Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 19	0.19 63	0.16 8	0.09 30	0.12 10	0.13 61	0.17 23	0.11 4	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 2	0.17 67	0.10 1	0.06 43	0.05 34	0.06 42	0.04 1	0.05 15	0.04 1

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 19	0.15 25	0.18 55	0.09 30	0.15 38	0.11 21	0.16 10	0.10 2	0.08 1	0.06 1	0.10 44	0.07 2	0.17 67	0.11 15	0.06 43	0.05 34	0.06 42	0.04 1	0.05 15	0.05 34

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 19	0.15 25	0.18 55	0.07 1	0.15 38	0.11 21	0.17 23	0.11 4	0.08 1	0.06 1	0.10 44	0.08 7	0.18 85	0.11 15	0.06 43	0.05 34	0.06 42	0.04 1	0.05 15	0.05 34

StereoAnything_RVC	0.13 73	0.37 531	0.36 235	0.14 1	0.07 1	0.11 4	0.12 34	0.17 23	0.12 8	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 51	0.20 124	0.10 1	0.09 296	0.05 34	0.06 42	0.04 1	0.24 527	0.05 34

wdaf	0.10 2	0.07 2	0.14 9	0.17 21	0.12 187	0.13 17	0.11 21	0.16 10	0.13 21	0.09 5	0.09 11	0.11 64	0.09 18	0.13 7	0.10 1	0.05 11	0.05 34	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 2	0.08 19	0.13 1	0.17 21	0.08 9	0.13 17	0.12 34	0.24 98	0.19 88	0.09 5	0.11 24	0.08 3	0.07 2	0.14 15	0.11 15	0.05 11	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 15	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 19	0.19 63	0.16 8	0.09 30	0.12 10	0.13 61	0.18 31	0.13 21	0.09 5	0.07 3	0.08 3	0.08 7	0.16 52	0.10 1	0.06 43	0.05 34	0.06 42	0.04 1	0.05 15	0.04 1

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 19	0.15 25	0.17 21	0.09 30	0.15 38	0.11 21	0.16 10	0.10 2	0.09 5	0.07 3	0.10 44	0.06 1	0.15 29	0.11 15	0.07 89	0.05 34	0.06 42	0.04 1	0.06 63	0.05 34

LGtest1	0.10 2	0.08 19	0.17 51	0.17 21	0.08 9	0.13 17	0.09 3	0.16 10	0.12 8	0.09 5	0.07 3	0.09 20	0.09 18	0.15 29	0.11 15	0.08 217	0.05 34	0.06 42	0.05 60	0.06 63	0.06 96

FoundationStereo	0.09 1	0.07 2	0.16 44	0.16 8	0.08 9	0.12 10	0.13 61	0.11 1	0.12 8	0.09 5	0.07 3	0.10 44	0.09 18	0.11 1	0.10 1	0.07 89	0.05 34	0.06 42	0.04 1	0.05 15	0.05 34

MonSter	0.10 2	0.08 19	0.13 1	0.17 21	0.08 9	0.14 27	0.12 34	0.24 98	0.19 88	0.09 5	0.11 24	0.08 3	0.07 2	0.14 15	0.11 15	0.05 11	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 15	0.04 1

eqd_so	0.10 2	0.07 2	0.14 9	0.18 55	0.11 124	0.13 17	0.12 34	0.16 10	0.13 21	0.10 12	0.11 24	0.10 44	0.09 18	0.14 15	0.11 15	0.05 11	0.05 34	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Wavelet-Monster	0.10 2	0.08 19	0.13 1	0.18 55	0.10 75	0.13 17	0.12 34	0.15 5	0.12 8	0.10 12	0.13 55	0.10 44	0.10 51	0.14 15	0.11 15	0.05 11	0.05 34	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

fsefse	0.10 2	0.08 19	0.13 1	0.18 55	0.10 75	0.13 17	0.12 34	0.15 5	0.12 8	0.10 12	0.13 55	0.10 44	0.10 51	0.14 15	0.11 15	0.05 11	0.05 34	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

dfa	0.10 2	0.07 2	0.14 9	0.18 55	0.11 124	0.11 4	0.10 9	0.16 10	0.13 21	0.10 12	0.12 39	0.09 20	0.10 51	0.14 15	0.11 15	0.05 11	0.05 34	0.05 1	0.04 1	0.05 15	0.05 34

adfw	0.10 2	0.08 19	0.14 9	0.19 107	0.11 124	0.13 17	0.11 21	0.17 23	0.13 21	0.10 12	0.10 16	0.08 3	0.09 18	0.15 29	0.10 1	0.05 11	0.05 34	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

yyy	0.10 2	0.08 19	0.13 1	0.18 55	0.10 75	0.13 17	0.12 34	0.15 5	0.12 8	0.10 12	0.13 55	0.10 44	0.10 51	0.14 15	0.11 15	0.05 11	0.05 34	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

dwafa	0.10 2	0.08 19	0.14 9	0.17 21	0.10 75	0.16 64	0.12 34	0.20 45	0.15 40	0.10 12	0.10 16	0.10 44	0.09 18	0.15 29	0.12 63	0.05 11	0.05 34	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

fesf	0.10 2	0.08 19	0.15 25	0.19 107	0.13 262	0.15 38	0.14 81	0.13 3	0.12 8	0.10 12	0.13 55	0.11 64	0.10 51	0.13 7	0.12 63	0.04 1	0.04 2	0.06 42	0.05 60	0.04 1	0.04 1

gdasf	0.10 2	0.07 2	0.15 25	0.16 8	0.10 75	0.17 85	0.10 9	0.15 5	0.12 8	0.10 12	0.09 11	0.12 74	0.11 84	0.15 29	0.12 63	0.07 89	0.05 34	0.05 1	0.04 1	0.06 63	0.06 96

ghrstf	0.11 35	0.08 19	0.15 25	0.17 21	0.09 30	0.14 27	0.12 34	0.20 45	0.13 21	0.10 12	0.12 39	0.13 86	0.13 140	0.15 29	0.12 63	0.06 43	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 15	0.05 34

waafd	0.11 35	0.09 60	0.14 9	0.20 169	0.08 9	0.17 85	0.14 81	0.26 114	0.21 126	0.10 12	0.14 88	0.09 20	0.10 51	0.15 29	0.12 63	0.05 11	0.05 34	0.06 42	0.05 60	0.05 15	0.05 34

sdada	0.10 2	0.07 2	0.14 9	0.18 55	0.11 124	0.15 38	0.10 9	0.16 10	0.12 8	0.10 12	0.14 88	0.13 86	0.09 18	0.12 2	0.11 15	0.05 11	0.05 34	0.05 1	0.04 1	0.05 15	0.04 1

bbb	0.10 2	0.07 2	0.13 1	0.18 55	0.11 124	0.12 10	0.11 21	0.16 10	0.13 21	0.10 12	0.11 24	0.09 20	0.10 51	0.12 2	0.10 1	0.05 11	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

aaaa	0.10 2	0.07 2	0.13 1	0.18 55	0.11 124	0.12 10	0.11 21	0.16 10	0.12 8	0.10 12	0.11 24	0.09 20	0.09 18	0.14 15	0.11 15	0.05 11	0.05 34	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

adal-stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 9	0.18 55	0.11 124	0.11 4	0.10 9	0.16 10	0.12 8	0.10 12	0.11 24	0.09 20	0.10 51	0.14 15	0.11 15	0.04 1	0.05 34	0.05 1	0.04 1	0.05 15	0.04 1

MS	0.13 73	0.09 60	0.33 195	0.15 4	0.09 30	0.17 85	0.08 2	0.19 35	0.16 47	0.10 12	0.12 39	0.11 64	0.09 18	0.15 29	0.11 15	0.07 89	0.11 455	0.05 1	0.27 550	0.10 324	0.16 470

zero-FE	0.16 140	0.08 19	0.81 503	0.19 107	0.18 429	0.12 10	0.15 107	0.19 35	0.19 88	0.10 12	0.10 16	0.13 86	0.12 109	0.21 143	0.19 270	0.08 217	0.05 34	0.07 100	0.05 60	0.19 503	0.06 96

AdaDepth	0.11 35	0.09 60	0.20 72	0.20 169	0.10 75	0.19 135	0.13 61	0.16 10	0.13 21	0.10 12	0.10 16	0.09 20	0.09 18	0.19 108	0.12 63	0.05 11	0.05 34	0.06 42	0.06 105	0.05 15	0.05 34

S2M2_XL	0.10 2	0.09 60	0.21 79	0.14 1	0.10 75	0.09 1	0.09 3	0.11 1	0.09 1	0.10 12	0.11 24	0.09 20	0.09 18	0.12 2	0.11 15	0.09 296	0.07 288	0.08 179	0.07 161	0.08 193	0.06 96
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 19	0.16 44	0.17 21	0.08 9	0.16 64	0.12 34	0.17 23	0.12 8	0.10 12	0.07 3	0.10 44	0.08 7	0.14 15	0.11 15	0.07 89	0.05 34	0.06 42	0.04 1	0.06 63	0.06 96

LG-G_1	0.11 35	0.08 19	0.18 58	0.18 55	0.07 1	0.21 193	0.09 3	0.19 35	0.11 4	0.10 12	0.09 11	0.11 64	0.10 51	0.19 108	0.10 1	0.07 89	0.05 34	0.06 42	0.04 1	0.06 63	0.06 96

LG-G	0.11 35	0.08 19	0.18 58	0.18 55	0.07 1	0.21 193	0.09 3	0.19 35	0.11 4	0.10 12	0.09 11	0.11 64	0.10 51	0.19 108	0.10 1	0.07 89	0.05 34	0.06 42	0.04 1	0.06 63	0.06 96

GREAT-IGEV	0.12 62	0.09 60	0.25 114	0.16 8	0.11 124	0.14 27	0.16 137	0.17 23	0.17 65	0.10 12	0.15 93	0.09 20	0.09 18	0.18 85	0.10 1	0.06 43	0.07 288	0.06 42	0.05 60	0.07 131	0.10 354

dual_stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 9	0.17 21	0.08 9	0.09 1	0.13 61	0.24 98	0.13 21	0.10 12	0.09 11	0.09 20	0.08 7	0.18 85	0.12 63	0.07 89	0.06 170	0.06 42	0.04 1	0.05 15	0.05 34

IGEV-Stereo++	0.11 35	0.08 19	0.15 25	0.19 107	0.11 124	0.14 27	0.10 9	0.22 65	0.18 75	0.10 12	0.13 55	0.10 44	0.11 84	0.14 15	0.11 15	0.06 43	0.05 34	0.06 42	0.05 60	0.06 63	0.05 34

IGEV-Stereo+	0.12 62	0.08 19	0.17 51	0.18 55	0.13 262	0.09 1	0.11 21	0.16 10	0.15 40	0.10 12	0.08 10	0.10 44	0.10 51	0.21 143	0.11 15	0.07 89	0.05 34	0.06 42	0.05 60	0.16 465	0.24 539

feaa	0.10 2	0.08 19	0.14 9	0.18 55	0.09 30	0.14 27	0.11 21	0.16 10	0.15 40	0.11 38	0.13 55	0.10 44	0.09 18	0.13 7	0.11 15	0.05 11	0.05 34	0.05 1	0.04 1	0.05 15	0.05 34

daf	0.10 2	0.08 19	0.17 51	0.18 55	0.10 75	0.13 17	0.12 34	0.15 5	0.14 33	0.11 38	0.13 55	0.09 20	0.11 84	0.16 52	0.11 15	0.05 11	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 15	0.05 34

wade	0.10 2	0.08 19	0.15 25	0.18 55	0.09 30	0.16 64	0.11 21	0.17 23	0.13 21	0.11 38	0.12 39	0.09 20	0.09 18	0.13 7	0.10 1	0.05 11	0.05 34	0.06 42	0.05 60	0.05 15	0.05 34

ads	0.10 2	0.07 2	0.14 9	0.18 55	0.09 30	0.14 27	0.12 34	0.20 45	0.14 33	0.11 38	0.11 24	0.08 3	0.14 161	0.15 29	0.11 15	0.05 11	0.05 34	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

SM2	0.10 2	0.07 2	0.15 25	0.17 21	0.09 30	0.15 38	0.12 34	0.17 23	0.20 110	0.11 38	0.10 16	0.09 20	0.10 51	0.16 52	0.11 15	0.06 43	0.05 34	0.06 42	0.04 1	0.05 15	0.05 34

Monster-pub-mixall	0.10 2	0.07 2	0.16 44	0.16 8	0.08 9	0.11 4	0.09 3	0.20 45	0.12 8	0.11 38	0.11 24	0.08 3	0.08 7	0.23 168	0.11 15	0.07 89	0.05 34	0.05 1	0.04 1	0.05 15	0.06 96

Replicate-Monster	0.12 62	0.10 99	0.32 179	0.16 8	0.08 9	0.17 85	0.10 9	0.22 65	0.19 88	0.11 38	0.10 16	0.10 44	0.09 18	0.19 108	0.11 15	0.06 43	0.05 34	0.06 42	0.04 1	0.05 15	0.08 240

asda	0.11 35	0.11 161	0.16 44	0.17 21	0.09 30	0.14 27	0.12 34	0.24 98	0.16 47	0.11 38	0.11 24	0.08 3	0.10 51	0.15 29	0.12 63	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 15	0.04 1

IGEV	0.11 35	0.06 1	0.17 51	0.15 4	0.11 124	0.16 64	0.13 61	0.21 55	0.16 47	0.11 38	0.15 93	0.09 20	0.07 2	0.14 15	0.11 15	0.06 43	0.05 34	0.06 42	0.05 60	0.05 15	0.05 34

111111	0.11 35	0.07 2	0.17 51	0.19 107	0.11 124	0.13 17	0.11 21	0.22 65	0.15 40	0.11 38	0.12 39	0.12 74	0.08 7	0.18 85	0.11 15	0.07 89	0.05 34	0.06 42	0.04 1	0.08 193	0.06 96

LG-Stereo	0.13 73	0.10 99	0.24 102	0.20 169	0.09 30	0.16 64	0.18 216	0.21 55	0.18 75	0.11 38	0.17 114	0.09 20	0.09 18	0.15 29	0.14 142	0.05 11	0.06 170	0.08 179	0.08 236	0.07 131	0.05 34

SGD-Stereo	0.11 35	0.08 19	0.17 51	0.17 21	0.07 1	0.17 85	0.13 61	0.18 31	0.16 47	0.11 38	0.13 55	0.11 64	0.12 109	0.18 85	0.11 15	0.08 217	0.04 2	0.06 42	0.05 60	0.06 63	0.04 1

SCV	0.14 98	0.14 308	0.24 102	0.21 214	0.11 124	0.15 38	0.16 137	0.31 187	0.18 75	0.11 38	0.15 93	0.13 86	0.10 51	0.23 168	0.11 15	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.06 105	0.09 259	0.06 96

AIO_rvc	0.12 62	0.11 161	0.22 88	0.19 107	0.10 75	0.15 38	0.17 173	0.20 45	0.16 47	0.11 38	0.13 55	0.13 86	0.08 7	0.22 159	0.11 15	0.06 43	0.05 34	0.06 42	0.05 60	0.06 63	0.07 174

HUF	0.15 126	0.11 161	0.38 266	0.17 21	0.11 124	0.16 64	0.17 173	0.22 65	0.20 110	0.11 38	0.13 55	0.14 111	0.11 84	0.18 85	0.12 63	0.07 89	0.20 539	0.06 42	0.05 60	0.07 131	0.14 449

AIO_test	0.12 62	0.09 60	0.20 72	0.19 107	0.11 124	0.15 38	0.17 173	0.19 35	0.16 47	0.11 38	0.13 55	0.14 111	0.09 18	0.20 124	0.12 63	0.07 89	0.05 34	0.06 42	0.05 60	0.06 63	0.05 34

castereo++	0.13 73	0.10 99	0.18 58	0.18 55	0.10 75	0.27 308	0.13 61	0.23 84	0.23 158	0.11 38	0.13 55	0.16 144	0.10 51	0.18 85	0.10 1	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.06 105	0.05 15	0.04 1

GIP-stereo	0.12 62	0.09 60	0.20 72	0.19 107	0.11 124	0.16 64	0.14 81	0.29 157	0.18 75	0.11 38	0.16 103	0.13 86	0.09 18	0.15 29	0.12 63	0.07 89	0.05 34	0.06 42	0.05 60	0.06 63	0.05 34

DEFOM-Stereo	0.11 35	0.08 19	0.17 51	0.17 21	0.09 30	0.22 221	0.14 81	0.14 4	0.16 47	0.11 38	0.10 16	0.09 20	0.08 7	0.21 143	0.11 15	0.06 43	0.05 34	0.06 42	0.04 1	0.05 15	0.05 34

U	1.00 568	0.09 60	0.21 79	0.21 214	3.68 596	6.12 600	0.14 81	0.21 55	0.21 126	0.11 38	0.11 24	0.10 44	0.09 18	0.12 2	0.11 15	0.07 89	0.05 34	5.42 604	2.90 602	0.07 131	0.06 96

asd	0.10 2	0.10 99	0.15 25	0.17 21	0.10 75	0.16 64	0.10 9	0.19 35	0.13 21	0.12 58	0.11 24	0.09 20	0.10 51	0.16 52	0.11 15	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 60	0.05 15	0.04 1

4.25_new	0.11 35	0.11 161	0.16 44	0.17 21	0.10 75	0.17 85	0.12 34	0.21 55	0.14 33	0.12 58	0.13 55	0.09 20	0.10 51	0.15 29	0.12 63	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 15	0.04 1

4.5w_new	0.11 35	0.11 161	0.16 44	0.17 21	0.10 75	0.17 85	0.12 34	0.21 55	0.14 33	0.12 58	0.13 55	0.09 20	0.10 51	0.15 29	0.12 63	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 15	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 35	0.11 161	0.16 44	0.17 21	0.10 75	0.17 85	0.12 34	0.21 55	0.14 33	0.12 58	0.13 55	0.09 20	0.10 51	0.15 29	0.12 63	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 15	0.04 1

4w-stereo	0.10 2	0.10 99	0.15 25	0.17 21	0.09 30	0.15 38	0.10 9	0.19 35	0.13 21	0.12 58	0.12 39	0.08 3	0.11 84	0.16 52	0.12 63	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 60	0.05 15	0.04 1

2.5w	0.11 35	0.10 99	0.15 25	0.18 55	0.09 30	0.15 38	0.15 107	0.20 45	0.15 40	0.12 58	0.13 55	0.10 44	0.09 18	0.17 67	0.11 15	0.05 11	0.04 2	0.05 1	0.05 60	0.05 15	0.04 1

3w_stereo	0.12 62	0.11 161	0.18 58	0.18 55	0.08 9	0.16 64	0.15 107	0.27 127	0.19 88	0.12 58	0.12 39	0.07 1	0.12 109	0.15 29	0.11 15	0.05 11	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 15	0.05 34

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 73	0.09 60	0.24 102	0.20 169	0.10 75	0.15 38	0.14 81	0.22 65	0.16 47	0.12 58	0.19 132	0.15 127	0.11 84	0.13 7	0.17 220	0.07 89	0.05 34	0.06 42	0.06 105	0.07 131	0.06 96

S2M2_L	0.13 73	0.11 161	0.20 72	0.16 8	0.12 187	0.12 10	0.07 1	0.18 31	0.20 110	0.12 58	0.15 93	0.14 111	0.12 109	0.15 29	0.14 142	0.13 441	0.09 406	0.09 256	0.10 364	0.11 373	0.09 298
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 73	0.14 308	0.19 63	0.26 442	0.09 30	0.15 38	0.13 61	0.22 65	0.18 75	0.12 58	0.11 24	0.10 44	0.13 140	0.21 143	0.12 63	0.07 89	0.05 34	0.06 42	0.05 60	0.07 131	0.05 34

RSM++	0.12 62	0.09 60	0.19 63	0.20 169	0.09 30	0.17 85	0.15 107	0.21 55	0.19 88	0.12 58	0.12 39	0.14 111	0.09 18	0.20 124	0.12 63	0.06 43	0.05 34	0.07 100	0.07 161	0.07 131	0.05 34

IGEV++	0.13 73	0.10 99	0.23 94	0.21 214	0.10 75	0.15 38	0.15 107	0.29 157	0.16 47	0.12 58	0.15 93	0.12 74	0.12 109	0.17 67	0.14 142	0.07 89	0.06 170	0.07 100	0.05 60	0.07 131	0.07 174

CroCo-Stereo	0.14 98	0.13 265	0.24 102	0.25 408	0.11 124	0.11 4	0.18 216	0.32 197	0.23 158	0.12 58	0.12 39	0.18 161	0.12 109	0.14 15	0.13 108	0.08 217	0.06 170	0.07 100	0.05 60	0.07 131	0.06 96
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
4.5_new	0.11 35	0.11 161	0.15 25	0.17 21	0.09 30	0.14 27	0.12 34	0.21 55	0.16 47	0.13 71	0.13 55	0.08 3	0.09 18	0.13 7	0.11 15	0.05 11	0.04 2	0.05 1	0.05 60	0.06 63	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 35	0.11 161	0.15 25	0.17 21	0.09 30	0.14 27	0.12 34	0.21 55	0.16 47	0.13 71	0.13 55	0.08 3	0.09 18	0.13 7	0.11 15	0.05 11	0.04 2	0.05 1	0.05 60	0.06 63	0.04 1

3.75w	0.11 35	0.09 60	0.15 25	0.17 21	0.11 124	0.18 109	0.12 34	0.23 84	0.14 33	0.13 71	0.11 24	0.08 3	0.10 51	0.16 52	0.11 15	0.05 11	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 15	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 35	0.10 99	0.14 9	0.17 21	0.09 30	0.17 85	0.09 3	0.22 65	0.16 47	0.13 71	0.13 55	0.09 20	0.11 84	0.19 108	0.13 108	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 15	0.04 1

1w_stereo	0.12 62	0.08 19	0.14 9	0.18 55	0.09 30	0.16 64	0.15 107	0.25 105	0.21 126	0.13 71	0.16 103	0.08 3	0.12 109	0.16 52	0.13 108	0.05 11	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 15	0.05 34

monsterstereo	0.11 35	0.09 60	0.14 9	0.19 107	0.12 187	0.14 27	0.12 34	0.25 105	0.17 65	0.13 71	0.16 103	0.08 3	0.09 18	0.19 108	0.11 15	0.05 11	0.05 34	0.06 42	0.05 60	0.05 15	0.04 1

SCV_C0	0.14 98	0.11 161	0.25 114	0.19 107	0.12 187	0.15 38	0.16 137	0.30 176	0.22 140	0.13 71	0.15 93	0.13 86	0.09 18	0.24 179	0.10 1	0.06 43	0.05 34	0.06 42	0.06 105	0.09 259	0.06 96

castereo	0.14 98	0.10 99	0.19 63	0.18 55	0.10 75	0.20 166	0.19 260	0.30 176	0.27 205	0.13 71	0.18 124	0.16 144	0.16 193	0.15 29	0.13 108	0.07 89	0.05 34	0.06 42	0.06 105	0.06 63	0.05 34

999	0.14 98	0.08 19	0.24 102	0.19 107	0.11 124	0.20 166	0.17 173	0.24 98	0.18 75	0.13 71	0.16 103	0.14 111	0.11 84	0.36 329	0.15 166	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.06 105	0.06 63	0.07 174

mms	0.13 73	0.11 161	0.19 63	0.19 107	0.12 187	0.16 64	0.17 173	0.20 45	0.17 65	0.13 71	0.17 114	0.14 111	0.09 18	0.24 179	0.14 142	0.06 43	0.05 34	0.08 179	0.06 105	0.07 131	0.07 174

ours_stereo	0.13 73	0.11 161	0.23 94	0.20 169	0.11 124	0.17 85	0.18 216	0.20 45	0.19 88	0.13 71	0.18 124	0.14 111	0.10 51	0.23 168	0.14 142	0.06 43	0.05 34	0.08 179	0.06 105	0.06 63	0.05 34

fffy	0.14 98	0.11 161	0.24 102	0.20 169	0.10 75	0.19 135	0.18 216	0.22 65	0.19 88	0.13 71	0.16 103	0.15 127	0.13 140	0.25 210	0.14 142	0.06 43	0.06 170	0.08 179	0.06 105	0.07 131	0.06 96

RAStereo	0.13 73	0.12 203	0.27 131	0.22 273	0.11 124	0.15 38	0.18 216	0.23 84	0.23 158	0.13 71	0.17 114	0.11 64	0.09 18	0.15 29	0.13 108	0.08 217	0.06 170	0.08 179	0.06 105	0.07 131	0.05 34

