASNet	0.36 457	0.46 535	0.88 513	0.34 514	0.23 495	0.35 422	0.22 357	0.60 505	0.53 482	0.40 444	0.37 320	0.45 440	0.30 408	0.79 506	0.35 432	0.15 472	0.10 425	0.14 464	0.14 476	0.22 513	0.12 405

Wz-Net-MNSev	0.36 457	0.26 474	0.79 489	0.26 433	0.21 466	0.59 522	0.38 514	0.55 458	0.56 495	0.48 494	0.54 468	0.53 483	0.36 451	0.60 428	0.44 473	0.11 376	0.09 400	0.11 379	0.11 396	0.15 448	0.13 422

APVNet	0.36 457	0.20 418	0.70 471	0.26 433	0.22 482	0.52 512	0.35 499	0.61 509	0.44 407	0.38 419	0.52 458	0.48 456	0.38 464	0.84 518	0.46 482	0.13 433	0.14 488	0.15 479	0.16 497	0.16 456	0.15 455

Syn2CoEx	0.36 457	0.31 505	0.78 482	0.34 514	0.21 466	0.41 457	0.28 455	0.61 509	0.49 459	0.42 463	0.56 479	0.45 440	0.44 492	0.69 469	0.38 441	0.17 498	0.14 488	0.15 479	0.12 435	0.13 416	0.12 405

FAT-Stereo	0.36 457	0.18 390	0.73 479	0.26 433	0.18 419	0.33 394	0.29 461	0.60 505	0.59 501	0.46 484	0.60 491	0.60 506	0.50 513	0.61 435	0.34 428	0.13 433	0.14 488	0.13 438	0.12 435	0.14 434	0.18 489

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 457	0.36 517	0.53 402	0.34 514	0.19 441	0.51 503	0.24 404	0.55 458	0.38 342	0.41 453	0.47 434	0.47 450	0.27 362	0.73 482	0.30 404	0.36 552	0.19 527	0.27 530	0.17 506	0.26 528	0.23 527

GANet	0.36 457	0.22 445	0.49 372	0.29 485	0.17 398	0.41 457	0.38 514	0.57 483	0.45 418	0.46 484	0.75 524	0.55 489	0.40 474	0.94 536	0.41 464	0.13 433	0.13 478	0.13 438	0.11 396	0.14 434	0.11 382

LALA_ROB	0.36 457	0.25 463	0.46 350	0.30 494	0.21 466	0.47 488	0.39 519	0.61 509	0.51 471	0.52 508	0.51 450	0.69 534	0.36 451	0.50 372	0.43 468	0.17 498	0.11 449	0.16 490	0.14 476	0.17 473	0.15 455

SGM-Forest	0.36 457	0.17 376	0.47 358	0.23 311	0.16 376	0.45 480	0.41 525	0.55 458	0.48 450	0.52 508	0.60 491	0.52 478	0.41 478	0.85 519	0.50 493	0.17 498	0.17 517	0.17 496	0.15 485	0.15 448	0.15 455
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.37 467	0.41 531	0.66 458	0.46 545	0.41 544	0.34 407	0.25 421	0.57 483	0.45 418	0.39 434	0.52 458	0.43 425	0.33 434	0.41 342	0.29 396	0.25 533	0.14 488	0.33 547	0.21 520	0.31 541	0.22 520

Anonymous_2	0.37 467	0.21 432	0.47 358	0.20 157	0.21 466	0.42 464	0.26 433	0.38 269	0.29 232	0.33 344	0.30 236	0.44 436	0.38 464	0.36 323	0.29 396	0.26 534	0.29 553	0.44 554	1.41 590	0.34 545	0.21 515

AF-Net	0.37 467	0.26 474	0.56 415	0.32 506	0.23 495	0.41 457	0.29 461	0.61 509	0.64 515	0.42 463	0.68 513	0.65 523	0.49 511	0.57 413	0.44 473	0.15 472	0.11 449	0.19 512	0.14 476	0.15 448	0.13 422

stereogan	0.37 467	0.17 376	0.65 453	0.27 461	0.22 482	0.62 528	0.26 433	0.59 497	0.63 514	0.43 469	0.60 491	0.67 528	0.42 487	0.68 467	0.35 432	0.13 433	0.14 488	0.14 464	0.12 435	0.19 494	0.17 476

Nwc_Net	0.37 467	0.25 463	0.68 464	0.31 500	0.24 503	0.44 474	0.30 472	0.65 526	0.50 467	0.37 404	0.69 517	0.58 501	0.45 495	0.60 428	0.40 456	0.15 472	0.12 466	0.19 512	0.21 520	0.14 434	0.13 422

RYNet	0.37 467	0.18 390	0.59 429	0.25 399	0.28 523	0.61 526	0.32 483	0.59 497	0.59 501	0.41 453	0.38 334	0.57 498	0.39 470	0.87 522	0.53 498	0.11 376	0.08 366	0.12 417	0.11 396	0.18 487	0.18 489

PA-Net	0.37 467	0.28 484	0.83 501	0.31 500	0.28 523	0.39 448	0.42 528	0.51 413	0.55 492	0.34 364	0.42 381	0.41 412	0.36 451	0.79 506	0.49 487	0.12 414	0.23 543	0.16 490	0.23 530	0.12 401	0.18 489
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 474	0.12 193	0.38 255	0.42 539	3.88 591	0.21 182	0.17 165	0.35 234	0.28 213	0.20 154	0.20 137	0.23 218	0.15 169	0.28 250	0.16 178	0.09 288	0.07 281	0.09 249	0.07 151	0.09 250	0.09 291

S-Stereo	0.38 474	0.20 418	1.05 536	0.27 461	0.22 482	0.38 440	0.32 483	0.55 458	0.66 517	0.39 434	0.59 486	0.49 461	0.41 478	0.75 491	0.40 456	0.12 414	0.15 503	0.13 438	0.13 462	0.16 456	0.21 515

ADCRef	0.38 474	0.24 458	0.88 513	0.26 433	0.21 466	0.49 499	0.27 439	0.52 430	0.48 450	0.50 497	0.58 484	0.35 359	0.47 504	0.48 363	1.29 566	0.09 288	0.08 366	0.12 417	0.12 435	0.11 364	0.11 382

PWC_ROB	0.38 474	0.29 491	0.69 465	0.25 399	0.20 458	0.38 440	0.19 253	0.58 492	0.67 520	0.57 520	0.85 536	0.51 472	0.40 474	0.71 475	0.52 496	0.13 433	0.09 400	0.14 464	0.10 357	0.17 473	0.14 443

