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

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 14	0.15 14	0.18 57	0.09 32	0.15 29	0.11 16	0.16 5	0.10 2	0.08 1	0.06 1	0.10 36	0.07 2	0.17 58	0.11 15	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.05 25

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 14	0.15 14	0.18 57	0.07 1	0.15 29	0.11 16	0.17 11	0.11 4	0.08 1	0.06 1	0.10 36	0.08 8	0.18 79	0.11 15	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.05 25

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 14	0.19 52	0.16 9	0.09 32	0.12 8	0.13 49	0.18 17	0.13 16	0.09 6	0.07 3	0.08 3	0.08 8	0.16 41	0.10 1	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 14	0.19 52	0.16 9	0.09 32	0.12 8	0.13 49	0.17 11	0.11 4	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 2	0.17 58	0.10 1	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 14	0.16 31	0.17 23	0.08 10	0.16 55	0.12 24	0.17 11	0.12 9	0.10 14	0.07 3	0.10 36	0.08 8	0.14 10	0.11 15	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.06 52	0.06 85

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 14	0.15 14	0.17 23	0.09 32	0.15 29	0.11 16	0.16 5	0.10 2	0.09 6	0.07 3	0.10 36	0.06 1	0.15 23	0.11 15	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.06 52	0.05 25

LGtest1	0.10 2	0.08 14	0.17 38	0.17 23	0.08 10	0.13 14	0.09 2	0.16 5	0.12 9	0.09 6	0.07 3	0.09 20	0.09 20	0.15 23	0.11 15	0.08 211	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.06 52	0.06 85

FoundationStereo	0.09 1	0.07 2	0.16 31	0.16 9	0.08 10	0.12 8	0.13 49	0.11 1	0.12 9	0.09 6	0.07 3	0.10 36	0.09 20	0.11 1	0.10 1	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.05 25

StereoAnything_RVC	0.13 63	0.37 529	0.36 230	0.14 1	0.07 1	0.11 4	0.12 24	0.17 11	0.12 9	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 49	0.20 119	0.10 1	0.09 294	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.24 526	0.05 25

IGEV-Stereo+	0.12 48	0.08 14	0.17 38	0.18 57	0.13 257	0.09 1	0.11 16	0.16 5	0.15 30	0.10 14	0.08 10	0.10 36	0.10 49	0.21 138	0.11 15	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.16 463	0.24 539

MS-F	0.10 2	0.07 2	0.15 14	0.16 9	0.09 32	0.15 29	0.12 24	0.17 11	0.13 16	0.09 6	0.09 11	0.11 56	0.10 49	0.14 10	0.12 55	0.06 28	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 25

HiDET	0.10 2	0.07 2	0.15 14	0.15 4	0.09 32	0.14 18	0.12 24	0.19 23	0.15 30	0.10 14	0.09 11	0.11 56	0.09 20	0.15 23	0.13 98	0.06 28	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 25

OmniDepth	0.10 2	0.09 48	0.14 6	0.19 100	0.07 1	0.16 55	0.12 24	0.16 5	0.12 9	0.08 1	0.09 11	0.14 103	0.13 135	0.14 10	0.10 1	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1

LG-G_1	0.11 23	0.08 14	0.18 45	0.18 57	0.07 1	0.21 187	0.09 2	0.19 23	0.11 4	0.10 14	0.09 11	0.11 56	0.10 49	0.19 102	0.10 1	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.06 52	0.06 85

LG-G	0.11 23	0.08 14	0.18 45	0.18 57	0.07 1	0.21 187	0.09 2	0.19 23	0.11 4	0.10 14	0.09 11	0.11 56	0.10 49	0.19 102	0.10 1	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.06 52	0.06 85

dual_stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 6	0.17 23	0.08 10	0.09 1	0.13 49	0.24 89	0.13 16	0.10 14	0.09 11	0.09 20	0.08 8	0.18 79	0.12 55	0.07 76	0.06 163	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.05 25

LCMNet	0.10 2	0.07 2	0.15 14	0.15 4	0.09 32	0.15 29	0.12 24	0.18 17	0.19 81	0.10 14	0.10 17	0.11 56	0.10 49	0.15 23	0.13 98	0.06 28	0.06 163	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 25

DDF-Stereo	0.13 63	0.08 14	0.19 52	0.19 100	0.16 382	0.12 8	0.15 97	0.18 17	0.18 64	0.11 28	0.10 17	0.13 78	0.12 103	0.23 163	0.19 267	0.08 211	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.21 513	0.06 85

Replicate-Monster	0.12 48	0.10 90	0.32 174	0.16 9	0.08 10	0.17 76	0.10 8	0.22 56	0.19 81	0.11 28	0.10 17	0.10 36	0.09 20	0.19 102	0.11 15	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.08 235

zero-FE	0.16 134	0.08 14	0.81 501	0.19 100	0.18 425	0.12 8	0.15 97	0.19 23	0.19 81	0.10 14	0.10 17	0.13 78	0.12 103	0.21 138	0.19 267	0.08 211	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.19 501	0.06 85

AdaDepth	0.11 23	0.09 48	0.20 63	0.20 163	0.10 76	0.19 124	0.13 49	0.16 5	0.13 16	0.10 14	0.10 17	0.09 20	0.09 20	0.19 102	0.12 55	0.05 9	0.05 32	0.06 31	0.06 101	0.05 5	0.05 25

DEFOM-Stereo	0.11 23	0.08 14	0.17 38	0.17 23	0.09 32	0.22 215	0.14 73	0.14 3	0.16 36	0.11 28	0.10 17	0.09 20	0.08 8	0.21 138	0.11 15	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.05 25

EGLCR-Stereo	0.13 63	0.08 14	0.20 63	0.18 57	0.09 32	0.21 187	0.13 49	0.27 120	0.21 124	0.13 60	0.10 17	0.15 120	0.09 20	0.20 119	0.13 98	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.06 52	0.06 85

CSFM-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 6	0.16 9	0.08 10	0.16 55	0.13 49	0.21 44	0.11 4	0.11 28	0.11 24	0.10 36	0.10 49	0.14 10	0.11 15	0.07 76	0.06 163	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 25

252Zero-FE	0.14 88	0.07 2	0.17 38	0.17 23	0.09 32	0.15 29	0.11 16	0.21 44	0.19 81	0.77 552	0.11 24	0.08 3	0.08 8	0.13 5	0.13 98	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.06 52	0.06 85

MonStereo	0.10 2	0.08 14	0.13 1	0.17 23	0.08 10	0.14 18	0.12 24	0.24 89	0.19 81	0.09 6	0.11 24	0.08 3	0.07 2	0.14 10	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 2	0.08 14	0.13 1	0.17 23	0.08 10	0.13 14	0.12 24	0.24 89	0.19 81	0.09 6	0.11 24	0.08 3	0.07 2	0.14 10	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 2	0.07 2	0.16 31	0.16 9	0.08 10	0.11 4	0.09 2	0.20 34	0.12 9	0.11 28	0.11 24	0.08 3	0.08 8	0.23 163	0.11 15	0.07 76	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.06 85

S2M2_XL	0.10 2	0.09 48	0.21 72	0.14 1	0.10 76	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 1	0.10 14	0.11 24	0.09 20	0.09 20	0.12 2	0.11 15	0.09 294	0.07 287	0.08 175	0.07 157	0.08 186	0.06 85
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asda	0.11 23	0.11 156	0.16 31	0.17 23	0.09 32	0.14 18	0.12 24	0.24 89	0.16 36	0.11 28	0.11 24	0.08 3	0.10 49	0.15 23	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

asd	0.10 2	0.10 90	0.15 14	0.17 23	0.10 76	0.16 55	0.10 8	0.19 23	0.13 16	0.12 45	0.11 24	0.09 20	0.10 49	0.16 41	0.11 15	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1

3.75w	0.11 23	0.09 48	0.15 14	0.17 23	0.11 122	0.18 97	0.12 24	0.23 75	0.14 22	0.13 60	0.11 24	0.08 3	0.10 49	0.16 41	0.11 15	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 63	0.14 304	0.19 52	0.26 439	0.09 32	0.15 29	0.13 49	0.22 56	0.18 64	0.12 45	0.11 24	0.10 36	0.13 135	0.21 138	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.07 120	0.05 25

MonSter	0.10 2	0.08 14	0.13 1	0.17 23	0.08 10	0.14 18	0.12 24	0.24 89	0.19 81	0.09 6	0.11 24	0.08 3	0.07 2	0.14 10	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

fffft	0.13 63	0.09 48	0.24 96	0.19 100	0.10 76	0.17 76	0.19 259	0.22 56	0.16 36	0.14 85	0.11 24	0.13 78	0.10 49	0.24 176	0.18 237	0.06 28	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.07 120	0.06 85
1: 1. 1
U	1.00 567	0.09 48	0.21 72	0.21 208	3.68 596	6.12 601	0.14 73	0.21 44	0.21 124	0.11 28	0.11 24	0.10 36	0.09 20	0.12 2	0.11 15	0.07 76	0.05 32	5.42 606	2.90 604	0.07 120	0.06 85

4w-stereo	0.10 2	0.10 90	0.15 14	0.17 23	0.09 32	0.15 29	0.10 8	0.19 23	0.13 16	0.12 45	0.12 37	0.08 3	0.11 78	0.16 41	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1

3.25w_new	0.11 23	0.09 48	0.15 14	0.17 23	0.09 32	0.19 124	0.10 8	0.22 56	0.17 53	0.14 85	0.12 37	0.10 36	0.11 78	0.17 58	0.12 55	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 25

3.25w	0.11 23	0.09 48	0.15 14	0.17 23	0.09 32	0.19 124	0.10 8	0.22 56	0.17 53	0.14 85	0.12 37	0.10 36	0.11 78	0.17 58	0.12 55	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 25

3w_stereo	0.12 48	0.11 156	0.18 45	0.18 57	0.08 10	0.16 55	0.15 97	0.27 120	0.19 81	0.12 45	0.12 37	0.07 1	0.12 103	0.15 23	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 25

monsters	0.11 23	0.09 48	0.13 1	0.17 23	0.12 179	0.15 29	0.11 16	0.23 75	0.15 30	0.14 85	0.12 37	0.08 3	0.09 20	0.21 138	0.10 1	0.06 28	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

111111	0.11 23	0.07 2	0.17 38	0.19 100	0.11 122	0.13 14	0.11 16	0.22 56	0.15 30	0.11 28	0.12 37	0.12 67	0.08 8	0.18 79	0.11 15	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.08 186	0.06 85

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 231	0.72 566	0.70 478	0.17 23	0.08 10	0.15 29	0.15 97	0.18 17	0.16 36	0.13 60	0.12 37	0.09 20	0.08 8	0.16 41	0.13 98	0.35 558	0.04 2	0.08 175	0.07 157	0.11 370	0.23 534

RSM++	0.12 48	0.09 48	0.19 52	0.20 163	0.09 32	0.17 76	0.15 97	0.21 44	0.19 81	0.12 45	0.12 37	0.14 103	0.09 20	0.20 119	0.12 55	0.06 28	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.07 120	0.05 25

IGEVStereo-DCA	0.14 88	0.11 156	0.27 126	0.19 100	0.12 179	0.20 159	0.18 214	0.27 120	0.20 107	0.15 99	0.12 37	0.14 103	0.12 103	0.28 256	0.14 135	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.07 120	0.07 167

rrr	0.17 153	0.11 156	0.57 424	0.19 100	0.12 179	0.20 159	0.18 214	0.35 240	0.22 137	0.15 99	0.12 37	0.14 103	0.12 103	0.28 256	0.14 135	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.07 120	0.07 167

CroCo-Stereo	0.14 88	0.13 261	0.24 96	0.25 405	0.11 122	0.11 4	0.18 214	0.32 193	0.23 156	0.12 45	0.12 37	0.18 157	0.12 103	0.14 10	0.13 98	0.08 211	0.06 163	0.07 92	0.05 50	0.07 120	0.06 85
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
test_xeample3	0.16 134	0.11 156	0.56 421	0.19 100	0.12 179	0.20 159	0.18 214	0.35 240	0.20 107	0.16 121	0.12 37	0.13 78	0.12 103	0.24 176	0.15 159	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.08 233	0.07 120	0.07 167

VIP-Stereo	0.12 48	0.12 198	0.21 72	0.18 57	0.11 122	0.24 259	0.12 24	0.19 23	0.18 64	0.10 14	0.13 49	0.11 56	0.09 20	0.19 102	0.11 15	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.05 25

Zero-FE251	0.14 88	0.09 48	0.24 96	0.17 23	0.09 32	0.20 159	0.13 49	0.20 34	0.14 22	0.61 532	0.13 49	0.13 78	0.11 78	0.14 10	0.16 184	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.05 5	0.05 25

Wavelet-MonSter	0.10 2	0.08 14	0.13 1	0.18 57	0.10 76	0.13 14	0.12 24	0.15 4	0.12 9	0.10 14	0.13 49	0.10 36	0.10 49	0.14 10	0.11 15	0.05 9	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

FlowAnything_test	0.14 88	0.11 156	0.21 72	0.21 208	0.12 179	0.17 76	0.16 130	0.25 97	0.16 36	0.15 99	0.13 49	0.15 120	0.14 157	0.18 79	0.16 184	0.10 343	0.07 287	0.11 385	0.12 441	0.08 186	0.09 297

qwe	0.11 23	0.10 90	0.14 6	0.17 23	0.10 76	0.15 29	0.12 24	0.25 97	0.17 53	0.14 85	0.13 49	0.09 20	0.09 20	0.18 79	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.25_new	0.11 23	0.11 156	0.16 31	0.17 23	0.10 76	0.17 76	0.12 24	0.21 44	0.14 22	0.12 45	0.13 49	0.09 20	0.10 49	0.15 23	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5w_new	0.11 23	0.11 156	0.16 31	0.17 23	0.10 76	0.17 76	0.12 24	0.21 44	0.14 22	0.12 45	0.13 49	0.09 20	0.10 49	0.15 23	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5_new	0.11 23	0.11 156	0.15 14	0.17 23	0.09 32	0.14 18	0.12 24	0.21 44	0.16 36	0.13 60	0.13 49	0.08 3	0.09 20	0.13 5	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.06 52	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 23	0.11 156	0.15 14	0.17 23	0.09 32	0.14 18	0.12 24	0.21 44	0.16 36	0.13 60	0.13 49	0.08 3	0.09 20	0.13 5	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.06 52	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 23	0.11 156	0.16 31	0.17 23	0.10 76	0.17 76	0.12 24	0.21 44	0.14 22	0.12 45	0.13 49	0.09 20	0.10 49	0.15 23	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2.5w	0.11 23	0.10 90	0.15 14	0.18 57	0.09 32	0.15 29	0.15 97	0.20 34	0.15 30	0.12 45	0.13 49	0.10 36	0.09 20	0.17 58	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1

2.75w_new	0.11 23	0.09 48	0.14 6	0.16 9	0.09 32	0.15 29	0.12 24	0.25 97	0.16 36	0.14 85	0.13 49	0.08 3	0.10 49	0.16 41	0.13 98	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 25

3.5w_stereo	0.11 23	0.10 90	0.14 6	0.17 23	0.09 32	0.17 76	0.09 2	0.22 56	0.16 36	0.13 60	0.13 49	0.09 20	0.11 78	0.19 102	0.13 98	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

SGD-Stereo	0.11 23	0.08 14	0.17 38	0.17 23	0.07 1	0.17 76	0.13 49	0.18 17	0.16 36	0.11 28	0.13 49	0.11 56	0.12 103	0.18 79	0.11 15	0.08 211	0.04 2	0.06 31	0.05 50	0.06 52	0.04 1

AIO_rvc	0.12 48	0.11 156	0.22 82	0.19 100	0.10 76	0.15 29	0.17 171	0.20 34	0.16 36	0.11 28	0.13 49	0.13 78	0.08 8	0.22 154	0.11 15	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.06 52	0.07 167

HUF	0.15 120	0.11 156	0.38 261	0.17 23	0.11 122	0.16 55	0.17 171	0.22 56	0.20 107	0.11 28	0.13 49	0.14 103	0.11 78	0.18 79	0.12 55	0.07 76	0.20 539	0.06 31	0.05 50	0.07 120	0.14 449

AIO_test	0.12 48	0.09 48	0.20 63	0.19 100	0.11 122	0.15 29	0.17 171	0.19 23	0.16 36	0.11 28	0.13 49	0.14 103	0.09 20	0.20 119	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.06 52	0.05 25

castereo++	0.13 63	0.10 90	0.18 45	0.18 57	0.10 76	0.27 304	0.13 49	0.23 75	0.23 156	0.11 28	0.13 49	0.16 137	0.10 49	0.18 79	0.10 1	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.05 5	0.04 1

SMoEStereo_RVC	0.13 63	0.10 90	0.22 82	0.19 100	0.10 76	0.19 124	0.17 171	0.19 23	0.19 81	0.15 99	0.13 49	0.12 67	0.11 78	0.24 176	0.16 184	0.06 28	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.06 52	0.06 85

tt45	0.14 88	0.09 48	0.22 82	0.19 100	0.11 122	0.23 237	0.18 214	0.22 56	0.17 53	0.15 99	0.13 49	0.14 103	0.10 49	0.30 288	0.14 135	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.06 101	0.07 120	0.07 167

IGEV-Stereo++	0.11 23	0.08 14	0.15 14	0.19 100	0.11 122	0.14 18	0.10 8	0.22 56	0.18 64	0.10 14	0.13 49	0.10 36	0.11 78	0.14 10	0.11 15	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.06 52	0.05 25

RSM	0.12 48	0.09 48	0.20 63	0.20 163	0.09 32	0.16 55	0.15 97	0.23 75	0.18 64	0.13 60	0.13 49	0.15 120	0.09 20	0.21 138	0.12 55	0.06 28	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.06 52	0.05 25

MyStereo07	0.16 134	0.12 198	0.26 117	0.22 269	0.14 300	0.25 274	0.23 388	0.29 152	0.21 124	0.15 99	0.13 49	0.12 67	0.13 135	0.25 207	0.13 98	0.07 76	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.08 235

ff7	0.14 88	0.12 198	0.27 126	0.19 100	0.12 179	0.21 187	0.18 214	0.27 120	0.20 107	0.15 99	0.13 49	0.12 67	0.12 103	0.24 176	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.07 120	0.07 167

ffff	0.14 88	0.12 198	0.27 126	0.19 100	0.12 179	0.21 187	0.18 214	0.27 120	0.20 107	0.15 99	0.13 49	0.12 67	0.12 103	0.24 176	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.07 120	0.07 167

11t	0.14 88	0.12 198	0.27 126	0.19 100	0.12 179	0.21 187	0.18 214	0.27 120	0.20 107	0.15 99	0.13 49	0.12 67	0.12 103	0.24 176	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.07 120	0.07 167

anonymousdsp	0.14 88	0.12 198	0.27 126	0.19 100	0.12 179	0.21 187	0.18 214	0.28 139	0.20 107	0.15 99	0.13 49	0.12 67	0.12 103	0.24 176	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.08 186	0.07 167

ProNet	0.14 88	0.12 198	0.25 109	0.19 100	0.11 122	0.19 124	0.19 259	0.27 120	0.20 107	0.14 85	0.13 49	0.13 78	0.12 103	0.24 176	0.12 55	0.06 28	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.07 120	0.07 167

ccc-4	0.14 88	0.12 198	0.27 126	0.19 100	0.12 179	0.21 187	0.18 214	0.27 120	0.20 107	0.15 99	0.13 49	0.12 67	0.12 103	0.24 176	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.07 120	0.07 167

IGEV-Stereo	0.14 88	0.12 198	0.27 126	0.19 100	0.12 179	0.21 187	0.18 214	0.28 139	0.20 107	0.15 99	0.13 49	0.12 67	0.12 103	0.24 176	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.08 186	0.07 167
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
2w_stereo	0.11 23	0.10 90	0.15 14	0.18 57	0.08 10	0.16 55	0.14 73	0.27 120	0.20 107	0.14 85	0.14 79	0.08 3	0.11 78	0.13 5	0.12 55	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1

MaDis-Stereo	0.14 88	0.13 261	0.26 117	0.19 100	0.14 300	0.16 55	0.13 49	0.25 97	0.21 124	0.13 60	0.14 79	0.14 103	0.11 78	0.17 58	0.17 215	0.08 211	0.07 287	0.08 175	0.06 101	0.07 120	0.06 85

Selective-IGEV	0.12 48	0.09 48	0.22 82	0.19 100	0.10 76	0.15 29	0.14 73	0.27 120	0.15 30	0.13 60	0.14 79	0.13 78	0.08 8	0.21 138	0.12 55	0.06 28	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.06 52	0.05 25

GEAStereo	0.12 48	0.09 48	0.20 63	0.18 57	0.12 179	0.19 124	0.16 130	0.20 34	0.14 22	0.12 45	0.15 82	0.10 36	0.09 20	0.16 41	0.10 1	0.08 211	0.06 163	0.06 31	0.05 50	0.08 186	0.08 235

GSStereo	0.12 48	0.09 48	0.20 63	0.17 23	0.12 179	0.19 124	0.16 130	0.26 106	0.18 64	0.13 60	0.15 82	0.10 36	0.09 20	0.16 41	0.10 1	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.08 186	0.08 235

GS-Stereo							0.16 130	0.26 106	0.18 64	0.13 60	0.15 82	0.10 36	0.09 20	0.16 41	0.10 1	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.08 186	0.08 235

IGEV	0.11 23	0.06 1	0.17 38	0.15 4	0.11 122	0.16 55	0.13 49	0.21 44	0.16 36	0.11 28	0.15 82	0.09 20	0.07 2	0.14 10	0.11 15	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.05 5	0.05 25

S2M2_L	0.13 63	0.11 156	0.20 63	0.16 9	0.12 179	0.12 8	0.07 1	0.18 17	0.20 107	0.12 45	0.15 82	0.14 103	0.12 103	0.15 23	0.14 135	0.13 440	0.09 406	0.09 255	0.10 363	0.11 370	0.09 297
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GREAT-IGEV	0.12 48	0.09 48	0.25 109	0.16 9	0.11 122	0.14 18	0.16 130	0.17 11	0.17 53	0.10 14	0.15 82	0.09 20	0.09 20	0.18 79	0.10 1	0.06 28	0.07 287	0.06 31	0.05 50	0.07 120	0.10 353

SCV_C0	0.14 88	0.11 156	0.25 109	0.19 100	0.12 179	0.15 29	0.16 130	0.30 171	0.22 137	0.13 60	0.15 82	0.13 78	0.09 20	0.24 176	0.10 1	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.06 101	0.09 256	0.06 85

SCV	0.14 88	0.14 304	0.24 96	0.21 208	0.11 122	0.15 29	0.16 130	0.31 182	0.18 64	0.11 28	0.15 82	0.13 78	0.10 49	0.23 163	0.11 15	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.09 256	0.06 85

Pointernet	0.13 63	0.07 2	0.27 126	0.19 100	0.11 122	0.20 159	0.12 24	0.31 182	0.24 171	0.15 99	0.15 82	0.13 78	0.11 78	0.17 58	0.13 98	0.08 211	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.06 52	0.05 25

AIO-Stereo	0.13 63	0.10 90	0.22 82	0.20 163	0.09 32	0.16 55	0.15 97	0.27 120	0.16 36	0.13 60	0.15 82	0.13 78	0.08 8	0.18 79	0.11 15	0.06 28	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.06 52	0.06 85

test_for_model	0.29 412	0.89 575	0.34 200	0.69 567	0.49 559	0.20 159	0.16 130	0.30 171	0.23 156	0.28 238	0.15 82	0.13 78	0.11 78	0.17 58	0.13 98	0.29 551	0.10 431	0.06 31	0.04 1	0.86 581	0.18 496

MoCha-V2	0.13 63	0.08 14	0.26 117	0.23 317	0.09 32	0.16 55	0.15 97	0.26 106	0.16 36	0.15 99	0.15 82	0.13 78	0.14 157	0.20 119	0.11 15	0.06 28	0.07 287	0.06 31	0.06 101	0.06 52	0.05 25

IGEV++	0.13 63	0.10 90	0.23 88	0.21 208	0.10 76	0.15 29	0.15 97	0.29 152	0.16 36	0.12 45	0.15 82	0.12 67	0.12 103	0.17 58	0.14 135	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.05 50	0.07 120	0.07 167

GASTEREO	0.13 63	0.12 198	0.21 72	0.23 317	0.10 76	0.18 97	0.15 97	0.26 106	0.18 64	0.17 134	0.16 95	0.11 56	0.13 135	0.19 102	0.11 15	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.07 157	0.06 52	0.06 85

MSCF	0.13 63	0.12 198	0.21 72	0.22 269	0.10 76	0.16 55	0.15 97	0.26 106	0.18 64	0.17 134	0.16 95	0.11 56	0.13 135	0.18 79	0.11 15	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.07 157	0.06 52	0.06 85

1w_stereo	0.12 48	0.08 14	0.14 6	0.18 57	0.09 32	0.16 55	0.15 97	0.25 97	0.21 124	0.13 60	0.16 95	0.08 3	0.12 103	0.16 41	0.13 98	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 25

monsterstereo	0.11 23	0.09 48	0.14 6	0.19 100	0.12 179	0.14 18	0.12 24	0.25 97	0.17 53	0.13 60	0.16 95	0.08 3	0.09 20	0.19 102	0.11 15	0.05 9	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.05 5	0.04 1

MM-Stereo_test2	0.15 120	0.10 90	0.44 337	0.23 317	0.11 122	0.21 187	0.21 337	0.27 120	0.22 137	0.15 99	0.16 95	0.13 78	0.11 78	0.20 119	0.13 98	0.06 28	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.09 256	0.05 25

GIP-stereo	0.12 48	0.09 48	0.20 63	0.19 100	0.11 122	0.16 55	0.14 73	0.29 152	0.18 64	0.11 28	0.16 95	0.13 78	0.09 20	0.15 23	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.06 52	0.05 25

999	0.14 88	0.08 14	0.24 96	0.19 100	0.11 122	0.20 159	0.17 171	0.24 89	0.18 64	0.13 60	0.16 95	0.14 103	0.11 78	0.36 329	0.15 159	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.06 52	0.07 167

fffy	0.14 88	0.11 156	0.24 96	0.20 163	0.10 76	0.19 124	0.18 214	0.22 56	0.19 81	0.13 60	0.16 95	0.15 120	0.13 135	0.25 207	0.14 135	0.06 28	0.06 163	0.08 175	0.06 101	0.07 120	0.06 85

CroCo-Stereo Lap2	0.15 120	0.15 338	0.28 137	0.25 405	0.18 425	0.11 4	0.19 259	0.28 139	0.21 124	0.13 60	0.16 95	0.15 120	0.12 103	0.17 58	0.14 135	0.07 76	0.07 287	0.08 175	0.06 101	0.08 186	0.07 167

test-3	0.16 134	0.09 48	0.31 168	0.21 208	0.11 122	0.18 97	0.16 130	0.30 171	0.27 204	0.26 218	0.16 95	0.22 204	0.12 103	0.26 223	0.18 237	0.06 28	0.04 2	0.08 175	0.08 233	0.06 52	0.06 85

test_1	0.16 134	0.09 48	0.31 168	0.21 208	0.11 122	0.18 97	0.16 130	0.30 171	0.27 204	0.25 206	0.16 95	0.22 204	0.12 103	0.26 223	0.18 237	0.06 28	0.04 2	0.08 175	0.08 233	0.06 52	0.06 85

DA	0.14 88	0.10 90	0.18 45	0.21 208	0.10 76	0.29 345	0.16 130	0.28 139	0.20 107	0.14 85	0.17 106	0.16 137	0.14 157	0.17 58	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.07 120	0.07 167

GGEV	0.14 88	0.10 90	0.18 45	0.21 208	0.10 76	0.29 345	0.16 130	0.28 139	0.20 107	0.14 85	0.17 106	0.16 137	0.14 157	0.17 58	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.07 120	0.07 167

2.25w	0.11 23	0.09 48	0.15 14	0.17 23	0.09 32	0.15 29	0.10 8	0.19 23	0.18 64	0.14 85	0.17 106	0.09 20	0.10 49	0.18 79	0.13 98	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 25

LG-Stereo	0.13 63	0.10 90	0.24 96	0.20 163	0.09 32	0.16 55	0.18 214	0.21 44	0.18 64	0.11 28	0.17 106	0.09 20	0.09 20	0.15 23	0.14 135	0.05 9	0.06 163	0.08 175	0.08 233	0.07 120	0.05 25

mms	0.13 63	0.11 156	0.19 52	0.19 100	0.12 179	0.16 55	0.17 171	0.20 34	0.17 53	0.13 60	0.17 106	0.14 103	0.09 20	0.24 176	0.14 135	0.06 28	0.05 32	0.08 175	0.06 101	0.07 120	0.07 167

RAStereo	0.13 63	0.12 198	0.27 126	0.22 269	0.11 122	0.15 29	0.18 214	0.23 75	0.23 156	0.13 60	0.17 106	0.11 56	0.09 20	0.15 23	0.13 98	0.08 211	0.06 163	0.08 175	0.06 101	0.07 120	0.05 25

rvit_stereo_0080	0.15 120	0.13 261	0.25 109	0.19 100	0.13 257	0.15 29	0.20 306	0.28 139	0.24 171	0.15 99	0.17 106	0.19 171	0.13 135	0.19 102	0.15 159	0.11 382	0.08 372	0.08 175	0.08 233	0.10 322	0.07 167

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 153	0.13 261	0.24 96	0.19 100	0.13 257	0.24 259	0.17 171	0.30 171	0.37 334	0.43 476	0.17 106	0.13 78	0.12 103	0.19 102	0.15 159	0.08 211	0.07 287	0.09 255	0.07 157	0.09 256	0.08 235

whm_eth	0.15 120	0.13 261	0.25 109	0.19 100	0.13 257	0.15 29	0.20 306	0.28 139	0.24 171	0.15 99	0.17 106	0.19 171	0.13 135	0.19 102	0.15 159	0.11 382	0.08 372	0.08 175	0.08 233	0.10 322	0.07 167

AEACV	0.13 63	0.09 48	0.23 88	0.18 57	0.19 447	0.19 124	0.16 130	0.23 75	0.14 22	0.13 60	0.17 106	0.13 78	0.16 191	0.16 41	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.08 233	0.07 120	0.06 85

CES	0.14 88	0.08 14	0.19 52	0.17 23	0.22 488	0.18 97	0.16 130	0.23 75	0.19 81	0.14 85	0.17 106	0.14 103	0.10 49	0.18 79	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.08 186	0.18 496

Selective-RAFT	0.17 153	0.12 198	0.30 154	0.24 368	0.10 76	0.29 345	0.15 97	0.32 193	0.31 263	0.17 134	0.17 106	0.21 192	0.18 242	0.28 256	0.17 215	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.07 157	0.08 186	0.06 85

depthmonostereo	0.14 88	0.09 48	0.19 52	0.19 100	0.08 10	0.20 159	0.15 97	0.27 120	0.23 156	0.16 121	0.18 118	0.14 103	0.17 217	0.19 102	0.13 98	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.05 50	0.05 5	0.05 25

castereo	0.14 88	0.10 90	0.19 52	0.18 57	0.10 76	0.20 159	0.19 259	0.30 171	0.27 204	0.13 60	0.18 118	0.16 137	0.16 191	0.15 23	0.13 98	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.06 101	0.06 52	0.05 25

ours_stereo	0.13 63	0.11 156	0.23 88	0.20 163	0.11 122	0.17 76	0.18 214	0.20 34	0.19 81	0.13 60	0.18 118	0.14 103	0.10 49	0.23 163	0.14 135	0.06 28	0.05 32	0.08 175	0.06 101	0.06 52	0.05 25

rvit_stereo_0081	0.16 134	0.11 156	0.24 96	0.21 208	0.12 179	0.16 55	0.17 171	0.22 56	0.33 284	0.16 121	0.18 118	0.18 157	0.14 157	0.20 119	0.16 184	0.11 382	0.08 372	0.09 255	0.08 233	0.09 256	0.07 167

rvit_stereo_0082	0.16 134	0.11 156	0.24 96	0.21 208	0.12 179	0.16 55	0.17 171	0.22 56	0.33 284	0.16 121	0.18 118	0.18 157	0.14 157	0.20 119	0.16 184	0.11 382	0.08 372	0.09 255	0.08 233	0.09 256	0.07 167

CAS++	0.16 134	0.12 198	0.27 126	0.18 57	0.12 179	0.17 76	0.15 97	0.42 324	0.24 171	0.19 156	0.18 118	0.13 78	0.10 49	0.21 138	0.12 55	0.12 420	0.10 431	0.11 385	0.08 233	0.10 322	0.09 297
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS	0.14 88	0.08 14	0.27 126	0.16 9	0.09 32	0.22 215	0.14 73	0.26 106	0.26 193	0.15 99	0.18 118	0.18 157	0.13 135	0.22 154	0.14 135	0.08 211	0.06 163	0.06 31	0.04 1	0.06 52	0.06 85
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_3	0.18 177	0.11 156	0.32 174	0.24 368	0.11 122	0.22 215	0.25 427	0.31 182	0.31 263	0.25 206	0.18 118	0.23 224	0.13 135	0.25 207	0.19 267	0.06 28	0.05 32	0.09 255	0.10 363	0.07 120	0.06 85

gasm-f	0.12 48	0.09 48	0.19 52	0.18 57	0.12 179	0.18 97	0.18 214	0.20 34	0.14 22	0.12 45	0.19 126	0.10 36	0.11 78	0.16 41	0.11 15	0.08 211	0.06 163	0.06 31	0.05 50	0.09 256	0.08 235

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 63	0.09 48	0.24 96	0.20 163	0.10 76	0.15 29	0.14 73	0.22 56	0.16 36	0.12 45	0.19 126	0.15 120	0.11 78	0.13 5	0.17 215	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.06 101	0.07 120	0.06 85

Occ-G	0.13 63	0.08 14	0.21 72	0.17 23	0.10 76	0.15 29	0.19 259	0.22 56	0.19 81	0.13 60	0.19 126	0.21 192	0.11 78	0.17 58	0.14 135	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.07 120	0.06 85

rvit_stereo_ft	0.17 153	0.14 304	0.30 154	0.25 405	0.14 300	0.17 76	0.21 337	0.28 139	0.26 193	0.16 121	0.19 126	0.20 180	0.16 191	0.22 154	0.17 215	0.11 382	0.07 287	0.09 255	0.09 321	0.09 256	0.07 167

WCG-NET（raft）	0.14 88	0.09 48	0.23 88	0.17 23	0.08 10	0.19 124	0.16 130	0.23 75	0.26 193	0.18 151	0.19 126	0.20 180	0.12 103	0.21 138	0.12 55	0.06 28	0.06 163	0.06 31	0.05 50	0.06 52	0.05 25

ACVNet-DCA	0.18 177	0.14 304	0.38 261	0.23 317	0.11 122	0.31 380	0.19 259	0.41 310	0.27 204	0.17 134	0.19 126	0.13 78	0.18 242	0.28 256	0.11 15	0.08 211	0.05 32	0.08 175	0.06 101	0.09 256	0.09 297

xx1	0.20 231	0.14 304	0.38 261	0.23 317	0.11 122	0.31 380	0.19 259	0.35 240	0.47 447	0.17 134	0.19 126	0.28 290	0.24 319	0.28 256	0.11 15	0.08 211	0.05 32	0.10 328	0.09 321	0.09 256	0.09 297

1test111	0.19 216	0.14 304	0.38 261	0.23 317	0.11 122	0.31 380	0.19 259	0.41 310	0.27 204	0.17 134	0.19 126	0.13 78	0.18 242	0.34 315	0.22 327	0.08 211	0.05 32	0.08 175	0.06 101	0.09 256	0.09 297

cc1	0.18 177	0.14 304	0.38 261	0.23 317	0.11 122	0.31 380	0.19 259	0.35 240	0.47 447	0.17 134	0.19 126	0.13 78	0.18 242	0.28 256	0.11 15	0.08 211	0.05 32	0.08 175	0.06 101	0.08 186	0.08 235

tt1	0.18 177	0.14 304	0.35 210	0.23 317	0.11 122	0.30 364	0.19 259	0.35 240	0.44 414	0.17 134	0.19 126	0.13 78	0.16 191	0.27 242	0.11 15	0.08 211	0.05 32	0.08 175	0.06 101	0.08 186	0.08 235

testlalala	0.15 120	0.10 90	0.36 230	0.19 100	0.12 179	0.23 237	0.16 130	0.26 106	0.19 81	0.24 197	0.19 126	0.14 103	0.11 78	0.16 41	0.13 98	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.05 5	0.05 25

GCAP-Stereo	0.14 88	0.14 304	0.33 190	0.20 163	0.09 32	0.21 187	0.10 8	0.26 106	0.20 107	0.18 151	0.19 126	0.15 120	0.13 135	0.17 58	0.13 98	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.05 50	0.06 52	0.06 85

LoS_RVC	0.13 63	0.10 90	0.19 52	0.18 57	0.16 382	0.20 159	0.18 214	0.20 34	0.17 53	0.13 60	0.19 126	0.12 67	0.15 175	0.17 58	0.13 98	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.12 411

CAS	0.15 120	0.07 2	0.21 72	0.41 545	0.16 382	0.20 159	0.18 214	0.22 56	0.19 81	0.15 99	0.19 126	0.11 56	0.09 20	0.14 10	0.13 98	0.29 551	0.04 2	0.06 31	0.04 1	0.06 52	0.14 449

TRStereo	0.19 216	0.17 382	0.47 364	0.23 317	0.19 447	0.19 124	0.16 130	0.52 436	0.28 219	0.20 160	0.19 126	0.21 192	0.13 135	0.24 176	0.13 98	0.09 294	0.06 163	0.09 255	0.11 402	0.06 52	0.06 85

sAnonymous2	0.20 231	0.21 438	0.58 429	0.24 368	0.17 404	0.22 215	0.19 259	0.34 215	0.28 219	0.17 134	0.19 126	0.17 147	0.16 191	0.17 58	0.14 135	0.10 343	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.23 523	0.17 483

CroCo_RVC	0.20 231	0.21 438	0.58 429	0.24 368	0.17 404	0.22 215	0.19 259	0.34 215	0.28 219	0.17 134	0.19 126	0.17 147	0.16 191	0.17 58	0.14 135	0.10 343	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.23 523	0.17 483

Reg-Stereo(zero)	0.16 134	0.07 2	0.36 230	0.19 100	0.10 76	0.19 124	0.14 73	0.28 139	0.24 171	0.22 177	0.20 143	0.24 236	0.18 242	0.21 138	0.18 237	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.06 101	0.06 52	0.06 85

model_zeroshot	0.17 153	0.11 156	0.39 276	0.20 163	0.12 179	0.24 259	0.15 97	0.34 215	0.22 137	0.30 298	0.20 143	0.22 204	0.12 103	0.24 176	0.14 135	0.08 211	0.07 287	0.07 92	0.07 157	0.07 120	0.07 167

RAFT-Stereo-weight	0.15 120	0.09 48	0.26 117	0.20 163	0.10 76	0.19 124	0.17 171	0.36 259	0.29 238	0.24 197	0.20 143	0.19 171	0.10 49	0.18 79	0.15 159	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.06 52	0.05 25

gcap-zeroshot	0.17 153	0.11 156	0.36 230	0.20 163	0.12 179	0.26 294	0.16 130	0.30 171	0.22 137	0.26 218	0.20 143	0.30 317	0.14 157	0.20 119	0.13 98	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.07 157	0.06 52	0.06 85

UniTT-Stereo	0.14 88	0.10 90	0.30 154	0.21 208	0.13 257	0.17 76	0.13 49	0.19 23	0.18 64	0.15 99	0.20 143	0.10 36	0.11 78	0.18 79	0.16 184	0.08 211	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.08 186	0.06 85

EKT-Stereo	0.38 480	0.12 198	0.38 261	0.42 546	3.88 598	0.21 187	0.17 171	0.35 240	0.28 219	0.20 160	0.20 143	0.23 224	0.15 175	0.28 256	0.16 184	0.09 294	0.07 287	0.09 255	0.07 157	0.09 256	0.09 297

CASnet	0.14 88	0.12 198	0.22 82	0.22 269	0.08 10	0.16 55	0.15 97	0.27 120	0.25 184	0.22 177	0.20 143	0.15 120	0.11 78	0.17 58	0.13 98	0.07 76	0.05 32	0.11 385	0.09 321	0.08 186	0.05 25
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.18 177	0.18 396	0.39 276	0.22 269	0.12 179	0.24 259	0.13 49	0.31 182	0.23 156	0.24 197	0.20 143	0.24 236	0.12 103	0.26 223	0.15 159	0.06 28	0.06 163	0.12 423	0.09 321	0.08 186	0.07 167

4D-IteraStereo	0.17 153	0.16 363	0.50 389	0.21 208	0.14 300	0.19 124	0.17 171	0.28 139	0.28 219	0.23 183	0.20 143	0.20 180	0.11 78	0.19 102	0.14 135	0.06 28	0.04 2	0.10 328	0.08 233	0.08 186	0.06 85

GLC_STEREO	0.15 120	0.10 90	0.24 96	0.21 208	0.09 32	0.17 76	0.15 97	0.23 75	0.27 204	0.17 134	0.20 143	0.17 147	0.11 78	0.23 163	0.16 184	0.07 76	0.09 406	0.09 255	0.08 233	0.07 120	0.06 85

AnonymousM	0.17 153	0.19 412	0.24 96	0.18 57	0.10 76	0.18 97	0.17 171	0.30 171	0.23 156	0.26 218	0.20 143	0.18 157	0.14 157	0.19 102	0.14 135	0.09 294	0.06 163	0.38 557	0.15 491	0.06 52	0.05 25

raftrobust	0.16 134	0.13 261	0.29 147	0.22 269	0.15 350	0.19 124	0.13 49	0.32 193	0.26 193	0.26 218	0.20 143	0.19 171	0.17 217	0.21 138	0.15 159	0.08 211	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.06 52	0.07 167

DilatedVolume-Stereo	0.14 88	0.08 14	0.18 45	0.18 57	0.09 32	0.21 187	0.14 73	0.24 89	0.21 124	0.21 171	0.21 155	0.15 120	0.14 157	0.23 163	0.15 159	0.07 76	0.06 163	0.06 31	0.06 101	0.05 5	0.05 25

MM-Stereo_test1	0.17 153	0.10 90	0.39 276	0.23 317	0.11 122	0.20 159	0.22 363	0.33 207	0.29 238	0.22 177	0.21 155	0.15 120	0.14 157	0.23 163	0.13 98	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.09 256	0.06 85

rvit_stereo_0083	0.16 134	0.12 198	0.26 117	0.21 208	0.13 257	0.17 76	0.17 171	0.22 56	0.34 294	0.16 121	0.21 155	0.19 171	0.16 191	0.21 138	0.16 184	0.11 382	0.10 431	0.10 328	0.08 233	0.09 256	0.07 167

rvit_stereo_0081_aga	0.16 134	0.14 304	0.28 137	0.21 208	0.13 257	0.19 124	0.17 171	0.23 75	0.24 171	0.17 134	0.21 155	0.19 171	0.13 135	0.19 102	0.14 135	0.11 382	0.08 372	0.09 255	0.08 233	0.09 256	0.07 167

WCG-NET	0.14 88	0.09 48	0.23 88	0.18 57	0.08 10	0.18 97	0.17 171	0.21 44	0.28 219	0.18 151	0.21 155	0.15 120	0.12 103	0.18 79	0.12 55	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.06 52	0.05 25

trnet	0.13 63	0.08 14	0.21 72	0.15 4	0.07 1	0.21 187	0.12 24	0.24 89	0.24 171	0.16 121	0.21 155	0.15 120	0.13 135	0.18 79	0.13 98	0.08 211	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.06 52	0.05 25

iRaft-Stereo_20w	0.19 216	0.10 90	0.46 356	0.19 100	0.13 257	0.25 274	0.19 259	0.52 436	0.19 81	0.29 267	0.21 155	0.22 204	0.20 266	0.28 256	0.18 237	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.08 233	0.08 186	0.08 235

CFNet-RSSM	0.17 153	0.10 90	0.40 284	0.20 163	0.11 122	0.20 159	0.15 97	0.36 259	0.30 251	0.23 183	0.21 155	0.26 265	0.15 175	0.20 119	0.13 98	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.06 52	0.05 25

CREStereo	0.13 63	0.08 14	0.21 72	0.14 1	0.08 10	0.22 215	0.15 97	0.25 97	0.24 171	0.16 121	0.21 155	0.14 103	0.13 135	0.18 79	0.13 98	0.09 294	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.07 120	0.06 85
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	0.15 120	0.08 14	0.23 88	0.15 4	0.09 32	0.23 237	0.16 130	0.25 97	0.23 156	0.17 134	0.21 155	0.16 137	0.14 157	0.22 154	0.13 98	0.29 551	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.07 120	0.06 85

IGEV-FE	0.18 177	0.10 90	0.65 460	0.20 163	0.12 179	0.19 124	0.15 97	0.34 215	0.19 81	0.28 238	0.22 165	0.27 274	0.13 135	0.23 163	0.18 237	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.08 233	0.07 120	0.06 85

xyz-stereo-finetune	0.16 134	0.12 198	0.23 88	0.16 9	0.08 10	0.23 237	0.20 306	0.29 152	0.31 263	0.19 156	0.22 165	0.19 171	0.15 175	0.29 273	0.20 284	0.06 28	0.06 163	0.08 175	0.06 101	0.06 52	0.06 85

rvit_0105_6	0.19 216	0.14 304	0.34 200	0.23 317	0.14 300	0.18 97	0.20 306	0.29 152	0.37 334	0.18 151	0.22 165	0.23 224	0.17 217	0.26 223	0.17 215	0.15 479	0.13 485	0.13 444	0.11 402	0.11 370	0.08 235

IGEV_Zeroshot_test	0.18 177	0.10 90	0.65 460	0.20 163	0.12 179	0.19 124	0.15 97	0.34 215	0.19 81	0.28 238	0.22 165	0.27 274	0.13 135	0.23 163	0.18 237	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.08 233	0.07 120	0.06 85

sCroCo_RVC	0.18 177	0.14 304	0.49 378	0.27 467	0.18 425	0.22 215	0.17 171	0.27 120	0.23 156	0.14 85	0.22 165	0.17 147	0.14 157	0.21 138	0.15 159	0.10 343	0.11 455	0.09 255	0.09 321	0.09 256	0.09 297

DLNR-FE	10.45 604	12.13 611	19.94 613	106.10 624	23.12 619	0.14 18	0.13 49	3.28 600	0.17 53	0.16 121	0.23 170	0.16 137	0.10 49	0.31 295	0.15 159	2.41 601	0.06 163	0.07 92	0.07 157	40.22 624	0.06 85

water-stereo	0.13 63	0.08 14	0.20 63	0.19 100	0.10 76	0.17 76	0.14 73	0.25 97	0.19 81	0.17 134	0.23 170	0.15 120	0.15 175	0.12 2	0.13 98	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.06 52	0.05 25

