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

xyz-stereo	1.40 559	0.10 79	17.09 589	0.18 51	0.07 1	4.78 575	0.18 196	0.29 137	0.34 274	0.36 385	2.81 573	0.40 391	0.29 381	0.56 395	0.24 338	0.07 70	0.05 30	0.09 236	0.06 85	0.06 44	0.05 22

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 10	0.15 10	0.18 51	0.07 1	0.15 24	0.11 17	0.17 9	0.11 4	0.08 1	0.06 1	0.10 35	0.08 7	0.18 65	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.05 4	0.05 22

LG-G_1	0.11 17	0.08 10	0.18 38	0.18 51	0.07 1	0.21 173	0.09 3	0.19 19	0.11 4	0.10 11	0.09 11	0.11 49	0.10 43	0.19 88	0.10 1	0.07 70	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.06 44	0.06 77

LG-G	0.11 17	0.08 10	0.18 38	0.18 51	0.07 1	0.21 173	0.09 3	0.19 19	0.11 4	0.10 11	0.09 11	0.11 49	0.10 43	0.19 88	0.10 1	0.07 70	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.06 44	0.06 77

SGD-Stereo	0.11 17	0.08 10	0.17 32	0.17 20	0.07 1	0.17 67	0.13 43	0.18 15	0.16 28	0.11 22	0.13 43	0.11 49	0.12 91	0.18 65	0.11 11	0.08 197	0.04 2	0.06 25	0.05 43	0.06 44	0.04 1

StereoAnything_RVC	0.13 53	0.37 511	0.36 215	0.14 1	0.07 1	0.11 4	0.12 24	0.17 9	0.12 8	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 43	0.20 104	0.10 1	0.09 276	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.24 507	0.05 22

trnet	0.13 53	0.08 10	0.21 59	0.15 4	0.07 1	0.21 173	0.12 24	0.24 79	0.24 153	0.16 108	0.21 140	0.15 107	0.13 122	0.18 65	0.13 88	0.08 197	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.06 44	0.05 22

s12784h	0.17 138	0.09 41	0.26 102	0.18 51	0.07 1	0.32 370	0.19 240	0.37 251	0.32 252	0.23 169	0.25 175	0.18 141	0.17 199	0.25 190	0.16 170	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.05 43	0.06 44	0.05 22

Monster-pub-eth3d	0.10 2	0.08 10	0.13 1	0.17 20	0.08 9	0.13 13	0.12 24	0.24 79	0.19 69	0.09 5	0.11 20	0.08 3	0.07 2	0.14 9	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 2	0.07 2	0.16 25	0.16 8	0.08 9	0.11 4	0.09 3	0.20 29	0.12 8	0.11 22	0.11 20	0.08 3	0.08 7	0.23 148	0.11 11	0.07 70	0.05 30	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.06 77

Replicate-Monster	0.12 42	0.10 79	0.32 159	0.16 8	0.08 9	0.17 67	0.10 9	0.22 46	0.19 69	0.11 22	0.10 14	0.10 35	0.09 18	0.19 88	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.05 4	0.08 220

depthmonostereo	0.14 78	0.09 41	0.19 43	0.19 90	0.08 9	0.20 146	0.15 87	0.27 107	0.23 138	0.16 108	0.18 104	0.14 91	0.17 199	0.19 88	0.13 88	0.07 70	0.06 150	0.07 80	0.05 43	0.05 4	0.05 22

3w_stereo	0.12 42	0.11 141	0.18 38	0.18 51	0.08 9	0.16 48	0.15 87	0.27 107	0.19 69	0.12 38	0.12 30	0.07 1	0.12 91	0.15 16	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 22

2w_stereo	0.11 17	0.10 79	0.15 10	0.18 51	0.08 9	0.16 48	0.14 63	0.27 107	0.20 91	0.14 74	0.14 70	0.08 3	0.11 68	0.13 5	0.12 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 43	0.05 4	0.04 1

xyz-stereo-finetune	0.16 120	0.12 183	0.23 74	0.16 8	0.08 9	0.23 222	0.20 287	0.29 137	0.31 243	0.19 142	0.22 150	0.19 155	0.15 157	0.29 254	0.20 265	0.06 25	0.06 150	0.08 159	0.06 85	0.06 44	0.06 77

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 10	0.16 25	0.17 20	0.08 9	0.16 48	0.12 24	0.17 9	0.12 8	0.10 11	0.07 3	0.10 35	0.08 7	0.14 9	0.11 11	0.07 70	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.06 44	0.06 77

LGtest1	0.10 2	0.08 10	0.17 32	0.17 20	0.08 9	0.13 13	0.09 3	0.16 4	0.12 8	0.09 5	0.07 3	0.09 18	0.09 18	0.15 16	0.11 11	0.08 197	0.05 30	0.06 25	0.05 43	0.06 44	0.06 77

FoundationStereo	0.09 1	0.07 2	0.16 25	0.16 8	0.08 9	0.12 8	0.13 43	0.11 1	0.12 8	0.09 5	0.07 3	0.10 35	0.09 18	0.11 1	0.10 1	0.07 70	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.05 4	0.05 22

MonSter	0.10 2	0.08 10	0.13 1	0.17 20	0.08 9	0.14 16	0.12 24	0.24 79	0.19 69	0.09 5	0.11 20	0.08 3	0.07 2	0.14 9	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

dual_stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 4	0.17 20	0.08 9	0.09 1	0.13 43	0.24 79	0.13 13	0.10 11	0.09 11	0.09 18	0.08 7	0.18 65	0.12 48	0.07 70	0.06 150	0.06 25	0.04 1	0.05 4	0.05 22

WCG-NET	0.14 78	0.09 41	0.23 74	0.18 51	0.08 9	0.18 89	0.17 153	0.21 36	0.28 200	0.18 137	0.21 140	0.15 107	0.12 91	0.18 65	0.12 48	0.06 25	0.05 30	0.06 25	0.05 43	0.06 44	0.05 22

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 215	0.72 547	0.70 461	0.17 20	0.08 9	0.15 24	0.15 87	0.18 15	0.16 28	0.13 51	0.12 30	0.09 18	0.08 7	0.16 33	0.13 88	0.35 538	0.04 2	0.08 159	0.07 141	0.11 353	0.23 514

WCG-NET（raft）	0.14 78	0.09 41	0.23 74	0.17 20	0.08 9	0.19 115	0.16 117	0.23 65	0.26 175	0.18 137	0.19 112	0.20 164	0.12 91	0.21 123	0.12 48	0.06 25	0.06 150	0.06 25	0.05 43	0.06 44	0.05 22

CASnet	0.14 78	0.12 183	0.22 68	0.22 253	0.08 9	0.16 48	0.15 87	0.27 107	0.25 166	0.22 163	0.20 128	0.15 107	0.11 68	0.17 47	0.13 88	0.07 70	0.05 30	0.11 366	0.09 302	0.08 173	0.05 22
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.15 106	0.09 41	0.28 122	0.16 8	0.08 9	0.25 258	0.14 63	0.23 65	0.28 200	0.24 183	0.30 223	0.16 124	0.12 91	0.17 47	0.13 88	0.08 197	0.07 268	0.06 25	0.05 43	0.06 44	0.07 154

CREStereo	0.13 53	0.08 10	0.21 59	0.14 1	0.08 9	0.22 201	0.15 87	0.25 86	0.24 153	0.16 108	0.21 140	0.14 91	0.13 122	0.18 65	0.13 88	0.09 276	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.07 111	0.06 77
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
HITNet	0.20 215	0.17 365	0.43 313	0.19 90	0.08 9	0.27 288	0.14 63	0.42 306	0.30 231	0.29 249	0.32 246	0.27 257	0.21 255	0.28 238	0.25 348	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.06 85	0.09 239	0.06 77
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
MLCV	0.22 265	0.16 346	0.44 322	0.21 194	0.08 9	0.29 328	0.19 240	0.38 257	0.37 314	0.38 407	0.44 391	0.31 309	0.21 255	0.41 328	0.24 338	0.07 70	0.05 30	0.06 25	0.05 43	0.07 111	0.06 77

SM2	0.10 2	0.07 2	0.15 10	0.17 20	0.09 29	0.15 24	0.12 24	0.17 9	0.20 91	0.11 22	0.10 14	0.09 18	0.10 43	0.16 33	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.05 4	0.05 22

MS	0.13 53	0.09 41	0.33 175	0.15 4	0.09 29	0.17 67	0.08 2	0.19 19	0.16 28	0.10 11	0.12 30	0.11 49	0.09 18	0.15 16	0.11 11	0.07 70	0.11 435	0.05 1	0.27 530	0.10 304	0.16 450

asda	0.11 17	0.11 141	0.16 25	0.17 20	0.09 29	0.14 16	0.12 24	0.24 79	0.16 28	0.11 22	0.11 20	0.08 3	0.10 43	0.15 16	0.12 48	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

DilatedVolume-Stereo	0.14 78	0.08 10	0.18 38	0.18 51	0.09 29	0.21 173	0.14 63	0.24 79	0.21 107	0.21 157	0.21 140	0.15 107	0.14 142	0.23 148	0.15 146	0.07 70	0.06 150	0.06 25	0.06 85	0.05 4	0.05 22

2.25w	0.11 17	0.09 41	0.15 10	0.17 20	0.09 29	0.15 24	0.10 9	0.19 19	0.18 56	0.14 74	0.17 94	0.09 18	0.10 43	0.18 65	0.13 88	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 22

4.5_new	0.11 17	0.11 141	0.15 10	0.17 20	0.09 29	0.14 16	0.12 24	0.21 36	0.16 28	0.13 51	0.13 43	0.08 3	0.09 18	0.13 5	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 43	0.06 44	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 17	0.11 141	0.15 10	0.17 20	0.09 29	0.14 16	0.12 24	0.21 36	0.16 28	0.13 51	0.13 43	0.08 3	0.09 18	0.13 5	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 43	0.06 44	0.04 1

4w-stereo	0.10 2	0.10 79	0.15 10	0.17 20	0.09 29	0.15 24	0.10 9	0.19 19	0.13 13	0.12 38	0.12 30	0.08 3	0.11 68	0.16 33	0.12 48	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 43	0.05 4	0.04 1

2.5w	0.11 17	0.10 79	0.15 10	0.18 51	0.09 29	0.15 24	0.15 87	0.20 29	0.15 23	0.12 38	0.13 43	0.10 35	0.09 18	0.17 47	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 43	0.05 4	0.04 1

2.75w_new	0.11 17	0.09 41	0.14 4	0.16 8	0.09 29	0.15 24	0.12 24	0.25 86	0.16 28	0.14 74	0.13 43	0.08 3	0.10 43	0.16 33	0.13 88	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 22

3.25w_new	0.11 17	0.09 41	0.15 10	0.17 20	0.09 29	0.19 115	0.10 9	0.22 46	0.17 46	0.14 74	0.12 30	0.10 35	0.11 68	0.17 47	0.12 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 22

3.25w	0.11 17	0.09 41	0.15 10	0.17 20	0.09 29	0.19 115	0.10 9	0.22 46	0.17 46	0.14 74	0.12 30	0.10 35	0.11 68	0.17 47	0.12 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 22

3.5w_stereo	0.11 17	0.10 79	0.14 4	0.17 20	0.09 29	0.17 67	0.09 3	0.22 46	0.16 28	0.13 51	0.13 43	0.09 18	0.11 68	0.19 88	0.13 88	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

1w_stereo	0.12 42	0.08 10	0.14 4	0.18 51	0.09 29	0.16 48	0.15 87	0.25 86	0.21 107	0.13 51	0.16 83	0.08 3	0.12 91	0.16 33	0.13 88	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 22

xyz-stereo-finetune2	0.17 138	0.11 141	0.26 102	0.16 8	0.09 29	0.27 288	0.19 240	0.27 107	0.20 91	0.22 163	0.28 197	0.21 175	0.22 268	0.37 312	0.22 308	0.06 25	0.05 30	0.08 159	0.06 85	0.06 44	0.07 154

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 10	0.19 43	0.16 8	0.09 29	0.12 8	0.13 43	0.18 15	0.13 13	0.09 5	0.07 3	0.08 3	0.08 7	0.16 33	0.10 1	0.06 25	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.05 4	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 10	0.19 43	0.16 8	0.09 29	0.12 8	0.13 43	0.17 9	0.11 4	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 2	0.17 47	0.10 1	0.06 25	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.05 4	0.04 1

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 10	0.15 10	0.17 20	0.09 29	0.15 24	0.11 17	0.16 4	0.10 2	0.09 5	0.07 3	0.10 35	0.06 1	0.15 16	0.11 11	0.07 70	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.06 44	0.05 22

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 10	0.15 10	0.18 51	0.09 29	0.15 24	0.11 17	0.16 4	0.10 2	0.08 1	0.06 1	0.10 35	0.07 2	0.17 47	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.05 4	0.05 22

LG-Stereo	0.13 53	0.10 79	0.24 82	0.20 150	0.09 29	0.16 48	0.18 196	0.21 36	0.18 56	0.11 22	0.17 94	0.09 18	0.09 18	0.15 16	0.14 122	0.05 9	0.06 150	0.08 159	0.08 216	0.07 111	0.05 22

HART	0.15 106	0.11 141	0.30 139	0.21 194	0.09 29	0.17 67	0.16 117	0.30 156	0.19 69	0.15 86	0.25 175	0.17 131	0.09 18	0.21 123	0.12 48	0.06 25	0.07 268	0.07 80	0.05 43	0.08 173	0.06 77

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 53	0.14 288	0.19 43	0.26 422	0.09 29	0.15 24	0.13 43	0.22 46	0.18 56	0.12 38	0.11 20	0.10 35	0.13 122	0.21 123	0.12 48	0.07 70	0.05 30	0.06 25	0.05 43	0.07 111	0.05 22

DEFOM-Stereo	0.11 17	0.08 10	0.17 32	0.17 20	0.09 29	0.22 201	0.14 63	0.14 3	0.16 28	0.11 22	0.10 14	0.09 18	0.08 7	0.21 123	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.05 4	0.05 22

AIO-Stereo	0.13 53	0.10 79	0.22 68	0.20 150	0.09 29	0.16 48	0.15 87	0.27 107	0.16 28	0.13 51	0.15 73	0.13 68	0.08 7	0.18 65	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.07 80	0.07 141	0.06 44	0.06 77

RSM++	0.12 42	0.09 41	0.19 43	0.20 150	0.09 29	0.17 67	0.15 87	0.21 36	0.19 69	0.12 38	0.12 30	0.14 91	0.09 18	0.20 104	0.12 48	0.06 25	0.05 30	0.07 80	0.07 141	0.07 111	0.05 22

RSM	0.12 42	0.09 41	0.20 52	0.20 150	0.09 29	0.16 48	0.15 87	0.23 65	0.18 56	0.13 51	0.13 43	0.15 107	0.09 18	0.21 123	0.12 48	0.06 25	0.05 30	0.07 80	0.07 141	0.06 44	0.05 22

MoCha-V2	0.13 53	0.08 10	0.26 102	0.23 300	0.09 29	0.16 48	0.15 87	0.26 95	0.16 28	0.15 86	0.15 73	0.13 68	0.14 142	0.20 104	0.11 11	0.06 25	0.07 268	0.06 25	0.06 85	0.06 44	0.05 22

GCAP-Stereo	0.14 78	0.14 288	0.33 175	0.20 150	0.09 29	0.21 173	0.10 9	0.26 95	0.20 91	0.18 137	0.19 112	0.15 107	0.13 122	0.17 47	0.13 88	0.07 70	0.06 150	0.07 80	0.05 43	0.06 44	0.06 77

LoS	0.14 78	0.08 10	0.27 111	0.16 8	0.09 29	0.22 201	0.14 63	0.26 95	0.26 175	0.15 86	0.18 104	0.18 141	0.13 122	0.22 139	0.14 122	0.08 197	0.06 150	0.06 25	0.04 1	0.06 44	0.06 77
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.13 53	0.08 10	0.20 52	0.18 51	0.09 29	0.21 173	0.13 43	0.27 107	0.21 107	0.13 51	0.10 14	0.15 107	0.09 18	0.20 104	0.13 88	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.07 141	0.06 44	0.06 77

MC-Stereo	0.14 78	0.09 41	0.25 94	0.21 194	0.09 29	0.18 89	0.16 117	0.23 65	0.19 69	0.18 137	0.23 154	0.16 124	0.13 122	0.22 139	0.13 88	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.07 141	0.06 44	0.05 22

DCANet-4	0.19 200	0.10 79	0.52 389	0.19 90	0.09 29	0.19 115	0.18 196	0.36 241	0.39 338	0.29 249	0.30 223	0.17 131	0.22 268	0.20 104	0.18 221	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.05 43	0.05 4	0.07 154

fff	0.19 200	0.13 245	0.40 269	0.18 51	0.09 29	0.19 115	0.18 196	0.35 223	0.43 378	0.29 249	0.30 223	0.18 141	0.28 366	0.20 104	0.18 221	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.05 43	0.05 4	0.07 154

ADStereo(finetuned)	0.19 200	0.13 245	0.49 363	0.19 90	0.09 29	0.19 115	0.18 196	0.34 199	0.39 338	0.29 249	0.31 237	0.18 141	0.31 410	0.21 123	0.19 250	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.05 43	0.06 44	0.07 154

GLC_STEREO	0.15 106	0.10 79	0.24 82	0.21 194	0.09 29	0.17 67	0.15 87	0.23 65	0.27 185	0.17 120	0.20 128	0.17 131	0.11 68	0.23 148	0.16 170	0.07 70	0.09 386	0.09 236	0.08 216	0.07 111	0.06 77

DCANet	0.18 162	0.13 245	0.40 269	0.19 90	0.09 29	0.19 115	0.18 196	0.34 199	0.39 338	0.29 249	0.31 237	0.18 141	0.23 283	0.20 104	0.19 250	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.05 43	0.06 44	0.07 154

csc	0.19 200	0.13 245	0.40 269	0.18 51	0.09 29	0.19 115	0.18 196	0.35 223	0.43 378	0.29 249	0.30 223	0.18 141	0.28 366	0.20 104	0.18 221	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.05 43	0.05 4	0.07 154

cscssc	0.19 200	0.13 245	0.40 269	0.18 51	0.09 29	0.19 115	0.18 196	0.35 223	0.43 378	0.29 249	0.30 223	0.18 141	0.28 366	0.20 104	0.18 221	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.05 43	0.05 4	0.07 154

111	0.20 215	0.17 365	0.40 269	0.18 51	0.09 29	0.24 244	0.17 153	0.41 292	0.45 404	0.23 169	0.29 210	0.29 282	0.21 255	0.24 159	0.18 221	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.06 85	0.07 111	0.08 220

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 138	0.14 288	0.32 159	0.20 150	0.09 29	0.19 115	0.17 153	0.32 177	0.30 231	0.25 191	0.33 267	0.20 164	0.17 199	0.19 88	0.15 146	0.06 25	0.05 30	0.07 80	0.07 141	0.07 111	0.05 22

PMTNet	0.15 106	0.08 10	0.23 74	0.15 4	0.09 29	0.23 222	0.16 117	0.25 86	0.23 138	0.17 120	0.21 140	0.16 124	0.14 142	0.22 139	0.13 88	0.29 531	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.07 111	0.06 77

AdaDepth	0.11 17	0.09 41	0.20 52	0.20 150	0.10 70	0.19 115	0.13 43	0.16 4	0.13 13	0.10 11	0.10 14	0.09 18	0.09 18	0.19 88	0.12 48	0.05 9	0.05 30	0.06 25	0.06 85	0.05 4	0.05 22

GASTEREO	0.13 53	0.12 183	0.21 59	0.23 300	0.10 70	0.18 89	0.15 87	0.26 95	0.18 56	0.17 120	0.16 83	0.11 49	0.13 122	0.19 88	0.11 11	0.07 70	0.05 30	0.06 25	0.07 141	0.06 44	0.06 77

MSCF	0.13 53	0.12 183	0.21 59	0.22 253	0.10 70	0.16 48	0.15 87	0.26 95	0.18 56	0.17 120	0.16 83	0.11 49	0.13 122	0.18 65	0.11 11	0.07 70	0.05 30	0.06 25	0.07 141	0.06 44	0.06 77

S2M2_XL	0.10 2	0.09 41	0.21 59	0.14 1	0.10 70	0.09 1	0.09 3	0.11 1	0.09 1	0.10 11	0.11 20	0.09 18	0.09 18	0.12 2	0.11 11	0.09 276	0.07 268	0.08 159	0.07 141	0.08 173	0.06 77
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.13 53	0.08 10	0.20 52	0.19 90	0.10 70	0.17 67	0.14 63	0.25 86	0.19 69	0.17 120	0.23 154	0.15 107	0.15 157	0.12 2	0.13 88	0.07 70	0.06 150	0.07 80	0.06 85	0.06 44	0.05 22

asd	0.10 2	0.10 79	0.15 10	0.17 20	0.10 70	0.16 48	0.10 9	0.19 19	0.13 13	0.12 38	0.11 20	0.09 18	0.10 43	0.16 33	0.11 11	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 43	0.05 4	0.04 1

qwe	0.11 17	0.10 79	0.14 4	0.17 20	0.10 70	0.15 24	0.12 24	0.25 86	0.17 46	0.14 74	0.13 43	0.09 18	0.09 18	0.18 65	0.12 48	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.25_new	0.11 17	0.11 141	0.16 25	0.17 20	0.10 70	0.17 67	0.12 24	0.21 36	0.14 18	0.12 38	0.13 43	0.09 18	0.10 43	0.15 16	0.12 48	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.5w_new	0.11 17	0.11 141	0.16 25	0.17 20	0.10 70	0.17 67	0.12 24	0.21 36	0.14 18	0.12 38	0.13 43	0.09 18	0.10 43	0.15 16	0.12 48	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 17	0.11 141	0.16 25	0.17 20	0.10 70	0.17 67	0.12 24	0.21 36	0.14 18	0.12 38	0.13 43	0.09 18	0.10 43	0.15 16	0.12 48	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 53	0.09 41	0.24 82	0.20 150	0.10 70	0.15 24	0.14 63	0.22 46	0.16 28	0.12 38	0.19 112	0.15 107	0.11 68	0.13 5	0.17 200	0.07 70	0.05 30	0.06 25	0.06 85	0.07 111	0.06 77

Reg-Stereo(zero)	0.16 120	0.07 2	0.36 215	0.19 90	0.10 70	0.19 115	0.14 63	0.28 126	0.24 153	0.22 163	0.20 128	0.24 219	0.18 224	0.21 123	0.18 221	0.07 70	0.05 30	0.06 25	0.06 85	0.06 44	0.06 77

AIO_rvc	0.12 42	0.11 141	0.22 68	0.19 90	0.10 70	0.15 24	0.17 153	0.20 29	0.16 28	0.11 22	0.13 43	0.13 68	0.08 7	0.22 139	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 25	0.05 43	0.06 44	0.07 154

castereo++	0.13 53	0.10 79	0.18 38	0.18 51	0.10 70	0.27 288	0.13 43	0.23 65	0.23 138	0.11 22	0.13 43	0.16 124	0.10 43	0.18 65	0.10 1	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.06 85	0.05 4	0.04 1

castereo	0.14 78	0.10 79	0.19 43	0.18 51	0.10 70	0.20 146	0.19 240	0.30 156	0.27 185	0.13 51	0.18 104	0.16 124	0.16 173	0.15 16	0.13 88	0.07 70	0.05 30	0.06 25	0.06 85	0.06 44	0.05 22

fffft	0.13 53	0.09 41	0.24 82	0.19 90	0.10 70	0.17 67	0.19 240	0.22 46	0.16 28	0.14 74	0.11 20	0.13 68	0.10 43	0.24 159	0.18 221	0.06 25	0.05 30	0.07 80	0.06 85	0.07 111	0.06 77
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 53	0.10 79	0.22 68	0.19 90	0.10 70	0.19 115	0.17 153	0.19 19	0.19 69	0.15 86	0.13 43	0.12 57	0.11 68	0.24 159	0.16 170	0.06 25	0.05 30	0.07 80	0.06 85	0.06 44	0.06 77

fffy	0.14 78	0.11 141	0.24 82	0.20 150	0.10 70	0.19 115	0.18 196	0.22 46	0.19 69	0.13 51	0.16 83	0.15 107	0.13 122	0.25 190	0.14 122	0.06 25	0.06 150	0.08 159	0.06 85	0.07 111	0.06 77

