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

GSStereo	0.08 53	0.05 23	0.08 38	0.13 13	0.08 142	0.08 57	0.14 173	0.11 35	0.12 101	0.08 79	0.10 138	0.05 1	0.05 11	0.11 126	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 115	0.05 140

GS-Stereo							0.14 173	0.11 35	0.12 101	0.08 79	0.10 138	0.05 1	0.05 11	0.11 126	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 115	0.05 140

MonStereo	0.07 4	0.06 72	0.05 1	0.15 82	0.05 1	0.08 57	0.10 29	0.15 124	0.15 181	0.05 2	0.06 14	0.05 1	0.06 42	0.07 4	0.09 61	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 4	0.06 72	0.05 1	0.15 82	0.05 1	0.08 57	0.10 29	0.15 124	0.15 181	0.05 2	0.06 14	0.05 1	0.06 42	0.07 4	0.09 61	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-mixall	0.07 4	0.04 1	0.09 85	0.13 13	0.06 15	0.05 4	0.09 18	0.11 35	0.07 10	0.06 13	0.06 14	0.05 1	0.06 42	0.09 37	0.09 61	0.06 127	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 115	0.05 140

asda	0.07 4	0.08 264	0.08 38	0.16 160	0.06 15	0.06 10	0.10 29	0.16 153	0.10 43	0.06 13	0.06 14	0.05 1	0.05 11	0.10 76	0.10 139	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.03 2

4w-stereo	0.07 4	0.08 264	0.08 38	0.16 160	0.06 15	0.07 32	0.08 7	0.12 55	0.08 15	0.07 43	0.07 45	0.05 1	0.06 42	0.09 37	0.10 139	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 45	0.04 21	0.03 2

3.75w	0.07 4	0.07 163	0.08 38	0.16 160	0.07 82	0.07 32	0.09 18	0.16 153	0.09 28	0.07 43	0.06 14	0.05 1	0.06 42	0.09 37	0.10 139	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3w_stereo	0.08 53	0.09 340	0.10 129	0.17 236	0.07 82	0.08 57	0.10 29	0.20 256	0.13 136	0.06 13	0.07 45	0.05 1	0.06 42	0.08 17	0.09 61	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.03 2

1w_stereo	0.07 4	0.06 72	0.07 8	0.16 160	0.06 15	0.07 32	0.10 29	0.14 93	0.14 161	0.07 43	0.08 84	0.05 1	0.06 42	0.09 37	0.09 61	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 48

LG-Stereo_L2	0.07 4	0.05 23	0.10 129	0.14 40	0.06 15	0.07 32	0.12 71	0.09 11	0.09 28	0.06 13	0.04 1	0.05 1	0.05 11	0.08 17	0.08 17	0.05 33	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.04 21	0.03 2

LG-Stereo_L1	0.07 4	0.05 23	0.11 175	0.14 40	0.06 15	0.07 32	0.13 118	0.09 11	0.07 10	0.05 2	0.04 1	0.05 1	0.04 1	0.08 17	0.07 1	0.05 33	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.04 21	0.04 48

LG-Stereo	0.08 53	0.07 163	0.10 129	0.18 319	0.07 82	0.10 145	0.17 351	0.11 35	0.08 15	0.05 2	0.07 45	0.05 1	0.07 122	0.09 37	0.09 61	0.04 11	0.05 208	0.07 223	0.07 301	0.04 21	0.04 48

StereoAnything_RVC	0.07 4	0.15 496	0.17 407	0.11 1	0.05 1	0.05 4	0.11 51	0.08 4	0.08 15	0.06 13	0.06 14	0.05 1	0.05 11	0.09 37	0.08 17	0.08 332	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.05 115	0.04 48

MonSter	0.07 4	0.06 72	0.05 1	0.15 82	0.05 1	0.07 32	0.10 29	0.15 124	0.15 181	0.05 2	0.06 14	0.05 1	0.06 42	0.07 4	0.09 61	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

GIP-stereo	0.08 53	0.06 72	0.11 175	0.14 40	0.06 15	0.09 93	0.13 118	0.14 93	0.11 71	0.07 43	0.08 84	0.05 1	0.04 1	0.10 76	0.07 1	0.05 33	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 115	0.04 48

dual_stereo	0.07 4	0.04 1	0.08 38	0.15 82	0.05 1	0.05 4	0.13 118	0.12 55	0.08 15	0.07 43	0.06 14	0.05 1	0.05 11	0.07 4	0.09 61	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.04 21	0.04 48

RAStereo	0.10 168	0.09 340	0.08 38	0.20 439	0.08 142	0.13 277	0.18 396	0.15 124	0.17 231	0.10 153	0.12 190	0.05 1	0.06 42	0.09 37	0.08 17	0.07 268	0.05 208	0.07 223	0.05 129	0.05 115	0.04 48

UniTT-Stereo	0.09 101	0.07 163	0.08 38	0.18 319	0.08 142	0.13 277	0.11 51	0.12 55	0.11 71	0.10 153	0.12 190	0.05 1	0.07 122	0.09 37	0.09 61	0.07 268	0.05 208	0.05 33	0.05 129	0.05 115	0.05 140

CroCo-Stereo Lap2	0.09 101	0.09 340	0.08 38	0.22 485	0.09 263	0.09 93	0.19 436	0.16 153	0.12 101	0.09 118	0.10 138	0.05 1	0.05 11	0.08 17	0.08 17	0.06 127	0.06 337	0.07 223	0.05 129	0.05 115	0.05 140

MS-F	0.08 53	0.04 1	0.10 129	0.13 13	0.06 15	0.09 93	0.12 71	0.13 72	0.08 15	0.06 13	0.07 45	0.06 21	0.08 161	0.10 76	0.11 211	0.06 127	0.05 208	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 48

LCMNet	0.08 53	0.05 23	0.10 129	0.13 13	0.07 82	0.09 93	0.12 71	0.10 20	0.11 71	0.06 13	0.08 84	0.06 21	0.07 122	0.11 126	0.10 139	0.06 127	0.05 208	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 48

CSFM-Stereo	0.07 4	0.05 23	0.07 8	0.14 40	0.06 15	0.09 93	0.13 118	0.15 124	0.06 4	0.07 43	0.08 84	0.06 21	0.08 161	0.09 37	0.09 61	0.06 127	0.05 208	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 48

VIP-Stereo	0.07 4	0.07 163	0.07 8	0.15 82	0.06 15	0.12 233	0.10 29	0.11 35	0.11 71	0.06 13	0.07 45	0.06 21	0.05 11	0.10 76	0.08 17	0.05 33	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.03 1	0.02 1

GEAStereo	0.08 53	0.05 23	0.08 38	0.13 13	0.08 142	0.08 57	0.14 173	0.10 20	0.09 28	0.08 79	0.10 138	0.06 21	0.05 11	0.11 126	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 115	0.05 140

gasm-f	0.08 53	0.05 23	0.07 8	0.13 13	0.08 142	0.08 57	0.14 173	0.10 20	0.09 28	0.08 79	0.10 138	0.06 21	0.05 11	0.10 76	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.06 218	0.05 140

252Zero-FE	0.08 53	0.04 1	0.09 85	0.13 13	0.07 82	0.12 233	0.11 51	0.13 72	0.14 161	0.06 13	0.05 7	0.06 21	0.05 11	0.09 37	0.10 139	0.06 127	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 115	0.06 228

Zero-FE251	0.07 4	0.05 23	0.09 85	0.13 13	0.06 15	0.12 233	0.12 71	0.11 35	0.10 43	0.07 43	0.08 84	0.06 21	0.06 42	0.09 37	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 21	0.04 48

Replicate-Monster	0.07 4	0.05 23	0.09 85	0.14 40	0.06 15	0.08 57	0.09 18	0.13 72	0.13 136	0.05 2	0.07 45	0.06 21	0.06 42	0.08 17	0.10 139	0.05 33	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.04 21	0.04 48

asd	0.07 4	0.08 264	0.07 8	0.16 160	0.07 82	0.08 57	0.08 7	0.11 35	0.08 15	0.07 43	0.07 45	0.06 21	0.06 42	0.10 76	0.09 61	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 45	0.04 21	0.03 2

qwe	0.07 4	0.08 264	0.07 8	0.15 82	0.06 15	0.07 32	0.10 29	0.18 220	0.11 71	0.07 43	0.07 45	0.06 21	0.06 42	0.10 76	0.09 61	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 45	0.04 21	0.03 2

4.25_new	0.07 4	0.08 264	0.09 85	0.15 82	0.06 15	0.09 93	0.08 7	0.14 93	0.08 15	0.07 43	0.07 45	0.06 21	0.06 42	0.12 218	0.10 139	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.03 2

4.5w_new	0.07 4	0.08 264	0.09 85	0.15 82	0.06 15	0.09 93	0.08 7	0.14 93	0.08 15	0.07 43	0.07 45	0.06 21	0.06 42	0.12 218	0.10 139	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.03 2

4.5_new	0.07 4	0.09 340	0.08 38	0.15 82	0.07 82	0.06 10	0.10 29	0.14 93	0.11 71	0.06 13	0.08 84	0.06 21	0.06 42	0.08 17	0.10 139	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 45	0.04 21	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 4	0.09 340	0.08 38	0.15 82	0.07 82	0.06 10	0.10 29	0.14 93	0.11 71	0.06 13	0.08 84	0.06 21	0.06 42	0.08 17	0.10 139	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 45	0.04 21	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 4	0.08 264	0.09 85	0.15 82	0.06 15	0.09 93	0.08 7	0.14 93	0.08 15	0.07 43	0.07 45	0.06 21	0.06 42	0.12 218	0.10 139	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.03 2

2.75w_new	0.07 4	0.07 163	0.07 8	0.13 13	0.06 15	0.08 57	0.08 7	0.18 220	0.12 101	0.07 43	0.08 84	0.06 21	0.06 42	0.09 37	0.11 211	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 48

3.5w_stereo	0.07 4	0.07 163	0.07 8	0.15 82	0.07 82	0.09 93	0.06 1	0.13 72	0.11 71	0.07 43	0.07 45	0.06 21	0.07 122	0.10 76	0.09 61	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

2w_stereo	0.08 53	0.08 264	0.09 85	0.16 160	0.06 15	0.08 57	0.10 29	0.20 256	0.15 181	0.08 79	0.07 45	0.06 21	0.06 42	0.06 1	0.09 61	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 45	0.03 1	0.03 2

monsterstereo	0.07 4	0.06 72	0.06 4	0.16 160	0.06 15	0.08 57	0.10 29	0.16 153	0.11 71	0.07 43	0.08 84	0.06 21	0.07 122	0.08 17	0.09 61	0.04 11	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 4	0.06 72	0.06 4	0.15 82	0.06 15	0.08 57	0.09 18	0.12 55	0.08 15	0.09 118	0.07 45	0.06 21	0.06 42	0.08 17	0.08 17	0.05 33	0.04 24	0.04 1	0.04 45	0.03 1	0.03 2

MLG-Stereo_test3	0.07 4	0.05 23	0.10 129	0.14 40	0.06 15	0.07 32	0.11 51	0.08 4	0.06 4	0.06 13	0.04 1	0.06 21	0.06 42	0.07 4	0.10 139	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 115	0.06 228

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 129	0.15 82	0.05 1	0.07 32	0.11 51	0.09 11	0.04 2	0.06 13	0.05 7	0.06 21	0.04 1	0.08 17	0.09 61	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.05 115	0.05 140

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 23	0.08 38	0.17 236	0.05 1	0.06 10	0.11 51	0.08 4	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 21	0.05 11	0.09 37	0.09 61	0.05 33	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.04 21	0.04 48

MLG-Stereo	0.07 4	0.05 23	0.08 38	0.17 236	0.05 1	0.07 32	0.11 51	0.08 4	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 21	0.05 11	0.10 76	0.09 61	0.05 33	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.04 21	0.04 48

LGtest1	0.07 4	0.04 1	0.10 129	0.15 82	0.06 15	0.07 32	0.09 18	0.08 4	0.06 4	0.05 2	0.04 1	0.06 21	0.06 42	0.10 76	0.09 61	0.07 268	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.06 218	0.06 228

GREAT-IGEV	0.07 4	0.06 72	0.08 38	0.13 13	0.07 82	0.07 32	0.14 173	0.09 11	0.09 28	0.06 13	0.07 45	0.06 21	0.05 11	0.10 76	0.07 1	0.05 33	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 115	0.04 48

SCV_C0	0.08 53	0.07 163	0.07 8	0.16 160	0.09 263	0.08 57	0.15 245	0.11 35	0.12 101	0.08 79	0.07 45	0.06 21	0.05 11	0.11 126	0.07 1	0.05 33	0.05 208	0.05 33	0.04 45	0.06 218	0.05 140

SCV	0.08 53	0.09 340	0.08 38	0.15 82	0.08 142	0.10 145	0.13 118	0.10 20	0.12 101	0.07 43	0.07 45	0.06 21	0.04 1	0.09 37	0.08 17	0.05 33	0.04 24	0.06 121	0.04 45	0.06 218	0.04 48

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 53	0.06 72	0.09 85	0.22 485	0.06 15	0.08 57	0.12 71	0.10 20	0.10 43	0.07 43	0.07 45	0.06 21	0.05 11	0.11 126	0.09 61	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.06 218	0.04 48

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 38	0.12 4	0.05 1	0.09 93	0.13 118	0.06 1	0.09 28	0.05 2	0.05 7	0.06 21	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.05 115	0.04 48

AIO_test	0.07 4	0.05 23	0.07 8	0.15 82	0.07 82	0.06 10	0.14 173	0.10 20	0.10 43	0.07 43	0.07 45	0.06 21	0.05 11	0.08 17	0.10 139	0.05 33	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 21	0.03 2

DEFOM-Stereo	0.07 4	0.05 23	0.07 8	0.14 40	0.06 15	0.10 145	0.13 118	0.07 2	0.13 136	0.06 13	0.07 45	0.06 21	0.05 11	0.10 76	0.09 61	0.04 11	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.04 21	0.04 48

Pointernet	0.09 101	0.04 1	0.09 85	0.16 160	0.08 142	0.13 277	0.10 29	0.15 124	0.17 231	0.09 118	0.07 45	0.06 21	0.06 42	0.11 126	0.09 61	0.08 332	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.06 218	0.05 140

U	0.08 53	0.07 163	0.09 85	0.19 380	0.10 366	0.10 145	0.13 118	0.12 55	0.17 231	0.07 43	0.07 45	0.06 21	0.05 11	0.07 4	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.06 121	0.04 45	0.06 218	0.05 140

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 101	0.10 401	0.31 515	0.15 82	0.06 15	0.08 57	0.14 173	0.10 20	0.10 43	0.07 43	0.07 45	0.06 21	0.04 1	0.11 126	0.07 1	0.12 486	0.04 24	0.07 223	0.05 129	0.05 115	0.05 140

IGEV-Stereo+	0.07 4	0.04 1	0.08 38	0.15 82	0.06 15	0.04 1	0.09 18	0.10 20	0.09 28	0.06 13	0.06 14	0.06 21	0.06 42	0.06 1	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.06 218	0.06 228

WCG-NET（raft）	0.08 53	0.05 23	0.10 129	0.15 82	0.06 15	0.11 191	0.13 118	0.15 124	0.12 101	0.08 79	0.07 45	0.06 21	0.06 42	0.13 264	0.08 17	0.05 33	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 21	0.04 48

RSM	0.08 53	0.06 72	0.09 85	0.17 236	0.06 15	0.08 57	0.12 71	0.12 55	0.10 43	0.08 79	0.07 45	0.06 21	0.05 11	0.11 126	0.09 61	0.04 11	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 21	0.03 2

IGEV++	0.08 53	0.06 72	0.08 38	0.18 319	0.07 82	0.09 93	0.13 118	0.10 20	0.09 28	0.08 79	0.08 84	0.06 21	0.06 42	0.13 264	0.09 61	0.05 33	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 115	0.04 48

MyStereo07	0.10 168	0.07 163	0.10 129	0.17 236	0.09 263	0.14 309	0.18 396	0.15 124	0.15 181	0.09 118	0.06 14	0.06 21	0.07 122	0.12 218	0.09 61	0.06 127	0.05 208	0.08 308	0.07 301	0.06 218	0.06 228

ACVNet-DCA	0.10 168	0.08 264	0.12 211	0.17 236	0.09 263	0.13 277	0.15 245	0.23 323	0.16 210	0.09 118	0.09 107	0.06 21	0.06 42	0.10 76	0.07 1	0.06 127	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.07 288	0.07 311

1test111	0.11 212	0.08 264	0.12 211	0.17 236	0.09 263	0.13 277	0.15 245	0.23 323	0.16 210	0.09 118	0.09 107	0.06 21	0.06 42	0.15 314	0.16 391	0.06 127	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.07 288	0.07 311

cc1	0.10 168	0.08 264	0.12 211	0.17 236	0.09 263	0.13 277	0.15 245	0.16 153	0.18 258	0.09 118	0.09 107	0.06 21	0.06 42	0.10 76	0.07 1	0.06 127	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.06 218	0.06 228

ff7	0.09 101	0.07 163	0.11 175	0.16 160	0.09 263	0.11 191	0.15 245	0.16 153	0.12 101	0.10 153	0.06 14	0.06 21	0.06 42	0.11 126	0.09 61	0.05 33	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.05 115	0.06 228

ffff	0.09 101	0.07 163	0.11 175	0.16 160	0.09 263	0.11 191	0.15 245	0.16 153	0.12 101	0.10 153	0.06 14	0.06 21	0.06 42	0.11 126	0.09 61	0.05 33	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.05 115	0.06 228

11t	0.09 101	0.07 163	0.11 175	0.16 160	0.09 263	0.11 191	0.15 245	0.16 153	0.12 101	0.10 153	0.06 14	0.06 21	0.06 42	0.11 126	0.09 61	0.05 33	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.05 115	0.06 228

tt1	0.10 168	0.08 264	0.12 211	0.17 236	0.09 263	0.12 233	0.16 313	0.15 124	0.19 274	0.09 118	0.08 84	0.06 21	0.06 42	0.10 76	0.07 1	0.06 127	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.06 218	0.06 228

MaDis-Stereo	0.09 101	0.09 340	0.08 38	0.17 236	0.09 263	0.13 277	0.10 29	0.16 153	0.16 210	0.09 118	0.11 176	0.06 21	0.06 42	0.09 37	0.13 307	0.07 268	0.06 337	0.07 223	0.05 129	0.05 115	0.04 48

testlalala	0.08 53	0.07 163	0.17 407	0.16 160	0.08 142	0.09 93	0.12 71	0.15 124	0.10 43	0.07 43	0.09 107	0.06 21	0.06 42	0.11 126	0.09 61	0.05 33	0.04 24	0.06 121	0.04 45	0.04 21	0.04 48

LoS_RVC	0.08 53	0.05 23	0.07 8	0.15 82	0.07 82	0.08 57	0.15 245	0.11 35	0.10 43	0.08 79	0.09 107	0.06 21	0.09 194	0.10 76	0.09 61	0.05 33	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.04 21	0.03 2

anonymousdsp	0.09 101	0.07 163	0.11 175	0.16 160	0.09 263	0.11 191	0.15 245	0.16 153	0.12 101	0.09 118	0.06 14	0.06 21	0.06 42	0.11 126	0.09 61	0.05 33	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.05 115	0.06 228

Selective-IGEV	0.07 4	0.06 72	0.08 38	0.17 236	0.06 15	0.08 57	0.12 71	0.13 72	0.07 10	0.08 79	0.07 45	0.06 21	0.04 1	0.10 76	0.09 61	0.05 33	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 21	0.03 2

ccc-4	0.09 101	0.07 163	0.11 175	0.16 160	0.09 263	0.11 191	0.15 245	0.16 153	0.12 101	0.10 153	0.06 14	0.06 21	0.06 42	0.11 126	0.09 61	0.05 33	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.05 115	0.06 228

IGEV-Stereo	0.09 101	0.07 163	0.11 175	0.16 160	0.09 263	0.11 191	0.15 245	0.16 153	0.12 101	0.09 118	0.06 14	0.06 21	0.06 42	0.11 126	0.09 61	0.05 33	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.05 115	0.06 228
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
NLMM	0.09 101	0.06 72	0.08 38	0.18 319	0.08 142	0.11 191	0.16 313	0.17 189	0.19 274	0.08 79	0.07 45	0.07 76	0.08 161	0.11 126	0.12 265	0.04 11	0.04 24	0.06 121	0.06 210	0.04 21	0.04 48

NLSM3	0.09 101	0.06 72	0.08 38	0.19 380	0.08 142	0.11 191	0.16 313	0.18 220	0.16 210	0.06 13	0.08 84	0.07 76	0.08 161	0.09 37	0.11 211	0.04 11	0.04 24	0.06 121	0.07 301	0.03 1	0.03 2

NLSM1	0.09 101	0.06 72	0.09 85	0.17 236	0.07 82	0.14 309	0.16 313	0.19 243	0.14 161	0.08 79	0.10 138	0.07 76	0.09 194	0.13 264	0.11 211	0.05 33	0.04 24	0.05 33	0.05 129	0.05 115	0.04 48

HiDET	0.08 53	0.04 1	0.10 129	0.13 13	0.06 15	0.08 57	0.12 71	0.12 55	0.11 71	0.06 13	0.07 45	0.07 76	0.07 122	0.11 126	0.11 211	0.06 127	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 48

NLCSM	0.09 101	0.05 23	0.09 85	0.18 319	0.08 142	0.11 191	0.13 118	0.19 243	0.17 231	0.08 79	0.08 84	0.07 76	0.09 194	0.11 126	0.11 211	0.05 33	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.04 21	0.04 48

FE-Mocha	0.09 101	0.06 72	0.14 293	0.16 160	0.09 263	0.10 145	0.15 245	0.18 220	0.16 210	0.10 153	0.09 107	0.07 76	0.07 122	0.09 37	0.09 61	0.06 127	0.04 24	0.06 121	0.06 210	0.05 115	0.05 140

DDF-Stereo	0.08 53	0.04 1	0.09 85	0.15 82	0.10 366	0.06 10	0.13 118	0.09 11	0.14 161	0.06 13	0.06 14	0.07 76	0.06 42	0.09 37	0.10 139	0.06 127	0.04 24	0.06 121	0.04 45	0.08 351	0.05 140

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

zero-FE	0.08 53	0.04 1	0.09 85	0.15 82	0.10 366	0.05 4	0.14 173	0.09 11	0.14 161	0.07 43	0.06 14	0.07 76	0.06 42	0.09 37	0.10 139	0.06 127	0.04 24	0.06 121	0.04 45	0.08 351	0.05 140

AdaDepth	0.07 4	0.06 72	0.07 8	0.18 319	0.06 15	0.11 191	0.12 71	0.09 11	0.07 10	0.06 13	0.05 7	0.07 76	0.06 42	0.09 37	0.10 139	0.04 11	0.05 208	0.05 33	0.04 45	0.04 21	0.04 48

GASTEREO	0.08 53	0.05 23	0.09 85	0.19 380	0.07 82	0.07 32	0.12 71	0.14 93	0.11 71	0.10 153	0.09 107	0.07 76	0.04 1	0.12 218	0.08 17	0.06 127	0.05 208	0.05 33	0.04 45	0.04 21	0.05 140

MSCF	0.08 53	0.05 23	0.08 38	0.19 380	0.08 142	0.06 10	0.12 71	0.14 93	0.11 71	0.10 153	0.09 107	0.07 76	0.04 1	0.11 126	0.08 17	0.06 127	0.05 208	0.05 33	0.04 45	0.05 115	0.05 140

S2M2_XL	0.08 53	0.06 72	0.12 211	0.12 4	0.08 142	0.09 93	0.09 18	0.07 2	0.07 10	0.08 79	0.07 45	0.07 76	0.06 42	0.09 37	0.09 61	0.08 332	0.06 337	0.07 223	0.05 129	0.08 351	0.06 228
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
2.25w	0.07 4	0.06 72	0.07 8	0.14 40	0.06 15	0.08 57	0.08 7	0.10 20	0.15 181	0.08 79	0.10 138	0.07 76	0.06 42	0.08 17	0.10 139	0.05 33	0.03 1	0.04 1	0.04 45	0.03 1	0.04 48

3.25w_new	0.07 4	0.06 72	0.07 8	0.15 82	0.06 15	0.10 145	0.07 3	0.12 55	0.11 71	0.08 79	0.06 14	0.07 76	0.06 42	0.11 126	0.09 61	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 4	0.06 72	0.07 8	0.15 82	0.06 15	0.10 145	0.07 3	0.12 55	0.11 71	0.08 79	0.06 14	0.07 76	0.06 42	0.11 126	0.09 61	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

