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

Wavelet-MonSter	0.18 1	0.20 13	0.51 2	0.22 29	0.17 114	0.35 41	0.14 17	0.27 2	0.25 3	0.19 24	0.21 36	0.14 14	0.15 24	0.27 26	0.16 5	0.06 1	0.06 22	0.07 1	0.06 10	0.06 1	0.14 202

MonStereo	0.20 2	0.22 37	0.65 29	0.21 7	0.17 114	0.33 29	0.15 26	0.46 74	0.32 16	0.16 9	0.17 15	0.14 14	0.11 2	0.27 26	0.23 104	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 57	0.07 4	0.09 56

Monster-pub-eth3d	0.20 2	0.22 37	0.65 29	0.21 7	0.17 114	0.33 29	0.15 26	0.46 74	0.32 16	0.16 9	0.17 15	0.14 14	0.11 2	0.27 26	0.23 104	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 57	0.07 4	0.09 56

S2M2_XL	0.20 2	0.32 162	1.10 80	0.19 1	0.13 20	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 4	0.19 23	0.15 30	0.14 14	0.19 1	0.21 73	0.11 238	0.09 194	0.10 144	0.08 87	0.10 57	0.08 34
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.20 2	0.22 37	0.65 29	0.22 29	0.17 114	0.41 78	0.14 17	0.35 11	0.32 16	0.24 75	0.20 29	0.15 30	0.18 55	0.26 20	0.16 5	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 21	0.08 34

4w-stereo	0.20 2	0.21 22	0.57 12	0.21 7	0.15 58	0.39 66	0.13 8	0.39 28	0.33 25	0.22 50	0.21 36	0.13 4	0.20 83	0.29 48	0.21 73	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 4	0.07 7

3.25w_new	0.20 2	0.20 13	0.52 5	0.21 7	0.14 34	0.37 52	0.14 17	0.43 54	0.35 36	0.23 67	0.21 36	0.16 35	0.18 55	0.27 26	0.20 54	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 4	0.08 34

3.25w	0.20 2	0.20 13	0.52 5	0.21 7	0.14 34	0.37 52	0.14 17	0.43 54	0.35 36	0.23 67	0.21 36	0.16 35	0.18 55	0.27 26	0.20 54	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 4	0.08 34

FoundationStereo	0.20 2	0.30 143	0.81 48	0.21 7	0.22 240	0.21 3	0.16 38	0.25 1	0.38 69	0.15 4	0.11 4	0.18 47	0.17 36	0.23 6	0.16 5	0.09 75	0.13 334	0.08 35	0.06 10	0.07 4	0.07 7

MonSter	0.20 2	0.22 37	0.65 29	0.21 7	0.17 114	0.33 29	0.15 26	0.46 74	0.32 16	0.16 9	0.17 15	0.14 14	0.11 2	0.27 26	0.23 104	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 57	0.07 4	0.09 56

Monster-pub-mixall	0.21 11	0.31 154	0.69 37	0.21 7	0.13 20	0.27 8	0.12 4	0.37 17	0.26 5	0.21 39	0.19 23	0.15 30	0.12 6	0.47 197	0.29 186	0.08 35	0.07 43	0.07 1	0.05 1	0.08 21	0.12 145

qwe	0.21 11	0.22 37	0.61 17	0.21 7	0.20 199	0.41 78	0.15 26	0.46 74	0.35 36	0.26 109	0.22 48	0.14 14	0.14 14	0.31 63	0.22 92	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 21	0.07 7

2.25w	0.21 11	0.22 37	0.51 2	0.21 7	0.14 34	0.36 49	0.13 8	0.42 46	0.34 30	0.23 67	0.27 82	0.14 14	0.18 55	0.33 82	0.24 128	0.06 1	0.06 22	0.07 1	0.06 10	0.07 4	0.07 7

4.25_new	0.21 11	0.23 55	0.64 24	0.22 29	0.18 152	0.41 78	0.17 48	0.41 40	0.35 36	0.22 50	0.21 36	0.14 14	0.18 55	0.25 12	0.18 18	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 4	0.07 7

4.5w_new	0.21 11	0.23 55	0.64 24	0.22 29	0.18 152	0.41 78	0.17 48	0.41 40	0.35 36	0.22 50	0.21 36	0.14 14	0.18 55	0.25 12	0.18 18	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 4	0.07 7

4.5_new	0.21 11	0.22 37	0.63 22	0.21 7	0.15 58	0.40 71	0.17 48	0.40 31	0.35 36	0.25 94	0.22 48	0.14 14	0.14 14	0.22 3	0.21 73	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 21	0.07 7

4.5w-stereo	0.21 11	0.22 37	0.63 22	0.21 7	0.15 58	0.40 71	0.17 48	0.40 31	0.35 36	0.25 94	0.22 48	0.14 14	0.14 14	0.22 3	0.21 73	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 21	0.07 7

4.25w-stereo	0.21 11	0.23 55	0.64 24	0.22 29	0.18 152	0.41 78	0.17 48	0.41 40	0.35 36	0.22 50	0.21 36	0.14 14	0.18 55	0.25 12	0.18 18	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 4	0.07 7

2.5w	0.21 11	0.23 55	0.50 1	0.22 29	0.15 58	0.39 66	0.19 72	0.47 88	0.36 55	0.21 39	0.22 48	0.13 4	0.17 36	0.33 82	0.20 54	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 4	0.07 7

2.75w_new	0.21 11	0.21 22	0.57 12	0.20 4	0.14 34	0.40 71	0.18 63	0.47 88	0.36 55	0.24 75	0.20 29	0.13 4	0.19 73	0.31 63	0.21 73	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.06 1	0.07 7

3.75w	0.21 11	0.21 22	0.61 17	0.21 7	0.20 199	0.44 101	0.16 38	0.44 62	0.30 11	0.22 50	0.20 29	0.13 4	0.18 55	0.29 48	0.21 73	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 4	0.08 34

3.5w_stereo	0.21 11	0.22 37	0.55 11	0.21 7	0.15 58	0.40 71	0.14 17	0.43 54	0.33 25	0.21 39	0.24 64	0.14 14	0.18 55	0.34 92	0.22 92	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 4	0.08 34

3w_stereo	0.21 11	0.22 37	0.59 15	0.22 29	0.12 6	0.37 52	0.22 135	0.50 109	0.38 69	0.22 50	0.21 36	0.12 2	0.22 103	0.26 20	0.18 18	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 21	0.08 34

2w_stereo	0.21 11	0.19 8	0.51 2	0.22 29	0.13 20	0.41 78	0.20 91	0.50 109	0.34 30	0.25 94	0.23 54	0.13 4	0.23 120	0.24 7	0.22 92	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 4	0.07 7

LG-Stereo_L2	0.21 11	0.31 154	0.85 52	0.22 29	0.14 34	0.31 20	0.22 135	0.38 21	0.25 3	0.17 13	0.11 4	0.13 4	0.12 6	0.32 72	0.18 18	0.08 35	0.07 43	0.08 35	0.06 10	0.08 21	0.10 83

LG-Stereo_L1	0.21 11	0.31 154	0.85 52	0.22 29	0.14 34	0.28 10	0.21 112	0.38 21	0.26 5	0.16 9	0.11 4	0.13 4	0.11 2	0.37 122	0.18 18	0.08 35	0.07 43	0.08 35	0.06 10	0.08 21	0.10 83

MLG-Stereo_test3	0.21 11	0.35 191	0.65 29	0.21 7	0.14 34	0.36 49	0.13 8	0.37 17	0.40 92	0.21 39	0.12 8	0.17 41	0.12 6	0.25 12	0.16 5	0.08 35	0.07 43	0.08 35	0.06 10	0.09 41	0.10 83

MLG-Stereo_test2	0.21 11	0.36 200	0.68 36	0.21 7	0.17 114	0.45 107	0.12 4	0.35 11	0.42 111	0.15 4	0.11 4	0.22 66	0.10 1	0.28 36	0.16 5	0.09 75	0.07 43	0.08 35	0.06 10	0.09 41	0.09 56

MLG-Stereo_test1	0.21 11	0.33 169	0.61 17	0.23 41	0.21 213	0.45 107	0.13 8	0.33 8	0.46 151	0.13 1	0.09 1	0.18 47	0.12 6	0.32 72	0.15 2	0.08 35	0.07 43	0.08 35	0.06 10	0.09 41	0.09 56

MLG-Stereo	0.21 11	0.33 169	0.60 16	0.23 41	0.12 6	0.44 101	0.13 8	0.39 28	0.46 151	0.13 1	0.10 2	0.17 41	0.13 12	0.35 98	0.15 2	0.08 35	0.07 43	0.08 35	0.06 10	0.09 41	0.09 56

LGtest1	0.21 11	0.37 203	0.70 38	0.22 29	0.12 6	0.31 20	0.11 2	0.36 14	0.39 81	0.17 13	0.13 10	0.16 35	0.14 14	0.25 12	0.27 161	0.10 171	0.09 194	0.08 35	0.06 10	0.10 57	0.10 83

asda	0.22 32	0.25 73	0.70 38	0.21 7	0.16 85	0.43 95	0.16 38	0.44 62	0.35 36	0.22 50	0.20 29	0.14 14	0.20 83	0.25 12	0.22 92	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 4	0.07 7

1w_stereo	0.22 32	0.17 1	0.52 5	0.23 41	0.16 85	0.44 101	0.22 135	0.55 155	0.40 92	0.25 94	0.29 95	0.13 4	0.26 162	0.28 36	0.20 54	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 21	0.07 7

monsterstereo	0.22 32	0.22 37	0.52 5	0.25 76	0.27 322	0.39 66	0.14 17	0.51 117	0.33 25	0.25 94	0.27 82	0.13 4	0.13 12	0.38 130	0.21 73	0.07 23	0.07 43	0.07 1	0.06 10	0.08 21	0.06 1

monsters	0.22 32	0.22 37	0.52 5	0.23 41	0.28 336	0.42 91	0.14 17	0.46 74	0.31 12	0.24 75	0.20 29	0.13 4	0.14 14	0.43 156	0.20 54	0.07 23	0.06 22	0.07 1	0.08 87	0.06 1	0.06 1

IGEV	0.22 32	0.28 120	0.88 56	0.21 7	0.24 273	0.42 91	0.17 48	0.35 11	0.37 63	0.20 32	0.22 48	0.14 14	0.12 6	0.24 7	0.20 54	0.08 35	0.07 43	0.08 35	0.06 10	0.09 41	0.07 7

SGD-Stereo	0.22 32	0.28 120	0.77 44	0.22 29	0.11 1	0.40 71	0.16 38	0.31 6	0.36 55	0.19 24	0.19 23	0.17 41	0.17 36	0.37 122	0.16 5	0.10 171	0.06 22	0.08 35	0.07 57	0.10 57	0.07 7

DEFOM-Stereo	0.22 32	0.22 37	0.91 60	0.23 41	0.13 20	0.49 147	0.18 63	0.30 4	0.28 9	0.19 24	0.17 15	0.14 14	0.14 14	0.41 145	0.16 5	0.08 35	0.06 22	0.07 1	0.06 10	0.09 41	0.09 56

Replicate-Monster	0.23 39	0.40 227	0.94 66	0.21 7	0.14 34	0.37 52	0.13 8	0.40 31	0.36 55	0.22 50	0.15 12	0.15 30	0.15 24	0.40 141	0.15 2	0.08 35	0.07 43	0.07 1	0.06 10	0.08 21	0.15 237

FlowAnything_test	0.23 39	0.32 162	0.52 5	0.28 149	0.17 114	0.37 52	0.20 91	0.38 21	0.24 2	0.24 75	0.20 29	0.21 63	0.17 36	0.26 20	0.25 141	0.13 325	0.10 237	0.14 363	0.16 362	0.17 222	0.12 145

LG-G_1	0.23 39	0.37 203	0.71 40	0.23 41	0.11 1	0.51 165	0.12 4	0.44 62	0.39 81	0.19 24	0.15 12	0.19 53	0.15 24	0.36 111	0.16 5	0.09 75	0.08 123	0.08 35	0.06 10	0.09 41	0.11 108

LG-G	0.23 39	0.37 203	0.71 40	0.23 41	0.11 1	0.51 165	0.12 4	0.44 62	0.39 81	0.19 24	0.15 12	0.19 53	0.15 24	0.36 111	0.16 5	0.09 75	0.08 123	0.08 35	0.06 10	0.09 41	0.11 108

dual_stereo	0.23 39	0.25 73	0.66 35	0.21 7	0.15 58	0.27 8	0.15 26	0.62 199	0.40 92	0.15 4	0.13 10	0.18 47	0.14 14	0.37 122	0.19 32	0.09 75	0.31 511	0.07 1	0.10 154	0.07 4	0.07 7

IGEV-Stereo++	0.23 39	0.23 55	0.64 24	0.24 57	0.22 240	0.47 132	0.13 8	0.52 131	0.33 25	0.18 20	0.24 64	0.17 41	0.22 103	0.32 72	0.19 32	0.08 35	0.06 22	0.08 35	0.06 10	0.17 222	0.09 56

AdaDepth	0.24 45	0.18 5	1.03 71	0.25 76	0.21 213	0.46 125	0.16 38	0.30 4	0.27 7	0.17 13	0.19 23	0.14 14	0.18 55	0.35 98	0.17 16	0.07 23	0.07 43	0.08 35	0.25 452	0.10 57	0.10 83

water-stereo	0.24 45	0.17 1	0.88 56	0.24 57	0.14 34	0.37 52	0.17 48	0.43 54	0.32 16	0.26 109	0.35 148	0.26 114	0.24 132	0.22 3	0.25 141	0.09 75	0.09 194	0.09 90	0.08 87	0.10 57	0.10 83

111111	0.24 45	0.21 22	0.82 50	0.24 57	0.21 213	0.43 95	0.13 8	0.45 71	0.35 36	0.22 50	0.27 82	0.18 47	0.16 29	0.35 98	0.18 18	0.09 75	0.06 22	0.08 35	0.06 10	0.25 358	0.08 34

S2M2_L	0.24 45	0.29 130	0.90 59	0.23 41	0.17 114	0.24 5	0.09 1	0.36 14	0.45 141	0.17 13	0.25 71	0.23 76	0.17 36	0.24 7	0.28 171	0.15 387	0.12 311	0.11 210	0.12 255	0.15 163	0.11 108
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_stereo_0083	0.25 49	0.19 8	0.58 14	0.28 149	0.18 152	0.28 10	0.22 135	0.38 21	0.54 236	0.23 67	0.30 108	0.27 126	0.26 162	0.37 122	0.24 128	0.14 368	0.12 311	0.13 327	0.10 154	0.12 90	0.10 83

rvit_stereo_0081	0.25 49	0.21 22	0.61 17	0.28 149	0.17 114	0.31 20	0.22 135	0.42 46	0.53 223	0.24 75	0.25 71	0.25 100	0.21 94	0.34 92	0.23 104	0.13 325	0.10 237	0.11 210	0.10 154	0.12 90	0.09 56

rvit_stereo_0082	0.25 49	0.21 22	0.61 17	0.28 149	0.17 114	0.31 20	0.22 135	0.42 46	0.53 223	0.24 75	0.25 71	0.25 100	0.21 94	0.34 92	0.23 104	0.13 325	0.10 237	0.11 210	0.10 154	0.12 90	0.09 56

depthmonostereo	0.26 52	0.23 55	0.65 29	0.41 412	0.13 20	0.41 78	0.19 72	0.51 117	0.40 92	0.25 94	0.29 95	0.26 114	0.28 197	0.44 165	0.23 104	0.09 75	0.10 237	0.09 90	0.07 57	0.10 57	0.08 34

DilatedVolume-Stereo	0.26 52	0.20 13	0.64 24	0.25 76	0.15 58	0.41 78	0.18 63	0.42 46	0.35 36	0.34 150	0.34 143	0.25 100	0.23 120	0.43 156	0.53 356	0.09 75	0.09 194	0.08 35	0.10 154	0.12 90	0.11 108

GIP-stereo	0.26 52	0.22 37	0.78 45	0.29 181	0.20 199	0.42 91	0.17 48	0.64 208	0.39 81	0.18 20	0.24 64	0.23 76	0.18 55	0.25 12	0.47 328	0.09 75	0.07 43	0.08 35	0.06 10	0.17 222	0.08 34

LG-Stereo	0.27 55	0.25 73	0.95 67	0.25 76	0.15 58	0.43 95	0.21 112	0.50 109	0.40 92	0.18 20	0.29 95	0.25 100	0.16 29	0.28 36	0.35 255	0.07 23	0.07 43	0.11 210	0.10 154	0.24 345	0.10 83

mms	0.27 55	0.26 88	0.91 60	0.25 76	0.18 152	0.32 26	0.23 170	0.37 17	0.31 12	0.21 39	0.30 108	0.23 76	0.17 36	0.46 186	0.21 73	0.08 35	0.10 237	0.10 144	0.08 87	0.22 317	0.47 517

ours_stereo	0.27 55	0.25 73	1.21 98	0.25 76	0.17 114	0.35 41	0.23 170	0.38 21	0.35 36	0.20 32	0.31 121	0.23 76	0.17 36	0.41 145	0.20 54	0.08 35	0.07 43	0.10 144	0.08 87	0.22 317	0.18 304

rvit_stereo_0081_aga	0.27 55	0.29 130	1.08 76	0.26 107	0.20 199	0.33 29	0.21 112	0.41 40	0.42 111	0.26 109	0.28 89	0.27 126	0.21 94	0.31 63	0.21 73	0.14 368	0.10 237	0.11 210	0.10 154	0.14 144	0.10 83

rvit_stereo_0080	0.27 55	0.38 213	0.76 42	0.24 57	0.18 152	0.34 36	0.27 270	0.54 151	0.44 126	0.24 75	0.26 78	0.27 126	0.22 103	0.29 48	0.23 104	0.13 325	0.10 237	0.10 144	0.10 154	0.15 163	0.11 108

RSM++	0.27 55	0.26 88	0.87 55	0.28 149	0.13 20	0.39 66	0.20 91	0.45 71	0.45 141	0.20 32	0.24 64	0.24 89	0.17 36	0.36 111	0.20 54	0.08 35	0.07 43	0.09 90	0.35 505	0.26 378	0.18 304

whm_eth	0.27 55	0.38 213	0.76 42	0.24 57	0.18 152	0.34 36	0.27 270	0.54 151	0.44 126	0.24 75	0.26 78	0.27 126	0.22 103	0.29 48	0.23 104	0.13 325	0.10 237	0.10 144	0.10 154	0.15 163	0.11 108

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 62	0.28 120	1.09 78	0.33 279	0.15 58	0.30 16	0.16 38	0.58 174	0.42 111	0.19 24	0.19 23	0.17 41	0.26 162	0.38 130	0.37 264	0.09 75	0.08 123	0.08 35	0.25 452	0.10 57	0.06 1

castereo++	0.28 62	0.43 246	0.93 64	0.28 149	0.17 114	0.53 192	0.21 112	0.55 155	0.45 141	0.17 13	0.26 78	0.32 158	0.17 36	0.33 82	0.16 5	0.09 75	0.08 123	0.09 90	0.29 472	0.13 120	0.06 1

fffy	0.28 62	0.24 68	1.19 92	0.27 124	0.15 58	0.37 52	0.22 135	0.42 46	0.32 16	0.20 32	0.29 95	0.26 114	0.20 83	0.44 165	0.20 54	0.08 35	0.10 237	0.10 144	0.08 87	0.22 317	0.18 304

RAStereo	0.28 62	0.48 280	1.52 160	0.26 107	0.18 152	0.25 6	0.19 72	0.42 46	0.35 36	0.20 32	0.25 71	0.20 55	0.16 29	0.24 7	0.24 128	0.09 75	0.08 123	0.10 144	0.08 87	0.12 90	0.08 34

RSM	0.28 62	0.26 88	0.97 68	0.25 76	0.24 273	0.37 52	0.21 112	0.49 103	0.44 126	0.21 39	0.27 82	0.28 135	0.17 36	0.38 130	0.20 54	0.07 23	0.07 43	0.09 90	0.34 502	0.21 300	0.16 266

trnet	0.28 62	0.26 88	1.32 116	0.19 1	0.12 6	0.54 200	0.15 26	0.48 96	0.46 151	0.27 116	0.33 136	0.24 89	0.21 94	0.30 56	0.21 73	0.10 171	0.07 43	0.08 35	0.05 1	0.09 41	0.07 7

CASnet	0.28 62	0.31 154	1.20 96	0.28 149	0.11 1	0.47 132	0.19 72	0.44 62	0.44 126	0.38 169	0.31 121	0.23 76	0.17 36	0.29 48	0.19 32	0.10 171	0.06 22	0.15 393	0.12 255	0.16 200	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.28 62	0.27 96	1.36 123	0.28 149	0.12 6	0.41 78	0.20 91	0.37 17	0.38 69	0.26 109	0.30 108	0.25 100	0.19 73	0.33 82	0.24 128	0.09 75	0.11 285	0.12 268	0.10 154	0.13 120	0.09 56

CREStereo	0.28 62	0.30 143	1.33 118	0.19 1	0.13 20	0.55 215	0.17 48	0.48 96	0.46 151	0.27 116	0.33 136	0.24 89	0.21 94	0.31 63	0.21 73	0.11 238	0.07 43	0.08 35	0.05 1	0.10 57	0.07 7
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
fffft	0.29 71	0.21 22	1.10 80	0.24 57	0.15 58	0.42 91	0.24 203	0.42 46	0.38 69	0.21 39	0.18 20	0.20 55	0.16 29	0.44 165	0.70 409	0.07 23	0.06 22	0.10 144	0.08 87	0.28 394	0.20 337
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 71	0.26 88	1.03 71	0.25 76	0.14 34	0.46 125	0.22 135	0.36 14	0.38 69	0.23 67	0.23 54	0.21 63	0.18 55	0.45 177	0.60 384	0.07 23	0.06 22	0.10 144	0.08 87	0.20 286	0.20 337

tt45	0.29 71	0.24 68	1.06 75	0.25 76	0.17 114	0.55 215	0.22 135	0.41 40	0.35 36	0.24 75	0.25 71	0.25 100	0.18 55	0.64 271	0.34 247	0.08 35	0.07 43	0.10 144	0.08 87	0.21 300	0.11 108

999	0.29 71	0.25 73	1.05 74	0.26 107	0.18 152	0.49 147	0.23 170	0.38 21	0.37 63	0.20 32	0.32 127	0.23 76	0.18 55	0.73 306	0.36 258	0.08 35	0.07 43	0.09 90	0.08 87	0.24 345	0.10 83

Pointernet	0.29 71	0.25 73	1.49 154	0.24 57	0.20 199	0.47 132	0.15 26	0.62 199	0.47 169	0.22 50	0.29 95	0.26 114	0.20 83	0.28 36	0.20 54	0.10 171	0.07 43	0.07 1	0.12 255	0.10 57	0.07 7

IGEV-Stereo+	0.29 71	0.29 130	0.86 54	0.25 76	0.34 406	0.30 16	0.14 17	0.32 7	0.53 223	0.18 20	0.12 8	0.18 47	0.19 73	0.49 214	0.17 16	0.09 75	0.08 123	0.08 35	0.20 424	0.46 512	0.59 533

MaDis-Stereo	0.29 71	0.54 303	1.44 140	0.24 57	0.29 344	0.29 14	0.16 38	0.45 71	0.37 63	0.19 24	0.21 36	0.28 135	0.22 103	0.30 56	0.29 186	0.10 171	0.09 194	0.10 144	0.08 87	0.11 79	0.11 108

LoS_RVC	0.29 71	0.33 169	1.19 92	0.25 76	0.34 406	0.43 95	0.22 135	0.42 46	0.32 16	0.22 50	0.33 136	0.23 76	0.24 132	0.31 63	0.21 73	0.07 23	0.07 43	0.07 1	0.05 1	0.10 57	0.31 456

Selective-IGEV	0.29 71	0.23 55	1.28 109	0.27 124	0.30 357	0.35 41	0.20 91	0.56 162	0.38 69	0.21 39	0.30 108	0.22 66	0.18 55	0.37 122	0.18 18	0.07 23	0.06 22	0.08 35	0.15 342	0.16 200	0.29 438

EGLCR-Stereo	0.29 71	0.27 96	0.97 68	0.30 199	0.19 185	0.56 230	0.17 48	0.68 229	0.36 55	0.30 130	0.18 20	0.27 126	0.17 36	0.38 130	0.19 32	0.09 75	0.07 43	0.10 144	0.08 87	0.10 57	0.35 475

castereo	0.30 81	0.44 257	0.81 48	0.24 57	0.29 344	0.41 78	0.27 270	0.72 248	0.45 141	0.22 50	0.30 108	0.24 89	0.31 228	0.25 12	0.21 73	0.09 75	0.07 43	0.08 35	0.31 489	0.12 90	0.09 56