Occ-G	0.13 73	0.08 19	0.21 79	0.17 21	0.10 75	0.15 38	0.19 260	0.22 65	0.19 88	0.13 71	0.19 132	0.21 195	0.11 84	0.17 67	0.14 142	0.07 89	0.06 170	0.07 100	0.06 105	0.07 131	0.06 96

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 235	0.72 567	0.70 481	0.17 21	0.08 9	0.15 38	0.15 107	0.18 31	0.16 47	0.13 71	0.12 39	0.09 20	0.08 7	0.16 52	0.13 108	0.35 558	0.04 2	0.08 179	0.07 161	0.11 373	0.23 534

AIO-Stereo	0.13 73	0.10 99	0.22 88	0.20 169	0.09 30	0.16 64	0.15 107	0.27 127	0.16 47	0.13 71	0.15 93	0.13 86	0.08 7	0.18 85	0.11 15	0.06 43	0.05 34	0.07 100	0.07 161	0.06 63	0.06 96

RSM	0.12 62	0.09 60	0.20 72	0.20 169	0.09 30	0.16 64	0.15 107	0.23 84	0.18 75	0.13 71	0.13 55	0.15 127	0.09 18	0.21 143	0.12 63	0.06 43	0.05 34	0.07 100	0.07 161	0.06 63	0.05 34

MaDis-Stereo	0.14 98	0.13 265	0.26 122	0.19 107	0.14 305	0.16 64	0.13 61	0.25 105	0.21 126	0.13 71	0.14 88	0.14 111	0.11 84	0.17 67	0.17 220	0.08 217	0.07 288	0.08 179	0.06 105	0.07 131	0.06 96

AEACV	0.13 73	0.09 60	0.23 94	0.18 55	0.19 450	0.19 135	0.16 137	0.23 84	0.14 33	0.13 71	0.17 114	0.13 86	0.16 193	0.16 52	0.12 63	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.08 236	0.07 131	0.06 96

LoS_RVC	0.13 73	0.10 99	0.19 63	0.18 55	0.16 387	0.20 166	0.18 216	0.20 45	0.17 65	0.13 71	0.19 132	0.12 74	0.15 177	0.17 67	0.13 108	0.06 43	0.05 34	0.06 42	0.04 1	0.05 15	0.12 412

Selective-IGEV	0.12 62	0.09 60	0.22 88	0.19 107	0.10 75	0.15 38	0.14 81	0.27 127	0.15 40	0.13 71	0.14 88	0.13 86	0.08 7	0.21 143	0.12 63	0.06 43	0.05 34	0.07 100	0.06 105	0.06 63	0.05 34

EGLCR-Stereo	0.13 73	0.08 19	0.20 72	0.18 55	0.09 30	0.21 193	0.13 61	0.27 127	0.21 126	0.13 71	0.10 16	0.15 127	0.09 18	0.20 124	0.13 108	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.07 161	0.06 63	0.06 96

CroCo-Stereo Lap2	0.15 126	0.15 341	0.28 142	0.25 408	0.18 429	0.11 4	0.19 260	0.28 146	0.21 126	0.13 71	0.16 103	0.15 127	0.12 109	0.17 67	0.14 142	0.07 89	0.07 288	0.08 179	0.06 105	0.08 193	0.07 174

qwe	0.11 35	0.10 99	0.14 9	0.17 21	0.10 75	0.15 38	0.12 34	0.25 105	0.17 65	0.14 94	0.13 55	0.09 20	0.09 18	0.18 85	0.12 63	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 15	0.04 1

2.25w	0.11 35	0.09 60	0.15 25	0.17 21	0.09 30	0.15 38	0.10 9	0.19 35	0.18 75	0.14 94	0.17 114	0.09 20	0.10 51	0.18 85	0.13 108	0.05 11	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 15	0.05 34

2.75w_new	0.11 35	0.09 60	0.14 9	0.16 8	0.09 30	0.15 38	0.12 34	0.25 105	0.16 47	0.14 94	0.13 55	0.08 3	0.10 51	0.16 52	0.13 108	0.05 11	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w_new	0.11 35	0.09 60	0.15 25	0.17 21	0.09 30	0.19 135	0.10 9	0.22 65	0.17 65	0.14 94	0.12 39	0.10 44	0.11 84	0.17 67	0.12 63	0.05 11	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w	0.11 35	0.09 60	0.15 25	0.17 21	0.09 30	0.19 135	0.10 9	0.22 65	0.17 65	0.14 94	0.12 39	0.10 44	0.11 84	0.17 67	0.12 63	0.05 11	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

2w_stereo	0.11 35	0.10 99	0.15 25	0.18 55	0.08 9	0.16 64	0.14 81	0.27 127	0.20 110	0.14 94	0.14 88	0.08 3	0.11 84	0.13 7	0.12 63	0.05 11	0.04 2	0.05 1	0.05 60	0.05 15	0.04 1

monsters	0.11 35	0.09 60	0.13 1	0.17 21	0.12 187	0.15 38	0.11 21	0.23 84	0.15 40	0.14 94	0.12 39	0.08 3	0.09 18	0.21 143	0.10 1	0.06 43	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 15	0.04 1

fffft	0.13 73	0.09 60	0.24 102	0.19 107	0.10 75	0.17 85	0.19 260	0.22 65	0.16 47	0.14 94	0.11 24	0.13 86	0.10 51	0.24 179	0.18 241	0.06 43	0.05 34	0.07 100	0.06 105	0.07 131	0.06 96
1: 1. 1
MGS-Stereo	0.14 98	0.11 161	0.32 179	0.19 107	0.11 124	0.18 109	0.17 173	0.20 45	0.22 140	0.14 94	0.24 187	0.15 127	0.10 51	0.18 85	0.12 63	0.07 89	0.06 170	0.07 100	0.06 105	0.10 324	0.06 96

CES	0.14 98	0.08 19	0.19 63	0.17 21	0.22 491	0.18 109	0.16 137	0.23 84	0.19 88	0.14 94	0.17 114	0.14 111	0.10 51	0.18 85	0.12 63	0.07 89	0.05 34	0.06 42	0.04 1	0.08 193	0.18 496

ProNet	0.14 98	0.12 203	0.25 114	0.19 107	0.11 124	0.19 135	0.19 260	0.27 127	0.20 110	0.14 94	0.13 55	0.13 86	0.12 109	0.24 179	0.12 63	0.06 43	0.05 34	0.07 100	0.06 105	0.07 131	0.07 174

sCroCo_RVC	0.18 182	0.14 308	0.49 383	0.27 470	0.18 429	0.22 221	0.17 173	0.27 127	0.23 158	0.14 94	0.22 170	0.17 151	0.14 161	0.21 143	0.15 166	0.10 345	0.11 455	0.09 256	0.09 322	0.09 259	0.09 298

FlowAnything_test	0.14 98	0.11 161	0.21 79	0.21 214	0.12 187	0.17 85	0.16 137	0.25 105	0.16 47	0.15 106	0.13 55	0.15 127	0.14 161	0.18 85	0.16 190	0.10 345	0.07 288	0.11 386	0.12 442	0.08 193	0.09 298

MM-Stereo_test2	0.15 126	0.10 99	0.44 342	0.23 320	0.11 124	0.21 193	0.21 338	0.27 127	0.22 140	0.15 106	0.16 103	0.13 86	0.11 84	0.20 124	0.13 108	0.06 43	0.05 34	0.07 100	0.06 105	0.09 259	0.05 34

HART	0.15 126	0.11 161	0.30 159	0.21 214	0.09 30	0.17 85	0.16 137	0.30 176	0.19 88	0.15 106	0.25 195	0.17 151	0.09 18	0.21 143	0.12 63	0.06 43	0.07 288	0.07 100	0.05 60	0.08 193	0.06 96

SMoEStereo_RVC	0.13 73	0.10 99	0.22 88	0.19 107	0.10 75	0.19 135	0.17 173	0.19 35	0.19 88	0.15 106	0.13 55	0.12 74	0.11 84	0.24 179	0.16 190	0.06 43	0.05 34	0.07 100	0.06 105	0.06 63	0.06 96

tt45	0.14 98	0.09 60	0.22 88	0.19 107	0.11 124	0.23 242	0.18 216	0.22 65	0.17 65	0.15 106	0.13 55	0.14 111	0.10 51	0.30 289	0.14 142	0.07 89	0.05 34	0.08 179	0.06 105	0.07 131	0.07 174

Pointernet	0.13 73	0.07 2	0.27 131	0.19 107	0.11 124	0.20 166	0.12 34	0.31 187	0.24 173	0.15 106	0.15 93	0.13 86	0.11 84	0.17 67	0.13 108	0.08 217	0.05 34	0.06 42	0.05 60	0.06 63	0.05 34

rvit_stereo_0080	0.15 126	0.13 265	0.25 114	0.19 107	0.13 262	0.15 38	0.20 307	0.28 146	0.24 173	0.15 106	0.17 114	0.19 175	0.13 140	0.19 108	0.15 166	0.11 384	0.08 372	0.08 179	0.08 236	0.10 324	0.07 174

MoCha-V2	0.13 73	0.08 19	0.26 122	0.23 320	0.09 30	0.16 64	0.15 107	0.26 114	0.16 47	0.15 106	0.15 93	0.13 86	0.14 161	0.20 124	0.11 15	0.06 43	0.07 288	0.06 42	0.06 105	0.06 63	0.05 34

MyStereo07	0.16 140	0.12 203	0.26 122	0.22 273	0.14 305	0.25 278	0.23 389	0.29 157	0.21 126	0.15 106	0.13 55	0.12 74	0.13 140	0.25 210	0.13 108	0.07 89	0.07 288	0.09 256	0.08 236	0.08 193	0.08 240

AE-Stereo	0.17 158	0.11 161	0.31 173	0.24 371	0.14 305	0.23 242	0.18 216	0.34 219	0.29 239	0.15 106	0.25 195	0.21 195	0.13 140	0.20 124	0.14 142	0.07 89	0.08 372	0.09 256	0.10 364	0.07 131	0.06 96

ff7	0.14 98	0.12 203	0.27 131	0.19 107	0.12 187	0.21 193	0.18 216	0.27 127	0.20 110	0.15 106	0.13 55	0.12 74	0.12 109	0.24 179	0.12 63	0.07 89	0.05 34	0.08 179	0.07 161	0.07 131	0.07 174

IGEVStereo-DCA	0.14 98	0.11 161	0.27 131	0.19 107	0.12 187	0.20 166	0.18 216	0.27 127	0.20 110	0.15 106	0.12 39	0.14 111	0.12 109	0.28 258	0.14 142	0.07 89	0.06 170	0.08 179	0.07 161	0.07 131	0.07 174

ffff	0.14 98	0.12 203	0.27 131	0.19 107	0.12 187	0.21 193	0.18 216	0.27 127	0.20 110	0.15 106	0.13 55	0.12 74	0.12 109	0.24 179	0.12 63	0.07 89	0.05 34	0.08 179	0.07 161	0.07 131	0.07 174

rrr	0.17 158	0.11 161	0.57 429	0.19 107	0.12 187	0.20 166	0.18 216	0.35 243	0.22 140	0.15 106	0.12 39	0.14 111	0.12 109	0.28 258	0.14 142	0.07 89	0.06 170	0.08 179	0.07 161	0.07 131	0.07 174

11t	0.14 98	0.12 203	0.27 131	0.19 107	0.12 187	0.21 193	0.18 216	0.27 127	0.20 110	0.15 106	0.13 55	0.12 74	0.12 109	0.24 179	0.12 63	0.07 89	0.05 34	0.08 179	0.07 161	0.07 131	0.07 174

whm_eth	0.15 126	0.13 265	0.25 114	0.19 107	0.13 262	0.15 38	0.20 307	0.28 146	0.24 173	0.15 106	0.17 114	0.19 175	0.13 140	0.19 108	0.15 166	0.11 384	0.08 372	0.08 179	0.08 236	0.10 324	0.07 174

UniTT-Stereo	0.14 98	0.10 99	0.30 159	0.21 214	0.13 262	0.17 85	0.13 61	0.19 35	0.18 75	0.15 106	0.20 148	0.10 44	0.11 84	0.18 85	0.16 190	0.08 217	0.06 170	0.07 100	0.06 105	0.08 193	0.06 96

CAS	0.15 126	0.07 2	0.21 79	0.41 547	0.16 387	0.20 166	0.18 216	0.22 65	0.19 88	0.15 106	0.19 132	0.11 64	0.09 18	0.14 15	0.13 108	0.29 551	0.04 2	0.06 42	0.04 1	0.06 63	0.14 449

anonymousdsp	0.14 98	0.12 203	0.27 131	0.19 107	0.12 187	0.21 193	0.18 216	0.28 146	0.20 110	0.15 106	0.13 55	0.12 74	0.12 109	0.24 179	0.12 63	0.07 89	0.05 34	0.08 179	0.07 161	0.08 193	0.07 174

LoS	0.14 98	0.08 19	0.27 131	0.16 8	0.09 30	0.22 221	0.14 81	0.26 114	0.26 195	0.15 106	0.18 124	0.18 161	0.13 140	0.22 159	0.14 142	0.08 217	0.06 170	0.06 42	0.04 1	0.06 63	0.06 96
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ccc-4	0.14 98	0.12 203	0.27 131	0.19 107	0.12 187	0.21 193	0.18 216	0.27 127	0.20 110	0.15 106	0.13 55	0.12 74	0.12 109	0.24 179	0.12 63	0.07 89	0.05 34	0.08 179	0.07 161	0.07 131	0.07 174

IGEV-Stereo	0.14 98	0.12 203	0.27 131	0.19 107	0.12 187	0.21 193	0.18 216	0.28 146	0.20 110	0.15 106	0.13 55	0.12 74	0.12 109	0.24 179	0.12 63	0.07 89	0.05 34	0.08 179	0.07 161	0.08 193	0.07 174
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
depthmonostereo	0.14 98	0.09 60	0.19 63	0.19 107	0.08 9	0.20 166	0.15 107	0.27 127	0.23 158	0.16 128	0.18 124	0.14 111	0.17 219	0.19 108	0.13 108	0.07 89	0.06 170	0.07 100	0.05 60	0.05 15	0.05 34

MM-Stereo_test3	0.17 158	0.12 203	0.29 152	0.23 320	0.14 305	0.19 135	0.22 364	0.39 289	0.36 323	0.16 128	0.24 187	0.17 151	0.12 109	0.19 108	0.14 142	0.07 89	0.07 288	0.08 179	0.06 105	0.09 259	0.06 96

AIO-test2	0.20 235	0.20 427	0.36 235	0.26 442	0.15 355	0.22 221	0.16 137	0.42 326	0.42 391	0.16 128	0.29 230	0.15 127	0.11 84	0.26 226	0.13 108	0.18 517	0.06 170	0.10 329	0.11 403	0.07 131	0.07 174

rvit_stereo_0083	0.16 140	0.12 203	0.26 122	0.21 214	0.13 262	0.17 85	0.17 173	0.22 65	0.34 294	0.16 128	0.21 160	0.19 175	0.16 193	0.21 143	0.16 190	0.11 384	0.10 431	0.10 329	0.08 236	0.09 259	0.07 174

rvit_stereo_0081	0.16 140	0.11 161	0.24 102	0.21 214	0.12 187	0.16 64	0.17 173	0.22 65	0.33 284	0.16 128	0.18 124	0.18 161	0.14 161	0.20 124	0.16 190	0.11 384	0.08 372	0.09 256	0.08 236	0.09 259	0.07 174

rvit_stereo_0082	0.16 140	0.11 161	0.24 102	0.21 214	0.12 187	0.16 64	0.17 173	0.22 65	0.33 284	0.16 128	0.18 124	0.18 161	0.14 161	0.20 124	0.16 190	0.11 384	0.08 372	0.09 256	0.08 236	0.09 259	0.07 174

rvit_stereo_ft	0.17 158	0.14 308	0.30 159	0.25 408	0.14 305	0.17 85	0.21 338	0.28 146	0.26 195	0.16 128	0.19 132	0.20 184	0.16 193	0.22 159	0.17 220	0.11 384	0.07 288	0.09 256	0.09 322	0.09 259	0.07 174

trnet	0.13 73	0.08 19	0.21 79	0.15 4	0.07 1	0.21 193	0.12 34	0.24 98	0.24 173	0.16 128	0.21 160	0.15 127	0.13 140	0.18 85	0.13 108	0.08 217	0.05 34	0.06 42	0.04 1	0.06 63	0.05 34

plain	0.17 158	0.13 265	0.43 333	0.21 214	0.13 262	0.16 64	0.17 173	0.27 127	0.22 140	0.16 128	0.26 205	0.13 86	0.16 193	0.27 245	0.16 190	0.08 217	0.06 170	0.10 329	0.07 161	0.10 324	0.07 174

DLNR_Zeroshot_test	10.44 604	12.10 611	19.93 611	106.08 620	23.66 617	0.14 27	0.13 61	3.22 598	0.17 65	0.16 128	0.23 174	0.16 144	0.10 51	0.31 296	0.15 166	2.36 599	0.06 170	0.07 100	0.07 161	39.70 618	0.06 96

test_xeample3	0.16 140	0.11 161	0.56 426	0.19 107	0.12 187	0.20 166	0.18 216	0.35 243	0.20 110	0.16 128	0.12 39	0.13 86	0.12 109	0.24 179	0.15 166	0.07 89	0.06 170	0.07 100	0.08 236	0.07 131	0.07 174

CREStereo	0.13 73	0.08 19	0.21 79	0.14 1	0.08 9	0.22 221	0.15 107	0.25 105	0.24 173	0.16 128	0.21 160	0.14 111	0.13 140	0.18 85	0.13 108	0.09 296	0.05 34	0.06 42	0.04 1	0.07 131	0.06 96
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
GASTEREO	0.13 73	0.12 203	0.21 79	0.23 320	0.10 75	0.18 109	0.15 107	0.26 114	0.18 75	0.17 140	0.16 103	0.11 64	0.13 140	0.19 108	0.11 15	0.07 89	0.05 34	0.06 42	0.07 161	0.06 63	0.06 96

MSCF	0.13 73	0.12 203	0.21 79	0.22 273	0.10 75	0.16 64	0.15 107	0.26 114	0.18 75	0.17 140	0.16 103	0.11 64	0.13 140	0.18 85	0.11 15	0.07 89	0.05 34	0.06 42	0.07 161	0.06 63	0.06 96

water-stereo	0.13 73	0.08 19	0.20 72	0.19 107	0.10 75	0.17 85	0.14 81	0.25 105	0.19 88	0.17 140	0.23 174	0.15 127	0.15 177	0.12 2	0.13 108	0.07 89	0.06 170	0.07 100	0.06 105	0.06 63	0.05 34

AIO-test1	0.19 220	0.14 308	0.41 312	0.27 470	0.15 355	0.21 193	0.16 137	0.39 289	0.36 323	0.17 140	0.26 205	0.18 161	0.13 140	0.28 258	0.14 142	0.07 89	0.06 170	0.10 329	0.11 403	0.06 63	0.09 298

rvit_stereo_0081_aga	0.16 140	0.14 308	0.28 142	0.21 214	0.13 262	0.19 135	0.17 173	0.23 84	0.24 173	0.17 140	0.21 160	0.19 175	0.13 140	0.19 108	0.14 142	0.11 384	0.08 372	0.09 256	0.08 236	0.09 259	0.07 174

H2IRNET	0.18 182	0.13 265	0.35 215	0.21 214	0.12 187	0.20 166	0.15 107	0.27 127	0.30 251	0.17 140	0.31 257	0.25 247	0.20 268	0.24 179	0.18 241	0.07 89	0.06 170	0.09 256	0.10 364	0.09 259	0.06 96

ACVNet-DCA	0.18 182	0.14 308	0.38 266	0.23 320	0.11 124	0.31 381	0.19 260	0.41 312	0.27 205	0.17 140	0.19 132	0.13 86	0.18 244	0.28 258	0.11 15	0.08 217	0.05 34	0.08 179	0.06 105	0.09 259	0.09 298

xx1	0.20 235	0.14 308	0.38 266	0.23 320	0.11 124	0.31 381	0.19 260	0.35 243	0.47 446	0.17 140	0.19 132	0.28 292	0.24 321	0.28 258	0.11 15	0.08 217	0.05 34	0.10 329	0.09 322	0.09 259	0.09 298

1test111	0.19 220	0.14 308	0.38 266	0.23 320	0.11 124	0.31 381	0.19 260	0.41 312	0.27 205	0.17 140	0.19 132	0.13 86	0.18 244	0.34 315	0.22 328	0.08 217	0.05 34	0.08 179	0.06 105	0.09 259	0.09 298

cc1	0.18 182	0.14 308	0.38 266	0.23 320	0.11 124	0.31 381	0.19 260	0.35 243	0.47 446	0.17 140	0.19 132	0.13 86	0.18 244	0.28 258	0.11 15	0.08 217	0.05 34	0.08 179	0.06 105	0.08 193	0.08 240

tt1	0.18 182	0.14 308	0.35 215	0.23 320	0.11 124	0.30 365	0.19 260	0.35 243	0.44 413	0.17 140	0.19 132	0.13 86	0.16 193	0.27 245	0.11 15	0.08 217	0.05 34	0.08 179	0.06 105	0.08 193	0.08 240

MIF-Stereo (partial)	0.16 140	0.10 99	0.34 205	0.21 214	0.15 355	0.15 38	0.13 61	0.28 146	0.25 186	0.17 140	0.26 205	0.15 127	0.16 193	0.25 210	0.17 220	0.09 296	0.06 170	0.10 329	0.08 236	0.09 259	0.08 240

Selective-RAFT	0.17 158	0.12 203	0.30 159	0.24 371	0.10 75	0.29 348	0.15 107	0.32 197	0.31 263	0.17 140	0.17 114	0.21 195	0.18 244	0.28 258	0.17 220	0.07 89	0.06 170	0.07 100	0.07 161	0.08 193	0.06 96

GLC_STEREO	0.15 126	0.10 99	0.24 102	0.21 214	0.09 30	0.17 85	0.15 107	0.23 84	0.27 205	0.17 140	0.20 148	0.17 151	0.11 84	0.23 168	0.16 190	0.07 89	0.09 406	0.09 256	0.08 236	0.07 131	0.06 96

sAnonymous2	0.20 235	0.21 441	0.58 434	0.24 371	0.17 408	0.22 221	0.19 260	0.34 219	0.28 220	0.17 140	0.19 132	0.17 151	0.16 193	0.17 67	0.14 142	0.10 345	0.07 288	0.09 256	0.08 236	0.23 524	0.17 483

CroCo_RVC	0.20 235	0.21 441	0.58 434	0.24 371	0.17 408	0.22 221	0.19 260	0.34 219	0.28 220	0.17 140	0.19 132	0.17 151	0.16 193	0.17 67	0.14 142	0.10 345	0.07 288	0.09 256	0.08 236	0.23 524	0.17 483

PMTNet	0.15 126	0.08 19	0.23 94	0.15 4	0.09 30	0.23 242	0.16 137	0.25 105	0.23 158	0.17 140	0.21 160	0.16 144	0.14 161	0.22 159	0.13 108	0.29 551	0.05 34	0.06 42	0.04 1	0.07 131	0.06 96

rvit_0105_6	0.19 220	0.14 308	0.34 205	0.23 320	0.14 305	0.18 109	0.20 307	0.29 157	0.37 334	0.18 157	0.22 170	0.23 227	0.17 219	0.26 226	0.17 220	0.15 480	0.13 485	0.13 445	0.11 403	0.11 373	0.08 240

WCG-NET	0.14 98	0.09 60	0.23 94	0.18 55	0.08 9	0.18 109	0.17 173	0.21 55	0.28 220	0.18 157	0.21 160	0.15 127	0.12 109	0.18 85	0.12 63	0.06 43	0.05 34	0.06 42	0.05 60	0.06 63	0.05 34

WCG-NET（raft）	0.14 98	0.09 60	0.23 94	0.17 21	0.08 9	0.19 135	0.16 137	0.23 84	0.26 195	0.18 157	0.19 132	0.20 184	0.12 109	0.21 143	0.12 63	0.06 43	0.06 170	0.06 42	0.05 60	0.06 63	0.05 34

GCAP-Stereo	0.14 98	0.14 308	0.33 195	0.20 169	0.09 30	0.21 193	0.10 9	0.26 114	0.20 110	0.18 157	0.19 132	0.15 127	0.13 140	0.17 67	0.13 108	0.07 89	0.06 170	0.07 100	0.05 60	0.06 63	0.06 96

