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

StereoAnything_RVC	0.07 4	0.15 491	0.17 403	0.11 1	0.05 1	0.05 4	0.11 56	0.08 4	0.08 16	0.06 14	0.06 21	0.05 1	0.05 11	0.09 38	0.08 17	0.08 326	0.04 22	0.05 43	0.03 1	0.05 122	0.04 57

CREStereo	0.09 107	0.04 1	0.08 49	0.11 1	0.06 14	0.13 272	0.14 177	0.14 99	0.10 53	0.08 88	0.13 200	0.09 149	0.08 165	0.11 131	0.10 143	0.08 326	0.04 22	0.05 43	0.03 1	0.06 215	0.06 224
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
UCFNet_RVC	0.14 336	0.08 262	0.13 255	0.11 1	0.10 366	0.20 438	0.10 31	0.24 342	0.22 324	0.17 337	0.20 310	0.23 411	0.15 362	0.17 374	0.15 368	0.12 480	0.07 405	0.10 433	0.13 509	0.11 463	0.10 440

MS	0.08 67	0.04 1	0.12 209	0.12 4	0.07 93	0.09 100	0.07 3	0.11 45	0.13 139	0.05 1	0.07 57	0.07 73	0.06 36	0.09 38	0.09 60	0.06 136	0.04 22	0.04 1	0.05 132	0.06 215	0.06 224

S2M2_XL	0.08 67	0.06 75	0.12 209	0.12 4	0.08 152	0.09 100	0.09 19	0.07 2	0.07 8	0.08 88	0.07 57	0.07 73	0.06 36	0.09 38	0.09 60	0.08 326	0.06 333	0.07 220	0.05 132	0.08 346	0.06 224
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 49	0.12 4	0.05 1	0.09 100	0.13 127	0.06 1	0.09 38	0.05 1	0.05 7	0.06 19	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 136	0.04 22	0.05 43	0.03 1	0.05 122	0.04 57

DualNet (step1)	0.16 403	0.12 440	0.20 449	0.12 4	0.14 489	0.17 381	0.13 127	0.27 397	0.23 334	0.20 406	0.20 310	0.24 417	0.19 441	0.16 342	0.16 384	0.15 520	0.06 333	0.14 510	0.14 512	0.14 509	0.12 479

test_sample9	0.18 437	0.12 440	0.20 449	0.12 4	0.14 489	0.17 381	0.13 127	0.27 397	0.23 334	0.20 406	0.20 310	0.24 417	0.19 441	0.19 410	0.17 399	0.15 520	0.30 567	0.14 510	0.14 512	0.14 509	0.12 479

test_sample8	0.19 449	0.12 440	0.20 449	0.12 4	0.14 489	0.17 381	0.13 127	0.31 451	0.21 310	0.27 481	0.22 341	0.36 512	0.25 489	0.19 410	0.17 399	0.15 520	0.30 567	0.14 510	0.14 512	0.14 509	0.12 479

trnet	0.08 67	0.05 21	0.07 15	0.12 4	0.05 1	0.12 233	0.11 56	0.13 82	0.10 53	0.08 88	0.13 200	0.09 149	0.08 165	0.11 131	0.10 143	0.08 326	0.05 208	0.05 43	0.03 1	0.06 215	0.05 143

CFNet-ft	0.14 336	0.07 164	0.15 341	0.12 4	0.09 264	0.16 360	0.18 389	0.22 300	0.24 350	0.17 337	0.26 408	0.24 417	0.14 344	0.16 342	0.14 340	0.11 455	0.06 333	0.08 304	0.09 409	0.09 408	0.08 369

PMTNet	0.09 107	0.05 21	0.09 93	0.12 4	0.06 14	0.12 233	0.14 177	0.15 130	0.11 81	0.09 118	0.13 200	0.10 180	0.07 115	0.13 260	0.10 143	0.15 520	0.04 22	0.05 43	0.03 1	0.07 283	0.06 224

CFNet_RVC	0.14 336	0.07 164	0.15 341	0.12 4	0.09 264	0.16 360	0.18 389	0.22 300	0.24 350	0.17 337	0.26 408	0.24 417	0.14 344	0.16 342	0.14 340	0.11 455	0.06 333	0.08 304	0.09 409	0.09 408	0.08 369

Monster-pub-mixall	0.07 4	0.04 1	0.09 93	0.13 14	0.06 14	0.05 4	0.09 19	0.11 45	0.07 8	0.06 14	0.06 21	0.05 1	0.06 36	0.09 38	0.09 60	0.06 136	0.04 22	0.04 1	0.03 1	0.05 122	0.05 143

2.75w_new	0.07 4	0.07 164	0.07 15	0.13 14	0.06 14	0.08 67	0.08 8	0.18 223	0.12 108	0.07 51	0.08 95	0.06 19	0.06 36	0.09 38	0.11 213	0.04 11	0.04 22	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 57

G2L-ROB	0.13 302	0.06 75	0.13 255	0.13 14	0.08 152	0.14 304	0.16 310	0.25 358	0.18 257	0.19 383	0.18 289	0.20 366	0.14 344	0.17 374	0.16 384	0.08 326	0.05 208	0.06 127	0.05 132	0.08 346	0.09 413

IGEV	0.07 4	0.04 1	0.08 49	0.13 14	0.06 14	0.09 100	0.12 85	0.14 99	0.10 53	0.06 14	0.09 114	0.07 73	0.05 11	0.09 38	0.09 60	0.06 136	0.04 22	0.05 43	0.04 55	0.05 122	0.04 57

xyz-stereo-finetune2	0.11 211	0.07 164	0.13 255	0.13 14	0.07 93	0.11 198	0.19 428	0.17 194	0.12 108	0.15 293	0.15 231	0.17 326	0.12 281	0.13 260	0.11 213	0.05 44	0.04 22	0.07 220	0.05 132	0.04 31	0.06 224

G2L-Stereo_test	0.14 336	0.07 164	0.11 174	0.13 14	0.08 152	0.12 233	0.16 310	0.30 441	0.28 408	0.20 406	0.23 350	0.20 366	0.16 388	0.17 374	0.18 417	0.07 265	0.05 208	0.05 43	0.05 132	0.07 283	0.06 224

S2M2_L	0.09 107	0.08 262	0.11 174	0.13 14	0.10 366	0.08 67	0.06 1	0.10 26	0.10 53	0.10 151	0.09 114	0.10 180	0.09 193	0.11 131	0.11 213	0.13 503	0.07 405	0.08 304	0.09 409	0.10 440	0.08 369
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GREAT-IGEV	0.07 4	0.06 75	0.08 49	0.13 14	0.07 93	0.07 35	0.14 177	0.09 14	0.09 38	0.06 14	0.07 57	0.06 19	0.05 11	0.10 78	0.07 1	0.05 44	0.04 22	0.05 43	0.04 55	0.05 122	0.04 57

HI	0.11 211	0.06 75	0.11 174	0.13 14	0.09 264	0.09 100	0.14 177	0.21 278	0.10 53	0.19 383	0.17 264	0.14 263	0.09 193	0.16 342	0.08 17	0.05 44	0.04 22	0.07 220	0.08 363	0.07 283	0.06 224

CoSv	0.11 211	0.06 75	0.11 174	0.13 14	0.09 264	0.09 100	0.14 177	0.21 278	0.10 53	0.19 383	0.17 264	0.14 263	0.09 193	0.16 342	0.08 17	0.05 44	0.04 22	0.07 220	0.08 363	0.07 283	0.06 224

test_sample1	0.13 302	0.07 164	0.14 290	0.13 14	0.08 152	0.19 423	0.16 310	0.20 255	0.15 183	0.14 266	0.22 341	0.18 340	0.16 388	0.17 374	0.14 340	0.07 265	0.06 333	0.06 127	0.06 211	0.08 346	0.07 305

IGEV_Zeroshot_test	0.09 107	0.05 21	0.12 209	0.13 14	0.08 152	0.12 233	0.13 127	0.17 194	0.11 81	0.10 151	0.06 21	0.09 149	0.06 36	0.11 131	0.09 60	0.06 136	0.04 22	0.06 127	0.06 211	0.05 122	0.05 143

LoS	0.09 107	0.05 21	0.11 174	0.13 14	0.07 93	0.14 304	0.11 56	0.15 130	0.15 183	0.09 118	0.09 114	0.12 218	0.09 193	0.15 308	0.10 143	0.07 265	0.05 208	0.05 43	0.03 1	0.05 122	0.05 143
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
knoymous	0.11 211	0.05 21	0.12 209	0.13 14	0.07 93	0.15 330	0.14 177	0.19 244	0.13 139	0.11 180	0.17 264	0.13 243	0.09 193	0.13 260	0.11 213	0.08 326	0.05 208	0.06 127	0.05 132	0.08 346	0.07 305

CREStereo++_RVC	0.08 67	0.04 1	0.06 4	0.13 14	0.07 93	0.09 100	0.12 85	0.14 99	0.14 166	0.10 151	0.14 214	0.08 122	0.07 115	0.09 38	0.11 213	0.06 136	0.04 22	0.05 43	0.05 132	0.04 31	0.04 57
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.09 107	0.04 1	0.08 49	0.13 14	0.06 14	0.11 198	0.14 177	0.15 130	0.19 272	0.11 180	0.15 231	0.10 180	0.06 36	0.12 215	0.09 60	0.07 265	0.05 208	0.05 43	0.04 55	0.06 215	0.05 143

ACVNet	0.15 380	0.09 338	0.15 341	0.13 14	0.12 446	0.14 304	0.20 449	0.22 300	0.33 446	0.17 337	0.26 408	0.21 375	0.16 388	0.17 374	0.21 456	0.07 265	0.06 333	0.06 127	0.06 211	0.08 346	0.06 224

GANet-RSSM	0.14 336	0.07 164	0.13 255	0.13 14	0.08 152	0.14 304	0.17 344	0.22 300	0.21 310	0.17 337	0.24 362	0.23 411	0.15 362	0.16 342	0.15 368	0.10 426	0.06 333	0.07 220	0.08 363	0.08 346	0.07 305

gdasf	0.07 4	0.04 1	0.09 93	0.14 32	0.06 14	0.10 151	0.09 19	0.08 4	0.07 8	0.07 51	0.06 21	0.08 122	0.08 165	0.09 38	0.10 143	0.06 136	0.04 22	0.04 1	0.03 1	0.06 215	0.05 143

Replicate-Monster	0.07 4	0.05 21	0.09 93	0.14 32	0.06 14	0.08 67	0.09 19	0.13 82	0.13 139	0.05 1	0.07 57	0.06 19	0.06 36	0.08 16	0.10 143	0.05 44	0.04 22	0.05 43	0.03 1	0.04 31	0.04 57

2.25w	0.07 4	0.06 75	0.07 15	0.14 32	0.06 14	0.08 67	0.08 8	0.10 26	0.15 183	0.08 88	0.10 143	0.07 73	0.06 36	0.08 16	0.10 143	0.05 44	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.03 1	0.04 57

xyz-stereo-finetune	0.11 211	0.08 262	0.13 255	0.14 32	0.06 14	0.10 151	0.19 428	0.17 194	0.19 272	0.12 218	0.14 214	0.15 292	0.10 225	0.13 260	0.11 213	0.05 44	0.04 22	0.07 220	0.05 132	0.04 31	0.05 143

LG-Stereo_L2	0.07 4	0.05 21	0.10 133	0.14 32	0.06 14	0.07 35	0.12 85	0.09 14	0.09 38	0.06 14	0.04 1	0.05 1	0.05 11	0.08 16	0.08 17	0.05 44	0.04 22	0.05 43	0.03 1	0.04 31	0.03 1

LG-Stereo_L1	0.07 4	0.05 21	0.11 174	0.14 32	0.06 14	0.07 35	0.13 127	0.09 14	0.07 8	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1	0.08 16	0.07 1	0.05 44	0.04 22	0.05 43	0.03 1	0.04 31	0.04 57

MLG-Stereo_test3	0.07 4	0.05 21	0.10 133	0.14 32	0.06 14	0.07 35	0.11 56	0.08 4	0.06 4	0.06 14	0.04 1	0.06 19	0.06 36	0.07 4	0.10 143	0.06 136	0.04 22	0.05 43	0.04 55	0.05 122	0.06 224

SGD-Stereo	0.08 67	0.05 21	0.10 133	0.14 32	0.05 1	0.12 233	0.12 85	0.11 45	0.12 108	0.07 51	0.09 114	0.09 149	0.09 193	0.08 16	0.08 17	0.06 136	0.04 22	0.05 43	0.04 55	0.05 122	0.03 1

HUF	0.08 67	0.05 21	0.08 49	0.14 32	0.06 14	0.09 100	0.13 127	0.13 82	0.13 139	0.07 51	0.07 57	0.08 122	0.06 36	0.10 78	0.09 60	0.06 136	0.04 22	0.05 43	0.04 55	0.05 122	0.04 57

IGEV-RUCA	0.08 67	0.06 75	0.11 174	0.14 32	0.09 264	0.10 151	0.12 85	0.10 26	0.12 108	0.06 14	0.07 57	0.07 73	0.06 36	0.09 38	0.08 17	0.06 136	0.05 208	0.05 43	0.04 55	0.05 122	0.06 224

GIP-stereo	0.08 67	0.06 75	0.11 174	0.14 32	0.06 14	0.09 100	0.13 127	0.14 99	0.11 81	0.07 51	0.08 95	0.05 1	0.04 1	0.10 78	0.07 1	0.05 44	0.04 22	0.05 43	0.04 55	0.05 122	0.04 57

DEFOM-Stereo	0.07 4	0.05 21	0.07 15	0.14 32	0.06 14	0.10 151	0.13 127	0.07 2	0.13 139	0.06 14	0.07 57	0.06 19	0.05 11	0.10 78	0.09 60	0.04 11	0.04 22	0.05 43	0.03 1	0.04 31	0.04 57

Occ-G	0.08 67	0.05 21	0.06 4	0.14 32	0.07 93	0.08 67	0.14 177	0.13 82	0.15 183	0.07 51	0.11 173	0.07 73	0.05 11	0.09 38	0.10 143	0.06 136	0.05 208	0.05 43	0.04 55	0.05 122	0.05 143

test_sample7	0.15 380	0.10 396	0.16 375	0.14 32	0.11 415	0.16 360	0.16 310	0.27 397	0.23 334	0.20 406	0.20 310	0.24 417	0.19 441	0.16 342	0.16 384	0.12 480	0.06 333	0.10 433	0.09 409	0.10 440	0.10 440

test_sample3	0.14 336	0.08 262	0.15 341	0.14 32	0.09 264	0.19 423	0.17 344	0.26 376	0.18 257	0.16 321	0.22 341	0.19 354	0.15 362	0.17 374	0.13 303	0.08 326	0.06 333	0.07 220	0.06 211	0.09 408	0.08 369

test_sample2	0.12 277	0.07 164	0.12 209	0.14 32	0.08 152	0.16 360	0.18 389	0.21 278	0.16 211	0.14 266	0.20 310	0.19 354	0.15 362	0.15 308	0.12 262	0.08 326	0.05 208	0.07 220	0.06 211	0.08 346	0.07 305

CAS++	0.11 211	0.07 164	0.11 174	0.14 32	0.09 264	0.12 233	0.14 177	0.24 342	0.14 166	0.11 180	0.09 114	0.11 201	0.07 115	0.14 286	0.09 60	0.11 455	0.09 460	0.09 385	0.07 298	0.07 283	0.08 369
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.14 336	0.07 164	0.17 403	0.14 32	0.08 152	0.16 360	0.17 344	0.26 376	0.27 394	0.19 383	0.20 310	0.18 340	0.15 362	0.15 308	0.17 399	0.08 326	0.05 208	0.07 220	0.06 211	0.07 283	0.06 224

tta	0.14 336	0.07 164	0.17 403	0.14 32	0.08 152	0.16 360	0.17 344	0.26 376	0.27 394	0.19 383	0.20 310	0.18 340	0.15 362	0.15 308	0.17 399	0.08 326	0.05 208	0.07 220	0.06 211	0.06 215	0.06 224

qqq1	0.13 302	0.07 164	0.17 403	0.14 32	0.08 152	0.16 360	0.17 344	0.26 376	0.27 394	0.19 383	0.20 310	0.18 340	0.15 362	0.15 308	0.11 213	0.08 326	0.05 208	0.05 43	0.05 132	0.06 215	0.06 224

fff1	0.13 302	0.07 164	0.17 403	0.14 32	0.08 152	0.16 360	0.17 344	0.26 376	0.27 394	0.19 383	0.20 310	0.18 340	0.15 362	0.15 308	0.11 213	0.08 326	0.05 208	0.05 43	0.05 132	0.06 215	0.06 224

11t1	0.12 277	0.06 75	0.13 255	0.14 32	0.08 152	0.17 381	0.15 245	0.18 223	0.15 183	0.15 293	0.15 231	0.16 306	0.16 388	0.15 308	0.13 303	0.08 326	0.05 208	0.06 127	0.05 132	0.08 346	0.07 305

AEACV	0.08 67	0.05 21	0.08 49	0.14 32	0.13 469	0.14 304	0.13 127	0.14 99	0.09 38	0.07 51	0.09 114	0.07 73	0.08 165	0.10 78	0.09 60	0.06 136	0.04 22	0.06 127	0.05 132	0.05 122	0.04 57

Any-RAFT	0.10 168	0.05 21	0.09 93	0.14 32	0.07 93	0.13 272	0.14 177	0.21 278	0.15 183	0.11 180	0.12 186	0.12 218	0.09 193	0.12 215	0.09 60	0.07 265	0.04 22	0.05 43	0.04 55	0.06 215	0.05 143

iinet-f	0.16 403	0.06 75	0.45 539	0.14 32	0.10 366	0.21 455	0.14 177	0.27 397	0.23 334	0.21 420	0.24 362	0.21 375	0.15 362	0.18 395	0.21 456	0.09 385	0.07 405	0.07 220	0.06 211	0.09 408	0.10 440

CES	0.08 67	0.04 1	0.08 49	0.14 32	0.07 93	0.09 100	0.14 177	0.11 45	0.09 38	0.08 88	0.09 114	0.11 201	0.06 36	0.12 215	0.08 17	0.06 136	0.04 22	0.05 43	0.03 1	0.05 122	0.05 143

EGLCR-Stereo	0.08 67	0.05 21	0.08 49	0.14 32	0.06 14	0.10 151	0.12 85	0.11 45	0.16 211	0.06 14	0.05 7	0.07 73	0.05 11	0.10 78	0.11 213	0.06 136	0.04 22	0.06 127	0.05 132	0.04 31	0.04 57

riskmin	0.11 211	0.06 75	0.13 255	0.14 32	0.08 152	0.14 304	0.14 177	0.18 223	0.14 166	0.11 180	0.14 214	0.16 306	0.11 250	0.14 286	0.12 262	0.09 385	0.05 208	0.07 220	0.05 132	0.08 346	0.08 369

x	0.13 302	0.07 164	0.14 290	0.14 32	0.08 152	0.18 400	0.14 177	0.22 300	0.20 295	0.15 293	0.19 298	0.19 354	0.17 411	0.18 395	0.18 417	0.07 265	0.05 208	0.06 127	0.06 211	0.07 283	0.07 305

iRaft-Stereo_20w	0.09 107	0.05 21	0.13 255	0.14 32	0.08 152	0.12 233	0.15 245	0.18 223	0.10 53	0.11 180	0.08 95	0.08 122	0.05 11	0.10 78	0.09 60	0.06 136	0.04 22	0.06 127	0.05 132	0.06 215	0.05 143

CrosDoStereo	0.12 277	0.06 75	0.12 209	0.14 32	0.08 152	0.12 233	0.15 245	0.17 194	0.22 324	0.19 383	0.24 362	0.15 292	0.11 250	0.11 131	0.12 262	0.06 136	0.04 22	0.07 220	0.07 298	0.05 122	0.05 143

DeepStereo_LL	0.12 277	0.06 75	0.12 209	0.14 32	0.08 152	0.12 233	0.15 245	0.17 194	0.22 324	0.19 383	0.24 362	0.15 292	0.11 250	0.11 131	0.12 262	0.06 136	0.04 22	0.07 220	0.07 298	0.05 122	0.05 143

DEmStereo	0.12 277	0.06 75	0.14 290	0.14 32	0.10 366	0.16 360	0.15 245	0.16 157	0.24 350	0.17 337	0.24 362	0.13 243	0.14 344	0.12 215	0.13 303	0.05 44	0.04 22	0.07 220	0.06 211	0.05 122	0.05 143

DRaft	0.12 277	0.06 75	0.11 174	0.14 32	0.09 264	0.14 304	0.17 344	0.21 278	0.30 425	0.17 337	0.28 430	0.10 180	0.15 362	0.10 78	0.12 262	0.05 44	0.04 22	0.07 220	0.06 211	0.05 122	0.05 143

AnonymousM	0.09 107	0.05 21	0.10 133	0.14 32	0.06 14	0.09 100	0.13 127	0.19 244	0.14 166	0.13 245	0.11 173	0.09 149	0.08 165	0.13 260	0.10 143	0.08 326	0.05 208	0.08 304	0.05 132	0.05 122	0.05 143

XX-TBD	0.09 107	0.06 75	0.07 15	0.14 32	0.07 93	0.12 233	0.16 310	0.14 99	0.13 139	0.11 180	0.12 186	0.09 149	0.08 165	0.10 78	0.10 143	0.06 136	0.04 22	0.05 43	0.03 1	0.06 215	0.05 143

222	0.16 403	0.07 164	0.14 290	0.14 32	0.08 152	0.24 481	0.18 389	0.30 441	0.20 295	0.17 337	0.28 430	0.17 326	0.16 388	0.15 308	0.40 560	0.10 426	0.05 208	0.07 220	0.06 211	0.07 283	0.08 369

xxxx	0.15 380	0.07 164	0.14 290	0.14 32	0.08 152	0.23 476	0.18 389	0.31 451	0.19 272	0.14 266	0.28 430	0.22 393	0.14 344	0.15 308	0.26 510	0.09 385	0.05 208	0.07 220	0.07 298	0.08 346	0.07 305

test_xeample	0.15 380	0.06 75	0.13 255	0.14 32	0.08 152	0.21 455	0.20 449	0.28 416	0.20 295	0.16 321	0.29 442	0.19 354	0.16 388	0.15 308	0.26 510	0.09 385	0.05 208	0.07 220	0.07 298	0.07 283	0.07 305

hitnet-ft	0.18 437	0.09 338	0.17 403	0.14 32	0.09 264	0.26 501	0.20 449	0.25 358	0.26 385	0.24 457	0.32 460	0.31 488	0.22 466	0.24 485	0.21 456	0.12 480	0.07 405	0.10 433	0.08 363	0.12 478	0.11 466

HITNet	0.10 168	0.06 75	0.12 209	0.14 32	0.06 14	0.11 198	0.10 31	0.18 223	0.18 257	0.13 245	0.16 243	0.14 263	0.11 250	0.15 308	0.13 303	0.06 136	0.04 22	0.04 1	0.04 55	0.06 215	0.05 143
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
iResNet_ROB	0.14 336	0.07 164	0.13 255	0.14 32	0.07 93	0.18 400	0.14 177	0.26 376	0.31 432	0.22 436	0.25 391	0.23 411	0.15 362	0.15 308	0.13 303	0.07 265	0.05 208	0.05 43	0.04 55	0.08 346	0.08 369

feaa	0.07 4	0.06 75	0.05 1	0.15 74	0.06 14	0.07 35	0.10 31	0.10 26	0.11 81	0.06 14	0.06 21	0.07 73	0.07 115	0.08 16	0.09 60	0.04 11	0.04 22	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

ghrstf	0.07 4	0.05 21	0.07 15	0.15 74	0.06 14	0.07 35	0.11 56	0.12 63	0.08 16	0.06 14	0.07 57	0.06 19	0.07 115	0.09 38	0.10 143	0.05 44	0.04 22	0.04 1	0.03 1	0.04 31	0.04 57

wdaf	0.07 4	0.05 21	0.08 49	0.15 74	0.06 14	0.08 67	0.11 56	0.11 45	0.10 53	0.06 14	0.05 7	0.07 73	0.06 36	0.09 38	0.08 17	0.04 11	0.04 22	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

SM2	0.07 4	0.05 21	0.07 15	0.15 74	0.06 14	0.09 100	0.11 56	0.09 14	0.13 139	0.06 14	0.07 57	0.06 19	0.06 36	0.10 78	0.09 60	0.05 44	0.04 22	0.04 1	0.03 1	0.04 31	0.04 57

Monster-pub-eth3d	0.07 4	0.06 75	0.05 1	0.15 74	0.05 1	0.08 67	0.10 31	0.15 130	0.15 183	0.05 1	0.06 21	0.05 1	0.06 36	0.07 4	0.09 60	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

zero-FE	0.08 67	0.04 1	0.09 93	0.15 74	0.10 366	0.05 4	0.14 177	0.09 14	0.14 166	0.07 51	0.06 21	0.07 73	0.06 36	0.09 38	0.10 143	0.06 136	0.04 22	0.06 127	0.04 55	0.08 346	0.05 143

FlowAnything_test	0.11 211	0.08 262	0.14 290	0.15 74	0.09 264	0.07 35	0.14 177	0.20 255	0.11 81	0.09 118	0.09 114	0.12 218	0.12 281	0.13 260	0.11 213	0.09 385	0.06 333	0.09 385	0.09 409	0.06 215	0.09 413

qwe	0.07 4	0.08 262	0.07 15	0.15 74	0.06 14	0.07 35	0.10 31	0.18 223	0.11 81	0.07 51	0.07 57	0.06 19	0.06 36	0.10 78	0.09 60	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.04 31	0.03 1

depthmonostereo	0.09 107	0.06 75	0.09 93	0.15 74	0.06 14	0.10 151	0.13 127	0.14 99	0.14 166	0.10 151	0.10 143	0.09 149	0.11 250	0.08 16	0.09 60	0.06 136	0.05 208	0.06 127	0.04 55	0.04 31	0.03 1

DilatedVolume-Stereo	0.09 107	0.05 21	0.08 49	0.15 74	0.06 14	0.11 198	0.12 85	0.14 99	0.16 211	0.11 180	0.11 173	0.09 149	0.09 193	0.11 131	0.10 143	0.06 136	0.05 208	0.05 43	0.04 55	0.03 1	0.03 1

4.25_new	0.07 4	0.08 262	0.09 93	0.15 74	0.06 14	0.09 100	0.08 8	0.14 99	0.08 16	0.07 51	0.07 57	0.06 19	0.06 36	0.12 215	0.10 143	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 31	0.03 1

4.5w_new	0.07 4	0.08 262	0.09 93	0.15 74	0.06 14	0.09 100	0.08 8	0.14 99	0.08 16	0.07 51	0.07 57	0.06 19	0.06 36	0.12 215	0.10 143	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 31	0.03 1

4.5_new	0.07 4	0.09 338	0.08 49	0.15 74	0.07 93	0.06 12	0.10 31	0.14 99	0.11 81	0.06 14	0.08 95	0.06 19	0.06 36	0.08 16	0.10 143	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.04 31	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 4	0.09 338	0.08 49	0.15 74	0.07 93	0.06 12	0.10 31	0.14 99	0.11 81	0.06 14	0.08 95	0.06 19	0.06 36	0.08 16	0.10 143	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.04 31	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 4	0.08 262	0.09 93	0.15 74	0.06 14	0.09 100	0.08 8	0.14 99	0.08 16	0.07 51	0.07 57	0.06 19	0.06 36	0.12 215	0.10 143	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 31	0.03 1

3.25w_new	0.07 4	0.06 75	0.07 15	0.15 74	0.06 14	0.10 151	0.07 3	0.12 63	0.11 81	0.08 88	0.06 21	0.07 73	0.06 36	0.11 131	0.09 60	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.25w	0.07 4	0.06 75	0.07 15	0.15 74	0.06 14	0.10 151	0.07 3	0.12 63	0.11 81	0.08 88	0.06 21	0.07 73	0.06 36	0.11 131	0.09 60	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.5w_stereo	0.07 4	0.07 164	0.07 15	0.15 74	0.07 93	0.09 100	0.06 1	0.13 82	0.11 81	0.07 51	0.07 57	0.06 19	0.07 115	0.10 78	0.09 60	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

monsters	0.07 4	0.06 75	0.06 4	0.15 74	0.06 14	0.08 67	0.09 19	0.12 63	0.08 16	0.09 118	0.07 57	0.06 19	0.06 36	0.08 16	0.08 17	0.05 44	0.04 22	0.04 1	0.04 55	0.03 1	0.03 1

xyz-stereo	0.13 302	0.07 164	0.20 449	0.15 74	0.05 1	0.20 438	0.15 245	0.17 194	0.31 432	0.15 293	0.29 442	0.26 440	0.16 388	0.13 260	0.12 262	0.05 44	0.05 208	0.06 127	0.05 132	0.04 31	0.04 57

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 133	0.15 74	0.05 1	0.07 35	0.11 56	0.09 14	0.04 2	0.06 14	0.05 7	0.06 19	0.04 1	0.08 16	0.09 60	0.06 136	0.04 22	0.05 43	0.03 1	0.05 122	0.05 143

LG-G_1	0.07 4	0.04 1	0.11 174	0.15 74	0.06 14	0.09 100	0.08 8	0.08 4	0.06 4	0.06 14	0.05 7	0.07 73	0.07 115	0.11 131	0.08 17	0.07 265	0.04 22	0.05 43	0.04 55	0.05 122	0.05 143

LG-G	0.07 4	0.04 1	0.11 174	0.15 74	0.06 14	0.09 100	0.08 8	0.08 4	0.06 4	0.06 14	0.05 7	0.07 73	0.07 115	0.11 131	0.08 17	0.07 265	0.04 22	0.05 43	0.04 55	0.05 122	0.05 143

LGtest1	0.07 4	0.04 1	0.10 133	0.15 74	0.06 14	0.07 35	0.09 19	0.08 4	0.06 4	0.05 1	0.04 1	0.06 19	0.06 36	0.10 78	0.09 60	0.07 265	0.04 22	0.05 43	0.04 55	0.06 215	0.06 224

SCV	0.08 67	0.09 338	0.08 49	0.15 74	0.08 152	0.10 151	0.13 127	0.10 26	0.12 108	0.07 51	0.07 57	0.06 19	0.04 1	0.09 38	0.08 17	0.05 44	0.04 22	0.06 127	0.04 55	0.06 215	0.04 57

AIO_rvc	0.07 4	0.06 75	0.08 49	0.15 74	0.06 14	0.08 67	0.14 177	0.09 14	0.08 16	0.07 51	0.08 95	0.07 73	0.04 1	0.10 78	0.08 17	0.05 44	0.04 22	0.05 43	0.04 55	0.04 31	0.03 1

AIO_test	0.07 4	0.05 21	0.07 15	0.15 74	0.07 93	0.06 12	0.14 177	0.10 26	0.10 53	0.07 51	0.07 57	0.06 19	0.05 11	0.08 16	0.10 143	0.05 44	0.04 22	0.05 43	0.04 55	0.04 31	0.03 1

castereo++	0.08 67	0.05 21	0.08 49	0.15 74	0.05 1	0.14 304	0.12 85	0.11 45	0.15 183	0.07 51	0.07 57	0.07 73	0.06 36	0.08 16	0.08 17	0.06 136	0.04 22	0.05 43	0.04 55	0.04 31	0.03 1

castereo	0.09 107	0.06 75	0.11 174	0.15 74	0.06 14	0.11 198	0.15 245	0.14 99	0.18 257	0.08 88	0.10 143	0.11 201	0.08 165	0.09 38	0.10 143	0.05 44	0.04 22	0.05 43	0.04 55	0.04 31	0.03 1

MonSter	0.07 4	0.06 75	0.05 1	0.15 74	0.05 1	0.07 35	0.10 31	0.15 130	0.15 183	0.05 1	0.06 21	0.05 1	0.06 36	0.07 4	0.09 60	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

tt45	0.09 107	0.06 75	0.11 174	0.15 74	0.07 93	0.11 198	0.16 310	0.13 82	0.11 81	0.09 118	0.06 21	0.08 122	0.06 36	0.13 260	0.10 143	0.06 136	0.04 22	0.06 127	0.05 132	0.05 122	0.06 224

999	0.09 107	0.05 21	0.13 255	0.15 74	0.08 152	0.10 151	0.14 177	0.15 130	0.11 81	0.10 151	0.08 95	0.08 122	0.08 165	0.16 342	0.10 143	0.06 136	0.04 22	0.06 127	0.05 132	0.04 31	0.05 143

PAM_32	0.09 107	0.05 21	0.17 403	0.15 74	0.08 152	0.10 151	0.15 245	0.14 99	0.15 183	0.09 118	0.08 95	0.09 149	0.07 115	0.14 286	0.08 17	0.06 136	0.05 208	0.06 127	0.06 211	0.05 122	0.06 224

PAM	0.10 168	0.05 21	0.16 375	0.15 74	0.08 152	0.09 100	0.16 310	0.15 130	0.16 211	0.12 218	0.09 114	0.09 149	0.07 115	0.13 260	0.08 17	0.06 136	0.05 208	0.06 127	0.06 211	0.05 122	0.06 224

dual_stereo	0.07 4	0.04 1	0.08 49	0.15 74	0.05 1	0.05 4	0.13 127	0.12 63	0.08 16	0.07 51	0.06 21	0.05 1	0.05 11	0.07 4	0.09 60	0.06 136	0.04 22	0.05 43	0.03 1	0.04 31	0.04 57

UGAM-zero	0.09 107	0.05 21	0.15 341	0.15 74	0.08 152	0.09 100	0.13 127	0.19 244	0.15 183	0.11 180	0.15 231	0.07 73	0.07 115	0.09 38	0.09 60	0.06 136	0.05 208	0.06 127	0.05 132	0.05 122	0.06 224

WCG-NET	0.08 67	0.05 21	0.09 93	0.15 74	0.06 14	0.11 198	0.14 177	0.13 82	0.13 139	0.06 14	0.09 114	0.07 73	0.06 36	0.13 260	0.08 17	0.05 44	0.04 22	0.05 43	0.04 55	0.04 31	0.03 1

model_zeroshot	0.10 168	0.04 1	0.11 174	0.15 74	0.09 264	0.12 233	0.14 177	0.20 255	0.13 139	0.11 180	0.10 143	0.12 218	0.07 115	0.12 215	0.10 143	0.07 265	0.06 333	0.06 127	0.05 132	0.06 215	0.06 224

GCAP-BAT	0.09 107	0.07 164	0.14 290	0.15 74	0.08 152	0.10 151	0.13 127	0.14 99	0.10 53	0.11 180	0.10 143	0.08 122	0.07 115	0.12 215	0.10 143	0.06 136	0.05 208	0.06 127	0.04 55	0.04 31	0.04 57

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 211	0.05 21	0.14 290	0.15 74	0.20 544	0.09 100	0.17 344	0.21 278	0.15 183	0.11 180	0.14 214	0.10 180	0.07 115	0.10 78	0.08 17	0.06 136	0.05 208	0.07 220	0.07 298	0.07 283	0.09 413

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 211	0.05 21	0.11 174	0.15 74	0.13 469	0.13 272	0.16 310	0.23 320	0.17 231	0.10 151	0.12 186	0.10 180	0.07 115	0.11 131	0.09 60	0.06 136	0.05 208	0.06 127	0.06 211	0.07 283	0.08 369

rvit_stereo_0080	0.10 168	0.08 262	0.14 290	0.15 74	0.09 264	0.07 35	0.15 245	0.16 157	0.16 211	0.11 180	0.10 143	0.14 263	0.08 165	0.12 215	0.10 143	0.09 385	0.07 405	0.07 220	0.06 211	0.07 283	0.05 143

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 107	0.10 396	0.31 509	0.15 74	0.06 14	0.08 67	0.14 177	0.10 26	0.10 53	0.07 51	0.07 57	0.06 19	0.04 1	0.11 131	0.07 1	0.12 480	0.04 22	0.07 220	0.05 132	0.05 122	0.05 143

IGEV-Stereo+	0.07 4	0.04 1	0.08 49	0.15 74	0.06 14	0.04 1	0.09 19	0.10 26	0.09 38	0.06 14	0.06 21	0.06 19	0.06 36	0.06 1	0.08 17	0.06 136	0.04 22	0.05 43	0.04 55	0.06 215	0.06 224

WCG-NET（raft）	0.08 67	0.05 21	0.10 133	0.15 74	0.06 14	0.11 198	0.13 127	0.15 130	0.12 108	0.08 88	0.07 57	0.06 19	0.06 36	0.13 260	0.08 17	0.05 44	0.04 22	0.05 43	0.04 55	0.04 31	0.04 57

test_sample4	0.14 336	0.08 262	0.14 290	0.15 74	0.08 152	0.19 423	0.18 389	0.26 376	0.17 231	0.16 321	0.25 391	0.18 340	0.14 344	0.16 342	0.13 303	0.08 326	0.06 333	0.08 304	0.06 211	0.08 346	0.08 369

MGS-Stereo	0.09 107	0.07 164	0.12 209	0.15 74	0.08 152	0.09 100	0.15 245	0.12 63	0.12 108	0.07 51	0.10 143	0.08 122	0.06 36	0.10 78	0.09 60	0.05 44	0.04 22	0.06 127	0.05 132	0.06 215	0.05 143

MyStereo8	0.12 277	0.07 164	0.15 341	0.15 74	0.09 264	0.18 400	0.14 177	0.19 244	0.22 324	0.12 218	0.18 289	0.11 201	0.10 225	0.16 342	0.18 417	0.07 265	0.05 208	0.07 220	0.05 132	0.08 346	0.09 413

IGEVStereo-DCA	0.09 107	0.06 75	0.11 174	0.15 74	0.10 366	0.11 198	0.15 245	0.16 157	0.12 108	0.10 151	0.06 21	0.08 122	0.06 36	0.10 78	0.08 17	0.06 136	0.05 208	0.06 127	0.05 132	0.05 122	0.06 224

rrr	0.09 107	0.06 75	0.12 209	0.15 74	0.10 366	0.11 198	0.16 310	0.16 157	0.15 183	0.10 151	0.06 21	0.08 122	0.06 36	0.10 78	0.08 17	0.06 136	0.05 208	0.06 127	0.05 132	0.05 122	0.06 224

ttt	0.14 336	0.08 262	0.14 290	0.15 74	0.08 152	0.15 330	0.18 389	0.27 397	0.29 415	0.16 321	0.24 362	0.17 326	0.13 319	0.13 260	0.14 340	0.11 455	0.08 431	0.09 385	0.08 363	0.09 408	0.08 369

whm_eth	0.10 168	0.08 262	0.14 290	0.15 74	0.09 264	0.07 35	0.15 245	0.16 157	0.16 211	0.11 180	0.10 143	0.14 263	0.08 165	0.12 215	0.10 143	0.09 385	0.07 405	0.07 220	0.06 211	0.07 283	0.05 143

MSKI-zero shot	0.09 107	0.05 21	0.09 93	0.15 74	0.07 93	0.10 151	0.13 127	0.14 99	0.13 139	0.09 118	0.09 114	0.09 149	0.06 36	0.12 215	0.10 143	0.06 136	0.04 22	0.05 43	0.04 55	0.04 31	0.04 57

EKT-Stereo	0.11 211	0.07 164	0.14 290	0.15 74	0.10 366	0.13 272	0.14 177	0.18 223	0.21 310	0.11 180	0.08 95	0.12 218	0.09 193	0.11 131	0.12 262	0.08 326	0.06 333	0.07 220	0.06 211	0.08 346	0.07 305

MIM_Stereo	0.09 107	0.07 164	0.11 174	0.15 74	0.07 93	0.06 12	0.12 85	0.20 255	0.14 166	0.13 245	0.13 200	0.09 149	0.05 11	0.12 215	0.08 17	0.05 44	0.06 333	0.07 220	0.06 211	0.06 215	0.05 143

RAFT-Test	0.09 107	0.06 75	0.10 133	0.15 74	0.07 93	0.11 198	0.15 245	0.16 157	0.13 139	0.09 118	0.10 143	0.10 180	0.09 193	0.12 215	0.09 60	0.06 136	0.04 22	0.05 43	0.04 55	0.04 31	0.05 143

LoS_RVC	0.08 67	0.05 21	0.07 15	0.15 74	0.07 93	0.08 67	0.15 245	0.11 45	0.10 53	0.08 88	0.09 114	0.06 19	0.09 193	0.10 78	0.09 60	0.05 44	0.04 22	0.05 43	0.03 1	0.04 31	0.03 1

Anonymous_2	0.22 482	0.17 510	0.28 496	0.15 74	0.16 517	0.32 527	0.22 476	0.22 300	0.17 231	0.23 448	0.24 362	0.26 440	0.27 503	0.27 495	0.23 477	0.22 557	0.25 563	0.17 530	0.17 538	0.17 538	0.17 541

HBP-ISP	0.18 437	0.13 469	0.16 375	0.15 74	0.11 415	0.08 67	0.13 127	0.28 416	0.29 415	0.22 436	0.33 472	0.21 375	0.25 489	0.23 476	0.17 399	0.14 516	0.16 537	0.21 544	0.17 538	0.10 440	0.08 369

fff	0.10 168	0.06 75	0.12 209	0.15 74	0.07 93	0.09 100	0.17 344	0.16 157	0.20 295	0.13 245	0.16 243	0.10 180	0.11 250	0.11 131	0.12 262	0.06 136	0.04 22	0.05 43	0.04 55	0.04 31	0.05 143

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 437	0.09 338	0.29 504	0.15 74	0.10 366	0.22 463	0.20 449	0.26 376	0.39 488	0.25 470	0.42 526	0.24 417	0.15 362	0.20 435	0.19 430	0.07 265	0.05 208	0.06 127	0.05 132	0.10 440	0.09 413

AACVNet	0.16 403	0.08 262	0.14 290	0.15 74	0.10 366	0.18 400	0.15 245	0.23 320	0.24 350	0.27 481	0.27 416	0.28 458	0.17 411	0.19 410	0.16 384	0.09 385	0.07 405	0.09 385	0.07 298	0.10 440	0.09 413

TRStereo	0.09 107	0.05 21	0.12 209	0.15 74	0.12 446	0.10 151	0.13 127	0.18 223	0.18 257	0.09 118	0.09 114	0.09 149	0.06 36	0.10 78	0.08 17	0.07 265	0.05 208	0.07 220	0.07 298	0.04 31	0.04 57

HHNet	0.11 211	0.06 75	0.16 375	0.15 74	0.14 489	0.07 35	0.13 127	0.20 255	0.17 231	0.14 266	0.25 391	0.11 201	0.08 165	0.13 260	0.10 143	0.05 44	0.04 22	0.08 304	0.06 211	0.05 122	0.09 413

THIR-Stereo	0.12 277	0.07 164	0.11 174	0.15 74	0.08 152	0.14 304	0.16 310	0.17 194	0.25 371	0.16 321	0.24 362	0.14 263	0.12 281	0.12 215	0.14 340	0.06 136	0.04 22	0.07 220	0.07 298	0.05 122	0.05 143

s12784h	0.09 107	0.06 75	0.07 15	0.15 74	0.05 1	0.16 360	0.18 389	0.15 130	0.15 183	0.10 151	0.11 173	0.11 201	0.11 250	0.10 78	0.12 262	0.05 44	0.04 22	0.05 43	0.04 55	0.04 31	0.04 57

GES	0.14 336	0.08 262	0.16 375	0.15 74	0.10 366	0.13 272	0.13 127	0.28 416	0.25 371	0.16 321	0.23 350	0.18 340	0.13 319	0.16 342	0.13 303	0.08 326	0.07 405	0.07 220	0.06 211	0.08 346	0.09 413

csc	0.10 168	0.06 75	0.12 209	0.15 74	0.07 93	0.09 100	0.17 344	0.16 157	0.20 295	0.13 245	0.16 243	0.10 180	0.11 250	0.11 131	0.12 262	0.06 136	0.04 22	0.05 43	0.04 55	0.04 31	0.05 143

cscssc	0.10 168	0.06 75	0.12 209	0.15 74	0.07 93	0.09 100	0.17 344	0.16 157	0.20 295	0.13 245	0.16 243	0.10 180	0.11 250	0.11 131	0.12 262	0.06 136	0.04 22	0.05 43	0.04 55	0.04 31	0.05 143

111	0.10 168	0.06 75	0.12 209	0.15 74	0.07 93	0.10 151	0.14 177	0.21 278	0.23 334	0.11 180	0.12 186	0.14 263	0.11 250	0.13 260	0.10 143	0.06 136	0.04 22	0.06 127	0.04 55	0.05 122	0.05 143

EAI-Stereo	0.09 107	0.07 164	0.11 174	0.15 74	0.06 14	0.10 151	0.15 245	0.16 157	0.09 38	0.08 88	0.09 114	0.08 122	0.07 115	0.09 38	0.11 213	0.05 44	0.04 22	0.05 43	0.05 132	0.05 122	0.04 57

PSMNet-RSSM	0.14 336	0.07 164	0.13 255	0.15 74	0.08 152	0.13 272	0.16 310	0.24 342	0.24 350	0.16 321	0.28 430	0.22 393	0.14 344	0.15 308	0.13 303	0.11 455	0.06 333	0.09 385	0.12 499	0.08 346	0.07 305

GwcNet-RSSM	0.14 336	0.07 164	0.12 209	0.15 74	0.08 152	0.15 330	0.20 449	0.21 278	0.27 394	0.18 367	0.27 416	0.22 393	0.16 388	0.14 286	0.15 368	0.10 426	0.05 208	0.07 220	0.09 409	0.07 283	0.07 305

HSM-Net_RVC	0.14 336	0.08 262	0.11 174	0.15 74	0.08 152	0.15 330	0.15 245	0.27 397	0.29 415	0.19 383	0.21 331	0.29 466	0.14 344	0.17 374	0.13 303	0.06 136	0.06 333	0.06 127	0.06 211	0.07 283	0.06 224
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
LE_ROB	0.50 566	0.07 164	0.14 290	0.15 74	0.08 152	0.24 481	0.16 310	0.22 300	1.81 598	4.63 601	0.67 562	0.47 550	0.44 559	0.20 435	0.29 528	0.07 265	0.06 333	0.06 127	0.06 211	0.08 346	0.06 224

SGM_RVC	0.23 498	0.12 440	0.15 341	0.15 74	0.09 264	0.33 533	0.18 389	0.34 490	0.31 432	0.44 551	0.37 489	0.53 558	0.35 539	0.35 535	0.24 490	0.13 503	0.13 519	0.13 498	0.13 509	0.10 440	0.11 466
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.15 380	0.07 164	0.19 437	0.15 74	0.07 93	0.20 438	0.15 245	0.24 342	0.26 385	0.21 420	0.34 476	0.28 458	0.18 425	0.18 395	0.17 399	0.07 265	0.05 208	0.05 43	0.04 55	0.07 283	0.06 224

MeshStereo	0.27 526	0.13 469	0.18 426	0.15 74	0.11 415	0.32 527	0.24 499	0.40 534	0.36 471	0.52 558	0.57 555	0.67 569	0.40 549	0.35 535	0.26 510	0.14 516	0.13 519	0.13 498	0.11 480	0.11 463	0.10 440
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
eqd_so	0.07 4	0.05 21	0.07 15	0.16 152	0.06 14	0.07 35	0.11 56	0.10 26	0.09 38	0.05 1	0.05 7	0.07 73	0.07 115	0.10 78	0.09 60	0.04 11	0.04 22	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

ozoo	0.07 4	0.05 21	0.07 15	0.16 152	0.06 14	0.07 35	0.11 56	0.10 26	0.08 16	0.06 14	0.06 21	0.07 73	0.07 115	0.09 38	0.09 60	0.04 11	0.04 22	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

fsefse	0.07 4	0.05 21	0.07 15	0.16 152	0.06 14	0.07 35	0.11 56	0.10 26	0.08 16	0.06 14	0.06 21	0.07 73	0.07 115	0.09 38	0.09 60	0.04 11	0.04 22	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

dfa	0.07 4	0.05 21	0.07 15	0.16 152	0.06 14	0.05 4	0.10 31	0.09 14	0.08 16	0.06 14	0.05 7	0.07 73	0.07 115	0.10 78	0.09 60	0.04 11	0.04 22	0.04 1	0.03 1	0.04 31	0.03 1

yyy	0.07 4	0.05 21	0.07 15	0.16 152	0.06 14	0.07 35	0.11 56	0.10 26	0.08 16	0.06 14	0.06 21	0.07 73	0.07 115	0.09 38	0.09 60	0.04 11	0.04 22	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

dwafa	0.07 4	0.05 21	0.07 15	0.16 152	0.06 14	0.09 100	0.12 85	0.12 63	0.10 53	0.07 51	0.06 21	0.07 73	0.07 115	0.10 78	0.10 143	0.04 11	0.04 22	0.05 43	0.03 1	0.03 1	0.03 1

daf	0.07 4	0.06 75	0.08 49	0.16 152	0.06 14	0.05 4	0.11 56	0.08 4	0.08 16	0.07 51	0.06 21	0.07 73	0.06 36	0.10 78	0.09 60	0.05 44	0.04 22	0.04 1	0.03 1	0.04 31	0.04 57

ads	0.07 4	0.05 21	0.06 4	0.16 152	0.06 14	0.07 35	0.11 56	0.12 63	0.09 38	0.06 14	0.05 7	0.05 1	0.07 115	0.11 131	0.08 17	0.05 44	0.04 22	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

sdada	0.07 4	0.05 21	0.07 15	0.16 152	0.06 14	0.09 100	0.10 31	0.10 26	0.07 8	0.06 14	0.07 57	0.08 122	0.07 115	0.09 38	0.08 17	0.04 11	0.04 22	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

bbb	0.07 4	0.05 21	0.06 4	0.16 152	0.06 14	0.06 12	0.11 56	0.10 26	0.08 16	0.06 14	0.06 21	0.06 19	0.07 115	0.08 16	0.08 17	0.04 11	0.04 22	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

aaaa	0.07 4	0.05 21	0.06 4	0.16 152	0.06 14	0.06 12	0.10 31	0.09 14	0.08 16	0.06 14	0.05 7	0.06 19	0.06 36	0.10 78	0.09 60	0.04 11	0.04 22	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

adal-stereo	0.07 4	0.05 21	0.06 4	0.16 152	0.06 14	0.06 12	0.10 31	0.09 14	0.08 16	0.06 14	0.05 7	0.06 19	0.07 115	0.10 78	0.09 60	0.04 11	0.04 22	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

water-stereo	0.09 107	0.06 75	0.08 49	0.16 152	0.07 93	0.09 100	0.13 127	0.15 130	0.13 139	0.11 180	0.12 186	0.08 122	0.09 193	0.07 4	0.08 17	0.06 136	0.05 208	0.05 43	0.05 132	0.04 31	0.04 57

asda	0.07 4	0.08 262	0.08 49	0.16 152	0.06 14	0.06 12	0.10 31	0.16 157	0.10 53	0.06 14	0.06 21	0.05 1	0.05 11	0.10 78	0.10 143	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 31	0.03 1

asd	0.07 4	0.08 262	0.07 15	0.16 152	0.07 93	0.08 67	0.08 8	0.11 45	0.08 16	0.07 51	0.07 57	0.06 19	0.06 36	0.10 78	0.09 60	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.04 31	0.03 1

