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

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

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

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

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

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

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

OmniDepth	0.10 2	0.09 48	0.14 6	0.19 100	0.07 1	0.16 55	0.12 24	0.16 5	0.12 9	0.08 1	0.09 11	0.14 103	0.13 135	0.14 10	0.10 1	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: OmniDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
qwe	0.11 23	0.10 90	0.14 6	0.17 23	0.10 76	0.15 29	0.12 24	0.25 97	0.17 53	0.14 85	0.13 49	0.09 20	0.09 20	0.18 79	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

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

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

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

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

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

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

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

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

asd	0.10 2	0.10 90	0.15 14	0.17 23	0.10 76	0.16 55	0.10 8	0.19 23	0.13 16	0.12 45	0.11 24	0.09 20	0.10 49	0.16 41	0.11 15	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

252Zero-FE	0.14 88	0.07 2	0.17 38	0.17 23	0.09 32	0.15 29	0.11 16	0.21 44	0.19 81	0.77 554	0.11 24	0.08 3	0.08 8	0.13 5	0.13 98	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.06 52	0.06 85

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 63	0.14 304	0.19 52	0.26 439	0.09 32	0.15 29	0.13 49	0.22 56	0.18 64	0.12 45	0.11 24	0.10 36	0.13 135	0.21 138	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.07 120	0.05 25

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

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

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

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

CES	0.14 88	0.08 14	0.19 52	0.17 23	0.22 488	0.18 97	0.16 130	0.23 75	0.19 81	0.14 85	0.17 106	0.14 103	0.10 49	0.18 79	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.08 186	0.18 497

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

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

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

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

S2M2_L	0.13 63	0.11 156	0.20 63	0.16 9	0.12 179	0.12 8	0.07 1	0.18 17	0.20 107	0.12 45	0.15 82	0.14 103	0.12 103	0.15 23	0.14 135	0.13 440	0.09 406	0.09 255	0.10 363	0.11 370	0.09 297
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO_test	0.12 48	0.09 48	0.20 63	0.19 100	0.11 122	0.15 29	0.17 171	0.19 23	0.16 36	0.11 28	0.13 49	0.14 103	0.09 20	0.20 119	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.06 52	0.05 25

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.10 2	0.09 48	0.21 72	0.14 1	0.10 76	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 1	0.10 14	0.11 24	0.09 20	0.09 20	0.12 2	0.11 15	0.09 294	0.07 287	0.08 175	0.07 157	0.08 186	0.06 85
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Occ-G	0.13 63	0.08 14	0.21 72	0.17 23	0.10 76	0.15 29	0.19 259	0.22 56	0.19 81	0.13 60	0.19 126	0.21 192	0.11 78	0.17 58	0.14 135	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.07 120	0.06 85

U	1.00 569	0.09 48	0.21 72	0.21 208	3.68 598	6.12 603	0.14 73	0.21 44	0.21 124	0.11 28	0.11 24	0.10 36	0.09 20	0.12 2	0.11 15	0.07 76	0.05 32	5.42 607	2.90 605	0.07 120	0.06 85

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

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

CREStereo	0.13 63	0.08 14	0.21 72	0.14 1	0.08 10	0.22 215	0.15 97	0.25 97	0.24 171	0.16 121	0.21 155	0.14 103	0.13 135	0.18 79	0.13 98	0.09 294	0.05 32	0.06 31	0.04 1	0.07 120	0.06 85
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
AIO_rvc	0.12 48	0.11 156	0.22 82	0.19 100	0.10 76	0.15 29	0.17 171	0.20 34	0.16 36	0.11 28	0.13 49	0.13 78	0.08 8	0.22 154	0.11 15	0.06 28	0.05 32	0.06 31	0.05 50	0.06 52	0.07 167

SMoEStereo_RVC	0.13 63	0.10 90	0.22 82	0.19 100	0.10 76	0.19 124	0.17 171	0.19 23	0.19 81	0.15 99	0.13 49	0.12 67	0.11 78	0.24 176	0.16 184	0.06 28	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.06 52	0.06 85

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

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

CASnet	0.14 88	0.12 198	0.22 82	0.22 269	0.08 10	0.16 55	0.15 97	0.27 120	0.25 184	0.22 177	0.20 143	0.15 120	0.11 78	0.17 58	0.13 98	0.07 76	0.05 32	0.11 385	0.09 321	0.08 186	0.05 25
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-IGEV	0.12 48	0.09 48	0.22 82	0.19 100	0.10 76	0.15 29	0.14 73	0.27 120	0.15 30	0.13 60	0.14 79	0.13 78	0.08 8	0.21 138	0.12 55	0.06 28	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.06 52	0.05 25

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

fffft	0.13 63	0.09 48	0.24 96	0.19 100	0.10 76	0.17 76	0.19 259	0.22 56	0.16 36	0.14 85	0.11 24	0.13 78	0.10 49	0.24 176	0.18 237	0.06 28	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.07 120	0.06 85
1: 1. 1
999	0.14 88	0.08 14	0.24 96	0.19 100	0.11 122	0.20 159	0.17 171	0.24 89	0.18 64	0.13 60	0.16 95	0.14 103	0.11 78	0.36 329	0.15 159	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.06 52	0.07 167

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.14 88	0.13 261	0.24 96	0.25 405	0.11 122	0.11 4	0.18 214	0.32 193	0.23 156	0.12 45	0.12 37	0.18 157	0.12 103	0.14 10	0.13 98	0.08 211	0.06 163	0.07 92	0.05 50	0.07 120	0.06 85
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
GREAT-IGEV	0.12 48	0.09 48	0.25 109	0.16 9	0.11 122	0.14 18	0.16 130	0.17 11	0.17 53	0.10 14	0.15 82	0.09 20	0.09 20	0.18 79	0.10 1	0.06 28	0.07 287	0.06 31	0.05 50	0.07 120	0.10 353

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MyStereo07	0.16 134	0.12 198	0.26 117	0.22 269	0.14 300	0.25 274	0.23 388	0.29 152	0.21 124	0.15 99	0.13 49	0.12 67	0.13 135	0.25 207	0.13 98	0.07 76	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.08 235

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

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

CREStereo++_RVC	0.15 120	0.08 14	0.26 117	0.17 23	0.11 122	0.18 97	0.13 49	0.22 56	0.30 251	0.21 171	0.30 242	0.13 78	0.11 78	0.16 41	0.15 159	0.07 76	0.04 2	0.06 31	0.15 491	0.06 52	0.05 25
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.17 153	0.09 48	0.26 117	0.18 57	0.07 1	0.32 389	0.19 259	0.37 269	0.32 272	0.23 183	0.25 193	0.18 157	0.17 217	0.25 207	0.16 184	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.05 50	0.06 52	0.05 25

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

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

CAS++	0.16 134	0.12 198	0.27 126	0.18 57	0.12 179	0.17 76	0.15 97	0.42 324	0.24 171	0.19 156	0.18 118	0.13 78	0.10 49	0.21 138	0.12 55	0.12 420	0.10 431	0.11 385	0.08 233	0.10 322	0.09 297
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ff7	0.14 88	0.12 198	0.27 126	0.19 100	0.12 179	0.21 187	0.18 214	0.27 120	0.20 107	0.15 99	0.13 49	0.12 67	0.12 103	0.24 176	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.07 120	0.07 167

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

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

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

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

LoS	0.14 88	0.08 14	0.27 126	0.16 9	0.09 32	0.22 215	0.14 73	0.26 106	0.26 193	0.15 99	0.18 118	0.18 157	0.13 135	0.22 154	0.14 135	0.08 211	0.06 163	0.06 31	0.04 1	0.06 52	0.06 85
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ccc-4	0.14 88	0.12 198	0.27 126	0.19 100	0.12 179	0.21 187	0.18 214	0.27 120	0.20 107	0.15 99	0.13 49	0.12 67	0.12 103	0.24 176	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.07 120	0.07 167