MC-Stereo	0.14 98	0.09 60	0.25 114	0.21 214	0.09 30	0.18 109	0.16 137	0.23 84	0.19 88	0.18 157	0.23 174	0.16 144	0.13 140	0.22 159	0.13 108	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.07 161	0.06 63	0.05 34

xyz-stereo-finetune	0.16 140	0.12 203	0.23 94	0.16 8	0.08 9	0.23 242	0.20 307	0.29 157	0.31 263	0.19 162	0.22 170	0.19 175	0.15 177	0.29 274	0.20 285	0.06 43	0.06 170	0.08 179	0.06 105	0.06 63	0.06 96

rvit_0105_4	0.20 235	0.15 341	0.38 266	0.23 320	0.14 305	0.20 166	0.22 364	0.33 211	0.39 358	0.19 162	0.24 187	0.25 247	0.19 259	0.27 245	0.17 220	0.16 495	0.13 485	0.13 445	0.11 403	0.11 373	0.08 240

CAS++	0.16 140	0.12 203	0.27 131	0.18 55	0.12 187	0.17 85	0.15 107	0.42 326	0.24 173	0.19 162	0.18 124	0.13 86	0.10 51	0.21 143	0.12 63	0.12 422	0.10 431	0.11 386	0.08 236	0.10 324	0.09 298
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
testlalala_base	0.20 235	0.13 265	0.35 215	0.25 408	0.15 355	0.25 278	0.16 137	0.34 219	0.17 65	0.19 162	0.26 205	0.17 151	0.14 161	0.18 85	0.16 190	0.39 563	0.09 406	0.07 100	0.05 60	0.45 558	0.08 240

IGEV-RUCA	0.21 255	0.08 19	0.23 94	0.19 107	0.19 450	0.28 327	0.24 411	0.23 84	0.21 126	0.20 166	0.23 174	0.28 292	0.49 517	0.26 226	0.18 241	0.09 296	0.08 372	0.18 511	0.13 469	0.17 482	0.17 483

tg	0.16 140	0.11 161	0.25 114	0.21 214	0.11 124	0.23 242	0.15 107	0.34 219	0.24 173	0.20 166	0.25 195	0.19 175	0.12 109	0.24 179	0.15 166	0.07 89	0.05 34	0.09 256	0.09 322	0.08 193	0.07 174

StereoVision	0.22 285	0.18 399	0.37 247	0.27 470	0.17 408	0.23 242	0.22 364	0.38 277	0.31 263	0.20 166	0.51 456	0.22 207	0.16 193	0.28 258	0.18 241	0.11 384	0.12 473	0.13 445	0.13 469	0.10 324	0.07 174

EKT-Stereo	0.38 483	0.12 203	0.38 266	0.42 548	3.88 598	0.21 193	0.17 173	0.35 243	0.28 220	0.20 166	0.20 148	0.23 227	0.15 177	0.28 258	0.16 190	0.09 296	0.07 288	0.09 256	0.07 161	0.09 259	0.09 298

HH	0.18 182	0.12 203	0.55 422	0.22 273	0.12 187	0.18 109	0.18 216	0.34 219	0.19 88	0.20 166	0.24 187	0.34 352	0.18 244	0.29 274	0.12 63	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.07 161	0.07 131	0.06 96

HanStereo	0.18 182	0.12 203	0.55 422	0.22 273	0.12 187	0.18 109	0.18 216	0.34 219	0.19 88	0.20 166	0.24 187	0.34 352	0.18 244	0.29 274	0.12 63	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.07 161	0.07 131	0.06 96

RCA-Stereo	0.16 140	0.09 60	0.25 114	0.20 169	0.10 75	0.19 135	0.17 173	0.36 261	0.35 310	0.20 166	0.25 195	0.17 151	0.17 219	0.18 85	0.14 142	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.06 105	0.06 63	0.05 34

TRStereo	0.19 220	0.17 385	0.47 369	0.23 320	0.19 450	0.19 135	0.16 137	0.52 437	0.28 220	0.20 166	0.19 132	0.21 195	0.13 140	0.24 179	0.13 108	0.09 296	0.06 170	0.09 256	0.11 403	0.06 63	0.06 96

test-1	0.17 158	0.11 161	0.40 289	0.23 320	0.13 262	0.22 221	0.23 389	0.34 219	0.26 195	0.20 166	0.24 187	0.22 207	0.14 161	0.16 52	0.20 285	0.07 89	0.06 170	0.08 179	0.07 161	0.06 63	0.08 240

iRaftStereo_RVC	0.16 140	0.12 203	0.26 122	0.21 214	0.11 124	0.20 166	0.17 173	0.32 197	0.23 158	0.20 166	0.25 195	0.18 161	0.12 109	0.20 124	0.15 166	0.07 89	0.05 34	0.09 256	0.09 322	0.08 193	0.07 174

XX-Stereo	0.21 255	0.10 99	0.83 509	0.26 442	0.17 408	0.23 242	0.13 61	0.40 300	0.18 75	0.20 166	0.41 371	0.31 329	0.10 51	0.32 302	0.12 63	0.08 217	0.06 170	0.08 179	0.08 236	0.07 131	0.05 34

DilatedVolume-Stereo	0.14 98	0.08 19	0.18 58	0.18 55	0.09 30	0.21 193	0.14 81	0.24 98	0.21 126	0.21 177	0.21 160	0.15 127	0.14 161	0.23 168	0.15 166	0.07 89	0.06 170	0.06 42	0.06 105	0.05 15	0.05 34

rvit_0105_5	0.21 255	0.15 341	0.38 266	0.23 320	0.13 262	0.22 221	0.24 411	0.36 261	0.39 358	0.21 177	0.23 174	0.26 268	0.19 259	0.26 226	0.19 270	0.15 480	0.13 485	0.12 424	0.12 442	0.10 324	0.09 298

riskmin	0.18 182	0.09 60	0.34 205	0.18 55	0.12 187	0.24 264	0.16 137	0.34 219	0.28 220	0.21 177	0.23 174	0.33 345	0.24 321	0.23 168	0.17 220	0.09 296	0.06 170	0.09 256	0.06 105	0.10 324	0.10 354

CREStereo++_RVC	0.15 126	0.08 19	0.26 122	0.17 21	0.11 124	0.18 109	0.13 61	0.22 65	0.30 251	0.21 177	0.30 243	0.13 86	0.11 84	0.16 52	0.15 166	0.07 89	0.04 2	0.06 42	0.15 491	0.06 63	0.05 34
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
raft+_RVC	0.18 182	0.14 308	0.32 179	0.21 214	0.15 355	0.21 193	0.16 137	0.38 277	0.34 294	0.21 177	0.28 217	0.20 184	0.15 177	0.24 179	0.19 270	0.08 217	0.06 170	0.08 179	0.07 161	0.07 131	0.08 240

RALCasStereoNet	0.18 182	0.15 341	0.33 195	0.21 214	0.14 305	0.21 193	0.18 216	0.31 187	0.25 186	0.21 177	0.29 230	0.22 207	0.15 177	0.27 245	0.17 220	0.08 217	0.10 431	0.07 100	0.06 105	0.09 259	0.09 298

xyz-stereo-finetune2	0.17 158	0.11 161	0.26 122	0.16 8	0.09 30	0.27 308	0.19 260	0.27 127	0.20 110	0.22 183	0.28 217	0.21 195	0.22 288	0.37 332	0.22 328	0.06 43	0.05 34	0.08 179	0.06 105	0.06 63	0.07 174

MM-Stereo_test1	0.17 158	0.10 99	0.39 281	0.23 320	0.11 124	0.20 166	0.22 364	0.33 211	0.29 239	0.22 183	0.21 160	0.15 127	0.14 161	0.23 168	0.13 108	0.07 89	0.06 170	0.08 179	0.07 161	0.09 259	0.06 96

Reg-Stereo(zero)	0.16 140	0.07 2	0.36 235	0.19 107	0.10 75	0.19 135	0.14 81	0.28 146	0.24 173	0.22 183	0.20 148	0.24 239	0.18 244	0.21 143	0.18 241	0.07 89	0.05 34	0.06 42	0.06 105	0.06 63	0.06 96

CASnet	0.14 98	0.12 203	0.22 88	0.22 273	0.08 9	0.16 64	0.15 107	0.27 127	0.25 186	0.22 183	0.20 148	0.15 127	0.11 84	0.17 67	0.13 108	0.07 89	0.05 34	0.11 386	0.09 322	0.08 193	0.05 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DCRE	0.20 235	0.13 265	0.40 289	0.21 214	0.15 355	0.20 166	0.19 260	0.30 176	0.27 205	0.22 183	0.80 536	0.23 227	0.16 193	0.23 168	0.15 166	0.07 89	0.07 288	0.07 100	0.08 236	0.07 131	0.06 96

XX-TBD	0.15 126	0.18 399	0.28 142	0.22 273	0.10 75	0.22 221	0.15 107	0.22 65	0.27 205	0.22 183	0.26 205	0.14 111	0.12 109	0.16 52	0.13 108	0.08 217	0.05 34	0.06 42	0.04 1	0.07 131	0.06 96

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 302	0.13 265	0.83 509	0.20 169	0.21 475	0.23 242	0.17 173	0.48 385	0.27 205	0.23 189	0.29 230	0.39 397	0.23 303	0.25 210	0.15 166	0.08 217	0.06 170	0.08 179	0.11 403	0.11 373	0.10 354

MSKI-zero shot	0.17 158	0.09 60	0.43 333	0.20 169	0.11 124	0.21 193	0.15 107	0.32 197	0.21 126	0.23 189	0.24 187	0.23 227	0.10 51	0.31 296	0.13 108	0.07 89	0.06 170	0.07 100	0.06 105	0.06 63	0.06 96

RAFT-Test	0.17 158	0.10 99	0.38 266	0.19 107	0.12 187	0.25 278	0.17 173	0.33 211	0.23 158	0.23 189	0.29 230	0.27 277	0.14 161	0.20 124	0.14 142	0.07 89	0.06 170	0.07 100	0.07 161	0.06 63	0.06 96

4D-IteraStereo	0.17 158	0.16 366	0.50 394	0.21 214	0.14 305	0.19 135	0.17 173	0.28 146	0.28 220	0.23 189	0.20 148	0.20 184	0.11 84	0.19 108	0.14 142	0.06 43	0.04 2	0.10 329	0.08 236	0.08 193	0.06 96

anonymousdsp2	0.17 158	0.10 99	0.28 142	0.20 169	0.11 124	0.25 278	0.17 173	0.41 312	0.31 263	0.23 189	0.23 174	0.22 207	0.15 177	0.25 210	0.15 166	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.05 60	0.08 193	0.07 174

knoymous	0.17 158	0.09 60	0.32 179	0.17 21	0.11 124	0.21 193	0.17 173	0.32 197	0.23 158	0.23 189	0.28 217	0.27 277	0.16 193	0.23 168	0.16 190	0.09 296	0.06 170	0.09 256	0.06 105	0.09 259	0.09 298

cross-raft	0.17 158	0.12 203	0.41 312	0.23 320	0.10 75	0.20 166	0.24 411	0.33 211	0.23 158	0.23 189	0.28 217	0.29 302	0.15 177	0.17 67	0.15 166	0.06 43	0.05 34	0.07 100	0.07 161	0.06 63	0.05 34

rafts_anoy	0.18 182	0.15 341	0.35 215	0.22 273	0.14 305	0.19 135	0.17 173	0.32 197	0.30 251	0.23 189	0.25 195	0.20 184	0.16 193	0.22 159	0.19 270	0.08 217	0.07 288	0.10 329	0.12 442	0.09 259	0.08 240

Anonymous3	0.23 302	0.18 399	0.63 456	0.27 470	0.18 429	0.41 464	0.23 389	0.43 338	0.35 310	0.23 189	0.27 212	0.20 184	0.18 244	0.27 245	0.18 241	0.12 422	0.11 455	0.10 329	0.10 364	0.11 373	0.12 412

s12784h	0.17 158	0.09 60	0.26 122	0.18 55	0.07 1	0.32 390	0.19 260	0.37 271	0.32 272	0.23 189	0.25 195	0.18 161	0.17 219	0.25 210	0.16 190	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.05 60	0.06 63	0.05 34

TestStereo	0.21 255	0.19 415	0.40 289	0.25 408	0.10 75	0.22 221	0.21 338	0.31 187	0.31 263	0.23 189	0.34 296	0.22 207	0.18 244	0.62 449	0.18 241	0.08 217	0.06 170	0.10 329	0.07 161	0.11 373	0.06 96

111	0.20 235	0.17 385	0.40 289	0.18 55	0.09 30	0.24 264	0.17 173	0.41 312	0.45 424	0.23 189	0.29 230	0.29 302	0.21 275	0.24 179	0.18 241	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.06 105	0.07 131	0.08 240

CFNet-RSSM	0.17 158	0.10 99	0.40 289	0.20 169	0.11 124	0.20 166	0.15 107	0.36 261	0.30 251	0.23 189	0.21 160	0.26 268	0.15 177	0.20 124	0.13 108	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.07 161	0.06 63	0.05 34

Gwc-CoAtRS	0.17 158	0.10 99	0.37 247	0.20 169	0.12 187	0.19 135	0.15 107	0.32 197	0.28 220	0.23 189	0.23 174	0.27 277	0.15 177	0.20 124	0.13 108	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.07 161	0.06 63	0.06 96

RAFT-Stereo-weight	0.15 126	0.09 60	0.26 122	0.20 169	0.10 75	0.19 135	0.17 173	0.36 261	0.29 239	0.24 203	0.20 148	0.19 175	0.10 51	0.18 85	0.15 166	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.05 60	0.06 63	0.05 34

testlalala	0.15 126	0.10 99	0.36 235	0.19 107	0.12 187	0.23 242	0.16 137	0.26 114	0.19 88	0.24 203	0.19 132	0.14 111	0.11 84	0.16 52	0.13 108	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.06 105	0.05 15	0.05 34

Any-RAFT	0.17 158	0.08 19	0.31 173	0.19 107	0.10 75	0.29 348	0.16 137	0.42 326	0.30 251	0.24 203	0.27 212	0.27 277	0.16 193	0.21 143	0.12 63	0.08 217	0.05 34	0.06 42	0.05 60	0.07 131	0.06 96

LL-Strereo2	0.18 182	0.18 399	0.39 281	0.22 273	0.12 187	0.24 264	0.13 61	0.31 187	0.23 158	0.24 203	0.20 148	0.24 239	0.12 109	0.26 226	0.15 166	0.06 43	0.06 170	0.12 424	0.09 322	0.08 193	0.07 174

qqq	0.20 235	0.12 203	0.31 173	0.20 169	0.11 124	0.23 242	0.19 260	0.41 312	0.27 205	0.24 203	0.28 217	0.28 292	0.24 321	0.34 315	0.22 328	0.08 217	0.07 288	0.10 329	0.09 322	0.09 259	0.09 298

RAFT+CT+SA	0.21 255	0.18 399	0.33 195	0.25 408	0.18 429	0.23 242	0.29 467	0.40 300	0.36 323	0.24 203	0.38 340	0.18 161	0.16 193	0.32 302	0.16 190	0.07 89	0.05 34	0.09 256	0.12 442	0.09 259	0.09 298

test_4	0.18 182	0.12 203	0.34 205	0.23 320	0.12 187	0.18 109	0.22 364	0.26 114	0.24 173	0.24 203	0.47 440	0.22 207	0.13 140	0.24 179	0.16 190	0.06 43	0.05 34	0.09 256	0.09 322	0.07 131	0.05 34

TANstereo	0.15 126	0.09 60	0.28 142	0.16 8	0.08 9	0.25 278	0.14 81	0.23 84	0.28 220	0.24 203	0.30 243	0.16 144	0.12 109	0.17 67	0.13 108	0.08 217	0.07 288	0.06 42	0.05 60	0.06 63	0.07 174

FACV-RUCA	0.21 255	0.15 341	0.32 179	0.23 320	0.23 504	0.26 298	0.19 260	0.39 289	0.34 294	0.25 211	0.32 266	0.21 195	0.24 321	0.24 179	0.19 270	0.10 345	0.07 288	0.15 486	0.08 236	0.16 465	0.13 428

rvit_0105_3	0.23 302	0.17 385	0.40 289	0.25 408	0.15 355	0.24 264	0.28 461	0.38 277	0.41 384	0.25 211	0.25 195	0.28 292	0.21 275	0.28 258	0.20 285	0.15 480	0.13 485	0.14 471	0.15 491	0.10 324	0.09 298

testlalala2	0.18 182	0.10 99	0.50 394	0.36 534	0.25 519	0.23 242	0.14 81	0.34 219	0.24 173	0.25 211	0.25 195	0.21 195	0.12 109	0.16 52	0.16 190	0.07 89	0.06 170	0.07 100	0.07 161	0.06 63	0.06 96

11t1	0.18 182	0.10 99	0.30 159	0.20 169	0.11 124	0.27 308	0.17 173	0.35 243	0.23 158	0.25 211	0.23 174	0.23 227	0.23 303	0.25 210	0.18 241	0.09 296	0.07 288	0.07 100	0.06 105	0.09 259	0.09 298

x	0.19 220	0.11 161	0.29 152	0.20 169	0.11 124	0.26 298	0.18 216	0.41 312	0.29 239	0.25 211	0.29 230	0.28 292	0.24 321	0.26 226	0.23 347	0.09 296	0.07 288	0.08 179	0.07 161	0.09 259	0.08 240

test_1	0.16 140	0.09 60	0.31 173	0.21 214	0.11 124	0.18 109	0.16 137	0.30 176	0.27 205	0.25 211	0.16 103	0.22 207	0.12 109	0.26 226	0.18 241	0.06 43	0.04 2	0.08 179	0.08 236	0.06 63	0.06 96

test_3	0.18 182	0.11 161	0.32 179	0.24 371	0.11 124	0.22 221	0.25 428	0.31 187	0.31 263	0.25 211	0.18 124	0.23 227	0.13 140	0.25 210	0.19 270	0.06 43	0.05 34	0.09 256	0.10 364	0.07 131	0.06 96

GANet-ADL	0.21 255	0.12 203	0.45 353	0.23 320	0.14 305	0.29 348	0.19 260	0.46 365	0.35 310	0.25 211	0.32 266	0.32 338	0.19 259	0.24 179	0.20 285	0.10 345	0.07 288	0.07 100	0.06 105	0.09 259	0.10 354

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 158	0.14 308	0.32 179	0.20 169	0.09 30	0.19 135	0.17 173	0.32 197	0.30 251	0.25 211	0.33 287	0.20 184	0.17 219	0.19 108	0.15 166	0.06 43	0.05 34	0.07 100	0.07 161	0.07 131	0.05 34

AFF-stereo	0.18 182	0.15 341	0.32 179	0.21 214	0.10 75	0.18 109	0.18 216	0.33 211	0.27 205	0.25 211	0.37 326	0.25 247	0.17 219	0.24 179	0.15 166	0.06 43	0.05 34	0.08 179	0.08 236	0.07 131	0.05 34

GMStereo	0.19 220	0.25 472	0.40 289	0.21 214	0.12 187	0.22 221	0.19 260	0.29 157	0.40 374	0.25 211	0.23 174	0.16 144	0.15 177	0.25 210	0.19 270	0.09 296	0.06 170	0.08 179	0.08 236	0.10 324	0.08 240
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.21 255	0.10 99	0.33 195	0.21 214	0.12 187	0.30 365	0.46 541	0.46 365	0.20 110	0.25 211	0.50 450	0.17 151	0.16 193	0.24 179	0.23 347	0.07 89	0.06 170	0.07 100	0.10 364	0.06 63	0.07 174

GCAP-BAT	0.16 140	0.11 161	0.36 235	0.18 55	0.13 262	0.21 193	0.16 137	0.23 84	0.18 75	0.26 223	0.28 217	0.20 184	0.11 84	0.24 179	0.17 220	0.07 89	0.06 170	0.07 100	0.06 105	0.05 15	0.06 96

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 360	0.14 308	0.95 532	0.21 214	0.27 526	0.20 166	0.19 260	0.48 385	0.25 186	0.26 223	0.55 478	0.34 352	0.18 244	0.25 210	0.17 220	0.07 89	0.06 170	0.08 179	0.12 442	0.12 410	0.12 412

test_sample2	0.21 255	0.10 99	0.28 142	0.19 107	0.11 124	0.27 308	0.21 338	0.43 338	0.29 239	0.26 223	0.31 257	0.30 318	0.24 321	0.45 360	0.18 241	0.09 296	0.07 288	0.08 179	0.07 161	0.09 259	0.09 298

test_sample1	0.20 235	0.10 99	0.28 142	0.19 107	0.12 187	0.28 327	0.19 260	0.41 312	0.25 186	0.26 223	0.31 257	0.29 302	0.26 351	0.44 357	0.21 308	0.09 296	0.07 288	0.08 179	0.07 161	0.09 259	0.09 298

gcap-zeroshot	0.17 158	0.11 161	0.36 235	0.20 169	0.12 187	0.26 298	0.16 137	0.30 176	0.22 140	0.26 223	0.20 148	0.30 318	0.14 161	0.20 124	0.13 108	0.07 89	0.06 170	0.07 100	0.07 161	0.06 63	0.06 96

test-3	0.16 140	0.09 60	0.31 173	0.21 214	0.11 124	0.18 109	0.16 137	0.30 176	0.27 205	0.26 223	0.16 103	0.22 207	0.12 109	0.26 226	0.18 241	0.06 43	0.04 2	0.08 179	0.08 236	0.06 63	0.06 96

NRIStereo	0.18 182	0.11 161	0.35 215	0.23 320	0.11 124	0.24 264	0.20 307	0.29 157	0.26 195	0.26 223	0.25 195	0.25 247	0.18 244	0.34 315	0.18 241	0.07 89	0.06 170	0.09 256	0.07 161	0.09 259	0.08 240

AnonymousM	0.17 158	0.19 415	0.24 102	0.18 55	0.10 75	0.18 109	0.17 173	0.30 176	0.23 158	0.26 223	0.20 148	0.18 161	0.14 161	0.19 108	0.14 142	0.09 296	0.06 170	0.38 556	0.15 491	0.06 63	0.05 34

raftrobust	0.16 140	0.13 265	0.29 152	0.22 273	0.15 355	0.19 135	0.13 61	0.32 197	0.26 195	0.26 223	0.20 148	0.19 175	0.17 219	0.21 143	0.15 166	0.08 217	0.06 170	0.07 100	0.06 105	0.06 63	0.07 174

rvit_stereo_0075_2	0.24 332	0.17 385	0.50 394	0.26 442	0.22 491	0.22 221	0.15 107	0.40 300	0.35 310	0.27 232	0.37 326	0.29 302	0.20 268	0.28 258	0.19 270	0.17 506	0.12 473	0.19 519	0.12 442	0.13 425	0.13 428

MIM_Stereo	0.18 182	0.12 203	0.38 266	0.20 169	0.11 124	0.17 85	0.14 81	0.35 243	0.25 186	0.27 232	0.35 307	0.23 227	0.13 140	0.27 245	0.16 190	0.06 43	0.07 288	0.08 179	0.08 236	0.08 193	0.06 96

ToySt	0.24 332	0.16 366	0.48 378	0.21 214	0.13 262	0.29 348	0.29 467	0.39 289	0.39 358	0.27 232	0.35 307	0.39 397	0.31 430	0.31 296	0.29 402	0.08 217	0.09 406	0.10 329	0.11 403	0.11 373	0.10 354

SA	0.22 285	0.16 366	0.36 235	0.23 320	0.13 262	0.24 264	0.23 389	0.45 354	0.40 374	0.27 232	0.44 411	0.23 227	0.23 303	0.33 309	0.17 220	0.07 89	0.06 170	0.10 329	0.11 403	0.08 193	0.06 96

GwcNet-ADL	0.22 285	0.14 308	0.58 434	0.24 371	0.13 262	0.22 221	0.23 389	0.49 393	0.40 374	0.27 232	0.29 230	0.30 318	0.20 268	0.26 226	0.23 347	0.09 296	0.07 288	0.07 100	0.07 161	0.09 259	0.09 298

PSMNet-ADL	0.25 360	0.15 341	0.32 179	0.26 442	0.14 305	0.31 381	0.22 364	0.44 344	0.36 323	0.27 232	0.33 287	0.41 418	0.28 386	0.61 441	0.29 402	0.11 384	0.09 406	0.09 256	0.11 403	0.10 324	0.10 354

DeepStereo_RVC	0.18 182	0.11 161	0.40 289	0.21 214	0.11 124	0.19 135	0.16 137	0.28 146	0.22 140	0.27 232	0.27 212	0.23 227	0.28 386	0.24 179	0.18 241	0.08 217	0.06 170	0.09 256	0.07 161	0.09 259	0.10 354

RAFT-345	0.21 255	0.10 99	0.46 361	0.22 273	0.11 124	0.20 166	0.16 137	0.26 114	0.25 186	0.27 232	0.66 515	0.21 195	0.16 193	0.55 404	0.21 308	0.07 89	0.06 170	0.08 179	0.07 161	0.06 63	0.06 96

CRE-IMP	0.18 182	0.12 203	0.37 247	0.22 273	0.11 124	0.24 264	0.17 173	0.29 157	0.21 126	0.27 232	0.26 205	0.24 239	0.17 219	0.23 168	0.18 241	0.08 217	0.05 34	0.10 329	0.07 161	0.10 324	0.10 354

DIP-Stereo	0.18 182	0.12 203	0.33 195	0.20 169	0.13 262	0.28 327	0.12 34	0.42 326	0.25 186	0.27 232	0.32 266	0.21 195	0.17 219	0.25 210	0.20 285	0.07 89	0.06 170	0.08 179	0.06 105	0.07 131	0.08 240
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
UGAM-zero	0.23 302	0.10 99	0.54 416	0.19 107	0.13 262	0.21 193	0.14 81	0.44 344	0.22 140	0.28 242	0.28 217	0.51 478	0.33 440	0.65 463	0.14 142	0.07 89	0.06 170	0.07 100	0.08 236	0.06 63	0.07 174

test_for_model	0.29 415	0.89 576	0.34 205	0.69 569	0.49 560	0.20 166	0.16 137	0.30 176	0.23 158	0.28 242	0.15 93	0.13 86	0.11 84	0.17 67	0.13 108	0.29 551	0.10 431	0.06 42	0.04 1	0.86 580	0.18 496

MyStereo8	0.22 285	0.15 341	0.63 456	0.21 214	0.17 408	0.31 381	0.16 137	0.36 261	0.32 272	0.28 242	0.36 317	0.25 247	0.18 244	0.25 210	0.28 390	0.08 217	0.07 288	0.08 179	0.07 161	0.10 324	0.12 412

MyStereo04	0.23 302	0.12 203	0.55 422	0.22 273	0.14 305	0.25 278	0.23 389	0.49 393	0.52 484	0.28 242	0.23 174	0.27 277	0.23 303	0.30 289	0.22 328	0.07 89	0.07 288	0.09 256	0.08 236	0.08 193	0.08 240

IGEV_Zeroshot_test	0.18 182	0.10 99	0.65 464	0.20 169	0.12 187	0.19 135	0.15 107	0.34 219	0.19 88	0.28 242	0.22 170	0.27 277	0.13 140	0.23 168	0.18 241	0.07 89	0.06 170	0.08 179	0.08 236	0.07 131	0.06 96

iRaft-Stereo_5w	0.23 302	0.18 399	0.44 342	0.22 273	0.13 262	0.19 135	0.19 260	0.37 271	0.32 272	0.28 242	0.37 326	0.34 352	0.23 303	0.65 463	0.27 386	0.06 43	0.06 170	0.08 179	0.07 161	0.09 259	0.08 240

IPLGR	0.21 255	0.13 265	0.61 445	0.21 214	0.11 124	0.25 278	0.18 216	0.41 312	0.37 334	0.28 242	0.27 212	0.21 195	0.19 259	0.37 332	0.18 241	0.07 89	0.06 170	0.08 179	0.07 161	0.07 131	0.06 96

LCNet	0.21 255	0.11 161	0.29 152	0.25 408	0.12 187	0.23 242	0.19 260	0.34 219	0.26 195	0.28 242	0.35 307	0.26 268	0.30 414	0.35 324	0.17 220	0.07 89	0.05 34	0.09 256	0.10 364	0.13 425	0.22 527

Patchmatch Stereo++	0.18 182	0.12 203	0.37 247	0.22 273	0.10 75	0.18 109	0.14 81	0.29 157	0.22 140	0.28 242	0.29 230	0.25 247	0.17 219	0.26 226	0.16 190	0.08 217	0.06 170	0.10 329	0.08 236	0.10 324	0.08 240
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
NF-Stereo	0.20 235	0.10 99	0.35 215	0.24 371	0.12 187	0.21 193	0.18 216	0.38 277	0.32 272	0.28 242	0.30 243	0.22 207	0.16 193	0.51 383	0.20 285	0.08 217	0.06 170	0.09 256	0.08 236	0.08 193	0.13 428

OCTAStereo	0.20 235	0.10 99	0.35 215	0.24 371	0.12 187	0.21 193	0.18 216	0.38 277	0.32 272	0.28 242	0.30 243	0.22 207	0.16 193	0.51 383	0.20 285	0.08 217	0.06 170	0.09 256	0.08 236	0.08 193	0.13 428

PSM-adaLoss	0.18 182	0.12 203	0.37 247	0.22 273	0.10 75	0.18 109	0.16 137	0.29 157	0.22 140	0.28 242	0.29 230	0.25 247	0.18 244	0.24 179	0.16 190	0.08 217	0.06 170	0.10 329	0.08 236	0.10 324	0.08 240

ROB_FTStereo_v2	0.18 182	0.12 203	0.37 247	0.22 273	0.10 75	0.18 109	0.16 137	0.29 157	0.22 140	0.28 242	0.29 230	0.25 247	0.17 219	0.24 179	0.16 190	0.08 217	0.06 170	0.10 329	0.08 236	0.10 324	0.08 240

ROB_FTStereo	0.18 182	0.12 203	0.37 247	0.22 273	0.10 75	0.18 109	0.14 81	0.29 157	0.22 140	0.28 242	0.28 217	0.25 247	0.17 219	0.24 179	0.16 190	0.08 217	0.06 170	0.10 329	0.08 236	0.10 324	0.08 240

HUI-Stereo	0.18 182	0.12 203	0.37 247	0.22 273	0.10 75	0.18 109	0.14 81	0.29 157	0.22 140	0.28 242	0.28 217	0.25 247	0.17 219	0.22 159	0.16 190	0.08 217	0.06 170	0.10 329	0.08 236	0.10 324	0.08 240

ASMatch	0.23 302	0.11 161	0.51 405	0.24 371	0.14 305	0.19 135	0.17 173	0.31 187	0.28 220	0.28 242	0.68 519	0.27 277	0.26 351	0.50 378	0.22 328	0.07 89	0.06 170	0.08 179	0.07 161	0.06 63	0.11 389

RE-Stereo	0.20 235	0.10 99	0.35 215	0.24 371	0.12 187	0.21 193	0.18 216	0.38 277	0.32 272	0.28 242	0.30 243	0.22 207	0.16 193	0.51 383	0.20 285	0.08 217	0.06 170	0.09 256	0.08 236	0.08 193	0.13 428

TVStereo	0.20 235	0.10 99	0.35 215	0.24 371	0.12 187	0.21 193	0.18 216	0.38 277	0.32 272	0.28 242	0.30 243	0.22 207	0.16 193	0.51 383	0.20 285	0.08 217	0.06 170	0.09 256	0.08 236	0.08 193	0.13 428

iGMRVC	0.18 182	0.12 203	0.37 247	0.22 273	0.10 75	0.18 109	0.15 107	0.29 157	0.22 140	0.28 242	0.29 230	0.25 247	0.17 219	0.27 245	0.17 220	0.08 217	0.06 170	0.10 329	0.08 236	0.10 324	0.08 240

iRAFT	0.18 182	0.12 203	0.37 247	0.22 273	0.10 75	0.18 109	0.14 81	0.29 157	0.22 140	0.28 242	0.29 230	0.25 247	0.17 219	0.26 226	0.16 190	0.08 217	0.06 170	0.10 329	0.08 236	0.10 324	0.08 240

RAFT-IKP	0.18 182	0.12 203	0.37 247	0.22 273	0.10 75	0.18 109	0.15 107	0.29 157	0.22 140	0.28 242	0.29 230	0.25 247	0.18 244	0.25 210	0.16 190	0.08 217	0.06 170	0.10 329	0.08 236	0.10 324	0.08 240

RALAANet	0.19 220	0.18 399	0.37 247	0.23 320	0.14 305	0.23 242	0.13 61	0.37 271	0.29 239	0.28 242	0.26 205	0.25 247	0.15 177	0.26 226	0.18 241	0.08 217	0.06 170	0.09 256	0.08 236	0.09 259	0.06 96

RAFT + AFF	0.27 384	0.23 463	0.50 394	0.25 408	0.17 408	0.30 365	0.33 499	0.52 437	0.40 374	0.28 242	0.30 243	0.30 318	0.31 430	0.62 449	0.24 358	0.09 296	0.10 431	0.11 386	0.10 364	0.11 373	0.11 389

ACVNet	0.23 302	0.13 265	0.35 215	0.18 55	0.15 355	0.27 308	0.23 389	0.39 289	0.44 413	0.28 242	0.41 371	0.38 385	0.26 351	0.27 245	0.32 422	0.08 217	0.07 288	0.08 179	0.07 161	0.10 324	0.07 174

CFNet-ft	0.24 332	0.15 341	0.35 215	0.18 55	0.15 355	0.30 365	0.21 338	0.39 289	0.36 323	0.28 242	0.40 363	0.43 431	0.25 342	0.47 367	0.24 358	0.12 422	0.07 288	0.12 424	0.11 403	0.12 410	0.09 298

CFNet_RVC	0.24 332	0.15 341	0.35 215	0.18 55	0.15 355	0.30 365	0.21 338	0.39 289	0.36 323	0.28 242	0.40 363	0.43 431	0.25 342	0.47 367	0.24 358	0.12 422	0.07 288	0.12 424	0.11 403	0.12 410	0.09 298

NVstereo2D	0.31 431	0.16 366	0.54 416	0.24 371	0.22 491	0.42 471	0.28 461	0.58 499	0.56 501	0.28 242	0.38 340	0.40 411	0.30 414	0.71 481	0.28 390	0.13 441	0.08 372	0.13 445	0.10 364	0.19 503	0.16 470

DFGA-Net	0.23 302	0.24 467	0.49 383	0.22 273	0.15 355	0.25 278	0.17 173	0.39 289	0.39 358	0.29 269	0.31 257	0.21 195	0.17 219	0.59 432	0.28 390	0.08 217	0.06 170	0.09 256	0.09 322	0.10 324	0.08 240

PAM_32	0.23 302	0.10 99	0.63 456	0.21 214	0.14 305	0.33 401	0.19 260	0.36 261	0.23 158	0.29 269	0.28 217	0.56 499	0.28 386	0.27 245	0.18 241	0.08 217	0.06 170	0.08 179	0.09 322	0.07 131	0.09 298

ACV-stereo	0.29 415	0.18 399	0.79 498	0.23 320	0.16 387	0.47 495	0.19 260	0.36 261	0.34 294	0.29 269	0.33 287	0.67 534	0.42 493	0.54 402	0.30 410	0.10 345	0.09 406	0.09 256	0.09 322	0.10 324	0.11 389

CoDeX	0.23 302	0.12 203	0.46 361	0.21 214	0.14 305	0.29 348	0.21 338	0.53 448	0.41 384	0.29 269	0.35 307	0.29 302	0.22 288	0.48 369	0.19 270	0.09 296	0.06 170	0.08 179	0.07 161	0.08 193	0.07 174

mmm	0.21 255	0.12 203	0.31 173	0.22 273	0.12 187	0.28 327	0.21 338	0.41 312	0.27 205	0.29 269	0.38 340	0.29 302	0.24 321	0.29 274	0.22 328	0.09 296	0.07 288	0.11 386	0.09 322	0.10 324	0.09 298

PCWNet_CMD	0.23 302	0.13 265	0.48 378	0.20 169	0.13 262	0.28 327	0.16 137	0.46 365	0.46 441	0.29 269	0.36 317	0.37 377	0.24 321	0.28 258	0.20 285	0.09 296	0.06 170	0.10 329	0.08 236	0.11 373	0.09 298

TestStereo1	0.21 255	0.16 366	0.32 179	0.26 442	0.13 262	0.26 298	0.27 446	0.40 300	0.36 323	0.29 269	0.39 353	0.22 207	0.21 275	0.33 309	0.17 220	0.07 89	0.06 170	0.09 256	0.08 236	0.08 193	0.07 174

DCANet-4	0.19 220	0.10 99	0.52 409	0.19 107	0.09 30	0.19 135	0.18 216	0.36 261	0.39 358	0.29 269	0.30 243	0.17 151	0.22 288	0.20 124	0.18 241	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.05 60	0.05 15	0.07 174

fff	0.19 220	0.13 265	0.40 289	0.18 55	0.09 30	0.19 135	0.18 216	0.35 243	0.43 398	0.29 269	0.30 243	0.18 161	0.28 386	0.20 124	0.18 241	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.05 60	0.05 15	0.07 174

ADStereo(finetuned)	0.19 220	0.13 265	0.49 383	0.19 107	0.09 30	0.19 135	0.18 216	0.34 219	0.39 358	0.29 269	0.31 257	0.18 161	0.31 430	0.21 143	0.19 270	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.05 60	0.06 63	0.07 174

test_5	0.23 302	0.19 415	0.38 266	0.26 442	0.18 429	0.25 278	0.29 467	0.40 300	0.37 334	0.29 269	0.40 363	0.25 247	0.22 288	0.34 315	0.18 241	0.07 89	0.05 34	0.09 256	0.09 322	0.10 324	0.10 354

SA-5K	0.21 255	0.16 366	0.32 179	0.26 442	0.13 262	0.26 298	0.27 446	0.40 300	0.36 323	0.29 269	0.39 353	0.22 207	0.21 275	0.33 309	0.17 220	0.07 89	0.06 170	0.09 256	0.08 236	0.08 193	0.07 174

iRaft-Stereo_20w	0.19 220	0.10 99	0.46 361	0.19 107	0.13 262	0.25 278	0.19 260	0.52 437	0.19 88	0.29 269	0.21 160	0.22 207	0.20 268	0.28 258	0.18 241	0.07 89	0.06 170	0.07 100	0.08 236	0.08 193	0.08 240

UDGNet	0.23 302	0.31 514	0.38 266	0.24 371	0.14 305	0.24 264	0.18 216	0.32 197	0.43 398	0.29 269	0.28 217	0.24 239	0.19 259	0.29 274	0.20 285	0.15 480	0.07 288	0.21 525	0.11 403	0.14 443	0.10 354

dd	0.22 285	0.26 483	0.40 289	0.22 273	0.12 187	0.25 278	0.21 338	0.32 197	0.44 413	0.29 269	0.28 217	0.25 247	0.16 193	0.30 289	0.25 368	0.12 422	0.07 288	0.10 329	0.08 236	0.11 373	0.09 298

PSM-softLoss	0.21 255	0.10 99	0.39 281	0.24 371	0.12 187	0.20 166	0.18 216	0.38 277	0.26 195	0.29 269	0.32 266	0.24 239	0.16 193	0.52 389	0.20 285	0.09 296	0.06 170	0.10 329	0.09 322	0.08 193	0.12 412

KMStereo	0.21 255	0.10 99	0.39 281	0.24 371	0.12 187	0.20 166	0.18 216	0.38 277	0.26 195	0.29 269	0.32 266	0.24 239	0.16 193	0.52 389	0.20 285	0.09 296	0.06 170	0.10 329	0.09 322	0.08 193	0.12 412

ICVP	0.23 302	0.13 265	0.44 342	0.26 442	0.14 305	0.29 348	0.25 428	0.45 354	0.33 284	0.29 269	0.43 400	0.35 366	0.25 342	0.26 226	0.23 347	0.12 422	0.09 406	0.09 256	0.08 236	0.09 259	0.10 354
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudo	0.23 302	0.13 265	0.47 369	0.19 107	0.13 262	0.26 298	0.16 137	0.44 344	0.44 413	0.29 269	0.37 326	0.38 385	0.23 303	0.29 274	0.21 308	0.09 296	0.06 170	0.11 386	0.08 236	0.11 373	0.09 298

DCANet	0.18 182	0.13 265	0.40 289	0.19 107	0.09 30	0.19 135	0.18 216	0.34 219	0.39 358	0.29 269	0.31 257	0.18 161	0.23 303	0.20 124	0.19 270	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.05 60	0.06 63	0.07 174

csc	0.19 220	0.13 265	0.40 289	0.18 55	0.09 30	0.19 135	0.18 216	0.35 243	0.43 398	0.29 269	0.30 243	0.18 161	0.28 386	0.20 124	0.18 241	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.05 60	0.05 15	0.07 174

cscssc	0.19 220	0.13 265	0.40 289	0.18 55	0.09 30	0.19 135	0.18 216	0.35 243	0.43 398	0.29 269	0.30 243	0.18 161	0.28 386	0.20 124	0.18 241	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.05 60	0.05 15	0.07 174

xxxx	0.34 457	0.10 99	0.29 152	0.19 107	0.11 124	0.37 439	0.20 307	0.58 499	0.38 348	0.29 269	0.42 387	0.38 385	0.24 321	0.46 363	2.20 588	0.11 384	0.07 288	0.09 256	0.08 236	0.09 259	0.09 298

SFCPSM	0.22 285	0.10 99	0.51 405	0.21 214	0.14 305	0.34 414	0.22 364	0.55 465	0.39 358	0.29 269	0.32 266	0.23 227	0.21 275	0.27 245	0.19 270	0.09 296	0.07 288	0.09 256	0.09 322	0.09 259	0.08 240

GANet-RSSM	0.24 332	0.14 308	0.36 235	0.21 214	0.14 305	0.27 308	0.21 338	0.45 354	0.33 284	0.29 269	0.39 353	0.39 397	0.28 386	0.58 426	0.23 347	0.11 384	0.07 288	0.09 256	0.09 322	0.10 324	0.09 298

RASNet	0.28 404	0.14 308	0.44 342	0.22 273	0.18 429	0.32 390	0.19 260	0.48 385	0.38 348	0.29 269	0.43 400	0.47 456	0.37 466	0.79 512	0.36 444	0.09 296	0.07 288	0.07 100	0.09 322	0.07 131	0.07 174

MSMDNet	0.23 302	0.13 265	0.48 378	0.20 169	0.13 262	0.28 327	0.16 137	0.46 365	0.46 441	0.29 269	0.36 317	0.37 377	0.24 321	0.28 258	0.20 285	0.09 296	0.06 170	0.09 256	0.08 236	0.11 373	0.09 298

ccs_rob	0.23 302	0.13 265	0.47 369	0.20 169	0.13 262	0.26 298	0.17 173	0.44 344	0.44 413	0.29 269	0.37 326	0.38 385	0.23 303	0.29 274	0.21 308	0.09 296	0.06 170	0.11 386	0.08 236	0.11 373	0.09 298

UCFNet_RVC	0.24 332	0.16 366	0.34 205	0.18 55	0.15 355	0.33 401	0.16 137	0.46 365	0.35 310	0.29 269	0.35 307	0.39 397	0.25 342	0.34 315	0.22 328	0.13 441	0.08 372	0.13 445	0.14 482	0.13 425	0.12 412

HITNet	0.20 235	0.17 385	0.43 333	0.19 107	0.08 9	0.27 308	0.14 81	0.42 326	0.30 251	0.29 269	0.32 266	0.27 277	0.21 275	0.28 258	0.25 368	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.06 105	0.09 259	0.06 96
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
DN-CSS_ROB	0.22 285	0.25 472	0.47 369	0.24 371	0.14 305	0.25 278	0.12 34	0.40 300	0.33 284	0.29 269	0.42 387	0.22 207	0.20 268	0.33 309	0.19 270	0.07 89	0.06 170	0.11 386	0.11 403	0.11 373	0.07 174

model_zeroshot	0.17 158	0.11 161	0.39 281	0.20 169	0.12 187	0.24 264	0.15 107	0.34 219	0.22 140	0.30 300	0.20 148	0.22 207	0.12 109	0.24 179	0.14 142	0.08 217	0.07 288	0.07 100	0.07 161	0.07 131	0.07 174

MyStereo06	0.20 235	0.12 203	0.57 429	0.21 214	0.14 305	0.25 278	0.23 389	0.40 300	0.21 126	0.30 300	0.24 187	0.31 329	0.18 244	0.22 159	0.18 241	0.07 89	0.07 288	0.09 256	0.08 236	0.08 193	0.08 240

ffm	0.22 285	0.12 203	0.42 322	0.20 169	0.13 262	0.28 327	0.20 307	0.35 243	0.44 413	0.30 300	0.42 387	0.34 352	0.23 303	0.27 245	0.11 15	0.08 217	0.05 34	0.11 386	0.10 364	0.08 193	0.08 240

ff1	0.29 415	0.12 203	0.42 322	0.20 169	0.13 262	0.28 327	0.20 307	0.35 243	0.44 413	0.30 300	0.42 387	0.34 352	0.23 303	0.81 519	1.08 556	0.08 217	0.05 34	0.11 386	0.10 364	0.08 193	0.08 240

mmx	0.31 431	0.12 203	0.42 322	0.20 169	0.13 262	0.28 327	0.20 307	0.55 465	0.45 424	0.30 300	0.42 387	0.34 352	0.23 303	0.81 519	1.08 556	0.10 345	0.07 288	0.11 386	0.10 364	0.11 373	0.10 354

xxx	0.31 431	0.12 203	0.42 322	0.20 169	0.13 262	0.28 327	0.20 307	0.55 465	0.45 424	0.30 300	0.42 387	0.34 352	0.23 303	0.81 519	1.08 556	0.10 345	0.07 288	0.11 386	0.10 364	0.11 373	0.10 354

Sa-1000	0.22 285	0.15 341	0.35 215	0.23 320	0.13 262	0.28 327	0.23 389	0.47 373	0.39 358	0.30 300	0.50 450	0.26 268	0.19 259	0.33 309	0.16 190	0.07 89	0.06 170	0.10 329	0.11 403	0.08 193	0.06 96

MIPNet	0.21 255	0.15 341	0.52 409	0.21 214	0.12 187	0.27 308	0.20 307	0.45 354	0.37 334	0.30 300	0.23 174	0.19 175	0.24 321	0.27 245	0.19 270	0.07 89	0.05 34	0.08 179	0.07 161	0.07 131	0.06 96

TransformOpticalFlow	0.24 332	0.13 265	0.56 426	0.23 320	0.11 124	0.21 193	0.19 260	0.40 300	0.32 272	0.30 300	0.43 400	0.36 371	0.31 430	0.61 441	0.20 285	0.07 89	0.05 34	0.08 179	0.07 161	0.06 63	0.07 174

GMM-Stereo	0.21 255	0.10 99	0.43 333	0.23 320	0.13 262	0.24 264	0.25 428	0.37 271	0.27 205	0.30 300	0.45 423	0.27 277	0.21 275	0.31 296	0.17 220	0.07 89	0.05 34	0.10 329	0.09 322	0.08 193	0.19 504

GES	0.22 285	0.12 203	0.42 322	0.20 169	0.14 305	0.27 308	0.19 260	0.49 393	0.33 284	0.30 300	0.36 317	0.25 247	0.23 303	0.29 274	0.22 328	0.10 345	0.08 372	0.08 179	0.07 161	0.10 324	0.11 389

HCRNet	0.24 332	0.25 472	0.33 195	0.34 523	0.16 387	0.27 308	0.18 216	0.43 338	0.35 310	0.30 300	0.35 307	0.32 338	0.22 288	0.44 357	0.20 285	0.13 441	0.08 372	0.13 445	0.11 403	0.10 324	0.09 298

FENet	0.21 255	0.11 161	0.45 353	0.21 214	0.12 187	0.26 298	0.17 173	0.41 312	0.35 310	0.30 300	0.31 257	0.29 302	0.23 303	0.26 226	0.23 347	0.09 296	0.06 170	0.09 256	0.09 322	0.09 259	0.09 298

cf-r	0.24 332	0.15 341	0.44 342	0.21 214	0.14 305	0.27 308	0.22 364	0.42 326	0.40 374	0.30 300	0.42 387	0.42 427	0.26 351	0.43 353	0.25 368	0.11 384	0.06 170	0.08 179	0.10 364	0.08 193	0.08 240

PSMNet-RSSM	0.24 332	0.15 341	0.36 235	0.21 214	0.14 305	0.25 278	0.20 307	0.48 385	0.37 334	0.30 300	0.44 411	0.38 385	0.26 351	0.52 389	0.22 328	0.12 422	0.07 288	0.11 386	0.13 469	0.10 324	0.09 298

FADNet_RVC	0.30 424	0.28 493	0.83 509	0.23 320	0.15 355	0.30 365	0.17 173	0.49 393	0.37 334	0.30 300	0.38 340	0.30 318	0.27 370	0.52 389	0.31 417	0.14 467	0.14 495	0.14 471	0.16 503	0.21 515	0.23 534

