Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 38	0.12 4	0.05 1	0.09 93	0.13 118	0.06 1	0.09 28	0.05 2	0.05 7	0.06 21	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.05 111	0.04 47

S2M2_XL	0.08 53	0.06 71	0.12 204	0.12 4	0.08 140	0.09 93	0.09 18	0.07 2	0.07 10	0.08 78	0.07 45	0.07 76	0.06 42	0.09 37	0.09 61	0.08 324	0.06 332	0.07 218	0.05 129	0.08 343	0.06 222
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo	0.07 4	0.05 23	0.07 8	0.14 40	0.06 15	0.10 145	0.13 118	0.07 2	0.13 136	0.06 13	0.07 45	0.06 21	0.05 11	0.10 75	0.09 61	0.04 11	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.04 20	0.04 47

MLG-Stereo_test3	0.07 4	0.05 23	0.10 125	0.14 40	0.06 15	0.07 32	0.11 51	0.08 4	0.06 4	0.06 13	0.04 1	0.06 21	0.06 42	0.07 4	0.10 139	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 111	0.06 222

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 23	0.08 38	0.17 236	0.05 1	0.06 10	0.11 51	0.08 4	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 21	0.05 11	0.09 37	0.09 61	0.05 31	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.04 20	0.04 47

MLG-Stereo	0.07 4	0.05 23	0.08 38	0.17 236	0.05 1	0.07 32	0.11 51	0.08 4	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 21	0.05 11	0.10 75	0.09 61	0.05 31	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.04 20	0.04 47

LG-G_1	0.07 4	0.04 1	0.11 169	0.15 82	0.06 15	0.09 93	0.08 7	0.08 4	0.06 4	0.06 13	0.05 7	0.07 76	0.07 122	0.11 125	0.08 17	0.07 262	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 111	0.05 135

LG-G	0.07 4	0.04 1	0.11 169	0.15 82	0.06 15	0.09 93	0.08 7	0.08 4	0.06 4	0.06 13	0.05 7	0.07 76	0.07 122	0.11 125	0.08 17	0.07 262	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 111	0.05 135

LGtest1	0.07 4	0.04 1	0.10 125	0.15 82	0.06 15	0.07 32	0.09 18	0.08 4	0.06 4	0.05 2	0.04 1	0.06 21	0.06 42	0.10 75	0.09 61	0.07 262	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.06 212	0.06 222

StereoAnything_RVC	0.07 4	0.15 488	0.17 399	0.11 1	0.05 1	0.05 4	0.11 51	0.08 4	0.08 15	0.06 13	0.06 14	0.05 1	0.05 11	0.09 37	0.08 17	0.08 324	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.05 111	0.04 47

OmniDepth	0.07 4	0.07 158	0.08 38	0.18 318	0.06 15	0.07 32	0.11 51	0.09 11	0.06 4	0.04 1	0.07 45	0.10 175	0.09 191	0.08 17	0.08 17	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 45	0.03 1	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: OmniDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DDF-Stereo	0.08 53	0.04 1	0.09 83	0.15 82	0.10 361	0.06 10	0.13 118	0.09 11	0.14 161	0.06 13	0.06 14	0.07 76	0.06 42	0.09 37	0.10 139	0.06 122	0.04 24	0.06 119	0.04 45	0.08 343	0.05 135

zero-FE	0.08 53	0.04 1	0.09 83	0.15 82	0.10 361	0.05 4	0.14 171	0.09 11	0.14 161	0.07 42	0.06 14	0.07 76	0.06 42	0.09 37	0.10 139	0.06 122	0.04 24	0.06 119	0.04 45	0.08 343	0.05 135

AdaDepth	0.07 4	0.06 71	0.07 8	0.18 318	0.06 15	0.11 191	0.12 71	0.09 11	0.07 10	0.06 13	0.05 7	0.07 76	0.06 42	0.09 37	0.10 139	0.04 11	0.05 203	0.05 33	0.04 45	0.04 20	0.04 47

LG-Stereo_L2	0.07 4	0.05 23	0.10 125	0.14 40	0.06 15	0.07 32	0.12 71	0.09 11	0.09 28	0.06 13	0.04 1	0.05 1	0.05 11	0.08 17	0.08 17	0.05 31	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.04 20	0.03 2

LG-Stereo_L1	0.07 4	0.05 23	0.11 169	0.14 40	0.06 15	0.07 32	0.13 118	0.09 11	0.07 10	0.05 2	0.04 1	0.05 1	0.04 1	0.08 17	0.07 1	0.05 31	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.04 20	0.04 47

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 125	0.15 82	0.05 1	0.07 32	0.11 51	0.09 11	0.04 2	0.06 13	0.05 7	0.06 21	0.04 1	0.08 17	0.09 61	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.05 111	0.05 135

GREAT-IGEV	0.07 4	0.06 71	0.08 38	0.13 13	0.07 82	0.07 32	0.14 171	0.09 11	0.09 28	0.06 13	0.07 45	0.06 21	0.05 11	0.10 75	0.07 1	0.05 31	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 111	0.04 47

AIO_rvc	0.07 4	0.06 71	0.08 38	0.15 82	0.06 15	0.08 57	0.14 171	0.09 11	0.08 15	0.07 42	0.08 83	0.07 76	0.04 1	0.10 75	0.08 17	0.05 31	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 20	0.03 2

LCMNet	0.08 53	0.05 23	0.10 125	0.13 13	0.07 82	0.09 93	0.12 71	0.10 20	0.11 71	0.06 13	0.08 83	0.06 21	0.07 122	0.11 125	0.10 139	0.06 122	0.05 203	0.04 1	0.03 1	0.04 20	0.04 47

GEAStereo	0.08 53	0.05 23	0.08 38	0.13 13	0.08 140	0.08 57	0.14 171	0.10 20	0.09 28	0.08 78	0.10 134	0.06 21	0.05 11	0.11 125	0.08 17	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 111	0.05 135

gasm-f	0.08 53	0.05 23	0.07 8	0.13 13	0.08 140	0.08 57	0.14 171	0.10 20	0.09 28	0.08 78	0.10 134	0.06 21	0.05 11	0.10 75	0.08 17	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.06 212	0.05 135

Wavelet-MonSter	0.07 4	0.05 23	0.07 8	0.16 160	0.06 15	0.07 32	0.11 51	0.10 20	0.08 15	0.06 13	0.06 14	0.07 76	0.07 122	0.09 37	0.09 61	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

2.25w	0.07 4	0.06 71	0.07 8	0.14 40	0.06 15	0.08 57	0.08 7	0.10 20	0.15 180	0.08 78	0.10 134	0.07 76	0.06 42	0.08 17	0.10 139	0.05 31	0.03 1	0.04 1	0.04 45	0.03 1	0.04 47

2.5w	0.07 4	0.07 158	0.07 8	0.16 160	0.06 15	0.08 57	0.12 71	0.10 20	0.10 43	0.07 42	0.06 14	0.09 142	0.06 42	0.08 17	0.09 61	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 45	0.03 1	0.03 2

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 4	0.06 71	0.10 125	0.16 160	0.07 82	0.04 1	0.13 118	0.10 20	0.10 43	0.05 2	0.11 171	0.07 76	0.05 11	0.07 4	0.09 61	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 111	0.04 47

S2M2_L	0.09 101	0.08 259	0.11 169	0.13 13	0.10 361	0.08 57	0.06 1	0.10 20	0.10 43	0.10 148	0.09 104	0.10 175	0.09 191	0.11 125	0.11 210	0.13 502	0.07 404	0.08 303	0.09 408	0.10 438	0.08 367
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV	0.08 53	0.09 335	0.08 38	0.15 82	0.08 140	0.10 145	0.13 118	0.10 20	0.12 101	0.07 42	0.07 45	0.06 21	0.04 1	0.09 37	0.08 17	0.05 31	0.04 24	0.06 119	0.04 45	0.06 212	0.04 47

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 53	0.06 71	0.09 83	0.22 479	0.06 15	0.08 57	0.12 71	0.10 20	0.10 43	0.07 42	0.07 45	0.06 21	0.05 11	0.11 125	0.09 61	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.06 212	0.04 47

AIO_test	0.07 4	0.05 23	0.07 8	0.15 82	0.07 82	0.06 10	0.14 171	0.10 20	0.10 43	0.07 42	0.07 45	0.06 21	0.05 11	0.08 17	0.10 139	0.05 31	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 20	0.03 2

IGEV-RUCA	0.08 53	0.06 71	0.11 169	0.14 40	0.09 258	0.10 145	0.12 71	0.10 20	0.12 101	0.06 13	0.07 45	0.07 76	0.06 42	0.09 37	0.08 17	0.06 122	0.05 203	0.05 33	0.04 45	0.05 111	0.06 222

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 101	0.10 393	0.31 508	0.15 82	0.06 15	0.08 57	0.14 171	0.10 20	0.10 43	0.07 42	0.07 45	0.06 21	0.04 1	0.11 125	0.07 1	0.12 479	0.04 24	0.07 218	0.05 129	0.05 111	0.05 135

IGEV-Stereo+	0.07 4	0.04 1	0.08 38	0.15 82	0.06 15	0.04 1	0.09 18	0.10 20	0.09 28	0.06 13	0.06 14	0.06 21	0.06 42	0.06 1	0.08 17	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.06 212	0.06 222

IGEV++	0.08 53	0.06 71	0.08 38	0.18 318	0.07 82	0.09 93	0.13 118	0.10 20	0.09 28	0.08 78	0.08 83	0.06 21	0.06 42	0.13 259	0.09 61	0.05 31	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 111	0.04 47

VIP-Stereo	0.07 4	0.07 158	0.07 8	0.15 82	0.06 15	0.12 227	0.10 29	0.11 35	0.11 71	0.06 13	0.07 45	0.06 21	0.05 11	0.10 75	0.08 17	0.05 31	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.03 1	0.02 1

GSStereo	0.08 53	0.05 23	0.08 38	0.13 13	0.08 140	0.08 57	0.14 171	0.11 35	0.12 101	0.08 78	0.10 134	0.05 1	0.05 11	0.11 125	0.08 17	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 111	0.05 135

GS-Stereo							0.14 171	0.11 35	0.12 101	0.08 78	0.10 134	0.05 1	0.05 11	0.11 125	0.08 17	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 111	0.05 135

Zero-FE251	0.07 4	0.05 23	0.09 83	0.13 13	0.06 15	0.12 227	0.12 71	0.11 35	0.10 43	0.07 42	0.08 83	0.06 21	0.06 42	0.09 37	0.08 17	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 20	0.04 47

Monster-pub-mixall	0.07 4	0.04 1	0.09 83	0.13 13	0.06 15	0.05 4	0.09 18	0.11 35	0.07 10	0.06 13	0.06 14	0.05 1	0.06 42	0.09 37	0.09 61	0.06 122	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 111	0.05 135

asd	0.07 4	0.08 259	0.07 8	0.16 160	0.07 82	0.08 57	0.08 7	0.11 35	0.08 15	0.07 42	0.07 45	0.06 21	0.06 42	0.10 75	0.09 61	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 45	0.04 20	0.03 2

111111	0.07 4	0.04 1	0.09 83	0.17 236	0.06 15	0.05 4	0.10 29	0.11 35	0.09 28	0.06 13	0.06 14	0.07 76	0.05 11	0.09 37	0.09 61	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.07 280	0.06 222

LG-Stereo	0.08 53	0.07 158	0.10 125	0.18 318	0.07 82	0.10 145	0.17 343	0.11 35	0.08 15	0.05 2	0.07 45	0.05 1	0.07 122	0.09 37	0.09 61	0.04 11	0.05 203	0.07 218	0.07 296	0.04 20	0.04 47

SGD-Stereo	0.08 53	0.05 23	0.10 125	0.14 40	0.05 1	0.12 227	0.12 71	0.11 35	0.12 101	0.07 42	0.09 104	0.09 142	0.09 191	0.08 17	0.08 17	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 111	0.03 2

SCV_C0	0.08 53	0.07 158	0.07 8	0.16 160	0.09 258	0.08 57	0.15 243	0.11 35	0.12 101	0.08 78	0.07 45	0.06 21	0.05 11	0.11 125	0.07 1	0.05 31	0.05 203	0.05 33	0.04 45	0.06 212	0.05 135

castereo++	0.08 53	0.05 23	0.08 38	0.15 82	0.05 1	0.14 302	0.12 71	0.11 35	0.15 180	0.07 42	0.07 45	0.07 76	0.06 42	0.08 17	0.08 17	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 20	0.03 2

SMoEStereo_RVC	0.08 53	0.06 71	0.12 204	0.16 160	0.07 82	0.09 93	0.14 171	0.11 35	0.13 136	0.09 114	0.07 45	0.07 76	0.07 122	0.12 213	0.10 139	0.05 31	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.04 20	0.04 47

ours_stereo	0.09 101	0.07 158	0.09 83	0.17 236	0.08 140	0.11 191	0.16 309	0.11 35	0.12 101	0.08 78	0.10 134	0.08 117	0.06 42	0.12 213	0.12 261	0.05 31	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.04 20	0.03 2

IGEV-Stereo++	0.07 4	0.06 71	0.08 38	0.18 318	0.06 15	0.04 1	0.10 29	0.11 35	0.11 71	0.06 13	0.07 45	0.07 76	0.06 42	0.09 37	0.09 61	0.05 31	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 111	0.04 47

RSM++	0.08 53	0.06 71	0.09 83	0.17 236	0.07 82	0.09 93	0.12 71	0.11 35	0.11 71	0.08 78	0.06 14	0.07 76	0.05 11	0.10 75	0.09 61	0.04 11	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.05 111	0.03 2

gcap-zeroshot	0.09 101	0.05 23	0.10 125	0.16 160	0.07 82	0.13 270	0.13 118	0.11 35	0.12 101	0.13 244	0.12 185	0.09 142	0.08 161	0.09 37	0.09 61	0.06 122	0.05 203	0.06 119	0.05 129	0.04 20	0.04 47

MoCha-V2	0.08 53	0.05 23	0.10 125	0.20 434	0.07 82	0.09 93	0.14 171	0.11 35	0.08 15	0.07 42	0.08 83	0.07 76	0.06 42	0.09 37	0.08 17	0.05 31	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 20	0.04 47

LoS_RVC	0.08 53	0.05 23	0.07 8	0.15 82	0.07 82	0.08 57	0.15 243	0.11 35	0.10 43	0.08 78	0.09 104	0.06 21	0.09 191	0.10 75	0.09 61	0.05 31	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.04 20	0.03 2

CES	0.08 53	0.04 1	0.08 38	0.14 40	0.07 82	0.09 93	0.14 171	0.11 35	0.09 28	0.08 78	0.09 104	0.11 200	0.06 42	0.12 213	0.08 17	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.05 111	0.05 135

EGLCR-Stereo	0.08 53	0.05 23	0.08 38	0.14 40	0.06 15	0.10 145	0.12 71	0.11 35	0.16 209	0.06 13	0.05 7	0.07 76	0.05 11	0.10 75	0.11 210	0.06 122	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.04 20	0.04 47

HiDET	0.08 53	0.04 1	0.10 125	0.13 13	0.06 15	0.08 57	0.12 71	0.12 55	0.11 71	0.06 13	0.07 45	0.07 76	0.07 122	0.11 125	0.11 210	0.06 122	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 20	0.04 47

4w-stereo	0.07 4	0.08 259	0.08 38	0.16 160	0.06 15	0.07 32	0.08 7	0.12 55	0.08 15	0.07 42	0.07 45	0.05 1	0.06 42	0.09 37	0.10 139	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 45	0.04 20	0.03 2

3.25w_new	0.07 4	0.06 71	0.07 8	0.15 82	0.06 15	0.10 145	0.07 3	0.12 55	0.11 71	0.08 78	0.06 14	0.07 76	0.06 42	0.11 125	0.09 61	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 4	0.06 71	0.07 8	0.15 82	0.06 15	0.10 145	0.07 3	0.12 55	0.11 71	0.08 78	0.06 14	0.07 76	0.06 42	0.11 125	0.09 61	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 4	0.06 71	0.06 4	0.15 82	0.06 15	0.08 57	0.09 18	0.12 55	0.08 15	0.09 114	0.07 45	0.06 21	0.06 42	0.08 17	0.08 17	0.05 31	0.04 24	0.04 1	0.04 45	0.03 1	0.03 2

fffft	0.09 101	0.06 71	0.12 204	0.16 160	0.07 82	0.09 93	0.17 343	0.12 55	0.11 71	0.08 78	0.07 45	0.09 142	0.06 42	0.11 125	0.12 261	0.05 31	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.04 20	0.05 135
1: 1. 1
mms	0.09 101	0.07 158	0.08 38	0.16 160	0.08 140	0.10 145	0.16 309	0.12 55	0.11 71	0.08 78	0.09 104	0.08 117	0.06 42	0.11 125	0.12 261	0.05 31	0.04 24	0.07 218	0.05 129	0.04 20	0.03 2

dual_stereo	0.07 4	0.04 1	0.08 38	0.15 82	0.05 1	0.05 4	0.13 118	0.12 55	0.08 15	0.07 42	0.06 14	0.05 1	0.05 11	0.07 4	0.09 61	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.04 20	0.04 47

U	0.08 53	0.07 158	0.09 83	0.19 376	0.10 361	0.10 145	0.13 118	0.12 55	0.17 229	0.07 42	0.07 45	0.06 21	0.05 11	0.07 4	0.08 17	0.06 122	0.04 24	0.06 119	0.04 45	0.06 212	0.05 135

RSM	0.08 53	0.06 71	0.09 83	0.17 236	0.06 15	0.08 57	0.12 71	0.12 55	0.10 43	0.08 78	0.07 45	0.06 21	0.05 11	0.11 125	0.09 61	0.04 11	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 20	0.03 2

test_for_model	0.09 101	0.12 437	0.14 285	0.23 500	0.11 411	0.08 57	0.13 118	0.12 55	0.12 101	0.10 148	0.07 45	0.07 76	0.06 42	0.11 125	0.10 139	0.06 122	0.05 203	0.05 33	0.03 1	0.07 280	0.04 47

MGS-Stereo	0.09 101	0.07 158	0.12 204	0.15 82	0.08 140	0.09 93	0.15 243	0.12 55	0.12 101	0.07 42	0.10 134	0.08 117	0.06 42	0.10 75	0.09 61	0.05 31	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.06 212	0.05 135

UniTT-Stereo	0.09 101	0.07 158	0.08 38	0.18 318	0.08 140	0.13 270	0.11 51	0.12 55	0.11 71	0.10 148	0.12 185	0.05 1	0.07 122	0.09 37	0.09 61	0.07 262	0.05 203	0.05 33	0.05 129	0.05 111	0.05 135

CAS	0.08 53	0.04 1	0.07 8	0.17 236	0.08 140	0.10 145	0.13 118	0.12 55	0.09 28	0.09 114	0.10 134	0.08 117	0.06 42	0.09 37	0.08 17	0.08 324	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.05 111	0.04 47

MC-Stereo	0.08 53	0.06 71	0.09 83	0.17 236	0.06 15	0.10 145	0.14 171	0.12 55	0.10 43	0.09 114	0.12 185	0.09 142	0.06 42	0.11 125	0.10 139	0.06 122	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.04 20	0.04 47

test-3	0.08 53	0.06 71	0.09 83	0.17 236	0.07 82	0.07 32	0.14 171	0.12 55	0.15 180	0.09 114	0.08 83	0.07 76	0.08 161	0.11 125	0.10 139	0.05 31	0.04 24	0.07 218	0.05 129	0.04 20	0.04 47

test_1	0.08 53	0.06 71	0.09 83	0.17 236	0.07 82	0.07 32	0.14 171	0.12 55	0.15 180	0.09 114	0.08 83	0.07 76	0.08 161	0.11 125	0.10 139	0.05 31	0.04 24	0.07 218	0.05 129	0.04 20	0.04 47

MS-F	0.08 53	0.04 1	0.10 125	0.13 13	0.06 15	0.09 93	0.12 71	0.13 72	0.08 15	0.06 13	0.07 45	0.06 21	0.08 161	0.10 75	0.11 210	0.06 122	0.05 203	0.04 1	0.03 1	0.04 20	0.04 47

252Zero-FE	0.08 53	0.04 1	0.09 83	0.13 13	0.07 82	0.12 227	0.11 51	0.13 72	0.14 161	0.06 13	0.05 7	0.06 21	0.05 11	0.09 37	0.10 139	0.06 122	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 111	0.06 222

DA	0.08 53	0.07 158	0.07 8	0.19 376	0.08 140	0.09 93	0.12 71	0.13 72	0.12 101	0.08 78	0.10 134	0.10 175	0.08 161	0.09 37	0.10 139	0.05 31	0.04 24	0.06 119	0.04 45	0.05 111	0.03 2

Replicate-Monster	0.07 4	0.05 23	0.09 83	0.14 40	0.06 15	0.08 57	0.09 18	0.13 72	0.13 136	0.05 2	0.07 45	0.06 21	0.06 42	0.08 17	0.10 139	0.05 31	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.04 20	0.04 47

GGEV	0.08 53	0.07 158	0.07 8	0.19 376	0.08 140	0.09 93	0.12 71	0.13 72	0.12 101	0.08 78	0.10 134	0.10 175	0.08 161	0.09 37	0.10 139	0.05 31	0.04 24	0.06 119	0.04 45	0.05 111	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 4	0.07 158	0.07 8	0.15 82	0.07 82	0.09 93	0.06 1	0.13 72	0.11 71	0.07 42	0.07 45	0.06 21	0.07 122	0.10 75	0.09 61	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

HART	0.08 53	0.07 158	0.09 83	0.17 236	0.07 82	0.10 145	0.16 309	0.13 72	0.11 71	0.08 78	0.10 134	0.07 76	0.05 11	0.10 75	0.08 17	0.05 31	0.04 24	0.06 119	0.04 45	0.05 111	0.04 47

HUF	0.08 53	0.05 23	0.08 38	0.14 40	0.06 15	0.09 93	0.13 118	0.13 72	0.13 136	0.07 42	0.07 45	0.08 117	0.06 42	0.10 75	0.09 61	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 111	0.04 47

tt45	0.09 101	0.06 71	0.11 169	0.15 82	0.07 82	0.11 191	0.16 309	0.13 72	0.11 71	0.09 114	0.06 14	0.08 117	0.06 42	0.13 259	0.10 139	0.06 122	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.05 111	0.06 222

fffy	0.09 101	0.08 259	0.09 83	0.16 160	0.07 82	0.13 270	0.17 343	0.13 72	0.12 101	0.08 78	0.09 104	0.08 117	0.09 191	0.13 259	0.11 210	0.05 31	0.05 203	0.07 218	0.05 129	0.04 20	0.05 135

WCG-NET	0.08 53	0.05 23	0.09 83	0.15 82	0.06 15	0.11 191	0.14 171	0.13 72	0.13 136	0.06 13	0.09 104	0.07 76	0.06 42	0.13 259	0.08 17	0.05 31	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 20	0.03 2

Occ-G	0.08 53	0.05 23	0.06 4	0.14 40	0.07 82	0.08 57	0.14 171	0.13 72	0.15 180	0.07 42	0.11 171	0.07 76	0.05 11	0.09 37	0.10 139	0.06 122	0.05 203	0.05 33	0.04 45	0.05 111	0.05 135

trnet	0.08 53	0.05 23	0.07 8	0.12 4	0.05 1	0.12 227	0.11 51	0.13 72	0.10 43	0.08 78	0.13 199	0.09 142	0.08 161	0.11 125	0.10 139	0.08 324	0.05 203	0.05 33	0.03 1	0.06 212	0.05 135

testlalala_base	0.10 164	0.09 335	0.14 285	0.21 463	0.08 140	0.10 145	0.14 171	0.13 72	0.10 43	0.07 42	0.15 230	0.07 76	0.08 161	0.10 75	0.12 261	0.08 324	0.05 203	0.05 33	0.03 1	0.06 212	0.05 135

GCAP-Stereo	0.09 101	0.07 158	0.13 250	0.18 318	0.06 15	0.11 191	0.07 3	0.13 72	0.12 101	0.09 114	0.10 134	0.07 76	0.09 191	0.13 259	0.10 139	0.06 122	0.05 203	0.05 33	0.04 45	0.04 20	0.05 135

Selective-IGEV	0.07 4	0.06 71	0.08 38	0.17 236	0.06 15	0.08 57	0.12 71	0.13 72	0.07 10	0.08 78	0.07 45	0.06 21	0.04 1	0.10 75	0.09 61	0.05 31	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 20	0.03 2

