Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

FoundationStereo	0.09 1	0.07 2	0.16 31	0.16 9	0.08 10	0.12 8	0.13 49	0.11 1	0.12 9	0.09 6	0.07 3	0.10 36	0.09 20	0.11 1	0.10 1	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.05 25

MS-F	0.10 2	0.07 2	0.15 14	0.16 9	0.09 32	0.15 29	0.12 24	0.17 11	0.13 16	0.09 6	0.09 11	0.11 56	0.10 49	0.14 10	0.12 55	0.06 28	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 25

HiDET	0.10 2	0.07 2	0.15 14	0.15 4	0.09 32	0.14 18	0.12 24	0.19 23	0.15 30	0.10 14	0.09 11	0.11 56	0.09 20	0.15 23	0.13 98	0.06 28	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 25

LCMNet	0.10 2	0.07 2	0.15 14	0.15 4	0.09 32	0.15 29	0.12 24	0.18 17	0.19 81	0.10 14	0.10 17	0.11 56	0.10 49	0.15 23	0.13 98	0.06 28	0.06 163	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 25

CSFM-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 6	0.16 9	0.08 10	0.16 55	0.13 49	0.21 44	0.11 4	0.11 28	0.11 24	0.10 36	0.10 49	0.14 10	0.11 15	0.07 76	0.06 163	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 25

OmniDepth	0.10 2	0.09 48	0.14 6	0.19 100	0.07 1	0.16 55	0.12 24	0.16 5	0.12 9	0.08 1	0.09 11	0.14 103	0.13 135	0.14 10	0.10 1	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: OmniDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.10 2	0.08 14	0.13 1	0.17 23	0.08 10	0.14 18	0.12 24	0.24 89	0.19 81	0.09 6	0.11 24	0.08 3	0.07 2	0.14 10	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 2	0.08 14	0.13 1	0.18 57	0.10 76	0.13 14	0.12 24	0.15 4	0.12 9	0.10 14	0.13 49	0.10 36	0.10 49	0.14 10	0.11 15	0.05 9	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 2	0.08 14	0.13 1	0.17 23	0.08 10	0.13 14	0.12 24	0.24 89	0.19 81	0.09 6	0.11 24	0.08 3	0.07 2	0.14 10	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 2	0.07 2	0.16 31	0.16 9	0.08 10	0.11 4	0.09 2	0.20 34	0.12 9	0.11 28	0.11 24	0.08 3	0.08 8	0.23 163	0.11 15	0.07 76	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.06 85

S2M2_XL	0.10 2	0.09 48	0.21 72	0.14 1	0.10 76	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 1	0.10 14	0.11 24	0.09 20	0.09 20	0.12 2	0.11 15	0.09 294	0.07 287	0.08 175	0.07 157	0.08 186	0.06 85
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 2	0.10 90	0.15 14	0.17 23	0.10 76	0.16 55	0.10 8	0.19 23	0.13 16	0.12 45	0.11 24	0.09 20	0.10 49	0.16 41	0.11 15	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1

4w-stereo	0.10 2	0.10 90	0.15 14	0.17 23	0.09 32	0.15 29	0.10 8	0.19 23	0.13 16	0.12 45	0.12 37	0.08 3	0.11 78	0.16 41	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 14	0.19 52	0.16 9	0.09 32	0.12 8	0.13 49	0.18 17	0.13 16	0.09 6	0.07 3	0.08 3	0.08 8	0.16 41	0.10 1	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 14	0.19 52	0.16 9	0.09 32	0.12 8	0.13 49	0.17 11	0.11 4	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 2	0.17 58	0.10 1	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 14	0.16 31	0.17 23	0.08 10	0.16 55	0.12 24	0.17 11	0.12 9	0.10 14	0.07 3	0.10 36	0.08 8	0.14 10	0.11 15	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.06 52	0.06 85

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 14	0.15 14	0.17 23	0.09 32	0.15 29	0.11 16	0.16 5	0.10 2	0.09 6	0.07 3	0.10 36	0.06 1	0.15 23	0.11 15	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.06 52	0.05 25

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 14	0.15 14	0.18 57	0.09 32	0.15 29	0.11 16	0.16 5	0.10 2	0.08 1	0.06 1	0.10 36	0.07 2	0.17 58	0.11 15	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.05 25

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 14	0.15 14	0.18 57	0.07 1	0.15 29	0.11 16	0.17 11	0.11 4	0.08 1	0.06 1	0.10 36	0.08 8	0.18 79	0.11 15	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.05 25

LGtest1	0.10 2	0.08 14	0.17 38	0.17 23	0.08 10	0.13 14	0.09 2	0.16 5	0.12 9	0.09 6	0.07 3	0.09 20	0.09 20	0.15 23	0.11 15	0.08 211	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.06 52	0.06 85

MonSter	0.10 2	0.08 14	0.13 1	0.17 23	0.08 10	0.14 18	0.12 24	0.24 89	0.19 81	0.09 6	0.11 24	0.08 3	0.07 2	0.14 10	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

dual_stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 6	0.17 23	0.08 10	0.09 1	0.13 49	0.24 89	0.13 16	0.10 14	0.09 11	0.09 20	0.08 8	0.18 79	0.12 55	0.07 76	0.06 163	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.05 25

AdaDepth	0.11 23	0.09 48	0.20 63	0.20 163	0.10 76	0.19 124	0.13 49	0.16 5	0.13 16	0.10 14	0.10 17	0.09 20	0.09 20	0.19 102	0.12 55	0.05 9	0.05 32	0.06 31	0.06 101	0.05 5	0.05 25

asda	0.11 23	0.11 156	0.16 31	0.17 23	0.09 32	0.14 18	0.12 24	0.24 89	0.16 36	0.11 28	0.11 24	0.08 3	0.10 49	0.15 23	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

qwe	0.11 23	0.10 90	0.14 6	0.17 23	0.10 76	0.15 29	0.12 24	0.25 97	0.17 53	0.14 85	0.13 49	0.09 20	0.09 20	0.18 79	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2.25w	0.11 23	0.09 48	0.15 14	0.17 23	0.09 32	0.15 29	0.10 8	0.19 23	0.18 64	0.14 85	0.17 106	0.09 20	0.10 49	0.18 79	0.13 98	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 25

4.25_new	0.11 23	0.11 156	0.16 31	0.17 23	0.10 76	0.17 76	0.12 24	0.21 44	0.14 22	0.12 45	0.13 49	0.09 20	0.10 49	0.15 23	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5w_new	0.11 23	0.11 156	0.16 31	0.17 23	0.10 76	0.17 76	0.12 24	0.21 44	0.14 22	0.12 45	0.13 49	0.09 20	0.10 49	0.15 23	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5_new	0.11 23	0.11 156	0.15 14	0.17 23	0.09 32	0.14 18	0.12 24	0.21 44	0.16 36	0.13 60	0.13 49	0.08 3	0.09 20	0.13 5	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.06 52	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 23	0.11 156	0.15 14	0.17 23	0.09 32	0.14 18	0.12 24	0.21 44	0.16 36	0.13 60	0.13 49	0.08 3	0.09 20	0.13 5	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.06 52	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 23	0.11 156	0.16 31	0.17 23	0.10 76	0.17 76	0.12 24	0.21 44	0.14 22	0.12 45	0.13 49	0.09 20	0.10 49	0.15 23	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2.5w	0.11 23	0.10 90	0.15 14	0.18 57	0.09 32	0.15 29	0.15 97	0.20 34	0.15 30	0.12 45	0.13 49	0.10 36	0.09 20	0.17 58	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1

2.75w_new	0.11 23	0.09 48	0.14 6	0.16 9	0.09 32	0.15 29	0.12 24	0.25 97	0.16 36	0.14 85	0.13 49	0.08 3	0.10 49	0.16 41	0.13 98	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 25

3.25w_new	0.11 23	0.09 48	0.15 14	0.17 23	0.09 32	0.19 124	0.10 8	0.22 56	0.17 53	0.14 85	0.12 37	0.10 36	0.11 78	0.17 58	0.12 55	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 25

3.25w	0.11 23	0.09 48	0.15 14	0.17 23	0.09 32	0.19 124	0.10 8	0.22 56	0.17 53	0.14 85	0.12 37	0.10 36	0.11 78	0.17 58	0.12 55	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 25

3.75w	0.11 23	0.09 48	0.15 14	0.17 23	0.11 122	0.18 97	0.12 24	0.23 75	0.14 22	0.13 60	0.11 24	0.08 3	0.10 49	0.16 41	0.11 15	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 23	0.10 90	0.14 6	0.17 23	0.09 32	0.17 76	0.09 2	0.22 56	0.16 36	0.13 60	0.13 49	0.09 20	0.11 78	0.19 102	0.13 98	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2w_stereo	0.11 23	0.10 90	0.15 14	0.18 57	0.08 10	0.16 55	0.14 73	0.27 120	0.20 107	0.14 85	0.14 79	0.08 3	0.11 78	0.13 5	0.12 55	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1

monsterstereo	0.11 23	0.09 48	0.14 6	0.19 100	0.12 179	0.14 18	0.12 24	0.25 97	0.17 53	0.13 60	0.16 95	0.08 3	0.09 20	0.19 102	0.11 15	0.05 9	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.05 5	0.04 1

monsters	0.11 23	0.09 48	0.13 1	0.17 23	0.12 179	0.15 29	0.11 16	0.23 75	0.15 30	0.14 85	0.12 37	0.08 3	0.09 20	0.21 138	0.10 1	0.06 28	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

IGEV	0.11 23	0.06 1	0.17 38	0.15 4	0.11 122	0.16 55	0.13 49	0.21 44	0.16 36	0.11 28	0.15 82	0.09 20	0.07 2	0.14 10	0.11 15	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.05 5	0.05 25

111111	0.11 23	0.07 2	0.17 38	0.19 100	0.11 122	0.13 14	0.11 16	0.22 56	0.15 30	0.11 28	0.12 37	0.12 67	0.08 8	0.18 79	0.11 15	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.08 186	0.06 85

LG-G_1	0.11 23	0.08 14	0.18 45	0.18 57	0.07 1	0.21 187	0.09 2	0.19 23	0.11 4	0.10 14	0.09 11	0.11 56	0.10 49	0.19 102	0.10 1	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.06 52	0.06 85

LG-G	0.11 23	0.08 14	0.18 45	0.18 57	0.07 1	0.21 187	0.09 2	0.19 23	0.11 4	0.10 14	0.09 11	0.11 56	0.10 49	0.19 102	0.10 1	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.06 52	0.06 85

SGD-Stereo	0.11 23	0.08 14	0.17 38	0.17 23	0.07 1	0.17 76	0.13 49	0.18 17	0.16 36	0.11 28	0.13 49	0.11 56	0.12 103	0.18 79	0.11 15	0.08 211	0.04 2	0.06 31	0.05 50	0.06 52	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 23	0.08 14	0.17 38	0.17 23	0.09 32	0.22 215	0.14 73	0.14 3	0.16 36	0.11 28	0.10 17	0.09 20	0.08 8	0.21 138	0.11 15	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.05 25

IGEV-Stereo++	0.11 23	0.08 14	0.15 14	0.19 100	0.11 122	0.14 18	0.10 8	0.22 56	0.18 64	0.10 14	0.13 49	0.10 36	0.11 78	0.14 10	0.11 15	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.06 52	0.05 25

VIP-Stereo	0.12 48	0.12 198	0.21 72	0.18 57	0.11 122	0.24 259	0.12 24	0.19 23	0.18 64	0.10 14	0.13 49	0.11 56	0.09 20	0.19 102	0.11 15	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.05 25

GEAStereo	0.12 48	0.09 48	0.20 63	0.18 57	0.12 179	0.19 124	0.16 130	0.20 34	0.14 22	0.12 45	0.15 82	0.10 36	0.09 20	0.16 41	0.10 1	0.08 211	0.06 163	0.06 31	0.05 50	0.08 186	0.08 235

GSStereo	0.12 48	0.09 48	0.20 63	0.17 23	0.12 179	0.19 124	0.16 130	0.26 106	0.18 64	0.13 60	0.15 82	0.10 36	0.09 20	0.16 41	0.10 1	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.08 186	0.08 235

gasm-f	0.12 48	0.09 48	0.19 52	0.18 57	0.12 179	0.18 97	0.18 214	0.20 34	0.14 22	0.12 45	0.19 126	0.10 36	0.11 78	0.16 41	0.11 15	0.08 211	0.06 163	0.06 31	0.05 50	0.09 256	0.08 235

Replicate-Monster	0.12 48	0.10 90	0.32 174	0.16 9	0.08 10	0.17 76	0.10 8	0.22 56	0.19 81	0.11 28	0.10 17	0.10 36	0.09 20	0.19 102	0.11 15	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.08 235

3w_stereo	0.12 48	0.11 156	0.18 45	0.18 57	0.08 10	0.16 55	0.15 97	0.27 120	0.19 81	0.12 45	0.12 37	0.07 1	0.12 103	0.15 23	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 25

1w_stereo	0.12 48	0.08 14	0.14 6	0.18 57	0.09 32	0.16 55	0.15 97	0.25 97	0.21 124	0.13 60	0.16 95	0.08 3	0.12 103	0.16 41	0.13 98	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 25

GREAT-IGEV	0.12 48	0.09 48	0.25 109	0.16 9	0.11 122	0.14 18	0.16 130	0.17 11	0.17 53	0.10 14	0.15 82	0.09 20	0.09 20	0.18 79	0.10 1	0.06 28	0.07 287	0.06 31	0.05 50	0.07 120	0.10 353

AIO_rvc	0.12 48	0.11 156	0.22 82	0.19 100	0.10 76	0.15 29	0.17 171	0.20 34	0.16 36	0.11 28	0.13 49	0.13 78	0.08 8	0.22 154	0.11 15	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.06 52	0.07 167

AIO_test	0.12 48	0.09 48	0.20 63	0.19 100	0.11 122	0.15 29	0.17 171	0.19 23	0.16 36	0.11 28	0.13 49	0.14 103	0.09 20	0.20 119	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.06 52	0.05 25

GIP-stereo	0.12 48	0.09 48	0.20 63	0.19 100	0.11 122	0.16 55	0.14 73	0.29 152	0.18 64	0.11 28	0.16 95	0.13 78	0.09 20	0.15 23	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.06 52	0.05 25

IGEV-Stereo+	0.12 48	0.08 14	0.17 38	0.18 57	0.13 257	0.09 1	0.11 16	0.16 5	0.15 30	0.10 14	0.08 10	0.10 36	0.10 49	0.21 138	0.11 15	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.16 463	0.24 540

RSM++	0.12 48	0.09 48	0.19 52	0.20 163	0.09 32	0.17 76	0.15 97	0.21 44	0.19 81	0.12 45	0.12 37	0.14 103	0.09 20	0.20 119	0.12 55	0.06 28	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.07 120	0.05 25

RSM	0.12 48	0.09 48	0.20 63	0.20 163	0.09 32	0.16 55	0.15 97	0.23 75	0.18 64	0.13 60	0.13 49	0.15 120	0.09 20	0.21 138	0.12 55	0.06 28	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.06 52	0.05 25

Selective-IGEV	0.12 48	0.09 48	0.22 82	0.19 100	0.10 76	0.15 29	0.14 73	0.27 120	0.15 30	0.13 60	0.14 79	0.13 78	0.08 8	0.21 138	0.12 55	0.06 28	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.06 52	0.05 25

DDF-Stereo	0.13 63	0.08 14	0.19 52	0.19 100	0.16 382	0.12 8	0.15 97	0.18 17	0.18 64	0.11 28	0.10 17	0.13 78	0.12 103	0.23 163	0.19 267	0.08 211	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.21 513	0.06 85

GASTEREO	0.13 63	0.12 198	0.21 72	0.23 317	0.10 76	0.18 97	0.15 97	0.26 106	0.18 64	0.17 134	0.16 95	0.11 56	0.13 135	0.19 102	0.11 15	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.07 157	0.06 52	0.06 85

MSCF	0.13 63	0.12 198	0.21 72	0.22 269	0.10 76	0.16 55	0.15 97	0.26 106	0.18 64	0.17 134	0.16 95	0.11 56	0.13 135	0.18 79	0.11 15	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.07 157	0.06 52	0.06 85

water-stereo	0.13 63	0.08 14	0.20 63	0.19 100	0.10 76	0.17 76	0.14 73	0.25 97	0.19 81	0.17 134	0.23 170	0.15 120	0.15 175	0.12 2	0.13 98	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.06 52	0.05 25

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 63	0.09 48	0.24 96	0.20 163	0.10 76	0.15 29	0.14 73	0.22 56	0.16 36	0.12 45	0.19 126	0.15 120	0.11 78	0.13 5	0.17 215	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.06 101	0.07 120	0.06 85

LG-Stereo	0.13 63	0.10 90	0.24 96	0.20 163	0.09 32	0.16 55	0.18 214	0.21 44	0.18 64	0.11 28	0.17 106	0.09 20	0.09 20	0.15 23	0.14 135	0.05 9	0.06 163	0.08 175	0.08 233	0.07 120	0.05 25

S2M2_L	0.13 63	0.11 156	0.20 63	0.16 9	0.12 179	0.12 8	0.07 1	0.18 17	0.20 107	0.12 45	0.15 82	0.14 103	0.12 103	0.15 23	0.14 135	0.13 440	0.09 406	0.09 255	0.10 363	0.11 370	0.09 297
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 63	0.14 304	0.19 52	0.26 439	0.09 32	0.15 29	0.13 49	0.22 56	0.18 64	0.12 45	0.11 24	0.10 36	0.13 135	0.21 138	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.07 120	0.05 25

StereoAnything_RVC	0.13 63	0.37 531	0.36 231	0.14 1	0.07 1	0.11 4	0.12 24	0.17 11	0.12 9	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 49	0.20 119	0.10 1	0.09 294	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.24 526	0.05 25

castereo++	0.13 63	0.10 90	0.18 45	0.18 57	0.10 76	0.27 304	0.13 49	0.23 75	0.23 156	0.11 28	0.13 49	0.16 137	0.10 49	0.18 79	0.10 1	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.05 5	0.04 1

fffft	0.13 63	0.09 48	0.24 96	0.19 100	0.10 76	0.17 76	0.19 259	0.22 56	0.16 36	0.14 85	0.11 24	0.13 78	0.10 49	0.24 176	0.18 237	0.06 28	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.07 120	0.06 85
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 63	0.10 90	0.22 82	0.19 100	0.10 76	0.19 124	0.17 171	0.19 23	0.19 81	0.15 99	0.13 49	0.12 67	0.11 78	0.24 176	0.16 184	0.06 28	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.06 52	0.06 85

mms	0.13 63	0.11 156	0.19 52	0.19 100	0.12 179	0.16 55	0.17 171	0.20 34	0.17 53	0.13 60	0.17 106	0.14 103	0.09 20	0.24 176	0.14 135	0.06 28	0.05 32	0.08 175	0.06 101	0.07 120	0.07 167

ours_stereo	0.13 63	0.11 156	0.23 88	0.20 163	0.11 122	0.17 76	0.18 214	0.20 34	0.19 81	0.13 60	0.18 118	0.14 103	0.10 49	0.23 163	0.14 135	0.06 28	0.05 32	0.08 175	0.06 101	0.06 52	0.05 25

RAStereo	0.13 63	0.12 198	0.27 126	0.22 269	0.11 122	0.15 29	0.18 214	0.23 75	0.23 156	0.13 60	0.17 106	0.11 56	0.09 20	0.15 23	0.13 98	0.08 211	0.06 163	0.08 175	0.06 101	0.07 120	0.05 25

Occ-G	0.13 63	0.08 14	0.21 72	0.17 23	0.10 76	0.15 29	0.19 259	0.22 56	0.19 81	0.13 60	0.19 126	0.21 192	0.11 78	0.17 58	0.14 135	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.07 120	0.06 85

Pointernet	0.13 63	0.07 2	0.27 126	0.19 100	0.11 122	0.20 159	0.12 24	0.31 182	0.24 171	0.15 99	0.15 82	0.13 78	0.11 78	0.17 58	0.13 98	0.08 211	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.06 52	0.05 25

AIO-Stereo	0.13 63	0.10 90	0.22 82	0.20 163	0.09 32	0.16 55	0.15 97	0.27 120	0.16 36	0.13 60	0.15 82	0.13 78	0.08 8	0.18 79	0.11 15	0.06 28	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.06 52	0.06 85

trnet	0.13 63	0.08 14	0.21 72	0.15 4	0.07 1	0.21 187	0.12 24	0.24 89	0.24 171	0.16 121	0.21 155	0.15 120	0.13 135	0.18 79	0.13 98	0.08 211	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.06 52	0.05 25

MoCha-V2	0.13 63	0.08 14	0.26 117	0.23 317	0.09 32	0.16 55	0.15 97	0.26 106	0.16 36	0.15 99	0.15 82	0.13 78	0.14 157	0.20 119	0.11 15	0.06 28	0.07 287	0.06 31	0.06 101	0.06 52	0.05 25

IGEV++	0.13 63	0.10 90	0.23 88	0.21 208	0.10 76	0.15 29	0.15 97	0.29 152	0.16 36	0.12 45	0.15 82	0.12 67	0.12 103	0.17 58	0.14 135	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.05 50	0.07 120	0.07 167

AEACV	0.13 63	0.09 48	0.23 88	0.18 57	0.19 447	0.19 124	0.16 130	0.23 75	0.14 22	0.13 60	0.17 106	0.13 78	0.16 191	0.16 41	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.08 233	0.07 120	0.06 85

LoS_RVC	0.13 63	0.10 90	0.19 52	0.18 57	0.16 382	0.20 159	0.18 214	0.20 34	0.17 53	0.13 60	0.19 126	0.12 67	0.15 175	0.17 58	0.13 98	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.05 5	0.12 411

EGLCR-Stereo	0.13 63	0.08 14	0.20 63	0.18 57	0.09 32	0.21 187	0.13 49	0.27 120	0.21 124	0.13 60	0.10 17	0.15 120	0.09 20	0.20 119	0.13 98	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.06 52	0.06 85

CREStereo	0.13 63	0.08 14	0.21 72	0.14 1	0.08 10	0.22 215	0.15 97	0.25 97	0.24 171	0.16 121	0.21 155	0.14 103	0.13 135	0.18 79	0.13 98	0.09 294	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.07 120	0.06 85
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
252Zero-FE	0.14 88	0.07 2	0.17 38	0.17 23	0.09 32	0.15 29	0.11 16	0.21 44	0.19 81	0.77 554	0.11 24	0.08 3	0.08 8	0.13 5	0.13 98	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.06 52	0.06 85

Zero-FE251	0.14 88	0.09 48	0.24 96	0.17 23	0.09 32	0.20 159	0.13 49	0.20 34	0.14 22	0.61 533	0.13 49	0.13 78	0.11 78	0.14 10	0.16 184	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.05 5	0.05 25

DA	0.14 88	0.10 90	0.18 45	0.21 208	0.10 76	0.29 345	0.16 130	0.28 139	0.20 107	0.14 85	0.17 106	0.16 137	0.14 157	0.17 58	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.07 120	0.07 167

GGEV	0.14 88	0.10 90	0.18 45	0.21 208	0.10 76	0.29 345	0.16 130	0.28 139	0.20 107	0.14 85	0.17 106	0.16 137	0.14 157	0.17 58	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.07 120	0.07 167

FlowAnything_test	0.14 88	0.11 156	0.21 72	0.21 208	0.12 179	0.17 76	0.16 130	0.25 97	0.16 36	0.15 99	0.13 49	0.15 120	0.14 157	0.18 79	0.16 184	0.10 343	0.07 287	0.11 385	0.12 441	0.08 186	0.09 297

depthmonostereo	0.14 88	0.09 48	0.19 52	0.19 100	0.08 10	0.20 159	0.15 97	0.27 120	0.23 156	0.16 121	0.18 118	0.14 103	0.17 217	0.19 102	0.13 98	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.05 50	0.05 5	0.05 25