CFNet	0.27 384	0.20 427	0.44 342	0.22 273	0.14 305	0.33 401	0.14 81	0.51 420	0.45 424	0.30 300	0.40 363	0.38 385	0.27 370	0.76 502	0.25 368	0.09 296	0.07 288	0.11 386	0.11 403	0.11 373	0.08 240

PAM	0.23 302	0.10 99	0.63 456	0.22 273	0.15 355	0.34 414	0.21 338	0.37 271	0.22 140	0.31 317	0.27 212	0.55 495	0.26 351	0.26 226	0.17 220	0.08 217	0.06 170	0.07 100	0.09 322	0.07 131	0.09 298

rvit_105_1	0.27 384	0.19 415	0.46 361	0.27 470	0.19 450	0.30 365	0.35 505	0.44 344	0.51 477	0.31 317	0.31 257	0.31 329	0.26 351	0.35 324	0.25 368	0.15 480	0.14 495	0.15 486	0.17 512	0.11 373	0.10 354

UGAM	0.26 376	0.14 308	0.45 353	0.25 408	0.12 187	0.23 242	0.25 428	0.32 197	0.41 384	0.31 317	0.42 387	0.41 418	0.22 288	0.92 538	0.22 328	0.08 217	0.06 170	0.14 471	0.12 442	0.10 324	0.07 174

ITSA-stereo	0.25 360	0.15 341	0.33 195	0.23 320	0.11 124	0.27 308	0.18 216	0.56 480	0.59 507	0.31 317	0.32 266	0.33 345	0.28 386	0.49 374	0.30 410	0.11 384	0.08 372	0.11 386	0.10 364	0.11 373	0.13 428

test_sample4	0.24 332	0.13 265	0.43 333	0.20 169	0.12 187	0.32 390	0.21 338	0.51 420	0.34 294	0.31 317	0.37 326	0.28 292	0.23 303	0.53 396	0.21 308	0.10 345	0.07 288	0.10 329	0.09 322	0.11 373	0.10 354

test_sample3	0.23 302	0.12 203	0.43 333	0.19 107	0.12 187	0.32 390	0.20 307	0.50 403	0.34 294	0.31 317	0.33 287	0.29 302	0.22 288	0.53 396	0.22 328	0.10 345	0.07 288	0.09 256	0.08 236	0.10 324	0.10 354

MyStereo05	0.23 302	0.12 203	0.57 429	0.21 214	0.14 305	0.25 278	0.23 389	0.48 385	0.52 484	0.31 317	0.23 174	0.25 247	0.22 288	0.30 289	0.21 308	0.07 89	0.07 288	0.09 256	0.08 236	0.08 193	0.08 240

ttt	0.29 415	0.12 203	0.34 205	0.21 214	0.13 262	0.29 348	0.20 307	0.56 480	0.47 446	0.31 317	0.44 411	0.30 318	0.22 288	0.65 463	0.85 542	0.13 441	0.10 431	0.10 329	0.10 364	0.11 373	0.11 389

1111x	0.32 440	0.11 161	0.40 289	0.22 273	0.11 124	0.32 390	0.26 440	0.59 504	0.43 398	0.31 317	0.41 371	0.39 397	0.28 386	0.76 502	1.37 572	0.09 296	0.08 372	0.09 256	0.10 364	0.09 259	0.08 240

CIPLG	0.21 255	0.21 441	0.55 422	0.23 320	0.15 355	0.25 278	0.20 307	0.35 243	0.29 239	0.31 317	0.33 287	0.22 207	0.15 177	0.26 226	0.20 285	0.08 217	0.07 288	0.07 100	0.07 161	0.08 193	0.08 240

IPLGR_C	0.21 255	0.22 454	0.60 442	0.23 320	0.15 355	0.24 264	0.20 307	0.35 243	0.29 239	0.31 317	0.32 266	0.22 207	0.15 177	0.25 210	0.20 285	0.08 217	0.07 288	0.07 100	0.07 161	0.08 193	0.08 240

GMOStereo	0.18 182	0.14 308	0.30 159	0.22 273	0.12 187	0.20 166	0.27 446	0.26 114	0.28 220	0.31 317	0.32 266	0.26 268	0.17 219	0.15 29	0.12 63	0.07 89	0.07 288	0.10 329	0.08 236	0.08 193	0.05 34

error version	0.18 182	0.14 308	0.30 159	0.22 273	0.12 187	0.20 166	0.27 446	0.26 114	0.28 220	0.31 317	0.32 266	0.26 268	0.17 219	0.15 29	0.12 63	0.07 89	0.07 288	0.10 329	0.08 236	0.08 193	0.05 34

test-v	0.18 182	0.14 308	0.30 159	0.22 273	0.12 187	0.20 166	0.27 446	0.26 114	0.28 220	0.31 317	0.32 266	0.26 268	0.17 219	0.15 29	0.12 63	0.07 89	0.07 288	0.10 329	0.08 236	0.08 193	0.05 34

ACRE	0.21 255	0.20 427	0.62 453	0.23 320	0.15 355	0.24 264	0.20 307	0.35 243	0.28 220	0.31 317	0.32 266	0.22 207	0.15 177	0.25 210	0.20 285	0.08 217	0.07 288	0.07 100	0.07 161	0.08 193	0.08 240

STrans-v2	0.24 332	0.13 265	0.54 416	0.21 214	0.12 187	0.23 242	0.21 338	0.47 373	0.28 220	0.31 317	0.42 387	0.36 371	0.35 453	0.62 449	0.23 347	0.07 89	0.05 34	0.08 179	0.07 161	0.06 63	0.06 96

IRAFT_RVC	0.22 285	0.12 203	0.39 281	0.26 442	0.11 124	0.18 109	0.24 411	0.40 300	0.37 334	0.31 317	0.30 243	0.29 302	0.24 321	0.55 404	0.22 328	0.08 217	0.06 170	0.10 329	0.08 236	0.08 193	0.07 174

test-2	0.18 182	0.14 308	0.30 159	0.22 273	0.12 187	0.20 166	0.27 446	0.26 114	0.28 220	0.31 317	0.32 266	0.26 268	0.17 219	0.15 29	0.12 63	0.07 89	0.07 288	0.10 329	0.08 236	0.08 193	0.05 34

GwcNet-RSSM	0.26 376	0.17 385	0.46 361	0.21 214	0.13 262	0.28 327	0.23 389	0.44 344	0.42 391	0.31 317	0.45 423	0.40 411	0.26 351	0.55 404	0.28 390	0.11 384	0.07 288	0.09 256	0.10 364	0.09 259	0.08 240

DMCA	0.22 285	0.14 308	0.36 235	0.22 273	0.14 305	0.27 308	0.20 307	0.43 338	0.38 348	0.31 317	0.32 266	0.33 345	0.24 321	0.24 179	0.28 390	0.11 384	0.08 372	0.10 329	0.08 236	0.10 324	0.11 389

BEATNet_4x	0.22 285	0.18 399	0.47 369	0.22 273	0.10 75	0.28 327	0.14 81	0.46 365	0.32 272	0.31 317	0.34 296	0.31 329	0.25 342	0.31 296	0.29 402	0.08 217	0.06 170	0.08 179	0.06 105	0.10 324	0.08 240

R-Stereo Train	0.18 182	0.09 60	0.32 179	0.22 273	0.12 187	0.22 221	0.19 260	0.42 326	0.19 88	0.31 317	0.45 423	0.20 184	0.14 161	0.18 85	0.15 166	0.08 217	0.06 170	0.07 100	0.06 105	0.06 63	0.06 96

RAFT-Stereo	0.18 182	0.09 60	0.32 179	0.22 273	0.12 187	0.22 221	0.19 260	0.42 326	0.19 88	0.31 317	0.45 423	0.20 184	0.14 161	0.18 85	0.15 166	0.08 217	0.06 170	0.07 100	0.06 105	0.06 63	0.06 96
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
z-ln-s-r	0.32 440	0.21 441	0.82 507	0.23 320	0.14 305	0.30 365	0.26 440	0.43 338	0.50 473	0.32 340	0.60 497	0.39 397	0.29 401	0.73 488	0.66 526	0.08 217	0.06 170	0.08 179	0.07 161	0.10 324	0.08 240

test_sample5	0.24 332	0.13 265	0.42 322	0.21 214	0.12 187	0.30 365	0.21 338	0.50 403	0.34 294	0.32 340	0.41 371	0.29 302	0.23 303	0.55 404	0.21 308	0.10 345	0.07 288	0.10 329	0.09 322	0.11 373	0.10 354

DispNO	0.27 384	0.18 399	0.62 453	0.23 320	0.17 408	0.25 278	0.22 364	0.45 354	0.41 384	0.32 340	0.39 353	0.38 385	0.27 370	0.77 508	0.27 386	0.09 296	0.07 288	0.10 329	0.10 364	0.08 193	0.08 240

CFNet_ucs	0.24 332	0.13 265	0.50 394	0.20 169	0.15 355	0.28 327	0.17 173	0.49 393	0.45 424	0.32 340	0.42 387	0.39 397	0.22 288	0.31 296	0.21 308	0.11 384	0.08 372	0.12 424	0.09 322	0.12 410	0.11 389

CASS	0.21 255	0.15 341	0.32 179	0.26 442	0.11 124	0.28 327	0.19 260	0.39 289	0.30 251	0.32 340	0.34 296	0.25 247	0.24 321	0.25 210	0.20 285	0.13 441	0.08 372	0.11 386	0.09 322	0.11 373	0.11 389
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.23 302	0.11 161	0.50 394	0.21 214	0.16 387	0.31 381	0.20 307	0.36 261	0.35 310	0.32 340	0.50 450	0.39 397	0.26 351	0.22 159	0.20 285	0.08 217	0.06 170	0.09 256	0.11 403	0.07 131	0.08 240

raft_robust	0.22 285	0.17 385	0.30 159	0.22 273	0.12 187	0.23 242	0.22 364	0.49 393	0.48 456	0.32 340	0.32 266	0.26 268	0.23 303	0.53 396	0.15 166	0.07 89	0.06 170	0.08 179	0.10 364	0.08 193	0.06 96

NINENet	0.25 360	0.15 341	0.37 247	0.23 320	0.16 387	0.43 479	0.17 173	0.60 512	0.46 441	0.32 340	0.37 326	0.32 338	0.20 268	0.42 351	0.21 308	0.10 345	0.10 431	0.12 424	0.08 236	0.11 373	0.10 354

ADLNet2	0.30 424	0.17 385	0.72 485	0.23 320	0.17 408	0.36 434	0.24 411	0.52 437	0.51 477	0.32 340	0.38 340	0.45 446	0.30 414	0.69 475	0.35 438	0.10 345	0.08 372	0.09 256	0.09 322	0.12 410	0.10 354

HHNet	0.22 285	0.12 203	0.52 409	0.18 55	0.18 429	0.20 166	0.20 307	0.34 219	0.31 263	0.32 340	0.59 492	0.20 184	0.21 275	0.24 179	0.31 417	0.08 217	0.05 34	0.09 256	0.07 161	0.08 193	0.11 389

test_xeample	0.34 457	0.10 99	0.29 152	0.19 107	0.11 124	0.33 401	0.23 389	0.55 465	0.38 348	0.32 340	0.45 423	0.29 302	0.26 351	0.57 419	2.24 590	0.10 345	0.07 288	0.09 256	0.08 236	0.09 259	0.09 298

FADNet	0.32 440	0.36 526	0.74 490	0.23 320	0.22 491	0.37 439	0.19 260	0.53 448	0.48 456	0.32 340	0.36 317	0.43 431	0.32 437	0.64 457	0.25 368	0.16 495	0.16 517	0.14 471	0.16 503	0.24 527	0.19 504

G2L-Stereo	0.25 360	0.16 366	0.47 369	0.22 273	0.14 305	0.25 278	0.18 216	0.46 365	0.35 310	0.33 352	0.37 326	0.40 411	0.22 288	0.60 434	0.30 410	0.10 345	0.09 406	0.10 329	0.08 236	0.09 259	0.09 298

DDVS	0.25 360	0.15 341	0.39 281	0.24 371	0.17 408	0.34 414	0.21 338	0.41 312	0.30 251	0.33 352	0.41 371	0.48 462	0.21 275	0.52 389	0.27 386	0.11 384	0.09 406	0.11 386	0.09 322	0.13 425	0.14 449

test_sample6	0.25 360	0.13 265	0.41 312	0.21 214	0.11 124	0.30 365	0.22 364	0.51 420	0.35 310	0.33 352	0.43 400	0.30 318	0.24 321	0.57 419	0.22 328	0.10 345	0.07 288	0.10 329	0.10 364	0.11 373	0.10 354

DualNet	0.24 332	0.13 265	0.42 322	0.21 214	0.12 187	0.30 365	0.21 338	0.50 403	0.34 294	0.33 352	0.43 400	0.29 302	0.23 303	0.55 404	0.21 308	0.10 345	0.07 288	0.10 329	0.09 322	0.11 373	0.10 354

CBFPSM	0.27 384	0.16 366	0.67 469	0.20 169	0.14 305	0.38 447	0.25 428	0.40 300	0.36 323	0.33 352	0.36 317	0.56 499	0.38 470	0.32 302	0.38 447	0.08 217	0.08 372	0.07 100	0.08 236	0.09 259	0.11 389

Anonymous_2	0.37 476	0.21 441	0.47 369	0.20 169	0.21 475	0.42 471	0.26 440	0.38 277	0.29 239	0.33 352	0.30 243	0.44 442	0.38 470	0.36 329	0.29 402	0.26 541	0.29 559	0.44 560	1.41 595	0.34 552	0.21 522

DisPM	0.19 220	0.10 99	0.35 215	0.23 320	0.13 262	0.18 109	0.20 307	0.29 157	0.29 239	0.33 352	0.34 296	0.23 227	0.16 193	0.33 309	0.16 190	0.09 296	0.06 170	0.09 256	0.08 236	0.07 131	0.11 389

IER	0.23 302	0.12 203	0.39 281	0.20 169	0.14 305	0.31 381	0.19 260	0.42 326	0.36 323	0.33 352	0.40 363	0.32 338	0.33 440	0.29 274	0.22 328	0.09 296	0.07 288	0.08 179	0.08 236	0.09 259	0.08 240

RAFT_CTSACE	0.21 255	0.16 366	0.41 312	0.25 408	0.15 355	0.22 221	0.24 411	0.32 197	0.28 220	0.33 352	0.51 456	0.29 302	0.17 219	0.32 302	0.13 108	0.06 43	0.07 288	0.09 256	0.08 236	0.08 193	0.06 96

IPLG	0.21 255	0.15 341	0.53 413	0.21 214	0.12 187	0.28 327	0.17 173	0.42 326	0.30 251	0.33 352	0.32 266	0.15 127	0.17 219	0.50 378	0.21 308	0.07 89	0.05 34	0.08 179	0.07 161	0.07 131	0.06 96

PFNet+	0.20 235	0.10 99	0.37 247	0.21 214	0.12 187	0.17 85	0.19 260	0.29 157	0.34 294	0.33 352	0.32 266	0.24 239	0.16 193	0.32 302	0.17 220	0.10 345	0.07 288	0.11 386	0.10 364	0.08 193	0.12 412

RAFT_R40	0.21 255	0.10 99	0.37 247	0.24 371	0.13 262	0.18 109	0.18 216	0.31 187	0.29 239	0.33 352	0.33 287	0.30 318	0.24 321	0.55 404	0.18 241	0.08 217	0.05 34	0.10 329	0.08 236	0.08 193	0.07 174

Pruner-Stereo	0.19 220	0.11 161	0.34 205	0.29 494	0.12 187	0.19 135	0.17 173	0.31 187	0.29 239	0.33 352	0.32 266	0.25 247	0.15 177	0.24 179	0.21 308	0.09 296	0.06 170	0.09 256	0.08 236	0.08 193	0.09 298

RAFT	0.21 255	0.17 385	0.32 179	0.24 371	0.12 187	0.25 278	0.27 446	0.35 243	0.28 220	0.33 352	0.33 287	0.38 385	0.22 288	0.29 274	0.17 220	0.08 217	0.08 372	0.11 386	0.10 364	0.10 324	0.06 96

Prome-Stereo	0.21 255	0.10 99	0.30 159	0.24 371	0.12 187	0.23 242	0.23 389	0.36 261	0.25 186	0.33 352	0.59 492	0.24 239	0.28 386	0.29 274	0.16 190	0.07 89	0.05 34	0.08 179	0.07 161	0.08 193	0.20 514

ARAFT	0.24 332	0.21 441	0.78 492	0.22 273	0.12 187	0.29 348	0.24 411	0.43 338	0.32 272	0.33 352	0.28 217	0.28 292	0.19 259	0.49 374	0.18 241	0.07 89	0.06 170	0.12 424	0.11 403	0.09 259	0.06 96

delet	0.27 384	0.14 308	0.40 289	0.23 320	0.19 450	0.41 464	0.29 467	0.49 393	0.48 456	0.33 352	0.41 371	0.37 377	0.30 414	0.48 369	0.34 434	0.09 296	0.09 406	0.11 386	0.12 442	0.08 193	0.08 240

AdaStereo	0.24 332	0.16 366	0.37 247	0.24 371	0.12 187	0.32 390	0.17 173	0.54 455	0.42 391	0.33 352	0.38 340	0.35 366	0.21 275	0.30 289	0.22 328	0.14 467	0.06 170	0.13 445	0.08 236	0.11 373	0.08 240
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	0.24 332	0.18 399	0.61 445	0.25 408	0.11 124	0.29 348	0.21 338	0.42 326	0.43 398	0.33 352	0.43 400	0.27 277	0.22 288	0.34 315	0.26 381	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.06 105	0.08 193	0.07 174

NOSS_ROB	0.31 431	0.20 427	0.35 215	0.24 371	0.16 387	0.32 390	0.19 260	0.52 437	0.48 456	0.33 352	0.36 317	0.42 427	0.28 386	0.93 540	0.24 358	0.19 523	0.20 539	0.24 534	0.22 534	0.17 482	0.17 483

G2L-ROB	0.23 302	0.15 341	0.41 312	0.19 107	0.12 187	0.27 308	0.21 338	0.47 373	0.33 284	0.34 372	0.31 257	0.41 418	0.22 288	0.49 374	0.26 381	0.09 296	0.06 170	0.07 100	0.06 105	0.09 259	0.10 354

SMFormer	0.25 360	0.12 203	0.40 289	0.19 107	0.10 75	0.27 308	0.19 260	0.51 420	0.45 424	0.34 372	0.41 371	0.31 329	0.26 351	0.58 426	0.28 390	0.10 345	0.07 288	0.08 179	0.08 236	0.09 259	0.09 298

tta	0.24 332	0.12 203	0.40 289	0.19 107	0.10 75	0.27 308	0.19 260	0.51 420	0.45 424	0.34 372	0.41 371	0.31 329	0.26 351	0.58 426	0.28 390	0.10 345	0.07 288	0.08 179	0.08 236	0.08 193	0.07 174

qqq1	0.24 332	0.12 203	0.40 289	0.19 107	0.10 75	0.27 308	0.19 260	0.51 420	0.45 424	0.34 372	0.41 371	0.31 329	0.26 351	0.58 426	0.16 190	0.10 345	0.07 288	0.07 100	0.06 105	0.08 193	0.07 174

fff1	0.24 332	0.12 203	0.40 289	0.19 107	0.10 75	0.27 308	0.19 260	0.51 420	0.45 424	0.34 372	0.41 371	0.31 329	0.26 351	0.58 426	0.16 190	0.10 345	0.07 288	0.07 100	0.06 105	0.08 193	0.07 174

LL-Strereo	0.29 415	0.25 472	0.58 434	0.25 408	0.21 475	0.23 242	0.24 411	0.55 465	0.42 391	0.34 372	0.32 266	0.41 418	0.40 480	0.94 542	0.23 347	0.08 217	0.07 288	0.11 386	0.09 322	0.09 259	0.09 298

BUS	0.23 302	0.12 203	0.28 142	0.25 408	0.14 305	0.43 479	0.17 173	0.56 480	0.34 294	0.34 372	0.35 307	0.32 338	0.20 268	0.26 226	0.21 308	0.10 345	0.07 288	0.11 386	0.10 364	0.09 259	0.09 298

BSDual-CNN	0.23 302	0.12 203	0.28 142	0.25 408	0.14 305	0.35 429	0.21 338	0.56 480	0.34 294	0.34 372	0.35 307	0.38 385	0.24 321	0.26 226	0.21 308	0.10 345	0.07 288	0.11 386	0.10 364	0.09 259	0.09 298

hknet	0.25 360	0.14 308	0.40 289	0.25 408	0.15 355	0.35 429	0.21 338	0.56 480	0.37 334	0.34 372	0.35 307	0.43 431	0.27 370	0.37 332	0.21 308	0.09 296	0.07 288	0.11 386	0.10 364	0.09 259	0.09 298

OMP-Stereo	0.23 302	0.14 308	0.35 215	0.29 494	0.13 262	0.21 193	0.16 137	0.37 271	0.33 284	0.34 372	0.30 243	0.34 352	0.19 259	0.70 478	0.24 358	0.07 89	0.06 170	0.09 256	0.07 161	0.07 131	0.06 96

IIG-Stereo	0.23 302	0.13 265	0.35 215	0.29 494	0.12 187	0.23 242	0.14 81	0.38 277	0.31 263	0.34 372	0.37 326	0.33 345	0.21 275	0.70 478	0.26 381	0.08 217	0.06 170	0.09 256	0.07 161	0.07 131	0.06 96

SST-Stereo	0.21 255	0.10 99	0.37 247	0.24 371	0.13 262	0.19 135	0.17 173	0.31 187	0.24 173	0.34 372	0.33 287	0.29 302	0.25 342	0.56 415	0.17 220	0.08 217	0.05 34	0.10 329	0.08 236	0.09 259	0.07 174

GEStereo_RVC	0.27 384	0.20 427	0.44 342	0.27 470	0.16 387	0.33 401	0.25 428	0.56 480	0.54 492	0.34 372	0.38 340	0.34 352	0.25 342	0.51 383	0.28 390	0.12 422	0.08 372	0.09 256	0.08 236	0.11 373	0.11 389

UNet	0.28 404	0.14 308	0.69 475	0.23 320	0.20 467	0.44 481	0.22 364	0.50 403	0.40 374	0.34 372	0.39 353	0.43 431	0.33 440	0.40 346	0.31 417	0.09 296	0.07 288	0.10 329	0.08 236	0.10 324	0.08 240

UPFNet	0.25 360	0.12 203	0.38 266	0.24 371	0.19 450	0.37 439	0.28 461	0.48 385	0.38 348	0.34 372	0.37 326	0.37 377	0.28 386	0.39 339	0.33 429	0.10 345	0.09 406	0.10 329	0.10 364	0.10 324	0.08 240

FADNet-RVC	0.31 431	0.35 523	0.78 492	0.25 408	0.20 467	0.33 401	0.20 307	0.49 393	0.40 374	0.34 372	0.39 353	0.41 418	0.29 401	0.63 455	0.31 417	0.13 441	0.14 495	0.14 471	0.15 491	0.19 503	0.19 504

PA-Net	0.37 476	0.28 493	0.83 509	0.31 509	0.28 531	0.39 455	0.42 533	0.51 420	0.55 498	0.34 372	0.42 387	0.41 418	0.36 457	0.79 512	0.49 493	0.12 422	0.23 549	0.16 497	0.23 536	0.12 410	0.18 496
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
coex_refinement	0.26 376	0.16 366	0.36 235	0.23 320	0.15 355	0.31 381	0.20 307	0.49 393	0.42 391	0.35 389	0.42 387	0.45 446	0.27 370	0.55 404	0.33 429	0.10 345	0.06 170	0.07 100	0.07 161	0.10 324	0.10 354

iinet-f	0.30 424	0.18 399	1.03 543	0.20 169	0.15 355	0.44 481	0.22 364	0.45 354	0.37 334	0.35 389	0.44 411	0.41 418	0.34 449	0.34 315	0.40 462	0.10 345	0.09 406	0.08 179	0.08 236	0.13 425	0.11 389

gwcnet-sp	0.24 332	0.13 265	0.63 456	0.22 273	0.14 305	0.34 414	0.22 364	0.44 344	0.39 358	0.35 389	0.34 296	0.27 277	0.27 370	0.35 324	0.25 368	0.09 296	0.08 372	0.09 256	0.09 322	0.09 259	0.09 298

scenet	0.24 332	0.13 265	0.63 456	0.22 273	0.14 305	0.34 414	0.22 364	0.44 344	0.39 358	0.35 389	0.34 296	0.27 277	0.27 370	0.35 324	0.25 368	0.09 296	0.08 372	0.09 256	0.09 322	0.09 259	0.09 298

ssnet	0.24 332	0.13 265	0.63 456	0.22 273	0.14 305	0.34 414	0.22 364	0.44 344	0.39 358	0.35 389	0.34 296	0.27 277	0.27 370	0.35 324	0.25 368	0.09 296	0.08 372	0.09 256	0.09 322	0.09 259	0.09 298

psmg	0.23 302	0.12 203	0.28 142	0.21 214	0.14 305	0.35 429	0.23 389	0.51 420	0.34 294	0.35 389	0.38 340	0.38 385	0.24 321	0.26 226	0.21 308	0.10 345	0.08 372	0.10 329	0.10 364	0.09 259	0.08 240

