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.

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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

S2M2_XL	0.26 1	0.50 127	1.34 6	0.11 34	0.13 48	0.11 1	0.00 1	0.62 1	0.29 1	0.21 3	0.74 62	0.07 16	0.18 38	0.61 2	0.33 5	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 9
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
BridgeDepth_RVC	0.45 2	0.43 74	1.40 8	0.03 2	0.29 125	0.95 11	0.01 6	2.71 19	0.97 18	0.25 5	0.18 26	0.10 47	0.54 138	0.86 9	0.25 2	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MS-F	0.45 2	0.21 1	0.93 1	0.02 1	0.10 27	1.23 29	0.00 1	1.17 4	0.89 5	0.43 40	0.04 4	0.07 16	0.11 23	0.68 3	0.80 104	0.36 512	0.57 367	0.00 1	0.26 458	0.00 1	1.19 407

FoundationStereo	0.48 4	0.38 47	1.70 19	0.82 193	1.00 308	0.42 3	0.06 67	0.63 2	1.44 56	0.38 23	0.04 4	0.11 51	0.37 89	0.93 14	0.39 7	0.03 344	0.86 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 59

BridgeDepth	0.50 5	0.52 136	1.66 18	0.04 5	0.04 5	1.17 17	0.03 39	3.70 47	1.02 21	0.32 13	0.03 1	0.16 59	0.10 17	0.79 6	0.29 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LGtest1	0.53 6	0.42 69	1.55 13	0.14 48	0.30 128	1.00 12	0.01 6	2.47 14	1.19 46	0.65 93	0.12 19	0.08 24	0.10 17	1.30 48	0.47 16	0.01 179	0.45 354	0.00 1	0.00 1	0.03 101	0.20 138

S2M2_L	0.53 6	0.50 127	1.58 15	0.53 140	0.18 77	1.13 14	0.01 6	1.47 7	2.18 85	0.18 1	0.87 75	0.13 53	0.20 42	0.87 11	0.51 30	0.01 179	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.20 366	0.01 3
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HiDET	0.56 8	0.21 1	1.07 2	0.03 2	0.11 30	1.19 19	0.01 6	3.06 26	0.90 6	0.41 30	0.08 10	0.08 24	0.12 28	1.10 28	1.11 177	0.01 179	0.51 362	0.00 1	0.21 417	0.00 1	1.07 391

LCMNet	0.59 9	0.23 4	1.08 3	0.05 7	0.12 40	1.23 29	0.01 6	3.16 28	0.92 13	0.35 17	0.08 10	0.07 16	0.17 37	1.02 19	1.16 187	0.04 377	0.56 364	0.00 1	0.22 426	0.01 24	1.41 433

CSFM-Stereo	0.61 10	0.23 4	1.09 4	0.03 2	0.12 40	1.21 24	0.00 1	2.89 21	0.90 6	0.65 93	0.07 7	0.08 24	0.27 58	0.81 7	1.06 167	0.35 511	0.58 369	0.00 1	0.21 417	0.01 24	1.61 447

FlowAnything_test	0.61 10	0.42 69	2.39 78	0.22 69	0.17 71	1.71 118	0.03 39	1.88 9	1.20 47	1.22 150	0.77 65	0.04 1	0.05 4	0.75 5	0.89 127	0.06 407	0.02 175	0.00 1	0.00 1	0.10 238	0.33 200

Wavelet-MonSter	0.63 12	0.41 64	2.46 81	0.06 11	0.44 182	1.25 40	0.01 6	1.29 6	1.41 55	0.40 27	0.06 6	0.06 6	0.08 9	1.54 64	1.13 181	0.00 1	0.96 451	0.00 1	0.27 466	0.00 1	0.85 357

MLG-Stereo_test3	0.63 12	0.42 69	2.06 44	0.38 110	0.40 171	1.36 73	0.01 6	4.13 92	0.95 16	0.48 55	0.13 21	0.06 6	0.07 7	0.89 12	0.37 6	0.02 293	0.61 376	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.18 122

IGEV	0.66 14	0.29 24	1.87 34	0.11 34	1.84 421	1.35 70	0.37 209	2.56 16	1.12 44	0.44 42	0.12 19	0.07 16	0.09 13	1.07 26	0.58 48	0.05 395	0.62 379	0.00 1	0.19 397	0.01 24	0.39 218

3.25w_new	0.68 15	0.36 39	2.09 46	0.05 7	0.19 81	1.26 46	0.01 6	4.00 83	1.10 40	0.46 50	0.26 38	0.08 24	0.41 103	0.93 14	0.51 30	0.00 1	0.94 441	0.00 1	0.22 426	0.01 24	0.75 343

3.25w	0.68 15	0.36 39	2.09 46	0.05 7	0.19 81	1.26 46	0.01 6	4.00 83	1.10 40	0.46 50	0.26 38	0.08 24	0.41 103	0.93 14	0.51 30	0.00 1	0.94 441	0.00 1	0.22 426	0.01 24	0.75 343

MonStereo	0.70 17	0.28 16	2.24 64	0.07 13	0.85 280	1.27 52	0.01 6	3.79 57	0.90 6	0.41 30	0.18 26	0.08 24	0.04 1	1.05 21	0.58 48	0.00 1	0.96 451	0.00 1	0.36 502	0.00 1	0.94 370

Monster-pub-eth3d	0.70 17	0.27 10	2.25 66	0.07 13	0.85 280	1.27 52	0.01 6	3.79 57	0.90 6	0.41 30	0.19 29	0.08 24	0.04 1	1.05 21	0.58 48	0.00 1	0.96 451	0.00 1	0.36 502	0.00 1	0.94 370

asd	0.71 19	0.25 6	2.43 80	0.09 25	0.80 270	1.25 40	0.06 67	3.22 31	1.03 23	0.59 80	0.65 58	0.07 16	0.55 139	1.01 18	0.46 13	0.20 477	0.81 416	0.00 1	0.08 329	0.01 24	0.67 321

MonSter	0.72 20	0.27 10	2.25 66	0.07 13	0.85 280	1.27 52	0.01 6	3.79 57	0.91 10	0.41 30	0.18 26	0.08 24	0.04 1	1.33 50	0.58 48	0.00 1	0.96 451	0.00 1	0.36 502	0.00 1	0.94 370

4.5_new	0.74 21	0.27 10	2.52 88	0.10 28	0.34 144	1.24 33	0.07 76	3.67 44	1.05 28	0.58 75	0.80 67	0.06 6	0.19 40	1.18 32	0.61 64	0.17 466	0.99 475	0.00 1	0.19 397	0.01 24	0.64 304

4.5w-stereo	0.74 21	0.27 10	2.52 88	0.10 28	0.34 144	1.24 33	0.07 76	3.67 44	1.05 28	0.58 75	0.80 67	0.06 6	0.19 40	1.18 32	0.60 60	0.17 466	0.99 475	0.00 1	0.19 397	0.01 24	0.64 304

2w_stereo	0.75 23	0.30 26	2.22 62	0.07 13	0.12 40	1.23 29	0.05 53	4.03 87	1.00 19	0.98 134	0.86 73	0.09 37	1.21 217	1.06 24	0.62 66	0.00 1	0.69 391	0.00 1	0.16 374	0.00 1	0.27 177

asda	0.76 24	0.28 16	2.30 69	0.07 13	0.61 230	1.28 57	0.09 90	3.82 65	1.03 23	0.54 64	0.43 47	0.07 16	0.71 159	1.25 41	0.46 13	0.22 483	0.99 475	0.00 1	0.25 441	0.01 24	0.71 333

4.25_new	0.76 24	0.28 16	2.16 55	0.08 20	0.91 291	1.24 33	0.05 53	3.81 62	1.03 23	0.45 44	0.91 78	0.06 6	0.42 107	1.33 50	0.49 22	0.22 483	0.98 466	0.00 1	0.25 441	0.00 1	0.57 276

4.5w_new	0.76 24	0.28 16	2.16 55	0.08 20	0.91 291	1.24 33	0.05 53	3.81 62	1.03 23	0.45 44	0.91 78	0.06 6	0.42 107	1.33 50	0.49 22	0.22 483	0.98 466	0.00 1	0.25 441	0.00 1	0.57 276