DilatedVolume-Stereo	0.14 88	0.08 14	0.18 45	0.18 57	0.09 32	0.21 187	0.14 73	0.24 89	0.21 124	0.21 171	0.21 155	0.15 120	0.14 157	0.23 163	0.15 159	0.07 76	0.06 163	0.06 31	0.06 101	0.05 5	0.05 25

SCV_C0	0.14 88	0.11 156	0.25 109	0.19 100	0.12 179	0.15 29	0.16 130	0.30 171	0.22 137	0.13 60	0.15 82	0.13 78	0.09 20	0.24 176	0.10 1	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.06 101	0.09 256	0.06 85

SCV	0.14 88	0.14 304	0.24 96	0.21 208	0.11 122	0.15 29	0.16 130	0.31 182	0.18 64	0.11 28	0.15 82	0.13 78	0.10 49	0.23 163	0.11 15	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.09 256	0.06 85

castereo	0.14 88	0.10 90	0.19 52	0.18 57	0.10 76	0.20 159	0.19 259	0.30 171	0.27 204	0.13 60	0.18 118	0.16 137	0.16 191	0.15 23	0.13 98	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.06 101	0.06 52	0.05 25

tt45	0.14 88	0.09 48	0.22 82	0.19 100	0.11 122	0.23 237	0.18 214	0.22 56	0.17 53	0.15 99	0.13 49	0.14 103	0.10 49	0.30 288	0.14 135	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.06 101	0.07 120	0.07 167

999	0.14 88	0.08 14	0.24 96	0.19 100	0.11 122	0.20 159	0.17 171	0.24 89	0.18 64	0.13 60	0.16 95	0.14 103	0.11 78	0.36 329	0.15 159	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.06 52	0.07 167

fffy	0.14 88	0.11 156	0.24 96	0.20 163	0.10 76	0.19 124	0.18 214	0.22 56	0.19 81	0.13 60	0.16 95	0.15 120	0.13 135	0.25 207	0.14 135	0.06 28	0.06 163	0.08 175	0.06 101	0.07 120	0.06 85

WCG-NET	0.14 88	0.09 48	0.23 88	0.18 57	0.08 10	0.18 97	0.17 171	0.21 44	0.28 219	0.18 151	0.21 155	0.15 120	0.12 103	0.18 79	0.12 55	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.06 52	0.05 25

WCG-NET（raft）	0.14 88	0.09 48	0.23 88	0.17 23	0.08 10	0.19 124	0.16 130	0.23 75	0.26 193	0.18 151	0.19 126	0.20 180	0.12 103	0.21 138	0.12 55	0.06 28	0.06 163	0.06 31	0.05 50	0.06 52	0.05 25

MGS-Stereo	0.14 88	0.11 156	0.32 174	0.19 100	0.11 122	0.18 97	0.17 171	0.20 34	0.22 137	0.14 85	0.24 184	0.15 120	0.10 49	0.18 79	0.12 55	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.10 322	0.06 85

ff7	0.14 88	0.12 198	0.27 126	0.19 100	0.12 179	0.21 187	0.18 214	0.27 120	0.20 107	0.15 99	0.13 49	0.12 67	0.12 103	0.24 176	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.07 120	0.07 167

IGEVStereo-DCA	0.14 88	0.11 156	0.27 126	0.19 100	0.12 179	0.20 159	0.18 214	0.27 120	0.20 107	0.15 99	0.12 37	0.14 103	0.12 103	0.28 256	0.14 135	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.07 120	0.07 167

ffff	0.14 88	0.12 198	0.27 126	0.19 100	0.12 179	0.21 187	0.18 214	0.27 120	0.20 107	0.15 99	0.13 49	0.12 67	0.12 103	0.24 176	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.07 120	0.07 167

11t	0.14 88	0.12 198	0.27 126	0.19 100	0.12 179	0.21 187	0.18 214	0.27 120	0.20 107	0.15 99	0.13 49	0.12 67	0.12 103	0.24 176	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.07 120	0.07 167

MaDis-Stereo	0.14 88	0.13 261	0.26 117	0.19 100	0.14 300	0.16 55	0.13 49	0.25 97	0.21 124	0.13 60	0.14 79	0.14 103	0.11 78	0.17 58	0.17 215	0.08 211	0.07 287	0.08 175	0.06 101	0.07 120	0.06 85

UniTT-Stereo	0.14 88	0.10 90	0.30 154	0.21 208	0.13 257	0.17 76	0.13 49	0.19 23	0.18 64	0.15 99	0.20 143	0.10 36	0.11 78	0.18 79	0.16 184	0.08 211	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.08 186	0.06 85

CASnet	0.14 88	0.12 198	0.22 82	0.22 269	0.08 10	0.16 55	0.15 97	0.27 120	0.25 184	0.22 177	0.20 143	0.15 120	0.11 78	0.17 58	0.13 98	0.07 76	0.05 32	0.11 385	0.09 321	0.08 186	0.05 25
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 88	0.14 304	0.33 191	0.20 163	0.09 32	0.21 187	0.10 8	0.26 106	0.20 107	0.18 151	0.19 126	0.15 120	0.13 135	0.17 58	0.13 98	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.05 50	0.06 52	0.06 85

anonymousdsp	0.14 88	0.12 198	0.27 126	0.19 100	0.12 179	0.21 187	0.18 214	0.28 139	0.20 107	0.15 99	0.13 49	0.12 67	0.12 103	0.24 176	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.08 186	0.07 167

LoS	0.14 88	0.08 14	0.27 126	0.16 9	0.09 32	0.22 215	0.14 73	0.26 106	0.26 193	0.15 99	0.18 118	0.18 157	0.13 135	0.22 154	0.14 135	0.08 211	0.06 163	0.06 31	0.04 1	0.06 52	0.06 85
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 88	0.08 14	0.19 52	0.17 23	0.22 488	0.18 97	0.16 130	0.23 75	0.19 81	0.14 85	0.17 106	0.14 103	0.10 49	0.18 79	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.08 186	0.18 497

ProNet	0.14 88	0.12 198	0.25 109	0.19 100	0.11 122	0.19 124	0.19 259	0.27 120	0.20 107	0.14 85	0.13 49	0.13 78	0.12 103	0.24 176	0.12 55	0.06 28	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.07 120	0.07 167

MC-Stereo	0.14 88	0.09 48	0.25 109	0.21 208	0.09 32	0.18 97	0.16 130	0.23 75	0.19 81	0.18 151	0.23 170	0.16 137	0.13 135	0.22 154	0.13 98	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.06 52	0.05 25

ccc-4	0.14 88	0.12 198	0.27 126	0.19 100	0.12 179	0.21 187	0.18 214	0.27 120	0.20 107	0.15 99	0.13 49	0.12 67	0.12 103	0.24 176	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.07 120	0.07 167

IGEV-Stereo	0.14 88	0.12 198	0.27 126	0.19 100	0.12 179	0.21 187	0.18 214	0.28 139	0.20 107	0.15 99	0.13 49	0.12 67	0.12 103	0.24 176	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.08 186	0.07 167
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 88	0.13 261	0.24 96	0.25 405	0.11 122	0.11 4	0.18 214	0.32 193	0.23 156	0.12 45	0.12 37	0.18 157	0.12 103	0.14 10	0.13 98	0.08 211	0.06 163	0.07 92	0.05 50	0.07 120	0.06 85
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
MM-Stereo_test2	0.15 120	0.10 90	0.44 338	0.23 317	0.11 122	0.21 187	0.21 337	0.27 120	0.22 137	0.15 99	0.16 95	0.13 78	0.11 78	0.20 119	0.13 98	0.06 28	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.09 256	0.05 25

HART	0.15 120	0.11 156	0.30 154	0.21 208	0.09 32	0.17 76	0.16 130	0.30 171	0.19 81	0.15 99	0.25 193	0.17 147	0.09 20	0.21 138	0.12 55	0.06 28	0.07 287	0.07 92	0.05 50	0.08 186	0.06 85

HUF	0.15 120	0.11 156	0.38 262	0.17 23	0.11 122	0.16 55	0.17 171	0.22 56	0.20 107	0.11 28	0.13 49	0.14 103	0.11 78	0.18 79	0.12 55	0.07 76	0.20 539	0.06 31	0.05 50	0.07 120	0.14 449

rvit_stereo_0080	0.15 120	0.13 261	0.25 109	0.19 100	0.13 257	0.15 29	0.20 306	0.28 139	0.24 171	0.15 99	0.17 106	0.19 171	0.13 135	0.19 102	0.15 159	0.11 382	0.08 372	0.08 175	0.08 233	0.10 322	0.07 167

RAFT-Stereo-weight	0.15 120	0.09 48	0.26 117	0.20 163	0.10 76	0.19 124	0.17 171	0.36 259	0.29 238	0.24 197	0.20 143	0.19 171	0.10 49	0.18 79	0.15 159	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.06 52	0.05 25

whm_eth	0.15 120	0.13 261	0.25 109	0.19 100	0.13 257	0.15 29	0.20 306	0.28 139	0.24 171	0.15 99	0.17 106	0.19 171	0.13 135	0.19 102	0.15 159	0.11 382	0.08 372	0.08 175	0.08 233	0.10 322	0.07 167

testlalala	0.15 120	0.10 90	0.36 231	0.19 100	0.12 179	0.23 237	0.16 130	0.26 106	0.19 81	0.24 197	0.19 126	0.14 103	0.11 78	0.16 41	0.13 98	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.05 5	0.05 25

CAS	0.15 120	0.07 2	0.21 72	0.41 547	0.16 382	0.20 159	0.18 214	0.22 56	0.19 81	0.15 99	0.19 126	0.11 56	0.09 20	0.14 10	0.13 98	0.29 552	0.04 2	0.06 31	0.04 1	0.06 52	0.14 449

CroCo-Stereo Lap2	0.15 120	0.15 338	0.28 137	0.25 405	0.18 425	0.11 4	0.19 259	0.28 139	0.21 124	0.13 60	0.16 95	0.15 120	0.12 103	0.17 58	0.14 135	0.07 76	0.07 287	0.08 175	0.06 101	0.08 186	0.07 167

GLC_STEREO	0.15 120	0.10 90	0.24 96	0.21 208	0.09 32	0.17 76	0.15 97	0.23 75	0.27 204	0.17 134	0.20 143	0.17 147	0.11 78	0.23 163	0.16 184	0.07 76	0.09 406	0.09 255	0.08 233	0.07 120	0.06 85

CREStereo++_RVC	0.15 120	0.08 14	0.26 117	0.17 23	0.11 122	0.18 97	0.13 49	0.22 56	0.30 251	0.21 171	0.30 242	0.13 78	0.11 78	0.16 41	0.15 159	0.07 76	0.04 2	0.06 31	0.15 491	0.06 52	0.05 25
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.15 120	0.09 48	0.28 137	0.16 9	0.08 10	0.25 274	0.14 73	0.23 75	0.28 219	0.24 197	0.30 242	0.16 137	0.12 103	0.17 58	0.13 98	0.08 211	0.07 287	0.06 31	0.05 50	0.06 52	0.07 167

XX-TBD	0.15 120	0.18 396	0.28 137	0.22 269	0.10 76	0.22 215	0.15 97	0.22 56	0.27 204	0.22 177	0.26 203	0.14 103	0.12 103	0.16 41	0.13 98	0.08 211	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.07 120	0.06 85

PMTNet	0.15 120	0.08 14	0.23 88	0.15 4	0.09 32	0.23 237	0.16 130	0.25 97	0.23 156	0.17 134	0.21 155	0.16 137	0.14 157	0.22 154	0.13 98	0.29 552	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.07 120	0.06 85

FE-Mocha	0.16 134	0.10 90	0.33 191	0.19 100	0.13 257	0.19 124	0.15 97	0.35 240	0.22 137	0.24 197	0.24 184	0.20 180	0.14 157	0.17 58	0.17 215	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.08 233	0.07 120	0.06 85

zero-FE	0.16 134	0.08 14	0.81 502	0.19 100	0.18 425	0.12 8	0.15 97	0.19 23	0.19 81	0.10 14	0.10 17	0.13 78	0.12 103	0.21 138	0.19 267	0.08 211	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.19 501	0.06 85

xyz-stereo-finetune	0.16 134	0.12 198	0.23 88	0.16 9	0.08 10	0.23 237	0.20 306	0.29 152	0.31 263	0.19 156	0.22 165	0.19 171	0.15 175	0.29 273	0.20 284	0.06 28	0.06 163	0.08 175	0.06 101	0.06 52	0.06 85

Reg-Stereo(zero)	0.16 134	0.07 2	0.36 231	0.19 100	0.10 76	0.19 124	0.14 73	0.28 139	0.24 171	0.22 177	0.20 143	0.24 236	0.18 242	0.21 138	0.18 237	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.06 101	0.06 52	0.06 85

tg	0.16 134	0.11 156	0.25 109	0.21 208	0.11 122	0.23 237	0.15 97	0.34 215	0.24 171	0.20 160	0.25 193	0.19 171	0.12 103	0.24 176	0.15 159	0.07 76	0.05 32	0.09 255	0.09 321	0.08 186	0.07 167

rvit_stereo_0083	0.16 134	0.12 198	0.26 117	0.21 208	0.13 257	0.17 76	0.17 171	0.22 56	0.34 294	0.16 121	0.21 155	0.19 171	0.16 191	0.21 138	0.16 184	0.11 382	0.10 431	0.10 328	0.08 233	0.09 256	0.07 167

rvit_stereo_0081_aga	0.16 134	0.14 304	0.28 137	0.21 208	0.13 257	0.19 124	0.17 171	0.23 75	0.24 171	0.17 134	0.21 155	0.19 171	0.13 135	0.19 102	0.14 135	0.11 382	0.08 372	0.09 255	0.08 233	0.09 256	0.07 167

rvit_stereo_0081	0.16 134	0.11 156	0.24 96	0.21 208	0.12 179	0.16 55	0.17 171	0.22 56	0.33 284	0.16 121	0.18 118	0.18 157	0.14 157	0.20 119	0.16 184	0.11 382	0.08 372	0.09 255	0.08 233	0.09 256	0.07 167

GCAP-BAT	0.16 134	0.11 156	0.36 231	0.18 57	0.13 257	0.21 187	0.16 130	0.23 75	0.18 64	0.26 218	0.28 216	0.20 180	0.11 78	0.24 176	0.17 215	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.05 5	0.06 85

rvit_stereo_0082	0.16 134	0.11 156	0.24 96	0.21 208	0.12 179	0.16 55	0.17 171	0.22 56	0.33 284	0.16 121	0.18 118	0.18 157	0.14 157	0.20 119	0.16 184	0.11 382	0.08 372	0.09 255	0.08 233	0.09 256	0.07 167

CAS++	0.16 134	0.12 198	0.27 126	0.18 57	0.12 179	0.17 76	0.15 97	0.42 324	0.24 171	0.19 156	0.18 118	0.13 78	0.10 49	0.21 138	0.12 55	0.12 420	0.10 431	0.11 385	0.08 233	0.10 322	0.09 297
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.16 134	0.12 198	0.26 117	0.22 269	0.14 300	0.25 274	0.23 388	0.29 152	0.21 124	0.15 99	0.13 49	0.12 67	0.13 135	0.25 207	0.13 98	0.07 76	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.08 235

MIF-Stereo (partial)	0.16 134	0.10 90	0.34 201	0.21 208	0.15 350	0.15 29	0.13 49	0.28 139	0.25 184	0.17 134	0.26 203	0.15 120	0.16 191	0.25 207	0.17 215	0.09 294	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.09 256	0.08 235

RCA-Stereo	0.16 134	0.09 48	0.25 109	0.20 163	0.10 76	0.19 124	0.17 171	0.36 259	0.35 310	0.20 160	0.25 193	0.17 147	0.17 217	0.18 79	0.14 135	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.06 52	0.05 25

test-3	0.16 134	0.09 48	0.31 168	0.21 208	0.11 122	0.18 97	0.16 130	0.30 171	0.27 204	0.26 218	0.16 95	0.22 204	0.12 103	0.26 223	0.18 237	0.06 28	0.04 2	0.08 175	0.08 233	0.06 52	0.06 85

test_1	0.16 134	0.09 48	0.31 168	0.21 208	0.11 122	0.18 97	0.16 130	0.30 171	0.27 204	0.25 206	0.16 95	0.22 204	0.12 103	0.26 223	0.18 237	0.06 28	0.04 2	0.08 175	0.08 233	0.06 52	0.06 85

iRaftStereo_RVC	0.16 134	0.12 198	0.26 117	0.21 208	0.11 122	0.20 159	0.17 171	0.32 193	0.23 156	0.20 160	0.25 193	0.18 157	0.12 103	0.20 119	0.15 159	0.07 76	0.05 32	0.09 255	0.09 321	0.08 186	0.07 167

raftrobust	0.16 134	0.13 261	0.29 147	0.22 269	0.15 350	0.19 124	0.13 49	0.32 193	0.26 193	0.26 218	0.20 143	0.19 171	0.17 217	0.21 138	0.15 159	0.08 211	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.06 52	0.07 167

test_xeample3	0.16 134	0.11 156	0.56 422	0.19 100	0.12 179	0.20 159	0.18 214	0.35 240	0.20 107	0.16 121	0.12 37	0.13 78	0.12 103	0.24 176	0.15 159	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.08 233	0.07 120	0.07 167

xyz-stereo-finetune2	0.17 153	0.11 156	0.26 117	0.16 9	0.09 32	0.27 304	0.19 259	0.27 120	0.20 107	0.22 177	0.28 216	0.21 192	0.22 286	0.37 332	0.22 327	0.06 28	0.05 32	0.08 175	0.06 101	0.06 52	0.07 167

MM-Stereo_test3	0.17 153	0.12 198	0.29 147	0.23 317	0.14 300	0.19 124	0.22 363	0.39 287	0.36 323	0.16 121	0.24 184	0.17 147	0.12 103	0.19 102	0.14 135	0.07 76	0.07 287	0.08 175	0.06 101	0.09 256	0.06 85

MM-Stereo_test1	0.17 153	0.10 90	0.39 277	0.23 317	0.11 122	0.20 159	0.22 363	0.33 207	0.29 238	0.22 177	0.21 155	0.15 120	0.14 157	0.23 163	0.13 98	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.09 256	0.06 85

model_zeroshot	0.17 153	0.11 156	0.39 277	0.20 163	0.12 179	0.24 259	0.15 97	0.34 215	0.22 137	0.30 298	0.20 143	0.22 204	0.12 103	0.24 176	0.14 135	0.08 211	0.07 287	0.07 92	0.07 157	0.07 120	0.07 167

rvit_stereo_ft	0.17 153	0.14 304	0.30 154	0.25 405	0.14 300	0.17 76	0.21 337	0.28 139	0.26 193	0.16 121	0.19 126	0.20 180	0.16 191	0.22 154	0.17 215	0.11 382	0.07 287	0.09 255	0.09 321	0.09 256	0.07 167

gcap-zeroshot	0.17 153	0.11 156	0.36 231	0.20 163	0.12 179	0.26 294	0.16 130	0.30 171	0.22 137	0.26 218	0.20 143	0.30 317	0.14 157	0.20 119	0.13 98	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.07 157	0.06 52	0.06 85

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 153	0.13 261	0.24 96	0.19 100	0.13 257	0.24 259	0.17 171	0.30 171	0.37 334	0.43 476	0.17 106	0.13 78	0.12 103	0.19 102	0.15 159	0.08 211	0.07 287	0.09 255	0.07 157	0.09 256	0.08 235

AE-Stereo	0.17 153	0.11 156	0.31 168	0.24 368	0.14 300	0.23 237	0.18 214	0.34 215	0.29 238	0.15 99	0.25 193	0.21 192	0.13 135	0.20 119	0.14 135	0.07 76	0.08 372	0.09 255	0.10 363	0.07 120	0.06 85

rrr	0.17 153	0.11 156	0.57 425	0.19 100	0.12 179	0.20 159	0.18 214	0.35 240	0.22 137	0.15 99	0.12 37	0.14 103	0.12 103	0.28 256	0.14 135	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.07 120	0.07 167

plain	0.17 153	0.13 261	0.43 329	0.21 208	0.13 257	0.16 55	0.17 171	0.27 120	0.22 137	0.16 121	0.26 203	0.13 78	0.16 191	0.27 242	0.16 184	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.07 157	0.10 322	0.07 167

MSKI-zero shot	0.17 153	0.09 48	0.43 329	0.20 163	0.11 122	0.21 187	0.15 97	0.32 193	0.21 124	0.23 183	0.24 184	0.23 224	0.10 49	0.31 295	0.13 98	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.06 52	0.06 85

Any-RAFT	0.17 153	0.08 14	0.31 168	0.19 100	0.10 76	0.29 345	0.16 130	0.42 324	0.30 251	0.24 197	0.27 210	0.27 274	0.16 191	0.21 138	0.12 55	0.08 211	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.07 120	0.06 85

RAFT-Test	0.17 153	0.10 90	0.38 262	0.19 100	0.12 179	0.25 274	0.17 171	0.33 207	0.23 156	0.23 183	0.29 229	0.27 274	0.14 157	0.20 119	0.14 135	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.07 157	0.06 52	0.06 85

4D-IteraStereo	0.17 153	0.16 363	0.50 390	0.21 208	0.14 300	0.19 124	0.17 171	0.28 139	0.28 219	0.23 183	0.20 143	0.20 180	0.11 78	0.19 102	0.14 135	0.06 28	0.04 2	0.10 328	0.08 233	0.08 186	0.06 85

anonymousdsp2	0.17 153	0.10 90	0.28 137	0.20 163	0.11 122	0.25 274	0.17 171	0.41 310	0.31 263	0.23 183	0.23 170	0.22 204	0.15 175	0.25 207	0.15 159	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.08 186	0.07 167

knoymous	0.17 153	0.09 48	0.32 174	0.17 23	0.11 122	0.21 187	0.17 171	0.32 193	0.23 156	0.23 183	0.28 216	0.27 274	0.16 191	0.23 163	0.16 184	0.09 294	0.06 163	0.09 255	0.06 101	0.09 256	0.09 297

Selective-RAFT	0.17 153	0.12 198	0.30 154	0.24 368	0.10 76	0.29 345	0.15 97	0.32 193	0.31 263	0.17 134	0.17 106	0.21 192	0.18 242	0.28 256	0.17 215	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.07 157	0.08 186	0.06 85

AnonymousM	0.17 153	0.19 412	0.24 96	0.18 57	0.10 76	0.18 97	0.17 171	0.30 171	0.23 156	0.26 218	0.20 143	0.18 157	0.14 157	0.19 102	0.14 135	0.09 294	0.06 163	0.38 558	0.15 491	0.06 52	0.05 25

cross-raft	0.17 153	0.12 198	0.41 308	0.23 317	0.10 76	0.20 159	0.24 410	0.33 207	0.23 156	0.23 183	0.28 216	0.29 301	0.15 175	0.17 58	0.15 159	0.06 28	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.06 52	0.05 25

test-1	0.17 153	0.11 156	0.40 285	0.23 317	0.13 257	0.22 215	0.23 388	0.34 215	0.26 193	0.20 160	0.24 184	0.22 204	0.14 157	0.16 41	0.20 284	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.06 52	0.08 235

s12784h	0.17 153	0.09 48	0.26 117	0.18 57	0.07 1	0.32 389	0.19 259	0.37 269	0.32 272	0.23 183	0.25 193	0.18 157	0.17 217	0.25 207	0.16 184	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.06 52	0.05 25

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 153	0.14 304	0.32 174	0.20 163	0.09 32	0.19 124	0.17 171	0.32 193	0.30 251	0.25 206	0.33 286	0.20 180	0.17 217	0.19 102	0.15 159	0.06 28	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.07 120	0.05 25