IGEV	0.07 4	0.04 1	0.08 38	0.13 13	0.06 15	0.09 93	0.12 71	0.14 93	0.10 43	0.06 13	0.09 107	0.07 76	0.05 11	0.09 37	0.09 61	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 115	0.04 48

111111	0.07 4	0.04 1	0.09 85	0.17 236	0.06 15	0.05 4	0.10 29	0.11 35	0.09 28	0.06 13	0.06 14	0.07 76	0.05 11	0.09 37	0.09 61	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.07 288	0.06 228

LG-G_1	0.07 4	0.04 1	0.11 175	0.15 82	0.06 15	0.09 93	0.08 7	0.08 4	0.06 4	0.06 13	0.05 7	0.07 76	0.07 122	0.11 126	0.08 17	0.07 268	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 115	0.05 140

LG-G	0.07 4	0.04 1	0.11 175	0.15 82	0.06 15	0.09 93	0.08 7	0.08 4	0.06 4	0.06 13	0.05 7	0.07 76	0.07 122	0.11 126	0.08 17	0.07 268	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 115	0.05 140

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 4	0.06 72	0.10 129	0.16 160	0.07 82	0.04 1	0.13 118	0.10 20	0.10 43	0.05 2	0.11 176	0.07 76	0.05 11	0.07 4	0.09 61	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 115	0.04 48

MM-Stereo_test2	0.09 101	0.06 72	0.09 85	0.19 380	0.08 142	0.12 233	0.18 396	0.15 124	0.14 161	0.07 43	0.10 138	0.07 76	0.06 42	0.12 218	0.09 61	0.05 33	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.05 115	0.03 2

HART	0.08 53	0.07 163	0.09 85	0.17 236	0.07 82	0.10 145	0.16 313	0.13 72	0.11 71	0.08 79	0.10 138	0.07 76	0.05 11	0.10 76	0.08 17	0.05 33	0.04 24	0.06 121	0.04 45	0.05 115	0.04 48

AIO_rvc	0.07 4	0.06 72	0.08 38	0.15 82	0.06 15	0.08 57	0.14 173	0.09 11	0.08 15	0.07 43	0.08 84	0.07 76	0.04 1	0.10 76	0.08 17	0.05 33	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 21	0.03 2

castereo++	0.08 53	0.05 23	0.08 38	0.15 82	0.05 1	0.14 309	0.12 71	0.11 35	0.15 181	0.07 43	0.07 45	0.07 76	0.06 42	0.08 17	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 21	0.03 2

IGEV-RUCA	0.08 53	0.06 72	0.11 175	0.14 40	0.09 263	0.10 145	0.12 71	0.10 20	0.12 101	0.06 13	0.07 45	0.07 76	0.06 42	0.09 37	0.08 17	0.06 127	0.05 208	0.05 33	0.04 45	0.05 115	0.06 228

SMoEStereo_RVC	0.08 53	0.06 72	0.12 211	0.16 160	0.07 82	0.09 93	0.14 173	0.11 35	0.13 136	0.09 118	0.07 45	0.07 76	0.07 122	0.12 218	0.10 139	0.05 33	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.04 21	0.04 48

UGAM-zero	0.09 101	0.05 23	0.15 345	0.15 82	0.08 142	0.09 93	0.13 118	0.19 243	0.15 181	0.11 186	0.15 235	0.07 76	0.07 122	0.09 37	0.09 61	0.06 127	0.05 208	0.06 121	0.05 129	0.05 115	0.06 228

WCG-NET	0.08 53	0.05 23	0.09 85	0.15 82	0.06 15	0.11 191	0.14 173	0.13 72	0.13 136	0.06 13	0.09 107	0.07 76	0.06 42	0.13 264	0.08 17	0.05 33	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 21	0.03 2

IGEV-Stereo++	0.07 4	0.06 72	0.08 38	0.18 319	0.06 15	0.04 1	0.10 29	0.11 35	0.11 71	0.06 13	0.07 45	0.07 76	0.06 42	0.09 37	0.09 61	0.05 33	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 115	0.04 48

Occ-G	0.08 53	0.05 23	0.06 4	0.14 40	0.07 82	0.08 57	0.14 173	0.13 72	0.15 181	0.07 43	0.11 176	0.07 76	0.05 11	0.09 37	0.10 139	0.06 127	0.05 208	0.05 33	0.04 45	0.05 115	0.05 140

AIO-Stereo	0.08 53	0.06 72	0.09 85	0.18 319	0.06 15	0.08 57	0.12 71	0.15 124	0.09 28	0.08 79	0.08 84	0.07 76	0.05 11	0.11 126	0.08 17	0.05 33	0.05 208	0.05 33	0.04 45	0.04 21	0.04 48

RSM++	0.08 53	0.06 72	0.09 85	0.17 236	0.07 82	0.09 93	0.12 71	0.11 35	0.11 71	0.08 79	0.06 14	0.07 76	0.05 11	0.10 76	0.09 61	0.04 11	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.05 115	0.03 2

test_for_model	0.09 101	0.12 445	0.14 293	0.23 506	0.11 418	0.08 57	0.13 118	0.12 55	0.12 101	0.10 153	0.07 45	0.07 76	0.06 42	0.11 126	0.10 139	0.06 127	0.05 208	0.05 33	0.03 1	0.07 288	0.04 48

MoCha-V2	0.08 53	0.05 23	0.10 129	0.20 439	0.07 82	0.09 93	0.14 173	0.11 35	0.08 15	0.07 43	0.08 84	0.07 76	0.06 42	0.09 37	0.08 17	0.05 33	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 21	0.04 48

MyStereo06	0.10 168	0.07 163	0.12 211	0.17 236	0.09 263	0.13 277	0.18 396	0.19 243	0.12 101	0.12 224	0.08 84	0.07 76	0.07 122	0.11 126	0.09 61	0.06 127	0.05 208	0.07 223	0.07 301	0.06 218	0.06 228

testlalala_base	0.10 168	0.09 340	0.14 293	0.21 470	0.08 142	0.10 145	0.14 173	0.13 72	0.10 43	0.07 43	0.15 235	0.07 76	0.08 161	0.10 76	0.12 265	0.08 332	0.05 208	0.05 33	0.03 1	0.06 218	0.05 140

AEACV	0.08 53	0.05 23	0.08 38	0.14 40	0.13 474	0.14 309	0.13 118	0.14 93	0.09 28	0.07 43	0.09 107	0.07 76	0.08 161	0.10 76	0.09 61	0.06 127	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.05 115	0.04 48

GCAP-Stereo	0.09 101	0.07 163	0.13 258	0.18 319	0.06 15	0.11 191	0.07 3	0.13 72	0.12 101	0.09 118	0.10 138	0.07 76	0.09 194	0.13 264	0.10 139	0.06 127	0.05 208	0.05 33	0.04 45	0.04 21	0.05 140

EGLCR-Stereo	0.08 53	0.05 23	0.08 38	0.14 40	0.06 15	0.10 145	0.12 71	0.11 35	0.16 210	0.06 13	0.05 7	0.07 76	0.05 11	0.10 76	0.11 211	0.06 127	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.04 21	0.04 48

ProNet	0.09 101	0.07 163	0.10 129	0.17 236	0.08 142	0.10 145	0.15 245	0.15 124	0.12 101	0.09 118	0.06 14	0.07 76	0.06 42	0.11 126	0.09 61	0.05 33	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.04 21	0.06 228

IPLG	0.10 168	0.07 163	0.15 345	0.17 236	0.08 142	0.11 191	0.14 173	0.20 256	0.15 181	0.12 224	0.17 271	0.07 76	0.07 122	0.14 292	0.13 307	0.06 127	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.04 21	0.04 48

test-3	0.08 53	0.06 72	0.09 85	0.17 236	0.07 82	0.07 32	0.14 173	0.12 55	0.15 181	0.09 118	0.08 84	0.07 76	0.08 161	0.11 126	0.10 139	0.05 33	0.04 24	0.07 223	0.05 129	0.04 21	0.04 48

test_1	0.08 53	0.06 72	0.09 85	0.17 236	0.07 82	0.07 32	0.14 173	0.12 55	0.15 181	0.09 118	0.08 84	0.07 76	0.08 161	0.11 126	0.10 139	0.05 33	0.04 24	0.07 223	0.05 129	0.04 21	0.04 48

XX-Stereo	0.09 101	0.05 23	0.08 38	0.17 236	0.09 263	0.15 336	0.12 71	0.20 256	0.10 43	0.10 153	0.14 218	0.07 76	0.06 42	0.12 218	0.08 17	0.06 127	0.05 208	0.06 121	0.06 210	0.04 21	0.04 48

water-stereo	0.09 101	0.06 72	0.08 38	0.16 160	0.07 82	0.09 93	0.13 118	0.15 124	0.13 136	0.11 186	0.12 190	0.08 121	0.09 194	0.07 4	0.08 17	0.06 127	0.05 208	0.05 33	0.05 129	0.04 21	0.04 48

MM-Stereo_test3	0.10 168	0.07 163	0.07 8	0.18 319	0.07 82	0.12 233	0.19 436	0.24 346	0.19 274	0.06 13	0.10 138	0.08 121	0.06 42	0.11 126	0.08 17	0.06 127	0.06 337	0.07 223	0.05 129	0.05 115	0.04 48

MM-Stereo_test1	0.10 168	0.07 163	0.08 38	0.18 319	0.07 82	0.12 233	0.18 396	0.21 280	0.20 298	0.09 118	0.11 176	0.08 121	0.06 42	0.10 76	0.10 139	0.06 127	0.05 208	0.07 223	0.06 210	0.05 115	0.04 48

HUF	0.08 53	0.05 23	0.08 38	0.14 40	0.06 15	0.09 93	0.13 118	0.13 72	0.13 136	0.07 43	0.07 45	0.08 121	0.06 42	0.10 76	0.09 61	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 115	0.04 48

AIO-test2	0.10 168	0.08 264	0.10 129	0.23 506	0.08 142	0.11 191	0.10 29	0.23 323	0.23 338	0.08 79	0.09 107	0.08 121	0.05 11	0.10 76	0.08 17	0.06 127	0.05 208	0.08 308	0.09 416	0.05 115	0.05 140

tt45	0.09 101	0.06 72	0.11 175	0.15 82	0.07 82	0.11 191	0.16 313	0.13 72	0.11 71	0.09 118	0.06 14	0.08 121	0.06 42	0.13 264	0.10 139	0.06 127	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.05 115	0.06 228

999	0.09 101	0.05 23	0.13 258	0.15 82	0.08 142	0.10 145	0.14 173	0.15 124	0.11 71	0.10 153	0.08 84	0.08 121	0.08 161	0.16 348	0.10 139	0.06 127	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.04 21	0.05 140

mms	0.09 101	0.07 163	0.08 38	0.16 160	0.08 142	0.10 145	0.16 313	0.12 55	0.11 71	0.08 79	0.09 107	0.08 121	0.06 42	0.11 126	0.12 265	0.05 33	0.04 24	0.07 223	0.05 129	0.04 21	0.03 2

ours_stereo	0.09 101	0.07 163	0.09 85	0.17 236	0.08 142	0.11 191	0.16 313	0.11 35	0.12 101	0.08 79	0.10 138	0.08 121	0.06 42	0.12 218	0.12 265	0.05 33	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.04 21	0.03 2

fffy	0.09 101	0.08 264	0.09 85	0.16 160	0.07 82	0.13 277	0.17 351	0.13 72	0.12 101	0.08 79	0.09 107	0.08 121	0.09 194	0.13 264	0.11 211	0.05 33	0.05 208	0.07 223	0.05 129	0.04 21	0.05 140

GCAP-BAT	0.09 101	0.07 163	0.14 293	0.15 82	0.08 142	0.10 145	0.13 118	0.14 93	0.10 43	0.11 186	0.10 138	0.08 121	0.07 122	0.12 218	0.10 139	0.06 127	0.05 208	0.06 121	0.04 45	0.04 21	0.04 48

RAFT-Stereo-weight	0.09 101	0.06 72	0.10 129	0.16 160	0.07 82	0.09 93	0.14 173	0.19 243	0.16 210	0.11 186	0.10 138	0.08 121	0.06 42	0.10 76	0.11 211	0.06 127	0.04 24	0.06 121	0.04 45	0.04 21	0.04 48

MGS-Stereo	0.09 101	0.07 163	0.12 211	0.15 82	0.08 142	0.09 93	0.15 245	0.12 55	0.12 101	0.07 43	0.10 138	0.08 121	0.06 42	0.10 76	0.09 61	0.05 33	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.06 218	0.05 140

IGEVStereo-DCA	0.09 101	0.06 72	0.11 175	0.15 82	0.10 366	0.11 191	0.15 245	0.16 153	0.12 101	0.10 153	0.06 14	0.08 121	0.06 42	0.10 76	0.08 17	0.06 127	0.05 208	0.06 121	0.05 129	0.05 115	0.06 228

rrr	0.09 101	0.06 72	0.12 211	0.15 82	0.10 366	0.11 191	0.16 313	0.16 153	0.15 181	0.10 153	0.06 14	0.08 121	0.06 42	0.10 76	0.08 17	0.06 127	0.05 208	0.06 121	0.05 129	0.05 115	0.06 228

HH	0.09 101	0.06 72	0.13 258	0.17 236	0.08 142	0.10 145	0.16 313	0.14 93	0.10 43	0.08 79	0.09 107	0.08 121	0.07 122	0.10 76	0.09 61	0.06 127	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.05 115	0.04 48

HanStereo	0.09 101	0.06 72	0.13 258	0.17 236	0.08 142	0.10 145	0.16 313	0.14 93	0.10 43	0.08 79	0.09 107	0.08 121	0.07 122	0.10 76	0.09 61	0.06 127	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.05 115	0.04 48

CAS	0.08 53	0.04 1	0.07 8	0.17 236	0.08 142	0.10 145	0.13 118	0.12 55	0.09 28	0.09 118	0.10 138	0.08 121	0.06 42	0.09 37	0.08 17	0.08 332	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.05 115	0.04 48

RCA-Stereo	0.09 101	0.06 72	0.09 85	0.16 160	0.06 15	0.09 93	0.13 118	0.18 220	0.14 161	0.09 118	0.10 138	0.08 121	0.07 122	0.12 218	0.11 211	0.06 127	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.05 115	0.04 48

iRaft-Stereo_20w	0.09 101	0.05 23	0.13 258	0.14 40	0.08 142	0.12 233	0.15 245	0.18 220	0.10 43	0.11 186	0.08 84	0.08 121	0.05 11	0.10 76	0.09 61	0.06 127	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.06 218	0.05 140

CroCo-Stereo	0.09 101	0.08 264	0.08 38	0.22 485	0.09 263	0.09 93	0.19 436	0.15 124	0.12 101	0.07 43	0.07 45	0.08 121	0.06 42	0.08 17	0.07 1	0.07 268	0.05 208	0.06 121	0.04 45	0.05 115	0.04 48
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
CREStereo++_RVC	0.08 53	0.04 1	0.06 4	0.13 13	0.07 82	0.09 93	0.12 71	0.14 93	0.14 161	0.10 153	0.14 218	0.08 121	0.07 122	0.09 37	0.11 211	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.05 129	0.04 21	0.04 48
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
test_xeample3	0.09 101	0.06 72	0.12 211	0.16 160	0.09 263	0.11 191	0.15 245	0.16 153	0.13 136	0.10 153	0.06 14	0.08 121	0.06 42	0.10 76	0.09 61	0.05 33	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.05 115	0.06 228

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 101	0.06 72	0.10 129	0.17 236	0.06 15	0.10 145	0.16 313	0.17 189	0.14 161	0.09 118	0.10 138	0.08 121	0.09 194	0.11 126	0.09 61	0.05 33	0.04 24	0.06 121	0.06 210	0.04 21	0.03 2

EAI-Stereo	0.09 101	0.07 163	0.11 175	0.15 82	0.06 15	0.10 145	0.15 245	0.16 153	0.09 28	0.08 79	0.09 107	0.08 121	0.07 122	0.09 37	0.11 211	0.05 33	0.04 24	0.05 33	0.05 129	0.05 115	0.04 48

NLMM1	0.10 168	0.06 72	0.11 175	0.18 319	0.07 82	0.12 233	0.13 118	0.20 256	0.21 313	0.09 118	0.09 107	0.09 146	0.08 161	0.13 264	0.10 139	0.05 33	0.04 24	0.05 33	0.05 129	0.05 115	0.04 48

DLNR-FE	10.43 619	1.83 610	19.53 630	120.75 634	13.06 622	0.06 10	0.13 118	0.23 323	0.10 43	0.07 43	0.10 138	0.09 146	0.06 42	0.10 76	0.09 61	0.13 509	0.04 24	0.06 121	0.04 45	52.01 635	0.04 48

IGEV-FE	0.09 101	0.05 23	0.12 211	0.13 13	0.08 142	0.12 233	0.13 118	0.17 189	0.11 71	0.10 153	0.06 14	0.09 146	0.06 42	0.11 126	0.09 61	0.06 127	0.04 24	0.06 121	0.06 210	0.05 115	0.05 140

depthmonostereo	0.09 101	0.06 72	0.09 85	0.15 82	0.06 15	0.10 145	0.13 118	0.14 93	0.14 161	0.10 153	0.10 138	0.09 146	0.11 255	0.08 17	0.09 61	0.06 127	0.05 208	0.06 121	0.04 45	0.04 21	0.03 2

DilatedVolume-Stereo	0.09 101	0.05 23	0.08 38	0.15 82	0.06 15	0.11 191	0.12 71	0.14 93	0.16 210	0.11 186	0.11 176	0.09 146	0.09 194	0.11 126	0.10 139	0.06 127	0.05 208	0.05 33	0.04 45	0.03 1	0.03 2

2.5w	0.07 4	0.07 163	0.07 8	0.16 160	0.06 15	0.08 57	0.12 71	0.10 20	0.10 43	0.07 43	0.06 14	0.09 146	0.06 42	0.08 17	0.09 61	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 45	0.03 1	0.03 2

SGD-Stereo	0.08 53	0.05 23	0.10 129	0.14 40	0.05 1	0.12 233	0.12 71	0.11 35	0.12 101	0.07 43	0.09 107	0.09 146	0.09 194	0.08 17	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 115	0.03 2

AIO-test1	0.10 168	0.07 163	0.10 129	0.23 506	0.07 82	0.09 93	0.13 118	0.21 280	0.14 161	0.11 186	0.12 190	0.09 146	0.07 122	0.11 126	0.09 61	0.06 127	0.05 208	0.09 392	0.10 455	0.03 1	0.06 228

fffft	0.09 101	0.06 72	0.12 211	0.16 160	0.07 82	0.09 93	0.17 351	0.12 55	0.11 71	0.08 79	0.07 45	0.09 146	0.06 42	0.11 126	0.12 265	0.05 33	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.04 21	0.05 140
1: 1. 1
PAM_32	0.09 101	0.05 23	0.17 407	0.15 82	0.08 142	0.10 145	0.15 245	0.14 93	0.15 181	0.09 118	0.08 84	0.09 146	0.07 122	0.14 292	0.08 17	0.06 127	0.05 208	0.06 121	0.06 210	0.05 115	0.06 228

PAM	0.10 168	0.05 23	0.16 379	0.15 82	0.08 142	0.09 93	0.16 313	0.15 124	0.16 210	0.12 224	0.09 107	0.09 146	0.07 122	0.13 264	0.08 17	0.06 127	0.05 208	0.06 121	0.06 210	0.05 115	0.06 228

gcap-zeroshot	0.09 101	0.05 23	0.10 129	0.16 160	0.07 82	0.13 277	0.13 118	0.11 35	0.12 101	0.13 251	0.12 190	0.09 146	0.08 161	0.09 37	0.09 61	0.06 127	0.05 208	0.06 121	0.05 129	0.04 21	0.04 48

trnet	0.08 53	0.05 23	0.07 8	0.12 4	0.05 1	0.12 233	0.11 51	0.13 72	0.10 43	0.08 79	0.13 204	0.09 146	0.08 161	0.11 126	0.10 139	0.08 332	0.05 208	0.05 33	0.03 1	0.06 218	0.05 140

testlalala2	0.10 168	0.06 72	0.11 175	0.20 439	0.10 366	0.10 145	0.12 71	0.17 189	0.12 101	0.12 224	0.13 204	0.09 146	0.07 122	0.11 126	0.13 307	0.06 127	0.05 208	0.05 33	0.04 45	0.05 115	0.05 140

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 168	0.08 264	0.12 211	0.16 160	0.08 142	0.15 336	0.16 313	0.18 220	0.18 258	0.10 153	0.09 107	0.09 146	0.08 161	0.11 126	0.12 265	0.07 268	0.05 208	0.08 308	0.06 210	0.07 288	0.06 228

plain	0.10 168	0.08 264	0.10 129	0.19 380	0.09 263	0.10 145	0.15 245	0.14 93	0.13 136	0.13 251	0.15 235	0.09 146	0.12 288	0.13 264	0.12 265	0.07 268	0.05 208	0.09 392	0.06 210	0.06 218	0.06 228

IGEV_Zeroshot_test	0.09 101	0.05 23	0.12 211	0.13 13	0.08 142	0.12 233	0.13 118	0.17 189	0.11 71	0.10 153	0.06 14	0.09 146	0.06 42	0.11 126	0.09 61	0.06 127	0.04 24	0.06 121	0.06 210	0.05 115	0.05 140

MSKI-zero shot	0.09 101	0.05 23	0.09 85	0.15 82	0.07 82	0.10 145	0.13 118	0.14 93	0.13 136	0.09 118	0.09 107	0.09 146	0.06 42	0.12 218	0.10 139	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 21	0.04 48

MIF-Stereo (partial)	0.11 212	0.06 72	0.10 129	0.19 380	0.10 366	0.10 145	0.11 51	0.17 189	0.18 258	0.14 273	0.16 249	0.09 146	0.11 255	0.12 218	0.12 265	0.08 332	0.05 208	0.08 308	0.07 301	0.06 218	0.07 311

MIM_Stereo	0.09 101	0.07 163	0.11 175	0.15 82	0.07 82	0.06 10	0.12 71	0.20 256	0.14 161	0.13 251	0.13 204	0.09 146	0.05 11	0.12 218	0.08 17	0.05 33	0.06 337	0.07 223	0.06 210	0.06 218	0.05 140

DLNR_Zeroshot_test	10.40 618	1.82 609	19.49 629	120.77 635	13.11 623	0.06 10	0.13 118	0.23 323	0.10 43	0.07 43	0.10 138	0.09 146	0.06 42	0.10 76	0.09 61	0.13 509	0.04 24	0.06 121	0.04 45	51.54 634	0.04 48

CASnet	0.09 101	0.09 340	0.09 85	0.19 380	0.06 15	0.07 32	0.11 51	0.18 220	0.14 161	0.11 186	0.10 138	0.09 146	0.07 122	0.10 76	0.10 139	0.06 127	0.04 24	0.10 440	0.08 367	0.05 115	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.10 168	0.10 401	0.15 345	0.18 319	0.08 142	0.15 336	0.09 18	0.17 189	0.14 161	0.14 273	0.10 138	0.09 146	0.07 122	0.16 348	0.10 139	0.05 33	0.05 208	0.10 440	0.07 301	0.06 218	0.05 140

MC-Stereo	0.08 53	0.06 72	0.09 85	0.17 236	0.06 15	0.10 145	0.14 173	0.12 55	0.10 43	0.09 118	0.12 190	0.09 146	0.06 42	0.11 126	0.10 139	0.06 127	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.04 21	0.04 48

DCANet-4	0.10 168	0.06 72	0.12 211	0.16 160	0.06 15	0.09 93	0.17 351	0.18 220	0.19 274	0.13 251	0.16 249	0.09 146	0.14 351	0.11 126	0.12 265	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 21	0.05 140

MIPNet	0.11 212	0.08 264	0.14 293	0.17 236	0.09 263	0.12 233	0.14 173	0.20 256	0.24 354	0.11 186	0.10 138	0.09 146	0.07 122	0.13 264	0.12 265	0.06 127	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.04 21	0.04 48

test_3	0.10 168	0.09 340	0.10 129	0.20 439	0.08 142	0.13 277	0.26 532	0.14 93	0.21 313	0.10 153	0.10 138	0.09 146	0.09 194	0.08 17	0.11 211	0.05 33	0.04 24	0.08 308	0.07 301	0.04 21	0.04 48

TRStereo	0.09 101	0.05 23	0.12 211	0.15 82	0.12 451	0.10 145	0.13 118	0.18 220	0.18 258	0.09 118	0.09 107	0.09 146	0.06 42	0.10 76	0.08 17	0.07 268	0.05 208	0.07 223	0.07 301	0.04 21	0.04 48