4.25w-stereo	0.76 24	0.28 16	2.16 55	0.08 20	0.91 291	1.24 33	0.05 53	3.81 62	1.03 23	0.45 44	0.91 78	0.06 6	0.42 107	1.33 50	0.49 22	0.22 483	0.98 466	0.00 1	0.25 441	0.00 1	0.57 276

SGD-Stereo	0.76 24	0.36 39	1.37 7	0.43 119	0.14 54	1.25 40	0.29 188	2.25 12	0.84 4	0.61 88	0.51 49	0.09 37	0.11 23	6.65 270	0.19 1	0.01 179	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.07 46

LG-Stereo_L2	0.78 29	0.47 103	1.99 39	0.29 88	0.36 155	1.28 57	0.18 154	3.82 65	0.91 10	0.32 13	0.03 1	0.07 16	0.07 7	4.41 180	0.55 40	0.01 179	0.59 371	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.25 171

DEFOM-Stereo	0.78 29	0.56 164	1.98 37	0.21 66	0.12 40	1.93 138	0.44 226	0.99 3	0.93 14	0.70 102	0.51 49	0.15 55	0.09 13	6.39 255	0.40 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.14 83

MatchStereo	0.79 31	0.43 74	2.51 87	0.11 34	0.02 3	0.93 10	0.02 27	4.83 135	3.55 157	0.22 4	1.21 91	0.19 65	0.26 53	1.02 19	0.58 48	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 3

3w_stereo	0.79 31	0.33 31	2.53 90	0.08 20	0.14 54	1.26 46	0.03 39	3.97 80	1.06 35	0.62 89	0.58 55	0.09 37	1.02 189	1.54 64	0.64 73	0.00 1	1.00 482	0.00 1	0.23 433	0.01 24	0.65 307

1w_stereo	0.79 31	0.26 8	1.52 12	0.13 45	0.50 197	1.20 20	0.08 85	3.86 72	1.02 21	0.64 92	2.52 151	0.05 3	1.54 245	1.08 27	0.44 10	0.00 1	0.61 376	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.42 237

2.75w_new	0.80 34	0.35 37	2.31 71	0.10 28	0.23 111	1.26 46	0.09 90	3.82 65	1.05 28	0.54 64	0.23 33	0.08 24	0.86 177	2.50 117	0.64 73	0.00 1	0.97 459	0.00 1	0.27 466	0.00 1	0.69 326

AdaDepth	0.81 35	0.41 64	3.63 212	0.17 52	1.35 378	1.62 102	0.08 85	1.20 5	1.66 62	0.33 16	0.58 55	0.10 47	0.29 64	2.59 118	0.63 69	0.02 293	0.79 409	0.00 1	0.20 410	0.01 24	0.62 296

4w-stereo	0.81 35	0.27 10	2.34 73	0.06 11	0.50 197	1.26 46	0.06 67	3.65 40	1.05 28	0.41 30	0.96 84	0.06 6	0.66 153	2.11 94	0.64 73	0.22 483	0.96 451	0.00 1	0.29 478	0.00 1	0.78 350

RAStereo	0.81 35	0.70 222	3.97 246	0.21 66	0.54 218	1.16 15	0.02 27	3.78 55	1.22 48	0.62 89	1.57 107	0.16 59	0.23 48	0.89 12	1.05 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 199	0.02 9

3.75w	0.82 38	0.25 6	2.13 52	0.07 13	1.27 363	1.26 46	0.02 27	3.85 70	1.05 28	0.51 56	0.39 46	0.08 24	0.40 100	3.31 138	0.47 16	0.07 418	0.94 441	0.00 1	0.08 329	0.00 1	0.29 186

LG-Stereo_L1	0.82 38	0.46 95	1.74 21	0.28 85	0.34 144	1.36 73	0.19 159	2.56 16	0.91 10	0.32 13	0.03 1	0.07 16	0.06 5	6.62 266	0.54 39	0.01 179	0.63 380	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.21 144

MLG-Stereo_test2	0.82 38	0.40 61	1.99 39	0.39 111	1.07 318	1.43 83	0.02 27	4.01 86	1.75 70	0.37 19	0.07 7	0.15 55	0.10 17	2.62 119	0.57 46	0.32 507	0.65 384	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.42 237

LG-G_1	0.83 41	0.41 64	1.83 27	0.35 103	0.33 139	1.82 130	0.02 27	4.37 115	1.10 40	0.60 84	0.08 10	0.09 37	0.08 9	3.50 143	0.55 40	0.03 344	0.59 371	0.00 1	0.00 1	0.03 101	0.77 346

LG-G	0.83 41	0.41 64	1.83 27	0.35 103	0.33 139	1.82 130	0.02 27	4.37 115	1.10 40	0.60 84	0.08 10	0.09 37	0.08 9	3.50 143	0.55 40	0.03 344	0.59 371	0.00 1	0.00 1	0.03 101	0.77 346

MLG-Stereo_test1	0.85 43	0.34 34	1.80 23	0.10 28	1.66 404	1.22 25	0.01 6	4.24 98	1.68 65	0.19 2	0.08 10	0.09 37	0.11 23	4.16 171	0.46 13	0.01 179	0.70 396	0.00 1	0.01 256	0.01 24	0.17 115

Zero-FE251	0.87 44	0.64 196	3.22 158	0.67 168	0.49 190	1.81 128	0.06 67	2.85 20	0.51 2	2.68 179	0.25 37	0.09 37	0.39 97	0.96 17	0.77 102	0.01 179	0.69 391	0.00 1	0.00 1	0.02 58	1.21 410

3.5w_stereo	0.87 44	0.35 37	2.24 64	0.05 7	0.17 71	1.25 40	0.04 44	4.15 94	1.08 38	0.37 19	1.65 112	0.08 24	0.49 129	3.95 160	0.51 30	0.00 1	0.63 380	0.00 1	0.06 322	0.00 1	0.27 177

GLC_STEREO	0.87 44	0.39 53	1.55 13	0.72 174	0.01 1	1.98 144	0.55 259	3.52 34	3.54 156	0.96 133	1.63 110	0.19 65	0.41 103	1.29 45	0.58 48	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.05 151	0.08 50

IGEV-RUCA	0.88 47	0.27 10	1.43 10	0.59 146	0.33 139	2.12 161	0.49 246	3.65 40	1.79 73	1.04 139	0.16 22	0.24 88	0.55 139	2.95 130	0.57 46	0.12 448	0.21 313	0.20 531	0.25 441	0.22 384	0.33 200

qwe	0.89 48	0.29 24	2.49 83	0.10 28	1.25 359	1.24 33	0.04 44	3.97 80	1.06 35	0.66 96	0.53 53	0.05 3	0.18 38	3.58 146	0.50 28	0.07 418	0.94 441	0.00 1	0.27 466	0.01 24	0.57 276

Monster-pub-mixall	0.90 49	0.46 95	1.43 10	0.04 5	0.13 48	1.29 60	0.02 27	3.04 24	1.07 37	0.99 137	0.51 49	0.08 24	0.09 13	6.37 254	0.67 78	0.01 179	1.06 492	0.00 1	0.16 374	0.02 58	0.54 267

water-stereo	0.90 49	0.56 164	4.39 281	0.11 34	0.08 19	1.57 96	0.15 135	4.51 122	1.69 66	0.80 121	1.31 101	0.27 93	0.24 50	0.71 4	0.56 45	0.26 497	0.06 235	0.00 1	0.02 278	0.03 101	0.71 333

NLSM3	0.91 51	0.56 164	1.86 33	0.11 34	1.94 432	1.25 40	0.05 53	4.00 83	2.03 79	0.55 69	0.90 77	0.13 53	1.02 189	2.64 120	0.96 149	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.21 144

MLG-Stereo	0.91 51	0.34 34	1.91 36	0.16 50	0.41 176	1.23 29	0.00 1	4.57 125	1.74 69	0.41 30	0.08 10	0.09 37	0.10 17	5.68 225	0.45 12	0.02 293	0.77 408	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.16 105

2.25w	0.92 53	0.31 27	2.36 76	0.07 13	0.15 62	1.22 25	0.05 53	3.84 69	1.05 28	0.51 56	1.30 99	0.09 37	0.68 155	4.12 169	0.68 80	0.00 1	0.98 466	0.00 1	0.28 472	0.00 1	0.73 338