WCG-NET	0.30 81	0.42 241	1.26 106	0.24 57	0.12 6	0.43 95	0.24 203	0.40 31	0.56 254	0.35 152	0.37 157	0.26 114	0.24 132	0.29 48	0.19 32	0.08 35	0.12 311	0.08 35	0.07 57	0.22 317	0.10 83

Occ-G	0.30 81	0.30 143	1.33 118	0.23 41	0.15 58	0.36 49	0.25 223	0.43 54	0.31 12	0.26 109	0.35 148	0.46 259	0.22 103	0.30 56	0.25 141	0.09 75	0.07 43	0.09 90	0.16 362	0.31 418	0.08 34

AIO-Stereo	0.30 81	0.27 96	1.25 104	0.27 124	0.24 273	0.37 52	0.20 91	0.52 131	0.36 55	0.21 39	0.30 108	0.23 76	0.14 14	0.31 63	0.20 54	0.08 35	0.07 43	0.09 90	0.38 517	0.19 270	0.31 456

UniTT-Stereo	0.30 81	0.36 200	1.68 185	0.27 124	0.24 273	0.29 14	0.18 63	0.33 8	0.34 30	0.26 109	0.37 157	0.18 47	0.18 55	0.31 63	0.27 161	0.10 171	0.08 123	0.08 35	0.07 57	0.25 358	0.08 34

CES	0.30 81	0.27 96	1.09 78	0.23 41	0.50 494	0.40 71	0.20 91	0.46 74	0.44 126	0.22 50	0.28 89	0.26 114	0.19 73	0.33 82	0.21 73	0.09 75	0.07 43	0.08 35	0.05 1	0.15 163	0.49 521

ProNet	0.30 81	0.54 303	1.29 110	0.25 76	0.15 58	0.47 132	0.25 223	0.48 96	0.39 81	0.21 39	0.23 54	0.22 66	0.20 83	0.44 165	0.19 32	0.08 35	0.08 123	0.10 144	0.08 87	0.23 330	0.12 145

CroCo-Stereo	0.30 81	0.45 265	1.08 76	0.31 227	0.17 114	0.19 2	0.21 112	0.73 260	0.50 188	0.21 39	0.24 64	0.55 304	0.22 103	0.27 26	0.26 151	0.09 75	0.08 123	0.08 35	0.07 57	0.12 90	0.09 56
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
GGEV	0.31 89	0.26 88	0.92 63	0.30 199	0.25 291	0.66 386	0.22 135	0.57 167	0.37 63	0.25 94	0.30 108	0.22 66	0.26 162	0.66 285	0.18 18	0.10 171	0.18 428	0.09 90	0.07 57	0.10 57	0.35 475

xyz-stereo-finetune	0.31 89	0.46 268	0.79 46	0.21 7	0.12 6	0.53 192	0.25 223	0.52 131	0.54 236	0.28 121	0.32 127	0.29 142	0.23 120	0.59 255	0.55 363	0.08 35	0.07 43	0.10 144	0.08 87	0.13 120	0.08 34

rvit_0105_6	0.31 89	0.29 130	1.00 70	0.31 227	0.18 152	0.35 41	0.25 223	0.51 117	0.61 298	0.25 94	0.28 89	0.32 158	0.25 148	0.39 136	0.25 141	0.18 436	0.16 399	0.15 393	0.13 289	0.14 144	0.13 182

rvit_stereo_ft	0.31 89	0.61 326	1.18 90	0.32 256	0.21 213	0.28 10	0.27 270	0.55 155	0.48 172	0.23 67	0.27 82	0.28 135	0.26 162	0.32 72	0.25 141	0.13 325	0.09 194	0.11 210	0.11 217	0.13 120	0.14 202

CAS++	0.31 89	0.33 169	1.43 138	0.25 76	0.17 114	0.31 20	0.20 91	0.78 314	0.41 102	0.30 130	0.30 108	0.21 63	0.16 29	0.33 82	0.18 18	0.15 387	0.12 311	0.13 327	0.10 154	0.15 163	0.11 108
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS	0.31 89	0.30 143	1.52 160	0.23 41	0.13 20	0.54 200	0.20 91	0.48 96	0.49 178	0.25 94	0.28 89	0.37 180	0.24 132	0.38 130	0.23 104	0.10 171	0.08 123	0.08 35	0.05 1	0.15 163	0.07 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PMTNet	0.31 89	0.35 191	1.30 113	0.20 4	0.14 34	0.57 248	0.25 223	0.46 74	0.42 111	0.27 116	0.32 127	0.27 126	0.24 132	0.39 136	0.23 104	0.43 528	0.07 43	0.08 35	0.05 1	0.18 249	0.07 7

DA2	0.32 96	0.26 88	0.89 58	0.29 181	0.25 291	0.63 353	0.22 135	0.60 192	0.39 81	0.23 67	0.30 108	0.24 89	0.26 162	0.60 261	0.18 18	0.10 171	0.12 311	0.09 90	0.07 57	0.10 57	0.52 525

WCG-NET（raft）	0.32 96	0.53 298	1.21 98	0.23 41	0.12 6	0.44 101	0.24 203	0.40 31	0.50 188	0.35 152	0.35 148	0.47 267	0.25 148	0.35 98	0.20 54	0.08 35	0.29 505	0.08 35	0.07 57	0.22 317	0.11 108

MGS-Stereo	0.32 96	0.34 182	1.70 191	0.25 76	0.14 34	0.40 71	0.22 135	0.38 21	0.43 122	0.24 75	0.51 261	0.25 100	0.18 55	0.31 63	0.20 54	0.09 75	0.08 123	0.09 90	0.08 87	0.47 513	0.08 34

ff7	0.32 96	0.52 293	1.38 127	0.25 76	0.16 85	0.56 230	0.23 170	0.46 74	0.41 102	0.24 75	0.23 54	0.20 55	0.23 120	0.48 203	0.19 32	0.09 75	0.08 123	0.10 144	0.18 394	0.23 330	0.22 364

ffff	0.32 96	0.52 293	1.38 127	0.25 76	0.16 85	0.56 230	0.23 170	0.46 74	0.41 102	0.24 75	0.23 54	0.20 55	0.23 120	0.48 203	0.19 32	0.09 75	0.08 123	0.10 144	0.18 394	0.23 330	0.22 364

11t	0.32 96	0.52 293	1.38 127	0.25 76	0.16 85	0.56 230	0.23 170	0.46 74	0.41 102	0.24 75	0.23 54	0.20 55	0.23 120	0.48 203	0.19 32	0.09 75	0.08 123	0.10 144	0.18 394	0.23 330	0.22 364

MC-Stereo	0.32 96	0.31 154	1.46 144	0.31 227	0.15 58	0.53 192	0.19 72	0.44 62	0.35 36	0.36 157	0.38 167	0.27 126	0.27 182	0.42 153	0.19 32	0.09 75	0.13 334	0.09 90	0.16 362	0.20 286	0.13 182

ccc-4	0.32 96	0.52 293	1.38 127	0.25 76	0.16 85	0.56 230	0.23 170	0.46 74	0.41 102	0.24 75	0.23 54	0.20 55	0.23 120	0.48 203	0.19 32	0.09 75	0.08 123	0.10 144	0.18 394	0.23 330	0.22 364

SCV_C0	0.33 104	0.43 246	1.42 137	0.25 76	0.16 85	0.35 41	0.20 91	0.68 229	0.44 126	0.24 75	0.27 82	0.29 142	0.20 83	0.58 249	0.18 18	0.09 75	0.08 123	0.08 35	0.30 482	0.26 378	0.17 284

11t1	0.33 104	0.19 8	1.41 133	0.33 279	0.16 85	0.48 140	0.21 112	0.67 225	0.48 172	0.40 177	0.34 143	0.32 158	0.33 240	0.42 153	0.27 161	0.11 238	0.12 311	0.10 144	0.08 87	0.13 120	0.14 202

IGEVStereo-DCA	0.33 104	0.34 182	1.38 127	0.27 124	0.16 85	0.45 107	0.23 170	0.46 74	0.41 102	0.24 75	0.21 36	0.26 114	0.25 148	0.64 271	0.52 352	0.09 75	0.07 43	0.10 144	0.18 394	0.16 200	0.22 364

AEACV	0.33 104	0.24 68	1.44 140	0.28 149	0.35 419	0.47 132	0.21 112	0.43 54	0.28 9	0.26 109	0.25 71	0.22 66	0.38 277	0.30 56	0.18 18	0.09 75	0.35 519	0.09 90	0.36 514	0.23 330	0.25 409

CroCo-Stereo Lap2	0.33 104	0.61 326	1.47 148	0.32 256	0.38 444	0.23 4	0.22 135	0.58 174	0.46 151	0.22 50	0.27 82	0.29 142	0.23 120	0.32 72	0.26 151	0.09 75	0.09 194	0.10 144	0.08 87	0.21 300	0.14 202

CREStereo++_RVC	0.33 104	0.29 130	1.74 205	0.24 57	0.16 85	0.54 200	0.15 26	0.40 31	0.55 243	0.37 161	0.51 261	0.24 89	0.19 73	0.27 26	0.26 151	0.09 75	0.06 22	0.08 35	0.30 482	0.08 21	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.33 104	0.49 283	1.75 211	0.23 41	0.12 6	0.54 200	0.16 38	0.40 31	0.45 141	0.45 213	0.51 261	0.26 114	0.22 103	0.29 48	0.20 54	0.10 171	0.10 237	0.08 35	0.06 10	0.08 21	0.11 108

sCroCo_RVC	0.33 104	0.32 162	1.89 298	0.34 310	0.27 322	0.30 16	0.22 135	0.48 96	0.44 126	0.22 50	0.33 136	0.25 100	0.25 148	0.32 72	0.24 128	0.14 368	0.16 399	0.12 268	0.12 255	0.15 163	0.13 182

RAFT-Stereo-weight	0.34 112	0.29 130	1.43 138	0.28 149	0.28 336	0.55 215	0.22 135	0.78 314	0.48 172	0.46 221	0.38 167	0.36 178	0.17 36	0.33 82	0.23 104	0.09 75	0.08 123	0.09 90	0.07 57	0.09 41	0.09 56

IGEV++	0.34 112	0.43 246	1.32 116	0.31 227	0.14 34	0.32 26	0.21 112	0.70 240	0.34 30	0.22 50	0.28 89	0.22 66	0.27 182	0.35 98	0.27 161	0.09 75	0.39 533	0.08 35	0.15 342	0.25 358	0.45 514

MyStereo07	0.34 112	0.40 227	1.46 144	0.29 181	0.23 260	0.60 295	0.31 333	0.53 140	0.42 111	0.25 94	0.25 71	0.20 55	0.26 162	0.57 245	0.19 32	0.09 75	0.18 428	0.12 268	0.11 217	0.16 200	0.19 321

MIF-Stereo (partial)	0.34 112	0.41 234	1.93 315	0.26 107	0.24 273	0.32 26	0.17 48	0.53 140	0.42 111	0.25 94	0.37 157	0.25 100	0.26 162	0.44 165	0.31 218	0.11 238	0.08 123	0.12 268	0.10 154	0.19 270	0.14 202

GCAP-Stereo	0.34 112	0.89 444	1.76 217	0.26 107	0.12 6	0.52 184	0.14 17	0.49 103	0.38 69	0.29 126	0.30 108	0.29 142	0.22 103	0.30 56	0.20 54	0.09 75	0.17 417	0.09 90	0.07 57	0.21 300	0.11 108

anonymousdsp2	0.34 112	0.24 68	1.16 89	0.28 149	0.15 58	0.57 248	0.23 170	0.79 330	0.47 169	0.38 169	0.37 157	0.40 202	0.25 148	0.47 197	0.21 73	0.09 75	0.07 43	0.10 144	0.13 289	0.19 270	0.27 426

anonymousdsp	0.34 112	0.53 298	1.47 148	0.25 76	0.16 85	0.56 230	0.23 170	0.49 103	0.40 92	0.25 94	0.24 64	0.22 66	0.24 132	0.55 241	0.19 32	0.09 75	0.11 285	0.10 144	0.18 394	0.24 345	0.29 438

knoymous	0.34 112	0.25 73	1.75 211	0.24 57	0.18 152	0.45 107	0.24 203	0.57 167	0.38 69	0.41 186	0.39 175	0.55 304	0.25 148	0.38 130	0.23 104	0.11 238	0.08 123	0.12 268	0.07 57	0.13 120	0.12 145

RCA-Stereo	0.34 112	0.32 162	1.30 113	0.26 107	0.14 34	0.58 266	0.23 170	0.78 314	0.62 316	0.40 177	0.44 201	0.28 135	0.35 250	0.29 48	0.20 54	0.09 75	0.10 237	0.09 90	0.07 57	0.19 270	0.08 34

IGEV-Stereo	0.34 112	0.54 303	1.47 148	0.25 76	0.16 85	0.56 230	0.23 170	0.49 103	0.40 92	0.25 94	0.24 64	0.22 66	0.24 132	0.54 237	0.19 32	0.09 75	0.10 237	0.10 144	0.18 394	0.24 345	0.29 438
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
XX-TBD	0.34 112	0.77 400	1.75 211	0.34 310	0.13 20	0.51 165	0.17 48	0.43 54	0.50 188	0.37 161	0.49 248	0.23 76	0.18 55	0.28 36	0.24 128	0.10 171	0.07 43	0.08 35	0.06 10	0.09 41	0.07 7

GASTEREO	0.35 123	0.72 378	1.15 86	0.56 500	0.20 199	0.52 184	0.22 135	0.56 162	0.40 92	0.30 130	0.31 121	0.16 35	0.31 228	0.35 98	0.26 151	0.09 75	0.14 355	0.08 35	0.28 468	0.14 144	0.20 337

MSCF	0.35 123	0.72 378	1.15 86	0.58 506	0.21 213	0.50 155	0.22 135	0.56 162	0.38 69	0.29 126	0.29 95	0.17 41	0.30 219	0.35 98	0.26 151	0.09 75	0.12 311	0.08 35	0.29 472	0.15 163	0.21 349

xyz-stereo-finetune2	0.35 123	0.45 265	1.04 73	0.21 7	0.12 6	0.58 266	0.23 170	0.50 109	0.45 141	0.31 135	0.46 213	0.30 147	0.41 310	0.81 325	0.51 349	0.08 35	0.07 43	0.11 210	0.09 118	0.12 90	0.09 56

SCV	0.35 123	0.59 320	1.37 126	0.34 310	0.22 240	0.28 10	0.23 170	0.72 248	0.35 36	0.19 24	0.30 108	0.24 89	0.20 83	0.64 271	0.19 32	0.11 238	0.08 123	0.09 90	0.29 472	0.34 444	0.29 438

StereoAnything_RVC	0.35 123	1.25 528	1.82 265	0.20 4	0.12 6	0.26 7	0.15 26	0.43 54	0.37 63	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 73	0.46 186	0.14 1	0.11 238	0.09 194	0.08 35	0.05 1	0.76 543	0.18 304

rvit_0105_4	0.35 123	0.35 191	1.45 143	0.31 227	0.18 152	0.37 52	0.28 288	0.59 182	0.62 316	0.27 116	0.31 121	0.35 174	0.27 182	0.43 156	0.25 141	0.18 436	0.16 399	0.15 393	0.13 289	0.15 163	0.12 145

CAS	0.35 123	0.25 73	1.30 113	0.79 533	0.34 406	0.51 165	0.23 170	0.46 74	0.39 81	0.22 50	0.31 121	0.20 55	0.17 36	0.28 36	0.23 104	0.73 549	0.06 22	0.07 1	0.05 1	0.09 41	0.37 491

Selective-RAFT	0.35 123	0.26 88	1.48 151	0.31 227	0.15 58	0.61 316	0.19 72	0.60 192	0.54 236	0.28 121	0.29 95	0.40 202	0.33 240	0.50 220	0.27 161	0.10 171	0.07 43	0.09 90	0.35 505	0.19 270	0.08 34

x	0.35 123	0.20 13	1.36 123	0.33 279	0.17 114	0.47 132	0.24 203	0.75 275	0.54 236	0.40 177	0.40 180	0.42 222	0.34 248	0.45 177	0.32 229	0.11 238	0.14 355	0.11 210	0.09 118	0.12 90	0.14 202

gasm-f	0.36 132	0.34 182	1.13 82	0.53 487	0.44 473	0.54 200	0.27 270	0.40 31	0.27 7	0.20 32	0.33 136	0.16 35	0.22 103	0.36 111	0.25 141	0.11 238	0.37 523	0.08 35	0.06 10	0.38 476	0.71 541

rvit_0105_5	0.36 132	0.39 222	1.48 151	0.30 199	0.18 152	0.41 78	0.30 320	0.64 208	0.62 316	0.30 130	0.33 136	0.37 180	0.29 211	0.41 145	0.28 171	0.18 436	0.16 399	0.15 393	0.15 342	0.15 163	0.14 202

MoCha-V2	0.36 132	0.32 162	1.41 133	0.36 345	0.31 376	0.35 41	0.19 72	0.57 167	0.39 81	0.30 130	0.32 127	0.28 135	0.27 182	0.47 197	0.24 128	0.08 35	0.56 549	0.08 35	0.38 517	0.18 249	0.12 145

testlalala	0.36 132	0.30 143	1.77 226	0.28 149	0.33 397	0.60 295	0.22 135	0.55 155	0.51 196	0.55 323	0.35 148	0.31 150	0.20 83	0.26 20	0.22 92	0.10 171	0.13 334	0.09 90	0.24 445	0.08 21	0.07 7

s12784h	0.36 132	0.28 120	1.58 168	0.23 41	0.11 1	0.62 336	0.24 203	0.79 330	0.64 336	0.44 202	0.52 275	0.28 135	0.26 162	0.50 220	0.24 128	0.11 238	0.06 22	0.09 90	0.06 10	0.16 200	0.06 1

R-Stereo Train	0.36 132	0.21 22	1.70 191	0.29 181	0.18 152	0.55 215	0.26 245	0.78 314	0.36 55	0.57 345	0.67 406	0.33 164	0.24 132	0.32 72	0.23 104	0.10 171	0.08 123	0.09 90	0.07 57	0.09 41	0.12 145

RAFT-Stereo	0.36 132	0.21 22	1.70 191	0.29 181	0.18 152	0.55 215	0.26 245	0.78 314	0.36 55	0.57 345	0.67 406	0.33 164	0.24 132	0.32 72	0.23 104	0.10 171	0.08 123	0.09 90	0.07 57	0.09 41	0.12 145
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DDF-Stereo	0.37 139	0.27 96	0.79 46	0.39 394	0.29 344	0.38 63	0.21 112	0.47 88	0.51 196	0.32 144	0.17 15	0.79 441	0.23 120	0.64 271	1.04 465	0.11 238	0.07 43	0.09 90	0.12 255	0.35 455	0.15 237

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 139	0.37 203	1.21 98	0.26 107	0.18 152	0.73 433	0.18 63	0.53 140	0.41 102	0.35 152	0.30 108	0.58 329	0.22 103	0.33 82	0.95 446	0.09 75	0.07 43	0.09 90	0.35 505	0.13 120	0.15 237

GREAT-IGEV	0.37 139	0.28 120	1.48 151	0.25 76	0.38 444	0.46 125	0.18 63	0.33 8	0.34 30	0.15 4	0.29 95	0.15 30	0.17 36	0.36 111	0.23 104	0.07 23	0.76 567	0.07 1	0.26 460	0.21 300	1.03 566

tg	0.37 139	0.55 312	1.35 122	0.28 149	0.16 85	0.57 248	0.18 63	0.57 167	0.49 178	0.37 161	0.44 201	0.38 188	0.24 132	0.46 186	0.24 128	0.09 75	0.08 123	0.11 210	0.11 217	0.43 502	0.36 484

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 139	1.34 540	1.24 103	0.23 41	0.12 6	0.33 29	0.20 91	0.40 31	0.33 25	0.25 94	0.21 36	0.16 35	0.14 14	0.27 26	0.63 391	0.55 539	0.06 22	0.11 210	0.13 289	0.25 358	0.49 521

plain	0.37 139	0.47 277	2.15 379	0.27 124	0.19 185	0.33 29	0.20 91	0.58 174	0.46 151	0.23 67	0.37 157	0.23 76	0.25 148	0.45 177	0.28 171	0.11 238	0.08 123	0.13 327	0.09 118	0.42 500	0.12 145

riskmin	0.37 139	0.22 37	1.74 205	0.32 256	0.20 199	0.48 140	0.20 91	0.66 216	0.46 151	0.36 157	0.34 143	0.69 391	0.45 350	0.39 136	0.27 161	0.11 238	0.08 123	0.12 268	0.08 87	0.13 120	0.16 266

AnonymousM	0.37 139	0.44 257	1.50 157	0.25 76	0.15 58	0.52 184	0.23 170	0.60 192	0.42 111	0.42 191	0.32 127	0.30 147	0.25 148	0.34 92	0.23 104	0.11 238	0.09 194	0.71 548	0.36 514	0.12 90	0.07 7

iRaftStereo_RVC	0.37 139	0.53 298	1.41 133	0.28 149	0.15 58	0.52 184	0.20 91	0.54 151	0.46 151	0.37 161	0.43 190	0.41 208	0.23 120	0.36 111	0.26 151	0.09 75	0.15 381	0.12 268	0.11 217	0.41 494	0.37 491

DIP-Stereo	0.37 139	0.34 182	1.50 157	0.27 124	0.18 152	0.63 353	0.17 48	0.92 430	0.53 223	0.49 253	0.48 231	0.30 147	0.30 219	0.39 136	0.30 206	0.10 171	0.08 123	0.10 144	0.08 87	0.15 163	0.12 145
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MM-Stereo_test2	0.38 149	0.28 120	2.46 440	0.43 427	0.15 58	0.50 155	0.25 223	0.47 88	0.38 69	0.33 148	0.26 78	0.23 76	0.22 103	0.34 92	0.29 186	0.08 35	0.09 194	0.09 90	0.10 154	0.36 461	0.22 364

HART	0.38 149	0.53 298	1.66 182	0.26 107	0.15 58	0.30 16	0.19 72	0.67 225	0.46 151	0.29 126	0.52 275	0.38 188	0.16 29	0.41 145	0.20 54	0.08 35	0.68 560	0.09 90	0.07 57	0.34 444	0.21 349

mmm	0.38 149	0.21 22	1.18 90	0.35 326	0.17 114	0.49 147	0.26 245	0.78 314	0.52 204	0.50 260	0.57 328	0.41 208	0.37 270	0.71 303	0.31 218	0.11 238	0.13 334	0.14 363	0.13 289	0.15 163	0.14 202

Any-RAFT	0.38 149	0.25 73	1.89 298	0.27 124	0.17 114	0.68 405	0.21 112	0.78 314	0.53 223	0.43 196	0.43 190	0.54 300	0.30 219	0.41 145	0.20 54	0.10 171	0.12 311	0.08 35	0.06 10	0.10 57	0.09 56

qqq	0.38 149	0.21 22	1.34 121	0.28 149	0.15 58	0.45 107	0.26 245	0.76 288	0.52 204	0.39 175	0.41 184	0.46 259	0.36 256	0.96 339	0.30 206	0.11 238	0.14 355	0.12 268	0.12 255	0.12 90	0.14 202

PSM-adaLoss	0.38 149	0.27 96	1.78 231	0.44 434	0.17 114	0.60 295	0.29 312	0.51 117	0.52 204	0.47 223	0.43 190	0.44 237	0.28 197	0.47 197	0.28 171	0.12 295	0.08 123	0.12 268	0.10 154	0.17 222	0.12 145

ROB_FTStereo_v2	0.38 149	0.27 96	1.78 231	0.44 434	0.17 114	0.61 316	0.28 288	0.51 117	0.52 204	0.47 223	0.43 190	0.44 237	0.28 197	0.47 197	0.28 171	0.12 295	0.08 123	0.12 268	0.10 154	0.17 222	0.12 145

ROB_FTStereo	0.38 149	0.27 96	1.78 231	0.44 434	0.17 114	0.61 316	0.26 245	0.51 117	0.52 204	0.47 223	0.43 190	0.43 226	0.28 197	0.49 214	0.28 171	0.12 295	0.08 123	0.12 268	0.10 154	0.17 222	0.12 145

HUI-Stereo	0.38 149	0.27 96	1.79 252	0.44 434	0.17 114	0.61 316	0.28 288	0.51 117	0.52 204	0.47 223	0.43 190	0.44 237	0.28 197	0.45 177	0.28 171	0.12 295	0.08 123	0.12 268	0.10 154	0.17 222	0.12 145

