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 26	0.16 7	0.08 9	0.12 8	0.13 44	0.11 1	0.12 8	0.09 5	0.07 3	0.10 36	0.09 20	0.11 1	0.10 1	0.07 71	0.05 31	0.06 26	0.04 1	0.05 5	0.05 24

S2M2_XL	0.10 2	0.09 44	0.21 65	0.14 1	0.10 71	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 1	0.10 12	0.11 20	0.09 20	0.09 20	0.12 2	0.11 11	0.09 285	0.07 278	0.08 166	0.07 148	0.08 180	0.06 79
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.13 55	0.08 10	0.20 58	0.19 93	0.10 71	0.17 71	0.14 67	0.25 90	0.19 73	0.17 125	0.23 161	0.15 111	0.15 166	0.12 2	0.13 91	0.07 71	0.06 157	0.07 83	0.06 92	0.06 46	0.05 24

U	1.00 560	0.09 44	0.21 65	0.21 200	3.68 589	6.12 593	0.14 67	0.21 38	0.21 115	0.11 23	0.11 20	0.10 36	0.09 20	0.12 2	0.11 11	0.07 71	0.05 31	5.42 597	2.90 595	0.07 114	0.06 79

252Zero-FE	0.14 80	0.07 2	0.17 33	0.17 19	0.09 30	0.15 28	0.11 16	0.21 38	0.19 73	0.77 544	0.11 20	0.08 3	0.08 8	0.13 5	0.13 91	0.07 71	0.05 31	0.06 26	0.04 1	0.06 46	0.06 79

4.5_new	0.11 18	0.11 149	0.15 12	0.17 19	0.09 30	0.14 18	0.12 24	0.21 38	0.16 31	0.13 53	0.13 44	0.08 3	0.09 20	0.13 5	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 45	0.06 46	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 18	0.11 149	0.15 12	0.17 19	0.09 30	0.14 18	0.12 24	0.21 38	0.16 31	0.13 53	0.13 44	0.08 3	0.09 20	0.13 5	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 45	0.06 46	0.04 1

2w_stereo	0.11 18	0.10 83	0.15 12	0.18 52	0.08 9	0.16 52	0.14 67	0.27 111	0.20 99	0.14 76	0.14 73	0.08 3	0.11 70	0.13 5	0.12 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 45	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 55	0.09 44	0.24 88	0.20 155	0.10 71	0.15 28	0.14 67	0.22 49	0.16 31	0.12 39	0.19 117	0.15 111	0.11 70	0.13 5	0.17 206	0.07 71	0.05 31	0.06 26	0.06 92	0.07 114	0.06 79

Zero-FE251	0.14 80	0.09 44	0.24 88	0.17 19	0.09 30	0.20 152	0.13 44	0.20 29	0.14 19	0.61 523	0.13 44	0.13 70	0.11 70	0.14 10	0.16 175	0.07 71	0.05 31	0.06 26	0.05 45	0.05 5	0.05 24

MonStereo	0.10 2	0.08 10	0.13 1	0.17 19	0.08 9	0.14 18	0.12 24	0.24 82	0.19 73	0.09 5	0.11 20	0.08 3	0.07 2	0.14 10	0.11 11	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 10	0.13 1	0.18 52	0.10 71	0.13 14	0.12 24	0.15 4	0.12 8	0.10 12	0.13 44	0.10 36	0.10 44	0.14 10	0.11 11	0.05 9	0.05 31	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 2	0.08 10	0.13 1	0.17 19	0.08 9	0.13 14	0.12 24	0.24 82	0.19 73	0.09 5	0.11 20	0.08 3	0.07 2	0.14 10	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

IGEV	0.11 18	0.06 1	0.17 33	0.15 4	0.11 117	0.16 52	0.13 44	0.21 38	0.16 31	0.11 23	0.15 76	0.09 20	0.07 2	0.14 10	0.11 11	0.06 27	0.05 31	0.06 26	0.05 45	0.05 5	0.05 24

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 10	0.16 26	0.17 19	0.08 9	0.16 52	0.12 24	0.17 10	0.12 8	0.10 12	0.07 3	0.10 36	0.08 8	0.14 10	0.11 11	0.07 71	0.05 31	0.06 26	0.04 1	0.06 46	0.06 79

MonSter	0.10 2	0.08 10	0.13 1	0.17 19	0.08 9	0.14 18	0.12 24	0.24 82	0.19 73	0.09 5	0.11 20	0.08 3	0.07 2	0.14 10	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

IGEV-Stereo++	0.11 18	0.08 10	0.15 12	0.19 93	0.11 117	0.14 18	0.10 8	0.22 49	0.18 59	0.10 12	0.13 44	0.10 36	0.11 70	0.14 10	0.11 11	0.06 27	0.05 31	0.06 26	0.05 45	0.06 46	0.05 24

CAS	0.15 112	0.07 2	0.21 65	0.41 538	0.16 374	0.20 152	0.18 205	0.22 49	0.19 73	0.15 90	0.19 117	0.11 52	0.09 20	0.14 10	0.13 91	0.29 542	0.04 2	0.06 26	0.04 1	0.06 46	0.14 440

CroCo-Stereo	0.14 80	0.13 253	0.24 88	0.25 397	0.11 117	0.11 4	0.18 205	0.32 184	0.23 147	0.12 39	0.12 32	0.18 148	0.12 95	0.14 10	0.13 91	0.08 203	0.06 157	0.07 83	0.05 45	0.07 114	0.06 79
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
asda	0.11 18	0.11 149	0.16 26	0.17 19	0.09 30	0.14 18	0.12 24	0.24 82	0.16 31	0.11 23	0.11 20	0.08 3	0.10 44	0.15 20	0.12 49	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.25_new	0.11 18	0.11 149	0.16 26	0.17 19	0.10 71	0.17 71	0.12 24	0.21 38	0.14 19	0.12 39	0.13 44	0.09 20	0.10 44	0.15 20	0.12 49	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5w_new	0.11 18	0.11 149	0.16 26	0.17 19	0.10 71	0.17 71	0.12 24	0.21 38	0.14 19	0.12 39	0.13 44	0.09 20	0.10 44	0.15 20	0.12 49	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 18	0.11 149	0.16 26	0.17 19	0.10 71	0.17 71	0.12 24	0.21 38	0.14 19	0.12 39	0.13 44	0.09 20	0.10 44	0.15 20	0.12 49	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

3w_stereo	0.12 43	0.11 149	0.18 40	0.18 52	0.08 9	0.16 52	0.15 91	0.27 111	0.19 73	0.12 39	0.12 32	0.07 1	0.12 95	0.15 20	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 24

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 10	0.15 12	0.17 19	0.09 30	0.15 28	0.11 16	0.16 5	0.10 2	0.09 5	0.07 3	0.10 36	0.06 1	0.15 20	0.11 11	0.07 71	0.05 31	0.06 26	0.04 1	0.06 46	0.05 24

LGtest1	0.10 2	0.08 10	0.17 33	0.17 19	0.08 9	0.13 14	0.09 2	0.16 5	0.12 8	0.09 5	0.07 3	0.09 20	0.09 20	0.15 20	0.11 11	0.08 203	0.05 31	0.06 26	0.05 45	0.06 46	0.06 79

LG-Stereo	0.13 55	0.10 83	0.24 88	0.20 155	0.09 30	0.16 52	0.18 205	0.21 38	0.18 59	0.11 23	0.17 97	0.09 20	0.09 20	0.15 20	0.14 126	0.05 9	0.06 157	0.08 166	0.08 224	0.07 114	0.05 24

S2M2_L	0.13 55	0.11 149	0.20 58	0.16 7	0.12 173	0.12 8	0.07 1	0.18 15	0.20 99	0.12 39	0.15 76	0.14 95	0.12 95	0.15 20	0.14 126	0.13 430	0.09 397	0.09 246	0.10 354	0.11 361	0.09 288
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo	0.14 80	0.10 83	0.19 46	0.18 52	0.10 71	0.20 152	0.19 250	0.30 162	0.27 195	0.13 53	0.18 108	0.16 129	0.16 182	0.15 20	0.13 91	0.07 71	0.05 31	0.06 26	0.06 92	0.06 46	0.05 24

GIP-stereo	0.12 43	0.09 44	0.20 58	0.19 93	0.11 117	0.16 52	0.14 67	0.29 143	0.18 59	0.11 23	0.16 86	0.13 70	0.09 20	0.15 20	0.12 49	0.07 71	0.05 31	0.06 26	0.05 45	0.06 46	0.05 24

RAStereo	0.13 55	0.12 191	0.27 118	0.22 261	0.11 117	0.15 28	0.18 205	0.23 68	0.23 147	0.13 53	0.17 97	0.11 52	0.09 20	0.15 20	0.13 91	0.08 203	0.06 157	0.08 166	0.06 92	0.07 114	0.05 24

GMOStereo	0.18 169	0.14 296	0.30 146	0.22 261	0.12 173	0.20 152	0.27 436	0.26 99	0.28 210	0.31 306	0.32 256	0.26 256	0.17 208	0.15 20	0.12 49	0.07 71	0.07 278	0.10 319	0.08 224	0.08 180	0.05 24

error version	0.18 169	0.14 296	0.30 146	0.22 261	0.12 173	0.20 152	0.27 436	0.26 99	0.28 210	0.31 306	0.32 256	0.26 256	0.17 208	0.15 20	0.12 49	0.07 71	0.07 278	0.10 319	0.08 224	0.08 180	0.05 24

test-v	0.18 169	0.14 296	0.30 146	0.22 261	0.12 173	0.20 152	0.27 436	0.26 99	0.28 210	0.31 306	0.32 256	0.26 256	0.17 208	0.15 20	0.12 49	0.07 71	0.07 278	0.10 319	0.08 224	0.08 180	0.05 24

test-2	0.18 169	0.14 296	0.30 146	0.22 261	0.12 173	0.20 152	0.27 436	0.26 99	0.28 210	0.31 306	0.32 256	0.26 256	0.17 208	0.15 20	0.12 49	0.07 71	0.07 278	0.10 319	0.08 224	0.08 180	0.05 24

gasm-f	0.12 43	0.09 44	0.19 46	0.18 52	0.12 173	0.18 92	0.18 205	0.20 29	0.14 19	0.12 39	0.19 117	0.10 36	0.11 70	0.16 36	0.11 11	0.08 203	0.06 157	0.06 26	0.05 45	0.09 247	0.08 229

asd	0.10 2	0.10 83	0.15 12	0.17 19	0.10 71	0.16 52	0.10 8	0.19 20	0.13 14	0.12 39	0.11 20	0.09 20	0.10 44	0.16 36	0.11 11	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 45	0.05 5	0.04 1

4w-stereo	0.10 2	0.10 83	0.15 12	0.17 19	0.09 30	0.15 28	0.10 8	0.19 20	0.13 14	0.12 39	0.12 32	0.08 3	0.11 70	0.16 36	0.12 49	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 45	0.05 5	0.04 1

2.75w_new	0.11 18	0.09 44	0.14 6	0.16 7	0.09 30	0.15 28	0.12 24	0.25 90	0.16 31	0.14 76	0.13 44	0.08 3	0.10 44	0.16 36	0.13 91	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 24

3.75w	0.11 18	0.09 44	0.15 12	0.17 19	0.11 117	0.18 92	0.12 24	0.23 68	0.14 19	0.13 53	0.11 20	0.08 3	0.10 44	0.16 36	0.11 11	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

1w_stereo	0.12 43	0.08 10	0.14 6	0.18 52	0.09 30	0.16 52	0.15 91	0.25 90	0.21 115	0.13 53	0.16 86	0.08 3	0.12 95	0.16 36	0.13 91	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 24

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 10	0.19 46	0.16 7	0.09 30	0.12 8	0.13 44	0.18 15	0.13 14	0.09 5	0.07 3	0.08 3	0.08 8	0.16 36	0.10 1	0.06 27	0.05 31	0.06 26	0.04 1	0.05 5	0.04 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 223	0.72 559	0.70 470	0.17 19	0.08 9	0.15 28	0.15 91	0.18 15	0.16 31	0.13 53	0.12 32	0.09 20	0.08 8	0.16 36	0.13 91	0.35 549	0.04 2	0.08 166	0.07 148	0.11 361	0.23 525

testlalala2	0.18 169	0.10 83	0.50 382	0.36 525	0.25 509	0.23 230	0.14 67	0.34 206	0.24 162	0.25 197	0.25 184	0.21 183	0.12 95	0.16 36	0.16 175	0.07 71	0.06 157	0.07 83	0.07 148	0.06 46	0.06 79

testlalala	0.15 112	0.10 83	0.36 223	0.19 93	0.12 173	0.23 230	0.16 124	0.26 99	0.19 73	0.24 188	0.19 117	0.14 95	0.11 70	0.16 36	0.13 91	0.07 71	0.05 31	0.07 83	0.06 92	0.05 5	0.05 24

AEACV	0.13 55	0.09 44	0.23 80	0.18 52	0.19 439	0.19 119	0.16 124	0.23 68	0.14 19	0.13 53	0.17 97	0.13 70	0.16 182	0.16 36	0.12 49	0.07 71	0.05 31	0.07 83	0.08 224	0.07 114	0.06 79

test-1	0.17 145	0.11 149	0.40 277	0.23 309	0.13 249	0.22 208	0.23 379	0.34 206	0.26 184	0.20 151	0.24 175	0.22 195	0.14 148	0.16 36	0.20 275	0.07 71	0.06 157	0.08 166	0.07 148	0.06 46	0.08 229

CREStereo++_RVC	0.15 112	0.08 10	0.26 109	0.17 19	0.11 117	0.18 92	0.13 44	0.22 49	0.30 242	0.21 162	0.30 233	0.13 70	0.11 70	0.16 36	0.15 150	0.07 71	0.04 2	0.06 26	0.15 482	0.06 46	0.05 24
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-TBD	0.15 112	0.18 388	0.28 129	0.22 261	0.10 71	0.22 208	0.15 91	0.22 49	0.27 195	0.22 168	0.26 194	0.14 95	0.12 95	0.16 36	0.13 91	0.08 203	0.05 31	0.06 26	0.04 1	0.07 114	0.06 79

FE-Mocha	0.16 126	0.10 83	0.33 183	0.19 93	0.13 249	0.19 119	0.15 91	0.35 231	0.22 128	0.24 188	0.24 175	0.20 171	0.14 148	0.17 50	0.17 206	0.07 71	0.05 31	0.08 166	0.08 224	0.07 114	0.06 79

DA2	0.14 80	0.10 83	0.18 40	0.21 200	0.10 71	0.29 337	0.16 124	0.28 131	0.20 99	0.14 76	0.17 97	0.16 129	0.14 148	0.17 50	0.12 49	0.07 71	0.05 31	0.07 83	0.05 45	0.07 114	0.07 162

2.5w	0.11 18	0.10 83	0.15 12	0.18 52	0.09 30	0.15 28	0.15 91	0.20 29	0.15 26	0.12 39	0.13 44	0.10 36	0.09 20	0.17 50	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 45	0.05 5	0.04 1

3.25w_new	0.11 18	0.09 44	0.15 12	0.17 19	0.09 30	0.19 119	0.10 8	0.22 49	0.17 48	0.14 76	0.12 32	0.10 36	0.11 70	0.17 50	0.12 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 24

3.25w	0.11 18	0.09 44	0.15 12	0.17 19	0.09 30	0.19 119	0.10 8	0.22 49	0.17 48	0.14 76	0.12 32	0.10 36	0.11 70	0.17 50	0.12 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 24

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 10	0.19 46	0.16 7	0.09 30	0.12 8	0.13 44	0.17 10	0.11 4	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 2	0.17 50	0.10 1	0.06 27	0.05 31	0.06 26	0.04 1	0.05 5	0.04 1

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 10	0.15 12	0.18 52	0.09 30	0.15 28	0.11 16	0.16 5	0.10 2	0.08 1	0.06 1	0.10 36	0.07 2	0.17 50	0.11 11	0.06 27	0.05 31	0.06 26	0.04 1	0.05 5	0.05 24

Occ-G	0.13 55	0.08 10	0.21 65	0.17 19	0.10 71	0.15 28	0.19 250	0.22 49	0.19 73	0.13 53	0.19 117	0.21 183	0.11 70	0.17 50	0.14 126	0.07 71	0.06 157	0.07 83	0.06 92	0.07 114	0.06 79

Pointernet	0.13 55	0.07 2	0.27 118	0.19 93	0.11 117	0.20 152	0.12 24	0.31 173	0.24 162	0.15 90	0.15 76	0.13 70	0.11 70	0.17 50	0.13 91	0.08 203	0.05 31	0.06 26	0.05 45	0.06 46	0.05 24

test_for_model	0.29 405	0.89 568	0.34 193	0.69 560	0.49 551	0.20 152	0.16 124	0.30 162	0.23 147	0.28 229	0.15 76	0.13 70	0.11 70	0.17 50	0.13 91	0.29 542	0.10 422	0.06 26	0.04 1	0.86 573	0.18 487

IGEV++	0.13 55	0.10 83	0.23 80	0.21 200	0.10 71	0.15 28	0.15 91	0.29 143	0.16 31	0.12 39	0.15 76	0.12 59	0.12 95	0.17 50	0.14 126	0.07 71	0.06 157	0.07 83	0.05 45	0.07 114	0.07 162

MaDis-Stereo	0.14 80	0.13 253	0.26 109	0.19 93	0.14 292	0.16 52	0.13 44	0.25 90	0.21 115	0.13 53	0.14 73	0.14 95	0.11 70	0.17 50	0.17 206	0.08 203	0.07 278	0.08 166	0.06 92	0.07 114	0.06 79

CASnet	0.14 80	0.12 191	0.22 74	0.22 261	0.08 9	0.16 52	0.15 91	0.27 111	0.25 175	0.22 168	0.20 134	0.15 111	0.11 70	0.17 50	0.13 91	0.07 71	0.05 31	0.11 376	0.09 312	0.08 180	0.05 24
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 80	0.14 296	0.33 183	0.20 155	0.09 30	0.21 180	0.10 8	0.26 99	0.20 99	0.18 142	0.19 117	0.15 111	0.13 127	0.17 50	0.13 91	0.07 71	0.06 157	0.07 83	0.05 45	0.06 46	0.06 79

LoS_RVC	0.13 55	0.10 83	0.19 46	0.18 52	0.16 374	0.20 152	0.18 205	0.20 29	0.17 48	0.13 53	0.19 117	0.12 59	0.15 166	0.17 50	0.13 91	0.06 27	0.05 31	0.06 26	0.04 1	0.05 5	0.12 402

CroCo-Stereo Lap2	0.15 112	0.15 330	0.28 129	0.25 397	0.18 417	0.11 4	0.19 250	0.28 131	0.21 115	0.13 53	0.16 86	0.15 111	0.12 95	0.17 50	0.14 126	0.07 71	0.07 278	0.08 166	0.06 92	0.08 180	0.07 162

cross-raft	0.17 145	0.12 191	0.41 300	0.23 309	0.10 71	0.20 152	0.24 401	0.33 198	0.23 147	0.23 174	0.28 207	0.29 292	0.15 166	0.17 50	0.15 150	0.06 27	0.05 31	0.07 83	0.07 148	0.06 46	0.05 24

TANstereo	0.15 112	0.09 44	0.28 129	0.16 7	0.08 9	0.25 266	0.14 67	0.23 68	0.28 210	0.24 188	0.30 233	0.16 129	0.12 95	0.17 50	0.13 91	0.08 203	0.07 278	0.06 26	0.05 45	0.06 46	0.07 162

sAnonymous2	0.20 223	0.21 430	0.58 422	0.24 360	0.17 396	0.22 208	0.19 250	0.34 206	0.28 210	0.17 125	0.19 117	0.17 138	0.16 182	0.17 50	0.14 126	0.10 334	0.07 278	0.09 246	0.08 224	0.23 513	0.17 473

CroCo_RVC	0.20 223	0.21 430	0.58 422	0.24 360	0.17 396	0.22 208	0.19 250	0.34 206	0.28 210	0.17 125	0.19 117	0.17 138	0.16 182	0.17 50	0.14 126	0.10 334	0.07 278	0.09 246	0.08 224	0.23 513	0.17 473

GGEV	0.14 80	0.10 83	0.19 46	0.21 200	0.10 71	0.31 371	0.16 124	0.27 111	0.19 73	0.14 76	0.18 108	0.15 111	0.14 148	0.18 70	0.12 49	0.07 71	0.05 31	0.07 83	0.05 45	0.07 114	0.06 79

FlowAnything_test	0.14 80	0.11 149	0.21 65	0.21 200	0.12 173	0.17 71	0.16 124	0.25 90	0.16 31	0.15 90	0.13 44	0.15 111	0.14 148	0.18 70	0.16 175	0.10 334	0.07 278	0.11 376	0.12 432	0.08 180	0.09 288

MSCF	0.13 55	0.12 191	0.21 65	0.22 261	0.10 71	0.16 52	0.15 91	0.26 99	0.18 59	0.17 125	0.16 86	0.11 52	0.13 127	0.18 70	0.11 11	0.07 71	0.05 31	0.06 26	0.07 148	0.06 46	0.06 79

qwe	0.11 18	0.10 83	0.14 6	0.17 19	0.10 71	0.15 28	0.12 24	0.25 90	0.17 48	0.14 76	0.13 44	0.09 20	0.09 20	0.18 70	0.12 49	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2.25w	0.11 18	0.09 44	0.15 12	0.17 19	0.09 30	0.15 28	0.10 8	0.19 20	0.18 59	0.14 76	0.17 97	0.09 20	0.10 44	0.18 70	0.13 91	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 24

111111	0.11 18	0.07 2	0.17 33	0.19 93	0.11 117	0.13 14	0.11 16	0.22 49	0.15 26	0.11 23	0.12 32	0.12 59	0.08 8	0.18 70	0.11 11	0.07 71	0.05 31	0.06 26	0.04 1	0.08 180	0.06 79

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 10	0.15 12	0.18 52	0.07 1	0.15 28	0.11 16	0.17 10	0.11 4	0.08 1	0.06 1	0.10 36	0.08 8	0.18 70	0.11 11	0.06 27	0.05 31	0.06 26	0.04 1	0.05 5	0.05 24

SGD-Stereo	0.11 18	0.08 10	0.17 33	0.17 19	0.07 1	0.17 71	0.13 44	0.18 15	0.16 31	0.11 23	0.13 44	0.11 52	0.12 95	0.18 70	0.11 11	0.08 203	0.04 2	0.06 26	0.05 45	0.06 46	0.04 1

GREAT-IGEV	0.12 43	0.09 44	0.25 101	0.16 7	0.11 117	0.14 18	0.16 124	0.17 10	0.17 48	0.10 12	0.15 76	0.09 20	0.09 20	0.18 70	0.10 1	0.06 27	0.07 278	0.06 26	0.05 45	0.07 114	0.10 344

HUF	0.15 112	0.11 149	0.38 254	0.17 19	0.11 117	0.16 52	0.17 162	0.22 49	0.20 99	0.11 23	0.13 44	0.14 95	0.11 70	0.18 70	0.12 49	0.07 71	0.20 529	0.06 26	0.05 45	0.07 114	0.14 440

castereo++	0.13 55	0.10 83	0.18 40	0.18 52	0.10 71	0.27 296	0.13 44	0.23 68	0.23 147	0.11 23	0.13 44	0.16 129	0.10 44	0.18 70	0.10 1	0.07 71	0.05 31	0.07 83	0.06 92	0.05 5	0.04 1

dual_stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 6	0.17 19	0.08 9	0.09 1	0.13 44	0.24 82	0.13 14	0.10 12	0.09 11	0.09 20	0.08 8	0.18 70	0.12 49	0.07 71	0.06 157	0.06 26	0.04 1	0.05 5	0.05 24

WCG-NET	0.14 80	0.09 44	0.23 80	0.18 52	0.08 9	0.18 92	0.17 162	0.21 38	0.28 210	0.18 142	0.21 146	0.15 111	0.12 95	0.18 70	0.12 49	0.06 27	0.05 31	0.06 26	0.05 45	0.06 46	0.05 24

AIO-Stereo	0.13 55	0.10 83	0.22 74	0.20 155	0.09 30	0.16 52	0.15 91	0.27 111	0.16 31	0.13 53	0.15 76	0.13 70	0.08 8	0.18 70	0.11 11	0.06 27	0.05 31	0.07 83	0.07 148	0.06 46	0.06 79