CFNet-RSSM	0.17 153	0.10 90	0.40 285	0.20 163	0.11 122	0.20 159	0.15 97	0.36 259	0.30 251	0.23 183	0.21 155	0.26 265	0.15 175	0.20 119	0.13 98	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.06 52	0.05 25

Gwc-CoAtRS	0.17 153	0.10 90	0.37 243	0.20 163	0.12 179	0.19 124	0.15 97	0.32 193	0.28 219	0.23 183	0.23 170	0.27 274	0.15 175	0.20 119	0.13 98	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.06 52	0.06 85

IGEV-FE	0.18 177	0.10 90	0.65 461	0.20 163	0.12 179	0.19 124	0.15 97	0.34 215	0.19 81	0.28 238	0.22 165	0.27 274	0.13 135	0.23 163	0.18 237	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.08 233	0.07 120	0.06 85

testlalala2	0.18 177	0.10 90	0.50 390	0.36 534	0.25 517	0.23 237	0.14 73	0.34 215	0.24 171	0.25 206	0.25 193	0.21 192	0.12 103	0.16 41	0.16 184	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.07 157	0.06 52	0.06 85

H2IRNET	0.18 177	0.13 261	0.35 211	0.21 208	0.12 179	0.20 159	0.15 97	0.27 120	0.30 251	0.17 134	0.31 256	0.25 244	0.20 266	0.24 176	0.18 237	0.07 76	0.06 163	0.09 255	0.10 363	0.09 256	0.06 85

ACVNet-DCA	0.18 177	0.14 304	0.38 262	0.23 317	0.11 122	0.31 380	0.19 259	0.41 310	0.27 204	0.17 134	0.19 126	0.13 78	0.18 242	0.28 256	0.11 15	0.08 211	0.05 32	0.08 175	0.06 101	0.09 256	0.09 297

cc1	0.18 177	0.14 304	0.38 262	0.23 317	0.11 122	0.31 380	0.19 259	0.35 240	0.47 447	0.17 134	0.19 126	0.13 78	0.18 242	0.28 256	0.11 15	0.08 211	0.05 32	0.08 175	0.06 101	0.08 186	0.08 235

11t1	0.18 177	0.10 90	0.30 154	0.20 163	0.11 122	0.27 304	0.17 171	0.35 240	0.23 156	0.25 206	0.23 170	0.23 224	0.23 301	0.25 207	0.18 237	0.09 294	0.07 287	0.07 92	0.06 101	0.09 256	0.09 297

tt1	0.18 177	0.14 304	0.35 211	0.23 317	0.11 122	0.30 364	0.19 259	0.35 240	0.44 414	0.17 134	0.19 126	0.13 78	0.16 191	0.27 242	0.11 15	0.08 211	0.05 32	0.08 175	0.06 101	0.08 186	0.08 235

IGEV_Zeroshot_test	0.18 177	0.10 90	0.65 461	0.20 163	0.12 179	0.19 124	0.15 97	0.34 215	0.19 81	0.28 238	0.22 165	0.27 274	0.13 135	0.23 163	0.18 237	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.08 233	0.07 120	0.06 85

MIM_Stereo	0.18 177	0.12 198	0.38 262	0.20 163	0.11 122	0.17 76	0.14 73	0.35 240	0.25 184	0.27 228	0.35 307	0.23 224	0.13 135	0.27 242	0.16 184	0.06 28	0.07 287	0.08 175	0.08 233	0.08 186	0.06 85

HH	0.18 177	0.12 198	0.55 418	0.22 269	0.12 179	0.18 97	0.18 214	0.34 215	0.19 81	0.20 160	0.24 184	0.34 351	0.18 242	0.29 273	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.07 120	0.06 85

HanStereo	0.18 177	0.12 198	0.55 418	0.22 269	0.12 179	0.18 97	0.18 214	0.34 215	0.19 81	0.20 160	0.24 184	0.34 351	0.18 242	0.29 273	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.07 120	0.06 85

LL-Strereo2	0.18 177	0.18 396	0.39 277	0.22 269	0.12 179	0.24 259	0.13 49	0.31 182	0.23 156	0.24 197	0.20 143	0.24 236	0.12 103	0.26 223	0.15 159	0.06 28	0.06 163	0.12 423	0.09 321	0.08 186	0.07 167

riskmin	0.18 177	0.09 48	0.34 201	0.18 57	0.12 179	0.24 259	0.16 130	0.34 215	0.28 219	0.21 171	0.23 170	0.33 344	0.24 319	0.23 163	0.17 215	0.09 294	0.06 163	0.09 255	0.06 101	0.10 322	0.10 353

test_4	0.18 177	0.12 198	0.34 201	0.23 317	0.12 179	0.18 97	0.22 363	0.26 106	0.24 171	0.24 197	0.47 441	0.22 204	0.13 135	0.24 176	0.16 184	0.06 28	0.05 32	0.09 255	0.09 321	0.07 120	0.05 25

GMOStereo	0.18 177	0.14 304	0.30 154	0.22 269	0.12 179	0.20 159	0.27 445	0.26 106	0.28 219	0.31 315	0.32 265	0.26 265	0.17 217	0.15 23	0.12 55	0.07 76	0.07 287	0.10 328	0.08 233	0.08 186	0.05 25

error version	0.18 177	0.14 304	0.30 154	0.22 269	0.12 179	0.20 159	0.27 445	0.26 106	0.28 219	0.31 315	0.32 265	0.26 265	0.17 217	0.15 23	0.12 55	0.07 76	0.07 287	0.10 328	0.08 233	0.08 186	0.05 25

test-v	0.18 177	0.14 304	0.30 154	0.22 269	0.12 179	0.20 159	0.27 445	0.26 106	0.28 219	0.31 315	0.32 265	0.26 265	0.17 217	0.15 23	0.12 55	0.07 76	0.07 287	0.10 328	0.08 233	0.08 186	0.05 25

test_3	0.18 177	0.11 156	0.32 174	0.24 368	0.11 122	0.22 215	0.25 427	0.31 182	0.31 263	0.25 206	0.18 118	0.23 224	0.13 135	0.25 207	0.19 267	0.06 28	0.05 32	0.09 255	0.10 363	0.07 120	0.06 85

Patchmatch Stereo++	0.18 177	0.12 198	0.37 243	0.22 269	0.10 76	0.18 97	0.14 73	0.29 152	0.22 137	0.28 238	0.29 229	0.25 244	0.17 217	0.26 223	0.16 184	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.10 322	0.08 235
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NRIStereo	0.18 177	0.11 156	0.35 211	0.23 317	0.11 122	0.24 259	0.20 306	0.29 152	0.26 193	0.26 218	0.25 193	0.25 244	0.18 242	0.34 315	0.18 237	0.07 76	0.06 163	0.09 255	0.07 157	0.09 256	0.08 235

PSM-adaLoss	0.18 177	0.12 198	0.37 243	0.22 269	0.10 76	0.18 97	0.16 130	0.29 152	0.22 137	0.28 238	0.29 229	0.25 244	0.18 242	0.24 176	0.16 184	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.10 322	0.08 235

ROB_FTStereo_v2	0.18 177	0.12 198	0.37 243	0.22 269	0.10 76	0.18 97	0.16 130	0.29 152	0.22 137	0.28 238	0.29 229	0.25 244	0.17 217	0.24 176	0.16 184	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.10 322	0.08 235

ROB_FTStereo	0.18 177	0.12 198	0.37 243	0.22 269	0.10 76	0.18 97	0.14 73	0.29 152	0.22 137	0.28 238	0.28 216	0.25 244	0.17 217	0.24 176	0.16 184	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.10 322	0.08 235

HUI-Stereo	0.18 177	0.12 198	0.37 243	0.22 269	0.10 76	0.18 97	0.14 73	0.29 152	0.22 137	0.28 238	0.28 216	0.25 244	0.17 217	0.22 154	0.16 184	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.10 322	0.08 235

DeepStereo_RVC	0.18 177	0.11 156	0.40 285	0.21 208	0.11 122	0.19 124	0.16 130	0.28 139	0.22 137	0.27 228	0.27 210	0.23 224	0.28 385	0.24 176	0.18 237	0.08 211	0.06 163	0.09 255	0.07 157	0.09 256	0.10 353

iGMRVC	0.18 177	0.12 198	0.37 243	0.22 269	0.10 76	0.18 97	0.15 97	0.29 152	0.22 137	0.28 238	0.29 229	0.25 244	0.17 217	0.27 242	0.17 215	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.10 322	0.08 235

iRAFT	0.18 177	0.12 198	0.37 243	0.22 269	0.10 76	0.18 97	0.14 73	0.29 152	0.22 137	0.28 238	0.29 229	0.25 244	0.17 217	0.26 223	0.16 184	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.10 322	0.08 235

CRE-IMP	0.18 177	0.12 198	0.37 243	0.22 269	0.11 122	0.24 259	0.17 171	0.29 152	0.21 124	0.27 228	0.26 203	0.24 236	0.17 217	0.23 163	0.18 237	0.08 211	0.05 32	0.10 328	0.07 157	0.10 322	0.10 353

test-2	0.18 177	0.14 304	0.30 154	0.22 269	0.12 179	0.20 159	0.27 445	0.26 106	0.28 219	0.31 315	0.32 265	0.26 265	0.17 217	0.15 23	0.12 55	0.07 76	0.07 287	0.10 328	0.08 233	0.08 186	0.05 25

RAFT-IKP	0.18 177	0.12 198	0.37 243	0.22 269	0.10 76	0.18 97	0.15 97	0.29 152	0.22 137	0.28 238	0.29 229	0.25 244	0.18 242	0.25 207	0.16 184	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.10 322	0.08 235

rafts_anoy	0.18 177	0.15 338	0.35 211	0.22 269	0.14 300	0.19 124	0.17 171	0.32 193	0.30 251	0.23 183	0.25 193	0.20 180	0.16 191	0.22 154	0.19 267	0.08 211	0.07 287	0.10 328	0.12 441	0.09 256	0.08 235

raft+_RVC	0.18 177	0.14 304	0.32 174	0.21 208	0.15 350	0.21 187	0.16 130	0.38 275	0.34 294	0.21 171	0.28 216	0.20 180	0.15 175	0.24 176	0.19 267	0.08 211	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.07 120	0.08 235

RALCasStereoNet	0.18 177	0.15 338	0.33 191	0.21 208	0.14 300	0.21 187	0.18 214	0.31 182	0.25 184	0.21 171	0.29 229	0.22 204	0.15 175	0.27 242	0.17 215	0.08 211	0.10 431	0.07 92	0.06 101	0.09 256	0.09 297

sCroCo_RVC	0.18 177	0.14 304	0.49 379	0.27 467	0.18 425	0.22 215	0.17 171	0.27 120	0.23 156	0.14 85	0.22 165	0.17 147	0.14 157	0.21 138	0.15 159	0.10 343	0.11 455	0.09 255	0.09 321	0.09 256	0.09 297

DCANet	0.18 177	0.13 261	0.40 285	0.19 100	0.09 32	0.19 124	0.18 214	0.34 215	0.39 358	0.29 267	0.31 256	0.18 157	0.23 301	0.20 119	0.19 267	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.06 52	0.07 167

AFF-stereo	0.18 177	0.15 338	0.32 174	0.21 208	0.10 76	0.18 97	0.18 214	0.33 207	0.27 204	0.25 206	0.37 326	0.25 244	0.17 217	0.24 176	0.15 159	0.06 28	0.05 32	0.08 175	0.08 233	0.07 120	0.05 25

DIP-Stereo	0.18 177	0.12 198	0.33 191	0.20 163	0.13 257	0.28 324	0.12 24	0.42 324	0.25 184	0.27 228	0.32 265	0.21 192	0.17 217	0.25 207	0.20 284	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.06 101	0.07 120	0.08 235
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.18 177	0.09 48	0.32 174	0.22 269	0.12 179	0.22 215	0.19 259	0.42 324	0.19 81	0.31 315	0.45 423	0.20 180	0.14 157	0.18 79	0.15 159	0.08 211	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.06 52	0.06 85

RAFT-Stereo	0.18 177	0.09 48	0.32 174	0.22 269	0.12 179	0.22 215	0.19 259	0.42 324	0.19 81	0.31 315	0.45 423	0.20 180	0.14 157	0.18 79	0.15 159	0.08 211	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.06 52	0.06 85
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AIO-test1	0.19 216	0.14 304	0.41 308	0.27 467	0.15 350	0.21 187	0.16 130	0.39 287	0.36 323	0.17 134	0.26 203	0.18 157	0.13 135	0.28 256	0.14 135	0.07 76	0.06 163	0.10 328	0.11 402	0.06 52	0.09 297

rvit_0105_6	0.19 216	0.14 304	0.34 201	0.23 317	0.14 300	0.18 97	0.20 306	0.29 152	0.37 334	0.18 151	0.22 165	0.23 224	0.17 217	0.26 223	0.17 215	0.15 479	0.13 485	0.13 444	0.11 402	0.11 370	0.08 235

1test111	0.19 216	0.14 304	0.38 262	0.23 317	0.11 122	0.31 380	0.19 259	0.41 310	0.27 204	0.17 134	0.19 126	0.13 78	0.18 242	0.34 315	0.22 327	0.08 211	0.05 32	0.08 175	0.06 101	0.09 256	0.09 297

DCANet-4	0.19 216	0.10 90	0.52 405	0.19 100	0.09 32	0.19 124	0.18 214	0.36 259	0.39 358	0.29 267	0.30 242	0.17 147	0.22 286	0.20 119	0.18 237	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.05 5	0.07 167

fff	0.19 216	0.13 261	0.40 285	0.18 57	0.09 32	0.19 124	0.18 214	0.35 240	0.43 399	0.29 267	0.30 242	0.18 157	0.28 385	0.20 119	0.18 237	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.05 5	0.07 167

ADStereo(finetuned)	0.19 216	0.13 261	0.49 379	0.19 100	0.09 32	0.19 124	0.18 214	0.34 215	0.39 358	0.29 267	0.31 256	0.18 157	0.31 430	0.21 138	0.19 267	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.06 52	0.07 167

x	0.19 216	0.11 156	0.29 147	0.20 163	0.11 122	0.26 294	0.18 214	0.41 310	0.29 238	0.25 206	0.29 229	0.28 290	0.24 319	0.26 223	0.23 346	0.09 294	0.07 287	0.08 175	0.07 157	0.09 256	0.08 235

DisPM	0.19 216	0.10 90	0.35 211	0.23 317	0.13 257	0.18 97	0.20 306	0.29 152	0.29 238	0.33 350	0.34 296	0.23 224	0.16 191	0.33 309	0.16 184	0.09 294	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.07 120	0.11 388

iRaft-Stereo_20w	0.19 216	0.10 90	0.46 357	0.19 100	0.13 257	0.25 274	0.19 259	0.52 436	0.19 81	0.29 267	0.21 155	0.22 204	0.20 266	0.28 256	0.18 237	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.08 233	0.08 186	0.08 235

TRStereo	0.19 216	0.17 382	0.47 365	0.23 317	0.19 447	0.19 124	0.16 130	0.52 436	0.28 219	0.20 160	0.19 126	0.21 192	0.13 135	0.24 176	0.13 98	0.09 294	0.06 163	0.09 255	0.11 402	0.06 52	0.06 85

Pruner-Stereo	0.19 216	0.11 156	0.34 201	0.29 493	0.12 179	0.19 124	0.17 171	0.31 182	0.29 238	0.33 350	0.32 265	0.25 244	0.15 175	0.24 176	0.21 307	0.09 294	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.09 297

RALAANet	0.19 216	0.18 396	0.37 243	0.23 317	0.14 300	0.23 237	0.13 49	0.37 269	0.29 238	0.28 238	0.26 203	0.25 244	0.15 175	0.26 223	0.18 237	0.08 211	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.09 256	0.06 85

csc	0.19 216	0.13 261	0.40 285	0.18 57	0.09 32	0.19 124	0.18 214	0.35 240	0.43 399	0.29 267	0.30 242	0.18 157	0.28 385	0.20 119	0.18 237	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.05 5	0.07 167

cscssc	0.19 216	0.13 261	0.40 285	0.18 57	0.09 32	0.19 124	0.18 214	0.35 240	0.43 399	0.29 267	0.30 242	0.18 157	0.28 385	0.20 119	0.18 237	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.05 5	0.07 167

GMStereo	0.19 216	0.25 469	0.40 285	0.21 208	0.12 179	0.22 215	0.19 259	0.29 152	0.40 374	0.25 206	0.23 170	0.16 137	0.15 175	0.25 207	0.19 267	0.09 294	0.06 163	0.08 175	0.08 233	0.10 322	0.08 235
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HI	0.20 231	0.13 261	0.33 191	0.18 57	0.15 350	0.17 76	0.16 130	0.34 215	0.21 124	0.37 410	0.39 353	0.36 370	0.24 319	0.29 273	0.21 307	0.06 28	0.05 32	0.08 175	0.09 321	0.09 256	0.07 167

CoSv	0.20 231	0.13 261	0.33 191	0.18 57	0.15 350	0.17 76	0.16 130	0.34 215	0.21 124	0.37 410	0.39 353	0.36 370	0.24 319	0.29 273	0.21 307	0.06 28	0.05 32	0.08 175	0.09 321	0.09 256	0.07 167

AIO-test2	0.20 231	0.20 424	0.36 231	0.26 439	0.15 350	0.22 215	0.16 130	0.42 324	0.42 391	0.16 121	0.29 229	0.15 120	0.11 78	0.26 223	0.13 98	0.18 516	0.06 163	0.10 328	0.11 402	0.07 120	0.07 167

rvit_0105_4	0.20 231	0.15 338	0.38 262	0.23 317	0.14 300	0.20 159	0.22 363	0.33 207	0.39 358	0.19 156	0.24 184	0.25 244	0.19 257	0.27 242	0.17 215	0.16 494	0.13 485	0.13 444	0.11 402	0.11 370	0.08 235

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 231	0.72 568	0.70 479	0.17 23	0.08 10	0.15 29	0.15 97	0.18 17	0.16 36	0.13 60	0.12 37	0.09 20	0.08 8	0.16 41	0.13 98	0.35 559	0.04 2	0.08 175	0.07 157	0.11 370	0.23 535

test_sample1	0.20 231	0.10 90	0.28 137	0.19 100	0.12 179	0.28 324	0.19 259	0.41 310	0.25 184	0.26 218	0.31 256	0.29 301	0.26 349	0.44 357	0.21 307	0.09 294	0.07 287	0.08 175	0.07 157	0.09 256	0.09 297

MyStereo06	0.20 231	0.12 198	0.57 425	0.21 208	0.14 300	0.25 274	0.23 388	0.40 298	0.21 124	0.30 298	0.24 184	0.31 328	0.18 242	0.22 154	0.18 237	0.07 76	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.08 235

xx1	0.20 231	0.14 304	0.38 262	0.23 317	0.11 122	0.31 380	0.19 259	0.35 240	0.47 447	0.17 134	0.19 126	0.28 290	0.24 319	0.28 256	0.11 15	0.08 211	0.05 32	0.10 328	0.09 321	0.09 256	0.09 297

testlalala_base	0.20 231	0.13 261	0.35 211	0.25 405	0.15 350	0.25 274	0.16 130	0.34 215	0.17 53	0.19 156	0.26 203	0.17 147	0.14 157	0.18 79	0.16 184	0.39 564	0.09 406	0.07 92	0.05 50	0.45 559	0.08 235

DCRE	0.20 231	0.13 261	0.40 285	0.21 208	0.15 350	0.20 159	0.19 259	0.30 171	0.27 204	0.22 177	0.80 538	0.23 224	0.16 191	0.23 163	0.15 159	0.07 76	0.07 287	0.07 92	0.08 233	0.07 120	0.06 85

qqq	0.20 231	0.12 198	0.31 168	0.20 163	0.11 122	0.23 237	0.19 259	0.41 310	0.27 204	0.24 197	0.28 216	0.28 290	0.24 319	0.34 315	0.22 327	0.08 211	0.07 287	0.10 328	0.09 321	0.09 256	0.09 297

PFNet+	0.20 231	0.10 90	0.37 243	0.21 208	0.12 179	0.17 76	0.19 259	0.29 152	0.34 294	0.33 350	0.32 265	0.24 236	0.16 191	0.32 302	0.17 215	0.10 343	0.07 287	0.11 385	0.10 363	0.08 186	0.12 411

NF-Stereo	0.20 231	0.10 90	0.35 211	0.24 368	0.12 179	0.21 187	0.18 214	0.38 275	0.32 272	0.28 238	0.30 242	0.22 204	0.16 191	0.51 383	0.20 284	0.08 211	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.13 428

OCTAStereo	0.20 231	0.10 90	0.35 211	0.24 368	0.12 179	0.21 187	0.18 214	0.38 275	0.32 272	0.28 238	0.30 242	0.22 204	0.16 191	0.51 383	0.20 284	0.08 211	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.13 428

RE-Stereo	0.20 231	0.10 90	0.35 211	0.24 368	0.12 179	0.21 187	0.18 214	0.38 275	0.32 272	0.28 238	0.30 242	0.22 204	0.16 191	0.51 383	0.20 284	0.08 211	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.13 428

TVStereo	0.20 231	0.10 90	0.35 211	0.24 368	0.12 179	0.21 187	0.18 214	0.38 275	0.32 272	0.28 238	0.30 242	0.22 204	0.16 191	0.51 383	0.20 284	0.08 211	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.13 428

sAnonymous2	0.20 231	0.21 438	0.58 430	0.24 368	0.17 404	0.22 215	0.19 259	0.34 215	0.28 219	0.17 134	0.19 126	0.17 147	0.16 191	0.17 58	0.14 135	0.10 343	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.23 523	0.17 483

CroCo_RVC	0.20 231	0.21 438	0.58 430	0.24 368	0.17 404	0.22 215	0.19 259	0.34 215	0.28 219	0.17 134	0.19 126	0.17 147	0.16 191	0.17 58	0.14 135	0.10 343	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.23 523	0.17 483

111	0.20 231	0.17 382	0.40 285	0.18 57	0.09 32	0.24 259	0.17 171	0.41 310	0.45 425	0.23 183	0.29 229	0.29 301	0.21 273	0.24 176	0.18 237	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.07 120	0.08 235

HITNet	0.20 231	0.17 382	0.43 329	0.19 100	0.08 10	0.27 304	0.14 73	0.42 324	0.30 251	0.29 267	0.32 265	0.27 274	0.21 273	0.28 256	0.25 367	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.09 256	0.06 85
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
FACV-RUCA	0.21 251	0.15 338	0.32 174	0.23 317	0.23 501	0.26 294	0.19 259	0.39 287	0.34 294	0.25 206	0.32 265	0.21 192	0.24 319	0.24 176	0.19 267	0.10 343	0.07 287	0.15 486	0.08 233	0.16 463	0.13 428

IGEV-RUCA	0.21 251	0.08 14	0.23 88	0.19 100	0.19 447	0.28 324	0.24 410	0.23 75	0.21 124	0.20 160	0.23 170	0.28 290	0.49 519	0.26 223	0.18 237	0.09 294	0.08 372	0.18 511	0.13 468	0.17 480	0.17 483

rvit_0105_5	0.21 251	0.15 338	0.38 262	0.23 317	0.13 257	0.22 215	0.24 410	0.36 259	0.39 358	0.21 171	0.23 170	0.26 265	0.19 257	0.26 223	0.19 267	0.15 479	0.13 485	0.12 423	0.12 441	0.10 322	0.09 297

test_sample2	0.21 251	0.10 90	0.28 137	0.19 100	0.11 122	0.27 304	0.21 337	0.43 336	0.29 238	0.26 218	0.31 256	0.30 317	0.24 319	0.45 360	0.18 237	0.09 294	0.07 287	0.08 175	0.07 157	0.09 256	0.09 297

mmm	0.21 251	0.12 198	0.31 168	0.22 269	0.12 179	0.28 324	0.21 337	0.41 310	0.27 204	0.29 267	0.38 340	0.29 301	0.24 319	0.29 273	0.22 327	0.09 294	0.07 287	0.11 385	0.09 321	0.10 322	0.09 297