RAFT-IKP	0.38 149	0.27 96	1.79 252	0.44 434	0.16 85	0.60 295	0.28 288	0.51 117	0.52 204	0.47 223	0.43 190	0.43 226	0.28 197	0.50 220	0.28 171	0.12 295	0.08 123	0.12 268	0.10 154	0.17 222	0.12 145

raftrobust	0.38 149	0.68 365	1.54 162	0.32 256	0.46 488	0.52 184	0.21 112	0.56 162	0.42 111	0.52 282	0.35 148	0.31 150	0.33 240	0.37 122	0.30 206	0.10 171	0.11 285	0.08 35	0.07 57	0.21 300	0.19 321

sAnonymous2	0.38 149	0.62 332	2.15 379	0.31 227	0.24 273	0.34 36	0.27 270	0.53 140	0.46 151	0.24 75	0.29 95	0.23 76	0.28 197	0.28 36	0.22 92	0.12 295	0.09 194	0.11 210	0.13 289	0.38 476	0.35 475

CroCo_RVC	0.38 149	0.62 332	2.15 379	0.31 227	0.24 273	0.34 36	0.27 270	0.53 140	0.46 151	0.24 75	0.29 95	0.23 76	0.28 197	0.28 36	0.22 92	0.12 295	0.09 194	0.11 210	0.13 289	0.38 476	0.35 475

GMStereo	0.38 149	0.99 484	1.91 309	0.27 124	0.16 85	0.39 66	0.23 170	0.47 88	0.62 316	0.38 169	0.34 143	0.25 100	0.25 148	0.39 136	0.29 186	0.14 368	0.08 123	0.10 144	0.12 255	0.15 163	0.11 108
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.38 149	0.33 169	1.92 312	0.27 124	0.41 463	0.48 140	0.19 72	0.59 182	0.46 151	0.43 196	0.39 175	0.57 322	0.26 162	0.32 72	0.26 151	0.09 75	0.09 194	0.09 90	0.31 489	0.11 79	0.09 56

AIO_test	0.39 164	0.37 203	1.19 92	0.73 527	0.67 529	0.35 41	0.25 223	0.47 88	0.34 30	0.34 150	0.22 48	0.33 164	0.17 36	1.31 378	0.19 32	0.11 238	0.15 381	0.08 35	0.21 430	0.15 163	0.23 388

rvit_0105_3	0.39 164	0.47 277	1.46 144	0.33 279	0.19 185	0.45 107	0.35 377	0.69 232	0.65 349	0.37 161	0.37 157	0.40 202	0.31 228	0.44 165	0.30 206	0.18 436	0.17 417	0.17 431	0.18 394	0.15 163	0.15 237

CASS	0.39 164	0.30 143	1.61 175	0.32 256	0.17 114	0.53 192	0.24 203	0.70 240	0.49 178	0.59 377	0.54 298	0.40 202	0.40 299	0.41 145	0.30 206	0.17 424	0.10 237	0.14 363	0.11 217	0.18 249	0.17 284
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Patchmatch Stereo++	0.39 164	0.27 96	1.78 231	0.44 434	0.16 85	0.61 316	0.27 270	0.51 117	0.52 204	0.47 223	0.43 190	0.43 226	0.28 197	0.54 237	0.28 171	0.12 295	0.08 123	0.12 268	0.10 154	0.17 222	0.12 145
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
iGMRVC	0.39 164	0.27 96	1.78 231	0.44 434	0.17 114	0.61 316	0.27 270	0.51 117	0.52 204	0.47 223	0.43 190	0.44 237	0.28 197	0.55 241	0.28 171	0.12 295	0.08 123	0.12 268	0.10 154	0.17 222	0.12 145

iRAFT	0.39 164	0.27 96	1.78 231	0.44 434	0.16 85	0.61 316	0.27 270	0.51 117	0.52 204	0.47 223	0.43 190	0.43 226	0.28 197	0.54 237	0.28 171	0.12 295	0.08 123	0.12 268	0.10 154	0.17 222	0.12 145

MM-Stereo_test3	0.40 170	0.58 318	1.75 211	0.36 345	0.30 357	0.45 107	0.30 320	0.72 248	0.59 276	0.31 135	0.43 190	0.32 158	0.23 120	0.35 98	0.29 186	0.10 171	0.20 453	0.10 144	0.08 87	0.40 491	0.11 108

rvit_stereo_0075_2	0.40 170	0.40 227	1.88 291	0.33 279	0.32 384	0.41 78	0.22 135	0.58 174	0.53 223	0.38 169	0.51 261	0.40 202	0.27 182	0.44 165	0.29 186	0.20 461	0.15 381	0.22 477	0.15 342	0.18 249	0.23 388

test_sample1	0.40 170	0.18 5	1.19 92	0.31 227	0.18 152	0.48 140	0.23 170	0.78 314	0.49 178	0.44 202	0.44 201	0.45 246	0.41 310	1.39 386	0.33 240	0.11 238	0.09 194	0.10 144	0.09 118	0.12 90	0.13 182

H2IRNET	0.40 170	0.61 326	1.90 303	0.29 181	0.17 114	0.54 200	0.18 63	0.52 131	0.50 188	0.27 116	0.56 320	0.47 267	0.35 250	0.46 186	0.33 240	0.10 171	0.07 43	0.12 268	0.14 317	0.32 427	0.12 145

DCANet-4	0.40 170	0.27 96	2.21 390	0.25 76	0.14 34	0.51 165	0.22 135	0.77 299	0.72 413	0.54 305	0.47 219	0.28 135	0.37 270	0.37 122	0.34 247	0.09 75	0.07 43	0.08 35	0.07 57	0.08 21	0.22 364

test_4	0.40 170	0.37 203	2.01 346	0.29 181	0.21 213	0.50 155	0.28 288	0.47 88	0.39 81	0.42 191	0.76 453	0.38 188	0.22 103	0.52 227	0.33 240	0.08 35	0.07 43	0.11 210	0.15 342	0.28 394	0.07 7

cross-raft	0.40 170	0.27 96	2.22 394	0.30 199	0.17 114	0.49 147	0.35 377	0.71 243	0.39 81	0.43 196	0.45 205	0.64 356	0.25 148	0.32 72	0.25 141	0.08 35	0.08 123	0.09 90	0.23 443	0.11 79	0.14 202

FE-Mocha	0.41 177	0.31 154	1.44 140	0.28 149	0.33 397	0.41 78	0.17 48	0.69 232	0.45 141	0.44 202	0.50 256	0.41 208	0.45 350	0.36 111	1.17 483	0.10 171	0.08 123	0.11 210	0.21 430	0.13 120	0.13 182

MM-Stereo_test1	0.41 177	0.39 222	2.29 408	0.38 384	0.26 308	0.44 101	0.28 288	0.63 205	0.51 196	0.40 177	0.32 127	0.26 114	0.26 162	0.46 186	0.22 92	0.09 75	0.21 462	0.10 144	0.09 118	0.39 486	0.15 237

HI	0.41 177	0.63 343	1.72 198	0.27 124	0.21 213	0.45 107	0.19 72	0.55 155	0.41 102	0.57 345	0.59 337	0.65 361	0.45 350	0.45 177	0.39 282	0.08 35	0.09 194	0.10 144	0.11 217	0.20 286	0.10 83

CoSv	0.41 177	0.63 343	1.72 198	0.27 124	0.21 213	0.45 107	0.19 72	0.55 155	0.41 102	0.57 345	0.59 337	0.65 361	0.45 350	0.45 177	0.39 282	0.08 35	0.09 194	0.10 144	0.11 217	0.20 286	0.10 83

AIO_rvc	0.41 177	0.64 347	1.29 110	0.58 506	0.39 447	0.37 52	0.24 203	0.50 109	0.43 122	0.28 121	0.23 54	0.25 100	0.16 29	0.99 342	0.19 32	0.10 171	0.16 399	0.08 35	0.11 217	0.25 358	0.85 550

test_sample2	0.41 177	0.19 8	1.23 101	0.31 227	0.17 114	0.51 165	0.27 270	0.81 338	0.55 243	0.44 202	0.45 205	0.46 259	0.38 277	1.51 407	0.30 206	0.12 295	0.09 194	0.11 210	0.10 154	0.14 144	0.14 202

gcap-zeroshot	0.41 177	0.62 332	1.78 231	0.31 227	0.32 384	0.69 411	0.21 112	0.74 264	0.52 204	0.43 196	0.35 148	0.62 344	0.24 132	0.41 145	0.24 128	0.09 75	0.16 399	0.09 90	0.31 489	0.08 21	0.09 56

GMStereo_Zeroshot	0.41 177	0.36 200	1.54 162	0.41 412	0.19 185	0.52 184	0.19 72	0.59 182	0.52 204	0.57 345	0.59 337	0.63 347	0.29 211	0.58 249	0.33 240	0.15 387	0.09 194	0.16 412	0.09 118	0.24 345	0.12 145

MIM_Stereo	0.41 177	0.60 322	1.88 291	0.31 227	0.21 213	0.50 155	0.19 72	0.64 208	0.44 126	0.43 196	0.53 286	0.43 226	0.27 182	0.51 223	0.28 171	0.08 35	0.14 355	0.11 210	0.10 154	0.26 378	0.26 419

LL-Strereo2	0.41 177	0.90 448	1.83 271	0.44 434	0.24 273	0.54 200	0.27 270	0.58 174	0.45 141	0.41 186	0.33 136	0.44 237	0.21 94	0.44 165	0.34 247	0.09 75	0.08 123	0.16 412	0.14 317	0.17 222	0.17 284

BUS	0.41 177	0.27 96	1.13 82	0.30 199	0.21 213	0.91 498	0.23 170	1.00 498	0.61 298	0.63 415	0.53 286	0.66 368	0.30 219	0.43 156	0.32 229	0.13 325	0.10 237	0.14 363	0.12 255	0.12 90	0.11 108

BSDual-CNN	0.41 177	0.27 96	1.13 82	0.30 199	0.21 213	0.76 447	0.31 333	1.00 498	0.61 298	0.63 415	0.53 286	0.63 347	0.37 270	0.43 156	0.38 271	0.13 325	0.10 237	0.14 363	0.12 255	0.12 90	0.11 108

psmg	0.41 177	0.27 96	1.13 82	0.27 124	0.21 213	0.75 443	0.36 384	0.90 409	0.61 298	0.59 377	0.59 337	0.63 347	0.37 270	0.43 156	0.38 271	0.13 325	0.10 237	0.13 327	0.12 255	0.13 120	0.11 108

GMOStereo	0.41 177	0.62 332	1.78 231	0.28 149	0.36 427	0.51 165	0.31 333	0.53 140	0.44 126	0.57 345	0.48 231	0.41 208	0.27 182	0.28 36	0.23 104	0.08 35	0.38 526	0.13 327	0.11 217	0.34 444	0.11 108

error version	0.41 177	0.62 332	1.78 231	0.28 149	0.36 427	0.51 165	0.31 333	0.53 140	0.44 126	0.57 345	0.48 231	0.41 208	0.27 182	0.28 36	0.23 104	0.08 35	0.38 526	0.13 327	0.11 217	0.34 444	0.11 108

test-v	0.41 177	0.62 332	1.78 231	0.28 149	0.36 427	0.51 165	0.31 333	0.53 140	0.44 126	0.57 345	0.48 231	0.41 208	0.27 182	0.28 36	0.23 104	0.08 35	0.38 526	0.13 327	0.11 217	0.34 444	0.11 108

CRE-IMP	0.41 177	0.22 37	1.76 217	0.48 466	0.17 114	0.79 464	0.69 513	0.52 131	0.52 204	0.47 223	0.42 188	0.45 246	0.26 162	0.41 145	0.31 218	0.11 238	0.07 43	0.12 268	0.09 118	0.17 222	0.23 388

test-2	0.41 177	0.62 332	1.78 231	0.28 149	0.36 427	0.51 165	0.31 333	0.53 140	0.44 126	0.57 345	0.48 231	0.41 208	0.27 182	0.28 36	0.23 104	0.08 35	0.38 526	0.13 327	0.11 217	0.34 444	0.11 108

CFNet-RSSM	0.41 177	0.32 162	2.20 389	0.27 124	0.44 473	0.52 184	0.19 72	0.76 288	0.48 172	0.43 196	0.36 154	0.54 300	0.26 162	0.33 82	0.25 141	0.09 75	0.08 123	0.09 90	0.38 517	0.10 57	0.09 56

DMCA	0.41 177	0.52 293	1.26 106	0.31 227	0.24 273	0.59 283	0.26 245	0.77 299	0.63 328	0.58 363	0.48 231	0.57 322	0.35 250	0.40 141	0.50 344	0.14 368	0.10 237	0.14 363	0.10 154	0.15 163	0.15 237

AE-Stereo	0.42 197	0.29 130	1.65 178	0.43 427	0.47 490	0.56 230	0.23 170	0.86 379	0.46 151	0.31 135	0.41 184	0.43 226	0.24 132	0.34 92	0.24 128	0.09 75	0.48 545	0.11 210	0.45 531	0.22 317	0.19 321

ACVNet-DCA	0.42 197	0.64 347	2.07 357	0.35 326	0.14 34	0.76 447	0.25 223	0.76 288	0.52 204	0.31 135	0.38 167	0.24 89	0.38 277	0.69 296	0.19 32	0.10 171	0.24 479	0.11 210	0.09 118	0.12 90	0.14 202

dd	0.42 197	0.96 468	1.77 226	0.31 227	0.17 114	0.57 248	0.26 245	0.49 103	0.68 375	0.41 186	0.40 180	0.34 170	0.27 182	0.45 177	0.40 290	0.17 424	0.10 237	0.13 327	0.12 255	0.21 300	0.12 145

Anonymous3	0.42 197	0.35 191	2.09 363	0.33 279	0.24 273	0.72 426	0.31 333	0.74 264	0.55 243	0.35 152	0.40 180	0.33 164	0.29 211	0.44 165	0.28 171	0.18 436	0.18 428	0.13 327	0.13 289	0.17 222	0.17 284

DCANet	0.42 197	0.77 400	1.95 328	0.25 76	0.14 34	0.51 165	0.22 135	0.77 299	0.72 413	0.54 305	0.48 231	0.31 150	0.41 310	0.36 111	0.39 282	0.09 75	0.07 43	0.09 90	0.07 57	0.13 120	0.23 388

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 197	0.86 434	1.78 231	0.28 149	0.17 114	0.52 184	0.20 91	0.62 199	0.61 298	0.50 260	0.61 359	0.39 194	0.32 235	0.35 98	0.30 206	0.07 23	0.10 237	0.09 90	0.09 118	0.35 455	0.10 83

GCAP-BAT	0.43 203	0.31 154	1.82 265	0.25 76	0.26 308	0.65 379	0.23 170	0.48 96	0.37 63	0.67 438	0.82 466	0.44 237	0.24 132	0.48 203	0.87 439	0.09 75	0.13 334	0.09 90	0.22 439	0.08 21	0.09 56

fff	0.43 203	0.77 400	1.95 328	0.24 57	0.13 20	0.51 165	0.22 135	0.77 299	0.75 445	0.54 305	0.47 219	0.31 150	0.65 453	0.36 111	0.34 247	0.09 75	0.07 43	0.08 35	0.07 57	0.08 21	0.22 364

DisPM	0.43 203	0.33 169	1.78 231	0.57 504	0.18 152	0.59 283	0.63 502	0.53 140	0.61 298	0.60 386	0.53 286	0.38 188	0.26 162	0.75 310	0.29 186	0.12 295	0.07 43	0.12 268	0.11 217	0.11 79	0.14 202

IER	0.43 203	0.38 213	1.69 187	0.26 107	0.25 291	0.66 386	0.26 245	0.71 243	0.55 243	0.54 305	0.59 337	0.60 338	0.53 401	0.52 227	0.39 282	0.11 238	0.08 123	0.11 210	0.11 217	0.14 144	0.11 108

test-3	0.43 203	0.20 13	1.70 191	0.34 310	0.32 384	0.45 107	0.23 170	0.71 243	0.46 151	0.51 273	0.29 95	0.45 246	0.21 94	0.59 255	0.98 450	0.08 35	0.07 43	0.10 144	0.35 505	0.29 399	0.28 432

test_1	0.43 203	0.20 13	1.70 191	0.34 310	0.32 384	0.45 107	0.23 170	0.71 243	0.46 151	0.50 260	0.29 95	0.45 246	0.21 94	0.59 255	0.98 450	0.08 35	0.07 43	0.10 144	0.35 505	0.29 399	0.29 438

rafts_anoy	0.43 203	0.89 444	1.96 337	0.32 256	0.30 357	0.48 140	0.24 203	0.62 199	0.49 178	0.37 161	0.38 167	0.33 164	0.30 219	0.51 223	0.34 247	0.10 171	0.39 533	0.13 327	0.15 342	0.17 222	0.15 237

RALAANet	0.43 203	0.98 480	1.90 303	0.32 256	0.23 260	0.48 140	0.19 72	0.67 225	0.53 223	0.48 241	0.45 205	0.39 194	0.30 219	0.48 203	0.37 264	0.10 171	0.08 123	0.11 210	0.14 317	0.27 388	0.10 83

csc	0.43 203	0.77 400	1.95 328	0.24 57	0.13 20	0.51 165	0.22 135	0.77 299	0.75 445	0.54 305	0.47 219	0.31 150	0.65 453	0.36 111	0.34 247	0.09 75	0.07 43	0.08 35	0.07 57	0.08 21	0.22 364

cscssc	0.43 203	0.77 400	1.95 328	0.24 57	0.13 20	0.51 165	0.22 135	0.77 299	0.75 445	0.54 305	0.47 219	0.31 150	0.65 453	0.36 111	0.34 247	0.09 75	0.07 43	0.08 35	0.07 57	0.08 21	0.22 364

rvit_105_1	0.44 213	0.54 303	1.46 144	0.36 345	0.24 273	0.51 165	0.45 442	0.75 275	0.74 432	0.45 213	0.44 201	0.44 237	0.36 256	0.62 266	0.38 271	0.20 461	0.18 428	0.18 451	0.22 439	0.18 249	0.18 304

model_zeroshot	0.44 213	0.68 365	1.97 342	0.28 149	0.18 152	0.69 411	0.21 112	0.63 205	0.40 92	1.00 515	0.34 143	0.42 222	0.20 83	0.69 296	0.24 128	0.10 171	0.22 468	0.10 144	0.22 439	0.12 90	0.10 83

testlalala2	0.44 213	0.28 120	2.59 469	0.64 519	0.56 510	0.57 248	0.20 91	0.78 314	0.52 204	0.40 177	0.39 175	0.45 246	0.21 94	0.27 26	0.22 92	0.09 75	0.10 237	0.08 35	0.29 472	0.12 90	0.10 83

1test111	0.44 213	0.64 347	2.07 357	0.35 326	0.14 34	0.76 447	0.25 223	0.76 288	0.52 204	0.31 135	0.38 167	0.24 89	0.38 277	0.96 339	0.30 206	0.10 171	0.24 479	0.11 210	0.09 118	0.12 90	0.14 202

tt1	0.44 213	0.64 347	1.83 271	0.35 326	0.14 34	0.76 447	0.25 223	0.74 264	0.88 495	0.31 135	0.37 157	0.25 100	0.35 250	0.63 269	0.19 32	0.10 171	0.24 479	0.11 210	0.09 118	0.25 358	0.36 484

RAFT-Test	0.44 213	0.38 213	2.01 346	0.27 124	0.44 473	0.64 365	0.37 392	0.72 248	0.57 258	0.45 213	0.48 231	0.65 361	0.24 132	0.35 98	0.29 186	0.09 75	0.11 285	0.09 90	0.38 517	0.10 57	0.11 108

4D-IteraStereo	0.44 213	0.96 468	2.63 474	0.27 124	0.30 357	0.45 107	0.25 223	0.52 131	0.50 188	0.40 177	0.31 121	0.40 202	0.19 73	0.35 98	0.32 229	0.09 75	0.06 22	0.12 268	0.11 217	0.19 270	0.30 448

ToySt	0.44 213	0.61 326	1.89 298	0.29 181	0.18 152	0.55 215	0.35 377	0.67 225	0.53 223	0.39 175	0.50 256	0.59 332	0.43 338	0.51 223	0.49 339	0.10 171	0.12 311	0.13 327	0.16 362	0.24 345	0.19 321

UDGNet	0.44 213	1.02 494	1.74 205	0.35 326	0.19 185	0.58 266	0.23 170	0.49 103	0.66 364	0.41 186	0.38 167	0.34 170	0.29 211	0.53 233	0.30 206	0.24 492	0.10 237	0.37 526	0.19 414	0.27 388	0.15 237

test_3	0.44 213	0.20 13	1.70 191	0.36 345	0.32 384	0.47 132	0.30 320	0.73 260	0.49 178	0.50 260	0.30 108	0.45 246	0.22 103	0.59 255	0.98 450	0.08 35	0.10 237	0.11 210	0.35 505	0.29 399	0.28 432

GANet-ADL	0.44 213	0.41 234	2.31 410	0.33 279	0.20 199	0.57 248	0.25 223	0.75 275	0.54 236	0.42 191	0.59 337	0.56 316	0.30 219	0.40 141	0.38 271	0.14 368	0.11 285	0.09 90	0.08 87	0.22 317	0.17 284

DeepStereo_RVC	0.44 213	0.28 120	1.92 312	0.49 468	0.17 114	0.60 295	0.59 489	0.50 109	0.52 204	0.49 253	0.45 205	0.39 194	0.86 499	0.45 177	0.33 240	0.11 238	0.08 123	0.11 210	0.09 118	0.15 163	0.19 321

test-1	0.44 213	0.48 280	1.69 187	0.30 199	0.27 322	0.50 155	0.28 288	0.80 334	0.43 122	0.40 177	0.54 298	0.41 208	0.24 132	0.31 63	1.16 481	0.09 75	0.20 453	0.10 144	0.17 381	0.11 79	0.26 419

raft+_RVC	0.44 213	0.67 362	1.85 276	0.34 310	0.71 534	0.51 165	0.25 223	0.64 208	0.51 196	0.35 152	0.45 205	0.32 158	0.28 197	0.43 156	0.32 229	0.09 75	0.19 442	0.10 144	0.09 118	0.20 286	0.40 504

GES	0.44 213	0.28 120	1.88 291	0.30 199	0.18 152	0.61 316	0.30 320	0.88 397	0.46 151	0.47 223	0.52 275	0.39 194	0.42 328	0.58 249	0.67 402	0.15 387	0.11 285	0.12 268	0.10 154	0.15 163	0.17 284

AFF-stereo	0.44 213	0.96 468	1.78 231	0.31 227	0.15 58	0.50 155	0.21 112	0.64 208	0.63 328	0.47 223	0.64 392	0.49 280	0.34 248	0.46 186	0.31 218	0.08 35	0.09 194	0.10 144	0.10 154	0.37 469	0.10 83

FENet	0.44 213	0.30 143	2.42 431	0.32 256	0.17 114	0.58 266	0.22 135	0.77 299	0.59 276	0.47 223	0.42 188	0.55 304	0.38 277	0.49 214	0.47 328	0.12 295	0.09 194	0.12 268	0.11 217	0.13 120	0.16 266

AdaStereo	0.44 213	0.38 213	1.79 252	0.34 310	0.20 199	0.57 248	0.28 288	0.92 430	0.69 384	0.52 282	0.55 308	0.61 340	0.33 240	0.48 203	0.39 282	0.17 424	0.08 123	0.17 431	0.11 217	0.18 249	0.12 145
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.
AIO-test1	0.45 231	0.87 437	2.27 404	0.33 279	0.33 397	0.50 155	0.22 135	0.74 264	0.66 364	0.29 126	0.41 184	0.29 142	0.22 103	0.73 306	0.29 186	0.09 75	0.08 123	0.12 268	0.14 317	0.30 410	0.22 364

StereoVision	0.45 231	0.72 378	1.94 325	0.33 279	0.32 384	0.47 132	0.26 245	0.68 229	0.57 258	0.32 144	0.89 483	0.45 246	0.27 182	0.49 214	0.36 258	0.13 325	0.15 381	0.16 412	0.15 342	0.19 270	0.13 182

ADStereo(finetuned)	0.45 231	0.77 400	2.12 371	0.25 76	0.14 34	0.51 165	0.22 135	0.77 299	0.72 413	0.54 305	0.48 231	0.31 150	0.76 483	0.37 122	0.38 271	0.09 75	0.07 43	0.09 90	0.07 57	0.13 120	0.23 388