RAFT-Stereo-weight	0.15 112	0.09 44	0.26 109	0.20 155	0.10 71	0.19 119	0.17 162	0.36 250	0.29 229	0.24 188	0.20 134	0.19 162	0.10 44	0.18 70	0.15 150	0.07 71	0.05 31	0.07 83	0.05 45	0.06 46	0.05 24

trnet	0.13 55	0.08 10	0.21 65	0.15 4	0.07 1	0.21 180	0.12 24	0.24 82	0.24 162	0.16 112	0.21 146	0.15 111	0.13 127	0.18 70	0.13 91	0.08 203	0.05 31	0.06 26	0.04 1	0.06 46	0.05 24

MGS-Stereo	0.14 80	0.11 149	0.32 166	0.19 93	0.11 117	0.18 92	0.17 162	0.20 29	0.22 128	0.14 76	0.24 175	0.15 111	0.10 44	0.18 70	0.12 49	0.07 71	0.06 157	0.07 83	0.06 92	0.10 313	0.06 79

UniTT-Stereo	0.14 80	0.10 83	0.30 146	0.21 200	0.13 249	0.17 71	0.13 44	0.19 20	0.18 59	0.15 90	0.20 134	0.10 36	0.11 70	0.18 70	0.16 175	0.08 203	0.06 157	0.07 83	0.06 92	0.08 180	0.06 79

testlalala_base	0.20 223	0.13 253	0.35 203	0.25 397	0.15 342	0.25 266	0.16 124	0.34 206	0.17 48	0.19 147	0.26 194	0.17 138	0.14 148	0.18 70	0.16 175	0.39 554	0.09 397	0.07 83	0.05 45	0.45 549	0.08 229

CES	0.14 80	0.08 10	0.19 46	0.17 19	0.22 480	0.18 92	0.16 124	0.23 68	0.19 73	0.14 76	0.17 97	0.14 95	0.10 44	0.18 70	0.12 49	0.07 71	0.05 31	0.06 26	0.04 1	0.08 180	0.18 487

RCA-Stereo	0.16 126	0.09 44	0.25 101	0.20 155	0.10 71	0.19 119	0.17 162	0.36 250	0.35 301	0.20 151	0.25 184	0.17 138	0.17 208	0.18 70	0.14 126	0.07 71	0.05 31	0.07 83	0.06 92	0.06 46	0.05 24

CREStereo	0.13 55	0.08 10	0.21 65	0.14 1	0.08 9	0.22 208	0.15 91	0.25 90	0.24 162	0.16 112	0.21 146	0.14 95	0.13 127	0.18 70	0.13 91	0.09 285	0.05 31	0.06 26	0.04 1	0.07 114	0.06 79
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
R-Stereo Train	0.18 169	0.09 44	0.32 166	0.22 261	0.12 173	0.22 208	0.19 250	0.42 315	0.19 73	0.31 306	0.45 414	0.20 171	0.14 148	0.18 70	0.15 150	0.08 203	0.06 157	0.07 83	0.06 92	0.06 46	0.06 79

RAFT-Stereo	0.18 169	0.09 44	0.32 166	0.22 261	0.12 173	0.22 208	0.19 250	0.42 315	0.19 73	0.31 306	0.45 414	0.20 171	0.14 148	0.18 70	0.15 150	0.08 203	0.06 157	0.07 83	0.06 92	0.06 46	0.06 79
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Replicate-Monster	0.12 43	0.10 83	0.32 166	0.16 7	0.08 9	0.17 71	0.10 8	0.22 49	0.19 73	0.11 23	0.10 14	0.10 36	0.09 20	0.19 94	0.11 11	0.06 27	0.05 31	0.06 26	0.04 1	0.05 5	0.08 229

AdaDepth	0.11 18	0.09 44	0.20 58	0.20 155	0.10 71	0.19 119	0.13 44	0.16 5	0.13 14	0.10 12	0.10 14	0.09 20	0.09 20	0.19 94	0.12 49	0.05 9	0.05 31	0.06 26	0.06 92	0.05 5	0.05 24

GASTEREO	0.13 55	0.12 191	0.21 65	0.23 309	0.10 71	0.18 92	0.15 91	0.26 99	0.18 59	0.17 125	0.16 86	0.11 52	0.13 127	0.19 94	0.11 11	0.07 71	0.05 31	0.06 26	0.07 148	0.06 46	0.06 79

depthmonostereo	0.14 80	0.09 44	0.19 46	0.19 93	0.08 9	0.20 152	0.15 91	0.27 111	0.23 147	0.16 112	0.18 108	0.14 95	0.17 208	0.19 94	0.13 91	0.07 71	0.06 157	0.07 83	0.05 45	0.05 5	0.05 24

3.5w_stereo	0.11 18	0.10 83	0.14 6	0.17 19	0.09 30	0.17 71	0.09 2	0.22 49	0.16 31	0.13 53	0.13 44	0.09 20	0.11 70	0.19 94	0.13 91	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

monsterstereo	0.11 18	0.09 44	0.14 6	0.19 93	0.12 173	0.14 18	0.12 24	0.25 90	0.17 48	0.13 53	0.16 86	0.08 3	0.09 20	0.19 94	0.11 11	0.05 9	0.05 31	0.06 26	0.05 45	0.05 5	0.04 1

LG-G_1	0.11 18	0.08 10	0.18 40	0.18 52	0.07 1	0.21 180	0.09 2	0.19 20	0.11 4	0.10 12	0.09 11	0.11 52	0.10 44	0.19 94	0.10 1	0.07 71	0.05 31	0.06 26	0.04 1	0.06 46	0.06 79

LG-G	0.11 18	0.08 10	0.18 40	0.18 52	0.07 1	0.21 180	0.09 2	0.19 20	0.11 4	0.10 12	0.09 11	0.11 52	0.10 44	0.19 94	0.10 1	0.07 71	0.05 31	0.06 26	0.04 1	0.06 46	0.06 79

MM-Stereo_test3	0.17 145	0.12 191	0.29 139	0.23 309	0.14 292	0.19 119	0.22 354	0.39 278	0.36 314	0.16 112	0.24 175	0.17 138	0.12 95	0.19 94	0.14 126	0.07 71	0.07 278	0.08 166	0.06 92	0.09 247	0.06 79

rvit_stereo_0081_aga	0.16 126	0.14 296	0.28 129	0.21 200	0.13 249	0.19 119	0.17 162	0.23 68	0.24 162	0.17 125	0.21 146	0.19 162	0.13 127	0.19 94	0.14 126	0.11 373	0.08 363	0.09 246	0.08 224	0.09 247	0.07 162

rvit_stereo_0080	0.15 112	0.13 253	0.25 101	0.19 93	0.13 249	0.15 28	0.20 297	0.28 131	0.24 162	0.15 90	0.17 97	0.19 162	0.13 127	0.19 94	0.15 150	0.11 373	0.08 363	0.08 166	0.08 224	0.10 313	0.07 162

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 145	0.13 253	0.24 88	0.19 93	0.13 249	0.24 252	0.17 162	0.30 162	0.37 325	0.43 466	0.17 97	0.13 70	0.12 95	0.19 94	0.15 150	0.08 203	0.07 278	0.09 246	0.07 148	0.09 247	0.08 229

whm_eth	0.15 112	0.13 253	0.25 101	0.19 93	0.13 249	0.15 28	0.20 297	0.28 131	0.24 162	0.15 90	0.17 97	0.19 162	0.13 127	0.19 94	0.15 150	0.11 373	0.08 363	0.08 166	0.08 224	0.10 313	0.07 162

4D-IteraStereo	0.17 145	0.16 355	0.50 382	0.21 200	0.14 292	0.19 119	0.17 162	0.28 131	0.28 210	0.23 174	0.20 134	0.20 171	0.11 70	0.19 94	0.14 126	0.06 27	0.04 2	0.10 319	0.08 224	0.08 180	0.06 79

AnonymousM	0.17 145	0.19 404	0.24 88	0.18 52	0.10 71	0.18 92	0.17 162	0.30 162	0.23 147	0.26 209	0.20 134	0.18 148	0.14 148	0.19 94	0.14 126	0.09 285	0.06 157	0.38 548	0.15 482	0.06 46	0.05 24

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 145	0.14 296	0.32 166	0.20 155	0.09 30	0.19 119	0.17 162	0.32 184	0.30 242	0.25 197	0.33 277	0.20 171	0.17 208	0.19 94	0.15 150	0.06 27	0.05 31	0.07 83	0.07 148	0.07 114	0.05 24

MM-Stereo_test2	0.15 112	0.10 83	0.44 330	0.23 309	0.11 117	0.21 180	0.21 328	0.27 111	0.22 128	0.15 90	0.16 86	0.13 70	0.11 70	0.20 110	0.13 91	0.06 27	0.05 31	0.07 83	0.06 92	0.09 247	0.05 24

StereoAnything_RVC	0.13 55	0.37 522	0.36 223	0.14 1	0.07 1	0.11 4	0.12 24	0.17 10	0.12 8	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 44	0.20 110	0.10 1	0.09 285	0.05 31	0.06 26	0.04 1	0.24 516	0.05 24

AIO_test	0.12 43	0.09 44	0.20 58	0.19 93	0.11 117	0.15 28	0.17 162	0.19 20	0.16 31	0.11 23	0.13 44	0.14 95	0.09 20	0.20 110	0.12 49	0.07 71	0.05 31	0.06 26	0.05 45	0.06 46	0.05 24

rvit_stereo_0081	0.16 126	0.11 149	0.24 88	0.21 200	0.12 173	0.16 52	0.17 162	0.22 49	0.33 275	0.16 112	0.18 108	0.18 148	0.14 148	0.20 110	0.16 175	0.11 373	0.08 363	0.09 246	0.08 224	0.09 247	0.07 162

rvit_stereo_0082	0.16 126	0.11 149	0.24 88	0.21 200	0.12 173	0.16 52	0.17 162	0.22 49	0.33 275	0.16 112	0.18 108	0.18 148	0.14 148	0.20 110	0.16 175	0.11 373	0.08 363	0.09 246	0.08 224	0.09 247	0.07 162

RSM++	0.12 43	0.09 44	0.19 46	0.20 155	0.09 30	0.17 71	0.15 91	0.21 38	0.19 73	0.12 39	0.12 32	0.14 95	0.09 20	0.20 110	0.12 49	0.06 27	0.05 31	0.07 83	0.07 148	0.07 114	0.05 24

gcap-zeroshot	0.17 145	0.11 149	0.36 223	0.20 155	0.12 173	0.26 286	0.16 124	0.30 162	0.22 128	0.26 209	0.20 134	0.30 308	0.14 148	0.20 110	0.13 91	0.07 71	0.06 157	0.07 83	0.07 148	0.06 46	0.06 79

MoCha-V2	0.13 55	0.08 10	0.26 109	0.23 309	0.09 30	0.16 52	0.15 91	0.26 99	0.16 31	0.15 90	0.15 76	0.13 70	0.14 148	0.20 110	0.11 11	0.06 27	0.07 278	0.06 26	0.06 92	0.06 46	0.05 24

AE-Stereo	0.17 145	0.11 149	0.31 160	0.24 360	0.14 292	0.23 230	0.18 205	0.34 206	0.29 229	0.15 90	0.25 184	0.21 183	0.13 127	0.20 110	0.14 126	0.07 71	0.08 363	0.09 246	0.10 354	0.07 114	0.06 79

RAFT-Test	0.17 145	0.10 83	0.38 254	0.19 93	0.12 173	0.25 266	0.17 162	0.33 198	0.23 147	0.23 174	0.29 220	0.27 265	0.14 148	0.20 110	0.14 126	0.07 71	0.06 157	0.07 83	0.07 148	0.06 46	0.06 79

EGLCR-Stereo	0.13 55	0.08 10	0.20 58	0.18 52	0.09 30	0.21 180	0.13 44	0.27 111	0.21 115	0.13 53	0.10 14	0.15 111	0.09 20	0.20 110	0.13 91	0.07 71	0.05 31	0.07 83	0.07 148	0.06 46	0.06 79

DCANet-4	0.19 208	0.10 83	0.52 397	0.19 93	0.09 30	0.19 119	0.18 205	0.36 250	0.39 349	0.29 258	0.30 233	0.17 138	0.22 277	0.20 110	0.18 228	0.07 71	0.05 31	0.07 83	0.05 45	0.05 5	0.07 162

fff	0.19 208	0.13 253	0.40 277	0.18 52	0.09 30	0.19 119	0.18 205	0.35 231	0.43 389	0.29 258	0.30 233	0.18 148	0.28 376	0.20 110	0.18 228	0.07 71	0.05 31	0.07 83	0.05 45	0.05 5	0.07 162

iRaftStereo_RVC	0.16 126	0.12 191	0.26 109	0.21 200	0.11 117	0.20 152	0.17 162	0.32 184	0.23 147	0.20 151	0.25 184	0.18 148	0.12 95	0.20 110	0.15 150	0.07 71	0.05 31	0.09 246	0.09 312	0.08 180	0.07 162

DCANet	0.18 169	0.13 253	0.40 277	0.19 93	0.09 30	0.19 119	0.18 205	0.34 206	0.39 349	0.29 258	0.31 247	0.18 148	0.23 292	0.20 110	0.19 258	0.07 71	0.05 31	0.07 83	0.05 45	0.06 46	0.07 162

csc	0.19 208	0.13 253	0.40 277	0.18 52	0.09 30	0.19 119	0.18 205	0.35 231	0.43 389	0.29 258	0.30 233	0.18 148	0.28 376	0.20 110	0.18 228	0.07 71	0.05 31	0.07 83	0.05 45	0.05 5	0.07 162

cscssc	0.19 208	0.13 253	0.40 277	0.18 52	0.09 30	0.19 119	0.18 205	0.35 231	0.43 389	0.29 258	0.30 233	0.18 148	0.28 376	0.20 110	0.18 228	0.07 71	0.05 31	0.07 83	0.05 45	0.05 5	0.07 162

CFNet-RSSM	0.17 145	0.10 83	0.40 277	0.20 155	0.11 117	0.20 152	0.15 91	0.36 250	0.30 242	0.23 174	0.21 146	0.26 256	0.15 166	0.20 110	0.13 91	0.07 71	0.05 31	0.07 83	0.07 148	0.06 46	0.05 24

Gwc-CoAtRS	0.17 145	0.10 83	0.37 235	0.20 155	0.12 173	0.19 119	0.15 91	0.32 184	0.28 210	0.23 174	0.23 161	0.27 265	0.15 166	0.20 110	0.13 91	0.07 71	0.05 31	0.07 83	0.07 148	0.06 46	0.06 79

zero-FE	0.16 126	0.08 10	0.81 493	0.19 93	0.18 417	0.12 8	0.15 91	0.19 20	0.19 73	0.10 12	0.10 14	0.13 70	0.12 95	0.21 129	0.19 258	0.08 203	0.05 31	0.07 83	0.05 45	0.19 491	0.06 79

monsters	0.11 18	0.09 44	0.13 1	0.17 19	0.12 173	0.15 28	0.11 16	0.23 68	0.15 26	0.14 76	0.12 32	0.08 3	0.09 20	0.21 129	0.10 1	0.06 27	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

HART	0.15 112	0.11 149	0.30 146	0.21 200	0.09 30	0.17 71	0.16 124	0.30 162	0.19 73	0.15 90	0.25 184	0.17 138	0.09 20	0.21 129	0.12 49	0.06 27	0.07 278	0.07 83	0.05 45	0.08 180	0.06 79

Reg-Stereo(zero)	0.16 126	0.07 2	0.36 223	0.19 93	0.10 71	0.19 119	0.14 67	0.28 131	0.24 162	0.22 168	0.20 134	0.24 227	0.18 233	0.21 129	0.18 228	0.07 71	0.05 31	0.06 26	0.06 92	0.06 46	0.06 79

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 55	0.14 296	0.19 46	0.26 431	0.09 30	0.15 28	0.13 44	0.22 49	0.18 59	0.12 39	0.11 20	0.10 36	0.13 127	0.21 129	0.12 49	0.07 71	0.05 31	0.06 26	0.05 45	0.07 114	0.05 24

DEFOM-Stereo	0.11 18	0.08 10	0.17 33	0.17 19	0.09 30	0.22 208	0.14 67	0.14 3	0.16 31	0.11 23	0.10 14	0.09 20	0.08 8	0.21 129	0.11 11	0.06 27	0.05 31	0.06 26	0.04 1	0.05 5	0.05 24

rvit_stereo_0083	0.16 126	0.12 191	0.26 109	0.21 200	0.13 249	0.17 71	0.17 162	0.22 49	0.34 285	0.16 112	0.21 146	0.19 162	0.16 182	0.21 129	0.16 175	0.11 373	0.10 422	0.10 319	0.08 224	0.09 247	0.07 162

IGEV-Stereo+	0.12 43	0.08 10	0.17 33	0.18 52	0.13 249	0.09 1	0.11 16	0.16 5	0.15 26	0.10 12	0.08 10	0.10 36	0.10 44	0.21 129	0.11 11	0.07 71	0.05 31	0.06 26	0.05 45	0.16 453	0.24 530

WCG-NET（raft）	0.14 80	0.09 44	0.23 80	0.17 19	0.08 9	0.19 119	0.16 124	0.23 68	0.26 184	0.18 142	0.19 117	0.20 171	0.12 95	0.21 129	0.12 49	0.06 27	0.06 157	0.06 26	0.05 45	0.06 46	0.05 24

RSM	0.12 43	0.09 44	0.20 58	0.20 155	0.09 30	0.16 52	0.15 91	0.23 68	0.18 59	0.13 53	0.13 44	0.15 111	0.09 20	0.21 129	0.12 49	0.06 27	0.05 31	0.07 83	0.07 148	0.06 46	0.05 24

CAS++	0.16 126	0.12 191	0.27 118	0.18 52	0.12 173	0.17 71	0.15 91	0.42 315	0.24 162	0.19 147	0.18 108	0.13 70	0.10 44	0.21 129	0.12 49	0.12 411	0.10 422	0.11 376	0.08 224	0.10 313	0.09 288
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Any-RAFT	0.17 145	0.08 10	0.31 160	0.19 93	0.10 71	0.29 337	0.16 124	0.42 315	0.30 242	0.24 188	0.27 201	0.27 265	0.16 182	0.21 129	0.12 49	0.08 203	0.05 31	0.06 26	0.05 45	0.07 114	0.06 79

Selective-IGEV	0.12 43	0.09 44	0.22 74	0.19 93	0.10 71	0.15 28	0.14 67	0.27 111	0.15 26	0.13 53	0.14 73	0.13 70	0.08 8	0.21 129	0.12 49	0.06 27	0.05 31	0.07 83	0.06 92	0.06 46	0.05 24

ADStereo(finetuned)	0.19 208	0.13 253	0.49 371	0.19 93	0.09 30	0.19 119	0.18 205	0.34 206	0.39 349	0.29 258	0.31 247	0.18 148	0.31 421	0.21 129	0.19 258	0.07 71	0.05 31	0.07 83	0.05 45	0.06 46	0.07 162

raftrobust	0.16 126	0.13 253	0.29 139	0.22 261	0.15 342	0.19 119	0.13 44	0.32 184	0.26 184	0.26 209	0.20 134	0.19 162	0.17 208	0.21 129	0.15 150	0.08 203	0.06 157	0.07 83	0.06 92	0.06 46	0.07 162

sCroCo_RVC	0.18 169	0.14 296	0.49 371	0.27 459	0.18 417	0.22 208	0.17 162	0.27 111	0.23 147	0.14 76	0.22 156	0.17 138	0.14 148	0.21 129	0.15 150	0.10 334	0.11 446	0.09 246	0.09 312	0.09 247	0.09 288

AIO_rvc	0.12 43	0.11 149	0.22 74	0.19 93	0.10 71	0.15 28	0.17 162	0.20 29	0.16 31	0.11 23	0.13 44	0.13 70	0.08 8	0.22 145	0.11 11	0.06 27	0.05 31	0.06 26	0.05 45	0.06 46	0.07 162

rvit_stereo_ft	0.17 145	0.14 296	0.30 146	0.25 397	0.14 292	0.17 71	0.21 328	0.28 131	0.26 184	0.16 112	0.19 117	0.20 171	0.16 182	0.22 145	0.17 206	0.11 373	0.07 278	0.09 246	0.09 312	0.09 247	0.07 162

MyStereo06	0.20 223	0.12 191	0.57 417	0.21 200	0.14 292	0.25 266	0.23 379	0.40 289	0.21 115	0.30 289	0.24 175	0.31 319	0.18 233	0.22 145	0.18 228	0.07 71	0.07 278	0.09 246	0.08 224	0.08 180	0.08 229

LoS	0.14 80	0.08 10	0.27 118	0.16 7	0.09 30	0.22 208	0.14 67	0.26 99	0.26 184	0.15 90	0.18 108	0.18 148	0.13 127	0.22 145	0.14 126	0.08 203	0.06 157	0.06 26	0.04 1	0.06 46	0.06 79
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
anonymousa	0.23 290	0.11 149	0.50 382	0.21 200	0.16 374	0.31 371	0.20 297	0.36 250	0.35 301	0.32 329	0.50 441	0.39 387	0.26 340	0.22 145	0.20 275	0.08 203	0.06 157	0.09 246	0.11 393	0.07 114	0.08 229

MC-Stereo	0.14 80	0.09 44	0.25 101	0.21 200	0.09 30	0.18 92	0.16 124	0.23 68	0.19 73	0.18 142	0.23 161	0.16 129	0.13 127	0.22 145	0.13 91	0.07 71	0.05 31	0.07 83	0.07 148	0.06 46	0.05 24

HUI-Stereo	0.18 169	0.12 191	0.37 235	0.22 261	0.10 71	0.18 92	0.14 67	0.29 143	0.22 128	0.28 229	0.28 207	0.25 235	0.17 208	0.22 145	0.16 175	0.08 203	0.06 157	0.10 319	0.08 224	0.10 313	0.08 229

rafts_anoy	0.18 169	0.15 330	0.35 203	0.22 261	0.14 292	0.19 119	0.17 162	0.32 184	0.30 242	0.23 174	0.25 184	0.20 171	0.16 182	0.22 145	0.19 258	0.08 203	0.07 278	0.10 319	0.12 432	0.09 247	0.08 229

PMTNet	0.15 112	0.08 10	0.23 80	0.15 4	0.09 30	0.23 230	0.16 124	0.25 90	0.23 147	0.17 125	0.21 146	0.16 129	0.14 148	0.22 145	0.13 91	0.29 542	0.05 31	0.06 26	0.04 1	0.07 114	0.06 79

IGEV-FE	0.18 169	0.10 83	0.65 452	0.20 155	0.12 173	0.19 119	0.15 91	0.34 206	0.19 73	0.28 229	0.22 156	0.27 265	0.13 127	0.23 154	0.18 228	0.07 71	0.06 157	0.08 166	0.08 224	0.07 114	0.06 79

DDF-Stereo	0.13 55	0.08 10	0.19 46	0.19 93	0.16 374	0.12 8	0.15 91	0.18 15	0.18 59	0.11 23	0.10 14	0.13 70	0.12 95	0.23 154	0.19 258	0.08 203	0.05 31	0.07 83	0.05 45	0.21 503	0.06 79

Monster-pub-mixall	0.10 2	0.07 2	0.16 26	0.16 7	0.08 9	0.11 4	0.09 2	0.20 29	0.12 8	0.11 23	0.11 20	0.08 3	0.08 8	0.23 154	0.11 11	0.07 71	0.05 31	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.06 79

DilatedVolume-Stereo	0.14 80	0.08 10	0.18 40	0.18 52	0.09 30	0.21 180	0.14 67	0.24 82	0.21 115	0.21 162	0.21 146	0.15 111	0.14 148	0.23 154	0.15 150	0.07 71	0.06 157	0.06 26	0.06 92	0.05 5	0.05 24

MM-Stereo_test1	0.17 145	0.10 83	0.39 269	0.23 309	0.11 117	0.20 152	0.22 354	0.33 198	0.29 229	0.22 168	0.21 146	0.15 111	0.14 148	0.23 154	0.13 91	0.07 71	0.06 157	0.08 166	0.07 148	0.09 247	0.06 79

SCV	0.14 80	0.14 296	0.24 88	0.21 200	0.11 117	0.15 28	0.16 124	0.31 173	0.18 59	0.11 23	0.15 76	0.13 70	0.10 44	0.23 154	0.11 11	0.07 71	0.05 31	0.07 83	0.06 92	0.09 247	0.06 79

ours_stereo	0.13 55	0.11 149	0.23 80	0.20 155	0.11 117	0.17 71	0.18 205	0.20 29	0.19 73	0.13 53	0.18 108	0.14 95	0.10 44	0.23 154	0.14 126	0.06 27	0.05 31	0.08 166	0.06 92	0.06 46	0.05 24