AASNet	0.27 384	0.19 415	0.49 383	0.26 442	0.17 408	0.34 414	0.20 307	0.62 524	0.48 456	0.35 389	0.40 363	0.32 338	0.25 342	0.28 258	0.34 434	0.11 384	0.09 406	0.10 329	0.08 236	0.13 425	0.11 389

AAGNet	0.33 449	0.11 161	0.37 247	0.25 408	0.16 387	0.20 166	0.19 260	0.30 176	0.27 205	0.35 389	0.35 307	0.27 277	0.30 414	0.44 357	2.66 592	0.08 217	0.05 34	0.10 329	0.07 161	0.08 193	0.06 96

PSM-AAD	0.25 360	0.10 99	0.30 159	0.24 371	0.12 187	0.26 298	0.38 519	0.34 219	0.28 220	0.35 389	0.39 353	0.28 292	0.79 555	0.30 289	0.16 190	0.07 89	0.06 170	0.12 424	0.11 403	0.08 193	0.21 522

KYRaft	0.22 285	0.10 99	0.30 159	0.23 320	0.12 187	0.23 242	0.23 389	0.35 243	0.24 173	0.35 389	0.54 474	0.34 352	0.26 351	0.29 274	0.15 166	0.07 89	0.05 34	0.09 256	0.10 364	0.08 193	0.31 552

PFNet	0.23 302	0.10 99	0.57 429	0.24 371	0.14 305	0.22 221	0.19 260	0.39 289	0.33 284	0.35 389	0.32 266	0.27 277	0.19 259	0.64 457	0.22 328	0.09 296	0.05 34	0.09 256	0.07 161	0.08 193	0.07 174

222	0.41 496	0.10 99	0.29 152	0.19 107	0.11 124	0.36 434	0.20 307	0.57 490	0.39 358	0.35 389	0.44 411	0.30 318	0.27 370	0.55 404	3.56 595	0.11 384	0.07 288	0.08 179	0.08 236	0.09 259	0.09 298

ac_64	0.27 384	0.13 265	0.41 312	0.24 371	0.17 408	0.36 434	0.22 364	0.46 365	0.33 284	0.35 389	0.36 317	0.52 484	0.30 414	0.62 449	0.32 422	0.11 384	0.09 406	0.10 329	0.10 364	0.09 259	0.08 240

HGLStereo	0.27 384	0.14 308	0.46 361	0.24 371	0.21 475	0.33 401	0.23 389	0.50 403	0.42 391	0.35 389	0.48 446	0.41 418	0.33 440	0.45 360	0.33 429	0.11 384	0.10 431	0.09 256	0.09 322	0.10 324	0.12 412

FADNet-RVC-Resample	0.29 415	0.25 472	0.93 529	0.26 442	0.16 387	0.32 390	0.21 338	0.47 373	0.39 358	0.35 389	0.38 340	0.33 345	0.27 370	0.53 396	0.24 358	0.10 345	0.10 431	0.14 471	0.13 469	0.13 425	0.16 470

DeepPruner_ROB	0.26 376	0.19 415	0.44 342	0.21 214	0.16 387	0.30 365	0.21 338	0.52 437	0.32 272	0.35 389	0.38 340	0.39 397	0.26 351	0.42 351	0.24 358	0.15 480	0.11 455	0.11 386	0.11 403	0.14 443	0.13 428

MultiAttention	1.02 572	0.13 265	0.43 333	0.35 532	0.43 555	5.36 596	1.71 595	0.69 548	0.53 488	0.36 405	0.63 510	0.55 495	0.22 288	7.60 603	0.43 474	0.09 296	0.06 170	0.14 471	0.24 538	0.26 535	0.30 549

xyz-stereo	1.40 579	0.10 99	17.09 609	0.18 55	0.07 1	4.78 595	0.18 216	0.29 157	0.34 294	0.36 405	2.81 593	0.40 411	0.29 401	0.56 415	0.24 358	0.07 89	0.05 34	0.09 256	0.06 105	0.06 63	0.05 34

DEmStereo	0.26 376	0.09 60	0.47 369	0.19 107	0.12 187	0.30 365	0.25 428	0.28 146	0.36 323	0.36 405	0.58 490	0.25 247	0.48 516	0.53 396	0.44 479	0.07 89	0.06 170	0.08 179	0.08 236	0.06 63	0.07 174

pcwnet_v2	0.32 440	0.15 341	1.26 560	0.23 320	0.18 429	0.32 390	0.18 216	0.59 504	0.60 511	0.36 405	0.45 423	0.35 366	0.29 401	0.36 329	0.25 368	0.14 467	0.11 455	0.12 424	0.11 403	0.14 443	0.15 461

psm_up	0.29 415	0.16 366	0.41 312	0.26 442	0.17 408	0.32 390	0.26 440	0.55 465	0.43 398	0.36 405	0.40 363	0.45 446	0.37 466	0.58 426	0.30 410	0.11 384	0.12 473	0.13 445	0.12 442	0.10 324	0.10 354

hitnet-ft	0.29 415	0.17 385	0.40 289	0.19 107	0.14 305	0.39 455	0.23 389	0.44 344	0.41 384	0.36 405	0.46 433	0.53 489	0.34 449	0.76 502	0.32 422	0.14 467	0.10 431	0.13 445	0.10 364	0.15 457	0.13 428

HSM	0.28 404	0.16 366	0.35 215	0.20 169	0.15 355	0.33 401	0.19 260	0.53 448	0.37 334	0.36 405	0.38 340	0.67 534	0.31 430	0.89 533	0.23 347	0.08 217	0.06 170	0.08 179	0.07 161	0.08 193	0.08 240

G2L-Stereo_test	0.24 332	0.16 366	0.38 266	0.19 107	0.13 262	0.27 308	0.24 411	0.49 393	0.38 348	0.37 412	0.37 326	0.40 411	0.24 321	0.52 389	0.28 390	0.08 217	0.06 170	0.06 42	0.06 105	0.09 259	0.08 240

TCMNet	0.33 449	0.23 463	0.72 485	0.29 494	0.30 539	0.40 460	0.28 461	0.50 403	0.47 446	0.37 412	0.45 423	0.40 411	0.29 401	0.60 434	0.39 455	0.14 467	0.13 485	0.15 486	0.14 482	0.17 482	0.15 461

HI	0.20 235	0.13 265	0.33 195	0.18 55	0.15 355	0.17 85	0.16 137	0.34 219	0.21 126	0.37 412	0.39 353	0.36 371	0.24 321	0.29 274	0.21 308	0.06 43	0.05 34	0.08 179	0.09 322	0.09 259	0.07 174

CoSv	0.20 235	0.13 265	0.33 195	0.18 55	0.15 355	0.17 85	0.16 137	0.34 219	0.21 126	0.37 412	0.39 353	0.36 371	0.24 321	0.29 274	0.21 308	0.06 43	0.05 34	0.08 179	0.09 322	0.09 259	0.07 174

DualNet (step1)	0.28 404	0.19 415	0.50 394	0.18 55	0.16 387	0.34 414	0.20 307	0.51 420	0.38 348	0.37 412	0.34 296	0.37 377	0.30 414	0.39 339	0.23 347	0.23 531	0.09 406	0.28 543	0.24 538	0.18 496	0.16 470

test_sample9	0.42 499	0.19 415	0.50 394	0.18 55	0.16 387	0.34 414	0.20 307	0.51 420	0.38 348	0.37 412	0.34 296	0.37 377	0.30 414	0.66 468	0.91 546	0.23 531	1.82 596	0.28 543	0.24 538	0.18 496	0.16 470

test_sample7	0.25 360	0.15 341	0.35 215	0.20 169	0.14 305	0.28 327	0.21 338	0.51 420	0.38 348	0.37 412	0.34 296	0.37 377	0.30 414	0.39 339	0.23 347	0.14 467	0.09 406	0.13 445	0.12 442	0.13 425	0.12 412

GMStereo_Zeroshot	0.24 332	0.21 441	0.45 353	0.26 442	0.13 262	0.28 327	0.15 107	0.39 289	0.35 310	0.37 412	0.43 400	0.40 411	0.17 219	0.34 315	0.20 285	0.12 422	0.07 288	0.13 445	0.07 161	0.16 465	0.09 298

THIR-Stereo	0.29 415	0.12 203	0.41 312	0.19 107	0.11 124	0.28 327	0.72 568	0.32 197	0.35 310	0.37 412	0.65 513	0.34 352	0.50 519	0.57 419	0.45 482	0.07 89	0.06 170	0.08 179	0.09 322	0.07 131	0.07 174

DGSMNet	0.61 545	0.29 500	0.91 525	0.51 560	0.70 573	0.62 535	1.38 594	0.59 504	0.55 498	0.37 412	0.61 504	0.52 484	0.33 440	0.65 463	0.43 474	0.53 566	0.60 584	0.67 571	0.61 579	0.63 568	0.61 579

Nwc_Net	0.37 476	0.25 472	0.68 474	0.31 509	0.24 512	0.44 481	0.30 478	0.65 533	0.50 473	0.37 412	0.69 523	0.58 507	0.45 501	0.60 434	0.40 462	0.15 480	0.12 473	0.19 519	0.21 526	0.14 443	0.13 428

PS-NSSS	0.32 440	0.30 507	0.46 361	0.23 320	0.17 408	0.33 401	0.24 411	0.57 490	0.41 384	0.37 412	0.52 464	0.35 366	0.30 414	0.80 516	0.30 410	0.17 506	0.14 495	0.21 525	0.15 491	0.15 457	0.13 428

iResNetv2_ROB	0.27 384	0.26 483	0.72 485	0.23 320	0.13 262	0.29 348	0.18 216	0.52 437	0.49 465	0.37 412	0.45 423	0.39 397	0.25 342	0.34 315	0.20 285	0.08 217	0.06 170	0.07 100	0.05 60	0.12 410	0.09 298

DISCO	0.32 440	0.13 265	0.51 405	0.25 408	0.16 387	0.48 501	0.25 428	0.50 403	0.57 504	0.37 412	0.45 423	0.62 518	0.36 457	0.64 457	0.49 493	0.09 296	0.07 288	0.09 256	0.08 236	0.12 410	0.11 389

PSMNet_ROB	0.33 449	0.24 467	0.54 416	0.31 509	0.21 475	0.42 471	0.43 535	0.59 504	0.47 446	0.37 412	0.44 411	0.49 467	0.31 430	0.64 457	0.43 474	0.14 467	0.10 431	0.15 486	0.14 482	0.13 425	0.11 389

ssnet_v2	0.28 404	0.16 366	0.44 342	0.22 273	0.15 355	0.40 460	0.30 478	0.57 490	0.46 441	0.38 427	0.36 317	0.47 456	0.29 401	0.38 337	0.39 455	0.13 441	0.11 455	0.11 386	0.11 403	0.11 373	0.11 389

AACVNet	0.26 376	0.16 366	0.37 247	0.22 273	0.14 305	0.29 348	0.19 260	0.41 312	0.31 263	0.38 427	0.42 387	0.43 431	0.28 386	0.73 488	0.25 368	0.11 384	0.08 372	0.11 386	0.09 322	0.13 425	0.11 389

CrosDoStereo	0.31 431	0.10 99	0.49 383	0.18 55	0.12 187	0.22 221	1.11 590	0.34 219	0.37 334	0.38 427	0.61 504	0.28 292	0.46 507	0.61 441	0.57 506	0.07 89	0.06 170	0.08 179	0.08 236	0.07 131	0.07 174

FTStereo	0.28 404	0.10 99	0.43 333	0.23 320	0.13 262	0.21 193	0.53 555	0.34 219	0.26 195	0.38 427	0.95 549	0.30 318	0.56 529	0.32 302	0.18 241	0.08 217	0.06 170	0.09 256	0.08 236	0.07 131	0.19 504

DeepStereo_LL	0.31 431	0.10 99	0.49 383	0.18 55	0.12 187	0.22 221	1.11 590	0.34 219	0.37 334	0.38 427	0.61 504	0.28 292	0.46 507	0.61 441	0.57 506	0.07 89	0.06 170	0.08 179	0.08 236	0.07 131	0.07 174

DRaft	0.24 332	0.10 99	0.34 205	0.18 55	0.12 187	0.28 327	0.23 389	0.33 211	0.39 358	0.38 427	0.61 504	0.21 195	0.41 484	0.48 369	0.42 473	0.07 89	0.06 170	0.08 179	0.08 236	0.07 131	0.08 240

RAFT-RH_RVC	0.25 360	0.11 161	0.45 353	0.21 214	0.12 187	0.25 278	0.14 81	0.27 127	0.27 205	0.38 427	1.15 560	0.23 227	0.17 219	0.57 419	0.24 358	0.07 89	0.05 34	0.10 329	0.07 161	0.06 63	0.07 174

APVNet	0.36 466	0.20 427	0.70 481	0.26 442	0.22 491	0.52 519	0.35 505	0.61 516	0.44 413	0.38 427	0.52 464	0.48 462	0.38 470	0.84 524	0.46 488	0.13 441	0.14 495	0.15 486	0.16 503	0.16 465	0.15 461

GwcNet	0.35 462	0.23 463	0.88 521	0.25 408	0.24 512	0.48 501	0.27 446	0.55 465	0.57 504	0.38 427	0.52 464	0.51 478	0.32 437	0.60 434	0.41 470	0.13 441	0.11 455	0.12 424	0.11 403	0.13 425	0.14 449

acv_ft	0.25 360	0.13 265	0.40 289	0.23 320	0.19 450	0.34 414	0.21 338	0.45 354	0.44 413	0.38 427	0.41 371	0.38 385	0.27 370	0.27 245	0.35 438	0.08 217	0.07 288	0.08 179	0.07 161	0.11 373	0.07 174

TDLM	0.30 424	0.21 441	0.38 266	0.28 491	0.15 355	0.33 401	0.32 489	0.52 437	0.47 446	0.38 427	0.43 400	0.39 397	0.29 401	0.91 537	0.28 390	0.14 467	0.08 372	0.13 445	0.11 403	0.12 410	0.10 354

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 384	0.21 441	0.59 440	0.25 408	0.18 429	0.29 348	0.22 364	0.50 403	0.40 374	0.38 427	0.41 371	0.43 431	0.27 370	0.43 353	0.29 402	0.11 384	0.08 372	0.10 329	0.10 364	0.10 324	0.11 389
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.31 431	0.22 454	0.50 394	0.23 320	0.14 305	0.30 365	0.24 411	0.47 373	0.54 492	0.38 427	0.60 497	0.43 431	0.29 401	0.87 528	0.40 462	0.11 384	0.07 288	0.07 100	0.07 161	0.09 259	0.09 298

MLCV	0.22 285	0.16 366	0.44 342	0.21 214	0.08 9	0.29 348	0.19 260	0.38 277	0.37 334	0.38 427	0.44 411	0.31 329	0.21 275	0.41 348	0.24 358	0.07 89	0.05 34	0.06 42	0.05 60	0.07 131	0.06 96

iResNet_ROB	0.25 360	0.19 415	0.40 289	0.20 169	0.12 187	0.30 365	0.16 137	0.55 465	0.53 488	0.38 427	0.43 400	0.37 377	0.26 351	0.38 337	0.22 328	0.08 217	0.06 170	0.06 42	0.04 1	0.09 259	0.09 298

ISRNet	0.27 384	0.13 265	0.45 353	0.26 442	0.19 450	0.24 264	0.14 81	0.45 354	0.43 398	0.39 442	0.48 446	0.42 427	0.27 370	0.32 302	0.29 402	0.20 526	0.12 473	0.17 503	0.16 503	0.16 465	0.20 514

PSMNet-RUCA	0.37 476	0.41 540	0.66 468	0.46 554	0.41 552	0.34 414	0.25 428	0.57 490	0.45 424	0.39 442	0.52 464	0.43 431	0.33 440	0.41 348	0.29 402	0.25 540	0.14 495	0.33 553	0.21 526	0.31 548	0.22 527

fast-acv-ft	0.31 431	0.20 427	0.81 503	0.24 371	0.18 429	0.46 489	0.27 446	0.41 312	0.49 465	0.39 442	0.55 478	0.49 467	0.35 453	0.37 332	0.38 447	0.11 384	0.11 455	0.11 386	0.12 442	0.12 410	0.09 298

UDG	0.40 494	0.46 544	0.49 383	0.40 546	0.35 547	0.47 495	0.27 446	0.54 455	0.47 446	0.39 442	0.45 423	0.59 509	0.44 498	0.46 363	0.39 455	0.26 541	0.19 534	0.48 562	0.22 534	0.34 552	0.26 543

GrayStereo	0.25 360	0.09 60	0.32 179	0.26 442	0.13 262	0.23 242	0.47 545	0.34 219	0.30 251	0.39 442	0.47 440	0.30 318	0.79 555	0.29 274	0.16 190	0.07 89	0.06 170	0.08 179	0.09 322	0.07 131	0.13 428

LMCR-Stereo	0.26 376	0.18 399	0.49 383	0.28 491	0.14 305	0.36 434	0.23 389	0.54 455	0.34 294	0.39 442	0.40 363	0.29 302	0.29 401	0.37 332	0.27 386	0.11 384	0.07 288	0.09 256	0.07 161	0.13 425	0.09 298

FINET	0.34 457	0.27 490	0.80 501	0.24 371	0.24 512	0.36 434	0.34 501	0.54 455	0.72 536	0.39 442	0.47 440	0.32 338	0.30 414	0.51 383	0.32 422	0.19 523	0.17 524	0.13 445	0.12 442	0.18 496	0.16 470

MMNet	0.27 384	0.14 308	0.49 383	0.24 371	0.17 408	0.47 495	0.22 364	0.45 354	0.51 477	0.39 442	0.41 371	0.36 371	0.33 440	0.39 339	0.34 434	0.08 217	0.07 288	0.09 256	0.09 322	0.10 324	0.08 240

S-Stereo	0.38 483	0.20 427	1.05 544	0.27 470	0.22 491	0.38 447	0.32 489	0.55 465	0.66 523	0.39 442	0.59 492	0.49 467	0.41 484	0.75 497	0.40 462	0.12 422	0.15 510	0.13 445	0.13 469	0.16 465	0.21 522

STTStereo	0.28 404	0.20 427	0.61 445	0.25 408	0.17 408	0.29 348	0.24 411	0.47 373	0.39 358	0.39 442	0.41 371	0.44 442	0.28 386	0.40 346	0.28 390	0.13 441	0.12 473	0.13 445	0.16 503	0.12 410	0.11 389

SQANet	0.40 494	0.48 548	0.67 469	0.48 556	0.39 549	0.48 501	0.22 364	0.51 420	0.43 398	0.40 452	0.47 440	0.47 456	0.33 440	0.54 402	0.32 422	0.36 559	0.15 510	0.40 558	0.21 526	0.45 558	0.31 552

GASNet	0.36 466	0.46 544	0.88 521	0.34 523	0.23 504	0.35 429	0.22 364	0.60 512	0.53 488	0.40 452	0.37 326	0.45 446	0.30 414	0.79 512	0.35 438	0.15 480	0.10 431	0.14 471	0.14 482	0.22 521	0.12 412

DMCA-RVC	0.27 384	0.21 441	0.61 445	0.28 491	0.17 408	0.29 348	0.21 338	0.42 326	0.35 310	0.40 452	0.37 326	0.39 397	0.36 457	0.43 353	0.30 410	0.13 441	0.10 431	0.15 486	0.11 403	0.13 425	0.10 354

RP	0.35 462	0.22 454	0.51 405	0.31 509	0.24 512	0.37 439	0.28 461	0.50 403	0.58 506	0.40 452	0.63 510	0.61 516	0.47 510	0.61 441	0.39 455	0.16 495	0.15 510	0.17 503	0.15 491	0.17 482	0.17 483

NCC-stereo	0.39 488	0.25 472	0.69 475	0.32 515	0.28 531	0.46 489	0.36 509	0.65 533	0.52 484	0.40 452	0.57 488	0.56 499	0.47 510	0.73 488	0.45 482	0.17 506	0.14 495	0.18 511	0.25 543	0.16 465	0.16 470

Abc-Net	0.39 488	0.25 472	0.69 475	0.32 515	0.28 531	0.46 489	0.36 509	0.65 533	0.52 484	0.40 452	0.57 488	0.56 499	0.47 510	0.73 488	0.45 482	0.17 506	0.14 495	0.18 511	0.25 543	0.16 465	0.16 470
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	0.44 510	0.29 500	1.29 563	0.33 521	0.30 539	0.35 429	0.36 509	0.62 524	1.15 575	0.40 452	0.44 411	0.39 397	0.41 484	0.80 516	0.52 502	0.18 517	0.14 495	0.23 532	0.21 526	0.17 482	0.17 483

HSM-Net_RVC	0.27 384	0.11 161	0.42 322	0.19 107	0.11 124	0.34 414	0.20 307	0.62 524	0.43 398	0.40 452	0.43 400	0.50 474	0.26 351	0.76 502	0.22 328	0.08 217	0.07 288	0.07 100	0.07 161	0.08 193	0.08 240
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CVANet_RVC	0.30 424	0.19 415	0.41 312	0.26 442	0.16 387	0.33 401	0.26 440	0.52 437	0.47 446	0.40 452	0.46 433	0.43 431	0.31 430	0.89 533	0.26 381	0.14 467	0.09 406	0.14 471	0.13 469	0.14 443	0.10 354

MSAF-DinoV2	0.76 561	0.44 542	1.98 578	0.49 559	0.16 387	0.58 526	0.31 483	0.81 564	0.83 552	0.41 461	0.52 464	0.98 558	0.58 533	4.97 599	1.03 553	0.11 384	0.07 288	0.10 329	0.24 538	0.27 540	0.26 543

DCVSM-stereo	0.24 332	0.13 265	0.52 409	0.20 169	0.14 305	0.26 298	0.13 61	0.34 219	0.34 294	0.41 461	0.33 287	0.47 456	0.29 401	0.30 289	0.22 328	0.10 345	0.10 431	0.11 386	0.10 364	0.12 410	0.15 461

GCST	0.47 516	0.60 561	0.57 429	1.04 584	0.48 559	0.38 447	0.11 21	0.40 300	0.32 272	0.41 461	0.34 296	0.29 302	0.17 219	0.46 363	0.19 270	0.69 576	0.42 569	0.79 578	0.62 580	0.62 567	0.46 567

HBP-ISP	0.33 449	0.30 507	0.72 485	0.22 273	0.16 387	0.32 390	0.22 364	0.54 455	0.44 413	0.41 461	0.49 448	0.33 345	0.38 470	0.73 488	0.25 368	0.18 517	0.19 534	0.24 534	0.20 523	0.16 465	0.13 428

CSP-Net	0.27 384	0.15 341	0.30 159	0.21 214	0.14 305	0.44 481	0.24 411	0.50 403	0.40 374	0.41 461	0.43 400	0.42 427	0.26 351	0.66 468	0.28 390	0.12 422	0.08 372	0.08 179	0.08 236	0.10 324	0.09 298

DAS	0.27 384	0.12 203	0.42 322	0.24 371	0.18 429	0.29 348	0.24 411	0.45 354	0.45 424	0.41 461	0.44 411	0.34 352	0.29 401	0.75 497	0.21 308	0.09 296	0.07 288	0.09 256	0.07 161	0.09 259	0.09 298

SepStereo	0.26 376	0.12 203	0.42 322	0.24 371	0.18 429	0.29 348	0.24 411	0.45 354	0.45 424	0.41 461	0.44 411	0.34 352	0.29 401	0.64 457	0.21 308	0.09 296	0.07 288	0.09 256	0.07 161	0.09 259	0.09 298

SACVNet	0.30 424	0.20 427	0.41 312	0.25 408	0.18 429	0.34 414	0.25 428	0.52 437	0.40 374	0.41 461	0.44 411	0.46 454	0.32 437	0.71 481	0.25 368	0.13 441	0.10 431	0.12 424	0.12 442	0.16 465	0.17 483

