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

uiiii_40	0.19 3	0.18 12	0.69 60	0.19 1	0.13 35	0.32 33	0.12 4	0.37 37	0.25 6	0.15 6	0.14 13	0.16 38	0.17 67	0.25 16	0.18 25	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 26	0.08 57	0.06 1

4.5w_L	0.19 3	0.18 12	0.73 74	0.20 17	0.13 35	0.34 49	0.13 13	0.39 57	0.25 6	0.17 44	0.16 33	0.16 38	0.17 67	0.28 65	0.18 25	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.06 1

SteFusion	0.20 21	0.13 1	0.65 40	0.20 17	0.15 93	0.41 109	0.15 61	0.43 87	0.38 105	0.16 17	0.20 64	0.15 32	0.14 14	0.26 36	0.17 21	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.06 1

PyraSte	0.20 21	0.15 2	0.60 18	0.22 67	0.15 93	0.38 82	0.14 35	0.44 96	0.35 71	0.16 17	0.18 53	0.19 87	0.18 91	0.25 16	0.16 6	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.06 1

tim_s	0.20 21	0.16 6	0.65 40	0.21 38	0.15 93	0.40 98	0.14 35	0.45 109	0.37 99	0.16 17	0.16 33	0.19 87	0.16 47	0.24 9	0.19 45	0.06 1	0.07 52	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.06 1

xxxad45	0.20 21	0.15 2	0.63 28	0.21 38	0.15 93	0.40 98	0.15 61	0.45 109	0.39 118	0.16 17	0.14 13	0.19 87	0.16 47	0.22 3	0.18 25	0.06 1	0.07 52	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.06 1

ACW_4w	0.20 21	0.15 2	0.62 25	0.21 38	0.14 64	0.38 82	0.15 61	0.45 109	0.39 118	0.16 17	0.16 33	0.18 79	0.16 47	0.26 36	0.19 45	0.06 1	0.07 52	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.06 1

5w_v4	0.20 21	0.15 2	0.62 25	0.21 38	0.16 124	0.40 98	0.15 61	0.45 109	0.39 118	0.16 17	0.15 20	0.21 104	0.16 47	0.22 3	0.17 21	0.06 1	0.07 52	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.06 1

hj116sk	0.20 21	0.20 34	0.75 76	0.19 1	0.13 35	0.39 90	0.12 4	0.38 45	0.30 41	0.15 6	0.16 33	0.19 87	0.16 47	0.26 36	0.21 94	0.08 49	0.08 152	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

v20iiwwt	0.20 21	0.20 34	0.71 70	0.20 17	0.12 8	0.45 146	0.14 35	0.33 14	0.28 25	0.16 17	0.16 33	0.17 63	0.16 47	0.25 16	0.22 123	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

ITER124	0.19 3	0.21 53	0.68 57	0.20 17	0.12 8	0.41 109	0.14 35	0.31 6	0.26 10	0.16 17	0.14 13	0.16 38	0.16 47	0.27 51	0.22 123	0.08 49	0.08 152	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.06 1

dddd17k	0.20 21	0.20 34	0.63 28	0.20 17	0.12 8	0.40 98	0.14 35	0.37 37	0.29 37	0.16 17	0.16 33	0.16 38	0.16 47	0.28 65	0.21 94	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.06 1

zxcv128	0.19 3	0.20 34	0.62 25	0.19 1	0.13 35	0.38 82	0.14 35	0.38 45	0.28 25	0.16 17	0.16 33	0.17 63	0.15 28	0.25 16	0.20 72	0.09 107	0.09 226	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.06 1

iked130	0.19 3	0.21 53	0.67 56	0.20 17	0.12 8	0.33 40	0.14 35	0.35 24	0.27 15	0.16 17	0.14 13	0.16 38	0.15 28	0.25 16	0.22 123	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

ITERv14	0.19 3	0.20 34	0.65 40	0.20 17	0.12 8	0.38 82	0.13 13	0.38 45	0.28 25	0.16 17	0.15 20	0.16 38	0.15 28	0.26 36	0.21 94	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

v134_o9	0.19 3	0.20 34	0.69 60	0.20 17	0.13 35	0.31 25	0.14 35	0.36 29	0.28 25	0.15 6	0.15 20	0.16 38	0.15 28	0.25 16	0.21 94	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.06 1

vnu138km	0.18 1	0.19 18	0.63 28	0.20 17	0.13 35	0.30 17	0.14 35	0.32 11	0.28 25	0.16 17	0.15 20	0.16 38	0.14 14	0.25 16	0.22 123	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

ITERv10	0.19 3	0.19 18	0.65 40	0.20 17	0.13 35	0.30 17	0.14 35	0.37 37	0.28 25	0.16 17	0.16 33	0.16 38	0.15 28	0.26 36	0.22 123	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.06 1

99wein	0.19 3	0.19 18	0.64 33	0.19 1	0.12 8	0.30 17	0.13 13	0.34 21	0.29 37	0.16 17	0.16 33	0.16 38	0.14 14	0.26 36	0.22 123	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

s6wercc	0.19 3	0.19 18	0.65 40	0.19 1	0.12 8	0.32 33	0.14 35	0.34 21	0.27 15	0.16 17	0.15 20	0.16 38	0.15 28	0.25 16	0.22 123	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

a5sdf	0.19 3	0.20 34	0.66 53	0.20 17	0.12 8	0.33 40	0.13 13	0.35 24	0.28 25	0.16 17	0.15 20	0.16 38	0.15 28	0.25 16	0.21 94	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

OmniDepth	0.19 3	0.30 182	0.55 11	0.23 80	0.09 1	0.38 82	0.15 61	0.32 11	0.33 59	0.16 17	0.12 8	0.23 117	0.19 114	0.27 51	0.15 2	0.07 29	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.06 1

monsterstereo	0.22 71	0.22 74	0.52 5	0.25 117	0.27 363	0.39 90	0.14 35	0.51 159	0.33 59	0.25 138	0.27 125	0.13 4	0.13 12	0.38 170	0.21 94	0.07 29	0.07 52	0.07 1	0.06 26	0.08 57	0.06 1

monsters	0.22 71	0.22 74	0.52 5	0.23 80	0.28 377	0.42 128	0.14 35	0.46 116	0.31 43	0.24 118	0.20 64	0.13 4	0.14 14	0.43 196	0.20 72	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.08 129	0.06 1	0.06 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 102	0.28 159	1.09 119	0.33 320	0.15 93	0.30 17	0.16 78	0.58 215	0.42 155	0.19 61	0.19 58	0.17 63	0.26 205	0.38 170	0.37 308	0.09 107	0.08 152	0.08 75	0.25 496	0.10 97	0.06 1

castereo++	0.28 102	0.43 288	0.93 104	0.28 190	0.17 154	0.53 233	0.21 153	0.55 197	0.45 185	0.17 44	0.26 121	0.32 202	0.17 67	0.33 119	0.16 6	0.09 107	0.08 152	0.09 134	0.29 516	0.13 160	0.06 1

CREStereo++_RVC	0.33 145	0.29 169	1.74 248	0.24 98	0.16 124	0.54 241	0.15 61	0.40 62	0.55 287	0.37 205	0.51 305	0.24 131	0.19 114	0.27 51	0.26 195	0.09 107	0.06 23	0.08 75	0.30 526	0.08 57	0.06 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
s12784h	0.36 174	0.28 159	1.58 211	0.23 80	0.11 2	0.62 379	0.24 247	0.79 374	0.64 380	0.44 246	0.52 319	0.28 179	0.26 205	0.50 264	0.24 172	0.11 281	0.06 23	0.09 134	0.06 26	0.16 241	0.06 1

StePilot	0.19 3	0.18 12	0.72 73	0.19 1	0.13 35	0.34 49	0.12 4	0.38 45	0.26 10	0.18 54	0.16 33	0.16 38	0.16 47	0.29 82	0.18 25	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

ITERv30	0.19 3	0.20 34	0.69 60	0.19 1	0.13 35	0.32 33	0.13 13	0.31 6	0.24 3	0.14 3	0.17 46	0.20 95	0.16 47	0.34 131	0.21 94	0.09 107	0.09 226	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

qyd29nn	0.19 3	0.20 34	0.70 65	0.19 1	0.11 2	0.36 64	0.13 13	0.31 6	0.23 2	0.14 3	0.14 13	0.17 63	0.15 28	0.28 65	0.18 25	0.09 107	0.10 276	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

ITERv28	0.20 21	0.20 34	0.70 65	0.19 1	0.13 35	0.41 109	0.14 35	0.33 14	0.27 15	0.16 17	0.15 20	0.17 63	0.14 14	0.29 82	0.20 72	0.09 107	0.09 226	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 29

yuret106	0.20 21	0.19 18	0.73 74	0.20 17	0.12 8	0.39 90	0.13 13	0.36 29	0.27 15	0.15 6	0.14 13	0.19 87	0.15 28	0.24 9	0.22 123	0.09 107	0.09 226	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 29

uio108cc	0.20 21	0.19 18	0.85 91	0.20 17	0.12 8	0.37 69	0.14 35	0.34 21	0.26 10	0.15 6	0.15 20	0.17 63	0.16 47	0.26 36	0.18 25	0.09 107	0.09 226	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

ITERv21	0.20 21	0.22 74	0.68 57	0.19 1	0.14 64	0.41 109	0.14 35	0.33 14	0.27 15	0.15 6	0.14 13	0.17 63	0.16 47	0.28 65	0.22 123	0.09 107	0.08 152	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 29

ITERv19	0.20 21	0.21 53	0.70 65	0.20 17	0.13 35	0.43 132	0.14 35	0.37 37	0.29 37	0.17 44	0.15 20	0.17 63	0.15 28	0.27 51	0.21 94	0.09 107	0.10 276	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

ITERv12	0.19 3	0.19 18	0.65 40	0.19 1	0.13 35	0.30 17	0.13 13	0.33 14	0.28 25	0.16 17	0.16 33	0.17 63	0.15 28	0.25 16	0.21 94	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 29

ITERv8	0.19 3	0.19 18	0.64 33	0.19 1	0.13 35	0.31 25	0.13 13	0.36 29	0.28 25	0.16 17	0.16 33	0.16 38	0.15 28	0.25 16	0.22 123	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

ITERv7	0.19 3	0.19 18	0.66 53	0.20 17	0.12 8	0.32 33	0.13 13	0.36 29	0.27 15	0.16 17	0.16 33	0.16 38	0.15 28	0.25 16	0.22 123	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 29

zaero_v3	0.21 45	0.21 53	0.69 60	0.21 38	0.14 64	0.37 69	0.13 13	0.38 45	0.31 43	0.23 107	0.20 64	0.14 14	0.21 136	0.33 119	0.19 45	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 26	0.09 78	0.07 29

ITERv2	0.21 45	0.21 53	0.65 40	0.21 38	0.14 64	0.39 90	0.12 4	0.36 29	0.31 43	0.33 191	0.21 73	0.16 38	0.17 67	0.32 108	0.19 45	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 26	0.09 78	0.07 29

asda	0.22 71	0.25 112	0.70 65	0.21 38	0.16 124	0.43 132	0.16 78	0.44 96	0.35 71	0.22 88	0.20 64	0.14 14	0.20 125	0.25 16	0.22 123	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

qwe	0.21 45	0.22 74	0.61 20	0.21 38	0.20 240	0.41 109	0.15 61	0.46 116	0.35 71	0.26 152	0.22 86	0.14 14	0.14 14	0.31 99	0.22 123	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.08 57	0.07 29

2.25w	0.21 45	0.22 74	0.51 2	0.21 38	0.14 64	0.36 64	0.13 13	0.42 78	0.34 65	0.23 107	0.27 125	0.14 14	0.18 91	0.33 119	0.24 172	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

4.25_new	0.21 45	0.23 94	0.64 33	0.22 67	0.18 192	0.41 109	0.17 88	0.41 72	0.35 71	0.22 88	0.21 73	0.14 14	0.18 91	0.25 16	0.18 25	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

4.5w_new	0.21 45	0.23 94	0.64 33	0.22 67	0.18 192	0.41 109	0.17 88	0.41 72	0.35 71	0.22 88	0.21 73	0.14 14	0.18 91	0.25 16	0.18 25	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

4.5_new	0.21 45	0.22 74	0.63 28	0.21 38	0.15 93	0.40 98	0.17 88	0.40 62	0.35 71	0.25 138	0.22 86	0.14 14	0.14 14	0.22 3	0.21 94	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.08 57	0.07 29

4.5w-stereo	0.21 45	0.22 74	0.63 28	0.21 38	0.15 93	0.40 98	0.17 88	0.40 62	0.35 71	0.25 138	0.22 86	0.14 14	0.14 14	0.22 3	0.21 94	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.08 57	0.07 29

4.25w-stereo	0.21 45	0.23 94	0.64 33	0.22 67	0.18 192	0.41 109	0.17 88	0.41 72	0.35 71	0.22 88	0.21 73	0.14 14	0.18 91	0.25 16	0.18 25	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

4w-stereo	0.20 21	0.21 53	0.57 13	0.21 38	0.15 93	0.39 90	0.13 13	0.39 57	0.33 59	0.22 88	0.21 73	0.13 4	0.20 125	0.29 82	0.21 94	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

2.5w	0.21 45	0.23 94	0.50 1	0.22 67	0.15 93	0.39 90	0.19 113	0.47 130	0.36 91	0.21 77	0.22 86	0.13 4	0.17 67	0.33 119	0.20 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

2.75w_new	0.21 45	0.21 53	0.57 13	0.20 17	0.14 64	0.40 98	0.18 104	0.47 130	0.36 91	0.24 118	0.20 64	0.13 4	0.19 114	0.31 99	0.21 94	0.07 29	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.06 1	0.07 29

2w_stereo	0.21 45	0.19 18	0.51 2	0.22 67	0.13 35	0.41 109	0.20 132	0.50 151	0.34 65	0.25 138	0.23 96	0.13 4	0.23 163	0.24 9	0.22 123	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

1w_stereo	0.22 71	0.17 7	0.52 5	0.23 80	0.16 124	0.44 139	0.22 179	0.55 197	0.40 134	0.25 138	0.29 138	0.13 4	0.26 205	0.28 65	0.20 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.08 57	0.07 29

IGEV	0.22 71	0.28 159	0.88 96	0.21 38	0.24 314	0.42 128	0.17 88	0.35 24	0.37 99	0.20 69	0.22 86	0.14 14	0.12 6	0.24 9	0.20 72	0.08 49	0.07 52	0.08 75	0.06 26	0.09 78	0.07 29

SGD-Stereo	0.22 71	0.28 159	0.77 79	0.22 67	0.11 2	0.40 98	0.16 78	0.31 6	0.36 91	0.19 61	0.19 58	0.17 63	0.17 67	0.37 162	0.16 6	0.10 212	0.06 23	0.08 75	0.07 99	0.10 97	0.07 29

FoundationStereo	0.20 21	0.30 182	0.81 85	0.21 38	0.22 281	0.21 3	0.16 78	0.25 1	0.38 105	0.15 6	0.11 4	0.18 79	0.17 67	0.23 8	0.16 6	0.09 107	0.13 376	0.08 75	0.06 26	0.07 4	0.07 29

dual_stereo	0.23 79	0.25 112	0.66 53	0.21 38	0.15 93	0.27 8	0.15 61	0.62 241	0.40 134	0.15 6	0.13 11	0.18 79	0.14 14	0.37 162	0.19 45	0.09 107	0.31 554	0.07 1	0.10 196	0.07 4	0.07 29

Pointernet	0.29 112	0.25 112	1.49 197	0.24 98	0.20 240	0.47 172	0.15 61	0.62 241	0.47 213	0.22 88	0.29 138	0.26 158	0.20 125	0.28 65	0.20 72	0.10 212	0.07 52	0.07 1	0.12 299	0.10 97	0.07 29

trnet	0.28 102	0.26 127	1.32 159	0.19 1	0.12 8	0.54 241	0.15 61	0.48 138	0.46 195	0.27 159	0.33 180	0.24 131	0.21 136	0.30 92	0.21 94	0.10 212	0.07 52	0.08 75	0.05 1	0.09 78	0.07 29

CASnet	0.28 102	0.31 194	1.20 139	0.28 190	0.11 2	0.47 172	0.19 113	0.44 96	0.44 170	0.38 213	0.31 165	0.23 117	0.17 67	0.29 82	0.19 45	0.10 212	0.06 23	0.15 437	0.12 299	0.16 241	0.07 29
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.36 174	0.30 182	1.77 269	0.28 190	0.33 438	0.60 338	0.22 179	0.55 197	0.51 240	0.55 367	0.35 192	0.31 194	0.20 125	0.26 36	0.22 123	0.10 212	0.13 376	0.09 134	0.24 489	0.08 57	0.07 29

LoS	0.31 130	0.30 182	1.52 203	0.23 80	0.13 35	0.54 241	0.20 132	0.48 138	0.49 222	0.25 138	0.28 132	0.37 224	0.24 175	0.38 170	0.23 148	0.10 212	0.08 152	0.08 75	0.05 1	0.15 204	0.07 29
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_4	0.40 213	0.37 245	2.01 389	0.29 222	0.21 254	0.50 195	0.28 332	0.47 130	0.39 118	0.42 235	0.76 497	0.38 232	0.22 146	0.52 271	0.33 284	0.08 49	0.07 52	0.11 254	0.15 386	0.28 435	0.07 29

AnonymousM	0.37 182	0.44 299	1.50 200	0.25 117	0.15 93	0.52 224	0.23 214	0.60 233	0.42 155	0.42 235	0.32 171	0.30 191	0.25 191	0.34 131	0.23 148	0.11 281	0.09 226	0.71 592	0.36 558	0.12 130	0.07 29

XX-TBD	0.34 153	0.77 443	1.75 254	0.34 351	0.13 35	0.51 205	0.17 88	0.43 87	0.50 232	0.37 205	0.49 292	0.23 117	0.18 91	0.28 65	0.24 172	0.10 212	0.07 52	0.08 75	0.06 26	0.09 78	0.07 29

CREStereo	0.28 102	0.30 182	1.33 161	0.19 1	0.13 35	0.55 256	0.17 88	0.48 138	0.46 195	0.27 159	0.33 180	0.24 131	0.21 136	0.31 99	0.21 94	0.11 281	0.07 52	0.08 75	0.05 1	0.10 97	0.07 29
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.31 130	0.35 233	1.30 156	0.20 17	0.14 64	0.57 291	0.25 267	0.46 116	0.42 155	0.27 159	0.32 171	0.27 170	0.24 175	0.39 176	0.23 148	0.43 572	0.07 52	0.08 75	0.05 1	0.18 290	0.07 29

oiu110	0.21 45	0.22 74	0.84 89	0.20 17	0.13 35	0.41 109	0.14 35	0.39 57	0.29 37	0.16 17	0.15 20	0.18 79	0.17 67	0.26 36	0.21 94	0.09 107	0.09 226	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 69

ITERv24	0.21 45	0.19 18	0.77 79	0.20 17	0.13 35	0.44 139	0.13 13	0.44 96	0.27 15	0.17 44	0.17 46	0.19 87	0.17 67	0.26 36	0.22 123	0.08 49	0.09 226	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 69

dd23bbn	0.21 45	0.21 53	0.84 89	0.20 17	0.12 8	0.41 109	0.14 35	0.42 78	0.28 25	0.18 54	0.18 53	0.16 38	0.16 47	0.28 65	0.22 123	0.07 29	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 69

ITERv4	0.22 71	0.17 7	0.77 79	0.19 1	0.14 64	0.36 64	0.12 4	0.44 96	0.24 3	0.23 107	0.30 151	0.14 14	0.36 299	0.27 51	0.21 94	0.07 29	0.07 52	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.08 69

S2M2_XL	0.20 21	0.32 202	1.10 121	0.19 1	0.13 35	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 6	0.19 58	0.15 32	0.14 14	0.19 1	0.21 94	0.11 281	0.09 226	0.10 188	0.08 129	0.10 97	0.08 69
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.20 21	0.22 74	0.65 40	0.22 67	0.17 154	0.41 109	0.14 35	0.35 24	0.32 50	0.24 118	0.20 64	0.15 32	0.18 91	0.26 36	0.16 6	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.08 57	0.08 69

depthmonostereo	0.26 92	0.23 94	0.65 40	0.41 454	0.13 35	0.41 109	0.19 113	0.51 159	0.40 134	0.25 138	0.29 138	0.26 158	0.28 240	0.44 205	0.23 148	0.09 107	0.10 276	0.09 134	0.07 99	0.10 97	0.08 69

3.25w_new	0.20 21	0.20 34	0.52 5	0.21 38	0.14 64	0.37 69	0.14 35	0.43 87	0.35 71	0.23 107	0.21 73	0.16 38	0.18 91	0.27 51	0.20 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.08 69

3.25w	0.20 21	0.20 34	0.52 5	0.21 38	0.14 64	0.37 69	0.14 35	0.43 87	0.35 71	0.23 107	0.21 73	0.16 38	0.18 91	0.27 51	0.20 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.08 69

3.75w	0.21 45	0.21 53	0.61 20	0.21 38	0.20 240	0.44 139	0.16 78	0.44 96	0.30 41	0.22 88	0.20 64	0.13 4	0.18 91	0.29 82	0.21 94	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.08 69

3.5w_stereo	0.21 45	0.22 74	0.55 11	0.21 38	0.15 93	0.40 98	0.14 35	0.43 87	0.33 59	0.21 77	0.24 106	0.14 14	0.18 91	0.34 131	0.22 123	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.08 69

3w_stereo	0.21 45	0.22 74	0.59 16	0.22 67	0.12 8	0.37 69	0.22 179	0.50 151	0.38 105	0.22 88	0.21 73	0.12 2	0.22 146	0.26 36	0.18 25	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.08 57	0.08 69

xyz-stereo-finetune	0.31 130	0.46 310	0.79 83	0.21 38	0.12 8	0.53 233	0.25 267	0.52 173	0.54 280	0.28 164	0.32 171	0.29 186	0.23 163	0.59 299	0.55 407	0.08 49	0.07 52	0.10 188	0.08 129	0.13 160	0.08 69

xyz-stereo	3.02 618	0.29 169	30.64 653	0.23 80	0.12 8	15.52 638	0.24 247	0.51 159	0.47 213	0.59 421	7.99 631	0.64 400	0.47 417	1.39 430	0.50 388	0.09 107	0.07 52	0.34 563	0.07 99	0.13 160	0.08 69

111111	0.24 85	0.21 53	0.82 87	0.24 98	0.21 254	0.43 132	0.13 13	0.45 109	0.35 71	0.22 88	0.27 125	0.18 79	0.16 47	0.35 138	0.18 25	0.09 107	0.06 23	0.08 75	0.06 26	0.25 399	0.08 69

GIP-stereo	0.26 92	0.22 74	0.78 82	0.29 222	0.20 240	0.42 128	0.17 88	0.64 252	0.39 118	0.18 54	0.24 106	0.23 117	0.18 91	0.25 16	0.47 372	0.09 107	0.07 52	0.08 75	0.06 26	0.17 263	0.08 69

RAStereo	0.28 102	0.48 322	1.52 203	0.26 148	0.18 192	0.25 6	0.19 113	0.42 78	0.35 71	0.20 69	0.25 113	0.20 95	0.16 47	0.24 9	0.24 172	0.09 107	0.08 152	0.10 188	0.08 129	0.12 130	0.08 69

Occ-G	0.30 122	0.30 182	1.33 161	0.23 80	0.15 93	0.36 64	0.25 267	0.43 87	0.31 43	0.26 152	0.35 192	0.46 303	0.22 146	0.30 92	0.25 185	0.09 107	0.07 52	0.09 134	0.16 406	0.31 459	0.08 69

U	3.37 622	0.17 7	0.91 101	0.26 148	13.79 638	19.19 643	0.15 61	0.41 72	0.31 43	0.17 44	0.18 53	0.27 170	0.15 28	0.21 2	0.16 6	0.09 107	0.06 23	17.88 648	12.81 642	0.10 97	0.08 69

MGS-Stereo	0.32 136	0.34 224	1.70 234	0.25 117	0.14 64	0.40 98	0.22 179	0.38 45	0.43 166	0.24 118	0.51 305	0.25 144	0.18 91	0.31 99	0.20 72	0.09 107	0.08 152	0.09 134	0.08 129	0.47 557	0.08 69

UniTT-Stereo	0.30 122	0.36 242	1.68 228	0.27 165	0.24 314	0.29 14	0.18 104	0.33 14	0.34 65	0.26 152	0.37 201	0.18 79	0.18 91	0.31 99	0.27 205	0.10 212	0.08 152	0.08 75	0.07 99	0.25 399	0.08 69

Selective-RAFT	0.35 164	0.26 127	1.48 194	0.31 268	0.15 93	0.61 359	0.19 113	0.60 233	0.54 280	0.28 164	0.29 138	0.40 246	0.33 283	0.50 264	0.27 205	0.10 212	0.07 52	0.09 134	0.35 549	0.19 311	0.08 69

RCA-Stereo	0.34 153	0.32 202	1.30 156	0.26 148	0.14 64	0.58 309	0.23 214	0.78 358	0.62 360	0.40 221	0.44 245	0.28 179	0.35 293	0.29 82	0.20 72	0.09 107	0.10 276	0.09 134	0.07 99	0.19 311	0.08 69

RAFT_CTSACE	0.46 284	0.76 434	2.07 400	0.35 368	0.30 398	0.54 241	0.30 364	0.61 237	0.48 216	0.49 297	0.76 497	0.55 348	0.36 299	0.58 293	0.22 123	0.08 49	0.13 376	0.11 254	0.10 196	0.41 538	0.08 69

RAFT-345	0.53 370	0.30 182	2.34 459	0.38 426	0.34 447	0.58 309	0.42 461	0.47 130	0.61 342	0.51 317	1.00 545	0.43 270	0.28 240	1.57 461	0.82 478	0.10 212	0.07 52	0.11 254	0.09 160	0.10 97	0.08 69