IGEV_Zeroshot_test	0.18 169	0.10 83	0.65 452	0.20 155	0.12 173	0.19 119	0.15 91	0.34 206	0.19 73	0.28 229	0.22 156	0.27 265	0.13 127	0.23 154	0.18 228	0.07 71	0.06 157	0.08 166	0.08 224	0.07 114	0.06 79

DCRE	0.20 223	0.13 253	0.40 277	0.21 200	0.15 342	0.20 152	0.19 250	0.30 162	0.27 195	0.22 168	0.80 528	0.23 215	0.16 182	0.23 154	0.15 150	0.07 71	0.07 278	0.07 83	0.08 224	0.07 114	0.06 79

knoymous	0.17 145	0.09 44	0.32 166	0.17 19	0.11 117	0.21 180	0.17 162	0.32 184	0.23 147	0.23 174	0.28 207	0.27 265	0.16 182	0.23 154	0.16 175	0.09 285	0.06 157	0.09 246	0.06 92	0.09 247	0.09 288

riskmin	0.18 169	0.09 44	0.34 193	0.18 52	0.12 173	0.24 252	0.16 124	0.34 206	0.28 210	0.21 162	0.23 161	0.33 335	0.24 310	0.23 154	0.17 206	0.09 285	0.06 157	0.09 246	0.06 92	0.10 313	0.10 344

GLC_STEREO	0.15 112	0.10 83	0.24 88	0.21 200	0.09 30	0.17 71	0.15 91	0.23 68	0.27 195	0.17 125	0.20 134	0.17 138	0.11 70	0.23 154	0.16 175	0.07 71	0.09 397	0.09 246	0.08 224	0.07 114	0.06 79

CRE-IMP	0.18 169	0.12 191	0.37 235	0.22 261	0.11 117	0.24 252	0.17 162	0.29 143	0.21 115	0.27 219	0.26 194	0.24 227	0.17 208	0.23 154	0.18 228	0.08 203	0.05 31	0.10 319	0.07 148	0.10 313	0.10 344

SCV_C0	0.14 80	0.11 149	0.25 101	0.19 93	0.12 173	0.15 28	0.16 124	0.30 162	0.22 128	0.13 53	0.15 76	0.13 70	0.09 20	0.24 167	0.10 1	0.06 27	0.05 31	0.06 26	0.06 92	0.09 247	0.06 79

FACV-RUCA	0.21 243	0.15 330	0.32 166	0.23 309	0.23 493	0.26 286	0.19 250	0.39 278	0.34 285	0.25 197	0.32 256	0.21 183	0.24 310	0.24 167	0.19 258	0.10 334	0.07 278	0.15 476	0.08 224	0.16 453	0.13 419

fffft	0.13 55	0.09 44	0.24 88	0.19 93	0.10 71	0.17 71	0.19 250	0.22 49	0.16 31	0.14 76	0.11 20	0.13 70	0.10 44	0.24 167	0.18 228	0.06 27	0.05 31	0.07 83	0.06 92	0.07 114	0.06 79
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 55	0.10 83	0.22 74	0.19 93	0.10 71	0.19 119	0.17 162	0.19 20	0.19 73	0.15 90	0.13 44	0.12 59	0.11 70	0.24 167	0.16 175	0.06 27	0.05 31	0.07 83	0.06 92	0.06 46	0.06 79

mms	0.13 55	0.11 149	0.19 46	0.19 93	0.12 173	0.16 52	0.17 162	0.20 29	0.17 48	0.13 53	0.17 97	0.14 95	0.09 20	0.24 167	0.14 126	0.06 27	0.05 31	0.08 166	0.06 92	0.07 114	0.07 162

tg	0.16 126	0.11 149	0.25 101	0.21 200	0.11 117	0.23 230	0.15 91	0.34 206	0.24 162	0.20 151	0.25 184	0.19 162	0.12 95	0.24 167	0.15 150	0.07 71	0.05 31	0.09 246	0.09 312	0.08 180	0.07 162

model_zeroshot	0.17 145	0.11 149	0.39 269	0.20 155	0.12 173	0.24 252	0.15 91	0.34 206	0.22 128	0.30 289	0.20 134	0.22 195	0.12 95	0.24 167	0.14 126	0.08 203	0.07 278	0.07 83	0.07 148	0.07 114	0.07 162

GCAP-BAT	0.16 126	0.11 149	0.36 223	0.18 52	0.13 249	0.21 180	0.16 124	0.23 68	0.18 59	0.26 209	0.28 207	0.20 171	0.11 70	0.24 167	0.17 206	0.07 71	0.06 157	0.07 83	0.06 92	0.05 5	0.06 79

H2IRNET	0.18 169	0.13 253	0.35 203	0.21 200	0.12 173	0.20 152	0.15 91	0.27 111	0.30 242	0.17 125	0.31 247	0.25 235	0.20 257	0.24 167	0.18 228	0.07 71	0.06 157	0.09 246	0.10 354	0.09 247	0.06 79

ff7	0.14 80	0.12 191	0.27 118	0.19 93	0.12 173	0.21 180	0.18 205	0.27 111	0.20 99	0.15 90	0.13 44	0.12 59	0.12 95	0.24 167	0.12 49	0.07 71	0.05 31	0.08 166	0.07 148	0.07 114	0.07 162

ffff	0.14 80	0.12 191	0.27 118	0.19 93	0.12 173	0.21 180	0.18 205	0.27 111	0.20 99	0.15 90	0.13 44	0.12 59	0.12 95	0.24 167	0.12 49	0.07 71	0.05 31	0.08 166	0.07 148	0.07 114	0.07 162

11t	0.14 80	0.12 191	0.27 118	0.19 93	0.12 173	0.21 180	0.18 205	0.27 111	0.20 99	0.15 90	0.13 44	0.12 59	0.12 95	0.24 167	0.12 49	0.07 71	0.05 31	0.08 166	0.07 148	0.07 114	0.07 162

anonymousdsp	0.14 80	0.12 191	0.27 118	0.19 93	0.12 173	0.21 180	0.18 205	0.28 131	0.20 99	0.15 90	0.13 44	0.12 59	0.12 95	0.24 167	0.12 49	0.07 71	0.05 31	0.08 166	0.07 148	0.08 180	0.07 162

ProNet	0.14 80	0.12 191	0.25 101	0.19 93	0.11 117	0.19 119	0.19 250	0.27 111	0.20 99	0.14 76	0.13 44	0.13 70	0.12 95	0.24 167	0.12 49	0.06 27	0.05 31	0.07 83	0.06 92	0.07 114	0.07 162

ccc-4	0.14 80	0.12 191	0.27 118	0.19 93	0.12 173	0.21 180	0.18 205	0.27 111	0.20 99	0.15 90	0.13 44	0.12 59	0.12 95	0.24 167	0.12 49	0.07 71	0.05 31	0.08 166	0.07 148	0.07 114	0.07 162

test_4	0.18 169	0.12 191	0.34 193	0.23 309	0.12 173	0.18 92	0.22 354	0.26 99	0.24 162	0.24 188	0.47 431	0.22 195	0.13 127	0.24 167	0.16 175	0.06 27	0.05 31	0.09 246	0.09 312	0.07 114	0.05 24

IGEV-Stereo	0.14 80	0.12 191	0.27 118	0.19 93	0.12 173	0.21 180	0.18 205	0.28 131	0.20 99	0.15 90	0.13 44	0.12 59	0.12 95	0.24 167	0.12 49	0.07 71	0.05 31	0.08 166	0.07 148	0.08 180	0.07 162
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GANet-ADL	0.21 243	0.12 191	0.45 341	0.23 309	0.14 292	0.29 337	0.19 250	0.46 355	0.35 301	0.25 197	0.32 256	0.32 328	0.19 248	0.24 167	0.20 275	0.10 334	0.07 278	0.07 83	0.06 92	0.09 247	0.10 344

TRStereo	0.19 208	0.17 374	0.47 357	0.23 309	0.19 439	0.19 119	0.16 124	0.52 427	0.28 210	0.20 151	0.19 117	0.21 183	0.13 127	0.24 167	0.13 91	0.09 285	0.06 157	0.09 246	0.11 393	0.06 46	0.06 79

HHNet	0.22 273	0.12 191	0.52 397	0.18 52	0.18 417	0.20 152	0.20 297	0.34 206	0.31 254	0.32 329	0.59 484	0.20 171	0.21 264	0.24 167	0.31 408	0.08 203	0.05 31	0.09 246	0.07 148	0.08 180	0.11 379

PSM-adaLoss	0.18 169	0.12 191	0.37 235	0.22 261	0.10 71	0.18 92	0.16 124	0.29 143	0.22 128	0.28 229	0.29 220	0.25 235	0.18 233	0.24 167	0.16 175	0.08 203	0.06 157	0.10 319	0.08 224	0.10 313	0.08 229

ROB_FTStereo_v2	0.18 169	0.12 191	0.37 235	0.22 261	0.10 71	0.18 92	0.16 124	0.29 143	0.22 128	0.28 229	0.29 220	0.25 235	0.17 208	0.24 167	0.16 175	0.08 203	0.06 157	0.10 319	0.08 224	0.10 313	0.08 229

ROB_FTStereo	0.18 169	0.12 191	0.37 235	0.22 261	0.10 71	0.18 92	0.14 67	0.29 143	0.22 128	0.28 229	0.28 207	0.25 235	0.17 208	0.24 167	0.16 175	0.08 203	0.06 157	0.10 319	0.08 224	0.10 313	0.08 229

Pruner-Stereo	0.19 208	0.11 149	0.34 193	0.29 484	0.12 173	0.19 119	0.17 162	0.31 173	0.29 229	0.33 341	0.32 256	0.25 235	0.15 166	0.24 167	0.21 298	0.09 285	0.06 157	0.09 246	0.08 224	0.08 180	0.09 288

DeepStereo_RVC	0.18 169	0.11 149	0.40 277	0.21 200	0.11 117	0.19 119	0.16 124	0.28 131	0.22 128	0.27 219	0.27 201	0.23 215	0.28 376	0.24 167	0.18 228	0.08 203	0.06 157	0.09 246	0.07 148	0.09 247	0.10 344

raft+_RVC	0.18 169	0.14 296	0.32 166	0.21 200	0.15 342	0.21 180	0.16 124	0.38 266	0.34 285	0.21 162	0.28 207	0.20 171	0.15 166	0.24 167	0.19 258	0.08 203	0.06 157	0.08 166	0.07 148	0.07 114	0.08 229

111	0.20 223	0.17 374	0.40 277	0.18 52	0.09 30	0.24 252	0.17 162	0.41 301	0.45 415	0.23 174	0.29 220	0.29 292	0.21 264	0.24 167	0.18 228	0.07 71	0.05 31	0.07 83	0.06 92	0.07 114	0.08 229

test_xeample3	0.16 126	0.11 149	0.56 414	0.19 93	0.12 173	0.20 152	0.18 205	0.35 231	0.20 99	0.16 112	0.12 32	0.13 70	0.12 95	0.24 167	0.15 150	0.07 71	0.06 157	0.07 83	0.08 224	0.07 114	0.07 162

AFF-stereo	0.18 169	0.15 330	0.32 166	0.21 200	0.10 71	0.18 92	0.18 205	0.33 198	0.27 195	0.25 197	0.37 317	0.25 235	0.17 208	0.24 167	0.15 150	0.06 27	0.05 31	0.08 166	0.08 224	0.07 114	0.05 24

EAI-Stereo	0.21 243	0.10 83	0.33 183	0.21 200	0.12 173	0.30 355	0.46 534	0.46 355	0.20 99	0.25 197	0.50 441	0.17 138	0.16 182	0.24 167	0.23 337	0.07 71	0.06 157	0.07 83	0.10 354	0.06 46	0.07 162

DMCA	0.22 273	0.14 296	0.36 223	0.22 261	0.14 292	0.27 296	0.20 297	0.43 327	0.38 339	0.31 306	0.32 256	0.33 335	0.24 310	0.24 167	0.28 381	0.11 373	0.08 363	0.10 319	0.08 224	0.10 313	0.11 379

fffy	0.14 80	0.11 149	0.24 88	0.20 155	0.10 71	0.19 119	0.18 205	0.22 49	0.19 73	0.13 53	0.16 86	0.15 111	0.13 127	0.25 198	0.14 126	0.06 27	0.06 157	0.08 166	0.06 92	0.07 114	0.06 79

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 349	0.14 296	0.95 524	0.21 200	0.27 516	0.20 152	0.19 250	0.48 375	0.25 175	0.26 209	0.55 469	0.34 342	0.18 233	0.25 198	0.17 206	0.07 71	0.06 157	0.08 166	0.12 432	0.12 398	0.12 402

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 290	0.13 253	0.83 500	0.20 155	0.21 464	0.23 230	0.17 162	0.48 375	0.27 195	0.23 174	0.29 220	0.39 387	0.23 292	0.25 198	0.15 150	0.08 203	0.06 157	0.08 166	0.11 393	0.11 361	0.10 344

MyStereo8	0.22 273	0.15 330	0.63 444	0.21 200	0.17 396	0.31 371	0.16 124	0.36 250	0.32 263	0.28 229	0.36 308	0.25 235	0.18 233	0.25 198	0.28 381	0.08 203	0.07 278	0.08 166	0.07 148	0.10 313	0.12 402

MyStereo07	0.16 126	0.12 191	0.26 109	0.22 261	0.14 292	0.25 266	0.23 379	0.29 143	0.21 115	0.15 90	0.13 44	0.12 59	0.13 127	0.25 198	0.13 91	0.07 71	0.07 278	0.09 246	0.08 224	0.08 180	0.08 229

11t1	0.18 169	0.10 83	0.30 146	0.20 155	0.11 117	0.27 296	0.17 162	0.35 231	0.23 147	0.25 197	0.23 161	0.23 215	0.23 292	0.25 198	0.18 228	0.09 285	0.07 278	0.07 83	0.06 92	0.09 247	0.09 288

MIF-Stereo (partial)	0.16 126	0.10 83	0.34 193	0.21 200	0.15 342	0.15 28	0.13 44	0.28 131	0.25 175	0.17 125	0.26 194	0.15 111	0.16 182	0.25 198	0.17 206	0.09 285	0.06 157	0.10 319	0.08 224	0.09 247	0.08 229

anonymousdsp2	0.17 145	0.10 83	0.28 129	0.20 155	0.11 117	0.25 266	0.17 162	0.41 301	0.31 254	0.23 174	0.23 161	0.22 195	0.15 166	0.25 198	0.15 150	0.07 71	0.05 31	0.07 83	0.05 45	0.08 180	0.07 162

CASS	0.21 243	0.15 330	0.32 166	0.26 431	0.11 117	0.28 316	0.19 250	0.39 278	0.30 242	0.32 329	0.34 287	0.25 235	0.24 310	0.25 198	0.20 275	0.13 430	0.08 363	0.11 376	0.09 312	0.11 361	0.11 379
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLGR_C	0.21 243	0.22 443	0.60 430	0.23 309	0.15 342	0.24 252	0.20 297	0.35 231	0.29 229	0.31 306	0.32 256	0.22 195	0.15 166	0.25 198	0.20 275	0.08 203	0.07 278	0.07 83	0.07 148	0.08 180	0.08 229

ACRE	0.21 243	0.20 416	0.62 441	0.23 309	0.15 342	0.24 252	0.20 297	0.35 231	0.28 210	0.31 306	0.32 256	0.22 195	0.15 166	0.25 198	0.20 275	0.08 203	0.07 278	0.07 83	0.07 148	0.08 180	0.08 229

test_3	0.18 169	0.11 149	0.32 166	0.24 360	0.11 117	0.22 208	0.25 418	0.31 173	0.31 254	0.25 197	0.18 108	0.23 215	0.13 127	0.25 198	0.19 258	0.06 27	0.05 31	0.09 246	0.10 354	0.07 114	0.06 79

RAFT-IKP	0.18 169	0.12 191	0.37 235	0.22 261	0.10 71	0.18 92	0.15 91	0.29 143	0.22 128	0.28 229	0.29 220	0.25 235	0.18 233	0.25 198	0.16 175	0.08 203	0.06 157	0.10 319	0.08 224	0.10 313	0.08 229

s12784h	0.17 145	0.09 44	0.26 109	0.18 52	0.07 1	0.32 381	0.19 250	0.37 260	0.32 263	0.23 174	0.25 184	0.18 148	0.17 208	0.25 198	0.16 175	0.07 71	0.05 31	0.07 83	0.05 45	0.06 46	0.05 24

GMStereo	0.19 208	0.25 461	0.40 277	0.21 200	0.12 173	0.22 208	0.19 250	0.29 143	0.40 365	0.25 197	0.23 161	0.16 129	0.15 166	0.25 198	0.19 258	0.09 285	0.06 157	0.08 166	0.08 224	0.10 313	0.08 229
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.18 169	0.12 191	0.33 183	0.20 155	0.13 249	0.28 316	0.12 24	0.42 315	0.25 175	0.27 219	0.32 256	0.21 183	0.17 208	0.25 198	0.20 275	0.07 71	0.06 157	0.08 166	0.06 92	0.07 114	0.08 229
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
AIO-test2	0.20 223	0.20 416	0.36 223	0.26 431	0.15 342	0.22 208	0.16 124	0.42 315	0.42 382	0.16 112	0.29 220	0.15 111	0.11 70	0.26 214	0.13 91	0.18 506	0.06 157	0.10 319	0.11 393	0.07 114	0.07 162

IGEV-RUCA	0.21 243	0.08 10	0.23 80	0.19 93	0.19 439	0.28 316	0.24 401	0.23 68	0.21 115	0.20 151	0.23 161	0.28 281	0.49 509	0.26 214	0.18 228	0.09 285	0.08 363	0.18 501	0.13 459	0.17 470	0.17 473

PAM	0.23 290	0.10 83	0.63 444	0.22 261	0.15 342	0.34 405	0.21 328	0.37 260	0.22 128	0.31 306	0.27 201	0.55 487	0.26 340	0.26 214	0.17 206	0.08 203	0.06 157	0.07 83	0.09 312	0.07 114	0.09 288

rvit_0105_6	0.19 208	0.14 296	0.34 193	0.23 309	0.14 292	0.18 92	0.20 297	0.29 143	0.37 325	0.18 142	0.22 156	0.23 215	0.17 208	0.26 214	0.17 206	0.15 469	0.13 475	0.13 435	0.11 393	0.11 361	0.08 229

rvit_0105_5	0.21 243	0.15 330	0.38 254	0.23 309	0.13 249	0.22 208	0.24 401	0.36 250	0.39 349	0.21 162	0.23 161	0.26 256	0.19 248	0.26 214	0.19 258	0.15 469	0.13 475	0.12 414	0.12 432	0.10 313	0.09 288

LL-Strereo2	0.18 169	0.18 388	0.39 269	0.22 261	0.12 173	0.24 252	0.13 44	0.31 173	0.23 147	0.24 188	0.20 134	0.24 227	0.12 95	0.26 214	0.15 150	0.06 27	0.06 157	0.12 414	0.09 312	0.08 180	0.07 162

x	0.19 208	0.11 149	0.29 139	0.20 155	0.11 117	0.26 286	0.18 205	0.41 301	0.29 229	0.25 197	0.29 220	0.28 281	0.24 310	0.26 214	0.23 337	0.09 285	0.07 278	0.08 166	0.07 148	0.09 247	0.08 229

BUS	0.23 290	0.12 191	0.28 129	0.25 397	0.14 292	0.43 470	0.17 162	0.56 470	0.34 285	0.34 361	0.35 298	0.32 328	0.20 257	0.26 214	0.21 298	0.10 334	0.07 278	0.11 376	0.10 354	0.09 247	0.09 288

BSDual-CNN	0.23 290	0.12 191	0.28 129	0.25 397	0.14 292	0.35 420	0.21 328	0.56 470	0.34 285	0.34 361	0.35 298	0.38 375	0.24 310	0.26 214	0.21 298	0.10 334	0.07 278	0.11 376	0.10 354	0.09 247	0.09 288

psmg	0.23 290	0.12 191	0.28 129	0.21 200	0.14 292	0.35 420	0.23 379	0.51 410	0.34 285	0.35 378	0.38 331	0.38 375	0.24 310	0.26 214	0.21 298	0.10 334	0.08 363	0.10 319	0.10 354	0.09 247	0.08 229

CIPLG	0.21 243	0.21 430	0.55 410	0.23 309	0.15 342	0.25 266	0.20 297	0.35 231	0.29 229	0.31 306	0.33 277	0.22 195	0.15 166	0.26 214	0.20 275	0.08 203	0.07 278	0.07 83	0.07 148	0.08 180	0.08 229

test-3	0.16 126	0.09 44	0.31 160	0.21 200	0.11 117	0.18 92	0.16 124	0.30 162	0.27 195	0.26 209	0.16 86	0.22 195	0.12 95	0.26 214	0.18 228	0.06 27	0.04 2	0.08 166	0.08 224	0.06 46	0.06 79

test_1	0.16 126	0.09 44	0.31 160	0.21 200	0.11 117	0.18 92	0.16 124	0.30 162	0.27 195	0.25 197	0.16 86	0.22 195	0.12 95	0.26 214	0.18 228	0.06 27	0.04 2	0.08 166	0.08 224	0.06 46	0.06 79

GwcNet-ADL	0.22 273	0.14 296	0.58 422	0.24 360	0.13 249	0.22 208	0.23 379	0.49 383	0.40 365	0.27 219	0.29 220	0.30 308	0.20 257	0.26 214	0.23 337	0.09 285	0.07 278	0.07 83	0.07 148	0.09 247	0.09 288

Patchmatch Stereo++	0.18 169	0.12 191	0.37 235	0.22 261	0.10 71	0.18 92	0.14 67	0.29 143	0.22 128	0.28 229	0.29 220	0.25 235	0.17 208	0.26 214	0.16 175	0.08 203	0.06 157	0.10 319	0.08 224	0.10 313	0.08 229
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
iRAFT	0.18 169	0.12 191	0.37 235	0.22 261	0.10 71	0.18 92	0.14 67	0.29 143	0.22 128	0.28 229	0.29 220	0.25 235	0.17 208	0.26 214	0.16 175	0.08 203	0.06 157	0.10 319	0.08 224	0.10 313	0.08 229

ICVP	0.23 290	0.13 253	0.44 330	0.26 431	0.14 292	0.29 337	0.25 418	0.45 344	0.33 275	0.29 258	0.43 391	0.35 356	0.25 331	0.26 214	0.23 337	0.12 411	0.09 397	0.09 246	0.08 224	0.09 247	0.10 344
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.19 208	0.18 388	0.37 235	0.23 309	0.14 292	0.23 230	0.13 44	0.37 260	0.29 229	0.28 229	0.26 194	0.25 235	0.15 166	0.26 214	0.18 228	0.08 203	0.06 157	0.09 246	0.08 224	0.09 247	0.06 79

FENet	0.21 243	0.11 149	0.45 341	0.21 200	0.12 173	0.26 286	0.17 162	0.41 301	0.35 301	0.30 289	0.31 247	0.29 292	0.23 292	0.26 214	0.23 337	0.09 285	0.06 157	0.09 246	0.09 312	0.09 247	0.09 288

Select-FE	0.23 290	0.14 296	0.78 481	0.22 261	0.18 417	0.22 208	0.13 44	0.43 327	0.26 184	0.28 229	0.33 277	0.39 387	0.29 391	0.27 233	0.19 258	0.08 203	0.07 278	0.08 166	0.13 459	0.08 180	0.12 402

PAM_32	0.23 290	0.10 83	0.63 444	0.21 200	0.14 292	0.33 392	0.19 250	0.36 250	0.23 147	0.29 258	0.28 207	0.56 491	0.28 376	0.27 233	0.18 228	0.08 203	0.06 157	0.08 166	0.09 312	0.07 114	0.09 288

rvit_0105_4	0.20 223	0.15 330	0.38 254	0.23 309	0.14 292	0.20 152	0.22 354	0.33 198	0.39 349	0.19 147	0.24 175	0.25 235	0.19 248	0.27 233	0.17 206	0.16 484	0.13 475	0.13 435	0.11 393	0.11 361	0.08 229

ffm	0.22 273	0.12 191	0.42 310	0.20 155	0.13 249	0.28 316	0.20 297	0.35 231	0.44 404	0.30 289	0.42 378	0.34 342	0.23 292	0.27 233	0.11 11	0.08 203	0.05 31	0.11 376	0.10 354	0.08 180	0.08 229

tt1	0.18 169	0.14 296	0.35 203	0.23 309	0.11 117	0.30 355	0.19 250	0.35 231	0.44 404	0.17 125	0.19 117	0.13 70	0.16 182	0.27 233	0.11 11	0.08 203	0.05 31	0.08 166	0.06 92	0.08 180	0.08 229

plain	0.17 145	0.13 253	0.43 321	0.21 200	0.13 249	0.16 52	0.17 162	0.27 111	0.22 128	0.16 112	0.26 194	0.13 70	0.16 182	0.27 233	0.16 175	0.08 203	0.06 157	0.10 319	0.07 148	0.10 313	0.07 162