4w-stereo	0.07 4	0.08 262	0.08 49	0.16 152	0.06 14	0.07 35	0.08 8	0.12 63	0.08 16	0.07 51	0.07 57	0.05 1	0.06 36	0.09 38	0.10 143	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.04 31	0.03 1

2.5w	0.07 4	0.07 164	0.07 15	0.16 152	0.06 14	0.08 67	0.12 85	0.10 26	0.10 53	0.07 51	0.06 21	0.09 149	0.06 36	0.08 16	0.09 60	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.03 1	0.03 1

3.75w	0.07 4	0.07 164	0.08 49	0.16 152	0.07 93	0.07 35	0.09 19	0.16 157	0.09 38	0.07 51	0.06 21	0.05 1	0.06 36	0.09 38	0.10 143	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

2w_stereo	0.08 67	0.08 262	0.09 93	0.16 152	0.06 14	0.08 67	0.10 31	0.20 255	0.15 183	0.08 88	0.07 57	0.06 19	0.06 36	0.06 1	0.09 60	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.03 1	0.03 1

1w_stereo	0.07 4	0.06 75	0.07 15	0.16 152	0.06 14	0.07 35	0.10 31	0.14 99	0.14 166	0.07 51	0.08 95	0.05 1	0.06 36	0.09 38	0.09 60	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 57

monsterstereo	0.07 4	0.06 75	0.06 4	0.16 152	0.06 14	0.08 67	0.10 31	0.16 157	0.11 81	0.07 51	0.08 95	0.06 19	0.07 115	0.08 16	0.09 60	0.04 11	0.04 22	0.05 43	0.04 55	0.03 1	0.03 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 4	0.06 75	0.10 133	0.16 152	0.07 93	0.04 1	0.13 127	0.10 26	0.10 53	0.05 1	0.11 173	0.07 73	0.05 11	0.07 4	0.09 60	0.06 136	0.04 22	0.05 43	0.04 55	0.05 122	0.04 57

Reg-Stereo(zero)	0.08 67	0.05 21	0.08 49	0.16 152	0.06 14	0.12 233	0.11 56	0.15 130	0.10 53	0.12 218	0.09 114	0.10 180	0.08 165	0.11 131	0.08 17	0.06 136	0.04 22	0.05 43	0.04 55	0.04 31	0.05 143

SCV_C0	0.08 67	0.07 164	0.07 15	0.16 152	0.09 264	0.08 67	0.15 245	0.11 45	0.12 108	0.08 88	0.07 57	0.06 19	0.05 11	0.11 131	0.07 1	0.05 44	0.05 208	0.05 43	0.04 55	0.06 215	0.05 143

fffft	0.09 107	0.06 75	0.12 209	0.16 152	0.07 93	0.09 100	0.17 344	0.12 63	0.11 81	0.08 88	0.07 57	0.09 149	0.06 36	0.11 131	0.12 262	0.05 44	0.04 22	0.06 127	0.05 132	0.04 31	0.05 143
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.08 67	0.06 75	0.12 209	0.16 152	0.07 93	0.09 100	0.14 177	0.11 45	0.13 139	0.09 118	0.07 57	0.07 73	0.07 115	0.12 215	0.10 143	0.05 44	0.04 22	0.06 127	0.05 132	0.04 31	0.04 57

mms	0.09 107	0.07 164	0.08 49	0.16 152	0.08 152	0.10 151	0.16 310	0.12 63	0.11 81	0.08 88	0.09 114	0.08 122	0.06 36	0.11 131	0.12 262	0.05 44	0.04 22	0.07 220	0.05 132	0.04 31	0.03 1

fffy	0.09 107	0.08 262	0.09 93	0.16 152	0.07 93	0.13 272	0.17 344	0.13 82	0.12 108	0.08 88	0.09 114	0.08 122	0.09 193	0.13 260	0.11 213	0.05 44	0.05 208	0.07 220	0.05 132	0.04 31	0.05 143

DDVS	0.15 380	0.10 396	0.21 457	0.16 152	0.12 446	0.15 330	0.14 177	0.25 358	0.19 272	0.18 367	0.29 442	0.27 448	0.12 281	0.19 410	0.15 368	0.09 385	0.06 333	0.09 385	0.07 298	0.11 463	0.11 466

rvit_stereo_0083	0.12 277	0.08 262	0.17 403	0.16 152	0.09 264	0.11 198	0.15 245	0.14 99	0.26 385	0.11 180	0.14 214	0.13 243	0.10 225	0.12 215	0.12 262	0.10 426	0.08 431	0.09 385	0.07 298	0.07 283	0.05 143

rvit_stereo_0081	0.11 211	0.08 262	0.15 341	0.16 152	0.09 264	0.10 151	0.14 177	0.14 99	0.24 350	0.11 180	0.13 200	0.13 243	0.09 193	0.11 131	0.12 262	0.10 426	0.07 405	0.08 304	0.07 298	0.07 283	0.05 143

DCVSM-stereo	0.14 336	0.09 338	0.16 375	0.16 152	0.10 366	0.15 330	0.09 19	0.19 244	0.23 334	0.20 406	0.23 350	0.26 440	0.15 362	0.18 395	0.14 340	0.09 385	0.07 405	0.09 385	0.08 363	0.10 440	0.12 479

rvit_stereo_0082	0.11 211	0.08 262	0.15 341	0.16 152	0.09 264	0.10 151	0.14 177	0.14 99	0.24 350	0.11 180	0.13 200	0.13 243	0.09 193	0.11 131	0.12 262	0.10 426	0.07 405	0.08 304	0.07 298	0.07 283	0.05 143

Pointernet	0.09 107	0.04 1	0.09 93	0.16 152	0.08 152	0.13 272	0.10 31	0.15 130	0.17 231	0.09 118	0.07 57	0.06 19	0.06 36	0.11 131	0.09 60	0.08 326	0.04 22	0.05 43	0.03 1	0.06 215	0.05 143

RAFT-Stereo-weight	0.09 107	0.06 75	0.10 133	0.16 152	0.07 93	0.09 100	0.14 177	0.19 244	0.16 211	0.11 180	0.10 143	0.08 122	0.06 36	0.10 78	0.11 213	0.06 136	0.04 22	0.06 127	0.04 55	0.04 31	0.04 57

test_sample6	0.14 336	0.08 262	0.13 255	0.16 152	0.08 152	0.17 381	0.19 428	0.25 358	0.17 231	0.17 337	0.27 416	0.19 354	0.14 344	0.15 308	0.13 303	0.08 326	0.05 208	0.08 304	0.07 298	0.08 346	0.08 369

test_sample5	0.14 336	0.08 262	0.14 290	0.16 152	0.08 152	0.18 400	0.18 389	0.25 358	0.17 231	0.17 337	0.27 416	0.18 340	0.14 344	0.16 342	0.13 303	0.08 326	0.05 208	0.08 304	0.07 298	0.08 346	0.08 369

gcap-zeroshot	0.09 107	0.05 21	0.10 133	0.16 152	0.07 93	0.13 272	0.13 127	0.11 45	0.12 108	0.13 245	0.12 186	0.09 149	0.08 165	0.09 38	0.09 60	0.06 136	0.05 208	0.06 127	0.05 132	0.04 31	0.04 57

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 168	0.08 262	0.12 209	0.16 152	0.08 152	0.15 330	0.16 310	0.18 223	0.18 257	0.10 151	0.09 114	0.09 149	0.08 165	0.11 131	0.12 262	0.07 265	0.05 208	0.08 304	0.06 211	0.07 283	0.06 224

ff7	0.09 107	0.07 164	0.11 174	0.16 152	0.09 264	0.11 198	0.15 245	0.16 157	0.12 108	0.10 151	0.06 21	0.06 19	0.06 36	0.11 131	0.09 60	0.05 44	0.04 22	0.06 127	0.05 132	0.05 122	0.06 224

ffff	0.09 107	0.07 164	0.11 174	0.16 152	0.09 264	0.11 198	0.15 245	0.16 157	0.12 108	0.10 151	0.06 21	0.06 19	0.06 36	0.11 131	0.09 60	0.05 44	0.04 22	0.06 127	0.05 132	0.05 122	0.06 224

DualNet	0.14 336	0.08 262	0.14 290	0.16 152	0.08 152	0.18 400	0.18 389	0.25 358	0.17 231	0.17 337	0.27 416	0.18 340	0.14 344	0.16 342	0.13 303	0.08 326	0.05 208	0.08 304	0.07 298	0.08 346	0.08 369

ffm	0.12 277	0.09 338	0.14 290	0.16 152	0.08 152	0.17 381	0.17 344	0.15 130	0.19 272	0.15 293	0.25 391	0.19 354	0.13 319	0.10 78	0.07 1	0.06 136	0.04 22	0.09 385	0.08 363	0.06 215	0.06 224

ff1	0.13 302	0.09 338	0.14 290	0.16 152	0.08 152	0.17 381	0.17 344	0.15 130	0.19 272	0.15 293	0.25 391	0.19 354	0.13 319	0.14 286	0.20 436	0.06 136	0.04 22	0.09 385	0.08 363	0.06 215	0.06 224

mmx	0.14 336	0.09 338	0.14 290	0.16 152	0.08 152	0.17 381	0.17 344	0.27 397	0.25 371	0.15 293	0.25 391	0.19 354	0.13 319	0.14 286	0.20 436	0.08 326	0.06 333	0.09 385	0.08 363	0.08 346	0.08 369

11t	0.09 107	0.07 164	0.11 174	0.16 152	0.09 264	0.11 198	0.15 245	0.16 157	0.12 108	0.10 151	0.06 21	0.06 19	0.06 36	0.11 131	0.09 60	0.05 44	0.04 22	0.06 127	0.05 132	0.05 122	0.06 224

xxx	0.14 336	0.09 338	0.14 290	0.16 152	0.08 152	0.17 381	0.17 344	0.27 397	0.25 371	0.15 293	0.25 391	0.19 354	0.13 319	0.14 286	0.20 436	0.08 326	0.06 333	0.09 385	0.08 363	0.08 346	0.08 369

CFNet_ucs	0.15 380	0.08 262	0.16 375	0.16 152	0.11 415	0.14 304	0.14 177	0.30 441	0.34 458	0.16 321	0.24 362	0.23 411	0.14 344	0.18 395	0.15 368	0.09 385	0.06 333	0.08 304	0.07 298	0.09 408	0.09 413

testlalala	0.08 67	0.07 164	0.17 403	0.16 152	0.08 152	0.09 100	0.12 85	0.15 130	0.10 53	0.07 51	0.09 114	0.06 19	0.06 36	0.11 131	0.09 60	0.05 44	0.04 22	0.06 127	0.04 55	0.04 31	0.04 57

SDNR	0.19 449	0.08 262	0.19 437	0.16 152	0.12 446	0.77 582	0.14 177	0.25 358	0.32 439	0.19 383	0.24 362	0.19 354	0.13 319	0.19 410	0.15 368	0.16 536	0.18 544	0.14 510	0.11 480	0.08 346	0.11 466

anonymousdsp2	0.11 211	0.07 164	0.10 133	0.16 152	0.09 264	0.13 272	0.14 177	0.18 223	0.22 324	0.13 245	0.14 214	0.12 218	0.09 193	0.14 286	0.11 213	0.05 44	0.04 22	0.05 43	0.04 55	0.06 215	0.05 143

anonymousdsp	0.09 107	0.07 164	0.11 174	0.16 152	0.09 264	0.11 198	0.15 245	0.16 157	0.12 108	0.09 118	0.06 21	0.06 19	0.06 36	0.11 131	0.09 60	0.05 44	0.04 22	0.06 127	0.05 132	0.05 122	0.06 224

DCRE	0.11 211	0.07 164	0.13 255	0.16 152	0.11 415	0.11 198	0.17 344	0.18 223	0.17 231	0.11 180	0.18 289	0.10 180	0.10 225	0.15 308	0.11 213	0.06 136	0.05 208	0.06 127	0.06 211	0.05 122	0.04 57

RCA-Stereo	0.09 107	0.06 75	0.09 93	0.16 152	0.06 14	0.09 100	0.13 127	0.18 223	0.14 166	0.09 118	0.10 143	0.08 122	0.07 115	0.12 215	0.11 213	0.06 136	0.04 22	0.06 127	0.05 132	0.05 122	0.04 57

DCANet-4	0.10 168	0.06 75	0.12 209	0.16 152	0.06 14	0.09 100	0.17 344	0.18 223	0.19 272	0.13 245	0.16 243	0.09 149	0.14 344	0.11 131	0.12 262	0.06 136	0.04 22	0.05 43	0.04 55	0.04 31	0.05 143

qqq	0.13 302	0.09 338	0.15 341	0.16 152	0.08 152	0.13 272	0.15 245	0.23 320	0.16 211	0.15 293	0.19 298	0.16 306	0.16 388	0.15 308	0.16 384	0.07 265	0.06 333	0.08 304	0.08 363	0.07 283	0.07 305

ccc-4	0.09 107	0.07 164	0.11 174	0.16 152	0.09 264	0.11 198	0.15 245	0.16 157	0.12 108	0.10 151	0.06 21	0.06 19	0.06 36	0.11 131	0.09 60	0.05 44	0.04 22	0.06 127	0.05 132	0.05 122	0.06 224

ADStereo(finetuned)	0.10 168	0.06 75	0.12 209	0.16 152	0.06 14	0.09 100	0.17 344	0.15 130	0.19 272	0.13 245	0.17 264	0.10 180	0.12 281	0.11 131	0.12 262	0.06 136	0.04 22	0.05 43	0.04 55	0.05 122	0.04 57

DisPM	0.11 211	0.07 164	0.12 209	0.16 152	0.09 264	0.06 12	0.13 127	0.17 194	0.17 231	0.14 266	0.20 310	0.12 218	0.10 225	0.11 131	0.10 143	0.06 136	0.04 22	0.07 220	0.06 211	0.06 215	0.11 466

IGEV-Stereo	0.09 107	0.07 164	0.11 174	0.16 152	0.09 264	0.11 198	0.15 245	0.16 157	0.12 108	0.09 118	0.06 21	0.06 19	0.06 36	0.11 131	0.09 60	0.05 44	0.04 22	0.06 127	0.05 132	0.05 122	0.06 224
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CSP-Net	0.16 403	0.09 338	0.14 290	0.16 152	0.09 264	0.19 423	0.17 344	0.25 358	0.32 439	0.25 470	0.30 448	0.24 417	0.15 362	0.21 452	0.18 417	0.09 385	0.06 333	0.07 220	0.07 298	0.08 346	0.07 305

dad	0.17 423	0.20 528	0.20 449	0.16 152	0.11 415	0.20 438	0.18 389	0.21 278	0.28 408	0.30 508	0.24 362	0.29 466	0.13 319	0.19 410	0.16 384	0.18 542	0.09 460	0.11 464	0.09 409	0.11 463	0.07 305

ADLNet2	0.16 403	0.09 338	0.13 255	0.16 152	0.09 264	0.20 438	0.16 310	0.31 451	0.39 488	0.16 321	0.20 310	0.20 366	0.18 425	0.21 452	0.22 465	0.08 326	0.06 333	0.07 220	0.07 298	0.09 408	0.07 305

PFNet+	0.11 211	0.06 75	0.13 255	0.16 152	0.09 264	0.05 4	0.12 85	0.17 194	0.21 310	0.16 321	0.19 298	0.14 263	0.10 225	0.11 131	0.11 213	0.08 326	0.05 208	0.09 385	0.08 363	0.06 215	0.11 466

ASMatch	0.11 211	0.06 75	0.13 255	0.16 152	0.10 366	0.07 35	0.14 177	0.17 194	0.17 231	0.12 218	0.16 243	0.16 306	0.10 225	0.13 260	0.10 143	0.05 44	0.04 22	0.06 127	0.05 132	0.04 31	0.08 369

RAFT-RH_RVC	0.11 211	0.06 75	0.14 290	0.16 152	0.09 264	0.12 233	0.12 85	0.17 194	0.12 108	0.13 245	0.41 520	0.11 201	0.10 225	0.13 260	0.12 262	0.05 44	0.04 22	0.08 304	0.05 132	0.04 31	0.06 224

RAFT-345	0.11 211	0.07 164	0.15 341	0.16 152	0.08 152	0.08 67	0.12 85	0.15 130	0.10 53	0.11 180	0.36 483	0.09 149	0.09 193	0.11 131	0.12 262	0.05 44	0.05 208	0.07 220	0.06 211	0.04 31	0.05 143

raft+_RVC	0.11 211	0.07 164	0.09 93	0.16 152	0.07 93	0.10 151	0.11 56	0.24 342	0.20 295	0.12 218	0.15 231	0.12 218	0.08 165	0.12 215	0.13 303	0.07 265	0.04 22	0.07 220	0.06 211	0.05 122	0.05 143

CFNet_pseudo	0.14 336	0.08 262	0.15 341	0.16 152	0.09 264	0.13 272	0.14 177	0.27 397	0.34 458	0.14 266	0.21 331	0.22 393	0.13 319	0.18 395	0.14 340	0.07 265	0.05 208	0.08 304	0.06 211	0.07 283	0.07 305

RALCasStereoNet	0.10 168	0.06 75	0.09 93	0.16 152	0.08 152	0.12 233	0.14 177	0.17 194	0.11 81	0.12 218	0.17 264	0.14 263	0.10 225	0.12 215	0.11 213	0.07 265	0.06 333	0.06 127	0.05 132	0.08 346	0.07 305

ADLNet	0.16 403	0.08 262	0.15 341	0.16 152	0.10 366	0.16 360	0.17 344	0.32 462	0.27 394	0.22 436	0.27 416	0.24 417	0.16 388	0.18 395	0.21 456	0.10 426	0.06 333	0.10 433	0.10 448	0.08 346	0.09 413

DCANet	0.10 168	0.06 75	0.12 209	0.16 152	0.06 14	0.09 100	0.17 344	0.15 130	0.19 272	0.13 245	0.17 264	0.10 180	0.11 250	0.11 131	0.12 262	0.06 136	0.04 22	0.05 43	0.04 55	0.05 122	0.04 57

test_xeample3	0.09 107	0.06 75	0.12 209	0.16 152	0.09 264	0.11 198	0.15 245	0.16 157	0.13 139	0.10 151	0.06 21	0.08 122	0.06 36	0.10 78	0.09 60	0.05 44	0.04 22	0.06 127	0.05 132	0.05 122	0.06 224

CFNet-RSSM	0.09 107	0.07 164	0.09 93	0.16 152	0.07 93	0.09 100	0.15 245	0.16 157	0.17 231	0.08 88	0.12 186	0.10 180	0.09 193	0.11 131	0.09 60	0.06 136	0.04 22	0.06 127	0.04 55	0.04 31	0.04 57

Gwc-CoAtRS	0.09 107	0.06 75	0.10 133	0.16 152	0.07 93	0.10 151	0.14 177	0.17 194	0.17 231	0.08 88	0.10 143	0.12 218	0.09 193	0.12 215	0.09 60	0.06 136	0.04 22	0.06 127	0.04 55	0.04 31	0.04 57

FENet	0.13 302	0.08 262	0.12 209	0.16 152	0.08 152	0.14 304	0.15 245	0.22 300	0.23 334	0.17 337	0.23 350	0.16 306	0.12 281	0.14 286	0.15 368	0.08 326	0.05 208	0.08 304	0.08 363	0.07 283	0.07 305

cf-r	0.13 302	0.07 164	0.12 209	0.16 152	0.08 152	0.14 304	0.19 428	0.20 255	0.25 371	0.17 337	0.25 391	0.21 375	0.16 388	0.14 286	0.14 340	0.10 426	0.05 208	0.06 127	0.08 363	0.06 215	0.06 224

DSFCA	0.16 403	0.09 338	0.14 290	0.16 152	0.10 366	0.20 438	0.19 428	0.28 416	0.31 432	0.23 448	0.24 362	0.22 393	0.15 362	0.19 410	0.20 436	0.10 426	0.07 405	0.09 385	0.09 409	0.08 346	0.08 369

SuperB	0.20 461	0.10 396	0.56 555	0.16 152	0.09 264	0.18 400	0.18 389	0.24 342	0.50 532	0.26 475	0.39 503	0.17 326	0.21 457	0.22 465	0.21 456	0.08 326	0.06 333	0.06 127	0.06 211	0.12 478	0.10 440

RASNet	0.14 336	0.07 164	0.14 290	0.16 152	0.08 152	0.18 400	0.14 177	0.29 427	0.20 295	0.17 337	0.25 391	0.21 375	0.18 425	0.20 435	0.19 430	0.07 265	0.06 333	0.06 127	0.08 363	0.06 215	0.06 224

ccs_rob	0.14 336	0.08 262	0.15 341	0.16 152	0.09 264	0.12 233	0.14 177	0.27 397	0.34 458	0.14 266	0.21 331	0.22 393	0.13 319	0.18 395	0.14 340	0.07 265	0.05 208	0.08 304	0.07 298	0.07 283	0.07 305

SGM-ForestM	0.32 543	0.12 440	0.16 375	0.16 152	0.11 415	0.39 550	0.19 428	0.41 540	0.50 532	0.52 558	0.54 545	1.32 588	0.42 557	0.40 556	0.27 518	0.14 516	0.16 537	0.16 528	0.16 531	0.12 478	0.12 479

iResNetv2_ROB	0.14 336	0.08 262	0.15 341	0.16 152	0.08 152	0.16 360	0.12 85	0.25 358	0.35 467	0.21 420	0.29 442	0.24 417	0.13 319	0.14 286	0.14 340	0.06 136	0.05 208	0.06 127	0.04 55	0.09 408	0.08 369

HSM	0.15 380	0.08 262	0.14 290	0.16 152	0.09 264	0.16 360	0.14 177	0.28 416	0.25 371	0.19 383	0.23 350	0.37 517	0.16 388	0.20 435	0.15 368	0.07 265	0.05 208	0.07 220	0.06 211	0.07 283	0.06 224

CBMV_ROB	0.19 449	0.13 469	0.17 403	0.16 152	0.11 415	0.15 330	0.13 127	0.26 376	0.28 408	0.27 481	0.30 448	0.27 448	0.24 480	0.23 476	0.16 384	0.15 520	0.17 542	0.22 548	0.20 544	0.10 440	0.11 466