PWCDC_ROB	0.38 474	0.30 498	0.60 431	0.33 512	0.20 458	0.42 464	0.19 253	0.58 492	0.89 551	0.42 463	1.26 558	0.36 364	0.34 443	0.50 372	0.38 441	0.18 509	0.11 449	0.11 379	0.09 315	0.19 494	0.13 422

aanetorigin	0.39 479	0.29 491	1.09 539	0.24 362	0.19 441	0.28 318	0.37 508	0.33 201	0.47 440	0.94 554	0.82 533	0.52 478	0.54 519	0.49 368	0.50 493	0.11 376	0.09 400	0.10 322	0.10 357	0.16 456	0.15 455

RGC	0.39 479	0.32 510	0.64 452	0.34 514	0.27 518	0.40 453	0.29 461	0.57 483	0.53 482	0.45 480	0.64 506	0.62 512	0.45 495	0.72 480	0.39 449	0.15 472	0.15 503	0.21 518	0.20 517	0.18 487	0.19 497

NCC-stereo	0.39 479	0.25 463	0.69 465	0.32 506	0.28 523	0.46 482	0.36 504	0.65 526	0.52 478	0.40 444	0.57 482	0.56 493	0.47 504	0.73 482	0.45 476	0.17 498	0.14 488	0.18 504	0.25 537	0.16 456	0.16 464

edge stereo	0.39 479	0.22 445	0.81 494	0.27 461	0.22 482	0.37 432	0.24 404	0.56 473	0.54 486	0.53 514	0.60 491	0.71 537	0.50 513	0.78 504	0.40 456	0.16 487	0.14 488	0.19 512	0.14 476	0.16 456	0.17 476

Abc-Net	0.39 479	0.25 463	0.69 465	0.32 506	0.28 523	0.46 482	0.36 504	0.65 526	0.52 478	0.40 444	0.57 482	0.56 493	0.47 504	0.73 482	0.45 476	0.17 498	0.14 488	0.18 504	0.25 537	0.16 456	0.16 464
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 479	0.28 484	0.78 482	0.27 461	0.18 419	0.49 499	0.22 357	0.59 497	0.84 549	0.55 517	0.53 465	0.49 461	0.36 451	0.67 466	0.82 533	0.13 433	0.10 425	0.11 379	0.12 435	0.17 473	0.17 476

SQANet	0.40 485	0.48 539	0.67 459	0.48 547	0.39 541	0.48 494	0.22 357	0.51 413	0.43 392	0.40 444	0.47 434	0.47 450	0.33 434	0.54 396	0.32 416	0.36 552	0.15 503	0.40 552	0.21 520	0.45 551	0.31 545

UDG	0.40 485	0.46 535	0.49 372	0.40 537	0.35 539	0.47 488	0.27 439	0.54 448	0.47 440	0.39 434	0.45 417	0.59 503	0.44 492	0.46 357	0.39 449	0.26 534	0.19 527	0.48 556	0.22 528	0.34 545	0.26 536

DDUNet	0.41 487	0.50 544	0.48 367	0.44 542	0.39 541	0.46 482	0.32 483	0.50 396	0.43 392	0.45 480	0.52 458	0.57 498	0.36 451	0.48 363	0.33 423	0.33 549	0.21 534	0.55 560	0.25 537	0.37 548	0.32 548

222	0.41 487	0.10 85	0.29 141	0.19 94	0.11 118	0.36 427	0.20 300	0.57 483	0.39 352	0.35 381	0.44 405	0.30 311	0.27 362	0.55 398	3.56 590	0.11 376	0.07 281	0.08 169	0.08 227	0.09 250	0.09 291

NaN_ROB	0.41 487	0.28 484	0.62 442	0.30 494	0.19 441	0.51 503	0.47 540	0.58 492	0.59 501	0.56 518	0.47 434	0.49 461	0.41 478	1.21 559	0.64 517	0.12 414	0.18 523	0.12 417	0.13 462	0.11 364	0.14 443

w-ln-seven	0.42 490	0.30 498	1.18 546	0.26 433	0.22 482	0.58 519	0.31 477	0.62 517	0.81 541	0.58 521	0.61 498	0.53 483	0.36 451	0.57 413	0.65 519	0.11 376	0.10 425	0.13 438	0.12 435	0.15 448	0.13 422

test_sample9	0.42 490	0.19 406	0.50 383	0.18 53	0.16 376	0.34 407	0.20 300	0.51 413	0.38 342	0.37 404	0.34 290	0.37 370	0.30 408	0.66 462	0.91 541	0.23 523	1.82 591	0.28 537	0.24 532	0.18 487	0.16 464

SDNR	0.42 490	0.21 432	0.82 498	0.21 202	0.18 419	1.27 569	0.17 165	0.50 396	0.49 459	0.42 463	0.81 531	0.38 378	0.27 362	1.19 556	0.38 441	0.23 523	0.24 545	0.17 496	0.13 462	0.17 473	0.20 507

ccnet	0.42 490	0.31 505	0.48 367	0.27 461	0.32 535	0.60 525	0.32 483	0.65 526	0.46 435	0.53 514	0.66 509	0.56 493	0.45 495	0.72 480	0.61 510	0.26 534	0.19 527	0.24 527	0.21 520	0.26 528	0.22 520

SHD	0.42 490	0.27 481	0.81 494	0.31 500	0.25 511	0.42 464	0.22 357	0.66 532	0.94 559	0.63 528	0.60 491	0.59 503	0.47 504	0.59 426	0.58 505	0.15 472	0.13 478	0.16 490	0.16 497	0.20 503	0.22 520

Wz-Net-SNSev	0.43 495	0.41 531	1.27 553	0.30 494	0.21 466	0.44 474	0.41 525	0.61 509	0.65 516	0.46 484	0.65 507	0.62 512	0.39 470	0.74 490	0.59 506	0.12 414	0.11 449	0.12 417	0.13 462	0.16 456	0.14 443

XQC	0.43 495	0.37 522	0.96 526	0.34 514	0.25 511	0.53 513	0.34 495	0.60 505	0.73 533	0.51 502	0.46 427	0.57 498	0.47 504	0.70 472	0.72 524	0.17 498	0.12 466	0.18 504	0.15 485	0.25 521	0.23 527

CC-Net-ROB	0.43 495	0.47 537	0.65 453	0.37 531	0.23 495	0.51 503	0.29 461	0.66 532	0.49 459	0.46 484	0.51 450	0.48 456	0.38 464	0.96 540	0.35 432	0.34 550	0.23 543	0.55 560	0.25 537	0.31 541	0.20 507

