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

IGEV	0.11 35	0.06 1	0.17 51	0.15 4	0.11 126	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

eqd_so	0.10 2	0.07 2	0.14 9	0.18 55	0.11 126	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

dfa	0.10 2	0.07 2	0.14 9	0.18 55	0.11 126	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

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

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	0.12 189	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	0.11 126	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	0.11 126	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	0.11 126	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	0.11 126	0.11 4	0.10 9	0.16 10	0.12 8	0.10 12	0.11 24	0.09 20	0.10 51	0.14 15	0.11 15	0.04 1	0.05 34	0.05 1	0.04 1	0.05 15	0.04 1

SM2	0.10 2	0.07 2	0.15 25	0.17 21	0.09 30	0.15 38	0.12 34	0.17 23	0.20 111	0.11 38	0.10 16	0.09 20	0.10 51	0.16 52	0.11 15	0.06 43	0.05 34	0.06 42	0.04 1	0.05 15	0.05 34

Monster-pub-mixall	0.10 2	0.07 2	0.16 44	0.16 8	0.08 9	0.11 4	0.09 3	0.20 45	0.12 8	0.11 38	0.11 24	0.08 3	0.08 7	0.23 170	0.11 15	0.07 89	0.05 34	0.05 1	0.04 1	0.05 15	0.06 96

111111	0.11 35	0.07 2	0.17 51	0.19 107	0.11 126	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 86	0.11 15	0.07 89	0.05 34	0.06 42	0.04 1	0.08 195	0.06 96

Reg-Stereo(zero)	0.16 142	0.07 2	0.36 237	0.19 107	0.10 75	0.19 135	0.14 81	0.28 147	0.24 175	0.22 185	0.20 150	0.24 241	0.18 246	0.21 145	0.18 243	0.07 89	0.05 34	0.06 42	0.06 107	0.06 63	0.06 96

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

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 86	0.12 63	0.07 89	0.06 172	0.06 42	0.04 1	0.05 15	0.05 34

Pointernet	0.13 73	0.07 2	0.27 133	0.19 107	0.11 126	0.20 166	0.12 34	0.31 189	0.24 175	0.15 108	0.15 93	0.13 86	0.11 84	0.17 67	0.13 110	0.08 219	0.05 34	0.06 42	0.05 60	0.06 63	0.05 34

CAS	0.15 128	0.07 2	0.21 81	0.41 549	0.16 389	0.20 166	0.18 218	0.22 65	0.19 88	0.15 108	0.19 134	0.11 64	0.09 18	0.14 15	0.13 110	0.29 553	0.04 2	0.06 42	0.04 1	0.06 63	0.14 451

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

adfw	0.10 2	0.08 19	0.14 9	0.19 107	0.11 126	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

fesf	0.10 2	0.08 19	0.15 25	0.19 107	0.13 264	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

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

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

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

zero-FE	0.16 142	0.08 19	0.81 505	0.19 107	0.18 431	0.12 10	0.15 107	0.19 35	0.19 88	0.10 12	0.10 16	0.13 86	0.12 109	0.21 145	0.19 272	0.08 219	0.05 34	0.07 100	0.05 60	0.19 505	0.06 96

water-stereo	0.13 73	0.08 19	0.20 74	0.19 107	0.10 75	0.17 85	0.14 81	0.25 105	0.19 88	0.17 142	0.23 176	0.15 127	0.15 179	0.12 2	0.13 110	0.07 89	0.06 172	0.07 100	0.06 107	0.06 63	0.05 34

DilatedVolume-Stereo	0.14 98	0.08 19	0.18 58	0.18 55	0.09 30	0.21 193	0.14 81	0.24 98	0.21 128	0.21 179	0.21 162	0.15 127	0.14 161	0.23 170	0.15 168	0.07 89	0.06 172	0.06 42	0.06 107	0.05 15	0.05 34

1w_stereo	0.12 62	0.08 19	0.14 9	0.18 55	0.09 30	0.16 64	0.15 107	0.25 105	0.21 128	0.13 71	0.16 103	0.08 3	0.12 109	0.16 52	0.13 110	0.05 11	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 15	0.05 34

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 19	0.19 64	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 64	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 86	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	0.19 110	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	0.19 110	0.10 1	0.07 89	0.05 34	0.06 42	0.04 1	0.06 63	0.06 96

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	0.08 219	0.05 34	0.06 42	0.05 60	0.06 63	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 86	0.11 15	0.08 219	0.04 2	0.06 42	0.05 60	0.06 63	0.04 1

IGEV-RUCA	0.21 257	0.08 19	0.23 96	0.19 107	0.19 452	0.28 327	0.24 413	0.23 84	0.21 128	0.20 168	0.23 176	0.28 294	0.49 519	0.26 228	0.18 243	0.09 298	0.08 374	0.18 513	0.13 471	0.17 484	0.17 485

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

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	0.21 145	0.11 15	0.06 43	0.05 34	0.06 42	0.04 1	0.05 15	0.05 34

999	0.14 98	0.08 19	0.24 104	0.19 107	0.11 126	0.20 166	0.17 175	0.24 98	0.18 75	0.13 71	0.16 103	0.14 111	0.11 84	0.36 331	0.15 168	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.06 107	0.06 63	0.07 175

IGEV-Stereo++	0.11 35	0.08 19	0.15 25	0.19 107	0.11 126	0.14 27	0.10 9	0.22 65	0.18 75	0.10 12	0.13 55	0.10 44	0.11 84	0.14 15	0.11 15	0.06 43	0.05 34	0.06 42	0.05 60	0.06 63	0.05 34

Occ-G	0.13 73	0.08 19	0.21 81	0.17 21	0.10 75	0.15 38	0.19 262	0.22 65	0.19 88	0.13 71	0.19 134	0.21 197	0.11 84	0.17 67	0.14 144	0.07 89	0.06 172	0.07 100	0.06 107	0.07 131	0.06 96

IGEV-Stereo+	0.12 62	0.08 19	0.17 51	0.18 55	0.13 264	0.09 1	0.11 21	0.16 10	0.15 40	0.10 12	0.08 10	0.10 44	0.10 51	0.21 145	0.11 15	0.07 89	0.05 34	0.06 42	0.05 60	0.16 467	0.24 541

trnet	0.13 73	0.08 19	0.21 81	0.15 4	0.07 1	0.21 193	0.12 34	0.24 98	0.24 175	0.16 130	0.21 162	0.15 127	0.13 140	0.18 86	0.13 110	0.08 219	0.05 34	0.06 42	0.04 1	0.06 63	0.05 34

MoCha-V2	0.13 73	0.08 19	0.26 124	0.23 322	0.09 30	0.16 64	0.15 107	0.26 114	0.16 47	0.15 108	0.15 93	0.13 86	0.14 161	0.20 126	0.11 15	0.06 43	0.07 290	0.06 42	0.06 107	0.06 63	0.05 34

Any-RAFT	0.17 160	0.08 19	0.31 175	0.19 107	0.10 75	0.29 348	0.16 137	0.42 328	0.30 253	0.24 205	0.27 214	0.27 279	0.16 195	0.21 145	0.12 63	0.08 219	0.05 34	0.06 42	0.05 60	0.07 131	0.06 96

LoS	0.14 98	0.08 19	0.27 133	0.16 8	0.09 30	0.22 221	0.14 81	0.26 114	0.26 197	0.15 108	0.18 125	0.18 163	0.13 140	0.22 161	0.14 144	0.08 219	0.06 172	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 64	0.17 21	0.22 493	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 86	0.12 63	0.07 89	0.05 34	0.06 42	0.04 1	0.08 195	0.18 498

EGLCR-Stereo	0.13 73	0.08 19	0.20 74	0.18 55	0.09 30	0.21 193	0.13 61	0.27 127	0.21 128	0.13 71	0.10 16	0.15 127	0.09 18	0.20 126	0.13 110	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.07 163	0.06 63	0.06 96

CREStereo++_RVC	0.15 128	0.08 19	0.26 124	0.17 21	0.11 126	0.18 109	0.13 61	0.22 65	0.30 253	0.21 179	0.30 245	0.13 86	0.11 84	0.16 52	0.15 168	0.07 89	0.04 2	0.06 42	0.15 493	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
CREStereo	0.13 73	0.08 19	0.21 81	0.14 1	0.08 9	0.22 221	0.15 107	0.25 105	0.24 175	0.16 130	0.21 162	0.14 111	0.13 140	0.18 86	0.13 110	0.09 298	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	0.15 128	0.08 19	0.23 96	0.15 4	0.09 30	0.23 242	0.16 137	0.25 105	0.23 160	0.17 142	0.21 162	0.16 145	0.14 161	0.22 161	0.13 110	0.29 553	0.05 34	0.06 42	0.04 1	0.07 131	0.06 96

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	0.21 128	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

MS	0.13 73	0.09 60	0.33 197	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	0.11 457	0.05 1	0.27 552	0.10 326	0.16 472

AdaDepth	0.11 35	0.09 60	0.20 74	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	0.19 110	0.12 63	0.05 11	0.05 34	0.06 42	0.06 107	0.05 15	0.05 34

S2M2_XL	0.10 2	0.09 60	0.21 81	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	0.09 298	0.07 290	0.08 181	0.07 163	0.08 195	0.06 96
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
depthmonostereo	0.14 98	0.09 60	0.19 64	0.19 107	0.08 9	0.20 166	0.15 107	0.27 127	0.23 160	0.16 130	0.18 125	0.14 111	0.17 221	0.19 110	0.13 110	0.07 89	0.06 172	0.07 100	0.05 60	0.05 15	0.05 34

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 86	0.13 110	0.05 11	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 15	0.05 34

2.75w_new	0.11 35	0.09 60	0.14 9	0.16 8	0.09 30	0.15 38	0.12 34	0.25 105	0.16 47	0.14 94	0.13 55	0.08 3	0.10 51	0.16 52	0.13 110	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	0.11 126	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

monsterstereo	0.11 35	0.09 60	0.14 9	0.19 107	0.12 189	0.14 27	0.12 34	0.25 105	0.17 65	0.13 71	0.16 103	0.08 3	0.09 18	0.19 110	0.11 15	0.05 11	0.05 34	0.06 42	0.05 60	0.05 15	0.04 1

monsters	0.11 35	0.09 60	0.13 1	0.17 21	0.12 189	0.15 38	0.11 21	0.23 84	0.15 40	0.14 94	0.12 39	0.08 3	0.09 18	0.21 145	0.10 1	0.06 43	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 15	0.04 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 73	0.09 60	0.24 104	0.20 169	0.10 75	0.15 38	0.14 81	0.22 65	0.16 47	0.12 58	0.19 134	0.15 127	0.11 84	0.13 7	0.17 222	0.07 89	0.05 34	0.06 42	0.06 107	0.07 131	0.06 96

GREAT-IGEV	0.12 62	0.09 60	0.25 116	0.16 8	0.11 126	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 86	0.10 1	0.06 43	0.07 290	0.06 42	0.05 60	0.07 131	0.10 356

AIO_test	0.12 62	0.09 60	0.20 74	0.19 107	0.11 126	0.15 38	0.17 175	0.19 35	0.16 47	0.11 38	0.13 55	0.14 111	0.09 18	0.20 126	0.12 63	0.07 89	0.05 34	0.06 42	0.05 60	0.06 63	0.05 34

GIP-stereo	0.12 62	0.09 60	0.20 74	0.19 107	0.11 126	0.16 64	0.14 81	0.29 159	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

fffft	0.13 73	0.09 60	0.24 104	0.19 107	0.10 75	0.17 85	0.19 262	0.22 65	0.16 47	0.14 94	0.11 24	0.13 86	0.10 51	0.24 181	0.18 243	0.06 43	0.05 34	0.07 100	0.06 107	0.07 131	0.06 96
1: 1. 1
tt45	0.14 98	0.09 60	0.22 90	0.19 107	0.11 126	0.23 242	0.18 218	0.22 65	0.17 65	0.15 108	0.13 55	0.14 111	0.10 51	0.30 291	0.14 144	0.07 89	0.05 34	0.08 181	0.06 107	0.07 131	0.07 175

WCG-NET	0.14 98	0.09 60	0.23 96	0.18 55	0.08 9	0.18 109	0.17 175	0.21 55	0.28 222	0.18 159	0.21 162	0.15 127	0.12 109	0.18 86	0.12 63	0.06 43	0.05 34	0.06 42	0.05 60	0.06 63	0.05 34

U	1.00 570	0.09 60	0.21 81	0.21 214	3.68 598	6.12 602	0.14 81	0.21 55	0.21 128	0.11 38	0.11 24	0.10 44	0.09 18	0.12 2	0.11 15	0.07 89	0.05 34	5.42 606	2.90 604	0.07 131	0.06 96

WCG-NET（raft）	0.14 98	0.09 60	0.23 96	0.17 21	0.08 9	0.19 135	0.16 137	0.23 84	0.26 197	0.18 159	0.19 134	0.20 186	0.12 109	0.21 145	0.12 63	0.06 43	0.06 172	0.06 42	0.05 60	0.06 63	0.05 34

RSM++	0.12 62	0.09 60	0.19 64	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	0.20 126	0.12 63	0.06 43	0.05 34	0.07 100	0.07 163	0.07 131	0.05 34

RSM	0.12 62	0.09 60	0.20 74	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	0.21 145	0.12 63	0.06 43	0.05 34	0.07 100	0.07 163	0.06 63	0.05 34

RAFT-Stereo-weight	0.15 128	0.09 60	0.26 124	0.20 169	0.10 75	0.19 135	0.17 175	0.36 263	0.29 241	0.24 205	0.20 150	0.19 177	0.10 51	0.18 86	0.15 168	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.05 60	0.06 63	0.05 34

MSKI-zero shot	0.17 160	0.09 60	0.43 335	0.20 169	0.11 126	0.21 193	0.15 107	0.32 199	0.21 128	0.23 191	0.24 189	0.23 229	0.10 51	0.31 298	0.13 110	0.07 89	0.06 172	0.07 100	0.06 107	0.06 63	0.06 96

AEACV	0.13 73	0.09 60	0.23 96	0.18 55	0.19 452	0.19 135	0.16 137	0.23 84	0.14 33	0.13 71	0.17 114	0.13 86	0.16 195	0.16 52	0.12 63	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.08 238	0.07 131	0.06 96

Selective-IGEV	0.12 62	0.09 60	0.22 90	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	0.21 145	0.12 63	0.06 43	0.05 34	0.07 100	0.06 107	0.06 63	0.05 34

knoymous	0.17 160	0.09 60	0.32 181	0.17 21	0.11 126	0.21 193	0.17 175	0.32 199	0.23 160	0.23 191	0.28 219	0.27 279	0.16 195	0.23 170	0.16 192	0.09 298	0.06 172	0.09 258	0.06 107	0.09 261	0.09 300

riskmin	0.18 184	0.09 60	0.34 207	0.18 55	0.12 189	0.24 264	0.16 137	0.34 221	0.28 222	0.21 179	0.23 176	0.33 347	0.24 323	0.23 170	0.17 222	0.09 298	0.06 172	0.09 258	0.06 107	0.10 326	0.10 356

MC-Stereo	0.14 98	0.09 60	0.25 116	0.21 214	0.09 30	0.18 109	0.16 137	0.23 84	0.19 88	0.18 159	0.23 176	0.16 145	0.13 140	0.22 161	0.13 110	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.07 163	0.06 63	0.05 34

RCA-Stereo	0.16 142	0.09 60	0.25 116	0.20 169	0.10 75	0.19 135	0.17 175	0.36 263	0.35 312	0.20 168	0.25 197	0.17 153	0.17 221	0.18 86	0.14 144	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.06 107	0.06 63	0.05 34

test-3	0.16 142	0.09 60	0.31 175	0.21 214	0.11 126	0.18 109	0.16 137	0.30 178	0.27 207	0.26 225	0.16 103	0.22 209	0.12 109	0.26 228	0.18 243	0.06 43	0.04 2	0.08 181	0.08 238	0.06 63	0.06 96

test_1	0.16 142	0.09 60	0.31 175	0.21 214	0.11 126	0.18 109	0.16 137	0.30 178	0.27 207	0.25 213	0.16 103	0.22 209	0.12 109	0.26 228	0.18 243	0.06 43	0.04 2	0.08 181	0.08 238	0.06 63	0.06 96

DEmStereo	0.26 378	0.09 60	0.47 371	0.19 107	0.12 189	0.30 366	0.25 430	0.28 147	0.36 325	0.36 407	0.58 492	0.25 249	0.48 518	0.53 398	0.44 481	0.07 89	0.06 172	0.08 181	0.08 238	0.06 63	0.07 175

GrayStereo	0.25 362	0.09 60	0.32 181	0.26 444	0.13 264	0.23 242	0.47 547	0.34 221	0.30 253	0.39 444	0.47 442	0.30 320	0.79 557	0.29 276	0.16 192	0.07 89	0.06 172	0.08 181	0.09 324	0.07 131	0.13 430

s12784h	0.17 160	0.09 60	0.26 124	0.18 55	0.07 1	0.32 392	0.19 262	0.37 273	0.32 274	0.23 191	0.25 197	0.18 163	0.17 221	0.25 212	0.16 192	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.05 60	0.06 63	0.05 34

TANstereo	0.15 128	0.09 60	0.28 144	0.16 8	0.08 9	0.25 278	0.14 81	0.23 84	0.28 222	0.24 205	0.30 245	0.16 145	0.12 109	0.17 67	0.13 110	0.08 219	0.07 290	0.06 42	0.05 60	0.06 63	0.07 175

R-Stereo Train	0.18 184	0.09 60	0.32 181	0.22 275	0.12 189	0.22 221	0.19 262	0.42 328	0.19 88	0.31 319	0.45 425	0.20 186	0.14 161	0.18 86	0.15 168	0.08 219	0.06 172	0.07 100	0.06 107	0.06 63	0.06 96

RAFT-Stereo	0.18 184	0.09 60	0.32 181	0.22 275	0.12 189	0.22 221	0.19 262	0.42 328	0.19 88	0.31 319	0.45 425	0.20 186	0.14 161	0.18 86	0.15 168	0.08 219	0.06 172	0.07 100	0.06 107	0.06 63	0.06 96
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GGEV	0.14 98	0.10 99	0.19 64	0.21 214	0.10 75	0.31 382	0.16 137	0.27 127	0.19 88	0.14 94	0.18 125	0.15 127	0.14 161	0.18 86	0.12 63	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.05 60	0.07 131	0.06 96

Replicate-Monster	0.12 62	0.10 99	0.32 181	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	0.19 110	0.11 15	0.06 43	0.05 34	0.06 42	0.04 1	0.05 15	0.08 242

DA2	0.14 98	0.10 99	0.18 58	0.21 214	0.10 75	0.29 348	0.16 137	0.28 147	0.20 111	0.14 94	0.17 114	0.16 145	0.14 161	0.17 67	0.12 63	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.05 60	0.07 131	0.07 175

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 86	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

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	0.19 110	0.13 110	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 15	0.04 1

2w_stereo	0.11 35	0.10 99	0.15 25	0.18 55	0.08 9	0.16 64	0.14 81	0.27 127	0.20 111	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

xyz-stereo	1.40 581	0.10 99	17.09 611	0.18 55	0.07 1	4.78 597	0.18 218	0.29 159	0.34 296	0.36 407	2.81 595	0.40 413	0.29 403	0.56 417	0.24 360	0.07 89	0.05 34	0.09 258	0.06 107	0.06 63	0.05 34

LG-Stereo	0.13 73	0.10 99	0.24 104	0.20 169	0.09 30	0.16 64	0.18 218	0.21 55	0.18 75	0.11 38	0.17 114	0.09 20	0.09 18	0.15 29	0.14 144	0.05 11	0.06 172	0.08 181	0.08 238	0.07 131	0.05 34

MM-Stereo_test2	0.15 128	0.10 99	0.44 344	0.23 322	0.11 126	0.21 193	0.21 340	0.27 127	0.22 142	0.15 108	0.16 103	0.13 86	0.11 84	0.20 126	0.13 110	0.06 43	0.05 34	0.07 100	0.06 107	0.09 261	0.05 34

MM-Stereo_test1	0.17 160	0.10 99	0.39 283	0.23 322	0.11 126	0.20 166	0.22 366	0.33 213	0.29 241	0.22 185	0.21 162	0.15 127	0.14 161	0.23 170	0.13 110	0.07 89	0.06 172	0.08 181	0.07 163	0.09 261	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	0.23 160	0.11 38	0.13 55	0.16 145	0.10 51	0.18 86	0.10 1	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.06 107	0.05 15	0.04 1

castereo	0.14 98	0.10 99	0.19 64	0.18 55	0.10 75	0.20 166	0.19 262	0.30 178	0.27 207	0.13 71	0.18 125	0.16 145	0.16 195	0.15 29	0.13 110	0.07 89	0.05 34	0.06 42	0.06 107	0.06 63	0.05 34

SMoEStereo_RVC	0.13 73	0.10 99	0.22 90	0.19 107	0.10 75	0.19 135	0.17 175	0.19 35	0.19 88	0.15 108	0.13 55	0.12 74	0.11 84	0.24 181	0.16 192	0.06 43	0.05 34	0.07 100	0.06 107	0.06 63	0.06 96

PAM_32	0.23 304	0.10 99	0.63 458	0.21 214	0.14 307	0.33 403	0.19 262	0.36 263	0.23 160	0.29 271	0.28 219	0.56 501	0.28 388	0.27 247	0.18 243	0.08 219	0.06 172	0.08 181	0.09 324	0.07 131	0.09 300

PAM	0.23 304	0.10 99	0.63 458	0.22 275	0.15 357	0.34 416	0.21 340	0.37 273	0.22 142	0.31 319	0.27 214	0.55 497	0.26 353	0.26 228	0.17 222	0.08 219	0.06 172	0.07 100	0.09 324	0.07 131	0.09 300

UGAM-zero	0.23 304	0.10 99	0.54 418	0.19 107	0.13 264	0.21 193	0.14 81	0.44 346	0.22 142	0.28 244	0.28 219	0.51 480	0.33 442	0.65 465	0.14 144	0.07 89	0.06 172	0.07 100	0.08 238	0.06 63	0.07 175

AIO-Stereo	0.13 73	0.10 99	0.22 90	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 86	0.11 15	0.06 43	0.05 34	0.07 100	0.07 163	0.06 63	0.06 96

test_sample2	0.21 257	0.10 99	0.28 144	0.19 107	0.11 126	0.27 308	0.21 340	0.43 340	0.29 241	0.26 225	0.31 259	0.30 320	0.24 323	0.45 362	0.18 243	0.09 298	0.07 290	0.08 181	0.07 163	0.09 261	0.09 300

test_sample1	0.20 237	0.10 99	0.28 144	0.19 107	0.12 189	0.28 327	0.19 262	0.41 314	0.25 188	0.26 225	0.31 259	0.29 304	0.26 353	0.44 359	0.21 310	0.09 298	0.07 290	0.08 181	0.07 163	0.09 261	0.09 300

testlalala2	0.18 184	0.10 99	0.50 396	0.36 536	0.25 521	0.23 242	0.14 81	0.34 221	0.24 175	0.25 213	0.25 197	0.21 197	0.12 109	0.16 52	0.16 192	0.07 89	0.06 172	0.07 100	0.07 163	0.06 63	0.06 96