Occ-G	0.13 53	0.08 10	0.21 59	0.17 20	0.10 70	0.15 24	0.19 240	0.22 46	0.19 69	0.13 51	0.19 112	0.21 175	0.11 68	0.17 47	0.14 122	0.07 70	0.06 150	0.07 80	0.06 85	0.07 111	0.06 77

RAFT-Stereo-weight	0.15 106	0.09 41	0.26 102	0.20 150	0.10 70	0.19 115	0.17 153	0.36 241	0.29 219	0.24 183	0.20 128	0.19 155	0.10 43	0.18 65	0.15 146	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.05 43	0.06 44	0.05 22

IGEV++	0.13 53	0.10 79	0.23 74	0.21 194	0.10 70	0.15 24	0.15 87	0.29 137	0.16 28	0.12 38	0.15 73	0.12 57	0.12 91	0.17 47	0.14 122	0.07 70	0.06 150	0.07 80	0.05 43	0.07 111	0.07 154

SMFormer	0.25 340	0.12 183	0.40 269	0.19 90	0.10 70	0.27 288	0.19 240	0.51 400	0.45 404	0.34 352	0.41 351	0.31 309	0.26 331	0.58 406	0.28 370	0.10 325	0.07 268	0.08 159	0.08 216	0.09 239	0.09 278

tta	0.24 312	0.12 183	0.40 269	0.19 90	0.10 70	0.27 288	0.19 240	0.51 400	0.45 404	0.34 352	0.41 351	0.31 309	0.26 331	0.58 406	0.28 370	0.10 325	0.07 268	0.08 159	0.08 216	0.08 173	0.07 154

qqq1	0.24 312	0.12 183	0.40 269	0.19 90	0.10 70	0.27 288	0.19 240	0.51 400	0.45 404	0.34 352	0.41 351	0.31 309	0.26 331	0.58 406	0.16 170	0.10 325	0.07 268	0.07 80	0.06 85	0.08 173	0.07 154

fff1	0.24 312	0.12 183	0.40 269	0.19 90	0.10 70	0.27 288	0.19 240	0.51 400	0.45 404	0.34 352	0.41 351	0.31 309	0.26 331	0.58 406	0.16 170	0.10 325	0.07 268	0.07 80	0.06 85	0.08 173	0.07 154

Any-RAFT	0.17 138	0.08 10	0.31 153	0.19 90	0.10 70	0.29 328	0.16 117	0.42 306	0.30 231	0.24 183	0.27 192	0.27 257	0.16 173	0.21 123	0.12 48	0.08 197	0.05 30	0.06 25	0.05 43	0.07 111	0.06 77

Selective-IGEV	0.12 42	0.09 41	0.22 68	0.19 90	0.10 70	0.15 24	0.14 63	0.27 107	0.15 23	0.13 51	0.14 70	0.13 68	0.08 7	0.21 123	0.12 48	0.06 25	0.05 30	0.07 80	0.06 85	0.06 44	0.05 22

Selective-RAFT	0.17 138	0.12 183	0.30 139	0.24 351	0.10 70	0.29 328	0.15 87	0.32 177	0.31 243	0.17 120	0.17 94	0.21 175	0.18 224	0.28 238	0.17 200	0.07 70	0.06 150	0.07 80	0.07 141	0.08 173	0.06 77

RCA-Stereo	0.16 120	0.09 41	0.25 94	0.20 150	0.10 70	0.19 115	0.17 153	0.36 241	0.35 290	0.20 146	0.25 175	0.17 131	0.17 199	0.18 65	0.14 122	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.06 85	0.06 44	0.05 22

Patchmatch Stereo++	0.18 162	0.12 183	0.37 227	0.22 253	0.10 70	0.18 89	0.14 63	0.29 137	0.22 120	0.28 222	0.29 210	0.25 227	0.17 199	0.26 206	0.16 170	0.08 197	0.06 150	0.10 309	0.08 216	0.10 304	0.08 220
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 162	0.12 183	0.37 227	0.22 253	0.10 70	0.18 89	0.16 117	0.29 137	0.22 120	0.28 222	0.29 210	0.25 227	0.18 224	0.24 159	0.16 170	0.08 197	0.06 150	0.10 309	0.08 216	0.10 304	0.08 220

ROB_FTStereo_v2	0.18 162	0.12 183	0.37 227	0.22 253	0.10 70	0.18 89	0.16 117	0.29 137	0.22 120	0.28 222	0.29 210	0.25 227	0.17 199	0.24 159	0.16 170	0.08 197	0.06 150	0.10 309	0.08 216	0.10 304	0.08 220

ROB_FTStereo	0.18 162	0.12 183	0.37 227	0.22 253	0.10 70	0.18 89	0.14 63	0.29 137	0.22 120	0.28 222	0.28 197	0.25 227	0.17 199	0.24 159	0.16 170	0.08 197	0.06 150	0.10 309	0.08 216	0.10 304	0.08 220

HUI-Stereo	0.18 162	0.12 183	0.37 227	0.22 253	0.10 70	0.18 89	0.14 63	0.29 137	0.22 120	0.28 222	0.28 197	0.25 227	0.17 199	0.22 139	0.16 170	0.08 197	0.06 150	0.10 309	0.08 216	0.10 304	0.08 220

iGMRVC	0.18 162	0.12 183	0.37 227	0.22 253	0.10 70	0.18 89	0.15 87	0.29 137	0.22 120	0.28 222	0.29 210	0.25 227	0.17 199	0.27 225	0.17 200	0.08 197	0.06 150	0.10 309	0.08 216	0.10 304	0.08 220

iRAFT	0.18 162	0.12 183	0.37 227	0.22 253	0.10 70	0.18 89	0.14 63	0.29 137	0.22 120	0.28 222	0.29 210	0.25 227	0.17 199	0.26 206	0.16 170	0.08 197	0.06 150	0.10 309	0.08 216	0.10 304	0.08 220

AnonymousM	0.17 138	0.19 395	0.24 82	0.18 51	0.10 70	0.18 89	0.17 153	0.30 156	0.23 138	0.26 203	0.20 128	0.18 141	0.14 142	0.19 88	0.14 122	0.09 276	0.06 150	0.38 536	0.15 471	0.06 44	0.05 22

cross-raft	0.17 138	0.12 183	0.41 292	0.23 300	0.10 70	0.20 146	0.24 391	0.33 191	0.23 138	0.23 169	0.28 197	0.29 282	0.15 157	0.17 47	0.15 146	0.06 25	0.05 30	0.07 80	0.07 141	0.06 44	0.05 22

RAFT-IKP	0.18 162	0.12 183	0.37 227	0.22 253	0.10 70	0.18 89	0.15 87	0.29 137	0.22 120	0.28 222	0.29 210	0.25 227	0.18 224	0.25 190	0.16 170	0.08 197	0.06 150	0.10 309	0.08 216	0.10 304	0.08 220

TestStereo	0.21 235	0.19 395	0.40 269	0.25 388	0.10 70	0.22 201	0.21 318	0.31 167	0.31 243	0.23 169	0.34 276	0.22 187	0.18 224	0.62 429	0.18 221	0.08 197	0.06 150	0.10 309	0.07 141	0.11 353	0.06 77

XX-TBD	0.15 106	0.18 379	0.28 122	0.22 253	0.10 70	0.22 201	0.15 87	0.22 46	0.27 185	0.22 163	0.26 185	0.14 91	0.12 91	0.16 33	0.13 88	0.08 197	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.07 111	0.06 77

AFF-stereo	0.18 162	0.15 321	0.32 159	0.21 194	0.10 70	0.18 89	0.18 196	0.33 191	0.27 185	0.25 191	0.37 306	0.25 227	0.17 199	0.24 159	0.15 146	0.06 25	0.05 30	0.08 159	0.08 216	0.07 111	0.05 22

BEATNet_4x	0.22 265	0.18 379	0.47 349	0.22 253	0.10 70	0.28 307	0.14 63	0.46 345	0.32 252	0.31 297	0.34 276	0.31 309	0.25 322	0.31 276	0.29 382	0.08 197	0.06 150	0.08 159	0.06 85	0.10 304	0.08 220

3.75w	0.11 17	0.09 41	0.15 10	0.17 20	0.11 113	0.18 89	0.12 24	0.23 65	0.14 18	0.13 51	0.11 20	0.08 3	0.10 43	0.16 33	0.11 11	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

IGEV	0.11 17	0.06 1	0.17 32	0.15 4	0.11 113	0.16 48	0.13 43	0.21 36	0.16 28	0.11 22	0.15 73	0.09 18	0.07 2	0.14 9	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 25	0.05 43	0.05 4	0.05 22

111111	0.11 17	0.07 2	0.17 32	0.19 90	0.11 113	0.13 13	0.11 17	0.22 46	0.15 23	0.11 22	0.12 30	0.12 57	0.08 7	0.18 65	0.11 11	0.07 70	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.08 173	0.06 77

MM-Stereo_test2	0.15 106	0.10 79	0.44 322	0.23 300	0.11 113	0.21 173	0.21 318	0.27 107	0.22 120	0.15 86	0.16 83	0.13 68	0.11 68	0.20 104	0.13 88	0.06 25	0.05 30	0.07 80	0.06 85	0.09 239	0.05 22

MM-Stereo_test1	0.17 138	0.10 79	0.39 261	0.23 300	0.11 113	0.20 146	0.22 344	0.33 191	0.29 219	0.22 163	0.21 140	0.15 107	0.14 142	0.23 148	0.13 88	0.07 70	0.06 150	0.08 159	0.07 141	0.09 239	0.06 77

GREAT-IGEV	0.12 42	0.09 41	0.25 94	0.16 8	0.11 113	0.14 16	0.16 117	0.17 9	0.17 46	0.10 11	0.15 73	0.09 18	0.09 18	0.18 65	0.10 1	0.06 25	0.07 268	0.06 25	0.05 43	0.07 111	0.10 334

SCV	0.14 78	0.14 288	0.24 82	0.21 194	0.11 113	0.15 24	0.16 117	0.31 167	0.18 56	0.11 22	0.15 73	0.13 68	0.10 43	0.23 148	0.11 11	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.06 85	0.09 239	0.06 77

HUF	0.15 106	0.11 141	0.38 246	0.17 20	0.11 113	0.16 48	0.17 153	0.22 46	0.20 91	0.11 22	0.13 43	0.14 91	0.11 68	0.18 65	0.12 48	0.07 70	0.20 519	0.06 25	0.05 43	0.07 111	0.14 429

AIO_test	0.12 42	0.09 41	0.20 52	0.19 90	0.11 113	0.15 24	0.17 153	0.19 19	0.16 28	0.11 22	0.13 43	0.14 91	0.09 18	0.20 104	0.12 48	0.07 70	0.05 30	0.06 25	0.05 43	0.06 44	0.05 22

GIP-stereo	0.12 42	0.09 41	0.20 52	0.19 90	0.11 113	0.16 48	0.14 63	0.29 137	0.18 56	0.11 22	0.16 83	0.13 68	0.09 18	0.15 16	0.12 48	0.07 70	0.05 30	0.06 25	0.05 43	0.06 44	0.05 22

tt45	0.14 78	0.09 41	0.22 68	0.19 90	0.11 113	0.23 222	0.18 196	0.22 46	0.17 46	0.15 86	0.13 43	0.14 91	0.10 43	0.30 269	0.14 122	0.07 70	0.05 30	0.08 159	0.06 85	0.07 111	0.07 154

999	0.14 78	0.08 10	0.24 82	0.19 90	0.11 113	0.20 146	0.17 153	0.24 79	0.18 56	0.13 51	0.16 83	0.14 91	0.11 68	0.36 309	0.15 146	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.06 85	0.06 44	0.07 154

ours_stereo	0.13 53	0.11 141	0.23 74	0.20 150	0.11 113	0.17 67	0.18 196	0.20 29	0.19 69	0.13 51	0.18 104	0.14 91	0.10 43	0.23 148	0.14 122	0.06 25	0.05 30	0.08 159	0.06 85	0.06 44	0.05 22

tg	0.16 120	0.11 141	0.25 94	0.21 194	0.11 113	0.23 222	0.15 87	0.34 199	0.24 153	0.20 146	0.25 175	0.19 155	0.12 91	0.24 159	0.15 146	0.07 70	0.05 30	0.09 236	0.09 302	0.08 173	0.07 154

ITSA-stereo	0.25 340	0.15 321	0.33 175	0.23 300	0.11 113	0.27 288	0.18 196	0.56 460	0.59 487	0.31 297	0.32 246	0.33 325	0.28 366	0.49 354	0.30 390	0.11 364	0.08 352	0.11 366	0.10 344	0.11 353	0.13 408

IGEV-Stereo++	0.11 17	0.08 10	0.15 10	0.19 90	0.11 113	0.14 16	0.10 9	0.22 46	0.18 56	0.10 11	0.13 43	0.10 35	0.11 68	0.14 9	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 25	0.05 43	0.06 44	0.05 22

RAStereo	0.13 53	0.12 183	0.27 111	0.22 253	0.11 113	0.15 24	0.18 196	0.23 65	0.23 138	0.13 51	0.17 94	0.11 49	0.09 18	0.15 16	0.13 88	0.08 197	0.06 150	0.08 159	0.06 85	0.07 111	0.05 22

Pointernet	0.13 53	0.07 2	0.27 111	0.19 90	0.11 113	0.20 146	0.12 24	0.31 167	0.24 153	0.15 86	0.15 73	0.13 68	0.11 68	0.17 47	0.13 88	0.08 197	0.05 30	0.06 25	0.05 43	0.06 44	0.05 22

test_sample6	0.25 340	0.13 245	0.41 292	0.21 194	0.11 113	0.30 345	0.22 344	0.51 400	0.35 290	0.33 332	0.43 380	0.30 298	0.24 301	0.57 399	0.22 308	0.10 325	0.07 268	0.10 309	0.10 344	0.11 353	0.10 334

test_sample2	0.21 235	0.10 79	0.28 122	0.19 90	0.11 113	0.27 288	0.21 318	0.43 318	0.29 219	0.26 203	0.31 237	0.30 298	0.24 301	0.45 340	0.18 221	0.09 276	0.07 268	0.08 159	0.07 141	0.09 239	0.09 278

MGS-Stereo	0.14 78	0.11 141	0.32 159	0.19 90	0.11 113	0.18 89	0.17 153	0.20 29	0.22 120	0.14 74	0.24 167	0.15 107	0.10 43	0.18 65	0.12 48	0.07 70	0.06 150	0.07 80	0.06 85	0.10 304	0.06 77

ACVNet-DCA	0.18 162	0.14 288	0.38 246	0.23 300	0.11 113	0.31 361	0.19 240	0.41 292	0.27 185	0.17 120	0.19 112	0.13 68	0.18 224	0.28 238	0.11 11	0.08 197	0.05 30	0.08 159	0.06 85	0.09 239	0.09 278

xx1	0.20 215	0.14 288	0.38 246	0.23 300	0.11 113	0.31 361	0.19 240	0.35 223	0.47 426	0.17 120	0.19 112	0.28 272	0.24 301	0.28 238	0.11 11	0.08 197	0.05 30	0.10 309	0.09 302	0.09 239	0.09 278

1test111	0.19 200	0.14 288	0.38 246	0.23 300	0.11 113	0.31 361	0.19 240	0.41 292	0.27 185	0.17 120	0.19 112	0.13 68	0.18 224	0.34 295	0.22 308	0.08 197	0.05 30	0.08 159	0.06 85	0.09 239	0.09 278

cc1	0.18 162	0.14 288	0.38 246	0.23 300	0.11 113	0.31 361	0.19 240	0.35 223	0.47 426	0.17 120	0.19 112	0.13 68	0.18 224	0.28 238	0.11 11	0.08 197	0.05 30	0.08 159	0.06 85	0.08 173	0.08 220

11t1	0.18 162	0.10 79	0.30 139	0.20 150	0.11 113	0.27 288	0.17 153	0.35 223	0.23 138	0.25 191	0.23 154	0.23 207	0.23 283	0.25 190	0.18 221	0.09 276	0.07 268	0.07 80	0.06 85	0.09 239	0.09 278

tt1	0.18 162	0.14 288	0.35 195	0.23 300	0.11 113	0.30 345	0.19 240	0.35 223	0.44 393	0.17 120	0.19 112	0.13 68	0.16 173	0.27 225	0.11 11	0.08 197	0.05 30	0.08 159	0.06 85	0.08 173	0.08 220

1111x	0.32 420	0.11 141	0.40 269	0.22 253	0.11 113	0.32 370	0.26 420	0.59 484	0.43 378	0.31 297	0.41 351	0.39 377	0.28 366	0.76 482	1.37 552	0.09 276	0.08 352	0.09 236	0.10 344	0.09 239	0.08 220

MSKI-zero shot	0.17 138	0.09 41	0.43 313	0.20 150	0.11 113	0.21 173	0.15 87	0.32 177	0.21 107	0.23 169	0.24 167	0.23 207	0.10 43	0.31 276	0.13 88	0.07 70	0.06 150	0.07 80	0.06 85	0.06 44	0.06 77

MIM_Stereo	0.18 162	0.12 183	0.38 246	0.20 150	0.11 113	0.17 67	0.14 63	0.35 223	0.25 166	0.27 212	0.35 287	0.23 207	0.13 122	0.27 225	0.16 170	0.06 25	0.07 268	0.08 159	0.08 216	0.08 173	0.06 77

anonymousdsp2	0.17 138	0.10 79	0.28 122	0.20 150	0.11 113	0.25 258	0.17 153	0.41 292	0.31 243	0.23 169	0.23 154	0.22 187	0.15 157	0.25 190	0.15 146	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.05 43	0.08 173	0.07 154

CASS	0.21 235	0.15 321	0.32 159	0.26 422	0.11 113	0.28 307	0.19 240	0.39 269	0.30 231	0.32 320	0.34 276	0.25 227	0.24 301	0.25 190	0.20 265	0.13 421	0.08 352	0.11 366	0.09 302	0.11 353	0.11 369
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.17 138	0.09 41	0.32 159	0.17 20	0.11 113	0.21 173	0.17 153	0.32 177	0.23 138	0.23 169	0.28 197	0.27 257	0.16 173	0.23 148	0.16 170	0.09 276	0.06 150	0.09 236	0.06 85	0.09 239	0.09 278

ProNet	0.14 78	0.12 183	0.25 94	0.19 90	0.11 113	0.19 115	0.19 240	0.27 107	0.20 91	0.14 74	0.13 43	0.13 68	0.12 91	0.24 159	0.12 48	0.06 25	0.05 30	0.07 80	0.06 85	0.07 111	0.07 154

qqq	0.20 215	0.12 183	0.31 153	0.20 150	0.11 113	0.23 222	0.19 240	0.41 292	0.27 185	0.24 183	0.28 197	0.28 272	0.24 301	0.34 295	0.22 308	0.08 197	0.07 268	0.10 309	0.09 302	0.09 239	0.09 278

x	0.19 200	0.11 141	0.29 132	0.20 150	0.11 113	0.26 278	0.18 196	0.41 292	0.29 219	0.25 191	0.29 210	0.28 272	0.24 301	0.26 206	0.23 327	0.09 276	0.07 268	0.08 159	0.07 141	0.09 239	0.08 220

IPLGR	0.21 235	0.13 245	0.61 425	0.21 194	0.11 113	0.25 258	0.18 196	0.41 292	0.37 314	0.28 222	0.27 192	0.21 175	0.19 239	0.37 312	0.18 221	0.07 70	0.06 150	0.08 159	0.07 141	0.07 111	0.06 77

test-3	0.16 120	0.09 41	0.31 153	0.21 194	0.11 113	0.18 89	0.16 117	0.30 156	0.27 185	0.26 203	0.16 83	0.22 187	0.12 91	0.26 206	0.18 221	0.06 25	0.04 2	0.08 159	0.08 216	0.06 44	0.06 77

test_1	0.16 120	0.09 41	0.31 153	0.21 194	0.11 113	0.18 89	0.16 117	0.30 156	0.27 185	0.25 191	0.16 83	0.22 187	0.12 91	0.26 206	0.18 221	0.06 25	0.04 2	0.08 159	0.08 216	0.06 44	0.06 77

test_3	0.18 162	0.11 141	0.32 159	0.24 351	0.11 113	0.22 201	0.25 408	0.31 167	0.31 243	0.25 191	0.18 104	0.23 207	0.13 122	0.25 190	0.19 250	0.06 25	0.05 30	0.09 236	0.10 344	0.07 111	0.06 77

TransformOpticalFlow	0.24 312	0.13 245	0.56 406	0.23 300	0.11 113	0.21 173	0.19 240	0.40 280	0.32 252	0.30 280	0.43 380	0.36 351	0.31 410	0.61 421	0.20 265	0.07 70	0.05 30	0.08 159	0.07 141	0.06 44	0.07 154

NRIStereo	0.18 162	0.11 141	0.35 195	0.23 300	0.11 113	0.24 244	0.20 287	0.29 137	0.26 175	0.26 203	0.25 175	0.25 227	0.18 224	0.34 295	0.18 221	0.07 70	0.06 150	0.09 236	0.07 141	0.09 239	0.08 220

THIR-Stereo	0.29 395	0.12 183	0.41 292	0.19 90	0.11 113	0.28 307	0.72 548	0.32 177	0.35 290	0.37 392	0.65 493	0.34 332	0.50 499	0.57 399	0.45 462	0.07 70	0.06 150	0.08 159	0.09 302	0.07 111	0.07 154

DeepStereo_RVC	0.18 162	0.11 141	0.40 269	0.21 194	0.11 113	0.19 115	0.16 117	0.28 126	0.22 120	0.27 212	0.27 192	0.23 207	0.28 366	0.24 159	0.18 221	0.08 197	0.06 150	0.09 236	0.07 141	0.09 239	0.10 334

IRAFT_RVC	0.22 265	0.12 183	0.39 261	0.26 422	0.11 113	0.18 89	0.24 391	0.40 280	0.37 314	0.31 297	0.30 223	0.29 282	0.24 301	0.55 384	0.22 308	0.08 197	0.06 150	0.10 309	0.08 216	0.08 173	0.07 154

RAFT-345	0.21 235	0.10 79	0.46 341	0.22 253	0.11 113	0.20 146	0.16 117	0.26 95	0.25 166	0.27 212	0.66 495	0.21 175	0.16 173	0.55 384	0.21 288	0.07 70	0.06 150	0.08 159	0.07 141	0.06 44	0.06 77

CRE-IMP	0.18 162	0.12 183	0.37 227	0.22 253	0.11 113	0.24 244	0.17 153	0.29 137	0.21 107	0.27 212	0.26 185	0.24 219	0.17 199	0.23 148	0.18 221	0.08 197	0.05 30	0.10 309	0.07 141	0.10 304	0.10 334