GANetREF_RVC	0.43 495	0.47 537	0.69 465	0.38 533	0.20 458	0.51 503	0.48 544	0.66 532	0.66 517	0.46 484	0.46 427	0.50 468	0.44 492	0.90 530	0.39 449	0.27 539	0.21 534	0.32 545	0.18 512	0.27 533	0.22 520
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
FBW_ROB	0.43 495	0.26 474	0.54 405	0.31 500	0.20 458	0.51 503	0.32 483	0.70 543	0.60 505	0.59 522	0.55 472	0.65 523	0.41 478	1.40 568	0.51 495	0.13 433	0.17 517	0.21 518	0.16 497	0.17 473	0.18 489

PDISCO_ROB	0.43 495	0.30 498	0.67 459	0.43 540	0.36 540	0.67 533	0.32 483	0.72 546	0.76 535	0.43 469	0.53 465	0.63 520	0.40 474	0.66 462	0.47 484	0.21 520	0.12 466	0.21 518	0.19 516	0.25 521	0.20 507

z-mn7	0.44 501	0.40 527	1.09 539	0.25 399	0.18 419	0.61 526	0.34 495	0.56 473	0.93 557	0.43 469	0.96 544	0.53 483	0.39 470	0.94 536	0.59 506	0.10 337	0.09 400	0.10 322	0.10 357	0.14 434	0.13 422

DeepPrunerF	0.44 501	0.29 491	1.29 555	0.33 512	0.30 531	0.35 422	0.36 504	0.62 517	1.15 569	0.40 444	0.44 405	0.39 390	0.41 478	0.80 510	0.52 496	0.18 509	0.14 488	0.23 525	0.21 520	0.17 473	0.17 476

ADCP+	0.45 503	0.24 458	1.15 545	0.25 399	0.22 482	0.56 515	0.39 519	0.54 448	0.51 471	0.44 476	0.51 450	0.46 448	0.52 518	0.56 409	1.89 579	0.10 337	0.08 366	0.11 379	0.10 357	0.14 434	0.13 422

PASM	0.45 503	0.35 514	0.90 516	0.35 523	0.33 536	0.39 448	0.38 514	0.50 396	0.61 508	0.52 508	0.51 450	0.62 512	0.45 495	0.93 534	0.48 485	0.26 534	0.29 553	0.29 541	0.33 550	0.29 539	0.26 536

zh-mn7	0.46 505	0.45 534	1.48 561	0.25 399	0.19 441	0.44 474	0.29 461	0.56 473	0.82 542	0.65 532	0.96 544	0.49 461	0.38 464	0.88 525	0.63 515	0.12 414	0.10 425	0.11 379	0.11 396	0.13 416	0.14 443

G-Net	0.46 505	0.25 463	0.86 510	0.34 514	0.28 523	0.90 554	0.35 499	0.47 366	0.45 418	0.68 535	1.22 556	0.64 522	0.60 530	0.61 435	0.57 500	0.16 487	0.14 488	0.17 496	0.13 462	0.22 513	0.19 497

GCST	0.47 507	0.60 553	0.57 418	1.04 576	0.48 551	0.38 440	0.11 16	0.40 292	0.32 266	0.41 453	0.34 290	0.29 295	0.17 211	0.46 357	0.19 261	0.69 569	0.42 564	0.79 573	0.62 575	0.62 560	0.46 560

ADCL	0.47 507	0.22 445	1.00 530	0.27 461	0.19 441	0.74 539	0.64 558	0.54 448	0.69 525	0.56 518	0.71 518	0.55 489	0.60 530	0.60 428	1.43 568	0.11 376	0.09 400	0.13 438	0.13 462	0.14 434	0.14 443

DPSNet	0.47 507	0.24 458	0.93 521	0.27 461	0.20 458	0.75 541	0.57 552	0.84 560	0.79 539	0.47 491	0.51 450	0.60 506	0.69 543	0.87 522	0.71 523	0.16 487	0.13 478	0.12 417	0.10 357	0.25 521	0.21 515

zh-sn7	0.48 510	0.51 546	1.43 560	0.29 485	0.20 458	0.47 488	0.39 519	0.57 483	0.62 510	0.52 508	0.81 531	0.52 478	0.56 523	1.05 548	0.87 538	0.12 414	0.13 478	0.13 438	0.13 462	0.17 473	0.16 464

ADCPNet	0.48 510	0.29 491	1.60 565	0.27 461	0.23 495	0.70 537	0.38 514	0.53 441	0.51 471	0.51 502	0.59 486	0.67 528	0.56 523	0.60 428	1.14 556	0.15 472	0.18 523	0.14 464	0.23 530	0.19 494	0.19 497

MDST_ROB	0.48 510	0.14 298	0.95 524	0.30 494	0.21 466	1.33 572	0.32 483	0.77 550	0.56 495	1.06 562	0.71 518	0.49 461	0.35 447	1.26 562	0.38 441	0.13 433	0.11 449	0.16 490	0.13 462	0.12 401	0.12 405

test_sample8	0.49 513	0.19 406	0.50 383	0.18 53	0.16 376	0.34 407	0.20 300	0.55 458	0.34 288	0.62 526	0.38 334	1.15 557	0.67 541	0.66 462	0.91 541	0.23 523	1.82 591	0.28 537	0.24 532	0.18 487	0.16 464

SuperB	0.49 513	0.28 484	2.23 572	0.23 311	0.15 344	0.41 457	0.32 483	0.47 366	0.82 542	0.43 469	0.50 444	0.33 338	0.45 495	0.68 467	1.08 551	0.10 337	0.07 281	0.09 249	0.08 227	0.98 581	0.14 443

ADCMid	0.49 513	0.34 512	1.13 544	0.26 433	0.21 466	0.51 503	0.37 508	0.57 483	0.54 486	0.75 543	0.66 509	0.62 512	0.64 540	0.64 451	1.68 573	0.13 433	0.12 466	0.17 496	0.17 506	0.20 503	0.17 476

psmorigin	0.50 516	0.25 463	3.03 581	0.24 362	0.19 441	0.38 440	0.22 357	0.50 396	0.44 407	0.64 530	0.68 513	0.71 537	0.51 516	0.85 519	0.45 476	0.14 459	0.17 517	0.13 438	0.14 476	0.16 456	0.21 515

CSAN	0.50 516	0.35 514	0.78 482	0.36 525	0.23 495	0.56 515	0.59 555	0.61 509	0.70 527	0.64 530	0.78 528	0.65 523	0.60 530	1.38 567	0.62 512	0.21 520	0.17 517	0.20 516	0.20 517	0.18 487	0.18 489