GMOStereo	0.11 207	0.09 335	0.07 8	0.19 376	0.08 140	0.12 227	0.28 538	0.13 72	0.17 229	0.11 179	0.17 263	0.14 262	0.12 280	0.07 4	0.07 1	0.05 31	0.05 203	0.09 384	0.07 296	0.04 20	0.04 47

error version	0.11 207	0.09 335	0.07 8	0.19 376	0.08 140	0.12 227	0.28 538	0.13 72	0.17 229	0.11 179	0.17 263	0.14 262	0.12 280	0.07 4	0.07 1	0.05 31	0.05 203	0.09 384	0.07 296	0.04 20	0.04 47

test-v	0.11 207	0.09 335	0.07 8	0.19 376	0.08 140	0.12 227	0.28 538	0.13 72	0.17 229	0.11 179	0.17 263	0.14 262	0.12 280	0.07 4	0.07 1	0.05 31	0.05 203	0.09 384	0.07 296	0.04 20	0.04 47

test-2	0.11 207	0.09 335	0.07 8	0.19 376	0.08 140	0.12 227	0.28 538	0.13 72	0.17 229	0.11 179	0.17 263	0.14 262	0.12 280	0.07 4	0.07 1	0.05 31	0.05 203	0.09 384	0.07 296	0.04 20	0.04 47

cross-raft	0.10 164	0.09 335	0.09 83	0.19 376	0.07 82	0.11 191	0.25 516	0.13 72	0.15 180	0.08 78	0.11 171	0.12 217	0.10 224	0.09 37	0.11 210	0.05 31	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.04 20	0.04 47

GASTEREO	0.08 53	0.05 23	0.09 83	0.19 376	0.07 82	0.07 32	0.12 71	0.14 93	0.11 71	0.10 148	0.09 104	0.07 76	0.04 1	0.12 213	0.08 17	0.06 122	0.05 203	0.05 33	0.04 45	0.04 20	0.05 135

MSCF	0.08 53	0.05 23	0.08 38	0.19 376	0.08 140	0.06 10	0.12 71	0.14 93	0.11 71	0.10 148	0.09 104	0.07 76	0.04 1	0.11 125	0.08 17	0.06 122	0.05 203	0.05 33	0.04 45	0.05 111	0.05 135

depthmonostereo	0.09 101	0.06 71	0.09 83	0.15 82	0.06 15	0.10 145	0.13 118	0.14 93	0.14 161	0.10 148	0.10 134	0.09 142	0.11 249	0.08 17	0.09 61	0.06 122	0.05 203	0.06 119	0.04 45	0.04 20	0.03 2

DilatedVolume-Stereo	0.09 101	0.05 23	0.08 38	0.15 82	0.06 15	0.11 191	0.12 71	0.14 93	0.16 209	0.11 179	0.11 171	0.09 142	0.09 191	0.11 125	0.10 139	0.06 122	0.05 203	0.05 33	0.04 45	0.03 1	0.03 2

4.25_new	0.07 4	0.08 259	0.09 83	0.15 82	0.06 15	0.09 93	0.08 7	0.14 93	0.08 15	0.07 42	0.07 45	0.06 21	0.06 42	0.12 213	0.10 139	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 20	0.03 2

4.5w_new	0.07 4	0.08 259	0.09 83	0.15 82	0.06 15	0.09 93	0.08 7	0.14 93	0.08 15	0.07 42	0.07 45	0.06 21	0.06 42	0.12 213	0.10 139	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 20	0.03 2

4.5_new	0.07 4	0.09 335	0.08 38	0.15 82	0.07 82	0.06 10	0.10 29	0.14 93	0.11 71	0.06 13	0.08 83	0.06 21	0.06 42	0.08 17	0.10 139	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 45	0.04 20	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 4	0.09 335	0.08 38	0.15 82	0.07 82	0.06 10	0.10 29	0.14 93	0.11 71	0.06 13	0.08 83	0.06 21	0.06 42	0.08 17	0.10 139	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 45	0.04 20	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 4	0.08 259	0.09 83	0.15 82	0.06 15	0.09 93	0.08 7	0.14 93	0.08 15	0.07 42	0.07 45	0.06 21	0.06 42	0.12 213	0.10 139	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 20	0.03 2

1w_stereo	0.07 4	0.06 71	0.07 8	0.16 160	0.06 15	0.07 32	0.10 29	0.14 93	0.14 161	0.07 42	0.08 83	0.05 1	0.06 42	0.09 37	0.09 61	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 47

IGEV	0.07 4	0.04 1	0.08 38	0.13 13	0.06 15	0.09 93	0.12 71	0.14 93	0.10 43	0.06 13	0.09 104	0.07 76	0.05 11	0.09 37	0.09 61	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 111	0.04 47

castereo	0.09 101	0.06 71	0.11 169	0.15 82	0.06 15	0.11 191	0.15 243	0.14 93	0.18 255	0.08 78	0.10 134	0.11 200	0.08 161	0.09 37	0.10 139	0.05 31	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 20	0.03 2

GIP-stereo	0.08 53	0.06 71	0.11 169	0.14 40	0.06 15	0.09 93	0.13 118	0.14 93	0.11 71	0.07 42	0.08 83	0.05 1	0.04 1	0.10 75	0.07 1	0.05 31	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 111	0.04 47

PAM_32	0.09 101	0.05 23	0.17 399	0.15 82	0.08 140	0.10 145	0.15 243	0.14 93	0.15 180	0.09 114	0.08 83	0.09 142	0.07 122	0.14 285	0.08 17	0.06 122	0.05 203	0.06 119	0.06 207	0.05 111	0.06 222

rvit_stereo_0083	0.12 274	0.08 259	0.17 399	0.16 160	0.09 258	0.11 191	0.15 243	0.14 93	0.26 384	0.11 179	0.14 213	0.13 242	0.10 224	0.12 213	0.12 261	0.10 425	0.08 430	0.09 384	0.07 296	0.07 280	0.05 135

rvit_stereo_0081_aga	0.11 207	0.09 335	0.14 285	0.18 318	0.09 258	0.13 270	0.14 171	0.14 93	0.19 271	0.10 148	0.18 288	0.16 305	0.09 191	0.12 213	0.09 61	0.10 425	0.06 332	0.08 303	0.07 296	0.07 280	0.06 222

rvit_stereo_0081	0.11 207	0.08 259	0.15 337	0.16 160	0.09 258	0.10 145	0.14 171	0.14 93	0.24 349	0.11 179	0.13 199	0.13 242	0.09 191	0.11 125	0.12 261	0.10 425	0.07 404	0.08 303	0.07 296	0.07 280	0.05 135

GCAP-BAT	0.09 101	0.07 158	0.14 285	0.15 82	0.08 140	0.10 145	0.13 118	0.14 93	0.10 43	0.11 179	0.10 134	0.08 117	0.07 122	0.12 213	0.10 139	0.06 122	0.05 203	0.06 119	0.04 45	0.04 20	0.04 47

rvit_stereo_0082	0.11 207	0.08 259	0.15 337	0.16 160	0.09 258	0.10 145	0.14 171	0.14 93	0.24 349	0.11 179	0.13 199	0.13 242	0.09 191	0.11 125	0.12 261	0.10 425	0.07 404	0.08 303	0.07 296	0.07 280	0.05 135

H2IRNET	0.10 164	0.09 335	0.09 83	0.18 318	0.09 258	0.12 227	0.15 243	0.14 93	0.21 309	0.10 148	0.10 134	0.10 175	0.10 224	0.10 75	0.10 139	0.05 31	0.04 24	0.08 303	0.08 361	0.06 212	0.05 135

AE-Stereo	0.10 164	0.08 259	0.10 125	0.18 318	0.09 258	0.10 145	0.15 243	0.14 93	0.19 271	0.09 114	0.14 213	0.12 217	0.08 161	0.11 125	0.10 139	0.05 31	0.06 332	0.07 218	0.06 207	0.05 111	0.04 47

plain	0.10 164	0.08 259	0.10 125	0.19 376	0.09 258	0.10 145	0.15 243	0.14 93	0.13 136	0.13 244	0.15 230	0.09 142	0.12 280	0.13 259	0.12 261	0.07 262	0.05 203	0.09 384	0.06 207	0.06 212	0.06 222

MSKI-zero shot	0.09 101	0.05 23	0.09 83	0.15 82	0.07 82	0.10 145	0.13 118	0.14 93	0.13 136	0.09 114	0.09 104	0.09 142	0.06 42	0.12 213	0.10 139	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 20	0.04 47

AEACV	0.08 53	0.05 23	0.08 38	0.14 40	0.13 466	0.14 302	0.13 118	0.14 93	0.09 28	0.07 42	0.09 104	0.07 76	0.08 161	0.10 75	0.09 61	0.06 122	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.05 111	0.04 47

HH	0.09 101	0.06 71	0.13 250	0.17 236	0.08 140	0.10 145	0.16 309	0.14 93	0.10 43	0.08 78	0.09 104	0.08 117	0.07 122	0.10 75	0.09 61	0.06 122	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.05 111	0.04 47

HanStereo	0.09 101	0.06 71	0.13 250	0.17 236	0.08 140	0.10 145	0.16 309	0.14 93	0.10 43	0.08 78	0.09 104	0.08 117	0.07 122	0.10 75	0.09 61	0.06 122	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.05 111	0.04 47

test_3	0.10 164	0.09 335	0.10 125	0.20 434	0.08 140	0.13 270	0.26 525	0.14 93	0.21 309	0.10 148	0.10 134	0.09 142	0.09 191	0.08 17	0.11 210	0.05 31	0.04 24	0.08 303	0.07 296	0.04 20	0.04 47

test-1	0.10 164	0.07 158	0.16 371	0.19 376	0.08 140	0.11 191	0.24 500	0.14 93	0.18 255	0.09 114	0.07 45	0.09 142	0.08 161	0.07 4	0.09 61	0.06 122	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.04 20	0.04 47

CREStereo++_RVC	0.08 53	0.04 1	0.06 4	0.13 13	0.07 82	0.09 93	0.12 71	0.14 93	0.14 161	0.10 148	0.14 213	0.08 117	0.07 122	0.09 37	0.11 210	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.05 129	0.04 20	0.04 47
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-TBD	0.09 101	0.06 71	0.07 8	0.14 40	0.07 82	0.12 227	0.16 309	0.14 93	0.13 136	0.11 179	0.12 185	0.09 142	0.08 161	0.10 75	0.10 139	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.06 212	0.05 135

CREStereo	0.09 101	0.04 1	0.08 38	0.11 1	0.06 15	0.13 270	0.14 171	0.14 93	0.10 43	0.08 78	0.13 199	0.09 142	0.08 161	0.11 125	0.10 139	0.08 324	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.06 212	0.06 222
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
CSFM-Stereo	0.07 4	0.05 23	0.07 8	0.14 40	0.06 15	0.09 93	0.13 118	0.15 124	0.06 4	0.07 42	0.08 83	0.06 21	0.08 161	0.09 37	0.09 61	0.06 122	0.05 203	0.04 1	0.03 1	0.04 20	0.04 47

MonStereo	0.07 4	0.06 71	0.05 1	0.15 82	0.05 1	0.08 57	0.10 29	0.15 124	0.15 180	0.05 2	0.06 14	0.05 1	0.06 42	0.07 4	0.09 61	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 4	0.06 71	0.05 1	0.15 82	0.05 1	0.08 57	0.10 29	0.15 124	0.15 180	0.05 2	0.06 14	0.05 1	0.06 42	0.07 4	0.09 61	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

water-stereo	0.09 101	0.06 71	0.08 38	0.16 160	0.07 82	0.09 93	0.13 118	0.15 124	0.13 136	0.11 179	0.12 185	0.08 117	0.09 191	0.07 4	0.08 17	0.06 122	0.05 203	0.05 33	0.05 129	0.04 20	0.04 47

MM-Stereo_test2	0.09 101	0.06 71	0.09 83	0.19 376	0.08 140	0.12 227	0.18 389	0.15 124	0.14 161	0.07 42	0.10 134	0.07 76	0.06 42	0.12 213	0.09 61	0.05 31	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.05 111	0.03 2

Reg-Stereo(zero)	0.08 53	0.05 23	0.08 38	0.16 160	0.06 15	0.12 227	0.11 51	0.15 124	0.10 43	0.12 217	0.09 104	0.10 175	0.08 161	0.11 125	0.08 17	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 20	0.05 135

MonSter	0.07 4	0.06 71	0.05 1	0.15 82	0.05 1	0.07 32	0.10 29	0.15 124	0.15 180	0.05 2	0.06 14	0.05 1	0.06 42	0.07 4	0.09 61	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

999	0.09 101	0.05 23	0.13 250	0.15 82	0.08 140	0.10 145	0.14 171	0.15 124	0.11 71	0.10 148	0.08 83	0.08 117	0.08 161	0.16 341	0.10 139	0.06 122	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.04 20	0.05 135

PAM	0.10 164	0.05 23	0.16 371	0.15 82	0.08 140	0.09 93	0.16 309	0.15 124	0.16 209	0.12 217	0.09 104	0.09 142	0.07 122	0.13 259	0.08 17	0.06 122	0.05 203	0.06 119	0.06 207	0.05 111	0.06 222

RAStereo	0.10 164	0.09 335	0.08 38	0.20 434	0.08 140	0.13 270	0.18 389	0.15 124	0.17 229	0.10 148	0.12 185	0.05 1	0.06 42	0.09 37	0.08 17	0.07 262	0.05 203	0.07 218	0.05 129	0.05 111	0.04 47

Pointernet	0.09 101	0.04 1	0.09 83	0.16 160	0.08 140	0.13 270	0.10 29	0.15 124	0.17 229	0.09 114	0.07 45	0.06 21	0.06 42	0.11 125	0.09 61	0.08 324	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.06 212	0.05 135

AIO-Stereo	0.08 53	0.06 71	0.09 83	0.18 318	0.06 15	0.08 57	0.12 71	0.15 124	0.09 28	0.08 78	0.08 83	0.07 76	0.05 11	0.11 125	0.08 17	0.05 31	0.05 203	0.05 33	0.04 45	0.04 20	0.04 47

WCG-NET（raft）	0.08 53	0.05 23	0.10 125	0.15 82	0.06 15	0.11 191	0.13 118	0.15 124	0.12 101	0.08 78	0.07 45	0.06 21	0.06 42	0.13 259	0.08 17	0.05 31	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 20	0.04 47

MyStereo07	0.10 164	0.07 158	0.10 125	0.17 236	0.09 258	0.14 302	0.18 389	0.15 124	0.15 180	0.09 114	0.06 14	0.06 21	0.07 122	0.12 213	0.09 61	0.06 122	0.05 203	0.08 303	0.07 296	0.06 212	0.06 222

ffm	0.12 274	0.09 335	0.14 285	0.16 160	0.08 140	0.17 379	0.17 343	0.15 124	0.19 271	0.15 292	0.25 391	0.19 353	0.13 318	0.10 75	0.07 1	0.06 122	0.04 24	0.09 384	0.08 361	0.06 212	0.06 222

ff1	0.13 299	0.09 335	0.14 285	0.16 160	0.08 140	0.17 379	0.17 343	0.15 124	0.19 271	0.15 292	0.25 391	0.19 353	0.13 318	0.14 285	0.20 435	0.06 122	0.04 24	0.09 384	0.08 361	0.06 212	0.06 222

tt1	0.10 164	0.08 259	0.12 204	0.17 236	0.09 258	0.12 227	0.16 309	0.15 124	0.19 271	0.09 114	0.08 83	0.06 21	0.06 42	0.10 75	0.07 1	0.06 122	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.06 212	0.06 222

testlalala	0.08 53	0.07 158	0.17 399	0.16 160	0.08 140	0.09 93	0.12 71	0.15 124	0.10 43	0.07 42	0.09 104	0.06 21	0.06 42	0.11 125	0.09 61	0.05 31	0.04 24	0.06 119	0.04 45	0.04 20	0.04 47

LoS	0.09 101	0.05 23	0.11 169	0.13 13	0.07 82	0.14 302	0.11 51	0.15 124	0.15 180	0.09 114	0.09 104	0.12 217	0.09 191	0.15 307	0.10 139	0.07 262	0.05 203	0.05 33	0.03 1	0.05 111	0.05 135
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.09 101	0.07 158	0.10 125	0.17 236	0.08 140	0.10 145	0.15 243	0.15 124	0.12 101	0.09 114	0.06 14	0.07 76	0.06 42	0.11 125	0.09 61	0.05 31	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.04 20	0.06 222

ADStereo(finetuned)	0.10 164	0.06 71	0.12 204	0.16 160	0.06 15	0.09 93	0.17 343	0.15 124	0.19 271	0.13 244	0.17 263	0.10 175	0.12 280	0.11 125	0.12 261	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 111	0.04 47

test_4	0.10 164	0.10 393	0.08 38	0.19 376	0.09 258	0.08 57	0.22 477	0.15 124	0.17 229	0.12 217	0.18 288	0.12 217	0.09 191	0.08 17	0.11 210	0.04 11	0.04 24	0.08 303	0.08 361	0.04 20	0.03 2

GLC_STEREO	0.11 207	0.07 158	0.11 169	0.17 236	0.07 82	0.09 93	0.13 118	0.15 124	0.24 349	0.12 217	0.13 199	0.12 217	0.08 161	0.18 394	0.11 210	0.06 122	0.08 430	0.08 303	0.06 207	0.05 111	0.05 135

RAFT-345	0.11 207	0.07 158	0.15 337	0.16 160	0.08 140	0.08 57	0.12 71	0.15 124	0.10 43	0.11 179	0.36 485	0.09 142	0.09 191	0.11 125	0.12 261	0.05 31	0.05 203	0.07 218	0.06 207	0.04 20	0.05 135

CroCo-Stereo	0.09 101	0.08 259	0.08 38	0.22 479	0.09 258	0.09 93	0.19 429	0.15 124	0.12 101	0.07 42	0.07 45	0.08 117	0.06 42	0.08 17	0.07 1	0.07 262	0.05 203	0.06 119	0.04 45	0.05 111	0.04 47
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
s12784h	0.09 101	0.06 71	0.07 8	0.15 82	0.05 1	0.16 358	0.18 389	0.15 124	0.15 180	0.10 148	0.11 171	0.11 200	0.11 249	0.10 75	0.12 261	0.05 31	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 20	0.04 47

TANstereo	0.09 101	0.04 1	0.08 38	0.13 13	0.06 15	0.11 191	0.14 171	0.15 124	0.19 271	0.11 179	0.15 230	0.10 175	0.06 42	0.12 213	0.09 61	0.07 262	0.05 203	0.05 33	0.04 45	0.06 212	0.05 135

DCANet	0.10 164	0.06 71	0.12 204	0.16 160	0.06 15	0.09 93	0.17 343	0.15 124	0.19 271	0.13 244	0.17 263	0.10 175	0.11 249	0.11 125	0.12 261	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 111	0.04 47

PMTNet	0.09 101	0.05 23	0.09 83	0.12 4	0.06 15	0.12 227	0.14 171	0.15 124	0.11 71	0.09 114	0.13 199	0.10 175	0.07 122	0.13 259	0.10 139	0.15 520	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.07 280	0.06 222

asda	0.07 4	0.08 259	0.08 38	0.16 160	0.06 15	0.06 10	0.10 29	0.16 153	0.10 43	0.06 13	0.06 14	0.05 1	0.05 11	0.10 75	0.10 139	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 20	0.03 2

3.75w	0.07 4	0.07 158	0.08 38	0.16 160	0.07 82	0.07 32	0.09 18	0.16 153	0.09 28	0.07 42	0.06 14	0.05 1	0.06 42	0.09 37	0.10 139	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

monsterstereo	0.07 4	0.06 71	0.06 4	0.16 160	0.06 15	0.08 57	0.10 29	0.16 153	0.11 71	0.07 42	0.08 83	0.06 21	0.07 122	0.08 17	0.09 61	0.04 11	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.03 1	0.03 2

rvit_stereo_0080	0.10 164	0.08 259	0.14 285	0.15 82	0.09 258	0.07 32	0.15 243	0.16 153	0.16 209	0.11 179	0.10 134	0.14 262	0.08 161	0.12 213	0.10 139	0.09 383	0.07 404	0.07 218	0.06 207	0.07 280	0.05 135

rvit_stereo_ft	0.12 274	0.07 158	0.13 250	0.19 376	0.10 361	0.12 227	0.17 343	0.16 153	0.16 209	0.12 217	0.13 199	0.15 291	0.10 224	0.14 285	0.13 302	0.09 383	0.06 332	0.08 303	0.07 296	0.07 280	0.05 135

xx1	0.11 207	0.08 259	0.12 204	0.17 236	0.09 258	0.13 270	0.15 243	0.16 153	0.18 255	0.09 114	0.09 104	0.16 305	0.16 387	0.10 75	0.07 1	0.06 122	0.04 24	0.08 303	0.08 361	0.07 280	0.07 303

cc1	0.10 164	0.08 259	0.12 204	0.17 236	0.09 258	0.13 270	0.15 243	0.16 153	0.18 255	0.09 114	0.09 104	0.06 21	0.06 42	0.10 75	0.07 1	0.06 122	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.06 212	0.06 222

ff7	0.09 101	0.07 158	0.11 169	0.16 160	0.09 258	0.11 191	0.15 243	0.16 153	0.12 101	0.10 148	0.06 14	0.06 21	0.06 42	0.11 125	0.09 61	0.05 31	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.05 111	0.06 222

IGEVStereo-DCA	0.09 101	0.06 71	0.11 169	0.15 82	0.10 361	0.11 191	0.15 243	0.16 153	0.12 101	0.10 148	0.06 14	0.08 117	0.06 42	0.10 75	0.08 17	0.06 122	0.05 203	0.06 119	0.05 129	0.05 111	0.06 222

ffff	0.09 101	0.07 158	0.11 169	0.16 160	0.09 258	0.11 191	0.15 243	0.16 153	0.12 101	0.10 148	0.06 14	0.06 21	0.06 42	0.11 125	0.09 61	0.05 31	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.05 111	0.06 222

rrr	0.09 101	0.06 71	0.12 204	0.15 82	0.10 361	0.11 191	0.16 309	0.16 153	0.15 180	0.10 148	0.06 14	0.08 117	0.06 42	0.10 75	0.08 17	0.06 122	0.05 203	0.06 119	0.05 129	0.05 111	0.06 222

11t	0.09 101	0.07 158	0.11 169	0.16 160	0.09 258	0.11 191	0.15 243	0.16 153	0.12 101	0.10 148	0.06 14	0.06 21	0.06 42	0.11 125	0.09 61	0.05 31	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.05 111	0.06 222

whm_eth	0.10 164	0.08 259	0.14 285	0.15 82	0.09 258	0.07 32	0.15 243	0.16 153	0.16 209	0.11 179	0.10 134	0.14 262	0.08 161	0.12 213	0.10 139	0.09 383	0.07 404	0.07 218	0.06 207	0.07 280	0.05 135

MaDis-Stereo	0.09 101	0.09 335	0.08 38	0.17 236	0.09 258	0.13 270	0.10 29	0.16 153	0.16 209	0.09 114	0.11 171	0.06 21	0.06 42	0.09 37	0.13 302	0.07 262	0.06 332	0.07 218	0.05 129	0.05 111	0.04 47

RAFT-Test	0.09 101	0.06 71	0.10 125	0.15 82	0.07 82	0.11 191	0.15 243	0.16 153	0.13 136	0.09 114	0.10 134	0.10 175	0.09 191	0.12 213	0.09 61	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 20	0.05 135

anonymousdsp	0.09 101	0.07 158	0.11 169	0.16 160	0.09 258	0.11 191	0.15 243	0.16 153	0.12 101	0.09 114	0.06 14	0.06 21	0.06 42	0.11 125	0.09 61	0.05 31	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.05 111	0.06 222

CroCo-Stereo Lap2	0.09 101	0.09 335	0.08 38	0.22 479	0.09 258	0.09 93	0.19 429	0.16 153	0.12 101	0.09 114	0.10 134	0.05 1	0.05 11	0.08 17	0.08 17	0.06 122	0.06 332	0.07 218	0.05 129	0.05 111	0.05 135

ccc-4	0.09 101	0.07 158	0.11 169	0.16 160	0.09 258	0.11 191	0.15 243	0.16 153	0.12 101	0.10 148	0.06 14	0.06 21	0.06 42	0.11 125	0.09 61	0.05 31	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.05 111	0.06 222

fff	0.10 164	0.06 71	0.12 204	0.15 82	0.07 82	0.09 93	0.17 343	0.16 153	0.20 294	0.13 244	0.16 242	0.10 175	0.11 249	0.11 125	0.12 261	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 20	0.05 135