IGEV-Stereo	0.14 88	0.12 198	0.27 126	0.19 100	0.12 179	0.21 187	0.18 214	0.28 139	0.20 107	0.15 99	0.13 49	0.12 67	0.12 103	0.24 176	0.12 55	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.07 157	0.08 186	0.07 167
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
rvit_stereo_0081_aga	0.16 134	0.14 304	0.28 137	0.21 208	0.13 257	0.19 124	0.17 171	0.23 75	0.24 171	0.17 134	0.21 155	0.19 171	0.13 135	0.19 102	0.14 135	0.11 382	0.08 372	0.09 255	0.08 233	0.09 256	0.07 167

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

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

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

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

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

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

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

TANstereo	0.15 120	0.09 48	0.28 137	0.16 9	0.08 10	0.25 274	0.14 73	0.23 75	0.28 219	0.24 197	0.30 242	0.16 137	0.12 103	0.17 58	0.13 98	0.08 211	0.07 287	0.06 31	0.05 50	0.06 52	0.07 167

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

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

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

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

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

222	0.41 495	0.10 90	0.29 147	0.19 100	0.11 122	0.36 433	0.20 306	0.57 489	0.39 358	0.35 387	0.44 411	0.30 317	0.27 368	0.55 404	3.56 599	0.11 382	0.07 287	0.08 175	0.08 233	0.09 256	0.09 297

xxxx	0.34 455	0.10 90	0.29 147	0.19 100	0.11 122	0.37 438	0.20 306	0.58 498	0.38 348	0.29 267	0.42 387	0.38 384	0.24 319	0.46 363	2.20 592	0.11 382	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.09 256	0.09 297

test_xeample	0.34 455	0.10 90	0.29 147	0.19 100	0.11 122	0.33 400	0.23 388	0.55 464	0.38 348	0.32 338	0.45 423	0.29 301	0.26 349	0.57 419	2.24 594	0.10 343	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.09 256	0.09 297

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FACV-RUCA	0.21 251	0.15 338	0.32 174	0.23 317	0.23 501	0.26 294	0.19 259	0.39 287	0.34 294	0.25 206	0.32 265	0.21 192	0.24 319	0.24 176	0.19 267	0.10 343	0.07 287	0.15 486	0.08 233	0.16 463	0.13 428

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

CASS	0.21 251	0.15 338	0.32 174	0.26 439	0.11 122	0.28 324	0.19 259	0.39 287	0.30 251	0.32 338	0.34 296	0.25 244	0.24 319	0.25 207	0.20 284	0.13 440	0.08 372	0.11 385	0.09 321	0.11 370	0.11 388
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.17 153	0.09 48	0.32 174	0.17 23	0.11 122	0.21 187	0.17 171	0.32 193	0.23 156	0.23 183	0.28 216	0.27 274	0.16 191	0.23 163	0.16 184	0.09 294	0.06 163	0.09 255	0.06 101	0.09 256	0.09 297

TestStereo1	0.21 251	0.16 363	0.32 174	0.26 439	0.13 257	0.26 294	0.27 445	0.40 298	0.36 323	0.29 267	0.39 353	0.22 204	0.21 273	0.33 309	0.17 215	0.07 76	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.07 167

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

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

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

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

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

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

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

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

R-Stereo Train	0.18 177	0.09 48	0.32 174	0.22 269	0.12 179	0.22 215	0.19 259	0.42 324	0.19 81	0.31 315	0.45 423	0.20 180	0.14 157	0.18 79	0.15 159	0.08 211	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.06 52	0.06 85

RAFT-Stereo	0.18 177	0.09 48	0.32 174	0.22 269	0.12 179	0.22 215	0.19 259	0.42 324	0.19 81	0.31 315	0.45 423	0.20 180	0.14 157	0.18 79	0.15 159	0.08 211	0.06 163	0.07 92	0.06 101	0.06 52	0.06 85
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
FE-Mocha	0.16 134	0.10 90	0.33 191	0.19 100	0.13 257	0.19 124	0.15 97	0.35 240	0.22 137	0.24 197	0.24 184	0.20 180	0.14 157	0.17 58	0.17 215	0.07 76	0.05 32	0.08 175	0.08 233	0.07 120	0.06 85

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

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

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

GCAP-Stereo	0.14 88	0.14 304	0.33 191	0.20 163	0.09 32	0.21 187	0.10 8	0.26 106	0.20 107	0.18 151	0.19 126	0.15 120	0.13 135	0.17 58	0.13 98	0.07 76	0.06 163	0.07 92	0.05 50	0.06 52	0.06 85

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.18 177	0.12 198	0.33 191	0.20 163	0.13 257	0.28 324	0.12 24	0.42 324	0.25 184	0.27 228	0.32 265	0.21 192	0.17 217	0.25 207	0.20 284	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.06 101	0.07 120	0.08 235
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
rvit_0105_6	0.19 216	0.14 304	0.34 201	0.23 317	0.14 300	0.18 97	0.20 306	0.29 152	0.37 334	0.18 151	0.22 165	0.23 224	0.17 217	0.26 223	0.17 215	0.15 479	0.13 485	0.13 444	0.11 402	0.11 370	0.08 235

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NRIStereo	0.18 177	0.11 156	0.35 211	0.23 317	0.11 122	0.24 259	0.20 306	0.29 152	0.26 193	0.26 218	0.25 193	0.25 244	0.18 242	0.34 315	0.18 237	0.07 76	0.06 163	0.09 255	0.07 157	0.09 256	0.08 235

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

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

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

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

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

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

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

StereoDRNet-Refined	0.27 381	0.17 382	0.35 211	0.25 405	0.14 300	0.37 438	0.21 337	0.47 372	0.41 384	0.44 483	0.51 457	0.41 418	0.28 385	0.45 360	0.37 445	0.09 294	0.06 163	0.11 385	0.11 402	0.10 322	0.10 353
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NOSS_ROB	0.31 429	0.20 424	0.35 211	0.24 368	0.16 382	0.32 389	0.19 259	0.52 436	0.48 457	0.33 350	0.36 317	0.42 427	0.28 385	0.93 540	0.24 357	0.19 522	0.20 539	0.24 535	0.22 536	0.17 480	0.17 483

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.18 177	0.12 198	0.37 243	0.22 269	0.10 76	0.18 97	0.14 73	0.29 152	0.22 137	0.28 238	0.29 229	0.25 244	0.17 217	0.26 223	0.16 184	0.08 211	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.10 322	0.08 235
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	0.33 447	0.11 156	0.37 243	0.25 405	0.16 382	0.20 159	0.19 259	0.30 171	0.27 204	0.35 387	0.35 307	0.27 274	0.30 414	0.44 357	2.66 596	0.08 211	0.05 32	0.10 328	0.07 157	0.08 186	0.06 85

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AdaStereo	0.24 329	0.16 363	0.37 243	0.24 368	0.12 179	0.32 389	0.17 171	0.54 454	0.42 391	0.33 350	0.38 340	0.35 365	0.21 273	0.30 288	0.22 327	0.14 466	0.06 163	0.13 444	0.08 233	0.11 370	0.08 235
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
G2L-Stereo_test	0.24 329	0.16 363	0.38 262	0.19 100	0.13 257	0.27 304	0.24 410	0.49 392	0.38 348	0.37 410	0.37 326	0.40 411	0.24 319	0.52 389	0.28 390	0.08 211	0.06 163	0.06 31	0.06 101	0.09 256	0.08 235

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DCRE	0.20 231	0.13 261	0.40 285	0.21 208	0.15 350	0.20 159	0.19 259	0.30 171	0.27 204	0.22 177	0.80 539	0.23 224	0.16 191	0.23 163	0.15 159	0.07 76	0.07 287	0.07 92	0.08 233	0.07 120	0.06 85

