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

S2M2_XL	0.10 1	0.10 48	0.24 30	0.14 1	0.10 49	0.09 1	0.09 2	0.12 1	0.09 1	0.11 17	0.12 34	0.09 18	0.09 21	0.12 1	0.11 1	0.09 267	0.07 122	0.08 168	0.07 132	0.08 166	0.07 20
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.10 1	0.09 24	0.19 5	0.18 35	0.09 13	0.13 14	0.09 2	0.17 7	0.13 7	0.10 10	0.08 6	0.09 18	0.09 21	0.16 12	0.12 11	0.08 188	0.06 49	0.06 31	0.05 22	0.06 46	0.08 63

MS-F	0.11 3	0.07 1	0.19 5	0.16 6	0.09 13	0.15 28	0.12 26	0.18 10	0.14 13	0.10 10	0.09 10	0.11 53	0.10 48	0.16 12	0.14 79	0.07 68	0.11 293	0.05 1	0.07 132	0.05 3	0.13 286

OmniDepth	0.11 3	0.11 82	0.22 22	0.19 68	0.07 1	0.16 52	0.12 26	0.18 10	0.13 7	0.08 1	0.09 10	0.14 103	0.14 151	0.15 6	0.11 1	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 22	0.05 3	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: OmniDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L2	0.11 3	0.09 24	0.22 22	0.18 35	0.10 49	0.12 8	0.13 48	0.18 10	0.14 13	0.10 10	0.07 3	0.08 1	0.08 8	0.17 26	0.11 1	0.06 27	0.08 184	0.06 31	0.04 1	0.05 3	0.07 20

LG-Stereo_L1	0.11 3	0.09 24	0.22 22	0.18 35	0.10 49	0.12 8	0.13 48	0.18 10	0.12 3	0.09 2	0.07 3	0.08 1	0.07 2	0.18 37	0.11 1	0.06 27	0.10 259	0.06 31	0.04 1	0.05 3	0.07 20

MLG-Stereo_test3	0.11 3	0.08 6	0.22 22	0.19 68	0.10 49	0.16 52	0.11 17	0.18 10	0.13 7	0.11 17	0.07 3	0.10 31	0.08 8	0.14 3	0.12 11	0.07 68	0.09 225	0.06 31	0.04 1	0.06 46	0.08 63

MLG-Stereo_test1	0.11 3	0.09 24	0.26 46	0.18 35	0.11 80	0.15 28	0.11 17	0.17 7	0.11 2	0.09 2	0.06 1	0.10 31	0.07 2	0.17 26	0.12 11	0.06 27	0.15 387	0.06 31	0.04 1	0.05 3	0.07 20

MLG-Stereo	0.11 3	0.08 6	0.26 46	0.19 68	0.09 13	0.15 28	0.11 17	0.18 10	0.13 7	0.09 2	0.06 1	0.10 31	0.08 8	0.18 37	0.12 11	0.06 27	0.16 400	0.06 31	0.04 1	0.05 3	0.07 20

DEFOM-Stereo	0.11 3	0.10 48	0.21 17	0.18 35	0.09 13	0.21 176	0.14 71	0.14 3	0.17 28	0.11 17	0.10 13	0.09 18	0.08 8	0.21 87	0.12 11	0.06 27	0.05 5	0.06 31	0.04 1	0.05 3	0.06 7

HiDET	0.12 11	0.07 1	0.20 8	0.15 3	0.09 13	0.14 17	0.12 26	0.20 22	0.16 24	0.10 10	0.10 13	0.11 53	0.09 21	0.19 51	0.17 168	0.07 68	0.09 225	0.05 1	0.06 63	0.05 3	0.11 206

LCMNet	0.12 11	0.08 6	0.20 8	0.16 6	0.09 13	0.15 28	0.12 26	0.19 19	0.20 64	0.10 10	0.11 20	0.11 53	0.10 48	0.20 72	0.16 142	0.07 68	0.11 293	0.05 1	0.07 132	0.05 3	0.14 315

CSFM-Stereo	0.12 11	0.08 6	0.17 1	0.16 6	0.08 5	0.16 52	0.13 48	0.22 41	0.13 7	0.11 17	0.11 20	0.10 31	0.11 74	0.17 26	0.14 79	0.07 68	0.12 316	0.05 1	0.06 63	0.05 3	0.12 257

Wavelet-MonSter	0.12 11	0.08 6	0.25 39	0.18 35	0.10 49	0.13 14	0.12 26	0.16 4	0.14 13	0.11 17	0.14 75	0.10 31	0.11 74	0.20 72	0.15 116	0.05 1	0.16 400	0.05 1	0.07 132	0.05 3	0.12 257

asd	0.12 11	0.10 48	0.23 27	0.18 35	0.10 49	0.15 28	0.10 8	0.20 22	0.14 13	0.13 42	0.12 34	0.09 18	0.11 74	0.21 87	0.12 11	0.05 1	0.14 356	0.05 1	0.05 22	0.05 3	0.09 107

3.75w	0.12 11	0.10 48	0.21 17	0.17 13	0.11 80	0.18 96	0.12 26	0.24 69	0.15 18	0.13 42	0.12 34	0.08 1	0.10 48	0.18 37	0.12 11	0.05 1	0.14 356	0.05 1	0.05 22	0.05 3	0.08 63

3.5w_stereo	0.12 11	0.11 82	0.21 17	0.17 13	0.09 13	0.17 71	0.09 2	0.23 50	0.17 28	0.14 62	0.13 44	0.10 31	0.11 74	0.22 110	0.13 39	0.05 1	0.11 293	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.08 63

IGEV	0.12 11	0.07 1	0.19 5	0.16 6	0.11 80	0.16 52	0.13 48	0.22 41	0.17 28	0.12 31	0.15 81	0.09 18	0.07 2	0.16 12	0.12 11	0.06 27	0.10 259	0.06 31	0.07 132	0.05 3	0.08 63

MLG-Stereo_test2	0.12 11	0.09 24	0.29 65	0.21 142	0.12 117	0.16 52	0.11 17	0.17 7	0.12 3	0.11 17	0.08 6	0.11 53	0.06 1	0.16 12	0.11 1	0.08 188	0.13 337	0.06 31	0.04 1	0.06 46	0.09 107

LG-G_1	0.12 11	0.08 6	0.28 62	0.20 109	0.09 13	0.21 176	0.09 2	0.20 22	0.12 3	0.11 17	0.10 13	0.11 53	0.10 48	0.22 110	0.11 1	0.07 68	0.09 225	0.06 31	0.05 22	0.06 46	0.12 257

LG-G	0.12 11	0.08 6	0.28 62	0.20 109	0.09 13	0.21 176	0.09 2	0.20 22	0.12 3	0.11 17	0.10 13	0.11 53	0.10 48	0.22 110	0.11 1	0.07 68	0.09 225	0.06 31	0.05 22	0.06 46	0.12 257

SGD-Stereo	0.12 11	0.08 6	0.18 3	0.17 13	0.07 1	0.17 71	0.13 48	0.19 19	0.17 28	0.12 31	0.13 44	0.11 53	0.12 104	0.19 51	0.12 11	0.08 188	0.04 1	0.06 31	0.05 22	0.06 46	0.05 1

VIP-Stereo	0.13 23	0.15 245	0.31 81	0.18 35	0.12 117	0.24 246	0.12 26	0.20 22	0.20 64	0.10 10	0.13 44	0.11 53	0.09 21	0.20 72	0.13 39	0.06 27	0.11 293	0.06 31	0.04 1	0.05 3	0.08 63

MonStereo	0.13 23	0.09 24	0.20 8	0.17 13	0.09 13	0.15 28	0.12 26	0.25 85	0.20 64	0.09 2	0.11 20	0.08 1	0.07 2	0.20 72	0.13 39	0.05 1	0.24 504	0.05 1	0.09 296	0.05 3	0.13 286

Monster-pub-eth3d	0.13 23	0.09 24	0.20 8	0.17 13	0.09 13	0.15 28	0.12 26	0.25 85	0.20 64	0.09 2	0.11 20	0.08 1	0.07 2	0.19 51	0.13 39	0.05 1	0.24 504	0.05 1	0.09 296	0.05 3	0.13 286

Monster-pub-mixall	0.13 23	0.07 1	0.20 8	0.17 13	0.08 5	0.11 3	0.09 2	0.21 33	0.13 7	0.12 31	0.11 20	0.08 1	0.08 8	0.27 196	0.13 39	0.07 68	0.35 558	0.05 1	0.06 63	0.05 3	0.09 107

AdaDepth	0.13 23	0.10 48	0.32 93	0.20 109	0.11 80	0.19 114	0.13 48	0.16 4	0.16 24	0.10 10	0.10 13	0.10 31	0.09 21	0.19 51	0.12 11	0.05 1	0.11 293	0.06 31	0.06 63	0.05 3	0.11 206

asda	0.13 23	0.11 82	0.24 30	0.18 35	0.10 49	0.14 17	0.12 26	0.25 85	0.17 28	0.12 31	0.11 20	0.08 1	0.11 74	0.21 87	0.12 11	0.05 1	0.18 437	0.05 1	0.05 22	0.05 3	0.11 206

qwe	0.13 23	0.10 48	0.24 30	0.17 13	0.11 80	0.15 28	0.12 26	0.26 93	0.18 40	0.14 62	0.13 44	0.09 18	0.10 48	0.23 133	0.13 39	0.05 1	0.18 437	0.05 1	0.06 63	0.05 3	0.09 107

2.25w	0.13 23	0.10 48	0.24 30	0.17 13	0.09 13	0.15 28	0.10 8	0.20 22	0.19 53	0.14 62	0.18 112	0.09 18	0.10 48	0.23 133	0.15 116	0.05 1	0.17 425	0.05 1	0.08 210	0.05 3	0.12 257

4.25_new	0.13 23	0.12 133	0.26 46	0.18 35	0.10 49	0.17 71	0.12 26	0.22 41	0.15 18	0.13 42	0.13 44	0.09 18	0.10 48	0.22 110	0.14 79	0.05 1	0.18 437	0.05 1	0.06 63	0.05 3	0.11 206

4.5w_new	0.13 23	0.12 133	0.26 46	0.18 35	0.10 49	0.17 71	0.12 26	0.22 41	0.15 18	0.13 42	0.13 44	0.09 18	0.10 48	0.22 110	0.14 79	0.05 1	0.18 437	0.05 1	0.06 63	0.05 3	0.11 206

4.5_new	0.13 23	0.12 133	0.24 30	0.17 13	0.10 49	0.14 17	0.12 26	0.22 41	0.17 28	0.13 42	0.13 44	0.08 1	0.09 21	0.19 51	0.12 11	0.05 1	0.18 437	0.05 1	0.06 63	0.06 46	0.09 107

4.5w-stereo	0.13 23	0.12 133	0.24 30	0.17 13	0.10 49	0.14 17	0.12 26	0.22 41	0.17 28	0.13 42	0.13 44	0.08 1	0.09 21	0.19 51	0.12 11	0.05 1	0.18 437	0.05 1	0.06 63	0.06 46	0.09 107

4.25w-stereo	0.13 23	0.12 133	0.26 46	0.18 35	0.10 49	0.17 71	0.12 26	0.22 41	0.15 18	0.13 42	0.13 44	0.09 18	0.10 48	0.22 110	0.14 79	0.05 1	0.18 437	0.05 1	0.06 63	0.05 3	0.11 206

4w-stereo	0.13 23	0.11 82	0.31 81	0.17 13	0.10 49	0.15 28	0.10 8	0.20 22	0.14 13	0.13 42	0.12 34	0.08 1	0.12 104	0.23 133	0.13 39	0.05 1	0.18 437	0.05 1	0.08 210	0.05 3	0.15 332

2.5w	0.13 23	0.10 48	0.23 27	0.18 35	0.09 13	0.15 28	0.15 96	0.21 33	0.16 24	0.12 31	0.13 44	0.10 31	0.09 21	0.21 87	0.12 11	0.05 1	0.19 450	0.05 1	0.07 132	0.05 3	0.12 257

2.75w_new	0.13 23	0.10 48	0.25 39	0.16 6	0.09 13	0.15 28	0.12 26	0.26 93	0.18 40	0.14 62	0.13 44	0.08 1	0.11 74	0.22 110	0.15 116	0.05 1	0.19 450	0.05 1	0.07 132	0.05 3	0.10 167

3.25w_new	0.13 23	0.09 24	0.24 30	0.17 13	0.09 13	0.18 96	0.10 8	0.23 50	0.18 40	0.15 84	0.13 44	0.10 31	0.11 74	0.20 72	0.13 39	0.05 1	0.17 425	0.05 1	0.06 63	0.04 1	0.11 206

3.25w	0.13 23	0.09 24	0.24 30	0.17 13	0.09 13	0.18 96	0.10 8	0.23 50	0.18 40	0.15 84	0.13 44	0.10 31	0.11 74	0.20 72	0.13 39	0.05 1	0.17 425	0.05 1	0.06 63	0.04 1	0.11 206

2w_stereo	0.13 23	0.11 82	0.21 17	0.18 35	0.09 13	0.17 71	0.14 71	0.29 125	0.20 64	0.15 84	0.14 75	0.08 1	0.11 74	0.15 6	0.13 39	0.05 1	0.12 316	0.05 1	0.05 22	0.05 3	0.08 63

1w_stereo	0.13 23	0.09 24	0.17 1	0.19 68	0.10 49	0.16 52	0.15 96	0.27 100	0.22 97	0.14 62	0.16 89	0.08 1	0.12 104	0.19 51	0.14 79	0.05 1	0.10 259	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.09 107

monsterstereo	0.13 23	0.10 48	0.20 8	0.19 68	0.12 117	0.14 17	0.12 26	0.26 93	0.18 40	0.14 62	0.16 89	0.08 1	0.09 21	0.22 110	0.14 79	0.05 1	0.16 400	0.06 31	0.09 296	0.06 46	0.07 20

monsters	0.13 23	0.10 48	0.20 8	0.18 35	0.13 167	0.15 28	0.11 17	0.24 69	0.16 24	0.15 84	0.13 44	0.08 1	0.09 21	0.23 133	0.12 11	0.06 27	0.15 387	0.05 1	0.08 210	0.05 3	0.09 107

111111	0.13 23	0.08 6	0.20 8	0.20 109	0.13 167	0.13 14	0.10 8	0.23 50	0.17 28	0.11 17	0.13 44	0.12 67	0.08 8	0.19 51	0.12 11	0.07 68	0.16 400	0.06 31	0.04 1	0.08 166	0.16 348

S2M2_L	0.13 23	0.12 133	0.26 46	0.17 13	0.12 117	0.12 8	0.07 1	0.18 10	0.21 87	0.12 31	0.15 81	0.14 103	0.12 104	0.16 12	0.15 116	0.13 435	0.09 225	0.09 253	0.10 352	0.11 358	0.09 107
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 23	0.15 245	0.21 17	0.27 407	0.09 13	0.15 28	0.13 48	0.23 50	0.21 87	0.12 31	0.11 20	0.10 31	0.13 134	0.22 110	0.13 39	0.07 68	0.05 5	0.06 31	0.05 22	0.07 106	0.07 20

FoundationStereo	0.13 23	0.08 6	0.18 3	0.29 454	0.30 516	0.12 8	0.13 48	0.12 1	0.18 40	0.09 2	0.08 6	0.10 31	0.08 8	0.14 3	0.11 1	0.07 68	0.31 545	0.06 31	0.04 1	0.05 3	0.06 7

MonSter	0.13 23	0.09 24	0.20 8	0.17 13	0.09 13	0.15 28	0.12 26	0.25 85	0.20 64	0.09 2	0.11 20	0.08 1	0.07 2	0.20 72	0.13 39	0.05 1	0.24 504	0.05 1	0.09 296	0.05 3	0.13 286

3w_stereo	0.14 50	0.11 82	0.31 81	0.19 68	0.09 13	0.16 52	0.16 127	0.28 106	0.20 64	0.13 42	0.12 34	0.08 1	0.12 104	0.19 51	0.12 11	0.05 1	0.19 450	0.05 1	0.06 63	0.05 3	0.10 167

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 50	0.10 48	0.27 58	0.21 142	0.11 80	0.16 52	0.14 71	0.24 69	0.17 28	0.17 111	0.20 131	0.18 155	0.11 74	0.16 12	0.17 168	0.07 68	0.08 184	0.07 87	0.07 132	0.07 106	0.09 107

LG-Stereo	0.14 50	0.13 168	0.30 73	0.21 142	0.11 80	0.16 52	0.18 215	0.23 50	0.19 53	0.12 31	0.18 112	0.11 53	0.09 21	0.15 6	0.14 79	0.06 27	0.07 122	0.08 168	0.08 210	0.07 106	0.07 20

castereo++	0.14 50	0.13 168	0.25 39	0.19 68	0.10 49	0.27 287	0.13 48	0.24 69	0.26 159	0.11 17	0.13 44	0.16 127	0.10 48	0.18 37	0.11 1	0.07 68	0.08 184	0.07 87	0.06 63	0.05 3	0.07 20

castereo	0.14 50	0.11 82	0.22 22	0.19 68	0.10 49	0.20 148	0.19 259	0.32 166	0.28 188	0.13 42	0.18 112	0.16 127	0.16 188	0.16 12	0.14 79	0.07 68	0.06 49	0.07 87	0.06 63	0.06 46	0.07 20

fffft	0.14 50	0.12 133	0.30 73	0.19 68	0.10 49	0.17 71	0.18 215	0.23 50	0.17 28	0.14 62	0.11 20	0.13 78	0.10 48	0.24 144	0.18 196	0.06 27	0.05 5	0.07 87	0.06 63	0.07 106	0.09 107
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.14 50	0.15 245	0.29 65	0.19 68	0.10 49	0.19 114	0.17 162	0.21 33	0.21 87	0.15 84	0.13 44	0.12 67	0.11 74	0.25 162	0.16 142	0.06 27	0.05 5	0.08 168	0.06 63	0.06 46	0.08 63

RAStereo	0.14 50	0.15 245	0.40 140	0.22 194	0.11 80	0.15 28	0.18 215	0.25 85	0.24 123	0.13 42	0.17 101	0.11 53	0.09 21	0.15 6	0.13 39	0.08 188	0.06 49	0.08 168	0.06 63	0.07 106	0.05 1

IGEV-Stereo+	0.14 50	0.08 6	0.26 46	0.18 35	0.14 206	0.09 1	0.10 8	0.16 4	0.17 28	0.14 62	0.08 6	0.10 31	0.10 48	0.22 110	0.14 79	0.07 68	0.15 387	0.06 31	0.06 63	0.16 457	0.29 495

RSM++	0.14 50	0.11 82	0.25 39	0.32 488	0.17 336	0.17 71	0.15 96	0.23 50	0.21 87	0.12 31	0.12 34	0.14 103	0.09 21	0.21 87	0.13 39	0.06 27	0.05 5	0.07 87	0.07 132	0.07 106	0.11 206

RSM	0.14 50	0.11 82	0.25 39	0.29 454	0.16 306	0.16 52	0.15 96	0.24 69	0.20 64	0.13 42	0.13 44	0.15 118	0.09 21	0.22 110	0.13 39	0.06 27	0.06 49	0.07 87	0.07 132	0.07 106	0.11 206

trnet	0.14 50	0.09 24	0.26 46	0.15 3	0.07 1	0.21 176	0.12 26	0.25 85	0.26 159	0.16 98	0.21 149	0.15 118	0.13 134	0.19 51	0.14 79	0.09 267	0.05 5	0.06 31	0.04 1	0.06 46	0.06 7

LoS_RVC	0.14 50	0.11 82	0.32 93	0.18 35	0.16 306	0.20 148	0.18 215	0.21 33	0.18 40	0.14 62	0.20 131	0.12 67	0.17 205	0.17 26	0.14 79	0.06 27	0.05 5	0.06 31	0.04 1	0.05 3	0.14 315

CES	0.14 50	0.08 6	0.24 30	0.17 13	0.23 460	0.18 96	0.15 96	0.24 69	0.20 64	0.14 62	0.18 112	0.14 103	0.10 48	0.19 51	0.12 11	0.07 68	0.05 5	0.06 31	0.04 1	0.08 166	0.20 408

CREStereo	0.14 50	0.09 24	0.27 58	0.14 1	0.08 5	0.22 205	0.15 96	0.26 93	0.26 159	0.16 98	0.21 149	0.14 103	0.13 134	0.19 51	0.14 79	0.09 267	0.05 5	0.06 31	0.04 1	0.07 106	0.06 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
Replicate-Monster	0.15 65	0.12 133	0.40 140	0.17 13	0.10 49	0.17 71	0.10 8	0.24 69	0.20 64	0.12 31	0.10 13	0.10 31	0.10 48	0.28 219	0.12 11	0.06 27	0.31 545	0.06 31	0.06 63	0.05 3	0.21 419

FlowAnything_test	0.15 65	0.12 133	0.23 27	0.21 142	0.12 117	0.18 96	0.16 127	0.25 85	0.17 28	0.15 84	0.13 44	0.15 118	0.14 151	0.19 51	0.17 168	0.10 334	0.07 122	0.11 383	0.12 429	0.08 166	0.10 167

water-stereo	0.15 65	0.11 82	0.32 93	0.19 68	0.10 49	0.17 71	0.14 71	0.26 93	0.20 64	0.18 129	0.23 170	0.16 127	0.16 188	0.14 3	0.14 79	0.07 68	0.06 49	0.07 87	0.06 63	0.06 46	0.11 206

depthmonostereo	0.15 65	0.12 133	0.34 103	0.19 68	0.09 13	0.20 148	0.15 96	0.28 106	0.24 123	0.16 98	0.18 112	0.16 127	0.18 233	0.21 87	0.14 79	0.07 68	0.07 122	0.07 87	0.06 63	0.05 3	0.08 63

DilatedVolume-Stereo	0.15 65	0.09 24	0.26 46	0.18 35	0.10 49	0.21 176	0.14 71	0.24 69	0.22 97	0.22 169	0.21 149	0.16 127	0.15 169	0.24 144	0.17 168	0.07 68	0.07 122	0.06 31	0.06 63	0.05 3	0.08 63

tt45	0.15 65	0.14 212	0.29 65	0.19 68	0.11 80	0.23 224	0.18 215	0.23 50	0.18 40	0.16 98	0.13 44	0.14 103	0.10 48	0.31 269	0.15 116	0.07 68	0.05 5	0.08 168	0.06 63	0.07 106	0.08 63

999	0.15 65	0.13 168	0.30 73	0.19 68	0.12 117	0.20 148	0.17 162	0.25 85	0.20 64	0.14 62	0.16 89	0.14 103	0.11 74	0.36 317	0.16 142	0.07 68	0.05 5	0.07 87	0.06 63	0.06 46	0.08 63

mms	0.15 65	0.14 212	0.25 39	0.20 109	0.15 268	0.17 71	0.17 162	0.21 33	0.19 53	0.14 62	0.18 112	0.14 103	0.09 21	0.26 182	0.15 116	0.06 27	0.07 122	0.08 168	0.06 63	0.07 106	0.19 390

ours_stereo	0.15 65	0.14 212	0.29 65	0.21 142	0.14 206	0.17 71	0.18 215	0.21 33	0.20 64	0.13 42	0.18 112	0.14 103	0.10 48	0.24 144	0.15 116	0.06 27	0.06 49	0.08 168	0.06 63	0.07 106	0.13 286

fffy	0.15 65	0.14 212	0.31 81	0.21 142	0.14 206	0.19 114	0.18 215	0.24 69	0.19 53	0.13 42	0.17 101	0.15 118	0.13 134	0.25 162	0.15 116	0.06 27	0.08 184	0.08 168	0.06 63	0.07 106	0.15 332

WCG-NET	0.15 65	0.12 133	0.31 81	0.18 35	0.09 13	0.18 96	0.17 162	0.23 50	0.29 207	0.18 129	0.22 159	0.15 118	0.12 104	0.19 51	0.13 39	0.06 27	0.12 316	0.07 87	0.05 22	0.06 46	0.06 7

IGEV-Stereo++	0.15 65	0.09 24	0.27 58	0.21 142	0.13 167	0.14 17	0.11 17	0.23 50	0.19 53	0.15 84	0.14 75	0.11 53	0.11 74	0.19 51	0.12 11	0.06 27	0.21 469	0.06 31	0.05 22	0.06 46	0.28 489

Pointernet	0.15 65	0.08 6	0.35 109	0.19 68	0.12 117	0.20 148	0.12 26	0.34 192	0.25 148	0.15 84	0.16 89	0.13 78	0.11 74	0.18 37	0.13 39	0.08 188	0.06 49	0.06 31	0.05 22	0.06 46	0.08 63

MGS-Stereo	0.15 65	0.12 133	0.38 124	0.19 68	0.11 80	0.18 96	0.17 162	0.21 33	0.23 111	0.14 62	0.24 179	0.16 127	0.10 48	0.19 51	0.13 39	0.07 68	0.06 49	0.07 87	0.06 63	0.10 306	0.07 20

MaDis-Stereo	0.15 65	0.17 309	0.39 131	0.19 68	0.15 268	0.16 52	0.13 48	0.26 93	0.22 97	0.13 42	0.15 81	0.14 103	0.11 74	0.17 26	0.17 168	0.08 188	0.07 122	0.08 168	0.06 63	0.07 106	0.06 7