MIM_Stereo	0.18 169	0.12 191	0.38 254	0.20 155	0.11 117	0.17 71	0.14 67	0.35 231	0.25 175	0.27 219	0.35 298	0.23 215	0.13 127	0.27 233	0.16 175	0.06 27	0.07 278	0.08 166	0.08 224	0.08 180	0.06 79

MIPNet	0.21 243	0.15 330	0.52 397	0.21 200	0.12 173	0.27 296	0.20 297	0.45 344	0.37 325	0.30 289	0.23 161	0.19 162	0.24 310	0.27 233	0.19 258	0.07 71	0.05 31	0.08 166	0.07 148	0.07 114	0.06 79

iGMRVC	0.18 169	0.12 191	0.37 235	0.22 261	0.10 71	0.18 92	0.15 91	0.29 143	0.22 128	0.28 229	0.29 220	0.25 235	0.17 208	0.27 233	0.17 206	0.08 203	0.06 157	0.10 319	0.08 224	0.10 313	0.08 229

Anonymous3	0.23 290	0.18 388	0.63 444	0.27 459	0.18 417	0.41 455	0.23 379	0.43 327	0.35 301	0.23 174	0.27 201	0.20 171	0.18 233	0.27 233	0.18 228	0.12 411	0.11 446	0.10 319	0.10 354	0.11 361	0.12 402

RALCasStereoNet	0.18 169	0.15 330	0.33 183	0.21 200	0.14 292	0.21 180	0.18 205	0.31 173	0.25 175	0.21 162	0.29 220	0.22 195	0.15 166	0.27 233	0.17 206	0.08 203	0.10 422	0.07 83	0.06 92	0.09 247	0.09 288

SFCPSM	0.22 273	0.10 83	0.51 393	0.21 200	0.14 292	0.34 405	0.22 354	0.55 455	0.39 349	0.29 258	0.32 256	0.23 215	0.21 264	0.27 233	0.19 258	0.09 285	0.07 278	0.09 246	0.09 312	0.09 247	0.08 229

ACVNet	0.23 290	0.13 253	0.35 203	0.18 52	0.15 342	0.27 296	0.23 379	0.39 278	0.44 404	0.28 229	0.41 362	0.38 375	0.26 340	0.27 233	0.32 413	0.08 203	0.07 278	0.08 166	0.07 148	0.10 313	0.07 162

acv_ft	0.25 349	0.13 253	0.40 277	0.23 309	0.19 439	0.34 405	0.21 328	0.45 344	0.44 404	0.38 416	0.41 362	0.38 375	0.27 359	0.27 233	0.35 429	0.08 203	0.07 278	0.08 166	0.07 148	0.11 361	0.07 162

FSD	0.27 373	0.28 482	0.32 166	0.27 459	0.24 501	0.27 296	0.27 436	0.31 173	0.29 229	0.26 209	0.27 201	0.28 281	0.27 359	0.28 247	0.26 371	0.23 520	0.22 536	0.27 528	0.26 539	0.25 518	0.24 530

AIO-test1	0.19 208	0.14 296	0.41 300	0.27 459	0.15 342	0.21 180	0.16 124	0.39 278	0.36 314	0.17 125	0.26 194	0.18 148	0.13 127	0.28 247	0.14 126	0.07 71	0.06 157	0.10 319	0.11 393	0.06 46	0.09 288

rvit_0105_3	0.23 290	0.17 374	0.40 277	0.25 397	0.15 342	0.24 252	0.28 452	0.38 266	0.41 375	0.25 197	0.25 184	0.28 281	0.21 264	0.28 247	0.20 275	0.15 469	0.13 475	0.14 461	0.15 482	0.10 313	0.09 288

rvit_stereo_0075_2	0.24 321	0.17 374	0.50 382	0.26 431	0.22 480	0.22 208	0.15 91	0.40 289	0.35 301	0.27 219	0.37 317	0.29 292	0.20 257	0.28 247	0.19 258	0.17 495	0.12 463	0.19 509	0.12 432	0.13 413	0.13 419

ACVNet-DCA	0.18 169	0.14 296	0.38 254	0.23 309	0.11 117	0.31 371	0.19 250	0.41 301	0.27 195	0.17 125	0.19 117	0.13 70	0.18 233	0.28 247	0.11 11	0.08 203	0.05 31	0.08 166	0.06 92	0.09 247	0.09 288

xx1	0.20 223	0.14 296	0.38 254	0.23 309	0.11 117	0.31 371	0.19 250	0.35 231	0.47 437	0.17 125	0.19 117	0.28 281	0.24 310	0.28 247	0.11 11	0.08 203	0.05 31	0.10 319	0.09 312	0.09 247	0.09 288

cc1	0.18 169	0.14 296	0.38 254	0.23 309	0.11 117	0.31 371	0.19 250	0.35 231	0.47 437	0.17 125	0.19 117	0.13 70	0.18 233	0.28 247	0.11 11	0.08 203	0.05 31	0.08 166	0.06 92	0.08 180	0.08 229

IGEVStereo-DCA	0.14 80	0.11 149	0.27 118	0.19 93	0.12 173	0.20 152	0.18 205	0.27 111	0.20 99	0.15 90	0.12 32	0.14 95	0.12 95	0.28 247	0.14 126	0.07 71	0.06 157	0.08 166	0.07 148	0.07 114	0.07 162

rrr	0.17 145	0.11 149	0.57 417	0.19 93	0.12 173	0.20 152	0.18 205	0.35 231	0.22 128	0.15 90	0.12 32	0.14 95	0.12 95	0.28 247	0.14 126	0.07 71	0.06 157	0.08 166	0.07 148	0.07 114	0.07 162

StereoVision	0.22 273	0.18 388	0.37 235	0.27 459	0.17 396	0.23 230	0.22 354	0.38 266	0.31 254	0.20 151	0.51 447	0.22 195	0.16 182	0.28 247	0.18 228	0.11 373	0.12 463	0.13 435	0.13 459	0.10 313	0.07 162

EKT-Stereo	0.38 473	0.12 191	0.38 254	0.42 539	3.88 591	0.21 180	0.17 162	0.35 231	0.28 210	0.20 151	0.20 134	0.23 215	0.15 166	0.28 247	0.16 175	0.09 285	0.07 278	0.09 246	0.07 148	0.09 247	0.09 288

PCWNet_CMD	0.23 290	0.13 253	0.48 366	0.20 155	0.13 249	0.28 316	0.16 124	0.46 355	0.46 432	0.29 258	0.36 308	0.37 367	0.24 310	0.28 247	0.20 275	0.09 285	0.06 157	0.10 319	0.08 224	0.11 361	0.09 288

Selective-RAFT	0.17 145	0.12 191	0.30 146	0.24 360	0.10 71	0.29 337	0.15 91	0.32 184	0.31 254	0.17 125	0.17 97	0.21 183	0.18 233	0.28 247	0.17 206	0.07 71	0.06 157	0.07 83	0.07 148	0.08 180	0.06 79

iRaft-Stereo_20w	0.19 208	0.10 83	0.46 349	0.19 93	0.13 249	0.25 266	0.19 250	0.52 427	0.19 73	0.29 258	0.21 146	0.22 195	0.20 257	0.28 247	0.18 228	0.07 71	0.06 157	0.07 83	0.08 224	0.08 180	0.08 229

AASNet	0.27 373	0.19 404	0.49 371	0.26 431	0.17 396	0.34 405	0.20 297	0.62 515	0.48 447	0.35 378	0.40 354	0.32 328	0.25 331	0.28 247	0.34 425	0.11 373	0.09 397	0.10 319	0.08 224	0.13 413	0.11 379

MSMDNet	0.23 290	0.13 253	0.48 366	0.20 155	0.13 249	0.28 316	0.16 124	0.46 355	0.46 432	0.29 258	0.36 308	0.37 367	0.24 310	0.28 247	0.20 275	0.09 285	0.06 157	0.09 246	0.08 224	0.11 361	0.09 288

HITNet	0.20 223	0.17 374	0.43 321	0.19 93	0.08 9	0.27 296	0.14 67	0.42 315	0.30 242	0.29 258	0.32 256	0.27 265	0.21 264	0.28 247	0.25 358	0.07 71	0.05 31	0.07 83	0.06 92	0.09 247	0.06 79
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
xyz-stereo-finetune	0.16 126	0.12 191	0.23 80	0.16 7	0.08 9	0.23 230	0.20 297	0.29 143	0.31 254	0.19 147	0.22 156	0.19 162	0.15 166	0.29 264	0.20 275	0.06 27	0.06 157	0.08 166	0.06 92	0.06 46	0.06 79

HI	0.20 223	0.13 253	0.33 183	0.18 52	0.15 342	0.17 71	0.16 124	0.34 206	0.21 115	0.37 401	0.39 344	0.36 361	0.24 310	0.29 264	0.21 298	0.06 27	0.05 31	0.08 166	0.09 312	0.09 247	0.07 162

CoSv	0.20 223	0.13 253	0.33 183	0.18 52	0.15 342	0.17 71	0.16 124	0.34 206	0.21 115	0.37 401	0.39 344	0.36 361	0.24 310	0.29 264	0.21 298	0.06 27	0.05 31	0.08 166	0.09 312	0.09 247	0.07 162

mmm	0.21 243	0.12 191	0.31 160	0.22 261	0.12 173	0.28 316	0.21 328	0.41 301	0.27 195	0.29 258	0.38 331	0.29 292	0.24 310	0.29 264	0.22 318	0.09 285	0.07 278	0.11 376	0.09 312	0.10 313	0.09 288

HH	0.18 169	0.12 191	0.55 410	0.22 261	0.12 173	0.18 92	0.18 205	0.34 206	0.19 73	0.20 151	0.24 175	0.34 342	0.18 233	0.29 264	0.12 49	0.07 71	0.05 31	0.07 83	0.07 148	0.07 114	0.06 79

HanStereo	0.18 169	0.12 191	0.55 410	0.22 261	0.12 173	0.18 92	0.18 205	0.34 206	0.19 73	0.20 151	0.24 175	0.34 342	0.18 233	0.29 264	0.12 49	0.07 71	0.05 31	0.07 83	0.07 148	0.07 114	0.06 79

IER	0.23 290	0.12 191	0.39 269	0.20 155	0.14 292	0.31 371	0.19 250	0.42 315	0.36 314	0.33 341	0.40 354	0.32 328	0.33 431	0.29 264	0.22 318	0.09 285	0.07 278	0.08 166	0.08 224	0.09 247	0.08 229

UDGNet	0.23 290	0.31 504	0.38 254	0.24 360	0.14 292	0.24 252	0.18 205	0.32 184	0.43 389	0.29 258	0.28 207	0.24 227	0.19 248	0.29 264	0.20 275	0.15 469	0.07 278	0.21 516	0.11 393	0.14 431	0.10 344

KYRaft	0.22 273	0.10 83	0.30 146	0.23 309	0.12 173	0.23 230	0.23 379	0.35 231	0.24 162	0.35 378	0.54 465	0.34 342	0.26 340	0.29 264	0.15 150	0.07 71	0.05 31	0.09 246	0.10 354	0.08 180	0.31 544

GrayStereo	0.25 349	0.09 44	0.32 166	0.26 431	0.13 249	0.23 230	0.47 538	0.34 206	0.30 242	0.39 431	0.47 431	0.30 308	0.79 547	0.29 264	0.16 175	0.07 71	0.06 157	0.08 166	0.09 312	0.07 114	0.13 419

RAFT	0.21 243	0.17 374	0.32 166	0.24 360	0.12 173	0.25 266	0.27 436	0.35 231	0.28 210	0.33 341	0.33 277	0.38 375	0.22 277	0.29 264	0.17 206	0.08 203	0.08 363	0.11 376	0.10 354	0.10 313	0.06 79

Prome-Stereo	0.21 243	0.10 83	0.30 146	0.24 360	0.12 173	0.23 230	0.23 379	0.36 250	0.25 175	0.33 341	0.59 484	0.24 227	0.28 376	0.29 264	0.16 175	0.07 71	0.05 31	0.08 166	0.07 148	0.08 180	0.20 505

CFNet_pseudo	0.23 290	0.13 253	0.47 357	0.19 93	0.13 249	0.26 286	0.16 124	0.44 334	0.44 404	0.29 258	0.37 317	0.38 375	0.23 292	0.29 264	0.21 298	0.09 285	0.06 157	0.11 376	0.08 224	0.11 361	0.09 288

GES	0.22 273	0.12 191	0.42 310	0.20 155	0.14 292	0.27 296	0.19 250	0.49 383	0.33 275	0.30 289	0.36 308	0.25 235	0.23 292	0.29 264	0.22 318	0.10 334	0.08 363	0.08 166	0.07 148	0.10 313	0.11 379

ccs_rob	0.23 290	0.13 253	0.47 357	0.20 155	0.13 249	0.26 286	0.17 162	0.44 334	0.44 404	0.29 258	0.37 317	0.38 375	0.23 292	0.29 264	0.21 298	0.09 285	0.06 157	0.11 376	0.08 224	0.11 361	0.09 288

tt45	0.14 80	0.09 44	0.22 74	0.19 93	0.11 117	0.23 230	0.18 205	0.22 49	0.17 48	0.15 90	0.13 44	0.14 95	0.10 44	0.30 279	0.14 126	0.07 71	0.05 31	0.08 166	0.06 92	0.07 114	0.07 162

DCVSM-stereo	0.24 321	0.13 253	0.52 397	0.20 155	0.14 292	0.26 286	0.13 44	0.34 206	0.34 285	0.41 450	0.33 277	0.47 447	0.29 391	0.30 279	0.22 318	0.10 334	0.10 422	0.11 376	0.10 354	0.12 398	0.15 452

MyStereo05	0.23 290	0.12 191	0.57 417	0.21 200	0.14 292	0.25 266	0.23 379	0.48 375	0.52 475	0.31 306	0.23 161	0.25 235	0.22 277	0.30 279	0.21 298	0.07 71	0.07 278	0.09 246	0.08 224	0.08 180	0.08 229

MyStereo04	0.23 290	0.12 191	0.55 410	0.22 261	0.14 292	0.25 266	0.23 379	0.49 383	0.52 475	0.28 229	0.23 161	0.27 265	0.23 292	0.30 279	0.22 318	0.07 71	0.07 278	0.09 246	0.08 224	0.08 180	0.08 229

dd	0.22 273	0.26 472	0.40 277	0.22 261	0.12 173	0.25 266	0.21 328	0.32 184	0.44 404	0.29 258	0.28 207	0.25 235	0.16 182	0.30 279	0.25 358	0.12 411	0.07 278	0.10 319	0.08 224	0.11 361	0.09 288

PSM-AAD	0.25 349	0.10 83	0.30 146	0.24 360	0.12 173	0.26 286	0.38 512	0.34 206	0.28 210	0.35 378	0.39 344	0.28 281	0.79 547	0.30 279	0.16 175	0.07 71	0.06 157	0.12 414	0.11 393	0.08 180	0.21 513

AdaStereo	0.24 321	0.16 355	0.37 235	0.24 360	0.12 173	0.32 381	0.17 162	0.54 445	0.42 382	0.33 341	0.38 331	0.35 356	0.21 264	0.30 279	0.22 318	0.14 456	0.06 157	0.13 435	0.08 224	0.11 361	0.08 229
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.
DLNR-FE	10.45 598	12.13 605	19.94 605	106.10 617	23.12 613	0.14 18	0.13 44	3.28 592	0.17 48	0.16 112	0.23 161	0.16 129	0.10 44	0.31 286	0.15 150	2.41 592	0.06 157	0.07 83	0.07 148	40.22 615	0.06 79

MSKI-zero shot	0.17 145	0.09 44	0.43 321	0.20 155	0.11 117	0.21 180	0.15 91	0.32 184	0.21 115	0.23 174	0.24 175	0.23 215	0.10 44	0.31 286	0.13 91	0.07 71	0.06 157	0.07 83	0.06 92	0.06 46	0.06 79

DLNR_Zeroshot_test	10.44 597	12.10 604	19.93 604	106.08 616	23.66 614	0.14 18	0.13 44	3.22 591	0.17 48	0.16 112	0.23 161	0.16 129	0.10 44	0.31 286	0.15 150	2.36 591	0.06 157	0.07 83	0.07 148	39.70 614	0.06 79

CFNet_ucs	0.24 321	0.13 253	0.50 382	0.20 155	0.15 342	0.28 316	0.17 162	0.49 383	0.45 415	0.32 329	0.42 378	0.39 387	0.22 277	0.31 286	0.21 298	0.11 373	0.08 363	0.12 414	0.09 312	0.12 398	0.11 379

ToySt	0.24 321	0.16 355	0.48 366	0.21 200	0.13 249	0.29 337	0.29 458	0.39 278	0.39 349	0.27 219	0.35 298	0.39 387	0.31 421	0.31 286	0.29 393	0.08 203	0.09 397	0.10 319	0.11 393	0.11 361	0.10 344

GMM-Stereo	0.21 243	0.10 83	0.43 321	0.23 309	0.13 249	0.24 252	0.25 418	0.37 260	0.27 195	0.30 289	0.45 414	0.27 265	0.21 264	0.31 286	0.17 206	0.07 71	0.05 31	0.10 319	0.09 312	0.08 180	0.19 495

BEATNet_4x	0.22 273	0.18 388	0.47 357	0.22 261	0.10 71	0.28 316	0.14 67	0.46 355	0.32 263	0.31 306	0.34 287	0.31 319	0.25 331	0.31 286	0.29 393	0.08 203	0.06 157	0.08 166	0.06 92	0.10 313	0.08 229

ISRNet	0.27 373	0.13 253	0.45 341	0.26 431	0.19 439	0.24 252	0.14 67	0.45 344	0.43 389	0.39 431	0.48 437	0.42 418	0.27 359	0.32 293	0.29 393	0.20 515	0.12 463	0.17 493	0.16 494	0.16 453	0.20 505

CBFPSM	0.27 373	0.16 355	0.67 458	0.20 155	0.14 292	0.38 438	0.25 418	0.40 289	0.36 314	0.33 341	0.36 308	0.56 491	0.38 461	0.32 293	0.38 438	0.08 203	0.08 363	0.07 83	0.08 224	0.09 247	0.11 379

RAFT_CTSACE	0.21 243	0.16 355	0.41 300	0.25 397	0.15 342	0.22 208	0.24 401	0.32 184	0.28 210	0.33 341	0.51 447	0.29 292	0.17 208	0.32 293	0.13 91	0.06 27	0.07 278	0.09 246	0.08 224	0.08 180	0.06 79

RAFT+CT+SA	0.21 243	0.18 388	0.33 183	0.25 397	0.18 417	0.23 230	0.29 458	0.40 289	0.36 314	0.24 188	0.38 331	0.18 148	0.16 182	0.32 293	0.16 175	0.07 71	0.05 31	0.09 246	0.12 432	0.09 247	0.09 288

PFNet+	0.20 223	0.10 83	0.37 235	0.21 200	0.12 173	0.17 71	0.19 250	0.29 143	0.34 285	0.33 341	0.32 256	0.24 227	0.16 182	0.32 293	0.17 206	0.10 334	0.07 278	0.11 376	0.10 354	0.08 180	0.12 402

FTStereo	0.28 394	0.10 83	0.43 321	0.23 309	0.13 249	0.21 180	0.53 548	0.34 206	0.26 184	0.38 416	0.95 541	0.30 308	0.56 521	0.32 293	0.18 228	0.08 203	0.06 157	0.09 246	0.08 224	0.07 114	0.19 495

XX-Stereo	0.21 243	0.10 83	0.83 500	0.26 431	0.17 396	0.23 230	0.13 44	0.40 289	0.18 59	0.20 151	0.41 362	0.31 319	0.10 44	0.32 293	0.12 49	0.08 203	0.06 157	0.08 166	0.08 224	0.07 114	0.05 24

TestStereo1	0.21 243	0.16 355	0.32 166	0.26 431	0.13 249	0.26 286	0.27 436	0.40 289	0.36 314	0.29 258	0.39 344	0.22 195	0.21 264	0.33 300	0.17 206	0.07 71	0.06 157	0.09 246	0.08 224	0.08 180	0.07 162

DisPM	0.19 208	0.10 83	0.35 203	0.23 309	0.13 249	0.18 92	0.20 297	0.29 143	0.29 229	0.33 341	0.34 287	0.23 215	0.16 182	0.33 300	0.16 175	0.09 285	0.06 157	0.09 246	0.08 224	0.07 114	0.11 379

SA-5K	0.21 243	0.16 355	0.32 166	0.26 431	0.13 249	0.26 286	0.27 436	0.40 289	0.36 314	0.29 258	0.39 344	0.22 195	0.21 264	0.33 300	0.17 206	0.07 71	0.06 157	0.09 246	0.08 224	0.08 180	0.07 162

Sa-1000	0.22 273	0.15 330	0.35 203	0.23 309	0.13 249	0.28 316	0.23 379	0.47 363	0.39 349	0.30 289	0.50 441	0.26 256	0.19 248	0.33 300	0.16 175	0.07 71	0.06 157	0.10 319	0.11 393	0.08 180	0.06 79

SA	0.22 273	0.16 355	0.36 223	0.23 309	0.13 249	0.24 252	0.23 379	0.45 344	0.40 365	0.27 219	0.44 402	0.23 215	0.23 292	0.33 300	0.17 206	0.07 71	0.06 157	0.10 319	0.11 393	0.08 180	0.06 79

DN-CSS_ROB	0.22 273	0.25 461	0.47 357	0.24 360	0.14 292	0.25 266	0.12 24	0.40 289	0.33 275	0.29 258	0.42 378	0.22 195	0.20 257	0.33 300	0.19 258	0.07 71	0.06 157	0.11 376	0.11 393	0.11 361	0.07 162

1test111	0.19 208	0.14 296	0.38 254	0.23 309	0.11 117	0.31 371	0.19 250	0.41 301	0.27 195	0.17 125	0.19 117	0.13 70	0.18 233	0.34 306	0.22 318	0.08 203	0.05 31	0.08 166	0.06 92	0.09 247	0.09 288

GMStereo_Zeroshot	0.24 321	0.21 430	0.45 341	0.26 431	0.13 249	0.28 316	0.15 91	0.39 278	0.35 301	0.37 401	0.43 391	0.40 402	0.17 208	0.34 306	0.20 275	0.12 411	0.07 278	0.13 435	0.07 148	0.16 453	0.09 288

iinet-f	0.30 414	0.18 388	1.03 535	0.20 155	0.15 342	0.44 472	0.22 354	0.45 344	0.37 325	0.35 378	0.44 402	0.41 409	0.34 440	0.34 306	0.40 454	0.10 334	0.09 397	0.08 166	0.08 224	0.13 413	0.11 379

qqq	0.20 223	0.12 191	0.31 160	0.20 155	0.11 117	0.23 230	0.19 250	0.41 301	0.27 195	0.24 188	0.28 207	0.28 281	0.24 310	0.34 306	0.22 318	0.08 203	0.07 278	0.10 319	0.09 312	0.09 247	0.09 288

test_5	0.23 290	0.19 404	0.38 254	0.26 431	0.18 417	0.25 266	0.29 458	0.40 289	0.37 325	0.29 258	0.40 354	0.25 235	0.22 277	0.34 306	0.18 228	0.07 71	0.05 31	0.09 246	0.09 312	0.10 313	0.10 344

NRIStereo	0.18 169	0.11 149	0.35 203	0.23 309	0.11 117	0.24 252	0.20 297	0.29 143	0.26 184	0.26 209	0.25 184	0.25 235	0.18 233	0.34 306	0.18 228	0.07 71	0.06 157	0.09 246	0.07 148	0.09 247	0.08 229