SGM_RVC	0.50 516	0.19 406	0.50 383	0.25 399	0.15 344	0.69 534	0.39 519	0.68 540	0.82 542	0.95 556	0.84 535	1.13 554	0.76 547	1.16 555	0.60 509	0.16 487	0.16 510	0.16 490	0.16 497	0.16 456	0.17 476
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 516	0.20 418	0.78 482	0.24 362	0.26 516	0.39 448	0.30 472	0.51 413	0.50 467	0.54 516	1.23 557	2.52 583	0.37 460	0.77 502	0.95 544	0.08 206	0.06 160	0.06 27	0.05 45	0.10 316	0.08 230

Wz-Net-TNSev	0.51 520	0.58 551	1.61 567	0.25 399	0.21 466	0.65 530	0.45 534	0.63 524	0.69 525	0.51 502	0.54 468	0.71 537	0.60 530	1.00 544	0.77 528	0.15 472	0.15 503	0.13 438	0.15 485	0.21 506	0.20 507

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 520	0.50 544	0.86 510	0.39 535	0.24 503	0.84 549	0.55 551	0.56 473	0.62 510	0.60 523	0.68 513	0.62 512	0.42 487	1.13 554	0.43 468	0.23 523	0.27 549	0.27 530	0.35 552	0.25 521	0.29 541

AnyNet_C32	0.51 520	0.40 527	1.10 543	0.29 485	0.28 523	0.59 522	0.58 553	0.54 448	0.60 505	0.62 526	0.66 509	0.54 487	0.54 519	0.78 504	1.74 576	0.15 472	0.14 488	0.15 479	0.17 506	0.20 503	0.20 507

WCMA_ROB	0.51 520	0.21 432	0.65 453	0.25 399	0.21 466	0.58 519	0.32 483	0.54 448	0.55 492	0.95 556	1.40 562	1.28 561	0.81 552	0.73 482	0.62 512	0.18 509	0.15 503	0.15 479	0.15 485	0.19 494	0.19 497

WZ-Net	0.52 524	0.38 525	1.90 569	0.30 494	0.24 503	0.57 518	0.48 544	0.62 517	0.78 538	0.50 497	0.71 518	0.68 532	0.54 519	0.98 543	0.84 534	0.13 433	0.10 425	0.11 379	0.12 435	0.19 494	0.20 507

SANet	0.53 525	0.28 484	0.96 526	0.26 433	0.15 344	0.69 534	0.44 533	0.67 537	1.34 572	0.67 534	0.98 547	0.94 548	0.71 545	0.89 527	0.76 525	0.14 459	0.12 466	0.12 417	0.11 396	0.17 473	0.16 464

Consistency-Raft	0.55 526	0.48 539	1.02 533	0.45 543	0.49 552	0.49 499	0.47 540	0.72 546	0.72 530	0.45 480	0.82 533	0.47 450	0.60 530	0.50 372	0.63 515	0.39 556	0.39 562	0.44 554	0.51 566	0.52 554	0.37 551

anonymity	0.56 527	0.54 549	0.70 471	0.47 546	0.61 562	0.56 515	0.43 530	0.69 541	0.49 459	0.63 528	0.55 472	0.54 487	0.60 530	0.61 435	0.57 500	0.55 562	0.53 572	0.50 557	0.54 569	0.51 553	0.56 565

MFN_U_SF_RVC	0.56 527	0.51 546	1.19 547	0.38 533	0.22 482	0.69 534	0.27 439	0.80 555	0.67 520	0.73 539	0.74 523	0.87 544	0.61 539	0.81 513	0.76 525	0.29 544	0.27 549	0.32 545	0.37 556	0.32 544	0.31 545

SAMSARA	0.56 527	0.39 526	0.80 492	0.60 556	0.46 549	1.00 558	1.23 588	0.67 537	0.68 523	0.71 538	0.54 468	0.89 547	0.57 526	0.81 513	0.62 512	0.19 515	0.22 538	0.18 504	0.18 512	0.27 533	0.25 534

otaku	0.57 530	0.62 555	0.87 512	0.63 558	0.44 548	0.73 538	0.37 508	0.65 526	0.66 517	0.51 502	0.75 524	0.66 527	0.45 495	0.69 469	0.46 482	0.53 559	0.34 559	0.55 560	0.35 552	0.60 559	0.45 557

Ntro	0.58 531	0.64 556	0.92 519	0.66 559	0.50 554	0.77 542	0.36 504	0.66 532	0.70 527	0.50 497	0.59 486	0.65 523	0.51 516	0.75 491	0.45 476	0.56 563	0.32 557	0.56 563	0.34 551	0.63 561	0.46 560

PVD	0.58 531	0.34 512	0.84 506	0.39 535	0.31 534	0.59 522	0.47 540	0.80 555	1.25 570	0.92 552	1.09 550	0.79 541	0.82 553	0.85 519	0.76 525	0.21 520	0.18 523	0.22 524	0.18 512	0.27 533	0.35 550

ADCS	0.58 531	0.40 527	1.35 558	0.29 485	0.24 503	0.55 514	0.45 534	0.67 537	0.83 546	0.76 544	0.71 518	0.68 532	0.60 530	0.76 496	2.23 584	0.16 487	0.16 510	0.16 490	0.17 506	0.22 513	0.22 520

MeshStereo	0.58 531	0.27 481	0.67 459	0.22 263	0.17 398	0.66 532	0.37 508	0.78 551	0.61 508	1.47 583	1.30 559	1.65 569	0.79 549	1.12 553	0.59 506	0.17 498	0.17 517	0.17 496	0.14 476	0.17 473	0.14 443
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
MSMD_ROB	0.60 535	0.33 511	0.61 434	0.30 494	0.25 511	0.86 551	0.35 499	0.55 458	0.67 520	1.10 564	1.49 567	1.76 572	0.97 563	0.88 525	0.49 487	0.23 523	0.21 534	0.27 530	0.27 545	0.25 521	0.24 532

DGSMNet	0.61 536	0.29 491	0.91 517	0.51 551	0.70 566	0.62 528	1.38 589	0.59 497	0.55 492	0.37 404	0.61 498	0.52 478	0.33 434	0.65 457	0.43 468	0.53 559	0.60 579	0.67 565	0.61 574	0.63 561	0.61 573

FCDSN-DC	0.63 537	0.31 505	0.61 434	0.36 525	0.30 531	0.65 530	0.37 508	0.66 532	0.68 523	1.14 566	1.54 570	1.71 571	1.26 572	0.92 532	0.64 517	0.24 530	0.22 538	0.27 530	0.26 541	0.27 533	0.27 540
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 537	0.37 522	2.40 576	0.26 433	0.25 511	0.38 440	0.49 546	0.41 304	1.06 564	1.38 572	0.87 540	0.62 512	0.95 560	0.65 457	1.65 572	0.11 376	0.09 400	0.10 322	0.11 396	0.19 494	0.17 476