RAFT-345	0.11 212	0.07 163	0.15 345	0.16 160	0.08 142	0.08 57	0.12 71	0.15 124	0.10 43	0.11 186	0.36 492	0.09 146	0.09 194	0.11 126	0.12 265	0.05 33	0.05 208	0.07 223	0.06 210	0.04 21	0.05 140

AnonymousM	0.09 101	0.05 23	0.10 129	0.14 40	0.06 15	0.09 93	0.13 118	0.19 243	0.14 161	0.13 251	0.11 176	0.09 146	0.08 161	0.13 264	0.10 139	0.08 332	0.05 208	0.08 308	0.05 129	0.05 115	0.05 140

test-1	0.10 168	0.07 163	0.16 379	0.19 380	0.08 142	0.11 191	0.24 507	0.14 93	0.18 258	0.09 118	0.07 45	0.09 146	0.08 161	0.07 4	0.09 61	0.06 127	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.04 21	0.04 48

XX-TBD	0.09 101	0.06 72	0.07 8	0.14 40	0.07 82	0.12 233	0.16 313	0.14 93	0.13 136	0.11 186	0.12 190	0.09 146	0.08 161	0.10 76	0.10 139	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.06 218	0.05 140

AFF-stereo	0.09 101	0.06 72	0.10 129	0.17 236	0.07 82	0.10 145	0.16 313	0.17 189	0.09 28	0.10 153	0.12 190	0.09 146	0.09 194	0.12 218	0.09 61	0.05 33	0.04 24	0.07 223	0.07 301	0.04 21	0.03 2

CREStereo	0.09 101	0.04 1	0.08 38	0.11 1	0.06 15	0.13 277	0.14 173	0.14 93	0.10 43	0.08 79	0.13 204	0.09 146	0.08 161	0.11 126	0.10 139	0.08 332	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.06 218	0.06 228
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
WQFJX	0.14 340	0.09 340	0.12 211	0.25 527	0.11 418	0.11 191	0.16 313	0.38 534	0.43 517	0.13 251	0.16 249	0.10 180	0.09 194	0.17 380	0.14 346	0.06 127	0.06 337	0.08 308	0.06 210	0.04 21	0.05 140

BridgeDepth	0.07 4	0.07 163	0.08 38	0.18 319	0.06 15	0.07 32	0.11 51	0.09 11	0.06 4	0.04 1	0.07 45	0.10 180	0.09 194	0.08 17	0.08 17	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 45	0.03 1	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Select-FE	0.11 212	0.06 72	0.20 453	0.15 82	0.11 418	0.11 191	0.13 118	0.21 280	0.18 258	0.09 118	0.11 176	0.10 180	0.06 42	0.12 218	0.09 61	0.07 268	0.05 208	0.07 223	0.08 367	0.06 218	0.08 375

DA	0.08 53	0.07 163	0.07 8	0.19 380	0.08 142	0.09 93	0.12 71	0.13 72	0.12 101	0.08 79	0.10 138	0.10 180	0.08 161	0.09 37	0.10 139	0.05 33	0.04 24	0.06 121	0.04 45	0.05 115	0.03 2

GGEV	0.08 53	0.07 163	0.07 8	0.19 380	0.08 142	0.09 93	0.12 71	0.13 72	0.12 101	0.08 79	0.10 138	0.10 180	0.08 161	0.09 37	0.10 139	0.05 33	0.04 24	0.06 121	0.04 45	0.05 115	0.03 2

S2M2_L	0.09 101	0.08 264	0.11 175	0.13 13	0.10 366	0.08 57	0.06 1	0.10 20	0.10 43	0.10 153	0.09 107	0.10 180	0.09 194	0.11 126	0.11 211	0.13 509	0.07 412	0.08 308	0.09 416	0.10 446	0.08 375
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Reg-Stereo(zero)	0.08 53	0.05 23	0.08 38	0.16 160	0.06 15	0.12 233	0.11 51	0.15 124	0.10 43	0.12 224	0.09 107	0.10 180	0.08 161	0.11 126	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 21	0.05 140

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 212	0.05 23	0.14 293	0.15 82	0.20 549	0.09 93	0.17 351	0.21 280	0.15 181	0.11 186	0.14 218	0.10 180	0.07 122	0.10 76	0.08 17	0.06 127	0.05 208	0.07 223	0.07 301	0.07 288	0.09 420

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 212	0.05 23	0.11 175	0.15 82	0.13 474	0.13 277	0.16 313	0.23 323	0.17 231	0.10 153	0.12 190	0.10 180	0.07 122	0.11 126	0.09 61	0.06 127	0.05 208	0.06 121	0.06 210	0.07 288	0.08 375

H2IRNET	0.10 168	0.09 340	0.09 85	0.18 319	0.09 263	0.12 233	0.15 245	0.14 93	0.21 313	0.10 153	0.10 138	0.10 180	0.10 230	0.10 76	0.10 139	0.05 33	0.04 24	0.08 308	0.08 367	0.06 218	0.05 140

StereoVision	0.13 304	0.12 445	0.09 85	0.24 515	0.10 366	0.15 336	0.21 474	0.21 280	0.20 298	0.12 224	0.24 369	0.10 180	0.10 230	0.16 348	0.10 139	0.09 391	0.11 500	0.12 490	0.12 506	0.06 218	0.05 140

RAFT-Test	0.09 101	0.06 72	0.10 129	0.15 82	0.07 82	0.11 191	0.15 245	0.16 153	0.13 136	0.09 118	0.10 138	0.10 180	0.09 194	0.12 218	0.09 61	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 21	0.05 140

4D-IteraStereo	0.09 101	0.07 163	0.10 129	0.18 319	0.07 82	0.09 93	0.15 245	0.17 189	0.15 181	0.10 153	0.11 176	0.10 180	0.07 122	0.11 126	0.09 61	0.05 33	0.03 1	0.08 308	0.07 301	0.06 218	0.05 140

DCRE	0.11 212	0.07 163	0.13 258	0.16 160	0.11 418	0.11 191	0.17 351	0.18 220	0.17 231	0.11 186	0.18 296	0.10 180	0.10 230	0.15 314	0.11 211	0.06 127	0.05 208	0.06 121	0.06 210	0.05 115	0.04 48

fff	0.10 168	0.06 72	0.12 211	0.15 82	0.07 82	0.09 93	0.17 351	0.16 153	0.20 298	0.13 251	0.16 249	0.10 180	0.11 255	0.11 126	0.12 265	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 21	0.05 140

ADStereo(finetuned)	0.10 168	0.06 72	0.12 211	0.16 160	0.06 15	0.09 93	0.17 351	0.15 124	0.19 274	0.13 251	0.17 271	0.10 180	0.12 288	0.11 126	0.12 265	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 115	0.04 48

RAFT+CT+SA	0.13 304	0.11 427	0.09 85	0.19 380	0.09 263	0.15 336	0.28 545	0.22 303	0.22 328	0.15 300	0.26 415	0.10 180	0.10 230	0.11 126	0.12 265	0.05 33	0.04 24	0.07 223	0.08 367	0.07 288	0.06 228

DRaft	0.12 279	0.06 72	0.11 175	0.14 40	0.09 263	0.14 309	0.17 351	0.21 280	0.30 430	0.17 344	0.28 438	0.10 180	0.15 369	0.10 76	0.12 265	0.05 33	0.04 24	0.07 223	0.06 210	0.05 115	0.05 140

iRaftStereo_RVC	0.10 168	0.07 163	0.09 85	0.17 236	0.09 263	0.11 191	0.17 351	0.18 220	0.12 101	0.09 118	0.12 190	0.10 180	0.07 122	0.11 126	0.10 139	0.05 33	0.04 24	0.08 308	0.08 367	0.04 21	0.04 48

TANstereo	0.09 101	0.04 1	0.08 38	0.13 13	0.06 15	0.11 191	0.14 173	0.15 124	0.19 274	0.11 186	0.15 235	0.10 180	0.06 42	0.12 218	0.09 61	0.07 268	0.05 208	0.05 33	0.04 45	0.06 218	0.05 140

DCANet	0.10 168	0.06 72	0.12 211	0.16 160	0.06 15	0.09 93	0.17 351	0.15 124	0.19 274	0.13 251	0.17 271	0.10 180	0.11 255	0.11 126	0.12 265	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 115	0.04 48

csc	0.10 168	0.06 72	0.12 211	0.15 82	0.07 82	0.09 93	0.17 351	0.16 153	0.20 298	0.13 251	0.16 249	0.10 180	0.11 255	0.11 126	0.12 265	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 21	0.05 140

cscssc	0.10 168	0.06 72	0.12 211	0.15 82	0.07 82	0.09 93	0.17 351	0.16 153	0.20 298	0.13 251	0.16 249	0.10 180	0.11 255	0.11 126	0.12 265	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 21	0.05 140

GMStereo	0.13 304	0.14 486	0.14 293	0.18 319	0.09 263	0.15 336	0.16 313	0.20 256	0.24 354	0.16 328	0.17 271	0.10 180	0.10 230	0.16 348	0.13 307	0.07 268	0.06 337	0.06 121	0.06 210	0.07 288	0.06 228
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.09 101	0.07 163	0.09 85	0.16 160	0.07 82	0.09 93	0.15 245	0.16 153	0.17 231	0.08 79	0.12 190	0.10 180	0.09 194	0.11 126	0.09 61	0.06 127	0.04 24	0.06 121	0.04 45	0.04 21	0.04 48

PMTNet	0.09 101	0.05 23	0.09 85	0.12 4	0.06 15	0.12 233	0.14 173	0.15 124	0.11 71	0.09 118	0.13 204	0.10 180	0.07 122	0.13 264	0.10 139	0.15 527	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.07 288	0.06 228

WQFJA1	0.13 304	0.09 340	0.10 129	0.20 439	0.10 366	0.11 191	0.15 245	0.26 380	0.39 494	0.10 153	0.15 235	0.11 206	0.11 255	0.11 126	0.13 307	0.07 268	0.06 337	0.08 308	0.08 367	0.06 218	0.06 228

WQFJX1	0.13 304	0.09 340	0.10 129	0.20 439	0.10 366	0.11 191	0.15 245	0.26 380	0.39 494	0.10 153	0.15 235	0.11 206	0.11 255	0.11 126	0.13 307	0.07 268	0.06 337	0.08 308	0.08 367	0.06 218	0.06 228

castereo	0.09 101	0.06 72	0.11 175	0.15 82	0.06 15	0.11 191	0.15 245	0.14 93	0.18 258	0.08 79	0.10 138	0.11 206	0.08 161	0.09 37	0.10 139	0.05 33	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 21	0.03 2

tg	0.10 168	0.06 72	0.10 129	0.18 319	0.08 142	0.11 191	0.16 313	0.20 256	0.12 101	0.08 79	0.11 176	0.11 206	0.07 122	0.11 126	0.10 139	0.05 33	0.04 24	0.08 308	0.08 367	0.04 21	0.04 48

CAS++	0.11 212	0.07 163	0.11 175	0.14 40	0.09 263	0.12 233	0.14 173	0.24 346	0.14 161	0.11 186	0.09 107	0.11 206	0.07 122	0.14 292	0.09 61	0.11 461	0.09 467	0.09 392	0.07 301	0.07 288	0.08 375
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo8	0.12 279	0.07 163	0.15 345	0.15 82	0.09 263	0.18 406	0.14 173	0.19 243	0.22 328	0.12 224	0.18 296	0.11 206	0.10 230	0.16 348	0.18 424	0.07 268	0.05 208	0.07 223	0.05 129	0.08 351	0.09 420

CES	0.08 53	0.04 1	0.08 38	0.14 40	0.07 82	0.09 93	0.14 173	0.11 35	0.09 28	0.08 79	0.09 107	0.11 206	0.06 42	0.12 218	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.05 115	0.05 140

Selective-RAFT	0.11 212	0.10 401	0.11 175	0.21 470	0.08 142	0.16 366	0.13 118	0.20 256	0.22 328	0.10 153	0.10 138	0.11 206	0.10 230	0.15 314	0.11 211	0.05 33	0.05 208	0.06 121	0.05 129	0.06 218	0.05 140

test_5	0.14 340	0.12 445	0.08 38	0.20 439	0.10 366	0.14 309	0.29 554	0.21 280	0.24 354	0.18 374	0.28 438	0.11 206	0.15 369	0.12 218	0.13 307	0.06 127	0.05 208	0.07 223	0.08 367	0.08 351	0.07 311

iRaft-Stereo_5w	0.12 279	0.09 340	0.12 211	0.19 380	0.08 142	0.09 93	0.12 71	0.21 280	0.21 313	0.19 390	0.14 218	0.11 206	0.09 194	0.20 442	0.16 391	0.05 33	0.05 208	0.07 223	0.06 210	0.05 115	0.06 228

IPLGR	0.11 212	0.09 340	0.16 379	0.18 319	0.08 142	0.12 233	0.17 351	0.21 280	0.24 354	0.11 186	0.12 190	0.11 206	0.08 161	0.12 218	0.12 265	0.06 127	0.05 208	0.06 121	0.06 210	0.04 21	0.04 48

HHNet	0.11 212	0.06 72	0.16 379	0.15 82	0.14 494	0.07 32	0.13 118	0.20 256	0.17 231	0.14 273	0.25 398	0.11 206	0.08 161	0.13 264	0.10 139	0.05 33	0.04 24	0.08 308	0.06 210	0.05 115	0.09 420

TransformOpticalFlow	0.10 168	0.08 264	0.13 258	0.18 319	0.07 82	0.09 93	0.15 245	0.19 243	0.15 181	0.12 224	0.17 271	0.11 206	0.11 255	0.11 126	0.10 139	0.05 33	0.04 24	0.06 121	0.06 210	0.05 115	0.05 140

OMP-Stereo	0.11 212	0.06 72	0.14 293	0.18 319	0.08 142	0.09 93	0.12 71	0.21 280	0.21 313	0.13 251	0.14 218	0.11 206	0.12 288	0.11 126	0.13 307	0.06 127	0.04 24	0.07 223	0.06 210	0.05 115	0.04 48

IIG-Stereo	0.11 212	0.06 72	0.13 258	0.17 236	0.08 142	0.11 191	0.12 71	0.22 303	0.17 231	0.14 273	0.17 271	0.11 206	0.12 288	0.12 218	0.12 265	0.06 127	0.05 208	0.07 223	0.06 210	0.05 115	0.04 48

RAFT-RH_RVC	0.11 212	0.06 72	0.14 293	0.16 160	0.09 263	0.12 233	0.12 71	0.17 189	0.12 101	0.13 251	0.41 529	0.11 206	0.10 230	0.13 264	0.12 265	0.05 33	0.04 24	0.08 308	0.05 129	0.04 21	0.06 228

s12784h	0.09 101	0.06 72	0.07 8	0.15 82	0.05 1	0.16 366	0.18 396	0.15 124	0.15 181	0.10 153	0.11 176	0.11 206	0.11 255	0.10 76	0.12 265	0.05 33	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 21	0.04 48

R-Stereo Train	0.10 168	0.06 72	0.10 129	0.17 236	0.08 142	0.11 191	0.14 173	0.23 323	0.11 71	0.12 224	0.19 305	0.11 206	0.08 161	0.09 37	0.11 211	0.07 268	0.05 208	0.06 121	0.05 129	0.05 115	0.05 140

RAFT-Stereo	0.10 168	0.06 72	0.10 129	0.17 236	0.08 142	0.11 191	0.14 173	0.23 323	0.11 71	0.12 224	0.19 305	0.11 206	0.08 161	0.09 37	0.11 211	0.07 268	0.05 208	0.06 121	0.05 129	0.05 115	0.05 140
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
FlowAnything_test	0.11 212	0.08 264	0.14 293	0.15 82	0.09 263	0.07 32	0.14 173	0.20 256	0.11 71	0.09 118	0.09 107	0.12 225	0.12 288	0.13 264	0.11 211	0.09 391	0.06 337	0.09 392	0.09 416	0.06 218	0.09 420

model_zeroshot	0.10 168	0.04 1	0.11 175	0.15 82	0.09 263	0.12 233	0.14 173	0.20 256	0.13 136	0.11 186	0.10 138	0.12 225	0.07 122	0.12 218	0.10 139	0.07 268	0.06 337	0.06 121	0.05 129	0.06 218	0.06 228

AE-Stereo	0.10 168	0.08 264	0.10 129	0.18 319	0.09 263	0.10 145	0.15 245	0.14 93	0.19 274	0.09 118	0.14 218	0.12 225	0.08 161	0.11 126	0.10 139	0.05 33	0.06 337	0.07 223	0.06 210	0.05 115	0.04 48

EKT-Stereo	0.11 212	0.07 163	0.14 293	0.15 82	0.10 366	0.13 277	0.14 173	0.18 220	0.21 313	0.11 186	0.08 84	0.12 225	0.09 194	0.11 126	0.12 265	0.08 332	0.06 337	0.07 223	0.06 210	0.08 351	0.07 311

Any-RAFT	0.10 168	0.05 23	0.09 85	0.14 40	0.07 82	0.13 277	0.14 173	0.21 280	0.15 181	0.11 186	0.12 190	0.12 225	0.09 194	0.12 218	0.09 61	0.07 268	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.06 218	0.05 140

anonymousdsp2	0.11 212	0.07 163	0.10 129	0.16 160	0.09 263	0.13 277	0.14 173	0.18 220	0.22 328	0.13 251	0.14 218	0.12 225	0.09 194	0.14 292	0.11 211	0.05 33	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.06 218	0.05 140

LoS	0.09 101	0.05 23	0.11 175	0.13 13	0.07 82	0.14 309	0.11 51	0.15 124	0.15 181	0.09 118	0.09 107	0.12 225	0.09 194	0.15 314	0.10 139	0.07 268	0.05 208	0.05 33	0.03 1	0.05 115	0.05 140
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DisPM	0.11 212	0.07 163	0.12 211	0.16 160	0.09 263	0.06 10	0.13 118	0.17 189	0.17 231	0.14 273	0.20 317	0.12 225	0.10 230	0.11 126	0.10 139	0.06 127	0.04 24	0.07 223	0.06 210	0.06 218	0.11 473

test_4	0.10 168	0.10 401	0.08 38	0.19 380	0.09 263	0.08 57	0.22 484	0.15 124	0.17 231	0.12 224	0.18 296	0.12 225	0.09 194	0.08 17	0.11 211	0.04 11	0.04 24	0.08 308	0.08 367	0.04 21	0.03 2

GLC_STEREO	0.11 212	0.07 163	0.11 175	0.17 236	0.07 82	0.09 93	0.13 118	0.15 124	0.24 354	0.12 224	0.13 204	0.12 225	0.08 161	0.18 402	0.11 211	0.06 127	0.08 438	0.08 308	0.06 210	0.05 115	0.05 140

STrans-v2	0.10 168	0.07 163	0.12 211	0.18 319	0.07 82	0.10 145	0.14 173	0.21 280	0.11 71	0.11 186	0.15 235	0.12 225	0.10 230	0.11 126	0.12 265	0.05 33	0.04 24	0.06 121	0.06 210	0.04 21	0.04 48

NF-Stereo	0.11 212	0.07 163	0.13 258	0.17 236	0.09 263	0.10 145	0.14 173	0.23 323	0.19 274	0.12 224	0.17 271	0.12 225	0.11 255	0.11 126	0.11 211	0.06 127	0.04 24	0.07 223	0.06 210	0.06 218	0.12 486

OCTAStereo	0.11 212	0.07 163	0.13 258	0.17 236	0.09 263	0.10 145	0.14 173	0.23 323	0.19 274	0.12 224	0.17 271	0.12 225	0.11 255	0.11 126	0.11 211	0.06 127	0.04 24	0.07 223	0.06 210	0.06 218	0.12 486

FTStereo	0.12 279	0.06 72	0.14 293	0.18 319	0.09 263	0.07 32	0.15 245	0.21 280	0.18 258	0.12 224	0.24 369	0.12 225	0.12 288	0.13 264	0.13 307	0.05 33	0.05 208	0.07 223	0.06 210	0.06 218	0.10 447

RE-Stereo	0.11 212	0.07 163	0.13 258	0.17 236	0.09 263	0.10 145	0.14 173	0.23 323	0.19 274	0.12 224	0.17 271	0.12 225	0.11 255	0.11 126	0.11 211	0.06 127	0.04 24	0.07 223	0.06 210	0.06 218	0.12 486

TVStereo	0.11 212	0.07 163	0.13 258	0.17 236	0.09 263	0.10 145	0.14 173	0.23 323	0.19 274	0.12 224	0.17 271	0.12 225	0.11 255	0.11 126	0.11 211	0.06 127	0.04 24	0.07 223	0.06 210	0.06 218	0.12 486

DeepStereo_RVC	0.11 212	0.08 264	0.16 379	0.18 319	0.08 142	0.08 57	0.12 71	0.17 189	0.12 101	0.13 251	0.14 218	0.12 225	0.12 288	0.12 218	0.11 211	0.06 127	0.04 24	0.07 223	0.06 210	0.07 288	0.08 375

cross-raft	0.10 168	0.09 340	0.09 85	0.19 380	0.07 82	0.11 191	0.25 523	0.13 72	0.15 181	0.08 79	0.11 176	0.12 225	0.10 230	0.09 37	0.11 211	0.05 33	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.04 21	0.04 48

rafts_anoy	0.11 212	0.06 72	0.10 129	0.17 236	0.08 142	0.10 145	0.14 173	0.17 189	0.14 161	0.13 251	0.13 204	0.12 225	0.10 230	0.11 126	0.12 265	0.07 268	0.04 24	0.09 392	0.11 487	0.07 288	0.06 228

raft+_RVC	0.11 212	0.07 163	0.09 85	0.16 160	0.07 82	0.10 145	0.11 51	0.24 346	0.20 298	0.12 224	0.15 235	0.12 225	0.08 161	0.12 218	0.13 307	0.07 268	0.04 24	0.07 223	0.06 210	0.05 115	0.05 140

raftrobust	0.09 101	0.06 72	0.10 129	0.17 236	0.08 142	0.09 93	0.10 29	0.18 220	0.16 210	0.10 153	0.09 107	0.12 225	0.07 122	0.12 218	0.10 139	0.08 332	0.05 208	0.06 121	0.05 129	0.05 115	0.05 140

sCroCo_RVC	0.12 279	0.09 340	0.23 477	0.24 515	0.11 418	0.19 429	0.14 173	0.17 189	0.14 161	0.10 153	0.13 204	0.12 225	0.07 122	0.14 292	0.11 211	0.08 332	0.08 438	0.08 308	0.08 367	0.05 115	0.07 311

RAFT + AFF	0.13 304	0.07 163	0.20 453	0.20 439	0.10 366	0.14 309	0.24 507	0.26 380	0.20 298	0.11 186	0.10 138	0.12 225	0.10 230	0.15 314	0.12 265	0.07 268	0.06 337	0.09 392	0.08 367	0.06 218	0.08 375

SFCPSM	0.13 304	0.07 163	0.14 293	0.17 236	0.09 263	0.15 336	0.16 313	0.28 423	0.27 399	0.14 273	0.17 271	0.12 225	0.13 326	0.14 292	0.11 211	0.08 332	0.05 208	0.07 223	0.07 301	0.07 288	0.06 228

Gwc-CoAtRS	0.09 101	0.06 72	0.10 129	0.16 160	0.07 82	0.10 145	0.14 173	0.17 189	0.17 231	0.08 79	0.10 138	0.12 225	0.09 194	0.12 218	0.09 61	0.06 127	0.04 24	0.06 121	0.04 45	0.04 21	0.04 48

DFGA-Net	0.13 304	0.11 427	0.18 430	0.17 236	0.10 366	0.12 233	0.13 118	0.22 303	0.25 375	0.16 328	0.16 249	0.13 250	0.12 288	0.16 348	0.14 346	0.07 268	0.05 208	0.08 308	0.07 301	0.05 115	0.05 140

UGAM	0.13 304	0.10 401	0.09 85	0.22 485	0.08 142	0.12 233	0.20 457	0.17 189	0.23 338	0.21 427	0.16 249	0.13 250	0.13 326	0.19 417	0.12 265	0.07 268	0.05 208	0.13 505	0.11 487	0.07 288	0.05 140

rvit_stereo_0083	0.12 279	0.08 264	0.17 407	0.16 160	0.09 263	0.11 191	0.15 245	0.14 93	0.26 389	0.11 186	0.14 218	0.13 250	0.10 230	0.12 218	0.12 265	0.10 432	0.08 438	0.09 392	0.07 301	0.07 288	0.05 140

rvit_stereo_0081	0.11 212	0.08 264	0.15 345	0.16 160	0.09 263	0.10 145	0.14 173	0.14 93	0.24 354	0.11 186	0.13 204	0.13 250	0.09 194	0.11 126	0.12 265	0.10 432	0.07 412	0.08 308	0.07 301	0.07 288	0.05 140

rvit_stereo_0082	0.11 212	0.08 264	0.15 345	0.16 160	0.09 263	0.10 145	0.14 173	0.14 93	0.24 354	0.11 186	0.13 204	0.13 250	0.09 194	0.11 126	0.12 265	0.10 432	0.07 412	0.08 308	0.07 301	0.07 288	0.05 140

knoymous	0.11 212	0.05 23	0.12 211	0.13 13	0.07 82	0.15 336	0.14 173	0.19 243	0.13 136	0.11 186	0.17 271	0.13 250	0.09 194	0.13 264	0.11 211	0.08 332	0.05 208	0.06 121	0.05 129	0.08 351	0.07 311