NOSS_ROB	0.19 449	0.12 440	0.18 426	0.16 152	0.12 446	0.15 330	0.12 85	0.30 441	0.32 439	0.20 406	0.22 341	0.27 448	0.23 474	0.21 452	0.16 384	0.16 536	0.18 544	0.23 549	0.21 546	0.12 478	0.13 498

adfw	0.07 4	0.06 75	0.06 4	0.17 238	0.06 14	0.07 35	0.11 56	0.09 14	0.08 16	0.06 14	0.05 7	0.06 19	0.07 115	0.11 131	0.08 17	0.04 11	0.04 22	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

fesf	0.07 4	0.06 75	0.06 4	0.17 238	0.07 93	0.07 35	0.13 127	0.08 4	0.07 8	0.05 1	0.05 7	0.07 73	0.07 115	0.08 16	0.09 60	0.04 11	0.04 22	0.05 43	0.04 55	0.03 1	0.03 1

wade	0.07 4	0.06 75	0.07 15	0.17 238	0.07 93	0.10 151	0.11 56	0.10 26	0.08 16	0.07 51	0.06 21	0.06 19	0.07 115	0.09 38	0.08 17	0.04 11	0.04 22	0.05 43	0.04 55	0.04 31	0.04 57

MSAF-DinoV2	0.22 482	0.11 422	0.23 472	0.17 238	0.10 366	0.27 511	0.16 310	0.37 518	0.55 542	0.21 420	0.27 416	0.47 550	0.27 503	0.35 535	0.39 557	0.09 385	0.06 333	0.07 220	0.09 409	0.12 478	0.10 440

3w_stereo	0.08 67	0.09 338	0.10 133	0.17 238	0.07 93	0.08 67	0.10 31	0.20 255	0.13 139	0.06 14	0.07 57	0.05 1	0.06 36	0.08 16	0.09 60	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 31	0.03 1

111111	0.07 4	0.04 1	0.09 93	0.17 238	0.06 14	0.05 4	0.10 31	0.11 45	0.09 38	0.06 14	0.06 21	0.07 73	0.05 11	0.09 38	0.09 60	0.06 136	0.04 22	0.05 43	0.04 55	0.07 283	0.06 224

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 21	0.08 49	0.17 238	0.05 1	0.06 12	0.11 56	0.08 4	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.06 19	0.05 11	0.09 38	0.09 60	0.05 44	0.04 22	0.05 43	0.03 1	0.04 31	0.04 57

MLG-Stereo	0.07 4	0.05 21	0.08 49	0.17 238	0.05 1	0.07 35	0.11 56	0.08 4	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.06 19	0.05 11	0.10 78	0.09 60	0.05 44	0.04 22	0.05 43	0.03 1	0.04 31	0.04 57

DFGA-Net	0.13 302	0.11 422	0.18 426	0.17 238	0.10 366	0.12 233	0.13 127	0.22 300	0.25 371	0.16 321	0.16 243	0.13 243	0.12 281	0.16 342	0.14 340	0.07 265	0.05 208	0.08 304	0.07 298	0.05 122	0.05 143

coex_refinement	0.14 336	0.07 164	0.12 209	0.17 238	0.10 366	0.15 330	0.15 245	0.26 376	0.29 415	0.18 367	0.20 310	0.22 393	0.17 411	0.16 342	0.18 417	0.08 326	0.05 208	0.06 127	0.06 211	0.09 408	0.08 369

G2L-Stereo	0.14 336	0.07 164	0.13 255	0.17 238	0.09 264	0.13 272	0.12 85	0.27 397	0.22 324	0.16 321	0.27 416	0.21 375	0.13 319	0.17 374	0.18 417	0.09 385	0.08 431	0.08 304	0.07 298	0.07 283	0.07 305

HART	0.08 67	0.07 164	0.09 93	0.17 238	0.07 93	0.10 151	0.16 310	0.13 82	0.11 81	0.08 88	0.10 143	0.07 73	0.05 11	0.10 78	0.08 17	0.05 44	0.04 22	0.06 127	0.04 55	0.05 122	0.04 57

ours_stereo	0.09 107	0.07 164	0.09 93	0.17 238	0.08 152	0.11 198	0.16 310	0.11 45	0.12 108	0.08 88	0.10 143	0.08 122	0.06 36	0.12 215	0.12 262	0.05 44	0.04 22	0.06 127	0.05 132	0.04 31	0.03 1

rvit_0105_6	0.14 336	0.09 338	0.18 426	0.17 238	0.10 366	0.10 151	0.16 310	0.19 244	0.26 385	0.12 218	0.18 289	0.17 326	0.12 281	0.18 395	0.12 262	0.15 520	0.11 492	0.12 483	0.10 448	0.09 408	0.06 224

rvit_0105_5	0.14 336	0.09 338	0.13 255	0.17 238	0.09 264	0.14 304	0.23 487	0.24 342	0.27 394	0.14 266	0.15 231	0.18 340	0.12 281	0.17 374	0.14 340	0.14 516	0.11 492	0.10 433	0.10 448	0.08 346	0.06 224

rvit_0105_4	0.14 336	0.09 338	0.17 403	0.17 238	0.10 366	0.12 233	0.19 428	0.23 320	0.27 394	0.14 266	0.20 310	0.17 326	0.13 319	0.17 374	0.13 303	0.15 520	0.11 492	0.11 464	0.10 448	0.09 408	0.06 224

RSM++	0.08 67	0.06 75	0.09 93	0.17 238	0.07 93	0.09 100	0.12 85	0.11 45	0.11 81	0.08 88	0.06 21	0.07 73	0.05 11	0.10 78	0.09 60	0.04 11	0.04 22	0.06 127	0.05 132	0.05 122	0.03 1

RSM	0.08 67	0.06 75	0.09 93	0.17 238	0.06 14	0.08 67	0.12 85	0.12 63	0.10 53	0.08 88	0.07 57	0.06 19	0.05 11	0.11 131	0.09 60	0.04 11	0.04 22	0.05 43	0.04 55	0.04 31	0.03 1

MyStereo07	0.10 168	0.07 164	0.10 133	0.17 238	0.09 264	0.14 304	0.18 389	0.15 130	0.15 183	0.09 118	0.06 21	0.06 19	0.07 115	0.12 215	0.09 60	0.06 136	0.05 208	0.08 304	0.07 298	0.06 215	0.06 224

MyStereo06	0.10 168	0.07 164	0.12 209	0.17 238	0.09 264	0.13 272	0.18 389	0.19 244	0.12 108	0.12 218	0.08 95	0.07 73	0.07 115	0.11 131	0.09 60	0.06 136	0.05 208	0.07 220	0.07 298	0.06 215	0.06 224

MyStereo05	0.13 302	0.07 164	0.10 133	0.17 238	0.09 264	0.13 272	0.18 389	0.27 397	0.35 467	0.17 337	0.14 214	0.15 292	0.11 250	0.15 308	0.13 303	0.06 136	0.05 208	0.07 220	0.07 298	0.06 215	0.06 224

MyStereo04	0.13 302	0.07 164	0.10 133	0.17 238	0.09 264	0.14 304	0.18 389	0.29 427	0.38 485	0.17 337	0.14 214	0.16 306	0.10 225	0.15 308	0.13 303	0.06 136	0.05 208	0.08 304	0.07 298	0.06 215	0.06 224

CoDeX	0.12 277	0.07 164	0.12 209	0.17 238	0.08 152	0.12 233	0.15 245	0.23 320	0.27 394	0.13 245	0.17 264	0.16 306	0.11 250	0.14 286	0.11 213	0.07 265	0.05 208	0.07 220	0.06 211	0.06 215	0.05 143

ACVNet-DCA	0.10 168	0.08 262	0.12 209	0.17 238	0.09 264	0.13 272	0.15 245	0.23 320	0.16 211	0.09 118	0.09 114	0.06 19	0.06 36	0.10 78	0.07 1	0.06 136	0.04 22	0.06 127	0.05 132	0.07 283	0.07 305

xx1	0.11 211	0.08 262	0.12 209	0.17 238	0.09 264	0.13 272	0.15 245	0.16 157	0.18 257	0.09 118	0.09 114	0.16 306	0.16 388	0.10 78	0.07 1	0.06 136	0.04 22	0.08 304	0.08 363	0.07 283	0.07 305

1test111	0.11 211	0.08 262	0.12 209	0.17 238	0.09 264	0.13 272	0.15 245	0.23 320	0.16 211	0.09 118	0.09 114	0.06 19	0.06 36	0.15 308	0.16 384	0.06 136	0.04 22	0.06 127	0.05 132	0.07 283	0.07 305

cc1	0.10 168	0.08 262	0.12 209	0.17 238	0.09 264	0.13 272	0.15 245	0.16 157	0.18 257	0.09 118	0.09 114	0.06 19	0.06 36	0.10 78	0.07 1	0.06 136	0.04 22	0.06 127	0.05 132	0.06 215	0.06 224

mmm	0.14 336	0.08 262	0.17 403	0.17 238	0.09 264	0.17 381	0.18 389	0.21 278	0.15 183	0.15 293	0.23 350	0.21 375	0.16 388	0.16 342	0.17 399	0.08 326	0.05 208	0.08 304	0.07 298	0.07 283	0.07 305

tt1	0.10 168	0.08 262	0.12 209	0.17 238	0.09 264	0.12 233	0.16 310	0.15 130	0.19 272	0.09 118	0.08 95	0.06 19	0.06 36	0.10 78	0.07 1	0.06 136	0.04 22	0.06 127	0.05 132	0.06 215	0.06 224

MaDis-Stereo	0.09 107	0.09 338	0.08 49	0.17 238	0.09 264	0.13 272	0.10 31	0.16 157	0.16 211	0.09 118	0.11 173	0.06 19	0.06 36	0.09 38	0.13 303	0.07 265	0.06 333	0.07 220	0.05 132	0.05 122	0.04 57

PCWNet_CMD	0.14 336	0.08 262	0.15 341	0.17 238	0.09 264	0.14 304	0.14 177	0.29 427	0.36 471	0.14 266	0.20 310	0.21 375	0.12 281	0.17 374	0.13 303	0.07 265	0.05 208	0.07 220	0.07 298	0.07 283	0.07 305

HH	0.09 107	0.06 75	0.13 255	0.17 238	0.08 152	0.10 151	0.16 310	0.14 99	0.10 53	0.08 88	0.09 114	0.08 122	0.07 115	0.10 78	0.09 60	0.06 136	0.04 22	0.06 127	0.05 132	0.05 122	0.04 57

HanStereo	0.09 107	0.06 75	0.13 255	0.17 238	0.08 152	0.10 151	0.16 310	0.14 99	0.10 53	0.08 88	0.09 114	0.08 122	0.07 115	0.10 78	0.09 60	0.06 136	0.04 22	0.06 127	0.05 132	0.05 122	0.04 57

CAS	0.08 67	0.04 1	0.07 15	0.17 238	0.08 152	0.10 151	0.13 127	0.12 63	0.09 38	0.09 118	0.10 143	0.08 122	0.06 36	0.09 38	0.08 17	0.08 326	0.04 22	0.05 43	0.03 1	0.05 122	0.04 57

CBFPSM	0.14 336	0.06 75	0.26 484	0.17 238	0.09 264	0.13 272	0.15 245	0.22 300	0.23 334	0.20 406	0.27 416	0.24 417	0.16 388	0.16 342	0.18 417	0.06 136	0.06 333	0.06 127	0.07 298	0.07 283	0.07 305

Selective-IGEV	0.07 4	0.06 75	0.08 49	0.17 238	0.06 14	0.08 67	0.12 85	0.13 82	0.07 8	0.08 88	0.07 57	0.06 19	0.04 1	0.10 78	0.09 60	0.05 44	0.04 22	0.05 43	0.04 55	0.04 31	0.03 1

ToySt	0.17 423	0.11 422	0.18 426	0.17 238	0.11 415	0.16 360	0.25 514	0.24 342	0.33 446	0.19 383	0.24 362	0.26 440	0.24 480	0.19 410	0.20 436	0.07 265	0.08 431	0.09 385	0.10 448	0.09 408	0.08 369

ProNet	0.09 107	0.07 164	0.10 133	0.17 238	0.08 152	0.10 151	0.15 245	0.15 130	0.12 108	0.09 118	0.06 21	0.07 73	0.06 36	0.11 131	0.09 60	0.05 44	0.04 22	0.06 127	0.05 132	0.04 31	0.06 224

ssnet_v2	0.17 423	0.10 396	0.17 403	0.17 238	0.11 415	0.21 455	0.21 466	0.33 481	0.25 371	0.22 436	0.22 341	0.27 448	0.18 425	0.22 465	0.20 436	0.11 455	0.09 460	0.09 385	0.09 409	0.08 346	0.08 369

MC-Stereo	0.08 67	0.06 75	0.09 93	0.17 238	0.06 14	0.10 151	0.14 177	0.12 63	0.10 53	0.09 118	0.12 186	0.09 149	0.06 36	0.11 131	0.10 143	0.06 136	0.04 22	0.06 127	0.05 132	0.04 31	0.04 57

IER	0.14 336	0.07 164	0.13 255	0.17 238	0.09 264	0.14 304	0.16 310	0.25 358	0.26 385	0.18 367	0.25 391	0.17 326	0.20 453	0.16 342	0.14 340	0.08 326	0.05 208	0.07 220	0.06 211	0.08 346	0.07 305

CRFU-Net	0.16 403	0.08 262	0.14 290	0.17 238	0.09 264	0.19 423	0.14 177	0.26 376	0.20 295	0.28 496	0.27 416	0.29 466	0.17 411	0.19 410	0.17 399	0.09 385	0.09 460	0.07 220	0.07 298	0.08 346	0.08 369

NINENet	0.16 403	0.10 396	0.15 341	0.17 238	0.11 415	0.19 423	0.14 177	0.40 534	0.36 471	0.18 367	0.21 331	0.16 306	0.13 319	0.15 308	0.13 303	0.08 326	0.08 431	0.10 433	0.07 298	0.10 440	0.09 413

psmg	0.14 336	0.09 338	0.14 290	0.17 238	0.10 366	0.15 330	0.17 344	0.29 427	0.19 272	0.17 337	0.21 331	0.25 431	0.16 388	0.15 308	0.14 340	0.08 326	0.06 333	0.08 304	0.08 363	0.07 283	0.06 224

CIPLG	0.11 211	0.08 262	0.14 290	0.17 238	0.08 152	0.12 233	0.15 245	0.17 194	0.15 183	0.14 266	0.11 173	0.16 306	0.09 193	0.16 342	0.11 213	0.07 265	0.05 208	0.06 127	0.05 132	0.05 122	0.06 224

UDGNet	0.14 336	0.13 469	0.16 375	0.17 238	0.10 366	0.12 233	0.16 310	0.21 278	0.27 394	0.20 406	0.20 310	0.16 306	0.13 319	0.16 342	0.13 303	0.10 426	0.06 333	0.09 385	0.07 298	0.06 215	0.07 305

GLC_STEREO	0.11 211	0.07 164	0.11 174	0.17 238	0.07 93	0.09 100	0.13 127	0.15 130	0.24 350	0.12 218	0.13 200	0.12 218	0.08 165	0.18 395	0.11 213	0.06 136	0.08 431	0.08 304	0.06 211	0.05 122	0.05 143

IPLG	0.10 168	0.07 164	0.15 341	0.17 238	0.08 152	0.11 198	0.14 177	0.20 255	0.15 183	0.12 218	0.17 264	0.07 73	0.07 115	0.14 286	0.13 303	0.06 136	0.04 22	0.06 127	0.05 132	0.04 31	0.04 57

IPLGR_C	0.11 211	0.08 262	0.14 290	0.17 238	0.08 152	0.12 233	0.15 245	0.17 194	0.15 183	0.14 266	0.10 143	0.16 306	0.09 193	0.16 342	0.11 213	0.07 265	0.05 208	0.06 127	0.05 132	0.05 122	0.06 224

MIPNet	0.11 211	0.08 262	0.14 290	0.17 238	0.09 264	0.12 233	0.14 177	0.20 255	0.24 350	0.11 180	0.10 143	0.09 149	0.07 115	0.13 260	0.12 262	0.06 136	0.04 22	0.06 127	0.05 132	0.04 31	0.04 57

test-3	0.08 67	0.06 75	0.09 93	0.17 238	0.07 93	0.07 35	0.14 177	0.12 63	0.15 183	0.09 118	0.08 95	0.07 73	0.08 165	0.11 131	0.10 143	0.05 44	0.04 22	0.07 220	0.05 132	0.04 31	0.04 57

test_1	0.08 67	0.06 75	0.09 93	0.17 238	0.07 93	0.07 35	0.14 177	0.12 63	0.15 183	0.09 118	0.08 95	0.07 73	0.08 165	0.11 131	0.10 143	0.05 44	0.04 22	0.07 220	0.05 132	0.04 31	0.04 57

ACRE	0.11 211	0.08 262	0.14 290	0.17 238	0.08 152	0.12 233	0.15 245	0.17 194	0.14 166	0.14 266	0.10 143	0.16 306	0.09 193	0.16 342	0.11 213	0.07 265	0.05 208	0.06 127	0.05 132	0.05 122	0.06 224

SACVNet	0.18 437	0.12 440	0.14 290	0.17 238	0.13 469	0.22 463	0.18 389	0.31 451	0.30 425	0.23 448	0.31 456	0.30 475	0.22 466	0.22 465	0.17 399	0.11 455	0.08 431	0.10 433	0.10 448	0.12 478	0.14 515

GANet-ADL	0.13 302	0.07 164	0.15 341	0.17 238	0.10 366	0.18 400	0.15 245	0.30 441	0.20 295	0.13 245	0.18 289	0.19 354	0.12 281	0.16 342	0.13 303	0.08 326	0.06 333	0.06 127	0.05 132	0.07 283	0.08 369

IIG-Stereo	0.11 211	0.06 75	0.13 255	0.17 238	0.08 152	0.11 198	0.12 85	0.22 300	0.17 231	0.14 266	0.17 264	0.11 201	0.12 281	0.12 215	0.12 262	0.06 136	0.05 208	0.07 220	0.06 211	0.05 122	0.04 57

NF-Stereo	0.11 211	0.07 164	0.13 255	0.17 238	0.09 264	0.10 151	0.14 177	0.23 320	0.19 272	0.12 218	0.17 264	0.12 218	0.11 250	0.11 131	0.11 213	0.06 136	0.04 22	0.07 220	0.06 211	0.06 215	0.12 479

OCTAStereo	0.11 211	0.07 164	0.13 255	0.17 238	0.09 264	0.10 151	0.14 177	0.23 320	0.19 272	0.12 218	0.17 264	0.12 218	0.11 250	0.11 131	0.11 213	0.06 136	0.04 22	0.07 220	0.06 211	0.06 215	0.12 479

PSM-softLoss	0.12 277	0.07 164	0.15 341	0.17 238	0.09 264	0.08 67	0.13 127	0.24 342	0.17 231	0.14 266	0.19 298	0.13 243	0.11 250	0.11 131	0.11 213	0.07 265	0.05 208	0.08 304	0.07 298	0.06 215	0.12 479

KMStereo	0.12 277	0.07 164	0.15 341	0.17 238	0.09 264	0.08 67	0.13 127	0.24 342	0.17 231	0.14 266	0.19 298	0.13 243	0.11 250	0.11 131	0.11 213	0.07 265	0.05 208	0.08 304	0.07 298	0.06 215	0.12 479

PFNet	0.12 277	0.06 75	0.17 403	0.17 238	0.08 152	0.09 100	0.15 245	0.26 376	0.20 295	0.16 321	0.16 243	0.14 263	0.11 250	0.12 215	0.11 213	0.06 136	0.04 22	0.07 220	0.06 211	0.05 122	0.05 143

RE-Stereo	0.11 211	0.07 164	0.13 255	0.17 238	0.09 264	0.10 151	0.14 177	0.23 320	0.19 272	0.12 218	0.17 264	0.12 218	0.11 250	0.11 131	0.11 213	0.06 136	0.04 22	0.07 220	0.06 211	0.06 215	0.12 479

Pruner-Stereo	0.11 211	0.07 164	0.12 209	0.17 238	0.09 264	0.06 12	0.12 85	0.17 194	0.17 231	0.13 245	0.19 298	0.13 243	0.09 193	0.11 131	0.11 213	0.06 136	0.04 22	0.07 220	0.06 211	0.06 215	0.08 369

TVStereo	0.11 211	0.07 164	0.13 255	0.17 238	0.09 264	0.10 151	0.14 177	0.23 320	0.19 272	0.12 218	0.17 264	0.12 218	0.11 250	0.11 131	0.11 213	0.06 136	0.04 22	0.07 220	0.06 211	0.06 215	0.12 479

rafts_anoy	0.11 211	0.06 75	0.10 133	0.17 238	0.08 152	0.10 151	0.14 177	0.17 194	0.14 166	0.13 245	0.13 200	0.12 218	0.10 225	0.11 131	0.12 262	0.07 265	0.04 22	0.09 385	0.11 480	0.07 283	0.06 224

iRaftStereo_RVC	0.10 168	0.07 164	0.09 93	0.17 238	0.09 264	0.11 198	0.17 344	0.18 223	0.12 108	0.09 118	0.12 186	0.10 180	0.07 115	0.11 131	0.10 143	0.05 44	0.04 22	0.08 304	0.08 363	0.04 31	0.04 57

raftrobust	0.09 107	0.06 75	0.10 133	0.17 238	0.08 152	0.09 100	0.10 31	0.18 223	0.16 211	0.10 151	0.09 114	0.12 218	0.07 115	0.12 215	0.10 143	0.08 326	0.05 208	0.06 127	0.05 132	0.05 122	0.05 143

pcwnet_v2	0.19 449	0.10 396	0.26 484	0.17 238	0.14 489	0.18 400	0.15 245	0.37 518	0.46 521	0.19 383	0.24 362	0.21 375	0.19 441	0.20 435	0.19 430	0.13 503	0.10 480	0.10 433	0.10 448	0.11 463	0.13 498

RALAANet	0.11 211	0.08 262	0.10 133	0.17 238	0.09 264	0.14 304	0.10 31	0.20 255	0.15 183	0.14 266	0.13 200	0.16 306	0.09 193	0.12 215	0.11 213	0.06 136	0.05 208	0.07 220	0.06 211	0.05 122	0.04 57

XX-Stereo	0.09 107	0.05 21	0.08 49	0.17 238	0.09 264	0.15 330	0.12 85	0.20 255	0.10 53	0.10 151	0.14 214	0.07 73	0.06 36	0.12 215	0.08 17	0.06 136	0.05 208	0.06 127	0.06 211	0.04 31	0.04 57

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 107	0.06 75	0.10 133	0.17 238	0.06 14	0.10 151	0.16 310	0.17 194	0.14 166	0.09 118	0.10 143	0.08 122	0.09 193	0.11 131	0.09 60	0.05 44	0.04 22	0.06 127	0.06 211	0.04 31	0.03 1

AFF-stereo	0.09 107	0.06 75	0.10 133	0.17 238	0.07 93	0.10 151	0.16 310	0.17 194	0.09 38	0.10 151	0.12 186	0.09 149	0.09 193	0.12 215	0.09 60	0.05 44	0.04 22	0.07 220	0.07 298	0.04 31	0.03 1

SFCPSM	0.13 302	0.07 164	0.14 290	0.17 238	0.09 264	0.15 330	0.16 310	0.28 416	0.27 394	0.14 266	0.17 264	0.12 218	0.13 319	0.14 286	0.11 213	0.08 326	0.05 208	0.07 220	0.07 298	0.07 283	0.06 224

psmorigin	0.25 516	0.15 491	0.34 523	0.17 238	0.13 469	0.23 476	0.14 177	0.34 490	0.33 446	0.41 544	0.55 547	0.41 535	0.37 543	0.34 529	0.27 518	0.11 455	0.15 534	0.11 464	0.11 480	0.12 478	0.16 533

aanetorigin	0.22 482	0.17 510	0.56 555	0.17 238	0.10 366	0.15 330	0.19 428	0.20 255	0.33 446	0.49 556	0.48 536	0.29 466	0.27 503	0.20 435	0.23 477	0.08 326	0.07 405	0.08 304	0.07 298	0.10 440	0.09 413

HGLStereo	0.17 423	0.08 262	0.19 437	0.17 238	0.12 446	0.18 400	0.18 389	0.31 451	0.32 439	0.21 420	0.32 460	0.25 431	0.18 425	0.19 410	0.20 436	0.09 385	0.09 460	0.07 220	0.07 298	0.09 408	0.10 440

DIP-Stereo	0.11 211	0.07 164	0.14 290	0.17 238	0.09 264	0.13 272	0.09 19	0.16 157	0.16 211	0.11 180	0.16 243	0.14 263	0.12 281	0.15 308	0.13 303	0.06 136	0.05 208	0.06 127	0.05 132	0.05 122	0.06 224
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.10 168	0.06 75	0.10 133	0.17 238	0.08 152	0.11 198	0.14 177	0.23 320	0.11 81	0.12 218	0.19 298	0.11 201	0.08 165	0.09 38	0.11 213	0.07 265	0.05 208	0.06 127	0.05 132	0.05 122	0.05 143

