Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 14	0.08 24	0.17 227	0.05 1	0.07 26	0.11 50	0.09 10	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 19	0.05 14	0.09 36	0.09 50	0.05 29	0.04 23	0.05 32	0.03 1	0.04 18	0.05 122

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 24	0.13 9	0.05 1	0.09 92	0.13 119	0.06 1	0.09 26	0.05 2	0.05 7	0.06 19	0.04 1	0.07 3	0.07 1	0.06 116	0.04 23	0.05 32	0.04 40	0.05 106	0.04 33

VIP-Stereo	0.07 3	0.07 136	0.08 24	0.15 76	0.06 13	0.11 181	0.10 28	0.11 33	0.11 63	0.06 11	0.07 41	0.06 19	0.05 14	0.10 69	0.08 14	0.05 29	0.04 23	0.05 32	0.04 40	0.03 1	0.03 1

OmniDepth	0.07 3	0.07 136	0.08 24	0.18 309	0.06 13	0.07 26	0.11 50	0.10 17	0.06 4	0.04 1	0.07 41	0.10 172	0.09 187	0.08 15	0.08 14	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 40	0.03 1	0.03 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: OmniDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.07 3	0.06 61	0.06 1	0.15 76	0.05 1	0.08 53	0.10 28	0.15 116	0.15 174	0.05 2	0.06 12	0.05 1	0.06 42	0.07 3	0.09 50	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Wavelet-MonSter	0.07 3	0.05 14	0.07 5	0.16 150	0.06 13	0.07 26	0.11 50	0.10 17	0.08 12	0.06 11	0.07 41	0.07 76	0.07 117	0.09 36	0.09 50	0.04 6	0.04 23	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-eth3d	0.07 3	0.06 61	0.06 1	0.15 76	0.05 1	0.08 53	0.10 28	0.15 116	0.15 174	0.05 2	0.06 12	0.05 1	0.06 42	0.07 3	0.10 125	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-mixall	0.07 3	0.04 1	0.09 71	0.13 9	0.06 13	0.06 9	0.08 7	0.12 53	0.07 9	0.06 11	0.06 12	0.05 1	0.06 42	0.09 36	0.09 50	0.06 116	0.04 23	0.04 1	0.03 1	0.05 106	0.05 122

Replicate-Monster	0.07 3	0.05 14	0.09 71	0.14 36	0.06 13	0.09 92	0.09 18	0.14 89	0.12 95	0.05 2	0.07 41	0.06 19	0.06 42	0.08 15	0.10 125	0.06 116	0.04 23	0.05 32	0.03 1	0.04 18	0.04 33

AdaDepth	0.07 3	0.06 61	0.07 5	0.18 309	0.06 13	0.11 181	0.11 50	0.10 17	0.08 12	0.06 11	0.05 7	0.07 76	0.06 42	0.09 36	0.10 125	0.04 6	0.05 173	0.05 32	0.04 40	0.04 18	0.04 33

asda	0.07 3	0.08 251	0.08 24	0.16 150	0.07 74	0.06 9	0.10 28	0.16 144	0.11 63	0.06 11	0.06 12	0.05 1	0.06 42	0.10 69	0.10 125	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 18	0.03 1

asd	0.07 3	0.08 251	0.08 24	0.16 150	0.07 74	0.08 53	0.08 7	0.11 33	0.08 12	0.07 39	0.07 41	0.06 19	0.06 42	0.10 69	0.09 50	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 40	0.04 18	0.03 1

2.25w	0.07 3	0.07 136	0.08 24	0.15 76	0.06 13	0.08 53	0.09 18	0.10 17	0.15 174	0.08 73	0.10 131	0.07 76	0.06 42	0.09 36	0.10 125	0.05 29	0.04 23	0.04 1	0.04 40	0.03 1	0.04 33

4.25_new	0.07 3	0.08 251	0.09 71	0.15 76	0.06 13	0.08 53	0.08 7	0.14 89	0.08 12	0.07 39	0.07 41	0.06 19	0.06 42	0.12 202	0.10 125	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 18	0.03 1

4.5w_new	0.07 3	0.08 251	0.09 71	0.15 76	0.06 13	0.08 53	0.08 7	0.14 89	0.08 12	0.07 39	0.07 41	0.06 19	0.06 42	0.12 202	0.10 125	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 18	0.03 1

4.5_new	0.07 3	0.09 323	0.08 24	0.15 76	0.07 74	0.07 26	0.10 28	0.14 89	0.11 63	0.06 11	0.08 81	0.06 19	0.06 42	0.08 15	0.10 125	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 40	0.04 18	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 3	0.09 323	0.08 24	0.15 76	0.07 74	0.07 26	0.10 28	0.14 89	0.11 63	0.06 11	0.08 81	0.06 19	0.06 42	0.08 15	0.10 125	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 40	0.04 18	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 3	0.08 251	0.09 71	0.15 76	0.06 13	0.08 53	0.08 7	0.14 89	0.08 12	0.07 39	0.07 41	0.06 19	0.06 42	0.12 202	0.10 125	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 18	0.03 1

4w-stereo	0.07 3	0.08 251	0.08 24	0.16 150	0.07 74	0.07 26	0.08 7	0.11 33	0.09 26	0.07 39	0.07 41	0.05 1	0.06 42	0.09 36	0.10 125	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 40	0.04 18	0.03 1

2.5w	0.07 3	0.07 136	0.08 24	0.16 150	0.06 13	0.08 53	0.12 77	0.10 17	0.10 36	0.07 39	0.06 12	0.09 139	0.06 42	0.08 15	0.09 50	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 40	0.03 1	0.03 1

2.75w_new	0.07 3	0.07 136	0.07 5	0.13 9	0.06 13	0.08 53	0.08 7	0.18 207	0.13 132	0.08 73	0.08 81	0.06 19	0.06 42	0.09 36	0.11 192	0.04 6	0.04 23	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 33

3.25w_new	0.07 3	0.06 61	0.08 24	0.15 76	0.06 13	0.10 138	0.07 3	0.12 53	0.11 63	0.08 73	0.07 41	0.07 76	0.06 42	0.11 119	0.10 125	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 33

3.25w	0.07 3	0.06 61	0.08 24	0.15 76	0.06 13	0.10 138	0.07 3	0.12 53	0.11 63	0.08 73	0.07 41	0.07 76	0.06 42	0.11 119	0.10 125	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 33

3.75w	0.07 3	0.07 136	0.08 24	0.16 150	0.07 74	0.07 26	0.09 18	0.16 144	0.10 36	0.07 39	0.06 12	0.06 19	0.06 42	0.09 36	0.10 125	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.5w_stereo	0.07 3	0.07 136	0.07 5	0.15 76	0.07 74	0.09 92	0.06 1	0.14 89	0.11 63	0.08 73	0.07 41	0.06 19	0.07 117	0.10 69	0.09 50	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

monsters	0.07 3	0.06 61	0.06 1	0.15 76	0.06 13	0.08 53	0.09 18	0.13 71	0.09 26	0.09 109	0.07 41	0.06 19	0.06 42	0.09 36	0.08 14	0.05 29	0.04 23	0.04 1	0.04 40	0.03 1	0.04 33

111111	0.07 3	0.05 14	0.10 108	0.17 227	0.06 13	0.05 3	0.10 28	0.11 33	0.10 36	0.06 11	0.06 12	0.07 76	0.05 14	0.08 15	0.09 50	0.06 116	0.04 23	0.05 32	0.04 40	0.07 271	0.06 210

LG-Stereo_L2	0.07 3	0.05 14	0.10 108	0.14 36	0.06 13	0.07 26	0.12 77	0.09 10	0.10 36	0.06 11	0.04 1	0.05 1	0.05 14	0.08 15	0.08 14	0.05 29	0.04 23	0.05 32	0.03 1	0.04 18	0.03 1

LG-Stereo_L1	0.07 3	0.05 14	0.11 157	0.14 36	0.06 13	0.07 26	0.12 77	0.09 10	0.08 12	0.05 2	0.04 1	0.05 1	0.04 1	0.08 15	0.08 14	0.05 29	0.04 23	0.05 32	0.03 1	0.04 18	0.04 33

MLG-Stereo_test3	0.07 3	0.05 14	0.10 108	0.15 76	0.06 13	0.07 26	0.10 28	0.08 4	0.06 4	0.06 11	0.04 1	0.06 19	0.06 42	0.08 15	0.10 125	0.06 116	0.04 23	0.05 32	0.04 40	0.05 106	0.06 210

MLG-Stereo_test2	0.07 3	0.04 1	0.10 108	0.15 76	0.06 13	0.07 26	0.11 50	0.09 10	0.04 2	0.06 11	0.05 7	0.06 19	0.04 1	0.08 15	0.09 50	0.06 116	0.04 23	0.05 32	0.03 1	0.05 106	0.05 122

MLG-Stereo	0.07 3	0.05 14	0.09 71	0.17 227	0.05 1	0.07 26	0.11 50	0.08 4	0.05 3	0.05 2	0.04 1	0.06 19	0.05 14	0.10 69	0.09 50	0.05 29	0.04 23	0.05 32	0.03 1	0.04 18	0.05 122

LG-G_1	0.07 3	0.04 1	0.11 157	0.15 76	0.06 13	0.09 92	0.08 7	0.08 4	0.06 4	0.06 11	0.06 12	0.07 76	0.07 117	0.11 119	0.08 14	0.07 261	0.04 23	0.05 32	0.04 40	0.05 106	0.06 210

LG-G	0.07 3	0.04 1	0.11 157	0.15 76	0.06 13	0.09 92	0.08 7	0.08 4	0.06 4	0.06 11	0.06 12	0.07 76	0.07 117	0.11 119	0.08 14	0.07 261	0.04 23	0.05 32	0.04 40	0.05 106	0.06 210

LGtest1	0.07 3	0.05 14	0.11 157	0.15 76	0.06 13	0.07 26	0.09 18	0.08 4	0.06 4	0.06 11	0.04 1	0.06 19	0.07 117	0.10 69	0.09 50	0.07 261	0.04 23	0.05 32	0.04 40	0.06 202	0.06 210

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 3	0.06 61	0.10 108	0.16 150	0.07 74	0.04 1	0.13 119	0.10 17	0.10 36	0.05 2	0.11 168	0.07 76	0.05 14	0.07 3	0.09 50	0.06 116	0.04 23	0.05 32	0.04 40	0.05 106	0.04 33

GREAT-IGEV	0.07 3	0.06 61	0.09 71	0.13 9	0.07 74	0.07 26	0.14 176	0.10 17	0.09 26	0.06 11	0.08 81	0.06 19	0.05 14	0.10 69	0.07 1	0.05 29	0.04 23	0.05 32	0.04 40	0.05 106	0.04 33

StereoAnything_RVC	0.07 3	0.16 493	0.17 376	0.11 1	0.05 1	0.06 9	0.11 50	0.08 4	0.08 12	0.06 11	0.06 12	0.05 1	0.05 14	0.09 36	0.08 14	0.08 322	0.04 23	0.05 32	0.03 1	0.05 106	0.04 33

AIO_rvc	0.07 3	0.06 61	0.08 24	0.15 76	0.06 13	0.08 53	0.14 176	0.09 10	0.08 12	0.07 39	0.08 81	0.07 76	0.04 1	0.10 69	0.08 14	0.05 29	0.04 23	0.05 32	0.04 40	0.04 18	0.03 1

AIO_test	0.07 3	0.06 61	0.07 5	0.15 76	0.07 74	0.07 26	0.14 176	0.10 17	0.10 36	0.07 39	0.07 41	0.06 19	0.05 14	0.08 15	0.10 125	0.05 29	0.04 23	0.05 32	0.04 40	0.04 18	0.03 1

MonSter	0.07 3	0.06 61	0.06 1	0.15 76	0.05 1	0.08 53	0.10 28	0.15 116	0.15 174	0.05 2	0.06 12	0.05 1	0.06 42	0.07 3	0.09 50	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

DEFOM-Stereo	0.07 3	0.05 14	0.07 5	0.14 36	0.06 13	0.09 92	0.13 119	0.07 2	0.13 132	0.06 11	0.07 41	0.06 19	0.05 14	0.10 69	0.09 50	0.05 29	0.04 23	0.05 32	0.03 1	0.04 18	0.04 33

dual_stereo	0.07 3	0.05 14	0.08 24	0.15 76	0.05 1	0.05 3	0.13 119	0.12 53	0.08 12	0.07 39	0.06 12	0.05 1	0.05 14	0.07 3	0.09 50	0.06 116	0.04 23	0.05 32	0.03 1	0.04 18	0.04 33

IGEV-Stereo++	0.07 3	0.06 61	0.08 24	0.18 309	0.06 13	0.05 3	0.10 28	0.11 33	0.11 63	0.06 11	0.07 41	0.07 76	0.06 42	0.09 36	0.09 50	0.05 29	0.04 23	0.05 32	0.04 40	0.05 106	0.04 33

IGEV-Stereo+	0.07 3	0.04 1	0.08 24	0.15 76	0.06 13	0.04 1	0.09 18	0.10 17	0.09 26	0.06 11	0.06 12	0.06 19	0.06 42	0.06 1	0.09 50	0.06 116	0.04 23	0.05 32	0.04 40	0.06 202	0.06 210

Selective-IGEV	0.07 3	0.06 61	0.09 71	0.17 227	0.06 13	0.08 53	0.12 77	0.13 71	0.08 12	0.08 73	0.07 41	0.06 19	0.04 1	0.10 69	0.09 50	0.05 29	0.04 23	0.05 32	0.04 40	0.04 18	0.03 1

MS-F	0.08 47	0.04 1	0.10 108	0.13 9	0.06 13	0.10 138	0.13 119	0.13 71	0.08 12	0.06 11	0.07 41	0.06 19	0.08 158	0.10 69	0.11 192	0.06 116	0.05 173	0.04 1	0.03 1	0.04 18	0.05 122

HiDET	0.08 47	0.05 14	0.10 108	0.13 9	0.06 13	0.09 92	0.12 77	0.12 53	0.12 95	0.07 39	0.07 41	0.07 76	0.07 117	0.11 119	0.11 192	0.06 116	0.05 173	0.04 1	0.03 1	0.04 18	0.04 33

LCMNet	0.08 47	0.05 14	0.10 108	0.13 9	0.07 74	0.09 92	0.12 77	0.10 17	0.12 95	0.06 11	0.08 81	0.06 19	0.07 117	0.11 119	0.10 125	0.06 116	0.05 173	0.04 1	0.03 1	0.04 18	0.04 33

CSFM-Stereo	0.08 47	0.05 14	0.08 24	0.14 36	0.06 13	0.09 92	0.13 119	0.15 116	0.07 9	0.07 39	0.08 81	0.06 19	0.08 158	0.09 36	0.10 125	0.06 116	0.05 173	0.04 1	0.03 1	0.04 18	0.04 33

GEAStereo	0.08 47	0.06 61	0.09 71	0.13 9	0.08 137	0.08 53	0.14 176	0.10 17	0.10 36	0.08 73	0.10 131	0.06 19	0.04 1	0.11 119	0.08 14	0.06 116	0.04 23	0.05 32	0.04 40	0.05 106	0.05 122

GSStereo	0.08 47	0.06 61	0.09 71	0.13 9	0.08 137	0.08 53	0.14 176	0.11 33	0.12 95	0.08 73	0.10 131	0.05 1	0.04 1	0.11 119	0.08 14	0.06 116	0.04 23	0.05 32	0.04 40	0.05 106	0.05 122

gasm-f	0.08 47	0.05 14	0.08 24	0.13 9	0.08 137	0.08 53	0.14 176	0.10 17	0.10 36	0.08 73	0.10 131	0.06 19	0.05 14	0.10 69	0.08 14	0.06 116	0.04 23	0.05 32	0.04 40	0.06 202	0.05 122

DDF-Stereo	0.08 47	0.05 14	0.10 108	0.15 76	0.10 354	0.05 3	0.13 119	0.09 10	0.14 154	0.06 11	0.06 12	0.07 76	0.06 42	0.09 36	0.10 125	0.06 116	0.04 23	0.06 117	0.04 40	0.08 337	0.05 122

252Zero-FE	0.08 47	0.04 1	0.10 108	0.13 9	0.07 74	0.13 256	0.11 50	0.13 71	0.14 154	0.07 39	0.05 7	0.06 19	0.05 14	0.09 36	0.10 125	0.06 116	0.04 23	0.05 32	0.04 40	0.05 106	0.06 210

Zero-FE251	0.08 47	0.05 14	0.10 108	0.13 9	0.06 13	0.12 224	0.12 77	0.11 33	0.10 36	0.07 39	0.08 81	0.06 19	0.06 42	0.10 69	0.08 14	0.06 116	0.04 23	0.05 32	0.04 40	0.04 18	0.04 33

zero-FE	0.08 47	0.05 14	0.10 108	0.15 76	0.10 354	0.05 3	0.13 119	0.09 10	0.14 154	0.07 39	0.06 12	0.07 76	0.06 42	0.09 36	0.10 125	0.06 116	0.04 23	0.06 117	0.04 40	0.08 337	0.05 122

GASTEREO	0.08 47	0.05 14	0.09 71	0.19 369	0.08 137	0.08 53	0.12 77	0.14 89	0.11 63	0.10 140	0.09 104	0.07 76	0.04 1	0.12 202	0.08 14	0.06 116	0.05 173	0.05 32	0.04 40	0.04 18	0.05 122

MSCF	0.08 47	0.05 14	0.09 71	0.19 369	0.08 137	0.07 26	0.12 77	0.14 89	0.11 63	0.10 140	0.09 104	0.07 76	0.04 1	0.11 119	0.08 14	0.06 116	0.05 173	0.05 32	0.04 40	0.05 106	0.05 122

S2M2_XL	0.08 47	0.06 61	0.12 195	0.12 4	0.08 137	0.09 92	0.09 18	0.07 2	0.07 9	0.08 73	0.07 41	0.07 76	0.06 42	0.09 36	0.09 50	0.08 322	0.06 326	0.07 218	0.06 201	0.08 337	0.06 210
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
qwe	0.08 47	0.08 251	0.07 5	0.15 76	0.06 13	0.07 26	0.10 28	0.18 207	0.12 95	0.07 39	0.07 41	0.06 19	0.06 42	0.10 69	0.09 50	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 40	0.04 18	0.03 1

3w_stereo	0.08 47	0.09 323	0.10 108	0.17 227	0.07 74	0.08 53	0.11 50	0.20 248	0.13 132	0.06 11	0.07 41	0.05 1	0.06 42	0.08 15	0.09 50	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 18	0.03 1

2w_stereo	0.08 47	0.08 251	0.09 71	0.16 150	0.06 13	0.09 92	0.10 28	0.20 248	0.15 174	0.08 73	0.07 41	0.06 19	0.06 42	0.06 1	0.10 125	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 40	0.03 1	0.03 1

1w_stereo	0.08 47	0.06 61	0.07 5	0.16 150	0.06 13	0.07 26	0.10 28	0.14 89	0.15 174	0.07 39	0.08 81	0.05 1	0.06 42	0.10 69	0.09 50	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 33

monsterstereo	0.08 47	0.06 61	0.07 5	0.16 150	0.06 13	0.08 53	0.10 28	0.16 144	0.12 95	0.07 39	0.08 81	0.06 19	0.07 117	0.08 15	0.09 50	0.04 6	0.04 23	0.05 32	0.04 40	0.04 18	0.03 1

IGEV	0.08 47	0.04 1	0.09 71	0.13 9	0.06 13	0.09 92	0.12 77	0.14 89	0.10 36	0.06 11	0.09 104	0.07 76	0.05 14	0.09 36	0.09 50	0.06 116	0.04 23	0.05 32	0.04 40	0.05 106	0.04 33

LG-Stereo	0.08 47	0.08 251	0.10 108	0.18 309	0.07 74	0.10 138	0.17 336	0.11 33	0.08 12	0.06 11	0.08 81	0.06 19	0.07 117	0.09 36	0.09 50	0.04 6	0.05 173	0.07 218	0.07 293	0.04 18	0.04 33

SGD-Stereo	0.08 47	0.05 14	0.10 108	0.14 36	0.06 13	0.12 224	0.12 77	0.11 33	0.12 95	0.07 39	0.09 104	0.09 139	0.09 187	0.08 15	0.08 14	0.06 116	0.04 23	0.05 32	0.04 40	0.05 106	0.04 33

HART	0.08 47	0.07 136	0.09 71	0.18 309	0.07 74	0.10 138	0.16 310	0.13 71	0.11 63	0.09 109	0.10 131	0.08 112	0.05 14	0.10 69	0.08 14	0.05 29	0.04 23	0.06 117	0.04 40	0.05 106	0.04 33

SCV_C0	0.08 47	0.07 136	0.08 24	0.16 150	0.10 354	0.08 53	0.14 176	0.11 33	0.13 132	0.08 73	0.07 41	0.06 19	0.05 14	0.11 119	0.07 1	0.05 29	0.05 173	0.05 32	0.04 40	0.06 202	0.05 122

SCV	0.08 47	0.09 323	0.08 24	0.15 76	0.08 137	0.10 138	0.12 77	0.11 33	0.12 95	0.07 39	0.07 41	0.06 19	0.04 1	0.10 69	0.08 14	0.05 29	0.05 173	0.06 117	0.04 40	0.06 202	0.04 33

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 47	0.07 136	0.09 71	0.22 478	0.06 13	0.08 53	0.12 77	0.10 17	0.10 36	0.07 39	0.07 41	0.06 19	0.05 14	0.11 119	0.09 50	0.06 116	0.04 23	0.05 32	0.03 1	0.06 202	0.04 33

HUF	0.08 47	0.05 14	0.08 24	0.14 36	0.06 13	0.09 92	0.13 119	0.13 71	0.13 132	0.07 39	0.07 41	0.09 139	0.06 42	0.10 69	0.09 50	0.06 116	0.04 23	0.05 32	0.04 40	0.05 106	0.04 33

castereo++	0.08 47	0.06 61	0.08 24	0.15 76	0.05 1	0.14 296	0.11 50	0.11 33	0.15 174	0.07 39	0.07 41	0.08 112	0.06 42	0.08 15	0.08 14	0.06 116	0.04 23	0.05 32	0.04 40	0.04 18	0.03 1

IGEV-RUCA	0.08 47	0.06 61	0.11 157	0.14 36	0.09 247	0.10 138	0.12 77	0.10 17	0.12 95	0.06 11	0.07 41	0.08 112	0.06 42	0.09 36	0.08 14	0.06 116	0.05 173	0.05 32	0.04 40	0.05 106	0.06 210

GIP-stereo	0.08 47	0.06 61	0.11 157	0.15 76	0.07 74	0.09 92	0.13 119	0.15 116	0.11 63	0.07 39	0.08 81	0.05 1	0.04 1	0.10 69	0.07 1	0.05 29	0.04 23	0.05 32	0.04 40	0.05 106	0.04 33

SMoEStereo_RVC	0.08 47	0.06 61	0.12 195	0.16 150	0.07 74	0.09 92	0.13 119	0.11 33	0.14 154	0.09 109	0.07 41	0.07 76	0.07 117	0.12 202	0.10 125	0.05 29	0.04 23	0.06 117	0.05 129	0.04 18	0.04 33

WCG-NET	0.08 47	0.05 14	0.10 108	0.15 76	0.06 13	0.11 181	0.14 176	0.13 71	0.14 154	0.07 39	0.09 104	0.07 76	0.06 42	0.13 254	0.08 14	0.05 29	0.04 23	0.06 117	0.04 40	0.04 18	0.03 1

Occ-G	0.08 47	0.05 14	0.07 5	0.14 36	0.07 74	0.09 92	0.14 176	0.14 89	0.15 174	0.07 39	0.12 183	0.07 76	0.05 14	0.09 36	0.10 125	0.06 116	0.05 173	0.05 32	0.04 40	0.05 106	0.06 210

U	0.08 47	0.07 136	0.10 108	0.19 369	0.10 354	0.10 138	0.13 119	0.12 53	0.17 227	0.07 39	0.07 41	0.06 19	0.05 14	0.07 3	0.09 50	0.06 116	0.04 23	0.06 117	0.04 40	0.06 202	0.05 122

AIO-Stereo	0.08 47	0.06 61	0.10 108	0.18 309	0.06 13	0.09 92	0.11 50	0.16 144	0.09 26	0.09 109	0.08 81	0.07 76	0.05 14	0.11 119	0.08 14	0.05 29	0.05 173	0.05 32	0.04 40	0.04 18	0.04 33

WCG-NET（raft）	0.08 47	0.05 14	0.10 108	0.15 76	0.06 13	0.11 181	0.13 119	0.15 116	0.12 95	0.08 73	0.07 41	0.06 19	0.06 42	0.13 254	0.08 14	0.05 29	0.04 23	0.05 32	0.04 40	0.05 106	0.04 33

RSM++	0.08 47	0.06 61	0.09 71	0.17 227	0.07 74	0.09 92	0.12 77	0.11 33	0.11 63	0.08 73	0.06 12	0.07 76	0.05 14	0.10 69	0.09 50	0.05 29	0.04 23	0.06 117	0.05 129	0.05 106	0.03 1

