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

IGEV	0.11 16	0.06 1	0.17 31	0.15 4	0.11 113	0.16 47	0.13 41	0.21 34	0.16 28	0.11 21	0.15 71	0.09 18	0.07 2	0.14 9	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.05 4	0.05 22

Monster-pub-mixall	0.10 2	0.07 2	0.16 24	0.16 7	0.08 9	0.11 4	0.09 2	0.20 27	0.12 8	0.11 21	0.11 19	0.08 3	0.08 7	0.23 148	0.11 11	0.07 69	0.05 30	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.06 76

111111	0.11 16	0.07 2	0.17 31	0.19 88	0.11 113	0.13 13	0.11 16	0.22 44	0.15 23	0.11 21	0.12 29	0.12 55	0.08 7	0.18 64	0.11 11	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.08 174	0.06 76

Reg-Stereo(zero)	0.16 120	0.07 2	0.36 215	0.19 88	0.10 68	0.19 113	0.14 61	0.28 125	0.24 153	0.22 163	0.20 128	0.24 219	0.18 224	0.21 123	0.18 221	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.06 86	0.06 43	0.06 76

FoundationStereo	0.09 1	0.07 2	0.16 24	0.16 7	0.08 9	0.12 8	0.13 41	0.11 1	0.12 8	0.09 5	0.07 3	0.10 34	0.09 18	0.11 1	0.10 1	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.05 4	0.05 22

dual_stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 4	0.17 19	0.08 9	0.09 1	0.13 41	0.24 77	0.13 13	0.10 11	0.09 11	0.09 18	0.08 7	0.18 64	0.12 46	0.07 69	0.06 151	0.06 24	0.04 1	0.05 4	0.05 22

Pointernet	0.13 52	0.07 2	0.27 112	0.19 88	0.11 113	0.20 144	0.12 23	0.31 167	0.24 153	0.15 86	0.15 71	0.13 66	0.11 66	0.17 45	0.13 88	0.08 197	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.06 43	0.05 22

CAS	0.15 106	0.07 2	0.21 60	0.41 527	0.16 367	0.20 144	0.18 196	0.22 44	0.19 68	0.15 86	0.19 112	0.11 48	0.09 18	0.14 9	0.13 88	0.29 532	0.04 2	0.06 24	0.04 1	0.06 43	0.14 430

Monster-pub-eth3d	0.10 2	0.08 9	0.13 1	0.17 19	0.08 9	0.13 13	0.12 23	0.24 77	0.19 68	0.09 5	0.11 19	0.08 3	0.07 2	0.14 9	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

zero-FE	0.16 120	0.08 9	0.81 483	0.19 88	0.18 409	0.12 8	0.15 85	0.19 18	0.19 68	0.10 11	0.10 14	0.13 66	0.12 89	0.21 123	0.19 250	0.08 197	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.19 483	0.06 76

water-stereo	0.13 52	0.08 9	0.20 53	0.19 88	0.10 68	0.17 66	0.14 61	0.25 84	0.19 68	0.17 120	0.23 154	0.15 105	0.15 157	0.12 2	0.13 88	0.07 69	0.06 151	0.07 78	0.06 86	0.06 43	0.05 22

DilatedVolume-Stereo	0.14 76	0.08 9	0.18 37	0.18 49	0.09 29	0.21 171	0.14 61	0.24 77	0.21 107	0.21 157	0.21 140	0.15 105	0.14 140	0.23 148	0.15 146	0.07 69	0.06 151	0.06 24	0.06 86	0.05 4	0.05 22

1w_stereo	0.12 41	0.08 9	0.14 4	0.18 49	0.09 29	0.16 47	0.15 85	0.25 84	0.21 107	0.13 49	0.16 81	0.08 3	0.12 89	0.16 32	0.13 88	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 22

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 9	0.19 43	0.16 7	0.09 29	0.12 8	0.13 41	0.18 14	0.13 13	0.09 5	0.07 3	0.08 3	0.08 7	0.16 32	0.10 1	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.05 4	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 9	0.19 43	0.16 7	0.09 29	0.12 8	0.13 41	0.17 9	0.11 4	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 2	0.17 45	0.10 1	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.05 4	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 9	0.16 24	0.17 19	0.08 9	0.16 47	0.12 23	0.17 9	0.12 8	0.10 11	0.07 3	0.10 34	0.08 7	0.14 9	0.11 11	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.06 43	0.06 76

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 9	0.15 10	0.17 19	0.09 29	0.15 24	0.11 16	0.16 4	0.10 2	0.09 5	0.07 3	0.10 34	0.06 1	0.15 16	0.11 11	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.06 43	0.05 22

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 9	0.15 10	0.18 49	0.09 29	0.15 24	0.11 16	0.16 4	0.10 2	0.08 1	0.06 1	0.10 34	0.07 2	0.17 45	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.05 4	0.05 22

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 9	0.15 10	0.18 49	0.07 1	0.15 24	0.11 16	0.17 9	0.11 4	0.08 1	0.06 1	0.10 34	0.08 7	0.18 64	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.05 4	0.05 22

LG-G_1	0.11 16	0.08 9	0.18 37	0.18 49	0.07 1	0.21 171	0.09 2	0.19 18	0.11 4	0.10 11	0.09 11	0.11 48	0.10 42	0.19 88	0.10 1	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.06 43	0.06 76

LG-G	0.11 16	0.08 9	0.18 37	0.18 49	0.07 1	0.21 171	0.09 2	0.19 18	0.11 4	0.10 11	0.09 11	0.11 48	0.10 42	0.19 88	0.10 1	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.06 43	0.06 76

LGtest1	0.10 2	0.08 9	0.17 31	0.17 19	0.08 9	0.13 13	0.09 2	0.16 4	0.12 8	0.09 5	0.07 3	0.09 18	0.09 18	0.15 16	0.11 11	0.08 197	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.06 43	0.06 76

SGD-Stereo	0.11 16	0.08 9	0.17 31	0.17 19	0.07 1	0.17 66	0.13 41	0.18 14	0.16 28	0.11 21	0.13 41	0.11 48	0.12 89	0.18 64	0.11 11	0.08 197	0.04 2	0.06 24	0.05 42	0.06 43	0.04 1

IGEV-RUCA	0.21 235	0.08 9	0.23 75	0.19 88	0.19 430	0.28 306	0.24 391	0.23 63	0.21 107	0.20 146	0.23 154	0.28 272	0.49 498	0.26 206	0.18 221	0.09 276	0.08 353	0.18 491	0.13 450	0.17 462	0.17 463

MonSter	0.10 2	0.08 9	0.13 1	0.17 19	0.08 9	0.14 16	0.12 23	0.24 77	0.19 68	0.09 5	0.11 19	0.08 3	0.07 2	0.14 9	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 16	0.08 9	0.17 31	0.17 19	0.09 29	0.22 199	0.14 61	0.14 3	0.16 28	0.11 21	0.10 14	0.09 18	0.08 7	0.21 123	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.05 4	0.05 22

999	0.14 76	0.08 9	0.24 83	0.19 88	0.11 113	0.20 144	0.17 153	0.24 77	0.18 55	0.13 49	0.16 81	0.14 89	0.11 66	0.36 310	0.15 146	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.06 86	0.06 43	0.07 154

IGEV-Stereo++	0.11 16	0.08 9	0.15 10	0.19 88	0.11 113	0.14 16	0.10 8	0.22 44	0.18 55	0.10 11	0.13 41	0.10 34	0.11 66	0.14 9	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.06 43	0.05 22

Occ-G	0.13 52	0.08 9	0.21 60	0.17 19	0.10 68	0.15 24	0.19 240	0.22 44	0.19 68	0.13 49	0.19 112	0.21 175	0.11 66	0.17 45	0.14 122	0.07 69	0.06 151	0.07 78	0.06 86	0.07 110	0.06 76

IGEV-Stereo+	0.12 41	0.08 9	0.17 31	0.18 49	0.13 243	0.09 1	0.11 16	0.16 4	0.15 23	0.10 11	0.08 10	0.10 34	0.10 42	0.21 123	0.11 11	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.16 445	0.24 519

trnet	0.13 52	0.08 9	0.21 60	0.15 4	0.07 1	0.21 171	0.12 23	0.24 77	0.24 153	0.16 108	0.21 140	0.15 105	0.13 120	0.18 64	0.13 88	0.08 197	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.06 43	0.05 22

MoCha-V2	0.13 52	0.08 9	0.26 103	0.23 300	0.09 29	0.16 47	0.15 85	0.26 93	0.16 28	0.15 86	0.15 71	0.13 66	0.14 140	0.20 104	0.11 11	0.06 25	0.07 269	0.06 24	0.06 86	0.06 43	0.05 22

Any-RAFT	0.17 138	0.08 9	0.31 154	0.19 88	0.10 68	0.29 327	0.16 115	0.42 307	0.30 232	0.24 183	0.27 192	0.27 257	0.16 173	0.21 123	0.12 46	0.08 197	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.07 110	0.06 76

LoS	0.14 76	0.08 9	0.27 112	0.16 7	0.09 29	0.22 199	0.14 61	0.26 93	0.26 175	0.15 86	0.18 103	0.18 141	0.13 120	0.22 139	0.14 122	0.08 197	0.06 151	0.06 24	0.04 1	0.06 43	0.06 76
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 76	0.08 9	0.19 43	0.17 19	0.22 471	0.18 87	0.16 115	0.23 63	0.19 68	0.14 72	0.17 92	0.14 89	0.10 42	0.18 64	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.08 174	0.18 476

EGLCR-Stereo	0.13 52	0.08 9	0.20 53	0.18 49	0.09 29	0.21 171	0.13 41	0.27 105	0.21 107	0.13 49	0.10 14	0.15 105	0.09 18	0.20 104	0.13 88	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.07 142	0.06 43	0.06 76

CREStereo++_RVC	0.15 106	0.08 9	0.26 103	0.17 19	0.11 113	0.18 87	0.13 41	0.22 44	0.30 232	0.21 157	0.30 224	0.13 66	0.11 66	0.16 32	0.15 146	0.07 69	0.04 2	0.06 24	0.15 472	0.06 43	0.05 22
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
CREStereo	0.13 52	0.08 9	0.21 60	0.14 1	0.08 9	0.22 199	0.15 85	0.25 84	0.24 153	0.16 108	0.21 140	0.14 89	0.13 120	0.18 64	0.13 88	0.09 276	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.07 110	0.06 76
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.15 106	0.08 9	0.23 75	0.15 4	0.09 29	0.23 220	0.16 115	0.25 84	0.23 138	0.17 120	0.21 140	0.16 123	0.14 140	0.22 139	0.13 88	0.29 532	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.07 110	0.06 76

AdaDepth	0.11 16	0.09 40	0.20 53	0.20 148	0.10 68	0.19 113	0.13 41	0.16 4	0.13 13	0.10 11	0.10 14	0.09 18	0.09 18	0.19 88	0.12 46	0.05 9	0.05 30	0.06 24	0.06 86	0.05 4	0.05 22

S2M2_XL	0.10 2	0.09 40	0.21 60	0.14 1	0.10 68	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 1	0.10 11	0.11 19	0.09 18	0.09 18	0.12 2	0.11 11	0.09 276	0.07 269	0.08 159	0.07 142	0.08 174	0.06 76
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
depthmonostereo	0.14 76	0.09 40	0.19 43	0.19 88	0.08 9	0.20 144	0.15 85	0.27 105	0.23 138	0.16 108	0.18 103	0.14 89	0.17 199	0.19 88	0.13 88	0.07 69	0.06 151	0.07 78	0.05 42	0.05 4	0.05 22

2.25w	0.11 16	0.09 40	0.15 10	0.17 19	0.09 29	0.15 24	0.10 8	0.19 18	0.18 55	0.14 72	0.17 92	0.09 18	0.10 42	0.18 64	0.13 88	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 22

2.75w_new	0.11 16	0.09 40	0.14 4	0.16 7	0.09 29	0.15 24	0.12 23	0.25 84	0.16 28	0.14 72	0.13 41	0.08 3	0.10 42	0.16 32	0.13 88	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 22

3.25w_new	0.11 16	0.09 40	0.15 10	0.17 19	0.09 29	0.19 113	0.10 8	0.22 44	0.17 45	0.14 72	0.12 29	0.10 34	0.11 66	0.17 45	0.12 46	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 22

3.25w	0.11 16	0.09 40	0.15 10	0.17 19	0.09 29	0.19 113	0.10 8	0.22 44	0.17 45	0.14 72	0.12 29	0.10 34	0.11 66	0.17 45	0.12 46	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 22

3.75w	0.11 16	0.09 40	0.15 10	0.17 19	0.11 113	0.18 87	0.12 23	0.23 63	0.14 18	0.13 49	0.11 19	0.08 3	0.10 42	0.16 32	0.11 11	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

monsterstereo	0.11 16	0.09 40	0.14 4	0.19 88	0.12 169	0.14 16	0.12 23	0.25 84	0.17 45	0.13 49	0.16 81	0.08 3	0.09 18	0.19 88	0.11 11	0.05 9	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.05 4	0.04 1

monsters	0.11 16	0.09 40	0.13 1	0.17 19	0.12 169	0.15 24	0.11 16	0.23 63	0.15 23	0.14 72	0.12 29	0.08 3	0.09 18	0.21 123	0.10 1	0.06 25	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 52	0.09 40	0.24 83	0.20 148	0.10 68	0.15 24	0.14 61	0.22 44	0.16 28	0.12 36	0.19 112	0.15 105	0.11 66	0.13 5	0.17 200	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.06 86	0.07 110	0.06 76

GREAT-IGEV	0.12 41	0.09 40	0.25 95	0.16 7	0.11 113	0.14 16	0.16 115	0.17 9	0.17 45	0.10 11	0.15 71	0.09 18	0.09 18	0.18 64	0.10 1	0.06 25	0.07 269	0.06 24	0.05 42	0.07 110	0.10 335

AIO_test	0.12 41	0.09 40	0.20 53	0.19 88	0.11 113	0.15 24	0.17 153	0.19 18	0.16 28	0.11 21	0.13 41	0.14 89	0.09 18	0.20 104	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.06 43	0.05 22

GIP-stereo	0.12 41	0.09 40	0.20 53	0.19 88	0.11 113	0.16 47	0.14 61	0.29 137	0.18 55	0.11 21	0.16 81	0.13 66	0.09 18	0.15 16	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.06 43	0.05 22

fffft	0.13 52	0.09 40	0.24 83	0.19 88	0.10 68	0.17 66	0.19 240	0.22 44	0.16 28	0.14 72	0.11 19	0.13 66	0.10 42	0.24 159	0.18 221	0.06 25	0.05 30	0.07 78	0.06 86	0.07 110	0.06 76
1: 1. 1
tt45	0.14 76	0.09 40	0.22 69	0.19 88	0.11 113	0.23 220	0.18 196	0.22 44	0.17 45	0.15 86	0.13 41	0.14 89	0.10 42	0.30 270	0.14 122	0.07 69	0.05 30	0.08 159	0.06 86	0.07 110	0.07 154

WCG-NET	0.14 76	0.09 40	0.23 75	0.18 49	0.08 9	0.18 87	0.17 153	0.21 34	0.28 200	0.18 137	0.21 140	0.15 105	0.12 89	0.18 64	0.12 46	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.06 43	0.05 22

U	1.00 548	0.09 40	0.21 60	0.21 192	3.68 577	6.12 581	0.14 61	0.21 34	0.21 107	0.11 21	0.11 19	0.10 34	0.09 18	0.12 2	0.11 11	0.07 69	0.05 30	5.42 585	2.90 583	0.07 110	0.06 76

WCG-NET（raft）	0.14 76	0.09 40	0.23 75	0.17 19	0.08 9	0.19 113	0.16 115	0.23 63	0.26 175	0.18 137	0.19 112	0.20 164	0.12 89	0.21 123	0.12 46	0.06 25	0.06 151	0.06 24	0.05 42	0.06 43	0.05 22

RSM++	0.12 41	0.09 40	0.19 43	0.20 148	0.09 29	0.17 66	0.15 85	0.21 34	0.19 68	0.12 36	0.12 29	0.14 89	0.09 18	0.20 104	0.12 46	0.06 25	0.05 30	0.07 78	0.07 142	0.07 110	0.05 22

RSM	0.12 41	0.09 40	0.20 53	0.20 148	0.09 29	0.16 47	0.15 85	0.23 63	0.18 55	0.13 49	0.13 41	0.15 105	0.09 18	0.21 123	0.12 46	0.06 25	0.05 30	0.07 78	0.07 142	0.06 43	0.05 22

RAFT-Stereo-weight	0.15 106	0.09 40	0.26 103	0.20 148	0.10 68	0.19 113	0.17 153	0.36 242	0.29 219	0.24 183	0.20 128	0.19 155	0.10 42	0.18 64	0.15 146	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.06 43	0.05 22

MSKI-zero shot	0.17 138	0.09 40	0.43 313	0.20 148	0.11 113	0.21 171	0.15 85	0.32 178	0.21 107	0.23 169	0.24 167	0.23 207	0.10 42	0.31 277	0.13 88	0.07 69	0.06 151	0.07 78	0.06 86	0.06 43	0.06 76

AEACV	0.13 52	0.09 40	0.23 75	0.18 49	0.19 430	0.19 113	0.16 115	0.23 63	0.14 18	0.13 49	0.17 92	0.13 66	0.16 173	0.16 32	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.08 217	0.07 110	0.06 76

Selective-IGEV	0.12 41	0.09 40	0.22 69	0.19 88	0.10 68	0.15 24	0.14 61	0.27 105	0.15 23	0.13 49	0.14 68	0.13 66	0.08 7	0.21 123	0.12 46	0.06 25	0.05 30	0.07 78	0.06 86	0.06 43	0.05 22

knoymous	0.17 138	0.09 40	0.32 160	0.17 19	0.11 113	0.21 171	0.17 153	0.32 178	0.23 138	0.23 169	0.28 198	0.27 257	0.16 173	0.23 148	0.16 170	0.09 276	0.06 151	0.09 236	0.06 86	0.09 240	0.09 279

riskmin	0.18 162	0.09 40	0.34 185	0.18 49	0.12 169	0.24 242	0.16 115	0.34 200	0.28 200	0.21 157	0.23 154	0.33 326	0.24 301	0.23 148	0.17 200	0.09 276	0.06 151	0.09 236	0.06 86	0.10 305	0.10 335

MC-Stereo	0.14 76	0.09 40	0.25 95	0.21 192	0.09 29	0.18 87	0.16 115	0.23 63	0.19 68	0.18 137	0.23 154	0.16 123	0.13 120	0.22 139	0.13 88	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.07 142	0.06 43	0.05 22

RCA-Stereo	0.16 120	0.09 40	0.25 95	0.20 148	0.10 68	0.19 113	0.17 153	0.36 242	0.35 291	0.20 146	0.25 175	0.17 131	0.17 199	0.18 64	0.14 122	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.06 86	0.06 43	0.05 22

test-3	0.16 120	0.09 40	0.31 154	0.21 192	0.11 113	0.18 87	0.16 115	0.30 156	0.27 185	0.26 203	0.16 81	0.22 187	0.12 89	0.26 206	0.18 221	0.06 25	0.04 2	0.08 159	0.08 217	0.06 43	0.06 76

test_1	0.16 120	0.09 40	0.31 154	0.21 192	0.11 113	0.18 87	0.16 115	0.30 156	0.27 185	0.25 191	0.16 81	0.22 187	0.12 89	0.26 206	0.18 221	0.06 25	0.04 2	0.08 159	0.08 217	0.06 43	0.06 76

DEmStereo	0.26 356	0.09 40	0.47 349	0.19 88	0.12 169	0.30 345	0.25 408	0.28 125	0.36 304	0.36 386	0.58 471	0.25 227	0.48 497	0.53 377	0.44 460	0.07 69	0.06 151	0.08 159	0.08 217	0.06 43	0.07 154

GrayStereo	0.25 340	0.09 40	0.32 160	0.26 422	0.13 243	0.23 220	0.47 526	0.34 200	0.30 232	0.39 423	0.47 421	0.30 299	0.79 536	0.29 255	0.16 170	0.07 69	0.06 151	0.08 159	0.09 303	0.07 110	0.13 409

s12784h	0.17 138	0.09 40	0.26 103	0.18 49	0.07 1	0.32 371	0.19 240	0.37 252	0.32 253	0.23 169	0.25 175	0.18 141	0.17 199	0.25 190	0.16 170	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.06 43	0.05 22

TANstereo	0.15 106	0.09 40	0.28 123	0.16 7	0.08 9	0.25 256	0.14 61	0.23 63	0.28 200	0.24 183	0.30 224	0.16 123	0.12 89	0.17 45	0.13 88	0.08 197	0.07 269	0.06 24	0.05 42	0.06 43	0.07 154

R-Stereo Train	0.18 162	0.09 40	0.32 160	0.22 253	0.12 169	0.22 199	0.19 240	0.42 307	0.19 68	0.31 298	0.45 404	0.20 164	0.14 140	0.18 64	0.15 146	0.08 197	0.06 151	0.07 78	0.06 86	0.06 43	0.06 76

RAFT-Stereo	0.18 162	0.09 40	0.32 160	0.22 253	0.12 169	0.22 199	0.19 240	0.42 307	0.19 68	0.31 298	0.45 404	0.20 164	0.14 140	0.18 64	0.15 146	0.08 197	0.06 151	0.07 78	0.06 86	0.06 43	0.06 76
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GGEV	0.14 76	0.10 77	0.19 43	0.21 192	0.10 68	0.31 361	0.16 115	0.27 105	0.19 68	0.14 72	0.18 103	0.15 105	0.14 140	0.18 64	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.07 110	0.06 76

Replicate-Monster	0.12 41	0.10 77	0.32 160	0.16 7	0.08 9	0.17 66	0.10 8	0.22 44	0.19 68	0.11 21	0.10 14	0.10 34	0.09 18	0.19 88	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.05 4	0.08 221

DA2	0.14 76	0.10 77	0.18 37	0.21 192	0.10 68	0.29 327	0.16 115	0.28 125	0.20 91	0.14 72	0.17 92	0.16 123	0.14 140	0.17 45	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.07 110	0.07 154

asd	0.10 2	0.10 77	0.15 10	0.17 19	0.10 68	0.16 47	0.10 8	0.19 18	0.13 13	0.12 36	0.11 19	0.09 18	0.10 42	0.16 32	0.11 11	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 42	0.05 4	0.04 1

qwe	0.11 16	0.10 77	0.14 4	0.17 19	0.10 68	0.15 24	0.12 23	0.25 84	0.17 45	0.14 72	0.13 41	0.09 18	0.09 18	0.18 64	0.12 46	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4w-stereo	0.10 2	0.10 77	0.15 10	0.17 19	0.09 29	0.15 24	0.10 8	0.19 18	0.13 13	0.12 36	0.12 29	0.08 3	0.11 66	0.16 32	0.12 46	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 42	0.05 4	0.04 1

2.5w	0.11 16	0.10 77	0.15 10	0.18 49	0.09 29	0.15 24	0.15 85	0.20 27	0.15 23	0.12 36	0.13 41	0.10 34	0.09 18	0.17 45	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 42	0.05 4	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 16	0.10 77	0.14 4	0.17 19	0.09 29	0.17 66	0.09 2	0.22 44	0.16 28	0.13 49	0.13 41	0.09 18	0.11 66	0.19 88	0.13 88	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