IGEV++	0.13 73	0.10 99	0.23 96	0.21 214	0.10 75	0.15 38	0.15 107	0.29 159	0.16 47	0.12 58	0.15 93	0.12 74	0.12 109	0.17 67	0.14 144	0.07 89	0.06 172	0.07 100	0.05 60	0.07 131	0.07 175

11t1	0.18 184	0.10 99	0.30 161	0.20 169	0.11 126	0.27 308	0.17 175	0.35 245	0.23 160	0.25 213	0.23 176	0.23 229	0.23 305	0.25 212	0.18 243	0.09 298	0.07 290	0.07 100	0.06 107	0.09 261	0.09 300

IGEV_Zeroshot_test	0.18 184	0.10 99	0.65 466	0.20 169	0.12 189	0.19 135	0.15 107	0.34 221	0.19 88	0.28 244	0.22 172	0.27 279	0.13 140	0.23 170	0.18 243	0.07 89	0.06 172	0.08 181	0.08 238	0.07 131	0.06 96

MIF-Stereo (partial)	0.16 142	0.10 99	0.34 207	0.21 214	0.15 357	0.15 38	0.13 61	0.28 147	0.25 188	0.17 142	0.26 207	0.15 127	0.16 195	0.25 212	0.17 222	0.09 298	0.06 172	0.10 331	0.08 238	0.09 261	0.08 242

UniTT-Stereo	0.14 98	0.10 99	0.30 161	0.21 214	0.13 264	0.17 85	0.13 61	0.19 35	0.18 75	0.15 108	0.20 150	0.10 44	0.11 84	0.18 86	0.16 192	0.08 219	0.06 172	0.07 100	0.06 107	0.08 195	0.06 96

testlalala	0.15 128	0.10 99	0.36 237	0.19 107	0.12 189	0.23 242	0.16 137	0.26 114	0.19 88	0.24 205	0.19 134	0.14 111	0.11 84	0.16 52	0.13 110	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.06 107	0.05 15	0.05 34

RAFT-Test	0.17 160	0.10 99	0.38 268	0.19 107	0.12 189	0.25 278	0.17 175	0.33 213	0.23 160	0.23 191	0.29 232	0.27 279	0.14 161	0.20 126	0.14 144	0.07 89	0.06 172	0.07 100	0.07 163	0.06 63	0.06 96

LoS_RVC	0.13 73	0.10 99	0.19 64	0.18 55	0.16 389	0.20 166	0.18 218	0.20 45	0.17 65	0.13 71	0.19 134	0.12 74	0.15 179	0.17 67	0.13 110	0.06 43	0.05 34	0.06 42	0.04 1	0.05 15	0.12 414

anonymousdsp2	0.17 160	0.10 99	0.28 144	0.20 169	0.11 126	0.25 278	0.17 175	0.41 314	0.31 265	0.23 191	0.23 176	0.22 209	0.15 179	0.25 212	0.15 168	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.05 60	0.08 195	0.07 175

DCANet-4	0.19 222	0.10 99	0.52 411	0.19 107	0.09 30	0.19 135	0.18 218	0.36 263	0.39 360	0.29 271	0.30 245	0.17 153	0.22 290	0.20 126	0.18 243	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.05 60	0.05 15	0.07 175

tt	4.71 600	0.10 99	3.94 592	2.06 599	1.53 596	10.14 607	16.88 607	9.27 608	4.98 600	1.39 580	1.02 556	4.68 598	4.90 600	3.35 597	5.86 603	5.76 606	9.15 611	2.24 602	2.53 601	3.10 600	1.32 598

DisPM	0.19 222	0.10 99	0.35 217	0.23 322	0.13 264	0.18 109	0.20 309	0.29 159	0.29 241	0.33 354	0.34 298	0.23 229	0.16 195	0.33 311	0.16 192	0.09 298	0.06 172	0.09 258	0.08 238	0.07 131	0.11 391

iRaft-Stereo_20w	0.19 222	0.10 99	0.46 363	0.19 107	0.13 264	0.25 278	0.19 262	0.52 439	0.19 88	0.29 271	0.21 162	0.22 209	0.20 270	0.28 260	0.18 243	0.07 89	0.06 172	0.07 100	0.08 238	0.08 195	0.08 242

GLC_STEREO	0.15 128	0.10 99	0.24 104	0.21 214	0.09 30	0.17 85	0.15 107	0.23 84	0.27 207	0.17 142	0.20 150	0.17 153	0.11 84	0.23 170	0.16 192	0.07 89	0.09 408	0.09 258	0.08 238	0.07 131	0.06 96

CrosDoStereo	0.31 433	0.10 99	0.49 385	0.18 55	0.12 189	0.22 221	1.11 592	0.34 221	0.37 336	0.38 429	0.61 506	0.28 294	0.46 509	0.61 443	0.57 508	0.07 89	0.06 172	0.08 181	0.08 238	0.07 131	0.07 175

PFNet+	0.20 237	0.10 99	0.37 249	0.21 214	0.12 189	0.17 85	0.19 262	0.29 159	0.34 296	0.33 354	0.32 268	0.24 241	0.16 195	0.32 304	0.17 222	0.10 347	0.07 290	0.11 388	0.10 366	0.08 195	0.12 414

NF-Stereo	0.20 237	0.10 99	0.35 217	0.24 373	0.12 189	0.21 193	0.18 218	0.38 279	0.32 274	0.28 244	0.30 245	0.22 209	0.16 195	0.51 385	0.20 287	0.08 219	0.06 172	0.09 258	0.08 238	0.08 195	0.13 430

OCTAStereo	0.20 237	0.10 99	0.35 217	0.24 373	0.12 189	0.21 193	0.18 218	0.38 279	0.32 274	0.28 244	0.30 245	0.22 209	0.16 195	0.51 385	0.20 287	0.08 219	0.06 172	0.09 258	0.08 238	0.08 195	0.13 430

PSM-softLoss	0.21 257	0.10 99	0.39 283	0.24 373	0.12 189	0.20 166	0.18 218	0.38 279	0.26 197	0.29 271	0.32 268	0.24 241	0.16 195	0.52 391	0.20 287	0.09 298	0.06 172	0.10 331	0.09 324	0.08 195	0.12 414

KMStereo	0.21 257	0.10 99	0.39 283	0.24 373	0.12 189	0.20 166	0.18 218	0.38 279	0.26 197	0.29 271	0.32 268	0.24 241	0.16 195	0.52 391	0.20 287	0.09 298	0.06 172	0.10 331	0.09 324	0.08 195	0.12 414

PSM-AAD	0.25 362	0.10 99	0.30 161	0.24 373	0.12 189	0.26 298	0.38 521	0.34 221	0.28 222	0.35 391	0.39 355	0.28 294	0.79 557	0.30 291	0.16 192	0.07 89	0.06 172	0.12 426	0.11 405	0.08 195	0.21 524

FTStereo	0.28 406	0.10 99	0.43 335	0.23 322	0.13 264	0.21 193	0.53 557	0.34 221	0.26 197	0.38 429	0.95 551	0.30 320	0.56 531	0.32 304	0.18 243	0.08 219	0.06 172	0.09 258	0.08 238	0.07 131	0.19 506

KYRaft	0.22 287	0.10 99	0.30 161	0.23 322	0.12 189	0.23 242	0.23 391	0.35 245	0.24 175	0.35 391	0.54 476	0.34 354	0.26 353	0.29 276	0.15 168	0.07 89	0.05 34	0.09 258	0.10 366	0.08 195	0.31 554

DeepStereo_LL	0.31 433	0.10 99	0.49 385	0.18 55	0.12 189	0.22 221	1.11 592	0.34 221	0.37 336	0.38 429	0.61 506	0.28 294	0.46 509	0.61 443	0.57 508	0.07 89	0.06 172	0.08 181	0.08 238	0.07 131	0.07 175

SST-Stereo	0.21 257	0.10 99	0.37 249	0.24 373	0.13 264	0.19 135	0.17 175	0.31 189	0.24 175	0.34 374	0.33 289	0.29 304	0.25 344	0.56 417	0.17 222	0.08 219	0.05 34	0.10 331	0.08 238	0.09 261	0.07 175

RAFT_R40	0.21 257	0.10 99	0.37 249	0.24 373	0.13 264	0.18 109	0.18 218	0.31 189	0.29 241	0.33 354	0.33 289	0.30 320	0.24 323	0.55 406	0.18 243	0.08 219	0.05 34	0.10 331	0.08 238	0.08 195	0.07 175

DRaft	0.24 334	0.10 99	0.34 207	0.18 55	0.12 189	0.28 327	0.23 391	0.33 213	0.39 360	0.38 429	0.61 506	0.21 197	0.41 486	0.48 371	0.42 475	0.07 89	0.06 172	0.08 181	0.08 238	0.07 131	0.08 242

PFNet	0.23 304	0.10 99	0.57 431	0.24 373	0.14 307	0.22 221	0.19 262	0.39 291	0.33 286	0.35 391	0.32 268	0.27 279	0.19 261	0.64 459	0.22 330	0.09 298	0.05 34	0.09 258	0.07 163	0.08 195	0.07 175

RE-Stereo	0.20 237	0.10 99	0.35 217	0.24 373	0.12 189	0.21 193	0.18 218	0.38 279	0.32 274	0.28 244	0.30 245	0.22 209	0.16 195	0.51 385	0.20 287	0.08 219	0.06 172	0.09 258	0.08 238	0.08 195	0.13 430

TVStereo	0.20 237	0.10 99	0.35 217	0.24 373	0.12 189	0.21 193	0.18 218	0.38 279	0.32 274	0.28 244	0.30 245	0.22 209	0.16 195	0.51 385	0.20 287	0.08 219	0.06 172	0.09 258	0.08 238	0.08 195	0.13 430

RAFT-345	0.21 257	0.10 99	0.46 363	0.22 275	0.11 126	0.20 166	0.16 137	0.26 114	0.25 188	0.27 234	0.66 517	0.21 197	0.16 195	0.55 406	0.21 310	0.07 89	0.06 172	0.08 181	0.07 163	0.06 63	0.06 96

GMM-Stereo	0.21 257	0.10 99	0.43 335	0.23 322	0.13 264	0.24 264	0.25 430	0.37 273	0.27 207	0.30 302	0.45 425	0.27 279	0.21 277	0.31 298	0.17 222	0.07 89	0.05 34	0.10 331	0.09 324	0.08 195	0.19 506

Prome-Stereo	0.21 257	0.10 99	0.30 161	0.24 373	0.12 189	0.23 242	0.23 391	0.36 263	0.25 188	0.33 354	0.59 494	0.24 241	0.28 388	0.29 276	0.16 192	0.07 89	0.05 34	0.08 181	0.07 163	0.08 195	0.20 516

XX-Stereo	0.21 257	0.10 99	0.83 511	0.26 444	0.17 410	0.23 242	0.13 61	0.40 302	0.18 75	0.20 168	0.41 373	0.31 331	0.10 51	0.32 304	0.12 63	0.08 219	0.06 172	0.08 181	0.08 238	0.07 131	0.05 34

222	0.41 498	0.10 99	0.29 154	0.19 107	0.11 126	0.36 436	0.20 309	0.57 492	0.39 360	0.35 391	0.44 413	0.30 320	0.27 372	0.55 406	3.56 597	0.11 386	0.07 290	0.08 181	0.08 238	0.09 261	0.09 300

xxxx	0.34 459	0.10 99	0.29 154	0.19 107	0.11 126	0.37 441	0.20 309	0.58 501	0.38 350	0.29 271	0.42 389	0.38 387	0.24 323	0.46 365	2.20 590	0.11 386	0.07 290	0.09 258	0.08 238	0.09 261	0.09 300

test_xeample	0.34 459	0.10 99	0.29 154	0.19 107	0.11 126	0.33 403	0.23 391	0.55 467	0.38 350	0.32 342	0.45 425	0.29 304	0.26 353	0.57 421	2.24 592	0.10 347	0.07 290	0.09 258	0.08 238	0.09 261	0.09 300

EAI-Stereo	0.21 257	0.10 99	0.33 197	0.21 214	0.12 189	0.30 366	0.46 543	0.46 367	0.20 111	0.25 213	0.50 452	0.17 153	0.16 195	0.24 181	0.23 349	0.07 89	0.06 172	0.07 100	0.10 366	0.06 63	0.07 175

CFNet-RSSM	0.17 160	0.10 99	0.40 291	0.20 169	0.11 126	0.20 166	0.15 107	0.36 263	0.30 253	0.23 191	0.21 162	0.26 270	0.15 179	0.20 126	0.13 110	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.07 163	0.06 63	0.05 34

SFCPSM	0.22 287	0.10 99	0.51 407	0.21 214	0.14 307	0.34 416	0.22 366	0.55 467	0.39 360	0.29 271	0.32 268	0.23 229	0.21 277	0.27 247	0.19 272	0.09 298	0.07 290	0.09 258	0.09 324	0.09 261	0.08 242

Gwc-CoAtRS	0.17 160	0.10 99	0.37 249	0.20 169	0.12 189	0.19 135	0.15 107	0.32 199	0.28 222	0.23 191	0.23 176	0.27 279	0.15 179	0.20 126	0.13 110	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.07 163	0.06 63	0.06 96

FlowAnything_test	0.14 98	0.11 163	0.21 81	0.21 214	0.12 189	0.17 85	0.16 137	0.25 105	0.16 47	0.15 108	0.13 55	0.15 127	0.14 161	0.18 86	0.16 192	0.10 347	0.07 290	0.11 388	0.12 444	0.08 195	0.09 300

asda	0.11 35	0.11 163	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

4.25_new	0.11 35	0.11 163	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	0.11 163	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	0.11 163	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	0.11 163	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	0.11 163	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

3w_stereo	0.12 62	0.11 163	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

xyz-stereo-finetune2	0.17 160	0.11 163	0.26 124	0.16 8	0.09 30	0.27 308	0.19 262	0.27 127	0.20 111	0.22 185	0.28 219	0.21 197	0.22 290	0.37 334	0.22 330	0.06 43	0.05 34	0.08 181	0.06 107	0.06 63	0.07 175

S2M2_L	0.13 73	0.11 163	0.20 74	0.16 8	0.12 189	0.12 10	0.07 1	0.18 31	0.20 111	0.12 58	0.15 93	0.14 111	0.12 109	0.15 29	0.14 144	0.13 443	0.09 408	0.09 258	0.10 366	0.11 375	0.09 300
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HART	0.15 128	0.11 163	0.30 161	0.21 214	0.09 30	0.17 85	0.16 137	0.30 178	0.19 88	0.15 108	0.25 197	0.17 153	0.09 18	0.21 145	0.12 63	0.06 43	0.07 290	0.07 100	0.05 60	0.08 195	0.06 96

SCV_C0	0.14 98	0.11 163	0.25 116	0.19 107	0.12 189	0.15 38	0.16 137	0.30 178	0.22 142	0.13 71	0.15 93	0.13 86	0.09 18	0.24 181	0.10 1	0.06 43	0.05 34	0.06 42	0.06 107	0.09 261	0.06 96

AIO_rvc	0.12 62	0.11 163	0.22 90	0.19 107	0.10 75	0.15 38	0.17 175	0.20 45	0.16 47	0.11 38	0.13 55	0.13 86	0.08 7	0.22 161	0.11 15	0.06 43	0.05 34	0.06 42	0.05 60	0.06 63	0.07 175

HUF	0.15 128	0.11 163	0.38 268	0.17 21	0.11 126	0.16 64	0.17 175	0.22 65	0.20 111	0.11 38	0.13 55	0.14 111	0.11 84	0.18 86	0.12 63	0.07 89	0.20 541	0.06 42	0.05 60	0.07 131	0.14 451

mms	0.13 73	0.11 163	0.19 64	0.19 107	0.12 189	0.16 64	0.17 175	0.20 45	0.17 65	0.13 71	0.17 114	0.14 111	0.09 18	0.24 181	0.14 144	0.06 43	0.05 34	0.08 181	0.06 107	0.07 131	0.07 175

ours_stereo	0.13 73	0.11 163	0.23 96	0.20 169	0.11 126	0.17 85	0.18 218	0.20 45	0.19 88	0.13 71	0.18 125	0.14 111	0.10 51	0.23 170	0.14 144	0.06 43	0.05 34	0.08 181	0.06 107	0.06 63	0.05 34

fffy	0.14 98	0.11 163	0.24 104	0.20 169	0.10 75	0.19 135	0.18 218	0.22 65	0.19 88	0.13 71	0.16 103	0.15 127	0.13 140	0.25 212	0.14 144	0.06 43	0.06 172	0.08 181	0.06 107	0.07 131	0.06 96

tg	0.16 142	0.11 163	0.25 116	0.21 214	0.11 126	0.23 242	0.15 107	0.34 221	0.24 175	0.20 168	0.25 197	0.19 177	0.12 109	0.24 181	0.15 168	0.07 89	0.05 34	0.09 258	0.09 324	0.08 195	0.07 175

rvit_stereo_0081	0.16 142	0.11 163	0.24 104	0.21 214	0.12 189	0.16 64	0.17 175	0.22 65	0.33 286	0.16 130	0.18 125	0.18 163	0.14 161	0.20 126	0.16 192	0.11 386	0.08 374	0.09 258	0.08 238	0.09 261	0.07 175

model_zeroshot	0.17 160	0.11 163	0.39 283	0.20 169	0.12 189	0.24 264	0.15 107	0.34 221	0.22 142	0.30 302	0.20 150	0.22 209	0.12 109	0.24 181	0.14 144	0.08 219	0.07 290	0.07 100	0.07 163	0.07 131	0.07 175

GCAP-BAT	0.16 142	0.11 163	0.36 237	0.18 55	0.13 264	0.21 193	0.16 137	0.23 84	0.18 75	0.26 225	0.28 219	0.20 186	0.11 84	0.24 181	0.17 222	0.07 89	0.06 172	0.07 100	0.06 107	0.05 15	0.06 96

rvit_stereo_0082	0.16 142	0.11 163	0.24 104	0.21 214	0.12 189	0.16 64	0.17 175	0.22 65	0.33 286	0.16 130	0.18 125	0.18 163	0.14 161	0.20 126	0.16 192	0.11 386	0.08 374	0.09 258	0.08 238	0.09 261	0.07 175

gcap-zeroshot	0.17 160	0.11 163	0.36 237	0.20 169	0.12 189	0.26 298	0.16 137	0.30 178	0.22 142	0.26 225	0.20 150	0.30 320	0.14 161	0.20 126	0.13 110	0.07 89	0.06 172	0.07 100	0.07 163	0.06 63	0.06 96

MGS-Stereo	0.14 98	0.11 163	0.32 181	0.19 107	0.11 126	0.18 109	0.17 175	0.20 45	0.22 142	0.14 94	0.24 189	0.15 127	0.10 51	0.18 86	0.12 63	0.07 89	0.06 172	0.07 100	0.06 107	0.10 326	0.06 96

AE-Stereo	0.17 160	0.11 163	0.31 175	0.24 373	0.14 307	0.23 242	0.18 218	0.34 221	0.29 241	0.15 108	0.25 197	0.21 197	0.13 140	0.20 126	0.14 144	0.07 89	0.08 374	0.09 258	0.10 366	0.07 131	0.06 96

IGEVStereo-DCA	0.14 98	0.11 163	0.27 133	0.19 107	0.12 189	0.20 166	0.18 218	0.27 127	0.20 111	0.15 108	0.12 39	0.14 111	0.12 109	0.28 260	0.14 144	0.07 89	0.06 172	0.08 181	0.07 163	0.07 131	0.07 175

rrr	0.17 160	0.11 163	0.57 431	0.19 107	0.12 189	0.20 166	0.18 218	0.35 245	0.22 142	0.15 108	0.12 39	0.14 111	0.12 109	0.28 260	0.14 144	0.07 89	0.06 172	0.08 181	0.07 163	0.07 131	0.07 175

1111x	0.32 442	0.11 163	0.40 291	0.22 275	0.11 126	0.32 392	0.26 442	0.59 506	0.43 400	0.31 319	0.41 373	0.39 399	0.28 388	0.76 504	1.37 574	0.09 298	0.08 374	0.09 258	0.10 366	0.09 261	0.08 242

anonymousa	0.23 304	0.11 163	0.50 396	0.21 214	0.16 389	0.31 382	0.20 309	0.36 263	0.35 312	0.32 342	0.50 452	0.39 399	0.26 353	0.22 161	0.20 287	0.08 219	0.06 172	0.09 258	0.11 405	0.07 131	0.08 242

x	0.19 222	0.11 163	0.29 154	0.20 169	0.11 126	0.26 298	0.18 218	0.41 314	0.29 241	0.25 213	0.29 232	0.28 294	0.24 323	0.26 228	0.23 349	0.09 298	0.07 290	0.08 181	0.07 163	0.09 261	0.08 242

test_3	0.18 184	0.11 163	0.32 181	0.24 373	0.11 126	0.22 221	0.25 430	0.31 189	0.31 265	0.25 213	0.18 125	0.23 229	0.13 140	0.25 212	0.19 272	0.06 43	0.05 34	0.09 258	0.10 366	0.07 131	0.06 96

LCNet	0.21 257	0.11 163	0.29 154	0.25 410	0.12 189	0.23 242	0.19 262	0.34 221	0.26 197	0.28 244	0.35 309	0.26 270	0.30 416	0.35 326	0.17 222	0.07 89	0.05 34	0.09 258	0.10 366	0.13 427	0.22 529

AAGNet	0.33 451	0.11 163	0.37 249	0.25 410	0.16 389	0.20 166	0.19 262	0.30 178	0.27 207	0.35 391	0.35 309	0.27 279	0.30 416	0.44 359	2.66 594	0.08 219	0.05 34	0.10 331	0.07 163	0.08 195	0.06 96

NRIStereo	0.18 184	0.11 163	0.35 217	0.23 322	0.11 126	0.24 264	0.20 309	0.29 159	0.26 197	0.26 225	0.25 197	0.25 249	0.18 246	0.34 317	0.18 243	0.07 89	0.06 172	0.09 258	0.07 163	0.09 261	0.08 242

ASMatch	0.23 304	0.11 163	0.51 407	0.24 373	0.14 307	0.19 135	0.17 175	0.31 189	0.28 222	0.28 244	0.68 521	0.27 279	0.26 353	0.50 380	0.22 330	0.07 89	0.06 172	0.08 181	0.07 163	0.06 63	0.11 391