TestStereo	0.45 274	0.54 345	2.11 411	0.29 222	0.16 124	0.43 132	0.24 247	0.54 193	0.45 185	0.37 205	0.46 257	0.34 214	0.27 225	1.98 533	0.27 205	0.11 281	0.08 152	0.12 312	0.09 160	0.14 184	0.08 69

IGEV-FE	0.53 370	0.34 224	2.91 557	0.32 297	0.18 192	0.54 241	0.21 153	0.72 292	0.42 155	0.81 531	0.51 305	0.70 445	0.41 354	0.48 246	1.13 519	0.09 107	0.15 423	0.10 188	0.35 549	0.19 311	0.09 95

MonStereo	0.20 21	0.22 74	0.65 40	0.21 38	0.17 154	0.33 40	0.15 61	0.46 116	0.32 50	0.16 17	0.17 46	0.14 14	0.11 2	0.27 51	0.23 148	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 99	0.07 4	0.09 95

Monster-pub-eth3d	0.20 21	0.22 74	0.65 40	0.21 38	0.17 154	0.33 40	0.15 61	0.46 116	0.32 50	0.16 17	0.17 46	0.14 14	0.11 2	0.27 51	0.23 148	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 99	0.07 4	0.09 95

xyz-stereo-finetune2	0.35 164	0.45 307	1.04 113	0.21 38	0.12 8	0.58 309	0.23 214	0.50 151	0.45 185	0.31 178	0.46 257	0.30 191	0.41 354	0.81 369	0.51 393	0.08 49	0.07 52	0.11 254	0.09 160	0.12 130	0.09 95

MLG-Stereo_test2	0.21 45	0.36 242	0.68 57	0.21 38	0.17 154	0.45 146	0.12 4	0.35 24	0.42 155	0.15 6	0.11 4	0.22 108	0.10 1	0.28 65	0.16 6	0.09 107	0.07 52	0.08 75	0.06 26	0.09 78	0.09 95

MLG-Stereo_test1	0.21 45	0.33 211	0.61 20	0.23 80	0.21 254	0.45 146	0.13 13	0.33 14	0.46 195	0.13 1	0.09 1	0.18 79	0.12 6	0.32 108	0.15 2	0.08 49	0.07 52	0.08 75	0.06 26	0.09 78	0.09 95

MLG-Stereo	0.21 45	0.33 211	0.60 18	0.23 80	0.12 8	0.44 139	0.13 13	0.39 57	0.46 195	0.13 1	0.10 2	0.17 63	0.13 12	0.35 138	0.15 2	0.08 49	0.07 52	0.08 75	0.06 26	0.09 78	0.09 95

castereo	0.30 122	0.44 299	0.81 85	0.24 98	0.29 385	0.41 109	0.27 314	0.72 292	0.45 185	0.22 88	0.30 151	0.24 131	0.31 271	0.25 16	0.21 94	0.09 107	0.07 52	0.08 75	0.31 533	0.12 130	0.09 95

MonSter	0.20 21	0.22 74	0.65 40	0.21 38	0.17 154	0.33 40	0.15 61	0.46 116	0.32 50	0.16 17	0.17 46	0.14 14	0.11 2	0.27 51	0.23 148	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 99	0.07 4	0.09 95

DEFOM-Stereo	0.22 71	0.22 74	0.91 101	0.23 80	0.13 35	0.49 187	0.18 104	0.30 4	0.28 25	0.19 61	0.17 46	0.14 14	0.14 14	0.41 185	0.16 6	0.08 49	0.06 23	0.07 1	0.06 26	0.09 78	0.09 95

rvit_stereo_0081	0.25 89	0.21 53	0.61 20	0.28 190	0.17 154	0.31 25	0.22 179	0.42 78	0.53 267	0.24 118	0.25 113	0.25 144	0.21 136	0.34 131	0.23 148	0.13 369	0.10 276	0.11 254	0.10 196	0.12 130	0.09 95

GCAP-BAT	0.43 246	0.31 194	1.82 308	0.25 117	0.26 349	0.65 423	0.23 214	0.48 138	0.37 99	0.67 482	0.82 510	0.44 281	0.24 175	0.48 246	0.87 483	0.09 107	0.13 376	0.09 134	0.22 483	0.08 57	0.09 95

rvit_stereo_0082	0.25 89	0.21 53	0.61 20	0.28 190	0.17 154	0.31 25	0.22 179	0.42 78	0.53 267	0.24 118	0.25 113	0.25 144	0.21 136	0.34 131	0.23 148	0.13 369	0.10 276	0.11 254	0.10 196	0.12 130	0.09 95

IGEV-Stereo++	0.23 79	0.23 94	0.64 33	0.24 98	0.22 281	0.47 172	0.13 13	0.52 173	0.33 59	0.18 54	0.24 106	0.17 63	0.22 146	0.32 108	0.19 45	0.08 49	0.06 23	0.08 75	0.06 26	0.17 263	0.09 95

RAFT-Stereo-weight	0.34 153	0.29 169	1.43 181	0.28 190	0.28 377	0.55 256	0.22 179	0.78 358	0.48 216	0.46 265	0.38 211	0.36 222	0.17 67	0.33 119	0.23 148	0.09 107	0.08 152	0.09 134	0.07 99	0.09 78	0.09 95

gcap-zeroshot	0.41 220	0.62 375	1.78 274	0.31 268	0.32 425	0.69 454	0.21 153	0.74 308	0.52 248	0.43 240	0.35 192	0.62 388	0.24 175	0.41 185	0.24 172	0.09 107	0.16 441	0.09 134	0.31 533	0.08 57	0.09 95

IGEV_Zeroshot_test	0.53 370	0.33 211	2.91 557	0.32 297	0.18 192	0.54 241	0.21 153	0.72 292	0.42 155	0.81 531	0.51 305	0.71 450	0.41 354	0.48 246	1.13 519	0.09 107	0.15 423	0.10 188	0.35 549	0.19 311	0.09 95

Any-RAFT	0.38 192	0.25 112	1.89 341	0.27 165	0.17 154	0.68 448	0.21 153	0.78 358	0.53 267	0.43 240	0.43 234	0.54 344	0.30 262	0.41 185	0.20 72	0.10 212	0.12 352	0.08 75	0.06 26	0.10 97	0.09 95

GLC_STEREO	0.28 102	0.27 135	1.36 166	0.28 190	0.12 8	0.41 109	0.20 132	0.37 37	0.38 105	0.26 152	0.30 151	0.25 144	0.19 114	0.33 119	0.24 172	0.09 107	0.11 326	0.12 312	0.10 196	0.13 160	0.09 95

AAGNet	0.88 540	0.33 211	1.79 295	0.54 534	0.98 593	0.62 379	0.46 489	0.50 151	0.60 325	0.58 407	0.53 330	0.50 327	0.73 519	1.23 416	7.48 631	0.11 281	0.07 52	0.12 312	0.10 196	0.14 184	0.09 95

IIG-Stereo	0.59 416	0.65 397	1.74 248	0.54 534	0.23 301	0.61 359	0.21 153	0.73 304	0.65 393	0.64 469	0.69 467	0.69 435	0.38 321	2.09 547	1.39 547	0.11 281	0.07 52	0.11 254	0.09 160	0.15 204	0.09 95

RAFT_R40	0.50 334	0.21 53	1.76 260	0.50 514	0.40 497	0.61 359	0.53 513	0.56 204	0.60 325	0.56 378	0.54 342	0.55 348	0.51 438	1.57 461	0.53 400	0.11 281	0.07 52	0.12 312	0.10 196	0.16 241	0.09 95

RAFT-RH_RVC	0.61 430	0.50 331	2.33 457	0.36 387	0.29 385	0.60 338	0.18 104	0.44 96	0.58 313	0.76 516	1.91 590	0.47 311	0.29 254	1.60 468	1.23 535	0.14 412	0.07 52	0.13 371	0.13 333	0.10 97	0.09 95

CroCo-Stereo	0.30 122	0.45 307	1.08 117	0.31 268	0.17 154	0.19 2	0.21 153	0.73 304	0.50 232	0.21 77	0.24 106	0.55 348	0.22 146	0.27 51	0.26 195	0.09 107	0.08 152	0.08 75	0.07 99	0.12 130	0.09 95
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
CFNet-RSSM	0.41 220	0.32 202	2.20 432	0.27 165	0.44 514	0.52 224	0.19 113	0.76 332	0.48 216	0.43 240	0.36 198	0.54 344	0.26 205	0.33 119	0.25 185	0.09 107	0.08 152	0.09 134	0.38 561	0.10 97	0.09 95

Gwc-CoAtRS	0.38 192	0.33 211	1.92 355	0.27 165	0.41 504	0.48 180	0.19 113	0.59 223	0.46 195	0.43 240	0.39 219	0.57 366	0.26 205	0.32 108	0.26 195	0.09 107	0.09 226	0.09 134	0.31 533	0.11 119	0.09 95

HITNet	0.46 284	0.92 493	2.09 406	0.33 320	0.14 64	0.55 256	0.22 179	0.83 395	0.56 298	0.51 317	0.49 292	0.48 322	0.37 314	0.48 246	0.54 406	0.09 107	0.06 23	0.10 188	0.08 129	0.23 371	0.09 95
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
AdaDepth	0.24 85	0.18 12	1.03 111	0.25 117	0.21 254	0.46 165	0.16 78	0.30 4	0.27 15	0.17 44	0.19 58	0.14 14	0.18 91	0.35 138	0.17 21	0.07 29	0.07 52	0.08 75	0.25 496	0.10 97	0.10 122

water-stereo	0.24 85	0.17 7	0.88 96	0.24 98	0.14 64	0.37 69	0.17 88	0.43 87	0.32 50	0.26 152	0.35 192	0.26 158	0.24 175	0.22 3	0.25 185	0.09 107	0.09 226	0.09 134	0.08 129	0.10 97	0.10 122

LG-Stereo_L2	0.21 45	0.31 194	0.85 91	0.22 67	0.14 64	0.31 25	0.22 179	0.38 45	0.25 6	0.17 44	0.11 4	0.13 4	0.12 6	0.32 108	0.18 25	0.08 49	0.07 52	0.08 75	0.06 26	0.08 57	0.10 122

LG-Stereo_L1	0.21 45	0.31 194	0.85 91	0.22 67	0.14 64	0.28 10	0.21 153	0.38 45	0.26 10	0.16 17	0.11 4	0.13 4	0.11 2	0.37 162	0.18 25	0.08 49	0.07 52	0.08 75	0.06 26	0.08 57	0.10 122

MLG-Stereo_test3	0.21 45	0.35 233	0.65 40	0.21 38	0.14 64	0.36 64	0.13 13	0.37 37	0.40 134	0.21 77	0.12 8	0.17 63	0.12 6	0.25 16	0.16 6	0.08 49	0.07 52	0.08 75	0.06 26	0.09 78	0.10 122

LGtest1	0.21 45	0.37 245	0.70 65	0.22 67	0.12 8	0.31 25	0.11 2	0.36 29	0.39 118	0.17 44	0.13 11	0.16 38	0.14 14	0.25 16	0.27 205	0.10 212	0.09 226	0.08 75	0.06 26	0.10 97	0.10 122

LG-Stereo	0.27 95	0.25 112	0.95 107	0.25 117	0.15 93	0.43 132	0.21 153	0.50 151	0.40 134	0.18 54	0.29 138	0.25 144	0.16 47	0.28 65	0.35 299	0.07 29	0.07 52	0.11 254	0.10 196	0.24 386	0.10 122

HI	0.41 220	0.63 386	1.72 241	0.27 165	0.21 254	0.45 146	0.19 113	0.55 197	0.41 144	0.57 389	0.59 381	0.65 405	0.45 394	0.45 220	0.39 326	0.08 49	0.09 226	0.10 188	0.11 259	0.20 327	0.10 122

CoSv	0.41 220	0.63 386	1.72 241	0.27 165	0.21 254	0.45 146	0.19 113	0.55 197	0.41 144	0.57 389	0.59 381	0.65 405	0.45 394	0.45 220	0.39 326	0.08 49	0.09 226	0.10 188	0.11 259	0.20 327	0.10 122

999	0.29 112	0.25 112	1.05 114	0.26 148	0.18 192	0.49 187	0.23 214	0.38 45	0.37 99	0.20 69	0.32 171	0.23 117	0.18 91	0.73 350	0.36 302	0.08 49	0.07 52	0.09 134	0.08 129	0.24 386	0.10 122

rvit_stereo_0083	0.25 89	0.19 18	0.58 15	0.28 190	0.18 192	0.28 10	0.22 179	0.38 45	0.54 280	0.23 107	0.30 151	0.27 170	0.26 205	0.37 162	0.24 172	0.14 412	0.12 352	0.13 371	0.10 196	0.12 130	0.10 122

rvit_stereo_0081_aga	0.27 95	0.29 169	1.08 117	0.26 148	0.20 240	0.33 40	0.21 153	0.41 72	0.42 155	0.26 152	0.28 132	0.27 170	0.21 136	0.31 99	0.21 94	0.14 412	0.10 276	0.11 254	0.10 196	0.14 184	0.10 122

WCG-NET	0.30 122	0.42 283	1.26 149	0.24 98	0.12 8	0.43 132	0.24 247	0.40 62	0.56 298	0.35 196	0.37 201	0.26 158	0.24 175	0.29 82	0.19 45	0.08 49	0.12 352	0.08 75	0.07 99	0.22 358	0.10 122

model_zeroshot	0.44 256	0.68 408	1.97 385	0.28 190	0.18 192	0.69 454	0.21 153	0.63 249	0.40 134	1.00 559	0.34 187	0.42 266	0.20 125	0.69 340	0.24 172	0.10 212	0.22 511	0.10 188	0.22 483	0.12 130	0.10 122

testlalala2	0.44 256	0.28 159	2.59 512	0.64 562	0.56 551	0.57 291	0.20 132	0.78 358	0.52 248	0.40 221	0.39 219	0.45 290	0.21 136	0.27 51	0.22 123	0.09 107	0.10 276	0.08 75	0.29 516	0.12 130	0.10 122

MSKI-zero shot	0.46 284	0.38 255	2.47 488	0.27 165	0.43 513	0.56 273	0.20 132	0.77 343	0.43 166	0.60 430	0.51 305	0.44 281	0.17 67	0.68 334	0.21 94	0.09 107	0.29 548	0.09 134	0.32 539	0.14 184	0.10 122

Sa-1000	0.51 351	0.72 421	1.90 346	0.31 268	0.60 563	0.60 338	0.31 377	0.94 491	0.71 447	0.52 326	0.83 511	0.42 266	0.33 283	0.68 334	0.28 215	0.10 212	0.09 226	0.13 371	0.29 516	0.29 440	0.10 122

SA	0.50 334	0.75 433	1.95 371	0.31 268	0.61 567	0.57 291	0.31 377	0.91 465	0.73 472	0.42 235	0.62 408	0.38 232	0.47 417	0.68 334	0.29 230	0.09 107	0.09 226	0.13 371	0.32 539	0.30 451	0.10 122

OMP-Stereo	0.59 416	0.65 397	1.74 248	0.56 543	0.37 479	0.60 338	0.26 289	0.70 284	0.65 393	0.66 478	0.60 396	0.69 435	0.32 278	2.09 547	1.20 531	0.10 212	0.07 52	0.12 312	0.09 160	0.17 263	0.10 122

SST-Stereo	0.52 364	0.20 34	1.76 260	0.62 560	0.53 543	0.62 379	0.66 549	0.55 197	0.61 342	0.58 407	0.53 330	0.52 336	0.60 476	1.59 467	0.29 230	0.11 281	0.07 52	0.12 312	0.10 196	0.16 241	0.10 122

RALAANet	0.43 246	0.98 523	1.90 346	0.32 297	0.23 301	0.48 180	0.19 113	0.67 269	0.53 267	0.48 285	0.45 249	0.39 238	0.30 262	0.48 246	0.37 308	0.10 212	0.08 152	0.11 254	0.14 361	0.27 429	0.10 122

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 240	0.86 477	1.78 274	0.28 190	0.17 154	0.52 224	0.20 132	0.62 241	0.61 342	0.50 304	0.61 403	0.39 238	0.32 278	0.35 138	0.30 250	0.07 29	0.10 276	0.09 134	0.09 160	0.35 499	0.10 122

AFF-stereo	0.44 256	0.96 511	1.78 274	0.31 268	0.15 93	0.50 195	0.21 153	0.64 252	0.63 372	0.47 267	0.64 436	0.49 324	0.34 291	0.46 229	0.31 262	0.08 49	0.09 226	0.10 188	0.10 196	0.37 513	0.10 122

ACVNet	0.45 274	0.44 299	1.79 295	0.28 190	0.21 254	0.59 326	0.36 428	0.66 260	0.68 419	0.45 257	0.59 381	0.69 435	0.40 343	0.44 205	0.55 407	0.11 281	0.09 226	0.10 188	0.09 160	0.34 488	0.10 122

acv_ft	0.48 305	0.44 299	1.76 260	0.32 297	0.41 504	0.63 396	0.28 332	0.81 382	0.68 419	0.61 439	0.59 381	0.69 435	0.45 394	0.44 205	0.63 435	0.11 281	0.09 226	0.10 188	0.09 160	0.41 538	0.10 122

DilatedVolume-Stereo	0.26 92	0.20 34	0.64 33	0.25 117	0.15 93	0.41 109	0.18 104	0.42 78	0.35 71	0.34 194	0.34 187	0.25 144	0.23 163	0.43 196	0.53 400	0.09 107	0.09 226	0.08 75	0.10 196	0.12 130	0.11 147

LG-G_1	0.23 79	0.37 245	0.71 70	0.23 80	0.11 2	0.51 205	0.12 4	0.44 96	0.39 118	0.19 61	0.15 20	0.19 87	0.15 28	0.36 151	0.16 6	0.09 107	0.08 152	0.08 75	0.06 26	0.09 78	0.11 147

LG-G	0.23 79	0.37 245	0.71 70	0.23 80	0.11 2	0.51 205	0.12 4	0.44 96	0.39 118	0.19 61	0.15 20	0.19 87	0.15 28	0.36 151	0.16 6	0.09 107	0.08 152	0.08 75	0.06 26	0.09 78	0.11 147

S2M2_L	0.24 85	0.29 169	0.90 100	0.23 80	0.17 154	0.24 5	0.09 1	0.36 29	0.45 185	0.17 44	0.25 113	0.23 117	0.17 67	0.24 9	0.28 215	0.15 431	0.12 352	0.11 254	0.12 299	0.15 204	0.11 147
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test3	0.40 213	0.58 361	1.75 254	0.36 387	0.30 398	0.45 146	0.30 364	0.72 292	0.59 320	0.31 178	0.43 234	0.32 202	0.23 163	0.35 138	0.29 230	0.10 212	0.20 496	0.10 188	0.08 129	0.40 535	0.11 147

tt45	0.29 112	0.24 107	1.06 116	0.25 117	0.17 154	0.55 256	0.22 179	0.41 72	0.35 71	0.24 118	0.25 113	0.25 144	0.18 91	0.64 316	0.34 291	0.08 49	0.07 52	0.10 188	0.08 129	0.21 341	0.11 147

rvit_stereo_0080	0.27 95	0.38 255	0.76 77	0.24 98	0.18 192	0.34 49	0.27 314	0.54 193	0.44 170	0.24 118	0.26 121	0.27 170	0.22 146	0.29 82	0.23 148	0.13 369	0.10 276	0.10 188	0.10 196	0.15 204	0.11 147

WCG-NET（raft）	0.32 136	0.53 340	1.21 141	0.23 80	0.12 8	0.44 139	0.24 247	0.40 62	0.50 232	0.35 196	0.35 192	0.47 311	0.25 191	0.35 138	0.20 72	0.08 49	0.29 548	0.08 75	0.07 99	0.22 358	0.11 147

CAS++	0.31 130	0.33 211	1.43 181	0.25 117	0.17 154	0.31 25	0.20 132	0.78 358	0.41 144	0.30 173	0.30 151	0.21 104	0.16 47	0.33 119	0.18 25	0.15 431	0.12 352	0.13 371	0.10 196	0.15 204	0.11 147
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
tta	0.50 334	0.46 310	1.60 214	0.30 241	0.15 93	0.45 146	0.24 247	0.90 453	0.72 457	0.56 378	0.64 436	0.51 330	0.41 354	1.87 515	0.49 383	0.13 369	0.10 276	0.11 254	0.10 196	0.14 184	0.11 147

qqq1	0.48 305	0.46 310	1.60 214	0.30 241	0.15 93	0.45 146	0.24 247	0.90 453	0.72 457	0.56 378	0.64 436	0.51 330	0.41 354	1.87 515	0.23 148	0.13 369	0.10 276	0.09 134	0.08 129	0.14 184	0.11 147

fff1	0.48 305	0.46 310	1.60 214	0.30 241	0.15 93	0.45 146	0.24 247	0.90 453	0.72 457	0.56 378	0.64 436	0.51 330	0.41 354	1.87 515	0.23 148	0.13 369	0.10 276	0.09 134	0.08 129	0.14 184	0.11 147

whm_eth	0.27 95	0.38 255	0.76 77	0.24 98	0.18 192	0.34 49	0.27 314	0.54 193	0.44 170	0.24 118	0.26 121	0.27 170	0.22 146	0.29 82	0.23 148	0.13 369	0.10 276	0.10 188	0.10 196	0.15 204	0.11 147

MaDis-Stereo	0.29 112	0.54 345	1.44 183	0.24 98	0.29 385	0.29 14	0.16 78	0.45 109	0.37 99	0.19 61	0.21 73	0.28 179	0.22 146	0.30 92	0.29 230	0.10 212	0.09 226	0.10 188	0.08 129	0.11 119	0.11 147

GCAP-Stereo	0.34 153	0.89 487	1.76 260	0.26 148	0.12 8	0.52 224	0.14 35	0.49 145	0.38 105	0.29 169	0.30 151	0.29 186	0.22 146	0.30 92	0.20 72	0.09 107	0.17 461	0.09 134	0.07 99	0.21 341	0.11 147

RAFT-Test	0.44 256	0.38 255	2.01 389	0.27 165	0.44 514	0.64 409	0.37 436	0.72 292	0.57 302	0.45 257	0.48 275	0.65 405	0.24 175	0.35 138	0.29 230	0.09 107	0.11 326	0.09 134	0.38 561	0.10 97	0.11 147

BUS	0.41 220	0.27 135	1.13 123	0.30 241	0.21 254	0.91 541	0.23 214	1.00 542	0.61 342	0.63 459	0.53 330	0.66 412	0.30 262	0.43 196	0.32 273	0.13 369	0.10 276	0.14 407	0.12 299	0.12 130	0.11 147

IER	0.43 246	0.38 255	1.69 230	0.26 148	0.25 332	0.66 430	0.26 289	0.71 287	0.55 287	0.54 349	0.59 381	0.60 382	0.53 445	0.52 271	0.39 326	0.11 281	0.08 152	0.11 254	0.11 259	0.14 184	0.11 147

BSDual-CNN	0.41 220	0.27 135	1.13 123	0.30 241	0.21 254	0.76 490	0.31 377	1.00 542	0.61 342	0.63 459	0.53 330	0.63 391	0.37 314	0.43 196	0.38 315	0.13 369	0.10 276	0.14 407	0.12 299	0.12 130	0.11 147

hknet	0.47 299	0.29 169	1.70 234	0.30 241	0.24 314	0.76 490	0.31 377	1.00 542	0.64 380	0.63 459	0.53 330	0.80 489	0.38 321	0.77 362	0.37 308	0.11 281	0.10 276	0.14 407	0.12 299	0.12 130	0.11 147

psmg	0.41 220	0.27 135	1.13 123	0.27 165	0.21 254	0.75 486	0.36 428	0.90 453	0.61 342	0.59 421	0.59 381	0.63 391	0.37 314	0.43 196	0.38 315	0.13 369	0.10 276	0.13 371	0.12 299	0.13 160	0.11 147

IPLG	0.69 477	0.84 470	2.43 478	0.35 368	0.21 254	1.65 592	0.61 539	1.36 592	0.58 313	1.39 592	0.51 305	0.37 224	0.87 544	1.41 434	0.36 302	0.09 107	0.07 52	0.14 407	0.12 299	0.32 468	0.11 147

GMOStereo	0.41 220	0.62 375	1.78 274	0.28 190	0.36 468	0.51 205	0.31 377	0.53 182	0.44 170	0.57 389	0.48 275	0.41 252	0.27 225	0.28 65	0.23 148	0.08 49	0.38 570	0.13 371	0.11 259	0.34 488	0.11 147

error version	0.41 220	0.62 375	1.78 274	0.28 190	0.36 468	0.51 205	0.31 377	0.53 182	0.44 170	0.57 389	0.48 275	0.41 252	0.27 225	0.28 65	0.23 148	0.08 49	0.38 570	0.13 371	0.11 259	0.34 488	0.11 147

test-v	0.41 220	0.62 375	1.78 274	0.28 190	0.36 468	0.51 205	0.31 377	0.53 182	0.44 170	0.57 389	0.48 275	0.41 252	0.27 225	0.28 65	0.23 148	0.08 49	0.38 570	0.13 371	0.11 259	0.34 488	0.11 147

CrosDoStereo	0.94 548	0.37 245	2.53 498	0.25 117	0.32 425	0.54 241	3.76 631	0.72 292	0.60 325	0.70 497	1.40 576	0.53 338	1.49 592	1.78 494	3.09 601	0.10 212	0.08 152	0.11 254	0.11 259	0.21 341	0.11 147

DeepStereo_LL	0.94 548	0.37 245	2.53 498	0.25 117	0.32 425	0.54 241	3.76 631	0.72 292	0.60 325	0.70 497	1.40 576	0.53 338	1.49 592	1.78 494	3.09 601	0.10 212	0.08 152	0.11 254	0.11 259	0.21 341	0.11 147

DEmStereo	0.68 472	0.31 194	2.25 444	0.42 465	0.17 154	0.66 430	0.89 579	0.51 159	0.59 320	0.60 430	1.01 546	0.45 290	1.26 576	1.54 455	2.26 587	0.10 212	0.08 152	0.10 188	0.10 196	0.10 97	0.11 147