IGEV-Stereo	0.09 101	0.07 158	0.11 169	0.16 160	0.09 258	0.11 191	0.15 243	0.16 153	0.12 101	0.09 114	0.06 14	0.06 21	0.06 42	0.11 125	0.09 61	0.05 31	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.05 111	0.06 222
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Patchmatch Stereo++	0.11 207	0.09 335	0.16 371	0.18 318	0.08 140	0.06 10	0.11 51	0.16 153	0.13 136	0.15 292	0.16 242	0.14 262	0.12 280	0.11 125	0.10 139	0.06 122	0.04 24	0.08 303	0.06 207	0.08 343	0.07 303
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
NRIStereo	0.11 207	0.08 259	0.14 285	0.18 318	0.08 140	0.10 145	0.14 171	0.16 153	0.15 180	0.12 217	0.14 213	0.13 242	0.12 280	0.13 259	0.10 139	0.06 122	0.04 24	0.07 218	0.06 207	0.06 212	0.07 303

PSM-adaLoss	0.11 207	0.09 335	0.16 371	0.18 318	0.08 140	0.06 10	0.12 71	0.16 153	0.13 136	0.15 292	0.16 242	0.14 262	0.12 280	0.11 125	0.10 139	0.06 122	0.04 24	0.08 303	0.06 207	0.08 343	0.07 303

ROB_FTStereo_v2	0.11 207	0.09 335	0.16 371	0.19 376	0.08 140	0.06 10	0.12 71	0.16 153	0.13 136	0.15 292	0.16 242	0.14 262	0.12 280	0.11 125	0.10 139	0.06 122	0.04 24	0.08 303	0.06 207	0.08 343	0.07 303

ROB_FTStereo	0.11 207	0.09 335	0.16 371	0.19 376	0.08 140	0.06 10	0.11 51	0.16 153	0.13 136	0.15 292	0.16 242	0.14 262	0.12 280	0.11 125	0.10 139	0.06 122	0.04 24	0.08 303	0.06 207	0.08 343	0.07 303

HUI-Stereo	0.11 207	0.09 335	0.16 371	0.18 318	0.08 140	0.06 10	0.12 71	0.16 153	0.13 136	0.15 292	0.16 242	0.14 262	0.12 280	0.11 125	0.10 139	0.06 122	0.04 24	0.08 303	0.06 207	0.08 343	0.07 303

DEmStereo	0.12 274	0.06 71	0.14 285	0.14 40	0.10 361	0.16 358	0.15 243	0.16 153	0.24 349	0.17 336	0.24 361	0.13 242	0.14 343	0.12 213	0.13 302	0.05 31	0.04 24	0.07 218	0.06 207	0.05 111	0.05 135

iGMRVC	0.11 207	0.09 335	0.16 371	0.19 376	0.08 140	0.06 10	0.12 71	0.16 153	0.13 136	0.15 292	0.16 242	0.14 262	0.12 280	0.11 125	0.10 139	0.06 122	0.04 24	0.08 303	0.06 207	0.08 343	0.07 303

iRAFT	0.11 207	0.09 335	0.16 371	0.18 318	0.08 140	0.06 10	0.11 51	0.16 153	0.13 136	0.15 292	0.16 242	0.14 262	0.12 280	0.11 125	0.10 139	0.06 122	0.04 24	0.08 303	0.06 207	0.08 343	0.07 303

RAFT-IKP	0.11 207	0.09 335	0.16 371	0.19 376	0.08 140	0.06 10	0.12 71	0.16 153	0.13 136	0.15 292	0.16 242	0.14 262	0.12 280	0.11 125	0.10 139	0.06 122	0.04 24	0.08 303	0.06 207	0.08 343	0.07 303

csc	0.10 164	0.06 71	0.12 204	0.15 82	0.07 82	0.09 93	0.17 343	0.16 153	0.20 294	0.13 244	0.16 242	0.10 175	0.11 249	0.11 125	0.12 261	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 20	0.05 135

cscssc	0.10 164	0.06 71	0.12 204	0.15 82	0.07 82	0.09 93	0.17 343	0.16 153	0.20 294	0.13 244	0.16 242	0.10 175	0.11 249	0.11 125	0.12 261	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 20	0.05 135

test_xeample3	0.09 101	0.06 71	0.12 204	0.16 160	0.09 258	0.11 191	0.15 243	0.16 153	0.13 136	0.10 148	0.06 14	0.08 117	0.06 42	0.10 75	0.09 61	0.05 31	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.05 111	0.06 222

EAI-Stereo	0.09 101	0.07 158	0.11 169	0.15 82	0.06 15	0.10 145	0.15 243	0.16 153	0.09 28	0.08 78	0.09 104	0.08 117	0.07 122	0.09 37	0.11 210	0.05 31	0.04 24	0.05 33	0.05 129	0.05 111	0.04 47

CFNet-RSSM	0.09 101	0.07 158	0.09 83	0.16 160	0.07 82	0.09 93	0.15 243	0.16 153	0.17 229	0.08 78	0.12 185	0.10 175	0.09 191	0.11 125	0.09 61	0.06 122	0.04 24	0.06 119	0.04 45	0.04 20	0.04 47

DIP-Stereo	0.11 207	0.07 158	0.14 285	0.17 236	0.09 258	0.13 270	0.09 18	0.16 153	0.16 209	0.11 179	0.16 242	0.14 262	0.12 280	0.15 307	0.13 302	0.06 122	0.05 203	0.06 119	0.05 129	0.05 111	0.06 222
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
IGEV-FE	0.09 101	0.05 23	0.12 204	0.13 13	0.08 140	0.12 227	0.13 118	0.17 189	0.11 71	0.10 148	0.06 14	0.09 142	0.06 42	0.11 125	0.09 61	0.06 122	0.04 24	0.06 119	0.06 207	0.05 111	0.05 135

xyz-stereo-finetune2	0.11 207	0.07 158	0.13 250	0.13 13	0.07 82	0.11 191	0.19 429	0.17 189	0.12 101	0.15 292	0.15 230	0.17 325	0.12 280	0.13 259	0.11 210	0.05 31	0.04 24	0.07 218	0.05 129	0.04 20	0.06 222

xyz-stereo-finetune	0.11 207	0.08 259	0.13 250	0.14 40	0.06 15	0.10 145	0.19 429	0.17 189	0.19 271	0.12 217	0.14 213	0.15 291	0.10 224	0.13 259	0.11 210	0.05 31	0.04 24	0.07 218	0.05 129	0.04 20	0.05 135

xyz-stereo	0.13 299	0.07 158	0.20 445	0.15 82	0.05 1	0.20 436	0.15 243	0.17 189	0.31 433	0.15 292	0.29 443	0.26 440	0.16 387	0.13 259	0.12 261	0.05 31	0.05 203	0.06 119	0.05 129	0.04 20	0.04 47

UGAM	0.13 299	0.10 393	0.09 83	0.22 479	0.08 140	0.12 227	0.20 450	0.17 189	0.23 333	0.21 419	0.16 242	0.13 242	0.13 318	0.19 409	0.12 261	0.07 262	0.05 203	0.13 498	0.11 479	0.07 280	0.05 135

testlalala2	0.10 164	0.06 71	0.11 169	0.20 434	0.10 361	0.10 145	0.12 71	0.17 189	0.12 101	0.12 217	0.13 199	0.09 142	0.07 122	0.11 125	0.13 302	0.06 122	0.05 203	0.05 33	0.04 45	0.05 111	0.05 135

IGEV_Zeroshot_test	0.09 101	0.05 23	0.12 204	0.13 13	0.08 140	0.12 227	0.13 118	0.17 189	0.11 71	0.10 148	0.06 14	0.09 142	0.06 42	0.11 125	0.09 61	0.06 122	0.04 24	0.06 119	0.06 207	0.05 111	0.05 135

MIF-Stereo (partial)	0.11 207	0.06 71	0.10 125	0.19 376	0.10 361	0.10 145	0.11 51	0.17 189	0.18 255	0.14 265	0.16 242	0.09 142	0.11 249	0.12 213	0.12 261	0.08 324	0.05 203	0.08 303	0.07 296	0.06 212	0.07 303

LL-Strereo2	0.10 164	0.10 393	0.15 337	0.18 318	0.08 140	0.15 328	0.09 18	0.17 189	0.14 161	0.14 265	0.10 134	0.09 142	0.07 122	0.16 341	0.10 139	0.05 31	0.05 203	0.10 432	0.07 296	0.06 212	0.05 135

4D-IteraStereo	0.09 101	0.07 158	0.10 125	0.18 318	0.07 82	0.09 93	0.15 243	0.17 189	0.15 180	0.10 148	0.11 171	0.10 175	0.07 122	0.11 125	0.09 61	0.05 31	0.03 1	0.08 303	0.07 296	0.06 212	0.05 135

DisPM	0.11 207	0.07 158	0.12 204	0.16 160	0.09 258	0.06 10	0.13 118	0.17 189	0.17 229	0.14 265	0.20 309	0.12 217	0.10 224	0.11 125	0.10 139	0.06 122	0.04 24	0.07 218	0.06 207	0.06 212	0.11 465

CIPLG	0.11 207	0.08 259	0.14 285	0.17 236	0.08 140	0.12 227	0.15 243	0.17 189	0.15 180	0.14 265	0.11 171	0.16 305	0.09 191	0.16 341	0.11 210	0.07 262	0.05 203	0.06 119	0.05 129	0.05 111	0.06 222

IPLGR_C	0.11 207	0.08 259	0.14 285	0.17 236	0.08 140	0.12 227	0.15 243	0.17 189	0.15 180	0.14 265	0.10 134	0.16 305	0.09 191	0.16 341	0.11 210	0.07 262	0.05 203	0.06 119	0.05 129	0.05 111	0.06 222

ACRE	0.11 207	0.08 259	0.14 285	0.17 236	0.08 140	0.12 227	0.15 243	0.17 189	0.14 161	0.14 265	0.10 134	0.16 305	0.09 191	0.16 341	0.11 210	0.07 262	0.05 203	0.06 119	0.05 129	0.05 111	0.06 222

CrosDoStereo	0.12 274	0.06 71	0.12 204	0.14 40	0.08 140	0.12 227	0.15 243	0.17 189	0.22 323	0.19 382	0.24 361	0.15 291	0.11 249	0.11 125	0.12 261	0.06 122	0.04 24	0.07 218	0.07 296	0.05 111	0.05 135

PFNet+	0.11 207	0.06 71	0.13 250	0.16 160	0.09 258	0.05 4	0.12 71	0.17 189	0.21 309	0.16 320	0.19 297	0.14 262	0.10 224	0.11 125	0.11 210	0.08 324	0.05 203	0.09 384	0.08 361	0.06 212	0.11 465

ASMatch	0.11 207	0.06 71	0.13 250	0.16 160	0.10 361	0.07 32	0.14 171	0.17 189	0.17 229	0.12 217	0.16 242	0.16 305	0.10 224	0.13 259	0.10 139	0.05 31	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.04 20	0.08 367

DeepStereo_LL	0.12 274	0.06 71	0.12 204	0.14 40	0.08 140	0.12 227	0.15 243	0.17 189	0.22 323	0.19 382	0.24 361	0.15 291	0.11 249	0.11 125	0.12 261	0.06 122	0.04 24	0.07 218	0.07 296	0.05 111	0.05 135

SST-Stereo	0.10 164	0.07 158	0.15 337	0.18 318	0.09 258	0.06 10	0.12 71	0.17 189	0.11 71	0.15 292	0.17 263	0.13 242	0.12 280	0.10 75	0.11 210	0.06 122	0.04 24	0.09 384	0.06 207	0.06 212	0.05 135

THIR-Stereo	0.12 274	0.07 158	0.11 169	0.15 82	0.08 140	0.14 302	0.16 309	0.17 189	0.25 370	0.16 320	0.24 361	0.14 262	0.12 280	0.12 213	0.14 339	0.06 122	0.04 24	0.07 218	0.07 296	0.05 111	0.05 135

RAFT_R40	0.11 207	0.07 158	0.14 285	0.18 318	0.09 258	0.06 10	0.13 118	0.17 189	0.16 209	0.14 265	0.18 288	0.15 291	0.12 280	0.10 75	0.11 210	0.06 122	0.04 24	0.09 384	0.06 207	0.06 212	0.05 135

Pruner-Stereo	0.11 207	0.07 158	0.12 204	0.17 236	0.09 258	0.06 10	0.12 71	0.17 189	0.17 229	0.13 244	0.19 297	0.13 242	0.09 191	0.11 125	0.11 210	0.06 122	0.04 24	0.07 218	0.06 207	0.06 212	0.08 367

DeepStereo_RVC	0.11 207	0.08 259	0.16 371	0.18 318	0.08 140	0.08 57	0.12 71	0.17 189	0.12 101	0.13 244	0.14 213	0.12 217	0.12 280	0.12 213	0.11 210	0.06 122	0.04 24	0.07 218	0.06 207	0.07 280	0.08 367

RAFT-RH_RVC	0.11 207	0.06 71	0.14 285	0.16 160	0.09 258	0.12 227	0.12 71	0.17 189	0.12 101	0.13 244	0.41 522	0.11 200	0.10 224	0.13 259	0.12 261	0.05 31	0.04 24	0.08 303	0.05 129	0.04 20	0.06 222

rafts_anoy	0.11 207	0.06 71	0.10 125	0.17 236	0.08 140	0.10 145	0.14 171	0.17 189	0.14 161	0.13 244	0.13 199	0.12 217	0.10 224	0.11 125	0.12 261	0.07 262	0.04 24	0.09 384	0.11 479	0.07 280	0.06 222

RALCasStereoNet	0.10 164	0.06 71	0.09 83	0.16 160	0.08 140	0.12 227	0.14 171	0.17 189	0.11 71	0.12 217	0.17 263	0.14 262	0.10 224	0.12 213	0.11 210	0.07 262	0.06 332	0.06 119	0.05 129	0.08 343	0.07 303

sCroCo_RVC	0.12 274	0.09 335	0.23 470	0.24 509	0.11 411	0.19 421	0.14 171	0.17 189	0.14 161	0.10 148	0.13 199	0.12 217	0.07 122	0.14 285	0.11 210	0.08 324	0.08 430	0.08 303	0.08 361	0.05 111	0.07 303

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 101	0.06 71	0.10 125	0.17 236	0.06 15	0.10 145	0.16 309	0.17 189	0.14 161	0.09 114	0.10 134	0.08 117	0.09 191	0.11 125	0.09 61	0.05 31	0.04 24	0.06 119	0.06 207	0.04 20	0.03 2

AFF-stereo	0.09 101	0.06 71	0.10 125	0.17 236	0.07 82	0.10 145	0.16 309	0.17 189	0.09 28	0.10 148	0.12 185	0.09 142	0.09 191	0.12 213	0.09 61	0.05 31	0.04 24	0.07 218	0.07 296	0.04 20	0.03 2

Gwc-CoAtRS	0.09 101	0.06 71	0.10 125	0.16 160	0.07 82	0.10 145	0.14 171	0.17 189	0.17 229	0.08 78	0.10 134	0.12 217	0.09 191	0.12 213	0.09 61	0.06 122	0.04 24	0.06 119	0.04 45	0.04 20	0.04 47

FE-Mocha	0.09 101	0.06 71	0.14 285	0.16 160	0.09 258	0.10 145	0.15 243	0.18 219	0.16 209	0.10 148	0.09 104	0.07 76	0.07 122	0.09 37	0.09 61	0.06 122	0.04 24	0.06 119	0.06 207	0.05 111	0.05 135

qwe	0.07 4	0.08 259	0.07 8	0.15 82	0.06 15	0.07 32	0.10 29	0.18 219	0.11 71	0.07 42	0.07 45	0.06 21	0.06 42	0.10 75	0.09 61	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 45	0.04 20	0.03 2

2.75w_new	0.07 4	0.07 158	0.07 8	0.13 13	0.06 15	0.08 57	0.08 7	0.18 219	0.12 101	0.07 42	0.08 83	0.06 21	0.06 42	0.09 37	0.11 210	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 47

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 164	0.08 259	0.12 204	0.16 160	0.08 140	0.15 328	0.16 309	0.18 219	0.18 255	0.10 148	0.09 104	0.09 142	0.08 161	0.11 125	0.12 261	0.07 262	0.05 203	0.08 303	0.06 207	0.07 280	0.06 222

11t1	0.12 274	0.06 71	0.13 250	0.14 40	0.08 140	0.17 379	0.15 243	0.18 219	0.15 180	0.15 292	0.15 230	0.16 305	0.16 387	0.15 307	0.13 302	0.08 324	0.05 203	0.06 119	0.05 129	0.08 343	0.07 303

EKT-Stereo	0.11 207	0.07 158	0.14 285	0.15 82	0.10 361	0.13 270	0.14 171	0.18 219	0.21 309	0.11 179	0.08 83	0.12 217	0.09 191	0.11 125	0.12 261	0.08 324	0.06 332	0.07 218	0.06 207	0.08 343	0.07 303

CASnet	0.09 101	0.09 335	0.09 83	0.19 376	0.06 15	0.07 32	0.11 51	0.18 219	0.14 161	0.11 179	0.10 134	0.09 142	0.07 122	0.10 75	0.10 139	0.06 122	0.04 24	0.10 432	0.08 361	0.05 111	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp2	0.11 207	0.07 158	0.10 125	0.16 160	0.09 258	0.13 270	0.14 171	0.18 219	0.22 323	0.13 244	0.14 213	0.12 217	0.09 191	0.14 285	0.11 210	0.05 31	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.06 212	0.05 135

CASS	0.13 299	0.12 437	0.11 169	0.23 500	0.09 258	0.15 328	0.17 343	0.18 219	0.19 271	0.17 336	0.18 288	0.15 291	0.15 361	0.14 285	0.14 339	0.09 383	0.06 332	0.10 432	0.08 361	0.09 406	0.07 303
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCRE	0.11 207	0.07 158	0.13 250	0.16 160	0.11 411	0.11 191	0.17 343	0.18 219	0.17 229	0.11 179	0.18 288	0.10 175	0.10 224	0.15 307	0.11 210	0.06 122	0.05 203	0.06 119	0.06 207	0.05 111	0.04 47

riskmin	0.11 207	0.06 71	0.13 250	0.14 40	0.08 140	0.14 302	0.14 171	0.18 219	0.14 161	0.11 179	0.14 213	0.16 305	0.11 249	0.14 285	0.12 261	0.09 383	0.05 203	0.07 218	0.05 129	0.08 343	0.08 367

RCA-Stereo	0.09 101	0.06 71	0.09 83	0.16 160	0.06 15	0.09 93	0.13 118	0.18 219	0.14 161	0.09 114	0.10 134	0.08 117	0.07 122	0.12 213	0.11 210	0.06 122	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.05 111	0.04 47

DCANet-4	0.10 164	0.06 71	0.12 204	0.16 160	0.06 15	0.09 93	0.17 343	0.18 219	0.19 271	0.13 244	0.16 242	0.09 142	0.14 343	0.11 125	0.12 261	0.06 122	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 20	0.05 135

RAFT_CTSACE	0.12 274	0.09 335	0.10 125	0.22 479	0.08 140	0.12 227	0.24 500	0.18 219	0.16 209	0.20 405	0.27 417	0.13 242	0.07 122	0.13 259	0.09 61	0.05 31	0.06 332	0.08 303	0.07 296	0.04 20	0.04 47

iRaft-Stereo_20w	0.09 101	0.05 23	0.13 250	0.14 40	0.08 140	0.12 227	0.15 243	0.18 219	0.10 43	0.11 179	0.08 83	0.08 117	0.05 11	0.10 75	0.09 61	0.06 122	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.06 212	0.05 135

TRStereo	0.09 101	0.05 23	0.12 204	0.15 82	0.12 443	0.10 145	0.13 118	0.18 219	0.18 255	0.09 114	0.09 104	0.09 142	0.06 42	0.10 75	0.08 17	0.07 262	0.05 203	0.07 218	0.07 296	0.04 20	0.04 47

AAGNet	0.11 207	0.07 158	0.16 371	0.19 376	0.09 258	0.08 57	0.13 118	0.18 219	0.13 136	0.16 320	0.21 330	0.13 242	0.14 343	0.11 125	0.14 339	0.06 122	0.04 24	0.09 384	0.06 207	0.06 212	0.05 135

GrayStereo	0.11 207	0.06 71	0.11 169	0.19 376	0.09 258	0.09 93	0.16 309	0.18 219	0.17 229	0.14 265	0.17 263	0.17 325	0.11 249	0.12 213	0.11 210	0.05 31	0.05 203	0.07 218	0.06 207	0.05 111	0.10 439

CRE-IMP	0.11 207	0.09 335	0.16 371	0.19 376	0.08 140	0.10 145	0.12 71	0.18 219	0.10 43	0.14 265	0.13 199	0.13 242	0.12 280	0.12 213	0.11 210	0.07 262	0.04 24	0.08 303	0.06 207	0.08 343	0.08 367

iRaftStereo_RVC	0.10 164	0.07 158	0.09 83	0.17 236	0.09 258	0.11 191	0.17 343	0.18 219	0.12 101	0.09 114	0.12 185	0.10 175	0.07 122	0.11 125	0.10 139	0.05 31	0.04 24	0.08 303	0.08 361	0.04 20	0.04 47

raftrobust	0.09 101	0.06 71	0.10 125	0.17 236	0.08 140	0.09 93	0.10 29	0.18 219	0.16 209	0.10 148	0.09 104	0.12 217	0.07 122	0.12 213	0.10 139	0.08 324	0.05 203	0.06 119	0.05 129	0.05 111	0.05 135

HITNet	0.10 164	0.06 71	0.12 204	0.14 40	0.06 15	0.11 191	0.10 29	0.18 219	0.18 255	0.13 244	0.16 242	0.14 262	0.11 249	0.15 307	0.13 302	0.06 122	0.04 24	0.04 1	0.04 45	0.06 212	0.05 135
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_0105_6	0.14 333	0.09 335	0.18 422	0.17 236	0.10 361	0.10 145	0.16 309	0.19 241	0.26 384	0.12 217	0.18 288	0.17 325	0.12 280	0.18 394	0.12 261	0.15 520	0.11 492	0.12 483	0.10 447	0.09 406	0.06 222

UGAM-zero	0.09 101	0.05 23	0.15 337	0.15 82	0.08 140	0.09 93	0.13 118	0.19 241	0.15 180	0.11 179	0.15 230	0.07 76	0.07 122	0.09 37	0.09 61	0.06 122	0.05 203	0.06 119	0.05 129	0.05 111	0.06 222

DCVSM-stereo	0.14 333	0.09 335	0.16 371	0.16 160	0.10 361	0.15 328	0.09 18	0.19 241	0.23 333	0.20 405	0.23 349	0.26 440	0.15 361	0.18 394	0.14 339	0.09 383	0.07 404	0.09 384	0.08 361	0.10 438	0.12 478

RAFT-Stereo-weight	0.09 101	0.06 71	0.10 125	0.16 160	0.07 82	0.09 93	0.14 171	0.19 241	0.16 209	0.11 179	0.10 134	0.08 117	0.06 42	0.10 75	0.11 210	0.06 122	0.04 24	0.06 119	0.04 45	0.04 20	0.04 47

MyStereo8	0.12 274	0.07 158	0.15 337	0.15 82	0.09 258	0.18 398	0.14 171	0.19 241	0.22 323	0.12 217	0.18 288	0.11 200	0.10 224	0.16 341	0.18 416	0.07 262	0.05 203	0.07 218	0.05 129	0.08 343	0.09 412

MyStereo06	0.10 164	0.07 158	0.12 204	0.17 236	0.09 258	0.13 270	0.18 389	0.19 241	0.12 101	0.12 217	0.08 83	0.07 76	0.07 122	0.11 125	0.09 61	0.06 122	0.05 203	0.07 218	0.07 296	0.06 212	0.06 222

knoymous	0.11 207	0.05 23	0.12 204	0.13 13	0.07 82	0.15 328	0.14 171	0.19 241	0.13 136	0.11 179	0.17 263	0.13 242	0.09 191	0.13 259	0.11 210	0.08 324	0.05 203	0.06 119	0.05 129	0.08 343	0.07 303

anonymousa	0.13 299	0.07 158	0.13 250	0.18 318	0.09 258	0.13 270	0.17 343	0.19 241	0.29 415	0.15 292	0.24 361	0.15 291	0.14 343	0.14 285	0.14 339	0.07 262	0.05 203	0.07 218	0.09 408	0.05 111	0.06 222