2w_stereo	0.11 16	0.10 77	0.15 10	0.18 49	0.08 9	0.16 47	0.14 61	0.27 105	0.20 91	0.14 72	0.14 68	0.08 3	0.11 66	0.13 5	0.12 46	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 42	0.05 4	0.04 1

xyz-stereo	1.40 559	0.10 77	17.09 589	0.18 49	0.07 1	4.78 576	0.18 196	0.29 137	0.34 275	0.36 386	2.81 574	0.40 392	0.29 382	0.56 396	0.24 338	0.07 69	0.05 30	0.09 236	0.06 86	0.06 43	0.05 22

LG-Stereo	0.13 52	0.10 77	0.24 83	0.20 148	0.09 29	0.16 47	0.18 196	0.21 34	0.18 55	0.11 21	0.17 92	0.09 18	0.09 18	0.15 16	0.14 122	0.05 9	0.06 151	0.08 159	0.08 217	0.07 110	0.05 22

MM-Stereo_test2	0.15 106	0.10 77	0.44 322	0.23 300	0.11 113	0.21 171	0.21 318	0.27 105	0.22 120	0.15 86	0.16 81	0.13 66	0.11 66	0.20 104	0.13 88	0.06 25	0.05 30	0.07 78	0.06 86	0.09 240	0.05 22

MM-Stereo_test1	0.17 138	0.10 77	0.39 261	0.23 300	0.11 113	0.20 144	0.22 344	0.33 192	0.29 219	0.22 163	0.21 140	0.15 105	0.14 140	0.23 148	0.13 88	0.07 69	0.06 151	0.08 159	0.07 142	0.09 240	0.06 76

castereo++	0.13 52	0.10 77	0.18 37	0.18 49	0.10 68	0.27 286	0.13 41	0.23 63	0.23 138	0.11 21	0.13 41	0.16 123	0.10 42	0.18 64	0.10 1	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.06 86	0.05 4	0.04 1

castereo	0.14 76	0.10 77	0.19 43	0.18 49	0.10 68	0.20 144	0.19 240	0.30 156	0.27 185	0.13 49	0.18 103	0.16 123	0.16 173	0.15 16	0.13 88	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.06 86	0.06 43	0.05 22

SMoEStereo_RVC	0.13 52	0.10 77	0.22 69	0.19 88	0.10 68	0.19 113	0.17 153	0.19 18	0.19 68	0.15 86	0.13 41	0.12 55	0.11 66	0.24 159	0.16 170	0.06 25	0.05 30	0.07 78	0.06 86	0.06 43	0.06 76

PAM_32	0.23 282	0.10 77	0.63 436	0.21 192	0.14 285	0.33 382	0.19 240	0.36 242	0.23 138	0.29 250	0.28 198	0.56 480	0.28 367	0.27 225	0.18 221	0.08 197	0.06 151	0.08 159	0.09 303	0.07 110	0.09 279

PAM	0.23 282	0.10 77	0.63 436	0.22 253	0.15 335	0.34 395	0.21 318	0.37 252	0.22 120	0.31 298	0.27 192	0.55 476	0.26 331	0.26 206	0.17 200	0.08 197	0.06 151	0.07 78	0.09 303	0.07 110	0.09 279

UGAM-zero	0.23 282	0.10 77	0.54 396	0.19 88	0.13 243	0.21 171	0.14 61	0.44 325	0.22 120	0.28 223	0.28 198	0.51 459	0.33 421	0.65 444	0.14 122	0.07 69	0.06 151	0.07 78	0.08 217	0.06 43	0.07 154

AIO-Stereo	0.13 52	0.10 77	0.22 69	0.20 148	0.09 29	0.16 47	0.15 85	0.27 105	0.16 28	0.13 49	0.15 71	0.13 66	0.08 7	0.18 64	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.07 78	0.07 142	0.06 43	0.06 76

test_sample2	0.21 235	0.10 77	0.28 123	0.19 88	0.11 113	0.27 286	0.21 318	0.43 319	0.29 219	0.26 203	0.31 238	0.30 299	0.24 301	0.45 341	0.18 221	0.09 276	0.07 269	0.08 159	0.07 142	0.09 240	0.09 279

test_sample1	0.20 215	0.10 77	0.28 123	0.19 88	0.12 169	0.28 306	0.19 240	0.41 293	0.25 166	0.26 203	0.31 238	0.29 283	0.26 331	0.44 338	0.21 288	0.09 276	0.07 269	0.08 159	0.07 142	0.09 240	0.09 279

testlalala2	0.18 162	0.10 77	0.50 374	0.36 514	0.25 500	0.23 220	0.14 61	0.34 200	0.24 153	0.25 191	0.25 175	0.21 175	0.12 89	0.16 32	0.16 170	0.07 69	0.06 151	0.07 78	0.07 142	0.06 43	0.06 76

IGEV++	0.13 52	0.10 77	0.23 75	0.21 192	0.10 68	0.15 24	0.15 85	0.29 137	0.16 28	0.12 36	0.15 71	0.12 55	0.12 89	0.17 45	0.14 122	0.07 69	0.06 151	0.07 78	0.05 42	0.07 110	0.07 154

11t1	0.18 162	0.10 77	0.30 140	0.20 148	0.11 113	0.27 286	0.17 153	0.35 224	0.23 138	0.25 191	0.23 154	0.23 207	0.23 283	0.25 190	0.18 221	0.09 276	0.07 269	0.07 78	0.06 86	0.09 240	0.09 279

IGEV_Zeroshot_test	0.18 162	0.10 77	0.65 444	0.20 148	0.12 169	0.19 113	0.15 85	0.34 200	0.19 68	0.28 223	0.22 150	0.27 257	0.13 120	0.23 148	0.18 221	0.07 69	0.06 151	0.08 159	0.08 217	0.07 110	0.06 76

MIF-Stereo (partial)	0.16 120	0.10 77	0.34 185	0.21 192	0.15 335	0.15 24	0.13 41	0.28 125	0.25 166	0.17 120	0.26 185	0.15 105	0.16 173	0.25 190	0.17 200	0.09 276	0.06 151	0.10 309	0.08 217	0.09 240	0.08 221

UniTT-Stereo	0.14 76	0.10 77	0.30 140	0.21 192	0.13 243	0.17 66	0.13 41	0.19 18	0.18 55	0.15 86	0.20 128	0.10 34	0.11 66	0.18 64	0.16 170	0.08 197	0.06 151	0.07 78	0.06 86	0.08 174	0.06 76

testlalala	0.15 106	0.10 77	0.36 215	0.19 88	0.12 169	0.23 220	0.16 115	0.26 93	0.19 68	0.24 183	0.19 112	0.14 89	0.11 66	0.16 32	0.13 88	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.06 86	0.05 4	0.05 22

RAFT-Test	0.17 138	0.10 77	0.38 246	0.19 88	0.12 169	0.25 256	0.17 153	0.33 192	0.23 138	0.23 169	0.29 211	0.27 257	0.14 140	0.20 104	0.14 122	0.07 69	0.06 151	0.07 78	0.07 142	0.06 43	0.06 76

LoS_RVC	0.13 52	0.10 77	0.19 43	0.18 49	0.16 367	0.20 144	0.18 196	0.20 27	0.17 45	0.13 49	0.19 112	0.12 55	0.15 157	0.17 45	0.13 88	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.05 4	0.12 393

anonymousdsp2	0.17 138	0.10 77	0.28 123	0.20 148	0.11 113	0.25 256	0.17 153	0.41 293	0.31 244	0.23 169	0.23 154	0.22 187	0.15 157	0.25 190	0.15 146	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.08 174	0.07 154

DCANet-4	0.19 200	0.10 77	0.52 389	0.19 88	0.09 29	0.19 113	0.18 196	0.36 242	0.39 339	0.29 250	0.30 224	0.17 131	0.22 268	0.20 104	0.18 221	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.05 4	0.07 154

tt	4.71 578	0.10 77	3.94 570	2.06 577	1.53 575	10.14 586	16.88 586	9.27 587	4.98 579	1.39 559	1.02 535	4.68 577	4.90 579	3.35 576	5.86 582	5.76 585	9.15 590	2.24 581	2.53 580	3.10 579	1.32 576

DisPM	0.19 200	0.10 77	0.35 195	0.23 300	0.13 243	0.18 87	0.20 287	0.29 137	0.29 219	0.33 333	0.34 277	0.23 207	0.16 173	0.33 290	0.16 170	0.09 276	0.06 151	0.09 236	0.08 217	0.07 110	0.11 370

iRaft-Stereo_20w	0.19 200	0.10 77	0.46 341	0.19 88	0.13 243	0.25 256	0.19 240	0.52 418	0.19 68	0.29 250	0.21 140	0.22 187	0.20 248	0.28 238	0.18 221	0.07 69	0.06 151	0.07 78	0.08 217	0.08 174	0.08 221

GLC_STEREO	0.15 106	0.10 77	0.24 83	0.21 192	0.09 29	0.17 66	0.15 85	0.23 63	0.27 185	0.17 120	0.20 128	0.17 131	0.11 66	0.23 148	0.16 170	0.07 69	0.09 387	0.09 236	0.08 217	0.07 110	0.06 76

CrosDoStereo	0.31 411	0.10 77	0.49 363	0.18 49	0.12 169	0.22 199	1.11 571	0.34 200	0.37 315	0.38 408	0.61 485	0.28 272	0.46 488	0.61 422	0.57 487	0.07 69	0.06 151	0.08 159	0.08 217	0.07 110	0.07 154

PFNet+	0.20 215	0.10 77	0.37 227	0.21 192	0.12 169	0.17 66	0.19 240	0.29 137	0.34 275	0.33 333	0.32 247	0.24 219	0.16 173	0.32 283	0.17 200	0.10 325	0.07 269	0.11 366	0.10 345	0.08 174	0.12 393

NF-Stereo	0.20 215	0.10 77	0.35 195	0.24 351	0.12 169	0.21 171	0.18 196	0.38 258	0.32 253	0.28 223	0.30 224	0.22 187	0.16 173	0.51 364	0.20 265	0.08 197	0.06 151	0.09 236	0.08 217	0.08 174	0.13 409

OCTAStereo	0.20 215	0.10 77	0.35 195	0.24 351	0.12 169	0.21 171	0.18 196	0.38 258	0.32 253	0.28 223	0.30 224	0.22 187	0.16 173	0.51 364	0.20 265	0.08 197	0.06 151	0.09 236	0.08 217	0.08 174	0.13 409

PSM-softLoss	0.21 235	0.10 77	0.39 261	0.24 351	0.12 169	0.20 144	0.18 196	0.38 258	0.26 175	0.29 250	0.32 247	0.24 219	0.16 173	0.52 370	0.20 265	0.09 276	0.06 151	0.10 309	0.09 303	0.08 174	0.12 393

KMStereo	0.21 235	0.10 77	0.39 261	0.24 351	0.12 169	0.20 144	0.18 196	0.38 258	0.26 175	0.29 250	0.32 247	0.24 219	0.16 173	0.52 370	0.20 265	0.09 276	0.06 151	0.10 309	0.09 303	0.08 174	0.12 393

PSM-AAD	0.25 340	0.10 77	0.30 140	0.24 351	0.12 169	0.26 276	0.38 500	0.34 200	0.28 200	0.35 370	0.39 334	0.28 272	0.79 536	0.30 270	0.16 170	0.07 69	0.06 151	0.12 404	0.11 384	0.08 174	0.21 502

FTStereo	0.28 384	0.10 77	0.43 313	0.23 300	0.13 243	0.21 171	0.53 536	0.34 200	0.26 175	0.38 408	0.95 530	0.30 299	0.56 510	0.32 283	0.18 221	0.08 197	0.06 151	0.09 236	0.08 217	0.07 110	0.19 484

KYRaft	0.22 265	0.10 77	0.30 140	0.23 300	0.12 169	0.23 220	0.23 369	0.35 224	0.24 153	0.35 370	0.54 455	0.34 333	0.26 331	0.29 255	0.15 146	0.07 69	0.05 30	0.09 236	0.10 345	0.08 174	0.31 532

DeepStereo_LL	0.31 411	0.10 77	0.49 363	0.18 49	0.12 169	0.22 199	1.11 571	0.34 200	0.37 315	0.38 408	0.61 485	0.28 272	0.46 488	0.61 422	0.57 487	0.07 69	0.06 151	0.08 159	0.08 217	0.07 110	0.07 154

SST-Stereo	0.21 235	0.10 77	0.37 227	0.24 351	0.13 243	0.19 113	0.17 153	0.31 167	0.24 153	0.34 353	0.33 268	0.29 283	0.25 322	0.56 396	0.17 200	0.08 197	0.05 30	0.10 309	0.08 217	0.09 240	0.07 154

RAFT_R40	0.21 235	0.10 77	0.37 227	0.24 351	0.13 243	0.18 87	0.18 196	0.31 167	0.29 219	0.33 333	0.33 268	0.30 299	0.24 301	0.55 385	0.18 221	0.08 197	0.05 30	0.10 309	0.08 217	0.08 174	0.07 154

DRaft	0.24 312	0.10 77	0.34 185	0.18 49	0.12 169	0.28 306	0.23 369	0.33 192	0.39 339	0.38 408	0.61 485	0.21 175	0.41 465	0.48 350	0.42 454	0.07 69	0.06 151	0.08 159	0.08 217	0.07 110	0.08 221

PFNet	0.23 282	0.10 77	0.57 409	0.24 351	0.14 285	0.22 199	0.19 240	0.39 270	0.33 265	0.35 370	0.32 247	0.27 257	0.19 239	0.64 438	0.22 308	0.09 276	0.05 30	0.09 236	0.07 142	0.08 174	0.07 154

RE-Stereo	0.20 215	0.10 77	0.35 195	0.24 351	0.12 169	0.21 171	0.18 196	0.38 258	0.32 253	0.28 223	0.30 224	0.22 187	0.16 173	0.51 364	0.20 265	0.08 197	0.06 151	0.09 236	0.08 217	0.08 174	0.13 409

TVStereo	0.20 215	0.10 77	0.35 195	0.24 351	0.12 169	0.21 171	0.18 196	0.38 258	0.32 253	0.28 223	0.30 224	0.22 187	0.16 173	0.51 364	0.20 265	0.08 197	0.06 151	0.09 236	0.08 217	0.08 174	0.13 409

RAFT-345	0.21 235	0.10 77	0.46 341	0.22 253	0.11 113	0.20 144	0.16 115	0.26 93	0.25 166	0.27 213	0.66 496	0.21 175	0.16 173	0.55 385	0.21 288	0.07 69	0.06 151	0.08 159	0.07 142	0.06 43	0.06 76

GMM-Stereo	0.21 235	0.10 77	0.43 313	0.23 300	0.13 243	0.24 242	0.25 408	0.37 252	0.27 185	0.30 281	0.45 404	0.27 257	0.21 255	0.31 277	0.17 200	0.07 69	0.05 30	0.10 309	0.09 303	0.08 174	0.19 484

Prome-Stereo	0.21 235	0.10 77	0.30 140	0.24 351	0.12 169	0.23 220	0.23 369	0.36 242	0.25 166	0.33 333	0.59 473	0.24 219	0.28 367	0.29 255	0.16 170	0.07 69	0.05 30	0.08 159	0.07 142	0.08 174	0.20 494

XX-Stereo	0.21 235	0.10 77	0.83 489	0.26 422	0.17 388	0.23 220	0.13 41	0.40 281	0.18 55	0.20 146	0.41 352	0.31 310	0.10 42	0.32 283	0.12 46	0.08 197	0.06 151	0.08 159	0.08 217	0.07 110	0.05 22

222	0.41 476	0.10 77	0.29 133	0.19 88	0.11 113	0.36 415	0.20 287	0.57 471	0.39 339	0.35 370	0.44 392	0.30 299	0.27 350	0.55 385	3.56 576	0.11 364	0.07 269	0.08 159	0.08 217	0.09 240	0.09 279

xxxx	0.34 437	0.10 77	0.29 133	0.19 88	0.11 113	0.37 420	0.20 287	0.58 480	0.38 329	0.29 250	0.42 368	0.38 366	0.24 301	0.46 344	2.20 569	0.11 364	0.07 269	0.09 236	0.08 217	0.09 240	0.09 279

test_xeample	0.34 437	0.10 77	0.29 133	0.19 88	0.11 113	0.33 382	0.23 369	0.55 446	0.38 329	0.32 321	0.45 404	0.29 283	0.26 331	0.57 400	2.24 571	0.10 325	0.07 269	0.09 236	0.08 217	0.09 240	0.09 279

EAI-Stereo	0.21 235	0.10 77	0.33 176	0.21 192	0.12 169	0.30 345	0.46 522	0.46 346	0.20 91	0.25 191	0.50 431	0.17 131	0.16 173	0.24 159	0.23 327	0.07 69	0.06 151	0.07 78	0.10 345	0.06 43	0.07 154

CFNet-RSSM	0.17 138	0.10 77	0.40 269	0.20 148	0.11 113	0.20 144	0.15 85	0.36 242	0.30 232	0.23 169	0.21 140	0.26 248	0.15 157	0.20 104	0.13 88	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.07 142	0.06 43	0.05 22

SFCPSM	0.22 265	0.10 77	0.51 385	0.21 192	0.14 285	0.34 395	0.22 344	0.55 446	0.39 339	0.29 250	0.32 247	0.23 207	0.21 255	0.27 225	0.19 250	0.09 276	0.07 269	0.09 236	0.09 303	0.09 240	0.08 221

Gwc-CoAtRS	0.17 138	0.10 77	0.37 227	0.20 148	0.12 169	0.19 113	0.15 85	0.32 178	0.28 200	0.23 169	0.23 154	0.27 257	0.15 157	0.20 104	0.13 88	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.07 142	0.06 43	0.06 76

FlowAnything_test	0.14 76	0.11 141	0.21 60	0.21 192	0.12 169	0.17 66	0.16 115	0.25 84	0.16 28	0.15 86	0.13 41	0.15 105	0.14 140	0.18 64	0.16 170	0.10 325	0.07 269	0.11 366	0.12 423	0.08 174	0.09 279

asda	0.11 16	0.11 141	0.16 24	0.17 19	0.09 29	0.14 16	0.12 23	0.24 77	0.16 28	0.11 21	0.11 19	0.08 3	0.10 42	0.15 16	0.12 46	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.25_new	0.11 16	0.11 141	0.16 24	0.17 19	0.10 68	0.17 66	0.12 23	0.21 34	0.14 18	0.12 36	0.13 41	0.09 18	0.10 42	0.15 16	0.12 46	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.5w_new	0.11 16	0.11 141	0.16 24	0.17 19	0.10 68	0.17 66	0.12 23	0.21 34	0.14 18	0.12 36	0.13 41	0.09 18	0.10 42	0.15 16	0.12 46	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.5_new	0.11 16	0.11 141	0.15 10	0.17 19	0.09 29	0.14 16	0.12 23	0.21 34	0.16 28	0.13 49	0.13 41	0.08 3	0.09 18	0.13 5	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 42	0.06 43	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 16	0.11 141	0.15 10	0.17 19	0.09 29	0.14 16	0.12 23	0.21 34	0.16 28	0.13 49	0.13 41	0.08 3	0.09 18	0.13 5	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 42	0.06 43	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 16	0.11 141	0.16 24	0.17 19	0.10 68	0.17 66	0.12 23	0.21 34	0.14 18	0.12 36	0.13 41	0.09 18	0.10 42	0.15 16	0.12 46	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

3w_stereo	0.12 41	0.11 141	0.18 37	0.18 49	0.08 9	0.16 47	0.15 85	0.27 105	0.19 68	0.12 36	0.12 29	0.07 1	0.12 89	0.15 16	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 22

xyz-stereo-finetune2	0.17 138	0.11 141	0.26 103	0.16 7	0.09 29	0.27 286	0.19 240	0.27 105	0.20 91	0.22 163	0.28 198	0.21 175	0.22 268	0.37 313	0.22 308	0.06 25	0.05 30	0.08 159	0.06 86	0.06 43	0.07 154

S2M2_L	0.13 52	0.11 141	0.20 53	0.16 7	0.12 169	0.12 8	0.07 1	0.18 14	0.20 91	0.12 36	0.15 71	0.14 89	0.12 89	0.15 16	0.14 122	0.13 421	0.09 387	0.09 236	0.10 345	0.11 353	0.09 279
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HART	0.15 106	0.11 141	0.30 140	0.21 192	0.09 29	0.17 66	0.16 115	0.30 156	0.19 68	0.15 86	0.25 175	0.17 131	0.09 18	0.21 123	0.12 46	0.06 25	0.07 269	0.07 78	0.05 42	0.08 174	0.06 76

SCV_C0	0.14 76	0.11 141	0.25 95	0.19 88	0.12 169	0.15 24	0.16 115	0.30 156	0.22 120	0.13 49	0.15 71	0.13 66	0.09 18	0.24 159	0.10 1	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.06 86	0.09 240	0.06 76

AIO_rvc	0.12 41	0.11 141	0.22 69	0.19 88	0.10 68	0.15 24	0.17 153	0.20 27	0.16 28	0.11 21	0.13 41	0.13 66	0.08 7	0.22 139	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.06 43	0.07 154

HUF	0.15 106	0.11 141	0.38 246	0.17 19	0.11 113	0.16 47	0.17 153	0.22 44	0.20 91	0.11 21	0.13 41	0.14 89	0.11 66	0.18 64	0.12 46	0.07 69	0.20 519	0.06 24	0.05 42	0.07 110	0.14 430

mms	0.13 52	0.11 141	0.19 43	0.19 88	0.12 169	0.16 47	0.17 153	0.20 27	0.17 45	0.13 49	0.17 92	0.14 89	0.09 18	0.24 159	0.14 122	0.06 25	0.05 30	0.08 159	0.06 86	0.07 110	0.07 154

ours_stereo	0.13 52	0.11 141	0.23 75	0.20 148	0.11 113	0.17 66	0.18 196	0.20 27	0.19 68	0.13 49	0.18 103	0.14 89	0.10 42	0.23 148	0.14 122	0.06 25	0.05 30	0.08 159	0.06 86	0.06 43	0.05 22

fffy	0.14 76	0.11 141	0.24 83	0.20 148	0.10 68	0.19 113	0.18 196	0.22 44	0.19 68	0.13 49	0.16 81	0.15 105	0.13 120	0.25 190	0.14 122	0.06 25	0.06 151	0.08 159	0.06 86	0.07 110	0.06 76

tg	0.16 120	0.11 141	0.25 95	0.21 192	0.11 113	0.23 220	0.15 85	0.34 200	0.24 153	0.20 146	0.25 175	0.19 155	0.12 89	0.24 159	0.15 146	0.07 69	0.05 30	0.09 236	0.09 303	0.08 174	0.07 154

rvit_stereo_0081	0.16 120	0.11 141	0.24 83	0.21 192	0.12 169	0.16 47	0.17 153	0.22 44	0.33 265	0.16 108	0.18 103	0.18 141	0.14 140	0.20 104	0.16 170	0.11 364	0.08 353	0.09 236	0.08 217	0.09 240	0.07 154

model_zeroshot	0.17 138	0.11 141	0.39 261	0.20 148	0.12 169	0.24 242	0.15 85	0.34 200	0.22 120	0.30 281	0.20 128	0.22 187	0.12 89	0.24 159	0.14 122	0.08 197	0.07 269	0.07 78	0.07 142	0.07 110	0.07 154