THIR-Stereo	0.86 537	0.62 375	2.13 416	0.25 117	0.16 124	0.58 309	2.74 627	0.59 223	0.51 240	0.62 450	1.62 583	0.97 542	1.80 603	1.69 480	2.25 586	0.10 212	0.08 152	0.14 407	0.11 259	0.15 204	0.11 147

test-2	0.41 220	0.62 375	1.78 274	0.28 190	0.36 468	0.51 205	0.31 377	0.53 182	0.44 170	0.57 389	0.48 275	0.41 252	0.27 225	0.28 65	0.23 148	0.08 49	0.38 570	0.13 371	0.11 259	0.34 488	0.11 147

TANstereo	0.33 145	0.49 325	1.75 254	0.23 80	0.12 8	0.54 241	0.16 78	0.40 62	0.45 185	0.45 257	0.51 305	0.26 158	0.22 146	0.29 82	0.20 72	0.10 212	0.10 276	0.08 75	0.06 26	0.08 57	0.11 147

GMStereo	0.38 192	0.99 527	1.91 352	0.27 165	0.16 124	0.39 90	0.23 214	0.47 130	0.62 360	0.38 213	0.34 187	0.25 144	0.25 191	0.39 176	0.29 230	0.14 412	0.08 152	0.10 188	0.12 299	0.15 204	0.11 147
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.46 284	0.28 159	1.73 244	0.33 320	0.32 425	0.65 423	0.38 443	0.83 395	0.59 320	0.57 389	0.52 319	0.61 384	0.40 343	0.75 354	0.52 396	0.13 369	0.12 352	0.13 371	0.12 299	0.15 204	0.11 147

RASNet	0.61 430	0.68 408	2.03 396	0.35 368	0.46 529	0.65 423	0.28 332	0.78 358	0.70 437	0.48 285	0.64 436	0.93 532	0.61 485	2.21 555	0.73 463	0.12 339	0.09 226	0.09 134	0.10 196	0.14 184	0.11 147

HSM-Net_RVC	0.67 465	0.34 224	2.23 441	0.26 148	0.19 225	0.67 436	0.29 356	1.26 588	0.69 428	0.72 504	0.70 477	0.78 480	0.42 372	3.77 618	0.41 340	0.13 369	0.09 226	0.10 188	0.09 160	0.12 130	0.11 147
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MLCV	0.48 305	0.89 487	1.85 319	0.29 222	0.14 64	0.59 326	0.23 214	0.72 292	0.59 320	0.66 478	0.66 447	0.55 348	0.36 299	1.03 392	0.49 383	0.09 107	0.06 23	0.09 134	0.07 99	0.19 311	0.11 147

HSM	0.62 435	0.76 434	1.72 241	0.30 241	0.29 385	0.64 409	0.28 332	0.94 491	0.62 360	0.58 407	0.57 372	1.40 585	0.64 495	2.59 587	0.42 342	0.11 281	0.08 152	0.10 188	0.08 129	0.14 184	0.11 147

ITER	0.20 21	0.19 18	0.59 16	0.21 38	0.12 8	0.29 14	0.13 13	0.31 6	0.31 43	0.24 118	0.22 86	0.16 38	0.18 91	0.48 246	0.20 72	0.08 49	0.06 23	0.07 1	0.06 26	0.09 78	0.12 184

252Zero-FE	0.62 435	0.27 135	0.83 88	0.24 98	0.13 35	0.31 25	0.13 13	0.39 57	0.32 50	8.03 633	0.23 96	0.12 2	0.12 6	0.26 36	0.44 357	0.09 107	0.12 352	0.07 1	0.06 26	0.09 78	0.12 184

Monster-pub-mixall	0.21 45	0.31 194	0.69 60	0.21 38	0.13 35	0.27 8	0.12 4	0.37 37	0.26 10	0.21 77	0.19 58	0.15 32	0.12 6	0.47 240	0.29 230	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.08 57	0.12 184

FlowAnything_test	0.23 79	0.32 202	0.52 5	0.28 190	0.17 154	0.37 69	0.20 132	0.38 45	0.24 3	0.24 118	0.20 64	0.21 104	0.17 67	0.26 36	0.25 185	0.13 369	0.10 276	0.14 407	0.16 406	0.17 263	0.12 184

rvit_0105_4	0.35 164	0.35 233	1.45 186	0.31 268	0.18 192	0.37 69	0.28 332	0.59 223	0.62 360	0.27 159	0.31 165	0.35 218	0.27 225	0.43 196	0.25 185	0.18 480	0.16 441	0.15 437	0.13 333	0.15 204	0.12 184

H2IRNET	0.40 213	0.61 369	1.90 346	0.29 222	0.17 154	0.54 241	0.18 104	0.52 173	0.50 232	0.27 159	0.56 364	0.47 311	0.35 293	0.46 229	0.33 284	0.10 212	0.07 52	0.12 312	0.14 361	0.32 468	0.12 184

MoCha-V2	0.36 174	0.32 202	1.41 176	0.36 387	0.31 417	0.35 56	0.19 113	0.57 209	0.39 118	0.30 173	0.32 171	0.28 179	0.27 225	0.47 240	0.24 172	0.08 49	0.56 593	0.08 75	0.38 561	0.18 290	0.12 184

CoDeX	0.52 364	0.43 288	2.25 444	0.29 222	0.26 349	0.61 359	0.32 400	0.99 534	0.68 419	0.48 285	0.55 352	0.52 336	0.40 343	1.60 468	0.35 299	0.12 339	0.09 226	0.11 254	0.10 196	0.13 160	0.12 184

GMStereo_Zeroshot	0.41 220	0.36 242	1.54 205	0.41 454	0.19 225	0.52 224	0.19 113	0.59 223	0.52 248	0.57 389	0.59 381	0.63 391	0.29 254	0.58 293	0.33 284	0.15 431	0.09 226	0.16 456	0.09 160	0.24 386	0.12 184

plain	0.37 182	0.47 319	2.15 422	0.27 165	0.19 225	0.33 40	0.20 132	0.58 215	0.46 195	0.23 107	0.37 201	0.23 117	0.25 191	0.45 220	0.28 215	0.11 281	0.08 152	0.13 371	0.09 160	0.42 544	0.12 184

HH	0.49 323	0.49 325	2.78 543	0.50 514	0.41 504	0.38 82	0.23 214	0.72 292	0.38 105	0.63 459	0.48 275	0.87 516	0.41 354	0.64 316	0.21 94	0.09 107	0.17 461	0.10 188	0.09 160	0.16 241	0.12 184

HanStereo	0.49 323	0.49 325	2.78 543	0.50 514	0.41 504	0.38 82	0.23 214	0.72 292	0.38 105	0.63 459	0.48 275	0.87 516	0.41 354	0.64 316	0.21 94	0.09 107	0.17 461	0.10 188	0.09 160	0.16 241	0.12 184

knoymous	0.34 153	0.25 112	1.75 254	0.24 98	0.18 192	0.45 146	0.24 247	0.57 209	0.38 105	0.41 230	0.39 219	0.55 348	0.25 191	0.38 170	0.23 148	0.11 281	0.08 152	0.12 312	0.07 99	0.13 160	0.12 184

ProNet	0.30 122	0.54 345	1.29 153	0.25 117	0.15 93	0.47 172	0.25 267	0.48 138	0.39 118	0.21 77	0.23 96	0.22 108	0.20 125	0.44 205	0.19 45	0.08 49	0.08 152	0.10 188	0.08 129	0.23 371	0.12 184

iRaft-Stereo_5w	0.54 376	1.01 533	2.08 405	0.27 165	0.21 254	0.49 187	0.28 332	0.73 304	0.58 313	0.40 221	0.61 403	0.62 388	0.46 409	1.78 494	0.47 372	0.09 107	0.07 52	0.11 254	0.10 196	0.39 530	0.12 184

dd	0.42 240	0.96 511	1.77 269	0.31 268	0.17 154	0.57 291	0.26 289	0.49 145	0.68 419	0.41 230	0.40 224	0.34 214	0.27 225	0.45 220	0.40 334	0.17 468	0.10 276	0.13 371	0.12 299	0.21 341	0.12 184

MIPNet	0.83 533	0.81 460	2.40 471	0.61 559	0.18 192	1.48 582	1.39 610	1.60 603	0.74 476	1.94 603	0.85 518	0.73 457	1.68 599	0.87 378	0.31 262	0.09 107	0.08 152	0.11 254	0.32 539	0.25 399	0.12 184

IPLGR	0.54 376	0.56 356	2.68 524	0.36 387	0.18 192	0.62 379	0.54 517	1.02 554	0.64 380	0.73 508	0.46 257	0.47 311	0.45 394	1.12 404	0.29 230	0.09 107	0.08 152	0.11 254	0.09 160	0.19 311	0.12 184

Patchmatch Stereo++	0.39 207	0.27 135	1.78 274	0.44 476	0.16 124	0.61 359	0.27 314	0.51 159	0.52 248	0.47 267	0.43 234	0.43 270	0.28 240	0.54 281	0.28 215	0.12 339	0.08 152	0.12 312	0.10 196	0.17 263	0.12 184
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
STrans-v2	0.67 465	0.56 356	2.64 519	0.27 165	0.23 301	0.57 291	0.33 408	0.96 509	0.69 428	0.92 551	0.85 518	0.89 522	0.93 552	1.83 507	1.21 533	0.09 107	0.07 52	0.10 188	0.09 160	0.11 119	0.12 184

TransformOpticalFlow	0.64 446	0.56 356	2.66 522	0.44 476	0.26 349	0.62 379	0.28 332	0.83 395	0.71 447	0.76 516	0.74 491	0.91 526	0.85 540	1.83 507	0.81 477	0.10 212	0.07 52	0.11 254	0.09 160	0.11 119	0.12 184

PSM-adaLoss	0.38 192	0.27 135	1.78 274	0.44 476	0.17 154	0.60 338	0.29 356	0.51 159	0.52 248	0.47 267	0.43 234	0.44 281	0.28 240	0.47 240	0.28 215	0.12 339	0.08 152	0.12 312	0.10 196	0.17 263	0.12 184

ROB_FTStereo_v2	0.38 192	0.27 135	1.78 274	0.44 476	0.17 154	0.61 359	0.28 332	0.51 159	0.52 248	0.47 267	0.43 234	0.44 281	0.28 240	0.47 240	0.28 215	0.12 339	0.08 152	0.12 312	0.10 196	0.17 263	0.12 184

ROB_FTStereo	0.38 192	0.27 135	1.78 274	0.44 476	0.17 154	0.61 359	0.26 289	0.51 159	0.52 248	0.47 267	0.43 234	0.43 270	0.28 240	0.49 258	0.28 215	0.12 339	0.08 152	0.12 312	0.10 196	0.17 263	0.12 184

HUI-Stereo	0.38 192	0.27 135	1.79 295	0.44 476	0.17 154	0.61 359	0.28 332	0.51 159	0.52 248	0.47 267	0.43 234	0.44 281	0.28 240	0.45 220	0.28 215	0.12 339	0.08 152	0.12 312	0.10 196	0.17 263	0.12 184

iGMRVC	0.39 207	0.27 135	1.78 274	0.44 476	0.17 154	0.61 359	0.27 314	0.51 159	0.52 248	0.47 267	0.43 234	0.44 281	0.28 240	0.55 285	0.28 215	0.12 339	0.08 152	0.12 312	0.10 196	0.17 263	0.12 184

iRAFT	0.39 207	0.27 135	1.78 274	0.44 476	0.16 124	0.61 359	0.27 314	0.51 159	0.52 248	0.47 267	0.43 234	0.43 270	0.28 240	0.54 281	0.28 215	0.12 339	0.08 152	0.12 312	0.10 196	0.17 263	0.12 184

RAFT-IKP	0.38 192	0.27 135	1.79 295	0.44 476	0.16 124	0.60 338	0.28 332	0.51 159	0.52 248	0.47 267	0.43 234	0.43 270	0.28 240	0.50 264	0.28 215	0.12 339	0.08 152	0.12 312	0.10 196	0.17 263	0.12 184

LMCR-Stereo	0.52 364	0.71 417	2.39 469	0.40 447	0.21 254	0.74 480	0.31 377	1.02 554	0.64 380	0.61 439	0.63 420	0.39 238	0.51 438	0.62 311	0.42 342	0.19 495	0.09 226	0.12 312	0.09 160	0.23 371	0.12 184

SFCPSM	0.46 284	0.24 107	2.35 462	0.27 165	0.27 363	0.70 461	0.32 400	0.96 509	0.63 372	0.49 297	0.52 319	0.43 270	0.36 299	0.52 271	0.43 351	0.12 339	0.09 226	0.12 312	0.16 406	0.16 241	0.12 184

delet	0.52 364	0.54 345	1.62 219	0.31 268	0.35 460	0.74 480	0.46 489	0.85 413	0.74 476	0.55 367	0.60 396	0.67 421	0.50 436	1.12 404	0.57 419	0.11 281	0.11 326	0.13 371	0.14 361	0.16 241	0.12 184

UNet	0.54 376	0.44 299	2.83 547	0.31 268	0.33 438	0.74 480	0.27 314	0.82 389	0.61 342	0.53 336	0.54 342	0.72 453	0.54 448	0.78 366	0.56 415	0.11 281	0.09 226	0.13 371	0.11 259	0.14 184	0.12 184

ac_64	0.55 388	0.46 310	1.92 355	0.36 387	0.34 447	0.63 396	0.31 377	0.82 389	0.61 342	0.55 367	0.51 305	0.89 522	0.48 426	1.83 507	0.55 407	0.14 412	0.11 326	0.12 312	0.12 299	0.18 290	0.12 184

DIP-Stereo	0.37 182	0.34 224	1.50 200	0.27 165	0.18 192	0.63 396	0.17 88	0.92 474	0.53 267	0.49 297	0.48 275	0.30 191	0.30 262	0.39 176	0.30 250	0.10 212	0.08 152	0.10 188	0.08 129	0.15 204	0.12 184
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.36 174	0.21 53	1.70 234	0.29 222	0.18 192	0.55 256	0.26 289	0.78 358	0.36 91	0.57 389	0.67 450	0.33 208	0.24 175	0.32 108	0.23 148	0.10 212	0.08 152	0.09 134	0.07 99	0.09 78	0.12 184

RAFT-Stereo	0.36 174	0.21 53	1.70 234	0.29 222	0.18 192	0.55 256	0.26 289	0.78 358	0.36 91	0.57 389	0.67 450	0.33 208	0.24 175	0.32 108	0.23 148	0.10 212	0.08 152	0.09 134	0.07 99	0.09 78	0.12 184
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AdaStereo	0.44 256	0.38 255	1.79 295	0.34 351	0.20 240	0.57 291	0.28 332	0.92 474	0.69 428	0.52 326	0.55 352	0.61 384	0.33 283	0.48 246	0.39 326	0.17 468	0.08 152	0.17 475	0.11 259	0.18 290	0.12 184
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.
DN-CSS_ROB	0.48 305	1.23 568	1.99 386	0.39 436	0.22 281	0.56 273	0.19 113	0.75 319	0.61 342	0.45 257	0.62 408	0.41 252	0.31 271	0.70 345	0.32 273	0.11 281	0.08 152	0.14 407	0.13 333	0.36 505	0.12 184

FE-Mocha	0.41 220	0.31 194	1.44 183	0.28 190	0.33 438	0.41 109	0.17 88	0.69 276	0.45 185	0.44 246	0.50 300	0.41 252	0.45 394	0.36 151	1.17 527	0.10 212	0.08 152	0.11 254	0.21 474	0.13 160	0.13 222

Zero-FE251	0.56 396	0.29 169	1.27 151	0.26 148	0.16 124	0.44 139	0.16 78	0.44 96	0.35 71	5.31 630	0.19 58	0.22 108	0.19 114	0.24 9	1.08 512	0.10 212	0.07 52	0.08 75	0.06 26	0.09 78	0.13 222

z-ln-s-r	0.64 446	0.89 487	2.23 441	0.32 297	0.26 349	0.57 291	0.37 436	0.84 406	0.76 498	0.51 317	0.81 505	0.64 400	0.45 394	2.06 542	1.27 539	0.10 212	0.07 52	0.11 254	0.09 160	0.24 386	0.13 222

G2L-ROB	0.51 351	0.95 508	1.96 380	0.29 222	0.22 281	0.59 326	0.28 332	0.76 332	0.57 302	0.55 367	0.45 249	0.70 445	0.32 278	1.38 429	0.47 372	0.11 281	0.07 52	0.09 134	0.08 129	0.20 327	0.13 222

G2L-Stereo_test	0.55 388	0.97 519	1.89 341	0.33 320	0.24 314	0.75 486	0.38 443	0.79 374	0.60 325	0.60 430	0.54 342	0.74 463	0.39 335	1.56 457	0.43 351	0.10 212	0.08 152	0.08 75	0.08 129	0.28 435	0.13 222

rvit_0105_6	0.31 130	0.29 169	1.00 110	0.31 268	0.18 192	0.35 56	0.25 267	0.51 159	0.61 342	0.25 138	0.28 132	0.32 202	0.25 191	0.39 176	0.25 185	0.18 480	0.16 441	0.15 437	0.13 333	0.14 184	0.13 222

test_sample1	0.40 213	0.18 12	1.19 135	0.31 268	0.18 192	0.48 180	0.23 214	0.78 358	0.49 222	0.44 246	0.44 245	0.45 290	0.41 354	1.39 430	0.33 284	0.11 281	0.09 226	0.10 188	0.09 160	0.12 130	0.13 222

StereoVision	0.45 274	0.72 421	1.94 368	0.33 320	0.32 425	0.47 172	0.26 289	0.68 273	0.57 302	0.32 187	0.89 527	0.45 290	0.27 225	0.49 258	0.36 302	0.13 369	0.15 423	0.16 456	0.15 386	0.19 311	0.13 222

MC-Stereo	0.32 136	0.31 194	1.46 187	0.31 268	0.15 93	0.53 233	0.19 113	0.44 96	0.35 71	0.36 201	0.38 211	0.27 170	0.27 225	0.42 193	0.19 45	0.09 107	0.13 376	0.09 134	0.16 406	0.20 327	0.13 222

NINENet	0.50 334	0.33 211	1.69 230	0.55 541	0.25 332	0.91 541	0.23 214	0.98 522	0.71 447	0.53 336	0.55 352	0.66 412	0.30 262	1.22 414	0.32 273	0.15 431	0.13 376	0.16 456	0.11 259	0.16 241	0.13 222

Pruner-Stereo	0.51 351	0.27 135	1.78 274	1.79 614	0.19 225	0.62 379	0.45 486	0.57 209	0.60 325	0.61 439	0.48 275	0.41 252	0.24 175	0.46 229	1.00 500	0.12 339	0.07 52	0.12 312	0.10 196	0.12 130	0.13 222

IRAFT_RVC	0.54 376	0.53 340	1.78 274	0.46 495	0.21 254	0.58 309	0.43 468	0.65 258	0.66 408	0.54 349	0.50 300	0.49 324	0.51 438	1.58 465	1.01 504	0.11 281	0.25 535	0.13 371	0.10 196	0.15 204	0.13 222

RAFT	0.45 274	0.92 493	1.59 212	0.34 351	0.19 225	0.46 165	0.35 421	0.65 258	0.49 222	0.49 297	0.49 292	0.70 445	0.40 343	0.47 240	0.32 273	0.11 281	0.16 441	0.14 407	0.13 333	0.51 565	0.13 222

sCroCo_RVC	0.33 145	0.32 202	1.89 341	0.34 351	0.27 363	0.30 17	0.22 179	0.48 138	0.44 170	0.22 88	0.33 180	0.25 144	0.25 191	0.32 108	0.24 172	0.14 412	0.16 441	0.12 312	0.12 299	0.15 204	0.13 222

psm_up	0.57 403	0.61 369	1.83 314	0.35 368	0.30 398	0.64 409	0.37 436	0.90 453	0.68 419	0.59 421	0.55 352	0.68 428	0.54 448	1.91 526	0.46 363	0.16 452	0.15 423	0.16 456	0.15 386	0.23 371	0.13 222

PSMNet-RSSM	0.53 370	0.82 464	1.78 274	0.31 268	0.25 332	0.58 309	0.28 332	0.84 406	0.60 325	0.50 304	0.61 403	0.67 421	0.43 382	1.68 478	0.42 342	0.15 431	0.10 276	0.14 407	0.16 406	0.15 204	0.13 222

DSFCA	0.54 376	0.35 233	1.41 176	0.28 190	0.28 377	0.79 507	0.88 578	0.76 332	0.70 437	0.72 504	0.66 447	0.67 421	0.57 463	1.17 410	0.63 435	0.16 452	0.14 397	0.13 371	0.14 361	0.16 241	0.13 222

iResNet	0.51 351	0.76 434	2.59 512	0.41 454	0.17 154	0.64 409	0.27 314	0.82 389	0.70 437	0.57 389	0.64 436	0.43 270	0.36 299	0.70 345	0.52 396	0.10 212	0.07 52	0.09 134	0.08 129	0.21 341	0.13 222

DLCB_ROB	0.54 376	0.55 354	1.49 197	0.36 387	0.25 332	0.65 423	0.36 428	0.80 378	0.70 437	0.72 504	0.69 467	0.83 499	0.46 409	1.53 454	0.60 428	0.13 369	0.12 352	0.14 407	0.14 361	0.14 184	0.13 222

iResNet_ROB	0.50 334	1.15 558	1.73 244	0.31 268	0.21 254	0.58 309	0.22 179	0.95 504	0.82 523	0.58 407	0.62 408	0.57 366	0.39 335	0.84 372	0.40 334	0.11 281	0.08 152	0.09 134	0.06 26	0.21 341	0.13 222

Wavelet-MonSter	0.18 1	0.20 34	0.51 2	0.22 67	0.17 154	0.35 56	0.14 35	0.27 2	0.25 6	0.19 61	0.21 73	0.14 14	0.15 28	0.27 51	0.16 6	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 26	0.06 1	0.14 242

zero-FE	0.80 523	0.27 135	8.23 625	0.49 510	0.98 593	0.33 40	0.20 132	0.48 138	1.28 586	0.17 44	0.20 64	0.77 476	0.22 146	0.60 305	0.97 492	0.11 281	0.07 52	0.09 134	0.10 196	0.33 477	0.14 242

rvit_0105_5	0.36 174	0.39 264	1.48 194	0.30 241	0.18 192	0.41 109	0.30 364	0.64 252	0.62 360	0.30 173	0.33 180	0.37 224	0.29 254	0.41 185	0.28 215	0.18 480	0.16 441	0.15 437	0.15 386	0.15 204	0.14 242

rvit_stereo_ft	0.31 130	0.61 369	1.18 133	0.32 297	0.21 254	0.28 10	0.27 314	0.55 197	0.48 216	0.23 107	0.27 125	0.28 179	0.26 205	0.32 108	0.25 185	0.13 369	0.09 226	0.11 254	0.11 259	0.13 160	0.14 242

test_sample2	0.41 220	0.19 18	1.23 144	0.31 268	0.17 154	0.51 205	0.27 314	0.81 382	0.55 287	0.44 246	0.45 249	0.46 303	0.38 321	1.51 451	0.30 250	0.12 339	0.09 226	0.11 254	0.10 196	0.14 184	0.14 242

ACVNet-DCA	0.42 240	0.64 390	2.07 400	0.35 368	0.14 64	0.76 490	0.25 267	0.76 332	0.52 248	0.31 178	0.38 211	0.24 131	0.38 321	0.69 340	0.19 45	0.10 212	0.24 522	0.11 254	0.09 160	0.12 130	0.14 242

xx1	0.46 284	0.64 390	2.07 400	0.35 368	0.14 64	0.76 490	0.25 267	0.74 308	1.01 560	0.31 178	0.38 211	0.46 303	0.36 299	0.69 340	0.19 45	0.10 212	0.24 522	0.12 312	0.12 299	0.12 130	0.14 242

1test111	0.44 256	0.64 390	2.07 400	0.35 368	0.14 64	0.76 490	0.25 267	0.76 332	0.52 248	0.31 178	0.38 211	0.24 131	0.38 321	0.96 383	0.30 250	0.10 212	0.24 522	0.11 254	0.09 160	0.12 130	0.14 242

mmm	0.38 192	0.21 53	1.18 133	0.35 368	0.17 154	0.49 187	0.26 289	0.78 358	0.52 248	0.50 304	0.57 372	0.41 252	0.37 314	0.71 347	0.31 262	0.11 281	0.13 376	0.14 407	0.13 333	0.15 204	0.14 242

11t1	0.33 145	0.19 18	1.41 176	0.33 320	0.16 124	0.48 180	0.21 153	0.67 269	0.48 216	0.40 221	0.34 187	0.32 202	0.33 283	0.42 193	0.27 205	0.11 281	0.12 352	0.10 188	0.08 129	0.13 160	0.14 242

1111x	0.74 505	0.21 53	1.93 358	0.31 268	0.17 154	0.63 396	0.32 400	1.03 561	0.74 476	0.52 326	0.62 408	0.57 366	0.47 417	2.38 566	4.25 619	0.12 339	0.14 397	0.11 254	0.12 299	0.12 130	0.14 242

MIF-Stereo (partial)	0.34 153	0.41 276	1.93 358	0.26 148	0.24 314	0.32 33	0.17 88	0.53 182	0.42 155	0.25 138	0.37 201	0.25 144	0.26 205	0.44 205	0.31 262	0.11 281	0.08 152	0.12 312	0.10 196	0.19 311	0.14 242