RAFT-Stereo	0.10 168	0.06 75	0.10 133	0.17 238	0.08 152	0.11 198	0.14 177	0.23 320	0.11 81	0.12 218	0.19 298	0.11 201	0.08 165	0.09 38	0.11 213	0.07 265	0.05 208	0.06 127	0.05 132	0.05 122	0.05 143
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.14 336	0.08 262	0.15 341	0.17 238	0.09 264	0.14 304	0.14 177	0.29 427	0.36 471	0.14 266	0.21 331	0.21 375	0.12 281	0.17 374	0.14 340	0.07 265	0.05 208	0.07 220	0.07 298	0.07 283	0.07 305

CFNet	0.15 380	0.10 396	0.17 403	0.17 238	0.08 152	0.18 400	0.09 19	0.28 416	0.25 371	0.19 383	0.24 362	0.24 417	0.17 411	0.17 374	0.14 340	0.08 326	0.06 333	0.09 385	0.10 448	0.07 283	0.06 224

NVstereo2D	0.19 449	0.10 396	0.15 341	0.17 238	0.15 507	0.28 518	0.23 487	0.44 551	0.42 504	0.15 293	0.27 416	0.25 431	0.19 441	0.22 465	0.17 399	0.09 385	0.06 333	0.10 433	0.08 363	0.15 524	0.09 413

DeepPruner_ROB	0.16 403	0.11 422	0.15 341	0.17 238	0.10 366	0.17 381	0.15 245	0.32 462	0.21 310	0.19 383	0.21 331	0.22 393	0.18 425	0.20 435	0.15 368	0.13 503	0.09 460	0.09 385	0.09 409	0.11 463	0.10 440

DISCO	0.19 449	0.09 338	0.22 463	0.17 238	0.10 366	0.25 492	0.18 389	0.27 397	0.44 514	0.22 436	0.31 456	0.33 500	0.26 495	0.28 506	0.28 525	0.08 326	0.06 333	0.07 220	0.07 298	0.09 408	0.09 413

WCMA_ROB	0.24 505	0.11 422	0.22 463	0.17 238	0.14 489	0.32 527	0.15 245	0.32 462	0.32 439	0.38 535	0.53 543	0.40 533	0.34 537	0.34 529	0.25 499	0.11 455	0.12 506	0.12 483	0.10 448	0.14 509	0.14 515

waafd	0.08 67	0.07 164	0.06 4	0.18 323	0.06 14	0.08 67	0.13 127	0.16 157	0.16 211	0.06 14	0.08 95	0.07 73	0.08 165	0.09 38	0.10 143	0.04 11	0.04 22	0.05 43	0.04 55	0.03 1	0.03 1

AdaDepth	0.07 4	0.06 75	0.07 15	0.18 323	0.06 14	0.11 198	0.12 85	0.09 14	0.07 8	0.06 14	0.05 7	0.07 73	0.06 36	0.09 38	0.10 143	0.04 11	0.05 208	0.05 43	0.04 55	0.04 31	0.04 57

LG-Stereo	0.08 67	0.07 164	0.10 133	0.18 323	0.07 93	0.10 151	0.17 344	0.11 45	0.08 16	0.05 1	0.07 57	0.05 1	0.07 115	0.09 38	0.09 60	0.04 11	0.05 208	0.07 220	0.07 298	0.04 31	0.04 57

MM-Stereo_test3	0.10 168	0.07 164	0.07 15	0.18 323	0.07 93	0.12 233	0.19 428	0.24 342	0.19 272	0.06 14	0.10 143	0.08 122	0.06 36	0.11 131	0.08 17	0.06 136	0.06 333	0.07 220	0.05 132	0.05 122	0.04 57

MM-Stereo_test1	0.10 168	0.07 164	0.08 49	0.18 323	0.07 93	0.12 233	0.18 389	0.21 278	0.20 295	0.09 118	0.11 173	0.08 122	0.06 36	0.10 78	0.10 143	0.06 136	0.05 208	0.07 220	0.06 211	0.05 122	0.04 57

tg	0.10 168	0.06 75	0.10 133	0.18 323	0.08 152	0.11 198	0.16 310	0.20 255	0.12 108	0.08 88	0.11 173	0.11 201	0.07 115	0.11 131	0.10 143	0.05 44	0.04 22	0.08 304	0.08 363	0.04 31	0.04 57

rvit_stereo_0081_aga	0.11 211	0.09 338	0.14 290	0.18 323	0.09 264	0.13 272	0.14 177	0.14 99	0.19 272	0.10 151	0.18 289	0.16 306	0.09 193	0.12 215	0.09 60	0.10 426	0.06 333	0.08 304	0.07 298	0.07 283	0.06 224

ACV-stereo	0.15 380	0.10 396	0.28 496	0.18 323	0.12 446	0.14 304	0.12 85	0.23 320	0.21 310	0.19 383	0.23 350	0.22 393	0.15 362	0.23 476	0.17 399	0.07 265	0.06 333	0.07 220	0.07 298	0.07 283	0.07 305

IGEV-Stereo++	0.07 4	0.06 75	0.08 49	0.18 323	0.06 14	0.04 1	0.10 31	0.11 45	0.11 81	0.06 14	0.07 57	0.07 73	0.06 36	0.09 38	0.09 60	0.05 44	0.04 22	0.05 43	0.04 55	0.05 122	0.04 57

AIO-Stereo	0.08 67	0.06 75	0.09 93	0.18 323	0.06 14	0.08 67	0.12 85	0.15 130	0.09 38	0.08 88	0.08 95	0.07 73	0.05 11	0.11 131	0.08 17	0.05 44	0.05 208	0.05 43	0.04 55	0.04 31	0.04 57

H2IRNET	0.10 168	0.09 338	0.09 93	0.18 323	0.09 264	0.12 233	0.15 245	0.14 99	0.21 310	0.10 151	0.10 143	0.10 180	0.10 225	0.10 78	0.10 143	0.05 44	0.04 22	0.08 304	0.08 363	0.06 215	0.05 143

IGEV++	0.08 67	0.06 75	0.08 49	0.18 323	0.07 93	0.09 100	0.13 127	0.10 26	0.09 38	0.08 88	0.08 95	0.06 19	0.06 36	0.13 260	0.09 60	0.05 44	0.04 22	0.05 43	0.04 55	0.05 122	0.04 57

AE-Stereo	0.10 168	0.08 262	0.10 133	0.18 323	0.09 264	0.10 151	0.15 245	0.14 99	0.19 272	0.09 118	0.14 214	0.12 218	0.08 165	0.11 131	0.10 143	0.05 44	0.06 333	0.07 220	0.06 211	0.05 122	0.04 57

1111x	0.15 380	0.08 262	0.12 209	0.18 323	0.07 93	0.18 400	0.25 514	0.31 451	0.24 350	0.17 337	0.24 362	0.26 440	0.15 362	0.13 260	0.23 477	0.07 265	0.07 405	0.08 304	0.09 409	0.07 283	0.06 224

UniTT-Stereo	0.09 107	0.07 164	0.08 49	0.18 323	0.08 152	0.13 272	0.11 56	0.12 63	0.11 81	0.10 151	0.12 186	0.05 1	0.07 115	0.09 38	0.09 60	0.07 265	0.05 208	0.05 43	0.05 132	0.05 122	0.05 143

GCAP-Stereo	0.09 107	0.07 164	0.13 255	0.18 323	0.06 14	0.11 198	0.07 3	0.13 82	0.12 108	0.09 118	0.10 143	0.07 73	0.09 193	0.13 260	0.10 143	0.06 136	0.05 208	0.05 43	0.04 55	0.04 31	0.05 143

LL-Strereo2	0.10 168	0.10 396	0.15 341	0.18 323	0.08 152	0.15 330	0.09 19	0.17 194	0.14 166	0.14 266	0.10 143	0.09 149	0.07 115	0.16 342	0.10 143	0.05 44	0.05 208	0.10 433	0.07 298	0.06 215	0.05 143

4D-IteraStereo	0.09 107	0.07 164	0.10 133	0.18 323	0.07 93	0.09 100	0.15 245	0.17 194	0.15 183	0.10 151	0.11 173	0.10 180	0.07 115	0.11 131	0.09 60	0.05 44	0.03 1	0.08 304	0.07 298	0.06 215	0.05 143

coex-ft	3.30 597	0.34 561	59.09 619	0.18 323	0.13 469	0.26 501	0.22 476	0.27 397	0.72 569	1.90 599	0.70 566	0.44 541	0.45 560	0.29 512	0.41 563	0.09 385	0.09 460	0.12 483	0.09 409	0.14 509	0.13 498

gwcnet-sp	0.14 336	0.07 164	0.12 209	0.18 323	0.09 264	0.16 360	0.17 344	0.24 342	0.24 350	0.18 367	0.24 362	0.15 292	0.16 388	0.15 308	0.15 368	0.08 326	0.06 333	0.07 220	0.08 363	0.08 346	0.07 305

scenet	0.14 336	0.07 164	0.12 209	0.18 323	0.09 264	0.16 360	0.17 344	0.24 342	0.24 350	0.18 367	0.24 362	0.15 292	0.16 388	0.15 308	0.15 368	0.08 326	0.06 333	0.07 220	0.08 363	0.08 346	0.07 305

anonymousa	0.13 302	0.07 164	0.13 255	0.18 323	0.09 264	0.13 272	0.17 344	0.19 244	0.29 415	0.15 293	0.24 362	0.15 292	0.14 344	0.14 286	0.14 340	0.07 265	0.05 208	0.07 220	0.09 409	0.05 122	0.06 224

ssnet	0.14 336	0.07 164	0.12 209	0.18 323	0.09 264	0.16 360	0.17 344	0.24 342	0.24 350	0.18 367	0.24 362	0.15 292	0.16 388	0.15 308	0.15 368	0.08 326	0.06 333	0.07 220	0.08 363	0.08 346	0.07 305

raft_robust	0.13 302	0.10 396	0.07 15	0.18 323	0.08 152	0.13 272	0.24 499	0.28 416	0.33 446	0.20 406	0.19 298	0.14 263	0.10 225	0.11 131	0.12 262	0.05 44	0.05 208	0.07 220	0.07 298	0.05 122	0.04 57

Sa-1000	0.12 277	0.08 262	0.08 49	0.18 323	0.08 152	0.14 304	0.22 476	0.22 300	0.18 257	0.15 293	0.20 310	0.17 326	0.11 250	0.10 78	0.10 143	0.06 136	0.05 208	0.09 385	0.09 409	0.05 122	0.05 143

SA	0.12 277	0.09 338	0.08 49	0.18 323	0.08 152	0.12 233	0.24 499	0.23 320	0.18 257	0.17 337	0.27 416	0.14 263	0.11 250	0.11 131	0.11 213	0.05 44	0.05 208	0.09 385	0.08 363	0.05 122	0.04 57

IPLGR	0.11 211	0.09 338	0.16 375	0.18 323	0.08 152	0.12 233	0.17 344	0.21 278	0.24 350	0.11 180	0.12 186	0.11 201	0.08 165	0.12 215	0.12 262	0.06 136	0.05 208	0.06 127	0.06 211	0.04 31	0.04 57

Patchmatch Stereo++	0.11 211	0.09 338	0.16 375	0.18 323	0.08 152	0.06 12	0.11 56	0.16 157	0.13 139	0.15 293	0.16 243	0.14 263	0.12 281	0.11 131	0.10 143	0.06 136	0.04 22	0.08 304	0.06 211	0.08 346	0.07 305
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
STrans-v2	0.10 168	0.07 164	0.12 209	0.18 323	0.07 93	0.10 151	0.14 177	0.21 278	0.11 81	0.11 180	0.15 231	0.12 218	0.10 225	0.11 131	0.12 262	0.05 44	0.04 22	0.06 127	0.06 211	0.04 31	0.04 57

TransformOpticalFlow	0.10 168	0.08 262	0.13 255	0.18 323	0.07 93	0.09 100	0.15 245	0.19 244	0.15 183	0.12 218	0.17 264	0.11 201	0.11 250	0.11 131	0.10 143	0.05 44	0.04 22	0.06 127	0.06 211	0.05 122	0.05 143

OMP-Stereo	0.11 211	0.06 75	0.14 290	0.18 323	0.08 152	0.09 100	0.12 85	0.21 278	0.21 310	0.13 245	0.14 214	0.11 201	0.12 281	0.11 131	0.13 303	0.06 136	0.04 22	0.07 220	0.06 211	0.05 122	0.04 57

NRIStereo	0.11 211	0.08 262	0.14 290	0.18 323	0.08 152	0.10 151	0.14 177	0.16 157	0.15 183	0.12 218	0.14 214	0.13 243	0.12 281	0.13 260	0.10 143	0.06 136	0.04 22	0.07 220	0.06 211	0.06 215	0.07 305

PSM-adaLoss	0.11 211	0.09 338	0.16 375	0.18 323	0.08 152	0.06 12	0.12 85	0.16 157	0.13 139	0.15 293	0.16 243	0.14 263	0.12 281	0.11 131	0.10 143	0.06 136	0.04 22	0.08 304	0.06 211	0.08 346	0.07 305

FTStereo	0.12 277	0.06 75	0.14 290	0.18 323	0.09 264	0.07 35	0.15 245	0.21 278	0.18 257	0.12 218	0.24 362	0.12 218	0.12 281	0.13 260	0.13 303	0.05 44	0.05 208	0.07 220	0.06 211	0.06 215	0.10 440

HUI-Stereo	0.11 211	0.09 338	0.16 375	0.18 323	0.08 152	0.06 12	0.12 85	0.16 157	0.13 139	0.15 293	0.16 243	0.14 263	0.12 281	0.11 131	0.10 143	0.06 136	0.04 22	0.08 304	0.06 211	0.08 346	0.07 305

SST-Stereo	0.10 168	0.07 164	0.15 341	0.18 323	0.09 264	0.06 12	0.12 85	0.17 194	0.11 81	0.15 293	0.17 264	0.13 243	0.12 281	0.10 78	0.11 213	0.06 136	0.04 22	0.09 385	0.06 211	0.06 215	0.05 143

RAFT_R40	0.11 211	0.07 164	0.14 290	0.18 323	0.09 264	0.06 12	0.13 127	0.17 194	0.16 211	0.14 266	0.18 289	0.15 292	0.12 281	0.10 78	0.11 213	0.06 136	0.04 22	0.09 385	0.06 211	0.06 215	0.05 143

DeepStereo_RVC	0.11 211	0.08 262	0.16 375	0.18 323	0.08 152	0.08 67	0.12 85	0.17 194	0.12 108	0.13 245	0.14 214	0.12 218	0.12 281	0.12 215	0.11 213	0.06 136	0.04 22	0.07 220	0.06 211	0.07 283	0.08 369

iRAFT	0.11 211	0.09 338	0.16 375	0.18 323	0.08 152	0.06 12	0.11 56	0.16 157	0.13 139	0.15 293	0.16 243	0.14 263	0.12 281	0.11 131	0.10 143	0.06 136	0.04 22	0.08 304	0.06 211	0.08 346	0.07 305

RAFT	0.13 302	0.09 338	0.11 174	0.18 323	0.08 152	0.15 330	0.24 499	0.20 255	0.19 272	0.21 420	0.21 331	0.17 326	0.12 281	0.16 342	0.09 60	0.06 136	0.07 405	0.10 433	0.09 409	0.05 122	0.05 143

GMM-Stereo	0.11 211	0.07 164	0.10 133	0.18 323	0.09 264	0.08 67	0.15 245	0.23 320	0.16 211	0.11 180	0.15 231	0.13 243	0.11 250	0.11 131	0.11 213	0.05 44	0.04 22	0.08 304	0.07 298	0.06 215	0.09 413

Prome-Stereo	0.11 211	0.06 75	0.10 133	0.18 323	0.08 152	0.12 233	0.15 245	0.22 300	0.13 139	0.12 218	0.17 264	0.13 243	0.08 165	0.12 215	0.10 143	0.05 44	0.04 22	0.07 220	0.06 211	0.06 215	0.09 413

GMStereo	0.13 302	0.14 481	0.14 290	0.18 323	0.09 264	0.15 330	0.16 310	0.20 255	0.24 350	0.16 321	0.17 264	0.10 180	0.10 225	0.16 342	0.13 303	0.07 265	0.06 333	0.06 127	0.06 211	0.07 283	0.06 224
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.21 473	0.18 521	0.26 484	0.18 323	0.16 517	0.23 476	0.23 487	0.32 462	0.48 523	0.25 470	0.32 460	0.22 393	0.22 466	0.22 465	0.17 399	0.18 542	0.16 537	0.11 464	0.10 448	0.15 524	0.13 498

APVNet	0.22 482	0.12 440	0.19 437	0.18 323	0.14 489	0.32 527	0.31 557	0.39 530	0.32 439	0.27 481	0.40 509	0.30 475	0.29 520	0.26 492	0.25 499	0.11 455	0.12 506	0.11 464	0.14 512	0.12 478	0.12 479

EDNetEfficient	0.29 534	0.24 542	1.13 586	0.18 323	0.10 366	0.19 423	0.20 449	0.20 255	0.60 554	0.74 575	0.56 552	0.31 488	0.39 546	0.22 465	0.30 533	0.09 385	0.07 405	0.08 304	0.07 298	0.11 463	0.09 413

GwcNet	0.20 461	0.13 469	0.19 437	0.18 323	0.12 446	0.24 481	0.19 428	0.35 505	0.43 509	0.20 406	0.32 460	0.33 500	0.20 453	0.22 465	0.24 490	0.11 455	0.09 460	0.09 385	0.09 409	0.09 408	0.10 440

ac_64	0.16 403	0.08 262	0.15 341	0.18 323	0.10 366	0.22 463	0.18 389	0.24 342	0.21 310	0.18 367	0.24 362	0.29 466	0.18 425	0.19 410	0.22 465	0.09 385	0.07 405	0.08 304	0.09 409	0.07 283	0.06 224

FADNet	0.21 473	0.22 538	0.36 524	0.18 323	0.17 532	0.24 481	0.13 127	0.31 451	0.31 432	0.23 448	0.25 391	0.27 448	0.21 457	0.19 410	0.15 368	0.13 503	0.15 534	0.12 483	0.15 527	0.16 531	0.18 544

BEATNet_4x	0.12 277	0.08 262	0.14 290	0.18 323	0.07 93	0.15 330	0.07 3	0.22 300	0.18 257	0.16 321	0.19 298	0.18 340	0.14 344	0.16 342	0.15 368	0.07 265	0.05 208	0.05 43	0.05 132	0.06 215	0.06 224

AANet_RVC	0.16 403	0.10 396	0.10 133	0.18 323	0.09 264	0.18 400	0.19 428	0.26 376	0.31 432	0.22 436	0.35 480	0.21 375	0.21 457	0.22 465	0.16 384	0.06 136	0.05 208	0.06 127	0.06 211	0.07 283	0.06 224

AdaStereo	0.15 380	0.11 422	0.15 341	0.18 323	0.09 264	0.20 438	0.11 56	0.32 462	0.28 408	0.20 406	0.23 350	0.20 366	0.13 319	0.19 410	0.14 340	0.12 480	0.05 208	0.10 433	0.07 298	0.09 408	0.07 305
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.
MLCV	0.12 277	0.07 164	0.16 375	0.18 323	0.06 14	0.15 330	0.17 344	0.19 244	0.21 310	0.18 367	0.25 391	0.17 326	0.13 319	0.14 286	0.13 303	0.05 44	0.04 22	0.05 43	0.04 55	0.05 122	0.04 57

DPSNet	0.28 530	0.16 499	0.31 509	0.18 323	0.13 469	0.54 561	0.42 570	0.51 563	0.67 565	0.29 504	0.38 495	0.38 521	0.29 520	0.31 516	0.23 477	0.11 455	0.10 480	0.11 464	0.08 363	0.20 545	0.16 533

MDST_ROB	0.22 482	0.10 396	0.17 403	0.18 323	0.11 415	0.37 546	0.19 428	0.43 549	0.41 497	0.39 537	0.39 503	0.29 466	0.21 457	0.26 492	0.18 417	0.11 455	0.10 480	0.14 510	0.11 480	0.10 440	0.08 369

DN-CSS_ROB	0.13 302	0.13 469	0.16 375	0.18 323	0.10 366	0.16 360	0.08 8	0.22 300	0.18 257	0.17 337	0.22 341	0.13 243	0.13 319	0.12 215	0.13 303	0.05 44	0.05 208	0.10 433	0.10 448	0.08 346	0.06 224

PWC_ROB	0.21 473	0.16 499	0.26 484	0.18 323	0.11 415	0.22 463	0.13 127	0.32 462	0.49 529	0.30 508	0.40 509	0.32 497	0.24 480	0.31 516	0.22 465	0.10 426	0.07 405	0.11 464	0.08 363	0.11 463	0.10 440

CBMV	0.19 449	0.14 481	0.17 403	0.18 323	0.10 366	0.20 438	0.11 56	0.29 427	0.30 425	0.29 504	0.30 448	0.30 475	0.23 474	0.27 495	0.19 430	0.13 503	0.15 534	0.17 530	0.16 531	0.10 440	0.10 440
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MultiAttention	0.29 534	0.08 262	0.14 290	0.19 381	0.12 446	1.45 597	1.33 598	0.36 512	0.37 478	0.19 383	0.21 331	0.24 417	0.11 250	0.38 548	0.18 417	0.06 136	0.05 208	0.08 304	0.08 363	0.10 440	0.09 413

GASTEREO	0.08 67	0.05 21	0.09 93	0.19 381	0.07 93	0.07 35	0.12 85	0.14 99	0.11 81	0.10 151	0.09 114	0.07 73	0.04 1	0.12 215	0.08 17	0.06 136	0.05 208	0.05 43	0.04 55	0.04 31	0.05 143

MSCF	0.08 67	0.05 21	0.08 49	0.19 381	0.08 152	0.06 12	0.12 85	0.14 99	0.11 81	0.10 151	0.09 114	0.07 73	0.04 1	0.11 131	0.08 17	0.06 136	0.05 208	0.05 43	0.04 55	0.05 122	0.05 143

zh-mn7	0.25 516	0.14 481	0.56 555	0.19 381	0.14 489	0.24 481	0.22 476	0.34 490	0.62 557	0.35 527	0.65 560	0.31 488	0.25 489	0.31 516	0.25 499	0.09 385	0.08 431	0.09 385	0.09 409	0.09 408	0.11 466

z-mn7	0.24 505	0.14 481	0.45 539	0.19 381	0.13 469	0.28 518	0.25 514	0.34 490	0.62 557	0.27 481	0.56 552	0.29 466	0.24 480	0.32 523	0.25 499	0.08 326	0.08 431	0.08 304	0.08 363	0.10 440	0.10 440

z-ln-s-r	0.17 423	0.10 396	0.40 532	0.19 381	0.08 152	0.17 381	0.18 389	0.22 300	0.33 446	0.18 367	0.40 509	0.22 393	0.17 411	0.20 435	0.23 477	0.07 265	0.05 208	0.07 220	0.07 298	0.07 283	0.05 143

w-ln-seven	0.24 505	0.14 481	0.55 552	0.19 381	0.14 489	0.26 501	0.22 476	0.35 505	0.60 554	0.29 504	0.39 503	0.30 475	0.22 466	0.21 452	0.26 510	0.09 385	0.09 460	0.11 464	0.10 448	0.11 463	0.10 440

MM-Stereo_test2	0.09 107	0.06 75	0.09 93	0.19 381	0.08 152	0.12 233	0.18 389	0.15 130	0.14 166	0.07 51	0.10 143	0.07 73	0.06 36	0.12 215	0.09 60	0.05 44	0.04 22	0.06 127	0.05 132	0.05 122	0.03 1

ISRNet	0.18 437	0.08 262	0.19 437	0.19 381	0.13 469	0.15 330	0.12 85	0.30 441	0.32 439	0.21 420	0.25 391	0.27 448	0.17 411	0.17 374	0.20 436	0.20 549	0.08 431	0.14 510	0.14 512	0.14 509	0.17 541

FACV-RUCA	0.13 302	0.11 422	0.12 209	0.19 381	0.12 446	0.15 330	0.15 245	0.22 300	0.20 295	0.15 293	0.16 243	0.14 263	0.16 388	0.14 286	0.13 303	0.07 265	0.05 208	0.08 304	0.06 211	0.10 440	0.08 369

rvit_0105_3	0.15 380	0.09 338	0.14 290	0.19 381	0.12 446	0.15 330	0.25 514	0.25 358	0.29 415	0.15 293	0.17 264	0.20 366	0.13 319	0.17 374	0.14 340	0.13 503	0.11 492	0.12 483	0.14 512	0.07 283	0.06 224