RSM	0.08 47	0.06 61	0.09 71	0.17 227	0.07 74	0.08 53	0.12 77	0.12 53	0.10 36	0.08 73	0.07 41	0.06 19	0.05 14	0.11 119	0.09 50	0.04 6	0.04 23	0.05 32	0.04 40	0.04 18	0.04 33

trnet	0.08 47	0.05 14	0.07 5	0.12 4	0.05 1	0.12 224	0.10 28	0.13 71	0.10 36	0.08 73	0.13 198	0.09 139	0.08 158	0.11 119	0.10 125	0.08 322	0.05 173	0.05 32	0.03 1	0.06 202	0.05 122

MoCha-V2	0.08 47	0.05 14	0.11 157	0.20 426	0.07 74	0.10 138	0.14 176	0.12 53	0.08 12	0.07 39	0.08 81	0.07 76	0.06 42	0.09 36	0.08 14	0.05 29	0.05 173	0.05 32	0.04 40	0.04 18	0.04 33

IGEV++	0.08 47	0.06 61	0.09 71	0.18 309	0.07 74	0.10 138	0.13 119	0.10 17	0.10 36	0.08 73	0.08 81	0.06 19	0.05 14	0.13 254	0.09 50	0.05 29	0.04 23	0.05 32	0.04 40	0.05 106	0.04 33

testlalala	0.08 47	0.07 136	0.17 376	0.16 150	0.08 137	0.09 92	0.12 77	0.15 116	0.10 36	0.07 39	0.09 104	0.06 19	0.06 42	0.11 119	0.09 50	0.05 29	0.04 23	0.06 117	0.04 40	0.04 18	0.04 33

LoS_RVC	0.08 47	0.05 14	0.07 5	0.15 76	0.07 74	0.08 53	0.15 250	0.12 53	0.11 63	0.08 73	0.09 104	0.06 19	0.09 187	0.10 69	0.09 50	0.05 29	0.04 23	0.05 32	0.03 1	0.04 18	0.04 33

CAS	0.08 47	0.04 1	0.07 5	0.17 227	0.08 137	0.10 138	0.13 119	0.12 53	0.09 26	0.09 109	0.10 131	0.08 112	0.06 42	0.09 36	0.09 50	0.08 322	0.04 23	0.05 32	0.03 1	0.05 106	0.04 33

CES	0.08 47	0.04 1	0.08 24	0.14 36	0.07 74	0.09 92	0.14 176	0.11 33	0.09 26	0.08 73	0.09 104	0.11 196	0.07 117	0.12 202	0.08 14	0.06 116	0.04 23	0.05 32	0.03 1	0.05 106	0.05 122

EGLCR-Stereo	0.08 47	0.05 14	0.08 24	0.14 36	0.07 74	0.11 181	0.12 77	0.11 33	0.16 202	0.06 11	0.05 7	0.07 76	0.05 14	0.10 69	0.11 192	0.06 116	0.04 23	0.06 117	0.05 129	0.04 18	0.04 33

CREStereo++_RVC	0.08 47	0.04 1	0.07 5	0.13 9	0.07 74	0.09 92	0.12 77	0.14 89	0.14 154	0.10 140	0.14 211	0.08 112	0.07 117	0.10 69	0.11 192	0.06 116	0.04 23	0.05 32	0.05 129	0.04 18	0.04 33
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
FE-Mocha	0.09 94	0.06 61	0.14 273	0.16 150	0.09 247	0.11 181	0.15 250	0.19 234	0.16 202	0.10 140	0.09 104	0.07 76	0.07 117	0.09 36	0.09 50	0.06 116	0.04 23	0.06 117	0.06 201	0.05 106	0.05 122

IGEV-FE	0.09 94	0.05 14	0.13 228	0.14 36	0.08 137	0.12 224	0.13 119	0.17 179	0.11 63	0.10 140	0.06 12	0.09 139	0.06 42	0.11 119	0.09 50	0.06 116	0.04 23	0.06 117	0.06 201	0.05 106	0.05 122

DA	0.09 94	0.07 136	0.07 5	0.19 369	0.08 137	0.10 138	0.13 119	0.13 71	0.12 95	0.08 73	0.10 131	0.10 172	0.08 158	0.09 36	0.10 125	0.05 29	0.04 23	0.06 117	0.04 40	0.05 106	0.04 33

GGEV	0.09 94	0.07 136	0.07 5	0.19 369	0.08 137	0.10 138	0.13 119	0.13 71	0.12 95	0.08 73	0.10 131	0.10 172	0.08 158	0.09 36	0.10 125	0.05 29	0.04 23	0.06 117	0.04 40	0.05 106	0.04 33

water-stereo	0.09 94	0.06 61	0.08 24	0.16 150	0.07 74	0.10 138	0.13 119	0.15 116	0.13 132	0.11 179	0.12 183	0.09 139	0.10 210	0.07 3	0.08 14	0.06 116	0.05 173	0.05 32	0.05 129	0.04 18	0.04 33

depthmonostereo	0.09 94	0.06 61	0.09 71	0.15 76	0.06 13	0.11 181	0.13 119	0.14 89	0.15 174	0.10 140	0.10 131	0.09 139	0.11 240	0.08 15	0.09 50	0.06 116	0.05 173	0.06 117	0.04 40	0.04 18	0.03 1

DilatedVolume-Stereo	0.09 94	0.05 14	0.08 24	0.15 76	0.06 13	0.11 181	0.12 77	0.14 89	0.16 202	0.11 179	0.11 168	0.09 139	0.10 210	0.11 119	0.11 192	0.06 116	0.05 173	0.05 32	0.04 40	0.03 1	0.03 1

S2M2_L	0.09 94	0.08 251	0.11 157	0.13 9	0.10 354	0.08 53	0.06 1	0.10 17	0.10 36	0.10 140	0.10 131	0.09 139	0.09 187	0.11 119	0.11 192	0.13 495	0.07 397	0.08 299	0.09 406	0.10 436	0.08 358
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test2	0.09 94	0.07 136	0.09 71	0.19 369	0.08 137	0.12 224	0.18 384	0.15 116	0.14 154	0.07 39	0.10 131	0.07 76	0.06 42	0.12 202	0.09 50	0.05 29	0.04 23	0.06 117	0.05 129	0.06 202	0.04 33

Reg-Stereo(zero)	0.09 94	0.05 14	0.08 24	0.16 150	0.06 13	0.12 224	0.11 50	0.15 116	0.11 63	0.12 211	0.09 104	0.10 172	0.08 158	0.11 119	0.09 50	0.06 116	0.05 173	0.05 32	0.04 40	0.04 18	0.05 122

castereo	0.09 94	0.06 61	0.11 157	0.15 76	0.06 13	0.11 181	0.14 176	0.14 89	0.18 241	0.08 73	0.10 131	0.11 196	0.08 158	0.09 36	0.10 125	0.05 29	0.04 23	0.05 32	0.04 40	0.04 18	0.04 33

fffft	0.09 94	0.06 61	0.12 195	0.16 150	0.07 74	0.09 92	0.16 310	0.12 53	0.11 63	0.09 109	0.07 41	0.09 139	0.06 42	0.11 119	0.12 252	0.05 29	0.04 23	0.06 117	0.05 129	0.04 18	0.05 122
1: 1. 1
tt45	0.09 94	0.06 61	0.11 157	0.15 76	0.07 74	0.12 224	0.15 250	0.13 71	0.12 95	0.09 109	0.06 12	0.08 112	0.06 42	0.13 254	0.10 125	0.06 116	0.04 23	0.06 117	0.05 129	0.05 106	0.06 210

999	0.09 94	0.06 61	0.13 228	0.15 76	0.08 137	0.10 138	0.14 176	0.15 116	0.12 95	0.10 140	0.08 81	0.08 112	0.08 158	0.16 327	0.10 125	0.06 116	0.04 23	0.06 117	0.05 129	0.04 18	0.06 210

mms	0.09 94	0.07 136	0.08 24	0.17 227	0.08 137	0.11 181	0.15 250	0.12 53	0.11 63	0.09 109	0.09 104	0.08 112	0.06 42	0.11 119	0.12 252	0.05 29	0.04 23	0.07 218	0.05 129	0.04 18	0.04 33

ours_stereo	0.09 94	0.07 136	0.09 71	0.17 227	0.08 137	0.11 181	0.16 310	0.11 33	0.12 95	0.08 73	0.10 131	0.08 112	0.06 42	0.12 202	0.12 252	0.05 29	0.04 23	0.06 117	0.05 129	0.04 18	0.04 33

fffy	0.09 94	0.08 251	0.10 108	0.16 150	0.07 74	0.13 256	0.17 336	0.13 71	0.12 95	0.08 73	0.09 104	0.08 112	0.09 187	0.13 254	0.11 192	0.05 29	0.05 173	0.07 218	0.05 129	0.04 18	0.05 122

GCAP-BAT	0.09 94	0.07 136	0.14 273	0.15 76	0.08 137	0.10 138	0.12 77	0.15 116	0.11 63	0.11 179	0.10 131	0.09 139	0.07 117	0.12 202	0.10 125	0.06 116	0.05 173	0.06 117	0.04 40	0.04 18	0.04 33

Pointernet	0.09 94	0.05 14	0.10 108	0.16 150	0.08 137	0.13 256	0.10 28	0.15 116	0.18 241	0.09 109	0.07 41	0.06 19	0.06 42	0.11 119	0.10 125	0.08 322	0.04 23	0.05 32	0.03 1	0.06 202	0.05 122

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 94	0.10 388	0.32 510	0.15 76	0.06 13	0.08 53	0.14 176	0.11 33	0.10 36	0.07 39	0.07 41	0.06 19	0.04 1	0.11 119	0.07 1	0.12 478	0.04 23	0.07 218	0.05 129	0.05 106	0.05 122

RAFT-Stereo-weight	0.09 94	0.06 61	0.11 157	0.16 150	0.07 74	0.09 92	0.14 176	0.19 234	0.16 202	0.11 179	0.10 131	0.08 112	0.06 42	0.10 69	0.11 192	0.06 116	0.04 23	0.06 117	0.04 40	0.04 18	0.04 33

gcap-zeroshot	0.09 94	0.06 61	0.10 108	0.16 150	0.07 74	0.14 296	0.13 119	0.11 33	0.12 95	0.13 240	0.12 183	0.09 139	0.08 158	0.09 36	0.09 50	0.06 116	0.05 173	0.06 117	0.05 129	0.04 18	0.04 33

test_for_model	0.09 94	0.12 432	0.14 273	0.23 497	0.11 409	0.08 53	0.13 119	0.12 53	0.13 132	0.10 140	0.07 41	0.07 76	0.06 42	0.11 119	0.10 125	0.06 116	0.05 173	0.05 32	0.04 40	0.08 337	0.05 122

MGS-Stereo	0.09 94	0.07 136	0.12 195	0.16 150	0.08 137	0.09 92	0.15 250	0.12 53	0.12 95	0.07 39	0.10 131	0.08 112	0.06 42	0.11 119	0.09 50	0.05 29	0.04 23	0.06 117	0.05 129	0.06 202	0.05 122

ff7	0.09 94	0.07 136	0.11 157	0.16 150	0.09 247	0.11 181	0.15 250	0.16 144	0.12 95	0.10 140	0.06 12	0.06 19	0.06 42	0.11 119	0.09 50	0.05 29	0.04 23	0.06 117	0.05 129	0.05 106	0.06 210

IGEVStereo-DCA	0.09 94	0.07 136	0.11 157	0.16 150	0.10 354	0.11 181	0.15 250	0.16 144	0.12 95	0.10 140	0.06 12	0.08 112	0.06 42	0.10 69	0.09 50	0.06 116	0.05 173	0.06 117	0.05 129	0.05 106	0.06 210

ffff	0.09 94	0.07 136	0.11 157	0.16 150	0.09 247	0.11 181	0.15 250	0.16 144	0.12 95	0.10 140	0.06 12	0.06 19	0.06 42	0.11 119	0.09 50	0.05 29	0.04 23	0.06 117	0.05 129	0.05 106	0.06 210

rrr	0.09 94	0.07 136	0.13 228	0.16 150	0.10 354	0.11 181	0.15 250	0.16 144	0.15 174	0.10 140	0.06 12	0.08 112	0.06 42	0.10 69	0.09 50	0.06 116	0.05 173	0.06 117	0.05 129	0.05 106	0.06 210

11t	0.09 94	0.07 136	0.11 157	0.16 150	0.09 247	0.11 181	0.15 250	0.16 144	0.12 95	0.10 140	0.06 12	0.06 19	0.06 42	0.11 119	0.09 50	0.05 29	0.04 23	0.06 117	0.05 129	0.05 106	0.06 210

MaDis-Stereo	0.09 94	0.09 323	0.08 24	0.17 227	0.09 247	0.14 296	0.11 50	0.16 144	0.16 202	0.09 109	0.11 168	0.06 19	0.06 42	0.09 36	0.13 287	0.07 261	0.06 326	0.08 299	0.05 129	0.05 106	0.04 33

IGEV_Zeroshot_test	0.09 94	0.05 14	0.13 228	0.14 36	0.08 137	0.12 224	0.13 119	0.17 179	0.11 63	0.10 140	0.06 12	0.09 139	0.06 42	0.11 119	0.09 50	0.06 116	0.04 23	0.06 117	0.06 201	0.05 106	0.05 122

MSKI-zero shot	0.09 94	0.05 14	0.09 71	0.16 150	0.07 74	0.10 138	0.13 119	0.15 116	0.14 154	0.09 109	0.09 104	0.09 139	0.06 42	0.12 202	0.11 192	0.06 116	0.04 23	0.05 32	0.04 40	0.04 18	0.05 122

UniTT-Stereo	0.09 94	0.07 136	0.08 24	0.18 309	0.08 137	0.13 256	0.11 50	0.12 53	0.11 63	0.10 140	0.12 183	0.05 1	0.06 42	0.09 36	0.10 125	0.07 261	0.06 326	0.05 32	0.05 129	0.06 202	0.05 122

CASnet	0.09 94	0.09 323	0.09 71	0.19 369	0.06 13	0.07 26	0.11 50	0.18 207	0.14 154	0.11 179	0.10 131	0.09 139	0.07 117	0.10 69	0.10 125	0.06 116	0.04 23	0.10 431	0.08 360	0.06 202	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.09 94	0.05 14	0.08 24	0.14 36	0.13 465	0.14 296	0.13 119	0.15 116	0.09 26	0.07 39	0.09 104	0.07 76	0.08 158	0.10 69	0.09 50	0.06 116	0.04 23	0.06 117	0.05 129	0.05 106	0.04 33

GCAP-Stereo	0.09 94	0.07 136	0.13 228	0.18 309	0.06 13	0.11 181	0.07 3	0.14 89	0.12 95	0.09 109	0.10 131	0.07 76	0.09 187	0.13 254	0.10 125	0.06 116	0.05 173	0.05 32	0.04 40	0.04 18	0.05 122

RAFT-Test	0.09 94	0.06 61	0.10 108	0.16 150	0.07 74	0.11 181	0.15 250	0.16 144	0.13 132	0.09 109	0.10 131	0.11 196	0.09 187	0.12 202	0.09 50	0.06 116	0.04 23	0.05 32	0.04 40	0.05 106	0.05 122

HH	0.09 94	0.06 61	0.13 228	0.17 227	0.08 137	0.11 181	0.16 310	0.15 116	0.10 36	0.08 73	0.10 131	0.08 112	0.07 117	0.10 69	0.09 50	0.06 116	0.04 23	0.06 117	0.05 129	0.05 106	0.04 33

HanStereo	0.09 94	0.06 61	0.13 228	0.17 227	0.08 137	0.11 181	0.16 310	0.15 116	0.10 36	0.08 73	0.10 131	0.08 112	0.07 117	0.10 69	0.09 50	0.06 116	0.04 23	0.06 117	0.05 129	0.05 106	0.04 33

anonymousdsp	0.09 94	0.07 136	0.11 157	0.17 227	0.09 247	0.11 181	0.15 250	0.16 144	0.12 95	0.10 140	0.06 12	0.06 19	0.06 42	0.11 119	0.09 50	0.05 29	0.04 23	0.06 117	0.05 129	0.05 106	0.06 210

LoS	0.09 94	0.05 14	0.11 157	0.13 9	0.07 74	0.14 296	0.11 50	0.15 116	0.15 174	0.09 109	0.09 104	0.12 217	0.09 187	0.15 300	0.10 125	0.07 261	0.05 173	0.05 32	0.03 1	0.05 106	0.05 122
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.09 94	0.07 136	0.11 157	0.17 227	0.08 137	0.11 181	0.15 250	0.15 116	0.12 95	0.10 140	0.06 12	0.07 76	0.06 42	0.11 119	0.09 50	0.05 29	0.05 173	0.06 117	0.05 129	0.04 18	0.06 210

MC-Stereo	0.09 94	0.07 136	0.09 71	0.17 227	0.06 13	0.10 138	0.14 176	0.12 53	0.11 63	0.09 109	0.12 183	0.09 139	0.06 42	0.11 119	0.10 125	0.06 116	0.04 23	0.06 117	0.05 129	0.04 18	0.04 33

RCA-Stereo	0.09 94	0.06 61	0.09 71	0.16 150	0.06 13	0.09 92	0.13 119	0.18 207	0.14 154	0.10 140	0.11 168	0.08 112	0.07 117	0.12 202	0.11 192	0.06 116	0.04 23	0.06 117	0.05 129	0.05 106	0.04 33

CroCo-Stereo Lap2	0.09 94	0.09 323	0.08 24	0.22 478	0.09 247	0.09 92	0.18 384	0.16 144	0.12 95	0.09 109	0.10 131	0.05 1	0.05 14	0.08 15	0.08 14	0.06 116	0.06 326	0.07 218	0.05 129	0.06 202	0.05 122

ccc-4	0.09 94	0.07 136	0.11 157	0.16 150	0.09 247	0.11 181	0.15 250	0.16 144	0.12 95	0.10 140	0.06 12	0.06 19	0.06 42	0.11 119	0.09 50	0.05 29	0.04 23	0.06 117	0.05 129	0.05 106	0.06 210

IGEV-Stereo	0.09 94	0.07 136	0.11 157	0.17 227	0.09 247	0.11 181	0.15 250	0.16 144	0.12 95	0.10 140	0.06 12	0.06 19	0.06 42	0.11 119	0.09 50	0.05 29	0.04 23	0.06 117	0.05 129	0.05 106	0.06 210
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.09 94	0.05 14	0.13 228	0.14 36	0.09 247	0.12 224	0.15 250	0.19 234	0.11 63	0.11 179	0.08 81	0.08 112	0.05 14	0.10 69	0.09 50	0.06 116	0.04 23	0.06 117	0.05 129	0.06 202	0.05 122

test-3	0.09 94	0.06 61	0.10 108	0.18 309	0.07 74	0.07 26	0.14 176	0.12 53	0.16 202	0.10 140	0.08 81	0.08 112	0.08 158	0.11 119	0.10 125	0.05 29	0.04 23	0.07 218	0.05 129	0.04 18	0.04 33

test_1	0.09 94	0.06 61	0.10 108	0.18 309	0.07 74	0.07 26	0.14 176	0.12 53	0.16 202	0.10 140	0.08 81	0.08 112	0.08 158	0.11 119	0.10 125	0.05 29	0.04 23	0.07 218	0.05 129	0.04 18	0.04 33

CroCo-Stereo	0.09 94	0.08 251	0.08 24	0.22 478	0.09 247	0.09 92	0.18 384	0.16 144	0.12 95	0.07 39	0.07 41	0.08 112	0.06 42	0.08 15	0.07 1	0.07 261	0.05 173	0.06 117	0.04 40	0.05 106	0.04 33
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
TANstereo	0.09 94	0.04 1	0.08 24	0.13 9	0.06 13	0.11 181	0.13 119	0.15 116	0.19 263	0.11 179	0.15 224	0.10 172	0.07 117	0.12 202	0.09 50	0.07 261	0.05 173	0.05 32	0.04 40	0.06 202	0.05 122

XX-TBD	0.09 94	0.06 61	0.07 5	0.14 36	0.07 74	0.13 256	0.16 310	0.14 89	0.14 154	0.11 179	0.12 183	0.09 139	0.08 158	0.10 69	0.10 125	0.06 116	0.04 23	0.05 32	0.04 40	0.06 202	0.05 122

raftrobust	0.09 94	0.06 61	0.11 157	0.17 227	0.08 137	0.09 92	0.10 28	0.18 207	0.16 202	0.10 140	0.09 104	0.12 217	0.08 158	0.12 202	0.10 125	0.08 322	0.05 173	0.06 117	0.05 129	0.05 106	0.06 210

XX-Stereo	0.09 94	0.05 14	0.09 71	0.17 227	0.09 247	0.15 322	0.12 77	0.21 266	0.10 36	0.10 140	0.14 211	0.07 76	0.06 42	0.13 254	0.08 14	0.06 116	0.05 173	0.06 117	0.06 201	0.04 18	0.04 33

test_xeample3	0.09 94	0.07 136	0.12 195	0.16 150	0.09 247	0.11 181	0.15 250	0.16 144	0.14 154	0.10 140	0.07 41	0.08 112	0.06 42	0.10 69	0.09 50	0.06 116	0.04 23	0.06 117	0.05 129	0.05 106	0.06 210

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 94	0.06 61	0.10 108	0.17 227	0.07 74	0.10 138	0.15 250	0.17 179	0.15 174	0.10 140	0.10 131	0.08 112	0.09 187	0.12 202	0.10 125	0.05 29	0.04 23	0.06 117	0.06 201	0.04 18	0.03 1

AFF-stereo	0.09 94	0.07 136	0.10 108	0.17 227	0.07 74	0.10 138	0.15 250	0.18 207	0.10 36	0.10 140	0.11 168	0.09 139	0.10 210	0.12 202	0.10 125	0.05 29	0.04 23	0.07 218	0.07 293	0.04 18	0.04 33

EAI-Stereo	0.09 94	0.07 136	0.11 157	0.16 150	0.07 74	0.10 138	0.15 250	0.16 144	0.09 26	0.08 73	0.09 104	0.08 112	0.07 117	0.09 36	0.11 192	0.05 29	0.05 173	0.05 32	0.05 129	0.05 106	0.04 33

CFNet-RSSM	0.09 94	0.07 136	0.10 108	0.16 150	0.07 74	0.09 92	0.15 250	0.17 179	0.18 241	0.08 73	0.12 183	0.11 196	0.09 187	0.12 202	0.10 125	0.06 116	0.04 23	0.06 117	0.04 40	0.04 18	0.04 33

Gwc-CoAtRS	0.09 94	0.07 136	0.10 108	0.16 150	0.07 74	0.10 138	0.15 250	0.18 207	0.17 227	0.08 73	0.10 131	0.12 217	0.09 187	0.12 202	0.09 50	0.06 116	0.04 23	0.06 117	0.04 40	0.04 18	0.05 122

CREStereo	0.09 94	0.05 14	0.08 24	0.11 1	0.06 13	0.14 296	0.14 176	0.14 89	0.10 36	0.09 109	0.13 198	0.09 139	0.08 158	0.12 202	0.10 125	0.08 322	0.04 23	0.05 32	0.03 1	0.06 202	0.06 210
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.09 94	0.05 14	0.09 71	0.12 4	0.06 13	0.13 256	0.14 176	0.16 144	0.11 63	0.09 109	0.13 198	0.10 172	0.07 117	0.14 282	0.10 125	0.15 519	0.04 23	0.05 32	0.03 1	0.07 271	0.06 210

MM-Stereo_test3	0.10 157	0.07 136	0.07 5	0.18 309	0.07 74	0.12 224	0.19 428	0.24 332	0.19 263	0.06 11	0.10 131	0.08 112	0.06 42	0.11 119	0.09 50	0.06 116	0.06 326	0.07 218	0.05 129	0.05 106	0.04 33

MM-Stereo_test1	0.10 157	0.07 136	0.09 71	0.18 309	0.07 74	0.12 224	0.18 384	0.21 266	0.20 284	0.09 109	0.11 168	0.08 112	0.06 42	0.10 69	0.10 125	0.06 116	0.05 173	0.07 218	0.06 201	0.05 106	0.04 33

AIO-test2	0.10 157	0.08 251	0.10 108	0.23 497	0.09 247	0.11 181	0.11 50	0.23 308	0.24 340	0.08 73	0.09 104	0.08 112	0.05 14	0.10 69	0.08 14	0.06 116	0.05 173	0.08 299	0.09 406	0.05 106	0.05 122

AIO-test1	0.10 157	0.07 136	0.11 157	0.24 508	0.07 74	0.09 92	0.13 119	0.22 289	0.15 174	0.11 179	0.12 183	0.09 139	0.07 117	0.11 119	0.09 50	0.06 116	0.05 173	0.09 383	0.10 444	0.04 18	0.07 289

tg	0.10 157	0.06 61	0.10 108	0.18 309	0.08 137	0.11 181	0.16 310	0.20 248	0.12 95	0.08 73	0.11 168	0.11 196	0.07 117	0.11 119	0.10 125	0.05 29	0.04 23	0.08 299	0.08 360	0.04 18	0.04 33