PCWNet_CMD	0.46 284	0.45 307	2.28 449	0.26 148	0.20 240	0.55 256	0.21 153	0.75 319	0.64 380	0.48 285	0.55 352	0.68 428	0.57 463	0.46 229	0.30 250	0.11 281	0.10 276	0.14 407	0.10 196	0.18 290	0.14 242

gwcnet-sp	0.49 323	0.43 288	2.54 504	0.31 268	0.22 281	0.67 436	0.31 377	0.78 358	0.65 393	0.58 407	0.47 263	0.46 303	0.43 382	0.76 358	0.46 363	0.11 281	0.11 326	0.11 254	0.11 259	0.15 204	0.14 242

scenet	0.49 323	0.43 288	2.54 504	0.31 268	0.22 281	0.67 436	0.31 377	0.78 358	0.65 393	0.58 407	0.47 263	0.46 303	0.43 382	0.76 358	0.46 363	0.11 281	0.11 326	0.11 254	0.11 259	0.15 204	0.14 242

ssnet	0.49 323	0.43 288	2.54 504	0.31 268	0.22 281	0.67 436	0.31 377	0.78 358	0.65 393	0.58 407	0.47 263	0.46 303	0.43 382	0.76 358	0.46 363	0.11 281	0.11 326	0.11 254	0.11 259	0.15 204	0.14 242

CroCo-Stereo Lap2	0.33 145	0.61 369	1.47 191	0.32 297	0.38 485	0.23 4	0.22 179	0.58 215	0.46 195	0.22 88	0.27 125	0.29 186	0.23 163	0.32 108	0.26 195	0.09 107	0.09 226	0.10 188	0.08 129	0.21 341	0.14 242

qqq	0.38 192	0.21 53	1.34 164	0.28 190	0.15 93	0.45 146	0.26 289	0.76 332	0.52 248	0.39 219	0.41 228	0.46 303	0.36 299	0.96 383	0.30 250	0.11 281	0.14 397	0.12 312	0.12 299	0.12 130	0.14 242

x	0.35 164	0.20 34	1.36 166	0.33 320	0.17 154	0.47 172	0.24 247	0.75 319	0.54 280	0.40 221	0.40 224	0.42 266	0.34 291	0.45 220	0.32 273	0.11 281	0.14 397	0.11 254	0.09 160	0.12 130	0.14 242

DisPM	0.43 246	0.33 211	1.78 274	0.57 547	0.18 192	0.59 326	0.63 546	0.53 182	0.61 342	0.60 430	0.53 330	0.38 232	0.26 205	0.75 354	0.29 230	0.12 339	0.07 52	0.12 312	0.11 259	0.11 119	0.14 242

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 403	0.87 480	2.11 411	0.32 297	0.30 398	0.84 523	0.40 451	0.88 441	0.72 457	0.65 476	0.73 488	0.66 412	0.57 463	0.93 380	0.71 456	0.13 369	0.07 52	0.10 188	0.08 129	0.15 204	0.14 242

CRFU-Net	0.56 396	0.38 255	1.86 327	0.46 495	0.26 349	0.82 518	0.36 428	0.90 453	0.49 222	0.62 450	0.59 381	0.78 480	1.35 584	1.00 388	0.48 378	0.15 431	0.14 397	0.17 475	0.10 196	0.19 311	0.14 242

CSP-Net	0.50 334	0.39 264	1.25 147	0.29 222	0.23 301	0.77 498	0.35 421	0.86 423	0.57 302	0.59 421	0.59 381	0.65 405	0.40 343	1.77 493	0.44 357	0.16 452	0.11 326	0.10 188	0.10 196	0.20 327	0.14 242

dad	0.51 351	1.01 533	1.74 248	0.29 222	0.19 225	0.60 338	0.26 289	0.52 173	0.75 489	0.63 459	0.63 420	0.63 391	0.33 283	0.85 374	0.47 372	0.27 550	0.15 423	0.40 573	0.18 438	0.22 358	0.14 242

PSM-softLoss	0.48 305	0.27 135	1.85 319	0.51 519	0.17 154	0.61 359	0.40 451	0.61 237	0.57 302	0.52 326	0.48 275	0.39 238	0.25 191	1.46 441	0.77 469	0.12 339	0.08 152	0.13 371	0.12 299	0.12 130	0.14 242

KMStereo	0.48 305	0.27 135	1.85 319	0.51 519	0.17 154	0.61 359	0.40 451	0.61 237	0.57 302	0.52 326	0.48 275	0.39 238	0.25 191	1.46 441	0.77 469	0.12 339	0.08 152	0.13 371	0.12 299	0.12 130	0.14 242

cross-raft	0.40 213	0.27 135	2.22 437	0.30 241	0.17 154	0.49 187	0.35 421	0.71 287	0.39 118	0.43 240	0.45 249	0.64 400	0.25 191	0.32 108	0.25 185	0.08 49	0.08 152	0.09 134	0.23 487	0.11 119	0.14 242

CFNet_pseudo	0.45 274	0.46 310	2.23 441	0.25 117	0.19 225	0.56 273	0.21 153	0.77 343	0.60 325	0.49 297	0.56 364	0.69 435	0.47 417	0.52 271	0.31 262	0.11 281	0.10 276	0.15 437	0.10 196	0.17 263	0.14 242

XX-Stereo	0.55 388	0.54 345	3.50 597	0.48 508	0.39 488	0.54 241	0.17 88	0.89 447	0.40 134	0.44 246	0.65 445	0.85 508	0.19 114	0.77 362	0.21 94	0.10 212	0.14 397	0.10 188	0.32 539	0.17 263	0.14 242

MMNet	0.50 334	0.48 322	1.93 358	0.33 320	0.27 363	0.79 507	0.28 332	0.81 382	0.74 476	0.60 430	0.56 364	0.59 376	0.55 453	0.79 367	0.59 426	0.10 212	0.09 226	0.12 312	0.11 259	0.13 160	0.14 242

cf-r	0.53 370	0.81 460	2.15 422	0.33 320	0.28 377	0.60 338	0.28 332	0.78 358	0.64 380	0.51 317	0.60 396	0.75 469	0.40 343	1.32 423	0.43 351	0.13 369	0.09 226	0.11 254	0.12 299	0.15 204	0.14 242

GANet-RSSM	0.55 388	0.73 428	1.90 346	0.36 387	0.26 349	0.59 326	0.27 314	0.78 358	0.52 248	0.47 267	0.57 372	0.63 391	0.45 394	1.92 530	0.43 351	0.14 412	0.10 276	0.25 540	0.11 259	0.34 488	0.14 242

CFNet-ft	0.51 351	0.76 434	1.79 295	0.28 190	0.30 398	0.63 396	0.28 332	0.66 260	0.55 287	0.45 257	0.57 372	0.74 463	0.41 354	1.46 441	0.42 342	0.14 412	0.10 276	0.28 547	0.13 333	0.18 290	0.14 242

CFNet_RVC	0.51 351	0.76 434	1.79 295	0.28 190	0.30 398	0.63 396	0.28 332	0.66 260	0.55 287	0.45 257	0.57 372	0.74 463	0.41 354	1.46 441	0.42 342	0.14 412	0.10 276	0.28 547	0.13 333	0.18 290	0.14 242

ccs_rob	0.45 274	0.46 310	2.22 437	0.26 148	0.19 225	0.56 273	0.21 153	0.77 343	0.60 325	0.49 297	0.56 364	0.69 435	0.47 417	0.52 271	0.31 262	0.11 281	0.09 226	0.16 456	0.10 196	0.17 263	0.14 242

DDF-Stereo	0.37 182	0.27 135	0.79 83	0.39 436	0.29 385	0.38 82	0.21 153	0.47 130	0.51 240	0.32 187	0.17 46	0.79 485	0.23 163	0.64 316	1.04 509	0.11 281	0.07 52	0.09 134	0.12 299	0.35 499	0.15 277

Replicate-Monster	0.23 79	0.40 269	0.94 106	0.21 38	0.14 64	0.37 69	0.13 13	0.40 62	0.36 91	0.22 88	0.15 20	0.15 32	0.15 28	0.40 181	0.15 2	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.06 26	0.08 57	0.15 277

DFGA-Net	0.51 351	1.06 542	1.75 254	0.30 241	0.24 314	0.54 241	0.22 179	0.63 249	0.60 325	0.48 285	0.51 305	0.35 218	0.27 225	1.82 506	0.53 400	0.10 212	0.08 152	0.12 312	0.12 299	0.37 513	0.15 277

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 182	0.37 245	1.21 141	0.26 148	0.18 192	0.73 476	0.18 104	0.53 182	0.41 144	0.35 196	0.30 151	0.58 373	0.22 146	0.33 119	0.95 490	0.09 107	0.07 52	0.09 134	0.35 549	0.13 160	0.15 277

G2L-Stereo	0.55 388	0.85 474	2.18 429	0.31 268	0.27 363	0.59 326	0.27 314	0.77 343	0.55 287	0.54 349	0.52 319	0.71 450	0.36 299	1.75 490	0.50 388	0.13 369	0.11 326	0.13 371	0.11 259	0.29 440	0.15 277

MM-Stereo_test1	0.41 220	0.39 264	2.29 451	0.38 426	0.26 349	0.44 139	0.28 332	0.63 249	0.51 240	0.40 221	0.32 171	0.26 158	0.26 205	0.46 229	0.22 123	0.09 107	0.21 505	0.10 188	0.09 160	0.39 530	0.15 277

rvit_0105_3	0.39 207	0.47 319	1.46 187	0.33 320	0.19 225	0.45 146	0.35 421	0.69 276	0.65 393	0.37 205	0.37 201	0.40 246	0.31 271	0.44 205	0.30 250	0.18 480	0.17 461	0.17 475	0.18 438	0.15 204	0.15 277

mmx	0.72 493	0.23 94	2.01 389	0.30 241	0.21 254	0.57 291	0.26 289	0.99 534	0.76 498	0.53 336	0.63 420	0.66 412	0.39 335	2.52 582	3.43 611	0.13 369	0.10 276	0.15 437	0.13 333	0.15 204	0.15 277

xxx	0.72 493	0.23 94	2.01 389	0.30 241	0.21 254	0.57 291	0.26 289	0.99 534	0.76 498	0.53 336	0.63 420	0.66 412	0.39 335	2.52 582	3.43 611	0.13 369	0.10 276	0.15 437	0.13 333	0.15 204	0.15 277

EKT-Stereo	1.47 590	0.49 325	1.93 358	2.57 624	19.31 641	0.55 256	0.22 179	0.69 276	0.42 155	0.38 213	0.36 198	0.43 270	0.27 225	0.69 340	0.26 195	0.12 339	0.14 397	0.11 254	0.16 406	0.20 327	0.15 277

DCRE	0.50 334	0.63 386	2.13 416	0.30 241	0.23 301	0.45 146	0.24 247	0.59 223	0.53 267	0.50 304	2.10 594	0.42 266	0.26 205	0.35 138	0.23 148	0.09 107	0.14 397	0.10 188	0.32 539	0.16 241	0.15 277

UDGNet	0.44 256	1.02 537	1.74 248	0.35 368	0.19 225	0.58 309	0.23 214	0.49 145	0.66 408	0.41 230	0.38 211	0.34 214	0.29 254	0.53 277	0.30 250	0.24 536	0.10 276	0.37 570	0.19 458	0.27 429	0.15 277

DAS	0.56 396	0.35 233	1.55 207	0.33 320	0.34 447	0.50 195	0.42 461	0.83 395	0.74 476	0.83 537	0.68 458	0.56 360	0.48 426	2.40 570	0.46 363	0.12 339	0.08 152	0.12 312	0.09 160	0.18 290	0.15 277

SepStereo	0.52 364	0.35 233	1.55 207	0.33 320	0.34 447	0.50 195	0.42 461	0.83 395	0.74 476	0.83 537	0.68 458	0.56 360	0.48 426	1.56 457	0.46 363	0.12 339	0.08 152	0.12 312	0.09 160	0.18 290	0.15 277

AACVNet	0.54 376	0.78 451	1.73 244	0.36 387	0.21 254	0.57 291	0.25 267	0.71 287	0.51 240	0.55 367	0.59 381	0.64 400	0.41 354	2.13 550	0.41 340	0.14 412	0.11 326	0.14 407	0.11 259	0.33 477	0.15 277

PFNet+	0.45 274	0.37 245	1.86 327	0.46 495	0.18 192	0.58 309	0.77 569	0.52 173	0.64 380	0.56 378	0.48 275	0.39 238	0.26 205	0.93 380	0.32 273	0.13 369	0.09 226	0.14 407	0.13 333	0.12 130	0.15 277

HHNet	0.60 422	0.65 397	2.60 515	0.36 387	0.25 332	0.64 409	0.61 539	0.64 252	0.62 360	0.55 367	1.13 560	0.32 202	0.60 476	0.42 193	1.79 567	0.15 431	0.07 52	0.12 312	0.10 196	0.18 290	0.15 277

ICVP	0.46 284	0.29 169	2.41 472	0.33 320	0.22 281	0.59 326	0.55 520	0.75 319	0.50 232	0.44 246	0.60 396	0.49 324	0.35 293	0.53 277	0.37 308	0.16 452	0.16 441	0.14 407	0.11 259	0.15 204	0.15 277
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.43 246	0.89 487	1.96 380	0.32 297	0.30 398	0.48 180	0.24 247	0.62 241	0.49 222	0.37 205	0.38 211	0.33 208	0.30 262	0.51 267	0.34 291	0.10 212	0.39 577	0.13 371	0.15 386	0.17 263	0.15 277

xxxx	0.70 481	0.21 53	1.33 161	0.28 190	0.18 192	0.63 396	0.24 247	1.02 554	0.69 428	0.50 304	0.62 408	0.58 373	0.38 321	1.47 448	5.21 625	0.13 369	0.12 352	0.11 254	0.10 196	0.12 130	0.15 277

test_xeample	0.72 493	0.21 53	1.36 166	0.27 165	0.17 154	0.59 326	0.28 332	1.01 551	0.70 437	0.55 367	0.67 450	0.44 281	0.39 335	1.88 523	5.17 624	0.12 339	0.10 276	0.11 254	0.10 196	0.13 160	0.15 277

GwcNet-RSSM	0.57 403	0.94 501	2.13 416	0.32 297	0.25 332	0.60 338	0.30 364	0.80 378	0.66 408	0.52 326	0.64 436	0.71 450	0.40 343	1.79 498	0.50 388	0.13 369	0.09 226	0.12 312	0.12 299	0.21 341	0.15 277

DMCA-RVC	0.62 435	0.96 511	2.63 517	0.36 387	0.90 589	0.56 273	0.31 377	0.69 276	0.57 302	0.68 489	0.52 319	0.59 376	0.56 457	1.23 416	0.53 400	0.16 452	0.38 570	0.20 510	0.15 386	0.20 327	0.15 277

DMCA	0.41 220	0.52 335	1.26 149	0.31 268	0.24 314	0.59 326	0.26 289	0.77 343	0.63 372	0.58 407	0.48 275	0.57 366	0.35 293	0.40 181	0.50 388	0.14 412	0.10 276	0.14 407	0.10 196	0.15 204	0.15 277

STTStereo	0.51 351	0.69 412	2.14 421	0.36 387	0.30 398	0.61 359	0.32 400	0.77 343	0.60 325	0.60 430	0.54 342	0.67 421	0.43 382	0.86 375	0.42 342	0.16 452	0.15 423	0.17 475	0.20 468	0.16 241	0.15 277

MSMDNet	0.46 284	0.44 299	2.28 449	0.26 148	0.20 240	0.55 256	0.21 153	0.75 319	0.64 380	0.48 285	0.55 352	0.68 428	0.56 457	0.46 229	0.30 250	0.11 281	0.10 276	0.13 371	0.10 196	0.18 290	0.15 277

CFNet	0.58 408	0.96 511	1.78 274	0.33 320	0.25 332	0.63 396	0.22 179	0.88 441	0.75 489	0.46 265	0.59 381	0.58 373	0.40 343	2.29 559	0.48 378	0.12 339	0.09 226	0.15 437	0.14 361	0.30 451	0.15 277

CVANet_RVC	0.65 455	0.80 455	2.13 416	0.36 387	0.26 349	0.62 379	0.42 461	0.84 406	0.72 457	0.69 491	0.68 458	0.68 428	0.52 443	2.64 589	0.42 342	0.19 495	0.12 352	0.22 521	0.17 425	0.37 513	0.15 277

UCFNet_RVC	0.48 305	0.82 464	1.85 319	0.30 241	0.27 363	0.64 409	0.26 289	0.74 308	0.55 287	0.48 285	0.53 330	0.63 391	0.41 354	0.88 379	0.38 315	0.15 431	0.10 276	0.17 475	0.17 425	0.18 290	0.15 277

coex_refinement	0.58 408	0.94 501	1.87 332	0.38 426	0.25 332	0.64 409	0.34 413	0.83 395	0.65 393	0.60 430	0.63 420	0.81 492	0.48 426	1.85 514	0.56 415	0.13 369	0.09 226	0.10 188	0.10 196	0.16 241	0.16 306

RSM	0.28 102	0.26 127	0.97 108	0.25 117	0.24 314	0.37 69	0.21 153	0.49 145	0.44 170	0.21 77	0.27 125	0.28 179	0.17 67	0.38 170	0.20 72	0.07 29	0.07 52	0.09 134	0.34 546	0.21 341	0.16 306

test_sample6	0.52 364	0.44 299	1.81 302	0.33 320	0.18 192	0.55 256	0.27 314	0.94 491	0.66 408	0.54 349	0.62 408	0.47 311	0.36 299	1.97 532	0.38 315	0.14 412	0.10 276	0.13 371	0.13 333	0.17 263	0.16 306

test_sample5	0.51 351	0.43 288	1.83 314	0.32 297	0.18 192	0.55 256	0.26 289	0.92 474	0.65 393	0.53 336	0.59 381	0.45 290	0.36 299	1.87 515	0.36 302	0.13 369	0.10 276	0.13 371	0.12 299	0.17 263	0.16 306

test_sample4	0.50 334	0.42 283	1.88 334	0.32 297	0.19 225	0.56 273	0.26 289	0.93 482	0.65 393	0.54 349	0.54 342	0.45 290	0.36 299	1.79 498	0.36 302	0.13 369	0.10 276	0.13 371	0.12 299	0.17 263	0.16 306

test_sample3	0.50 334	0.41 276	1.88 334	0.32 297	0.19 225	0.57 291	0.25 267	0.92 474	0.64 380	0.52 326	0.49 292	0.47 311	0.35 293	1.79 498	0.37 308	0.13 369	0.10 276	0.12 312	0.11 259	0.16 241	0.16 306

SMFormer	0.50 334	0.46 310	1.60 214	0.30 241	0.15 93	0.45 146	0.24 247	0.90 453	0.72 457	0.56 378	0.64 436	0.51 330	0.41 354	1.87 515	0.49 383	0.13 369	0.10 276	0.11 254	0.10 196	0.15 204	0.16 306

DualNet	0.51 351	0.43 288	1.83 314	0.32 297	0.18 192	0.55 256	0.26 289	0.92 474	0.65 393	0.54 349	0.62 408	0.45 290	0.36 299	1.87 515	0.36 302	0.13 369	0.10 276	0.13 371	0.12 299	0.17 263	0.16 306

fast-acv-ft	0.63 442	0.88 484	3.10 574	0.38 426	0.30 398	0.79 507	0.48 501	0.69 276	0.72 457	0.58 407	0.78 501	0.76 474	0.60 476	0.67 331	0.73 463	0.15 431	0.15 423	0.18 495	0.17 425	0.37 513	0.16 306

iinet-f	0.57 403	0.93 499	2.27 447	0.31 268	0.25 332	0.83 521	0.33 408	0.81 382	0.65 393	0.54 349	0.63 420	0.73 457	0.67 504	0.73 350	0.67 446	0.13 369	0.13 376	0.11 254	0.10 196	0.43 546	0.16 306

riskmin	0.37 182	0.22 74	1.74 248	0.32 297	0.20 240	0.48 180	0.20 132	0.66 260	0.46 195	0.36 201	0.34 187	0.69 435	0.45 394	0.39 176	0.27 205	0.11 281	0.08 152	0.12 312	0.08 129	0.13 160	0.16 306

raft_robust	0.55 388	0.84 470	1.73 244	0.28 190	0.54 545	0.53 233	0.25 267	0.88 441	0.75 489	0.48 285	0.46 257	0.76 474	0.75 525	1.46 441	0.27 205	0.09 107	0.10 276	0.10 188	0.30 526	0.26 419	0.16 306

NF-Stereo	0.48 305	0.25 112	1.81 302	0.52 523	0.16 124	0.61 359	0.44 479	0.66 260	0.61 342	0.50 304	0.47 263	0.37 224	0.26 205	1.45 440	0.79 475	0.11 281	0.07 52	0.12 312	0.10 196	0.13 160	0.16 306

ASMatch	0.60 422	0.43 288	2.58 510	0.91 585	0.36 468	0.56 273	0.25 267	0.52 173	0.61 342	0.47 267	1.21 563	0.47 311	0.66 502	1.34 425	0.94 488	0.10 212	0.08 152	0.11 254	0.11 259	0.10 97	0.16 306

FENet	0.44 256	0.30 182	2.42 474	0.32 297	0.17 154	0.58 309	0.22 179	0.77 343	0.59 320	0.47 267	0.42 232	0.55 348	0.38 321	0.49 258	0.47 372	0.12 339	0.09 226	0.12 312	0.11 259	0.13 160	0.16 306

BEATNet_4x	0.47 299	0.73 428	1.91 352	0.33 320	0.15 93	0.56 273	0.25 267	0.85 413	0.58 313	0.54 349	0.51 305	0.57 366	0.42 372	0.57 289	0.61 431	0.11 281	0.08 152	0.12 312	0.09 160	0.20 327	0.16 306

TDLM	0.67 465	0.92 493	1.76 260	0.37 410	0.24 314	0.66 430	0.56 525	0.82 389	0.74 476	1.16 572	0.62 408	0.61 384	0.48 426	2.70 594	0.50 388	0.20 505	0.11 326	0.35 564	0.14 361	0.32 468	0.16 306

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 388	0.92 493	2.36 465	0.38 426	0.37 479	0.60 338	0.28 332	0.82 389	0.62 360	0.62 450	0.55 352	0.72 453	0.45 394	1.00 388	0.43 351	0.15 431	0.11 326	0.14 407	0.14 361	0.15 204	0.16 306
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
SCV_C0	0.33 145	0.43 288	1.42 180	0.25 117	0.16 124	0.35 56	0.20 132	0.68 273	0.44 170	0.24 118	0.27 125	0.29 186	0.20 125	0.58 293	0.18 25	0.09 107	0.08 152	0.08 75	0.30 526	0.26 419	0.17 324

UGAM	0.58 408	0.47 319	2.21 433	0.30 241	0.19 225	0.53 233	0.34 413	0.59 223	0.63 372	0.44 246	0.73 488	0.78 480	0.37 314	2.58 586	0.39 326	0.10 212	0.08 152	0.17 475	0.14 361	0.42 544	0.17 324

DispNO	0.67 465	0.98 523	2.58 510	0.31 268	0.27 363	0.59 326	0.29 356	0.83 395	0.68 419	0.53 336	0.79 504	0.83 499	0.47 417	2.46 577	0.68 449	0.12 339	0.10 276	0.19 501	0.31 533	0.16 241	0.17 324

ttt	0.66 460	0.22 74	1.68 228	0.34 351	0.24 314	0.60 338	0.26 289	1.00 542	0.77 503	0.55 367	0.67 450	0.54 344	0.36 299	2.14 551	3.03 600	0.16 452	0.13 376	0.13 371	0.12 299	0.15 204	0.17 324

CFNet_ucs	0.48 305	0.50 331	2.32 454	0.26 148	0.22 281	0.57 291	0.22 179	0.85 413	0.65 393	0.53 336	0.64 436	0.68 428	0.44 390	0.54 281	0.31 262	0.13 369	0.12 352	0.16 456	0.11 259	0.19 311	0.17 324

LL-Strereo2	0.41 220	0.90 491	1.83 314	0.44 476	0.24 314	0.54 241	0.27 314	0.58 215	0.45 185	0.41 230	0.33 180	0.44 281	0.21 136	0.44 205	0.34 291	0.09 107	0.08 152	0.16 456	0.14 361	0.17 263	0.17 324

CASS	0.39 207	0.30 182	1.61 218	0.32 297	0.17 154	0.53 233	0.24 247	0.70 284	0.49 222	0.59 421	0.54 342	0.40 246	0.40 343	0.41 185	0.30 250	0.17 468	0.10 276	0.14 407	0.11 259	0.18 290	0.17 324
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GANet-ADL	0.44 256	0.41 276	2.31 453	0.33 320	0.20 240	0.57 291	0.25 267	0.75 319	0.54 280	0.42 235	0.59 381	0.56 360	0.30 262	0.40 181	0.38 315	0.14 412	0.11 326	0.09 134	0.08 129	0.22 358	0.17 324

OCTAStereo	0.48 305	0.25 112	1.81 302	0.52 523	0.16 124	0.61 359	0.43 468	0.66 260	0.61 342	0.50 304	0.47 263	0.37 224	0.26 205	1.44 436	0.80 476	0.11 281	0.07 52	0.12 312	0.10 196	0.13 160	0.17 324

RE-Stereo	0.48 305	0.25 112	1.81 302	0.52 523	0.16 124	0.61 359	0.43 468	0.66 260	0.60 325	0.50 304	0.47 263	0.37 224	0.26 205	1.44 436	0.78 471	0.11 281	0.07 52	0.12 312	0.10 196	0.13 160	0.17 324

TVStereo	0.48 305	0.25 112	1.81 302	0.52 523	0.16 124	0.61 359	0.43 468	0.66 260	0.60 325	0.50 304	0.47 263	0.37 224	0.26 205	1.44 436	0.78 471	0.11 281	0.07 52	0.12 312	0.10 196	0.13 160	0.17 324

Anonymous3	0.42 240	0.35 233	2.09 406	0.33 320	0.24 314	0.72 469	0.31 377	0.74 308	0.55 287	0.35 196	0.40 224	0.33 208	0.29 254	0.44 205	0.28 215	0.18 480	0.18 472	0.13 371	0.13 333	0.17 263	0.17 324

GES	0.44 256	0.28 159	1.88 334	0.30 241	0.18 192	0.61 359	0.30 364	0.88 441	0.46 195	0.47 267	0.52 319	0.39 238	0.42 372	0.58 293	0.67 446	0.15 431	0.11 326	0.12 312	0.10 196	0.15 204	0.17 324