UCFNet_RVC	0.24 321	0.16 355	0.34 193	0.18 52	0.15 342	0.33 392	0.16 124	0.46 355	0.35 301	0.29 258	0.35 298	0.39 387	0.25 331	0.34 306	0.22 318	0.13 430	0.08 363	0.13 435	0.14 473	0.13 413	0.12 402

iResNetv2_ROB	0.27 373	0.26 472	0.72 474	0.23 309	0.13 249	0.29 337	0.18 205	0.52 427	0.49 456	0.37 401	0.45 414	0.39 387	0.25 331	0.34 306	0.20 275	0.08 203	0.06 157	0.07 83	0.05 45	0.12 398	0.09 288

iResNet	0.24 321	0.18 388	0.61 433	0.25 397	0.11 117	0.29 337	0.21 328	0.42 315	0.43 389	0.33 341	0.43 391	0.27 265	0.22 277	0.34 306	0.26 371	0.07 71	0.05 31	0.07 83	0.06 92	0.08 180	0.07 162

rvit_105_1	0.27 373	0.19 404	0.46 349	0.27 459	0.19 439	0.30 355	0.35 497	0.44 334	0.51 468	0.31 306	0.31 247	0.31 319	0.26 340	0.35 315	0.25 358	0.15 469	0.14 485	0.15 476	0.17 503	0.11 361	0.10 344

gwcnet-sp	0.24 321	0.13 253	0.63 444	0.22 261	0.14 292	0.34 405	0.22 354	0.44 334	0.39 349	0.35 378	0.34 287	0.27 265	0.27 359	0.35 315	0.25 358	0.09 285	0.08 363	0.09 246	0.09 312	0.09 247	0.09 288

scenet	0.24 321	0.13 253	0.63 444	0.22 261	0.14 292	0.34 405	0.22 354	0.44 334	0.39 349	0.35 378	0.34 287	0.27 265	0.27 359	0.35 315	0.25 358	0.09 285	0.08 363	0.09 246	0.09 312	0.09 247	0.09 288

ssnet	0.24 321	0.13 253	0.63 444	0.22 261	0.14 292	0.34 405	0.22 354	0.44 334	0.39 349	0.35 378	0.34 287	0.27 265	0.27 359	0.35 315	0.25 358	0.09 285	0.08 363	0.09 246	0.09 312	0.09 247	0.09 288

LCNet	0.21 243	0.11 149	0.29 139	0.25 397	0.12 173	0.23 230	0.19 250	0.34 206	0.26 184	0.28 229	0.35 298	0.26 256	0.30 405	0.35 315	0.17 206	0.07 71	0.05 31	0.09 246	0.10 354	0.13 413	0.22 518

999	0.14 80	0.08 10	0.24 88	0.19 93	0.11 117	0.20 152	0.17 162	0.24 82	0.18 59	0.13 53	0.16 86	0.14 95	0.11 70	0.36 320	0.15 150	0.07 71	0.05 31	0.07 83	0.06 92	0.06 46	0.07 162

Anonymous_2	0.37 466	0.21 430	0.47 357	0.20 155	0.21 464	0.42 462	0.26 430	0.38 266	0.29 229	0.33 341	0.30 233	0.44 433	0.38 461	0.36 320	0.29 393	0.26 531	0.29 551	0.44 552	1.41 588	0.34 543	0.21 513

pcwnet_v2	0.32 430	0.15 330	1.26 552	0.23 309	0.18 417	0.32 381	0.18 205	0.59 494	0.60 503	0.36 394	0.45 414	0.35 356	0.29 391	0.36 320	0.25 358	0.14 456	0.11 446	0.12 414	0.11 393	0.14 431	0.15 452

xyz-stereo-finetune2	0.17 145	0.11 149	0.26 109	0.16 7	0.09 30	0.27 296	0.19 250	0.27 111	0.20 99	0.22 168	0.28 207	0.21 183	0.22 277	0.37 323	0.22 318	0.06 27	0.05 31	0.08 166	0.06 92	0.06 46	0.07 162

fast-acv-ft	0.31 421	0.20 416	0.81 493	0.24 360	0.18 417	0.46 480	0.27 436	0.41 301	0.49 456	0.39 431	0.55 469	0.49 459	0.35 444	0.37 323	0.38 438	0.11 373	0.11 446	0.11 376	0.12 432	0.12 398	0.09 288

hknet	0.25 349	0.14 296	0.40 277	0.25 397	0.15 342	0.35 420	0.21 328	0.56 470	0.37 325	0.34 361	0.35 298	0.43 422	0.27 359	0.37 323	0.21 298	0.09 285	0.07 278	0.11 376	0.10 354	0.09 247	0.09 288

IPLGR	0.21 243	0.13 253	0.61 433	0.21 200	0.11 117	0.25 266	0.18 205	0.41 301	0.37 325	0.28 229	0.27 201	0.21 183	0.19 248	0.37 323	0.18 228	0.07 71	0.06 157	0.08 166	0.07 148	0.07 114	0.06 79

LMCR-Stereo	0.26 365	0.18 388	0.49 371	0.28 481	0.14 292	0.36 425	0.23 379	0.54 445	0.34 285	0.39 431	0.40 354	0.29 292	0.29 391	0.37 323	0.27 377	0.11 373	0.07 278	0.09 246	0.07 148	0.13 413	0.09 288

ssnet_v2	0.28 394	0.16 355	0.44 330	0.22 261	0.15 342	0.40 451	0.30 469	0.57 480	0.46 432	0.38 416	0.36 308	0.47 447	0.29 391	0.38 328	0.39 446	0.13 430	0.11 446	0.11 376	0.11 393	0.11 361	0.11 379

iResNet_ROB	0.25 349	0.19 404	0.40 277	0.20 155	0.12 173	0.30 355	0.16 124	0.55 455	0.53 479	0.38 416	0.43 391	0.37 367	0.26 340	0.38 328	0.22 318	0.08 203	0.06 157	0.06 26	0.04 1	0.09 247	0.09 288

YMNet	0.32 430	0.22 443	0.58 422	0.27 459	0.23 493	0.48 492	0.27 436	0.51 410	0.45 415	0.48 492	0.56 476	0.51 470	0.30 405	0.39 330	0.40 454	0.13 430	0.16 507	0.13 435	0.12 432	0.13 413	0.12 402

YMNet_1	0.32 430	0.22 443	0.58 422	0.27 459	0.23 493	0.48 492	0.27 436	0.51 410	0.45 415	0.48 492	0.56 476	0.51 470	0.30 405	0.39 330	0.40 454	0.13 430	0.16 507	0.13 435	0.12 432	0.13 413	0.12 402

DualNet (step1)	0.28 394	0.19 404	0.50 382	0.18 52	0.16 374	0.34 405	0.20 297	0.51 410	0.38 339	0.37 401	0.34 287	0.37 367	0.30 405	0.39 330	0.23 337	0.23 520	0.09 397	0.28 535	0.24 530	0.18 484	0.16 461

test_sample7	0.25 349	0.15 330	0.35 203	0.20 155	0.14 292	0.28 316	0.21 328	0.51 410	0.38 339	0.37 401	0.34 287	0.37 367	0.30 405	0.39 330	0.23 337	0.14 456	0.09 397	0.13 435	0.12 432	0.13 413	0.12 402

Wz-Net-LNSev	0.34 447	0.29 490	0.91 517	0.26 431	0.21 464	0.47 486	0.31 474	0.54 445	0.54 484	0.44 473	0.52 455	0.50 466	0.35 444	0.39 330	0.39 446	0.11 373	0.11 446	0.10 319	0.09 312	0.14 431	0.13 419

MMNet	0.27 373	0.14 296	0.49 371	0.24 360	0.17 396	0.47 486	0.22 354	0.45 344	0.51 468	0.39 431	0.41 362	0.36 361	0.33 431	0.39 330	0.34 425	0.08 203	0.07 278	0.09 246	0.09 312	0.10 313	0.08 229

UPFNet	0.25 349	0.12 191	0.38 254	0.24 360	0.19 439	0.37 430	0.28 452	0.48 375	0.38 339	0.34 361	0.37 317	0.37 367	0.28 376	0.39 330	0.33 420	0.10 334	0.09 397	0.10 319	0.10 354	0.10 313	0.08 229

UNet	0.28 394	0.14 296	0.69 464	0.23 309	0.20 456	0.44 472	0.22 354	0.50 393	0.40 365	0.34 361	0.39 344	0.43 422	0.33 431	0.40 337	0.31 408	0.09 285	0.07 278	0.10 319	0.08 224	0.10 313	0.08 229

STTStereo	0.28 394	0.20 416	0.61 433	0.25 397	0.17 396	0.29 337	0.24 401	0.47 363	0.39 349	0.39 431	0.41 362	0.44 433	0.28 376	0.40 337	0.28 381	0.13 430	0.12 463	0.13 435	0.16 494	0.12 398	0.11 379

PSMNet-RUCA	0.37 466	0.41 531	0.66 457	0.46 545	0.41 543	0.34 405	0.25 418	0.57 480	0.45 415	0.39 431	0.52 455	0.43 422	0.33 431	0.41 339	0.29 393	0.25 530	0.14 485	0.33 545	0.21 518	0.31 539	0.22 518

dad	0.28 394	0.31 504	0.44 330	0.21 200	0.14 292	0.30 355	0.20 297	0.33 198	0.49 456	0.44 473	0.44 402	0.45 437	0.21 264	0.41 339	0.26 371	0.20 515	0.11 446	0.20 513	0.11 393	0.14 431	0.10 344

MLCV	0.22 273	0.16 355	0.44 330	0.21 200	0.08 9	0.29 337	0.19 250	0.38 266	0.37 325	0.38 416	0.44 402	0.31 319	0.21 264	0.41 339	0.24 348	0.07 71	0.05 31	0.06 26	0.05 45	0.07 114	0.06 79

NINENet	0.25 349	0.15 330	0.37 235	0.23 309	0.16 374	0.43 470	0.17 162	0.60 502	0.46 432	0.32 329	0.37 317	0.32 328	0.20 257	0.42 342	0.21 298	0.10 334	0.10 422	0.12 414	0.08 224	0.11 361	0.10 344

DeepPruner_ROB	0.26 365	0.19 404	0.44 330	0.21 200	0.16 374	0.30 355	0.21 328	0.52 427	0.32 263	0.35 378	0.38 331	0.39 387	0.26 340	0.42 342	0.24 348	0.15 469	0.11 446	0.11 376	0.11 393	0.14 431	0.13 419

CRFU-Net	0.28 394	0.14 296	0.45 341	0.25 397	0.15 342	0.45 478	0.23 379	0.50 393	0.30 242	0.43 466	0.41 362	0.48 454	0.46 499	0.43 344	0.29 393	0.11 373	0.10 422	0.09 246	0.08 224	0.10 313	0.10 344

cf-r	0.24 321	0.15 330	0.44 330	0.21 200	0.14 292	0.27 296	0.22 354	0.42 315	0.40 365	0.30 289	0.42 378	0.42 418	0.26 340	0.43 344	0.25 358	0.11 373	0.06 157	0.08 166	0.10 354	0.08 180	0.08 229

DMCA-RVC	0.27 373	0.21 430	0.61 433	0.28 481	0.17 396	0.29 337	0.21 328	0.42 315	0.35 301	0.40 441	0.37 317	0.39 387	0.36 448	0.43 344	0.30 401	0.13 430	0.10 422	0.15 476	0.11 393	0.13 413	0.10 344

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 373	0.21 430	0.59 428	0.25 397	0.18 417	0.29 337	0.22 354	0.50 393	0.40 365	0.38 416	0.41 362	0.43 422	0.27 359	0.43 344	0.29 393	0.11 373	0.08 363	0.10 319	0.10 354	0.10 313	0.11 379
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
test_sample1	0.20 223	0.10 83	0.28 129	0.19 93	0.12 173	0.28 316	0.19 250	0.41 301	0.25 175	0.26 209	0.31 247	0.29 292	0.26 340	0.44 348	0.21 298	0.09 285	0.07 278	0.08 166	0.07 148	0.09 247	0.09 288

AAGNet	0.33 439	0.11 149	0.37 235	0.25 397	0.16 374	0.20 152	0.19 250	0.30 162	0.27 195	0.35 378	0.35 298	0.27 265	0.30 405	0.44 348	2.66 585	0.08 203	0.05 31	0.10 319	0.07 148	0.08 180	0.06 79

HCRNet	0.24 321	0.25 461	0.33 183	0.34 514	0.16 374	0.27 296	0.18 205	0.43 327	0.35 301	0.30 289	0.35 298	0.32 328	0.22 277	0.44 348	0.20 275	0.13 430	0.08 363	0.13 435	0.11 393	0.10 313	0.09 288

test_sample2	0.21 243	0.10 83	0.28 129	0.19 93	0.11 117	0.27 296	0.21 328	0.43 327	0.29 229	0.26 209	0.31 247	0.30 308	0.24 310	0.45 351	0.18 228	0.09 285	0.07 278	0.08 166	0.07 148	0.09 247	0.09 288

HGLStereo	0.27 373	0.14 296	0.46 349	0.24 360	0.21 464	0.33 392	0.23 379	0.50 393	0.42 382	0.35 378	0.48 437	0.41 409	0.33 431	0.45 351	0.33 420	0.11 373	0.10 422	0.09 246	0.09 312	0.10 313	0.12 402

StereoDRNet-Refined	0.27 373	0.17 374	0.35 203	0.25 397	0.14 292	0.37 430	0.21 328	0.47 363	0.41 375	0.44 473	0.51 447	0.41 409	0.28 376	0.45 351	0.37 436	0.09 285	0.06 157	0.11 376	0.11 393	0.10 313	0.10 344
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
GCST	0.47 507	0.60 553	0.57 417	1.04 577	0.48 550	0.38 438	0.11 16	0.40 289	0.32 263	0.41 450	0.34 287	0.29 292	0.17 208	0.46 354	0.19 258	0.69 567	0.42 562	0.79 571	0.62 573	0.62 559	0.46 560

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 414	0.20 416	0.70 470	0.21 200	0.17 396	0.46 480	0.27 436	0.50 393	0.49 456	0.42 460	0.55 469	0.43 422	0.30 405	0.46 354	0.38 438	0.09 285	0.06 157	0.07 83	0.06 92	0.11 361	0.10 344

UDG	0.40 484	0.46 535	0.49 371	0.40 537	0.35 537	0.47 486	0.27 436	0.54 445	0.47 437	0.39 431	0.45 414	0.59 501	0.44 490	0.46 354	0.39 446	0.26 531	0.19 524	0.48 554	0.22 526	0.34 543	0.26 535

xxxx	0.34 447	0.10 83	0.29 139	0.19 93	0.11 117	0.37 430	0.20 297	0.58 489	0.38 339	0.29 258	0.42 378	0.38 375	0.24 310	0.46 354	2.20 581	0.11 373	0.07 278	0.09 246	0.08 224	0.09 247	0.09 288

CFNet-ft	0.24 321	0.15 330	0.35 203	0.18 52	0.15 342	0.30 355	0.21 328	0.39 278	0.36 314	0.28 229	0.40 354	0.43 422	0.25 331	0.47 358	0.24 348	0.12 411	0.07 278	0.12 414	0.11 393	0.12 398	0.09 288

CFNet_RVC	0.24 321	0.15 330	0.35 203	0.18 52	0.15 342	0.30 355	0.21 328	0.39 278	0.36 314	0.28 229	0.40 354	0.43 422	0.25 331	0.47 358	0.24 348	0.12 411	0.07 278	0.12 414	0.11 393	0.12 398	0.09 288

CoDeX	0.23 290	0.12 191	0.46 349	0.21 200	0.14 292	0.29 337	0.21 328	0.53 438	0.41 375	0.29 258	0.35 298	0.29 292	0.22 277	0.48 360	0.19 258	0.09 285	0.06 157	0.08 166	0.07 148	0.08 180	0.07 162

DDUNet	0.41 486	0.50 544	0.48 366	0.44 542	0.39 540	0.46 480	0.32 481	0.50 393	0.43 389	0.45 477	0.52 455	0.57 496	0.36 448	0.48 360	0.33 420	0.33 547	0.21 531	0.55 558	0.25 535	0.37 546	0.32 547

DRaft	0.24 321	0.10 83	0.34 193	0.18 52	0.12 173	0.28 316	0.23 379	0.33 198	0.39 349	0.38 416	0.61 496	0.21 183	0.41 475	0.48 360	0.42 465	0.07 71	0.06 157	0.08 166	0.08 224	0.07 114	0.08 229

delet	0.27 373	0.14 296	0.40 277	0.23 309	0.19 439	0.41 455	0.29 458	0.49 383	0.48 447	0.33 341	0.41 362	0.37 367	0.30 405	0.48 360	0.34 425	0.09 285	0.09 397	0.11 376	0.12 432	0.08 180	0.08 229

ADCRef	0.38 473	0.24 456	0.88 512	0.26 431	0.21 464	0.49 497	0.27 436	0.52 427	0.48 447	0.50 495	0.58 482	0.35 356	0.47 502	0.48 360	1.29 564	0.09 285	0.08 363	0.12 414	0.12 432	0.11 361	0.11 379

G2L-ROB	0.23 290	0.15 330	0.41 300	0.19 93	0.12 173	0.27 296	0.21 328	0.47 363	0.33 275	0.34 361	0.31 247	0.41 409	0.22 277	0.49 365	0.26 371	0.09 285	0.06 157	0.07 83	0.06 92	0.09 247	0.10 344

ITSA-stereo	0.25 349	0.15 330	0.33 183	0.23 309	0.11 117	0.27 296	0.18 205	0.56 470	0.59 499	0.31 306	0.32 256	0.33 335	0.28 376	0.49 365	0.30 401	0.11 373	0.08 363	0.11 376	0.10 354	0.11 361	0.13 419

ARAFT	0.24 321	0.21 430	0.78 481	0.22 261	0.12 173	0.29 337	0.24 401	0.43 327	0.32 263	0.33 341	0.28 207	0.28 281	0.19 248	0.49 365	0.18 228	0.07 71	0.06 157	0.12 414	0.11 393	0.09 247	0.06 79

aanetorigin	0.39 478	0.29 490	1.09 539	0.24 360	0.19 439	0.28 316	0.37 506	0.33 198	0.47 437	0.94 553	0.82 531	0.52 476	0.54 517	0.49 365	0.50 491	0.11 373	0.09 397	0.10 319	0.10 354	0.16 453	0.15 452

IPLG	0.21 243	0.15 330	0.53 401	0.21 200	0.12 173	0.28 316	0.17 162	0.42 315	0.30 242	0.33 341	0.32 256	0.15 111	0.17 208	0.50 369	0.21 298	0.07 71	0.05 31	0.08 166	0.07 148	0.07 114	0.06 79

Consistency-Raft	0.55 526	0.48 539	1.02 533	0.45 543	0.49 551	0.49 497	0.47 538	0.72 544	0.72 528	0.45 477	0.82 531	0.47 447	0.60 528	0.50 369	0.63 513	0.39 554	0.39 560	0.44 552	0.51 564	0.52 553	0.37 550

ASMatch	0.23 290	0.11 149	0.51 393	0.24 360	0.14 292	0.19 119	0.17 162	0.31 173	0.28 210	0.28 229	0.68 511	0.27 265	0.26 340	0.50 369	0.22 318	0.07 71	0.06 157	0.08 166	0.07 148	0.06 46	0.11 379

LALA_ROB	0.36 456	0.25 461	0.46 349	0.30 494	0.21 464	0.47 486	0.39 517	0.61 506	0.51 468	0.52 506	0.51 447	0.69 532	0.36 448	0.50 369	0.43 466	0.17 495	0.11 446	0.16 487	0.14 473	0.17 470	0.15 452

PWCDC_ROB	0.38 473	0.30 497	0.60 430	0.33 512	0.20 456	0.42 462	0.19 250	0.58 489	0.89 549	0.42 460	1.26 556	0.36 361	0.34 440	0.50 369	0.38 438	0.18 506	0.11 446	0.11 376	0.09 312	0.19 491	0.13 419

NF-Stereo	0.20 223	0.10 83	0.35 203	0.24 360	0.12 173	0.21 180	0.18 205	0.38 266	0.32 263	0.28 229	0.30 233	0.22 195	0.16 182	0.51 374	0.20 275	0.08 203	0.06 157	0.09 246	0.08 224	0.08 180	0.13 419

OCTAStereo	0.20 223	0.10 83	0.35 203	0.24 360	0.12 173	0.21 180	0.18 205	0.38 266	0.32 263	0.28 229	0.30 233	0.22 195	0.16 182	0.51 374	0.20 275	0.08 203	0.06 157	0.09 246	0.08 224	0.08 180	0.13 419

RE-Stereo	0.20 223	0.10 83	0.35 203	0.24 360	0.12 173	0.21 180	0.18 205	0.38 266	0.32 263	0.28 229	0.30 233	0.22 195	0.16 182	0.51 374	0.20 275	0.08 203	0.06 157	0.09 246	0.08 224	0.08 180	0.13 419

TVStereo	0.20 223	0.10 83	0.35 203	0.24 360	0.12 173	0.21 180	0.18 205	0.38 266	0.32 263	0.28 229	0.30 233	0.22 195	0.16 182	0.51 374	0.20 275	0.08 203	0.06 157	0.09 246	0.08 224	0.08 180	0.13 419

GEStereo_RVC	0.27 373	0.20 416	0.44 330	0.27 459	0.16 374	0.33 392	0.25 418	0.56 470	0.54 484	0.34 361	0.38 331	0.34 342	0.25 331	0.51 374	0.28 381	0.12 411	0.08 363	0.09 246	0.08 224	0.11 361	0.11 379

FINET	0.34 447	0.27 479	0.80 491	0.24 360	0.24 501	0.36 425	0.34 493	0.54 445	0.72 528	0.39 431	0.47 431	0.32 328	0.30 405	0.51 374	0.32 413	0.19 512	0.17 514	0.13 435	0.12 432	0.18 484	0.16 461

G2L-Stereo_test	0.24 321	0.16 355	0.38 254	0.19 93	0.13 249	0.27 296	0.24 401	0.49 383	0.38 339	0.37 401	0.37 317	0.40 402	0.24 310	0.52 380	0.28 381	0.08 203	0.06 157	0.06 26	0.06 92	0.09 247	0.08 229

DDVS	0.25 349	0.15 330	0.39 269	0.24 360	0.17 396	0.34 405	0.21 328	0.41 301	0.30 242	0.33 341	0.41 362	0.48 454	0.21 264	0.52 380	0.27 377	0.11 373	0.09 397	0.11 376	0.09 312	0.13 413	0.14 440

PSM-softLoss	0.21 243	0.10 83	0.39 269	0.24 360	0.12 173	0.20 152	0.18 205	0.38 266	0.26 184	0.29 258	0.32 256	0.24 227	0.16 182	0.52 380	0.20 275	0.09 285	0.06 157	0.10 319	0.09 312	0.08 180	0.12 402

KMStereo	0.21 243	0.10 83	0.39 269	0.24 360	0.12 173	0.20 152	0.18 205	0.38 266	0.26 184	0.29 258	0.32 256	0.24 227	0.16 182	0.52 380	0.20 275	0.09 285	0.06 157	0.10 319	0.09 312	0.08 180	0.12 402

PSMNet-RSSM	0.24 321	0.15 330	0.36 223	0.21 200	0.14 292	0.25 266	0.20 297	0.48 375	0.37 325	0.30 289	0.44 402	0.38 375	0.26 340	0.52 380	0.22 318	0.12 411	0.07 278	0.11 376	0.13 459	0.10 313	0.09 288

DSFCA	0.27 373	0.13 253	0.36 223	0.20 155	0.17 396	0.38 438	0.31 474	0.47 363	0.43 389	0.43 466	0.37 317	0.39 387	0.29 391	0.52 380	0.32 413	0.12 411	0.10 422	0.10 319	0.11 393	0.11 361	0.10 344

FADNet_RVC	0.30 414	0.28 482	0.83 500	0.23 309	0.15 342	0.30 355	0.17 162	0.49 383	0.37 325	0.30 289	0.38 331	0.30 308	0.27 359	0.52 380	0.31 408	0.14 456	0.14 485	0.14 461	0.16 494	0.21 503	0.23 525

test_sample4	0.24 321	0.13 253	0.43 321	0.20 155	0.12 173	0.32 381	0.21 328	0.51 410	0.34 285	0.31 306	0.37 317	0.28 281	0.23 292	0.53 387	0.21 298	0.10 334	0.07 278	0.10 319	0.09 312	0.11 361	0.10 344

test_sample3	0.23 290	0.12 191	0.43 321	0.19 93	0.12 173	0.32 381	0.20 297	0.50 393	0.34 285	0.31 306	0.33 277	0.29 292	0.22 277	0.53 387	0.22 318	0.10 334	0.07 278	0.09 246	0.08 224	0.10 313	0.10 344

raft_robust	0.22 273	0.17 374	0.30 146	0.22 261	0.12 173	0.23 230	0.22 354	0.49 383	0.48 447	0.32 329	0.32 256	0.26 256	0.23 292	0.53 387	0.15 150	0.07 71	0.06 157	0.08 166	0.10 354	0.08 180	0.06 79