Pruner-Stereo	0.19 222	0.11 163	0.34 207	0.29 496	0.12 189	0.19 135	0.17 175	0.31 189	0.29 241	0.33 354	0.32 268	0.25 249	0.15 179	0.24 181	0.21 310	0.09 298	0.06 172	0.09 258	0.08 238	0.08 195	0.09 300

DeepStereo_RVC	0.18 184	0.11 163	0.40 291	0.21 214	0.11 126	0.19 135	0.16 137	0.28 147	0.22 142	0.27 234	0.27 214	0.23 229	0.28 388	0.24 181	0.18 243	0.08 219	0.06 172	0.09 258	0.07 163	0.09 261	0.10 356

RAFT-RH_RVC	0.25 362	0.11 163	0.45 355	0.21 214	0.12 189	0.25 278	0.14 81	0.27 127	0.27 207	0.38 429	1.15 562	0.23 229	0.17 221	0.57 421	0.24 360	0.07 89	0.05 34	0.10 331	0.07 163	0.06 63	0.07 175

test-1	0.17 160	0.11 163	0.40 291	0.23 322	0.13 264	0.22 221	0.23 391	0.34 221	0.26 197	0.20 168	0.24 189	0.22 209	0.14 161	0.16 52	0.20 287	0.07 89	0.06 172	0.08 181	0.07 163	0.06 63	0.08 242

test_xeample3	0.16 142	0.11 163	0.56 428	0.19 107	0.12 189	0.20 166	0.18 218	0.35 245	0.20 111	0.16 130	0.12 39	0.13 86	0.12 109	0.24 181	0.15 168	0.07 89	0.06 172	0.07 100	0.08 238	0.07 131	0.07 175

FENet	0.21 257	0.11 163	0.45 355	0.21 214	0.12 189	0.26 298	0.17 175	0.41 314	0.35 312	0.30 302	0.31 259	0.29 304	0.23 305	0.26 228	0.23 349	0.09 298	0.06 172	0.09 258	0.09 324	0.09 261	0.09 300

HSM-Net_RVC	0.27 386	0.11 163	0.42 324	0.19 107	0.11 126	0.34 416	0.20 309	0.62 526	0.43 400	0.40 454	0.43 402	0.50 476	0.26 353	0.76 504	0.22 330	0.08 219	0.07 290	0.07 100	0.07 163	0.08 195	0.08 242
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GASTEREO	0.13 73	0.12 205	0.21 81	0.23 322	0.10 75	0.18 109	0.15 107	0.26 114	0.18 75	0.17 142	0.16 103	0.11 64	0.13 140	0.19 110	0.11 15	0.07 89	0.05 34	0.06 42	0.07 163	0.06 63	0.06 96

MSCF	0.13 73	0.12 205	0.21 81	0.22 275	0.10 75	0.16 64	0.15 107	0.26 114	0.18 75	0.17 142	0.16 103	0.11 64	0.13 140	0.18 86	0.11 15	0.07 89	0.05 34	0.06 42	0.07 163	0.06 63	0.06 96

xyz-stereo-finetune	0.16 142	0.12 205	0.23 96	0.16 8	0.08 9	0.23 242	0.20 309	0.29 159	0.31 265	0.19 164	0.22 172	0.19 177	0.15 179	0.29 276	0.20 287	0.06 43	0.06 172	0.08 181	0.06 107	0.06 63	0.06 96

MM-Stereo_test3	0.17 160	0.12 205	0.29 154	0.23 322	0.14 307	0.19 135	0.22 366	0.39 291	0.36 325	0.16 130	0.24 189	0.17 153	0.12 109	0.19 110	0.14 144	0.07 89	0.07 290	0.08 181	0.06 107	0.09 261	0.06 96

rvit_stereo_0083	0.16 142	0.12 205	0.26 124	0.21 214	0.13 264	0.17 85	0.17 175	0.22 65	0.34 296	0.16 130	0.21 162	0.19 177	0.16 195	0.21 145	0.16 192	0.11 386	0.10 433	0.10 331	0.08 238	0.09 261	0.07 175

RAStereo	0.13 73	0.12 205	0.27 133	0.22 275	0.11 126	0.15 38	0.18 218	0.23 84	0.23 160	0.13 71	0.17 114	0.11 64	0.09 18	0.15 29	0.13 110	0.08 219	0.06 172	0.08 181	0.06 107	0.07 131	0.05 34

test_sample3	0.23 304	0.12 205	0.43 335	0.19 107	0.12 189	0.32 392	0.20 309	0.50 405	0.34 296	0.31 319	0.33 289	0.29 304	0.22 290	0.53 398	0.22 330	0.10 347	0.07 290	0.09 258	0.08 238	0.10 326	0.10 356

CAS++	0.16 142	0.12 205	0.27 133	0.18 55	0.12 189	0.17 85	0.15 107	0.42 328	0.24 175	0.19 164	0.18 125	0.13 86	0.10 51	0.21 145	0.12 63	0.12 424	0.10 433	0.11 388	0.08 238	0.10 326	0.09 300
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.25 362	0.12 205	0.40 291	0.19 107	0.10 75	0.27 308	0.19 262	0.51 422	0.45 426	0.34 374	0.41 373	0.31 331	0.26 353	0.58 428	0.28 392	0.10 347	0.07 290	0.08 181	0.08 238	0.09 261	0.09 300

tta	0.24 334	0.12 205	0.40 291	0.19 107	0.10 75	0.27 308	0.19 262	0.51 422	0.45 426	0.34 374	0.41 373	0.31 331	0.26 353	0.58 428	0.28 392	0.10 347	0.07 290	0.08 181	0.08 238	0.08 195	0.07 175

qqq1	0.24 334	0.12 205	0.40 291	0.19 107	0.10 75	0.27 308	0.19 262	0.51 422	0.45 426	0.34 374	0.41 373	0.31 331	0.26 353	0.58 428	0.16 192	0.10 347	0.07 290	0.07 100	0.06 107	0.08 195	0.07 175

fff1	0.24 334	0.12 205	0.40 291	0.19 107	0.10 75	0.27 308	0.19 262	0.51 422	0.45 426	0.34 374	0.41 373	0.31 331	0.26 353	0.58 428	0.16 192	0.10 347	0.07 290	0.07 100	0.06 107	0.08 195	0.07 175

MyStereo07	0.16 142	0.12 205	0.26 124	0.22 275	0.14 307	0.25 278	0.23 391	0.29 159	0.21 128	0.15 108	0.13 55	0.12 74	0.13 140	0.25 212	0.13 110	0.07 89	0.07 290	0.09 258	0.08 238	0.08 195	0.08 242

MyStereo06	0.20 237	0.12 205	0.57 431	0.21 214	0.14 307	0.25 278	0.23 391	0.40 302	0.21 128	0.30 302	0.24 189	0.31 331	0.18 246	0.22 161	0.18 243	0.07 89	0.07 290	0.09 258	0.08 238	0.08 195	0.08 242

MyStereo05	0.23 304	0.12 205	0.57 431	0.21 214	0.14 307	0.25 278	0.23 391	0.48 387	0.52 486	0.31 319	0.23 176	0.25 249	0.22 290	0.30 291	0.21 310	0.07 89	0.07 290	0.09 258	0.08 238	0.08 195	0.08 242

MyStereo04	0.23 304	0.12 205	0.55 424	0.22 275	0.14 307	0.25 278	0.23 391	0.49 395	0.52 486	0.28 244	0.23 176	0.27 279	0.23 305	0.30 291	0.22 330	0.07 89	0.07 290	0.09 258	0.08 238	0.08 195	0.08 242

CoDeX	0.23 304	0.12 205	0.46 363	0.21 214	0.14 307	0.29 348	0.21 340	0.53 450	0.41 386	0.29 271	0.35 309	0.29 304	0.22 290	0.48 371	0.19 272	0.09 298	0.06 172	0.08 181	0.07 163	0.08 195	0.07 175

mmm	0.21 257	0.12 205	0.31 175	0.22 275	0.12 189	0.28 327	0.21 340	0.41 314	0.27 207	0.29 271	0.38 342	0.29 304	0.24 323	0.29 276	0.22 330	0.09 298	0.07 290	0.11 388	0.09 324	0.10 326	0.09 300

ff7	0.14 98	0.12 205	0.27 133	0.19 107	0.12 189	0.21 193	0.18 218	0.27 127	0.20 111	0.15 108	0.13 55	0.12 74	0.12 109	0.24 181	0.12 63	0.07 89	0.05 34	0.08 181	0.07 163	0.07 131	0.07 175

ffff	0.14 98	0.12 205	0.27 133	0.19 107	0.12 189	0.21 193	0.18 218	0.27 127	0.20 111	0.15 108	0.13 55	0.12 74	0.12 109	0.24 181	0.12 63	0.07 89	0.05 34	0.08 181	0.07 163	0.07 131	0.07 175

ffm	0.22 287	0.12 205	0.42 324	0.20 169	0.13 264	0.28 327	0.20 309	0.35 245	0.44 415	0.30 302	0.42 389	0.34 354	0.23 305	0.27 247	0.11 15	0.08 219	0.05 34	0.11 388	0.10 366	0.08 195	0.08 242

ff1	0.29 417	0.12 205	0.42 324	0.20 169	0.13 264	0.28 327	0.20 309	0.35 245	0.44 415	0.30 302	0.42 389	0.34 354	0.23 305	0.81 521	1.08 558	0.08 219	0.05 34	0.11 388	0.10 366	0.08 195	0.08 242

mmx	0.31 433	0.12 205	0.42 324	0.20 169	0.13 264	0.28 327	0.20 309	0.55 467	0.45 426	0.30 302	0.42 389	0.34 354	0.23 305	0.81 521	1.08 558	0.10 347	0.07 290	0.11 388	0.10 366	0.11 375	0.10 356

11t	0.14 98	0.12 205	0.27 133	0.19 107	0.12 189	0.21 193	0.18 218	0.27 127	0.20 111	0.15 108	0.13 55	0.12 74	0.12 109	0.24 181	0.12 63	0.07 89	0.05 34	0.08 181	0.07 163	0.07 131	0.07 175

ttt	0.29 417	0.12 205	0.34 207	0.21 214	0.13 264	0.29 348	0.20 309	0.56 482	0.47 448	0.31 319	0.44 413	0.30 320	0.22 290	0.65 465	0.85 544	0.13 443	0.10 433	0.10 331	0.10 366	0.11 375	0.11 391

xxx	0.31 433	0.12 205	0.42 324	0.20 169	0.13 264	0.28 327	0.20 309	0.55 467	0.45 426	0.30 302	0.42 389	0.34 354	0.23 305	0.81 521	1.08 558	0.10 347	0.07 290	0.11 388	0.10 366	0.11 375	0.10 356

EKT-Stereo	0.38 485	0.12 205	0.38 268	0.42 550	3.88 600	0.21 193	0.17 175	0.35 245	0.28 222	0.20 168	0.20 150	0.23 229	0.15 179	0.28 260	0.16 192	0.09 298	0.07 290	0.09 258	0.07 163	0.09 261	0.09 300

MIM_Stereo	0.18 184	0.12 205	0.38 268	0.20 169	0.11 126	0.17 85	0.14 81	0.35 245	0.25 188	0.27 234	0.35 309	0.23 229	0.13 140	0.27 247	0.16 192	0.06 43	0.07 290	0.08 181	0.08 238	0.08 195	0.06 96

CASnet	0.14 98	0.12 205	0.22 90	0.22 275	0.08 9	0.16 64	0.15 107	0.27 127	0.25 188	0.22 185	0.20 150	0.15 127	0.11 84	0.17 67	0.13 110	0.07 89	0.05 34	0.11 388	0.09 324	0.08 195	0.05 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.18 184	0.12 205	0.55 424	0.22 275	0.12 189	0.18 109	0.18 218	0.34 221	0.19 88	0.20 168	0.24 189	0.34 354	0.18 246	0.29 276	0.12 63	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.07 163	0.07 131	0.06 96

HanStereo	0.18 184	0.12 205	0.55 424	0.22 275	0.12 189	0.18 109	0.18 218	0.34 221	0.19 88	0.20 168	0.24 189	0.34 354	0.18 246	0.29 276	0.12 63	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.07 163	0.07 131	0.06 96

anonymousdsp	0.14 98	0.12 205	0.27 133	0.19 107	0.12 189	0.21 193	0.18 218	0.28 147	0.20 111	0.15 108	0.13 55	0.12 74	0.12 109	0.24 181	0.12 63	0.07 89	0.05 34	0.08 181	0.07 163	0.08 195	0.07 175

Selective-RAFT	0.17 160	0.12 205	0.30 161	0.24 373	0.10 75	0.29 348	0.15 107	0.32 199	0.31 265	0.17 142	0.17 114	0.21 197	0.18 246	0.28 260	0.17 222	0.07 89	0.06 172	0.07 100	0.07 163	0.08 195	0.06 96

ProNet	0.14 98	0.12 205	0.25 116	0.19 107	0.11 126	0.19 135	0.19 262	0.27 127	0.20 111	0.14 94	0.13 55	0.13 86	0.12 109	0.24 181	0.12 63	0.06 43	0.05 34	0.07 100	0.06 107	0.07 131	0.07 175

qqq	0.20 237	0.12 205	0.31 175	0.20 169	0.11 126	0.23 242	0.19 262	0.41 314	0.27 207	0.24 205	0.28 219	0.28 294	0.24 323	0.34 317	0.22 330	0.08 219	0.07 290	0.10 331	0.09 324	0.09 261	0.09 300

ccc-4	0.14 98	0.12 205	0.27 133	0.19 107	0.12 189	0.21 193	0.18 218	0.27 127	0.20 111	0.15 108	0.13 55	0.12 74	0.12 109	0.24 181	0.12 63	0.07 89	0.05 34	0.08 181	0.07 163	0.07 131	0.07 175

BUS	0.23 304	0.12 205	0.28 144	0.25 410	0.14 307	0.43 481	0.17 175	0.56 482	0.34 296	0.34 374	0.35 309	0.32 340	0.20 270	0.26 228	0.21 310	0.10 347	0.07 290	0.11 388	0.10 366	0.09 261	0.09 300

IER	0.23 304	0.12 205	0.39 283	0.20 169	0.14 307	0.31 382	0.19 262	0.42 328	0.36 325	0.33 354	0.40 365	0.32 340	0.33 442	0.29 276	0.22 330	0.09 298	0.07 290	0.08 181	0.08 238	0.09 261	0.08 242

BSDual-CNN	0.23 304	0.12 205	0.28 144	0.25 410	0.14 307	0.35 431	0.21 340	0.56 482	0.34 296	0.34 374	0.35 309	0.38 387	0.24 323	0.26 228	0.21 310	0.10 347	0.07 290	0.11 388	0.10 366	0.09 261	0.09 300

test_4	0.18 184	0.12 205	0.34 207	0.23 322	0.12 189	0.18 109	0.22 366	0.26 114	0.24 175	0.24 205	0.47 442	0.22 209	0.13 140	0.24 181	0.16 192	0.06 43	0.05 34	0.09 258	0.09 324	0.07 131	0.05 34

IGEV-Stereo	0.14 98	0.12 205	0.27 133	0.19 107	0.12 189	0.21 193	0.18 218	0.28 147	0.20 111	0.15 108	0.13 55	0.12 74	0.12 109	0.24 181	0.12 63	0.07 89	0.05 34	0.08 181	0.07 163	0.08 195	0.07 175
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.23 304	0.12 205	0.28 144	0.21 214	0.14 307	0.35 431	0.23 391	0.51 422	0.34 296	0.35 391	0.38 342	0.38 387	0.24 323	0.26 228	0.21 310	0.10 347	0.08 374	0.10 331	0.10 366	0.09 261	0.08 242

DAS	0.27 386	0.12 205	0.42 324	0.24 373	0.18 431	0.29 348	0.24 413	0.45 356	0.45 426	0.41 463	0.44 413	0.34 354	0.29 403	0.75 499	0.21 310	0.09 298	0.07 290	0.09 258	0.07 163	0.09 261	0.09 300

SepStereo	0.26 378	0.12 205	0.42 324	0.24 373	0.18 431	0.29 348	0.24 413	0.45 356	0.45 426	0.41 463	0.44 413	0.34 354	0.29 403	0.64 459	0.21 310	0.09 298	0.07 290	0.09 258	0.07 163	0.09 261	0.09 300

GANet-ADL	0.21 257	0.12 205	0.45 355	0.23 322	0.14 307	0.29 348	0.19 262	0.46 367	0.35 312	0.25 213	0.32 268	0.32 340	0.19 261	0.24 181	0.20 287	0.10 347	0.07 290	0.07 100	0.06 107	0.09 261	0.10 356

HHNet	0.22 287	0.12 205	0.52 411	0.18 55	0.18 431	0.20 166	0.20 309	0.34 221	0.31 265	0.32 342	0.59 494	0.20 186	0.21 277	0.24 181	0.31 419	0.08 219	0.05 34	0.09 258	0.07 163	0.08 195	0.11 391

Patchmatch Stereo++	0.18 184	0.12 205	0.37 249	0.22 275	0.10 75	0.18 109	0.14 81	0.29 159	0.22 142	0.28 244	0.29 232	0.25 249	0.17 221	0.26 228	0.16 192	0.08 219	0.06 172	0.10 331	0.08 238	0.10 326	0.08 242
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 184	0.12 205	0.37 249	0.22 275	0.10 75	0.18 109	0.16 137	0.29 159	0.22 142	0.28 244	0.29 232	0.25 249	0.18 246	0.24 181	0.16 192	0.08 219	0.06 172	0.10 331	0.08 238	0.10 326	0.08 242

ROB_FTStereo_v2	0.18 184	0.12 205	0.37 249	0.22 275	0.10 75	0.18 109	0.16 137	0.29 159	0.22 142	0.28 244	0.29 232	0.25 249	0.17 221	0.24 181	0.16 192	0.08 219	0.06 172	0.10 331	0.08 238	0.10 326	0.08 242

ROB_FTStereo	0.18 184	0.12 205	0.37 249	0.22 275	0.10 75	0.18 109	0.14 81	0.29 159	0.22 142	0.28 244	0.28 219	0.25 249	0.17 221	0.24 181	0.16 192	0.08 219	0.06 172	0.10 331	0.08 238	0.10 326	0.08 242

HUI-Stereo	0.18 184	0.12 205	0.37 249	0.22 275	0.10 75	0.18 109	0.14 81	0.29 159	0.22 142	0.28 244	0.28 219	0.25 249	0.17 221	0.22 161	0.16 192	0.08 219	0.06 172	0.10 331	0.08 238	0.10 326	0.08 242

THIR-Stereo	0.29 417	0.12 205	0.41 314	0.19 107	0.11 126	0.28 327	0.72 570	0.32 199	0.35 312	0.37 414	0.65 515	0.34 354	0.50 521	0.57 421	0.45 484	0.07 89	0.06 172	0.08 181	0.09 324	0.07 131	0.07 175

iGMRVC	0.18 184	0.12 205	0.37 249	0.22 275	0.10 75	0.18 109	0.15 107	0.29 159	0.22 142	0.28 244	0.29 232	0.25 249	0.17 221	0.27 247	0.17 222	0.08 219	0.06 172	0.10 331	0.08 238	0.10 326	0.08 242

IRAFT_RVC	0.22 287	0.12 205	0.39 283	0.26 444	0.11 126	0.18 109	0.24 413	0.40 302	0.37 336	0.31 319	0.30 245	0.29 304	0.24 323	0.55 406	0.22 330	0.08 219	0.06 172	0.10 331	0.08 238	0.08 195	0.07 175

iRAFT	0.18 184	0.12 205	0.37 249	0.22 275	0.10 75	0.18 109	0.14 81	0.29 159	0.22 142	0.28 244	0.29 232	0.25 249	0.17 221	0.26 228	0.16 192	0.08 219	0.06 172	0.10 331	0.08 238	0.10 326	0.08 242

CRE-IMP	0.18 184	0.12 205	0.37 249	0.22 275	0.11 126	0.24 264	0.17 175	0.29 159	0.21 128	0.27 234	0.26 207	0.24 241	0.17 221	0.23 170	0.18 243	0.08 219	0.05 34	0.10 331	0.07 163	0.10 326	0.10 356

cross-raft	0.17 160	0.12 205	0.41 314	0.23 322	0.10 75	0.20 166	0.24 413	0.33 213	0.23 160	0.23 191	0.28 219	0.29 304	0.15 179	0.17 67	0.15 168	0.06 43	0.05 34	0.07 100	0.07 163	0.06 63	0.05 34

RAFT-IKP	0.18 184	0.12 205	0.37 249	0.22 275	0.10 75	0.18 109	0.15 107	0.29 159	0.22 142	0.28 244	0.29 232	0.25 249	0.18 246	0.25 212	0.16 192	0.08 219	0.06 172	0.10 331	0.08 238	0.10 326	0.08 242

iRaftStereo_RVC	0.16 142	0.12 205	0.26 124	0.21 214	0.11 126	0.20 166	0.17 175	0.32 199	0.23 160	0.20 168	0.25 197	0.18 163	0.12 109	0.20 126	0.15 168	0.07 89	0.05 34	0.09 258	0.09 324	0.08 195	0.07 175

GES	0.22 287	0.12 205	0.42 324	0.20 169	0.14 307	0.27 308	0.19 262	0.49 395	0.33 286	0.30 302	0.36 319	0.25 249	0.23 305	0.29 276	0.22 330	0.10 347	0.08 374	0.08 181	0.07 163	0.10 326	0.11 391

UPFNet	0.25 362	0.12 205	0.38 268	0.24 373	0.19 452	0.37 441	0.28 463	0.48 387	0.38 350	0.34 374	0.37 328	0.37 379	0.28 388	0.39 341	0.33 431	0.10 347	0.09 408	0.10 331	0.10 366	0.10 326	0.08 242

DIP-Stereo	0.18 184	0.12 205	0.33 197	0.20 169	0.13 264	0.28 327	0.12 34	0.42 328	0.25 188	0.27 234	0.32 268	0.21 197	0.17 221	0.25 212	0.20 287	0.07 89	0.06 172	0.08 181	0.06 107	0.07 131	0.08 242
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MultiAttention	1.02 574	0.13 267	0.43 335	0.35 534	0.43 557	5.36 598	1.71 597	0.69 550	0.53 490	0.36 407	0.63 512	0.55 497	0.22 290	7.60 605	0.43 476	0.09 298	0.06 172	0.14 473	0.24 540	0.26 537	0.30 551

HI	0.20 237	0.13 267	0.33 197	0.18 55	0.15 357	0.17 85	0.16 137	0.34 221	0.21 128	0.37 414	0.39 355	0.36 373	0.24 323	0.29 276	0.21 310	0.06 43	0.05 34	0.08 181	0.09 324	0.09 261	0.07 175