AnyNet_C01	0.65 539	0.58 551	2.60 579	0.32 506	0.26 516	0.88 552	0.61 556	0.63 524	0.62 510	0.68 535	0.96 544	0.76 540	0.60 530	0.96 540	1.43 568	0.16 487	0.16 510	0.17 496	0.17 506	0.23 516	0.23 527

DispFullNet	0.66 540	0.89 568	1.59 564	0.77 565	1.21 583	0.51 503	0.23 382	0.59 497	0.72 530	0.69 537	0.61 498	0.69 534	0.91 559	0.79 506	0.48 485	0.27 539	0.12 466	0.73 568	0.30 549	0.65 564	0.40 554

NVStereoNet_ROB	0.67 541	0.49 543	0.83 501	0.48 547	0.40 543	0.51 503	0.46 536	0.70 543	0.77 537	0.84 548	1.72 574	1.02 553	0.83 554	1.23 560	0.79 531	0.32 548	0.38 561	0.40 552	0.46 560	0.36 547	0.41 555
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 542	0.64 556	1.06 537	0.45 543	0.27 518	1.40 576	0.58 553	0.78 551	0.92 555	0.84 548	0.86 537	0.88 546	0.68 542	1.33 566	0.68 522	0.37 554	0.29 553	0.34 548	0.36 555	0.43 549	0.37 551

SPS-STEREO	0.69 543	0.61 554	0.98 528	0.52 553	0.57 559	0.74 539	0.50 547	0.78 551	0.62 510	0.95 556	0.86 537	0.94 548	0.70 544	1.01 545	0.87 538	0.58 565	0.51 569	0.50 557	0.50 565	0.55 556	0.58 568
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 544	0.30 498	0.69 465	0.32 506	0.27 518	0.81 548	0.39 519	0.79 554	0.82 542	1.41 575	1.58 572	1.98 574	1.26 572	1.02 546	0.77 528	0.24 530	0.22 538	0.27 530	0.26 541	0.26 528	0.26 536

FC-DCNN v2	0.71 545	0.30 498	0.67 459	0.32 506	0.27 518	0.84 549	0.39 519	0.84 560	0.85 550	1.44 579	1.64 573	2.09 576	1.28 574	1.06 549	0.80 532	0.24 530	0.22 538	0.27 530	0.26 541	0.26 528	0.25 534

RainbowNet	0.72 546	0.89 568	1.02 533	0.82 566	0.63 564	0.78 545	0.52 548	0.81 557	0.93 557	0.60 523	0.79 529	0.80 542	0.60 530	0.80 510	0.57 500	0.78 574	0.55 575	0.78 571	0.49 563	0.76 570	0.58 568

ACVNet_1	0.72 546	0.81 563	1.37 559	0.72 563	0.53 557	0.77 542	0.42 528	0.85 563	0.90 553	0.74 542	0.75 524	1.32 563	0.72 546	1.02 546	0.55 499	0.54 561	0.31 556	0.71 567	0.35 552	0.64 563	0.45 557

ACVNet-4b	0.72 546	0.81 563	1.33 557	0.72 563	0.50 554	0.80 547	0.31 477	0.71 545	0.80 540	0.50 497	0.72 522	0.95 550	0.43 491	0.96 540	1.20 563	1.13 587	0.21 534	0.76 570	0.45 559	0.65 564	0.46 560

MFMNet_re	0.72 546	0.76 561	0.99 529	0.62 557	0.70 566	0.77 542	0.67 559	0.75 548	0.83 546	0.78 546	0.86 537	0.69 534	0.78 548	0.71 475	0.61 510	0.66 568	0.59 578	0.61 564	0.58 573	0.68 567	0.71 577

ELAS_RVC	0.74 550	0.36 517	1.00 530	0.37 531	0.33 536	0.88 552	0.93 577	0.83 559	1.08 565	1.35 571	1.33 561	1.24 559	1.33 576	1.06 549	0.95 544	0.27 539	0.25 547	0.29 541	0.27 545	0.30 540	0.30 542
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 550	0.36 517	0.85 509	0.36 525	0.33 536	1.36 573	0.77 568	0.93 564	0.92 555	1.41 575	1.53 569	1.16 558	1.17 568	0.95 539	1.03 548	0.26 534	0.25 547	0.28 537	0.28 548	0.31 541	0.30 542
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.76 552	0.44 533	1.98 570	0.49 550	0.16 376	0.58 519	0.31 477	0.81 557	0.83 546	0.41 453	0.52 458	0.98 552	0.58 527	4.97 594	1.03 548	0.11 376	0.07 281	0.10 322	0.24 532	0.27 533	0.26 536

RTS	0.78 553	0.48 539	4.68 584	0.34 514	0.28 523	1.12 562	0.46 536	0.62 517	1.03 561	0.73 539	0.89 541	0.60 506	0.59 528	1.61 571	1.16 559	0.14 459	0.11 449	0.15 479	0.15 485	0.21 506	0.19 497

RTSA	0.78 553	0.48 539	4.68 584	0.34 514	0.28 523	1.12 562	0.46 536	0.62 517	1.03 561	0.73 539	0.89 541	0.60 506	0.59 528	1.61 571	1.16 559	0.14 459	0.11 449	0.15 479	0.15 485	0.21 506	0.19 497

SGM+DAISY	0.87 555	0.66 558	1.30 556	0.51 551	0.60 561	1.03 559	0.84 574	0.76 549	0.73 533	1.39 573	1.51 568	1.31 562	1.22 570	1.11 551	1.08 551	0.57 564	0.53 572	0.51 559	0.51 566	0.54 555	0.61 573

ACVNet_2	0.89 556	0.87 567	1.25 551	0.82 566	0.62 563	0.97 557	0.62 557	1.14 569	1.42 574	1.00 559	1.40 562	1.47 566	0.84 555	1.11 551	0.66 520	0.61 566	0.43 565	0.78 571	0.49 563	0.75 569	0.52 563

IMH-64-1	0.91 557	0.86 565	0.84 506	0.97 571	0.75 568	0.92 555	0.71 561	1.27 570	1.10 566	0.89 550	1.45 564	1.14 555	0.96 561	1.19 556	0.84 534	0.74 571	0.51 569	0.97 576	0.55 570	0.84 572	0.60 570