UniTT-Stereo	0.15 65	0.12 133	0.45 175	0.21 142	0.14 206	0.17 71	0.13 48	0.20 22	0.19 53	0.16 98	0.20 131	0.10 31	0.11 74	0.18 37	0.17 168	0.08 188	0.06 49	0.07 87	0.06 63	0.08 166	0.07 20

CASnet	0.15 65	0.13 168	0.30 73	0.22 194	0.08 5	0.15 28	0.14 71	0.28 106	0.26 159	0.23 177	0.20 131	0.15 118	0.11 74	0.18 37	0.13 39	0.07 68	0.05 5	0.11 383	0.09 296	0.08 166	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.15 65	0.09 24	0.34 103	0.17 13	0.09 13	0.22 205	0.14 71	0.27 100	0.27 176	0.15 84	0.18 112	0.19 165	0.14 151	0.23 133	0.14 79	0.08 188	0.06 49	0.06 31	0.04 1	0.06 46	0.06 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.15 65	0.10 48	0.34 103	0.32 488	0.19 391	0.16 52	0.14 71	0.29 125	0.20 64	0.13 42	0.14 75	0.13 78	0.08 8	0.23 133	0.14 79	0.06 27	0.13 337	0.07 87	0.06 63	0.06 46	0.11 206

GLC_STEREO	0.15 65	0.11 82	0.31 81	0.22 194	0.09 13	0.17 71	0.15 96	0.24 69	0.28 188	0.17 111	0.20 131	0.17 142	0.11 74	0.24 144	0.17 168	0.07 68	0.09 225	0.09 253	0.08 210	0.07 106	0.07 20

CroCo-Stereo	0.15 65	0.16 278	0.34 103	0.25 329	0.12 117	0.11 3	0.18 215	0.35 201	0.24 123	0.13 42	0.13 44	0.18 155	0.12 104	0.15 6	0.13 39	0.08 188	0.06 49	0.07 87	0.05 22	0.07 106	0.06 7
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
DDF-Stereo	0.16 86	0.08 6	0.30 73	0.21 142	0.20 415	0.12 8	0.14 71	0.20 22	0.19 53	0.11 17	0.10 13	0.13 78	0.12 104	0.24 144	0.20 247	0.09 267	0.18 437	0.07 87	0.06 63	0.20 505	0.19 390

GIP-stereo	0.16 86	0.12 133	0.25 39	0.24 292	0.22 447	0.15 28	0.14 71	0.32 166	0.21 87	0.11 17	0.16 89	0.13 78	0.09 21	0.20 72	0.13 39	0.07 68	0.13 337	0.06 31	0.05 22	0.06 46	0.32 507

rvit_stereo_0081	0.16 86	0.13 168	0.30 73	0.21 142	0.12 117	0.17 71	0.17 162	0.24 69	0.34 270	0.17 111	0.19 122	0.18 155	0.15 169	0.20 72	0.17 168	0.11 373	0.08 184	0.09 253	0.08 210	0.09 244	0.07 20

rvit_stereo_0082	0.16 86	0.13 168	0.30 73	0.21 142	0.12 117	0.17 71	0.17 162	0.24 69	0.34 270	0.17 111	0.19 122	0.18 155	0.15 169	0.20 72	0.17 168	0.11 373	0.08 184	0.09 253	0.08 210	0.09 244	0.07 20

rvit_stereo_0080	0.16 86	0.17 309	0.35 109	0.19 68	0.13 167	0.14 17	0.20 295	0.29 125	0.26 159	0.16 98	0.17 101	0.19 165	0.14 151	0.19 51	0.16 142	0.11 373	0.08 184	0.08 168	0.08 210	0.10 306	0.08 63

AIO-Stereo	0.16 86	0.12 133	0.29 65	0.30 466	0.20 415	0.16 52	0.14 71	0.28 106	0.22 97	0.14 62	0.15 81	0.13 78	0.08 8	0.20 72	0.15 116	0.06 27	0.16 400	0.07 87	0.08 210	0.06 46	0.24 454

WCG-NET（raft）	0.16 86	0.14 212	0.32 93	0.18 35	0.09 13	0.19 114	0.16 127	0.24 69	0.27 176	0.19 134	0.19 122	0.20 177	0.12 104	0.22 110	0.13 39	0.06 27	0.17 425	0.06 31	0.05 22	0.07 106	0.07 20

whm_eth	0.16 86	0.17 309	0.35 109	0.19 68	0.13 167	0.14 17	0.20 295	0.29 125	0.26 159	0.16 98	0.17 101	0.19 165	0.14 151	0.19 51	0.16 142	0.11 373	0.08 184	0.08 168	0.08 210	0.10 306	0.08 63

CAS	0.16 86	0.07 1	0.29 65	0.42 545	0.17 336	0.20 148	0.18 215	0.23 50	0.20 64	0.15 84	0.19 122	0.11 53	0.10 48	0.15 6	0.14 79	0.31 552	0.04 1	0.06 31	0.04 1	0.06 46	0.16 348

ProNet	0.16 86	0.13 168	0.36 116	0.21 142	0.15 268	0.20 148	0.19 259	0.29 125	0.23 111	0.14 62	0.13 44	0.13 78	0.12 104	0.25 162	0.13 39	0.06 27	0.09 225	0.07 87	0.06 63	0.07 106	0.22 433

CroCo-Stereo Lap2	0.16 86	0.18 331	0.39 131	0.26 369	0.18 364	0.11 3	0.19 259	0.30 143	0.22 97	0.13 42	0.16 89	0.15 118	0.11 74	0.17 26	0.15 116	0.07 68	0.07 122	0.08 168	0.06 63	0.08 166	0.07 20

CREStereo++_RVC	0.16 86	0.09 24	0.42 158	0.17 13	0.11 80	0.18 96	0.13 48	0.23 50	0.31 233	0.21 151	0.31 248	0.13 78	0.11 74	0.17 26	0.16 142	0.07 68	0.04 1	0.06 31	0.15 490	0.06 46	0.05 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	0.16 86	0.11 82	0.43 164	0.16 6	0.08 5	0.25 263	0.14 71	0.23 50	0.29 207	0.25 198	0.30 237	0.16 127	0.12 104	0.18 37	0.13 39	0.08 188	0.07 122	0.06 31	0.05 22	0.07 106	0.08 63

XX-TBD	0.16 86	0.21 365	0.43 164	0.22 194	0.10 49	0.23 224	0.15 96	0.23 50	0.28 188	0.22 169	0.26 195	0.14 103	0.12 104	0.16 12	0.14 79	0.08 188	0.05 5	0.06 31	0.04 1	0.07 106	0.06 7

PMTNet	0.16 86	0.09 24	0.31 81	0.15 3	0.09 13	0.23 224	0.15 96	0.26 93	0.24 123	0.17 111	0.21 149	0.16 127	0.14 151	0.23 133	0.14 79	0.29 548	0.05 5	0.06 31	0.04 1	0.07 106	0.07 20

Zero-FE251	0.17 101	0.09 24	0.38 124	0.18 35	0.10 49	0.20 148	0.13 48	0.20 22	0.15 18	0.75 546	0.13 44	0.13 78	0.11 74	0.16 12	0.16 142	0.08 188	0.10 259	0.06 31	0.05 22	0.05 3	0.18 373

xyz-stereo-finetune	0.17 101	0.17 309	0.29 65	0.17 13	0.08 5	0.24 246	0.21 321	0.30 143	0.32 243	0.19 134	0.22 159	0.19 165	0.15 169	0.30 256	0.22 289	0.06 27	0.06 49	0.08 168	0.06 63	0.06 46	0.07 20

rvit_stereo_0083	0.17 101	0.13 168	0.29 65	0.21 142	0.13 167	0.17 71	0.17 162	0.23 50	0.36 297	0.16 98	0.22 159	0.19 165	0.17 205	0.21 87	0.17 168	0.11 373	0.10 259	0.10 326	0.08 210	0.09 244	0.08 63

rvit_stereo_0081_aga	0.17 101	0.17 309	0.40 140	0.21 142	0.14 206	0.20 148	0.17 162	0.24 69	0.26 159	0.18 129	0.21 149	0.20 177	0.14 151	0.20 72	0.15 116	0.12 413	0.08 184	0.09 253	0.08 210	0.10 306	0.08 63

RAFT-Stereo-weight	0.17 101	0.10 48	0.31 81	0.20 109	0.12 117	0.20 148	0.16 127	0.38 239	0.33 259	0.25 198	0.20 131	0.19 165	0.10 48	0.19 51	0.16 142	0.07 68	0.13 337	0.07 87	0.06 63	0.06 46	0.09 107

CAS++	0.17 101	0.13 168	0.35 109	0.18 35	0.13 167	0.17 71	0.16 127	0.42 292	0.25 148	0.19 134	0.18 112	0.13 78	0.10 48	0.22 110	0.12 11	0.12 413	0.10 259	0.11 383	0.08 210	0.10 306	0.09 107
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
testlalala	0.17 101	0.11 82	0.49 230	0.20 109	0.13 167	0.23 224	0.15 96	0.33 185	0.22 97	0.25 198	0.20 131	0.14 103	0.11 74	0.17 26	0.14 79	0.07 68	0.23 491	0.07 87	0.06 63	0.05 3	0.07 20

RCA-Stereo	0.17 101	0.10 48	0.33 99	0.20 109	0.11 80	0.19 114	0.17 162	0.39 260	0.36 297	0.21 151	0.25 187	0.17 142	0.17 205	0.18 37	0.15 116	0.07 68	0.14 356	0.07 87	0.06 63	0.06 46	0.08 63

iRaftStereo_RVC	0.17 101	0.16 278	0.35 109	0.21 142	0.11 80	0.20 148	0.17 162	0.34 192	0.25 148	0.20 144	0.25 187	0.19 165	0.12 104	0.21 87	0.16 142	0.07 68	0.12 316	0.10 326	0.09 296	0.09 244	0.14 315

Gwc-CoAtRS	0.17 101	0.10 48	0.41 149	0.20 109	0.12 117	0.20 148	0.15 96	0.34 192	0.29 207	0.23 177	0.23 170	0.27 266	0.15 169	0.21 87	0.14 79	0.07 68	0.06 49	0.07 87	0.07 132	0.06 46	0.07 20

FE-Mocha	0.18 111	0.11 82	0.40 140	0.26 369	0.14 206	0.19 114	0.14 71	0.36 213	0.24 123	0.24 185	0.24 179	0.23 212	0.14 151	0.27 196	0.19 225	0.08 188	0.08 184	0.08 168	0.08 210	0.07 106	0.08 63

252Zero-FE	0.18 111	0.08 6	0.28 62	0.18 35	0.10 49	0.15 28	0.11 17	0.22 41	0.22 97	0.76 549	0.11 20	0.09 18	0.08 8	0.17 26	0.15 116	0.07 68	0.51 573	0.06 31	0.08 210	0.06 46	0.10 167

xyz-stereo-finetune2	0.18 111	0.16 278	0.32 93	0.16 6	0.09 13	0.27 287	0.19 259	0.29 125	0.21 87	0.23 177	0.29 223	0.21 191	0.23 289	0.37 327	0.23 308	0.06 27	0.05 5	0.08 168	0.06 63	0.06 46	0.07 20

Reg-Stereo(zero)	0.18 111	0.08 6	0.39 131	0.19 68	0.19 391	0.24 246	0.18 215	0.29 125	0.29 207	0.24 185	0.21 149	0.24 230	0.18 233	0.22 110	0.21 271	0.07 68	0.11 293	0.06 31	0.07 132	0.06 46	0.11 206

SCV	0.18 111	0.15 245	0.37 122	0.26 369	0.20 415	0.16 52	0.16 127	0.35 201	0.23 111	0.14 62	0.16 89	0.13 78	0.09 21	0.31 269	0.12 11	0.08 188	0.19 450	0.07 87	0.07 132	0.09 244	0.26 477

tg	0.18 111	0.15 245	0.34 103	0.22 194	0.11 80	0.23 224	0.15 96	0.35 201	0.27 176	0.20 144	0.25 187	0.20 177	0.12 104	0.25 162	0.16 142	0.07 68	0.07 122	0.09 253	0.09 296	0.08 166	0.13 286

dual_stereo	0.18 111	0.08 6	0.26 46	0.21 142	0.32 526	0.11 3	0.13 48	0.27 100	0.20 64	0.11 17	0.09 10	0.10 31	0.08 8	0.20 72	0.14 79	0.07 68	0.45 569	0.06 31	0.05 22	0.05 3	0.65 577

Occ-G	0.18 111	0.10 48	0.38 124	0.23 245	0.15 268	0.16 52	0.18 215	0.23 50	0.26 159	0.15 84	0.20 131	0.21 191	0.11 74	0.22 110	0.19 225	0.07 68	0.17 425	0.07 87	0.06 63	0.08 166	0.30 498

rvit_stereo_ft	0.18 111	0.19 344	0.43 164	0.25 329	0.14 206	0.17 71	0.21 321	0.30 143	0.28 188	0.17 111	0.19 122	0.20 177	0.17 205	0.22 110	0.18 196	0.11 373	0.07 122	0.09 253	0.09 296	0.10 306	0.08 63

MoCha-V2	0.18 111	0.12 133	0.40 140	0.30 466	0.24 477	0.16 52	0.15 96	0.28 106	0.19 53	0.16 98	0.16 89	0.13 78	0.13 134	0.30 256	0.13 39	0.06 27	0.28 525	0.06 31	0.06 63	0.06 46	0.25 465

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 111	0.15 245	0.27 58	0.20 109	0.13 167	0.24 246	0.17 162	0.31 159	0.37 312	0.43 466	0.17 101	0.13 78	0.12 104	0.20 72	0.16 142	0.08 188	0.07 122	0.09 253	0.07 132	0.09 244	0.08 63

MyStereo07	0.18 111	0.15 245	0.44 172	0.22 194	0.16 306	0.25 263	0.22 355	0.31 159	0.26 159	0.22 169	0.13 44	0.12 67	0.13 134	0.33 289	0.14 79	0.07 68	0.13 337	0.09 253	0.09 296	0.09 244	0.11 206

ff7	0.18 111	0.13 168	0.41 149	0.21 142	0.15 268	0.21 176	0.17 162	0.28 106	0.23 111	0.21 151	0.13 44	0.12 67	0.12 104	0.27 196	0.13 39	0.07 68	0.25 509	0.08 168	0.07 132	0.08 166	0.36 521

ffff	0.18 111	0.13 168	0.41 149	0.21 142	0.15 268	0.21 176	0.17 162	0.28 106	0.23 111	0.21 151	0.13 44	0.12 67	0.12 104	0.27 196	0.13 39	0.07 68	0.25 509	0.08 168	0.07 132	0.08 166	0.36 521

11t	0.18 111	0.13 168	0.41 149	0.21 142	0.15 268	0.21 176	0.17 162	0.28 106	0.23 111	0.21 151	0.13 44	0.12 67	0.12 104	0.27 196	0.13 39	0.07 68	0.25 509	0.08 168	0.07 132	0.08 166	0.36 521

plain	0.18 111	0.16 278	0.59 365	0.21 142	0.13 167	0.16 52	0.17 162	0.29 125	0.23 111	0.16 98	0.26 195	0.13 78	0.17 205	0.27 196	0.17 168	0.09 267	0.06 49	0.10 326	0.07 132	0.10 306	0.07 20

MIF-Stereo (partial)	0.18 111	0.13 168	0.50 252	0.22 194	0.15 268	0.16 52	0.13 48	0.29 125	0.26 159	0.17 111	0.26 195	0.16 127	0.17 205	0.25 162	0.18 196	0.09 267	0.06 49	0.10 326	0.08 210	0.09 244	0.08 63

GCAP-Stereo	0.18 111	0.21 365	0.47 195	0.23 245	0.18 364	0.21 176	0.10 8	0.28 106	0.24 123	0.20 144	0.22 159	0.15 118	0.13 134	0.21 87	0.16 142	0.07 68	0.19 450	0.07 87	0.05 22	0.06 46	0.09 107

Any-RAFT	0.18 111	0.09 24	0.33 99	0.19 68	0.10 49	0.29 329	0.16 127	0.44 322	0.32 243	0.25 198	0.27 208	0.29 292	0.16 188	0.23 133	0.13 39	0.08 188	0.07 122	0.06 31	0.05 22	0.07 106	0.07 20

knoymous	0.18 111	0.10 48	0.35 109	0.17 13	0.11 80	0.21 176	0.17 162	0.33 185	0.24 123	0.24 185	0.28 215	0.27 266	0.16 188	0.24 144	0.17 168	0.09 267	0.06 49	0.09 253	0.06 63	0.09 244	0.10 167

MC-Stereo	0.18 111	0.10 48	0.36 116	0.28 435	0.14 206	0.18 96	0.15 96	0.24 69	0.20 64	0.21 151	0.24 179	0.16 127	0.13 134	0.25 162	0.14 79	0.07 68	0.17 425	0.07 87	0.07 132	0.06 46	0.30 498

ccc-4	0.18 111	0.13 168	0.41 149	0.21 142	0.15 268	0.21 176	0.17 162	0.28 106	0.23 111	0.21 151	0.13 44	0.12 67	0.12 104	0.27 196	0.13 39	0.07 68	0.25 509	0.08 168	0.07 132	0.08 166	0.36 521

test-3	0.18 111	0.10 48	0.48 210	0.23 245	0.14 206	0.18 96	0.16 127	0.32 166	0.29 207	0.26 208	0.17 101	0.22 198	0.13 134	0.26 182	0.19 225	0.06 27	0.14 356	0.08 168	0.08 210	0.06 46	0.10 167

test_1	0.18 111	0.10 48	0.48 210	0.23 245	0.14 206	0.18 96	0.16 127	0.32 166	0.29 207	0.26 208	0.17 101	0.22 198	0.13 134	0.26 182	0.19 225	0.06 27	0.14 356	0.08 168	0.08 210	0.06 46	0.10 167

cross-raft	0.18 111	0.12 133	0.40 140	0.27 407	0.16 306	0.20 148	0.24 407	0.34 192	0.24 123	0.23 177	0.28 215	0.29 292	0.15 169	0.19 51	0.16 142	0.06 27	0.05 5	0.08 168	0.07 132	0.07 106	0.07 20

s12784h	0.18 111	0.09 24	0.38 124	0.18 35	0.07 1	0.33 390	0.19 259	0.39 260	0.34 270	0.24 185	0.25 187	0.18 155	0.18 233	0.25 162	0.17 168	0.07 68	0.05 5	0.07 87	0.05 22	0.06 46	0.05 1

CFNet-RSSM	0.18 111	0.10 48	0.45 175	0.20 109	0.12 117	0.20 148	0.16 127	0.40 269	0.31 233	0.23 177	0.21 149	0.26 261	0.15 169	0.21 87	0.14 79	0.07 68	0.05 5	0.07 87	0.07 132	0.06 46	0.06 7

MM-Stereo_test3	0.19 138	0.15 245	0.39 131	0.25 329	0.15 268	0.19 114	0.22 355	0.42 292	0.40 348	0.17 111	0.24 179	0.17 142	0.12 104	0.22 110	0.16 142	0.08 188	0.21 469	0.08 168	0.06 63	0.09 244	0.11 206

MM-Stereo_test2	0.19 138	0.11 82	0.47 195	0.25 329	0.11 80	0.21 176	0.20 295	0.28 106	0.24 123	0.16 98	0.17 101	0.13 78	0.11 74	0.21 87	0.14 79	0.06 27	0.26 516	0.07 87	0.06 63	0.09 244	0.41 537

GREAT-IGEV	0.19 138	0.11 82	0.39 131	0.22 194	0.33 528	0.14 17	0.15 96	0.18 10	0.22 97	0.14 62	0.16 89	0.09 18	0.09 21	0.23 133	0.14 79	0.06 27	0.50 572	0.06 31	0.06 63	0.07 106	0.53 558

SCV_C0	0.19 138	0.14 212	0.40 140	0.30 466	0.20 415	0.15 28	0.16 127	0.35 201	0.26 159	0.17 111	0.16 89	0.13 78	0.09 21	0.31 269	0.14 79	0.07 68	0.22 481	0.06 31	0.06 63	0.09 244	0.25 465

gcap-zeroshot	0.19 138	0.14 212	0.51 270	0.21 142	0.15 268	0.27 287	0.15 96	0.32 166	0.24 123	0.26 208	0.20 131	0.34 348	0.15 169	0.22 110	0.14 79	0.07 68	0.08 184	0.07 87	0.07 132	0.06 46	0.09 107

testlalala2	0.19 138	0.11 82	0.49 230	0.37 519	0.26 494	0.24 246	0.14 71	0.37 228	0.26 159	0.25 198	0.27 208	0.21 191	0.12 104	0.17 26	0.17 168	0.07 68	0.07 122	0.07 87	0.07 132	0.07 106	0.08 63

H2IRNET	0.19 138	0.18 331	0.50 252	0.22 194	0.12 117	0.20 148	0.16 127	0.28 106	0.31 233	0.17 111	0.32 258	0.25 242	0.20 260	0.24 144	0.19 225	0.08 188	0.06 49	0.09 253	0.10 352	0.10 306	0.08 63

IGEV++	0.19 138	0.13 168	0.38 124	0.30 466	0.19 391	0.15 28	0.15 96	0.32 166	0.18 40	0.13 42	0.16 89	0.12 67	0.11 74	0.24 144	0.15 116	0.07 68	0.32 550	0.07 87	0.05 22	0.07 106	0.42 540

MSKI-zero shot	0.19 138	0.10 48	0.47 195	0.30 466	0.14 206	0.21 176	0.14 71	0.33 185	0.22 97	0.24 185	0.25 187	0.22 198	0.10 48	0.32 279	0.14 79	0.07 68	0.30 541	0.07 87	0.07 132	0.06 46	0.09 107

RAFT-Test	0.19 138	0.11 82	0.41 149	0.26 369	0.21 432	0.26 280	0.17 162	0.37 228	0.26 159	0.24 185	0.29 223	0.32 333	0.14 151	0.22 110	0.15 116	0.07 68	0.08 184	0.07 87	0.07 132	0.06 46	0.07 20

EGLCR-Stereo	0.19 138	0.09 24	0.34 103	0.29 454	0.17 336	0.28 305	0.16 127	0.30 143	0.23 111	0.22 169	0.11 20	0.16 127	0.09 21	0.28 219	0.15 116	0.07 68	0.25 509	0.07 87	0.07 132	0.06 46	0.37 529

Selective-RAFT	0.19 138	0.14 212	0.37 122	0.24 292	0.11 80	0.30 343	0.15 96	0.35 201	0.34 270	0.17 111	0.17 101	0.22 198	0.18 233	0.29 241	0.18 196	0.07 68	0.16 400	0.07 87	0.07 132	0.08 166	0.08 63

test_4	0.19 138	0.16 278	0.39 131	0.24 292	0.13 167	0.19 114	0.21 321	0.27 100	0.24 123	0.24 185	0.47 436	0.22 198	0.13 134	0.27 196	0.18 196	0.06 27	0.06 49	0.09 253	0.09 296	0.07 106	0.06 7

Patchmatch Stereo++	0.19 138	0.13 168	0.51 270	0.22 194	0.11 80	0.19 114	0.14 71	0.30 143	0.24 123	0.28 230	0.29 223	0.25 242	0.18 233	0.27 196	0.18 196	0.09 267	0.06 49	0.10 326	0.08 210	0.10 306	0.09 107
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.19 138	0.13 168	0.51 270	0.22 194	0.11 80	0.19 114	0.15 96	0.30 143	0.24 123	0.28 230	0.29 223	0.25 242	0.18 233	0.25 162	0.17 168	0.09 267	0.06 49	0.10 326	0.08 210	0.10 306	0.09 107

ROB_FTStereo_v2	0.19 138	0.13 168	0.51 270	0.22 194	0.11 80	0.19 114	0.15 96	0.30 143	0.24 123	0.28 230	0.29 223	0.25 242	0.18 233	0.25 162	0.18 196	0.09 267	0.06 49	0.10 326	0.08 210	0.10 306	0.09 107

ROB_FTStereo	0.19 138	0.13 168	0.51 270	0.22 194	0.11 80	0.19 114	0.13 48	0.30 143	0.24 123	0.28 230	0.29 223	0.25 242	0.18 233	0.25 162	0.17 168	0.09 267	0.06 49	0.10 326	0.08 210	0.10 306	0.09 107

HUI-Stereo	0.19 138	0.13 168	0.52 291	0.22 194	0.11 80	0.19 114	0.14 71	0.30 143	0.24 123	0.28 230	0.29 223	0.25 242	0.18 233	0.23 133	0.17 168	0.09 267	0.06 49	0.10 326	0.08 210	0.10 306	0.09 107

DeepStereo_RVC	0.19 138	0.12 133	0.47 195	0.22 194	0.11 80	0.19 114	0.16 127	0.29 125	0.24 123	0.28 230	0.27 208	0.23 212	0.28 373	0.24 144	0.19 225	0.08 188	0.06 49	0.09 253	0.07 132	0.09 244	0.10 167

iGMRVC	0.19 138	0.13 168	0.51 270	0.22 194	0.11 80	0.19 114	0.15 96	0.30 143	0.24 123	0.28 230	0.29 223	0.25 242	0.18 233	0.27 196	0.18 196	0.09 267	0.06 49	0.10 326	0.08 210	0.10 306	0.09 107

iRAFT	0.19 138	0.13 168	0.51 270	0.22 194	0.11 80	0.19 114	0.14 71	0.30 143	0.24 123	0.28 230	0.29 223	0.25 242	0.18 233	0.27 196	0.18 196	0.09 267	0.06 49	0.10 326	0.08 210	0.10 306	0.09 107