DEmStereo	0.26 365	0.09 44	0.47 357	0.19 93	0.12 173	0.30 355	0.25 418	0.28 131	0.36 314	0.36 394	0.58 482	0.25 235	0.48 508	0.53 387	0.44 471	0.07 71	0.06 157	0.08 166	0.08 224	0.06 46	0.07 162

FADNet-RVC-Resample	0.29 405	0.25 461	0.93 521	0.26 431	0.16 374	0.32 381	0.21 328	0.47 363	0.39 349	0.35 378	0.38 331	0.33 335	0.27 359	0.53 387	0.24 348	0.10 334	0.10 422	0.14 461	0.13 459	0.13 413	0.16 461

DLCB_ROB	0.28 394	0.16 355	0.34 193	0.27 459	0.16 374	0.38 438	0.25 418	0.48 375	0.43 389	0.46 481	0.46 424	0.51 470	0.33 431	0.53 387	0.33 420	0.10 334	0.10 422	0.11 376	0.11 393	0.10 313	0.09 288

ACV-stereo	0.29 405	0.18 388	0.79 488	0.23 309	0.16 374	0.47 486	0.19 250	0.36 250	0.34 285	0.29 258	0.33 277	0.67 526	0.42 484	0.54 393	0.30 401	0.10 334	0.09 397	0.09 246	0.09 312	0.10 313	0.11 379

SQANet	0.40 484	0.48 539	0.67 458	0.48 547	0.39 540	0.48 492	0.22 354	0.51 410	0.43 389	0.40 441	0.47 431	0.47 447	0.33 431	0.54 393	0.32 413	0.36 550	0.15 500	0.40 550	0.21 518	0.45 549	0.31 544

coex_refinement	0.26 365	0.16 355	0.36 223	0.23 309	0.15 342	0.31 371	0.20 297	0.49 383	0.42 382	0.35 378	0.42 378	0.45 437	0.27 359	0.55 395	0.33 420	0.10 334	0.06 157	0.07 83	0.07 148	0.10 313	0.10 344

test_sample5	0.24 321	0.13 253	0.42 310	0.21 200	0.12 173	0.30 355	0.21 328	0.50 393	0.34 285	0.32 329	0.41 362	0.29 292	0.23 292	0.55 395	0.21 298	0.10 334	0.07 278	0.10 319	0.09 312	0.11 361	0.10 344

DualNet	0.24 321	0.13 253	0.42 310	0.21 200	0.12 173	0.30 355	0.21 328	0.50 393	0.34 285	0.33 341	0.43 391	0.29 292	0.23 292	0.55 395	0.21 298	0.10 334	0.07 278	0.10 319	0.09 312	0.11 361	0.10 344

RAFT_R40	0.21 243	0.10 83	0.37 235	0.24 360	0.13 249	0.18 92	0.18 205	0.31 173	0.29 229	0.33 341	0.33 277	0.30 308	0.24 310	0.55 395	0.18 228	0.08 203	0.05 31	0.10 319	0.08 224	0.08 180	0.07 162

IRAFT_RVC	0.22 273	0.12 191	0.39 269	0.26 431	0.11 117	0.18 92	0.24 401	0.40 289	0.37 325	0.31 306	0.30 233	0.29 292	0.24 310	0.55 395	0.22 318	0.08 203	0.06 157	0.10 319	0.08 224	0.08 180	0.07 162

RAFT-345	0.21 243	0.10 83	0.46 349	0.22 261	0.11 117	0.20 152	0.16 124	0.26 99	0.25 175	0.27 219	0.66 507	0.21 183	0.16 182	0.55 395	0.21 298	0.07 71	0.06 157	0.08 166	0.07 148	0.06 46	0.06 79

ADLNet	0.28 394	0.15 330	0.42 310	0.23 309	0.19 439	0.34 405	0.23 379	0.53 438	0.43 389	0.42 460	0.41 362	0.44 433	0.27 359	0.55 395	0.35 429	0.11 373	0.08 363	0.11 376	0.11 393	0.11 361	0.12 402

222	0.41 486	0.10 83	0.29 139	0.19 93	0.11 117	0.36 425	0.20 297	0.57 480	0.39 349	0.35 378	0.44 402	0.30 308	0.27 359	0.55 395	3.56 588	0.11 373	0.07 278	0.08 166	0.08 224	0.09 247	0.09 288

GwcNet-RSSM	0.26 365	0.17 374	0.46 349	0.21 200	0.13 249	0.28 316	0.23 379	0.44 334	0.42 382	0.31 306	0.45 414	0.40 402	0.26 340	0.55 395	0.28 381	0.11 373	0.07 278	0.09 246	0.10 354	0.09 247	0.08 229

NCCL2	0.35 452	0.26 472	0.49 371	0.36 525	0.22 480	0.41 455	0.41 523	0.53 438	0.42 382	0.47 489	0.46 424	0.61 508	0.39 467	0.55 395	0.37 436	0.16 484	0.13 475	0.21 516	0.21 518	0.16 453	0.16 461

ETE_ROB	0.34 447	0.26 472	0.45 341	0.29 484	0.18 417	0.40 451	0.37 506	0.57 480	0.47 437	0.50 495	0.50 441	0.62 510	0.36 448	0.55 395	0.38 438	0.13 430	0.10 422	0.14 461	0.12 432	0.16 453	0.16 461

xyz-stereo	1.40 571	0.10 83	17.09 602	0.18 52	0.07 1	4.78 588	0.18 205	0.29 143	0.34 285	0.36 394	2.81 586	0.40 402	0.29 391	0.56 406	0.24 348	0.07 71	0.05 31	0.09 246	0.06 92	0.06 46	0.05 24

SST-Stereo	0.21 243	0.10 83	0.37 235	0.24 360	0.13 249	0.19 119	0.17 162	0.31 173	0.24 162	0.34 361	0.33 277	0.29 292	0.25 331	0.56 406	0.17 206	0.08 203	0.05 31	0.10 319	0.08 224	0.09 247	0.07 162

ADCP+	0.45 503	0.24 456	1.15 545	0.25 397	0.22 480	0.56 514	0.39 517	0.54 445	0.51 468	0.44 473	0.51 447	0.46 445	0.52 516	0.56 406	1.89 577	0.10 334	0.08 363	0.11 376	0.10 354	0.14 431	0.13 419

CBMV	0.33 439	0.21 430	0.54 404	0.23 309	0.13 249	0.42 462	0.33 491	0.53 438	0.48 447	0.52 506	0.49 439	0.50 466	0.41 475	0.56 406	0.31 408	0.15 469	0.16 507	0.18 501	0.16 494	0.13 413	0.13 419
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
w-ln-seven	0.42 489	0.30 497	1.18 546	0.26 431	0.22 480	0.58 518	0.31 474	0.62 515	0.81 539	0.58 519	0.61 496	0.53 481	0.36 448	0.57 410	0.65 517	0.11 373	0.10 422	0.13 435	0.12 432	0.15 445	0.13 419

test_sample6	0.25 349	0.13 253	0.41 300	0.21 200	0.11 117	0.30 355	0.22 354	0.51 410	0.35 301	0.33 341	0.43 391	0.30 308	0.24 310	0.57 410	0.22 318	0.10 334	0.07 278	0.10 319	0.10 354	0.11 361	0.10 344

THIR-Stereo	0.29 405	0.12 191	0.41 300	0.19 93	0.11 117	0.28 316	0.72 561	0.32 184	0.35 301	0.37 401	0.65 505	0.34 342	0.50 511	0.57 410	0.45 474	0.07 71	0.06 157	0.08 166	0.09 312	0.07 114	0.07 162

RAFT-RH_RVC	0.25 349	0.11 149	0.45 341	0.21 200	0.12 173	0.25 266	0.14 67	0.27 111	0.27 195	0.38 416	1.15 552	0.23 215	0.17 208	0.57 410	0.24 348	0.07 71	0.05 31	0.10 319	0.07 148	0.06 46	0.07 162

test_xeample	0.34 447	0.10 83	0.29 139	0.19 93	0.11 117	0.33 392	0.23 379	0.55 455	0.38 339	0.32 329	0.45 414	0.29 292	0.26 340	0.57 410	2.24 583	0.10 334	0.07 278	0.09 246	0.08 224	0.09 247	0.09 288

AF-Net	0.37 466	0.26 472	0.56 414	0.32 506	0.23 493	0.41 455	0.29 458	0.61 506	0.64 513	0.42 460	0.68 511	0.65 521	0.49 509	0.57 410	0.44 471	0.15 469	0.11 446	0.19 509	0.14 473	0.15 445	0.13 419

StereoDRNet	0.32 430	0.22 443	0.61 433	0.27 459	0.21 464	0.42 462	0.30 469	0.61 506	0.48 447	0.46 481	0.39 344	0.48 454	0.30 405	0.57 410	0.40 454	0.11 373	0.09 397	0.12 414	0.11 393	0.12 398	0.10 344

SMFormer	0.25 349	0.12 191	0.40 277	0.19 93	0.10 71	0.27 296	0.19 250	0.51 410	0.45 415	0.34 361	0.41 362	0.31 319	0.26 340	0.58 417	0.28 381	0.10 334	0.07 278	0.08 166	0.08 224	0.09 247	0.09 288

tta	0.24 321	0.12 191	0.40 277	0.19 93	0.10 71	0.27 296	0.19 250	0.51 410	0.45 415	0.34 361	0.41 362	0.31 319	0.26 340	0.58 417	0.28 381	0.10 334	0.07 278	0.08 166	0.08 224	0.08 180	0.07 162

qqq1	0.24 321	0.12 191	0.40 277	0.19 93	0.10 71	0.27 296	0.19 250	0.51 410	0.45 415	0.34 361	0.41 362	0.31 319	0.26 340	0.58 417	0.16 175	0.10 334	0.07 278	0.07 83	0.06 92	0.08 180	0.07 162

fff1	0.24 321	0.12 191	0.40 277	0.19 93	0.10 71	0.27 296	0.19 250	0.51 410	0.45 415	0.34 361	0.41 362	0.31 319	0.26 340	0.58 417	0.16 175	0.10 334	0.07 278	0.07 83	0.06 92	0.08 180	0.07 162

psm_up	0.29 405	0.16 355	0.41 300	0.26 431	0.17 396	0.32 381	0.26 430	0.55 455	0.43 389	0.36 394	0.40 354	0.45 437	0.37 457	0.58 417	0.30 401	0.11 373	0.12 463	0.13 435	0.12 432	0.10 313	0.10 344

GANet-RSSM	0.24 321	0.14 296	0.36 223	0.21 200	0.14 292	0.27 296	0.21 328	0.45 344	0.33 275	0.29 258	0.39 344	0.39 387	0.28 376	0.58 417	0.23 337	0.11 373	0.07 278	0.09 246	0.09 312	0.10 313	0.09 288

DFGA-Net	0.23 290	0.24 456	0.49 371	0.22 261	0.15 342	0.25 266	0.17 162	0.39 278	0.39 349	0.29 258	0.31 247	0.21 183	0.17 208	0.59 423	0.28 381	0.08 203	0.06 157	0.09 246	0.09 312	0.10 313	0.08 229

SHD	0.42 489	0.27 479	0.81 493	0.31 500	0.25 509	0.42 462	0.22 354	0.66 530	0.94 557	0.63 526	0.60 489	0.59 501	0.47 502	0.59 423	0.58 503	0.15 469	0.13 475	0.16 487	0.16 494	0.20 500	0.22 518

G2L-Stereo	0.25 349	0.16 355	0.47 357	0.22 261	0.14 292	0.25 266	0.18 205	0.46 355	0.35 301	0.33 341	0.37 317	0.40 402	0.22 277	0.60 425	0.30 401	0.10 334	0.09 397	0.10 319	0.08 224	0.09 247	0.09 288

TCMNet	0.33 439	0.23 452	0.72 474	0.29 484	0.30 529	0.40 451	0.28 452	0.50 393	0.47 437	0.37 401	0.45 414	0.40 402	0.29 391	0.60 425	0.39 446	0.14 456	0.13 475	0.15 476	0.14 473	0.17 470	0.15 452

Wz-Net-MNSev	0.36 456	0.26 472	0.79 488	0.26 431	0.21 464	0.59 521	0.38 512	0.55 455	0.56 493	0.48 492	0.54 465	0.53 481	0.36 448	0.60 425	0.44 471	0.11 373	0.09 397	0.11 376	0.11 393	0.15 445	0.13 419

GwcNet	0.35 452	0.23 452	0.88 512	0.25 397	0.24 501	0.48 492	0.27 436	0.55 455	0.57 496	0.38 416	0.52 455	0.51 470	0.32 428	0.60 425	0.41 462	0.13 430	0.11 446	0.12 414	0.11 393	0.13 413	0.14 440

Nwc_Net	0.37 466	0.25 461	0.68 463	0.31 500	0.24 501	0.44 472	0.30 469	0.65 524	0.50 464	0.37 401	0.69 515	0.58 499	0.45 493	0.60 425	0.40 454	0.15 469	0.12 463	0.19 509	0.21 518	0.14 431	0.13 419

ADCL	0.47 507	0.22 443	1.00 530	0.27 459	0.19 439	0.74 538	0.64 556	0.54 445	0.69 523	0.56 516	0.71 516	0.55 487	0.60 528	0.60 425	1.43 566	0.11 373	0.09 397	0.13 435	0.13 459	0.14 431	0.14 440

ADCPNet	0.48 510	0.29 490	1.60 565	0.27 459	0.23 493	0.70 536	0.38 512	0.53 438	0.51 468	0.51 500	0.59 484	0.67 526	0.56 521	0.60 425	1.14 554	0.15 469	0.18 520	0.14 461	0.23 528	0.19 491	0.19 495

anonymity	0.56 527	0.54 549	0.70 470	0.47 546	0.61 561	0.56 514	0.43 528	0.69 539	0.49 456	0.63 526	0.55 469	0.54 485	0.60 528	0.61 432	0.57 498	0.55 560	0.53 570	0.50 555	0.54 567	0.51 552	0.56 565

PSMNet-ADL	0.25 349	0.15 330	0.32 166	0.26 431	0.14 292	0.31 371	0.22 354	0.44 334	0.36 314	0.27 219	0.33 277	0.41 409	0.28 376	0.61 432	0.29 393	0.11 373	0.09 397	0.09 246	0.11 393	0.10 313	0.10 344

CrosDoStereo	0.31 421	0.10 83	0.49 371	0.18 52	0.12 173	0.22 208	1.11 583	0.34 206	0.37 325	0.38 416	0.61 496	0.28 281	0.46 499	0.61 432	0.57 498	0.07 71	0.06 157	0.08 166	0.08 224	0.07 114	0.07 162

TransformOpticalFlow	0.24 321	0.13 253	0.56 414	0.23 309	0.11 117	0.21 180	0.19 250	0.40 289	0.32 263	0.30 289	0.43 391	0.36 361	0.31 421	0.61 432	0.20 275	0.07 71	0.05 31	0.08 166	0.07 148	0.06 46	0.07 162

DeepStereo_LL	0.31 421	0.10 83	0.49 371	0.18 52	0.12 173	0.22 208	1.11 583	0.34 206	0.37 325	0.38 416	0.61 496	0.28 281	0.46 499	0.61 432	0.57 498	0.07 71	0.06 157	0.08 166	0.08 224	0.07 114	0.07 162

FAT-Stereo	0.36 456	0.18 388	0.73 478	0.26 431	0.18 417	0.33 392	0.29 458	0.60 502	0.59 499	0.46 481	0.60 489	0.60 504	0.50 511	0.61 432	0.34 425	0.13 430	0.14 485	0.13 435	0.12 432	0.14 431	0.18 487

RP	0.35 452	0.22 443	0.51 393	0.31 500	0.24 501	0.37 430	0.28 452	0.50 393	0.58 498	0.40 441	0.63 502	0.61 508	0.47 502	0.61 432	0.39 446	0.16 484	0.15 500	0.17 493	0.15 482	0.17 470	0.17 473

G-Net	0.46 505	0.25 461	0.86 509	0.34 514	0.28 521	0.90 553	0.35 497	0.47 363	0.45 415	0.68 533	1.22 554	0.64 520	0.60 528	0.61 432	0.57 498	0.16 484	0.14 485	0.17 493	0.13 459	0.22 510	0.19 495

w-ln-seven-2	0.36 456	0.29 490	1.06 537	0.27 459	0.18 417	0.37 430	0.30 469	0.50 393	0.54 484	0.45 477	0.55 469	0.45 437	0.41 475	0.62 440	0.49 485	0.10 334	0.10 422	0.12 414	0.11 393	0.14 431	0.11 379

STrans-v2	0.24 321	0.13 253	0.54 404	0.21 200	0.12 173	0.23 230	0.21 328	0.47 363	0.28 210	0.31 306	0.42 378	0.36 361	0.35 444	0.62 440	0.23 337	0.07 71	0.05 31	0.08 166	0.07 148	0.06 46	0.06 79

TestStereo	0.21 243	0.19 404	0.40 277	0.25 397	0.10 71	0.22 208	0.21 328	0.31 173	0.31 254	0.23 174	0.34 287	0.22 195	0.18 233	0.62 440	0.18 228	0.08 203	0.06 157	0.10 319	0.07 148	0.11 361	0.06 79

RAFT + AFF	0.27 373	0.23 452	0.50 382	0.25 397	0.17 396	0.30 355	0.33 491	0.52 427	0.40 365	0.28 229	0.30 233	0.30 308	0.31 421	0.62 440	0.24 348	0.09 285	0.10 422	0.11 376	0.10 354	0.11 361	0.11 379

ac_64	0.27 373	0.13 253	0.41 300	0.24 360	0.17 396	0.36 425	0.22 354	0.46 355	0.33 275	0.35 378	0.36 308	0.52 476	0.30 405	0.62 440	0.32 413	0.11 373	0.09 397	0.10 319	0.10 354	0.09 247	0.08 229

DRN-Test	0.33 439	0.17 374	0.61 433	0.27 459	0.19 439	0.46 480	0.29 458	0.65 524	0.51 468	0.47 489	0.46 424	0.44 433	0.34 440	0.62 440	0.41 462	0.12 411	0.08 363	0.13 435	0.12 432	0.12 398	0.10 344

FADNet-RVC	0.31 421	0.35 514	0.78 481	0.25 397	0.20 456	0.33 392	0.20 297	0.49 383	0.40 365	0.34 361	0.39 344	0.41 409	0.29 391	0.63 446	0.31 408	0.13 430	0.14 485	0.14 461	0.15 482	0.19 491	0.19 495

XPNet_ROB	0.33 439	0.20 416	0.43 321	0.27 459	0.18 417	0.37 430	0.31 474	0.55 455	0.50 464	0.51 500	0.53 462	0.58 499	0.37 457	0.63 446	0.45 474	0.17 495	0.12 463	0.13 435	0.12 432	0.15 445	0.14 440

SepStereo	0.26 365	0.12 191	0.42 310	0.24 360	0.18 417	0.29 337	0.24 401	0.45 344	0.45 415	0.41 450	0.44 402	0.34 342	0.29 391	0.64 448	0.21 298	0.09 285	0.07 278	0.09 246	0.07 148	0.09 247	0.09 288

PFNet	0.23 290	0.10 83	0.57 417	0.24 360	0.14 292	0.22 208	0.19 250	0.39 278	0.33 275	0.35 378	0.32 256	0.27 265	0.19 248	0.64 448	0.22 318	0.09 285	0.05 31	0.09 246	0.07 148	0.08 180	0.07 162

FADNet	0.32 430	0.36 517	0.74 479	0.23 309	0.22 480	0.37 430	0.19 250	0.53 438	0.48 447	0.32 329	0.36 308	0.43 422	0.32 428	0.64 448	0.25 358	0.16 484	0.16 507	0.14 461	0.16 494	0.24 516	0.19 495

ADCMid	0.49 513	0.34 512	1.13 544	0.26 431	0.21 464	0.51 502	0.37 506	0.57 480	0.54 484	0.75 541	0.66 507	0.62 510	0.64 538	0.64 448	1.68 571	0.13 430	0.12 463	0.17 493	0.17 503	0.20 500	0.17 473

DISCO	0.32 430	0.13 253	0.51 393	0.25 397	0.16 374	0.48 492	0.25 418	0.50 393	0.57 496	0.37 401	0.45 414	0.62 510	0.36 448	0.64 448	0.49 485	0.09 285	0.07 278	0.09 246	0.08 224	0.12 398	0.11 379

PSMNet_ROB	0.33 439	0.24 456	0.54 404	0.31 500	0.21 464	0.42 462	0.43 528	0.59 494	0.47 437	0.37 401	0.44 402	0.49 459	0.31 421	0.64 448	0.43 466	0.14 456	0.10 422	0.15 476	0.14 473	0.13 413	0.11 379

UGAM-zero	0.23 290	0.10 83	0.54 404	0.19 93	0.13 249	0.21 180	0.14 67	0.44 334	0.22 128	0.28 229	0.28 207	0.51 470	0.33 431	0.65 454	0.14 126	0.07 71	0.06 157	0.07 83	0.08 224	0.06 46	0.07 162

ttt	0.29 405	0.12 191	0.34 193	0.21 200	0.13 249	0.29 337	0.20 297	0.56 470	0.47 437	0.31 306	0.44 402	0.30 308	0.22 277	0.65 454	0.85 535	0.13 430	0.10 422	0.10 319	0.10 354	0.11 361	0.11 379

iRaft-Stereo_5w	0.23 290	0.18 388	0.44 330	0.22 261	0.13 249	0.19 119	0.19 250	0.37 260	0.32 263	0.28 229	0.37 317	0.34 342	0.23 292	0.65 454	0.27 377	0.06 27	0.06 157	0.08 166	0.07 148	0.09 247	0.08 229

DGSMNet	0.61 536	0.29 490	0.91 517	0.51 551	0.70 565	0.62 527	1.38 587	0.59 494	0.55 490	0.37 401	0.61 496	0.52 476	0.33 431	0.65 454	0.43 466	0.53 557	0.60 577	0.67 563	0.61 572	0.63 560	0.61 573

EDNetEfficient	0.63 537	0.37 522	2.40 576	0.26 431	0.25 509	0.38 438	0.49 544	0.41 301	1.06 562	1.38 571	0.87 538	0.62 510	0.95 558	0.65 454	1.65 570	0.11 373	0.09 397	0.10 319	0.11 393	0.19 491	0.17 473

test_sample9	0.42 489	0.19 404	0.50 382	0.18 52	0.16 374	0.34 405	0.20 297	0.51 410	0.38 339	0.37 401	0.34 287	0.37 367	0.30 405	0.66 459	0.91 539	0.23 520	1.82 589	0.28 535	0.24 530	0.18 484	0.16 461

test_sample8	0.49 513	0.19 404	0.50 382	0.18 52	0.16 374	0.34 405	0.20 297	0.55 455	0.34 285	0.62 524	0.38 331	1.15 555	0.67 539	0.66 459	0.91 539	0.23 520	1.82 589	0.28 535	0.24 530	0.18 484	0.16 461

CSP-Net	0.27 373	0.15 330	0.30 146	0.21 200	0.14 292	0.44 472	0.24 401	0.50 393	0.40 365	0.41 450	0.43 391	0.42 418	0.26 340	0.66 459	0.28 381	0.12 411	0.08 363	0.08 166	0.08 224	0.10 313	0.09 288

PDISCO_ROB	0.43 495	0.30 497	0.67 458	0.43 540	0.36 538	0.67 532	0.32 481	0.72 544	0.76 533	0.43 466	0.53 462	0.63 518	0.40 471	0.66 459	0.47 482	0.21 517	0.12 463	0.21 516	0.19 514	0.25 518	0.20 505

RTSC	0.39 478	0.28 482	0.78 481	0.27 459	0.18 417	0.49 497	0.22 354	0.59 494	0.84 547	0.55 515	0.53 462	0.49 459	0.36 448	0.67 463	0.82 531	0.13 430	0.10 422	0.11 376	0.12 432	0.17 470	0.17 473

SuperB	0.49 513	0.28 482	2.23 572	0.23 309	0.15 342	0.41 455	0.32 481	0.47 363	0.82 540	0.43 466	0.50 441	0.33 335	0.45 493	0.68 464	1.08 549	0.10 334	0.07 278	0.09 246	0.08 224	0.98 580	0.14 440

stereogan	0.37 466	0.17 374	0.65 452	0.27 459	0.22 480	0.62 527	0.26 430	0.59 494	0.63 512	0.43 466	0.60 489	0.67 526	0.42 484	0.68 464	0.35 429	0.13 430	0.14 485	0.14 461	0.12 432	0.19 491	0.17 473

otaku	0.57 530	0.62 555	0.87 511	0.63 558	0.44 547	0.73 537	0.37 506	0.65 524	0.66 515	0.51 500	0.75 522	0.66 525	0.45 493	0.69 466	0.46 480	0.53 557	0.34 557	0.55 558	0.35 550	0.60 558	0.45 557