CoSv	0.20 237	0.13 267	0.33 197	0.18 55	0.15 357	0.17 85	0.16 137	0.34 221	0.21 128	0.37 414	0.39 355	0.36 373	0.24 323	0.29 276	0.21 310	0.06 43	0.05 34	0.08 181	0.09 324	0.09 261	0.07 175

ISRNet	0.27 386	0.13 267	0.45 355	0.26 444	0.19 452	0.24 264	0.14 81	0.45 356	0.43 400	0.39 444	0.48 448	0.42 429	0.27 372	0.32 304	0.29 404	0.20 528	0.12 475	0.17 505	0.16 505	0.16 467	0.20 516

DCVSM-stereo	0.24 334	0.13 267	0.52 411	0.20 169	0.14 307	0.26 298	0.13 61	0.34 221	0.34 296	0.41 463	0.33 289	0.47 458	0.29 403	0.30 291	0.22 330	0.10 347	0.10 433	0.11 388	0.10 366	0.12 412	0.15 463

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 304	0.13 267	0.83 511	0.20 169	0.21 477	0.23 242	0.17 175	0.48 387	0.27 207	0.23 191	0.29 232	0.39 399	0.23 305	0.25 212	0.15 168	0.08 219	0.06 172	0.08 181	0.11 405	0.11 375	0.10 356

rvit_stereo_0080	0.15 128	0.13 267	0.25 116	0.19 107	0.13 264	0.15 38	0.20 309	0.28 147	0.24 175	0.15 108	0.17 114	0.19 177	0.13 140	0.19 110	0.15 168	0.11 386	0.08 374	0.08 181	0.08 238	0.10 326	0.07 175

test_sample6	0.25 362	0.13 267	0.41 314	0.21 214	0.11 126	0.30 366	0.22 366	0.51 422	0.35 312	0.33 354	0.43 402	0.30 320	0.24 323	0.57 421	0.22 330	0.10 347	0.07 290	0.10 331	0.10 366	0.11 375	0.10 356

test_sample5	0.24 334	0.13 267	0.42 324	0.21 214	0.12 189	0.30 366	0.21 340	0.50 405	0.34 296	0.32 342	0.41 373	0.29 304	0.23 305	0.55 406	0.21 310	0.10 347	0.07 290	0.10 331	0.09 324	0.11 375	0.10 356

test_sample4	0.24 334	0.13 267	0.43 335	0.20 169	0.12 189	0.32 392	0.21 340	0.51 422	0.34 296	0.31 319	0.37 328	0.28 294	0.23 305	0.53 398	0.21 310	0.10 347	0.07 290	0.10 331	0.09 324	0.11 375	0.10 356

H2IRNET	0.18 184	0.13 267	0.35 217	0.21 214	0.12 189	0.20 166	0.15 107	0.27 127	0.30 253	0.17 142	0.31 259	0.25 249	0.20 270	0.24 181	0.18 243	0.07 89	0.06 172	0.09 258	0.10 366	0.09 261	0.06 96

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 160	0.13 267	0.24 104	0.19 107	0.13 264	0.24 264	0.17 175	0.30 178	0.37 336	0.43 479	0.17 114	0.13 86	0.12 109	0.19 110	0.15 168	0.08 219	0.07 290	0.09 258	0.07 163	0.09 261	0.08 242

DualNet	0.24 334	0.13 267	0.42 324	0.21 214	0.12 189	0.30 366	0.21 340	0.50 405	0.34 296	0.33 354	0.43 402	0.29 304	0.23 305	0.55 406	0.21 310	0.10 347	0.07 290	0.10 331	0.09 324	0.11 375	0.10 356

whm_eth	0.15 128	0.13 267	0.25 116	0.19 107	0.13 264	0.15 38	0.20 309	0.28 147	0.24 175	0.15 108	0.17 114	0.19 177	0.13 140	0.19 110	0.15 168	0.11 386	0.08 374	0.08 181	0.08 238	0.10 326	0.07 175

plain	0.17 160	0.13 267	0.43 335	0.21 214	0.13 264	0.16 64	0.17 175	0.27 127	0.22 142	0.16 130	0.26 207	0.13 86	0.16 195	0.27 247	0.16 192	0.08 219	0.06 172	0.10 331	0.07 163	0.10 326	0.07 175

MaDis-Stereo	0.14 98	0.13 267	0.26 124	0.19 107	0.14 307	0.16 64	0.13 61	0.25 105	0.21 128	0.13 71	0.14 88	0.14 111	0.11 84	0.17 67	0.17 222	0.08 219	0.07 290	0.08 181	0.06 107	0.07 131	0.06 96

PCWNet_CMD	0.23 304	0.13 267	0.48 380	0.20 169	0.13 264	0.28 327	0.16 137	0.46 367	0.46 443	0.29 271	0.36 319	0.37 379	0.24 323	0.28 260	0.20 287	0.09 298	0.06 172	0.10 331	0.08 238	0.11 375	0.09 300

CFNet_ucs	0.24 334	0.13 267	0.50 396	0.20 169	0.15 357	0.28 327	0.17 175	0.49 395	0.45 426	0.32 342	0.42 389	0.39 399	0.22 290	0.31 298	0.21 310	0.11 386	0.08 374	0.12 426	0.09 324	0.12 412	0.11 391

testlalala_base	0.20 237	0.13 267	0.35 217	0.25 410	0.15 357	0.25 278	0.16 137	0.34 221	0.17 65	0.19 164	0.26 207	0.17 153	0.14 161	0.18 86	0.16 192	0.39 565	0.09 408	0.07 100	0.05 60	0.45 560	0.08 242

gwcnet-sp	0.24 334	0.13 267	0.63 458	0.22 275	0.14 307	0.34 416	0.22 366	0.44 346	0.39 360	0.35 391	0.34 298	0.27 279	0.27 372	0.35 326	0.25 370	0.09 298	0.08 374	0.09 258	0.09 324	0.09 261	0.09 300

scenet	0.24 334	0.13 267	0.63 458	0.22 275	0.14 307	0.34 416	0.22 366	0.44 346	0.39 360	0.35 391	0.34 298	0.27 279	0.27 372	0.35 326	0.25 370	0.09 298	0.08 374	0.09 258	0.09 324	0.09 261	0.09 300

DCRE	0.20 237	0.13 267	0.40 291	0.21 214	0.15 357	0.20 166	0.19 262	0.30 178	0.27 207	0.22 185	0.80 538	0.23 229	0.16 195	0.23 170	0.15 168	0.07 89	0.07 290	0.07 100	0.08 238	0.07 131	0.06 96

ssnet	0.24 334	0.13 267	0.63 458	0.22 275	0.14 307	0.34 416	0.22 366	0.44 346	0.39 360	0.35 391	0.34 298	0.27 279	0.27 372	0.35 326	0.25 370	0.09 298	0.08 374	0.09 258	0.09 324	0.09 261	0.09 300

fff	0.19 222	0.13 267	0.40 291	0.18 55	0.09 30	0.19 135	0.18 218	0.35 245	0.43 400	0.29 271	0.30 245	0.18 163	0.28 388	0.20 126	0.18 243	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.05 60	0.05 15	0.07 175

ADStereo(finetuned)	0.19 222	0.13 267	0.49 385	0.19 107	0.09 30	0.19 135	0.18 218	0.34 221	0.39 360	0.29 271	0.31 259	0.18 163	0.31 432	0.21 145	0.19 272	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.05 60	0.06 63	0.07 175

IPLGR	0.21 257	0.13 267	0.61 447	0.21 214	0.11 126	0.25 278	0.18 218	0.41 314	0.37 336	0.28 244	0.27 214	0.21 197	0.19 261	0.37 334	0.18 243	0.07 89	0.06 172	0.08 181	0.07 163	0.07 131	0.06 96

STrans-v2	0.24 334	0.13 267	0.54 418	0.21 214	0.12 189	0.23 242	0.21 340	0.47 375	0.28 222	0.31 319	0.42 389	0.36 373	0.35 455	0.62 451	0.23 349	0.07 89	0.05 34	0.08 181	0.07 163	0.06 63	0.06 96

TransformOpticalFlow	0.24 334	0.13 267	0.56 428	0.23 322	0.11 126	0.21 193	0.19 262	0.40 302	0.32 274	0.30 302	0.43 402	0.36 373	0.31 432	0.61 443	0.20 287	0.07 89	0.05 34	0.08 181	0.07 163	0.06 63	0.07 175

IIG-Stereo	0.23 304	0.13 267	0.35 217	0.29 496	0.12 189	0.23 242	0.14 81	0.38 279	0.31 265	0.34 374	0.37 328	0.33 347	0.21 277	0.70 480	0.26 383	0.08 219	0.06 172	0.09 258	0.07 163	0.07 131	0.06 96

CroCo-Stereo	0.14 98	0.13 267	0.24 104	0.25 410	0.11 126	0.11 4	0.18 218	0.32 199	0.23 160	0.12 58	0.12 39	0.18 163	0.12 109	0.14 15	0.13 110	0.08 219	0.06 172	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
ICVP	0.23 304	0.13 267	0.44 344	0.26 444	0.14 307	0.29 348	0.25 430	0.45 356	0.33 286	0.29 271	0.43 402	0.35 368	0.25 344	0.26 228	0.23 349	0.12 424	0.09 408	0.09 258	0.08 238	0.09 261	0.10 356
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.16 142	0.13 267	0.29 154	0.22 275	0.15 357	0.19 135	0.13 61	0.32 199	0.26 197	0.26 225	0.20 150	0.19 177	0.17 221	0.21 145	0.15 168	0.08 219	0.06 172	0.07 100	0.06 107	0.06 63	0.07 175

CFNet_pseudo	0.23 304	0.13 267	0.47 371	0.19 107	0.13 264	0.26 298	0.16 137	0.44 346	0.44 415	0.29 271	0.37 328	0.38 387	0.23 305	0.29 276	0.21 310	0.09 298	0.06 172	0.11 388	0.08 238	0.11 375	0.09 300

DCANet	0.18 184	0.13 267	0.40 291	0.19 107	0.09 30	0.19 135	0.18 218	0.34 221	0.39 360	0.29 271	0.31 259	0.18 163	0.23 305	0.20 126	0.19 272	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.05 60	0.06 63	0.07 175

csc	0.19 222	0.13 267	0.40 291	0.18 55	0.09 30	0.19 135	0.18 218	0.35 245	0.43 400	0.29 271	0.30 245	0.18 163	0.28 388	0.20 126	0.18 243	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.05 60	0.05 15	0.07 175

cscssc	0.19 222	0.13 267	0.40 291	0.18 55	0.09 30	0.19 135	0.18 218	0.35 245	0.43 400	0.29 271	0.30 245	0.18 163	0.28 388	0.20 126	0.18 243	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.05 60	0.05 15	0.07 175

ac_64	0.27 386	0.13 267	0.41 314	0.24 373	0.17 410	0.36 436	0.22 366	0.46 367	0.33 286	0.35 391	0.36 319	0.52 486	0.30 416	0.62 451	0.32 424	0.11 386	0.09 408	0.10 331	0.10 366	0.09 261	0.08 242

ACVNet	0.23 304	0.13 267	0.35 217	0.18 55	0.15 357	0.27 308	0.23 391	0.39 291	0.44 415	0.28 244	0.41 373	0.38 387	0.26 353	0.27 247	0.32 424	0.08 219	0.07 290	0.08 181	0.07 163	0.10 326	0.07 175

acv_ft	0.25 362	0.13 267	0.40 291	0.23 322	0.19 452	0.34 416	0.21 340	0.45 356	0.44 415	0.38 429	0.41 373	0.38 387	0.27 372	0.27 247	0.35 440	0.08 219	0.07 290	0.08 181	0.07 163	0.11 375	0.07 175

DSFCA	0.27 386	0.13 267	0.36 237	0.20 169	0.17 410	0.38 449	0.31 485	0.47 375	0.43 400	0.43 479	0.37 328	0.39 399	0.29 403	0.52 391	0.32 424	0.12 424	0.10 433	0.10 331	0.11 405	0.11 375	0.10 356

MSMDNet	0.23 304	0.13 267	0.48 380	0.20 169	0.13 264	0.28 327	0.16 137	0.46 367	0.46 443	0.29 271	0.36 319	0.37 379	0.24 323	0.28 260	0.20 287	0.09 298	0.06 172	0.09 258	0.08 238	0.11 375	0.09 300

ccs_rob	0.23 304	0.13 267	0.47 371	0.20 169	0.13 264	0.26 298	0.17 175	0.44 346	0.44 415	0.29 271	0.37 328	0.38 387	0.23 305	0.29 276	0.21 310	0.09 298	0.06 172	0.11 388	0.08 238	0.11 375	0.09 300

DISCO	0.32 442	0.13 267	0.51 407	0.25 410	0.16 389	0.48 503	0.25 430	0.50 405	0.57 506	0.37 414	0.45 425	0.62 520	0.36 459	0.64 459	0.49 495	0.09 298	0.07 290	0.09 258	0.08 238	0.12 412	0.11 391

SCV	0.14 98	0.14 310	0.24 104	0.21 214	0.11 126	0.15 38	0.16 137	0.31 189	0.18 75	0.11 38	0.15 93	0.13 86	0.10 51	0.23 170	0.11 15	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.06 107	0.09 261	0.06 96

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 73	0.14 310	0.19 64	0.26 444	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	0.21 145	0.12 63	0.07 89	0.05 34	0.06 42	0.05 60	0.07 131	0.05 34

AIO-test1	0.19 222	0.14 310	0.41 314	0.27 472	0.15 357	0.21 193	0.16 137	0.39 291	0.36 325	0.17 142	0.26 207	0.18 163	0.13 140	0.28 260	0.14 144	0.07 89	0.06 172	0.10 331	0.11 405	0.06 63	0.09 300

rvit_0105_6	0.19 222	0.14 310	0.34 207	0.23 322	0.14 307	0.18 109	0.20 309	0.29 159	0.37 336	0.18 159	0.22 172	0.23 229	0.17 221	0.26 228	0.17 222	0.15 482	0.13 487	0.13 447	0.11 405	0.11 375	0.08 242

UGAM	0.26 378	0.14 310	0.45 355	0.25 410	0.12 189	0.23 242	0.25 430	0.32 199	0.41 386	0.31 319	0.42 389	0.41 420	0.22 290	0.92 540	0.22 330	0.08 219	0.06 172	0.14 473	0.12 444	0.10 326	0.07 175

rvit_stereo_0081_aga	0.16 142	0.14 310	0.28 144	0.21 214	0.13 264	0.19 135	0.17 175	0.23 84	0.24 175	0.17 142	0.21 162	0.19 177	0.13 140	0.19 110	0.14 144	0.11 386	0.08 374	0.09 258	0.08 238	0.09 261	0.07 175

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 362	0.14 310	0.95 534	0.21 214	0.27 528	0.20 166	0.19 262	0.48 387	0.25 188	0.26 225	0.55 480	0.34 354	0.18 246	0.25 212	0.17 222	0.07 89	0.06 172	0.08 181	0.12 444	0.12 412	0.12 414

rvit_stereo_ft	0.17 160	0.14 310	0.30 161	0.25 410	0.14 307	0.17 85	0.21 340	0.28 147	0.26 197	0.16 130	0.19 134	0.20 186	0.16 195	0.22 161	0.17 222	0.11 386	0.07 290	0.09 258	0.09 324	0.09 261	0.07 175

ACVNet-DCA	0.18 184	0.14 310	0.38 268	0.23 322	0.11 126	0.31 382	0.19 262	0.41 314	0.27 207	0.17 142	0.19 134	0.13 86	0.18 246	0.28 260	0.11 15	0.08 219	0.05 34	0.08 181	0.06 107	0.09 261	0.09 300

xx1	0.20 237	0.14 310	0.38 268	0.23 322	0.11 126	0.31 382	0.19 262	0.35 245	0.47 448	0.17 142	0.19 134	0.28 294	0.24 323	0.28 260	0.11 15	0.08 219	0.05 34	0.10 331	0.09 324	0.09 261	0.09 300

1test111	0.19 222	0.14 310	0.38 268	0.23 322	0.11 126	0.31 382	0.19 262	0.41 314	0.27 207	0.17 142	0.19 134	0.13 86	0.18 246	0.34 317	0.22 330	0.08 219	0.05 34	0.08 181	0.06 107	0.09 261	0.09 300

cc1	0.18 184	0.14 310	0.38 268	0.23 322	0.11 126	0.31 382	0.19 262	0.35 245	0.47 448	0.17 142	0.19 134	0.13 86	0.18 246	0.28 260	0.11 15	0.08 219	0.05 34	0.08 181	0.06 107	0.08 195	0.08 242

tt1	0.18 184	0.14 310	0.35 217	0.23 322	0.11 126	0.30 366	0.19 262	0.35 245	0.44 415	0.17 142	0.19 134	0.13 86	0.16 195	0.27 247	0.11 15	0.08 219	0.05 34	0.08 181	0.06 107	0.08 195	0.08 242

GCAP-Stereo	0.14 98	0.14 310	0.33 197	0.20 169	0.09 30	0.21 193	0.10 9	0.26 114	0.20 111	0.18 159	0.19 134	0.15 127	0.13 140	0.17 67	0.13 110	0.07 89	0.06 172	0.07 100	0.05 60	0.06 63	0.06 96

CRFU-Net	0.28 406	0.14 310	0.45 355	0.25 410	0.15 357	0.45 489	0.23 391	0.50 405	0.30 253	0.43 479	0.41 373	0.48 464	0.46 509	0.43 355	0.29 404	0.11 386	0.10 433	0.09 258	0.08 238	0.10 326	0.10 356

hknet	0.25 362	0.14 310	0.40 291	0.25 410	0.15 357	0.35 431	0.21 340	0.56 482	0.37 336	0.34 374	0.35 309	0.43 433	0.27 372	0.37 334	0.21 310	0.09 298	0.07 290	0.11 388	0.10 366	0.09 261	0.09 300

GMOStereo	0.18 184	0.14 310	0.30 161	0.22 275	0.12 189	0.20 166	0.27 448	0.26 114	0.28 222	0.31 319	0.32 268	0.26 270	0.17 221	0.15 29	0.12 63	0.07 89	0.07 290	0.10 331	0.08 238	0.08 195	0.05 34

error version	0.18 184	0.14 310	0.30 161	0.22 275	0.12 189	0.20 166	0.27 448	0.26 114	0.28 222	0.31 319	0.32 268	0.26 270	0.17 221	0.15 29	0.12 63	0.07 89	0.07 290	0.10 331	0.08 238	0.08 195	0.05 34

test-v	0.18 184	0.14 310	0.30 161	0.22 275	0.12 189	0.20 166	0.27 448	0.26 114	0.28 222	0.31 319	0.32 268	0.26 270	0.17 221	0.15 29	0.12 63	0.07 89	0.07 290	0.10 331	0.08 238	0.08 195	0.05 34

GwcNet-ADL	0.22 287	0.14 310	0.58 436	0.24 373	0.13 264	0.22 221	0.23 391	0.49 395	0.40 376	0.27 234	0.29 232	0.30 320	0.20 270	0.26 228	0.23 349	0.09 298	0.07 290	0.07 100	0.07 163	0.09 261	0.09 300

OMP-Stereo	0.23 304	0.14 310	0.35 217	0.29 496	0.13 264	0.21 193	0.16 137	0.37 273	0.33 286	0.34 374	0.30 245	0.34 354	0.19 261	0.70 480	0.24 360	0.07 89	0.06 172	0.09 258	0.07 163	0.07 131	0.06 96

test-2	0.18 184	0.14 310	0.30 161	0.22 275	0.12 189	0.20 166	0.27 448	0.26 114	0.28 222	0.31 319	0.32 268	0.26 270	0.17 221	0.15 29	0.12 63	0.07 89	0.07 290	0.10 331	0.08 238	0.08 195	0.05 34

raft+_RVC	0.18 184	0.14 310	0.32 181	0.21 214	0.15 357	0.21 193	0.16 137	0.38 279	0.34 296	0.21 179	0.28 219	0.20 186	0.15 179	0.24 181	0.19 272	0.08 219	0.06 172	0.08 181	0.07 163	0.07 131	0.08 242

sCroCo_RVC	0.18 184	0.14 310	0.49 385	0.27 472	0.18 431	0.22 221	0.17 175	0.27 127	0.23 160	0.14 94	0.22 172	0.17 153	0.14 161	0.21 145	0.15 168	0.10 347	0.11 457	0.09 258	0.09 324	0.09 261	0.09 300

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 160	0.14 310	0.32 181	0.20 169	0.09 30	0.19 135	0.17 175	0.32 199	0.30 253	0.25 213	0.33 289	0.20 186	0.17 221	0.19 110	0.15 168	0.06 43	0.05 34	0.07 100	0.07 163	0.07 131	0.05 34

MMNet	0.27 386	0.14 310	0.49 385	0.24 373	0.17 410	0.47 497	0.22 366	0.45 356	0.51 479	0.39 444	0.41 373	0.36 373	0.33 442	0.39 341	0.34 436	0.08 219	0.07 290	0.09 258	0.09 324	0.10 326	0.08 242

delet	0.27 386	0.14 310	0.40 291	0.23 322	0.19 452	0.41 466	0.29 469	0.49 395	0.48 458	0.33 354	0.41 373	0.37 379	0.30 416	0.48 371	0.34 436	0.09 298	0.09 408	0.11 388	0.12 444	0.08 195	0.08 242

UNet	0.28 406	0.14 310	0.69 477	0.23 322	0.20 469	0.44 483	0.22 366	0.50 405	0.40 376	0.34 374	0.39 355	0.43 433	0.33 442	0.40 348	0.31 419	0.09 298	0.07 290	0.10 331	0.08 238	0.10 326	0.08 242

HGLStereo	0.27 386	0.14 310	0.46 363	0.24 373	0.21 477	0.33 403	0.23 391	0.50 405	0.42 393	0.35 391	0.48 448	0.41 420	0.33 442	0.45 362	0.33 431	0.11 386	0.10 433	0.09 258	0.09 324	0.10 326	0.12 414

GANet-RSSM	0.24 334	0.14 310	0.36 237	0.21 214	0.14 307	0.27 308	0.21 340	0.45 356	0.33 286	0.29 271	0.39 355	0.39 399	0.28 388	0.58 428	0.23 349	0.11 386	0.07 290	0.09 258	0.09 324	0.10 326	0.09 300

DMCA	0.22 287	0.14 310	0.36 237	0.22 275	0.14 307	0.27 308	0.20 309	0.43 340	0.38 350	0.31 319	0.32 268	0.33 347	0.24 323	0.24 181	0.28 392	0.11 386	0.08 374	0.10 331	0.08 238	0.10 326	0.11 391

