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

AnonymousM	2.71 258	6.75 513	0.98 1	0.73 184	0.06 27	2.41 162	0.53 227	5.30 191	3.05 128	4.75 215	2.09 112	1.89 168	1.01 160	1.88 85	0.51 109	0.01 237	0.02 239	17.42 534	4.76 534	0.02 72	0.01 18

MLG-Stereo_test1	0.67 30	0.23 29	1.05 2	0.06 32	1.40 366	1.24 29	0.00 1	3.56 77	1.36 48	0.06 1	0.04 11	0.08 30	0.10 11	4.03 148	0.14 9	0.01 237	0.07 371	0.00 1	0.01 301	0.01 23	0.02 87

castereo	0.87 52	0.60 274	1.07 3	0.34 128	0.17 128	1.89 110	0.79 302	4.84 152	2.05 65	0.65 103	2.55 128	0.31 82	0.40 78	1.02 35	0.38 68	0.01 237	0.09 395	0.00 1	0.24 448	0.03 117	0.02 87

dual_stereo	0.56 21	0.32 86	1.08 4	0.07 41	0.11 79	0.77 6	0.03 31	3.60 79	1.17 46	0.12 4	0.03 5	0.20 50	0.11 15	2.77 108	0.51 109	0.00 1	0.14 437	0.00 1	0.16 409	0.00 1	0.02 87

MLG-Stereo	0.72 40	0.23 29	1.13 5	0.06 32	0.16 118	1.24 29	0.00 1	3.84 98	1.40 49	0.06 1	0.03 5	0.08 30	0.10 11	5.71 205	0.16 11	0.01 237	0.06 351	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.02 87

IGEV-RUCA	0.81 49	0.15 1	1.13 5	0.52 155	0.32 208	2.13 133	0.51 225	3.46 67	1.71 57	0.95 116	0.16 16	0.24 66	0.55 112	2.81 110	0.41 73	0.12 434	0.21 473	0.20 485	0.25 453	0.21 379	0.20 393

Selective-IGEV	1.23 103	0.18 8	1.13 5	0.07 41	0.17 128	2.38 159	0.54 230	6.10 232	2.51 85	0.41 70	3.20 149	0.26 69	0.29 50	6.94 284	0.16 11	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.11 395	0.04 146	0.10 302

SGD-Stereo	0.69 34	0.30 68	1.15 8	0.25 104	0.12 92	1.26 40	0.29 167	1.87 6	0.62 1	0.50 91	0.51 41	0.08 30	0.11 15	6.67 264	0.09 1	0.01 237	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.01 18

S2M2	0.46 8	0.39 153	1.17 9	0.37 134	0.17 128	1.14 10	0.01 4	1.46 4	1.83 62	0.19 11	0.87 61	0.13 41	0.19 25	0.57 4	0.43 79	0.01 237	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.21 379	0.00 1

LG-G_1	0.62 24	0.31 73	1.19 10	0.07 41	0.11 79	1.81 106	0.02 23	3.74 90	0.88 27	0.23 17	0.03 5	0.09 34	0.08 5	3.39 124	0.27 41	0.02 324	0.08 383	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.02 87

LG-G	0.62 24	0.31 73	1.19 10	0.07 41	0.11 79	1.81 106	0.02 23	3.74 90	0.88 27	0.23 17	0.03 5	0.09 34	0.08 5	3.39 124	0.27 41	0.02 324	0.08 383	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.02 87

GLC_STEREO	0.75 43	0.29 57	1.19 10	0.55 160	0.01 1	1.98 120	0.57 245	3.07 23	3.02 127	0.90 114	1.48 86	0.19 46	0.40 78	0.93 30	0.36 58	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.02 87

MLG-Stereo_test2	0.57 23	0.28 52	1.20 13	0.07 41	0.68 291	1.34 53	0.02 23	3.39 55	1.41 50	0.06 1	0.02 1	0.12 40	0.10 11	2.37 99	0.31 48	0.01 237	0.08 383	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.02 87

AIO-Stereo	0.94 61	0.22 26	1.20 13	0.06 32	0.08 51	2.36 155	0.62 256	5.50 206	2.61 92	0.30 32	3.32 152	0.41 98	0.25 36	1.12 41	0.17 14	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.35 479	0.06 200	0.12 329

LG-Stereo_L1	0.69 34	0.32 86	1.21 15	0.10 56	0.16 118	1.38 58	0.20 139	2.44 12	0.72 2	0.20 12	0.02 1	0.06 12	0.06 2	6.49 248	0.36 58	0.01 237	0.04 318	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.02 87

1w_stereo	0.64 27	0.16 3	1.24 16	0.09 54	0.50 260	1.19 14	0.08 70	3.24 44	0.84 12	0.48 87	2.37 124	0.04 2	1.57 213	0.84 26	0.10 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.01 18

FoundationStereo	0.26 1	0.29 57	1.25 17	0.24 102	0.10 69	0.41 2	0.07 63	0.57 1	0.80 9	0.24 20	0.03 5	0.09 34	0.37 70	0.46 3	0.12 3	0.03 365	0.03 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

aw	0.45 3	0.25 39	1.29 18	0.02 1	0.08 51	1.25 33	0.01 4	3.39 55	0.91 33	0.33 44	0.16 16	0.07 19	0.42 91	0.57 4	0.25 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.01 18

ml1-stereo	0.45 3	0.25 39	1.29 18	0.02 1	0.08 51	1.25 33	0.01 4	3.39 55	0.91 33	0.33 44	0.16 16	0.06 12	0.42 91	0.57 4	0.25 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.01 18

2.5w	0.68 32	0.23 29	1.29 18	0.04 22	0.31 204	1.26 40	0.09 78	3.24 44	0.86 18	0.42 75	0.59 43	0.03 1	0.56 114	4.36 161	0.24 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

3.25w_new	0.45 3	0.25 39	1.29 18	0.02 1	0.08 51	1.25 33	0.01 4	3.39 55	0.91 33	0.33 44	0.16 16	0.07 19	0.42 91	0.57 4	0.25 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.01 18

3.25w	0.45 3	0.25 39	1.29 18	0.02 1	0.08 51	1.25 33	0.01 4	3.39 55	0.91 33	0.33 44	0.16 16	0.06 12	0.42 91	0.57 4	0.25 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.01 18

RSM	1.21 101	0.20 18	1.30 23	0.12 65	0.06 27	2.48 168	0.51 225	3.78 93	2.74 104	0.48 87	2.38 125	2.18 177	0.28 46	6.77 269	0.56 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 409	0.07 218	0.05 215

2w_stereo	0.56 21	0.19 13	1.31 24	0.03 8	0.10 69	1.22 18	0.04 35	3.42 65	0.81 10	0.79 109	0.73 52	0.07 19	1.24 188	0.81 21	0.37 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

IGEV-Stereo++	0.74 42	0.23 29	1.31 24	0.06 32	1.62 376	1.95 116	0.01 4	3.29 48	1.81 59	0.38 55	1.68 97	0.10 38	1.16 180	0.91 29	0.19 17	0.01 237	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.01 18

3.75w	0.62 24	0.16 3	1.33 26	0.02 1	1.27 354	1.25 33	0.01 4	3.23 42	0.87 22	0.38 55	0.23 28	0.07 19	0.40 78	2.96 113	0.26 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

RSM++	1.02 75	0.24 38	1.33 26	0.86 197	0.04 13	2.78 211	0.30 173	2.63 14	2.67 95	0.48 87	1.95 107	0.52 111	0.25 36	5.50 197	0.57 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 417	0.11 279	0.09 280

MLG-Stereo_test3	0.45 3	0.31 73	1.35 28	0.06 32	0.17 128	1.30 48	0.01 4	3.52 73	0.77 8	0.15 7	0.07 12	0.06 12	0.07 3	0.74 15	0.22 21	0.02 324	0.06 351	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.02 87

SMoEStereo_RVC	0.95 62	0.35 126	1.37 29	0.63 175	0.07 35	2.07 125	0.16 121	2.88 19	1.68 55	0.30 32	1.23 77	0.19 46	0.28 46	6.80 270	0.84 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 279	0.13 337

4w-stereo	0.55 19	0.18 8	1.39 30	0.02 1	0.35 218	1.26 40	0.06 55	3.13 29	0.86 18	0.28 25	0.82 60	0.06 12	0.67 126	1.59 65	0.25 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

2.25w	0.67 30	0.20 18	1.40 31	0.04 22	0.13 100	1.21 16	0.05 48	3.23 42	0.87 22	0.36 51	1.17 75	0.07 19	0.69 129	3.67 132	0.30 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

4.25_new	0.52 14	0.18 8	1.42 32	0.03 8	0.88 315	1.23 20	0.04 35	3.18 36	0.85 15	0.32 39	0.77 54	0.05 4	0.42 91	0.83 22	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

4.5w_new	0.52 14	0.18 8	1.42 32	0.03 8	0.88 315	1.23 20	0.04 35	3.18 36	0.85 15	0.32 39	0.77 54	0.05 4	0.42 91	0.83 22	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

LGtest1	0.42 2	0.33 103	1.42 32	0.13 80	0.16 118	0.98 8	0.01 4	2.30 11	0.96 39	0.21 16	0.07 12	0.08 30	0.10 11	1.10 39	0.31 48	0.01 237	0.09 395	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.02 87

4.25w-stereo	0.52 14	0.18 8	1.43 35	0.03 8	0.88 315	1.23 20	0.04 35	3.18 36	0.85 15	0.32 39	0.77 54	0.05 4	0.42 91	0.83 22	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

2.75w_new	0.55 19	0.23 29	1.43 35	0.04 22	0.12 92	1.25 33	0.08 70	3.20 39	0.86 18	0.39 63	0.16 16	0.07 19	0.88 151	1.99 88	0.24 25	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

3.5w_stereo	0.69 34	0.23 29	1.44 37	0.02 1	0.14 106	1.24 29	0.03 31	3.53 75	0.90 32	0.20 12	1.48 86	0.07 19	0.50 104	3.73 134	0.30 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

MonSter	0.46 8	0.23 29	1.44 37	0.05 28	0.77 305	1.17 12	0.01 4	3.17 35	0.72 2	0.28 25	0.18 25	0.07 19	0.04 1	0.83 22	0.17 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 301	0.00 1	0.01 18

CES	1.56 128	0.35 126	1.44 37	0.42 141	7.70 521	2.66 200	0.13 102	4.89 154	2.53 87	0.25 22	1.10 68	0.33 89	0.31 60	1.61 67	0.58 119	0.01 237	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.54 458	6.26 523

LG-Stereo_L2	0.64 27	0.33 103	1.46 40	0.10 56	0.18 143	1.30 48	0.19 133	3.53 75	0.72 2	0.20 12	0.02 1	0.06 12	0.07 3	4.19 153	0.36 58	0.01 237	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.02 87

WCG-NET	1.24 104	0.43 192	1.46 40	0.33 123	0.08 51	2.14 134	1.08 354	3.09 25	6.86 330	2.73 153	3.43 160	0.74 124	0.94 156	0.89 27	0.33 51	0.00 1	0.04 318	0.00 1	0.00 1	0.10 259	0.05 215

PSM-AAD	3.33 320	0.20 18	1.47 42	0.73 184	0.54 271	2.55 178	6.19 479	4.97 160	3.27 146	10.92 456	11.92 394	2.95 197	9.59 475	7.90 344	0.82 167	0.01 237	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 146	2.47 508

111111	0.97 64	0.19 13	1.49 43	0.06 32	1.12 342	1.43 66	0.05 48	4.77 148	1.70 56	0.44 80	2.88 137	0.09 34	0.17 23	4.66 169	0.20 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 259	0.01 18

tt45	1.09 85	0.35 126	1.49 43	0.39 138	0.23 171	3.50 286	0.14 109	3.35 53	1.81 59	0.36 51	2.04 110	0.27 72	0.26 42	6.84 273	0.63 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 332	0.03 136

IGEV	0.50 13	0.22 26	1.52 45	0.08 49	1.85 399	1.34 53	0.37 185	2.03 7	0.93 38	0.29 28	0.08 15	0.07 19	0.09 8	0.90 28	0.22 21	0.02 324	0.04 318	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.01 18

3w_stereo	0.53 18	0.23 29	1.53 46	0.03 8	0.02 3	1.25 33	0.02 23	3.34 52	0.88 27	0.44 80	0.43 37	0.07 19	1.04 165	1.04 37	0.26 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.01 18

monsters	0.87 52	0.28 52	1.54 47	0.47 152	2.71 436	1.38 58	0.01 4	3.14 30	0.81 10	0.32 39	0.48 39	0.05 4	0.13 19	5.72 206	0.42 77	0.01 237	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

DEFOM-Stereo_RVC	0.98 66	2.14 475	1.55 48	0.88 199	0.26 183	0.56 5	0.04 35	2.80 17	0.86 18	0.30 32	0.80 58	0.21 60	2.33 252	6.17 222	0.37 64	0.00 1	0.07 371	0.00 1	0.17 417	0.01 23	0.01 18

WCG-NET（raft）	1.49 124	0.50 228	1.55 48	0.21 97	0.08 51	2.15 136	1.01 345	2.72 15	6.26 304	2.79 154	3.06 146	4.38 270	1.04 165	3.53 129	0.26 33	0.00 1	0.12 423	0.00 1	0.00 1	0.10 259	0.08 267

asd	0.49 10	0.16 3	1.57 50	0.04 22	0.72 299	1.24 29	0.05 48	2.80 17	0.84 12	0.45 82	0.50 40	0.06 12	0.56 114	0.58 9	0.24 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.01 18

RAFT-Stereo-weight	1.67 135	0.31 73	1.57 50	0.97 219	0.15 111	3.19 264	0.77 296	5.06 167	6.19 303	4.96 220	3.38 158	2.83 193	0.35 65	2.87 111	0.74 145	0.01 237	0.06 351	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.02 87

mms	1.03 77	0.54 250	1.58 52	0.05 28	0.36 221	1.52 76	0.08 70	2.97 22	1.84 63	0.38 55	2.94 139	0.32 85	0.25 36	6.82 271	0.39 69	0.00 1	0.04 318	0.00 1	0.00 1	0.17 345	0.28 425

IGEV-Stereo+	1.69 137	0.43 192	1.59 53	0.37 134	3.10 444	2.10 128	0.07 63	1.86 5	0.91 33	0.39 63	0.03 5	0.20 50	0.41 86	7.05 290	0.16 11	0.02 324	0.07 371	0.00 1	0.18 424	5.14 517	9.77 538

asda	0.52 14	0.19 13	1.61 54	0.03 8	0.61 282	1.26 40	0.08 70	3.20 39	0.84 12	0.41 70	0.29 31	0.05 4	0.72 133	0.77 19	0.26 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.01 18

MyStereo07	1.31 111	0.79 336	1.61 54	1.03 226	1.11 340	2.63 194	0.46 207	5.48 203	2.24 70	0.64 102	1.48 86	0.27 72	0.59 122	7.03 289	0.45 88	0.00 1	0.09 395	0.00 1	0.01 301	0.11 279	0.09 280

DEFOM-Stereo	0.70 37	0.29 57	1.62 56	0.16 86	0.06 27	1.95 116	0.45 206	0.88 2	0.74 5	0.55 95	0.51 41	0.14 42	0.09 8	6.32 234	0.20 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.01 18

CASnet	0.98 66	0.32 86	1.62 56	0.65 178	0.07 35	2.11 130	0.14 109	3.50 70	4.03 193	3.77 187	1.41 82	0.31 82	0.29 50	0.80 20	0.57 115	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
999	1.25 106	0.37 143	1.63 58	1.15 245	0.34 215	3.03 246	0.66 267	3.41 62	2.27 72	0.30 32	3.20 149	0.19 46	0.25 36	7.23 305	0.85 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 332	0.01 18

qwe	0.66 29	0.19 13	1.64 59	0.05 28	1.17 347	1.23 20	0.03 31	3.35 53	0.88 27	0.51 92	0.38 34	0.04 2	0.17 23	3.22 118	0.26 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.01 18

IGEV++	1.14 95	0.51 234	1.66 60	0.55 160	0.08 51	2.52 171	1.01 345	6.51 260	3.16 135	0.59 98	2.11 115	0.43 101	1.18 182	1.44 56	0.79 162	0.00 1	0.05 334	0.00 1	0.05 364	0.11 279	0.11 316

anonymousdsp	1.12 87	0.59 270	1.66 60	0.03 8	0.07 35	2.81 222	0.82 308	4.07 108	2.30 78	0.41 70	1.12 72	0.30 78	0.40 78	7.05 290	0.49 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 417	0.10 259	0.05 215

IGEV-Stereo	1.12 87	0.59 270	1.66 60	0.03 8	0.07 35	2.82 225	0.82 308	4.09 111	2.30 78	0.41 70	1.11 69	0.30 78	0.41 86	7.05 290	0.49 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 417	0.10 259	0.05 215
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
AIO_test	0.90 58	0.40 163	1.67 63	0.14 81	0.16 118	2.97 240	0.83 312	3.61 80	2.67 95	0.29 28	0.71 51	1.50 153	0.29 50	2.37 99	0.13 7	0.00 1	0.04 318	0.00 1	0.08 377	0.03 117	0.03 136

testlalala	1.50 125	0.41 174	1.67 63	0.98 220	0.31 204	4.00 330	0.90 331	5.26 189	2.17 68	6.56 304	3.61 165	1.74 162	0.38 74	1.21 47	0.42 77	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.29 462	0.01 23	0.01 18

knoymous	1.36 115	0.21 23	1.68 65	0.20 93	0.49 257	1.58 79	0.11 87	5.15 173	2.40 81	4.62 208	1.77 100	4.56 277	0.45 101	3.23 119	0.63 124	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.01 18

fffft	0.97 64	0.29 57	1.69 66	0.03 8	0.05 16	2.12 132	0.65 264	3.44 66	1.87 64	0.34 48	0.60 45	0.23 63	0.20 28	6.69 265	0.89 187	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.18 356	0.09 280
1: 1. 1
GIP-stereo	0.70 37	0.44 198	1.70 67	1.52 297	0.75 301	1.48 69	0.05 48	4.18 113	1.10 42	0.18 9	0.42 36	0.58 117	0.38 74	0.65 11	0.46 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 176	0.01 18

AEACV	0.80 46	0.29 57	1.70 67	0.96 216	0.24 173	2.03 123	0.88 326	3.50 70	0.88 27	0.34 48	0.20 26	0.29 77	2.01 236	1.77 77	0.33 51	0.00 1	0.03 289	0.00 1	0.29 462	0.10 259	0.09 280

4.5_new	0.49 10	0.17 6	1.73 69	0.06 32	0.30 196	1.23 20	0.07 63	3.11 26	0.87 22	0.45 82	0.66 47	0.05 4	0.19 25	0.67 12	0.26 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.01 18

4.5w-stereo	0.49 10	0.17 6	1.73 69	0.06 32	0.30 196	1.23 20	0.07 63	3.11 26	0.87 22	0.45 82	0.66 47	0.05 4	0.19 25	0.67 12	0.26 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.01 18

rvit_stereo_0081	0.88 54	0.28 52	1.81 71	0.62 172	0.13 100	1.34 53	0.12 93	3.14 30	4.59 225	0.43 78	0.30 32	0.54 114	0.11 15	3.89 138	0.36 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.01 18

rvit_stereo_0082	0.88 54	0.28 52	1.81 71	0.62 172	0.13 100	1.34 53	0.12 93	3.14 30	4.59 225	0.43 78	0.30 32	0.54 114	0.11 15	3.89 138	0.36 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.01 18

Occ-G	0.98 66	0.38 149	1.82 73	0.15 83	0.18 143	1.45 68	0.69 276	3.15 33	2.25 71	1.45 129	0.59 43	5.06 297	0.54 111	0.75 17	0.77 158	0.00 1	0.03 289	0.00 1	0.17 417	0.16 332	0.01 18

KYRaft	3.59 344	0.31 73	1.84 74	0.76 186	0.46 245	2.29 147	4.04 448	4.75 147	3.25 145	8.93 411	19.47 471	6.62 346	5.07 391	7.79 339	0.71 139	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.01 301	0.04 146	5.38 522

ours_stereo	1.03 77	0.55 254	1.86 75	0.12 65	0.32 208	1.16 11	0.09 78	3.27 47	2.18 69	0.39 63	3.02 143	0.34 93	0.26 42	6.32 234	0.37 64	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.18 356	0.13 337

CAS	2.24 206	0.25 39	1.86 75	11.21 525	3.86 478	1.67 89	0.02 23	3.87 99	2.67 95	0.41 70	1.63 93	0.24 66	0.27 44	1.50 60	0.74 145	9.43 533	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 23	5.21 520

CREStereo	0.98 66	0.42 181	1.86 75	0.07 41	0.22 166	1.65 87	0.02 23	4.07 108	6.33 309	0.72 105	1.54 89	0.43 101	0.64 124	1.22 48	0.44 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1
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
trnet	0.99 70	0.37 143	1.89 78	0.08 49	0.19 154	1.68 92	0.02 23	4.12 112	6.41 313	0.70 104	1.57 90	0.46 104	0.67 126	1.15 43	0.41 73	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.01 18

LCNet	2.85 270	0.42 181	1.90 79	0.95 214	0.56 273	2.07 125	1.60 386	4.99 164	3.57 168	6.05 263	10.59 366	4.59 278	6.79 431	7.46 317	0.72 141	0.01 237	0.00 1	0.01 382	0.77 504	0.30 416	3.57 511

monsterstereo	0.93 60	0.30 68	1.91 80	0.43 144	2.63 432	1.21 16	0.01 4	3.11 26	0.76 7	0.46 85	1.44 84	0.05 4	0.09 8	5.66 201	0.50 108	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