RAFT_CTSACE	0.12 279	0.09 340	0.10 129	0.22 485	0.08 142	0.12 233	0.24 507	0.18 220	0.16 210	0.20 413	0.27 424	0.13 250	0.07 122	0.13 264	0.09 61	0.05 33	0.06 337	0.08 308	0.07 301	0.04 21	0.04 48

AAGNet	0.11 212	0.07 163	0.16 379	0.19 380	0.09 263	0.08 57	0.13 118	0.18 220	0.13 136	0.16 328	0.21 338	0.13 250	0.14 351	0.11 126	0.14 346	0.06 127	0.04 24	0.09 392	0.06 210	0.06 218	0.05 140

PSM-softLoss	0.12 279	0.07 163	0.15 345	0.17 236	0.09 263	0.08 57	0.13 118	0.24 346	0.17 231	0.14 273	0.19 305	0.13 250	0.11 255	0.11 126	0.11 211	0.07 268	0.05 208	0.08 308	0.07 301	0.06 218	0.12 486

KMStereo	0.12 279	0.07 163	0.15 345	0.17 236	0.09 263	0.08 57	0.13 118	0.24 346	0.17 231	0.14 273	0.19 305	0.13 250	0.11 255	0.11 126	0.11 211	0.07 268	0.05 208	0.08 308	0.07 301	0.06 218	0.12 486

NRIStereo	0.11 212	0.08 264	0.14 293	0.18 319	0.08 142	0.10 145	0.14 173	0.16 153	0.15 181	0.12 224	0.14 218	0.13 250	0.12 288	0.13 264	0.10 139	0.06 127	0.04 24	0.07 223	0.06 210	0.06 218	0.07 311

DEmStereo	0.12 279	0.06 72	0.14 293	0.14 40	0.10 366	0.16 366	0.15 245	0.16 153	0.24 354	0.17 344	0.24 369	0.13 250	0.14 351	0.12 218	0.13 307	0.05 33	0.04 24	0.07 223	0.06 210	0.05 115	0.05 140

SST-Stereo	0.10 168	0.07 163	0.15 345	0.18 319	0.09 263	0.06 10	0.12 71	0.17 189	0.11 71	0.15 300	0.17 271	0.13 250	0.12 288	0.10 76	0.11 211	0.06 127	0.04 24	0.09 392	0.06 210	0.06 218	0.05 140

Pruner-Stereo	0.11 212	0.07 163	0.12 211	0.17 236	0.09 263	0.06 10	0.12 71	0.17 189	0.17 231	0.13 251	0.19 305	0.13 250	0.09 194	0.11 126	0.11 211	0.06 127	0.04 24	0.07 223	0.06 210	0.06 218	0.08 375

CRE-IMP	0.11 212	0.09 340	0.16 379	0.19 380	0.08 142	0.10 145	0.12 71	0.18 220	0.10 43	0.14 273	0.13 204	0.13 250	0.12 288	0.12 218	0.11 211	0.07 268	0.04 24	0.08 308	0.06 210	0.08 351	0.08 375

GMM-Stereo	0.11 212	0.07 163	0.10 129	0.18 319	0.09 263	0.08 57	0.15 245	0.23 323	0.16 210	0.11 186	0.15 235	0.13 250	0.11 255	0.11 126	0.11 211	0.05 33	0.04 24	0.08 308	0.07 301	0.06 218	0.09 420

Prome-Stereo	0.11 212	0.06 72	0.10 129	0.18 319	0.08 142	0.12 233	0.15 245	0.22 303	0.13 136	0.12 224	0.17 271	0.13 250	0.08 161	0.12 218	0.10 139	0.05 33	0.04 24	0.07 223	0.06 210	0.06 218	0.09 420

sAnonymous2	0.13 304	0.12 445	0.24 481	0.20 439	0.12 451	0.17 387	0.13 118	0.26 380	0.21 313	0.11 186	0.11 176	0.13 250	0.08 161	0.10 76	0.10 139	0.09 391	0.05 208	0.08 308	0.06 210	0.15 530	0.10 447

CroCo_RVC	0.13 304	0.12 445	0.24 481	0.20 439	0.12 451	0.17 387	0.13 118	0.26 380	0.21 313	0.11 186	0.11 176	0.13 250	0.08 161	0.10 76	0.10 139	0.09 391	0.05 208	0.08 308	0.06 210	0.15 530	0.10 447

DN-CSS_ROB	0.13 304	0.13 474	0.16 379	0.18 319	0.10 366	0.16 366	0.08 7	0.22 303	0.18 258	0.17 344	0.22 348	0.13 250	0.13 326	0.12 218	0.13 307	0.05 33	0.05 208	0.10 440	0.10 455	0.08 351	0.06 228

HI	0.11 212	0.06 72	0.11 175	0.13 13	0.09 263	0.09 93	0.14 173	0.21 280	0.10 43	0.19 390	0.17 271	0.14 270	0.09 194	0.16 348	0.08 17	0.05 33	0.04 24	0.07 223	0.08 367	0.07 288	0.06 228

CoSv	0.11 212	0.06 72	0.11 175	0.13 13	0.09 263	0.09 93	0.14 173	0.21 280	0.10 43	0.19 390	0.17 271	0.14 270	0.09 194	0.16 348	0.08 17	0.05 33	0.04 24	0.07 223	0.08 367	0.07 288	0.06 228

FACV-RUCA	0.13 304	0.11 427	0.12 211	0.19 380	0.12 451	0.15 336	0.15 245	0.22 303	0.20 298	0.15 300	0.16 249	0.14 270	0.16 395	0.14 292	0.13 307	0.07 268	0.05 208	0.08 308	0.06 210	0.10 446	0.08 375

rvit_stereo_0080	0.10 168	0.08 264	0.14 293	0.15 82	0.09 263	0.07 32	0.15 245	0.16 153	0.16 210	0.11 186	0.10 138	0.14 270	0.08 161	0.12 218	0.10 139	0.09 391	0.07 412	0.07 223	0.06 210	0.07 288	0.05 140

whm_eth	0.10 168	0.08 264	0.14 293	0.15 82	0.09 263	0.07 32	0.15 245	0.16 153	0.16 210	0.11 186	0.10 138	0.14 270	0.08 161	0.12 218	0.10 139	0.09 391	0.07 412	0.07 223	0.06 210	0.07 288	0.05 140

LL-Strereo	0.13 304	0.09 340	0.11 175	0.20 439	0.10 366	0.11 191	0.18 396	0.32 469	0.24 354	0.15 300	0.15 235	0.14 270	0.13 326	0.19 417	0.11 211	0.06 127	0.04 24	0.09 392	0.08 367	0.04 21	0.05 140

raft_robust	0.13 304	0.10 401	0.07 8	0.18 319	0.08 142	0.13 277	0.24 507	0.28 423	0.33 451	0.20 413	0.19 305	0.14 270	0.10 230	0.11 126	0.12 265	0.05 33	0.05 208	0.07 223	0.07 301	0.05 115	0.04 48

SA	0.12 279	0.09 340	0.08 38	0.18 319	0.08 142	0.12 233	0.24 507	0.23 323	0.18 258	0.17 344	0.27 424	0.14 270	0.11 255	0.11 126	0.11 211	0.05 33	0.05 208	0.09 392	0.08 367	0.05 115	0.04 48

GMOStereo	0.11 212	0.09 340	0.07 8	0.19 380	0.08 142	0.12 233	0.28 545	0.13 72	0.17 231	0.11 186	0.17 271	0.14 270	0.12 288	0.07 4	0.07 1	0.05 33	0.05 208	0.09 392	0.07 301	0.04 21	0.04 48

error version	0.11 212	0.09 340	0.07 8	0.19 380	0.08 142	0.12 233	0.28 545	0.13 72	0.17 231	0.11 186	0.17 271	0.14 270	0.12 288	0.07 4	0.07 1	0.05 33	0.05 208	0.09 392	0.07 301	0.04 21	0.04 48

test-v	0.11 212	0.09 340	0.07 8	0.19 380	0.08 142	0.12 233	0.28 545	0.13 72	0.17 231	0.11 186	0.17 271	0.14 270	0.12 288	0.07 4	0.07 1	0.05 33	0.05 208	0.09 392	0.07 301	0.04 21	0.04 48

PFNet+	0.11 212	0.06 72	0.13 258	0.16 160	0.09 263	0.05 4	0.12 71	0.17 189	0.21 313	0.16 328	0.19 305	0.14 270	0.10 230	0.11 126	0.11 211	0.08 332	0.05 208	0.09 392	0.08 367	0.06 218	0.11 473

Patchmatch Stereo++	0.11 212	0.09 340	0.16 379	0.18 319	0.08 142	0.06 10	0.11 51	0.16 153	0.13 136	0.15 300	0.16 249	0.14 270	0.12 288	0.11 126	0.10 139	0.06 127	0.04 24	0.08 308	0.06 210	0.08 351	0.07 311
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.11 212	0.09 340	0.16 379	0.18 319	0.08 142	0.06 10	0.12 71	0.16 153	0.13 136	0.15 300	0.16 249	0.14 270	0.12 288	0.11 126	0.10 139	0.06 127	0.04 24	0.08 308	0.06 210	0.08 351	0.07 311

ROB_FTStereo_v2	0.11 212	0.09 340	0.16 379	0.19 380	0.08 142	0.06 10	0.12 71	0.16 153	0.13 136	0.15 300	0.16 249	0.14 270	0.12 288	0.11 126	0.10 139	0.06 127	0.04 24	0.08 308	0.06 210	0.08 351	0.07 311

ROB_FTStereo	0.11 212	0.09 340	0.16 379	0.19 380	0.08 142	0.06 10	0.11 51	0.16 153	0.13 136	0.15 300	0.16 249	0.14 270	0.12 288	0.11 126	0.10 139	0.06 127	0.04 24	0.08 308	0.06 210	0.08 351	0.07 311

HUI-Stereo	0.11 212	0.09 340	0.16 379	0.18 319	0.08 142	0.06 10	0.12 71	0.16 153	0.13 136	0.15 300	0.16 249	0.14 270	0.12 288	0.11 126	0.10 139	0.06 127	0.04 24	0.08 308	0.06 210	0.08 351	0.07 311

THIR-Stereo	0.12 279	0.07 163	0.11 175	0.15 82	0.08 142	0.14 309	0.16 313	0.17 189	0.25 375	0.16 328	0.24 369	0.14 270	0.12 288	0.12 218	0.14 346	0.06 127	0.04 24	0.07 223	0.07 301	0.05 115	0.05 140

PFNet	0.12 279	0.06 72	0.17 407	0.17 236	0.08 142	0.09 93	0.15 245	0.26 380	0.20 298	0.16 328	0.16 249	0.14 270	0.11 255	0.12 218	0.11 211	0.06 127	0.04 24	0.07 223	0.06 210	0.05 115	0.05 140

iGMRVC	0.11 212	0.09 340	0.16 379	0.19 380	0.08 142	0.06 10	0.12 71	0.16 153	0.13 136	0.15 300	0.16 249	0.14 270	0.12 288	0.11 126	0.10 139	0.06 127	0.04 24	0.08 308	0.06 210	0.08 351	0.07 311

iRAFT	0.11 212	0.09 340	0.16 379	0.18 319	0.08 142	0.06 10	0.11 51	0.16 153	0.13 136	0.15 300	0.16 249	0.14 270	0.12 288	0.11 126	0.10 139	0.06 127	0.04 24	0.08 308	0.06 210	0.08 351	0.07 311

test-2	0.11 212	0.09 340	0.07 8	0.19 380	0.08 142	0.12 233	0.28 545	0.13 72	0.17 231	0.11 186	0.17 271	0.14 270	0.12 288	0.07 4	0.07 1	0.05 33	0.05 208	0.09 392	0.07 301	0.04 21	0.04 48

RAFT-IKP	0.11 212	0.09 340	0.16 379	0.19 380	0.08 142	0.06 10	0.12 71	0.16 153	0.13 136	0.15 300	0.16 249	0.14 270	0.12 288	0.11 126	0.10 139	0.06 127	0.04 24	0.08 308	0.06 210	0.08 351	0.07 311

Anonymous3	0.16 408	0.13 474	0.33 521	0.26 533	0.14 494	0.27 518	0.17 351	0.28 423	0.28 413	0.15 300	0.17 271	0.14 270	0.10 230	0.15 314	0.12 265	0.08 332	0.08 438	0.08 308	0.08 367	0.08 351	0.11 473

RALCasStereoNet	0.10 168	0.06 72	0.09 85	0.16 160	0.08 142	0.12 233	0.14 173	0.17 189	0.11 71	0.12 224	0.17 271	0.14 270	0.10 230	0.12 218	0.11 211	0.07 268	0.06 337	0.06 121	0.05 129	0.08 351	0.07 311

111	0.10 168	0.06 72	0.12 211	0.15 82	0.07 82	0.10 145	0.14 173	0.21 280	0.23 338	0.11 186	0.12 190	0.14 270	0.11 255	0.13 264	0.10 139	0.06 127	0.04 24	0.06 121	0.04 45	0.05 115	0.05 140

ARAFT	0.12 279	0.08 264	0.17 407	0.19 380	0.09 263	0.14 309	0.18 396	0.20 256	0.12 101	0.12 224	0.13 204	0.14 270	0.11 255	0.15 314	0.12 265	0.06 127	0.05 208	0.10 440	0.09 416	0.05 115	0.04 48

DIP-Stereo	0.11 212	0.07 163	0.14 293	0.17 236	0.09 263	0.13 277	0.09 18	0.16 153	0.16 210	0.11 186	0.16 249	0.14 270	0.12 288	0.15 314	0.13 307	0.06 127	0.05 208	0.06 121	0.05 129	0.05 115	0.06 228
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.10 168	0.06 72	0.12 211	0.14 40	0.06 15	0.11 191	0.10 29	0.18 220	0.18 258	0.13 251	0.16 249	0.14 270	0.11 255	0.15 314	0.13 307	0.06 127	0.04 24	0.04 1	0.04 45	0.06 218	0.05 140
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	0.11 212	0.08 264	0.13 258	0.14 40	0.06 15	0.10 145	0.19 436	0.17 189	0.19 274	0.12 224	0.14 218	0.15 299	0.10 230	0.13 264	0.11 211	0.05 33	0.04 24	0.07 223	0.05 129	0.04 21	0.05 140

rvit_stereo_ft	0.12 279	0.07 163	0.13 258	0.19 380	0.10 366	0.12 233	0.17 351	0.16 153	0.16 210	0.12 224	0.13 204	0.15 299	0.10 230	0.14 292	0.13 307	0.09 391	0.06 337	0.08 308	0.07 301	0.07 288	0.05 140

GCST	0.37 558	0.42 577	0.26 489	1.02 601	0.39 576	0.18 406	0.08 7	0.20 256	0.17 231	0.28 504	0.25 398	0.15 299	0.12 288	0.16 348	0.14 346	0.64 596	0.43 585	0.75 593	0.65 596	0.63 589	0.46 589

MyStereo05	0.13 304	0.07 163	0.10 129	0.17 236	0.09 263	0.13 277	0.18 396	0.27 403	0.35 472	0.17 344	0.14 218	0.15 299	0.11 255	0.15 314	0.13 307	0.06 127	0.05 208	0.07 223	0.07 301	0.06 218	0.06 228

gwcnet-sp	0.14 340	0.07 163	0.12 211	0.18 319	0.09 263	0.16 366	0.17 351	0.24 346	0.24 354	0.18 374	0.24 369	0.15 299	0.16 395	0.15 314	0.15 375	0.08 332	0.06 337	0.07 223	0.08 367	0.08 351	0.07 311

scenet	0.14 340	0.07 163	0.12 211	0.18 319	0.09 263	0.16 366	0.17 351	0.24 346	0.24 354	0.18 374	0.24 369	0.15 299	0.16 395	0.15 314	0.15 375	0.08 332	0.06 337	0.07 223	0.08 367	0.08 351	0.07 311

CASS	0.13 304	0.12 445	0.11 175	0.23 506	0.09 263	0.15 336	0.17 351	0.18 220	0.19 274	0.17 344	0.18 296	0.15 299	0.15 369	0.14 292	0.14 346	0.09 391	0.06 337	0.10 440	0.08 367	0.09 414	0.07 311
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.13 304	0.07 163	0.13 258	0.18 319	0.09 263	0.13 277	0.17 351	0.19 243	0.29 420	0.15 300	0.24 369	0.15 299	0.14 351	0.14 292	0.14 346	0.07 268	0.05 208	0.07 223	0.09 416	0.05 115	0.06 228

ssnet	0.14 340	0.07 163	0.12 211	0.18 319	0.09 263	0.16 366	0.17 351	0.24 346	0.24 354	0.18 374	0.24 369	0.15 299	0.16 395	0.15 314	0.15 375	0.08 332	0.06 337	0.07 223	0.08 367	0.08 351	0.07 311

CrosDoStereo	0.12 279	0.06 72	0.12 211	0.14 40	0.08 142	0.12 233	0.15 245	0.17 189	0.22 328	0.19 390	0.24 369	0.15 299	0.11 255	0.11 126	0.12 265	0.06 127	0.04 24	0.07 223	0.07 301	0.05 115	0.05 140

DeepStereo_LL	0.12 279	0.06 72	0.12 211	0.14 40	0.08 142	0.12 233	0.15 245	0.17 189	0.22 328	0.19 390	0.24 369	0.15 299	0.11 255	0.11 126	0.12 265	0.06 127	0.04 24	0.07 223	0.07 301	0.05 115	0.05 140

RAFT_R40	0.11 212	0.07 163	0.14 293	0.18 319	0.09 263	0.06 10	0.13 118	0.17 189	0.16 210	0.14 273	0.18 296	0.15 299	0.12 288	0.10 76	0.11 211	0.06 127	0.04 24	0.09 392	0.06 210	0.06 218	0.05 140

IRAFT_RVC	0.12 279	0.08 264	0.16 379	0.19 380	0.08 142	0.07 32	0.15 245	0.24 346	0.23 338	0.14 273	0.14 218	0.15 299	0.12 288	0.12 218	0.10 139	0.06 127	0.04 24	0.09 392	0.06 210	0.06 218	0.06 228

iResNet	0.13 304	0.10 401	0.18 430	0.19 380	0.08 142	0.13 277	0.18 396	0.20 256	0.26 389	0.15 300	0.23 357	0.15 299	0.13 326	0.14 292	0.14 346	0.06 127	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.06 218	0.05 140

rvit_stereo_0081_aga	0.11 212	0.09 340	0.14 293	0.18 319	0.09 263	0.13 277	0.14 173	0.14 93	0.19 274	0.10 153	0.18 296	0.16 313	0.09 194	0.12 218	0.09 61	0.10 432	0.06 337	0.08 308	0.07 301	0.07 288	0.06 228

MyStereo04	0.13 304	0.07 163	0.10 129	0.17 236	0.09 263	0.14 309	0.18 396	0.29 434	0.38 491	0.17 344	0.14 218	0.16 313	0.10 230	0.15 314	0.13 307	0.06 127	0.05 208	0.08 308	0.07 301	0.06 218	0.06 228

CoDeX	0.12 279	0.07 163	0.12 211	0.17 236	0.08 142	0.12 233	0.15 245	0.23 323	0.27 399	0.13 251	0.17 271	0.16 313	0.11 255	0.14 292	0.11 211	0.07 268	0.05 208	0.07 223	0.06 210	0.06 218	0.05 140

xx1	0.11 212	0.08 264	0.12 211	0.17 236	0.09 263	0.13 277	0.15 245	0.16 153	0.18 258	0.09 118	0.09 107	0.16 313	0.16 395	0.10 76	0.07 1	0.06 127	0.04 24	0.08 308	0.08 367	0.07 288	0.07 311

11t1	0.12 279	0.06 72	0.13 258	0.14 40	0.08 142	0.17 387	0.15 245	0.18 220	0.15 181	0.15 300	0.15 235	0.16 313	0.16 395	0.15 314	0.13 307	0.08 332	0.05 208	0.06 121	0.05 129	0.08 351	0.07 311

riskmin	0.11 212	0.06 72	0.13 258	0.14 40	0.08 142	0.14 309	0.14 173	0.18 220	0.14 161	0.11 186	0.14 218	0.16 313	0.11 255	0.14 292	0.12 265	0.09 391	0.05 208	0.07 223	0.05 129	0.08 351	0.08 375

TestStereo1	0.13 304	0.08 264	0.08 38	0.19 380	0.08 142	0.18 406	0.29 554	0.23 323	0.16 210	0.17 344	0.20 317	0.16 313	0.10 230	0.12 218	0.13 307	0.06 127	0.06 337	0.08 308	0.06 210	0.05 115	0.05 140

qqq	0.13 304	0.09 340	0.15 345	0.16 160	0.08 142	0.13 277	0.15 245	0.23 323	0.16 210	0.15 300	0.19 305	0.16 313	0.16 395	0.15 314	0.16 391	0.07 268	0.06 337	0.08 308	0.08 367	0.07 288	0.07 311

BUS	0.14 340	0.09 340	0.14 293	0.22 485	0.10 366	0.19 429	0.14 173	0.34 497	0.19 274	0.17 344	0.22 348	0.16 313	0.13 326	0.15 314	0.13 307	0.08 332	0.06 337	0.10 440	0.09 416	0.07 288	0.07 311

NINENet	0.16 408	0.10 401	0.15 345	0.17 236	0.11 418	0.19 429	0.14 173	0.40 543	0.36 477	0.18 374	0.21 338	0.16 313	0.13 326	0.15 314	0.13 307	0.08 332	0.08 438	0.10 440	0.07 301	0.10 446	0.09 420

SA-5K	0.13 304	0.08 264	0.08 38	0.19 380	0.08 142	0.18 406	0.29 554	0.23 323	0.16 210	0.17 344	0.20 317	0.16 313	0.10 230	0.12 218	0.13 307	0.06 127	0.06 337	0.08 308	0.06 210	0.05 115	0.05 140

CIPLG	0.11 212	0.08 264	0.14 293	0.17 236	0.08 142	0.12 233	0.15 245	0.17 189	0.15 181	0.14 273	0.11 176	0.16 313	0.09 194	0.16 348	0.11 211	0.07 268	0.05 208	0.06 121	0.05 129	0.05 115	0.06 228

UDGNet	0.14 340	0.13 474	0.16 379	0.17 236	0.10 366	0.12 233	0.16 313	0.21 280	0.27 399	0.20 413	0.20 317	0.16 313	0.13 326	0.16 348	0.13 307	0.10 432	0.06 337	0.09 392	0.07 301	0.06 218	0.07 311

IPLGR_C	0.11 212	0.08 264	0.14 293	0.17 236	0.08 142	0.12 233	0.15 245	0.17 189	0.15 181	0.14 273	0.10 138	0.16 313	0.09 194	0.16 348	0.11 211	0.07 268	0.05 208	0.06 121	0.05 129	0.05 115	0.06 228

ACRE	0.11 212	0.08 264	0.14 293	0.17 236	0.08 142	0.12 233	0.15 245	0.17 189	0.14 161	0.14 273	0.10 138	0.16 313	0.09 194	0.16 348	0.11 211	0.07 268	0.05 208	0.06 121	0.05 129	0.05 115	0.06 228

LCNet	0.11 212	0.07 163	0.09 85	0.19 380	0.09 263	0.08 57	0.15 245	0.21 280	0.15 181	0.11 186	0.15 235	0.16 313	0.11 255	0.12 218	0.11 211	0.05 33	0.04 24	0.08 308	0.07 301	0.06 218	0.15 530

ASMatch	0.11 212	0.06 72	0.13 258	0.16 160	0.10 366	0.07 32	0.14 173	0.17 189	0.17 231	0.12 224	0.16 249	0.16 313	0.10 230	0.13 264	0.10 139	0.05 33	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.04 21	0.08 375

TestStereo	0.13 304	0.14 486	0.11 175	0.23 506	0.08 142	0.15 336	0.21 474	0.20 256	0.23 338	0.14 273	0.24 369	0.16 313	0.12 288	0.16 348	0.14 346	0.05 33	0.06 337	0.08 308	0.06 210	0.09 414	0.05 140