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.19 216	0.25 469	0.40 285	0.21 208	0.12 179	0.22 215	0.19 259	0.29 152	0.40 374	0.25 206	0.23 170	0.16 137	0.15 175	0.25 207	0.19 267	0.09 294	0.06 163	0.08 175	0.08 233	0.10 322	0.08 235
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.17 153	0.10 90	0.40 285	0.20 163	0.11 122	0.20 159	0.15 97	0.36 259	0.30 251	0.23 183	0.21 155	0.26 265	0.15 175	0.20 119	0.13 98	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.07 157	0.06 52	0.05 25

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

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

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

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

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

AIO-test1	0.19 216	0.14 304	0.41 308	0.27 467	0.15 350	0.21 187	0.16 130	0.39 287	0.36 323	0.17 134	0.26 203	0.18 157	0.13 135	0.28 256	0.14 135	0.07 76	0.06 163	0.10 328	0.11 402	0.06 52	0.09 297

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

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

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

THIR-Stereo	0.29 413	0.12 198	0.41 308	0.19 100	0.11 122	0.28 324	0.72 572	0.32 193	0.35 310	0.37 410	0.65 515	0.34 351	0.50 521	0.57 419	0.45 483	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.09 321	0.07 120	0.07 167

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.27 381	0.11 156	0.42 318	0.19 100	0.11 122	0.34 413	0.20 306	0.62 524	0.43 399	0.40 450	0.43 400	0.50 475	0.26 349	0.76 502	0.22 327	0.08 211	0.07 287	0.07 92	0.07 157	0.08 186	0.08 235
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MultiAttention	1.02 573	0.13 261	0.43 329	0.35 532	0.43 555	5.36 599	1.71 599	0.69 548	0.53 489	0.36 403	0.63 512	0.55 496	0.22 286	7.60 608	0.43 475	0.09 294	0.06 163	0.14 471	0.24 540	0.26 536	0.30 551

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

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

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

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

FTStereo	0.28 402	0.10 90	0.43 329	0.23 317	0.13 257	0.21 187	0.53 559	0.34 215	0.26 193	0.38 425	0.95 552	0.30 317	0.56 531	0.32 302	0.18 237	0.08 211	0.06 163	0.09 255	0.08 233	0.07 120	0.19 505

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

HITNet	0.20 231	0.17 382	0.43 329	0.19 100	0.08 10	0.27 304	0.14 73	0.42 324	0.30 251	0.29 267	0.32 265	0.27 274	0.21 273	0.28 256	0.25 367	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.09 256	0.06 85
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
XPNet_ROB	0.33 447	0.20 424	0.43 329	0.27 467	0.18 425	0.37 438	0.31 483	0.55 464	0.50 474	0.51 510	0.53 472	0.58 509	0.37 466	0.63 455	0.45 483	0.17 505	0.12 472	0.13 444	0.12 441	0.15 454	0.14 449

MM-Stereo_test2	0.15 120	0.10 90	0.44 338	0.23 317	0.11 122	0.21 187	0.21 337	0.27 120	0.22 137	0.15 99	0.16 95	0.13 78	0.11 78	0.20 119	0.13 98	0.06 28	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.09 256	0.05 25

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

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

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

ICVP	0.23 298	0.13 261	0.44 338	0.26 439	0.14 300	0.29 345	0.25 427	0.45 353	0.33 284	0.29 267	0.43 400	0.35 365	0.25 340	0.26 223	0.23 346	0.12 420	0.09 406	0.09 255	0.08 233	0.09 256	0.10 353
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.27 381	0.20 424	0.44 338	0.27 467	0.16 382	0.33 400	0.25 427	0.56 479	0.54 494	0.34 370	0.38 340	0.34 351	0.25 340	0.51 383	0.28 390	0.12 420	0.08 372	0.09 255	0.08 233	0.11 370	0.11 388

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

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

CFNet	0.27 381	0.20 424	0.44 338	0.22 269	0.14 300	0.33 400	0.14 73	0.51 419	0.45 425	0.30 298	0.40 363	0.38 384	0.27 368	0.76 502	0.25 367	0.09 294	0.07 287	0.11 385	0.11 402	0.11 370	0.08 235

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-RH_RVC	0.25 357	0.11 156	0.45 349	0.21 208	0.12 179	0.25 274	0.14 73	0.27 120	0.27 204	0.38 425	1.15 563	0.23 224	0.17 217	0.57 419	0.24 357	0.07 76	0.05 32	0.10 328	0.07 157	0.06 52	0.07 167

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SGM-Forest	0.36 464	0.17 382	0.47 365	0.23 317	0.16 382	0.45 487	0.41 533	0.55 464	0.48 457	0.52 516	0.60 499	0.52 485	0.41 485	0.85 525	0.50 500	0.17 505	0.17 524	0.17 503	0.15 491	0.15 454	0.15 461
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PCWNet_CMD	0.23 298	0.13 261	0.48 374	0.20 163	0.13 257	0.28 324	0.16 130	0.46 364	0.46 442	0.29 267	0.36 317	0.37 376	0.24 319	0.28 256	0.20 284	0.09 294	0.06 163	0.10 328	0.08 233	0.11 370	0.09 297

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

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

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

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

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

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

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

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

CrosDoStereo	0.31 429	0.10 90	0.49 379	0.18 57	0.12 179	0.22 215	1.11 594	0.34 215	0.37 334	0.38 425	0.61 506	0.28 290	0.46 509	0.61 441	0.57 508	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.08 233	0.07 120	0.07 167

DeepStereo_LL	0.31 429	0.10 90	0.49 379	0.18 57	0.12 179	0.22 215	1.11 594	0.34 215	0.37 334	0.38 425	0.61 506	0.28 290	0.46 509	0.61 441	0.57 508	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.08 233	0.07 120	0.07 167

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

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

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

GANet	0.36 464	0.22 451	0.49 379	0.29 493	0.17 404	0.41 463	0.38 522	0.57 489	0.45 425	0.46 491	0.75 533	0.55 496	0.40 481	0.94 542	0.41 471	0.13 440	0.13 485	0.13 444	0.11 402	0.14 440	0.11 388

NCCL2	0.35 460	0.26 480	0.49 379	0.36 534	0.22 488	0.41 463	0.41 533	0.53 447	0.42 391	0.47 499	0.46 433	0.61 518	0.39 477	0.55 404	0.37 445	0.16 494	0.13 485	0.21 526	0.21 528	0.16 463	0.16 471

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

DualNet (step1)	0.28 402	0.19 412	0.50 390	0.18 57	0.16 382	0.34 413	0.20 306	0.51 419	0.38 348	0.37 410	0.34 296	0.37 376	0.30 414	0.39 339	0.23 346	0.23 530	0.09 406	0.28 545	0.24 540	0.18 494	0.16 471

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

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

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

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

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

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

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

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

SGM_RVC	0.50 525	0.19 412	0.50 390	0.25 405	0.15 350	0.69 542	0.39 527	0.68 547	0.82 550	0.95 565	0.84 544	1.13 562	0.76 555	1.16 563	0.60 517	0.16 494	0.16 517	0.16 497	0.16 503	0.16 463	0.17 483
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ASMatch	0.23 298	0.11 156	0.51 401	0.24 368	0.14 300	0.19 124	0.17 171	0.31 182	0.28 219	0.28 238	0.68 522	0.27 274	0.26 349	0.50 378	0.22 327	0.07 76	0.06 163	0.08 175	0.07 157	0.06 52	0.11 388

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FBW_ROB	0.43 504	0.26 480	0.54 412	0.31 509	0.20 464	0.51 511	0.32 490	0.70 550	0.60 513	0.59 530	0.55 479	0.65 531	0.41 485	1.40 576	0.51 502	0.13 440	0.17 524	0.21 526	0.16 503	0.17 480	0.18 497