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 466	0.36 526	0.53 413	0.34 523	0.19 450	0.51 510	0.24 411	0.55 465	0.38 348	0.41 461	0.47 440	0.47 456	0.27 370	0.73 488	0.30 410	0.36 559	0.19 534	0.27 537	0.17 512	0.26 535	0.23 534

RYNet	0.37 476	0.18 399	0.59 440	0.25 408	0.28 531	0.61 533	0.32 489	0.59 504	0.59 507	0.41 461	0.38 340	0.57 504	0.39 476	0.87 528	0.53 504	0.11 384	0.08 372	0.12 424	0.11 403	0.18 496	0.18 496

SDNR	0.42 499	0.21 441	0.82 507	0.21 214	0.18 429	1.27 576	0.17 173	0.50 403	0.49 465	0.42 471	0.81 537	0.38 385	0.27 370	1.19 562	0.38 447	0.23 531	0.24 551	0.17 503	0.13 469	0.17 482	0.20 514

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 424	0.20 427	0.70 481	0.21 214	0.17 408	0.46 489	0.27 446	0.50 403	0.49 465	0.42 471	0.55 478	0.43 431	0.30 414	0.46 363	0.38 447	0.09 296	0.06 170	0.07 100	0.06 105	0.11 373	0.10 354

ADLNet	0.28 404	0.15 341	0.42 322	0.23 320	0.19 450	0.34 414	0.23 389	0.53 448	0.43 398	0.42 471	0.41 371	0.44 442	0.27 370	0.55 404	0.35 438	0.11 384	0.08 372	0.11 386	0.11 403	0.11 373	0.12 412

Syn2CoEx	0.36 466	0.31 514	0.78 492	0.34 523	0.21 475	0.41 464	0.28 461	0.61 516	0.49 465	0.42 471	0.56 485	0.45 446	0.44 498	0.69 475	0.38 447	0.17 506	0.14 495	0.15 486	0.12 442	0.13 425	0.12 412

AF-Net	0.37 476	0.26 483	0.56 426	0.32 515	0.23 504	0.41 464	0.29 467	0.61 516	0.64 521	0.42 471	0.68 519	0.65 529	0.49 517	0.57 419	0.44 479	0.15 480	0.11 455	0.19 519	0.14 482	0.15 457	0.13 428

PWCDC_ROB	0.38 483	0.30 507	0.60 442	0.33 521	0.20 467	0.42 471	0.19 260	0.58 499	0.89 557	0.42 471	1.26 564	0.36 371	0.34 449	0.50 378	0.38 447	0.18 517	0.11 455	0.11 386	0.09 322	0.19 503	0.13 428

z-mn7	0.44 510	0.40 536	1.09 547	0.25 408	0.18 429	0.61 533	0.34 501	0.56 480	0.93 563	0.43 477	0.96 550	0.53 489	0.39 476	0.94 542	0.59 512	0.10 345	0.09 406	0.10 329	0.10 364	0.14 443	0.13 428

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 158	0.13 265	0.24 102	0.19 107	0.13 262	0.24 264	0.17 173	0.30 176	0.37 334	0.43 477	0.17 114	0.13 86	0.12 109	0.19 108	0.15 166	0.08 217	0.07 288	0.09 256	0.07 161	0.09 259	0.08 240

CRFU-Net	0.28 404	0.14 308	0.45 353	0.25 408	0.15 355	0.45 487	0.23 389	0.50 403	0.30 251	0.43 477	0.41 371	0.48 462	0.46 507	0.43 353	0.29 402	0.11 384	0.10 431	0.09 256	0.08 236	0.10 324	0.10 354

DSFCA	0.27 384	0.13 265	0.36 235	0.20 169	0.17 408	0.38 447	0.31 483	0.47 373	0.43 398	0.43 477	0.37 326	0.39 397	0.29 401	0.52 389	0.32 422	0.12 422	0.10 431	0.10 329	0.11 403	0.11 373	0.10 354

SuperB	0.49 522	0.28 493	2.23 580	0.23 320	0.15 355	0.41 464	0.32 489	0.47 373	0.82 548	0.43 477	0.50 450	0.33 345	0.45 501	0.68 473	1.08 556	0.10 345	0.07 288	0.09 256	0.08 236	0.98 587	0.14 449

stereogan	0.37 476	0.17 385	0.65 464	0.27 470	0.22 491	0.62 535	0.26 440	0.59 504	0.63 520	0.43 477	0.60 497	0.67 534	0.42 493	0.68 473	0.35 438	0.13 441	0.14 495	0.14 471	0.12 442	0.19 503	0.17 483

PDISCO_ROB	0.43 504	0.30 507	0.67 469	0.43 549	0.36 548	0.67 540	0.32 489	0.72 553	0.76 541	0.43 477	0.53 471	0.63 526	0.40 480	0.66 468	0.47 490	0.21 528	0.12 473	0.21 525	0.19 522	0.25 529	0.20 514

Wz-Net-LNSev	0.34 457	0.29 500	0.91 525	0.26 442	0.21 475	0.47 495	0.31 483	0.54 455	0.54 492	0.44 484	0.52 464	0.50 474	0.35 453	0.39 339	0.39 455	0.11 384	0.11 455	0.10 329	0.09 322	0.14 443	0.13 428

dad	0.28 404	0.31 514	0.44 342	0.21 214	0.14 305	0.30 365	0.20 307	0.33 211	0.49 465	0.44 484	0.44 411	0.45 446	0.21 275	0.41 348	0.26 381	0.20 526	0.11 455	0.20 523	0.11 403	0.14 443	0.10 354

ADCP+	0.45 512	0.24 467	1.15 553	0.25 408	0.22 491	0.56 522	0.39 524	0.54 455	0.51 477	0.44 484	0.51 456	0.46 454	0.52 524	0.56 415	1.89 584	0.10 345	0.08 372	0.11 386	0.10 364	0.14 443	0.13 428

StereoDRNet-Refined	0.27 384	0.17 385	0.35 215	0.25 408	0.14 305	0.37 439	0.21 338	0.47 373	0.41 384	0.44 484	0.51 456	0.41 418	0.28 386	0.45 360	0.37 445	0.09 296	0.06 170	0.11 386	0.11 403	0.10 324	0.10 354
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
w-ln-seven-2	0.36 466	0.29 500	1.06 545	0.27 470	0.18 429	0.37 439	0.30 478	0.50 403	0.54 492	0.45 488	0.55 478	0.45 446	0.41 484	0.62 449	0.49 493	0.10 345	0.10 431	0.12 424	0.11 403	0.14 443	0.11 389

DDUNet	0.41 496	0.50 553	0.48 378	0.44 551	0.39 549	0.46 489	0.32 489	0.50 403	0.43 398	0.45 488	0.52 464	0.57 504	0.36 457	0.48 369	0.33 429	0.33 556	0.21 541	0.55 566	0.25 543	0.37 555	0.32 555

Consistency-Raft	0.55 535	0.48 548	1.02 541	0.45 552	0.49 560	0.49 506	0.47 545	0.72 553	0.72 536	0.45 488	0.82 539	0.47 456	0.60 536	0.50 378	0.63 521	0.39 563	0.39 567	0.44 560	0.51 571	0.52 561	0.37 558

RGC	0.39 488	0.32 519	0.64 463	0.34 523	0.27 526	0.40 460	0.29 467	0.57 490	0.53 488	0.45 488	0.64 512	0.62 518	0.45 501	0.72 486	0.39 455	0.15 480	0.15 510	0.21 525	0.20 523	0.18 496	0.19 504

Wz-Net-SNSev	0.43 504	0.41 540	1.27 561	0.30 503	0.21 475	0.44 481	0.41 530	0.61 516	0.65 522	0.46 492	0.65 513	0.62 518	0.39 476	0.74 496	0.59 512	0.12 422	0.11 455	0.12 424	0.13 469	0.16 465	0.14 449

FAT-Stereo	0.36 466	0.18 399	0.73 489	0.26 442	0.18 429	0.33 401	0.29 467	0.60 512	0.59 507	0.46 492	0.60 497	0.60 512	0.50 519	0.61 441	0.34 434	0.13 441	0.14 495	0.13 445	0.12 442	0.14 443	0.18 496

CC-Net-ROB	0.43 504	0.47 546	0.65 464	0.37 540	0.23 504	0.51 510	0.29 467	0.66 539	0.49 465	0.46 492	0.51 456	0.48 462	0.38 470	0.96 546	0.35 438	0.34 557	0.23 549	0.55 566	0.25 543	0.31 548	0.20 514

GANetREF_RVC	0.43 504	0.47 546	0.69 475	0.38 542	0.20 467	0.51 510	0.48 549	0.66 539	0.66 523	0.46 492	0.46 433	0.50 474	0.44 498	0.90 536	0.39 455	0.27 546	0.21 541	0.32 551	0.18 518	0.27 540	0.22 527
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
GANet	0.36 466	0.22 454	0.49 383	0.29 494	0.17 408	0.41 464	0.38 519	0.57 490	0.45 424	0.46 492	0.75 530	0.55 495	0.40 480	0.94 542	0.41 470	0.13 441	0.13 485	0.13 445	0.11 403	0.14 443	0.11 389

StereoDRNet	0.32 440	0.22 454	0.61 445	0.27 470	0.21 475	0.42 471	0.30 478	0.61 516	0.48 456	0.46 492	0.39 353	0.48 462	0.30 414	0.57 419	0.40 462	0.11 384	0.09 406	0.12 424	0.11 403	0.12 410	0.10 354

DLCB_ROB	0.28 404	0.16 366	0.34 205	0.27 470	0.16 387	0.38 447	0.25 428	0.48 385	0.43 398	0.46 492	0.46 433	0.51 478	0.33 440	0.53 396	0.33 429	0.10 345	0.10 431	0.11 386	0.11 403	0.10 324	0.09 298

DPSNet	0.47 516	0.24 467	0.93 529	0.27 470	0.20 467	0.75 548	0.57 557	0.84 567	0.79 545	0.47 499	0.51 456	0.60 512	0.69 549	0.87 528	0.71 529	0.16 495	0.13 485	0.12 424	0.10 364	0.25 529	0.21 522

DRN-Test	0.33 449	0.17 385	0.61 445	0.27 470	0.19 450	0.46 489	0.29 467	0.65 533	0.51 477	0.47 499	0.46 433	0.44 442	0.34 449	0.62 449	0.41 470	0.12 422	0.08 372	0.13 445	0.12 442	0.12 410	0.10 354

NCCL2	0.35 462	0.26 483	0.49 383	0.36 534	0.22 491	0.41 464	0.41 530	0.53 448	0.42 391	0.47 499	0.46 433	0.61 516	0.39 476	0.55 404	0.37 445	0.16 495	0.13 485	0.21 525	0.21 526	0.16 465	0.16 470

YMNet	0.32 440	0.22 454	0.58 434	0.27 470	0.23 504	0.48 501	0.27 446	0.51 420	0.45 424	0.48 502	0.56 485	0.51 478	0.30 414	0.39 339	0.40 462	0.13 441	0.16 517	0.13 445	0.12 442	0.13 425	0.12 412

YMNet_1	0.32 440	0.22 454	0.58 434	0.27 470	0.23 504	0.48 501	0.27 446	0.51 420	0.45 424	0.48 502	0.56 485	0.51 478	0.30 414	0.39 339	0.40 462	0.13 441	0.16 517	0.13 445	0.12 442	0.13 425	0.12 412

Wz-Net-MNSev	0.36 466	0.26 483	0.79 498	0.26 442	0.21 475	0.59 529	0.38 519	0.55 465	0.56 501	0.48 502	0.54 474	0.53 489	0.36 457	0.60 434	0.44 479	0.11 384	0.09 406	0.11 386	0.11 403	0.15 457	0.13 428

Ntro	0.58 540	0.64 564	0.92 527	0.66 568	0.50 562	0.77 549	0.36 509	0.66 539	0.70 533	0.50 505	0.59 492	0.65 529	0.51 522	0.75 497	0.45 482	0.56 570	0.32 563	0.56 569	0.34 557	0.63 568	0.46 567

ACVNet-4b	0.72 555	0.81 571	1.33 565	0.72 571	0.50 562	0.80 554	0.31 483	0.71 552	0.80 546	0.50 505	0.72 528	0.95 556	0.43 497	0.96 546	1.20 568	1.13 593	0.21 541	0.76 575	0.45 565	0.65 571	0.46 567

WZ-Net	0.52 533	0.38 534	1.90 577	0.30 503	0.24 512	0.57 525	0.48 549	0.62 524	0.78 544	0.50 505	0.71 524	0.68 538	0.54 525	0.98 549	0.84 539	0.13 441	0.10 431	0.11 386	0.12 442	0.19 503	0.20 514

ADCRef	0.38 483	0.24 467	0.88 521	0.26 442	0.21 475	0.49 506	0.27 446	0.52 437	0.48 456	0.50 505	0.58 490	0.35 366	0.47 510	0.48 369	1.29 571	0.09 296	0.08 372	0.12 424	0.12 442	0.11 373	0.11 389

ETE_ROB	0.34 457	0.26 483	0.45 353	0.29 494	0.18 429	0.40 460	0.37 513	0.57 490	0.47 446	0.50 505	0.50 450	0.62 518	0.36 457	0.55 404	0.38 447	0.13 441	0.10 431	0.14 471	0.12 442	0.16 465	0.16 470

otaku	0.57 539	0.62 563	0.87 520	0.63 567	0.44 556	0.73 545	0.37 513	0.65 533	0.66 523	0.51 510	0.75 530	0.66 533	0.45 501	0.69 475	0.46 488	0.53 566	0.34 564	0.55 566	0.35 558	0.60 566	0.45 564

Wz-Net-TNSev	0.51 529	0.58 559	1.61 575	0.25 408	0.21 475	0.65 537	0.45 539	0.63 531	0.69 531	0.51 510	0.54 474	0.71 543	0.60 536	1.00 550	0.77 534	0.15 480	0.15 510	0.13 445	0.15 491	0.21 515	0.20 514

XQC	0.43 504	0.37 531	0.96 534	0.34 523	0.25 519	0.53 520	0.34 501	0.60 512	0.73 539	0.51 510	0.46 433	0.57 504	0.47 510	0.70 478	0.72 530	0.17 506	0.12 473	0.18 511	0.15 491	0.25 529	0.23 534

ADCPNet	0.48 519	0.29 500	1.60 573	0.27 470	0.23 504	0.70 544	0.38 519	0.53 448	0.51 477	0.51 510	0.59 492	0.67 534	0.56 529	0.60 434	1.14 561	0.15 480	0.18 530	0.14 471	0.23 536	0.19 503	0.19 504

CBMV_ROB	0.33 449	0.18 399	0.53 413	0.21 214	0.14 305	0.33 401	0.20 307	0.51 420	0.45 424	0.51 510	0.55 478	0.45 446	0.42 493	0.71 481	0.32 422	0.18 517	0.19 534	0.23 532	0.21 526	0.14 443	0.15 461

XPNet_ROB	0.33 449	0.20 427	0.43 333	0.27 470	0.18 429	0.37 439	0.31 483	0.55 465	0.50 473	0.51 510	0.53 471	0.58 507	0.37 466	0.63 455	0.45 482	0.17 506	0.12 473	0.13 445	0.12 442	0.15 457	0.14 449

zh-sn7	0.48 519	0.51 555	1.43 568	0.29 494	0.20 467	0.47 495	0.39 524	0.57 490	0.62 516	0.52 516	0.81 537	0.52 484	0.56 529	1.05 554	0.87 543	0.12 422	0.13 485	0.13 445	0.13 469	0.17 482	0.16 470

DANet	0.35 462	0.23 463	0.60 442	0.36 534	0.22 491	0.39 455	0.25 428	0.48 385	0.43 398	0.52 516	0.50 450	0.59 509	0.41 484	0.76 502	0.49 493	0.13 441	0.11 455	0.14 471	0.12 442	0.17 482	0.15 461
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PASM	0.45 512	0.35 523	0.90 524	0.35 532	0.33 544	0.39 455	0.38 519	0.50 403	0.61 514	0.52 516	0.51 456	0.62 518	0.45 501	0.93 540	0.48 491	0.26 541	0.29 559	0.29 547	0.33 556	0.29 546	0.26 543

LALA_ROB	0.36 466	0.25 472	0.46 361	0.30 503	0.21 475	0.47 495	0.39 524	0.61 516	0.51 477	0.52 516	0.51 456	0.69 540	0.36 457	0.50 378	0.43 474	0.17 506	0.11 455	0.16 497	0.14 482	0.17 482	0.15 461

SGM-Forest	0.36 466	0.17 385	0.47 369	0.23 320	0.16 387	0.45 487	0.41 530	0.55 465	0.48 456	0.52 516	0.60 497	0.52 484	0.41 484	0.85 525	0.50 499	0.17 506	0.17 524	0.17 503	0.15 491	0.15 457	0.15 461
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.33 449	0.21 441	0.54 416	0.23 320	0.13 262	0.42 471	0.33 499	0.53 448	0.48 456	0.52 516	0.49 448	0.50 474	0.41 484	0.56 415	0.31 417	0.15 480	0.16 517	0.18 511	0.16 503	0.13 425	0.13 428
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ccnet	0.42 499	0.31 514	0.48 378	0.27 470	0.32 543	0.60 532	0.32 489	0.65 533	0.46 441	0.53 522	0.66 515	0.56 499	0.45 501	0.72 486	0.61 516	0.26 541	0.19 534	0.24 534	0.21 526	0.26 535	0.22 527

edge stereo	0.39 488	0.22 454	0.81 503	0.27 470	0.22 491	0.37 439	0.24 411	0.56 480	0.54 492	0.53 522	0.60 497	0.71 543	0.50 519	0.78 510	0.40 462	0.16 495	0.14 495	0.19 519	0.14 482	0.16 465	0.17 483

pmcnn	0.50 525	0.20 427	0.78 492	0.24 371	0.26 524	0.39 455	0.30 478	0.51 420	0.50 473	0.54 524	1.23 563	2.52 588	0.37 466	0.77 508	0.95 549	0.08 217	0.06 170	0.06 42	0.05 60	0.10 324	0.08 240

RTSC	0.39 488	0.28 493	0.78 492	0.27 470	0.18 429	0.49 506	0.22 364	0.59 504	0.84 555	0.55 525	0.53 471	0.49 467	0.36 457	0.67 472	0.82 538	0.13 441	0.10 431	0.11 386	0.12 442	0.17 482	0.17 483

ADCL	0.47 516	0.22 454	1.00 538	0.27 470	0.19 450	0.74 546	0.64 563	0.54 455	0.69 531	0.56 526	0.71 524	0.55 495	0.60 536	0.60 434	1.43 573	0.11 384	0.09 406	0.13 445	0.13 469	0.14 443	0.14 449

NaN_ROB	0.41 496	0.28 493	0.62 453	0.30 503	0.19 450	0.51 510	0.47 545	0.58 499	0.59 507	0.56 526	0.47 440	0.49 467	0.41 484	1.21 565	0.64 523	0.12 422	0.18 530	0.12 424	0.13 469	0.11 373	0.14 449

PWC_ROB	0.38 483	0.29 500	0.69 475	0.25 408	0.20 467	0.38 447	0.19 260	0.58 499	0.67 526	0.57 528	0.85 542	0.51 478	0.40 480	0.71 481	0.52 502	0.13 441	0.09 406	0.14 471	0.10 364	0.17 482	0.14 449

w-ln-seven	0.42 499	0.30 507	1.18 554	0.26 442	0.22 491	0.58 526	0.31 483	0.62 524	0.81 547	0.58 529	0.61 504	0.53 489	0.36 457	0.57 419	0.65 525	0.11 384	0.10 431	0.13 445	0.12 442	0.15 457	0.13 428

FBW_ROB	0.43 504	0.26 483	0.54 416	0.31 509	0.20 467	0.51 510	0.32 489	0.70 550	0.60 511	0.59 530	0.55 478	0.65 529	0.41 484	1.40 573	0.51 501	0.13 441	0.17 524	0.21 525	0.16 503	0.17 482	0.18 496

RainbowNet	0.72 555	0.89 576	1.02 541	0.82 574	0.63 571	0.78 552	0.52 553	0.81 564	0.93 563	0.60 531	0.79 535	0.80 548	0.60 536	0.80 516	0.57 506	0.78 580	0.55 580	0.78 576	0.49 568	0.76 576	0.58 574

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 529	0.50 553	0.86 518	0.39 544	0.24 512	0.84 556	0.55 556	0.56 480	0.62 516	0.60 531	0.68 519	0.62 518	0.42 493	1.13 560	0.43 474	0.23 531	0.27 555	0.27 537	0.35 558	0.25 529	0.29 548

test_sample8	0.49 522	0.19 415	0.50 394	0.18 55	0.16 387	0.34 414	0.20 307	0.55 465	0.34 294	0.62 533	0.38 340	1.15 563	0.67 547	0.66 468	0.91 546	0.23 531	1.82 596	0.28 543	0.24 538	0.18 496	0.16 470

AnyNet_C32	0.51 529	0.40 536	1.10 551	0.29 494	0.28 531	0.59 529	0.58 558	0.54 455	0.60 511	0.62 533	0.66 515	0.54 493	0.54 525	0.78 510	1.74 581	0.15 480	0.14 495	0.15 486	0.17 512	0.20 512	0.20 514

anonymity	0.56 536	0.54 558	0.70 481	0.47 555	0.61 569	0.56 522	0.43 535	0.69 548	0.49 465	0.63 535	0.55 478	0.54 493	0.60 536	0.61 441	0.57 506	0.55 569	0.53 577	0.50 563	0.54 574	0.51 560	0.56 572

SHD	0.42 499	0.27 490	0.81 503	0.31 509	0.25 519	0.42 471	0.22 364	0.66 539	0.94 565	0.63 535	0.60 497	0.59 509	0.47 510	0.59 432	0.58 511	0.15 480	0.13 485	0.16 497	0.16 503	0.20 512	0.22 527

psmorigin	0.50 525	0.25 472	3.03 589	0.24 371	0.19 450	0.38 447	0.22 364	0.50 403	0.44 413	0.64 537	0.68 519	0.71 543	0.51 522	0.85 525	0.45 482	0.14 467	0.17 524	0.13 445	0.14 482	0.16 465	0.21 522

CSAN	0.50 525	0.35 523	0.78 492	0.36 534	0.23 504	0.56 522	0.59 560	0.61 516	0.70 533	0.64 537	0.78 534	0.65 529	0.60 536	1.38 572	0.62 518	0.21 528	0.17 524	0.20 523	0.20 523	0.18 496	0.18 496

zh-mn7	0.46 514	0.45 543	1.48 569	0.25 408	0.19 450	0.44 481	0.29 467	0.56 480	0.82 548	0.65 539	0.96 550	0.49 467	0.38 470	0.88 531	0.63 521	0.12 422	0.10 431	0.11 386	0.11 403	0.13 425	0.14 449

MADNet+	1.01 570	1.16 588	4.72 594	0.70 570	0.47 558	1.24 575	0.96 583	0.97 572	0.89 557	0.65 539	0.77 533	0.87 550	0.85 563	2.09 586	1.68 578	0.38 562	0.39 567	0.31 550	0.27 550	0.43 556	0.39 560

SANet	0.53 534	0.28 493	0.96 534	0.26 442	0.15 355	0.69 541	0.44 538	0.67 544	1.34 577	0.67 541	0.98 553	0.94 554	0.71 551	0.89 533	0.76 531	0.14 467	0.12 473	0.12 424	0.11 403	0.17 482	0.16 470

G-Net	0.46 514	0.25 472	0.86 518	0.34 523	0.28 531	0.90 561	0.35 505	0.47 373	0.45 424	0.68 542	1.22 562	0.64 528	0.60 536	0.61 441	0.57 506	0.16 495	0.14 495	0.17 503	0.13 469	0.22 521	0.19 504

AnyNet_C01	0.65 548	0.58 559	2.60 587	0.32 515	0.26 524	0.88 559	0.61 561	0.63 531	0.62 516	0.68 542	0.96 550	0.76 546	0.60 536	0.96 546	1.43 573	0.16 495	0.16 517	0.17 503	0.17 512	0.23 524	0.23 534

DispFullNet	0.66 549	0.89 576	1.59 572	0.77 573	1.21 590	0.51 510	0.23 389	0.59 504	0.72 536	0.69 544	0.61 504	0.69 540	0.91 565	0.79 512	0.48 491	0.27 546	0.12 473	0.73 574	0.30 555	0.65 571	0.40 561

SAMSARA	0.56 536	0.39 535	0.80 501	0.60 565	0.46 557	1.00 565	1.23 593	0.67 544	0.68 529	0.71 545	0.54 474	0.89 553	0.57 532	0.81 519	0.62 518	0.19 523	0.22 545	0.18 511	0.18 518	0.27 540	0.25 541