IGEV-RUCA	0.21 251	0.08 14	0.23 88	0.19 100	0.19 447	0.28 324	0.24 410	0.23 75	0.21 124	0.20 160	0.23 170	0.28 290	0.49 518	0.26 223	0.18 237	0.09 294	0.08 372	0.18 511	0.13 468	0.17 480	0.17 483

rvit_0105_5	0.21 251	0.15 338	0.38 261	0.23 317	0.13 257	0.22 215	0.24 410	0.36 259	0.39 358	0.21 171	0.23 170	0.26 265	0.19 257	0.26 223	0.19 267	0.15 479	0.13 485	0.12 423	0.12 441	0.10 322	0.09 297

MyStereo05	0.23 298	0.12 198	0.57 424	0.21 208	0.14 300	0.25 274	0.23 388	0.48 384	0.52 485	0.31 315	0.23 170	0.25 244	0.22 286	0.30 288	0.21 307	0.07 76	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.08 235

MyStereo04	0.23 298	0.12 198	0.55 417	0.22 269	0.14 300	0.25 274	0.23 388	0.49 392	0.52 485	0.28 238	0.23 170	0.27 274	0.23 301	0.30 288	0.22 327	0.07 76	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.08 235

11t1	0.18 177	0.10 90	0.30 154	0.20 163	0.11 122	0.27 304	0.17 171	0.35 240	0.23 156	0.25 206	0.23 170	0.23 224	0.23 301	0.25 207	0.18 237	0.09 294	0.07 287	0.07 92	0.06 101	0.09 256	0.09 297

DLNR_Zeroshot_test	10.44 603	12.10 610	19.93 612	106.08 623	23.66 620	0.14 18	0.13 49	3.22 599	0.17 53	0.16 121	0.23 170	0.16 137	0.10 49	0.31 295	0.15 159	2.36 600	0.06 163	0.07 92	0.07 157	39.70 623	0.06 85

anonymousdsp2	0.17 153	0.10 90	0.28 137	0.20 163	0.11 122	0.25 274	0.17 171	0.41 310	0.31 263	0.23 183	0.23 170	0.22 204	0.15 175	0.25 207	0.15 159	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.08 186	0.07 167

riskmin	0.18 177	0.09 48	0.34 200	0.18 57	0.12 179	0.24 259	0.16 130	0.34 215	0.28 219	0.21 171	0.23 170	0.33 344	0.24 319	0.23 163	0.17 215	0.09 294	0.06 163	0.09 255	0.06 101	0.10 322	0.10 353

MC-Stereo	0.14 88	0.09 48	0.25 109	0.21 208	0.09 32	0.18 97	0.16 130	0.23 75	0.19 81	0.18 151	0.23 170	0.16 137	0.13 135	0.22 154	0.13 98	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.06 52	0.05 25

MIPNet	0.21 251	0.15 338	0.52 404	0.21 208	0.12 179	0.27 304	0.20 306	0.45 353	0.37 334	0.30 298	0.23 170	0.19 171	0.24 319	0.27 242	0.19 267	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.07 120	0.06 85

GMStereo	0.19 216	0.25 469	0.40 284	0.21 208	0.12 179	0.22 215	0.19 259	0.29 152	0.40 374	0.25 206	0.23 170	0.16 137	0.15 175	0.25 207	0.19 267	0.09 294	0.06 163	0.08 175	0.08 233	0.10 322	0.08 235
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.17 153	0.10 90	0.37 242	0.20 163	0.12 179	0.19 124	0.15 97	0.32 193	0.28 219	0.23 183	0.23 170	0.27 274	0.15 175	0.20 119	0.13 98	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.06 52	0.06 85

FE-Mocha	0.16 134	0.10 90	0.33 190	0.19 100	0.13 257	0.19 124	0.15 97	0.35 240	0.22 137	0.24 197	0.24 184	0.20 180	0.14 157	0.17 58	0.17 215	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.08 233	0.07 120	0.06 85

MM-Stereo_test3	0.17 153	0.12 198	0.29 147	0.23 317	0.14 300	0.19 124	0.22 363	0.39 287	0.36 323	0.16 121	0.24 184	0.17 147	0.12 103	0.19 102	0.14 135	0.07 76	0.07 287	0.08 175	0.06 101	0.09 256	0.06 85

rvit_0105_4	0.20 231	0.15 338	0.38 261	0.23 317	0.14 300	0.20 159	0.22 363	0.33 207	0.39 358	0.19 156	0.24 184	0.25 244	0.19 257	0.27 242	0.17 215	0.16 494	0.13 485	0.13 444	0.11 402	0.11 370	0.08 235

MGS-Stereo	0.14 88	0.11 156	0.32 174	0.19 100	0.11 122	0.18 97	0.17 171	0.20 34	0.22 137	0.14 85	0.24 184	0.15 120	0.10 49	0.18 79	0.12 55	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.10 322	0.06 85

MyStereo06	0.20 231	0.12 198	0.57 424	0.21 208	0.14 300	0.25 274	0.23 388	0.40 298	0.21 124	0.30 298	0.24 184	0.31 328	0.18 242	0.22 154	0.18 237	0.07 76	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.08 235

MSKI-zero shot	0.17 153	0.09 48	0.43 328	0.20 163	0.11 122	0.21 187	0.15 97	0.32 193	0.21 124	0.23 183	0.24 184	0.23 224	0.10 49	0.31 295	0.13 98	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.06 52	0.06 85

HH	0.18 177	0.12 198	0.55 417	0.22 269	0.12 179	0.18 97	0.18 214	0.34 215	0.19 81	0.20 160	0.24 184	0.34 351	0.18 242	0.29 273	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.07 120	0.06 85

HanStereo	0.18 177	0.12 198	0.55 417	0.22 269	0.12 179	0.18 97	0.18 214	0.34 215	0.19 81	0.20 160	0.24 184	0.34 351	0.18 242	0.29 273	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.07 120	0.06 85

test-1	0.17 153	0.11 156	0.40 284	0.23 317	0.13 257	0.22 215	0.23 388	0.34 215	0.26 193	0.20 160	0.24 184	0.22 204	0.14 157	0.16 41	0.20 284	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.06 52	0.08 235

HART	0.15 120	0.11 156	0.30 154	0.21 208	0.09 32	0.17 76	0.16 130	0.30 171	0.19 81	0.15 99	0.25 193	0.17 147	0.09 20	0.21 138	0.12 55	0.06 28	0.07 287	0.07 92	0.05 50	0.08 186	0.06 85

tg	0.16 134	0.11 156	0.25 109	0.21 208	0.11 122	0.23 237	0.15 97	0.34 215	0.24 171	0.20 160	0.25 193	0.19 171	0.12 103	0.24 176	0.15 159	0.07 76	0.05 32	0.09 255	0.09 321	0.08 186	0.07 167

rvit_0105_3	0.23 298	0.17 382	0.40 284	0.25 405	0.15 350	0.24 259	0.28 461	0.38 275	0.41 384	0.25 206	0.25 193	0.28 290	0.21 273	0.28 256	0.20 284	0.15 479	0.13 485	0.14 471	0.15 491	0.10 322	0.09 297

testlalala2	0.18 177	0.10 90	0.50 389	0.36 532	0.25 517	0.23 237	0.14 73	0.34 215	0.24 171	0.25 206	0.25 193	0.21 192	0.12 103	0.16 41	0.16 184	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.07 157	0.06 52	0.06 85

AE-Stereo	0.17 153	0.11 156	0.31 168	0.24 368	0.14 300	0.23 237	0.18 214	0.34 215	0.29 238	0.15 99	0.25 193	0.21 192	0.13 135	0.20 119	0.14 135	0.07 76	0.08 372	0.09 255	0.10 363	0.07 120	0.06 85

RCA-Stereo	0.16 134	0.09 48	0.25 109	0.20 163	0.10 76	0.19 124	0.17 171	0.36 259	0.35 310	0.20 160	0.25 193	0.17 147	0.17 217	0.18 79	0.14 135	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.06 52	0.05 25

NRIStereo	0.18 177	0.11 156	0.35 210	0.23 317	0.11 122	0.24 259	0.20 306	0.29 152	0.26 193	0.26 218	0.25 193	0.25 244	0.18 242	0.34 315	0.18 237	0.07 76	0.06 163	0.09 255	0.07 157	0.09 256	0.08 235

rafts_anoy	0.18 177	0.15 338	0.35 210	0.22 269	0.14 300	0.19 124	0.17 171	0.32 193	0.30 251	0.23 183	0.25 193	0.20 180	0.16 191	0.22 154	0.19 267	0.08 211	0.07 287	0.10 328	0.12 441	0.09 256	0.08 235

iRaftStereo_RVC	0.16 134	0.12 198	0.26 117	0.21 208	0.11 122	0.20 159	0.17 171	0.32 193	0.23 156	0.20 160	0.25 193	0.18 157	0.12 103	0.20 119	0.15 159	0.07 76	0.05 32	0.09 255	0.09 321	0.08 186	0.07 167

s12784h	0.17 153	0.09 48	0.26 117	0.18 57	0.07 1	0.32 389	0.19 259	0.37 269	0.32 272	0.23 183	0.25 193	0.18 157	0.17 217	0.25 207	0.16 184	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.06 52	0.05 25

AIO-test1	0.19 216	0.14 304	0.41 307	0.27 467	0.15 350	0.21 187	0.16 130	0.39 287	0.36 323	0.17 134	0.26 203	0.18 157	0.13 135	0.28 256	0.14 135	0.07 76	0.06 163	0.10 328	0.11 402	0.06 52	0.09 297

plain	0.17 153	0.13 261	0.43 328	0.21 208	0.13 257	0.16 55	0.17 171	0.27 120	0.22 137	0.16 121	0.26 203	0.13 78	0.16 191	0.27 242	0.16 184	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.07 157	0.10 322	0.07 167

MIF-Stereo (partial)	0.16 134	0.10 90	0.34 200	0.21 208	0.15 350	0.15 29	0.13 49	0.28 139	0.25 184	0.17 134	0.26 203	0.15 120	0.16 191	0.25 207	0.17 215	0.09 294	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.09 256	0.08 235

testlalala_base	0.20 231	0.13 261	0.35 210	0.25 405	0.15 350	0.25 274	0.16 130	0.34 215	0.17 53	0.19 156	0.26 203	0.17 147	0.14 157	0.18 79	0.16 184	0.39 563	0.09 406	0.07 92	0.05 50	0.45 558	0.08 235

CRE-IMP	0.18 177	0.12 198	0.37 242	0.22 269	0.11 122	0.24 259	0.17 171	0.29 152	0.21 124	0.27 228	0.26 203	0.24 236	0.17 217	0.23 163	0.18 237	0.08 211	0.05 32	0.10 328	0.07 157	0.10 322	0.10 353

XX-TBD	0.15 120	0.18 396	0.28 137	0.22 269	0.10 76	0.22 215	0.15 97	0.22 56	0.27 204	0.22 177	0.26 203	0.14 103	0.12 103	0.16 41	0.13 98	0.08 211	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.07 120	0.06 85

RALAANet	0.19 216	0.18 396	0.37 242	0.23 317	0.14 300	0.23 237	0.13 49	0.37 269	0.29 238	0.28 238	0.26 203	0.25 244	0.15 175	0.26 223	0.18 237	0.08 211	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.09 256	0.06 85

FSD					0.24 509	0.27 304	0.27 445	0.31 182	0.29 238	0.26 218	0.27 210	0.28 290	0.27 368	0.28 256	0.26 380	0.23 530	0.22 545	0.27 537	0.26 548	0.25 528

PAM	0.23 298	0.10 90	0.63 452	0.22 269	0.15 350	0.34 413	0.21 337	0.37 269	0.22 137	0.31 315	0.27 210	0.55 495	0.26 349	0.26 223	0.17 215	0.08 211	0.06 163	0.07 92	0.09 321	0.07 120	0.09 297

Any-RAFT	0.17 153	0.08 14	0.31 168	0.19 100	0.10 76	0.29 345	0.16 130	0.42 324	0.30 251	0.24 197	0.27 210	0.27 274	0.16 191	0.21 138	0.12 55	0.08 211	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.07 120	0.06 85

IPLGR	0.21 251	0.13 261	0.61 441	0.21 208	0.11 122	0.25 274	0.18 214	0.41 310	0.37 334	0.28 238	0.27 210	0.21 192	0.19 257	0.37 332	0.18 237	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.07 120	0.06 85

DeepStereo_RVC	0.18 177	0.11 156	0.40 284	0.21 208	0.11 122	0.19 124	0.16 130	0.28 139	0.22 137	0.27 228	0.27 210	0.23 224	0.28 385	0.24 176	0.18 237	0.08 211	0.06 163	0.09 255	0.07 157	0.09 256	0.10 353

Anonymous3	0.23 298	0.18 396	0.63 452	0.27 467	0.18 425	0.41 463	0.23 388	0.43 336	0.35 310	0.23 183	0.27 210	0.20 180	0.18 242	0.27 242	0.18 237	0.12 420	0.11 455	0.10 328	0.10 363	0.11 370	0.12 411

xyz-stereo-finetune2	0.17 153	0.11 156	0.26 117	0.16 9	0.09 32	0.27 304	0.19 259	0.27 120	0.20 107	0.22 177	0.28 216	0.21 192	0.22 286	0.37 332	0.22 327	0.06 28	0.05 32	0.08 175	0.06 101	0.06 52	0.07 167

PAM_32	0.23 298	0.10 90	0.63 452	0.21 208	0.14 300	0.33 400	0.19 259	0.36 259	0.23 156	0.29 267	0.28 216	0.56 499	0.28 385	0.27 242	0.18 237	0.08 211	0.06 163	0.08 175	0.09 321	0.07 120	0.09 297

UGAM-zero	0.23 298	0.10 90	0.54 411	0.19 100	0.13 257	0.21 187	0.14 73	0.44 343	0.22 137	0.28 238	0.28 216	0.51 478	0.33 440	0.65 463	0.14 135	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.08 233	0.06 52	0.07 167

GCAP-BAT	0.16 134	0.11 156	0.36 230	0.18 57	0.13 257	0.21 187	0.16 130	0.23 75	0.18 64	0.26 218	0.28 216	0.20 180	0.11 78	0.24 176	0.17 215	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.05 5	0.06 85

knoymous	0.17 153	0.09 48	0.32 174	0.17 23	0.11 122	0.21 187	0.17 171	0.32 193	0.23 156	0.23 183	0.28 216	0.27 274	0.16 191	0.23 163	0.16 184	0.09 294	0.06 163	0.09 255	0.06 101	0.09 256	0.09 297

qqq	0.20 231	0.12 198	0.31 168	0.20 163	0.11 122	0.23 237	0.19 259	0.41 310	0.27 204	0.24 197	0.28 216	0.28 290	0.24 319	0.34 315	0.22 327	0.08 211	0.07 287	0.10 328	0.09 321	0.09 256	0.09 297

UDGNet	0.23 298	0.31 511	0.38 261	0.24 368	0.14 300	0.24 259	0.18 214	0.32 193	0.43 399	0.29 267	0.28 216	0.24 236	0.19 257	0.29 273	0.20 284	0.15 479	0.07 287	0.21 525	0.11 402	0.14 440	0.10 353

dd	0.22 281	0.26 480	0.40 284	0.22 269	0.12 179	0.25 274	0.21 337	0.32 193	0.44 414	0.29 267	0.28 216	0.25 244	0.16 191	0.30 288	0.25 367	0.12 420	0.07 287	0.10 328	0.08 233	0.11 370	0.09 297

ROB_FTStereo	0.18 177	0.12 198	0.37 242	0.22 269	0.10 76	0.18 97	0.14 73	0.29 152	0.22 137	0.28 238	0.28 216	0.25 244	0.17 217	0.24 176	0.16 184	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.10 322	0.08 235

HUI-Stereo	0.18 177	0.12 198	0.37 242	0.22 269	0.10 76	0.18 97	0.14 73	0.29 152	0.22 137	0.28 238	0.28 216	0.25 244	0.17 217	0.22 154	0.16 184	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.10 322	0.08 235

cross-raft	0.17 153	0.12 198	0.41 307	0.23 317	0.10 76	0.20 159	0.24 410	0.33 207	0.23 156	0.23 183	0.28 216	0.29 301	0.15 175	0.17 58	0.15 159	0.06 28	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.06 52	0.05 25

raft+_RVC	0.18 177	0.14 304	0.32 174	0.21 208	0.15 350	0.21 187	0.16 130	0.38 275	0.34 294	0.21 171	0.28 216	0.20 180	0.15 175	0.24 176	0.19 267	0.08 211	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.07 120	0.08 235

ARAFT	0.24 329	0.21 438	0.78 489	0.22 269	0.12 179	0.29 345	0.24 410	0.43 336	0.32 272	0.33 350	0.28 216	0.28 290	0.19 257	0.49 374	0.18 237	0.07 76	0.06 163	0.12 423	0.11 402	0.09 256	0.06 85

AIO-test2	0.20 231	0.20 424	0.36 230	0.26 439	0.15 350	0.22 215	0.16 130	0.42 324	0.42 391	0.16 121	0.29 229	0.15 120	0.11 78	0.26 223	0.13 98	0.18 516	0.06 163	0.10 328	0.11 402	0.07 120	0.07 167

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 298	0.13 261	0.83 508	0.20 163	0.21 472	0.23 237	0.17 171	0.48 384	0.27 204	0.23 183	0.29 229	0.39 396	0.23 301	0.25 207	0.15 159	0.08 211	0.06 163	0.08 175	0.11 402	0.11 370	0.10 353

RAFT-Test	0.17 153	0.10 90	0.38 261	0.19 100	0.12 179	0.25 274	0.17 171	0.33 207	0.23 156	0.23 183	0.29 229	0.27 274	0.14 157	0.20 119	0.14 135	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.07 157	0.06 52	0.06 85

x	0.19 216	0.11 156	0.29 147	0.20 163	0.11 122	0.26 294	0.18 214	0.41 310	0.29 238	0.25 206	0.29 229	0.28 290	0.24 319	0.26 223	0.23 346	0.09 294	0.07 287	0.08 175	0.07 157	0.09 256	0.08 235

GwcNet-ADL	0.22 281	0.14 304	0.58 429	0.24 368	0.13 257	0.22 215	0.23 388	0.49 392	0.40 374	0.27 228	0.29 229	0.30 317	0.20 266	0.26 223	0.23 346	0.09 294	0.07 287	0.07 92	0.07 157	0.09 256	0.09 297

Patchmatch Stereo++	0.18 177	0.12 198	0.37 242	0.22 269	0.10 76	0.18 97	0.14 73	0.29 152	0.22 137	0.28 238	0.29 229	0.25 244	0.17 217	0.26 223	0.16 184	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.10 322	0.08 235
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	0.18 177	0.12 198	0.37 242	0.22 269	0.10 76	0.18 97	0.16 130	0.29 152	0.22 137	0.28 238	0.29 229	0.25 244	0.18 242	0.24 176	0.16 184	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.10 322	0.08 235

ROB_FTStereo_v2	0.18 177	0.12 198	0.37 242	0.22 269	0.10 76	0.18 97	0.16 130	0.29 152	0.22 137	0.28 238	0.29 229	0.25 244	0.17 217	0.24 176	0.16 184	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.10 322	0.08 235

iGMRVC	0.18 177	0.12 198	0.37 242	0.22 269	0.10 76	0.18 97	0.15 97	0.29 152	0.22 137	0.28 238	0.29 229	0.25 244	0.17 217	0.27 242	0.17 215	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.10 322	0.08 235

iRAFT	0.18 177	0.12 198	0.37 242	0.22 269	0.10 76	0.18 97	0.14 73	0.29 152	0.22 137	0.28 238	0.29 229	0.25 244	0.17 217	0.26 223	0.16 184	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.10 322	0.08 235

RAFT-IKP	0.18 177	0.12 198	0.37 242	0.22 269	0.10 76	0.18 97	0.15 97	0.29 152	0.22 137	0.28 238	0.29 229	0.25 244	0.18 242	0.25 207	0.16 184	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.10 322	0.08 235

RALCasStereoNet	0.18 177	0.15 338	0.33 190	0.21 208	0.14 300	0.21 187	0.18 214	0.31 182	0.25 184	0.21 171	0.29 229	0.22 204	0.15 175	0.27 242	0.17 215	0.08 211	0.10 431	0.07 92	0.06 101	0.09 256	0.09 297

111	0.20 231	0.17 382	0.40 284	0.18 57	0.09 32	0.24 259	0.17 171	0.41 310	0.45 425	0.23 183	0.29 229	0.29 301	0.21 273	0.24 176	0.18 237	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.07 120	0.08 235

Anonymous_2	0.37 473	0.21 438	0.47 364	0.20 163	0.21 472	0.42 470	0.26 439	0.38 275	0.29 238	0.33 350	0.30 242	0.44 442	0.38 470	0.36 329	0.29 402	0.26 541	0.29 560	0.44 561	1.41 597	0.34 552	0.21 522

DCANet-4	0.19 216	0.10 90	0.52 404	0.19 100	0.09 32	0.19 124	0.18 214	0.36 259	0.39 358	0.29 267	0.30 242	0.17 147	0.22 286	0.20 119	0.18 237	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.05 5	0.07 167

fff	0.19 216	0.13 261	0.40 284	0.18 57	0.09 32	0.19 124	0.18 214	0.35 240	0.43 399	0.29 267	0.30 242	0.18 157	0.28 385	0.20 119	0.18 237	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.05 5	0.07 167

OMP-Stereo	0.23 298	0.14 304	0.35 210	0.29 492	0.13 257	0.21 187	0.16 130	0.37 269	0.33 284	0.34 370	0.30 242	0.34 351	0.19 257	0.70 478	0.24 357	0.07 76	0.06 163	0.09 255	0.07 157	0.07 120	0.06 85

NF-Stereo	0.20 231	0.10 90	0.35 210	0.24 368	0.12 179	0.21 187	0.18 214	0.38 275	0.32 272	0.28 238	0.30 242	0.22 204	0.16 191	0.51 383	0.20 284	0.08 211	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.13 428

OCTAStereo	0.20 231	0.10 90	0.35 210	0.24 368	0.12 179	0.21 187	0.18 214	0.38 275	0.32 272	0.28 238	0.30 242	0.22 204	0.16 191	0.51 383	0.20 284	0.08 211	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.13 428

RE-Stereo	0.20 231	0.10 90	0.35 210	0.24 368	0.12 179	0.21 187	0.18 214	0.38 275	0.32 272	0.28 238	0.30 242	0.22 204	0.16 191	0.51 383	0.20 284	0.08 211	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.13 428

TVStereo	0.20 231	0.10 90	0.35 210	0.24 368	0.12 179	0.21 187	0.18 214	0.38 275	0.32 272	0.28 238	0.30 242	0.22 204	0.16 191	0.51 383	0.20 284	0.08 211	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.13 428

IRAFT_RVC	0.22 281	0.12 198	0.39 276	0.26 439	0.11 122	0.18 97	0.24 410	0.40 298	0.37 334	0.31 315	0.30 242	0.29 301	0.24 319	0.55 404	0.22 327	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.08 186	0.07 167

CREStereo++_RVC	0.15 120	0.08 14	0.26 117	0.17 23	0.11 122	0.18 97	0.13 49	0.22 56	0.30 251	0.21 171	0.30 242	0.13 78	0.11 78	0.16 41	0.15 159	0.07 76	0.04 2	0.06 31	0.15 491	0.06 52	0.05 25
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.15 120	0.09 48	0.28 137	0.16 9	0.08 10	0.25 274	0.14 73	0.23 75	0.28 219	0.24 197	0.30 242	0.16 137	0.12 103	0.17 58	0.13 98	0.08 211	0.07 287	0.06 31	0.05 50	0.06 52	0.07 167

csc	0.19 216	0.13 261	0.40 284	0.18 57	0.09 32	0.19 124	0.18 214	0.35 240	0.43 399	0.29 267	0.30 242	0.18 157	0.28 385	0.20 119	0.18 237	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.05 5	0.07 167

cscssc	0.19 216	0.13 261	0.40 284	0.18 57	0.09 32	0.19 124	0.18 214	0.35 240	0.43 399	0.29 267	0.30 242	0.18 157	0.28 385	0.20 119	0.18 237	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.05 5	0.07 167