252Zero-FE	0.93 54	0.31 27	2.11 51	1.31 254	0.22 107	1.29 60	0.02 27	3.95 79	1.73 67	1.45 157	1.96 132	0.05 3	0.06 5	1.41 57	0.67 78	0.02 293	1.09 500	0.00 1	0.36 502	0.02 58	0.55 268

2.5w	0.94 55	0.33 31	2.20 61	0.09 25	0.35 148	1.27 52	0.09 90	3.86 72	1.05 28	0.54 64	0.73 60	0.04 1	0.55 139	4.75 193	0.59 56	0.00 1	1.04 488	0.00 1	0.29 478	0.00 1	0.96 376

UniTT-Stereo	0.94 55	0.53 142	2.82 118	0.94 210	1.29 370	0.56 5	0.12 112	1.49 8	3.16 127	1.77 163	2.22 141	0.20 70	0.32 77	1.76 78	1.33 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 326	0.02 9

dual_stereo	0.95 57	0.39 53	1.83 27	0.37 107	1.11 329	0.84 8	0.03 39	4.34 114	1.83 74	0.30 11	0.08 10	0.21 73	0.12 28	3.16 135	0.98 152	0.00 1	1.34 547	0.00 1	0.20 410	0.00 1	1.83 492

rvit_stereo_0081_aga	0.95 57	1.03 322	4.52 294	0.16 50	0.25 117	1.70 111	0.21 169	4.27 103	3.17 128	0.38 23	0.23 33	0.27 93	0.31 70	1.56 66	0.64 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 295	0.15 96

MaDis-Stereo	0.96 59	1.11 337	4.01 251	0.36 106	1.86 425	1.20 20	0.06 67	3.99 82	1.73 67	0.45 44	0.56 54	0.43 126	0.51 132	1.28 43	1.46 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 167	0.08 50

LG-Stereo	1.00 60	0.58 178	4.72 312	0.19 56	0.37 161	1.18 18	0.18 154	4.21 97	3.11 126	0.83 127	1.95 131	0.45 131	0.16 35	0.53 1	0.62 66	0.33 508	0.22 314	0.00 1	0.00 1	0.11 254	0.31 194

LG-Stereo_Zeroshot	1.02 61	0.42 69	3.22 158	0.48 131	0.63 235	2.02 148	0.27 185	5.79 203	1.32 49	0.82 123	0.75 63	0.87 161	0.23 48	1.24 40	0.86 120	0.15 456	0.58 369	0.00 1	0.26 458	0.03 101	0.49 252

castereo	1.02 61	0.69 215	1.26 5	0.46 127	0.19 81	1.89 134	0.76 329	5.61 191	2.37 88	0.78 117	2.65 157	0.32 108	0.40 100	1.25 41	1.00 157	0.01 179	0.32 332	0.00 1	0.24 437	0.03 101	0.22 152

VIP-Stereo	1.03 63	1.09 332	3.48 189	0.17 52	0.50 197	1.99 146	0.11 107	3.87 74	1.44 56	0.66 96	1.41 103	0.30 101	0.11 23	3.36 139	0.80 104	0.00 1	0.92 435	0.00 1	0.00 1	0.05 151	0.40 220

GIP-stereo	1.03 63	0.79 237	2.35 74	1.91 347	1.40 383	1.47 87	0.05 53	5.06 147	1.85 75	0.30 11	0.43 47	0.57 145	0.37 89	1.14 30	0.75 97	0.07 418	0.50 361	0.00 1	0.00 1	0.06 167	1.57 445

rvit_stereo_0081	1.03 63	0.55 153	2.58 94	0.64 156	0.13 48	1.35 70	0.12 112	3.74 51	5.28 261	0.55 69	0.32 43	0.55 142	0.12 28	4.08 166	0.53 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.05 32

rvit_stereo_0082	1.03 63	0.55 153	2.58 94	0.64 156	0.13 48	1.35 70	0.12 112	3.74 51	5.28 261	0.55 69	0.32 43	0.55 142	0.12 28	4.08 166	0.53 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.05 32

IGEV-Stereo++	1.03 63	0.32 30	2.03 43	0.25 78	1.94 432	1.94 139	0.01 6	3.57 36	2.52 93	0.70 102	1.80 126	0.10 47	1.14 200	1.34 54	0.55 40	0.01 179	0.75 403	0.00 1	0.00 1	0.04 130	1.57 445

LoS	1.03 63	0.43 74	2.53 90	0.64 156	0.14 54	2.42 185	0.26 183	5.64 193	2.93 110	1.08 142	0.24 35	0.49 134	0.45 123	2.31 109	0.83 117	0.02 293	0.02 175	0.00 1	0.00 1	0.06 167	0.03 17
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
NLMM	1.04 69	0.64 196	2.13 52	0.14 48	1.21 352	1.29 60	0.07 76	4.37 115	2.26 86	0.43 40	1.66 114	0.16 59	0.32 77	4.05 161	1.38 222	0.02 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.65 307

GEAStereo	1.04 69	0.39 53	1.85 31	0.97 217	1.16 340	1.94 139	0.70 310	4.29 106	1.55 60	0.89 128	0.80 67	0.20 70	0.48 126	1.20 34	0.90 130	0.06 407	1.06 492	0.00 1	0.00 1	0.18 346	2.13 522

Pointernet	1.04 69	0.44 85	2.58 94	0.32 91	0.52 211	1.78 123	0.07 76	5.69 195	2.76 102	0.27 8	2.28 144	0.80 158	0.44 121	1.37 55	0.49 22	0.00 1	0.36 342	0.00 1	0.25 441	0.02 58	0.32 199

DEFOM-Stereo_RVC	1.09 72	2.27 480	1.82 24	1.16 232	0.34 144	0.56 5	0.05 53	2.94 22	1.46 58	0.40 27	0.94 83	0.22 79	2.27 282	6.26 248	0.63 69	0.00 1	0.08 254	0.00 1	0.17 385	0.04 130	0.16 105

rvit_stereo_0080	1.09 72	1.08 330	4.16 262	0.12 41	0.12 40	1.32 66	0.36 204	4.52 123	3.94 189	0.70 102	1.29 97	0.41 121	0.75 164	1.98 85	0.76 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 101	0.18 122

trnet	1.09 72	0.47 103	2.19 60	0.12 41	0.21 100	1.70 111	0.02 27	4.28 105	6.97 352	0.78 117	1.77 122	0.48 133	0.67 154	1.50 60	0.58 48	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 17

whm_eth	1.09 72	1.08 330	4.16 262	0.12 41	0.12 40	1.32 66	0.36 204	4.52 123	3.94 189	0.70 102	1.29 97	0.41 121	0.75 164	1.98 85	0.76 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 101	0.18 122

CASnet	1.09 72	0.47 103	2.09 46	0.79 187	0.08 19	2.10 156	0.14 132	3.83 68	4.26 207	3.84 216	1.56 106	0.32 108	0.30 67	1.13 29	0.77 102	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.03 17
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CREStereo	1.09 72	0.51 131	2.16 55	0.11 34	0.24 113	1.67 106	0.03 39	4.24 98	6.91 349	0.80 121	1.73 117	0.44 129	0.64 151	1.58 68	0.61 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 9
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
monsters	1.12 78	0.45 90	2.32 72	0.54 142	2.80 479	1.38 75	0.01 6	3.74 51	1.00 19	0.46 50	0.63 57	0.06 6	0.13 32	6.08 241	0.88 126	0.15 456	0.96 451	0.00 1	0.31 487	0.00 1	0.55 268

zero-FE	1.13 79	0.36 39	3.08 151	0.48 131	1.95 434	1.75 122	0.80 335	3.70 47	0.69 3	0.54 64	0.16 22	0.30 101	0.43 118	3.59 147	1.37 221	0.31 505	0.79 409	0.00 1	0.26 458	1.40 536	0.65 307

fffft	1.13 79	0.71 226	2.25 66	0.09 25	0.07 16	2.10 156	0.63 286	4.19 95	2.10 80	0.42 37	0.75 63	0.24 88	0.20 42	6.89 284	1.08 171	0.00 1	0.12 278	0.00 1	0.00 1	0.24 401	0.53 264
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	1.13 79	0.92 287	1.82 24	0.80 190	0.09 24	2.07 155	0.16 141	3.61 38	2.17 84	0.38 23	1.37 102	0.19 65	0.29 64	7.04 297	1.02 163	0.00 1	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.19 356	0.51 259

NLMM1	1.14 82	0.62 189	1.60 16	0.12 41	1.14 335	1.28 57	0.04 44	4.20 96	2.37 88	0.62 89	1.76 120	0.15 55	0.39 97	6.42 257	1.58 236	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.58 282

CroCo-Stereo	1.14 82	1.22 364	3.99 249	0.61 153	0.53 214	0.38 2	0.06 67	5.35 173	4.15 200	0.59 80	1.92 130	1.00 168	0.27 58	1.37 55	1.33 216	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 151	0.05 32
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
NLSM1	1.15 84	0.47 103	1.61 17	0.28 85	2.24 453	1.29 60	0.10 98	4.24 98	2.16 83	0.77 110	0.92 81	0.10 47	1.63 251	6.05 239	0.70 87	0.02 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.40 220

rvit_stereo_0083	1.16 85	0.47 103	3.68 216	0.54 142	0.10 27	1.25 40	0.24 177	3.17 29	5.31 264	0.52 61	0.80 67	0.82 159	1.16 207	4.52 185	0.51 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.13 78

GREAT-IGEV	1.17 86	0.57 172	3.06 148	1.95 357	1.41 385	1.42 81	0.08 85	2.51 15	3.07 124	0.58 75	0.79 66	0.11 51	0.35 85	2.17 99	1.00 157	0.07 418	1.45 550	0.00 1	0.22 426	0.14 306	2.42 541

monsterstereo	1.18 87	0.50 127	2.75 114	0.50 135	2.62 470	1.22 25	0.01 6	3.73 50	0.95 16	0.59 80	1.62 109	0.06 6	0.09 13	6.02 234	0.96 149	0.01 179	1.10 506	0.00 1	0.34 497	0.01 24	0.56 273

BStereo	1.19 88	0.52 136	10.80 505	0.65 160	0.49 190	1.27 52	0.10 98	3.80 60	1.35 51	0.66 96	0.22 31	0.37 118	0.10 17	1.29 45	1.29 209	0.01 179	0.08 254	0.02 451	0.06 322	0.02 58	0.67 321

DDF-Stereo	1.19 88	0.37 45	2.48 82	0.53 140	2.10 446	1.78 123	0.80 335	3.63 39	0.94 15	0.44 42	0.09 18	0.30 101	0.49 129	4.72 192	1.53 232	0.30 503	0.80 414	0.00 1	0.23 433	1.62 540	0.62 296

111111	1.21 90	0.28 16	2.10 50	0.22 69	1.45 388	1.42 81	0.05 53	5.30 164	2.01 78	0.55 69	3.02 170	0.09 37	0.20 42	4.87 195	0.58 48	0.00 1	0.75 403	0.00 1	0.00 1	0.10 238	1.09 397

NLCSM	1.22 91	0.81 244	2.60 98	0.18 55	2.08 444	1.31 65	0.16 141	4.67 129	2.56 94	0.71 106	3.23 178	0.23 81	0.35 85	3.50 143	1.77 271	0.02 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.29 186

GSStereo	1.22 91	0.39 53	1.85 31	1.51 284	1.16 340	1.94 139	0.70 310	5.97 222	2.69 98	0.60 84	0.80 67	0.43 126	0.48 126	1.20 34	0.90 130	0.03 344	0.95 446	0.00 1	0.51 526	0.18 346	2.12 519

MGS-Stereo	1.22 91	0.44 85	2.92 129	0.83 194	0.07 16	1.82 130	0.65 293	2.44 13	3.95 191	1.11 144	6.19 277	0.49 134	0.37 89	1.73 72	0.81 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 488	0.01 3

rvit_stereo_ft	1.23 94	1.42 400	5.16 335	0.94 210	0.36 155	1.22 25	0.24 177	4.57 125	4.49 223	0.51 56	1.04 86	0.73 154	1.10 194	1.50 60	1.01 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 151	0.22 152

RSM++	1.24 95	0.45 90	1.84 30	1.61 294	0.51 207	2.73 227	0.29 188	2.99 23	3.22 131	0.69 101	2.06 134	0.52 139	0.28 61	5.62 221	0.86 120	0.01 179	0.03 203	0.00 1	0.17 385	0.16 326	0.85 357

depthmonostereo	1.25 96	0.95 300	4.67 308	0.28 85	0.11 30	1.43 83	0.04 44	5.43 179	1.76 72	1.02 138	1.47 104	1.59 191	0.98 185	3.61 149	0.92 137	0.03 344	0.11 273	0.00 1	0.02 278	0.04 130	0.47 248

tt45	1.25 96	0.90 280	1.98 37	0.59 146	0.25 117	3.47 310	0.14 132	4.07 88	1.97 77	0.45 44	2.17 138	0.29 98	0.27 58	7.02 295	0.95 146	0.00 1	0.04 220	0.00 1	0.00 1	0.22 384	0.24 168

CAS++	1.27 98	0.68 211	2.40 79	0.25 78	0.30 128	1.80 126	0.61 280	8.46 328	3.61 164	1.80 164	2.42 148	0.18 63	0.21 47	2.12 95	0.49 22	0.01 179	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.06 41
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
AEACV	1.27 98	0.38 47	2.61 99	1.75 322	1.21 352	2.44 188	0.85 357	4.79 134	1.67 63	0.71 106	0.26 38	0.29 98	2.00 269	2.30 107	0.66 77	0.01 179	0.95 446	0.00 1	0.42 515	0.12 273	2.07 516

ours_stereo	1.28 100	0.91 281	2.36 76	0.34 102	0.67 241	1.16 15	0.09 90	3.71 49	2.44 90	0.51 56	3.17 174	0.36 117	0.26 53	6.62 266	0.55 40	0.00 1	0.11 273	0.00 1	0.00 1	0.23 396	2.08 517

gasm-f	1.30 101	0.57 172	2.81 117	0.97 217	1.35 378	2.72 225	0.88 367	4.29 106	1.55 60	0.89 128	3.19 177	0.20 70	0.72 161	1.30 48	1.10 176	0.06 407	1.06 492	0.00 1	0.00 1	0.24 401	2.13 522

MM-Stereo_test2	1.30 101	0.52 136	2.67 107	1.71 314	0.29 125	1.79 125	0.51 249	5.28 162	3.84 183	0.95 131	0.93 82	0.51 138	0.36 87	2.29 106	1.12 178	0.00 1	0.95 446	0.00 1	0.07 326	0.32 449	1.97 509

AIO-Stereo	1.30 101	0.45 90	1.73 20	0.67 168	0.77 265	2.33 177	0.60 276	5.99 225	3.27 133	0.45 44	3.46 183	0.41 121	0.28 61	1.53 63	0.71 92	0.04 377	0.79 409	0.00 1	0.67 536	0.10 238	1.67 460

mms	1.31 104	0.88 276	2.06 44	0.25 78	0.79 267	1.50 89	0.08 85	3.29 32	2.51 92	0.53 62	3.09 172	0.34 114	0.26 53	7.11 304	0.59 56	0.00 1	0.43 350	0.00 1	0.00 1	0.21 377	2.32 535

TANstereo	1.32 105	0.79 237	2.93 130	0.37 107	0.11 30	1.81 128	0.01 6	3.56 35	4.36 215	4.53 236	4.96 232	0.41 121	0.68 155	1.22 37	0.59 56	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 17

AIO_test	1.34 106	0.72 229	3.32 171	0.86 198	1.19 348	2.90 259	0.80 335	4.46 120	3.34 138	0.77 110	0.86 73	1.48 186	0.30 67	2.95 130	0.49 22	0.00 1	1.00 482	0.00 1	0.13 367	0.04 130	1.24 414

sCroCo_RVC	1.34 106	0.85 258	6.15 394	1.21 240	1.28 365	0.90 9	0.18 154	4.50 121	2.86 108	0.37 19	3.18 176	0.52 139	1.52 244	1.83 82	0.93 141	0.13 451	0.25 324	0.00 1	0.00 1	0.08 199	0.16 105

GCAP-Stereo	1.35 108	1.11 337	2.82 118	0.66 166	1.08 325	1.68 108	0.01 6	5.17 158	3.68 169	2.10 169	1.63 110	1.42 180	0.75 164	1.77 81	1.59 240	0.00 1	1.08 498	0.00 1	0.00 1	0.17 335	0.26 174

DilatedVolume-Stereo	1.37 109	0.54 146	3.84 225	1.25 244	0.30 128	2.19 165	0.10 98	3.17 29	1.67 63	3.13 197	2.14 136	0.74 155	0.58 146	5.71 226	0.92 137	0.03 344	0.30 329	0.00 1	0.18 391	0.04 130	0.56 273

CroCo-Stereo Lap2	1.37 109	1.19 354	4.17 265	1.01 220	4.58 540	0.46 4	0.09 90	4.27 103	2.94 111	1.25 151	2.40 147	1.55 190	0.20 42	1.72 71	1.30 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 322	0.13 78

xyz-stereo-finetune	1.38 111	0.91 281	2.91 127	0.10 28	0.05 7	3.13 277	0.66 294	4.12 91	3.01 123	1.06 141	1.91 129	0.69 151	0.37 89	6.31 249	2.14 301	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 151	0.13 78

castereo++	1.38 111	0.97 309	2.82 118	0.59 146	0.52 211	4.45 383	0.97 378	5.22 161	1.87 76	0.41 30	2.28 144	1.87 202	0.15 34	4.14 170	0.42 9	0.00 1	0.41 348	0.00 1	0.30 483	0.05 151	0.22 152

Occ-G	1.39 113	0.66 204	3.05 147	0.60 150	0.75 261	1.46 85	0.67 299	3.66 42	3.50 143	1.76 162	0.65 58	5.00 333	0.55 139	1.15 31	1.56 235	0.00 1	0.74 401	0.00 1	0.17 385	0.19 356	1.61 447

Former-RAFT_DAM_RVC	1.39 113	0.74 232	2.72 112	0.73 177	1.26 362	2.42 185	0.02 27	3.78 55	8.16 398	1.81 167	2.94 168	0.28 96	0.32 77	1.51 62	0.76 98	0.04 377	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.08 199	0.19 132

999	1.42 115	0.85 258	2.23 63	1.37 262	0.35 148	3.01 268	0.64 289	3.91 75	2.83 106	0.38 23	3.35 181	0.19 65	0.25 51	7.37 320	1.12 178	0.01 179	0.04 220	0.00 1	0.00 1	0.22 384	0.21 144

WCG-NET	1.42 115	0.84 255	1.90 35	0.61 153	0.10 27	2.10 156	1.05 390	3.33 33	7.10 356	2.86 186	3.53 192	0.75 156	0.93 181	1.28 43	0.72 93	0.00 1	0.97 459	0.00 1	0.00 1	0.16 326	0.22 152

fffy	1.43 117	0.95 300	2.85 122	1.42 272	0.61 230	2.25 168	0.19 159	4.74 132	1.32 49	0.26 7	2.77 159	0.21 73	0.39 97	6.97 293	0.73 95	0.00 1	0.79 409	0.00 1	0.00 1	0.19 356	2.03 514

RSM	1.43 117	0.40 61	1.79 22	0.74 183	0.54 218	2.45 189	0.49 246	4.13 92	3.29 136	0.65 93	2.53 152	2.15 212	0.30 67	6.97 293	0.85 118	0.01 179	0.12 278	0.00 1	0.25 441	0.11 254	0.72 337

rvit_0105_6	1.44 119	1.26 369	5.78 377	0.66 166	0.08 19	1.58 97	0.32 198	4.57 125	6.53 327	0.40 27	0.38 45	1.11 171	0.29 64	4.76 194	0.92 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.20 138

MIF-Stereo (partial)	1.44 119	0.59 179	3.98 247	0.08 20	1.09 326	1.24 33	0.13 122	5.12 153	4.07 198	0.47 54	2.56 153	0.31 104	0.74 163	6.31 249	2.02 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 273	0.04 26

EGLCR-Stereo	1.45 121	0.26 8	2.91 127	1.94 353	0.90 288	3.13 277	0.69 305	5.81 205	3.21 130	1.14 146	0.20 30	1.52 189	0.37 89	4.29 177	0.69 86	0.01 179	0.79 409	0.00 1	0.00 1	0.01 24	1.21 410

ff7	1.46 122	0.79 237	2.99 141	0.33 97	0.35 148	2.75 230	0.81 341	4.31 108	2.97 116	0.77 110	1.20 87	0.21 73	0.42 107	7.44 324	0.86 120	0.00 1	0.93 436	0.00 1	0.16 374	0.12 273	1.82 486

ffff	1.46 122	0.79 237	2.99 141	0.33 97	0.35 148	2.75 230	0.81 341	4.31 108	2.97 116	0.77 110	1.20 87	0.21 73	0.42 107	7.44 324	0.86 120	0.00 1	0.93 436	0.00 1	0.16 374	0.12 273	1.82 486

11t	1.46 122	0.79 237	2.99 141	0.33 97	0.35 148	2.75 230	0.81 341	4.31 108	2.97 116	0.77 110	1.20 87	0.21 73	0.42 107	7.44 324	0.87 125	0.00 1	0.93 436	0.00 1	0.16 374	0.12 273	1.82 486

ccc-4	1.46 122	0.79 237	2.99 141	0.33 97	0.35 148	2.75 230	0.81 341	4.31 108	2.97 116	0.77 110	1.20 87	0.21 73	0.42 107	7.44 324	0.86 120	0.00 1	0.93 436	0.00 1	0.16 374	0.12 273	1.82 486

LoS_RVC	1.47 126	1.75 441	2.66 105	0.52 138	3.89 517	1.67 106	0.04 44	2.66 18	2.61 96	0.55 69	2.63 155	0.31 104	1.68 255	1.99 87	0.81 111	0.01 179	0.02 175	0.00 1	0.00 1	0.03 101	5.54 565

Replicate-Monster	1.48 127	2.08 466	10.66 503	0.11 34	0.49 190	1.32 66	0.04 44	4.38 118	1.08 38	1.19 147	0.07 7	0.08 24	0.11 23	5.09 205	0.50 28	0.17 466	1.08 498	0.00 1	0.18 391	0.01 24	0.99 377

AIO_rvc	1.48 127	1.01 320	3.51 192	0.95 212	1.16 340	3.32 297	0.96 377	4.83 135	3.38 140	0.79 119	1.75 118	1.31 178	0.31 70	2.66 121	0.62 66	0.02 293	1.09 500	0.00 1	0.04 311	0.12 273	1.82 486

PMTNet	1.48 127	0.43 74	2.77 116	0.31 90	0.17 71	2.94 261	0.33 201	3.66 42	5.27 260	1.11 144	1.28 96	0.28 96	0.92 179	4.32 178	0.90 130	4.89 567	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 101	0.05 32

knoymous	1.50 130	0.28 16	1.99 39	0.33 97	0.48 187	1.58 97	0.11 107	5.71 197	2.81 105	4.85 240	1.75 118	4.58 313	0.46 125	3.66 152	1.30 211	0.01 179	0.02 175	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.09 54

anonymousdsp	1.51 131	0.81 244	2.70 110	0.60 150	0.69 245	2.76 234	0.79 333	4.86 137	3.00 122	0.82 123	1.25 92	0.31 104	0.42 107	7.44 324	0.81 111	0.00 1	0.83 417	0.00 1	0.17 385	0.12 273	1.85 495

IGEV-Stereo	1.51 131	0.81 244	2.69 109	0.60 150	0.69 245	2.77 235	0.79 333	4.88 141	2.99 121	0.82 123	1.25 92	0.31 104	0.42 107	7.43 323	0.85 118	0.00 1	0.83 417	0.00 1	0.17 385	0.12 273	1.85 495
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Wave_Phase_stereo	1.52 133	0.52 136	10.80 505	0.65 160	0.49 190	7.31 453	0.10 98	4.32 113	1.35 51	0.66 96	0.22 31	0.37 118	0.10 17	1.29 45	1.29 209	0.01 179	0.08 254	0.02 451	0.06 322	0.02 58	0.67 321

plain	1.53 134	0.86 266	6.50 410	0.42 116	0.05 7	1.56 95	0.09 90	5.18 160	4.02 196	0.54 64	1.76 120	0.59 146	0.75 164	6.48 260	1.23 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 475	0.07 46