RASNet	0.28 406	0.14 310	0.44 344	0.22 275	0.18 431	0.32 392	0.19 262	0.48 387	0.38 350	0.29 271	0.43 402	0.47 458	0.37 468	0.79 514	0.36 446	0.09 298	0.07 290	0.07 100	0.09 324	0.07 131	0.07 175

MDST_ROB	0.48 521	0.14 310	0.95 534	0.30 505	0.21 477	1.33 581	0.32 491	0.77 559	0.56 503	1.06 569	0.71 526	0.49 469	0.35 455	1.26 570	0.38 449	0.13 443	0.11 457	0.16 499	0.13 471	0.12 412	0.12 414

G2L-ROB	0.23 304	0.15 343	0.41 314	0.19 107	0.12 189	0.27 308	0.21 340	0.47 375	0.33 286	0.34 374	0.31 259	0.41 420	0.22 290	0.49 376	0.26 383	0.09 298	0.06 172	0.07 100	0.06 107	0.09 261	0.10 356

FACV-RUCA	0.21 257	0.15 343	0.32 181	0.23 322	0.23 506	0.26 298	0.19 262	0.39 291	0.34 296	0.25 213	0.32 268	0.21 197	0.24 323	0.24 181	0.19 272	0.10 347	0.07 290	0.15 488	0.08 238	0.16 467	0.13 430

DDVS	0.25 362	0.15 343	0.39 283	0.24 373	0.17 410	0.34 416	0.21 340	0.41 314	0.30 253	0.33 354	0.41 373	0.48 464	0.21 277	0.52 391	0.27 388	0.11 386	0.09 408	0.11 388	0.09 324	0.13 427	0.14 451

rvit_0105_5	0.21 257	0.15 343	0.38 268	0.23 322	0.13 264	0.22 221	0.24 413	0.36 263	0.39 360	0.21 179	0.23 176	0.26 270	0.19 261	0.26 228	0.19 272	0.15 482	0.13 487	0.12 426	0.12 444	0.10 326	0.09 300

rvit_0105_4	0.20 237	0.15 343	0.38 268	0.23 322	0.14 307	0.20 166	0.22 366	0.33 213	0.39 360	0.19 164	0.24 189	0.25 249	0.19 261	0.27 247	0.17 222	0.16 497	0.13 487	0.13 447	0.11 405	0.11 375	0.08 242

ITSA-stereo	0.25 362	0.15 343	0.33 197	0.23 322	0.11 126	0.27 308	0.18 218	0.56 482	0.59 509	0.31 319	0.32 268	0.33 347	0.28 388	0.49 376	0.30 412	0.11 386	0.08 374	0.11 388	0.10 366	0.11 375	0.13 430

test_sample7	0.25 362	0.15 343	0.35 217	0.20 169	0.14 307	0.28 327	0.21 340	0.51 422	0.38 350	0.37 414	0.34 298	0.37 379	0.30 416	0.39 341	0.23 349	0.14 469	0.09 408	0.13 447	0.12 444	0.13 427	0.12 414

MyStereo8	0.22 287	0.15 343	0.63 458	0.21 214	0.17 410	0.31 382	0.16 137	0.36 263	0.32 274	0.28 244	0.36 319	0.25 249	0.18 246	0.25 212	0.28 392	0.08 219	0.07 290	0.08 181	0.07 163	0.10 326	0.12 414

CASS	0.21 257	0.15 343	0.32 181	0.26 444	0.11 126	0.28 327	0.19 262	0.39 291	0.30 253	0.32 342	0.34 298	0.25 249	0.24 323	0.25 212	0.20 287	0.13 443	0.08 374	0.11 388	0.09 324	0.11 375	0.11 391
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	0.15 128	0.15 343	0.28 144	0.25 410	0.18 431	0.11 4	0.19 262	0.28 147	0.21 128	0.13 71	0.16 103	0.15 127	0.12 109	0.17 67	0.14 144	0.07 89	0.07 290	0.08 181	0.06 107	0.08 195	0.07 175

NINENet	0.25 362	0.15 343	0.37 249	0.23 322	0.16 389	0.43 481	0.17 175	0.60 514	0.46 443	0.32 342	0.37 328	0.32 340	0.20 270	0.42 353	0.21 310	0.10 347	0.10 433	0.12 426	0.08 238	0.11 375	0.10 356

Sa-1000	0.22 287	0.15 343	0.35 217	0.23 322	0.13 264	0.28 327	0.23 391	0.47 375	0.39 360	0.30 302	0.50 452	0.26 270	0.19 261	0.33 311	0.16 192	0.07 89	0.06 172	0.10 331	0.11 405	0.08 195	0.06 96

CSP-Net	0.27 386	0.15 343	0.30 161	0.21 214	0.14 307	0.44 483	0.24 413	0.50 405	0.40 376	0.41 463	0.43 402	0.42 429	0.26 353	0.66 470	0.28 392	0.12 424	0.08 374	0.08 181	0.08 238	0.10 326	0.09 300

IPLG	0.21 257	0.15 343	0.53 415	0.21 214	0.12 189	0.28 327	0.17 175	0.42 328	0.30 253	0.33 354	0.32 268	0.15 127	0.17 221	0.50 380	0.21 310	0.07 89	0.05 34	0.08 181	0.07 163	0.07 131	0.06 96

MIPNet	0.21 257	0.15 343	0.52 411	0.21 214	0.12 189	0.27 308	0.20 309	0.45 356	0.37 336	0.30 302	0.23 176	0.19 177	0.24 323	0.27 247	0.19 272	0.07 89	0.05 34	0.08 181	0.07 163	0.07 131	0.06 96

PSMNet-ADL	0.25 362	0.15 343	0.32 181	0.26 444	0.14 307	0.31 382	0.22 366	0.44 346	0.36 325	0.27 234	0.33 289	0.41 420	0.28 388	0.61 443	0.29 404	0.11 386	0.09 408	0.09 258	0.11 405	0.10 326	0.10 356

rafts_anoy	0.18 184	0.15 343	0.35 217	0.22 275	0.14 307	0.19 135	0.17 175	0.32 199	0.30 253	0.23 191	0.25 197	0.20 186	0.16 195	0.22 161	0.19 272	0.08 219	0.07 290	0.10 331	0.12 444	0.09 261	0.08 242

pcwnet_v2	0.32 442	0.15 343	1.26 562	0.23 322	0.18 431	0.32 392	0.18 218	0.59 506	0.60 513	0.36 407	0.45 425	0.35 368	0.29 403	0.36 331	0.25 370	0.14 469	0.11 457	0.12 426	0.11 405	0.14 445	0.15 463

RALCasStereoNet	0.18 184	0.15 343	0.33 197	0.21 214	0.14 307	0.21 193	0.18 218	0.31 189	0.25 188	0.21 179	0.29 232	0.22 209	0.15 179	0.27 247	0.17 222	0.08 219	0.10 433	0.07 100	0.06 107	0.09 261	0.09 300

ADLNet	0.28 406	0.15 343	0.42 324	0.23 322	0.19 452	0.34 416	0.23 391	0.53 450	0.43 400	0.42 473	0.41 373	0.44 444	0.27 372	0.55 406	0.35 440	0.11 386	0.08 374	0.11 388	0.11 405	0.11 375	0.12 414

AFF-stereo	0.18 184	0.15 343	0.32 181	0.21 214	0.10 75	0.18 109	0.18 218	0.33 213	0.27 207	0.25 213	0.37 328	0.25 249	0.17 221	0.24 181	0.15 168	0.06 43	0.05 34	0.08 181	0.08 238	0.07 131	0.05 34

cf-r	0.24 334	0.15 343	0.44 344	0.21 214	0.14 307	0.27 308	0.22 366	0.42 328	0.40 376	0.30 302	0.42 389	0.42 429	0.26 353	0.43 355	0.25 370	0.11 386	0.06 172	0.08 181	0.10 366	0.08 195	0.08 242

PSMNet-RSSM	0.24 334	0.15 343	0.36 237	0.21 214	0.14 307	0.25 278	0.20 309	0.48 387	0.37 336	0.30 302	0.44 413	0.38 387	0.26 353	0.52 391	0.22 330	0.12 424	0.07 290	0.11 388	0.13 471	0.10 326	0.09 300

CFNet-ft	0.24 334	0.15 343	0.35 217	0.18 55	0.15 357	0.30 366	0.21 340	0.39 291	0.36 325	0.28 244	0.40 365	0.43 433	0.25 344	0.47 369	0.24 360	0.12 424	0.07 290	0.12 426	0.11 405	0.12 412	0.09 300

CFNet_RVC	0.24 334	0.15 343	0.35 217	0.18 55	0.15 357	0.30 366	0.21 340	0.39 291	0.36 325	0.28 244	0.40 365	0.43 433	0.25 344	0.47 369	0.24 360	0.12 424	0.07 290	0.12 426	0.11 405	0.12 412	0.09 300

G2L-Stereo_test	0.24 334	0.16 368	0.38 268	0.19 107	0.13 264	0.27 308	0.24 413	0.49 395	0.38 350	0.37 414	0.37 328	0.40 413	0.24 323	0.52 391	0.28 392	0.08 219	0.06 172	0.06 42	0.06 107	0.09 261	0.08 242

coex_refinement	0.26 378	0.16 368	0.36 237	0.23 322	0.15 357	0.31 382	0.20 309	0.49 395	0.42 393	0.35 391	0.42 389	0.45 448	0.27 372	0.55 406	0.33 431	0.10 347	0.06 172	0.07 100	0.07 163	0.10 326	0.10 356

G2L-Stereo	0.25 362	0.16 368	0.47 371	0.22 275	0.14 307	0.25 278	0.18 218	0.46 367	0.35 312	0.33 354	0.37 328	0.40 413	0.22 290	0.60 436	0.30 412	0.10 347	0.09 408	0.10 331	0.08 238	0.09 261	0.09 300

4D-IteraStereo	0.17 160	0.16 368	0.50 396	0.21 214	0.14 307	0.19 135	0.17 175	0.28 147	0.28 222	0.23 191	0.20 150	0.20 186	0.11 84	0.19 110	0.14 144	0.06 43	0.04 2	0.10 331	0.08 238	0.08 195	0.06 96

CBFPSM	0.27 386	0.16 368	0.67 471	0.20 169	0.14 307	0.38 449	0.25 430	0.40 302	0.36 325	0.33 354	0.36 319	0.56 501	0.38 472	0.32 304	0.38 449	0.08 219	0.08 374	0.07 100	0.08 238	0.09 261	0.11 391

ToySt	0.24 334	0.16 368	0.48 380	0.21 214	0.13 264	0.29 348	0.29 469	0.39 291	0.39 360	0.27 234	0.35 309	0.39 399	0.31 432	0.31 298	0.29 404	0.08 219	0.09 408	0.10 331	0.11 405	0.11 375	0.10 356

ssnet_v2	0.28 406	0.16 368	0.44 344	0.22 275	0.15 357	0.40 462	0.30 480	0.57 492	0.46 443	0.38 429	0.36 319	0.47 458	0.29 403	0.38 339	0.39 457	0.13 443	0.11 457	0.11 388	0.11 405	0.11 375	0.11 391

TestStereo1	0.21 257	0.16 368	0.32 181	0.26 444	0.13 264	0.26 298	0.27 448	0.40 302	0.36 325	0.29 271	0.39 355	0.22 209	0.21 277	0.33 311	0.17 222	0.07 89	0.06 172	0.09 258	0.08 238	0.08 195	0.07 175

RAFT_CTSACE	0.21 257	0.16 368	0.41 314	0.25 410	0.15 357	0.22 221	0.24 413	0.32 199	0.28 222	0.33 354	0.51 458	0.29 304	0.17 221	0.32 304	0.13 110	0.06 43	0.07 290	0.09 258	0.08 238	0.08 195	0.06 96

SA-5K	0.21 257	0.16 368	0.32 181	0.26 444	0.13 264	0.26 298	0.27 448	0.40 302	0.36 325	0.29 271	0.39 355	0.22 209	0.21 277	0.33 311	0.17 222	0.07 89	0.06 172	0.09 258	0.08 238	0.08 195	0.07 175

SA	0.22 287	0.16 368	0.36 237	0.23 322	0.13 264	0.24 264	0.23 391	0.45 356	0.40 376	0.27 234	0.44 413	0.23 229	0.23 305	0.33 311	0.17 222	0.07 89	0.06 172	0.10 331	0.11 405	0.08 195	0.06 96

AACVNet	0.26 378	0.16 368	0.37 249	0.22 275	0.14 307	0.29 348	0.19 262	0.41 314	0.31 265	0.38 429	0.42 389	0.43 433	0.28 388	0.73 490	0.25 370	0.11 386	0.08 374	0.11 388	0.09 324	0.13 427	0.11 391

psm_up	0.29 417	0.16 368	0.41 314	0.26 444	0.17 410	0.32 392	0.26 442	0.55 467	0.43 400	0.36 407	0.40 365	0.45 448	0.37 468	0.58 428	0.30 412	0.11 386	0.12 475	0.13 447	0.12 444	0.10 326	0.10 356

UCFNet_RVC	0.24 334	0.16 368	0.34 207	0.18 55	0.15 357	0.33 403	0.16 137	0.46 367	0.35 312	0.29 271	0.35 309	0.39 399	0.25 344	0.34 317	0.22 330	0.13 443	0.08 374	0.13 447	0.14 484	0.13 427	0.12 414

AdaStereo	0.24 334	0.16 368	0.37 249	0.24 373	0.12 189	0.32 392	0.17 175	0.54 457	0.42 393	0.33 354	0.38 342	0.35 368	0.21 277	0.30 291	0.22 330	0.14 469	0.06 172	0.13 447	0.08 238	0.11 375	0.08 242
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	0.31 433	0.16 368	0.54 418	0.24 373	0.22 493	0.42 473	0.28 463	0.58 501	0.56 503	0.28 244	0.38 342	0.40 413	0.30 416	0.71 483	0.28 392	0.13 443	0.08 374	0.13 447	0.10 366	0.19 505	0.16 472

MLCV	0.22 287	0.16 368	0.44 344	0.21 214	0.08 9	0.29 348	0.19 262	0.38 279	0.37 336	0.38 429	0.44 413	0.31 331	0.21 277	0.41 350	0.24 360	0.07 89	0.05 34	0.06 42	0.05 60	0.07 131	0.06 96

HSM	0.28 406	0.16 368	0.35 217	0.20 169	0.15 357	0.33 403	0.19 262	0.53 450	0.37 336	0.36 407	0.38 342	0.67 536	0.31 432	0.89 535	0.23 349	0.08 219	0.06 172	0.08 181	0.07 163	0.08 195	0.08 242

DLCB_ROB	0.28 406	0.16 368	0.34 207	0.27 472	0.16 389	0.38 449	0.25 430	0.48 387	0.43 400	0.46 494	0.46 435	0.51 480	0.33 442	0.53 398	0.33 431	0.10 347	0.10 433	0.11 388	0.11 405	0.10 326	0.09 300

rvit_0105_3	0.23 304	0.17 387	0.40 291	0.25 410	0.15 357	0.24 264	0.28 463	0.38 279	0.41 386	0.25 213	0.25 197	0.28 294	0.21 277	0.28 260	0.20 287	0.15 482	0.13 487	0.14 473	0.15 493	0.10 326	0.09 300

rvit_stereo_0075_2	0.24 334	0.17 387	0.50 396	0.26 444	0.22 493	0.22 221	0.15 107	0.40 302	0.35 312	0.27 234	0.37 328	0.29 304	0.20 270	0.28 260	0.19 272	0.17 508	0.12 475	0.19 521	0.12 444	0.13 427	0.13 430

raft_robust	0.22 287	0.17 387	0.30 161	0.22 275	0.12 189	0.23 242	0.22 366	0.49 395	0.48 458	0.32 342	0.32 268	0.26 270	0.23 305	0.53 398	0.15 168	0.07 89	0.06 172	0.08 181	0.10 366	0.08 195	0.06 96

ADLNet2	0.30 426	0.17 387	0.72 487	0.23 322	0.17 410	0.36 436	0.24 413	0.52 439	0.51 479	0.32 342	0.38 342	0.45 448	0.30 416	0.69 477	0.35 440	0.10 347	0.08 374	0.09 258	0.09 324	0.12 412	0.10 356

TRStereo	0.19 222	0.17 387	0.47 371	0.23 322	0.19 452	0.19 135	0.16 137	0.52 439	0.28 222	0.20 168	0.19 134	0.21 197	0.13 140	0.24 181	0.13 110	0.09 298	0.06 172	0.09 258	0.11 405	0.06 63	0.06 96

RAFT	0.21 257	0.17 387	0.32 181	0.24 373	0.12 189	0.25 278	0.27 448	0.35 245	0.28 222	0.33 354	0.33 289	0.38 387	0.22 290	0.29 276	0.17 222	0.08 219	0.08 374	0.11 388	0.10 366	0.10 326	0.06 96

111	0.20 237	0.17 387	0.40 291	0.18 55	0.09 30	0.24 264	0.17 175	0.41 314	0.45 426	0.23 191	0.29 232	0.29 304	0.21 277	0.24 181	0.18 243	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.06 107	0.07 131	0.08 242

hitnet-ft	0.29 417	0.17 387	0.40 291	0.19 107	0.14 307	0.39 457	0.23 391	0.44 346	0.41 386	0.36 407	0.46 435	0.53 491	0.34 451	0.76 504	0.32 424	0.14 469	0.10 433	0.13 447	0.10 366	0.15 459	0.13 430

GwcNet-RSSM	0.26 378	0.17 387	0.46 363	0.21 214	0.13 264	0.28 327	0.23 391	0.44 346	0.42 393	0.31 319	0.45 425	0.40 413	0.26 353	0.55 406	0.28 392	0.11 386	0.07 290	0.09 258	0.10 366	0.09 261	0.08 242

stereogan	0.37 478	0.17 387	0.65 466	0.27 472	0.22 493	0.62 537	0.26 442	0.59 506	0.63 522	0.43 479	0.60 499	0.67 536	0.42 495	0.68 475	0.35 440	0.13 443	0.14 497	0.14 473	0.12 444	0.19 505	0.17 485

HITNet	0.20 237	0.17 387	0.43 335	0.19 107	0.08 9	0.27 308	0.14 81	0.42 328	0.30 253	0.29 271	0.32 268	0.27 279	0.21 277	0.28 260	0.25 370	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.06 107	0.09 261	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
StereoDRNet-Refined	0.27 386	0.17 387	0.35 217	0.25 410	0.14 307	0.37 441	0.21 340	0.47 375	0.41 386	0.44 486	0.51 458	0.41 420	0.28 388	0.45 362	0.37 447	0.09 298	0.06 172	0.11 388	0.11 405	0.10 326	0.10 356
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.33 451	0.17 387	0.61 447	0.27 472	0.19 452	0.46 491	0.29 469	0.65 535	0.51 479	0.47 501	0.46 435	0.44 444	0.34 451	0.62 451	0.41 472	0.12 424	0.08 374	0.13 447	0.12 444	0.12 412	0.10 356

SGM-Forest	0.36 468	0.17 387	0.47 371	0.23 322	0.16 389	0.45 489	0.41 532	0.55 467	0.48 458	0.52 518	0.60 499	0.52 486	0.41 486	0.85 527	0.50 501	0.17 508	0.17 526	0.17 505	0.15 493	0.15 459	0.15 463
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ACV-stereo	0.29 417	0.18 401	0.79 500	0.23 322	0.16 389	0.47 497	0.19 262	0.36 263	0.34 296	0.29 271	0.33 289	0.67 536	0.42 495	0.54 404	0.30 412	0.10 347	0.09 408	0.09 258	0.09 324	0.10 326	0.11 391

DispNO	0.27 386	0.18 401	0.62 455	0.23 322	0.17 410	0.25 278	0.22 366	0.45 356	0.41 386	0.32 342	0.39 355	0.38 387	0.27 372	0.77 510	0.27 388	0.09 298	0.07 290	0.10 331	0.10 366	0.08 195	0.08 242

StereoVision	0.22 287	0.18 401	0.37 249	0.27 472	0.17 410	0.23 242	0.22 366	0.38 279	0.31 265	0.20 168	0.51 458	0.22 209	0.16 195	0.28 260	0.18 243	0.11 386	0.12 475	0.13 447	0.13 471	0.10 326	0.07 175

LL-Strereo2	0.18 184	0.18 401	0.39 283	0.22 275	0.12 189	0.24 264	0.13 61	0.31 189	0.23 160	0.24 205	0.20 150	0.24 241	0.12 109	0.26 228	0.15 168	0.06 43	0.06 172	0.12 426	0.09 324	0.08 195	0.07 175

iinet-f	0.30 426	0.18 401	1.03 545	0.20 169	0.15 357	0.44 483	0.22 366	0.45 356	0.37 336	0.35 391	0.44 413	0.41 420	0.34 451	0.34 317	0.40 464	0.10 347	0.09 408	0.08 181	0.08 238	0.13 427	0.11 391

RAFT+CT+SA	0.21 257	0.18 401	0.33 197	0.25 410	0.18 431	0.23 242	0.29 469	0.40 302	0.36 325	0.24 205	0.38 342	0.18 163	0.16 195	0.32 304	0.16 192	0.07 89	0.05 34	0.09 258	0.12 444	0.09 261	0.09 300

iRaft-Stereo_5w	0.23 304	0.18 401	0.44 344	0.22 275	0.13 264	0.19 135	0.19 262	0.37 273	0.32 274	0.28 244	0.37 328	0.34 354	0.23 305	0.65 465	0.27 388	0.06 43	0.06 172	0.08 181	0.07 163	0.09 261	0.08 242

LMCR-Stereo	0.26 378	0.18 401	0.49 385	0.28 493	0.14 307	0.36 436	0.23 391	0.54 457	0.34 296	0.39 444	0.40 365	0.29 304	0.29 403	0.37 334	0.27 388	0.11 386	0.07 290	0.09 258	0.07 163	0.13 427	0.09 300

Anonymous3	0.23 304	0.18 401	0.63 458	0.27 472	0.18 431	0.41 466	0.23 391	0.43 340	0.35 312	0.23 191	0.27 214	0.20 186	0.18 246	0.27 247	0.18 243	0.12 424	0.11 457	0.10 331	0.10 366	0.11 375	0.12 414

XX-TBD	0.15 128	0.18 401	0.28 144	0.22 275	0.10 75	0.22 221	0.15 107	0.22 65	0.27 207	0.22 185	0.26 207	0.14 111	0.12 109	0.16 52	0.13 110	0.08 219	0.05 34	0.06 42	0.04 1	0.07 131	0.06 96

RALAANet	0.19 222	0.18 401	0.37 249	0.23 322	0.14 307	0.23 242	0.13 61	0.37 273	0.29 241	0.28 244	0.26 207	0.25 249	0.15 179	0.26 228	0.18 243	0.08 219	0.06 172	0.09 258	0.08 238	0.09 261	0.06 96