CASS	0.21 251	0.15 338	0.32 174	0.26 439	0.11 122	0.28 324	0.19 259	0.39 287	0.30 251	0.32 338	0.34 296	0.25 244	0.24 319	0.25 207	0.20 284	0.13 440	0.08 372	0.11 385	0.09 321	0.11 370	0.11 388
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 251	0.16 363	0.32 174	0.26 439	0.13 257	0.26 294	0.27 445	0.40 298	0.36 323	0.29 267	0.39 353	0.22 204	0.21 273	0.33 309	0.17 215	0.07 76	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.07 167

RAFT_CTSACE	0.21 251	0.16 363	0.41 308	0.25 405	0.15 350	0.22 215	0.24 410	0.32 193	0.28 219	0.33 350	0.51 457	0.29 301	0.17 217	0.32 302	0.13 98	0.06 28	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.06 85

RAFT+CT+SA	0.21 251	0.18 396	0.33 191	0.25 405	0.18 425	0.23 237	0.29 467	0.40 298	0.36 323	0.24 197	0.38 340	0.18 157	0.16 191	0.32 302	0.16 184	0.07 76	0.05 32	0.09 255	0.12 441	0.09 256	0.09 297

SA-5K	0.21 251	0.16 363	0.32 174	0.26 439	0.13 257	0.26 294	0.27 445	0.40 298	0.36 323	0.29 267	0.39 353	0.22 204	0.21 273	0.33 309	0.17 215	0.07 76	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.07 167

CIPLG	0.21 251	0.21 438	0.55 418	0.23 317	0.15 350	0.25 274	0.20 306	0.35 240	0.29 238	0.31 315	0.33 286	0.22 204	0.15 175	0.26 223	0.20 284	0.08 211	0.07 287	0.07 92	0.07 157	0.08 186	0.08 235

IPLG	0.21 251	0.15 338	0.53 409	0.21 208	0.12 179	0.28 324	0.17 171	0.42 324	0.30 251	0.33 350	0.32 265	0.15 120	0.17 217	0.50 378	0.21 307	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.07 120	0.06 85

IPLGR_C	0.21 251	0.22 451	0.60 439	0.23 317	0.15 350	0.24 259	0.20 306	0.35 240	0.29 238	0.31 315	0.32 265	0.22 204	0.15 175	0.25 207	0.20 284	0.08 211	0.07 287	0.07 92	0.07 157	0.08 186	0.08 235

MIPNet	0.21 251	0.15 338	0.52 405	0.21 208	0.12 179	0.27 304	0.20 306	0.45 353	0.37 334	0.30 298	0.23 170	0.19 171	0.24 319	0.27 242	0.19 267	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.07 120	0.06 85

IPLGR	0.21 251	0.13 261	0.61 442	0.21 208	0.11 122	0.25 274	0.18 214	0.41 310	0.37 334	0.28 238	0.27 210	0.21 192	0.19 257	0.37 332	0.18 237	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.07 120	0.06 85

ACRE	0.21 251	0.20 424	0.62 450	0.23 317	0.15 350	0.24 259	0.20 306	0.35 240	0.28 219	0.31 315	0.32 265	0.22 204	0.15 175	0.25 207	0.20 284	0.08 211	0.07 287	0.07 92	0.07 157	0.08 186	0.08 235

GANet-ADL	0.21 251	0.12 198	0.45 349	0.23 317	0.14 300	0.29 345	0.19 259	0.46 364	0.35 310	0.25 206	0.32 265	0.32 337	0.19 257	0.24 176	0.20 284	0.10 343	0.07 287	0.07 92	0.06 101	0.09 256	0.10 353

LCNet	0.21 251	0.11 156	0.29 147	0.25 405	0.12 179	0.23 237	0.19 259	0.34 215	0.26 193	0.28 238	0.35 307	0.26 265	0.30 414	0.35 324	0.17 215	0.07 76	0.05 32	0.09 255	0.10 363	0.13 422	0.22 528

PSM-softLoss	0.21 251	0.10 90	0.39 277	0.24 368	0.12 179	0.20 159	0.18 214	0.38 275	0.26 193	0.29 267	0.32 265	0.24 236	0.16 191	0.52 389	0.20 284	0.09 294	0.06 163	0.10 328	0.09 321	0.08 186	0.12 411

KMStereo	0.21 251	0.10 90	0.39 277	0.24 368	0.12 179	0.20 159	0.18 214	0.38 275	0.26 193	0.29 267	0.32 265	0.24 236	0.16 191	0.52 389	0.20 284	0.09 294	0.06 163	0.10 328	0.09 321	0.08 186	0.12 411

SST-Stereo	0.21 251	0.10 90	0.37 243	0.24 368	0.13 257	0.19 124	0.17 171	0.31 182	0.24 171	0.34 370	0.33 286	0.29 301	0.25 340	0.56 415	0.17 215	0.08 211	0.05 32	0.10 328	0.08 233	0.09 256	0.07 167

RAFT_R40	0.21 251	0.10 90	0.37 243	0.24 368	0.13 257	0.18 97	0.18 214	0.31 182	0.29 238	0.33 350	0.33 286	0.30 317	0.24 319	0.55 404	0.18 237	0.08 211	0.05 32	0.10 328	0.08 233	0.08 186	0.07 167

RAFT-345	0.21 251	0.10 90	0.46 357	0.22 269	0.11 122	0.20 159	0.16 130	0.26 106	0.25 184	0.27 228	0.66 517	0.21 192	0.16 191	0.55 404	0.21 307	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.06 52	0.06 85

RAFT	0.21 251	0.17 382	0.32 174	0.24 368	0.12 179	0.25 274	0.27 445	0.35 240	0.28 219	0.33 350	0.33 286	0.38 384	0.22 286	0.29 273	0.17 215	0.08 211	0.08 372	0.11 385	0.10 363	0.10 322	0.06 85

GMM-Stereo	0.21 251	0.10 90	0.43 329	0.23 317	0.13 257	0.24 259	0.25 427	0.37 269	0.27 204	0.30 298	0.45 423	0.27 274	0.21 273	0.31 295	0.17 215	0.07 76	0.05 32	0.10 328	0.09 321	0.08 186	0.19 505

Prome-Stereo	0.21 251	0.10 90	0.30 154	0.24 368	0.12 179	0.23 237	0.23 388	0.36 259	0.25 184	0.33 350	0.59 494	0.24 236	0.28 385	0.29 273	0.16 184	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.08 186	0.20 515

TestStereo	0.21 251	0.19 412	0.40 285	0.25 405	0.10 76	0.22 215	0.21 337	0.31 182	0.31 263	0.23 183	0.34 296	0.22 204	0.18 242	0.62 449	0.18 237	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.07 157	0.11 370	0.06 85

XX-Stereo	0.21 251	0.10 90	0.83 509	0.26 439	0.17 404	0.23 237	0.13 49	0.40 298	0.18 64	0.20 160	0.41 371	0.31 328	0.10 49	0.32 302	0.12 55	0.08 211	0.06 163	0.08 175	0.08 233	0.07 120	0.05 25

EAI-Stereo	0.21 251	0.10 90	0.33 191	0.21 208	0.12 179	0.30 364	0.46 544	0.46 364	0.20 107	0.25 206	0.50 451	0.17 147	0.16 191	0.24 176	0.23 346	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.10 363	0.06 52	0.07 167

FENet	0.21 251	0.11 156	0.45 349	0.21 208	0.12 179	0.26 294	0.17 171	0.41 310	0.35 310	0.30 298	0.31 256	0.29 301	0.23 301	0.26 223	0.23 346	0.09 294	0.06 163	0.09 255	0.09 321	0.09 256	0.09 297

MyStereo8	0.22 281	0.15 338	0.63 453	0.21 208	0.17 404	0.31 380	0.16 130	0.36 259	0.32 272	0.28 238	0.36 317	0.25 244	0.18 242	0.25 207	0.28 390	0.08 211	0.07 287	0.08 175	0.07 157	0.10 322	0.12 411

ffm	0.22 281	0.12 198	0.42 318	0.20 163	0.13 257	0.28 324	0.20 306	0.35 240	0.44 414	0.30 298	0.42 387	0.34 351	0.23 301	0.27 242	0.11 15	0.08 211	0.05 32	0.11 385	0.10 363	0.08 186	0.08 235

StereoVision	0.22 281	0.18 396	0.37 243	0.27 467	0.17 404	0.23 237	0.22 363	0.38 275	0.31 263	0.20 160	0.51 457	0.22 204	0.16 191	0.28 256	0.18 237	0.11 382	0.12 472	0.13 444	0.13 468	0.10 322	0.07 167

raft_robust	0.22 281	0.17 382	0.30 154	0.22 269	0.12 179	0.23 237	0.22 363	0.49 392	0.48 457	0.32 338	0.32 265	0.26 265	0.23 301	0.53 396	0.15 159	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.10 363	0.08 186	0.06 85

Sa-1000	0.22 281	0.15 338	0.35 211	0.23 317	0.13 257	0.28 324	0.23 388	0.47 372	0.39 358	0.30 298	0.50 451	0.26 265	0.19 257	0.33 309	0.16 184	0.07 76	0.06 163	0.10 328	0.11 402	0.08 186	0.06 85

SA	0.22 281	0.16 363	0.36 231	0.23 317	0.13 257	0.24 259	0.23 388	0.45 353	0.40 374	0.27 228	0.44 411	0.23 224	0.23 301	0.33 309	0.17 215	0.07 76	0.06 163	0.10 328	0.11 402	0.08 186	0.06 85

dd	0.22 281	0.26 480	0.40 285	0.22 269	0.12 179	0.25 274	0.21 337	0.32 193	0.44 414	0.29 267	0.28 216	0.25 244	0.16 191	0.30 288	0.25 367	0.12 420	0.07 287	0.10 328	0.08 233	0.11 370	0.09 297

GwcNet-ADL	0.22 281	0.14 304	0.58 430	0.24 368	0.13 257	0.22 215	0.23 388	0.49 392	0.40 374	0.27 228	0.29 229	0.30 317	0.20 266	0.26 223	0.23 346	0.09 294	0.07 287	0.07 92	0.07 157	0.09 256	0.09 297

HHNet	0.22 281	0.12 198	0.52 405	0.18 57	0.18 425	0.20 159	0.20 306	0.34 215	0.31 263	0.32 338	0.59 494	0.20 180	0.21 273	0.24 176	0.31 417	0.08 211	0.05 32	0.09 255	0.07 157	0.08 186	0.11 388

KYRaft	0.22 281	0.10 90	0.30 154	0.23 317	0.12 179	0.23 237	0.23 388	0.35 240	0.24 171	0.35 387	0.54 475	0.34 351	0.26 349	0.29 273	0.15 159	0.07 76	0.05 32	0.09 255	0.10 363	0.08 186	0.31 554

IRAFT_RVC	0.22 281	0.12 198	0.39 277	0.26 439	0.11 122	0.18 97	0.24 410	0.40 298	0.37 334	0.31 315	0.30 242	0.29 301	0.24 319	0.55 404	0.22 327	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.08 186	0.07 167

GES	0.22 281	0.12 198	0.42 318	0.20 163	0.14 300	0.27 304	0.19 259	0.49 392	0.33 284	0.30 298	0.36 317	0.25 244	0.23 301	0.29 273	0.22 327	0.10 343	0.08 372	0.08 175	0.07 157	0.10 322	0.11 388

SFCPSM	0.22 281	0.10 90	0.51 401	0.21 208	0.14 300	0.34 413	0.22 363	0.55 464	0.39 358	0.29 267	0.32 265	0.23 224	0.21 273	0.27 242	0.19 267	0.09 294	0.07 287	0.09 255	0.09 321	0.09 256	0.08 235

DMCA	0.22 281	0.14 304	0.36 231	0.22 269	0.14 300	0.27 304	0.20 306	0.43 336	0.38 348	0.31 315	0.32 265	0.33 344	0.24 319	0.24 176	0.28 390	0.11 382	0.08 372	0.10 328	0.08 233	0.10 322	0.11 388

BEATNet_4x	0.22 281	0.18 396	0.47 365	0.22 269	0.10 76	0.28 324	0.14 73	0.46 364	0.32 272	0.31 315	0.34 296	0.31 328	0.25 340	0.31 295	0.29 402	0.08 211	0.06 163	0.08 175	0.06 101	0.10 322	0.08 235

MLCV	0.22 281	0.16 363	0.44 338	0.21 208	0.08 10	0.29 345	0.19 259	0.38 275	0.37 334	0.38 425	0.44 411	0.31 328	0.21 273	0.41 348	0.24 357	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.07 120	0.06 85

DN-CSS_ROB	0.22 281	0.25 469	0.47 365	0.24 368	0.14 300	0.25 274	0.12 24	0.40 298	0.33 284	0.29 267	0.42 387	0.22 204	0.20 266	0.33 309	0.19 267	0.07 76	0.06 163	0.11 385	0.11 402	0.11 370	0.07 167

Select-FE	0.23 298	0.14 304	0.78 490	0.22 269	0.18 425	0.22 215	0.13 49	0.43 336	0.26 193	0.28 238	0.33 286	0.39 396	0.29 400	0.27 242	0.19 267	0.08 211	0.07 287	0.08 175	0.13 468	0.08 186	0.12 411

G2L-ROB	0.23 298	0.15 338	0.41 308	0.19 100	0.12 179	0.27 304	0.21 337	0.47 372	0.33 284	0.34 370	0.31 256	0.41 418	0.22 286	0.49 374	0.26 380	0.09 294	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.09 256	0.10 353

DFGA-Net	0.23 298	0.24 464	0.49 379	0.22 269	0.15 350	0.25 274	0.17 171	0.39 287	0.39 358	0.29 267	0.31 256	0.21 192	0.17 217	0.59 432	0.28 390	0.08 211	0.06 163	0.09 255	0.09 321	0.10 322	0.08 235

PAM_32	0.23 298	0.10 90	0.63 453	0.21 208	0.14 300	0.33 400	0.19 259	0.36 259	0.23 156	0.29 267	0.28 216	0.56 500	0.28 385	0.27 242	0.18 237	0.08 211	0.06 163	0.08 175	0.09 321	0.07 120	0.09 297

PAM	0.23 298	0.10 90	0.63 453	0.22 269	0.15 350	0.34 413	0.21 337	0.37 269	0.22 137	0.31 315	0.27 210	0.55 496	0.26 349	0.26 223	0.17 215	0.08 211	0.06 163	0.07 92	0.09 321	0.07 120	0.09 297

rvit_0105_3	0.23 298	0.17 382	0.40 285	0.25 405	0.15 350	0.24 259	0.28 461	0.38 275	0.41 384	0.25 206	0.25 193	0.28 290	0.21 273	0.28 256	0.20 284	0.15 479	0.13 485	0.14 471	0.15 491	0.10 322	0.09 297

UGAM-zero	0.23 298	0.10 90	0.54 412	0.19 100	0.13 257	0.21 187	0.14 73	0.44 343	0.22 137	0.28 238	0.28 216	0.51 479	0.33 440	0.65 463	0.14 135	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.08 233	0.06 52	0.07 167

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 298	0.13 261	0.83 509	0.20 163	0.21 472	0.23 237	0.17 171	0.48 384	0.27 204	0.23 183	0.29 229	0.39 396	0.23 301	0.25 207	0.15 159	0.08 211	0.06 163	0.08 175	0.11 402	0.11 370	0.10 353

test_sample3	0.23 298	0.12 198	0.43 329	0.19 100	0.12 179	0.32 389	0.20 306	0.50 402	0.34 294	0.31 315	0.33 286	0.29 301	0.22 286	0.53 396	0.22 327	0.10 343	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.10 322	0.10 353

MyStereo05	0.23 298	0.12 198	0.57 425	0.21 208	0.14 300	0.25 274	0.23 388	0.48 384	0.52 485	0.31 315	0.23 170	0.25 244	0.22 286	0.30 288	0.21 307	0.07 76	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.08 235

MyStereo04	0.23 298	0.12 198	0.55 418	0.22 269	0.14 300	0.25 274	0.23 388	0.49 392	0.52 485	0.28 238	0.23 170	0.27 274	0.23 301	0.30 288	0.22 327	0.07 76	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.08 235

CoDeX	0.23 298	0.12 198	0.46 357	0.21 208	0.14 300	0.29 345	0.21 337	0.53 447	0.41 384	0.29 267	0.35 307	0.29 301	0.22 286	0.48 369	0.19 267	0.09 294	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.08 186	0.07 167

PCWNet_CMD	0.23 298	0.13 261	0.48 374	0.20 163	0.13 257	0.28 324	0.16 130	0.46 364	0.46 442	0.29 267	0.36 317	0.37 376	0.24 319	0.28 256	0.20 284	0.09 294	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.11 370	0.09 297

anonymousa	0.23 298	0.11 156	0.50 390	0.21 208	0.16 382	0.31 380	0.20 306	0.36 259	0.35 310	0.32 338	0.50 451	0.39 396	0.26 349	0.22 154	0.20 284	0.08 211	0.06 163	0.09 255	0.11 402	0.07 120	0.08 235

BUS	0.23 298	0.12 198	0.28 137	0.25 405	0.14 300	0.43 478	0.17 171	0.56 479	0.34 294	0.34 370	0.35 307	0.32 337	0.20 266	0.26 223	0.21 307	0.10 343	0.07 287	0.11 385	0.10 363	0.09 256	0.09 297

IER	0.23 298	0.12 198	0.39 277	0.20 163	0.14 300	0.31 380	0.19 259	0.42 324	0.36 323	0.33 350	0.40 363	0.32 337	0.33 440	0.29 273	0.22 327	0.09 294	0.07 287	0.08 175	0.08 233	0.09 256	0.08 235

test_5	0.23 298	0.19 412	0.38 262	0.26 439	0.18 425	0.25 274	0.29 467	0.40 298	0.37 334	0.29 267	0.40 363	0.25 244	0.22 286	0.34 315	0.18 237	0.07 76	0.05 32	0.09 255	0.09 321	0.10 322	0.10 353

BSDual-CNN	0.23 298	0.12 198	0.28 137	0.25 405	0.14 300	0.35 428	0.21 337	0.56 479	0.34 294	0.34 370	0.35 307	0.38 384	0.24 319	0.26 223	0.21 307	0.10 343	0.07 287	0.11 385	0.10 363	0.09 256	0.09 297

iRaft-Stereo_5w	0.23 298	0.18 396	0.44 338	0.22 269	0.13 257	0.19 124	0.19 259	0.37 269	0.32 272	0.28 238	0.37 326	0.34 351	0.23 301	0.65 463	0.27 386	0.06 28	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.09 256	0.08 235

psmg	0.23 298	0.12 198	0.28 137	0.21 208	0.14 300	0.35 428	0.23 388	0.51 419	0.34 294	0.35 387	0.38 340	0.38 384	0.24 319	0.26 223	0.21 307	0.10 343	0.08 372	0.10 328	0.10 363	0.09 256	0.08 235

UDGNet	0.23 298	0.31 512	0.38 262	0.24 368	0.14 300	0.24 259	0.18 214	0.32 193	0.43 399	0.29 267	0.28 216	0.24 236	0.19 257	0.29 273	0.20 284	0.15 479	0.07 287	0.21 526	0.11 402	0.14 440	0.10 353

OMP-Stereo	0.23 298	0.14 304	0.35 211	0.29 493	0.13 257	0.21 187	0.16 130	0.37 269	0.33 284	0.34 370	0.30 242	0.34 351	0.19 257	0.70 478	0.24 357	0.07 76	0.06 163	0.09 255	0.07 157	0.07 120	0.06 85

IIG-Stereo	0.23 298	0.13 261	0.35 211	0.29 493	0.12 179	0.23 237	0.14 73	0.38 275	0.31 263	0.34 370	0.37 326	0.33 344	0.21 273	0.70 478	0.26 380	0.08 211	0.06 163	0.09 255	0.07 157	0.07 120	0.06 85

ASMatch	0.23 298	0.11 156	0.51 401	0.24 368	0.14 300	0.19 124	0.17 171	0.31 182	0.28 219	0.28 238	0.68 521	0.27 274	0.26 349	0.50 378	0.22 327	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.06 52	0.11 388

PFNet	0.23 298	0.10 90	0.57 425	0.24 368	0.14 300	0.22 215	0.19 259	0.39 287	0.33 284	0.35 387	0.32 265	0.27 274	0.19 257	0.64 457	0.22 327	0.09 294	0.05 32	0.09 255	0.07 157	0.08 186	0.07 167

ICVP	0.23 298	0.13 261	0.44 338	0.26 439	0.14 300	0.29 345	0.25 427	0.45 353	0.33 284	0.29 267	0.43 400	0.35 365	0.25 340	0.26 223	0.23 346	0.12 420	0.09 406	0.09 255	0.08 233	0.09 256	0.10 353
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 298	0.18 396	0.63 453	0.27 467	0.18 425	0.41 463	0.23 388	0.43 336	0.35 310	0.23 183	0.27 210	0.20 180	0.18 242	0.27 242	0.18 237	0.12 420	0.11 455	0.10 328	0.10 363	0.11 370	0.12 411

CFNet_pseudo	0.23 298	0.13 261	0.47 365	0.19 100	0.13 257	0.26 294	0.16 130	0.44 343	0.44 414	0.29 267	0.37 326	0.38 384	0.23 301	0.29 273	0.21 307	0.09 294	0.06 163	0.11 385	0.08 233	0.11 370	0.09 297

ACVNet	0.23 298	0.13 261	0.35 211	0.18 57	0.15 350	0.27 304	0.23 388	0.39 287	0.44 414	0.28 238	0.41 371	0.38 384	0.26 349	0.27 242	0.32 422	0.08 211	0.07 287	0.08 175	0.07 157	0.10 322	0.07 167

MSMDNet	0.23 298	0.13 261	0.48 374	0.20 163	0.13 257	0.28 324	0.16 130	0.46 364	0.46 442	0.29 267	0.36 317	0.37 376	0.24 319	0.28 256	0.20 284	0.09 294	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.11 370	0.09 297

ccs_rob	0.23 298	0.13 261	0.47 365	0.20 163	0.13 257	0.26 294	0.17 171	0.44 343	0.44 414	0.29 267	0.37 326	0.38 384	0.23 301	0.29 273	0.21 307	0.09 294	0.06 163	0.11 385	0.08 233	0.11 370	0.09 297

G2L-Stereo_test	0.24 329	0.16 363	0.38 262	0.19 100	0.13 257	0.27 304	0.24 410	0.49 392	0.38 348	0.37 410	0.37 326	0.40 411	0.24 319	0.52 389	0.28 390	0.08 211	0.06 163	0.06 31	0.06 101	0.09 256	0.08 235