IGEVStereo-DCA	1.54 135	1.71 434	2.99 141	0.73 177	0.24 113	2.69 220	0.81 341	4.31 108	2.97 116	0.73 108	0.16 22	0.23 81	0.32 77	7.57 342	2.72 340	0.00 1	0.49 359	0.00 1	0.16 374	0.17 335	1.82 486

sAnonymous2	1.54 135	2.26 477	9.53 490	0.65 160	0.50 197	1.20 20	0.23 175	4.86 137	3.65 167	0.42 37	1.27 94	0.23 81	1.40 230	1.23 38	0.68 80	0.02 293	0.00 1	0.00 1	0.20 410	2.00 548	0.42 237

CroCo_RVC	1.54 135	2.26 477	9.53 490	0.65 160	0.50 197	1.20 20	0.23 175	4.86 137	3.65 167	0.42 37	1.27 94	0.23 81	1.40 230	1.23 38	0.68 80	0.02 293	0.00 1	0.00 1	0.20 410	2.00 548	0.42 237

XX-TBD	1.55 138	1.11 337	2.94 132	2.45 441	0.06 13	2.31 176	0.01 6	3.58 37	7.80 386	3.11 196	5.10 235	0.27 93	0.26 53	1.42 58	0.60 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 26

Selective-IGEV	1.56 139	0.34 34	2.13 52	0.77 186	0.76 264	2.36 180	0.52 251	6.80 270	3.08 125	0.53 62	3.34 180	0.26 91	0.31 70	7.24 311	0.73 95	0.01 179	0.80 414	0.00 1	0.14 369	0.08 199	1.01 381

rvit_0105_4	1.58 140	1.41 397	6.67 419	0.65 160	0.05 7	1.60 100	0.41 217	4.70 130	6.48 323	0.46 50	0.87 75	1.40 179	0.53 137	5.08 204	1.12 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.18 122

IGEV++	1.58 140	0.81 244	2.66 105	1.35 257	0.99 306	2.47 193	0.98 381	7.35 297	3.70 171	0.82 123	2.24 142	0.44 129	1.18 211	2.08 93	1.15 184	0.03 344	1.18 529	0.00 1	0.05 315	0.17 335	2.00 513

ProNet	1.58 140	0.86 266	3.17 154	0.75 185	0.72 254	2.84 242	0.66 294	5.91 218	3.28 135	0.37 19	1.47 104	0.40 120	0.37 89	7.19 307	0.70 87	0.02 293	0.98 466	0.00 1	0.05 315	0.20 366	1.77 483

DA	1.63 143	0.48 111	2.87 124	1.25 244	1.17 344	6.01 423	0.58 268	6.36 246	2.96 113	0.58 75	2.91 165	0.61 148	1.16 207	1.76 78	0.47 16	0.01 179	1.09 500	0.00 1	0.00 1	0.02 58	2.21 529

GGEV	1.63 143	0.48 111	2.87 124	1.25 244	1.17 344	6.01 423	0.58 268	6.36 246	2.96 113	0.58 75	2.91 165	0.61 148	1.16 207	1.76 78	0.47 16	0.01 179	1.09 500	0.00 1	0.00 1	0.02 58	2.21 529

HUF	1.64 145	1.03 322	4.14 260	1.19 237	1.34 377	3.02 269	0.40 214	4.88 141	3.60 162	0.79 119	2.87 164	0.83 160	0.31 70	2.88 128	0.81 111	0.06 407	2.03 565	0.00 1	0.00 1	0.16 326	2.41 540

MyStereo07	1.64 145	1.15 346	2.61 99	1.28 250	1.49 391	2.63 210	0.45 227	6.45 254	2.94 111	1.10 143	1.61 108	0.29 98	0.60 149	7.45 331	0.80 104	0.01 179	1.27 537	0.00 1	0.25 441	0.11 254	0.42 237

rrr	1.64 145	1.71 434	6.31 404	0.73 177	0.24 113	2.69 220	0.92 375	4.25 101	1.75 70	0.73 108	0.16 22	0.23 81	0.32 77	7.57 342	2.72 340	0.00 1	0.49 359	0.00 1	0.20 410	0.17 335	1.68 463

rvit_0105_5	1.70 148	1.36 386	6.71 422	0.52 138	0.04 5	1.58 97	0.58 268	5.39 178	6.62 332	0.91 130	1.72 116	1.77 198	0.77 168	4.44 181	1.28 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.23 159

WCG-NET（raft）	1.70 148	0.97 309	2.01 42	0.40 114	0.17 71	2.10 156	0.97 378	3.05 25	6.47 322	2.89 188	3.17 174	4.31 304	1.03 191	3.85 158	0.60 60	0.00 1	1.32 540	0.00 1	0.01 256	0.18 346	0.41 232

CREStereo++_RVC	1.70 148	0.50 127	3.07 150	0.45 124	0.01 1	1.69 110	0.02 27	3.09 27	8.24 399	3.82 214	7.53 322	0.49 134	0.32 77	1.05 21	0.52 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 574	0.01 24	0.08 50
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
MSCF	1.71 151	1.18 351	2.97 140	1.35 257	1.49 391	3.77 343	0.82 349	5.14 155	2.73 100	2.47 175	2.45 150	0.19 65	2.70 301	2.16 98	0.80 104	0.02 293	0.98 466	0.00 1	0.90 545	0.11 254	1.96 508

test_xeample3	1.71 151	1.75 441	6.64 417	0.90 205	0.29 125	2.55 199	0.90 370	4.08 89	2.36 87	0.56 74	0.24 35	0.23 81	0.31 70	7.51 337	2.73 342	0.00 1	0.70 396	0.00 1	0.36 502	0.18 346	1.92 504

CES	1.72 153	0.40 61	1.82 24	0.65 160	7.83 565	2.62 208	0.13 122	5.35 173	2.68 97	0.36 18	1.30 99	0.33 110	0.32 77	1.92 83	0.72 93	0.01 179	0.02 175	0.00 1	0.00 1	0.56 498	7.35 572

GASTEREO	1.80 154	1.40 396	2.87 124	1.46 276	1.50 395	3.88 351	0.83 350	5.08 148	2.86 108	2.59 177	3.57 194	0.18 63	2.82 311	2.30 107	0.82 116	0.02 293	0.98 466	0.00 1	0.90 545	0.10 238	1.95 506

testlalala	1.80 154	0.49 121	2.67 107	1.24 243	0.46 184	3.91 352	0.87 366	6.62 261	2.96 113	6.78 334	3.83 200	1.74 196	0.40 100	1.57 67	0.76 98	0.01 179	1.16 525	0.00 1	0.38 508	0.01 24	0.17 115

MoCha-V2	1.83 156	0.87 274	3.33 172	1.41 270	1.27 363	2.50 194	0.20 164	5.60 189	3.90 188	0.98 134	3.30 179	0.35 116	1.58 249	7.09 300	0.80 104	0.00 1	1.52 557	0.00 1	0.23 433	0.06 167	1.70 469

MC-Stereo	1.87 157	0.49 121	3.52 193	2.82 471	1.07 318	1.90 136	0.12 112	4.89 144	3.27 133	3.66 210	3.58 196	0.56 144	1.45 233	5.79 228	0.81 111	0.00 1	1.19 530	0.00 1	0.21 417	0.11 254	1.95 506

iRaftStereo_RVC	1.88 158	1.22 364	2.63 102	0.95 212	0.06 13	2.96 263	0.05 53	6.08 230	3.99 195	3.92 220	4.88 228	2.53 221	0.62 150	3.62 150	1.19 194	0.00 1	1.19 530	0.00 1	0.00 1	0.37 461	1.29 422

SCV_C0	1.89 159	0.92 287	4.30 275	0.85 197	1.06 317	2.33 177	0.10 98	7.61 308	4.42 218	1.05 140	2.20 140	0.26 91	0.43 118	7.70 348	1.08 171	0.02 293	1.05 491	0.00 1	0.21 417	0.17 335	1.97 509