GREAT-IGEV	0.72 40	0.29 57	1.91 80	1.31 266	0.40 231	1.41 64	0.08 70	2.29 10	2.48 82	0.18 9	0.69 50	0.10 38	0.34 64	1.72 72	0.37 64	0.00 1	0.09 395	0.00 1	0.22 442	0.10 259	0.41 445

LoS_RVC	1.26 107	1.43 431	1.91 80	0.42 141	3.77 476	1.71 98	0.04 35	2.58 13	2.49 84	0.42 75	2.58 129	0.30 78	0.57 118	1.71 69	0.66 130	0.01 237	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.02 72	4.49 517

Prome-Stereo	3.65 348	0.29 57	1.92 83	0.91 203	0.49 257	2.07 125	4.75 464	4.41 122	3.23 144	9.32 420	20.63 478	4.06 250	7.19 437	7.70 332	1.17 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 176	4.72 519

MM-Stereo_test3	1.83 156	0.59 270	1.93 84	1.43 286	3.99 482	2.44 165	0.81 306	5.81 222	6.70 325	1.73 137	4.79 191	1.23 142	0.65 125	3.30 120	0.85 172	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.33 428	0.05 215

R-Stereo Train	2.44 234	0.32 86	1.93 84	0.94 210	0.16 118	3.67 301	0.61 253	6.37 248	3.08 131	9.14 414	17.44 462	1.80 164	0.77 140	1.76 75	0.70 135	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.03 136

RAFT-Stereo	2.44 234	0.32 86	1.93 84	0.94 210	0.16 118	3.67 301	0.61 253	6.37 248	3.08 131	9.14 414	17.44 462	1.80 164	0.77 140	1.76 75	0.70 135	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.03 136
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Any-RAFT	2.18 201	0.25 39	1.94 87	1.37 277	0.80 308	5.01 366	0.56 236	8.51 312	5.58 264	4.01 193	4.85 195	5.44 309	2.26 249	2.45 103	0.35 55	0.00 1	0.15 444	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.02 87

GrayStereo	3.74 354	0.20 18	1.94 87	1.55 305	0.60 277	3.12 256	8.22 501	5.76 217	3.32 152	10.40 445	16.66 448	5.81 322	8.60 462	6.57 256	1.37 235	0.01 237	0.00 1	0.01 382	0.63 497	0.02 72	0.04 180

raftrobust	1.86 159	0.74 321	1.94 87	2.15 402	2.24 420	2.74 204	0.53 227	4.89 154	4.05 197	6.09 267	3.89 169	1.64 157	2.55 261	2.44 102	1.12 213	0.00 1	0.03 289	0.00 1	0.00 1	0.12 296	0.08 267

AIO_rvc	1.02 75	0.59 270	1.95 90	0.15 83	0.09 61	3.42 274	0.99 341	4.46 125	2.73 103	0.28 25	1.62 92	1.32 143	0.28 46	2.10 94	0.21 20	0.00 1	0.03 289	0.00 1	0.04 358	0.11 279	0.11 316

castereo++	1.18 96	0.54 250	1.95 90	0.30 111	0.51 264	4.56 354	1.00 343	4.61 135	1.12 43	0.29 28	2.14 119	1.89 168	0.15 21	3.94 144	0.18 16	0.00 1	0.04 318	0.00 1	0.31 470	0.03 117	0.00 1

UniTT-Stereo	0.83 50	0.33 103	1.98 92	0.92 207	1.27 354	0.54 4	0.11 87	1.35 3	2.94 114	1.67 134	2.09 112	0.20 50	0.31 60	1.57 63	1.07 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 332	0.01 18

iRaftStereo_RVC	1.62 133	0.68 304	1.98 92	0.67 180	0.05 16	2.99 242	0.04 35	5.36 198	3.74 173	3.82 188	4.96 198	2.54 186	0.62 123	3.35 123	0.97 199	0.00 1	0.07 371	0.00 1	0.00 1	0.30 416	0.27 421

CAS++	1.18 96	0.55 254	1.99 94	0.17 87	0.27 186	1.85 109	0.63 257	8.48 311	3.07 130	1.71 135	2.32 123	0.18 45	0.20 28	1.91 86	0.30 43	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GCAP-Stereo	0.95 62	0.62 283	1.99 94	0.30 111	0.03 11	1.66 88	0.01 4	4.43 123	3.00 124	1.63 133	1.17 75	1.39 145	0.76 137	1.31 49	0.55 113	0.00 1	0.03 289	0.00 1	0.00 1	0.12 296	0.02 87

Pointernet	0.84 51	0.35 126	2.00 96	0.12 65	0.13 100	1.77 102	0.06 55	4.87 153	2.53 87	0.14 6	2.11 115	0.76 126	0.44 100	1.02 35	0.32 50	0.00 1	0.04 318	0.00 1	0.15 406	0.02 72	0.01 18

EGLCR-Stereo	1.04 80	0.20 18	2.00 96	1.14 244	0.16 118	2.50 170	0.11 87	4.96 159	2.61 92	0.79 109	0.07 12	1.46 151	0.37 70	3.96 145	0.23 23	0.01 237	0.05 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 252

ProNet	1.20 98	0.60 274	2.00 96	0.26 106	0.08 51	2.73 203	0.68 271	5.00 165	2.52 86	0.29 28	1.32 80	0.37 94	0.36 67	6.94 284	0.44 84	0.00 1	0.07 371	0.00 1	0.00 1	0.17 345	0.07 252

TANstereo	1.20 98	0.49 225	2.04 99	0.34 128	0.10 69	1.80 105	0.01 4	3.40 61	4.10 201	4.37 200	4.82 193	0.41 98	0.70 130	0.94 31	0.46 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	1.44 120	0.85 350	2.04 99	2.45 434	0.05 16	2.34 154	0.01 4	3.46 67	7.51 351	2.88 158	4.98 200	0.26 69	0.25 36	1.15 43	0.46 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ff7	1.12 87	0.57 262	2.06 101	0.03 8	0.07 35	2.80 214	0.84 316	3.71 83	2.27 72	0.38 55	1.06 64	0.20 50	0.40 78	7.12 297	0.49 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 409	0.09 248	0.06 233

IGEVStereo-DCA	1.06 83	0.45 206	2.06 101	0.32 118	0.06 27	2.74 204	0.84 316	3.71 83	2.27 72	0.39 63	0.16 16	0.20 50	0.29 50	6.47 245	0.87 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 409	0.06 200	0.06 233

ffff	1.12 87	0.57 262	2.06 101	0.03 8	0.07 35	2.80 214	0.84 316	3.71 83	2.27 72	0.38 55	1.06 64	0.20 50	0.40 78	7.12 297	0.49 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 409	0.09 248	0.06 233

11t	1.12 87	0.57 262	2.06 101	0.03 8	0.07 35	2.80 214	0.84 316	3.71 83	2.27 72	0.38 55	1.06 64	0.20 50	0.40 78	7.12 297	0.49 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 409	0.09 248	0.06 233

ccc-4	1.12 87	0.57 262	2.06 101	0.03 8	0.07 35	2.80 214	0.84 316	3.71 83	2.27 72	0.38 55	1.06 64	0.20 50	0.40 78	7.12 297	0.49 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 409	0.09 248	0.06 233

PMTNet	1.41 118	0.37 143	2.06 101	0.26 106	0.15 111	2.94 238	0.34 181	3.39 55	5.33 254	1.00 117	1.27 78	0.28 76	0.93 154	4.04 149	0.74 145	5.00 519	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.01 18

GMOStereo	1.81 150	0.47 214	2.09 107	0.10 56	0.27 186	1.49 70	0.89 327	4.40 118	4.51 220	8.16 377	6.97 269	2.96 198	1.15 175	1.42 51	0.88 182	0.00 1	0.14 437	0.00 1	0.00 1	0.23 392	0.03 136

error version	1.81 150	0.47 214	2.09 107	0.10 56	0.27 186	1.49 70	0.89 327	4.40 118	4.51 220	8.16 377	6.97 269	2.96 198	1.15 175	1.42 51	0.88 182	0.00 1	0.14 437	0.00 1	0.00 1	0.23 392	0.03 136

test-v	1.81 150	0.47 214	2.09 107	0.10 56	0.27 186	1.49 70	0.89 327	4.40 118	4.51 220	8.16 377	6.97 269	2.96 198	1.15 175	1.42 51	0.88 182	0.00 1	0.14 437	0.00 1	0.00 1	0.23 392	0.03 136

test-2	1.81 150	0.47 214	2.09 107	0.10 56	0.27 186	1.49 70	0.89 327	4.40 118	4.51 220	8.16 377	6.97 269	2.96 198	1.15 175	1.42 51	0.88 182	0.00 1	0.14 437	0.00 1	0.00 1	0.23 392	0.03 136

LoS	0.91 59	0.34 116	2.10 111	0.38 137	0.13 100	2.47 166	0.26 159	5.00 165	2.74 104	0.89 113	0.21 27	0.49 107	0.36 67	1.97 87	0.67 131	0.02 324	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.06 200	0.01 18
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
riskmin	1.88 164	0.15 1	2.11 112	1.38 279	0.88 315	2.40 161	0.04 35	5.93 227	6.10 293	2.25 142	1.34 81	6.06 327	5.08 392	2.78 109	1.01 204	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.06 233

fffy	1.13 93	0.51 234	2.15 113	1.01 223	0.09 61	2.30 152	0.19 133	4.07 108	1.13 45	0.16 8	2.66 130	0.20 50	0.38 74	6.98 286	0.35 55	0.00 1	0.06 351	0.00 1	0.00 1	0.14 321	0.16 367

tg	1.96 177	0.64 287	2.15 113	0.68 181	0.12 92	4.40 350	0.04 35	5.74 214	4.19 207	4.00 192	5.23 214	2.58 187	0.93 154	7.12 297	0.77 158	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.31 421	0.25 411

ACVNet-DCA	2.01 183	0.65 293	2.15 113	2.30 417	0.02 3	5.80 381	0.56 236	8.45 307	3.33 153	1.03 118	3.33 153	0.32 85	3.71 320	8.05 356	0.45 88	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.03 340	0.02 72	0.03 136

xx1	2.33 223	0.65 293	2.15 113	2.30 417	0.02 3	5.80 381	0.56 236	4.31 115	10.41 422	1.03 118	3.33 153	4.67 280	2.70 268	8.05 356	0.45 88	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.03 136

1test111	1.86 159	0.65 293	2.15 113	2.30 417	0.02 3	5.80 381	0.56 236	8.45 307	3.33 153	1.03 118	3.33 153	0.32 85	3.71 320	4.40 162	0.96 196	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.03 340	0.02 72	0.03 136

cc1	2.17 199	0.65 293	2.15 113	2.30 417	0.02 3	5.80 381	0.56 236	4.31 115	10.41 422	1.03 118	3.33 153	0.32 85	3.71 320	8.05 356	0.45 88	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.03 340	0.10 259	0.05 215

MSKI-zero shot	2.00 181	0.36 136	2.15 113	0.81 189	0.25 176	2.69 202	0.29 167	6.16 236	2.34 80	4.31 198	7.52 290	3.70 238	0.25 36	8.42 385	0.41 73	0.01 237	0.13 433	0.00 1	0.25 453	0.03 117	0.02 87

test_for_model	6.81 458	27.63 540	2.16 120	21.79 538	16.18 539	3.48 282	0.94 336	5.88 225	3.72 171	7.62 355	2.72 134	1.03 135	0.42 91	0.58 9	0.35 55	9.03 531	2.28 521	0.00 1	0.05 364	23.91 545	6.49 524

FTStereo	4.55 414	0.36 136	2.18 121	0.94 210	0.38 227	2.60 188	8.82 504	4.98 163	3.17 138	10.88 455	30.35 513	5.60 316	7.60 448	7.62 326	1.55 251	0.17 448	0.00 1	0.05 449	0.00 1	0.03 117	3.80 513

xyz-stereo-finetune	1.20 98	0.44 198	2.19 122	0.08 49	0.05 16	3.16 262	0.68 271	3.41 62	2.58 91	0.81 111	1.77 100	0.68 121	0.37 70	6.20 225	1.63 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.02 87

MM-Stereo_test1	1.57 129	0.36 136	2.19 122	1.17 247	0.35 218	2.39 160	0.56 236	4.53 130	5.21 249	3.67 182	1.65 95	0.40 95	0.84 150	6.90 278	0.80 165	0.00 1	0.03 289	0.00 1	0.00 1	0.31 421	0.03 136

xyz-stereo-finetune2	1.82 154	0.51 234	2.22 124	0.10 56	0.05 16	6.49 396	0.17 126	3.59 78	2.15 67	0.63 100	6.19 245	0.49 107	3.44 305	6.93 280	3.48 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.01 18

tt1	2.14 194	0.63 286	2.22 124	2.27 413	0.02 3	5.71 379	0.63 257	4.53 130	10.19 417	1.16 125	3.39 159	0.33 89	3.05 287	8.00 350	0.46 92	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.03 340	0.10 259	0.04 180

MM-Stereo_test2	0.99 70	0.29 57	2.26 126	1.34 270	0.12 92	1.78 104	0.53 227	4.71 145	3.31 151	0.76 107	0.80 58	0.50 110	0.35 65	1.86 81	0.73 143	0.00 1	0.05 334	0.00 1	0.07 372	0.26 405	0.06 233

CREStereo++_RVC	1.59 130	0.39 153	2.26 126	0.36 132	0.01 1	1.67 89	0.01 4	2.95 20	8.12 375	3.69 184	7.44 289	0.47 105	0.32 62	0.74 15	0.39 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 526	0.00 1	0.00 1
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
UCFNet_RVC	3.09 292	0.77 329	2.27 128	2.35 426	1.79 394	3.50 286	1.06 349	12.12 429	6.91 331	4.71 214	7.67 299	7.58 363	4.40 359	4.95 179	1.67 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 279	0.01 18

raft+_RVC	1.79 147	0.84 348	2.32 129	2.40 429	0.85 313	1.38 58	0.09 78	6.36 246	4.75 235	2.85 157	5.46 225	1.17 140	1.36 196	4.54 165	0.91 191	0.00 1	0.10 407	0.00 1	0.00 1	0.11 279	0.22 397

HUF	1.05 81	0.64 287	2.33 130	0.35 131	0.22 166	3.09 251	0.41 196	3.73 89	2.89 111	0.36 51	2.71 133	0.33 89	0.30 57	2.28 98	0.23 23	0.00 1	0.61 509	0.00 1	0.00 1	0.15 325	0.39 440

LL-Strereo2	1.86 159	0.83 347	2.33 130	0.36 132	0.17 128	3.79 319	1.52 382	5.82 223	4.04 195	4.43 201	2.51 127	4.23 259	0.37 70	5.66 201	0.99 201	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.05 364	0.06 200	0.11 316

ttt	3.86 367	0.23 29	2.34 132	2.22 411	1.68 384	4.36 345	0.28 163	12.45 436	11.09 435	6.90 319	11.85 392	4.08 251	3.28 293	8.47 388	7.85 440	0.06 406	0.04 318	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.03 136

AFF-stereo	2.59 250	0.68 304	2.35 133	1.55 305	0.17 128	1.67 89	0.08 70	5.75 215	6.60 322	6.20 277	12.13 399	6.16 330	2.36 253	4.75 171	1.11 212	0.02 324	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.23 392	0.05 215

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 107	0.42 181	2.36 134	0.59 168	1.26 352	2.43 164	0.01 4	3.29 48	7.76 364	1.71 135	2.78 135	0.27 72	0.32 62	1.16 45	0.58 119	0.04 385	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.10 302

PSMNet-ADL	2.98 285	0.43 192	2.41 135	1.43 286	0.40 231	5.94 386	0.28 163	8.45 307	5.13 246	3.36 174	6.77 264	8.41 382	4.61 371	7.20 304	4.55 388	0.02 324	0.09 395	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.03 136

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 191	0.58 267	2.43 136	1.27 257	0.16 118	1.60 81	0.14 109	5.17 175	5.90 279	7.10 328	10.10 353	3.06 205	1.74 226	1.87 83	0.97 199	0.01 237	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.23 392	0.02 87

testlalala2	2.15 196	0.44 198	2.44 137	9.24 520	6.30 512	3.64 299	0.18 130	4.63 138	2.55 90	3.73 185	4.17 177	3.14 209	0.51 106	1.08 38	0.26 33	0.00 1	0.10 407	0.00 1	0.44 491	0.11 279	0.03 136

MGS-Stereo	1.10 86	0.26 47	2.45 138	0.58 166	0.06 27	1.84 108	0.67 270	2.16 9	3.42 158	1.03 118	6.13 241	0.49 107	0.36 67	1.43 55	0.62 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 456	0.00 1

test_1	1.85 158	0.21 23	2.45 138	1.02 224	0.22 166	1.37 57	0.82 308	4.66 144	5.06 243	7.02 322	1.73 98	4.09 252	0.41 86	6.51 251	0.76 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 462	0.18 356	0.14 345

AAGNet	3.41 329	0.34 116	2.45 138	1.78 340	0.39 229	3.69 305	1.05 348	4.79 149	4.61 228	9.62 426	7.74 302	4.98 290	6.38 420	7.34 311	13.02 496	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 180

RAFT+CT+SA	2.36 226	0.71 313	2.46 141	0.83 193	2.26 421	3.18 263	0.93 334	6.82 274	5.48 256	2.55 148	8.07 308	1.64 157	1.59 215	8.54 391	1.15 217	0.02 324	0.00 1	0.00 1	0.38 481	0.19 364	0.36 437

test-3	1.86 159	0.21 23	2.46 141	1.03 226	0.22 166	1.38 58	0.83 312	4.65 142	5.04 242	7.26 339	1.78 103	4.10 254	0.41 86	6.53 254	0.76 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 462	0.18 356	0.14 345

Pruner-Stereo	2.49 241	0.40 163	2.46 141	1.80 342	0.25 176	3.51 289	0.77 296	6.03 229	4.92 239	8.91 408	6.09 237	4.45 272	1.11 168	6.99 287	2.11 296	0.02 324	0.00 1	0.02 413	0.00 1	0.01 23	0.04 180

U	2.12 191	0.25 39	2.47 144	0.17 87	8.09 522	10.63 461	0.00 1	3.08 24	0.87 22	0.24 20	0.45 38	0.17 44	0.08 5	0.69 14	0.15 10	0.00 1	0.00 1	9.89 528	5.19 538	0.01 23	0.01 18

x	1.73 142	0.28 52	2.49 145	1.91 358	0.17 128	2.10 128	0.83 312	8.74 324	3.55 166	3.28 170	2.12 118	3.10 207	1.96 235	2.90 112	1.12 213	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.03 136

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 46	0.33 103	2.51 146	0.25 104	0.53 269	1.93 114	0.27 162	5.07 169	1.05 41	0.47 86	0.68 49	0.64 120	0.22 32	0.95 32	0.65 126	0.00 1	0.05 334	0.00 1	0.19 429	0.03 117	0.16 367

GMM-Stereo	3.32 318	0.27 51	2.52 147	0.82 191	0.48 254	2.27 146	4.91 466	5.06 167	3.08 131	7.06 326	16.72 449	6.21 332	3.70 319	7.60 324	1.16 219	0.04 385	0.00 1	0.00 1	0.04 358	0.10 259	4.45 515

11t1	1.62 133	0.26 47	2.53 148	2.37 428	0.24 173	2.58 183	0.06 55	6.66 266	3.00 124	3.40 175	3.01 141	1.14 138	1.94 234	4.18 152	0.91 191	0.01 237	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.03 136

MC-Stereo	1.47 122	0.36 136	2.54 149	1.99 375	0.12 92	1.90 111	0.12 93	4.47 127	2.83 108	3.31 173	3.44 161	0.56 116	1.47 201	5.39 194	0.47 99	0.00 1	0.04 318	0.00 1	0.21 436	0.07 218	0.04 180

DCRE	1.79 147	0.68 304	2.55 150	1.66 323	0.27 186	1.27 45	0.05 48	4.57 134	4.04 195	3.30 172	9.24 337	3.83 242	1.20 185	2.08 93	0.67 131	0.00 1	0.12 423	0.00 1	0.24 448	0.04 146	0.09 280

HHNet	2.59 250	0.55 254	2.55 150	0.20 93	0.32 208	2.84 228	0.94 336	5.77 220	5.14 247	7.33 343	13.80 422	0.94 130	3.20 290	5.27 190	2.41 316	0.13 439	0.02 239	0.06 453	0.00 1	0.23 392	0.03 136

SCV	1.59 130	0.58 267	2.57 152	2.72 447	0.31 204	2.15 136	0.79 302	6.88 275	2.72 100	0.20 12	2.68 131	0.68 121	0.58 120	7.60 324	0.41 73	0.00 1	0.03 289	0.00 1	0.22 442	0.37 438	0.24 407

s12784h	1.89 167	0.30 68	2.57 152	0.11 63	0.09 61	4.18 337	0.13 102	6.61 263	7.44 350	3.62 180	4.28 180	0.59 118	0.81 146	6.61 259	0.46 92	0.01 237	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.00 1

rafts_anoy	1.72 140	0.79 336	2.58 154	2.03 385	1.75 390	2.47 166	0.16 121	5.48 203	6.01 290	3.24 169	2.11 115	1.92 172	1.33 191	3.08 116	1.13 215	0.01 237	0.18 460	0.00 1	0.01 301	0.03 117	0.07 252

Reg-Stereo(zero)	1.60 132	0.19 13	2.59 155	0.45 146	0.47 252	1.64 86	0.23 150	3.22 41	5.87 276	4.29 197	3.01 141	4.49 275	1.64 218	2.47 104	1.16 219	0.00 1	0.08 383	0.00 1	0.13 401	0.01 23	0.10 302