IMH-64	0.91 557	0.86 565	0.84 506	0.97 571	0.75 568	0.92 555	0.71 561	1.27 570	1.10 566	0.89 550	1.45 564	1.14 555	0.96 561	1.19 556	0.84 534	0.74 571	0.51 569	0.97 576	0.55 570	0.84 572	0.60 570

MonStereo1	0.93 559	0.56 550	0.82 498	0.69 560	0.58 560	1.37 574	0.35 499	0.94 565	1.25 570	0.93 553	1.90 577	1.52 567	2.10 585	1.27 563	0.77 528	0.69 569	0.33 558	0.75 569	0.47 562	0.70 568	0.57 567

U	1.00 560	0.09 44	0.21 67	0.21 202	3.68 589	6.12 594	0.14 68	0.21 39	0.21 118	0.11 24	0.11 21	0.10 36	0.09 20	0.12 2	0.11 14	0.07 72	0.05 32	5.42 599	2.90 597	0.07 115	0.06 80

PWCK	1.00 560	1.17 581	1.70 568	0.91 569	0.41 544	1.19 566	0.92 576	1.10 567	1.14 568	1.16 567	1.14 553	1.25 560	0.88 558	1.75 577	1.04 550	0.87 578	0.50 567	0.87 574	0.53 568	0.96 580	0.52 563

WAO-7	1.01 562	0.89 568	0.93 521	0.83 568	0.66 565	1.18 564	0.81 572	1.40 574	1.57 577	1.11 565	1.76 576	1.45 565	1.19 569	1.50 570	1.14 556	0.61 566	0.62 582	0.70 566	0.68 577	0.66 566	0.60 570

MADNet+	1.01 562	1.16 580	4.72 586	0.70 562	0.47 550	1.24 568	0.96 578	0.97 566	0.89 551	0.65 532	0.77 527	0.87 544	0.85 557	2.09 581	1.68 573	0.38 555	0.39 562	0.31 544	0.27 545	0.43 549	0.39 553

MultiAttention	1.02 564	0.13 255	0.43 322	0.35 523	0.43 547	5.36 590	1.71 590	0.69 541	0.53 482	0.36 397	0.63 504	0.55 489	0.22 280	7.60 598	0.43 468	0.09 288	0.06 160	0.14 464	0.24 532	0.26 528	0.30 542

IMH	1.05 565	0.95 573	1.00 530	1.01 573	0.78 571	1.11 561	0.68 560	1.38 573	1.43 575	1.00 559	1.72 574	1.43 564	1.14 565	1.73 576	0.89 540	1.09 584	0.55 575	0.99 578	0.57 572	0.87 575	0.62 575

WAO-6	1.07 566	0.93 572	0.92 519	0.96 570	0.78 571	1.28 570	0.75 565	1.34 572	2.00 581	1.02 561	1.54 570	1.59 568	1.22 570	1.31 565	1.14 556	0.78 574	0.55 575	1.02 580	0.75 581	0.83 571	0.69 576

LVE	1.13 567	1.02 574	1.28 554	1.01 573	0.80 574	1.29 571	0.81 572	1.47 577	1.96 579	1.07 563	1.90 577	1.90 573	1.01 564	1.48 569	0.91 541	0.93 581	0.61 581	0.94 575	0.69 578	0.87 575	0.75 581

JetBlue	1.14 568	0.76 561	2.36 574	0.59 555	0.75 568	3.04 587	1.78 591	1.11 568	0.90 553	0.94 554	1.10 551	1.66 570	1.28 574	2.09 581	1.72 575	0.43 558	0.36 560	0.38 550	0.38 558	0.58 558	0.56 565

Dean	1.17 569	1.04 576	1.49 563	1.03 575	0.78 571	1.20 567	0.77 568	1.48 578	1.96 579	1.28 569	1.99 580	2.15 577	1.14 565	1.25 561	1.00 547	0.81 576	0.60 579	1.01 579	0.69 578	0.92 579	0.74 580

SGM-ForestM	1.36 570	0.28 484	0.79 489	0.26 433	0.16 376	2.26 584	1.00 580	1.42 575	1.46 576	2.38 588	2.05 581	5.95 596	2.66 589	2.95 586	2.46 586	0.17 498	0.18 523	0.18 504	0.18 512	0.15 448	0.18 489

xyz-stereo	1.40 571	0.10 85	17.09 601	0.18 53	0.07 1	4.78 589	0.18 208	0.29 146	0.34 288	0.36 397	2.81 588	0.40 405	0.29 394	0.56 409	0.24 351	0.07 72	0.05 32	0.09 249	0.06 95	0.06 47	0.05 25

MANE	1.41 572	0.36 517	0.74 480	0.43 540	0.41 544	2.16 583	0.80 570	2.39 590	3.38 586	2.22 587	3.06 589	3.54 589	2.73 590	2.15 583	1.94 581	0.28 542	0.27 549	0.30 543	0.46 560	0.28 538	0.34 549

TorneroNet-64	1.43 573	1.03 575	1.20 548	1.10 577	0.86 577	2.26 584	0.73 564	1.84 583	3.84 591	1.25 568	2.25 585	2.69 585	1.42 577	1.76 578	1.43 568	0.76 573	0.50 567	1.09 581	0.66 576	1.23 584	0.76 582

notaker	1.45 574	1.34 584	1.48 561	1.40 584	1.07 581	1.18 564	0.85 575	1.48 578	1.40 573	1.51 584	3.46 590	2.40 582	1.81 582	1.76 578	1.45 571	1.11 585	0.69 587	1.38 588	0.87 584	1.31 586	0.97 585

WAO-8	1.46 575	1.10 578	1.09 539	1.10 577	0.84 575	2.06 580	0.75 565	1.84 583	3.83 589	1.44 579	2.21 583	2.15 577	1.43 578	3.17 587	1.19 561	0.91 579	0.65 584	1.09 581	0.79 582	0.90 577	0.71 577

Venus	1.46 575	1.10 578	1.09 539	1.10 577	0.84 575	2.06 580	0.75 565	1.84 583	3.83 589	1.44 579	2.21 583	2.15 577	1.43 578	3.17 587	1.19 561	0.91 579	0.65 584	1.09 581	0.79 582	0.90 577	0.71 577

UNDER WATER-64	1.55 577	1.19 582	2.52 577	1.31 582	0.95 579	2.12 582	1.21 587	1.45 576	3.19 585	1.43 578	1.32 560	2.64 584	2.04 584	1.63 573	1.83 577	1.11 585	0.67 586	1.28 586	0.92 585	1.19 582	1.02 586

UNDER WATER	1.59 578	1.22 583	2.36 574	1.38 583	1.03 580	1.67 579	1.10 584	1.54 581	3.63 587	1.44 579	1.47 566	2.85 586	2.25 587	1.67 574	1.94 581	1.06 583	0.62 582	1.31 587	0.93 586	1.21 583	1.02 586