CroCo-Stereo	0.14 78	0.13 245	0.24 82	0.25 388	0.11 113	0.11 4	0.18 196	0.32 177	0.23 138	0.12 38	0.12 30	0.18 141	0.12 91	0.14 9	0.13 88	0.08 197	0.06 150	0.07 80	0.05 43	0.07 111	0.06 77
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
iRaftStereo_RVC	0.16 120	0.12 183	0.26 102	0.21 194	0.11 113	0.20 146	0.17 153	0.32 177	0.23 138	0.20 146	0.25 175	0.18 141	0.12 91	0.20 104	0.15 146	0.07 70	0.05 30	0.09 236	0.09 302	0.08 173	0.07 154

CREStereo++_RVC	0.15 106	0.08 10	0.26 102	0.17 20	0.11 113	0.18 89	0.13 43	0.22 46	0.30 231	0.21 157	0.30 223	0.13 68	0.11 68	0.16 33	0.15 146	0.07 70	0.04 2	0.06 25	0.15 471	0.06 44	0.05 22
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
222	0.41 476	0.10 79	0.29 132	0.19 90	0.11 113	0.36 414	0.20 287	0.57 470	0.39 338	0.35 369	0.44 391	0.30 298	0.27 350	0.55 384	3.56 575	0.11 364	0.07 268	0.08 159	0.08 216	0.09 239	0.09 278

xxxx	0.34 437	0.10 79	0.29 132	0.19 90	0.11 113	0.37 419	0.20 287	0.58 479	0.38 328	0.29 249	0.42 367	0.38 365	0.24 301	0.46 343	2.20 568	0.11 364	0.07 268	0.09 236	0.08 216	0.09 239	0.09 278

test_xeample	0.34 437	0.10 79	0.29 132	0.19 90	0.11 113	0.33 381	0.23 369	0.55 445	0.38 328	0.32 320	0.45 403	0.29 282	0.26 331	0.57 399	2.24 570	0.10 325	0.07 268	0.09 236	0.08 216	0.09 239	0.09 278

CFNet-RSSM	0.17 138	0.10 79	0.40 269	0.20 150	0.11 113	0.20 146	0.15 87	0.36 241	0.30 231	0.23 169	0.21 140	0.26 248	0.15 157	0.20 104	0.13 88	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.07 141	0.06 44	0.05 22

HSM-Net_RVC	0.27 364	0.11 141	0.42 302	0.19 90	0.11 113	0.34 394	0.20 287	0.62 504	0.43 378	0.40 432	0.43 380	0.50 454	0.26 331	0.76 482	0.22 308	0.08 197	0.07 268	0.07 80	0.07 141	0.08 173	0.08 220
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet	0.24 312	0.18 379	0.61 425	0.25 388	0.11 113	0.29 328	0.21 318	0.42 306	0.43 378	0.33 332	0.43 380	0.27 257	0.22 268	0.34 295	0.26 361	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.06 85	0.08 173	0.07 154

FlowAnything_test	0.14 78	0.11 141	0.21 59	0.21 194	0.12 169	0.17 67	0.16 117	0.25 86	0.16 28	0.15 86	0.13 43	0.15 107	0.14 142	0.18 65	0.16 170	0.10 325	0.07 268	0.11 366	0.12 422	0.08 173	0.09 278

monsterstereo	0.11 17	0.09 41	0.14 4	0.19 90	0.12 169	0.14 16	0.12 24	0.25 86	0.17 46	0.13 51	0.16 83	0.08 3	0.09 18	0.19 88	0.11 11	0.05 9	0.05 30	0.06 25	0.05 43	0.05 4	0.04 1

monsters	0.11 17	0.09 41	0.13 1	0.17 20	0.12 169	0.15 24	0.11 17	0.23 65	0.15 23	0.14 74	0.12 30	0.08 3	0.09 18	0.21 123	0.10 1	0.06 25	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

G2L-ROB	0.23 282	0.15 321	0.41 292	0.19 90	0.12 169	0.27 288	0.21 318	0.47 353	0.33 264	0.34 352	0.31 237	0.41 398	0.22 268	0.49 354	0.26 361	0.09 276	0.06 150	0.07 80	0.06 85	0.09 239	0.10 334

S2M2_L	0.13 53	0.11 141	0.20 52	0.16 8	0.12 169	0.12 8	0.07 1	0.18 15	0.20 91	0.12 38	0.15 73	0.14 91	0.12 91	0.15 16	0.14 122	0.13 421	0.09 386	0.09 236	0.10 344	0.11 353	0.09 278
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.14 78	0.11 141	0.25 94	0.19 90	0.12 169	0.15 24	0.16 117	0.30 156	0.22 120	0.13 51	0.15 73	0.13 68	0.09 18	0.24 159	0.10 1	0.06 25	0.05 30	0.06 25	0.06 85	0.09 239	0.06 77

mms	0.13 53	0.11 141	0.19 43	0.19 90	0.12 169	0.16 48	0.17 153	0.20 29	0.17 46	0.13 51	0.17 94	0.14 91	0.09 18	0.24 159	0.14 122	0.06 25	0.05 30	0.08 159	0.06 85	0.07 111	0.07 154

UGAM	0.26 356	0.14 288	0.45 333	0.25 388	0.12 169	0.23 222	0.25 408	0.32 177	0.41 364	0.31 297	0.42 367	0.41 398	0.22 268	0.92 518	0.22 308	0.08 197	0.06 150	0.14 451	0.12 422	0.10 304	0.07 154

rvit_stereo_0081	0.16 120	0.11 141	0.24 82	0.21 194	0.12 169	0.16 48	0.17 153	0.22 46	0.33 264	0.16 108	0.18 104	0.18 141	0.14 142	0.20 104	0.16 170	0.11 364	0.08 352	0.09 236	0.08 216	0.09 239	0.07 154

model_zeroshot	0.17 138	0.11 141	0.39 261	0.20 150	0.12 169	0.24 244	0.15 87	0.34 199	0.22 120	0.30 280	0.20 128	0.22 187	0.12 91	0.24 159	0.14 122	0.08 197	0.07 268	0.07 80	0.07 141	0.07 111	0.07 154

rvit_stereo_0082	0.16 120	0.11 141	0.24 82	0.21 194	0.12 169	0.16 48	0.17 153	0.22 46	0.33 264	0.16 108	0.18 104	0.18 141	0.14 142	0.20 104	0.16 170	0.11 364	0.08 352	0.09 236	0.08 216	0.09 239	0.07 154

test_sample5	0.24 312	0.13 245	0.42 302	0.21 194	0.12 169	0.30 345	0.21 318	0.50 383	0.34 274	0.32 320	0.41 351	0.29 282	0.23 283	0.55 384	0.21 288	0.10 325	0.07 268	0.10 309	0.09 302	0.11 353	0.10 334

test_sample4	0.24 312	0.13 245	0.43 313	0.20 150	0.12 169	0.32 370	0.21 318	0.51 400	0.34 274	0.31 297	0.37 306	0.28 272	0.23 283	0.53 376	0.21 288	0.10 325	0.07 268	0.10 309	0.09 302	0.11 353	0.10 334

test_sample3	0.23 282	0.12 183	0.43 313	0.19 90	0.12 169	0.32 370	0.20 287	0.50 383	0.34 274	0.31 297	0.33 267	0.29 282	0.22 268	0.53 376	0.22 308	0.10 325	0.07 268	0.09 236	0.08 216	0.10 304	0.10 334

test_sample1	0.20 215	0.10 79	0.28 122	0.19 90	0.12 169	0.28 307	0.19 240	0.41 292	0.25 166	0.26 203	0.31 237	0.29 282	0.26 331	0.44 337	0.21 288	0.09 276	0.07 268	0.08 159	0.07 141	0.09 239	0.09 278

CAS++	0.16 120	0.12 183	0.27 111	0.18 51	0.12 169	0.17 67	0.15 87	0.42 306	0.24 153	0.19 142	0.18 104	0.13 68	0.10 43	0.21 123	0.12 48	0.12 402	0.10 411	0.11 366	0.08 216	0.10 304	0.09 278
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	0.17 138	0.11 141	0.36 215	0.20 150	0.12 169	0.26 278	0.16 117	0.30 156	0.22 120	0.26 203	0.20 128	0.30 298	0.14 142	0.20 104	0.13 88	0.07 70	0.06 150	0.07 80	0.07 141	0.06 44	0.06 77

H2IRNET	0.18 162	0.13 245	0.35 195	0.21 194	0.12 169	0.20 146	0.15 87	0.27 107	0.30 231	0.17 120	0.31 237	0.25 227	0.20 248	0.24 159	0.18 221	0.07 70	0.06 150	0.09 236	0.10 344	0.09 239	0.06 77

mmm	0.21 235	0.12 183	0.31 153	0.22 253	0.12 169	0.28 307	0.21 318	0.41 292	0.27 185	0.29 249	0.38 320	0.29 282	0.24 301	0.29 254	0.22 308	0.09 276	0.07 268	0.11 366	0.09 302	0.10 304	0.09 278

ff7	0.14 78	0.12 183	0.27 111	0.19 90	0.12 169	0.21 173	0.18 196	0.27 107	0.20 91	0.15 86	0.13 43	0.12 57	0.12 91	0.24 159	0.12 48	0.07 70	0.05 30	0.08 159	0.07 141	0.07 111	0.07 154

IGEVStereo-DCA	0.14 78	0.11 141	0.27 111	0.19 90	0.12 169	0.20 146	0.18 196	0.27 107	0.20 91	0.15 86	0.12 30	0.14 91	0.12 91	0.28 238	0.14 122	0.07 70	0.06 150	0.08 159	0.07 141	0.07 111	0.07 154

ffff	0.14 78	0.12 183	0.27 111	0.19 90	0.12 169	0.21 173	0.18 196	0.27 107	0.20 91	0.15 86	0.13 43	0.12 57	0.12 91	0.24 159	0.12 48	0.07 70	0.05 30	0.08 159	0.07 141	0.07 111	0.07 154

rrr	0.17 138	0.11 141	0.57 409	0.19 90	0.12 169	0.20 146	0.18 196	0.35 223	0.22 120	0.15 86	0.12 30	0.14 91	0.12 91	0.28 238	0.14 122	0.07 70	0.06 150	0.08 159	0.07 141	0.07 111	0.07 154

DualNet	0.24 312	0.13 245	0.42 302	0.21 194	0.12 169	0.30 345	0.21 318	0.50 383	0.34 274	0.33 332	0.43 380	0.29 282	0.23 283	0.55 384	0.21 288	0.10 325	0.07 268	0.10 309	0.09 302	0.11 353	0.10 334

11t	0.14 78	0.12 183	0.27 111	0.19 90	0.12 169	0.21 173	0.18 196	0.27 107	0.20 91	0.15 86	0.13 43	0.12 57	0.12 91	0.24 159	0.12 48	0.07 70	0.05 30	0.08 159	0.07 141	0.07 111	0.07 154

IGEV_Zeroshot_test	0.18 162	0.10 79	0.65 444	0.20 150	0.12 169	0.19 115	0.15 87	0.34 199	0.19 69	0.28 222	0.22 150	0.27 257	0.13 122	0.23 148	0.18 221	0.07 70	0.06 150	0.08 159	0.08 216	0.07 111	0.06 77

testlalala	0.15 106	0.10 79	0.36 215	0.19 90	0.12 169	0.23 222	0.16 117	0.26 95	0.19 69	0.24 183	0.19 112	0.14 91	0.11 68	0.16 33	0.13 88	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.06 85	0.05 4	0.05 22

RAFT-Test	0.17 138	0.10 79	0.38 246	0.19 90	0.12 169	0.25 258	0.17 153	0.33 191	0.23 138	0.23 169	0.29 210	0.27 257	0.14 142	0.20 104	0.14 122	0.07 70	0.06 150	0.07 80	0.07 141	0.06 44	0.06 77

HH	0.18 162	0.12 183	0.55 402	0.22 253	0.12 169	0.18 89	0.18 196	0.34 199	0.19 69	0.20 146	0.24 167	0.34 332	0.18 224	0.29 254	0.12 48	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.07 141	0.07 111	0.06 77

HanStereo	0.18 162	0.12 183	0.55 402	0.22 253	0.12 169	0.18 89	0.18 196	0.34 199	0.19 69	0.20 146	0.24 167	0.34 332	0.18 224	0.29 254	0.12 48	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.07 141	0.07 111	0.06 77

LL-Strereo2	0.18 162	0.18 379	0.39 261	0.22 253	0.12 169	0.24 244	0.13 43	0.31 167	0.23 138	0.24 183	0.20 128	0.24 219	0.12 91	0.26 206	0.15 146	0.06 25	0.06 150	0.12 404	0.09 302	0.08 173	0.07 154

anonymousdsp	0.14 78	0.12 183	0.27 111	0.19 90	0.12 169	0.21 173	0.18 196	0.28 126	0.20 91	0.15 86	0.13 43	0.12 57	0.12 91	0.24 159	0.12 48	0.07 70	0.05 30	0.08 159	0.07 141	0.08 173	0.07 154

riskmin	0.18 162	0.09 41	0.34 185	0.18 51	0.12 169	0.24 244	0.16 117	0.34 199	0.28 200	0.21 157	0.23 154	0.33 325	0.24 301	0.23 148	0.17 200	0.09 276	0.06 150	0.09 236	0.06 85	0.10 304	0.10 334

ccc-4	0.14 78	0.12 183	0.27 111	0.19 90	0.12 169	0.21 173	0.18 196	0.27 107	0.20 91	0.15 86	0.13 43	0.12 57	0.12 91	0.24 159	0.12 48	0.07 70	0.05 30	0.08 159	0.07 141	0.07 111	0.07 154

raft_robust	0.22 265	0.17 365	0.30 139	0.22 253	0.12 169	0.23 222	0.22 344	0.49 373	0.48 436	0.32 320	0.32 246	0.26 248	0.23 283	0.53 376	0.15 146	0.07 70	0.06 150	0.08 159	0.10 344	0.08 173	0.06 77

test_4	0.18 162	0.12 183	0.34 185	0.23 300	0.12 169	0.18 89	0.22 344	0.26 95	0.24 153	0.24 183	0.47 420	0.22 187	0.13 122	0.24 159	0.16 170	0.06 25	0.05 30	0.09 236	0.09 302	0.07 111	0.05 22

IGEV-Stereo	0.14 78	0.12 183	0.27 111	0.19 90	0.12 169	0.21 173	0.18 196	0.28 126	0.20 91	0.15 86	0.13 43	0.12 57	0.12 91	0.24 159	0.12 48	0.07 70	0.05 30	0.08 159	0.07 141	0.08 173	0.07 154
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
dd	0.22 265	0.26 463	0.40 269	0.22 253	0.12 169	0.25 258	0.21 318	0.32 177	0.44 393	0.29 249	0.28 197	0.25 227	0.16 173	0.30 269	0.25 348	0.12 402	0.07 268	0.10 309	0.08 216	0.11 353	0.09 278

IPLG	0.21 235	0.15 321	0.53 393	0.21 194	0.12 169	0.28 307	0.17 153	0.42 306	0.30 231	0.33 332	0.32 246	0.15 107	0.17 199	0.50 358	0.21 288	0.07 70	0.05 30	0.08 159	0.07 141	0.07 111	0.06 77

MIPNet	0.21 235	0.15 321	0.52 389	0.21 194	0.12 169	0.27 288	0.20 287	0.45 334	0.37 314	0.30 280	0.23 154	0.19 155	0.24 301	0.27 225	0.19 250	0.07 70	0.05 30	0.08 159	0.07 141	0.07 111	0.06 77

GMOStereo	0.18 162	0.14 288	0.30 139	0.22 253	0.12 169	0.20 146	0.27 426	0.26 95	0.28 200	0.31 297	0.32 246	0.26 248	0.17 199	0.15 16	0.12 48	0.07 70	0.07 268	0.10 309	0.08 216	0.08 173	0.05 22

error version	0.18 162	0.14 288	0.30 139	0.22 253	0.12 169	0.20 146	0.27 426	0.26 95	0.28 200	0.31 297	0.32 246	0.26 248	0.17 199	0.15 16	0.12 48	0.07 70	0.07 268	0.10 309	0.08 216	0.08 173	0.05 22

test-v	0.18 162	0.14 288	0.30 139	0.22 253	0.12 169	0.20 146	0.27 426	0.26 95	0.28 200	0.31 297	0.32 246	0.26 248	0.17 199	0.15 16	0.12 48	0.07 70	0.07 268	0.10 309	0.08 216	0.08 173	0.05 22

CrosDoStereo	0.31 411	0.10 79	0.49 363	0.18 51	0.12 169	0.22 201	1.11 570	0.34 199	0.37 314	0.38 407	0.61 484	0.28 272	0.46 487	0.61 421	0.57 486	0.07 70	0.06 150	0.08 159	0.08 216	0.07 111	0.07 154

PFNet+	0.20 215	0.10 79	0.37 227	0.21 194	0.12 169	0.17 67	0.19 240	0.29 137	0.34 274	0.33 332	0.32 246	0.24 219	0.16 173	0.32 282	0.17 200	0.10 325	0.07 268	0.11 366	0.10 344	0.08 173	0.12 392

LCNet	0.21 235	0.11 141	0.29 132	0.25 388	0.12 169	0.23 222	0.19 240	0.34 199	0.26 175	0.28 222	0.35 287	0.26 248	0.30 394	0.35 304	0.17 200	0.07 70	0.05 30	0.09 236	0.10 344	0.13 405	0.22 507

STrans-v2	0.24 312	0.13 245	0.54 396	0.21 194	0.12 169	0.23 222	0.21 318	0.47 353	0.28 200	0.31 297	0.42 367	0.36 351	0.35 433	0.62 429	0.23 327	0.07 70	0.05 30	0.08 159	0.07 141	0.06 44	0.06 77

IIG-Stereo	0.23 282	0.13 245	0.35 195	0.29 474	0.12 169	0.23 222	0.14 63	0.38 257	0.31 243	0.34 352	0.37 306	0.33 325	0.21 255	0.70 458	0.26 361	0.08 197	0.06 150	0.09 236	0.07 141	0.07 111	0.06 77

NF-Stereo	0.20 215	0.10 79	0.35 195	0.24 351	0.12 169	0.21 173	0.18 196	0.38 257	0.32 252	0.28 222	0.30 223	0.22 187	0.16 173	0.51 363	0.20 265	0.08 197	0.06 150	0.09 236	0.08 216	0.08 173	0.13 408

OCTAStereo	0.20 215	0.10 79	0.35 195	0.24 351	0.12 169	0.21 173	0.18 196	0.38 257	0.32 252	0.28 222	0.30 223	0.22 187	0.16 173	0.51 363	0.20 265	0.08 197	0.06 150	0.09 236	0.08 216	0.08 173	0.13 408

PSM-softLoss	0.21 235	0.10 79	0.39 261	0.24 351	0.12 169	0.20 146	0.18 196	0.38 257	0.26 175	0.29 249	0.32 246	0.24 219	0.16 173	0.52 369	0.20 265	0.09 276	0.06 150	0.10 309	0.09 302	0.08 173	0.12 392

KMStereo	0.21 235	0.10 79	0.39 261	0.24 351	0.12 169	0.20 146	0.18 196	0.38 257	0.26 175	0.29 249	0.32 246	0.24 219	0.16 173	0.52 369	0.20 265	0.09 276	0.06 150	0.10 309	0.09 302	0.08 173	0.12 392

PSM-AAD	0.25 340	0.10 79	0.30 139	0.24 351	0.12 169	0.26 278	0.38 499	0.34 199	0.28 200	0.35 369	0.39 333	0.28 272	0.79 535	0.30 269	0.16 170	0.07 70	0.06 150	0.12 404	0.11 383	0.08 173	0.21 502

KYRaft	0.22 265	0.10 79	0.30 139	0.23 300	0.12 169	0.23 222	0.23 369	0.35 223	0.24 153	0.35 369	0.54 454	0.34 332	0.26 331	0.29 254	0.15 146	0.07 70	0.05 30	0.09 236	0.10 344	0.08 173	0.31 532

DeepStereo_LL	0.31 411	0.10 79	0.49 363	0.18 51	0.12 169	0.22 201	1.11 570	0.34 199	0.37 314	0.38 407	0.61 484	0.28 272	0.46 487	0.61 421	0.57 486	0.07 70	0.06 150	0.08 159	0.08 216	0.07 111	0.07 154

DEmStereo	0.26 356	0.09 41	0.47 349	0.19 90	0.12 169	0.30 345	0.25 408	0.28 126	0.36 303	0.36 385	0.58 470	0.25 227	0.48 496	0.53 376	0.44 459	0.07 70	0.06 150	0.08 159	0.08 216	0.06 44	0.07 154

DRaft	0.24 312	0.10 79	0.34 185	0.18 51	0.12 169	0.28 307	0.23 369	0.33 191	0.39 338	0.38 407	0.61 484	0.21 175	0.41 464	0.48 349	0.42 453	0.07 70	0.06 150	0.08 159	0.08 216	0.07 111	0.08 220

RE-Stereo	0.20 215	0.10 79	0.35 195	0.24 351	0.12 169	0.21 173	0.18 196	0.38 257	0.32 252	0.28 222	0.30 223	0.22 187	0.16 173	0.51 363	0.20 265	0.08 197	0.06 150	0.09 236	0.08 216	0.08 173	0.13 408

Pruner-Stereo	0.19 200	0.11 141	0.34 185	0.29 474	0.12 169	0.19 115	0.17 153	0.31 167	0.29 219	0.33 332	0.32 246	0.25 227	0.15 157	0.24 159	0.21 288	0.09 276	0.06 150	0.09 236	0.08 216	0.08 173	0.09 278

TVStereo	0.20 215	0.10 79	0.35 195	0.24 351	0.12 169	0.21 173	0.18 196	0.38 257	0.32 252	0.28 222	0.30 223	0.22 187	0.16 173	0.51 363	0.20 265	0.08 197	0.06 150	0.09 236	0.08 216	0.08 173	0.13 408

RAFT-RH_RVC	0.25 340	0.11 141	0.45 333	0.21 194	0.12 169	0.25 258	0.14 63	0.27 107	0.27 185	0.38 407	1.15 540	0.23 207	0.17 199	0.57 399	0.24 338	0.07 70	0.05 30	0.10 309	0.07 141	0.06 44	0.07 154

test-2	0.18 162	0.14 288	0.30 139	0.22 253	0.12 169	0.20 146	0.27 426	0.26 95	0.28 200	0.31 297	0.32 246	0.26 248	0.17 199	0.15 16	0.12 48	0.07 70	0.07 268	0.10 309	0.08 216	0.08 173	0.05 22

RAFT	0.21 235	0.17 365	0.32 159	0.24 351	0.12 169	0.25 258	0.27 426	0.35 223	0.28 200	0.33 332	0.33 267	0.38 365	0.22 268	0.29 254	0.17 200	0.08 197	0.08 352	0.11 366	0.10 344	0.10 304	0.06 77

Prome-Stereo	0.21 235	0.10 79	0.30 139	0.24 351	0.12 169	0.23 222	0.23 369	0.36 241	0.25 166	0.33 332	0.59 472	0.24 219	0.28 366	0.29 254	0.16 170	0.07 70	0.05 30	0.08 159	0.07 141	0.08 173	0.20 494

test_xeample3	0.16 120	0.11 141	0.56 406	0.19 90	0.12 169	0.20 146	0.18 196	0.35 223	0.20 91	0.16 108	0.12 30	0.13 68	0.12 91	0.24 159	0.15 146	0.07 70	0.06 150	0.07 80	0.08 216	0.07 111	0.07 154

ARAFT	0.24 312	0.21 421	0.78 472	0.22 253	0.12 169	0.29 328	0.24 391	0.43 318	0.32 252	0.33 332	0.28 197	0.28 272	0.19 239	0.49 354	0.18 221	0.07 70	0.06 150	0.12 404	0.11 383	0.09 239	0.06 77