PAM_32	0.10 157	0.06 61	0.17 376	0.15 76	0.08 137	0.10 138	0.15 250	0.14 89	0.16 202	0.09 109	0.08 81	0.10 172	0.07 117	0.14 282	0.09 50	0.06 116	0.05 173	0.06 117	0.06 201	0.05 106	0.06 210

PAM	0.10 157	0.06 61	0.17 376	0.15 76	0.09 247	0.10 138	0.16 310	0.15 116	0.16 202	0.12 211	0.09 104	0.10 172	0.07 117	0.13 254	0.09 50	0.06 116	0.05 173	0.06 117	0.06 201	0.05 106	0.06 210

UGAM-zero	0.10 157	0.05 14	0.15 311	0.15 76	0.08 137	0.10 138	0.13 119	0.20 248	0.15 174	0.11 179	0.15 224	0.07 76	0.08 158	0.09 36	0.10 125	0.06 116	0.05 173	0.06 117	0.05 129	0.05 106	0.06 210

model_zeroshot	0.10 157	0.05 14	0.12 195	0.15 76	0.09 247	0.13 256	0.14 176	0.20 248	0.14 154	0.11 179	0.10 131	0.12 217	0.07 117	0.12 202	0.11 192	0.07 261	0.06 326	0.06 117	0.05 129	0.06 202	0.06 210

RAStereo	0.10 157	0.09 323	0.08 24	0.20 426	0.08 137	0.13 256	0.18 384	0.16 144	0.17 227	0.10 140	0.12 183	0.05 1	0.06 42	0.09 36	0.08 14	0.07 261	0.05 173	0.07 218	0.05 129	0.05 106	0.04 33

rvit_stereo_0080	0.10 157	0.08 251	0.15 311	0.15 76	0.10 354	0.07 26	0.15 250	0.16 144	0.16 202	0.11 179	0.10 131	0.15 285	0.09 187	0.12 202	0.10 125	0.09 378	0.07 397	0.07 218	0.06 201	0.07 271	0.05 122

testlalala2	0.10 157	0.06 61	0.11 157	0.20 426	0.10 354	0.10 138	0.11 50	0.17 179	0.13 132	0.12 211	0.13 198	0.09 139	0.08 158	0.11 119	0.13 287	0.06 116	0.05 173	0.05 32	0.04 40	0.05 106	0.05 122

H2IRNET	0.10 157	0.09 323	0.10 108	0.18 309	0.09 247	0.12 224	0.15 250	0.14 89	0.21 298	0.10 140	0.10 131	0.10 172	0.11 240	0.10 69	0.10 125	0.06 116	0.04 23	0.08 299	0.08 360	0.06 202	0.05 122

MyStereo07	0.10 157	0.07 136	0.10 108	0.17 227	0.09 247	0.14 296	0.17 336	0.15 116	0.15 174	0.09 109	0.06 12	0.06 19	0.07 117	0.12 202	0.09 50	0.06 116	0.05 173	0.08 299	0.07 293	0.06 202	0.06 210

MyStereo06	0.10 157	0.07 136	0.12 195	0.17 227	0.09 247	0.13 256	0.18 384	0.19 234	0.12 95	0.13 240	0.08 81	0.07 76	0.07 117	0.11 119	0.09 50	0.06 116	0.05 173	0.08 299	0.07 293	0.06 202	0.06 210

AE-Stereo	0.10 157	0.08 251	0.11 157	0.19 369	0.09 247	0.10 138	0.15 250	0.14 89	0.20 284	0.09 109	0.15 224	0.12 217	0.08 158	0.11 119	0.10 125	0.05 29	0.06 326	0.07 218	0.06 201	0.05 106	0.04 33

ACVNet-DCA	0.10 157	0.08 251	0.13 228	0.17 227	0.09 247	0.13 256	0.15 250	0.24 332	0.16 202	0.09 109	0.09 104	0.06 19	0.06 42	0.10 69	0.07 1	0.06 116	0.05 173	0.06 117	0.05 129	0.07 271	0.07 289

cc1	0.10 157	0.08 251	0.13 228	0.17 227	0.09 247	0.13 256	0.15 250	0.16 144	0.18 241	0.09 109	0.09 104	0.06 19	0.06 42	0.10 69	0.07 1	0.06 116	0.05 173	0.06 117	0.05 129	0.06 202	0.06 210

tt1	0.10 157	0.08 251	0.13 228	0.17 227	0.09 247	0.13 256	0.15 250	0.15 116	0.19 263	0.09 109	0.08 81	0.06 19	0.06 42	0.10 69	0.08 14	0.06 116	0.05 173	0.06 117	0.05 129	0.06 202	0.06 210

whm_eth	0.10 157	0.08 251	0.15 311	0.15 76	0.10 354	0.07 26	0.15 250	0.16 144	0.16 202	0.11 179	0.10 131	0.15 285	0.09 187	0.12 202	0.10 125	0.09 378	0.07 397	0.07 218	0.06 201	0.07 271	0.05 122

MIM_Stereo	0.10 157	0.07 136	0.11 157	0.15 76	0.07 74	0.07 26	0.12 77	0.20 248	0.14 154	0.13 240	0.14 211	0.09 139	0.05 14	0.12 202	0.08 14	0.05 29	0.06 326	0.07 218	0.06 201	0.06 202	0.05 122

testlalala_base	0.10 157	0.09 323	0.14 273	0.21 457	0.08 137	0.10 138	0.14 176	0.13 71	0.11 63	0.08 73	0.15 224	0.07 76	0.08 158	0.11 119	0.12 252	0.08 322	0.05 173	0.05 32	0.03 1	0.07 271	0.05 122

Any-RAFT	0.10 157	0.05 14	0.10 108	0.15 76	0.07 74	0.13 256	0.14 176	0.21 266	0.15 174	0.11 179	0.12 183	0.13 241	0.10 210	0.13 254	0.10 125	0.07 261	0.04 23	0.05 32	0.04 40	0.06 202	0.05 122

4D-IteraStereo	0.10 157	0.07 136	0.10 108	0.18 309	0.07 74	0.09 92	0.15 250	0.18 207	0.15 174	0.10 140	0.11 168	0.10 172	0.07 117	0.12 202	0.09 50	0.05 29	0.03 1	0.08 299	0.07 293	0.06 202	0.05 122

fff	0.10 157	0.06 61	0.12 195	0.15 76	0.07 74	0.09 92	0.17 336	0.16 144	0.21 298	0.13 240	0.17 260	0.10 172	0.11 240	0.12 202	0.13 287	0.06 116	0.04 23	0.05 32	0.04 40	0.04 18	0.05 122

ADStereo(finetuned)	0.10 157	0.06 61	0.13 228	0.16 150	0.06 13	0.09 92	0.17 336	0.16 144	0.20 284	0.13 240	0.18 283	0.10 172	0.12 272	0.12 202	0.12 252	0.06 116	0.04 23	0.05 32	0.04 40	0.05 106	0.05 122

TRStereo	0.10 157	0.05 14	0.12 195	0.16 150	0.12 439	0.10 138	0.13 119	0.18 207	0.19 263	0.09 109	0.09 104	0.09 139	0.07 117	0.10 69	0.08 14	0.07 261	0.05 173	0.07 218	0.07 293	0.04 18	0.04 33

STrans-v2	0.10 157	0.07 136	0.13 228	0.18 309	0.08 137	0.10 138	0.14 176	0.22 289	0.11 63	0.11 179	0.15 224	0.12 217	0.10 210	0.11 119	0.12 252	0.05 29	0.04 23	0.06 117	0.06 201	0.05 106	0.05 122

TransformOpticalFlow	0.10 157	0.08 251	0.13 228	0.18 309	0.07 74	0.09 92	0.15 250	0.19 234	0.16 202	0.12 211	0.16 241	0.11 196	0.11 240	0.11 119	0.11 192	0.05 29	0.04 23	0.06 117	0.06 201	0.05 106	0.05 122

AnonymousM	0.10 157	0.06 61	0.10 108	0.14 36	0.07 74	0.09 92	0.13 119	0.19 234	0.14 154	0.13 240	0.12 183	0.09 139	0.08 158	0.13 254	0.10 125	0.08 322	0.05 173	0.08 299	0.05 129	0.05 106	0.05 122

cross-raft	0.10 157	0.09 323	0.09 71	0.19 369	0.07 74	0.11 181	0.24 497	0.13 71	0.15 174	0.08 73	0.10 131	0.12 217	0.10 210	0.09 36	0.11 192	0.05 29	0.04 23	0.06 117	0.05 129	0.04 18	0.04 33

test-1	0.10 157	0.07 136	0.17 376	0.19 369	0.08 137	0.11 181	0.24 497	0.15 116	0.18 241	0.09 109	0.07 41	0.10 172	0.08 158	0.08 15	0.09 50	0.06 116	0.04 23	0.06 117	0.06 201	0.04 18	0.05 122

iRaftStereo_RVC	0.10 157	0.07 136	0.10 108	0.17 227	0.09 247	0.11 181	0.17 336	0.18 207	0.12 95	0.09 109	0.11 168	0.10 172	0.07 117	0.11 119	0.10 125	0.05 29	0.04 23	0.08 299	0.08 360	0.04 18	0.04 33

s12784h	0.10 157	0.06 61	0.08 24	0.15 76	0.05 1	0.16 350	0.18 384	0.16 144	0.15 174	0.10 140	0.11 168	0.11 196	0.11 240	0.11 119	0.12 252	0.05 29	0.04 23	0.06 117	0.04 40	0.04 18	0.04 33

DCANet	0.10 157	0.06 61	0.12 195	0.16 150	0.06 13	0.09 92	0.17 336	0.16 144	0.20 284	0.13 240	0.18 283	0.10 172	0.11 240	0.11 119	0.12 252	0.06 116	0.04 23	0.05 32	0.04 40	0.05 106	0.05 122

csc	0.10 157	0.06 61	0.12 195	0.15 76	0.07 74	0.09 92	0.17 336	0.16 144	0.21 298	0.13 240	0.17 260	0.10 172	0.11 240	0.12 202	0.13 287	0.06 116	0.04 23	0.05 32	0.04 40	0.04 18	0.05 122

cscssc	0.10 157	0.06 61	0.12 195	0.15 76	0.07 74	0.09 92	0.17 336	0.16 144	0.21 298	0.13 240	0.17 260	0.10 172	0.11 240	0.12 202	0.13 287	0.06 116	0.04 23	0.05 32	0.04 40	0.04 18	0.05 122

R-Stereo Train	0.10 157	0.06 61	0.11 157	0.17 227	0.08 137	0.11 181	0.14 176	0.24 332	0.11 63	0.12 211	0.19 297	0.11 196	0.08 158	0.10 69	0.11 192	0.07 261	0.05 173	0.06 117	0.05 129	0.05 106	0.05 122

RAFT-Stereo	0.10 157	0.06 61	0.11 157	0.17 227	0.08 137	0.11 181	0.14 176	0.24 332	0.11 63	0.12 211	0.19 297	0.11 196	0.08 158	0.10 69	0.11 192	0.07 261	0.05 173	0.06 117	0.05 129	0.05 106	0.05 122
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Select-FE	0.11 196	0.06 61	0.21 445	0.15 76	0.11 409	0.12 224	0.13 119	0.22 289	0.18 241	0.09 109	0.11 168	0.10 172	0.06 42	0.12 202	0.09 50	0.07 261	0.05 173	0.07 218	0.08 360	0.06 202	0.08 358

FlowAnything_test	0.11 196	0.08 251	0.14 273	0.15 76	0.09 247	0.08 53	0.14 176	0.20 248	0.11 63	0.10 140	0.09 104	0.12 217	0.12 272	0.13 254	0.11 192	0.09 378	0.06 326	0.09 383	0.09 406	0.06 202	0.09 403

xyz-stereo-finetune2	0.11 196	0.07 136	0.13 228	0.13 9	0.07 74	0.11 181	0.19 428	0.17 179	0.12 95	0.15 287	0.15 224	0.17 322	0.13 304	0.13 254	0.11 192	0.05 29	0.04 23	0.07 218	0.05 129	0.04 18	0.06 210

xyz-stereo-finetune	0.11 196	0.08 251	0.13 228	0.14 36	0.06 13	0.10 138	0.19 428	0.18 207	0.19 263	0.12 211	0.14 211	0.15 285	0.11 240	0.13 254	0.12 252	0.05 29	0.04 23	0.07 218	0.05 129	0.04 18	0.05 122

HI	0.11 196	0.06 61	0.12 195	0.13 9	0.09 247	0.09 92	0.14 176	0.22 289	0.11 63	0.20 397	0.17 260	0.14 260	0.10 210	0.16 327	0.09 50	0.05 29	0.04 23	0.07 218	0.08 360	0.07 271	0.06 210

CoSv	0.11 196	0.06 61	0.12 195	0.13 9	0.09 247	0.09 92	0.14 176	0.22 289	0.11 63	0.20 397	0.17 260	0.14 260	0.10 210	0.16 327	0.09 50	0.05 29	0.04 23	0.07 218	0.08 360	0.07 271	0.06 210

rvit_stereo_0081	0.11 196	0.08 251	0.16 353	0.16 150	0.09 247	0.11 181	0.14 176	0.14 89	0.24 340	0.11 179	0.13 198	0.14 260	0.09 187	0.11 119	0.12 252	0.10 420	0.07 397	0.08 299	0.07 293	0.07 271	0.06 210

rvit_stereo_0082	0.11 196	0.08 251	0.16 353	0.16 150	0.09 247	0.11 181	0.14 176	0.14 89	0.24 340	0.11 179	0.13 198	0.14 260	0.09 187	0.11 119	0.12 252	0.10 420	0.07 397	0.08 299	0.07 293	0.07 271	0.06 210

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 196	0.05 14	0.14 273	0.16 150	0.21 544	0.09 92	0.17 336	0.21 266	0.16 202	0.11 179	0.15 224	0.10 172	0.07 117	0.10 69	0.08 14	0.06 116	0.05 173	0.07 218	0.07 293	0.07 271	0.09 403

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 196	0.05 14	0.12 195	0.15 76	0.13 465	0.14 296	0.16 310	0.23 308	0.18 241	0.10 140	0.13 198	0.10 172	0.07 117	0.12 202	0.09 50	0.06 116	0.05 173	0.06 117	0.06 201	0.07 271	0.08 358

CAS++	0.11 196	0.07 136	0.11 157	0.14 36	0.10 354	0.13 256	0.14 176	0.24 332	0.14 154	0.11 179	0.09 104	0.11 196	0.07 117	0.14 282	0.09 50	0.11 452	0.09 455	0.09 383	0.07 293	0.07 271	0.08 358
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 196	0.08 251	0.13 228	0.16 150	0.08 137	0.15 322	0.16 310	0.18 207	0.19 263	0.10 140	0.09 104	0.09 139	0.08 158	0.11 119	0.12 252	0.07 261	0.05 173	0.08 299	0.06 201	0.07 271	0.06 210

xx1	0.11 196	0.08 251	0.13 228	0.17 227	0.09 247	0.13 256	0.15 250	0.16 144	0.18 241	0.09 109	0.09 104	0.16 305	0.16 378	0.10 69	0.07 1	0.06 116	0.05 173	0.08 299	0.08 360	0.07 271	0.07 289

1test111	0.11 196	0.08 251	0.13 228	0.17 227	0.09 247	0.13 256	0.15 250	0.24 332	0.16 202	0.09 109	0.09 104	0.06 19	0.06 42	0.15 300	0.16 376	0.06 116	0.05 173	0.06 117	0.05 129	0.07 271	0.07 289

plain	0.11 196	0.09 323	0.10 108	0.19 369	0.09 247	0.11 181	0.14 176	0.14 89	0.13 132	0.13 240	0.15 224	0.09 139	0.12 272	0.13 254	0.12 252	0.07 261	0.05 173	0.09 383	0.06 201	0.06 202	0.06 210

MIF-Stereo (partial)	0.11 196	0.06 61	0.10 108	0.19 369	0.10 354	0.10 138	0.12 77	0.17 179	0.19 263	0.14 263	0.16 241	0.10 172	0.11 240	0.12 202	0.12 252	0.08 322	0.05 173	0.08 299	0.07 293	0.06 202	0.07 289

EKT-Stereo	0.11 196	0.07 136	0.14 273	0.16 150	0.10 354	0.13 256	0.14 176	0.19 234	0.21 298	0.11 179	0.08 81	0.13 241	0.10 210	0.11 119	0.12 252	0.08 322	0.06 326	0.07 218	0.06 201	0.08 337	0.07 289

LL-Strereo2	0.11 196	0.10 388	0.16 353	0.18 309	0.08 137	0.15 322	0.09 18	0.17 179	0.14 154	0.14 263	0.11 168	0.09 139	0.07 117	0.16 327	0.10 125	0.05 29	0.05 173	0.11 461	0.07 293	0.06 202	0.05 122

anonymousdsp2	0.11 196	0.07 136	0.11 157	0.16 150	0.09 247	0.13 256	0.14 176	0.19 234	0.23 330	0.13 240	0.14 211	0.12 217	0.09 187	0.14 282	0.11 192	0.05 29	0.05 173	0.05 32	0.04 40	0.06 202	0.06 210

DCRE	0.11 196	0.07 136	0.13 228	0.16 150	0.11 409	0.11 181	0.17 336	0.18 207	0.17 227	0.11 179	0.18 283	0.11 196	0.10 210	0.15 300	0.11 192	0.06 116	0.05 173	0.06 117	0.06 201	0.05 106	0.05 122

knoymous	0.11 196	0.06 61	0.12 195	0.14 36	0.07 74	0.15 322	0.13 119	0.20 248	0.14 154	0.11 179	0.17 260	0.13 241	0.09 187	0.14 282	0.11 192	0.09 378	0.05 173	0.06 117	0.05 129	0.07 271	0.07 289

riskmin	0.11 196	0.06 61	0.13 228	0.14 36	0.08 137	0.14 296	0.14 176	0.18 207	0.15 174	0.12 211	0.15 224	0.17 322	0.11 240	0.14 282	0.12 252	0.09 378	0.05 173	0.07 218	0.05 129	0.08 337	0.08 358

Selective-RAFT	0.11 196	0.11 413	0.12 195	0.21 457	0.08 137	0.16 350	0.13 119	0.21 266	0.23 330	0.10 140	0.10 131	0.11 196	0.10 210	0.15 300	0.11 192	0.05 29	0.05 173	0.06 117	0.05 129	0.06 202	0.05 122

DCANet-4	0.11 196	0.07 136	0.13 228	0.16 150	0.06 13	0.09 92	0.17 336	0.18 207	0.20 284	0.13 240	0.17 260	0.09 139	0.14 336	0.12 202	0.13 287	0.06 116	0.04 23	0.05 32	0.04 40	0.04 18	0.05 122

DisPM	0.11 196	0.07 136	0.13 228	0.16 150	0.09 247	0.06 9	0.13 119	0.18 207	0.17 227	0.14 263	0.19 297	0.12 217	0.10 210	0.12 202	0.11 192	0.07 261	0.05 173	0.07 218	0.06 201	0.06 202	0.11 457

test_4	0.11 196	0.10 388	0.08 24	0.19 369	0.09 247	0.08 53	0.21 463	0.15 116	0.18 241	0.12 211	0.18 283	0.12 217	0.09 187	0.08 15	0.11 192	0.04 6	0.04 23	0.08 299	0.08 360	0.04 18	0.04 33

CIPLG	0.11 196	0.08 251	0.15 311	0.17 227	0.08 137	0.13 256	0.15 250	0.17 179	0.16 202	0.14 263	0.11 168	0.16 305	0.10 210	0.17 366	0.12 252	0.07 261	0.05 173	0.06 117	0.06 201	0.05 106	0.06 210

GLC_STEREO	0.11 196	0.07 136	0.11 157	0.18 309	0.07 74	0.08 53	0.13 119	0.16 144	0.24 340	0.12 211	0.13 198	0.12 217	0.08 158	0.18 383	0.12 252	0.06 116	0.08 428	0.08 299	0.06 201	0.05 106	0.05 122

IPLG	0.11 196	0.08 251	0.15 311	0.17 227	0.08 137	0.11 181	0.14 176	0.20 248	0.15 174	0.13 240	0.18 283	0.07 76	0.07 117	0.14 282	0.14 323	0.06 116	0.04 23	0.06 117	0.05 129	0.04 18	0.04 33

IPLGR_C	0.11 196	0.08 251	0.15 311	0.17 227	0.08 137	0.12 224	0.15 250	0.17 179	0.15 174	0.14 263	0.11 168	0.16 305	0.10 210	0.16 327	0.12 252	0.07 261	0.05 173	0.06 117	0.06 201	0.05 106	0.06 210

MIPNet	0.11 196	0.08 251	0.15 311	0.17 227	0.09 247	0.12 224	0.14 176	0.21 266	0.25 364	0.12 211	0.10 131	0.09 139	0.07 117	0.13 254	0.13 287	0.06 116	0.04 23	0.06 117	0.05 129	0.04 18	0.04 33

IPLGR	0.11 196	0.09 323	0.17 376	0.18 309	0.08 137	0.13 256	0.16 310	0.21 266	0.24 340	0.12 211	0.12 183	0.11 196	0.09 187	0.13 254	0.12 252	0.06 116	0.05 173	0.06 117	0.06 201	0.05 106	0.04 33

GMOStereo	0.11 196	0.09 323	0.08 24	0.19 369	0.08 137	0.12 224	0.28 534	0.13 71	0.18 241	0.11 179	0.17 260	0.14 260	0.12 272	0.07 3	0.07 1	0.05 29	0.05 173	0.09 383	0.07 293	0.04 18	0.04 33

error version	0.11 196	0.09 323	0.08 24	0.19 369	0.08 137	0.12 224	0.28 534	0.13 71	0.18 241	0.11 179	0.17 260	0.14 260	0.12 272	0.07 3	0.07 1	0.05 29	0.05 173	0.09 383	0.07 293	0.04 18	0.04 33

test-v	0.11 196	0.09 323	0.08 24	0.19 369	0.08 137	0.12 224	0.28 534	0.13 71	0.18 241	0.11 179	0.17 260	0.14 260	0.12 272	0.07 3	0.07 1	0.05 29	0.05 173	0.09 383	0.07 293	0.04 18	0.04 33

ACRE	0.11 196	0.08 251	0.15 311	0.17 227	0.08 137	0.13 256	0.15 250	0.17 179	0.14 154	0.14 263	0.11 168	0.16 305	0.10 210	0.16 327	0.12 252	0.07 261	0.05 173	0.06 117	0.06 201	0.05 106	0.06 210

test_3	0.11 196	0.09 323	0.10 108	0.21 457	0.08 137	0.13 256	0.25 514	0.14 89	0.21 298	0.10 140	0.10 131	0.09 139	0.10 210	0.08 15	0.11 192	0.05 29	0.04 23	0.08 299	0.07 293	0.04 18	0.04 33

LCNet	0.11 196	0.07 136	0.09 71	0.19 369	0.09 247	0.08 53	0.14 176	0.21 266	0.15 174	0.12 211	0.15 224	0.16 305	0.11 240	0.12 202	0.11 192	0.05 29	0.04 23	0.08 299	0.07 293	0.06 202	0.14 508

HHNet	0.11 196	0.06 61	0.16 353	0.15 76	0.14 483	0.07 26	0.13 119	0.20 248	0.18 241	0.15 287	0.25 384	0.11 196	0.09 187	0.13 254	0.10 125	0.06 116	0.04 23	0.08 299	0.06 201	0.05 106	0.09 403

Patchmatch Stereo++	0.11 196	0.09 323	0.17 376	0.19 369	0.08 137	0.06 9	0.11 50	0.17 179	0.13 132	0.15 287	0.16 241	0.14 260	0.12 272	0.11 119	0.11 192	0.06 116	0.05 173	0.08 299	0.06 201	0.08 337	0.07 289
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
OMP-Stereo	0.11 196	0.07 136	0.14 273	0.18 309	0.08 137	0.09 92	0.12 77	0.21 266	0.21 298	0.13 240	0.14 211	0.11 196	0.12 272	0.11 119	0.13 287	0.06 116	0.05 173	0.07 218	0.06 201	0.05 106	0.04 33

IIG-Stereo	0.11 196	0.06 61	0.13 228	0.17 227	0.08 137	0.11 181	0.12 77	0.22 289	0.18 241	0.14 263	0.17 260	0.12 217	0.13 304	0.12 202	0.13 287	0.06 116	0.05 173	0.07 218	0.06 201	0.06 202	0.05 122

NF-Stereo	0.11 196	0.07 136	0.13 228	0.17 227	0.09 247	0.10 138	0.13 119	0.23 308	0.19 263	0.12 211	0.17 260	0.12 217	0.12 272	0.11 119	0.11 192	0.06 116	0.04 23	0.07 218	0.06 201	0.07 271	0.12 478

OCTAStereo	0.11 196	0.07 136	0.14 273	0.17 227	0.09 247	0.10 138	0.13 119	0.23 308	0.19 263	0.12 211	0.17 260	0.12 217	0.12 272	0.11 119	0.11 192	0.06 116	0.04 23	0.07 218	0.06 201	0.07 271	0.11 457