LSM	1.64 579	0.40 527	2.56 578	2.02 588	17.61 602	0.51 503	0.52 548	0.61 509	0.76 535	0.82 547	1.11 552	0.63 520	0.54 519	0.75 491	0.49 487	0.16 487	0.24 545	0.18 504	0.21 520	0.25 521	2.42 593

LE_ROB	1.76 580	0.20 418	2.68 580	0.48 547	0.52 556	0.78 545	0.96 578	0.84 560	6.61 596	7.40 598	2.08 582	2.08 575	4.83 592	1.27 563	3.79 591	0.10 337	0.08 366	0.12 417	0.11 396	0.11 364	0.10 347

ktn	1.77 581	1.36 585	1.22 549	1.43 585	1.14 582	1.52 577	1.08 583	1.51 580	3.96 592	2.77 591	4.69 592	3.35 588	1.46 580	1.69 575	1.25 565	1.43 589	0.77 588	1.45 589	0.99 587	1.32 587	0.96 584

KSHMR	1.89 582	1.36 585	1.60 565	1.47 586	1.22 584	1.38 575	1.06 582	1.79 582	5.97 595	1.42 577	5.65 595	2.98 587	1.14 565	2.23 584	1.20 563	1.27 588	1.12 589	1.46 590	1.10 589	1.32 587	1.15 588

TorneroNet	2.22 583	1.08 577	1.24 550	1.14 581	0.90 578	5.58 591	0.80 570	2.12 588	8.69 597	2.58 589	5.42 594	3.88 590	1.97 583	1.78 580	1.87 578	0.86 577	0.54 574	1.15 585	0.74 580	1.23 584	0.85 583

MADNet++	2.26 584	1.80 588	2.06 571	2.13 590	1.97 588	2.61 586	1.79 592	2.38 589	2.16 582	2.75 590	2.65 587	2.38 581	2.43 588	3.17 587	3.21 588	2.17 592	1.95 593	1.94 592	1.63 591	2.06 590	2.01 592

JetRed	2.30 585	2.64 590	6.12 588	1.12 580	1.38 586	5.85 593	3.29 593	1.99 586	1.67 578	1.98 586	1.95 579	2.16 580	1.60 581	2.48 585	4.10 592	1.05 582	1.60 590	1.09 581	1.01 588	1.67 589	1.28 589

HanzoNet	2.97 586	1.69 587	2.29 573	1.74 587	1.33 585	1.53 578	1.03 581	1.99 586	2.64 584	5.51 595	5.16 593	5.90 595	6.82 597	4.32 593	3.29 589	3.16 595	2.02 595	1.92 591	2.87 596	2.24 591	1.89 591

coex-ft	3.44 587	0.73 560	48.55 613	0.24 362	0.19 441	0.50 502	0.43 530	0.47 366	2.40 583	7.03 597	1.20 555	0.97 551	2.23 586	0.73 482	1.92 580	0.12 414	0.15 503	0.14 464	0.12 435	0.21 506	0.43 556

TCMNet-wrong-test	4.29 588	5.57 595	4.65 583	11.33 599	10.39 597	5.73 592	4.48 595	4.13 594	1.02 560	1.91 585	2.39 586	6.16 597	3.62 591	3.84 592	4.50 594	1.99 591	0.47 566	1.97 593	1.69 592	5.69 597	4.31 597

DPSimNet_ROB	4.34 589	4.23 591	6.89 590	3.67 591	3.68 589	4.75 588	5.21 596	2.67 591	3.68 588	5.82 596	3.95 591	5.57 592	6.72 596	3.46 591	4.48 593	4.05 598	2.88 596	4.68 598	3.12 598	3.69 593	3.62 596

tt	4.71 590	0.10 85	3.94 582	2.06 589	1.53 587	10.14 599	16.88 600	9.27 601	4.98 593	1.39 573	1.02 548	4.68 591	4.90 593	3.35 590	5.86 596	5.76 599	9.15 604	2.24 595	2.53 594	3.10 592	1.32 590

BEATNet-Init1	4.73 591	2.61 589	13.29 600	0.58 554	0.53 557	10.12 598	3.33 594	4.83 595	5.01 594	8.75 599	8.51 597	14.08 606	7.60 598	7.70 599	5.34 595	0.28 542	0.28 552	0.34 548	0.37 556	0.57 557	0.45 557

USTest	6.88 592	5.23 594	5.63 587	7.22 595	7.29 592	14.34 601	22.76 601	8.48 599	9.32 598	5.42 594	6.39 596	6.29 598	6.64 595	6.92 597	8.62 599	1.94 590	3.29 597	2.16 594	2.55 595	3.85 594	3.29 595

EDNetEfficientorigin	7.51 593	0.52 548	140.47 615	0.25 399	0.17 398	0.42 464	0.29 461	0.47 366	1.03 561	1.28 569	1.02 548	0.83 543	0.84 555	0.75 491	0.99 546	0.10 337	0.09 400	0.12 417	0.10 357	0.21 506	0.22 520

DGTPSM_ROB	8.34 594	5.10 592	10.37 598	5.31 593	10.18 595	8.33 595	23.60 605	6.06 597	13.41 604	4.90 592	10.87 602	5.65 593	10.44 599	6.17 595	12.59 600	3.74 596	7.55 599	3.69 596	7.26 601	4.14 595	7.46 598

DPSMNet_ROB	8.40 595	5.11 593	10.49 599	5.58 594	10.25 596	8.34 596	23.62 606	6.07 598	13.45 605	4.93 593	10.88 603	5.66 594	10.44 599	6.24 596	12.64 601	3.98 597	7.61 600	3.76 597	7.30 602	4.20 596	7.51 599

DLNR_Zeroshot_test	10.44 596	12.10 603	19.93 603	106.08 614	23.66 613	0.14 18	0.13 45	3.22 592	0.17 49	0.16 115	0.23 164	0.16 132	0.10 46	0.31 289	0.15 153	2.36 593	0.06 160	0.07 86	0.07 151	39.70 614	0.06 80

DLNR-FE	10.45 597	12.13 604	19.94 604	106.10 615	23.12 612	0.14 18	0.13 45	3.28 593	0.17 49	0.16 115	0.23 164	0.16 132	0.10 46	0.31 289	0.15 153	2.41 594	0.06 160	0.07 86	0.07 151	40.22 615	0.06 80