TransformOpticalFlow	0.10 164	0.08 259	0.13 250	0.18 318	0.07 82	0.09 93	0.15 243	0.19 241	0.15 180	0.12 217	0.17 263	0.11 200	0.11 249	0.11 125	0.10 139	0.05 31	0.04 24	0.06 119	0.06 207	0.05 111	0.05 135

AnonymousM	0.09 101	0.05 23	0.10 125	0.14 40	0.06 15	0.09 93	0.13 118	0.19 241	0.14 161	0.13 244	0.11 171	0.09 142	0.08 161	0.13 259	0.10 139	0.08 324	0.05 203	0.08 303	0.05 129	0.05 111	0.05 135

MLCV	0.12 274	0.07 158	0.16 371	0.18 318	0.06 15	0.15 328	0.17 343	0.19 241	0.21 309	0.18 366	0.25 391	0.17 325	0.13 318	0.14 285	0.13 302	0.05 31	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 111	0.04 47

FlowAnything_test	0.11 207	0.08 259	0.14 285	0.15 82	0.09 258	0.07 32	0.14 171	0.20 252	0.11 71	0.09 114	0.09 104	0.12 217	0.12 280	0.13 259	0.11 210	0.09 383	0.06 332	0.09 384	0.09 408	0.06 212	0.09 412

3w_stereo	0.08 53	0.09 335	0.10 125	0.17 236	0.07 82	0.08 57	0.10 29	0.20 252	0.13 136	0.06 13	0.07 45	0.05 1	0.06 42	0.08 17	0.09 61	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 20	0.03 2

2w_stereo	0.08 53	0.08 259	0.09 83	0.16 160	0.06 15	0.08 57	0.10 29	0.20 252	0.15 180	0.08 78	0.07 45	0.06 21	0.06 42	0.06 1	0.09 61	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 45	0.03 1	0.03 2

tg	0.10 164	0.06 71	0.10 125	0.18 318	0.08 140	0.11 191	0.16 309	0.20 252	0.12 101	0.08 78	0.11 171	0.11 200	0.07 122	0.11 125	0.10 139	0.05 31	0.04 24	0.08 303	0.08 361	0.04 20	0.04 47

model_zeroshot	0.10 164	0.04 1	0.11 169	0.15 82	0.09 258	0.12 227	0.14 171	0.20 252	0.13 136	0.11 179	0.10 134	0.12 217	0.07 122	0.12 213	0.10 139	0.07 262	0.06 332	0.06 119	0.05 129	0.06 212	0.06 222

GCST	0.37 551	0.42 570	0.26 482	1.02 594	0.39 569	0.18 398	0.08 7	0.20 252	0.17 229	0.28 497	0.25 391	0.15 291	0.12 280	0.16 341	0.14 339	0.64 589	0.43 578	0.75 586	0.65 589	0.63 582	0.46 582

test_sample1	0.13 299	0.07 158	0.14 285	0.13 13	0.08 140	0.19 421	0.16 309	0.20 252	0.15 180	0.14 265	0.22 340	0.18 339	0.16 387	0.17 373	0.14 339	0.07 262	0.06 332	0.06 119	0.06 207	0.08 343	0.07 303

MIM_Stereo	0.09 101	0.07 158	0.11 169	0.15 82	0.07 82	0.06 10	0.12 71	0.20 252	0.14 161	0.13 244	0.13 199	0.09 142	0.05 11	0.12 213	0.08 17	0.05 31	0.06 332	0.07 218	0.06 207	0.06 212	0.05 135

Selective-RAFT	0.11 207	0.10 393	0.11 169	0.21 463	0.08 140	0.16 358	0.13 118	0.20 252	0.22 323	0.10 148	0.10 134	0.11 200	0.10 224	0.15 307	0.11 210	0.05 31	0.05 203	0.06 119	0.05 129	0.06 212	0.05 135

IPLG	0.10 164	0.07 158	0.15 337	0.17 236	0.08 140	0.11 191	0.14 171	0.20 252	0.15 180	0.12 217	0.17 263	0.07 76	0.07 122	0.14 285	0.13 302	0.06 122	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.04 20	0.04 47

MIPNet	0.11 207	0.08 259	0.14 285	0.17 236	0.09 258	0.12 227	0.14 171	0.20 252	0.24 349	0.11 179	0.10 134	0.09 142	0.07 122	0.13 259	0.12 261	0.06 122	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.04 20	0.04 47

HHNet	0.11 207	0.06 71	0.16 371	0.15 82	0.14 486	0.07 32	0.13 118	0.20 252	0.17 229	0.14 265	0.25 391	0.11 200	0.08 161	0.13 259	0.10 139	0.05 31	0.04 24	0.08 303	0.06 207	0.05 111	0.09 412

PSM-AAD	0.11 207	0.07 158	0.10 125	0.19 376	0.09 258	0.10 145	0.15 243	0.20 252	0.13 136	0.12 217	0.14 213	0.18 339	0.11 249	0.11 125	0.10 139	0.05 31	0.05 203	0.09 384	0.08 361	0.06 212	0.14 516

RAFT	0.13 299	0.09 335	0.11 169	0.18 318	0.08 140	0.15 328	0.24 500	0.20 252	0.19 271	0.21 419	0.21 330	0.17 325	0.12 280	0.16 341	0.09 61	0.06 122	0.07 404	0.10 432	0.09 408	0.05 111	0.05 135

TestStereo	0.13 299	0.14 478	0.11 169	0.23 500	0.08 140	0.15 328	0.21 467	0.20 252	0.23 333	0.14 265	0.24 361	0.16 305	0.12 280	0.16 341	0.14 339	0.05 31	0.06 332	0.08 303	0.06 207	0.09 406	0.05 135

RALAANet	0.11 207	0.08 259	0.10 125	0.17 236	0.09 258	0.14 302	0.10 29	0.20 252	0.15 180	0.14 265	0.13 199	0.16 305	0.09 191	0.12 213	0.11 210	0.06 122	0.05 203	0.07 218	0.06 207	0.05 111	0.04 47

XX-Stereo	0.09 101	0.05 23	0.08 38	0.17 236	0.09 258	0.15 328	0.12 71	0.20 252	0.10 43	0.10 148	0.14 213	0.07 76	0.06 42	0.12 213	0.08 17	0.06 122	0.05 203	0.06 119	0.06 207	0.04 20	0.04 47

ARAFT	0.12 274	0.08 259	0.17 399	0.19 376	0.09 258	0.14 302	0.18 389	0.20 252	0.12 101	0.12 217	0.13 199	0.14 262	0.11 249	0.15 307	0.12 261	0.06 122	0.05 203	0.10 432	0.09 408	0.05 111	0.04 47

GMStereo	0.13 299	0.14 478	0.14 285	0.18 318	0.09 258	0.15 328	0.16 309	0.20 252	0.24 349	0.16 320	0.17 263	0.10 175	0.10 224	0.16 341	0.13 302	0.07 262	0.06 332	0.06 119	0.06 207	0.07 280	0.06 222
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
aanetorigin	0.22 479	0.17 507	0.56 555	0.17 236	0.10 361	0.15 328	0.19 429	0.20 252	0.33 447	0.49 559	0.48 538	0.29 466	0.27 502	0.20 434	0.23 476	0.08 324	0.07 404	0.08 303	0.07 296	0.10 438	0.09 412

EDNetEfficient	0.29 534	0.24 540	1.13 589	0.18 318	0.10 361	0.19 421	0.20 450	0.20 252	0.60 556	0.74 579	0.56 554	0.31 488	0.39 548	0.22 464	0.30 534	0.09 383	0.07 404	0.08 303	0.07 296	0.11 461	0.09 412

cf-r	0.13 299	0.07 158	0.12 204	0.16 160	0.08 140	0.14 302	0.19 429	0.20 252	0.25 370	0.17 336	0.25 391	0.21 374	0.16 387	0.14 285	0.14 339	0.10 425	0.05 203	0.06 119	0.08 361	0.06 212	0.06 222

iResNet	0.13 299	0.10 393	0.18 422	0.19 376	0.08 140	0.13 270	0.18 389	0.20 252	0.26 384	0.15 292	0.23 349	0.15 291	0.13 318	0.14 285	0.14 339	0.06 122	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.06 212	0.05 135

Select-FE	0.11 207	0.06 71	0.20 445	0.15 82	0.11 411	0.11 191	0.13 118	0.21 275	0.18 255	0.09 114	0.11 171	0.10 175	0.06 42	0.12 213	0.09 61	0.07 262	0.05 203	0.07 218	0.08 361	0.06 212	0.08 367

MM-Stereo_test1	0.10 164	0.07 158	0.08 38	0.18 318	0.07 82	0.12 227	0.18 389	0.21 275	0.20 294	0.09 114	0.11 171	0.08 117	0.06 42	0.10 75	0.10 139	0.06 122	0.05 203	0.07 218	0.06 207	0.05 111	0.04 47

HI	0.11 207	0.06 71	0.11 169	0.13 13	0.09 258	0.09 93	0.14 171	0.21 275	0.10 43	0.19 382	0.17 263	0.14 262	0.09 191	0.16 341	0.08 17	0.05 31	0.04 24	0.07 218	0.08 361	0.07 280	0.06 222

CoSv	0.11 207	0.06 71	0.11 169	0.13 13	0.09 258	0.09 93	0.14 171	0.21 275	0.10 43	0.19 382	0.17 263	0.14 262	0.09 191	0.16 341	0.08 17	0.05 31	0.04 24	0.07 218	0.08 361	0.07 280	0.06 222

AIO-test1	0.10 164	0.07 158	0.10 125	0.23 500	0.07 82	0.09 93	0.13 118	0.21 275	0.14 161	0.11 179	0.12 185	0.09 142	0.07 122	0.11 125	0.09 61	0.06 122	0.05 203	0.09 384	0.10 447	0.03 1	0.06 222

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 207	0.05 23	0.14 285	0.15 82	0.20 541	0.09 93	0.17 343	0.21 275	0.15 180	0.11 179	0.14 213	0.10 175	0.07 122	0.10 75	0.08 17	0.06 122	0.05 203	0.07 218	0.07 296	0.07 280	0.09 412

test_sample2	0.12 274	0.07 158	0.12 204	0.14 40	0.08 140	0.16 358	0.18 389	0.21 275	0.16 209	0.14 265	0.20 309	0.19 353	0.15 361	0.15 307	0.12 261	0.08 324	0.05 203	0.07 218	0.06 207	0.08 343	0.07 303

mmm	0.14 333	0.08 259	0.17 399	0.17 236	0.09 258	0.17 379	0.18 389	0.21 275	0.15 180	0.15 292	0.23 349	0.21 374	0.16 387	0.16 341	0.17 398	0.08 324	0.05 203	0.08 303	0.07 296	0.07 280	0.07 303

StereoVision	0.13 299	0.12 437	0.09 83	0.24 509	0.10 361	0.15 328	0.21 467	0.21 275	0.20 294	0.12 217	0.24 361	0.10 175	0.10 224	0.16 341	0.10 139	0.09 383	0.11 492	0.12 483	0.12 498	0.06 212	0.05 135

Any-RAFT	0.10 164	0.05 23	0.09 83	0.14 40	0.07 82	0.13 270	0.14 171	0.21 275	0.15 180	0.11 179	0.12 185	0.12 217	0.09 191	0.12 213	0.09 61	0.07 262	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.06 212	0.05 135

test_5	0.14 333	0.12 437	0.08 38	0.20 434	0.10 361	0.14 302	0.29 547	0.21 275	0.24 349	0.18 366	0.28 431	0.11 200	0.15 361	0.12 213	0.13 302	0.06 122	0.05 203	0.07 218	0.08 361	0.08 343	0.07 303

iRaft-Stereo_5w	0.12 274	0.09 335	0.12 204	0.19 376	0.08 140	0.09 93	0.12 71	0.21 275	0.21 309	0.19 382	0.14 213	0.11 200	0.09 191	0.20 434	0.16 383	0.05 31	0.05 203	0.07 218	0.06 207	0.05 111	0.06 222

UDGNet	0.14 333	0.13 466	0.16 371	0.17 236	0.10 361	0.12 227	0.16 309	0.21 275	0.27 394	0.20 405	0.20 309	0.16 305	0.13 318	0.16 341	0.13 302	0.10 425	0.06 332	0.09 384	0.07 296	0.06 212	0.07 303

dd	0.15 377	0.16 496	0.16 371	0.19 376	0.09 258	0.15 328	0.18 389	0.21 275	0.25 370	0.23 447	0.20 309	0.21 374	0.09 191	0.21 451	0.16 383	0.10 425	0.06 332	0.08 303	0.06 207	0.08 343	0.06 222

dad	0.17 420	0.20 526	0.20 445	0.16 160	0.11 411	0.20 436	0.18 389	0.21 275	0.28 408	0.30 509	0.24 361	0.29 466	0.13 318	0.19 409	0.16 383	0.18 543	0.09 459	0.11 463	0.09 408	0.11 461	0.07 303

IPLGR	0.11 207	0.09 335	0.16 371	0.18 318	0.08 140	0.12 227	0.17 343	0.21 275	0.24 349	0.11 179	0.12 185	0.11 200	0.08 161	0.12 213	0.12 261	0.06 122	0.05 203	0.06 119	0.06 207	0.04 20	0.04 47

LCNet	0.11 207	0.07 158	0.09 83	0.19 376	0.09 258	0.08 57	0.15 243	0.21 275	0.15 180	0.11 179	0.15 230	0.16 305	0.11 249	0.12 213	0.11 210	0.05 31	0.04 24	0.08 303	0.07 296	0.06 212	0.15 523

STrans-v2	0.10 164	0.07 158	0.12 204	0.18 318	0.07 82	0.10 145	0.14 171	0.21 275	0.11 71	0.11 179	0.15 230	0.12 217	0.10 224	0.11 125	0.12 261	0.05 31	0.04 24	0.06 119	0.06 207	0.04 20	0.04 47

OMP-Stereo	0.11 207	0.06 71	0.14 285	0.18 318	0.08 140	0.09 93	0.12 71	0.21 275	0.21 309	0.13 244	0.14 213	0.11 200	0.12 280	0.11 125	0.13 302	0.06 122	0.04 24	0.07 218	0.06 207	0.05 111	0.04 47

FTStereo	0.12 274	0.06 71	0.14 285	0.18 318	0.09 258	0.07 32	0.15 243	0.21 275	0.18 255	0.12 217	0.24 361	0.12 217	0.12 280	0.13 259	0.13 302	0.05 31	0.05 203	0.07 218	0.06 207	0.06 212	0.10 439

DRaft	0.12 274	0.06 71	0.11 169	0.14 40	0.09 258	0.14 302	0.17 343	0.21 275	0.30 426	0.17 336	0.28 431	0.10 175	0.15 361	0.10 75	0.12 261	0.05 31	0.04 24	0.07 218	0.06 207	0.05 111	0.05 135

111	0.10 164	0.06 71	0.12 204	0.15 82	0.07 82	0.10 145	0.14 171	0.21 275	0.23 333	0.11 179	0.12 185	0.14 262	0.11 249	0.13 259	0.10 139	0.06 122	0.04 24	0.06 119	0.04 45	0.05 111	0.05 135

GwcNet-RSSM	0.14 333	0.07 158	0.12 204	0.15 82	0.08 140	0.15 328	0.20 450	0.21 275	0.27 394	0.18 366	0.27 417	0.22 392	0.16 387	0.14 285	0.15 367	0.10 425	0.05 203	0.07 218	0.09 408	0.07 280	0.07 303

z-ln-s-r	0.17 420	0.10 393	0.40 532	0.19 376	0.08 140	0.17 379	0.18 389	0.22 298	0.33 447	0.18 366	0.40 511	0.22 392	0.17 410	0.20 434	0.23 476	0.07 262	0.05 203	0.07 218	0.07 296	0.07 280	0.05 135

DFGA-Net	0.13 299	0.11 419	0.18 422	0.17 236	0.10 361	0.12 227	0.13 118	0.22 298	0.25 370	0.16 320	0.16 242	0.13 242	0.12 280	0.16 341	0.14 339	0.07 262	0.05 203	0.08 303	0.07 296	0.05 111	0.05 135

FACV-RUCA	0.13 299	0.11 419	0.12 204	0.19 376	0.12 443	0.15 328	0.15 243	0.22 298	0.20 294	0.15 292	0.16 242	0.14 262	0.16 387	0.14 285	0.13 302	0.07 262	0.05 203	0.08 303	0.06 207	0.10 438	0.08 367

CBFPSM	0.14 333	0.06 71	0.26 482	0.17 236	0.09 258	0.13 270	0.15 243	0.22 298	0.23 333	0.20 405	0.27 417	0.24 416	0.16 387	0.16 341	0.18 416	0.06 122	0.06 332	0.06 119	0.07 296	0.07 280	0.07 303

Anonymous_2	0.22 479	0.17 507	0.28 495	0.15 82	0.16 514	0.32 528	0.22 477	0.22 298	0.17 229	0.23 447	0.24 361	0.26 440	0.27 502	0.27 494	0.23 476	0.22 559	0.25 566	0.17 531	0.17 539	0.17 537	0.17 542

x	0.13 299	0.07 158	0.14 285	0.14 40	0.08 140	0.18 398	0.14 171	0.22 298	0.20 294	0.15 292	0.19 297	0.19 353	0.17 410	0.18 394	0.18 416	0.07 262	0.05 203	0.06 119	0.06 207	0.07 280	0.07 303

RAFT+CT+SA	0.13 299	0.11 419	0.09 83	0.19 376	0.09 258	0.15 328	0.28 538	0.22 298	0.22 323	0.15 292	0.26 408	0.10 175	0.10 224	0.11 125	0.12 261	0.05 31	0.04 24	0.07 218	0.08 361	0.07 280	0.06 222

Sa-1000	0.12 274	0.08 259	0.08 38	0.18 318	0.08 140	0.14 302	0.22 477	0.22 298	0.18 255	0.15 292	0.20 309	0.17 325	0.11 249	0.10 75	0.10 139	0.06 122	0.05 203	0.09 384	0.09 408	0.05 111	0.05 135

IIG-Stereo	0.11 207	0.06 71	0.13 250	0.17 236	0.08 140	0.11 191	0.12 71	0.22 298	0.17 229	0.14 265	0.17 263	0.11 200	0.12 280	0.12 213	0.12 261	0.06 122	0.05 203	0.07 218	0.06 207	0.05 111	0.04 47

KYRaft	0.11 207	0.07 158	0.10 125	0.19 376	0.09 258	0.08 57	0.15 243	0.22 298	0.12 101	0.13 244	0.16 242	0.20 365	0.10 224	0.12 213	0.10 139	0.05 31	0.04 24	0.08 303	0.08 361	0.06 212	0.16 534

Prome-Stereo	0.11 207	0.06 71	0.10 125	0.18 318	0.08 140	0.12 227	0.15 243	0.22 298	0.13 136	0.12 217	0.17 263	0.13 242	0.08 161	0.12 213	0.10 139	0.05 31	0.04 24	0.07 218	0.06 207	0.06 212	0.09 412

EDNetEfficientorigin	7.91 606	0.31 559	153.02 627	0.19 376	0.09 258	0.21 453	0.16 309	0.22 298	0.59 553	0.72 575	0.67 564	0.42 538	0.50 566	0.24 484	0.39 558	0.08 324	0.07 404	0.08 303	0.07 296	0.12 477	0.10 439

FENet	0.13 299	0.08 259	0.12 204	0.16 160	0.08 140	0.14 302	0.15 243	0.22 298	0.23 333	0.17 336	0.23 349	0.16 305	0.12 280	0.14 285	0.15 367	0.08 324	0.05 203	0.08 303	0.08 361	0.07 280	0.07 303

ACVNet	0.15 377	0.09 335	0.15 337	0.13 13	0.12 443	0.14 302	0.20 450	0.22 298	0.33 447	0.17 336	0.26 408	0.21 374	0.16 387	0.17 373	0.21 455	0.07 262	0.06 332	0.06 119	0.06 207	0.08 343	0.06 222

GANet-RSSM	0.14 333	0.07 158	0.13 250	0.13 13	0.08 140	0.14 302	0.17 343	0.22 298	0.21 309	0.17 336	0.24 361	0.23 410	0.15 361	0.16 341	0.15 367	0.10 425	0.06 332	0.07 218	0.08 361	0.08 343	0.07 303

CFNet-ft	0.14 333	0.07 158	0.15 337	0.12 4	0.09 258	0.16 358	0.18 389	0.22 298	0.24 349	0.17 336	0.26 408	0.24 416	0.14 343	0.16 341	0.14 339	0.11 454	0.06 332	0.08 303	0.09 408	0.09 406	0.08 367

BEATNet_4x	0.12 274	0.08 259	0.14 285	0.18 318	0.07 82	0.15 328	0.07 3	0.22 298	0.18 255	0.16 320	0.19 297	0.18 339	0.14 343	0.16 341	0.15 367	0.07 262	0.05 203	0.05 33	0.05 129	0.06 212	0.06 222

CFNet_RVC	0.14 333	0.07 158	0.15 337	0.12 4	0.09 258	0.16 358	0.18 389	0.22 298	0.24 349	0.17 336	0.26 408	0.24 416	0.14 343	0.16 341	0.14 339	0.11 454	0.06 332	0.08 303	0.09 408	0.09 406	0.08 367

LE_ROB	0.50 567	0.07 158	0.14 285	0.15 82	0.08 140	0.24 479	0.16 309	0.22 298	1.81 602	4.63 606	0.67 564	0.47 553	0.44 561	0.20 434	0.29 529	0.07 262	0.06 332	0.06 119	0.06 207	0.08 343	0.06 222

DN-CSS_ROB	0.13 299	0.13 466	0.16 371	0.18 318	0.10 361	0.16 358	0.08 7	0.22 298	0.18 255	0.17 336	0.22 340	0.13 242	0.13 318	0.12 213	0.13 302	0.05 31	0.05 203	0.10 432	0.10 447	0.08 343	0.06 222

DLNR-FE	10.43 611	1.83 603	19.53 622	120.75 627	13.06 615	0.06 10	0.13 118	0.23 318	0.10 43	0.07 42	0.10 134	0.09 142	0.06 42	0.10 75	0.09 61	0.13 502	0.04 24	0.06 119	0.04 45	52.01 628	0.04 47

AIO-test2	0.10 164	0.08 259	0.10 125	0.23 500	0.08 140	0.11 191	0.10 29	0.23 318	0.23 333	0.08 78	0.09 104	0.08 117	0.05 11	0.10 75	0.08 17	0.06 122	0.05 203	0.08 303	0.09 408	0.05 111	0.05 135

rvit_0105_4	0.14 333	0.09 335	0.17 399	0.17 236	0.10 361	0.12 227	0.19 429	0.23 318	0.27 394	0.14 265	0.20 309	0.17 325	0.13 318	0.17 373	0.13 302	0.15 520	0.11 492	0.11 463	0.10 447	0.09 406	0.06 222

ACV-stereo	0.15 377	0.10 393	0.28 495	0.18 318	0.12 443	0.14 302	0.12 71	0.23 318	0.21 309	0.19 382	0.23 349	0.22 392	0.15 361	0.23 475	0.17 398	0.07 262	0.06 332	0.07 218	0.07 296	0.07 280	0.07 303

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 207	0.05 23	0.11 169	0.15 82	0.13 466	0.13 270	0.16 309	0.23 318	0.17 229	0.10 148	0.12 185	0.10 175	0.07 122	0.11 125	0.09 61	0.06 122	0.05 203	0.06 119	0.06 207	0.07 280	0.08 367

DispNO	0.14 333	0.08 259	0.17 399	0.19 376	0.12 443	0.11 191	0.21 467	0.23 318	0.29 415	0.17 336	0.23 349	0.18 339	0.17 410	0.15 307	0.15 367	0.07 262	0.05 203	0.08 303	0.08 361	0.07 280	0.06 222

CoDeX	0.12 274	0.07 158	0.12 204	0.17 236	0.08 140	0.12 227	0.15 243	0.23 318	0.27 394	0.13 244	0.17 263	0.16 305	0.11 249	0.14 285	0.11 210	0.07 262	0.05 203	0.07 218	0.06 207	0.06 212	0.05 135

ACVNet-DCA	0.10 164	0.08 259	0.12 204	0.17 236	0.09 258	0.13 270	0.15 243	0.23 318	0.16 209	0.09 114	0.09 104	0.06 21	0.06 42	0.10 75	0.07 1	0.06 122	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.07 280	0.07 303