NRIStereo	0.11 196	0.08 251	0.15 311	0.18 309	0.08 137	0.10 138	0.13 119	0.17 179	0.15 174	0.12 211	0.15 224	0.13 241	0.13 304	0.13 254	0.10 125	0.06 116	0.04 23	0.07 218	0.06 201	0.06 202	0.07 289

PSM-adaLoss	0.11 196	0.09 323	0.17 376	0.19 369	0.08 137	0.06 9	0.12 77	0.17 179	0.13 132	0.15 287	0.16 241	0.14 260	0.12 272	0.11 119	0.11 192	0.06 116	0.05 173	0.08 299	0.06 201	0.08 337	0.07 289

PSM-AAD	0.11 196	0.07 136	0.10 108	0.20 426	0.09 247	0.10 138	0.14 176	0.21 266	0.13 132	0.12 211	0.14 211	0.18 337	0.11 240	0.11 119	0.10 125	0.05 29	0.05 173	0.09 383	0.08 360	0.06 202	0.14 508

ROB_FTStereo_v2	0.11 196	0.09 323	0.17 376	0.19 369	0.08 137	0.06 9	0.12 77	0.17 179	0.13 132	0.15 287	0.16 241	0.14 260	0.12 272	0.11 119	0.11 192	0.06 116	0.05 173	0.08 299	0.06 201	0.08 337	0.07 289

ROB_FTStereo	0.11 196	0.09 323	0.17 376	0.19 369	0.08 137	0.06 9	0.11 50	0.17 179	0.13 132	0.15 287	0.16 241	0.14 260	0.12 272	0.11 119	0.11 192	0.06 116	0.05 173	0.08 299	0.06 201	0.08 337	0.07 289

HUI-Stereo	0.11 196	0.09 323	0.17 376	0.19 369	0.08 137	0.06 9	0.11 50	0.17 179	0.13 132	0.15 287	0.16 241	0.14 260	0.12 272	0.11 119	0.11 192	0.06 116	0.05 173	0.08 299	0.06 201	0.08 337	0.07 289

ASMatch	0.11 196	0.06 61	0.13 228	0.17 227	0.10 354	0.08 53	0.14 176	0.18 207	0.16 202	0.12 211	0.16 241	0.16 305	0.11 240	0.13 254	0.11 192	0.05 29	0.04 23	0.06 117	0.06 201	0.04 18	0.09 403

SST-Stereo	0.11 196	0.07 136	0.16 353	0.18 309	0.09 247	0.06 9	0.12 77	0.18 207	0.10 36	0.15 287	0.18 283	0.13 241	0.12 272	0.10 69	0.11 192	0.06 116	0.04 23	0.09 383	0.06 201	0.07 271	0.06 210

RAFT_R40	0.11 196	0.07 136	0.15 311	0.18 309	0.09 247	0.06 9	0.13 119	0.17 179	0.15 174	0.14 263	0.18 283	0.15 285	0.12 272	0.10 69	0.11 192	0.06 116	0.04 23	0.09 383	0.06 201	0.06 202	0.05 122

GrayStereo	0.11 196	0.06 61	0.11 157	0.19 369	0.09 247	0.09 92	0.16 310	0.18 207	0.17 227	0.14 263	0.17 260	0.17 322	0.11 240	0.12 202	0.11 192	0.05 29	0.05 173	0.07 218	0.06 201	0.06 202	0.10 433

RE-Stereo	0.11 196	0.07 136	0.13 228	0.17 227	0.09 247	0.10 138	0.13 119	0.23 308	0.19 263	0.12 211	0.17 260	0.12 217	0.12 272	0.11 119	0.11 192	0.06 116	0.04 23	0.07 218	0.06 201	0.07 271	0.11 457

Pruner-Stereo	0.11 196	0.07 136	0.12 195	0.17 227	0.09 247	0.06 9	0.12 77	0.18 207	0.17 227	0.14 263	0.19 297	0.13 241	0.10 210	0.11 119	0.11 192	0.06 116	0.04 23	0.07 218	0.06 201	0.06 202	0.08 358

TVStereo	0.11 196	0.07 136	0.13 228	0.17 227	0.09 247	0.10 138	0.13 119	0.23 308	0.19 263	0.12 211	0.17 260	0.12 217	0.12 272	0.11 119	0.11 192	0.06 116	0.04 23	0.07 218	0.06 201	0.07 271	0.11 457

DeepStereo_RVC	0.11 196	0.08 251	0.17 376	0.18 309	0.08 137	0.08 53	0.11 50	0.17 179	0.12 95	0.13 240	0.15 224	0.12 217	0.12 272	0.12 202	0.11 192	0.06 116	0.04 23	0.07 218	0.06 201	0.07 271	0.08 358

iGMRVC	0.11 196	0.09 323	0.17 376	0.19 369	0.08 137	0.06 9	0.12 77	0.17 179	0.13 132	0.15 287	0.16 241	0.14 260	0.12 272	0.11 119	0.11 192	0.06 116	0.05 173	0.08 299	0.06 201	0.08 337	0.07 289

RAFT-345	0.11 196	0.07 136	0.16 353	0.17 227	0.08 137	0.08 53	0.12 77	0.16 144	0.10 36	0.11 179	0.34 476	0.09 139	0.10 210	0.11 119	0.12 252	0.05 29	0.05 173	0.07 218	0.06 201	0.04 18	0.05 122

iRAFT	0.11 196	0.09 323	0.17 376	0.19 369	0.08 137	0.06 9	0.11 50	0.17 179	0.13 132	0.15 287	0.16 241	0.14 260	0.12 272	0.11 119	0.11 192	0.06 116	0.05 173	0.08 299	0.06 201	0.08 337	0.07 289

CRE-IMP	0.11 196	0.09 323	0.16 353	0.19 369	0.09 247	0.10 138	0.12 77	0.18 207	0.10 36	0.14 263	0.14 211	0.14 260	0.13 304	0.12 202	0.12 252	0.07 261	0.04 23	0.08 299	0.06 201	0.08 337	0.08 358

test-2	0.11 196	0.09 323	0.08 24	0.19 369	0.08 137	0.12 224	0.28 534	0.13 71	0.18 241	0.11 179	0.17 260	0.14 260	0.12 272	0.07 3	0.07 1	0.05 29	0.05 173	0.09 383	0.07 293	0.04 18	0.04 33

GMM-Stereo	0.11 196	0.07 136	0.10 108	0.18 309	0.09 247	0.08 53	0.14 176	0.24 332	0.16 202	0.11 179	0.15 224	0.13 241	0.11 240	0.11 119	0.11 192	0.05 29	0.04 23	0.08 299	0.07 293	0.06 202	0.09 403

RAFT-IKP	0.11 196	0.09 323	0.17 376	0.19 369	0.08 137	0.06 9	0.11 50	0.17 179	0.13 132	0.15 287	0.16 241	0.14 260	0.12 272	0.11 119	0.11 192	0.06 116	0.05 173	0.08 299	0.06 201	0.08 337	0.07 289

Prome-Stereo	0.11 196	0.07 136	0.11 157	0.18 309	0.09 247	0.12 224	0.14 176	0.23 308	0.13 132	0.13 240	0.16 241	0.13 241	0.08 158	0.12 202	0.10 125	0.05 29	0.05 173	0.07 218	0.06 201	0.06 202	0.10 433

rafts_anoy	0.11 196	0.06 61	0.10 108	0.17 227	0.08 137	0.10 138	0.14 176	0.18 207	0.14 154	0.13 240	0.13 198	0.12 217	0.11 240	0.11 119	0.13 287	0.07 261	0.05 173	0.09 383	0.11 474	0.07 271	0.06 210

raft+_RVC	0.11 196	0.07 136	0.09 71	0.16 150	0.07 74	0.10 138	0.11 50	0.24 332	0.20 284	0.12 211	0.15 224	0.12 217	0.08 158	0.12 202	0.13 287	0.07 261	0.04 23	0.07 218	0.06 201	0.05 106	0.05 122

RALCasStereoNet	0.11 196	0.07 136	0.09 71	0.16 150	0.08 137	0.13 256	0.14 176	0.17 179	0.11 63	0.12 211	0.17 260	0.14 260	0.10 210	0.12 202	0.11 192	0.07 261	0.06 326	0.06 117	0.05 129	0.08 337	0.07 289

RALAANet	0.11 196	0.08 251	0.10 108	0.17 227	0.09 247	0.14 296	0.10 28	0.20 248	0.16 202	0.14 263	0.13 198	0.16 305	0.09 187	0.12 202	0.12 252	0.06 116	0.05 173	0.08 299	0.07 293	0.06 202	0.04 33

111	0.11 196	0.06 61	0.12 195	0.15 76	0.07 74	0.10 138	0.14 176	0.21 266	0.24 340	0.11 179	0.12 183	0.14 260	0.12 272	0.13 254	0.10 125	0.06 116	0.04 23	0.06 117	0.04 40	0.06 202	0.05 122

DIP-Stereo	0.11 196	0.08 251	0.15 311	0.17 227	0.09 247	0.13 256	0.09 18	0.16 144	0.16 202	0.12 211	0.16 241	0.14 260	0.12 272	0.16 327	0.14 323	0.06 116	0.05 173	0.06 117	0.05 129	0.05 106	0.07 289
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.11 196	0.06 61	0.12 195	0.14 36	0.06 13	0.12 224	0.10 28	0.18 207	0.18 241	0.13 240	0.17 260	0.15 285	0.11 240	0.15 300	0.14 323	0.06 116	0.04 23	0.04 1	0.04 40	0.06 202	0.05 122
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
rvit_stereo_0083	0.12 269	0.08 251	0.17 376	0.16 150	0.09 247	0.11 181	0.15 250	0.15 116	0.26 377	0.11 179	0.14 211	0.13 241	0.10 210	0.12 202	0.13 287	0.10 420	0.08 428	0.09 383	0.07 293	0.07 271	0.06 210

rvit_stereo_0081_aga	0.12 269	0.09 323	0.15 311	0.18 309	0.10 354	0.14 296	0.14 176	0.14 89	0.19 263	0.10 140	0.18 283	0.16 305	0.09 187	0.12 202	0.10 125	0.10 420	0.06 326	0.08 299	0.07 293	0.07 271	0.06 210

rvit_stereo_ft	0.12 269	0.07 136	0.13 228	0.19 369	0.10 354	0.12 224	0.17 336	0.16 144	0.16 202	0.13 240	0.13 198	0.15 285	0.10 210	0.14 282	0.13 287	0.10 420	0.06 326	0.08 299	0.07 293	0.07 271	0.06 210

MyStereo8	0.12 269	0.07 136	0.15 311	0.15 76	0.09 247	0.18 389	0.14 176	0.19 234	0.22 320	0.12 211	0.18 283	0.11 196	0.10 210	0.16 327	0.18 406	0.07 261	0.05 173	0.07 218	0.05 129	0.08 337	0.09 403

CoDeX	0.12 269	0.07 136	0.13 228	0.17 227	0.08 137	0.12 224	0.16 310	0.23 308	0.27 390	0.13 240	0.17 260	0.15 285	0.12 272	0.14 282	0.11 192	0.07 261	0.05 173	0.07 218	0.06 201	0.06 202	0.05 122

11t1	0.12 269	0.07 136	0.14 273	0.14 36	0.08 137	0.17 373	0.15 250	0.19 234	0.15 174	0.15 287	0.15 224	0.17 322	0.16 378	0.15 300	0.13 287	0.08 322	0.05 173	0.06 117	0.05 129	0.08 337	0.07 289

ffm	0.12 269	0.09 323	0.15 311	0.16 150	0.09 247	0.17 373	0.17 336	0.15 116	0.19 263	0.15 287	0.26 397	0.19 346	0.13 304	0.10 69	0.08 14	0.06 116	0.05 173	0.09 383	0.08 360	0.06 202	0.06 210

RAFT_CTSACE	0.12 269	0.09 323	0.10 108	0.22 478	0.08 137	0.12 224	0.24 497	0.18 207	0.17 227	0.21 413	0.27 415	0.13 241	0.07 117	0.13 254	0.09 50	0.05 29	0.06 326	0.08 299	0.07 293	0.04 18	0.04 33

Sa-1000	0.12 269	0.08 251	0.09 71	0.18 309	0.08 137	0.15 322	0.22 475	0.22 289	0.19 263	0.15 287	0.20 307	0.17 322	0.11 240	0.10 69	0.10 125	0.06 116	0.05 173	0.09 383	0.09 406	0.05 106	0.05 122

iRaft-Stereo_5w	0.12 269	0.09 323	0.12 195	0.20 426	0.08 137	0.09 92	0.12 77	0.22 289	0.22 320	0.19 375	0.14 211	0.11 196	0.09 187	0.20 426	0.16 376	0.05 29	0.05 173	0.07 218	0.06 201	0.05 106	0.06 210

CrosDoStereo	0.12 269	0.07 136	0.12 195	0.14 36	0.09 247	0.12 224	0.15 250	0.17 179	0.22 320	0.19 375	0.24 356	0.15 285	0.11 240	0.11 119	0.12 252	0.06 116	0.05 173	0.07 218	0.07 293	0.05 106	0.05 122

PFNet+	0.12 269	0.06 61	0.14 273	0.16 150	0.09 247	0.05 3	0.12 77	0.18 207	0.21 298	0.16 316	0.19 297	0.14 260	0.10 210	0.11 119	0.11 192	0.08 322	0.05 173	0.09 383	0.08 360	0.06 202	0.11 457

AAGNet	0.12 269	0.08 251	0.17 376	0.19 369	0.09 247	0.08 53	0.13 119	0.19 234	0.13 132	0.16 316	0.21 324	0.13 241	0.14 336	0.11 119	0.14 323	0.06 116	0.04 23	0.09 383	0.06 201	0.06 202	0.05 122

PSM-softLoss	0.12 269	0.07 136	0.15 311	0.17 227	0.09 247	0.08 53	0.12 77	0.24 332	0.17 227	0.15 287	0.19 297	0.13 241	0.11 240	0.11 119	0.11 192	0.07 261	0.05 173	0.08 299	0.07 293	0.07 271	0.12 478

KMStereo	0.12 269	0.07 136	0.15 311	0.17 227	0.09 247	0.08 53	0.12 77	0.24 332	0.17 227	0.15 287	0.19 297	0.13 241	0.11 240	0.11 119	0.11 192	0.07 261	0.05 173	0.08 299	0.07 293	0.07 271	0.12 478

FTStereo	0.12 269	0.07 136	0.14 273	0.18 309	0.09 247	0.07 26	0.15 250	0.22 289	0.18 241	0.12 211	0.24 356	0.11 196	0.13 304	0.13 254	0.14 323	0.05 29	0.05 173	0.07 218	0.07 293	0.06 202	0.10 433

KYRaft	0.12 269	0.07 136	0.10 108	0.19 369	0.09 247	0.08 53	0.15 250	0.23 308	0.12 95	0.13 240	0.16 241	0.20 363	0.10 210	0.12 202	0.11 192	0.06 116	0.04 23	0.08 299	0.08 360	0.06 202	0.15 522

DeepStereo_LL	0.12 269	0.07 136	0.12 195	0.14 36	0.09 247	0.12 224	0.15 250	0.17 179	0.22 320	0.19 375	0.24 356	0.15 285	0.11 240	0.11 119	0.12 252	0.06 116	0.05 173	0.07 218	0.07 293	0.05 106	0.05 122

DEmStereo	0.12 269	0.06 61	0.14 273	0.14 36	0.10 354	0.16 350	0.15 250	0.16 144	0.24 340	0.17 328	0.23 344	0.12 217	0.14 336	0.12 202	0.14 323	0.05 29	0.04 23	0.07 218	0.06 201	0.05 106	0.05 122

THIR-Stereo	0.12 269	0.07 136	0.11 157	0.15 76	0.08 137	0.14 296	0.16 310	0.18 207	0.25 364	0.17 328	0.24 356	0.13 241	0.13 304	0.12 202	0.14 323	0.06 116	0.05 173	0.07 218	0.07 293	0.05 106	0.05 122

DRaft	0.12 269	0.06 61	0.12 195	0.14 36	0.09 247	0.14 296	0.17 336	0.21 266	0.30 419	0.18 360	0.27 415	0.10 172	0.16 378	0.11 119	0.12 252	0.05 29	0.04 23	0.07 218	0.07 293	0.05 106	0.05 122

PFNet	0.12 269	0.06 61	0.17 376	0.18 309	0.08 137	0.09 92	0.15 250	0.26 366	0.20 284	0.16 316	0.16 241	0.14 260	0.12 272	0.13 254	0.11 192	0.06 116	0.04 23	0.07 218	0.06 201	0.05 106	0.05 122

RAFT-RH_RVC	0.12 269	0.06 61	0.14 273	0.16 150	0.09 247	0.12 224	0.12 77	0.17 179	0.12 95	0.13 240	0.40 507	0.11 196	0.10 210	0.13 254	0.12 252	0.05 29	0.04 23	0.08 299	0.05 129	0.05 106	0.06 210

IRAFT_RVC	0.12 269	0.08 251	0.17 376	0.19 369	0.08 137	0.07 26	0.14 176	0.25 353	0.23 330	0.14 263	0.15 224	0.15 285	0.12 272	0.12 202	0.11 192	0.06 116	0.04 23	0.09 383	0.06 201	0.06 202	0.06 210

sCroCo_RVC	0.12 269	0.09 323	0.24 470	0.24 508	0.11 409	0.19 411	0.14 176	0.17 179	0.15 174	0.10 140	0.13 198	0.12 217	0.07 117	0.14 282	0.11 192	0.08 322	0.08 428	0.08 299	0.08 360	0.05 106	0.07 289

ARAFT	0.12 269	0.08 251	0.18 408	0.19 369	0.09 247	0.15 322	0.17 336	0.20 248	0.13 132	0.12 211	0.13 198	0.14 260	0.12 272	0.15 300	0.13 287	0.06 116	0.05 173	0.10 431	0.09 406	0.06 202	0.04 33

BEATNet_4x	0.12 269	0.09 323	0.15 311	0.18 309	0.07 74	0.15 322	0.07 3	0.23 308	0.19 263	0.16 316	0.19 297	0.19 346	0.14 336	0.17 366	0.15 357	0.07 261	0.05 173	0.05 32	0.05 129	0.06 202	0.07 289

G2L-ROB	0.13 296	0.07 136	0.13 228	0.13 9	0.08 137	0.14 296	0.17 336	0.25 353	0.19 263	0.20 397	0.19 297	0.20 363	0.14 336	0.18 383	0.16 376	0.08 322	0.05 173	0.06 117	0.05 129	0.08 337	0.09 403

DFGA-Net	0.13 296	0.11 413	0.19 431	0.18 309	0.10 354	0.13 256	0.13 119	0.23 308	0.25 364	0.16 316	0.16 241	0.13 241	0.12 272	0.17 366	0.15 357	0.07 261	0.05 173	0.08 299	0.07 293	0.05 106	0.05 122

FACV-RUCA	0.13 296	0.11 413	0.13 228	0.19 369	0.12 439	0.15 322	0.16 310	0.22 289	0.21 298	0.16 316	0.16 241	0.15 285	0.16 378	0.14 282	0.13 287	0.07 261	0.05 173	0.08 299	0.06 201	0.10 436	0.08 358

UGAM	0.13 296	0.10 388	0.09 71	0.22 478	0.08 137	0.13 256	0.20 447	0.18 207	0.24 340	0.22 428	0.16 241	0.13 241	0.13 304	0.19 408	0.13 287	0.07 261	0.05 173	0.13 497	0.11 474	0.07 271	0.05 122

test_sample2	0.13 296	0.07 136	0.12 195	0.14 36	0.08 137	0.16 350	0.18 384	0.21 266	0.16 202	0.14 263	0.21 324	0.20 363	0.15 357	0.15 300	0.13 287	0.08 322	0.06 326	0.07 218	0.06 201	0.08 337	0.08 358

test_sample1	0.13 296	0.07 136	0.14 273	0.14 36	0.08 137	0.19 411	0.17 336	0.20 248	0.15 174	0.14 263	0.22 340	0.18 337	0.16 378	0.17 366	0.15 357	0.07 261	0.06 326	0.06 117	0.06 201	0.08 337	0.08 358

MyStereo05	0.13 296	0.07 136	0.10 108	0.17 227	0.09 247	0.13 256	0.18 384	0.28 405	0.35 465	0.17 328	0.14 211	0.15 285	0.11 240	0.15 300	0.13 287	0.06 116	0.05 173	0.08 299	0.07 293	0.06 202	0.06 210

MyStereo04	0.13 296	0.07 136	0.10 108	0.17 227	0.09 247	0.14 296	0.17 336	0.29 423	0.38 483	0.17 328	0.14 211	0.16 305	0.11 240	0.15 300	0.13 287	0.06 116	0.05 173	0.08 299	0.07 293	0.06 202	0.06 210

ff1	0.13 296	0.09 323	0.15 311	0.16 150	0.09 247	0.17 373	0.17 336	0.15 116	0.19 263	0.15 287	0.26 397	0.19 346	0.13 304	0.15 300	0.22 457	0.06 116	0.05 173	0.09 383	0.08 360	0.06 202	0.06 210

LL-Strereo	0.13 296	0.10 388	0.12 195	0.20 426	0.10 354	0.11 181	0.18 384	0.33 469	0.25 364	0.16 316	0.16 241	0.14 260	0.14 336	0.19 408	0.11 192	0.06 116	0.05 173	0.09 383	0.08 360	0.04 18	0.05 122

anonymousa	0.13 296	0.07 136	0.14 273	0.18 309	0.09 247	0.13 256	0.17 336	0.20 248	0.29 413	0.15 287	0.24 356	0.16 305	0.14 336	0.14 282	0.14 323	0.07 261	0.05 173	0.07 218	0.09 406	0.05 106	0.07 289

TestStereo1	0.13 296	0.08 251	0.08 24	0.20 426	0.08 137	0.18 389	0.29 545	0.23 308	0.17 227	0.17 328	0.20 307	0.16 305	0.11 240	0.12 202	0.13 287	0.06 116	0.06 326	0.08 299	0.06 201	0.05 106	0.05 122

qqq	0.13 296	0.09 323	0.15 311	0.16 150	0.08 137	0.13 256	0.15 250	0.24 332	0.16 202	0.15 287	0.19 297	0.16 305	0.16 378	0.15 300	0.16 376	0.07 261	0.06 326	0.08 299	0.08 360	0.07 271	0.07 289

x	0.13 296	0.08 251	0.15 311	0.14 36	0.08 137	0.19 411	0.14 176	0.22 289	0.21 298	0.15 287	0.20 307	0.20 363	0.18 416	0.18 383	0.18 406	0.07 261	0.05 173	0.06 117	0.06 201	0.07 271	0.07 289

raft_robust	0.13 296	0.10 388	0.07 5	0.18 309	0.08 137	0.13 256	0.24 497	0.29 423	0.34 451	0.20 397	0.20 307	0.15 285	0.10 210	0.11 119	0.12 252	0.05 29	0.05 173	0.07 218	0.07 293	0.05 106	0.04 33

RAFT+CT+SA	0.13 296	0.11 413	0.09 71	0.19 369	0.09 247	0.15 322	0.28 534	0.22 289	0.22 320	0.15 287	0.26 397	0.10 172	0.10 210	0.11 119	0.12 252	0.05 29	0.04 23	0.07 218	0.08 360	0.07 271	0.06 210

SA-5K	0.13 296	0.08 251	0.08 24	0.20 426	0.08 137	0.18 389	0.29 545	0.23 308	0.17 227	0.17 328	0.20 307	0.16 305	0.11 240	0.12 202	0.13 287	0.06 116	0.06 326	0.08 299	0.06 201	0.05 106	0.05 122

SA	0.13 296	0.09 323	0.09 71	0.18 309	0.08 137	0.12 224	0.24 497	0.23 308	0.19 263	0.17 328	0.27 415	0.15 285	0.11 240	0.11 119	0.11 192	0.05 29	0.05 173	0.09 383	0.08 360	0.05 106	0.05 122

GwcNet-ADL	0.13 296	0.08 251	0.14 273	0.20 426	0.09 247	0.12 224	0.20 447	0.30 434	0.25 364	0.14 263	0.14 211	0.18 337	0.14 336	0.13 254	0.15 357	0.07 261	0.05 173	0.06 117	0.05 129	0.07 271	0.06 210

GANet-ADL	0.13 296	0.07 136	0.15 311	0.17 227	0.10 354	0.19 411	0.15 250	0.30 434	0.21 298	0.13 240	0.18 283	0.19 346	0.13 304	0.16 327	0.14 323	0.08 322	0.06 326	0.06 117	0.05 129	0.07 271	0.08 358

RAFT	0.13 296	0.09 323	0.11 157	0.18 309	0.08 137	0.15 322	0.23 487	0.21 266	0.20 284	0.21 413	0.21 324	0.18 337	0.13 304	0.17 366	0.10 125	0.06 116	0.07 397	0.10 431	0.09 406	0.06 202	0.05 122

sAnonymous2	0.13 296	0.12 432	0.25 473	0.20 426	0.12 439	0.18 389	0.14 176	0.27 380	0.21 298	0.11 179	0.12 183	0.13 241	0.08 158	0.11 119	0.11 192	0.09 378	0.05 173	0.08 299	0.06 201	0.15 519	0.10 433