GMStereo	0.19 200	0.25 452	0.40 269	0.21 194	0.12 169	0.22 201	0.19 240	0.29 137	0.40 354	0.25 191	0.23 154	0.16 124	0.15 157	0.25 190	0.19 250	0.09 276	0.06 150	0.08 159	0.08 216	0.10 304	0.08 220
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.21 235	0.10 79	0.33 175	0.21 194	0.12 169	0.30 345	0.46 521	0.46 345	0.20 91	0.25 191	0.50 430	0.17 131	0.16 173	0.24 159	0.23 327	0.07 70	0.06 150	0.07 80	0.10 344	0.06 44	0.07 154

Gwc-CoAtRS	0.17 138	0.10 79	0.37 227	0.20 150	0.12 169	0.19 115	0.15 87	0.32 177	0.28 200	0.23 169	0.23 154	0.27 257	0.15 157	0.20 104	0.13 88	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.07 141	0.06 44	0.06 77

FENet	0.21 235	0.11 141	0.45 333	0.21 194	0.12 169	0.26 278	0.17 153	0.41 292	0.35 290	0.30 280	0.31 237	0.29 282	0.23 283	0.26 206	0.23 327	0.09 276	0.06 150	0.09 236	0.09 302	0.09 239	0.09 278

R-Stereo Train	0.18 162	0.09 41	0.32 159	0.22 253	0.12 169	0.22 201	0.19 240	0.42 306	0.19 69	0.31 297	0.45 403	0.20 164	0.14 142	0.18 65	0.15 146	0.08 197	0.06 150	0.07 80	0.06 85	0.06 44	0.06 77

RAFT-Stereo	0.18 162	0.09 41	0.32 159	0.22 253	0.12 169	0.22 201	0.19 240	0.42 306	0.19 69	0.31 297	0.45 403	0.20 164	0.14 142	0.18 65	0.15 146	0.08 197	0.06 150	0.07 80	0.06 85	0.06 44	0.06 77
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AdaStereo	0.24 312	0.16 346	0.37 227	0.24 351	0.12 169	0.32 370	0.17 153	0.54 435	0.42 371	0.33 332	0.38 320	0.35 346	0.21 255	0.30 269	0.22 308	0.14 447	0.06 150	0.13 425	0.08 216	0.11 353	0.08 220
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.
iResNet_ROB	0.25 340	0.19 395	0.40 269	0.20 150	0.12 169	0.30 345	0.16 117	0.55 445	0.53 468	0.38 407	0.43 380	0.37 357	0.26 331	0.38 317	0.22 308	0.08 197	0.06 150	0.06 25	0.04 1	0.09 239	0.09 278

G2L-Stereo_test	0.24 312	0.16 346	0.38 246	0.19 90	0.13 243	0.27 288	0.24 391	0.49 373	0.38 328	0.37 392	0.37 306	0.40 391	0.24 301	0.52 369	0.28 370	0.08 197	0.06 150	0.06 25	0.06 85	0.09 239	0.08 220

rvit_0105_5	0.21 235	0.15 321	0.38 246	0.23 300	0.13 243	0.22 201	0.24 391	0.36 241	0.39 338	0.21 157	0.23 154	0.26 248	0.19 239	0.26 206	0.19 250	0.15 460	0.13 465	0.12 404	0.12 422	0.10 304	0.09 278

UGAM-zero	0.23 282	0.10 79	0.54 396	0.19 90	0.13 243	0.21 173	0.14 63	0.44 324	0.22 120	0.28 222	0.28 197	0.51 458	0.33 420	0.65 443	0.14 122	0.07 70	0.06 150	0.07 80	0.08 216	0.06 44	0.07 154

rvit_stereo_0083	0.16 120	0.12 183	0.26 102	0.21 194	0.13 243	0.17 67	0.17 153	0.22 46	0.34 274	0.16 108	0.21 140	0.19 155	0.16 173	0.21 123	0.16 170	0.11 364	0.10 411	0.10 309	0.08 216	0.09 239	0.07 154

rvit_stereo_0081_aga	0.16 120	0.14 288	0.28 122	0.21 194	0.13 243	0.19 115	0.17 153	0.23 65	0.24 153	0.17 120	0.21 140	0.19 155	0.13 122	0.19 88	0.14 122	0.11 364	0.08 352	0.09 236	0.08 216	0.09 239	0.07 154

GCAP-BAT	0.16 120	0.11 141	0.36 215	0.18 51	0.13 243	0.21 173	0.16 117	0.23 65	0.18 56	0.26 203	0.28 197	0.20 164	0.11 68	0.24 159	0.17 200	0.07 70	0.06 150	0.07 80	0.06 85	0.05 4	0.06 77

rvit_stereo_0080	0.15 106	0.13 245	0.25 94	0.19 90	0.13 243	0.15 24	0.20 287	0.28 126	0.24 153	0.15 86	0.17 94	0.19 155	0.13 122	0.19 88	0.15 146	0.11 364	0.08 352	0.08 159	0.08 216	0.10 304	0.07 154

IGEV-Stereo+	0.12 42	0.08 10	0.17 32	0.18 51	0.13 243	0.09 1	0.11 17	0.16 4	0.15 23	0.10 11	0.08 10	0.10 35	0.10 43	0.21 123	0.11 11	0.07 70	0.05 30	0.06 25	0.05 43	0.16 445	0.24 519

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 138	0.13 245	0.24 82	0.19 90	0.13 243	0.24 244	0.17 153	0.30 156	0.37 314	0.43 457	0.17 94	0.13 68	0.12 91	0.19 88	0.15 146	0.08 197	0.07 268	0.09 236	0.07 141	0.09 239	0.08 220

ffm	0.22 265	0.12 183	0.42 302	0.20 150	0.13 243	0.28 307	0.20 287	0.35 223	0.44 393	0.30 280	0.42 367	0.34 332	0.23 283	0.27 225	0.11 11	0.08 197	0.05 30	0.11 366	0.10 344	0.08 173	0.08 220

ff1	0.29 395	0.12 183	0.42 302	0.20 150	0.13 243	0.28 307	0.20 287	0.35 223	0.44 393	0.30 280	0.42 367	0.34 332	0.23 283	0.81 499	1.08 536	0.08 197	0.05 30	0.11 366	0.10 344	0.08 173	0.08 220

mmx	0.31 411	0.12 183	0.42 302	0.20 150	0.13 243	0.28 307	0.20 287	0.55 445	0.45 404	0.30 280	0.42 367	0.34 332	0.23 283	0.81 499	1.08 536	0.10 325	0.07 268	0.11 366	0.10 344	0.11 353	0.10 334

ttt	0.29 395	0.12 183	0.34 185	0.21 194	0.13 243	0.29 328	0.20 287	0.56 460	0.47 426	0.31 297	0.44 391	0.30 298	0.22 268	0.65 443	0.85 522	0.13 421	0.10 411	0.10 309	0.10 344	0.11 353	0.11 369

whm_eth	0.15 106	0.13 245	0.25 94	0.19 90	0.13 243	0.15 24	0.20 287	0.28 126	0.24 153	0.15 86	0.17 94	0.19 155	0.13 122	0.19 88	0.15 146	0.11 364	0.08 352	0.08 159	0.08 216	0.10 304	0.07 154

xxx	0.31 411	0.12 183	0.42 302	0.20 150	0.13 243	0.28 307	0.20 287	0.55 445	0.45 404	0.30 280	0.42 367	0.34 332	0.23 283	0.81 499	1.08 536	0.10 325	0.07 268	0.11 366	0.10 344	0.11 353	0.10 334

GMStereo_Zeroshot	0.24 312	0.21 421	0.45 333	0.26 422	0.13 243	0.28 307	0.15 87	0.39 269	0.35 290	0.37 392	0.43 380	0.40 391	0.17 199	0.34 295	0.20 265	0.12 402	0.07 268	0.13 425	0.07 141	0.16 445	0.09 278

plain	0.17 138	0.13 245	0.43 313	0.21 194	0.13 243	0.16 48	0.17 153	0.27 107	0.22 120	0.16 108	0.26 185	0.13 68	0.16 173	0.27 225	0.16 170	0.08 197	0.06 150	0.10 309	0.07 141	0.10 304	0.07 154

UniTT-Stereo	0.14 78	0.10 79	0.30 139	0.21 194	0.13 243	0.17 67	0.13 43	0.19 19	0.18 56	0.15 86	0.20 128	0.10 35	0.11 68	0.18 65	0.16 170	0.08 197	0.06 150	0.07 80	0.06 85	0.08 173	0.06 77

PCWNet_CMD	0.23 282	0.13 245	0.48 358	0.20 150	0.13 243	0.28 307	0.16 117	0.46 345	0.46 421	0.29 249	0.36 297	0.37 357	0.24 301	0.28 238	0.20 265	0.09 276	0.06 150	0.10 309	0.08 216	0.11 353	0.09 278

ToySt	0.24 312	0.16 346	0.48 358	0.21 194	0.13 243	0.29 328	0.29 447	0.39 269	0.39 338	0.27 212	0.35 287	0.39 377	0.31 410	0.31 276	0.29 382	0.08 197	0.09 386	0.10 309	0.11 383	0.11 353	0.10 334

TestStereo1	0.21 235	0.16 346	0.32 159	0.26 422	0.13 243	0.26 278	0.27 426	0.40 280	0.36 303	0.29 249	0.39 333	0.22 187	0.21 255	0.33 289	0.17 200	0.07 70	0.06 150	0.09 236	0.08 216	0.08 173	0.07 154

DisPM	0.19 200	0.10 79	0.35 195	0.23 300	0.13 243	0.18 89	0.20 287	0.29 137	0.29 219	0.33 332	0.34 276	0.23 207	0.16 173	0.33 289	0.16 170	0.09 276	0.06 150	0.09 236	0.08 216	0.07 111	0.11 369

SA-5K	0.21 235	0.16 346	0.32 159	0.26 422	0.13 243	0.26 278	0.27 426	0.40 280	0.36 303	0.29 249	0.39 333	0.22 187	0.21 255	0.33 289	0.17 200	0.07 70	0.06 150	0.09 236	0.08 216	0.08 173	0.07 154

Sa-1000	0.22 265	0.15 321	0.35 195	0.23 300	0.13 243	0.28 307	0.23 369	0.47 353	0.39 338	0.30 280	0.50 430	0.26 248	0.19 239	0.33 289	0.16 170	0.07 70	0.06 150	0.10 309	0.11 383	0.08 173	0.06 77

SA	0.22 265	0.16 346	0.36 215	0.23 300	0.13 243	0.24 244	0.23 369	0.45 334	0.40 354	0.27 212	0.44 391	0.23 207	0.23 283	0.33 289	0.17 200	0.07 70	0.06 150	0.10 309	0.11 383	0.08 173	0.06 77

iRaft-Stereo_5w	0.23 282	0.18 379	0.44 322	0.22 253	0.13 243	0.19 115	0.19 240	0.37 251	0.32 252	0.28 222	0.37 306	0.34 332	0.23 283	0.65 443	0.27 366	0.06 25	0.06 150	0.08 159	0.07 141	0.09 239	0.08 220

iRaft-Stereo_20w	0.19 200	0.10 79	0.46 341	0.19 90	0.13 243	0.25 258	0.19 240	0.52 417	0.19 69	0.29 249	0.21 140	0.22 187	0.20 248	0.28 238	0.18 221	0.07 70	0.06 150	0.07 80	0.08 216	0.08 173	0.08 220

GwcNet-ADL	0.22 265	0.14 288	0.58 414	0.24 351	0.13 243	0.22 201	0.23 369	0.49 373	0.40 354	0.27 212	0.29 210	0.30 298	0.20 248	0.26 206	0.23 327	0.09 276	0.07 268	0.07 80	0.07 141	0.09 239	0.09 278

OMP-Stereo	0.23 282	0.14 288	0.35 195	0.29 474	0.13 243	0.21 173	0.16 117	0.37 251	0.33 264	0.34 352	0.30 223	0.34 332	0.19 239	0.70 458	0.24 338	0.07 70	0.06 150	0.09 236	0.07 141	0.07 111	0.06 77

FTStereo	0.28 384	0.10 79	0.43 313	0.23 300	0.13 243	0.21 173	0.53 535	0.34 199	0.26 175	0.38 407	0.95 529	0.30 298	0.56 509	0.32 282	0.18 221	0.08 197	0.06 150	0.09 236	0.08 216	0.07 111	0.19 484

SST-Stereo	0.21 235	0.10 79	0.37 227	0.24 351	0.13 243	0.19 115	0.17 153	0.31 167	0.24 153	0.34 352	0.33 267	0.29 282	0.25 322	0.56 395	0.17 200	0.08 197	0.05 30	0.10 309	0.08 216	0.09 239	0.07 154

RAFT_R40	0.21 235	0.10 79	0.37 227	0.24 351	0.13 243	0.18 89	0.18 196	0.31 167	0.29 219	0.33 332	0.33 267	0.30 298	0.24 301	0.55 384	0.18 221	0.08 197	0.05 30	0.10 309	0.08 216	0.08 173	0.07 154

GrayStereo	0.25 340	0.09 41	0.32 159	0.26 422	0.13 243	0.23 222	0.47 525	0.34 199	0.30 231	0.39 422	0.47 420	0.30 298	0.79 535	0.29 254	0.16 170	0.07 70	0.06 150	0.08 159	0.09 302	0.07 111	0.13 408

test-1	0.17 138	0.11 141	0.40 269	0.23 300	0.13 243	0.22 201	0.23 369	0.34 199	0.26 175	0.20 146	0.24 167	0.22 187	0.14 142	0.16 33	0.20 265	0.07 70	0.06 150	0.08 159	0.07 141	0.06 44	0.08 220

GMM-Stereo	0.21 235	0.10 79	0.43 313	0.23 300	0.13 243	0.24 244	0.25 408	0.37 251	0.27 185	0.30 280	0.45 403	0.27 257	0.21 255	0.31 276	0.17 200	0.07 70	0.05 30	0.10 309	0.09 302	0.08 173	0.19 484

CFNet_pseudo	0.23 282	0.13 245	0.47 349	0.19 90	0.13 243	0.26 278	0.16 117	0.44 324	0.44 393	0.29 249	0.37 306	0.38 365	0.23 283	0.29 254	0.21 288	0.09 276	0.06 150	0.11 366	0.08 216	0.11 353	0.09 278

GwcNet-RSSM	0.26 356	0.17 365	0.46 341	0.21 194	0.13 243	0.28 307	0.23 369	0.44 324	0.42 371	0.31 297	0.45 403	0.40 391	0.26 331	0.55 384	0.28 370	0.11 364	0.07 268	0.09 236	0.10 344	0.09 239	0.08 220

DIP-Stereo	0.18 162	0.12 183	0.33 175	0.20 150	0.13 243	0.28 307	0.12 24	0.42 306	0.25 166	0.27 212	0.32 246	0.21 175	0.17 199	0.25 190	0.20 265	0.07 70	0.06 150	0.08 159	0.06 85	0.07 111	0.08 220
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.23 282	0.13 245	0.48 358	0.20 150	0.13 243	0.28 307	0.16 117	0.46 345	0.46 421	0.29 249	0.36 297	0.37 357	0.24 301	0.28 238	0.20 265	0.09 276	0.06 150	0.09 236	0.08 216	0.11 353	0.09 278

ccs_rob	0.23 282	0.13 245	0.47 349	0.20 150	0.13 243	0.26 278	0.17 153	0.44 324	0.44 393	0.29 249	0.37 306	0.38 365	0.23 283	0.29 254	0.21 288	0.09 276	0.06 150	0.11 366	0.08 216	0.11 353	0.09 278

iResNetv2_ROB	0.27 364	0.26 463	0.72 465	0.23 300	0.13 243	0.29 328	0.18 196	0.52 417	0.49 445	0.37 392	0.45 403	0.39 377	0.25 322	0.34 295	0.20 265	0.08 197	0.06 150	0.07 80	0.05 43	0.12 390	0.09 278

CBMV	0.33 429	0.21 421	0.54 396	0.23 300	0.13 243	0.42 451	0.33 479	0.53 428	0.48 436	0.52 496	0.49 428	0.50 454	0.41 464	0.56 395	0.31 397	0.15 460	0.16 497	0.18 491	0.16 483	0.13 405	0.13 408
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	0.32 420	0.21 421	0.82 487	0.23 300	0.14 285	0.30 345	0.26 420	0.43 318	0.50 453	0.32 320	0.60 477	0.39 377	0.29 381	0.73 468	0.66 506	0.08 197	0.06 150	0.08 159	0.07 141	0.10 304	0.08 220

G2L-Stereo	0.25 340	0.16 346	0.47 349	0.22 253	0.14 285	0.25 258	0.18 196	0.46 345	0.35 290	0.33 332	0.37 306	0.40 391	0.22 268	0.60 414	0.30 390	0.10 325	0.09 386	0.10 309	0.08 216	0.09 239	0.09 278

MM-Stereo_test3	0.17 138	0.12 183	0.29 132	0.23 300	0.14 285	0.19 115	0.22 344	0.39 269	0.36 303	0.16 108	0.24 167	0.17 131	0.12 91	0.19 88	0.14 122	0.07 70	0.07 268	0.08 159	0.06 85	0.09 239	0.06 77

PAM_32	0.23 282	0.10 79	0.63 436	0.21 194	0.14 285	0.33 381	0.19 240	0.36 241	0.23 138	0.29 249	0.28 197	0.56 479	0.28 366	0.27 225	0.18 221	0.08 197	0.06 150	0.08 159	0.09 302	0.07 111	0.09 278

rvit_0105_6	0.19 200	0.14 288	0.34 185	0.23 300	0.14 285	0.18 89	0.20 287	0.29 137	0.37 314	0.18 137	0.22 150	0.23 207	0.17 199	0.26 206	0.17 200	0.15 460	0.13 465	0.13 425	0.11 383	0.11 353	0.08 220

rvit_0105_4	0.20 215	0.15 321	0.38 246	0.23 300	0.14 285	0.20 146	0.22 344	0.33 191	0.39 338	0.19 142	0.24 167	0.25 227	0.19 239	0.27 225	0.17 200	0.16 475	0.13 465	0.13 425	0.11 383	0.11 353	0.08 220

DCVSM-stereo	0.24 312	0.13 245	0.52 389	0.20 150	0.14 285	0.26 278	0.13 43	0.34 199	0.34 274	0.41 441	0.33 267	0.47 436	0.29 381	0.30 269	0.22 308	0.10 325	0.10 411	0.11 366	0.10 344	0.12 390	0.15 441

rvit_stereo_ft	0.17 138	0.14 288	0.30 139	0.25 388	0.14 285	0.17 67	0.21 318	0.28 126	0.26 175	0.16 108	0.19 112	0.20 164	0.16 173	0.22 139	0.17 200	0.11 364	0.07 268	0.09 236	0.09 302	0.09 239	0.07 154

test_sample7	0.25 340	0.15 321	0.35 195	0.20 150	0.14 285	0.28 307	0.21 318	0.51 400	0.38 328	0.37 392	0.34 276	0.37 357	0.30 394	0.39 319	0.23 327	0.14 447	0.09 386	0.13 425	0.12 422	0.13 405	0.12 392

MyStereo07	0.16 120	0.12 183	0.26 102	0.22 253	0.14 285	0.25 258	0.23 369	0.29 137	0.21 107	0.15 86	0.13 43	0.12 57	0.13 122	0.25 190	0.13 88	0.07 70	0.07 268	0.09 236	0.08 216	0.08 173	0.08 220

MyStereo06	0.20 215	0.12 183	0.57 409	0.21 194	0.14 285	0.25 258	0.23 369	0.40 280	0.21 107	0.30 280	0.24 167	0.31 309	0.18 224	0.22 139	0.18 221	0.07 70	0.07 268	0.09 236	0.08 216	0.08 173	0.08 220

MyStereo05	0.23 282	0.12 183	0.57 409	0.21 194	0.14 285	0.25 258	0.23 369	0.48 365	0.52 464	0.31 297	0.23 154	0.25 227	0.22 268	0.30 269	0.21 288	0.07 70	0.07 268	0.09 236	0.08 216	0.08 173	0.08 220

MyStereo04	0.23 282	0.12 183	0.55 402	0.22 253	0.14 285	0.25 258	0.23 369	0.49 373	0.52 464	0.28 222	0.23 154	0.27 257	0.23 283	0.30 269	0.22 308	0.07 70	0.07 268	0.09 236	0.08 216	0.08 173	0.08 220

AE-Stereo	0.17 138	0.11 141	0.31 153	0.24 351	0.14 285	0.23 222	0.18 196	0.34 199	0.29 219	0.15 86	0.25 175	0.21 175	0.13 122	0.20 104	0.14 122	0.07 70	0.08 352	0.09 236	0.10 344	0.07 111	0.06 77

CoDeX	0.23 282	0.12 183	0.46 341	0.21 194	0.14 285	0.29 328	0.21 318	0.53 428	0.41 364	0.29 249	0.35 287	0.29 282	0.22 268	0.48 349	0.19 250	0.09 276	0.06 150	0.08 159	0.07 141	0.08 173	0.07 154

MaDis-Stereo	0.14 78	0.13 245	0.26 102	0.19 90	0.14 285	0.16 48	0.13 43	0.25 86	0.21 107	0.13 51	0.14 70	0.14 91	0.11 68	0.17 47	0.17 200	0.08 197	0.07 268	0.08 159	0.06 85	0.07 111	0.06 77

4D-IteraStereo	0.17 138	0.16 346	0.50 374	0.21 194	0.14 285	0.19 115	0.17 153	0.28 126	0.28 200	0.23 169	0.20 128	0.20 164	0.11 68	0.19 88	0.14 122	0.06 25	0.04 2	0.10 309	0.08 216	0.08 173	0.06 77

CBFPSM	0.27 364	0.16 346	0.67 449	0.20 150	0.14 285	0.38 427	0.25 408	0.40 280	0.36 303	0.33 332	0.36 297	0.56 479	0.38 450	0.32 282	0.38 427	0.08 197	0.08 352	0.07 80	0.08 216	0.09 239	0.11 369

gwcnet-sp	0.24 312	0.13 245	0.63 436	0.22 253	0.14 285	0.34 394	0.22 344	0.44 324	0.39 338	0.35 369	0.34 276	0.27 257	0.27 350	0.35 304	0.25 348	0.09 276	0.08 352	0.09 236	0.09 302	0.09 239	0.09 278

scenet	0.24 312	0.13 245	0.63 436	0.22 253	0.14 285	0.34 394	0.22 344	0.44 324	0.39 338	0.35 369	0.34 276	0.27 257	0.27 350	0.35 304	0.25 348	0.09 276	0.08 352	0.09 236	0.09 302	0.09 239	0.09 278

ssnet	0.24 312	0.13 245	0.63 436	0.22 253	0.14 285	0.34 394	0.22 344	0.44 324	0.39 338	0.35 369	0.34 276	0.27 257	0.27 350	0.35 304	0.25 348	0.09 276	0.08 352	0.09 236	0.09 302	0.09 239	0.09 278

BUS	0.23 282	0.12 183	0.28 122	0.25 388	0.14 285	0.43 459	0.17 153	0.56 460	0.34 274	0.34 352	0.35 287	0.32 318	0.20 248	0.26 206	0.21 288	0.10 325	0.07 268	0.11 366	0.10 344	0.09 239	0.09 278

IER	0.23 282	0.12 183	0.39 261	0.20 150	0.14 285	0.31 361	0.19 240	0.42 306	0.36 303	0.33 332	0.40 343	0.32 318	0.33 420	0.29 254	0.22 308	0.09 276	0.07 268	0.08 159	0.08 216	0.09 239	0.08 220