HCRNet	0.46 284	0.49 325	1.65 221	0.38 426	0.29 385	0.58 309	0.22 179	0.75 319	0.62 360	0.47 267	0.49 292	0.48 322	0.36 299	1.12 404	0.37 308	0.15 431	0.10 276	0.15 437	0.13 333	0.17 263	0.17 324

222	0.78 519	0.23 94	1.23 144	0.28 190	0.18 192	0.62 379	0.24 247	1.02 554	0.70 437	0.58 407	0.66 447	0.46 303	0.42 372	1.80 502	6.53 630	0.13 369	0.10 276	0.11 254	0.10 196	0.12 130	0.17 324

HGLStereo	0.54 376	0.69 412	2.00 388	0.35 368	0.40 497	0.66 430	0.30 364	0.83 395	0.62 360	0.57 389	0.69 467	0.69 435	0.54 448	1.07 395	0.55 407	0.13 369	0.13 376	0.13 371	0.11 259	0.19 311	0.17 324

hitnet-ft	0.67 465	0.80 455	1.90 346	0.28 190	0.22 281	0.69 454	0.36 428	0.85 413	0.65 393	0.56 378	0.84 514	1.03 553	0.95 558	2.32 561	0.55 407	0.23 528	0.14 397	0.41 574	0.13 333	0.24 386	0.17 324

DeepPruner_ROB	0.50 334	0.70 415	1.94 368	0.29 222	0.26 349	0.63 396	0.31 377	0.80 378	0.48 216	0.61 439	0.55 352	0.66 412	0.38 321	0.98 385	0.40 334	0.19 495	0.14 397	0.14 407	0.14 361	0.23 371	0.17 324

iResNetv2_ROB	0.59 416	1.43 586	2.96 560	0.40 447	0.22 281	0.58 309	0.28 332	0.91 465	0.73 472	0.57 389	0.63 420	0.60 382	0.41 354	0.74 353	0.35 299	0.11 281	0.08 152	0.10 188	0.07 99	0.43 546	0.17 324

DRN-Test	0.64 446	0.43 288	2.44 480	0.39 436	0.44 514	0.80 514	0.41 457	1.02 554	0.78 508	0.80 525	0.63 420	0.69 435	0.56 457	1.79 498	0.69 451	0.15 431	0.12 352	0.17 475	0.16 406	0.18 290	0.17 324

DLNR-FE	13.43 638	20.01 643	23.53 641	121.73 656	33.87 651	0.46 165	0.15 61	8.09 637	0.35 71	0.28 164	0.37 201	0.26 158	0.17 67	0.75 354	0.29 230	6.68 638	0.26 537	0.09 134	0.38 561	50.82 656	0.18 344

StereoAnything_RVC	0.35 164	1.25 571	1.82 308	0.20 17	0.12 8	0.26 7	0.15 61	0.43 87	0.37 99	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 114	0.46 229	0.14 1	0.11 281	0.09 226	0.08 75	0.05 1	0.76 587	0.18 344

AIO-test2	0.49 323	1.15 558	1.96 380	0.42 465	0.37 479	0.50 195	0.23 214	0.79 374	0.70 437	0.33 191	0.53 330	0.27 170	0.22 146	0.67 331	0.29 230	0.73 593	0.08 152	0.13 371	0.17 425	0.17 263	0.18 344

ours_stereo	0.27 95	0.25 112	1.21 141	0.25 117	0.17 154	0.35 56	0.23 214	0.38 45	0.35 71	0.20 69	0.31 165	0.23 117	0.17 67	0.41 185	0.20 72	0.08 49	0.07 52	0.10 188	0.08 129	0.22 358	0.18 344

fffy	0.28 102	0.24 107	1.19 135	0.27 165	0.15 93	0.37 69	0.22 179	0.42 78	0.32 50	0.20 69	0.29 138	0.26 158	0.20 125	0.44 205	0.20 72	0.08 49	0.10 276	0.10 188	0.08 129	0.22 358	0.18 344

rvit_105_1	0.44 256	0.54 345	1.46 187	0.36 387	0.24 314	0.51 205	0.45 486	0.75 319	0.74 476	0.45 257	0.44 245	0.44 281	0.36 299	0.62 311	0.38 315	0.20 505	0.18 472	0.18 495	0.22 483	0.18 290	0.18 344

RSM++	0.27 95	0.26 127	0.87 95	0.28 190	0.13 35	0.39 90	0.20 132	0.45 109	0.45 185	0.20 69	0.24 106	0.24 131	0.17 67	0.36 151	0.20 72	0.08 49	0.07 52	0.09 134	0.35 549	0.26 419	0.18 344

test_sample7	0.47 299	0.33 211	1.49 197	0.34 351	0.20 240	0.51 205	0.30 364	0.93 482	0.66 408	0.57 389	0.51 305	0.55 348	0.45 394	1.11 401	0.38 315	0.17 468	0.14 397	0.16 456	0.15 386	0.19 311	0.18 344

DLNR_Zeroshot_test	13.43 638	19.94 642	23.55 642	121.61 655	35.03 652	0.46 165	0.15 61	8.02 636	0.35 71	0.28 164	0.37 201	0.26 158	0.17 67	0.76 358	0.29 230	6.42 637	0.26 537	0.09 134	0.38 561	50.13 655	0.18 344

testlalala_base	0.46 284	0.30 182	1.82 308	0.34 351	0.27 363	0.55 256	0.21 153	0.85 413	0.32 50	0.32 187	0.39 219	0.31 194	0.23 163	0.30 92	0.28 215	0.95 602	0.30 552	0.09 134	0.21 474	1.03 597	0.18 344

Wz-Net-MNSev	0.65 455	0.97 519	2.19 431	0.36 387	0.33 438	0.90 539	0.60 535	0.92 474	0.81 522	0.75 513	0.72 486	0.73 457	0.65 497	1.39 430	0.71 456	0.16 452	0.13 376	0.14 407	0.14 361	0.24 386	0.18 344

ACRE	0.56 396	1.14 554	2.77 541	0.76 573	0.28 377	0.60 338	0.56 525	0.76 332	0.58 313	0.55 367	0.62 408	0.41 252	0.29 254	0.44 205	0.39 326	0.11 281	0.19 485	0.13 371	0.14 361	0.36 505	0.18 344

ADLNet2	0.68 472	0.84 470	3.19 584	0.33 320	0.36 468	0.64 409	0.37 436	0.89 447	0.79 513	0.54 349	0.65 445	0.93 532	0.48 426	2.07 544	0.56 415	0.13 369	0.11 326	0.11 254	0.11 259	0.33 477	0.18 344

GrayStereo	0.66 460	0.19 18	1.76 260	0.90 584	0.23 301	0.62 379	1.42 614	0.62 241	0.60 325	0.72 504	0.78 501	0.56 360	3.07 618	0.60 305	0.26 195	0.09 107	0.08 152	0.10 188	0.21 474	0.11 119	0.18 344

AF-Net	0.69 477	0.92 493	2.21 433	0.41 454	0.40 497	0.68 448	0.40 451	1.02 554	0.86 532	0.69 491	1.03 550	1.04 556	0.84 539	1.19 411	0.78 471	0.22 525	0.14 397	0.25 540	0.17 425	0.30 451	0.18 344

Nwc_Net	0.68 472	0.83 468	2.53 498	0.41 454	0.39 488	0.77 498	0.38 443	1.01 551	0.70 437	0.60 430	0.99 543	0.98 543	0.68 507	1.41 434	0.63 435	0.23 528	0.15 423	0.23 528	0.25 496	0.23 371	0.18 344

DISCO	0.57 403	0.34 224	1.87 332	0.45 490	0.34 447	0.84 523	0.35 421	0.84 406	0.78 508	0.59 421	0.63 420	1.06 560	0.53 445	1.10 398	0.82 478	0.12 339	0.09 226	0.11 254	0.10 196	0.22 358	0.18 344

w-ln-seven-2	0.68 472	1.13 552	2.46 483	0.36 387	0.27 363	0.65 423	0.44 479	0.87 432	0.83 526	0.69 491	0.75 494	0.72 453	0.63 493	1.56 457	1.15 523	0.13 369	0.13 376	0.15 437	0.14 361	0.35 499	0.19 361

ACV-stereo	0.66 460	0.76 434	2.86 548	0.32 297	0.25 332	1.01 553	0.60 535	0.59 223	0.52 248	0.41 230	0.45 249	1.55 591	0.94 555	1.40 433	0.69 451	0.14 412	0.13 376	0.12 312	0.11 259	0.20 327	0.19 361

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 334	0.33 211	0.93 104	0.26 148	0.22 281	0.46 165	0.20 132	1.10 573	1.34 589	3.16 625	0.32 171	0.22 108	0.20 125	0.30 92	0.22 123	0.10 212	0.09 226	0.11 254	0.09 160	0.15 204	0.19 361

MyStereo07	0.34 153	0.40 269	1.46 187	0.29 222	0.23 301	0.60 338	0.31 377	0.53 182	0.42 155	0.25 138	0.25 113	0.20 95	0.26 205	0.57 289	0.19 45	0.09 107	0.18 472	0.12 312	0.11 259	0.16 241	0.19 361

MyStereo04	0.48 305	0.40 269	2.65 521	0.29 222	0.23 301	0.60 338	0.31 377	0.83 395	0.75 489	0.47 267	0.36 198	0.53 338	0.42 372	0.53 277	0.39 326	0.09 107	0.18 472	0.12 312	0.11 259	0.16 241	0.19 361

AE-Stereo	0.42 240	0.29 169	1.65 221	0.43 469	0.47 531	0.56 273	0.23 214	0.86 423	0.46 195	0.31 178	0.41 228	0.43 270	0.24 175	0.34 131	0.24 172	0.09 107	0.48 589	0.11 254	0.45 575	0.22 358	0.19 361

CBFPSM	0.56 396	0.91 492	1.82 308	0.28 190	0.23 301	0.71 463	0.37 436	0.72 292	0.64 380	0.50 304	0.49 292	1.03 553	0.83 536	0.62 311	1.35 544	0.10 212	0.12 352	0.10 188	0.10 196	0.18 290	0.19 361

ToySt	0.44 256	0.61 369	1.89 341	0.29 222	0.18 192	0.55 256	0.35 421	0.67 269	0.53 267	0.39 219	0.50 300	0.59 376	0.43 382	0.51 267	0.49 383	0.10 212	0.12 352	0.13 371	0.16 406	0.24 386	0.19 361

anonymousa	0.48 305	0.46 310	2.44 480	0.29 222	0.34 447	0.61 359	0.25 267	0.66 260	0.54 280	0.53 336	0.77 500	0.73 457	0.46 409	0.33 119	0.31 262	0.10 212	0.09 226	0.12 312	0.29 516	0.10 97	0.19 361

Wz-Net-LNSev	0.59 416	0.96 511	2.47 488	0.34 351	0.37 479	0.79 507	0.44 479	0.86 423	0.77 503	0.61 439	0.67 450	0.79 485	0.56 457	0.64 316	0.62 433	0.15 431	0.14 397	0.12 312	0.12 299	0.18 290	0.19 361

CIPLG	0.56 396	1.19 564	2.46 483	0.80 577	0.31 417	0.61 359	0.57 529	0.76 332	0.57 302	0.56 378	0.63 420	0.41 252	0.30 262	0.45 220	0.40 334	0.11 281	0.20 496	0.13 371	0.13 333	0.35 499	0.19 361

IPLGR_C	0.58 408	1.25 571	2.72 530	0.80 577	0.31 417	0.60 338	0.61 539	0.76 332	0.58 313	0.56 378	0.62 408	0.41 252	0.31 271	0.43 196	0.40 334	0.11 281	0.22 511	0.13 371	0.15 386	0.35 499	0.19 361

DeepStereo_RVC	0.44 256	0.28 159	1.92 355	0.49 510	0.17 154	0.60 338	0.59 533	0.50 151	0.52 248	0.49 297	0.45 249	0.39 238	0.86 543	0.45 220	0.33 284	0.11 281	0.08 152	0.11 254	0.09 160	0.15 204	0.19 361

GEStereo_RVC	0.54 376	0.87 480	1.95 371	0.47 500	0.25 332	0.62 379	0.37 436	1.00 542	0.74 476	0.53 336	0.54 342	0.59 376	0.44 390	1.10 398	0.46 363	0.15 431	0.11 326	0.12 312	0.10 196	0.26 419	0.19 361

raftrobust	0.38 192	0.68 408	1.54 205	0.32 297	0.46 529	0.52 224	0.21 153	0.56 204	0.42 155	0.52 326	0.35 192	0.31 194	0.33 283	0.37 162	0.30 250	0.10 212	0.11 326	0.08 75	0.07 99	0.21 341	0.19 361

StereoDRNet	0.64 446	0.88 484	2.35 462	0.41 454	0.45 523	0.73 476	0.47 497	0.94 491	0.74 476	0.75 513	0.54 342	0.74 463	0.47 417	1.70 481	0.72 460	0.15 431	0.14 397	0.15 437	0.14 361	0.20 327	0.19 361

GASTEREO	0.35 164	0.72 421	1.15 127	0.56 543	0.20 240	0.52 224	0.22 179	0.56 204	0.40 134	0.30 173	0.31 165	0.16 38	0.31 271	0.35 138	0.26 195	0.09 107	0.14 397	0.08 75	0.28 512	0.14 184	0.20 377

z-mn7	0.80 523	1.52 590	2.62 516	0.36 387	0.28 377	1.01 553	0.48 501	0.90 453	1.29 587	0.69 491	1.35 575	0.85 508	0.59 472	2.03 538	1.09 514	0.14 412	0.12 352	0.14 407	0.12 299	0.32 468	0.20 377

w-ln-seven	0.74 505	1.05 540	2.54 504	0.37 410	0.34 447	1.03 556	0.47 497	1.00 542	1.08 569	0.90 548	0.85 518	0.85 508	0.57 463	1.37 428	1.26 538	0.14 412	0.13 376	0.16 456	0.15 386	0.31 459	0.20 377

fffft	0.29 112	0.21 53	1.10 121	0.24 98	0.15 93	0.42 128	0.24 247	0.42 78	0.38 105	0.21 77	0.18 53	0.20 95	0.16 47	0.44 205	0.70 453	0.07 29	0.06 23	0.10 188	0.08 129	0.28 435	0.20 377
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 112	0.26 127	1.03 111	0.25 117	0.14 64	0.46 165	0.22 179	0.36 29	0.38 105	0.23 107	0.23 96	0.21 104	0.18 91	0.45 220	0.60 428	0.07 29	0.06 23	0.10 188	0.08 129	0.20 327	0.20 377

DCVSM-stereo	0.49 323	0.29 169	2.49 491	0.29 222	0.22 281	0.53 233	0.52 509	0.58 215	0.49 222	0.69 491	0.46 257	0.79 485	0.48 426	0.53 277	0.42 342	0.13 369	0.14 397	0.15 437	0.12 299	0.20 327	0.20 377

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 430	0.61 369	3.35 594	0.33 320	0.58 556	0.66 430	0.20 132	0.98 522	0.55 287	0.73 508	0.52 319	0.99 546	0.65 497	0.58 293	0.29 230	0.10 212	0.16 441	0.10 188	0.41 570	0.29 440	0.20 377

MyStereo06	0.54 376	0.41 276	2.68 524	0.30 241	0.23 301	0.60 338	0.30 364	0.81 382	0.44 170	0.84 539	0.52 319	0.78 480	0.58 469	0.48 246	1.10 515	0.09 107	0.17 461	0.12 312	0.10 196	0.16 241	0.20 377

MyStereo05	0.49 323	0.41 276	2.72 530	0.30 241	0.23 301	0.60 338	0.30 364	0.82 389	0.77 503	0.52 326	0.37 201	0.51 330	0.42 372	0.52 271	0.38 315	0.09 107	0.17 461	0.12 312	0.10 196	0.16 241	0.20 377

PSMNet-ADL	0.51 351	0.38 255	1.65 221	0.35 368	0.21 254	0.67 436	0.26 289	0.74 308	0.55 287	0.42 235	0.52 319	0.70 445	0.45 394	1.91 526	0.57 419	0.15 431	0.13 376	0.11 254	0.13 333	0.15 204	0.20 377

PFNet	0.60 422	0.33 211	2.47 488	0.41 454	0.55 548	0.62 379	0.27 314	0.61 237	0.63 372	0.61 439	0.56 364	0.45 290	0.32 278	1.88 523	1.14 521	0.28 554	0.09 226	0.12 312	0.16 406	0.26 419	0.20 377

GANet	0.75 508	0.84 470	2.01 389	0.40 447	0.25 332	0.74 480	0.66 549	0.87 432	0.73 472	0.71 501	1.07 555	0.84 504	0.59 472	2.71 596	1.15 523	0.17 468	0.16 441	0.44 578	0.16 406	0.31 459	0.20 377

MSCF	0.35 164	0.72 421	1.15 127	0.58 549	0.21 254	0.50 195	0.22 179	0.56 204	0.38 105	0.29 169	0.29 138	0.17 63	0.30 262	0.35 138	0.26 195	0.09 107	0.12 352	0.08 75	0.29 516	0.15 204	0.21 389

zh-mn7	0.80 523	1.54 591	3.00 566	0.35 368	0.27 363	0.72 469	0.41 457	0.93 482	1.11 574	1.00 559	1.28 567	0.75 469	0.57 463	1.87 515	1.18 528	0.16 452	0.13 376	0.14 407	0.14 361	0.26 419	0.21 389

YMNet	0.62 435	0.72 421	1.93 358	0.41 454	0.41 504	0.87 533	0.43 468	0.87 432	0.71 447	0.74 511	0.81 505	0.83 499	0.46 409	0.86 375	0.93 486	0.19 495	0.22 511	0.20 510	0.17 425	0.41 538	0.21 389

YMNet_1	0.62 435	0.72 421	1.93 358	0.41 454	0.41 504	0.87 533	0.43 468	0.87 432	0.71 447	0.74 511	0.81 505	0.83 499	0.46 409	0.86 375	0.93 486	0.19 495	0.22 511	0.20 510	0.17 425	0.41 538	0.21 389

HART	0.38 192	0.53 340	1.66 225	0.26 148	0.15 93	0.30 17	0.19 113	0.67 269	0.46 195	0.29 169	0.52 319	0.38 232	0.16 47	0.41 185	0.20 72	0.08 49	0.68 604	0.09 134	0.07 99	0.34 488	0.21 389

GwcNet-ADL	0.50 334	0.74 431	2.90 556	0.31 268	0.20 240	0.58 309	0.29 356	0.87 432	0.64 380	0.47 267	0.47 263	0.56 360	0.33 283	0.46 229	0.46 363	0.13 369	0.12 352	0.09 134	0.09 160	0.14 184	0.21 389

DRaft	0.62 435	0.38 255	1.76 260	0.24 98	0.16 124	0.64 409	0.66 549	0.53 182	0.53 267	0.67 482	0.99 543	0.38 232	1.00 560	1.44 436	2.10 581	0.10 212	0.14 397	0.10 188	0.14 361	0.18 290	0.21 389

ADLNet	0.60 422	0.71 417	1.95 371	0.35 368	0.34 447	0.67 436	0.34 413	0.90 453	0.74 476	0.68 489	0.62 408	0.80 489	0.45 394	1.78 494	0.64 440	0.14 412	0.11 326	0.14 407	0.14 361	0.29 440	0.21 389

ARAFT	0.60 422	1.23 568	3.10 574	0.28 190	0.16 124	0.64 409	0.36 428	0.90 453	0.67 417	0.61 439	0.49 292	0.55 348	0.31 271	1.24 419	0.32 273	0.10 212	0.08 152	0.14 407	0.13 333	0.37 513	0.21 389

ADCRef	0.80 523	0.96 511	2.29 451	0.37 410	0.35 460	0.96 546	0.51 506	0.87 432	0.75 489	0.88 544	0.83 511	0.61 384	1.36 585	1.02 390	3.27 606	0.13 369	0.11 326	0.17 475	0.19 458	0.25 399	0.21 389

PS-NSSS	0.63 442	1.00 529	1.81 302	0.30 241	0.31 417	0.63 396	0.34 413	0.98 522	0.69 428	0.54 349	0.74 491	0.51 330	0.41 354	2.43 575	0.48 378	0.24 536	0.17 461	0.27 544	0.18 438	0.27 429	0.21 389

StereoDRNet-Refined	0.50 334	0.41 276	1.50 200	0.33 320	0.21 254	0.68 448	0.26 289	0.81 382	0.68 419	0.67 482	0.68 458	0.73 457	0.42 372	1.10 398	0.59 426	0.11 281	0.08 152	0.14 407	0.14 361	0.25 399	0.21 389
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
XPNet_ROB	0.61 430	0.72 421	1.66 225	0.37 410	0.27 363	0.67 436	0.47 497	0.89 447	0.71 447	0.78 522	0.70 477	0.81 492	0.53 445	1.70 481	0.76 467	0.21 512	0.16 441	0.16 456	0.15 386	0.20 327	0.21 389

LALA_ROB	0.60 422	0.76 434	1.69 230	0.36 387	0.29 385	0.79 507	0.55 520	0.94 491	0.77 503	0.81 531	0.67 450	0.94 536	0.49 433	0.99 386	0.73 463	0.21 512	0.15 423	0.20 510	0.18 438	0.23 371	0.21 389

PWCDC_ROB	0.72 493	1.06 542	2.09 406	0.47 500	0.36 468	0.78 503	0.26 289	0.98 522	1.34 589	0.61 439	2.07 592	0.64 400	0.61 485	0.83 370	0.71 456	0.31 561	0.14 397	0.15 437	0.12 299	0.60 576	0.21 389

MM-Stereo_test2	0.38 192	0.28 159	2.46 483	0.43 469	0.15 93	0.50 195	0.25 267	0.47 130	0.38 105	0.33 191	0.26 121	0.23 117	0.22 146	0.34 131	0.29 230	0.08 49	0.09 226	0.09 134	0.10 196	0.36 505	0.22 404

Reg-Stereo(zero)	0.46 284	0.17 7	2.10 410	0.24 98	0.34 447	0.51 205	0.42 461	0.50 151	0.54 280	0.37 205	0.46 257	0.54 344	0.60 476	0.43 196	1.10 515	0.08 49	0.09 226	0.08 75	0.22 483	0.12 130	0.22 404

AIO-test1	0.45 274	0.87 480	2.27 447	0.33 320	0.33 438	0.50 195	0.22 179	0.74 308	0.66 408	0.29 169	0.41 228	0.29 186	0.22 146	0.73 350	0.29 230	0.09 107	0.08 152	0.12 312	0.14 361	0.30 451	0.22 404

DDVS	0.62 435	0.40 269	1.40 175	2.21 621	0.35 460	0.87 533	1.00 588	0.69 276	0.50 232	0.53 336	0.56 364	0.90 524	0.37 314	1.22 414	0.47 372	0.15 431	0.14 397	0.14 407	0.12 299	0.19 311	0.22 404

UGAM-zero	0.63 442	0.39 264	2.49 491	0.30 241	0.49 534	0.67 436	0.19 113	0.91 465	0.45 185	0.77 520	0.45 249	1.16 574	0.82 535	2.05 541	0.29 230	0.09 107	0.15 423	0.09 134	0.44 574	0.11 119	0.22 404

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 481	0.65 397	3.45 595	0.50 514	0.60 563	0.75 486	0.23 214	0.96 509	0.60 325	0.76 516	1.30 570	0.81 492	0.60 476	0.57 289	0.82 478	0.10 212	0.16 441	0.11 254	0.43 573	0.31 459	0.22 404

ff7	0.32 136	0.52 335	1.38 170	0.25 117	0.16 124	0.56 273	0.23 214	0.46 116	0.41 144	0.24 118	0.23 96	0.20 95	0.23 163	0.48 246	0.19 45	0.09 107	0.08 152	0.10 188	0.18 438	0.23 371	0.22 404

IGEVStereo-DCA	0.33 145	0.34 224	1.38 170	0.27 165	0.16 124	0.45 146	0.23 214	0.46 116	0.41 144	0.24 118	0.21 73	0.26 158	0.25 191	0.64 316	0.52 396	0.09 107	0.07 52	0.10 188	0.18 438	0.16 241	0.22 404

ffff	0.32 136	0.52 335	1.38 170	0.25 117	0.16 124	0.56 273	0.23 214	0.46 116	0.41 144	0.24 118	0.23 96	0.20 95	0.23 163	0.48 246	0.19 45	0.09 107	0.08 152	0.10 188	0.18 438	0.23 371	0.22 404

11t	0.32 136	0.52 335	1.38 170	0.25 117	0.16 124	0.56 273	0.23 214	0.46 116	0.41 144	0.24 118	0.23 96	0.20 95	0.23 163	0.48 246	0.19 45	0.09 107	0.08 152	0.10 188	0.18 438	0.23 371	0.22 404

DCANet-4	0.40 213	0.27 135	2.21 433	0.25 117	0.14 64	0.51 205	0.22 179	0.77 343	0.72 457	0.54 349	0.47 263	0.28 179	0.37 314	0.37 162	0.34 291	0.09 107	0.07 52	0.08 75	0.07 99	0.08 57	0.22 404

ccc-4	0.32 136	0.52 335	1.38 170	0.25 117	0.16 124	0.56 273	0.23 214	0.46 116	0.41 144	0.24 118	0.23 96	0.20 95	0.23 163	0.48 246	0.19 45	0.09 107	0.08 152	0.10 188	0.18 438	0.23 371	0.22 404

fff	0.43 246	0.77 443	1.95 371	0.24 98	0.13 35	0.51 205	0.22 179	0.77 343	0.75 489	0.54 349	0.47 263	0.31 194	0.65 497	0.36 151	0.34 291	0.09 107	0.07 52	0.08 75	0.07 99	0.08 57	0.22 404

csc	0.43 246	0.77 443	1.95 371	0.24 98	0.13 35	0.51 205	0.22 179	0.77 343	0.75 489	0.54 349	0.47 263	0.31 194	0.65 497	0.36 151	0.34 291	0.09 107	0.07 52	0.08 75	0.07 99	0.08 57	0.22 404

cscssc	0.43 246	0.77 443	1.95 371	0.24 98	0.13 35	0.51 205	0.22 179	0.77 343	0.75 489	0.54 349	0.47 263	0.31 194	0.65 497	0.36 151	0.34 291	0.09 107	0.07 52	0.08 75	0.07 99	0.08 57	0.22 404