GCAP-BAT	0.16 120	0.11 141	0.36 215	0.18 49	0.13 243	0.21 171	0.16 115	0.23 63	0.18 55	0.26 203	0.28 198	0.20 164	0.11 66	0.24 159	0.17 200	0.07 69	0.06 151	0.07 78	0.06 86	0.05 4	0.06 76

rvit_stereo_0082	0.16 120	0.11 141	0.24 83	0.21 192	0.12 169	0.16 47	0.17 153	0.22 44	0.33 265	0.16 108	0.18 103	0.18 141	0.14 140	0.20 104	0.16 170	0.11 364	0.08 353	0.09 236	0.08 217	0.09 240	0.07 154

gcap-zeroshot	0.17 138	0.11 141	0.36 215	0.20 148	0.12 169	0.26 276	0.16 115	0.30 156	0.22 120	0.26 203	0.20 128	0.30 299	0.14 140	0.20 104	0.13 88	0.07 69	0.06 151	0.07 78	0.07 142	0.06 43	0.06 76

MGS-Stereo	0.14 76	0.11 141	0.32 160	0.19 88	0.11 113	0.18 87	0.17 153	0.20 27	0.22 120	0.14 72	0.24 167	0.15 105	0.10 42	0.18 64	0.12 46	0.07 69	0.06 151	0.07 78	0.06 86	0.10 305	0.06 76

AE-Stereo	0.17 138	0.11 141	0.31 154	0.24 351	0.14 285	0.23 220	0.18 196	0.34 200	0.29 219	0.15 86	0.25 175	0.21 175	0.13 120	0.20 104	0.14 122	0.07 69	0.08 353	0.09 236	0.10 345	0.07 110	0.06 76

IGEVStereo-DCA	0.14 76	0.11 141	0.27 112	0.19 88	0.12 169	0.20 144	0.18 196	0.27 105	0.20 91	0.15 86	0.12 29	0.14 89	0.12 89	0.28 238	0.14 122	0.07 69	0.06 151	0.08 159	0.07 142	0.07 110	0.07 154

rrr	0.17 138	0.11 141	0.57 409	0.19 88	0.12 169	0.20 144	0.18 196	0.35 224	0.22 120	0.15 86	0.12 29	0.14 89	0.12 89	0.28 238	0.14 122	0.07 69	0.06 151	0.08 159	0.07 142	0.07 110	0.07 154

1111x	0.32 420	0.11 141	0.40 269	0.22 253	0.11 113	0.32 371	0.26 420	0.59 485	0.43 379	0.31 298	0.41 352	0.39 378	0.28 367	0.76 483	1.37 553	0.09 276	0.08 353	0.09 236	0.10 345	0.09 240	0.08 221

anonymousa	0.23 282	0.11 141	0.50 374	0.21 192	0.16 367	0.31 361	0.20 287	0.36 242	0.35 291	0.32 321	0.50 431	0.39 378	0.26 331	0.22 139	0.20 265	0.08 197	0.06 151	0.09 236	0.11 384	0.07 110	0.08 221

x	0.19 200	0.11 141	0.29 133	0.20 148	0.11 113	0.26 276	0.18 196	0.41 293	0.29 219	0.25 191	0.29 211	0.28 272	0.24 301	0.26 206	0.23 327	0.09 276	0.07 269	0.08 159	0.07 142	0.09 240	0.08 221

test_3	0.18 162	0.11 141	0.32 160	0.24 351	0.11 113	0.22 199	0.25 408	0.31 167	0.31 244	0.25 191	0.18 103	0.23 207	0.13 120	0.25 190	0.19 250	0.06 25	0.05 30	0.09 236	0.10 345	0.07 110	0.06 76

LCNet	0.21 235	0.11 141	0.29 133	0.25 388	0.12 169	0.23 220	0.19 240	0.34 200	0.26 175	0.28 223	0.35 288	0.26 248	0.30 395	0.35 305	0.17 200	0.07 69	0.05 30	0.09 236	0.10 345	0.13 405	0.22 507

AAGNet	0.33 429	0.11 141	0.37 227	0.25 388	0.16 367	0.20 144	0.19 240	0.30 156	0.27 185	0.35 370	0.35 288	0.27 257	0.30 395	0.44 338	2.66 573	0.08 197	0.05 30	0.10 309	0.07 142	0.08 174	0.06 76

NRIStereo	0.18 162	0.11 141	0.35 195	0.23 300	0.11 113	0.24 242	0.20 287	0.29 137	0.26 175	0.26 203	0.25 175	0.25 227	0.18 224	0.34 296	0.18 221	0.07 69	0.06 151	0.09 236	0.07 142	0.09 240	0.08 221

ASMatch	0.23 282	0.11 141	0.51 385	0.24 351	0.14 285	0.19 113	0.17 153	0.31 167	0.28 200	0.28 223	0.68 500	0.27 257	0.26 331	0.50 359	0.22 308	0.07 69	0.06 151	0.08 159	0.07 142	0.06 43	0.11 370

Pruner-Stereo	0.19 200	0.11 141	0.34 185	0.29 474	0.12 169	0.19 113	0.17 153	0.31 167	0.29 219	0.33 333	0.32 247	0.25 227	0.15 157	0.24 159	0.21 288	0.09 276	0.06 151	0.09 236	0.08 217	0.08 174	0.09 279

DeepStereo_RVC	0.18 162	0.11 141	0.40 269	0.21 192	0.11 113	0.19 113	0.16 115	0.28 125	0.22 120	0.27 213	0.27 192	0.23 207	0.28 367	0.24 159	0.18 221	0.08 197	0.06 151	0.09 236	0.07 142	0.09 240	0.10 335

RAFT-RH_RVC	0.25 340	0.11 141	0.45 333	0.21 192	0.12 169	0.25 256	0.14 61	0.27 105	0.27 185	0.38 408	1.15 541	0.23 207	0.17 199	0.57 400	0.24 338	0.07 69	0.05 30	0.10 309	0.07 142	0.06 43	0.07 154

test-1	0.17 138	0.11 141	0.40 269	0.23 300	0.13 243	0.22 199	0.23 369	0.34 200	0.26 175	0.20 146	0.24 167	0.22 187	0.14 140	0.16 32	0.20 265	0.07 69	0.06 151	0.08 159	0.07 142	0.06 43	0.08 221

test_xeample3	0.16 120	0.11 141	0.56 406	0.19 88	0.12 169	0.20 144	0.18 196	0.35 224	0.20 91	0.16 108	0.12 29	0.13 66	0.12 89	0.24 159	0.15 146	0.07 69	0.06 151	0.07 78	0.08 217	0.07 110	0.07 154

FENet	0.21 235	0.11 141	0.45 333	0.21 192	0.12 169	0.26 276	0.17 153	0.41 293	0.35 291	0.30 281	0.31 238	0.29 283	0.23 283	0.26 206	0.23 327	0.09 276	0.06 151	0.09 236	0.09 303	0.09 240	0.09 279

HSM-Net_RVC	0.27 364	0.11 141	0.42 302	0.19 88	0.11 113	0.34 395	0.20 287	0.62 505	0.43 379	0.40 433	0.43 381	0.50 455	0.26 331	0.76 483	0.22 308	0.08 197	0.07 269	0.07 78	0.07 142	0.08 174	0.08 221
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GASTEREO	0.13 52	0.12 183	0.21 60	0.23 300	0.10 68	0.18 87	0.15 85	0.26 93	0.18 55	0.17 120	0.16 81	0.11 48	0.13 120	0.19 88	0.11 11	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.07 142	0.06 43	0.06 76

MSCF	0.13 52	0.12 183	0.21 60	0.22 253	0.10 68	0.16 47	0.15 85	0.26 93	0.18 55	0.17 120	0.16 81	0.11 48	0.13 120	0.18 64	0.11 11	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.07 142	0.06 43	0.06 76

xyz-stereo-finetune	0.16 120	0.12 183	0.23 75	0.16 7	0.08 9	0.23 220	0.20 287	0.29 137	0.31 244	0.19 142	0.22 150	0.19 155	0.15 157	0.29 255	0.20 265	0.06 25	0.06 151	0.08 159	0.06 86	0.06 43	0.06 76

MM-Stereo_test3	0.17 138	0.12 183	0.29 133	0.23 300	0.14 285	0.19 113	0.22 344	0.39 270	0.36 304	0.16 108	0.24 167	0.17 131	0.12 89	0.19 88	0.14 122	0.07 69	0.07 269	0.08 159	0.06 86	0.09 240	0.06 76

rvit_stereo_0083	0.16 120	0.12 183	0.26 103	0.21 192	0.13 243	0.17 66	0.17 153	0.22 44	0.34 275	0.16 108	0.21 140	0.19 155	0.16 173	0.21 123	0.16 170	0.11 364	0.10 412	0.10 309	0.08 217	0.09 240	0.07 154

RAStereo	0.13 52	0.12 183	0.27 112	0.22 253	0.11 113	0.15 24	0.18 196	0.23 63	0.23 138	0.13 49	0.17 92	0.11 48	0.09 18	0.15 16	0.13 88	0.08 197	0.06 151	0.08 159	0.06 86	0.07 110	0.05 22

test_sample3	0.23 282	0.12 183	0.43 313	0.19 88	0.12 169	0.32 371	0.20 287	0.50 384	0.34 275	0.31 298	0.33 268	0.29 283	0.22 268	0.53 377	0.22 308	0.10 325	0.07 269	0.09 236	0.08 217	0.10 305	0.10 335

CAS++	0.16 120	0.12 183	0.27 112	0.18 49	0.12 169	0.17 66	0.15 85	0.42 307	0.24 153	0.19 142	0.18 103	0.13 66	0.10 42	0.21 123	0.12 46	0.12 402	0.10 412	0.11 366	0.08 217	0.10 305	0.09 279
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.25 340	0.12 183	0.40 269	0.19 88	0.10 68	0.27 286	0.19 240	0.51 401	0.45 405	0.34 353	0.41 352	0.31 310	0.26 331	0.58 407	0.28 371	0.10 325	0.07 269	0.08 159	0.08 217	0.09 240	0.09 279

tta	0.24 312	0.12 183	0.40 269	0.19 88	0.10 68	0.27 286	0.19 240	0.51 401	0.45 405	0.34 353	0.41 352	0.31 310	0.26 331	0.58 407	0.28 371	0.10 325	0.07 269	0.08 159	0.08 217	0.08 174	0.07 154

qqq1	0.24 312	0.12 183	0.40 269	0.19 88	0.10 68	0.27 286	0.19 240	0.51 401	0.45 405	0.34 353	0.41 352	0.31 310	0.26 331	0.58 407	0.16 170	0.10 325	0.07 269	0.07 78	0.06 86	0.08 174	0.07 154

fff1	0.24 312	0.12 183	0.40 269	0.19 88	0.10 68	0.27 286	0.19 240	0.51 401	0.45 405	0.34 353	0.41 352	0.31 310	0.26 331	0.58 407	0.16 170	0.10 325	0.07 269	0.07 78	0.06 86	0.08 174	0.07 154

MyStereo07	0.16 120	0.12 183	0.26 103	0.22 253	0.14 285	0.25 256	0.23 369	0.29 137	0.21 107	0.15 86	0.13 41	0.12 55	0.13 120	0.25 190	0.13 88	0.07 69	0.07 269	0.09 236	0.08 217	0.08 174	0.08 221

MyStereo06	0.20 215	0.12 183	0.57 409	0.21 192	0.14 285	0.25 256	0.23 369	0.40 281	0.21 107	0.30 281	0.24 167	0.31 310	0.18 224	0.22 139	0.18 221	0.07 69	0.07 269	0.09 236	0.08 217	0.08 174	0.08 221

MyStereo05	0.23 282	0.12 183	0.57 409	0.21 192	0.14 285	0.25 256	0.23 369	0.48 366	0.52 465	0.31 298	0.23 154	0.25 227	0.22 268	0.30 270	0.21 288	0.07 69	0.07 269	0.09 236	0.08 217	0.08 174	0.08 221

MyStereo04	0.23 282	0.12 183	0.55 402	0.22 253	0.14 285	0.25 256	0.23 369	0.49 374	0.52 465	0.28 223	0.23 154	0.27 257	0.23 283	0.30 270	0.22 308	0.07 69	0.07 269	0.09 236	0.08 217	0.08 174	0.08 221

CoDeX	0.23 282	0.12 183	0.46 341	0.21 192	0.14 285	0.29 327	0.21 318	0.53 429	0.41 365	0.29 250	0.35 288	0.29 283	0.22 268	0.48 350	0.19 250	0.09 276	0.06 151	0.08 159	0.07 142	0.08 174	0.07 154

mmm	0.21 235	0.12 183	0.31 154	0.22 253	0.12 169	0.28 306	0.21 318	0.41 293	0.27 185	0.29 250	0.38 321	0.29 283	0.24 301	0.29 255	0.22 308	0.09 276	0.07 269	0.11 366	0.09 303	0.10 305	0.09 279

ff7	0.14 76	0.12 183	0.27 112	0.19 88	0.12 169	0.21 171	0.18 196	0.27 105	0.20 91	0.15 86	0.13 41	0.12 55	0.12 89	0.24 159	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.08 159	0.07 142	0.07 110	0.07 154

ffff	0.14 76	0.12 183	0.27 112	0.19 88	0.12 169	0.21 171	0.18 196	0.27 105	0.20 91	0.15 86	0.13 41	0.12 55	0.12 89	0.24 159	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.08 159	0.07 142	0.07 110	0.07 154

ffm	0.22 265	0.12 183	0.42 302	0.20 148	0.13 243	0.28 306	0.20 287	0.35 224	0.44 394	0.30 281	0.42 368	0.34 333	0.23 283	0.27 225	0.11 11	0.08 197	0.05 30	0.11 366	0.10 345	0.08 174	0.08 221

ff1	0.29 395	0.12 183	0.42 302	0.20 148	0.13 243	0.28 306	0.20 287	0.35 224	0.44 394	0.30 281	0.42 368	0.34 333	0.23 283	0.81 500	1.08 537	0.08 197	0.05 30	0.11 366	0.10 345	0.08 174	0.08 221

mmx	0.31 411	0.12 183	0.42 302	0.20 148	0.13 243	0.28 306	0.20 287	0.55 446	0.45 405	0.30 281	0.42 368	0.34 333	0.23 283	0.81 500	1.08 537	0.10 325	0.07 269	0.11 366	0.10 345	0.11 353	0.10 335

11t	0.14 76	0.12 183	0.27 112	0.19 88	0.12 169	0.21 171	0.18 196	0.27 105	0.20 91	0.15 86	0.13 41	0.12 55	0.12 89	0.24 159	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.08 159	0.07 142	0.07 110	0.07 154

ttt	0.29 395	0.12 183	0.34 185	0.21 192	0.13 243	0.29 327	0.20 287	0.56 461	0.47 427	0.31 298	0.44 392	0.30 299	0.22 268	0.65 444	0.85 523	0.13 421	0.10 412	0.10 309	0.10 345	0.11 353	0.11 370

xxx	0.31 411	0.12 183	0.42 302	0.20 148	0.13 243	0.28 306	0.20 287	0.55 446	0.45 405	0.30 281	0.42 368	0.34 333	0.23 283	0.81 500	1.08 537	0.10 325	0.07 269	0.11 366	0.10 345	0.11 353	0.10 335

EKT-Stereo	0.38 463	0.12 183	0.38 246	0.42 528	3.88 579	0.21 171	0.17 153	0.35 224	0.28 200	0.20 146	0.20 128	0.23 207	0.15 157	0.28 238	0.16 170	0.09 276	0.07 269	0.09 236	0.07 142	0.09 240	0.09 279

MIM_Stereo	0.18 162	0.12 183	0.38 246	0.20 148	0.11 113	0.17 66	0.14 61	0.35 224	0.25 166	0.27 213	0.35 288	0.23 207	0.13 120	0.27 225	0.16 170	0.06 25	0.07 269	0.08 159	0.08 217	0.08 174	0.06 76

CASnet	0.14 76	0.12 183	0.22 69	0.22 253	0.08 9	0.16 47	0.15 85	0.27 105	0.25 166	0.22 163	0.20 128	0.15 105	0.11 66	0.17 45	0.13 88	0.07 69	0.05 30	0.11 366	0.09 303	0.08 174	0.05 22
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.18 162	0.12 183	0.55 402	0.22 253	0.12 169	0.18 87	0.18 196	0.34 200	0.19 68	0.20 146	0.24 167	0.34 333	0.18 224	0.29 255	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.07 142	0.07 110	0.06 76

HanStereo	0.18 162	0.12 183	0.55 402	0.22 253	0.12 169	0.18 87	0.18 196	0.34 200	0.19 68	0.20 146	0.24 167	0.34 333	0.18 224	0.29 255	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.07 142	0.07 110	0.06 76

anonymousdsp	0.14 76	0.12 183	0.27 112	0.19 88	0.12 169	0.21 171	0.18 196	0.28 125	0.20 91	0.15 86	0.13 41	0.12 55	0.12 89	0.24 159	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.08 159	0.07 142	0.08 174	0.07 154

Selective-RAFT	0.17 138	0.12 183	0.30 140	0.24 351	0.10 68	0.29 327	0.15 85	0.32 178	0.31 244	0.17 120	0.17 92	0.21 175	0.18 224	0.28 238	0.17 200	0.07 69	0.06 151	0.07 78	0.07 142	0.08 174	0.06 76

ProNet	0.14 76	0.12 183	0.25 95	0.19 88	0.11 113	0.19 113	0.19 240	0.27 105	0.20 91	0.14 72	0.13 41	0.13 66	0.12 89	0.24 159	0.12 46	0.06 25	0.05 30	0.07 78	0.06 86	0.07 110	0.07 154

qqq	0.20 215	0.12 183	0.31 154	0.20 148	0.11 113	0.23 220	0.19 240	0.41 293	0.27 185	0.24 183	0.28 198	0.28 272	0.24 301	0.34 296	0.22 308	0.08 197	0.07 269	0.10 309	0.09 303	0.09 240	0.09 279

ccc-4	0.14 76	0.12 183	0.27 112	0.19 88	0.12 169	0.21 171	0.18 196	0.27 105	0.20 91	0.15 86	0.13 41	0.12 55	0.12 89	0.24 159	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.08 159	0.07 142	0.07 110	0.07 154

BUS	0.23 282	0.12 183	0.28 123	0.25 388	0.14 285	0.43 460	0.17 153	0.56 461	0.34 275	0.34 353	0.35 288	0.32 319	0.20 248	0.26 206	0.21 288	0.10 325	0.07 269	0.11 366	0.10 345	0.09 240	0.09 279

IER	0.23 282	0.12 183	0.39 261	0.20 148	0.14 285	0.31 361	0.19 240	0.42 307	0.36 304	0.33 333	0.40 344	0.32 319	0.33 421	0.29 255	0.22 308	0.09 276	0.07 269	0.08 159	0.08 217	0.09 240	0.08 221

BSDual-CNN	0.23 282	0.12 183	0.28 123	0.25 388	0.14 285	0.35 410	0.21 318	0.56 461	0.34 275	0.34 353	0.35 288	0.38 366	0.24 301	0.26 206	0.21 288	0.10 325	0.07 269	0.11 366	0.10 345	0.09 240	0.09 279

test_4	0.18 162	0.12 183	0.34 185	0.23 300	0.12 169	0.18 87	0.22 344	0.26 93	0.24 153	0.24 183	0.47 421	0.22 187	0.13 120	0.24 159	0.16 170	0.06 25	0.05 30	0.09 236	0.09 303	0.07 110	0.05 22

IGEV-Stereo	0.14 76	0.12 183	0.27 112	0.19 88	0.12 169	0.21 171	0.18 196	0.28 125	0.20 91	0.15 86	0.13 41	0.12 55	0.12 89	0.24 159	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.08 159	0.07 142	0.08 174	0.07 154
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.23 282	0.12 183	0.28 123	0.21 192	0.14 285	0.35 410	0.23 369	0.51 401	0.34 275	0.35 370	0.38 321	0.38 366	0.24 301	0.26 206	0.21 288	0.10 325	0.08 353	0.10 309	0.10 345	0.09 240	0.08 221

DAS	0.27 364	0.12 183	0.42 302	0.24 351	0.18 409	0.29 327	0.24 391	0.45 335	0.45 405	0.41 442	0.44 392	0.34 333	0.29 382	0.75 478	0.21 288	0.09 276	0.07 269	0.09 236	0.07 142	0.09 240	0.09 279

SepStereo	0.26 356	0.12 183	0.42 302	0.24 351	0.18 409	0.29 327	0.24 391	0.45 335	0.45 405	0.41 442	0.44 392	0.34 333	0.29 382	0.64 438	0.21 288	0.09 276	0.07 269	0.09 236	0.07 142	0.09 240	0.09 279

GANet-ADL	0.21 235	0.12 183	0.45 333	0.23 300	0.14 285	0.29 327	0.19 240	0.46 346	0.35 291	0.25 191	0.32 247	0.32 319	0.19 239	0.24 159	0.20 265	0.10 325	0.07 269	0.07 78	0.06 86	0.09 240	0.10 335

HHNet	0.22 265	0.12 183	0.52 389	0.18 49	0.18 409	0.20 144	0.20 287	0.34 200	0.31 244	0.32 321	0.59 473	0.20 164	0.21 255	0.24 159	0.31 398	0.08 197	0.05 30	0.09 236	0.07 142	0.08 174	0.11 370

Patchmatch Stereo++	0.18 162	0.12 183	0.37 227	0.22 253	0.10 68	0.18 87	0.14 61	0.29 137	0.22 120	0.28 223	0.29 211	0.25 227	0.17 199	0.26 206	0.16 170	0.08 197	0.06 151	0.10 309	0.08 217	0.10 305	0.08 221
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 162	0.12 183	0.37 227	0.22 253	0.10 68	0.18 87	0.16 115	0.29 137	0.22 120	0.28 223	0.29 211	0.25 227	0.18 224	0.24 159	0.16 170	0.08 197	0.06 151	0.10 309	0.08 217	0.10 305	0.08 221

ROB_FTStereo_v2	0.18 162	0.12 183	0.37 227	0.22 253	0.10 68	0.18 87	0.16 115	0.29 137	0.22 120	0.28 223	0.29 211	0.25 227	0.17 199	0.24 159	0.16 170	0.08 197	0.06 151	0.10 309	0.08 217	0.10 305	0.08 221

ROB_FTStereo	0.18 162	0.12 183	0.37 227	0.22 253	0.10 68	0.18 87	0.14 61	0.29 137	0.22 120	0.28 223	0.28 198	0.25 227	0.17 199	0.24 159	0.16 170	0.08 197	0.06 151	0.10 309	0.08 217	0.10 305	0.08 221

HUI-Stereo	0.18 162	0.12 183	0.37 227	0.22 253	0.10 68	0.18 87	0.14 61	0.29 137	0.22 120	0.28 223	0.28 198	0.25 227	0.17 199	0.22 139	0.16 170	0.08 197	0.06 151	0.10 309	0.08 217	0.10 305	0.08 221

THIR-Stereo	0.29 395	0.12 183	0.41 292	0.19 88	0.11 113	0.28 306	0.72 549	0.32 178	0.35 291	0.37 393	0.65 494	0.34 333	0.50 500	0.57 400	0.45 463	0.07 69	0.06 151	0.08 159	0.09 303	0.07 110	0.07 154

iGMRVC	0.18 162	0.12 183	0.37 227	0.22 253	0.10 68	0.18 87	0.15 85	0.29 137	0.22 120	0.28 223	0.29 211	0.25 227	0.17 199	0.27 225	0.17 200	0.08 197	0.06 151	0.10 309	0.08 217	0.10 305	0.08 221