CroCo_RVC	0.13 296	0.12 432	0.25 473	0.20 426	0.12 439	0.18 389	0.14 176	0.27 380	0.21 298	0.11 179	0.12 183	0.13 241	0.08 158	0.11 119	0.11 192	0.09 378	0.05 173	0.08 299	0.06 201	0.15 519	0.10 433

RAFT + AFF	0.13 296	0.08 251	0.21 445	0.20 426	0.10 354	0.14 296	0.23 487	0.27 380	0.21 298	0.12 211	0.10 131	0.12 217	0.10 210	0.16 327	0.12 252	0.08 322	0.07 397	0.09 383	0.09 406	0.06 202	0.09 403

GMStereo	0.13 296	0.15 482	0.14 273	0.18 309	0.09 247	0.16 350	0.16 310	0.20 248	0.25 364	0.17 328	0.17 260	0.11 196	0.11 240	0.16 327	0.13 287	0.07 261	0.06 326	0.06 117	0.06 201	0.07 271	0.06 210
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 296	0.07 136	0.15 311	0.17 227	0.09 247	0.15 322	0.16 310	0.28 405	0.27 390	0.14 263	0.18 283	0.12 217	0.13 304	0.14 282	0.11 192	0.08 322	0.05 173	0.07 218	0.07 293	0.07 271	0.06 210

FENet	0.13 296	0.08 251	0.13 228	0.16 150	0.08 137	0.15 322	0.16 310	0.23 308	0.23 330	0.17 328	0.24 356	0.16 305	0.13 304	0.14 282	0.15 357	0.08 322	0.05 173	0.08 299	0.08 360	0.08 337	0.08 358

MLCV	0.13 296	0.08 251	0.17 376	0.18 309	0.06 13	0.16 350	0.17 336	0.19 234	0.22 320	0.19 375	0.25 384	0.17 322	0.13 304	0.15 300	0.14 323	0.05 29	0.04 23	0.05 32	0.04 40	0.05 106	0.04 33

iResNet	0.13 296	0.10 388	0.18 408	0.19 369	0.08 137	0.14 296	0.18 384	0.21 266	0.27 390	0.16 316	0.24 356	0.15 285	0.13 304	0.14 282	0.15 357	0.06 116	0.04 23	0.06 117	0.05 129	0.06 202	0.05 122

DN-CSS_ROB	0.13 296	0.13 460	0.17 376	0.18 309	0.10 354	0.16 350	0.08 7	0.22 289	0.19 263	0.17 328	0.23 344	0.13 241	0.13 304	0.13 254	0.14 323	0.05 29	0.05 173	0.10 431	0.10 444	0.08 337	0.06 210

xyz-stereo	0.14 326	0.07 136	0.22 456	0.15 76	0.05 1	0.22 455	0.15 250	0.17 179	0.31 429	0.15 287	0.28 426	0.26 439	0.17 402	0.13 254	0.12 252	0.05 29	0.05 173	0.06 117	0.05 129	0.04 18	0.04 33

G2L-Stereo_test	0.14 326	0.07 136	0.11 157	0.13 9	0.08 137	0.12 224	0.17 336	0.31 450	0.28 406	0.21 413	0.23 344	0.20 363	0.16 378	0.17 366	0.19 421	0.07 261	0.05 173	0.05 32	0.05 129	0.07 271	0.07 289

coex_refinement	0.14 326	0.07 136	0.12 195	0.17 227	0.10 354	0.16 350	0.15 250	0.27 380	0.29 413	0.18 360	0.21 324	0.22 390	0.17 402	0.16 327	0.19 421	0.08 322	0.05 173	0.06 117	0.06 201	0.09 401	0.08 358

G2L-Stereo	0.14 326	0.07 136	0.13 228	0.17 227	0.09 247	0.13 256	0.12 77	0.27 380	0.22 320	0.17 328	0.27 415	0.21 372	0.13 304	0.18 383	0.18 406	0.09 378	0.08 428	0.08 299	0.07 293	0.07 271	0.07 289

rvit_0105_6	0.14 326	0.09 323	0.18 408	0.17 227	0.10 354	0.10 138	0.17 336	0.19 234	0.26 377	0.12 211	0.18 283	0.17 322	0.13 304	0.18 383	0.13 287	0.15 519	0.11 492	0.12 483	0.10 444	0.09 401	0.06 210

rvit_0105_5	0.14 326	0.10 388	0.14 273	0.17 227	0.09 247	0.14 296	0.23 487	0.24 332	0.27 390	0.14 263	0.15 224	0.18 337	0.13 304	0.17 366	0.14 323	0.14 515	0.11 492	0.10 431	0.11 474	0.08 337	0.07 289

test_sample6	0.14 326	0.09 323	0.14 273	0.17 227	0.08 137	0.17 373	0.19 428	0.26 366	0.18 241	0.18 360	0.28 426	0.19 346	0.15 357	0.15 300	0.13 287	0.08 322	0.05 173	0.08 299	0.07 293	0.08 337	0.08 358

test_sample5	0.14 326	0.08 251	0.14 273	0.16 150	0.08 137	0.18 389	0.18 384	0.25 353	0.17 227	0.17 328	0.28 426	0.18 337	0.15 357	0.16 327	0.13 287	0.08 322	0.06 326	0.08 299	0.07 293	0.09 401	0.08 358

test_sample4	0.14 326	0.08 251	0.15 311	0.15 76	0.08 137	0.19 411	0.18 384	0.26 366	0.18 241	0.17 328	0.26 397	0.18 337	0.15 357	0.17 366	0.13 287	0.08 322	0.06 326	0.08 299	0.06 201	0.09 401	0.08 358

test_sample3	0.14 326	0.08 251	0.15 311	0.14 36	0.09 247	0.20 430	0.17 336	0.27 380	0.18 241	0.17 328	0.22 340	0.19 346	0.15 357	0.17 366	0.14 323	0.09 378	0.06 326	0.07 218	0.06 201	0.09 401	0.08 358

SMFormer	0.14 326	0.07 136	0.18 408	0.14 36	0.08 137	0.17 373	0.17 336	0.27 380	0.27 390	0.19 375	0.20 307	0.19 346	0.15 357	0.15 300	0.17 393	0.08 322	0.05 173	0.07 218	0.06 201	0.08 337	0.07 289

tta	0.14 326	0.07 136	0.18 408	0.14 36	0.08 137	0.17 373	0.17 336	0.27 380	0.27 390	0.19 375	0.20 307	0.19 346	0.15 357	0.15 300	0.17 393	0.08 322	0.05 173	0.07 218	0.06 201	0.06 202	0.06 210

qqq1	0.14 326	0.07 136	0.18 408	0.14 36	0.08 137	0.17 373	0.17 336	0.27 380	0.27 390	0.19 375	0.20 307	0.19 346	0.15 357	0.15 300	0.12 252	0.08 322	0.05 173	0.05 32	0.05 129	0.06 202	0.06 210

fff1	0.14 326	0.07 136	0.18 408	0.14 36	0.08 137	0.17 373	0.17 336	0.27 380	0.27 390	0.19 375	0.20 307	0.19 346	0.15 357	0.15 300	0.12 252	0.08 322	0.05 173	0.05 32	0.05 129	0.06 202	0.06 210

mmm	0.14 326	0.08 251	0.18 408	0.17 227	0.09 247	0.17 373	0.18 384	0.21 266	0.16 202	0.16 316	0.23 344	0.21 372	0.16 378	0.16 327	0.17 393	0.08 322	0.05 173	0.08 299	0.08 360	0.08 337	0.07 289

DualNet	0.14 326	0.08 251	0.14 273	0.16 150	0.08 137	0.18 389	0.18 384	0.25 353	0.17 227	0.18 360	0.28 426	0.18 337	0.15 357	0.16 327	0.13 287	0.08 322	0.06 326	0.08 299	0.07 293	0.09 401	0.08 358

ttt	0.14 326	0.08 251	0.14 273	0.15 76	0.08 137	0.15 322	0.18 384	0.27 380	0.30 419	0.16 316	0.24 356	0.17 322	0.14 336	0.13 254	0.14 323	0.11 452	0.08 428	0.09 383	0.08 360	0.09 401	0.09 403

StereoVision	0.14 326	0.13 460	0.10 108	0.24 508	0.10 354	0.16 350	0.21 463	0.21 266	0.20 284	0.12 211	0.25 384	0.10 172	0.10 210	0.16 327	0.10 125	0.09 378	0.10 478	0.12 483	0.12 495	0.06 202	0.05 122

PCWNet_CMD	0.14 326	0.08 251	0.15 311	0.17 227	0.09 247	0.14 296	0.14 176	0.29 423	0.36 471	0.14 263	0.20 307	0.21 372	0.13 304	0.17 366	0.14 323	0.07 261	0.05 173	0.07 218	0.07 293	0.07 271	0.07 289

gwcnet-sp	0.14 326	0.07 136	0.13 228	0.18 309	0.09 247	0.16 350	0.18 384	0.24 332	0.24 340	0.19 375	0.24 356	0.15 285	0.16 378	0.16 327	0.15 357	0.08 322	0.07 397	0.07 218	0.08 360	0.08 337	0.07 289

scenet	0.14 326	0.07 136	0.13 228	0.18 309	0.09 247	0.16 350	0.18 384	0.24 332	0.24 340	0.19 375	0.24 356	0.15 285	0.16 378	0.16 327	0.15 357	0.08 322	0.07 397	0.07 218	0.08 360	0.08 337	0.07 289

CASS	0.14 326	0.12 432	0.12 195	0.23 497	0.09 247	0.15 322	0.17 336	0.19 234	0.20 284	0.17 328	0.18 283	0.15 285	0.15 357	0.15 300	0.14 323	0.09 378	0.06 326	0.10 431	0.08 360	0.09 401	0.07 289
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.14 326	0.07 136	0.13 228	0.18 309	0.09 247	0.16 350	0.18 384	0.24 332	0.24 340	0.19 375	0.24 356	0.15 285	0.16 378	0.16 327	0.15 357	0.08 322	0.07 397	0.07 218	0.08 360	0.08 337	0.07 289

IER	0.14 326	0.08 251	0.13 228	0.17 227	0.09 247	0.14 296	0.16 310	0.26 366	0.27 390	0.18 360	0.26 397	0.17 322	0.20 446	0.17 366	0.14 323	0.08 322	0.05 173	0.07 218	0.06 201	0.08 337	0.07 289

test_5	0.14 326	0.12 432	0.08 24	0.20 426	0.10 354	0.14 296	0.28 534	0.21 266	0.24 340	0.19 375	0.28 426	0.11 196	0.15 357	0.12 202	0.13 287	0.06 116	0.05 173	0.07 218	0.08 360	0.08 337	0.07 289

psmg	0.14 326	0.09 323	0.14 273	0.17 227	0.10 354	0.15 322	0.17 336	0.29 423	0.20 284	0.17 328	0.21 324	0.25 429	0.16 378	0.16 327	0.14 323	0.08 322	0.07 397	0.08 299	0.08 360	0.07 271	0.07 289

UDGNet	0.14 326	0.13 460	0.17 376	0.18 309	0.10 354	0.12 224	0.16 310	0.21 266	0.27 390	0.20 397	0.20 307	0.17 322	0.13 304	0.16 327	0.14 323	0.10 420	0.06 326	0.09 383	0.07 293	0.07 271	0.07 289

TestStereo	0.14 326	0.15 482	0.11 157	0.23 497	0.08 137	0.15 322	0.21 463	0.20 248	0.23 330	0.14 263	0.25 384	0.16 305	0.13 304	0.16 327	0.14 323	0.06 116	0.06 326	0.08 299	0.06 201	0.09 401	0.05 122

CFNet_pseudo	0.14 326	0.08 251	0.16 353	0.16 150	0.09 247	0.13 256	0.14 176	0.27 380	0.34 451	0.15 287	0.21 324	0.22 390	0.13 304	0.18 383	0.14 323	0.07 261	0.05 173	0.08 299	0.06 201	0.07 271	0.07 289

GES	0.14 326	0.08 251	0.16 353	0.15 76	0.10 354	0.13 256	0.13 119	0.28 405	0.26 377	0.17 328	0.24 356	0.19 346	0.14 336	0.16 327	0.14 323	0.08 322	0.08 428	0.07 218	0.06 201	0.08 337	0.09 403

cf-r	0.14 326	0.07 136	0.13 228	0.16 150	0.08 137	0.14 296	0.19 428	0.21 266	0.25 364	0.17 328	0.26 397	0.22 390	0.17 402	0.14 282	0.15 357	0.10 420	0.05 173	0.06 117	0.08 360	0.06 202	0.06 210

GANet-RSSM	0.14 326	0.07 136	0.13 228	0.13 9	0.08 137	0.14 296	0.18 384	0.23 308	0.21 298	0.17 328	0.25 384	0.24 416	0.16 378	0.16 327	0.16 376	0.10 420	0.06 326	0.07 218	0.08 360	0.08 337	0.07 289

PSMNet-RSSM	0.14 326	0.07 136	0.14 273	0.15 76	0.08 137	0.13 256	0.16 310	0.25 353	0.24 340	0.17 328	0.28 426	0.23 407	0.14 336	0.16 327	0.14 323	0.11 452	0.06 326	0.09 383	0.12 495	0.08 337	0.07 289

GwcNet-RSSM	0.14 326	0.07 136	0.12 195	0.16 150	0.08 137	0.15 322	0.20 447	0.22 289	0.28 406	0.18 360	0.28 426	0.23 407	0.17 402	0.15 300	0.16 376	0.10 420	0.06 326	0.07 218	0.09 406	0.07 271	0.07 289

CFNet-ft	0.14 326	0.07 136	0.15 311	0.12 4	0.09 247	0.17 373	0.18 384	0.22 289	0.24 340	0.17 328	0.26 397	0.24 416	0.14 336	0.16 327	0.15 357	0.11 452	0.06 326	0.08 299	0.09 406	0.09 401	0.08 358

DMCA	0.14 326	0.09 323	0.17 376	0.19 369	0.09 247	0.15 322	0.17 336	0.23 308	0.28 406	0.14 263	0.20 307	0.17 322	0.18 416	0.15 300	0.17 393	0.10 420	0.06 326	0.08 299	0.06 201	0.09 401	0.10 433

MSMDNet	0.14 326	0.08 251	0.15 311	0.17 227	0.09 247	0.14 296	0.14 176	0.29 423	0.36 471	0.14 263	0.20 307	0.21 372	0.13 304	0.18 383	0.14 323	0.07 261	0.05 173	0.07 218	0.07 293	0.07 271	0.07 289

HSM-Net_RVC	0.14 326	0.08 251	0.12 195	0.15 76	0.08 137	0.16 350	0.15 250	0.27 380	0.29 413	0.20 397	0.21 324	0.29 464	0.14 336	0.18 383	0.13 287	0.06 116	0.06 326	0.06 117	0.06 201	0.07 271	0.06 210
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.14 326	0.07 136	0.15 311	0.12 4	0.09 247	0.17 373	0.18 384	0.22 289	0.24 340	0.17 328	0.26 397	0.24 416	0.14 336	0.16 327	0.15 357	0.11 452	0.06 326	0.08 299	0.09 406	0.09 401	0.08 358

ccs_rob	0.14 326	0.09 323	0.16 353	0.16 150	0.09 247	0.13 256	0.14 176	0.27 380	0.34 451	0.15 287	0.21 324	0.22 390	0.13 304	0.18 383	0.14 323	0.07 261	0.05 173	0.08 299	0.07 293	0.07 271	0.07 289

iResNet_ROB	0.14 326	0.07 136	0.13 228	0.15 76	0.07 74	0.19 411	0.14 176	0.26 366	0.32 435	0.23 442	0.26 397	0.23 407	0.16 378	0.15 300	0.14 323	0.07 261	0.05 173	0.05 32	0.04 40	0.08 337	0.08 358

rvit_0105_4	0.15 367	0.09 323	0.17 376	0.17 227	0.10 354	0.12 224	0.20 447	0.23 308	0.27 390	0.14 263	0.20 307	0.17 322	0.14 336	0.17 366	0.13 287	0.15 519	0.11 492	0.11 461	0.10 444	0.09 401	0.06 210

DCVSM-stereo	0.15 367	0.09 323	0.16 353	0.16 150	0.10 354	0.15 322	0.09 18	0.20 248	0.24 340	0.20 397	0.24 356	0.26 439	0.15 357	0.19 408	0.14 323	0.09 378	0.07 397	0.09 383	0.08 360	0.10 436	0.12 478

ACV-stereo	0.15 367	0.10 388	0.29 497	0.18 309	0.12 439	0.15 322	0.13 119	0.23 308	0.21 298	0.19 375	0.23 344	0.22 390	0.15 357	0.23 470	0.17 393	0.08 322	0.07 397	0.07 218	0.07 293	0.08 337	0.07 289

DispNO	0.15 367	0.09 323	0.18 408	0.19 369	0.12 439	0.11 181	0.21 463	0.23 308	0.29 413	0.18 360	0.23 344	0.19 346	0.17 402	0.16 327	0.16 376	0.07 261	0.05 173	0.08 299	0.08 360	0.07 271	0.06 210

mmx	0.15 367	0.09 323	0.15 311	0.16 150	0.09 247	0.17 373	0.17 336	0.27 380	0.26 377	0.15 287	0.26 397	0.19 346	0.13 304	0.15 300	0.22 457	0.08 322	0.06 326	0.09 383	0.08 360	0.08 337	0.08 358

xxx	0.15 367	0.09 323	0.15 311	0.16 150	0.09 247	0.17 373	0.17 336	0.27 380	0.26 377	0.15 287	0.26 397	0.19 346	0.13 304	0.15 300	0.22 457	0.08 322	0.06 326	0.09 383	0.08 360	0.08 337	0.08 358

CFNet_ucs	0.15 367	0.09 323	0.17 376	0.16 150	0.11 409	0.14 296	0.14 176	0.30 434	0.34 451	0.16 316	0.24 356	0.23 407	0.14 336	0.18 383	0.15 357	0.09 378	0.06 326	0.08 299	0.07 293	0.09 401	0.09 403

CBFPSM	0.15 367	0.07 136	0.27 485	0.17 227	0.09 247	0.13 256	0.15 250	0.22 289	0.23 330	0.20 397	0.27 415	0.23 407	0.16 378	0.16 327	0.19 421	0.06 116	0.06 326	0.06 117	0.07 293	0.07 271	0.07 289

BUS	0.15 367	0.09 323	0.14 273	0.22 478	0.10 354	0.20 430	0.14 176	0.34 483	0.20 284	0.17 328	0.23 344	0.16 305	0.14 336	0.16 327	0.14 323	0.08 322	0.06 326	0.10 431	0.09 406	0.07 271	0.07 289

BSDual-CNN	0.15 367	0.09 323	0.14 273	0.22 478	0.10 354	0.15 322	0.15 250	0.34 483	0.20 284	0.17 328	0.23 344	0.25 429	0.16 378	0.16 327	0.14 323	0.08 322	0.06 326	0.10 431	0.09 406	0.07 271	0.07 289

hknet	0.15 367	0.11 413	0.14 273	0.22 478	0.11 409	0.15 322	0.15 250	0.34 483	0.26 377	0.17 328	0.23 344	0.22 390	0.18 416	0.17 366	0.13 287	0.07 261	0.06 326	0.10 431	0.09 406	0.07 271	0.07 289

dd	0.15 367	0.17 503	0.17 376	0.19 369	0.09 247	0.15 322	0.18 384	0.22 289	0.26 377	0.23 442	0.20 307	0.21 372	0.10 210	0.21 444	0.17 393	0.10 420	0.06 326	0.08 299	0.06 201	0.08 337	0.07 289

DAS	0.15 367	0.08 251	0.18 408	0.19 369	0.10 354	0.19 411	0.17 336	0.28 405	0.30 419	0.18 360	0.26 397	0.21 372	0.16 378	0.16 327	0.13 287	0.08 322	0.06 326	0.06 117	0.06 201	0.07 271	0.07 289

SepStereo	0.15 367	0.08 251	0.18 408	0.19 369	0.10 354	0.19 411	0.17 336	0.28 405	0.30 419	0.18 360	0.26 397	0.21 372	0.16 378	0.26 490	0.13 287	0.08 322	0.06 326	0.06 117	0.06 201	0.07 271	0.07 289

PSMNet-ADL	0.15 367	0.12 432	0.13 228	0.22 478	0.09 247	0.13 256	0.20 447	0.26 366	0.23 330	0.18 360	0.20 307	0.23 407	0.17 402	0.18 383	0.18 406	0.09 378	0.08 428	0.08 299	0.11 474	0.08 337	0.07 289

LMCR-Stereo	0.15 367	0.08 251	0.14 273	0.21 457	0.09 247	0.18 389	0.19 428	0.28 405	0.19 263	0.24 454	0.24 356	0.23 407	0.17 402	0.20 426	0.17 393	0.07 261	0.06 326	0.08 299	0.06 201	0.10 436	0.09 403

xxxx	0.15 367	0.07 136	0.14 273	0.14 36	0.08 137	0.24 474	0.18 384	0.32 455	0.20 284	0.14 263	0.28 426	0.22 390	0.14 336	0.15 300	0.29 524	0.09 378	0.05 173	0.07 218	0.07 293	0.08 337	0.08 358

test_xeample	0.15 367	0.07 136	0.14 273	0.15 76	0.08 137	0.22 455	0.20 447	0.29 423	0.21 298	0.16 316	0.29 441	0.19 346	0.17 402	0.16 327	0.28 516	0.09 378	0.05 173	0.07 218	0.07 293	0.07 271	0.07 289

ACVNet	0.15 367	0.09 323	0.15 311	0.13 9	0.12 439	0.14 296	0.20 447	0.22 289	0.34 451	0.17 328	0.26 397	0.21 372	0.17 402	0.18 383	0.21 444	0.07 261	0.06 326	0.06 117	0.06 201	0.08 337	0.06 210

acv_ft	0.15 367	0.09 323	0.16 353	0.19 369	0.10 354	0.16 350	0.17 336	0.25 353	0.34 451	0.19 375	0.26 397	0.21 372	0.17 402	0.18 383	0.19 421	0.07 261	0.06 326	0.06 117	0.06 201	0.08 337	0.06 210

RASNet	0.15 367	0.07 136	0.15 311	0.16 150	0.08 137	0.19 411	0.14 176	0.30 434	0.21 298	0.17 328	0.25 384	0.21 372	0.19 434	0.20 426	0.20 431	0.07 261	0.06 326	0.06 117	0.08 360	0.06 202	0.06 210

CFNet	0.15 367	0.11 413	0.17 376	0.17 227	0.08 137	0.19 411	0.10 28	0.29 423	0.26 377	0.19 375	0.24 356	0.24 416	0.18 416	0.18 383	0.15 357	0.08 322	0.06 326	0.09 383	0.10 444	0.08 337	0.07 289

UCFNet_RVC	0.15 367	0.08 251	0.13 228	0.11 1	0.10 354	0.20 430	0.10 28	0.24 332	0.23 330	0.17 328	0.21 324	0.24 416	0.15 357	0.18 383	0.15 357	0.12 478	0.07 397	0.11 461	0.13 506	0.11 458	0.10 433

AdaStereo	0.15 367	0.11 413	0.16 353	0.19 369	0.09 247	0.21 441	0.11 50	0.33 469	0.28 406	0.21 413	0.23 344	0.21 372	0.13 304	0.19 408	0.15 357	0.13 495	0.05 173	0.10 431	0.07 293	0.09 401	0.07 289
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.
iResNetv2_ROB	0.15 367	0.08 251	0.16 353	0.16 150	0.08 137	0.16 350	0.13 119	0.26 366	0.36 471	0.21 413	0.29 441	0.24 416	0.13 304	0.14 282	0.14 323	0.06 116	0.06 326	0.06 117	0.04 40	0.09 401	0.08 358

HSM	0.15 367	0.09 323	0.15 311	0.16 150	0.09 247	0.16 350	0.14 176	0.28 405	0.25 364	0.20 397	0.24 356	0.37 516	0.17 402	0.20 426	0.15 357	0.07 261	0.05 173	0.07 218	0.06 201	0.07 271	0.06 210

pmcnn	0.15 367	0.07 136	0.20 435	0.15 76	0.07 74	0.21 441	0.16 310	0.25 353	0.26 377	0.21 413	0.33 466	0.29 464	0.19 434	0.18 383	0.17 393	0.07 261	0.05 173	0.05 32	0.04 40	0.07 271	0.06 210

DDVS	0.16 394	0.10 388	0.22 456	0.16 150	0.12 439	0.15 322	0.14 176	0.25 353	0.19 263	0.18 360	0.30 447	0.27 446	0.13 304	0.20 426	0.16 376	0.09 378	0.06 326	0.09 383	0.07 293	0.11 458	0.11 457

rvit_0105_3	0.16 394	0.10 388	0.15 311	0.20 426	0.12 439	0.15 322	0.26 523	0.25 353	0.30 419	0.15 287	0.17 260	0.21 372	0.14 336	0.18 383	0.14 323	0.14 515	0.11 492	0.12 483	0.14 511	0.07 271	0.07 289