1test111	0.11 207	0.08 259	0.12 204	0.17 236	0.09 258	0.13 270	0.15 243	0.23 318	0.16 209	0.09 114	0.09 104	0.06 21	0.06 42	0.15 307	0.16 383	0.06 122	0.04 24	0.06 119	0.05 129	0.07 280	0.07 303

DLNR_Zeroshot_test	10.40 610	1.82 602	19.49 621	120.77 628	13.11 616	0.06 10	0.13 118	0.23 318	0.10 43	0.07 42	0.10 134	0.09 142	0.06 42	0.10 75	0.09 61	0.13 502	0.04 24	0.06 119	0.04 45	51.54 627	0.04 47

TestStereo1	0.13 299	0.08 259	0.08 38	0.19 376	0.08 140	0.18 398	0.29 547	0.23 318	0.16 209	0.17 336	0.20 309	0.16 305	0.10 224	0.12 213	0.13 302	0.06 122	0.06 332	0.08 303	0.06 207	0.05 111	0.05 135

qqq	0.13 299	0.09 335	0.15 337	0.16 160	0.08 140	0.13 270	0.15 243	0.23 318	0.16 209	0.15 292	0.19 297	0.16 305	0.16 387	0.15 307	0.16 383	0.07 262	0.06 332	0.08 303	0.08 361	0.07 280	0.07 303

SA-5K	0.13 299	0.08 259	0.08 38	0.19 376	0.08 140	0.18 398	0.29 547	0.23 318	0.16 209	0.17 336	0.20 309	0.16 305	0.10 224	0.12 213	0.13 302	0.06 122	0.06 332	0.08 303	0.06 207	0.05 111	0.05 135

SA	0.12 274	0.09 335	0.08 38	0.18 318	0.08 140	0.12 227	0.24 500	0.23 318	0.18 255	0.17 336	0.27 417	0.14 262	0.11 249	0.11 125	0.11 210	0.05 31	0.05 203	0.09 384	0.08 361	0.05 111	0.04 47

AACVNet	0.16 400	0.08 259	0.14 285	0.15 82	0.10 361	0.18 398	0.15 243	0.23 318	0.24 349	0.27 481	0.27 417	0.28 458	0.17 410	0.19 409	0.16 383	0.09 383	0.07 404	0.09 384	0.07 296	0.10 438	0.09 412

NF-Stereo	0.11 207	0.07 158	0.13 250	0.17 236	0.09 258	0.10 145	0.14 171	0.23 318	0.19 271	0.12 217	0.17 263	0.12 217	0.11 249	0.11 125	0.11 210	0.06 122	0.04 24	0.07 218	0.06 207	0.06 212	0.12 478

OCTAStereo	0.11 207	0.07 158	0.13 250	0.17 236	0.09 258	0.10 145	0.14 171	0.23 318	0.19 271	0.12 217	0.17 263	0.12 217	0.11 249	0.11 125	0.11 210	0.06 122	0.04 24	0.07 218	0.06 207	0.06 212	0.12 478

RE-Stereo	0.11 207	0.07 158	0.13 250	0.17 236	0.09 258	0.10 145	0.14 171	0.23 318	0.19 271	0.12 217	0.17 263	0.12 217	0.11 249	0.11 125	0.11 210	0.06 122	0.04 24	0.07 218	0.06 207	0.06 212	0.12 478

TVStereo	0.11 207	0.07 158	0.13 250	0.17 236	0.09 258	0.10 145	0.14 171	0.23 318	0.19 271	0.12 217	0.17 263	0.12 217	0.11 249	0.11 125	0.11 210	0.06 122	0.04 24	0.07 218	0.06 207	0.06 212	0.12 478

GMM-Stereo	0.11 207	0.07 158	0.10 125	0.18 318	0.09 258	0.08 57	0.15 243	0.23 318	0.16 209	0.11 179	0.15 230	0.13 242	0.11 249	0.11 125	0.11 210	0.05 31	0.04 24	0.08 303	0.07 296	0.06 212	0.09 412

DMCA	0.14 333	0.09 335	0.16 371	0.19 376	0.09 258	0.15 328	0.17 343	0.23 318	0.27 394	0.14 265	0.19 297	0.17 325	0.18 424	0.15 307	0.17 398	0.10 425	0.06 332	0.08 303	0.06 207	0.09 406	0.10 439

R-Stereo Train	0.10 164	0.06 71	0.10 125	0.17 236	0.08 140	0.11 191	0.14 171	0.23 318	0.11 71	0.12 217	0.19 297	0.11 200	0.08 161	0.09 37	0.11 210	0.07 262	0.05 203	0.06 119	0.05 129	0.05 111	0.05 135

RAFT-Stereo	0.10 164	0.06 71	0.10 125	0.17 236	0.08 140	0.11 191	0.14 171	0.23 318	0.11 71	0.12 217	0.19 297	0.11 200	0.08 161	0.09 37	0.11 210	0.07 262	0.05 203	0.06 119	0.05 129	0.05 111	0.05 135
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MM-Stereo_test3	0.10 164	0.07 158	0.07 8	0.18 318	0.07 82	0.12 227	0.19 429	0.24 341	0.19 271	0.06 13	0.10 134	0.08 117	0.06 42	0.11 125	0.08 17	0.06 122	0.06 332	0.07 218	0.05 129	0.05 111	0.04 47

rvit_0105_5	0.14 333	0.09 335	0.13 250	0.17 236	0.09 258	0.14 302	0.23 488	0.24 341	0.27 394	0.14 265	0.15 230	0.18 339	0.12 280	0.17 373	0.14 339	0.14 516	0.11 492	0.10 432	0.10 447	0.08 343	0.06 222

CAS++	0.11 207	0.07 158	0.11 169	0.14 40	0.09 258	0.12 227	0.14 171	0.24 341	0.14 161	0.11 179	0.09 104	0.11 200	0.07 122	0.14 285	0.09 61	0.11 454	0.09 459	0.09 384	0.07 296	0.07 280	0.08 367
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gwcnet-sp	0.14 333	0.07 158	0.12 204	0.18 318	0.09 258	0.16 358	0.17 343	0.24 341	0.24 349	0.18 366	0.24 361	0.15 291	0.16 387	0.15 307	0.15 367	0.08 324	0.06 332	0.07 218	0.08 361	0.08 343	0.07 303

scenet	0.14 333	0.07 158	0.12 204	0.18 318	0.09 258	0.16 358	0.17 343	0.24 341	0.24 349	0.18 366	0.24 361	0.15 291	0.16 387	0.15 307	0.15 367	0.08 324	0.06 332	0.07 218	0.08 361	0.08 343	0.07 303

ToySt	0.17 420	0.11 419	0.18 422	0.17 236	0.11 411	0.16 358	0.25 516	0.24 341	0.33 447	0.19 382	0.24 361	0.26 440	0.24 479	0.19 409	0.20 435	0.07 262	0.08 430	0.09 384	0.10 447	0.09 406	0.08 367

ssnet	0.14 333	0.07 158	0.12 204	0.18 318	0.09 258	0.16 358	0.17 343	0.24 341	0.24 349	0.18 366	0.24 361	0.15 291	0.16 387	0.15 307	0.15 367	0.08 324	0.06 332	0.07 218	0.08 361	0.08 343	0.07 303

PSM-softLoss	0.12 274	0.07 158	0.15 337	0.17 236	0.09 258	0.08 57	0.13 118	0.24 341	0.17 229	0.14 265	0.19 297	0.13 242	0.11 249	0.11 125	0.11 210	0.07 262	0.05 203	0.08 303	0.07 296	0.06 212	0.12 478

KMStereo	0.12 274	0.07 158	0.15 337	0.17 236	0.09 258	0.08 57	0.13 118	0.24 341	0.17 229	0.14 265	0.19 297	0.13 242	0.11 249	0.11 125	0.11 210	0.07 262	0.05 203	0.08 303	0.07 296	0.06 212	0.12 478

IRAFT_RVC	0.12 274	0.08 259	0.16 371	0.19 376	0.08 140	0.07 32	0.15 243	0.24 341	0.23 333	0.14 265	0.14 213	0.15 291	0.12 280	0.12 213	0.10 139	0.06 122	0.04 24	0.09 384	0.06 207	0.06 212	0.06 222

raft+_RVC	0.11 207	0.07 158	0.09 83	0.16 160	0.07 82	0.10 145	0.11 51	0.24 341	0.20 294	0.12 217	0.15 230	0.12 217	0.08 161	0.12 213	0.13 302	0.07 262	0.04 24	0.07 218	0.06 207	0.05 111	0.05 135

ac_64	0.16 400	0.08 259	0.15 337	0.18 318	0.10 361	0.22 461	0.18 389	0.24 341	0.21 309	0.18 366	0.24 361	0.29 466	0.18 424	0.19 409	0.22 464	0.09 383	0.07 404	0.08 303	0.09 408	0.07 280	0.06 222

PSMNet-RSSM	0.14 333	0.07 158	0.13 250	0.15 82	0.08 140	0.13 270	0.16 309	0.24 341	0.24 349	0.16 320	0.28 431	0.22 392	0.14 343	0.15 307	0.13 302	0.11 454	0.06 332	0.09 384	0.12 498	0.08 343	0.07 303

SuperB	0.20 458	0.10 393	0.56 555	0.16 160	0.09 258	0.18 398	0.18 389	0.24 341	0.50 534	0.26 475	0.39 505	0.17 325	0.21 456	0.22 464	0.21 455	0.08 324	0.06 332	0.06 119	0.06 207	0.12 477	0.10 439

UCFNet_RVC	0.14 333	0.08 259	0.13 250	0.11 1	0.10 361	0.20 436	0.10 29	0.24 341	0.22 323	0.17 336	0.20 309	0.23 410	0.15 361	0.17 373	0.15 367	0.12 479	0.07 404	0.10 432	0.13 508	0.11 461	0.10 439

pmcnn	0.15 377	0.07 158	0.19 433	0.15 82	0.07 82	0.20 436	0.15 243	0.24 341	0.26 384	0.21 419	0.34 477	0.28 458	0.18 424	0.18 394	0.17 398	0.07 262	0.05 203	0.05 33	0.04 45	0.07 280	0.06 222

G2L-ROB	0.13 299	0.06 71	0.13 250	0.13 13	0.08 140	0.14 302	0.16 309	0.25 357	0.18 255	0.19 382	0.18 288	0.20 365	0.14 343	0.17 373	0.16 383	0.08 324	0.05 203	0.06 119	0.05 129	0.08 343	0.09 412

DDVS	0.15 377	0.10 393	0.21 454	0.16 160	0.12 443	0.15 328	0.14 171	0.25 357	0.19 271	0.18 366	0.29 443	0.27 448	0.12 280	0.19 409	0.15 367	0.09 383	0.06 332	0.09 384	0.07 296	0.11 461	0.11 465

rvit_0105_3	0.15 377	0.09 335	0.14 285	0.19 376	0.12 443	0.15 328	0.25 516	0.25 357	0.29 415	0.15 292	0.17 263	0.20 365	0.13 318	0.17 373	0.14 339	0.13 502	0.11 492	0.12 483	0.14 511	0.07 280	0.06 222

test_sample6	0.14 333	0.08 259	0.13 250	0.16 160	0.08 140	0.17 379	0.19 429	0.25 357	0.17 229	0.17 336	0.27 417	0.19 353	0.14 343	0.15 307	0.13 302	0.08 324	0.05 203	0.08 303	0.07 296	0.08 343	0.08 367

test_sample5	0.14 333	0.08 259	0.14 285	0.16 160	0.08 140	0.18 398	0.18 389	0.25 357	0.17 229	0.17 336	0.27 417	0.18 339	0.14 343	0.16 341	0.13 302	0.08 324	0.05 203	0.08 303	0.07 296	0.08 343	0.08 367

DualNet	0.14 333	0.08 259	0.14 285	0.16 160	0.08 140	0.18 398	0.18 389	0.25 357	0.17 229	0.17 336	0.27 417	0.18 339	0.14 343	0.16 341	0.13 302	0.08 324	0.05 203	0.08 303	0.07 296	0.08 343	0.08 367

SDNR	0.19 446	0.08 259	0.19 433	0.16 160	0.12 443	0.77 584	0.14 171	0.25 357	0.32 440	0.19 382	0.24 361	0.19 353	0.13 318	0.19 409	0.15 367	0.16 536	0.18 545	0.14 510	0.11 479	0.08 343	0.11 465

fast-acv-ft	0.18 434	0.11 419	0.19 433	0.19 376	0.12 443	0.24 479	0.21 467	0.25 357	0.34 459	0.22 435	0.34 477	0.27 448	0.20 452	0.21 451	0.23 476	0.09 383	0.09 459	0.08 303	0.10 447	0.08 343	0.07 303

IER	0.14 333	0.07 158	0.13 250	0.17 236	0.09 258	0.14 302	0.16 309	0.25 357	0.26 384	0.18 366	0.25 391	0.17 325	0.20 452	0.16 341	0.14 339	0.08 324	0.05 203	0.07 218	0.06 207	0.08 343	0.07 303

CSP-Net	0.16 400	0.09 335	0.14 285	0.16 160	0.09 258	0.19 421	0.17 343	0.25 357	0.32 440	0.25 469	0.30 449	0.24 416	0.15 361	0.21 451	0.18 416	0.09 383	0.06 332	0.07 218	0.07 296	0.08 343	0.07 303

ICVP	0.15 377	0.09 335	0.12 204	0.22 479	0.09 258	0.17 379	0.21 467	0.25 357	0.23 333	0.18 366	0.30 449	0.26 440	0.18 424	0.17 373	0.14 339	0.09 383	0.07 404	0.08 303	0.07 296	0.07 280	0.07 303
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.17 420	0.09 335	0.16 371	0.20 434	0.11 411	0.27 510	0.20 450	0.25 357	0.41 499	0.22 435	0.30 449	0.21 374	0.20 452	0.17 373	0.20 435	0.06 122	0.06 332	0.07 218	0.07 296	0.08 343	0.07 303

acv_ft	0.15 377	0.09 335	0.15 337	0.19 376	0.10 361	0.16 358	0.17 343	0.25 357	0.33 447	0.19 382	0.26 408	0.21 374	0.17 410	0.17 373	0.18 416	0.07 262	0.06 332	0.06 119	0.06 207	0.08 343	0.06 222

hitnet-ft	0.18 434	0.09 335	0.17 399	0.14 40	0.09 258	0.26 500	0.20 450	0.25 357	0.26 384	0.24 456	0.32 461	0.31 488	0.22 465	0.24 484	0.21 455	0.12 479	0.07 404	0.10 432	0.08 361	0.12 477	0.11 465

DMCA-RVC	0.17 420	0.10 393	0.15 337	0.24 509	0.11 411	0.18 398	0.18 389	0.25 357	0.24 349	0.21 419	0.26 408	0.25 430	0.27 502	0.18 394	0.20 435	0.12 479	0.08 430	0.13 498	0.10 447	0.10 438	0.08 367

FADNet-RVC-Resample	0.16 400	0.11 419	0.31 508	0.22 479	0.11 411	0.19 421	0.14 171	0.25 357	0.24 349	0.24 456	0.27 417	0.20 365	0.15 361	0.16 341	0.15 367	0.07 262	0.08 430	0.12 483	0.10 447	0.09 406	0.10 439

RP	0.21 470	0.13 466	0.21 454	0.23 500	0.11 411	0.21 453	0.20 450	0.25 357	0.44 516	0.21 419	0.38 497	0.36 513	0.24 479	0.27 494	0.25 499	0.11 454	0.12 507	0.13 498	0.12 498	0.12 477	0.14 516

iResNetv2_ROB	0.14 333	0.08 259	0.15 337	0.16 160	0.08 140	0.16 358	0.12 71	0.25 357	0.35 468	0.21 419	0.29 443	0.24 416	0.13 318	0.14 285	0.14 339	0.06 122	0.05 203	0.06 119	0.04 45	0.09 406	0.08 367

coex_refinement	0.14 333	0.07 158	0.12 204	0.17 236	0.10 361	0.15 328	0.15 243	0.26 375	0.29 415	0.18 366	0.20 309	0.22 392	0.17 410	0.16 341	0.18 416	0.08 324	0.05 203	0.06 119	0.06 207	0.09 406	0.08 367

test_sample4	0.14 333	0.08 259	0.14 285	0.15 82	0.08 140	0.19 421	0.18 389	0.26 375	0.17 229	0.16 320	0.25 391	0.18 339	0.14 343	0.16 341	0.13 302	0.08 324	0.06 332	0.08 303	0.06 207	0.08 343	0.08 367

test_sample3	0.14 333	0.08 259	0.15 337	0.14 40	0.09 258	0.19 421	0.17 343	0.26 375	0.18 255	0.16 320	0.22 340	0.19 353	0.15 361	0.17 373	0.13 302	0.08 324	0.06 332	0.07 218	0.06 207	0.09 406	0.08 367

SMFormer	0.14 333	0.07 158	0.17 399	0.14 40	0.08 140	0.16 358	0.17 343	0.26 375	0.27 394	0.19 382	0.20 309	0.18 339	0.15 361	0.15 307	0.17 398	0.08 324	0.05 203	0.07 218	0.06 207	0.07 280	0.06 222

tta	0.14 333	0.07 158	0.17 399	0.14 40	0.08 140	0.16 358	0.17 343	0.26 375	0.27 394	0.19 382	0.20 309	0.18 339	0.15 361	0.15 307	0.17 398	0.08 324	0.05 203	0.07 218	0.06 207	0.06 212	0.06 222

qqq1	0.13 299	0.07 158	0.17 399	0.14 40	0.08 140	0.16 358	0.17 343	0.26 375	0.27 394	0.19 382	0.20 309	0.18 339	0.15 361	0.15 307	0.11 210	0.08 324	0.05 203	0.05 33	0.05 129	0.06 212	0.06 222

fff1	0.13 299	0.07 158	0.17 399	0.14 40	0.08 140	0.16 358	0.17 343	0.26 375	0.27 394	0.19 382	0.20 309	0.18 339	0.15 361	0.15 307	0.11 210	0.08 324	0.05 203	0.05 33	0.05 129	0.06 212	0.06 222

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 434	0.09 335	0.29 503	0.15 82	0.10 361	0.22 461	0.20 450	0.26 375	0.39 490	0.25 469	0.42 528	0.24 416	0.15 361	0.20 434	0.19 429	0.07 262	0.05 203	0.06 119	0.05 129	0.10 438	0.09 412

CRFU-Net	0.16 400	0.08 259	0.14 285	0.17 236	0.09 258	0.19 421	0.14 171	0.26 375	0.20 294	0.28 497	0.27 417	0.29 466	0.17 410	0.19 409	0.17 398	0.09 383	0.09 459	0.07 218	0.07 296	0.08 343	0.08 367

PSMNet-ADL	0.15 377	0.12 437	0.13 250	0.22 479	0.09 258	0.13 270	0.20 450	0.26 375	0.23 333	0.18 366	0.20 309	0.24 416	0.16 387	0.18 394	0.17 398	0.08 324	0.08 430	0.08 303	0.11 479	0.08 343	0.07 303

PFNet	0.12 274	0.06 71	0.17 399	0.17 236	0.08 140	0.09 93	0.15 243	0.26 375	0.20 294	0.16 320	0.16 242	0.14 262	0.11 249	0.12 213	0.11 210	0.06 122	0.04 24	0.07 218	0.06 207	0.05 111	0.05 135

sAnonymous2	0.13 299	0.12 437	0.24 474	0.20 434	0.12 443	0.17 379	0.13 118	0.26 375	0.21 309	0.11 179	0.11 171	0.13 242	0.08 161	0.10 75	0.10 139	0.09 383	0.05 203	0.08 303	0.06 207	0.15 523	0.10 439

CroCo_RVC	0.13 299	0.12 437	0.24 474	0.20 434	0.12 443	0.17 379	0.13 118	0.26 375	0.21 309	0.11 179	0.11 171	0.13 242	0.08 161	0.10 75	0.10 139	0.09 383	0.05 203	0.08 303	0.06 207	0.15 523	0.10 439

HCRNet	0.16 400	0.24 540	0.12 204	0.35 559	0.11 411	0.15 328	0.17 343	0.26 375	0.22 323	0.19 382	0.24 361	0.21 374	0.14 343	0.15 307	0.13 302	0.11 454	0.07 404	0.11 463	0.10 447	0.09 406	0.07 303

RAFT + AFF	0.13 299	0.07 158	0.20 445	0.20 434	0.10 361	0.14 302	0.24 500	0.26 375	0.20 294	0.11 179	0.10 134	0.12 217	0.10 224	0.15 307	0.12 261	0.07 262	0.06 332	0.09 384	0.08 361	0.06 212	0.08 367

FADNet_RVC	0.16 400	0.14 478	0.40 532	0.20 434	0.11 411	0.13 270	0.13 118	0.26 375	0.22 323	0.21 419	0.23 349	0.20 365	0.17 410	0.14 285	0.16 383	0.08 324	0.08 430	0.12 483	0.09 408	0.11 461	0.10 439

FADNet-RVC	0.20 458	0.20 526	0.38 528	0.21 463	0.16 514	0.20 436	0.15 243	0.26 375	0.26 384	0.26 475	0.32 461	0.26 440	0.21 456	0.22 464	0.19 429	0.12 479	0.13 520	0.12 483	0.14 511	0.13 495	0.18 545

AANet_RVC	0.16 400	0.10 393	0.10 125	0.18 318	0.09 258	0.18 398	0.19 429	0.26 375	0.31 433	0.22 435	0.35 482	0.21 374	0.21 456	0.22 464	0.16 383	0.06 122	0.05 203	0.06 119	0.06 207	0.07 280	0.06 222

StereoDRNet-Refined	0.17 420	0.12 437	0.15 337	0.20 434	0.09 258	0.18 398	0.18 389	0.26 375	0.23 333	0.26 475	0.40 511	0.22 392	0.17 410	0.21 451	0.20 435	0.08 324	0.05 203	0.09 384	0.10 447	0.07 280	0.07 303
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.19 446	0.13 466	0.17 399	0.16 160	0.11 411	0.15 328	0.13 118	0.26 375	0.28 408	0.27 481	0.30 449	0.27 448	0.24 479	0.23 475	0.16 383	0.15 520	0.17 543	0.22 549	0.20 545	0.10 438	0.11 465

iResNet_ROB	0.14 333	0.07 158	0.13 250	0.14 40	0.07 82	0.18 398	0.14 171	0.26 375	0.31 433	0.22 435	0.25 391	0.23 410	0.15 361	0.15 307	0.13 302	0.07 262	0.05 203	0.05 33	0.04 45	0.08 343	0.08 367

FSD	0.25 514	0.27 549	0.26 482	0.24 509	0.22 547	0.25 490	0.25 516	0.27 396	0.26 384	0.25 469	0.26 408	0.25 430	0.27 502	0.27 494	0.24 489	0.21 554	0.20 551	0.27 556	0.26 557	0.25 558	0.24 558

G2L-Stereo	0.14 333	0.07 158	0.13 250	0.17 236	0.09 258	0.13 270	0.12 71	0.27 396	0.22 323	0.16 320	0.27 417	0.21 374	0.13 318	0.17 373	0.18 416	0.09 383	0.08 430	0.08 303	0.07 296	0.07 280	0.07 303

TCMNet	0.19 446	0.12 437	0.19 433	0.20 434	0.18 535	0.20 436	0.24 500	0.27 396	0.36 473	0.23 447	0.26 408	0.25 430	0.19 440	0.19 409	0.23 476	0.13 502	0.11 492	0.11 463	0.12 498	0.13 495	0.12 478

DualNet (step1)	0.16 400	0.12 437	0.20 445	0.12 4	0.14 486	0.17 379	0.13 118	0.27 396	0.23 333	0.20 405	0.20 309	0.24 416	0.19 440	0.16 341	0.16 383	0.15 520	0.06 332	0.14 510	0.14 511	0.14 508	0.12 478

test_sample9	0.18 434	0.12 437	0.20 445	0.12 4	0.14 486	0.17 379	0.13 118	0.27 396	0.23 333	0.20 405	0.20 309	0.24 416	0.19 440	0.19 409	0.17 398	0.15 520	0.30 570	0.14 510	0.14 511	0.14 508	0.12 478

test_sample7	0.15 377	0.10 393	0.16 371	0.14 40	0.11 411	0.16 358	0.16 309	0.27 396	0.23 333	0.20 405	0.20 309	0.24 416	0.19 440	0.16 341	0.16 383	0.12 479	0.06 332	0.10 432	0.09 408	0.10 438	0.10 439