IGEV-Stereo+	1.89 159	0.55 153	2.49 83	0.48 131	3.25 493	2.06 153	0.07 76	1.92 10	1.52 59	0.77 110	0.08 10	0.22 79	0.44 121	7.11 304	0.68 80	0.04 377	0.66 385	0.00 1	0.33 493	5.08 563	10.13 583

AE-Stereo	1.89 159	0.38 47	3.86 228	1.94 353	0.38 163	2.51 197	0.58 268	7.19 290	7.28 366	1.60 161	3.51 191	1.07 170	0.77 168	2.12 95	1.24 203	0.03 344	1.02 485	0.00 1	0.28 472	0.11 254	1.84 493

TestStereo	1.89 159	1.59 422	4.22 270	0.37 107	0.28 124	1.33 69	0.01 6	5.63 192	4.13 199	3.59 207	5.11 236	2.06 211	0.70 158	7.62 346	0.93 141	0.02 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.19 132

MM-Stereo_test1	1.90 163	0.63 192	2.65 104	1.43 273	0.56 223	2.37 181	0.54 255	5.36 175	5.81 291	4.00 222	1.78 123	0.42 125	0.83 174	7.32 318	1.28 207	0.00 1	1.03 487	0.00 1	0.00 1	0.35 455	1.64 452

RAFT-Stereo-weight	1.91 164	0.41 64	2.09 46	1.17 234	0.63 235	3.20 283	0.74 324	5.78 202	6.80 342	5.25 257	3.47 184	2.80 230	0.36 87	3.16 135	1.09 175	0.02 293	0.53 363	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.66 318

Reg-Stereo(zero)	1.92 165	0.28 16	3.18 157	0.63 155	1.41 385	2.02 148	0.48 241	3.85 70	6.29 310	4.49 234	3.12 173	4.55 311	1.62 250	2.77 125	2.16 304	0.00 1	0.61 376	0.00 1	0.26 458	0.02 58	0.62 296

Selective-RAFT	1.92 165	0.54 146	3.87 229	1.15 230	0.21 100	3.83 349	0.06 67	5.00 146	4.68 236	1.59 160	2.14 136	3.05 237	2.77 308	6.63 268	1.34 219	0.00 1	0.95 446	0.00 1	0.32 490	0.05 151	0.19 132

rvit_0105_3	1.94 167	1.44 406	7.39 442	0.88 202	0.02 3	1.61 101	1.64 426	5.88 208	6.73 338	2.37 172	1.78 123	2.01 208	1.16 207	4.46 182	1.26 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 101	0.14 83

HUI-Stereo	1.94 167	0.56 164	3.55 200	0.20 57	0.20 91	3.67 335	0.63 286	5.89 209	3.53 154	5.92 283	4.44 218	3.41 253	1.51 240	4.21 173	0.89 127	0.02 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 214	0.11 68

StereoAnything_RVC	1.96 169	8.91 564	4.47 287	0.54 142	0.91 291	1.09 13	0.05 53	3.94 78	1.37 53	0.25 5	0.29 42	0.15 55	0.68 155	6.92 289	0.47 16	0.02 293	0.84 421	0.00 1	0.00 1	6.61 568	1.61 447

Anonymous3	1.96 169	0.61 183	7.58 448	0.42 116	0.51 207	4.28 375	0.52 251	5.56 187	2.76 102	2.35 171	3.47 184	1.50 187	1.13 198	5.92 232	1.54 233	0.23 489	0.23 318	0.00 1	0.00 1	0.14 306	0.47 248

xyz-stereo-finetune2	1.98 171	0.96 304	2.70 110	0.13 45	0.05 7	6.33 430	0.17 149	4.38 118	2.56 94	0.98 134	6.40 290	0.50 137	3.37 337	7.09 300	3.77 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.11 68

model_zeroshot	1.98 171	0.70 222	4.98 327	2.25 405	1.07 318	3.20 283	0.13 122	7.01 277	3.34 138	3.46 203	3.77 199	2.69 227	0.42 107	2.86 127	1.18 193	0.06 407	0.85 423	0.00 1	0.25 441	0.02 58	1.40 432

4D-IteraStereo	1.99 173	1.32 379	3.77 221	0.13 45	2.84 480	3.51 313	1.03 385	4.26 102	5.38 268	5.50 266	1.03 85	3.86 278	0.38 96	2.44 115	1.88 278	0.00 1	0.43 350	0.00 1	0.01 256	0.11 254	1.84 493

PSM-adaLoss	2.02 174	0.55 153	3.57 203	0.20 57	0.21 100	3.69 339	0.69 305	5.89 209	3.52 150	5.91 278	4.43 217	3.42 254	1.50 236	5.63 222	0.94 145	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 214	0.10 59

ROB_FTStereo	2.03 175	0.57 172	3.57 203	0.20 57	0.21 100	3.66 331	0.73 320	5.89 209	3.51 148	5.92 283	4.35 214	3.37 250	1.50 236	6.02 234	0.90 130	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 214	0.09 54

ROB_FTStereo_v2	2.04 176	0.56 164	3.56 202	0.20 57	0.21 100	3.66 331	0.72 318	5.89 209	3.51 148	5.91 278	4.46 220	3.42 254	1.50 236	6.08 241	0.93 141	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 214	0.09 54

RAFT-IKP	2.04 176	0.57 172	3.54 198	0.20 57	0.20 91	3.45 307	0.62 284	5.90 214	3.52 150	5.91 278	4.44 218	3.46 263	1.50 236	6.20 245	1.00 157	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 214	0.08 50

SCV	2.06 178	0.84 255	3.74 217	3.56 515	1.22 354	2.30 175	0.76 329	7.87 317	3.29 136	0.59 80	2.83 160	0.67 150	0.58 146	8.00 363	0.91 136	0.00 1	0.89 431	0.00 1	0.48 521	0.41 470	2.18 527

GMStereo	2.07 179	1.56 418	5.64 367	0.74 183	0.05 7	3.63 329	0.01 6	5.17 158	11.27 472	4.22 228	2.44 149	0.53 141	0.49 129	4.06 164	1.01 161	0.22 483	0.00 1	0.00 1	0.14 369	0.18 346	0.05 32
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HART	2.08 180	1.10 334	3.44 188	0.47 129	1.15 338	1.70 111	0.04 44	6.40 251	3.69 170	1.50 158	7.78 330	2.42 219	0.16 35	6.76 278	1.15 184	0.00 1	1.46 552	0.00 1	0.00 1	0.31 444	2.12 519

GMOStereo	2.08 180	0.85 258	2.95 135	0.23 73	0.73 256	1.50 89	0.86 361	5.08 148	4.78 241	8.42 413	6.99 304	3.36 246	1.14 200	1.73 72	1.21 197	0.00 1	1.32 540	0.00 1	0.00 1	0.28 426	0.23 159

error version	2.08 180	0.85 258	2.95 135	0.23 73	0.73 256	1.50 89	0.86 361	5.08 148	4.78 241	8.42 413	6.99 304	3.36 246	1.14 200	1.73 72	1.21 197	0.00 1	1.32 540	0.00 1	0.00 1	0.28 426	0.23 159

test-v	2.08 180	0.85 258	2.95 135	0.23 73	0.73 256	1.50 89	0.86 361	5.08 148	4.78 241	8.42 413	6.99 304	3.36 246	1.14 200	1.73 72	1.21 197	0.00 1	1.32 540	0.00 1	0.00 1	0.28 426	0.23 159

CRE-IMP	2.08 180	0.51 131	3.43 186	0.35 103	0.19 81	3.85 350	0.83 350	5.77 201	3.43 142	5.81 274	4.24 209	3.45 262	0.83 174	6.56 261	1.99 291	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 254	0.20 138

test-2	2.08 180	0.85 258	2.95 135	0.23 73	0.73 256	1.50 89	0.86 361	5.08 148	4.78 241	8.42 413	6.99 304	3.36 246	1.14 200	1.73 72	1.21 197	0.00 1	1.32 540	0.00 1	0.00 1	0.28 426	0.23 159

FE-Mocha	2.09 186	0.54 146	4.88 320	1.49 283	0.36 155	3.25 287	0.16 141	8.13 323	2.80 104	5.20 255	5.70 263	3.61 269	0.85 176	2.21 100	1.19 194	0.00 1	0.74 401	0.00 1	0.19 397	0.02 58	0.50 254