ITSA-stereo	0.16 394	0.11 413	0.14 273	0.19 369	0.08 137	0.13 256	0.14 176	0.30 434	0.49 526	0.17 328	0.18 283	0.22 390	0.15 357	0.17 366	0.16 376	0.10 420	0.06 326	0.08 299	0.08 360	0.08 337	0.09 403

test_sample7	0.16 394	0.10 388	0.16 353	0.14 36	0.12 439	0.16 350	0.17 336	0.28 405	0.24 340	0.21 413	0.21 324	0.24 416	0.20 446	0.16 327	0.16 376	0.12 478	0.06 326	0.10 431	0.09 406	0.11 458	0.10 433

1111x	0.16 394	0.09 323	0.13 228	0.18 309	0.08 137	0.18 389	0.25 514	0.32 455	0.25 364	0.17 328	0.24 356	0.27 446	0.15 357	0.14 282	0.24 480	0.07 261	0.07 397	0.08 299	0.09 406	0.07 271	0.07 289

GMStereo_Zeroshot	0.16 394	0.13 460	0.25 473	0.20 426	0.10 354	0.17 373	0.13 119	0.30 434	0.25 364	0.23 442	0.32 460	0.25 429	0.11 240	0.19 408	0.14 323	0.09 378	0.06 326	0.11 461	0.06 201	0.12 476	0.08 358

CRFU-Net	0.16 394	0.08 251	0.15 311	0.17 227	0.09 247	0.20 430	0.14 176	0.27 380	0.21 298	0.28 493	0.28 426	0.29 464	0.18 416	0.19 408	0.18 406	0.09 378	0.09 455	0.07 218	0.07 293	0.08 337	0.09 403

NINENet	0.16 394	0.10 388	0.16 353	0.17 227	0.11 409	0.20 430	0.14 176	0.41 536	0.37 477	0.18 360	0.21 324	0.16 305	0.14 336	0.16 327	0.14 323	0.08 322	0.08 428	0.10 431	0.07 293	0.10 436	0.09 403

CSP-Net	0.16 394	0.09 323	0.14 273	0.17 227	0.09 247	0.19 411	0.18 384	0.25 353	0.33 440	0.26 472	0.31 451	0.25 429	0.16 378	0.21 444	0.19 421	0.09 378	0.06 326	0.07 218	0.07 293	0.08 337	0.08 358

AASNet	0.16 394	0.08 251	0.13 228	0.19 369	0.09 247	0.19 411	0.15 250	0.38 522	0.37 477	0.20 397	0.24 356	0.20 363	0.17 402	0.17 366	0.21 444	0.10 420	0.08 428	0.08 299	0.07 293	0.09 401	0.09 403

AACVNet	0.16 394	0.08 251	0.15 311	0.15 76	0.10 354	0.18 389	0.15 250	0.24 332	0.25 364	0.27 479	0.27 415	0.28 456	0.18 416	0.19 408	0.17 393	0.09 378	0.07 397	0.09 383	0.07 293	0.10 436	0.09 403

ADLNet2	0.16 394	0.09 323	0.14 273	0.17 227	0.09 247	0.20 430	0.16 310	0.32 455	0.39 488	0.17 328	0.20 307	0.20 363	0.19 434	0.21 444	0.23 468	0.08 322	0.07 397	0.07 218	0.07 293	0.09 401	0.07 289

ICVP	0.16 394	0.09 323	0.12 195	0.22 478	0.09 247	0.18 389	0.21 463	0.26 366	0.24 340	0.18 360	0.30 447	0.27 446	0.18 416	0.18 383	0.15 357	0.10 420	0.07 397	0.08 299	0.07 293	0.07 271	0.08 358
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.16 394	0.14 475	0.34 515	0.26 526	0.14 483	0.27 504	0.18 384	0.28 405	0.28 406	0.15 287	0.17 260	0.14 260	0.11 240	0.16 327	0.12 252	0.08 322	0.08 428	0.08 299	0.08 360	0.08 337	0.11 457

ADLNet	0.16 394	0.08 251	0.15 311	0.16 150	0.10 354	0.16 350	0.17 336	0.33 469	0.27 390	0.23 442	0.27 415	0.24 416	0.16 378	0.18 383	0.21 444	0.10 420	0.06 326	0.10 431	0.10 444	0.08 337	0.09 403

HCRNet	0.16 394	0.23 536	0.12 195	0.35 559	0.11 409	0.15 322	0.17 336	0.26 366	0.22 320	0.19 375	0.24 356	0.21 372	0.14 336	0.15 300	0.13 287	0.11 452	0.07 397	0.11 461	0.10 444	0.09 401	0.07 289

222	0.16 394	0.07 136	0.15 311	0.14 36	0.08 137	0.25 483	0.18 384	0.30 434	0.21 298	0.18 360	0.29 441	0.17 322	0.16 378	0.16 327	0.44 565	0.10 420	0.05 173	0.07 218	0.06 201	0.08 337	0.08 358

UPFNet	0.16 394	0.08 251	0.12 195	0.20 426	0.12 439	0.20 430	0.23 487	0.28 405	0.26 377	0.18 360	0.24 356	0.22 390	0.20 446	0.19 408	0.22 457	0.09 378	0.07 397	0.08 299	0.09 406	0.08 337	0.06 210

ac_64	0.16 394	0.09 323	0.15 311	0.18 309	0.10 354	0.22 455	0.17 336	0.24 332	0.22 320	0.19 375	0.24 356	0.29 464	0.18 416	0.19 408	0.22 457	0.09 378	0.08 428	0.08 299	0.09 406	0.07 271	0.06 210

DSFCA	0.16 394	0.09 323	0.14 273	0.16 150	0.10 354	0.21 441	0.19 428	0.28 405	0.31 429	0.23 442	0.25 384	0.22 390	0.16 378	0.20 426	0.20 431	0.10 420	0.07 397	0.09 383	0.09 406	0.08 337	0.08 358

AANet_RVC	0.16 394	0.10 388	0.11 157	0.18 309	0.09 247	0.19 411	0.18 384	0.27 380	0.32 435	0.22 428	0.35 481	0.21 372	0.22 461	0.22 462	0.17 393	0.06 116	0.05 173	0.06 117	0.06 201	0.07 271	0.06 210

DeepPruner_ROB	0.16 394	0.11 413	0.16 353	0.17 227	0.10 354	0.17 373	0.15 250	0.32 455	0.21 298	0.19 375	0.21 324	0.22 390	0.19 434	0.21 444	0.16 376	0.13 495	0.09 455	0.09 383	0.10 444	0.11 458	0.11 457

rvit_stereo_0075_2	0.17 416	0.12 432	0.25 473	0.23 497	0.16 513	0.13 256	0.10 28	0.30 434	0.27 390	0.20 397	0.28 426	0.22 390	0.15 357	0.18 383	0.13 287	0.16 536	0.10 478	0.17 531	0.10 444	0.10 436	0.10 433

DualNet (step1)	0.17 416	0.12 432	0.21 445	0.13 9	0.14 483	0.18 389	0.14 176	0.28 405	0.24 340	0.21 413	0.21 324	0.24 416	0.20 446	0.16 327	0.16 376	0.15 519	0.06 326	0.14 510	0.14 511	0.15 519	0.13 492

iinet-f	0.17 416	0.07 136	0.46 538	0.14 36	0.10 354	0.21 441	0.14 176	0.27 380	0.23 330	0.22 428	0.25 384	0.21 372	0.16 378	0.18 383	0.22 457	0.09 378	0.07 397	0.07 218	0.06 201	0.09 401	0.10 433

ToySt	0.17 416	0.11 413	0.19 431	0.17 227	0.11 409	0.16 350	0.26 523	0.24 332	0.33 440	0.19 375	0.24 356	0.26 439	0.24 476	0.19 408	0.21 444	0.07 261	0.08 428	0.09 383	0.10 444	0.09 401	0.08 358

ssnet_v2	0.17 416	0.10 388	0.18 408	0.17 227	0.11 409	0.21 441	0.22 475	0.34 483	0.25 364	0.23 442	0.23 344	0.27 446	0.19 434	0.22 462	0.21 444	0.11 452	0.10 478	0.09 383	0.09 406	0.08 337	0.08 358

GEStereo_RVC	0.17 416	0.12 432	0.16 353	0.22 478	0.11 409	0.19 411	0.18 384	0.32 455	0.49 526	0.20 397	0.25 384	0.17 322	0.13 304	0.21 444	0.16 376	0.10 420	0.06 326	0.08 299	0.07 293	0.09 401	0.08 358

MMNet	0.17 416	0.10 388	0.17 376	0.20 426	0.11 409	0.27 504	0.20 447	0.26 366	0.42 501	0.22 428	0.30 447	0.22 390	0.20 446	0.18 383	0.20 431	0.06 116	0.06 326	0.07 218	0.07 293	0.08 337	0.07 289

delet	0.17 416	0.09 323	0.18 408	0.19 369	0.11 409	0.21 441	0.22 475	0.30 434	0.38 483	0.17 328	0.27 415	0.19 346	0.19 434	0.19 408	0.21 444	0.08 322	0.08 428	0.09 383	0.11 474	0.06 202	0.07 289

UNet	0.17 416	0.09 323	0.18 408	0.19 369	0.12 439	0.28 515	0.19 428	0.33 469	0.30 419	0.21 413	0.25 384	0.23 407	0.19 434	0.20 426	0.19 421	0.07 261	0.06 326	0.08 299	0.07 293	0.08 337	0.07 289

HGLStereo	0.17 416	0.09 323	0.19 431	0.17 227	0.12 439	0.18 389	0.18 384	0.31 450	0.33 440	0.22 428	0.33 466	0.24 416	0.18 416	0.20 426	0.21 444	0.10 420	0.09 455	0.07 218	0.07 293	0.09 401	0.10 433

DMCA-RVC	0.17 416	0.10 388	0.16 353	0.24 508	0.11 409	0.19 411	0.18 384	0.26 366	0.24 340	0.21 413	0.27 415	0.25 429	0.27 499	0.18 383	0.21 444	0.12 478	0.08 428	0.13 497	0.10 444	0.10 436	0.08 358

FADNet-RVC-Resample	0.17 416	0.12 432	0.32 510	0.22 478	0.12 439	0.19 411	0.14 176	0.25 353	0.24 340	0.24 454	0.27 415	0.20 363	0.15 357	0.17 366	0.16 376	0.07 261	0.08 428	0.12 483	0.10 444	0.09 401	0.11 457

FADNet_RVC	0.17 416	0.14 475	0.41 531	0.20 426	0.11 409	0.13 256	0.13 119	0.27 380	0.22 320	0.21 413	0.23 344	0.20 363	0.18 416	0.15 300	0.17 393	0.08 322	0.08 428	0.12 483	0.09 406	0.11 458	0.10 433

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 416	0.10 388	0.23 464	0.20 426	0.10 354	0.15 322	0.18 384	0.31 450	0.25 364	0.21 413	0.31 451	0.25 429	0.17 402	0.21 444	0.20 431	0.09 378	0.06 326	0.08 299	0.09 406	0.07 271	0.08 358
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.17 416	0.12 432	0.16 353	0.20 426	0.10 354	0.18 389	0.18 384	0.27 380	0.24 340	0.26 472	0.41 518	0.23 407	0.18 416	0.21 444	0.21 444	0.09 378	0.05 173	0.09 383	0.10 444	0.07 271	0.07 289
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
z-ln-s-r	0.18 431	0.10 388	0.41 531	0.19 369	0.08 137	0.18 389	0.18 384	0.23 308	0.34 451	0.19 375	0.41 518	0.22 390	0.17 402	0.20 426	0.25 488	0.07 261	0.05 173	0.07 218	0.07 293	0.07 271	0.06 210

ISRNet	0.18 431	0.08 251	0.20 435	0.19 369	0.13 465	0.15 322	0.12 77	0.30 434	0.33 440	0.21 413	0.26 397	0.27 446	0.18 416	0.17 366	0.20 431	0.20 551	0.08 428	0.14 510	0.14 511	0.14 507	0.17 540

test_sample9	0.18 431	0.12 432	0.21 445	0.13 9	0.14 483	0.18 389	0.14 176	0.28 405	0.24 340	0.21 413	0.21 324	0.24 416	0.20 446	0.19 408	0.18 406	0.15 519	0.30 570	0.14 510	0.14 511	0.15 519	0.13 492

fast-acv-ft	0.18 431	0.11 413	0.20 435	0.19 369	0.12 439	0.26 495	0.21 463	0.26 366	0.35 465	0.22 428	0.34 476	0.27 446	0.21 454	0.21 444	0.23 468	0.09 378	0.09 455	0.08 299	0.10 444	0.08 337	0.07 289

HBP-ISP	0.18 431	0.13 460	0.17 376	0.15 76	0.11 409	0.08 53	0.13 119	0.28 405	0.30 419	0.22 428	0.33 466	0.21 372	0.25 484	0.23 470	0.18 406	0.15 519	0.17 542	0.21 545	0.17 539	0.10 436	0.09 403

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 431	0.09 323	0.30 503	0.15 76	0.11 409	0.23 468	0.20 447	0.27 380	0.40 492	0.26 472	0.43 529	0.25 429	0.15 357	0.21 444	0.20 431	0.07 261	0.05 173	0.06 117	0.05 129	0.10 436	0.09 403

dad	0.18 431	0.20 525	0.21 445	0.17 227	0.11 409	0.20 430	0.19 428	0.21 266	0.28 406	0.30 508	0.24 356	0.30 473	0.13 304	0.19 408	0.17 393	0.18 542	0.09 455	0.11 461	0.09 406	0.11 458	0.07 289

hitnet-ft	0.18 431	0.10 388	0.17 376	0.14 36	0.09 247	0.27 504	0.20 447	0.25 353	0.26 377	0.24 454	0.32 460	0.32 496	0.23 467	0.24 481	0.21 444	0.12 478	0.07 397	0.10 431	0.08 360	0.12 476	0.11 457

STTStereo	0.18 431	0.13 460	0.28 488	0.20 426	0.11 409	0.16 350	0.21 463	0.29 423	0.23 330	0.22 428	0.30 447	0.29 464	0.18 416	0.20 426	0.20 431	0.12 478	0.11 492	0.11 461	0.14 511	0.09 401	0.08 358

TDLM	0.18 431	0.12 432	0.14 273	0.24 508	0.10 354	0.18 389	0.18 384	0.37 515	0.30 419	0.22 428	0.28 426	0.28 456	0.18 416	0.23 470	0.19 421	0.11 452	0.07 397	0.10 431	0.10 444	0.08 337	0.08 358

CVANet_RVC	0.18 431	0.11 413	0.14 273	0.21 457	0.11 409	0.19 411	0.18 384	0.34 483	0.34 451	0.22 428	0.31 451	0.28 456	0.18 416	0.24 481	0.18 406	0.12 478	0.08 428	0.12 483	0.12 495	0.09 401	0.08 358

DLCB_ROB	0.18 431	0.10 388	0.16 353	0.23 497	0.11 409	0.24 474	0.18 384	0.30 434	0.28 406	0.27 479	0.29 441	0.28 456	0.25 484	0.20 426	0.20 431	0.08 322	0.08 428	0.09 383	0.09 406	0.07 271	0.07 289

TCMNet	0.19 443	0.12 432	0.20 435	0.21 457	0.18 534	0.21 441	0.24 497	0.28 405	0.36 471	0.23 442	0.26 397	0.25 429	0.20 446	0.20 426	0.23 468	0.13 495	0.11 492	0.11 461	0.12 495	0.13 491	0.12 478

rvit_105_1	0.19 443	0.12 432	0.25 473	0.21 457	0.16 513	0.22 455	0.28 534	0.32 455	0.42 501	0.20 397	0.21 324	0.22 390	0.18 416	0.19 408	0.18 406	0.12 478	0.12 507	0.13 497	0.15 527	0.08 337	0.07 289

SACVNet	0.19 443	0.12 432	0.15 311	0.17 227	0.13 465	0.22 455	0.18 384	0.31 450	0.31 429	0.24 454	0.31 451	0.30 473	0.23 467	0.23 470	0.17 393	0.11 452	0.08 428	0.10 431	0.10 444	0.12 476	0.14 508

pcwnet_v2	0.19 443	0.11 413	0.26 482	0.18 309	0.14 483	0.18 389	0.15 250	0.37 515	0.46 522	0.19 375	0.24 356	0.21 372	0.19 434	0.21 444	0.20 431	0.13 495	0.10 478	0.10 431	0.10 444	0.11 458	0.13 492

psm_up	0.19 443	0.10 388	0.18 408	0.21 457	0.11 409	0.17 373	0.19 428	0.38 522	0.34 451	0.22 428	0.28 426	0.29 464	0.25 484	0.20 426	0.22 457	0.09 378	0.10 478	0.11 461	0.11 474	0.08 337	0.08 358

NVstereo2D	0.19 443	0.11 413	0.16 353	0.17 227	0.16 513	0.28 515	0.23 487	0.44 551	0.42 501	0.15 287	0.28 426	0.25 429	0.19 434	0.23 470	0.18 406	0.09 378	0.06 326	0.10 431	0.08 360	0.15 519	0.10 433

StereoDRNet	0.19 443	0.11 413	0.18 408	0.22 478	0.11 409	0.22 455	0.22 475	0.37 515	0.34 451	0.24 454	0.28 426	0.30 473	0.19 434	0.20 426	0.21 444	0.10 420	0.08 428	0.11 461	0.09 406	0.09 401	0.07 289

CBMV_ROB	0.19 443	0.13 460	0.18 408	0.16 150	0.11 409	0.16 350	0.12 77	0.27 380	0.29 413	0.27 479	0.31 451	0.27 446	0.24 476	0.24 481	0.16 376	0.15 519	0.18 544	0.22 549	0.20 545	0.10 436	0.12 478

NOSS_ROB	0.19 443	0.13 460	0.18 408	0.16 150	0.12 439	0.16 350	0.12 77	0.30 434	0.33 440	0.20 397	0.22 340	0.27 446	0.24 476	0.21 444	0.16 376	0.16 536	0.18 544	0.23 550	0.21 547	0.13 491	0.13 492

w-ln-seven-2	0.20 452	0.14 475	0.39 526	0.23 497	0.12 439	0.21 441	0.21 463	0.29 423	0.38 483	0.25 467	0.38 496	0.28 456	0.23 467	0.21 444	0.25 488	0.08 322	0.08 428	0.09 383	0.09 406	0.10 436	0.09 403

YMNet	0.20 452	0.12 432	0.20 435	0.21 457	0.14 483	0.27 504	0.23 487	0.32 455	0.34 451	0.28 493	0.35 481	0.30 473	0.18 416	0.18 383	0.22 457	0.11 452	0.13 519	0.10 431	0.10 444	0.09 401	0.09 403

YMNet_1	0.20 452	0.12 432	0.20 435	0.21 457	0.14 483	0.27 504	0.23 487	0.32 455	0.34 451	0.28 493	0.35 481	0.30 473	0.18 416	0.18 383	0.22 457	0.11 452	0.13 519	0.10 431	0.10 444	0.09 401	0.09 403

test_sample8	0.20 452	0.12 432	0.21 445	0.13 9	0.14 483	0.18 389	0.14 176	0.32 455	0.21 298	0.28 493	0.22 340	0.36 513	0.26 492	0.19 408	0.18 406	0.15 519	0.30 570	0.14 510	0.14 511	0.15 519	0.13 492

SDNR	0.20 452	0.09 323	0.19 431	0.16 150	0.12 439	0.79 581	0.13 119	0.26 366	0.33 440	0.19 375	0.25 384	0.19 346	0.12 272	0.19 408	0.15 357	0.16 536	0.18 544	0.14 510	0.11 474	0.08 337	0.12 478

GwcNet	0.20 452	0.14 475	0.20 435	0.18 309	0.12 439	0.25 483	0.20 447	0.36 506	0.45 515	0.20 397	0.33 466	0.33 502	0.21 454	0.22 462	0.25 488	0.11 452	0.09 455	0.09 383	0.09 406	0.09 401	0.10 433

SuperB	0.20 452	0.10 388	0.57 552	0.16 150	0.09 247	0.19 411	0.18 384	0.25 353	0.51 533	0.27 479	0.39 504	0.17 322	0.22 461	0.22 462	0.21 444	0.08 322	0.06 326	0.06 117	0.06 201	0.12 476	0.11 457

ADCRef	0.20 452	0.12 432	0.43 536	0.20 426	0.12 439	0.23 468	0.18 384	0.32 455	0.37 477	0.26 472	0.33 466	0.18 337	0.23 467	0.25 486	0.26 502	0.07 261	0.06 326	0.09 383	0.09 406	0.08 337	0.09 403

ADCP+	0.20 452	0.10 388	0.35 521	0.21 457	0.12 439	0.22 455	0.27 528	0.31 450	0.35 465	0.26 472	0.37 489	0.22 390	0.22 461	0.27 492	0.28 516	0.09 378	0.06 326	0.08 299	0.08 360	0.10 436	0.10 433

PS-NSSS	0.20 452	0.21 530	0.23 464	0.20 426	0.10 354	0.19 411	0.17 336	0.36 506	0.26 377	0.27 479	0.34 476	0.27 446	0.24 476	0.20 426	0.20 431	0.15 519	0.12 507	0.17 531	0.14 511	0.10 436	0.09 403

DRN-Test	0.20 452	0.11 413	0.21 445	0.22 478	0.10 354	0.22 455	0.22 475	0.40 531	0.38 483	0.24 454	0.33 466	0.26 439	0.22 461	0.22 462	0.25 488	0.11 452	0.07 397	0.11 461	0.10 444	0.09 401	0.08 358

DISCO	0.20 452	0.09 323	0.22 456	0.17 227	0.10 354	0.25 483	0.18 384	0.28 405	0.45 515	0.23 442	0.32 460	0.34 506	0.26 492	0.29 509	0.29 524	0.08 322	0.06 326	0.07 218	0.07 293	0.09 401	0.10 433

SGM-Forest	0.20 452	0.14 475	0.18 408	0.20 426	0.13 465	0.21 441	0.22 475	0.33 469	0.31 429	0.24 454	0.29 441	0.28 456	0.20 446	0.23 470	0.18 406	0.15 519	0.16 538	0.15 521	0.14 511	0.13 491	0.12 478
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.20 452	0.15 482	0.18 408	0.18 309	0.10 354	0.20 430	0.11 50	0.30 434	0.31 429	0.29 502	0.31 451	0.31 488	0.23 467	0.28 501	0.19 421	0.13 495	0.15 533	0.17 531	0.16 531	0.10 436	0.10 433
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
UDG	0.21 466	0.17 503	0.20 435	0.23 497	0.15 501	0.31 525	0.20 447	0.33 469	0.35 465	0.24 454	0.28 426	0.31 488	0.29 512	0.21 444	0.23 468	0.15 519	0.12 507	0.13 497	0.09 406	0.14 507	0.15 522

FAT-Stereo	0.21 466	0.13 460	0.22 456	0.21 457	0.12 439	0.18 389	0.18 384	0.35 498	0.40 492	0.28 493	0.37 489	0.33 502	0.33 534	0.21 444	0.20 431	0.09 378	0.11 492	0.10 431	0.09 406	0.11 458	0.14 508

FADNet-RVC	0.21 466	0.20 525	0.40 529	0.21 457	0.16 513	0.21 441	0.15 250	0.27 380	0.27 390	0.26 472	0.32 460	0.26 439	0.21 454	0.22 462	0.19 421	0.12 478	0.13 519	0.12 483	0.14 511	0.13 491	0.18 543

FADNet	0.21 466	0.23 536	0.37 524	0.18 309	0.17 525	0.25 483	0.13 119	0.32 455	0.32 435	0.23 442	0.25 384	0.27 446	0.21 454	0.19 408	0.16 376	0.13 495	0.15 533	0.12 483	0.15 527	0.17 537	0.18 543

S-Stereo	0.21 466	0.12 432	0.25 473	0.21 457	0.13 465	0.21 441	0.19 428	0.33 469	0.45 515	0.23 442	0.36 486	0.28 456	0.29 512	0.20 426	0.23 468	0.09 378	0.12 507	0.10 431	0.10 444	0.13 491	0.14 508

DANet	0.21 466	0.16 493	0.29 497	0.25 516	0.13 465	0.23 468	0.19 428	0.28 405	0.27 390	0.28 493	0.32 460	0.35 511	0.32 531	0.31 516	0.24 480	0.11 452	0.09 455	0.11 461	0.10 444	0.13 491	0.11 457
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PWC_ROB	0.21 466	0.16 493	0.27 485	0.18 309	0.11 409	0.22 455	0.13 119	0.33 469	0.49 526	0.30 508	0.40 507	0.32 496	0.25 484	0.31 516	0.23 468	0.10 420	0.07 397	0.11 461	0.08 360	0.11 458	0.10 433

PWCDC_ROB	0.21 466	0.13 460	0.23 464	0.25 516	0.12 439	0.20 430	0.15 250	0.34 483	0.55 543	0.29 502	0.49 539	0.21 372	0.15 357	0.28 501	0.20 431	0.11 452	0.09 455	0.10 431	0.08 360	0.11 458	0.09 403

