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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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
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

4.25w-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

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

3.5w_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

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

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

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

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

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

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_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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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-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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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_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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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)
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

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

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

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.
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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-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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark