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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

4.5_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LG-Stereo_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

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_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_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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

castereo	0.14 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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

RSM++	0.12 62	0.09 60	0.19 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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

raft_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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.19 220	0.25 472	0.40 289	0.21 214	0.12 187	0.22 221	0.19 260	0.29 157	0.40 374	0.25 211	0.23 174	0.16 144	0.15 177	0.25 210	0.19 270	0.09 296	0.06 170	0.08 179	0.08 236	0.10 324	0.08 240
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

rvit_stereo_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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PSM-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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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
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

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

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)
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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

rvit_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

SGM_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
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

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

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

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

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

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

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
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
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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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_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

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
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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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