ITSA-stereo	0.15 380	0.10 396	0.14 290	0.19 381	0.08 152	0.12 233	0.14 177	0.30 441	0.49 529	0.17 337	0.19 298	0.22 393	0.15 362	0.17 374	0.16 384	0.10 426	0.06 333	0.08 304	0.08 363	0.08 346	0.08 369

U	0.08 67	0.07 164	0.09 93	0.19 381	0.10 366	0.10 151	0.13 127	0.12 63	0.17 231	0.07 51	0.07 57	0.06 19	0.05 11	0.07 4	0.08 17	0.06 136	0.04 22	0.06 127	0.04 55	0.06 215	0.05 143

rvit_stereo_ft	0.12 277	0.07 164	0.13 255	0.19 381	0.10 366	0.12 233	0.17 344	0.16 157	0.16 211	0.12 218	0.13 200	0.15 292	0.10 225	0.14 286	0.13 303	0.09 385	0.06 333	0.08 304	0.07 298	0.07 283	0.05 143

DispNO	0.14 336	0.08 262	0.17 403	0.19 381	0.12 446	0.11 198	0.21 466	0.23 320	0.29 415	0.17 337	0.23 350	0.18 340	0.17 411	0.15 308	0.15 368	0.07 265	0.05 208	0.08 304	0.08 363	0.07 283	0.06 224

plain	0.10 168	0.08 262	0.10 133	0.19 381	0.09 264	0.10 151	0.15 245	0.14 99	0.13 139	0.13 245	0.15 231	0.09 149	0.12 281	0.13 260	0.12 262	0.07 265	0.05 208	0.09 385	0.06 211	0.06 215	0.06 224

MIF-Stereo (partial)	0.11 211	0.06 75	0.10 133	0.19 381	0.10 366	0.10 151	0.11 56	0.17 194	0.18 257	0.14 266	0.16 243	0.09 149	0.11 250	0.12 215	0.12 262	0.08 326	0.05 208	0.08 304	0.07 298	0.06 215	0.07 305

CASnet	0.09 107	0.09 338	0.09 93	0.19 381	0.06 14	0.07 35	0.11 56	0.18 223	0.14 166	0.11 180	0.10 143	0.09 149	0.07 115	0.10 78	0.10 143	0.06 136	0.04 22	0.10 433	0.08 363	0.05 122	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
fast-acv-ft	0.18 437	0.11 422	0.19 437	0.19 381	0.12 446	0.24 481	0.21 466	0.25 358	0.34 458	0.22 436	0.34 476	0.27 448	0.20 453	0.21 452	0.23 477	0.09 385	0.09 460	0.08 304	0.10 448	0.08 346	0.07 305

Wz-Net-TNSev	0.29 534	0.20 528	0.65 563	0.19 381	0.15 507	0.38 549	0.27 529	0.35 505	0.55 542	0.34 526	0.42 526	0.45 543	0.38 544	0.32 523	0.30 533	0.12 480	0.13 519	0.10 433	0.12 499	0.15 524	0.14 515

TestStereo1	0.13 302	0.08 262	0.08 49	0.19 381	0.08 152	0.18 400	0.29 544	0.23 320	0.16 211	0.17 337	0.20 310	0.16 306	0.10 225	0.12 215	0.13 303	0.06 136	0.06 333	0.08 304	0.06 211	0.05 122	0.05 143

RAFT+CT+SA	0.13 302	0.11 422	0.09 93	0.19 381	0.09 264	0.15 330	0.28 535	0.22 300	0.22 324	0.15 293	0.26 408	0.10 180	0.10 225	0.11 131	0.12 262	0.05 44	0.04 22	0.07 220	0.08 363	0.07 283	0.06 224

SA-5K	0.13 302	0.08 262	0.08 49	0.19 381	0.08 152	0.18 400	0.29 544	0.23 320	0.16 211	0.17 337	0.20 310	0.16 306	0.10 225	0.12 215	0.13 303	0.06 136	0.06 333	0.08 304	0.06 211	0.05 122	0.05 143

test_4	0.10 168	0.10 396	0.08 49	0.19 381	0.09 264	0.08 67	0.22 476	0.15 130	0.17 231	0.12 218	0.18 289	0.12 218	0.09 193	0.08 16	0.11 213	0.04 11	0.04 22	0.08 304	0.08 363	0.04 31	0.03 1

iRaft-Stereo_5w	0.12 277	0.09 338	0.12 209	0.19 381	0.08 152	0.09 100	0.12 85	0.21 278	0.21 310	0.19 383	0.14 214	0.11 201	0.09 193	0.20 435	0.16 384	0.05 44	0.05 208	0.07 220	0.06 211	0.05 122	0.06 224

dd	0.15 380	0.16 499	0.16 375	0.19 381	0.09 264	0.15 330	0.18 389	0.21 278	0.25 371	0.23 448	0.20 310	0.21 375	0.09 193	0.21 452	0.16 384	0.10 426	0.06 333	0.08 304	0.06 211	0.08 346	0.06 224

DAS	0.15 380	0.08 262	0.18 426	0.19 381	0.10 366	0.19 423	0.17 344	0.27 397	0.29 415	0.18 367	0.25 391	0.21 375	0.15 362	0.16 342	0.12 262	0.08 326	0.06 333	0.06 127	0.06 211	0.07 283	0.07 305

SepStereo	0.15 380	0.08 262	0.18 426	0.19 381	0.10 366	0.19 423	0.17 344	0.27 397	0.29 415	0.18 367	0.25 391	0.21 375	0.15 362	0.25 490	0.12 262	0.08 326	0.06 333	0.06 127	0.06 211	0.07 283	0.07 305

AASNet	0.16 403	0.08 262	0.12 209	0.19 381	0.09 264	0.18 400	0.15 245	0.37 518	0.37 478	0.19 383	0.23 350	0.20 366	0.16 388	0.17 374	0.20 436	0.10 426	0.08 431	0.08 304	0.07 298	0.09 408	0.09 413

GMOStereo	0.11 211	0.09 338	0.07 15	0.19 381	0.08 152	0.12 233	0.28 535	0.13 82	0.17 231	0.11 180	0.17 264	0.14 263	0.12 281	0.07 4	0.07 1	0.05 44	0.05 208	0.09 385	0.07 298	0.04 31	0.04 57

error version	0.11 211	0.09 338	0.07 15	0.19 381	0.08 152	0.12 233	0.28 535	0.13 82	0.17 231	0.11 180	0.17 264	0.14 263	0.12 281	0.07 4	0.07 1	0.05 44	0.05 208	0.09 385	0.07 298	0.04 31	0.04 57

test-v	0.11 211	0.09 338	0.07 15	0.19 381	0.08 152	0.12 233	0.28 535	0.13 82	0.17 231	0.11 180	0.17 264	0.14 263	0.12 281	0.07 4	0.07 1	0.05 44	0.05 208	0.09 385	0.07 298	0.04 31	0.04 57

LCNet	0.11 211	0.07 164	0.09 93	0.19 381	0.09 264	0.08 67	0.15 245	0.21 278	0.15 183	0.11 180	0.15 231	0.16 306	0.11 250	0.12 215	0.11 213	0.05 44	0.04 22	0.08 304	0.07 298	0.06 215	0.15 522

AAGNet	0.11 211	0.07 164	0.16 375	0.19 381	0.09 264	0.08 67	0.13 127	0.18 223	0.13 139	0.16 321	0.21 331	0.13 243	0.14 344	0.11 131	0.14 340	0.06 136	0.04 22	0.09 385	0.06 211	0.06 215	0.05 143

PSM-AAD	0.11 211	0.07 164	0.10 133	0.19 381	0.09 264	0.10 151	0.15 245	0.20 255	0.13 139	0.12 218	0.14 214	0.18 340	0.11 250	0.11 131	0.10 143	0.05 44	0.05 208	0.09 385	0.08 363	0.06 215	0.14 515

ROB_FTStereo_v2	0.11 211	0.09 338	0.16 375	0.19 381	0.08 152	0.06 12	0.12 85	0.16 157	0.13 139	0.15 293	0.16 243	0.14 263	0.12 281	0.11 131	0.10 143	0.06 136	0.04 22	0.08 304	0.06 211	0.08 346	0.07 305

ROB_FTStereo	0.11 211	0.09 338	0.16 375	0.19 381	0.08 152	0.06 12	0.11 56	0.16 157	0.13 139	0.15 293	0.16 243	0.14 263	0.12 281	0.11 131	0.10 143	0.06 136	0.04 22	0.08 304	0.06 211	0.08 346	0.07 305

KYRaft	0.11 211	0.07 164	0.10 133	0.19 381	0.09 264	0.08 67	0.15 245	0.22 300	0.12 108	0.13 245	0.16 243	0.20 366	0.10 225	0.12 215	0.10 143	0.05 44	0.04 22	0.08 304	0.08 363	0.06 215	0.16 533

GrayStereo	0.11 211	0.06 75	0.11 174	0.19 381	0.09 264	0.09 100	0.16 310	0.18 223	0.17 231	0.14 266	0.17 264	0.17 326	0.11 250	0.12 215	0.11 213	0.05 44	0.05 208	0.07 220	0.06 211	0.05 122	0.10 440

iGMRVC	0.11 211	0.09 338	0.16 375	0.19 381	0.08 152	0.06 12	0.12 85	0.16 157	0.13 139	0.15 293	0.16 243	0.14 263	0.12 281	0.11 131	0.10 143	0.06 136	0.04 22	0.08 304	0.06 211	0.08 346	0.07 305

IRAFT_RVC	0.12 277	0.08 262	0.16 375	0.19 381	0.08 152	0.07 35	0.15 245	0.24 342	0.23 334	0.14 266	0.14 214	0.15 292	0.12 281	0.12 215	0.10 143	0.06 136	0.04 22	0.09 385	0.06 211	0.06 215	0.06 224

CRE-IMP	0.11 211	0.09 338	0.16 375	0.19 381	0.08 152	0.10 151	0.12 85	0.18 223	0.10 53	0.14 266	0.13 200	0.13 243	0.12 281	0.12 215	0.11 213	0.07 265	0.04 22	0.08 304	0.06 211	0.08 346	0.08 369

test-2	0.11 211	0.09 338	0.07 15	0.19 381	0.08 152	0.12 233	0.28 535	0.13 82	0.17 231	0.11 180	0.17 264	0.14 263	0.12 281	0.07 4	0.07 1	0.05 44	0.05 208	0.09 385	0.07 298	0.04 31	0.04 57

cross-raft	0.10 168	0.09 338	0.09 93	0.19 381	0.07 93	0.11 198	0.25 514	0.13 82	0.15 183	0.08 88	0.11 173	0.12 218	0.10 225	0.09 38	0.11 213	0.05 44	0.04 22	0.06 127	0.05 132	0.04 31	0.04 57

test-1	0.10 168	0.07 164	0.16 375	0.19 381	0.08 152	0.11 198	0.24 499	0.14 99	0.18 257	0.09 118	0.07 57	0.09 149	0.08 165	0.07 4	0.09 60	0.06 136	0.04 22	0.06 127	0.05 132	0.04 31	0.04 57

RAFT-IKP	0.11 211	0.09 338	0.16 375	0.19 381	0.08 152	0.06 12	0.12 85	0.16 157	0.13 139	0.15 293	0.16 243	0.14 263	0.12 281	0.11 131	0.10 143	0.06 136	0.04 22	0.08 304	0.06 211	0.08 346	0.07 305

ARAFT	0.12 277	0.08 262	0.17 403	0.19 381	0.09 264	0.14 304	0.18 389	0.20 255	0.12 108	0.12 218	0.13 200	0.14 263	0.11 250	0.15 308	0.12 262	0.06 136	0.05 208	0.10 433	0.09 409	0.05 122	0.04 57

delet	0.17 423	0.08 262	0.17 403	0.19 381	0.11 415	0.20 438	0.21 466	0.30 441	0.37 478	0.17 337	0.26 408	0.19 354	0.19 441	0.19 410	0.21 456	0.08 326	0.08 431	0.09 385	0.11 480	0.06 215	0.06 224

UNet	0.17 423	0.09 338	0.18 426	0.19 381	0.12 446	0.27 511	0.19 428	0.33 481	0.29 415	0.21 420	0.24 362	0.23 411	0.19 441	0.19 410	0.18 417	0.07 265	0.06 333	0.08 304	0.07 298	0.08 346	0.06 224

EDNetEfficientorigin	7.91 604	0.31 558	153.02 620	0.19 381	0.09 264	0.21 455	0.16 310	0.22 300	0.59 551	0.72 571	0.67 562	0.42 536	0.50 564	0.24 485	0.39 557	0.08 326	0.07 405	0.08 304	0.07 298	0.12 478	0.10 440

acv_ft	0.15 380	0.09 338	0.15 341	0.19 381	0.10 366	0.16 360	0.17 344	0.25 358	0.33 446	0.19 383	0.26 408	0.21 375	0.17 411	0.17 374	0.18 417	0.07 265	0.06 333	0.06 127	0.06 211	0.08 346	0.06 224

DMCA	0.14 336	0.09 338	0.16 375	0.19 381	0.09 264	0.15 330	0.17 344	0.23 320	0.27 394	0.14 266	0.19 298	0.17 326	0.18 425	0.15 308	0.17 399	0.10 426	0.06 333	0.08 304	0.06 211	0.09 408	0.10 440

RYNet	0.22 482	0.12 440	0.22 463	0.19 381	0.17 532	0.46 553	0.26 522	0.38 526	0.48 523	0.24 457	0.28 430	0.34 506	0.23 474	0.20 435	0.30 533	0.10 426	0.06 333	0.09 385	0.09 409	0.13 496	0.15 522

iResNet	0.13 302	0.10 396	0.18 426	0.19 381	0.08 152	0.13 272	0.18 389	0.20 255	0.26 385	0.15 293	0.23 350	0.15 292	0.13 319	0.14 286	0.14 340	0.06 136	0.04 22	0.06 127	0.05 132	0.06 215	0.05 143

SGM-Forest	0.20 461	0.14 481	0.18 426	0.19 381	0.13 469	0.20 438	0.22 476	0.33 481	0.30 425	0.24 457	0.29 442	0.28 458	0.19 441	0.23 476	0.17 399	0.15 520	0.16 537	0.15 522	0.14 512	0.12 478	0.12 479
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
TCMNet	0.19 449	0.12 440	0.19 437	0.20 436	0.18 538	0.20 438	0.24 499	0.27 397	0.36 471	0.23 448	0.26 408	0.25 431	0.19 441	0.19 410	0.23 477	0.13 503	0.11 492	0.11 464	0.12 499	0.13 496	0.12 479

YMNet	0.20 461	0.12 440	0.19 437	0.20 436	0.14 489	0.26 501	0.23 487	0.32 462	0.34 458	0.27 481	0.34 476	0.30 475	0.18 425	0.18 395	0.22 465	0.10 426	0.13 519	0.10 433	0.10 448	0.08 346	0.09 413

YMNet_1	0.20 461	0.12 440	0.19 437	0.20 436	0.14 489	0.26 501	0.23 487	0.32 462	0.34 458	0.27 481	0.34 476	0.30 475	0.18 425	0.18 395	0.22 465	0.10 426	0.13 519	0.10 433	0.10 448	0.08 346	0.09 413

RAStereo	0.10 168	0.09 338	0.08 49	0.20 436	0.08 152	0.13 272	0.18 389	0.15 130	0.17 231	0.10 151	0.12 186	0.05 1	0.06 36	0.09 38	0.08 17	0.07 265	0.05 208	0.07 220	0.05 132	0.05 122	0.04 57

testlalala2	0.10 168	0.06 75	0.11 174	0.20 436	0.10 366	0.10 151	0.12 85	0.17 194	0.12 108	0.12 218	0.13 200	0.09 149	0.07 115	0.11 131	0.13 303	0.06 136	0.05 208	0.05 43	0.04 55	0.05 122	0.05 143

MoCha-V2	0.08 67	0.05 21	0.10 133	0.20 436	0.07 93	0.09 100	0.14 177	0.11 45	0.08 16	0.07 51	0.08 95	0.07 73	0.06 36	0.09 38	0.08 17	0.05 44	0.04 22	0.05 43	0.04 55	0.04 31	0.04 57

GMStereo_Zeroshot	0.16 403	0.13 469	0.24 476	0.20 436	0.10 366	0.17 381	0.13 127	0.29 427	0.25 371	0.23 448	0.32 460	0.25 431	0.11 250	0.19 410	0.14 340	0.09 385	0.06 333	0.11 464	0.06 211	0.12 478	0.08 369

LL-Strereo	0.13 302	0.09 338	0.11 174	0.20 436	0.10 366	0.11 198	0.18 389	0.32 462	0.24 350	0.15 293	0.15 231	0.14 263	0.13 319	0.19 410	0.11 213	0.06 136	0.04 22	0.09 385	0.08 363	0.04 31	0.05 143

Wz-Net-MNSev	0.22 482	0.13 469	0.31 509	0.20 436	0.14 489	0.36 545	0.24 499	0.33 481	0.44 514	0.28 496	0.40 509	0.38 521	0.19 441	0.24 485	0.25 499	0.09 385	0.07 405	0.09 385	0.09 409	0.12 478	0.10 440

test_5	0.14 336	0.12 440	0.08 49	0.20 436	0.10 366	0.14 304	0.29 544	0.21 278	0.24 350	0.18 367	0.28 430	0.11 201	0.15 362	0.12 215	0.13 303	0.06 136	0.05 208	0.07 220	0.08 363	0.08 346	0.07 305

test_3	0.10 168	0.09 338	0.10 133	0.20 436	0.08 152	0.13 272	0.26 522	0.14 99	0.21 310	0.10 151	0.10 143	0.09 149	0.09 193	0.08 16	0.11 213	0.05 44	0.04 22	0.08 304	0.07 298	0.04 31	0.04 57

GwcNet-ADL	0.13 302	0.08 262	0.14 290	0.20 436	0.09 264	0.11 198	0.20 449	0.30 441	0.24 350	0.13 245	0.14 214	0.18 340	0.14 344	0.13 260	0.14 340	0.07 265	0.05 208	0.06 127	0.05 132	0.07 283	0.06 224

sAnonymous2	0.13 302	0.12 440	0.24 476	0.20 436	0.12 446	0.17 381	0.13 127	0.26 376	0.21 310	0.11 180	0.11 173	0.13 243	0.08 165	0.10 78	0.10 143	0.09 385	0.05 208	0.08 304	0.06 211	0.15 524	0.10 440

CroCo_RVC	0.13 302	0.12 440	0.24 476	0.20 436	0.12 446	0.17 381	0.13 127	0.26 376	0.21 310	0.11 180	0.11 173	0.13 243	0.08 165	0.10 78	0.10 143	0.09 385	0.05 208	0.08 304	0.06 211	0.15 524	0.10 440

RAFT + AFF	0.13 302	0.07 164	0.20 449	0.20 436	0.10 366	0.14 304	0.24 499	0.26 376	0.20 295	0.11 180	0.10 143	0.12 218	0.10 225	0.15 308	0.12 262	0.07 265	0.06 333	0.09 385	0.08 363	0.06 215	0.08 369

ccnet	0.29 534	0.28 553	0.23 472	0.20 436	0.28 560	0.41 552	0.21 466	0.45 554	0.33 446	0.36 530	0.46 533	0.36 512	0.30 524	0.39 552	0.42 564	0.23 561	0.14 528	0.21 544	0.17 538	0.23 550	0.18 544

MMNet	0.17 423	0.09 338	0.16 375	0.20 436	0.11 415	0.27 511	0.20 449	0.25 358	0.41 497	0.22 436	0.30 448	0.21 375	0.20 453	0.17 374	0.20 436	0.06 136	0.06 333	0.07 220	0.07 298	0.08 346	0.07 305

psm_up	0.18 437	0.10 396	0.18 426	0.20 436	0.11 415	0.17 381	0.19 428	0.37 518	0.34 458	0.21 420	0.28 430	0.29 466	0.24 480	0.20 435	0.22 465	0.09 385	0.10 480	0.11 464	0.11 480	0.08 346	0.08 369

UPFNet	0.16 403	0.08 262	0.12 209	0.20 436	0.12 446	0.20 438	0.23 487	0.28 416	0.26 385	0.17 337	0.24 362	0.22 393	0.19 441	0.19 410	0.21 456	0.09 385	0.07 405	0.08 304	0.09 409	0.08 346	0.06 224

FADNet_RVC	0.16 403	0.14 481	0.40 532	0.20 436	0.11 415	0.13 272	0.13 127	0.26 376	0.22 324	0.21 420	0.23 350	0.20 366	0.17 411	0.14 286	0.16 384	0.08 326	0.08 431	0.12 483	0.09 409	0.11 463	0.10 440

STTStereo	0.18 437	0.12 440	0.27 491	0.20 436	0.11 415	0.16 360	0.21 466	0.29 427	0.23 334	0.21 420	0.30 448	0.29 466	0.18 425	0.20 435	0.19 430	0.12 480	0.11 492	0.11 464	0.14 512	0.09 408	0.08 369

stereogan	0.22 482	0.11 422	0.21 457	0.20 436	0.12 446	0.31 526	0.19 428	0.35 505	0.44 514	0.22 436	0.39 503	0.35 510	0.27 503	0.33 526	0.22 465	0.10 426	0.12 506	0.10 433	0.10 448	0.14 509	0.13 498

ADCMid	0.25 516	0.15 491	0.40 532	0.20 436	0.14 489	0.25 492	0.26 522	0.34 490	0.38 485	0.36 530	0.44 531	0.34 506	0.40 549	0.35 535	0.33 545	0.10 426	0.09 460	0.11 464	0.11 480	0.13 496	0.12 479

ADCRef	0.19 449	0.12 440	0.41 535	0.20 436	0.12 446	0.22 463	0.18 389	0.32 462	0.36 471	0.26 475	0.32 460	0.17 326	0.23 474	0.24 485	0.24 490	0.07 265	0.06 333	0.09 385	0.09 409	0.08 346	0.08 369

AnyNet_C32	0.26 524	0.16 499	0.36 524	0.20 436	0.16 517	0.25 492	0.30 551	0.32 462	0.44 514	0.31 514	0.49 537	0.30 475	0.33 533	0.40 556	0.33 545	0.12 480	0.12 506	0.12 483	0.14 512	0.14 509	0.15 522

ADCP+	0.20 461	0.10 396	0.33 515	0.20 436	0.12 446	0.22 463	0.26 522	0.31 451	0.34 458	0.26 475	0.37 489	0.22 393	0.22 466	0.27 495	0.27 518	0.09 385	0.06 333	0.08 304	0.08 363	0.09 408	0.10 440

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 423	0.10 396	0.22 463	0.20 436	0.10 366	0.15 330	0.18 389	0.31 451	0.25 371	0.21 420	0.30 448	0.25 431	0.17 411	0.21 452	0.20 436	0.09 385	0.06 333	0.08 304	0.08 363	0.07 283	0.08 369
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	0.20 461	0.21 534	0.23 472	0.20 436	0.10 366	0.19 423	0.17 344	0.36 512	0.25 371	0.27 481	0.33 472	0.27 448	0.24 480	0.20 435	0.20 436	0.15 520	0.12 506	0.17 530	0.14 512	0.10 440	0.08 369

StereoDRNet-Refined	0.17 423	0.12 440	0.15 341	0.20 436	0.09 264	0.18 400	0.18 389	0.26 376	0.23 334	0.26 475	0.40 509	0.22 393	0.17 411	0.21 452	0.20 436	0.08 326	0.05 208	0.09 385	0.10 448	0.07 283	0.07 305
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
rvit_105_1	0.19 449	0.11 422	0.25 481	0.21 465	0.16 517	0.21 455	0.27 529	0.31 451	0.41 497	0.19 383	0.20 310	0.22 393	0.17 411	0.19 410	0.17 399	0.12 480	0.12 506	0.13 498	0.15 527	0.08 346	0.07 305

testlalala_base	0.10 168	0.09 338	0.14 290	0.21 465	0.08 152	0.10 151	0.14 177	0.13 82	0.10 53	0.07 51	0.15 231	0.07 73	0.08 165	0.10 78	0.12 262	0.08 326	0.05 208	0.05 43	0.03 1	0.06 215	0.05 143

Selective-RAFT	0.11 211	0.10 396	0.11 174	0.21 465	0.08 152	0.16 360	0.13 127	0.20 255	0.22 324	0.10 151	0.10 143	0.11 201	0.10 225	0.15 308	0.11 213	0.05 44	0.05 208	0.06 127	0.05 132	0.06 215	0.05 143

Wz-Net-LNSev	0.22 482	0.16 499	0.38 529	0.21 465	0.13 469	0.25 492	0.23 487	0.32 462	0.43 509	0.30 508	0.41 520	0.31 488	0.18 425	0.22 465	0.25 499	0.10 426	0.09 460	0.08 304	0.08 363	0.12 478	0.11 466