RAFT + AFF	0.27 381	0.23 460	0.50 389	0.25 405	0.17 404	0.30 364	0.33 500	0.52 436	0.40 374	0.28 238	0.30 242	0.30 317	0.31 430	0.62 449	0.24 357	0.09 294	0.10 431	0.11 385	0.10 363	0.11 370	0.11 388

G2L-ROB	0.23 298	0.15 338	0.41 307	0.19 100	0.12 179	0.27 304	0.21 337	0.47 372	0.33 284	0.34 370	0.31 256	0.41 418	0.22 286	0.49 374	0.26 380	0.09 294	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.09 256	0.10 353

DFGA-Net	0.23 298	0.24 464	0.49 378	0.22 269	0.15 350	0.25 274	0.17 171	0.39 287	0.39 358	0.29 267	0.31 256	0.21 192	0.17 217	0.59 432	0.28 390	0.08 211	0.06 163	0.09 255	0.09 321	0.10 322	0.08 235

rvit_105_1	0.27 381	0.19 412	0.46 356	0.27 467	0.19 447	0.30 364	0.35 506	0.44 343	0.51 478	0.31 315	0.31 256	0.31 328	0.26 349	0.35 324	0.25 367	0.15 479	0.14 495	0.15 486	0.17 512	0.11 370	0.10 353

test_sample2	0.21 251	0.10 90	0.28 137	0.19 100	0.11 122	0.27 304	0.21 337	0.43 336	0.29 238	0.26 218	0.31 256	0.30 317	0.24 319	0.45 360	0.18 237	0.09 294	0.07 287	0.08 175	0.07 157	0.09 256	0.09 297

test_sample1	0.20 231	0.10 90	0.28 137	0.19 100	0.12 179	0.28 324	0.19 259	0.41 310	0.25 184	0.26 218	0.31 256	0.29 301	0.26 349	0.44 357	0.21 307	0.09 294	0.07 287	0.08 175	0.07 157	0.09 256	0.09 297

H2IRNET	0.18 177	0.13 261	0.35 210	0.21 208	0.12 179	0.20 159	0.15 97	0.27 120	0.30 251	0.17 134	0.31 256	0.25 244	0.20 266	0.24 176	0.18 237	0.07 76	0.06 163	0.09 255	0.10 363	0.09 256	0.06 85

ADStereo(finetuned)	0.19 216	0.13 261	0.49 378	0.19 100	0.09 32	0.19 124	0.18 214	0.34 215	0.39 358	0.29 267	0.31 256	0.18 157	0.31 430	0.21 138	0.19 267	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.06 52	0.07 167

DCANet	0.18 177	0.13 261	0.40 284	0.19 100	0.09 32	0.19 124	0.18 214	0.34 215	0.39 358	0.29 267	0.31 256	0.18 157	0.23 301	0.20 119	0.19 267	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.06 52	0.07 167

FENet	0.21 251	0.11 156	0.45 348	0.21 208	0.12 179	0.26 294	0.17 171	0.41 310	0.35 310	0.30 298	0.31 256	0.29 301	0.23 301	0.26 223	0.23 346	0.09 294	0.06 163	0.09 255	0.09 321	0.09 256	0.09 297

FACV-RUCA	0.21 251	0.15 338	0.32 174	0.23 317	0.23 501	0.26 294	0.19 259	0.39 287	0.34 294	0.25 206	0.32 265	0.21 192	0.24 319	0.24 176	0.19 267	0.10 343	0.07 287	0.15 486	0.08 233	0.16 463	0.13 428

ITSA-stereo	0.25 357	0.15 338	0.33 190	0.23 317	0.11 122	0.27 304	0.18 214	0.56 479	0.59 508	0.31 315	0.32 265	0.33 344	0.28 385	0.49 374	0.30 410	0.11 382	0.08 372	0.11 385	0.10 363	0.11 370	0.13 428

LL-Strereo	0.29 412	0.25 469	0.58 429	0.25 405	0.21 472	0.23 237	0.24 410	0.55 464	0.42 391	0.34 370	0.32 265	0.41 418	0.40 481	0.94 542	0.23 346	0.08 211	0.07 287	0.11 385	0.09 321	0.09 256	0.09 297

raft_robust	0.22 281	0.17 382	0.30 154	0.22 269	0.12 179	0.23 237	0.22 363	0.49 392	0.48 457	0.32 338	0.32 265	0.26 265	0.23 301	0.53 396	0.15 159	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.10 363	0.08 186	0.06 85

IPLG	0.21 251	0.15 338	0.53 408	0.21 208	0.12 179	0.28 324	0.17 171	0.42 324	0.30 251	0.33 350	0.32 265	0.15 120	0.17 217	0.50 378	0.21 307	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.07 120	0.06 85

IPLGR_C	0.21 251	0.22 451	0.60 438	0.23 317	0.15 350	0.24 259	0.20 306	0.35 240	0.29 238	0.31 315	0.32 265	0.22 204	0.15 175	0.25 207	0.20 284	0.08 211	0.07 287	0.07 92	0.07 157	0.08 186	0.08 235

GMOStereo	0.18 177	0.14 304	0.30 154	0.22 269	0.12 179	0.20 159	0.27 445	0.26 106	0.28 219	0.31 315	0.32 265	0.26 265	0.17 217	0.15 23	0.12 55	0.07 76	0.07 287	0.10 328	0.08 233	0.08 186	0.05 25

error version	0.18 177	0.14 304	0.30 154	0.22 269	0.12 179	0.20 159	0.27 445	0.26 106	0.28 219	0.31 315	0.32 265	0.26 265	0.17 217	0.15 23	0.12 55	0.07 76	0.07 287	0.10 328	0.08 233	0.08 186	0.05 25

test-v	0.18 177	0.14 304	0.30 154	0.22 269	0.12 179	0.20 159	0.27 445	0.26 106	0.28 219	0.31 315	0.32 265	0.26 265	0.17 217	0.15 23	0.12 55	0.07 76	0.07 287	0.10 328	0.08 233	0.08 186	0.05 25

ACRE	0.21 251	0.20 424	0.62 449	0.23 317	0.15 350	0.24 259	0.20 306	0.35 240	0.28 219	0.31 315	0.32 265	0.22 204	0.15 175	0.25 207	0.20 284	0.08 211	0.07 287	0.07 92	0.07 157	0.08 186	0.08 235

GANet-ADL	0.21 251	0.12 198	0.45 348	0.23 317	0.14 300	0.29 345	0.19 259	0.46 364	0.35 310	0.25 206	0.32 265	0.32 337	0.19 257	0.24 176	0.20 284	0.10 343	0.07 287	0.07 92	0.06 101	0.09 256	0.10 353

PFNet+	0.20 231	0.10 90	0.37 242	0.21 208	0.12 179	0.17 76	0.19 259	0.29 152	0.34 294	0.33 350	0.32 265	0.24 236	0.16 191	0.32 302	0.17 215	0.10 343	0.07 287	0.11 385	0.10 363	0.08 186	0.12 411

PSM-softLoss	0.21 251	0.10 90	0.39 276	0.24 368	0.12 179	0.20 159	0.18 214	0.38 275	0.26 193	0.29 267	0.32 265	0.24 236	0.16 191	0.52 389	0.20 284	0.09 294	0.06 163	0.10 328	0.09 321	0.08 186	0.12 411

KMStereo	0.21 251	0.10 90	0.39 276	0.24 368	0.12 179	0.20 159	0.18 214	0.38 275	0.26 193	0.29 267	0.32 265	0.24 236	0.16 191	0.52 389	0.20 284	0.09 294	0.06 163	0.10 328	0.09 321	0.08 186	0.12 411

PFNet	0.23 298	0.10 90	0.57 424	0.24 368	0.14 300	0.22 215	0.19 259	0.39 287	0.33 284	0.35 387	0.32 265	0.27 274	0.19 257	0.64 457	0.22 327	0.09 294	0.05 32	0.09 255	0.07 157	0.08 186	0.07 167

Pruner-Stereo	0.19 216	0.11 156	0.34 200	0.29 492	0.12 179	0.19 124	0.17 171	0.31 182	0.29 238	0.33 350	0.32 265	0.25 244	0.15 175	0.24 176	0.21 307	0.09 294	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.09 297

test-2	0.18 177	0.14 304	0.30 154	0.22 269	0.12 179	0.20 159	0.27 445	0.26 106	0.28 219	0.31 315	0.32 265	0.26 265	0.17 217	0.15 23	0.12 55	0.07 76	0.07 287	0.10 328	0.08 233	0.08 186	0.05 25

SFCPSM	0.22 281	0.10 90	0.51 400	0.21 208	0.14 300	0.34 413	0.22 363	0.55 464	0.39 358	0.29 267	0.32 265	0.23 224	0.21 273	0.27 242	0.19 267	0.09 294	0.07 287	0.09 255	0.09 321	0.09 256	0.08 235

DMCA	0.22 281	0.14 304	0.36 230	0.22 269	0.14 300	0.27 304	0.20 306	0.43 336	0.38 348	0.31 315	0.32 265	0.33 344	0.24 319	0.24 176	0.28 390	0.11 382	0.08 372	0.10 328	0.08 233	0.10 322	0.11 388

DIP-Stereo	0.18 177	0.12 198	0.33 190	0.20 163	0.13 257	0.28 324	0.12 24	0.42 324	0.25 184	0.27 228	0.32 265	0.21 192	0.17 217	0.25 207	0.20 284	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.06 101	0.07 120	0.08 235
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.20 231	0.17 382	0.43 328	0.19 100	0.08 10	0.27 304	0.14 73	0.42 324	0.30 251	0.29 267	0.32 265	0.27 274	0.21 273	0.28 256	0.25 367	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.09 256	0.06 85
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
Select-FE	0.23 298	0.14 304	0.78 489	0.22 269	0.18 425	0.22 215	0.13 49	0.43 336	0.26 193	0.28 238	0.33 286	0.39 396	0.29 400	0.27 242	0.19 267	0.08 211	0.07 287	0.08 175	0.13 468	0.08 186	0.12 411

DCVSM-stereo	0.24 329	0.13 261	0.52 404	0.20 163	0.14 300	0.26 294	0.13 49	0.34 215	0.34 294	0.41 460	0.33 286	0.47 456	0.29 400	0.30 288	0.22 327	0.10 343	0.10 431	0.11 385	0.10 363	0.12 407	0.15 461

ACV-stereo	0.29 412	0.18 396	0.79 496	0.23 317	0.16 382	0.47 495	0.19 259	0.36 259	0.34 294	0.29 267	0.33 286	0.67 535	0.42 494	0.54 402	0.30 410	0.10 343	0.09 406	0.09 255	0.09 321	0.10 322	0.11 388

test_sample3	0.23 298	0.12 198	0.43 328	0.19 100	0.12 179	0.32 389	0.20 306	0.50 402	0.34 294	0.31 315	0.33 286	0.29 301	0.22 286	0.53 396	0.22 327	0.10 343	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.10 322	0.10 353

CIPLG	0.21 251	0.21 438	0.55 417	0.23 317	0.15 350	0.25 274	0.20 306	0.35 240	0.29 238	0.31 315	0.33 286	0.22 204	0.15 175	0.26 223	0.20 284	0.08 211	0.07 287	0.07 92	0.07 157	0.08 186	0.08 235

PSMNet-ADL	0.25 357	0.15 338	0.32 174	0.26 439	0.14 300	0.31 380	0.22 363	0.44 343	0.36 323	0.27 228	0.33 286	0.41 418	0.28 385	0.61 441	0.29 402	0.11 382	0.09 406	0.09 255	0.11 402	0.10 322	0.10 353

SST-Stereo	0.21 251	0.10 90	0.37 242	0.24 368	0.13 257	0.19 124	0.17 171	0.31 182	0.24 171	0.34 370	0.33 286	0.29 301	0.25 340	0.56 415	0.17 215	0.08 211	0.05 32	0.10 328	0.08 233	0.09 256	0.07 167

RAFT_R40	0.21 251	0.10 90	0.37 242	0.24 368	0.13 257	0.18 97	0.18 214	0.31 182	0.29 238	0.33 350	0.33 286	0.30 317	0.24 319	0.55 404	0.18 237	0.08 211	0.05 32	0.10 328	0.08 233	0.08 186	0.07 167

RAFT	0.21 251	0.17 382	0.32 174	0.24 368	0.12 179	0.25 274	0.27 445	0.35 240	0.28 219	0.33 350	0.33 286	0.38 384	0.22 286	0.29 273	0.17 215	0.08 211	0.08 372	0.11 385	0.10 363	0.10 322	0.06 85

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 153	0.14 304	0.32 174	0.20 163	0.09 32	0.19 124	0.17 171	0.32 193	0.30 251	0.25 206	0.33 286	0.20 180	0.17 217	0.19 102	0.15 159	0.06 28	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.07 120	0.05 25

GCST	0.47 514	0.60 560	0.57 424	1.04 583	0.48 558	0.38 446	0.11 16	0.40 298	0.32 272	0.41 460	0.34 296	0.29 301	0.17 217	0.46 363	0.19 267	0.69 576	0.42 571	0.79 580	0.62 582	0.62 567	0.46 567

DualNet (step1)	0.28 401	0.19 412	0.50 389	0.18 57	0.16 382	0.34 413	0.20 306	0.51 419	0.38 348	0.37 410	0.34 296	0.37 376	0.30 414	0.39 339	0.23 346	0.23 530	0.09 406	0.28 544	0.24 539	0.18 494	0.16 471

test_sample9	0.42 497	0.19 412	0.50 389	0.18 57	0.16 382	0.34 413	0.20 306	0.51 419	0.38 348	0.37 410	0.34 296	0.37 376	0.30 414	0.66 468	0.91 548	0.23 530	1.82 598	0.28 544	0.24 539	0.18 494	0.16 471

test_sample7	0.25 357	0.15 338	0.35 210	0.20 163	0.14 300	0.28 324	0.21 337	0.51 419	0.38 348	0.37 410	0.34 296	0.37 376	0.30 414	0.39 339	0.23 346	0.14 466	0.09 406	0.13 444	0.12 441	0.13 422	0.12 411

gwcnet-sp	0.24 329	0.13 261	0.63 452	0.22 269	0.14 300	0.34 413	0.22 363	0.44 343	0.39 358	0.35 387	0.34 296	0.27 274	0.27 368	0.35 324	0.25 367	0.09 294	0.08 372	0.09 255	0.09 321	0.09 256	0.09 297

scenet	0.24 329	0.13 261	0.63 452	0.22 269	0.14 300	0.34 413	0.22 363	0.44 343	0.39 358	0.35 387	0.34 296	0.27 274	0.27 368	0.35 324	0.25 367	0.09 294	0.08 372	0.09 255	0.09 321	0.09 256	0.09 297

CASS	0.21 251	0.15 338	0.32 174	0.26 439	0.11 122	0.28 324	0.19 259	0.39 287	0.30 251	0.32 338	0.34 296	0.25 244	0.24 319	0.25 207	0.20 284	0.13 440	0.08 372	0.11 385	0.09 321	0.11 370	0.11 388
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.24 329	0.13 261	0.63 452	0.22 269	0.14 300	0.34 413	0.22 363	0.44 343	0.39 358	0.35 387	0.34 296	0.27 274	0.27 368	0.35 324	0.25 367	0.09 294	0.08 372	0.09 255	0.09 321	0.09 256	0.09 297

DisPM	0.19 216	0.10 90	0.35 210	0.23 317	0.13 257	0.18 97	0.20 306	0.29 152	0.29 238	0.33 350	0.34 296	0.23 224	0.16 191	0.33 309	0.16 184	0.09 294	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.07 120	0.11 388

TestStereo	0.21 251	0.19 412	0.40 284	0.25 405	0.10 76	0.22 215	0.21 337	0.31 182	0.31 263	0.23 183	0.34 296	0.22 204	0.18 242	0.62 449	0.18 237	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.07 157	0.11 370	0.06 85

BEATNet_4x	0.22 281	0.18 396	0.47 364	0.22 269	0.10 76	0.28 324	0.14 73	0.46 364	0.32 272	0.31 315	0.34 296	0.31 328	0.25 340	0.31 295	0.29 402	0.08 211	0.06 163	0.08 175	0.06 101	0.10 322	0.08 235

CoDeX	0.23 298	0.12 198	0.46 356	0.21 208	0.14 300	0.29 345	0.21 337	0.53 447	0.41 384	0.29 267	0.35 307	0.29 301	0.22 286	0.48 369	0.19 267	0.09 294	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.08 186	0.07 167

MIM_Stereo	0.18 177	0.12 198	0.38 261	0.20 163	0.11 122	0.17 76	0.14 73	0.35 240	0.25 184	0.27 228	0.35 307	0.23 224	0.13 135	0.27 242	0.16 184	0.06 28	0.07 287	0.08 175	0.08 233	0.08 186	0.06 85

ToySt	0.24 329	0.16 363	0.48 373	0.21 208	0.13 257	0.29 345	0.29 467	0.39 287	0.39 358	0.27 228	0.35 307	0.39 396	0.31 430	0.31 295	0.29 402	0.08 211	0.09 406	0.10 328	0.11 402	0.11 370	0.10 353

BUS	0.23 298	0.12 198	0.28 137	0.25 405	0.14 300	0.43 478	0.17 171	0.56 479	0.34 294	0.34 370	0.35 307	0.32 337	0.20 266	0.26 223	0.21 307	0.10 343	0.07 287	0.11 385	0.10 363	0.09 256	0.09 297

BSDual-CNN	0.23 298	0.12 198	0.28 137	0.25 405	0.14 300	0.35 428	0.21 337	0.56 479	0.34 294	0.34 370	0.35 307	0.38 384	0.24 319	0.26 223	0.21 307	0.10 343	0.07 287	0.11 385	0.10 363	0.09 256	0.09 297

hknet	0.25 357	0.14 304	0.40 284	0.25 405	0.15 350	0.35 428	0.21 337	0.56 479	0.37 334	0.34 370	0.35 307	0.43 431	0.27 368	0.37 332	0.21 307	0.09 294	0.07 287	0.11 385	0.10 363	0.09 256	0.09 297

LCNet	0.21 251	0.11 156	0.29 147	0.25 405	0.12 179	0.23 237	0.19 259	0.34 215	0.26 193	0.28 238	0.35 307	0.26 265	0.30 414	0.35 324	0.17 215	0.07 76	0.05 32	0.09 255	0.10 363	0.13 422	0.22 527

AAGNet	0.33 446	0.11 156	0.37 242	0.25 405	0.16 382	0.20 159	0.19 259	0.30 171	0.27 204	0.35 387	0.35 307	0.27 274	0.30 414	0.44 357	2.66 594	0.08 211	0.05 32	0.10 328	0.07 157	0.08 186	0.06 85

HCRNet	0.24 329	0.25 469	0.33 190	0.34 521	0.16 382	0.27 304	0.18 214	0.43 336	0.35 310	0.30 298	0.35 307	0.32 337	0.22 286	0.44 357	0.20 284	0.13 440	0.08 372	0.13 444	0.11 402	0.10 322	0.09 297

UCFNet_RVC	0.24 329	0.16 363	0.34 200	0.18 57	0.15 350	0.33 400	0.16 130	0.46 364	0.35 310	0.29 267	0.35 307	0.39 396	0.25 340	0.34 315	0.22 327	0.13 440	0.08 372	0.13 444	0.14 482	0.13 422	0.12 411

MyStereo8	0.22 281	0.15 338	0.63 452	0.21 208	0.17 404	0.31 380	0.16 130	0.36 259	0.32 272	0.28 238	0.36 317	0.25 244	0.18 242	0.25 207	0.28 390	0.08 211	0.07 287	0.08 175	0.07 157	0.10 322	0.12 411

PCWNet_CMD	0.23 298	0.13 261	0.48 373	0.20 163	0.13 257	0.28 324	0.16 130	0.46 364	0.46 442	0.29 267	0.36 317	0.37 376	0.24 319	0.28 256	0.20 284	0.09 294	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.11 370	0.09 297

CBFPSM	0.27 381	0.16 363	0.67 466	0.20 163	0.14 300	0.38 446	0.25 427	0.40 298	0.36 323	0.33 350	0.36 317	0.56 499	0.38 470	0.32 302	0.38 447	0.08 211	0.08 372	0.07 92	0.08 233	0.09 256	0.11 388

ssnet_v2	0.28 401	0.16 363	0.44 337	0.22 269	0.15 350	0.40 459	0.30 478	0.57 489	0.46 442	0.38 425	0.36 317	0.47 456	0.29 400	0.38 337	0.39 455	0.13 440	0.11 455	0.11 385	0.11 402	0.11 370	0.11 388

GES	0.22 281	0.12 198	0.42 317	0.20 163	0.14 300	0.27 304	0.19 259	0.49 392	0.33 284	0.30 298	0.36 317	0.25 244	0.23 301	0.29 273	0.22 327	0.10 343	0.08 372	0.08 175	0.07 157	0.10 322	0.11 388

ac_64	0.27 381	0.13 261	0.41 307	0.24 368	0.17 404	0.36 433	0.22 363	0.46 364	0.33 284	0.35 387	0.36 317	0.52 484	0.30 414	0.62 449	0.32 422	0.11 382	0.09 406	0.10 328	0.10 363	0.09 256	0.08 235

FADNet	0.32 437	0.36 524	0.74 487	0.23 317	0.22 488	0.37 438	0.19 259	0.53 447	0.48 457	0.32 338	0.36 317	0.43 431	0.32 437	0.64 457	0.25 367	0.16 494	0.16 517	0.14 471	0.16 503	0.24 526	0.19 504

MSMDNet	0.23 298	0.13 261	0.48 373	0.20 163	0.13 257	0.28 324	0.16 130	0.46 364	0.46 442	0.29 267	0.36 317	0.37 376	0.24 319	0.28 256	0.20 284	0.09 294	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.11 370	0.09 297

NOSS_ROB	0.31 428	0.20 424	0.35 210	0.24 368	0.16 382	0.32 389	0.19 259	0.52 436	0.48 457	0.33 350	0.36 317	0.42 427	0.28 385	0.93 540	0.24 357	0.19 522	0.20 539	0.24 534	0.22 535	0.17 480	0.17 483

G2L-Stereo_test	0.24 329	0.16 363	0.38 261	0.19 100	0.13 257	0.27 304	0.24 410	0.49 392	0.38 348	0.37 410	0.37 326	0.40 411	0.24 319	0.52 389	0.28 390	0.08 211	0.06 163	0.06 31	0.06 101	0.09 256	0.08 235

G2L-Stereo	0.25 357	0.16 363	0.47 364	0.22 269	0.14 300	0.25 274	0.18 214	0.46 364	0.35 310	0.33 350	0.37 326	0.40 411	0.22 286	0.60 434	0.30 410	0.10 343	0.09 406	0.10 328	0.08 233	0.09 256	0.09 297

rvit_stereo_0075_2	0.24 329	0.17 382	0.50 389	0.26 439	0.22 488	0.22 215	0.15 97	0.40 298	0.35 310	0.27 228	0.37 326	0.29 301	0.20 266	0.28 256	0.19 267	0.17 505	0.12 472	0.19 519	0.12 441	0.13 422	0.13 428

test_sample4	0.24 329	0.13 261	0.43 328	0.20 163	0.12 179	0.32 389	0.21 337	0.51 419	0.34 294	0.31 315	0.37 326	0.28 290	0.23 301	0.53 396	0.21 307	0.10 343	0.07 287	0.10 328	0.09 321	0.11 370	0.10 353