AnonymousM	0.19 138	0.20 357	0.30 73	0.18 35	0.10 49	0.19 114	0.17 162	0.32 166	0.27 176	0.27 219	0.21 149	0.18 155	0.14 151	0.21 87	0.16 142	0.09 267	0.08 184	0.38 558	0.15 490	0.06 46	0.08 63

CRE-IMP	0.19 138	0.13 168	0.51 270	0.23 245	0.11 80	0.24 246	0.17 162	0.31 159	0.24 123	0.27 219	0.26 195	0.24 230	0.17 205	0.24 144	0.19 225	0.09 267	0.05 5	0.10 326	0.07 132	0.10 306	0.10 167

RAFT-IKP	0.19 138	0.13 168	0.51 270	0.22 194	0.11 80	0.18 96	0.15 96	0.30 143	0.24 123	0.28 230	0.29 223	0.25 242	0.18 233	0.26 182	0.18 196	0.09 267	0.06 49	0.10 326	0.08 210	0.10 306	0.09 107

raftrobust	0.19 138	0.19 344	0.42 158	0.23 245	0.24 477	0.19 114	0.13 48	0.33 185	0.28 188	0.26 208	0.20 131	0.19 165	0.17 205	0.23 133	0.17 168	0.08 188	0.10 259	0.07 87	0.06 63	0.07 106	0.09 107

sCroCo_RVC	0.19 138	0.15 245	0.60 372	0.27 407	0.18 364	0.23 224	0.16 127	0.28 106	0.24 123	0.14 62	0.22 159	0.17 142	0.14 151	0.22 110	0.16 142	0.11 373	0.11 293	0.09 253	0.09 296	0.09 244	0.10 167

R-Stereo Train	0.19 138	0.10 48	0.49 230	0.22 194	0.12 117	0.23 224	0.18 215	0.43 301	0.20 64	0.31 294	0.45 415	0.20 177	0.14 151	0.18 37	0.18 196	0.08 188	0.06 49	0.07 87	0.06 63	0.06 46	0.07 20

RAFT-Stereo	0.19 138	0.10 48	0.49 230	0.22 194	0.12 117	0.23 224	0.18 215	0.43 301	0.20 64	0.31 294	0.45 415	0.20 177	0.14 151	0.18 37	0.18 196	0.08 188	0.06 49	0.07 87	0.06 63	0.06 46	0.07 20
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GEAStereo	0.20 166	0.10 48	0.31 81	0.35 510	0.42 550	0.19 114	0.16 127	0.23 50	0.18 40	0.14 62	0.15 81	0.10 31	0.09 21	0.21 87	0.18 196	0.08 188	0.28 525	0.06 31	0.05 22	0.08 166	0.57 562

gasm-f	0.20 166	0.12 133	0.36 116	0.35 510	0.36 538	0.18 96	0.17 162	0.23 50	0.18 40	0.14 62	0.19 122	0.10 31	0.11 74	0.20 72	0.19 225	0.08 188	0.28 525	0.06 31	0.05 22	0.09 244	0.57 562

GASTEREO	0.20 166	0.15 245	0.31 81	0.40 536	0.29 511	0.18 96	0.15 96	0.29 125	0.22 97	0.18 129	0.17 101	0.11 53	0.13 134	0.25 162	0.15 116	0.07 68	0.23 491	0.06 31	0.08 210	0.06 46	0.57 562

MSCF	0.20 166	0.14 212	0.31 81	0.40 536	0.29 511	0.17 71	0.15 96	0.29 125	0.22 97	0.17 111	0.16 89	0.11 53	0.13 134	0.24 144	0.15 116	0.07 68	0.23 491	0.06 31	0.08 210	0.07 106	0.57 562

MM-Stereo_test1	0.20 166	0.13 168	0.45 175	0.24 292	0.12 117	0.20 148	0.21 321	0.36 213	0.32 243	0.23 177	0.22 159	0.15 118	0.14 151	0.28 219	0.16 142	0.07 68	0.24 504	0.08 168	0.07 132	0.09 244	0.21 419

HART	0.20 166	0.14 212	0.42 158	0.26 369	0.24 477	0.17 71	0.16 127	0.32 166	0.25 148	0.15 84	0.26 195	0.17 142	0.09 21	0.24 144	0.14 79	0.06 27	0.36 559	0.07 87	0.05 22	0.08 166	0.27 481

AIO_rvc	0.20 166	0.16 278	0.49 230	0.41 542	0.29 511	0.15 28	0.17 162	0.21 33	0.19 53	0.17 111	0.14 75	0.13 78	0.08 8	0.35 311	0.13 39	0.07 68	0.19 450	0.06 31	0.05 22	0.06 46	0.41 537

AIO_test	0.20 166	0.12 133	0.46 189	0.45 549	0.38 543	0.15 28	0.17 162	0.28 106	0.20 64	0.19 134	0.13 44	0.14 103	0.09 21	0.39 333	0.13 39	0.07 68	0.21 469	0.06 31	0.06 63	0.06 46	0.34 515

rvit_0105_6	0.20 166	0.16 278	0.41 149	0.23 245	0.14 206	0.18 96	0.20 295	0.31 159	0.39 338	0.18 129	0.22 159	0.23 212	0.18 233	0.26 182	0.18 196	0.16 485	0.13 337	0.13 444	0.11 386	0.11 358	0.09 107

GCAP-BAT	0.20 166	0.12 133	0.48 210	0.25 329	0.17 336	0.24 246	0.16 127	0.32 166	0.21 87	0.28 230	0.30 237	0.26 261	0.12 104	0.28 219	0.19 225	0.07 68	0.25 509	0.07 87	0.08 210	0.06 46	0.19 390

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 166	0.74 566	0.71 425	0.17 13	0.08 5	0.15 28	0.15 96	0.19 19	0.18 40	0.13 42	0.12 34	0.10 31	0.08 8	0.16 12	0.14 79	0.34 555	0.12 316	0.08 168	0.07 132	0.11 358	0.24 454

IGEVStereo-DCA	0.20 166	0.17 309	0.41 149	0.22 194	0.15 268	0.20 148	0.17 162	0.28 106	0.23 111	0.19 134	0.12 34	0.14 103	0.12 104	0.38 330	0.31 388	0.07 68	0.16 400	0.08 168	0.07 132	0.08 166	0.36 521

MIM_Stereo	0.20 166	0.17 309	0.55 323	0.20 109	0.21 432	0.17 71	0.14 71	0.37 228	0.27 176	0.28 230	0.35 297	0.23 212	0.13 134	0.28 219	0.16 142	0.06 27	0.08 184	0.09 253	0.08 210	0.08 166	0.15 332

AEACV	0.20 166	0.09 24	0.32 93	0.39 531	0.34 530	0.21 176	0.16 127	0.30 143	0.18 40	0.17 111	0.17 101	0.13 78	0.16 188	0.27 196	0.13 39	0.07 68	0.29 540	0.07 87	0.09 296	0.07 106	0.37 529

4D-IteraStereo	0.20 166	0.21 365	0.62 382	0.21 142	0.14 206	0.19 114	0.17 162	0.29 125	0.28 188	0.24 185	0.20 131	0.20 177	0.10 48	0.22 110	0.18 196	0.07 68	0.07 122	0.10 326	0.08 210	0.08 166	0.33 512

anonymousdsp	0.20 166	0.13 168	0.49 230	0.28 435	0.20 415	0.21 176	0.17 162	0.29 125	0.24 123	0.22 169	0.13 44	0.12 67	0.12 104	0.32 279	0.13 39	0.07 68	0.26 516	0.08 168	0.07 132	0.08 166	0.48 551

DCANet-4	0.20 166	0.11 82	0.58 358	0.19 68	0.09 13	0.19 114	0.18 215	0.39 260	0.42 370	0.29 254	0.31 248	0.17 142	0.22 277	0.21 87	0.20 247	0.07 68	0.05 5	0.07 87	0.05 22	0.06 46	0.09 107

fff	0.20 166	0.15 245	0.57 343	0.19 68	0.09 13	0.19 114	0.18 215	0.38 239	0.46 416	0.29 254	0.31 248	0.18 155	0.28 373	0.21 87	0.20 247	0.07 68	0.05 5	0.07 87	0.05 22	0.06 46	0.09 107

DisPM	0.20 166	0.11 82	0.52 291	0.24 292	0.13 167	0.18 96	0.19 259	0.30 143	0.31 233	0.33 332	0.34 289	0.23 212	0.16 188	0.34 304	0.17 168	0.09 267	0.06 49	0.09 253	0.08 210	0.08 166	0.12 257

IGEV-Stereo	0.20 166	0.13 168	0.49 230	0.28 435	0.20 415	0.21 176	0.17 162	0.29 125	0.24 123	0.22 169	0.13 44	0.12 67	0.12 104	0.32 279	0.13 39	0.07 68	0.26 516	0.08 168	0.07 132	0.08 166	0.48 551
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.20 166	0.17 309	0.45 175	0.23 245	0.18 364	0.21 176	0.27 441	0.28 106	0.28 188	0.31 294	0.32 258	0.28 279	0.17 205	0.16 12	0.13 39	0.07 68	0.23 491	0.10 326	0.08 210	0.08 166	0.07 20

error version	0.20 166	0.17 309	0.45 175	0.23 245	0.18 364	0.21 176	0.27 441	0.28 106	0.28 188	0.31 294	0.32 258	0.28 279	0.17 205	0.16 12	0.13 39	0.07 68	0.23 491	0.10 326	0.08 210	0.08 166	0.07 20

test-v	0.20 166	0.17 309	0.45 175	0.23 245	0.18 364	0.21 176	0.27 441	0.28 106	0.28 188	0.31 294	0.32 258	0.28 279	0.17 205	0.16 12	0.13 39	0.07 68	0.23 491	0.10 326	0.08 210	0.08 166	0.07 20

test_3	0.20 166	0.12 133	0.49 230	0.26 369	0.14 206	0.22 205	0.25 421	0.34 192	0.33 259	0.25 198	0.18 112	0.23 212	0.13 134	0.25 162	0.20 247	0.06 27	0.14 356	0.09 253	0.10 352	0.07 106	0.10 167

NRIStereo	0.20 166	0.12 133	0.50 252	0.23 245	0.11 80	0.24 246	0.19 259	0.30 143	0.28 188	0.26 208	0.26 195	0.25 242	0.18 233	0.34 304	0.19 225	0.08 188	0.06 49	0.09 253	0.07 132	0.09 244	0.09 107

Pruner-Stereo	0.20 166	0.12 133	0.49 230	0.29 454	0.12 117	0.19 114	0.17 162	0.32 166	0.31 233	0.33 332	0.32 258	0.25 242	0.15 169	0.25 162	0.22 289	0.09 267	0.06 49	0.09 253	0.08 210	0.08 166	0.10 167

test-2	0.20 166	0.17 309	0.45 175	0.23 245	0.18 364	0.21 176	0.27 441	0.28 106	0.28 188	0.31 294	0.32 258	0.28 279	0.17 205	0.16 12	0.13 39	0.07 68	0.23 491	0.10 326	0.08 210	0.08 166	0.07 20

test-1	0.20 166	0.12 133	0.49 230	0.23 245	0.23 460	0.22 205	0.23 383	0.36 213	0.29 207	0.21 151	0.25 187	0.24 230	0.14 151	0.18 37	0.22 289	0.07 68	0.14 356	0.08 168	0.07 132	0.06 46	0.14 315

DCANet	0.20 166	0.15 245	0.57 343	0.19 68	0.09 13	0.19 114	0.18 215	0.37 228	0.41 358	0.30 277	0.31 248	0.19 165	0.23 289	0.21 87	0.20 247	0.07 68	0.05 5	0.07 87	0.05 22	0.07 106	0.10 167

csc	0.20 166	0.15 245	0.57 343	0.19 68	0.09 13	0.19 114	0.18 215	0.38 239	0.46 416	0.29 254	0.31 248	0.18 155	0.28 373	0.21 87	0.20 247	0.07 68	0.05 5	0.07 87	0.05 22	0.06 46	0.09 107

cscssc	0.20 166	0.15 245	0.57 343	0.19 68	0.09 13	0.19 114	0.18 215	0.38 239	0.46 416	0.29 254	0.31 248	0.18 155	0.28 373	0.21 87	0.20 247	0.07 68	0.05 5	0.07 87	0.05 22	0.06 46	0.09 107

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 166	0.23 400	0.49 230	0.21 142	0.16 306	0.19 114	0.17 162	0.35 201	0.32 243	0.26 208	0.33 278	0.20 177	0.17 205	0.21 87	0.17 168	0.06 27	0.10 259	0.07 87	0.07 132	0.07 106	0.11 206

AFF-stereo	0.20 166	0.24 411	0.49 230	0.22 194	0.11 80	0.18 96	0.18 215	0.35 201	0.29 207	0.25 198	0.36 312	0.25 242	0.17 205	0.25 162	0.17 168	0.06 27	0.09 225	0.08 168	0.08 210	0.08 166	0.11 206

DIP-Stereo	0.20 166	0.13 168	0.48 210	0.20 109	0.13 167	0.28 305	0.12 26	0.43 301	0.26 159	0.27 219	0.32 258	0.21 191	0.17 205	0.26 182	0.20 247	0.08 188	0.06 49	0.08 168	0.06 63	0.07 106	0.10 167
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
GSStereo	0.21 200	0.10 48	0.31 81	0.36 518	0.42 550	0.19 114	0.16 127	0.38 239	0.21 87	0.14 62	0.15 81	0.10 31	0.09 21	0.21 87	0.18 196	0.08 188	0.31 545	0.06 31	0.06 63	0.08 166	0.63 571

DA	0.21 200	0.11 82	0.33 99	0.28 435	0.23 460	0.30 343	0.16 127	0.29 125	0.27 176	0.15 84	0.22 159	0.17 142	0.15 169	0.26 182	0.15 116	0.07 68	0.28 525	0.07 87	0.05 22	0.07 106	0.56 559

zero-FE	0.21 200	0.08 6	1.10 521	0.24 292	0.27 499	0.12 8	0.14 71	0.20 22	0.20 64	0.12 31	0.11 20	0.13 78	0.11 74	0.22 110	0.19 225	0.09 267	0.23 491	0.07 87	0.08 210	0.19 497	0.27 481

GGEV	0.21 200	0.11 82	0.33 99	0.28 435	0.23 460	0.30 343	0.16 127	0.29 125	0.27 176	0.15 84	0.22 159	0.17 142	0.15 169	0.26 182	0.15 116	0.07 68	0.28 525	0.07 87	0.05 22	0.07 106	0.56 559

HI	0.21 200	0.16 278	0.50 252	0.18 35	0.15 268	0.17 71	0.16 127	0.35 201	0.22 97	0.38 410	0.38 331	0.36 367	0.24 311	0.29 241	0.22 289	0.06 27	0.05 5	0.08 168	0.09 296	0.09 244	0.08 63

CoSv	0.21 200	0.16 278	0.50 252	0.18 35	0.15 268	0.17 71	0.16 127	0.35 201	0.22 97	0.38 410	0.38 331	0.36 367	0.24 311	0.29 241	0.22 289	0.06 27	0.05 5	0.08 168	0.09 296	0.09 244	0.08 63

AIO-test1	0.21 200	0.22 384	0.56 333	0.31 482	0.24 477	0.21 176	0.16 127	0.42 292	0.37 312	0.17 111	0.26 195	0.18 155	0.12 104	0.29 241	0.15 116	0.08 188	0.07 122	0.10 326	0.11 386	0.07 106	0.10 167

IGEV-RUCA	0.21 200	0.09 24	0.26 46	0.20 109	0.19 391	0.28 305	0.23 383	0.24 69	0.22 97	0.21 151	0.23 170	0.29 292	0.48 508	0.26 182	0.19 225	0.09 267	0.08 184	0.18 511	0.14 479	0.18 488	0.19 390

rvit_0105_4	0.21 200	0.17 309	0.49 230	0.23 245	0.14 206	0.20 148	0.23 383	0.35 201	0.40 348	0.19 134	0.24 179	0.25 242	0.20 260	0.28 219	0.18 196	0.16 485	0.13 337	0.12 418	0.11 386	0.11 358	0.10 167

model_zeroshot	0.21 200	0.14 212	0.51 270	0.34 504	0.18 364	0.26 280	0.16 127	0.41 287	0.24 123	0.33 332	0.20 131	0.25 242	0.12 104	0.26 182	0.16 142	0.09 267	0.21 469	0.07 87	0.08 210	0.07 106	0.13 286

AE-Stereo	0.21 200	0.12 133	0.50 252	0.25 329	0.15 268	0.24 246	0.18 215	0.40 269	0.34 270	0.19 134	0.26 195	0.21 191	0.13 134	0.22 110	0.16 142	0.07 68	0.26 516	0.09 253	0.10 352	0.07 106	0.31 502

ACVNet-DCA	0.21 200	0.16 278	0.50 252	0.27 407	0.13 167	0.31 366	0.19 259	0.43 301	0.32 243	0.21 151	0.20 131	0.13 78	0.17 205	0.28 219	0.12 11	0.08 188	0.28 525	0.08 168	0.06 63	0.09 244	0.23 441

11t1	0.21 200	0.12 133	0.45 175	0.20 109	0.15 268	0.27 287	0.17 162	0.37 228	0.28 188	0.27 219	0.25 187	0.24 230	0.23 289	0.28 219	0.25 331	0.09 267	0.19 450	0.07 87	0.07 132	0.09 244	0.23 441

LL-Strereo2	0.21 200	0.25 426	0.53 302	0.32 488	0.20 415	0.25 263	0.14 71	0.32 166	0.25 148	0.25 198	0.20 131	0.24 230	0.12 104	0.28 219	0.18 196	0.07 68	0.07 122	0.12 418	0.09 296	0.09 244	0.16 348

ADStereo(finetuned)	0.21 200	0.15 245	0.59 365	0.19 68	0.09 13	0.19 114	0.18 215	0.37 228	0.41 358	0.30 277	0.31 248	0.19 165	0.31 417	0.21 87	0.20 247	0.07 68	0.05 5	0.07 87	0.05 22	0.07 106	0.10 167

PFNet+	0.21 200	0.11 82	0.54 314	0.22 194	0.12 117	0.17 71	0.18 215	0.31 159	0.36 297	0.33 332	0.32 258	0.24 230	0.16 188	0.33 289	0.18 196	0.10 334	0.07 122	0.11 383	0.10 352	0.08 166	0.12 257

rafts_anoy	0.21 200	0.22 384	0.49 230	0.25 329	0.24 477	0.19 114	0.17 162	0.34 192	0.32 243	0.24 185	0.25 187	0.20 177	0.16 188	0.25 162	0.21 271	0.08 188	0.19 450	0.11 383	0.12 429	0.09 244	0.09 107

raft+_RVC	0.21 200	0.21 365	0.46 189	0.22 194	0.35 533	0.21 176	0.16 127	0.39 260	0.35 281	0.22 169	0.28 215	0.20 177	0.15 169	0.25 162	0.20 247	0.08 188	0.16 400	0.08 168	0.07 132	0.07 106	0.12 257

sAnonymous2	0.21 200	0.24 411	0.79 450	0.24 292	0.17 336	0.22 205	0.20 295	0.36 213	0.29 207	0.17 111	0.19 122	0.17 142	0.16 188	0.18 37	0.15 116	0.10 334	0.07 122	0.09 253	0.08 210	0.23 521	0.18 373

CroCo_RVC	0.21 200	0.24 411	0.79 450	0.24 292	0.17 336	0.22 205	0.20 295	0.36 213	0.29 207	0.17 111	0.19 122	0.17 142	0.16 188	0.18 37	0.15 116	0.10 334	0.07 122	0.09 253	0.08 210	0.23 521	0.18 373

RALAANet	0.21 200	0.24 411	0.53 302	0.23 245	0.14 206	0.22 205	0.13 48	0.38 239	0.30 223	0.29 254	0.26 195	0.25 242	0.15 169	0.28 219	0.20 247	0.08 188	0.08 184	0.09 253	0.08 210	0.10 306	0.07 20

GMStereo	0.21 200	0.30 463	0.57 343	0.21 142	0.12 117	0.24 246	0.18 215	0.30 143	0.41 358	0.26 208	0.24 179	0.17 142	0.16 188	0.25 162	0.19 225	0.10 334	0.07 122	0.08 168	0.08 210	0.11 358	0.09 107
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
StereoAnything_RVC	0.22 222	0.47 529	0.67 405	0.30 466	0.31 523	0.11 3	0.11 17	0.18 10	0.15 18	0.09 2	0.11 20	0.09 18	0.09 21	0.27 196	0.12 11	0.09 267	0.39 561	0.06 31	0.04 1	0.24 525	0.49 553

AIO-test2	0.22 222	0.27 444	0.54 314	0.29 454	0.16 306	0.22 205	0.16 127	0.44 322	0.43 381	0.17 111	0.29 223	0.16 127	0.11 74	0.27 196	0.14 79	0.19 519	0.07 122	0.10 326	0.11 386	0.08 166	0.09 107

FACV-RUCA	0.22 222	0.15 245	0.38 124	0.24 292	0.23 460	0.26 280	0.19 259	0.41 287	0.35 281	0.26 208	0.32 258	0.22 198	0.25 324	0.24 144	0.19 225	0.10 334	0.07 122	0.15 486	0.08 210	0.16 457	0.14 315

rvit_0105_5	0.22 222	0.18 331	0.51 270	0.23 245	0.13 167	0.22 205	0.25 421	0.38 239	0.40 348	0.21 151	0.23 170	0.27 266	0.20 260	0.27 196	0.20 247	0.15 475	0.13 337	0.12 418	0.12 429	0.10 306	0.10 167

1test111	0.22 222	0.16 278	0.50 252	0.27 407	0.13 167	0.31 366	0.19 259	0.43 301	0.32 243	0.21 151	0.20 131	0.13 78	0.17 205	0.36 317	0.28 361	0.08 188	0.28 525	0.08 168	0.06 63	0.09 244	0.23 441

cc1	0.22 222	0.16 278	0.50 252	0.27 407	0.13 167	0.31 366	0.19 259	0.39 260	0.48 437	0.21 151	0.20 131	0.13 78	0.17 205	0.28 219	0.12 11	0.08 188	0.28 525	0.08 168	0.06 63	0.08 166	0.37 529

rrr	0.22 222	0.17 309	0.79 450	0.22 194	0.15 268	0.20 148	0.18 215	0.40 269	0.27 176	0.19 134	0.12 34	0.14 103	0.12 104	0.38 330	0.31 388	0.07 68	0.16 400	0.08 168	0.07 132	0.08 166	0.28 489

tt1	0.22 222	0.16 278	0.49 230	0.26 369	0.15 268	0.31 366	0.19 259	0.38 239	0.46 416	0.21 151	0.19 122	0.13 78	0.16 188	0.28 219	0.12 11	0.08 188	0.28 525	0.08 168	0.06 63	0.08 166	0.37 529

HH	0.22 222	0.12 133	0.55 323	0.32 488	0.16 306	0.27 287	0.18 215	0.36 213	0.25 148	0.20 144	0.26 195	0.34 348	0.18 233	0.33 289	0.15 116	0.07 68	0.16 400	0.07 87	0.07 132	0.07 106	0.31 502

HanStereo	0.22 222	0.12 133	0.55 323	0.32 488	0.16 306	0.27 287	0.18 215	0.36 213	0.25 148	0.20 144	0.26 195	0.34 348	0.18 233	0.33 289	0.15 116	0.07 68	0.16 400	0.07 87	0.07 132	0.07 106	0.31 502

CASS	0.22 222	0.16 278	0.40 140	0.26 369	0.12 117	0.29 329	0.19 259	0.40 269	0.32 243	0.34 352	0.35 297	0.25 242	0.25 324	0.26 182	0.21 271	0.13 435	0.08 184	0.11 383	0.09 296	0.11 358	0.12 257
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MIPNet	0.22 222	0.19 344	0.64 392	0.22 194	0.12 117	0.28 305	0.20 295	0.48 360	0.39 338	0.31 294	0.24 179	0.19 165	0.24 311	0.28 219	0.20 247	0.07 68	0.05 5	0.08 168	0.07 132	0.07 106	0.08 63

IPLGR	0.22 222	0.14 212	0.75 435	0.21 142	0.11 80	0.25 263	0.18 215	0.44 322	0.38 322	0.29 254	0.28 215	0.21 191	0.19 255	0.37 327	0.19 225	0.07 68	0.06 49	0.08 168	0.07 132	0.07 106	0.07 20

GANet-ADL	0.22 222	0.14 212	0.51 270	0.23 245	0.14 206	0.29 329	0.19 259	0.48 360	0.36 297	0.26 208	0.33 278	0.32 333	0.20 260	0.26 182	0.22 289	0.11 373	0.07 122	0.07 87	0.06 63	0.09 244	0.11 206

TRStereo	0.22 222	0.21 365	0.62 382	0.40 536	0.19 391	0.22 205	0.16 127	0.58 469	0.30 223	0.21 151	0.21 149	0.22 198	0.13 134	0.27 196	0.14 79	0.09 267	0.09 225	0.09 253	0.11 386	0.06 46	0.19 390