RALAANet	0.11 212	0.08 264	0.10 129	0.17 236	0.09 263	0.14 309	0.10 29	0.20 256	0.15 181	0.14 273	0.13 204	0.16 313	0.09 194	0.12 218	0.11 211	0.06 127	0.05 208	0.07 223	0.06 210	0.05 115	0.04 48

FENet	0.13 304	0.08 264	0.12 211	0.16 160	0.08 142	0.14 309	0.15 245	0.22 303	0.23 338	0.17 344	0.23 357	0.16 313	0.12 288	0.14 292	0.15 375	0.08 332	0.05 208	0.08 308	0.08 367	0.07 288	0.07 311

xyz-stereo-finetune2	0.11 212	0.07 163	0.13 258	0.13 13	0.07 82	0.11 191	0.19 436	0.17 189	0.12 101	0.15 300	0.15 235	0.17 333	0.12 288	0.13 264	0.11 211	0.05 33	0.04 24	0.07 223	0.05 129	0.04 21	0.06 228

rvit_0105_6	0.14 340	0.09 340	0.18 430	0.17 236	0.10 366	0.10 145	0.16 313	0.19 243	0.26 389	0.12 224	0.18 296	0.17 333	0.12 288	0.18 402	0.12 265	0.15 527	0.11 500	0.12 490	0.10 455	0.09 414	0.06 228

rvit_0105_4	0.14 340	0.09 340	0.17 407	0.17 236	0.10 366	0.12 233	0.19 436	0.23 323	0.27 399	0.14 273	0.20 317	0.17 333	0.13 326	0.17 380	0.13 307	0.15 527	0.11 500	0.11 471	0.10 455	0.09 414	0.06 228

ttt	0.14 340	0.08 264	0.14 293	0.15 82	0.08 142	0.15 336	0.18 396	0.27 403	0.29 420	0.16 328	0.24 369	0.17 333	0.13 326	0.13 264	0.14 346	0.11 461	0.08 438	0.09 392	0.08 367	0.09 414	0.08 375

IER	0.14 340	0.07 163	0.13 258	0.17 236	0.09 263	0.14 309	0.16 313	0.25 362	0.26 389	0.18 374	0.25 398	0.17 333	0.20 460	0.16 348	0.14 346	0.08 332	0.05 208	0.07 223	0.06 210	0.08 351	0.07 311

Sa-1000	0.12 279	0.08 264	0.08 38	0.18 319	0.08 142	0.14 309	0.22 484	0.22 303	0.18 258	0.15 300	0.20 317	0.17 333	0.11 255	0.10 76	0.10 139	0.06 127	0.05 208	0.09 392	0.09 416	0.05 115	0.05 140

GrayStereo	0.11 212	0.06 72	0.11 175	0.19 380	0.09 263	0.09 93	0.16 313	0.18 220	0.17 231	0.14 273	0.17 271	0.17 333	0.11 255	0.12 218	0.11 211	0.05 33	0.05 208	0.07 223	0.06 210	0.05 115	0.10 447

RAFT	0.13 304	0.09 340	0.11 175	0.18 319	0.08 142	0.15 336	0.24 507	0.20 256	0.19 274	0.21 427	0.21 338	0.17 333	0.12 288	0.16 348	0.09 61	0.06 127	0.07 412	0.10 440	0.09 416	0.05 115	0.05 140

GEStereo_RVC	0.17 428	0.12 445	0.15 345	0.22 485	0.11 418	0.19 429	0.17 351	0.32 469	0.48 532	0.20 413	0.25 398	0.17 333	0.13 326	0.21 459	0.16 391	0.10 432	0.06 337	0.08 308	0.07 301	0.09 414	0.08 375

222	0.16 408	0.07 163	0.14 293	0.14 40	0.08 142	0.24 487	0.18 396	0.30 448	0.20 298	0.17 344	0.28 438	0.17 333	0.16 395	0.15 314	0.40 569	0.10 432	0.05 208	0.07 223	0.06 210	0.07 288	0.08 375

DMCA	0.14 340	0.09 340	0.16 379	0.19 380	0.09 263	0.15 336	0.17 351	0.23 323	0.27 399	0.14 273	0.19 305	0.17 333	0.18 432	0.15 314	0.17 406	0.10 432	0.06 337	0.08 308	0.06 210	0.09 414	0.10 447

SuperB	0.20 466	0.10 401	0.56 562	0.16 160	0.09 263	0.18 406	0.18 396	0.24 346	0.50 541	0.26 483	0.39 512	0.17 333	0.21 464	0.22 472	0.21 463	0.08 332	0.06 337	0.06 121	0.06 210	0.12 484	0.10 447

ADCRef	0.19 454	0.12 445	0.41 542	0.20 439	0.12 451	0.22 469	0.18 396	0.32 469	0.36 477	0.26 483	0.32 468	0.17 333	0.23 481	0.24 492	0.24 497	0.07 268	0.06 337	0.09 392	0.09 416	0.08 351	0.08 375

MLCV	0.12 279	0.07 163	0.16 379	0.18 319	0.06 15	0.15 336	0.17 351	0.19 243	0.21 313	0.18 374	0.25 398	0.17 333	0.13 326	0.14 292	0.13 307	0.05 33	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 115	0.04 48

rvit_0105_5	0.14 340	0.09 340	0.13 258	0.17 236	0.09 263	0.14 309	0.23 495	0.24 346	0.27 399	0.14 273	0.15 235	0.18 347	0.12 288	0.17 380	0.14 346	0.14 523	0.11 500	0.10 440	0.10 455	0.08 351	0.06 228

test_sample5	0.14 340	0.08 264	0.14 293	0.16 160	0.08 142	0.18 406	0.18 396	0.25 362	0.17 231	0.17 344	0.27 424	0.18 347	0.14 351	0.16 348	0.13 307	0.08 332	0.05 208	0.08 308	0.07 301	0.08 351	0.08 375

test_sample4	0.14 340	0.08 264	0.14 293	0.15 82	0.08 142	0.19 429	0.18 396	0.26 380	0.17 231	0.16 328	0.25 398	0.18 347	0.14 351	0.16 348	0.13 307	0.08 332	0.06 337	0.08 308	0.06 210	0.08 351	0.08 375

test_sample1	0.13 304	0.07 163	0.14 293	0.13 13	0.08 142	0.19 429	0.16 313	0.20 256	0.15 181	0.14 273	0.22 348	0.18 347	0.16 395	0.17 380	0.14 346	0.07 268	0.06 337	0.06 121	0.06 210	0.08 351	0.07 311

DispNO	0.14 340	0.08 264	0.17 407	0.19 380	0.12 451	0.11 191	0.21 474	0.23 323	0.29 420	0.17 344	0.23 357	0.18 347	0.17 418	0.15 314	0.15 375	0.07 268	0.05 208	0.08 308	0.08 367	0.07 288	0.06 228

SMFormer	0.14 340	0.07 163	0.17 407	0.14 40	0.08 142	0.16 366	0.17 351	0.26 380	0.27 399	0.19 390	0.20 317	0.18 347	0.15 369	0.15 314	0.17 406	0.08 332	0.05 208	0.07 223	0.06 210	0.07 288	0.06 228

tta	0.14 340	0.07 163	0.17 407	0.14 40	0.08 142	0.16 366	0.17 351	0.26 380	0.27 399	0.19 390	0.20 317	0.18 347	0.15 369	0.15 314	0.17 406	0.08 332	0.05 208	0.07 223	0.06 210	0.06 218	0.06 228

qqq1	0.13 304	0.07 163	0.17 407	0.14 40	0.08 142	0.16 366	0.17 351	0.26 380	0.27 399	0.19 390	0.20 317	0.18 347	0.15 369	0.15 314	0.11 211	0.08 332	0.05 208	0.05 33	0.05 129	0.06 218	0.06 228

fff1	0.13 304	0.07 163	0.17 407	0.14 40	0.08 142	0.16 366	0.17 351	0.26 380	0.27 399	0.19 390	0.20 317	0.18 347	0.15 369	0.15 314	0.11 211	0.08 332	0.05 208	0.05 33	0.05 129	0.06 218	0.06 228

DualNet	0.14 340	0.08 264	0.14 293	0.16 160	0.08 142	0.18 406	0.18 396	0.25 362	0.17 231	0.17 344	0.27 424	0.18 347	0.14 351	0.16 348	0.13 307	0.08 332	0.05 208	0.08 308	0.07 301	0.08 351	0.08 375

GwcNet-ADL	0.13 304	0.08 264	0.14 293	0.20 439	0.09 263	0.11 191	0.20 457	0.30 448	0.24 354	0.13 251	0.14 218	0.18 347	0.14 351	0.13 264	0.14 346	0.07 268	0.05 208	0.06 121	0.05 129	0.07 288	0.06 228

PSM-AAD	0.11 212	0.07 163	0.10 129	0.19 380	0.09 263	0.10 145	0.15 245	0.20 256	0.13 136	0.12 224	0.14 218	0.18 347	0.11 255	0.11 126	0.10 139	0.05 33	0.05 208	0.09 392	0.08 367	0.06 218	0.14 523

GES	0.14 340	0.08 264	0.16 379	0.15 82	0.10 366	0.13 277	0.13 118	0.28 423	0.25 375	0.16 328	0.23 357	0.18 347	0.13 326	0.16 348	0.13 307	0.08 332	0.07 412	0.07 223	0.06 210	0.08 351	0.09 420

BEATNet_4x	0.12 279	0.08 264	0.14 293	0.18 319	0.07 82	0.15 336	0.07 3	0.22 303	0.18 258	0.16 328	0.19 305	0.18 347	0.14 351	0.16 348	0.15 375	0.07 268	0.05 208	0.05 33	0.05 129	0.06 218	0.06 228

test_sample6	0.14 340	0.08 264	0.13 258	0.16 160	0.08 142	0.17 387	0.19 436	0.25 362	0.17 231	0.17 344	0.27 424	0.19 361	0.14 351	0.15 314	0.13 307	0.08 332	0.05 208	0.08 308	0.07 301	0.08 351	0.08 375

test_sample3	0.14 340	0.08 264	0.15 345	0.14 40	0.09 263	0.19 429	0.17 351	0.26 380	0.18 258	0.16 328	0.22 348	0.19 361	0.15 369	0.17 380	0.13 307	0.08 332	0.06 337	0.07 223	0.06 210	0.09 414	0.08 375

test_sample2	0.12 279	0.07 163	0.12 211	0.14 40	0.08 142	0.16 366	0.18 396	0.21 280	0.16 210	0.14 273	0.20 317	0.19 361	0.15 369	0.15 314	0.12 265	0.08 332	0.05 208	0.07 223	0.06 210	0.08 351	0.07 311

ffm	0.12 279	0.09 340	0.14 293	0.16 160	0.08 142	0.17 387	0.17 351	0.15 124	0.19 274	0.15 300	0.25 398	0.19 361	0.13 326	0.10 76	0.07 1	0.06 127	0.04 24	0.09 392	0.08 367	0.06 218	0.06 228

ff1	0.13 304	0.09 340	0.14 293	0.16 160	0.08 142	0.17 387	0.17 351	0.15 124	0.19 274	0.15 300	0.25 398	0.19 361	0.13 326	0.14 292	0.20 443	0.06 127	0.04 24	0.09 392	0.08 367	0.06 218	0.06 228

mmx	0.14 340	0.09 340	0.14 293	0.16 160	0.08 142	0.17 387	0.17 351	0.27 403	0.25 375	0.15 300	0.25 398	0.19 361	0.13 326	0.14 292	0.20 443	0.08 332	0.06 337	0.09 392	0.08 367	0.08 351	0.08 375

xxx	0.14 340	0.09 340	0.14 293	0.16 160	0.08 142	0.17 387	0.17 351	0.27 403	0.25 375	0.15 300	0.25 398	0.19 361	0.13 326	0.14 292	0.20 443	0.08 332	0.06 337	0.09 392	0.08 367	0.08 351	0.08 375

SDNR	0.19 454	0.08 264	0.19 441	0.16 160	0.12 451	0.77 592	0.14 173	0.25 362	0.32 444	0.19 390	0.24 369	0.19 361	0.13 326	0.19 417	0.15 375	0.16 543	0.18 552	0.14 517	0.11 487	0.08 351	0.11 473

x	0.13 304	0.07 163	0.14 293	0.14 40	0.08 142	0.18 406	0.14 173	0.22 303	0.20 298	0.15 300	0.19 305	0.19 361	0.17 418	0.18 402	0.18 424	0.07 268	0.05 208	0.06 121	0.06 210	0.07 288	0.07 311

GANet-ADL	0.13 304	0.07 163	0.15 345	0.17 236	0.10 366	0.18 406	0.15 245	0.30 448	0.20 298	0.13 251	0.18 296	0.19 361	0.12 288	0.16 348	0.13 307	0.08 332	0.06 337	0.06 121	0.05 129	0.07 288	0.08 375

test_xeample	0.15 385	0.06 72	0.13 258	0.14 40	0.08 142	0.21 461	0.20 457	0.28 423	0.20 298	0.16 328	0.29 450	0.19 361	0.16 395	0.15 314	0.26 519	0.09 391	0.05 208	0.07 223	0.07 301	0.07 288	0.07 311

delet	0.17 428	0.08 264	0.17 407	0.19 380	0.11 418	0.20 444	0.21 474	0.30 448	0.37 484	0.17 344	0.26 415	0.19 361	0.19 448	0.19 417	0.21 463	0.08 332	0.08 438	0.09 392	0.11 487	0.06 218	0.06 228

G2L-ROB	0.13 304	0.06 72	0.13 258	0.13 13	0.08 142	0.14 309	0.16 313	0.25 362	0.18 258	0.19 390	0.18 296	0.20 373	0.14 351	0.17 380	0.16 391	0.08 332	0.05 208	0.06 121	0.05 129	0.08 351	0.09 420

G2L-Stereo_test	0.14 340	0.07 163	0.11 175	0.13 13	0.08 142	0.12 233	0.16 313	0.30 448	0.28 413	0.20 413	0.23 357	0.20 373	0.16 395	0.17 380	0.18 424	0.07 268	0.05 208	0.05 33	0.05 129	0.07 288	0.06 228

rvit_0105_3	0.15 385	0.09 340	0.14 293	0.19 380	0.12 451	0.15 336	0.25 523	0.25 362	0.29 420	0.15 300	0.17 271	0.20 373	0.13 326	0.17 380	0.14 346	0.13 509	0.11 500	0.12 490	0.14 519	0.07 288	0.06 228

AASNet	0.16 408	0.08 264	0.12 211	0.19 380	0.09 263	0.18 406	0.15 245	0.37 526	0.37 484	0.19 390	0.23 357	0.20 373	0.16 395	0.17 380	0.20 443	0.10 432	0.08 438	0.08 308	0.07 301	0.09 414	0.09 420

ADLNet2	0.16 408	0.09 340	0.13 258	0.16 160	0.09 263	0.20 444	0.16 313	0.31 458	0.39 494	0.16 328	0.20 317	0.20 373	0.18 432	0.21 459	0.22 472	0.08 332	0.06 337	0.07 223	0.07 301	0.09 414	0.07 311

KYRaft	0.11 212	0.07 163	0.10 129	0.19 380	0.09 263	0.08 57	0.15 245	0.22 303	0.12 101	0.13 251	0.16 249	0.20 373	0.10 230	0.12 218	0.10 139	0.05 33	0.04 24	0.08 308	0.08 367	0.06 218	0.16 541

FADNet-RVC-Resample	0.16 408	0.11 427	0.31 515	0.22 485	0.11 418	0.19 429	0.14 173	0.25 362	0.24 354	0.24 464	0.27 424	0.20 373	0.15 369	0.16 348	0.15 375	0.07 268	0.08 438	0.12 490	0.10 455	0.09 414	0.10 447

FADNet_RVC	0.16 408	0.14 486	0.40 539	0.20 439	0.11 418	0.13 277	0.13 118	0.26 380	0.22 328	0.21 427	0.23 357	0.20 373	0.17 418	0.14 292	0.16 391	0.08 332	0.08 438	0.12 490	0.09 416	0.11 469	0.10 447

AdaStereo	0.15 385	0.11 427	0.15 345	0.18 319	0.09 263	0.20 444	0.11 51	0.32 469	0.28 413	0.20 413	0.23 357	0.20 373	0.13 326	0.19 417	0.14 346	0.12 486	0.05 208	0.10 440	0.07 301	0.09 414	0.07 311
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.
G2L-Stereo	0.14 340	0.07 163	0.13 258	0.17 236	0.09 263	0.13 277	0.12 71	0.27 403	0.22 328	0.16 328	0.27 424	0.21 382	0.13 326	0.17 380	0.18 424	0.09 391	0.08 438	0.08 308	0.07 301	0.07 288	0.07 311

mmm	0.14 340	0.08 264	0.17 407	0.17 236	0.09 263	0.17 387	0.18 396	0.21 280	0.15 181	0.15 300	0.23 357	0.21 382	0.16 395	0.16 348	0.17 406	0.08 332	0.05 208	0.08 308	0.07 301	0.07 288	0.07 311

PCWNet_CMD	0.14 340	0.08 264	0.15 345	0.17 236	0.09 263	0.14 309	0.14 173	0.29 434	0.36 477	0.14 273	0.20 317	0.21 382	0.12 288	0.17 380	0.13 307	0.07 268	0.05 208	0.07 223	0.07 301	0.07 288	0.07 311

iinet-f	0.16 408	0.06 72	0.45 546	0.14 40	0.10 366	0.21 461	0.14 173	0.27 403	0.23 338	0.21 427	0.24 369	0.21 382	0.15 369	0.18 402	0.21 463	0.09 391	0.07 412	0.07 223	0.06 210	0.09 414	0.10 447

HBP-ISP	0.18 442	0.13 474	0.16 379	0.15 82	0.11 418	0.08 57	0.13 118	0.28 423	0.29 420	0.22 443	0.33 480	0.21 382	0.25 496	0.23 483	0.17 406	0.14 523	0.16 545	0.21 552	0.17 546	0.10 446	0.08 375

dd	0.15 385	0.16 504	0.16 379	0.19 380	0.09 263	0.15 336	0.18 396	0.21 280	0.25 375	0.23 455	0.20 317	0.21 382	0.09 194	0.21 459	0.16 391	0.10 432	0.06 337	0.08 308	0.06 210	0.08 351	0.06 228

DAS	0.15 385	0.08 264	0.18 430	0.19 380	0.10 366	0.19 429	0.17 351	0.27 403	0.29 420	0.18 374	0.25 398	0.21 382	0.15 369	0.16 348	0.12 265	0.08 332	0.06 337	0.06 121	0.06 210	0.07 288	0.07 311

SepStereo	0.15 385	0.08 264	0.18 430	0.19 380	0.10 366	0.19 429	0.17 351	0.27 403	0.29 420	0.18 374	0.25 398	0.21 382	0.15 369	0.25 497	0.12 265	0.08 332	0.06 337	0.06 121	0.06 210	0.07 288	0.07 311

pcwnet_v2	0.19 454	0.10 401	0.26 489	0.17 236	0.14 494	0.18 406	0.15 245	0.37 526	0.46 530	0.19 390	0.24 369	0.21 382	0.19 448	0.20 442	0.19 437	0.13 509	0.10 487	0.10 440	0.10 455	0.11 469	0.13 506

HCRNet	0.16 408	0.24 547	0.12 211	0.35 566	0.11 418	0.15 336	0.17 351	0.26 380	0.22 328	0.19 390	0.24 369	0.21 382	0.14 351	0.15 314	0.13 307	0.11 461	0.07 412	0.11 471	0.10 455	0.09 414	0.07 311

MMNet	0.17 428	0.09 340	0.16 379	0.20 439	0.11 418	0.27 518	0.20 457	0.25 362	0.41 505	0.22 443	0.30 456	0.21 382	0.20 460	0.17 380	0.20 443	0.06 127	0.06 337	0.07 223	0.07 301	0.08 351	0.07 311

ACVNet	0.15 385	0.09 340	0.15 345	0.13 13	0.12 451	0.14 309	0.20 457	0.22 303	0.33 451	0.17 344	0.26 415	0.21 382	0.16 395	0.17 380	0.21 463	0.07 268	0.06 337	0.06 121	0.06 210	0.08 351	0.06 228

acv_ft	0.15 385	0.09 340	0.15 345	0.19 380	0.10 366	0.16 366	0.17 351	0.25 362	0.33 451	0.19 390	0.26 415	0.21 382	0.17 418	0.17 380	0.18 424	0.07 268	0.06 337	0.06 121	0.06 210	0.08 351	0.06 228

cf-r	0.13 304	0.07 163	0.12 211	0.16 160	0.08 142	0.14 309	0.19 436	0.20 256	0.25 375	0.17 344	0.25 398	0.21 382	0.16 395	0.14 292	0.14 346	0.10 432	0.05 208	0.06 121	0.08 367	0.06 218	0.06 228

RASNet	0.14 340	0.07 163	0.14 293	0.16 160	0.08 142	0.18 406	0.14 173	0.29 434	0.20 298	0.17 344	0.25 398	0.21 382	0.18 432	0.20 442	0.19 437	0.07 268	0.06 337	0.06 121	0.08 367	0.06 218	0.06 228

MSMDNet	0.14 340	0.08 264	0.15 345	0.17 236	0.09 263	0.14 309	0.14 173	0.29 434	0.36 477	0.14 273	0.21 338	0.21 382	0.12 288	0.17 380	0.14 346	0.07 268	0.05 208	0.07 223	0.07 301	0.07 288	0.07 311

AANet_RVC	0.16 408	0.10 401	0.10 129	0.18 319	0.09 263	0.18 406	0.19 436	0.26 380	0.31 437	0.22 443	0.35 489	0.21 382	0.21 464	0.22 472	0.16 391	0.06 127	0.05 208	0.06 121	0.06 210	0.07 288	0.06 228

PWCDC_ROB	0.20 466	0.13 474	0.22 468	0.24 515	0.11 418	0.19 429	0.15 245	0.33 488	0.54 550	0.29 512	0.50 551	0.21 382	0.15 369	0.27 502	0.20 443	0.11 461	0.09 467	0.10 440	0.08 367	0.11 469	0.09 420

z-ln-s-r	0.17 428	0.10 401	0.40 539	0.19 380	0.08 142	0.17 387	0.18 396	0.22 303	0.33 451	0.18 374	0.40 518	0.22 400	0.17 418	0.20 442	0.23 484	0.07 268	0.05 208	0.07 223	0.07 301	0.07 288	0.05 140

coex_refinement	0.14 340	0.07 163	0.12 211	0.17 236	0.10 366	0.15 336	0.15 245	0.26 380	0.29 420	0.18 374	0.20 317	0.22 400	0.17 418	0.16 348	0.18 424	0.08 332	0.05 208	0.06 121	0.06 210	0.09 414	0.08 375

rvit_105_1	0.19 454	0.11 427	0.25 486	0.21 470	0.16 522	0.21 461	0.27 539	0.31 458	0.41 505	0.19 390	0.20 317	0.22 400	0.17 418	0.19 417	0.17 406	0.12 486	0.12 514	0.13 505	0.15 535	0.08 351	0.07 311

ACV-stereo	0.15 385	0.10 401	0.28 502	0.18 319	0.12 451	0.14 309	0.12 71	0.23 323	0.21 313	0.19 390	0.23 357	0.22 400	0.15 369	0.23 483	0.17 406	0.07 268	0.06 337	0.07 223	0.07 301	0.07 288	0.07 311

ITSA-stereo	0.15 385	0.10 401	0.14 293	0.19 380	0.08 142	0.12 233	0.14 173	0.30 448	0.49 538	0.17 344	0.19 305	0.22 400	0.15 369	0.17 380	0.16 391	0.10 432	0.06 337	0.08 308	0.08 367	0.08 351	0.08 375

rvit_stereo_0075_2	0.17 428	0.12 445	0.25 486	0.23 506	0.16 522	0.13 277	0.10 29	0.30 448	0.27 399	0.20 413	0.28 438	0.22 400	0.15 369	0.18 402	0.13 307	0.16 543	0.10 487	0.17 538	0.10 455	0.10 446	0.09 420

hknet	0.15 385	0.11 427	0.13 258	0.22 485	0.11 418	0.14 309	0.15 245	0.34 497	0.25 375	0.17 344	0.22 348	0.22 400	0.18 432	0.17 380	0.12 265	0.07 268	0.06 337	0.10 440	0.09 416	0.07 288	0.07 311

CFNet_pseudo	0.14 340	0.08 264	0.15 345	0.16 160	0.09 263	0.13 277	0.14 173	0.27 403	0.34 463	0.14 273	0.21 338	0.22 400	0.13 326	0.18 402	0.14 346	0.07 268	0.05 208	0.08 308	0.06 210	0.07 288	0.07 311

xxxx	0.15 385	0.07 163	0.14 293	0.14 40	0.08 142	0.23 482	0.18 396	0.31 458	0.19 274	0.14 273	0.28 438	0.22 400	0.14 351	0.15 314	0.26 519	0.09 391	0.05 208	0.07 223	0.07 301	0.08 351	0.07 311