IRAFT_RVC	0.22 265	0.12 183	0.39 261	0.26 422	0.11 113	0.18 87	0.24 391	0.40 281	0.37 315	0.31 298	0.30 224	0.29 283	0.24 301	0.55 385	0.22 308	0.08 197	0.06 151	0.10 309	0.08 217	0.08 174	0.07 154

iRAFT	0.18 162	0.12 183	0.37 227	0.22 253	0.10 68	0.18 87	0.14 61	0.29 137	0.22 120	0.28 223	0.29 211	0.25 227	0.17 199	0.26 206	0.16 170	0.08 197	0.06 151	0.10 309	0.08 217	0.10 305	0.08 221

CRE-IMP	0.18 162	0.12 183	0.37 227	0.22 253	0.11 113	0.24 242	0.17 153	0.29 137	0.21 107	0.27 213	0.26 185	0.24 219	0.17 199	0.23 148	0.18 221	0.08 197	0.05 30	0.10 309	0.07 142	0.10 305	0.10 335

cross-raft	0.17 138	0.12 183	0.41 292	0.23 300	0.10 68	0.20 144	0.24 391	0.33 192	0.23 138	0.23 169	0.28 198	0.29 283	0.15 157	0.17 45	0.15 146	0.06 25	0.05 30	0.07 78	0.07 142	0.06 43	0.05 22

RAFT-IKP	0.18 162	0.12 183	0.37 227	0.22 253	0.10 68	0.18 87	0.15 85	0.29 137	0.22 120	0.28 223	0.29 211	0.25 227	0.18 224	0.25 190	0.16 170	0.08 197	0.06 151	0.10 309	0.08 217	0.10 305	0.08 221

iRaftStereo_RVC	0.16 120	0.12 183	0.26 103	0.21 192	0.11 113	0.20 144	0.17 153	0.32 178	0.23 138	0.20 146	0.25 175	0.18 141	0.12 89	0.20 104	0.15 146	0.07 69	0.05 30	0.09 236	0.09 303	0.08 174	0.07 154

GES	0.22 265	0.12 183	0.42 302	0.20 148	0.14 285	0.27 286	0.19 240	0.49 374	0.33 265	0.30 281	0.36 298	0.25 227	0.23 283	0.29 255	0.22 308	0.10 325	0.08 353	0.08 159	0.07 142	0.10 305	0.11 370

UPFNet	0.25 340	0.12 183	0.38 246	0.24 351	0.19 430	0.37 420	0.28 442	0.48 366	0.38 329	0.34 353	0.37 307	0.37 358	0.28 367	0.39 320	0.33 410	0.10 325	0.09 387	0.10 309	0.10 345	0.10 305	0.08 221

DIP-Stereo	0.18 162	0.12 183	0.33 176	0.20 148	0.13 243	0.28 306	0.12 23	0.42 307	0.25 166	0.27 213	0.32 247	0.21 175	0.17 199	0.25 190	0.20 265	0.07 69	0.06 151	0.08 159	0.06 86	0.07 110	0.08 221
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MultiAttention	1.02 552	0.13 245	0.43 313	0.35 512	0.43 536	5.36 577	1.71 576	0.69 529	0.53 469	0.36 386	0.63 491	0.55 476	0.22 268	7.60 584	0.43 455	0.09 276	0.06 151	0.14 451	0.24 519	0.26 516	0.30 529

HI	0.20 215	0.13 245	0.33 176	0.18 49	0.15 335	0.17 66	0.16 115	0.34 200	0.21 107	0.37 393	0.39 334	0.36 352	0.24 301	0.29 255	0.21 288	0.06 25	0.05 30	0.08 159	0.09 303	0.09 240	0.07 154

CoSv	0.20 215	0.13 245	0.33 176	0.18 49	0.15 335	0.17 66	0.16 115	0.34 200	0.21 107	0.37 393	0.39 334	0.36 352	0.24 301	0.29 255	0.21 288	0.06 25	0.05 30	0.08 159	0.09 303	0.09 240	0.07 154

ISRNet	0.27 364	0.13 245	0.45 333	0.26 422	0.19 430	0.24 242	0.14 61	0.45 335	0.43 379	0.39 423	0.48 427	0.42 408	0.27 350	0.32 283	0.29 383	0.20 506	0.12 453	0.17 483	0.16 484	0.16 445	0.20 494

DCVSM-stereo	0.24 312	0.13 245	0.52 389	0.20 148	0.14 285	0.26 276	0.13 41	0.34 200	0.34 275	0.41 442	0.33 268	0.47 437	0.29 382	0.30 270	0.22 308	0.10 325	0.10 412	0.11 366	0.10 345	0.12 390	0.15 442

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 282	0.13 245	0.83 489	0.20 148	0.21 455	0.23 220	0.17 153	0.48 366	0.27 185	0.23 169	0.29 211	0.39 378	0.23 283	0.25 190	0.15 146	0.08 197	0.06 151	0.08 159	0.11 384	0.11 353	0.10 335

rvit_stereo_0080	0.15 106	0.13 245	0.25 95	0.19 88	0.13 243	0.15 24	0.20 287	0.28 125	0.24 153	0.15 86	0.17 92	0.19 155	0.13 120	0.19 88	0.15 146	0.11 364	0.08 353	0.08 159	0.08 217	0.10 305	0.07 154

test_sample6	0.25 340	0.13 245	0.41 292	0.21 192	0.11 113	0.30 345	0.22 344	0.51 401	0.35 291	0.33 333	0.43 381	0.30 299	0.24 301	0.57 400	0.22 308	0.10 325	0.07 269	0.10 309	0.10 345	0.11 353	0.10 335

test_sample5	0.24 312	0.13 245	0.42 302	0.21 192	0.12 169	0.30 345	0.21 318	0.50 384	0.34 275	0.32 321	0.41 352	0.29 283	0.23 283	0.55 385	0.21 288	0.10 325	0.07 269	0.10 309	0.09 303	0.11 353	0.10 335

test_sample4	0.24 312	0.13 245	0.43 313	0.20 148	0.12 169	0.32 371	0.21 318	0.51 401	0.34 275	0.31 298	0.37 307	0.28 272	0.23 283	0.53 377	0.21 288	0.10 325	0.07 269	0.10 309	0.09 303	0.11 353	0.10 335

H2IRNET	0.18 162	0.13 245	0.35 195	0.21 192	0.12 169	0.20 144	0.15 85	0.27 105	0.30 232	0.17 120	0.31 238	0.25 227	0.20 248	0.24 159	0.18 221	0.07 69	0.06 151	0.09 236	0.10 345	0.09 240	0.06 76

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 138	0.13 245	0.24 83	0.19 88	0.13 243	0.24 242	0.17 153	0.30 156	0.37 315	0.43 458	0.17 92	0.13 66	0.12 89	0.19 88	0.15 146	0.08 197	0.07 269	0.09 236	0.07 142	0.09 240	0.08 221

DualNet	0.24 312	0.13 245	0.42 302	0.21 192	0.12 169	0.30 345	0.21 318	0.50 384	0.34 275	0.33 333	0.43 381	0.29 283	0.23 283	0.55 385	0.21 288	0.10 325	0.07 269	0.10 309	0.09 303	0.11 353	0.10 335

whm_eth	0.15 106	0.13 245	0.25 95	0.19 88	0.13 243	0.15 24	0.20 287	0.28 125	0.24 153	0.15 86	0.17 92	0.19 155	0.13 120	0.19 88	0.15 146	0.11 364	0.08 353	0.08 159	0.08 217	0.10 305	0.07 154

plain	0.17 138	0.13 245	0.43 313	0.21 192	0.13 243	0.16 47	0.17 153	0.27 105	0.22 120	0.16 108	0.26 185	0.13 66	0.16 173	0.27 225	0.16 170	0.08 197	0.06 151	0.10 309	0.07 142	0.10 305	0.07 154

MaDis-Stereo	0.14 76	0.13 245	0.26 103	0.19 88	0.14 285	0.16 47	0.13 41	0.25 84	0.21 107	0.13 49	0.14 68	0.14 89	0.11 66	0.17 45	0.17 200	0.08 197	0.07 269	0.08 159	0.06 86	0.07 110	0.06 76

PCWNet_CMD	0.23 282	0.13 245	0.48 358	0.20 148	0.13 243	0.28 306	0.16 115	0.46 346	0.46 422	0.29 250	0.36 298	0.37 358	0.24 301	0.28 238	0.20 265	0.09 276	0.06 151	0.10 309	0.08 217	0.11 353	0.09 279

CFNet_ucs	0.24 312	0.13 245	0.50 374	0.20 148	0.15 335	0.28 306	0.17 153	0.49 374	0.45 405	0.32 321	0.42 368	0.39 378	0.22 268	0.31 277	0.21 288	0.11 364	0.08 353	0.12 404	0.09 303	0.12 390	0.11 370

testlalala_base	0.20 215	0.13 245	0.35 195	0.25 388	0.15 335	0.25 256	0.16 115	0.34 200	0.17 45	0.19 142	0.26 185	0.17 131	0.14 140	0.18 64	0.16 170	0.39 544	0.09 387	0.07 78	0.05 42	0.45 539	0.08 221

gwcnet-sp	0.24 312	0.13 245	0.63 436	0.22 253	0.14 285	0.34 395	0.22 344	0.44 325	0.39 339	0.35 370	0.34 277	0.27 257	0.27 350	0.35 305	0.25 348	0.09 276	0.08 353	0.09 236	0.09 303	0.09 240	0.09 279

scenet	0.24 312	0.13 245	0.63 436	0.22 253	0.14 285	0.34 395	0.22 344	0.44 325	0.39 339	0.35 370	0.34 277	0.27 257	0.27 350	0.35 305	0.25 348	0.09 276	0.08 353	0.09 236	0.09 303	0.09 240	0.09 279

DCRE	0.20 215	0.13 245	0.40 269	0.21 192	0.15 335	0.20 144	0.19 240	0.30 156	0.27 185	0.22 163	0.80 517	0.23 207	0.16 173	0.23 148	0.15 146	0.07 69	0.07 269	0.07 78	0.08 217	0.07 110	0.06 76

ssnet	0.24 312	0.13 245	0.63 436	0.22 253	0.14 285	0.34 395	0.22 344	0.44 325	0.39 339	0.35 370	0.34 277	0.27 257	0.27 350	0.35 305	0.25 348	0.09 276	0.08 353	0.09 236	0.09 303	0.09 240	0.09 279

fff	0.19 200	0.13 245	0.40 269	0.18 49	0.09 29	0.19 113	0.18 196	0.35 224	0.43 379	0.29 250	0.30 224	0.18 141	0.28 367	0.20 104	0.18 221	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.05 4	0.07 154

ADStereo(finetuned)	0.19 200	0.13 245	0.49 363	0.19 88	0.09 29	0.19 113	0.18 196	0.34 200	0.39 339	0.29 250	0.31 238	0.18 141	0.31 411	0.21 123	0.19 250	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.06 43	0.07 154

IPLGR	0.21 235	0.13 245	0.61 425	0.21 192	0.11 113	0.25 256	0.18 196	0.41 293	0.37 315	0.28 223	0.27 192	0.21 175	0.19 239	0.37 313	0.18 221	0.07 69	0.06 151	0.08 159	0.07 142	0.07 110	0.06 76

STrans-v2	0.24 312	0.13 245	0.54 396	0.21 192	0.12 169	0.23 220	0.21 318	0.47 354	0.28 200	0.31 298	0.42 368	0.36 352	0.35 434	0.62 430	0.23 327	0.07 69	0.05 30	0.08 159	0.07 142	0.06 43	0.06 76

TransformOpticalFlow	0.24 312	0.13 245	0.56 406	0.23 300	0.11 113	0.21 171	0.19 240	0.40 281	0.32 253	0.30 281	0.43 381	0.36 352	0.31 411	0.61 422	0.20 265	0.07 69	0.05 30	0.08 159	0.07 142	0.06 43	0.07 154

IIG-Stereo	0.23 282	0.13 245	0.35 195	0.29 474	0.12 169	0.23 220	0.14 61	0.38 258	0.31 244	0.34 353	0.37 307	0.33 326	0.21 255	0.70 459	0.26 361	0.08 197	0.06 151	0.09 236	0.07 142	0.07 110	0.06 76

CroCo-Stereo	0.14 76	0.13 245	0.24 83	0.25 388	0.11 113	0.11 4	0.18 196	0.32 178	0.23 138	0.12 36	0.12 29	0.18 141	0.12 89	0.14 9	0.13 88	0.08 197	0.06 151	0.07 78	0.05 42	0.07 110	0.06 76
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
ICVP	0.23 282	0.13 245	0.44 322	0.26 422	0.14 285	0.29 327	0.25 408	0.45 335	0.33 265	0.29 250	0.43 381	0.35 347	0.25 322	0.26 206	0.23 327	0.12 402	0.09 387	0.09 236	0.08 217	0.09 240	0.10 335
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.16 120	0.13 245	0.29 133	0.22 253	0.15 335	0.19 113	0.13 41	0.32 178	0.26 175	0.26 203	0.20 128	0.19 155	0.17 199	0.21 123	0.15 146	0.08 197	0.06 151	0.07 78	0.06 86	0.06 43	0.07 154

CFNet_pseudo	0.23 282	0.13 245	0.47 349	0.19 88	0.13 243	0.26 276	0.16 115	0.44 325	0.44 394	0.29 250	0.37 307	0.38 366	0.23 283	0.29 255	0.21 288	0.09 276	0.06 151	0.11 366	0.08 217	0.11 353	0.09 279

DCANet	0.18 162	0.13 245	0.40 269	0.19 88	0.09 29	0.19 113	0.18 196	0.34 200	0.39 339	0.29 250	0.31 238	0.18 141	0.23 283	0.20 104	0.19 250	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.06 43	0.07 154

csc	0.19 200	0.13 245	0.40 269	0.18 49	0.09 29	0.19 113	0.18 196	0.35 224	0.43 379	0.29 250	0.30 224	0.18 141	0.28 367	0.20 104	0.18 221	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.05 4	0.07 154

cscssc	0.19 200	0.13 245	0.40 269	0.18 49	0.09 29	0.19 113	0.18 196	0.35 224	0.43 379	0.29 250	0.30 224	0.18 141	0.28 367	0.20 104	0.18 221	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.05 42	0.05 4	0.07 154

ac_64	0.27 364	0.13 245	0.41 292	0.24 351	0.17 388	0.36 415	0.22 344	0.46 346	0.33 265	0.35 370	0.36 298	0.52 465	0.30 395	0.62 430	0.32 403	0.11 364	0.09 387	0.10 309	0.10 345	0.09 240	0.08 221

ACVNet	0.23 282	0.13 245	0.35 195	0.18 49	0.15 335	0.27 286	0.23 369	0.39 270	0.44 394	0.28 223	0.41 352	0.38 366	0.26 331	0.27 225	0.32 403	0.08 197	0.07 269	0.08 159	0.07 142	0.10 305	0.07 154

acv_ft	0.25 340	0.13 245	0.40 269	0.23 300	0.19 430	0.34 395	0.21 318	0.45 335	0.44 394	0.38 408	0.41 352	0.38 366	0.27 350	0.27 225	0.35 419	0.08 197	0.07 269	0.08 159	0.07 142	0.11 353	0.07 154

DSFCA	0.27 364	0.13 245	0.36 215	0.20 148	0.17 388	0.38 428	0.31 464	0.47 354	0.43 379	0.43 458	0.37 307	0.39 378	0.29 382	0.52 370	0.32 403	0.12 402	0.10 412	0.10 309	0.11 384	0.11 353	0.10 335

MSMDNet	0.23 282	0.13 245	0.48 358	0.20 148	0.13 243	0.28 306	0.16 115	0.46 346	0.46 422	0.29 250	0.36 298	0.37 358	0.24 301	0.28 238	0.20 265	0.09 276	0.06 151	0.09 236	0.08 217	0.11 353	0.09 279

ccs_rob	0.23 282	0.13 245	0.47 349	0.20 148	0.13 243	0.26 276	0.17 153	0.44 325	0.44 394	0.29 250	0.37 307	0.38 366	0.23 283	0.29 255	0.21 288	0.09 276	0.06 151	0.11 366	0.08 217	0.11 353	0.09 279

DISCO	0.32 420	0.13 245	0.51 385	0.25 388	0.16 367	0.48 482	0.25 408	0.50 384	0.57 485	0.37 393	0.45 404	0.62 499	0.36 438	0.64 438	0.49 474	0.09 276	0.07 269	0.09 236	0.08 217	0.12 390	0.11 370

SCV	0.14 76	0.14 288	0.24 83	0.21 192	0.11 113	0.15 24	0.16 115	0.31 167	0.18 55	0.11 21	0.15 71	0.13 66	0.10 42	0.23 148	0.11 11	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.06 86	0.09 240	0.06 76

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 52	0.14 288	0.19 43	0.26 422	0.09 29	0.15 24	0.13 41	0.22 44	0.18 55	0.12 36	0.11 19	0.10 34	0.13 120	0.21 123	0.12 46	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.07 110	0.05 22

AIO-test1	0.19 200	0.14 288	0.41 292	0.27 450	0.15 335	0.21 171	0.16 115	0.39 270	0.36 304	0.17 120	0.26 185	0.18 141	0.13 120	0.28 238	0.14 122	0.07 69	0.06 151	0.10 309	0.11 384	0.06 43	0.09 279

rvit_0105_6	0.19 200	0.14 288	0.34 185	0.23 300	0.14 285	0.18 87	0.20 287	0.29 137	0.37 315	0.18 137	0.22 150	0.23 207	0.17 199	0.26 206	0.17 200	0.15 460	0.13 465	0.13 425	0.11 384	0.11 353	0.08 221

UGAM	0.26 356	0.14 288	0.45 333	0.25 388	0.12 169	0.23 220	0.25 408	0.32 178	0.41 365	0.31 298	0.42 368	0.41 399	0.22 268	0.92 519	0.22 308	0.08 197	0.06 151	0.14 451	0.12 423	0.10 305	0.07 154

rvit_stereo_0081_aga	0.16 120	0.14 288	0.28 123	0.21 192	0.13 243	0.19 113	0.17 153	0.23 63	0.24 153	0.17 120	0.21 140	0.19 155	0.13 120	0.19 88	0.14 122	0.11 364	0.08 353	0.09 236	0.08 217	0.09 240	0.07 154

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 340	0.14 288	0.95 512	0.21 192	0.27 507	0.20 144	0.19 240	0.48 366	0.25 166	0.26 203	0.55 459	0.34 333	0.18 224	0.25 190	0.17 200	0.07 69	0.06 151	0.08 159	0.12 423	0.12 390	0.12 393

rvit_stereo_ft	0.17 138	0.14 288	0.30 140	0.25 388	0.14 285	0.17 66	0.21 318	0.28 125	0.26 175	0.16 108	0.19 112	0.20 164	0.16 173	0.22 139	0.17 200	0.11 364	0.07 269	0.09 236	0.09 303	0.09 240	0.07 154

ACVNet-DCA	0.18 162	0.14 288	0.38 246	0.23 300	0.11 113	0.31 361	0.19 240	0.41 293	0.27 185	0.17 120	0.19 112	0.13 66	0.18 224	0.28 238	0.11 11	0.08 197	0.05 30	0.08 159	0.06 86	0.09 240	0.09 279

xx1	0.20 215	0.14 288	0.38 246	0.23 300	0.11 113	0.31 361	0.19 240	0.35 224	0.47 427	0.17 120	0.19 112	0.28 272	0.24 301	0.28 238	0.11 11	0.08 197	0.05 30	0.10 309	0.09 303	0.09 240	0.09 279

1test111	0.19 200	0.14 288	0.38 246	0.23 300	0.11 113	0.31 361	0.19 240	0.41 293	0.27 185	0.17 120	0.19 112	0.13 66	0.18 224	0.34 296	0.22 308	0.08 197	0.05 30	0.08 159	0.06 86	0.09 240	0.09 279

cc1	0.18 162	0.14 288	0.38 246	0.23 300	0.11 113	0.31 361	0.19 240	0.35 224	0.47 427	0.17 120	0.19 112	0.13 66	0.18 224	0.28 238	0.11 11	0.08 197	0.05 30	0.08 159	0.06 86	0.08 174	0.08 221

tt1	0.18 162	0.14 288	0.35 195	0.23 300	0.11 113	0.30 345	0.19 240	0.35 224	0.44 394	0.17 120	0.19 112	0.13 66	0.16 173	0.27 225	0.11 11	0.08 197	0.05 30	0.08 159	0.06 86	0.08 174	0.08 221

GCAP-Stereo	0.14 76	0.14 288	0.33 176	0.20 148	0.09 29	0.21 171	0.10 8	0.26 93	0.20 91	0.18 137	0.19 112	0.15 105	0.13 120	0.17 45	0.13 88	0.07 69	0.06 151	0.07 78	0.05 42	0.06 43	0.06 76

CRFU-Net	0.28 384	0.14 288	0.45 333	0.25 388	0.15 335	0.45 468	0.23 369	0.50 384	0.30 232	0.43 458	0.41 352	0.48 443	0.46 488	0.43 334	0.29 383	0.11 364	0.10 412	0.09 236	0.08 217	0.10 305	0.10 335

hknet	0.25 340	0.14 288	0.40 269	0.25 388	0.15 335	0.35 410	0.21 318	0.56 461	0.37 315	0.34 353	0.35 288	0.43 412	0.27 350	0.37 313	0.21 288	0.09 276	0.07 269	0.11 366	0.10 345	0.09 240	0.09 279

GMOStereo	0.18 162	0.14 288	0.30 140	0.22 253	0.12 169	0.20 144	0.27 426	0.26 93	0.28 200	0.31 298	0.32 247	0.26 248	0.17 199	0.15 16	0.12 46	0.07 69	0.07 269	0.10 309	0.08 217	0.08 174	0.05 22

error version	0.18 162	0.14 288	0.30 140	0.22 253	0.12 169	0.20 144	0.27 426	0.26 93	0.28 200	0.31 298	0.32 247	0.26 248	0.17 199	0.15 16	0.12 46	0.07 69	0.07 269	0.10 309	0.08 217	0.08 174	0.05 22

test-v	0.18 162	0.14 288	0.30 140	0.22 253	0.12 169	0.20 144	0.27 426	0.26 93	0.28 200	0.31 298	0.32 247	0.26 248	0.17 199	0.15 16	0.12 46	0.07 69	0.07 269	0.10 309	0.08 217	0.08 174	0.05 22

GwcNet-ADL	0.22 265	0.14 288	0.58 414	0.24 351	0.13 243	0.22 199	0.23 369	0.49 374	0.40 355	0.27 213	0.29 211	0.30 299	0.20 248	0.26 206	0.23 327	0.09 276	0.07 269	0.07 78	0.07 142	0.09 240	0.09 279

OMP-Stereo	0.23 282	0.14 288	0.35 195	0.29 474	0.13 243	0.21 171	0.16 115	0.37 252	0.33 265	0.34 353	0.30 224	0.34 333	0.19 239	0.70 459	0.24 338	0.07 69	0.06 151	0.09 236	0.07 142	0.07 110	0.06 76

test-2	0.18 162	0.14 288	0.30 140	0.22 253	0.12 169	0.20 144	0.27 426	0.26 93	0.28 200	0.31 298	0.32 247	0.26 248	0.17 199	0.15 16	0.12 46	0.07 69	0.07 269	0.10 309	0.08 217	0.08 174	0.05 22

raft+_RVC	0.18 162	0.14 288	0.32 160	0.21 192	0.15 335	0.21 171	0.16 115	0.38 258	0.34 275	0.21 157	0.28 198	0.20 164	0.15 157	0.24 159	0.19 250	0.08 197	0.06 151	0.08 159	0.07 142	0.07 110	0.08 221

sCroCo_RVC	0.18 162	0.14 288	0.49 363	0.27 450	0.18 409	0.22 199	0.17 153	0.27 105	0.23 138	0.14 72	0.22 150	0.17 131	0.14 140	0.21 123	0.15 146	0.10 325	0.11 436	0.09 236	0.09 303	0.09 240	0.09 279