FAT-Stereo	0.36 468	0.18 401	0.73 491	0.26 444	0.18 431	0.33 403	0.29 469	0.60 514	0.59 509	0.46 494	0.60 499	0.60 514	0.50 521	0.61 443	0.34 436	0.13 443	0.14 497	0.13 447	0.12 444	0.14 445	0.18 498

BEATNet_4x	0.22 287	0.18 401	0.47 371	0.22 275	0.10 75	0.28 327	0.14 81	0.46 367	0.32 274	0.31 319	0.34 298	0.31 331	0.25 344	0.31 298	0.29 404	0.08 219	0.06 172	0.08 181	0.06 107	0.10 326	0.08 242

RYNet	0.37 478	0.18 401	0.59 442	0.25 410	0.28 533	0.61 535	0.32 491	0.59 506	0.59 509	0.41 463	0.38 342	0.57 506	0.39 478	0.87 530	0.53 506	0.11 386	0.08 374	0.12 426	0.11 405	0.18 498	0.18 498

iResNet	0.24 334	0.18 401	0.61 447	0.25 410	0.11 126	0.29 348	0.21 340	0.42 328	0.43 400	0.33 354	0.43 402	0.27 279	0.22 290	0.34 317	0.26 383	0.07 89	0.05 34	0.07 100	0.06 107	0.08 195	0.07 175

CBMV_ROB	0.33 451	0.18 401	0.53 415	0.21 214	0.14 307	0.33 403	0.20 309	0.51 422	0.45 426	0.51 512	0.55 480	0.45 448	0.42 495	0.71 483	0.32 424	0.18 519	0.19 536	0.23 534	0.21 528	0.14 445	0.15 463

rvit_105_1	0.27 386	0.19 417	0.46 363	0.27 472	0.19 452	0.30 366	0.35 507	0.44 346	0.51 479	0.31 319	0.31 259	0.31 331	0.26 353	0.35 326	0.25 370	0.15 482	0.14 497	0.15 488	0.17 514	0.11 375	0.10 356

DualNet (step1)	0.28 406	0.19 417	0.50 396	0.18 55	0.16 389	0.34 416	0.20 309	0.51 422	0.38 350	0.37 414	0.34 298	0.37 379	0.30 416	0.39 341	0.23 349	0.23 533	0.09 408	0.28 545	0.24 540	0.18 498	0.16 472

test_sample9	0.42 501	0.19 417	0.50 396	0.18 55	0.16 389	0.34 416	0.20 309	0.51 422	0.38 350	0.37 414	0.34 298	0.37 379	0.30 416	0.66 470	0.91 548	0.23 533	1.82 598	0.28 545	0.24 540	0.18 498	0.16 472

test_sample8	0.49 524	0.19 417	0.50 396	0.18 55	0.16 389	0.34 416	0.20 309	0.55 467	0.34 296	0.62 535	0.38 342	1.15 565	0.67 549	0.66 470	0.91 548	0.23 533	1.82 598	0.28 545	0.24 540	0.18 498	0.16 472

test_5	0.23 304	0.19 417	0.38 268	0.26 444	0.18 431	0.25 278	0.29 469	0.40 302	0.37 336	0.29 271	0.40 365	0.25 249	0.22 290	0.34 317	0.18 243	0.07 89	0.05 34	0.09 258	0.09 324	0.10 326	0.10 356

AASNet	0.27 386	0.19 417	0.49 385	0.26 444	0.17 410	0.34 416	0.20 309	0.62 526	0.48 458	0.35 391	0.40 365	0.32 340	0.25 344	0.28 260	0.34 436	0.11 386	0.09 408	0.10 331	0.08 238	0.13 427	0.11 391

AnonymousM	0.17 160	0.19 417	0.24 104	0.18 55	0.10 75	0.18 109	0.17 175	0.30 178	0.23 160	0.26 225	0.20 150	0.18 163	0.14 161	0.19 110	0.14 144	0.09 298	0.06 172	0.38 558	0.15 493	0.06 63	0.05 34

TestStereo	0.21 257	0.19 417	0.40 291	0.25 410	0.10 75	0.22 221	0.21 340	0.31 189	0.31 265	0.23 191	0.34 298	0.22 209	0.18 246	0.62 451	0.18 243	0.08 219	0.06 172	0.10 331	0.07 163	0.11 375	0.06 96

CVANet_RVC	0.30 426	0.19 417	0.41 314	0.26 444	0.16 389	0.33 403	0.26 442	0.52 439	0.47 448	0.40 454	0.46 435	0.43 433	0.31 432	0.89 535	0.26 383	0.14 469	0.09 408	0.14 473	0.13 471	0.14 445	0.10 356

DeepPruner_ROB	0.26 378	0.19 417	0.44 344	0.21 214	0.16 389	0.30 366	0.21 340	0.52 439	0.32 274	0.35 391	0.38 342	0.39 399	0.26 353	0.42 353	0.24 360	0.15 482	0.11 457	0.11 388	0.11 405	0.14 445	0.13 430

iResNet_ROB	0.25 362	0.19 417	0.40 291	0.20 169	0.12 189	0.30 366	0.16 137	0.55 467	0.53 490	0.38 429	0.43 402	0.37 379	0.26 353	0.38 339	0.22 330	0.08 219	0.06 172	0.06 42	0.04 1	0.09 261	0.09 300

SGM_RVC	0.50 527	0.19 417	0.50 396	0.25 410	0.15 357	0.69 543	0.39 526	0.68 549	0.82 550	0.95 563	0.84 543	1.13 562	0.76 555	1.16 563	0.60 517	0.16 497	0.16 519	0.16 499	0.16 505	0.16 467	0.17 485
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AIO-test2	0.20 237	0.20 429	0.36 237	0.26 444	0.15 357	0.22 221	0.16 137	0.42 328	0.42 393	0.16 130	0.29 232	0.15 127	0.11 84	0.26 228	0.13 110	0.18 519	0.06 172	0.10 331	0.11 405	0.07 131	0.07 175

fast-acv-ft	0.31 433	0.20 429	0.81 505	0.24 373	0.18 431	0.46 491	0.27 448	0.41 314	0.49 467	0.39 444	0.55 480	0.49 469	0.35 455	0.37 334	0.38 449	0.11 386	0.11 457	0.11 388	0.12 444	0.12 412	0.09 300

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 426	0.20 429	0.70 483	0.21 214	0.17 410	0.46 491	0.27 448	0.50 405	0.49 467	0.42 473	0.55 480	0.43 433	0.30 416	0.46 365	0.38 449	0.09 298	0.06 172	0.07 100	0.06 107	0.11 375	0.10 356

ACRE	0.21 257	0.20 429	0.62 455	0.23 322	0.15 357	0.24 264	0.20 309	0.35 245	0.28 222	0.31 319	0.32 268	0.22 209	0.15 179	0.25 212	0.20 287	0.08 219	0.07 290	0.07 100	0.07 163	0.08 195	0.08 242

SACVNet	0.30 426	0.20 429	0.41 314	0.25 410	0.18 431	0.34 416	0.25 430	0.52 439	0.40 376	0.41 463	0.44 413	0.46 456	0.32 439	0.71 483	0.25 370	0.13 443	0.10 433	0.12 426	0.12 444	0.16 467	0.17 485

GEStereo_RVC	0.27 386	0.20 429	0.44 344	0.27 472	0.16 389	0.33 403	0.25 430	0.56 482	0.54 494	0.34 374	0.38 342	0.34 354	0.25 344	0.51 385	0.28 392	0.12 424	0.08 374	0.09 258	0.08 238	0.11 375	0.11 391

APVNet	0.36 468	0.20 429	0.70 483	0.26 444	0.22 493	0.52 521	0.35 507	0.61 518	0.44 415	0.38 429	0.52 466	0.48 464	0.38 472	0.84 526	0.46 490	0.13 443	0.14 497	0.15 488	0.16 505	0.16 467	0.15 463

S-Stereo	0.38 485	0.20 429	1.05 546	0.27 472	0.22 493	0.38 449	0.32 491	0.55 467	0.66 525	0.39 444	0.59 494	0.49 469	0.41 486	0.75 499	0.40 464	0.12 424	0.15 512	0.13 447	0.13 471	0.16 467	0.21 524

STTStereo	0.28 406	0.20 429	0.61 447	0.25 410	0.17 410	0.29 348	0.24 413	0.47 375	0.39 360	0.39 444	0.41 373	0.44 444	0.28 388	0.40 348	0.28 392	0.13 443	0.12 475	0.13 447	0.16 505	0.12 412	0.11 391

CFNet	0.27 386	0.20 429	0.44 344	0.22 275	0.14 307	0.33 403	0.14 81	0.51 422	0.45 426	0.30 302	0.40 365	0.38 387	0.27 372	0.76 504	0.25 370	0.09 298	0.07 290	0.11 388	0.11 405	0.11 375	0.08 242

LE_ROB	1.76 590	0.20 429	2.68 590	0.48 558	0.52 566	0.78 554	0.96 585	0.84 569	6.61 603	7.40 605	2.08 589	2.08 582	4.83 599	1.27 571	3.79 598	0.10 347	0.08 374	0.12 426	0.11 405	0.11 375	0.10 356

NOSS_ROB	0.31 433	0.20 429	0.35 217	0.24 373	0.16 389	0.32 392	0.19 262	0.52 439	0.48 458	0.33 354	0.36 319	0.42 429	0.28 388	0.93 542	0.24 360	0.19 525	0.20 541	0.24 536	0.22 536	0.17 484	0.17 485

XPNet_ROB	0.33 451	0.20 429	0.43 335	0.27 472	0.18 431	0.37 441	0.31 485	0.55 467	0.50 475	0.51 512	0.53 473	0.58 509	0.37 468	0.63 457	0.45 484	0.17 508	0.12 475	0.13 447	0.12 444	0.15 459	0.14 451

pmcnn	0.50 527	0.20 429	0.78 494	0.24 373	0.26 526	0.39 457	0.30 480	0.51 422	0.50 475	0.54 526	1.23 565	2.52 590	0.37 468	0.77 510	0.95 551	0.08 219	0.06 172	0.06 42	0.05 60	0.10 326	0.08 242

z-ln-s-r	0.32 442	0.21 443	0.82 509	0.23 322	0.14 307	0.30 366	0.26 442	0.43 340	0.50 475	0.32 342	0.60 499	0.39 399	0.29 403	0.73 490	0.66 528	0.08 219	0.06 172	0.08 181	0.07 163	0.10 326	0.08 242

GMStereo_Zeroshot	0.24 334	0.21 443	0.45 355	0.26 444	0.13 264	0.28 327	0.15 107	0.39 291	0.35 312	0.37 414	0.43 402	0.40 413	0.17 221	0.34 317	0.20 287	0.12 424	0.07 290	0.13 447	0.07 163	0.16 467	0.09 300

SDNR	0.42 501	0.21 443	0.82 509	0.21 214	0.18 431	1.27 578	0.17 175	0.50 405	0.49 467	0.42 473	0.81 539	0.38 387	0.27 372	1.19 564	0.38 449	0.23 533	0.24 553	0.17 505	0.13 471	0.17 484	0.20 516

Anonymous_2	0.37 478	0.21 443	0.47 371	0.20 169	0.21 477	0.42 473	0.26 442	0.38 279	0.29 241	0.33 354	0.30 245	0.44 444	0.38 472	0.36 331	0.29 404	0.26 543	0.29 561	0.44 562	1.41 597	0.34 554	0.21 524

CIPLG	0.21 257	0.21 443	0.55 424	0.23 322	0.15 357	0.25 278	0.20 309	0.35 245	0.29 241	0.31 319	0.33 289	0.22 209	0.15 179	0.26 228	0.20 287	0.08 219	0.07 290	0.07 100	0.07 163	0.08 195	0.08 242

sAnonymous2	0.20 237	0.21 443	0.58 436	0.24 373	0.17 410	0.22 221	0.19 262	0.34 221	0.28 222	0.17 142	0.19 134	0.17 153	0.16 195	0.17 67	0.14 144	0.10 347	0.07 290	0.09 258	0.08 238	0.23 526	0.17 485

CroCo_RVC	0.20 237	0.21 443	0.58 436	0.24 373	0.17 410	0.22 221	0.19 262	0.34 221	0.28 222	0.17 142	0.19 134	0.17 153	0.16 195	0.17 67	0.14 144	0.10 347	0.07 290	0.09 258	0.08 238	0.23 526	0.17 485

ARAFT	0.24 334	0.21 443	0.78 494	0.22 275	0.12 189	0.29 348	0.24 413	0.43 340	0.32 274	0.33 354	0.28 219	0.28 294	0.19 261	0.49 376	0.18 243	0.07 89	0.06 172	0.12 426	0.11 405	0.09 261	0.06 96

DMCA-RVC	0.27 386	0.21 443	0.61 447	0.28 493	0.17 410	0.29 348	0.21 340	0.42 328	0.35 312	0.40 454	0.37 328	0.39 399	0.36 459	0.43 355	0.30 412	0.13 443	0.10 433	0.15 488	0.11 405	0.13 427	0.10 356

TDLM	0.30 426	0.21 443	0.38 268	0.28 493	0.15 357	0.33 403	0.32 491	0.52 439	0.47 448	0.38 429	0.43 402	0.39 399	0.29 403	0.91 539	0.28 392	0.14 469	0.08 374	0.13 447	0.11 405	0.12 412	0.10 356

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 386	0.21 443	0.59 442	0.25 410	0.18 431	0.29 348	0.22 366	0.50 405	0.40 376	0.38 429	0.41 373	0.43 433	0.27 372	0.43 355	0.29 404	0.11 386	0.08 374	0.10 331	0.10 366	0.10 326	0.11 391
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
WCMA_ROB	0.51 531	0.21 443	0.65 466	0.25 410	0.21 477	0.58 528	0.32 491	0.54 457	0.55 500	0.95 563	1.40 570	1.28 569	0.81 560	0.73 490	0.62 520	0.18 519	0.15 512	0.15 488	0.15 493	0.19 505	0.19 506

CBMV	0.33 451	0.21 443	0.54 418	0.23 322	0.13 264	0.42 473	0.33 501	0.53 450	0.48 458	0.52 518	0.49 450	0.50 476	0.41 486	0.56 417	0.31 419	0.15 482	0.16 519	0.18 513	0.16 505	0.13 427	0.13 430
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.32 442	0.22 456	0.58 436	0.27 472	0.23 506	0.48 503	0.27 448	0.51 422	0.45 426	0.48 504	0.56 487	0.51 480	0.30 416	0.39 341	0.40 464	0.13 443	0.16 519	0.13 447	0.12 444	0.13 427	0.12 414

YMNet_1	0.32 442	0.22 456	0.58 436	0.27 472	0.23 506	0.48 503	0.27 448	0.51 422	0.45 426	0.48 504	0.56 487	0.51 480	0.30 416	0.39 341	0.40 464	0.13 443	0.16 519	0.13 447	0.12 444	0.13 427	0.12 414

IPLGR_C	0.21 257	0.22 456	0.60 444	0.23 322	0.15 357	0.24 264	0.20 309	0.35 245	0.29 241	0.31 319	0.32 268	0.22 209	0.15 179	0.25 212	0.20 287	0.08 219	0.07 290	0.07 100	0.07 163	0.08 195	0.08 242

RP	0.35 464	0.22 456	0.51 407	0.31 511	0.24 514	0.37 441	0.28 463	0.50 405	0.58 508	0.40 454	0.63 512	0.61 518	0.47 512	0.61 443	0.39 457	0.16 497	0.15 512	0.17 505	0.15 493	0.17 484	0.17 485

edge stereo	0.39 490	0.22 456	0.81 505	0.27 472	0.22 493	0.37 441	0.24 413	0.56 482	0.54 494	0.53 524	0.60 499	0.71 545	0.50 521	0.78 512	0.40 464	0.16 497	0.14 497	0.19 521	0.14 484	0.16 467	0.17 485

ADCL	0.47 518	0.22 456	1.00 540	0.27 472	0.19 452	0.74 548	0.64 565	0.54 457	0.69 533	0.56 528	0.71 526	0.55 497	0.60 538	0.60 436	1.43 575	0.11 386	0.09 408	0.13 447	0.13 471	0.14 445	0.14 451

GANet	0.36 468	0.22 456	0.49 385	0.29 496	0.17 410	0.41 466	0.38 521	0.57 492	0.45 426	0.46 494	0.75 532	0.55 497	0.40 482	0.94 544	0.41 472	0.13 443	0.13 487	0.13 447	0.11 405	0.14 445	0.11 391

AANet_RVC	0.31 433	0.22 456	0.50 396	0.23 322	0.14 307	0.30 366	0.24 413	0.47 375	0.54 494	0.38 429	0.60 499	0.43 433	0.29 403	0.87 530	0.40 464	0.11 386	0.07 290	0.07 100	0.07 163	0.09 261	0.09 300

StereoDRNet	0.32 442	0.22 456	0.61 447	0.27 472	0.21 477	0.42 473	0.30 480	0.61 518	0.48 458	0.46 494	0.39 355	0.48 464	0.30 416	0.57 421	0.40 464	0.11 386	0.09 408	0.12 426	0.11 405	0.12 412	0.10 356

TCMNet	0.33 451	0.23 465	0.72 487	0.29 496	0.30 541	0.40 462	0.28 463	0.50 405	0.47 448	0.37 414	0.45 425	0.40 413	0.29 403	0.60 436	0.39 457	0.14 469	0.13 487	0.15 488	0.14 484	0.17 484	0.15 463

RAFT + AFF	0.27 386	0.23 465	0.50 396	0.25 410	0.17 410	0.30 366	0.33 501	0.52 439	0.40 376	0.28 244	0.30 245	0.30 320	0.31 432	0.62 451	0.24 360	0.09 298	0.10 433	0.11 388	0.10 366	0.11 375	0.11 391

GwcNet	0.35 464	0.23 465	0.88 523	0.25 410	0.24 514	0.48 503	0.27 448	0.55 467	0.57 506	0.38 429	0.52 466	0.51 480	0.32 439	0.60 436	0.41 472	0.13 443	0.11 457	0.12 426	0.11 405	0.13 427	0.14 451

DANet	0.35 464	0.23 465	0.60 444	0.36 536	0.22 493	0.39 457	0.25 430	0.48 387	0.43 400	0.52 518	0.50 452	0.59 511	0.41 486	0.76 504	0.49 495	0.13 443	0.11 457	0.14 473	0.12 444	0.17 484	0.15 463
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DFGA-Net	0.23 304	0.24 469	0.49 385	0.22 275	0.15 357	0.25 278	0.17 175	0.39 291	0.39 360	0.29 271	0.31 259	0.21 197	0.17 221	0.59 434	0.28 392	0.08 219	0.06 172	0.09 258	0.09 324	0.10 326	0.08 242

ADCRef	0.38 485	0.24 469	0.88 523	0.26 444	0.21 477	0.49 508	0.27 448	0.52 439	0.48 458	0.50 507	0.58 492	0.35 368	0.47 512	0.48 371	1.29 573	0.09 298	0.08 374	0.12 426	0.12 444	0.11 375	0.11 391

ADCP+	0.45 514	0.24 469	1.15 555	0.25 410	0.22 493	0.56 524	0.39 526	0.54 457	0.51 479	0.44 486	0.51 458	0.46 456	0.52 526	0.56 417	1.89 586	0.10 347	0.08 374	0.11 388	0.10 366	0.14 445	0.13 430

DPSNet	0.47 518	0.24 469	0.93 531	0.27 472	0.20 469	0.75 550	0.57 559	0.84 569	0.79 547	0.47 501	0.51 458	0.60 514	0.69 551	0.87 530	0.71 531	0.16 497	0.13 487	0.12 426	0.10 366	0.25 531	0.21 524

PSMNet_ROB	0.33 451	0.24 469	0.54 418	0.31 511	0.21 477	0.42 473	0.43 537	0.59 506	0.47 448	0.37 414	0.44 413	0.49 469	0.31 432	0.64 459	0.43 476	0.14 469	0.10 433	0.15 488	0.14 484	0.13 427	0.11 391

LL-Strereo	0.29 417	0.25 474	0.58 436	0.25 410	0.21 477	0.23 242	0.24 413	0.55 467	0.42 393	0.34 374	0.32 268	0.41 420	0.40 482	0.94 544	0.23 349	0.08 219	0.07 290	0.11 388	0.09 324	0.09 261	0.09 300

HCRNet	0.24 334	0.25 474	0.33 197	0.34 525	0.16 389	0.27 308	0.18 218	0.43 340	0.35 312	0.30 302	0.35 309	0.32 340	0.22 290	0.44 359	0.20 287	0.13 443	0.08 374	0.13 447	0.11 405	0.10 326	0.09 300

GMStereo	0.19 222	0.25 474	0.40 291	0.21 214	0.12 189	0.22 221	0.19 262	0.29 159	0.40 376	0.25 213	0.23 176	0.16 145	0.15 179	0.25 212	0.19 272	0.09 298	0.06 172	0.08 181	0.08 238	0.10 326	0.08 242
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
psmorigin	0.50 527	0.25 474	3.03 591	0.24 373	0.19 452	0.38 449	0.22 366	0.50 405	0.44 415	0.64 539	0.68 521	0.71 545	0.51 524	0.85 527	0.45 484	0.14 469	0.17 526	0.13 447	0.14 484	0.16 467	0.21 524

FADNet-RVC-Resample	0.29 417	0.25 474	0.93 531	0.26 444	0.16 389	0.32 392	0.21 340	0.47 375	0.39 360	0.35 391	0.38 342	0.33 347	0.27 372	0.53 398	0.24 360	0.10 347	0.10 433	0.14 473	0.13 471	0.13 427	0.16 472

G-Net	0.46 516	0.25 474	0.86 520	0.34 525	0.28 533	0.90 563	0.35 507	0.47 375	0.45 426	0.68 544	1.22 564	0.64 530	0.60 538	0.61 443	0.57 508	0.16 497	0.14 497	0.17 505	0.13 471	0.22 523	0.19 506

NCC-stereo	0.39 490	0.25 474	0.69 477	0.32 517	0.28 533	0.46 491	0.36 511	0.65 535	0.52 486	0.40 454	0.57 490	0.56 501	0.47 512	0.73 490	0.45 484	0.17 508	0.14 497	0.18 513	0.25 545	0.16 467	0.16 472

Nwc_Net	0.37 478	0.25 474	0.68 476	0.31 511	0.24 514	0.44 483	0.30 480	0.65 535	0.50 475	0.37 414	0.69 525	0.58 509	0.45 503	0.60 436	0.40 464	0.15 482	0.12 475	0.19 521	0.21 528	0.14 445	0.13 430