LRCNet_RVC	10.90 598	14.34 606	9.35 591	15.35 600	8.04 594	1.08 560	0.34 495	8.78 600	0.70 527	12.63 606	16.05 606	9.85 599	6.54 594	8.57 600	6.34 597	20.27 613	5.40 598	23.70 611	21.88 610	14.87 604	13.83 606

DPSM_ROB	11.49 599	9.87 601	10.35 596	11.13 597	11.31 598	19.11 607	27.51 608	13.37 606	14.21 607	10.31 603	11.06 604	10.96 604	11.27 605	11.96 606	13.59 603	6.78 601	8.19 602	6.03 600	7.09 599	7.93 598	7.73 601

DPSM	11.49 599	9.87 601	10.35 596	11.13 597	11.31 598	19.11 607	27.51 608	13.37 606	14.21 607	10.31 603	11.06 604	10.96 604	11.27 605	11.96 606	13.59 603	6.78 601	8.19 602	6.03 600	7.09 599	7.93 598	7.73 601

xxxxx1	15.27 601	9.54 598	10.31 593	20.13 603	18.88 603	17.08 602	23.03 602	10.36 602	10.99 600	9.21 600	9.62 598	10.74 601	10.61 602	10.72 602	13.89 605	7.97 603	9.20 605	31.85 614	44.72 614	12.84 601	13.69 603

tt_ll	15.27 601	9.54 598	10.31 593	20.13 603	18.88 603	17.08 602	23.03 602	10.36 602	10.99 600	9.21 600	9.62 598	10.74 601	10.61 602	10.72 602	13.89 605	7.97 603	9.20 605	31.85 614	44.72 614	12.84 601	13.69 603

ff	15.27 601	9.54 598	10.31 593	20.13 603	18.88 603	17.08 602	23.03 602	10.36 602	10.99 600	9.21 600	9.62 598	10.74 601	10.61 602	10.72 602	13.89 605	7.97 603	9.20 605	31.85 614	44.72 614	12.84 601	13.69 603

PML	16.10 604	12.82 605	6.78 589	5.23 592	7.76 593	33.92 609	66.56 616	5.30 596	10.28 599	26.12 615	68.59 616	20.51 608	13.49 607	10.06 601	6.78 598	5.96 600	2.00 594	6.04 602	2.18 593	8.96 600	2.60 594

Anonymous_1	16.62 605	9.35 597	9.84 592	10.66 596	14.64 600	18.66 606	27.12 607	12.64 605	13.51 606	10.76 605	10.30 601	10.13 600	10.60 601	11.06 605	12.74 602	15.87 612	7.74 601	16.92 609	43.48 613	58.66 616	7.68 600

HaxPig	17.72 606	20.22 613	19.73 602	16.53 601	16.51 601	9.27 597	9.33 597	14.34 608	13.27 603	18.65 607	18.70 607	17.35 607	16.77 608	17.04 608	16.45 608	22.05 614	20.89 614	22.27 610	21.53 609	21.29 611	22.13 613

MEDIAN_ROB	21.21 607	24.62 614	23.47 611	19.58 602	19.65 606	13.22 600	10.96 598	17.88 609	17.00 609	22.14 614	22.02 609	20.86 609	20.36 609	21.06 609	19.71 609	25.63 615	24.13 615	26.21 612	25.20 611	25.17 612	25.38 614

RAFT-FEzeroshot	23.10 608	19.88 609	20.56 605	22.49 607	22.75 609	38.38 610	55.50 613	26.84 611	28.66 612	20.60 609	22.10 610	22.05 610	22.74 611	24.00 612	27.37 614	13.59 606	16.48 609	12.14 603	14.28 605	15.96 606	15.54 609

RAFT-FE	23.10 608	19.88 609	20.56 605	22.49 607	22.75 609	38.38 610	55.50 613	26.84 611	28.66 612	20.60 609	22.10 610	22.05 610	22.74 611	24.00 612	27.37 614	13.59 606	16.48 609	12.14 603	14.28 605	15.96 606	15.54 609

CasAABBNet	23.10 608	19.86 607	20.64 607	22.47 606	22.73 607	38.41 613	55.50 613	26.89 613	28.70 614	20.61 611	22.15 612	22.08 613	22.75 613	23.99 610	27.36 612	13.59 606	16.48 609	12.14 603	14.27 604	15.95 605	15.53 608

FlowAnything	23.14 611	19.87 608	20.79 608	22.50 609	22.74 608	38.39 612	55.46 611	26.89 613	28.72 615	20.77 613	22.29 614	22.07 612	22.72 610	23.99 610	27.41 616	13.60 609	16.55 613	12.15 606	14.36 608	15.97 608	15.52 607

Selective-RAFT-Error	23.16 612	19.93 611	20.87 609	22.54 610	22.81 611	38.52 615	55.47 612	27.01 616	28.83 616	20.66 612	22.25 613	22.09 614	22.80 615	24.09 614	27.36 612	13.61 610	16.48 609	12.15 606	14.28 605	15.99 609	15.57 611

LSM0	24.24 613	19.98 612	22.32 610	24.22 611	40.14 615	38.48 614	55.20 610	26.95 615	28.57 611	20.49 608	21.83 608	22.26 615	22.75 613	24.22 615	27.30 611	13.66 611	16.32 608	12.19 608	14.15 603	16.10 610	17.66 612

AVERAGE_ROB	25.43 614	29.06 615	27.24 612	24.63 612	24.20 614	17.73 605	12.61 599	22.29 610	21.39 610	26.79 616	26.16 615	25.20 616	24.64 616	25.07 616	23.53 610	29.96 616	28.40 616	30.60 613	29.58 612	29.72 613	29.84 615

test_example2	101.33 615	108.28 616	68.15 614	98.43 613	106.93 616	89.75 616	102.43 617	36.80 617	97.65 617	129.04 617	130.15 617	65.26 617	66.62 617	92.11 617	80.24 617	144.10 617	199.48 617	81.81 617	103.01 617	125.01 617	101.27 616

GS-Stereo							0.16 125	0.26 100	0.18 60	0.13 54	0.15 77	0.10 36	0.09 20	0.16 37	0.10 1	0.07 72	0.05 32	0.06 27	0.05 45	0.08 181	0.08 230

FSD					0.24 503	0.27 298	0.27 439	0.31 176	0.29 232	0.26 212	0.27 204	0.28 284	0.27 362	0.28 250	0.26 374	0.23 523	0.22 538	0.27 530	0.26 541	0.25 521

ccccc		256.29 617		354.40 616	364.36 617	149.10 617		152.89 618		153.93 618		164.00 618		268.02 618		390.55 618	349.22 618	244.59 618	219.82 618	412.30 618

ASD4		6.65 596

Low-res two-view benchmark