H2IRNET	2.16 197	0.45 206	2.60 156	1.22 250	0.03 11	1.98 120	0.13 102	4.73 146	7.04 338	1.15 124	7.79 304	5.88 323	3.39 301	4.97 181	1.45 241	0.01 237	0.00 1	0.04 442	0.17 417	0.19 364	0.03 136

DRaft	3.74 354	0.43 192	2.60 156	0.12 65	0.15 111	4.76 359	1.34 374	5.33 195	4.31 210	10.30 441	21.91 482	3.27 214	8.83 464	7.36 313	3.66 366	0.05 397	0.10 407	0.00 1	0.14 402	0.10 259	0.14 345

MoCha-V2	1.41 118	0.42 181	2.61 158	0.81 189	0.23 171	2.53 174	0.20 139	4.81 150	3.16 135	0.82 112	3.15 147	0.30 78	1.61 217	6.66 263	0.40 72	0.00 1	0.20 470	0.00 1	0.24 448	0.05 176	0.02 87

Gwc-CoAtRS	2.02 184	0.33 103	2.61 158	1.04 231	0.30 196	3.56 294	0.40 195	5.89 226	5.94 283	5.08 225	5.01 201	5.55 311	1.72 223	1.60 66	0.91 191	0.01 237	0.09 395	0.00 1	0.25 453	0.01 23	0.02 87

raft_robust	2.64 252	1.20 411	2.62 160	1.10 237	0.28 193	1.50 74	0.12 93	6.28 243	9.04 396	6.80 310	7.19 281	3.73 240	2.13 240	9.06 420	1.07 207	0.03 365	0.12 423	0.00 1	0.21 436	0.17 345	0.22 397

THIR-Stereo	3.86 367	0.77 329	2.62 160	0.12 65	0.13 100	4.25 338	6.63 489	5.30 191	4.18 206	10.33 442	17.13 456	6.58 345	7.62 449	7.78 338	3.51 358	0.01 237	0.07 371	0.07 459	0.00 1	0.11 279	0.02 87

NOSS_ROB	3.30 310	0.46 212	2.62 160	2.08 392	1.01 335	5.60 377	0.74 290	10.37 370	11.48 442	5.15 227	8.43 315	5.67 317	1.73 224	7.97 349	2.34 309	0.02 324	0.06 351	0.00 1	0.00 1	0.07 218	0.14 345

NRIStereo	2.14 194	0.35 126	2.65 163	1.10 237	0.14 106	3.05 248	0.86 323	5.35 196	3.18 141	6.24 280	3.36 157	4.17 258	1.82 232	8.12 364	2.01 291	0.00 1	0.10 407	0.00 1	0.00 1	0.12 296	0.19 387

test_4	2.38 228	0.34 116	2.68 164	0.08 49	0.11 79	3.69 305	1.14 357	3.33 51	3.34 156	4.03 194	17.35 461	3.31 216	0.51 106	6.28 229	1.15 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 395	0.16 332	0.01 18

CRE-IMP	1.95 174	0.35 126	2.68 164	0.27 110	0.17 128	3.90 324	0.85 322	5.14 171	2.87 110	5.74 241	4.14 176	3.49 226	0.83 147	6.40 239	1.80 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 259	0.19 387

AE-Stereo	1.44 120	0.32 86	2.69 166	1.58 310	0.20 159	2.24 144	0.59 247	6.01 228	5.70 267	1.18 127	3.17 148	1.02 134	0.78 143	1.73 73	0.83 168	0.02 324	0.18 460	0.00 1	0.29 462	0.11 279	0.07 252

ACVNet	2.58 249	0.53 246	2.69 166	0.84 194	0.59 275	2.61 189	0.55 234	8.35 303	5.70 267	4.45 202	9.26 340	5.77 319	3.50 307	2.24 96	4.41 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 345	0.01 18

CFNet-ft	3.31 312	0.94 377	2.69 166	1.50 292	2.38 424	2.81 222	0.68 271	8.35 303	7.43 348	4.45 202	9.94 351	10.20 413	4.60 369	6.50 250	3.41 349	0.00 1	0.00 1	0.03 430	0.00 1	0.22 385	0.03 136

CFNet_RVC	3.31 312	0.94 377	2.69 166	1.50 292	2.38 424	2.81 222	0.68 271	8.35 303	7.43 348	4.45 202	9.94 351	10.20 413	4.60 369	6.49 248	3.41 349	0.00 1	0.00 1	0.03 430	0.00 1	0.22 385	0.03 136

RCA-Stereo	1.99 180	0.34 116	2.71 170	0.26 106	0.06 27	2.29 147	0.48 210	4.89 154	14.65 468	2.81 156	5.51 227	0.78 127	3.21 291	1.44 56	0.33 51	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.07 218	0.02 87

CFNet-RSSM	2.11 190	0.33 103	2.71 170	1.04 231	0.30 196	3.21 266	0.41 196	6.67 267	6.96 333	5.62 239	4.58 188	5.40 308	1.71 221	1.86 81	0.87 179	0.00 1	0.08 383	0.00 1	0.32 472	0.02 72	0.02 87

HART	1.68 136	0.67 302	2.72 172	0.04 22	0.27 186	1.72 100	0.04 35	5.60 209	3.16 135	1.44 128	7.73 300	2.41 183	0.15 21	6.44 241	0.62 121	0.00 1	0.12 423	0.00 1	0.00 1	0.24 402	0.17 372

OMP-Stereo	3.03 288	0.93 374	2.72 172	4.21 503	0.51 264	2.19 139	1.25 365	6.19 240	6.00 289	7.99 373	6.21 247	8.50 388	2.49 258	9.44 437	1.74 271	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 230	0.05 215

222	5.36 426	0.40 163	2.72 172	1.50 292	0.48 254	6.15 389	0.07 63	13.73 463	8.06 372	8.79 402	11.03 379	3.71 239	4.21 344	7.47 319	38.74 548	0.03 365	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.05 215

EAI-Stereo	2.31 219	0.44 198	2.72 172	0.68 181	0.56 273	3.51 289	2.62 416	11.42 402	4.14 204	2.09 139	7.23 284	1.21 141	0.91 152	5.67 203	1.51 245	0.01 237	0.25 485	0.00 1	0.88 506	0.04 146	0.26 417

DilatedVolume-Stereo	1.13 93	0.41 174	2.75 176	1.04 231	0.11 79	2.21 141	0.10 82	2.96 21	1.32 47	2.40 146	2.09 112	0.33 89	0.58 120	5.62 198	0.43 79	0.03 365	0.06 351	0.00 1	0.14 402	0.04 146	0.04 180

test_3	1.88 164	0.22 26	2.75 176	0.96 216	0.22 166	1.28 47	0.77 296	4.62 137	5.87 276	6.55 303	1.84 105	4.28 265	0.45 101	6.48 247	0.76 152	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.28 461	0.17 345	0.14 345

RALCasStereoNet	1.93 172	1.01 384	2.75 176	1.88 354	1.75 390	2.88 234	0.18 130	4.64 141	4.36 212	2.27 143	5.14 204	2.22 179	0.79 145	7.10 296	1.00 203	0.00 1	0.34 491	0.00 1	0.00 1	0.10 259	0.16 367

test_xeample	4.13 387	0.36 136	2.75 176	1.23 251	0.51 264	3.96 328	0.13 102	12.63 445	7.65 356	7.49 350	10.86 375	3.29 215	3.36 296	6.71 267	21.53 518	0.02 324	0.03 289	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 180

HSM-Net_RVC	4.20 393	0.32 86	2.76 180	0.63 175	0.69 292	6.95 407	1.69 392	11.96 420	8.36 383	8.83 405	12.17 401	15.18 465	4.21 344	6.91 279	3.30 347	0.02 324	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.01 18
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
EKT-Stereo	1.91 170	0.48 221	2.77 181	2.19 405	4.36 488	1.42 65	0.24 152	4.63 138	3.51 162	2.94 161	3.47 162	3.55 230	2.25 247	5.26 189	0.85 172	0.04 385	0.12 423	0.00 1	0.09 388	0.06 200	0.05 215

xxxx	4.51 410	0.31 73	2.77 181	1.69 325	0.47 252	7.74 427	0.07 63	14.04 466	7.91 369	5.82 247	8.97 327	9.34 397	3.41 304	7.33 310	20.24 513	0.05 397	0.03 289	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 180

AIO-test1	2.22 205	0.76 326	2.78 183	0.30 111	4.38 489	2.48 168	0.96 340	5.59 208	14.64 466	0.74 106	2.86 136	0.92 129	0.30 57	5.64 199	1.67 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 340	0.17 345	0.14 345

GCAP-BAT	1.77 145	0.49 225	2.78 183	0.66 179	0.16 118	3.76 316	0.80 304	3.72 88	3.27 146	3.68 183	5.03 202	3.66 235	0.56 114	5.82 209	0.65 126	0.00 1	0.05 334	0.00 1	0.24 448	0.01 23	0.01 18

SST-Stereo	2.75 262	0.31 73	2.78 183	1.33 268	0.33 213	3.99 329	0.82 308	5.60 209	3.93 186	10.92 456	6.19 245	5.00 294	4.23 346	8.66 399	0.74 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.03 136

cross-raft	2.03 185	0.35 126	2.78 183	1.10 237	0.16 118	3.77 317	0.48 210	7.03 281	3.75 174	5.06 224	5.55 228	6.26 333	1.41 197	1.75 74	0.89 187	0.01 237	0.07 371	0.00 1	0.19 429	0.03 117	0.03 136

testlalala_base	3.12 296	0.48 221	2.79 187	2.14 401	1.98 404	4.13 336	0.64 261	6.16 236	2.09 66	2.38 145	4.08 174	1.80 164	0.50 104	1.65 68	0.72 141	12.33 541	2.33 523	0.00 1	0.31 470	14.56 535	1.32 490

hitnet-ft	3.66 349	0.65 293	2.79 187	0.89 201	0.72 299	4.25 338	0.55 234	9.11 333	7.52 352	7.14 330	10.19 355	12.49 446	4.70 375	7.44 316	4.41 385	0.03 365	0.00 1	0.06 453	0.00 1	0.20 368	0.04 180

StereoAnything_RVC	1.52 126	7.77 519	2.81 189	0.05 28	0.02 3	1.11 9	0.06 55	3.26 46	0.75 6	0.12 4	0.02 1	0.07 19	0.68 128	6.69 265	0.13 7	0.02 324	0.08 383	0.00 1	0.00 1	6.69 523	0.02 87

IIG-Stereo	3.16 300	0.75 323	2.83 190	4.08 498	0.21 162	2.56 180	0.74 290	6.55 262	5.56 263	8.39 390	9.38 343	7.94 373	2.79 276	9.50 439	1.89 282	0.02 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.04 180

RAFT-IKP	1.90 168	0.42 181	2.83 190	0.12 65	0.18 143	3.50 286	0.64 261	5.24 184	2.96 118	5.86 250	4.34 184	3.50 228	1.51 202	5.99 215	0.76 152	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 230	0.08 267

SGM-Forest	4.96 418	0.32 86	2.84 192	1.21 249	0.64 285	10.23 454	6.64 490	11.55 406	10.98 434	10.94 458	13.59 420	11.65 439	4.30 353	8.94 416	4.63 389	0.11 430	0.04 318	0.00 1	0.00 1	0.05 176	0.46 456
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ROB_FTStereo_v2	1.91 170	0.41 174	2.85 193	0.12 65	0.19 154	3.71 307	0.73 287	5.23 178	2.95 115	5.86 250	4.36 186	3.46 221	1.51 202	5.86 211	0.69 133	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 230	0.08 267

HUI-Stereo	1.80 149	0.41 174	2.85 193	0.12 65	0.18 143	3.72 310	0.65 264	5.23 178	2.97 122	5.87 255	4.34 184	3.45 219	1.52 207	3.93 143	0.65 126	0.02 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 230	0.10 302

Patchmatch Stereo++	1.95 174	0.40 163	2.86 195	0.12 65	0.18 143	3.74 312	0.66 267	5.24 184	2.96 118	5.86 250	4.32 181	3.46 221	1.52 207	6.88 275	0.70 135	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 230	0.09 280
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	1.88 164	0.40 163	2.86 195	0.12 65	0.19 154	3.75 315	0.71 282	5.23 178	2.96 118	5.86 250	4.33 183	3.45 219	1.51 202	5.40 195	0.69 133	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 230	0.09 280

ROB_FTStereo	1.90 168	0.42 181	2.86 195	0.12 65	0.19 154	3.71 307	0.75 292	5.24 184	2.95 115	5.87 255	4.26 179	3.41 217	1.51 202	5.80 208	0.65 126	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 230	0.08 267

iRAFT	1.95 174	0.40 163	2.86 195	0.12 65	0.18 143	3.74 312	0.66 267	5.24 184	2.96 118	5.86 250	4.32 181	3.46 221	1.52 207	6.88 275	0.70 135	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 230	0.09 280

DeepStereo_RVC	2.05 187	0.39 153	2.87 199	0.14 81	0.17 128	3.51 289	0.70 279	5.21 177	3.00 124	6.27 285	4.13 175	3.47 224	4.53 368	4.81 172	1.49 244	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 248	0.18 376

iGMRVC	1.96 177	0.40 163	2.88 200	0.12 65	0.19 154	3.74 312	0.73 287	5.23 178	2.97 122	5.87 255	4.37 187	3.48 225	1.52 207	6.73 268	0.74 145	0.02 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 230	0.08 267

RAFT-345	3.27 307	0.41 174	2.88 200	1.02 224	0.21 162	2.63 194	0.48 210	3.76 92	5.51 259	7.35 344	24.88 498	4.25 261	1.76 230	8.15 367	2.13 298	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.01 18

ICVP	2.32 221	0.38 149	2.89 202	0.92 207	0.70 296	2.55 178	0.87 325	9.97 357	3.99 189	4.13 195	8.97 327	2.71 192	1.69 220	2.52 105	3.52 362	0.05 397	0.24 484	0.01 382	0.01 301	0.11 279	0.13 337
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RAFT-RH_RVC	3.96 377	0.46 212	2.93 203	1.55 305	0.42 238	3.14 258	0.14 109	3.70 82	5.98 287	11.25 462	32.23 517	5.29 303	1.68 219	8.13 365	2.14 299	0.08 420	0.00 1	0.00 1	0.03 340	0.01 23	0.00 1

DCVSM-stereo	3.13 297	0.37 143	2.95 204	1.51 295	0.80 308	2.75 209	0.49 220	6.79 272	5.25 250	11.43 464	5.57 229	10.79 424	5.30 396	5.25 188	2.95 333	0.03 365	0.09 395	0.03 430	0.00 1	0.12 296	0.09 280

DIP-Stereo	1.97 179	0.64 287	2.95 204	0.17 87	0.10 69	4.83 361	0.13 102	8.60 319	4.06 200	6.42 296	4.92 197	0.44 103	0.72 133	3.57 130	1.80 276	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.05 176	0.04 180
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
qqq	1.93 172	0.30 68	2.96 206	1.40 281	0.05 16	1.96 119	0.39 191	8.45 307	3.33 153	3.06 163	3.84 167	4.67 280	2.70 268	4.40 162	0.96 196	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.03 136

NF-Stereo	2.24 206	0.33 103	3.00 207	2.04 387	0.10 69	3.46 277	0.43 200	6.51 260	3.17 138	6.84 312	5.24 215	2.67 191	1.34 193	8.17 371	1.53 248	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.01 18

RAFT_R40	2.71 258	0.33 103	3.00 207	1.26 255	0.30 196	3.83 321	1.00 343	5.69 213	4.29 209	9.69 428	6.33 255	5.02 296	4.02 337	8.58 394	0.86 177	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.02 87

4D-IteraStereo	1.72 140	0.86 351	3.01 209	0.09 54	2.86 440	3.57 297	1.06 349	3.92 100	5.31 252	5.28 232	1.02 63	3.92 244	0.38 74	1.83 79	1.04 206	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.07 218	0.09 280

psm_up	3.85 366	0.82 345	3.01 209	2.00 379	2.58 431	5.28 373	3.34 435	10.85 386	6.33 309	7.27 340	7.32 287	10.15 411	9.02 468	6.19 223	2.51 320	0.22 458	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.12 296	0.03 136

MaDis-Stereo	0.80 46	0.69 309	3.02 211	0.33 123	1.83 397	1.22 18	0.06 55	3.41 62	1.49 52	0.31 37	0.38 34	0.42 100	0.51 106	1.14 42	1.21 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 176	0.05 215

MIF-Stereo (partial)	1.29 110	0.33 103	3.02 211	0.03 8	1.12 342	1.26 40	0.13 102	4.46 125	3.75 174	0.35 50	2.39 126	0.31 82	0.74 135	6.09 218	1.76 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 230	0.04 180

OCTAStereo	2.24 206	0.33 103	3.03 213	2.04 387	0.10 69	3.45 276	0.43 200	6.50 257	3.17 138	6.84 312	5.20 210	2.65 188	1.33 191	8.18 372	1.56 252	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.01 18

RE-Stereo	2.25 211	0.33 103	3.03 213	2.04 387	0.10 69	3.47 279	0.43 200	6.50 257	3.18 141	6.84 312	5.20 210	2.65 188	1.34 193	8.18 372	1.58 254	0.01 237	0.00 1	0.01 382	0.00 1	0.02 72	0.01 18

TVStereo	2.25 211	0.33 103	3.03 213	2.04 387	0.10 69	3.47 279	0.43 200	6.50 257	3.18 141	6.84 312	5.20 210	2.65 188	1.34 193	8.18 372	1.58 254	0.01 237	0.00 1	0.01 382	0.00 1	0.02 72	0.01 18

DisPM	2.43 232	0.32 86	3.04 216	1.76 336	0.18 143	3.46 277	0.65 264	5.13 170	4.88 238	8.59 398	7.04 278	2.84 194	1.03 163	8.85 412	0.83 168	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.02 87

CrosDoStereo	3.96 377	0.45 206	3.04 216	0.32 118	0.20 159	3.28 268	11.63 522	5.76 217	4.45 217	9.04 412	16.58 446	4.99 291	7.45 443	8.04 353	3.72 367	0.00 1	0.02 239	0.01 382	0.00 1	0.16 332	0.10 302

DeepStereo_LL	3.96 377	0.45 206	3.04 216	0.32 118	0.20 159	3.28 268	11.63 522	5.76 217	4.45 217	9.04 412	16.58 446	4.99 291	7.45 443	8.04 353	3.72 367	0.00 1	0.02 239	0.01 382	0.00 1	0.16 332	0.10 302

FENet	2.19 202	0.34 116	3.04 216	2.05 391	0.26 183	2.82 225	0.13 102	7.02 280	5.55 261	4.97 221	1.94 106	4.91 289	3.39 301	4.71 170	2.50 319	0.02 324	0.03 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 395

AdaStereo	3.09 292	0.58 267	3.04 216	2.84 453	0.48 254	4.08 332	1.29 371	12.16 431	7.77 365	6.03 262	9.62 346	5.79 321	1.53 211	4.56 166	1.93 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.02 87
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.
HI	3.18 302	0.90 364	3.05 221	1.28 262	0.15 111	2.29 147	0.04 35	5.31 193	3.52 163	7.96 369	12.69 409	11.43 436	6.61 423	4.26 157	4.02 375	0.00 1	0.06 351	0.00 1	0.00 1	0.05 176	0.01 18

CoSv	3.18 302	0.90 364	3.05 221	1.28 262	0.15 111	2.29 147	0.04 35	5.31 193	3.52 163	7.96 369	12.69 409	11.43 436	6.61 423	4.26 157	4.02 375	0.00 1	0.06 351	0.00 1	0.00 1	0.05 176	0.01 18

BUS	2.49 241	0.32 86	3.05 221	0.46 147	0.46 245	7.12 410	0.50 222	9.05 330	4.69 230	6.11 269	6.15 242	5.29 303	0.83 147	3.91 140	1.77 273	0.01 237	0.03 289	0.03 430	0.00 1	0.04 146	0.00 1

BSDual-CNN	2.69 254	0.32 86	3.05 221	0.46 147	0.46 245	7.13 412	1.63 388	9.05 330	4.69 230	6.11 269	6.15 242	6.26 333	2.54 259	3.91 140	1.91 283	0.01 237	0.03 289	0.03 430	0.00 1	0.04 146	0.00 1

psmg	3.10 295	0.32 86	3.05 221	0.54 157	0.46 245	8.68 435	2.84 422	9.87 353	4.69 230	8.08 374	8.69 318	6.26 333	2.54 259	3.91 140	1.91 283	0.01 237	0.04 318	0.06 453	0.00 1	0.11 279	0.00 1

SCV_C0	1.40 117	0.49 225	3.06 226	0.12 65	0.21 162	2.29 147	0.09 78	6.46 256	3.81 178	0.63 100	2.00 109	0.24 66	0.41 86	7.31 308	0.43 79	0.01 237	0.05 334	0.00 1	0.21 436	0.16 332	0.07 252

water-stereo	0.70 37	0.29 57	3.07 227	0.08 49	0.07 35	1.54 77	0.15 115	4.01 107	1.41 50	0.59 98	1.31 79	0.26 69	0.24 34	0.43 2	0.39 69	0.02 324	0.06 351	0.00 1	0.02 325	0.02 72	0.01 18

rvit_stereo_0083	1.03 77	0.26 47	3.09 228	0.49 153	0.09 61	1.27 45	0.24 152	2.72 15	4.60 227	0.38 55	0.77 54	0.78 127	1.18 182	4.35 160	0.33 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.03 136

RAFT	2.57 248	0.76 326	3.09 228	0.91 203	0.09 61	2.41 162	0.94 336	5.35 196	2.65 94	6.11 269	7.21 282	9.43 400	4.30 353	5.73 207	1.77 273	0.00 1	0.12 423	0.00 1	0.02 325	0.46 455	0.08 267

rvit_stereo_0080	0.88 54	0.51 234	3.12 230	0.07 41	0.12 92	1.31 50	0.37 185	3.78 93	3.29 149	0.56 96	1.13 73	0.40 95	0.76 137	1.71 69	0.47 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.04 180

whm_eth	0.88 54	0.51 234	3.12 230	0.07 41	0.12 92	1.31 50	0.37 185	3.78 93	3.29 149	0.56 96	1.13 73	0.40 95	0.76 137	1.71 69	0.47 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.04 180

CBMV_ROB	4.14 388	0.52 242	3.14 232	1.30 264	0.77 305	6.92 406	1.97 400	10.11 366	9.58 406	8.92 409	14.20 427	7.12 358	5.90 411	8.65 398	3.50 357	0.01 237	0.05 334	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.09 280

RAStereo	0.68 32	0.42 181	3.15 233	0.18 92	0.52 268	1.17 12	0.02 23	3.16 34	0.98 40	0.51 92	1.43 83	0.16 43	0.22 32	0.75 17	0.83 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 218	0.02 87

depthmonostereo	1.01 74	0.50 228	3.16 234	0.12 65	0.09 61	1.43 66	0.04 35	4.97 160	1.51 53	0.90 114	1.46 85	0.98 132	0.94 156	3.45 128	0.46 92	0.02 324	0.10 407	0.00 1	0.02 325	0.04 146	0.01 18

HSM	4.00 382	0.79 336	3.16 234	1.59 313	2.17 415	6.77 403	1.11 355	12.28 434	6.35 311	6.75 306	8.11 310	13.90 455	5.37 398	8.85 412	2.71 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.02 87

rrr	1.05 81	0.45 206	3.18 236	0.32 118	0.06 27	2.74 204	0.95 339	3.49 69	1.12 43	0.39 63	0.16 16	0.20 50	0.29 50	6.47 245	0.87 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 436	0.06 200	0.10 302

CroCo-Stereo	0.99 70	0.89 361	3.19 237	0.46 147	0.44 239	0.38 1	0.05 48	4.61 135	3.95 187	0.48 87	1.78 103	1.01 133	0.27 44	1.11 40	1.07 207	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 176	0.04 180
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
Anonymous_2	4.14 388	0.62 283	3.21 238	1.40 281	1.43 368	5.19 368	0.32 175	6.63 264	4.38 213	4.48 205	2.30 122	8.08 376	7.00 433	5.37 193	2.29 307	0.23 459	0.75 510	5.20 525	18.12 550	5.66 518	0.23 403

mmm	2.50 244	0.29 57	3.22 239	1.98 373	0.32 208	3.72 310	0.12 93	9.45 342	4.05 197	5.84 249	10.80 371	2.47 184	2.86 281	4.07 150	0.75 150	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.01 301	0.03 117	0.02 87

NINENet	3.09 292	0.56 260	3.22 239	1.61 315	1.37 364	7.12 410	0.50 222	11.88 417	5.63 265	6.63 305	8.40 314	5.29 303	0.83 147	6.51 251	1.77 273	0.15 442	0.07 371	0.07 459	0.00 1	0.09 248	0.00 1

PSMNet-RSSM	3.33 320	0.77 329	3.22 239	2.12 398	1.90 403	2.33 153	0.71 282	11.17 390	5.83 274	5.90 258	11.43 387	7.04 354	4.83 385	5.96 214	3.17 340	0.00 1	0.00 1	0.02 413	0.00 1	0.08 230	0.02 87

GANet-ADL	2.20 203	0.50 228	3.27 242	2.02 382	0.11 79	2.21 141	0.48 210	8.64 321	6.79 328	4.56 206	5.83 233	3.98 246	1.27 190	2.68 107	1.43 238	0.04 385	0.08 383	0.02 413	0.00 1	0.15 325	0.03 136

rvit_stereo_0081_aga	0.76 44	0.51 234	3.29 243	0.11 63	0.25 176	1.73 101	0.22 146	3.68 81	2.54 89	0.26 24	0.16 16	0.27 72	0.30 57	1.31 49	0.36 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 296	0.04 180

test_sample1	2.31 219	0.26 47	3.29 243	2.08 392	0.46 245	2.62 192	0.05 48	9.88 354	4.23 208	3.90 189	3.92 171	3.49 226	4.44 361	5.67 203	1.88 281	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.03 136

Selective-RAFT	1.69 137	0.32 86	3.29 243	0.92 207	0.18 143	3.89 323	0.06 55	4.22 114	4.00 190	1.47 130	1.98 108	3.07 206	2.81 277	6.35 238	0.89 187	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.21 436	0.05 176	0.00 1

ASMatch	3.32 318	0.50 228	3.32 246	1.72 332	0.45 244	1.93 114	0.68 271	6.42 254	3.89 182	6.18 275	22.30 485	4.61 279	4.82 384	7.65 327	1.70 266	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.03 340	0.01 23	0.18 376

IRAFT_RVC	2.85 270	0.41 174	3.32 246	2.09 395	0.41 235	2.92 236	5.22 471	6.41 253	3.63 169	6.53 302	5.48 226	5.09 298	4.88 386	8.20 375	2.15 300	0.01 237	0.17 456	0.01 382	0.00 1	0.02 72	0.04 180

anonymousa	3.80 363	0.55 254	3.35 248	1.24 252	3.74 470	9.04 440	0.36 183	6.74 270	4.03 193	7.72 359	19.64 472	10.62 420	6.01 414	1.52 61	1.40 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 364	0.00 1	0.03 136

HCRNet	2.56 246	0.53 246	3.35 248	0.24 102	3.39 457	2.19 139	0.23 150	6.89 276	5.50 257	5.26 231	4.79 191	5.27 302	2.78 275	7.71 333	2.89 331	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.04 180

test_sample2	2.32 221	0.25 39	3.38 250	2.08 392	0.41 235	2.58 183	0.15 115	9.50 343	4.97 241	3.66 181	4.86 196	4.29 267	3.26 292	5.83 210	1.09 210	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.03 136

GANet-RSSM	3.27 307	0.60 274	3.38 250	2.94 460	2.00 406	2.61 189	0.48 210	10.93 388	6.11 296	5.47 235	10.20 356	6.57 344	5.44 405	6.25 227	2.23 305	0.00 1	0.00 1	0.08 462	0.00 1	0.17 345	0.03 136

CroCo-Stereo Lap2	1.24 104	0.88 358	3.39 252	0.95 214	4.59 501	0.47 3	0.08 70	3.51 72	2.80 107	1.17 126	2.24 120	1.57 156	0.20 28	1.48 59	1.14 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 325	0.12 329

test_xeample3	1.08 84	0.43 192	3.39 252	0.49 153	0.05 16	2.58 183	0.93 334	3.32 50	1.77 58	0.23 17	0.23 28	0.19 46	0.28 46	6.34 236	0.85 172	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.26 460	0.06 200	0.10 302

RAFT-Test	2.17 199	0.36 136	3.40 254	1.05 234	0.34 215	4.90 363	0.69 276	6.27 242	3.98 188	4.65 212	7.02 275	6.30 336	1.12 169	1.81 78	0.99 201	0.01 237	0.17 456	0.00 1	0.34 476	0.02 72	0.02 87

anonymousdsp2	1.78 146	0.39 153	3.40 254	1.10 237	0.04 13	3.63 298	0.50 222	7.80 293	2.77 106	2.91 160	2.88 137	3.17 211	1.01 160	5.15 187	0.43 79	0.00 1	0.01 179	0.02 413	0.15 406	0.05 176	0.12 329

PSM-softLoss	2.24 206	0.34 116	3.42 256	1.81 344	0.17 128	2.74 204	0.39 191	6.17 238	2.92 112	6.26 283	6.29 252	2.96 198	0.97 158	8.68 400	1.71 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.02 87

KMStereo	2.24 206	0.34 116	3.42 256	1.81 344	0.17 128	2.74 204	0.39 191	6.17 238	2.92 112	6.26 283	6.29 252	2.96 198	0.97 158	8.68 400	1.71 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.02 87

SGM_RVC	10.08 498	0.60 274	3.42 256	2.30 417	0.32 208	19.41 510	6.33 485	18.95 508	14.64 466	25.14 520	24.32 494	33.34 527	18.79 512	19.86 519	12.55 495	0.25 462	0.26 487	0.22 487	0.24 448	0.34 432	0.40 443
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_sample7	3.30 310	0.47 214	3.43 259	1.98 373	0.35 218	4.33 342	1.88 398	10.66 377	7.73 361	8.36 385	7.55 292	6.55 340	4.27 348	6.58 257	1.62 258	0.06 406	0.03 289	0.00 1	0.00 1	0.05 176	0.06 233

TestStereo1	2.85 270	0.81 342	3.48 260	3.11 465	0.44 239	2.52 171	1.50 380	6.37 248	8.18 377	4.62 208	9.24 337	2.23 180	3.69 317	9.19 425	1.26 224	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.27 411	0.09 280

SA-5K	2.85 270	0.81 342	3.48 260	3.11 465	0.44 239	2.52 171	1.50 380	6.37 248	8.18 377	4.62 208	9.24 337	2.23 180	3.69 317	9.19 425	1.26 224	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.27 411	0.09 280

FCDSN-DC	10.24 501	0.56 260	3.49 262	1.96 371	1.29 358	16.90 501	4.59 461	17.16 493	19.10 490	24.64 519	32.46 521	33.82 528	22.14 525	15.93 503	10.45 479	0.04 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 176	0.21 395
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ac_64	3.70 352	0.47 214	3.50 263	2.87 454	3.50 461	5.91 385	0.72 286	10.17 367	4.34 211	8.16 377	5.80 231	10.82 425	5.64 408	7.08 294	4.73 391	0.03 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 230	0.14 345

AIO-test2	2.70 257	1.23 414	3.52 264	1.24 252	3.05 443	2.65 197	0.06 55	6.30 244	15.40 473	2.58 149	7.30 286	0.48 106	0.57 118	5.36 192	0.96 196	3.06 517	0.00 1	0.00 1	0.01 301	0.16 332	0.15 355

TDLM	4.11 385	1.11 401	3.54 265	1.62 319	1.04 336	3.91 325	7.41 499	10.60 375	10.67 432	6.38 294	12.59 407	5.95 325	4.77 379	8.79 410	3.04 336	0.58 487	0.00 1	0.01 382	0.00 1	0.19 364	0.12 329

coex_refinement	4.04 383	0.87 354	3.55 266	2.96 461	1.40 366	4.28 340	0.32 175	11.18 391	7.72 359	8.32 383	13.44 419	10.01 409	3.48 306	6.28 229	6.76 428	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.06 200	0.16 367

CASS	2.44 234	0.44 198	3.56 267	0.85 196	0.38 227	3.14 258	0.22 146	9.64 348	4.00 190	6.78 308	7.62 296	3.57 231	3.58 312	3.80 137	1.10 211	0.02 324	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.05 176	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AACVNet	3.33 320	1.03 388	3.56 267	3.46 479	0.63 283	3.09 251	0.28 163	8.78 325	3.43 159	5.99 260	10.64 368	10.08 410	4.03 338	8.69 402	2.51 320	0.03 365	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.26 405	0.06 233

FACV-RUCA	2.21 204	0.34 116	3.59 269	1.30 264	2.90 441	2.22 143	1.25 365	7.98 298	5.71 272	3.59 179	7.21 282	1.14 138	1.60 216	3.12 117	1.46 242	0.01 237	0.03 289	0.10 467	0.04 358	0.35 433	0.17 372

CVANet_RVC	4.16 391	1.16 408	3.60 270	1.94 367	1.46 369	3.92 326	4.68 462	10.89 387	8.34 382	7.58 353	10.84 373	10.27 415	6.62 426	8.56 392	2.69 325	0.39 476	0.00 1	0.00 1	0.01 301	0.21 379	0.09 280

SMFormer	3.54 339	0.39 153	3.61 271	1.69 325	0.11 79	2.85 229	0.29 167	12.46 437	10.41 422	7.16 332	10.23 357	4.78 284	4.45 362	8.71 404	3.51 358	0.07 415	0.05 334	0.00 1	0.00 1	0.06 200	0.04 180

tta	3.54 339	0.39 153	3.61 271	1.69 325	0.11 79	2.85 229	0.29 167	12.46 437	10.41 422	7.16 332	10.23 357	4.78 284	4.45 362	8.71 404	3.51 358	0.07 415	0.05 334	0.00 1	0.00 1	0.06 200	0.03 136

qqq1	3.38 323	0.39 153	3.61 271	1.69 325	0.11 79	2.85 229	0.29 167	12.46 437	10.41 422	7.16 332	10.23 357	4.78 284	4.45 362	8.71 404	0.30 43	0.07 415	0.05 334	0.00 1	0.00 1	0.06 200	0.03 136

fff1	3.38 323	0.39 153	3.61 271	1.69 325	0.11 79	2.85 229	0.29 167	12.46 437	10.41 422	7.16 332	10.23 357	4.78 284	4.45 362	8.71 404	0.30 43	0.07 415	0.05 334	0.00 1	0.00 1	0.06 200	0.03 136

Sa-1000	3.55 341	0.75 323	3.63 275	1.91 358	0.30 196	3.55 293	1.63 388	7.39 287	8.54 390	7.70 358	17.44 462	4.00 247	2.82 278	9.44 437	1.33 231	0.00 1	0.10 407	0.00 1	0.18 424	0.21 379	0.04 180

TestStereo	1.74 143	1.02 386	3.64 276	0.20 93	0.28 193	1.33 52	0.01 4	5.24 184	4.01 192	3.18 166	4.97 199	2.07 176	0.70 130	7.32 309	0.75 150	0.02 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1

G2L-Stereo_test	3.57 342	0.86 351	3.66 277	2.79 451	1.52 372	4.11 335	1.17 361	11.35 399	6.27 305	7.97 371	8.87 321	9.39 399	2.26 249	6.55 255	4.33 382	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.22 385	0.13 337

CBMV	5.35 425	0.91 368	3.67 278	1.62 319	0.44 239	10.09 452	7.19 497	12.49 441	12.33 452	12.22 470	14.69 433	10.93 429	6.48 421	8.51 390	4.96 396	0.02 324	0.15 444	0.00 1	0.00 1	0.17 345	0.17 372
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
test_5	2.90 279	0.70 311	3.69 279	2.01 380	3.17 448	4.61 357	1.32 373	6.69 268	7.02 337	2.79 154	7.18 280	4.99 291	4.14 340	7.96 347	1.31 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 340	0.19 364	0.26 417

PFNet+	2.35 224	0.31 73	3.69 279	0.79 188	0.17 128	3.15 261	0.75 292	4.52 129	6.30 306	7.90 368	6.34 256	2.53 185	1.18 182	7.72 335	1.62 258	0.03 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.03 136

DEmStereo	3.79 361	0.37 143	3.69 279	0.17 87	0.17 128	5.28 373	2.54 411	4.35 117	3.70 170	8.21 382	20.15 473	5.13 300	10.38 481	7.65 327	3.85 371	0.01 237	0.01 179	0.01 382	0.00 1	0.02 72	0.06 233

CSP-Net	4.12 386	1.28 423	3.70 282	1.54 303	1.06 337	13.28 488	2.33 406	12.96 451	5.45 255	8.87 407	8.54 317	8.43 383	3.03 285	8.16 368	3.65 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 356	0.03 136

RALAANet	2.46 239	1.09 397	3.70 282	2.55 440	0.80 308	3.37 273	0.15 115	7.44 289	5.54 260	5.65 240	6.01 236	3.54 229	1.13 172	6.34 236	1.58 254	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.05 364	0.21 379	0.03 136

HH	2.42 230	0.73 317	3.76 284	0.91 203	0.14 106	2.78 211	0.71 282	7.92 296	2.72 100	1.53 131	6.10 239	7.93 371	4.01 335	8.60 395	0.44 84	0.00 1	0.09 395	0.00 1	0.00 1	0.05 176	0.04 180

HanStereo	2.42 230	0.73 317	3.76 284	0.91 203	0.14 106	2.78 211	0.71 282	7.92 296	2.72 100	1.53 131	6.10 239	7.93 371	4.01 335	8.60 395	0.44 84	0.00 1	0.09 395	0.00 1	0.00 1	0.05 176	0.04 180

DLCB_ROB	4.51 410	0.91 368	3.78 286	2.19 405	1.07 339	6.28 390	3.09 427	9.78 351	7.72 359	10.65 451	12.97 413	13.91 456	3.71 320	8.72 408	5.30 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.10 302

SA	3.06 290	0.74 321	3.79 287	1.60 314	0.30 196	3.19 264	1.43 377	6.72 269	9.06 397	4.63 211	10.80 371	2.89 196	4.71 376	9.62 440	1.18 222	0.00 1	0.09 395	0.00 1	0.19 429	0.23 392	0.02 87

ITSA-stereo	3.76 358	0.54 250	3.80 288	1.91 358	0.29 195	3.09 251	0.70 279	13.22 456	15.64 474	6.79 309	6.66 262	4.15 257	3.52 310	8.30 378	5.00 397	0.09 425	0.07 371	0.11 468	0.10 393	0.18 356	0.95 482

StereoDRNet-Refined	4.46 406	0.62 283	3.80 288	1.92 362	0.40 231	9.35 443	0.15 115	10.02 362	8.83 395	12.69 474	11.62 391	9.34 397	3.87 331	8.06 360	8.02 444	0.00 1	0.00 1	0.01 382	0.05 364	0.20 368	0.26 417
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
fff	2.28 215	0.61 278	3.81 290	0.22 98	0.07 35	1.69 93	0.11 87	5.37 199	11.84 446	5.80 244	5.17 205	1.44 148	5.41 399	2.00 89	1.92 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.18 376

SACVNet	4.15 390	1.26 418	3.81 290	3.12 467	1.68 384	3.09 251	2.85 423	11.91 418	5.96 284	10.52 448	11.20 381	10.59 418	3.95 333	8.97 417	3.25 345	0.08 420	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.32 425	0.44 452

DCANet	2.08 189	0.64 287	3.81 290	0.31 115	0.17 128	1.70 97	0.25 157	5.23 178	8.47 387	6.07 266	5.30 221	1.41 146	4.23 346	1.85 80	2.02 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.19 387

csc	2.28 215	0.61 278	3.81 290	0.22 98	0.07 35	1.69 93	0.11 87	5.37 199	11.84 446	5.80 244	5.17 205	1.44 148	5.41 399	2.00 89	1.92 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.18 376

cscssc	2.28 215	0.61 278	3.81 290	0.22 98	0.07 35	1.69 93	0.11 87	5.37 199	11.84 446	5.80 244	5.17 205	1.44 148	5.41 399	2.00 89	1.92 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.18 376

111	2.78 264	0.92 371	3.81 290	0.22 98	0.07 35	2.83 227	0.70 279	6.03 229	14.00 461	3.22 168	8.93 323	5.48 310	3.30 294	3.66 131	2.03 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 259	0.29 427

rvit_stereo_ft	1.00 73	0.78 335	3.84 296	0.84 194	0.36 221	1.23 20	0.24 152	3.81 97	3.76 176	0.37 54	0.87 61	0.74 124	1.12 169	1.18 46	0.76 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.06 233

GwcNet-ADL	2.65 253	0.48 221	3.84 296	0.82 191	0.33 213	2.04 124	0.69 276	8.07 299	9.42 403	6.05 263	6.66 262	4.14 256	1.73 224	5.40 195	3.01 335	0.08 420	0.06 351	0.00 1	0.00 1	0.06 200	0.03 136

G2L-ROB	3.43 331	0.77 329	3.89 298	1.71 331	1.16 346	4.51 352	0.44 204	11.70 410	5.70 267	7.51 351	5.34 223	11.24 434	1.71 221	7.66 329	5.10 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 296	0.10 302

UDGNet	2.73 261	7.09 516	3.90 299	2.71 445	0.06 27	2.98 241	0.20 139	4.63 138	8.58 392	2.69 150	2.70 132	0.95 131	1.01 160	6.27 228	1.51 245	1.28 504	0.00 1	5.24 526	0.94 508	1.70 499	0.13 337

LG-Stereo	0.79 45	0.32 86	3.96 300	0.04 22	0.15 111	1.19 14	0.18 130	3.52 73	2.95 115	0.32 39	1.77 100	0.22 62	0.14 20	0.39 1	0.43 79	0.01 237	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.11 279	0.02 87

ffm	2.90 279	0.31 73	3.97 301	1.34 270	0.98 330	2.80 214	0.48 210	4.53 130	10.19 417	6.29 288	9.23 332	5.59 312	3.72 324	8.00 350	0.46 92	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.10 259	0.04 180

ff1	3.45 335	0.31 73	3.97 301	1.34 270	0.98 330	2.80 214	0.48 210	4.53 130	10.19 417	6.29 288	9.23 332	5.59 312	3.72 324	10.11 445	9.35 466	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.10 259	0.04 180

mmx	3.86 367	0.31 73	3.97 301	1.34 270	0.98 330	2.80 214	0.48 210	12.18 432	10.66 430	6.29 288	9.23 332	5.59 312	3.72 324	10.11 445	9.35 466	0.05 397	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 180

cf-r	3.42 330	0.81 342	3.97 301	2.41 432	2.78 437	2.85 229	0.64 261	8.44 306	6.32 308	6.25 282	11.57 390	8.97 394	3.54 311	5.93 213	3.83 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 248	0.07 252