BSDual-CNN	0.23 282	0.12 183	0.28 122	0.25 388	0.14 285	0.35 409	0.21 318	0.56 460	0.34 274	0.34 352	0.35 287	0.38 365	0.24 301	0.26 206	0.21 288	0.10 325	0.07 268	0.11 366	0.10 344	0.09 239	0.09 278

psmg	0.23 282	0.12 183	0.28 122	0.21 194	0.14 285	0.35 409	0.23 369	0.51 400	0.34 274	0.35 369	0.38 320	0.38 365	0.24 301	0.26 206	0.21 288	0.10 325	0.08 352	0.10 309	0.10 344	0.09 239	0.08 220

CSP-Net	0.27 364	0.15 321	0.30 139	0.21 194	0.14 285	0.44 461	0.24 391	0.50 383	0.40 354	0.41 441	0.43 380	0.42 407	0.26 331	0.66 448	0.28 370	0.12 402	0.08 352	0.08 159	0.08 216	0.10 304	0.09 278

UDGNet	0.23 282	0.31 494	0.38 246	0.24 351	0.14 285	0.24 244	0.18 196	0.32 177	0.43 378	0.29 249	0.28 197	0.24 219	0.19 239	0.29 254	0.20 265	0.15 460	0.07 268	0.21 505	0.11 383	0.14 423	0.10 334

dad	0.28 384	0.31 494	0.44 322	0.21 194	0.14 285	0.30 345	0.20 287	0.33 191	0.49 445	0.44 464	0.44 391	0.45 426	0.21 255	0.41 328	0.26 361	0.20 506	0.11 435	0.20 503	0.11 383	0.14 423	0.10 334

AACVNet	0.26 356	0.16 346	0.37 227	0.22 253	0.14 285	0.29 328	0.19 240	0.41 292	0.31 243	0.38 407	0.42 367	0.43 411	0.28 366	0.73 468	0.25 348	0.11 364	0.08 352	0.11 366	0.09 302	0.13 405	0.11 369

PSMNet-ADL	0.25 340	0.15 321	0.32 159	0.26 422	0.14 285	0.31 361	0.22 344	0.44 324	0.36 303	0.27 212	0.33 267	0.41 398	0.28 366	0.61 421	0.29 382	0.11 364	0.09 386	0.09 236	0.11 383	0.10 304	0.10 334

GANet-ADL	0.21 235	0.12 183	0.45 333	0.23 300	0.14 285	0.29 328	0.19 240	0.46 345	0.35 290	0.25 191	0.32 246	0.32 318	0.19 239	0.24 159	0.20 265	0.10 325	0.07 268	0.07 80	0.06 85	0.09 239	0.10 334

ASMatch	0.23 282	0.11 141	0.51 385	0.24 351	0.14 285	0.19 115	0.17 153	0.31 167	0.28 200	0.28 222	0.68 499	0.27 257	0.26 331	0.50 358	0.22 308	0.07 70	0.06 150	0.08 159	0.07 141	0.06 44	0.11 369

PFNet	0.23 282	0.10 79	0.57 409	0.24 351	0.14 285	0.22 201	0.19 240	0.39 269	0.33 264	0.35 369	0.32 246	0.27 257	0.19 239	0.64 437	0.22 308	0.09 276	0.05 30	0.09 236	0.07 141	0.08 173	0.07 154

LMCR-Stereo	0.26 356	0.18 379	0.49 363	0.28 471	0.14 285	0.36 414	0.23 369	0.54 435	0.34 274	0.39 422	0.40 343	0.29 282	0.29 381	0.37 312	0.27 366	0.11 364	0.07 268	0.09 236	0.07 141	0.13 405	0.09 278

ICVP	0.23 282	0.13 245	0.44 322	0.26 422	0.14 285	0.29 328	0.25 408	0.45 334	0.33 264	0.29 249	0.43 380	0.35 346	0.25 322	0.26 206	0.23 327	0.12 402	0.09 386	0.09 236	0.08 216	0.09 239	0.10 334
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.18 162	0.15 321	0.35 195	0.22 253	0.14 285	0.19 115	0.17 153	0.32 177	0.30 231	0.23 169	0.25 175	0.20 164	0.16 173	0.22 139	0.19 250	0.08 197	0.07 268	0.10 309	0.12 422	0.09 239	0.08 220

RALCasStereoNet	0.18 162	0.15 321	0.33 175	0.21 194	0.14 285	0.21 173	0.18 196	0.31 167	0.25 166	0.21 157	0.29 210	0.22 187	0.15 157	0.27 225	0.17 200	0.08 197	0.10 411	0.07 80	0.06 85	0.09 239	0.09 278

RALAANet	0.19 200	0.18 379	0.37 227	0.23 300	0.14 285	0.23 222	0.13 43	0.37 251	0.29 219	0.28 222	0.26 185	0.25 227	0.15 157	0.26 206	0.18 221	0.08 197	0.06 150	0.09 236	0.08 216	0.09 239	0.06 77

GES	0.22 265	0.12 183	0.42 302	0.20 150	0.14 285	0.27 288	0.19 240	0.49 373	0.33 264	0.30 280	0.36 297	0.25 227	0.23 283	0.29 254	0.22 308	0.10 325	0.08 352	0.08 159	0.07 141	0.10 304	0.11 369

SFCPSM	0.22 265	0.10 79	0.51 385	0.21 194	0.14 285	0.34 394	0.22 344	0.55 445	0.39 338	0.29 249	0.32 246	0.23 207	0.21 255	0.27 225	0.19 250	0.09 276	0.07 268	0.09 236	0.09 302	0.09 239	0.08 220

cf-r	0.24 312	0.15 321	0.44 322	0.21 194	0.14 285	0.27 288	0.22 344	0.42 306	0.40 354	0.30 280	0.42 367	0.42 407	0.26 331	0.43 333	0.25 348	0.11 364	0.06 150	0.08 159	0.10 344	0.08 173	0.08 220

hitnet-ft	0.29 395	0.17 365	0.40 269	0.19 90	0.14 285	0.39 435	0.23 369	0.44 324	0.41 364	0.36 385	0.46 413	0.53 469	0.34 429	0.76 482	0.32 402	0.14 447	0.10 411	0.13 425	0.10 344	0.15 437	0.13 408

GANet-RSSM	0.24 312	0.14 288	0.36 215	0.21 194	0.14 285	0.27 288	0.21 318	0.45 334	0.33 264	0.29 249	0.39 333	0.39 377	0.28 366	0.58 406	0.23 327	0.11 364	0.07 268	0.09 236	0.09 302	0.10 304	0.09 278

PSMNet-RSSM	0.24 312	0.15 321	0.36 215	0.21 194	0.14 285	0.25 258	0.20 287	0.48 365	0.37 314	0.30 280	0.44 391	0.38 365	0.26 331	0.52 369	0.22 308	0.12 402	0.07 268	0.11 366	0.13 449	0.10 304	0.09 278

DMCA	0.22 265	0.14 288	0.36 215	0.22 253	0.14 285	0.27 288	0.20 287	0.43 318	0.38 328	0.31 297	0.32 246	0.33 325	0.24 301	0.24 159	0.28 370	0.11 364	0.08 352	0.10 309	0.08 216	0.10 304	0.11 369

CFNet	0.27 364	0.20 407	0.44 322	0.22 253	0.14 285	0.33 381	0.14 63	0.51 400	0.45 404	0.30 280	0.40 343	0.38 365	0.27 350	0.76 482	0.25 348	0.09 276	0.07 268	0.11 366	0.11 383	0.11 353	0.08 220

AANet_RVC	0.31 411	0.22 434	0.50 374	0.23 300	0.14 285	0.30 345	0.24 391	0.47 353	0.54 472	0.38 407	0.60 477	0.43 411	0.29 381	0.87 508	0.40 442	0.11 364	0.07 268	0.07 80	0.07 141	0.09 239	0.09 278

StereoDRNet-Refined	0.27 364	0.17 365	0.35 195	0.25 388	0.14 285	0.37 419	0.21 318	0.47 353	0.41 364	0.44 464	0.51 436	0.41 398	0.28 366	0.45 340	0.37 425	0.09 276	0.06 150	0.11 366	0.11 383	0.10 304	0.10 334
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.33 429	0.18 379	0.53 393	0.21 194	0.14 285	0.33 381	0.20 287	0.51 400	0.45 404	0.51 490	0.55 458	0.45 426	0.42 473	0.71 461	0.32 402	0.18 497	0.19 514	0.23 512	0.21 506	0.14 423	0.15 441

DN-CSS_ROB	0.22 265	0.25 452	0.47 349	0.24 351	0.14 285	0.25 258	0.12 24	0.40 280	0.33 264	0.29 249	0.42 367	0.22 187	0.20 248	0.33 289	0.19 250	0.07 70	0.06 150	0.11 366	0.11 383	0.11 353	0.07 154

DFGA-Net	0.23 282	0.24 447	0.49 363	0.22 253	0.15 335	0.25 258	0.17 153	0.39 269	0.39 338	0.29 249	0.31 237	0.21 175	0.17 199	0.59 412	0.28 370	0.08 197	0.06 150	0.09 236	0.09 302	0.10 304	0.08 220

coex_refinement	0.26 356	0.16 346	0.36 215	0.23 300	0.15 335	0.31 361	0.20 287	0.49 373	0.42 371	0.35 369	0.42 367	0.45 426	0.27 350	0.55 384	0.33 409	0.10 325	0.06 150	0.07 80	0.07 141	0.10 304	0.10 334

HI	0.20 215	0.13 245	0.33 175	0.18 51	0.15 335	0.17 67	0.16 117	0.34 199	0.21 107	0.37 392	0.39 333	0.36 351	0.24 301	0.29 254	0.21 288	0.06 25	0.05 30	0.08 159	0.09 302	0.09 239	0.07 154

CoSv	0.20 215	0.13 245	0.33 175	0.18 51	0.15 335	0.17 67	0.16 117	0.34 199	0.21 107	0.37 392	0.39 333	0.36 351	0.24 301	0.29 254	0.21 288	0.06 25	0.05 30	0.08 159	0.09 302	0.09 239	0.07 154

AIO-test2	0.20 215	0.20 407	0.36 215	0.26 422	0.15 335	0.22 201	0.16 117	0.42 306	0.42 371	0.16 108	0.29 210	0.15 107	0.11 68	0.26 206	0.13 88	0.18 497	0.06 150	0.10 309	0.11 383	0.07 111	0.07 154

AIO-test1	0.19 200	0.14 288	0.41 292	0.27 450	0.15 335	0.21 173	0.16 117	0.39 269	0.36 303	0.17 120	0.26 185	0.18 141	0.13 122	0.28 238	0.14 122	0.07 70	0.06 150	0.10 309	0.11 383	0.06 44	0.09 278

PAM	0.23 282	0.10 79	0.63 436	0.22 253	0.15 335	0.34 394	0.21 318	0.37 251	0.22 120	0.31 297	0.27 192	0.55 475	0.26 331	0.26 206	0.17 200	0.08 197	0.06 150	0.07 80	0.09 302	0.07 111	0.09 278

rvit_0105_3	0.23 282	0.17 365	0.40 269	0.25 388	0.15 335	0.24 244	0.28 441	0.38 257	0.41 364	0.25 191	0.25 175	0.28 272	0.21 255	0.28 238	0.20 265	0.15 460	0.13 465	0.14 451	0.15 471	0.10 304	0.09 278

MIF-Stereo (partial)	0.16 120	0.10 79	0.34 185	0.21 194	0.15 335	0.15 24	0.13 43	0.28 126	0.25 166	0.17 120	0.26 185	0.15 107	0.16 173	0.25 190	0.17 200	0.09 276	0.06 150	0.10 309	0.08 216	0.09 239	0.08 220

CFNet_ucs	0.24 312	0.13 245	0.50 374	0.20 150	0.15 335	0.28 307	0.17 153	0.49 373	0.45 404	0.32 320	0.42 367	0.39 377	0.22 268	0.31 276	0.21 288	0.11 364	0.08 352	0.12 404	0.09 302	0.12 390	0.11 369

testlalala_base	0.20 215	0.13 245	0.35 195	0.25 388	0.15 335	0.25 258	0.16 117	0.34 199	0.17 46	0.19 142	0.26 185	0.17 131	0.14 142	0.18 65	0.16 170	0.39 543	0.09 386	0.07 80	0.05 43	0.45 538	0.08 220

iinet-f	0.30 404	0.18 379	1.03 523	0.20 150	0.15 335	0.44 461	0.22 344	0.45 334	0.37 314	0.35 369	0.44 391	0.41 398	0.34 429	0.34 295	0.40 442	0.10 325	0.09 386	0.08 159	0.08 216	0.13 405	0.11 369

DCRE	0.20 215	0.13 245	0.40 269	0.21 194	0.15 335	0.20 146	0.19 240	0.30 156	0.27 185	0.22 163	0.80 516	0.23 207	0.16 173	0.23 148	0.15 146	0.07 70	0.07 268	0.07 80	0.08 216	0.07 111	0.06 77

ssnet_v2	0.28 384	0.16 346	0.44 322	0.22 253	0.15 335	0.40 440	0.30 458	0.57 470	0.46 421	0.38 407	0.36 297	0.47 436	0.29 381	0.38 317	0.39 435	0.13 421	0.11 435	0.11 366	0.11 383	0.11 353	0.11 369

RAFT_CTSACE	0.21 235	0.16 346	0.41 292	0.25 388	0.15 335	0.22 201	0.24 391	0.32 177	0.28 200	0.33 332	0.51 436	0.29 282	0.17 199	0.32 282	0.13 88	0.06 25	0.07 268	0.09 236	0.08 216	0.08 173	0.06 77

CRFU-Net	0.28 384	0.14 288	0.45 333	0.25 388	0.15 335	0.45 467	0.23 369	0.50 383	0.30 231	0.43 457	0.41 351	0.48 442	0.46 487	0.43 333	0.29 382	0.11 364	0.10 411	0.09 236	0.08 216	0.10 304	0.10 334

hknet	0.25 340	0.14 288	0.40 269	0.25 388	0.15 335	0.35 409	0.21 318	0.56 460	0.37 314	0.34 352	0.35 287	0.43 411	0.27 350	0.37 312	0.21 288	0.09 276	0.07 268	0.11 366	0.10 344	0.09 239	0.09 278

CIPLG	0.21 235	0.21 421	0.55 402	0.23 300	0.15 335	0.25 258	0.20 287	0.35 223	0.29 219	0.31 297	0.33 267	0.22 187	0.15 157	0.26 206	0.20 265	0.08 197	0.07 268	0.07 80	0.07 141	0.08 173	0.08 220

IPLGR_C	0.21 235	0.22 434	0.60 422	0.23 300	0.15 335	0.24 244	0.20 287	0.35 223	0.29 219	0.31 297	0.32 246	0.22 187	0.15 157	0.25 190	0.20 265	0.08 197	0.07 268	0.07 80	0.07 141	0.08 173	0.08 220

ACRE	0.21 235	0.20 407	0.62 433	0.23 300	0.15 335	0.24 244	0.20 287	0.35 223	0.28 200	0.31 297	0.32 246	0.22 187	0.15 157	0.25 190	0.20 265	0.08 197	0.07 268	0.07 80	0.07 141	0.08 173	0.08 220

raft+_RVC	0.18 162	0.14 288	0.32 159	0.21 194	0.15 335	0.21 173	0.16 117	0.38 257	0.34 274	0.21 157	0.28 197	0.20 164	0.15 157	0.24 159	0.19 250	0.08 197	0.06 150	0.08 159	0.07 141	0.07 111	0.08 220

raftrobust	0.16 120	0.13 245	0.29 132	0.22 253	0.15 335	0.19 115	0.13 43	0.32 177	0.26 175	0.26 203	0.20 128	0.19 155	0.17 199	0.21 123	0.15 146	0.08 197	0.06 150	0.07 80	0.06 85	0.06 44	0.07 154

ACVNet	0.23 282	0.13 245	0.35 195	0.18 51	0.15 335	0.27 288	0.23 369	0.39 269	0.44 393	0.28 222	0.41 351	0.38 365	0.26 331	0.27 225	0.32 402	0.08 197	0.07 268	0.08 159	0.07 141	0.10 304	0.07 154

CFNet-ft	0.24 312	0.15 321	0.35 195	0.18 51	0.15 335	0.30 345	0.21 318	0.39 269	0.36 303	0.28 222	0.40 343	0.43 411	0.25 322	0.47 347	0.24 338	0.12 402	0.07 268	0.12 404	0.11 383	0.12 390	0.09 278

FADNet_RVC	0.30 404	0.28 473	0.83 489	0.23 300	0.15 335	0.30 345	0.17 153	0.49 373	0.37 314	0.30 280	0.38 320	0.30 298	0.27 350	0.52 369	0.31 397	0.14 447	0.14 475	0.14 451	0.16 483	0.21 495	0.23 514

SuperB	0.49 502	0.28 473	2.23 560	0.23 300	0.15 335	0.41 444	0.32 469	0.47 353	0.82 528	0.43 457	0.50 430	0.33 325	0.45 481	0.68 453	1.08 536	0.10 325	0.07 268	0.09 236	0.08 216	0.98 567	0.14 429

TDLM	0.30 404	0.21 421	0.38 246	0.28 471	0.15 335	0.33 381	0.32 469	0.52 417	0.47 426	0.38 407	0.43 380	0.39 377	0.29 381	0.91 517	0.28 370	0.14 447	0.08 352	0.13 425	0.11 383	0.12 390	0.10 334

CFNet_RVC	0.24 312	0.15 321	0.35 195	0.18 51	0.15 335	0.30 345	0.21 318	0.39 269	0.36 303	0.28 222	0.40 343	0.43 411	0.25 322	0.47 347	0.24 338	0.12 402	0.07 268	0.12 404	0.11 383	0.12 390	0.09 278

UCFNet_RVC	0.24 312	0.16 346	0.34 185	0.18 51	0.15 335	0.33 381	0.16 117	0.46 345	0.35 290	0.29 249	0.35 287	0.39 377	0.25 322	0.34 295	0.22 308	0.13 421	0.08 352	0.13 425	0.14 462	0.13 405	0.12 392

HSM	0.28 384	0.16 346	0.35 195	0.20 150	0.15 335	0.33 381	0.19 240	0.53 428	0.37 314	0.36 385	0.38 320	0.67 514	0.31 410	0.89 513	0.23 327	0.08 197	0.06 150	0.08 159	0.07 141	0.08 173	0.08 220

SANet	0.53 514	0.28 473	0.96 514	0.26 422	0.15 335	0.69 521	0.44 518	0.67 524	1.34 557	0.67 521	0.98 533	0.94 534	0.71 531	0.89 513	0.76 511	0.14 447	0.12 453	0.12 404	0.11 383	0.17 462	0.16 450

SGM_RVC	0.50 505	0.19 395	0.50 374	0.25 388	0.15 335	0.69 521	0.39 504	0.68 527	0.82 528	0.95 541	0.84 521	1.13 540	0.76 533	1.16 541	0.60 495	0.16 475	0.16 497	0.16 477	0.16 483	0.16 445	0.17 463
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MSAF-DinoV2	0.76 541	0.44 522	1.98 558	0.49 539	0.16 367	0.58 506	0.31 463	0.81 544	0.83 532	0.41 441	0.52 444	0.98 538	0.58 513	4.97 579	1.03 533	0.11 364	0.07 268	0.10 309	0.24 518	0.27 520	0.26 523

ACV-stereo	0.29 395	0.18 379	0.79 478	0.23 300	0.16 367	0.47 475	0.19 240	0.36 241	0.34 274	0.29 249	0.33 267	0.67 514	0.42 473	0.54 382	0.30 390	0.10 325	0.09 386	0.09 236	0.09 302	0.10 304	0.11 369

DualNet (step1)	0.28 384	0.19 395	0.50 374	0.18 51	0.16 367	0.34 394	0.20 287	0.51 400	0.38 328	0.37 392	0.34 276	0.37 357	0.30 394	0.39 319	0.23 327	0.23 511	0.09 386	0.28 523	0.24 518	0.18 476	0.16 450

test_sample9	0.42 479	0.19 395	0.50 374	0.18 51	0.16 367	0.34 394	0.20 287	0.51 400	0.38 328	0.37 392	0.34 276	0.37 357	0.30 394	0.66 448	0.91 526	0.23 511	1.82 576	0.28 523	0.24 518	0.18 476	0.16 450

test_sample8	0.49 502	0.19 395	0.50 374	0.18 51	0.16 367	0.34 394	0.20 287	0.55 445	0.34 274	0.62 513	0.38 320	1.15 543	0.67 527	0.66 448	0.91 526	0.23 511	1.82 576	0.28 523	0.24 518	0.18 476	0.16 450

LoS_RVC	0.13 53	0.10 79	0.19 43	0.18 51	0.16 367	0.20 146	0.18 196	0.20 29	0.17 46	0.13 51	0.19 112	0.12 57	0.15 157	0.17 47	0.13 88	0.06 25	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.05 4	0.12 392

CAS	0.15 106	0.07 2	0.21 59	0.41 527	0.16 367	0.20 146	0.18 196	0.22 46	0.19 69	0.15 86	0.19 112	0.11 49	0.09 18	0.14 9	0.13 88	0.29 531	0.04 2	0.06 25	0.04 1	0.06 44	0.14 429

anonymousa	0.23 282	0.11 141	0.50 374	0.21 194	0.16 367	0.31 361	0.20 287	0.36 241	0.35 290	0.32 320	0.50 430	0.39 377	0.26 331	0.22 139	0.20 265	0.08 197	0.06 150	0.09 236	0.11 383	0.07 111	0.08 220

HBP-ISP	0.33 429	0.30 487	0.72 465	0.22 253	0.16 367	0.32 370	0.22 344	0.54 435	0.44 393	0.41 441	0.49 428	0.33 325	0.38 450	0.73 468	0.25 348	0.18 497	0.19 514	0.24 514	0.20 503	0.16 445	0.13 408

NINENet	0.25 340	0.15 321	0.37 227	0.23 300	0.16 367	0.43 459	0.17 153	0.60 492	0.46 421	0.32 320	0.37 306	0.32 318	0.20 248	0.42 331	0.21 288	0.10 325	0.10 411	0.12 404	0.08 216	0.11 353	0.10 334

AAGNet	0.33 429	0.11 141	0.37 227	0.25 388	0.16 367	0.20 146	0.19 240	0.30 156	0.27 185	0.35 369	0.35 287	0.27 257	0.30 394	0.44 337	2.66 572	0.08 197	0.05 30	0.10 309	0.07 141	0.08 173	0.06 77

GEStereo_RVC	0.27 364	0.20 407	0.44 322	0.27 450	0.16 367	0.33 381	0.25 408	0.56 460	0.54 472	0.34 352	0.38 320	0.34 332	0.25 322	0.51 363	0.28 370	0.12 402	0.08 352	0.09 236	0.08 216	0.11 353	0.11 369

HCRNet	0.24 312	0.25 452	0.33 175	0.34 503	0.16 367	0.27 288	0.18 196	0.43 318	0.35 290	0.30 280	0.35 287	0.32 318	0.22 268	0.44 337	0.20 265	0.13 421	0.08 352	0.13 425	0.11 383	0.10 304	0.09 278

FADNet-RVC-Resample	0.29 395	0.25 452	0.93 509	0.26 422	0.16 367	0.32 370	0.21 318	0.47 353	0.39 338	0.35 369	0.38 320	0.33 325	0.27 350	0.53 376	0.24 338	0.10 325	0.10 411	0.14 451	0.13 449	0.13 405	0.16 450