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

CBMV	0.33 447	0.21 438	0.54 412	0.23 317	0.13 257	0.42 470	0.33 501	0.53 447	0.48 457	0.52 516	0.49 449	0.50 475	0.41 485	0.56 415	0.31 417	0.15 479	0.16 517	0.18 511	0.16 503	0.13 422	0.13 428
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MyStereo04	0.23 298	0.12 198	0.55 418	0.22 269	0.14 300	0.25 274	0.23 388	0.49 392	0.52 485	0.28 238	0.23 170	0.27 274	0.23 301	0.30 288	0.22 327	0.07 76	0.07 287	0.09 255	0.08 233	0.08 186	0.08 235

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

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

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

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

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

AF-Net	0.37 474	0.26 480	0.56 422	0.32 515	0.23 501	0.41 463	0.29 467	0.61 515	0.64 523	0.42 470	0.68 522	0.65 531	0.49 519	0.57 419	0.44 480	0.15 479	0.11 455	0.19 519	0.14 482	0.15 454	0.13 428

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

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

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

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

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

NLCSM	0.38 481	0.31 512	0.58 430	0.28 489	0.31 540	0.43 478	0.32 490	0.74 555	0.42 391	0.40 450	0.46 433	0.57 505	0.38 470	0.94 542	0.55 506	0.12 420	0.12 472	0.13 444	0.17 512	0.15 454	0.15 461

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

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 381	0.21 438	0.59 437	0.25 405	0.18 425	0.29 345	0.22 363	0.50 402	0.40 374	0.38 425	0.41 371	0.43 431	0.27 368	0.43 353	0.29 402	0.11 382	0.08 372	0.10 328	0.10 363	0.10 322	0.11 388
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
IPLGR_C	0.21 251	0.22 451	0.60 439	0.23 317	0.15 350	0.24 259	0.20 306	0.35 240	0.29 238	0.31 315	0.32 265	0.22 204	0.15 175	0.25 207	0.20 284	0.08 211	0.07 287	0.07 92	0.07 157	0.08 186	0.08 235

DANet	0.35 460	0.23 460	0.60 439	0.36 534	0.22 488	0.39 454	0.25 427	0.48 384	0.43 399	0.52 516	0.50 451	0.59 511	0.41 485	0.76 502	0.49 494	0.13 440	0.11 455	0.14 471	0.12 441	0.17 480	0.15 461
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PWCDC_ROB	0.38 481	0.30 505	0.60 439	0.33 521	0.20 464	0.42 470	0.19 259	0.58 498	0.89 559	0.42 470	1.26 567	0.36 370	0.34 449	0.50 378	0.38 447	0.18 516	0.11 455	0.11 385	0.09 321	0.19 501	0.13 428

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

FCDSN-DC	0.63 546	0.31 512	0.61 442	0.36 534	0.30 537	0.65 538	0.37 516	0.66 539	0.68 531	1.14 575	1.54 579	1.71 580	1.26 580	0.92 538	0.64 525	0.24 537	0.22 546	0.27 538	0.26 549	0.27 541	0.27 549
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DMCA-RVC	0.27 381	0.21 438	0.61 442	0.28 489	0.17 404	0.29 345	0.21 337	0.42 324	0.35 310	0.40 450	0.37 326	0.39 396	0.36 457	0.43 353	0.30 410	0.13 440	0.10 431	0.15 486	0.11 402	0.13 422	0.10 353

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

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

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

iResNet	0.24 329	0.18 396	0.61 442	0.25 405	0.11 122	0.29 345	0.21 337	0.42 324	0.43 399	0.33 350	0.43 400	0.27 274	0.22 286	0.34 315	0.26 380	0.07 76	0.05 32	0.07 92	0.06 101	0.08 186	0.07 167

MSMD_ROB	0.60 544	0.33 520	0.61 442	0.30 503	0.25 517	0.86 560	0.35 507	0.55 464	0.67 528	1.10 573	1.49 576	1.76 581	0.97 571	0.88 531	0.49 494	0.23 530	0.21 541	0.27 538	0.27 553	0.25 528	0.24 540

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Anonymous3	0.23 298	0.18 396	0.63 453	0.27 467	0.18 425	0.41 463	0.23 388	0.43 336	0.35 310	0.23 183	0.27 210	0.20 180	0.18 242	0.27 242	0.18 237	0.12 420	0.11 455	0.10 328	0.10 363	0.11 370	0.12 411

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

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

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

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

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

WCMA_ROB	0.51 529	0.21 438	0.65 461	0.25 405	0.21 472	0.58 527	0.32 490	0.54 454	0.55 500	0.95 565	1.40 571	1.28 570	0.81 560	0.73 488	0.62 520	0.18 516	0.15 510	0.15 486	0.15 491	0.19 501	0.19 505

PSMNet-RUCA	0.37 474	0.41 540	0.66 466	0.46 554	0.41 552	0.34 413	0.25 427	0.57 489	0.45 425	0.39 440	0.52 465	0.43 431	0.33 440	0.41 348	0.29 402	0.25 540	0.14 495	0.33 555	0.21 528	0.31 549	0.22 528

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

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

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

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

MeshStereo	0.58 540	0.27 487	0.67 467	0.22 269	0.17 404	0.66 540	0.37 516	0.78 559	0.61 516	1.47 592	1.30 568	1.65 578	0.79 557	1.12 561	0.59 514	0.17 505	0.17 524	0.17 503	0.14 482	0.17 480	0.14 449
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
Nwc_Net	0.37 474	0.25 469	0.68 472	0.31 509	0.24 509	0.44 481	0.30 478	0.65 533	0.50 474	0.37 410	0.69 526	0.58 509	0.45 503	0.60 434	0.40 463	0.15 479	0.12 472	0.19 519	0.21 528	0.14 440	0.13 428

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

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

Abc-Net	0.39 487	0.25 469	0.69 473	0.32 515	0.28 529	0.46 489	0.36 512	0.65 533	0.52 485	0.40 450	0.57 490	0.56 500	0.47 512	0.73 488	0.45 483	0.17 505	0.14 495	0.18 511	0.25 545	0.16 463	0.16 471
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	0.43 504	0.47 546	0.69 473	0.38 542	0.20 464	0.51 511	0.48 552	0.66 539	0.66 525	0.46 491	0.46 433	0.50 475	0.44 500	0.90 536	0.39 455	0.27 546	0.21 541	0.32 553	0.18 519	0.27 541	0.22 528
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
FC-DCNN	0.70 553	0.30 505	0.69 473	0.32 515	0.27 524	0.81 557	0.39 527	0.79 562	0.82 550	1.41 584	1.58 581	1.98 583	1.26 580	1.02 554	0.77 536	0.24 537	0.22 546	0.27 538	0.26 549	0.26 536	0.26 545

PWC_ROB	0.38 481	0.29 498	0.69 473	0.25 405	0.20 464	0.38 446	0.19 259	0.58 498	0.67 528	0.57 528	0.85 545	0.51 479	0.40 481	0.71 481	0.52 503	0.13 440	0.09 406	0.14 471	0.10 363	0.17 480	0.14 449

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

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

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

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

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

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

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

iResNetv2_ROB	0.27 381	0.26 480	0.72 483	0.23 317	0.13 257	0.29 345	0.18 214	0.52 436	0.49 466	0.37 410	0.45 423	0.39 396	0.25 340	0.34 315	0.20 284	0.08 211	0.06 163	0.07 92	0.05 50	0.12 407	0.09 297

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

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

MANE	1.41 581	0.36 526	0.74 488	0.43 549	0.41 552	2.16 592	0.80 579	2.39 599	3.38 595	2.22 596	3.06 598	3.54 598	2.73 599	2.15 591	1.94 589	0.28 550	0.27 557	0.30 551	0.46 568	0.28 546	0.34 558