Abc-Net	0.39 490	0.25 474	0.69 477	0.32 517	0.28 533	0.46 491	0.36 511	0.65 535	0.52 486	0.40 454	0.57 490	0.56 501	0.47 512	0.73 490	0.45 484	0.17 508	0.14 497	0.18 513	0.25 545	0.16 467	0.16 472
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DN-CSS_ROB	0.22 287	0.25 474	0.47 371	0.24 373	0.14 307	0.25 278	0.12 34	0.40 302	0.33 286	0.29 271	0.42 389	0.22 209	0.20 270	0.33 311	0.19 272	0.07 89	0.06 172	0.11 388	0.11 405	0.11 375	0.07 175

LALA_ROB	0.36 468	0.25 474	0.46 363	0.30 505	0.21 477	0.47 497	0.39 526	0.61 518	0.51 479	0.52 518	0.51 458	0.69 542	0.36 459	0.50 380	0.43 476	0.17 508	0.11 457	0.16 499	0.14 484	0.17 484	0.15 463

Wz-Net-MNSev	0.36 468	0.26 485	0.79 500	0.26 444	0.21 477	0.59 531	0.38 521	0.55 467	0.56 503	0.48 504	0.54 476	0.53 491	0.36 459	0.60 436	0.44 481	0.11 386	0.09 408	0.11 388	0.11 405	0.15 459	0.13 430

dd	0.22 287	0.26 485	0.40 291	0.22 275	0.12 189	0.25 278	0.21 340	0.32 199	0.44 415	0.29 271	0.28 219	0.25 249	0.16 195	0.30 291	0.25 370	0.12 424	0.07 290	0.10 331	0.08 238	0.11 375	0.09 300

AF-Net	0.37 478	0.26 485	0.56 428	0.32 517	0.23 506	0.41 466	0.29 469	0.61 518	0.64 523	0.42 473	0.68 521	0.65 531	0.49 519	0.57 421	0.44 481	0.15 482	0.11 457	0.19 521	0.14 484	0.15 459	0.13 430

iResNetv2_ROB	0.27 386	0.26 485	0.72 487	0.23 322	0.13 264	0.29 348	0.18 218	0.52 439	0.49 467	0.37 414	0.45 425	0.39 399	0.25 344	0.34 317	0.20 287	0.08 219	0.06 172	0.07 100	0.05 60	0.12 412	0.09 300

NCCL2	0.35 464	0.26 485	0.49 385	0.36 536	0.22 493	0.41 466	0.41 532	0.53 450	0.42 393	0.47 501	0.46 435	0.61 518	0.39 478	0.55 406	0.37 447	0.16 497	0.13 487	0.21 527	0.21 528	0.16 467	0.16 472

FBW_ROB	0.43 506	0.26 485	0.54 418	0.31 511	0.20 469	0.51 512	0.32 491	0.70 552	0.60 513	0.59 532	0.55 480	0.65 531	0.41 486	1.40 575	0.51 503	0.13 443	0.17 526	0.21 527	0.16 505	0.17 484	0.18 498

ETE_ROB	0.34 459	0.26 485	0.45 355	0.29 496	0.18 431	0.40 462	0.37 515	0.57 492	0.47 448	0.50 507	0.50 452	0.62 520	0.36 459	0.55 406	0.38 449	0.13 443	0.10 433	0.14 473	0.12 444	0.16 467	0.16 472

FINET	0.34 459	0.27 492	0.80 503	0.24 373	0.24 514	0.36 436	0.34 503	0.54 457	0.72 538	0.39 444	0.47 442	0.32 340	0.30 416	0.51 385	0.32 424	0.19 525	0.17 526	0.13 447	0.12 444	0.18 498	0.16 472

SHD	0.42 501	0.27 492	0.81 505	0.31 511	0.25 521	0.42 473	0.22 366	0.66 541	0.94 567	0.63 537	0.60 499	0.59 511	0.47 512	0.59 434	0.58 513	0.15 482	0.13 487	0.16 499	0.16 505	0.20 514	0.22 529

MeshStereo	0.58 542	0.27 492	0.67 471	0.22 275	0.17 410	0.66 541	0.37 515	0.78 560	0.61 516	1.47 590	1.30 567	1.65 576	0.79 557	1.12 561	0.59 514	0.17 508	0.17 526	0.17 505	0.14 484	0.17 484	0.14 451
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
FADNet_RVC	0.30 426	0.28 495	0.83 511	0.23 322	0.15 357	0.30 366	0.17 175	0.49 395	0.37 336	0.30 302	0.38 342	0.30 320	0.27 372	0.52 391	0.31 419	0.14 469	0.14 497	0.14 473	0.16 505	0.21 517	0.23 536

SuperB	0.49 524	0.28 495	2.23 582	0.23 322	0.15 357	0.41 466	0.32 491	0.47 375	0.82 550	0.43 479	0.50 452	0.33 347	0.45 503	0.68 475	1.08 558	0.10 347	0.07 290	0.09 258	0.08 238	0.98 589	0.14 451

RTSC	0.39 490	0.28 495	0.78 494	0.27 472	0.18 431	0.49 508	0.22 366	0.59 506	0.84 557	0.55 527	0.53 473	0.49 469	0.36 459	0.67 474	0.82 540	0.13 443	0.10 433	0.11 388	0.12 444	0.17 484	0.17 485

PA-Net	0.37 478	0.28 495	0.83 511	0.31 511	0.28 533	0.39 457	0.42 535	0.51 422	0.55 500	0.34 374	0.42 389	0.41 420	0.36 459	0.79 514	0.49 495	0.12 424	0.23 551	0.16 499	0.23 538	0.12 412	0.18 498
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-ForestM	1.36 580	0.28 495	0.79 500	0.26 444	0.16 389	2.26 592	1.00 587	1.42 583	1.46 583	2.38 595	2.05 588	5.95 603	2.66 596	2.95 593	2.46 593	0.17 508	0.18 532	0.18 513	0.18 520	0.15 459	0.18 498

NaN_ROB	0.41 498	0.28 495	0.62 455	0.30 505	0.19 452	0.51 512	0.47 547	0.58 501	0.59 509	0.56 528	0.47 442	0.49 469	0.41 486	1.21 567	0.64 525	0.12 424	0.18 532	0.12 426	0.13 471	0.11 375	0.14 451

SANet	0.53 536	0.28 495	0.96 536	0.26 444	0.15 357	0.69 543	0.44 540	0.67 546	1.34 579	0.67 543	0.98 555	0.94 556	0.71 553	0.89 535	0.76 533	0.14 469	0.12 475	0.12 426	0.11 405	0.17 484	0.16 472

w-ln-seven-2	0.36 468	0.29 502	1.06 547	0.27 472	0.18 431	0.37 441	0.30 480	0.50 405	0.54 494	0.45 490	0.55 480	0.45 448	0.41 486	0.62 451	0.49 495	0.10 347	0.10 433	0.12 426	0.11 405	0.14 445	0.11 391

Wz-Net-LNSev	0.34 459	0.29 502	0.91 527	0.26 444	0.21 477	0.47 497	0.31 485	0.54 457	0.54 494	0.44 486	0.52 466	0.50 476	0.35 455	0.39 341	0.39 457	0.11 386	0.11 457	0.10 331	0.09 324	0.14 445	0.13 430

DGSMNet	0.61 547	0.29 502	0.91 527	0.51 562	0.70 575	0.62 537	1.38 596	0.59 506	0.55 500	0.37 414	0.61 506	0.52 486	0.33 442	0.65 465	0.43 476	0.53 568	0.60 586	0.67 573	0.61 581	0.63 570	0.61 581

aanetorigin	0.39 490	0.29 502	1.09 549	0.24 373	0.19 452	0.28 327	0.37 515	0.33 213	0.47 448	0.94 561	0.82 541	0.52 486	0.54 527	0.49 376	0.50 501	0.11 386	0.09 408	0.10 331	0.10 366	0.16 467	0.15 463

DeepPrunerF	0.44 512	0.29 502	1.29 565	0.33 523	0.30 541	0.35 431	0.36 511	0.62 526	1.15 577	0.40 454	0.44 413	0.39 399	0.41 486	0.80 518	0.52 504	0.18 519	0.14 497	0.23 534	0.21 528	0.17 484	0.17 485

ADCPNet	0.48 521	0.29 502	1.60 575	0.27 472	0.23 506	0.70 546	0.38 521	0.53 450	0.51 479	0.51 512	0.59 494	0.67 536	0.56 531	0.60 436	1.14 563	0.15 482	0.18 532	0.14 473	0.23 538	0.19 505	0.19 506

PWC_ROB	0.38 485	0.29 502	0.69 477	0.25 410	0.20 469	0.38 449	0.19 262	0.58 501	0.67 528	0.57 530	0.85 544	0.51 480	0.40 482	0.71 483	0.52 504	0.13 443	0.09 408	0.14 473	0.10 366	0.17 484	0.14 451

w-ln-seven	0.42 501	0.30 509	1.18 556	0.26 444	0.22 493	0.58 528	0.31 485	0.62 526	0.81 549	0.58 531	0.61 506	0.53 491	0.36 459	0.57 421	0.65 527	0.11 386	0.10 433	0.13 447	0.12 444	0.15 459	0.13 430

FC-DCNN v2	0.71 556	0.30 509	0.67 471	0.32 517	0.27 528	0.84 558	0.39 526	0.84 569	0.85 558	1.44 586	1.64 581	2.09 583	1.28 582	1.06 557	0.80 539	0.24 539	0.22 547	0.27 539	0.26 549	0.26 537	0.25 543

HBP-ISP	0.33 451	0.30 509	0.72 487	0.22 275	0.16 389	0.32 392	0.22 366	0.54 457	0.44 415	0.41 463	0.49 450	0.33 347	0.38 472	0.73 490	0.25 370	0.18 519	0.19 536	0.24 536	0.20 525	0.16 467	0.13 430

FC-DCNN	0.70 555	0.30 509	0.69 477	0.32 517	0.27 528	0.81 557	0.39 526	0.79 563	0.82 550	1.41 582	1.58 580	1.98 581	1.26 580	1.02 554	0.77 536	0.24 539	0.22 547	0.27 539	0.26 549	0.26 537	0.26 545

PS-NSSS	0.32 442	0.30 509	0.46 363	0.23 322	0.17 410	0.33 403	0.24 413	0.57 492	0.41 386	0.37 414	0.52 466	0.35 368	0.30 416	0.80 518	0.30 412	0.17 508	0.14 497	0.21 527	0.15 493	0.15 459	0.13 430

PDISCO_ROB	0.43 506	0.30 509	0.67 471	0.43 551	0.36 550	0.67 542	0.32 491	0.72 555	0.76 543	0.43 479	0.53 473	0.63 528	0.40 482	0.66 470	0.47 492	0.21 530	0.12 475	0.21 527	0.19 524	0.25 531	0.20 516

PWCDC_ROB	0.38 485	0.30 509	0.60 444	0.33 523	0.20 469	0.42 473	0.19 262	0.58 501	0.89 559	0.42 473	1.26 566	0.36 373	0.34 451	0.50 380	0.38 449	0.18 519	0.11 457	0.11 388	0.09 324	0.19 505	0.13 430

UDGNet	0.23 304	0.31 516	0.38 268	0.24 373	0.14 307	0.24 264	0.18 218	0.32 199	0.43 400	0.29 271	0.28 219	0.24 241	0.19 261	0.29 276	0.20 287	0.15 482	0.07 290	0.21 527	0.11 405	0.14 445	0.10 356

dad	0.28 406	0.31 516	0.44 344	0.21 214	0.14 307	0.30 366	0.20 309	0.33 213	0.49 467	0.44 486	0.44 413	0.45 448	0.21 277	0.41 350	0.26 383	0.20 528	0.11 457	0.20 525	0.11 405	0.14 445	0.10 356

ccnet	0.42 501	0.31 516	0.48 380	0.27 472	0.32 545	0.60 534	0.32 491	0.65 535	0.46 443	0.53 524	0.66 517	0.56 501	0.45 503	0.72 488	0.61 518	0.26 543	0.19 536	0.24 536	0.21 528	0.26 537	0.22 529

Syn2CoEx	0.36 468	0.31 516	0.78 494	0.34 525	0.21 477	0.41 466	0.28 463	0.61 518	0.49 467	0.42 473	0.56 487	0.45 448	0.44 500	0.69 477	0.38 449	0.17 508	0.14 497	0.15 488	0.12 444	0.13 427	0.12 414

FCDSN-DC	0.63 548	0.31 516	0.61 447	0.36 536	0.30 541	0.65 539	0.37 515	0.66 541	0.68 531	1.14 573	1.54 578	1.71 578	1.26 580	0.92 540	0.64 525	0.24 539	0.22 547	0.27 539	0.26 549	0.27 542	0.27 549
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RGC	0.39 490	0.32 521	0.64 465	0.34 525	0.27 528	0.40 462	0.29 469	0.57 492	0.53 490	0.45 490	0.64 514	0.62 520	0.45 503	0.72 488	0.39 457	0.15 482	0.15 512	0.21 527	0.20 525	0.18 498	0.19 506

MSMD_ROB	0.60 546	0.33 522	0.61 447	0.30 505	0.25 521	0.86 560	0.35 507	0.55 467	0.67 528	1.10 571	1.49 575	1.76 579	0.97 571	0.88 533	0.49 495	0.23 533	0.21 543	0.27 539	0.27 552	0.25 531	0.24 541

PVD	0.58 542	0.34 523	0.84 516	0.39 546	0.31 544	0.59 531	0.47 547	0.80 564	1.25 578	0.92 560	1.09 558	0.79 549	0.82 561	0.85 527	0.76 533	0.21 530	0.18 532	0.22 533	0.18 520	0.27 542	0.35 559

ADCMid	0.49 524	0.34 523	1.13 554	0.26 444	0.21 477	0.51 512	0.37 515	0.57 492	0.54 494	0.75 552	0.66 517	0.62 520	0.64 548	0.64 459	1.68 580	0.13 443	0.12 475	0.17 505	0.17 514	0.20 514	0.17 485

FADNet-RVC	0.31 433	0.35 525	0.78 494	0.25 410	0.20 469	0.33 403	0.20 309	0.49 395	0.40 376	0.34 374	0.39 355	0.41 420	0.29 403	0.63 457	0.31 419	0.13 443	0.14 497	0.14 473	0.15 493	0.19 505	0.19 506

PASM	0.45 514	0.35 525	0.90 526	0.35 534	0.33 546	0.39 457	0.38 521	0.50 405	0.61 516	0.52 518	0.51 458	0.62 520	0.45 503	0.93 542	0.48 493	0.26 543	0.29 561	0.29 549	0.33 558	0.29 548	0.26 545

CSAN	0.50 527	0.35 525	0.78 494	0.36 536	0.23 506	0.56 524	0.59 562	0.61 518	0.70 535	0.64 539	0.78 536	0.65 531	0.60 538	1.38 574	0.62 520	0.21 530	0.17 526	0.20 525	0.20 525	0.18 498	0.18 498

FADNet	0.32 442	0.36 528	0.74 492	0.23 322	0.22 493	0.37 441	0.19 262	0.53 450	0.48 458	0.32 342	0.36 319	0.43 433	0.32 439	0.64 459	0.25 370	0.16 497	0.16 519	0.14 473	0.16 505	0.24 529	0.19 506

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 468	0.36 528	0.53 415	0.34 525	0.19 452	0.51 512	0.24 413	0.55 467	0.38 350	0.41 463	0.47 442	0.47 458	0.27 372	0.73 490	0.30 412	0.36 561	0.19 536	0.27 539	0.17 514	0.26 537	0.23 536

MANE	1.41 582	0.36 528	0.74 492	0.43 551	0.41 554	2.16 591	0.80 577	2.39 598	3.38 593	2.22 594	3.06 596	3.54 596	2.73 597	2.15 590	1.94 588	0.28 551	0.27 557	0.30 551	0.46 568	0.28 547	0.34 558

ELAS_RVC	0.74 561	0.36 528	1.00 540	0.37 542	0.33 546	0.88 561	0.93 584	0.83 568	1.08 573	1.35 578	1.33 569	1.24 567	1.33 584	1.06 557	0.95 551	0.27 548	0.25 555	0.29 549	0.27 552	0.30 549	0.30 551
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 561	0.36 528	0.85 519	0.36 536	0.33 546	1.36 582	0.77 575	0.93 573	0.92 563	1.41 582	1.53 577	1.16 566	1.17 576	0.95 547	1.03 555	0.26 543	0.25 555	0.28 545	0.28 556	0.31 550	0.30 551
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
StereoAnything_RVC	0.13 73	0.37 533	0.36 237	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	0.20 126	0.10 1	0.09 298	0.05 34	0.06 42	0.04 1	0.24 529	0.05 34

EDNetEfficient	0.63 548	0.37 533	2.40 586	0.26 444	0.25 521	0.38 449	0.49 553	0.41 314	1.06 572	1.38 579	0.87 548	0.62 520	0.95 568	0.65 465	1.65 579	0.11 386	0.09 408	0.10 331	0.11 405	0.19 505	0.17 485

XQC	0.43 506	0.37 533	0.96 536	0.34 525	0.25 521	0.53 522	0.34 503	0.60 514	0.73 541	0.51 512	0.46 435	0.57 506	0.47 512	0.70 480	0.72 532	0.17 508	0.12 475	0.18 513	0.15 493	0.25 531	0.23 536

WZ-Net	0.52 535	0.38 536	1.90 579	0.30 505	0.24 514	0.57 527	0.48 551	0.62 526	0.78 546	0.50 507	0.71 526	0.68 540	0.54 527	0.98 551	0.84 541	0.13 443	0.10 433	0.11 388	0.12 444	0.19 505	0.20 516

SAMSARA	0.56 538	0.39 537	0.80 503	0.60 567	0.46 559	1.00 567	1.23 595	0.67 546	0.68 531	0.71 547	0.54 476	0.89 555	0.57 534	0.81 521	0.62 520	0.19 525	0.22 547	0.18 513	0.18 520	0.27 542	0.25 543

z-mn7	0.44 512	0.40 538	1.09 549	0.25 410	0.18 431	0.61 535	0.34 503	0.56 482	0.93 565	0.43 479	0.96 552	0.53 491	0.39 478	0.94 544	0.59 514	0.10 347	0.09 408	0.10 331	0.10 366	0.14 445	0.13 430

ADCS	0.58 542	0.40 538	1.35 568	0.29 496	0.24 514	0.55 523	0.45 541	0.67 546	0.83 554	0.76 553	0.71 526	0.68 540	0.60 538	0.76 504	2.23 591	0.16 497	0.16 519	0.16 499	0.17 514	0.22 523	0.22 529

AnyNet_C32	0.51 531	0.40 538	1.10 553	0.29 496	0.28 533	0.59 531	0.58 560	0.54 457	0.60 513	0.62 535	0.66 517	0.54 495	0.54 527	0.78 512	1.74 583	0.15 482	0.14 497	0.15 488	0.17 514	0.20 514	0.20 516

LSM	1.64 589	0.40 538	2.56 588	2.02 598	17.61 611	0.51 512	0.52 555	0.61 518	0.76 543	0.82 555	1.11 560	0.63 528	0.54 527	0.75 499	0.49 495	0.16 497	0.24 553	0.18 513	0.21 528	0.25 531	2.42 601

PSMNet-RUCA	0.37 478	0.41 542	0.66 470	0.46 556	0.41 554	0.34 416	0.25 430	0.57 492	0.45 426	0.39 444	0.52 466	0.43 433	0.33 442	0.41 350	0.29 404	0.25 542	0.14 497	0.33 555	0.21 528	0.31 550	0.22 529

Wz-Net-SNSev	0.43 506	0.41 542	1.27 563	0.30 505	0.21 477	0.44 483	0.41 532	0.61 518	0.65 524	0.46 494	0.65 515	0.62 520	0.39 478	0.74 498	0.59 514	0.12 424	0.11 457	0.12 426	0.13 471	0.16 467	0.14 451

MSAF-DinoV2	0.76 563	0.44 544	1.98 580	0.49 561	0.16 389	0.58 528	0.31 485	0.81 566	0.83 554	0.41 463	0.52 466	0.98 560	0.58 535	4.97 601	1.03 555	0.11 386	0.07 290	0.10 331	0.24 540	0.27 542	0.26 545

zh-mn7	0.46 516	0.45 545	1.48 571	0.25 410	0.19 452	0.44 483	0.29 469	0.56 482	0.82 550	0.65 541	0.96 552	0.49 469	0.38 472	0.88 533	0.63 523	0.12 424	0.10 433	0.11 388	0.11 405	0.13 427	0.14 451

GASNet	0.36 468	0.46 546	0.88 523	0.34 525	0.23 506	0.35 431	0.22 366	0.60 514	0.53 490	0.40 454	0.37 328	0.45 448	0.30 416	0.79 514	0.35 440	0.15 482	0.10 433	0.14 473	0.14 484	0.22 523	0.12 414

UDG	0.40 496	0.46 546	0.49 385	0.40 548	0.35 549	0.47 497	0.27 448	0.54 457	0.47 448	0.39 444	0.45 425	0.59 511	0.44 500	0.46 365	0.39 457	0.26 543	0.19 536	0.48 564	0.22 536	0.34 554	0.26 545

CC-Net-ROB	0.43 506	0.47 548	0.65 466	0.37 542	0.23 506	0.51 512	0.29 469	0.66 541	0.49 467	0.46 494	0.51 458	0.48 464	0.38 472	0.96 548	0.35 440	0.34 559	0.23 551	0.55 568	0.25 545	0.31 550	0.20 516

GANetREF_RVC	0.43 506	0.47 548	0.69 477	0.38 544	0.20 469	0.51 512	0.48 551	0.66 541	0.66 525	0.46 494	0.46 435	0.50 476	0.44 500	0.90 538	0.39 457	0.27 548	0.21 543	0.32 553	0.18 520	0.27 542	0.22 529
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
SQANet	0.40 496	0.48 550	0.67 471	0.48 558	0.39 551	0.48 503	0.22 366	0.51 422	0.43 400	0.40 454	0.47 442	0.47 458	0.33 442	0.54 404	0.32 424	0.36 561	0.15 512	0.40 560	0.21 528	0.45 560	0.31 554

Consistency-Raft	0.55 537	0.48 550	1.02 543	0.45 554	0.49 562	0.49 508	0.47 547	0.72 555	0.72 538	0.45 490	0.82 541	0.47 458	0.60 538	0.50 380	0.63 523	0.39 565	0.39 569	0.44 562	0.51 573	0.52 563	0.37 560

RTS	0.78 564	0.48 550	4.68 594	0.34 525	0.28 533	1.12 571	0.46 543	0.62 526	1.03 569	0.73 548	0.89 549	0.60 514	0.59 536	1.61 578	1.16 566	0.14 469	0.11 457	0.15 488	0.15 493	0.21 517	0.19 506