GCST	9.08 487	17.31 532	3.98 305	52.92 555	10.66 528	11.29 469	0.20 139	6.97 278	6.47 317	9.46 421	4.68 189	4.75 282	1.51 202	9.34 432	1.31 229	8.19 529	0.05 334	22.38 537	0.34 476	6.17 521	3.53 510

xxx	3.86 367	0.31 73	3.98 305	1.34 270	0.98 330	2.80 214	0.48 210	12.18 432	10.66 430	6.29 288	9.23 332	5.59 312	3.72 324	10.11 445	9.35 466	0.05 397	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 180

StereoVision	2.25 211	0.72 314	4.00 307	1.03 226	2.64 433	1.91 112	0.28 163	5.83 224	4.43 215	1.89 138	10.65 369	3.88 243	0.52 109	5.13 186	1.98 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 248	0.03 136

PCWNet_CMD	2.99 286	0.39 153	4.02 308	0.39 138	0.26 183	2.53 174	0.15 115	9.24 336	9.22 398	7.12 329	11.53 389	6.94 350	2.41 255	4.02 147	1.33 231	0.01 237	0.02 239	0.02 413	0.00 1	0.05 176	0.07 252

MSMDNet	2.99 286	0.39 153	4.02 308	0.40 140	0.25 176	2.53 174	0.16 121	9.35 340	9.25 399	7.08 327	11.39 384	6.93 349	2.43 256	4.01 146	1.34 233	0.01 237	0.02 239	0.02 413	0.00 1	0.05 176	0.07 252

HITNet	2.79 266	0.77 329	4.02 308	2.03 385	0.11 79	5.58 376	0.59 247	9.24 336	5.15 248	6.42 296	7.26 285	3.66 235	2.92 283	4.07 150	3.87 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 200	0.02 87
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
CFNet_pseudo	2.81 267	0.42 181	4.04 311	0.33 123	0.24 173	2.59 186	0.12 93	8.20 302	7.66 357	7.04 325	10.42 362	6.56 343	2.05 238	4.88 174	1.53 248	0.00 1	0.02 239	0.01 382	0.00 1	0.05 176	0.07 252

CFNet_ucs	3.07 291	0.44 198	4.05 312	0.54 157	0.37 225	3.08 249	0.19 133	9.80 352	8.49 389	7.64 356	12.62 408	5.67 317	1.76 230	4.96 180	1.51 245	0.00 1	0.04 318	0.01 382	0.00 1	0.09 248	0.11 316

ccs_rob	2.81 267	0.42 181	4.06 313	0.33 123	0.25 176	2.59 186	0.12 93	8.19 301	7.68 358	7.02 322	10.37 361	6.54 339	2.06 239	4.88 174	1.53 248	0.00 1	0.02 239	0.01 382	0.00 1	0.05 176	0.07 252

DeepPruner_ROB	3.52 338	1.14 406	4.06 313	1.12 243	1.65 379	3.65 300	0.83 312	13.96 465	4.47 219	7.80 361	10.84 373	7.05 356	2.16 243	8.14 366	3.08 338	0.07 415	0.03 289	0.00 1	0.01 301	0.32 425	0.06 233

GANet	6.22 443	1.07 393	4.07 315	2.27 413	0.89 319	9.19 442	9.52 509	12.02 423	8.13 376	10.72 452	29.09 509	13.86 454	7.52 447	11.00 461	4.39 384	0.36 473	0.00 1	0.02 413	0.02 325	0.12 296	0.08 267

iRaft-Stereo_5w	2.86 274	0.86 351	4.08 316	0.06 32	0.25 176	2.76 210	0.60 250	4.97 160	4.10 201	2.98 162	7.85 305	10.17 412	4.17 343	8.16 368	5.83 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 301	0.26 405	0.06 233

model_zeroshot	1.52 126	0.42 181	4.10 317	1.25 254	0.11 79	3.04 247	0.14 109	5.79 221	2.84 109	3.12 165	3.65 166	2.05 175	0.42 91	2.38 101	0.71 139	0.01 237	0.10 407	0.00 1	0.20 432	0.02 72	0.04 180

HBP-ISP	4.09 384	1.05 390	4.10 317	1.87 351	1.31 361	7.56 421	3.98 447	11.26 393	9.94 414	7.81 362	14.44 430	3.23 213	4.27 348	8.89 415	1.87 279	0.06 406	0.06 351	0.00 1	0.00 1	0.06 200	0.04 180

FC-DCNN v2	10.88 505	0.52 242	4.17 319	1.92 362	1.63 377	17.79 506	5.35 474	18.87 507	19.88 496	28.77 524	34.99 527	34.62 531	21.72 523	16.03 505	11.16 487	0.03 365	0.01 179	0.02 413	0.00 1	0.06 200	0.08 267

LMCR-Stereo	3.63 347	1.29 425	4.20 320	2.54 438	0.17 128	8.08 428	1.52 382	11.46 403	4.73 233	8.45 393	10.66 370	1.91 171	5.03 389	7.69 331	3.58 363	0.92 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 437	0.02 87

gcap-zeroshot	1.87 163	0.44 198	4.24 321	0.53 156	0.51 264	3.12 256	0.75 292	6.42 254	3.91 184	3.75 186	1.67 96	7.79 367	0.55 112	2.61 106	0.53 111	0.02 324	0.21 473	0.00 1	0.23 445	0.00 1	0.05 215

MIM_Stereo	2.50 244	0.75 323	4.26 322	1.18 248	0.11 79	3.08 249	0.33 179	6.07 231	3.28 148	5.01 222	10.12 354	4.29 267	1.74 226	8.06 360	1.27 226	0.00 1	0.12 423	0.00 1	0.01 301	0.18 356	0.15 355

FC-DCNN	10.72 504	0.52 242	4.27 323	1.88 354	1.63 377	17.18 502	5.29 473	18.20 500	19.69 495	28.50 523	34.51 525	34.03 529	21.48 522	15.89 502	11.15 486	0.03 365	0.01 179	0.02 413	0.01 301	0.07 218	0.09 280

GES	2.49 241	0.38 149	4.29 324	1.58 310	0.05 16	4.58 355	1.07 351	9.70 350	3.39 157	5.21 228	6.64 261	1.84 167	3.36 296	4.86 173	2.54 322	0.06 406	0.01 179	0.06 453	0.01 301	0.12 296	0.03 136

1111x	4.25 399	0.30 68	4.31 325	1.47 291	0.37 225	5.10 367	0.32 175	12.86 449	9.82 411	6.01 261	9.73 349	8.78 391	5.97 413	9.43 434	10.39 478	0.06 406	0.03 289	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.04 180

test_sample5	2.91 281	0.40 163	4.33 326	1.81 344	0.50 260	3.33 270	0.17 126	11.27 395	6.55 320	6.18 275	8.35 313	3.65 233	2.71 271	6.61 259	2.15 300	0.02 324	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.05 176	0.05 215

DualNet	3.05 289	0.40 163	4.33 326	1.81 344	0.50 260	3.33 270	0.17 126	11.27 395	6.55 320	6.50 299	10.86 375	3.65 233	2.71 271	6.61 259	2.15 300	0.02 324	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.05 176	0.05 215

ADLNet	4.32 404	0.80 340	4.33 326	3.60 486	3.56 463	6.87 405	2.48 410	11.20 392	7.58 355	9.87 432	9.62 346	8.39 381	4.95 387	6.16 221	6.60 425	0.01 237	0.01 179	0.00 1	0.01 301	0.12 296	0.25 411

UPFNet	3.82 364	0.47 214	4.34 329	2.21 408	3.38 455	7.26 414	2.69 418	9.89 355	5.96 284	7.98 372	7.53 291	7.89 370	3.15 289	7.72 335	5.88 412	0.01 237	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.06 233

AASNet	3.90 371	0.92 371	4.41 330	3.56 485	4.00 483	6.70 401	1.26 368	18.71 503	6.14 297	7.35 344	7.91 307	4.35 269	2.58 262	3.04 115	6.62 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 445	0.14 345

test_sample6	3.14 299	0.41 174	4.42 331	1.92 362	0.49 257	3.25 267	0.21 144	11.30 397	6.69 324	6.50 299	10.86 375	4.03 248	2.93 284	7.06 293	2.65 324	0.02 324	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.05 176	0.06 233

RASNet	4.52 413	0.61 278	4.42 331	3.42 477	4.68 502	4.58 355	0.99 341	9.54 347	8.01 371	5.28 232	11.42 386	10.34 417	8.88 465	9.28 429	8.68 457	0.15 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 180

UGAM-zero	3.51 337	0.33 103	4.44 333	0.88 199	0.65 286	3.52 292	0.16 121	11.35 399	2.71 99	5.09 226	5.82 232	15.28 466	9.14 470	8.38 381	1.61 257	0.00 1	0.16 452	0.00 1	0.46 492	0.02 72	0.19 387

test_sample3	2.87 276	0.37 143	4.45 334	1.95 368	0.59 275	4.69 358	0.16 121	11.50 405	6.45 316	5.82 247	6.44 258	3.76 241	2.64 264	6.01 216	2.41 316	0.01 237	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.05 215

DMCA	2.82 269	0.64 287	4.45 334	1.61 315	0.89 319	3.86 322	0.57 245	9.18 334	5.10 245	6.24 280	6.49 259	7.17 359	2.13 240	3.31 121	4.73 391	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.02 87

CoDeX	3.43 331	0.68 304	4.49 336	0.98 220	1.65 379	6.37 393	2.14 403	13.23 457	6.07 292	7.23 337	8.95 324	4.09 252	3.79 328	6.31 232	2.37 313	0.03 365	0.06 351	0.00 1	0.00 1	0.07 218	0.15 355

delet	4.27 401	0.72 314	4.50 337	1.07 235	3.75 474	10.79 465	4.04 448	9.95 356	7.89 367	8.09 375	8.89 322	8.46 384	3.81 330	7.56 322	5.80 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 279	0.02 87

RAFT_CTSACE	3.40 327	1.07 393	4.52 338	1.27 257	3.14 445	4.00 330	1.07 351	3.93 102	4.43 215	4.66 213	17.94 465	7.21 361	2.76 274	10.82 458	0.85 172	0.00 1	0.07 371	0.00 1	0.00 1	0.30 416	0.01 18

DDVS	3.59 344	0.53 246	4.53 339	2.02 382	1.27 354	6.63 400	0.49 220	8.73 323	4.10 201	7.14 330	7.63 297	12.68 447	2.25 247	8.69 402	4.09 378	0.08 420	0.20 470	0.01 382	0.00 1	0.14 321	0.59 470

test_sample4	2.87 276	0.40 163	4.54 340	1.80 342	0.54 271	3.95 327	0.15 115	11.48 404	6.49 319	6.33 292	6.81 266	3.68 237	2.65 266	6.11 219	2.36 312	0.02 324	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.05 215

MyStereo06	2.35 224	0.66 299	4.54 340	1.10 237	0.96 328	2.57 181	0.10 82	9.30 338	4.05 197	5.22 229	6.09 237	5.95 325	2.38 254	3.00 114	0.73 143	0.01 237	0.08 383	0.00 1	0.01 301	0.13 311	0.15 355

TransformOpticalFlow	3.38 323	0.70 311	4.54 340	1.00 222	0.30 196	3.56 294	0.14 109	9.67 349	7.30 346	5.55 238	13.34 417	6.74 347	5.03 389	8.22 376	1.34 233	0.00 1	0.01 179	0.01 382	0.00 1	0.04 146	0.11 316

GMStereo	1.83 156	0.99 382	4.55 343	0.57 165	0.05 16	2.53 174	0.01 4	4.95 157	11.14 436	3.52 177	2.24 120	0.53 113	0.49 103	3.76 136	0.80 165	0.20 455	0.00 1	0.00 1	0.12 398	0.12 296	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PS-NSSS	3.90 371	1.84 463	4.55 343	0.87 198	2.95 442	4.10 334	2.00 401	10.77 383	8.23 380	6.75 306	14.63 432	5.01 295	2.24 245	8.41 384	2.91 332	0.33 471	0.03 289	0.83 505	0.00 1	0.82 480	0.70 475

MeshStereo	11.52 508	1.52 440	4.55 343	1.89 356	1.46 369	19.87 512	5.11 469	20.66 523	15.91 477	32.67 529	34.51 525	39.34 536	21.15 520	18.74 515	12.10 491	0.11 430	0.06 351	0.01 382	0.00 1	0.45 454	0.22 397
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
MIPNet	2.06 188	0.69 309	4.57 346	0.32 118	0.21 162	1.92 113	0.19 133	6.89 276	5.64 266	5.48 236	4.02 172	2.02 174	3.50 307	3.32 122	2.01 291	0.00 1	0.01 179	0.01 382	0.01 301	0.20 368	0.13 337

acv_ft	3.69 351	0.53 246	4.58 347	2.31 423	4.71 503	7.44 418	0.86 323	8.54 314	5.70 267	9.29 419	9.26 340	5.77 319	4.15 341	2.24 96	8.13 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 415	0.01 18

HGLStereo	4.25 399	0.52 242	4.65 348	3.09 463	5.18 505	6.51 399	0.73 287	10.37 370	6.74 327	7.32 342	12.44 406	7.00 351	7.21 439	7.46 317	5.51 405	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.06 200	0.10 302

MSMD_ROB	9.28 491	1.09 397	4.65 348	1.58 310	0.39 229	16.52 497	4.41 457	13.60 460	14.87 470	22.34 509	39.89 533	25.67 514	20.71 519	12.42 478	6.98 429	0.34 472	0.03 289	0.00 1	0.00 1	0.05 176	0.09 280

hknet	3.31 312	0.42 181	4.68 350	0.46 147	1.17 347	7.13 412	1.63 388	9.05 330	6.91 331	6.11 269	6.15 242	9.66 403	2.85 280	7.48 320	2.45 318	0.01 237	0.03 289	0.03 430	0.00 1	0.04 146	0.00 1

UGAM	3.90 371	0.48 221	4.69 351	0.17 87	0.08 51	3.67 301	1.22 363	4.81 150	14.45 465	4.59 207	11.94 395	14.20 458	3.80 329	9.92 444	3.61 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 325	0.32 425	0.07 252

TRStereo	2.36 226	3.10 490	4.70 352	1.99 375	2.08 409	2.61 189	1.11 355	8.79 326	3.73 172	3.19 167	3.04 144	3.96 245	0.77 140	5.92 212	1.44 239	0.03 365	0.14 437	0.00 1	0.29 462	0.08 230	0.25 411

CIPLG	2.47 240	1.10 399	4.71 353	0.63 175	2.15 414	2.67 201	0.77 296	5.19 176	4.73 233	7.85 364	9.56 345	1.72 161	1.14 173	4.20 155	2.34 309	0.01 237	0.19 466	0.02 413	0.09 388	0.23 392	0.08 267

G2L-Stereo	3.40 327	0.93 374	4.73 354	1.61 315	2.05 407	2.88 234	0.60 250	8.94 327	5.84 275	7.42 346	7.33 288	8.61 390	2.16 243	8.44 387	6.11 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 402	0.18 376

IPLG	2.43 232	0.66 299	4.77 355	0.54 157	0.31 204	3.01 244	0.26 159	6.15 235	5.55 261	7.69 357	6.21 247	1.89 168	1.74 226	7.19 303	2.35 311	0.01 237	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.24 402	0.12 329

dd	2.16 197	1.22 412	4.82 356	0.68 181	0.12 92	1.39 63	0.17 126	5.14 171	11.22 439	2.70 152	3.51 164	1.52 154	1.23 187	5.08 183	3.96 374	0.12 434	0.01 179	0.04 442	0.21 436	0.07 218	0.01 18

STrans-v2	3.43 331	0.73 317	4.82 356	0.26 106	0.60 277	3.00 243	1.19 362	10.41 372	7.22 343	5.79 243	10.97 378	6.75 348	7.03 435	8.25 377	1.40 236	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.18 376

rvit_0105_6	1.26 107	0.87 354	4.85 358	0.61 170	0.07 35	1.60 81	0.32 175	3.79 96	5.87 276	0.25 22	0.26 30	1.09 136	0.29 50	4.60 167	0.62 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.06 233

UDG	8.58 485	9.31 524	4.89 359	10.00 523	9.52 524	10.36 456	2.41 407	12.07 425	9.82 411	7.81 362	9.55 344	16.52 475	9.81 477	7.84 341	7.88 442	4.20 518	2.51 527	18.53 535	3.71 530	9.55 526	5.28 521

iResNet_ROB	4.23 396	1.02 386	4.90 360	2.18 404	0.93 325	2.92 236	0.37 185	15.10 480	16.91 483	7.89 367	10.51 365	7.03 352	3.07 288	8.16 368	3.46 355	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 259	0.02 87

IGEV_Zeroshot_test	2.13 193	0.50 228	4.91 361	1.41 284	0.18 143	2.62 192	0.36 183	7.80 293	3.87 180	5.04 223	5.42 224	4.77 283	1.03 163	3.43 126	0.79 162	0.00 1	0.16 452	0.00 1	0.18 424	0.17 345	0.04 180

IPLGR_C	2.44 234	1.17 409	4.94 362	0.62 172	2.08 409	2.65 197	0.80 304	5.60 209	4.79 236	7.87 365	9.23 332	1.67 159	1.15 175	3.43 126	2.23 305	0.01 237	0.19 466	0.02 413	0.08 377	0.22 385	0.10 302

GEStereo_RVC	3.74 354	0.73 317	4.95 363	2.01 380	1.24 351	4.36 345	3.07 426	11.77 414	7.80 366	6.87 316	6.52 260	7.70 366	4.31 355	8.98 418	4.19 380	0.03 365	0.01 179	0.02 413	0.02 325	0.13 311	0.11 316

iRaft-Stereo_20w	2.56 246	0.35 126	4.98 364	0.37 134	0.67 289	3.47 279	0.59 247	12.57 444	3.89 182	6.10 268	6.23 249	1.49 152	2.24 245	6.65 262	0.86 177	0.00 1	0.19 466	0.00 1	0.33 474	0.08 230	0.22 397

CRFU-Net	4.45 405	0.67 302	5.02 365	2.78 450	1.32 362	12.67 483	3.35 436	11.26 393	3.52 163	10.06 438	9.30 342	10.91 428	6.92 432	7.26 306	3.24 344	0.15 442	0.16 452	0.16 478	0.00 1	0.26 405	0.05 215

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 437	5.36 507	5.02 365	3.75 492	3.57 464	15.81 495	4.27 453	11.72 412	6.96 333	7.23 337	8.47 316	9.09 395	2.66 267	9.36 433	2.71 326	7.49 526	2.32 522	2.01 515	0.08 377	6.77 524	4.67 518

MyStereo8	2.88 278	1.19 410	5.03 367	1.61 315	3.75 474	4.30 341	0.07 63	6.14 234	6.16 299	6.22 278	9.64 348	4.28 265	1.45 200	2.05 92	4.76 393	0.00 1	0.16 452	0.00 1	0.14 402	0.26 405	0.43 450

CFNet	3.72 353	1.10 399	5.03 367	2.49 436	1.59 373	4.90 363	0.22 146	11.38 401	9.88 413	4.80 216	11.25 383	6.44 338	3.68 316	8.33 379	3.00 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 385	0.07 252

GwcNet-RSSM	3.77 359	1.05 390	5.06 369	2.21 408	1.87 400	2.36 155	1.52 382	8.98 329	7.96 370	5.91 259	14.59 431	7.94 373	3.50 307	6.43 240	5.70 408	0.00 1	0.00 1	0.04 442	0.00 1	0.20 368	0.08 267

MANE	19.47 535	1.27 420	5.07 370	4.69 506	5.55 507	30.49 530	9.94 513	34.01 538	37.27 535	44.13 545	51.57 549	52.51 543	40.41 545	33.58 537	24.81 529	0.89 496	0.86 511	1.11 509	9.72 541	0.38 441	1.06 485

rvit_105_1	2.44 234	0.80 340	5.08 371	1.77 338	0.09 61	1.95 116	3.62 443	5.62 212	8.21 379	4.85 217	2.07 111	3.15 210	1.58 214	7.08 294	2.71 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 301	0.04 146	0.08 267

plain	1.34 112	0.51 234	5.09 372	0.30 111	0.05 16	1.58 79	0.08 70	4.47 127	3.77 177	0.42 75	1.76 99	0.60 119	0.74 135	6.11 219	0.94 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 448	0.02 87

ACRE	2.41 229	1.08 395	5.11 373	0.55 160	2.05 407	2.65 197	0.78 301	5.26 189	4.67 229	7.59 354	9.20 330	1.70 160	1.08 167	3.74 135	2.18 303	0.01 237	0.18 460	0.02 413	0.08 377	0.22 385	0.10 302

SFCPSM	3.29 309	0.43 192	5.11 373	0.34 128	0.94 326	8.48 431	2.15 404	14.51 473	5.29 251	7.00 321	7.65 298	3.43 218	2.59 263	5.11 185	2.37 313	0.01 237	0.03 289	0.01 382	0.07 372	0.13 311	0.15 355

IER	3.20 304	0.54 250	5.13 375	0.58 166	1.59 373	7.29 415	0.56 236	6.36 246	4.95 240	7.44 348	8.84 319	6.20 331	6.26 416	4.88 174	3.29 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.01 18