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

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

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

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

RTSC	0.39 487	0.28 490	0.78 490	0.27 467	0.18 425	0.49 506	0.22 363	0.59 503	0.84 557	0.55 525	0.53 472	0.49 468	0.36 457	0.67 472	0.82 541	0.13 440	0.10 431	0.11 385	0.12 441	0.17 480	0.17 483

CSAN	0.50 525	0.35 523	0.78 490	0.36 534	0.23 501	0.56 523	0.59 564	0.61 515	0.70 535	0.64 538	0.78 537	0.65 531	0.60 538	1.38 575	0.62 520	0.21 527	0.17 524	0.20 523	0.20 525	0.18 494	0.18 497

pmcnn	0.50 525	0.20 424	0.78 490	0.24 368	0.26 522	0.39 454	0.30 478	0.51 419	0.50 474	0.54 524	1.23 566	2.52 592	0.37 466	0.77 508	0.95 552	0.08 211	0.06 163	0.06 31	0.05 50	0.10 322	0.08 235

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

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

SGM-ForestM	1.36 579	0.28 490	0.79 497	0.26 439	0.16 382	2.26 593	1.00 589	1.42 583	1.46 584	2.38 597	2.05 590	5.95 605	2.66 597	2.95 595	2.46 595	0.17 505	0.18 530	0.18 511	0.18 519	0.15 454	0.18 497

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

SAMSARA	0.56 536	0.39 535	0.80 500	0.60 565	0.46 557	1.00 567	1.23 597	0.67 544	0.68 531	0.71 546	0.54 475	0.89 555	0.57 534	0.81 519	0.62 520	0.19 522	0.22 546	0.18 511	0.18 519	0.27 541	0.25 543

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

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

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

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

MonStereo1	0.93 568	0.56 559	0.82 506	0.69 569	0.58 568	1.37 583	0.35 507	0.94 573	1.25 578	0.93 562	1.90 586	1.52 576	2.10 593	1.27 571	0.77 536	0.69 577	0.33 566	0.75 577	0.47 570	0.70 577	0.57 577

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

SDNR	0.42 498	0.21 438	0.82 506	0.21 208	0.18 425	1.27 578	0.17 171	0.50 402	0.49 466	0.42 470	0.81 540	0.38 384	0.27 368	1.19 564	0.38 447	0.23 530	0.24 553	0.17 503	0.13 468	0.17 480	0.20 515

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

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

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

PA-Net	0.37 474	0.28 490	0.83 509	0.31 509	0.28 529	0.39 454	0.42 536	0.51 419	0.55 500	0.34 370	0.42 387	0.41 418	0.36 457	0.79 512	0.49 494	0.12 420	0.23 551	0.16 497	0.23 538	0.12 407	0.18 497
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NVStereoNet_ROB	0.67 550	0.49 552	0.83 509	0.48 556	0.40 551	0.51 511	0.46 544	0.70 550	0.77 545	0.84 557	1.72 583	1.02 561	0.83 562	1.23 568	0.79 539	0.32 556	0.38 569	0.40 560	0.46 568	0.36 555	0.41 564
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IMH-64-1	0.91 566	0.86 574	0.84 514	0.97 581	0.75 576	0.92 564	0.71 570	1.27 578	1.10 574	0.89 559	1.45 573	1.14 563	0.96 569	1.19 564	0.84 542	0.74 579	0.51 577	0.97 584	0.55 578	0.84 581	0.60 580

IMH-64	0.91 566	0.86 574	0.84 514	0.97 581	0.75 576	0.92 564	0.71 570	1.27 578	1.10 574	0.89 559	1.45 573	1.14 563	0.96 569	1.19 564	0.84 542	0.74 579	0.51 577	0.97 584	0.55 578	0.84 581	0.60 580

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

ELAS	0.74 559	0.36 526	0.85 517	0.36 534	0.33 543	1.36 582	0.77 577	0.93 572	0.92 563	1.41 584	1.53 578	1.16 566	1.17 576	0.95 546	1.03 556	0.26 541	0.25 555	0.28 545	0.28 556	0.31 549	0.30 551
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 529	0.50 553	0.86 518	0.39 544	0.24 509	0.84 558	0.55 560	0.56 479	0.62 518	0.60 531	0.68 522	0.62 520	0.42 494	1.13 562	0.43 475	0.23 530	0.27 557	0.27 538	0.35 560	0.25 528	0.29 550

G-Net	0.46 514	0.25 469	0.86 518	0.34 523	0.28 529	0.90 563	0.35 507	0.47 372	0.45 425	0.68 543	1.22 565	0.64 530	0.60 538	0.61 441	0.57 508	0.16 494	0.14 495	0.17 503	0.13 468	0.22 520	0.19 505

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

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

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

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

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

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

Wz-Net-LNSev	0.34 455	0.29 498	0.91 526	0.26 439	0.21 472	0.47 495	0.31 483	0.54 454	0.54 494	0.44 483	0.52 465	0.50 475	0.35 453	0.39 339	0.39 455	0.11 382	0.11 455	0.10 328	0.09 321	0.14 440	0.13 428

DGSMNet	0.61 545	0.29 498	0.91 526	0.51 560	0.70 574	0.62 536	1.38 598	0.59 503	0.55 500	0.37 410	0.61 506	0.52 485	0.33 440	0.65 463	0.43 475	0.53 567	0.60 587	0.67 573	0.61 582	0.63 570	0.61 583

WAO-6	1.07 575	0.93 581	0.92 528	0.96 580	0.78 580	1.28 579	0.75 574	1.34 580	2.00 590	1.02 570	1.54 579	1.59 577	1.22 578	1.31 573	1.14 564	0.78 582	0.55 583	1.02 588	0.75 589	0.83 580	0.69 586

Ntro	0.58 540	0.64 565	0.92 528	0.66 568	0.50 562	0.77 551	0.36 512	0.66 539	0.70 535	0.50 505	0.59 494	0.65 531	0.51 524	0.75 497	0.45 483	0.56 571	0.32 565	0.56 571	0.34 559	0.63 570	0.46 570

WAO-7	1.01 571	0.89 577	0.93 530	0.83 578	0.66 573	1.18 573	0.81 581	1.40 582	1.57 586	1.11 574	1.76 585	1.45 574	1.19 577	1.50 578	1.14 564	0.61 574	0.62 590	0.70 574	0.68 585	0.66 575	0.60 580

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

DPSNet	0.47 516	0.24 464	0.93 530	0.27 467	0.20 464	0.75 550	0.57 561	0.84 568	0.79 547	0.47 499	0.51 457	0.60 514	0.69 551	0.87 528	0.71 531	0.16 494	0.13 485	0.12 423	0.10 363	0.25 528	0.21 523

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

MDST_ROB	0.48 519	0.14 304	0.95 533	0.30 503	0.21 472	1.33 581	0.32 490	0.77 558	0.56 503	1.06 571	0.71 527	0.49 468	0.35 453	1.26 570	0.38 447	0.13 440	0.11 455	0.16 497	0.13 468	0.12 407	0.12 411

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

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

SPS-STEREO	0.69 552	0.61 563	0.98 537	0.52 562	0.57 567	0.74 548	0.50 555	0.78 559	0.62 518	0.95 565	0.86 546	0.94 556	0.70 552	1.01 553	0.87 546	0.58 573	0.51 577	0.50 565	0.50 573	0.55 565	0.58 578
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	0.72 555	0.76 570	0.99 538	0.62 566	0.70 574	0.77 551	0.67 568	0.75 556	0.83 554	0.78 555	0.86 546	0.69 542	0.78 556	0.71 481	0.61 518	0.66 576	0.59 586	0.61 572	0.58 581	0.68 576	0.71 587