PFNet+	0.45 231	0.37 203	1.86 284	0.46 453	0.18 152	0.58 266	0.77 525	0.52 131	0.64 336	0.56 334	0.48 231	0.39 194	0.26 162	0.93 336	0.32 229	0.13 325	0.09 194	0.14 363	0.13 289	0.12 90	0.15 237

RAFT	0.45 231	0.92 450	1.59 169	0.34 310	0.19 185	0.46 125	0.35 377	0.65 214	0.49 178	0.49 253	0.49 248	0.70 401	0.40 299	0.47 197	0.32 229	0.11 238	0.16 399	0.14 363	0.13 289	0.51 521	0.13 182

TestStereo	0.45 231	0.54 303	2.11 368	0.29 181	0.16 85	0.43 95	0.24 203	0.54 151	0.45 141	0.37 161	0.46 213	0.34 170	0.27 182	1.98 489	0.27 161	0.11 238	0.08 123	0.12 268	0.09 118	0.14 144	0.08 34

CFNet_pseudo	0.45 231	0.46 268	2.23 398	0.25 76	0.19 185	0.56 230	0.21 112	0.77 299	0.60 281	0.49 253	0.56 320	0.69 391	0.47 373	0.52 227	0.31 218	0.11 238	0.10 237	0.15 393	0.10 154	0.17 222	0.14 202

RALCasStereoNet	0.45 231	0.88 441	1.85 276	0.30 199	0.26 308	0.49 147	0.26 245	0.58 174	0.51 196	0.36 157	0.48 231	0.36 178	0.28 197	0.55 241	0.34 247	0.10 171	0.53 547	0.09 90	0.08 87	0.25 358	0.34 473

ACVNet	0.45 231	0.44 257	1.79 252	0.28 149	0.21 213	0.59 283	0.36 384	0.66 216	0.68 375	0.45 213	0.59 337	0.69 391	0.40 299	0.44 165	0.55 363	0.11 238	0.09 194	0.10 144	0.09 118	0.34 444	0.10 83

ccs_rob	0.45 231	0.46 268	2.22 394	0.26 107	0.19 185	0.56 230	0.21 112	0.77 299	0.60 281	0.49 253	0.56 320	0.69 391	0.47 373	0.52 227	0.31 218	0.11 238	0.09 194	0.16 412	0.10 154	0.17 222	0.14 202

Reg-Stereo(zero)	0.46 241	0.17 1	2.10 367	0.24 57	0.34 406	0.51 165	0.42 417	0.50 109	0.54 236	0.37 161	0.46 213	0.54 300	0.60 432	0.43 156	1.10 471	0.08 35	0.09 194	0.08 35	0.22 439	0.12 90	0.22 364

xx1	0.46 241	0.64 347	2.07 357	0.35 326	0.14 34	0.76 447	0.25 223	0.74 264	1.01 516	0.31 135	0.38 167	0.46 259	0.36 256	0.69 296	0.19 32	0.10 171	0.24 479	0.12 268	0.12 255	0.12 90	0.14 202

rrr	0.46 241	0.34 182	3.08 528	0.27 124	0.16 85	0.45 107	0.28 288	1.09 528	0.51 196	0.24 75	0.21 36	0.26 114	0.25 148	0.64 271	0.52 352	0.09 75	0.07 43	0.10 144	0.29 472	0.16 200	0.25 409

MSKI-zero shot	0.46 241	0.38 213	2.47 445	0.27 124	0.43 472	0.56 230	0.20 91	0.77 299	0.43 122	0.60 386	0.51 261	0.44 237	0.17 36	0.68 290	0.21 73	0.09 75	0.29 505	0.09 90	0.32 495	0.14 144	0.10 83

PCWNet_CMD	0.46 241	0.45 265	2.28 406	0.26 107	0.20 199	0.55 215	0.21 112	0.75 275	0.64 336	0.48 241	0.55 308	0.68 384	0.57 419	0.46 186	0.30 206	0.11 238	0.10 237	0.14 363	0.10 154	0.18 249	0.14 202

testlalala_base	0.46 241	0.30 143	1.82 265	0.34 310	0.27 322	0.55 215	0.21 112	0.85 369	0.32 16	0.32 144	0.39 175	0.31 150	0.23 120	0.30 56	0.28 171	0.95 558	0.30 509	0.09 90	0.21 430	1.03 553	0.18 304

RAFT_CTSACE	0.46 241	0.76 391	2.07 357	0.35 326	0.30 357	0.54 200	0.30 320	0.61 195	0.48 172	0.49 253	0.76 453	0.55 304	0.36 256	0.58 249	0.22 92	0.08 35	0.13 334	0.11 210	0.10 154	0.41 494	0.08 34

NRIStereo	0.46 241	0.25 73	1.77 226	0.47 458	0.16 85	0.95 502	0.74 521	0.51 117	0.56 254	0.48 241	0.39 175	0.59 332	0.29 211	0.77 318	0.32 229	0.11 238	0.13 334	0.11 210	0.09 118	0.21 300	0.24 400

ICVP	0.46 241	0.29 130	2.41 429	0.33 279	0.22 240	0.59 283	0.55 476	0.75 275	0.50 188	0.44 202	0.60 352	0.49 280	0.35 250	0.53 233	0.37 264	0.16 408	0.16 399	0.14 363	0.11 217	0.15 163	0.15 237
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.46 241	0.49 283	1.65 178	0.38 384	0.29 344	0.58 266	0.22 135	0.75 275	0.62 316	0.47 223	0.49 248	0.48 278	0.36 256	1.12 360	0.37 264	0.15 387	0.10 237	0.15 393	0.13 289	0.17 222	0.17 284

test_xeample3	0.46 241	0.34 182	2.99 522	0.37 368	0.16 85	0.49 147	0.33 364	1.06 523	0.44 126	0.25 94	0.23 54	0.24 89	0.25 148	0.49 214	0.56 371	0.09 75	0.07 43	0.10 144	0.40 523	0.17 222	0.26 419

SFCPSM	0.46 241	0.24 68	2.35 419	0.27 124	0.27 322	0.70 418	0.32 356	0.96 465	0.63 328	0.49 253	0.52 275	0.43 226	0.36 256	0.52 227	0.43 307	0.12 295	0.09 194	0.12 268	0.16 362	0.16 200	0.12 145

UPFNet	0.46 241	0.28 120	1.73 201	0.33 279	0.32 384	0.65 379	0.38 399	0.83 351	0.59 276	0.57 345	0.52 275	0.61 340	0.40 299	0.75 310	0.52 352	0.13 325	0.12 311	0.13 327	0.12 255	0.15 163	0.11 108

MSMDNet	0.46 241	0.44 257	2.28 406	0.26 107	0.20 199	0.55 215	0.21 112	0.75 275	0.64 336	0.48 241	0.55 308	0.68 384	0.56 413	0.46 186	0.30 206	0.11 238	0.10 237	0.13 327	0.10 154	0.18 249	0.15 237

HITNet	0.46 241	0.92 450	2.09 363	0.33 279	0.14 34	0.55 215	0.22 135	0.83 351	0.56 254	0.51 273	0.49 248	0.48 278	0.37 270	0.48 203	0.54 362	0.09 75	0.06 22	0.10 144	0.08 87	0.23 330	0.09 56
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
ISRNet	0.47 256	0.44 257	1.55 164	0.37 368	0.31 376	0.49 147	0.19 72	0.75 275	0.66 364	0.63 415	0.71 437	0.67 377	0.39 291	0.58 249	0.44 313	0.23 484	0.16 399	0.21 474	0.20 424	0.21 300	0.25 409

test_sample7	0.47 256	0.33 169	1.49 154	0.34 310	0.20 199	0.51 165	0.30 320	0.93 438	0.66 364	0.57 345	0.51 261	0.55 304	0.45 350	1.11 357	0.38 271	0.17 424	0.14 355	0.16 412	0.15 342	0.19 270	0.18 304

cc1	0.47 256	0.64 347	2.07 357	0.35 326	0.14 34	0.76 447	0.25 223	0.74 264	1.01 516	0.31 135	0.38 167	0.24 89	0.38 277	0.69 296	0.19 32	0.10 171	0.24 479	0.11 210	0.09 118	0.25 358	0.40 504

ffm	0.47 256	0.23 55	2.01 346	0.30 199	0.21 213	0.57 248	0.26 245	0.74 264	0.88 495	0.53 292	0.63 376	0.66 368	0.39 291	0.63 269	0.19 32	0.10 171	0.24 479	0.15 393	0.13 289	0.25 358	0.36 484

hknet	0.47 256	0.29 130	1.70 191	0.30 199	0.24 273	0.76 447	0.31 333	1.00 498	0.64 336	0.63 415	0.53 286	0.80 445	0.38 277	0.77 318	0.37 264	0.11 238	0.10 237	0.14 363	0.12 255	0.12 90	0.11 108

BEATNet_4x	0.47 256	0.73 385	1.91 309	0.33 279	0.15 58	0.56 230	0.25 223	0.85 369	0.58 269	0.54 305	0.51 261	0.57 322	0.42 328	0.57 245	0.61 387	0.11 238	0.08 123	0.12 268	0.09 118	0.20 286	0.16 266

ITSA-stereo	0.48 262	0.33 169	1.20 96	0.33 279	0.18 152	0.60 295	0.29 312	0.94 447	0.80 472	0.50 260	0.49 248	0.53 294	0.59 428	1.25 376	0.64 396	0.15 387	0.12 311	0.17 431	0.16 362	0.18 249	0.23 388

qqq1	0.48 262	0.46 268	1.60 171	0.30 199	0.15 58	0.45 107	0.24 203	0.90 409	0.72 413	0.56 334	0.64 392	0.51 286	0.41 310	1.87 471	0.23 104	0.13 325	0.10 237	0.09 90	0.08 87	0.14 144	0.11 108

fff1	0.48 262	0.46 268	1.60 171	0.30 199	0.15 58	0.45 107	0.24 203	0.90 409	0.72 413	0.56 334	0.64 392	0.51 286	0.41 310	1.87 471	0.23 104	0.13 325	0.10 237	0.09 90	0.08 87	0.14 144	0.11 108

MyStereo04	0.48 262	0.40 227	2.65 478	0.29 181	0.23 260	0.60 295	0.31 333	0.83 351	0.75 445	0.47 223	0.36 154	0.53 294	0.42 328	0.53 233	0.39 282	0.09 75	0.18 428	0.12 268	0.11 217	0.16 200	0.19 321

CFNet_ucs	0.48 262	0.50 289	2.32 411	0.26 107	0.22 240	0.57 248	0.22 135	0.85 369	0.65 349	0.53 292	0.64 392	0.68 384	0.44 346	0.54 237	0.31 218	0.13 325	0.12 311	0.16 412	0.11 217	0.19 270	0.17 284

anonymousa	0.48 262	0.46 268	2.44 437	0.29 181	0.34 406	0.61 316	0.25 223	0.66 216	0.54 236	0.53 292	0.77 456	0.73 413	0.46 365	0.33 82	0.31 218	0.10 171	0.09 194	0.12 268	0.29 472	0.10 57	0.19 321

NF-Stereo	0.48 262	0.25 73	1.81 259	0.52 481	0.16 85	0.61 316	0.44 435	0.66 216	0.61 298	0.50 260	0.47 219	0.37 180	0.26 162	1.45 396	0.79 431	0.11 238	0.07 43	0.12 268	0.10 154	0.13 120	0.16 266

OCTAStereo	0.48 262	0.25 73	1.81 259	0.52 481	0.16 85	0.61 316	0.43 424	0.66 216	0.61 298	0.50 260	0.47 219	0.37 180	0.26 162	1.44 392	0.80 432	0.11 238	0.07 43	0.12 268	0.10 154	0.13 120	0.17 284

PSM-softLoss	0.48 262	0.27 96	1.85 276	0.51 477	0.17 114	0.61 316	0.40 407	0.61 195	0.57 258	0.52 282	0.48 231	0.39 194	0.25 148	1.46 397	0.77 425	0.12 295	0.08 123	0.13 327	0.12 255	0.12 90	0.14 202

KMStereo	0.48 262	0.27 96	1.85 276	0.51 477	0.17 114	0.61 316	0.40 407	0.61 195	0.57 258	0.52 282	0.48 231	0.39 194	0.25 148	1.46 397	0.77 425	0.12 295	0.08 123	0.13 327	0.12 255	0.12 90	0.14 202

KYRaft	0.48 262	0.29 130	1.75 211	0.33 279	0.21 213	0.75 443	0.44 435	0.58 174	0.57 258	0.64 425	0.93 490	0.53 294	0.72 472	0.60 261	0.24 128	0.10 171	0.07 43	0.12 268	0.14 317	0.12 90	0.54 526

RE-Stereo	0.48 262	0.25 73	1.81 259	0.52 481	0.16 85	0.61 316	0.43 424	0.66 216	0.60 281	0.50 260	0.47 219	0.37 180	0.26 162	1.44 392	0.78 427	0.11 238	0.07 43	0.12 268	0.10 154	0.13 120	0.17 284

TVStereo	0.48 262	0.25 73	1.81 259	0.52 481	0.16 85	0.61 316	0.43 424	0.66 216	0.60 281	0.50 260	0.47 219	0.37 180	0.26 162	1.44 392	0.78 427	0.11 238	0.07 43	0.12 268	0.10 154	0.13 120	0.17 284

111	0.48 262	1.09 503	1.95 328	0.24 57	0.13 20	0.59 283	0.26 245	0.83 351	0.78 464	0.48 241	0.52 275	0.56 316	0.38 277	0.49 214	0.38 271	0.09 75	0.07 43	0.09 90	0.07 57	0.23 330	0.35 475

acv_ft	0.48 262	0.44 257	1.76 217	0.32 256	0.41 463	0.63 353	0.28 288	0.81 338	0.68 375	0.61 395	0.59 337	0.69 391	0.45 350	0.44 165	0.63 391	0.11 238	0.09 194	0.10 144	0.09 118	0.41 494	0.10 83

UCFNet_RVC	0.48 262	0.82 421	1.85 276	0.30 199	0.27 322	0.64 365	0.26 245	0.74 264	0.55 243	0.48 241	0.53 286	0.63 347	0.41 310	0.88 335	0.38 271	0.15 387	0.10 237	0.17 431	0.17 381	0.18 249	0.15 237

MLCV	0.48 262	0.89 444	1.85 276	0.29 181	0.14 34	0.59 283	0.23 170	0.72 248	0.59 276	0.66 434	0.66 403	0.55 304	0.36 256	1.03 348	0.49 339	0.09 75	0.06 22	0.09 90	0.07 57	0.19 270	0.11 108

DN-CSS_ROB	0.48 262	1.23 525	1.99 343	0.39 394	0.22 240	0.56 230	0.19 72	0.75 275	0.61 298	0.45 213	0.62 364	0.41 208	0.31 228	0.70 301	0.32 229	0.11 238	0.08 123	0.14 363	0.13 289	0.36 461	0.12 145

AIO-test2	0.49 280	1.15 515	1.96 337	0.42 423	0.37 438	0.50 155	0.23 170	0.79 330	0.70 393	0.33 148	0.53 286	0.27 126	0.22 103	0.67 287	0.29 186	0.73 549	0.08 123	0.13 327	0.17 381	0.17 222	0.18 304

DCVSM-stereo	0.49 280	0.29 130	2.49 448	0.29 181	0.22 240	0.53 192	0.52 465	0.58 174	0.49 178	0.69 447	0.46 213	0.79 441	0.48 382	0.53 233	0.42 298	0.13 325	0.14 355	0.15 393	0.12 255	0.20 286	0.20 337

MyStereo05	0.49 280	0.41 234	2.72 487	0.30 199	0.23 260	0.60 295	0.30 320	0.82 345	0.77 459	0.52 282	0.37 157	0.51 286	0.42 328	0.52 227	0.38 271	0.09 75	0.17 417	0.12 268	0.10 154	0.16 200	0.20 337

HH	0.49 280	0.49 283	2.78 500	0.50 472	0.41 463	0.38 63	0.23 170	0.72 248	0.38 69	0.63 415	0.48 231	0.87 472	0.41 310	0.64 271	0.21 73	0.09 75	0.17 417	0.10 144	0.09 118	0.16 200	0.12 145

HanStereo	0.49 280	0.49 283	2.78 500	0.50 472	0.41 463	0.38 63	0.23 170	0.72 248	0.38 69	0.63 415	0.48 231	0.87 472	0.41 310	0.64 271	0.21 73	0.09 75	0.17 417	0.10 144	0.09 118	0.16 200	0.12 145

gwcnet-sp	0.49 280	0.43 246	2.54 461	0.31 227	0.22 240	0.67 393	0.31 333	0.78 314	0.65 349	0.58 363	0.47 219	0.46 259	0.43 338	0.76 314	0.46 319	0.11 238	0.11 285	0.11 210	0.11 217	0.15 163	0.14 202

scenet	0.49 280	0.43 246	2.54 461	0.31 227	0.22 240	0.67 393	0.31 333	0.78 314	0.65 349	0.58 363	0.47 219	0.46 259	0.43 338	0.76 314	0.46 319	0.11 238	0.11 285	0.11 210	0.11 217	0.15 163	0.14 202

ssnet	0.49 280	0.43 246	2.54 461	0.31 227	0.22 240	0.67 393	0.31 333	0.78 314	0.65 349	0.58 363	0.47 219	0.46 259	0.43 338	0.76 314	0.46 319	0.11 238	0.11 285	0.11 210	0.11 217	0.15 163	0.14 202

TestStereo1	0.49 280	0.81 417	1.85 276	0.39 394	0.57 513	0.56 230	0.34 369	0.75 275	0.69 384	0.44 202	0.63 376	0.35 174	0.42 328	0.64 271	0.29 186	0.10 171	0.08 123	0.12 268	0.10 154	0.33 436	0.26 419

SA-5K	0.49 280	0.81 417	1.85 276	0.39 394	0.57 513	0.56 230	0.34 369	0.75 275	0.69 384	0.44 202	0.63 376	0.35 174	0.42 328	0.64 271	0.29 186	0.10 171	0.08 123	0.12 268	0.10 154	0.33 436	0.26 419

Prome-Stereo	0.49 280	0.30 143	1.76 217	0.60 515	0.23 260	0.63 353	0.42 417	0.62 199	0.60 281	0.59 377	1.03 506	0.43 226	0.72 472	0.60 261	0.33 240	0.09 75	0.07 43	0.10 144	0.09 118	0.11 79	0.43 511

test_sample4	0.50 291	0.42 241	1.88 291	0.32 256	0.19 185	0.56 230	0.26 245	0.93 438	0.65 349	0.54 305	0.54 298	0.45 246	0.36 256	1.79 454	0.36 258	0.13 325	0.10 237	0.13 327	0.12 255	0.17 222	0.16 266

test_sample3	0.50 291	0.41 234	1.88 291	0.32 256	0.19 185	0.57 248	0.25 223	0.92 430	0.64 336	0.52 282	0.49 248	0.47 267	0.35 250	1.79 454	0.37 264	0.13 325	0.10 237	0.12 268	0.11 217	0.16 200	0.16 266

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 291	0.33 169	0.93 64	0.26 107	0.22 240	0.46 125	0.20 91	1.10 529	1.34 545	3.16 581	0.32 127	0.22 66	0.20 83	0.30 56	0.22 92	0.10 171	0.09 194	0.11 210	0.09 118	0.15 163	0.19 321

SMFormer	0.50 291	0.46 268	1.60 171	0.30 199	0.15 58	0.45 107	0.24 203	0.90 409	0.72 413	0.56 334	0.64 392	0.51 286	0.41 310	1.87 471	0.49 339	0.13 325	0.10 237	0.11 210	0.10 154	0.15 163	0.16 266

tta	0.50 291	0.46 268	1.60 171	0.30 199	0.15 58	0.45 107	0.24 203	0.90 409	0.72 413	0.56 334	0.64 392	0.51 286	0.41 310	1.87 471	0.49 339	0.13 325	0.10 237	0.11 210	0.10 154	0.14 144	0.11 108

DCRE	0.50 291	0.63 343	2.13 373	0.30 199	0.23 260	0.45 107	0.24 203	0.59 182	0.53 223	0.50 260	2.10 550	0.42 222	0.26 162	0.35 98	0.23 104	0.09 75	0.14 355	0.10 144	0.32 495	0.16 200	0.15 237

RAFT+CT+SA	0.50 291	0.86 434	1.82 265	0.37 368	0.75 536	0.54 200	0.34 369	0.77 299	0.63 328	0.38 169	0.55 308	0.34 170	0.29 211	0.68 290	0.27 161	0.09 75	0.07 43	0.11 210	0.51 539	0.29 399	0.41 509

NINENet	0.50 291	0.33 169	1.69 187	0.55 498	0.25 291	0.91 498	0.23 170	0.98 478	0.71 403	0.53 292	0.55 308	0.66 368	0.30 219	1.22 370	0.32 229	0.15 387	0.13 334	0.16 412	0.11 217	0.16 200	0.13 182

SA	0.50 291	0.75 390	1.95 328	0.31 227	0.61 524	0.57 248	0.31 333	0.91 421	0.73 428	0.42 191	0.62 364	0.38 188	0.47 373	0.68 290	0.29 186	0.09 75	0.09 194	0.13 327	0.32 495	0.30 410	0.10 83

CSP-Net	0.50 291	0.39 222	1.25 104	0.29 181	0.23 260	0.77 455	0.35 377	0.86 379	0.57 258	0.59 377	0.59 337	0.65 361	0.40 299	1.77 449	0.44 313	0.16 408	0.11 285	0.10 144	0.10 154	0.20 286	0.14 202

GwcNet-ADL	0.50 291	0.74 388	2.90 513	0.31 227	0.20 199	0.58 266	0.29 312	0.87 388	0.64 336	0.47 223	0.47 219	0.56 316	0.33 240	0.46 186	0.46 319	0.13 325	0.12 311	0.09 90	0.09 118	0.14 144	0.21 349

RAFT_R40	0.50 291	0.21 22	1.76 217	0.50 472	0.40 456	0.61 316	0.53 469	0.56 162	0.60 281	0.56 334	0.54 298	0.55 304	0.51 394	1.57 417	0.53 356	0.11 238	0.07 43	0.12 268	0.10 154	0.16 200	0.09 56

GMM-Stereo	0.50 291	0.23 55	2.41 429	0.54 491	0.24 273	0.77 455	0.46 445	0.59 182	0.57 258	0.58 363	0.73 444	0.47 267	0.43 338	0.68 290	0.27 161	0.10 171	0.06 22	0.13 327	0.13 289	0.14 144	0.44 513

MMNet	0.50 291	0.48 280	1.93 315	0.33 279	0.27 322	0.79 464	0.28 288	0.81 338	0.74 432	0.60 386	0.56 320	0.59 332	0.55 409	0.79 323	0.59 382	0.10 171	0.09 194	0.12 268	0.11 217	0.13 120	0.14 202

DeepPruner_ROB	0.50 291	0.70 372	1.94 325	0.29 181	0.26 308	0.63 353	0.31 333	0.80 334	0.48 172	0.61 395	0.55 308	0.66 368	0.38 277	0.98 341	0.40 290	0.19 451	0.14 355	0.14 363	0.14 317	0.23 330	0.17 284

StereoDRNet-Refined	0.50 291	0.41 234	1.50 157	0.33 279	0.21 213	0.68 405	0.26 245	0.81 338	0.68 375	0.67 438	0.68 414	0.73 413	0.42 328	1.10 354	0.59 382	0.11 238	0.08 123	0.14 363	0.14 317	0.25 358	0.21 349
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 291	1.15 515	1.73 201	0.31 227	0.21 213	0.58 266	0.22 135	0.95 460	0.82 479	0.58 363	0.62 364	0.57 322	0.39 291	0.84 328	0.40 290	0.11 238	0.08 123	0.09 90	0.06 10	0.21 300	0.13 182

G2L-ROB	0.51 308	0.95 465	1.96 337	0.29 181	0.22 240	0.59 283	0.28 288	0.76 288	0.57 258	0.55 323	0.45 205	0.70 401	0.32 235	1.38 385	0.47 328	0.11 238	0.07 43	0.09 90	0.08 87	0.20 286	0.13 182

DFGA-Net	0.51 308	1.06 499	1.75 211	0.30 199	0.24 273	0.54 200	0.22 135	0.63 205	0.60 281	0.48 241	0.51 261	0.35 174	0.27 182	1.82 462	0.53 356	0.10 171	0.08 123	0.12 268	0.12 255	0.37 469	0.15 237

test_sample5	0.51 308	0.43 246	1.83 271	0.32 256	0.18 152	0.55 215	0.26 245	0.92 430	0.65 349	0.53 292	0.59 337	0.45 246	0.36 256	1.87 471	0.36 258	0.13 325	0.10 237	0.13 327	0.12 255	0.17 222	0.16 266