LCNet	0.22 222	0.12 133	0.42 158	0.26 369	0.12 117	0.23 224	0.19 259	0.36 213	0.28 188	0.28 230	0.35 297	0.26 261	0.30 400	0.35 311	0.17 168	0.07 68	0.05 5	0.09 253	0.10 352	0.13 413	0.22 433

NF-Stereo	0.22 222	0.11 82	0.52 291	0.25 329	0.12 117	0.21 176	0.18 215	0.40 269	0.35 281	0.28 230	0.30 237	0.22 198	0.17 205	0.52 384	0.21 271	0.09 267	0.06 49	0.09 253	0.08 210	0.08 166	0.13 286

OCTAStereo	0.22 222	0.11 82	0.52 291	0.25 329	0.12 117	0.21 176	0.18 215	0.40 269	0.35 281	0.28 230	0.30 237	0.22 198	0.17 205	0.51 376	0.21 271	0.09 267	0.06 49	0.09 253	0.08 210	0.08 166	0.13 286

PSM-softLoss	0.22 222	0.11 82	0.53 302	0.25 329	0.12 117	0.20 148	0.17 162	0.39 260	0.29 207	0.29 254	0.32 258	0.24 230	0.16 188	0.53 387	0.21 271	0.09 267	0.06 49	0.10 326	0.09 296	0.08 166	0.12 257

KMStereo	0.22 222	0.11 82	0.53 302	0.25 329	0.12 117	0.20 148	0.17 162	0.39 260	0.29 207	0.29 254	0.32 258	0.24 230	0.16 188	0.53 387	0.21 271	0.09 267	0.06 49	0.10 326	0.09 296	0.08 166	0.12 257

SST-Stereo	0.22 222	0.11 82	0.52 291	0.25 329	0.14 206	0.19 114	0.17 162	0.32 166	0.26 159	0.34 352	0.33 278	0.29 292	0.25 324	0.56 404	0.18 196	0.08 188	0.05 5	0.10 326	0.08 210	0.09 244	0.07 20

RAFT_R40	0.22 222	0.11 82	0.52 291	0.25 329	0.13 167	0.18 96	0.18 215	0.32 166	0.31 233	0.33 332	0.33 278	0.30 312	0.23 289	0.55 398	0.19 225	0.08 188	0.05 5	0.10 326	0.08 210	0.09 244	0.07 20

RE-Stereo	0.22 222	0.11 82	0.52 291	0.25 329	0.12 117	0.21 176	0.18 215	0.40 269	0.35 281	0.28 230	0.30 237	0.22 198	0.17 205	0.51 376	0.21 271	0.09 267	0.06 49	0.09 253	0.08 210	0.08 166	0.13 286

TVStereo	0.22 222	0.11 82	0.52 291	0.25 329	0.12 117	0.21 176	0.18 215	0.40 269	0.35 281	0.28 230	0.30 237	0.22 198	0.17 205	0.51 376	0.21 271	0.09 267	0.06 49	0.09 253	0.08 210	0.08 166	0.13 286

RAFT-345	0.22 222	0.11 82	0.55 323	0.22 194	0.12 117	0.20 148	0.16 127	0.27 100	0.28 188	0.27 219	0.65 514	0.20 177	0.17 205	0.55 398	0.22 289	0.07 68	0.06 49	0.08 168	0.07 132	0.06 46	0.07 20

GMM-Stereo	0.22 222	0.10 48	0.56 333	0.23 245	0.13 167	0.24 246	0.24 407	0.38 239	0.29 207	0.31 294	0.44 401	0.27 266	0.21 270	0.31 269	0.17 168	0.07 68	0.05 5	0.10 326	0.09 296	0.08 166	0.19 390

Prome-Stereo	0.22 222	0.10 48	0.43 164	0.24 292	0.13 167	0.23 224	0.23 383	0.37 228	0.27 176	0.33 332	0.58 489	0.24 230	0.28 373	0.30 256	0.16 142	0.07 68	0.05 5	0.08 168	0.07 132	0.08 166	0.20 408

TestStereo	0.22 222	0.24 411	0.48 210	0.25 329	0.11 80	0.22 205	0.22 355	0.32 166	0.31 233	0.24 185	0.34 289	0.23 212	0.19 255	0.62 441	0.19 225	0.08 188	0.07 122	0.10 326	0.07 132	0.11 358	0.07 20

RALCasStereoNet	0.22 222	0.22 384	0.48 210	0.23 245	0.23 460	0.22 205	0.18 215	0.32 166	0.27 176	0.22 169	0.30 237	0.22 198	0.15 169	0.29 241	0.20 247	0.08 188	0.22 481	0.07 87	0.06 63	0.10 306	0.25 465

111	0.22 222	0.22 384	0.57 343	0.19 68	0.09 13	0.24 246	0.17 162	0.44 322	0.46 416	0.24 185	0.30 237	0.29 292	0.22 277	0.25 162	0.19 225	0.08 188	0.05 5	0.07 87	0.06 63	0.07 106	0.15 332

test_xeample3	0.22 222	0.17 309	0.81 455	0.21 142	0.15 268	0.20 148	0.18 215	0.40 269	0.25 148	0.19 134	0.12 34	0.13 78	0.12 104	0.34 304	0.33 406	0.07 68	0.20 464	0.07 87	0.08 210	0.08 166	0.34 515

FENet	0.22 222	0.13 168	0.48 210	0.22 194	0.12 117	0.27 287	0.18 215	0.43 301	0.37 312	0.31 294	0.32 258	0.29 292	0.23 289	0.27 196	0.24 317	0.10 334	0.07 122	0.09 253	0.09 296	0.09 244	0.11 206

HITNet	0.22 222	0.23 400	0.60 372	0.20 109	0.09 13	0.27 287	0.15 96	0.45 331	0.33 259	0.29 254	0.33 278	0.27 266	0.22 277	0.29 241	0.27 353	0.07 68	0.05 5	0.07 87	0.06 63	0.09 244	0.11 206
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
IGEV-FE	0.23 255	0.11 82	0.82 459	0.21 142	0.23 460	0.20 148	0.19 259	0.38 239	0.23 111	0.34 352	0.22 159	0.29 292	0.14 151	0.24 144	0.20 247	0.07 68	0.09 225	0.08 168	0.08 210	0.08 166	0.35 519

test_sample2	0.23 255	0.12 133	0.39 131	0.20 109	0.11 80	0.28 305	0.22 355	0.45 331	0.33 259	0.27 219	0.34 289	0.30 312	0.25 324	0.46 359	0.23 308	0.09 267	0.15 387	0.09 253	0.08 210	0.10 306	0.19 390

MyStereo06	0.23 255	0.15 245	0.74 432	0.22 194	0.14 206	0.25 263	0.22 355	0.43 301	0.25 148	0.36 384	0.24 179	0.34 348	0.18 233	0.24 144	0.20 247	0.07 68	0.12 316	0.09 253	0.09 296	0.09 244	0.11 206

xx1	0.23 255	0.16 278	0.50 252	0.27 407	0.13 167	0.31 366	0.19 259	0.39 260	0.48 437	0.21 151	0.20 131	0.28 279	0.25 324	0.28 219	0.12 11	0.08 188	0.28 525	0.10 326	0.11 386	0.09 244	0.23 441

IGEV_Zeroshot_test	0.23 255	0.11 82	0.82 459	0.21 142	0.23 460	0.20 148	0.19 259	0.38 239	0.23 111	0.34 352	0.22 159	0.29 292	0.14 151	0.24 144	0.20 247	0.07 68	0.09 225	0.08 168	0.08 210	0.08 166	0.35 519

StereoVision	0.23 255	0.23 400	0.55 323	0.27 407	0.17 336	0.23 224	0.22 355	0.40 269	0.32 243	0.21 151	0.51 452	0.22 198	0.16 188	0.29 241	0.19 225	0.11 373	0.12 316	0.13 444	0.13 461	0.10 306	0.08 63

PCWNet_CMD	0.23 255	0.14 212	0.48 210	0.21 142	0.13 167	0.28 305	0.17 162	0.47 349	0.47 429	0.30 277	0.36 312	0.37 373	0.24 311	0.29 241	0.21 271	0.09 267	0.06 49	0.10 326	0.08 210	0.11 358	0.11 206

testlalala_base	0.23 255	0.14 212	0.48 210	0.26 369	0.16 306	0.25 263	0.17 162	0.37 228	0.19 53	0.20 144	0.26 195	0.17 142	0.14 151	0.19 51	0.18 196	0.42 565	0.23 491	0.07 87	0.06 63	0.50 559	0.14 315

anonymousdsp2	0.23 255	0.11 82	0.42 158	0.26 369	0.24 477	0.25 263	0.17 162	0.43 301	0.37 312	0.30 277	0.23 170	0.24 230	0.15 169	0.32 279	0.17 168	0.07 68	0.28 525	0.07 87	0.05 22	0.08 166	0.44 544

TestStereo1	0.23 255	0.22 384	0.50 252	0.27 407	0.14 206	0.26 280	0.27 441	0.43 301	0.38 322	0.29 254	0.39 349	0.23 212	0.21 270	0.33 289	0.18 196	0.08 188	0.08 184	0.09 253	0.08 210	0.08 166	0.10 167

x	0.23 255	0.15 245	0.45 175	0.20 109	0.15 268	0.27 287	0.17 162	0.43 301	0.35 281	0.26 208	0.31 248	0.29 292	0.25 324	0.29 241	0.30 378	0.09 267	0.22 481	0.08 168	0.09 296	0.09 244	0.24 454

RAFT_CTSACE	0.23 255	0.21 365	0.57 343	0.26 369	0.15 268	0.22 205	0.23 383	0.34 192	0.30 223	0.34 352	0.51 452	0.31 322	0.17 205	0.33 289	0.15 116	0.06 27	0.09 225	0.09 253	0.08 210	0.08 166	0.07 20

RAFT+CT+SA	0.23 255	0.24 411	0.48 210	0.25 329	0.18 364	0.23 224	0.29 463	0.42 292	0.38 322	0.24 185	0.39 349	0.20 177	0.17 205	0.34 304	0.17 168	0.07 68	0.07 122	0.09 253	0.12 429	0.09 244	0.13 286

SA-5K	0.23 255	0.22 384	0.50 252	0.27 407	0.14 206	0.26 280	0.27 441	0.43 301	0.38 322	0.29 254	0.39 349	0.23 212	0.21 270	0.33 289	0.18 196	0.08 188	0.08 184	0.09 253	0.08 210	0.08 166	0.10 167

CIPLG	0.23 255	0.28 452	0.75 435	0.24 292	0.16 306	0.25 263	0.20 295	0.38 239	0.33 259	0.32 319	0.34 289	0.23 212	0.15 169	0.27 196	0.22 289	0.09 267	0.07 122	0.08 168	0.07 132	0.08 166	0.09 107

dd	0.23 255	0.32 474	0.55 323	0.23 245	0.12 117	0.27 287	0.21 321	0.32 166	0.45 405	0.30 277	0.29 223	0.25 242	0.17 205	0.31 269	0.26 342	0.13 435	0.07 122	0.10 326	0.08 210	0.12 399	0.09 107

IPLG	0.23 255	0.19 344	0.65 397	0.21 142	0.12 117	0.28 305	0.17 162	0.45 331	0.32 243	0.33 332	0.32 258	0.16 127	0.17 205	0.50 370	0.23 308	0.07 68	0.06 49	0.08 168	0.07 132	0.07 106	0.08 63

IPLGR_C	0.23 255	0.29 457	0.81 455	0.24 292	0.16 306	0.24 246	0.20 295	0.38 239	0.33 259	0.32 319	0.33 278	0.23 212	0.15 169	0.26 182	0.22 289	0.09 267	0.07 122	0.08 168	0.07 132	0.08 166	0.09 107

ACRE	0.23 255	0.27 444	0.83 465	0.24 292	0.15 268	0.24 246	0.20 295	0.38 239	0.32 243	0.32 319	0.33 278	0.23 212	0.15 169	0.26 182	0.22 289	0.09 267	0.07 122	0.08 168	0.07 132	0.08 166	0.09 107

GwcNet-ADL	0.23 255	0.15 245	0.58 358	0.24 292	0.13 167	0.23 224	0.24 407	0.51 388	0.41 358	0.28 230	0.29 223	0.30 312	0.20 260	0.27 196	0.28 361	0.09 267	0.07 122	0.07 87	0.07 132	0.09 244	0.11 206

HHNet	0.23 255	0.12 133	0.66 402	0.19 68	0.18 364	0.20 148	0.20 295	0.36 213	0.32 243	0.33 332	0.59 493	0.19 165	0.21 270	0.24 144	0.31 388	0.08 188	0.06 49	0.09 253	0.07 132	0.08 166	0.12 257

KYRaft	0.23 255	0.11 82	0.43 164	0.23 245	0.12 117	0.23 224	0.23 383	0.37 228	0.26 159	0.35 371	0.53 467	0.34 348	0.26 342	0.29 241	0.16 142	0.07 68	0.05 5	0.09 253	0.10 352	0.08 166	0.30 498

ASMatch	0.23 255	0.11 82	0.55 323	0.25 329	0.14 206	0.19 114	0.16 127	0.32 166	0.30 223	0.28 230	0.68 520	0.28 279	0.26 342	0.50 370	0.22 289	0.07 68	0.06 49	0.08 168	0.07 132	0.06 46	0.11 206

IRAFT_RVC	0.23 255	0.15 245	0.54 314	0.26 369	0.12 117	0.19 114	0.23 383	0.41 287	0.39 338	0.31 294	0.30 237	0.29 292	0.24 311	0.55 398	0.23 308	0.08 188	0.06 49	0.10 326	0.08 210	0.08 166	0.08 63

CFNet_pseudo	0.23 255	0.14 212	0.48 210	0.20 109	0.13 167	0.27 287	0.17 162	0.46 338	0.45 405	0.30 277	0.37 323	0.38 379	0.23 289	0.30 256	0.22 289	0.09 267	0.06 49	0.11 383	0.08 210	0.11 358	0.11 206

GES	0.23 255	0.14 212	0.54 314	0.21 142	0.14 206	0.28 305	0.19 259	0.51 388	0.35 281	0.31 294	0.36 312	0.25 242	0.24 311	0.30 256	0.23 308	0.11 373	0.09 225	0.08 168	0.08 210	0.10 306	0.12 257

SFCPSM	0.23 255	0.12 133	0.51 270	0.21 142	0.14 206	0.34 405	0.22 355	0.57 456	0.41 358	0.29 254	0.32 258	0.23 212	0.22 277	0.28 219	0.20 247	0.10 334	0.07 122	0.09 253	0.10 352	0.09 244	0.09 107

MSMDNet	0.23 255	0.14 212	0.49 230	0.20 109	0.13 167	0.28 305	0.17 162	0.47 349	0.47 429	0.30 277	0.36 312	0.37 373	0.24 311	0.29 241	0.21 271	0.09 267	0.07 122	0.09 253	0.08 210	0.11 358	0.11 206

ccs_rob	0.23 255	0.14 212	0.48 210	0.20 109	0.13 167	0.27 287	0.17 162	0.46 338	0.45 405	0.30 277	0.37 323	0.38 379	0.23 289	0.30 256	0.22 289	0.09 267	0.06 49	0.11 383	0.08 210	0.12 399	0.11 206

rvit_0105_3	0.24 284	0.21 365	0.57 343	0.25 329	0.15 268	0.24 246	0.28 457	0.40 269	0.43 381	0.25 198	0.26 195	0.29 292	0.22 277	0.29 241	0.21 271	0.15 475	0.13 337	0.14 469	0.15 490	0.10 306	0.10 167

test_sample1	0.24 284	0.13 168	0.40 140	0.20 109	0.13 167	0.29 329	0.19 259	0.43 301	0.30 223	0.27 219	0.34 289	0.31 322	0.28 373	0.45 357	0.27 353	0.09 267	0.16 400	0.08 168	0.08 210	0.09 244	0.22 433

MyStereo05	0.24 284	0.15 245	0.58 358	0.22 194	0.14 206	0.25 263	0.22 355	0.50 378	0.54 479	0.32 319	0.23 170	0.26 261	0.23 289	0.32 279	0.25 331	0.07 68	0.12 316	0.09 253	0.09 296	0.09 244	0.11 206

MyStereo04	0.24 284	0.15 245	0.58 358	0.22 194	0.16 306	0.25 263	0.22 355	0.51 388	0.54 479	0.29 254	0.23 170	0.27 266	0.23 289	0.32 279	0.25 331	0.07 68	0.13 337	0.09 253	0.09 296	0.09 244	0.11 206

CoDeX	0.24 284	0.13 168	0.48 210	0.22 194	0.14 206	0.29 329	0.21 321	0.55 438	0.42 370	0.29 254	0.36 312	0.28 279	0.23 289	0.48 364	0.20 247	0.09 267	0.06 49	0.08 168	0.07 132	0.08 166	0.08 63

DCRE	0.24 284	0.15 245	0.45 175	0.26 369	0.26 494	0.23 224	0.21 321	0.37 228	0.29 207	0.23 177	0.81 538	0.23 212	0.16 188	0.24 144	0.18 196	0.07 68	0.14 356	0.07 87	0.08 210	0.07 106	0.25 465

riskmin	0.24 284	0.10 48	0.43 164	0.32 488	0.26 494	0.33 390	0.19 259	0.44 322	0.30 223	0.24 185	0.27 208	0.37 373	0.25 324	0.30 256	0.22 289	0.09 267	0.18 437	0.09 253	0.13 461	0.10 306	0.27 481

qqq	0.24 284	0.16 278	0.46 189	0.20 109	0.15 268	0.23 224	0.20 295	0.43 301	0.32 243	0.26 208	0.31 248	0.28 279	0.25 324	0.36 317	0.28 361	0.08 188	0.22 481	0.10 326	0.11 386	0.09 244	0.23 441

BUS	0.24 284	0.13 168	0.36 116	0.25 329	0.14 206	0.44 472	0.17 162	0.59 478	0.36 297	0.34 352	0.35 297	0.31 322	0.22 277	0.27 196	0.22 289	0.10 334	0.07 122	0.11 383	0.10 352	0.09 244	0.10 167

IER	0.24 284	0.15 245	0.50 252	0.21 142	0.15 268	0.31 366	0.20 295	0.44 322	0.38 322	0.34 352	0.41 369	0.32 333	0.34 440	0.31 269	0.23 308	0.09 267	0.07 122	0.08 168	0.08 210	0.09 244	0.09 107

BSDual-CNN	0.24 284	0.13 168	0.36 116	0.25 329	0.14 206	0.35 420	0.22 355	0.59 478	0.36 297	0.34 352	0.35 297	0.38 379	0.25 324	0.27 196	0.28 361	0.10 334	0.07 122	0.11 383	0.10 352	0.09 244	0.10 167

Sa-1000	0.24 284	0.20 357	0.53 302	0.23 245	0.14 206	0.30 343	0.23 383	0.50 378	0.41 358	0.30 277	0.50 449	0.26 261	0.19 255	0.33 289	0.16 142	0.08 188	0.10 259	0.10 326	0.11 386	0.08 166	0.08 63

SA	0.24 284	0.22 384	0.55 323	0.23 245	0.14 206	0.25 263	0.23 383	0.48 360	0.42 370	0.28 230	0.44 401	0.23 212	0.23 289	0.34 304	0.17 168	0.07 68	0.09 225	0.11 383	0.11 386	0.08 166	0.09 107

psmg	0.24 284	0.13 168	0.36 116	0.21 142	0.14 206	0.35 420	0.23 383	0.54 420	0.36 297	0.36 384	0.38 331	0.38 379	0.25 324	0.27 196	0.28 361	0.10 334	0.08 184	0.10 326	0.10 352	0.09 244	0.09 107

UDGNet	0.24 284	0.37 502	0.53 302	0.25 329	0.14 206	0.24 246	0.18 215	0.32 166	0.44 394	0.29 254	0.28 215	0.24 230	0.20 260	0.30 256	0.21 271	0.16 485	0.07 122	0.21 526	0.11 386	0.16 457	0.11 206

TransformOpticalFlow	0.24 284	0.14 212	0.57 343	0.24 292	0.11 80	0.21 176	0.19 259	0.43 301	0.34 270	0.30 277	0.43 391	0.36 367	0.31 417	0.61 430	0.20 247	0.07 68	0.05 5	0.08 168	0.07 132	0.06 46	0.08 63

OMP-Stereo	0.24 284	0.16 278	0.48 210	0.30 466	0.13 167	0.21 176	0.16 127	0.38 239	0.35 281	0.34 352	0.30 237	0.33 340	0.20 260	0.70 471	0.24 317	0.08 188	0.06 49	0.09 253	0.07 132	0.08 166	0.07 20

IIG-Stereo	0.24 284	0.16 278	0.47 195	0.29 454	0.12 117	0.23 224	0.14 71	0.40 269	0.33 259	0.35 371	0.37 323	0.33 340	0.22 277	0.70 471	0.26 342	0.08 188	0.06 49	0.09 253	0.07 132	0.08 166	0.07 20

PFNet	0.24 284	0.11 82	0.63 387	0.25 329	0.14 206	0.22 205	0.19 259	0.40 269	0.35 281	0.36 384	0.32 258	0.27 266	0.20 260	0.63 444	0.23 308	0.09 267	0.05 5	0.09 253	0.08 210	0.08 166	0.08 63

RAFT	0.24 284	0.24 411	0.46 189	0.27 407	0.15 268	0.26 280	0.26 432	0.37 228	0.31 233	0.34 352	0.34 289	0.41 406	0.22 277	0.30 256	0.18 196	0.08 188	0.15 387	0.11 383	0.10 352	0.11 358	0.13 286

ICVP	0.24 284	0.13 168	0.45 175	0.26 369	0.14 206	0.30 343	0.25 421	0.47 349	0.35 281	0.29 254	0.43 391	0.35 362	0.25 324	0.28 219	0.25 331	0.12 413	0.09 225	0.09 253	0.09 296	0.09 244	0.11 206
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.24 284	0.19 344	0.76 439	0.27 407	0.18 364	0.41 457	0.24 407	0.45 331	0.36 297	0.23 177	0.27 208	0.20 177	0.18 233	0.28 219	0.19 225	0.12 413	0.11 293	0.10 326	0.10 352	0.11 358	0.13 286

ACVNet	0.24 284	0.18 331	0.51 270	0.18 35	0.15 268	0.27 287	0.23 383	0.40 269	0.45 405	0.29 254	0.41 369	0.38 379	0.28 373	0.28 219	0.35 420	0.09 267	0.07 122	0.08 168	0.07 132	0.10 306	0.09 107

DMCA	0.24 284	0.18 331	0.51 270	0.23 245	0.14 206	0.27 287	0.20 295	0.45 331	0.40 348	0.32 319	0.33 278	0.33 340	0.25 324	0.27 196	0.30 378	0.11 373	0.08 184	0.10 326	0.08 210	0.11 358	0.12 257

DN-CSS_ROB	0.24 284	0.33 478	0.69 412	0.25 329	0.14 206	0.26 280	0.13 48	0.42 292	0.35 281	0.30 277	0.42 377	0.22 198	0.20 260	0.34 304	0.22 289	0.07 68	0.06 49	0.11 383	0.11 386	0.11 358	0.09 107

G2L-ROB	0.25 309	0.21 365	0.56 333	0.19 68	0.12 117	0.28 305	0.21 321	0.48 360	0.34 270	0.35 371	0.31 248	0.41 406	0.23 289	0.51 376	0.31 388	0.09 267	0.06 49	0.07 87	0.06 63	0.09 244	0.12 257

DCVSM-stereo	0.25 309	0.14 212	0.53 302	0.21 142	0.14 206	0.27 287	0.14 71	0.35 201	0.35 281	0.42 455	0.33 278	0.46 447	0.30 400	0.31 269	0.27 353	0.11 373	0.10 259	0.12 418	0.10 352	0.12 399	0.15 332

rvit_stereo_0075_2	0.25 309	0.18 331	0.65 397	0.27 407	0.22 447	0.22 205	0.15 96	0.41 287	0.36 297	0.27 219	0.37 323	0.29 292	0.21 270	0.29 241	0.20 247	0.17 499	0.12 316	0.19 518	0.12 429	0.14 436	0.14 315

test_sample3	0.25 309	0.14 212	0.52 291	0.20 109	0.12 117	0.33 390	0.20 295	0.53 405	0.38 322	0.32 319	0.35 297	0.29 292	0.24 311	0.54 393	0.25 331	0.10 334	0.14 356	0.09 253	0.09 296	0.11 358	0.15 332

MyStereo8	0.25 309	0.20 357	0.69 412	0.24 292	0.17 336	0.31 366	0.16 127	0.50 378	0.32 243	0.29 254	0.38 331	0.25 242	0.19 255	0.33 289	0.29 375	0.08 188	0.20 464	0.08 168	0.08 210	0.10 306	0.16 348

mmm	0.25 309	0.15 245	0.44 172	0.23 245	0.20 415	0.28 305	0.21 321	0.43 301	0.32 243	0.31 294	0.40 358	0.30 312	0.24 311	0.31 269	0.28 361	0.09 267	0.21 469	0.11 383	0.12 429	0.10 306	0.26 477