IMH	1.05 574	0.95 582	1.00 539	1.01 583	0.78 580	1.11 570	0.68 569	1.38 581	1.43 583	1.00 568	1.72 583	1.43 573	1.14 573	1.73 584	0.89 548	1.09 592	0.55 583	0.99 586	0.57 580	0.87 584	0.62 585

ADCL	0.47 516	0.22 451	1.00 539	0.27 467	0.19 447	0.74 548	0.64 567	0.54 454	0.69 533	0.56 526	0.71 527	0.55 496	0.60 538	0.60 434	1.43 576	0.11 382	0.09 406	0.13 444	0.13 468	0.14 440	0.14 449

ELAS_RVC	0.74 559	0.36 526	1.00 539	0.37 540	0.33 543	0.88 561	0.93 586	0.83 567	1.08 573	1.35 580	1.33 570	1.24 568	1.33 584	1.06 557	0.95 552	0.27 546	0.25 555	0.29 549	0.27 553	0.30 548	0.30 551
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RainbowNet	0.72 555	0.89 577	1.02 542	0.82 576	0.63 572	0.78 554	0.52 557	0.81 565	0.93 565	0.60 531	0.79 538	0.80 550	0.60 538	0.80 516	0.57 508	0.78 582	0.55 583	0.78 579	0.49 571	0.76 579	0.58 578

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

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

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

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

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 551	0.64 565	1.06 546	0.45 552	0.27 524	1.40 585	0.58 562	0.78 559	0.92 563	0.84 557	0.86 546	0.88 554	0.68 550	1.33 574	0.68 530	0.37 562	0.29 561	0.34 556	0.36 563	0.43 557	0.37 560

z-mn7	0.44 510	0.40 536	1.09 548	0.25 405	0.18 425	0.61 534	0.34 503	0.56 479	0.93 565	0.43 476	0.96 553	0.53 490	0.39 477	0.94 542	0.59 514	0.10 343	0.09 406	0.10 328	0.10 363	0.14 440	0.13 428

WAO-8	1.46 584	1.10 588	1.09 548	1.10 587	0.84 584	2.06 589	0.75 574	1.84 591	3.83 598	1.44 588	2.21 592	2.15 586	1.43 586	3.17 596	1.19 569	0.91 587	0.65 592	1.09 589	0.79 590	0.90 586	0.71 587

Venus	1.46 584	1.10 588	1.09 548	1.10 587	0.84 584	2.06 589	0.75 574	1.84 591	3.83 598	1.44 588	2.21 592	2.15 586	1.43 586	3.17 596	1.19 569	0.91 587	0.65 592	1.09 589	0.79 590	0.90 586	0.71 587

aanetorigin	0.39 487	0.29 498	1.09 548	0.24 368	0.19 447	0.28 324	0.37 516	0.33 207	0.47 447	0.94 563	0.82 542	0.52 485	0.54 527	0.49 374	0.50 500	0.11 382	0.09 406	0.10 328	0.10 363	0.16 463	0.15 461

AnyNet_C32	0.51 529	0.40 536	1.10 552	0.29 493	0.28 529	0.59 530	0.58 562	0.54 454	0.60 513	0.62 534	0.66 517	0.54 494	0.54 527	0.78 510	1.74 584	0.15 479	0.14 495	0.15 486	0.17 512	0.20 510	0.20 515

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

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

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

MFN_U_SF_RVC	0.56 536	0.51 555	1.19 556	0.38 542	0.22 488	0.69 542	0.27 445	0.80 563	0.67 528	0.73 547	0.74 532	0.87 552	0.61 547	0.81 519	0.76 533	0.29 552	0.27 557	0.32 553	0.37 564	0.32 552	0.31 554

TorneroNet-64	1.43 582	1.03 584	1.20 557	1.10 587	0.86 586	2.26 593	0.73 573	1.84 591	3.84 600	1.25 577	2.25 594	2.69 594	1.42 585	1.76 586	1.43 576	0.76 581	0.50 575	1.09 589	0.66 584	1.23 593	0.76 592

ktn	1.77 590	1.36 595	1.22 558	1.43 595	1.14 591	1.52 586	1.08 592	1.51 588	3.96 601	2.77 600	4.69 601	3.35 597	1.46 588	1.69 583	1.25 573	1.43 597	0.77 596	1.45 597	0.99 595	1.32 596	0.96 594

TorneroNet	2.22 592	1.08 587	1.24 559	1.14 591	0.90 587	5.58 600	0.80 579	2.12 597	8.69 607	2.58 598	5.42 603	3.88 599	1.97 591	1.78 588	1.87 586	0.86 585	0.54 582	1.15 593	0.74 588	1.23 593	0.85 593

ACVNet_2	0.89 565	0.87 576	1.25 560	0.82 576	0.62 571	0.97 566	0.62 566	1.14 577	1.42 582	1.00 568	1.40 571	1.47 575	0.84 563	1.11 559	0.66 528	0.61 574	0.43 573	0.78 579	0.49 571	0.75 578	0.52 573

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

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

LVE	1.13 576	1.02 583	1.28 563	1.01 583	0.80 583	1.29 580	0.81 581	1.47 585	1.96 588	1.07 572	1.90 586	1.90 582	1.01 572	1.48 577	0.91 549	0.93 589	0.61 589	0.94 583	0.69 586	0.87 584	0.75 591

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

SGM+DAISY	0.87 564	0.66 567	1.30 565	0.51 560	0.60 569	1.03 568	0.84 583	0.76 557	0.73 541	1.39 582	1.51 577	1.31 571	1.22 578	1.11 559	1.08 559	0.57 572	0.53 580	0.51 567	0.51 574	0.54 564	0.61 583

ACVNet-4b	0.72 555	0.81 572	1.33 566	0.72 573	0.50 562	0.80 556	0.31 483	0.71 552	0.80 548	0.50 505	0.72 531	0.95 558	0.43 498	0.96 547	1.20 571	1.13 595	0.21 541	0.76 578	0.45 567	0.65 573	0.46 570

ADCS	0.58 540	0.40 536	1.35 567	0.29 493	0.24 509	0.55 522	0.45 542	0.67 544	0.83 554	0.76 553	0.71 527	0.68 540	0.60 538	0.76 502	2.23 593	0.16 494	0.16 517	0.16 497	0.17 512	0.22 520	0.22 528

ACVNet_1	0.72 555	0.81 572	1.37 568	0.72 573	0.53 565	0.77 551	0.42 536	0.85 571	0.90 561	0.74 550	0.75 533	1.32 572	0.72 554	1.02 554	0.55 506	0.54 569	0.31 564	0.71 575	0.35 560	0.64 572	0.45 567

zh-sn7	0.48 519	0.51 555	1.43 569	0.29 493	0.20 464	0.47 495	0.39 527	0.57 489	0.62 518	0.52 516	0.81 540	0.52 485	0.56 531	1.05 556	0.87 546	0.12 420	0.13 485	0.13 444	0.13 468	0.17 480	0.16 471

zh-mn7	0.46 514	0.45 543	1.48 570	0.25 405	0.19 447	0.44 481	0.29 467	0.56 479	0.82 550	0.65 540	0.96 553	0.49 468	0.38 470	0.88 531	0.63 523	0.12 420	0.10 431	0.11 385	0.11 402	0.13 422	0.14 449

notaker	1.45 583	1.34 594	1.48 570	1.40 594	1.07 590	1.18 573	0.85 584	1.48 586	1.40 581	1.51 593	3.46 599	2.40 591	1.81 590	1.76 586	1.45 579	1.11 593	0.69 595	1.38 596	0.87 592	1.31 595	0.97 595

Dean	1.17 578	1.04 585	1.49 572	1.03 585	0.78 580	1.20 576	0.77 577	1.48 586	1.96 588	1.28 578	1.99 589	2.15 586	1.14 573	1.25 569	1.00 555	0.81 584	0.60 587	1.01 587	0.69 586	0.92 588	0.74 590