GASNet	0.36 463	0.46 542	0.88 520	0.34 521	0.23 501	0.35 428	0.22 363	0.60 511	0.53 489	0.40 450	0.37 326	0.45 446	0.30 414	0.79 512	0.35 438	0.15 479	0.10 431	0.14 471	0.14 482	0.22 520	0.12 411

NINENet	0.25 357	0.15 338	0.37 242	0.23 317	0.16 382	0.43 478	0.17 171	0.60 511	0.46 442	0.32 338	0.37 326	0.32 337	0.20 266	0.42 351	0.21 307	0.10 343	0.10 431	0.12 423	0.08 233	0.11 370	0.10 353

iRaft-Stereo_5w	0.23 298	0.18 396	0.44 337	0.22 269	0.13 257	0.19 124	0.19 259	0.37 269	0.32 272	0.28 238	0.37 326	0.34 351	0.23 301	0.65 463	0.27 386	0.06 28	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.09 256	0.08 235

IIG-Stereo	0.23 298	0.13 261	0.35 210	0.29 492	0.12 179	0.23 237	0.14 73	0.38 275	0.31 263	0.34 370	0.37 326	0.33 344	0.21 273	0.70 478	0.26 380	0.08 211	0.06 163	0.09 255	0.07 157	0.07 120	0.06 85

CFNet_pseudo	0.23 298	0.13 261	0.47 364	0.19 100	0.13 257	0.26 294	0.16 130	0.44 343	0.44 414	0.29 267	0.37 326	0.38 384	0.23 301	0.29 273	0.21 307	0.09 294	0.06 163	0.11 385	0.08 233	0.11 370	0.09 297

AFF-stereo	0.18 177	0.15 338	0.32 174	0.21 208	0.10 76	0.18 97	0.18 214	0.33 207	0.27 204	0.25 206	0.37 326	0.25 244	0.17 217	0.24 176	0.15 159	0.06 28	0.05 32	0.08 175	0.08 233	0.07 120	0.05 25

UPFNet	0.25 357	0.12 198	0.38 261	0.24 368	0.19 447	0.37 438	0.28 461	0.48 384	0.38 348	0.34 370	0.37 326	0.37 376	0.28 385	0.39 339	0.33 429	0.10 343	0.09 406	0.10 328	0.10 363	0.10 322	0.08 235

DSFCA	0.27 381	0.13 261	0.36 230	0.20 163	0.17 404	0.38 446	0.31 483	0.47 372	0.43 399	0.43 476	0.37 326	0.39 396	0.29 400	0.52 389	0.32 422	0.12 420	0.10 431	0.10 328	0.11 402	0.11 370	0.10 353

DMCA-RVC	0.27 381	0.21 438	0.61 441	0.28 488	0.17 404	0.29 345	0.21 337	0.42 324	0.35 310	0.40 450	0.37 326	0.39 396	0.36 457	0.43 353	0.30 410	0.13 440	0.10 431	0.15 486	0.11 402	0.13 422	0.10 353

ccs_rob	0.23 298	0.13 261	0.47 364	0.20 163	0.13 257	0.26 294	0.17 171	0.44 343	0.44 414	0.29 267	0.37 326	0.38 384	0.23 301	0.29 273	0.21 307	0.09 294	0.06 163	0.11 385	0.08 233	0.11 370	0.09 297

test_sample8	0.49 520	0.19 412	0.50 389	0.18 57	0.16 382	0.34 413	0.20 306	0.55 464	0.34 294	0.62 533	0.38 340	1.15 564	0.67 548	0.66 468	0.91 548	0.23 530	1.82 598	0.28 544	0.24 539	0.18 494	0.16 471

mmm	0.21 251	0.12 198	0.31 168	0.22 269	0.12 179	0.28 324	0.21 337	0.41 310	0.27 204	0.29 267	0.38 340	0.29 301	0.24 319	0.29 273	0.22 327	0.09 294	0.07 287	0.11 385	0.09 321	0.10 322	0.09 297

RAFT+CT+SA	0.21 251	0.18 396	0.33 190	0.25 405	0.18 425	0.23 237	0.29 467	0.40 298	0.36 323	0.24 197	0.38 340	0.18 157	0.16 191	0.32 302	0.16 184	0.07 76	0.05 32	0.09 255	0.12 441	0.09 256	0.09 297

psmg	0.23 298	0.12 198	0.28 137	0.21 208	0.14 300	0.35 428	0.23 388	0.51 419	0.34 294	0.35 387	0.38 340	0.38 384	0.24 319	0.26 223	0.21 307	0.10 343	0.08 372	0.10 328	0.10 363	0.09 256	0.08 235

ADLNet2	0.30 421	0.17 382	0.72 482	0.23 317	0.17 404	0.36 433	0.24 410	0.52 436	0.51 478	0.32 338	0.38 340	0.45 446	0.30 414	0.69 475	0.35 438	0.10 343	0.08 372	0.09 255	0.09 321	0.12 407	0.10 353

GEStereo_RVC	0.27 381	0.20 424	0.44 337	0.27 467	0.16 382	0.33 400	0.25 427	0.56 479	0.54 493	0.34 370	0.38 340	0.34 351	0.25 340	0.51 383	0.28 390	0.12 420	0.08 372	0.09 255	0.08 233	0.11 370	0.11 388

FADNet-RVC-Resample	0.29 412	0.25 469	0.93 528	0.26 439	0.16 382	0.32 389	0.21 337	0.47 372	0.39 358	0.35 387	0.38 340	0.33 344	0.27 368	0.53 396	0.24 357	0.10 343	0.10 431	0.14 471	0.13 468	0.13 422	0.16 471

FADNet_RVC	0.30 421	0.28 490	0.83 508	0.23 317	0.15 350	0.30 364	0.17 171	0.49 392	0.37 334	0.30 298	0.38 340	0.30 317	0.27 368	0.52 389	0.31 417	0.14 466	0.14 495	0.14 471	0.16 503	0.21 513	0.23 534

RYNet	0.37 473	0.18 396	0.59 436	0.25 405	0.28 529	0.61 533	0.32 489	0.59 503	0.59 508	0.41 460	0.38 340	0.57 504	0.39 477	0.87 528	0.53 504	0.11 382	0.08 372	0.12 423	0.11 402	0.18 494	0.18 496

AdaStereo	0.24 329	0.16 363	0.37 242	0.24 368	0.12 179	0.32 389	0.17 171	0.54 454	0.42 391	0.33 350	0.38 340	0.35 365	0.21 273	0.30 288	0.22 327	0.14 466	0.06 163	0.13 444	0.08 233	0.11 370	0.08 235
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	0.31 428	0.16 363	0.54 411	0.24 368	0.22 488	0.42 470	0.28 461	0.58 498	0.56 502	0.28 238	0.38 340	0.40 411	0.30 414	0.71 481	0.28 390	0.13 440	0.08 372	0.13 444	0.10 363	0.19 501	0.16 471

DeepPruner_ROB	0.26 373	0.19 412	0.44 337	0.21 208	0.16 382	0.30 364	0.21 337	0.52 436	0.32 272	0.35 387	0.38 340	0.39 396	0.26 349	0.42 351	0.24 357	0.15 479	0.11 455	0.11 385	0.11 402	0.14 440	0.13 428

HSM	0.28 401	0.16 363	0.35 210	0.20 163	0.15 350	0.33 400	0.19 259	0.53 447	0.37 334	0.36 403	0.38 340	0.67 535	0.31 430	0.89 533	0.23 346	0.08 211	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.08 186	0.08 235

HI	0.20 231	0.13 261	0.33 190	0.18 57	0.15 350	0.17 76	0.16 130	0.34 215	0.21 124	0.37 410	0.39 353	0.36 370	0.24 319	0.29 273	0.21 307	0.06 28	0.05 32	0.08 175	0.09 321	0.09 256	0.07 167

CoSv	0.20 231	0.13 261	0.33 190	0.18 57	0.15 350	0.17 76	0.16 130	0.34 215	0.21 124	0.37 410	0.39 353	0.36 370	0.24 319	0.29 273	0.21 307	0.06 28	0.05 32	0.08 175	0.09 321	0.09 256	0.07 167

DispNO	0.27 381	0.18 396	0.62 449	0.23 317	0.17 404	0.25 274	0.22 363	0.45 353	0.41 384	0.32 338	0.39 353	0.38 384	0.27 368	0.77 508	0.27 386	0.09 294	0.07 287	0.10 328	0.10 363	0.08 186	0.08 235

TestStereo1	0.21 251	0.16 363	0.32 174	0.26 439	0.13 257	0.26 294	0.27 445	0.40 298	0.36 323	0.29 267	0.39 353	0.22 204	0.21 273	0.33 309	0.17 215	0.07 76	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.07 167

SA-5K	0.21 251	0.16 363	0.32 174	0.26 439	0.13 257	0.26 294	0.27 445	0.40 298	0.36 323	0.29 267	0.39 353	0.22 204	0.21 273	0.33 309	0.17 215	0.07 76	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.07 167

PSM-AAD	0.25 357	0.10 90	0.30 154	0.24 368	0.12 179	0.26 294	0.38 521	0.34 215	0.28 219	0.35 387	0.39 353	0.28 290	0.79 556	0.30 288	0.16 184	0.07 76	0.06 163	0.12 423	0.11 402	0.08 186	0.21 522

UNet	0.28 401	0.14 304	0.69 472	0.23 317	0.20 464	0.44 481	0.22 363	0.50 402	0.40 374	0.34 370	0.39 353	0.43 431	0.33 440	0.40 346	0.31 417	0.09 294	0.07 287	0.10 328	0.08 233	0.10 322	0.08 235

GANet-RSSM	0.24 329	0.14 304	0.36 230	0.21 208	0.14 300	0.27 304	0.21 337	0.45 353	0.33 284	0.29 267	0.39 353	0.39 396	0.28 385	0.58 426	0.23 346	0.11 382	0.07 287	0.09 255	0.09 321	0.10 322	0.09 297

FADNet-RVC	0.31 428	0.35 521	0.78 489	0.25 405	0.20 464	0.33 400	0.20 306	0.49 392	0.40 374	0.34 370	0.39 353	0.41 418	0.29 400	0.63 455	0.31 417	0.13 440	0.14 495	0.14 471	0.15 491	0.19 501	0.19 504

StereoDRNet	0.32 437	0.22 451	0.61 441	0.27 467	0.21 472	0.42 470	0.30 478	0.61 515	0.48 457	0.46 491	0.39 353	0.48 462	0.30 414	0.57 419	0.40 462	0.11 382	0.09 406	0.12 423	0.11 402	0.12 407	0.10 353

IER	0.23 298	0.12 198	0.39 276	0.20 163	0.14 300	0.31 380	0.19 259	0.42 324	0.36 323	0.33 350	0.40 363	0.32 337	0.33 440	0.29 273	0.22 327	0.09 294	0.07 287	0.08 175	0.08 233	0.09 256	0.08 235

test_5	0.23 298	0.19 412	0.38 261	0.26 439	0.18 425	0.25 274	0.29 467	0.40 298	0.37 334	0.29 267	0.40 363	0.25 244	0.22 286	0.34 315	0.18 237	0.07 76	0.05 32	0.09 255	0.09 321	0.10 322	0.10 353

AASNet	0.27 381	0.19 412	0.49 378	0.26 439	0.17 404	0.34 413	0.20 306	0.62 523	0.48 457	0.35 387	0.40 363	0.32 337	0.25 340	0.28 256	0.34 434	0.11 382	0.09 406	0.10 328	0.08 233	0.13 422	0.11 388

LMCR-Stereo	0.26 373	0.18 396	0.49 378	0.28 488	0.14 300	0.36 433	0.23 388	0.54 454	0.34 294	0.39 440	0.40 363	0.29 301	0.29 400	0.37 332	0.27 386	0.11 382	0.07 287	0.09 255	0.07 157	0.13 422	0.09 297

psm_up	0.29 412	0.16 363	0.41 307	0.26 439	0.17 404	0.32 389	0.26 439	0.55 464	0.43 399	0.36 403	0.40 363	0.45 446	0.37 466	0.58 426	0.30 410	0.11 382	0.12 472	0.13 444	0.12 441	0.10 322	0.10 353

CFNet-ft	0.24 329	0.15 338	0.35 210	0.18 57	0.15 350	0.30 364	0.21 337	0.39 287	0.36 323	0.28 238	0.40 363	0.43 431	0.25 340	0.47 367	0.24 357	0.12 420	0.07 287	0.12 423	0.11 402	0.12 407	0.09 297

CFNet	0.27 381	0.20 424	0.44 337	0.22 269	0.14 300	0.33 400	0.14 73	0.51 419	0.45 425	0.30 298	0.40 363	0.38 384	0.27 368	0.76 502	0.25 367	0.09 294	0.07 287	0.11 385	0.11 402	0.11 370	0.08 235

CFNet_RVC	0.24 329	0.15 338	0.35 210	0.18 57	0.15 350	0.30 364	0.21 337	0.39 287	0.36 323	0.28 238	0.40 363	0.43 431	0.25 340	0.47 367	0.24 357	0.12 420	0.07 287	0.12 423	0.11 402	0.12 407	0.09 297

DDVS	0.25 357	0.15 338	0.39 276	0.24 368	0.17 404	0.34 413	0.21 337	0.41 310	0.30 251	0.33 350	0.41 371	0.48 462	0.21 273	0.52 389	0.27 386	0.11 382	0.09 406	0.11 385	0.09 321	0.13 422	0.14 449

test_sample5	0.24 329	0.13 261	0.42 317	0.21 208	0.12 179	0.30 364	0.21 337	0.50 402	0.34 294	0.32 338	0.41 371	0.29 301	0.23 301	0.55 404	0.21 307	0.10 343	0.07 287	0.10 328	0.09 321	0.11 370	0.10 353

SMFormer	0.25 357	0.12 198	0.40 284	0.19 100	0.10 76	0.27 304	0.19 259	0.51 419	0.45 425	0.34 370	0.41 371	0.31 328	0.26 349	0.58 426	0.28 390	0.10 343	0.07 287	0.08 175	0.08 233	0.09 256	0.09 297

tta	0.24 329	0.12 198	0.40 284	0.19 100	0.10 76	0.27 304	0.19 259	0.51 419	0.45 425	0.34 370	0.41 371	0.31 328	0.26 349	0.58 426	0.28 390	0.10 343	0.07 287	0.08 175	0.08 233	0.08 186	0.07 167

qqq1	0.24 329	0.12 198	0.40 284	0.19 100	0.10 76	0.27 304	0.19 259	0.51 419	0.45 425	0.34 370	0.41 371	0.31 328	0.26 349	0.58 426	0.16 184	0.10 343	0.07 287	0.07 92	0.06 101	0.08 186	0.07 167

fff1	0.24 329	0.12 198	0.40 284	0.19 100	0.10 76	0.27 304	0.19 259	0.51 419	0.45 425	0.34 370	0.41 371	0.31 328	0.26 349	0.58 426	0.16 184	0.10 343	0.07 287	0.07 92	0.06 101	0.08 186	0.07 167

1111x	0.32 437	0.11 156	0.40 284	0.22 269	0.11 122	0.32 389	0.26 439	0.59 503	0.43 399	0.31 315	0.41 371	0.39 396	0.28 385	0.76 502	1.37 574	0.09 294	0.08 372	0.09 255	0.10 363	0.09 256	0.08 235

CRFU-Net	0.28 401	0.14 304	0.45 348	0.25 405	0.15 350	0.45 487	0.23 388	0.50 402	0.30 251	0.43 476	0.41 371	0.48 462	0.46 508	0.43 353	0.29 402	0.11 382	0.10 431	0.09 255	0.08 233	0.10 322	0.10 353

XX-Stereo	0.21 251	0.10 90	0.83 508	0.26 439	0.17 404	0.23 237	0.13 49	0.40 298	0.18 64	0.20 160	0.41 371	0.31 328	0.10 49	0.32 302	0.12 55	0.08 211	0.06 163	0.08 175	0.08 233	0.07 120	0.05 25

ADLNet	0.28 401	0.15 338	0.42 317	0.23 317	0.19 447	0.34 413	0.23 388	0.53 447	0.43 399	0.42 470	0.41 371	0.44 442	0.27 368	0.55 404	0.35 438	0.11 382	0.08 372	0.11 385	0.11 402	0.11 370	0.12 411

MMNet	0.27 381	0.14 304	0.49 378	0.24 368	0.17 404	0.47 495	0.22 363	0.45 353	0.51 478	0.39 440	0.41 371	0.36 370	0.33 440	0.39 339	0.34 434	0.08 211	0.07 287	0.09 255	0.09 321	0.10 322	0.08 235

delet	0.27 381	0.14 304	0.40 284	0.23 317	0.19 447	0.41 463	0.29 467	0.49 392	0.48 457	0.33 350	0.41 371	0.37 376	0.30 414	0.48 369	0.34 434	0.09 294	0.09 406	0.11 385	0.12 441	0.08 186	0.08 235

ACVNet	0.23 298	0.13 261	0.35 210	0.18 57	0.15 350	0.27 304	0.23 388	0.39 287	0.44 414	0.28 238	0.41 371	0.38 384	0.26 349	0.27 242	0.32 422	0.08 211	0.07 287	0.08 175	0.07 157	0.10 322	0.07 167

acv_ft	0.25 357	0.13 261	0.40 284	0.23 317	0.19 447	0.34 413	0.21 337	0.45 353	0.44 414	0.38 425	0.41 371	0.38 384	0.27 368	0.27 242	0.35 438	0.08 211	0.07 287	0.08 175	0.07 157	0.11 370	0.07 167

STTStereo	0.28 401	0.20 424	0.61 441	0.25 405	0.17 404	0.29 345	0.24 410	0.47 372	0.39 358	0.39 440	0.41 371	0.44 442	0.28 385	0.40 346	0.28 390	0.13 440	0.12 472	0.13 444	0.16 503	0.12 407	0.11 388

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 381	0.21 438	0.59 436	0.25 405	0.18 425	0.29 345	0.22 363	0.50 402	0.40 374	0.38 425	0.41 371	0.43 431	0.27 368	0.43 353	0.29 402	0.11 382	0.08 372	0.10 328	0.10 363	0.10 322	0.11 388
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
coex_refinement	0.26 373	0.16 363	0.36 230	0.23 317	0.15 350	0.31 380	0.20 306	0.49 392	0.42 391	0.35 387	0.42 387	0.45 446	0.27 368	0.55 404	0.33 429	0.10 343	0.06 163	0.07 92	0.07 157	0.10 322	0.10 353

UGAM	0.26 373	0.14 304	0.45 348	0.25 405	0.12 179	0.23 237	0.25 427	0.32 193	0.41 384	0.31 315	0.42 387	0.41 418	0.22 286	0.92 538	0.22 327	0.08 211	0.06 163	0.14 471	0.12 441	0.10 322	0.07 167

ffm	0.22 281	0.12 198	0.42 317	0.20 163	0.13 257	0.28 324	0.20 306	0.35 240	0.44 414	0.30 298	0.42 387	0.34 351	0.23 301	0.27 242	0.11 15	0.08 211	0.05 32	0.11 385	0.10 363	0.08 186	0.08 235

ff1	0.29 412	0.12 198	0.42 317	0.20 163	0.13 257	0.28 324	0.20 306	0.35 240	0.44 414	0.30 298	0.42 387	0.34 351	0.23 301	0.81 519	1.08 558	0.08 211	0.05 32	0.11 385	0.10 363	0.08 186	0.08 235

mmx	0.31 428	0.12 198	0.42 317	0.20 163	0.13 257	0.28 324	0.20 306	0.55 464	0.45 425	0.30 298	0.42 387	0.34 351	0.23 301	0.81 519	1.08 558	0.10 343	0.07 287	0.11 385	0.10 363	0.11 370	0.10 353

xxx	0.31 428	0.12 198	0.42 317	0.20 163	0.13 257	0.28 324	0.20 306	0.55 464	0.45 425	0.30 298	0.42 387	0.34 351	0.23 301	0.81 519	1.08 558	0.10 343	0.07 287	0.11 385	0.10 363	0.11 370	0.10 353

CFNet_ucs	0.24 329	0.13 261	0.50 389	0.20 163	0.15 350	0.28 324	0.17 171	0.49 392	0.45 425	0.32 338	0.42 387	0.39 396	0.22 286	0.31 295	0.21 307	0.11 382	0.08 372	0.12 423	0.09 321	0.12 407	0.11 388

AACVNet	0.26 373	0.16 363	0.37 242	0.22 269	0.14 300	0.29 345	0.19 259	0.41 310	0.31 263	0.38 425	0.42 387	0.43 431	0.28 385	0.73 488	0.25 367	0.11 382	0.08 372	0.11 385	0.09 321	0.13 422	0.11 388

STrans-v2	0.24 329	0.13 261	0.54 411	0.21 208	0.12 179	0.23 237	0.21 337	0.47 372	0.28 219	0.31 315	0.42 387	0.36 370	0.35 453	0.62 449	0.23 346	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.06 52	0.06 85

xxxx	0.34 454	0.10 90	0.29 147	0.19 100	0.11 122	0.37 438	0.20 306	0.58 498	0.38 348	0.29 267	0.42 387	0.38 384	0.24 319	0.46 363	2.20 590	0.11 382	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.09 256	0.09 297

cf-r	0.24 329	0.15 338	0.44 337	0.21 208	0.14 300	0.27 304	0.22 363	0.42 324	0.40 374	0.30 298	0.42 387	0.42 427	0.26 349	0.43 353	0.25 367	0.11 382	0.06 163	0.08 175	0.10 363	0.08 186	0.08 235

PA-Net	0.37 473	0.28 490	0.83 508	0.31 507	0.28 529	0.39 454	0.42 535	0.51 419	0.55 499	0.34 370	0.42 387	0.41 418	0.36 457	0.79 512	0.49 493	0.12 420	0.23 550	0.16 497	0.23 537	0.12 407	0.18 496
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DN-CSS_ROB	0.22 281	0.25 469	0.47 364	0.24 368	0.14 300	0.25 274	0.12 24	0.40 298	0.33 284	0.29 267	0.42 387	0.22 204	0.20 266	0.33 309	0.19 267	0.07 76	0.06 163	0.11 385	0.11 402	0.11 370	0.07 167

test_sample6	0.25 357	0.13 261	0.41 307	0.21 208	0.11 122	0.30 364	0.22 363	0.51 419	0.35 310	0.33 350	0.43 400	0.30 317	0.24 319	0.57 419	0.22 327	0.10 343	0.07 287	0.10 328	0.10 363	0.11 370	0.10 353

DualNet	0.24 329	0.13 261	0.42 317	0.21 208	0.12 179	0.30 364	0.21 337	0.50 402	0.34 294	0.33 350	0.43 400	0.29 301	0.23 301	0.55 404	0.21 307	0.10 343	0.07 287	0.10 328	0.09 321	0.11 370	0.10 353

GMStereo_Zeroshot	0.24 329	0.21 438	0.45 348	0.26 439	0.13 257	0.28 324	0.15 97	0.39 287	0.35 310	0.37 410	0.43 400	0.40 411	0.17 217	0.34 315	0.20 284	0.12 420	0.07 287	0.13 444	0.07 157	0.16 463	0.09 297

CSP-Net	0.27 381	0.15 338	0.30 154	0.21 208	0.14 300	0.44 481	0.24 410	0.50 402	0.40 374	0.41 460	0.43 400	0.42 427	0.26 349	0.66 468	0.28 390	0.12 420	0.08 372	0.08 175	0.08 233	0.10 322	0.09 297