GMStereo_Zeroshot	0.25 309	0.22 384	0.51 270	0.27 407	0.14 206	0.28 305	0.15 96	0.40 269	0.36 297	0.37 401	0.43 391	0.40 397	0.17 205	0.35 311	0.21 271	0.12 413	0.07 122	0.13 444	0.07 132	0.17 472	0.10 167

CFNet_ucs	0.25 309	0.14 212	0.51 270	0.20 109	0.15 268	0.29 329	0.18 215	0.51 388	0.46 416	0.32 319	0.42 377	0.38 379	0.23 289	0.31 269	0.22 289	0.11 373	0.08 184	0.12 418	0.09 296	0.13 413	0.13 286

gwcnet-sp	0.25 309	0.16 278	0.70 418	0.23 245	0.14 206	0.34 405	0.22 355	0.46 338	0.41 358	0.37 401	0.35 297	0.27 266	0.27 350	0.36 317	0.26 342	0.09 267	0.08 184	0.09 253	0.09 296	0.10 306	0.10 167

scenet	0.25 309	0.16 278	0.70 418	0.23 245	0.14 206	0.34 405	0.22 355	0.46 338	0.41 358	0.37 401	0.35 297	0.27 266	0.27 350	0.36 317	0.26 342	0.09 267	0.08 184	0.09 253	0.09 296	0.10 306	0.10 167

ssnet	0.25 309	0.16 278	0.70 418	0.23 245	0.14 206	0.34 405	0.22 355	0.46 338	0.41 358	0.37 401	0.35 297	0.27 266	0.27 350	0.36 317	0.26 342	0.09 267	0.08 184	0.09 253	0.09 296	0.10 306	0.10 167

raft_robust	0.25 309	0.23 400	0.44 172	0.22 194	0.13 167	0.23 224	0.22 355	0.52 395	0.50 456	0.33 332	0.32 258	0.33 340	0.23 289	0.55 398	0.18 196	0.07 68	0.11 293	0.08 168	0.10 352	0.08 166	0.07 20

test_5	0.25 309	0.25 426	0.57 343	0.27 407	0.18 364	0.25 263	0.29 463	0.42 292	0.39 338	0.29 254	0.40 358	0.27 266	0.23 289	0.35 311	0.19 225	0.07 68	0.07 122	0.09 253	0.09 296	0.10 306	0.14 315

iRaft-Stereo_5w	0.25 309	0.24 411	0.50 252	0.23 245	0.18 364	0.19 114	0.19 259	0.39 260	0.35 281	0.28 230	0.36 312	0.34 348	0.23 289	0.66 459	0.28 361	0.07 68	0.07 122	0.08 168	0.07 132	0.09 244	0.14 315

STrans-v2	0.25 309	0.14 212	0.56 333	0.21 142	0.12 117	0.23 224	0.20 295	0.50 378	0.31 233	0.31 294	0.42 377	0.35 362	0.35 447	0.62 441	0.24 317	0.07 68	0.05 5	0.08 168	0.07 132	0.06 46	0.08 63

DRaft	0.25 309	0.11 82	0.47 195	0.18 35	0.12 117	0.28 305	0.23 383	0.34 192	0.40 348	0.38 410	0.60 497	0.20 177	0.41 479	0.48 364	0.41 443	0.07 68	0.06 49	0.08 168	0.08 210	0.07 106	0.08 63

XX-Stereo	0.25 309	0.11 82	1.09 520	0.35 510	0.38 543	0.23 224	0.13 48	0.43 301	0.19 53	0.20 144	0.40 358	0.31 322	0.10 48	0.33 289	0.13 39	0.08 188	0.11 293	0.08 168	0.09 296	0.07 106	0.10 167

HCRNet	0.25 309	0.27 444	0.42 158	0.34 504	0.17 336	0.27 287	0.18 215	0.45 331	0.37 312	0.31 294	0.35 297	0.32 333	0.23 289	0.44 351	0.21 271	0.13 435	0.08 184	0.13 444	0.11 386	0.11 358	0.09 107

BEATNet_4x	0.25 309	0.25 426	0.66 402	0.23 245	0.10 49	0.29 329	0.14 71	0.49 370	0.34 270	0.31 294	0.35 297	0.32 333	0.26 342	0.34 304	0.33 406	0.08 188	0.06 49	0.08 168	0.07 132	0.11 358	0.13 286

UCFNet_RVC	0.25 309	0.21 365	0.49 230	0.19 68	0.15 268	0.34 405	0.18 215	0.47 349	0.36 297	0.30 277	0.35 297	0.40 397	0.26 342	0.35 311	0.24 317	0.13 435	0.08 184	0.13 444	0.14 479	0.13 413	0.13 286

AdaStereo	0.25 309	0.17 309	0.47 195	0.25 329	0.13 167	0.33 390	0.17 162	0.57 456	0.43 381	0.34 352	0.38 331	0.35 362	0.21 270	0.32 279	0.24 317	0.14 461	0.06 49	0.13 444	0.09 296	0.11 358	0.09 107
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.
MLCV	0.25 309	0.23 400	0.59 365	0.22 194	0.09 13	0.30 343	0.18 215	0.40 269	0.38 322	0.38 410	0.44 401	0.31 322	0.22 277	0.44 351	0.32 397	0.07 68	0.05 5	0.07 87	0.06 63	0.07 106	0.08 63

iResNet	0.25 309	0.22 384	0.62 382	0.26 369	0.11 80	0.31 366	0.23 383	0.46 338	0.45 405	0.34 352	0.43 391	0.27 266	0.23 289	0.36 317	0.37 430	0.08 188	0.05 5	0.07 87	0.06 63	0.08 166	0.10 167

DFGA-Net	0.26 332	0.33 478	0.70 418	0.22 194	0.15 268	0.25 263	0.17 162	0.41 287	0.40 348	0.30 277	0.32 258	0.21 191	0.18 233	0.61 430	0.33 406	0.08 188	0.06 49	0.10 326	0.09 296	0.11 358	0.09 107

G2L-Stereo_test	0.26 332	0.22 384	0.54 314	0.20 109	0.13 167	0.28 305	0.24 407	0.51 388	0.40 348	0.38 410	0.37 323	0.40 397	0.26 342	0.53 387	0.32 397	0.09 267	0.06 49	0.07 87	0.06 63	0.09 244	0.11 206

HUF	0.26 332	0.15 245	0.79 450	0.39 531	0.31 523	0.16 52	0.17 162	0.36 213	0.25 148	0.19 134	0.14 75	0.23 212	0.11 74	0.32 279	0.14 79	0.08 188	0.60 585	0.06 31	0.05 22	0.07 106	0.56 559

PAM_32	0.26 332	0.10 48	0.63 387	0.24 292	0.19 391	0.51 506	0.26 432	0.43 301	0.30 223	0.32 319	0.28 215	0.60 513	0.28 373	0.29 241	0.20 247	0.08 188	0.14 356	0.08 168	0.10 352	0.07 106	0.15 332

PAM	0.26 332	0.11 82	0.63 387	0.25 329	0.18 364	0.53 515	0.29 463	0.44 322	0.28 188	0.36 384	0.27 208	0.59 507	0.26 342	0.28 219	0.20 247	0.08 188	0.12 316	0.07 87	0.10 352	0.07 106	0.13 286

DDVS	0.26 332	0.16 278	0.45 175	0.25 329	0.17 336	0.34 405	0.21 321	0.43 301	0.31 233	0.34 352	0.41 369	0.47 457	0.21 270	0.52 384	0.29 375	0.11 373	0.09 225	0.11 383	0.09 296	0.13 413	0.16 348

UGAM-zero	0.26 332	0.11 82	0.56 333	0.20 109	0.16 306	0.28 305	0.18 215	0.48 360	0.25 148	0.31 294	0.28 215	0.56 498	0.32 430	0.66 459	0.17 168	0.07 68	0.10 259	0.07 87	0.09 296	0.07 106	0.31 502

ITSA-stereo	0.26 332	0.16 278	0.39 131	0.24 292	0.11 80	0.28 305	0.18 215	0.58 469	0.59 504	0.32 319	0.32 258	0.33 340	0.28 373	0.51 376	0.34 413	0.11 373	0.08 184	0.11 383	0.11 386	0.11 358	0.15 332

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 332	0.15 245	0.96 500	0.21 142	0.25 490	0.30 343	0.21 321	0.54 420	0.28 188	0.25 198	0.29 223	0.46 447	0.23 289	0.28 219	0.20 247	0.08 188	0.10 259	0.08 168	0.12 429	0.11 358	0.17 368

test_sample5	0.26 332	0.14 212	0.51 270	0.21 142	0.12 117	0.31 366	0.21 321	0.53 405	0.38 322	0.33 332	0.43 391	0.29 292	0.25 324	0.56 404	0.24 317	0.10 334	0.14 356	0.10 326	0.10 352	0.11 358	0.16 348

test_sample4	0.26 332	0.14 212	0.53 302	0.21 142	0.12 117	0.32 383	0.21 321	0.53 405	0.38 322	0.33 332	0.38 331	0.28 279	0.25 324	0.54 393	0.25 331	0.10 334	0.14 356	0.10 326	0.09 296	0.11 358	0.16 348

qqq1	0.26 332	0.13 168	0.47 195	0.20 109	0.10 49	0.28 305	0.19 259	0.54 420	0.48 437	0.35 371	0.42 377	0.31 322	0.27 350	0.60 424	0.21 271	0.10 334	0.16 400	0.07 87	0.07 132	0.08 166	0.13 286

fff1	0.26 332	0.13 168	0.47 195	0.20 109	0.10 49	0.28 305	0.19 259	0.54 420	0.48 437	0.35 371	0.42 377	0.31 322	0.27 350	0.60 424	0.21 271	0.10 334	0.16 400	0.07 87	0.07 132	0.08 166	0.13 286

DualNet	0.26 332	0.14 212	0.51 270	0.21 142	0.12 117	0.31 366	0.21 321	0.53 405	0.38 322	0.34 352	0.44 401	0.29 292	0.25 324	0.56 404	0.24 317	0.10 334	0.14 356	0.10 326	0.10 352	0.11 358	0.16 348

anonymousa	0.26 332	0.13 168	0.56 333	0.29 454	0.30 516	0.31 366	0.20 295	0.38 239	0.36 297	0.33 332	0.51 452	0.41 406	0.27 350	0.25 162	0.24 317	0.08 188	0.18 437	0.09 253	0.18 517	0.08 166	0.17 368

hknet	0.26 332	0.15 245	0.49 230	0.25 329	0.16 306	0.35 420	0.22 355	0.59 478	0.40 348	0.34 352	0.35 297	0.43 426	0.28 373	0.38 330	0.26 342	0.09 267	0.07 122	0.11 383	0.10 352	0.09 244	0.10 167

PSMNet-ADL	0.26 332	0.16 278	0.39 131	0.27 407	0.14 206	0.32 383	0.22 355	0.45 331	0.37 312	0.28 230	0.34 289	0.41 406	0.28 373	0.61 430	0.32 397	0.11 373	0.10 259	0.09 253	0.11 386	0.10 306	0.13 286

PSM-AAD	0.26 332	0.11 82	0.43 164	0.24 292	0.12 117	0.27 287	0.37 511	0.36 213	0.30 223	0.36 384	0.39 349	0.28 279	0.77 552	0.30 256	0.16 142	0.07 68	0.06 49	0.12 418	0.11 386	0.09 244	0.21 419

DEmStereo	0.26 332	0.10 48	0.52 291	0.19 68	0.13 167	0.31 366	0.25 421	0.29 125	0.38 322	0.36 384	0.57 486	0.24 230	0.48 508	0.53 387	0.44 458	0.07 68	0.06 49	0.08 168	0.08 210	0.07 106	0.08 63

GrayStereo	0.26 332	0.10 48	0.45 175	0.27 407	0.14 206	0.23 224	0.46 540	0.36 213	0.33 259	0.40 437	0.47 436	0.30 312	0.78 553	0.29 241	0.17 168	0.07 68	0.06 49	0.08 168	0.09 296	0.07 106	0.15 332

RAFT-RH_RVC	0.26 332	0.13 168	0.57 343	0.22 194	0.12 117	0.25 263	0.14 71	0.27 100	0.29 207	0.38 410	1.14 561	0.23 212	0.18 233	0.58 411	0.24 317	0.07 68	0.06 49	0.10 326	0.07 132	0.06 46	0.08 63

ARAFT	0.26 332	0.30 463	0.87 478	0.22 194	0.12 117	0.30 343	0.24 407	0.46 338	0.34 270	0.33 332	0.28 215	0.29 292	0.20 260	0.49 366	0.19 225	0.08 188	0.06 49	0.12 418	0.11 386	0.09 244	0.09 107

acv_ft	0.26 332	0.18 331	0.56 333	0.24 292	0.19 391	0.34 405	0.21 321	0.47 349	0.45 405	0.39 428	0.41 369	0.38 379	0.28 373	0.28 219	0.36 424	0.09 267	0.07 122	0.08 168	0.07 132	0.11 358	0.09 107

cf-r	0.26 332	0.22 384	0.66 402	0.22 194	0.14 206	0.28 305	0.22 355	0.44 322	0.42 370	0.32 319	0.42 377	0.43 426	0.27 350	0.44 351	0.27 353	0.11 373	0.07 122	0.08 168	0.10 352	0.08 166	0.09 107

GANet-RSSM	0.26 332	0.19 344	0.54 314	0.21 142	0.14 206	0.27 287	0.22 355	0.47 349	0.34 270	0.30 277	0.40 358	0.41 406	0.30 400	0.59 419	0.25 331	0.11 373	0.08 184	0.09 253	0.09 296	0.10 306	0.10 167

PSMNet-RSSM	0.26 332	0.21 365	0.50 252	0.21 142	0.14 206	0.25 263	0.21 321	0.50 378	0.38 322	0.31 294	0.45 415	0.40 397	0.27 350	0.53 387	0.24 317	0.12 413	0.08 184	0.11 383	0.13 461	0.10 306	0.10 167

CFNet-ft	0.26 332	0.21 365	0.51 270	0.19 68	0.16 306	0.31 366	0.21 321	0.40 269	0.37 312	0.29 254	0.40 358	0.46 447	0.27 350	0.49 366	0.28 361	0.12 413	0.07 122	0.12 418	0.11 386	0.12 399	0.11 206

CFNet_RVC	0.26 332	0.21 365	0.51 270	0.19 68	0.16 306	0.31 366	0.21 321	0.40 269	0.37 312	0.29 254	0.40 358	0.46 447	0.27 350	0.49 366	0.28 361	0.12 413	0.07 122	0.12 418	0.11 386	0.12 399	0.11 206

Select-FE	0.27 360	0.18 331	0.87 478	0.23 245	0.22 447	0.29 329	0.18 215	0.53 405	0.28 188	0.30 277	0.33 278	0.45 438	0.29 393	0.30 256	0.21 271	0.08 188	0.10 259	0.08 168	0.13 461	0.08 166	0.20 408

G2L-Stereo	0.27 360	0.23 400	0.61 378	0.22 194	0.14 206	0.25 263	0.19 259	0.48 360	0.37 312	0.33 332	0.38 331	0.40 397	0.23 289	0.61 430	0.33 406	0.11 373	0.09 225	0.10 326	0.08 210	0.09 244	0.11 206

test_sample6	0.27 360	0.15 245	0.50 252	0.22 194	0.12 117	0.30 343	0.22 355	0.54 420	0.39 338	0.34 352	0.44 401	0.29 292	0.25 324	0.58 411	0.26 342	0.11 373	0.14 356	0.10 326	0.10 352	0.11 358	0.16 348

SMFormer	0.27 360	0.13 168	0.47 195	0.20 109	0.10 49	0.28 305	0.19 259	0.54 420	0.48 437	0.35 371	0.42 377	0.31 322	0.27 350	0.60 424	0.34 413	0.10 334	0.16 400	0.08 168	0.09 296	0.10 306	0.16 348

tta	0.27 360	0.13 168	0.47 195	0.20 109	0.10 49	0.28 305	0.19 259	0.54 420	0.48 437	0.35 371	0.42 377	0.31 322	0.27 350	0.60 424	0.34 413	0.10 334	0.16 400	0.08 168	0.09 296	0.08 166	0.13 286

ffm	0.27 360	0.17 309	0.84 469	0.21 142	0.13 167	0.29 329	0.21 321	0.38 239	0.46 416	0.31 294	0.44 401	0.34 348	0.24 311	0.28 219	0.12 11	0.08 188	0.28 525	0.12 418	0.11 386	0.08 166	0.37 529

NINENet	0.27 360	0.16 278	0.49 230	0.23 245	0.16 306	0.44 472	0.17 162	0.63 510	0.49 450	0.33 332	0.38 331	0.31 322	0.22 277	0.43 347	0.22 289	0.11 373	0.10 259	0.12 418	0.08 210	0.12 399	0.11 206

SepStereo	0.27 360	0.13 168	0.49 230	0.24 292	0.18 364	0.30 343	0.24 407	0.48 360	0.48 437	0.42 455	0.45 415	0.34 348	0.31 417	0.64 449	0.24 317	0.09 267	0.07 122	0.09 253	0.07 132	0.10 306	0.11 206

UPFNet	0.27 360	0.15 245	0.47 195	0.25 329	0.20 415	0.37 435	0.27 441	0.50 378	0.40 348	0.36 384	0.38 331	0.37 373	0.29 393	0.40 335	0.34 413	0.10 334	0.10 259	0.10 326	0.10 352	0.10 306	0.08 63

iResNet_ROB	0.27 360	0.27 444	0.48 210	0.21 142	0.12 117	0.32 383	0.17 162	0.57 456	0.55 488	0.39 428	0.44 401	0.37 373	0.28 373	0.43 347	0.28 361	0.08 188	0.06 49	0.06 31	0.05 22	0.09 244	0.11 206

coex_refinement	0.28 370	0.22 384	0.50 252	0.23 245	0.15 268	0.31 366	0.20 295	0.51 388	0.43 381	0.35 371	0.42 377	0.45 438	0.27 350	0.56 404	0.41 443	0.10 334	0.07 122	0.07 87	0.07 132	0.11 358	0.12 257

ISRNet	0.28 370	0.15 245	0.54 314	0.27 407	0.19 391	0.24 246	0.15 96	0.47 349	0.45 405	0.40 437	0.49 446	0.42 419	0.27 350	0.33 289	0.30 378	0.20 522	0.12 316	0.17 503	0.16 500	0.16 457	0.21 419

rvit_105_1	0.28 370	0.24 411	0.65 397	0.27 407	0.19 391	0.31 366	0.35 502	0.46 338	0.53 474	0.31 294	0.32 258	0.32 333	0.27 350	0.36 317	0.26 342	0.16 485	0.14 356	0.15 486	0.17 511	0.11 358	0.11 206

UGAM	0.28 370	0.18 331	0.57 343	0.26 369	0.13 167	0.23 224	0.26 432	0.33 185	0.45 405	0.32 319	0.42 377	0.45 438	0.22 277	0.92 535	0.23 308	0.08 188	0.09 225	0.14 469	0.13 461	0.10 306	0.10 167

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 370	0.17 309	0.96 500	0.29 454	0.31 523	0.29 329	0.21 321	0.53 405	0.28 188	0.27 219	0.55 475	0.41 406	0.18 233	0.30 256	0.22 289	0.08 188	0.10 259	0.08 168	0.13 461	0.12 399	0.20 408

test_sample7	0.28 370	0.16 278	0.47 195	0.21 142	0.14 206	0.29 329	0.22 355	0.54 420	0.43 381	0.38 410	0.36 312	0.38 379	0.32 430	0.41 338	0.26 342	0.14 461	0.21 469	0.13 444	0.12 429	0.13 413	0.25 465

CBFPSM	0.28 370	0.23 400	0.76 439	0.21 142	0.14 206	0.38 441	0.26 432	0.42 292	0.37 312	0.34 352	0.36 312	0.55 493	0.38 462	0.33 289	0.40 438	0.08 188	0.08 184	0.07 87	0.08 210	0.09 244	0.12 257

ToySt	0.28 370	0.19 344	0.68 411	0.22 194	0.19 391	0.31 366	0.31 481	0.43 301	0.43 381	0.28 230	0.38 331	0.42 419	0.32 430	0.33 289	0.32 397	0.08 188	0.14 356	0.10 326	0.12 429	0.11 358	0.24 454

CSP-Net	0.28 370	0.17 309	0.41 149	0.22 194	0.14 206	0.44 472	0.24 407	0.52 395	0.42 370	0.42 455	0.44 401	0.42 419	0.27 350	0.66 459	0.30 378	0.12 413	0.09 225	0.08 168	0.08 210	0.10 306	0.10 167

DAS	0.28 370	0.13 168	0.49 230	0.24 292	0.18 364	0.30 343	0.24 407	0.48 360	0.48 437	0.42 455	0.45 415	0.34 348	0.31 417	0.76 496	0.24 317	0.09 267	0.07 122	0.09 253	0.07 132	0.10 306	0.11 206

AACVNet	0.28 370	0.22 384	0.55 323	0.23 245	0.14 206	0.30 343	0.19 259	0.43 301	0.33 259	0.39 428	0.42 377	0.44 432	0.29 393	0.73 481	0.28 361	0.11 373	0.09 225	0.11 383	0.09 296	0.13 413	0.12 257

FTStereo	0.28 370	0.11 82	0.56 333	0.24 292	0.13 167	0.21 176	0.52 552	0.36 213	0.28 188	0.38 410	0.94 551	0.30 312	0.56 527	0.33 289	0.18 196	0.08 188	0.06 49	0.09 253	0.08 210	0.08 166	0.19 390

LMCR-Stereo	0.28 370	0.22 384	0.56 333	0.29 454	0.14 206	0.37 435	0.23 383	0.57 456	0.36 297	0.40 437	0.40 358	0.29 292	0.30 400	0.41 338	0.38 432	0.11 373	0.07 122	0.09 253	0.07 132	0.13 413	0.10 167

MMNet	0.28 370	0.19 344	0.54 314	0.24 292	0.17 336	0.47 489	0.22 355	0.47 349	0.53 474	0.40 437	0.43 391	0.36 367	0.34 440	0.40 335	0.35 420	0.08 188	0.08 184	0.09 253	0.09 296	0.10 306	0.09 107

UNet	0.28 370	0.16 278	0.70 418	0.24 292	0.20 415	0.44 472	0.21 321	0.52 395	0.42 370	0.36 384	0.40 358	0.43 426	0.33 438	0.41 338	0.32 397	0.09 267	0.07 122	0.10 326	0.09 296	0.10 306	0.09 107

ac_64	0.28 370	0.16 278	0.62 382	0.25 329	0.17 336	0.36 427	0.22 355	0.48 360	0.35 281	0.36 384	0.37 323	0.51 476	0.30 400	0.62 441	0.34 413	0.11 373	0.09 225	0.10 326	0.10 352	0.09 244	0.09 107

GwcNet-RSSM	0.28 370	0.25 426	0.61 378	0.22 194	0.14 206	0.28 305	0.24 407	0.46 338	0.44 394	0.33 332	0.46 427	0.41 406	0.28 373	0.55 398	0.31 388	0.11 373	0.07 122	0.09 253	0.10 352	0.10 306	0.09 107

HSM-Net_RVC	0.28 370	0.12 133	0.48 210	0.19 68	0.11 80	0.35 420	0.21 321	0.64 516	0.44 394	0.40 437	0.43 391	0.50 473	0.27 350	0.75 490	0.25 331	0.08 188	0.07 122	0.08 168	0.07 132	0.08 166	0.09 107
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.28 370	0.25 426	0.64 392	0.22 194	0.16 306	0.30 343	0.21 321	0.54 420	0.33 259	0.36 384	0.38 331	0.38 379	0.26 342	0.45 357	0.28 361	0.15 475	0.11 293	0.11 383	0.11 386	0.14 436	0.14 315

StereoDRNet-Refined	0.28 370	0.19 344	0.47 195	0.25 329	0.14 206	0.36 427	0.21 321	0.49 370	0.43 381	0.46 485	0.52 459	0.42 419	0.30 400	0.46 359	0.38 432	0.10 334	0.07 122	0.11 383	0.11 386	0.10 306	0.11 206
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DispNO	0.29 390	0.24 411	0.83 465	0.23 245	0.17 336	0.25 263	0.22 355	0.47 349	0.42 370	0.33 332	0.39 349	0.38 379	0.28 373	0.78 500	0.35 420	0.09 267	0.07 122	0.10 326	0.10 352	0.09 244	0.09 107

CRFU-Net	0.29 390	0.14 212	0.48 210	0.26 369	0.15 268	0.46 483	0.22 355	0.52 395	0.32 243	0.44 472	0.42 377	0.48 462	0.47 504	0.44 351	0.31 388	0.12 413	0.10 259	0.09 253	0.08 210	0.10 306	0.11 206

iRaft-Stereo_20w	0.29 390	0.11 82	0.86 476	0.33 499	0.24 477	0.32 383	0.26 432	0.60 490	0.26 159	0.41 449	0.21 149	0.28 279	0.19 255	0.32 279	0.24 317	0.07 68	0.31 545	0.07 87	0.09 296	0.08 166	0.47 548

AASNet	0.29 390	0.27 444	0.67 405	0.26 369	0.18 364	0.34 405	0.21 321	0.64 516	0.49 450	0.36 384	0.41 369	0.32 333	0.26 342	0.33 289	0.39 436	0.12 413	0.09 225	0.10 326	0.08 210	0.14 436	0.12 257

