Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

FoundationStereo	0.09 1	0.07 2	0.16 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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

4.25w-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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

3.75w	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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

2.5w	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

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

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_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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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
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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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