DualNet	0.51 308	0.43 246	1.83 271	0.32 256	0.18 152	0.55 215	0.26 245	0.92 430	0.65 349	0.54 305	0.62 364	0.45 246	0.36 256	1.87 471	0.36 258	0.13 325	0.10 237	0.13 327	0.12 255	0.17 222	0.16 266

test_5	0.51 308	0.87 437	1.99 343	0.37 368	0.65 528	0.58 266	0.35 377	0.78 314	0.62 316	0.48 241	0.55 308	0.45 246	0.40 299	0.72 305	0.30 206	0.09 75	0.07 43	0.12 268	0.12 255	0.33 436	0.38 494

Sa-1000	0.51 308	0.72 378	1.90 303	0.31 227	0.60 522	0.60 295	0.31 333	0.94 447	0.71 403	0.52 282	0.83 467	0.42 222	0.33 240	0.68 290	0.28 171	0.10 171	0.09 194	0.13 327	0.29 472	0.29 399	0.10 83

dad	0.51 308	1.01 490	1.74 205	0.29 181	0.19 185	0.60 295	0.26 245	0.52 131	0.75 445	0.63 415	0.63 376	0.63 347	0.33 240	0.85 330	0.47 328	0.27 506	0.15 381	0.40 529	0.18 394	0.22 317	0.14 202

PSMNet-ADL	0.51 308	0.38 213	1.65 178	0.35 326	0.21 213	0.67 393	0.26 245	0.74 264	0.55 243	0.42 191	0.52 275	0.70 401	0.45 350	1.91 482	0.57 375	0.15 387	0.13 334	0.11 210	0.13 289	0.15 163	0.20 337

Pruner-Stereo	0.51 308	0.27 96	1.78 231	1.79 571	0.19 185	0.62 336	0.45 442	0.57 167	0.60 281	0.61 395	0.48 231	0.41 208	0.24 132	0.46 186	1.00 456	0.12 295	0.07 43	0.12 268	0.10 154	0.12 90	0.13 182

CFNet-ft	0.51 308	0.76 391	1.79 252	0.28 149	0.30 357	0.63 353	0.28 288	0.66 216	0.55 243	0.45 213	0.57 328	0.74 419	0.41 310	1.46 397	0.42 298	0.14 368	0.10 237	0.28 503	0.13 289	0.18 249	0.14 202

STTStereo	0.51 308	0.69 369	2.14 378	0.36 345	0.30 357	0.61 316	0.32 356	0.77 299	0.60 281	0.60 386	0.54 298	0.67 377	0.43 338	0.86 331	0.42 298	0.16 408	0.15 381	0.17 431	0.20 424	0.16 200	0.15 237

CFNet_RVC	0.51 308	0.76 391	1.79 252	0.28 149	0.30 357	0.63 353	0.28 288	0.66 216	0.55 243	0.45 213	0.57 328	0.74 419	0.41 310	1.46 397	0.42 298	0.14 368	0.10 237	0.28 503	0.13 289	0.18 249	0.14 202

iResNet	0.51 308	0.76 391	2.59 469	0.41 412	0.17 114	0.64 365	0.27 270	0.82 345	0.70 393	0.57 345	0.64 392	0.43 226	0.36 256	0.70 301	0.52 352	0.10 171	0.07 43	0.09 90	0.08 87	0.21 300	0.13 182

test_sample6	0.52 321	0.44 257	1.81 259	0.33 279	0.18 152	0.55 215	0.27 270	0.94 447	0.66 364	0.54 305	0.62 364	0.47 267	0.36 256	1.97 488	0.38 271	0.14 368	0.10 237	0.13 327	0.13 289	0.17 222	0.16 266

CoDeX	0.52 321	0.43 246	2.25 401	0.29 181	0.26 308	0.61 316	0.32 356	0.99 490	0.68 375	0.48 241	0.55 308	0.52 292	0.40 299	1.60 424	0.35 255	0.12 295	0.09 194	0.11 210	0.10 154	0.13 120	0.12 145

SepStereo	0.52 321	0.35 191	1.55 164	0.33 279	0.34 406	0.50 155	0.42 417	0.83 351	0.74 432	0.83 493	0.68 414	0.56 316	0.48 382	1.56 413	0.46 319	0.12 295	0.08 123	0.12 268	0.09 118	0.18 249	0.15 237

SST-Stereo	0.52 321	0.20 13	1.76 217	0.62 517	0.53 502	0.62 336	0.66 505	0.55 155	0.61 298	0.58 363	0.53 286	0.52 292	0.60 432	1.59 423	0.29 186	0.11 238	0.07 43	0.12 268	0.10 154	0.16 200	0.10 83

LMCR-Stereo	0.52 321	0.71 374	2.39 426	0.40 405	0.21 213	0.74 437	0.31 333	1.02 510	0.64 336	0.61 395	0.63 376	0.39 194	0.51 394	0.62 266	0.42 298	0.19 451	0.09 194	0.12 268	0.09 118	0.23 330	0.12 145

delet	0.52 321	0.54 303	1.62 176	0.31 227	0.35 419	0.74 437	0.46 445	0.85 369	0.74 432	0.55 323	0.60 352	0.67 377	0.50 392	1.12 360	0.57 375	0.11 238	0.11 285	0.13 327	0.14 317	0.16 200	0.12 145

IGEV-FE	0.53 327	0.34 182	2.91 514	0.32 256	0.18 152	0.54 200	0.21 112	0.72 248	0.42 111	0.81 487	0.51 261	0.70 401	0.41 310	0.48 203	1.13 475	0.09 75	0.15 381	0.10 144	0.35 505	0.19 270	0.09 56

IGEV_Zeroshot_test	0.53 327	0.33 169	2.91 514	0.32 256	0.18 152	0.54 200	0.21 112	0.72 248	0.42 111	0.81 487	0.51 261	0.71 406	0.41 310	0.48 203	1.13 475	0.09 75	0.15 381	0.10 144	0.35 505	0.19 270	0.09 56

TRStereo	0.53 327	0.76 391	2.38 424	0.42 423	0.29 344	0.69 411	0.23 170	1.81 564	0.55 243	0.36 157	0.32 127	0.47 267	0.40 299	0.46 186	0.25 141	0.12 295	0.11 285	0.11 210	0.41 526	0.13 120	0.32 462

RAFT-345	0.53 327	0.30 143	2.34 416	0.38 384	0.34 406	0.58 266	0.42 417	0.47 88	0.61 298	0.51 273	1.00 501	0.43 226	0.28 197	1.57 417	0.82 434	0.10 171	0.07 43	0.11 210	0.09 118	0.10 57	0.08 34

cf-r	0.53 327	0.81 417	2.15 379	0.33 279	0.28 336	0.60 295	0.28 288	0.78 314	0.64 336	0.51 273	0.60 352	0.75 425	0.40 299	1.32 379	0.43 307	0.13 325	0.09 194	0.11 210	0.12 255	0.15 163	0.14 202

PSMNet-RSSM	0.53 327	0.82 421	1.78 231	0.31 227	0.25 291	0.58 266	0.28 288	0.84 362	0.60 281	0.50 260	0.61 359	0.67 377	0.43 338	1.68 434	0.42 298	0.15 387	0.10 237	0.14 363	0.16 362	0.15 163	0.13 182

MyStereo8	0.54 333	0.80 412	2.76 495	0.32 256	0.33 397	0.71 420	0.20 91	0.87 388	0.57 258	0.51 273	0.59 337	0.50 283	0.33 240	0.68 290	0.55 363	0.10 171	0.29 505	0.10 144	0.13 289	0.21 300	0.34 473

MyStereo06	0.54 333	0.41 234	2.68 481	0.30 199	0.23 260	0.60 295	0.30 320	0.81 338	0.44 126	0.84 495	0.52 275	0.78 436	0.58 425	0.48 203	1.10 471	0.09 75	0.17 417	0.12 268	0.10 154	0.16 200	0.20 337

iRaft-Stereo_5w	0.54 333	1.01 490	2.08 362	0.27 124	0.21 213	0.49 147	0.28 288	0.73 260	0.58 269	0.40 177	0.61 359	0.62 344	0.46 365	1.78 450	0.47 328	0.09 75	0.07 43	0.11 210	0.10 154	0.39 486	0.12 145

IPLGR	0.54 333	0.56 314	2.68 481	0.36 345	0.18 152	0.62 336	0.54 473	1.02 510	0.64 336	0.73 464	0.46 213	0.47 267	0.45 350	1.12 360	0.29 186	0.09 75	0.08 123	0.11 210	0.09 118	0.19 270	0.12 145

AACVNet	0.54 333	0.78 408	1.73 201	0.36 345	0.21 213	0.57 248	0.25 223	0.71 243	0.51 196	0.55 323	0.59 337	0.64 356	0.41 310	2.13 506	0.41 296	0.14 368	0.11 285	0.14 363	0.11 217	0.33 436	0.15 237

LCNet	0.54 333	0.37 203	1.78 231	0.92 543	0.22 240	0.96 503	0.30 320	0.59 182	0.58 269	0.51 273	0.55 308	0.41 208	0.76 483	0.84 328	0.26 151	0.09 75	0.06 22	0.12 268	0.18 394	0.98 552	0.39 500

IRAFT_RVC	0.54 333	0.53 298	1.78 231	0.46 453	0.21 213	0.58 266	0.43 424	0.65 214	0.66 364	0.54 305	0.50 256	0.49 280	0.51 394	1.58 421	1.01 460	0.11 238	0.25 492	0.13 327	0.10 154	0.15 163	0.13 182

GEStereo_RVC	0.54 333	0.87 437	1.95 328	0.47 458	0.25 291	0.62 336	0.37 392	1.00 498	0.74 432	0.53 292	0.54 298	0.59 332	0.44 346	1.10 354	0.46 319	0.15 387	0.11 285	0.12 268	0.10 154	0.26 378	0.19 321

UNet	0.54 333	0.44 257	2.83 504	0.31 227	0.33 397	0.74 437	0.27 270	0.82 345	0.61 298	0.53 292	0.54 298	0.72 409	0.54 404	0.78 322	0.56 371	0.11 238	0.09 194	0.13 327	0.11 217	0.14 144	0.12 145

HGLStereo	0.54 333	0.69 369	2.00 345	0.35 326	0.40 456	0.66 386	0.30 320	0.83 351	0.62 316	0.57 345	0.69 423	0.69 391	0.54 404	1.07 351	0.55 363	0.13 325	0.13 334	0.13 327	0.11 217	0.19 270	0.17 284

DSFCA	0.54 333	0.35 191	1.41 133	0.28 149	0.28 336	0.79 464	0.88 534	0.76 288	0.70 393	0.72 460	0.66 403	0.67 377	0.57 419	1.17 366	0.63 391	0.16 408	0.14 355	0.13 327	0.14 317	0.16 200	0.13 182

DLCB_ROB	0.54 333	0.55 312	1.49 154	0.36 345	0.25 291	0.65 379	0.36 384	0.80 334	0.70 393	0.72 460	0.69 423	0.83 455	0.46 365	1.53 410	0.60 384	0.13 325	0.12 311	0.14 363	0.14 317	0.14 144	0.13 182

G2L-Stereo_test	0.55 345	0.97 476	1.89 298	0.33 279	0.24 273	0.75 443	0.38 399	0.79 330	0.60 281	0.60 386	0.54 298	0.74 419	0.39 291	1.56 413	0.43 307	0.10 171	0.08 123	0.08 35	0.08 87	0.28 394	0.13 182

G2L-Stereo	0.55 345	0.85 431	2.18 386	0.31 227	0.27 322	0.59 283	0.27 270	0.77 299	0.55 243	0.54 305	0.52 275	0.71 406	0.36 256	1.75 446	0.50 344	0.13 325	0.11 285	0.13 327	0.11 217	0.29 399	0.15 237

ssnet_v2	0.55 345	0.60 322	1.86 284	0.32 256	0.22 240	0.72 426	0.44 435	0.94 447	0.74 432	0.63 415	0.54 298	0.81 448	0.47 373	0.77 318	0.70 409	0.16 408	0.14 355	0.14 363	0.14 317	0.30 410	0.30 448

raft_robust	0.55 345	0.84 427	1.73 201	0.28 149	0.54 504	0.53 192	0.25 223	0.88 397	0.75 445	0.48 241	0.46 213	0.76 430	0.75 481	1.46 397	0.27 161	0.09 75	0.10 237	0.10 144	0.30 482	0.26 378	0.16 266

XX-Stereo	0.55 345	0.54 303	3.50 554	0.48 466	0.39 447	0.54 200	0.17 48	0.89 403	0.40 92	0.44 202	0.65 401	0.85 464	0.19 73	0.77 318	0.21 73	0.10 171	0.14 355	0.10 144	0.32 495	0.17 222	0.14 202

ac_64	0.55 345	0.46 268	1.92 312	0.36 345	0.34 406	0.63 353	0.31 333	0.82 345	0.61 298	0.55 323	0.51 261	0.89 478	0.48 382	1.83 463	0.55 363	0.14 368	0.11 285	0.12 268	0.12 255	0.18 249	0.12 145

GANet-RSSM	0.55 345	0.73 385	1.90 303	0.36 345	0.26 308	0.59 283	0.27 270	0.78 314	0.52 204	0.47 223	0.57 328	0.63 347	0.45 350	1.92 486	0.43 307	0.14 368	0.10 237	0.25 496	0.11 217	0.34 444	0.14 202

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 345	0.92 450	2.36 422	0.38 384	0.37 438	0.60 295	0.28 288	0.82 345	0.62 316	0.62 406	0.55 308	0.72 409	0.45 350	1.00 344	0.43 307	0.15 387	0.11 285	0.14 363	0.14 317	0.15 163	0.16 266
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Zero-FE251	0.56 353	0.29 130	1.27 108	0.26 107	0.16 85	0.44 101	0.16 38	0.44 62	0.35 36	5.31 586	0.19 23	0.22 66	0.19 73	0.24 7	1.08 468	0.10 171	0.07 43	0.08 35	0.06 10	0.09 41	0.13 182

CBFPSM	0.56 353	0.91 449	1.82 265	0.28 149	0.23 260	0.71 420	0.37 392	0.72 248	0.64 336	0.50 260	0.49 248	1.03 509	0.83 492	0.62 266	1.35 500	0.10 171	0.12 311	0.10 144	0.10 154	0.18 249	0.19 321

CRFU-Net	0.56 353	0.38 213	1.86 284	0.46 453	0.26 308	0.82 475	0.36 384	0.90 409	0.49 178	0.62 406	0.59 337	0.78 436	1.35 540	1.00 344	0.48 334	0.15 387	0.14 355	0.17 431	0.10 154	0.19 270	0.14 202

CIPLG	0.56 353	1.19 521	2.46 440	0.80 534	0.31 376	0.61 316	0.57 485	0.76 288	0.57 258	0.56 334	0.63 376	0.41 208	0.30 219	0.45 177	0.40 290	0.11 238	0.20 453	0.13 327	0.13 289	0.35 455	0.19 321

DAS	0.56 353	0.35 191	1.55 164	0.33 279	0.34 406	0.50 155	0.42 417	0.83 351	0.74 432	0.83 493	0.68 414	0.56 316	0.48 382	2.40 526	0.46 319	0.12 295	0.08 123	0.12 268	0.09 118	0.18 249	0.15 237

AASNet	0.56 353	1.03 495	2.34 416	0.37 368	0.33 397	0.65 379	0.29 312	0.96 465	0.73 428	0.54 305	0.60 352	0.55 304	0.38 277	0.59 255	0.58 380	0.14 368	0.12 311	0.13 327	0.10 154	0.43 502	0.24 400

ACRE	0.56 353	1.14 511	2.77 498	0.76 530	0.28 336	0.60 295	0.56 481	0.76 288	0.58 269	0.55 323	0.62 364	0.41 208	0.29 211	0.44 165	0.39 282	0.11 238	0.19 442	0.13 327	0.14 317	0.36 461	0.18 304

iinet-f	0.57 360	0.93 456	2.27 404	0.31 227	0.25 291	0.83 478	0.33 364	0.81 338	0.65 349	0.54 305	0.63 376	0.73 413	0.67 460	0.73 306	0.67 402	0.13 325	0.13 334	0.11 210	0.10 154	0.43 502	0.16 266

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 360	0.87 437	2.11 368	0.32 256	0.30 357	0.84 480	0.40 407	0.88 397	0.72 413	0.65 432	0.73 444	0.66 368	0.57 419	0.93 336	0.71 412	0.13 325	0.07 43	0.10 144	0.08 87	0.15 163	0.14 202

psm_up	0.57 360	0.61 326	1.83 271	0.35 326	0.30 357	0.64 365	0.37 392	0.90 409	0.68 375	0.59 377	0.55 308	0.68 384	0.54 404	1.91 482	0.46 319	0.16 408	0.15 381	0.16 412	0.15 342	0.23 330	0.13 182

GwcNet-RSSM	0.57 360	0.94 458	2.13 373	0.32 256	0.25 291	0.60 295	0.30 320	0.80 334	0.66 364	0.52 282	0.64 392	0.71 406	0.40 299	1.79 454	0.50 344	0.13 325	0.09 194	0.12 268	0.12 255	0.21 300	0.15 237

DISCO	0.57 360	0.34 182	1.87 289	0.45 448	0.34 406	0.84 480	0.35 377	0.84 362	0.78 464	0.59 377	0.63 376	1.06 516	0.53 401	1.10 354	0.82 434	0.12 295	0.09 194	0.11 210	0.10 154	0.22 317	0.18 304

coex_refinement	0.58 365	0.94 458	1.87 289	0.38 384	0.25 291	0.64 365	0.34 369	0.83 351	0.65 349	0.60 386	0.63 376	0.81 448	0.48 382	1.85 470	0.56 371	0.13 325	0.09 194	0.10 144	0.10 154	0.16 200	0.16 266

PSMNet-RUCA	0.58 365	0.82 421	1.89 298	0.59 511	0.56 510	0.64 365	0.36 384	0.84 362	0.69 384	0.51 273	0.68 414	0.53 294	0.43 338	0.56 244	0.43 307	0.34 522	0.18 428	0.44 534	0.29 472	0.48 514	0.30 448

FACV-RUCA	0.58 365	0.40 227	1.78 231	0.43 427	1.67 576	0.48 140	0.28 288	0.69 232	0.62 316	0.40 177	0.53 286	0.33 164	0.63 449	0.40 141	0.31 218	0.13 325	0.11 285	0.62 543	0.12 255	0.70 538	0.98 558

UGAM	0.58 365	0.47 277	2.21 390	0.30 199	0.19 185	0.53 192	0.34 369	0.59 182	0.63 328	0.44 202	0.73 444	0.78 436	0.37 270	2.58 542	0.39 282	0.10 171	0.08 123	0.17 431	0.14 317	0.42 500	0.17 284

iRaft-Stereo_20w	0.58 365	0.39 222	1.96 337	0.45 448	0.32 384	0.92 500	0.57 485	1.14 534	0.56 254	0.81 487	0.40 180	0.55 304	0.69 465	0.65 282	1.04 465	0.09 75	0.16 399	0.09 90	0.36 514	0.17 222	0.25 409

IPLGR_C	0.58 365	1.25 528	2.72 487	0.80 534	0.31 376	0.60 295	0.61 495	0.76 288	0.58 269	0.56 334	0.62 364	0.41 208	0.31 228	0.43 156	0.40 290	0.11 238	0.22 468	0.13 327	0.15 342	0.35 455	0.19 321

CFNet	0.58 365	0.96 468	1.78 231	0.33 279	0.25 291	0.63 353	0.22 135	0.88 397	0.75 445	0.46 221	0.59 337	0.58 329	0.40 299	2.29 515	0.48 334	0.12 295	0.09 194	0.15 393	0.14 317	0.30 410	0.15 237

NVstereo2D	0.58 365	0.40 227	2.03 353	0.35 326	0.35 419	0.69 411	0.39 404	0.91 421	0.80 472	0.47 223	0.53 286	0.67 377	0.46 365	1.99 492	0.48 334	0.19 451	0.11 285	0.17 431	0.13 289	0.25 358	0.25 409

HUF	0.59 373	0.65 354	2.46 440	0.45 448	0.77 540	0.34 36	0.24 203	0.46 74	0.39 81	0.31 135	0.28 89	0.25 100	0.19 73	0.67 287	0.18 18	0.12 295	2.03 585	0.08 35	0.06 10	0.31 418	1.59 580

DualNet (step1)	0.59 373	0.62 332	1.93 315	0.27 124	0.22 240	0.68 405	0.31 333	0.93 438	0.66 364	0.57 345	0.51 261	0.55 304	0.45 350	1.11 357	0.38 271	0.61 541	0.14 355	0.87 552	0.56 545	0.25 358	0.23 388

Wz-Net-LNSev	0.59 373	0.96 468	2.47 445	0.34 310	0.37 438	0.79 464	0.44 435	0.86 379	0.77 459	0.61 395	0.67 406	0.79 441	0.56 413	0.64 271	0.62 389	0.15 387	0.14 355	0.12 268	0.12 255	0.18 249	0.19 321

OMP-Stereo	0.59 373	0.65 354	1.74 205	0.56 500	0.37 438	0.60 295	0.26 245	0.70 240	0.65 349	0.66 434	0.60 352	0.69 391	0.32 235	2.09 503	1.20 487	0.10 171	0.07 43	0.12 268	0.09 118	0.17 222	0.10 83

IIG-Stereo	0.59 373	0.65 354	1.74 205	0.54 491	0.23 260	0.61 316	0.21 112	0.73 260	0.65 349	0.64 425	0.69 423	0.69 391	0.38 277	2.09 503	1.39 503	0.11 238	0.07 43	0.11 210	0.09 118	0.15 163	0.09 56

iResNetv2_ROB	0.59 373	1.43 543	2.96 517	0.40 405	0.22 240	0.58 266	0.28 288	0.91 421	0.73 428	0.57 345	0.63 376	0.60 338	0.41 310	0.74 309	0.35 255	0.11 238	0.08 123	0.10 144	0.07 57	0.43 502	0.17 284

SACVNet	0.60 379	0.74 388	1.90 303	0.37 368	0.28 336	0.64 365	0.37 392	0.86 379	0.61 298	0.65 432	0.62 364	0.69 391	0.44 346	2.08 501	0.42 298	0.18 436	0.14 355	0.16 412	0.15 342	0.38 476	0.24 400

HHNet	0.60 379	0.65 354	2.60 472	0.36 345	0.25 291	0.64 365	0.61 495	0.64 208	0.62 316	0.55 323	1.13 516	0.32 158	0.60 432	0.42 153	1.79 523	0.15 387	0.07 43	0.12 268	0.10 154	0.18 249	0.15 237

ASMatch	0.60 379	0.43 246	2.58 467	0.91 542	0.36 427	0.56 230	0.25 223	0.52 131	0.61 298	0.47 223	1.21 519	0.47 267	0.66 458	1.34 381	0.94 444	0.10 171	0.08 123	0.11 210	0.11 217	0.10 57	0.16 266

PFNet	0.60 379	0.33 169	2.47 445	0.41 412	0.55 507	0.62 336	0.27 270	0.61 195	0.63 328	0.61 395	0.56 320	0.45 246	0.32 235	1.88 479	1.14 477	0.28 510	0.09 194	0.12 268	0.16 362	0.26 378	0.20 337

ADLNet	0.60 379	0.71 374	1.95 328	0.35 326	0.34 406	0.67 393	0.34 369	0.90 409	0.74 432	0.68 445	0.62 364	0.80 445	0.45 350	1.78 450	0.64 396	0.14 368	0.11 285	0.14 363	0.14 317	0.29 399	0.21 349

ARAFT	0.60 379	1.23 525	3.10 531	0.28 149	0.16 85	0.64 365	0.36 384	0.90 409	0.67 373	0.61 395	0.49 248	0.55 304	0.31 228	1.24 375	0.32 229	0.10 171	0.08 123	0.14 363	0.13 289	0.37 469	0.21 349

ETE_ROB	0.60 379	0.71 374	1.55 164	0.37 368	0.25 291	0.69 411	0.51 462	1.47 552	0.70 393	0.80 481	0.69 423	0.85 464	0.49 389	1.36 383	0.58 380	0.16 408	0.13 334	0.19 457	0.16 362	0.21 300	0.23 388

LALA_ROB	0.60 379	0.76 391	1.69 187	0.36 345	0.29 344	0.79 464	0.55 476	0.94 447	0.77 459	0.81 487	0.67 406	0.94 492	0.49 389	0.99 342	0.73 419	0.21 468	0.15 381	0.20 466	0.18 394	0.23 330	0.21 349