GMStereo_Zeroshot	2.77 263	1.98 472	5.14 376	1.53 301	0.36 221	3.56 294	0.10 82	5.57 207	5.91 281	6.89 317	7.02 275	8.50 388	0.91 152	6.01 216	1.65 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 368	0.01 18

ccnet	6.87 460	0.92 371	5.15 377	3.09 463	2.18 417	11.78 474	4.90 465	17.97 498	8.79 394	12.79 477	20.20 474	16.00 472	8.35 458	9.12 421	14.17 503	0.42 482	0.33 490	0.25 490	0.09 388	0.40 448	0.48 457

sCroCo_RVC	1.21 101	0.65 293	5.16 378	1.09 236	1.29 358	0.92 7	0.19 133	3.92 100	2.68 98	0.30 32	3.04 144	0.52 111	1.56 212	1.58 64	0.78 160	0.09 425	0.25 485	0.00 1	0.00 1	0.07 218	0.11 316

ssnet_v2	4.46 406	0.87 354	5.18 379	1.57 309	0.67 289	9.14 441	4.73 463	11.84 415	9.68 407	8.79 402	6.24 250	9.91 406	4.34 356	6.28 229	9.30 465	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.28 413	0.30 429

DAS	3.74 354	0.35 126	5.19 380	1.99 375	3.74 470	2.36 155	3.22 431	7.77 291	9.27 400	8.70 399	12.08 397	4.45 272	5.43 402	8.39 382	1.71 267	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.02 87

SepStereo	3.78 360	0.35 126	5.19 380	1.99 375	3.74 470	2.36 155	3.22 431	7.77 291	9.27 400	8.70 399	12.08 397	4.45 272	5.43 402	9.18 424	1.71 267	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.02 87

PAM_32	3.50 336	0.32 86	5.22 382	1.32 267	0.53 269	7.49 419	0.39 191	9.52 346	3.91 184	5.22 229	5.28 220	16.75 479	7.44 442	4.61 168	0.90 190	0.00 1	0.20 470	0.00 1	0.39 484	0.09 248	0.39 440

ADStereo(finetuned)	2.26 214	0.64 287	5.22 382	0.31 115	0.18 143	1.71 98	0.25 157	5.23 178	8.46 386	6.06 265	5.30 221	1.41 146	6.37 419	1.87 83	1.87 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.18 376

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 365	1.06 392	5.23 384	2.72 447	3.27 451	4.36 345	0.61 253	10.71 380	7.56 353	8.75 401	7.89 306	9.86 405	3.90 332	7.15 302	3.44 351	0.14 440	0.02 239	0.02 413	0.03 340	0.04 146	0.03 136
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MyStereo05	2.94 283	0.66 299	5.25 385	1.10 237	0.96 328	2.57 181	0.10 82	8.53 313	12.34 453	6.28 286	3.88 168	3.18 212	3.30 294	7.81 340	2.37 313	0.01 237	0.08 383	0.00 1	0.01 301	0.13 311	0.15 355

DCANet-4	2.03 185	0.34 116	5.30 386	0.31 115	0.18 143	1.69 93	0.12 93	4.95 157	8.55 391	5.78 242	5.17 205	1.12 137	2.82 278	2.11 95	1.92 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.18 376

DN-CSS_ROB	2.69 254	1.40 430	5.34 387	2.31 423	0.75 301	3.14 258	0.06 55	6.11 233	3.87 180	5.34 234	12.18 402	2.34 182	1.22 186	7.84 341	1.48 243	0.03 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 433	0.03 136

MyStereo04	2.95 284	0.79 336	5.38 388	1.03 226	1.11 340	2.63 194	0.46 207	10.00 360	12.44 454	4.19 196	3.91 170	3.04 204	3.60 313	7.34 311	2.74 330	0.00 1	0.09 395	0.00 1	0.01 301	0.11 279	0.09 280

test-1	1.82 154	0.45 206	5.42 389	0.89 201	0.41 235	2.14 134	0.56 236	5.75 215	4.15 205	3.28 170	5.11 203	3.61 232	0.70 130	1.53 62	1.56 252	0.02 324	0.34 491	0.00 1	0.08 377	0.02 72	0.30 429

rvit_0105_5	1.48 123	0.89 361	5.43 390	0.46 147	0.04 13	1.60 81	0.60 250	4.65 142	5.90 279	0.76 107	1.59 91	1.75 163	0.78 143	4.20 155	0.88 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.06 233

NCCL2	5.88 435	1.59 445	5.44 391	1.87 351	0.92 322	9.55 446	11.55 521	12.11 427	9.94 414	9.67 427	8.85 320	22.28 508	7.41 441	8.78 409	7.17 431	0.01 237	0.00 1	0.03 430	0.00 1	0.13 311	0.23 403

DSFCA	4.21 395	0.50 228	5.45 392	1.34 270	1.68 384	7.04 408	4.51 459	10.73 381	7.00 335	10.78 453	6.80 265	8.48 386	4.63 372	9.91 443	5.12 399	0.02 324	0.06 351	0.02 413	0.03 340	0.08 230	0.03 136

MMNet	4.16 391	0.77 329	5.47 393	1.40 281	1.67 382	10.78 464	0.63 257	8.64 321	8.47 387	8.80 404	8.33 312	7.51 362	6.61 423	7.53 321	6.54 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.05 215

ISRNet	3.93 376	0.55 254	5.49 394	3.20 471	2.69 435	2.11 130	0.26 159	7.01 279	6.40 312	11.00 459	17.99 466	8.31 379	2.64 264	6.51 251	4.36 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 230	0.02 87

rvit_stereo_0075_2	2.00 181	0.32 86	5.49 394	0.60 169	1.98 404	1.77 102	0.10 82	7.24 283	5.70 267	2.90 159	4.06 173	3.11 208	0.56 114	5.32 191	0.76 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.16 367

SQANet	7.64 469	3.40 496	5.49 394	11.73 527	9.62 526	11.96 477	2.82 421	11.33 398	6.10 293	8.33 384	11.49 388	11.00 430	5.16 394	10.12 449	2.72 329	8.92 530	2.21 520	10.41 529	1.58 518	11.13 529	7.39 528

dad	4.66 415	1.89 467	5.51 397	0.94 210	0.09 61	2.16 138	0.37 185	7.10 282	14.43 464	10.13 439	16.84 450	14.97 463	1.90 233	6.82 271	4.15 379	1.09 501	0.11 416	4.08 522	0.46 492	0.17 345	0.06 233

PFNet	2.93 282	0.40 163	5.51 397	2.13 400	0.84 312	3.11 255	0.75 292	6.78 271	4.79 236	9.98 436	6.00 235	4.78 284	2.13 240	8.33 379	2.11 296	0.19 452	0.06 351	0.00 1	0.11 395	0.20 368	0.35 435

rvit_0105_4	1.38 116	0.98 380	5.52 399	0.61 170	0.05 16	1.62 84	0.41 196	3.95 103	5.80 273	0.31 37	0.73 52	1.37 144	0.53 110	4.89 178	0.78 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.04 180

RP	6.84 459	1.29 425	5.53 400	3.92 496	5.18 505	6.32 391	3.53 439	11.73 413	15.31 472	9.54 424	22.38 486	18.25 488	14.47 502	10.11 445	7.49 434	0.91 497	0.01 179	0.12 471	0.15 406	0.33 428	0.19 387

MLCV	3.44 334	0.88 358	5.60 401	1.39 280	0.25 176	4.36 345	0.33 179	7.25 284	7.28 345	9.17 416	12.24 404	5.09 298	2.47 257	9.15 423	3.23 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 259	0.02 87

PAM	3.38 323	0.31 73	5.61 402	1.37 277	0.71 297	7.60 425	0.38 190	8.94 327	3.55 166	5.54 237	4.69 190	16.09 473	7.03 435	3.67 132	1.02 205	0.00 1	0.21 473	0.00 1	0.38 481	0.07 218	0.41 445

XPNet_ROB	6.03 442	1.22 412	5.61 402	2.56 441	0.90 321	6.32 391	7.07 495	12.92 450	8.30 381	14.76 491	15.13 436	19.84 497	6.66 428	10.36 451	8.58 456	0.02 324	0.04 318	0.00 1	0.03 340	0.11 279	0.24 407

SGM-ForestM	16.99 528	1.08 395	5.74 404	2.12 398	0.75 301	31.63 532	12.21 525	27.80 534	32.25 522	37.88 536	39.99 534	52.96 545	35.20 540	33.60 538	24.47 528	0.26 464	0.39 498	0.31 493	0.39 484	0.26 405	0.53 463

DISCO	6.28 444	0.57 262	5.78 405	3.43 478	1.17 347	11.22 467	3.39 438	12.14 430	16.16 478	6.52 301	11.22 382	16.96 481	6.32 418	19.51 518	10.74 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 433	0.11 316

RAFT + AFF	4.30 403	1.55 442	5.84 406	1.43 286	2.36 423	5.94 386	6.72 491	10.01 361	7.56 353	7.55 352	8.96 326	7.09 357	6.73 429	8.57 393	4.02 375	0.02 324	0.47 505	0.00 1	0.01 301	0.56 459	0.54 464

RYNet	6.34 446	0.89 361	5.88 407	1.41 284	4.48 498	15.97 496	4.18 451	13.41 458	16.49 479	10.81 454	7.00 274	14.33 459	8.72 463	9.43 434	13.71 500	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.07 252

BEATNet_4x	3.24 305	1.27 420	5.89 408	1.56 308	0.10 69	5.26 372	1.07 351	10.08 364	5.50 257	6.89 317	7.73 300	4.53 276	4.13 339	5.05 182	5.27 400	0.04 385	0.05 334	0.00 1	0.00 1	0.23 392	0.23 403

DRN-Test	5.87 433	0.98 380	5.89 408	2.69 444	3.65 467	12.37 480	3.35 436	20.07 521	10.20 420	11.93 469	12.31 405	11.06 432	5.31 397	7.89 343	9.05 461	0.04 385	0.05 334	0.04 442	0.04 358	0.18 356	0.25 411

rvit_0105_3	1.71 139	0.90 364	5.93 410	0.78 187	0.02 3	1.62 84	1.69 392	5.15 173	5.99 288	2.22 141	1.64 94	1.97 173	1.17 181	4.19 153	0.92 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.03 136

XX-Stereo	2.71 258	0.38 149	5.96 411	2.25 412	2.20 418	1.54 77	0.21 144	5.44 202	3.05 128	2.28 144	16.16 441	7.03 352	0.24 34	6.19 223	0.79 162	0.00 1	0.15 444	0.00 1	0.23 445	0.13 311	0.04 180

IPLGR	2.28 215	0.51 234	6.00 412	0.15 83	0.15 111	1.99 122	0.22 146	6.34 245	6.04 291	6.80 310	5.76 230	2.87 195	2.31 251	4.88 174	1.28 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 248	0.18 376

PSMNet_ROB	5.02 421	1.63 449	6.03 413	1.90 357	1.83 397	9.57 447	6.35 486	15.58 485	7.23 344	6.15 274	10.48 364	12.22 444	4.16 342	8.02 352	8.71 458	0.02 324	0.01 179	0.01 382	0.10 393	0.20 368	0.12 329

ADLNet2	4.46 406	0.90 364	6.06 414	2.74 449	3.91 479	6.79 404	3.01 425	10.95 389	8.40 385	7.27 340	9.80 350	9.85 404	5.43 402	7.29 307	6.44 421	0.01 237	0.03 289	0.00 1	0.00 1	0.15 325	0.11 316

RGC	6.88 461	2.23 477	6.13 415	4.05 497	4.73 504	8.94 438	2.78 420	15.19 482	11.74 445	11.13 460	19.34 470	17.86 485	10.42 482	13.02 484	8.03 446	0.73 491	0.01 179	0.24 489	0.41 486	0.31 421	0.38 439

DDUNet	9.47 493	11.32 529	6.14 416	12.93 529	11.65 530	10.45 457	3.87 446	11.70 410	7.89 367	9.27 418	13.28 416	16.18 474	6.14 415	8.80 411	5.77 409	6.64 525	3.38 539	20.90 536	4.28 532	11.01 528	7.80 529

DualNet (step1)	3.91 374	1.11 401	6.15 417	1.27 257	0.60 277	5.22 369	2.54 411	10.66 377	7.73 361	8.36 385	7.55 292	6.55 340	4.27 348	6.58 257	1.62 258	1.49 508	0.03 289	3.10 517	2.99 523	0.20 368	0.15 355

test_sample9	5.87 433	1.11 401	6.15 417	1.27 257	0.60 277	5.22 369	2.54 411	10.66 377	7.73 361	8.36 385	7.55 292	6.55 340	4.27 348	11.68 470	11.44 488	1.49 508	24.31 556	3.10 517	2.99 523	0.20 368	0.15 355

test_sample8	7.99 477	1.11 401	6.15 417	1.27 257	0.60 277	5.22 369	2.54 411	12.04 424	6.15 298	17.46 499	9.02 329	24.67 510	18.16 508	11.68 470	11.44 488	1.49 508	24.31 556	3.10 517	2.99 523	0.20 368	0.15 355

LALA_ROB	6.58 451	1.80 460	6.25 420	1.26 255	0.94 326	10.08 451	9.02 506	16.00 487	11.51 443	12.74 475	13.02 414	24.77 511	5.25 395	10.56 454	8.02 444	0.04 385	0.05 334	0.00 1	0.02 325	0.10 259	0.25 411

NaN_ROB	6.00 440	1.24 416	6.29 421	1.34 270	1.68 384	9.60 448	10.31 515	15.09 478	15.79 476	12.62 473	8.95 324	11.67 442	5.83 409	11.78 473	6.41 420	0.05 397	0.13 433	0.08 462	0.20 432	0.22 385	0.79 477

ETE_ROB	5.80 432	1.77 458	6.33 422	1.44 290	0.78 307	6.43 395	6.90 493	12.53 442	8.08 374	12.93 479	14.89 434	21.13 505	5.87 410	9.83 441	6.57 424	0.04 385	0.01 179	0.00 1	0.02 325	0.08 230	0.33 433

STTStereo	3.60 346	0.93 374	6.34 423	2.71 445	2.23 419	3.68 304	0.63 257	9.42 341	6.73 326	9.87 432	6.97 269	8.84 393	3.65 315	6.85 274	3.04 336	0.00 1	0.02 239	0.01 382	0.00 1	0.02 72	0.02 87

Anonymous3	1.76 144	0.44 198	6.37 424	0.33 123	0.50 260	4.33 342	0.54 230	4.43 123	2.48 82	2.21 140	3.24 151	1.53 155	1.14 173	5.64 199	1.29 228	0.17 448	0.23 479	0.00 1	0.00 1	0.12 296	0.15 355

AANet_RVC	5.01 420	1.74 456	6.38 425	1.96 371	1.29 358	2.26 145	1.69 392	10.07 363	18.53 486	7.88 366	18.15 467	8.49 387	2.70 268	10.59 455	7.04 430	0.96 499	0.15 444	0.02 413	0.00 1	0.13 311	0.12 329

DMCA-RVC	3.17 301	1.26 418	6.39 426	2.10 397	1.51 371	3.02 245	0.56 236	7.84 295	5.06 243	9.23 417	5.19 209	8.46 384	2.72 273	6.31 232	3.22 342	0.06 406	0.11 416	0.09 465	0.02 325	0.16 332	0.08 267

NCC-stereo	6.77 455	1.49 438	6.48 427	2.92 457	4.40 490	7.43 416	3.61 441	19.52 517	13.29 457	8.39 390	16.91 451	15.96 469	12.13 489	12.85 481	7.70 437	1.47 506	0.11 416	0.01 382	0.42 487	0.14 321	0.24 407

Abc-Net	6.77 455	1.49 438	6.48 427	2.92 457	4.40 490	7.43 416	3.61 441	19.52 517	13.29 457	8.39 390	16.91 451	15.96 469	12.13 489	12.85 481	7.70 437	1.47 506	0.11 416	0.01 382	0.42 487	0.14 321	0.24 407
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
UNet	3.97 380	0.61 278	6.50 429	1.68 324	3.22 449	9.82 449	0.31 174	9.50 343	5.32 253	7.20 336	6.35 257	10.59 418	5.91 412	6.93 280	5.49 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.01 18

CSAN	7.62 468	1.60 446	6.56 430	1.83 349	0.66 287	12.40 481	10.52 518	14.45 472	21.32 502	14.19 487	15.98 440	17.84 484	13.02 497	12.32 477	8.38 453	0.09 425	0.07 371	0.03 430	0.04 358	0.33 428	0.67 473

Nwc_Net	6.97 462	1.25 417	6.63 431	3.82 493	3.37 454	10.83 466	1.67 391	19.56 519	11.35 440	8.36 385	23.62 490	17.19 483	11.44 488	11.21 463	8.08 449	0.80 493	0.00 1	0.00 1	0.02 325	0.13 311	0.09 280

AF-Net	7.78 474	1.44 433	6.68 432	3.37 475	4.50 499	8.61 434	2.69 418	17.07 492	20.17 499	9.52 423	24.02 491	20.31 502	14.59 503	11.58 468	9.84 474	0.61 488	0.00 1	0.12 471	0.00 1	0.38 441	0.12 329

edge stereo	6.76 454	1.01 384	6.76 433	2.20 407	2.45 428	6.41 394	2.45 409	14.84 477	11.98 449	15.29 493	18.31 468	22.02 506	12.56 492	10.82 458	7.49 434	0.03 365	0.06 351	0.11 468	0.03 340	0.30 416	0.14 345

FAT-Stereo	6.78 457	0.68 304	6.80 434	2.30 417	1.77 393	5.63 378	4.20 452	18.79 504	18.62 487	10.53 449	17.15 457	18.52 490	13.74 500	8.86 414	7.38 433	0.03 365	0.15 444	0.01 382	0.07 372	0.12 296	0.26 417

StereoDRNet	5.59 429	1.75 457	6.80 434	3.12 467	4.45 494	10.61 460	4.35 456	18.80 505	9.73 408	12.22 470	6.87 267	11.44 438	4.65 374	8.09 363	8.26 452	0.02 324	0.11 416	0.00 1	0.03 340	0.20 368	0.28 425

DispNO	3.25 306	0.72 314	6.85 436	1.95 368	1.34 363	3.49 284	0.84 316	8.14 300	6.30 306	6.34 293	7.76 303	6.30 336	4.28 352	6.93 280	3.51 358	0.00 1	0.03 289	0.03 430	0.12 398	0.07 218	0.07 252

NVstereo2D	4.51 410	0.82 345	6.86 437	3.28 474	3.38 455	8.16 429	3.13 428	10.51 373	15.15 471	4.90 219	6.89 268	7.87 368	4.78 381	9.88 442	3.91 373	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.06 371	0.02 72	0.58 467

fast-acv-ft	5.62 431	1.39 429	7.01 438	2.02 382	1.89 402	12.23 478	1.82 397	7.35 286	9.45 404	10.46 447	20.27 476	14.55 461	7.71 451	7.41 314	7.61 436	0.10 428	0.09 395	0.16 478	0.07 372	0.59 463	0.13 337

ToySt	2.69 254	0.55 254	7.03 439	1.03 226	0.10 69	3.49 284	1.04 347	6.38 252	4.55 224	2.69 150	6.28 251	7.95 375	4.38 357	5.08 183	2.58 323	0.01 237	0.11 416	0.00 1	0.04 358	0.28 413	0.19 387

otaku	11.73 509	7.51 518	7.07 440	13.22 530	10.85 529	26.61 525	7.25 498	18.84 506	19.16 491	11.58 467	17.23 460	20.19 500	8.09 456	15.11 499	4.64 390	9.13 532	2.42 524	13.08 530	1.83 519	12.48 532	8.22 531

stereogan	7.69 472	0.88 358	7.08 441	3.49 484	3.93 480	18.98 508	3.23 433	16.52 489	19.58 494	9.93 435	18.92 469	20.50 503	9.04 469	14.07 491	6.14 415	0.26 464	0.04 318	0.21 486	0.03 340	0.63 468	0.33 433

iResNetv2_ROB	4.28 402	1.43 431	7.17 442	2.91 455	1.26 352	4.36 345	1.62 387	13.64 462	10.25 421	9.83 430	11.41 385	7.68 365	4.00 334	7.75 337	1.85 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 438	0.09 280

gwcnet-sp	3.31 312	1.47 434	7.26 443	1.73 333	0.69 292	7.57 422	1.14 357	8.59 315	6.17 300	8.57 395	5.25 217	4.26 262	3.36 296	6.46 242	3.44 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 325	0.11 316

scenet	3.31 312	1.47 434	7.26 443	1.73 333	0.69 292	7.57 422	1.14 357	8.59 315	6.17 300	8.57 395	5.25 217	4.26 262	3.36 296	6.46 242	3.44 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 325	0.11 316

ssnet	3.31 312	1.47 434	7.26 443	1.73 333	0.69 292	7.57 422	1.14 357	8.59 315	6.17 300	8.57 395	5.25 217	4.26 262	3.36 296	6.46 242	3.44 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 325	0.11 316

ARAFT	3.13 297	1.11 401	7.34 446	0.42 141	0.14 106	4.52 353	2.99 424	7.41 288	5.97 286	8.85 406	7.06 279	5.20 301	1.25 189	8.49 389	1.44 239	0.00 1	0.03 289	0.00 1	0.00 1	0.33 428	0.11 316

DFGA-Net	2.78 264	1.91 468	7.35 447	1.52 297	0.36 221	3.36 272	0.20 139	6.64 265	5.93 282	4.88 218	6.31 254	2.18 177	1.12 169	7.43 315	5.98 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 438	0.04 180

WCMA_ROB	9.21 489	0.87 354	7.37 448	2.54 438	2.13 412	13.59 489	5.80 476	11.64 407	14.01 462	24.43 518	32.99 522	27.09 516	18.02 507	12.51 479	9.85 475	0.81 494	0.07 371	0.01 382	0.01 301	0.16 332	0.23 403