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 138	0.14 288	0.32 160	0.20 148	0.09 29	0.19 113	0.17 153	0.32 178	0.30 232	0.25 191	0.33 268	0.20 164	0.17 199	0.19 88	0.15 146	0.06 25	0.05 30	0.07 78	0.07 142	0.07 110	0.05 22

MMNet	0.27 364	0.14 288	0.49 363	0.24 351	0.17 388	0.47 476	0.22 344	0.45 335	0.51 458	0.39 423	0.41 352	0.36 352	0.33 421	0.39 320	0.34 415	0.08 197	0.07 269	0.09 236	0.09 303	0.10 305	0.08 221

delet	0.27 364	0.14 288	0.40 269	0.23 300	0.19 430	0.41 445	0.29 448	0.49 374	0.48 437	0.33 333	0.41 352	0.37 358	0.30 395	0.48 350	0.34 415	0.09 276	0.09 387	0.11 366	0.12 423	0.08 174	0.08 221

UNet	0.28 384	0.14 288	0.69 455	0.23 300	0.20 447	0.44 462	0.22 344	0.50 384	0.40 355	0.34 353	0.39 334	0.43 412	0.33 421	0.40 327	0.31 398	0.09 276	0.07 269	0.10 309	0.08 217	0.10 305	0.08 221

HGLStereo	0.27 364	0.14 288	0.46 341	0.24 351	0.21 455	0.33 382	0.23 369	0.50 384	0.42 372	0.35 370	0.48 427	0.41 399	0.33 421	0.45 341	0.33 410	0.11 364	0.10 412	0.09 236	0.09 303	0.10 305	0.12 393

GANet-RSSM	0.24 312	0.14 288	0.36 215	0.21 192	0.14 285	0.27 286	0.21 318	0.45 335	0.33 265	0.29 250	0.39 334	0.39 378	0.28 367	0.58 407	0.23 327	0.11 364	0.07 269	0.09 236	0.09 303	0.10 305	0.09 279

DMCA	0.22 265	0.14 288	0.36 215	0.22 253	0.14 285	0.27 286	0.20 287	0.43 319	0.38 329	0.31 298	0.32 247	0.33 326	0.24 301	0.24 159	0.28 371	0.11 364	0.08 353	0.10 309	0.08 217	0.10 305	0.11 370

RASNet	0.28 384	0.14 288	0.44 322	0.22 253	0.18 409	0.32 371	0.19 240	0.48 366	0.38 329	0.29 250	0.43 381	0.47 437	0.37 447	0.79 493	0.36 425	0.09 276	0.07 269	0.07 78	0.09 303	0.07 110	0.07 154

MDST_ROB	0.48 499	0.14 288	0.95 512	0.30 483	0.21 455	1.33 560	0.32 470	0.77 538	0.56 482	1.06 548	0.71 505	0.49 448	0.35 434	1.26 549	0.38 428	0.13 421	0.11 436	0.16 477	0.13 450	0.12 390	0.12 393

G2L-ROB	0.23 282	0.15 321	0.41 292	0.19 88	0.12 169	0.27 286	0.21 318	0.47 354	0.33 265	0.34 353	0.31 238	0.41 399	0.22 268	0.49 355	0.26 361	0.09 276	0.06 151	0.07 78	0.06 86	0.09 240	0.10 335

FACV-RUCA	0.21 235	0.15 321	0.32 160	0.23 300	0.23 484	0.26 276	0.19 240	0.39 270	0.34 275	0.25 191	0.32 247	0.21 175	0.24 301	0.24 159	0.19 250	0.10 325	0.07 269	0.15 466	0.08 217	0.16 445	0.13 409

DDVS	0.25 340	0.15 321	0.39 261	0.24 351	0.17 388	0.34 395	0.21 318	0.41 293	0.30 232	0.33 333	0.41 352	0.48 443	0.21 255	0.52 370	0.27 367	0.11 364	0.09 387	0.11 366	0.09 303	0.13 405	0.14 430

rvit_0105_5	0.21 235	0.15 321	0.38 246	0.23 300	0.13 243	0.22 199	0.24 391	0.36 242	0.39 339	0.21 157	0.23 154	0.26 248	0.19 239	0.26 206	0.19 250	0.15 460	0.13 465	0.12 404	0.12 423	0.10 305	0.09 279

rvit_0105_4	0.20 215	0.15 321	0.38 246	0.23 300	0.14 285	0.20 144	0.22 344	0.33 192	0.39 339	0.19 142	0.24 167	0.25 227	0.19 239	0.27 225	0.17 200	0.16 475	0.13 465	0.13 425	0.11 384	0.11 353	0.08 221

ITSA-stereo	0.25 340	0.15 321	0.33 176	0.23 300	0.11 113	0.27 286	0.18 196	0.56 461	0.59 488	0.31 298	0.32 247	0.33 326	0.28 367	0.49 355	0.30 391	0.11 364	0.08 353	0.11 366	0.10 345	0.11 353	0.13 409

test_sample7	0.25 340	0.15 321	0.35 195	0.20 148	0.14 285	0.28 306	0.21 318	0.51 401	0.38 329	0.37 393	0.34 277	0.37 358	0.30 395	0.39 320	0.23 327	0.14 447	0.09 387	0.13 425	0.12 423	0.13 405	0.12 393

MyStereo8	0.22 265	0.15 321	0.63 436	0.21 192	0.17 388	0.31 361	0.16 115	0.36 242	0.32 253	0.28 223	0.36 298	0.25 227	0.18 224	0.25 190	0.28 371	0.08 197	0.07 269	0.08 159	0.07 142	0.10 305	0.12 393

CASS	0.21 235	0.15 321	0.32 160	0.26 422	0.11 113	0.28 306	0.19 240	0.39 270	0.30 232	0.32 321	0.34 277	0.25 227	0.24 301	0.25 190	0.20 265	0.13 421	0.08 353	0.11 366	0.09 303	0.11 353	0.11 370
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	0.15 106	0.15 321	0.28 123	0.25 388	0.18 409	0.11 4	0.19 240	0.28 125	0.21 107	0.13 49	0.16 81	0.15 105	0.12 89	0.17 45	0.14 122	0.07 69	0.07 269	0.08 159	0.06 86	0.08 174	0.07 154

NINENet	0.25 340	0.15 321	0.37 227	0.23 300	0.16 367	0.43 460	0.17 153	0.60 493	0.46 422	0.32 321	0.37 307	0.32 319	0.20 248	0.42 332	0.21 288	0.10 325	0.10 412	0.12 404	0.08 217	0.11 353	0.10 335

Sa-1000	0.22 265	0.15 321	0.35 195	0.23 300	0.13 243	0.28 306	0.23 369	0.47 354	0.39 339	0.30 281	0.50 431	0.26 248	0.19 239	0.33 290	0.16 170	0.07 69	0.06 151	0.10 309	0.11 384	0.08 174	0.06 76

CSP-Net	0.27 364	0.15 321	0.30 140	0.21 192	0.14 285	0.44 462	0.24 391	0.50 384	0.40 355	0.41 442	0.43 381	0.42 408	0.26 331	0.66 449	0.28 371	0.12 402	0.08 353	0.08 159	0.08 217	0.10 305	0.09 279

IPLG	0.21 235	0.15 321	0.53 393	0.21 192	0.12 169	0.28 306	0.17 153	0.42 307	0.30 232	0.33 333	0.32 247	0.15 105	0.17 199	0.50 359	0.21 288	0.07 69	0.05 30	0.08 159	0.07 142	0.07 110	0.06 76

MIPNet	0.21 235	0.15 321	0.52 389	0.21 192	0.12 169	0.27 286	0.20 287	0.45 335	0.37 315	0.30 281	0.23 154	0.19 155	0.24 301	0.27 225	0.19 250	0.07 69	0.05 30	0.08 159	0.07 142	0.07 110	0.06 76

PSMNet-ADL	0.25 340	0.15 321	0.32 160	0.26 422	0.14 285	0.31 361	0.22 344	0.44 325	0.36 304	0.27 213	0.33 268	0.41 399	0.28 367	0.61 422	0.29 383	0.11 364	0.09 387	0.09 236	0.11 384	0.10 305	0.10 335

rafts_anoy	0.18 162	0.15 321	0.35 195	0.22 253	0.14 285	0.19 113	0.17 153	0.32 178	0.30 232	0.23 169	0.25 175	0.20 164	0.16 173	0.22 139	0.19 250	0.08 197	0.07 269	0.10 309	0.12 423	0.09 240	0.08 221

pcwnet_v2	0.32 420	0.15 321	1.26 540	0.23 300	0.18 409	0.32 371	0.18 196	0.59 485	0.60 492	0.36 386	0.45 404	0.35 347	0.29 382	0.36 310	0.25 348	0.14 447	0.11 436	0.12 404	0.11 384	0.14 423	0.15 442

RALCasStereoNet	0.18 162	0.15 321	0.33 176	0.21 192	0.14 285	0.21 171	0.18 196	0.31 167	0.25 166	0.21 157	0.29 211	0.22 187	0.15 157	0.27 225	0.17 200	0.08 197	0.10 412	0.07 78	0.06 86	0.09 240	0.09 279

ADLNet	0.28 384	0.15 321	0.42 302	0.23 300	0.19 430	0.34 395	0.23 369	0.53 429	0.43 379	0.42 452	0.41 352	0.44 423	0.27 350	0.55 385	0.35 419	0.11 364	0.08 353	0.11 366	0.11 384	0.11 353	0.12 393

AFF-stereo	0.18 162	0.15 321	0.32 160	0.21 192	0.10 68	0.18 87	0.18 196	0.33 192	0.27 185	0.25 191	0.37 307	0.25 227	0.17 199	0.24 159	0.15 146	0.06 25	0.05 30	0.08 159	0.08 217	0.07 110	0.05 22

cf-r	0.24 312	0.15 321	0.44 322	0.21 192	0.14 285	0.27 286	0.22 344	0.42 307	0.40 355	0.30 281	0.42 368	0.42 408	0.26 331	0.43 334	0.25 348	0.11 364	0.06 151	0.08 159	0.10 345	0.08 174	0.08 221

PSMNet-RSSM	0.24 312	0.15 321	0.36 215	0.21 192	0.14 285	0.25 256	0.20 287	0.48 366	0.37 315	0.30 281	0.44 392	0.38 366	0.26 331	0.52 370	0.22 308	0.12 402	0.07 269	0.11 366	0.13 450	0.10 305	0.09 279

CFNet-ft	0.24 312	0.15 321	0.35 195	0.18 49	0.15 335	0.30 345	0.21 318	0.39 270	0.36 304	0.28 223	0.40 344	0.43 412	0.25 322	0.47 348	0.24 338	0.12 402	0.07 269	0.12 404	0.11 384	0.12 390	0.09 279

CFNet_RVC	0.24 312	0.15 321	0.35 195	0.18 49	0.15 335	0.30 345	0.21 318	0.39 270	0.36 304	0.28 223	0.40 344	0.43 412	0.25 322	0.47 348	0.24 338	0.12 402	0.07 269	0.12 404	0.11 384	0.12 390	0.09 279

G2L-Stereo_test	0.24 312	0.16 346	0.38 246	0.19 88	0.13 243	0.27 286	0.24 391	0.49 374	0.38 329	0.37 393	0.37 307	0.40 392	0.24 301	0.52 370	0.28 371	0.08 197	0.06 151	0.06 24	0.06 86	0.09 240	0.08 221

coex_refinement	0.26 356	0.16 346	0.36 215	0.23 300	0.15 335	0.31 361	0.20 287	0.49 374	0.42 372	0.35 370	0.42 368	0.45 427	0.27 350	0.55 385	0.33 410	0.10 325	0.06 151	0.07 78	0.07 142	0.10 305	0.10 335

G2L-Stereo	0.25 340	0.16 346	0.47 349	0.22 253	0.14 285	0.25 256	0.18 196	0.46 346	0.35 291	0.33 333	0.37 307	0.40 392	0.22 268	0.60 415	0.30 391	0.10 325	0.09 387	0.10 309	0.08 217	0.09 240	0.09 279

4D-IteraStereo	0.17 138	0.16 346	0.50 374	0.21 192	0.14 285	0.19 113	0.17 153	0.28 125	0.28 200	0.23 169	0.20 128	0.20 164	0.11 66	0.19 88	0.14 122	0.06 25	0.04 2	0.10 309	0.08 217	0.08 174	0.06 76

CBFPSM	0.27 364	0.16 346	0.67 449	0.20 148	0.14 285	0.38 428	0.25 408	0.40 281	0.36 304	0.33 333	0.36 298	0.56 480	0.38 451	0.32 283	0.38 428	0.08 197	0.08 353	0.07 78	0.08 217	0.09 240	0.11 370

ToySt	0.24 312	0.16 346	0.48 358	0.21 192	0.13 243	0.29 327	0.29 448	0.39 270	0.39 339	0.27 213	0.35 288	0.39 378	0.31 411	0.31 277	0.29 383	0.08 197	0.09 387	0.10 309	0.11 384	0.11 353	0.10 335

ssnet_v2	0.28 384	0.16 346	0.44 322	0.22 253	0.15 335	0.40 441	0.30 459	0.57 471	0.46 422	0.38 408	0.36 298	0.47 437	0.29 382	0.38 318	0.39 436	0.13 421	0.11 436	0.11 366	0.11 384	0.11 353	0.11 370

TestStereo1	0.21 235	0.16 346	0.32 160	0.26 422	0.13 243	0.26 276	0.27 426	0.40 281	0.36 304	0.29 250	0.39 334	0.22 187	0.21 255	0.33 290	0.17 200	0.07 69	0.06 151	0.09 236	0.08 217	0.08 174	0.07 154

RAFT_CTSACE	0.21 235	0.16 346	0.41 292	0.25 388	0.15 335	0.22 199	0.24 391	0.32 178	0.28 200	0.33 333	0.51 437	0.29 283	0.17 199	0.32 283	0.13 88	0.06 25	0.07 269	0.09 236	0.08 217	0.08 174	0.06 76

SA-5K	0.21 235	0.16 346	0.32 160	0.26 422	0.13 243	0.26 276	0.27 426	0.40 281	0.36 304	0.29 250	0.39 334	0.22 187	0.21 255	0.33 290	0.17 200	0.07 69	0.06 151	0.09 236	0.08 217	0.08 174	0.07 154

SA	0.22 265	0.16 346	0.36 215	0.23 300	0.13 243	0.24 242	0.23 369	0.45 335	0.40 355	0.27 213	0.44 392	0.23 207	0.23 283	0.33 290	0.17 200	0.07 69	0.06 151	0.10 309	0.11 384	0.08 174	0.06 76

AACVNet	0.26 356	0.16 346	0.37 227	0.22 253	0.14 285	0.29 327	0.19 240	0.41 293	0.31 244	0.38 408	0.42 368	0.43 412	0.28 367	0.73 469	0.25 348	0.11 364	0.08 353	0.11 366	0.09 303	0.13 405	0.11 370

psm_up	0.29 395	0.16 346	0.41 292	0.26 422	0.17 388	0.32 371	0.26 420	0.55 446	0.43 379	0.36 386	0.40 344	0.45 427	0.37 447	0.58 407	0.30 391	0.11 364	0.12 453	0.13 425	0.12 423	0.10 305	0.10 335

UCFNet_RVC	0.24 312	0.16 346	0.34 185	0.18 49	0.15 335	0.33 382	0.16 115	0.46 346	0.35 291	0.29 250	0.35 288	0.39 378	0.25 322	0.34 296	0.22 308	0.13 421	0.08 353	0.13 425	0.14 463	0.13 405	0.12 393

AdaStereo	0.24 312	0.16 346	0.37 227	0.24 351	0.12 169	0.32 371	0.17 153	0.54 436	0.42 372	0.33 333	0.38 321	0.35 347	0.21 255	0.30 270	0.22 308	0.14 447	0.06 151	0.13 425	0.08 217	0.11 353	0.08 221
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.
NVstereo2D	0.31 411	0.16 346	0.54 396	0.24 351	0.22 471	0.42 452	0.28 442	0.58 480	0.56 482	0.28 223	0.38 321	0.40 392	0.30 395	0.71 462	0.28 371	0.13 421	0.08 353	0.13 425	0.10 345	0.19 483	0.16 451

MLCV	0.22 265	0.16 346	0.44 322	0.21 192	0.08 9	0.29 327	0.19 240	0.38 258	0.37 315	0.38 408	0.44 392	0.31 310	0.21 255	0.41 329	0.24 338	0.07 69	0.05 30	0.06 24	0.05 42	0.07 110	0.06 76

HSM	0.28 384	0.16 346	0.35 195	0.20 148	0.15 335	0.33 382	0.19 240	0.53 429	0.37 315	0.36 386	0.38 321	0.67 515	0.31 411	0.89 514	0.23 327	0.08 197	0.06 151	0.08 159	0.07 142	0.08 174	0.08 221

DLCB_ROB	0.28 384	0.16 346	0.34 185	0.27 450	0.16 367	0.38 428	0.25 408	0.48 366	0.43 379	0.46 473	0.46 414	0.51 459	0.33 421	0.53 377	0.33 410	0.10 325	0.10 412	0.11 366	0.11 384	0.10 305	0.09 279

rvit_0105_3	0.23 282	0.17 365	0.40 269	0.25 388	0.15 335	0.24 242	0.28 442	0.38 258	0.41 365	0.25 191	0.25 175	0.28 272	0.21 255	0.28 238	0.20 265	0.15 460	0.13 465	0.14 451	0.15 472	0.10 305	0.09 279

rvit_stereo_0075_2	0.24 312	0.17 365	0.50 374	0.26 422	0.22 471	0.22 199	0.15 85	0.40 281	0.35 291	0.27 213	0.37 307	0.29 283	0.20 248	0.28 238	0.19 250	0.17 486	0.12 453	0.19 499	0.12 423	0.13 405	0.13 409

raft_robust	0.22 265	0.17 365	0.30 140	0.22 253	0.12 169	0.23 220	0.22 344	0.49 374	0.48 437	0.32 321	0.32 247	0.26 248	0.23 283	0.53 377	0.15 146	0.07 69	0.06 151	0.08 159	0.10 345	0.08 174	0.06 76

ADLNet2	0.30 404	0.17 365	0.72 465	0.23 300	0.17 388	0.36 415	0.24 391	0.52 418	0.51 458	0.32 321	0.38 321	0.45 427	0.30 395	0.69 456	0.35 419	0.10 325	0.08 353	0.09 236	0.09 303	0.12 390	0.10 335

TRStereo	0.19 200	0.17 365	0.47 349	0.23 300	0.19 430	0.19 113	0.16 115	0.52 418	0.28 200	0.20 146	0.19 112	0.21 175	0.13 120	0.24 159	0.13 88	0.09 276	0.06 151	0.09 236	0.11 384	0.06 43	0.06 76

RAFT	0.21 235	0.17 365	0.32 160	0.24 351	0.12 169	0.25 256	0.27 426	0.35 224	0.28 200	0.33 333	0.33 268	0.38 366	0.22 268	0.29 255	0.17 200	0.08 197	0.08 353	0.11 366	0.10 345	0.10 305	0.06 76

111	0.20 215	0.17 365	0.40 269	0.18 49	0.09 29	0.24 242	0.17 153	0.41 293	0.45 405	0.23 169	0.29 211	0.29 283	0.21 255	0.24 159	0.18 221	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.06 86	0.07 110	0.08 221

hitnet-ft	0.29 395	0.17 365	0.40 269	0.19 88	0.14 285	0.39 436	0.23 369	0.44 325	0.41 365	0.36 386	0.46 414	0.53 470	0.34 430	0.76 483	0.32 403	0.14 447	0.10 412	0.13 425	0.10 345	0.15 437	0.13 409

GwcNet-RSSM	0.26 356	0.17 365	0.46 341	0.21 192	0.13 243	0.28 306	0.23 369	0.44 325	0.42 372	0.31 298	0.45 404	0.40 392	0.26 331	0.55 385	0.28 371	0.11 364	0.07 269	0.09 236	0.10 345	0.09 240	0.08 221

stereogan	0.37 456	0.17 365	0.65 444	0.27 450	0.22 471	0.62 516	0.26 420	0.59 485	0.63 501	0.43 458	0.60 478	0.67 515	0.42 474	0.68 454	0.35 419	0.13 421	0.14 475	0.14 451	0.12 423	0.19 483	0.17 463

HITNet	0.20 215	0.17 365	0.43 313	0.19 88	0.08 9	0.27 286	0.14 61	0.42 307	0.30 232	0.29 250	0.32 247	0.27 257	0.21 255	0.28 238	0.25 348	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.06 86	0.09 240	0.06 76
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
StereoDRNet-Refined	0.27 364	0.17 365	0.35 195	0.25 388	0.14 285	0.37 420	0.21 318	0.47 354	0.41 365	0.44 465	0.51 437	0.41 399	0.28 367	0.45 341	0.37 426	0.09 276	0.06 151	0.11 366	0.11 384	0.10 305	0.10 335
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.33 429	0.17 365	0.61 425	0.27 450	0.19 430	0.46 470	0.29 448	0.65 514	0.51 458	0.47 480	0.46 414	0.44 423	0.34 430	0.62 430	0.41 451	0.12 402	0.08 353	0.13 425	0.12 423	0.12 390	0.10 335

SGM-Forest	0.36 446	0.17 365	0.47 349	0.23 300	0.16 367	0.45 468	0.41 511	0.55 446	0.48 437	0.52 497	0.60 478	0.52 465	0.41 465	0.85 506	0.50 480	0.17 486	0.17 504	0.17 483	0.15 472	0.15 437	0.15 442
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ACV-stereo	0.29 395	0.18 379	0.79 478	0.23 300	0.16 367	0.47 476	0.19 240	0.36 242	0.34 275	0.29 250	0.33 268	0.67 515	0.42 474	0.54 383	0.30 391	0.10 325	0.09 387	0.09 236	0.09 303	0.10 305	0.11 370

DispNO	0.27 364	0.18 379	0.62 433	0.23 300	0.17 388	0.25 256	0.22 344	0.45 335	0.41 365	0.32 321	0.39 334	0.38 366	0.27 350	0.77 489	0.27 367	0.09 276	0.07 269	0.10 309	0.10 345	0.08 174	0.08 221

StereoVision	0.22 265	0.18 379	0.37 227	0.27 450	0.17 388	0.23 220	0.22 344	0.38 258	0.31 244	0.20 146	0.51 437	0.22 187	0.16 173	0.28 238	0.18 221	0.11 364	0.12 453	0.13 425	0.13 450	0.10 305	0.07 154

LL-Strereo2	0.18 162	0.18 379	0.39 261	0.22 253	0.12 169	0.24 242	0.13 41	0.31 167	0.23 138	0.24 183	0.20 128	0.24 219	0.12 89	0.26 206	0.15 146	0.06 25	0.06 151	0.12 404	0.09 303	0.08 174	0.07 154

iinet-f	0.30 404	0.18 379	1.03 523	0.20 148	0.15 335	0.44 462	0.22 344	0.45 335	0.37 315	0.35 370	0.44 392	0.41 399	0.34 430	0.34 296	0.40 443	0.10 325	0.09 387	0.08 159	0.08 217	0.13 405	0.11 370