EAI-Stereo	0.78 519	0.25 112	1.67 227	0.54 534	0.59 558	1.95 601	2.05 620	1.11 577	0.64 380	0.95 556	1.49 579	0.50 327	0.67 504	0.59 299	1.44 551	0.09 107	0.19 485	0.09 134	0.49 579	0.13 160	0.22 404

Syn2CoEx	0.70 481	1.07 545	2.74 536	0.43 469	0.30 398	0.64 409	0.42 461	0.99 534	0.78 508	0.62 450	0.78 501	0.74 463	0.72 516	1.92 530	0.61 431	0.20 505	0.17 461	0.19 501	0.15 386	0.29 440	0.22 404

RP	0.67 465	0.82 464	1.94 368	0.43 469	0.44 514	0.65 423	0.45 486	0.89 447	0.82 523	0.66 478	0.92 530	0.99 546	0.76 527	1.55 456	0.66 443	0.25 541	0.18 472	0.23 528	0.20 468	0.31 459	0.22 404

NCC-stereo	0.79 521	0.94 501	2.42 474	0.59 554	0.45 523	1.90 599	0.46 489	0.99 534	0.72 457	0.64 469	0.84 514	0.91 526	0.73 519	1.80 502	1.00 500	0.27 550	0.19 485	0.23 528	0.31 533	0.24 386	0.22 404

Abc-Net	0.79 521	0.94 501	2.42 474	0.59 554	0.45 523	1.90 599	0.46 489	0.99 534	0.72 457	0.64 469	0.84 514	0.91 526	0.73 519	1.80 502	1.00 500	0.27 550	0.19 485	0.23 528	0.31 533	0.24 386	0.22 404
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCL	0.99 553	0.79 453	2.43 478	0.39 436	0.32 425	1.50 584	1.90 618	0.92 474	0.97 554	1.26 585	1.27 566	1.00 548	1.42 590	1.14 407	3.31 607	0.17 468	0.14 397	0.22 521	0.21 474	0.30 451	0.22 404

AANet_RVC	0.68 472	1.00 529	2.09 406	0.33 320	0.25 332	0.58 309	0.32 400	0.81 382	0.80 516	0.61 439	0.94 535	0.80 489	0.41 354	2.46 577	1.02 506	0.36 569	0.14 397	0.10 188	0.09 160	0.23 371	0.22 404

PWC_ROB	0.70 481	0.94 501	1.88 334	0.39 436	0.39 488	0.62 379	0.30 364	0.98 522	0.94 550	0.91 550	1.29 569	0.77 476	0.62 490	1.62 472	1.03 508	0.18 480	0.11 326	0.18 495	0.13 333	0.51 565	0.22 404

pmcnn	1.32 579	1.05 540	2.77 541	0.74 572	1.43 611	0.72 469	0.56 525	0.96 509	0.91 546	0.99 558	2.92 615	6.01 629	0.70 511	2.38 566	3.32 608	0.13 369	0.10 276	0.08 75	0.06 26	0.34 488	0.22 404

AIO_test	0.39 207	0.37 245	1.19 135	0.73 570	0.67 572	0.35 56	0.25 267	0.47 130	0.34 65	0.34 194	0.22 86	0.33 208	0.17 67	1.31 422	0.19 45	0.11 281	0.15 423	0.08 75	0.21 474	0.15 204	0.23 428

ITSA-stereo	0.48 305	0.33 211	1.20 139	0.33 320	0.18 192	0.60 338	0.29 356	0.94 491	0.80 516	0.50 304	0.49 292	0.53 338	0.59 472	1.25 420	0.64 440	0.15 431	0.12 352	0.17 475	0.16 406	0.18 290	0.23 428

rvit_stereo_0075_2	0.40 213	0.40 269	1.88 334	0.33 320	0.32 425	0.41 109	0.22 179	0.58 215	0.53 267	0.38 213	0.51 305	0.40 246	0.27 225	0.44 205	0.29 230	0.20 505	0.15 423	0.22 521	0.15 386	0.18 290	0.23 428

DualNet (step1)	0.59 416	0.62 375	1.93 358	0.27 165	0.22 281	0.68 448	0.31 377	0.93 482	0.66 408	0.57 389	0.51 305	0.55 348	0.45 394	1.11 401	0.38 315	0.61 585	0.14 397	0.87 596	0.56 589	0.25 399	0.23 428

test_sample9	0.94 548	0.62 375	1.93 358	0.27 165	0.22 281	0.68 448	0.31 377	0.93 482	0.66 408	0.57 389	0.51 305	0.55 348	0.45 394	1.91 526	2.55 593	0.61 585	4.16 634	0.87 596	0.56 589	0.25 399	0.23 428

test_sample8	1.12 563	0.62 375	1.93 358	0.27 165	0.22 281	0.68 448	0.31 377	0.95 504	0.61 342	1.18 579	0.56 364	2.53 606	1.31 580	1.91 526	2.55 593	0.61 585	4.16 634	0.87 596	0.56 589	0.25 399	0.23 428

ADStereo(finetuned)	0.45 274	0.77 443	2.12 414	0.25 117	0.14 64	0.51 205	0.22 179	0.77 343	0.72 457	0.54 349	0.48 275	0.31 194	0.76 527	0.37 162	0.38 315	0.09 107	0.07 52	0.09 134	0.07 99	0.13 160	0.23 428

CRE-IMP	0.41 220	0.22 74	1.76 260	0.48 508	0.17 154	0.79 507	0.69 557	0.52 173	0.52 248	0.47 267	0.42 232	0.45 290	0.26 205	0.41 185	0.31 262	0.11 281	0.07 52	0.12 312	0.09 160	0.17 263	0.23 428

pcwnet_v2	0.64 446	0.49 325	4.41 612	0.32 297	0.27 363	0.60 338	0.25 267	0.97 518	0.88 539	0.59 421	0.70 477	0.63 391	0.55 453	0.66 330	0.37 308	0.17 468	0.15 423	0.15 437	0.14 361	0.21 341	0.23 428

DCANet	0.42 240	0.77 443	1.95 371	0.25 117	0.14 64	0.51 205	0.22 179	0.77 343	0.72 457	0.54 349	0.48 275	0.31 194	0.41 354	0.36 151	0.39 326	0.09 107	0.07 52	0.09 134	0.07 99	0.13 160	0.23 428

APVNet	0.70 481	0.67 405	2.71 528	0.38 426	0.36 468	0.85 527	0.43 468	0.91 465	0.68 419	0.55 367	0.69 467	0.75 469	0.55 453	2.31 560	0.78 471	0.17 468	0.17 461	0.24 535	0.19 458	0.33 477	0.23 428

ETE_ROB	0.60 422	0.71 417	1.55 207	0.37 410	0.25 332	0.69 454	0.51 506	1.47 596	0.70 437	0.80 525	0.69 467	0.85 508	0.49 433	1.36 427	0.58 424	0.16 452	0.13 376	0.19 501	0.16 406	0.21 341	0.23 428

HBP-ISP	0.76 511	1.30 576	3.19 584	0.35 368	0.26 349	0.85 527	0.54 517	1.03 561	0.72 457	0.80 525	0.69 467	0.68 428	0.83 536	2.04 540	0.44 357	0.23 528	0.24 522	0.29 554	0.25 496	0.28 435	0.24 440

Wz-Net-SNSev	0.76 511	1.32 580	3.11 576	0.40 447	0.31 417	0.71 463	0.60 535	0.98 522	0.87 535	0.67 482	0.83 511	0.96 539	0.60 476	1.67 477	0.97 492	0.16 452	0.15 423	0.16 456	0.17 425	0.36 505	0.24 440

AASNet	0.56 396	1.03 538	2.34 459	0.37 410	0.33 438	0.65 423	0.29 356	0.96 509	0.73 472	0.54 349	0.60 396	0.55 348	0.38 321	0.59 299	0.58 424	0.14 412	0.12 352	0.13 371	0.10 196	0.43 546	0.24 440

SACVNet	0.60 422	0.74 431	1.90 346	0.37 410	0.28 377	0.64 409	0.37 436	0.86 423	0.61 342	0.65 476	0.62 408	0.69 435	0.44 390	2.08 545	0.42 342	0.18 480	0.14 397	0.16 456	0.15 386	0.38 520	0.24 440

NRIStereo	0.46 284	0.25 112	1.77 269	0.47 500	0.16 124	0.95 545	0.74 565	0.51 159	0.56 298	0.48 285	0.39 219	0.59 376	0.29 254	0.77 362	0.32 273	0.11 281	0.13 376	0.11 254	0.09 160	0.21 341	0.24 440

GwcNet	0.69 477	0.71 417	3.12 577	0.36 387	0.45 523	0.81 515	0.44 479	0.86 423	0.84 529	0.60 430	0.74 491	0.82 497	0.49 433	1.65 474	0.66 443	0.16 452	0.15 423	0.15 437	0.15 386	0.31 459	0.24 440

FADNet	0.64 446	1.22 567	2.06 398	0.32 297	0.30 398	0.66 430	0.29 356	0.88 441	0.72 457	0.44 246	0.48 275	0.66 412	0.57 463	1.84 512	0.45 362	0.46 577	0.20 496	0.17 475	0.19 458	0.59 573	0.24 440

stereogan	0.69 477	0.51 334	2.44 480	0.39 436	0.39 488	1.01 553	0.41 457	0.94 491	0.92 549	0.73 508	0.85 518	1.15 572	0.69 509	1.57 461	0.53 400	0.19 495	0.18 472	0.20 510	0.16 406	0.36 505	0.24 440

NCCL2	0.65 455	0.94 501	1.96 380	0.43 469	0.30 398	0.71 463	0.68 555	0.84 406	0.65 393	0.70 497	0.60 396	0.86 514	0.54 448	1.56 457	0.57 419	0.20 505	0.16 441	0.67 590	0.25 496	0.22 358	0.24 440

ISRNet	0.47 299	0.44 299	1.55 207	0.37 410	0.31 417	0.49 187	0.19 113	0.75 319	0.66 408	0.63 459	0.71 481	0.67 421	0.39 335	0.58 293	0.44 357	0.23 528	0.16 441	0.21 518	0.20 468	0.21 341	0.25 449

rrr	0.46 284	0.34 224	3.08 571	0.27 165	0.16 124	0.45 146	0.28 332	1.09 572	0.51 240	0.24 118	0.21 73	0.26 158	0.25 191	0.64 316	0.52 396	0.09 107	0.07 52	0.10 188	0.29 516	0.16 241	0.25 449

AEACV	0.33 145	0.24 107	1.44 183	0.28 190	0.35 460	0.47 172	0.21 153	0.43 87	0.28 25	0.26 152	0.25 113	0.22 108	0.38 321	0.30 92	0.18 25	0.09 107	0.35 562	0.09 134	0.36 558	0.23 371	0.25 449

iRaft-Stereo_20w	0.58 408	0.39 264	1.96 380	0.45 490	0.32 425	0.92 543	0.57 529	1.14 578	0.56 298	0.81 531	0.40 224	0.55 348	0.69 509	0.65 327	1.04 509	0.09 107	0.16 441	0.09 134	0.36 558	0.17 263	0.25 449

FINET	0.65 455	0.95 508	3.06 570	0.35 368	0.40 497	0.58 309	0.48 501	0.92 474	1.10 572	0.57 389	0.68 458	0.47 311	0.44 390	1.15 409	0.60 428	0.23 528	0.21 505	0.17 475	0.15 386	0.26 419	0.25 449

FAT-Stereo	0.70 481	0.54 345	2.88 550	0.36 387	0.29 385	0.62 379	0.54 517	0.97 518	0.87 535	0.76 516	0.92 530	0.94 536	0.80 532	1.84 512	0.57 419	0.18 480	0.19 485	0.17 475	0.16 406	0.22 358	0.25 449

SuperB	1.15 567	1.14 554	5.43 619	0.36 387	0.26 349	0.81 515	0.89 579	0.88 441	1.17 578	0.67 482	0.68 458	0.63 391	1.39 588	1.74 488	3.37 609	0.15 431	0.12 352	0.17 475	0.16 406	2.80 627	0.25 449

DeepPrunerF	0.86 537	0.86 477	2.91 557	0.45 490	0.50 535	0.64 409	0.48 501	1.14 578	2.64 619	0.63 459	0.61 403	0.65 405	0.62 490	2.21 555	1.31 541	0.23 528	0.19 485	0.30 555	0.28 512	0.36 505	0.25 449

ADCP+	0.94 548	1.12 549	3.14 578	0.34 351	0.39 488	1.06 559	0.79 570	0.89 447	0.80 516	0.66 478	0.67 450	0.85 508	1.55 595	0.93 380	4.55 621	0.13 369	0.11 326	0.16 456	0.15 386	0.26 419	0.25 449

NVstereo2D	0.58 408	0.40 269	2.03 396	0.35 368	0.35 460	0.69 454	0.39 448	0.91 465	0.80 516	0.47 267	0.53 330	0.67 421	0.46 409	1.99 536	0.48 378	0.19 495	0.11 326	0.17 475	0.13 333	0.25 399	0.25 449

MIM_Stereo	0.41 220	0.60 365	1.88 334	0.31 268	0.21 254	0.50 195	0.19 113	0.64 252	0.44 170	0.43 240	0.53 330	0.43 270	0.27 225	0.51 267	0.28 215	0.08 49	0.14 397	0.11 254	0.10 196	0.26 419	0.26 459

TestStereo1	0.49 323	0.81 460	1.85 319	0.39 436	0.57 554	0.56 273	0.34 413	0.75 319	0.69 428	0.44 246	0.63 420	0.35 218	0.42 372	0.64 316	0.29 230	0.10 212	0.08 152	0.12 312	0.10 196	0.33 477	0.26 459

SA-5K	0.49 323	0.81 460	1.85 319	0.39 436	0.57 554	0.56 273	0.34 413	0.75 319	0.69 428	0.44 246	0.63 420	0.35 218	0.42 372	0.64 316	0.29 230	0.10 212	0.08 152	0.12 312	0.10 196	0.33 477	0.26 459

test-1	0.44 256	0.48 322	1.69 230	0.30 241	0.27 363	0.50 195	0.28 332	0.80 378	0.43 166	0.40 221	0.54 342	0.41 252	0.24 175	0.31 99	1.16 525	0.09 107	0.20 496	0.10 188	0.17 425	0.11 119	0.26 459

test_xeample3	0.46 284	0.34 224	2.99 565	0.37 410	0.16 124	0.49 187	0.33 408	1.06 567	0.44 170	0.25 138	0.23 96	0.24 131	0.25 191	0.49 258	0.56 415	0.09 107	0.07 52	0.10 188	0.40 567	0.17 263	0.26 459

edge stereo	0.81 531	0.73 428	3.30 590	0.37 410	1.21 608	0.62 379	0.39 448	0.93 482	0.79 513	0.80 525	0.88 525	1.14 571	0.71 513	2.18 553	0.71 456	0.21 512	0.20 496	0.26 543	0.18 438	0.38 520	0.26 459

MeshStereo	1.21 572	1.15 558	3.01 567	0.34 351	0.28 377	1.10 567	0.69 557	1.35 591	1.01 560	2.71 619	2.41 603	2.96 609	1.45 591	2.80 600	1.40 549	0.22 525	0.22 511	0.22 521	0.19 458	0.50 563	0.26 459
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
TCMNet	0.66 460	0.85 474	2.55 509	0.50 514	0.52 542	0.72 469	0.39 448	0.87 432	0.72 457	0.58 407	0.68 458	0.63 391	0.46 409	1.70 481	0.63 435	0.18 480	0.18 472	0.23 528	0.18 438	0.38 520	0.27 466

anonymousdsp2	0.34 153	0.24 107	1.16 130	0.28 190	0.15 93	0.57 291	0.23 214	0.79 374	0.47 213	0.38 213	0.37 201	0.40 246	0.25 191	0.47 240	0.21 94	0.09 107	0.07 52	0.10 188	0.13 333	0.19 311	0.27 466

Anonymous_2	0.74 505	0.32 202	1.65 221	0.33 320	0.30 398	0.67 436	0.32 400	0.69 276	0.46 195	0.48 285	0.41 228	0.84 504	0.58 469	0.51 267	0.40 334	0.32 562	0.38 570	1.43 619	3.69 635	0.80 590	0.27 466

RGC	0.71 490	0.97 519	2.18 429	0.44 476	0.44 514	0.73 476	0.40 451	0.94 491	0.71 447	0.71 501	1.04 553	1.01 549	0.71 513	1.74 488	0.70 453	0.23 528	0.18 472	0.28 547	0.26 504	0.29 440	0.27 466

RYNet	0.70 481	0.56 356	2.25 444	0.35 368	0.41 504	0.86 529	0.43 468	0.94 491	0.82 523	0.62 450	0.53 330	0.91 526	0.60 476	2.70 594	1.00 500	0.14 412	0.11 326	0.16 456	0.14 361	0.25 399	0.27 466

PSMNet_ROB	0.66 460	1.01 533	2.33 457	0.38 426	0.31 417	0.72 469	0.55 520	0.86 423	0.69 428	0.54 349	0.60 396	0.75 469	0.47 417	2.00 537	0.82 478	0.17 468	0.13 376	0.19 501	0.19 458	0.24 386	0.27 466

GASNet	0.73 502	1.47 588	3.04 568	0.47 500	0.33 438	0.57 291	0.34 413	0.91 465	0.75 489	0.58 407	0.58 378	0.74 463	0.55 453	2.03 538	0.65 442	0.21 512	0.15 423	0.19 501	0.17 425	0.51 565	0.28 472

WZ-Net	0.92 546	1.31 577	3.76 600	0.41 454	0.36 468	0.86 529	0.71 561	1.00 542	1.06 567	0.82 536	0.92 530	1.06 560	1.05 565	2.16 552	1.61 558	0.19 495	0.13 376	0.15 437	0.16 406	0.32 468	0.28 472

test-3	0.43 246	0.20 34	1.70 234	0.34 351	0.32 425	0.45 146	0.23 214	0.71 287	0.46 195	0.51 317	0.29 138	0.45 290	0.21 136	0.59 299	0.98 494	0.08 49	0.07 52	0.10 188	0.35 549	0.29 440	0.28 472

test_3	0.44 256	0.20 34	1.70 234	0.36 387	0.32 425	0.47 172	0.30 364	0.73 304	0.49 222	0.50 304	0.30 151	0.45 290	0.22 146	0.59 299	0.98 494	0.08 49	0.10 276	0.11 254	0.35 549	0.29 440	0.28 472

FADNet-RVC	0.61 430	1.26 573	2.12 414	0.33 320	0.26 349	0.59 326	0.29 356	0.86 423	0.62 360	0.45 257	0.50 300	0.62 388	0.46 409	1.73 486	0.55 407	0.17 468	0.20 496	0.17 475	0.18 438	0.59 573	0.28 472

CBMV_ROB	0.76 511	0.42 283	2.68 524	0.33 320	0.22 281	0.74 480	0.47 497	0.96 509	0.76 498	1.04 564	0.96 538	0.88 520	0.93 552	2.06 542	1.19 530	0.22 525	0.24 522	0.27 544	0.25 496	0.25 399	0.28 472

zh-sn7	0.89 542	1.73 605	3.09 573	0.39 436	0.30 398	0.82 518	0.63 546	0.96 509	0.87 535	0.79 524	1.12 558	0.84 504	0.87 544	2.42 572	1.63 559	0.16 452	0.17 461	0.16 456	0.16 406	0.34 488	0.29 478

SCV	0.35 164	0.59 363	1.37 169	0.34 351	0.22 281	0.28 10	0.23 214	0.72 292	0.35 71	0.19 61	0.30 151	0.24 131	0.20 125	0.64 316	0.19 45	0.11 281	0.08 152	0.09 134	0.29 516	0.34 488	0.29 478

anonymousdsp	0.34 153	0.53 340	1.47 191	0.25 117	0.16 124	0.56 273	0.23 214	0.49 145	0.40 134	0.25 138	0.24 106	0.22 108	0.24 175	0.55 285	0.19 45	0.09 107	0.11 326	0.10 188	0.18 438	0.24 386	0.29 478

Selective-IGEV	0.29 112	0.23 94	1.28 152	0.27 165	0.30 398	0.35 56	0.20 132	0.56 204	0.38 105	0.21 77	0.30 151	0.22 108	0.18 91	0.37 162	0.18 25	0.07 29	0.06 23	0.08 75	0.15 386	0.16 241	0.29 478

IGEV-Stereo	0.34 153	0.54 345	1.47 191	0.25 117	0.16 124	0.56 273	0.23 214	0.49 145	0.40 134	0.25 138	0.24 106	0.22 108	0.24 175	0.54 281	0.19 45	0.09 107	0.10 276	0.10 188	0.18 438	0.24 386	0.29 478
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_1	0.43 246	0.20 34	1.70 234	0.34 351	0.32 425	0.45 146	0.23 214	0.71 287	0.46 195	0.50 304	0.29 138	0.45 290	0.21 136	0.59 299	0.98 494	0.08 49	0.07 52	0.10 188	0.35 549	0.29 440	0.29 478

RAFT + AFF	0.64 446	1.20 565	1.95 371	0.34 351	0.33 438	0.67 436	0.52 509	0.99 534	0.74 476	0.53 336	0.58 378	0.57 366	0.80 532	1.76 491	0.51 393	0.12 339	0.27 544	0.15 437	0.14 361	0.43 546	0.29 478

psmorigin	1.36 583	0.60 365	13.80 636	0.37 410	0.29 385	0.62 379	0.33 408	0.77 343	0.61 342	0.96 557	0.88 525	1.17 575	0.73 519	4.00 619	0.86 482	0.19 495	0.22 511	0.17 475	0.18 438	0.24 386	0.29 478

ADCMid	0.96 552	1.32 580	2.74 536	0.38 426	0.35 460	0.99 549	0.58 531	0.94 491	0.86 532	1.23 581	1.01 546	1.01 549	1.00 560	1.05 394	3.97 614	0.21 512	0.19 485	0.42 575	0.32 539	0.40 535	0.29 478

DANet	0.80 523	0.65 397	2.21 433	1.19 601	0.48 533	0.74 480	1.25 603	0.89 447	1.53 598	0.89 546	0.71 481	0.96 539	0.56 457	1.83 507	0.96 491	0.18 480	0.16 441	0.19 501	0.16 406	0.26 419	0.29 478
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PSMNet-RUCA	0.58 408	0.82 464	1.89 341	0.59 554	0.56 551	0.64 409	0.36 428	0.84 406	0.69 428	0.51 317	0.68 458	0.53 338	0.43 382	0.56 288	0.43 351	0.34 566	0.18 472	0.44 578	0.29 516	0.48 558	0.30 488

4D-IteraStereo	0.44 256	0.96 511	2.63 517	0.27 165	0.30 398	0.45 146	0.25 267	0.52 173	0.50 232	0.40 221	0.31 165	0.40 246	0.19 114	0.35 138	0.32 273	0.09 107	0.06 23	0.12 312	0.11 259	0.19 311	0.30 488

ssnet_v2	0.55 388	0.60 365	1.86 327	0.32 297	0.22 281	0.72 469	0.44 479	0.94 491	0.74 476	0.63 459	0.54 342	0.81 492	0.47 417	0.77 362	0.70 453	0.16 452	0.14 397	0.14 407	0.14 361	0.30 451	0.30 488

ccnet	0.71 490	0.41 276	1.59 212	0.40 447	0.45 523	1.06 559	0.55 520	0.98 522	0.71 447	0.88 544	0.97 540	0.82 497	0.88 548	1.68 478	0.94 488	0.32 562	0.26 537	0.32 560	0.27 509	0.34 488	0.30 488

aanetorigin	0.77 515	0.80 455	2.59 512	0.43 469	0.44 514	0.58 309	1.01 590	0.57 209	0.68 419	1.53 598	1.23 564	0.81 492	1.08 568	1.07 395	1.07 511	0.18 480	0.15 423	0.17 475	0.21 474	0.54 570	0.30 488

RTSC	0.72 493	1.00 529	2.22 437	0.40 447	0.29 385	0.82 518	0.31 377	0.96 509	1.10 572	0.92 551	0.81 505	0.78 480	0.58 469	1.23 416	1.55 556	0.18 480	0.17 461	0.14 407	0.17 425	0.43 546	0.30 488

CSAN	1.25 576	1.12 549	3.04 568	0.51 519	0.37 479	1.06 559	1.15 599	1.22 583	1.08 569	1.17 577	1.91 590	1.04 556	1.31 580	5.96 628	2.43 591	0.26 545	0.22 511	0.24 535	0.24 489	0.31 459	0.30 488

MSMD_ROB	1.34 581	0.96 511	2.38 467	0.39 436	0.32 425	1.96 602	0.62 544	0.91 465	1.43 593	2.94 623	2.60 607	4.77 624	1.95 605	2.43 575	1.33 543	0.29 556	0.26 537	0.32 560	0.32 539	0.30 451	0.30 488

Select-FE	0.65 455	0.67 405	2.76 538	0.49 510	0.55 548	0.79 507	0.16 78	0.90 453	0.53 267	0.84 539	0.55 352	0.91 526	0.75 525	0.57 289	1.16 525	0.11 281	0.18 472	0.11 254	0.49 579	0.14 184	0.31 496

AIO-Stereo	0.30 122	0.27 135	1.25 147	0.27 165	0.24 314	0.37 69	0.20 132	0.52 173	0.36 91	0.21 77	0.30 151	0.23 117	0.14 14	0.31 99	0.20 72	0.08 49	0.07 52	0.09 134	0.38 561	0.19 311	0.31 496