PA-Net	4.98 419	1.47 434	7.42 449	2.40 429	2.14 413	8.73 436	3.64 444	12.42 435	13.11 456	7.03 324	7.57 295	7.88 369	6.52 422	10.16 450	7.82 439	0.02 324	0.03 289	0.00 1	0.00 1	0.11 279	1.07 486
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	7.68 470	9.21 523	7.46 450	3.82 493	3.66 468	15.68 494	5.02 468	17.95 497	10.45 428	6.44 298	14.00 424	7.63 364	4.77 379	10.75 457	3.10 339	5.99 523	2.46 525	16.28 533	1.08 510	6.30 522	1.56 496

PWCDC_ROB	7.92 476	3.17 494	7.48 451	5.73 513	4.40 490	10.45 457	0.35 182	14.52 474	28.19 516	10.36 444	31.27 515	7.04 354	9.14 470	13.22 486	8.78 459	2.74 516	0.02 239	0.00 1	0.00 1	1.31 493	0.17 372

LL-Strereo	4.71 416	1.64 450	7.51 452	1.15 245	4.31 487	3.71 307	1.45 378	9.21 335	8.36 383	8.37 389	8.17 311	10.82 425	11.36 487	12.51 479	4.82 394	0.00 1	0.12 423	0.00 1	0.00 1	0.31 421	0.32 432

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 274	0.99 382	7.52 453	1.52 297	0.92 322	2.94 238	0.03 31	9.31 339	3.81 178	2.42 147	5.86 234	9.23 396	4.64 373	4.31 159	2.19 304	0.02 324	0.18 460	0.00 1	0.54 496	0.35 433	0.35 435

GANetREF_RVC	6.56 450	2.89 487	7.58 454	3.41 476	0.40 231	12.96 485	9.58 510	15.09 478	17.25 485	10.33 442	10.62 367	12.27 445	8.16 457	12.21 476	4.53 387	0.41 479	0.00 1	0.00 1	0.02 325	3.12 510	0.39 440
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
Ntro	12.35 510	8.88 521	7.80 455	13.79 531	12.42 532	26.54 524	6.98 494	18.54 501	22.14 505	9.82 429	16.45 445	20.30 501	9.29 473	15.95 504	6.61 426	9.53 534	2.47 526	14.93 532	2.77 521	13.11 534	8.63 534

iResNet	3.68 350	0.91 368	7.94 456	2.97 462	0.34 215	4.44 351	0.48 210	7.70 290	9.74 409	7.72 359	12.74 411	4.03 248	2.87 282	8.05 356	3.37 348	0.02 324	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.10 259	0.09 280

FBW_ROB	8.50 484	1.03 388	7.98 457	1.93 366	1.28 357	13.10 486	6.23 482	22.50 525	18.98 488	18.82 502	14.91 435	19.06 493	10.04 478	18.41 513	9.83 473	0.62 489	0.22 477	1.82 514	0.82 505	0.99 486	1.36 492

sAnonymous2	1.35 113	1.66 452	8.14 458	0.55 160	0.46 245	1.23 20	0.24 152	4.00 105	3.47 160	0.40 68	1.11 69	0.23 63	1.42 198	0.96 33	0.57 115	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.20 432	2.07 504	0.22 397

CroCo_RVC	1.35 113	1.66 452	8.14 458	0.55 160	0.46 245	1.23 20	0.24 152	4.00 105	3.47 160	0.40 68	1.11 69	0.23 63	1.42 198	0.96 33	0.57 115	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.20 432	2.07 504	0.22 397

DANet	6.02 441	1.23 414	8.45 460	3.86 495	3.94 481	7.64 426	1.34 374	9.51 345	7.00 335	13.39 482	15.53 438	15.99 471	7.02 434	12.14 475	12.37 493	0.19 452	0.12 423	0.02 413	0.03 340	0.13 311	0.56 465
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
pcwnet_v2	4.20 393	0.36 136	8.53 461	1.33 268	1.12 342	3.43 275	0.41 196	12.85 448	14.16 463	9.90 434	14.29 428	5.90 324	3.03 285	6.20 225	2.06 295	0.01 237	0.05 334	0.04 442	0.02 325	0.16 332	0.18 376

APVNet	5.98 438	1.72 455	8.72 462	3.21 472	4.04 484	12.31 479	1.81 396	19.09 510	6.10 293	6.13 273	13.41 418	10.69 423	6.30 417	11.26 464	13.90 501	0.05 397	0.02 239	0.11 468	0.03 340	0.53 457	0.20 393

YMNet	5.52 427	1.83 461	8.79 463	3.47 481	4.46 495	10.72 462	0.91 332	9.99 358	6.43 314	13.76 485	16.35 443	11.65 439	4.49 366	7.95 345	8.03 446	0.12 434	0.35 493	0.12 471	0.08 377	0.71 474	0.27 421

YMNet_1	5.52 427	1.83 461	8.79 463	3.47 481	4.46 495	10.72 462	0.91 332	9.99 358	6.43 314	13.76 485	16.35 443	11.65 439	4.49 366	7.95 345	8.03 446	0.12 434	0.35 493	0.12 471	0.08 377	0.71 474	0.27 421

MDST_ROB	8.37 481	0.32 86	9.03 465	4.18 502	2.42 427	26.86 526	6.14 478	19.36 514	13.52 460	27.09 521	22.75 488	9.47 401	4.74 377	15.06 498	6.34 419	0.02 324	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.13 337

ELAS	16.72 526	2.14 475	9.23 466	4.92 508	4.53 500	32.66 536	15.11 537	27.40 533	28.68 518	40.27 540	44.90 539	38.33 535	30.50 535	26.44 532	21.94 522	0.88 495	1.23 515	0.67 502	0.89 507	1.49 496	2.18 505
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Syn2CoEx	6.32 445	2.72 485	9.33 467	2.45 434	1.67 382	8.59 433	3.32 434	18.08 499	12.27 451	8.53 394	21.08 479	10.30 416	9.80 476	9.30 430	7.86 441	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 468	0.43 450

GASNet	5.19 422	4.61 502	9.38 468	4.73 507	2.10 411	3.80 320	1.57 385	12.07 425	10.96 433	8.92 409	7.03 277	8.21 378	7.67 450	14.02 490	7.36 432	0.02 324	0.15 444	0.00 1	0.00 1	0.69 472	0.42 448

pmcnn	7.72 473	1.27 420	9.42 469	2.91 455	3.14 445	9.44 444	6.23 482	12.56 443	16.51 480	14.53 489	24.08 492	27.44 517	8.49 460	9.32 431	8.44 454	0.06 406	0.08 383	0.00 1	0.00 1	0.30 416	0.15 355

S-Stereo	6.63 452	0.84 348	9.67 470	3.15 469	3.48 460	6.49 396	6.22 481	12.99 452	22.84 506	9.48 422	15.51 437	12.00 443	8.43 459	8.04 353	10.70 481	0.12 434	0.17 456	0.00 1	0.38 481	0.13 311	1.92 500

TCMNet	5.22 423	1.96 470	9.78 471	4.11 499	6.57 513	8.83 437	1.35 376	10.74 382	8.07 373	6.39 295	12.76 412	8.32 380	4.75 378	8.62 397	10.09 477	0.11 430	0.18 460	0.31 493	0.09 388	0.75 477	0.57 466

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 438	1.55 442	9.92 472	2.40 429	3.22 449	10.28 455	3.14 429	11.64 407	9.79 410	9.54 424	20.22 475	11.16 433	6.77 430	10.61 456	9.16 462	0.06 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 180

ACV-stereo	4.46 406	0.76 326	9.94 473	1.91 358	1.06 337	11.61 472	1.28 369	6.25 241	7.09 339	3.09 164	5.21 213	16.88 480	10.23 480	7.96 347	5.47 403	0.06 406	0.15 444	0.01 382	0.00 1	0.12 296	0.14 345

FINET	5.32 424	1.14 406	10.04 474	2.17 403	3.67 469	6.49 396	6.76 492	11.68 409	22.08 504	7.42 346	12.15 400	4.24 260	3.61 314	9.25 428	5.35 402	0.04 385	0.04 318	0.00 1	0.00 1	0.17 345	0.09 280

ELAS_RVC	16.54 525	2.26 478	10.09 475	5.50 512	4.46 495	28.28 528	16.72 541	25.55 530	33.54 525	40.19 539	40.30 535	36.68 533	30.03 534	29.40 533	20.61 515	0.98 500	1.21 514	0.86 506	0.70 502	1.39 495	2.16 503
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SANet	10.64 503	1.86 465	10.91 476	1.76 336	0.71 297	14.62 492	9.23 508	19.18 511	37.14 534	19.22 503	27.96 505	25.86 515	19.11 514	13.02 484	10.63 480	0.08 420	0.06 351	0.03 430	0.02 325	0.62 466	0.81 478

GwcNet	6.42 447	1.97 471	10.92 477	2.59 442	5.58 508	11.55 471	2.21 405	14.10 468	16.52 482	10.04 437	17.19 459	10.86 427	5.61 407	9.23 427	8.84 460	0.01 237	0.06 351	0.03 430	0.08 377	0.56 459	0.40 443

G-Net	8.41 482	1.54 441	10.97 478	5.73 513	3.60 465	26.19 520	4.41 457	10.10 365	7.42 347	19.71 505	24.99 499	14.38 460	15.83 504	10.99 460	9.53 471	0.50 486	0.46 504	0.19 484	0.25 453	0.80 479	0.66 472

PDISCO_ROB	9.62 496	1.99 473	11.51 479	9.88 522	9.61 525	21.48 513	3.83 445	19.33 513	28.49 517	11.27 463	14.17 426	19.92 498	5.02 388	16.35 507	9.18 463	5.28 521	0.41 499	0.14 476	0.09 388	2.05 503	2.36 507

PSMNet-RUCA	5.60 430	4.62 503	11.61 480	10.29 524	7.55 520	7.08 409	1.94 399	12.01 422	10.52 429	3.90 189	11.88 393	4.43 271	1.75 229	7.56 322	4.24 381	1.68 511	0.12 423	4.78 524	0.67 500	4.74 515	0.68 474

LE_ROB	16.73 527	1.28 423	11.61 480	3.72 490	1.65 379	16.67 499	9.17 507	14.39 471	55.91 549	63.81 560	40.86 536	35.94 532	37.73 543	14.24 492	26.87 534	0.05 397	0.10 407	0.13 475	0.22 442	0.12 296	0.15 355

FADNet	4.23 396	1.65 451	11.75 482	1.64 321	0.80 308	4.80 360	0.77 296	13.76 464	11.65 444	3.97 191	5.24 215	9.62 402	5.14 393	8.40 383	3.78 369	0.21 456	0.04 318	0.07 459	0.05 364	1.14 488	0.10 302

FADNet-RVC-Resample	3.79 361	1.62 448	12.06 483	1.43 286	0.66 287	5.94 386	2.41 407	10.18 368	8.58 392	6.28 286	4.22 178	5.33 307	4.80 383	7.71 333	3.19 341	0.17 448	0.21 473	0.17 481	0.12 398	0.41 451	0.29 427

ACVNet-4b	15.90 521	22.00 534	12.37 484	16.40 533	15.14 536	31.87 533	7.50 500	19.04 509	27.85 515	11.48 465	22.02 483	31.86 525	9.16 472	17.95 512	5.69 407	10.43 536	2.58 528	24.44 540	4.87 536	16.04 537	9.28 535

SAMSARA	14.63 517	2.74 486	12.38 485	12.65 528	6.74 514	36.50 540	72.93 563	19.36 514	23.77 509	16.20 497	13.04 415	29.21 520	12.78 494	16.98 509	15.21 505	0.11 430	0.26 487	0.03 430	0.14 402	0.76 478	0.77 476

anonymity	7.68 470	3.83 499	12.39 486	7.04 518	12.67 533	8.18 430	2.00 401	17.50 495	6.85 329	13.56 484	9.21 331	9.97 408	7.82 452	11.28 465	5.58 406	6.27 524	4.98 546	3.68 521	2.96 522	3.33 512	4.48 516

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 343	1.29 425	12.46 487	1.53 301	0.98 330	3.48 282	0.81 306	11.99 421	4.40 214	4.33 199	11.05 380	8.83 392	2.02 237	4.52 164	1.66 263	0.01 237	0.14 437	0.00 1	0.68 501	0.86 482	0.44 452

SHD	9.61 495	2.60 482	12.46 487	3.69 489	3.54 462	9.47 445	1.25 365	20.16 522	37.84 536	18.19 501	21.24 480	16.96 481	12.83 496	14.47 495	16.05 506	0.32 470	0.13 433	0.01 382	0.08 377	0.38 441	0.48 457

FADNet-RVC	3.98 381	1.84 463	12.48 489	1.69 325	0.44 239	4.33 342	1.31 372	11.84 415	7.15 342	3.53 178	3.50 163	10.63 421	4.43 360	9.12 421	6.25 417	0.03 365	0.10 407	0.00 1	0.03 340	0.60 465	0.25 411

Consistency-Raft	9.42 492	4.74 505	12.66 490	5.30 511	9.08 523	4.08 332	5.26 472	19.26 512	24.87 510	11.17 461	29.85 511	13.57 450	5.51 406	7.67 330	13.40 498	0.36 473	0.35 493	1.81 513	4.24 531	11.61 530	3.57 511

ACVNet_1	18.70 532	25.08 537	12.72 491	17.33 534	15.18 537	26.02 519	9.62 511	28.44 536	34.49 527	24.39 517	24.32 494	37.22 534	20.13 518	16.67 508	13.39 497	10.45 537	2.59 529	24.77 541	4.92 537	16.57 538	9.75 537

PWC_ROB	8.24 480	3.13 491	12.74 492	2.43 433	4.43 493	7.51 420	1.22 363	16.63 490	19.24 492	16.08 496	28.29 506	13.99 457	10.16 479	13.63 488	14.06 502	0.42 482	0.00 1	0.05 449	0.00 1	0.59 463	0.27 421

NVStereoNet_ROB	16.04 522	6.75 513	12.90 493	6.37 516	7.42 518	12.89 484	9.74 512	22.78 526	25.12 511	30.32 525	46.19 541	34.37 530	25.38 528	21.48 524	21.38 516	5.94 522	3.10 536	6.07 527	10.09 542	4.01 513	8.54 533
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FADNet_RVC	3.91 374	1.67 454	12.95 494	0.96 216	0.75 301	5.71 379	0.54 230	10.83 385	6.60 322	3.46 176	8.09 309	4.10 254	3.40 303	9.43 434	6.33 418	0.36 473	0.44 502	0.17 481	0.46 492	0.91 483	0.95 482

SPS-STEREO	15.04 518	6.23 511	13.21 495	11.34 526	11.65 530	23.30 516	7.15 496	24.16 528	15.65 475	31.78 528	29.19 510	31.62 524	21.32 521	24.62 529	19.50 512	7.59 527	4.19 544	3.22 520	1.48 514	6.99 525	6.54 525
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RTSC	9.15 488	3.00 489	13.57 496	3.72 490	1.76 392	11.82 475	0.46 207	16.95 491	36.83 533	15.80 495	15.53 438	12.91 449	7.46 445	20.01 521	21.76 520	0.31 469	0.13 433	0.01 382	0.08 377	0.57 461	0.41 445

DGSMNet	6.47 449	2.61 483	13.64 497	3.46 479	3.74 470	8.97 439	6.01 477	14.15 469	13.01 455	7.46 349	14.10 425	9.94 407	4.79 382	10.44 452	6.22 416	1.30 505	1.70 518	1.80 512	1.52 517	2.27 507	2.35 506

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 497	4.27 501	14.47 498	2.29 416	2.85 439	23.40 517	13.62 529	13.60 460	19.54 493	19.42 504	24.27 493	16.74 478	8.59 461	17.05 510	7.98 443	1.25 503	1.68 517	0.17 481	2.63 520	0.72 476	1.04 484

ADCP+	8.09 478	1.79 459	14.50 499	1.54 303	4.28 486	16.57 498	5.20 470	12.80 447	11.20 438	12.83 478	17.07 455	11.02 431	10.80 484	17.59 511	23.18 526	0.03 365	0.05 334	0.01 382	0.18 424	0.39 445	0.81 478

PVD	15.44 519	2.93 488	14.67 500	4.21 503	3.39 457	17.43 505	4.16 450	27.84 535	48.84 545	31.02 527	43.54 538	29.76 522	30.81 536	25.97 531	21.40 517	0.23 459	0.41 499	0.04 442	0.33 474	0.41 451	1.33 491

CBFPSM	4.87 417	0.94 377	14.70 501	1.51 295	1.15 345	11.49 470	2.55 415	7.28 285	6.47 317	6.23 279	4.83 194	15.30 467	8.99 467	6.88 275	8.20 451	0.03 365	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.40 448	0.42 448

Wz-Net-MNSev	7.43 466	2.35 480	15.22 502	2.34 425	3.41 459	17.27 504	8.55 502	11.91 418	13.48 459	13.37 481	17.05 454	13.70 451	7.47 446	11.90 474	9.99 476	0.40 478	0.03 289	0.00 1	0.01 301	0.16 332	0.07 252

WAO-6	34.74 549	36.76 550	15.36 503	37.53 548	24.15 551	35.99 539	19.36 544	48.96 551	68.54 560	43.84 544	47.58 543	52.77 544	52.60 554	32.63 536	34.73 546	26.20 552	7.74 551	42.78 553	21.64 553	28.07 551	17.62 553

SDNR	7.50 467	2.32 479	15.58 504	1.82 348	0.63 283	44.66 548	0.44 204	8.59 315	9.52 405	9.84 431	25.18 500	5.30 306	4.38 357	11.46 467	6.49 422	0.05 397	0.03 289	0.00 1	0.01 301	1.79 501	1.87 499

ADCRef	7.27 464	1.38 428	16.37 505	2.52 437	3.30 453	11.63 473	3.16 430	10.80 384	9.35 402	13.03 480	25.27 501	8.17 377	8.92 466	8.06 360	21.81 521	0.15 442	0.08 383	0.16 478	0.34 476	0.38 441	0.58 467

XQC	8.43 483	3.58 497	16.40 506	2.92 457	2.17 415	13.22 487	3.60 440	14.64 475	25.86 512	11.87 468	12.04 396	15.06 464	10.67 483	15.24 500	19.41 511	0.39 476	0.08 383	0.05 449	0.07 372	0.84 481	0.45 454

Wz-Net-LNSev	6.46 448	1.93 469	16.44 507	1.52 297	4.15 485	12.66 482	4.96 467	13.05 453	12.10 450	10.55 450	16.23 442	11.32 435	7.19 437	8.43 386	8.48 455	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.08 230	0.06 233

DPSNet	10.14 499	1.88 466	16.82 508	1.85 350	1.73 388	24.84 518	17.20 542	19.92 520	27.41 514	12.23 472	13.62 421	16.52 475	18.35 509	14.42 494	12.50 494	0.78 492	0.54 508	0.08 462	0.25 453	1.18 489	0.59 470

IMH-64-1	27.21 541	28.77 541	16.84 509	31.57 542	20.76 542	26.43 522	15.10 535	47.11 545	45.20 542	33.53 531	51.16 547	41.42 537	31.10 537	36.48 539	22.39 523	13.48 542	2.87 534	33.95 546	10.70 543	23.50 543	11.75 543

IMH-64	27.21 541	28.77 541	16.84 509	31.57 542	20.76 542	26.43 522	15.10 535	47.11 545	45.20 542	33.53 531	51.16 547	41.42 537	31.10 537	36.48 539	22.39 523	13.48 542	2.87 534	33.95 546	10.70 543	23.50 543	11.75 543

MFMNet_re	13.29 514	8.60 520	18.29 511	9.75 521	7.25 517	19.65 511	14.84 534	20.71 524	30.72 520	23.03 513	28.77 507	18.85 492	26.09 531	13.55 487	9.82 472	2.44 514	1.35 516	0.34 495	0.23 445	4.78 516	6.69 526

psmorigin	7.34 465	1.58 444	18.31 512	2.35 426	0.87 314	6.72 402	1.70 395	10.63 376	7.14 341	19.77 506	22.71 487	20.13 499	11.34 486	12.96 483	9.49 470	0.04 385	0.17 456	0.06 453	0.17 417	0.21 379	0.50 460

IMH	29.82 545	29.11 543	18.51 513	34.28 546	21.40 547	32.33 535	15.39 539	49.40 552	53.07 547	37.88 536	55.32 552	45.05 539	39.54 544	40.63 546	24.12 527	14.03 545	3.27 538	34.93 548	11.24 545	24.69 546	12.21 545

SGM+DAISY	15.62 520	7.26 517	19.28 514	8.94 519	10.11 527	26.25 521	10.49 517	19.36 514	14.65 468	30.64 526	33.59 523	33.00 526	22.32 526	24.96 530	16.42 507	7.90 528	6.25 548	4.51 523	3.37 527	5.86 519	7.20 527

ADCL	10.16 500	2.11 474	19.36 515	1.92 362	1.88 401	22.23 514	8.91 505	14.04 466	23.56 508	14.62 490	26.19 502	12.75 448	13.59 499	16.06 506	22.95 525	0.26 464	0.18 460	0.75 503	0.65 498	0.69 472	0.58 467

RainbowNet	18.01 531	26.22 539	19.95 516	18.59 535	14.88 535	27.38 527	10.46 516	27.39 532	34.54 528	14.91 492	27.01 503	25.65 513	12.44 491	18.94 516	9.23 464	13.91 544	3.46 540	23.36 539	4.86 535	16.03 536	10.91 541