RAFT+CT+SA	0.21 235	0.18 379	0.33 176	0.25 388	0.18 409	0.23 220	0.29 448	0.40 281	0.36 304	0.24 183	0.38 321	0.18 141	0.16 173	0.32 283	0.16 170	0.07 69	0.05 30	0.09 236	0.12 423	0.09 240	0.09 279

iRaft-Stereo_5w	0.23 282	0.18 379	0.44 322	0.22 253	0.13 243	0.19 113	0.19 240	0.37 252	0.32 253	0.28 223	0.37 307	0.34 333	0.23 283	0.65 444	0.27 367	0.06 25	0.06 151	0.08 159	0.07 142	0.09 240	0.08 221

LMCR-Stereo	0.26 356	0.18 379	0.49 363	0.28 471	0.14 285	0.36 415	0.23 369	0.54 436	0.34 275	0.39 423	0.40 344	0.29 283	0.29 382	0.37 313	0.27 367	0.11 364	0.07 269	0.09 236	0.07 142	0.13 405	0.09 279

Anonymous3	0.23 282	0.18 379	0.63 436	0.27 450	0.18 409	0.41 445	0.23 369	0.43 319	0.35 291	0.23 169	0.27 192	0.20 164	0.18 224	0.27 225	0.18 221	0.12 402	0.11 436	0.10 309	0.10 345	0.11 353	0.12 393

XX-TBD	0.15 106	0.18 379	0.28 123	0.22 253	0.10 68	0.22 199	0.15 85	0.22 44	0.27 185	0.22 163	0.26 185	0.14 89	0.12 89	0.16 32	0.13 88	0.08 197	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.07 110	0.06 76

RALAANet	0.19 200	0.18 379	0.37 227	0.23 300	0.14 285	0.23 220	0.13 41	0.37 252	0.29 219	0.28 223	0.26 185	0.25 227	0.15 157	0.26 206	0.18 221	0.08 197	0.06 151	0.09 236	0.08 217	0.09 240	0.06 76

FAT-Stereo	0.36 446	0.18 379	0.73 469	0.26 422	0.18 409	0.33 382	0.29 448	0.60 493	0.59 488	0.46 473	0.60 478	0.60 493	0.50 500	0.61 422	0.34 415	0.13 421	0.14 475	0.13 425	0.12 423	0.14 423	0.18 476

BEATNet_4x	0.22 265	0.18 379	0.47 349	0.22 253	0.10 68	0.28 306	0.14 61	0.46 346	0.32 253	0.31 298	0.34 277	0.31 310	0.25 322	0.31 277	0.29 383	0.08 197	0.06 151	0.08 159	0.06 86	0.10 305	0.08 221

RYNet	0.37 456	0.18 379	0.59 420	0.25 388	0.28 512	0.61 514	0.32 470	0.59 485	0.59 488	0.41 442	0.38 321	0.57 485	0.39 457	0.87 509	0.53 485	0.11 364	0.08 353	0.12 404	0.11 384	0.18 476	0.18 476

iResNet	0.24 312	0.18 379	0.61 425	0.25 388	0.11 113	0.29 327	0.21 318	0.42 307	0.43 379	0.33 333	0.43 381	0.27 257	0.22 268	0.34 296	0.26 361	0.07 69	0.05 30	0.07 78	0.06 86	0.08 174	0.07 154

CBMV_ROB	0.33 429	0.18 379	0.53 393	0.21 192	0.14 285	0.33 382	0.20 287	0.51 401	0.45 405	0.51 491	0.55 459	0.45 427	0.42 474	0.71 462	0.32 403	0.18 497	0.19 514	0.23 512	0.21 507	0.14 423	0.15 442

rvit_105_1	0.27 364	0.19 395	0.46 341	0.27 450	0.19 430	0.30 345	0.35 486	0.44 325	0.51 458	0.31 298	0.31 238	0.31 310	0.26 331	0.35 305	0.25 348	0.15 460	0.14 475	0.15 466	0.17 493	0.11 353	0.10 335

DualNet (step1)	0.28 384	0.19 395	0.50 374	0.18 49	0.16 367	0.34 395	0.20 287	0.51 401	0.38 329	0.37 393	0.34 277	0.37 358	0.30 395	0.39 320	0.23 327	0.23 511	0.09 387	0.28 524	0.24 519	0.18 476	0.16 451

test_sample9	0.42 479	0.19 395	0.50 374	0.18 49	0.16 367	0.34 395	0.20 287	0.51 401	0.38 329	0.37 393	0.34 277	0.37 358	0.30 395	0.66 449	0.91 527	0.23 511	1.82 577	0.28 524	0.24 519	0.18 476	0.16 451

test_sample8	0.49 502	0.19 395	0.50 374	0.18 49	0.16 367	0.34 395	0.20 287	0.55 446	0.34 275	0.62 514	0.38 321	1.15 544	0.67 528	0.66 449	0.91 527	0.23 511	1.82 577	0.28 524	0.24 519	0.18 476	0.16 451

test_5	0.23 282	0.19 395	0.38 246	0.26 422	0.18 409	0.25 256	0.29 448	0.40 281	0.37 315	0.29 250	0.40 344	0.25 227	0.22 268	0.34 296	0.18 221	0.07 69	0.05 30	0.09 236	0.09 303	0.10 305	0.10 335

AASNet	0.27 364	0.19 395	0.49 363	0.26 422	0.17 388	0.34 395	0.20 287	0.62 505	0.48 437	0.35 370	0.40 344	0.32 319	0.25 322	0.28 238	0.34 415	0.11 364	0.09 387	0.10 309	0.08 217	0.13 405	0.11 370

AnonymousM	0.17 138	0.19 395	0.24 83	0.18 49	0.10 68	0.18 87	0.17 153	0.30 156	0.23 138	0.26 203	0.20 128	0.18 141	0.14 140	0.19 88	0.14 122	0.09 276	0.06 151	0.38 537	0.15 472	0.06 43	0.05 22

TestStereo	0.21 235	0.19 395	0.40 269	0.25 388	0.10 68	0.22 199	0.21 318	0.31 167	0.31 244	0.23 169	0.34 277	0.22 187	0.18 224	0.62 430	0.18 221	0.08 197	0.06 151	0.10 309	0.07 142	0.11 353	0.06 76

CVANet_RVC	0.30 404	0.19 395	0.41 292	0.26 422	0.16 367	0.33 382	0.26 420	0.52 418	0.47 427	0.40 433	0.46 414	0.43 412	0.31 411	0.89 514	0.26 361	0.14 447	0.09 387	0.14 451	0.13 450	0.14 423	0.10 335

DeepPruner_ROB	0.26 356	0.19 395	0.44 322	0.21 192	0.16 367	0.30 345	0.21 318	0.52 418	0.32 253	0.35 370	0.38 321	0.39 378	0.26 331	0.42 332	0.24 338	0.15 460	0.11 436	0.11 366	0.11 384	0.14 423	0.13 409

iResNet_ROB	0.25 340	0.19 395	0.40 269	0.20 148	0.12 169	0.30 345	0.16 115	0.55 446	0.53 469	0.38 408	0.43 381	0.37 358	0.26 331	0.38 318	0.22 308	0.08 197	0.06 151	0.06 24	0.04 1	0.09 240	0.09 279

SGM_RVC	0.50 505	0.19 395	0.50 374	0.25 388	0.15 335	0.69 522	0.39 505	0.68 528	0.82 529	0.95 542	0.84 522	1.13 541	0.76 534	1.16 542	0.60 496	0.16 475	0.16 497	0.16 477	0.16 484	0.16 445	0.17 463
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AIO-test2	0.20 215	0.20 407	0.36 215	0.26 422	0.15 335	0.22 199	0.16 115	0.42 307	0.42 372	0.16 108	0.29 211	0.15 105	0.11 66	0.26 206	0.13 88	0.18 497	0.06 151	0.10 309	0.11 384	0.07 110	0.07 154

fast-acv-ft	0.31 411	0.20 407	0.81 483	0.24 351	0.18 409	0.46 470	0.27 426	0.41 293	0.49 446	0.39 423	0.55 459	0.49 448	0.35 434	0.37 313	0.38 428	0.11 364	0.11 436	0.11 366	0.12 423	0.12 390	0.09 279

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 404	0.20 407	0.70 461	0.21 192	0.17 388	0.46 470	0.27 426	0.50 384	0.49 446	0.42 452	0.55 459	0.43 412	0.30 395	0.46 344	0.38 428	0.09 276	0.06 151	0.07 78	0.06 86	0.11 353	0.10 335

ACRE	0.21 235	0.20 407	0.62 433	0.23 300	0.15 335	0.24 242	0.20 287	0.35 224	0.28 200	0.31 298	0.32 247	0.22 187	0.15 157	0.25 190	0.20 265	0.08 197	0.07 269	0.07 78	0.07 142	0.08 174	0.08 221

SACVNet	0.30 404	0.20 407	0.41 292	0.25 388	0.18 409	0.34 395	0.25 408	0.52 418	0.40 355	0.41 442	0.44 392	0.46 435	0.32 418	0.71 462	0.25 348	0.13 421	0.10 412	0.12 404	0.12 423	0.16 445	0.17 463

GEStereo_RVC	0.27 364	0.20 407	0.44 322	0.27 450	0.16 367	0.33 382	0.25 408	0.56 461	0.54 473	0.34 353	0.38 321	0.34 333	0.25 322	0.51 364	0.28 371	0.12 402	0.08 353	0.09 236	0.08 217	0.11 353	0.11 370

APVNet	0.36 446	0.20 407	0.70 461	0.26 422	0.22 471	0.52 500	0.35 486	0.61 497	0.44 394	0.38 408	0.52 445	0.48 443	0.38 451	0.84 505	0.46 469	0.13 421	0.14 475	0.15 466	0.16 484	0.16 445	0.15 442

S-Stereo	0.38 463	0.20 407	1.05 524	0.27 450	0.22 471	0.38 428	0.32 470	0.55 446	0.66 504	0.39 423	0.59 473	0.49 448	0.41 465	0.75 478	0.40 443	0.12 402	0.15 490	0.13 425	0.13 450	0.16 445	0.21 502

STTStereo	0.28 384	0.20 407	0.61 425	0.25 388	0.17 388	0.29 327	0.24 391	0.47 354	0.39 339	0.39 423	0.41 352	0.44 423	0.28 367	0.40 327	0.28 371	0.13 421	0.12 453	0.13 425	0.16 484	0.12 390	0.11 370

CFNet	0.27 364	0.20 407	0.44 322	0.22 253	0.14 285	0.33 382	0.14 61	0.51 401	0.45 405	0.30 281	0.40 344	0.38 366	0.27 350	0.76 483	0.25 348	0.09 276	0.07 269	0.11 366	0.11 384	0.11 353	0.08 221

LE_ROB	1.76 568	0.20 407	2.68 568	0.48 536	0.52 545	0.78 533	0.96 564	0.84 548	6.61 582	7.40 584	2.08 568	2.08 561	4.83 578	1.27 550	3.79 577	0.10 325	0.08 353	0.12 404	0.11 384	0.11 353	0.10 335

NOSS_ROB	0.31 411	0.20 407	0.35 195	0.24 351	0.16 367	0.32 371	0.19 240	0.52 418	0.48 437	0.33 333	0.36 298	0.42 408	0.28 367	0.93 521	0.24 338	0.19 503	0.20 519	0.24 514	0.22 515	0.17 462	0.17 463

XPNet_ROB	0.33 429	0.20 407	0.43 313	0.27 450	0.18 409	0.37 420	0.31 464	0.55 446	0.50 454	0.51 491	0.53 452	0.58 488	0.37 447	0.63 436	0.45 463	0.17 486	0.12 453	0.13 425	0.12 423	0.15 437	0.14 430

pmcnn	0.50 505	0.20 407	0.78 472	0.24 351	0.26 505	0.39 436	0.30 459	0.51 401	0.50 454	0.54 505	1.23 544	2.52 569	0.37 447	0.77 489	0.95 530	0.08 197	0.06 151	0.06 24	0.05 42	0.10 305	0.08 221

z-ln-s-r	0.32 420	0.21 421	0.82 487	0.23 300	0.14 285	0.30 345	0.26 420	0.43 319	0.50 454	0.32 321	0.60 478	0.39 378	0.29 382	0.73 469	0.66 507	0.08 197	0.06 151	0.08 159	0.07 142	0.10 305	0.08 221

GMStereo_Zeroshot	0.24 312	0.21 421	0.45 333	0.26 422	0.13 243	0.28 306	0.15 85	0.39 270	0.35 291	0.37 393	0.43 381	0.40 392	0.17 199	0.34 296	0.20 265	0.12 402	0.07 269	0.13 425	0.07 142	0.16 445	0.09 279

SDNR	0.42 479	0.21 421	0.82 487	0.21 192	0.18 409	1.27 557	0.17 153	0.50 384	0.49 446	0.42 452	0.81 518	0.38 366	0.27 350	1.19 543	0.38 428	0.23 511	0.24 532	0.17 483	0.13 450	0.17 462	0.20 494

Anonymous_2	0.37 456	0.21 421	0.47 349	0.20 148	0.21 455	0.42 452	0.26 420	0.38 258	0.29 219	0.33 333	0.30 224	0.44 423	0.38 451	0.36 310	0.29 383	0.26 522	0.29 540	0.44 541	1.41 576	0.34 533	0.21 502

CIPLG	0.21 235	0.21 421	0.55 402	0.23 300	0.15 335	0.25 256	0.20 287	0.35 224	0.29 219	0.31 298	0.33 268	0.22 187	0.15 157	0.26 206	0.20 265	0.08 197	0.07 269	0.07 78	0.07 142	0.08 174	0.08 221

sAnonymous2	0.20 215	0.21 421	0.58 414	0.24 351	0.17 388	0.22 199	0.19 240	0.34 200	0.28 200	0.17 120	0.19 112	0.17 131	0.16 173	0.17 45	0.14 122	0.10 325	0.07 269	0.09 236	0.08 217	0.23 504	0.17 463

CroCo_RVC	0.20 215	0.21 421	0.58 414	0.24 351	0.17 388	0.22 199	0.19 240	0.34 200	0.28 200	0.17 120	0.19 112	0.17 131	0.16 173	0.17 45	0.14 122	0.10 325	0.07 269	0.09 236	0.08 217	0.23 504	0.17 463

ARAFT	0.24 312	0.21 421	0.78 472	0.22 253	0.12 169	0.29 327	0.24 391	0.43 319	0.32 253	0.33 333	0.28 198	0.28 272	0.19 239	0.49 355	0.18 221	0.07 69	0.06 151	0.12 404	0.11 384	0.09 240	0.06 76

DMCA-RVC	0.27 364	0.21 421	0.61 425	0.28 471	0.17 388	0.29 327	0.21 318	0.42 307	0.35 291	0.40 433	0.37 307	0.39 378	0.36 438	0.43 334	0.30 391	0.13 421	0.10 412	0.15 466	0.11 384	0.13 405	0.10 335

TDLM	0.30 404	0.21 421	0.38 246	0.28 471	0.15 335	0.33 382	0.32 470	0.52 418	0.47 427	0.38 408	0.43 381	0.39 378	0.29 382	0.91 518	0.28 371	0.14 447	0.08 353	0.13 425	0.11 384	0.12 390	0.10 335

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 364	0.21 421	0.59 420	0.25 388	0.18 409	0.29 327	0.22 344	0.50 384	0.40 355	0.38 408	0.41 352	0.43 412	0.27 350	0.43 334	0.29 383	0.11 364	0.08 353	0.10 309	0.10 345	0.10 305	0.11 370
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
WCMA_ROB	0.51 509	0.21 421	0.65 444	0.25 388	0.21 455	0.58 507	0.32 470	0.54 436	0.55 479	0.95 542	1.40 549	1.28 548	0.81 539	0.73 469	0.62 499	0.18 497	0.15 490	0.15 466	0.15 472	0.19 483	0.19 484

CBMV	0.33 429	0.21 421	0.54 396	0.23 300	0.13 243	0.42 452	0.33 480	0.53 429	0.48 437	0.52 497	0.49 429	0.50 455	0.41 465	0.56 396	0.31 398	0.15 460	0.16 497	0.18 491	0.16 484	0.13 405	0.13 409
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.32 420	0.22 434	0.58 414	0.27 450	0.23 484	0.48 482	0.27 426	0.51 401	0.45 405	0.48 483	0.56 466	0.51 459	0.30 395	0.39 320	0.40 443	0.13 421	0.16 497	0.13 425	0.12 423	0.13 405	0.12 393

YMNet_1	0.32 420	0.22 434	0.58 414	0.27 450	0.23 484	0.48 482	0.27 426	0.51 401	0.45 405	0.48 483	0.56 466	0.51 459	0.30 395	0.39 320	0.40 443	0.13 421	0.16 497	0.13 425	0.12 423	0.13 405	0.12 393

IPLGR_C	0.21 235	0.22 434	0.60 422	0.23 300	0.15 335	0.24 242	0.20 287	0.35 224	0.29 219	0.31 298	0.32 247	0.22 187	0.15 157	0.25 190	0.20 265	0.08 197	0.07 269	0.07 78	0.07 142	0.08 174	0.08 221

RP	0.35 442	0.22 434	0.51 385	0.31 489	0.24 492	0.37 420	0.28 442	0.50 384	0.58 487	0.40 433	0.63 491	0.61 497	0.47 491	0.61 422	0.39 436	0.16 475	0.15 490	0.17 483	0.15 472	0.17 462	0.17 463

edge stereo	0.39 468	0.22 434	0.81 483	0.27 450	0.22 471	0.37 420	0.24 391	0.56 461	0.54 473	0.53 503	0.60 478	0.71 524	0.50 500	0.78 491	0.40 443	0.16 475	0.14 475	0.19 499	0.14 463	0.16 445	0.17 463

ADCL	0.47 496	0.22 434	1.00 518	0.27 450	0.19 430	0.74 527	0.64 544	0.54 436	0.69 512	0.56 507	0.71 505	0.55 476	0.60 517	0.60 415	1.43 554	0.11 364	0.09 387	0.13 425	0.13 450	0.14 423	0.14 430

GANet	0.36 446	0.22 434	0.49 363	0.29 474	0.17 388	0.41 445	0.38 500	0.57 471	0.45 405	0.46 473	0.75 511	0.55 476	0.40 461	0.94 523	0.41 451	0.13 421	0.13 465	0.13 425	0.11 384	0.14 423	0.11 370

AANet_RVC	0.31 411	0.22 434	0.50 374	0.23 300	0.14 285	0.30 345	0.24 391	0.47 354	0.54 473	0.38 408	0.60 478	0.43 412	0.29 382	0.87 509	0.40 443	0.11 364	0.07 269	0.07 78	0.07 142	0.09 240	0.09 279

StereoDRNet	0.32 420	0.22 434	0.61 425	0.27 450	0.21 455	0.42 452	0.30 459	0.61 497	0.48 437	0.46 473	0.39 334	0.48 443	0.30 395	0.57 400	0.40 443	0.11 364	0.09 387	0.12 404	0.11 384	0.12 390	0.10 335

TCMNet	0.33 429	0.23 443	0.72 465	0.29 474	0.30 520	0.40 441	0.28 442	0.50 384	0.47 427	0.37 393	0.45 404	0.40 392	0.29 382	0.60 415	0.39 436	0.14 447	0.13 465	0.15 466	0.14 463	0.17 462	0.15 442

RAFT + AFF	0.27 364	0.23 443	0.50 374	0.25 388	0.17 388	0.30 345	0.33 480	0.52 418	0.40 355	0.28 223	0.30 224	0.30 299	0.31 411	0.62 430	0.24 338	0.09 276	0.10 412	0.11 366	0.10 345	0.11 353	0.11 370

GwcNet	0.35 442	0.23 443	0.88 501	0.25 388	0.24 492	0.48 482	0.27 426	0.55 446	0.57 485	0.38 408	0.52 445	0.51 459	0.32 418	0.60 415	0.41 451	0.13 421	0.11 436	0.12 404	0.11 384	0.13 405	0.14 430

DANet	0.35 442	0.23 443	0.60 422	0.36 514	0.22 471	0.39 436	0.25 408	0.48 366	0.43 379	0.52 497	0.50 431	0.59 490	0.41 465	0.76 483	0.49 474	0.13 421	0.11 436	0.14 451	0.12 423	0.17 462	0.15 442
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DFGA-Net	0.23 282	0.24 447	0.49 363	0.22 253	0.15 335	0.25 256	0.17 153	0.39 270	0.39 339	0.29 250	0.31 238	0.21 175	0.17 199	0.59 413	0.28 371	0.08 197	0.06 151	0.09 236	0.09 303	0.10 305	0.08 221

ADCRef	0.38 463	0.24 447	0.88 501	0.26 422	0.21 455	0.49 487	0.27 426	0.52 418	0.48 437	0.50 486	0.58 471	0.35 347	0.47 491	0.48 350	1.29 552	0.09 276	0.08 353	0.12 404	0.12 423	0.11 353	0.11 370

ADCP+	0.45 492	0.24 447	1.15 533	0.25 388	0.22 471	0.56 503	0.39 505	0.54 436	0.51 458	0.44 465	0.51 437	0.46 435	0.52 505	0.56 396	1.89 565	0.10 325	0.08 353	0.11 366	0.10 345	0.14 423	0.13 409

DPSNet	0.47 496	0.24 447	0.93 509	0.27 450	0.20 447	0.75 529	0.57 538	0.84 548	0.79 526	0.47 480	0.51 437	0.60 493	0.69 530	0.87 509	0.71 510	0.16 475	0.13 465	0.12 404	0.10 345	0.25 509	0.21 502

PSMNet_ROB	0.33 429	0.24 447	0.54 396	0.31 489	0.21 455	0.42 452	0.43 516	0.59 485	0.47 427	0.37 393	0.44 392	0.49 448	0.31 411	0.64 438	0.43 455	0.14 447	0.10 412	0.15 466	0.14 463	0.13 405	0.11 370

LL-Strereo	0.29 395	0.25 452	0.58 414	0.25 388	0.21 455	0.23 220	0.24 391	0.55 446	0.42 372	0.34 353	0.32 247	0.41 399	0.40 461	0.94 523	0.23 327	0.08 197	0.07 269	0.11 366	0.09 303	0.09 240	0.09 279

HCRNet	0.24 312	0.25 452	0.33 176	0.34 503	0.16 367	0.27 286	0.18 196	0.43 319	0.35 291	0.30 281	0.35 288	0.32 319	0.22 268	0.44 338	0.20 265	0.13 421	0.08 353	0.13 425	0.11 384	0.10 305	0.09 279

GMStereo	0.19 200	0.25 452	0.40 269	0.21 192	0.12 169	0.22 199	0.19 240	0.29 137	0.40 355	0.25 191	0.23 154	0.16 123	0.15 157	0.25 190	0.19 250	0.09 276	0.06 151	0.08 159	0.08 217	0.10 305	0.08 221
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
psmorigin	0.50 505	0.25 452	3.03 569	0.24 351	0.19 430	0.38 428	0.22 344	0.50 384	0.44 394	0.64 518	0.68 500	0.71 524	0.51 503	0.85 506	0.45 463	0.14 447	0.17 504	0.13 425	0.14 463	0.16 445	0.21 502

FADNet-RVC-Resample	0.29 395	0.25 452	0.93 509	0.26 422	0.16 367	0.32 371	0.21 318	0.47 354	0.39 339	0.35 370	0.38 321	0.33 326	0.27 350	0.53 377	0.24 338	0.10 325	0.10 412	0.14 451	0.13 450	0.13 405	0.16 451