ADLNet2	0.30 414	0.17 374	0.72 474	0.23 309	0.17 396	0.36 425	0.24 401	0.52 427	0.51 468	0.32 329	0.38 331	0.45 437	0.30 405	0.69 466	0.35 429	0.10 334	0.08 363	0.09 246	0.09 312	0.12 398	0.10 344

Syn2CoEx	0.36 456	0.31 504	0.78 481	0.34 514	0.21 464	0.41 455	0.28 452	0.61 506	0.49 456	0.42 460	0.56 476	0.45 437	0.44 490	0.69 466	0.38 438	0.17 495	0.14 485	0.15 476	0.12 432	0.13 413	0.12 402

OMP-Stereo	0.23 290	0.14 296	0.35 203	0.29 484	0.13 249	0.21 180	0.16 124	0.37 260	0.33 275	0.34 361	0.30 233	0.34 342	0.19 248	0.70 469	0.24 348	0.07 71	0.06 157	0.09 246	0.07 148	0.07 114	0.06 79

IIG-Stereo	0.23 290	0.13 253	0.35 203	0.29 484	0.12 173	0.23 230	0.14 67	0.38 266	0.31 254	0.34 361	0.37 317	0.33 335	0.21 264	0.70 469	0.26 371	0.08 203	0.06 157	0.09 246	0.07 148	0.07 114	0.06 79

XQC	0.43 495	0.37 522	0.96 526	0.34 514	0.25 509	0.53 512	0.34 493	0.60 502	0.73 531	0.51 500	0.46 424	0.57 496	0.47 502	0.70 469	0.72 522	0.17 495	0.12 463	0.18 501	0.15 482	0.25 518	0.23 525

SACVNet	0.30 414	0.20 416	0.41 300	0.25 397	0.18 417	0.34 405	0.25 418	0.52 427	0.40 365	0.41 450	0.44 402	0.46 445	0.32 428	0.71 472	0.25 358	0.13 430	0.10 422	0.12 414	0.12 432	0.16 453	0.17 473

NVstereo2D	0.31 421	0.16 355	0.54 404	0.24 360	0.22 480	0.42 462	0.28 452	0.58 489	0.56 493	0.28 229	0.38 331	0.40 402	0.30 405	0.71 472	0.28 381	0.13 430	0.08 363	0.13 435	0.10 354	0.19 491	0.16 461

MFMNet_re	0.72 546	0.76 561	0.99 529	0.62 557	0.70 565	0.77 541	0.67 557	0.75 546	0.83 544	0.78 545	0.86 535	0.69 532	0.78 546	0.71 472	0.61 508	0.66 566	0.59 576	0.61 562	0.58 571	0.68 566	0.71 577

CBMV_ROB	0.33 439	0.18 388	0.53 401	0.21 200	0.14 292	0.33 392	0.20 297	0.51 410	0.45 415	0.51 500	0.55 469	0.45 437	0.42 484	0.71 472	0.32 413	0.18 506	0.19 524	0.23 523	0.21 518	0.14 431	0.15 452

PWC_ROB	0.38 473	0.29 490	0.69 464	0.25 397	0.20 456	0.38 438	0.19 250	0.58 489	0.67 518	0.57 518	0.85 534	0.51 470	0.40 471	0.71 472	0.52 494	0.13 430	0.09 397	0.14 461	0.10 354	0.17 470	0.14 440

ccnet	0.42 489	0.31 504	0.48 366	0.27 459	0.32 533	0.60 524	0.32 481	0.65 524	0.46 432	0.53 512	0.66 507	0.56 491	0.45 493	0.72 477	0.61 508	0.26 531	0.19 524	0.24 525	0.21 518	0.26 526	0.22 518

RGC	0.39 478	0.32 509	0.64 451	0.34 514	0.27 516	0.40 451	0.29 458	0.57 480	0.53 479	0.45 477	0.64 504	0.62 510	0.45 493	0.72 477	0.39 446	0.15 469	0.15 500	0.21 516	0.20 515	0.18 484	0.19 495

z-ln-s-r	0.32 430	0.21 430	0.82 497	0.23 309	0.14 292	0.30 355	0.26 430	0.43 327	0.50 464	0.32 329	0.60 489	0.39 387	0.29 391	0.73 479	0.66 518	0.08 203	0.06 157	0.08 166	0.07 148	0.10 313	0.08 229

coex-ft	3.44 587	0.73 560	48.55 614	0.24 360	0.19 439	0.50 501	0.43 528	0.47 363	2.40 582	7.03 597	1.20 553	0.97 549	2.23 584	0.73 479	1.92 578	0.12 411	0.15 500	0.14 461	0.12 432	0.21 503	0.43 555

HBP-ISP	0.33 439	0.30 497	0.72 474	0.22 261	0.16 374	0.32 381	0.22 354	0.54 445	0.44 404	0.41 450	0.49 439	0.33 335	0.38 461	0.73 479	0.25 358	0.18 506	0.19 524	0.24 525	0.20 515	0.16 453	0.13 419

AACVNet	0.26 365	0.16 355	0.37 235	0.22 261	0.14 292	0.29 337	0.19 250	0.41 301	0.31 254	0.38 416	0.42 378	0.43 422	0.28 376	0.73 479	0.25 358	0.11 373	0.08 363	0.11 376	0.09 312	0.13 413	0.11 379

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 456	0.36 517	0.53 401	0.34 514	0.19 439	0.51 502	0.24 401	0.55 455	0.38 339	0.41 450	0.47 431	0.47 447	0.27 359	0.73 479	0.30 401	0.36 550	0.19 524	0.27 528	0.17 503	0.26 526	0.23 525

NCC-stereo	0.39 478	0.25 461	0.69 464	0.32 506	0.28 521	0.46 480	0.36 502	0.65 524	0.52 475	0.40 441	0.57 480	0.56 491	0.47 502	0.73 479	0.45 474	0.17 495	0.14 485	0.18 501	0.25 535	0.16 453	0.16 461

Abc-Net	0.39 478	0.25 461	0.69 464	0.32 506	0.28 521	0.46 480	0.36 502	0.65 524	0.52 475	0.40 441	0.57 480	0.56 491	0.47 502	0.73 479	0.45 474	0.17 495	0.14 485	0.18 501	0.25 535	0.16 453	0.16 461
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
WCMA_ROB	0.51 520	0.21 430	0.65 452	0.25 397	0.21 464	0.58 518	0.32 481	0.54 445	0.55 490	0.95 555	1.40 560	1.28 560	0.81 550	0.73 479	0.62 510	0.18 506	0.15 500	0.15 476	0.15 482	0.19 491	0.19 495

Wz-Net-SNSev	0.43 495	0.41 531	1.27 553	0.30 494	0.21 464	0.44 472	0.41 523	0.61 506	0.65 514	0.46 481	0.65 505	0.62 510	0.39 467	0.74 487	0.59 504	0.12 411	0.11 446	0.12 414	0.13 459	0.16 453	0.14 440

Ntro	0.58 531	0.64 556	0.92 519	0.66 559	0.50 553	0.77 541	0.36 502	0.66 530	0.70 525	0.50 495	0.59 484	0.65 521	0.51 514	0.75 488	0.45 474	0.56 561	0.32 555	0.56 561	0.34 549	0.63 560	0.46 560

DAS	0.27 373	0.12 191	0.42 310	0.24 360	0.18 417	0.29 337	0.24 401	0.45 344	0.45 415	0.41 450	0.44 402	0.34 342	0.29 391	0.75 488	0.21 298	0.09 285	0.07 278	0.09 246	0.07 148	0.09 247	0.09 288

EDNetEfficientorigin	7.51 594	0.52 548	140.47 616	0.25 397	0.17 396	0.42 462	0.29 458	0.47 363	1.03 559	1.28 568	1.02 546	0.83 541	0.84 553	0.75 488	0.99 544	0.10 334	0.09 397	0.12 414	0.10 354	0.21 503	0.22 518

S-Stereo	0.38 473	0.20 416	1.05 536	0.27 459	0.22 480	0.38 438	0.32 481	0.55 455	0.66 515	0.39 431	0.59 484	0.49 459	0.41 475	0.75 488	0.40 454	0.12 411	0.15 500	0.13 435	0.13 459	0.16 453	0.21 513

LSM	1.64 579	0.40 527	2.56 578	2.02 589	17.61 603	0.51 502	0.52 546	0.61 506	0.76 533	0.82 546	1.11 550	0.63 518	0.54 517	0.75 488	0.49 485	0.16 484	0.24 543	0.18 501	0.21 518	0.25 518	2.42 593

1111x	0.32 430	0.11 149	0.40 277	0.22 261	0.11 117	0.32 381	0.26 430	0.59 494	0.43 389	0.31 306	0.41 362	0.39 387	0.28 376	0.76 493	1.37 565	0.09 285	0.08 363	0.09 246	0.10 354	0.09 247	0.08 229

hitnet-ft	0.29 405	0.17 374	0.40 277	0.19 93	0.14 292	0.39 446	0.23 379	0.44 334	0.41 375	0.36 394	0.46 424	0.53 481	0.34 440	0.76 493	0.32 413	0.14 456	0.10 422	0.13 435	0.10 354	0.15 445	0.13 419

ADCS	0.58 531	0.40 527	1.35 558	0.29 484	0.24 501	0.55 513	0.45 532	0.67 535	0.83 544	0.76 543	0.71 516	0.68 530	0.60 528	0.76 493	2.23 582	0.16 484	0.16 507	0.16 487	0.17 503	0.22 510	0.22 518

HSM-Net_RVC	0.27 373	0.11 149	0.42 310	0.19 93	0.11 117	0.34 405	0.20 297	0.62 515	0.43 389	0.40 441	0.43 391	0.50 466	0.26 340	0.76 493	0.22 318	0.08 203	0.07 278	0.07 83	0.07 148	0.08 180	0.08 229
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DANet	0.35 452	0.23 452	0.60 430	0.36 525	0.22 480	0.39 446	0.25 418	0.48 375	0.43 389	0.52 506	0.50 441	0.59 501	0.41 475	0.76 493	0.49 485	0.13 430	0.11 446	0.14 461	0.12 432	0.17 470	0.15 452
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CFNet	0.27 373	0.20 416	0.44 330	0.22 261	0.14 292	0.33 392	0.14 67	0.51 410	0.45 415	0.30 289	0.40 354	0.38 375	0.27 359	0.76 493	0.25 358	0.09 285	0.07 278	0.11 376	0.11 393	0.11 361	0.08 229

DispNO	0.27 373	0.18 388	0.62 441	0.23 309	0.17 396	0.25 266	0.22 354	0.45 344	0.41 375	0.32 329	0.39 344	0.38 375	0.27 359	0.77 499	0.27 377	0.09 285	0.07 278	0.10 319	0.10 354	0.08 180	0.08 229

pmcnn	0.50 516	0.20 416	0.78 481	0.24 360	0.26 514	0.39 446	0.30 469	0.51 410	0.50 464	0.54 514	1.23 555	2.52 582	0.37 457	0.77 499	0.95 542	0.08 203	0.06 157	0.06 26	0.05 45	0.10 313	0.08 229

edge stereo	0.39 478	0.22 443	0.81 493	0.27 459	0.22 480	0.37 430	0.24 401	0.56 470	0.54 484	0.53 512	0.60 489	0.71 535	0.50 511	0.78 501	0.40 454	0.16 484	0.14 485	0.19 509	0.14 473	0.16 453	0.17 473

AnyNet_C32	0.51 520	0.40 527	1.10 543	0.29 484	0.28 521	0.59 521	0.58 551	0.54 445	0.60 503	0.62 524	0.66 507	0.54 485	0.54 517	0.78 501	1.74 574	0.15 469	0.14 485	0.15 476	0.17 503	0.20 500	0.20 505

GASNet	0.36 456	0.46 535	0.88 512	0.34 514	0.23 493	0.35 420	0.22 354	0.60 502	0.53 479	0.40 441	0.37 317	0.45 437	0.30 405	0.79 503	0.35 429	0.15 469	0.10 422	0.14 461	0.14 473	0.22 510	0.12 402

RASNet	0.28 394	0.14 296	0.44 330	0.22 261	0.18 417	0.32 381	0.19 250	0.48 375	0.38 339	0.29 258	0.43 391	0.47 447	0.37 457	0.79 503	0.36 435	0.09 285	0.07 278	0.07 83	0.09 312	0.07 114	0.07 162

PA-Net	0.37 466	0.28 482	0.83 500	0.31 500	0.28 521	0.39 446	0.42 526	0.51 410	0.55 490	0.34 361	0.42 378	0.41 409	0.36 448	0.79 503	0.49 485	0.12 411	0.23 541	0.16 487	0.23 528	0.12 398	0.18 487
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DispFullNet	0.66 540	0.89 568	1.59 564	0.77 566	1.21 583	0.51 502	0.23 379	0.59 494	0.72 528	0.69 535	0.61 496	0.69 532	0.91 557	0.79 503	0.48 483	0.27 536	0.12 463	0.73 566	0.30 547	0.65 563	0.40 553

RainbowNet	0.72 546	0.89 568	1.02 533	0.82 567	0.63 563	0.78 544	0.52 546	0.81 555	0.93 555	0.60 521	0.79 527	0.80 540	0.60 528	0.80 507	0.57 498	0.78 572	0.55 573	0.78 569	0.49 561	0.76 569	0.58 568

DeepPrunerF	0.44 501	0.29 490	1.29 555	0.33 512	0.30 529	0.35 420	0.36 502	0.62 515	1.15 567	0.40 441	0.44 402	0.39 387	0.41 475	0.80 507	0.52 494	0.18 506	0.14 485	0.23 523	0.21 518	0.17 470	0.17 473

PS-NSSS	0.32 430	0.30 497	0.46 349	0.23 309	0.17 396	0.33 392	0.24 401	0.57 480	0.41 375	0.37 401	0.52 455	0.35 356	0.30 405	0.80 507	0.30 401	0.17 495	0.14 485	0.21 516	0.15 482	0.15 445	0.13 419

ff1	0.29 405	0.12 191	0.42 310	0.20 155	0.13 249	0.28 316	0.20 297	0.35 231	0.44 404	0.30 289	0.42 378	0.34 342	0.23 292	0.81 510	1.08 549	0.08 203	0.05 31	0.11 376	0.10 354	0.08 180	0.08 229

mmx	0.31 421	0.12 191	0.42 310	0.20 155	0.13 249	0.28 316	0.20 297	0.55 455	0.45 415	0.30 289	0.42 378	0.34 342	0.23 292	0.81 510	1.08 549	0.10 334	0.07 278	0.11 376	0.10 354	0.11 361	0.10 344

xxx	0.31 421	0.12 191	0.42 310	0.20 155	0.13 249	0.28 316	0.20 297	0.55 455	0.45 415	0.30 289	0.42 378	0.34 342	0.23 292	0.81 510	1.08 549	0.10 334	0.07 278	0.11 376	0.10 354	0.11 361	0.10 344

MFN_U_SF_RVC	0.56 527	0.51 546	1.19 547	0.38 533	0.22 480	0.69 533	0.27 436	0.80 553	0.67 518	0.73 537	0.74 521	0.87 542	0.61 537	0.81 510	0.76 523	0.29 542	0.27 547	0.32 543	0.37 554	0.32 542	0.31 544

SAMSARA	0.56 527	0.39 526	0.80 491	0.60 556	0.46 548	1.00 557	1.23 586	0.67 535	0.68 521	0.71 536	0.54 465	0.89 545	0.57 524	0.81 510	0.62 510	0.19 512	0.22 536	0.18 501	0.18 509	0.27 531	0.25 533

APVNet	0.36 456	0.20 416	0.70 470	0.26 431	0.22 480	0.52 511	0.35 497	0.61 506	0.44 404	0.38 416	0.52 455	0.48 454	0.38 461	0.84 515	0.46 480	0.13 430	0.14 485	0.15 476	0.16 494	0.16 453	0.15 452

psmorigin	0.50 516	0.25 461	3.03 581	0.24 360	0.19 439	0.38 438	0.22 354	0.50 393	0.44 404	0.64 528	0.68 511	0.71 535	0.51 514	0.85 516	0.45 474	0.14 456	0.17 514	0.13 435	0.14 473	0.16 453	0.21 513

PVD	0.58 531	0.34 512	0.84 505	0.39 535	0.31 532	0.59 521	0.47 538	0.80 553	1.25 568	0.92 551	1.09 548	0.79 539	0.82 551	0.85 516	0.76 523	0.21 517	0.18 520	0.22 522	0.18 509	0.27 531	0.35 549

SGM-Forest	0.36 456	0.17 374	0.47 357	0.23 309	0.16 374	0.45 478	0.41 523	0.55 455	0.48 447	0.52 506	0.60 489	0.52 476	0.41 475	0.85 516	0.50 491	0.17 495	0.17 514	0.17 493	0.15 482	0.15 445	0.15 452
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RYNet	0.37 466	0.18 388	0.59 428	0.25 397	0.28 521	0.61 525	0.32 481	0.59 494	0.59 499	0.41 450	0.38 331	0.57 496	0.39 467	0.87 519	0.53 496	0.11 373	0.08 363	0.12 414	0.11 393	0.18 484	0.18 487

AANet_RVC	0.31 421	0.22 443	0.50 382	0.23 309	0.14 292	0.30 355	0.24 401	0.47 363	0.54 484	0.38 416	0.60 489	0.43 422	0.29 391	0.87 519	0.40 454	0.11 373	0.07 278	0.07 83	0.07 148	0.09 247	0.09 288

DPSNet	0.47 507	0.24 456	0.93 521	0.27 459	0.20 456	0.75 540	0.57 550	0.84 558	0.79 537	0.47 489	0.51 447	0.60 504	0.69 541	0.87 519	0.71 521	0.16 484	0.13 475	0.12 414	0.10 354	0.25 518	0.21 513

zh-mn7	0.46 505	0.45 534	1.48 561	0.25 397	0.19 439	0.44 472	0.29 458	0.56 470	0.82 540	0.65 530	0.96 542	0.49 459	0.38 461	0.88 522	0.63 513	0.12 411	0.10 422	0.11 376	0.11 393	0.13 413	0.14 440

MSMD_ROB	0.60 535	0.33 511	0.61 433	0.30 494	0.25 509	0.86 550	0.35 497	0.55 455	0.67 518	1.10 563	1.49 565	1.76 571	0.97 561	0.88 522	0.49 485	0.23 520	0.21 531	0.27 528	0.27 543	0.25 518	0.24 530

CVANet_RVC	0.30 414	0.19 404	0.41 300	0.26 431	0.16 374	0.33 392	0.26 430	0.52 427	0.47 437	0.40 441	0.46 424	0.43 422	0.31 421	0.89 524	0.26 371	0.14 456	0.09 397	0.14 461	0.13 459	0.14 431	0.10 344

HSM	0.28 394	0.16 355	0.35 203	0.20 155	0.15 342	0.33 392	0.19 250	0.53 438	0.37 325	0.36 394	0.38 331	0.67 526	0.31 421	0.89 524	0.23 337	0.08 203	0.06 157	0.08 166	0.07 148	0.08 180	0.08 229

SANet	0.53 525	0.28 482	0.96 526	0.26 431	0.15 342	0.69 533	0.44 531	0.67 535	1.34 570	0.67 532	0.98 545	0.94 546	0.71 543	0.89 524	0.76 523	0.14 456	0.12 463	0.12 414	0.11 393	0.17 470	0.16 461

GANetREF_RVC	0.43 495	0.47 537	0.69 464	0.38 533	0.20 456	0.51 502	0.48 542	0.66 530	0.66 515	0.46 481	0.46 424	0.50 466	0.44 490	0.90 527	0.39 446	0.27 536	0.21 531	0.32 543	0.18 509	0.27 531	0.22 518
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
TDLM	0.30 414	0.21 430	0.38 254	0.28 481	0.15 342	0.33 392	0.32 481	0.52 427	0.47 437	0.38 416	0.43 391	0.39 387	0.29 391	0.91 528	0.28 381	0.14 456	0.08 363	0.13 435	0.11 393	0.12 398	0.10 344

UGAM	0.26 365	0.14 296	0.45 341	0.25 397	0.12 173	0.23 230	0.25 418	0.32 184	0.41 375	0.31 306	0.42 378	0.41 409	0.22 277	0.92 529	0.22 318	0.08 203	0.06 157	0.14 461	0.12 432	0.10 313	0.07 162

FCDSN-DC	0.63 537	0.31 504	0.61 433	0.36 525	0.30 529	0.65 529	0.37 506	0.66 530	0.68 521	1.14 565	1.54 568	1.71 570	1.26 570	0.92 529	0.64 515	0.24 527	0.22 536	0.27 528	0.26 539	0.27 531	0.27 539
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PASM	0.45 503	0.35 514	0.90 516	0.35 523	0.33 534	0.39 446	0.38 512	0.50 393	0.61 506	0.52 506	0.51 447	0.62 510	0.45 493	0.93 531	0.48 483	0.26 531	0.29 551	0.29 539	0.33 548	0.29 537	0.26 535

NOSS_ROB	0.31 421	0.20 416	0.35 203	0.24 360	0.16 374	0.32 381	0.19 250	0.52 427	0.48 447	0.33 341	0.36 308	0.42 418	0.28 376	0.93 531	0.24 348	0.19 512	0.20 529	0.24 525	0.22 526	0.17 470	0.17 473

z-mn7	0.44 501	0.40 527	1.09 539	0.25 397	0.18 417	0.61 525	0.34 493	0.56 470	0.93 555	0.43 466	0.96 542	0.53 481	0.39 467	0.94 533	0.59 504	0.10 334	0.09 397	0.10 319	0.10 354	0.14 431	0.13 419

LL-Strereo	0.29 405	0.25 461	0.58 422	0.25 397	0.21 464	0.23 230	0.24 401	0.55 455	0.42 382	0.34 361	0.32 256	0.41 409	0.40 471	0.94 533	0.23 337	0.08 203	0.07 278	0.11 376	0.09 312	0.09 247	0.09 288

GANet	0.36 456	0.22 443	0.49 371	0.29 484	0.17 396	0.41 455	0.38 512	0.57 480	0.45 415	0.46 481	0.75 522	0.55 487	0.40 471	0.94 533	0.41 462	0.13 430	0.13 475	0.13 435	0.11 393	0.14 431	0.11 379

ELAS	0.74 550	0.36 517	0.85 508	0.36 525	0.33 534	1.36 572	0.77 566	0.93 562	0.92 553	1.41 574	1.53 567	1.16 556	1.17 566	0.95 536	1.03 546	0.26 531	0.25 545	0.28 535	0.28 546	0.31 539	0.30 541
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet-4b	0.72 546	0.81 563	1.33 557	0.72 564	0.50 553	0.80 546	0.31 474	0.71 543	0.80 538	0.50 495	0.72 520	0.95 548	0.43 488	0.96 537	1.20 561	1.13 585	0.21 531	0.76 568	0.45 557	0.65 563	0.46 560

AnyNet_C01	0.65 539	0.58 551	2.60 579	0.32 506	0.26 514	0.88 551	0.61 554	0.63 522	0.62 508	0.68 533	0.96 542	0.76 538	0.60 528	0.96 537	1.43 566	0.16 484	0.16 507	0.17 493	0.17 503	0.23 513	0.23 525

CC-Net-ROB	0.43 495	0.47 537	0.65 452	0.37 531	0.23 493	0.51 502	0.29 458	0.66 530	0.49 456	0.46 481	0.51 447	0.48 454	0.38 461	0.96 537	0.35 429	0.34 548	0.23 541	0.55 558	0.25 535	0.31 539	0.20 505

WZ-Net	0.52 524	0.38 525	1.90 569	0.30 494	0.24 501	0.57 517	0.48 542	0.62 515	0.78 536	0.50 495	0.71 516	0.68 530	0.54 517	0.98 540	0.84 532	0.13 430	0.10 422	0.11 376	0.12 432	0.19 491	0.20 505

Wz-Net-TNSev	0.51 520	0.58 551	1.61 567	0.25 397	0.21 464	0.65 529	0.45 532	0.63 522	0.69 523	0.51 500	0.54 465	0.71 535	0.60 528	1.00 541	0.77 526	0.15 469	0.15 500	0.13 435	0.15 482	0.21 503	0.20 505