TransformOpticalFlow	0.24 329	0.13 261	0.56 421	0.23 317	0.11 122	0.21 187	0.19 259	0.40 298	0.32 272	0.30 298	0.43 400	0.36 370	0.31 430	0.61 441	0.20 284	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.06 52	0.07 167

ICVP	0.23 298	0.13 261	0.44 337	0.26 439	0.14 300	0.29 345	0.25 427	0.45 353	0.33 284	0.29 267	0.43 400	0.35 365	0.25 340	0.26 223	0.23 346	0.12 420	0.09 406	0.09 255	0.08 233	0.09 256	0.10 353
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RASNet	0.28 401	0.14 304	0.44 337	0.22 269	0.18 425	0.32 389	0.19 259	0.48 384	0.38 348	0.29 267	0.43 400	0.47 456	0.37 466	0.79 512	0.36 444	0.09 294	0.07 287	0.07 92	0.09 321	0.07 120	0.07 167

HSM-Net_RVC	0.27 381	0.11 156	0.42 317	0.19 100	0.11 122	0.34 413	0.20 306	0.62 523	0.43 399	0.40 450	0.43 400	0.50 474	0.26 349	0.76 502	0.22 327	0.08 211	0.07 287	0.07 92	0.07 157	0.08 186	0.08 235
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.30 421	0.21 438	0.38 261	0.28 488	0.15 350	0.33 400	0.32 489	0.52 436	0.47 447	0.38 425	0.43 400	0.39 396	0.29 400	0.91 537	0.28 390	0.14 466	0.08 372	0.13 444	0.11 402	0.12 407	0.10 353

iResNet	0.24 329	0.18 396	0.61 441	0.25 405	0.11 122	0.29 345	0.21 337	0.42 324	0.43 399	0.33 350	0.43 400	0.27 274	0.22 286	0.34 315	0.26 380	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.08 186	0.07 167

iResNet_ROB	0.25 357	0.19 412	0.40 284	0.20 163	0.12 179	0.30 364	0.16 130	0.55 464	0.53 489	0.38 425	0.43 400	0.37 376	0.26 349	0.38 337	0.22 327	0.08 211	0.06 163	0.06 31	0.04 1	0.09 256	0.09 297

ttt	0.29 412	0.12 198	0.34 200	0.21 208	0.13 257	0.29 345	0.20 306	0.56 479	0.47 447	0.31 315	0.44 411	0.30 317	0.22 286	0.65 463	0.85 544	0.13 440	0.10 431	0.10 328	0.10 363	0.11 370	0.11 388

iinet-f	0.30 421	0.18 396	1.03 542	0.20 163	0.15 350	0.44 481	0.22 363	0.45 353	0.37 334	0.35 387	0.44 411	0.41 418	0.34 449	0.34 315	0.40 462	0.10 343	0.09 406	0.08 175	0.08 233	0.13 422	0.11 388

SA	0.22 281	0.16 363	0.36 230	0.23 317	0.13 257	0.24 259	0.23 388	0.45 353	0.40 374	0.27 228	0.44 411	0.23 224	0.23 301	0.33 309	0.17 215	0.07 76	0.06 163	0.10 328	0.11 402	0.08 186	0.06 85

dad	0.28 401	0.31 511	0.44 337	0.21 208	0.14 300	0.30 364	0.20 306	0.33 207	0.49 466	0.44 483	0.44 411	0.45 446	0.21 273	0.41 348	0.26 380	0.20 525	0.11 455	0.20 523	0.11 402	0.14 440	0.10 353

DAS	0.27 381	0.12 198	0.42 317	0.24 368	0.18 425	0.29 345	0.24 410	0.45 353	0.45 425	0.41 460	0.44 411	0.34 351	0.29 400	0.75 497	0.21 307	0.09 294	0.07 287	0.09 255	0.07 157	0.09 256	0.09 297

SepStereo	0.26 373	0.12 198	0.42 317	0.24 368	0.18 425	0.29 345	0.24 410	0.45 353	0.45 425	0.41 460	0.44 411	0.34 351	0.29 400	0.64 457	0.21 307	0.09 294	0.07 287	0.09 255	0.07 157	0.09 256	0.09 297

SACVNet	0.30 421	0.20 424	0.41 307	0.25 405	0.18 425	0.34 413	0.25 427	0.52 436	0.40 374	0.41 460	0.44 411	0.46 454	0.32 437	0.71 481	0.25 367	0.13 440	0.10 431	0.12 423	0.12 441	0.16 463	0.17 483

222	0.41 494	0.10 90	0.29 147	0.19 100	0.11 122	0.36 433	0.20 306	0.57 489	0.39 358	0.35 387	0.44 411	0.30 317	0.27 368	0.55 404	3.56 597	0.11 382	0.07 287	0.08 175	0.08 233	0.09 256	0.09 297

PSMNet-RSSM	0.24 329	0.15 338	0.36 230	0.21 208	0.14 300	0.25 274	0.20 306	0.48 384	0.37 334	0.30 298	0.44 411	0.38 384	0.26 349	0.52 389	0.22 327	0.12 420	0.07 287	0.11 385	0.13 468	0.10 322	0.09 297

DeepPrunerF	0.44 508	0.29 497	1.29 562	0.33 519	0.30 537	0.35 428	0.36 511	0.62 523	1.15 576	0.40 450	0.44 411	0.39 396	0.41 485	0.80 516	0.52 502	0.18 516	0.14 495	0.23 532	0.21 527	0.17 480	0.17 483

MLCV	0.22 281	0.16 363	0.44 337	0.21 208	0.08 10	0.29 345	0.19 259	0.38 275	0.37 334	0.38 425	0.44 411	0.31 328	0.21 273	0.41 348	0.24 357	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.07 120	0.06 85

PSMNet_ROB	0.33 446	0.24 464	0.54 411	0.31 507	0.21 472	0.42 470	0.43 537	0.59 503	0.47 447	0.37 410	0.44 411	0.49 467	0.31 430	0.64 457	0.43 474	0.14 466	0.10 431	0.15 486	0.14 482	0.13 422	0.11 388

TCMNet	0.33 446	0.23 460	0.72 482	0.29 492	0.30 537	0.40 459	0.28 461	0.50 402	0.47 447	0.37 410	0.45 423	0.40 411	0.29 400	0.60 434	0.39 455	0.14 466	0.13 485	0.15 486	0.14 482	0.17 480	0.15 461

UDG	0.40 492	0.46 542	0.49 378	0.40 544	0.35 546	0.47 495	0.27 445	0.54 454	0.47 447	0.39 440	0.45 423	0.59 510	0.44 499	0.46 363	0.39 455	0.26 541	0.19 534	0.48 563	0.22 535	0.34 552	0.26 543

GMM-Stereo	0.21 251	0.10 90	0.43 328	0.23 317	0.13 257	0.24 259	0.25 427	0.37 269	0.27 204	0.30 298	0.45 423	0.27 274	0.21 273	0.31 295	0.17 215	0.07 76	0.05 32	0.10 328	0.09 321	0.08 186	0.19 504

pcwnet_v2	0.32 437	0.15 338	1.26 559	0.23 317	0.18 425	0.32 389	0.18 214	0.59 503	0.60 512	0.36 403	0.45 423	0.35 365	0.29 400	0.36 329	0.25 367	0.14 466	0.11 455	0.12 423	0.11 402	0.14 440	0.15 461

test_xeample	0.34 454	0.10 90	0.29 147	0.19 100	0.11 122	0.33 400	0.23 388	0.55 464	0.38 348	0.32 338	0.45 423	0.29 301	0.26 349	0.57 419	2.24 592	0.10 343	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.09 256	0.09 297

GwcNet-RSSM	0.26 373	0.17 382	0.46 356	0.21 208	0.13 257	0.28 324	0.23 388	0.44 343	0.42 391	0.31 315	0.45 423	0.40 411	0.26 349	0.55 404	0.28 390	0.11 382	0.07 287	0.09 255	0.10 363	0.09 256	0.08 235

R-Stereo Train	0.18 177	0.09 48	0.32 174	0.22 269	0.12 179	0.22 215	0.19 259	0.42 324	0.19 81	0.31 315	0.45 423	0.20 180	0.14 157	0.18 79	0.15 159	0.08 211	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.06 52	0.06 85

RAFT-Stereo	0.18 177	0.09 48	0.32 174	0.22 269	0.12 179	0.22 215	0.19 259	0.42 324	0.19 81	0.31 315	0.45 423	0.20 180	0.14 157	0.18 79	0.15 159	0.08 211	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.06 52	0.06 85
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNetv2_ROB	0.27 381	0.26 480	0.72 482	0.23 317	0.13 257	0.29 345	0.18 214	0.52 436	0.49 466	0.37 410	0.45 423	0.39 396	0.25 340	0.34 315	0.20 284	0.08 211	0.06 163	0.07 92	0.05 50	0.12 407	0.09 297

DISCO	0.32 437	0.13 261	0.51 400	0.25 405	0.16 382	0.48 501	0.25 427	0.50 402	0.57 505	0.37 410	0.45 423	0.62 519	0.36 457	0.64 457	0.49 493	0.09 294	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.12 407	0.11 388

NLCSM	0.38 480	0.31 511	0.58 429	0.28 488	0.31 540	0.43 478	0.32 489	0.74 554	0.42 391	0.40 450	0.46 433	0.57 504	0.38 470	0.94 542	0.55 505	0.12 420	0.12 472	0.13 444	0.17 512	0.15 454	0.15 461

hitnet-ft	0.29 412	0.17 382	0.40 284	0.19 100	0.14 300	0.39 454	0.23 388	0.44 343	0.41 384	0.36 403	0.46 433	0.53 489	0.34 449	0.76 502	0.32 422	0.14 466	0.10 431	0.13 444	0.10 363	0.15 454	0.13 428

XQC	0.43 502	0.37 529	0.96 533	0.34 521	0.25 517	0.53 520	0.34 502	0.60 511	0.73 540	0.51 509	0.46 433	0.57 504	0.47 511	0.70 478	0.72 531	0.17 505	0.12 472	0.18 511	0.15 491	0.25 528	0.23 534

GANetREF_RVC	0.43 502	0.47 544	0.69 472	0.38 540	0.20 464	0.51 510	0.48 551	0.66 538	0.66 524	0.46 491	0.46 433	0.50 474	0.44 499	0.90 536	0.39 455	0.27 546	0.21 541	0.32 552	0.18 519	0.27 540	0.22 527
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
CVANet_RVC	0.30 421	0.19 412	0.41 307	0.26 439	0.16 382	0.33 400	0.26 439	0.52 436	0.47 447	0.40 450	0.46 433	0.43 431	0.31 430	0.89 533	0.26 380	0.14 466	0.09 406	0.14 471	0.13 468	0.14 440	0.10 353

DRN-Test	0.33 446	0.17 382	0.61 441	0.27 467	0.19 447	0.46 489	0.29 467	0.65 532	0.51 478	0.47 498	0.46 433	0.44 442	0.34 449	0.62 449	0.41 470	0.12 420	0.08 372	0.13 444	0.12 441	0.12 407	0.10 353

NCCL2	0.35 459	0.26 480	0.49 378	0.36 532	0.22 488	0.41 463	0.41 532	0.53 447	0.42 391	0.47 498	0.46 433	0.61 517	0.39 477	0.55 404	0.37 445	0.16 494	0.13 485	0.21 525	0.21 527	0.16 463	0.16 471

DLCB_ROB	0.28 401	0.16 363	0.34 200	0.27 467	0.16 382	0.38 446	0.25 427	0.48 384	0.43 399	0.46 491	0.46 433	0.51 478	0.33 440	0.53 396	0.33 429	0.10 343	0.10 431	0.11 385	0.11 402	0.10 322	0.09 297

SQANet	0.40 492	0.48 546	0.67 466	0.48 554	0.39 548	0.48 501	0.22 363	0.51 419	0.43 399	0.40 450	0.47 441	0.47 456	0.33 440	0.54 402	0.32 422	0.36 559	0.15 510	0.40 559	0.21 527	0.45 558	0.31 552

test_4	0.18 177	0.12 198	0.34 200	0.23 317	0.12 179	0.18 97	0.22 363	0.26 106	0.24 171	0.24 197	0.47 441	0.22 204	0.13 135	0.24 176	0.16 184	0.06 28	0.05 32	0.09 255	0.09 321	0.07 120	0.05 25

GrayStereo	0.25 357	0.09 48	0.32 174	0.26 439	0.13 257	0.23 237	0.47 547	0.34 215	0.30 251	0.39 440	0.47 441	0.30 317	0.79 556	0.29 273	0.16 184	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.09 321	0.07 120	0.13 428

FINET	0.34 454	0.27 487	0.80 499	0.24 368	0.24 509	0.36 433	0.34 502	0.54 454	0.72 537	0.39 440	0.47 441	0.32 337	0.30 414	0.51 383	0.32 422	0.19 522	0.17 524	0.13 444	0.12 441	0.18 494	0.16 471

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 463	0.36 524	0.53 408	0.34 521	0.19 447	0.51 510	0.24 410	0.55 464	0.38 348	0.41 460	0.47 441	0.47 456	0.27 368	0.73 488	0.30 410	0.36 559	0.19 534	0.27 537	0.17 512	0.26 535	0.23 534

NaN_ROB	0.41 494	0.28 490	0.62 449	0.30 501	0.19 447	0.51 510	0.47 547	0.58 498	0.59 508	0.56 525	0.47 441	0.49 467	0.41 485	1.21 566	0.64 524	0.12 420	0.18 530	0.12 423	0.13 468	0.11 370	0.14 449

ISRNet	0.27 381	0.13 261	0.45 348	0.26 439	0.19 447	0.24 259	0.14 73	0.45 353	0.43 399	0.39 440	0.48 447	0.42 427	0.27 368	0.32 302	0.29 402	0.20 525	0.12 472	0.17 503	0.16 503	0.16 463	0.20 514

HGLStereo	0.27 381	0.14 304	0.46 356	0.24 368	0.21 472	0.33 400	0.23 388	0.50 402	0.42 391	0.35 387	0.48 447	0.41 418	0.33 440	0.45 360	0.33 429	0.11 382	0.10 431	0.09 255	0.09 321	0.10 322	0.12 411

HBP-ISP	0.33 446	0.30 504	0.72 482	0.22 269	0.16 382	0.32 389	0.22 363	0.54 454	0.44 414	0.41 460	0.49 449	0.33 344	0.38 470	0.73 488	0.25 367	0.18 516	0.19 534	0.24 534	0.20 524	0.16 463	0.13 428

CBMV	0.33 446	0.21 438	0.54 411	0.23 317	0.13 257	0.42 470	0.33 500	0.53 447	0.48 457	0.52 515	0.49 449	0.50 474	0.41 485	0.56 415	0.31 417	0.15 479	0.16 517	0.18 511	0.16 503	0.13 422	0.13 428
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
anonymousa	0.23 298	0.11 156	0.50 389	0.21 208	0.16 382	0.31 380	0.20 306	0.36 259	0.35 310	0.32 338	0.50 451	0.39 396	0.26 349	0.22 154	0.20 284	0.08 211	0.06 163	0.09 255	0.11 402	0.07 120	0.08 235

Sa-1000	0.22 281	0.15 338	0.35 210	0.23 317	0.13 257	0.28 324	0.23 388	0.47 372	0.39 358	0.30 298	0.50 451	0.26 265	0.19 257	0.33 309	0.16 184	0.07 76	0.06 163	0.10 328	0.11 402	0.08 186	0.06 85

EAI-Stereo	0.21 251	0.10 90	0.33 190	0.21 208	0.12 179	0.30 364	0.46 543	0.46 364	0.20 107	0.25 206	0.50 451	0.17 147	0.16 191	0.24 176	0.23 346	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.10 363	0.06 52	0.07 167

SuperB	0.49 520	0.28 490	2.23 579	0.23 317	0.15 350	0.41 463	0.32 489	0.47 372	0.82 549	0.43 476	0.50 451	0.33 344	0.45 502	0.68 473	1.08 558	0.10 343	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.98 588	0.14 449

DANet	0.35 459	0.23 460	0.60 438	0.36 532	0.22 488	0.39 454	0.25 427	0.48 384	0.43 399	0.52 515	0.50 451	0.59 510	0.41 485	0.76 502	0.49 493	0.13 440	0.11 455	0.14 471	0.12 441	0.17 480	0.15 461
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ETE_ROB	0.34 454	0.26 480	0.45 348	0.29 492	0.18 425	0.40 459	0.37 515	0.57 489	0.47 447	0.50 504	0.50 451	0.62 519	0.36 457	0.55 404	0.38 447	0.13 440	0.10 431	0.14 471	0.12 441	0.16 463	0.16 471

StereoVision	0.22 281	0.18 396	0.37 242	0.27 467	0.17 404	0.23 237	0.22 363	0.38 275	0.31 263	0.20 160	0.51 457	0.22 204	0.16 191	0.28 256	0.18 237	0.11 382	0.12 472	0.13 444	0.13 468	0.10 322	0.07 167

RAFT_CTSACE	0.21 251	0.16 363	0.41 307	0.25 405	0.15 350	0.22 215	0.24 410	0.32 193	0.28 219	0.33 350	0.51 457	0.29 301	0.17 217	0.32 302	0.13 98	0.06 28	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.06 85

ADCP+	0.45 510	0.24 464	1.15 552	0.25 405	0.22 488	0.56 522	0.39 526	0.54 454	0.51 478	0.44 483	0.51 457	0.46 454	0.52 525	0.56 415	1.89 586	0.10 343	0.08 372	0.11 385	0.10 363	0.14 440	0.13 428

CC-Net-ROB	0.43 502	0.47 544	0.65 460	0.37 538	0.23 501	0.51 510	0.29 467	0.66 538	0.49 466	0.46 491	0.51 457	0.48 462	0.38 470	0.96 547	0.35 438	0.34 557	0.23 550	0.55 567	0.25 544	0.31 548	0.20 514

PASM	0.45 510	0.35 521	0.90 523	0.35 530	0.33 543	0.39 454	0.38 521	0.50 402	0.61 515	0.52 515	0.51 457	0.62 519	0.45 502	0.93 540	0.48 491	0.26 541	0.29 560	0.29 548	0.33 557	0.29 546	0.26 543

DPSNet	0.47 514	0.24 464	0.93 528	0.27 467	0.20 464	0.75 548	0.57 559	0.84 567	0.79 546	0.47 498	0.51 457	0.60 513	0.69 550	0.87 528	0.71 530	0.16 494	0.13 485	0.12 423	0.10 363	0.25 528	0.21 522

StereoDRNet-Refined	0.27 381	0.17 382	0.35 210	0.25 405	0.14 300	0.37 438	0.21 337	0.47 372	0.41 384	0.44 483	0.51 457	0.41 418	0.28 385	0.45 360	0.37 445	0.09 294	0.06 163	0.11 385	0.11 402	0.10 322	0.10 353
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
LALA_ROB	0.36 463	0.25 469	0.46 356	0.30 501	0.21 472	0.47 495	0.39 526	0.61 515	0.51 478	0.52 515	0.51 457	0.69 541	0.36 457	0.50 378	0.43 474	0.17 505	0.11 455	0.16 497	0.14 482	0.17 480	0.15 461

MSAF-DinoV2	0.76 559	0.44 540	1.98 577	0.49 557	0.16 382	0.58 526	0.31 483	0.81 564	0.83 553	0.41 460	0.52 465	0.98 559	0.58 534	4.97 601	1.03 555	0.11 382	0.07 287	0.10 328	0.24 539	0.27 540	0.26 543

PSMNet-RUCA	0.37 473	0.41 538	0.66 465	0.46 552	0.41 551	0.34 413	0.25 427	0.57 489	0.45 425	0.39 440	0.52 465	0.43 431	0.33 440	0.41 348	0.29 402	0.25 540	0.14 495	0.33 554	0.21 527	0.31 548	0.22 527

Wz-Net-LNSev	0.34 454	0.29 497	0.91 524	0.26 439	0.21 472	0.47 495	0.31 483	0.54 454	0.54 493	0.44 483	0.52 465	0.50 474	0.35 453	0.39 339	0.39 455	0.11 382	0.11 455	0.10 328	0.09 321	0.14 440	0.13 428

DDUNet	0.41 494	0.50 551	0.48 373	0.44 549	0.39 548	0.46 489	0.32 489	0.50 402	0.43 399	0.45 487	0.52 465	0.57 504	0.36 457	0.48 369	0.33 429	0.33 556	0.21 541	0.55 567	0.25 544	0.37 555	0.32 555

APVNet	0.36 463	0.20 424	0.70 478	0.26 439	0.22 488	0.52 519	0.35 506	0.61 515	0.44 414	0.38 425	0.52 465	0.48 462	0.38 470	0.84 524	0.46 488	0.13 440	0.14 495	0.15 486	0.16 503	0.16 463	0.15 461

GwcNet	0.35 459	0.23 460	0.88 520	0.25 405	0.24 509	0.48 501	0.27 445	0.55 464	0.57 505	0.38 425	0.52 465	0.51 478	0.32 437	0.60 434	0.41 470	0.13 440	0.11 455	0.12 423	0.11 402	0.13 422	0.14 449

PS-NSSS	0.32 437	0.30 504	0.46 356	0.23 317	0.17 404	0.33 400	0.24 410	0.57 489	0.41 384	0.37 410	0.52 465	0.35 365	0.30 414	0.80 516	0.30 410	0.17 505	0.14 495	0.21 525	0.15 491	0.15 454	0.13 428

RTSC	0.39 486	0.28 490	0.78 489	0.27 467	0.18 425	0.49 506	0.22 363	0.59 503	0.84 556	0.55 524	0.53 472	0.49 467	0.36 457	0.67 472	0.82 540	0.13 440	0.10 431	0.11 385	0.12 441	0.17 480	0.17 483

XPNet_ROB	0.33 446	0.20 424	0.43 328	0.27 467	0.18 425	0.37 438	0.31 483	0.55 464	0.50 474	0.51 509	0.53 472	0.58 508	0.37 466	0.63 455	0.45 482	0.17 505	0.12 472	0.13 444	0.12 441	0.15 454	0.14 449

PDISCO_ROB	0.43 502	0.30 504	0.67 466	0.43 547	0.36 547	0.67 540	0.32 489	0.72 552	0.76 542	0.43 476	0.53 472	0.63 527	0.40 481	0.66 468	0.47 490	0.21 527	0.12 472	0.21 525	0.19 523	0.25 528	0.20 514

Wz-Net-TNSev	0.51 527	0.58 558	1.61 574	0.25 405	0.21 472	0.65 537	0.45 541	0.63 530	0.69 532	0.51 509	0.54 475	0.71 544	0.60 537	1.00 551	0.77 535	0.15 479	0.15 510	0.13 444	0.15 491	0.21 513	0.20 514

Wz-Net-MNSev	0.36 463	0.26 480	0.79 496	0.26 439	0.21 472	0.59 529	0.38 521	0.55 464	0.56 502	0.48 501	0.54 475	0.53 489	0.36 457	0.60 434	0.44 479	0.11 382	0.09 406	0.11 385	0.11 402	0.15 454	0.13 428

KYRaft	0.22 281	0.10 90	0.30 154	0.23 317	0.12 179	0.23 237	0.23 388	0.35 240	0.24 171	0.35 387	0.54 475	0.34 351	0.26 349	0.29 273	0.15 159	0.07 76	0.05 32	0.09 255	0.10 363	0.08 186	0.31 552

SAMSARA	0.56 534	0.39 533	0.80 499	0.60 563	0.46 556	1.00 565	1.23 595	0.67 543	0.68 530	0.71 545	0.54 475	0.89 554	0.57 533	0.81 519	0.62 519	0.19 522	0.22 545	0.18 511	0.18 519	0.27 540	0.25 541

w-ln-seven-2	0.36 463	0.29 497	1.06 544	0.27 467	0.18 425	0.37 438	0.30 478	0.50 402	0.54 493	0.45 487	0.55 479	0.45 446	0.41 485	0.62 449	0.49 493	0.10 343	0.10 431	0.12 423	0.11 402	0.14 440	0.11 388