GASNet	0.22 474	0.24 539	0.34 515	0.26 526	0.17 525	0.27 504	0.16 310	0.45 553	0.42 501	0.27 479	0.24 356	0.30 473	0.16 378	0.27 492	0.18 406	0.12 478	0.09 455	0.12 483	0.11 474	0.16 530	0.08 358

Anonymous_2	0.22 474	0.17 503	0.28 488	0.15 76	0.16 513	0.33 529	0.22 475	0.23 308	0.18 241	0.23 442	0.24 356	0.26 439	0.27 499	0.27 492	0.24 480	0.22 558	0.26 566	0.17 531	0.17 539	0.16 530	0.18 543

Wz-Net-LNSev	0.22 474	0.16 493	0.41 531	0.22 478	0.13 465	0.25 483	0.24 497	0.33 469	0.44 511	0.30 508	0.42 526	0.32 496	0.19 434	0.23 470	0.27 508	0.10 420	0.09 455	0.08 299	0.08 360	0.12 476	0.11 457

FINET	0.22 474	0.18 518	0.28 488	0.19 369	0.16 513	0.24 474	0.24 497	0.33 469	0.49 526	0.26 472	0.33 466	0.22 390	0.23 467	0.23 470	0.18 406	0.18 542	0.16 538	0.11 461	0.10 444	0.15 519	0.14 508

Syn2CoEx	0.22 474	0.16 493	0.29 497	0.29 547	0.15 501	0.26 495	0.21 463	0.34 483	0.32 435	0.29 502	0.36 486	0.28 456	0.25 484	0.20 426	0.25 488	0.16 536	0.12 507	0.14 510	0.11 474	0.09 401	0.08 358

aanetorigin	0.22 474	0.17 503	0.57 552	0.18 309	0.10 354	0.16 350	0.19 428	0.20 248	0.33 440	0.49 559	0.48 538	0.30 473	0.28 508	0.21 444	0.24 480	0.08 322	0.07 397	0.08 299	0.07 293	0.10 436	0.09 403

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 474	0.21 530	0.25 473	0.26 526	0.11 409	0.24 474	0.14 176	0.39 528	0.24 340	0.32 521	0.36 486	0.30 473	0.21 454	0.19 408	0.22 457	0.17 541	0.14 529	0.21 545	0.16 531	0.13 491	0.12 478

RP	0.22 474	0.13 460	0.22 456	0.23 497	0.12 439	0.21 441	0.20 447	0.26 366	0.45 515	0.22 428	0.38 496	0.37 516	0.25 484	0.28 501	0.25 488	0.11 452	0.12 507	0.13 497	0.12 495	0.13 491	0.14 508

stereogan	0.22 474	0.11 413	0.21 445	0.20 426	0.12 439	0.32 527	0.19 428	0.36 506	0.45 515	0.23 442	0.39 504	0.35 511	0.27 499	0.33 525	0.23 468	0.10 420	0.12 507	0.10 431	0.10 444	0.14 507	0.14 508

GANet	0.22 474	0.13 460	0.21 445	0.25 516	0.14 483	0.23 468	0.22 475	0.42 541	0.27 390	0.31 514	0.43 529	0.37 516	0.29 512	0.23 470	0.23 468	0.10 420	0.12 507	0.10 431	0.09 406	0.10 436	0.08 358

MDST_ROB	0.22 474	0.10 388	0.18 408	0.18 309	0.11 409	0.40 551	0.19 428	0.44 551	0.42 501	0.40 541	0.40 507	0.29 464	0.21 454	0.27 492	0.19 421	0.11 452	0.10 478	0.14 510	0.11 474	0.10 436	0.08 358

XPNet_ROB	0.22 474	0.12 432	0.20 435	0.22 478	0.13 465	0.22 455	0.19 428	0.35 498	0.40 492	0.30 508	0.40 507	0.38 522	0.27 499	0.26 490	0.29 524	0.15 519	0.10 478	0.10 431	0.10 444	0.13 491	0.12 478

PSMNet_ROB	0.22 474	0.12 432	0.15 311	0.27 534	0.15 501	0.25 483	0.36 564	0.43 547	0.37 477	0.27 479	0.33 466	0.32 496	0.23 467	0.21 444	0.27 508	0.12 478	0.08 428	0.13 497	0.11 474	0.10 436	0.09 403

MSAF-DinoV2	0.23 487	0.11 413	0.25 473	0.17 227	0.10 354	0.28 515	0.17 336	0.38 522	0.56 545	0.21 413	0.27 415	0.47 553	0.28 508	0.36 537	0.40 557	0.09 378	0.06 326	0.07 218	0.09 406	0.12 476	0.11 457

Wz-Net-MNSev	0.23 487	0.13 460	0.33 512	0.20 426	0.15 501	0.36 541	0.25 514	0.34 483	0.45 515	0.29 502	0.41 518	0.39 527	0.19 434	0.25 486	0.27 508	0.09 378	0.07 397	0.09 383	0.09 406	0.12 476	0.10 433

DDUNet	0.23 487	0.18 518	0.22 456	0.22 478	0.15 501	0.25 483	0.24 497	0.30 434	0.31 429	0.31 514	0.37 489	0.34 506	0.26 492	0.25 486	0.21 444	0.18 542	0.13 519	0.17 531	0.11 474	0.16 530	0.17 540

APVNet	0.23 487	0.12 432	0.20 435	0.18 309	0.14 483	0.32 527	0.31 553	0.40 531	0.33 440	0.27 479	0.40 507	0.30 473	0.29 512	0.27 492	0.25 488	0.11 452	0.12 507	0.11 461	0.14 511	0.12 476	0.13 492

AF-Net	0.23 487	0.17 503	0.17 376	0.27 534	0.13 465	0.26 495	0.24 497	0.33 469	0.51 533	0.25 467	0.33 466	0.39 527	0.27 499	0.28 501	0.26 502	0.11 452	0.10 478	0.16 528	0.12 495	0.11 458	0.11 457

edge stereo	0.23 487	0.14 475	0.21 445	0.21 457	0.13 465	0.24 474	0.16 310	0.32 455	0.42 501	0.32 521	0.40 507	0.39 527	0.35 538	0.25 486	0.25 488	0.13 495	0.11 492	0.14 510	0.11 474	0.12 476	0.14 508

Nwc_Net	0.23 487	0.17 503	0.22 456	0.25 516	0.15 501	0.25 483	0.27 528	0.38 522	0.39 488	0.22 428	0.41 518	0.30 473	0.29 512	0.28 501	0.25 488	0.11 452	0.10 478	0.17 531	0.20 545	0.10 436	0.11 457

RTSC	0.23 487	0.13 460	0.30 503	0.21 457	0.13 465	0.29 519	0.17 336	0.36 506	0.68 566	0.27 479	0.34 476	0.30 473	0.22 461	0.32 521	0.31 534	0.10 420	0.08 428	0.09 383	0.10 444	0.13 491	0.14 508

RYNet	0.23 487	0.12 432	0.22 456	0.19 369	0.17 525	0.47 557	0.26 523	0.39 528	0.49 526	0.24 454	0.29 441	0.34 506	0.24 476	0.20 426	0.31 534	0.10 420	0.06 326	0.09 383	0.09 406	0.14 507	0.15 522

NaN_ROB	0.23 487	0.20 525	0.25 473	0.25 516	0.13 465	0.31 525	0.27 528	0.34 483	0.41 499	0.31 514	0.31 451	0.32 496	0.23 467	0.31 516	0.22 457	0.11 452	0.17 542	0.10 431	0.11 474	0.08 337	0.09 403

ETE_ROB	0.23 487	0.17 503	0.23 464	0.25 516	0.14 483	0.26 495	0.29 545	0.32 455	0.37 477	0.28 493	0.37 489	0.45 546	0.27 499	0.28 501	0.27 508	0.11 452	0.09 455	0.12 483	0.10 444	0.14 507	0.13 492

w-ln-seven	0.24 498	0.15 482	0.58 555	0.20 426	0.14 483	0.26 495	0.22 475	0.36 506	0.62 557	0.30 508	0.40 507	0.30 473	0.23 467	0.22 462	0.28 516	0.09 378	0.09 455	0.11 461	0.10 444	0.11 458	0.10 433

SQANet	0.24 498	0.24 539	0.31 506	0.31 552	0.19 538	0.27 504	0.13 119	0.30 434	0.33 440	0.25 467	0.37 489	0.31 488	0.22 461	0.27 492	0.23 468	0.15 519	0.10 478	0.21 545	0.16 531	0.22 546	0.16 531

DeepPrunerF	0.24 498	0.17 503	0.45 537	0.26 526	0.16 513	0.23 468	0.29 545	0.37 515	0.51 533	0.27 479	0.31 451	0.24 416	0.28 508	0.22 462	0.23 468	0.15 519	0.11 492	0.20 544	0.18 543	0.12 476	0.14 508

PA-Net	0.24 498	0.18 518	0.34 515	0.28 540	0.22 547	0.22 455	0.39 569	0.29 423	0.39 488	0.22 428	0.33 466	0.25 429	0.26 492	0.21 444	0.25 488	0.10 420	0.23 564	0.15 521	0.22 550	0.09 401	0.13 492
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.24 498	0.15 482	0.18 408	0.34 557	0.18 534	0.24 474	0.24 497	0.34 483	0.29 413	0.31 514	0.38 496	0.38 522	0.29 512	0.23 470	0.25 488	0.15 519	0.12 507	0.18 540	0.21 547	0.13 491	0.13 492

WCMA_ROB	0.24 498	0.11 413	0.24 470	0.17 227	0.14 483	0.34 533	0.16 310	0.33 469	0.33 440	0.39 538	0.54 546	0.40 534	0.35 538	0.35 533	0.26 502	0.12 478	0.12 507	0.12 483	0.11 474	0.14 507	0.14 508

SGM_RVC	0.24 498	0.12 432	0.16 353	0.15 76	0.09 247	0.34 533	0.19 428	0.35 498	0.32 435	0.44 553	0.38 496	0.53 561	0.36 542	0.36 537	0.26 502	0.13 495	0.13 519	0.13 497	0.13 506	0.11 458	0.11 457
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
NLCSM	0.25 505	0.17 503	0.21 445	0.21 457	0.23 548	0.27 504	0.18 384	0.46 556	0.30 419	0.27 479	0.24 356	0.39 527	0.35 538	0.47 562	0.49 571	0.09 378	0.11 492	0.11 461	0.16 531	0.11 458	0.12 478

FSD	0.25 505	0.27 548	0.26 482	0.25 516	0.23 548	0.25 483	0.25 514	0.27 380	0.26 377	0.25 467	0.26 397	0.26 439	0.26 492	0.27 492	0.24 480	0.21 554	0.20 550	0.27 556	0.26 557	0.25 558	0.24 558

z-mn7	0.25 505	0.15 482	0.47 541	0.19 369	0.13 465	0.28 515	0.25 514	0.35 498	0.64 561	0.27 479	0.57 553	0.29 464	0.24 476	0.32 521	0.27 508	0.08 322	0.08 428	0.08 299	0.08 360	0.10 436	0.10 433

DGSMNet	0.25 505	0.19 521	0.34 515	0.21 457	0.24 553	0.24 474	0.21 463	0.36 506	0.42 501	0.25 467	0.32 460	0.38 522	0.21 454	0.29 509	0.24 480	0.13 495	0.11 492	0.14 510	0.16 531	0.23 549	0.23 557

psmorigin	0.25 505	0.16 493	0.35 521	0.17 227	0.13 465	0.24 474	0.14 176	0.34 483	0.34 451	0.41 545	0.55 547	0.41 537	0.38 545	0.35 533	0.28 516	0.11 452	0.15 533	0.11 461	0.11 474	0.12 476	0.17 540

RGC	0.25 505	0.20 525	0.29 497	0.28 540	0.16 513	0.22 455	0.23 487	0.33 469	0.44 511	0.27 479	0.40 507	0.38 522	0.28 508	0.37 542	0.23 468	0.11 452	0.13 519	0.17 531	0.17 539	0.15 519	0.16 531

G-Net	0.25 505	0.17 503	0.38 525	0.23 497	0.16 513	0.51 560	0.23 487	0.29 423	0.35 465	0.36 530	0.38 496	0.31 488	0.29 512	0.28 501	0.27 508	0.11 452	0.09 455	0.12 483	0.10 444	0.16 530	0.14 508

NCC-stereo	0.25 505	0.15 482	0.31 506	0.26 526	0.17 525	0.21 441	0.31 553	0.41 536	0.40 492	0.24 454	0.38 496	0.33 502	0.29 512	0.37 542	0.28 516	0.13 495	0.11 492	0.15 521	0.22 550	0.13 491	0.13 492

Abc-Net	0.25 505	0.15 482	0.31 506	0.26 526	0.17 525	0.21 441	0.31 553	0.41 536	0.40 492	0.24 454	0.38 496	0.33 502	0.29 512	0.37 542	0.28 516	0.13 495	0.11 492	0.15 521	0.22 550	0.13 491	0.13 492
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCL	0.25 505	0.12 432	0.49 544	0.22 478	0.12 439	0.36 541	0.29 545	0.30 434	0.57 547	0.24 454	0.47 537	0.30 473	0.31 528	0.30 515	0.30 529	0.09 378	0.07 397	0.09 383	0.09 406	0.10 436	0.10 433

STTRV1_RVC	0.25 505	0.26 545	0.39 526	0.19 369	0.26 560	0.30 522	0.24 497	0.35 498	0.35 465	0.36 530	0.34 476	0.31 488	0.31 528	0.28 501	0.25 488	0.18 542	0.10 478	0.16 528	0.14 511	0.18 539	0.12 478

FBW_ROB	0.25 505	0.17 503	0.23 464	0.27 534	0.14 483	0.26 495	0.22 475	0.42 541	0.43 509	0.42 547	0.41 518	0.43 542	0.27 499	0.32 521	0.24 480	0.09 378	0.15 533	0.15 521	0.12 495	0.12 476	0.10 433

SANet	0.25 505	0.14 475	0.29 497	0.21 457	0.11 409	0.29 519	0.25 514	0.40 531	0.65 564	0.36 530	0.40 507	0.42 539	0.27 499	0.27 492	0.25 488	0.12 478	0.09 455	0.10 431	0.09 406	0.13 491	0.12 478

LALA_ROB	0.25 505	0.16 493	0.23 464	0.27 534	0.17 525	0.27 504	0.27 528	0.42 541	0.38 483	0.33 525	0.39 504	0.51 557	0.26 492	0.29 509	0.28 516	0.16 536	0.09 455	0.13 497	0.12 495	0.13 491	0.13 492

zh-sn7	0.26 519	0.17 503	0.55 549	0.24 508	0.14 483	0.25 483	0.25 514	0.34 483	0.49 526	0.29 502	0.55 547	0.29 464	0.32 531	0.37 542	0.33 542	0.10 420	0.10 478	0.11 461	0.11 474	0.12 476	0.12 478

zh-mn7	0.26 519	0.15 482	0.59 557	0.19 369	0.14 483	0.24 474	0.22 475	0.35 498	0.63 560	0.35 527	0.67 562	0.31 488	0.25 484	0.31 516	0.26 502	0.09 378	0.08 428	0.09 383	0.09 406	0.09 401	0.11 457

Wz-Net-SNSev	0.26 519	0.17 503	0.46 538	0.25 516	0.14 483	0.26 495	0.24 497	0.38 522	0.57 547	0.30 508	0.56 549	0.39 527	0.26 492	0.24 481	0.32 539	0.10 420	0.09 455	0.10 431	0.11 474	0.11 458	0.11 457

SHD	0.26 519	0.15 482	0.31 506	0.24 508	0.18 534	0.23 468	0.15 250	0.39 528	0.72 571	0.32 521	0.42 526	0.36 513	0.29 512	0.33 525	0.30 529	0.13 495	0.11 492	0.14 510	0.13 506	0.16 530	0.20 551

ADCMid	0.26 519	0.15 482	0.42 534	0.20 426	0.14 483	0.25 483	0.26 523	0.35 498	0.40 492	0.37 535	0.45 533	0.34 506	0.42 555	0.36 537	0.36 547	0.10 420	0.09 455	0.11 461	0.11 474	0.13 491	0.13 492

AnyNet_C32	0.26 519	0.16 493	0.39 526	0.20 426	0.17 525	0.26 495	0.31 553	0.32 455	0.45 515	0.31 514	0.50 541	0.30 473	0.34 535	0.41 558	0.36 547	0.12 478	0.12 507	0.12 483	0.14 511	0.14 507	0.15 522

ADCPNet	0.26 519	0.17 503	0.62 560	0.21 457	0.15 501	0.36 541	0.25 514	0.33 469	0.37 477	0.31 514	0.41 518	0.36 513	0.29 512	0.29 509	0.34 545	0.12 478	0.10 478	0.11 461	0.12 495	0.14 507	0.13 492

DispFullNet	0.27 526	0.22 534	0.66 563	0.28 540	0.17 525	0.27 504	0.17 336	0.34 483	0.57 547	0.27 479	0.37 489	0.43 542	0.24 476	0.39 549	0.25 488	0.12 478	0.06 326	0.19 542	0.11 474	0.23 549	0.16 531

MeshStereo	0.27 526	0.13 460	0.18 408	0.15 76	0.11 409	0.33 529	0.24 497	0.41 536	0.36 471	0.53 562	0.58 557	0.67 571	0.41 551	0.36 537	0.27 508	0.14 515	0.13 519	0.13 497	0.11 474	0.11 458	0.11 457
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
PSMNet-RUCA	0.28 528	0.33 561	0.42 534	0.36 561	0.32 567	0.18 389	0.20 447	0.42 541	0.30 419	0.33 525	0.41 518	0.40 534	0.24 476	0.31 516	0.20 431	0.19 546	0.11 492	0.25 552	0.15 527	0.22 546	0.16 531

CC-Net-ROB	0.28 528	0.31 559	0.36 523	0.30 550	0.15 501	0.25 483	0.19 428	0.45 553	0.34 451	0.39 538	0.37 489	0.39 527	0.31 528	0.27 492	0.27 508	0.24 565	0.18 544	0.30 566	0.23 554	0.19 543	0.15 522

DPSNet	0.28 528	0.16 493	0.33 512	0.18 309	0.13 465	0.55 563	0.42 572	0.52 565	0.68 566	0.29 502	0.38 496	0.39 527	0.30 523	0.32 521	0.23 468	0.11 452	0.10 478	0.11 461	0.08 360	0.20 545	0.16 531

PDISCO_ROB	0.28 528	0.16 493	0.28 488	0.28 540	0.20 541	0.33 529	0.27 528	0.45 553	0.58 550	0.28 493	0.41 518	0.45 546	0.30 523	0.34 528	0.35 546	0.12 478	0.09 455	0.17 531	0.16 531	0.17 537	0.13 492

Wz-Net-TNSev	0.29 532	0.20 525	0.69 571	0.19 369	0.15 501	0.38 547	0.27 528	0.36 506	0.56 545	0.35 527	0.42 526	0.45 546	0.39 546	0.33 525	0.31 534	0.13 495	0.13 519	0.10 431	0.12 495	0.15 519	0.15 522

WZ-Net	0.29 532	0.17 503	0.82 581	0.23 497	0.16 513	0.35 537	0.29 545	0.40 531	0.59 552	0.24 454	0.57 553	0.37 516	0.25 484	0.34 528	0.37 551	0.09 378	0.08 428	0.09 383	0.10 444	0.14 507	0.16 531

XQC	0.29 532	0.23 536	0.53 546	0.29 547	0.19 538	0.36 541	0.28 534	0.37 515	0.58 550	0.31 514	0.31 451	0.37 516	0.30 523	0.39 549	0.39 555	0.13 495	0.09 455	0.15 521	0.12 495	0.18 539	0.18 543

MultiAttention	0.30 535	0.08 251	0.15 311	0.19 369	0.13 465	1.56 599	1.33 601	0.36 506	0.36 471	0.20 397	0.21 324	0.24 416	0.11 240	0.39 549	0.18 406	0.06 116	0.05 173	0.08 299	0.08 360	0.11 458	0.09 403

ccnet	0.30 535	0.28 550	0.24 470	0.20 426	0.28 562	0.41 553	0.22 475	0.46 556	0.33 440	0.37 535	0.46 535	0.37 516	0.30 523	0.40 553	0.43 562	0.23 563	0.14 529	0.21 545	0.17 539	0.23 549	0.19 548

EDNetEfficient	0.30 535	0.24 539	1.18 589	0.18 309	0.10 354	0.20 430	0.20 447	0.21 266	0.61 554	0.74 577	0.56 549	0.30 473	0.40 550	0.23 470	0.32 539	0.09 378	0.07 397	0.08 299	0.07 293	0.11 458	0.10 433

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 535	0.24 539	0.30 503	0.36 561	0.16 513	0.36 541	0.31 553	0.34 483	0.43 509	0.41 545	0.46 535	0.38 522	0.30 523	0.35 533	0.29 524	0.19 546	0.20 550	0.26 553	0.29 564	0.18 539	0.19 548

ADCS	0.30 535	0.19 521	0.48 543	0.21 457	0.18 534	0.29 519	0.24 497	0.42 541	0.64 561	0.40 541	0.50 541	0.40 534	0.37 543	0.40 553	0.43 562	0.13 495	0.13 519	0.13 497	0.14 511	0.16 530	0.16 531

CSAN	0.30 535	0.24 539	0.28 488	0.34 557	0.19 538	0.34 533	0.42 572	0.38 522	0.51 533	0.38 537	0.40 507	0.44 545	0.34 535	0.29 509	0.31 534	0.19 546	0.16 538	0.19 542	0.19 544	0.14 507	0.15 522

GANetREF_RVC	0.31 541	0.34 562	0.29 497	0.35 559	0.16 513	0.33 529	0.42 572	0.48 559	0.52 539	0.35 527	0.35 481	0.34 506	0.32 531	0.40 553	0.33 542	0.27 567	0.20 550	0.29 564	0.15 527	0.19 543	0.18 543
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
MSMD_ROB	0.31 541	0.26 545	0.26 482	0.24 508	0.21 544	0.34 533	0.25 514	0.34 483	0.39 488	0.40 541	0.69 566	0.45 546	0.41 551	0.34 528	0.28 516	0.20 551	0.20 550	0.26 553	0.25 556	0.23 549	0.22 555

FC-DCNN v2	0.33 543	0.28 550	0.28 488	0.26 526	0.23 548	0.39 549	0.29 545	0.41 536	0.44 511	0.46 556	0.57 553	0.51 557	0.41 551	0.38 547	0.30 529	0.21 554	0.20 550	0.27 556	0.26 557	0.25 558	0.24 558

FCDSN-DC	0.33 543	0.28 550	0.28 488	0.30 550	0.24 553	0.39 549	0.28 534	0.43 547	0.42 501	0.44 553	0.53 545	0.51 557	0.42 555	0.37 542	0.30 529	0.21 554	0.20 550	0.27 556	0.26 557	0.25 558	0.25 561
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	0.33 543	0.22 534	0.58 555	0.31 552	0.15 501	0.36 541	0.17 336	0.54 568	0.46 522	0.47 558	0.56 549	0.58 564	0.39 546	0.36 537	0.38 554	0.15 519	0.15 533	0.18 540	0.21 547	0.16 530	0.16 531

FC-DCNN	0.33 543	0.28 550	0.28 488	0.26 526	0.23 548	0.38 547	0.29 545	0.40 531	0.44 511	0.46 556	0.56 549	0.51 557	0.41 551	0.38 547	0.31 534	0.21 554	0.20 550	0.27 556	0.26 557	0.25 558	0.24 558

PASM	0.33 543	0.25 544	0.51 545	0.28 540	0.27 561	0.30 522	0.31 553	0.35 498	0.51 533	0.36 530	0.40 507	0.47 553	0.35 538	0.34 528	0.36 547	0.23 563	0.26 566	0.26 553	0.28 563	0.23 549	0.21 552

SGM-ForestM	0.33 543	0.12 432	0.17 376	0.16 150	0.11 409	0.42 554	0.20 447	0.43 547	0.53 542	0.53 562	0.57 553	1.41 594	0.44 560	0.42 559	0.29 524	0.14 515	0.16 538	0.16 528	0.16 531	0.12 476	0.13 492

LSM	0.34 549	0.21 530	0.62 560	0.27 534	0.62 586	0.35 537	0.26 523	0.43 547	0.49 526	0.45 555	0.60 560	0.42 539	0.37 543	0.35 533	0.26 502	0.13 495	0.21 560	0.14 510	0.16 531	0.18 539	0.34 573

GCST	0.37 550	0.42 570	0.27 485	1.03 594	0.39 569	0.18 389	0.08 7	0.21 266	0.18 241	0.28 493	0.25 384	0.15 285	0.12 272	0.16 327	0.14 323	0.64 589	0.43 578	0.75 586	0.65 588	0.64 582	0.46 582

AnyNet_C01	0.37 550	0.26 545	1.41 592	0.22 478	0.17 525	0.51 560	0.28 534	0.36 506	0.40 492	0.39 538	0.75 572	0.46 550	0.39 546	0.46 561	0.50 573	0.13 495	0.13 519	0.13 497	0.14 511	0.14 507	0.16 531

otaku	0.39 552	0.38 566	0.53 546	0.44 568	0.28 562	0.57 565	0.24 497	0.42 541	0.62 557	0.40 541	0.50 541	0.46 550	0.34 535	0.40 553	0.33 542	0.30 568	0.30 570	0.39 570	0.33 569	0.30 565	0.29 567