MyStereo05	0.13 299	0.07 158	0.10 125	0.17 236	0.09 258	0.13 270	0.18 389	0.27 396	0.35 468	0.17 336	0.14 213	0.15 291	0.11 249	0.15 307	0.13 302	0.06 122	0.05 203	0.07 218	0.07 296	0.06 212	0.06 222

mmx	0.14 333	0.09 335	0.14 285	0.16 160	0.08 140	0.17 379	0.17 343	0.27 396	0.25 370	0.15 292	0.25 391	0.19 353	0.13 318	0.14 285	0.20 435	0.08 324	0.06 332	0.09 384	0.08 361	0.08 343	0.08 367

ttt	0.14 333	0.08 259	0.14 285	0.15 82	0.08 140	0.15 328	0.18 389	0.27 396	0.29 415	0.16 320	0.24 361	0.17 325	0.13 318	0.13 259	0.14 339	0.11 454	0.08 430	0.09 384	0.08 361	0.09 406	0.08 367

xxx	0.14 333	0.09 335	0.14 285	0.16 160	0.08 140	0.17 379	0.17 343	0.27 396	0.25 370	0.15 292	0.25 391	0.19 353	0.13 318	0.14 285	0.20 435	0.08 324	0.06 332	0.09 384	0.08 361	0.08 343	0.08 367

coex-ft	3.30 598	0.34 563	59.09 626	0.18 318	0.13 466	0.26 500	0.22 477	0.27 396	0.72 572	1.90 603	0.70 568	0.44 544	0.45 562	0.29 513	0.41 564	0.09 383	0.09 459	0.12 483	0.09 408	0.14 508	0.13 499

iinet-f	0.16 400	0.06 71	0.45 539	0.14 40	0.10 361	0.21 453	0.14 171	0.27 396	0.23 333	0.21 419	0.24 361	0.21 374	0.15 361	0.18 394	0.21 455	0.09 383	0.07 404	0.07 218	0.06 207	0.09 406	0.10 439

DAS	0.15 377	0.08 259	0.18 422	0.19 376	0.10 361	0.19 421	0.17 343	0.27 396	0.29 415	0.18 366	0.25 391	0.21 374	0.15 361	0.16 341	0.12 261	0.08 324	0.06 332	0.06 119	0.06 207	0.07 280	0.07 303

SepStereo	0.15 377	0.08 259	0.18 422	0.19 376	0.10 361	0.19 421	0.17 343	0.27 396	0.29 415	0.18 366	0.25 391	0.21 374	0.15 361	0.25 489	0.12 261	0.08 324	0.06 332	0.06 119	0.06 207	0.07 280	0.07 303

LMCR-Stereo	0.15 377	0.08 259	0.13 250	0.21 463	0.09 258	0.17 379	0.20 450	0.27 396	0.19 271	0.24 456	0.24 361	0.23 410	0.17 410	0.20 434	0.17 398	0.07 262	0.06 332	0.08 303	0.06 207	0.10 438	0.08 367

CFNet_pseudo	0.14 333	0.08 259	0.15 337	0.16 160	0.09 258	0.13 270	0.14 171	0.27 396	0.34 459	0.14 265	0.21 330	0.22 392	0.13 318	0.18 394	0.14 339	0.07 262	0.05 203	0.08 303	0.06 207	0.07 280	0.07 303

HSM-Net_RVC	0.14 333	0.08 259	0.11 169	0.15 82	0.08 140	0.15 328	0.15 243	0.27 396	0.29 415	0.19 382	0.21 330	0.29 466	0.14 343	0.17 373	0.13 302	0.06 122	0.06 332	0.06 119	0.06 207	0.07 280	0.06 222
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DANet	0.21 470	0.15 488	0.28 495	0.25 521	0.13 466	0.22 461	0.19 429	0.27 396	0.27 394	0.28 497	0.32 461	0.35 511	0.31 528	0.31 517	0.23 476	0.11 454	0.09 459	0.11 463	0.10 447	0.13 495	0.11 465
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ccs_rob	0.14 333	0.08 259	0.15 337	0.16 160	0.09 258	0.12 227	0.14 171	0.27 396	0.34 459	0.14 265	0.21 330	0.22 392	0.13 318	0.18 394	0.14 339	0.07 262	0.05 203	0.08 303	0.07 296	0.07 280	0.07 303

DISCO	0.19 446	0.09 335	0.22 461	0.17 236	0.10 361	0.25 490	0.18 389	0.27 396	0.44 516	0.22 435	0.31 457	0.33 501	0.26 494	0.28 506	0.28 526	0.08 324	0.06 332	0.07 218	0.07 296	0.09 406	0.09 412

w-ln-seven-2	0.20 458	0.14 478	0.37 527	0.22 479	0.12 443	0.20 436	0.21 467	0.28 416	0.37 480	0.25 469	0.37 491	0.27 448	0.22 465	0.21 451	0.23 476	0.08 324	0.08 430	0.09 384	0.09 408	0.10 438	0.09 412

HBP-ISP	0.18 434	0.13 466	0.16 371	0.15 82	0.11 411	0.08 57	0.13 118	0.28 416	0.29 415	0.22 435	0.33 473	0.21 374	0.25 488	0.23 475	0.17 398	0.14 516	0.16 538	0.21 545	0.17 539	0.10 438	0.08 367

raft_robust	0.13 299	0.10 393	0.07 8	0.18 318	0.08 140	0.13 270	0.24 500	0.28 416	0.33 447	0.20 405	0.19 297	0.14 262	0.10 224	0.11 125	0.12 261	0.05 31	0.05 203	0.07 218	0.07 296	0.05 111	0.04 47

Anonymous3	0.16 400	0.13 466	0.33 514	0.26 526	0.14 486	0.27 510	0.17 343	0.28 416	0.28 408	0.15 292	0.17 263	0.14 262	0.10 224	0.15 307	0.12 261	0.08 324	0.08 430	0.08 303	0.08 361	0.08 343	0.11 465

GES	0.14 333	0.08 259	0.16 371	0.15 82	0.10 361	0.13 270	0.13 118	0.28 416	0.25 370	0.16 320	0.23 349	0.18 339	0.13 318	0.16 341	0.13 302	0.08 324	0.07 404	0.07 218	0.06 207	0.08 343	0.09 412

test_xeample	0.15 377	0.06 71	0.13 250	0.14 40	0.08 140	0.21 453	0.20 450	0.28 416	0.20 294	0.16 320	0.29 443	0.19 353	0.16 387	0.15 307	0.26 511	0.09 383	0.05 203	0.07 218	0.07 296	0.07 280	0.07 303

SFCPSM	0.13 299	0.07 158	0.14 285	0.17 236	0.09 258	0.15 328	0.16 309	0.28 416	0.27 394	0.14 265	0.17 263	0.12 217	0.13 318	0.14 285	0.11 210	0.08 324	0.05 203	0.07 218	0.07 296	0.07 280	0.06 222

UPFNet	0.16 400	0.08 259	0.12 204	0.20 434	0.12 443	0.20 436	0.23 488	0.28 416	0.26 384	0.17 336	0.24 361	0.22 392	0.19 440	0.19 409	0.21 455	0.09 383	0.07 404	0.08 303	0.09 408	0.08 343	0.06 222

DSFCA	0.16 400	0.09 335	0.14 285	0.16 160	0.10 361	0.20 436	0.19 429	0.28 416	0.31 433	0.23 447	0.24 361	0.22 392	0.15 361	0.19 409	0.20 435	0.10 425	0.07 404	0.09 384	0.09 408	0.08 343	0.08 367

CFNet	0.15 377	0.10 393	0.17 399	0.17 236	0.08 140	0.18 398	0.09 18	0.28 416	0.25 370	0.19 382	0.24 361	0.24 416	0.17 410	0.17 373	0.14 339	0.08 324	0.06 332	0.09 384	0.10 447	0.07 280	0.06 222

HSM	0.15 377	0.08 259	0.14 285	0.16 160	0.09 258	0.16 358	0.14 171	0.28 416	0.25 370	0.19 382	0.23 349	0.37 518	0.16 387	0.20 434	0.15 367	0.07 262	0.05 203	0.07 218	0.06 207	0.07 280	0.06 222

MyStereo04	0.13 299	0.07 158	0.10 125	0.17 236	0.09 258	0.14 302	0.18 389	0.29 427	0.38 487	0.17 336	0.14 213	0.16 305	0.10 224	0.15 307	0.13 302	0.06 122	0.05 203	0.08 303	0.07 296	0.06 212	0.06 222

GMStereo_Zeroshot	0.16 400	0.13 466	0.24 474	0.20 434	0.10 361	0.17 379	0.13 118	0.29 427	0.25 370	0.23 447	0.32 461	0.25 430	0.11 249	0.19 409	0.14 339	0.09 383	0.06 332	0.11 463	0.06 207	0.12 477	0.08 367

SQANet	0.23 495	0.23 537	0.30 506	0.30 551	0.19 538	0.27 510	0.13 118	0.29 427	0.33 447	0.24 456	0.37 491	0.31 488	0.22 465	0.27 494	0.23 476	0.15 520	0.10 479	0.21 545	0.16 531	0.21 546	0.15 523

PCWNet_CMD	0.14 333	0.08 259	0.15 337	0.17 236	0.09 258	0.14 302	0.14 171	0.29 427	0.36 473	0.14 265	0.20 309	0.21 374	0.12 280	0.17 373	0.13 302	0.07 262	0.05 203	0.07 218	0.07 296	0.07 280	0.07 303

psmg	0.14 333	0.09 335	0.14 285	0.17 236	0.10 361	0.15 328	0.17 343	0.29 427	0.19 271	0.17 336	0.21 330	0.25 430	0.16 387	0.15 307	0.14 339	0.08 324	0.06 332	0.08 303	0.08 361	0.07 280	0.06 222

DDUNet	0.22 479	0.17 507	0.21 454	0.22 479	0.15 504	0.25 490	0.24 500	0.29 427	0.30 426	0.31 515	0.36 485	0.33 501	0.25 488	0.24 484	0.20 435	0.18 543	0.13 520	0.17 531	0.11 479	0.16 530	0.16 534

STTStereo	0.18 434	0.12 437	0.27 490	0.20 434	0.11 411	0.16 358	0.21 467	0.29 427	0.23 333	0.21 419	0.30 449	0.29 466	0.18 424	0.20 434	0.19 429	0.12 479	0.11 492	0.11 463	0.14 511	0.09 406	0.08 367

G-Net	0.24 502	0.16 496	0.36 523	0.22 479	0.16 514	0.51 561	0.23 488	0.29 427	0.34 459	0.36 531	0.38 497	0.31 488	0.29 520	0.27 494	0.26 511	0.11 454	0.09 459	0.12 483	0.09 408	0.16 530	0.13 499

ADCL	0.24 502	0.11 419	0.47 544	0.22 479	0.12 443	0.34 537	0.29 547	0.29 427	0.56 547	0.24 456	0.46 535	0.30 475	0.30 524	0.29 513	0.29 529	0.08 324	0.07 404	0.09 384	0.09 408	0.10 438	0.10 439

RASNet	0.14 333	0.07 158	0.14 285	0.16 160	0.08 140	0.18 398	0.14 171	0.29 427	0.20 294	0.17 336	0.25 391	0.21 374	0.18 424	0.20 434	0.19 429	0.07 262	0.06 332	0.06 119	0.08 361	0.06 212	0.06 222

MSMDNet	0.14 333	0.08 259	0.15 337	0.17 236	0.09 258	0.14 302	0.14 171	0.29 427	0.36 473	0.14 265	0.21 330	0.21 374	0.12 280	0.17 373	0.14 339	0.07 262	0.05 203	0.07 218	0.07 296	0.07 280	0.07 303

PA-Net	0.23 495	0.18 519	0.33 514	0.28 541	0.22 547	0.21 453	0.38 569	0.29 427	0.39 490	0.22 435	0.32 461	0.25 430	0.26 494	0.20 434	0.25 499	0.09 383	0.23 564	0.15 522	0.22 550	0.09 406	0.13 499
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DLCB_ROB	0.18 434	0.10 393	0.15 337	0.23 500	0.11 411	0.24 479	0.18 389	0.29 427	0.28 408	0.27 481	0.28 431	0.28 458	0.24 479	0.19 409	0.20 435	0.08 324	0.08 430	0.09 384	0.09 408	0.07 280	0.07 303

CBMV	0.19 446	0.14 478	0.17 399	0.18 318	0.10 361	0.20 436	0.11 51	0.29 427	0.30 426	0.29 505	0.30 449	0.30 475	0.23 473	0.27 494	0.19 429	0.13 502	0.15 535	0.17 531	0.16 531	0.10 438	0.10 439
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
G2L-Stereo_test	0.14 333	0.07 158	0.11 169	0.13 13	0.08 140	0.12 227	0.16 309	0.30 441	0.28 408	0.20 405	0.23 349	0.20 365	0.16 387	0.17 373	0.18 416	0.07 262	0.05 203	0.05 33	0.05 129	0.07 280	0.06 222

ISRNet	0.18 434	0.08 259	0.19 433	0.19 376	0.13 466	0.15 328	0.12 71	0.30 441	0.32 440	0.21 419	0.25 391	0.27 448	0.17 410	0.17 373	0.20 435	0.20 550	0.08 430	0.14 510	0.14 511	0.14 508	0.17 542

ITSA-stereo	0.15 377	0.10 393	0.14 285	0.19 376	0.08 140	0.12 227	0.14 171	0.30 441	0.49 531	0.17 336	0.19 297	0.22 392	0.15 361	0.17 373	0.16 383	0.10 425	0.06 332	0.08 303	0.08 361	0.08 343	0.08 367

rvit_stereo_0075_2	0.17 420	0.12 437	0.25 479	0.23 500	0.16 514	0.13 270	0.10 29	0.30 441	0.27 394	0.20 405	0.28 431	0.22 392	0.15 361	0.18 394	0.13 302	0.16 536	0.10 479	0.17 531	0.10 447	0.10 438	0.09 412

CFNet_ucs	0.15 377	0.08 259	0.16 371	0.16 160	0.11 411	0.14 302	0.14 171	0.30 441	0.34 459	0.16 320	0.24 361	0.23 410	0.14 343	0.18 394	0.15 367	0.09 383	0.06 332	0.08 303	0.07 296	0.09 406	0.09 412

GwcNet-ADL	0.13 299	0.08 259	0.14 285	0.20 434	0.09 258	0.11 191	0.20 450	0.30 441	0.24 349	0.13 244	0.14 213	0.18 339	0.14 343	0.13 259	0.14 339	0.07 262	0.05 203	0.06 119	0.05 129	0.07 280	0.06 222

GANet-ADL	0.13 299	0.07 158	0.15 337	0.17 236	0.10 361	0.18 398	0.15 243	0.30 441	0.20 294	0.13 244	0.18 288	0.19 353	0.12 280	0.16 341	0.13 302	0.08 324	0.06 332	0.06 119	0.05 129	0.07 280	0.08 367

222	0.16 400	0.07 158	0.14 285	0.14 40	0.08 140	0.24 479	0.18 389	0.30 441	0.20 294	0.17 336	0.28 431	0.17 325	0.16 387	0.15 307	0.40 561	0.10 425	0.05 203	0.07 218	0.06 207	0.07 280	0.08 367

delet	0.17 420	0.08 259	0.17 399	0.19 376	0.11 411	0.20 436	0.21 467	0.30 441	0.37 480	0.17 336	0.26 408	0.19 353	0.19 440	0.19 409	0.21 455	0.08 324	0.08 430	0.09 384	0.11 479	0.06 212	0.06 222

NOSS_ROB	0.19 446	0.12 437	0.18 422	0.16 160	0.12 443	0.15 328	0.12 71	0.30 441	0.32 440	0.20 405	0.22 340	0.27 448	0.23 473	0.21 451	0.16 383	0.16 536	0.18 545	0.23 550	0.21 547	0.12 477	0.13 499

rvit_105_1	0.19 446	0.11 419	0.25 479	0.21 463	0.16 514	0.21 453	0.27 532	0.31 451	0.41 499	0.19 382	0.20 309	0.22 392	0.17 410	0.19 409	0.17 398	0.12 479	0.12 507	0.13 498	0.15 527	0.08 343	0.07 303

test_sample8	0.19 446	0.12 437	0.20 445	0.12 4	0.14 486	0.17 379	0.13 118	0.31 451	0.21 309	0.27 481	0.22 340	0.36 513	0.25 488	0.19 409	0.17 398	0.15 520	0.30 570	0.14 510	0.14 511	0.14 508	0.12 478

1111x	0.15 377	0.08 259	0.12 204	0.18 318	0.07 82	0.18 398	0.25 516	0.31 451	0.24 349	0.17 336	0.24 361	0.26 440	0.15 361	0.13 259	0.23 476	0.07 262	0.07 404	0.08 303	0.09 408	0.07 280	0.06 222

SACVNet	0.18 434	0.12 437	0.14 285	0.17 236	0.13 466	0.22 461	0.18 389	0.31 451	0.30 426	0.23 447	0.31 457	0.30 475	0.22 465	0.22 464	0.17 398	0.11 454	0.08 430	0.10 432	0.10 447	0.12 477	0.14 516

ADLNet2	0.16 400	0.09 335	0.13 250	0.16 160	0.09 258	0.20 436	0.16 309	0.31 451	0.39 490	0.16 320	0.20 309	0.20 365	0.18 424	0.21 451	0.22 464	0.08 324	0.06 332	0.07 218	0.07 296	0.09 406	0.07 303

xxxx	0.15 377	0.07 158	0.14 285	0.14 40	0.08 140	0.23 474	0.18 389	0.31 451	0.19 271	0.14 265	0.28 431	0.22 392	0.14 343	0.15 307	0.26 511	0.09 383	0.05 203	0.07 218	0.07 296	0.08 343	0.07 303

HGLStereo	0.17 420	0.08 259	0.19 433	0.17 236	0.12 443	0.18 398	0.18 389	0.31 451	0.32 440	0.21 419	0.32 461	0.25 430	0.18 424	0.19 409	0.20 435	0.09 383	0.09 459	0.07 218	0.07 296	0.09 406	0.10 439

FADNet	0.21 470	0.22 536	0.36 523	0.18 318	0.17 529	0.24 479	0.13 118	0.31 451	0.31 433	0.23 447	0.25 391	0.27 448	0.21 456	0.19 409	0.15 367	0.13 502	0.15 535	0.12 483	0.15 527	0.16 530	0.18 545

ADCP+	0.20 458	0.10 393	0.33 514	0.20 434	0.12 443	0.22 461	0.26 525	0.31 451	0.34 459	0.26 475	0.37 491	0.22 392	0.22 465	0.27 494	0.27 519	0.09 383	0.06 332	0.08 303	0.08 361	0.09 406	0.10 439

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 420	0.10 393	0.22 461	0.20 434	0.10 361	0.15 328	0.18 389	0.31 451	0.25 370	0.21 419	0.30 449	0.25 430	0.17 410	0.21 451	0.20 435	0.09 383	0.06 332	0.08 303	0.08 361	0.07 280	0.08 367
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ETE_ROB	0.23 495	0.17 507	0.22 461	0.25 521	0.13 466	0.26 500	0.29 547	0.31 451	0.36 473	0.28 497	0.36 485	0.45 546	0.26 494	0.27 494	0.26 511	0.11 454	0.08 430	0.12 483	0.09 408	0.14 508	0.13 499

YMNet	0.20 458	0.12 437	0.19 433	0.20 434	0.14 486	0.26 500	0.23 488	0.32 462	0.34 459	0.27 481	0.34 477	0.30 475	0.18 424	0.18 394	0.22 464	0.10 425	0.13 520	0.10 432	0.10 447	0.08 343	0.09 412

YMNet_1	0.20 458	0.12 437	0.19 433	0.20 434	0.14 486	0.26 500	0.23 488	0.32 462	0.34 459	0.27 481	0.34 477	0.30 475	0.18 424	0.18 394	0.22 464	0.10 425	0.13 520	0.10 432	0.10 447	0.08 343	0.09 412

LL-Strereo	0.13 299	0.09 335	0.11 169	0.20 434	0.10 361	0.11 191	0.18 389	0.32 462	0.24 349	0.15 292	0.15 230	0.14 262	0.13 318	0.19 409	0.11 210	0.06 122	0.04 24	0.09 384	0.08 361	0.04 20	0.05 135

Wz-Net-LNSev	0.22 479	0.16 496	0.38 528	0.21 463	0.13 466	0.25 490	0.23 488	0.32 462	0.43 511	0.30 509	0.41 522	0.31 488	0.18 424	0.22 464	0.25 499	0.10 425	0.09 459	0.08 303	0.08 361	0.12 477	0.11 465

GEStereo_RVC	0.17 420	0.12 437	0.15 337	0.22 479	0.11 411	0.19 421	0.17 343	0.32 462	0.48 525	0.20 405	0.25 391	0.17 325	0.13 318	0.21 451	0.16 383	0.10 425	0.06 332	0.08 303	0.07 296	0.09 406	0.08 367

ADLNet	0.16 400	0.08 259	0.15 337	0.16 160	0.10 361	0.16 358	0.17 343	0.32 462	0.27 394	0.22 435	0.27 417	0.24 416	0.16 387	0.18 394	0.21 455	0.10 425	0.06 332	0.10 432	0.10 447	0.08 343	0.09 412

FINET	0.21 470	0.18 519	0.26 482	0.18 318	0.16 514	0.23 474	0.23 488	0.32 462	0.48 525	0.25 469	0.32 461	0.22 392	0.22 465	0.22 464	0.17 398	0.18 543	0.16 538	0.11 463	0.10 447	0.15 523	0.13 499

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 540	0.24 540	0.29 503	0.36 561	0.16 514	0.34 537	0.30 554	0.32 462	0.42 506	0.40 542	0.46 535	0.38 522	0.31 528	0.34 530	0.28 526	0.19 548	0.20 551	0.26 553	0.29 564	0.18 541	0.19 550

S-Stereo	0.20 458	0.12 437	0.25 479	0.21 463	0.13 466	0.20 436	0.18 389	0.32 462	0.43 511	0.23 447	0.36 485	0.28 458	0.30 524	0.19 409	0.22 464	0.09 383	0.12 507	0.10 432	0.10 447	0.13 495	0.13 499

AF-Net	0.22 479	0.17 507	0.17 399	0.26 526	0.13 466	0.25 490	0.24 500	0.32 462	0.50 534	0.25 469	0.33 473	0.38 522	0.26 494	0.28 506	0.25 499	0.11 454	0.10 479	0.16 528	0.11 479	0.11 461	0.10 439

RGC	0.25 514	0.20 526	0.29 503	0.28 541	0.16 514	0.22 461	0.23 488	0.32 462	0.44 516	0.27 481	0.40 511	0.38 522	0.27 502	0.36 542	0.22 464	0.11 454	0.13 520	0.17 531	0.17 539	0.14 508	0.16 534

edge stereo	0.22 479	0.13 466	0.20 445	0.21 463	0.13 466	0.23 474	0.16 309	0.32 462	0.42 506	0.32 521	0.40 511	0.38 522	0.35 540	0.25 489	0.24 489	0.13 502	0.11 492	0.14 510	0.11 479	0.12 477	0.13 499

ADCRef	0.19 446	0.12 437	0.41 535	0.20 434	0.12 443	0.22 461	0.18 389	0.32 462	0.36 473	0.26 475	0.32 461	0.17 325	0.23 473	0.24 484	0.24 489	0.07 262	0.06 332	0.09 384	0.09 408	0.08 343	0.08 367

AnyNet_C32	0.26 524	0.16 496	0.36 523	0.20 434	0.16 514	0.25 490	0.30 554	0.32 462	0.44 516	0.31 515	0.49 539	0.30 475	0.33 534	0.40 557	0.33 546	0.12 479	0.12 507	0.12 483	0.14 511	0.14 508	0.15 523

ADCPNet	0.25 514	0.16 496	0.61 561	0.21 463	0.15 504	0.35 545	0.25 516	0.32 462	0.35 468	0.30 509	0.40 511	0.36 513	0.28 512	0.28 506	0.32 542	0.12 479	0.10 479	0.11 463	0.12 498	0.14 508	0.13 499

AdaStereo	0.15 377	0.11 419	0.15 337	0.18 318	0.09 258	0.20 436	0.11 51	0.32 462	0.28 408	0.20 405	0.23 349	0.20 365	0.13 318	0.19 409	0.14 339	0.12 479	0.05 203	0.10 432	0.07 296	0.09 406	0.07 303
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.
DeepPruner_ROB	0.16 400	0.11 419	0.15 337	0.17 236	0.10 361	0.17 379	0.15 243	0.32 462	0.21 309	0.19 382	0.21 330	0.22 392	0.18 424	0.20 434	0.15 367	0.13 502	0.09 459	0.09 384	0.09 408	0.11 461	0.10 439