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 357	0.14 304	0.95 531	0.21 208	0.27 524	0.20 159	0.19 259	0.48 384	0.25 184	0.26 218	0.55 479	0.34 351	0.18 242	0.25 207	0.17 215	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.12 441	0.12 407	0.12 411

fast-acv-ft	0.31 428	0.20 424	0.81 501	0.24 368	0.18 425	0.46 489	0.27 445	0.41 310	0.49 466	0.39 440	0.55 479	0.49 467	0.35 453	0.37 332	0.38 447	0.11 382	0.11 455	0.11 385	0.12 441	0.12 407	0.09 297

anonymity	0.56 534	0.54 556	0.70 478	0.47 553	0.61 569	0.56 522	0.43 537	0.69 547	0.49 466	0.63 535	0.55 479	0.54 493	0.60 537	0.61 441	0.57 507	0.55 569	0.53 579	0.50 564	0.54 576	0.51 560	0.56 572

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 421	0.20 424	0.70 478	0.21 208	0.17 404	0.46 489	0.27 445	0.50 402	0.49 466	0.42 470	0.55 479	0.43 431	0.30 414	0.46 363	0.38 447	0.09 294	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.11 370	0.10 353

CBMV_ROB	0.33 446	0.18 396	0.53 408	0.21 208	0.14 300	0.33 400	0.20 306	0.51 419	0.45 425	0.51 509	0.55 479	0.45 446	0.42 494	0.71 481	0.32 422	0.18 516	0.19 534	0.23 532	0.21 527	0.14 440	0.15 461

FBW_ROB	0.43 502	0.26 480	0.54 411	0.31 507	0.20 464	0.51 510	0.32 489	0.70 549	0.60 512	0.59 529	0.55 479	0.65 530	0.41 485	1.40 575	0.51 501	0.13 440	0.17 524	0.21 525	0.16 503	0.17 480	0.18 496

YMNet	0.32 437	0.22 451	0.58 429	0.27 467	0.23 501	0.48 501	0.27 445	0.51 419	0.45 425	0.48 501	0.56 486	0.51 478	0.30 414	0.39 339	0.40 462	0.13 440	0.16 517	0.13 444	0.12 441	0.13 422	0.12 411

YMNet_1	0.32 437	0.22 451	0.58 429	0.27 467	0.23 501	0.48 501	0.27 445	0.51 419	0.45 425	0.48 501	0.56 486	0.51 478	0.30 414	0.39 339	0.40 462	0.13 440	0.16 517	0.13 444	0.12 441	0.13 422	0.12 411

Syn2CoEx	0.36 463	0.31 511	0.78 489	0.34 521	0.21 472	0.41 463	0.28 461	0.61 515	0.49 466	0.42 470	0.56 486	0.45 446	0.44 499	0.69 475	0.38 447	0.17 505	0.14 495	0.15 486	0.12 441	0.13 422	0.12 411

NCC-stereo	0.39 486	0.25 469	0.69 472	0.32 513	0.28 529	0.46 489	0.36 511	0.65 532	0.52 485	0.40 450	0.57 489	0.56 499	0.47 511	0.73 488	0.45 482	0.17 505	0.14 495	0.18 511	0.25 544	0.16 463	0.16 471

Abc-Net	0.39 486	0.25 469	0.69 472	0.32 513	0.28 529	0.46 489	0.36 511	0.65 532	0.52 485	0.40 450	0.57 489	0.56 499	0.47 511	0.73 488	0.45 482	0.17 505	0.14 495	0.18 511	0.25 544	0.16 463	0.16 471
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DEmStereo	0.26 373	0.09 48	0.47 364	0.19 100	0.12 179	0.30 364	0.25 427	0.28 139	0.36 323	0.36 403	0.58 491	0.25 244	0.48 517	0.53 396	0.44 479	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.08 233	0.06 52	0.07 167

ADCRef	0.38 480	0.24 464	0.88 520	0.26 439	0.21 472	0.49 506	0.27 445	0.52 436	0.48 457	0.50 504	0.58 491	0.35 365	0.47 511	0.48 369	1.29 573	0.09 294	0.08 372	0.12 423	0.12 441	0.11 370	0.11 388

Ntro	0.58 538	0.64 563	0.92 526	0.66 566	0.50 561	0.77 549	0.36 511	0.66 538	0.70 534	0.50 504	0.59 493	0.65 530	0.51 523	0.75 497	0.45 482	0.56 570	0.32 564	0.56 570	0.34 558	0.63 568	0.46 567

HHNet	0.22 281	0.12 198	0.52 404	0.18 57	0.18 425	0.20 159	0.20 306	0.34 215	0.31 263	0.32 338	0.59 493	0.20 180	0.21 273	0.24 176	0.31 417	0.08 211	0.05 32	0.09 255	0.07 157	0.08 186	0.11 388

Prome-Stereo	0.21 251	0.10 90	0.30 154	0.24 368	0.12 179	0.23 237	0.23 388	0.36 259	0.25 184	0.33 350	0.59 493	0.24 236	0.28 385	0.29 273	0.16 184	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.08 186	0.20 514

S-Stereo	0.38 480	0.20 424	1.05 543	0.27 467	0.22 488	0.38 446	0.32 489	0.55 464	0.66 524	0.39 440	0.59 493	0.49 467	0.41 485	0.75 497	0.40 462	0.12 420	0.15 510	0.13 444	0.13 468	0.16 463	0.21 522

ADCPNet	0.48 517	0.29 497	1.60 572	0.27 467	0.23 501	0.70 544	0.38 521	0.53 447	0.51 478	0.51 509	0.59 493	0.67 535	0.56 530	0.60 434	1.14 563	0.15 479	0.18 530	0.14 471	0.23 537	0.19 501	0.19 504

z-ln-s-r	0.32 437	0.21 438	0.82 505	0.23 317	0.14 300	0.30 364	0.26 439	0.43 336	0.50 474	0.32 338	0.60 498	0.39 396	0.29 400	0.73 488	0.66 527	0.08 211	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.10 322	0.08 235

FAT-Stereo	0.36 463	0.18 396	0.73 486	0.26 439	0.18 425	0.33 400	0.29 467	0.60 511	0.59 508	0.46 491	0.60 498	0.60 513	0.50 520	0.61 441	0.34 434	0.13 440	0.14 495	0.13 444	0.12 441	0.14 440	0.18 496

stereogan	0.37 473	0.17 382	0.65 460	0.27 467	0.22 488	0.62 535	0.26 439	0.59 503	0.63 521	0.43 476	0.60 498	0.67 535	0.42 494	0.68 473	0.35 438	0.13 440	0.14 495	0.14 471	0.12 441	0.19 501	0.17 483

edge stereo	0.39 486	0.22 451	0.81 501	0.27 467	0.22 488	0.37 438	0.24 410	0.56 479	0.54 493	0.53 521	0.60 498	0.71 544	0.50 520	0.78 510	0.40 462	0.16 494	0.14 495	0.19 519	0.14 482	0.16 463	0.17 483

SHD	0.42 497	0.27 487	0.81 501	0.31 507	0.25 517	0.42 470	0.22 363	0.66 538	0.94 566	0.63 535	0.60 498	0.59 510	0.47 511	0.59 432	0.58 512	0.15 479	0.13 485	0.16 497	0.16 503	0.20 510	0.22 527

AANet_RVC	0.31 428	0.22 451	0.50 389	0.23 317	0.14 300	0.30 364	0.24 410	0.47 372	0.54 493	0.38 425	0.60 498	0.43 431	0.29 400	0.87 528	0.40 462	0.11 382	0.07 287	0.07 92	0.07 157	0.09 256	0.09 297

SGM-Forest	0.36 463	0.17 382	0.47 364	0.23 317	0.16 382	0.45 487	0.41 532	0.55 464	0.48 457	0.52 515	0.60 498	0.52 484	0.41 485	0.85 525	0.50 499	0.17 505	0.17 524	0.17 503	0.15 491	0.15 454	0.15 461
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
w-ln-seven	0.42 497	0.30 504	1.18 553	0.26 439	0.22 488	0.58 526	0.31 483	0.62 523	0.81 548	0.58 528	0.61 505	0.53 489	0.36 457	0.57 419	0.65 526	0.11 382	0.10 431	0.13 444	0.12 441	0.15 454	0.13 428

CrosDoStereo	0.31 428	0.10 90	0.49 378	0.18 57	0.12 179	0.22 215	1.11 592	0.34 215	0.37 334	0.38 425	0.61 505	0.28 290	0.46 508	0.61 441	0.57 507	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.08 233	0.07 120	0.07 167

DeepStereo_LL	0.31 428	0.10 90	0.49 378	0.18 57	0.12 179	0.22 215	1.11 592	0.34 215	0.37 334	0.38 425	0.61 505	0.28 290	0.46 508	0.61 441	0.57 507	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.08 233	0.07 120	0.07 167

DRaft	0.24 329	0.10 90	0.34 200	0.18 57	0.12 179	0.28 324	0.23 388	0.33 207	0.39 358	0.38 425	0.61 505	0.21 192	0.41 485	0.48 369	0.42 473	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.08 233	0.07 120	0.08 235

DGSMNet	0.61 543	0.29 497	0.91 524	0.51 558	0.70 573	0.62 535	1.38 596	0.59 503	0.55 499	0.37 410	0.61 505	0.52 484	0.33 440	0.65 463	0.43 474	0.53 566	0.60 586	0.67 572	0.61 581	0.63 568	0.61 580

DispFullNet	0.66 547	0.89 575	1.59 571	0.77 572	1.21 590	0.51 510	0.23 388	0.59 503	0.72 537	0.69 544	0.61 505	0.69 541	0.91 566	0.79 512	0.48 491	0.27 546	0.12 472	0.73 575	0.30 556	0.65 571	0.40 561

MultiAttention	1.02 571	0.13 261	0.43 328	0.35 530	0.43 554	5.36 597	1.71 597	0.69 547	0.53 489	0.36 403	0.63 511	0.55 495	0.22 286	7.60 605	0.43 474	0.09 294	0.06 163	0.14 471	0.24 539	0.26 535	0.30 549

RP	0.35 459	0.22 451	0.51 400	0.31 507	0.24 509	0.37 438	0.28 461	0.50 402	0.58 507	0.40 450	0.63 511	0.61 517	0.47 511	0.61 441	0.39 455	0.16 494	0.15 510	0.17 503	0.15 491	0.17 480	0.17 483

RGC	0.39 486	0.32 517	0.64 459	0.34 521	0.27 524	0.40 459	0.29 467	0.57 489	0.53 489	0.45 487	0.64 513	0.62 519	0.45 502	0.72 486	0.39 455	0.15 479	0.15 510	0.21 525	0.20 524	0.18 494	0.19 504

Wz-Net-SNSev	0.43 502	0.41 538	1.27 560	0.30 501	0.21 472	0.44 481	0.41 532	0.61 515	0.65 523	0.46 491	0.65 514	0.62 519	0.39 477	0.74 496	0.59 513	0.12 420	0.11 455	0.12 423	0.13 468	0.16 463	0.14 449

THIR-Stereo	0.29 412	0.12 198	0.41 307	0.19 100	0.11 122	0.28 324	0.72 570	0.32 193	0.35 310	0.37 410	0.65 514	0.34 351	0.50 520	0.57 419	0.45 482	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.09 321	0.07 120	0.07 167

RAFT-345	0.21 251	0.10 90	0.46 356	0.22 269	0.11 122	0.20 159	0.16 130	0.26 106	0.25 184	0.27 228	0.66 516	0.21 192	0.16 191	0.55 404	0.21 307	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.06 52	0.06 85

ccnet	0.42 497	0.31 511	0.48 373	0.27 467	0.32 542	0.60 532	0.32 489	0.65 532	0.46 442	0.53 521	0.66 516	0.56 499	0.45 502	0.72 486	0.61 517	0.26 541	0.19 534	0.24 534	0.21 527	0.26 535	0.22 527

ADCMid	0.49 520	0.34 519	1.13 551	0.26 439	0.21 472	0.51 510	0.37 515	0.57 489	0.54 493	0.75 550	0.66 516	0.62 519	0.64 547	0.64 457	1.68 580	0.13 440	0.12 472	0.17 503	0.17 512	0.20 510	0.17 483

AnyNet_C32	0.51 527	0.40 534	1.10 550	0.29 492	0.28 529	0.59 529	0.58 560	0.54 454	0.60 512	0.62 533	0.66 516	0.54 493	0.54 526	0.78 510	1.74 583	0.15 479	0.14 495	0.15 486	0.17 512	0.20 510	0.20 514

ASMatch	0.23 298	0.11 156	0.51 400	0.24 368	0.14 300	0.19 124	0.17 171	0.31 182	0.28 219	0.28 238	0.68 520	0.27 274	0.26 349	0.50 378	0.22 327	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.06 52	0.11 388

psmorigin	0.50 523	0.25 469	3.03 588	0.24 368	0.19 447	0.38 446	0.22 363	0.50 402	0.44 414	0.64 537	0.68 520	0.71 544	0.51 523	0.85 525	0.45 482	0.14 466	0.17 524	0.13 444	0.14 482	0.16 463	0.21 522

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 527	0.50 551	0.86 517	0.39 542	0.24 509	0.84 556	0.55 558	0.56 479	0.62 517	0.60 530	0.68 520	0.62 519	0.42 494	1.13 561	0.43 474	0.23 530	0.27 556	0.27 537	0.35 559	0.25 528	0.29 548

AF-Net	0.37 473	0.26 480	0.56 421	0.32 513	0.23 501	0.41 463	0.29 467	0.61 515	0.64 522	0.42 470	0.68 520	0.65 530	0.49 518	0.57 419	0.44 479	0.15 479	0.11 455	0.19 519	0.14 482	0.15 454	0.13 428

Nwc_Net	0.37 473	0.25 469	0.68 471	0.31 507	0.24 509	0.44 481	0.30 478	0.65 532	0.50 474	0.37 410	0.69 524	0.58 508	0.45 502	0.60 434	0.40 462	0.15 479	0.12 472	0.19 519	0.21 527	0.14 440	0.13 428

WZ-Net	0.52 531	0.38 532	1.90 576	0.30 501	0.24 509	0.57 525	0.48 551	0.62 523	0.78 545	0.50 504	0.71 525	0.68 539	0.54 526	0.98 550	0.84 541	0.13 440	0.10 431	0.11 385	0.12 441	0.19 501	0.20 514

ADCL	0.47 514	0.22 451	1.00 537	0.27 467	0.19 447	0.74 546	0.64 565	0.54 454	0.69 532	0.56 525	0.71 525	0.55 495	0.60 537	0.60 434	1.43 575	0.11 382	0.09 406	0.13 444	0.13 468	0.14 440	0.14 449

ADCS	0.58 538	0.40 534	1.35 565	0.29 492	0.24 509	0.55 521	0.45 541	0.67 543	0.83 553	0.76 551	0.71 525	0.68 539	0.60 537	0.76 502	2.23 591	0.16 494	0.16 517	0.16 497	0.17 512	0.22 520	0.22 527

MDST_ROB	0.48 517	0.14 304	0.95 531	0.30 501	0.21 472	1.33 579	0.32 489	0.77 557	0.56 502	1.06 569	0.71 525	0.49 467	0.35 453	1.26 569	0.38 447	0.13 440	0.11 455	0.16 497	0.13 468	0.12 407	0.12 411

ACVNet-4b	0.72 553	0.81 570	1.33 564	0.72 570	0.50 561	0.80 554	0.31 483	0.71 551	0.80 547	0.50 504	0.72 529	0.95 557	0.43 498	0.96 547	1.20 570	1.13 594	0.21 541	0.76 577	0.45 566	0.65 571	0.46 567

MFN_U_SF_RVC	0.56 534	0.51 553	1.19 554	0.38 540	0.22 488	0.69 541	0.27 445	0.80 562	0.67 527	0.73 546	0.74 530	0.87 551	0.61 546	0.81 519	0.76 532	0.29 551	0.27 556	0.32 552	0.37 563	0.32 551	0.31 552

otaku	0.57 537	0.62 562	0.87 519	0.63 565	0.44 555	0.73 545	0.37 515	0.65 532	0.66 524	0.51 509	0.75 531	0.66 534	0.45 502	0.69 475	0.46 488	0.53 566	0.34 566	0.55 567	0.35 559	0.60 566	0.45 564

ACVNet_1	0.72 553	0.81 570	1.37 566	0.72 570	0.53 564	0.77 549	0.42 535	0.85 570	0.90 560	0.74 549	0.75 531	1.32 570	0.72 553	1.02 553	0.55 505	0.54 568	0.31 563	0.71 574	0.35 559	0.64 570	0.45 564

GANet	0.36 463	0.22 451	0.49 378	0.29 492	0.17 404	0.41 463	0.38 521	0.57 489	0.45 425	0.46 491	0.75 531	0.55 495	0.40 481	0.94 542	0.41 470	0.13 440	0.13 485	0.13 444	0.11 402	0.14 440	0.11 388

MADNet+	1.01 569	1.16 587	4.72 593	0.70 569	0.47 557	1.24 575	0.96 585	0.97 573	0.89 558	0.65 539	0.77 534	0.87 551	0.85 564	2.09 588	1.68 580	0.38 562	0.39 569	0.31 551	0.27 552	0.43 556	0.39 560

CSAN	0.50 523	0.35 521	0.78 489	0.36 532	0.23 501	0.56 522	0.59 562	0.61 515	0.70 534	0.64 537	0.78 535	0.65 530	0.60 537	1.38 574	0.62 519	0.21 527	0.17 524	0.20 523	0.20 524	0.18 494	0.18 496

RainbowNet	0.72 553	0.89 575	1.02 540	0.82 573	0.63 571	0.78 552	0.52 555	0.81 564	0.93 564	0.60 530	0.79 536	0.80 549	0.60 537	0.80 516	0.57 507	0.78 581	0.55 582	0.78 578	0.49 570	0.76 577	0.58 575

DCRE	0.20 231	0.13 261	0.40 284	0.21 208	0.15 350	0.20 159	0.19 259	0.30 171	0.27 204	0.22 177	0.80 537	0.23 224	0.16 191	0.23 163	0.15 159	0.07 76	0.07 287	0.07 92	0.08 233	0.07 120	0.06 85

zh-sn7	0.48 517	0.51 553	1.43 567	0.29 492	0.20 464	0.47 495	0.39 526	0.57 489	0.62 517	0.52 515	0.81 538	0.52 484	0.56 530	1.05 555	0.87 545	0.12 420	0.13 485	0.13 444	0.13 468	0.17 480	0.16 471

SDNR	0.42 497	0.21 438	0.82 505	0.21 208	0.18 425	1.27 576	0.17 171	0.50 402	0.49 466	0.42 470	0.81 538	0.38 384	0.27 368	1.19 563	0.38 447	0.23 530	0.24 552	0.17 503	0.13 468	0.17 480	0.20 514

Consistency-Raft	0.55 533	0.48 546	1.02 540	0.45 550	0.49 559	0.49 506	0.47 547	0.72 552	0.72 537	0.45 487	0.82 540	0.47 456	0.60 537	0.50 378	0.63 522	0.39 563	0.39 569	0.44 561	0.51 573	0.52 561	0.37 558

aanetorigin	0.39 486	0.29 497	1.09 546	0.24 368	0.19 447	0.28 324	0.37 515	0.33 207	0.47 447	0.94 561	0.82 540	0.52 484	0.54 526	0.49 374	0.50 499	0.11 382	0.09 406	0.10 328	0.10 363	0.16 463	0.15 461

SGM_RVC	0.50 523	0.19 412	0.50 389	0.25 405	0.15 350	0.69 541	0.39 526	0.68 546	0.82 549	0.95 563	0.84 542	1.13 561	0.76 554	1.16 562	0.60 516	0.16 494	0.16 517	0.16 497	0.16 503	0.16 463	0.17 483
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PWC_ROB	0.38 480	0.29 497	0.69 472	0.25 405	0.20 464	0.38 446	0.19 259	0.58 498	0.67 527	0.57 527	0.85 543	0.51 478	0.40 481	0.71 481	0.52 502	0.13 440	0.09 406	0.14 471	0.10 363	0.17 480	0.14 449

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 549	0.64 563	1.06 544	0.45 550	0.27 524	1.40 583	0.58 560	0.78 558	0.92 562	0.84 555	0.86 544	0.88 553	0.68 549	1.33 573	0.68 529	0.37 561	0.29 560	0.34 555	0.36 562	0.43 556	0.37 558

MFMNet_re	0.72 553	0.76 568	0.99 536	0.62 564	0.70 573	0.77 549	0.67 566	0.75 555	0.83 553	0.78 553	0.86 544	0.69 541	0.78 555	0.71 481	0.61 517	0.66 575	0.59 585	0.61 571	0.58 580	0.68 574	0.71 584

SPS-STEREO	0.69 550	0.61 561	0.98 535	0.52 560	0.57 566	0.74 546	0.50 554	0.78 558	0.62 517	0.95 563	0.86 544	0.94 555	0.70 551	1.01 552	0.87 545	0.58 572	0.51 576	0.50 564	0.50 572	0.55 563	0.58 575
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
EDNetEfficient	0.63 544	0.37 529	2.40 583	0.26 439	0.25 517	0.38 446	0.49 553	0.41 310	1.06 571	1.38 579	0.87 547	0.62 519	0.95 567	0.65 463	1.65 579	0.11 382	0.09 406	0.10 328	0.11 402	0.19 501	0.17 483

RTS	0.78 560	0.48 546	4.68 591	0.34 521	0.28 529	1.12 569	0.46 543	0.62 523	1.03 568	0.73 546	0.89 548	0.60 513	0.59 535	1.61 578	1.16 566	0.14 466	0.11 455	0.15 486	0.15 491	0.21 513	0.19 504

RTSA	0.78 560	0.48 546	4.68 591	0.34 521	0.28 529	1.12 569	0.46 543	0.62 523	1.03 568	0.73 546	0.89 548	0.60 513	0.59 535	1.61 578	1.16 566	0.14 466	0.11 455	0.15 486	0.15 491	0.21 513	0.19 504

FTStereo	0.28 401	0.10 90	0.43 328	0.23 317	0.13 257	0.21 187	0.53 557	0.34 215	0.26 193	0.38 425	0.95 550	0.30 317	0.56 530	0.32 302	0.18 237	0.08 211	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.07 120	0.19 504

zh-mn7	0.46 512	0.45 541	1.48 568	0.25 405	0.19 447	0.44 481	0.29 467	0.56 479	0.82 549	0.65 539	0.96 551	0.49 467	0.38 470	0.88 531	0.63 522	0.12 420	0.10 431	0.11 385	0.11 402	0.13 422	0.14 449

z-mn7	0.44 508	0.40 534	1.09 546	0.25 405	0.18 425	0.61 533	0.34 502	0.56 479	0.93 564	0.43 476	0.96 551	0.53 489	0.39 477	0.94 542	0.59 513	0.10 343	0.09 406	0.10 328	0.10 363	0.14 440	0.13 428

AnyNet_C01	0.65 546	0.58 558	2.60 586	0.32 513	0.26 522	0.88 559	0.61 563	0.63 530	0.62 517	0.68 542	0.96 551	0.76 547	0.60 537	0.96 547	1.43 575	0.16 494	0.16 517	0.17 503	0.17 512	0.23 523	0.23 534