G-Net	0.46 494	0.25 452	0.86 498	0.34 503	0.28 512	0.90 542	0.35 486	0.47 354	0.45 405	0.68 523	1.22 543	0.64 509	0.60 517	0.61 422	0.57 487	0.16 475	0.14 475	0.17 483	0.13 450	0.22 501	0.19 484

NCC-stereo	0.39 468	0.25 452	0.69 455	0.32 495	0.28 512	0.46 470	0.36 490	0.65 514	0.52 465	0.40 433	0.57 469	0.56 480	0.47 491	0.73 469	0.45 463	0.17 486	0.14 475	0.18 491	0.25 524	0.16 445	0.16 451

Nwc_Net	0.37 456	0.25 452	0.68 454	0.31 489	0.24 492	0.44 462	0.30 459	0.65 514	0.50 454	0.37 393	0.69 504	0.58 488	0.45 482	0.60 415	0.40 443	0.15 460	0.12 453	0.19 499	0.21 507	0.14 423	0.13 409

Abc-Net	0.39 468	0.25 452	0.69 455	0.32 495	0.28 512	0.46 470	0.36 490	0.65 514	0.52 465	0.40 433	0.57 469	0.56 480	0.47 491	0.73 469	0.45 463	0.17 486	0.14 475	0.18 491	0.25 524	0.16 445	0.16 451
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DN-CSS_ROB	0.22 265	0.25 452	0.47 349	0.24 351	0.14 285	0.25 256	0.12 23	0.40 281	0.33 265	0.29 250	0.42 368	0.22 187	0.20 248	0.33 290	0.19 250	0.07 69	0.06 151	0.11 366	0.11 384	0.11 353	0.07 154

LALA_ROB	0.36 446	0.25 452	0.46 341	0.30 483	0.21 455	0.47 476	0.39 505	0.61 497	0.51 458	0.52 497	0.51 437	0.69 521	0.36 438	0.50 359	0.43 455	0.17 486	0.11 436	0.16 477	0.14 463	0.17 462	0.15 442

Wz-Net-MNSev	0.36 446	0.26 463	0.79 478	0.26 422	0.21 455	0.59 510	0.38 500	0.55 446	0.56 482	0.48 483	0.54 455	0.53 470	0.36 438	0.60 415	0.44 460	0.11 364	0.09 387	0.11 366	0.11 384	0.15 437	0.13 409

dd	0.22 265	0.26 463	0.40 269	0.22 253	0.12 169	0.25 256	0.21 318	0.32 178	0.44 394	0.29 250	0.28 198	0.25 227	0.16 173	0.30 270	0.25 348	0.12 402	0.07 269	0.10 309	0.08 217	0.11 353	0.09 279

AF-Net	0.37 456	0.26 463	0.56 406	0.32 495	0.23 484	0.41 445	0.29 448	0.61 497	0.64 502	0.42 452	0.68 500	0.65 510	0.49 498	0.57 400	0.44 460	0.15 460	0.11 436	0.19 499	0.14 463	0.15 437	0.13 409

iResNetv2_ROB	0.27 364	0.26 463	0.72 465	0.23 300	0.13 243	0.29 327	0.18 196	0.52 418	0.49 446	0.37 393	0.45 404	0.39 378	0.25 322	0.34 296	0.20 265	0.08 197	0.06 151	0.07 78	0.05 42	0.12 390	0.09 279

NCCL2	0.35 442	0.26 463	0.49 363	0.36 514	0.22 471	0.41 445	0.41 511	0.53 429	0.42 372	0.47 480	0.46 414	0.61 497	0.39 457	0.55 385	0.37 426	0.16 475	0.13 465	0.21 505	0.21 507	0.16 445	0.16 451

FBW_ROB	0.43 484	0.26 463	0.54 396	0.31 489	0.20 447	0.51 491	0.32 470	0.70 531	0.60 492	0.59 511	0.55 459	0.65 510	0.41 465	1.40 554	0.51 482	0.13 421	0.17 504	0.21 505	0.16 484	0.17 462	0.18 476

ETE_ROB	0.34 437	0.26 463	0.45 333	0.29 474	0.18 409	0.40 441	0.37 494	0.57 471	0.47 427	0.50 486	0.50 431	0.62 499	0.36 438	0.55 385	0.38 428	0.13 421	0.10 412	0.14 451	0.12 423	0.16 445	0.16 451

FINET	0.34 437	0.27 470	0.80 481	0.24 351	0.24 492	0.36 415	0.34 482	0.54 436	0.72 517	0.39 423	0.47 421	0.32 319	0.30 395	0.51 364	0.32 403	0.19 503	0.17 504	0.13 425	0.12 423	0.18 476	0.16 451

SHD	0.42 479	0.27 470	0.81 483	0.31 489	0.25 500	0.42 452	0.22 344	0.66 520	0.94 546	0.63 516	0.60 478	0.59 490	0.47 491	0.59 413	0.58 492	0.15 460	0.13 465	0.16 477	0.16 484	0.20 492	0.22 507

MeshStereo	0.58 520	0.27 470	0.67 449	0.22 253	0.17 388	0.66 520	0.37 494	0.78 539	0.61 495	1.47 569	1.30 546	1.65 555	0.79 536	1.12 540	0.59 493	0.17 486	0.17 504	0.17 483	0.14 463	0.17 462	0.14 430
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
FADNet_RVC	0.30 404	0.28 473	0.83 489	0.23 300	0.15 335	0.30 345	0.17 153	0.49 374	0.37 315	0.30 281	0.38 321	0.30 299	0.27 350	0.52 370	0.31 398	0.14 447	0.14 475	0.14 451	0.16 484	0.21 495	0.23 514

SuperB	0.49 502	0.28 473	2.23 560	0.23 300	0.15 335	0.41 445	0.32 470	0.47 354	0.82 529	0.43 458	0.50 431	0.33 326	0.45 482	0.68 454	1.08 537	0.10 325	0.07 269	0.09 236	0.08 217	0.98 568	0.14 430

RTSC	0.39 468	0.28 473	0.78 472	0.27 450	0.18 409	0.49 487	0.22 344	0.59 485	0.84 536	0.55 506	0.53 452	0.49 448	0.36 438	0.67 453	0.82 519	0.13 421	0.10 412	0.11 366	0.12 423	0.17 462	0.17 463

PA-Net	0.37 456	0.28 473	0.83 489	0.31 489	0.28 512	0.39 436	0.42 514	0.51 401	0.55 479	0.34 353	0.42 368	0.41 399	0.36 438	0.79 493	0.49 474	0.12 402	0.23 530	0.16 477	0.23 517	0.12 390	0.18 476
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-ForestM	1.36 558	0.28 473	0.79 478	0.26 422	0.16 367	2.26 571	1.00 566	1.42 562	1.46 562	2.38 574	2.05 567	5.95 582	2.66 575	2.95 572	2.46 572	0.17 486	0.18 510	0.18 491	0.18 499	0.15 437	0.18 476

NaN_ROB	0.41 476	0.28 473	0.62 433	0.30 483	0.19 430	0.51 491	0.47 526	0.58 480	0.59 488	0.56 507	0.47 421	0.49 448	0.41 465	1.21 546	0.64 504	0.12 402	0.18 510	0.12 404	0.13 450	0.11 353	0.14 430

SANet	0.53 514	0.28 473	0.96 514	0.26 422	0.15 335	0.69 522	0.44 519	0.67 525	1.34 558	0.67 522	0.98 534	0.94 535	0.71 532	0.89 514	0.76 512	0.14 447	0.12 453	0.12 404	0.11 384	0.17 462	0.16 451

w-ln-seven-2	0.36 446	0.29 480	1.06 525	0.27 450	0.18 409	0.37 420	0.30 459	0.50 384	0.54 473	0.45 469	0.55 459	0.45 427	0.41 465	0.62 430	0.49 474	0.10 325	0.10 412	0.12 404	0.11 384	0.14 423	0.11 370

Wz-Net-LNSev	0.34 437	0.29 480	0.91 505	0.26 422	0.21 455	0.47 476	0.31 464	0.54 436	0.54 473	0.44 465	0.52 445	0.50 455	0.35 434	0.39 320	0.39 436	0.11 364	0.11 436	0.10 309	0.09 303	0.14 423	0.13 409

DGSMNet	0.61 525	0.29 480	0.91 505	0.51 540	0.70 554	0.62 516	1.38 575	0.59 485	0.55 479	0.37 393	0.61 485	0.52 465	0.33 421	0.65 444	0.43 455	0.53 547	0.60 565	0.67 552	0.61 560	0.63 549	0.61 559

aanetorigin	0.39 468	0.29 480	1.09 527	0.24 351	0.19 430	0.28 306	0.37 494	0.33 192	0.47 427	0.94 540	0.82 520	0.52 465	0.54 506	0.49 355	0.50 480	0.11 364	0.09 387	0.10 309	0.10 345	0.16 445	0.15 442

DeepPrunerF	0.44 490	0.29 480	1.29 543	0.33 501	0.30 520	0.35 410	0.36 490	0.62 505	1.15 556	0.40 433	0.44 392	0.39 378	0.41 465	0.80 497	0.52 483	0.18 497	0.14 475	0.23 512	0.21 507	0.17 462	0.17 463

ADCPNet	0.48 499	0.29 480	1.60 553	0.27 450	0.23 484	0.70 525	0.38 500	0.53 429	0.51 458	0.51 491	0.59 473	0.67 515	0.56 510	0.60 415	1.14 542	0.15 460	0.18 510	0.14 451	0.23 517	0.19 483	0.19 484

PWC_ROB	0.38 463	0.29 480	0.69 455	0.25 388	0.20 447	0.38 428	0.19 240	0.58 480	0.67 507	0.57 509	0.85 523	0.51 459	0.40 461	0.71 462	0.52 483	0.13 421	0.09 387	0.14 451	0.10 345	0.17 462	0.14 430

w-ln-seven	0.42 479	0.30 487	1.18 534	0.26 422	0.22 471	0.58 507	0.31 464	0.62 505	0.81 528	0.58 510	0.61 485	0.53 470	0.36 438	0.57 400	0.65 506	0.11 364	0.10 412	0.13 425	0.12 423	0.15 437	0.13 409

FC-DCNN v2	0.71 534	0.30 487	0.67 449	0.32 495	0.27 507	0.84 537	0.39 505	0.84 548	0.85 537	1.44 565	1.64 560	2.09 562	1.28 561	1.06 536	0.80 518	0.24 518	0.22 525	0.27 517	0.26 528	0.26 516	0.25 521

HBP-ISP	0.33 429	0.30 487	0.72 465	0.22 253	0.16 367	0.32 371	0.22 344	0.54 436	0.44 394	0.41 442	0.49 429	0.33 326	0.38 451	0.73 469	0.25 348	0.18 497	0.19 514	0.24 514	0.20 504	0.16 445	0.13 409

FC-DCNN	0.70 533	0.30 487	0.69 455	0.32 495	0.27 507	0.81 536	0.39 505	0.79 542	0.82 529	1.41 561	1.58 559	1.98 560	1.26 559	1.02 533	0.77 515	0.24 518	0.22 525	0.27 517	0.26 528	0.26 516	0.26 523

PS-NSSS	0.32 420	0.30 487	0.46 341	0.23 300	0.17 388	0.33 382	0.24 391	0.57 471	0.41 365	0.37 393	0.52 445	0.35 347	0.30 395	0.80 497	0.30 391	0.17 486	0.14 475	0.21 505	0.15 472	0.15 437	0.13 409

PDISCO_ROB	0.43 484	0.30 487	0.67 449	0.43 529	0.36 529	0.67 521	0.32 470	0.72 534	0.76 522	0.43 458	0.53 452	0.63 507	0.40 461	0.66 449	0.47 471	0.21 508	0.12 453	0.21 505	0.19 503	0.25 509	0.20 494

PWCDC_ROB	0.38 463	0.30 487	0.60 422	0.33 501	0.20 447	0.42 452	0.19 240	0.58 480	0.89 538	0.42 452	1.26 545	0.36 352	0.34 430	0.50 359	0.38 428	0.18 497	0.11 436	0.11 366	0.09 303	0.19 483	0.13 409

UDGNet	0.23 282	0.31 494	0.38 246	0.24 351	0.14 285	0.24 242	0.18 196	0.32 178	0.43 379	0.29 250	0.28 198	0.24 219	0.19 239	0.29 255	0.20 265	0.15 460	0.07 269	0.21 505	0.11 384	0.14 423	0.10 335

dad	0.28 384	0.31 494	0.44 322	0.21 192	0.14 285	0.30 345	0.20 287	0.33 192	0.49 446	0.44 465	0.44 392	0.45 427	0.21 255	0.41 329	0.26 361	0.20 506	0.11 436	0.20 503	0.11 384	0.14 423	0.10 335

ccnet	0.42 479	0.31 494	0.48 358	0.27 450	0.32 524	0.60 513	0.32 470	0.65 514	0.46 422	0.53 503	0.66 496	0.56 480	0.45 482	0.72 467	0.61 497	0.26 522	0.19 514	0.24 514	0.21 507	0.26 516	0.22 507

Syn2CoEx	0.36 446	0.31 494	0.78 472	0.34 503	0.21 455	0.41 445	0.28 442	0.61 497	0.49 446	0.42 452	0.56 466	0.45 427	0.44 479	0.69 456	0.38 428	0.17 486	0.14 475	0.15 466	0.12 423	0.13 405	0.12 393

FCDSN-DC	0.63 526	0.31 494	0.61 425	0.36 514	0.30 520	0.65 518	0.37 494	0.66 520	0.68 510	1.14 552	1.54 557	1.71 557	1.26 559	0.92 519	0.64 504	0.24 518	0.22 525	0.27 517	0.26 528	0.27 521	0.27 527
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RGC	0.39 468	0.32 499	0.64 443	0.34 503	0.27 507	0.40 441	0.29 448	0.57 471	0.53 469	0.45 469	0.64 493	0.62 499	0.45 482	0.72 467	0.39 436	0.15 460	0.15 490	0.21 505	0.20 504	0.18 476	0.19 484

MSMD_ROB	0.60 524	0.33 500	0.61 425	0.30 483	0.25 500	0.86 539	0.35 486	0.55 446	0.67 507	1.10 550	1.49 554	1.76 558	0.97 550	0.88 512	0.49 474	0.23 511	0.21 521	0.27 517	0.27 532	0.25 509	0.24 519

PVD	0.58 520	0.34 501	0.84 494	0.39 524	0.31 523	0.59 510	0.47 526	0.80 543	1.25 557	0.92 539	1.09 537	0.79 528	0.82 540	0.85 506	0.76 512	0.21 508	0.18 510	0.22 511	0.18 499	0.27 521	0.35 537

ADCMid	0.49 502	0.34 501	1.13 532	0.26 422	0.21 455	0.51 491	0.37 494	0.57 471	0.54 473	0.75 531	0.66 496	0.62 499	0.64 527	0.64 438	1.68 559	0.13 421	0.12 453	0.17 483	0.17 493	0.20 492	0.17 463

FADNet-RVC	0.31 411	0.35 503	0.78 472	0.25 388	0.20 447	0.33 382	0.20 287	0.49 374	0.40 355	0.34 353	0.39 334	0.41 399	0.29 382	0.63 436	0.31 398	0.13 421	0.14 475	0.14 451	0.15 472	0.19 483	0.19 484

PASM	0.45 492	0.35 503	0.90 504	0.35 512	0.33 525	0.39 436	0.38 500	0.50 384	0.61 495	0.52 497	0.51 437	0.62 499	0.45 482	0.93 521	0.48 472	0.26 522	0.29 540	0.29 528	0.33 537	0.29 527	0.26 523

CSAN	0.50 505	0.35 503	0.78 472	0.36 514	0.23 484	0.56 503	0.59 541	0.61 497	0.70 514	0.64 518	0.78 515	0.65 510	0.60 517	1.38 553	0.62 499	0.21 508	0.17 504	0.20 503	0.20 504	0.18 476	0.18 476

FADNet	0.32 420	0.36 506	0.74 470	0.23 300	0.22 471	0.37 420	0.19 240	0.53 429	0.48 437	0.32 321	0.36 298	0.43 412	0.32 418	0.64 438	0.25 348	0.16 475	0.16 497	0.14 451	0.16 484	0.24 507	0.19 484

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 446	0.36 506	0.53 393	0.34 503	0.19 430	0.51 491	0.24 391	0.55 446	0.38 329	0.41 442	0.47 421	0.47 437	0.27 350	0.73 469	0.30 391	0.36 540	0.19 514	0.27 517	0.17 493	0.26 516	0.23 514

MANE	1.41 560	0.36 506	0.74 470	0.43 529	0.41 533	2.16 570	0.80 556	2.39 577	3.38 572	2.22 573	3.06 575	3.54 575	2.73 576	2.15 569	1.94 567	0.28 530	0.27 536	0.30 530	0.46 547	0.28 526	0.34 536

ELAS_RVC	0.74 539	0.36 506	1.00 518	0.37 520	0.33 525	0.88 540	0.93 563	0.83 547	1.08 552	1.35 557	1.33 548	1.24 546	1.33 563	1.06 536	0.95 530	0.27 527	0.25 534	0.29 528	0.27 532	0.30 528	0.30 529
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 539	0.36 506	0.85 497	0.36 514	0.33 525	1.36 561	0.77 554	0.93 552	0.92 542	1.41 561	1.53 556	1.16 545	1.17 555	0.95 526	1.03 534	0.26 522	0.25 534	0.28 524	0.28 535	0.31 529	0.30 529
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
StereoAnything_RVC	0.13 52	0.37 511	0.36 215	0.14 1	0.07 1	0.11 4	0.12 23	0.17 9	0.12 8	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 42	0.20 104	0.10 1	0.09 276	0.05 30	0.06 24	0.04 1	0.24 507	0.05 22

EDNetEfficient	0.63 526	0.37 511	2.40 564	0.26 422	0.25 500	0.38 428	0.49 532	0.41 293	1.06 551	1.38 558	0.87 527	0.62 499	0.95 547	0.65 444	1.65 558	0.11 364	0.09 387	0.10 309	0.11 384	0.19 483	0.17 463

XQC	0.43 484	0.37 511	0.96 514	0.34 503	0.25 500	0.53 501	0.34 482	0.60 493	0.73 520	0.51 491	0.46 414	0.57 485	0.47 491	0.70 459	0.72 511	0.17 486	0.12 453	0.18 491	0.15 472	0.25 509	0.23 514

WZ-Net	0.52 513	0.38 514	1.90 557	0.30 483	0.24 492	0.57 506	0.48 530	0.62 505	0.78 525	0.50 486	0.71 505	0.68 519	0.54 506	0.98 530	0.84 520	0.13 421	0.10 412	0.11 366	0.12 423	0.19 483	0.20 494

SAMSARA	0.56 516	0.39 515	0.80 481	0.60 545	0.46 538	1.00 546	1.23 574	0.67 525	0.68 510	0.71 526	0.54 455	0.89 534	0.57 513	0.81 500	0.62 499	0.19 503	0.22 525	0.18 491	0.18 499	0.27 521	0.25 521

z-mn7	0.44 490	0.40 516	1.09 527	0.25 388	0.18 409	0.61 514	0.34 482	0.56 461	0.93 544	0.43 458	0.96 531	0.53 470	0.39 457	0.94 523	0.59 493	0.10 325	0.09 387	0.10 309	0.10 345	0.14 423	0.13 409

ADCS	0.58 520	0.40 516	1.35 546	0.29 474	0.24 492	0.55 502	0.45 520	0.67 525	0.83 533	0.76 532	0.71 505	0.68 519	0.60 517	0.76 483	2.23 570	0.16 475	0.16 497	0.16 477	0.17 493	0.22 501	0.22 507

AnyNet_C32	0.51 509	0.40 516	1.10 531	0.29 474	0.28 512	0.59 510	0.58 539	0.54 436	0.60 492	0.62 514	0.66 496	0.54 474	0.54 506	0.78 491	1.74 562	0.15 460	0.14 475	0.15 466	0.17 493	0.20 492	0.20 494

LSM	1.64 567	0.40 516	2.56 566	2.02 576	17.61 590	0.51 491	0.52 534	0.61 497	0.76 522	0.82 534	1.11 539	0.63 507	0.54 506	0.75 478	0.49 474	0.16 475	0.24 532	0.18 491	0.21 507	0.25 509	2.42 579

PSMNet-RUCA	0.37 456	0.41 520	0.66 448	0.46 534	0.41 533	0.34 395	0.25 408	0.57 471	0.45 405	0.39 423	0.52 445	0.43 412	0.33 421	0.41 329	0.29 383	0.25 521	0.14 475	0.33 534	0.21 507	0.31 529	0.22 507

Wz-Net-SNSev	0.43 484	0.41 520	1.27 541	0.30 483	0.21 455	0.44 462	0.41 511	0.61 497	0.65 503	0.46 473	0.65 494	0.62 499	0.39 457	0.74 477	0.59 493	0.12 402	0.11 436	0.12 404	0.13 450	0.16 445	0.14 430

MSAF-DinoV2	0.76 541	0.44 522	1.98 558	0.49 539	0.16 367	0.58 507	0.31 464	0.81 545	0.83 533	0.41 442	0.52 445	0.98 539	0.58 514	4.97 580	1.03 534	0.11 364	0.07 269	0.10 309	0.24 519	0.27 521	0.26 523

zh-mn7	0.46 494	0.45 523	1.48 549	0.25 388	0.19 430	0.44 462	0.29 448	0.56 461	0.82 529	0.65 520	0.96 531	0.49 448	0.38 451	0.88 512	0.63 502	0.12 402	0.10 412	0.11 366	0.11 384	0.13 405	0.14 430

GASNet	0.36 446	0.46 524	0.88 501	0.34 503	0.23 484	0.35 410	0.22 344	0.60 493	0.53 469	0.40 433	0.37 307	0.45 427	0.30 395	0.79 493	0.35 419	0.15 460	0.10 412	0.14 451	0.14 463	0.22 501	0.12 393

UDG	0.40 474	0.46 524	0.49 363	0.40 526	0.35 528	0.47 476	0.27 426	0.54 436	0.47 427	0.39 423	0.45 404	0.59 490	0.44 479	0.46 344	0.39 436	0.26 522	0.19 514	0.48 543	0.22 515	0.34 533	0.26 523

CC-Net-ROB	0.43 484	0.47 526	0.65 444	0.37 520	0.23 484	0.51 491	0.29 448	0.66 520	0.49 446	0.46 473	0.51 437	0.48 443	0.38 451	0.96 527	0.35 419	0.34 538	0.23 530	0.55 547	0.25 524	0.31 529	0.20 494

GANetREF_RVC	0.43 484	0.47 526	0.69 455	0.38 522	0.20 447	0.51 491	0.48 530	0.66 520	0.66 504	0.46 473	0.46 414	0.50 455	0.44 479	0.90 517	0.39 436	0.27 527	0.21 521	0.32 532	0.18 499	0.27 521	0.22 507
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
SQANet	0.40 474	0.48 528	0.67 449	0.48 536	0.39 530	0.48 482	0.22 344	0.51 401	0.43 379	0.40 433	0.47 421	0.47 437	0.33 421	0.54 383	0.32 403	0.36 540	0.15 490	0.40 539	0.21 507	0.45 539	0.31 532

Consistency-Raft	0.55 515	0.48 528	1.02 521	0.45 532	0.49 541	0.49 487	0.47 526	0.72 534	0.72 517	0.45 469	0.82 520	0.47 437	0.60 517	0.50 359	0.63 502	0.39 544	0.39 548	0.44 541	0.51 552	0.52 542	0.37 538

