Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

eqd_so	0.10 2	0.07 2	0.14 9	0.18 55	0.11 126	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

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

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

dfa	0.10 2	0.07 2	0.14 9	0.18 55	0.11 126	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

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

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

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

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

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

wdaf	0.10 2	0.07 2	0.14 9	0.17 21	0.12 189	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

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

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

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

asda	0.11 35	0.11 163	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

fesf	0.10 2	0.08 19	0.15 25	0.19 107	0.13 264	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

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

waafd	0.11 35	0.09 60	0.14 9	0.20 169	0.08 9	0.17 85	0.14 81	0.26 114	0.21 128	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

StereoAnything_RVC	0.13 73	0.37 533	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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
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

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

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

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
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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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
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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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)
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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASD4		6.65 606

Low-res two-view benchmark