LMCR-Stereo	0.15 380	0.08 262	0.13 255	0.21 465	0.09 264	0.17 381	0.20 449	0.27 397	0.19 272	0.24 457	0.24 362	0.23 411	0.17 411	0.20 435	0.17 399	0.07 265	0.06 333	0.08 304	0.06 211	0.10 440	0.08 369

DGSMNet	0.24 505	0.19 524	0.33 515	0.21 465	0.24 553	0.24 481	0.20 449	0.35 505	0.41 497	0.24 457	0.32 460	0.38 521	0.21 457	0.29 512	0.23 477	0.12 480	0.11 492	0.14 510	0.16 531	0.23 550	0.23 555

FAT-Stereo	0.20 461	0.12 440	0.22 463	0.21 465	0.12 446	0.17 381	0.18 389	0.34 490	0.39 488	0.27 481	0.37 489	0.34 506	0.32 532	0.21 452	0.20 436	0.09 385	0.11 492	0.10 433	0.09 409	0.11 463	0.14 515

FADNet-RVC	0.20 461	0.20 528	0.38 529	0.21 465	0.16 517	0.20 438	0.15 245	0.26 376	0.26 385	0.26 475	0.32 460	0.26 440	0.21 457	0.22 465	0.19 430	0.12 480	0.13 519	0.12 483	0.14 512	0.13 496	0.18 544

S-Stereo	0.20 461	0.12 440	0.25 481	0.21 465	0.13 469	0.20 438	0.18 389	0.32 462	0.43 509	0.23 448	0.36 483	0.28 458	0.30 524	0.19 410	0.22 465	0.09 385	0.12 506	0.10 433	0.10 448	0.13 496	0.13 498

edge stereo	0.22 482	0.13 469	0.20 449	0.21 465	0.13 469	0.23 476	0.16 310	0.32 462	0.42 504	0.32 520	0.40 509	0.38 521	0.35 539	0.25 490	0.24 490	0.13 503	0.11 492	0.14 510	0.11 480	0.12 478	0.13 498

RTSC	0.23 498	0.12 440	0.28 496	0.21 465	0.13 469	0.28 518	0.16 310	0.35 505	0.66 564	0.27 481	0.33 472	0.30 475	0.21 457	0.31 516	0.29 528	0.10 426	0.08 431	0.09 385	0.10 448	0.13 496	0.13 498

ADCS	0.29 534	0.18 521	0.45 539	0.21 465	0.17 532	0.28 518	0.23 487	0.41 540	0.63 560	0.40 540	0.49 537	0.40 533	0.36 541	0.39 552	0.40 560	0.13 503	0.12 506	0.13 498	0.14 512	0.16 531	0.16 533

ADCPNet	0.25 516	0.16 499	0.61 560	0.21 465	0.15 507	0.35 544	0.25 514	0.32 462	0.35 467	0.30 508	0.40 509	0.36 512	0.28 512	0.28 506	0.32 541	0.12 480	0.10 480	0.11 464	0.12 499	0.14 509	0.13 498

CVANet_RVC	0.18 437	0.10 396	0.14 290	0.21 465	0.10 366	0.18 400	0.17 344	0.34 490	0.33 446	0.22 436	0.31 456	0.28 458	0.18 425	0.23 476	0.17 399	0.12 480	0.08 431	0.12 483	0.11 480	0.09 408	0.07 305

SANet	0.24 505	0.14 481	0.28 496	0.21 465	0.11 415	0.27 511	0.24 499	0.38 526	0.64 561	0.36 530	0.40 509	0.43 539	0.26 495	0.27 495	0.24 490	0.12 480	0.09 460	0.10 433	0.09 409	0.13 496	0.11 466

w-ln-seven-2	0.20 461	0.14 481	0.37 528	0.22 480	0.12 446	0.20 438	0.21 466	0.28 416	0.37 478	0.25 470	0.37 489	0.27 448	0.22 466	0.21 452	0.23 477	0.08 326	0.08 431	0.09 385	0.09 409	0.10 440	0.09 413

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 67	0.06 75	0.09 93	0.22 480	0.06 14	0.08 67	0.12 85	0.10 26	0.10 53	0.07 51	0.07 57	0.06 19	0.05 11	0.11 131	0.09 60	0.06 136	0.04 22	0.05 43	0.03 1	0.06 215	0.04 57

UGAM	0.13 302	0.10 396	0.09 93	0.22 480	0.08 152	0.12 233	0.20 449	0.17 194	0.23 334	0.21 420	0.16 243	0.13 243	0.13 319	0.19 410	0.12 262	0.07 265	0.05 208	0.13 498	0.11 480	0.07 283	0.05 143

CroCo-Stereo Lap2	0.09 107	0.09 338	0.08 49	0.22 480	0.09 264	0.09 100	0.19 428	0.16 157	0.12 108	0.09 118	0.10 143	0.05 1	0.05 11	0.08 16	0.08 17	0.06 136	0.06 333	0.07 220	0.05 132	0.05 122	0.05 143

BUS	0.14 336	0.09 338	0.14 290	0.22 480	0.10 366	0.19 423	0.14 177	0.34 490	0.19 272	0.17 337	0.22 341	0.16 306	0.13 319	0.15 308	0.13 303	0.08 326	0.06 333	0.10 433	0.09 409	0.07 283	0.07 305

RAFT_CTSACE	0.12 277	0.09 338	0.10 133	0.22 480	0.08 152	0.12 233	0.24 499	0.18 223	0.16 211	0.20 406	0.27 416	0.13 243	0.07 115	0.13 260	0.09 60	0.05 44	0.06 333	0.08 304	0.07 298	0.04 31	0.04 57

BSDual-CNN	0.15 380	0.09 338	0.14 290	0.22 480	0.10 366	0.14 304	0.15 245	0.34 490	0.19 272	0.17 337	0.22 341	0.25 431	0.16 388	0.15 308	0.14 340	0.08 326	0.06 333	0.10 433	0.09 409	0.07 283	0.07 305

hknet	0.15 380	0.11 422	0.13 255	0.22 480	0.11 415	0.14 304	0.15 245	0.34 490	0.25 371	0.17 337	0.22 341	0.22 393	0.18 425	0.17 374	0.12 262	0.07 265	0.06 333	0.10 433	0.09 409	0.07 283	0.07 305

WZ-Net	0.28 530	0.17 510	0.78 577	0.22 480	0.16 517	0.34 536	0.29 544	0.39 530	0.57 547	0.24 457	0.55 547	0.37 517	0.24 480	0.33 526	0.35 548	0.09 385	0.08 431	0.09 385	0.10 448	0.14 509	0.16 533

DDUNet	0.22 482	0.17 510	0.21 457	0.22 480	0.15 507	0.25 492	0.24 499	0.29 427	0.30 425	0.31 514	0.36 483	0.33 500	0.25 489	0.24 485	0.20 436	0.18 542	0.13 519	0.17 530	0.11 480	0.16 531	0.16 533

PSMNet-ADL	0.15 380	0.12 440	0.13 255	0.22 480	0.09 264	0.13 272	0.20 449	0.26 376	0.23 334	0.18 367	0.20 310	0.24 417	0.16 388	0.18 395	0.17 399	0.08 326	0.08 431	0.08 304	0.11 480	0.08 346	0.07 305

CroCo-Stereo	0.09 107	0.08 262	0.08 49	0.22 480	0.09 264	0.09 100	0.19 428	0.15 130	0.12 108	0.07 51	0.07 57	0.08 122	0.06 36	0.08 16	0.07 1	0.07 265	0.05 208	0.06 127	0.04 55	0.05 122	0.04 57
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
ICVP	0.15 380	0.09 338	0.12 209	0.22 480	0.09 264	0.17 381	0.21 466	0.25 358	0.23 334	0.18 367	0.30 448	0.26 440	0.18 425	0.17 374	0.14 340	0.09 385	0.07 405	0.08 304	0.07 298	0.07 283	0.07 305
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.17 423	0.12 440	0.15 341	0.22 480	0.11 415	0.19 423	0.17 344	0.32 462	0.48 523	0.20 406	0.25 391	0.17 326	0.13 319	0.21 452	0.16 384	0.10 426	0.06 333	0.08 304	0.07 298	0.09 408	0.08 369

FADNet-RVC-Resample	0.16 403	0.11 422	0.31 509	0.22 480	0.11 415	0.19 423	0.14 177	0.25 358	0.24 350	0.24 457	0.27 416	0.20 366	0.15 362	0.16 342	0.15 368	0.07 265	0.08 431	0.12 483	0.10 448	0.09 408	0.10 440

G-Net	0.24 505	0.16 499	0.36 524	0.22 480	0.16 517	0.51 559	0.23 487	0.29 427	0.34 458	0.36 530	0.38 495	0.31 488	0.29 520	0.27 495	0.26 510	0.11 455	0.09 460	0.12 483	0.09 409	0.16 531	0.13 498

ADCL	0.24 505	0.11 422	0.47 544	0.22 480	0.12 446	0.34 536	0.29 544	0.29 427	0.56 545	0.24 457	0.46 533	0.30 475	0.30 524	0.29 512	0.29 528	0.08 326	0.07 405	0.09 385	0.09 409	0.10 440	0.10 440

AnyNet_C01	0.36 550	0.25 547	1.37 589	0.22 480	0.17 532	0.48 557	0.27 529	0.35 505	0.39 488	0.39 537	0.74 570	0.46 547	0.38 544	0.45 560	0.47 569	0.13 503	0.13 519	0.13 498	0.14 512	0.14 509	0.15 522

DRN-Test	0.19 449	0.11 422	0.20 449	0.22 480	0.10 366	0.22 463	0.22 476	0.39 530	0.37 478	0.24 457	0.32 460	0.26 440	0.21 457	0.22 465	0.24 490	0.11 455	0.07 405	0.11 464	0.10 448	0.09 408	0.07 305

StereoDRNet	0.18 437	0.11 422	0.17 403	0.22 480	0.11 415	0.21 455	0.22 476	0.37 518	0.33 446	0.24 457	0.28 430	0.30 475	0.19 441	0.20 435	0.20 436	0.09 385	0.08 431	0.11 464	0.09 409	0.09 408	0.07 305

XPNet_ROB	0.22 482	0.11 422	0.19 437	0.22 480	0.13 469	0.22 463	0.19 428	0.34 490	0.40 494	0.30 508	0.39 503	0.39 529	0.26 495	0.26 492	0.28 525	0.15 520	0.10 480	0.10 433	0.10 448	0.13 496	0.12 479

AIO-test2	0.10 168	0.08 262	0.10 133	0.23 501	0.08 152	0.11 198	0.10 31	0.23 320	0.23 334	0.08 88	0.09 114	0.08 122	0.05 11	0.10 78	0.08 17	0.06 136	0.05 208	0.08 304	0.09 409	0.05 122	0.05 143

AIO-test1	0.10 168	0.07 164	0.10 133	0.23 501	0.07 93	0.09 100	0.13 127	0.21 278	0.14 166	0.11 180	0.12 186	0.09 149	0.07 115	0.11 131	0.09 60	0.06 136	0.05 208	0.09 385	0.10 448	0.03 1	0.06 224

rvit_stereo_0075_2	0.17 423	0.12 440	0.25 481	0.23 501	0.16 517	0.13 272	0.10 31	0.30 441	0.27 394	0.20 406	0.28 430	0.22 393	0.15 362	0.18 395	0.13 303	0.16 536	0.10 480	0.17 530	0.10 448	0.10 440	0.09 413

test_for_model	0.09 107	0.12 440	0.14 290	0.23 501	0.11 415	0.08 67	0.13 127	0.12 63	0.12 108	0.10 151	0.07 57	0.07 73	0.06 36	0.11 131	0.10 143	0.06 136	0.05 208	0.05 43	0.03 1	0.07 283	0.04 57

CASS	0.13 302	0.12 440	0.11 174	0.23 501	0.09 264	0.15 330	0.17 344	0.18 223	0.19 272	0.17 337	0.18 289	0.15 292	0.15 362	0.14 286	0.14 340	0.09 385	0.06 333	0.10 433	0.08 363	0.09 408	0.07 305
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDG	0.21 473	0.17 510	0.19 437	0.23 501	0.15 507	0.30 525	0.20 449	0.33 481	0.35 467	0.23 448	0.28 430	0.31 488	0.27 503	0.20 435	0.22 465	0.15 520	0.12 506	0.13 498	0.09 409	0.14 509	0.14 515

TestStereo	0.13 302	0.14 481	0.11 174	0.23 501	0.08 152	0.15 330	0.21 466	0.20 255	0.23 334	0.14 266	0.24 362	0.16 306	0.12 281	0.16 342	0.14 340	0.05 44	0.06 333	0.08 304	0.06 211	0.09 408	0.05 143

RP	0.21 473	0.13 469	0.21 457	0.23 501	0.11 415	0.21 455	0.20 449	0.25 358	0.44 514	0.21 420	0.38 495	0.36 512	0.24 480	0.27 495	0.25 499	0.11 455	0.12 506	0.13 498	0.12 499	0.12 478	0.14 515

DLCB_ROB	0.18 437	0.10 396	0.15 341	0.23 501	0.11 415	0.24 481	0.18 389	0.29 427	0.28 408	0.27 481	0.28 430	0.28 458	0.24 480	0.19 410	0.20 436	0.08 326	0.08 431	0.09 385	0.09 409	0.07 283	0.07 305

zh-sn7	0.25 516	0.17 510	0.50 546	0.24 510	0.13 469	0.25 492	0.24 499	0.34 490	0.48 523	0.28 496	0.54 545	0.28 458	0.31 528	0.36 541	0.32 541	0.10 426	0.10 480	0.11 464	0.10 448	0.12 478	0.12 479

StereoVision	0.13 302	0.12 440	0.09 93	0.24 510	0.10 366	0.15 330	0.21 466	0.21 278	0.20 295	0.12 218	0.24 362	0.10 180	0.10 225	0.16 342	0.10 143	0.09 385	0.11 492	0.12 483	0.12 499	0.06 215	0.05 143

sCroCo_RVC	0.12 277	0.09 338	0.23 472	0.24 510	0.11 415	0.19 423	0.14 177	0.17 194	0.14 166	0.10 151	0.13 200	0.12 218	0.07 115	0.14 286	0.11 213	0.08 326	0.08 431	0.08 304	0.08 363	0.05 122	0.07 305

DMCA-RVC	0.17 423	0.10 396	0.15 341	0.24 510	0.11 415	0.18 400	0.18 389	0.25 358	0.24 350	0.21 420	0.26 408	0.25 431	0.27 503	0.18 395	0.20 436	0.12 480	0.08 431	0.13 498	0.10 448	0.10 440	0.08 369

SHD	0.26 524	0.15 491	0.30 507	0.24 510	0.18 538	0.22 463	0.15 245	0.38 526	0.71 568	0.32 520	0.41 520	0.36 512	0.28 512	0.32 523	0.29 528	0.12 480	0.11 492	0.14 510	0.13 509	0.16 531	0.20 550

RTS	0.45 562	0.19 524	3.26 595	0.24 510	0.15 507	0.74 576	0.20 449	0.36 512	0.76 575	0.42 547	0.43 529	0.31 488	0.41 554	0.53 568	0.35 548	0.10 426	0.08 431	0.13 498	0.12 499	0.15 524	0.15 522

RTSA	0.45 562	0.19 524	3.26 595	0.24 510	0.15 507	0.74 576	0.20 449	0.36 512	0.76 575	0.42 547	0.43 529	0.31 488	0.41 554	0.53 568	0.35 548	0.10 426	0.08 431	0.13 498	0.12 499	0.15 524	0.15 522

GANet	0.21 473	0.12 440	0.21 457	0.24 510	0.13 469	0.22 463	0.22 476	0.41 540	0.26 385	0.31 514	0.42 526	0.37 517	0.28 512	0.23 476	0.22 465	0.10 426	0.12 506	0.10 433	0.09 409	0.10 440	0.08 369

TDLM	0.17 423	0.12 440	0.13 255	0.24 510	0.10 366	0.18 400	0.18 389	0.36 512	0.30 425	0.21 420	0.28 430	0.28 458	0.18 425	0.23 476	0.18 417	0.11 455	0.07 405	0.10 433	0.10 448	0.08 346	0.08 369

MSMD_ROB	0.31 541	0.26 548	0.26 484	0.24 510	0.21 547	0.34 536	0.25 514	0.34 490	0.39 488	0.40 540	0.69 564	0.45 543	0.40 549	0.34 529	0.27 518	0.20 549	0.19 547	0.26 552	0.25 555	0.23 550	0.22 554

PWCDC_ROB	0.20 461	0.13 469	0.22 463	0.24 510	0.11 415	0.19 423	0.15 245	0.33 481	0.54 541	0.29 504	0.50 541	0.21 375	0.15 362	0.27 495	0.20 436	0.11 455	0.09 460	0.10 433	0.08 363	0.11 463	0.09 413

Wz-Net-SNSev	0.25 516	0.17 510	0.44 538	0.25 521	0.14 489	0.26 501	0.23 487	0.38 526	0.56 545	0.30 508	0.55 547	0.39 529	0.26 495	0.23 476	0.30 533	0.10 426	0.09 460	0.09 385	0.10 448	0.11 463	0.11 466

Nwc_Net	0.23 498	0.16 499	0.21 457	0.25 521	0.14 489	0.24 481	0.26 522	0.37 518	0.38 485	0.22 436	0.41 520	0.30 475	0.28 512	0.28 506	0.25 499	0.11 455	0.10 480	0.17 530	0.20 544	0.10 440	0.10 440

DANet	0.21 473	0.15 491	0.28 496	0.25 521	0.13 469	0.22 463	0.19 428	0.27 397	0.27 394	0.28 496	0.32 460	0.35 510	0.31 528	0.31 516	0.23 477	0.11 455	0.09 460	0.11 464	0.10 448	0.13 496	0.11 466
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NaN_ROB	0.22 482	0.19 524	0.24 476	0.25 521	0.13 469	0.29 522	0.26 522	0.33 481	0.41 497	0.31 514	0.31 456	0.32 497	0.23 474	0.30 515	0.21 456	0.11 455	0.17 542	0.10 433	0.10 448	0.08 346	0.09 413

ETE_ROB	0.23 498	0.17 510	0.22 463	0.25 521	0.13 469	0.26 501	0.29 544	0.31 451	0.36 471	0.28 496	0.36 483	0.45 543	0.26 495	0.27 495	0.26 510	0.11 455	0.08 431	0.12 483	0.09 409	0.14 509	0.13 498

FC-DCNN v2	0.33 546	0.27 549	0.28 496	0.26 526	0.23 551	0.37 546	0.28 535	0.40 534	0.43 509	0.45 552	0.56 552	0.51 554	0.40 549	0.37 546	0.29 528	0.21 553	0.20 550	0.27 555	0.26 556	0.25 557	0.24 556

GASNet	0.22 482	0.23 539	0.33 515	0.26 526	0.17 532	0.26 501	0.16 310	0.44 551	0.42 504	0.27 481	0.24 362	0.30 475	0.15 362	0.27 495	0.18 417	0.12 480	0.08 431	0.12 483	0.11 480	0.16 531	0.07 305

Anonymous3	0.16 403	0.13 469	0.33 515	0.26 526	0.14 489	0.27 511	0.17 344	0.28 416	0.28 408	0.15 293	0.17 264	0.14 263	0.10 225	0.15 308	0.12 262	0.08 326	0.08 431	0.08 304	0.08 363	0.08 346	0.11 466

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 482	0.21 534	0.24 476	0.26 526	0.11 415	0.23 476	0.14 177	0.39 530	0.24 350	0.32 520	0.36 483	0.30 475	0.21 457	0.19 410	0.21 456	0.17 541	0.14 528	0.21 544	0.16 531	0.12 478	0.12 479

AF-Net	0.22 482	0.17 510	0.17 403	0.26 526	0.13 469	0.25 492	0.24 499	0.32 462	0.50 532	0.25 470	0.33 472	0.38 521	0.26 495	0.28 506	0.25 499	0.11 455	0.10 480	0.16 528	0.11 480	0.11 463	0.10 440

NCC-stereo	0.24 505	0.15 491	0.31 509	0.26 526	0.16 517	0.20 438	0.30 551	0.40 534	0.40 494	0.24 457	0.38 495	0.33 500	0.28 512	0.36 541	0.27 518	0.12 480	0.11 492	0.15 522	0.22 549	0.13 496	0.13 498

Abc-Net	0.24 505	0.15 491	0.31 509	0.26 526	0.16 517	0.20 438	0.30 551	0.40 534	0.40 494	0.24 457	0.38 495	0.33 500	0.28 512	0.36 541	0.27 518	0.12 480	0.11 492	0.15 522	0.22 549	0.13 496	0.13 498
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	0.24 505	0.17 510	0.42 537	0.26 526	0.16 517	0.22 463	0.28 535	0.37 518	0.50 532	0.26 475	0.29 442	0.24 417	0.28 512	0.21 452	0.22 465	0.15 520	0.11 492	0.20 543	0.18 542	0.12 478	0.13 498

FC-DCNN	0.33 546	0.27 549	0.28 496	0.26 526	0.23 551	0.37 546	0.28 535	0.40 534	0.43 509	0.45 552	0.55 547	0.51 554	0.40 549	0.37 546	0.30 533	0.21 553	0.20 550	0.27 555	0.26 556	0.25 557	0.24 556

LSM	0.33 546	0.20 528	0.58 558	0.26 526	0.60 583	0.34 536	0.25 514	0.42 545	0.48 523	0.45 552	0.58 557	0.42 536	0.36 541	0.35 535	0.25 499	0.12 480	0.20 550	0.14 510	0.16 531	0.19 544	0.33 570

FBW_ROB	0.24 505	0.17 510	0.22 463	0.26 526	0.14 489	0.25 492	0.22 476	0.41 540	0.41 497	0.41 544	0.41 520	0.42 536	0.27 503	0.31 516	0.23 477	0.09 385	0.14 528	0.14 510	0.12 499	0.11 463	0.09 413

LALA_ROB	0.25 516	0.16 499	0.22 463	0.26 526	0.17 532	0.27 511	0.27 529	0.42 545	0.37 478	0.33 524	0.38 495	0.51 554	0.26 495	0.28 506	0.27 518	0.16 536	0.09 460	0.12 483	0.11 480	0.13 496	0.12 479

MANE	0.45 562	0.27 549	0.27 491	0.27 538	0.24 553	0.47 555	0.31 557	0.55 568	0.59 551	0.72 571	1.13 590	1.15 582	0.61 573	0.52 566	0.37 553	0.21 553	0.20 550	0.27 555	0.31 566	0.25 557	0.24 556

PSMNet_ROB	0.21 473	0.11 422	0.15 341	0.27 538	0.15 507	0.24 481	0.35 561	0.43 549	0.37 478	0.27 481	0.32 460	0.32 497	0.22 466	0.21 452	0.26 510	0.12 480	0.08 431	0.13 498	0.11 480	0.09 408	0.09 413

ELAS	0.41 557	0.29 556	0.33 515	0.27 538	0.24 553	0.60 566	0.36 562	0.50 562	0.50 532	0.71 569	0.79 574	0.67 569	0.54 566	0.51 564	0.42 564	0.22 557	0.20 550	0.27 555	0.26 556	0.26 561	0.25 561
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RGC	0.25 516	0.20 528	0.29 504	0.28 541	0.16 517	0.22 463	0.23 487	0.32 462	0.44 514	0.27 481	0.40 509	0.38 521	0.27 503	0.36 541	0.22 465	0.11 455	0.13 519	0.17 530	0.17 538	0.14 509	0.16 533

XQC	0.28 530	0.23 539	0.51 547	0.28 541	0.19 541	0.34 536	0.27 529	0.36 512	0.57 547	0.31 514	0.30 448	0.37 517	0.30 524	0.38 548	0.38 555	0.13 503	0.09 460	0.15 522	0.12 499	0.17 538	0.18 544

PA-Net	0.23 498	0.18 521	0.33 515	0.28 541	0.22 549	0.21 455	0.38 566	0.29 427	0.39 488	0.22 436	0.32 460	0.25 431	0.26 495	0.20 435	0.25 499	0.09 385	0.23 561	0.15 522	0.22 549	0.09 408	0.13 498
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PASM	0.32 543	0.24 542	0.48 545	0.28 541	0.27 559	0.29 522	0.30 551	0.34 490	0.49 529	0.35 527	0.39 503	0.46 547	0.34 537	0.34 529	0.35 548	0.23 561	0.25 563	0.26 552	0.28 561	0.23 550	0.21 552