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 387	0.61 326	3.35 551	0.33 279	0.58 515	0.66 386	0.20 91	0.98 478	0.55 243	0.73 464	0.52 275	0.99 502	0.65 453	0.58 249	0.29 186	0.10 171	0.16 399	0.10 144	0.41 526	0.29 399	0.20 337

RAFT-RH_RVC	0.61 387	0.50 289	2.33 414	0.36 345	0.29 344	0.60 295	0.18 63	0.44 62	0.58 269	0.76 472	1.91 546	0.47 267	0.29 211	1.60 424	1.23 491	0.14 368	0.07 43	0.13 327	0.13 289	0.10 57	0.09 56

FADNet-RVC	0.61 387	1.26 530	2.12 371	0.33 279	0.26 308	0.59 283	0.29 312	0.86 379	0.62 316	0.45 213	0.50 256	0.62 344	0.46 365	1.73 442	0.55 363	0.17 424	0.20 453	0.17 431	0.18 394	0.59 529	0.28 432

RASNet	0.61 387	0.68 365	2.03 353	0.35 326	0.46 488	0.65 379	0.28 288	0.78 314	0.70 393	0.48 241	0.64 392	0.93 488	0.61 441	2.21 511	0.73 419	0.12 295	0.09 194	0.09 90	0.10 154	0.14 144	0.11 108

XPNet_ROB	0.61 387	0.72 378	1.66 182	0.37 368	0.27 322	0.67 393	0.47 453	0.89 403	0.71 403	0.78 478	0.70 433	0.81 448	0.53 401	1.70 437	0.76 423	0.21 468	0.16 399	0.16 412	0.15 342	0.20 286	0.21 349

252Zero-FE	0.62 392	0.27 96	0.83 51	0.24 57	0.13 20	0.31 20	0.13 8	0.39 28	0.32 16	8.03 589	0.23 54	0.12 2	0.12 6	0.26 20	0.44 313	0.09 75	0.12 311	0.07 1	0.06 10	0.09 41	0.12 145

YMNet	0.62 392	0.72 378	1.93 315	0.41 412	0.41 463	0.87 490	0.43 424	0.87 388	0.71 403	0.74 467	0.81 461	0.83 455	0.46 365	0.86 331	0.93 442	0.19 451	0.22 468	0.20 466	0.17 381	0.41 494	0.21 349

YMNet_1	0.62 392	0.72 378	1.93 315	0.41 412	0.41 463	0.87 490	0.43 424	0.87 388	0.71 403	0.74 467	0.81 461	0.83 455	0.46 365	0.86 331	0.93 442	0.19 451	0.22 468	0.20 466	0.17 381	0.41 494	0.21 349

DDVS	0.62 392	0.40 227	1.40 132	2.21 578	0.35 419	0.87 490	1.00 544	0.69 232	0.50 188	0.53 292	0.56 320	0.90 480	0.37 270	1.22 370	0.47 328	0.15 387	0.14 355	0.14 363	0.12 255	0.19 270	0.22 364

DRaft	0.62 392	0.38 213	1.76 217	0.24 57	0.16 85	0.64 365	0.66 505	0.53 140	0.53 223	0.67 438	0.99 499	0.38 188	1.00 516	1.44 392	2.10 537	0.10 171	0.14 355	0.10 144	0.14 317	0.18 249	0.21 349

DMCA-RVC	0.62 392	0.96 468	2.63 474	0.36 345	0.90 546	0.56 230	0.31 333	0.69 232	0.57 258	0.68 445	0.52 275	0.59 332	0.56 413	1.23 372	0.53 356	0.16 408	0.38 526	0.20 466	0.15 342	0.20 286	0.15 237

HSM	0.62 392	0.76 391	1.72 198	0.30 199	0.29 344	0.64 365	0.28 288	0.94 447	0.62 316	0.58 363	0.57 328	1.40 541	0.64 451	2.59 543	0.42 298	0.11 238	0.08 123	0.10 144	0.08 87	0.14 144	0.11 108

UGAM-zero	0.63 399	0.39 222	2.49 448	0.30 199	0.49 493	0.67 393	0.19 72	0.91 421	0.45 141	0.77 476	0.45 205	1.16 530	0.82 491	2.05 497	0.29 186	0.09 75	0.15 381	0.09 90	0.44 530	0.11 79	0.22 364

fast-acv-ft	0.63 399	0.88 441	3.10 531	0.38 384	0.30 357	0.79 464	0.48 457	0.69 232	0.72 413	0.58 363	0.78 457	0.76 430	0.60 432	0.67 287	0.73 419	0.15 387	0.15 381	0.18 451	0.17 381	0.37 469	0.16 266

PSM-AAD	0.63 399	0.22 37	1.77 226	0.37 368	0.23 260	0.86 486	1.17 556	0.59 182	0.60 281	0.64 425	0.71 437	0.68 384	2.93 571	0.65 282	0.31 218	0.09 75	0.07 43	0.17 431	0.15 342	0.13 120	0.33 469

PS-NSSS	0.63 399	1.00 486	1.81 259	0.30 199	0.31 376	0.63 353	0.34 369	0.98 478	0.69 384	0.54 305	0.74 447	0.51 286	0.41 310	2.43 531	0.48 334	0.24 492	0.17 417	0.27 500	0.18 394	0.27 388	0.21 349

z-ln-s-r	0.64 403	0.89 444	2.23 398	0.32 256	0.26 308	0.57 248	0.37 392	0.84 362	0.76 454	0.51 273	0.81 461	0.64 356	0.45 350	2.06 498	1.27 495	0.10 171	0.07 43	0.11 210	0.09 118	0.24 345	0.13 182

test_for_model	0.64 403	1.60 551	1.82 265	1.23 560	1.02 556	0.53 192	0.23 170	0.75 275	0.50 188	0.57 345	0.29 95	0.25 100	0.20 83	0.26 20	0.22 92	0.76 552	0.31 511	0.08 35	0.07 57	1.68 573	0.50 524

TransformOpticalFlow	0.64 403	0.56 314	2.66 479	0.44 434	0.26 308	0.62 336	0.28 288	0.83 351	0.71 403	0.76 472	0.74 447	0.91 482	0.85 496	1.83 463	0.81 433	0.10 171	0.07 43	0.11 210	0.09 118	0.11 79	0.12 145

pcwnet_v2	0.64 403	0.49 283	4.41 569	0.32 256	0.27 322	0.60 295	0.25 223	0.97 474	0.88 495	0.59 377	0.70 433	0.63 347	0.55 409	0.66 285	0.37 264	0.17 424	0.15 381	0.15 393	0.14 317	0.21 300	0.23 388

RAFT + AFF	0.64 403	1.20 522	1.95 328	0.34 310	0.33 397	0.67 393	0.52 465	0.99 490	0.74 432	0.53 292	0.58 334	0.57 322	0.80 488	1.76 447	0.51 349	0.12 295	0.27 501	0.15 393	0.14 317	0.43 502	0.29 438

FADNet	0.64 403	1.22 524	2.06 355	0.32 256	0.30 357	0.66 386	0.29 312	0.88 397	0.72 413	0.44 202	0.48 231	0.66 368	0.57 419	1.84 468	0.45 318	0.46 533	0.20 453	0.17 431	0.19 414	0.59 529	0.24 400

DRN-Test	0.64 403	0.43 246	2.44 437	0.39 394	0.44 473	0.80 471	0.41 413	1.02 510	0.78 464	0.80 481	0.63 376	0.69 391	0.56 413	1.79 454	0.69 407	0.15 387	0.12 311	0.17 431	0.16 362	0.18 249	0.17 284

StereoDRNet	0.64 403	0.88 441	2.35 419	0.41 412	0.45 482	0.73 433	0.47 453	0.94 447	0.74 432	0.75 469	0.54 298	0.74 419	0.47 373	1.70 437	0.72 416	0.15 387	0.14 355	0.15 393	0.14 317	0.20 286	0.19 321

NOSS_ROB	0.64 403	0.65 354	1.62 176	0.46 453	0.25 291	0.67 393	0.30 320	0.93 438	0.77 459	0.59 377	0.57 328	0.77 432	0.38 277	2.78 554	0.44 313	0.23 484	0.24 479	0.28 503	0.26 460	0.27 388	0.39 500

Select-FE	0.65 412	0.67 362	2.76 495	0.49 468	0.55 507	0.79 464	0.16 38	0.90 409	0.53 223	0.84 495	0.55 308	0.91 482	0.75 481	0.57 245	1.16 481	0.11 238	0.18 428	0.11 210	0.49 535	0.14 144	0.31 456

Wz-Net-MNSev	0.65 412	0.97 476	2.19 388	0.36 345	0.33 397	0.90 496	0.60 491	0.92 430	0.81 478	0.75 469	0.72 442	0.73 413	0.65 453	1.39 386	0.71 412	0.16 408	0.13 334	0.14 363	0.14 317	0.24 345	0.18 304

FINET	0.65 412	0.95 465	3.06 527	0.35 326	0.40 456	0.58 266	0.48 457	0.92 430	1.10 528	0.57 345	0.68 414	0.47 267	0.44 346	1.15 365	0.60 384	0.23 484	0.21 462	0.17 431	0.15 342	0.26 378	0.25 409

CVANet_RVC	0.65 412	0.80 412	2.13 373	0.36 345	0.26 308	0.62 336	0.42 417	0.84 362	0.72 413	0.69 447	0.68 414	0.68 384	0.52 399	2.64 545	0.42 298	0.19 451	0.12 311	0.22 477	0.17 381	0.37 469	0.15 237

NCCL2	0.65 412	0.94 458	1.96 337	0.43 427	0.30 357	0.71 420	0.68 511	0.84 362	0.65 349	0.70 453	0.60 352	0.86 470	0.54 404	1.56 413	0.57 375	0.20 461	0.16 399	0.67 546	0.25 452	0.22 317	0.24 400

TCMNet	0.66 417	0.85 431	2.55 466	0.50 472	0.52 501	0.72 426	0.39 404	0.87 388	0.72 413	0.58 363	0.68 414	0.63 347	0.46 365	1.70 437	0.63 391	0.18 436	0.18 428	0.23 484	0.18 394	0.38 476	0.27 426

ACV-stereo	0.66 417	0.76 391	2.86 505	0.32 256	0.25 291	1.01 510	0.60 491	0.59 182	0.52 204	0.41 186	0.45 205	1.55 547	0.94 511	1.40 389	0.69 407	0.14 368	0.13 334	0.12 268	0.11 217	0.20 286	0.19 321

ttt	0.66 417	0.22 37	1.68 185	0.34 310	0.24 273	0.60 295	0.26 245	1.00 498	0.77 459	0.55 323	0.67 406	0.54 300	0.36 256	2.14 507	3.03 556	0.16 408	0.13 334	0.13 327	0.12 255	0.15 163	0.17 284

GrayStereo	0.66 417	0.19 8	1.76 217	0.90 541	0.23 260	0.62 336	1.42 570	0.62 199	0.60 281	0.72 460	0.78 457	0.56 316	3.07 574	0.60 261	0.26 151	0.09 75	0.08 123	0.10 144	0.21 430	0.11 79	0.18 304

PSMNet_ROB	0.66 417	1.01 490	2.33 414	0.38 384	0.31 376	0.72 426	0.55 476	0.86 379	0.69 384	0.54 305	0.60 352	0.75 425	0.47 373	2.00 493	0.82 434	0.17 424	0.13 334	0.19 457	0.19 414	0.24 345	0.27 426

DispNO	0.67 422	0.98 480	2.58 467	0.31 227	0.27 322	0.59 283	0.29 312	0.83 351	0.68 375	0.53 292	0.79 460	0.83 455	0.47 373	2.46 533	0.68 405	0.12 295	0.10 237	0.19 457	0.31 489	0.16 200	0.17 284

STrans-v2	0.67 422	0.56 314	2.64 476	0.27 124	0.23 260	0.57 248	0.33 364	0.96 465	0.69 384	0.92 507	0.85 474	0.89 478	0.93 508	1.83 463	1.21 489	0.09 75	0.07 43	0.10 144	0.09 118	0.11 79	0.12 145

hitnet-ft	0.67 422	0.80 412	1.90 303	0.28 149	0.22 240	0.69 411	0.36 384	0.85 369	0.65 349	0.56 334	0.84 470	1.03 509	0.95 514	2.32 517	0.55 363	0.23 484	0.14 355	0.41 530	0.13 289	0.24 345	0.17 284

FADNet-RVC-Resample	0.67 422	1.16 520	3.16 537	0.37 368	0.29 344	0.62 336	0.38 399	0.86 379	0.63 328	0.51 273	0.50 256	0.57 322	0.45 350	1.57 417	0.49 339	0.24 492	0.32 517	0.23 484	0.19 414	0.27 388	0.62 535

RP	0.67 422	0.82 421	1.94 325	0.43 427	0.44 473	0.65 379	0.45 442	0.89 403	0.82 479	0.66 434	0.92 486	0.99 502	0.76 483	1.55 412	0.66 399	0.25 497	0.18 428	0.23 484	0.20 424	0.31 418	0.22 364

HSM-Net_RVC	0.67 422	0.34 182	2.23 398	0.26 107	0.19 185	0.67 393	0.29 312	1.26 544	0.69 384	0.72 460	0.70 433	0.78 436	0.42 328	3.77 574	0.41 296	0.13 325	0.09 194	0.10 144	0.09 118	0.12 90	0.11 108
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.67 422	0.92 450	1.76 217	0.37 368	0.24 273	0.66 386	0.56 481	0.82 345	0.74 432	1.16 528	0.62 364	0.61 340	0.48 382	2.70 550	0.50 344	0.20 461	0.11 285	0.35 520	0.14 317	0.32 427	0.16 266

w-ln-seven-2	0.68 429	1.13 509	2.46 440	0.36 345	0.27 322	0.65 379	0.44 435	0.87 388	0.83 482	0.69 447	0.75 450	0.72 409	0.63 449	1.56 413	1.15 479	0.13 325	0.13 334	0.15 393	0.14 317	0.35 455	0.19 321

ADLNet2	0.68 429	0.84 427	3.19 541	0.33 279	0.36 427	0.64 365	0.37 392	0.89 403	0.79 469	0.54 305	0.65 401	0.93 488	0.48 382	2.07 500	0.56 371	0.13 325	0.11 285	0.11 210	0.11 217	0.33 436	0.18 304

DEmStereo	0.68 429	0.31 154	2.25 401	0.42 423	0.17 114	0.66 386	0.89 535	0.51 117	0.59 276	0.60 386	1.01 502	0.45 246	1.26 532	1.54 411	2.26 543	0.10 171	0.08 123	0.10 144	0.10 154	0.10 57	0.11 108

Nwc_Net	0.68 429	0.83 425	2.53 455	0.41 412	0.39 447	0.77 455	0.38 399	1.01 507	0.70 393	0.60 386	0.99 499	0.98 499	0.68 463	1.41 390	0.63 391	0.23 484	0.15 381	0.23 484	0.25 452	0.23 330	0.18 304

AANet_RVC	0.68 429	1.00 486	2.09 363	0.33 279	0.25 291	0.58 266	0.32 356	0.81 338	0.80 472	0.61 395	0.94 491	0.80 445	0.41 310	2.46 533	1.02 462	0.36 525	0.14 355	0.10 144	0.09 118	0.23 330	0.22 364

IPLG	0.69 434	0.84 427	2.43 435	0.35 326	0.21 213	1.65 549	0.61 495	1.36 548	0.58 269	1.39 548	0.51 261	0.37 180	0.87 500	1.41 390	0.36 258	0.09 75	0.07 43	0.14 363	0.12 255	0.32 427	0.11 108

GwcNet	0.69 434	0.71 374	3.12 534	0.36 345	0.45 482	0.81 472	0.44 435	0.86 379	0.84 485	0.60 386	0.74 447	0.82 453	0.49 389	1.65 430	0.66 399	0.16 408	0.15 381	0.15 393	0.15 342	0.31 418	0.24 400

AF-Net	0.69 434	0.92 450	2.21 390	0.41 412	0.40 456	0.68 405	0.40 407	1.02 510	0.86 488	0.69 447	1.03 506	1.04 512	0.84 495	1.19 367	0.78 427	0.22 481	0.14 355	0.25 496	0.17 381	0.30 410	0.18 304

stereogan	0.69 434	0.51 292	2.44 437	0.39 394	0.39 447	1.01 510	0.41 413	0.94 447	0.92 505	0.73 464	0.85 474	1.15 528	0.69 465	1.57 417	0.53 356	0.19 451	0.18 428	0.20 466	0.16 362	0.36 461	0.24 400

PAM_32	0.70 438	0.35 191	2.73 492	0.54 491	0.61 524	1.07 521	0.43 424	0.84 362	0.49 178	0.90 504	0.91 484	1.23 532	0.77 486	0.65 282	1.10 471	0.10 171	0.19 442	0.10 144	0.49 535	0.15 163	0.38 494

PAM	0.70 438	0.35 191	2.72 487	0.56 500	0.62 526	1.08 523	0.53 469	0.85 369	0.44 126	0.93 509	0.92 486	1.24 533	0.68 463	0.64 271	1.01 460	0.10 171	0.19 442	0.10 144	0.48 533	0.14 144	0.38 494

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 438	0.65 354	3.45 552	0.50 472	0.60 522	0.75 443	0.23 170	0.96 465	0.60 281	0.76 472	1.30 526	0.81 448	0.60 432	0.57 245	0.82 434	0.10 171	0.16 399	0.11 210	0.43 529	0.31 418	0.22 364

xxxx	0.70 438	0.21 22	1.33 118	0.28 149	0.18 152	0.63 353	0.24 203	1.02 510	0.69 384	0.50 260	0.62 364	0.58 329	0.38 277	1.47 404	5.21 581	0.13 325	0.12 311	0.11 210	0.10 154	0.12 90	0.15 237

APVNet	0.70 438	0.67 362	2.71 485	0.38 384	0.36 427	0.85 484	0.43 424	0.91 421	0.68 375	0.55 323	0.69 423	0.75 425	0.55 409	2.31 516	0.78 427	0.17 424	0.17 417	0.24 491	0.19 414	0.33 436	0.23 388

Syn2CoEx	0.70 438	1.07 502	2.74 493	0.43 427	0.30 357	0.64 365	0.42 417	0.99 490	0.78 464	0.62 406	0.78 457	0.74 419	0.72 472	1.92 486	0.61 387	0.20 461	0.17 417	0.19 457	0.15 342	0.29 399	0.22 364

FAT-Stereo	0.70 438	0.54 303	2.88 507	0.36 345	0.29 344	0.62 336	0.54 473	0.97 474	0.87 491	0.76 472	0.92 486	0.94 492	0.80 488	1.84 468	0.57 375	0.18 436	0.19 442	0.17 431	0.16 362	0.22 317	0.25 409

RYNet	0.70 438	0.56 314	2.25 401	0.35 326	0.41 463	0.86 486	0.43 424	0.94 447	0.82 479	0.62 406	0.53 286	0.91 482	0.60 432	2.70 550	1.00 456	0.14 368	0.11 285	0.16 412	0.14 317	0.25 358	0.27 426

PWC_ROB	0.70 438	0.94 458	1.88 291	0.39 394	0.39 447	0.62 336	0.30 320	0.98 478	0.94 506	0.91 506	1.29 525	0.77 432	0.62 446	1.62 428	1.03 464	0.18 436	0.11 285	0.18 451	0.13 289	0.51 521	0.22 364

ccnet	0.71 447	0.41 234	1.59 169	0.40 405	0.45 482	1.06 516	0.55 476	0.98 478	0.71 403	0.88 500	0.97 496	0.82 453	0.88 504	1.68 434	0.94 444	0.32 518	0.26 494	0.32 516	0.27 465	0.34 444	0.30 448

RGC	0.71 447	0.97 476	2.18 386	0.44 434	0.44 473	0.73 433	0.40 407	0.94 447	0.71 403	0.71 457	1.04 509	1.01 505	0.71 469	1.74 444	0.70 409	0.23 484	0.18 428	0.28 503	0.26 460	0.29 399	0.27 426

CBMV	0.71 447	0.76 391	2.64 476	0.33 279	0.20 199	0.78 460	0.79 526	0.98 478	0.78 464	0.85 499	0.71 437	0.86 470	1.10 526	1.46 397	0.62 389	0.18 436	0.20 453	0.21 474	0.19 414	0.25 358	0.33 469
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GCST	0.72 450	1.10 504	2.15 379	1.11 555	0.59 517	0.62 336	0.19 72	0.75 275	0.53 223	0.56 334	0.63 376	0.47 267	0.31 228	1.11 357	0.33 240	0.75 551	0.45 537	0.84 551	0.64 557	0.69 537	0.54 526

mmx	0.72 450	0.23 55	2.01 346	0.30 199	0.21 213	0.57 248	0.26 245	0.99 490	0.76 454	0.53 292	0.63 376	0.66 368	0.39 291	2.52 538	3.43 567	0.13 325	0.10 237	0.15 393	0.13 289	0.15 163	0.15 237

xxx	0.72 450	0.23 55	2.01 346	0.30 199	0.21 213	0.57 248	0.26 245	0.99 490	0.76 454	0.53 292	0.63 376	0.66 368	0.39 291	2.52 538	3.43 567	0.13 325	0.10 237	0.15 393	0.13 289	0.15 163	0.15 237

LL-Strereo	0.72 450	1.29 532	2.49 448	0.36 345	0.45 482	0.55 215	0.32 356	0.93 438	0.71 403	0.67 438	0.58 334	0.85 464	0.79 487	2.67 549	0.46 319	0.10 171	0.18 428	0.14 363	0.12 255	0.40 491	0.42 510

test_xeample	0.72 450	0.21 22	1.36 123	0.27 124	0.17 114	0.59 283	0.28 288	1.01 507	0.70 393	0.55 323	0.67 406	0.44 237	0.39 291	1.88 479	5.17 580	0.12 295	0.10 237	0.11 210	0.10 154	0.13 120	0.15 237

SHD	0.72 450	0.77 400	2.36 422	0.45 448	0.40 456	0.71 420	0.32 356	1.02 510	1.25 539	1.07 521	0.84 470	0.90 480	0.73 475	1.09 353	0.98 450	0.21 468	0.18 428	0.20 466	0.21 430	0.32 427	0.31 456

RTSC	0.72 450	1.00 486	2.22 394	0.40 405	0.29 344	0.82 475	0.31 333	0.96 465	1.10 528	0.92 507	0.81 461	0.78 436	0.58 425	1.23 372	1.55 512	0.18 436	0.17 417	0.14 363	0.17 381	0.43 502	0.30 448

PASM	0.72 450	0.68 365	1.91 309	0.47 458	0.44 473	0.60 295	0.51 462	0.76 288	0.80 472	0.77 476	0.67 406	0.87 472	0.61 441	2.40 526	0.67 402	0.32 518	0.35 519	0.36 522	0.41 526	0.45 511	0.39 500

PWCDC_ROB	0.72 450	1.06 499	2.09 363	0.47 458	0.36 427	0.78 460	0.26 245	0.98 478	1.34 545	0.61 395	2.07 548	0.64 356	0.61 441	0.83 326	0.71 412	0.31 517	0.14 355	0.15 393	0.12 255	0.60 532	0.21 349

ff1	0.73 459	0.23 55	2.01 346	0.30 199	0.21 213	0.57 248	0.26 245	0.74 264	0.88 495	0.53 292	0.63 376	0.66 368	0.39 291	2.52 538	3.43 567	0.10 171	0.24 479	0.15 393	0.13 289	0.25 358	0.36 484

GASNet	0.73 459	1.47 545	3.04 525	0.47 458	0.33 397	0.57 248	0.34 369	0.91 421	0.75 445	0.58 363	0.58 334	0.74 419	0.55 409	2.03 494	0.65 398	0.21 468	0.15 381	0.19 457	0.17 381	0.51 521	0.28 432

XQC	0.73 459	0.98 480	2.39 426	0.46 453	0.35 419	0.81 472	0.46 445	1.00 498	1.00 514	0.80 481	0.69 423	0.88 476	0.74 480	1.32 379	1.20 487	0.24 492	0.16 399	0.23 484	0.20 424	0.41 494	0.33 469

w-ln-seven	0.74 462	1.05 497	2.54 461	0.37 368	0.34 406	1.03 513	0.47 453	1.00 498	1.08 525	0.90 504	0.85 474	0.85 464	0.57 419	1.37 384	1.26 494	0.14 368	0.13 334	0.16 412	0.15 342	0.31 418	0.20 337