LoS_RVC	0.29 112	0.33 211	1.19 135	0.25 117	0.34 447	0.43 132	0.22 179	0.42 78	0.32 50	0.22 88	0.33 180	0.23 117	0.24 175	0.31 99	0.21 94	0.07 29	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.10 97	0.31 496

G-Net	0.99 553	0.64 390	2.76 538	0.57 547	0.67 572	2.03 606	0.72 564	0.76 332	0.67 417	1.14 571	2.56 606	1.30 582	1.02 562	1.48 449	1.74 565	0.25 541	0.24 522	0.24 535	0.26 504	0.37 513	0.31 496

SHD	0.72 493	0.77 443	2.36 465	0.45 490	0.40 497	0.71 463	0.32 400	1.02 554	1.25 583	1.07 565	0.84 514	0.90 524	0.73 519	1.09 397	0.98 494	0.21 512	0.18 472	0.20 510	0.21 474	0.32 468	0.31 496

GANetREF_RVC	0.75 508	1.15 558	2.46 483	0.47 500	0.26 349	0.83 521	0.61 539	0.97 518	0.89 543	0.62 450	0.61 403	0.72 453	0.59 472	2.42 572	0.55 407	0.32 562	0.25 535	0.36 566	0.24 489	0.39 530	0.31 496
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
VIP-Stereo	0.28 102	0.56 356	1.05 114	0.23 80	0.19 225	0.52 224	0.17 88	0.44 96	0.39 118	0.18 54	0.25 113	0.24 131	0.15 28	0.33 119	0.19 45	0.08 49	0.07 52	0.08 75	0.06 26	0.14 184	0.32 502

TRStereo	0.53 370	0.76 434	2.38 467	0.42 465	0.29 385	0.69 454	0.23 214	1.81 608	0.55 287	0.36 201	0.32 171	0.47 311	0.40 343	0.46 229	0.25 185	0.12 339	0.11 326	0.11 254	0.41 570	0.13 160	0.32 502

EDNetEfficient	1.27 577	0.70 415	4.05 608	0.64 562	0.98 593	0.94 544	1.40 611	0.85 413	1.75 605	2.34 614	1.33 573	1.05 558	2.21 609	1.58 465	4.15 617	0.15 431	0.19 485	0.14 407	0.27 509	0.38 520	0.32 502

RTS	1.21 572	1.31 577	6.39 622	0.52 523	0.51 540	1.61 588	0.79 570	1.03 561	1.37 591	1.13 569	1.30 570	1.10 566	0.85 540	2.65 590	2.08 578	0.21 512	0.24 522	0.18 495	0.18 438	0.43 546	0.32 502

RTSA	1.21 572	1.31 577	6.39 622	0.52 523	0.51 540	1.61 588	0.79 570	1.03 561	1.37 591	1.13 569	1.30 570	1.10 566	0.85 540	2.65 590	2.08 578	0.21 512	0.24 522	0.18 495	0.18 438	0.43 546	0.32 502

SANet	1.20 571	1.21 566	3.33 593	0.38 426	0.27 363	1.73 596	0.85 576	1.10 573	2.49 618	1.16 572	1.83 588	1.72 594	1.50 594	2.37 563	2.84 598	0.18 480	0.16 441	0.16 456	0.15 386	0.32 468	0.32 502

PDISCO_ROB	0.75 508	1.06 542	2.11 411	0.64 562	0.59 558	1.13 570	0.43 468	1.14 578	1.05 564	0.64 469	0.71 481	0.96 539	0.61 485	1.21 412	0.76 467	0.37 570	0.18 472	0.27 544	0.24 489	0.56 572	0.32 502

SGM-Forest	1.04 560	0.42 283	3.59 599	0.41 454	0.32 425	1.05 558	1.32 606	0.94 491	0.83 526	1.16 572	2.23 600	1.03 553	1.39 588	2.49 580	2.35 589	0.21 512	0.21 505	0.20 510	0.19 458	0.23 371	0.32 502
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSM-AAD	0.63 442	0.22 74	1.77 269	0.37 410	0.23 301	0.86 529	1.17 600	0.59 223	0.60 325	0.64 469	0.71 481	0.68 428	2.93 615	0.65 327	0.31 262	0.09 107	0.07 52	0.17 475	0.15 386	0.13 160	0.33 510

XQC	0.73 502	0.98 523	2.39 469	0.46 495	0.35 460	0.81 515	0.46 489	1.00 542	1.00 558	0.80 525	0.69 467	0.88 520	0.74 524	1.32 423	1.20 531	0.24 536	0.16 441	0.23 528	0.20 468	0.41 538	0.33 510

AnyNet_C32	1.00 556	1.33 582	2.53 498	0.49 510	0.54 545	1.15 572	1.14 598	0.91 465	0.89 543	1.11 568	0.95 537	0.87 516	0.93 552	1.50 450	4.07 616	0.21 512	0.20 496	0.25 540	0.24 489	0.38 520	0.33 510

CBMV	0.71 490	0.76 434	2.64 519	0.33 320	0.20 240	0.78 503	0.79 570	0.98 522	0.78 508	0.85 543	0.71 481	0.86 514	1.10 570	1.46 441	0.62 433	0.18 480	0.20 496	0.21 518	0.19 458	0.25 399	0.33 510
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MyStereo8	0.54 376	0.80 455	2.76 538	0.32 297	0.33 438	0.71 463	0.20 132	0.87 432	0.57 302	0.51 317	0.59 381	0.50 327	0.33 283	0.68 334	0.55 407	0.10 212	0.29 548	0.10 188	0.13 333	0.21 341	0.34 514

RALCasStereoNet	0.45 274	0.88 484	1.85 319	0.30 241	0.26 349	0.49 187	0.26 289	0.58 215	0.51 240	0.36 201	0.48 275	0.36 222	0.28 240	0.55 285	0.34 291	0.10 212	0.53 591	0.09 134	0.08 129	0.25 399	0.34 514

EGLCR-Stereo	0.29 112	0.27 135	0.97 108	0.30 241	0.19 225	0.56 273	0.17 88	0.68 273	0.36 91	0.30 173	0.18 53	0.27 170	0.17 67	0.38 170	0.19 45	0.09 107	0.07 52	0.10 188	0.08 129	0.10 97	0.35 516

Wz-Net-TNSev	0.91 544	1.73 605	3.08 571	0.36 387	0.31 417	1.00 552	0.71 561	1.06 567	0.97 554	0.71 501	0.72 486	1.09 564	0.87 544	2.42 572	1.59 557	0.20 505	0.20 496	0.16 456	0.20 468	0.44 554	0.35 516

sAnonymous2	0.38 192	0.62 375	2.15 422	0.31 268	0.24 314	0.34 49	0.27 314	0.53 182	0.46 195	0.24 118	0.29 138	0.23 117	0.28 240	0.28 65	0.22 123	0.12 339	0.09 226	0.11 254	0.13 333	0.38 520	0.35 516

CroCo_RVC	0.38 192	0.62 375	2.15 422	0.31 268	0.24 314	0.34 49	0.27 314	0.53 182	0.46 195	0.24 118	0.29 138	0.23 117	0.28 240	0.28 65	0.22 123	0.12 339	0.09 226	0.11 254	0.13 333	0.38 520	0.35 516

111	0.48 305	1.09 546	1.95 371	0.24 98	0.13 35	0.59 326	0.26 289	0.83 395	0.78 508	0.48 285	0.52 319	0.56 360	0.38 321	0.49 258	0.38 315	0.09 107	0.07 52	0.09 134	0.07 99	0.23 371	0.35 516

S-Stereo	0.80 523	0.69 412	3.89 603	0.39 436	0.37 479	0.69 454	0.70 560	0.94 491	0.98 557	0.62 450	0.91 528	0.83 499	0.60 476	2.37 563	0.66 443	0.18 480	0.21 505	0.17 475	0.18 438	0.30 451	0.35 516

SAMSARA	0.91 544	0.97 519	2.22 437	0.80 577	0.58 556	1.32 576	1.31 605	1.01 551	0.94 550	1.36 588	0.87 522	1.38 584	0.90 550	1.72 485	1.02 506	0.24 536	0.30 552	0.22 521	0.25 496	0.36 505	0.35 516

MDST_ROB	1.17 570	0.42 283	3.87 602	0.54 534	0.44 514	4.11 625	0.58 531	1.31 590	0.84 529	2.12 605	1.12 558	0.98 543	0.71 513	4.24 622	0.99 499	0.16 452	0.14 397	0.19 501	0.17 425	0.18 290	0.35 516

tg	0.37 182	0.55 354	1.35 165	0.28 190	0.16 124	0.57 291	0.18 104	0.57 209	0.49 222	0.37 205	0.44 245	0.38 232	0.24 175	0.46 229	0.24 172	0.09 107	0.08 152	0.11 254	0.11 259	0.43 546	0.36 524

ffm	0.47 299	0.23 94	2.01 389	0.30 241	0.21 254	0.57 291	0.26 289	0.74 308	0.88 539	0.53 336	0.63 420	0.66 412	0.39 335	0.63 314	0.19 45	0.10 212	0.24 522	0.15 437	0.13 333	0.25 399	0.36 524

ff1	0.73 502	0.23 94	2.01 389	0.30 241	0.21 254	0.57 291	0.26 289	0.74 308	0.88 539	0.53 336	0.63 420	0.66 412	0.39 335	2.52 582	3.43 611	0.10 212	0.24 522	0.15 437	0.13 333	0.25 399	0.36 524

tt1	0.44 256	0.64 390	1.83 314	0.35 368	0.14 64	0.76 490	0.25 267	0.74 308	0.88 539	0.31 178	0.37 201	0.25 144	0.35 293	0.63 314	0.19 45	0.10 212	0.24 522	0.11 254	0.09 160	0.25 399	0.36 524

SDNR	1.22 575	0.80 455	2.71 528	0.33 320	1.48 616	1.98 605	0.23 214	1.93 612	2.44 616	0.89 546	2.52 604	1.36 583	0.51 438	3.65 616	1.93 570	0.30 559	0.31 554	0.22 521	0.16 406	0.33 477	0.36 524

PA-Net	0.84 535	1.00 529	3.49 596	0.63 561	0.40 497	0.70 461	0.52 509	0.86 423	0.84 529	0.52 326	0.59 381	0.70 445	0.54 448	2.35 562	2.23 585	0.17 468	0.27 544	0.19 501	0.28 512	0.22 358	0.36 524
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NaN_ROB	1.14 565	0.94 501	2.96 560	0.53 529	0.56 551	1.13 570	0.99 585	0.98 522	1.00 558	1.09 567	0.87 522	0.77 476	1.06 567	5.90 627	2.72 595	0.16 452	0.23 519	0.16 456	0.24 489	0.22 358	0.36 524

CAS	0.35 164	0.25 112	1.30 156	0.79 576	0.34 447	0.51 205	0.23 214	0.46 116	0.39 118	0.22 88	0.31 165	0.20 95	0.17 67	0.28 65	0.23 148	0.73 593	0.06 23	0.07 1	0.05 1	0.09 78	0.37 531

iRaftStereo_RVC	0.37 182	0.53 340	1.41 176	0.28 190	0.15 93	0.52 224	0.20 132	0.54 193	0.46 195	0.37 205	0.43 234	0.41 252	0.23 163	0.36 151	0.26 195	0.09 107	0.15 423	0.12 312	0.11 259	0.41 538	0.37 531

ADCPNet	0.99 553	0.99 527	3.93 606	0.37 410	0.68 574	1.36 578	0.62 544	0.87 432	0.76 498	0.78 522	0.81 505	1.08 562	1.18 574	1.14 407	2.49 592	0.21 512	0.69 606	0.21 518	0.95 614	0.29 440	0.37 531

PAM_32	0.70 481	0.35 233	2.73 535	0.54 534	0.61 567	1.07 564	0.43 468	0.84 406	0.49 222	0.90 548	0.91 528	1.23 576	0.77 530	0.65 327	1.10 515	0.10 212	0.19 485	0.10 188	0.49 579	0.15 204	0.38 534

PAM	0.70 481	0.35 233	2.72 530	0.56 543	0.62 569	1.08 566	0.53 513	0.85 413	0.44 170	0.93 553	0.92 530	1.24 577	0.68 507	0.64 316	1.01 504	0.10 212	0.19 485	0.10 188	0.48 577	0.14 184	0.38 534

FC-DCNN v2	1.54 594	0.58 361	2.80 545	0.44 476	0.39 488	2.05 607	0.66 549	1.90 611	1.84 610	2.79 621	2.97 616	4.41 622	3.07 618	2.65 590	2.30 588	0.29 556	0.26 537	0.31 556	0.30 526	0.32 468	0.38 534

test_5	0.51 351	0.87 480	1.99 386	0.37 410	0.65 571	0.58 309	0.35 421	0.78 358	0.62 360	0.48 285	0.55 352	0.45 290	0.40 343	0.72 349	0.30 250	0.09 107	0.07 52	0.12 312	0.12 299	0.33 477	0.38 534

FCDSN-DC	1.29 578	0.54 345	2.50 495	0.47 500	0.41 504	1.12 568	0.60 535	1.10 573	1.27 585	2.23 611	2.87 612	3.67 615	3.12 620	2.39 569	1.69 562	0.30 559	0.26 537	0.31 556	0.30 526	0.35 499	0.38 534
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCS	1.05 561	1.36 585	2.98 564	0.42 465	0.36 468	0.96 546	0.81 574	1.06 567	1.12 575	1.25 582	0.97 540	1.08 562	0.90 550	1.25 420	4.86 623	0.21 512	0.21 505	0.22 521	0.23 487	0.36 505	0.38 534

LCNet	0.54 376	0.37 245	1.78 274	0.92 586	0.22 281	0.96 546	0.30 364	0.59 223	0.58 313	0.51 317	0.55 352	0.41 252	0.76 527	0.84 372	0.26 195	0.09 107	0.06 23	0.12 312	0.18 438	0.98 596	0.39 540

FC-DCNN	1.49 592	0.59 363	2.88 550	0.44 476	0.39 488	1.97 604	0.66 549	1.67 605	1.70 603	2.72 620	2.89 613	4.22 618	2.97 617	2.55 585	2.19 583	0.29 556	0.26 537	0.31 556	0.30 526	0.32 468	0.39 540

PASM	0.72 493	0.68 408	1.91 352	0.47 500	0.44 514	0.60 338	0.51 506	0.76 332	0.80 516	0.77 520	0.67 450	0.87 516	0.61 485	2.40 570	0.67 446	0.32 562	0.35 562	0.36 566	0.41 570	0.45 555	0.39 540

NOSS_ROB	0.64 446	0.65 397	1.62 219	0.46 495	0.25 332	0.67 436	0.30 364	0.93 482	0.77 503	0.59 421	0.57 372	0.77 476	0.38 321	2.78 598	0.44 357	0.23 528	0.24 522	0.28 547	0.26 504	0.27 429	0.39 540

cc1	0.47 299	0.64 390	2.07 400	0.35 368	0.14 64	0.76 490	0.25 267	0.74 308	1.01 560	0.31 178	0.38 211	0.24 131	0.38 321	0.69 340	0.19 45	0.10 212	0.24 522	0.11 254	0.09 160	0.25 399	0.40 544

FTStereo	0.76 511	0.18 12	2.35 462	0.71 569	0.21 254	0.73 476	1.79 617	0.57 209	0.53 267	1.07 565	1.63 584	1.29 579	2.13 607	0.75 354	0.29 230	0.19 495	0.08 152	0.12 312	0.11 259	0.11 119	0.40 544

raft+_RVC	0.44 256	0.67 405	1.85 319	0.34 351	0.71 577	0.51 205	0.25 267	0.64 252	0.51 240	0.35 196	0.45 249	0.32 202	0.28 240	0.43 196	0.32 273	0.09 107	0.19 485	0.10 188	0.09 160	0.20 327	0.40 544

AnyNet_C01	1.14 565	1.49 589	4.23 611	0.54 534	0.53 543	1.51 585	1.37 608	1.04 565	1.07 568	1.17 577	1.33 573	1.15 572	1.08 568	1.61 471	2.74 596	0.25 541	0.22 511	0.28 547	0.24 489	0.48 558	0.40 544

DPSNet	0.86 537	0.60 365	2.34 459	0.58 549	0.36 468	1.07 564	0.75 566	1.30 589	1.05 564	0.70 497	0.68 458	0.94 536	1.29 577	2.08 545	1.82 568	0.26 545	0.23 519	0.16 456	0.17 425	0.48 558	0.40 544

RAFT+CT+SA	0.50 334	0.86 477	1.82 308	0.37 410	0.75 579	0.54 241	0.34 413	0.77 343	0.63 372	0.38 213	0.55 352	0.34 214	0.29 254	0.68 334	0.27 205	0.09 107	0.07 52	0.11 254	0.51 583	0.29 440	0.41 549

LL-Strereo	0.72 493	1.29 575	2.49 491	0.36 387	0.45 523	0.55 256	0.32 400	0.93 482	0.71 447	0.67 482	0.58 378	0.85 508	0.79 531	2.67 593	0.46 363	0.10 212	0.18 472	0.14 407	0.12 299	0.40 535	0.42 550

Prome-Stereo	0.49 323	0.30 182	1.76 260	0.60 558	0.23 301	0.63 396	0.42 461	0.62 241	0.60 325	0.59 421	1.03 550	0.43 270	0.72 516	0.60 305	0.33 284	0.09 107	0.07 52	0.10 188	0.09 160	0.11 119	0.43 551

WCMA_ROB	1.12 563	0.83 468	2.66 522	0.58 549	0.34 447	1.17 574	0.71 561	0.93 482	0.94 550	1.74 601	2.63 609	3.09 611	1.71 601	1.70 481	1.84 569	0.26 545	0.21 505	0.20 510	0.21 474	0.28 435	0.43 551

GMM-Stereo	0.50 334	0.23 94	2.41 472	0.54 534	0.24 314	0.77 498	0.46 489	0.59 223	0.57 302	0.58 407	0.73 488	0.47 311	0.43 382	0.68 334	0.27 205	0.10 212	0.06 23	0.13 371	0.13 333	0.14 184	0.44 553

IGEV++	0.34 153	0.43 288	1.32 159	0.31 268	0.14 64	0.32 33	0.21 153	0.70 284	0.34 65	0.22 88	0.28 132	0.22 108	0.27 225	0.35 138	0.27 205	0.09 107	0.39 577	0.08 75	0.15 386	0.25 399	0.45 554

EDNetEfficientorigin	8.18 632	0.98 523	145.96 656	0.51 519	0.89 588	0.72 469	0.48 501	0.85 413	1.56 600	2.12 605	1.49 579	1.29 579	1.31 580	1.83 507	2.13 582	0.13 369	0.12 352	0.17 475	0.18 438	0.39 530	0.45 554

UDG	0.77 515	1.23 568	2.15 422	0.67 567	0.59 558	0.78 503	0.38 443	0.90 453	0.70 437	0.61 439	0.69 467	1.01 549	0.67 504	1.02 390	0.73 463	0.45 575	0.34 561	0.87 596	0.51 583	0.67 580	0.46 556

mms	0.27 95	0.26 127	0.91 101	0.25 117	0.18 192	0.32 33	0.23 214	0.37 37	0.31 43	0.21 77	0.30 151	0.23 117	0.17 67	0.46 229	0.21 94	0.08 49	0.10 276	0.10 188	0.08 129	0.22 358	0.47 557

Consistency-Raft	0.88 540	0.93 499	3.23 588	0.99 592	0.64 570	0.77 498	0.55 520	0.98 522	0.97 554	0.61 439	1.03 550	0.65 405	1.05 565	0.79 367	1.38 546	0.44 573	0.46 583	0.51 582	0.58 595	0.65 578	0.47 557

ELAS_RVC	1.37 585	0.78 451	3.21 586	0.55 541	0.50 535	1.49 583	2.48 625	1.48 597	1.71 604	2.13 608	2.09 593	2.07 599	2.56 613	1.90 525	2.02 575	0.35 567	0.36 564	0.37 570	0.34 546	0.49 561	0.47 557
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.39 586	0.79 453	2.86 548	0.53 529	0.50 535	2.81 617	2.20 621	1.61 604	1.50 597	2.28 613	2.35 601	1.82 595	2.13 607	1.73 486	2.22 584	0.35 567	0.37 566	0.35 564	0.35 549	0.49 561	0.47 557
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IGEV-BASED-STEREO-	0.37 182	1.34 583	1.24 146	0.23 80	0.12 8	0.33 40	0.20 132	0.40 62	0.33 59	0.25 138	0.21 73	0.16 38	0.14 14	0.27 51	0.63 435	0.55 583	0.06 23	0.11 254	0.13 333	0.25 399	0.49 561

CES	0.30 122	0.27 135	1.09 119	0.23 80	0.50 535	0.40 98	0.20 132	0.46 116	0.44 170	0.22 88	0.28 132	0.26 158	0.19 114	0.33 119	0.21 94	0.09 107	0.07 52	0.08 75	0.05 1	0.15 204	0.49 561

PVD	0.90 543	0.85 474	2.15 422	0.53 529	0.50 535	0.99 549	0.56 525	1.15 581	1.64 601	1.41 594	1.41 578	1.11 568	1.13 573	1.35 426	1.31 541	0.26 545	0.28 547	0.28 547	0.26 504	0.37 513	0.49 561

test_for_model	0.64 446	1.60 594	1.82 308	1.23 603	1.02 599	0.53 233	0.23 214	0.75 319	0.50 232	0.57 389	0.29 138	0.25 144	0.20 125	0.26 36	0.22 123	0.76 596	0.31 554	0.08 75	0.07 99	1.68 617	0.50 564

DA	0.32 136	0.26 127	0.89 98	0.29 222	0.25 332	0.63 396	0.22 179	0.60 233	0.39 118	0.23 107	0.30 151	0.24 131	0.26 205	0.60 305	0.18 25	0.10 212	0.12 352	0.09 134	0.07 99	0.10 97	0.52 565

GGEV	0.32 136	0.26 127	0.89 98	0.29 222	0.25 332	0.63 396	0.22 179	0.60 233	0.39 118	0.23 107	0.30 151	0.24 131	0.26 205	0.60 305	0.18 25	0.10 212	0.12 352	0.09 134	0.07 99	0.10 97	0.52 565

GCST	0.72 493	1.10 547	2.15 422	1.11 598	0.59 558	0.62 379	0.19 113	0.75 319	0.53 267	0.56 378	0.63 420	0.47 311	0.31 271	1.11 401	0.33 284	0.75 595	0.45 581	0.84 595	0.64 601	0.69 581	0.54 567

KYRaft	0.48 305	0.29 169	1.75 254	0.33 320	0.21 254	0.75 486	0.44 479	0.58 215	0.57 302	0.64 469	0.93 534	0.53 338	0.72 516	0.60 305	0.24 172	0.10 212	0.07 52	0.12 312	0.14 361	0.12 130	0.54 567

CC-Net-ROB	0.85 536	1.15 558	2.13 416	0.88 583	0.38 485	0.88 537	0.44 479	1.06 567	0.79 513	0.58 407	0.69 467	0.65 405	0.50 436	2.74 597	0.51 393	0.93 600	0.39 577	0.87 596	0.29 516	0.54 570	0.54 567

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 515	1.04 539	2.06 398	0.94 588	0.35 460	0.89 538	0.40 451	0.85 413	0.63 372	0.55 367	0.63 420	0.75 469	0.38 321	2.38 566	0.48 378	1.10 609	0.31 554	0.36 566	0.21 474	0.53 569	0.55 570

DDUNet	0.77 515	1.12 549	1.88 334	0.76 573	0.69 575	0.84 523	0.43 468	0.85 413	0.65 393	0.67 482	0.75 494	0.91 526	0.52 443	1.03 392	0.57 419	0.54 581	0.37 566	0.95 602	0.52 585	0.71 583	0.57 571

MADNet+	1.36 583	1.93 618	5.95 620	0.81 580	0.59 558	1.57 587	1.09 594	1.39 595	1.22 581	0.84 539	1.01 546	1.25 578	1.12 572	3.19 609	2.36 590	0.45 575	0.47 586	0.38 572	0.34 546	0.59 573	0.57 571

SGM-ForestM	2.98 617	1.70 603	3.52 598	0.67 567	0.47 531	5.18 628	3.36 629	3.30 627	2.86 622	4.44 628	3.79 624	9.80 635	5.50 628	6.29 629	6.52 629	0.27 550	0.36 564	0.24 535	0.27 509	0.38 520	0.58 573

IGEV-Stereo+	0.29 112	0.29 169	0.86 94	0.25 117	0.34 447	0.30 17	0.14 35	0.32 11	0.53 267	0.18 54	0.12 8	0.18 79	0.19 114	0.49 258	0.17 21	0.09 107	0.08 152	0.08 75	0.20 468	0.46 556	0.59 574

SQANet	0.80 523	1.58 593	2.53 498	0.76 573	0.83 584	0.76 490	0.36 428	0.83 395	0.64 380	0.63 459	0.69 467	0.73 457	0.51 438	1.21 412	0.53 400	0.77 597	0.29 548	0.59 586	0.29 516	0.86 592	0.61 575

FADNet-RVC-Resample	0.67 465	1.16 563	3.16 580	0.37 410	0.29 385	0.62 379	0.38 443	0.86 423	0.63 372	0.51 317	0.50 300	0.57 366	0.45 394	1.57 461	0.49 383	0.24 536	0.32 560	0.23 528	0.19 458	0.27 429	0.62 576

FBW_ROB	0.83 533	0.77 443	1.77 269	0.44 476	0.30 398	0.87 533	0.46 489	1.10 573	0.91 546	0.81 531	0.75 494	1.01 549	0.61 485	3.66 617	1.23 535	0.26 545	0.23 519	0.36 566	0.25 496	0.27 429	0.62 576