STTRV1_RVC	0.42 489	0.32 509	0.89 515	0.29 484	0.36 538	0.49 497	0.31 474	0.61 506	0.53 479	0.46 481	0.56 476	0.47 447	0.43 488	1.00 541	0.39 446	0.27 536	0.21 531	0.20 513	0.18 509	0.25 518	0.17 473

SPS-STEREO	0.69 543	0.61 554	0.98 528	0.52 553	0.57 558	0.74 538	0.50 545	0.78 549	0.62 508	0.95 555	0.86 535	0.94 546	0.70 542	1.01 543	0.87 536	0.58 563	0.51 567	0.50 555	0.50 563	0.55 555	0.58 568
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet_1	0.72 546	0.81 563	1.37 559	0.72 564	0.53 556	0.77 541	0.42 526	0.85 561	0.90 551	0.74 540	0.75 522	1.32 562	0.72 544	1.02 544	0.55 497	0.54 559	0.31 554	0.71 565	0.35 550	0.64 562	0.45 557

FC-DCNN	0.70 544	0.30 497	0.69 464	0.32 506	0.27 516	0.81 547	0.39 517	0.79 552	0.82 540	1.41 574	1.58 570	1.98 573	1.26 570	1.02 544	0.77 526	0.24 527	0.22 536	0.27 528	0.26 539	0.26 526	0.26 535

zh-sn7	0.48 510	0.51 546	1.43 560	0.29 484	0.20 456	0.47 486	0.39 517	0.57 480	0.62 508	0.52 506	0.81 529	0.52 476	0.56 521	1.05 546	0.87 536	0.12 411	0.13 475	0.13 435	0.13 459	0.17 470	0.16 461

FC-DCNN v2	0.71 545	0.30 497	0.67 458	0.32 506	0.27 516	0.84 548	0.39 517	0.84 558	0.85 548	1.44 578	1.64 571	2.09 575	1.28 572	1.06 547	0.80 530	0.24 527	0.22 536	0.27 528	0.26 539	0.26 526	0.25 533

ELAS_RVC	0.74 550	0.36 517	1.00 530	0.37 531	0.33 534	0.88 551	0.93 575	0.83 557	1.08 563	1.35 570	1.33 559	1.24 558	1.33 574	1.06 547	0.95 542	0.27 536	0.25 545	0.29 539	0.27 543	0.30 538	0.30 541
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	0.89 556	0.87 567	1.25 551	0.82 567	0.62 562	0.97 556	0.62 555	1.14 567	1.42 572	1.00 558	1.40 560	1.47 565	0.84 553	1.11 549	0.66 518	0.61 564	0.43 563	0.78 569	0.49 561	0.75 568	0.52 563

SGM+DAISY	0.87 555	0.66 558	1.30 556	0.51 551	0.60 560	1.03 558	0.84 572	0.76 547	0.73 531	1.39 572	1.51 566	1.31 561	1.22 568	1.11 549	1.08 549	0.57 562	0.53 570	0.51 557	0.51 564	0.54 554	0.61 573

MeshStereo	0.58 531	0.27 479	0.67 458	0.22 261	0.17 396	0.66 531	0.37 506	0.78 549	0.61 506	1.47 582	1.30 557	1.65 568	0.79 547	1.12 551	0.59 504	0.17 495	0.17 514	0.17 493	0.14 473	0.17 470	0.14 440
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
MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 520	0.50 544	0.86 509	0.39 535	0.24 501	0.84 548	0.55 549	0.56 470	0.62 508	0.60 521	0.68 511	0.62 510	0.42 484	1.13 552	0.43 466	0.23 520	0.27 547	0.27 528	0.35 550	0.25 518	0.29 540

SGM_RVC	0.50 516	0.19 404	0.50 382	0.25 397	0.15 342	0.69 533	0.39 517	0.68 538	0.82 540	0.95 555	0.84 533	1.13 552	0.76 545	1.16 553	0.60 507	0.16 484	0.16 507	0.16 487	0.16 494	0.16 453	0.17 473
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH-64-1	0.91 557	0.86 565	0.84 505	0.97 572	0.75 567	0.92 554	0.71 559	1.27 568	1.10 564	0.89 549	1.45 562	1.14 553	0.96 559	1.19 554	0.84 532	0.74 569	0.51 567	0.97 574	0.55 568	0.84 571	0.60 570

IMH-64	0.91 557	0.86 565	0.84 505	0.97 572	0.75 567	0.92 554	0.71 559	1.27 568	1.10 564	0.89 549	1.45 562	1.14 553	0.96 559	1.19 554	0.84 532	0.74 569	0.51 567	0.97 574	0.55 568	0.84 571	0.60 570

SDNR	0.42 489	0.21 430	0.82 497	0.21 200	0.18 417	1.27 568	0.17 162	0.50 393	0.49 456	0.42 460	0.81 529	0.38 375	0.27 359	1.19 554	0.38 438	0.23 520	0.24 543	0.17 493	0.13 459	0.17 470	0.20 505

NaN_ROB	0.41 486	0.28 482	0.62 441	0.30 494	0.19 439	0.51 502	0.47 538	0.58 489	0.59 499	0.56 516	0.47 431	0.49 459	0.41 475	1.21 557	0.64 515	0.12 411	0.18 520	0.12 414	0.13 459	0.11 361	0.14 440

NVStereoNet_ROB	0.67 541	0.49 543	0.83 500	0.48 547	0.40 542	0.51 502	0.46 534	0.70 541	0.77 535	0.84 547	1.72 572	1.02 551	0.83 552	1.23 558	0.79 529	0.32 546	0.38 559	0.40 550	0.46 558	0.36 545	0.41 554
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Dean	1.17 569	1.04 576	1.49 563	1.03 576	0.78 571	1.20 566	0.77 566	1.48 576	1.96 578	1.28 568	1.99 578	2.15 576	1.14 563	1.25 559	1.00 545	0.81 574	0.60 577	1.01 577	0.69 576	0.92 578	0.74 580

MDST_ROB	0.48 510	0.14 296	0.95 524	0.30 494	0.21 464	1.33 571	0.32 481	0.77 548	0.56 493	1.06 561	0.71 516	0.49 459	0.35 444	1.26 560	0.38 438	0.13 430	0.11 446	0.16 487	0.13 459	0.12 398	0.12 402

MonStereo1	0.93 559	0.56 550	0.82 497	0.69 560	0.58 559	1.37 573	0.35 497	0.94 563	1.25 568	0.93 552	1.90 575	1.52 566	2.10 583	1.27 561	0.77 526	0.69 567	0.33 556	0.75 567	0.47 560	0.70 567	0.57 567

LE_ROB	1.76 580	0.20 416	2.68 580	0.48 547	0.52 555	0.78 544	0.96 576	0.84 558	6.61 595	7.40 598	2.08 580	2.08 574	4.83 590	1.27 561	3.79 589	0.10 334	0.08 363	0.12 414	0.11 393	0.11 361	0.10 344

WAO-6	1.07 566	0.93 572	0.92 519	0.96 571	0.78 571	1.28 569	0.75 563	1.34 570	2.00 580	1.02 560	1.54 568	1.59 567	1.22 568	1.31 563	1.14 554	0.78 572	0.55 573	1.02 578	0.75 579	0.83 570	0.69 576

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 542	0.64 556	1.06 537	0.45 543	0.27 516	1.40 575	0.58 551	0.78 549	0.92 553	0.84 547	0.86 535	0.88 544	0.68 540	1.33 564	0.68 520	0.37 552	0.29 551	0.34 546	0.36 553	0.43 547	0.37 550

CSAN	0.50 516	0.35 514	0.78 481	0.36 525	0.23 493	0.56 514	0.59 553	0.61 506	0.70 525	0.64 528	0.78 526	0.65 521	0.60 528	1.38 565	0.62 510	0.21 517	0.17 514	0.20 513	0.20 515	0.18 484	0.18 487

FBW_ROB	0.43 495	0.26 472	0.54 404	0.31 500	0.20 456	0.51 502	0.32 481	0.70 541	0.60 503	0.59 520	0.55 469	0.65 521	0.41 475	1.40 566	0.51 493	0.13 430	0.17 514	0.21 516	0.16 494	0.17 470	0.18 487

LVE	1.13 567	1.02 574	1.28 554	1.01 574	0.80 574	1.29 570	0.81 570	1.47 575	1.96 578	1.07 562	1.90 575	1.90 572	1.01 562	1.48 567	0.91 539	0.93 579	0.61 579	0.94 573	0.69 576	0.87 574	0.75 581

WAO-7	1.01 562	0.89 568	0.93 521	0.83 569	0.66 564	1.18 563	0.81 570	1.40 572	1.57 576	1.11 564	1.76 574	1.45 564	1.19 567	1.50 568	1.14 554	0.61 564	0.62 580	0.70 564	0.68 575	0.66 565	0.60 570

RTS	0.78 553	0.48 539	4.68 584	0.34 514	0.28 521	1.12 561	0.46 534	0.62 515	1.03 559	0.73 537	0.89 539	0.60 504	0.59 526	1.61 569	1.16 557	0.14 456	0.11 446	0.15 476	0.15 482	0.21 503	0.19 495

RTSA	0.78 553	0.48 539	4.68 584	0.34 514	0.28 521	1.12 561	0.46 534	0.62 515	1.03 559	0.73 537	0.89 539	0.60 504	0.59 526	1.61 569	1.16 557	0.14 456	0.11 446	0.15 476	0.15 482	0.21 503	0.19 495

UNDER WATER-64	1.55 577	1.19 583	2.52 577	1.31 583	0.95 579	2.12 581	1.21 585	1.45 574	3.19 584	1.43 577	1.32 558	2.64 583	2.04 582	1.63 571	1.83 575	1.11 583	0.67 584	1.28 584	0.92 583	1.19 581	1.02 586

UNDER WATER	1.59 578	1.22 584	2.36 574	1.38 584	1.03 580	1.67 578	1.10 582	1.54 579	3.63 586	1.44 578	1.47 564	2.85 585	2.25 585	1.67 572	1.94 579	1.06 581	0.62 580	1.31 585	0.93 584	1.21 582	1.02 586

ktn	1.77 581	1.36 586	1.22 549	1.43 586	1.14 582	1.52 576	1.08 581	1.51 578	3.96 591	2.77 590	4.69 590	3.35 587	1.46 578	1.69 573	1.25 563	1.43 587	0.77 586	1.45 587	0.99 585	1.32 586	0.96 584

IMH	1.05 565	0.95 573	1.00 530	1.01 574	0.78 571	1.11 560	0.68 558	1.38 571	1.43 573	1.00 558	1.72 572	1.43 563	1.14 563	1.73 574	0.89 538	1.09 582	0.55 573	0.99 576	0.57 570	0.87 574	0.62 575

PWCK	1.00 560	1.17 582	1.70 568	0.91 570	0.41 543	1.19 565	0.92 574	1.10 565	1.14 566	1.16 566	1.14 551	1.25 559	0.88 556	1.75 575	1.04 548	0.87 576	0.50 565	0.87 572	0.53 566	0.96 579	0.52 563

TorneroNet-64	1.43 573	1.03 575	1.20 548	1.10 578	0.86 577	2.26 583	0.73 562	1.84 581	3.84 590	1.25 567	2.25 583	2.69 584	1.42 575	1.76 576	1.43 566	0.76 571	0.50 565	1.09 579	0.66 574	1.23 583	0.76 582

notaker	1.45 574	1.34 585	1.48 561	1.40 585	1.07 581	1.18 563	0.85 573	1.48 576	1.40 571	1.51 583	3.46 588	2.40 581	1.81 580	1.76 576	1.45 569	1.11 583	0.69 585	1.38 586	0.87 582	1.31 585	0.97 585

TorneroNet	2.22 583	1.08 578	1.24 550	1.14 582	0.90 578	5.58 590	0.80 568	2.12 587	8.69 597	2.58 588	5.42 592	3.88 589	1.97 581	1.78 578	1.87 576	0.86 575	0.54 572	1.15 583	0.74 578	1.23 583	0.85 583

JetBlue	1.14 568	0.76 561	2.36 574	0.59 555	0.75 567	3.04 586	1.78 589	1.11 566	0.90 551	0.94 553	1.10 549	1.66 569	1.28 572	2.09 579	1.72 573	0.43 556	0.36 558	0.38 548	0.38 556	0.58 557	0.56 565

MADNet+	1.01 562	1.16 581	4.72 586	0.70 562	0.47 549	1.24 567	0.96 576	0.97 564	0.89 549	0.65 530	0.77 525	0.87 542	0.85 555	2.09 579	1.68 571	0.38 553	0.39 560	0.31 542	0.27 543	0.43 547	0.39 552

MANE	1.41 572	0.36 517	0.74 479	0.43 540	0.41 543	2.16 582	0.80 568	2.39 589	3.38 585	2.22 586	3.06 587	3.54 588	2.73 588	2.15 581	1.94 579	0.28 540	0.27 547	0.30 541	0.46 558	0.28 536	0.34 548

KSHMR	1.89 582	1.36 586	1.60 565	1.47 587	1.22 584	1.38 574	1.06 580	1.79 580	5.97 594	1.42 576	5.65 594	2.98 586	1.14 563	2.23 582	1.20 561	1.27 586	1.12 587	1.46 588	1.10 587	1.32 586	1.15 588

JetRed	2.30 585	2.64 591	6.12 588	1.12 581	1.38 586	5.85 592	3.29 591	1.99 585	1.67 577	1.98 585	1.95 577	2.16 579	1.60 579	2.48 583	4.10 590	1.05 580	1.60 588	1.09 579	1.01 586	1.67 588	1.28 589

FADE		1.06 577		0.71 563	0.76 570			1.85 584	1.52 575	0.75 541		1.17 557		2.83 584		24.23 614	4.70 597	17.35 609	17.61 608	0.49 551	0.44 556

SGM-ForestM	1.36 570	0.28 482	0.79 488	0.26 431	0.16 374	2.26 583	1.00 578	1.42 573	1.46 574	2.38 587	2.05 579	5.95 595	2.66 587	2.95 585	2.46 584	0.17 495	0.18 520	0.18 501	0.18 509	0.15 445	0.18 487

WAO-8	1.46 575	1.10 579	1.09 539	1.10 578	0.84 575	2.06 579	0.75 563	1.84 581	3.83 588	1.44 578	2.21 581	2.15 576	1.43 576	3.17 586	1.19 559	0.91 577	0.65 582	1.09 579	0.79 580	0.90 576	0.71 577

Venus	1.46 575	1.10 579	1.09 539	1.10 578	0.84 575	2.06 579	0.75 563	1.84 581	3.83 588	1.44 578	2.21 581	2.15 576	1.43 576	3.17 586	1.19 559	0.91 577	0.65 582	1.09 579	0.79 580	0.90 576	0.71 577

MADNet++	2.26 584	1.80 589	2.06 571	2.13 591	1.97 588	2.61 585	1.79 590	2.38 588	2.16 581	2.75 589	2.65 585	2.38 580	2.43 586	3.17 586	3.21 586	2.17 590	1.95 591	1.94 590	1.63 589	2.06 589	2.01 592

tt	4.71 590	0.10 83	3.94 582	2.06 590	1.53 587	10.14 598	16.88 598	9.27 601	4.98 592	1.39 572	1.02 546	4.68 590	4.90 591	3.35 589	5.86 594	5.76 598	9.15 604	2.24 593	2.53 592	3.10 591	1.32 590

DPSimNet_ROB	4.34 589	4.23 592	6.89 590	3.67 592	3.68 589	4.75 587	5.21 594	2.67 590	3.68 587	5.82 595	3.95 589	5.57 591	6.72 595	3.46 590	4.48 591	4.05 596	2.88 594	4.68 596	3.12 596	3.69 592	3.62 596

TCMNet-wrong-test	4.29 588	5.57 596	4.65 583	11.33 601	10.39 598	5.73 591	4.48 593	4.13 593	1.02 558	1.91 584	2.39 584	6.16 597	3.62 589	3.84 591	4.50 592	1.99 589	0.47 564	1.97 591	1.69 590	5.69 596	4.31 597

HanzoNet	2.97 586	1.69 588	2.29 573	1.74 588	1.33 585	1.53 577	1.03 579	1.99 585	2.64 583	5.51 594	5.16 591	5.90 594	6.82 596	4.32 592	3.29 587	3.16 593	2.02 593	1.92 589	2.87 594	2.24 590	1.89 591

MSAF-DinoV2	0.76 552	0.44 533	1.98 570	0.49 550	0.16 374	0.58 518	0.31 474	0.81 555	0.83 544	0.41 450	0.52 455	0.98 550	0.58 525	4.97 593	1.03 546	0.11 373	0.07 278	0.10 319	0.24 530	0.27 531	0.26 535

DGTPSM_ROB	8.34 595	5.10 593	10.37 599	5.31 595	10.18 596	8.33 594	23.60 604	6.06 596	13.41 604	4.90 591	10.87 601	5.65 592	10.44 598	6.17 594	12.59 599	3.74 594	7.55 599	3.69 594	7.26 600	4.14 594	7.46 599

DPSMNet_ROB	8.40 596	5.11 594	10.49 600	5.58 596	10.25 597	8.34 595	23.62 605	6.07 597	13.45 605	4.93 592	10.88 602	5.66 593	10.44 598	6.24 595	12.64 600	3.98 595	7.61 600	3.76 595	7.30 601	4.20 595	7.51 600

USTest	6.88 592	5.23 595	5.63 587	7.22 597	7.29 593	14.34 601	22.76 600	8.48 599	9.32 598	5.42 593	6.39 595	6.29 598	6.64 594	6.92 596	8.62 597	1.94 588	3.29 595	2.16 592	2.55 593	3.85 593	3.29 595

ASD4	7.23 593	6.65 597	7.69 591	5.24 594	5.62 592	11.85 599	20.36 599	7.57 598	7.14 596	6.55 596	5.47 593	5.99 596	5.78 592	7.22 597	9.24 598	4.85 597	4.44 596	6.40 601	5.19 597	6.53 597	4.89 598

MultiAttention	1.02 564	0.13 253	0.43 321	0.35 523	0.43 546	5.36 589	1.71 588	0.69 539	0.53 479	0.36 394	0.63 502	0.55 487	0.22 277	7.60 598	0.43 466	0.09 285	0.06 157	0.14 461	0.24 530	0.26 526	0.30 541

BEATNet-Init1	4.73 591	2.61 590	13.29 601	0.58 554	0.53 556	10.12 597	3.33 592	4.83 594	5.01 593	8.75 599	8.51 596	14.08 606	7.60 597	7.70 599	5.34 593	0.28 540	0.28 550	0.34 546	0.37 554	0.57 556	0.45 557

LRCNet_RVC	10.90 599	14.34 607	9.35 592	15.35 602	8.04 595	1.08 559	0.34 493	8.78 600	0.70 525	12.63 606	16.05 605	9.85 599	6.54 593	8.57 600	6.34 595	20.27 612	5.40 598	23.70 611	21.88 610	14.87 604	13.83 607

PML	16.10 605	12.82 606	6.78 589	5.23 593	7.76 594	33.92 609	66.56 615	5.30 595	10.28 599	26.12 615	68.59 615	20.51 608	13.49 606	10.06 601	6.78 596	5.96 599	2.00 592	6.04 600	2.18 591	8.96 600	2.60 594

xxxxx1	15.27 602	9.54 599	10.31 594	20.13 605	18.88 604	17.08 602	23.03 601	10.36 602	10.99 600	9.21 600	9.62 597	10.74 601	10.61 601	10.72 602	13.89 604	7.97 602	9.20 605	31.85 614	44.72 614	12.84 601	13.69 604

tt_ll	15.27 602	9.54 599	10.31 594	20.13 605	18.88 604	17.08 602	23.03 601	10.36 602	10.99 600	9.21 600	9.62 597	10.74 601	10.61 601	10.72 602	13.89 604	7.97 602	9.20 605	31.85 614	44.72 614	12.84 601	13.69 604

ff	15.27 602	9.54 599	10.31 594	20.13 605	18.88 604	17.08 602	23.03 601	10.36 602	10.99 600	9.21 600	9.62 597	10.74 601	10.61 601	10.72 602	13.89 604	7.97 602	9.20 605	31.85 614	44.72 614	12.84 601	13.69 604

Anonymous_1	16.62 606	9.35 598	9.84 593	10.66 598	14.64 601	18.66 606	27.12 606	12.64 605	13.51 606	10.76 605	10.30 600	10.13 600	10.60 600	11.06 605	12.74 601	15.87 611	7.74 601	16.92 608	43.48 613	58.66 616	7.68 601

DPSM_ROB	11.49 600	9.87 602	10.35 597	11.13 599	11.31 599	19.11 607	27.51 607	13.37 606	14.21 607	10.31 603	11.06 603	10.96 604	11.27 604	11.96 606	13.59 602	6.78 600	8.19 602	6.03 598	7.09 598	7.93 598	7.73 602

DPSM	11.49 600	9.87 602	10.35 597	11.13 599	11.31 599	19.11 607	27.51 607	13.37 606	14.21 607	10.31 603	11.06 603	10.96 604	11.27 604	11.96 606	13.59 602	6.78 600	8.19 602	6.03 598	7.09 598	7.93 598	7.73 602

HaxPig	17.72 607	20.22 614	19.73 603	16.53 603	16.51 602	9.27 596	9.33 595	14.34 608	13.27 603	18.65 607	18.70 606	17.35 607	16.77 607	17.04 608	16.45 607	22.05 613	20.89 614	22.27 610	21.53 609	21.29 611	22.13 614

MEDIAN_ROB	21.21 608	24.62 615	23.47 612	19.58 604	19.65 607	13.22 600	10.96 596	17.88 609	17.00 609	22.14 614	22.02 608	20.86 609	20.36 608	21.06 609	19.71 608	25.63 615	24.13 615	26.21 612	25.20 611	25.17 612	25.38 615

FlowAnything	23.14 612	19.87 609	20.79 609	22.50 611	22.74 609	38.39 612	55.46 610	26.89 613	28.72 615	20.77 613	22.29 613	22.07 612	22.72 609	23.99 610	27.41 615	13.60 608	16.55 613	12.15 605	14.36 607	15.97 608	15.52 608

CasAABBNet	23.10 609	19.86 608	20.64 608	22.47 608	22.73 608	38.41 613	55.50 612	26.89 613	28.70 614	20.61 611	22.15 611	22.08 613	22.75 612	23.99 610	27.36 611	13.59 605	16.48 609	12.14 602	14.27 603	15.95 605	15.53 609

RAFT-FEzeroshot	23.10 609	19.88 610	20.56 606	22.49 609	22.75 610	38.38 610	55.50 612	26.84 611	28.66 612	20.60 609	22.10 609	22.05 610	22.74 610	24.00 612	27.37 613	13.59 605	16.48 609	12.14 602	14.28 604	15.96 606	15.54 610

RAFT-FE	23.10 609	19.88 610	20.56 606	22.49 609	22.75 610	38.38 610	55.50 612	26.84 611	28.66 612	20.60 609	22.10 609	22.05 610	22.74 610	24.00 612	27.37 613	13.59 605	16.48 609	12.14 602	14.28 604	15.96 606	15.54 610

Selective-RAFT-Error	23.16 613	19.93 612	20.87 610	22.54 612	22.81 612	38.52 615	55.47 611	27.01 616	28.83 616	20.66 612	22.25 612	22.09 614	22.80 614	24.09 614	27.36 611	13.61 609	16.48 609	12.15 605	14.28 604	15.99 609	15.57 612

LSM0	24.24 614	19.98 613	22.32 611	24.22 613	40.14 616	38.48 614	55.20 609	26.95 615	28.57 611	20.49 608	21.83 607	22.26 615	22.75 612	24.22 615	27.30 610	13.66 610	16.32 608	12.19 607	14.15 602	16.10 610	17.66 613

AVERAGE_ROB	25.43 615	29.06 616	27.24 613	24.63 614	24.20 615	17.73 605	12.61 597	22.29 610	21.39 610	26.79 616	26.16 614	25.20 616	24.64 615	25.07 616	23.53 609	29.96 616	28.40 616	30.60 613	29.58 612	29.72 613	29.84 616

test_example2	101.33 616	108.28 617	68.15 615	98.43 615	106.93 617	89.75 616	102.43 616	36.80 617	97.65 617	129.04 617	130.15 616	65.26 617	66.62 616	92.11 617	80.24 616	144.10 617	199.48 617	81.81 617	103.01 617	125.01 617	101.27 617

ccccc	256.34 617	256.29 618	313.62 617	354.40 618	364.36 618	149.10 617	168.46 617	152.89 618	131.30 618	153.93 618	155.56 617	164.00 618	204.39 617	268.02 618	295.19 617	390.55 618	349.22 618	244.59 618	219.82 618	412.30 618	378.83 618

Low-res two-view benchmark