RTSA	0.78 564	0.48 550	4.68 594	0.34 525	0.28 533	1.12 571	0.46 543	0.62 526	1.03 569	0.73 548	0.89 549	0.60 514	0.59 536	1.61 578	1.16 566	0.14 469	0.11 457	0.15 488	0.15 493	0.21 517	0.19 506

NVStereoNet_ROB	0.67 552	0.49 554	0.83 511	0.48 558	0.40 553	0.51 512	0.46 543	0.70 552	0.77 545	0.84 556	1.72 582	1.02 561	0.83 562	1.23 568	0.79 538	0.32 557	0.38 568	0.40 560	0.46 568	0.36 556	0.41 564
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	0.41 498	0.50 555	0.48 380	0.44 553	0.39 551	0.46 491	0.32 491	0.50 405	0.43 400	0.45 490	0.52 466	0.57 506	0.36 459	0.48 371	0.33 431	0.33 558	0.21 543	0.55 568	0.25 545	0.37 557	0.32 557

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 531	0.50 555	0.86 520	0.39 546	0.24 514	0.84 558	0.55 558	0.56 482	0.62 518	0.60 533	0.68 521	0.62 520	0.42 495	1.13 562	0.43 476	0.23 533	0.27 557	0.27 539	0.35 560	0.25 531	0.29 550

zh-sn7	0.48 521	0.51 557	1.43 570	0.29 496	0.20 469	0.47 497	0.39 526	0.57 492	0.62 518	0.52 518	0.81 539	0.52 486	0.56 531	1.05 556	0.87 545	0.12 424	0.13 487	0.13 447	0.13 471	0.17 484	0.16 472

MFN_U_SF_RVC	0.56 538	0.51 557	1.19 557	0.38 544	0.22 493	0.69 543	0.27 448	0.80 564	0.67 528	0.73 548	0.74 531	0.87 552	0.61 547	0.81 521	0.76 533	0.29 553	0.27 557	0.32 553	0.37 564	0.32 553	0.31 554

EDNetEfficientorigin	7.51 603	0.52 559	140.47 622	0.25 410	0.17 410	0.42 473	0.29 469	0.47 375	1.03 569	1.28 576	1.02 556	0.83 551	0.84 563	0.75 499	0.99 553	0.10 347	0.09 408	0.12 426	0.10 366	0.21 517	0.22 529

anonymity	0.56 538	0.54 560	0.70 483	0.47 557	0.61 571	0.56 524	0.43 537	0.69 550	0.49 467	0.63 537	0.55 480	0.54 495	0.60 538	0.61 443	0.57 508	0.55 571	0.53 579	0.50 565	0.54 576	0.51 562	0.56 574

Wz-Net-TNSev	0.51 531	0.58 561	1.61 577	0.25 410	0.21 477	0.65 539	0.45 541	0.63 533	0.69 533	0.51 512	0.54 476	0.71 545	0.60 538	1.00 552	0.77 536	0.15 482	0.15 512	0.13 447	0.15 493	0.21 517	0.20 516

AnyNet_C01	0.65 550	0.58 561	2.60 589	0.32 517	0.26 526	0.88 561	0.61 563	0.63 533	0.62 518	0.68 544	0.96 552	0.76 548	0.60 538	0.96 548	1.43 575	0.16 497	0.16 519	0.17 505	0.17 514	0.23 526	0.23 536

GCST	0.47 518	0.60 563	0.57 431	1.04 586	0.48 561	0.38 449	0.11 21	0.40 302	0.32 274	0.41 463	0.34 298	0.29 304	0.17 221	0.46 365	0.19 272	0.69 578	0.42 571	0.79 580	0.62 582	0.62 569	0.46 569

SPS-STEREO	0.69 554	0.61 564	0.98 538	0.52 564	0.57 569	0.74 548	0.50 554	0.78 560	0.62 518	0.95 563	0.86 545	0.94 556	0.70 552	1.01 553	0.87 545	0.58 574	0.51 576	0.50 565	0.50 572	0.55 565	0.58 576
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	0.57 541	0.62 565	0.87 522	0.63 569	0.44 558	0.73 547	0.37 515	0.65 535	0.66 525	0.51 512	0.75 532	0.66 535	0.45 503	0.69 477	0.46 490	0.53 568	0.34 566	0.55 568	0.35 560	0.60 568	0.45 566

Ntro	0.58 542	0.64 566	0.92 529	0.66 570	0.50 564	0.77 551	0.36 511	0.66 541	0.70 535	0.50 507	0.59 494	0.65 531	0.51 524	0.75 499	0.45 484	0.56 572	0.32 565	0.56 571	0.34 559	0.63 570	0.46 569

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 553	0.64 566	1.06 547	0.45 554	0.27 528	1.40 584	0.58 560	0.78 560	0.92 563	0.84 556	0.86 545	0.88 554	0.68 550	1.33 573	0.68 530	0.37 563	0.29 561	0.34 556	0.36 563	0.43 558	0.37 560

SGM+DAISY	0.87 566	0.66 568	1.30 566	0.51 562	0.60 570	1.03 568	0.84 581	0.76 558	0.73 541	1.39 580	1.51 576	1.31 570	1.22 578	1.11 559	1.08 558	0.57 573	0.53 579	0.51 567	0.51 573	0.54 564	0.61 581

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 237	0.72 569	0.70 483	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	0.13 110	0.35 560	0.04 2	0.08 181	0.07 163	0.11 375	0.23 536

coex-ft	3.44 597	0.73 570	48.55 620	0.24 373	0.19 452	0.50 511	0.43 537	0.47 375	2.40 590	7.03 604	1.20 563	0.97 559	2.23 593	0.73 490	1.92 587	0.12 424	0.15 512	0.14 473	0.12 444	0.21 517	0.43 565

JetBlue	1.14 578	0.76 571	2.36 584	0.59 566	0.75 577	3.04 595	1.78 598	1.11 576	0.90 561	0.94 561	1.10 559	1.66 577	1.28 582	2.09 588	1.72 582	0.43 567	0.36 567	0.38 558	0.38 566	0.58 567	0.56 574

MFMNet_re	0.72 557	0.76 571	0.99 539	0.62 568	0.70 575	0.77 551	0.67 566	0.75 557	0.83 554	0.78 554	0.86 545	0.69 542	0.78 556	0.71 483	0.61 518	0.66 577	0.59 585	0.61 572	0.58 580	0.68 576	0.71 585

ACVNet_1	0.72 557	0.81 573	1.37 569	0.72 573	0.53 567	0.77 551	0.42 535	0.85 572	0.90 561	0.74 551	0.75 532	1.32 571	0.72 554	1.02 554	0.55 507	0.54 570	0.31 564	0.71 575	0.35 560	0.64 572	0.45 566

ACVNet-4b	0.72 557	0.81 573	1.33 567	0.72 573	0.50 564	0.80 556	0.31 485	0.71 554	0.80 548	0.50 507	0.72 530	0.95 558	0.43 499	0.96 548	1.20 570	1.13 595	0.21 543	0.76 577	0.45 567	0.65 573	0.46 569

IMH-64-1	0.91 568	0.86 575	0.84 516	0.97 581	0.75 577	0.92 564	0.71 568	1.27 578	1.10 574	0.89 558	1.45 572	1.14 563	0.96 569	1.19 564	0.84 541	0.74 579	0.51 576	0.97 583	0.55 577	0.84 580	0.60 578

IMH-64	0.91 568	0.86 575	0.84 516	0.97 581	0.75 577	0.92 564	0.71 568	1.27 578	1.10 574	0.89 558	1.45 572	1.14 563	0.96 569	1.19 564	0.84 541	0.74 579	0.51 576	0.97 583	0.55 577	0.84 580	0.60 578

ACVNet_2	0.89 567	0.87 577	1.25 561	0.82 576	0.62 572	0.97 566	0.62 564	1.14 577	1.42 581	1.00 566	1.40 570	1.47 574	0.84 563	1.11 559	0.66 528	0.61 575	0.43 572	0.78 578	0.49 570	0.75 577	0.52 572

test_for_model	0.29 417	0.89 578	0.34 207	0.69 571	0.49 562	0.20 166	0.16 137	0.30 178	0.23 160	0.28 244	0.15 93	0.13 86	0.11 84	0.17 67	0.13 110	0.29 553	0.10 433	0.06 42	0.04 1	0.86 582	0.18 498

WAO-7	1.01 572	0.89 578	0.93 531	0.83 578	0.66 574	1.18 573	0.81 579	1.40 582	1.57 584	1.11 572	1.76 584	1.45 573	1.19 577	1.50 577	1.14 563	0.61 575	0.62 589	0.70 574	0.68 584	0.66 575	0.60 578

RainbowNet	0.72 557	0.89 578	1.02 543	0.82 576	0.63 573	0.78 554	0.52 555	0.81 566	0.93 565	0.60 533	0.79 537	0.80 550	0.60 538	0.80 518	0.57 508	0.78 582	0.55 582	0.78 578	0.49 570	0.76 578	0.58 576

DispFullNet	0.66 551	0.89 578	1.59 574	0.77 575	1.21 592	0.51 512	0.23 391	0.59 506	0.72 538	0.69 546	0.61 506	0.69 542	0.91 567	0.79 514	0.48 493	0.27 548	0.12 475	0.73 576	0.30 557	0.65 573	0.40 563

WAO-6	1.07 576	0.93 582	0.92 529	0.96 580	0.78 580	1.28 579	0.75 572	1.34 580	2.00 588	1.02 568	1.54 578	1.59 575	1.22 578	1.31 572	1.14 563	0.78 582	0.55 582	1.02 587	0.75 588	0.83 579	0.69 584

IMH	1.05 575	0.95 583	1.00 540	1.01 583	0.78 580	1.11 570	0.68 567	1.38 581	1.43 582	1.00 566	1.72 582	1.43 572	1.14 573	1.73 583	0.89 547	1.09 592	0.55 582	0.99 585	0.57 579	0.87 583	0.62 583

LVE	1.13 577	1.02 584	1.28 564	1.01 583	0.80 583	1.29 580	0.81 579	1.47 585	1.96 586	1.07 570	1.90 585	1.90 580	1.01 572	1.48 576	0.91 548	0.93 589	0.61 588	0.94 582	0.69 585	0.87 583	0.75 589

TorneroNet-64	1.43 583	1.03 585	1.20 558	1.10 587	0.86 586	2.26 592	0.73 571	1.84 591	3.84 598	1.25 575	2.25 592	2.69 592	1.42 585	1.76 585	1.43 575	0.76 581	0.50 574	1.09 588	0.66 583	1.23 592	0.76 590

Dean	1.17 579	1.04 586	1.49 573	1.03 585	0.78 580	1.20 576	0.77 575	1.48 586	1.96 586	1.28 576	1.99 587	2.15 584	1.14 573	1.25 569	1.00 554	0.81 584	0.60 586	1.01 586	0.69 585	0.92 587	0.74 588

TorneroNet	2.22 593	1.08 587	1.24 560	1.14 591	0.90 587	5.58 599	0.80 577	2.12 596	8.69 604	2.58 596	5.42 601	3.88 597	1.97 591	1.78 587	1.87 585	0.86 585	0.54 581	1.15 592	0.74 587	1.23 592	0.85 591

WAO-8	1.46 585	1.10 588	1.09 549	1.10 587	0.84 584	2.06 588	0.75 572	1.84 591	3.83 596	1.44 586	2.21 590	2.15 584	1.43 586	3.17 594	1.19 568	0.91 587	0.65 591	1.09 588	0.79 589	0.90 585	0.71 585

Venus	1.46 585	1.10 588	1.09 549	1.10 587	0.84 584	2.06 588	0.75 572	1.84 591	3.83 596	1.44 586	2.21 590	2.15 584	1.43 586	3.17 594	1.19 568	0.91 587	0.65 591	1.09 588	0.79 589	0.90 585	0.71 585

MADNet+	1.01 572	1.16 590	4.72 596	0.70 572	0.47 560	1.24 577	0.96 585	0.97 574	0.89 559	0.65 541	0.77 535	0.87 552	0.85 565	2.09 588	1.68 580	0.38 564	0.39 569	0.31 552	0.27 552	0.43 558	0.39 562

PWCK	1.00 570	1.17 591	1.70 578	0.91 579	0.41 554	1.19 575	0.92 583	1.10 575	1.14 576	1.16 574	1.14 561	1.25 568	0.88 566	1.75 584	1.04 557	0.87 586	0.50 574	0.87 581	0.53 575	0.96 588	0.52 572

UNDER WATER-64	1.55 587	1.19 592	2.52 587	1.31 592	0.95 588	2.12 590	1.21 594	1.45 584	3.19 592	1.43 585	1.32 568	2.64 591	2.04 592	1.63 580	1.83 584	1.11 593	0.67 593	1.28 593	0.92 592	1.19 590	1.02 594

UNDER WATER	1.59 588	1.22 593	2.36 584	1.38 593	1.03 589	1.67 587	1.10 591	1.54 589	3.63 594	1.44 586	1.47 574	2.85 593	2.25 594	1.67 581	1.94 588	1.06 591	0.62 589	1.31 594	0.93 593	1.21 591	1.02 594

notaker	1.45 584	1.34 594	1.48 571	1.40 594	1.07 590	1.18 573	0.85 582	1.48 586	1.40 580	1.51 591	3.46 597	2.40 589	1.81 590	1.76 585	1.45 578	1.11 593	0.69 594	1.38 595	0.87 591	1.31 594	0.97 593

ktn	1.77 591	1.36 595	1.22 559	1.43 595	1.14 591	1.52 585	1.08 590	1.51 588	3.96 599	2.77 598	4.69 599	3.35 595	1.46 588	1.69 582	1.25 572	1.43 597	0.77 595	1.45 596	0.99 594	1.32 595	0.96 592

KSHMR	1.89 592	1.36 595	1.60 575	1.47 596	1.22 593	1.38 583	1.06 589	1.79 590	5.97 602	1.42 584	5.65 602	2.98 594	1.14 573	2.23 591	1.20 570	1.27 596	1.12 596	1.46 597	1.10 596	1.32 595	1.15 596

HanzoNet	2.97 596	1.69 597	2.29 583	1.74 597	1.33 594	1.53 586	1.03 588	1.99 594	2.64 591	5.51 602	5.16 600	5.90 602	6.82 604	4.32 600	3.29 596	3.16 602	2.02 602	1.92 598	2.87 603	2.24 599	1.89 599

MADNet++	2.26 594	1.80 598	2.06 581	2.13 600	1.97 597	2.61 594	1.79 599	2.38 597	2.16 589	2.75 597	2.65 594	2.38 588	2.43 595	3.17 594	3.21 595	2.17 600	1.95 600	1.94 599	1.63 598	2.06 598	2.01 600

BEATNet-Init1	4.73 601	2.61 599	13.29 610	0.58 565	0.53 567	10.12 606	3.33 601	4.83 602	5.01 601	8.75 606	8.51 604	14.08 613	7.60 605	7.70 606	5.34 602	0.28 551	0.28 560	0.34 556	0.37 564	0.57 566	0.45 566

JetRed	2.30 595	2.64 600	6.12 598	1.12 590	1.38 595	5.85 601	3.29 600	1.99 594	1.67 585	1.98 593	1.95 586	2.16 587	1.60 589	2.48 592	4.10 599	1.05 590	1.60 597	1.09 588	1.01 595	1.67 597	1.28 597

DPSimNet_ROB	4.34 599	4.23 601	6.89 600	3.67 601	3.68 598	4.75 596	5.21 603	2.67 599	3.68 595	5.82 603	3.95 598	5.57 599	6.72 603	3.46 598	4.48 600	4.05 605	2.88 603	4.68 605	3.12 605	3.69 601	3.62 604

DGTPSM_ROB	8.34 604	5.10 602	10.37 608	5.31 603	10.18 604	8.33 603	23.60 612	6.06 604	13.41 611	4.90 599	10.87 609	5.65 600	10.44 606	6.17 602	12.59 607	3.74 603	7.55 606	3.69 603	7.26 608	4.14 603	7.46 606

DPSMNet_ROB	8.40 605	5.11 603	10.49 609	5.58 604	10.25 605	8.34 604	23.62 613	6.07 605	13.45 612	4.93 600	10.88 610	5.66 601	10.44 606	6.24 603	12.64 608	3.98 604	7.61 607	3.76 604	7.30 609	4.20 604	7.51 607

USTest	6.88 602	5.23 604	5.63 597	7.22 605	7.29 601	14.34 609	22.76 608	8.48 606	9.32 605	5.42 601	6.39 603	6.29 605	6.64 602	6.92 604	8.62 606	1.94 598	3.29 604	2.16 601	2.55 602	3.85 602	3.29 603

TCMNet-wrong-test	4.29 598	5.57 605	4.65 593	11.33 609	10.39 606	5.73 600	4.48 602	4.13 601	1.02 568	1.91 592	2.39 593	6.16 604	3.62 598	3.84 599	4.50 601	1.99 599	0.47 573	1.97 600	1.69 599	5.69 605	4.31 605

ASD4		6.65 606

Anonymous_1	16.62 614	9.35 607	9.84 602	10.66 606	14.64 609	18.66 614	27.12 614	12.64 612	13.51 613	10.76 612	10.30 608	10.13 607	10.60 608	11.06 612	12.74 609	15.87 617	7.74 608	16.92 614	43.48 618	58.66 621	7.68 608

xxxxx1	15.27 610	9.54 608	10.31 603	20.13 613	18.88 612	17.08 610	23.03 609	10.36 609	10.99 607	9.21 607	9.62 605	10.74 608	10.61 609	10.72 609	13.89 612	7.97 610	9.20 612	31.85 619	44.72 619	12.84 609	13.69 611

tt_ll	15.27 610	9.54 608	10.31 603	20.13 613	18.88 612	17.08 610	23.03 609	10.36 609	10.99 607	9.21 607	9.62 605	10.74 608	10.61 609	10.72 609	13.89 612	7.97 610	9.20 612	31.85 619	44.72 619	12.84 609	13.69 611

ff	15.27 610	9.54 608	10.31 603	20.13 613	18.88 612	17.08 610	23.03 609	10.36 609	10.99 607	9.21 607	9.62 605	10.74 608	10.61 609	10.72 609	13.89 612	7.97 610	9.20 612	31.85 619	44.72 619	12.84 609	13.69 611

DPSM_ROB	11.49 608	9.87 611	10.35 606	11.13 607	11.31 607	19.11 615	27.51 615	13.37 613	14.21 614	10.31 610	11.06 611	10.96 611	11.27 612	11.96 613	13.59 610	6.78 608	8.19 609	6.03 607	7.09 606	7.93 606	7.73 609

DPSM	11.49 608	9.87 611	10.35 606	11.13 607	11.31 607	19.11 615	27.51 615	13.37 613	14.21 614	10.31 610	11.06 611	10.96 611	11.27 612	11.96 613	13.59 610	6.78 608	8.19 609	6.03 607	7.09 606	7.93 606	7.73 609

DLNR_Zeroshot_test	10.44 606	12.10 613	19.93 613	106.08 622	23.66 619	0.14 27	0.13 61	3.22 600	0.17 65	0.16 130	0.23 176	0.16 145	0.10 51	0.31 298	0.15 168	2.36 601	0.06 172	0.07 100	0.07 163	39.70 620	0.06 96

PML	16.10 613	12.82 614	6.78 599	5.23 602	7.76 602	33.92 617	66.56 621	5.30 603	10.28 606	26.12 620	68.59 621	20.51 615	13.49 614	10.06 608	6.78 605	5.96 607	2.00 601	6.04 609	2.18 600	8.96 608	2.60 602

LRCNet_RVC	10.90 607	14.34 615	9.35 601	15.35 610	8.04 603	1.08 569	0.34 503	8.78 607	0.70 535	12.63 613	16.05 613	9.85 606	6.54 601	8.57 607	6.34 604	20.27 618	5.40 605	23.70 616	21.88 615	14.87 612	13.83 614

CasAABBNet	23.10 617	19.86 616	20.64 614	22.47 616	22.73 616	38.41 619	55.50 620	26.89 618	28.70 619	20.61 616	22.15 617	22.08 618	22.75 618	23.99 617	27.36 619	13.59 613	16.48 616	12.14 610	14.27 611	15.95 613	15.53 616

FlowAnything	23.14 618	19.87 617	20.79 615	22.50 617	22.74 617	38.39 618	55.46 618	26.89 618	28.72 620	20.77 618	22.29 619	22.07 617	22.72 617	23.99 617	27.41 621	13.60 614	16.55 618	12.15 611	14.36 613	15.97 614	15.52 615

Selective-RAFT-Error	23.16 619	19.93 618	20.87 616	22.54 618	22.81 618	38.52 621	55.47 619	27.01 621	28.83 621	20.66 617	22.25 618	22.09 619	22.80 620	24.09 619	27.36 619	13.61 615	16.48 616	12.15 611	14.28 612	15.99 615	15.57 617

LSM0	24.24 620	19.98 619	22.32 617	24.22 619	40.14 621	38.48 620	55.20 617	26.95 620	28.57 618	20.49 615	21.83 615	22.26 620	22.75 618	24.22 620	27.30 618	13.66 616	16.32 615	12.19 613	14.15 610	16.10 616	17.66 618

HaxPig	17.72 615	20.22 620	19.73 612	16.53 611	16.51 610	9.27 605	9.33 604	14.34 615	13.27 610	18.65 614	18.70 614	17.35 614	16.77 615	17.04 615	16.45 615	22.05 619	20.89 619	22.27 615	21.53 614	21.29 617	22.13 619

MEDIAN_ROB	21.21 616	24.62 621	23.47 618	19.58 612	19.65 615	13.22 608	10.96 605	17.88 616	17.00 616	22.14 619	22.02 616	20.86 616	20.36 616	21.06 616	19.71 616	25.63 620	24.13 620	26.21 617	25.20 616	25.17 618	25.38 620

AVERAGE_ROB	25.43 621	29.06 622	27.24 619	24.63 620	24.20 620	17.73 613	12.61 606	22.29 617	21.39 617	26.79 621	26.16 620	25.20 621	24.64 621	25.07 621	23.53 617	29.96 621	28.40 621	30.60 618	29.58 617	29.72 619	29.84 621

test_example2	101.33 622	108.28 623	68.15 621	98.43 621	106.93 622	89.75 622	102.43 622	36.80 622	97.65 622	129.04 622	130.15 622	65.26 622	66.62 622	92.11 622	80.24 622	144.10 622	199.48 622	81.81 622	103.01 622	125.01 622	101.27 622

ccccc		256.29 624		354.40 623	364.36 623	149.10 623		152.89 623		153.93 623		164.00 623		268.02 623		390.55 623	349.22 623	244.59 623	219.82 623	412.30 623

Low-res two-view benchmark