RTS	0.78 542	0.48 528	4.68 572	0.34 503	0.28 512	1.12 550	0.46 522	0.62 505	1.03 548	0.73 527	0.89 528	0.60 493	0.59 515	1.61 557	1.16 545	0.14 447	0.11 436	0.15 466	0.15 472	0.21 495	0.19 484

RTSA	0.78 542	0.48 528	4.68 572	0.34 503	0.28 512	1.12 550	0.46 522	0.62 505	1.03 548	0.73 527	0.89 528	0.60 493	0.59 515	1.61 557	1.16 545	0.14 447	0.11 436	0.15 466	0.15 472	0.21 495	0.19 484

NVStereoNet_ROB	0.67 530	0.49 532	0.83 489	0.48 536	0.40 532	0.51 491	0.46 522	0.70 531	0.77 524	0.84 535	1.72 561	1.02 540	0.83 541	1.23 547	0.79 517	0.32 536	0.38 547	0.40 539	0.46 547	0.36 535	0.41 542
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	0.41 476	0.50 533	0.48 358	0.44 531	0.39 530	0.46 470	0.32 470	0.50 384	0.43 379	0.45 469	0.52 445	0.57 485	0.36 438	0.48 350	0.33 410	0.33 537	0.21 521	0.55 547	0.25 524	0.37 536	0.32 535

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 509	0.50 533	0.86 498	0.39 524	0.24 492	0.84 537	0.55 537	0.56 461	0.62 497	0.60 512	0.68 500	0.62 499	0.42 474	1.13 541	0.43 455	0.23 511	0.27 536	0.27 517	0.35 539	0.25 509	0.29 528

zh-sn7	0.48 499	0.51 535	1.43 548	0.29 474	0.20 447	0.47 476	0.39 505	0.57 471	0.62 497	0.52 497	0.81 518	0.52 465	0.56 510	1.05 535	0.87 524	0.12 402	0.13 465	0.13 425	0.13 450	0.17 462	0.16 451

MFN_U_SF_RVC	0.56 516	0.51 535	1.19 535	0.38 522	0.22 471	0.69 522	0.27 426	0.80 543	0.67 507	0.73 527	0.74 510	0.87 531	0.61 526	0.81 500	0.76 512	0.29 532	0.27 536	0.32 532	0.37 543	0.32 532	0.31 532

EDNetEfficientorigin	7.51 581	0.52 537	140.47 600	0.25 388	0.17 388	0.42 452	0.29 448	0.47 354	1.03 548	1.28 555	1.02 535	0.83 530	0.84 542	0.75 478	0.99 532	0.10 325	0.09 387	0.12 404	0.10 345	0.21 495	0.22 507

anonymity	0.56 516	0.54 538	0.70 461	0.47 535	0.61 550	0.56 503	0.43 516	0.69 529	0.49 446	0.63 516	0.55 459	0.54 474	0.60 517	0.61 422	0.57 487	0.55 550	0.53 558	0.50 544	0.54 555	0.51 541	0.56 552

Wz-Net-TNSev	0.51 509	0.58 539	1.61 555	0.25 388	0.21 455	0.65 518	0.45 520	0.63 512	0.69 512	0.51 491	0.54 455	0.71 524	0.60 517	1.00 531	0.77 515	0.15 460	0.15 490	0.13 425	0.15 472	0.21 495	0.20 494

AnyNet_C01	0.65 528	0.58 539	2.60 567	0.32 495	0.26 505	0.88 540	0.61 542	0.63 512	0.62 497	0.68 523	0.96 531	0.76 527	0.60 517	0.96 527	1.43 554	0.16 475	0.16 497	0.17 483	0.17 493	0.23 504	0.23 514

GCST	0.47 496	0.60 541	0.57 409	1.04 564	0.48 540	0.38 428	0.11 16	0.40 281	0.32 253	0.41 442	0.34 277	0.29 283	0.17 199	0.46 344	0.19 250	0.69 557	0.42 550	0.79 559	0.62 561	0.62 548	0.46 547

SPS-STEREO	0.69 532	0.61 542	0.98 516	0.52 542	0.57 548	0.74 527	0.50 533	0.78 539	0.62 497	0.95 542	0.86 524	0.94 535	0.70 531	1.01 532	0.87 524	0.58 553	0.51 555	0.50 544	0.50 551	0.55 544	0.58 554
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	0.57 519	0.62 543	0.87 500	0.63 547	0.44 537	0.73 526	0.37 494	0.65 514	0.66 504	0.51 491	0.75 511	0.66 514	0.45 482	0.69 456	0.46 469	0.53 547	0.34 545	0.55 547	0.35 539	0.60 547	0.45 544

Ntro	0.58 520	0.64 544	0.92 507	0.66 548	0.50 543	0.77 530	0.36 490	0.66 520	0.70 514	0.50 486	0.59 473	0.65 510	0.51 503	0.75 478	0.45 463	0.56 551	0.32 544	0.56 550	0.34 538	0.63 549	0.46 547

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 531	0.64 544	1.06 525	0.45 532	0.27 507	1.40 563	0.58 539	0.78 539	0.92 542	0.84 535	0.86 524	0.88 533	0.68 529	1.33 552	0.68 509	0.37 542	0.29 540	0.34 535	0.36 542	0.43 537	0.37 538

SGM+DAISY	0.87 544	0.66 546	1.30 544	0.51 540	0.60 549	1.03 547	0.84 560	0.76 537	0.73 520	1.39 559	1.51 555	1.31 549	1.22 557	1.11 538	1.08 537	0.57 552	0.53 558	0.51 546	0.51 552	0.54 543	0.61 559

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 215	0.72 547	0.70 461	0.17 19	0.08 9	0.15 24	0.15 85	0.18 14	0.16 28	0.13 49	0.12 29	0.09 18	0.08 7	0.16 32	0.13 88	0.35 539	0.04 2	0.08 159	0.07 142	0.11 353	0.23 514

coex-ft	3.44 575	0.73 548	48.55 598	0.24 351	0.19 430	0.50 490	0.43 516	0.47 354	2.40 569	7.03 583	1.20 542	0.97 538	2.23 572	0.73 469	1.92 566	0.12 402	0.15 490	0.14 451	0.12 423	0.21 495	0.43 543

JetBlue	1.14 556	0.76 549	2.36 562	0.59 544	0.75 556	3.04 574	1.78 577	1.11 555	0.90 540	0.94 540	1.10 538	1.66 556	1.28 561	2.09 567	1.72 561	0.43 546	0.36 546	0.38 537	0.38 545	0.58 546	0.56 552

MFMNet_re	0.72 535	0.76 549	0.99 517	0.62 546	0.70 554	0.77 530	0.67 545	0.75 536	0.83 533	0.78 533	0.86 524	0.69 521	0.78 535	0.71 462	0.61 497	0.66 556	0.59 564	0.61 551	0.58 559	0.68 555	0.71 563

ACVNet_1	0.72 535	0.81 551	1.37 547	0.72 551	0.53 546	0.77 530	0.42 514	0.85 551	0.90 540	0.74 530	0.75 511	1.32 550	0.72 533	1.02 533	0.55 486	0.54 549	0.31 543	0.71 554	0.35 539	0.64 551	0.45 544

ACVNet-4b	0.72 535	0.81 551	1.33 545	0.72 551	0.50 543	0.80 535	0.31 464	0.71 533	0.80 527	0.50 486	0.72 509	0.95 537	0.43 478	0.96 527	1.20 549	1.13 574	0.21 521	0.76 556	0.45 546	0.65 552	0.46 547

IMH-64-1	0.91 546	0.86 553	0.84 494	0.97 559	0.75 556	0.92 543	0.71 547	1.27 557	1.10 553	0.89 537	1.45 551	1.14 542	0.96 548	1.19 543	0.84 520	0.74 558	0.51 555	0.97 562	0.55 556	0.84 559	0.60 556

IMH-64	0.91 546	0.86 553	0.84 494	0.97 559	0.75 556	0.92 543	0.71 547	1.27 557	1.10 553	0.89 537	1.45 551	1.14 542	0.96 548	1.19 543	0.84 520	0.74 558	0.51 555	0.97 562	0.55 556	0.84 559	0.60 556

ACVNet_2	0.89 545	0.87 555	1.25 539	0.82 554	0.62 551	0.97 545	0.62 543	1.14 556	1.42 560	1.00 545	1.40 549	1.47 553	0.84 542	1.11 538	0.66 507	0.61 554	0.43 551	0.78 557	0.49 549	0.75 556	0.52 550

test_for_model	0.29 395	0.89 556	0.34 185	0.69 549	0.49 541	0.20 144	0.16 115	0.30 156	0.23 138	0.28 223	0.15 71	0.13 66	0.11 66	0.17 45	0.13 88	0.29 532	0.10 412	0.06 24	0.04 1	0.86 561	0.18 476

WAO-7	1.01 550	0.89 556	0.93 509	0.83 556	0.66 553	1.18 552	0.81 558	1.40 561	1.57 563	1.11 551	1.76 563	1.45 552	1.19 556	1.50 556	1.14 542	0.61 554	0.62 568	0.70 553	0.68 563	0.66 554	0.60 556

RainbowNet	0.72 535	0.89 556	1.02 521	0.82 554	0.63 552	0.78 533	0.52 534	0.81 545	0.93 544	0.60 512	0.79 516	0.80 529	0.60 517	0.80 497	0.57 487	0.78 561	0.55 561	0.78 557	0.49 549	0.76 557	0.58 554

DispFullNet	0.66 529	0.89 556	1.59 552	0.77 553	1.21 571	0.51 491	0.23 369	0.59 485	0.72 517	0.69 525	0.61 485	0.69 521	0.91 546	0.79 493	0.48 472	0.27 527	0.12 453	0.73 555	0.30 536	0.65 552	0.40 541

WAO-6	1.07 554	0.93 560	0.92 507	0.96 558	0.78 559	1.28 558	0.75 551	1.34 559	2.00 567	1.02 547	1.54 557	1.59 554	1.22 557	1.31 551	1.14 542	0.78 561	0.55 561	1.02 566	0.75 567	0.83 558	0.69 562

IMH	1.05 553	0.95 561	1.00 518	1.01 561	0.78 559	1.11 549	0.68 546	1.38 560	1.43 561	1.00 545	1.72 561	1.43 551	1.14 552	1.73 562	0.89 526	1.09 571	0.55 561	0.99 564	0.57 558	0.87 562	0.62 561

LVE	1.13 555	1.02 562	1.28 542	1.01 561	0.80 562	1.29 559	0.81 558	1.47 564	1.96 565	1.07 549	1.90 564	1.90 559	1.01 551	1.48 555	0.91 527	0.93 568	0.61 567	0.94 561	0.69 564	0.87 562	0.75 567

TorneroNet-64	1.43 561	1.03 563	1.20 536	1.10 565	0.86 565	2.26 571	0.73 550	1.84 570	3.84 577	1.25 554	2.25 571	2.69 571	1.42 564	1.76 564	1.43 554	0.76 560	0.50 553	1.09 567	0.66 562	1.23 571	0.76 568

Dean	1.17 557	1.04 564	1.49 551	1.03 563	0.78 559	1.20 555	0.77 554	1.48 565	1.96 565	1.28 555	1.99 566	2.15 563	1.14 552	1.25 548	1.00 533	0.81 563	0.60 565	1.01 565	0.69 564	0.92 566	0.74 566

TorneroNet	2.22 571	1.08 565	1.24 538	1.14 569	0.90 566	5.58 578	0.80 556	2.12 575	8.69 583	2.58 575	5.42 580	3.88 576	1.97 570	1.78 566	1.87 564	0.86 564	0.54 560	1.15 571	0.74 566	1.23 571	0.85 569

WAO-8	1.46 563	1.10 566	1.09 527	1.10 565	0.84 563	2.06 567	0.75 551	1.84 570	3.83 575	1.44 565	2.21 569	2.15 563	1.43 565	3.17 573	1.19 547	0.91 566	0.65 570	1.09 567	0.79 568	0.90 564	0.71 563

Venus	1.46 563	1.10 566	1.09 527	1.10 565	0.84 563	2.06 567	0.75 551	1.84 570	3.83 575	1.44 565	2.21 569	2.15 563	1.43 565	3.17 573	1.19 547	0.91 566	0.65 570	1.09 567	0.79 568	0.90 564	0.71 563

MADNet+	1.01 550	1.16 568	4.72 574	0.70 550	0.47 539	1.24 556	0.96 564	0.97 553	0.89 538	0.65 520	0.77 514	0.87 531	0.85 544	2.09 567	1.68 559	0.38 543	0.39 548	0.31 531	0.27 532	0.43 537	0.39 540

PWCK	1.00 548	1.17 569	1.70 556	0.91 557	0.41 533	1.19 554	0.92 562	1.10 554	1.14 555	1.16 553	1.14 540	1.25 547	0.88 545	1.75 563	1.04 536	0.87 565	0.50 553	0.87 560	0.53 554	0.96 567	0.52 550

UNDER WATER-64	1.55 565	1.19 570	2.52 565	1.31 570	0.95 567	2.12 569	1.21 573	1.45 563	3.19 571	1.43 564	1.32 547	2.64 570	2.04 571	1.63 559	1.83 563	1.11 572	0.67 572	1.28 572	0.92 571	1.19 569	1.02 572

UNDER WATER	1.59 566	1.22 571	2.36 562	1.38 571	1.03 568	1.67 566	1.10 570	1.54 568	3.63 573	1.44 565	1.47 553	2.85 572	2.25 573	1.67 560	1.94 567	1.06 570	0.62 568	1.31 573	0.93 572	1.21 570	1.02 572

notaker	1.45 562	1.34 572	1.48 549	1.40 572	1.07 569	1.18 552	0.85 561	1.48 565	1.40 559	1.51 570	3.46 576	2.40 568	1.81 569	1.76 564	1.45 557	1.11 572	0.69 573	1.38 574	0.87 570	1.31 573	0.97 571

ktn	1.77 569	1.36 573	1.22 537	1.43 573	1.14 570	1.52 564	1.08 569	1.51 567	3.96 578	2.77 577	4.69 578	3.35 574	1.46 567	1.69 561	1.25 551	1.43 576	0.77 574	1.45 575	0.99 573	1.32 574	0.96 570

KSHMR	1.89 570	1.36 573	1.60 553	1.47 574	1.22 572	1.38 562	1.06 568	1.79 569	5.97 581	1.42 563	5.65 581	2.98 573	1.14 552	2.23 570	1.20 549	1.27 575	1.12 575	1.46 576	1.10 575	1.32 574	1.15 574

HanzoNet	2.97 574	1.69 575	2.29 561	1.74 575	1.33 573	1.53 565	1.03 567	1.99 573	2.64 570	5.51 581	5.16 579	5.90 581	6.82 583	4.32 579	3.29 575	3.16 581	2.02 581	1.92 577	2.87 582	2.24 578	1.89 577

MADNet++	2.26 572	1.80 576	2.06 559	2.13 578	1.97 576	2.61 573	1.79 578	2.38 576	2.16 568	2.75 576	2.65 573	2.38 567	2.43 574	3.17 573	3.21 574	2.17 579	1.95 579	1.94 578	1.63 577	2.06 577	2.01 578

BEATNet-Init1	4.73 579	2.61 577	13.29 588	0.58 543	0.53 546	10.12 585	3.33 580	4.83 581	5.01 580	8.75 585	8.51 583	14.08 592	7.60 584	7.70 585	5.34 581	0.28 530	0.28 539	0.34 535	0.37 543	0.57 545	0.45 544

JetRed	2.30 573	2.64 578	6.12 576	1.12 568	1.38 574	5.85 580	3.29 579	1.99 573	1.67 564	1.98 572	1.95 565	2.16 566	1.60 568	2.48 571	4.10 578	1.05 569	1.60 576	1.09 567	1.01 574	1.67 576	1.28 575

DPSimNet_ROB	4.34 577	4.23 579	6.89 578	3.67 579	3.68 577	4.75 575	5.21 582	2.67 578	3.68 574	5.82 582	3.95 577	5.57 578	6.72 582	3.46 577	4.48 579	4.05 584	2.88 582	4.68 584	3.12 584	3.69 580	3.62 582

DGTPSM_ROB	8.34 582	5.10 580	10.37 586	5.31 581	10.18 583	8.33 582	23.60 591	6.06 583	13.41 590	4.90 578	10.87 588	5.65 579	10.44 585	6.17 581	12.59 586	3.74 582	7.55 585	3.69 582	7.26 587	4.14 582	7.46 584

DPSMNet_ROB	8.40 583	5.11 581	10.49 587	5.58 582	10.25 584	8.34 583	23.62 592	6.07 584	13.45 591	4.93 579	10.88 589	5.66 580	10.44 585	6.24 582	12.64 587	3.98 583	7.61 586	3.76 583	7.30 588	4.20 583	7.51 585

USTest	6.88 580	5.23 582	5.63 575	7.22 583	7.29 580	14.34 588	22.76 587	8.48 585	9.32 584	5.42 580	6.39 582	6.29 584	6.64 581	6.92 583	8.62 585	1.94 577	3.29 583	2.16 580	2.55 581	3.85 581	3.29 581

TCMNet-wrong-test	4.29 576	5.57 583	4.65 571	11.33 587	10.39 585	5.73 579	4.48 581	4.13 580	1.02 547	1.91 571	2.39 572	6.16 583	3.62 577	3.84 578	4.50 580	1.99 578	0.47 552	1.97 579	1.69 578	5.69 584	4.31 583

ASD4		6.65 584

Anonymous_1	16.62 592	9.35 585	9.84 580	10.66 584	14.64 588	18.66 593	27.12 593	12.64 591	13.51 592	10.76 591	10.30 587	10.13 586	10.60 587	11.06 591	12.74 588	15.87 596	7.74 587	16.92 593	43.48 597	58.66 600	7.68 586

xxxxx1	15.27 588	9.54 586	10.31 581	20.13 591	18.88 591	17.08 589	23.03 588	10.36 588	10.99 586	9.21 586	9.62 584	10.74 587	10.61 588	10.72 588	13.89 591	7.97 589	9.20 591	31.85 598	44.72 598	12.84 588	13.69 589

tt_ll	15.27 588	9.54 586	10.31 581	20.13 591	18.88 591	17.08 589	23.03 588	10.36 588	10.99 586	9.21 586	9.62 584	10.74 587	10.61 588	10.72 588	13.89 591	7.97 589	9.20 591	31.85 598	44.72 598	12.84 588	13.69 589

ff	15.27 588	9.54 586	10.31 581	20.13 591	18.88 591	17.08 589	23.03 588	10.36 588	10.99 586	9.21 586	9.62 584	10.74 587	10.61 588	10.72 588	13.89 591	7.97 589	9.20 591	31.85 598	44.72 598	12.84 588	13.69 589

DPSM_ROB	11.49 586	9.87 589	10.35 584	11.13 585	11.31 586	19.11 594	27.51 594	13.37 592	14.21 593	10.31 589	11.06 590	10.96 590	11.27 591	11.96 592	13.59 589	6.78 587	8.19 588	6.03 586	7.09 585	7.93 585	7.73 587

DPSM	11.49 586	9.87 589	10.35 584	11.13 585	11.31 586	19.11 594	27.51 594	13.37 592	14.21 593	10.31 589	11.06 590	10.96 590	11.27 591	11.96 592	13.59 589	6.78 587	8.19 588	6.03 586	7.09 585	7.93 585	7.73 587

DLNR_Zeroshot_test	10.44 584	12.10 591	19.93 591	106.08 600	23.66 598	0.14 16	0.13 41	3.22 579	0.17 45	0.16 108	0.23 154	0.16 123	0.10 42	0.31 277	0.15 146	2.36 580	0.06 151	0.07 78	0.07 142	39.70 599	0.06 76

PML	16.10 591	12.82 592	6.78 577	5.23 580	7.76 581	33.92 596	66.56 600	5.30 582	10.28 585	26.12 599	68.59 600	20.51 594	13.49 593	10.06 587	6.78 584	5.96 586	2.00 580	6.04 588	2.18 579	8.96 587	2.60 580

LRCNet_RVC	10.90 585	14.34 593	9.35 579	15.35 588	8.04 582	1.08 548	0.34 482	8.78 586	0.70 514	12.63 592	16.05 592	9.85 585	6.54 580	8.57 586	6.34 583	20.27 597	5.40 584	23.70 595	21.88 594	14.87 591	13.83 592

CasAABBNet	23.10 595	19.86 594	20.64 592	22.47 594	22.73 595	38.41 598	55.50 599	26.89 597	28.70 598	20.61 595	22.15 596	22.08 597	22.75 597	23.99 596	27.36 598	13.59 592	16.48 595	12.14 589	14.27 590	15.95 592	15.53 594

FlowAnything	23.14 596	19.87 595	20.79 593	22.50 595	22.74 596	38.39 597	55.46 597	26.89 597	28.72 599	20.77 597	22.29 598	22.07 596	22.72 596	23.99 596	27.41 600	13.60 593	16.55 597	12.15 590	14.36 592	15.97 593	15.52 593

Selective-RAFT-Error	23.16 597	19.93 596	20.87 594	22.54 596	22.81 597	38.52 600	55.47 598	27.01 600	28.83 600	20.66 596	22.25 597	22.09 598	22.80 599	24.09 598	27.36 598	13.61 594	16.48 595	12.15 590	14.28 591	15.99 594	15.57 595

LSM0	24.24 598	19.98 597	22.32 595	24.22 597	40.14 600	38.48 599	55.20 596	26.95 599	28.57 597	20.49 594	21.83 594	22.26 599	22.75 597	24.22 599	27.30 597	13.66 595	16.32 594	12.19 592	14.15 589	16.10 595	17.66 596

HaxPig	17.72 593	20.22 598	19.73 590	16.53 589	16.51 589	9.27 584	9.33 583	14.34 594	13.27 589	18.65 593	18.70 593	17.35 593	16.77 594	17.04 594	16.45 594	22.05 598	20.89 598	22.27 594	21.53 593	21.29 596	22.13 597

MEDIAN_ROB	21.21 594	24.62 599	23.47 596	19.58 590	19.65 594	13.22 587	10.96 584	17.88 595	17.00 595	22.14 598	22.02 595	20.86 595	20.36 595	21.06 595	19.71 595	25.63 599	24.13 599	26.21 596	25.20 595	25.17 597	25.38 598

AVERAGE_ROB	25.43 599	29.06 600	27.24 597	24.63 598	24.20 599	17.73 592	12.61 585	22.29 596	21.39 596	26.79 600	26.16 599	25.20 600	24.64 600	25.07 600	23.53 596	29.96 600	28.40 600	30.60 597	29.58 596	29.72 598	29.84 599

test_example2	101.33 600	108.28 601	68.15 599	98.43 599	106.93 601	89.75 601	102.43 601	36.80 601	97.65 601	129.04 601	130.15 601	65.26 601	66.62 601	92.11 601	80.24 601	144.10 601	199.48 601	81.81 601	103.01 601	125.01 601	101.27 600

ccccc		256.29 602		354.40 601	364.36 602	149.10 602		152.89 602		153.93 602		164.00 602		268.02 602		390.55 602	349.22 602	244.59 602	219.82 602	412.30 602

FSD					0.24 492	0.27 286	0.27 426	0.31 167	0.29 219	0.26 203	0.27 192	0.28 272	0.27 350	0.28 238	0.26 361	0.23 511	0.22 525	0.27 517	0.26 528	0.25 509

Low-res two-view benchmark