FINET	0.21 478	0.18 526	0.26 489	0.18 319	0.16 522	0.23 482	0.23 495	0.32 469	0.48 532	0.25 477	0.32 468	0.22 400	0.22 473	0.22 472	0.17 406	0.18 550	0.16 545	0.11 471	0.10 455	0.15 530	0.13 506

UPFNet	0.16 408	0.08 264	0.12 211	0.20 439	0.12 451	0.20 444	0.23 495	0.28 423	0.26 389	0.17 344	0.24 369	0.22 400	0.19 448	0.19 417	0.21 463	0.09 391	0.07 412	0.08 308	0.09 416	0.08 351	0.06 228

PSMNet-RSSM	0.14 340	0.07 163	0.13 258	0.15 82	0.08 142	0.13 277	0.16 313	0.24 346	0.24 354	0.16 328	0.28 438	0.22 400	0.14 351	0.15 314	0.13 307	0.11 461	0.06 337	0.09 392	0.12 506	0.08 351	0.07 311

GwcNet-RSSM	0.14 340	0.07 163	0.12 211	0.15 82	0.08 142	0.15 336	0.20 457	0.21 280	0.27 399	0.18 374	0.27 424	0.22 400	0.16 395	0.14 292	0.15 375	0.10 432	0.05 208	0.07 223	0.09 416	0.07 288	0.07 311

DSFCA	0.16 408	0.09 340	0.14 293	0.16 160	0.10 366	0.20 444	0.19 436	0.28 423	0.31 437	0.23 455	0.24 369	0.22 400	0.15 369	0.19 417	0.20 443	0.10 432	0.07 412	0.09 392	0.09 416	0.08 351	0.08 375

ADCP+	0.20 466	0.10 401	0.33 521	0.20 439	0.12 451	0.22 469	0.26 532	0.31 458	0.34 463	0.26 483	0.37 498	0.22 400	0.22 473	0.27 502	0.27 527	0.09 391	0.06 337	0.08 308	0.08 367	0.09 414	0.10 447

ccs_rob	0.14 340	0.08 264	0.15 345	0.16 160	0.09 263	0.12 233	0.14 173	0.27 403	0.34 463	0.14 273	0.21 338	0.22 400	0.13 326	0.18 402	0.14 346	0.07 268	0.05 208	0.08 308	0.07 301	0.07 288	0.07 311

DeepPruner_ROB	0.16 408	0.11 427	0.15 345	0.17 236	0.10 366	0.17 387	0.15 245	0.32 469	0.21 313	0.19 390	0.21 338	0.22 400	0.18 432	0.20 442	0.15 375	0.13 509	0.09 467	0.09 392	0.09 416	0.11 469	0.10 447

StereoDRNet-Refined	0.17 428	0.12 445	0.15 345	0.20 439	0.09 263	0.18 406	0.18 396	0.26 380	0.23 338	0.26 483	0.40 518	0.22 400	0.17 418	0.21 459	0.20 443	0.08 332	0.05 208	0.09 392	0.10 455	0.07 288	0.07 311
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CFNet_ucs	0.15 385	0.08 264	0.16 379	0.16 160	0.11 418	0.14 309	0.14 173	0.30 448	0.34 463	0.16 328	0.24 369	0.23 418	0.14 351	0.18 402	0.15 375	0.09 391	0.06 337	0.08 308	0.07 301	0.09 414	0.09 420

LMCR-Stereo	0.15 385	0.08 264	0.13 258	0.21 470	0.09 263	0.17 387	0.20 457	0.27 403	0.19 274	0.24 464	0.24 369	0.23 418	0.17 418	0.20 442	0.17 406	0.07 268	0.06 337	0.08 308	0.06 210	0.10 446	0.08 375

UNet	0.17 428	0.09 340	0.18 430	0.19 380	0.12 451	0.27 518	0.19 436	0.33 488	0.29 420	0.21 427	0.24 369	0.23 418	0.19 448	0.19 417	0.18 424	0.07 268	0.06 337	0.08 308	0.07 301	0.08 351	0.06 228

GANet-RSSM	0.14 340	0.07 163	0.13 258	0.13 13	0.08 142	0.14 309	0.17 351	0.22 303	0.21 313	0.17 344	0.24 369	0.23 418	0.15 369	0.16 348	0.15 375	0.10 432	0.06 337	0.07 223	0.08 367	0.08 351	0.07 311

UCFNet_RVC	0.14 340	0.08 264	0.13 258	0.11 1	0.10 366	0.20 444	0.10 29	0.24 346	0.22 328	0.17 344	0.20 317	0.23 418	0.15 369	0.17 380	0.15 375	0.12 486	0.07 412	0.10 440	0.13 516	0.11 469	0.10 447

iResNet_ROB	0.14 340	0.07 163	0.13 258	0.14 40	0.07 82	0.18 406	0.14 173	0.26 380	0.31 437	0.22 443	0.25 398	0.23 418	0.15 369	0.15 314	0.13 307	0.07 268	0.05 208	0.05 33	0.04 45	0.08 351	0.08 375

MultiAttention	0.29 541	0.08 264	0.14 293	0.19 380	0.12 451	1.45 607	1.33 609	0.36 520	0.37 484	0.19 390	0.21 338	0.24 424	0.11 255	0.38 557	0.18 424	0.06 127	0.05 208	0.08 308	0.08 367	0.10 446	0.09 420

DualNet (step1)	0.16 408	0.12 445	0.20 453	0.12 4	0.14 494	0.17 387	0.13 118	0.27 403	0.23 338	0.20 413	0.20 317	0.24 424	0.19 448	0.16 348	0.16 391	0.15 527	0.06 337	0.14 517	0.14 519	0.14 515	0.12 486

test_sample9	0.18 442	0.12 445	0.20 453	0.12 4	0.14 494	0.17 387	0.13 118	0.27 403	0.23 338	0.20 413	0.20 317	0.24 424	0.19 448	0.19 417	0.17 406	0.15 527	0.30 577	0.14 517	0.14 519	0.14 515	0.12 486

test_sample7	0.15 385	0.10 401	0.16 379	0.14 40	0.11 418	0.16 366	0.16 313	0.27 403	0.23 338	0.20 413	0.20 317	0.24 424	0.19 448	0.16 348	0.16 391	0.12 486	0.06 337	0.10 440	0.09 416	0.10 446	0.10 447

CBFPSM	0.14 340	0.06 72	0.26 489	0.17 236	0.09 263	0.13 277	0.15 245	0.22 303	0.23 338	0.20 413	0.27 424	0.24 424	0.16 395	0.16 348	0.18 424	0.06 127	0.06 337	0.06 121	0.07 301	0.07 288	0.07 311

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 442	0.09 340	0.29 510	0.15 82	0.10 366	0.22 469	0.20 457	0.26 380	0.39 494	0.25 477	0.42 536	0.24 424	0.15 369	0.20 442	0.19 437	0.07 268	0.05 208	0.06 121	0.05 129	0.10 446	0.09 420

CSP-Net	0.16 408	0.09 340	0.14 293	0.16 160	0.09 263	0.19 429	0.17 351	0.25 362	0.32 444	0.25 477	0.30 456	0.24 424	0.15 369	0.21 459	0.18 424	0.09 391	0.06 337	0.07 223	0.07 301	0.08 351	0.07 311

PSMNet-ADL	0.15 385	0.12 445	0.13 258	0.22 485	0.09 263	0.13 277	0.20 457	0.26 380	0.23 338	0.18 374	0.20 317	0.24 424	0.16 395	0.18 402	0.17 406	0.08 332	0.08 438	0.08 308	0.11 487	0.08 351	0.07 311

ADLNet	0.16 408	0.08 264	0.15 345	0.16 160	0.10 366	0.16 366	0.17 351	0.32 469	0.27 399	0.22 443	0.27 424	0.24 424	0.16 395	0.18 402	0.21 463	0.10 432	0.06 337	0.10 440	0.10 455	0.08 351	0.09 420

CFNet-ft	0.14 340	0.07 163	0.15 345	0.12 4	0.09 263	0.16 366	0.18 396	0.22 303	0.24 354	0.17 344	0.26 415	0.24 424	0.14 351	0.16 348	0.14 346	0.11 461	0.06 337	0.08 308	0.09 416	0.09 414	0.08 375

DeepPrunerF	0.24 510	0.17 515	0.42 544	0.26 533	0.16 522	0.22 469	0.28 545	0.37 526	0.50 541	0.26 483	0.29 450	0.24 424	0.28 520	0.21 459	0.22 472	0.15 527	0.11 500	0.20 551	0.18 550	0.12 484	0.13 506

CFNet	0.15 385	0.10 401	0.17 407	0.17 236	0.08 142	0.18 406	0.09 18	0.28 423	0.25 375	0.19 390	0.24 369	0.24 424	0.17 418	0.17 380	0.14 346	0.08 332	0.06 337	0.09 392	0.10 455	0.07 288	0.06 228

CFNet_RVC	0.14 340	0.07 163	0.15 345	0.12 4	0.09 263	0.16 366	0.18 396	0.22 303	0.24 354	0.17 344	0.26 415	0.24 424	0.14 351	0.16 348	0.14 346	0.11 461	0.06 337	0.08 308	0.09 416	0.09 414	0.08 375

iResNetv2_ROB	0.14 340	0.08 264	0.15 345	0.16 160	0.08 142	0.16 366	0.12 71	0.25 362	0.35 472	0.21 427	0.29 450	0.24 424	0.13 326	0.14 292	0.14 346	0.06 127	0.05 208	0.06 121	0.04 45	0.09 414	0.08 375

FSD	0.25 521	0.27 556	0.26 489	0.24 515	0.22 555	0.25 498	0.25 523	0.27 403	0.26 389	0.25 477	0.26 415	0.25 438	0.27 510	0.27 502	0.24 497	0.21 561	0.20 558	0.27 563	0.26 564	0.25 565	0.24 565

TCMNet	0.19 454	0.12 445	0.19 441	0.20 439	0.18 543	0.20 444	0.24 507	0.27 403	0.36 477	0.23 455	0.26 415	0.25 438	0.19 448	0.19 417	0.23 484	0.13 509	0.11 500	0.11 471	0.12 506	0.13 502	0.12 486

GMStereo_Zeroshot	0.16 408	0.13 474	0.24 481	0.20 439	0.10 366	0.17 387	0.13 118	0.29 434	0.25 375	0.23 455	0.32 468	0.25 438	0.11 255	0.19 417	0.14 346	0.09 391	0.06 337	0.11 471	0.06 210	0.12 484	0.08 375

BSDual-CNN	0.15 385	0.09 340	0.14 293	0.22 485	0.10 366	0.14 309	0.15 245	0.34 497	0.19 274	0.17 344	0.22 348	0.25 438	0.16 395	0.15 314	0.14 346	0.08 332	0.06 337	0.10 440	0.09 416	0.07 288	0.07 311

psmg	0.14 340	0.09 340	0.14 293	0.17 236	0.10 366	0.15 336	0.17 351	0.29 434	0.19 274	0.17 344	0.21 338	0.25 438	0.16 395	0.15 314	0.14 346	0.08 332	0.06 337	0.08 308	0.08 367	0.07 288	0.06 228

HGLStereo	0.17 428	0.08 264	0.19 441	0.17 236	0.12 451	0.18 406	0.18 396	0.31 458	0.32 444	0.21 427	0.32 468	0.25 438	0.18 432	0.19 417	0.20 443	0.09 391	0.09 467	0.07 223	0.07 301	0.09 414	0.10 447

DMCA-RVC	0.17 428	0.10 401	0.15 345	0.24 515	0.11 418	0.18 406	0.18 396	0.25 362	0.24 354	0.21 427	0.26 415	0.25 438	0.27 510	0.18 402	0.20 443	0.12 486	0.08 438	0.13 505	0.10 455	0.10 446	0.08 375

PA-Net	0.23 503	0.18 526	0.33 521	0.28 548	0.22 555	0.21 461	0.38 577	0.29 434	0.39 494	0.22 443	0.32 468	0.25 438	0.26 502	0.20 442	0.25 507	0.09 391	0.23 571	0.15 529	0.22 557	0.09 414	0.13 506
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NLCA_NET_v2_RVC	0.17 428	0.10 401	0.22 468	0.20 439	0.10 366	0.15 336	0.18 396	0.31 458	0.25 375	0.21 427	0.30 456	0.25 438	0.17 418	0.21 459	0.20 443	0.09 391	0.06 337	0.08 308	0.08 367	0.07 288	0.08 375
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NVstereo2D	0.19 454	0.10 401	0.15 345	0.17 236	0.15 512	0.28 525	0.23 495	0.44 560	0.42 512	0.15 300	0.27 424	0.25 438	0.19 448	0.22 472	0.17 406	0.09 391	0.06 337	0.10 440	0.08 367	0.15 530	0.09 420

xyz-stereo	0.13 304	0.07 163	0.20 453	0.15 82	0.05 1	0.20 444	0.15 245	0.17 189	0.31 437	0.15 300	0.29 450	0.26 448	0.16 395	0.13 264	0.12 265	0.05 33	0.05 208	0.06 121	0.05 129	0.04 21	0.04 48

DCVSM-stereo	0.14 340	0.09 340	0.16 379	0.16 160	0.10 366	0.15 336	0.09 18	0.19 243	0.23 338	0.20 413	0.23 357	0.26 448	0.15 369	0.18 402	0.14 346	0.09 391	0.07 412	0.09 392	0.08 367	0.10 446	0.12 486

1111x	0.15 385	0.08 264	0.12 211	0.18 319	0.07 82	0.18 406	0.25 523	0.31 458	0.24 354	0.17 344	0.24 369	0.26 448	0.15 369	0.13 264	0.23 484	0.07 268	0.07 412	0.08 308	0.09 416	0.07 288	0.06 228

ToySt	0.17 428	0.11 427	0.18 430	0.17 236	0.11 418	0.16 366	0.25 523	0.24 346	0.33 451	0.19 390	0.24 369	0.26 448	0.24 487	0.19 417	0.20 443	0.07 268	0.08 438	0.09 392	0.10 455	0.09 414	0.08 375

Anonymous_2	0.22 487	0.17 515	0.28 502	0.15 82	0.16 522	0.32 535	0.22 484	0.22 303	0.17 231	0.23 455	0.24 369	0.26 448	0.27 510	0.27 502	0.23 484	0.22 566	0.25 573	0.17 538	0.17 546	0.17 544	0.17 549

ICVP	0.15 385	0.09 340	0.12 211	0.22 485	0.09 263	0.17 387	0.21 474	0.25 362	0.23 338	0.18 374	0.30 456	0.26 448	0.18 432	0.17 380	0.14 346	0.09 391	0.07 412	0.08 308	0.07 301	0.07 288	0.07 311
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet-RVC	0.20 466	0.20 533	0.38 535	0.21 470	0.16 522	0.20 444	0.15 245	0.26 380	0.26 389	0.26 483	0.32 468	0.26 448	0.21 464	0.22 472	0.19 437	0.12 486	0.13 527	0.12 490	0.14 519	0.13 502	0.18 552

DRN-Test	0.19 454	0.11 427	0.20 453	0.22 485	0.10 366	0.22 469	0.22 484	0.39 539	0.37 484	0.24 464	0.32 468	0.26 448	0.21 464	0.22 472	0.24 497	0.11 461	0.07 412	0.11 471	0.10 455	0.09 414	0.07 311

w-ln-seven-2	0.20 466	0.14 486	0.37 534	0.22 485	0.12 451	0.20 444	0.21 474	0.28 423	0.37 484	0.25 477	0.37 498	0.27 456	0.22 473	0.21 459	0.23 484	0.08 332	0.08 438	0.09 392	0.09 416	0.10 446	0.09 420

ISRNet	0.18 442	0.08 264	0.19 441	0.19 380	0.13 474	0.15 336	0.12 71	0.30 448	0.32 444	0.21 427	0.25 398	0.27 456	0.17 418	0.17 380	0.20 443	0.20 557	0.08 438	0.14 517	0.14 519	0.14 515	0.17 549

DDVS	0.15 385	0.10 401	0.21 462	0.16 160	0.12 451	0.15 336	0.14 173	0.25 362	0.19 274	0.18 374	0.29 450	0.27 456	0.12 288	0.19 417	0.15 375	0.09 391	0.06 337	0.09 392	0.07 301	0.11 469	0.11 473

fast-acv-ft	0.18 442	0.11 427	0.19 441	0.19 380	0.12 451	0.24 487	0.21 474	0.25 362	0.34 463	0.22 443	0.34 484	0.27 456	0.20 460	0.21 459	0.23 484	0.09 391	0.09 467	0.08 308	0.10 455	0.08 351	0.07 311

ssnet_v2	0.17 428	0.10 401	0.17 407	0.17 236	0.11 418	0.21 461	0.21 474	0.33 488	0.25 375	0.22 443	0.22 348	0.27 456	0.18 432	0.22 472	0.20 443	0.11 461	0.09 467	0.09 392	0.09 416	0.08 351	0.08 375

Syn2CoEx	0.21 478	0.16 504	0.27 497	0.29 556	0.14 494	0.26 508	0.20 457	0.33 488	0.31 437	0.28 504	0.36 492	0.27 456	0.25 496	0.19 417	0.24 497	0.16 543	0.12 514	0.14 517	0.11 487	0.09 414	0.08 375

FADNet	0.21 478	0.22 543	0.36 530	0.18 319	0.17 537	0.24 487	0.13 118	0.31 458	0.31 437	0.23 455	0.25 398	0.27 456	0.21 464	0.19 417	0.15 375	0.13 509	0.15 542	0.12 490	0.15 535	0.16 537	0.18 552

PS-NSSS	0.20 466	0.21 539	0.23 477	0.20 439	0.10 366	0.19 429	0.17 351	0.36 520	0.25 375	0.27 489	0.33 480	0.27 456	0.24 487	0.20 442	0.20 443	0.15 527	0.12 514	0.17 538	0.14 519	0.10 446	0.08 375

CBMV_ROB	0.19 454	0.13 474	0.17 407	0.16 160	0.11 418	0.15 336	0.13 118	0.26 380	0.28 413	0.27 489	0.30 456	0.27 456	0.24 487	0.23 483	0.16 391	0.15 527	0.17 550	0.22 556	0.20 552	0.10 446	0.11 473

NOSS_ROB	0.19 454	0.12 445	0.18 430	0.16 160	0.12 451	0.15 336	0.12 71	0.30 448	0.32 444	0.20 413	0.22 348	0.27 456	0.23 481	0.21 459	0.16 391	0.16 543	0.18 552	0.23 557	0.21 554	0.12 484	0.13 506

zh-sn7	0.25 521	0.17 515	0.50 553	0.24 515	0.13 474	0.25 498	0.24 507	0.34 497	0.48 532	0.28 504	0.54 555	0.28 466	0.31 536	0.36 550	0.32 550	0.10 432	0.10 487	0.11 471	0.10 455	0.12 484	0.12 486

AACVNet	0.16 408	0.08 264	0.14 293	0.15 82	0.10 366	0.18 406	0.15 245	0.23 323	0.24 354	0.27 489	0.27 424	0.28 466	0.17 418	0.19 417	0.16 391	0.09 391	0.07 412	0.09 392	0.07 301	0.10 446	0.09 420

S-Stereo	0.20 466	0.12 445	0.25 486	0.21 470	0.13 474	0.20 444	0.18 396	0.32 469	0.43 517	0.23 455	0.36 492	0.28 466	0.30 532	0.19 417	0.22 472	0.09 391	0.12 514	0.10 440	0.10 455	0.13 502	0.13 506

TDLM	0.17 428	0.12 445	0.13 258	0.24 515	0.10 366	0.18 406	0.18 396	0.36 520	0.30 430	0.21 427	0.28 438	0.28 466	0.18 432	0.23 483	0.18 424	0.11 461	0.07 412	0.10 440	0.10 455	0.08 351	0.08 375

CVANet_RVC	0.18 442	0.10 401	0.14 293	0.21 470	0.10 366	0.18 406	0.17 351	0.34 497	0.33 451	0.22 443	0.31 464	0.28 466	0.18 432	0.23 483	0.17 406	0.12 486	0.08 438	0.12 490	0.11 487	0.09 414	0.07 311

DLCB_ROB	0.18 442	0.10 401	0.15 345	0.23 506	0.11 418	0.24 487	0.18 396	0.29 434	0.28 413	0.27 489	0.28 438	0.28 466	0.24 487	0.19 417	0.20 443	0.08 332	0.08 438	0.09 392	0.09 416	0.07 288	0.07 311

SGM-Forest	0.20 466	0.14 486	0.18 430	0.19 380	0.13 474	0.20 444	0.22 484	0.33 488	0.30 430	0.24 464	0.29 450	0.28 466	0.19 448	0.23 483	0.17 406	0.15 527	0.16 545	0.15 529	0.14 519	0.12 484	0.12 486
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	0.15 385	0.07 163	0.19 441	0.15 82	0.07 82	0.20 444	0.15 245	0.24 346	0.26 389	0.21 427	0.34 484	0.28 466	0.18 432	0.18 402	0.17 406	0.07 268	0.05 208	0.05 33	0.04 45	0.07 288	0.06 228

z-mn7	0.24 510	0.14 486	0.45 546	0.19 380	0.13 474	0.28 525	0.25 523	0.34 497	0.62 566	0.27 489	0.56 562	0.29 474	0.24 487	0.32 532	0.25 507	0.08 332	0.08 438	0.08 308	0.08 367	0.10 446	0.10 447

CRFU-Net	0.16 408	0.08 264	0.14 293	0.17 236	0.09 263	0.19 429	0.14 173	0.26 380	0.20 298	0.28 504	0.27 424	0.29 474	0.17 418	0.19 417	0.17 406	0.09 391	0.09 467	0.07 223	0.07 301	0.08 351	0.08 375

dad	0.17 428	0.20 533	0.20 453	0.16 160	0.11 418	0.20 444	0.18 396	0.21 280	0.28 413	0.30 516	0.24 369	0.29 474	0.13 326	0.19 417	0.16 391	0.18 550	0.09 467	0.11 471	0.09 416	0.11 469	0.07 311

psm_up	0.18 442	0.10 401	0.18 430	0.20 439	0.11 418	0.17 387	0.19 436	0.37 526	0.34 463	0.21 427	0.28 438	0.29 474	0.24 487	0.20 442	0.22 472	0.09 391	0.10 487	0.11 471	0.11 487	0.08 351	0.08 375

aanetorigin	0.22 487	0.17 515	0.56 562	0.17 236	0.10 366	0.15 336	0.19 436	0.20 256	0.33 451	0.49 566	0.48 546	0.29 474	0.27 510	0.20 442	0.23 484	0.08 332	0.07 412	0.08 308	0.07 301	0.10 446	0.09 420

ac_64	0.16 408	0.08 264	0.15 345	0.18 319	0.10 366	0.22 469	0.18 396	0.24 346	0.21 313	0.18 374	0.24 369	0.29 474	0.18 432	0.19 417	0.22 472	0.09 391	0.07 412	0.08 308	0.09 416	0.07 288	0.06 228

STTStereo	0.18 442	0.12 445	0.27 497	0.20 439	0.11 418	0.16 366	0.21 474	0.29 434	0.23 338	0.21 427	0.30 456	0.29 474	0.18 432	0.20 442	0.19 437	0.12 486	0.11 500	0.11 471	0.14 519	0.09 414	0.08 375

HSM-Net_RVC	0.14 340	0.08 264	0.11 175	0.15 82	0.08 142	0.15 336	0.15 245	0.27 403	0.29 420	0.19 390	0.21 338	0.29 474	0.14 351	0.17 380	0.13 307	0.06 127	0.06 337	0.06 121	0.06 210	0.07 288	0.06 228
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MDST_ROB	0.22 487	0.10 401	0.17 407	0.18 319	0.11 418	0.37 555	0.19 436	0.43 558	0.41 505	0.39 546	0.39 512	0.29 474	0.21 464	0.26 499	0.18 424	0.11 461	0.10 487	0.14 517	0.11 487	0.10 446	0.08 375

w-ln-seven	0.24 510	0.14 486	0.55 559	0.19 380	0.14 494	0.26 508	0.22 484	0.35 513	0.60 563	0.29 512	0.39 512	0.30 483	0.22 473	0.21 459	0.26 519	0.09 391	0.09 467	0.11 471	0.10 455	0.11 469	0.10 447

YMNet	0.20 466	0.12 445	0.19 441	0.20 439	0.14 494	0.26 508	0.23 495	0.32 469	0.34 463	0.27 489	0.34 484	0.30 483	0.18 432	0.18 402	0.22 472	0.10 432	0.13 527	0.10 440	0.10 455	0.08 351	0.09 420