DCVSM-stereo	0.24 329	0.13 261	0.52 405	0.20 163	0.14 300	0.26 294	0.13 49	0.34 215	0.34 294	0.41 460	0.33 286	0.47 456	0.29 400	0.30 288	0.22 327	0.10 343	0.10 431	0.11 385	0.10 363	0.12 407	0.15 461

rvit_stereo_0075_2	0.24 329	0.17 382	0.50 390	0.26 439	0.22 488	0.22 215	0.15 97	0.40 298	0.35 310	0.27 228	0.37 326	0.29 301	0.20 266	0.28 256	0.19 267	0.17 505	0.12 472	0.19 519	0.12 441	0.13 422	0.13 428

test_sample5	0.24 329	0.13 261	0.42 318	0.21 208	0.12 179	0.30 364	0.21 337	0.50 402	0.34 294	0.32 338	0.41 371	0.29 301	0.23 301	0.55 404	0.21 307	0.10 343	0.07 287	0.10 328	0.09 321	0.11 370	0.10 353

test_sample4	0.24 329	0.13 261	0.43 329	0.20 163	0.12 179	0.32 389	0.21 337	0.51 419	0.34 294	0.31 315	0.37 326	0.28 290	0.23 301	0.53 396	0.21 307	0.10 343	0.07 287	0.10 328	0.09 321	0.11 370	0.10 353

tta	0.24 329	0.12 198	0.40 285	0.19 100	0.10 76	0.27 304	0.19 259	0.51 419	0.45 425	0.34 370	0.41 371	0.31 328	0.26 349	0.58 426	0.28 390	0.10 343	0.07 287	0.08 175	0.08 233	0.08 186	0.07 167

qqq1	0.24 329	0.12 198	0.40 285	0.19 100	0.10 76	0.27 304	0.19 259	0.51 419	0.45 425	0.34 370	0.41 371	0.31 328	0.26 349	0.58 426	0.16 184	0.10 343	0.07 287	0.07 92	0.06 101	0.08 186	0.07 167

fff1	0.24 329	0.12 198	0.40 285	0.19 100	0.10 76	0.27 304	0.19 259	0.51 419	0.45 425	0.34 370	0.41 371	0.31 328	0.26 349	0.58 426	0.16 184	0.10 343	0.07 287	0.07 92	0.06 101	0.08 186	0.07 167

DualNet	0.24 329	0.13 261	0.42 318	0.21 208	0.12 179	0.30 364	0.21 337	0.50 402	0.34 294	0.33 350	0.43 400	0.29 301	0.23 301	0.55 404	0.21 307	0.10 343	0.07 287	0.10 328	0.09 321	0.11 370	0.10 353

GMStereo_Zeroshot	0.24 329	0.21 438	0.45 349	0.26 439	0.13 257	0.28 324	0.15 97	0.39 287	0.35 310	0.37 410	0.43 400	0.40 411	0.17 217	0.34 315	0.20 284	0.12 420	0.07 287	0.13 444	0.07 157	0.16 463	0.09 297

CFNet_ucs	0.24 329	0.13 261	0.50 390	0.20 163	0.15 350	0.28 324	0.17 171	0.49 392	0.45 425	0.32 338	0.42 387	0.39 396	0.22 286	0.31 295	0.21 307	0.11 382	0.08 372	0.12 423	0.09 321	0.12 407	0.11 388

gwcnet-sp	0.24 329	0.13 261	0.63 453	0.22 269	0.14 300	0.34 413	0.22 363	0.44 343	0.39 358	0.35 387	0.34 296	0.27 274	0.27 368	0.35 324	0.25 367	0.09 294	0.08 372	0.09 255	0.09 321	0.09 256	0.09 297

scenet	0.24 329	0.13 261	0.63 453	0.22 269	0.14 300	0.34 413	0.22 363	0.44 343	0.39 358	0.35 387	0.34 296	0.27 274	0.27 368	0.35 324	0.25 367	0.09 294	0.08 372	0.09 255	0.09 321	0.09 256	0.09 297

ToySt	0.24 329	0.16 363	0.48 374	0.21 208	0.13 257	0.29 345	0.29 467	0.39 287	0.39 358	0.27 228	0.35 307	0.39 396	0.31 430	0.31 295	0.29 402	0.08 211	0.09 406	0.10 328	0.11 402	0.11 370	0.10 353

ssnet	0.24 329	0.13 261	0.63 453	0.22 269	0.14 300	0.34 413	0.22 363	0.44 343	0.39 358	0.35 387	0.34 296	0.27 274	0.27 368	0.35 324	0.25 367	0.09 294	0.08 372	0.09 255	0.09 321	0.09 256	0.09 297

STrans-v2	0.24 329	0.13 261	0.54 412	0.21 208	0.12 179	0.23 237	0.21 337	0.47 372	0.28 219	0.31 315	0.42 387	0.36 370	0.35 453	0.62 449	0.23 346	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.06 52	0.06 85

TransformOpticalFlow	0.24 329	0.13 261	0.56 422	0.23 317	0.11 122	0.21 187	0.19 259	0.40 298	0.32 272	0.30 298	0.43 400	0.36 370	0.31 430	0.61 441	0.20 284	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.06 52	0.07 167

DRaft	0.24 329	0.10 90	0.34 201	0.18 57	0.12 179	0.28 324	0.23 388	0.33 207	0.39 358	0.38 425	0.61 506	0.21 192	0.41 485	0.48 369	0.42 474	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.08 233	0.07 120	0.08 235

HCRNet	0.24 329	0.25 469	0.33 191	0.34 523	0.16 382	0.27 304	0.18 214	0.43 336	0.35 310	0.30 298	0.35 307	0.32 337	0.22 286	0.44 357	0.20 284	0.13 440	0.08 372	0.13 444	0.11 402	0.10 322	0.09 297

ARAFT	0.24 329	0.21 438	0.78 490	0.22 269	0.12 179	0.29 345	0.24 410	0.43 336	0.32 272	0.33 350	0.28 216	0.28 290	0.19 257	0.49 374	0.18 237	0.07 76	0.06 163	0.12 423	0.11 402	0.09 256	0.06 85

cf-r	0.24 329	0.15 338	0.44 338	0.21 208	0.14 300	0.27 304	0.22 363	0.42 324	0.40 374	0.30 298	0.42 387	0.42 427	0.26 349	0.43 353	0.25 367	0.11 382	0.06 163	0.08 175	0.10 363	0.08 186	0.08 235

GANet-RSSM	0.24 329	0.14 304	0.36 231	0.21 208	0.14 300	0.27 304	0.21 337	0.45 353	0.33 284	0.29 267	0.39 353	0.39 396	0.28 385	0.58 426	0.23 346	0.11 382	0.07 287	0.09 255	0.09 321	0.10 322	0.09 297

PSMNet-RSSM	0.24 329	0.15 338	0.36 231	0.21 208	0.14 300	0.25 274	0.20 306	0.48 384	0.37 334	0.30 298	0.44 411	0.38 384	0.26 349	0.52 389	0.22 327	0.12 420	0.07 287	0.11 385	0.13 468	0.10 322	0.09 297

CFNet-ft	0.24 329	0.15 338	0.35 211	0.18 57	0.15 350	0.30 364	0.21 337	0.39 287	0.36 323	0.28 238	0.40 363	0.43 431	0.25 340	0.47 367	0.24 357	0.12 420	0.07 287	0.12 423	0.11 402	0.12 407	0.09 297

CFNet_RVC	0.24 329	0.15 338	0.35 211	0.18 57	0.15 350	0.30 364	0.21 337	0.39 287	0.36 323	0.28 238	0.40 363	0.43 431	0.25 340	0.47 367	0.24 357	0.12 420	0.07 287	0.12 423	0.11 402	0.12 407	0.09 297

UCFNet_RVC	0.24 329	0.16 363	0.34 201	0.18 57	0.15 350	0.33 400	0.16 130	0.46 364	0.35 310	0.29 267	0.35 307	0.39 396	0.25 340	0.34 315	0.22 327	0.13 440	0.08 372	0.13 444	0.14 482	0.13 422	0.12 411

AdaStereo	0.24 329	0.16 363	0.37 243	0.24 368	0.12 179	0.32 389	0.17 171	0.54 454	0.42 391	0.33 350	0.38 340	0.35 365	0.21 273	0.30 288	0.22 327	0.14 466	0.06 163	0.13 444	0.08 233	0.11 370	0.08 235
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNet	0.24 329	0.18 396	0.61 442	0.25 405	0.11 122	0.29 345	0.21 337	0.42 324	0.43 399	0.33 350	0.43 400	0.27 274	0.22 286	0.34 315	0.26 380	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.08 186	0.07 167

G2L-Stereo	0.25 357	0.16 363	0.47 365	0.22 269	0.14 300	0.25 274	0.18 214	0.46 364	0.35 310	0.33 350	0.37 326	0.40 411	0.22 286	0.60 434	0.30 410	0.10 343	0.09 406	0.10 328	0.08 233	0.09 256	0.09 297

DDVS	0.25 357	0.15 338	0.39 277	0.24 368	0.17 404	0.34 413	0.21 337	0.41 310	0.30 251	0.33 350	0.41 371	0.48 463	0.21 273	0.52 389	0.27 386	0.11 382	0.09 406	0.11 385	0.09 321	0.13 422	0.14 449

ITSA-stereo	0.25 357	0.15 338	0.33 191	0.23 317	0.11 122	0.27 304	0.18 214	0.56 479	0.59 509	0.31 315	0.32 265	0.33 344	0.28 385	0.49 374	0.30 410	0.11 382	0.08 372	0.11 385	0.10 363	0.11 370	0.13 428

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 357	0.14 304	0.95 533	0.21 208	0.27 524	0.20 159	0.19 259	0.48 384	0.25 184	0.26 218	0.55 479	0.34 351	0.18 242	0.25 207	0.17 215	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.12 441	0.12 407	0.12 411

test_sample7	0.25 357	0.15 338	0.35 211	0.20 163	0.14 300	0.28 324	0.21 337	0.51 419	0.38 348	0.37 410	0.34 296	0.37 376	0.30 414	0.39 339	0.23 346	0.14 466	0.09 406	0.13 444	0.12 441	0.13 422	0.12 411

test_sample6	0.25 357	0.13 261	0.41 308	0.21 208	0.11 122	0.30 364	0.22 363	0.51 419	0.35 310	0.33 350	0.43 400	0.30 317	0.24 319	0.57 419	0.22 327	0.10 343	0.07 287	0.10 328	0.10 363	0.11 370	0.10 353

SMFormer	0.25 357	0.12 198	0.40 285	0.19 100	0.10 76	0.27 304	0.19 259	0.51 419	0.45 425	0.34 370	0.41 371	0.31 328	0.26 349	0.58 426	0.28 390	0.10 343	0.07 287	0.08 175	0.08 233	0.09 256	0.09 297

NINENet	0.25 357	0.15 338	0.37 243	0.23 317	0.16 382	0.43 478	0.17 171	0.60 511	0.46 442	0.32 338	0.37 326	0.32 337	0.20 266	0.42 351	0.21 307	0.10 343	0.10 431	0.12 423	0.08 233	0.11 370	0.10 353

hknet	0.25 357	0.14 304	0.40 285	0.25 405	0.15 350	0.35 428	0.21 337	0.56 479	0.37 334	0.34 370	0.35 307	0.43 431	0.27 368	0.37 332	0.21 307	0.09 294	0.07 287	0.11 385	0.10 363	0.09 256	0.09 297

PSMNet-ADL	0.25 357	0.15 338	0.32 174	0.26 439	0.14 300	0.31 380	0.22 363	0.44 343	0.36 323	0.27 228	0.33 286	0.41 418	0.28 385	0.61 441	0.29 402	0.11 382	0.09 406	0.09 255	0.11 402	0.10 322	0.10 353

PSM-AAD	0.25 357	0.10 90	0.30 154	0.24 368	0.12 179	0.26 294	0.38 522	0.34 215	0.28 219	0.35 387	0.39 353	0.28 290	0.79 557	0.30 288	0.16 184	0.07 76	0.06 163	0.12 423	0.11 402	0.08 186	0.21 523

GrayStereo	0.25 357	0.09 48	0.32 174	0.26 439	0.13 257	0.23 237	0.47 548	0.34 215	0.30 251	0.39 440	0.47 441	0.30 317	0.79 557	0.29 273	0.16 184	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.09 321	0.07 120	0.13 428

RAFT-RH_RVC	0.25 357	0.11 156	0.45 349	0.21 208	0.12 179	0.25 274	0.14 73	0.27 120	0.27 204	0.38 425	1.15 562	0.23 224	0.17 217	0.57 419	0.24 357	0.07 76	0.05 32	0.10 328	0.07 157	0.06 52	0.07 167

UPFNet	0.25 357	0.12 198	0.38 262	0.24 368	0.19 447	0.37 438	0.28 461	0.48 384	0.38 348	0.34 370	0.37 326	0.37 376	0.28 385	0.39 339	0.33 429	0.10 343	0.09 406	0.10 328	0.10 363	0.10 322	0.08 235

acv_ft	0.25 357	0.13 261	0.40 285	0.23 317	0.19 447	0.34 413	0.21 337	0.45 353	0.44 414	0.38 425	0.41 371	0.38 384	0.27 368	0.27 242	0.35 438	0.08 211	0.07 287	0.08 175	0.07 157	0.11 370	0.07 167

iResNet_ROB	0.25 357	0.19 412	0.40 285	0.20 163	0.12 179	0.30 364	0.16 130	0.55 464	0.53 489	0.38 425	0.43 400	0.37 376	0.26 349	0.38 337	0.22 327	0.08 211	0.06 163	0.06 31	0.04 1	0.09 256	0.09 297

coex_refinement	0.26 373	0.16 363	0.36 231	0.23 317	0.15 350	0.31 380	0.20 306	0.49 392	0.42 391	0.35 387	0.42 387	0.45 446	0.27 368	0.55 404	0.33 429	0.10 343	0.06 163	0.07 92	0.07 157	0.10 322	0.10 353

UGAM	0.26 373	0.14 304	0.45 349	0.25 405	0.12 179	0.23 237	0.25 427	0.32 193	0.41 384	0.31 315	0.42 387	0.41 418	0.22 286	0.92 538	0.22 327	0.08 211	0.06 163	0.14 471	0.12 441	0.10 322	0.07 167

SepStereo	0.26 373	0.12 198	0.42 318	0.24 368	0.18 425	0.29 345	0.24 410	0.45 353	0.45 425	0.41 460	0.44 411	0.34 351	0.29 400	0.64 457	0.21 307	0.09 294	0.07 287	0.09 255	0.07 157	0.09 256	0.09 297

AACVNet	0.26 373	0.16 363	0.37 243	0.22 269	0.14 300	0.29 345	0.19 259	0.41 310	0.31 263	0.38 425	0.42 387	0.43 431	0.28 385	0.73 488	0.25 367	0.11 382	0.08 372	0.11 385	0.09 321	0.13 422	0.11 388

DEmStereo	0.26 373	0.09 48	0.47 365	0.19 100	0.12 179	0.30 364	0.25 427	0.28 139	0.36 323	0.36 403	0.58 492	0.25 244	0.48 518	0.53 396	0.44 480	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.08 233	0.06 52	0.07 167

LMCR-Stereo	0.26 373	0.18 396	0.49 379	0.28 489	0.14 300	0.36 433	0.23 388	0.54 454	0.34 294	0.39 440	0.40 363	0.29 301	0.29 400	0.37 332	0.27 386	0.11 382	0.07 287	0.09 255	0.07 157	0.13 422	0.09 297

GwcNet-RSSM	0.26 373	0.17 382	0.46 357	0.21 208	0.13 257	0.28 324	0.23 388	0.44 343	0.42 391	0.31 315	0.45 423	0.40 411	0.26 349	0.55 404	0.28 390	0.11 382	0.07 287	0.09 255	0.10 363	0.09 256	0.08 235

DeepPruner_ROB	0.26 373	0.19 412	0.44 338	0.21 208	0.16 382	0.30 364	0.21 337	0.52 436	0.32 272	0.35 387	0.38 340	0.39 396	0.26 349	0.42 351	0.24 357	0.15 479	0.11 455	0.11 385	0.11 402	0.14 440	0.13 428

FSD	0.27 381	0.28 490	0.32 174	0.27 467	0.24 509	0.27 304	0.27 445	0.31 182	0.29 238	0.26 218	0.27 210	0.28 290	0.27 368	0.28 256	0.26 380	0.23 530	0.22 546	0.27 538	0.26 549	0.25 528	0.24 540

ISRNet	0.27 381	0.13 261	0.45 349	0.26 439	0.19 447	0.24 259	0.14 73	0.45 353	0.43 399	0.39 440	0.48 447	0.42 427	0.27 368	0.32 302	0.29 402	0.20 525	0.12 472	0.17 503	0.16 503	0.16 463	0.20 515

rvit_105_1	0.27 381	0.19 412	0.46 357	0.27 467	0.19 447	0.30 364	0.35 507	0.44 343	0.51 478	0.31 315	0.31 256	0.31 328	0.26 349	0.35 324	0.25 367	0.15 479	0.14 495	0.15 486	0.17 512	0.11 370	0.10 353

DispNO	0.27 381	0.18 396	0.62 450	0.23 317	0.17 404	0.25 274	0.22 363	0.45 353	0.41 384	0.32 338	0.39 353	0.38 384	0.27 368	0.77 508	0.27 386	0.09 294	0.07 287	0.10 328	0.10 363	0.08 186	0.08 235

CBFPSM	0.27 381	0.16 363	0.67 467	0.20 163	0.14 300	0.38 446	0.25 427	0.40 298	0.36 323	0.33 350	0.36 317	0.56 500	0.38 470	0.32 302	0.38 447	0.08 211	0.08 372	0.07 92	0.08 233	0.09 256	0.11 388

CSP-Net	0.27 381	0.15 338	0.30 154	0.21 208	0.14 300	0.44 481	0.24 410	0.50 402	0.40 374	0.41 460	0.43 400	0.42 427	0.26 349	0.66 468	0.28 390	0.12 420	0.08 372	0.08 175	0.08 233	0.10 322	0.09 297

DAS	0.27 381	0.12 198	0.42 318	0.24 368	0.18 425	0.29 345	0.24 410	0.45 353	0.45 425	0.41 460	0.44 411	0.34 351	0.29 400	0.75 497	0.21 307	0.09 294	0.07 287	0.09 255	0.07 157	0.09 256	0.09 297

AASNet	0.27 381	0.19 412	0.49 379	0.26 439	0.17 404	0.34 413	0.20 306	0.62 524	0.48 457	0.35 387	0.40 363	0.32 337	0.25 340	0.28 256	0.34 434	0.11 382	0.09 406	0.10 328	0.08 233	0.13 422	0.11 388

GEStereo_RVC	0.27 381	0.20 424	0.44 338	0.27 467	0.16 382	0.33 400	0.25 427	0.56 479	0.54 494	0.34 370	0.38 340	0.34 351	0.25 340	0.51 383	0.28 390	0.12 420	0.08 372	0.09 255	0.08 233	0.11 370	0.11 388

RAFT + AFF	0.27 381	0.23 460	0.50 390	0.25 405	0.17 404	0.30 364	0.33 501	0.52 436	0.40 374	0.28 238	0.30 242	0.30 317	0.31 430	0.62 449	0.24 357	0.09 294	0.10 431	0.11 385	0.10 363	0.11 370	0.11 388

MMNet	0.27 381	0.14 304	0.49 379	0.24 368	0.17 404	0.47 495	0.22 363	0.45 353	0.51 478	0.39 440	0.41 371	0.36 370	0.33 440	0.39 339	0.34 434	0.08 211	0.07 287	0.09 255	0.09 321	0.10 322	0.08 235

delet	0.27 381	0.14 304	0.40 285	0.23 317	0.19 447	0.41 463	0.29 467	0.49 392	0.48 457	0.33 350	0.41 371	0.37 376	0.30 414	0.48 369	0.34 434	0.09 294	0.09 406	0.11 385	0.12 441	0.08 186	0.08 235

ac_64	0.27 381	0.13 261	0.41 308	0.24 368	0.17 404	0.36 433	0.22 363	0.46 364	0.33 284	0.35 387	0.36 317	0.52 485	0.30 414	0.62 449	0.32 422	0.11 382	0.09 406	0.10 328	0.10 363	0.09 256	0.08 235

HGLStereo	0.27 381	0.14 304	0.46 357	0.24 368	0.21 472	0.33 400	0.23 388	0.50 402	0.42 391	0.35 387	0.48 447	0.41 418	0.33 440	0.45 360	0.33 429	0.11 382	0.10 431	0.09 255	0.09 321	0.10 322	0.12 411

DSFCA	0.27 381	0.13 261	0.36 231	0.20 163	0.17 404	0.38 446	0.31 483	0.47 372	0.43 399	0.43 476	0.37 326	0.39 396	0.29 400	0.52 389	0.32 422	0.12 420	0.10 431	0.10 328	0.11 402	0.11 370	0.10 353

DMCA-RVC	0.27 381	0.21 438	0.61 442	0.28 489	0.17 404	0.29 345	0.21 337	0.42 324	0.35 310	0.40 450	0.37 326	0.39 396	0.36 457	0.43 353	0.30 410	0.13 440	0.10 431	0.15 486	0.11 402	0.13 422	0.10 353

HSM-Net_RVC	0.27 381	0.11 156	0.42 318	0.19 100	0.11 122	0.34 413	0.20 306	0.62 524	0.43 399	0.40 450	0.43 400	0.50 475	0.26 349	0.76 502	0.22 327	0.08 211	0.07 287	0.07 92	0.07 157	0.08 186	0.08 235
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 381	0.20 424	0.44 338	0.22 269	0.14 300	0.33 400	0.14 73	0.51 419	0.45 425	0.30 298	0.40 363	0.38 384	0.27 368	0.76 502	0.25 367	0.09 294	0.07 287	0.11 385	0.11 402	0.11 370	0.08 235

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 381	0.21 438	0.59 437	0.25 405	0.18 425	0.29 345	0.22 363	0.50 402	0.40 374	0.38 425	0.41 371	0.43 431	0.27 368	0.43 353	0.29 402	0.11 382	0.08 372	0.10 328	0.10 363	0.10 322	0.11 388
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.27 381	0.26 480	0.72 483	0.23 317	0.13 257	0.29 345	0.18 214	0.52 436	0.49 466	0.37 410	0.45 423	0.39 396	0.25 340	0.34 315	0.20 284	0.08 211	0.06 163	0.07 92	0.05 50	0.12 407	0.09 297

StereoDRNet-Refined	0.27 381	0.17 382	0.35 211	0.25 405	0.14 300	0.37 438	0.21 337	0.47 372	0.41 384	0.44 483	0.51 457	0.41 418	0.28 385	0.45 360	0.37 445	0.09 294	0.06 163	0.11 385	0.11 402	0.10 322	0.10 353
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DualNet (step1)	0.28 402	0.19 412	0.50 390	0.18 57	0.16 382	0.34 413	0.20 306	0.51 419	0.38 348	0.37 410	0.34 296	0.37 376	0.30 414	0.39 339	0.23 346	0.23 530	0.09 406	0.28 545	0.24 540	0.18 494	0.16 471

ssnet_v2	0.28 402	0.16 363	0.44 338	0.22 269	0.15 350	0.40 459	0.30 478	0.57 489	0.46 442	0.38 425	0.36 317	0.47 456	0.29 400	0.38 337	0.39 455	0.13 440	0.11 455	0.11 385	0.11 402	0.11 370	0.11 388

CRFU-Net	0.28 402	0.14 304	0.45 349	0.25 405	0.15 350	0.45 487	0.23 388	0.50 402	0.30 251	0.43 476	0.41 371	0.48 463	0.46 509	0.43 353	0.29 402	0.11 382	0.10 431	0.09 255	0.08 233	0.10 322	0.10 353

dad	0.28 402	0.31 512	0.44 338	0.21 208	0.14 300	0.30 364	0.20 306	0.33 207	0.49 466	0.44 483	0.44 411	0.45 446	0.21 273	0.41 348	0.26 380	0.20 525	0.11 455	0.20 523	0.11 402	0.14 440	0.10 353

FTStereo	0.28 402	0.10 90	0.43 329	0.23 317	0.13 257	0.21 187	0.53 558	0.34 215	0.26 193	0.38 425	0.95 551	0.30 317	0.56 531	0.32 302	0.18 237	0.08 211	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.07 120	0.19 505