CVANet_RVC	0.30 404	0.19 395	0.41 292	0.26 422	0.16 367	0.33 381	0.26 420	0.52 417	0.47 426	0.40 432	0.46 413	0.43 411	0.31 410	0.89 513	0.26 361	0.14 447	0.09 386	0.14 451	0.13 449	0.14 423	0.10 334

SGM-ForestM	1.36 558	0.28 473	0.79 478	0.26 422	0.16 367	2.26 570	1.00 565	1.42 561	1.46 561	2.38 573	2.05 566	5.95 581	2.66 574	2.95 571	2.46 571	0.17 486	0.18 510	0.18 491	0.18 498	0.15 437	0.18 476

DeepPruner_ROB	0.26 356	0.19 395	0.44 322	0.21 194	0.16 367	0.30 345	0.21 318	0.52 417	0.32 252	0.35 369	0.38 320	0.39 377	0.26 331	0.42 331	0.24 338	0.15 460	0.11 435	0.11 366	0.11 383	0.14 423	0.13 408

DISCO	0.32 420	0.13 245	0.51 385	0.25 388	0.16 367	0.48 481	0.25 408	0.50 383	0.57 484	0.37 392	0.45 403	0.62 498	0.36 437	0.64 437	0.49 473	0.09 276	0.07 268	0.09 236	0.08 216	0.12 390	0.11 369

DLCB_ROB	0.28 384	0.16 346	0.34 185	0.27 450	0.16 367	0.38 427	0.25 408	0.48 365	0.43 378	0.46 472	0.46 413	0.51 458	0.33 420	0.53 376	0.33 409	0.10 325	0.10 411	0.11 366	0.11 383	0.10 304	0.09 278

NOSS_ROB	0.31 411	0.20 407	0.35 195	0.24 351	0.16 367	0.32 370	0.19 240	0.52 417	0.48 436	0.33 332	0.36 297	0.42 407	0.28 366	0.93 520	0.24 338	0.19 503	0.20 519	0.24 514	0.22 514	0.17 462	0.17 463

SGM-Forest	0.36 446	0.17 365	0.47 349	0.23 300	0.16 367	0.45 467	0.41 510	0.55 445	0.48 436	0.52 496	0.60 477	0.52 464	0.41 464	0.85 505	0.50 479	0.17 486	0.17 504	0.17 483	0.15 471	0.15 437	0.15 441
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DDVS	0.25 340	0.15 321	0.39 261	0.24 351	0.17 388	0.34 394	0.21 318	0.41 292	0.30 231	0.33 332	0.41 351	0.48 442	0.21 255	0.52 369	0.27 366	0.11 364	0.09 386	0.11 366	0.09 302	0.13 405	0.14 429

DispNO	0.27 364	0.18 379	0.62 433	0.23 300	0.17 388	0.25 258	0.22 344	0.45 334	0.41 364	0.32 320	0.39 333	0.38 365	0.27 350	0.77 488	0.27 366	0.09 276	0.07 268	0.10 309	0.10 344	0.08 173	0.08 220

MyStereo8	0.22 265	0.15 321	0.63 436	0.21 194	0.17 388	0.31 361	0.16 117	0.36 241	0.32 252	0.28 222	0.36 297	0.25 227	0.18 224	0.25 190	0.28 370	0.08 197	0.07 268	0.08 159	0.07 141	0.10 304	0.12 392

StereoVision	0.22 265	0.18 379	0.37 227	0.27 450	0.17 388	0.23 222	0.22 344	0.38 257	0.31 243	0.20 146	0.51 436	0.22 187	0.16 173	0.28 238	0.18 221	0.11 364	0.12 453	0.13 425	0.13 449	0.10 304	0.07 154

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 404	0.20 407	0.70 461	0.21 194	0.17 388	0.46 469	0.27 426	0.50 383	0.49 445	0.42 451	0.55 458	0.43 411	0.30 394	0.46 343	0.38 427	0.09 276	0.06 150	0.07 80	0.06 85	0.11 353	0.10 334

AASNet	0.27 364	0.19 395	0.49 363	0.26 422	0.17 388	0.34 394	0.20 287	0.62 504	0.48 436	0.35 369	0.40 343	0.32 318	0.25 322	0.28 238	0.34 414	0.11 364	0.09 386	0.10 309	0.08 216	0.13 405	0.11 369

ADLNet2	0.30 404	0.17 365	0.72 465	0.23 300	0.17 388	0.36 414	0.24 391	0.52 417	0.51 457	0.32 320	0.38 320	0.45 426	0.30 394	0.69 455	0.35 418	0.10 325	0.08 352	0.09 236	0.09 302	0.12 390	0.10 334

sAnonymous2	0.20 215	0.21 421	0.58 414	0.24 351	0.17 388	0.22 201	0.19 240	0.34 199	0.28 200	0.17 120	0.19 112	0.17 131	0.16 173	0.17 47	0.14 122	0.10 325	0.07 268	0.09 236	0.08 216	0.23 504	0.17 463

CroCo_RVC	0.20 215	0.21 421	0.58 414	0.24 351	0.17 388	0.22 201	0.19 240	0.34 199	0.28 200	0.17 120	0.19 112	0.17 131	0.16 173	0.17 47	0.14 122	0.10 325	0.07 268	0.09 236	0.08 216	0.23 504	0.17 463

XX-Stereo	0.21 235	0.10 79	0.83 489	0.26 422	0.17 388	0.23 222	0.13 43	0.40 280	0.18 56	0.20 146	0.41 351	0.31 309	0.10 43	0.32 282	0.12 48	0.08 197	0.06 150	0.08 159	0.08 216	0.07 111	0.05 22

RAFT + AFF	0.27 364	0.23 443	0.50 374	0.25 388	0.17 388	0.30 345	0.33 479	0.52 417	0.40 354	0.28 222	0.30 223	0.30 298	0.31 410	0.62 429	0.24 338	0.09 276	0.10 411	0.11 366	0.10 344	0.11 353	0.11 369

MMNet	0.27 364	0.14 288	0.49 363	0.24 351	0.17 388	0.47 475	0.22 344	0.45 334	0.51 457	0.39 422	0.41 351	0.36 351	0.33 420	0.39 319	0.34 414	0.08 197	0.07 268	0.09 236	0.09 302	0.10 304	0.08 220

psm_up	0.29 395	0.16 346	0.41 292	0.26 422	0.17 388	0.32 370	0.26 420	0.55 445	0.43 378	0.36 385	0.40 343	0.45 426	0.37 446	0.58 406	0.30 390	0.11 364	0.12 453	0.13 425	0.12 422	0.10 304	0.10 334

EDNetEfficientorigin	7.51 581	0.52 537	140.47 600	0.25 388	0.17 388	0.42 451	0.29 447	0.47 353	1.03 547	1.28 554	1.02 534	0.83 529	0.84 541	0.75 477	0.99 531	0.10 325	0.09 386	0.12 404	0.10 344	0.21 495	0.22 507

ac_64	0.27 364	0.13 245	0.41 292	0.24 351	0.17 388	0.36 414	0.22 344	0.46 345	0.33 264	0.35 369	0.36 297	0.52 464	0.30 394	0.62 429	0.32 402	0.11 364	0.09 386	0.10 309	0.10 344	0.09 239	0.08 220

DSFCA	0.27 364	0.13 245	0.36 215	0.20 150	0.17 388	0.38 427	0.31 463	0.47 353	0.43 378	0.43 457	0.37 306	0.39 377	0.29 381	0.52 369	0.32 402	0.12 402	0.10 411	0.10 309	0.11 383	0.11 353	0.10 334

DMCA-RVC	0.27 364	0.21 421	0.61 425	0.28 471	0.17 388	0.29 328	0.21 318	0.42 306	0.35 290	0.40 432	0.37 306	0.39 377	0.36 437	0.43 333	0.30 390	0.13 421	0.10 411	0.15 466	0.11 383	0.13 405	0.10 334

STTStereo	0.28 384	0.20 407	0.61 425	0.25 388	0.17 388	0.29 328	0.24 391	0.47 353	0.39 338	0.39 422	0.41 351	0.44 422	0.28 366	0.40 326	0.28 370	0.13 421	0.12 453	0.13 425	0.16 483	0.12 390	0.11 369

GANet	0.36 446	0.22 434	0.49 363	0.29 474	0.17 388	0.41 444	0.38 499	0.57 470	0.45 404	0.46 472	0.75 510	0.55 475	0.40 460	0.94 522	0.41 450	0.13 421	0.13 465	0.13 425	0.11 383	0.14 423	0.11 369

PS-NSSS	0.32 420	0.30 487	0.46 341	0.23 300	0.17 388	0.33 381	0.24 391	0.57 470	0.41 364	0.37 392	0.52 444	0.35 346	0.30 394	0.80 496	0.30 390	0.17 486	0.14 475	0.21 505	0.15 471	0.15 437	0.13 408

MeshStereo	0.58 520	0.27 470	0.67 449	0.22 253	0.17 388	0.66 519	0.37 493	0.78 538	0.61 494	1.47 568	1.30 545	1.65 554	0.79 535	1.12 539	0.59 492	0.17 486	0.17 504	0.17 483	0.14 462	0.17 462	0.14 429
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
zero-FE	0.16 120	0.08 10	0.81 483	0.19 90	0.18 409	0.12 8	0.15 87	0.19 19	0.19 69	0.10 11	0.10 14	0.13 68	0.12 91	0.21 123	0.19 250	0.08 197	0.05 30	0.07 80	0.05 43	0.19 483	0.06 77

z-mn7	0.44 490	0.40 516	1.09 527	0.25 388	0.18 409	0.61 513	0.34 481	0.56 460	0.93 543	0.43 457	0.96 530	0.53 469	0.39 456	0.94 522	0.59 492	0.10 325	0.09 386	0.10 309	0.10 344	0.14 423	0.13 408

w-ln-seven-2	0.36 446	0.29 480	1.06 525	0.27 450	0.18 409	0.37 419	0.30 458	0.50 383	0.54 472	0.45 468	0.55 458	0.45 426	0.41 464	0.62 429	0.49 473	0.10 325	0.10 411	0.12 404	0.11 383	0.14 423	0.11 369

SDNR	0.42 479	0.21 421	0.82 487	0.21 194	0.18 409	1.27 556	0.17 153	0.50 383	0.49 445	0.42 451	0.81 517	0.38 365	0.27 350	1.19 542	0.38 427	0.23 511	0.24 531	0.17 483	0.13 449	0.17 462	0.20 494

fast-acv-ft	0.31 411	0.20 407	0.81 483	0.24 351	0.18 409	0.46 469	0.27 426	0.41 292	0.49 445	0.39 422	0.55 458	0.49 447	0.35 433	0.37 312	0.38 427	0.11 364	0.11 435	0.11 366	0.12 422	0.12 390	0.09 278

CroCo-Stereo Lap2	0.15 106	0.15 321	0.28 122	0.25 388	0.18 409	0.11 4	0.19 240	0.28 126	0.21 107	0.13 51	0.16 83	0.15 107	0.12 91	0.17 47	0.14 122	0.07 70	0.07 268	0.08 159	0.06 85	0.08 173	0.07 154

RAFT+CT+SA	0.21 235	0.18 379	0.33 175	0.25 388	0.18 409	0.23 222	0.29 447	0.40 280	0.36 303	0.24 183	0.38 320	0.18 141	0.16 173	0.32 282	0.16 170	0.07 70	0.05 30	0.09 236	0.12 422	0.09 239	0.09 278

test_5	0.23 282	0.19 395	0.38 246	0.26 422	0.18 409	0.25 258	0.29 447	0.40 280	0.37 314	0.29 249	0.40 343	0.25 227	0.22 268	0.34 295	0.18 221	0.07 70	0.05 30	0.09 236	0.09 302	0.10 304	0.10 334

DAS	0.27 364	0.12 183	0.42 302	0.24 351	0.18 409	0.29 328	0.24 391	0.45 334	0.45 404	0.41 441	0.44 391	0.34 332	0.29 381	0.75 477	0.21 288	0.09 276	0.07 268	0.09 236	0.07 141	0.09 239	0.09 278

SepStereo	0.26 356	0.12 183	0.42 302	0.24 351	0.18 409	0.29 328	0.24 391	0.45 334	0.45 404	0.41 441	0.44 391	0.34 332	0.29 381	0.64 437	0.21 288	0.09 276	0.07 268	0.09 236	0.07 141	0.09 239	0.09 278

SACVNet	0.30 404	0.20 407	0.41 292	0.25 388	0.18 409	0.34 394	0.25 408	0.52 417	0.40 354	0.41 441	0.44 391	0.46 434	0.32 417	0.71 461	0.25 348	0.13 421	0.10 411	0.12 404	0.12 422	0.16 445	0.17 463

HHNet	0.22 265	0.12 183	0.52 389	0.18 51	0.18 409	0.20 146	0.20 287	0.34 199	0.31 243	0.32 320	0.59 472	0.20 164	0.21 255	0.24 159	0.31 397	0.08 197	0.05 30	0.09 236	0.07 141	0.08 173	0.11 369

Anonymous3	0.23 282	0.18 379	0.63 436	0.27 450	0.18 409	0.41 444	0.23 369	0.43 318	0.35 290	0.23 169	0.27 192	0.20 164	0.18 224	0.27 225	0.18 221	0.12 402	0.11 435	0.10 309	0.10 344	0.11 353	0.12 392

pcwnet_v2	0.32 420	0.15 321	1.26 540	0.23 300	0.18 409	0.32 370	0.18 196	0.59 484	0.60 491	0.36 385	0.45 403	0.35 346	0.29 381	0.36 309	0.25 348	0.14 447	0.11 435	0.12 404	0.11 383	0.14 423	0.15 441

sCroCo_RVC	0.18 162	0.14 288	0.49 363	0.27 450	0.18 409	0.22 201	0.17 153	0.27 107	0.23 138	0.14 74	0.22 150	0.17 131	0.14 142	0.21 123	0.15 146	0.10 325	0.11 435	0.09 236	0.09 302	0.09 239	0.09 278

FAT-Stereo	0.36 446	0.18 379	0.73 469	0.26 422	0.18 409	0.33 381	0.29 447	0.60 492	0.59 487	0.46 472	0.60 477	0.60 492	0.50 499	0.61 421	0.34 414	0.13 421	0.14 475	0.13 425	0.12 422	0.14 423	0.18 476

RTSC	0.39 468	0.28 473	0.78 472	0.27 450	0.18 409	0.49 486	0.22 344	0.59 484	0.84 535	0.55 505	0.53 451	0.49 447	0.36 437	0.67 452	0.82 518	0.13 421	0.10 411	0.11 366	0.12 422	0.17 462	0.17 463

RASNet	0.28 384	0.14 288	0.44 322	0.22 253	0.18 409	0.32 370	0.19 240	0.48 365	0.38 328	0.29 249	0.43 380	0.47 436	0.37 446	0.79 492	0.36 424	0.09 276	0.07 268	0.07 80	0.09 302	0.07 111	0.07 154

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 364	0.21 421	0.59 420	0.25 388	0.18 409	0.29 328	0.22 344	0.50 383	0.40 354	0.38 407	0.41 351	0.43 411	0.27 350	0.43 333	0.29 382	0.11 364	0.08 352	0.10 309	0.10 344	0.10 304	0.11 369
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
XPNet_ROB	0.33 429	0.20 407	0.43 313	0.27 450	0.18 409	0.37 419	0.31 463	0.55 445	0.50 453	0.51 490	0.53 451	0.58 487	0.37 446	0.63 435	0.45 462	0.17 486	0.12 453	0.13 425	0.12 422	0.15 437	0.14 429

ETE_ROB	0.34 437	0.26 463	0.45 333	0.29 474	0.18 409	0.40 440	0.37 493	0.57 470	0.47 426	0.50 485	0.50 430	0.62 498	0.36 437	0.55 384	0.38 427	0.13 421	0.10 411	0.14 451	0.12 422	0.16 445	0.16 450

zh-mn7	0.46 494	0.45 523	1.48 549	0.25 388	0.19 430	0.44 461	0.29 447	0.56 460	0.82 528	0.65 519	0.96 530	0.49 447	0.38 450	0.88 511	0.63 501	0.12 402	0.10 411	0.11 366	0.11 383	0.13 405	0.14 429

ISRNet	0.27 364	0.13 245	0.45 333	0.26 422	0.19 430	0.24 244	0.14 63	0.45 334	0.43 378	0.39 422	0.48 426	0.42 407	0.27 350	0.32 282	0.29 382	0.20 506	0.12 453	0.17 483	0.16 483	0.16 445	0.20 494

IGEV-RUCA	0.21 235	0.08 10	0.23 74	0.19 90	0.19 430	0.28 307	0.24 391	0.23 65	0.21 107	0.20 146	0.23 154	0.28 272	0.49 497	0.26 206	0.18 221	0.09 276	0.08 352	0.18 491	0.13 449	0.17 462	0.17 463

rvit_105_1	0.27 364	0.19 395	0.46 341	0.27 450	0.19 430	0.30 345	0.35 485	0.44 324	0.51 457	0.31 297	0.31 237	0.31 309	0.26 331	0.35 304	0.25 348	0.15 460	0.14 475	0.15 466	0.17 492	0.11 353	0.10 334

AEACV	0.13 53	0.09 41	0.23 74	0.18 51	0.19 430	0.19 115	0.16 117	0.23 65	0.14 18	0.13 51	0.17 94	0.13 68	0.16 173	0.16 33	0.12 48	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.08 216	0.07 111	0.06 77

coex-ft	3.44 575	0.73 548	48.55 598	0.24 351	0.19 430	0.50 489	0.43 515	0.47 353	2.40 568	7.03 582	1.20 541	0.97 537	2.23 571	0.73 468	1.92 565	0.12 402	0.15 490	0.14 451	0.12 422	0.21 495	0.43 543

TRStereo	0.19 200	0.17 365	0.47 349	0.23 300	0.19 430	0.19 115	0.16 117	0.52 417	0.28 200	0.20 146	0.19 112	0.21 175	0.13 122	0.24 159	0.13 88	0.09 276	0.06 150	0.09 236	0.11 383	0.06 44	0.06 77

ADLNet	0.28 384	0.15 321	0.42 302	0.23 300	0.19 430	0.34 394	0.23 369	0.53 428	0.43 378	0.42 451	0.41 351	0.44 422	0.27 350	0.55 384	0.35 418	0.11 364	0.08 352	0.11 366	0.11 383	0.11 353	0.12 392

delet	0.27 364	0.14 288	0.40 269	0.23 300	0.19 430	0.41 444	0.29 447	0.49 373	0.48 436	0.33 332	0.41 351	0.37 357	0.30 394	0.48 349	0.34 414	0.09 276	0.09 386	0.11 366	0.12 422	0.08 173	0.08 220

UPFNet	0.25 340	0.12 183	0.38 246	0.24 351	0.19 430	0.37 419	0.28 441	0.48 365	0.38 328	0.34 352	0.37 306	0.37 357	0.28 366	0.39 319	0.33 409	0.10 325	0.09 386	0.10 309	0.10 344	0.10 304	0.08 220

psmorigin	0.50 505	0.25 452	3.03 569	0.24 351	0.19 430	0.38 427	0.22 344	0.50 383	0.44 393	0.64 517	0.68 499	0.71 523	0.51 502	0.85 505	0.45 462	0.14 447	0.17 504	0.13 425	0.14 462	0.16 445	0.21 502

aanetorigin	0.39 468	0.29 480	1.09 527	0.24 351	0.19 430	0.28 307	0.37 493	0.33 191	0.47 426	0.94 539	0.82 519	0.52 464	0.54 505	0.49 354	0.50 479	0.11 364	0.09 386	0.10 309	0.10 344	0.16 445	0.15 441

acv_ft	0.25 340	0.13 245	0.40 269	0.23 300	0.19 430	0.34 394	0.21 318	0.45 334	0.44 393	0.38 407	0.41 351	0.38 365	0.27 350	0.27 225	0.35 418	0.08 197	0.07 268	0.08 159	0.07 141	0.11 353	0.07 154

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 446	0.36 506	0.53 393	0.34 503	0.19 430	0.51 490	0.24 391	0.55 445	0.38 328	0.41 441	0.47 420	0.47 436	0.27 350	0.73 468	0.30 390	0.36 539	0.19 514	0.27 517	0.17 492	0.26 515	0.23 514

ADCL	0.47 496	0.22 434	1.00 518	0.27 450	0.19 430	0.74 526	0.64 543	0.54 435	0.69 511	0.56 506	0.71 504	0.55 475	0.60 516	0.60 414	1.43 553	0.11 364	0.09 386	0.13 425	0.13 449	0.14 423	0.14 429

DRN-Test	0.33 429	0.17 365	0.61 425	0.27 450	0.19 430	0.46 469	0.29 447	0.65 513	0.51 457	0.47 479	0.46 413	0.44 422	0.34 429	0.62 429	0.41 450	0.12 402	0.08 352	0.13 425	0.12 422	0.12 390	0.10 334

NaN_ROB	0.41 476	0.28 473	0.62 433	0.30 483	0.19 430	0.51 490	0.47 525	0.58 479	0.59 487	0.56 506	0.47 420	0.49 447	0.41 464	1.21 545	0.64 503	0.12 402	0.18 510	0.12 404	0.13 449	0.11 353	0.14 429

zh-sn7	0.48 499	0.51 535	1.43 548	0.29 474	0.20 447	0.47 475	0.39 504	0.57 470	0.62 496	0.52 496	0.81 517	0.52 464	0.56 509	1.05 534	0.87 523	0.12 402	0.13 465	0.13 425	0.13 449	0.17 462	0.16 450

UNet	0.28 384	0.14 288	0.69 455	0.23 300	0.20 447	0.44 461	0.22 344	0.50 383	0.40 354	0.34 352	0.39 333	0.43 411	0.33 420	0.40 326	0.31 397	0.09 276	0.07 268	0.10 309	0.08 216	0.10 304	0.08 220

FADNet-RVC	0.31 411	0.35 503	0.78 472	0.25 388	0.20 447	0.33 381	0.20 287	0.49 373	0.40 354	0.34 352	0.39 333	0.41 398	0.29 381	0.63 435	0.31 397	0.13 421	0.14 475	0.14 451	0.15 471	0.19 483	0.19 484

GANetREF_RVC	0.43 484	0.47 526	0.69 455	0.38 522	0.20 447	0.51 490	0.48 529	0.66 519	0.66 503	0.46 472	0.46 413	0.50 454	0.44 478	0.90 516	0.39 435	0.27 526	0.21 521	0.32 531	0.18 498	0.27 520	0.22 507
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
DPSNet	0.47 496	0.24 447	0.93 509	0.27 450	0.20 447	0.75 528	0.57 537	0.84 547	0.79 525	0.47 479	0.51 436	0.60 492	0.69 529	0.87 508	0.71 509	0.16 475	0.13 465	0.12 404	0.10 344	0.25 509	0.21 502

FBW_ROB	0.43 484	0.26 463	0.54 396	0.31 489	0.20 447	0.51 490	0.32 469	0.70 530	0.60 491	0.59 510	0.55 458	0.65 509	0.41 464	1.40 553	0.51 481	0.13 421	0.17 504	0.21 505	0.16 483	0.17 462	0.18 476

PWC_ROB	0.38 463	0.29 480	0.69 455	0.25 388	0.20 447	0.38 427	0.19 240	0.58 479	0.67 506	0.57 508	0.85 522	0.51 458	0.40 460	0.71 461	0.52 482	0.13 421	0.09 386	0.14 451	0.10 344	0.17 462	0.14 429

PWCDC_ROB	0.38 463	0.30 487	0.60 422	0.33 501	0.20 447	0.42 451	0.19 240	0.58 479	0.89 537	0.42 451	1.26 544	0.36 351	0.34 429	0.50 358	0.38 427	0.18 497	0.11 435	0.11 366	0.09 302	0.19 483	0.13 408

