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

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

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

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

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

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

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

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_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_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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

3.75w	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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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.
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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