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

KSHMR	1.89 591	1.36 595	1.60 574	1.47 596	1.22 593	1.38 584	1.06 591	1.79 590	5.97 604	1.42 586	5.65 605	2.98 596	1.14 573	2.23 592	1.20 571	1.27 596	1.12 597	1.46 598	1.10 597	1.32 596	1.15 598

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

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

PWCK	1.00 569	1.17 591	1.70 577	0.91 579	0.41 552	1.19 575	0.92 585	1.10 575	1.14 576	1.16 576	1.14 562	1.25 569	0.88 566	1.75 585	1.04 558	0.87 586	0.50 575	0.87 582	0.53 576	0.96 589	0.52 573

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

MSAF-DinoV2	0.76 561	0.44 542	1.98 579	0.49 559	0.16 382	0.58 527	0.31 483	0.81 565	0.83 554	0.41 460	0.52 465	0.98 560	0.58 535	4.97 603	1.03 556	0.11 382	0.07 287	0.10 328	0.24 540	0.27 541	0.26 545

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

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

HanzoNet	2.97 595	1.69 597	2.29 582	1.74 597	1.33 594	1.53 587	1.03 590	1.99 595	2.64 593	5.51 604	5.16 602	5.90 604	6.82 607	4.32 602	3.29 598	3.16 603	2.02 603	1.92 599	2.87 604	2.24 600	1.89 601

JetBlue	1.14 577	0.76 570	2.36 583	0.59 564	0.75 576	3.04 596	1.78 600	1.11 576	0.90 561	0.94 563	1.10 560	1.66 579	1.28 582	2.09 589	1.72 583	0.43 566	0.36 568	0.38 558	0.38 566	0.58 567	0.56 575

UNDER WATER	1.59 587	1.22 593	2.36 583	1.38 593	1.03 589	1.67 588	1.10 593	1.54 589	3.63 596	1.44 588	1.47 575	2.85 595	2.25 595	1.67 582	1.94 589	1.06 591	0.62 590	1.31 595	0.93 594	1.21 592	1.02 596

EDNetEfficient	0.63 546	0.37 531	2.40 585	0.26 439	0.25 517	0.38 446	0.49 554	0.41 310	1.06 572	1.38 581	0.87 549	0.62 520	0.95 568	0.65 463	1.65 580	0.11 382	0.09 406	0.10 328	0.11 402	0.19 501	0.17 483

UNDER WATER-64	1.55 586	1.19 592	2.52 586	1.31 592	0.95 588	2.12 591	1.21 596	1.45 584	3.19 594	1.43 587	1.32 569	2.64 593	2.04 592	1.63 581	1.83 585	1.11 593	0.67 594	1.28 594	0.92 593	1.19 591	1.02 596

LSM	1.64 588	0.40 536	2.56 587	2.02 598	17.61 612	0.51 511	0.52 557	0.61 515	0.76 543	0.82 556	1.11 561	0.63 528	0.54 527	0.75 497	0.49 494	0.16 494	0.24 553	0.18 511	0.21 528	0.25 528	2.42 603

AnyNet_C01	0.65 548	0.58 560	2.60 588	0.32 515	0.26 522	0.88 561	0.61 565	0.63 531	0.62 518	0.68 543	0.96 553	0.76 548	0.60 538	0.96 547	1.43 576	0.16 494	0.16 517	0.17 503	0.17 512	0.23 523	0.23 535

LE_ROB	1.76 589	0.20 424	2.68 589	0.48 556	0.52 564	0.78 554	0.96 587	0.84 568	6.61 605	7.40 608	2.08 591	2.08 584	4.83 601	1.27 571	3.79 600	0.10 343	0.08 372	0.12 423	0.11 402	0.11 370	0.10 353

psmorigin	0.50 525	0.25 469	3.03 590	0.24 368	0.19 447	0.38 446	0.22 363	0.50 402	0.44 414	0.64 538	0.68 522	0.71 545	0.51 524	0.85 525	0.45 483	0.14 466	0.17 524	0.13 444	0.14 482	0.16 463	0.21 523

tt	4.71 600	0.10 90	3.94 591	2.06 599	1.53 596	10.14 608	16.88 609	9.27 611	4.98 602	1.39 582	1.02 557	4.68 600	4.90 602	3.35 599	5.86 605	5.76 608	9.15 614	2.24 603	2.53 602	3.10 601	1.32 600

FADE	4.32 598	1.06 586	4.35 592	0.71 572	0.76 579	0.73 546	0.50 555	1.85 594	1.52 585	0.75 551	0.66 517	1.17 567	2.69 598	2.83 594	1.96 591	24.23 624	4.70 607	17.35 619	17.61 618	0.49 561	0.44 566

TCMNet-wrong-test	4.29 597	5.57 605	4.65 593	11.33 610	10.39 607	5.73 601	4.48 604	4.13 603	1.02 568	1.91 594	2.39 595	6.16 607	3.62 600	3.84 601	4.50 603	1.99 599	0.47 574	1.97 601	1.69 600	5.69 606	4.31 607

RTS	0.78 562	0.48 548	4.68 594	0.34 523	0.28 529	1.12 571	0.46 544	0.62 524	1.03 569	0.73 547	0.89 550	0.60 514	0.59 536	1.61 579	1.16 567	0.14 466	0.11 455	0.15 486	0.15 491	0.21 513	0.19 505

RTSA	0.78 562	0.48 548	4.68 594	0.34 523	0.28 529	1.12 571	0.46 544	0.62 524	1.03 569	0.73 547	0.89 550	0.60 514	0.59 536	1.61 579	1.16 567	0.14 466	0.11 455	0.15 486	0.15 491	0.21 513	0.19 505

MADNet+	1.01 571	1.16 590	4.72 596	0.70 571	0.47 558	1.24 577	0.96 587	0.97 574	0.89 559	0.65 540	0.77 536	0.87 552	0.85 565	2.09 589	1.68 581	0.38 563	0.39 570	0.31 552	0.27 553	0.43 557	0.39 562

USTest	6.88 602	5.23 604	5.63 597	7.22 606	7.29 602	14.34 611	22.76 611	8.48 609	9.32 608	5.42 603	6.39 606	6.29 608	6.64 605	6.92 606	8.62 608	1.94 598	3.29 605	2.16 602	2.55 603	3.85 603	3.29 605

JetRed	2.30 594	2.64 600	6.12 598	1.12 590	1.38 595	5.85 602	3.29 602	1.99 595	1.67 587	1.98 595	1.95 588	2.16 589	1.60 589	2.48 593	4.10 601	1.05 590	1.60 598	1.09 589	1.01 596	1.67 598	1.28 599

PML	16.10 615	12.82 615	6.78 599	5.23 602	7.76 603	33.92 621	66.56 628	5.30 605	10.28 609	26.12 627	68.59 628	20.51 618	13.49 617	10.06 611	6.78 607	5.96 609	2.00 602	6.04 610	2.18 601	8.96 610	2.60 604

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

ASD4	7.23 603	6.65 606	7.69 601	5.24 603	5.62 601	11.85 609	20.36 610	7.57 608	7.14 606	6.55 606	5.47 604	5.99 606	5.78 603	7.22 607	9.24 609	4.85 607	4.44 606	6.40 611	5.19 607	6.53 607	4.89 608

LRCNet_RVC	10.90 609	14.34 616	9.35 602	15.35 611	8.04 604	1.08 569	0.34 503	8.78 610	0.70 535	12.63 616	16.05 616	9.85 609	6.54 604	8.57 610	6.34 606	20.27 622	5.40 608	23.70 621	21.88 622	14.87 614	13.83 617

Anonymous_1	16.62 616	9.35 607	9.84 603	10.66 607	14.64 610	18.66 616	27.12 617	12.64 615	13.51 616	10.76 615	10.30 611	10.13 610	10.60 611	11.06 615	12.74 612	15.87 621	7.74 611	16.92 618	43.48 625	58.66 628	7.68 611