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 282	0.13 245	0.83 489	0.20 150	0.21 455	0.23 222	0.17 153	0.48 365	0.27 185	0.23 169	0.29 210	0.39 377	0.23 283	0.25 190	0.15 146	0.08 197	0.06 150	0.08 159	0.11 383	0.11 353	0.10 334

LL-Strereo	0.29 395	0.25 452	0.58 414	0.25 388	0.21 455	0.23 222	0.24 391	0.55 445	0.42 371	0.34 352	0.32 246	0.41 398	0.40 460	0.94 522	0.23 327	0.08 197	0.07 268	0.11 366	0.09 302	0.09 239	0.09 278

Anonymous_2	0.37 456	0.21 421	0.47 349	0.20 150	0.21 455	0.42 451	0.26 420	0.38 257	0.29 219	0.33 332	0.30 223	0.44 422	0.38 450	0.36 309	0.29 382	0.26 521	0.29 539	0.44 540	1.41 575	0.34 532	0.21 502

Wz-Net-TNSev	0.51 509	0.58 539	1.61 555	0.25 388	0.21 455	0.65 517	0.45 519	0.63 511	0.69 511	0.51 490	0.54 454	0.71 523	0.60 516	1.00 530	0.77 514	0.15 460	0.15 490	0.13 425	0.15 471	0.21 495	0.20 494

Wz-Net-SNSev	0.43 484	0.41 520	1.27 541	0.30 483	0.21 455	0.44 461	0.41 510	0.61 496	0.65 502	0.46 472	0.65 493	0.62 498	0.39 456	0.74 476	0.59 492	0.12 402	0.11 435	0.12 404	0.13 449	0.16 445	0.14 429

Wz-Net-LNSev	0.34 437	0.29 480	0.91 505	0.26 422	0.21 455	0.47 475	0.31 463	0.54 435	0.54 472	0.44 464	0.52 444	0.50 454	0.35 433	0.39 319	0.39 435	0.11 364	0.11 435	0.10 309	0.09 302	0.14 423	0.13 408

Wz-Net-MNSev	0.36 446	0.26 463	0.79 478	0.26 422	0.21 455	0.59 509	0.38 499	0.55 445	0.56 481	0.48 482	0.54 454	0.53 469	0.36 437	0.60 414	0.44 459	0.11 364	0.09 386	0.11 366	0.11 383	0.15 437	0.13 408

Syn2CoEx	0.36 446	0.31 494	0.78 472	0.34 503	0.21 455	0.41 444	0.28 441	0.61 496	0.49 445	0.42 451	0.56 465	0.45 426	0.44 478	0.69 455	0.38 427	0.17 486	0.14 475	0.15 466	0.12 422	0.13 405	0.12 392

HGLStereo	0.27 364	0.14 288	0.46 341	0.24 351	0.21 455	0.33 381	0.23 369	0.50 383	0.42 371	0.35 369	0.48 426	0.41 398	0.33 420	0.45 340	0.33 409	0.11 364	0.10 411	0.09 236	0.09 302	0.10 304	0.12 392

ADCMid	0.49 502	0.34 501	1.13 532	0.26 422	0.21 455	0.51 490	0.37 493	0.57 470	0.54 472	0.75 530	0.66 495	0.62 498	0.64 526	0.64 437	1.68 558	0.13 421	0.12 453	0.17 483	0.17 492	0.20 492	0.17 463

ADCRef	0.38 463	0.24 447	0.88 501	0.26 422	0.21 455	0.49 486	0.27 426	0.52 417	0.48 436	0.50 485	0.58 470	0.35 346	0.47 490	0.48 349	1.29 551	0.09 276	0.08 352	0.12 404	0.12 422	0.11 353	0.11 369

StereoDRNet	0.32 420	0.22 434	0.61 425	0.27 450	0.21 455	0.42 451	0.30 458	0.61 496	0.48 436	0.46 472	0.39 333	0.48 442	0.30 394	0.57 399	0.40 442	0.11 364	0.09 386	0.12 404	0.11 383	0.12 390	0.10 334

MDST_ROB	0.48 499	0.14 288	0.95 512	0.30 483	0.21 455	1.33 559	0.32 469	0.77 537	0.56 481	1.06 547	0.71 504	0.49 447	0.35 433	1.26 548	0.38 427	0.13 421	0.11 435	0.16 477	0.13 449	0.12 390	0.12 392

LALA_ROB	0.36 446	0.25 452	0.46 341	0.30 483	0.21 455	0.47 475	0.39 504	0.61 496	0.51 457	0.52 496	0.51 436	0.69 520	0.36 437	0.50 358	0.43 454	0.17 486	0.11 435	0.16 477	0.14 462	0.17 462	0.15 441

WCMA_ROB	0.51 509	0.21 421	0.65 444	0.25 388	0.21 455	0.58 506	0.32 469	0.54 435	0.55 478	0.95 541	1.40 548	1.28 547	0.81 538	0.73 468	0.62 498	0.18 497	0.15 490	0.15 466	0.15 471	0.19 483	0.19 484

PSMNet_ROB	0.33 429	0.24 447	0.54 396	0.31 489	0.21 455	0.42 451	0.43 515	0.59 484	0.47 426	0.37 392	0.44 391	0.49 447	0.31 410	0.64 437	0.43 454	0.14 447	0.10 411	0.15 466	0.14 462	0.13 405	0.11 369

w-ln-seven	0.42 479	0.30 487	1.18 534	0.26 422	0.22 471	0.58 506	0.31 463	0.62 504	0.81 527	0.58 509	0.61 484	0.53 469	0.36 437	0.57 399	0.65 505	0.11 364	0.10 411	0.13 425	0.12 422	0.15 437	0.13 408

rvit_stereo_0075_2	0.24 312	0.17 365	0.50 374	0.26 422	0.22 471	0.22 201	0.15 87	0.40 280	0.35 290	0.27 212	0.37 306	0.29 282	0.20 248	0.28 238	0.19 250	0.17 486	0.12 453	0.19 499	0.12 422	0.13 405	0.13 408

CES	0.14 78	0.08 10	0.19 43	0.17 20	0.22 471	0.18 89	0.16 117	0.23 65	0.19 69	0.14 74	0.17 94	0.14 91	0.10 43	0.18 65	0.12 48	0.07 70	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.08 173	0.18 476

APVNet	0.36 446	0.20 407	0.70 461	0.26 422	0.22 471	0.52 499	0.35 485	0.61 496	0.44 393	0.38 407	0.52 444	0.48 442	0.38 450	0.84 504	0.46 468	0.13 421	0.14 475	0.15 466	0.16 483	0.16 445	0.15 441

MFN_U_SF_RVC	0.56 516	0.51 535	1.19 535	0.38 522	0.22 471	0.69 521	0.27 426	0.80 542	0.67 506	0.73 526	0.74 509	0.87 530	0.61 525	0.81 499	0.76 511	0.29 531	0.27 535	0.32 531	0.37 542	0.32 531	0.31 532

FADNet	0.32 420	0.36 506	0.74 470	0.23 300	0.22 471	0.37 419	0.19 240	0.53 428	0.48 436	0.32 320	0.36 297	0.43 411	0.32 417	0.64 437	0.25 348	0.16 475	0.16 497	0.14 451	0.16 483	0.24 507	0.19 484

S-Stereo	0.38 463	0.20 407	1.05 524	0.27 450	0.22 471	0.38 427	0.32 469	0.55 445	0.66 503	0.39 422	0.59 472	0.49 447	0.41 464	0.75 477	0.40 442	0.12 402	0.15 490	0.13 425	0.13 449	0.16 445	0.21 502

stereogan	0.37 456	0.17 365	0.65 444	0.27 450	0.22 471	0.62 515	0.26 420	0.59 484	0.63 500	0.43 457	0.60 477	0.67 514	0.42 473	0.68 453	0.35 418	0.13 421	0.14 475	0.14 451	0.12 422	0.19 483	0.17 463

edge stereo	0.39 468	0.22 434	0.81 483	0.27 450	0.22 471	0.37 419	0.24 391	0.56 460	0.54 472	0.53 502	0.60 477	0.71 523	0.50 499	0.78 490	0.40 442	0.16 475	0.14 475	0.19 499	0.14 462	0.16 445	0.17 463

ADCP+	0.45 492	0.24 447	1.15 533	0.25 388	0.22 471	0.56 502	0.39 504	0.54 435	0.51 457	0.44 464	0.51 436	0.46 434	0.52 504	0.56 395	1.89 564	0.10 325	0.08 352	0.11 366	0.10 344	0.14 423	0.13 408

DANet	0.35 442	0.23 443	0.60 422	0.36 514	0.22 471	0.39 435	0.25 408	0.48 365	0.43 378	0.52 496	0.50 430	0.59 489	0.41 464	0.76 482	0.49 473	0.13 421	0.11 435	0.14 451	0.12 422	0.17 462	0.15 441
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NVstereo2D	0.31 411	0.16 346	0.54 396	0.24 351	0.22 471	0.42 451	0.28 441	0.58 479	0.56 481	0.28 222	0.38 320	0.40 391	0.30 394	0.71 461	0.28 370	0.13 421	0.08 352	0.13 425	0.10 344	0.19 483	0.16 450

NCCL2	0.35 442	0.26 463	0.49 363	0.36 514	0.22 471	0.41 444	0.41 510	0.53 428	0.42 371	0.47 479	0.46 413	0.61 496	0.39 456	0.55 384	0.37 425	0.16 475	0.13 465	0.21 505	0.21 506	0.16 445	0.16 450

YMNet	0.32 420	0.22 434	0.58 414	0.27 450	0.23 484	0.48 481	0.27 426	0.51 400	0.45 404	0.48 482	0.56 465	0.51 458	0.30 394	0.39 319	0.40 442	0.13 421	0.16 497	0.13 425	0.12 422	0.13 405	0.12 392

YMNet_1	0.32 420	0.22 434	0.58 414	0.27 450	0.23 484	0.48 481	0.27 426	0.51 400	0.45 404	0.48 482	0.56 465	0.51 458	0.30 394	0.39 319	0.40 442	0.13 421	0.16 497	0.13 425	0.12 422	0.13 405	0.12 392

FACV-RUCA	0.21 235	0.15 321	0.32 159	0.23 300	0.23 484	0.26 278	0.19 240	0.39 269	0.34 274	0.25 191	0.32 246	0.21 175	0.24 301	0.24 159	0.19 250	0.10 325	0.07 268	0.15 466	0.08 216	0.16 445	0.13 408

GASNet	0.36 446	0.46 524	0.88 501	0.34 503	0.23 484	0.35 409	0.22 344	0.60 492	0.53 468	0.40 432	0.37 306	0.45 426	0.30 394	0.79 492	0.35 418	0.15 460	0.10 411	0.14 451	0.14 462	0.22 501	0.12 392

AF-Net	0.37 456	0.26 463	0.56 406	0.32 495	0.23 484	0.41 444	0.29 447	0.61 496	0.64 501	0.42 451	0.68 499	0.65 509	0.49 497	0.57 399	0.44 459	0.15 460	0.11 435	0.19 499	0.14 462	0.15 437	0.13 408

ADCPNet	0.48 499	0.29 480	1.60 553	0.27 450	0.23 484	0.70 524	0.38 499	0.53 428	0.51 457	0.51 490	0.59 472	0.67 514	0.56 509	0.60 414	1.14 541	0.15 460	0.18 510	0.14 451	0.23 516	0.19 483	0.19 484

CC-Net-ROB	0.43 484	0.47 526	0.65 444	0.37 520	0.23 484	0.51 490	0.29 447	0.66 519	0.49 445	0.46 472	0.51 436	0.48 442	0.38 450	0.96 526	0.35 418	0.34 537	0.23 529	0.55 546	0.25 523	0.31 528	0.20 494

CSAN	0.50 505	0.35 503	0.78 472	0.36 514	0.23 484	0.56 502	0.59 540	0.61 496	0.70 513	0.64 517	0.78 514	0.65 509	0.60 516	1.38 552	0.62 498	0.21 508	0.17 504	0.20 503	0.20 503	0.18 476	0.18 476

WZ-Net	0.52 513	0.38 514	1.90 557	0.30 483	0.24 492	0.57 505	0.48 529	0.62 504	0.78 524	0.50 485	0.71 504	0.68 518	0.54 505	0.98 529	0.84 519	0.13 421	0.10 411	0.11 366	0.12 422	0.19 483	0.20 494

FINET	0.34 437	0.27 470	0.80 481	0.24 351	0.24 492	0.36 414	0.34 481	0.54 435	0.72 516	0.39 422	0.47 420	0.32 318	0.30 394	0.51 363	0.32 402	0.19 503	0.17 504	0.13 425	0.12 422	0.18 476	0.16 450

GwcNet	0.35 442	0.23 443	0.88 501	0.25 388	0.24 492	0.48 481	0.27 426	0.55 445	0.57 484	0.38 407	0.52 444	0.51 458	0.32 417	0.60 414	0.41 450	0.13 421	0.11 435	0.12 404	0.11 383	0.13 405	0.14 429

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 509	0.50 533	0.86 498	0.39 524	0.24 492	0.84 536	0.55 536	0.56 460	0.62 496	0.60 511	0.68 499	0.62 498	0.42 473	1.13 540	0.43 454	0.23 511	0.27 535	0.27 517	0.35 538	0.25 509	0.29 528

RP	0.35 442	0.22 434	0.51 385	0.31 489	0.24 492	0.37 419	0.28 441	0.50 383	0.58 486	0.40 432	0.63 490	0.61 496	0.47 490	0.61 421	0.39 435	0.16 475	0.15 490	0.17 483	0.15 471	0.17 462	0.17 463

Nwc_Net	0.37 456	0.25 452	0.68 454	0.31 489	0.24 492	0.44 461	0.30 458	0.65 513	0.50 453	0.37 392	0.69 503	0.58 487	0.45 481	0.60 414	0.40 442	0.15 460	0.12 453	0.19 499	0.21 506	0.14 423	0.13 408

ADCS	0.58 520	0.40 516	1.35 546	0.29 474	0.24 492	0.55 501	0.45 519	0.67 524	0.83 532	0.76 531	0.71 504	0.68 518	0.60 516	0.76 482	2.23 569	0.16 475	0.16 497	0.16 477	0.17 492	0.22 501	0.22 507

testlalala2	0.18 162	0.10 79	0.50 374	0.36 514	0.25 499	0.23 222	0.14 63	0.34 199	0.24 153	0.25 191	0.25 175	0.21 175	0.12 91	0.16 33	0.16 170	0.07 70	0.06 150	0.07 80	0.07 141	0.06 44	0.06 77

EDNetEfficient	0.63 526	0.37 511	2.40 564	0.26 422	0.25 499	0.38 427	0.49 531	0.41 292	1.06 550	1.38 557	0.87 526	0.62 498	0.95 546	0.65 443	1.65 557	0.11 364	0.09 386	0.10 309	0.11 383	0.19 483	0.17 463

SHD	0.42 479	0.27 470	0.81 483	0.31 489	0.25 499	0.42 451	0.22 344	0.66 519	0.94 545	0.63 515	0.60 477	0.59 489	0.47 490	0.59 412	0.58 491	0.15 460	0.13 465	0.16 477	0.16 483	0.20 492	0.22 507

XQC	0.43 484	0.37 511	0.96 514	0.34 503	0.25 499	0.53 500	0.34 481	0.60 492	0.73 519	0.51 490	0.46 413	0.57 484	0.47 490	0.70 458	0.72 510	0.17 486	0.12 453	0.18 491	0.15 471	0.25 509	0.23 514

MSMD_ROB	0.60 524	0.33 500	0.61 425	0.30 483	0.25 499	0.86 538	0.35 485	0.55 445	0.67 506	1.10 549	1.49 553	1.76 557	0.97 549	0.88 511	0.49 473	0.23 511	0.21 521	0.27 517	0.27 530	0.25 509	0.24 519

AnyNet_C01	0.65 528	0.58 539	2.60 567	0.32 495	0.26 504	0.88 539	0.61 541	0.63 511	0.62 496	0.68 522	0.96 530	0.76 526	0.60 516	0.96 526	1.43 553	0.16 475	0.16 497	0.17 483	0.17 492	0.23 504	0.23 514

pmcnn	0.50 505	0.20 407	0.78 472	0.24 351	0.26 504	0.39 435	0.30 458	0.51 400	0.50 453	0.54 504	1.23 543	2.52 568	0.37 446	0.77 488	0.95 529	0.08 197	0.06 150	0.06 25	0.05 43	0.10 304	0.08 220

FC-DCNN v2	0.71 534	0.30 487	0.67 449	0.32 495	0.27 506	0.84 536	0.39 504	0.84 547	0.85 536	1.44 564	1.64 559	2.09 561	1.28 560	1.06 535	0.80 517	0.24 517	0.22 525	0.27 517	0.26 527	0.26 515	0.25 521

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 340	0.14 288	0.95 512	0.21 194	0.27 506	0.20 146	0.19 240	0.48 365	0.25 166	0.26 203	0.55 458	0.34 332	0.18 224	0.25 190	0.17 200	0.07 70	0.06 150	0.08 159	0.12 422	0.12 390	0.12 392

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 531	0.64 544	1.06 525	0.45 532	0.27 506	1.40 562	0.58 538	0.78 538	0.92 541	0.84 534	0.86 523	0.88 532	0.68 528	1.33 551	0.68 508	0.37 541	0.29 539	0.34 534	0.36 541	0.43 536	0.37 538

RGC	0.39 468	0.32 499	0.64 443	0.34 503	0.27 506	0.40 440	0.29 447	0.57 470	0.53 468	0.45 468	0.64 492	0.62 498	0.45 481	0.72 466	0.39 435	0.15 460	0.15 490	0.21 505	0.20 503	0.18 476	0.19 484

FC-DCNN	0.70 533	0.30 487	0.69 455	0.32 495	0.27 506	0.81 535	0.39 504	0.79 541	0.82 528	1.41 560	1.58 558	1.98 559	1.26 558	1.02 532	0.77 514	0.24 517	0.22 525	0.27 517	0.26 527	0.26 515	0.26 523

G-Net	0.46 494	0.25 452	0.86 498	0.34 503	0.28 511	0.90 541	0.35 485	0.47 353	0.45 404	0.68 522	1.22 542	0.64 508	0.60 516	0.61 421	0.57 486	0.16 475	0.14 475	0.17 483	0.13 449	0.22 501	0.19 484

NCC-stereo	0.39 468	0.25 452	0.69 455	0.32 495	0.28 511	0.46 469	0.36 489	0.65 513	0.52 464	0.40 432	0.57 468	0.56 479	0.47 490	0.73 468	0.45 462	0.17 486	0.14 475	0.18 491	0.25 523	0.16 445	0.16 450

Abc-Net	0.39 468	0.25 452	0.69 455	0.32 495	0.28 511	0.46 469	0.36 489	0.65 513	0.52 464	0.40 432	0.57 468	0.56 479	0.47 490	0.73 468	0.45 462	0.17 486	0.14 475	0.18 491	0.25 523	0.16 445	0.16 450
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTS	0.78 542	0.48 528	4.68 572	0.34 503	0.28 511	1.12 549	0.46 521	0.62 504	1.03 547	0.73 526	0.89 527	0.60 492	0.59 514	1.61 556	1.16 544	0.14 447	0.11 435	0.15 466	0.15 471	0.21 495	0.19 484

RTSA	0.78 542	0.48 528	4.68 572	0.34 503	0.28 511	1.12 549	0.46 521	0.62 504	1.03 547	0.73 526	0.89 527	0.60 492	0.59 514	1.61 556	1.16 544	0.14 447	0.11 435	0.15 466	0.15 471	0.21 495	0.19 484

AnyNet_C32	0.51 509	0.40 516	1.10 531	0.29 474	0.28 511	0.59 509	0.58 538	0.54 435	0.60 491	0.62 513	0.66 495	0.54 473	0.54 505	0.78 490	1.74 561	0.15 460	0.14 475	0.15 466	0.17 492	0.20 492	0.20 494

RYNet	0.37 456	0.18 379	0.59 420	0.25 388	0.28 511	0.61 513	0.32 469	0.59 484	0.59 487	0.41 441	0.38 320	0.57 484	0.39 456	0.87 508	0.53 484	0.11 364	0.08 352	0.12 404	0.11 383	0.18 476	0.18 476

PA-Net	0.37 456	0.28 473	0.83 489	0.31 489	0.28 511	0.39 435	0.42 513	0.51 400	0.55 478	0.34 352	0.42 367	0.41 398	0.36 437	0.79 492	0.49 473	0.12 402	0.23 529	0.16 477	0.23 516	0.12 390	0.18 476
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TCMNet	0.33 429	0.23 443	0.72 465	0.29 474	0.30 519	0.40 440	0.28 441	0.50 383	0.47 426	0.37 392	0.45 403	0.40 391	0.29 381	0.60 414	0.39 435	0.14 447	0.13 465	0.15 466	0.14 462	0.17 462	0.15 441

FCDSN-DC	0.63 526	0.31 494	0.61 425	0.36 514	0.30 519	0.65 517	0.37 493	0.66 519	0.68 509	1.14 551	1.54 556	1.71 556	1.26 558	0.92 518	0.64 503	0.24 517	0.22 525	0.27 517	0.26 527	0.27 520	0.27 527
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DeepPrunerF	0.44 490	0.29 480	1.29 543	0.33 501	0.30 519	0.35 409	0.36 489	0.62 504	1.15 555	0.40 432	0.44 391	0.39 377	0.41 464	0.80 496	0.52 482	0.18 497	0.14 475	0.23 512	0.21 506	0.17 462	0.17 463

PVD	0.58 520	0.34 501	0.84 494	0.39 524	0.31 522	0.59 509	0.47 525	0.80 542	1.25 556	0.92 538	1.09 536	0.79 527	0.82 539	0.85 505	0.76 511	0.21 508	0.18 510	0.22 511	0.18 498	0.27 520	0.35 537

ccnet	0.42 479	0.31 494	0.48 358	0.27 450	0.32 523	0.60 512	0.32 469	0.65 513	0.46 421	0.53 502	0.66 495	0.56 479	0.45 481	0.72 466	0.61 496	0.26 521	0.19 514	0.24 514	0.21 506	0.26 515	0.22 507

PASM	0.45 492	0.35 503	0.90 504	0.35 512	0.33 524	0.39 435	0.38 499	0.50 383	0.61 494	0.52 496	0.51 436	0.62 498	0.45 481	0.93 520	0.48 471	0.26 521	0.29 539	0.29 527	0.33 536	0.29 526	0.26 523

ELAS_RVC	0.74 539	0.36 506	1.00 518	0.37 520	0.33 524	0.88 539	0.93 562	0.83 546	1.08 551	1.35 556	1.33 547	1.24 545	1.33 562	1.06 535	0.95 529	0.27 526	0.25 533	0.29 527	0.27 530	0.30 527	0.30 529
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 539	0.36 506	0.85 497	0.36 514	0.33 524	1.36 560	0.77 553	0.93 551	0.92 541	1.41 560	1.53 555	1.16 544	1.17 554	0.95 525	1.03 533	0.26 521	0.25 533	0.28 523	0.28 534	0.31 528	0.30 529
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UDG	0.40 474	0.46 524	0.49 363	0.40 526	0.35 527	0.47 475	0.27 426	0.54 435	0.47 426	0.39 422	0.45 403	0.59 489	0.44 478	0.46 343	0.39 435	0.26 521	0.19 514	0.48 542	0.22 514	0.34 532	0.26 523