GEStereo_RVC	0.29 390	0.24 411	0.60 372	0.27 407	0.16 306	0.33 390	0.25 421	0.58 469	0.56 493	0.35 371	0.38 331	0.34 348	0.25 324	0.51 376	0.29 375	0.12 413	0.08 184	0.09 253	0.08 210	0.11 358	0.13 286

EAI-Stereo	0.29 390	0.11 82	0.38 124	0.22 194	0.18 364	0.33 390	1.66 595	0.53 405	0.27 176	0.27 219	0.50 449	0.17 142	0.16 188	0.25 162	0.25 331	0.07 68	0.07 122	0.07 87	0.11 386	0.07 106	0.10 167

delet	0.29 390	0.18 331	0.58 358	0.24 292	0.19 391	0.41 457	0.30 472	0.52 395	0.51 462	0.35 371	0.42 377	0.37 373	0.31 417	0.49 366	0.36 424	0.10 334	0.09 225	0.11 383	0.12 429	0.09 244	0.09 107

HGLStereo	0.29 390	0.19 344	0.60 372	0.24 292	0.21 432	0.33 390	0.23 383	0.52 395	0.44 394	0.36 384	0.49 446	0.41 406	0.35 447	0.46 359	0.34 413	0.11 373	0.11 293	0.09 253	0.09 296	0.11 358	0.12 257

DSFCA	0.29 390	0.18 331	0.48 210	0.21 142	0.17 336	0.39 446	0.32 487	0.49 370	0.44 394	0.44 472	0.38 331	0.40 397	0.30 400	0.53 387	0.38 432	0.12 413	0.10 259	0.10 326	0.11 386	0.11 358	0.11 206

CFNet	0.29 390	0.29 457	0.57 343	0.23 245	0.14 206	0.34 405	0.15 96	0.53 405	0.46 416	0.31 294	0.40 358	0.38 379	0.27 350	0.76 496	0.28 361	0.10 334	0.07 122	0.11 383	0.11 386	0.11 358	0.09 107

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 390	0.24 411	0.81 455	0.26 369	0.18 364	0.30 343	0.22 355	0.52 395	0.41 358	0.38 410	0.42 377	0.42 419	0.28 373	0.46 359	0.31 388	0.11 373	0.08 184	0.10 326	0.11 386	0.10 306	0.12 257
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.29 390	0.37 502	0.92 491	0.24 292	0.13 167	0.30 343	0.19 259	0.55 438	0.51 462	0.39 428	0.46 427	0.39 393	0.27 350	0.36 317	0.30 378	0.09 267	0.06 49	0.07 87	0.05 22	0.13 413	0.11 206

HSM	0.29 390	0.18 331	0.48 210	0.21 142	0.15 268	0.33 390	0.20 295	0.55 438	0.39 338	0.36 384	0.39 349	0.67 538	0.32 430	0.88 523	0.24 317	0.09 267	0.07 122	0.08 168	0.07 132	0.09 244	0.10 167

ACV-stereo	0.30 403	0.20 357	0.82 459	0.23 245	0.16 306	0.48 496	0.20 295	0.38 239	0.34 270	0.29 254	0.33 278	0.66 534	0.43 489	0.55 398	0.31 388	0.10 334	0.09 225	0.09 253	0.09 296	0.11 358	0.12 257

ssnet_v2	0.30 403	0.21 365	0.63 387	0.23 245	0.15 268	0.40 452	0.30 472	0.59 478	0.48 437	0.40 437	0.37 323	0.46 447	0.30 400	0.41 338	0.44 458	0.13 435	0.11 293	0.11 383	0.11 386	0.12 399	0.11 206

dad	0.30 403	0.38 509	0.60 372	0.22 194	0.14 206	0.32 383	0.21 321	0.35 201	0.51 462	0.45 479	0.45 415	0.46 447	0.23 289	0.41 338	0.27 353	0.21 524	0.11 293	0.20 523	0.11 386	0.15 448	0.11 206

THIR-Stereo	0.30 403	0.15 245	0.46 189	0.19 68	0.11 80	0.28 305	0.70 566	0.33 185	0.36 297	0.37 401	0.64 512	0.33 340	0.49 513	0.58 411	0.44 458	0.08 188	0.06 49	0.08 168	0.09 296	0.07 106	0.08 63

ADLNet	0.30 403	0.19 344	0.59 365	0.23 245	0.19 391	0.34 405	0.23 383	0.56 447	0.44 394	0.43 466	0.41 369	0.43 426	0.28 373	0.56 404	0.36 424	0.11 373	0.08 184	0.11 383	0.11 386	0.11 358	0.15 332

RAFT + AFF	0.30 403	0.33 478	0.76 439	0.25 329	0.17 336	0.30 343	0.33 493	0.55 438	0.42 370	0.28 230	0.30 237	0.31 322	0.31 417	0.64 449	0.32 397	0.09 267	0.11 293	0.11 383	0.10 352	0.12 399	0.16 348

psm_up	0.30 403	0.21 365	0.58 358	0.26 369	0.18 364	0.32 383	0.27 441	0.57 456	0.45 405	0.38 410	0.41 369	0.45 438	0.40 474	0.59 419	0.32 397	0.11 373	0.12 316	0.13 444	0.12 429	0.11 358	0.11 206

DMCA-RVC	0.30 403	0.27 444	0.93 495	0.28 435	0.17 336	0.30 343	0.21 321	0.43 301	0.36 297	0.40 437	0.38 331	0.39 393	0.36 452	0.44 351	0.34 413	0.13 435	0.10 259	0.16 494	0.12 429	0.13 413	0.11 206

STTStereo	0.30 403	0.24 411	0.83 465	0.25 329	0.17 336	0.30 343	0.24 407	0.49 370	0.39 338	0.39 428	0.41 369	0.44 432	0.28 373	0.41 338	0.30 378	0.13 435	0.13 337	0.13 444	0.16 500	0.12 399	0.12 257

RASNet	0.30 403	0.19 344	0.59 365	0.23 245	0.19 391	0.33 390	0.20 295	0.50 378	0.41 358	0.31 294	0.44 401	0.47 457	0.38 462	0.79 504	0.40 438	0.09 267	0.07 122	0.07 87	0.09 296	0.08 166	0.10 167

DLCB_ROB	0.30 403	0.20 357	0.45 175	0.28 435	0.17 336	0.37 435	0.25 421	0.50 378	0.45 405	0.46 485	0.47 436	0.51 476	0.34 440	0.56 404	0.38 432	0.10 334	0.10 259	0.11 383	0.11 386	0.10 306	0.11 206

DualNet (step1)	0.31 414	0.21 365	0.69 412	0.18 35	0.17 336	0.36 427	0.21 321	0.54 420	0.43 381	0.38 410	0.36 312	0.38 379	0.32 430	0.41 338	0.26 342	0.24 531	0.21 469	0.28 545	0.24 540	0.18 488	0.21 419

iinet-f	0.31 414	0.23 400	1.16 529	0.20 109	0.16 306	0.44 472	0.23 383	0.47 349	0.38 322	0.36 384	0.44 401	0.41 406	0.35 447	0.36 317	0.43 451	0.10 334	0.09 225	0.08 168	0.08 210	0.13 413	0.12 257

ADLNet2	0.31 414	0.23 400	0.77 445	0.23 245	0.18 364	0.36 427	0.24 407	0.55 438	0.54 479	0.33 332	0.38 331	0.45 438	0.31 417	0.70 471	0.36 424	0.10 334	0.08 184	0.09 253	0.09 296	0.12 399	0.11 206

hitnet-ft	0.31 414	0.21 365	0.56 333	0.19 68	0.14 206	0.40 452	0.23 383	0.46 338	0.42 370	0.37 401	0.46 427	0.53 488	0.35 447	0.76 496	0.35 420	0.14 461	0.10 259	0.14 469	0.10 352	0.15 448	0.14 315

FADNet-RVC-Resample	0.31 414	0.32 474	1.16 529	0.27 407	0.17 336	0.33 390	0.21 321	0.49 370	0.40 348	0.36 384	0.38 331	0.34 348	0.27 350	0.54 393	0.27 353	0.10 334	0.10 259	0.14 469	0.13 461	0.13 413	0.18 373

FADNet_RVC	0.31 414	0.35 492	0.98 504	0.24 292	0.16 306	0.30 343	0.17 162	0.52 395	0.39 338	0.30 277	0.38 331	0.30 312	0.29 393	0.54 393	0.33 406	0.14 461	0.14 356	0.14 469	0.16 500	0.21 512	0.24 454

FSD	0.32 420	0.28 452	0.35 109	0.37 519	0.41 548	0.28 305	0.27 441	0.32 166	0.30 223	0.27 219	0.27 208	0.29 292	0.27 350	0.35 311	0.28 361	0.23 528	0.49 571	0.27 538	0.26 549	0.26 532	0.64 575

LL-Strereo	0.32 420	0.33 478	0.77 445	0.26 369	0.24 477	0.22 205	0.23 383	0.58 469	0.44 394	0.35 371	0.32 258	0.41 406	0.40 474	0.93 537	0.25 331	0.08 188	0.13 337	0.11 383	0.09 296	0.09 244	0.22 433

SACVNet	0.32 420	0.25 426	0.59 365	0.26 369	0.19 391	0.35 420	0.25 421	0.54 420	0.41 358	0.43 466	0.45 415	0.46 447	0.34 440	0.71 477	0.30 378	0.14 461	0.10 259	0.12 418	0.12 429	0.16 457	0.20 408

CrosDoStereo	0.32 420	0.11 82	0.53 302	0.19 68	0.12 117	0.22 205	1.07 585	0.36 213	0.38 322	0.38 410	0.60 497	0.28 279	0.45 495	0.61 430	0.56 494	0.08 188	0.06 49	0.08 168	0.09 296	0.08 166	0.09 107

DeepStereo_LL	0.32 420	0.11 82	0.53 302	0.19 68	0.12 117	0.22 205	1.07 585	0.36 213	0.38 322	0.38 410	0.60 497	0.28 279	0.45 495	0.61 430	0.56 494	0.08 188	0.06 49	0.08 168	0.09 296	0.08 166	0.09 107

pcwnet_v2	0.32 420	0.16 278	1.22 540	0.23 245	0.19 391	0.32 383	0.19 259	0.61 498	0.61 509	0.37 401	0.45 415	0.35 362	0.29 393	0.37 327	0.26 342	0.14 461	0.11 293	0.12 418	0.11 386	0.14 436	0.18 373

TDLM	0.32 420	0.27 444	0.52 291	0.30 466	0.15 268	0.33 390	0.32 487	0.54 420	0.50 456	0.44 472	0.43 391	0.39 393	0.30 400	0.92 535	0.30 378	0.14 461	0.09 225	0.13 444	0.12 429	0.13 413	0.14 315

NVstereo2D	0.32 420	0.18 331	0.63 387	0.24 292	0.23 460	0.43 466	0.28 457	0.60 490	0.58 497	0.28 230	0.39 349	0.42 419	0.30 400	0.71 477	0.30 378	0.13 435	0.09 225	0.13 444	0.10 352	0.20 505	0.18 373

YMNet	0.33 428	0.26 436	0.64 392	0.28 435	0.23 460	0.48 496	0.27 441	0.54 420	0.47 429	0.49 499	0.56 480	0.51 476	0.30 400	0.41 338	0.44 458	0.13 435	0.16 400	0.13 444	0.12 429	0.14 436	0.14 315

YMNet_1	0.33 428	0.26 436	0.64 392	0.28 435	0.23 460	0.48 496	0.27 441	0.54 420	0.47 429	0.49 499	0.56 480	0.51 476	0.30 400	0.41 338	0.44 458	0.13 435	0.16 400	0.13 444	0.12 429	0.14 436	0.14 315

test_for_model	0.33 428	0.91 573	0.48 210	0.74 574	0.50 557	0.20 148	0.16 127	0.33 185	0.27 176	0.29 254	0.15 81	0.13 78	0.11 74	0.17 26	0.14 79	0.31 552	0.27 520	0.06 31	0.05 22	0.97 588	0.31 502

ttt	0.33 428	0.14 212	0.54 314	0.22 194	0.14 206	0.30 343	0.22 355	0.59 478	0.51 462	0.31 294	0.46 427	0.30 312	0.23 289	0.71 477	1.07 552	0.13 435	0.22 481	0.10 326	0.11 386	0.12 399	0.24 454

fast-acv-ft	0.33 428	0.26 436	0.88 485	0.25 329	0.18 364	0.49 502	0.27 441	0.44 322	0.50 456	0.40 437	0.55 475	0.49 468	0.36 452	0.39 333	0.41 443	0.11 373	0.11 293	0.11 383	0.12 429	0.13 413	0.11 206

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 428	0.25 426	0.82 459	0.22 194	0.17 336	0.46 483	0.28 457	0.53 405	0.53 474	0.43 466	0.57 486	0.44 432	0.31 417	0.50 370	0.48 471	0.10 334	0.06 49	0.08 168	0.06 63	0.11 358	0.12 257

AANet_RVC	0.33 428	0.31 467	0.69 412	0.23 245	0.14 206	0.30 343	0.23 383	0.49 370	0.55 488	0.39 428	0.60 497	0.43 426	0.30 400	0.88 523	0.54 490	0.11 373	0.08 184	0.07 87	0.07 132	0.10 306	0.12 257

PS-NSSS	0.33 428	0.36 498	0.61 378	0.24 292	0.18 364	0.33 390	0.24 407	0.59 478	0.42 370	0.38 410	0.52 459	0.36 367	0.31 417	0.80 507	0.32 397	0.18 510	0.14 356	0.21 526	0.15 490	0.17 472	0.14 315

DISCO	0.33 428	0.16 278	0.55 323	0.26 369	0.16 306	0.48 496	0.25 421	0.52 395	0.58 497	0.38 410	0.45 415	0.63 523	0.37 457	0.65 453	0.50 478	0.10 334	0.07 122	0.09 253	0.08 210	0.13 413	0.13 286

NOSS_ROB	0.33 428	0.24 411	0.49 230	0.27 407	0.16 306	0.34 405	0.19 259	0.55 438	0.50 456	0.34 352	0.37 323	0.42 419	0.30 400	0.93 537	0.25 331	0.19 519	0.20 464	0.24 535	0.22 534	0.17 472	0.25 465

TCMNet	0.34 438	0.28 452	0.81 455	0.29 454	0.30 516	0.40 452	0.28 457	0.53 405	0.49 450	0.38 410	0.46 427	0.40 397	0.30 400	0.61 430	0.42 447	0.14 461	0.13 337	0.15 486	0.14 479	0.18 488	0.19 390

HBP-ISP	0.34 438	0.35 492	0.76 439	0.23 245	0.17 336	0.33 390	0.22 355	0.56 447	0.47 429	0.42 455	0.49 446	0.33 340	0.41 479	0.73 481	0.27 353	0.18 510	0.19 450	0.24 535	0.20 524	0.16 457	0.16 348

AAGNet	0.34 438	0.12 133	0.53 302	0.26 369	0.16 306	0.20 148	0.19 259	0.31 159	0.29 207	0.35 371	0.35 297	0.27 266	0.30 400	0.44 351	2.56 594	0.08 188	0.05 5	0.10 326	0.07 132	0.09 244	0.07 20

FADNet-RVC	0.34 438	0.43 523	0.97 502	0.25 329	0.20 415	0.33 390	0.20 295	0.51 388	0.42 370	0.34 352	0.40 358	0.41 406	0.29 393	0.65 453	0.36 424	0.14 461	0.14 356	0.14 469	0.15 490	0.19 497	0.20 408

FADNet	0.34 438	0.43 523	0.88 485	0.24 292	0.22 447	0.37 435	0.19 259	0.56 447	0.49 450	0.32 319	0.36 312	0.43 426	0.32 430	0.65 453	0.30 378	0.17 499	0.16 400	0.14 469	0.16 500	0.25 527	0.21 419

CVANet_RVC	0.34 438	0.25 426	0.77 445	0.27 407	0.17 336	0.34 405	0.28 457	0.55 438	0.50 456	0.43 466	0.46 427	0.44 432	0.31 417	0.90 528	0.27 353	0.15 475	0.10 259	0.14 469	0.14 479	0.15 448	0.15 332

StereoDRNet	0.34 438	0.28 452	0.70 418	0.28 435	0.21 432	0.43 466	0.30 472	0.63 510	0.51 462	0.47 491	0.40 358	0.48 462	0.31 417	0.58 411	0.44 458	0.12 413	0.10 259	0.12 418	0.11 386	0.13 413	0.13 286

z-ln-s-r	0.35 445	0.30 463	1.02 509	0.23 245	0.14 206	0.30 343	0.26 432	0.46 338	0.55 488	0.33 332	0.61 505	0.39 393	0.31 417	0.80 507	0.77 524	0.08 188	0.06 49	0.08 168	0.08 210	0.11 358	0.10 167

DRN-Test	0.35 445	0.20 357	0.75 435	0.28 435	0.19 391	0.46 483	0.29 463	0.68 534	0.54 479	0.49 499	0.47 436	0.44 432	0.35 447	0.63 444	0.44 458	0.13 435	0.09 225	0.13 444	0.12 429	0.13 413	0.13 286

XPNet_ROB	0.35 445	0.26 436	0.58 358	0.28 435	0.19 391	0.37 435	0.31 481	0.57 456	0.51 462	0.52 510	0.54 470	0.57 500	0.38 462	0.65 453	0.48 471	0.17 499	0.12 316	0.13 444	0.12 429	0.16 457	0.17 368

ff1	0.36 448	0.17 309	0.84 469	0.21 142	0.13 167	0.29 329	0.21 321	0.38 239	0.46 416	0.31 294	0.44 401	0.34 348	0.24 311	0.91 530	1.30 564	0.08 188	0.28 525	0.12 418	0.11 386	0.08 166	0.37 529

Wz-Net-LNSev	0.36 448	0.35 492	1.06 514	0.26 369	0.21 432	0.47 489	0.33 493	0.56 447	0.58 497	0.45 479	0.54 470	0.50 473	0.37 457	0.40 335	0.42 447	0.12 413	0.11 293	0.10 326	0.09 296	0.14 436	0.15 332

FAT-Stereo	0.36 448	0.19 344	0.75 435	0.26 369	0.18 364	0.34 405	0.30 472	0.62 506	0.61 509	0.47 491	0.61 505	0.59 507	0.50 514	0.61 430	0.36 424	0.13 435	0.14 356	0.13 444	0.12 429	0.14 436	0.20 408

CBMV_ROB	0.36 448	0.21 365	0.57 343	0.22 194	0.14 206	0.35 420	0.20 295	0.55 438	0.47 429	0.52 510	0.58 489	0.45 438	0.53 523	0.75 490	0.50 478	0.18 510	0.19 450	0.23 533	0.21 526	0.15 448	0.20 408

ETE_ROB	0.36 448	0.32 474	0.64 392	0.30 466	0.18 364	0.40 452	0.38 519	0.59 478	0.49 450	0.50 504	0.52 459	0.62 519	0.37 457	0.58 411	0.43 451	0.13 435	0.10 259	0.14 469	0.12 429	0.17 472	0.18 373

PSMNet_ROB	0.36 448	0.31 467	0.71 425	0.31 482	0.21 432	0.44 472	0.44 536	0.61 498	0.49 450	0.39 428	0.45 415	0.49 468	0.32 430	0.66 459	0.53 486	0.14 461	0.10 259	0.15 486	0.14 479	0.13 413	0.13 286

CBMV	0.36 448	0.25 426	0.61 378	0.24 292	0.14 206	0.42 462	0.33 493	0.56 447	0.52 473	0.54 520	0.52 459	0.51 476	0.58 530	0.63 444	0.43 451	0.15 475	0.16 400	0.18 511	0.16 500	0.13 413	0.19 390
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
mmx	0.37 455	0.17 309	0.84 469	0.21 142	0.13 167	0.29 329	0.21 321	0.57 456	0.48 437	0.31 294	0.44 401	0.34 348	0.24 311	0.91 530	1.30 564	0.10 334	0.20 464	0.12 418	0.11 386	0.11 358	0.23 441

xxx	0.37 455	0.17 309	0.84 469	0.21 142	0.13 167	0.29 329	0.21 321	0.57 456	0.48 437	0.31 294	0.44 401	0.34 348	0.24 311	0.91 530	1.30 564	0.10 334	0.20 464	0.12 418	0.11 386	0.11 358	0.23 441

GwcNet	0.37 455	0.29 457	1.12 523	0.25 329	0.24 477	0.48 496	0.27 441	0.58 469	0.60 507	0.39 428	0.54 470	0.51 476	0.34 440	0.60 424	0.46 466	0.13 435	0.12 316	0.12 418	0.11 386	0.13 413	0.15 332

DANet	0.37 455	0.25 426	0.67 405	0.37 519	0.22 447	0.42 462	0.25 421	0.50 378	0.44 394	0.52 510	0.50 449	0.59 507	0.42 485	0.78 500	0.53 486	0.13 435	0.12 316	0.14 469	0.12 429	0.17 472	0.21 419
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.37 455	0.33 478	0.59 365	0.37 519	0.23 460	0.42 462	0.41 531	0.56 447	0.44 394	0.47 491	0.47 436	0.61 516	0.39 470	0.58 411	0.41 443	0.16 485	0.13 337	0.21 526	0.22 534	0.16 457	0.18 373

APVNet	0.38 460	0.26 436	0.87 478	0.26 369	0.22 447	0.52 512	0.35 502	0.64 516	0.46 416	0.40 437	0.52 459	0.48 462	0.39 470	0.84 517	0.48 471	0.13 435	0.14 356	0.15 486	0.16 500	0.16 457	0.16 348

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 460	0.43 523	0.72 431	0.35 510	0.19 391	0.51 506	0.25 421	0.56 447	0.39 338	0.42 455	0.47 436	0.47 457	0.27 350	0.74 485	0.32 397	0.38 561	0.19 450	0.27 538	0.17 511	0.29 545	0.27 481

RP	0.38 460	0.26 436	0.67 405	0.31 482	0.24 477	0.37 435	0.29 463	0.53 405	0.61 509	0.42 455	0.65 514	0.62 519	0.51 516	0.63 444	0.43 451	0.17 499	0.15 387	0.17 503	0.15 490	0.17 472	0.19 390

RYNet	0.38 460	0.23 400	0.65 397	0.26 369	0.28 501	0.62 531	0.33 493	0.61 498	0.62 513	0.42 455	0.39 349	0.58 505	0.40 474	0.89 525	0.57 497	0.11 373	0.09 225	0.12 418	0.11 386	0.19 497	0.22 433

LALA_ROB	0.38 460	0.31 467	0.65 397	0.30 466	0.21 432	0.46 483	0.39 522	0.63 510	0.54 479	0.53 516	0.52 459	0.69 542	0.36 452	0.52 384	0.48 471	0.18 510	0.11 293	0.16 494	0.14 479	0.17 472	0.16 348

NLCSM	0.39 465	0.36 498	0.71 425	0.28 435	0.32 526	0.43 466	0.33 493	0.76 552	0.43 381	0.41 449	0.46 427	0.58 505	0.38 462	0.94 540	0.57 497	0.13 435	0.13 337	0.13 444	0.17 511	0.15 448	0.18 373

PSMNet-RUCA	0.39 465	0.47 529	0.84 469	0.46 552	0.41 548	0.34 405	0.26 432	0.59 478	0.46 416	0.40 437	0.51 452	0.44 432	0.33 438	0.43 347	0.31 388	0.25 538	0.14 356	0.33 555	0.21 526	0.32 550	0.23 441

1111x	0.39 465	0.17 309	0.80 454	0.23 245	0.15 268	0.33 390	0.27 441	0.62 506	0.48 437	0.32 319	0.43 391	0.40 397	0.29 393	0.86 520	1.60 579	0.09 267	0.23 491	0.09 253	0.12 429	0.10 306	0.23 441

EKT-Stereo	0.39 465	0.13 168	0.53 302	0.42 545	3.94 599	0.22 205	0.17 162	0.38 239	0.30 223	0.21 151	0.20 131	0.23 212	0.15 169	0.30 256	0.18 196	0.10 334	0.08 184	0.09 253	0.08 210	0.09 244	0.12 257

GASNet	0.39 465	0.58 551	1.27 542	0.35 510	0.23 460	0.35 420	0.23 383	0.63 510	0.56 493	0.41 449	0.38 331	0.45 438	0.30 400	0.81 511	0.42 447	0.16 485	0.11 293	0.14 469	0.14 479	0.23 521	0.12 257

Wz-Net-MNSev	0.39 465	0.35 492	0.99 506	0.26 369	0.21 432	0.59 528	0.39 522	0.58 469	0.61 509	0.49 499	0.56 480	0.53 488	0.37 457	0.61 430	0.47 469	0.11 373	0.09 225	0.11 383	0.11 386	0.15 448	0.15 332

xxxx	0.39 465	0.14 212	0.47 195	0.20 109	0.16 306	0.38 441	0.20 295	0.61 498	0.43 381	0.30 277	0.44 401	0.38 379	0.25 324	0.50 370	2.41 592	0.11 373	0.21 469	0.09 253	0.10 352	0.10 306	0.26 477

test_xeample	0.39 465	0.14 212	0.46 189	0.19 68	0.16 306	0.34 405	0.22 355	0.59 478	0.43 381	0.33 332	0.47 436	0.30 312	0.27 350	0.60 424	2.44 593	0.10 334	0.21 469	0.09 253	0.09 296	0.09 244	0.25 465