ADLNet	0.28 402	0.15 338	0.42 318	0.23 317	0.19 447	0.34 413	0.23 388	0.53 447	0.43 399	0.42 470	0.41 371	0.44 442	0.27 368	0.55 404	0.35 438	0.11 382	0.08 372	0.11 385	0.11 402	0.11 370	0.12 411

UNet	0.28 402	0.14 304	0.69 473	0.23 317	0.20 464	0.44 481	0.22 363	0.50 402	0.40 374	0.34 370	0.39 353	0.43 431	0.33 440	0.40 346	0.31 417	0.09 294	0.07 287	0.10 328	0.08 233	0.10 322	0.08 235

STTStereo	0.28 402	0.20 424	0.61 442	0.25 405	0.17 404	0.29 345	0.24 410	0.47 372	0.39 358	0.39 440	0.41 371	0.44 442	0.28 385	0.40 346	0.28 390	0.13 440	0.12 472	0.13 444	0.16 503	0.12 407	0.11 388

RASNet	0.28 402	0.14 304	0.44 338	0.22 269	0.18 425	0.32 389	0.19 259	0.48 384	0.38 348	0.29 267	0.43 400	0.47 456	0.37 466	0.79 512	0.36 444	0.09 294	0.07 287	0.07 92	0.09 321	0.07 120	0.07 167

HSM	0.28 402	0.16 363	0.35 211	0.20 163	0.15 350	0.33 400	0.19 259	0.53 447	0.37 334	0.36 403	0.38 340	0.67 536	0.31 430	0.89 533	0.23 346	0.08 211	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.08 186	0.08 235

DLCB_ROB	0.28 402	0.16 363	0.34 201	0.27 467	0.16 382	0.38 446	0.25 427	0.48 384	0.43 399	0.46 491	0.46 433	0.51 479	0.33 440	0.53 396	0.33 429	0.10 343	0.10 431	0.11 385	0.11 402	0.10 322	0.09 297

ACV-stereo	0.29 413	0.18 396	0.79 497	0.23 317	0.16 382	0.47 495	0.19 259	0.36 259	0.34 294	0.29 267	0.33 286	0.67 536	0.42 494	0.54 402	0.30 410	0.10 343	0.09 406	0.09 255	0.09 321	0.10 322	0.11 388

test_for_model	0.29 413	0.89 577	0.34 201	0.69 569	0.49 560	0.20 159	0.16 130	0.30 171	0.23 156	0.28 238	0.15 82	0.13 78	0.11 78	0.17 58	0.13 98	0.29 552	0.10 431	0.06 31	0.04 1	0.86 583	0.18 497

ff1	0.29 413	0.12 198	0.42 318	0.20 163	0.13 257	0.28 324	0.20 306	0.35 240	0.44 414	0.30 298	0.42 387	0.34 351	0.23 301	0.81 519	1.08 559	0.08 211	0.05 32	0.11 385	0.10 363	0.08 186	0.08 235

ttt	0.29 413	0.12 198	0.34 201	0.21 208	0.13 257	0.29 345	0.20 306	0.56 479	0.47 447	0.31 315	0.44 411	0.30 317	0.22 286	0.65 463	0.85 545	0.13 440	0.10 431	0.10 328	0.10 363	0.11 370	0.11 388

LL-Strereo	0.29 413	0.25 469	0.58 430	0.25 405	0.21 472	0.23 237	0.24 410	0.55 464	0.42 391	0.34 370	0.32 265	0.41 418	0.40 481	0.94 542	0.23 346	0.08 211	0.07 287	0.11 385	0.09 321	0.09 256	0.09 297

THIR-Stereo	0.29 413	0.12 198	0.41 308	0.19 100	0.11 122	0.28 324	0.72 571	0.32 193	0.35 310	0.37 410	0.65 515	0.34 351	0.50 521	0.57 419	0.45 483	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.09 321	0.07 120	0.07 167

psm_up	0.29 413	0.16 363	0.41 308	0.26 439	0.17 404	0.32 389	0.26 439	0.55 464	0.43 399	0.36 403	0.40 363	0.45 446	0.37 466	0.58 426	0.30 410	0.11 382	0.12 472	0.13 444	0.12 441	0.10 322	0.10 353

hitnet-ft	0.29 413	0.17 382	0.40 285	0.19 100	0.14 300	0.39 454	0.23 388	0.44 343	0.41 384	0.36 403	0.46 433	0.53 490	0.34 449	0.76 502	0.32 422	0.14 466	0.10 431	0.13 444	0.10 363	0.15 454	0.13 428

FADNet-RVC-Resample	0.29 413	0.25 469	0.93 530	0.26 439	0.16 382	0.32 389	0.21 337	0.47 372	0.39 358	0.35 387	0.38 340	0.33 344	0.27 368	0.53 396	0.24 357	0.10 343	0.10 431	0.14 471	0.13 468	0.13 422	0.16 471

iinet-f	0.30 422	0.18 396	1.03 544	0.20 163	0.15 350	0.44 481	0.22 363	0.45 353	0.37 334	0.35 387	0.44 411	0.41 418	0.34 449	0.34 315	0.40 463	0.10 343	0.09 406	0.08 175	0.08 233	0.13 422	0.11 388

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 422	0.20 424	0.70 479	0.21 208	0.17 404	0.46 489	0.27 445	0.50 402	0.49 466	0.42 470	0.55 479	0.43 431	0.30 414	0.46 363	0.38 447	0.09 294	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.11 370	0.10 353

SACVNet	0.30 422	0.20 424	0.41 308	0.25 405	0.18 425	0.34 413	0.25 427	0.52 436	0.40 374	0.41 460	0.44 411	0.46 454	0.32 437	0.71 481	0.25 367	0.13 440	0.10 431	0.12 423	0.12 441	0.16 463	0.17 483

ADLNet2	0.30 422	0.17 382	0.72 483	0.23 317	0.17 404	0.36 433	0.24 410	0.52 436	0.51 478	0.32 338	0.38 340	0.45 446	0.30 414	0.69 475	0.35 438	0.10 343	0.08 372	0.09 255	0.09 321	0.12 407	0.10 353

FADNet_RVC	0.30 422	0.28 490	0.83 509	0.23 317	0.15 350	0.30 364	0.17 171	0.49 392	0.37 334	0.30 298	0.38 340	0.30 317	0.27 368	0.52 389	0.31 417	0.14 466	0.14 495	0.14 471	0.16 503	0.21 513	0.23 535

TDLM	0.30 422	0.21 438	0.38 262	0.28 489	0.15 350	0.33 400	0.32 490	0.52 436	0.47 447	0.38 425	0.43 400	0.39 396	0.29 400	0.91 537	0.28 390	0.14 466	0.08 372	0.13 444	0.11 402	0.12 407	0.10 353

CVANet_RVC	0.30 422	0.19 412	0.41 308	0.26 439	0.16 382	0.33 400	0.26 439	0.52 436	0.47 447	0.40 450	0.46 433	0.43 431	0.31 430	0.89 533	0.26 380	0.14 466	0.09 406	0.14 471	0.13 468	0.14 440	0.10 353

mmx	0.31 429	0.12 198	0.42 318	0.20 163	0.13 257	0.28 324	0.20 306	0.55 464	0.45 425	0.30 298	0.42 387	0.34 351	0.23 301	0.81 519	1.08 559	0.10 343	0.07 287	0.11 385	0.10 363	0.11 370	0.10 353

xxx	0.31 429	0.12 198	0.42 318	0.20 163	0.13 257	0.28 324	0.20 306	0.55 464	0.45 425	0.30 298	0.42 387	0.34 351	0.23 301	0.81 519	1.08 559	0.10 343	0.07 287	0.11 385	0.10 363	0.11 370	0.10 353

fast-acv-ft	0.31 429	0.20 424	0.81 502	0.24 368	0.18 425	0.46 489	0.27 445	0.41 310	0.49 466	0.39 440	0.55 479	0.49 468	0.35 453	0.37 332	0.38 447	0.11 382	0.11 455	0.11 385	0.12 441	0.12 407	0.09 297

CrosDoStereo	0.31 429	0.10 90	0.49 379	0.18 57	0.12 179	0.22 215	1.11 593	0.34 215	0.37 334	0.38 425	0.61 506	0.28 290	0.46 509	0.61 441	0.57 508	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.08 233	0.07 120	0.07 167

DeepStereo_LL	0.31 429	0.10 90	0.49 379	0.18 57	0.12 179	0.22 215	1.11 593	0.34 215	0.37 334	0.38 425	0.61 506	0.28 290	0.46 509	0.61 441	0.57 508	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.08 233	0.07 120	0.07 167

FADNet-RVC	0.31 429	0.35 523	0.78 490	0.25 405	0.20 464	0.33 400	0.20 306	0.49 392	0.40 374	0.34 370	0.39 353	0.41 418	0.29 400	0.63 455	0.31 417	0.13 440	0.14 495	0.14 471	0.15 491	0.19 501	0.19 505

AANet_RVC	0.31 429	0.22 451	0.50 390	0.23 317	0.14 300	0.30 364	0.24 410	0.47 372	0.54 494	0.38 425	0.60 499	0.43 431	0.29 400	0.87 528	0.40 463	0.11 382	0.07 287	0.07 92	0.07 157	0.09 256	0.09 297

NVstereo2D	0.31 429	0.16 363	0.54 412	0.24 368	0.22 488	0.42 470	0.28 461	0.58 498	0.56 503	0.28 238	0.38 340	0.40 411	0.30 414	0.71 481	0.28 390	0.13 440	0.08 372	0.13 444	0.10 363	0.19 501	0.16 471

NOSS_ROB	0.31 429	0.20 424	0.35 211	0.24 368	0.16 382	0.32 389	0.19 259	0.52 436	0.48 457	0.33 350	0.36 317	0.42 427	0.28 385	0.93 540	0.24 357	0.19 522	0.20 539	0.24 535	0.22 536	0.17 480	0.17 483

z-ln-s-r	0.32 438	0.21 438	0.82 506	0.23 317	0.14 300	0.30 364	0.26 439	0.43 336	0.50 474	0.32 338	0.60 499	0.39 396	0.29 400	0.73 488	0.66 528	0.08 211	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.10 322	0.08 235

YMNet	0.32 438	0.22 451	0.58 430	0.27 467	0.23 501	0.48 501	0.27 445	0.51 419	0.45 425	0.48 502	0.56 486	0.51 479	0.30 414	0.39 339	0.40 463	0.13 440	0.16 517	0.13 444	0.12 441	0.13 422	0.12 411

YMNet_1	0.32 438	0.22 451	0.58 430	0.27 467	0.23 501	0.48 501	0.27 445	0.51 419	0.45 425	0.48 502	0.56 486	0.51 479	0.30 414	0.39 339	0.40 463	0.13 440	0.16 517	0.13 444	0.12 441	0.13 422	0.12 411

1111x	0.32 438	0.11 156	0.40 285	0.22 269	0.11 122	0.32 389	0.26 439	0.59 503	0.43 399	0.31 315	0.41 371	0.39 396	0.28 385	0.76 502	1.37 575	0.09 294	0.08 372	0.09 255	0.10 363	0.09 256	0.08 235

pcwnet_v2	0.32 438	0.15 338	1.26 561	0.23 317	0.18 425	0.32 389	0.18 214	0.59 503	0.60 513	0.36 403	0.45 423	0.35 365	0.29 400	0.36 329	0.25 367	0.14 466	0.11 455	0.12 423	0.11 402	0.14 440	0.15 461

FADNet	0.32 438	0.36 526	0.74 488	0.23 317	0.22 488	0.37 438	0.19 259	0.53 447	0.48 457	0.32 338	0.36 317	0.43 431	0.32 437	0.64 457	0.25 367	0.16 494	0.16 517	0.14 471	0.16 503	0.24 526	0.19 505

PS-NSSS	0.32 438	0.30 505	0.46 357	0.23 317	0.17 404	0.33 400	0.24 410	0.57 489	0.41 384	0.37 410	0.52 465	0.35 365	0.30 414	0.80 516	0.30 410	0.17 505	0.14 495	0.21 526	0.15 491	0.15 454	0.13 428

StereoDRNet	0.32 438	0.22 451	0.61 442	0.27 467	0.21 472	0.42 470	0.30 478	0.61 515	0.48 457	0.46 491	0.39 353	0.48 463	0.30 414	0.57 419	0.40 463	0.11 382	0.09 406	0.12 423	0.11 402	0.12 407	0.10 353

DISCO	0.32 438	0.13 261	0.51 401	0.25 405	0.16 382	0.48 501	0.25 427	0.50 402	0.57 506	0.37 410	0.45 423	0.62 520	0.36 457	0.64 457	0.49 494	0.09 294	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.12 407	0.11 388

TCMNet	0.33 447	0.23 460	0.72 483	0.29 493	0.30 537	0.40 459	0.28 461	0.50 402	0.47 447	0.37 410	0.45 423	0.40 411	0.29 400	0.60 434	0.39 455	0.14 466	0.13 485	0.15 486	0.14 482	0.17 480	0.15 461

HBP-ISP	0.33 447	0.30 505	0.72 483	0.22 269	0.16 382	0.32 389	0.22 363	0.54 454	0.44 414	0.41 460	0.49 449	0.33 344	0.38 470	0.73 488	0.25 367	0.18 516	0.19 534	0.24 535	0.20 525	0.16 463	0.13 428

AAGNet	0.33 447	0.11 156	0.37 243	0.25 405	0.16 382	0.20 159	0.19 259	0.30 171	0.27 204	0.35 387	0.35 307	0.27 274	0.30 414	0.44 357	2.66 595	0.08 211	0.05 32	0.10 328	0.07 157	0.08 186	0.06 85

DRN-Test	0.33 447	0.17 382	0.61 442	0.27 467	0.19 447	0.46 489	0.29 467	0.65 533	0.51 478	0.47 499	0.46 433	0.44 442	0.34 449	0.62 449	0.41 471	0.12 420	0.08 372	0.13 444	0.12 441	0.12 407	0.10 353

CBMV_ROB	0.33 447	0.18 396	0.53 409	0.21 208	0.14 300	0.33 400	0.20 306	0.51 419	0.45 425	0.51 510	0.55 479	0.45 446	0.42 494	0.71 481	0.32 422	0.18 516	0.19 534	0.23 533	0.21 528	0.14 440	0.15 461

XPNet_ROB	0.33 447	0.20 424	0.43 329	0.27 467	0.18 425	0.37 438	0.31 483	0.55 464	0.50 474	0.51 510	0.53 472	0.58 509	0.37 466	0.63 455	0.45 483	0.17 505	0.12 472	0.13 444	0.12 441	0.15 454	0.14 449

PSMNet_ROB	0.33 447	0.24 464	0.54 412	0.31 509	0.21 472	0.42 470	0.43 538	0.59 503	0.47 447	0.37 410	0.44 411	0.49 468	0.31 430	0.64 457	0.43 475	0.14 466	0.10 431	0.15 486	0.14 482	0.13 422	0.11 388

CBMV	0.33 447	0.21 438	0.54 412	0.23 317	0.13 257	0.42 470	0.33 501	0.53 447	0.48 457	0.52 516	0.49 449	0.50 475	0.41 485	0.56 415	0.31 417	0.15 479	0.16 517	0.18 511	0.16 503	0.13 422	0.13 428
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-LNSev	0.34 455	0.29 498	0.91 526	0.26 439	0.21 472	0.47 495	0.31 483	0.54 454	0.54 494	0.44 483	0.52 465	0.50 475	0.35 453	0.39 339	0.39 455	0.11 382	0.11 455	0.10 328	0.09 321	0.14 440	0.13 428

xxxx	0.34 455	0.10 90	0.29 147	0.19 100	0.11 122	0.37 438	0.20 306	0.58 498	0.38 348	0.29 267	0.42 387	0.38 384	0.24 319	0.46 363	2.20 591	0.11 382	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.09 256	0.09 297

test_xeample	0.34 455	0.10 90	0.29 147	0.19 100	0.11 122	0.33 400	0.23 388	0.55 464	0.38 348	0.32 338	0.45 423	0.29 301	0.26 349	0.57 419	2.24 593	0.10 343	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.09 256	0.09 297

FINET	0.34 455	0.27 487	0.80 500	0.24 368	0.24 509	0.36 433	0.34 503	0.54 454	0.72 538	0.39 440	0.47 441	0.32 337	0.30 414	0.51 383	0.32 422	0.19 522	0.17 524	0.13 444	0.12 441	0.18 494	0.16 471

ETE_ROB	0.34 455	0.26 480	0.45 349	0.29 493	0.18 425	0.40 459	0.37 516	0.57 489	0.47 447	0.50 505	0.50 451	0.62 520	0.36 457	0.55 404	0.38 447	0.13 440	0.10 431	0.14 471	0.12 441	0.16 463	0.16 471

GwcNet	0.35 460	0.23 460	0.88 521	0.25 405	0.24 509	0.48 501	0.27 445	0.55 464	0.57 506	0.38 425	0.52 465	0.51 479	0.32 437	0.60 434	0.41 471	0.13 440	0.11 455	0.12 423	0.11 402	0.13 422	0.14 449

RP	0.35 460	0.22 451	0.51 401	0.31 509	0.24 509	0.37 438	0.28 461	0.50 402	0.58 508	0.40 450	0.63 512	0.61 518	0.47 512	0.61 441	0.39 455	0.16 494	0.15 510	0.17 503	0.15 491	0.17 480	0.17 483

DANet	0.35 460	0.23 460	0.60 439	0.36 534	0.22 488	0.39 454	0.25 427	0.48 384	0.43 399	0.52 516	0.50 451	0.59 511	0.41 485	0.76 502	0.49 494	0.13 440	0.11 455	0.14 471	0.12 441	0.17 480	0.15 461
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 460	0.26 480	0.49 379	0.36 534	0.22 488	0.41 463	0.41 533	0.53 447	0.42 391	0.47 499	0.46 433	0.61 518	0.39 477	0.55 404	0.37 445	0.16 494	0.13 485	0.21 526	0.21 528	0.16 463	0.16 471

w-ln-seven-2	0.36 464	0.29 498	1.06 546	0.27 467	0.18 425	0.37 438	0.30 478	0.50 402	0.54 494	0.45 487	0.55 479	0.45 446	0.41 485	0.62 449	0.49 494	0.10 343	0.10 431	0.12 423	0.11 402	0.14 440	0.11 388

GASNet	0.36 464	0.46 544	0.88 521	0.34 523	0.23 501	0.35 428	0.22 363	0.60 511	0.53 489	0.40 450	0.37 326	0.45 446	0.30 414	0.79 512	0.35 438	0.15 479	0.10 431	0.14 471	0.14 482	0.22 520	0.12 411

Wz-Net-MNSev	0.36 464	0.26 480	0.79 497	0.26 439	0.21 472	0.59 530	0.38 522	0.55 464	0.56 503	0.48 502	0.54 475	0.53 490	0.36 457	0.60 434	0.44 480	0.11 382	0.09 406	0.11 385	0.11 402	0.15 454	0.13 428

APVNet	0.36 464	0.20 424	0.70 479	0.26 439	0.22 488	0.52 520	0.35 507	0.61 515	0.44 414	0.38 425	0.52 465	0.48 463	0.38 470	0.84 524	0.46 489	0.13 440	0.14 495	0.15 486	0.16 503	0.16 463	0.15 461

Syn2CoEx	0.36 464	0.31 512	0.78 490	0.34 523	0.21 472	0.41 463	0.28 461	0.61 515	0.49 466	0.42 470	0.56 486	0.45 446	0.44 500	0.69 475	0.38 447	0.17 505	0.14 495	0.15 486	0.12 441	0.13 422	0.12 411

FAT-Stereo	0.36 464	0.18 396	0.73 487	0.26 439	0.18 425	0.33 400	0.29 467	0.60 511	0.59 509	0.46 491	0.60 499	0.60 514	0.50 521	0.61 441	0.34 434	0.13 440	0.14 495	0.13 444	0.12 441	0.14 440	0.18 497

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 464	0.36 526	0.53 409	0.34 523	0.19 447	0.51 511	0.24 410	0.55 464	0.38 348	0.41 460	0.47 441	0.47 456	0.27 368	0.73 488	0.30 410	0.36 560	0.19 534	0.27 538	0.17 512	0.26 536	0.23 535

GANet	0.36 464	0.22 451	0.49 379	0.29 493	0.17 404	0.41 463	0.38 522	0.57 489	0.45 425	0.46 491	0.75 532	0.55 496	0.40 481	0.94 542	0.41 471	0.13 440	0.13 485	0.13 444	0.11 402	0.14 440	0.11 388

LALA_ROB	0.36 464	0.25 469	0.46 357	0.30 503	0.21 472	0.47 495	0.39 527	0.61 515	0.51 478	0.52 516	0.51 457	0.69 542	0.36 457	0.50 378	0.43 475	0.17 505	0.11 455	0.16 497	0.14 482	0.17 480	0.15 461

SGM-Forest	0.36 464	0.17 382	0.47 365	0.23 317	0.16 382	0.45 487	0.41 533	0.55 464	0.48 457	0.52 516	0.60 499	0.52 485	0.41 485	0.85 525	0.50 500	0.17 505	0.17 524	0.17 503	0.15 491	0.15 454	0.15 461
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.37 474	0.41 540	0.66 466	0.46 554	0.41 552	0.34 413	0.25 427	0.57 489	0.45 425	0.39 440	0.52 465	0.43 431	0.33 440	0.41 348	0.29 402	0.25 540	0.14 495	0.33 555	0.21 528	0.31 549	0.22 528

Anonymous_2	0.37 474	0.21 438	0.47 365	0.20 163	0.21 472	0.42 470	0.26 439	0.38 275	0.29 238	0.33 350	0.30 242	0.44 442	0.38 470	0.36 329	0.29 402	0.26 541	0.29 561	0.44 562	1.41 598	0.34 553	0.21 523

AF-Net	0.37 474	0.26 480	0.56 422	0.32 515	0.23 501	0.41 463	0.29 467	0.61 515	0.64 523	0.42 470	0.68 521	0.65 531	0.49 519	0.57 419	0.44 480	0.15 479	0.11 455	0.19 519	0.14 482	0.15 454	0.13 428

stereogan	0.37 474	0.17 382	0.65 461	0.27 467	0.22 488	0.62 536	0.26 439	0.59 503	0.63 522	0.43 476	0.60 499	0.67 536	0.42 494	0.68 473	0.35 438	0.13 440	0.14 495	0.14 471	0.12 441	0.19 501	0.17 483

Nwc_Net	0.37 474	0.25 469	0.68 472	0.31 509	0.24 509	0.44 481	0.30 478	0.65 533	0.50 474	0.37 410	0.69 525	0.58 509	0.45 503	0.60 434	0.40 463	0.15 479	0.12 472	0.19 519	0.21 528	0.14 440	0.13 428

RYNet	0.37 474	0.18 396	0.59 437	0.25 405	0.28 529	0.61 534	0.32 490	0.59 503	0.59 509	0.41 460	0.38 340	0.57 505	0.39 477	0.87 528	0.53 505	0.11 382	0.08 372	0.12 423	0.11 402	0.18 494	0.18 497

PA-Net	0.37 474	0.28 490	0.83 509	0.31 509	0.28 529	0.39 454	0.42 536	0.51 419	0.55 500	0.34 370	0.42 387	0.41 418	0.36 457	0.79 512	0.49 494	0.12 420	0.23 551	0.16 497	0.23 538	0.12 407	0.18 497
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NLCSM	0.38 481	0.31 512	0.58 430	0.28 489	0.31 540	0.43 478	0.32 490	0.74 555	0.42 391	0.40 450	0.46 433	0.57 505	0.38 470	0.94 542	0.55 506	0.12 420	0.12 472	0.13 444	0.17 512	0.15 454	0.15 461