PWC_ROB	0.21 470	0.16 496	0.26 482	0.18 318	0.11 411	0.22 461	0.13 118	0.32 462	0.49 531	0.30 509	0.40 511	0.32 498	0.24 479	0.31 517	0.22 464	0.10 425	0.07 404	0.11 463	0.08 361	0.11 461	0.10 439

WCMA_ROB	0.24 502	0.11 419	0.22 461	0.17 236	0.14 486	0.32 528	0.15 243	0.32 462	0.32 440	0.38 537	0.53 545	0.40 535	0.34 538	0.34 530	0.25 499	0.11 454	0.12 507	0.12 483	0.10 447	0.14 508	0.14 516

ssnet_v2	0.17 420	0.10 393	0.17 399	0.17 236	0.11 411	0.21 453	0.21 467	0.33 481	0.25 370	0.22 435	0.22 340	0.27 448	0.18 424	0.22 464	0.20 435	0.11 454	0.09 459	0.09 384	0.09 408	0.08 343	0.08 367

Wz-Net-MNSev	0.22 479	0.13 466	0.31 508	0.20 434	0.14 486	0.36 546	0.24 500	0.33 481	0.44 516	0.28 497	0.40 511	0.38 522	0.19 440	0.24 484	0.25 499	0.09 383	0.07 404	0.09 384	0.09 408	0.12 477	0.10 439

UDG	0.21 470	0.17 507	0.19 433	0.23 500	0.15 504	0.30 525	0.20 450	0.33 481	0.35 468	0.23 447	0.28 431	0.31 488	0.27 502	0.20 434	0.22 464	0.15 520	0.12 507	0.13 498	0.09 408	0.14 508	0.14 516

Syn2CoEx	0.21 470	0.16 496	0.27 490	0.29 549	0.14 486	0.26 500	0.20 450	0.33 481	0.31 433	0.28 497	0.36 485	0.27 448	0.25 488	0.19 409	0.24 489	0.16 536	0.12 507	0.14 510	0.11 479	0.09 406	0.08 367

UNet	0.17 420	0.09 335	0.18 422	0.19 376	0.12 443	0.27 510	0.19 429	0.33 481	0.29 415	0.21 419	0.24 361	0.23 410	0.19 440	0.19 409	0.18 416	0.07 262	0.06 332	0.08 303	0.07 296	0.08 343	0.06 222

NaN_ROB	0.22 479	0.19 522	0.24 474	0.25 521	0.13 466	0.29 522	0.26 525	0.33 481	0.41 499	0.31 515	0.31 457	0.32 498	0.23 473	0.30 516	0.21 455	0.11 454	0.17 543	0.10 432	0.10 447	0.08 343	0.09 412

DispFullNet	0.27 526	0.21 532	0.65 564	0.28 541	0.16 514	0.26 500	0.17 343	0.33 481	0.58 552	0.27 481	0.38 497	0.43 542	0.23 473	0.38 549	0.23 476	0.12 479	0.06 332	0.19 542	0.11 479	0.21 546	0.15 523

PWCDC_ROB	0.20 458	0.13 466	0.22 461	0.24 509	0.11 411	0.19 421	0.15 243	0.33 481	0.54 543	0.29 505	0.50 543	0.21 374	0.15 361	0.27 494	0.20 435	0.11 454	0.09 459	0.10 432	0.08 361	0.11 461	0.09 412

SGM-Forest	0.20 458	0.14 478	0.18 422	0.19 376	0.13 466	0.20 436	0.22 477	0.33 481	0.30 426	0.24 456	0.29 443	0.28 458	0.19 440	0.23 475	0.17 398	0.15 520	0.16 538	0.15 522	0.14 511	0.12 477	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
zh-sn7	0.25 514	0.17 507	0.50 546	0.24 509	0.13 466	0.25 490	0.24 500	0.34 490	0.48 525	0.28 497	0.54 547	0.28 458	0.31 528	0.36 542	0.32 542	0.10 425	0.10 479	0.11 463	0.10 447	0.12 477	0.12 478

zh-mn7	0.25 514	0.14 478	0.56 555	0.19 376	0.14 486	0.24 479	0.22 477	0.34 490	0.62 559	0.35 528	0.65 562	0.31 488	0.25 488	0.31 517	0.25 499	0.09 383	0.08 430	0.09 384	0.09 408	0.09 406	0.11 465

z-mn7	0.24 502	0.14 478	0.45 539	0.19 376	0.13 466	0.28 518	0.25 516	0.34 490	0.62 559	0.27 481	0.56 554	0.29 466	0.24 479	0.32 524	0.25 499	0.08 324	0.08 430	0.08 303	0.08 361	0.10 438	0.10 439

BUS	0.14 333	0.09 335	0.14 285	0.22 479	0.10 361	0.19 421	0.14 171	0.34 490	0.19 271	0.17 336	0.22 340	0.16 305	0.13 318	0.15 307	0.13 302	0.08 324	0.06 332	0.10 432	0.09 408	0.07 280	0.07 303

BSDual-CNN	0.15 377	0.09 335	0.14 285	0.22 479	0.10 361	0.14 302	0.15 243	0.34 490	0.19 271	0.17 336	0.22 340	0.25 430	0.16 387	0.15 307	0.14 339	0.08 324	0.06 332	0.10 432	0.09 408	0.07 280	0.07 303

hknet	0.15 377	0.11 419	0.13 250	0.22 479	0.11 411	0.14 302	0.15 243	0.34 490	0.25 370	0.17 336	0.22 340	0.22 392	0.18 424	0.17 373	0.12 261	0.07 262	0.06 332	0.10 432	0.09 408	0.07 280	0.07 303

psmorigin	0.25 514	0.15 488	0.34 522	0.17 236	0.13 466	0.23 474	0.14 171	0.34 490	0.33 447	0.41 546	0.55 549	0.41 537	0.37 545	0.34 530	0.27 519	0.11 454	0.15 535	0.11 463	0.11 479	0.12 477	0.16 534

FAT-Stereo	0.20 458	0.12 437	0.22 461	0.21 463	0.12 443	0.17 379	0.18 389	0.34 490	0.39 490	0.27 481	0.37 491	0.34 507	0.32 533	0.21 451	0.20 435	0.09 383	0.11 492	0.10 432	0.09 408	0.11 461	0.14 516

ADCMid	0.25 514	0.15 488	0.40 532	0.20 434	0.14 486	0.25 490	0.26 525	0.34 490	0.38 487	0.36 531	0.44 533	0.34 507	0.40 551	0.35 536	0.33 546	0.10 425	0.09 459	0.11 463	0.11 479	0.13 495	0.12 478

STTRV1_RVC	0.25 514	0.26 546	0.39 530	0.19 376	0.26 560	0.30 525	0.24 500	0.34 490	0.35 468	0.36 531	0.34 477	0.31 488	0.31 528	0.28 506	0.25 499	0.17 541	0.10 479	0.16 528	0.14 511	0.17 537	0.12 478

CVANet_RVC	0.18 434	0.10 393	0.14 285	0.21 463	0.10 361	0.18 398	0.17 343	0.34 490	0.33 447	0.22 435	0.31 457	0.28 458	0.18 424	0.23 475	0.17 398	0.12 479	0.08 430	0.12 483	0.11 479	0.09 406	0.07 303

PASM	0.32 543	0.24 540	0.48 545	0.28 541	0.27 561	0.29 522	0.30 554	0.34 490	0.49 531	0.35 528	0.39 505	0.46 550	0.34 538	0.34 530	0.35 549	0.23 563	0.25 566	0.26 553	0.28 563	0.23 550	0.21 553

NCCL2	0.23 495	0.15 488	0.17 399	0.34 557	0.18 535	0.24 479	0.23 488	0.34 490	0.28 408	0.31 515	0.38 497	0.38 522	0.28 512	0.23 475	0.24 489	0.15 520	0.12 507	0.18 540	0.21 547	0.13 495	0.13 499

XPNet_ROB	0.22 479	0.11 419	0.19 433	0.22 479	0.13 466	0.22 461	0.19 429	0.34 490	0.40 496	0.30 509	0.39 505	0.39 530	0.26 494	0.26 491	0.28 526	0.15 520	0.10 479	0.10 432	0.10 447	0.13 495	0.12 478

MSMD_ROB	0.31 541	0.26 546	0.26 482	0.24 509	0.21 545	0.34 537	0.25 516	0.34 490	0.39 490	0.40 542	0.69 566	0.45 546	0.40 551	0.34 530	0.27 519	0.20 550	0.19 548	0.26 553	0.25 556	0.23 550	0.22 555

SGM_RVC	0.23 495	0.12 437	0.15 337	0.15 82	0.09 258	0.33 534	0.18 389	0.34 490	0.31 433	0.44 554	0.37 491	0.53 561	0.35 540	0.35 536	0.24 489	0.13 502	0.13 520	0.13 498	0.13 508	0.10 438	0.11 465
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
w-ln-seven	0.24 502	0.14 478	0.55 552	0.19 376	0.14 486	0.26 500	0.22 477	0.35 506	0.60 556	0.29 505	0.39 505	0.30 475	0.22 465	0.21 451	0.26 511	0.09 383	0.09 459	0.11 463	0.10 447	0.11 461	0.10 439

Wz-Net-TNSev	0.29 534	0.20 526	0.65 564	0.19 376	0.15 504	0.38 550	0.27 532	0.35 506	0.55 544	0.34 527	0.42 528	0.45 546	0.38 546	0.32 524	0.30 534	0.12 479	0.13 520	0.10 432	0.12 498	0.15 523	0.14 516

DGSMNet	0.24 502	0.19 522	0.33 514	0.21 463	0.24 553	0.24 479	0.20 450	0.35 506	0.41 499	0.24 456	0.32 461	0.38 522	0.21 456	0.29 513	0.23 476	0.12 479	0.11 492	0.14 510	0.16 531	0.23 550	0.23 557

GwcNet	0.20 458	0.13 466	0.19 433	0.18 318	0.12 443	0.24 479	0.19 429	0.35 506	0.43 511	0.20 405	0.32 461	0.33 501	0.20 452	0.22 464	0.24 489	0.11 454	0.09 459	0.09 384	0.09 408	0.09 406	0.10 439

stereogan	0.22 479	0.11 419	0.21 454	0.20 434	0.12 443	0.31 527	0.19 429	0.35 506	0.44 516	0.22 435	0.39 505	0.35 511	0.27 502	0.33 527	0.22 464	0.10 425	0.12 507	0.10 432	0.10 447	0.14 508	0.13 499

RTSC	0.23 495	0.12 437	0.28 495	0.21 463	0.13 466	0.28 518	0.16 309	0.35 506	0.66 567	0.27 481	0.33 473	0.30 475	0.21 456	0.31 517	0.29 529	0.10 425	0.08 430	0.09 384	0.10 447	0.13 495	0.13 499

AnyNet_C01	0.36 550	0.25 545	1.37 592	0.22 479	0.17 529	0.48 559	0.27 532	0.35 506	0.39 490	0.39 539	0.74 572	0.46 550	0.38 546	0.45 561	0.47 570	0.13 502	0.13 520	0.13 498	0.14 511	0.14 508	0.15 523

MultiAttention	0.29 534	0.08 259	0.14 285	0.19 376	0.12 443	1.45 599	1.33 601	0.36 513	0.37 480	0.19 382	0.21 330	0.24 416	0.11 249	0.38 549	0.18 416	0.06 122	0.05 203	0.08 303	0.08 361	0.10 438	0.09 412

XQC	0.28 530	0.23 537	0.51 547	0.28 541	0.19 538	0.34 537	0.27 532	0.36 513	0.57 549	0.31 515	0.30 449	0.37 518	0.30 524	0.38 549	0.38 556	0.13 502	0.09 459	0.15 522	0.12 498	0.17 537	0.18 545

RTS	0.45 562	0.19 522	3.26 599	0.24 509	0.15 504	0.74 578	0.20 450	0.36 513	0.76 578	0.42 549	0.43 531	0.31 488	0.41 556	0.53 571	0.35 549	0.10 425	0.08 430	0.13 498	0.12 498	0.15 523	0.15 523

RTSA	0.45 562	0.19 522	3.26 599	0.24 509	0.15 504	0.74 578	0.20 450	0.36 513	0.76 578	0.42 549	0.43 531	0.31 488	0.41 556	0.53 571	0.35 549	0.10 425	0.08 430	0.13 498	0.12 498	0.15 523	0.15 523

TDLM	0.17 420	0.12 437	0.13 250	0.24 509	0.10 361	0.18 398	0.18 389	0.36 513	0.30 426	0.21 419	0.28 431	0.28 458	0.18 424	0.23 475	0.18 416	0.11 454	0.07 404	0.10 432	0.10 447	0.08 343	0.08 367

PS-NSSS	0.20 458	0.21 532	0.23 470	0.20 434	0.10 361	0.19 421	0.17 343	0.36 513	0.25 370	0.27 481	0.33 473	0.27 448	0.24 479	0.20 434	0.20 435	0.15 520	0.12 507	0.17 531	0.14 511	0.10 438	0.08 367

MSAF-DinoV2	0.22 479	0.11 419	0.23 470	0.17 236	0.10 361	0.27 510	0.16 309	0.37 519	0.55 544	0.21 419	0.27 417	0.47 553	0.27 502	0.35 536	0.39 558	0.09 383	0.06 332	0.07 218	0.09 408	0.12 477	0.10 439

AASNet	0.16 400	0.08 259	0.12 204	0.19 376	0.09 258	0.18 398	0.15 243	0.37 519	0.37 480	0.19 382	0.23 349	0.20 365	0.16 387	0.17 373	0.20 435	0.10 425	0.08 430	0.08 303	0.07 296	0.09 406	0.09 412

pcwnet_v2	0.19 446	0.10 393	0.26 482	0.17 236	0.14 486	0.18 398	0.15 243	0.37 519	0.46 523	0.19 382	0.24 361	0.21 374	0.19 440	0.20 434	0.19 429	0.13 502	0.10 479	0.10 432	0.10 447	0.11 461	0.13 499

psm_up	0.18 434	0.10 393	0.18 422	0.20 434	0.11 411	0.17 379	0.19 429	0.37 519	0.34 459	0.21 419	0.28 431	0.29 466	0.24 479	0.20 434	0.22 464	0.09 383	0.10 479	0.11 463	0.11 479	0.08 343	0.08 367

Nwc_Net	0.23 495	0.16 496	0.21 454	0.25 521	0.14 486	0.24 479	0.26 525	0.37 519	0.38 487	0.22 435	0.41 522	0.30 475	0.28 512	0.28 506	0.25 499	0.11 454	0.10 479	0.17 531	0.20 545	0.10 438	0.10 439

DeepPrunerF	0.24 502	0.17 507	0.42 537	0.26 526	0.16 514	0.22 461	0.28 538	0.37 519	0.50 534	0.26 475	0.29 443	0.24 416	0.28 512	0.21 451	0.22 464	0.15 520	0.11 492	0.20 544	0.18 543	0.12 477	0.13 499

StereoDRNet	0.18 434	0.11 419	0.17 399	0.22 479	0.11 411	0.21 453	0.22 477	0.37 519	0.33 447	0.24 456	0.28 431	0.30 475	0.19 440	0.20 434	0.20 435	0.09 383	0.08 430	0.11 463	0.09 408	0.09 406	0.07 303

CSAN	0.29 534	0.24 540	0.27 490	0.34 557	0.19 538	0.33 534	0.42 573	0.37 519	0.50 534	0.38 537	0.40 511	0.44 544	0.33 534	0.28 506	0.30 534	0.20 550	0.16 538	0.19 542	0.19 544	0.14 508	0.15 523

Wz-Net-SNSev	0.25 514	0.17 507	0.44 538	0.25 521	0.14 486	0.26 500	0.23 488	0.38 527	0.56 547	0.30 509	0.55 549	0.39 530	0.26 494	0.23 475	0.30 534	0.10 425	0.09 459	0.09 384	0.10 447	0.11 461	0.11 465

SHD	0.26 524	0.15 488	0.30 506	0.24 509	0.18 535	0.22 461	0.15 243	0.38 527	0.71 571	0.32 521	0.41 522	0.36 513	0.28 512	0.32 524	0.29 529	0.12 479	0.11 492	0.14 510	0.13 508	0.16 530	0.20 551

RYNet	0.22 479	0.12 437	0.22 461	0.19 376	0.17 529	0.46 555	0.26 525	0.38 527	0.48 525	0.24 456	0.28 431	0.34 507	0.23 473	0.20 434	0.30 534	0.10 425	0.06 332	0.09 384	0.09 408	0.13 495	0.15 523

SANet	0.24 502	0.14 478	0.28 495	0.21 463	0.11 411	0.27 510	0.24 500	0.38 527	0.64 563	0.36 531	0.40 511	0.43 542	0.26 494	0.27 494	0.24 489	0.12 479	0.09 459	0.10 432	0.09 408	0.13 495	0.11 465

WZ-Net	0.28 530	0.17 507	0.78 580	0.22 479	0.16 514	0.34 537	0.29 547	0.39 531	0.57 549	0.24 456	0.55 549	0.37 518	0.24 479	0.33 527	0.35 549	0.09 383	0.08 430	0.09 384	0.10 447	0.14 508	0.16 534

APVNet	0.22 479	0.12 437	0.19 433	0.18 318	0.14 486	0.32 528	0.31 560	0.39 531	0.32 440	0.27 481	0.40 511	0.30 475	0.29 520	0.26 491	0.25 499	0.11 454	0.12 507	0.11 463	0.14 511	0.12 477	0.12 478

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 479	0.21 532	0.24 474	0.26 526	0.11 411	0.23 474	0.14 171	0.39 531	0.24 349	0.32 521	0.36 485	0.30 475	0.21 456	0.19 409	0.21 455	0.17 541	0.14 529	0.21 545	0.16 531	0.12 477	0.12 478

DRN-Test	0.19 446	0.11 419	0.20 445	0.22 479	0.10 361	0.22 461	0.22 477	0.39 531	0.37 480	0.24 456	0.32 461	0.26 440	0.21 456	0.22 464	0.24 489	0.11 454	0.07 404	0.11 463	0.10 447	0.09 406	0.07 303

FC-DCNN v2	0.33 546	0.27 549	0.28 495	0.26 526	0.23 550	0.37 547	0.28 538	0.40 535	0.43 511	0.45 555	0.56 554	0.51 557	0.40 551	0.37 547	0.29 529	0.21 554	0.20 551	0.27 556	0.26 557	0.25 558	0.24 558

NINENet	0.16 400	0.10 393	0.15 337	0.17 236	0.11 411	0.19 421	0.14 171	0.40 535	0.36 473	0.18 366	0.21 330	0.16 305	0.13 318	0.15 307	0.13 302	0.08 324	0.08 430	0.10 432	0.07 296	0.10 438	0.09 412

NCC-stereo	0.24 502	0.15 488	0.31 508	0.26 526	0.16 514	0.20 436	0.30 554	0.40 535	0.40 496	0.24 456	0.38 497	0.33 501	0.28 512	0.36 542	0.27 519	0.12 479	0.11 492	0.15 522	0.22 550	0.13 495	0.13 499

Abc-Net	0.24 502	0.15 488	0.31 508	0.26 526	0.16 514	0.20 436	0.30 554	0.40 535	0.40 496	0.24 456	0.38 497	0.33 501	0.28 512	0.36 542	0.27 519	0.12 479	0.11 492	0.15 522	0.22 550	0.13 495	0.13 499
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FC-DCNN	0.33 546	0.27 549	0.28 495	0.26 526	0.23 550	0.37 547	0.28 538	0.40 535	0.43 511	0.45 555	0.55 549	0.51 557	0.40 551	0.37 547	0.30 534	0.21 554	0.20 551	0.27 556	0.26 557	0.25 558	0.24 558

MeshStereo	0.27 526	0.13 466	0.18 422	0.15 82	0.11 411	0.32 528	0.24 500	0.40 535	0.36 473	0.52 561	0.57 557	0.67 572	0.40 551	0.35 536	0.26 511	0.14 516	0.13 520	0.13 498	0.11 479	0.11 461	0.10 439
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
otaku	0.39 552	0.37 566	0.52 548	0.44 568	0.28 562	0.58 565	0.24 500	0.41 541	0.62 559	0.40 542	0.49 539	0.46 550	0.33 534	0.40 557	0.32 542	0.30 568	0.30 570	0.39 570	0.33 569	0.29 565	0.28 567

ADCS	0.29 534	0.18 519	0.45 539	0.21 463	0.17 529	0.28 518	0.23 488	0.41 541	0.63 562	0.40 542	0.49 539	0.40 535	0.36 543	0.39 553	0.40 561	0.13 502	0.12 507	0.13 498	0.14 511	0.16 530	0.16 534

GANet	0.21 470	0.12 437	0.21 454	0.24 509	0.13 466	0.22 461	0.22 477	0.41 541	0.26 384	0.31 515	0.42 528	0.37 518	0.28 512	0.23 475	0.22 464	0.10 425	0.12 507	0.10 432	0.09 408	0.10 438	0.08 367

SGM-ForestM	0.32 543	0.12 437	0.16 371	0.16 160	0.11 411	0.39 551	0.19 429	0.41 541	0.50 534	0.52 561	0.54 547	1.32 592	0.42 559	0.40 557	0.27 519	0.14 516	0.16 538	0.16 528	0.16 531	0.12 477	0.12 478

FBW_ROB	0.24 502	0.17 507	0.22 461	0.26 526	0.14 486	0.25 490	0.22 477	0.41 541	0.41 499	0.41 546	0.41 522	0.42 538	0.27 502	0.31 517	0.23 476	0.09 383	0.14 529	0.14 510	0.12 498	0.11 461	0.09 412

PSMNet-RUCA	0.27 526	0.33 561	0.41 535	0.36 561	0.32 568	0.18 398	0.19 429	0.42 546	0.30 426	0.33 525	0.41 522	0.39 530	0.25 488	0.31 517	0.20 435	0.18 543	0.10 479	0.25 552	0.15 527	0.21 546	0.16 534

FCDSN-DC	0.33 546	0.28 554	0.28 495	0.30 551	0.24 553	0.39 551	0.28 538	0.42 546	0.42 506	0.43 552	0.53 545	0.51 557	0.41 556	0.36 542	0.30 534	0.21 554	0.20 551	0.27 556	0.26 557	0.25 558	0.24 558
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
LSM	0.33 546	0.20 526	0.58 558	0.26 526	0.60 585	0.34 537	0.25 516	0.42 546	0.48 525	0.45 555	0.58 559	0.42 538	0.36 543	0.35 536	0.25 499	0.12 479	0.20 551	0.14 510	0.16 531	0.19 544	0.33 573

LALA_ROB	0.25 514	0.16 496	0.22 461	0.26 526	0.17 529	0.27 510	0.27 532	0.42 546	0.37 480	0.33 525	0.38 497	0.51 557	0.26 494	0.28 506	0.27 519	0.16 536	0.09 459	0.12 483	0.11 479	0.13 495	0.12 478

MDST_ROB	0.22 479	0.10 393	0.17 399	0.18 318	0.11 411	0.37 547	0.19 429	0.43 550	0.41 499	0.39 539	0.39 505	0.29 466	0.21 456	0.26 491	0.18 416	0.11 454	0.10 479	0.14 510	0.11 479	0.10 438	0.08 367

PSMNet_ROB	0.21 470	0.11 419	0.15 337	0.27 538	0.15 504	0.24 479	0.35 564	0.43 550	0.37 480	0.27 481	0.32 461	0.32 498	0.22 465	0.21 451	0.26 511	0.12 479	0.08 430	0.13 498	0.11 479	0.09 406	0.09 412

GASNet	0.22 479	0.23 537	0.33 514	0.26 526	0.17 529	0.26 500	0.16 309	0.44 552	0.42 506	0.27 481	0.24 361	0.30 475	0.15 361	0.27 494	0.18 416	0.12 479	0.08 430	0.12 483	0.11 479	0.16 530	0.07 303

NVstereo2D	0.19 446	0.10 393	0.15 337	0.17 236	0.15 504	0.28 518	0.23 488	0.44 552	0.42 506	0.15 292	0.27 417	0.25 430	0.19 440	0.22 464	0.17 398	0.09 383	0.06 332	0.10 432	0.08 361	0.15 523	0.09 412

PDISCO_ROB	0.27 526	0.16 496	0.26 482	0.28 541	0.20 541	0.32 528	0.26 525	0.44 552	0.57 549	0.28 497	0.40 511	0.45 546	0.29 520	0.33 527	0.34 548	0.12 479	0.09 459	0.17 531	0.16 531	0.17 537	0.13 499