PDISCO_ROB	0.27 526	0.16 499	0.26 484	0.28 541	0.20 544	0.32 527	0.26 522	0.44 551	0.57 547	0.28 496	0.40 509	0.45 543	0.29 520	0.33 526	0.34 547	0.12 480	0.09 460	0.17 530	0.16 531	0.17 538	0.13 498

DispFullNet	0.27 526	0.21 534	0.65 563	0.28 541	0.16 517	0.26 501	0.17 344	0.33 481	0.58 550	0.27 481	0.38 495	0.43 539	0.23 474	0.38 548	0.23 477	0.12 480	0.06 333	0.19 541	0.11 480	0.21 546	0.15 522

ELAS_RVC	0.41 557	0.29 556	0.33 515	0.28 541	0.24 553	0.54 561	0.36 562	0.49 560	0.59 551	0.72 571	0.74 570	0.65 567	0.54 566	0.54 570	0.40 560	0.22 557	0.20 550	0.27 555	0.26 556	0.26 561	0.25 561
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Syn2CoEx	0.21 473	0.16 499	0.27 491	0.29 548	0.14 489	0.26 501	0.20 449	0.33 481	0.31 432	0.28 496	0.36 483	0.27 448	0.25 489	0.19 410	0.24 490	0.16 536	0.12 506	0.14 510	0.11 480	0.09 408	0.08 369

CC-Net-ROB	0.28 530	0.31 558	0.36 524	0.29 548	0.15 507	0.25 492	0.19 428	0.45 554	0.33 446	0.39 537	0.37 489	0.39 529	0.31 528	0.27 495	0.26 510	0.24 563	0.19 547	0.30 564	0.23 553	0.18 541	0.15 522

SQANet	0.23 498	0.23 539	0.30 507	0.30 550	0.19 541	0.27 511	0.13 127	0.29 427	0.33 446	0.24 457	0.37 489	0.31 488	0.22 466	0.27 495	0.23 477	0.15 520	0.10 480	0.21 544	0.16 531	0.21 546	0.15 522

FCDSN-DC	0.33 546	0.28 553	0.28 496	0.30 550	0.24 553	0.39 550	0.28 535	0.42 545	0.42 504	0.43 550	0.53 543	0.51 554	0.41 554	0.36 541	0.30 533	0.21 553	0.20 550	0.27 555	0.26 556	0.25 557	0.24 556
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	0.32 543	0.21 534	0.55 552	0.30 550	0.15 507	0.34 536	0.17 344	0.52 564	0.46 521	0.46 555	0.55 547	0.59 561	0.39 546	0.35 535	0.37 553	0.15 520	0.14 528	0.18 539	0.21 546	0.16 531	0.15 522

BEATNet-Init1	0.52 567	0.27 549	0.62 561	0.30 550	0.21 547	0.76 580	0.29 544	0.54 567	0.65 563	0.86 580	0.95 581	2.07 597	0.62 575	0.56 572	0.42 564	0.18 542	0.18 544	0.23 549	0.22 549	0.22 549	0.21 552

PVD	0.39 552	0.20 528	0.39 531	0.31 554	0.22 549	0.29 522	0.43 572	0.52 564	0.96 582	0.55 561	0.79 574	0.53 558	0.59 572	0.52 566	0.38 555	0.19 547	0.14 528	0.17 530	0.14 512	0.24 556	0.31 568

NCCL2	0.23 498	0.15 491	0.17 403	0.34 555	0.18 538	0.24 481	0.23 487	0.34 490	0.28 408	0.31 514	0.38 495	0.38 521	0.28 512	0.23 476	0.24 490	0.15 520	0.12 506	0.18 539	0.21 546	0.13 496	0.13 498

CSAN	0.29 534	0.24 542	0.27 491	0.34 555	0.19 541	0.33 533	0.42 570	0.37 518	0.50 532	0.38 535	0.40 509	0.44 541	0.33 533	0.28 506	0.30 533	0.20 549	0.16 537	0.19 541	0.19 543	0.14 509	0.15 522

HCRNet	0.16 403	0.24 542	0.12 209	0.35 557	0.11 415	0.15 330	0.17 344	0.26 376	0.22 324	0.19 383	0.24 362	0.21 375	0.14 344	0.15 308	0.13 303	0.11 455	0.07 405	0.11 464	0.10 448	0.09 408	0.07 305

GANetREF_RVC	0.31 541	0.34 561	0.27 491	0.35 557	0.16 517	0.32 527	0.41 567	0.48 558	0.51 539	0.35 527	0.35 480	0.34 506	0.33 533	0.39 552	0.32 541	0.27 565	0.20 550	0.29 562	0.15 527	0.18 541	0.17 541
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
PSMNet-RUCA	0.27 526	0.33 560	0.41 535	0.36 559	0.32 566	0.18 400	0.19 428	0.42 545	0.30 425	0.33 524	0.41 520	0.39 529	0.25 489	0.31 516	0.20 436	0.18 542	0.10 480	0.25 551	0.15 527	0.21 546	0.16 533

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 540	0.24 542	0.29 504	0.36 559	0.16 517	0.34 536	0.30 551	0.32 462	0.42 504	0.40 540	0.46 533	0.38 521	0.31 528	0.34 529	0.28 525	0.19 547	0.20 550	0.26 552	0.29 562	0.18 541	0.19 549

Consistency-Raft	0.44 560	0.40 566	0.45 539	0.37 561	0.43 571	0.46 553	0.41 567	0.57 571	0.55 542	0.32 520	0.73 568	0.33 500	0.48 562	0.42 559	0.49 571	0.39 570	0.35 571	0.45 570	0.51 578	0.42 570	0.29 565

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 559	0.39 565	0.54 550	0.40 562	0.20 544	0.64 568	0.32 559	0.53 566	0.72 569	0.71 569	0.72 567	0.61 563	0.54 566	0.51 564	0.46 568	0.20 549	0.19 547	0.29 562	0.30 564	0.23 550	0.18 544

SGM+DAISY	0.56 570	0.57 572	0.65 563	0.40 562	0.54 576	0.66 571	0.49 574	0.56 569	0.45 520	0.66 565	0.69 564	0.67 569	0.56 570	0.63 575	0.56 576	0.59 582	0.48 580	0.50 572	0.50 577	0.52 573	0.58 581

anonymity	0.53 568	0.58 573	0.65 563	0.41 564	0.61 584	0.53 560	0.41 567	0.56 569	0.41 497	0.55 561	0.50 541	0.49 553	0.55 569	0.58 573	0.50 574	0.58 581	0.50 584	0.51 573	0.51 578	0.51 572	0.57 580

NVStereoNet_ROB	0.46 565	0.36 563	0.46 543	0.41 564	0.28 560	0.34 536	0.34 560	0.48 558	0.60 554	0.72 571	0.93 579	0.70 572	0.66 576	0.47 561	0.60 578	0.22 557	0.33 570	0.34 566	0.34 569	0.30 564	0.30 567
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
otaku	0.39 552	0.37 564	0.52 548	0.44 566	0.28 560	0.58 563	0.24 499	0.41 540	0.62 557	0.40 540	0.49 537	0.46 547	0.33 533	0.40 556	0.32 541	0.30 566	0.30 567	0.39 568	0.33 567	0.29 563	0.28 564

ACVNet_1	0.44 560	0.49 570	0.60 559	0.45 567	0.28 560	0.49 558	0.27 529	0.57 571	0.72 569	0.62 564	0.58 557	0.74 573	0.49 563	0.50 563	0.35 548	0.26 564	0.24 562	0.39 568	0.29 562	0.31 567	0.24 556

ACVNet-4b	0.39 552	0.53 571	0.55 552	0.45 567	0.24 553	0.47 555	0.18 389	0.49 560	0.64 561	0.42 547	0.45 532	0.60 562	0.27 503	0.34 529	0.24 490	0.33 568	0.14 528	0.48 571	0.42 571	0.30 564	0.26 563

SPS-STEREO	0.57 571	0.58 573	0.65 563	0.45 567	0.55 578	0.62 567	0.44 573	0.62 574	0.50 532	0.68 567	0.64 559	0.66 568	0.57 571	0.61 574	0.60 578	0.62 584	0.47 579	0.51 573	0.49 575	0.55 577	0.58 581
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Ntro	0.40 555	0.40 566	0.53 549	0.46 570	0.30 564	0.65 569	0.24 499	0.46 556	0.68 566	0.41 544	0.49 537	0.48 552	0.42 557	0.39 552	0.31 540	0.32 567	0.28 565	0.37 567	0.30 564	0.32 568	0.29 565

JetBlue	0.71 576	0.45 569	1.14 587	0.51 571	0.47 573	2.02 598	0.64 584	0.75 577	0.70 567	0.69 568	0.77 573	1.22 584	0.83 583	1.03 594	1.01 594	0.40 571	0.28 565	0.33 565	0.33 567	0.30 564	0.34 571

MFMNet_re	0.64 572	0.66 579	0.65 563	0.51 571	0.69 588	0.69 572	0.57 580	0.64 575	0.73 573	0.60 563	0.73 568	0.62 564	0.67 577	0.65 576	0.60 578	0.66 586	0.58 593	0.63 577	0.59 581	0.68 584	0.69 590

SAMSARA	0.40 555	0.28 553	0.33 515	0.55 573	0.39 567	0.82 583	1.23 597	0.47 557	0.51 539	0.36 530	0.35 480	0.55 560	0.39 546	0.38 548	0.39 557	0.15 520	0.20 550	0.15 522	0.14 512	0.23 550	0.20 550

RainbowNet	0.54 569	0.61 575	0.70 575	0.57 574	0.43 571	0.65 569	0.37 565	0.60 573	0.87 579	0.50 557	0.66 561	0.64 565	0.47 561	0.49 562	0.43 567	0.47 576	0.48 580	0.52 575	0.41 570	0.52 573	0.40 575

ACVNet_2	0.66 575	0.66 579	0.68 571	0.63 575	0.41 569	0.71 574	0.49 574	0.96 586	1.39 591	0.89 581	1.09 586	1.04 578	0.73 579	0.54 570	0.47 569	0.43 574	0.40 573	0.53 576	0.44 572	0.47 571	0.35 572

MADNet+	0.75 579	0.71 581	3.70 598	0.66 576	0.41 569	0.98 588	0.97 595	0.69 576	0.73 573	0.52 558	0.57 555	0.64 565	0.68 578	0.86 586	1.01 594	0.34 569	0.36 572	0.28 561	0.23 553	0.36 569	0.31 568

IMH-64-1	0.65 573	0.61 575	0.68 571	0.71 577	0.51 574	0.59 564	0.49 574	0.91 582	0.85 577	0.74 575	1.02 583	0.81 574	0.78 581	0.79 579	0.49 571	0.42 572	0.46 575	0.71 579	0.47 573	0.52 573	0.39 573

IMH-64	0.65 573	0.61 575	0.68 571	0.71 577	0.51 574	0.59 564	0.49 574	0.91 582	0.85 577	0.74 575	1.02 583	0.81 574	0.78 581	0.79 579	0.49 571	0.42 572	0.46 575	0.71 579	0.47 573	0.52 573	0.39 573

IMH	0.71 576	0.64 578	0.68 571	0.76 579	0.54 576	0.69 572	0.54 578	0.98 588	1.10 584	0.82 579	1.09 586	0.89 576	0.88 586	0.87 587	0.52 575	0.44 575	0.50 584	0.75 582	0.51 578	0.56 578	0.41 576

PWCK	0.71 576	0.94 590	0.95 584	0.76 579	0.31 565	0.74 576	0.36 562	0.90 581	0.90 580	0.96 584	0.75 572	0.95 577	0.61 573	0.87 587	0.66 581	0.72 587	0.46 575	0.75 582	0.49 575	0.69 586	0.44 577

TorneroNet-64	0.76 580	0.72 582	0.74 576	0.78 581	0.58 582	0.91 587	0.56 579	0.84 580	1.29 588	0.66 565	0.90 577	1.40 590	0.75 580	0.85 585	0.67 584	0.49 577	0.46 575	0.72 581	0.59 581	0.67 583	0.53 579

LVE	0.83 584	0.85 588	0.85 582	0.80 582	0.56 579	1.04 593	0.65 585	1.05 591	1.47 594	0.96 584	1.22 594	1.10 581	0.85 584	0.83 582	0.71 586	0.49 577	0.55 590	0.76 585	0.60 583	0.65 581	0.59 586

Dean	0.87 585	0.86 589	0.79 579	0.81 583	0.56 579	0.90 584	0.63 582	1.15 597	1.73 597	1.15 592	1.15 591	1.31 587	0.99 590	0.81 581	0.81 590	0.57 580	0.56 591	0.77 586	0.64 584	0.66 582	0.58 581

TorneroNet	0.82 583	0.74 583	0.81 581	0.84 584	0.63 585	0.99 589	0.63 582	0.96 586	1.16 585	0.80 578	1.11 588	1.36 589	0.86 585	0.93 590	0.80 589	0.56 579	0.49 582	0.78 587	0.66 586	0.73 589	0.63 589

WAO-7	0.79 581	0.78 584	0.54 550	0.85 585	0.67 587	0.74 576	0.68 588	1.05 591	1.32 589	0.90 582	1.20 593	1.04 578	0.92 587	0.69 577	0.66 581	0.60 583	0.62 594	0.67 578	0.68 587	0.64 580	0.58 581

WAO-6	0.81 582	0.80 585	0.62 561	0.86 586	0.63 585	0.76 580	0.58 581	0.98 588	1.54 596	0.90 582	0.96 582	1.07 580	1.03 591	0.70 578	0.66 581	0.72 587	0.49 582	0.90 590	0.71 588	0.68 584	0.58 581

UNDER WATER-64	0.95 588	0.94 590	1.43 591	0.87 587	0.56 579	1.18 596	0.87 592	0.77 578	0.94 581	1.04 587	0.85 576	1.58 595	1.21 597	0.94 591	0.96 592	0.87 593	0.57 592	1.03 593	0.88 594	0.78 590	0.73 591

JetRed	1.62 595	1.46 598	2.98 593	0.92 588	1.21 597	4.99 601	1.53 600	1.27 599	1.39 591	1.83 598	1.74 599	1.60 596	0.95 588	1.41 597	2.45 601	0.90 595	1.60 599	0.93 591	0.90 595	1.35 597	0.99 597

WAO-8	0.91 586	0.81 586	0.65 563	0.94 589	0.69 588	0.90 584	0.67 586	1.07 594	1.83 599	1.06 589	1.45 596	1.30 585	1.07 592	0.84 583	0.78 587	0.74 589	0.53 587	0.86 588	0.75 589	0.69 586	0.62 587

Venus	0.91 586	0.81 586	0.65 563	0.94 589	0.69 588	0.90 584	0.67 586	1.07 594	1.83 599	1.06 589	1.45 596	1.30 585	1.07 592	0.84 583	0.78 587	0.74 589	0.53 587	0.86 588	0.75 589	0.69 586	0.62 587

UNDER WATER	0.97 589	0.97 592	1.42 590	0.99 591	0.70 591	1.12 595	0.84 591	0.80 579	1.08 583	1.01 586	0.90 577	1.55 594	1.22 598	1.03 594	1.00 593	0.78 591	0.53 587	1.02 592	0.87 593	0.80 591	0.74 592

GCST	0.37 551	0.42 568	0.26 484	1.02 592	0.39 567	0.18 400	0.08 8	0.20 255	0.17 231	0.28 496	0.25 391	0.15 292	0.12 281	0.16 342	0.14 340	0.64 585	0.43 574	0.75 582	0.65 585	0.63 579	0.46 578

HanzoNet	1.29 594	1.26 597	1.19 588	1.12 593	0.85 593	1.02 592	0.83 590	1.03 590	1.48 595	1.64 597	1.61 598	2.50 599	1.72 599	1.61 598	1.61 597	1.26 597	0.80 597	1.31 597	1.01 596	1.02 595	0.86 595

notaker	0.97 589	1.11 593	0.98 585	1.13 594	0.81 592	0.73 575	0.68 588	0.93 584	1.16 585	1.18 594	1.18 592	1.41 591	1.16 596	1.08 596	0.69 585	0.81 592	0.64 595	1.17 594	0.79 591	0.98 593	0.80 594

DPSimNet_ROB	1.11 593	1.23 596	0.78 577	1.13 594	0.88 595	1.10 594	1.13 596	1.16 598	1.23 587	1.43 596	1.02 583	1.41 591	1.10 595	0.90 589	1.60 596	1.46 599	0.51 586	1.21 596	1.03 597	0.90 592	1.01 598

ktn	1.01 591	1.21 595	0.80 580	1.23 596	0.86 594	1.01 591	0.87 592	0.94 585	1.39 591	1.04 587	1.12 589	1.15 582	1.07 592	0.94 591	0.59 577	1.28 598	0.71 596	1.38 598	0.83 592	1.02 595	0.75 593

KSHMR	1.09 592	1.17 594	0.88 583	1.25 597	1.00 596	0.99 589	0.96 594	1.13 596	1.37 590	1.16 593	1.29 595	1.41 591	0.96 589	1.01 593	0.92 591	1.03 596	1.08 598	1.20 595	1.03 597	1.01 594	0.97 596

MADNet++	1.95 596	1.75 599	1.59 592	1.82 598	1.69 599	2.33 599	1.40 599	2.35 600	2.09 601	2.57 600	2.36 601	2.24 598	2.17 600	2.28 599	2.34 599	1.87 600	1.66 600	1.54 599	1.34 599	1.92 598	1.77 600

tt	4.67 599	0.06 75	3.55 597	2.02 599	1.55 598	10.25 605	16.71 605	8.91 609	5.03 602	1.31 595	0.94 580	4.71 600	4.76 601	3.33 600	5.87 603	6.06 608	10.30 612	1.88 602	2.11 602	2.75 600	1.21 599

xxxxx1	7.79 601	5.02 605	7.31 602	3.12 600	3.85 601	16.35 609	22.88 607	5.86 605	8.69 604	7.97 605	8.54 603	9.12 607	8.27 605	10.18 607	10.92 605	2.42 602	2.45 602	3.56 605	12.37 609	3.77 601	3.06 603

tt_ll	7.79 601	5.02 605	7.31 602	3.12 600	3.85 601	16.35 609	22.88 607	5.86 605	8.69 604	7.97 605	8.54 603	9.12 607	8.27 605	10.18 607	10.92 605	2.42 602	2.45 602	3.56 605	12.37 609	3.77 601	3.06 603

ff	7.79 601	5.02 605	7.31 602	3.12 600	3.85 601	16.35 609	22.88 607	5.86 605	8.69 604	7.97 605	8.54 603	9.12 607	8.27 605	10.18 607	10.92 605	2.42 602	2.45 602	3.56 605	12.37 609	3.77 601	3.06 603

PML	8.91 607	9.34 612	6.13 600	5.35 603	6.41 604	14.99 608	23.38 612	5.27 601	6.83 603	18.04 613	28.19 619	7.67 605	6.83 603	7.85 606	5.75 602	5.35 607	1.83 601	5.95 611	1.93 601	8.64 609	2.52 602

DGTPSM_ROB	8.06 605	4.48 603	8.63 608	5.35 603	10.72 607	8.32 603	22.97 610	5.46 602	13.35 609	5.12 602	9.92 606	5.08 601	10.40 608	5.52 603	12.58 608	3.79 605	8.00 607	3.50 603	7.02 606	3.83 604	7.14 608

DPSMNet_ROB	8.06 605	4.48 603	8.63 608	5.37 605	10.74 608	8.32 603	22.98 611	5.46 602	13.36 610	5.12 602	9.92 606	5.08 601	10.40 608	5.53 604	12.58 608	3.80 606	8.00 607	3.50 603	7.02 606	3.83 604	7.14 608

USTest	6.22 600	2.73 601	3.00 594	6.57 606	7.29 605	14.37 607	21.57 606	7.00 608	9.56 607	5.34 604	6.10 602	5.72 603	7.64 604	6.41 605	6.96 604	1.97 601	3.42 606	1.64 600	2.15 603	2.66 599	2.36 601

Anonymous_1	10.96 610	7.92 609	7.46 605	10.33 607	10.06 606	18.65 613	26.34 613	11.06 610	13.44 611	9.40 608	10.05 608	9.67 610	11.23 610	10.73 610	12.72 610	6.42 609	8.38 609	5.77 608	10.61 608	12.12 610	6.77 607

DPSM_ROB	11.15 611	8.58 610	8.00 606	10.88 608	11.58 609	19.10 614	26.71 614	12.05 611	14.07 612	10.36 609	10.84 609	10.33 611	11.86 611	11.70 611	13.54 611	6.99 610	8.79 610	5.89 609	6.95 604	7.29 607	7.42 610

DPSM	11.15 611	8.58 610	8.00 606	10.88 608	11.58 609	19.10 614	26.71 614	12.05 611	14.07 612	10.36 609	10.84 609	10.33 611	11.86 611	11.70 611	13.54 611	6.99 610	8.79 610	5.89 609	6.95 604	7.29 607	7.42 610

TCMNet-wrong-test	3.67 598	5.48 608	3.89 599	12.18 610	11.75 611	4.65 600	3.88 601	1.06 593	0.72 569	1.09 591	2.15 600	6.30 604	0.53 565	3.43 601	2.36 600	0.89 594	0.20 550	1.87 601	1.69 600	5.57 606	3.62 606

HaxPig	15.71 613	18.52 618	19.18 614	16.89 611	15.89 613	7.73 602	7.60 602	13.31 613	10.82 608	15.42 612	14.91 611	15.98 613	14.92 613	15.58 613	15.98 613	18.95 616	16.73 613	19.46 616	18.08 616	19.26 616	19.05 617

LRCNet_RVC	10.62 609	13.42 613	7.30 601	18.92 612	2.07 600	0.33 533	0.30 551	5.59 604	0.48 523	13.03 611	17.94 612	8.87 606	5.65 602	4.79 602	1.89 598	23.51 617	2.73 605	27.55 618	25.71 618	16.07 615	16.33 616

MEDIAN_ROB	20.38 614	24.04 619	23.31 616	21.23 613	21.71 614	10.40 606	7.92 603	17.64 614	15.50 614	20.12 614	19.70 613	20.34 614	20.32 614	21.19 614	21.13 614	23.81 618	21.81 618	24.98 617	23.76 617	24.71 617	23.93 618

CasAABBNet	22.42 615	17.33 615	16.01 610	22.01 614	23.28 616	38.32 616	53.80 618	24.14 616	28.41 617	20.60 615	21.77 615	20.89 617	23.91 617	23.43 615	27.36 617	14.07 613	17.69 615	11.83 614	14.01 613	14.67 612	14.95 614

Selective-RAFT-Error	22.47 617	17.37 617	16.09 611	22.06 615	23.34 617	38.39 617	53.83 619	24.29 619	28.47 619	20.74 616	21.83 617	20.81 616	23.90 616	23.54 618	27.53 619	14.08 614	17.69 615	11.82 613	14.00 612	14.69 613	15.00 615

FlowAnything	22.44 616	17.35 616	16.14 612	22.07 616	23.23 615	38.39 617	53.77 617	24.25 617	28.44 618	20.96 618	21.82 616	20.70 615	23.84 615	23.49 616	27.14 616	14.04 612	17.79 617	11.75 612	14.15 615	14.65 611	14.89 612

LSM0	22.87 618	17.28 614	18.96 613	22.19 617	29.04 619	38.42 619	53.71 616	24.28 618	28.31 616	20.78 617	21.00 614	21.43 618	24.16 618	23.50 617	27.39 618	14.09 615	17.38 614	11.84 615	14.04 614	14.73 614	14.89 612

AVERAGE_ROB	24.90 619	29.20 620	28.14 617	24.89 618	24.64 618	17.75 612	11.12 604	21.45 615	19.93 615	25.12 619	24.46 618	25.12 619	25.46 619	24.69 619	22.83 615	29.76 619	27.13 619	28.97 619	27.95 619	29.91 618	29.47 619

test_example2	98.32 620	94.13 621	45.89 618	96.35 619	109.85 620	88.61 620	95.45 620	25.75 620	94.37 620	130.00 621	126.06 620	58.17 620	74.63 620	88.51 620	79.96 620	150.23 620	221.02 620	77.62 620	99.10 620	113.75 620	96.94 620

DLNR_Zeroshot_test	10.40 608	1.82 600	19.49 615	120.77 620	13.11 612	0.06 12	0.13 127	0.23 320	0.10 53	0.07 51	0.10 143	0.09 149	0.06 36	0.10 78	0.09 60	0.13 503	0.04 22	0.06 127	0.04 55	51.54 619	0.04 57

ccccc		285.66 622		368.85 621	370.60 621	123.16 621		115.05 621		126.68 620		122.83 621		252.94 621		384.56 621	353.86 621	254.69 621	223.00 621	425.87 621

ASD4		3.38 602

Low-res two-view benchmark