1111x	0.74 462	0.21 22	1.93 315	0.31 227	0.17 114	0.63 353	0.32 356	1.03 517	0.74 432	0.52 282	0.62 364	0.57 322	0.47 373	2.38 522	4.25 575	0.12 295	0.14 355	0.11 210	0.12 255	0.12 90	0.14 202

Anonymous_2	0.74 462	0.32 162	1.65 178	0.33 279	0.30 357	0.67 393	0.32 356	0.69 232	0.46 151	0.48 241	0.41 184	0.84 460	0.58 425	0.51 223	0.40 290	0.32 518	0.38 526	1.43 575	3.69 591	0.80 546	0.27 426

GANetREF_RVC	0.75 465	1.15 515	2.46 440	0.47 458	0.26 308	0.83 478	0.61 495	0.97 474	0.89 499	0.62 406	0.61 359	0.72 409	0.59 428	2.42 528	0.55 363	0.32 518	0.25 492	0.36 522	0.24 445	0.39 486	0.31 456
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
GANet	0.75 465	0.84 427	2.01 346	0.40 405	0.25 291	0.74 437	0.66 505	0.87 388	0.73 428	0.71 457	1.07 511	0.84 460	0.59 428	2.71 552	1.15 479	0.17 424	0.16 399	0.44 534	0.16 362	0.31 418	0.20 337

PDISCO_ROB	0.75 465	1.06 499	2.11 368	0.64 519	0.59 517	1.13 527	0.43 424	1.14 534	1.05 520	0.64 425	0.71 437	0.96 495	0.61 441	1.21 368	0.76 423	0.37 526	0.18 428	0.27 500	0.24 445	0.56 528	0.32 462

HBP-ISP	0.76 468	1.30 533	3.19 541	0.35 326	0.26 308	0.85 484	0.54 473	1.03 517	0.72 413	0.80 481	0.69 423	0.68 384	0.83 492	2.04 496	0.44 313	0.23 484	0.24 479	0.29 510	0.25 452	0.28 394	0.24 400

Wz-Net-SNSev	0.76 468	1.32 537	3.11 533	0.40 405	0.31 376	0.71 420	0.60 491	0.98 478	0.87 491	0.67 438	0.83 467	0.96 495	0.60 432	1.67 433	0.97 448	0.16 408	0.15 381	0.16 412	0.17 381	0.36 461	0.24 400

FTStereo	0.76 468	0.18 5	2.35 419	0.71 526	0.21 213	0.73 433	1.79 573	0.57 167	0.53 223	1.07 521	1.63 540	1.29 535	2.13 563	0.75 310	0.29 186	0.19 451	0.08 123	0.12 268	0.11 217	0.11 79	0.40 504

CBMV_ROB	0.76 468	0.42 241	2.68 481	0.33 279	0.22 240	0.74 437	0.47 453	0.96 465	0.76 454	1.04 520	0.96 494	0.88 476	0.93 508	2.06 498	1.19 486	0.22 481	0.24 479	0.27 500	0.25 452	0.25 358	0.28 432

DDUNet	0.77 472	1.12 506	1.88 291	0.76 530	0.69 532	0.84 480	0.43 424	0.85 369	0.65 349	0.67 438	0.75 450	0.91 482	0.52 399	1.03 348	0.57 375	0.54 537	0.37 523	0.95 558	0.52 541	0.71 539	0.57 530

UDG	0.77 472	1.23 525	2.15 379	0.67 524	0.59 517	0.78 460	0.38 399	0.90 409	0.70 393	0.61 395	0.69 423	1.01 505	0.67 460	1.02 346	0.73 419	0.45 531	0.34 518	0.87 552	0.51 539	0.67 536	0.46 516

aanetorigin	0.77 472	0.80 412	2.59 469	0.43 427	0.44 473	0.58 266	1.01 546	0.57 167	0.68 375	1.53 554	1.23 520	0.81 448	1.08 524	1.07 351	1.07 467	0.18 436	0.15 381	0.17 431	0.21 430	0.54 526	0.30 448

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 472	1.04 496	2.06 355	0.94 545	0.35 419	0.89 495	0.40 407	0.85 369	0.63 328	0.55 323	0.63 376	0.75 425	0.38 277	2.38 522	0.48 334	1.10 565	0.31 511	0.36 522	0.21 430	0.53 525	0.55 529

222	0.78 476	0.23 55	1.23 101	0.28 149	0.18 152	0.62 336	0.24 203	1.02 510	0.70 393	0.58 363	0.66 403	0.46 259	0.42 328	1.80 458	6.53 586	0.13 325	0.10 237	0.11 210	0.10 154	0.12 90	0.17 284

EAI-Stereo	0.78 476	0.25 73	1.67 184	0.54 491	0.59 517	1.95 558	2.05 576	1.11 533	0.64 336	0.95 512	1.49 535	0.50 283	0.67 460	0.59 255	1.44 507	0.09 75	0.19 442	0.09 90	0.49 535	0.13 120	0.22 364

NCC-stereo	0.79 478	0.94 458	2.42 431	0.59 511	0.45 482	1.90 556	0.46 445	0.99 490	0.72 413	0.64 425	0.84 470	0.91 482	0.73 475	1.80 458	1.00 456	0.27 506	0.19 442	0.23 484	0.31 489	0.24 345	0.22 364

Abc-Net	0.79 478	0.94 458	2.42 431	0.59 511	0.45 482	1.90 556	0.46 445	0.99 490	0.72 413	0.64 425	0.84 470	0.91 482	0.73 475	1.80 458	1.00 456	0.27 506	0.19 442	0.23 484	0.31 489	0.24 345	0.22 364
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
zero-FE	0.80 480	0.27 96	8.23 582	0.49 468	0.98 550	0.33 29	0.20 91	0.48 96	1.28 542	0.17 13	0.20 29	0.77 432	0.22 103	0.60 261	0.97 448	0.11 238	0.07 43	0.09 90	0.10 154	0.33 436	0.14 202

zh-mn7	0.80 480	1.54 548	3.00 523	0.35 326	0.27 322	0.72 426	0.41 413	0.93 438	1.11 530	1.00 515	1.28 523	0.75 425	0.57 419	1.87 471	1.18 484	0.16 408	0.13 334	0.14 363	0.14 317	0.26 378	0.21 349

z-mn7	0.80 480	1.52 547	2.62 473	0.36 345	0.28 336	1.01 510	0.48 457	0.90 409	1.29 543	0.69 447	1.35 531	0.85 464	0.59 428	2.03 494	1.09 470	0.14 368	0.12 311	0.14 363	0.12 255	0.32 427	0.20 337

SQANet	0.80 480	1.58 550	2.53 455	0.76 530	0.83 541	0.76 447	0.36 384	0.83 351	0.64 336	0.63 415	0.69 423	0.73 413	0.51 394	1.21 368	0.53 356	0.77 553	0.29 505	0.59 542	0.29 472	0.86 548	0.61 534

anonymity	0.80 480	0.66 361	1.29 110	0.59 511	0.75 536	0.67 393	0.52 465	0.95 460	0.71 403	0.94 510	0.70 433	0.67 377	0.87 500	0.71 303	1.35 500	0.64 544	0.62 553	0.58 540	1.44 579	0.60 532	0.65 538

S-Stereo	0.80 480	0.69 369	3.89 560	0.39 394	0.37 438	0.69 411	0.70 516	0.94 447	0.98 513	0.62 406	0.91 484	0.83 455	0.60 432	2.37 519	0.66 399	0.18 436	0.21 462	0.17 431	0.18 394	0.30 410	0.35 475

ADCRef	0.80 480	0.96 468	2.29 408	0.37 368	0.35 419	0.96 503	0.51 462	0.87 388	0.75 445	0.88 500	0.83 467	0.61 340	1.36 541	1.02 346	3.27 562	0.13 325	0.11 285	0.17 431	0.19 414	0.25 358	0.21 349

DANet	0.80 480	0.65 354	2.21 390	1.19 558	0.48 492	0.74 437	1.25 559	0.89 403	1.53 554	0.89 502	0.71 437	0.96 495	0.56 413	1.83 463	0.96 447	0.18 436	0.16 399	0.19 457	0.16 362	0.26 378	0.29 438
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FADNet_RVC	0.81 488	1.14 511	2.42 431	0.30 199	0.24 273	0.71 420	0.24 203	0.95 460	0.61 298	0.44 202	0.56 320	0.59 332	0.42 328	1.52 409	0.68 405	0.94 557	0.96 574	0.28 503	1.00 572	0.90 549	1.36 574

edge stereo	0.81 488	0.73 385	3.30 547	0.37 368	1.21 565	0.62 336	0.39 404	0.93 438	0.79 469	0.80 481	0.88 481	1.14 527	0.71 469	2.18 509	0.71 412	0.21 468	0.20 453	0.26 499	0.18 394	0.38 476	0.26 419

MIPNet	0.83 490	0.81 417	2.40 428	0.61 516	0.18 152	1.48 539	1.39 566	1.60 559	0.74 432	1.94 559	0.85 474	0.73 413	1.68 555	0.87 334	0.31 218	0.09 75	0.08 123	0.11 210	0.32 495	0.25 358	0.12 145

FBW_ROB	0.83 490	0.77 400	1.77 226	0.44 434	0.30 357	0.87 490	0.46 445	1.10 529	0.91 502	0.81 487	0.75 450	1.01 505	0.61 441	3.66 573	1.23 491	0.26 501	0.23 476	0.36 522	0.25 452	0.27 388	0.62 535

PA-Net	0.84 492	1.00 486	3.49 553	0.63 518	0.40 456	0.70 418	0.52 465	0.86 379	0.84 485	0.52 282	0.59 337	0.70 401	0.54 404	2.35 518	2.23 541	0.17 424	0.27 501	0.19 457	0.28 468	0.22 317	0.36 484
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.85 493	1.15 515	2.13 373	0.88 540	0.38 444	0.88 494	0.44 435	1.06 523	0.79 469	0.58 363	0.69 423	0.65 361	0.50 392	2.74 553	0.51 349	0.93 556	0.39 533	0.87 552	0.29 472	0.54 526	0.54 526

THIR-Stereo	0.86 494	0.62 332	2.13 373	0.25 76	0.16 85	0.58 266	2.74 583	0.59 182	0.51 196	0.62 406	1.62 539	0.97 498	1.80 559	1.69 436	2.25 542	0.10 171	0.08 123	0.14 363	0.11 217	0.15 163	0.11 108

DeepPrunerF	0.86 494	0.86 434	2.91 514	0.45 448	0.50 494	0.64 365	0.48 457	1.14 534	2.64 575	0.63 415	0.61 359	0.65 361	0.62 446	2.21 511	1.31 497	0.23 484	0.19 442	0.30 511	0.28 468	0.36 461	0.25 409

DPSNet	0.86 494	0.60 322	2.34 416	0.58 506	0.36 427	1.07 521	0.75 522	1.30 545	1.05 520	0.70 453	0.68 414	0.94 492	1.29 533	2.08 501	1.82 524	0.26 501	0.23 476	0.16 412	0.17 381	0.48 514	0.40 504

AAGNet	0.88 497	0.33 169	1.79 252	0.54 491	0.98 550	0.62 336	0.46 445	0.50 109	0.60 281	0.58 363	0.53 286	0.50 283	0.73 475	1.23 372	7.48 587	0.11 238	0.07 43	0.12 268	0.10 154	0.14 144	0.09 56

Consistency-Raft	0.88 497	0.93 456	3.23 545	0.99 549	0.64 527	0.77 455	0.55 476	0.98 478	0.97 510	0.61 395	1.03 506	0.65 361	1.05 521	0.79 323	1.38 502	0.44 529	0.46 539	0.51 538	0.58 551	0.65 534	0.47 517

zh-sn7	0.89 499	1.73 562	3.09 530	0.39 394	0.30 357	0.82 475	0.63 502	0.96 465	0.87 491	0.79 480	1.12 514	0.84 460	0.87 500	2.42 528	1.63 515	0.16 408	0.17 417	0.16 412	0.16 362	0.34 444	0.29 438

PVD	0.90 500	0.85 431	2.15 379	0.53 487	0.50 494	0.99 506	0.56 481	1.15 537	1.64 557	1.41 550	1.41 534	1.11 524	1.13 529	1.35 382	1.31 497	0.26 501	0.28 504	0.28 503	0.26 460	0.37 469	0.49 521

Wz-Net-TNSev	0.91 501	1.73 562	3.08 528	0.36 345	0.31 376	1.00 509	0.71 517	1.06 523	0.97 510	0.71 457	0.72 442	1.09 520	0.87 500	2.42 528	1.59 513	0.20 461	0.20 453	0.16 412	0.20 424	0.44 510	0.35 475

SAMSARA	0.91 501	0.97 476	2.22 394	0.80 534	0.58 515	1.32 533	1.31 561	1.01 507	0.94 506	1.36 544	0.87 478	1.38 540	0.90 506	1.72 441	1.02 462	0.24 492	0.30 509	0.22 477	0.25 452	0.36 461	0.35 475

WZ-Net	0.92 503	1.31 534	3.76 557	0.41 412	0.36 427	0.86 486	0.71 517	1.00 498	1.06 523	0.82 492	0.92 486	1.06 516	1.05 521	2.16 508	1.61 514	0.19 451	0.13 334	0.15 393	0.16 362	0.32 427	0.28 432

MFMNet_re	0.92 503	1.28 531	2.53 455	0.82 538	0.76 539	0.90 496	0.75 522	0.98 478	1.04 519	1.03 518	1.05 510	0.84 460	0.94 511	0.83 326	0.72 416	0.68 546	0.60 551	0.63 544	0.60 553	0.77 544	0.74 542

test_sample9	0.94 505	0.62 332	1.93 315	0.27 124	0.22 240	0.68 405	0.31 333	0.93 438	0.66 364	0.57 345	0.51 261	0.55 304	0.45 350	1.91 482	2.55 549	0.61 541	4.16 590	0.87 552	0.56 545	0.25 358	0.23 388

CrosDoStereo	0.94 505	0.37 203	2.53 455	0.25 76	0.32 384	0.54 200	3.76 587	0.72 248	0.60 281	0.70 453	1.40 532	0.53 294	1.49 548	1.78 450	3.09 557	0.10 171	0.08 123	0.11 210	0.11 217	0.21 300	0.11 108

DeepStereo_LL	0.94 505	0.37 203	2.53 455	0.25 76	0.32 384	0.54 200	3.76 587	0.72 248	0.60 281	0.70 453	1.40 532	0.53 294	1.49 548	1.78 450	3.09 557	0.10 171	0.08 123	0.11 210	0.11 217	0.21 300	0.11 108

ADCP+	0.94 505	1.12 506	3.14 535	0.34 310	0.39 447	1.06 516	0.79 526	0.89 403	0.80 472	0.66 434	0.67 406	0.85 464	1.55 551	0.93 336	4.55 577	0.13 325	0.11 285	0.16 412	0.15 342	0.26 378	0.25 409

ADCMid	0.96 509	1.32 537	2.74 493	0.38 384	0.35 419	0.99 506	0.58 487	0.94 447	0.86 488	1.23 537	1.01 502	1.01 505	1.00 516	1.05 350	3.97 570	0.21 468	0.19 442	0.42 531	0.32 495	0.40 491	0.29 438

G-Net	0.99 510	0.64 347	2.76 495	0.57 504	0.67 529	2.03 563	0.72 520	0.76 288	0.67 373	1.14 527	2.56 562	1.30 538	1.02 518	1.48 405	1.74 521	0.25 497	0.24 479	0.24 491	0.26 460	0.37 469	0.31 456

ADCL	0.99 510	0.79 410	2.43 435	0.39 394	0.32 384	1.50 541	1.90 574	0.92 430	0.97 510	1.26 541	1.27 522	1.00 504	1.42 546	1.14 363	3.31 563	0.17 424	0.14 355	0.22 477	0.21 430	0.30 410	0.22 364

ADCPNet	0.99 510	0.99 484	3.93 563	0.37 368	0.68 531	1.36 535	0.62 500	0.87 388	0.76 454	0.78 478	0.81 461	1.08 518	1.18 530	1.14 363	2.49 548	0.21 468	0.69 562	0.21 474	0.95 570	0.29 399	0.37 491

Ntro	1.00 513	1.68 558	2.80 502	0.95 546	0.85 542	1.06 516	0.53 469	0.98 478	0.90 501	0.62 406	0.76 453	0.93 488	0.66 458	1.66 431	0.98 450	0.99 561	0.45 537	0.75 550	0.40 523	1.19 559	0.75 544

AnyNet_C32	1.00 513	1.33 539	2.53 455	0.49 468	0.54 504	1.15 529	1.14 554	0.91 421	0.89 499	1.11 524	0.95 493	0.87 472	0.93 508	1.50 406	4.07 572	0.21 468	0.20 453	0.25 496	0.24 445	0.38 476	0.33 469

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 515	1.67 556	2.32 411	0.47 458	0.39 447	1.47 538	0.95 538	0.95 460	0.91 502	0.84 495	0.94 491	1.05 514	0.60 432	2.95 560	0.72 416	0.41 527	0.72 566	0.32 516	0.55 542	0.74 540	1.22 571

otaku	1.03 516	1.68 558	2.72 487	0.95 546	0.73 535	1.03 513	0.59 489	0.99 490	0.86 488	0.69 447	1.61 538	0.98 499	0.64 451	1.46 397	1.14 477	0.95 558	0.46 539	0.72 549	0.40 523	1.24 563	0.78 547

SGM-Forest	1.04 517	0.42 241	3.59 556	0.41 412	0.32 384	1.05 515	1.32 562	0.94 447	0.83 482	1.16 528	2.23 556	1.03 509	1.39 544	2.49 536	2.35 545	0.21 468	0.21 462	0.20 466	0.19 414	0.23 330	0.32 462
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCS	1.05 518	1.36 542	2.98 521	0.42 423	0.36 427	0.96 503	0.81 530	1.06 523	1.12 531	1.25 538	0.97 496	1.08 518	0.90 506	1.25 376	4.86 579	0.21 468	0.21 462	0.22 477	0.23 443	0.36 461	0.38 494

SPS-STEREO	1.07 519	1.13 509	2.88 507	0.65 522	0.69 532	0.99 506	0.68 511	1.05 522	0.87 491	1.36 544	1.23 520	1.46 543	0.94 511	1.87 471	1.72 520	0.66 545	0.61 552	0.58 540	0.57 548	0.65 534	0.77 546
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test_sample8	1.12 520	0.62 332	1.93 315	0.27 124	0.22 240	0.68 405	0.31 333	0.95 460	0.61 298	1.18 535	0.56 320	2.53 562	1.31 536	1.91 482	2.55 549	0.61 541	4.16 590	0.87 552	0.56 545	0.25 358	0.23 388

WCMA_ROB	1.12 520	0.83 425	2.66 479	0.58 506	0.34 406	1.17 531	0.71 517	0.93 438	0.94 506	1.74 557	2.63 565	3.09 567	1.71 557	1.70 437	1.84 525	0.26 501	0.21 462	0.20 466	0.21 430	0.28 394	0.43 511

AnyNet_C01	1.14 522	1.49 546	4.23 568	0.54 491	0.53 502	1.51 542	1.37 564	1.04 521	1.07 524	1.17 533	1.33 529	1.15 528	1.08 524	1.61 427	2.74 552	0.25 497	0.22 468	0.28 503	0.24 445	0.48 514	0.40 504

NaN_ROB	1.14 522	0.94 458	2.96 517	0.53 487	0.56 510	1.13 527	0.99 541	0.98 478	1.00 514	1.09 523	0.87 478	0.77 432	1.06 523	5.90 583	2.72 551	0.16 408	0.23 476	0.16 412	0.24 445	0.22 317	0.36 484

RainbowNet	1.15 524	1.78 564	2.72 487	1.12 556	0.91 547	1.06 516	0.76 524	1.16 538	1.13 533	0.75 469	0.97 496	1.09 520	0.80 488	1.60 424	1.21 489	1.17 567	1.26 578	1.01 562	0.57 548	1.13 557	0.88 555

SuperB	1.15 524	1.14 511	5.43 576	0.36 345	0.26 308	0.81 472	0.89 535	0.88 397	1.17 534	0.67 438	0.68 414	0.63 347	1.39 544	1.74 444	3.37 565	0.15 387	0.12 311	0.17 431	0.16 362	2.80 583	0.25 409

NVStereoNet_ROB	1.16 526	0.95 465	2.54 461	0.58 506	0.55 507	0.78 460	0.63 502	1.00 498	1.08 525	1.03 518	4.07 581	1.48 544	1.22 531	2.88 559	1.27 495	0.50 534	0.46 539	0.54 539	0.62 554	0.50 519	0.63 537
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MDST_ROB	1.17 527	0.42 241	3.87 559	0.54 491	0.44 473	4.11 582	0.58 487	1.31 546	0.84 485	2.12 561	1.12 514	0.98 499	0.71 469	4.24 578	0.99 455	0.16 408	0.14 355	0.19 457	0.17 381	0.18 249	0.35 475

SANet	1.20 528	1.21 523	3.33 550	0.38 384	0.27 322	1.73 553	0.85 532	1.10 529	2.49 574	1.16 528	1.83 544	1.72 550	1.50 550	2.37 519	2.84 554	0.18 436	0.16 399	0.16 412	0.15 342	0.32 427	0.32 462

RTS	1.21 529	1.31 534	6.39 579	0.52 481	0.51 499	1.61 545	0.79 526	1.03 517	1.37 547	1.13 525	1.30 526	1.10 522	0.85 496	2.65 546	2.08 534	0.21 468	0.24 479	0.18 451	0.18 394	0.43 502	0.32 462

RTSA	1.21 529	1.31 534	6.39 579	0.52 481	0.51 499	1.61 545	0.79 526	1.03 517	1.37 547	1.13 525	1.30 526	1.10 522	0.85 496	2.65 546	2.08 534	0.21 468	0.24 479	0.18 451	0.18 394	0.43 502	0.32 462

MeshStereo	1.21 529	1.15 515	3.01 524	0.34 310	0.28 336	1.10 524	0.69 513	1.35 547	1.01 516	2.71 575	2.41 559	2.96 565	1.45 547	2.80 556	1.40 505	0.22 481	0.22 468	0.22 477	0.19 414	0.50 519	0.26 419
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
SDNR	1.22 532	0.80 412	2.71 485	0.33 279	1.48 573	1.98 562	0.23 170	1.93 568	2.44 572	0.89 502	2.52 560	1.36 539	0.51 394	3.65 572	1.93 526	0.30 515	0.31 511	0.22 477	0.16 362	0.33 436	0.36 484

CSAN	1.25 533	1.12 506	3.04 525	0.51 477	0.37 438	1.06 516	1.15 555	1.22 539	1.08 525	1.17 533	1.91 546	1.04 512	1.31 536	5.96 584	2.43 547	0.26 501	0.22 468	0.24 491	0.24 445	0.31 418	0.30 448

EDNetEfficient	1.27 534	0.70 372	4.05 565	0.64 519	0.98 550	0.94 501	1.40 567	0.85 369	1.75 561	2.34 570	1.33 529	1.05 514	2.21 565	1.58 421	4.15 573	0.15 387	0.19 442	0.14 363	0.27 465	0.38 476	0.32 462

FCDSN-DC	1.29 535	0.54 303	2.50 452	0.47 458	0.41 463	1.12 525	0.60 491	1.10 529	1.27 541	2.23 567	2.87 568	3.67 571	3.12 576	2.39 525	1.69 518	0.30 515	0.26 494	0.31 512	0.30 482	0.35 455	0.38 494
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
pmcnn	1.32 536	1.05 497	2.77 498	0.74 529	1.43 568	0.72 426	0.56 481	0.96 465	0.91 502	0.99 514	2.92 571	6.01 585	0.70 467	2.38 522	3.32 564	0.13 325	0.10 237	0.08 35	0.06 10	0.34 444	0.22 364

ACVNet_1	1.33 537	1.91 573	4.03 564	1.09 553	0.88 544	1.19 532	0.66 505	1.24 542	1.17 534	0.94 510	0.96 494	3.09 567	1.04 520	2.37 519	1.11 474	1.04 562	0.48 545	1.03 563	0.48 533	1.12 556	0.83 549

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 538	1.70 560	2.50 452	0.56 500	0.40 456	2.15 567	0.99 541	1.24 542	1.26 540	1.02 517	1.10 513	1.29 535	0.88 504	3.10 564	1.08 468	1.66 577	0.83 570	0.68 547	0.88 567	1.57 570	1.80 583