WAO-7	29.39 544	24.43 535	20.47 517	32.71 545	13.83 534	34.70 537	20.27 548	52.19 556	65.03 557	43.29 543	59.35 555	52.19 542	44.68 550	31.71 535	30.56 540	10.98 538	4.94 545	13.71 531	12.52 547	12.06 531	8.22 531

ADCMid	10.24 501	3.13 491	20.70 518	2.21 408	2.39 426	11.23 468	6.19 479	14.17 470	11.19 437	23.20 515	22.25 484	17.89 486	19.54 515	18.51 514	26.21 533	0.45 484	0.42 501	1.10 508	1.29 512	1.56 498	1.18 487

WAO-8	38.15 552	35.51 548	21.50 519	43.67 550	23.92 549	44.44 546	20.26 546	52.83 557	76.62 562	53.57 553	66.79 561	62.63 553	54.56 557	42.03 548	39.18 550	22.71 550	6.65 549	37.08 551	19.08 551	24.72 548	15.24 548

Venus	38.15 552	35.51 548	21.50 519	43.67 550	23.92 549	44.44 546	20.26 546	52.83 557	76.62 562	53.57 553	66.81 562	62.63 553	54.56 557	42.03 548	39.18 550	22.71 550	6.65 549	37.08 551	19.08 551	24.70 547	15.24 548

MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 524	6.93 515	21.83 521	5.94 515	2.81 438	38.71 542	14.59 531	24.55 529	34.87 531	33.66 533	34.35 524	29.24 521	24.20 527	22.59 526	17.95 509	2.52 515	2.81 531	1.17 510	1.51 516	5.89 520	2.16 503

PASM	7.90 475	4.22 500	21.97 522	3.25 473	3.29 452	5.39 375	6.57 488	10.57 374	19.09 489	12.77 476	13.92 423	18.11 487	9.51 474	13.79 489	10.77 484	0.19 452	0.45 503	0.29 491	1.08 510	1.49 496	1.19 488

AnyNet_C32	10.98 506	5.58 508	22.79 523	4.16 500	5.83 509	15.64 493	14.30 530	13.18 454	17.15 484	16.44 498	20.52 477	14.68 462	13.44 498	22.46 525	30.08 539	0.17 448	0.26 487	0.36 498	0.36 480	1.23 490	0.91 481

DeepPrunerF	6.75 453	2.69 484	23.31 524	3.68 488	7.16 515	3.78 318	4.29 454	13.42 459	20.13 498	8.13 376	10.46 363	7.18 360	8.06 455	11.10 462	9.44 469	0.24 461	0.15 444	0.29 491	0.42 487	0.66 471	0.45 454

Wz-Net-SNSev	9.23 490	6.70 512	24.28 525	1.87 351	1.81 396	8.57 432	12.29 527	17.37 494	20.39 500	10.43 446	23.11 489	16.66 477	8.03 454	14.47 495	17.86 508	0.00 1	0.02 239	0.01 382	0.00 1	0.41 451	0.30 429

SuperB	8.10 479	3.15 493	24.67 526	2.65 443	1.23 350	9.88 450	4.29 454	10.18 368	30.07 519	11.53 466	12.18 402	6.12 329	6.65 427	10.50 453	14.47 504	0.14 440	0.11 416	0.35 496	0.25 453	13.06 533	0.48 457

ACVNet_2	26.45 539	29.35 544	25.14 527	20.27 537	15.43 538	34.97 538	12.23 526	48.37 550	66.25 559	42.69 542	56.73 553	51.77 541	25.59 529	20.39 522	13.52 499	10.13 535	2.59 529	22.78 538	3.52 529	17.57 539	9.80 539

Dean	34.67 548	38.70 551	25.33 528	29.89 541	17.21 540	45.24 549	11.98 524	56.90 560	76.55 561	63.47 559	60.22 556	67.36 558	48.14 553	37.24 541	39.01 549	11.00 539	2.83 532	28.35 542	5.60 539	18.14 540	10.31 540

MFN_U_SF_RVC	12.94 511	3.66 498	25.81 529	3.61 487	2.26 421	22.77 515	4.55 460	27.10 531	20.06 497	23.90 516	28.99 508	30.53 523	16.98 505	19.92 520	20.26 514	1.24 502	1.07 512	0.98 507	1.33 513	1.80 502	2.04 502

IGEV-BASED-STEREO-	4.24 398	25.07 536	26.53 530	0.44 145	0.07 35	1.50 74	0.54 230	2.09 8	1.57 54	0.51 92	0.62 46	0.21 60	0.20 28	1.44 56	0.53 111	12.03 540	0.01 179	0.00 1	0.08 377	1.75 500	9.69 536

iinet-f	5.94 436	1.60 446	26.88 531	1.79 341	1.38 365	11.92 476	1.47 379	6.80 273	7.11 340	6.90 319	14.43 429	10.64 422	7.97 453	7.00 288	12.12 492	0.02 324	0.03 289	0.05 449	0.00 1	0.63 468	0.02 87

aanetorigin	8.72 486	3.29 495	27.55 532	1.95 368	3.84 477	4.93 365	5.39 475	5.49 205	10.05 416	27.85 522	31.47 516	15.80 468	12.78 494	9.04 419	11.98 490	0.25 462	0.22 477	0.22 487	0.25 453	1.28 492	0.84 480

ADCS	13.02 513	4.93 506	28.38 533	3.17 470	2.67 434	13.61 490	10.83 519	18.70 502	33.46 524	22.59 510	24.78 496	19.59 496	18.51 511	23.40 528	32.16 542	0.10 428	0.19 466	0.37 499	0.18 424	1.26 491	1.46 494

TorneroNet-64	32.42 547	31.89 545	30.52 534	34.73 547	21.13 546	46.99 551	18.82 543	43.10 543	59.42 552	32.70 530	46.98 542	62.01 552	36.98 541	43.97 550	33.88 544	14.10 546	3.22 537	35.28 549	11.72 546	26.84 549	14.07 547

ADCPNet	9.54 494	2.39 481	31.46 535	2.09 395	1.60 375	16.71 500	6.39 487	12.11 427	11.45 441	13.53 483	21.45 481	19.41 494	10.94 485	14.38 493	21.54 519	0.27 467	1.16 513	0.39 500	1.49 515	0.58 462	1.45 493

LSM	14.01 516	5.95 509	33.49 536	6.78 517	43.61 557	10.22 453	9.98 514	15.16 481	22.93 507	23.07 514	32.34 520	18.52 490	12.67 493	15.45 501	11.10 485	0.16 447	0.51 507	0.09 465	0.32 472	1.08 487	16.85 552

TorneroNet	35.11 551	33.92 547	33.82 537	37.86 549	22.01 548	49.64 554	21.58 549	48.09 549	55.23 548	37.50 535	53.79 550	62.81 555	43.66 549	46.71 553	41.25 552	14.80 547	3.53 541	36.72 550	14.57 549	28.28 552	16.49 550

DispFullNet	17.47 529	26.01 538	33.98 538	22.58 539	20.86 544	13.84 491	1.28 369	16.50 488	26.27 513	19.97 507	17.17 458	20.52 504	18.49 510	22.86 527	10.76 483	5.13 520	2.83 532	30.72 544	7.72 540	20.86 541	11.01 542

LVE	34.99 550	40.10 552	34.97 539	32.49 544	18.61 541	51.45 557	26.82 550	52.15 555	65.94 558	47.21 546	61.04 557	53.99 546	37.30 542	37.95 542	34.09 545	15.55 548	5.95 547	31.01 545	13.81 548	22.58 542	16.72 551

Wz-Net-TNSev	11.35 507	10.56 527	35.88 540	2.28 415	1.73 388	18.25 507	11.42 520	15.88 486	20.88 501	14.44 488	16.97 453	19.57 495	19.04 513	19.31 517	18.67 510	0.01 237	0.06 351	0.00 1	0.16 409	0.62 466	1.25 489

xyz-stereo	6.97 462	0.29 57	36.85 541	0.20 93	0.07 35	30.65 531	0.19 133	3.97 104	1.82 61	10.21 440	24.87 497	6.06 327	7.29 440	11.62 469	4.87 395	0.01 237	0.02 239	0.35 496	0.00 1	0.06 200	0.02 87

KSHMR	55.63 559	63.60 561	37.85 542	74.69 561	49.56 559	49.01 553	45.73 558	57.46 561	63.97 556	61.61 558	62.07 559	72.39 562	47.01 551	50.65 556	43.29 554	54.10 559	62.21 561	66.10 561	53.94 561	51.25 559	46.11 559

ktn	48.94 557	57.58 558	38.86 543	59.57 559	43.27 556	50.37 555	43.38 557	48.07 548	61.11 553	51.30 551	54.25 551	54.96 547	52.88 555	47.30 554	35.83 547	57.77 560	24.88 558	62.69 560	43.55 557	50.70 557	40.41 557

WZ-Net	13.00 512	4.64 504	41.07 544	3.48 483	3.15 447	19.12 509	15.66 540	14.81 476	31.33 521	15.71 494	27.88 504	22.22 507	14.01 501	20.44 523	25.03 530	0.64 490	0.00 1	0.01 382	0.03 340	0.39 445	0.37 438

BEATNet-Init1	23.31 537	9.03 522	41.67 545	4.17 501	2.53 430	45.68 550	19.47 545	33.43 537	38.45 537	47.59 548	49.10 545	59.31 549	41.80 547	38.35 545	29.21 538	0.47 485	0.50 506	0.81 504	0.66 499	2.10 506	1.86 498

DPSimNet_ROB	53.45 558	64.73 562	44.39 546	53.97 556	45.39 558	53.66 558	54.83 560	55.15 559	57.87 551	64.16 561	50.83 546	63.40 556	53.34 556	46.45 552	65.81 562	63.13 561	26.54 559	57.94 558	51.11 560	45.52 555	50.69 561

PWCK	30.53 546	44.32 553	47.25 547	29.76 540	7.23 516	40.78 543	27.10 551	44.73 544	44.32 541	47.31 547	36.37 528	47.16 540	26.05 530	41.26 547	31.87 541	21.83 549	4.03 543	29.50 543	4.67 533	27.17 550	7.80 529

notaker	47.42 556	55.20 557	49.13 548	56.52 558	40.18 554	38.52 541	32.97 553	47.21 547	56.08 550	57.21 555	57.24 554	60.09 550	59.19 561	53.93 559	41.64 553	40.61 556	19.93 555	57.21 557	37.41 555	49.02 556	39.02 556

JetBlue	29.12 543	15.72 531	54.12 549	15.93 532	20.98 545	60.90 561	30.62 552	39.38 540	34.62 529	34.08 534	39.69 532	57.35 548	43.17 548	50.71 557	50.60 558	2.41 513	3.79 542	2.81 516	3.45 528	9.57 527	12.59 546

EDNetEfficient	13.82 515	6.19 510	54.79 550	2.83 452	3.60 465	4.86 362	8.57 503	8.61 320	32.90 523	40.77 541	30.59 514	18.33 489	21.87 524	11.38 466	25.36 531	0.15 442	0.23 479	0.06 453	1.03 509	2.54 508	1.79 497

HanzoNet	56.48 560	59.32 559	58.25 551	55.32 557	41.94 555	50.95 556	41.33 555	51.12 553	61.40 554	65.62 562	65.59 560	71.66 561	69.41 562	70.77 562	60.03 560	63.99 562	34.70 560	61.96 559	50.54 559	51.00 558	44.71 558

AnyNet_C01	16.12 523	10.81 528	59.36 552	4.42 505	2.49 429	30.06 529	15.15 538	17.51 496	16.51 480	17.88 500	37.69 530	24.04 509	17.54 506	29.60 534	33.29 543	0.28 468	0.38 497	0.43 501	0.42 487	2.57 509	1.98 501

USTest	87.63 569	76.50 564	65.53 553	81.26 566	83.10 566	100.00 573	100.00 573	99.53 572	99.60 570	98.32 569	99.02 571	90.87 565	98.33 570	84.28 564	98.23 571	79.97 566	96.20 568	69.82 562	73.75 565	75.48 565	82.80 569

UNDER WATER-64	45.16 555	46.99 554	66.69 554	43.90 552	27.64 552	55.58 560	41.87 556	39.42 541	48.42 544	51.73 552	43.08 537	67.76 559	56.69 559	48.02 555	48.34 555	39.50 555	17.64 554	51.78 556	38.93 556	36.62 553	32.61 555

UNDER WATER	45.09 554	48.60 555	67.37 555	49.30 554	31.41 553	53.80 559	37.39 554	40.25 542	52.48 546	50.24 549	45.37 540	68.37 560	57.76 560	51.03 558	49.88 556	29.97 553	13.75 553	51.22 555	36.57 554	37.87 554	29.12 554

LRCNet_RVC	66.23 562	65.67 563	67.63 556	71.47 560	54.32 560	32.17 534	2.66 417	63.19 563	21.35 503	81.79 564	91.26 565	83.62 563	71.62 563	69.32 561	52.57 559	95.49 569	64.45 562	95.07 569	95.19 569	71.52 561	74.31 563

MADNet++	82.84 564	82.38 566	73.57 557	87.72 567	82.97 565	93.14 564	69.15 562	86.42 567	82.50 564	93.46 568	86.70 564	86.28 564	80.92 564	88.34 565	88.84 564	86.83 567	84.17 567	72.64 564	68.92 563	80.47 567	81.42 567

TCMNet-wrong-test	67.23 563	85.83 567	81.56 558	95.63 568	94.73 568	89.35 563	85.42 564	51.73 554	33.71 526	51.26 550	61.71 558	61.33 551	41.23 546	77.26 563	64.71 561	48.76 558	9.03 552	70.12 563	68.11 562	90.76 569	82.37 568

JetRed	61.02 561	61.05 560	82.56 559	46.09 553	56.80 561	83.19 562	63.76 561	59.26 562	63.61 555	69.29 563	68.85 563	66.59 557	47.62 552	61.57 560	74.09 563	45.58 557	66.14 563	46.59 554	45.06 558	63.17 560	49.58 560

RTS	18.87 533	9.32 525	86.48 560	4.95 509	6.10 510	42.08 544	14.70 532	15.49 483	41.06 538	22.65 511	32.32 518	13.77 452	19.54 515	37.98 543	28.96 536	0.41 479	0.23 479	0.00 1	0.02 325	0.91 483	0.50 460

RTSA	18.87 533	9.32 525	86.48 560	4.95 509	6.10 510	42.08 544	14.70 532	15.49 483	41.06 538	22.65 511	32.32 518	13.77 452	19.54 515	37.98 543	28.96 536	0.41 479	0.23 479	0.00 1	0.02 325	0.91 483	0.50 460

coex-ft	19.78 536	19.39 533	87.73 562	1.77 338	1.80 395	17.25 503	13.50 528	12.63 445	42.10 540	60.18 556	38.90 531	28.72 519	28.74 533	11.74 472	27.40 535	0.21 456	0.23 479	0.04 442	0.30 468	1.36 494	1.54 495

DLNR_Zeroshot_test	24.70 538	50.77 556	90.11 563	98.11 572	97.34 570	1.38 58	0.12 93	22.79 527	3.09 134	1.07 123	2.95 140	0.71 123	0.29 50	6.93 280	2.29 307	38.56 554	0.37 496	0.00 1	0.30 468	76.73 566	0.09 280

MADNet+	27.07 540	33.84 546	90.97 564	20.14 536	7.47 519	48.43 552	47.10 559	35.43 539	36.46 532	20.11 508	30.05 512	25.29 512	35.08 539	45.50 551	50.28 557	2.13 512	2.00 519	1.19 511	0.76 503	4.71 514	4.43 514

HaxPig	98.85 572	99.94 574	95.08 565	99.99 575	100.00 574	94.03 565	94.78 565	99.15 571	99.98 573	99.99 575	100.00 573	99.98 576	99.99 573	98.12 570	95.97 568	100.00 576	99.99 574	100.00 573	99.99 574	100.00 575	99.99 575

PML	97.88 570	100.00 577	96.45 566	98.01 571	97.88 571	100.00 573	99.35 571	96.88 568	97.72 569	100.00 576	97.36 569	97.38 570	99.60 571	100.00 577	96.32 569	99.99 574	97.55 569	100.00 573	96.01 570	99.18 571	87.92 570

xxxxx1	85.63 566	90.31 568	96.68 567	76.54 562	80.57 562	97.44 568	96.86 568	85.53 564	88.53 565	88.68 565	91.71 566	94.23 566	92.93 565	90.02 566	91.98 565	70.60 563	70.39 564	73.68 565	81.46 566	74.61 562	79.86 564

tt_ll	85.63 566	90.31 568	96.68 567	76.54 562	80.57 562	97.44 568	96.86 568	85.53 564	88.53 565	88.68 565	91.71 566	94.23 566	92.93 565	90.02 566	91.98 565	70.60 563	70.39 564	73.68 565	81.46 566	74.61 562	79.86 564

ff	85.63 566	90.31 568	96.68 567	76.54 562	80.57 562	97.44 568	96.86 568	85.53 564	88.53 565	88.68 565	91.71 566	94.23 566	92.93 565	90.02 566	91.98 565	70.60 563	70.39 564	73.68 565	81.46 566	74.61 562	79.86 564

AVERAGE_ROB	99.62 575	99.95 575	98.81 570	100.00 578	100.00 574	98.08 571	95.47 566	100.00 577	100.00 574	100.00 576	100.00 573	100.00 578	100.00 575	100.00 577	99.99 574	100.00 576	100.00 575	100.00 573	100.00 576	100.00 575	100.00 577

MEDIAN_ROB	98.41 571	99.70 572	99.30 571	97.09 569	97.02 569	96.89 566	95.77 567	97.66 570	97.28 568	98.79 572	98.94 570	99.18 571	98.14 569	96.89 569	96.88 570	99.96 573	99.16 570	100.00 573	99.99 574	99.69 572	99.88 572

EDNetEfficientorigin	17.87 530	14.00 530	99.53 572	1.64 321	0.92 322	10.55 459	6.26 484	13.21 455	34.84 530	38.20 538	36.91 529	27.47 518	26.32 532	14.71 497	25.69 532	0.04 385	0.06 351	0.14 476	0.52 495	3.16 511	3.27 509

Anonymous_1	99.08 573	99.91 573	99.85 573	97.63 570	99.10 572	100.00 573	100.00 573	99.61 574	99.96 572	99.28 574	99.86 572	99.54 573	99.99 573	99.29 571	99.75 572	96.05 570	99.59 571	97.31 570	98.57 571	97.71 570	98.63 571

tt	83.26 565	0.34 116	99.99 574	79.40 565	93.18 567	100.00 573	100.00 573	100.00 577	99.95 571	60.33 557	47.63 544	99.98 576	99.96 572	99.98 574	100.00 577	92.42 568	99.82 572	73.83 568	73.63 564	88.42 568	56.35 562

test_example2	99.39 574	99.98 576	99.99 574	100.00 578	99.98 573	99.72 572	99.99 572	97.34 569	100.00 574	100.00 576	100.00 573	96.42 569	96.66 568	99.97 573	99.96 573	100.00 576	99.97 573	98.66 571	99.15 572	100.00 575	100.00 577

DPSMNet_ROB	99.91 577	100.00 577	99.99 574	99.99 575	100.00 574	100.00 573	100.00 573	99.98 576	100.00 574	98.35 570	100.00 573	99.84 574	100.00 575	99.98 574	99.99 574	100.00 576	100.00 575	100.00 573	100.00 576	100.00 575	100.00 577

DGTPSM_ROB	99.90 576	100.00 577	99.99 574	99.99 575	100.00 574	100.00 573	100.00 573	99.97 575	100.00 574	98.35 570	100.00 573	99.84 574	100.00 575	99.98 574	99.99 574	99.99 574	100.00 575	100.00 573	100.00 576	100.00 575	100.00 577

Selective-RAFT-Error	100.00 580	100.00 577	100.00 578	100.00 578	100.00 574	100.00 573	100.00 573	100.00 577	100.00 574	100.00 576	100.00 573	100.00 578	100.00 575	100.00 577	100.00 577	100.00 576	100.00 575	100.00 573	100.00 576	100.00 575	100.00 577

CasAABBNet	100.00 580	100.00 577	100.00 578	100.00 578	100.00 574	100.00 573	100.00 573	100.00 577	100.00 574	100.00 576	100.00 573	100.00 578	100.00 575	100.00 577	100.00 577	100.00 576	100.00 575	100.00 573	100.00 576	100.00 575	100.00 577

LSM0	100.00 580	100.00 577	100.00 578	100.00 578	100.00 574	100.00 573	100.00 573	100.00 577	100.00 574	100.00 576	100.00 573	100.00 578	100.00 575	100.00 577	100.00 577	100.00 576	100.00 575	100.00 573	100.00 576	100.00 575	99.99 575

DPSM_ROB	99.95 578	100.00 577	100.00 578	99.76 573	100.00 574	100.00 573	100.00 573	100.00 577	100.00 574	100.00 576	100.00 573	100.00 578	100.00 575	100.00 577	100.00 577	99.21 571	100.00 575	100.00 573	100.00 576	99.99 573	99.95 573

DPSM	99.95 578	100.00 577	100.00 578	99.76 573	100.00 574	100.00 573	100.00 573	100.00 577	100.00 574	100.00 576	100.00 573	100.00 578	100.00 575	100.00 577	100.00 577	99.21 571	100.00 575	100.00 573	100.00 576	99.99 573	99.95 573

ccccc		96.61 571		100.00 578	100.00 574	97.41 567		99.56 573		99.27 573		99.35 572		99.92 572		100.00 576	100.00 575	99.95 572	99.77 573	100.00 575

ASD4		81.57 565

Low-res two-view benchmark