SANet	0.53 532	0.28 490	0.96 533	0.26 439	0.15 350	0.69 541	0.44 540	0.67 543	1.34 579	0.67 541	0.98 554	0.94 555	0.71 552	0.89 533	0.76 532	0.14 466	0.12 472	0.12 423	0.11 402	0.17 480	0.16 471

tt	4.71 597	0.10 90	3.94 589	2.06 596	1.53 594	10.14 606	16.88 607	9.27 608	4.98 600	1.39 580	1.02 555	4.68 598	4.90 600	3.35 597	5.86 603	5.76 606	9.15 611	2.24 602	2.53 601	3.10 599	1.32 597

EDNetEfficientorigin	7.51 600	0.52 555	140.47 624	0.25 405	0.17 404	0.42 470	0.29 467	0.47 372	1.03 568	1.28 576	1.02 555	0.83 550	0.84 562	0.75 497	0.99 553	0.10 343	0.09 406	0.12 423	0.10 363	0.21 513	0.22 527

PVD	0.58 538	0.34 519	0.84 513	0.39 542	0.31 540	0.59 529	0.47 547	0.80 562	1.25 577	0.92 559	1.09 557	0.79 548	0.82 560	0.85 525	0.76 532	0.21 527	0.18 530	0.22 531	0.18 519	0.27 540	0.35 557

JetBlue	1.14 575	0.76 568	2.36 581	0.59 562	0.75 575	3.04 594	1.78 598	1.11 575	0.90 560	0.94 561	1.10 558	1.66 577	1.28 581	2.09 588	1.72 582	0.43 565	0.36 567	0.38 557	0.38 565	0.58 565	0.56 572

LSM	1.64 586	0.40 534	2.56 585	2.02 595	17.61 609	0.51 510	0.52 555	0.61 515	0.76 542	0.82 554	1.11 559	0.63 527	0.54 526	0.75 497	0.49 493	0.16 494	0.24 552	0.18 511	0.21 527	0.25 528	2.42 600

PWCK	1.00 567	1.17 588	1.70 575	0.91 576	0.41 551	1.19 573	0.92 583	1.10 574	1.14 575	1.16 574	1.14 560	1.25 567	0.88 565	1.75 584	1.04 557	0.87 585	0.50 574	0.87 581	0.53 575	0.96 587	0.52 570

RAFT-RH_RVC	0.25 357	0.11 156	0.45 348	0.21 208	0.12 179	0.25 274	0.14 73	0.27 120	0.27 204	0.38 425	1.15 561	0.23 224	0.17 217	0.57 419	0.24 357	0.07 76	0.05 32	0.10 328	0.07 157	0.06 52	0.07 167

coex-ft	3.44 594	0.73 567	48.55 622	0.24 368	0.19 447	0.50 509	0.43 537	0.47 372	2.40 590	7.03 604	1.20 562	0.97 558	2.23 593	0.73 488	1.92 587	0.12 420	0.15 510	0.14 471	0.12 441	0.21 513	0.43 563

G-Net	0.46 512	0.25 469	0.86 517	0.34 521	0.28 529	0.90 561	0.35 506	0.47 372	0.45 425	0.68 542	1.22 563	0.64 529	0.60 537	0.61 441	0.57 507	0.16 494	0.14 495	0.17 503	0.13 468	0.22 520	0.19 504

pmcnn	0.50 523	0.20 424	0.78 489	0.24 368	0.26 522	0.39 454	0.30 478	0.51 419	0.50 474	0.54 523	1.23 564	2.52 590	0.37 466	0.77 508	0.95 551	0.08 211	0.06 163	0.06 31	0.05 50	0.10 322	0.08 235

PWCDC_ROB	0.38 480	0.30 504	0.60 438	0.33 519	0.20 464	0.42 470	0.19 259	0.58 498	0.89 558	0.42 470	1.26 565	0.36 370	0.34 449	0.50 378	0.38 447	0.18 516	0.11 455	0.11 385	0.09 321	0.19 501	0.13 428

MeshStereo	0.58 538	0.27 487	0.67 466	0.22 269	0.17 404	0.66 539	0.37 515	0.78 558	0.61 515	1.47 590	1.30 566	1.65 576	0.79 556	1.12 560	0.59 513	0.17 505	0.17 524	0.17 503	0.14 482	0.17 480	0.14 449
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
UNDER WATER-64	1.55 584	1.19 589	2.52 584	1.31 589	0.95 586	2.12 589	1.21 594	1.45 583	3.19 592	1.43 585	1.32 567	2.64 591	2.04 591	1.63 580	1.83 584	1.11 592	0.67 593	1.28 593	0.92 592	1.19 589	1.02 593

ELAS_RVC	0.74 557	0.36 524	1.00 537	0.37 538	0.33 543	0.88 559	0.93 584	0.83 566	1.08 572	1.35 578	1.33 568	1.24 566	1.33 583	1.06 556	0.95 551	0.27 546	0.25 554	0.29 548	0.27 552	0.30 547	0.30 549
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	0.89 563	0.87 574	1.25 558	0.82 573	0.62 570	0.97 564	0.62 564	1.14 576	1.42 581	1.00 566	1.40 569	1.47 573	0.84 562	1.11 558	0.66 527	0.61 573	0.43 572	0.78 578	0.49 570	0.75 576	0.52 570

WCMA_ROB	0.51 527	0.21 438	0.65 460	0.25 405	0.21 472	0.58 526	0.32 489	0.54 454	0.55 499	0.95 563	1.40 569	1.28 568	0.81 559	0.73 488	0.62 519	0.18 516	0.15 510	0.15 486	0.15 491	0.19 501	0.19 504

IMH-64-1	0.91 564	0.86 572	0.84 513	0.97 578	0.75 575	0.92 562	0.71 568	1.27 577	1.10 573	0.89 557	1.45 571	1.14 562	0.96 568	1.19 563	0.84 541	0.74 578	0.51 576	0.97 583	0.55 577	0.84 579	0.60 577

IMH-64	0.91 564	0.86 572	0.84 513	0.97 578	0.75 575	0.92 562	0.71 568	1.27 577	1.10 573	0.89 557	1.45 571	1.14 562	0.96 568	1.19 563	0.84 541	0.74 578	0.51 576	0.97 583	0.55 577	0.84 579	0.60 577

UNDER WATER	1.59 585	1.22 590	2.36 581	1.38 590	1.03 587	1.67 586	1.10 591	1.54 588	3.63 594	1.44 586	1.47 573	2.85 593	2.25 594	1.67 581	1.94 588	1.06 590	0.62 589	1.31 594	0.93 593	1.21 590	1.02 593

MSMD_ROB	0.60 542	0.33 518	0.61 441	0.30 501	0.25 517	0.86 558	0.35 506	0.55 464	0.67 527	1.10 571	1.49 574	1.76 579	0.97 570	0.88 531	0.49 493	0.23 530	0.21 541	0.27 537	0.27 552	0.25 528	0.24 539

SGM+DAISY	0.87 562	0.66 565	1.30 563	0.51 558	0.60 568	1.03 566	0.84 581	0.76 556	0.73 540	1.39 580	1.51 575	1.31 569	1.22 577	1.11 558	1.08 558	0.57 571	0.53 579	0.51 566	0.51 573	0.54 562	0.61 580

ELAS	0.74 557	0.36 524	0.85 516	0.36 532	0.33 543	1.36 580	0.77 575	0.93 571	0.92 562	1.41 582	1.53 576	1.16 565	1.17 575	0.95 546	1.03 555	0.26 541	0.25 554	0.28 544	0.28 555	0.31 548	0.30 549
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-6	1.07 573	0.93 579	0.92 526	0.96 577	0.78 578	1.28 577	0.75 572	1.34 579	2.00 588	1.02 568	1.54 577	1.59 575	1.22 577	1.31 572	1.14 563	0.78 581	0.55 582	1.02 587	0.75 588	0.83 578	0.69 583

FCDSN-DC	0.63 544	0.31 511	0.61 441	0.36 532	0.30 537	0.65 537	0.37 515	0.66 538	0.68 530	1.14 573	1.54 577	1.71 578	1.26 579	0.92 538	0.64 524	0.24 537	0.22 545	0.27 537	0.26 548	0.27 540	0.27 547
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.70 551	0.30 504	0.69 472	0.32 513	0.27 524	0.81 555	0.39 526	0.79 561	0.82 549	1.41 582	1.58 579	1.98 581	1.26 579	1.02 553	0.77 535	0.24 537	0.22 545	0.27 537	0.26 548	0.26 535	0.26 543

FC-DCNN v2	0.71 552	0.30 504	0.67 466	0.32 513	0.27 524	0.84 556	0.39 526	0.84 567	0.85 557	1.44 586	1.64 580	2.09 583	1.28 581	1.06 556	0.80 539	0.24 537	0.22 545	0.27 537	0.26 548	0.26 535	0.25 541

IMH	1.05 572	0.95 580	1.00 537	1.01 580	0.78 578	1.11 568	0.68 567	1.38 580	1.43 582	1.00 566	1.72 581	1.43 571	1.14 572	1.73 583	0.89 547	1.09 591	0.55 582	0.99 585	0.57 579	0.87 582	0.62 582

NVStereoNet_ROB	0.67 548	0.49 550	0.83 508	0.48 554	0.40 550	0.51 510	0.46 543	0.70 549	0.77 544	0.84 555	1.72 581	1.02 560	0.83 561	1.23 567	0.79 538	0.32 555	0.38 568	0.40 559	0.46 567	0.36 554	0.41 562
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WAO-7	1.01 569	0.89 575	0.93 528	0.83 575	0.66 572	1.18 571	0.81 579	1.40 581	1.57 584	1.11 572	1.76 583	1.45 572	1.19 576	1.50 577	1.14 563	0.61 573	0.62 589	0.70 573	0.68 584	0.66 573	0.60 577

MonStereo1	0.93 566	0.56 557	0.82 505	0.69 567	0.58 567	1.37 581	0.35 506	0.94 572	1.25 577	0.93 560	1.90 584	1.52 574	2.10 592	1.27 570	0.77 535	0.69 576	0.33 565	0.75 576	0.47 569	0.70 575	0.57 574

LVE	1.13 574	1.02 581	1.28 561	1.01 580	0.80 581	1.29 578	0.81 579	1.47 584	1.96 586	1.07 570	1.90 584	1.90 580	1.01 571	1.48 576	0.91 548	0.93 588	0.61 588	0.94 582	0.69 585	0.87 582	0.75 588

JetRed	2.30 592	2.64 597	6.12 595	1.12 587	1.38 593	5.85 600	3.29 600	1.99 593	1.67 585	1.98 593	1.95 586	2.16 587	1.60 588	2.48 592	4.10 599	1.05 589	1.60 597	1.09 588	1.01 595	1.67 596	1.28 596

Dean	1.17 576	1.04 583	1.49 570	1.03 582	0.78 578	1.20 574	0.77 575	1.48 585	1.96 586	1.28 576	1.99 587	2.15 584	1.14 572	1.25 568	1.00 554	0.81 583	0.60 586	1.01 586	0.69 585	0.92 586	0.74 587

SGM-ForestM	1.36 577	0.28 490	0.79 496	0.26 439	0.16 382	2.26 591	1.00 587	1.42 582	1.46 583	2.38 595	2.05 588	5.95 603	2.66 596	2.95 593	2.46 593	0.17 505	0.18 530	0.18 511	0.18 519	0.15 454	0.18 496

LE_ROB	1.76 587	0.20 424	2.68 587	0.48 554	0.52 563	0.78 552	0.96 585	0.84 567	6.61 603	7.40 605	2.08 589	2.08 582	4.83 599	1.27 570	3.79 598	0.10 343	0.08 372	0.12 423	0.11 402	0.11 370	0.10 353

WAO-8	1.46 582	1.10 585	1.09 546	1.10 584	0.84 582	2.06 587	0.75 572	1.84 590	3.83 596	1.44 586	2.21 590	2.15 584	1.43 585	3.17 594	1.19 568	0.91 586	0.65 591	1.09 588	0.79 589	0.90 584	0.71 584

Venus	1.46 582	1.10 585	1.09 546	1.10 584	0.84 582	2.06 587	0.75 572	1.84 590	3.83 596	1.44 586	2.21 590	2.15 584	1.43 585	3.17 594	1.19 568	0.91 586	0.65 591	1.09 588	0.79 589	0.90 584	0.71 584

TorneroNet-64	1.43 580	1.03 582	1.20 555	1.10 584	0.86 584	2.26 591	0.73 571	1.84 590	3.84 598	1.25 575	2.25 592	2.69 592	1.42 584	1.76 585	1.43 575	0.76 580	0.50 574	1.09 588	0.66 583	1.23 591	0.76 589

TCMNet-wrong-test	4.29 595	5.57 602	4.65 590	11.33 606	10.39 604	5.73 599	4.48 602	4.13 601	1.02 567	1.91 592	2.39 593	6.16 604	3.62 598	3.84 599	4.50 601	1.99 598	0.47 573	1.97 600	1.69 599	5.69 604	4.31 604

MADNet++	2.26 591	1.80 595	2.06 578	2.13 597	1.97 595	2.61 593	1.79 599	2.38 596	2.16 589	2.75 597	2.65 594	2.38 588	2.43 595	3.17 594	3.21 595	2.17 599	1.95 600	1.94 599	1.63 598	2.06 597	2.01 599

xyz-stereo	1.40 578	0.10 90	17.09 610	0.18 57	0.07 1	4.78 596	0.18 214	0.29 152	0.34 294	0.36 403	2.81 595	0.40 411	0.29 400	0.56 415	0.24 357	0.07 76	0.05 32	0.09 255	0.06 101	0.06 52	0.05 25

MANE	1.41 579	0.36 524	0.74 487	0.43 547	0.41 551	2.16 590	0.80 577	2.39 597	3.38 593	2.22 594	3.06 596	3.54 596	2.73 597	2.15 590	1.94 588	0.28 549	0.27 556	0.30 550	0.46 567	0.28 545	0.34 556

notaker	1.45 581	1.34 591	1.48 568	1.40 591	1.07 588	1.18 571	0.85 582	1.48 585	1.40 580	1.51 591	3.46 597	2.40 589	1.81 589	1.76 585	1.45 578	1.11 592	0.69 594	1.38 595	0.87 591	1.31 593	0.97 592

DPSimNet_ROB	4.34 596	4.23 598	6.89 597	3.67 598	3.68 596	4.75 595	5.21 603	2.67 598	3.68 595	5.82 603	3.95 598	5.57 599	6.72 603	3.46 598	4.48 600	4.05 605	2.88 603	4.68 605	3.12 605	3.69 600	3.62 603

ktn	1.77 588	1.36 592	1.22 556	1.43 592	1.14 589	1.52 584	1.08 590	1.51 587	3.96 599	2.77 598	4.69 599	3.35 595	1.46 587	1.69 582	1.25 572	1.43 596	0.77 595	1.45 596	0.99 594	1.32 594	0.96 591

HanzoNet	2.97 593	1.69 594	2.29 580	1.74 594	1.33 592	1.53 585	1.03 588	1.99 593	2.64 591	5.51 602	5.16 600	5.90 602	6.82 604	4.32 600	3.29 596	3.16 602	2.02 602	1.92 598	2.87 603	2.24 598	1.89 598

TorneroNet	2.22 590	1.08 584	1.24 557	1.14 588	0.90 585	5.58 598	0.80 577	2.12 595	8.69 604	2.58 596	5.42 601	3.88 597	1.97 590	1.78 587	1.87 585	0.86 584	0.54 581	1.15 592	0.74 587	1.23 591	0.85 590

KSHMR	1.89 589	1.36 592	1.60 572	1.47 593	1.22 591	1.38 582	1.06 589	1.79 589	5.97 602	1.42 584	5.65 602	2.98 594	1.14 572	2.23 591	1.20 570	1.27 595	1.12 596	1.46 597	1.10 596	1.32 594	1.15 595

USTest	6.88 599	5.23 601	5.63 594	7.22 602	7.29 599	14.34 608	22.76 608	8.48 606	9.32 605	5.42 601	6.39 603	6.29 605	6.64 602	6.92 604	8.62 606	1.94 597	3.29 604	2.16 601	2.55 602	3.85 601	3.29 602

BEATNet-Init1	4.73 598	2.61 596	13.29 609	0.58 561	0.53 564	10.12 605	3.33 601	4.83 602	5.01 601	8.75 606	8.51 604	14.08 613	7.60 605	7.70 606	5.34 602	0.28 549	0.28 559	0.34 555	0.37 563	0.57 564	0.45 564

xxxxx1	15.27 608	9.54 605	10.31 602	20.13 610	18.88 610	17.08 609	23.03 609	10.36 609	10.99 607	9.21 607	9.62 605	10.74 608	10.61 609	10.72 609	13.89 612	7.97 610	9.20 612	31.85 621	44.72 623	12.84 608	13.69 610

tt_ll	15.27 608	9.54 605	10.31 602	20.13 610	18.88 610	17.08 609	23.03 609	10.36 609	10.99 607	9.21 607	9.62 605	10.74 608	10.61 609	10.72 609	13.89 612	7.97 610	9.20 612	31.85 621	44.72 623	12.84 608	13.69 610

ff	15.27 608	9.54 605	10.31 602	20.13 610	18.88 610	17.08 609	23.03 609	10.36 609	10.99 607	9.21 607	9.62 605	10.74 608	10.61 609	10.72 609	13.89 612	7.97 610	9.20 612	31.85 621	44.72 623	12.84 608	13.69 610

Anonymous_1	16.62 612	9.35 604	9.84 599	10.66 603	14.64 607	18.66 613	27.12 614	12.64 612	13.51 613	10.76 612	10.30 608	10.13 607	10.60 608	11.06 612	12.74 609	15.87 619	7.74 608	16.92 616	43.48 622	58.66 625	7.68 607

DGTPSM_ROB	8.34 601	5.10 599	10.37 607	5.31 600	10.18 602	8.33 602	23.60 612	6.06 604	13.41 611	4.90 599	10.87 609	5.65 600	10.44 606	6.17 602	12.59 607	3.74 603	7.55 606	3.69 603	7.26 608	4.14 602	7.46 605

DPSMNet_ROB	8.40 602	5.11 600	10.49 608	5.58 601	10.25 603	8.34 603	23.62 613	6.07 605	13.45 612	4.93 600	10.88 610	5.66 601	10.44 606	6.24 603	12.64 608	3.98 604	7.61 607	3.76 604	7.30 609	4.20 603	7.51 606

DPSM_ROB	11.49 606	9.87 608	10.35 605	11.13 604	11.31 605	19.11 614	27.51 615	13.37 613	14.21 614	10.31 610	11.06 611	10.96 611	11.27 612	11.96 613	13.59 610	6.78 608	8.19 609	6.03 607	7.09 606	7.93 605	7.73 608

DPSM	11.49 606	9.87 608	10.35 605	11.13 604	11.31 605	19.11 614	27.51 615	13.37 613	14.21 614	10.31 610	11.06 611	10.96 611	11.27 612	11.96 613	13.59 610	6.78 608	8.19 609	6.03 607	7.09 606	7.93 605	7.73 608

LRCNet_RVC	10.90 605	14.34 613	9.35 598	15.35 607	8.04 601	1.08 567	0.34 502	8.78 607	0.70 534	12.63 613	16.05 613	9.85 606	6.54 601	8.57 607	6.34 604	20.27 620	5.40 605	23.70 618	21.88 619	14.87 611	13.83 613

HaxPig	17.72 613	20.22 622	19.73 611	16.53 608	16.51 608	9.27 604	9.33 604	14.34 615	13.27 610	18.65 614	18.70 614	17.35 614	16.77 615	17.04 615	16.45 615	22.05 621	20.89 621	22.27 617	21.53 618	21.29 618	22.13 622

LSM0	24.24 620	19.98 621	22.32 619	24.22 618	40.14 624	38.48 623	55.20 619	26.95 624	28.57 620	20.49 617	21.83 615	22.26 622	22.75 620	24.22 622	27.30 618	13.66 618	16.32 615	12.19 615	14.15 610	16.10 617	17.66 619

MEDIAN_ROB	21.21 614	24.62 623	23.47 620	19.58 609	19.65 613	13.22 607	10.96 605	17.88 616	17.00 616	22.14 623	22.02 616	20.86 616	20.36 616	21.06 616	19.71 616	25.63 622	24.13 622	26.21 619	25.20 620	25.17 619	25.38 623

RAFT-FEzeroshot	23.10 615	19.88 618	20.56 614	22.49 614	22.75 616	38.38 619	55.50 622	26.84 620	28.66 621	20.60 618	22.10 617	22.05 617	22.74 618	24.00 619	27.37 621	13.59 613	16.48 616	12.14 610	14.28 612	15.96 613	15.54 616

RAFT-FE	23.10 615	19.88 618	20.56 614	22.49 614	22.75 616	38.38 619	55.50 622	26.84 620	28.66 621	20.60 618	22.10 617	22.05 617	22.74 618	24.00 619	27.37 621	13.59 613	16.48 616	12.14 610	14.28 612	15.96 613	15.54 616

CasAABBNet	23.10 615	19.86 616	20.64 616	22.47 613	22.73 614	38.41 622	55.50 622	26.89 622	28.70 623	20.61 620	22.15 619	22.08 620	22.75 620	23.99 617	27.36 619	13.59 613	16.48 616	12.14 610	14.27 611	15.95 612	15.53 615

Selective-RAFT-Error	23.16 619	19.93 620	20.87 618	22.54 617	22.81 618	38.52 624	55.47 621	27.01 625	28.83 625	20.66 621	22.25 620	22.09 621	22.80 622	24.09 621	27.36 619	13.61 617	16.48 616	12.15 613	14.28 612	15.99 616	15.57 618

FlowAnything	23.14 618	19.87 617	20.79 617	22.50 616	22.74 615	38.39 621	55.46 620	26.89 622	28.72 624	20.77 622	22.29 621	22.07 619	22.72 617	23.99 617	27.41 623	13.60 616	16.55 620	12.15 613	14.36 615	15.97 615	15.52 614

RSGM-EC	29.65 622	17.75 614	10.04 600	35.31 620	33.15 622	26.42 616	46.65 617	19.89 617	17.74 617	18.92 615	23.36 622	30.14 624	23.59 623	41.87 624	45.99 624	59.56 624	34.38 624	33.25 624	20.37 616	34.97 621	19.60 620

acva	29.65 622	17.75 614	10.04 600	35.31 620	33.15 622	26.42 616	46.65 617	19.89 617	17.74 617	18.92 615	23.36 622	30.14 624	23.59 623	41.87 624	45.99 624	59.56 624	34.38 624	33.25 624	20.37 616	34.97 621	19.60 620

AVERAGE_ROB	25.43 621	29.06 624	27.24 621	24.63 619	24.20 621	17.73 612	12.61 606	22.29 619	21.39 619	26.79 625	26.16 624	25.20 623	24.64 625	25.07 623	23.53 617	29.96 623	28.40 623	30.60 620	29.58 621	29.72 620	29.84 624

PML	16.10 611	12.82 612	6.78 596	5.23 599	7.76 600	33.92 618	66.56 625	5.30 603	10.28 606	26.12 624	68.59 625	20.51 615	13.49 614	10.06 608	6.78 605	5.96 607	2.00 601	6.04 609	2.18 600	8.96 607	2.60 601

test_example2	101.33 624	108.28 625	68.15 623	98.43 622	106.93 625	89.75 625	102.43 626	36.80 626	97.65 626	129.04 626	130.15 626	65.26 626	66.62 626	92.11 626	80.24 626	144.10 626	199.48 626	81.81 626	103.01 626	125.01 626	101.27 625

ccccc		256.29 626		354.40 625	364.36 626	149.10 626		152.89 627		153.93 627		164.00 627		268.02 627		390.55 627	349.22 627	244.59 627	219.82 627	412.30 627

ASD4		6.65 603

Low-res two-view benchmark