NVStereoNet_ROB	1.16 569	0.95 508	2.54 504	0.58 549	0.55 548	0.78 503	0.63 546	1.00 542	1.08 569	1.03 562	4.07 625	1.48 588	1.22 575	2.88 603	1.27 539	0.50 578	0.46 583	0.54 583	0.62 598	0.50 563	0.63 578
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
anonymity	0.80 523	0.66 404	1.29 153	0.59 554	0.75 579	0.67 436	0.52 509	0.95 504	0.71 447	0.94 554	0.70 477	0.67 421	0.87 544	0.71 347	1.35 544	0.64 588	0.62 597	0.58 584	1.44 623	0.60 576	0.65 579

PWCK	1.49 592	1.90 615	3.22 587	1.09 596	0.54 545	1.71 594	1.73 616	1.49 598	1.53 598	1.44 596	1.80 587	1.82 595	1.30 579	3.34 612	1.76 566	1.07 608	0.56 593	0.97 604	0.58 595	1.38 613	0.65 579

WAO-7	1.48 591	1.63 595	2.49 491	0.93 587	0.75 579	1.72 595	1.10 595	1.84 610	1.96 613	1.43 595	2.54 605	1.97 597	1.61 598	3.06 606	2.08 578	0.69 591	0.66 599	0.94 601	0.74 605	0.80 590	0.69 581

GEAStereo	0.35 164	0.32 202	1.17 131	0.53 529	0.60 563	0.55 256	0.21 153	0.40 62	0.27 15	0.20 69	0.22 86	0.16 38	0.18 91	0.44 205	0.16 6	0.11 281	0.37 566	0.08 75	0.06 26	0.33 477	0.71 582

gasm-f	0.36 174	0.34 224	1.13 123	0.53 529	0.44 514	0.54 241	0.27 314	0.40 62	0.27 15	0.20 69	0.33 180	0.16 38	0.22 146	0.36 151	0.25 185	0.11 281	0.37 566	0.08 75	0.06 26	0.38 520	0.71 582

MFMNet_re	0.92 546	1.28 574	2.53 498	0.82 581	0.76 582	0.90 539	0.75 566	0.98 522	1.04 563	1.03 562	1.05 554	0.84 504	0.94 555	0.83 370	0.72 460	0.68 590	0.60 595	0.63 588	0.60 597	0.77 588	0.74 584

SGM_RVC	1.89 601	0.92 493	2.50 495	0.96 591	0.93 592	1.63 590	1.37 608	1.52 600	12.43 634	1.85 602	1.69 585	2.40 605	1.74 602	2.81 601	1.71 563	0.53 579	0.47 586	0.42 575	0.47 576	0.74 584	0.74 584
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Ntro	1.00 556	1.68 601	2.80 545	0.95 589	0.85 585	1.06 559	0.53 513	0.98 522	0.90 545	0.62 450	0.76 497	0.93 532	0.66 502	1.66 475	0.98 494	0.99 605	0.45 581	0.75 594	0.40 567	1.19 603	0.75 586

LE_ROB	4.43 625	1.35 584	9.38 627	2.79 626	3.93 626	2.43 615	3.46 630	2.68 619	11.19 633	11.66 638	4.73 628	5.26 626	10.46 635	4.50 624	9.49 634	0.82 598	0.69 606	1.34 616	0.98 615	0.75 586	0.76 587

SPS-STEREO	1.07 562	1.13 552	2.88 550	0.65 565	0.69 575	0.99 549	0.68 555	1.05 566	0.87 535	1.36 588	1.23 564	1.46 587	0.94 555	1.87 515	1.72 564	0.66 589	0.61 596	0.58 584	0.57 592	0.65 578	0.77 588
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	1.03 559	1.68 601	2.72 530	0.95 589	0.73 578	1.03 556	0.59 533	0.99 534	0.86 532	0.69 491	1.61 582	0.98 543	0.64 495	1.46 441	1.14 521	0.95 602	0.46 583	0.72 593	0.40 567	1.24 607	0.78 589

DispFullNet	1.67 597	2.10 621	5.22 616	1.53 610	8.90 629	0.86 529	0.31 377	0.96 509	0.96 553	1.37 591	1.01 546	1.13 569	1.98 606	1.51 451	0.91 485	0.54 581	0.31 554	1.18 609	0.63 600	1.13 601	0.80 590

ACVNet_1	1.33 580	1.91 616	4.03 607	1.09 596	0.88 587	1.19 575	0.66 549	1.24 586	1.17 578	0.94 554	0.96 538	3.09 611	1.04 564	2.37 563	1.11 518	1.04 606	0.48 589	1.03 607	0.48 577	1.12 600	0.83 591

GSStereo	0.36 174	0.32 202	1.17 131	0.34 351	0.60 563	0.55 256	0.21 153	0.62 241	0.41 144	0.22 88	0.22 86	0.17 63	0.18 91	0.44 205	0.16 6	0.10 212	0.16 441	0.08 75	0.11 259	0.33 477	0.84 592

GS-Stereo							0.21 153	0.62 241	0.41 144	0.22 88	0.22 86	0.17 63	0.18 91	0.44 205	0.16 6	0.10 212	0.16 441	0.08 75	0.11 259	0.33 477	0.84 592

AIO_rvc	0.41 220	0.64 390	1.29 153	0.58 549	0.39 488	0.37 69	0.24 247	0.50 151	0.43 166	0.28 164	0.23 96	0.25 144	0.16 47	0.99 386	0.19 45	0.10 212	0.16 441	0.08 75	0.11 259	0.25 399	0.85 594

ACVNet_2	1.42 589	1.81 608	3.23 588	1.08 595	0.92 591	1.32 576	0.85 576	1.49 598	1.69 602	1.19 580	1.73 586	2.13 600	1.03 563	2.50 581	1.40 549	0.91 599	0.53 591	1.00 605	0.55 586	2.11 622	0.85 594

ACVNet-4b	1.93 602	1.85 611	4.10 609	1.07 594	0.86 586	1.15 572	0.53 513	1.06 567	1.12 575	0.64 469	1.09 556	1.99 598	0.70 511	2.20 554	9.86 636	5.62 634	0.41 580	1.03 607	0.55 586	1.86 620	0.85 594

WAO-8	2.80 613	2.14 624	2.89 553	1.91 619	1.04 600	3.98 623	0.96 583	3.26 625	6.17 627	2.15 609	3.37 620	3.31 613	2.41 611	11.84 635	2.03 576	2.05 625	1.86 626	1.54 621	0.92 612	1.22 604	0.87 597

Venus	2.80 613	2.14 624	2.89 553	1.91 619	1.04 600	3.98 623	0.96 583	3.26 625	6.17 627	2.15 609	3.37 620	3.31 613	2.41 611	11.84 635	2.03 576	2.05 625	1.86 626	1.54 621	0.92 612	1.22 604	0.87 597

WAO-6	1.58 596	1.54 591	2.32 454	1.14 600	1.00 596	2.30 612	1.03 591	1.82 609	2.85 621	1.25 582	2.61 608	2.20 601	1.56 596	2.47 579	1.99 574	0.95 602	0.67 600	1.19 612	0.83 609	1.08 598	0.88 599

RainbowNet	1.15 567	1.78 607	2.72 530	1.12 599	0.91 590	1.06 559	0.76 568	1.16 582	1.13 577	0.75 513	0.97 540	1.09 564	0.80 532	1.60 468	1.21 533	1.17 611	1.26 622	1.01 606	0.57 592	1.13 601	0.88 599

JetBlue	1.78 598	1.63 595	3.92 604	0.73 570	1.21 608	4.38 626	3.35 628	1.59 602	1.20 580	1.26 585	1.52 581	2.37 604	1.88 604	3.23 610	3.00 599	0.53 579	0.47 586	0.48 581	0.49 579	1.29 609	0.97 601

FACV-RUCA	0.58 408	0.40 269	1.78 274	0.43 469	1.67 619	0.48 180	0.28 332	0.69 276	0.62 360	0.40 221	0.53 330	0.33 208	0.63 493	0.40 181	0.31 262	0.13 369	0.11 326	0.62 587	0.12 299	0.70 582	0.98 602

IMH-64-1	1.39 586	1.64 597	1.86 327	1.36 605	1.11 604	1.39 579	1.19 601	1.76 606	1.45 595	1.16 572	2.21 598	1.53 589	1.38 586	1.98 533	1.52 554	1.29 613	0.67 600	1.27 613	0.69 602	1.29 609	0.98 602

IMH-64	1.39 586	1.64 597	1.86 327	1.36 605	1.11 604	1.39 579	1.19 601	1.76 606	1.45 595	1.16 572	2.21 598	1.53 589	1.38 586	1.98 533	1.52 554	1.29 613	0.67 600	1.27 613	0.69 602	1.29 609	0.98 602

Dean	1.79 599	1.83 609	3.92 604	1.29 604	1.07 603	1.55 586	1.00 588	1.95 613	2.33 615	1.47 597	4.19 626	4.26 621	1.33 583	2.21 555	1.48 553	1.14 610	0.68 604	1.18 609	0.74 605	1.24 607	0.98 602

SGM+DAISY	1.83 600	1.43 586	3.81 601	0.87 582	1.01 597	2.38 614	2.53 626	1.36 592	1.75 605	2.92 622	3.22 619	2.65 607	2.93 615	2.22 558	3.10 603	0.72 592	0.69 606	0.63 588	0.62 598	0.77 588	0.98 602

MSAF-DinoV2	3.10 619	1.86 613	10.68 629	3.61 629	0.30 398	3.34 620	0.82 575	2.81 621	1.79 607	0.80 525	0.87 522	1.56 592	1.10 570	26.49 655	1.96 571	0.17 468	0.13 376	0.19 501	1.63 626	0.92 594	0.99 607

IMH	2.02 605	2.15 626	2.69 527	1.68 611	1.12 606	1.66 593	0.92 581	2.10 614	1.92 611	1.32 587	2.66 610	2.21 602	1.69 600	5.78 626	1.68 561	5.54 633	0.96 618	1.31 615	0.71 604	1.32 612	0.99 607

MonStereo1	1.98 604	1.01 533	1.78 274	1.19 601	1.04 600	3.58 621	0.61 539	1.53 601	1.93 612	1.39 592	3.37 620	2.23 603	10.80 636	2.84 602	1.25 537	1.04 606	0.38 570	0.96 603	0.57 592	1.10 599	1.00 609

GREAT-IGEV	0.37 182	0.28 159	1.48 194	0.25 117	0.38 485	0.46 165	0.18 104	0.33 14	0.34 65	0.15 6	0.29 138	0.15 32	0.17 67	0.36 151	0.23 148	0.07 29	0.76 611	0.07 1	0.26 504	0.21 341	1.03 610

MANE	2.90 616	1.14 554	2.96 560	1.03 593	1.01 597	5.01 627	2.45 624	5.36 631	6.88 631	3.58 626	4.76 629	5.99 628	4.99 625	4.23 621	4.61 622	0.56 584	0.67 600	0.44 578	0.78 607	0.51 565	1.03 610

LVE	1.96 603	2.17 627	3.14 578	1.68 611	1.80 621	1.63 590	1.03 591	2.34 616	2.81 620	1.25 582	2.89 613	4.24 620	1.29 577	2.79 599	1.44 551	2.85 629	0.91 617	1.18 609	1.46 624	1.23 606	1.10 612

TorneroNet-64	2.65 609	1.83 609	3.30 590	1.46 608	1.20 607	3.89 622	0.99 585	3.51 629	6.71 630	2.56 616	4.60 627	4.22 618	3.85 623	3.33 611	3.14 604	1.19 612	0.65 598	1.39 618	0.79 608	3.31 629	1.15 613

TorneroNet	5.50 627	1.92 617	3.16 580	1.47 609	1.25 610	14.07 636	1.06 593	4.90 630	20.99 650	10.17 634	16.48 642	11.88 639	6.93 630	3.34 612	4.20 618	1.30 615	0.69 606	1.45 620	0.86 610	2.61 626	1.20 614

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 558	1.67 599	2.32 454	0.47 500	0.39 488	1.47 581	0.95 582	0.95 504	0.91 546	0.84 539	0.94 535	1.05 558	0.60 476	2.95 604	0.72 460	0.41 571	0.72 610	0.32 560	0.55 586	0.74 584	1.22 615

ktn	4.35 624	2.10 621	2.89 553	1.80 615	1.49 617	2.13 609	1.41 613	2.26 615	12.72 635	11.41 637	16.43 641	11.15 637	3.75 621	4.36 623	3.18 605	1.82 623	0.98 620	1.73 627	1.21 621	2.97 628	1.27 616

notaker	2.66 610	2.07 620	3.31 592	2.61 625	1.43 611	1.76 597	1.11 596	2.76 620	1.79 607	2.26 612	11.53 638	3.96 616	4.29 624	3.09 607	2.76 597	1.55 620	0.88 616	1.70 626	1.07 618	2.00 621	1.35 617

FADNet_RVC	0.81 531	1.14 554	2.42 474	0.30 241	0.24 314	0.71 463	0.24 247	0.95 504	0.61 342	0.44 246	0.56 364	0.59 376	0.42 372	1.52 453	0.68 449	0.94 601	0.96 618	0.28 547	1.00 616	0.90 593	1.36 618

KSHMR	4.10 623	1.97 619	5.27 617	1.71 613	1.47 615	1.96 602	1.28 604	3.19 623	17.33 645	2.12 605	15.91 640	9.18 634	1.57 597	8.42 632	1.98 573	1.52 619	1.26 622	1.67 625	1.19 620	1.67 616	1.40 619

UNDER WATER-64	2.47 608	1.89 614	4.86 614	1.82 618	1.44 613	3.18 619	1.57 615	2.62 617	5.64 626	2.05 604	2.13 595	4.13 617	3.76 622	2.62 588	3.42 610	1.47 618	0.85 615	1.57 623	1.07 618	1.82 619	1.49 620

UNDER WATER	2.74 611	1.85 611	4.54 613	1.81 617	1.44 613	2.34 613	1.40 611	3.24 624	6.60 629	2.60 617	2.76 611	5.75 627	5.24 627	3.02 605	4.01 615	1.45 617	0.81 613	1.59 624	1.06 617	1.80 618	1.51 621

tt	4.93 626	0.27 135	4.20 610	2.29 622	1.58 618	10.20 633	16.97 640	9.42 638	5.02 625	1.67 600	1.28 567	4.68 623	5.03 626	3.37 614	5.92 626	6.16 635	9.47 643	2.82 632	3.18 633	3.60 630	1.53 622

MultiAttention	2.38 607	0.50 331	1.93 358	1.80 615	2.56 624	10.86 634	2.30 622	1.22 583	0.80 516	0.62 450	1.16 561	1.13 569	0.56 457	16.09 643	1.18 528	0.20 505	0.09 226	0.43 577	1.62 625	0.94 595	1.58 623

HUF	0.59 416	0.65 397	2.46 483	0.45 490	0.77 583	0.34 49	0.24 247	0.46 116	0.39 118	0.31 178	0.28 132	0.25 144	0.19 114	0.67 331	0.18 25	0.12 339	2.03 629	0.08 75	0.06 26	0.31 459	1.59 624

JetRed	3.29 620	4.93 630	10.17 628	1.45 607	1.72 620	7.44 630	5.05 633	3.06 622	2.12 614	2.41 615	2.39 602	2.99 610	2.37 610	3.51 615	6.44 628	1.32 616	1.90 628	1.37 617	1.23 622	2.21 623	1.76 625

MFN_U_SF_RVC	1.55 595	2.39 628	3.16 580	0.65 565	0.41 504	1.12 568	0.46 489	1.23 585	1.33 588	1.61 599	1.20 562	1.43 586	0.98 559	1.76 491	1.97 572	1.90 624	1.80 624	1.98 628	2.15 629	1.63 615	1.77 626

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 581	1.70 603	2.50 495	0.56 543	0.40 497	2.15 610	0.99 585	1.24 586	1.26 584	1.02 561	1.10 557	1.29 579	0.88 548	3.10 608	1.08 512	1.66 621	0.83 614	0.68 591	0.88 611	1.57 614	1.80 627

MADNet++	2.79 612	2.11 623	2.97 563	2.49 623	2.28 623	2.95 618	2.31 623	2.67 618	2.47 617	3.03 624	3.13 618	2.70 608	2.92 614	4.10 620	4.48 620	2.68 628	2.24 632	3.04 634	2.44 631	2.37 624	2.34 628

IGEV-RUCA	2.28 606	0.30 182	1.15 127	0.40 447	1.86 622	2.06 608	1.90 618	1.36 592	1.80 609	3.70 627	3.76 623	5.02 625	8.19 633	2.12 549	1.63 559	0.25 541	0.76 611	2.72 631	1.91 627	2.39 625	2.36 629

PML	23.15 644	16.83 639	7.78 624	5.49 630	9.93 631	51.13 656	104.50 657	5.76 632	13.62 638	37.30 657	105.93 657	30.86 657	23.50 649	12.07 637	7.87 632	6.30 636	2.12 631	6.32 639	2.43 630	10.44 640	2.90 630

BEATNet-Init1	12.10 635	11.19 635	27.29 651	2.99 627	3.51 625	21.84 649	11.10 636	14.34 643	13.83 640	20.34 646	20.33 647	26.35 656	20.03 644	19.06 647	14.80 643	1.74 622	1.81 625	2.05 629	2.49 632	3.69 631	3.12 631

USTest	8.10 631	7.17 634	8.96 626	9.25 634	9.05 630	15.27 637	23.78 642	9.96 639	9.47 632	5.94 632	6.75 630	7.80 632	7.48 631	8.83 634	11.21 638	2.21 627	3.56 633	2.86 633	3.20 634	5.02 634	4.16 632

DGSMNet	2.89 615	0.63 386	3.18 583	3.43 628	4.17 628	2.57 616	6.98 635	0.97 518	0.83 526	0.56 378	1.86 589	0.79 485	0.62 490	1.64 473	1.39 547	4.61 632	5.01 636	5.17 637	4.71 636	4.44 633	4.19 633

coex-ft	5.95 629	1.67 599	60.57 654	0.34 351	0.30 398	0.77 498	0.69 557	0.74 308	4.41 624	19.22 645	2.15 596	1.62 593	7.97 632	1.81 505	8.96 633	0.44 573	2.08 630	0.18 495	0.19 458	0.38 520	4.62 634

TCMNet-wrong-test	5.51 628	6.62 633	6.20 621	13.02 639	11.90 634	7.14 629	5.53 634	6.99 635	1.44 594	2.65 618	3.10 617	8.37 633	5.95 629	4.75 625	6.05 627	3.07 630	0.98 620	2.38 630	1.99 628	6.62 636	5.43 635

LSM	3.31 621	1.11 548	5.29 618	9.40 635	30.65 650	0.84 523	1.12 597	0.91 465	1.22 581	1.36 588	2.19 597	0.93 532	0.83 536	1.66 475	0.90 484	0.21 512	0.31 554	0.24 535	0.28 512	0.39 530	6.33 636

HanzoNet	7.64 630	2.86 629	5.05 615	7.01 632	3.97 627	2.18 611	1.34 607	3.37 628	4.05 623	13.17 639	10.58 632	10.73 636	16.52 642	8.45 633	10.51 637	10.48 642	9.72 644	5.59 638	13.46 643	6.84 637	6.83 637

DGTPSM_ROB	8.89 633	5.62 631	12.25 631	5.92 631	11.32 632	8.54 631	24.18 643	6.40 633	13.49 636	5.15 629	11.46 636	6.19 630	10.92 637	7.00 630	13.72 639	4.47 631	7.65 637	3.92 635	7.45 639	4.38 632	7.87 638

DPSMNet_ROB	9.48 634	5.64 632	13.01 635	8.82 633	11.82 633	8.54 631	24.20 644	6.41 634	13.65 639	5.32 631	11.47 637	6.33 631	10.92 637	7.69 631	13.89 640	7.25 641	8.19 639	5.06 636	7.78 640	5.31 635	8.26 639

DPSM_ROB	12.34 636	11.21 637	12.51 632	12.91 637	12.80 636	19.84 646	28.28 649	14.38 644	14.28 641	10.58 635	11.26 634	12.03 640	11.85 640	13.15 641	15.34 644	7.11 639	8.31 640	6.50 640	7.35 637	8.84 638	8.31 640

DPSM	12.34 636	11.21 637	12.51 632	12.91 637	12.80 636	19.84 646	28.28 649	14.38 644	14.28 641	10.58 635	11.26 634	12.03 640	11.85 640	13.15 641	15.34 644	7.11 639	8.31 640	6.50 640	7.35 637	8.84 638	8.31 640

Anonymous_1	22.91 643	11.20 636	12.13 630	12.75 636	26.28 649	19.43 644	27.92 648	14.08 642	13.61 637	14.96 640	10.58 632	11.26 638	11.19 639	12.55 639	14.57 642	38.28 657	7.88 638	34.96 654	63.99 654	89.57 657	10.94 642

DPSimNet_ROB	17.97 641	20.20 647	24.98 646	17.62 640	15.92 639	21.53 648	21.00 641	13.70 641	15.61 643	23.89 654	14.69 639	22.87 647	24.58 656	12.70 640	14.56 641	18.48 649	12.91 645	20.21 649	12.05 641	17.76 641	14.17 643

FlowAnything	24.85 649	22.54 650	25.10 647	26.11 648	25.76 645	39.86 652	57.00 652	28.89 655	28.87 656	21.31 653	22.68 654	24.22 651	23.87 650	26.39 653	30.89 657	14.26 644	16.78 651	13.10 645	14.90 649	17.78 642	16.69 644

CasAABBNet	24.81 648	22.53 649	24.83 645	26.08 645	25.74 644	39.86 652	57.06 654	28.87 654	28.83 655	21.16 651	22.54 652	24.22 651	23.89 654	26.38 650	30.87 653	14.25 643	16.71 647	13.09 642	14.81 645	17.78 642	16.71 645

RAFT-FEzeroshot	24.80 646	22.55 651	24.73 643	26.10 646	25.76 645	39.84 650	57.07 655	28.84 652	28.79 653	21.14 648	22.48 650	24.18 649	23.88 651	26.38 650	30.87 653	14.26 644	16.71 647	13.09 642	14.82 646	17.79 644	16.72 646

RAFT-FE	24.80 646	22.55 651	24.73 643	26.10 646	25.76 645	39.84 650	57.07 655	28.84 652	28.79 653	21.14 648	22.48 650	24.18 649	23.88 651	26.38 650	30.87 653	14.26 644	16.71 647	13.09 642	14.82 646	17.79 644	16.72 646

Selective-RAFT-Error	24.87 650	22.59 653	25.14 648	26.13 649	25.82 648	39.93 654	57.03 653	28.97 656	28.95 657	21.21 652	22.65 653	24.25 653	23.98 655	26.43 654	30.83 652	14.27 647	16.71 647	13.10 645	14.82 646	17.82 646	16.76 648

LRCNet_RVC	13.74 640	19.30 640	12.75 634	19.46 642	12.69 635	1.86 598	0.41 457	12.33 640	1.05 564	15.77 641	18.83 646	12.62 642	8.70 634	12.21 638	9.62 635	22.22 650	8.37 642	25.85 651	24.01 651	19.32 648	17.44 649

LSM0	26.58 651	22.63 654	25.88 649	30.13 650	52.21 656	39.94 655	56.74 651	28.97 656	28.72 652	21.14 648	22.26 649	24.43 654	23.88 651	26.54 656	30.87 653	14.32 648	16.55 646	13.12 647	14.71 644	17.92 647	20.60 650

HaxPig	19.86 642	22.40 648	22.34 640	17.95 641	17.95 640	11.77 635	11.89 637	16.02 646	15.89 644	21.10 647	21.41 648	18.74 646	18.39 643	20.08 648	19.69 646	23.63 654	23.22 652	24.06 650	23.69 650	23.00 649	23.95 651

MEDIAN_ROB	23.96 645	27.05 655	26.39 650	22.16 643	22.13 642	16.12 639	13.97 638	20.24 647	20.05 646	25.50 655	25.31 655	22.96 648	22.63 648	24.39 649	23.24 650	28.20 655	27.23 656	28.62 652	27.75 652	27.50 650	27.76 652

AVERAGE_ROB	26.93 652	30.34 656	29.27 652	25.82 644	25.34 643	19.48 645	15.17 639	23.55 651	23.00 651	28.45 656	27.87 656	26.25 655	25.86 657	26.96 657	25.55 651	31.30 656	30.07 657	31.76 653	30.81 653	30.79 654	30.93 653

xxxxx1	28.96 653	20.11 644	14.07 637	49.74 651	39.15 653	18.98 640	26.64 645	21.94 648	20.21 647	16.45 642	17.48 643	18.36 643	21.56 645	16.21 644	20.88 647	23.07 651	26.55 653	66.40 655	78.70 655	30.27 651	32.51 654

tt_ll	28.96 653	20.11 644	14.07 637	49.74 651	39.15 653	18.98 640	26.64 645	21.94 648	20.21 647	16.45 642	17.48 643	18.36 643	21.56 645	16.21 644	20.88 647	23.07 651	26.55 653	66.40 655	78.70 655	30.27 651	32.51 654

ff	28.96 653	20.11 644	14.07 637	49.74 651	39.15 653	18.98 640	26.64 645	21.94 648	20.21 647	16.45 642	17.48 643	18.36 643	21.56 645	16.21 644	20.88 647	23.07 651	26.55 653	66.40 655	78.70 655	30.27 651	32.51 654

test_example2	115.39 656	123.23 657	94.57 655	115.52 654	123.55 657	101.63 657	114.33 658	53.41 658	99.48 658	134.90 658	135.05 658	85.83 658	85.11 658	111.32 658	106.15 658	152.55 658	205.26 658	99.78 658	114.96 658	140.96 658	110.20 657

FSD					0.29 385	0.35 56	0.33 408	0.44 96	0.46 195	0.32 187	0.32 171	0.37 224	0.32 278	0.35 138	0.32 273	0.28 554	0.27 544	0.31 556	0.30 526	0.31 459

ccccc		297.21 658		374.70 657	380.44 658	203.92 658		216.32 659		203.37 659		215.01 659		312.78 659		412.57 659	356.13 659	256.09 659	227.69 659	428.88 659

ASD4		19.65 641

Low-res two-view benchmark