EKT-Stereo	0.38 481	0.12 198	0.38 262	0.42 548	3.88 600	0.21 187	0.17 171	0.35 240	0.28 219	0.20 160	0.20 143	0.23 224	0.15 175	0.28 256	0.16 184	0.09 294	0.07 287	0.09 255	0.07 157	0.09 256	0.09 297

S-Stereo	0.38 481	0.20 424	1.05 545	0.27 467	0.22 488	0.38 446	0.32 490	0.55 464	0.66 525	0.39 440	0.59 494	0.49 468	0.41 485	0.75 497	0.40 463	0.12 420	0.15 510	0.13 444	0.13 468	0.16 463	0.21 523

ADCRef	0.38 481	0.24 464	0.88 521	0.26 439	0.21 472	0.49 506	0.27 445	0.52 436	0.48 457	0.50 505	0.58 492	0.35 365	0.47 512	0.48 369	1.29 574	0.09 294	0.08 372	0.12 423	0.12 441	0.11 370	0.11 388

PWC_ROB	0.38 481	0.29 498	0.69 473	0.25 405	0.20 464	0.38 446	0.19 259	0.58 498	0.67 528	0.57 528	0.85 544	0.51 479	0.40 481	0.71 481	0.52 503	0.13 440	0.09 406	0.14 471	0.10 363	0.17 480	0.14 449

PWCDC_ROB	0.38 481	0.30 505	0.60 439	0.33 521	0.20 464	0.42 470	0.19 259	0.58 498	0.89 559	0.42 470	1.26 566	0.36 370	0.34 449	0.50 378	0.38 447	0.18 516	0.11 455	0.11 385	0.09 321	0.19 501	0.13 428

aanetorigin	0.39 487	0.29 498	1.09 548	0.24 368	0.19 447	0.28 324	0.37 516	0.33 207	0.47 447	0.94 563	0.82 541	0.52 485	0.54 527	0.49 374	0.50 500	0.11 382	0.09 406	0.10 328	0.10 363	0.16 463	0.15 461

RGC	0.39 487	0.32 518	0.64 460	0.34 523	0.27 524	0.40 459	0.29 467	0.57 489	0.53 489	0.45 487	0.64 514	0.62 520	0.45 503	0.72 486	0.39 455	0.15 479	0.15 510	0.21 526	0.20 525	0.18 494	0.19 505

NCC-stereo	0.39 487	0.25 469	0.69 473	0.32 515	0.28 529	0.46 489	0.36 512	0.65 533	0.52 485	0.40 450	0.57 490	0.56 500	0.47 512	0.73 488	0.45 483	0.17 505	0.14 495	0.18 511	0.25 545	0.16 463	0.16 471

edge stereo	0.39 487	0.22 451	0.81 502	0.27 467	0.22 488	0.37 438	0.24 410	0.56 479	0.54 494	0.53 522	0.60 499	0.71 545	0.50 521	0.78 510	0.40 463	0.16 494	0.14 495	0.19 519	0.14 482	0.16 463	0.17 483

Abc-Net	0.39 487	0.25 469	0.69 473	0.32 515	0.28 529	0.46 489	0.36 512	0.65 533	0.52 485	0.40 450	0.57 490	0.56 500	0.47 512	0.73 488	0.45 483	0.17 505	0.14 495	0.18 511	0.25 545	0.16 463	0.16 471
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 487	0.28 490	0.78 490	0.27 467	0.18 425	0.49 506	0.22 363	0.59 503	0.84 557	0.55 525	0.53 472	0.49 468	0.36 457	0.67 472	0.82 541	0.13 440	0.10 431	0.11 385	0.12 441	0.17 480	0.17 483

SQANet	0.40 493	0.48 548	0.67 467	0.48 556	0.39 549	0.48 501	0.22 363	0.51 419	0.43 399	0.40 450	0.47 441	0.47 456	0.33 440	0.54 402	0.32 422	0.36 560	0.15 510	0.40 560	0.21 528	0.45 559	0.31 554

UDG	0.40 493	0.46 544	0.49 379	0.40 546	0.35 546	0.47 495	0.27 445	0.54 454	0.47 447	0.39 440	0.45 423	0.59 511	0.44 500	0.46 363	0.39 455	0.26 541	0.19 534	0.48 564	0.22 536	0.34 553	0.26 545

DDUNet	0.41 495	0.50 553	0.48 374	0.44 551	0.39 549	0.46 489	0.32 490	0.50 402	0.43 399	0.45 487	0.52 465	0.57 505	0.36 457	0.48 369	0.33 429	0.33 557	0.21 541	0.55 568	0.25 545	0.37 556	0.32 557

222	0.41 495	0.10 90	0.29 147	0.19 100	0.11 122	0.36 433	0.20 306	0.57 489	0.39 358	0.35 387	0.44 411	0.30 317	0.27 368	0.55 404	3.56 598	0.11 382	0.07 287	0.08 175	0.08 233	0.09 256	0.09 297

NaN_ROB	0.41 495	0.28 490	0.62 450	0.30 503	0.19 447	0.51 511	0.47 548	0.58 498	0.59 509	0.56 526	0.47 441	0.49 468	0.41 485	1.21 567	0.64 525	0.12 420	0.18 530	0.12 423	0.13 468	0.11 370	0.14 449

w-ln-seven	0.42 498	0.30 505	1.18 555	0.26 439	0.22 488	0.58 527	0.31 483	0.62 524	0.81 549	0.58 529	0.61 506	0.53 490	0.36 457	0.57 419	0.65 527	0.11 382	0.10 431	0.13 444	0.12 441	0.15 454	0.13 428

test_sample9	0.42 498	0.19 412	0.50 390	0.18 57	0.16 382	0.34 413	0.20 306	0.51 419	0.38 348	0.37 410	0.34 296	0.37 376	0.30 414	0.66 468	0.91 549	0.23 530	1.82 599	0.28 545	0.24 540	0.18 494	0.16 471

SDNR	0.42 498	0.21 438	0.82 506	0.21 208	0.18 425	1.27 577	0.17 171	0.50 402	0.49 466	0.42 470	0.81 539	0.38 384	0.27 368	1.19 564	0.38 447	0.23 530	0.24 553	0.17 503	0.13 468	0.17 480	0.20 515

ccnet	0.42 498	0.31 512	0.48 374	0.27 467	0.32 542	0.60 533	0.32 490	0.65 533	0.46 442	0.53 522	0.66 517	0.56 500	0.45 503	0.72 486	0.61 518	0.26 541	0.19 534	0.24 535	0.21 528	0.26 536	0.22 528

SHD	0.42 498	0.27 487	0.81 502	0.31 509	0.25 517	0.42 470	0.22 363	0.66 539	0.94 567	0.63 536	0.60 499	0.59 511	0.47 512	0.59 432	0.58 513	0.15 479	0.13 485	0.16 497	0.16 503	0.20 510	0.22 528

STTRV1_RVC	0.42 498	0.32 518	0.89 524	0.29 493	0.36 547	0.49 506	0.31 483	0.61 515	0.53 489	0.46 491	0.56 486	0.47 456	0.43 498	1.00 551	0.39 455	0.27 546	0.21 541	0.20 523	0.18 519	0.25 528	0.17 483

Wz-Net-SNSev	0.43 504	0.41 540	1.27 562	0.30 503	0.21 472	0.44 481	0.41 533	0.61 515	0.65 524	0.46 491	0.65 515	0.62 520	0.39 477	0.74 496	0.59 514	0.12 420	0.11 455	0.12 423	0.13 468	0.16 463	0.14 449

XQC	0.43 504	0.37 531	0.96 535	0.34 523	0.25 517	0.53 521	0.34 503	0.60 511	0.73 541	0.51 510	0.46 433	0.57 505	0.47 512	0.70 478	0.72 532	0.17 505	0.12 472	0.18 511	0.15 491	0.25 528	0.23 535

CC-Net-ROB	0.43 504	0.47 546	0.65 461	0.37 540	0.23 501	0.51 511	0.29 467	0.66 539	0.49 466	0.46 491	0.51 457	0.48 463	0.38 470	0.96 547	0.35 438	0.34 558	0.23 551	0.55 568	0.25 545	0.31 549	0.20 515

GANetREF_RVC	0.43 504	0.47 546	0.69 473	0.38 542	0.20 464	0.51 511	0.48 552	0.66 539	0.66 525	0.46 491	0.46 433	0.50 475	0.44 500	0.90 536	0.39 455	0.27 546	0.21 541	0.32 553	0.18 519	0.27 541	0.22 528
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
FBW_ROB	0.43 504	0.26 480	0.54 412	0.31 509	0.20 464	0.51 511	0.32 490	0.70 550	0.60 513	0.59 530	0.55 479	0.65 531	0.41 485	1.40 576	0.51 502	0.13 440	0.17 524	0.21 526	0.16 503	0.17 480	0.18 497

PDISCO_ROB	0.43 504	0.30 505	0.67 467	0.43 549	0.36 547	0.67 541	0.32 490	0.72 553	0.76 543	0.43 476	0.53 472	0.63 528	0.40 481	0.66 468	0.47 491	0.21 527	0.12 472	0.21 526	0.19 524	0.25 528	0.20 515

z-mn7	0.44 510	0.40 536	1.09 548	0.25 405	0.18 425	0.61 534	0.34 503	0.56 479	0.93 565	0.43 476	0.96 552	0.53 490	0.39 477	0.94 542	0.59 514	0.10 343	0.09 406	0.10 328	0.10 363	0.14 440	0.13 428

DeepPrunerF	0.44 510	0.29 498	1.29 564	0.33 521	0.30 537	0.35 428	0.36 512	0.62 524	1.15 577	0.40 450	0.44 411	0.39 396	0.41 485	0.80 516	0.52 503	0.18 516	0.14 495	0.23 533	0.21 528	0.17 480	0.17 483

ADCP+	0.45 512	0.24 464	1.15 554	0.25 405	0.22 488	0.56 523	0.39 527	0.54 454	0.51 478	0.44 483	0.51 457	0.46 454	0.52 526	0.56 415	1.89 587	0.10 343	0.08 372	0.11 385	0.10 363	0.14 440	0.13 428

PASM	0.45 512	0.35 523	0.90 525	0.35 532	0.33 543	0.39 454	0.38 522	0.50 402	0.61 516	0.52 516	0.51 457	0.62 520	0.45 503	0.93 540	0.48 492	0.26 541	0.29 561	0.29 549	0.33 558	0.29 547	0.26 545

zh-mn7	0.46 514	0.45 543	1.48 570	0.25 405	0.19 447	0.44 481	0.29 467	0.56 479	0.82 550	0.65 540	0.96 552	0.49 468	0.38 470	0.88 531	0.63 523	0.12 420	0.10 431	0.11 385	0.11 402	0.13 422	0.14 449

G-Net	0.46 514	0.25 469	0.86 518	0.34 523	0.28 529	0.90 562	0.35 507	0.47 372	0.45 425	0.68 543	1.22 564	0.64 530	0.60 538	0.61 441	0.57 508	0.16 494	0.14 495	0.17 503	0.13 468	0.22 520	0.19 505

GCST	0.47 516	0.60 562	0.57 425	1.04 586	0.48 559	0.38 446	0.11 16	0.40 298	0.32 272	0.41 460	0.34 296	0.29 301	0.17 217	0.46 363	0.19 267	0.69 577	0.42 572	0.79 581	0.62 583	0.62 569	0.46 570

ADCL	0.47 516	0.22 451	1.00 539	0.27 467	0.19 447	0.74 547	0.64 566	0.54 454	0.69 533	0.56 526	0.71 526	0.55 496	0.60 538	0.60 434	1.43 576	0.11 382	0.09 406	0.13 444	0.13 468	0.14 440	0.14 449

DPSNet	0.47 516	0.24 464	0.93 530	0.27 467	0.20 464	0.75 549	0.57 560	0.84 568	0.79 547	0.47 499	0.51 457	0.60 514	0.69 551	0.87 528	0.71 531	0.16 494	0.13 485	0.12 423	0.10 363	0.25 528	0.21 523

zh-sn7	0.48 519	0.51 555	1.43 569	0.29 493	0.20 464	0.47 495	0.39 527	0.57 489	0.62 518	0.52 516	0.81 539	0.52 485	0.56 531	1.05 556	0.87 546	0.12 420	0.13 485	0.13 444	0.13 468	0.17 480	0.16 471

ADCPNet	0.48 519	0.29 498	1.60 574	0.27 467	0.23 501	0.70 545	0.38 522	0.53 447	0.51 478	0.51 510	0.59 494	0.67 536	0.56 531	0.60 434	1.14 564	0.15 479	0.18 530	0.14 471	0.23 538	0.19 501	0.19 505

MDST_ROB	0.48 519	0.14 304	0.95 533	0.30 503	0.21 472	1.33 580	0.32 490	0.77 558	0.56 503	1.06 571	0.71 526	0.49 468	0.35 453	1.26 570	0.38 447	0.13 440	0.11 455	0.16 497	0.13 468	0.12 407	0.12 411

test_sample8	0.49 522	0.19 412	0.50 390	0.18 57	0.16 382	0.34 413	0.20 306	0.55 464	0.34 294	0.62 534	0.38 340	1.15 565	0.67 549	0.66 468	0.91 549	0.23 530	1.82 599	0.28 545	0.24 540	0.18 494	0.16 471

SuperB	0.49 522	0.28 490	2.23 581	0.23 317	0.15 350	0.41 463	0.32 490	0.47 372	0.82 550	0.43 476	0.50 451	0.33 344	0.45 503	0.68 473	1.08 559	0.10 343	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.98 590	0.14 449

ADCMid	0.49 522	0.34 521	1.13 553	0.26 439	0.21 472	0.51 511	0.37 516	0.57 489	0.54 494	0.75 551	0.66 517	0.62 520	0.64 548	0.64 457	1.68 581	0.13 440	0.12 472	0.17 503	0.17 512	0.20 510	0.17 483

psmorigin	0.50 525	0.25 469	3.03 590	0.24 368	0.19 447	0.38 446	0.22 363	0.50 402	0.44 414	0.64 538	0.68 521	0.71 545	0.51 524	0.85 525	0.45 483	0.14 466	0.17 524	0.13 444	0.14 482	0.16 463	0.21 523

CSAN	0.50 525	0.35 523	0.78 490	0.36 534	0.23 501	0.56 523	0.59 563	0.61 515	0.70 535	0.64 538	0.78 536	0.65 531	0.60 538	1.38 575	0.62 520	0.21 527	0.17 524	0.20 523	0.20 525	0.18 494	0.18 497

SGM_RVC	0.50 525	0.19 412	0.50 390	0.25 405	0.15 350	0.69 542	0.39 527	0.68 547	0.82 550	0.95 565	0.84 543	1.13 562	0.76 555	1.16 563	0.60 517	0.16 494	0.16 517	0.16 497	0.16 503	0.16 463	0.17 483
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 525	0.20 424	0.78 490	0.24 368	0.26 522	0.39 454	0.30 478	0.51 419	0.50 474	0.54 524	1.23 565	2.52 592	0.37 466	0.77 508	0.95 552	0.08 211	0.06 163	0.06 31	0.05 50	0.10 322	0.08 235

Wz-Net-TNSev	0.51 529	0.58 560	1.61 576	0.25 405	0.21 472	0.65 538	0.45 542	0.63 531	0.69 533	0.51 510	0.54 475	0.71 545	0.60 538	1.00 551	0.77 536	0.15 479	0.15 510	0.13 444	0.15 491	0.21 513	0.20 515

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 529	0.50 553	0.86 518	0.39 544	0.24 509	0.84 557	0.55 559	0.56 479	0.62 518	0.60 531	0.68 521	0.62 520	0.42 494	1.13 562	0.43 475	0.23 530	0.27 557	0.27 538	0.35 560	0.25 528	0.29 550

AnyNet_C32	0.51 529	0.40 536	1.10 552	0.29 493	0.28 529	0.59 530	0.58 561	0.54 454	0.60 513	0.62 534	0.66 517	0.54 494	0.54 527	0.78 510	1.74 584	0.15 479	0.14 495	0.15 486	0.17 512	0.20 510	0.20 515

WCMA_ROB	0.51 529	0.21 438	0.65 461	0.25 405	0.21 472	0.58 527	0.32 490	0.54 454	0.55 500	0.95 565	1.40 570	1.28 570	0.81 560	0.73 488	0.62 520	0.18 516	0.15 510	0.15 486	0.15 491	0.19 501	0.19 505

WZ-Net	0.52 533	0.38 534	1.90 578	0.30 503	0.24 509	0.57 526	0.48 552	0.62 524	0.78 546	0.50 505	0.71 526	0.68 540	0.54 527	0.98 550	0.84 542	0.13 440	0.10 431	0.11 385	0.12 441	0.19 501	0.20 515

SANet	0.53 534	0.28 490	0.96 535	0.26 439	0.15 350	0.69 542	0.44 541	0.67 544	1.34 580	0.67 542	0.98 555	0.94 556	0.71 553	0.89 533	0.76 533	0.14 466	0.12 472	0.12 423	0.11 402	0.17 480	0.16 471

Consistency-Raft	0.55 535	0.48 548	1.02 542	0.45 552	0.49 560	0.49 506	0.47 548	0.72 553	0.72 538	0.45 487	0.82 541	0.47 456	0.60 538	0.50 378	0.63 523	0.39 564	0.39 570	0.44 562	0.51 574	0.52 563	0.37 560

anonymity	0.56 536	0.54 558	0.70 479	0.47 555	0.61 570	0.56 523	0.43 538	0.69 548	0.49 466	0.63 536	0.55 479	0.54 494	0.60 538	0.61 441	0.57 508	0.55 570	0.53 580	0.50 565	0.54 577	0.51 562	0.56 575

MFN_U_SF_RVC	0.56 536	0.51 555	1.19 556	0.38 542	0.22 488	0.69 542	0.27 445	0.80 563	0.67 528	0.73 547	0.74 531	0.87 552	0.61 547	0.81 519	0.76 533	0.29 552	0.27 557	0.32 553	0.37 564	0.32 552	0.31 554

SAMSARA	0.56 536	0.39 535	0.80 500	0.60 565	0.46 557	1.00 566	1.23 596	0.67 544	0.68 531	0.71 546	0.54 475	0.89 555	0.57 534	0.81 519	0.62 520	0.19 522	0.22 546	0.18 511	0.18 519	0.27 541	0.25 543

otaku	0.57 539	0.62 564	0.87 520	0.63 567	0.44 556	0.73 546	0.37 516	0.65 533	0.66 525	0.51 510	0.75 532	0.66 535	0.45 503	0.69 475	0.46 489	0.53 567	0.34 567	0.55 568	0.35 560	0.60 568	0.45 567

Ntro	0.58 540	0.64 565	0.92 528	0.66 568	0.50 562	0.77 550	0.36 512	0.66 539	0.70 535	0.50 505	0.59 494	0.65 531	0.51 524	0.75 497	0.45 483	0.56 571	0.32 565	0.56 571	0.34 559	0.63 570	0.46 570

PVD	0.58 540	0.34 521	0.84 514	0.39 544	0.31 540	0.59 530	0.47 548	0.80 563	1.25 578	0.92 561	1.09 558	0.79 549	0.82 561	0.85 525	0.76 533	0.21 527	0.18 530	0.22 532	0.18 519	0.27 541	0.35 559

ADCS	0.58 540	0.40 536	1.35 567	0.29 493	0.24 509	0.55 522	0.45 542	0.67 544	0.83 554	0.76 553	0.71 526	0.68 540	0.60 538	0.76 502	2.23 592	0.16 494	0.16 517	0.16 497	0.17 512	0.22 520	0.22 528

MeshStereo	0.58 540	0.27 487	0.67 467	0.22 269	0.17 404	0.66 540	0.37 516	0.78 559	0.61 516	1.47 592	1.30 567	1.65 578	0.79 557	1.12 561	0.59 514	0.17 505	0.17 524	0.17 503	0.14 482	0.17 480	0.14 449
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
MSMD_ROB	0.60 544	0.33 520	0.61 442	0.30 503	0.25 517	0.86 559	0.35 507	0.55 464	0.67 528	1.10 573	1.49 575	1.76 581	0.97 571	0.88 531	0.49 494	0.23 530	0.21 541	0.27 538	0.27 553	0.25 528	0.24 540

DGSMNet	0.61 545	0.29 498	0.91 526	0.51 560	0.70 574	0.62 536	1.38 597	0.59 503	0.55 500	0.37 410	0.61 506	0.52 485	0.33 440	0.65 463	0.43 475	0.53 567	0.60 587	0.67 573	0.61 582	0.63 570	0.61 583

FCDSN-DC	0.63 546	0.31 512	0.61 442	0.36 534	0.30 537	0.65 538	0.37 516	0.66 539	0.68 531	1.14 575	1.54 578	1.71 580	1.26 580	0.92 538	0.64 525	0.24 537	0.22 546	0.27 538	0.26 549	0.27 541	0.27 549
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 546	0.37 531	2.40 585	0.26 439	0.25 517	0.38 446	0.49 554	0.41 310	1.06 572	1.38 581	0.87 548	0.62 520	0.95 568	0.65 463	1.65 580	0.11 382	0.09 406	0.10 328	0.11 402	0.19 501	0.17 483

AnyNet_C01	0.65 548	0.58 560	2.60 588	0.32 515	0.26 522	0.88 560	0.61 564	0.63 531	0.62 518	0.68 543	0.96 552	0.76 548	0.60 538	0.96 547	1.43 576	0.16 494	0.16 517	0.17 503	0.17 512	0.23 523	0.23 535

DispFullNet	0.66 549	0.89 577	1.59 573	0.77 575	1.21 592	0.51 511	0.23 388	0.59 503	0.72 538	0.69 545	0.61 506	0.69 542	0.91 567	0.79 512	0.48 492	0.27 546	0.12 472	0.73 576	0.30 557	0.65 573	0.40 563

NVStereoNet_ROB	0.67 550	0.49 552	0.83 509	0.48 556	0.40 551	0.51 511	0.46 544	0.70 550	0.77 545	0.84 557	1.72 582	1.02 561	0.83 562	1.23 568	0.79 539	0.32 556	0.38 569	0.40 560	0.46 568	0.36 555	0.41 564
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 551	0.64 565	1.06 546	0.45 552	0.27 524	1.40 584	0.58 561	0.78 559	0.92 563	0.84 557	0.86 545	0.88 554	0.68 550	1.33 574	0.68 530	0.37 562	0.29 561	0.34 556	0.36 563	0.43 557	0.37 560

SPS-STEREO	0.69 552	0.61 563	0.98 537	0.52 562	0.57 567	0.74 547	0.50 555	0.78 559	0.62 518	0.95 565	0.86 545	0.94 556	0.70 552	1.01 553	0.87 546	0.58 573	0.51 577	0.50 565	0.50 573	0.55 565	0.58 578
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 553	0.30 505	0.69 473	0.32 515	0.27 524	0.81 556	0.39 527	0.79 562	0.82 550	1.41 584	1.58 580	1.98 583	1.26 580	1.02 554	0.77 536	0.24 537	0.22 546	0.27 538	0.26 549	0.26 536	0.26 545

FC-DCNN v2	0.71 554	0.30 505	0.67 467	0.32 515	0.27 524	0.84 557	0.39 527	0.84 568	0.85 558	1.44 588	1.64 581	2.09 585	1.28 582	1.06 557	0.80 540	0.24 537	0.22 546	0.27 538	0.26 549	0.26 536	0.25 543

RainbowNet	0.72 555	0.89 577	1.02 542	0.82 576	0.63 572	0.78 553	0.52 556	0.81 565	0.93 565	0.60 531	0.79 537	0.80 550	0.60 538	0.80 516	0.57 508	0.78 582	0.55 583	0.78 579	0.49 571	0.76 579	0.58 578

ACVNet_1	0.72 555	0.81 572	1.37 568	0.72 573	0.53 565	0.77 550	0.42 536	0.85 571	0.90 561	0.74 550	0.75 532	1.32 572	0.72 554	1.02 554	0.55 506	0.54 569	0.31 564	0.71 575	0.35 560	0.64 572	0.45 567