Syn2CoEx	0.39 465	0.39 513	1.08 519	0.35 510	0.21 432	0.41 457	0.29 463	0.63 510	0.51 462	0.43 466	0.56 480	0.45 438	0.45 495	0.69 468	0.39 436	0.17 499	0.14 356	0.16 494	0.12 429	0.13 413	0.16 348

S-Stereo	0.39 465	0.20 357	1.04 511	0.28 435	0.22 447	0.39 446	0.31 481	0.58 469	0.69 529	0.40 437	0.59 493	0.48 462	0.41 479	0.75 490	0.42 447	0.12 413	0.15 387	0.13 444	0.13 461	0.16 457	0.25 465

stereogan	0.39 465	0.20 357	0.78 449	0.28 435	0.22 447	0.65 537	0.26 432	0.62 506	0.65 518	0.45 479	0.60 497	0.67 538	0.45 495	0.69 468	0.37 430	0.14 461	0.14 356	0.14 469	0.12 429	0.20 505	0.19 390

Nwc_Net	0.39 465	0.29 457	0.84 469	0.32 488	0.24 477	0.45 480	0.30 472	0.67 529	0.51 462	0.39 428	0.70 524	0.59 507	0.48 508	0.61 430	0.45 465	0.16 485	0.12 316	0.19 518	0.21 526	0.14 436	0.15 332

w-ln-seven-2	0.40 477	0.37 502	1.34 547	0.28 435	0.18 364	0.38 441	0.29 463	0.53 405	0.59 504	0.47 491	0.56 480	0.46 447	0.42 485	0.70 471	0.64 510	0.10 334	0.10 259	0.12 418	0.11 386	0.14 436	0.16 348

aanetorigin	0.40 477	0.33 478	1.14 526	0.25 329	0.19 391	0.30 343	0.37 511	0.34 192	0.47 429	0.95 561	0.82 539	0.52 483	0.56 527	0.50 370	0.52 482	0.11 373	0.09 225	0.10 326	0.10 352	0.16 457	0.19 390

AF-Net	0.40 477	0.31 467	0.74 432	0.33 499	0.24 477	0.43 466	0.30 472	0.64 516	0.67 523	0.44 472	0.69 523	0.65 530	0.52 518	0.59 419	0.48 471	0.16 485	0.12 316	0.19 518	0.14 479	0.16 457	0.14 315

edge stereo	0.40 477	0.22 384	0.87 478	0.27 407	0.22 447	0.38 441	0.26 432	0.59 478	0.56 493	0.53 516	0.60 497	0.71 546	0.50 514	0.78 500	0.43 451	0.16 485	0.15 387	0.19 518	0.14 479	0.17 472	0.19 390

PA-Net	0.40 477	0.35 492	1.05 512	0.32 488	0.28 501	0.39 446	0.43 534	0.53 405	0.56 493	0.35 371	0.43 391	0.41 406	0.36 452	0.83 516	0.61 505	0.12 413	0.23 491	0.16 494	0.23 538	0.13 413	0.20 408
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.40 477	0.28 452	0.67 405	0.31 482	0.18 364	0.43 466	0.39 522	0.60 490	0.46 416	0.48 498	0.78 534	0.55 493	0.45 495	0.96 542	0.55 493	0.13 435	0.14 356	0.13 444	0.12 429	0.15 448	0.16 348

RGC	0.41 483	0.35 492	0.76 439	0.35 510	0.28 501	0.41 457	0.29 463	0.60 490	0.55 488	0.47 491	0.64 512	0.63 523	0.47 504	0.74 485	0.46 466	0.16 485	0.15 387	0.21 526	0.21 526	0.19 497	0.21 419

ADCRef	0.41 483	0.33 478	1.05 512	0.26 369	0.21 432	0.49 502	0.27 441	0.54 420	0.51 462	0.51 507	0.59 493	0.35 362	0.47 504	0.54 393	1.35 570	0.09 267	0.08 184	0.12 418	0.12 429	0.12 399	0.13 286

PWC_ROB	0.41 483	0.38 509	0.92 491	0.26 369	0.20 415	0.39 446	0.19 259	0.61 498	0.69 529	0.58 528	0.84 542	0.52 483	0.44 493	0.74 485	0.62 506	0.13 435	0.09 225	0.14 469	0.10 352	0.17 472	0.18 373

PWCDC_ROB	0.41 483	0.41 519	0.77 445	0.34 504	0.21 432	0.43 466	0.20 295	0.60 490	0.90 556	0.44 472	1.24 566	0.36 367	0.38 462	0.56 404	0.48 471	0.18 510	0.11 293	0.11 383	0.10 352	0.20 505	0.16 348

UDG	0.42 487	0.54 541	0.67 405	0.41 542	0.35 533	0.47 489	0.27 441	0.57 456	0.48 437	0.40 437	0.46 427	0.59 507	0.45 495	0.47 363	0.46 466	0.26 540	0.19 450	0.49 564	0.22 534	0.37 554	0.30 498

NCC-stereo	0.42 487	0.31 467	0.87 478	0.32 488	0.29 511	0.47 489	0.37 511	0.68 534	0.53 474	0.42 455	0.58 489	0.57 500	0.52 518	0.75 490	0.54 490	0.18 510	0.14 356	0.18 511	0.25 545	0.17 472	0.18 373

Abc-Net	0.42 487	0.31 467	0.87 478	0.32 488	0.29 511	0.47 489	0.37 511	0.68 534	0.53 474	0.42 455	0.58 489	0.57 500	0.52 518	0.75 490	0.54 490	0.18 510	0.14 356	0.18 511	0.25 545	0.17 472	0.18 373
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SGM-Forest	0.42 487	0.44 526	0.92 491	0.24 292	0.16 306	0.45 480	0.40 526	0.58 469	0.50 456	0.54 520	0.63 509	0.52 483	0.51 516	0.91 530	0.66 513	0.17 499	0.17 425	0.17 503	0.15 490	0.15 448	0.21 419
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccnet	0.43 491	0.34 488	0.62 382	0.28 435	0.33 528	0.60 529	0.34 499	0.68 534	0.47 429	0.54 520	0.66 516	0.56 498	0.46 502	0.73 481	0.66 513	0.26 540	0.19 450	0.24 535	0.22 534	0.27 538	0.25 465

RTSC	0.43 491	0.37 502	0.95 499	0.30 466	0.20 415	0.50 505	0.23 383	0.65 522	0.86 552	0.56 524	0.54 470	0.51 476	0.36 452	0.71 477	0.92 536	0.13 435	0.14 356	0.11 383	0.13 461	0.18 488	0.19 390

SQANet	0.44 493	0.57 548	0.89 487	0.49 555	0.39 545	0.47 489	0.23 383	0.53 405	0.44 394	0.41 449	0.48 445	0.47 457	0.34 440	0.58 411	0.43 451	0.38 561	0.15 387	0.40 560	0.21 526	0.50 559	0.34 515

Anonymous_2	0.44 493	0.23 400	0.57 343	0.34 504	0.34 530	0.53 515	0.28 457	0.49 370	0.39 338	0.36 384	0.34 289	0.48 462	0.38 462	0.43 347	0.33 406	0.26 540	0.41 564	0.44 562	1.45 598	0.33 552	0.37 529

NaN_ROB	0.44 493	0.38 509	0.94 498	0.30 466	0.20 415	0.52 512	0.49 547	0.61 498	0.60 507	0.56 524	0.47 436	0.49 468	0.42 485	1.24 564	0.76 523	0.12 413	0.18 437	0.12 418	0.13 461	0.12 399	0.18 373

w-ln-seven	0.45 496	0.40 516	1.40 553	0.27 407	0.22 447	0.58 524	0.33 493	0.65 522	0.83 546	0.59 529	0.63 509	0.53 488	0.39 470	0.66 459	0.81 530	0.12 413	0.11 293	0.13 444	0.12 429	0.16 457	0.17 368

test_sample9	0.45 496	0.21 365	0.69 412	0.18 35	0.17 336	0.36 427	0.21 321	0.54 420	0.43 381	0.38 410	0.36 312	0.38 379	0.32 430	0.70 471	1.01 545	0.24 531	1.93 599	0.28 545	0.24 540	0.18 488	0.21 419

Wz-Net-SNSev	0.45 496	0.53 540	1.42 554	0.31 482	0.21 432	0.44 472	0.45 537	0.64 516	0.68 527	0.46 485	0.66 516	0.62 519	0.40 474	0.78 500	0.65 511	0.12 413	0.11 293	0.12 418	0.13 461	0.17 472	0.19 390

DDUNet	0.45 496	0.60 554	0.71 425	0.45 549	0.39 545	0.46 483	0.32 487	0.53 405	0.44 394	0.46 485	0.53 467	0.57 500	0.38 462	0.51 376	0.43 451	0.34 555	0.21 469	0.56 568	0.25 545	0.41 556	0.36 521

222	0.45 496	0.14 212	0.43 164	0.19 68	0.15 268	0.36 427	0.20 295	0.60 490	0.43 381	0.37 401	0.45 415	0.30 312	0.28 373	0.59 419	3.72 598	0.11 373	0.19 450	0.08 168	0.09 296	0.09 244	0.27 481

SHD	0.45 496	0.34 488	0.89 487	0.37 519	0.28 501	0.46 483	0.23 383	0.72 546	0.96 563	0.65 536	0.61 505	0.61 516	0.48 508	0.64 449	0.69 516	0.16 485	0.16 400	0.16 494	0.16 500	0.21 512	0.25 465

GANetREF_RVC	0.45 496	0.52 537	0.87 478	0.39 531	0.20 415	0.51 506	0.50 549	0.68 534	0.67 523	0.47 491	0.46 427	0.50 473	0.43 489	0.91 530	0.40 438	0.28 546	0.21 469	0.32 552	0.19 520	0.28 543	0.23 441
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
PDISCO_ROB	0.45 496	0.37 502	0.89 487	0.44 547	0.37 540	0.70 540	0.35 502	0.75 550	0.78 541	0.45 479	0.53 467	0.65 530	0.40 474	0.68 467	0.52 482	0.22 527	0.12 316	0.21 526	0.19 520	0.26 532	0.22 433

DeepPrunerF	0.46 504	0.37 502	1.50 558	0.34 504	0.30 516	0.36 427	0.37 511	0.64 516	1.15 577	0.41 449	0.45 415	0.40 397	0.41 479	0.82 512	0.53 486	0.18 510	0.14 356	0.23 533	0.21 526	0.17 472	0.18 373

CC-Net-ROB	0.46 504	0.55 542	0.86 476	0.38 529	0.23 460	0.51 506	0.30 472	0.69 540	0.51 462	0.46 485	0.51 452	0.48 462	0.38 462	0.96 542	0.40 438	0.36 558	0.23 491	0.56 568	0.25 545	0.34 553	0.22 433

FBW_ROB	0.46 504	0.34 488	0.71 425	0.32 488	0.20 415	0.51 506	0.32 487	0.73 547	0.63 515	0.60 530	0.57 486	0.65 530	0.44 493	1.42 576	0.62 506	0.14 461	0.17 425	0.22 531	0.16 500	0.17 472	0.23 441

SDNR	0.47 507	0.29 457	0.92 491	0.24 292	0.37 540	1.27 575	0.17 162	0.54 420	0.58 497	0.44 472	0.85 543	0.55 493	0.28 373	1.19 562	0.52 482	0.23 528	0.24 504	0.17 503	0.13 461	0.19 497	0.26 477

G-Net	0.47 507	0.26 436	1.02 509	0.34 504	0.28 501	0.89 558	0.35 502	0.47 349	0.46 416	0.68 541	1.20 563	0.64 528	0.59 532	0.61 430	0.60 502	0.16 485	0.14 356	0.17 503	0.13 461	0.22 516	0.21 419

XQC	0.47 507	0.45 527	1.07 516	0.40 536	0.28 501	0.58 524	0.38 519	0.67 529	0.76 540	0.53 516	0.47 436	0.59 507	0.47 504	0.74 485	0.80 528	0.18 510	0.14 356	0.18 511	0.16 500	0.26 532	0.24 454

z-mn7	0.48 510	0.52 537	1.28 543	0.26 369	0.19 391	0.62 531	0.34 499	0.59 478	0.96 563	0.45 479	0.97 552	0.53 488	0.41 479	0.99 545	0.70 517	0.11 373	0.10 259	0.10 326	0.10 352	0.14 436	0.16 348

ADCP+	0.48 510	0.36 498	1.47 556	0.26 369	0.22 447	0.57 522	0.40 526	0.56 447	0.54 479	0.46 485	0.52 459	0.46 447	0.53 523	0.59 419	1.93 585	0.10 334	0.08 184	0.11 383	0.11 386	0.14 436	0.15 332

PASM	0.49 512	0.41 519	1.15 527	0.37 519	0.35 533	0.42 462	0.42 532	0.54 420	0.65 518	0.54 520	0.54 470	0.63 523	0.48 508	0.94 540	0.51 481	0.27 544	0.30 541	0.30 548	0.33 558	0.29 545	0.29 495

zh-mn7	0.50 513	0.57 548	1.82 571	0.25 329	0.19 391	0.45 480	0.29 463	0.59 478	0.84 549	0.67 539	0.97 552	0.49 468	0.41 479	0.93 537	0.73 520	0.12 413	0.10 259	0.11 383	0.11 386	0.13 413	0.17 368

GCST	0.50 513	0.67 560	0.82 459	1.04 584	0.55 563	0.38 441	0.11 17	0.42 292	0.33 259	0.42 455	0.35 297	0.29 292	0.18 233	0.50 370	0.23 308	0.70 577	0.42 565	0.79 580	0.62 583	0.63 567	0.47 548

SuperB	0.50 513	0.37 502	2.16 578	0.23 245	0.15 268	0.41 457	0.32 487	0.50 378	0.83 546	0.44 472	0.51 452	0.33 340	0.45 495	0.69 468	1.07 552	0.10 334	0.08 184	0.09 253	0.08 210	0.95 587	0.18 373

ADCL	0.50 513	0.30 463	1.15 527	0.28 435	0.19 391	0.77 548	0.64 562	0.57 456	0.73 538	0.57 527	0.73 529	0.55 493	0.60 534	0.66 459	1.53 576	0.11 373	0.10 259	0.13 444	0.13 461	0.15 448	0.16 348

ADCPNet	0.51 517	0.36 498	1.82 571	0.27 407	0.23 460	0.71 541	0.39 522	0.56 447	0.54 479	0.52 510	0.60 497	0.66 534	0.57 529	0.64 449	1.23 560	0.15 475	0.18 437	0.14 469	0.23 538	0.19 497	0.22 433

DPSNet	0.51 517	0.26 436	1.16 529	0.28 435	0.21 432	0.76 545	0.56 557	0.89 569	0.82 545	0.49 499	0.51 452	0.64 528	0.81 557	0.89 525	0.85 533	0.17 499	0.16 400	0.13 444	0.13 461	0.26 532	0.27 481

MDST_ROB	0.51 517	0.16 278	0.97 502	0.31 482	0.21 432	1.35 579	0.34 499	0.80 556	0.59 504	1.09 571	0.74 530	0.49 468	0.37 457	1.31 571	0.60 502	0.14 461	0.12 316	0.16 494	0.13 461	0.13 413	0.18 373

zh-sn7	0.52 520	0.64 557	1.77 568	0.30 466	0.20 415	0.47 489	0.40 526	0.60 490	0.65 518	0.53 516	0.82 539	0.52 483	0.59 532	1.10 555	0.96 541	0.13 435	0.13 337	0.13 444	0.13 461	0.17 472	0.20 408

test_sample8	0.52 520	0.21 365	0.69 412	0.18 35	0.17 336	0.36 427	0.21 321	0.57 456	0.38 322	0.63 533	0.39 349	1.16 564	0.68 549	0.70 471	1.01 545	0.24 531	1.93 599	0.28 545	0.24 540	0.18 488	0.21 419

psmorigin	0.52 520	0.29 457	3.10 588	0.24 292	0.19 391	0.39 446	0.24 407	0.52 395	0.45 405	0.66 538	0.68 520	0.70 545	0.52 518	0.86 520	0.49 477	0.15 475	0.17 425	0.13 444	0.14 479	0.16 457	0.23 441

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 523	0.60 554	0.98 504	0.40 536	0.25 490	0.87 556	0.57 558	0.60 490	0.64 517	0.60 530	0.67 518	0.63 523	0.42 485	1.13 557	0.50 478	0.23 528	0.28 525	0.27 538	0.35 560	0.25 527	0.33 512

ADCMid	0.53 523	0.45 527	1.46 555	0.27 407	0.22 447	0.51 506	0.38 519	0.61 498	0.58 497	0.75 546	0.67 518	0.62 519	0.66 548	0.66 459	1.75 581	0.13 435	0.12 316	0.17 503	0.17 511	0.20 505	0.21 419

pmcnn	0.54 525	0.24 411	1.06 514	0.25 329	0.26 494	0.40 452	0.31 481	0.55 438	0.55 488	0.56 524	1.22 565	2.53 591	0.39 470	0.84 517	1.08 554	0.09 267	0.06 49	0.06 31	0.05 22	0.10 306	0.14 315

Wz-Net-TNSev	0.55 526	0.72 562	1.90 573	0.26 369	0.21 432	0.64 536	0.45 537	0.66 527	0.71 533	0.52 510	0.55 475	0.71 546	0.63 545	1.04 551	0.94 539	0.16 485	0.15 387	0.13 444	0.15 490	0.21 512	0.24 454

AnyNet_C32	0.55 526	0.51 536	1.34 547	0.29 454	0.28 501	0.61 530	0.62 561	0.57 456	0.62 513	0.63 533	0.68 520	0.54 492	0.55 525	0.82 512	1.81 582	0.15 475	0.15 387	0.15 486	0.18 517	0.21 512	0.25 465

CSAN	0.55 526	0.47 529	1.19 537	0.37 519	0.23 460	0.57 522	0.61 560	0.65 522	0.72 535	0.65 536	0.78 534	0.66 534	0.65 547	1.41 575	0.77 524	0.21 524	0.17 425	0.20 523	0.21 526	0.18 488	0.21 419

WCMA_ROB	0.55 526	0.27 444	0.76 439	0.26 369	0.22 447	0.62 531	0.36 509	0.57 456	0.58 497	0.97 563	1.40 571	1.28 569	0.94 566	0.80 507	0.80 528	0.20 522	0.17 425	0.16 494	0.16 500	0.19 497	0.29 495

WZ-Net	0.56 530	0.49 535	2.14 577	0.30 466	0.24 477	0.58 524	0.48 544	0.65 522	0.80 543	0.51 507	0.72 526	0.68 540	0.60 534	1.06 553	1.01 545	0.13 435	0.10 259	0.11 383	0.12 429	0.19 497	0.23 441

Consistency-Raft	0.56 530	0.52 537	1.12 523	0.45 549	0.49 556	0.48 496	0.45 537	0.73 547	0.74 539	0.45 479	0.82 539	0.46 447	0.60 534	0.51 376	0.63 509	0.39 563	0.40 562	0.44 562	0.51 574	0.53 563	0.38 536

anonymity	0.57 532	0.55 542	0.74 432	0.48 554	0.63 568	0.56 520	0.43 534	0.71 542	0.51 462	0.64 535	0.55 475	0.57 500	0.61 538	0.65 453	0.57 497	0.55 568	0.55 580	0.50 565	0.54 575	0.51 561	0.61 568

SGM_RVC	0.57 532	0.22 384	0.60 372	0.26 369	0.16 306	0.97 564	0.46 540	0.76 552	0.90 556	1.03 568	0.92 550	1.16 564	0.93 565	1.21 563	0.72 519	0.17 499	0.16 400	0.16 494	0.16 500	0.16 457	0.24 454
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FINET	0.58 534	0.48 533	1.35 549	0.38 529	0.37 540	0.96 563	1.13 589	0.84 564	1.05 567	0.50 504	0.70 524	0.45 438	0.61 538	0.63 444	0.62 506	0.26 540	0.28 525	0.14 469	0.13 461	0.20 505	0.44 544

MFN_U_SF_RVC	0.58 534	0.58 551	1.31 546	0.39 531	0.23 460	0.72 542	0.30 472	0.83 561	0.68 527	0.74 545	0.74 530	0.86 552	0.60 534	0.84 517	0.83 531	0.29 548	0.27 520	0.32 552	0.37 564	0.31 547	0.33 512

SANet	0.58 534	0.41 519	1.38 550	0.27 407	0.16 306	0.72 542	0.48 544	0.71 542	1.34 580	0.69 542	0.97 552	0.94 556	0.78 553	0.97 544	0.93 537	0.14 461	0.12 316	0.12 418	0.12 429	0.18 488	0.20 408

otaku	0.60 537	0.73 564	1.13 525	0.64 563	0.45 555	0.73 544	0.37 511	0.67 529	0.67 523	0.52 510	0.75 532	0.66 534	0.46 502	0.74 485	0.59 501	0.55 568	0.34 555	0.56 568	0.36 562	0.65 569	0.49 553

MeshStereo	0.60 537	0.31 467	0.71 425	0.22 194	0.17 336	0.66 538	0.36 509	0.81 558	0.63 515	1.48 590	1.32 568	1.65 577	0.83 558	1.18 561	0.74 521	0.17 499	0.17 425	0.17 503	0.14 479	0.17 472	0.19 390
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
Ntro	0.61 539	0.75 567	1.16 529	0.67 565	0.50 557	0.76 545	0.37 511	0.68 534	0.71 533	0.50 504	0.59 493	0.65 530	0.52 518	0.79 504	0.58 500	0.58 571	0.32 550	0.57 571	0.34 559	0.69 574	0.50 555

PVD	0.62 540	0.41 519	0.93 495	0.44 547	0.39 545	0.63 535	0.51 551	0.86 565	1.27 578	0.93 560	1.09 558	0.81 550	0.85 559	0.89 525	0.89 535	0.21 524	0.23 491	0.22 531	0.19 520	0.28 543	0.41 537

SAMSARA	0.62 540	0.47 529	0.93 495	0.70 568	0.50 557	1.15 570	1.29 592	0.79 555	0.70 531	0.77 552	0.55 475	0.92 555	0.58 530	0.87 522	0.77 524	0.19 519	0.27 520	0.18 511	0.19 520	0.27 538	0.28 489

ADCS	0.62 540	0.56 544	1.54 561	0.30 466	0.25 490	0.56 520	0.46 540	0.71 542	0.86 552	0.77 552	0.72 526	0.68 540	0.62 543	0.82 512	2.33 591	0.17 499	0.16 400	0.16 494	0.17 511	0.23 521	0.27 481

DGSMNet	0.63 543	0.32 474	1.01 508	0.54 559	0.73 574	0.62 531	1.36 593	0.62 506	0.58 497	0.38 410	0.62 508	0.52 483	0.34 440	0.65 453	0.47 469	0.54 567	0.61 586	0.67 573	0.61 582	0.65 569	0.69 582

MSMD_ROB	0.63 543	0.34 488	0.70 418	0.30 466	0.25 490	0.88 557	0.35 502	0.58 469	0.67 523	1.13 572	1.52 575	1.75 580	1.05 571	0.90 528	0.60 502	0.24 531	0.22 481	0.27 538	0.27 553	0.25 527	0.27 481

EDNetEfficient	0.64 545	0.39 513	2.52 581	0.26 369	0.26 494	0.39 446	0.49 547	0.42 292	1.06 568	1.38 579	0.86 544	0.61 516	0.97 567	0.66 459	1.62 580	0.11 373	0.10 259	0.10 326	0.12 429	0.20 505	0.19 390

FCDSN-DC	0.67 546	0.38 509	0.83 465	0.37 519	0.30 516	0.66 538	0.37 511	0.69 540	0.70 531	1.15 574	1.53 576	1.70 579	1.38 580	1.00 546	0.83 531	0.24 531	0.22 481	0.27 538	0.26 549	0.27 538	0.32 507
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	0.67 546	0.94 575	1.63 563	0.77 575	1.19 592	0.53 515	0.25 421	0.61 498	0.72 535	0.70 543	0.60 497	0.69 542	0.90 563	0.80 507	0.52 482	0.27 544	0.13 337	0.74 576	0.31 557	0.68 572	0.44 544

AnyNet_C01	0.68 548	0.69 561	2.64 583	0.33 499	0.27 499	0.93 559	0.64 562	0.66 527	0.65 518	0.70 543	0.97 552	0.75 548	0.63 545	1.01 548	1.52 575	0.17 499	0.16 400	0.17 503	0.17 511	0.24 525	0.28 489

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 549	0.73 564	1.26 541	0.47 553	0.28 501	1.42 582	0.60 559	0.82 559	0.94 562	0.85 556	0.86 544	0.88 554	0.70 550	1.32 572	0.75 522	0.37 559	0.30 541	0.34 556	0.36 562	0.44 557	0.42 540

FC-DCNN	0.73 550	0.33 478	0.84 469	0.33 499	0.28 501	0.82 554	0.40 526	0.82 559	0.83 546	1.43 582	1.60 579	1.97 582	1.38 580	1.10 555	0.93 537	0.24 531	0.22 481	0.27 538	0.26 549	0.26 532	0.32 507