MFN_U_SF_RVC	0.56 536	0.51 555	1.19 555	0.38 542	0.22 491	0.69 541	0.27 446	0.80 562	0.67 526	0.73 546	0.74 529	0.87 550	0.61 545	0.81 519	0.76 531	0.29 551	0.27 555	0.32 551	0.37 562	0.32 551	0.31 552

RTS	0.78 562	0.48 548	4.68 592	0.34 523	0.28 531	1.12 569	0.46 541	0.62 524	1.03 567	0.73 546	0.89 547	0.60 512	0.59 534	1.61 576	1.16 564	0.14 467	0.11 455	0.15 486	0.15 491	0.21 515	0.19 504

RTSA	0.78 562	0.48 548	4.68 592	0.34 523	0.28 531	1.12 569	0.46 541	0.62 524	1.03 567	0.73 546	0.89 547	0.60 512	0.59 534	1.61 576	1.16 564	0.14 467	0.11 455	0.15 486	0.15 491	0.21 515	0.19 504

ACVNet_1	0.72 555	0.81 571	1.37 567	0.72 571	0.53 565	0.77 549	0.42 533	0.85 570	0.90 559	0.74 549	0.75 530	1.32 569	0.72 552	1.02 552	0.55 505	0.54 568	0.31 562	0.71 573	0.35 558	0.64 570	0.45 564

ADCMid	0.49 522	0.34 521	1.13 552	0.26 442	0.21 475	0.51 510	0.37 513	0.57 490	0.54 492	0.75 550	0.66 515	0.62 518	0.64 546	0.64 457	1.68 578	0.13 441	0.12 473	0.17 503	0.17 512	0.20 512	0.17 483

ADCS	0.58 540	0.40 536	1.35 566	0.29 494	0.24 512	0.55 521	0.45 539	0.67 544	0.83 552	0.76 551	0.71 524	0.68 538	0.60 536	0.76 502	2.23 589	0.16 495	0.16 517	0.16 497	0.17 512	0.22 521	0.22 527

MFMNet_re	0.72 555	0.76 569	0.99 537	0.62 566	0.70 573	0.77 549	0.67 564	0.75 555	0.83 552	0.78 552	0.86 543	0.69 540	0.78 554	0.71 481	0.61 516	0.66 575	0.59 583	0.61 570	0.58 578	0.68 574	0.71 583

LSM	1.64 587	0.40 536	2.56 586	2.02 596	17.61 609	0.51 510	0.52 553	0.61 516	0.76 541	0.82 553	1.11 558	0.63 526	0.54 525	0.75 497	0.49 493	0.16 495	0.24 551	0.18 511	0.21 526	0.25 529	2.42 599

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 551	0.64 564	1.06 545	0.45 552	0.27 526	1.40 582	0.58 558	0.78 558	0.92 561	0.84 554	0.86 543	0.88 552	0.68 548	1.33 571	0.68 528	0.37 561	0.29 559	0.34 554	0.36 561	0.43 556	0.37 558

NVStereoNet_ROB	0.67 550	0.49 552	0.83 509	0.48 556	0.40 551	0.51 510	0.46 541	0.70 550	0.77 543	0.84 554	1.72 580	1.02 559	0.83 560	1.23 566	0.79 536	0.32 555	0.38 566	0.40 558	0.46 566	0.36 554	0.41 562
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IMH-64-1	0.91 566	0.86 573	0.84 514	0.97 579	0.75 575	0.92 562	0.71 566	1.27 576	1.10 572	0.89 556	1.45 570	1.14 561	0.96 567	1.19 562	0.84 539	0.74 577	0.51 574	0.97 581	0.55 575	0.84 578	0.60 576

IMH-64	0.91 566	0.86 573	0.84 514	0.97 579	0.75 575	0.92 562	0.71 566	1.27 576	1.10 572	0.89 556	1.45 570	1.14 561	0.96 567	1.19 562	0.84 539	0.74 577	0.51 574	0.97 581	0.55 575	0.84 578	0.60 576

PVD	0.58 540	0.34 521	0.84 514	0.39 544	0.31 542	0.59 529	0.47 545	0.80 562	1.25 576	0.92 558	1.09 556	0.79 547	0.82 559	0.85 525	0.76 531	0.21 528	0.18 530	0.22 531	0.18 518	0.27 540	0.35 557

JetBlue	1.14 576	0.76 569	2.36 582	0.59 564	0.75 575	3.04 593	1.78 596	1.11 574	0.90 559	0.94 559	1.10 557	1.66 575	1.28 580	2.09 586	1.72 580	0.43 565	0.36 565	0.38 556	0.38 564	0.58 565	0.56 572

aanetorigin	0.39 488	0.29 500	1.09 547	0.24 371	0.19 450	0.28 327	0.37 513	0.33 211	0.47 446	0.94 559	0.82 539	0.52 484	0.54 525	0.49 374	0.50 499	0.11 384	0.09 406	0.10 329	0.10 364	0.16 465	0.15 461

WCMA_ROB	0.51 529	0.21 441	0.65 464	0.25 408	0.21 475	0.58 526	0.32 489	0.54 455	0.55 498	0.95 561	1.40 568	1.28 567	0.81 558	0.73 488	0.62 518	0.18 517	0.15 510	0.15 486	0.15 491	0.19 503	0.19 504

SGM_RVC	0.50 525	0.19 415	0.50 394	0.25 408	0.15 355	0.69 541	0.39 524	0.68 547	0.82 548	0.95 561	0.84 541	1.13 560	0.76 553	1.16 561	0.60 515	0.16 495	0.16 517	0.16 497	0.16 503	0.16 465	0.17 483
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SPS-STEREO	0.69 552	0.61 562	0.98 536	0.52 562	0.57 567	0.74 546	0.50 552	0.78 558	0.62 516	0.95 561	0.86 543	0.94 554	0.70 550	1.01 551	0.87 543	0.58 572	0.51 574	0.50 563	0.50 570	0.55 563	0.58 574
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH	1.05 573	0.95 581	1.00 538	1.01 581	0.78 578	1.11 568	0.68 565	1.38 579	1.43 580	1.00 564	1.72 580	1.43 570	1.14 571	1.73 581	0.89 545	1.09 590	0.55 580	0.99 583	0.57 577	0.87 581	0.62 581

ACVNet_2	0.89 565	0.87 575	1.25 559	0.82 574	0.62 570	0.97 564	0.62 562	1.14 575	1.42 579	1.00 564	1.40 568	1.47 572	0.84 561	1.11 557	0.66 526	0.61 573	0.43 570	0.78 576	0.49 568	0.75 575	0.52 570

WAO-6	1.07 574	0.93 580	0.92 527	0.96 578	0.78 578	1.28 577	0.75 570	1.34 578	2.00 586	1.02 566	1.54 576	1.59 573	1.22 576	1.31 570	1.14 561	0.78 580	0.55 580	1.02 585	0.75 586	0.83 577	0.69 582

MDST_ROB	0.48 519	0.14 308	0.95 532	0.30 503	0.21 475	1.33 579	0.32 489	0.77 557	0.56 501	1.06 567	0.71 524	0.49 467	0.35 453	1.26 568	0.38 447	0.13 441	0.11 455	0.16 497	0.13 469	0.12 410	0.12 412

LVE	1.13 575	1.02 582	1.28 562	1.01 581	0.80 581	1.29 578	0.81 577	1.47 583	1.96 584	1.07 568	1.90 583	1.90 578	1.01 570	1.48 574	0.91 546	0.93 587	0.61 586	0.94 580	0.69 583	0.87 581	0.75 587

MSMD_ROB	0.60 544	0.33 520	0.61 445	0.30 503	0.25 519	0.86 558	0.35 505	0.55 465	0.67 526	1.10 569	1.49 573	1.76 577	0.97 569	0.88 531	0.49 493	0.23 531	0.21 541	0.27 537	0.27 550	0.25 529	0.24 539

WAO-7	1.01 570	0.89 576	0.93 529	0.83 576	0.66 572	1.18 571	0.81 577	1.40 580	1.57 582	1.11 570	1.76 582	1.45 571	1.19 575	1.50 575	1.14 561	0.61 573	0.62 587	0.70 572	0.68 582	0.66 573	0.60 576

FCDSN-DC	0.63 546	0.31 514	0.61 445	0.36 534	0.30 539	0.65 537	0.37 513	0.66 539	0.68 529	1.14 571	1.54 576	1.71 576	1.26 578	0.92 538	0.64 523	0.24 537	0.22 545	0.27 537	0.26 547	0.27 540	0.27 547
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PWCK	1.00 568	1.17 589	1.70 576	0.91 577	0.41 552	1.19 573	0.92 581	1.10 573	1.14 574	1.16 572	1.14 559	1.25 566	0.88 564	1.75 582	1.04 555	0.87 584	0.50 572	0.87 579	0.53 573	0.96 586	0.52 570

TorneroNet-64	1.43 581	1.03 583	1.20 556	1.10 585	0.86 584	2.26 590	0.73 569	1.84 589	3.84 596	1.25 573	2.25 590	2.69 590	1.42 583	1.76 583	1.43 573	0.76 579	0.50 572	1.09 586	0.66 581	1.23 590	0.76 588

Dean	1.17 577	1.04 584	1.49 571	1.03 583	0.78 578	1.20 574	0.77 573	1.48 584	1.96 584	1.28 574	1.99 585	2.15 582	1.14 571	1.25 567	1.00 552	0.81 582	0.60 584	1.01 584	0.69 583	0.92 585	0.74 586

EDNetEfficientorigin	7.51 601	0.52 557	140.47 620	0.25 408	0.17 408	0.42 471	0.29 467	0.47 373	1.03 567	1.28 574	1.02 554	0.83 549	0.84 561	0.75 497	0.99 551	0.10 345	0.09 406	0.12 424	0.10 364	0.21 515	0.22 527

ELAS_RVC	0.74 559	0.36 526	1.00 538	0.37 540	0.33 544	0.88 559	0.93 582	0.83 566	1.08 571	1.35 576	1.33 567	1.24 565	1.33 582	1.06 555	0.95 549	0.27 546	0.25 553	0.29 547	0.27 550	0.30 547	0.30 549
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	0.63 546	0.37 531	2.40 584	0.26 442	0.25 519	0.38 447	0.49 551	0.41 312	1.06 570	1.38 577	0.87 546	0.62 518	0.95 566	0.65 463	1.65 577	0.11 384	0.09 406	0.10 329	0.11 403	0.19 503	0.17 483

tt	4.71 598	0.10 99	3.94 590	2.06 597	1.53 594	10.14 605	16.88 605	9.27 606	4.98 598	1.39 578	1.02 554	4.68 596	4.90 598	3.35 595	5.86 601	5.76 604	9.15 609	2.24 600	2.53 599	3.10 598	1.32 596

SGM+DAISY	0.87 564	0.66 566	1.30 564	0.51 560	0.60 568	1.03 566	0.84 579	0.76 556	0.73 539	1.39 578	1.51 574	1.31 568	1.22 576	1.11 557	1.08 556	0.57 571	0.53 577	0.51 565	0.51 571	0.54 562	0.61 579

FC-DCNN	0.70 553	0.30 507	0.69 475	0.32 515	0.27 526	0.81 555	0.39 524	0.79 561	0.82 548	1.41 580	1.58 578	1.98 579	1.26 578	1.02 552	0.77 534	0.24 537	0.22 545	0.27 537	0.26 547	0.26 535	0.26 543

ELAS	0.74 559	0.36 526	0.85 517	0.36 534	0.33 544	1.36 580	0.77 573	0.93 571	0.92 561	1.41 580	1.53 575	1.16 564	1.17 574	0.95 545	1.03 553	0.26 541	0.25 553	0.28 543	0.28 554	0.31 548	0.30 549
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
KSHMR	1.89 590	1.36 593	1.60 573	1.47 594	1.22 591	1.38 581	1.06 587	1.79 588	5.97 600	1.42 582	5.65 600	2.98 592	1.14 571	2.23 589	1.20 568	1.27 594	1.12 594	1.46 595	1.10 594	1.32 593	1.15 594

UNDER WATER-64	1.55 585	1.19 590	2.52 585	1.31 590	0.95 586	2.12 588	1.21 592	1.45 582	3.19 590	1.43 583	1.32 566	2.64 589	2.04 590	1.63 578	1.83 582	1.11 591	0.67 591	1.28 591	0.92 590	1.19 588	1.02 592

FC-DCNN v2	0.71 554	0.30 507	0.67 469	0.32 515	0.27 526	0.84 556	0.39 524	0.84 567	0.85 556	1.44 584	1.64 579	2.09 581	1.28 580	1.06 555	0.80 537	0.24 537	0.22 545	0.27 537	0.26 547	0.26 535	0.25 541

WAO-8	1.46 583	1.10 586	1.09 547	1.10 585	0.84 582	2.06 586	0.75 570	1.84 589	3.83 594	1.44 584	2.21 588	2.15 582	1.43 584	3.17 592	1.19 566	0.91 585	0.65 589	1.09 586	0.79 587	0.90 583	0.71 583

Venus	1.46 583	1.10 586	1.09 547	1.10 585	0.84 582	2.06 586	0.75 570	1.84 589	3.83 594	1.44 584	2.21 588	2.15 582	1.43 584	3.17 592	1.19 566	0.91 585	0.65 589	1.09 586	0.79 587	0.90 583	0.71 583

UNDER WATER	1.59 586	1.22 591	2.36 582	1.38 591	1.03 587	1.67 585	1.10 589	1.54 587	3.63 592	1.44 584	1.47 572	2.85 591	2.25 592	1.67 579	1.94 586	1.06 589	0.62 587	1.31 592	0.93 591	1.21 589	1.02 592

MeshStereo	0.58 540	0.27 490	0.67 469	0.22 273	0.17 408	0.66 539	0.37 513	0.78 558	0.61 514	1.47 588	1.30 565	1.65 574	0.79 555	1.12 559	0.59 512	0.17 506	0.17 524	0.17 503	0.14 482	0.17 482	0.14 449
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
notaker	1.45 582	1.34 592	1.48 569	1.40 592	1.07 588	1.18 571	0.85 580	1.48 584	1.40 578	1.51 589	3.46 595	2.40 587	1.81 588	1.76 583	1.45 576	1.11 591	0.69 592	1.38 593	0.87 589	1.31 592	0.97 591

TCMNet-wrong-test	4.29 596	5.57 603	4.65 591	11.33 607	10.39 604	5.73 598	4.48 600	4.13 599	1.02 566	1.91 590	2.39 591	6.16 602	3.62 596	3.84 597	4.50 599	1.99 597	0.47 571	1.97 598	1.69 597	5.69 603	4.31 603

JetRed	2.30 593	2.64 598	6.12 596	1.12 588	1.38 593	5.85 599	3.29 598	1.99 592	1.67 583	1.98 591	1.95 584	2.16 585	1.60 587	2.48 590	4.10 597	1.05 588	1.60 595	1.09 586	1.01 593	1.67 595	1.28 595

MANE	1.41 580	0.36 526	0.74 490	0.43 549	0.41 552	2.16 589	0.80 575	2.39 596	3.38 591	2.22 592	3.06 594	3.54 594	2.73 595	2.15 588	1.94 586	0.28 549	0.27 555	0.30 549	0.46 566	0.28 545	0.34 556

SGM-ForestM	1.36 578	0.28 493	0.79 498	0.26 442	0.16 387	2.26 590	1.00 585	1.42 581	1.46 581	2.38 593	2.05 586	5.95 601	2.66 594	2.95 591	2.46 591	0.17 506	0.18 530	0.18 511	0.18 518	0.15 457	0.18 496

TorneroNet	2.22 591	1.08 585	1.24 558	1.14 589	0.90 585	5.58 597	0.80 575	2.12 594	8.69 602	2.58 594	5.42 599	3.88 595	1.97 589	1.78 585	1.87 583	0.86 583	0.54 579	1.15 590	0.74 585	1.23 590	0.85 589

MADNet++	2.26 592	1.80 596	2.06 579	2.13 598	1.97 595	2.61 592	1.79 597	2.38 595	2.16 587	2.75 595	2.65 592	2.38 586	2.43 593	3.17 592	3.21 593	2.17 598	1.95 598	1.94 597	1.63 596	2.06 596	2.01 598

ktn	1.77 589	1.36 593	1.22 557	1.43 593	1.14 589	1.52 583	1.08 588	1.51 586	3.96 597	2.77 596	4.69 597	3.35 593	1.46 586	1.69 580	1.25 570	1.43 595	0.77 593	1.45 594	0.99 592	1.32 593	0.96 590

DGTPSM_ROB	8.34 602	5.10 600	10.37 606	5.31 601	10.18 602	8.33 601	23.60 610	6.06 602	13.41 609	4.90 597	10.87 607	5.65 598	10.44 604	6.17 600	12.59 605	3.74 601	7.55 604	3.69 601	7.26 606	4.14 601	7.46 604

DPSMNet_ROB	8.40 603	5.11 601	10.49 607	5.58 602	10.25 603	8.34 602	23.62 611	6.07 603	13.45 610	4.93 598	10.88 608	5.66 599	10.44 604	6.24 601	12.64 606	3.98 602	7.61 605	3.76 602	7.30 607	4.20 602	7.51 605

USTest	6.88 600	5.23 602	5.63 595	7.22 603	7.29 599	14.34 607	22.76 606	8.48 604	9.32 603	5.42 599	6.39 601	6.29 603	6.64 600	6.92 602	8.62 604	1.94 596	3.29 602	2.16 599	2.55 600	3.85 600	3.29 601

HanzoNet	2.97 594	1.69 595	2.29 581	1.74 595	1.33 592	1.53 584	1.03 586	1.99 592	2.64 589	5.51 600	5.16 598	5.90 600	6.82 602	4.32 598	3.29 594	3.16 600	2.02 600	1.92 596	2.87 601	2.24 597	1.89 597

DPSimNet_ROB	4.34 597	4.23 599	6.89 598	3.67 599	3.68 596	4.75 594	5.21 601	2.67 597	3.68 593	5.82 601	3.95 596	5.57 597	6.72 601	3.46 596	4.48 598	4.05 603	2.88 601	4.68 603	3.12 603	3.69 599	3.62 602

coex-ft	3.44 595	0.73 568	48.55 618	0.24 371	0.19 450	0.50 509	0.43 535	0.47 373	2.40 588	7.03 602	1.20 561	0.97 557	2.23 591	0.73 488	1.92 585	0.12 422	0.15 510	0.14 471	0.12 442	0.21 515	0.43 563

LE_ROB	1.76 588	0.20 427	2.68 588	0.48 556	0.52 564	0.78 552	0.96 583	0.84 567	6.61 601	7.40 603	2.08 587	2.08 580	4.83 597	1.27 569	3.79 596	0.10 345	0.08 372	0.12 424	0.11 403	0.11 373	0.10 354

BEATNet-Init1	4.73 599	2.61 597	13.29 608	0.58 563	0.53 565	10.12 604	3.33 599	4.83 600	5.01 599	8.75 604	8.51 602	14.08 611	7.60 603	7.70 604	5.34 600	0.28 549	0.28 558	0.34 554	0.37 562	0.57 564	0.45 564

xxxxx1	15.27 608	9.54 606	10.31 601	20.13 611	18.88 610	17.08 608	23.03 607	10.36 607	10.99 605	9.21 605	9.62 603	10.74 606	10.61 607	10.72 607	13.89 610	7.97 608	9.20 610	31.85 617	44.72 617	12.84 607	13.69 609

tt_ll	15.27 608	9.54 606	10.31 601	20.13 611	18.88 610	17.08 608	23.03 607	10.36 607	10.99 605	9.21 605	9.62 603	10.74 606	10.61 607	10.72 607	13.89 610	7.97 608	9.20 610	31.85 617	44.72 617	12.84 607	13.69 609

ff	15.27 608	9.54 606	10.31 601	20.13 611	18.88 610	17.08 608	23.03 607	10.36 607	10.99 605	9.21 605	9.62 603	10.74 606	10.61 607	10.72 607	13.89 610	7.97 608	9.20 610	31.85 617	44.72 617	12.84 607	13.69 609

DPSM_ROB	11.49 606	9.87 609	10.35 604	11.13 605	11.31 605	19.11 613	27.51 613	13.37 611	14.21 612	10.31 608	11.06 609	10.96 609	11.27 610	11.96 611	13.59 608	6.78 606	8.19 607	6.03 605	7.09 604	7.93 604	7.73 607

DPSM	11.49 606	9.87 609	10.35 604	11.13 605	11.31 605	19.11 613	27.51 613	13.37 611	14.21 612	10.31 608	11.06 609	10.96 609	11.27 610	11.96 611	13.59 608	6.78 606	8.19 607	6.03 605	7.09 604	7.93 604	7.73 607

Anonymous_1	16.62 612	9.35 605	9.84 600	10.66 604	14.64 607	18.66 612	27.12 612	12.64 610	13.51 611	10.76 610	10.30 606	10.13 605	10.60 606	11.06 610	12.74 607	15.87 615	7.74 606	16.92 612	43.48 616	58.66 619	7.68 606

LRCNet_RVC	10.90 605	14.34 613	9.35 599	15.35 608	8.04 601	1.08 567	0.34 501	8.78 605	0.70 533	12.63 611	16.05 611	9.85 604	6.54 599	8.57 605	6.34 602	20.27 616	5.40 603	23.70 614	21.88 613	14.87 610	13.83 612

HaxPig	17.72 613	20.22 618	19.73 610	16.53 609	16.51 608	9.27 603	9.33 602	14.34 613	13.27 608	18.65 612	18.70 612	17.35 612	16.77 613	17.04 613	16.45 613	22.05 617	20.89 617	22.27 613	21.53 612	21.29 615	22.13 617

LSM0	24.24 618	19.98 617	22.32 615	24.22 617	40.14 619	38.48 618	55.20 615	26.95 618	28.57 616	20.49 613	21.83 613	22.26 618	22.75 616	24.22 618	27.30 616	13.66 614	16.32 613	12.19 611	14.15 608	16.10 614	17.66 616

CasAABBNet	23.10 615	19.86 614	20.64 612	22.47 614	22.73 614	38.41 617	55.50 618	26.89 616	28.70 617	20.61 614	22.15 615	22.08 616	22.75 616	23.99 615	27.36 617	13.59 611	16.48 614	12.14 608	14.27 609	15.95 611	15.53 614

Selective-RAFT-Error	23.16 617	19.93 616	20.87 614	22.54 616	22.81 616	38.52 619	55.47 617	27.01 619	28.83 619	20.66 615	22.25 616	22.09 617	22.80 618	24.09 617	27.36 617	13.61 613	16.48 614	12.15 609	14.28 610	15.99 613	15.57 615

FlowAnything	23.14 616	19.87 615	20.79 613	22.50 615	22.74 615	38.39 616	55.46 616	26.89 616	28.72 618	20.77 616	22.29 617	22.07 615	22.72 615	23.99 615	27.41 619	13.60 612	16.55 616	12.15 609	14.36 611	15.97 612	15.52 613

MEDIAN_ROB	21.21 614	24.62 619	23.47 616	19.58 610	19.65 613	13.22 606	10.96 603	17.88 614	17.00 614	22.14 617	22.02 614	20.86 614	20.36 614	21.06 614	19.71 614	25.63 618	24.13 618	26.21 615	25.20 614	25.17 616	25.38 618

PML	16.10 611	12.82 612	6.78 597	5.23 600	7.76 600	33.92 615	66.56 619	5.30 601	10.28 604	26.12 618	68.59 619	20.51 613	13.49 612	10.06 606	6.78 603	5.96 605	2.00 599	6.04 607	2.18 598	8.96 606	2.60 600

AVERAGE_ROB	25.43 619	29.06 620	27.24 617	24.63 618	24.20 618	17.73 611	12.61 604	22.29 615	21.39 615	26.79 619	26.16 618	25.20 619	24.64 619	25.07 619	23.53 615	29.96 619	28.40 619	30.60 616	29.58 615	29.72 617	29.84 619

test_example2	101.33 620	108.28 621	68.15 619	98.43 619	106.93 620	89.75 620	102.43 620	36.80 620	97.65 620	129.04 620	130.15 620	65.26 620	66.62 620	92.11 620	80.24 620	144.10 620	199.48 620	81.81 620	103.01 620	125.01 620	101.27 620

ccccc		256.29 622		354.40 621	364.36 621	149.10 621		152.89 621		153.93 621		164.00 621		268.02 621		390.55 621	349.22 621	244.59 621	219.82 621	412.30 621

ASD4		6.65 604

Low-res two-view benchmark