MSMD_ROB	1.34 538	0.96 468	2.38 424	0.39 394	0.32 384	1.96 559	0.62 500	0.91 421	1.43 549	2.94 579	2.60 563	4.77 580	1.95 561	2.43 531	1.33 499	0.29 512	0.26 494	0.32 516	0.32 495	0.30 410	0.30 448

psmorigin	1.36 540	0.60 322	13.80 593	0.37 368	0.29 344	0.62 336	0.33 364	0.77 299	0.61 298	0.96 513	0.88 481	1.17 531	0.73 475	4.00 575	0.86 438	0.19 451	0.22 468	0.17 431	0.18 394	0.24 345	0.29 438

MADNet+	1.36 540	1.93 575	5.95 577	0.81 537	0.59 517	1.57 544	1.09 550	1.39 551	1.22 537	0.84 495	1.01 502	1.25 534	1.12 528	3.19 565	2.36 546	0.45 531	0.47 542	0.38 528	0.34 502	0.59 529	0.57 530

ELAS_RVC	1.37 542	0.78 408	3.21 543	0.55 498	0.50 494	1.49 540	2.48 581	1.48 553	1.71 560	2.13 564	2.09 549	2.07 555	2.56 569	1.90 481	2.02 531	0.35 523	0.36 521	0.37 526	0.34 502	0.49 517	0.47 517
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	1.39 543	1.64 554	1.86 284	1.36 562	1.11 561	1.39 536	1.19 557	1.76 562	1.45 551	1.16 528	2.21 554	1.53 545	1.38 542	1.98 489	1.52 510	1.29 569	0.67 556	1.27 569	0.69 558	1.29 565	0.98 558

IMH-64	1.39 543	1.64 554	1.86 284	1.36 562	1.11 561	1.39 536	1.19 557	1.76 562	1.45 551	1.16 528	2.21 554	1.53 545	1.38 542	1.98 489	1.52 510	1.29 569	0.67 556	1.27 569	0.69 558	1.29 565	0.98 558

ELAS	1.39 543	0.79 410	2.86 505	0.53 487	0.50 494	2.81 574	2.20 577	1.61 560	1.50 553	2.28 569	2.35 557	1.82 551	2.13 563	1.73 442	2.22 540	0.35 523	0.37 523	0.35 520	0.35 505	0.49 517	0.47 517
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 546	1.81 565	3.23 545	1.08 552	0.92 548	1.32 533	0.85 532	1.49 554	1.69 558	1.19 536	1.73 542	2.13 556	1.03 519	2.50 537	1.40 505	0.91 555	0.53 547	1.00 561	0.55 542	2.11 578	0.85 550

EKT-Stereo	1.47 547	0.49 283	1.93 315	2.57 581	19.31 598	0.55 215	0.22 135	0.69 232	0.42 111	0.38 169	0.36 154	0.43 226	0.27 182	0.69 296	0.26 151	0.12 295	0.14 355	0.11 210	0.16 362	0.20 286	0.15 237

WAO-7	1.48 548	1.63 552	2.49 448	0.93 544	0.75 536	1.72 552	1.10 551	1.84 566	1.96 569	1.43 551	2.54 561	1.97 553	1.61 554	3.06 562	2.08 534	0.69 547	0.66 555	0.94 557	0.74 561	0.80 546	0.69 540

FC-DCNN	1.49 549	0.59 320	2.88 507	0.44 434	0.39 447	1.97 561	0.66 505	1.67 561	1.70 559	2.72 576	2.89 569	4.22 574	2.97 573	2.55 541	2.19 539	0.29 512	0.26 494	0.31 512	0.30 482	0.32 427	0.39 500

PWCK	1.49 549	1.90 572	3.22 544	1.09 553	0.54 504	1.71 551	1.73 572	1.49 554	1.53 554	1.44 552	1.80 543	1.82 551	1.30 535	3.34 568	1.76 522	1.07 564	0.56 549	0.97 560	0.58 551	1.38 569	0.65 538

FC-DCNN v2	1.54 551	0.58 318	2.80 502	0.44 434	0.39 447	2.05 564	0.66 505	1.90 567	1.84 566	2.79 577	2.97 572	4.41 578	3.07 574	2.65 546	2.30 544	0.29 512	0.26 494	0.31 512	0.30 482	0.32 427	0.38 494

MFN_U_SF_RVC	1.55 552	2.39 585	3.16 537	0.65 522	0.41 463	1.12 525	0.46 445	1.23 541	1.33 544	1.61 555	1.20 518	1.43 542	0.98 515	1.76 447	1.97 528	1.90 580	1.80 580	1.98 584	2.15 585	1.63 571	1.77 582

WAO-6	1.58 553	1.54 548	2.32 411	1.14 557	1.00 553	2.30 569	1.03 547	1.82 565	2.85 577	1.25 538	2.61 564	2.20 557	1.56 552	2.47 535	1.99 530	0.95 558	0.67 556	1.19 568	0.83 565	1.08 554	0.88 555

DispFullNet	1.67 554	2.10 578	5.22 573	1.53 567	8.90 586	0.86 486	0.31 333	0.96 465	0.96 509	1.37 547	1.01 502	1.13 525	1.98 562	1.51 407	0.91 441	0.54 537	0.31 511	1.18 565	0.63 556	1.13 557	0.80 548

JetBlue	1.78 555	1.63 552	3.92 561	0.73 527	1.21 565	4.38 583	3.35 584	1.59 558	1.20 536	1.26 541	1.52 537	2.37 560	1.88 560	3.23 566	3.00 555	0.53 535	0.47 542	0.48 537	0.49 535	1.29 565	0.97 557

Dean	1.79 556	1.83 566	3.92 561	1.29 561	1.07 560	1.55 543	1.00 544	1.95 569	2.33 571	1.47 553	4.19 582	4.26 577	1.33 539	2.21 511	1.48 509	1.14 566	0.68 560	1.18 565	0.74 561	1.24 563	0.98 558

SGM+DAISY	1.83 557	1.43 543	3.81 558	0.87 539	1.01 554	2.38 571	2.53 582	1.36 548	1.75 561	2.92 578	3.22 575	2.65 563	2.93 571	2.22 514	3.10 559	0.72 548	0.69 562	0.63 544	0.62 554	0.77 544	0.98 558

SGM_RVC	1.89 558	0.92 450	2.50 452	0.96 548	0.93 549	1.63 547	1.37 564	1.52 556	12.43 590	1.85 558	1.69 541	2.40 561	1.74 558	2.81 557	1.71 519	0.53 535	0.47 542	0.42 531	0.47 532	0.74 540	0.74 542
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet-4b	1.93 559	1.85 568	4.10 566	1.07 551	0.86 543	1.15 529	0.53 469	1.06 523	1.12 531	0.64 425	1.09 512	1.99 554	0.70 467	2.20 510	9.86 592	5.62 590	0.41 536	1.03 563	0.55 542	1.86 576	0.85 550

LVE	1.96 560	2.17 584	3.14 535	1.68 568	1.80 578	1.63 547	1.03 547	2.34 572	2.81 576	1.25 538	2.89 569	4.24 576	1.29 533	2.79 555	1.44 507	2.85 585	0.91 573	1.18 565	1.46 580	1.23 562	1.10 568

MonStereo1	1.98 561	1.01 490	1.78 231	1.19 558	1.04 557	3.58 578	0.61 495	1.53 557	1.93 568	1.39 548	3.37 576	2.23 559	10.80 592	2.84 558	1.25 493	1.04 562	0.38 526	0.96 559	0.57 548	1.10 555	1.00 565

IMH	2.02 562	2.15 583	2.69 484	1.68 568	1.12 563	1.66 550	0.92 537	2.10 570	1.92 567	1.32 543	2.66 566	2.21 558	1.69 556	5.78 582	1.68 517	5.54 589	0.96 574	1.31 571	0.71 560	1.32 568	0.99 563

IGEV-RUCA	2.28 563	0.30 143	1.15 86	0.40 405	1.86 579	2.06 565	1.90 574	1.36 548	1.80 565	3.70 583	3.76 579	5.02 581	8.19 589	2.12 505	1.63 515	0.25 497	0.76 567	2.72 587	1.91 583	2.39 581	2.36 585

MultiAttention	2.38 564	0.50 289	1.93 315	1.80 572	2.56 581	10.86 591	2.30 578	1.22 539	0.80 472	0.62 406	1.16 517	1.13 525	0.56 413	16.09 599	1.18 484	0.20 461	0.09 194	0.43 533	1.62 581	0.94 551	1.58 579

UNDER WATER-64	2.47 565	1.89 571	4.86 571	1.82 575	1.44 570	3.18 576	1.57 571	2.62 573	5.64 582	2.05 560	2.13 551	4.13 573	3.76 578	2.62 544	3.42 566	1.47 574	0.85 571	1.57 579	1.07 574	1.82 575	1.49 576

TorneroNet-64	2.65 566	1.83 566	3.30 547	1.46 565	1.20 564	3.89 579	0.99 541	3.51 585	6.71 586	2.56 572	4.60 583	4.22 574	3.85 579	3.33 567	3.14 560	1.19 568	0.65 554	1.39 574	0.79 564	3.31 585	1.15 569

notaker	2.66 567	2.07 577	3.31 549	2.61 582	1.43 568	1.76 554	1.11 552	2.76 576	1.79 563	2.26 568	11.53 594	3.96 572	4.29 580	3.09 563	2.76 553	1.55 576	0.88 572	1.70 582	1.07 574	2.00 577	1.35 573

UNDER WATER	2.74 568	1.85 568	4.54 570	1.81 574	1.44 570	2.34 570	1.40 567	3.24 580	6.60 585	2.60 573	2.76 567	5.75 583	5.24 583	3.02 561	4.01 571	1.45 573	0.81 569	1.59 580	1.06 573	1.80 574	1.51 577

MADNet++	2.79 569	2.11 580	2.97 520	2.49 580	2.28 580	2.95 575	2.31 579	2.67 574	2.47 573	3.03 580	3.13 574	2.70 564	2.92 570	4.10 576	4.48 576	2.68 584	2.24 588	3.04 590	2.44 587	2.37 580	2.34 584

WAO-8	2.80 570	2.14 581	2.89 510	1.91 576	1.04 557	3.98 580	0.96 539	3.26 581	6.17 583	2.15 565	3.37 576	3.31 569	2.41 567	11.84 591	2.03 532	2.05 581	1.86 582	1.54 577	0.92 568	1.22 560	0.87 553

Venus	2.80 570	2.14 581	2.89 510	1.91 576	1.04 557	3.98 580	0.96 539	3.26 581	6.17 583	2.15 565	3.37 576	3.31 569	2.41 567	11.84 591	2.03 532	2.05 581	1.86 582	1.54 577	0.92 568	1.22 560	0.87 553

DGSMNet	2.89 572	0.63 343	3.18 540	3.43 585	4.17 585	2.57 573	6.98 591	0.97 474	0.83 482	0.56 334	1.86 545	0.79 441	0.62 446	1.64 429	1.39 503	4.61 588	5.01 592	5.17 593	4.71 592	4.44 589	4.19 589

MANE	2.90 573	1.14 511	2.96 517	1.03 550	1.01 554	5.01 584	2.45 580	5.36 587	6.88 587	3.58 582	4.76 585	5.99 584	4.99 581	4.23 577	4.61 578	0.56 540	0.67 556	0.44 534	0.78 563	0.51 521	1.03 566

SGM-ForestM	2.98 574	1.70 560	3.52 555	0.67 524	0.47 490	5.18 585	3.36 585	3.30 583	2.86 578	4.44 584	3.79 580	9.80 591	5.50 584	6.29 585	6.52 585	0.27 506	0.36 521	0.24 491	0.27 465	0.38 476	0.58 532

xyz-stereo	3.02 575	0.29 130	30.64 610	0.23 41	0.12 6	15.52 595	0.24 203	0.51 117	0.47 169	0.59 377	7.99 587	0.64 356	0.47 373	1.39 386	0.50 344	0.09 75	0.07 43	0.34 519	0.07 57	0.13 120	0.08 34

MSAF-DinoV2	3.10 576	1.86 570	10.68 586	3.61 586	0.30 357	3.34 577	0.82 531	2.81 577	1.79 563	0.80 481	0.87 478	1.56 548	1.10 526	26.49 611	1.96 527	0.17 424	0.13 334	0.19 457	1.63 582	0.92 550	0.99 563

JetRed	3.29 577	4.93 587	10.17 585	1.45 564	1.72 577	7.44 587	5.05 589	3.06 578	2.12 570	2.41 571	2.39 558	2.99 566	2.37 566	3.51 571	6.44 584	1.32 572	1.90 584	1.37 573	1.23 578	2.21 579	1.76 581

LSM	3.31 578	1.11 505	5.29 575	9.40 592	30.65 607	0.84 480	1.12 553	0.91 421	1.22 537	1.36 544	2.19 553	0.93 488	0.83 492	1.66 431	0.90 440	0.21 468	0.31 511	0.24 491	0.28 468	0.39 486	6.33 592

U	3.37 579	0.17 1	0.91 60	0.26 107	13.79 595	19.19 600	0.15 26	0.41 40	0.31 12	0.17 13	0.18 20	0.27 126	0.15 24	0.21 2	0.16 5	0.09 75	0.06 22	17.88 604	12.81 598	0.10 57	0.08 34

KSHMR	4.10 580	1.97 576	5.27 574	1.71 570	1.47 572	1.96 559	1.28 560	3.19 579	17.33 601	2.12 561	15.91 596	9.18 590	1.57 553	8.42 588	1.98 529	1.52 575	1.26 578	1.67 581	1.19 576	1.67 572	1.40 575

ktn	4.35 581	2.10 578	2.89 510	1.80 572	1.49 574	2.13 566	1.41 569	2.26 571	12.72 591	11.41 593	16.43 597	11.15 593	3.75 577	4.36 579	3.18 561	1.82 579	0.98 576	1.73 583	1.21 577	2.97 584	1.27 572

LE_ROB	4.43 582	1.35 541	9.38 584	2.79 583	3.93 583	2.43 572	3.46 586	2.68 575	11.19 589	11.66 594	4.73 584	5.26 582	10.46 591	4.50 580	9.49 590	0.82 554	0.69 562	1.34 572	0.98 571	0.75 542	0.76 545

tt	4.93 583	0.27 96	4.20 567	2.29 579	1.58 575	10.20 590	16.97 596	9.42 594	5.02 581	1.67 556	1.28 523	4.68 579	5.03 582	3.37 570	5.92 582	6.16 591	9.47 599	2.82 588	3.18 589	3.60 586	1.53 578

TorneroNet	5.50 584	1.92 574	3.16 537	1.47 566	1.25 567	14.07 593	1.06 549	4.90 586	20.99 606	10.17 590	16.48 598	11.88 595	6.93 586	3.34 568	4.20 574	1.30 571	0.69 562	1.45 576	0.86 566	2.61 582	1.20 570

TCMNet-wrong-test	5.51 585	6.62 590	6.20 578	13.02 596	11.90 591	7.14 586	5.53 590	6.99 591	1.44 550	2.65 574	3.10 573	8.37 589	5.95 585	4.75 581	6.05 583	3.07 586	0.98 576	2.38 586	1.99 584	6.62 592	5.43 591

coex-ft	5.95 586	1.67 556	60.57 611	0.34 310	0.30 357	0.77 455	0.69 513	0.74 264	4.41 580	19.22 601	2.15 552	1.62 549	7.97 588	1.81 461	8.96 589	0.44 529	2.08 586	0.18 451	0.19 414	0.38 476	4.62 590

HanzoNet	7.64 587	2.86 586	5.05 572	7.01 589	3.97 584	2.18 568	1.34 563	3.37 584	4.05 579	13.17 595	10.58 588	10.73 592	16.52 598	8.45 589	10.51 593	10.48 598	9.72 600	5.59 594	13.46 599	6.84 593	6.83 593

USTest	8.10 588	7.17 591	8.96 583	9.25 591	9.05 587	15.27 594	23.78 598	9.96 595	9.47 588	5.94 588	6.75 586	7.80 588	7.48 587	8.83 590	11.21 594	2.21 583	3.56 589	2.86 589	3.20 590	5.02 590	4.16 588

EDNetEfficientorigin	8.18 589	0.98 480	145.96 613	0.51 477	0.89 545	0.72 426	0.48 457	0.85 369	1.56 556	2.12 561	1.49 535	1.29 535	1.31 536	1.83 463	2.13 538	0.13 325	0.12 311	0.17 431	0.18 394	0.39 486	0.45 514

DGTPSM_ROB	8.89 590	5.62 588	12.25 588	5.92 588	11.32 589	8.54 588	24.18 599	6.40 589	13.49 592	5.15 585	11.46 592	6.19 586	10.92 593	7.00 586	13.72 595	4.47 587	7.65 593	3.92 591	7.45 595	4.38 588	7.87 594

DPSMNet_ROB	9.48 591	5.64 589	13.01 592	8.82 590	11.82 590	8.54 588	24.20 600	6.41 590	13.65 595	5.32 587	11.47 593	6.33 587	10.92 593	7.69 587	13.89 596	7.25 597	8.19 595	5.06 592	7.78 596	5.31 591	8.26 595

BEATNet-Init1	12.10 592	11.19 592	27.29 608	2.99 584	3.51 582	21.84 606	11.10 592	14.34 599	13.83 596	20.34 602	20.33 603	26.35 612	20.03 600	19.06 603	14.80 599	1.74 578	1.81 581	2.05 585	2.49 588	3.69 587	3.12 587

DPSM_ROB	12.34 593	11.21 594	12.51 589	12.91 594	12.80 593	19.84 603	28.28 605	14.38 600	14.28 597	10.58 591	11.26 590	12.03 596	11.85 596	13.15 597	15.34 600	7.11 595	8.31 596	6.50 596	7.35 593	8.84 594	8.31 596

DPSM	12.34 593	11.21 594	12.51 589	12.91 594	12.80 593	19.84 603	28.28 605	14.38 600	14.28 597	10.58 591	11.26 590	12.03 596	11.85 596	13.15 597	15.34 600	7.11 595	8.31 596	6.50 596	7.35 593	8.84 594	8.31 596

DLNR-FE	13.43 595	20.01 600	23.53 598	121.73 613	33.87 608	0.46 125	0.15 26	8.09 593	0.35 36	0.28 121	0.37 157	0.26 114	0.17 36	0.75 310	0.29 186	6.68 594	0.26 494	0.09 90	0.38 517	50.82 612	0.18 304

DLNR_Zeroshot_test	13.43 595	19.94 599	23.55 599	121.61 612	35.03 609	0.46 125	0.15 26	8.02 592	0.35 36	0.28 121	0.37 157	0.26 114	0.17 36	0.76 314	0.29 186	6.42 593	0.26 494	0.09 90	0.38 517	50.13 611	0.18 304

LRCNet_RVC	13.74 597	19.30 597	12.75 591	19.46 599	12.69 592	1.86 555	0.41 413	12.33 596	1.05 520	15.77 597	18.83 602	12.62 598	8.70 590	12.21 594	9.62 591	22.22 606	8.37 598	25.85 607	24.01 607	19.32 604	17.44 605

DPSimNet_ROB	17.97 598	20.20 604	24.98 603	17.62 597	15.92 596	21.53 605	21.00 597	13.70 597	15.61 599	23.89 610	14.69 595	22.87 603	24.58 612	12.70 596	14.56 597	18.48 605	12.91 601	20.21 605	12.05 597	17.76 597	14.17 599

HaxPig	19.86 599	22.40 605	22.34 597	17.95 598	17.95 597	11.77 592	11.89 593	16.02 602	15.89 600	21.10 603	21.41 604	18.74 602	18.39 599	20.08 604	19.69 602	23.63 610	23.22 608	24.06 606	23.69 606	23.00 605	23.95 607

Anonymous_1	22.91 600	11.20 593	12.13 587	12.75 593	26.28 606	19.43 601	27.92 604	14.08 598	13.61 593	14.96 596	10.58 588	11.26 594	11.19 595	12.55 595	14.57 598	38.28 613	7.88 594	34.96 610	63.99 610	89.57 613	10.94 598

PML	23.15 601	16.83 596	7.78 581	5.49 587	9.93 588	51.13 613	104.50 613	5.76 588	13.62 594	37.30 613	105.93 613	30.86 613	23.50 605	12.07 593	7.87 588	6.30 592	2.12 587	6.32 595	2.43 586	10.44 596	2.90 586

MEDIAN_ROB	23.96 602	27.05 612	26.39 607	22.16 600	22.13 599	16.12 596	13.97 594	20.24 603	20.05 602	25.50 611	25.31 611	22.96 604	22.63 604	24.39 605	23.24 606	28.20 611	27.23 612	28.62 608	27.75 608	27.50 606	27.76 608

RAFT-FEzeroshot	24.80 603	22.55 608	24.73 600	26.10 603	25.76 602	39.84 607	57.07 611	28.84 608	28.79 609	21.14 604	22.48 606	24.18 605	23.88 607	26.38 606	30.87 609	14.26 600	16.71 603	13.09 598	14.82 602	17.79 600	16.72 602

RAFT-FE	24.80 603	22.55 608	24.73 600	26.10 603	25.76 602	39.84 607	57.07 611	28.84 608	28.79 609	21.14 604	22.48 606	24.18 605	23.88 607	26.38 606	30.87 609	14.26 600	16.71 603	13.09 598	14.82 602	17.79 600	16.72 602

CasAABBNet	24.81 605	22.53 606	24.83 602	26.08 602	25.74 601	39.86 609	57.06 610	28.87 610	28.83 611	21.16 607	22.54 608	24.22 607	23.89 610	26.38 606	30.87 609	14.25 599	16.71 603	13.09 598	14.81 601	17.78 598	16.71 601

FlowAnything	24.85 606	22.54 607	25.10 604	26.11 605	25.76 602	39.86 609	57.00 608	28.89 611	28.87 612	21.31 609	22.68 610	24.22 607	23.87 606	26.39 609	30.89 613	14.26 600	16.78 607	13.10 601	14.90 605	17.78 598	16.69 600

Selective-RAFT-Error	24.87 607	22.59 610	25.14 605	26.13 606	25.82 605	39.93 611	57.03 609	28.97 612	28.95 613	21.21 608	22.65 609	24.25 609	23.98 611	26.43 610	30.83 608	14.27 603	16.71 603	13.10 601	14.82 602	17.82 602	16.76 604

LSM0	26.58 608	22.63 611	25.88 606	30.13 607	52.21 613	39.94 612	56.74 607	28.97 612	28.72 608	21.14 604	22.26 605	24.43 610	23.88 607	26.54 612	30.87 609	14.32 604	16.55 602	13.12 603	14.71 600	17.92 603	20.60 606

AVERAGE_ROB	26.93 609	30.34 613	29.27 609	25.82 601	25.34 600	19.48 602	15.17 595	23.55 607	23.00 607	28.45 612	27.87 612	26.25 611	25.86 613	26.96 613	25.55 607	31.30 612	30.07 613	31.76 609	30.81 609	30.79 610	30.93 609

xxxxx1	28.96 610	20.11 601	14.07 594	49.74 608	39.15 610	18.98 597	26.64 601	21.94 604	20.21 603	16.45 598	17.48 599	18.36 599	21.56 601	16.21 600	20.88 603	23.07 607	26.55 609	66.40 611	78.70 611	30.27 607	32.51 610

tt_ll	28.96 610	20.11 601	14.07 594	49.74 608	39.15 610	18.98 597	26.64 601	21.94 604	20.21 603	16.45 598	17.48 599	18.36 599	21.56 601	16.21 600	20.88 603	23.07 607	26.55 609	66.40 611	78.70 611	30.27 607	32.51 610

ff	28.96 610	20.11 601	14.07 594	49.74 608	39.15 610	18.98 597	26.64 601	21.94 604	20.21 603	16.45 598	17.48 599	18.36 599	21.56 601	16.21 600	20.88 603	23.07 607	26.55 609	66.40 611	78.70 611	30.27 607	32.51 610

test_example2	115.39 613	123.23 614	94.57 612	115.52 611	123.55 614	101.63 614	114.33 614	53.41 614	99.48 614	134.90 614	135.05 614	85.83 614	85.11 614	111.32 614	106.15 614	152.55 614	205.26 614	99.78 614	114.96 614	140.96 614	110.20 613

FSD					0.29 344	0.35 41	0.33 364	0.44 62	0.46 151	0.32 144	0.32 127	0.37 180	0.32 235	0.35 98	0.32 229	0.28 510	0.27 501	0.31 512	0.30 482	0.31 418

ccccc		297.21 615		374.70 614	380.44 615	203.92 615		216.32 615		203.37 615		215.01 615		312.78 615		412.57 615	356.13 615	256.09 615	227.69 615	428.88 615

ASD4		19.65 598

Low-res two-view benchmark