YMNet_1	0.20 466	0.12 445	0.19 441	0.20 439	0.14 494	0.26 508	0.23 495	0.32 469	0.34 463	0.27 489	0.34 484	0.30 483	0.18 432	0.18 402	0.22 472	0.10 432	0.13 527	0.10 440	0.10 455	0.08 351	0.09 420

GASNet	0.22 487	0.23 544	0.33 521	0.26 533	0.17 537	0.26 508	0.16 313	0.44 560	0.42 512	0.27 489	0.24 369	0.30 483	0.15 369	0.27 502	0.18 424	0.12 486	0.08 438	0.12 490	0.11 487	0.16 537	0.07 311

SACVNet	0.18 442	0.12 445	0.14 293	0.17 236	0.13 474	0.22 469	0.18 396	0.31 458	0.30 430	0.23 455	0.31 464	0.30 483	0.22 473	0.22 472	0.17 406	0.11 461	0.08 438	0.10 440	0.10 455	0.12 484	0.14 523

APVNet	0.22 487	0.12 445	0.19 441	0.18 319	0.14 494	0.32 535	0.31 568	0.39 539	0.32 444	0.27 489	0.40 518	0.30 483	0.29 528	0.26 499	0.25 507	0.11 461	0.12 514	0.11 471	0.14 519	0.12 484	0.12 486

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 487	0.21 539	0.24 481	0.26 533	0.11 418	0.23 482	0.14 173	0.39 539	0.24 354	0.32 528	0.36 492	0.30 483	0.21 464	0.19 417	0.21 463	0.17 548	0.14 536	0.21 552	0.16 539	0.12 484	0.12 486

Nwc_Net	0.23 503	0.16 504	0.21 462	0.25 527	0.14 494	0.24 487	0.26 532	0.37 526	0.38 491	0.22 443	0.41 529	0.30 483	0.28 520	0.28 514	0.25 507	0.11 461	0.10 487	0.17 538	0.20 552	0.10 446	0.10 447

RTSC	0.23 503	0.12 445	0.28 502	0.21 470	0.13 474	0.28 525	0.16 313	0.35 513	0.66 574	0.27 489	0.33 480	0.30 483	0.21 464	0.31 525	0.29 537	0.10 432	0.08 438	0.09 392	0.10 455	0.13 502	0.13 506

ADCL	0.24 510	0.11 427	0.47 551	0.22 485	0.12 451	0.34 544	0.29 554	0.29 434	0.56 554	0.24 464	0.46 543	0.30 483	0.30 532	0.29 521	0.29 537	0.08 332	0.07 412	0.09 392	0.09 416	0.10 446	0.10 447

AnyNet_C32	0.26 531	0.16 504	0.36 530	0.20 439	0.16 522	0.25 498	0.30 562	0.32 469	0.44 523	0.31 522	0.49 547	0.30 483	0.33 542	0.40 565	0.33 554	0.12 486	0.12 514	0.12 490	0.14 519	0.14 515	0.15 530

StereoDRNet	0.18 442	0.11 427	0.17 407	0.22 485	0.11 418	0.21 461	0.22 484	0.37 526	0.33 451	0.24 464	0.28 438	0.30 483	0.19 448	0.20 442	0.20 443	0.09 391	0.08 438	0.11 471	0.09 416	0.09 414	0.07 311

CBMV	0.19 454	0.14 486	0.17 407	0.18 319	0.10 366	0.20 444	0.11 51	0.29 434	0.30 430	0.29 512	0.30 456	0.30 483	0.23 481	0.27 502	0.19 437	0.13 509	0.15 542	0.17 538	0.16 539	0.10 446	0.10 447
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
zh-mn7	0.25 521	0.14 486	0.56 562	0.19 380	0.14 494	0.24 487	0.22 484	0.34 497	0.62 566	0.35 535	0.65 570	0.31 496	0.25 496	0.31 525	0.25 507	0.09 391	0.08 438	0.09 392	0.09 416	0.09 414	0.11 473

SQANet	0.23 503	0.23 544	0.30 513	0.30 558	0.19 546	0.27 518	0.13 118	0.29 434	0.33 451	0.24 464	0.37 498	0.31 496	0.22 473	0.27 502	0.23 484	0.15 527	0.10 487	0.21 552	0.16 539	0.21 553	0.15 530

Wz-Net-LNSev	0.22 487	0.16 504	0.38 535	0.21 470	0.13 474	0.25 498	0.23 495	0.32 469	0.43 517	0.30 516	0.41 529	0.31 496	0.18 432	0.22 472	0.25 507	0.10 432	0.09 467	0.08 308	0.08 367	0.12 484	0.11 473

UDG	0.21 478	0.17 515	0.19 441	0.23 506	0.15 512	0.30 532	0.20 457	0.33 488	0.35 472	0.23 455	0.28 438	0.31 496	0.27 510	0.20 442	0.22 472	0.15 527	0.12 514	0.13 505	0.09 416	0.14 515	0.14 523

EDNetEfficient	0.29 541	0.24 547	1.13 597	0.18 319	0.10 366	0.19 429	0.20 457	0.20 256	0.60 563	0.74 586	0.56 562	0.31 496	0.39 555	0.22 472	0.30 542	0.09 391	0.07 412	0.08 308	0.07 301	0.11 469	0.09 420

hitnet-ft	0.18 442	0.09 340	0.17 407	0.14 40	0.09 263	0.26 508	0.20 457	0.25 362	0.26 389	0.24 464	0.32 468	0.31 496	0.22 473	0.24 492	0.21 463	0.12 486	0.07 412	0.10 440	0.08 367	0.12 484	0.11 473

G-Net	0.24 510	0.16 504	0.36 530	0.22 485	0.16 522	0.51 569	0.23 495	0.29 434	0.34 463	0.36 538	0.38 504	0.31 496	0.29 528	0.27 502	0.26 519	0.11 461	0.09 467	0.12 490	0.09 416	0.16 537	0.13 506

RTS	0.45 569	0.19 529	3.26 607	0.24 515	0.15 512	0.74 586	0.20 457	0.36 520	0.76 585	0.42 556	0.43 539	0.31 496	0.41 563	0.53 578	0.35 557	0.10 432	0.08 438	0.13 505	0.12 506	0.15 530	0.15 530

RTSA	0.45 569	0.19 529	3.26 607	0.24 515	0.15 512	0.74 586	0.20 457	0.36 520	0.76 585	0.42 556	0.43 539	0.31 496	0.41 563	0.53 578	0.35 557	0.10 432	0.08 438	0.13 505	0.12 506	0.15 530	0.15 530

STTRV1_RVC	0.25 521	0.26 553	0.39 537	0.19 380	0.26 567	0.30 532	0.24 507	0.34 497	0.35 472	0.36 538	0.34 484	0.31 496	0.31 536	0.28 514	0.25 507	0.17 548	0.10 487	0.16 535	0.14 519	0.17 544	0.12 486

NaN_ROB	0.22 487	0.19 529	0.24 481	0.25 527	0.13 474	0.29 529	0.26 532	0.33 488	0.41 505	0.31 522	0.31 464	0.32 506	0.23 481	0.30 524	0.21 463	0.11 461	0.17 550	0.10 440	0.10 455	0.08 351	0.09 420

PWC_ROB	0.21 478	0.16 504	0.26 489	0.18 319	0.11 418	0.22 469	0.13 118	0.32 469	0.49 538	0.30 516	0.40 518	0.32 506	0.24 487	0.31 525	0.22 472	0.10 432	0.07 412	0.11 471	0.08 367	0.11 469	0.10 447

PSMNet_ROB	0.21 478	0.11 427	0.15 345	0.27 545	0.15 512	0.24 487	0.35 572	0.43 558	0.37 484	0.27 489	0.32 468	0.32 506	0.22 473	0.21 459	0.26 519	0.12 486	0.08 438	0.13 505	0.11 487	0.09 414	0.09 420

DDUNet	0.22 487	0.17 515	0.21 462	0.22 485	0.15 512	0.25 498	0.24 507	0.29 434	0.30 430	0.31 522	0.36 492	0.33 509	0.25 496	0.24 492	0.20 443	0.18 550	0.13 527	0.17 538	0.11 487	0.16 537	0.16 541

Consistency-Raft	0.44 567	0.40 575	0.45 546	0.37 570	0.43 580	0.46 563	0.41 578	0.57 581	0.55 551	0.32 528	0.73 578	0.33 509	0.48 571	0.42 568	0.49 580	0.39 580	0.35 582	0.45 580	0.51 589	0.42 580	0.29 575

GwcNet	0.20 466	0.13 474	0.19 441	0.18 319	0.12 451	0.24 487	0.19 436	0.35 513	0.43 517	0.20 413	0.32 468	0.33 509	0.20 460	0.22 472	0.24 497	0.11 461	0.09 467	0.09 392	0.09 416	0.09 414	0.10 447

NCC-stereo	0.24 510	0.15 496	0.31 515	0.26 533	0.16 522	0.20 444	0.30 562	0.40 543	0.40 502	0.24 464	0.38 504	0.33 509	0.28 520	0.36 550	0.27 527	0.12 486	0.11 500	0.15 529	0.22 557	0.13 502	0.13 506

Abc-Net	0.24 510	0.15 496	0.31 515	0.26 533	0.16 522	0.20 444	0.30 562	0.40 543	0.40 502	0.24 464	0.38 504	0.33 509	0.28 520	0.36 550	0.27 527	0.12 486	0.11 500	0.15 529	0.22 557	0.13 502	0.13 506
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DISCO	0.19 454	0.09 340	0.22 468	0.17 236	0.10 366	0.25 498	0.18 396	0.27 403	0.44 523	0.22 443	0.31 464	0.33 509	0.26 502	0.28 514	0.28 534	0.08 332	0.06 337	0.07 223	0.07 301	0.09 414	0.09 420

FAT-Stereo	0.20 466	0.12 445	0.22 468	0.21 470	0.12 451	0.17 387	0.18 396	0.34 497	0.39 494	0.27 489	0.37 498	0.34 515	0.32 541	0.21 459	0.20 443	0.09 391	0.11 500	0.10 440	0.09 416	0.11 469	0.14 523

ADCMid	0.25 521	0.15 496	0.40 539	0.20 439	0.14 494	0.25 498	0.26 532	0.34 497	0.38 491	0.36 538	0.44 541	0.34 515	0.40 558	0.35 544	0.33 554	0.10 432	0.09 467	0.11 471	0.11 487	0.13 502	0.12 486

RYNet	0.22 487	0.12 445	0.22 468	0.19 380	0.17 537	0.46 563	0.26 532	0.38 534	0.48 532	0.24 464	0.28 438	0.34 515	0.23 481	0.20 442	0.30 542	0.10 432	0.06 337	0.09 392	0.09 416	0.13 502	0.15 530

GANetREF_RVC	0.31 548	0.34 570	0.27 497	0.35 566	0.16 522	0.32 535	0.41 578	0.48 567	0.51 548	0.35 535	0.35 489	0.34 515	0.33 542	0.39 561	0.32 550	0.27 574	0.20 558	0.29 571	0.15 535	0.18 548	0.17 549
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
stereogan	0.22 487	0.11 427	0.21 462	0.20 439	0.12 451	0.31 534	0.19 436	0.35 513	0.44 523	0.22 443	0.39 512	0.35 519	0.27 510	0.33 535	0.22 472	0.10 432	0.12 514	0.10 440	0.10 455	0.14 515	0.13 506

DANet	0.21 478	0.15 496	0.28 502	0.25 527	0.13 474	0.22 469	0.19 436	0.27 403	0.27 399	0.28 504	0.32 468	0.35 519	0.31 536	0.31 525	0.23 484	0.11 461	0.09 467	0.11 471	0.10 455	0.13 502	0.11 473
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
test_sample8	0.19 454	0.12 445	0.20 453	0.12 4	0.14 494	0.17 387	0.13 118	0.31 458	0.21 313	0.27 489	0.22 348	0.36 521	0.25 496	0.19 417	0.17 406	0.15 527	0.30 577	0.14 517	0.14 519	0.14 515	0.12 486

ccnet	0.29 541	0.28 561	0.23 477	0.20 439	0.28 569	0.41 562	0.21 474	0.45 563	0.33 451	0.36 538	0.46 543	0.36 521	0.30 532	0.39 561	0.42 573	0.23 570	0.14 536	0.21 552	0.17 546	0.23 557	0.18 552

RP	0.21 478	0.13 474	0.21 462	0.23 506	0.11 418	0.21 461	0.20 457	0.25 362	0.44 523	0.21 427	0.38 504	0.36 521	0.24 487	0.27 502	0.25 507	0.11 461	0.12 514	0.13 505	0.12 506	0.12 484	0.14 523

SHD	0.26 531	0.15 496	0.30 513	0.24 515	0.18 543	0.22 469	0.15 245	0.38 534	0.71 578	0.32 528	0.41 529	0.36 521	0.28 520	0.32 532	0.29 537	0.12 486	0.11 500	0.14 517	0.13 516	0.16 537	0.20 558

ADCPNet	0.25 521	0.16 504	0.61 568	0.21 470	0.15 512	0.35 552	0.25 523	0.32 469	0.35 472	0.30 516	0.40 518	0.36 521	0.28 520	0.28 514	0.32 550	0.12 486	0.10 487	0.11 471	0.12 506	0.14 515	0.13 506

WZ-Net	0.28 537	0.17 515	0.78 587	0.22 485	0.16 522	0.34 544	0.29 554	0.39 539	0.57 556	0.24 464	0.55 557	0.37 526	0.24 487	0.33 535	0.35 557	0.09 391	0.08 438	0.09 392	0.10 455	0.14 515	0.16 541

XQC	0.28 537	0.23 544	0.51 554	0.28 548	0.19 546	0.34 544	0.27 539	0.36 520	0.57 556	0.31 522	0.30 456	0.37 526	0.30 532	0.38 557	0.38 564	0.13 509	0.09 467	0.15 529	0.12 506	0.17 544	0.18 552

GANet	0.21 478	0.12 445	0.21 462	0.24 515	0.13 474	0.22 469	0.22 484	0.41 549	0.26 389	0.31 522	0.42 536	0.37 526	0.28 520	0.23 483	0.22 472	0.10 432	0.12 514	0.10 440	0.09 416	0.10 446	0.08 375

HSM	0.15 385	0.08 264	0.14 293	0.16 160	0.09 263	0.16 366	0.14 173	0.28 423	0.25 375	0.19 390	0.23 357	0.37 526	0.16 395	0.20 442	0.15 375	0.07 268	0.05 208	0.07 223	0.06 210	0.07 288	0.06 228

Wz-Net-MNSev	0.22 487	0.13 474	0.31 515	0.20 439	0.14 494	0.36 554	0.24 507	0.33 488	0.44 523	0.28 504	0.40 518	0.38 530	0.19 448	0.24 492	0.25 507	0.09 391	0.07 412	0.09 392	0.09 416	0.12 484	0.10 447

DGSMNet	0.24 510	0.19 529	0.33 521	0.21 470	0.24 560	0.24 487	0.20 457	0.35 513	0.41 505	0.24 464	0.32 468	0.38 530	0.21 464	0.29 521	0.23 484	0.12 486	0.11 500	0.14 517	0.16 539	0.23 557	0.23 564

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 547	0.24 547	0.29 510	0.36 568	0.16 522	0.34 544	0.30 562	0.32 469	0.42 512	0.40 549	0.46 543	0.38 530	0.31 536	0.34 538	0.28 534	0.19 555	0.20 558	0.26 560	0.29 571	0.18 548	0.19 557

AF-Net	0.22 487	0.17 515	0.17 407	0.26 533	0.13 474	0.25 498	0.24 507	0.32 469	0.50 541	0.25 477	0.33 480	0.38 530	0.26 502	0.28 514	0.25 507	0.11 461	0.10 487	0.16 535	0.11 487	0.11 469	0.10 447

RGC	0.25 521	0.20 533	0.29 510	0.28 548	0.16 522	0.22 469	0.23 495	0.32 469	0.44 523	0.27 489	0.40 518	0.38 530	0.27 510	0.36 550	0.22 472	0.11 461	0.13 527	0.17 538	0.17 546	0.14 515	0.16 541

edge stereo	0.22 487	0.13 474	0.20 453	0.21 470	0.13 474	0.23 482	0.16 313	0.32 469	0.42 512	0.32 528	0.40 518	0.38 530	0.35 548	0.25 497	0.24 497	0.13 509	0.11 500	0.14 517	0.11 487	0.12 484	0.13 506

DPSNet	0.28 537	0.16 504	0.31 515	0.18 319	0.13 474	0.54 571	0.42 581	0.51 573	0.67 575	0.29 512	0.38 504	0.38 530	0.29 528	0.31 525	0.23 484	0.11 461	0.10 487	0.11 471	0.08 367	0.20 552	0.16 541

NCCL2	0.23 503	0.15 496	0.17 407	0.34 564	0.18 543	0.24 487	0.23 495	0.34 497	0.28 413	0.31 522	0.38 504	0.38 530	0.28 520	0.23 483	0.24 497	0.15 527	0.12 514	0.18 547	0.21 554	0.13 502	0.13 506

PSMNet-RUCA	0.27 533	0.33 568	0.41 542	0.36 568	0.32 575	0.18 406	0.19 436	0.42 554	0.30 430	0.33 532	0.41 529	0.39 538	0.25 496	0.31 525	0.20 443	0.18 550	0.10 487	0.25 559	0.15 535	0.21 553	0.16 541

Wz-Net-SNSev	0.25 521	0.17 515	0.44 545	0.25 527	0.14 494	0.26 508	0.23 495	0.38 534	0.56 554	0.30 516	0.55 557	0.39 538	0.26 502	0.23 483	0.30 542	0.10 432	0.09 467	0.09 392	0.10 455	0.11 469	0.11 473

CC-Net-ROB	0.28 537	0.31 566	0.36 530	0.29 556	0.15 512	0.25 498	0.19 436	0.45 563	0.33 451	0.39 546	0.37 498	0.39 538	0.31 536	0.27 502	0.26 519	0.24 572	0.19 555	0.30 573	0.23 561	0.18 548	0.15 530

XPNet_ROB	0.22 487	0.11 427	0.19 441	0.22 485	0.13 474	0.22 469	0.19 436	0.34 497	0.40 502	0.30 516	0.39 512	0.39 538	0.26 502	0.26 499	0.28 534	0.15 527	0.10 487	0.10 440	0.10 455	0.13 502	0.12 486

ADCS	0.29 541	0.18 526	0.45 546	0.21 470	0.17 537	0.28 525	0.23 495	0.41 549	0.63 569	0.40 549	0.49 547	0.40 542	0.36 550	0.39 561	0.40 569	0.13 509	0.12 514	0.13 505	0.14 519	0.16 537	0.16 541

WCMA_ROB	0.24 510	0.11 427	0.22 468	0.17 236	0.14 494	0.32 535	0.15 245	0.32 469	0.32 444	0.38 544	0.53 553	0.40 542	0.34 546	0.34 538	0.25 507	0.11 461	0.12 514	0.12 490	0.10 455	0.14 515	0.14 523

psmorigin	0.25 521	0.15 496	0.34 529	0.17 236	0.13 474	0.23 482	0.14 173	0.34 497	0.33 451	0.41 553	0.55 557	0.41 544	0.37 552	0.34 538	0.27 527	0.11 461	0.15 542	0.11 471	0.11 487	0.12 484	0.16 541

EDNetEfficientorigin	7.91 614	0.31 566	153.02 635	0.19 380	0.09 263	0.21 461	0.16 313	0.22 303	0.59 560	0.72 582	0.67 572	0.42 545	0.50 573	0.24 492	0.39 566	0.08 332	0.07 412	0.08 308	0.07 301	0.12 484	0.10 447

LSM	0.33 553	0.20 533	0.58 565	0.26 533	0.60 592	0.34 544	0.25 523	0.42 554	0.48 532	0.45 562	0.58 567	0.42 545	0.36 550	0.35 544	0.25 507	0.12 486	0.20 558	0.14 517	0.16 539	0.19 551	0.33 580

FBW_ROB	0.24 510	0.17 515	0.22 468	0.26 533	0.14 494	0.25 498	0.22 484	0.41 549	0.41 505	0.41 553	0.41 529	0.42 545	0.27 510	0.31 525	0.23 484	0.09 391	0.14 536	0.14 517	0.12 506	0.11 469	0.09 420

FADE	0.45 569	0.33 568	1.03 596	0.33 563	0.25 566	0.35 552	0.29 554	0.64 585	1.07 593	0.43 559	0.41 529	0.42 545	0.53 574	0.70 588	0.51 584	0.30 575	0.21 570	0.41 579	0.38 579	0.23 557	0.22 562

SANet	0.24 510	0.14 486	0.28 502	0.21 470	0.11 418	0.27 518	0.24 507	0.38 534	0.64 570	0.36 538	0.40 518	0.43 549	0.26 502	0.27 502	0.24 497	0.12 486	0.09 467	0.10 440	0.09 416	0.13 502	0.11 473

DispFullNet	0.27 533	0.21 539	0.65 571	0.28 548	0.16 522	0.26 508	0.17 351	0.33 488	0.58 559	0.27 489	0.38 504	0.43 549	0.23 481	0.38 557	0.23 484	0.12 486	0.06 337	0.19 549	0.11 487	0.21 553	0.15 530

coex-ft	3.30 606	0.34 570	59.09 634	0.18 319	0.13 474	0.26 508	0.22 484	0.27 403	0.72 579	1.90 610	0.70 576	0.44 551	0.45 569	0.29 521	0.41 572	0.09 391	0.09 467	0.12 490	0.09 416	0.14 515	0.13 506

CSAN	0.29 541	0.24 547	0.27 497	0.34 564	0.19 546	0.33 541	0.42 581	0.37 526	0.50 541	0.38 544	0.40 518	0.44 551	0.33 542	0.28 514	0.30 542	0.20 557	0.16 545	0.19 549	0.19 551	0.14 515	0.15 530

Wz-Net-TNSev	0.29 541	0.20 533	0.65 571	0.19 380	0.15 512	0.38 558	0.27 539	0.35 513	0.55 551	0.34 534	0.42 536	0.45 553	0.38 553	0.32 532	0.30 542	0.12 486	0.13 527	0.10 440	0.12 506	0.15 530	0.14 523

ETE_ROB	0.23 503	0.17 515	0.22 468	0.25 527	0.13 474	0.26 508	0.29 554	0.31 458	0.36 477	0.28 504	0.36 492	0.45 553	0.26 502	0.27 502	0.26 519	0.11 461	0.08 438	0.12 490	0.09 416	0.14 515	0.13 506

PDISCO_ROB	0.27 533	0.16 504	0.26 489	0.28 548	0.20 549	0.32 535	0.26 532	0.44 560	0.57 556	0.28 504	0.40 518	0.45 553	0.29 528	0.33 535	0.34 556	0.12 486	0.09 467	0.17 538	0.16 539	0.17 544	0.13 506

MSMD_ROB	0.31 548	0.26 553	0.26 489	0.24 515	0.21 553	0.34 544	0.25 523	0.34 497	0.39 494	0.40 549	0.69 574	0.45 553	0.40 558	0.34 538	0.27 527	0.20 557	0.19 555	0.26 560	0.25 563	0.23 557	0.22 562

otaku	0.39 559	0.37 573	0.52 555	0.44 575	0.28 569	0.58 573	0.24 507	0.41 549	0.62 566	0.40 549	0.49 547	0.46 557	0.33 542	0.40 565	0.32 550	0.30 575	0.30 577	0.39 577	0.33 576	0.29 572	0.28 574

AnyNet_C01	0.36 557	0.25 552	1.37 600	0.22 485	0.17 537	0.48 567	0.27 539	0.35 513	0.39 494	0.39 546	0.74 580	0.46 557	0.38 553	0.45 569	0.47 578	0.13 509	0.13 527	0.13 505	0.14 519	0.14 515	0.15 530

PASM	0.32 550	0.24 547	0.48 552	0.28 548	0.27 568	0.29 529	0.30 562	0.34 497	0.49 538	0.35 535	0.39 512	0.46 557	0.34 546	0.34 538	0.35 557	0.23 570	0.25 573	0.26 560	0.28 570	0.23 557	0.21 560

MSAF-DinoV2	0.22 487	0.11 427	0.23 477	0.17 236	0.10 366	0.27 518	0.16 313	0.37 526	0.55 551	0.21 427	0.27 424	0.47 560	0.27 510	0.35 544	0.39 566	0.09 391	0.06 337	0.07 223	0.09 416	0.12 484	0.10 447