MFMNet_re	0.74 551	0.84 569	1.16 529	0.64 563	0.70 573	0.79 550	0.71 567	0.77 554	0.85 550	0.79 554	0.86 544	0.69 542	0.80 555	0.73 481	0.65 511	0.66 575	0.59 584	0.61 572	0.58 580	0.68 572	0.71 583

NVStereoNet_ROB	0.74 551	0.64 557	1.20 539	0.55 560	0.43 553	0.54 519	0.48 544	0.75 550	0.87 555	0.88 557	1.72 582	1.06 561	1.03 570	1.29 568	0.98 544	0.35 557	0.42 565	0.41 561	0.48 569	0.38 555	0.43 542
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SPS-STEREO	0.74 551	0.72 562	1.18 536	0.52 558	0.57 565	0.76 545	0.50 549	0.80 556	0.66 522	0.97 563	0.88 547	0.94 556	0.74 551	1.08 554	1.04 550	0.58 571	0.51 573	0.50 565	0.50 573	0.56 564	0.72 584
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN v2	0.75 554	0.33 478	0.82 459	0.33 499	0.28 501	0.85 555	0.40 526	0.88 567	0.86 552	1.46 584	1.65 580	2.08 584	1.40 582	1.14 559	0.95 540	0.24 531	0.22 481	0.27 538	0.26 549	0.26 532	0.32 507

RainbowNet	0.76 555	1.00 579	1.29 544	0.82 576	0.63 568	0.79 550	0.52 552	0.83 561	0.93 559	0.61 532	0.79 537	0.79 549	0.62 543	0.82 512	0.67 515	0.80 583	0.55 580	0.79 580	0.49 570	0.81 579	0.62 569

ACVNet-4b	0.76 555	0.90 572	1.67 565	0.73 571	0.51 561	0.80 553	0.31 481	0.74 549	0.81 544	0.51 507	0.72 526	0.94 556	0.43 489	1.01 548	1.32 568	1.18 595	0.22 481	0.77 578	0.45 567	0.70 575	0.50 555

ACVNet_1	0.77 557	0.92 574	1.79 570	0.73 571	0.53 562	0.78 549	0.42 532	0.88 567	0.90 556	0.75 546	0.76 533	1.32 570	0.80 555	1.04 551	0.70 517	0.57 570	0.32 550	0.72 575	0.35 560	0.70 575	0.50 555

ELAS_RVC	0.80 558	0.40 516	1.10 521	0.40 536	0.35 533	0.93 559	1.10 588	0.87 566	1.12 575	1.40 580	1.39 569	1.27 568	1.55 588	1.13 557	1.13 555	0.29 548	0.27 520	0.30 548	0.28 554	0.31 547	0.36 521
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 558	0.40 516	0.91 490	0.39 531	0.35 533	1.52 584	0.81 575	0.97 571	0.98 565	1.47 589	1.58 578	1.19 566	1.33 579	1.01 548	1.21 558	0.29 548	0.27 520	0.30 548	0.29 556	0.32 550	0.36 521
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.81 560	0.64 557	2.42 580	0.49 555	0.17 336	0.58 524	0.32 487	0.83 561	0.85 550	0.41 449	0.52 459	0.98 560	0.61 538	4.97 602	1.22 559	0.12 413	0.07 122	0.10 326	0.24 540	0.27 538	0.32 507

RTS	0.81 560	0.56 544	4.76 591	0.37 519	0.30 516	1.11 567	0.52 552	0.67 529	1.07 569	0.76 549	0.91 548	0.60 513	0.61 538	1.64 579	1.24 561	0.15 475	0.13 337	0.15 486	0.15 490	0.22 516	0.24 454

RTSA	0.81 560	0.56 544	4.76 591	0.37 519	0.30 516	1.11 567	0.52 552	0.67 529	1.07 569	0.76 549	0.91 548	0.60 513	0.61 538	1.64 579	1.24 561	0.15 475	0.13 337	0.15 486	0.15 490	0.22 516	0.24 454

IMH-64-1	0.94 563	0.95 576	1.07 516	0.98 581	0.76 575	0.93 559	0.72 568	1.30 578	1.11 573	0.91 558	1.45 572	1.14 562	1.00 568	1.25 566	0.97 542	0.77 579	0.51 573	0.97 584	0.55 578	0.90 581	0.66 578

IMH-64	0.94 563	0.95 576	1.07 516	0.98 581	0.76 575	0.93 559	0.72 568	1.30 578	1.11 573	0.91 558	1.45 572	1.14 562	1.00 568	1.25 566	0.97 542	0.77 579	0.51 573	0.97 584	0.55 578	0.90 581	0.66 578

ACVNet_2	0.94 563	0.98 578	1.71 567	0.83 577	0.63 568	1.02 565	0.64 562	1.16 576	1.43 583	1.02 566	1.39 569	1.47 573	0.86 561	1.16 560	0.79 527	0.63 574	0.43 568	0.78 579	0.49 570	0.80 578	0.57 562

MonStereo1	0.96 566	0.61 556	0.99 506	0.70 568	0.59 566	1.37 580	0.35 502	0.97 571	1.27 578	0.97 563	1.92 586	1.53 575	2.13 591	1.29 568	0.87 534	0.71 578	0.34 555	0.75 577	0.47 568	0.75 577	0.68 580

U	1.02 567	0.10 48	0.26 46	0.22 194	3.66 598	6.41 601	0.13 48	0.22 41	0.21 87	0.11 17	0.11 20	0.10 31	0.09 21	0.12 1	0.11 1	0.07 68	0.05 5	5.35 607	2.86 604	0.07 106	0.06 7

MultiAttention	1.05 568	0.14 212	0.50 252	0.35 510	0.43 553	5.62 597	1.71 598	0.71 542	0.54 479	0.36 384	0.63 509	0.55 493	0.22 277	7.50 606	0.56 494	0.09 267	0.06 49	0.14 469	0.24 540	0.27 538	0.34 515

WAO-7	1.05 568	1.00 579	1.19 537	0.83 577	0.67 572	1.22 573	0.84 577	1.43 582	1.56 584	1.13 572	1.75 583	1.46 572	1.25 576	1.56 578	1.28 563	0.61 573	0.62 589	0.70 574	0.68 585	0.66 571	0.62 569

MADNet+	1.05 568	1.26 590	4.77 594	0.73 571	0.50 557	1.25 574	0.97 580	1.05 573	0.93 559	0.67 539	0.78 534	0.87 553	0.85 559	2.14 589	1.83 583	0.40 564	0.42 565	0.32 552	0.28 554	0.45 558	0.43 542

PWCK	1.05 568	1.29 591	2.12 576	0.92 579	0.42 550	1.27 575	1.01 582	1.14 575	1.14 576	1.16 575	1.14 561	1.25 567	0.90 563	1.77 584	1.15 556	0.89 586	0.51 573	0.87 582	0.54 575	1.02 590	0.57 562

IMH	1.09 572	1.04 582	1.29 544	1.03 583	0.79 579	1.11 567	0.69 565	1.40 581	1.42 582	1.02 566	1.71 581	1.42 571	1.19 575	1.78 585	1.03 549	1.14 593	0.56 583	1.00 586	0.58 580	0.93 584	0.68 580

WAO-6	1.11 573	1.01 581	1.17 535	0.96 580	0.79 579	1.30 577	0.78 572	1.36 580	1.99 589	1.04 569	1.54 577	1.59 576	1.27 577	1.37 574	1.30 564	0.78 581	0.55 580	1.03 588	0.75 589	0.87 580	0.72 584

SGM+DAISY	1.12 574	0.86 570	1.64 564	0.68 566	0.80 582	1.68 586	1.68 597	1.08 574	1.10 571	1.53 591	1.76 584	1.47 573	1.53 587	1.24 564	1.42 574	0.66 575	0.65 591	0.52 567	0.54 575	0.57 565	0.91 591

LVE	1.18 575	1.16 584	1.67 565	1.04 584	0.81 583	1.32 578	0.82 576	1.49 584	1.94 587	1.08 570	1.90 585	1.89 581	1.07 572	1.51 577	1.04 550	0.96 589	0.61 586	0.94 583	0.69 586	0.92 583	0.79 589

JetBlue	1.20 576	0.89 571	2.53 582	0.59 561	0.76 575	3.16 595	2.09 599	1.16 576	0.93 559	0.95 561	1.12 560	1.65 577	1.27 577	2.15 590	1.87 584	0.43 566	0.37 560	0.38 558	0.39 566	0.62 566	0.63 571

Dean	1.22 577	1.17 585	1.97 574	1.04 584	0.79 579	1.21 572	0.76 570	1.51 585	1.96 588	1.30 578	1.98 588	2.14 585	1.18 574	1.30 570	1.15 556	0.83 584	0.61 586	1.01 587	0.69 586	0.97 588	0.77 588

xyz-stereo	1.43 578	0.11 82	17.43 612	0.18 35	0.08 5	4.86 596	0.18 215	0.31 159	0.35 281	0.37 401	2.75 596	0.41 406	0.31 417	0.58 411	0.33 406	0.07 68	0.05 5	0.09 253	0.06 63	0.06 46	0.06 7

TorneroNet-64	1.47 579	1.15 583	1.51 559	1.11 589	0.86 586	2.27 591	0.76 570	1.84 591	3.76 596	1.29 576	2.22 592	2.68 593	1.46 583	1.81 586	1.55 577	0.79 582	0.51 573	1.10 589	0.67 584	1.31 593	0.81 590

notaker	1.49 580	1.44 594	1.77 568	1.42 594	1.08 590	1.19 571	0.87 579	1.51 585	1.40 581	1.53 591	3.41 598	2.40 589	1.94 590	1.83 587	1.57 578	1.14 593	0.69 595	1.38 596	0.88 592	1.39 596	1.03 594

WAO-8	1.50 581	1.22 588	1.39 551	1.10 587	0.85 584	2.15 588	0.78 572	1.84 591	3.76 596	1.46 584	2.18 590	2.15 586	1.50 585	3.20 596	1.35 570	0.92 587	0.66 592	1.10 589	0.79 590	0.94 585	0.74 586

Venus	1.50 581	1.22 588	1.39 551	1.10 587	0.85 584	2.15 588	0.78 572	1.84 591	3.76 596	1.46 584	2.18 590	2.15 586	1.50 585	3.20 596	1.35 570	0.92 587	0.66 592	1.10 589	0.79 590	0.94 585	0.74 586

SGM-ForestM	1.59 583	0.56 544	1.52 560	0.41 542	0.34 530	2.77 593	1.67 596	1.69 589	1.73 586	2.48 596	2.27 593	6.02 603	2.90 597	3.08 594	2.83 595	0.25 538	0.30 541	0.19 518	0.20 524	0.18 488	0.45 547

UNDER WATER-64	1.61 584	1.30 592	2.93 587	1.33 592	0.96 588	2.20 590	1.25 591	1.47 583	3.15 593	1.46 584	1.31 567	2.61 592	2.22 593	1.69 581	1.93 585	1.13 592	0.67 594	1.29 594	0.94 593	1.26 591	1.09 595

MANE	1.63 585	0.58 551	1.16 529	0.59 561	0.60 567	2.71 592	1.53 594	2.63 598	3.62 595	2.33 595	3.26 597	3.66 597	2.98 598	2.26 592	2.26 590	0.37 559	0.40 562	0.31 551	0.49 570	0.31 547	0.63 571

UNDER WATER	1.64 586	1.34 593	2.72 585	1.40 593	1.04 589	1.70 587	1.14 590	1.57 588	3.58 594	1.46 584	1.46 574	2.82 594	2.43 594	1.74 582	2.04 588	1.08 591	0.63 590	1.31 595	0.94 593	1.29 592	1.10 596

LSM	1.68 587	0.48 533	2.91 586	2.28 600	17.60 612	0.52 512	0.55 556	0.65 522	0.78 541	0.84 555	1.11 559	0.63 523	0.55 525	0.79 504	0.53 486	0.16 485	0.25 509	0.18 511	0.21 526	0.25 527	2.37 602

ktn	1.80 588	1.46 595	1.49 557	1.44 595	1.14 591	1.50 583	1.07 585	1.53 587	3.90 599	2.77 598	4.62 599	3.42 596	1.49 584	1.74 582	1.40 573	1.45 597	0.77 596	1.46 597	0.99 595	1.41 597	1.00 593

LE_ROB	1.82 589	0.39 513	3.15 589	0.50 557	0.55 563	0.79 550	1.00 581	0.89 569	6.48 603	7.40 606	2.07 589	2.07 583	5.08 601	1.33 573	3.96 599	0.11 373	0.09 225	0.12 418	0.11 386	0.11 358	0.13 286

KSHMR	1.92 590	1.47 596	1.97 574	1.48 596	1.22 593	1.39 581	1.06 584	1.81 590	5.83 602	1.43 582	5.56 602	2.95 595	1.17 573	2.24 591	1.33 569	1.29 596	1.13 597	1.47 598	1.11 597	1.37 595	1.21 597

TorneroNet	2.26 591	1.20 587	1.55 562	1.15 591	0.91 587	5.84 598	0.84 577	2.12 595	8.45 606	2.59 597	5.32 601	3.84 598	2.15 592	1.84 588	1.98 587	0.88 585	0.54 579	1.16 593	0.74 588	1.31 593	0.91 591

MADNet++	2.34 592	1.81 597	2.24 579	2.15 599	1.97 597	2.79 594	2.19 600	2.42 597	2.26 590	2.79 599	2.70 595	2.43 590	2.60 596	3.18 595	3.32 596	2.19 600	1.97 601	1.93 599	1.62 599	2.02 599	2.10 600

JetRed	2.35 593	2.70 599	6.11 596	1.14 590	1.38 595	6.03 600	3.61 601	2.12 595	1.72 585	1.99 594	1.97 587	2.15 586	1.59 589	2.49 593	4.19 600	1.05 590	1.60 598	1.10 589	1.02 596	1.72 598	1.41 599

HanzoNet	3.08 594	1.87 598	2.70 584	1.81 597	1.34 594	1.60 585	1.05 583	2.06 594	2.62 592	5.63 603	5.12 600	5.96 602	7.09 605	4.39 601	3.43 597	3.29 603	2.06 603	1.98 601	2.94 605	2.47 600	2.15 601

coex-ft	3.48 595	0.81 568	48.53 624	0.24 292	0.19 391	0.53 515	0.47 543	0.49 370	2.36 591	7.18 605	1.20 563	0.96 559	2.53 595	0.75 490	2.14 589	0.13 435	0.15 387	0.14 469	0.12 429	0.22 516	0.47 548

TCMNet-wrong-test	4.33 596	5.65 605	4.76 591	11.36 610	10.39 607	5.87 599	4.45 603	4.24 602	1.10 571	1.93 593	2.43 594	6.07 604	3.54 599	3.87 599	4.51 601	2.00 599	0.47 570	1.96 600	1.68 600	5.78 606	4.48 605

tt	4.71 597	0.11 82	3.94 590	2.06 598	1.54 596	10.14 606	16.85 608	9.28 610	4.99 600	1.41 581	1.05 557	4.68 599	4.89 600	3.36 598	5.86 604	5.73 607	9.15 613	2.23 603	2.51 602	3.02 601	1.34 598

BEATNet-Init1	4.91 598	3.27 600	14.39 611	0.69 567	0.65 571	10.19 607	3.83 602	5.04 603	5.11 601	8.73 608	8.52 606	13.95 615	7.66 606	7.79 607	5.79 603	0.32 554	0.34 555	0.34 556	0.38 565	0.64 568	0.64 575

DPSimNet_ROB	6.21 599	5.16 601	9.50 599	5.59 603	5.56 600	7.64 602	10.02 605	4.07 601	7.33 604	6.84 604	6.26 603	7.17 606	10.55 607	4.07 600	5.68 602	5.50 606	4.29 605	5.24 606	3.66 606	4.05 603	5.96 607

USTest	6.84 600	5.16 601	5.45 595	7.18 606	7.26 602	14.27 609	22.53 610	8.48 607	9.29 607	5.44 602	6.42 604	6.27 605	6.69 604	6.83 605	8.49 607	1.95 598	3.27 604	2.16 602	2.54 603	3.76 602	3.31 604

EDNetEfficientorigin	7.48 601	0.57 548	139.59 626	0.25 329	0.17 336	0.44 472	0.30 472	0.48 360	1.04 566	1.29 576	1.02 556	0.82 551	0.87 562	0.76 496	1.02 548	0.10 334	0.09 225	0.12 418	0.11 386	0.22 516	0.25 465

ASD4	8.08 602	7.42 606	8.23 598	6.03 605	6.01 601	14.62 610	20.55 609	9.03 609	8.06 605	7.51 607	6.52 605	7.36 607	6.42 602	8.13 608	9.88 608	5.93 608	5.10 606	6.60 611	5.79 607	6.82 607	5.52 606

DGTPSM_ROB	8.38 603	5.24 603	10.71 609	5.32 602	10.19 605	8.34 603	23.49 614	6.11 605	13.43 613	4.93 600	10.93 611	5.64 600	10.55 607	6.17 603	12.73 610	3.74 604	7.56 608	3.68 604	7.24 610	4.09 604	7.49 608

DPSMNet_ROB	8.44 604	5.25 604	10.87 610	5.59 603	10.27 606	8.34 603	23.51 615	6.12 606	13.47 614	4.96 601	10.94 612	5.65 601	10.55 607	6.25 604	12.77 611	4.01 605	7.62 609	3.75 605	7.27 611	4.16 605	7.54 609

DLNR-FE	10.53 605	12.31 614	20.33 618	105.85 628	23.36 622	0.14 17	0.13 48	3.25 600	0.20 64	0.16 98	0.23 170	0.16 127	0.10 48	0.31 269	0.16 142	2.59 602	0.32 550	0.07 87	0.07 132	40.66 627	0.28 489

DLNR_Zeroshot_test	10.53 605	12.28 613	20.32 616	105.84 627	23.88 623	0.14 17	0.13 48	3.20 599	0.20 64	0.16 98	0.23 170	0.16 127	0.10 48	0.32 279	0.16 142	2.54 601	0.32 550	0.07 87	0.07 132	40.17 626	0.28 489

LRCNet_RVC	10.94 607	14.45 616	9.66 600	15.38 611	8.02 604	1.08 566	0.35 502	8.72 608	0.72 535	12.63 615	15.84 615	9.73 608	6.52 603	8.58 609	6.38 605	20.33 622	5.39 607	23.79 621	21.95 621	15.35 614	13.96 616

DPSM_ROB	11.46 608	9.79 611	10.18 604	11.11 608	11.31 608	19.08 616	27.38 617	13.42 615	14.23 616	10.34 612	11.13 613	10.97 613	11.33 614	11.89 615	13.49 612	6.74 610	8.19 611	6.00 608	7.05 608	7.74 608	7.76 610

DPSM	11.46 608	9.79 611	10.18 604	11.11 608	11.31 608	19.08 616	27.38 617	13.42 615	14.23 616	10.34 612	11.13 613	10.97 613	11.33 614	11.89 615	13.49 612	6.74 610	8.19 611	6.00 608	7.05 608	7.74 608	7.76 610

xxxxx1	15.30 610	9.78 608	10.23 606	20.34 614	19.47 613	17.10 611	23.00 611	10.36 611	11.04 609	9.25 609	9.66 607	10.74 610	10.66 610	10.60 611	13.72 614	8.14 612	9.35 614	31.88 624	44.61 625	12.63 611	13.46 613

tt_ll	15.30 610	9.78 608	10.23 606	20.34 614	19.47 613	17.10 611	23.00 611	10.36 611	11.04 609	9.25 609	9.66 607	10.74 610	10.66 610	10.60 611	13.72 614	8.14 612	9.35 614	31.88 624	44.61 625	12.63 611	13.46 613

ff	15.30 610	9.78 608	10.23 606	20.34 614	19.47 613	17.10 611	23.00 611	10.36 611	11.04 609	9.25 609	9.66 607	10.74 610	10.66 610	10.60 611	13.72 614	8.14 612	9.35 614	31.88 624	44.61 625	12.63 611	13.46 613

PML	15.86 613	13.12 615	7.07 597	5.22 601	7.66 603	32.93 620	64.30 627	5.37 604	10.12 608	25.87 626	67.29 627	20.25 617	13.20 616	10.09 610	6.81 606	5.94 609	2.00 602	6.03 610	2.18 601	9.13 610	2.62 603

Anonymous_1	16.44 614	9.26 607	9.67 601	10.63 607	14.54 610	18.62 615	26.98 616	12.68 614	13.53 615	10.78 614	10.37 610	10.15 609	10.66 610	10.99 614	12.64 609	15.61 621	7.73 610	16.87 618	43.01 624	56.14 628	7.86 612

HaxPig	17.72 615	20.23 625	19.76 613	16.55 612	16.52 611	9.46 605	9.42 604	14.48 617	13.31 612	18.59 616	18.67 616	17.39 616	16.68 617	17.07 617	16.43 617	21.99 623	20.86 623	22.28 620	21.55 620	21.30 621	21.88 625

MEDIAN_ROB	21.20 616	24.56 626	23.42 622	19.57 613	19.62 616	13.29 608	11.21 606	18.04 618	17.02 618	22.07 625	21.92 617	20.84 618	20.24 618	21.02 618	19.68 618	25.59 624	24.08 624	26.20 622	25.19 622	25.31 622	25.19 626

RAFT-FEzeroshot	23.04 617	19.71 621	20.25 614	22.47 619	22.80 619	38.32 621	55.23 624	26.95 622	28.70 623	20.66 620	22.23 619	22.07 619	22.86 620	23.85 620	27.17 621	13.53 616	16.47 618	12.08 612	14.22 615	15.58 616	15.60 618

RAFT-FE	23.04 617	19.71 621	20.25 614	22.47 619	22.80 619	38.32 621	55.23 624	26.95 622	28.70 623	20.66 620	22.23 619	22.07 619	22.86 620	23.85 620	27.17 621	13.53 616	16.47 618	12.08 612	14.22 615	15.58 616	15.60 618

CasAABBNet	23.04 617	19.69 619	20.32 616	22.42 617	22.73 617	38.35 624	55.23 624	26.99 624	28.74 625	20.67 622	22.28 621	22.11 622	22.86 620	23.84 619	27.17 621	13.52 615	16.47 618	12.08 612	14.21 613	15.57 615	15.60 618

FlowAnything	23.08 620	19.70 620	20.48 619	22.45 618	22.73 617	38.34 623	55.18 622	27.00 625	28.79 626	20.83 624	22.42 623	22.10 621	22.83 619	23.85 620	27.23 625	13.53 616	16.54 621	12.10 616	14.29 617	15.59 618	15.58 617

Selective-RAFT-Error	23.11 621	19.77 623	20.60 620	22.49 621	22.80 619	38.46 626	55.19 623	27.13 627	28.90 627	20.73 623	22.38 622	22.11 622	22.91 624	23.94 623	27.18 624	13.54 619	16.57 622	12.09 615	14.21 613	15.61 619	15.65 621

LSM0	24.21 622	19.88 624	22.33 621	24.42 622	40.13 627	38.41 625	54.99 621	27.05 626	28.61 622	20.59 619	22.00 618	22.29 624	22.86 620	24.12 624	27.16 620	13.59 620	16.33 617	12.13 617	14.08 612	15.72 620	17.53 622

AVERAGE_ROB	25.43 623	29.01 627	27.22 623	24.60 623	24.16 624	17.78 614	12.87 607	22.39 621	21.40 621	26.72 627	26.08 626	25.18 625	24.52 627	25.07 625	23.57 619	29.94 625	28.36 625	30.60 623	29.57 623	29.83 623	29.66 627

RSGM-EC	29.37 624	17.55 617	9.85 602	35.22 624	33.16 625	26.01 618	45.63 619	20.07 619	17.60 619	18.98 617	23.47 624	30.02 626	23.62 625	41.06 626	44.49 626	58.94 626	34.33 626	32.95 627	20.18 618	33.70 624	20.62 623

acva	29.37 624	17.55 617	9.85 602	35.22 624	33.16 625	26.01 618	45.63 619	20.07 619	17.60 619	18.98 617	23.47 624	30.02 626	23.62 625	41.06 626	44.49 626	58.94 626	34.33 626	32.95 627	20.18 618	33.70 624	20.62 623

test_example2	100.95 626	107.33 628	67.16 625	98.17 626	106.88 628	89.44 627	101.34 628	37.23 628	97.88 628	129.56 628	131.26 628	65.41 628	67.34 628	91.22 628	79.29 628	143.32 628	199.32 628	81.12 629	102.17 628	121.89 629	101.70 628

ccccc	254.75 627	256.25 629	312.96 627	351.50 629	361.31 629	144.22 628	162.41 629	153.19 629	130.64 629	152.98 629	153.47 629	161.94 629	200.51 629	268.06 629	296.01 629	387.64 629	346.97 629	244.11 630	219.32 629	413.57 630	378.05 629

GS-Stereo							0.16 127	0.38 239	0.21 87	0.14 62	0.15 81	0.10 31	0.09 21	0.21 87	0.18 196	0.08 188	0.31 545	0.06 31	0.06 63	0.08 166	0.63 571

STTRV1_RVC		0.33 478		0.29 454	0.36 538	0.49 502	0.31 481	0.63 510	0.54 479	0.47 491	0.56 480	0.47 457	0.43 489	1.00 546	0.40 438	0.28 546	0.21 469	0.20 523	0.18 517	0.25 527	0.18 373

FADE		1.19 586		0.71 570	0.76 575													17.17 619		0.51 561

Low-res two-view benchmark