ACVNet-4b	0.39 552	0.53 573	0.56 550	0.45 569	0.24 553	0.46 556	0.18 384	0.50 561	0.64 561	0.42 547	0.45 533	0.60 565	0.27 499	0.34 528	0.24 480	0.33 571	0.14 529	0.48 574	0.42 575	0.31 568	0.27 566

PVD	0.40 554	0.21 530	0.40 529	0.32 555	0.23 548	0.30 522	0.45 576	0.53 567	0.97 585	0.55 565	0.80 576	0.54 562	0.60 575	0.53 569	0.40 557	0.19 546	0.14 529	0.17 531	0.14 511	0.24 556	0.32 571

Ntro	0.41 555	0.40 568	0.54 548	0.46 572	0.30 566	0.64 569	0.24 497	0.47 558	0.68 566	0.42 547	0.49 539	0.47 553	0.42 555	0.40 553	0.32 539	0.32 570	0.28 568	0.37 569	0.31 567	0.33 570	0.29 567

SAMSARA	0.41 555	0.28 550	0.34 515	0.55 575	0.39 569	0.85 584	1.25 600	0.49 560	0.52 539	0.36 530	0.35 481	0.56 563	0.39 546	0.39 549	0.41 559	0.15 519	0.20 550	0.15 521	0.14 511	0.23 549	0.21 552

ELAS_RVC	0.42 557	0.29 557	0.33 512	0.28 540	0.24 553	0.56 564	0.38 567	0.50 561	0.61 554	0.74 577	0.76 573	0.67 571	0.56 570	0.55 571	0.42 561	0.22 558	0.21 560	0.27 556	0.26 557	0.27 564	0.26 564
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.42 557	0.29 557	0.34 515	0.28 540	0.24 553	0.63 568	0.37 565	0.52 565	0.52 539	0.72 574	0.82 577	0.68 573	0.56 570	0.52 567	0.45 568	0.22 558	0.21 560	0.27 556	0.26 557	0.26 562	0.26 564
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Consistency-Raft	0.44 559	0.40 568	0.46 538	0.37 563	0.43 573	0.42 554	0.41 570	0.57 570	0.55 543	0.32 521	0.73 570	0.32 496	0.50 564	0.42 559	0.49 571	0.39 573	0.36 575	0.45 573	0.52 584	0.42 573	0.30 569

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 559	0.39 567	0.56 550	0.40 564	0.20 541	0.66 571	0.33 562	0.54 568	0.72 571	0.71 573	0.72 569	0.62 566	0.55 568	0.52 567	0.47 569	0.20 551	0.19 549	0.29 564	0.30 566	0.24 556	0.19 548

ACVNet_1	0.45 561	0.51 572	0.61 558	0.45 569	0.28 562	0.50 558	0.28 534	0.58 575	0.71 570	0.63 568	0.59 559	0.74 576	0.50 564	0.50 564	0.36 547	0.26 566	0.25 565	0.39 570	0.29 564	0.32 569	0.25 561

RTS	0.46 562	0.19 521	3.33 599	0.25 516	0.15 501	0.72 576	0.21 463	0.37 515	0.78 578	0.42 547	0.44 531	0.31 488	0.43 558	0.55 571	0.37 551	0.10 420	0.09 455	0.13 497	0.13 506	0.15 519	0.15 522

RTSA	0.46 562	0.19 521	3.33 599	0.25 516	0.15 501	0.72 576	0.21 463	0.37 515	0.78 578	0.42 547	0.44 531	0.31 488	0.43 558	0.55 571	0.37 551	0.10 420	0.09 455	0.13 497	0.13 506	0.15 519	0.15 522

MANE	0.47 564	0.28 550	0.28 488	0.27 534	0.24 553	0.50 558	0.32 561	0.57 570	0.62 557	0.74 577	1.20 595	1.21 587	0.64 577	0.54 570	0.39 555	0.22 558	0.20 550	0.27 556	0.31 567	0.26 562	0.25 561

NVStereoNet_ROB	0.47 564	0.37 565	0.47 541	0.42 567	0.29 565	0.35 537	0.35 563	0.50 561	0.61 554	0.73 575	0.94 582	0.70 575	0.68 579	0.48 563	0.62 581	0.22 558	0.33 574	0.34 568	0.34 571	0.30 565	0.31 570
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MonStereo1	0.49 566	0.27 548	0.61 558	0.29 547	0.20 541	0.40 551	0.19 428	0.51 564	0.66 565	0.53 562	0.91 581	1.02 581	0.59 574	0.51 566	0.58 578	0.53 582	0.32 573	0.55 580	0.40 573	0.36 571	0.38 576

LE_ROB	0.50 567	0.07 136	0.14 273	0.15 76	0.08 137	0.26 495	0.17 336	0.23 308	1.71 601	4.68 606	0.67 562	0.46 550	0.47 561	0.21 444	0.30 529	0.07 261	0.06 326	0.06 117	0.06 201	0.08 337	0.06 210

anonymity	0.53 568	0.58 574	0.66 563	0.41 565	0.61 585	0.54 562	0.41 570	0.57 570	0.41 499	0.56 566	0.50 541	0.50 556	0.55 568	0.59 576	0.50 573	0.58 585	0.50 588	0.51 576	0.51 582	0.52 575	0.58 584

RainbowNet	0.54 569	0.61 577	0.71 576	0.57 576	0.43 573	0.66 571	0.37 565	0.60 576	0.87 582	0.51 560	0.67 562	0.63 567	0.47 561	0.50 564	0.44 565	0.47 579	0.48 584	0.53 578	0.41 574	0.53 577	0.41 579

BEATNet-Init1	0.54 569	0.28 550	0.68 570	0.31 552	0.21 544	0.85 584	0.31 553	0.57 570	0.69 569	0.89 584	1.00 585	2.17 602	0.66 578	0.58 575	0.44 565	0.19 546	0.18 544	0.23 550	0.22 550	0.22 546	0.21 552

SGM+DAISY	0.57 571	0.58 574	0.67 567	0.41 565	0.55 579	0.68 573	0.51 578	0.57 570	0.46 522	0.67 569	0.70 567	0.69 574	0.57 572	0.64 578	0.58 578	0.59 586	0.49 585	0.50 575	0.50 581	0.52 575	0.59 587

SPS-STEREO	0.58 572	0.59 576	0.66 563	0.45 569	0.55 579	0.65 570	0.44 575	0.63 577	0.51 533	0.69 571	0.65 561	0.66 570	0.58 573	0.62 577	0.62 581	0.62 588	0.47 583	0.51 576	0.49 579	0.55 578	0.58 584
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	0.65 573	0.66 581	0.66 563	0.51 573	0.69 590	0.70 574	0.58 582	0.65 579	0.75 576	0.61 567	0.73 570	0.63 567	0.68 579	0.65 579	0.60 580	0.66 590	0.58 597	0.63 581	0.59 585	0.68 586	0.69 594

IMH-64-1	0.66 574	0.62 578	0.69 571	0.72 579	0.51 576	0.60 566	0.51 578	0.92 585	0.84 580	0.75 580	1.02 586	0.81 577	0.78 584	0.80 583	0.50 573	0.43 575	0.46 579	0.72 583	0.48 577	0.55 578	0.40 577

IMH-64	0.66 574	0.62 578	0.69 571	0.72 579	0.51 576	0.60 566	0.51 578	0.92 585	0.84 580	0.75 580	1.02 586	0.81 577	0.78 584	0.80 583	0.50 573	0.43 575	0.46 579	0.72 583	0.48 577	0.55 578	0.40 577

ACVNet_2	0.67 576	0.68 582	0.70 574	0.64 577	0.41 571	0.75 579	0.50 577	0.98 591	1.38 596	0.90 585	1.09 589	1.04 582	0.74 582	0.55 571	0.48 570	0.43 575	0.40 577	0.53 578	0.45 576	0.48 574	0.36 575

IMH	0.72 577	0.65 580	0.70 574	0.77 581	0.54 578	0.71 575	0.56 581	0.99 593	1.08 587	0.82 583	1.09 589	0.89 579	0.88 588	0.88 591	0.53 577	0.44 578	0.50 588	0.75 586	0.51 582	0.58 581	0.42 580

PWCK	0.72 577	0.95 592	0.99 587	0.77 581	0.32 567	0.79 581	0.38 567	0.92 585	0.90 583	0.96 588	0.76 573	0.97 580	0.62 576	0.87 589	0.68 584	0.73 592	0.46 579	0.76 588	0.49 579	0.71 589	0.44 581

JetBlue	0.73 579	0.46 571	1.21 590	0.52 574	0.47 575	2.16 600	0.67 588	0.78 581	0.72 571	0.70 572	0.79 575	1.21 587	0.84 586	1.06 598	1.04 597	0.40 574	0.28 568	0.33 567	0.33 569	0.30 565	0.34 573

TorneroNet-64	0.76 580	0.73 584	0.77 579	0.78 583	0.58 584	0.94 589	0.58 582	0.85 584	1.26 591	0.67 569	0.88 579	1.41 594	0.76 583	0.87 589	0.68 584	0.49 580	0.46 579	0.73 585	0.59 585	0.68 586	0.54 583

MADNet+	0.76 580	0.72 583	3.76 602	0.67 578	0.41 571	0.99 590	0.97 598	0.72 580	0.75 576	0.52 561	0.58 557	0.64 569	0.68 579	0.89 592	1.04 597	0.35 572	0.36 575	0.28 563	0.23 554	0.38 572	0.33 572

WAO-7	0.80 582	0.78 586	0.57 552	0.85 586	0.67 589	0.76 580	0.69 591	1.07 595	1.30 593	0.90 585	1.20 595	1.05 583	0.93 590	0.71 580	0.68 584	0.60 587	0.62 598	0.67 582	0.68 591	0.64 582	0.59 587

WAO-6	0.82 583	0.81 587	0.63 562	0.87 588	0.63 587	0.79 581	0.60 584	0.98 591	1.52 600	0.91 587	0.97 584	1.08 584	1.04 594	0.72 581	0.70 587	0.72 591	0.49 585	0.91 594	0.71 592	0.70 588	0.59 587

TorneroNet	0.83 584	0.75 585	0.83 583	0.85 586	0.63 587	1.03 593	0.65 586	0.96 589	1.14 589	0.80 582	1.10 591	1.36 592	0.88 588	0.95 594	0.82 592	0.57 583	0.49 585	0.79 591	0.66 590	0.74 592	0.64 593

LVE	0.84 585	0.87 590	0.86 584	0.81 584	0.56 581	1.09 595	0.66 587	1.07 595	1.45 598	0.97 589	1.23 597	1.11 585	0.86 587	0.84 586	0.72 588	0.49 580	0.56 594	0.76 588	0.60 587	0.66 584	0.60 590

Dean	0.88 586	0.88 591	0.81 580	0.82 585	0.57 582	0.91 586	0.62 585	1.17 601	1.71 601	1.15 596	1.16 593	1.31 591	1.00 593	0.82 585	0.83 593	0.57 583	0.56 594	0.78 590	0.65 588	0.67 585	0.58 584

WAO-8	0.92 587	0.83 588	0.67 567	0.94 591	0.70 591	0.92 587	0.68 589	1.08 597	1.80 603	1.06 593	1.42 599	1.29 589	1.08 596	0.86 587	0.80 590	0.74 593	0.54 591	0.86 592	0.75 593	0.71 589	0.63 591

Venus	0.92 587	0.83 588	0.67 567	0.94 591	0.70 591	0.92 587	0.68 589	1.08 597	1.80 603	1.06 593	1.42 599	1.29 589	1.08 596	0.86 587	0.80 590	0.74 593	0.54 591	0.86 592	0.75 593	0.71 589	0.63 591

UNDER WATER-64	0.97 589	0.96 593	1.48 594	0.88 589	0.57 582	1.24 598	0.90 596	0.78 581	0.96 584	1.05 591	0.85 578	1.56 599	1.26 600	0.97 596	0.99 595	0.88 597	0.57 596	1.04 597	0.88 597	0.81 593	0.75 595

notaker	0.98 590	1.13 595	1.02 588	1.14 596	0.81 594	0.73 578	0.69 591	0.94 588	1.15 590	1.19 598	1.19 594	1.41 594	1.17 599	1.10 600	0.74 589	0.82 596	0.64 599	1.18 599	0.79 595	1.02 596	0.82 598

UNDER WATER	0.99 591	1.00 594	1.47 593	1.00 593	0.71 593	1.18 597	0.86 594	0.81 583	1.09 588	1.02 590	0.90 580	1.53 598	1.26 600	1.06 598	1.02 596	0.79 595	0.54 591	1.02 596	0.88 597	0.83 594	0.75 595

ktn	1.02 592	1.23 597	0.82 581	1.24 598	0.86 596	1.00 592	0.86 594	0.96 589	1.37 595	1.05 591	1.12 592	1.16 586	1.06 595	0.95 594	0.62 581	1.28 603	0.71 600	1.39 603	0.83 596	1.06 598	0.77 597

KSHMR	1.10 593	1.19 596	0.90 586	1.26 599	1.00 598	0.99 590	0.96 597	1.13 600	1.35 594	1.16 597	1.28 598	1.40 593	0.97 592	1.03 597	0.93 594	1.03 600	1.08 602	1.20 600	1.03 601	1.03 597	0.98 600

DPSimNet_ROB	1.14 594	1.25 598	0.87 585	1.15 597	0.90 597	1.15 596	1.18 599	1.20 602	1.26 591	1.45 600	1.05 588	1.44 597	1.13 598	0.92 593	1.70 600	1.47 604	0.52 590	1.22 601	1.04 602	0.92 595	1.03 601

HanzoNet	1.31 595	1.29 599	1.22 591	1.13 595	0.85 595	1.05 594	0.84 593	1.06 594	1.47 599	1.66 601	1.63 601	2.48 604	1.78 602	1.63 602	1.69 599	1.27 602	0.80 601	1.32 602	1.02 600	1.07 599	0.90 599

JetRed	1.66 596	1.51 600	3.09 598	0.93 590	1.21 599	5.28 603	1.61 603	1.29 603	1.42 597	1.84 602	1.77 602	1.59 600	0.95 591	1.43 601	2.51 604	0.91 599	1.61 604	0.93 595	0.91 599	1.36 600	1.03 601

MADNet++	1.97 597	1.75 601	1.66 595	1.83 601	1.69 601	2.38 601	1.45 602	2.36 605	2.11 605	2.58 605	2.37 604	2.25 603	2.21 603	2.28 603	2.36 603	1.87 605	1.67 605	1.53 604	1.34 604	1.87 602	1.78 605

coex-ft	3.24 598	0.35 564	57.83 626	0.18 309	0.13 465	0.27 504	0.23 487	0.28 405	0.72 571	1.89 603	0.70 567	0.43 542	0.47 561	0.29 509	0.43 562	0.09 378	0.09 455	0.12 483	0.09 406	0.14 507	0.14 508

ASD4	3.59 599	3.47 605	2.05 596	1.75 600	2.54 603	9.22 607	17.86 609	2.29 604	5.54 607	2.49 604	2.86 605	2.05 601	3.46 604	2.77 604	5.29 605	1.23 601	1.36 603	1.13 598	1.33 603	1.71 601	1.50 604

TCMNet-wrong-test	3.69 600	5.54 613	3.91 603	12.22 613	11.75 614	4.77 602	3.86 604	1.08 597	0.74 575	1.13 595	2.21 603	6.16 609	0.53 567	3.43 606	2.33 602	0.90 598	0.20 550	1.85 606	1.69 605	5.71 610	3.79 611

tt	4.65 601	0.07 136	3.54 601	2.01 602	1.55 600	10.25 608	16.66 608	8.90 614	5.03 606	1.33 599	0.96 583	4.71 605	4.74 605	3.33 605	5.86 607	6.06 613	10.30 617	1.87 607	2.09 607	2.61 604	1.19 603

USTest	6.16 602	2.65 604	2.79 597	6.48 609	7.21 608	14.33 611	21.38 611	6.98 613	9.55 612	5.35 609	6.12 606	5.71 608	7.69 608	6.31 610	6.75 608	1.97 606	3.38 611	1.63 605	2.14 608	2.49 603	2.35 606

xxxxx1	7.75 603	5.06 610	7.26 605	3.15 603	3.91 604	16.37 612	22.88 614	5.87 610	8.68 609	7.99 610	8.55 607	9.13 612	8.46 609	10.05 612	10.47 609	2.43 607	2.48 607	3.56 610	12.26 614	3.48 605	3.02 608

tt_ll	7.75 603	5.06 610	7.26 605	3.15 603	3.91 604	16.37 612	22.88 614	5.87 610	8.68 609	7.99 610	8.55 607	9.13 612	8.46 609	10.05 612	10.47 609	2.43 607	2.48 607	3.56 610	12.26 614	3.48 605	3.02 608

ff	7.75 603	5.06 610	7.26 605	3.15 603	3.91 604	16.37 612	22.88 614	5.87 610	8.68 609	7.99 610	8.55 607	9.13 612	8.46 609	10.05 612	10.47 609	2.43 607	2.48 607	3.56 610	12.26 614	3.48 605	3.02 608

EDNetEfficientorigin	7.92 606	0.32 560	152.98 627	0.20 426	0.10 354	0.22 455	0.17 336	0.23 308	0.60 553	0.73 575	0.67 562	0.41 537	0.51 566	0.24 481	0.41 559	0.08 322	0.07 397	0.09 383	0.07 293	0.12 476	0.11 457

DPSMNet_ROB	8.06 607	4.50 606	8.69 612	5.36 608	10.74 611	8.32 605	22.71 612	5.47 608	13.38 614	5.13 607	9.98 610	5.10 606	10.47 612	5.53 608	12.77 613	3.80 611	8.00 612	3.49 608	6.95 611	3.75 609	7.09 613

DGTPSM_ROB	8.06 607	4.50 606	8.69 612	5.34 606	10.73 610	8.32 605	22.71 612	5.47 608	13.38 614	5.13 607	9.98 610	5.10 606	10.47 612	5.53 608	12.77 613	3.79 610	8.00 612	3.49 608	6.95 611	3.74 608	7.09 613

PML	8.57 609	9.39 617	6.24 604	5.34 606	6.36 607	13.21 610	20.99 610	5.35 607	6.68 608	17.75 618	26.46 627	7.58 610	6.08 607	7.89 611	5.76 606	5.33 612	1.83 606	5.95 616	1.93 606	8.75 613	2.53 607

DLNR_Zeroshot_test	10.48 610	2.27 602	19.78 621	120.28 627	13.29 616	0.06 9	0.13 119	0.24 332	0.10 36	0.08 73	0.10 131	0.09 139	0.07 117	0.10 69	0.09 50	0.13 495	0.04 23	0.06 117	0.04 40	52.68 627	0.04 33

DLNR-FE	10.51 611	2.29 603	19.85 622	120.28 627	13.21 615	0.06 9	0.13 119	0.24 332	0.10 36	0.08 73	0.10 131	0.09 139	0.07 117	0.10 69	0.09 50	0.13 495	0.04 23	0.06 117	0.04 40	53.18 628	0.04 33

LRCNet_RVC	10.76 612	13.97 618	7.97 611	19.07 617	2.04 602	0.35 537	0.31 553	5.29 606	0.48 525	13.02 616	17.65 616	8.69 611	5.73 606	4.78 607	2.22 601	23.53 624	2.69 610	27.60 627	25.75 627	17.60 621	16.54 625

Anonymous_1	10.87 613	7.82 614	7.41 608	10.29 610	10.08 609	18.64 616	26.11 617	11.02 617	13.45 616	9.43 613	10.10 612	9.73 615	11.31 614	10.69 615	12.47 612	6.42 614	8.38 614	5.70 613	10.22 613	11.41 614	6.65 612

DPSM_ROB	11.10 614	8.47 615	7.95 609	10.84 611	11.58 612	19.10 617	26.50 620	12.02 618	14.09 617	10.38 614	10.91 613	10.39 616	11.92 615	11.67 616	13.39 615	6.99 615	8.79 615	5.82 614	6.92 609	6.97 611	7.31 615

DPSM	11.10 614	8.47 615	7.95 609	10.84 611	11.58 612	19.10 617	26.50 620	12.02 618	14.09 617	10.38 614	10.91 613	10.39 616	11.92 615	11.67 616	13.39 615	6.99 615	8.79 615	5.82 614	6.92 609	6.97 611	7.31 615

HaxPig	15.73 616	18.55 625	19.19 620	16.92 616	15.89 617	7.80 604	7.57 605	13.37 620	10.80 613	15.40 617	14.87 615	15.95 618	14.81 617	15.67 618	15.97 619	18.96 623	16.72 618	19.47 623	18.10 625	19.45 624	19.06 626

RSGM-EC	20.15 617	4.62 608	0.75 577	16.73 614	16.97 618	21.10 619	26.46 618	10.37 615	14.13 619	18.18 619	21.56 619	22.31 626	22.50 619	21.80 620	15.71 617	62.36 627	33.86 627	20.06 624	18.04 623	19.30 622	16.22 623

acva	20.15 617	4.62 608	0.75 577	16.73 614	16.97 618	21.10 619	26.46 618	10.37 615	14.13 619	18.18 619	21.56 619	22.31 626	22.50 619	21.80 620	15.71 617	62.36 627	33.86 627	20.06 624	18.04 623	19.30 622	16.22 623

MEDIAN_ROB	20.38 619	24.05 626	23.36 623	21.18 618	21.62 620	10.51 609	8.17 606	17.68 621	15.46 621	20.04 621	19.65 617	20.30 619	20.16 618	21.17 619	21.03 620	23.81 625	21.77 625	24.98 626	23.75 626	25.01 625	23.94 627

RAFT-FEzeroshot	22.33 620	17.12 620	15.83 614	21.95 620	23.32 623	38.31 622	53.41 626	23.99 623	28.43 624	20.66 622	21.84 621	21.02 622	24.05 624	23.33 622	27.09 625	14.06 618	17.69 620	11.70 618	13.95 619	14.05 617	14.76 619

RAFT-FE	22.33 620	17.12 620	15.83 614	21.95 620	23.32 623	38.31 622	53.41 626	23.99 623	28.43 624	20.66 622	21.84 621	21.02 622	24.05 624	23.33 622	27.09 625	14.06 618	17.69 620	11.70 618	13.95 619	14.05 617	14.76 619

CasAABBNet	22.33 620	17.11 619	15.84 616	21.94 619	23.28 622	38.30 621	53.40 625	24.05 625	28.44 626	20.66 622	21.86 623	21.03 624	24.04 623	23.35 624	27.03 624	14.06 618	17.69 620	11.70 618	13.94 618	14.04 616	14.76 619

FlowAnything	22.34 623	17.13 622	15.98 617	22.00 622	23.23 621	38.39 626	53.32 623	24.19 626	28.48 627	21.00 627	21.93 624	20.83 620	23.97 621	23.44 626	26.83 622	14.04 617	17.80 624	11.63 617	14.08 622	14.00 615	14.65 617

Selective-RAFT-Error	22.39 624	17.14 623	16.01 618	22.00 622	23.34 625	38.37 624	53.36 624	24.24 628	28.53 628	20.80 625	21.94 625	20.94 621	24.02 622	23.48 627	27.33 627	14.07 621	17.70 623	11.70 618	13.93 617	14.05 617	14.83 622

LSM0	22.80 625	17.22 624	19.17 619	22.12 624	28.90 627	38.38 625	53.27 622	24.21 627	28.36 623	20.84 626	21.11 618	21.63 625	24.25 626	23.42 625	26.98 623	14.08 622	17.39 619	11.72 622	13.98 621	14.22 620	14.66 618

AVERAGE_ROB	24.89 626	29.12 627	27.98 624	24.83 625	24.59 626	17.82 615	11.61 607	21.45 622	19.91 622	25.04 628	24.38 626	25.06 628	25.31 627	24.69 628	22.86 621	29.74 626	27.09 626	28.97 628	27.94 628	30.07 626	29.35 628

test_example2	97.69 627	92.93 628	45.57 625	96.02 626	109.84 628	88.44 627	93.70 628	25.54 629	94.63 629	130.46 630	126.87 629	58.93 629	75.48 628	87.99 629	77.94 628	150.16 629	221.11 629	76.29 629	98.21 629	108.42 629	95.33 629

ccccc	243.87 628	285.89 629	306.04 628	366.70 629	366.78 629	118.88 628	141.79 629	113.97 630	107.77 630	125.77 629	108.41 628	120.54 630	160.89 629	252.62 630	276.01 629	382.79 630	352.84 630	254.30 630	222.62 630	426.61 630	386.14 630

GS-Stereo							0.14 176	0.11 33	0.12 95	0.08 73	0.10 131	0.05 1	0.04 1	0.11 119	0.08 14	0.06 116	0.04 23	0.05 32	0.04 40	0.05 106	0.05 122

FADE		0.34 562		0.33 556	0.25 559			0.64 578	1.07 586	0.43 552		0.42 539		0.72 581		0.30 568	0.21 560	0.41 572	0.38 572	0.23 549	0.22 555

Low-res two-view benchmark