PDISCO_ROB	0.43 484	0.30 487	0.67 449	0.43 529	0.36 528	0.67 520	0.32 469	0.72 533	0.76 521	0.43 457	0.53 451	0.63 506	0.40 460	0.66 448	0.47 470	0.21 508	0.12 453	0.21 505	0.19 502	0.25 509	0.20 494

SQANet	0.40 474	0.48 528	0.67 449	0.48 536	0.39 529	0.48 481	0.22 344	0.51 400	0.43 378	0.40 432	0.47 420	0.47 436	0.33 420	0.54 382	0.32 402	0.36 539	0.15 490	0.40 538	0.21 506	0.45 538	0.31 532

DDUNet	0.41 476	0.50 533	0.48 358	0.44 531	0.39 529	0.46 469	0.32 469	0.50 383	0.43 378	0.45 468	0.52 444	0.57 484	0.36 437	0.48 349	0.33 409	0.33 536	0.21 521	0.55 546	0.25 523	0.37 535	0.32 535

NVStereoNet_ROB	0.67 530	0.49 532	0.83 489	0.48 536	0.40 531	0.51 490	0.46 521	0.70 530	0.77 523	0.84 534	1.72 560	1.02 539	0.83 540	1.23 546	0.79 516	0.32 535	0.38 546	0.40 538	0.46 546	0.36 534	0.41 542
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PSMNet-RUCA	0.37 456	0.41 520	0.66 448	0.46 534	0.41 532	0.34 394	0.25 408	0.57 470	0.45 404	0.39 422	0.52 444	0.43 411	0.33 420	0.41 328	0.29 382	0.25 520	0.14 475	0.33 533	0.21 506	0.31 528	0.22 507

MANE	1.41 560	0.36 506	0.74 470	0.43 529	0.41 532	2.16 569	0.80 555	2.39 576	3.38 571	2.22 572	3.06 574	3.54 574	2.73 575	2.15 568	1.94 566	0.28 529	0.27 535	0.30 529	0.46 546	0.28 525	0.34 536

PWCK	1.00 548	1.17 569	1.70 556	0.91 557	0.41 532	1.19 553	0.92 561	1.10 553	1.14 554	1.16 552	1.14 539	1.25 546	0.88 544	1.75 562	1.04 535	0.87 564	0.50 552	0.87 559	0.53 553	0.96 566	0.52 550

MultiAttention	1.02 552	0.13 245	0.43 313	0.35 512	0.43 535	5.36 576	1.71 575	0.69 528	0.53 468	0.36 385	0.63 490	0.55 475	0.22 268	7.60 583	0.43 454	0.09 276	0.06 150	0.14 451	0.24 518	0.26 515	0.30 529

otaku	0.57 519	0.62 543	0.87 500	0.63 547	0.44 536	0.73 525	0.37 493	0.65 513	0.66 503	0.51 490	0.75 510	0.66 513	0.45 481	0.69 455	0.46 468	0.53 546	0.34 544	0.55 546	0.35 538	0.60 546	0.45 544

SAMSARA	0.56 516	0.39 515	0.80 481	0.60 545	0.46 537	1.00 545	1.23 573	0.67 524	0.68 509	0.71 525	0.54 454	0.89 533	0.57 512	0.81 499	0.62 498	0.19 503	0.22 525	0.18 491	0.18 498	0.27 520	0.25 521

MADNet+	1.01 550	1.16 568	4.72 574	0.70 550	0.47 538	1.24 555	0.96 563	0.97 552	0.89 537	0.65 519	0.77 513	0.87 530	0.85 543	2.09 566	1.68 558	0.38 542	0.39 547	0.31 530	0.27 530	0.43 536	0.39 540

GCST	0.47 496	0.60 541	0.57 409	1.04 564	0.48 539	0.38 427	0.11 17	0.40 280	0.32 252	0.41 441	0.34 276	0.29 282	0.17 199	0.46 343	0.19 250	0.69 556	0.42 549	0.79 558	0.62 560	0.62 547	0.46 547

test_for_model	0.29 395	0.89 556	0.34 185	0.69 549	0.49 540	0.20 146	0.16 117	0.30 156	0.23 138	0.28 222	0.15 73	0.13 68	0.11 68	0.17 47	0.13 88	0.29 531	0.10 411	0.06 25	0.04 1	0.86 560	0.18 476

Consistency-Raft	0.55 515	0.48 528	1.02 521	0.45 532	0.49 540	0.49 486	0.47 525	0.72 533	0.72 516	0.45 468	0.82 519	0.47 436	0.60 516	0.50 358	0.63 501	0.39 543	0.39 547	0.44 540	0.51 551	0.52 541	0.37 538

Ntro	0.58 520	0.64 544	0.92 507	0.66 548	0.50 542	0.77 529	0.36 489	0.66 519	0.70 513	0.50 485	0.59 472	0.65 509	0.51 502	0.75 477	0.45 462	0.56 550	0.32 543	0.56 549	0.34 537	0.63 548	0.46 547

ACVNet-4b	0.72 535	0.81 551	1.33 545	0.72 551	0.50 542	0.80 534	0.31 463	0.71 532	0.80 526	0.50 485	0.72 508	0.95 536	0.43 477	0.96 526	1.20 548	1.13 573	0.21 521	0.76 555	0.45 545	0.65 551	0.46 547

LE_ROB	1.76 568	0.20 407	2.68 568	0.48 536	0.52 544	0.78 532	0.96 563	0.84 547	6.61 581	7.40 583	2.08 567	2.08 560	4.83 577	1.27 549	3.79 576	0.10 325	0.08 352	0.12 404	0.11 383	0.11 353	0.10 334

ACVNet_1	0.72 535	0.81 551	1.37 547	0.72 551	0.53 545	0.77 529	0.42 513	0.85 550	0.90 539	0.74 529	0.75 510	1.32 549	0.72 532	1.02 532	0.55 485	0.54 548	0.31 542	0.71 553	0.35 538	0.64 550	0.45 544

BEATNet-Init1	4.73 579	2.61 577	13.29 588	0.58 543	0.53 545	10.12 584	3.33 579	4.83 580	5.01 579	8.75 584	8.51 582	14.08 591	7.60 583	7.70 584	5.34 580	0.28 529	0.28 538	0.34 534	0.37 542	0.57 544	0.45 544

SPS-STEREO	0.69 532	0.61 542	0.98 516	0.52 542	0.57 547	0.74 526	0.50 532	0.78 538	0.62 496	0.95 541	0.86 523	0.94 534	0.70 530	1.01 531	0.87 523	0.58 552	0.51 554	0.50 543	0.50 550	0.55 543	0.58 554
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.87 544	0.66 546	1.30 544	0.51 540	0.60 548	1.03 546	0.84 559	0.76 536	0.73 519	1.39 558	1.51 554	1.31 548	1.22 556	1.11 537	1.08 536	0.57 551	0.53 557	0.51 545	0.51 551	0.54 542	0.61 559

anonymity	0.56 516	0.54 538	0.70 461	0.47 535	0.61 549	0.56 502	0.43 515	0.69 528	0.49 445	0.63 515	0.55 458	0.54 473	0.60 516	0.61 421	0.57 486	0.55 549	0.53 557	0.50 543	0.54 554	0.51 540	0.56 552

ACVNet_2	0.89 545	0.87 555	1.25 539	0.82 554	0.62 550	0.97 544	0.62 542	1.14 555	1.42 559	1.00 544	1.40 548	1.47 552	0.84 541	1.11 537	0.66 506	0.61 553	0.43 550	0.78 556	0.49 548	0.75 555	0.52 550

RainbowNet	0.72 535	0.89 556	1.02 521	0.82 554	0.63 551	0.78 532	0.52 533	0.81 544	0.93 543	0.60 511	0.79 515	0.80 528	0.60 516	0.80 496	0.57 486	0.78 560	0.55 560	0.78 556	0.49 548	0.76 556	0.58 554

WAO-7	1.01 550	0.89 556	0.93 509	0.83 556	0.66 552	1.18 551	0.81 557	1.40 560	1.57 562	1.11 550	1.76 562	1.45 551	1.19 555	1.50 555	1.14 541	0.61 553	0.62 567	0.70 552	0.68 562	0.66 553	0.60 556

DGSMNet	0.61 525	0.29 480	0.91 505	0.51 540	0.70 553	0.62 515	1.38 574	0.59 484	0.55 478	0.37 392	0.61 484	0.52 464	0.33 420	0.65 443	0.43 454	0.53 546	0.60 564	0.67 551	0.61 559	0.63 548	0.61 559

MFMNet_re	0.72 535	0.76 549	0.99 517	0.62 546	0.70 553	0.77 529	0.67 544	0.75 535	0.83 532	0.78 532	0.86 523	0.69 520	0.78 534	0.71 461	0.61 496	0.66 555	0.59 563	0.61 550	0.58 558	0.68 554	0.71 563

JetBlue	1.14 556	0.76 549	2.36 562	0.59 544	0.75 555	3.04 573	1.78 576	1.11 554	0.90 539	0.94 539	1.10 537	1.66 555	1.28 560	2.09 566	1.72 560	0.43 545	0.36 545	0.38 536	0.38 544	0.58 545	0.56 552

IMH-64-1	0.91 546	0.86 553	0.84 494	0.97 559	0.75 555	0.92 542	0.71 546	1.27 556	1.10 552	0.89 536	1.45 550	1.14 541	0.96 547	1.19 542	0.84 519	0.74 557	0.51 554	0.97 561	0.55 555	0.84 558	0.60 556

IMH-64	0.91 546	0.86 553	0.84 494	0.97 559	0.75 555	0.92 542	0.71 546	1.27 556	1.10 552	0.89 536	1.45 550	1.14 541	0.96 547	1.19 542	0.84 519	0.74 557	0.51 554	0.97 561	0.55 555	0.84 558	0.60 556

WAO-6	1.07 554	0.93 560	0.92 507	0.96 558	0.78 558	1.28 557	0.75 550	1.34 558	2.00 566	1.02 546	1.54 556	1.59 553	1.22 556	1.31 550	1.14 541	0.78 560	0.55 560	1.02 565	0.75 566	0.83 557	0.69 562

IMH	1.05 553	0.95 561	1.00 518	1.01 561	0.78 558	1.11 548	0.68 545	1.38 559	1.43 560	1.00 544	1.72 560	1.43 550	1.14 551	1.73 561	0.89 525	1.09 570	0.55 560	0.99 563	0.57 557	0.87 561	0.62 561

Dean	1.17 557	1.04 564	1.49 551	1.03 563	0.78 558	1.20 554	0.77 553	1.48 564	1.96 564	1.28 554	1.99 565	2.15 562	1.14 551	1.25 547	1.00 532	0.81 562	0.60 564	1.01 564	0.69 563	0.92 565	0.74 566

LVE	1.13 555	1.02 562	1.28 542	1.01 561	0.80 561	1.29 558	0.81 557	1.47 563	1.96 564	1.07 548	1.90 563	1.90 558	1.01 550	1.48 554	0.91 526	0.93 567	0.61 566	0.94 560	0.69 563	0.87 561	0.75 567

WAO-8	1.46 563	1.10 566	1.09 527	1.10 565	0.84 562	2.06 566	0.75 550	1.84 569	3.83 574	1.44 564	2.21 568	2.15 562	1.43 564	3.17 572	1.19 546	0.91 565	0.65 569	1.09 566	0.79 567	0.90 563	0.71 563

Venus	1.46 563	1.10 566	1.09 527	1.10 565	0.84 562	2.06 566	0.75 550	1.84 569	3.83 574	1.44 564	2.21 568	2.15 562	1.43 564	3.17 572	1.19 546	0.91 565	0.65 569	1.09 566	0.79 567	0.90 563	0.71 563

TorneroNet-64	1.43 561	1.03 563	1.20 536	1.10 565	0.86 564	2.26 570	0.73 549	1.84 569	3.84 576	1.25 553	2.25 570	2.69 570	1.42 563	1.76 563	1.43 553	0.76 559	0.50 552	1.09 566	0.66 561	1.23 570	0.76 568

TorneroNet	2.22 571	1.08 565	1.24 538	1.14 569	0.90 565	5.58 577	0.80 555	2.12 574	8.69 582	2.58 574	5.42 579	3.88 575	1.97 569	1.78 565	1.87 563	0.86 563	0.54 559	1.15 570	0.74 565	1.23 570	0.85 569

UNDER WATER-64	1.55 565	1.19 570	2.52 565	1.31 570	0.95 566	2.12 568	1.21 572	1.45 562	3.19 570	1.43 563	1.32 546	2.64 569	2.04 570	1.63 558	1.83 562	1.11 571	0.67 571	1.28 571	0.92 570	1.19 568	1.02 572

UNDER WATER	1.59 566	1.22 571	2.36 562	1.38 571	1.03 567	1.67 565	1.10 569	1.54 567	3.63 572	1.44 564	1.47 552	2.85 571	2.25 572	1.67 559	1.94 566	1.06 569	0.62 567	1.31 572	0.93 571	1.21 569	1.02 572

notaker	1.45 562	1.34 572	1.48 549	1.40 572	1.07 568	1.18 551	0.85 560	1.48 564	1.40 558	1.51 569	3.46 575	2.40 567	1.81 568	1.76 563	1.45 556	1.11 571	0.69 572	1.38 573	0.87 569	1.31 572	0.97 571

ktn	1.77 569	1.36 573	1.22 537	1.43 573	1.14 569	1.52 563	1.08 568	1.51 566	3.96 577	2.77 576	4.69 577	3.35 573	1.46 566	1.69 560	1.25 550	1.43 575	0.77 573	1.45 574	0.99 572	1.32 573	0.96 570

DispFullNet	0.66 529	0.89 556	1.59 552	0.77 553	1.21 570	0.51 490	0.23 369	0.59 484	0.72 516	0.69 524	0.61 484	0.69 520	0.91 545	0.79 492	0.48 471	0.27 526	0.12 453	0.73 554	0.30 535	0.65 551	0.40 541

KSHMR	1.89 570	1.36 573	1.60 553	1.47 574	1.22 571	1.38 561	1.06 567	1.79 568	5.97 580	1.42 562	5.65 580	2.98 572	1.14 551	2.23 569	1.20 548	1.27 574	1.12 574	1.46 575	1.10 574	1.32 573	1.15 574

HanzoNet	2.97 574	1.69 575	2.29 561	1.74 575	1.33 572	1.53 564	1.03 566	1.99 572	2.64 569	5.51 580	5.16 578	5.90 580	6.82 582	4.32 578	3.29 574	3.16 580	2.02 580	1.92 576	2.87 581	2.24 577	1.89 577

JetRed	2.30 573	2.64 578	6.12 576	1.12 568	1.38 573	5.85 579	3.29 578	1.99 572	1.67 563	1.98 571	1.95 564	2.16 565	1.60 567	2.48 570	4.10 577	1.05 568	1.60 575	1.09 566	1.01 573	1.67 575	1.28 575

tt	4.71 578	0.10 79	3.94 570	2.06 577	1.53 574	10.14 585	16.88 585	9.27 586	4.98 578	1.39 558	1.02 534	4.68 576	4.90 578	3.35 575	5.86 581	5.76 584	9.15 589	2.24 580	2.53 579	3.10 578	1.32 576

MADNet++	2.26 572	1.80 576	2.06 559	2.13 578	1.97 575	2.61 572	1.79 577	2.38 575	2.16 567	2.75 575	2.65 572	2.38 566	2.43 573	3.17 572	3.21 573	2.17 578	1.95 578	1.94 577	1.63 576	2.06 576	2.01 578

U	1.00 548	0.09 41	0.21 59	0.21 194	3.68 576	6.12 580	0.14 63	0.21 36	0.21 107	0.11 22	0.11 20	0.10 35	0.09 18	0.12 2	0.11 11	0.07 70	0.05 30	5.42 584	2.90 582	0.07 111	0.06 77

DPSimNet_ROB	4.34 577	4.23 579	6.89 578	3.67 579	3.68 576	4.75 574	5.21 581	2.67 577	3.68 573	5.82 581	3.95 576	5.57 577	6.72 581	3.46 576	4.48 578	4.05 583	2.88 581	4.68 583	3.12 583	3.69 579	3.62 582

EKT-Stereo	0.38 463	0.12 183	0.38 246	0.42 528	3.88 578	0.21 173	0.17 153	0.35 223	0.28 200	0.20 146	0.20 128	0.23 207	0.15 157	0.28 238	0.16 170	0.09 276	0.07 268	0.09 236	0.07 141	0.09 239	0.09 278

USTest	6.88 580	5.23 582	5.63 575	7.22 583	7.29 579	14.34 587	22.76 586	8.48 584	9.32 583	5.42 579	6.39 581	6.29 583	6.64 580	6.92 582	8.62 584	1.94 576	3.29 582	2.16 579	2.55 580	3.85 580	3.29 581

PML	16.10 591	12.82 592	6.78 577	5.23 580	7.76 580	33.92 595	66.56 599	5.30 581	10.28 584	26.12 598	68.59 599	20.51 593	13.49 592	10.06 586	6.78 583	5.96 585	2.00 579	6.04 587	2.18 578	8.96 586	2.60 580

LRCNet_RVC	10.90 585	14.34 593	9.35 579	15.35 588	8.04 581	1.08 547	0.34 481	8.78 585	0.70 513	12.63 591	16.05 591	9.85 584	6.54 579	8.57 585	6.34 582	20.27 596	5.40 583	23.70 594	21.88 593	14.87 590	13.83 592

DGTPSM_ROB	8.34 582	5.10 580	10.37 586	5.31 581	10.18 582	8.33 581	23.60 590	6.06 582	13.41 589	4.90 577	10.87 587	5.65 578	10.44 584	6.17 580	12.59 585	3.74 581	7.55 584	3.69 581	7.26 586	4.14 581	7.46 584

DPSMNet_ROB	8.40 583	5.11 581	10.49 587	5.58 582	10.25 583	8.34 582	23.62 591	6.07 583	13.45 590	4.93 578	10.88 588	5.66 579	10.44 584	6.24 581	12.64 586	3.98 582	7.61 585	3.76 582	7.30 587	4.20 582	7.51 585

TCMNet-wrong-test	4.29 576	5.57 583	4.65 571	11.33 587	10.39 584	5.73 578	4.48 580	4.13 579	1.02 546	1.91 570	2.39 571	6.16 582	3.62 576	3.84 577	4.50 579	1.99 577	0.47 551	1.97 578	1.69 577	5.69 583	4.31 583

DPSM_ROB	11.49 586	9.87 589	10.35 584	11.13 585	11.31 585	19.11 593	27.51 593	13.37 591	14.21 592	10.31 588	11.06 589	10.96 589	11.27 590	11.96 591	13.59 588	6.78 586	8.19 587	6.03 585	7.09 584	7.93 584	7.73 587

DPSM	11.49 586	9.87 589	10.35 584	11.13 585	11.31 585	19.11 593	27.51 593	13.37 591	14.21 592	10.31 588	11.06 589	10.96 589	11.27 590	11.96 591	13.59 588	6.78 586	8.19 587	6.03 585	7.09 584	7.93 584	7.73 587

Anonymous_1	16.62 592	9.35 585	9.84 580	10.66 584	14.64 587	18.66 592	27.12 592	12.64 590	13.51 591	10.76 590	10.30 586	10.13 585	10.60 586	11.06 590	12.74 587	15.87 595	7.74 586	16.92 592	43.48 596	58.66 599	7.68 586

HaxPig	17.72 593	20.22 598	19.73 590	16.53 589	16.51 588	9.27 583	9.33 582	14.34 593	13.27 588	18.65 592	18.70 592	17.35 592	16.77 593	17.04 593	16.45 593	22.05 597	20.89 597	22.27 593	21.53 592	21.29 595	22.13 597

LSM	1.64 567	0.40 516	2.56 566	2.02 576	17.61 589	0.51 490	0.52 533	0.61 496	0.76 521	0.82 533	1.11 538	0.63 506	0.54 505	0.75 477	0.49 473	0.16 475	0.24 531	0.18 491	0.21 506	0.25 509	2.42 579

xxxxx1	15.27 588	9.54 586	10.31 581	20.13 591	18.88 590	17.08 588	23.03 587	10.36 587	10.99 585	9.21 585	9.62 583	10.74 586	10.61 587	10.72 587	13.89 590	7.97 588	9.20 590	31.85 597	44.72 597	12.84 587	13.69 589

tt_ll	15.27 588	9.54 586	10.31 581	20.13 591	18.88 590	17.08 588	23.03 587	10.36 587	10.99 585	9.21 585	9.62 583	10.74 586	10.61 587	10.72 587	13.89 590	7.97 588	9.20 590	31.85 597	44.72 597	12.84 587	13.69 589

ff	15.27 588	9.54 586	10.31 581	20.13 591	18.88 590	17.08 588	23.03 587	10.36 587	10.99 585	9.21 585	9.62 583	10.74 586	10.61 587	10.72 587	13.89 590	7.97 588	9.20 590	31.85 597	44.72 597	12.84 587	13.69 589

MEDIAN_ROB	21.21 594	24.62 599	23.47 596	19.58 590	19.65 593	13.22 586	10.96 583	17.88 594	17.00 594	22.14 597	22.02 594	20.86 594	20.36 594	21.06 594	19.71 594	25.63 598	24.13 598	26.21 595	25.20 594	25.17 596	25.38 598

CasAABBNet	23.10 595	19.86 594	20.64 592	22.47 594	22.73 594	38.41 597	55.50 598	26.89 596	28.70 597	20.61 594	22.15 595	22.08 596	22.75 596	23.99 595	27.36 597	13.59 591	16.48 594	12.14 588	14.27 589	15.95 591	15.53 594

FlowAnything	23.14 596	19.87 595	20.79 593	22.50 595	22.74 595	38.39 596	55.46 596	26.89 596	28.72 598	20.77 596	22.29 597	22.07 595	22.72 595	23.99 595	27.41 599	13.60 592	16.55 596	12.15 589	14.36 591	15.97 592	15.52 593

Selective-RAFT-Error	23.16 597	19.93 596	20.87 594	22.54 596	22.81 596	38.52 599	55.47 597	27.01 599	28.83 599	20.66 595	22.25 596	22.09 597	22.80 598	24.09 597	27.36 597	13.61 593	16.48 594	12.15 589	14.28 590	15.99 593	15.57 595

DLNR_Zeroshot_test	10.44 584	12.10 591	19.93 591	106.08 600	23.66 597	0.14 16	0.13 43	3.22 578	0.17 46	0.16 108	0.23 154	0.16 124	0.10 43	0.31 276	0.15 146	2.36 579	0.06 150	0.07 80	0.07 141	39.70 598	0.06 77

AVERAGE_ROB	25.43 599	29.06 600	27.24 597	24.63 598	24.20 598	17.73 591	12.61 584	22.29 595	21.39 595	26.79 599	26.16 598	25.20 599	24.64 599	25.07 599	23.53 595	29.96 599	28.40 599	30.60 596	29.58 595	29.72 597	29.84 599

LSM0	24.24 598	19.98 597	22.32 595	24.22 597	40.14 599	38.48 598	55.20 595	26.95 598	28.57 596	20.49 593	21.83 593	22.26 598	22.75 596	24.22 598	27.30 596	13.66 594	16.32 593	12.19 591	14.15 588	16.10 594	17.66 596

test_example2	101.33 600	108.28 601	68.15 599	98.43 599	106.93 600	89.75 600	102.43 600	36.80 600	97.65 600	129.04 600	130.15 600	65.26 600	66.62 600	92.11 600	80.24 600	144.10 600	199.48 600	81.81 600	103.01 600	125.01 600	101.27 600

ccccc		256.29 602		354.40 601	364.36 601	149.10 601		152.89 601		153.93 601		164.00 601		268.02 601		390.55 601	349.22 601	244.59 601	219.82 601	412.30 601

ASD4		6.65 584

Low-res two-view benchmark