NLCSM	0.24 502	0.17 507	0.21 454	0.21 463	0.23 550	0.27 510	0.17 343	0.45 555	0.29 415	0.27 481	0.24 361	0.39 530	0.35 540	0.46 562	0.48 572	0.09 383	0.11 492	0.11 463	0.16 531	0.11 461	0.12 478

ccnet	0.29 534	0.28 554	0.23 470	0.20 434	0.28 562	0.41 554	0.21 467	0.45 555	0.33 447	0.36 531	0.46 535	0.36 513	0.30 524	0.39 553	0.42 565	0.23 563	0.14 529	0.21 545	0.17 539	0.23 550	0.18 545

CC-Net-ROB	0.28 530	0.31 559	0.36 523	0.29 549	0.15 504	0.25 490	0.19 429	0.45 555	0.33 447	0.39 539	0.37 491	0.39 530	0.31 528	0.27 494	0.26 511	0.24 565	0.19 548	0.30 566	0.23 554	0.18 541	0.15 523

Ntro	0.40 555	0.40 568	0.53 549	0.46 572	0.30 566	0.65 571	0.24 500	0.46 558	0.68 569	0.41 546	0.49 539	0.48 555	0.42 559	0.39 553	0.31 541	0.32 570	0.28 568	0.37 569	0.30 566	0.32 570	0.29 568

SAMSARA	0.40 555	0.28 554	0.33 514	0.55 575	0.39 569	0.82 585	1.23 600	0.47 559	0.51 541	0.36 531	0.35 482	0.55 563	0.39 548	0.38 549	0.39 558	0.15 520	0.20 551	0.15 522	0.14 511	0.23 550	0.20 551

GANetREF_RVC	0.31 541	0.34 563	0.27 490	0.35 559	0.16 514	0.32 528	0.41 570	0.48 560	0.51 541	0.35 528	0.35 482	0.34 507	0.33 534	0.39 553	0.32 542	0.27 567	0.20 551	0.29 564	0.15 527	0.18 541	0.17 542
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
NVStereoNet_ROB	0.46 565	0.36 565	0.46 543	0.41 566	0.28 562	0.34 537	0.34 563	0.48 560	0.60 556	0.72 575	0.93 582	0.70 575	0.66 579	0.47 563	0.60 581	0.22 559	0.33 574	0.34 568	0.34 571	0.30 566	0.30 570
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	0.47 566	0.26 546	0.58 558	0.28 541	0.20 541	0.39 551	0.18 389	0.49 562	0.64 563	0.52 561	0.87 579	1.01 581	0.57 573	0.50 565	0.56 578	0.53 582	0.31 573	0.54 580	0.40 573	0.33 571	0.34 574

ACVNet-4b	0.39 552	0.53 573	0.55 552	0.45 569	0.24 553	0.47 557	0.18 389	0.49 562	0.64 563	0.42 549	0.45 534	0.60 565	0.27 502	0.34 530	0.24 489	0.33 571	0.14 529	0.48 574	0.42 575	0.30 566	0.26 566

ELAS_RVC	0.41 557	0.29 557	0.33 514	0.28 541	0.24 553	0.54 563	0.36 565	0.49 562	0.59 553	0.72 575	0.74 572	0.65 570	0.54 568	0.54 573	0.40 561	0.22 559	0.20 551	0.27 556	0.26 557	0.26 563	0.25 564
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 557	0.29 557	0.33 514	0.27 538	0.24 553	0.60 568	0.36 565	0.50 565	0.50 534	0.71 573	0.79 576	0.67 572	0.54 568	0.51 567	0.42 565	0.22 559	0.20 551	0.27 556	0.26 557	0.26 563	0.25 564
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DPSNet	0.28 530	0.16 496	0.31 508	0.18 318	0.13 466	0.54 563	0.42 573	0.51 566	0.67 568	0.29 505	0.38 497	0.38 522	0.29 520	0.31 517	0.23 476	0.11 454	0.10 479	0.11 463	0.08 361	0.20 545	0.16 534

MFN_U_SF_RVC	0.32 543	0.21 532	0.55 552	0.30 551	0.15 504	0.34 537	0.17 343	0.52 567	0.46 523	0.46 558	0.55 549	0.59 564	0.39 548	0.35 536	0.37 554	0.15 520	0.14 529	0.18 540	0.21 547	0.16 530	0.15 523

PVD	0.39 552	0.20 526	0.39 530	0.31 555	0.22 547	0.29 522	0.43 575	0.52 567	0.96 585	0.55 565	0.79 576	0.53 561	0.59 575	0.52 569	0.38 556	0.19 548	0.14 529	0.17 531	0.14 511	0.24 557	0.31 571

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 559	0.39 567	0.54 550	0.40 564	0.20 541	0.64 570	0.32 562	0.53 569	0.72 572	0.71 573	0.72 569	0.61 566	0.54 568	0.51 567	0.46 569	0.20 550	0.19 548	0.29 564	0.30 566	0.23 550	0.18 545

BEATNet-Init1	0.52 568	0.27 549	0.62 562	0.30 551	0.21 545	0.76 582	0.29 547	0.54 570	0.65 566	0.86 584	0.95 584	2.07 602	0.62 578	0.56 575	0.42 565	0.18 543	0.18 545	0.23 550	0.22 550	0.22 549	0.21 553

MANE	0.45 562	0.27 549	0.27 490	0.27 538	0.24 553	0.47 557	0.31 560	0.55 571	0.59 553	0.72 575	1.13 593	1.15 586	0.61 576	0.52 569	0.37 554	0.21 554	0.20 551	0.27 556	0.31 568	0.25 558	0.24 558

anonymity	0.53 569	0.58 575	0.65 564	0.41 566	0.61 586	0.53 562	0.41 570	0.56 572	0.41 499	0.55 565	0.50 543	0.49 556	0.55 571	0.58 576	0.50 576	0.58 585	0.50 588	0.51 576	0.51 582	0.51 575	0.57 584

SGM+DAISY	0.56 571	0.57 574	0.65 564	0.40 564	0.54 578	0.66 573	0.49 577	0.56 572	0.45 522	0.66 569	0.69 566	0.67 572	0.56 572	0.63 578	0.56 578	0.59 586	0.48 584	0.50 575	0.50 581	0.52 576	0.58 585

ACVNet_1	0.44 560	0.49 572	0.60 560	0.45 569	0.28 562	0.49 560	0.27 532	0.57 574	0.72 572	0.62 568	0.58 559	0.74 576	0.49 565	0.50 565	0.35 549	0.26 566	0.24 565	0.39 570	0.29 564	0.31 569	0.24 558

Consistency-Raft	0.44 560	0.40 568	0.45 539	0.37 563	0.43 573	0.46 555	0.41 570	0.57 574	0.55 544	0.32 521	0.73 570	0.33 501	0.48 564	0.42 560	0.49 573	0.39 573	0.35 575	0.45 573	0.51 582	0.42 573	0.29 568

RainbowNet	0.54 570	0.61 577	0.70 578	0.57 576	0.43 573	0.65 571	0.37 568	0.60 576	0.87 582	0.50 560	0.66 563	0.64 568	0.47 563	0.49 564	0.43 568	0.47 579	0.48 584	0.52 578	0.41 574	0.52 576	0.40 579

SPS-STEREO	0.57 572	0.58 575	0.65 564	0.45 569	0.55 580	0.62 569	0.44 576	0.62 577	0.50 534	0.68 571	0.64 561	0.66 571	0.57 573	0.61 577	0.60 581	0.62 588	0.47 583	0.51 576	0.49 579	0.55 580	0.58 585
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	0.64 573	0.66 581	0.65 564	0.51 573	0.69 590	0.69 574	0.57 583	0.64 578	0.73 576	0.60 567	0.73 570	0.62 567	0.67 580	0.65 579	0.60 581	0.66 590	0.58 597	0.63 581	0.59 585	0.68 587	0.69 594

FADE		0.33 561		0.33 556	0.25 559			0.64 578	1.07 586	0.43 552		0.42 538		0.70 581		0.30 568	0.21 563	0.41 572	0.38 572	0.23 550	0.22 555

MADNet+	0.75 580	0.71 583	3.70 602	0.66 578	0.41 571	0.98 590	0.97 598	0.69 580	0.73 576	0.52 561	0.57 557	0.64 568	0.68 581	0.86 590	1.01 597	0.34 572	0.36 576	0.28 563	0.23 554	0.36 572	0.31 571

JetBlue	0.71 577	0.45 571	1.14 590	0.51 573	0.47 575	2.02 600	0.64 587	0.75 581	0.70 570	0.69 572	0.77 575	1.22 588	0.83 586	1.03 598	1.01 597	0.40 574	0.28 568	0.33 567	0.33 569	0.30 566	0.34 574

UNDER WATER-64	0.95 589	0.94 592	1.43 594	0.87 589	0.56 581	1.18 598	0.87 595	0.77 582	0.94 584	1.04 591	0.85 578	1.58 599	1.21 600	0.94 595	0.96 595	0.87 597	0.57 596	1.03 597	0.88 598	0.78 593	0.73 595

UNDER WATER	0.97 590	0.97 594	1.42 593	0.99 593	0.70 593	1.12 597	0.84 594	0.80 583	1.08 587	1.01 590	0.90 580	1.55 598	1.22 601	1.03 598	1.00 596	0.78 595	0.53 591	1.02 596	0.87 597	0.80 594	0.74 596

TorneroNet-64	0.76 581	0.72 584	0.74 579	0.78 583	0.58 584	0.91 589	0.56 582	0.84 584	1.29 592	0.66 569	0.90 580	1.40 594	0.75 583	0.85 589	0.67 587	0.49 580	0.46 579	0.72 585	0.59 585	0.67 586	0.53 583

PWCK	0.71 577	0.94 592	0.95 587	0.76 581	0.31 567	0.74 578	0.36 565	0.90 585	0.90 583	0.96 588	0.75 574	0.95 580	0.61 576	0.87 591	0.66 584	0.72 591	0.46 579	0.75 586	0.49 579	0.69 589	0.44 581

IMH-64-1	0.65 574	0.61 577	0.68 572	0.71 579	0.51 576	0.59 566	0.49 577	0.91 586	0.85 580	0.74 579	1.02 586	0.81 577	0.78 584	0.79 583	0.49 573	0.42 575	0.46 579	0.71 583	0.47 577	0.52 576	0.39 577

IMH-64	0.65 574	0.61 577	0.68 572	0.71 579	0.51 576	0.59 566	0.49 577	0.91 586	0.85 580	0.74 579	1.02 586	0.81 577	0.78 584	0.79 583	0.49 573	0.42 575	0.46 579	0.71 583	0.47 577	0.52 576	0.39 577

notaker	0.97 590	1.11 595	0.98 588	1.13 596	0.81 594	0.73 577	0.68 591	0.93 588	1.16 589	1.18 598	1.18 595	1.41 595	1.16 599	1.08 600	0.69 588	0.81 596	0.64 599	1.17 599	0.79 595	0.98 596	0.80 598

ktn	1.01 592	1.21 597	0.80 583	1.23 598	0.86 596	1.01 593	0.87 595	0.94 589	1.39 595	1.04 591	1.12 592	1.15 586	1.07 595	0.94 595	0.59 580	1.28 603	0.71 600	1.38 603	0.83 596	1.02 598	0.75 597

TorneroNet	0.82 584	0.74 585	0.81 584	0.84 586	0.63 587	0.99 591	0.63 585	0.96 590	1.16 589	0.80 582	1.11 591	1.36 593	0.86 588	0.93 594	0.80 592	0.56 583	0.49 586	0.78 591	0.66 590	0.73 592	0.63 593

ACVNet_2	0.66 576	0.66 581	0.68 572	0.63 577	0.41 571	0.71 576	0.49 577	0.96 590	1.39 595	0.89 585	1.09 589	1.04 582	0.73 582	0.54 573	0.47 570	0.43 577	0.40 577	0.53 579	0.44 576	0.47 574	0.35 576

WAO-6	0.81 583	0.80 587	0.62 562	0.86 588	0.63 587	0.76 582	0.58 584	0.98 592	1.54 600	0.90 586	0.96 585	1.07 584	1.03 594	0.70 581	0.66 584	0.72 591	0.49 586	0.90 594	0.71 592	0.68 587	0.58 585

IMH	0.71 577	0.64 580	0.68 572	0.76 581	0.54 578	0.69 574	0.54 581	0.98 592	1.10 588	0.82 583	1.09 589	0.89 579	0.88 589	0.87 591	0.52 577	0.44 578	0.50 588	0.75 586	0.51 582	0.56 581	0.41 580

HanzoNet	1.29 595	1.26 599	1.19 591	1.12 595	0.85 595	1.02 594	0.83 593	1.03 594	1.48 599	1.64 601	1.61 601	2.50 604	1.72 602	1.61 602	1.61 600	1.26 602	0.80 601	1.31 602	1.01 600	1.02 598	0.86 599

WAO-7	0.79 582	0.78 586	0.54 550	0.85 587	0.67 589	0.74 578	0.68 591	1.05 595	1.32 593	0.90 586	1.20 596	1.04 582	0.92 590	0.69 580	0.66 584	0.60 587	0.62 598	0.67 582	0.68 591	0.64 583	0.58 585

LVE	0.83 585	0.85 590	0.85 585	0.80 584	0.56 581	1.04 595	0.65 588	1.05 595	1.47 598	0.96 588	1.22 597	1.10 585	0.85 587	0.83 586	0.71 589	0.49 580	0.55 594	0.76 589	0.60 587	0.65 584	0.59 590

TCMNet-wrong-test	3.67 600	5.48 613	3.89 603	12.18 613	11.75 614	4.65 602	3.88 604	1.06 597	0.72 572	1.09 595	2.15 603	6.30 609	0.53 567	3.43 606	2.36 603	0.89 598	0.20 551	1.87 606	1.69 605	5.57 610	3.62 611

WAO-8	0.91 587	0.81 588	0.65 564	0.94 591	0.69 590	0.90 586	0.67 589	1.07 598	1.83 603	1.06 593	1.45 599	1.30 589	1.07 595	0.84 587	0.78 590	0.74 593	0.53 591	0.86 592	0.75 593	0.69 589	0.62 591

Venus	0.91 587	0.81 588	0.65 564	0.94 591	0.69 590	0.90 586	0.67 589	1.07 598	1.83 603	1.06 593	1.45 599	1.30 589	1.07 595	0.84 587	0.78 590	0.74 593	0.53 591	0.86 592	0.75 593	0.69 589	0.62 591

KSHMR	1.09 593	1.17 596	0.88 586	1.25 599	1.00 598	0.99 591	0.96 597	1.13 600	1.37 594	1.16 597	1.29 598	1.41 595	0.96 592	1.01 597	0.92 594	1.03 600	1.08 602	1.20 600	1.03 601	1.01 597	0.97 600

Dean	0.87 586	0.86 591	0.79 582	0.81 585	0.56 581	0.90 586	0.63 585	1.15 601	1.73 601	1.15 596	1.15 594	1.31 591	0.99 593	0.81 585	0.81 593	0.57 584	0.56 595	0.77 590	0.64 588	0.66 585	0.58 585

DPSimNet_ROB	1.11 594	1.23 598	0.78 580	1.13 596	0.88 597	1.10 596	1.13 599	1.16 602	1.23 591	1.43 600	1.02 586	1.41 595	1.10 598	0.90 593	1.60 599	1.46 604	0.51 590	1.21 601	1.03 601	0.90 595	1.01 602

JetRed	1.62 596	1.46 600	2.98 597	0.92 590	1.21 599	4.99 603	1.53 603	1.27 603	1.39 595	1.83 602	1.74 602	1.60 600	0.95 591	1.41 601	2.45 604	0.90 599	1.60 604	0.93 595	0.90 599	1.35 600	0.99 601

ASD4	3.54 599	3.38 605	2.05 596	1.72 600	2.51 603	9.03 607	17.71 609	2.25 604	5.51 607	2.46 604	2.81 605	2.03 601	3.36 604	2.73 604	5.06 605	1.22 601	1.34 603	1.13 598	1.33 603	1.68 601	1.49 604

MADNet++	1.95 597	1.75 601	1.59 595	1.82 601	1.69 601	2.33 601	1.40 602	2.35 605	2.09 605	2.57 605	2.36 604	2.24 603	2.17 603	2.28 603	2.34 602	1.87 605	1.66 605	1.54 604	1.34 604	1.92 602	1.77 605

PML	8.91 609	9.34 617	6.13 604	5.35 606	6.41 607	14.99 611	23.38 616	5.27 606	6.83 608	18.04 620	28.19 627	7.67 610	6.83 607	7.85 611	5.75 606	5.35 612	1.83 606	5.95 616	1.93 606	8.64 613	2.52 607

DPSMNet_ROB	8.06 607	4.48 606	8.63 612	5.37 608	10.74 611	8.32 605	22.98 615	5.46 607	13.36 615	5.12 607	9.92 610	5.08 606	10.40 612	5.53 609	12.58 612	3.80 611	8.00 612	3.50 608	7.02 611	3.83 608	7.14 613

DGTPSM_ROB	8.06 607	4.48 606	8.63 612	5.35 606	10.72 610	8.32 605	22.97 614	5.46 607	13.35 614	5.12 607	9.92 610	5.08 606	10.40 612	5.52 608	12.58 612	3.79 610	8.00 612	3.50 608	7.02 611	3.83 608	7.14 613

LRCNet_RVC	10.62 612	13.42 618	7.30 605	18.92 617	2.07 602	0.33 534	0.30 554	5.59 609	0.48 525	13.03 616	17.94 616	8.87 611	5.65 606	4.79 607	1.89 601	23.51 624	2.73 610	27.55 627	25.71 627	16.07 621	16.33 623

xxxxx1	7.79 603	5.02 610	7.31 606	3.12 603	3.85 604	16.35 612	22.88 611	5.86 610	8.69 609	7.97 610	8.54 607	9.12 612	8.27 609	10.18 612	10.92 609	2.42 607	2.45 607	3.56 610	12.37 614	3.77 605	3.06 608

tt_ll	7.79 603	5.02 610	7.31 606	3.12 603	3.85 604	16.35 612	22.88 611	5.86 610	8.69 609	7.97 610	8.54 607	9.12 612	8.27 609	10.18 612	10.92 609	2.42 607	2.45 607	3.56 610	12.37 614	3.77 605	3.06 608

ff	7.79 603	5.02 610	7.31 606	3.12 603	3.85 604	16.35 612	22.88 611	5.86 610	8.69 609	7.97 610	8.54 607	9.12 612	8.27 609	10.18 612	10.92 609	2.42 607	2.45 607	3.56 610	12.37 614	3.77 605	3.06 608

USTest	6.22 602	2.73 604	3.00 598	6.57 609	7.29 608	14.37 610	21.57 610	7.00 613	9.56 612	5.34 609	6.10 606	5.72 608	7.64 608	6.41 610	6.96 608	1.97 606	3.42 611	1.64 605	2.15 608	2.66 603	2.36 606

tt	4.67 601	0.06 71	3.55 601	2.02 602	1.55 600	10.25 608	16.71 608	8.91 614	5.03 606	1.31 599	0.94 583	4.71 605	4.76 605	3.33 605	5.87 607	6.06 613	10.30 617	1.88 607	2.11 607	2.75 604	1.21 603

RSGM-EC	20.36 617	4.73 608	0.68 572	16.76 614	16.92 618	21.28 619	27.18 620	10.46 615	14.04 617	18.00 618	21.31 619	22.24 626	21.82 619	22.57 620	17.63 618	62.81 627	33.79 627	20.14 624	18.10 624	20.18 623	16.45 624

acva	20.36 617	4.73 608	0.68 572	16.76 614	16.92 618	21.28 619	27.18 620	10.46 615	14.04 617	18.00 618	21.31 619	22.24 626	21.82 619	22.57 620	17.63 618	62.81 627	33.79 627	20.14 624	18.10 624	20.18 623	16.45 624

Anonymous_1	10.96 613	7.92 614	7.46 609	10.33 610	10.06 609	18.65 616	26.34 617	11.06 617	13.44 616	9.40 613	10.05 612	9.67 615	11.23 614	10.73 615	12.72 614	6.42 614	8.38 614	5.77 613	10.61 613	12.12 614	6.77 612

DPSM_ROB	11.15 614	8.58 615	8.00 610	10.88 611	11.58 612	19.10 617	26.71 618	12.05 618	14.07 619	10.36 614	10.84 613	10.33 616	11.86 615	11.70 616	13.54 615	6.99 615	8.79 615	5.89 614	6.95 609	7.29 611	7.42 615

DPSM	11.15 614	8.58 615	8.00 610	10.88 611	11.58 612	19.10 617	26.71 618	12.05 618	14.07 619	10.36 614	10.84 613	10.33 616	11.86 615	11.70 616	13.54 615	6.99 615	8.79 615	5.89 614	6.95 609	7.29 611	7.42 615

HaxPig	15.71 616	18.52 625	19.18 620	16.89 616	15.89 617	7.73 604	7.60 605	13.31 620	10.82 613	15.42 617	14.91 615	15.98 618	14.92 617	15.58 618	15.98 617	18.95 623	16.73 618	19.46 623	18.08 623	19.26 622	19.05 626

MEDIAN_ROB	20.38 619	24.04 626	23.31 623	21.23 618	21.71 620	10.40 609	7.92 606	17.64 621	15.50 621	20.12 621	19.70 617	20.34 619	20.32 618	21.19 619	21.13 620	23.81 625	21.81 625	24.98 626	23.76 626	24.71 625	23.93 627

AVERAGE_ROB	24.90 626	29.20 627	28.14 624	24.89 625	24.64 626	17.75 615	11.12 607	21.45 622	19.93 622	25.12 628	24.46 626	25.12 628	25.46 627	24.69 628	22.83 621	29.76 626	27.13 626	28.97 628	27.95 628	29.91 626	29.47 628

RAFT-FEzeroshot	22.43 621	17.33 620	15.98 614	22.02 620	23.31 623	38.34 622	53.82 625	24.05 623	28.39 624	20.61 623	21.76 621	20.88 622	23.92 624	23.41 622	27.42 625	14.07 618	17.69 620	11.83 619	14.02 619	14.69 617	14.97 620

RAFT-FE	22.43 621	17.33 620	15.98 614	22.02 620	23.31 623	38.34 622	53.82 625	24.05 623	28.39 624	20.61 623	21.76 621	20.88 622	23.92 624	23.41 622	27.42 625	14.07 618	17.69 620	11.83 619	14.02 619	14.69 617	14.97 620

CasAABBNet	22.42 620	17.33 620	16.01 616	22.01 619	23.28 622	38.32 621	53.80 624	24.14 625	28.41 626	20.60 622	21.77 623	20.89 624	23.91 623	23.43 624	27.36 623	14.07 618	17.69 620	11.83 619	14.01 618	14.67 616	14.95 619

FlowAnything	22.44 623	17.35 623	16.14 618	22.07 623	23.23 621	38.39 624	53.77 623	24.25 626	28.44 627	20.96 627	21.82 624	20.70 620	23.84 621	23.49 625	27.14 622	14.04 617	17.79 624	11.75 617	14.15 622	14.65 615	14.89 617

LSM0	22.87 625	17.28 619	18.96 619	22.19 624	29.04 627	38.42 626	53.71 622	24.28 627	28.31 623	20.78 626	21.00 618	21.43 625	24.16 626	23.50 626	27.39 624	14.09 622	17.38 619	11.84 622	14.04 621	14.73 620	14.89 617

Selective-RAFT-Error	22.47 624	17.37 624	16.09 617	22.06 622	23.34 625	38.39 624	53.83 627	24.29 628	28.47 628	20.74 625	21.83 625	20.81 621	23.90 622	23.54 627	27.53 627	14.08 621	17.69 620	11.82 618	14.00 617	14.69 617	15.00 622

test_example2	98.32 627	94.13 628	45.89 625	96.35 626	109.85 628	88.61 627	95.45 628	25.75 629	94.37 629	130.00 630	126.06 629	58.17 629	74.63 628	88.51 629	79.96 628	150.23 629	221.02 629	77.62 629	99.10 629	113.75 629	96.94 629

ccccc	245.47 628	285.66 629	306.18 628	368.85 629	370.60 629	123.16 628	145.33 629	115.05 630	110.08 630	126.68 629	110.87 628	122.83 630	165.88 629	252.94 630	276.56 629	384.56 630	353.86 630	254.69 630	223.00 630	425.87 630	386.83 630

Low-res two-view benchmark