RSGM-EC	29.65 626	17.75 617	10.04 604	35.31 624	33.15 625	26.42 619	46.65 620	19.89 620	17.74 620	18.92 618	23.36 625	30.14 627	23.59 626	41.87 627	45.99 627	59.56 627	34.38 627	33.25 627	20.37 619	34.97 624	19.60 624

acva	29.65 626	17.75 617	10.04 604	35.31 624	33.15 625	26.42 619	46.65 620	19.89 620	17.74 620	18.92 618	23.36 625	30.14 627	23.59 626	41.87 627	45.99 627	59.56 627	34.38 627	33.25 627	20.37 619	34.97 624	19.60 624

xxxxx1	15.27 612	9.54 608	10.31 606	20.13 614	18.88 613	17.08 612	23.03 612	10.36 612	10.99 610	9.21 610	9.62 608	10.74 611	10.61 612	10.72 612	13.89 615	7.97 612	9.20 615	31.85 624	44.72 626	12.84 611	13.69 614

tt_ll	15.27 612	9.54 608	10.31 606	20.13 614	18.88 613	17.08 612	23.03 612	10.36 612	10.99 610	9.21 610	9.62 608	10.74 611	10.61 612	10.72 612	13.89 615	7.97 612	9.20 615	31.85 624	44.72 626	12.84 611	13.69 614

ff	15.27 612	9.54 608	10.31 606	20.13 614	18.88 613	17.08 612	23.03 612	10.36 612	10.99 610	9.21 610	9.62 608	10.74 611	10.61 612	10.72 612	13.89 615	7.97 612	9.20 615	31.85 624	44.72 626	12.84 611	13.69 614

DPSM_ROB	11.49 610	9.87 611	10.35 609	11.13 608	11.31 608	19.11 617	27.51 618	13.37 616	14.21 617	10.31 613	11.06 614	10.96 614	11.27 615	11.96 616	13.59 613	6.78 610	8.19 612	6.03 608	7.09 608	7.93 608	7.73 612

DPSM	11.49 610	9.87 611	10.35 609	11.13 608	11.31 608	19.11 617	27.51 618	13.37 616	14.21 617	10.31 613	11.06 614	10.96 614	11.27 615	11.96 616	13.59 613	6.78 610	8.19 612	6.03 608	7.09 608	7.93 608	7.73 612

DGTPSM_ROB	8.34 605	5.10 602	10.37 611	5.31 604	10.18 605	8.33 604	23.60 615	6.06 606	13.41 614	4.90 601	10.87 612	5.65 602	10.44 609	6.17 604	12.59 610	3.74 604	7.55 609	3.69 604	7.26 610	4.14 604	7.46 609

DPSMNet_ROB	8.40 606	5.11 603	10.49 612	5.58 605	10.25 606	8.34 605	23.62 616	6.07 607	13.45 615	4.93 602	10.88 613	5.66 603	10.44 609	6.24 605	12.64 611	3.98 605	7.61 610	3.76 605	7.30 611	4.20 605	7.51 610

BEATNet-Init1	4.73 601	2.61 599	13.29 613	0.58 563	0.53 565	10.12 607	3.33 603	4.83 604	5.01 603	8.75 609	8.51 607	14.08 616	7.60 608	7.70 609	5.34 604	0.28 550	0.28 560	0.34 556	0.37 564	0.57 566	0.45 567

xyz-stereo	1.40 580	0.10 90	17.09 614	0.18 57	0.07 1	4.78 598	0.18 214	0.29 152	0.34 294	0.36 403	2.81 597	0.40 411	0.29 400	0.56 415	0.24 357	0.07 76	0.05 32	0.09 255	0.06 101	0.06 52	0.05 25

HaxPig	17.72 617	20.22 625	19.73 615	16.53 612	16.51 611	9.27 606	9.33 606	14.34 618	13.27 613	18.65 617	18.70 617	17.35 617	16.77 618	17.04 618	16.45 618	22.05 623	20.89 624	22.27 620	21.53 621	21.29 621	22.13 626

DLNR_Zeroshot_test	10.44 607	12.10 613	19.93 616	106.08 627	23.66 623	0.14 18	0.13 49	3.22 601	0.17 53	0.16 121	0.23 170	0.16 137	0.10 49	0.31 295	0.15 159	2.36 601	0.06 163	0.07 92	0.07 157	39.70 626	0.06 85

DLNR-FE	10.45 608	12.13 614	19.94 617	106.10 628	23.12 622	0.14 18	0.13 49	3.28 602	0.17 53	0.16 121	0.23 170	0.16 137	0.10 49	0.31 295	0.15 159	2.41 602	0.06 163	0.07 92	0.07 157	40.22 627	0.06 85

RAFT-FEzeroshot	23.10 619	19.88 621	20.56 618	22.49 618	22.75 619	38.38 622	55.50 625	26.84 623	28.66 624	20.60 621	22.10 620	22.05 620	22.74 621	24.00 622	27.37 624	13.59 615	16.48 619	12.14 612	14.28 614	15.96 616	15.54 620

RAFT-FE	23.10 619	19.88 621	20.56 618	22.49 618	22.75 619	38.38 622	55.50 625	26.84 623	28.66 624	20.60 621	22.10 620	22.05 620	22.74 621	24.00 622	27.37 624	13.59 615	16.48 619	12.14 612	14.28 614	15.96 616	15.54 620

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

FlowAnything	23.14 622	19.87 620	20.79 621	22.50 620	22.74 618	38.39 624	55.46 623	26.89 625	28.72 627	20.77 625	22.29 624	22.07 622	22.72 620	23.99 620	27.41 626	13.60 618	16.55 623	12.15 615	14.36 617	15.97 618	15.52 618

Selective-RAFT-Error	23.16 623	19.93 623	20.87 622	22.54 621	22.81 621	38.52 627	55.47 624	27.01 628	28.83 628	20.66 624	22.25 623	22.09 624	22.80 625	24.09 624	27.36 622	13.61 619	16.48 619	12.15 615	14.28 614	15.99 619	15.57 622

LSM0	24.24 624	19.98 624	22.32 623	24.22 622	40.14 627	38.48 626	55.20 622	26.95 627	28.57 623	20.49 620	21.83 618	22.26 625	22.75 623	24.22 625	27.30 621	13.66 620	16.32 618	12.19 617	14.15 612	16.10 620	17.66 623

MEDIAN_ROB	21.21 618	24.62 626	23.47 624	19.58 613	19.65 616	13.22 610	10.96 607	17.88 619	17.00 619	22.14 626	22.02 619	20.86 619	20.36 619	21.06 619	19.71 619	25.63 625	24.13 625	26.21 622	25.20 623	25.17 622	25.38 627

AVERAGE_ROB	25.43 625	29.06 627	27.24 625	24.63 623	24.20 624	17.73 615	12.61 608	22.29 622	21.39 622	26.79 628	26.16 627	25.20 626	24.64 628	25.07 626	23.53 620	29.96 626	28.40 626	30.60 623	29.58 624	29.72 623	29.84 628

coex-ft	3.44 596	0.73 569	48.55 626	0.24 368	0.19 447	0.50 510	0.43 538	0.47 372	2.40 592	7.03 607	1.20 564	0.97 559	2.23 594	0.73 488	1.92 588	0.12 420	0.15 510	0.14 471	0.12 441	0.21 513	0.43 565

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

EDNetEfficientorigin	7.51 604	0.52 557	140.47 628	0.25 405	0.17 404	0.42 470	0.29 467	0.47 372	1.03 569	1.28 578	1.02 557	0.83 551	0.84 563	0.75 497	0.99 554	0.10 343	0.09 406	0.12 423	0.10 363	0.21 513	0.22 528

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

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

Low-res two-view benchmark