ACVNet-4b	0.72 555	0.81 572	1.33 566	0.72 573	0.50 562	0.80 555	0.31 483	0.71 552	0.80 548	0.50 505	0.72 530	0.95 558	0.43 498	0.96 547	1.20 571	1.13 595	0.21 541	0.76 578	0.45 567	0.65 573	0.46 570

MFMNet_re	0.72 555	0.76 570	0.99 538	0.62 566	0.70 574	0.77 550	0.67 567	0.75 556	0.83 554	0.78 555	0.86 545	0.69 542	0.78 556	0.71 481	0.61 518	0.66 576	0.59 586	0.61 572	0.58 581	0.68 576	0.71 587

ELAS_RVC	0.74 559	0.36 526	1.00 539	0.37 540	0.33 543	0.88 560	0.93 585	0.83 567	1.08 573	1.35 580	1.33 569	1.24 568	1.33 584	1.06 557	0.95 552	0.27 546	0.25 555	0.29 549	0.27 553	0.30 548	0.30 551
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 559	0.36 526	0.85 517	0.36 534	0.33 543	1.36 581	0.77 576	0.93 572	0.92 563	1.41 584	1.53 577	1.16 566	1.17 576	0.95 546	1.03 556	0.26 541	0.25 555	0.28 545	0.28 556	0.31 549	0.30 551
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.76 561	0.44 542	1.98 579	0.49 559	0.16 382	0.58 527	0.31 483	0.81 565	0.83 554	0.41 460	0.52 465	0.98 560	0.58 535	4.97 603	1.03 556	0.11 382	0.07 287	0.10 328	0.24 540	0.27 541	0.26 545

RTS	0.78 562	0.48 548	4.68 593	0.34 523	0.28 529	1.12 570	0.46 544	0.62 524	1.03 569	0.73 547	0.89 549	0.60 514	0.59 536	1.61 579	1.16 567	0.14 466	0.11 455	0.15 486	0.15 491	0.21 513	0.19 505

RTSA	0.78 562	0.48 548	4.68 593	0.34 523	0.28 529	1.12 570	0.46 544	0.62 524	1.03 569	0.73 547	0.89 549	0.60 514	0.59 536	1.61 579	1.16 567	0.14 466	0.11 455	0.15 486	0.15 491	0.21 513	0.19 505

SGM+DAISY	0.87 564	0.66 567	1.30 565	0.51 560	0.60 569	1.03 567	0.84 582	0.76 557	0.73 541	1.39 582	1.51 576	1.31 571	1.22 578	1.11 559	1.08 559	0.57 572	0.53 580	0.51 567	0.51 574	0.54 564	0.61 583

ACVNet_2	0.89 565	0.87 576	1.25 560	0.82 576	0.62 571	0.97 565	0.62 565	1.14 577	1.42 582	1.00 568	1.40 570	1.47 575	0.84 563	1.11 559	0.66 528	0.61 574	0.43 573	0.78 579	0.49 571	0.75 578	0.52 573

IMH-64-1	0.91 566	0.86 574	0.84 514	0.97 581	0.75 576	0.92 563	0.71 569	1.27 578	1.10 574	0.89 559	1.45 572	1.14 563	0.96 569	1.19 564	0.84 542	0.74 579	0.51 577	0.97 584	0.55 578	0.84 581	0.60 580

IMH-64	0.91 566	0.86 574	0.84 514	0.97 581	0.75 576	0.92 563	0.71 569	1.27 578	1.10 574	0.89 559	1.45 572	1.14 563	0.96 569	1.19 564	0.84 542	0.74 579	0.51 577	0.97 584	0.55 578	0.84 581	0.60 580

MonStereo1	0.93 568	0.56 559	0.82 506	0.69 569	0.58 568	1.37 582	0.35 507	0.94 573	1.25 578	0.93 562	1.90 585	1.52 576	2.10 593	1.27 571	0.77 536	0.69 577	0.33 566	0.75 577	0.47 570	0.70 577	0.57 577

U	1.00 569	0.09 48	0.21 72	0.21 208	3.68 598	6.12 602	0.14 73	0.21 44	0.21 124	0.11 28	0.11 24	0.10 36	0.09 20	0.12 2	0.11 15	0.07 76	0.05 32	5.42 607	2.90 605	0.07 120	0.06 85

PWCK	1.00 569	1.17 591	1.70 577	0.91 579	0.41 552	1.19 574	0.92 584	1.10 575	1.14 576	1.16 576	1.14 561	1.25 569	0.88 566	1.75 585	1.04 558	0.87 586	0.50 575	0.87 582	0.53 576	0.96 589	0.52 573

WAO-7	1.01 571	0.89 577	0.93 530	0.83 578	0.66 573	1.18 572	0.81 580	1.40 582	1.57 586	1.11 574	1.76 584	1.45 574	1.19 577	1.50 578	1.14 564	0.61 574	0.62 590	0.70 574	0.68 585	0.66 575	0.60 580

MADNet+	1.01 571	1.16 590	4.72 595	0.70 571	0.47 558	1.24 576	0.96 586	0.97 574	0.89 559	0.65 540	0.77 535	0.87 552	0.85 565	2.09 589	1.68 581	0.38 563	0.39 570	0.31 552	0.27 553	0.43 557	0.39 562

MultiAttention	1.02 573	0.13 261	0.43 329	0.35 532	0.43 555	5.36 598	1.71 598	0.69 548	0.53 489	0.36 403	0.63 512	0.55 496	0.22 286	7.60 608	0.43 475	0.09 294	0.06 163	0.14 471	0.24 540	0.26 536	0.30 551

IMH	1.05 574	0.95 582	1.00 539	1.01 583	0.78 580	1.11 569	0.68 568	1.38 581	1.43 583	1.00 568	1.72 582	1.43 573	1.14 573	1.73 584	0.89 548	1.09 592	0.55 583	0.99 586	0.57 580	0.87 584	0.62 585

WAO-6	1.07 575	0.93 581	0.92 528	0.96 580	0.78 580	1.28 578	0.75 573	1.34 580	2.00 590	1.02 570	1.54 578	1.59 577	1.22 578	1.31 573	1.14 564	0.78 582	0.55 583	1.02 588	0.75 589	0.83 580	0.69 586

LVE	1.13 576	1.02 583	1.28 563	1.01 583	0.80 583	1.29 579	0.81 580	1.47 585	1.96 588	1.07 572	1.90 585	1.90 582	1.01 572	1.48 577	0.91 549	0.93 589	0.61 589	0.94 583	0.69 586	0.87 584	0.75 591

JetBlue	1.14 577	0.76 570	2.36 583	0.59 564	0.75 576	3.04 595	1.78 599	1.11 576	0.90 561	0.94 563	1.10 559	1.66 579	1.28 582	2.09 589	1.72 583	0.43 566	0.36 568	0.38 558	0.38 566	0.58 567	0.56 575

Dean	1.17 578	1.04 585	1.49 572	1.03 585	0.78 580	1.20 575	0.77 576	1.48 586	1.96 588	1.28 578	1.99 588	2.15 586	1.14 573	1.25 569	1.00 555	0.81 584	0.60 587	1.01 587	0.69 586	0.92 588	0.74 590

SGM-ForestM	1.36 579	0.28 490	0.79 497	0.26 439	0.16 382	2.26 592	1.00 588	1.42 583	1.46 584	2.38 597	2.05 589	5.95 605	2.66 597	2.95 595	2.46 594	0.17 505	0.18 530	0.18 511	0.18 519	0.15 454	0.18 497

xyz-stereo	1.40 580	0.10 90	17.09 613	0.18 57	0.07 1	4.78 597	0.18 214	0.29 152	0.34 294	0.36 403	2.81 596	0.40 411	0.29 400	0.56 415	0.24 357	0.07 76	0.05 32	0.09 255	0.06 101	0.06 52	0.05 25

MANE	1.41 581	0.36 526	0.74 488	0.43 549	0.41 552	2.16 591	0.80 578	2.39 599	3.38 595	2.22 596	3.06 597	3.54 598	2.73 598	2.15 591	1.94 589	0.28 550	0.27 557	0.30 551	0.46 568	0.28 546	0.34 558

TorneroNet-64	1.43 582	1.03 584	1.20 557	1.10 587	0.86 586	2.26 592	0.73 572	1.84 591	3.84 600	1.25 577	2.25 593	2.69 594	1.42 585	1.76 586	1.43 576	0.76 581	0.50 575	1.09 589	0.66 584	1.23 593	0.76 592

notaker	1.45 583	1.34 594	1.48 570	1.40 594	1.07 590	1.18 572	0.85 583	1.48 586	1.40 581	1.51 593	3.46 598	2.40 591	1.81 590	1.76 586	1.45 579	1.11 593	0.69 595	1.38 596	0.87 592	1.31 595	0.97 595

WAO-8	1.46 584	1.10 588	1.09 548	1.10 587	0.84 584	2.06 588	0.75 573	1.84 591	3.83 598	1.44 588	2.21 591	2.15 586	1.43 586	3.17 596	1.19 569	0.91 587	0.65 592	1.09 589	0.79 590	0.90 586	0.71 587

Venus	1.46 584	1.10 588	1.09 548	1.10 587	0.84 584	2.06 588	0.75 573	1.84 591	3.83 598	1.44 588	2.21 591	2.15 586	1.43 586	3.17 596	1.19 569	0.91 587	0.65 592	1.09 589	0.79 590	0.90 586	0.71 587

UNDER WATER-64	1.55 586	1.19 592	2.52 586	1.31 592	0.95 588	2.12 590	1.21 595	1.45 584	3.19 594	1.43 587	1.32 568	2.64 593	2.04 592	1.63 581	1.83 585	1.11 593	0.67 594	1.28 594	0.92 593	1.19 591	1.02 596

UNDER WATER	1.59 587	1.22 593	2.36 583	1.38 593	1.03 589	1.67 587	1.10 592	1.54 589	3.63 596	1.44 588	1.47 574	2.85 595	2.25 595	1.67 582	1.94 589	1.06 591	0.62 590	1.31 595	0.93 594	1.21 592	1.02 596

LSM	1.64 588	0.40 536	2.56 587	2.02 598	17.61 612	0.51 511	0.52 556	0.61 515	0.76 543	0.82 556	1.11 560	0.63 528	0.54 527	0.75 497	0.49 494	0.16 494	0.24 553	0.18 511	0.21 528	0.25 528	2.42 603

LE_ROB	1.76 589	0.20 424	2.68 589	0.48 556	0.52 564	0.78 553	0.96 586	0.84 568	6.61 605	7.40 608	2.08 590	2.08 584	4.83 600	1.27 571	3.79 599	0.10 343	0.08 372	0.12 423	0.11 402	0.11 370	0.10 353

ktn	1.77 590	1.36 595	1.22 558	1.43 595	1.14 591	1.52 585	1.08 591	1.51 588	3.96 601	2.77 600	4.69 600	3.35 597	1.46 588	1.69 583	1.25 573	1.43 597	0.77 596	1.45 597	0.99 595	1.32 596	0.96 594

KSHMR	1.89 591	1.36 595	1.60 574	1.47 596	1.22 593	1.38 583	1.06 590	1.79 590	5.97 604	1.42 586	5.65 604	2.98 596	1.14 573	2.23 592	1.20 571	1.27 596	1.12 597	1.46 598	1.10 597	1.32 596	1.15 598

TorneroNet	2.22 592	1.08 587	1.24 559	1.14 591	0.90 587	5.58 599	0.80 578	2.12 597	8.69 607	2.58 598	5.42 602	3.88 599	1.97 591	1.78 588	1.87 586	0.86 585	0.54 582	1.15 593	0.74 588	1.23 593	0.85 593

MADNet++	2.26 593	1.80 598	2.06 580	2.13 600	1.97 597	2.61 594	1.79 600	2.38 598	2.16 591	2.75 599	2.65 595	2.38 590	2.43 596	3.17 596	3.21 596	2.17 600	1.95 601	1.94 600	1.63 599	2.06 599	2.01 602

JetRed	2.30 594	2.64 600	6.12 597	1.12 590	1.38 595	5.85 601	3.29 601	1.99 595	1.67 587	1.98 595	1.95 587	2.16 589	1.60 589	2.48 593	4.10 600	1.05 590	1.60 598	1.09 589	1.01 596	1.67 598	1.28 599

HanzoNet	2.97 595	1.69 597	2.29 582	1.74 597	1.33 594	1.53 586	1.03 589	1.99 595	2.64 593	5.51 604	5.16 601	5.90 604	6.82 606	4.32 602	3.29 597	3.16 603	2.02 603	1.92 599	2.87 604	2.24 600	1.89 601

coex-ft	3.44 596	0.73 569	48.55 625	0.24 368	0.19 447	0.50 510	0.43 538	0.47 372	2.40 592	7.03 607	1.20 563	0.97 559	2.23 594	0.73 488	1.92 588	0.12 420	0.15 510	0.14 471	0.12 441	0.21 513	0.43 565

TCMNet-wrong-test	4.29 597	5.57 605	4.65 592	11.33 610	10.39 607	5.73 600	4.48 603	4.13 603	1.02 568	1.91 594	2.39 594	6.16 607	3.62 599	3.84 601	4.50 602	1.99 599	0.47 574	1.97 601	1.69 600	5.69 606	4.31 607

DPSimNet_ROB	4.34 598	4.23 601	6.89 599	3.67 601	3.68 598	4.75 596	5.21 604	2.67 600	3.68 597	5.82 605	3.95 599	5.57 601	6.72 605	3.46 600	4.48 601	4.05 606	2.88 604	4.68 606	3.12 606	3.69 602	3.62 606

tt	4.71 599	0.10 90	3.94 591	2.06 599	1.53 596	10.14 607	16.88 608	9.27 611	4.98 602	1.39 582	1.02 556	4.68 600	4.90 601	3.35 599	5.86 604	5.76 608	9.15 614	2.24 603	2.53 602	3.10 601	1.32 600

BEATNet-Init1	4.73 600	2.61 599	13.29 612	0.58 563	0.53 565	10.12 606	3.33 602	4.83 604	5.01 603	8.75 609	8.51 606	14.08 616	7.60 607	7.70 609	5.34 603	0.28 550	0.28 560	0.34 556	0.37 564	0.57 566	0.45 567

USTest	6.88 601	5.23 604	5.63 596	7.22 606	7.29 602	14.34 610	22.76 610	8.48 609	9.32 608	5.42 603	6.39 605	6.29 608	6.64 604	6.92 606	8.62 607	1.94 598	3.29 605	2.16 602	2.55 603	3.85 603	3.29 605

ASD4	7.23 602	6.65 606	7.69 600	5.24 603	5.62 601	11.85 608	20.36 609	7.57 608	7.14 606	6.55 606	5.47 603	5.99 606	5.78 602	7.22 607	9.24 608	4.85 607	4.44 606	6.40 611	5.19 607	6.53 607	4.89 608

EDNetEfficientorigin	7.51 603	0.52 557	140.47 627	0.25 405	0.17 404	0.42 470	0.29 467	0.47 372	1.03 569	1.28 578	1.02 556	0.83 551	0.84 563	0.75 497	0.99 554	0.10 343	0.09 406	0.12 423	0.10 363	0.21 513	0.22 528

DGTPSM_ROB	8.34 604	5.10 602	10.37 610	5.31 604	10.18 605	8.33 603	23.60 614	6.06 606	13.41 614	4.90 601	10.87 611	5.65 602	10.44 608	6.17 604	12.59 609	3.74 604	7.55 609	3.69 604	7.26 610	4.14 604	7.46 609

DPSMNet_ROB	8.40 605	5.11 603	10.49 611	5.58 605	10.25 606	8.34 604	23.62 615	6.07 607	13.45 615	4.93 602	10.88 612	5.66 603	10.44 608	6.24 605	12.64 610	3.98 605	7.61 610	3.76 605	7.30 611	4.20 605	7.51 610

DLNR_Zeroshot_test	10.44 606	12.10 613	19.93 615	106.08 627	23.66 623	0.14 18	0.13 49	3.22 601	0.17 53	0.16 121	0.23 170	0.16 137	0.10 49	0.31 295	0.15 159	2.36 601	0.06 163	0.07 92	0.07 157	39.70 626	0.06 85

DLNR-FE	10.45 607	12.13 614	19.94 616	106.10 628	23.12 622	0.14 18	0.13 49	3.28 602	0.17 53	0.16 121	0.23 170	0.16 137	0.10 49	0.31 295	0.15 159	2.41 602	0.06 163	0.07 92	0.07 157	40.22 627	0.06 85

LRCNet_RVC	10.90 608	14.34 616	9.35 601	15.35 611	8.04 604	1.08 568	0.34 503	8.78 610	0.70 535	12.63 616	16.05 615	9.85 609	6.54 603	8.57 610	6.34 605	20.27 622	5.40 608	23.70 621	21.88 622	14.87 614	13.83 617

DPSM_ROB	11.49 609	9.87 611	10.35 608	11.13 608	11.31 608	19.11 616	27.51 617	13.37 616	14.21 617	10.31 613	11.06 613	10.96 614	11.27 614	11.96 616	13.59 612	6.78 610	8.19 612	6.03 608	7.09 608	7.93 608	7.73 612

DPSM	11.49 609	9.87 611	10.35 608	11.13 608	11.31 608	19.11 616	27.51 617	13.37 616	14.21 617	10.31 613	11.06 613	10.96 614	11.27 614	11.96 616	13.59 612	6.78 610	8.19 612	6.03 608	7.09 608	7.93 608	7.73 612

xxxxx1	15.27 611	9.54 608	10.31 605	20.13 614	18.88 613	17.08 611	23.03 611	10.36 612	10.99 610	9.21 610	9.62 607	10.74 611	10.61 611	10.72 612	13.89 614	7.97 612	9.20 615	31.85 624	44.72 626	12.84 611	13.69 614

tt_ll	15.27 611	9.54 608	10.31 605	20.13 614	18.88 613	17.08 611	23.03 611	10.36 612	10.99 610	9.21 610	9.62 607	10.74 611	10.61 611	10.72 612	13.89 614	7.97 612	9.20 615	31.85 624	44.72 626	12.84 611	13.69 614

ff	15.27 611	9.54 608	10.31 605	20.13 614	18.88 613	17.08 611	23.03 611	10.36 612	10.99 610	9.21 610	9.62 607	10.74 611	10.61 611	10.72 612	13.89 614	7.97 612	9.20 615	31.85 624	44.72 626	12.84 611	13.69 614

PML	16.10 614	12.82 615	6.78 598	5.23 602	7.76 603	33.92 620	66.56 627	5.30 605	10.28 609	26.12 627	68.59 627	20.51 618	13.49 616	10.06 611	6.78 606	5.96 609	2.00 602	6.04 610	2.18 601	8.96 610	2.60 604

Anonymous_1	16.62 615	9.35 607	9.84 602	10.66 607	14.64 610	18.66 615	27.12 616	12.64 615	13.51 616	10.76 615	10.30 610	10.13 610	10.60 610	11.06 615	12.74 611	15.87 621	7.74 611	16.92 618	43.48 625	58.66 628	7.68 611

HaxPig	17.72 616	20.22 625	19.73 614	16.53 612	16.51 611	9.27 605	9.33 605	14.34 618	13.27 613	18.65 617	18.70 616	17.35 617	16.77 617	17.04 618	16.45 617	22.05 623	20.89 624	22.27 620	21.53 621	21.29 621	22.13 626

MEDIAN_ROB	21.21 617	24.62 626	23.47 623	19.58 613	19.65 616	13.22 609	10.96 606	17.88 619	17.00 619	22.14 626	22.02 618	20.86 619	20.36 618	21.06 619	19.71 618	25.63 625	24.13 625	26.21 622	25.20 623	25.17 622	25.38 627

RAFT-FEzeroshot	23.10 618	19.88 621	20.56 617	22.49 618	22.75 619	38.38 621	55.50 624	26.84 623	28.66 624	20.60 621	22.10 619	22.05 620	22.74 620	24.00 622	27.37 623	13.59 615	16.48 619	12.14 612	14.28 614	15.96 616	15.54 620

RAFT-FE	23.10 618	19.88 621	20.56 617	22.49 618	22.75 619	38.38 621	55.50 624	26.84 623	28.66 624	20.60 621	22.10 619	22.05 620	22.74 620	24.00 622	27.37 623	13.59 615	16.48 619	12.14 612	14.28 614	15.96 616	15.54 620

CasAABBNet	23.10 618	19.86 619	20.64 619	22.47 617	22.73 617	38.41 624	55.50 624	26.89 625	28.70 626	20.61 623	22.15 621	22.08 623	22.75 622	23.99 620	27.36 621	13.59 615	16.48 619	12.14 612	14.27 613	15.95 615	15.53 619

FlowAnything	23.14 621	19.87 620	20.79 620	22.50 620	22.74 618	38.39 623	55.46 622	26.89 625	28.72 627	20.77 625	22.29 623	22.07 622	22.72 619	23.99 620	27.41 625	13.60 618	16.55 623	12.15 615	14.36 617	15.97 618	15.52 618

Selective-RAFT-Error	23.16 622	19.93 623	20.87 621	22.54 621	22.81 621	38.52 626	55.47 623	27.01 628	28.83 628	20.66 624	22.25 622	22.09 624	22.80 624	24.09 624	27.36 621	13.61 619	16.48 619	12.15 615	14.28 614	15.99 619	15.57 622

LSM0	24.24 623	19.98 624	22.32 622	24.22 622	40.14 627	38.48 625	55.20 621	26.95 627	28.57 623	20.49 620	21.83 617	22.26 625	22.75 622	24.22 625	27.30 620	13.66 620	16.32 618	12.19 617	14.15 612	16.10 620	17.66 623

AVERAGE_ROB	25.43 624	29.06 627	27.24 624	24.63 623	24.20 624	17.73 614	12.61 607	22.29 622	21.39 622	26.79 628	26.16 626	25.20 626	24.64 627	25.07 626	23.53 619	29.96 626	28.40 626	30.60 623	29.58 624	29.72 623	29.84 628

RSGM-EC	29.65 625	17.75 617	10.04 603	35.31 624	33.15 625	26.42 618	46.65 619	19.89 620	17.74 620	18.92 618	23.36 624	30.14 627	23.59 625	41.87 627	45.99 626	59.56 627	34.38 627	33.25 627	20.37 619	34.97 624	19.60 624

acva	29.65 625	17.75 617	10.04 603	35.31 624	33.15 625	26.42 618	46.65 619	19.89 620	17.74 620	18.92 618	23.36 624	30.14 627	23.59 625	41.87 627	45.99 626	59.56 627	34.38 627	33.25 627	20.37 619	34.97 624	19.60 624

test_example2	101.33 627	108.28 628	68.15 626	98.43 626	106.93 628	89.75 627	102.43 628	36.80 629	97.65 629	129.04 629	130.15 628	65.26 629	66.62 628	92.11 629	80.24 628	144.10 629	199.48 629	81.81 629	103.01 629	125.01 629	101.27 629

ccccc	256.34 628	256.29 629	313.62 628	354.40 629	364.36 629	149.10 628	168.46 629	152.89 630	131.30 630	153.93 630	155.56 629	164.00 630	204.39 629	268.02 630	295.19 629	390.55 630	349.22 630	244.59 630	219.82 630	412.30 630	378.83 630

GS-Stereo							0.16 130	0.26 106	0.18 64	0.13 60	0.15 82	0.10 36	0.09 20	0.16 41	0.10 1	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.08 186	0.08 235

FADE		1.06 586		0.71 572	0.76 579			1.85 594	1.52 585	0.75 551		1.17 567		2.83 594		24.23 624	4.70 607	17.35 619	17.61 618	0.49 561	0.44 566

Low-res two-view benchmark