LE_ROB	0.50 575	0.07 163	0.14 293	0.15 82	0.08 142	0.24 487	0.16 313	0.22 303	1.81 609	4.63 613	0.67 572	0.47 560	0.44 568	0.20 442	0.29 537	0.07 268	0.06 337	0.06 121	0.06 210	0.08 351	0.06 228

Ntro	0.40 562	0.40 575	0.53 556	0.46 579	0.30 573	0.65 579	0.24 507	0.46 565	0.68 576	0.41 553	0.49 547	0.48 562	0.42 566	0.39 561	0.31 549	0.32 577	0.28 575	0.37 576	0.30 573	0.32 577	0.29 575

anonymity	0.53 577	0.58 582	0.65 571	0.41 573	0.61 593	0.53 570	0.41 578	0.56 579	0.41 505	0.55 572	0.50 551	0.49 563	0.55 579	0.58 583	0.50 583	0.58 592	0.50 595	0.51 583	0.51 589	0.51 582	0.57 591

FC-DCNN v2	0.33 553	0.27 556	0.28 502	0.26 533	0.23 558	0.37 555	0.28 545	0.40 543	0.43 517	0.45 562	0.56 562	0.51 564	0.40 558	0.37 555	0.29 537	0.21 561	0.20 558	0.27 563	0.26 564	0.25 565	0.24 565

FCDSN-DC	0.33 553	0.28 561	0.28 502	0.30 558	0.24 560	0.39 559	0.28 545	0.42 554	0.42 512	0.43 559	0.53 553	0.51 564	0.41 563	0.36 550	0.30 542	0.21 561	0.20 558	0.27 563	0.26 564	0.25 565	0.24 565
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.33 553	0.27 556	0.28 502	0.26 533	0.23 558	0.37 555	0.28 545	0.40 543	0.43 517	0.45 562	0.55 557	0.51 564	0.40 558	0.37 555	0.30 542	0.21 561	0.20 558	0.27 563	0.26 564	0.25 565	0.24 565

LALA_ROB	0.25 521	0.16 504	0.22 468	0.26 533	0.17 537	0.27 518	0.27 539	0.42 554	0.37 484	0.33 532	0.38 504	0.51 564	0.26 502	0.28 514	0.27 527	0.16 543	0.09 467	0.12 490	0.11 487	0.13 502	0.12 486

PVD	0.39 559	0.20 533	0.39 537	0.31 562	0.22 555	0.29 529	0.43 583	0.52 574	0.96 592	0.55 572	0.79 584	0.53 568	0.59 583	0.52 576	0.38 564	0.19 555	0.14 536	0.17 538	0.14 519	0.24 564	0.31 578

SGM_RVC	0.23 503	0.12 445	0.15 345	0.15 82	0.09 263	0.33 541	0.18 396	0.34 497	0.31 437	0.44 561	0.37 498	0.53 568	0.35 548	0.35 544	0.24 497	0.13 509	0.13 527	0.13 505	0.13 516	0.10 446	0.11 473
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SAMSARA	0.40 562	0.28 561	0.33 521	0.55 582	0.39 576	0.82 593	1.23 608	0.47 566	0.51 548	0.36 538	0.35 489	0.55 570	0.39 555	0.38 557	0.39 566	0.15 527	0.20 558	0.15 529	0.14 519	0.23 557	0.20 558

MFN_U_SF_RVC	0.32 550	0.21 539	0.55 559	0.30 558	0.15 512	0.34 544	0.17 351	0.52 574	0.46 530	0.46 565	0.55 557	0.59 571	0.39 555	0.35 544	0.37 562	0.15 527	0.14 536	0.18 547	0.21 554	0.16 537	0.15 530

ACVNet-4b	0.39 559	0.53 580	0.55 559	0.45 576	0.24 560	0.47 565	0.18 396	0.49 569	0.64 570	0.42 556	0.45 542	0.60 572	0.27 510	0.34 538	0.24 497	0.33 578	0.14 536	0.48 581	0.42 582	0.30 573	0.26 573

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 566	0.39 574	0.54 557	0.40 571	0.20 549	0.64 578	0.32 570	0.53 576	0.72 579	0.71 580	0.72 577	0.61 573	0.54 576	0.51 574	0.46 577	0.20 557	0.19 555	0.29 571	0.30 573	0.23 557	0.18 552

MFMNet_re	0.64 581	0.66 588	0.65 571	0.51 580	0.69 597	0.69 582	0.57 591	0.64 585	0.73 583	0.60 574	0.73 578	0.62 574	0.67 588	0.65 586	0.60 589	0.66 597	0.58 604	0.63 588	0.59 592	0.68 594	0.69 601

RainbowNet	0.54 578	0.61 584	0.70 585	0.57 583	0.43 580	0.65 579	0.37 576	0.60 583	0.87 589	0.50 567	0.66 571	0.64 575	0.47 570	0.49 571	0.43 576	0.47 586	0.48 591	0.52 585	0.41 581	0.52 583	0.40 586

MADNet+	0.75 588	0.71 590	3.70 610	0.66 585	0.41 578	0.98 598	0.97 606	0.69 587	0.73 583	0.52 568	0.57 565	0.64 575	0.68 589	0.86 597	1.01 605	0.34 579	0.36 583	0.28 570	0.23 561	0.36 579	0.31 578

ELAS_RVC	0.41 564	0.29 564	0.33 521	0.28 548	0.24 560	0.54 571	0.36 573	0.49 569	0.59 560	0.72 582	0.74 580	0.65 577	0.54 576	0.54 580	0.40 569	0.22 566	0.20 558	0.27 563	0.26 564	0.26 570	0.25 571
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SPS-STEREO	0.57 580	0.58 582	0.65 571	0.45 576	0.55 587	0.62 577	0.44 584	0.62 584	0.50 541	0.68 578	0.64 569	0.66 578	0.57 581	0.61 584	0.60 589	0.62 595	0.47 590	0.51 583	0.49 586	0.55 587	0.58 592
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.56 579	0.57 581	0.65 571	0.40 571	0.54 585	0.66 581	0.49 585	0.56 579	0.45 529	0.66 576	0.69 574	0.67 579	0.56 580	0.63 585	0.56 586	0.59 593	0.48 591	0.50 582	0.50 588	0.52 583	0.58 592

MeshStereo	0.27 533	0.13 474	0.18 430	0.15 82	0.11 418	0.32 535	0.24 507	0.40 543	0.36 477	0.52 568	0.57 565	0.67 579	0.40 558	0.35 544	0.26 519	0.14 523	0.13 527	0.13 505	0.11 487	0.11 469	0.10 447
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
ELAS	0.41 564	0.29 564	0.33 521	0.27 545	0.24 560	0.60 576	0.36 573	0.50 572	0.50 541	0.71 580	0.79 584	0.67 579	0.54 576	0.51 574	0.42 573	0.22 566	0.20 558	0.27 563	0.26 564	0.26 570	0.25 571
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
NVStereoNet_ROB	0.46 573	0.36 572	0.46 550	0.41 573	0.28 569	0.34 544	0.34 571	0.48 567	0.60 563	0.72 582	0.93 590	0.70 582	0.66 587	0.47 570	0.60 589	0.22 566	0.33 581	0.34 575	0.34 578	0.30 573	0.30 577
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_1	0.44 567	0.49 579	0.60 567	0.45 576	0.28 569	0.49 568	0.27 539	0.57 581	0.72 579	0.62 575	0.58 567	0.74 583	0.49 572	0.50 572	0.35 557	0.26 573	0.24 572	0.39 577	0.29 571	0.31 576	0.24 565

IMH-64-1	0.65 582	0.61 584	0.68 579	0.71 586	0.51 583	0.59 574	0.49 585	0.91 593	0.85 587	0.74 586	1.02 594	0.81 584	0.78 592	0.79 590	0.49 580	0.42 582	0.46 586	0.71 590	0.47 584	0.52 583	0.39 584

IMH-64	0.65 582	0.61 584	0.68 579	0.71 586	0.51 583	0.59 574	0.49 585	0.91 593	0.85 587	0.74 586	1.02 594	0.81 584	0.78 592	0.79 590	0.49 580	0.42 582	0.46 586	0.71 590	0.47 584	0.52 583	0.39 584

IMH	0.71 585	0.64 587	0.68 579	0.76 588	0.54 585	0.69 582	0.54 589	0.98 599	1.10 595	0.82 590	1.09 597	0.89 586	0.88 597	0.87 598	0.52 585	0.44 585	0.50 595	0.75 593	0.51 589	0.56 588	0.41 587

PWCK	0.71 585	0.94 599	0.95 594	0.76 588	0.31 574	0.74 586	0.36 573	0.90 592	0.90 590	0.96 595	0.75 582	0.95 587	0.61 584	0.87 598	0.66 592	0.72 598	0.46 586	0.75 593	0.49 586	0.69 596	0.44 588

MonStereo1	0.47 574	0.26 553	0.58 565	0.28 548	0.20 549	0.39 559	0.18 396	0.49 569	0.64 570	0.52 568	0.87 587	1.01 588	0.57 581	0.50 572	0.56 586	0.53 589	0.31 580	0.54 587	0.40 580	0.33 578	0.34 581

WAO-7	0.79 590	0.78 593	0.54 557	0.85 594	0.67 596	0.74 586	0.68 599	1.05 602	1.32 600	0.90 593	1.20 604	1.04 589	0.92 598	0.69 587	0.66 592	0.60 594	0.62 605	0.67 589	0.68 598	0.64 590	0.58 592

ACVNet_2	0.66 584	0.66 588	0.68 579	0.63 584	0.41 578	0.71 584	0.49 585	0.96 597	1.39 602	0.89 592	1.09 597	1.04 589	0.73 590	0.54 580	0.47 578	0.43 584	0.40 584	0.53 586	0.44 583	0.47 581	0.35 583

WAO-6	0.81 591	0.80 594	0.62 569	0.86 595	0.63 594	0.76 590	0.58 592	0.98 599	1.54 607	0.90 593	0.96 593	1.07 591	1.03 602	0.70 588	0.66 592	0.72 598	0.49 593	0.90 601	0.71 599	0.68 594	0.58 592

LVE	0.83 593	0.85 597	0.85 592	0.80 591	0.56 588	1.04 603	0.65 596	1.05 602	1.47 605	0.96 595	1.22 605	1.10 592	0.85 595	0.83 593	0.71 597	0.49 587	0.55 601	0.76 596	0.60 594	0.65 591	0.59 597

ktn	1.01 600	1.21 604	0.80 590	1.23 605	0.86 603	1.01 601	0.87 603	0.94 596	1.39 602	1.04 598	1.12 600	1.15 593	1.07 603	0.94 602	0.59 588	1.28 610	0.71 607	1.38 610	0.83 603	1.02 605	0.75 604

MANE	0.45 569	0.27 556	0.27 497	0.27 545	0.24 560	0.47 565	0.31 568	0.55 578	0.59 560	0.72 582	1.13 601	1.15 593	0.61 584	0.52 576	0.37 562	0.21 561	0.20 558	0.27 563	0.31 575	0.25 565	0.24 565

JetBlue	0.71 585	0.45 578	1.14 598	0.51 580	0.47 582	2.02 608	0.64 595	0.75 588	0.70 577	0.69 579	0.77 583	1.22 595	0.83 594	1.03 605	1.01 605	0.40 581	0.28 575	0.33 574	0.33 576	0.30 573	0.34 581

WAO-8	0.91 595	0.81 595	0.65 571	0.94 598	0.69 597	0.90 594	0.67 597	1.07 605	1.83 610	1.06 600	1.45 607	1.30 596	1.07 603	0.84 594	0.78 598	0.74 600	0.53 598	0.86 599	0.75 600	0.69 596	0.62 598

Venus	0.91 595	0.81 595	0.65 571	0.94 598	0.69 597	0.90 594	0.67 597	1.07 605	1.83 610	1.06 600	1.45 607	1.30 596	1.07 603	0.84 594	0.78 598	0.74 600	0.53 598	0.86 599	0.75 600	0.69 596	0.62 598

Dean	0.87 594	0.86 598	0.79 589	0.81 592	0.56 588	0.90 594	0.63 593	1.15 608	1.73 608	1.15 603	1.15 602	1.31 598	0.99 601	0.81 592	0.81 601	0.57 591	0.56 602	0.77 597	0.64 595	0.66 592	0.58 592

SGM-ForestM	0.32 550	0.12 445	0.16 379	0.16 160	0.11 418	0.39 559	0.19 436	0.41 549	0.50 541	0.52 568	0.54 555	1.32 599	0.42 566	0.40 565	0.27 527	0.14 523	0.16 545	0.16 535	0.16 539	0.12 484	0.12 486

TorneroNet	0.82 592	0.74 592	0.81 591	0.84 593	0.63 594	0.99 599	0.63 593	0.96 597	1.16 596	0.80 589	1.11 599	1.36 600	0.86 596	0.93 601	0.80 600	0.56 590	0.49 593	0.78 598	0.66 597	0.73 599	0.63 600

TorneroNet-64	0.76 589	0.72 591	0.74 586	0.78 590	0.58 591	0.91 597	0.56 590	0.84 591	1.29 599	0.66 576	0.90 588	1.40 601	0.75 591	0.85 596	0.67 595	0.49 587	0.46 586	0.72 592	0.59 592	0.67 593	0.53 590

KSHMR	1.09 601	1.17 603	0.88 593	1.25 606	1.00 605	0.99 599	0.96 605	1.13 607	1.37 601	1.16 604	1.29 606	1.41 602	0.96 600	1.01 604	0.92 602	1.03 607	1.08 609	1.20 607	1.03 608	1.01 604	0.97 607

notaker	0.97 598	1.11 602	0.98 595	1.13 603	0.81 601	0.73 585	0.68 599	0.93 595	1.16 596	1.18 605	1.18 603	1.41 602	1.16 607	1.08 607	0.69 596	0.81 603	0.64 606	1.17 606	0.79 602	0.98 603	0.80 605

DPSimNet_ROB	1.11 602	1.23 605	0.78 587	1.13 603	0.88 604	1.10 604	1.13 607	1.16 609	1.23 598	1.43 607	1.02 594	1.41 602	1.10 606	0.90 600	1.60 607	1.46 611	0.51 597	1.21 608	1.03 608	0.90 602	1.01 609

UNDER WATER	0.97 598	0.97 601	1.42 601	0.99 600	0.70 600	1.12 605	0.84 602	0.80 590	1.08 594	1.01 597	0.90 588	1.55 605	1.22 609	1.03 605	1.00 604	0.78 602	0.53 598	1.02 603	0.87 604	0.80 601	0.74 603

UNDER WATER-64	0.95 597	0.94 599	1.43 602	0.87 596	0.56 588	1.18 606	0.87 603	0.77 589	0.94 591	1.04 598	0.85 586	1.58 606	1.21 608	0.94 602	0.96 603	0.87 604	0.57 603	1.03 604	0.88 605	0.78 600	0.73 602

JetRed	1.62 604	1.46 607	2.98 605	0.92 597	1.21 606	4.99 611	1.53 611	1.27 610	1.39 602	1.83 609	1.74 610	1.60 607	0.95 599	1.41 608	2.45 612	0.90 606	1.60 611	0.93 602	0.90 606	1.35 607	0.99 608

ASD4	3.54 607	3.38 612	2.05 604	1.72 607	2.51 610	9.03 615	17.71 617	2.25 611	5.51 614	2.46 611	2.81 613	2.03 608	3.36 612	2.73 611	5.06 613	1.22 608	1.34 610	1.13 605	1.33 610	1.68 608	1.49 611

BEATNet-Init1	0.52 576	0.27 556	0.62 569	0.30 558	0.21 553	0.76 590	0.29 554	0.54 577	0.65 573	0.86 591	0.95 592	2.07 609	0.62 586	0.56 582	0.42 573	0.18 550	0.18 552	0.23 557	0.22 557	0.22 556	0.21 560

MADNet++	1.95 605	1.75 608	1.59 603	1.82 608	1.69 608	2.33 609	1.40 610	2.35 612	2.09 612	2.57 612	2.36 612	2.24 610	2.17 611	2.28 610	2.34 610	1.87 612	1.66 612	1.54 611	1.34 611	1.92 609	1.77 612

HanzoNet	1.29 603	1.26 606	1.19 599	1.12 602	0.85 602	1.02 602	0.83 601	1.03 601	1.48 606	1.64 608	1.61 609	2.50 611	1.72 610	1.61 609	1.61 608	1.26 609	0.80 608	1.31 609	1.01 607	1.02 605	0.86 606

tt	4.67 609	0.06 72	3.55 609	2.02 609	1.55 607	10.25 616	16.71 616	8.91 621	5.03 613	1.31 606	0.94 591	4.71 612	4.76 613	3.33 612	5.87 615	6.06 620	10.30 624	1.88 614	2.11 614	2.75 611	1.21 610

DPSMNet_ROB	8.06 615	4.48 613	8.63 620	5.37 615	10.74 618	8.32 613	22.98 623	5.46 614	13.36 622	5.12 614	9.92 618	5.08 613	10.40 620	5.53 616	12.58 620	3.80 618	8.00 619	3.50 615	7.02 618	3.83 615	7.14 620

DGTPSM_ROB	8.06 615	4.48 613	8.63 620	5.35 613	10.72 617	8.32 613	22.97 622	5.46 614	13.35 621	5.12 614	9.92 618	5.08 613	10.40 620	5.52 615	12.58 620	3.79 617	8.00 619	3.50 615	7.02 618	3.83 615	7.14 620

USTest	6.22 610	2.73 611	3.00 606	6.57 616	7.29 615	14.37 618	21.57 618	7.00 620	9.56 619	5.34 616	6.10 614	5.72 615	7.64 616	6.41 617	6.96 616	1.97 613	3.42 618	1.64 612	2.15 615	2.66 610	2.36 613

TCMNet-wrong-test	3.67 608	5.48 620	3.89 611	12.18 620	11.75 621	4.65 610	3.88 612	1.06 604	0.72 579	1.09 602	2.15 611	6.30 616	0.53 574	3.43 613	2.36 611	0.89 605	0.20 558	1.87 613	1.69 612	5.57 617	3.62 618

PML	8.91 617	9.34 624	6.13 612	5.35 613	6.41 614	14.99 619	23.38 624	5.27 613	6.83 615	18.04 627	28.19 635	7.67 617	6.83 615	7.85 618	5.75 614	5.35 619	1.83 613	5.95 623	1.93 613	8.64 620	2.52 614

LRCNet_RVC	10.62 620	13.42 625	7.30 613	18.92 624	2.07 609	0.33 541	0.30 562	5.59 616	0.48 532	13.03 623	17.94 624	8.87 618	5.65 614	4.79 614	1.89 609	23.51 631	2.73 617	27.55 634	25.71 634	16.07 628	16.33 630

xxxxx1	7.79 611	5.02 617	7.31 614	3.12 610	3.85 611	16.35 620	22.88 619	5.86 617	8.69 616	7.97 617	8.54 615	9.12 619	8.27 617	10.18 619	10.92 617	2.42 614	2.45 614	3.56 617	12.37 621	3.77 612	3.06 615

tt_ll	7.79 611	5.02 617	7.31 614	3.12 610	3.85 611	16.35 620	22.88 619	5.86 617	8.69 616	7.97 617	8.54 615	9.12 619	8.27 617	10.18 619	10.92 617	2.42 614	2.45 614	3.56 617	12.37 621	3.77 612	3.06 615

ff	7.79 611	5.02 617	7.31 614	3.12 610	3.85 611	16.35 620	22.88 619	5.86 617	8.69 616	7.97 617	8.54 615	9.12 619	8.27 617	10.18 619	10.92 617	2.42 614	2.45 614	3.56 617	12.37 621	3.77 612	3.06 615

Anonymous_1	10.96 621	7.92 621	7.46 617	10.33 617	10.06 616	18.65 624	26.34 625	11.06 624	13.44 623	9.40 620	10.05 620	9.67 622	11.23 622	10.73 622	12.72 622	6.42 621	8.38 621	5.77 620	10.61 620	12.12 621	6.77 619

DPSM_ROB	11.15 622	8.58 622	8.00 618	10.88 618	11.58 619	19.10 625	26.71 626	12.05 625	14.07 626	10.36 621	10.84 621	10.33 623	11.86 623	11.70 623	13.54 623	6.99 622	8.79 622	5.89 621	6.95 616	7.29 618	7.42 622

DPSM	11.15 622	8.58 622	8.00 618	10.88 618	11.58 619	19.10 625	26.71 626	12.05 625	14.07 626	10.36 621	10.84 621	10.33 623	11.86 623	11.70 623	13.54 623	6.99 622	8.79 622	5.89 621	6.95 616	7.29 618	7.42 622

HaxPig	15.71 624	18.52 632	19.18 628	16.89 623	15.89 624	7.73 612	7.60 613	13.31 627	10.82 620	15.42 624	14.91 623	15.98 625	14.92 625	15.58 625	15.98 625	18.95 630	16.73 625	19.46 630	18.08 630	19.26 629	19.05 633

MEDIAN_ROB	20.38 627	24.04 633	23.31 631	21.23 625	21.71 627	10.40 617	7.92 614	17.64 628	15.50 628	20.12 628	19.70 625	20.34 626	20.32 626	21.19 626	21.13 628	23.81 632	21.81 632	24.98 633	23.76 633	24.71 632	23.93 634

FlowAnything	22.44 631	17.35 630	16.14 626	22.07 630	23.23 628	38.39 632	53.77 631	24.25 633	28.44 634	20.96 634	21.82 632	20.70 627	23.84 629	23.49 632	27.14 630	14.04 624	17.79 631	11.75 624	14.15 629	14.65 622	14.89 624

Selective-RAFT-Error	22.47 632	17.37 631	16.09 625	22.06 629	23.34 632	38.39 632	53.83 635	24.29 635	28.47 635	20.74 632	21.83 633	20.81 628	23.90 630	23.54 634	27.53 635	14.08 628	17.69 627	11.82 625	14.00 624	14.69 624	15.00 629

RAFT-FEzeroshot	22.43 629	17.33 627	15.98 622	22.02 627	23.31 630	38.34 630	53.82 633	24.05 630	28.39 631	20.61 630	21.76 629	20.88 629	23.92 632	23.41 629	27.42 633	14.07 625	17.69 627	11.83 626	14.02 626	14.69 624	14.97 627

RAFT-FE	22.43 629	17.33 627	15.98 622	22.02 627	23.31 630	38.34 630	53.82 633	24.05 630	28.39 631	20.61 630	21.76 629	20.88 629	23.92 632	23.41 629	27.42 633	14.07 625	17.69 627	11.83 626	14.02 626	14.69 624	14.97 627

CasAABBNet	22.42 628	17.33 627	16.01 624	22.01 626	23.28 629	38.32 629	53.80 632	24.14 632	28.41 633	20.60 629	21.77 631	20.89 631	23.91 631	23.43 631	27.36 631	14.07 625	17.69 627	11.83 626	14.01 625	14.67 623	14.95 626

LSM0	22.87 633	17.28 626	18.96 627	22.19 631	29.04 634	38.42 634	53.71 630	24.28 634	28.31 630	20.78 633	21.00 626	21.43 632	24.16 634	23.50 633	27.39 632	14.09 629	17.38 626	11.84 629	14.04 628	14.73 627	14.89 624

RSGM-EC	20.36 625	4.73 615	0.68 579	16.76 621	16.92 625	21.28 627	27.18 628	10.46 622	14.04 624	18.00 625	21.31 627	22.24 633	21.82 627	22.57 627	17.63 626	62.81 634	33.79 634	20.14 631	18.10 631	20.18 630	16.45 631

acva	20.36 625	4.73 615	0.68 579	16.76 621	16.92 625	21.28 627	27.18 628	10.46 622	14.04 624	18.00 625	21.31 627	22.24 633	21.82 627	22.57 627	17.63 626	62.81 634	33.79 634	20.14 631	18.10 631	20.18 630	16.45 631

AVERAGE_ROB	24.90 634	29.20 634	28.14 632	24.89 632	24.64 633	17.75 623	11.12 615	21.45 629	19.93 629	25.12 635	24.46 634	25.12 635	25.46 635	24.69 635	22.83 629	29.76 633	27.13 633	28.97 635	27.95 635	29.91 633	29.47 635

test_example2	98.32 635	94.13 635	45.89 633	96.35 633	109.85 635	88.61 635	95.45 636	25.75 636	94.37 636	130.00 637	126.06 637	58.17 636	74.63 636	88.51 636	79.96 636	150.23 636	221.02 636	77.62 636	99.10 636	113.75 636	96.94 636

ccccc	245.47 636	285.66 636	306.18 636	368.85 636	370.60 636	123.16 636	145.33 637	115.05 637	110.08 637	126.68 636	110.87 636	122.83 637	165.88 637	252.94 637	276.56 637	384.56 637	353.86 637	254.69 637	223.00 637	425.87 637	386.83 637

Low-res two-view benchmark