Patchmatch Stereo++	2.09 186	0.55 153	3.57 203	0.20 57	0.20 91	3.68 336	0.64 289	5.90 214	3.52 150	5.91 278	4.41 215	3.42 254	1.51 240	7.07 298	0.95 146	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 214	0.10 59
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
iGMRVC	2.09 186	0.56 164	3.59 208	0.20 57	0.21 100	3.68 336	0.71 315	5.89 209	3.53 154	5.92 283	4.46 220	3.44 260	1.51 240	6.93 290	0.98 152	0.02 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 214	0.09 54

iRAFT	2.09 186	0.55 153	3.57 203	0.20 57	0.20 91	3.68 336	0.64 289	5.90 214	3.52 150	5.91 278	4.41 215	3.42 254	1.51 240	7.07 298	0.95 146	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 214	0.10 59

rafts_anoy	2.09 186	1.42 400	3.34 173	2.87 476	2.72 476	2.46 191	0.17 149	6.20 237	6.48 323	3.40 202	2.25 143	1.91 204	1.32 222	3.59 147	1.75 269	0.01 179	1.52 557	0.00 1	0.01 256	0.06 167	0.28 183

WQFJA1	2.10 191	0.91 281	3.95 243	0.96 215	1.66 404	3.57 319	0.16 141	6.21 238	6.26 308	2.68 179	4.33 210	0.89 162	1.65 252	6.36 252	1.73 267	0.02 293	0.12 278	0.00 1	0.27 466	0.05 151	0.17 115

WQFJX1	2.10 191	0.91 281	3.95 243	0.96 215	1.66 404	3.57 319	0.16 141	6.21 238	6.26 308	2.68 179	4.33 210	0.89 162	1.65 252	6.36 252	1.73 267	0.02 293	0.12 278	0.00 1	0.27 466	0.05 151	0.17 115

MM-Stereo_test3	2.10 191	0.94 298	2.59 97	1.66 303	3.95 521	2.42 185	0.78 332	6.58 258	7.29 367	1.94 168	4.90 230	1.23 175	0.65 152	3.77 154	1.38 222	0.00 1	0.83 417	0.00 1	0.00 1	0.38 465	0.77 346

s12784h	2.10 191	0.38 47	3.31 169	0.17 52	0.09 24	4.89 398	0.13 122	7.34 296	8.06 395	3.87 218	4.47 222	0.60 147	1.19 216	6.78 281	0.63 69	0.01 179	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.04 26

DIP-Stereo	2.12 195	0.98 311	3.94 241	0.20 57	0.11 30	4.73 394	0.13 122	9.27 357	4.40 217	6.46 310	5.03 234	0.45 131	0.72 161	3.79 155	1.94 286	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.05 151	0.24 168
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
11t1	2.13 196	0.67 209	3.98 247	2.69 462	0.85 280	2.59 206	0.07 76	7.40 300	3.89 187	3.75 212	3.57 194	1.24 176	1.96 267	4.68 191	1.97 288	0.10 442	1.13 512	0.00 1	0.22 426	0.09 214	1.66 457

test-1	2.14 197	0.54 146	6.32 405	1.07 225	1.22 354	2.13 163	0.54 255	6.40 251	4.80 246	3.55 205	5.23 239	4.02 285	0.71 159	1.95 84	2.15 303	0.08 427	0.98 466	0.00 1	0.08 329	0.02 58	1.07 391

rvit_stereo_0075_2	2.15 198	0.39 53	6.61 414	0.67 168	1.95 434	1.74 121	0.10 98	7.81 316	6.03 297	2.97 190	4.01 204	3.07 240	0.57 144	5.49 218	1.13 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 101	0.34 204

DeepStereo_RVC	2.15 198	0.55 153	3.26 164	0.21 66	0.19 81	3.47 310	0.68 302	5.76 200	3.60 162	6.36 305	4.19 208	3.42 254	4.44 389	5.04 202	1.59 240	0.02 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 214	0.18 122

EKT-Stereo	2.16 200	0.61 183	3.78 222	2.31 420	4.40 529	1.47 87	0.24 177	5.54 183	4.22 205	3.16 198	3.58 196	3.53 266	2.20 278	5.66 223	1.40 225	0.04 377	0.36 342	0.00 1	0.09 341	0.06 167	0.58 282

raftrobust	2.16 200	1.31 376	2.76 115	2.38 431	3.33 497	2.72 225	0.51 249	5.34 168	4.64 233	6.13 293	3.98 203	1.63 192	2.51 294	3.02 133	1.64 251	0.00 1	0.76 406	0.00 1	0.02 278	0.14 306	0.27 177

Gwc-CoAtRS	2.16 200	0.42 69	3.13 152	1.28 250	0.31 132	3.52 316	0.39 213	6.56 257	6.31 313	5.38 262	5.11 236	5.47 346	1.70 257	2.00 88	1.08 171	0.01 179	0.19 304	0.00 1	0.25 441	0.02 58	0.16 105

tg	2.18 203	1.13 343	2.74 113	0.84 196	0.13 48	4.33 380	0.05 53	6.21 238	4.90 250	4.06 223	5.30 249	2.55 222	0.92 179	7.28 314	0.99 154	0.00 1	0.60 374	0.00 1	0.00 1	0.37 461	1.12 401

test_1	2.18 203	0.38 47	3.87 229	1.54 289	0.91 291	1.38 75	0.80 335	5.36 175	5.53 276	7.12 352	1.86 127	4.05 287	0.41 103	6.65 270	1.17 189	0.00 1	0.99 475	0.00 1	0.28 472	0.20 366	1.08 395

raft+_RVC	2.18 203	1.49 412	3.14 153	2.77 466	2.01 438	1.40 78	0.10 98	7.02 280	5.35 265	2.99 192	5.54 258	1.19 173	1.34 227	4.98 199	1.49 229	0.00 1	1.45 550	0.00 1	0.00 1	0.14 306	1.11 398

RCA-Stereo	2.19 206	0.46 95	3.22 158	0.47 129	0.33 139	2.27 172	0.47 231	5.60 189	15.20 506	2.86 186	5.61 259	0.78 157	3.15 319	1.71 70	0.48 21	0.00 1	0.90 433	0.00 1	0.00 1	0.10 238	0.26 174

test-3	2.19 206	0.38 47	3.88 234	1.55 290	0.91 291	1.39 77	0.80 335	5.36 175	5.51 274	7.36 372	1.90 128	4.05 287	0.42 107	6.67 273	1.17 189	0.00 1	0.99 475	0.00 1	0.28 472	0.20 366	1.08 395

anonymousdsp2	2.20 208	0.57 172	4.59 303	1.69 310	0.82 275	3.58 322	0.48 241	8.57 329	3.63 166	3.37 200	3.03 171	3.32 245	1.00 186	5.57 220	0.80 104	0.01 179	0.94 441	0.02 451	0.15 372	0.06 167	1.89 502

DCRE	2.21 209	0.95 300	3.17 154	2.10 377	1.30 372	1.86 133	0.05 53	5.33 167	4.69 237	3.59 207	9.37 374	3.81 276	1.18 211	2.34 111	1.22 201	0.01 179	0.97 459	0.00 1	0.30 483	0.04 130	1.97 509

gcap-zeroshot	2.22 210	0.68 211	5.64 367	0.79 187	1.15 338	3.33 298	0.73 320	7.14 289	4.59 231	3.86 217	1.79 125	8.42 424	0.56 143	3.00 132	0.89 127	0.02 293	0.66 385	0.00 1	0.26 458	0.01 24	0.83 355

LL-Strereo2	2.22 210	1.39 394	3.39 178	1.26 247	1.01 310	3.73 341	1.47 417	6.47 255	4.61 232	4.66 238	2.64 156	4.17 295	0.37 89	6.03 236	1.61 242	0.09 438	0.24 321	0.00 1	0.08 329	0.08 199	1.16 405

test_3	2.22 210	0.39 53	4.20 269	1.51 284	0.90 288	1.29 60	0.74 324	5.34 168	6.37 317	6.64 324	1.96 132	4.24 301	0.45 123	6.63 268	1.17 189	0.00 1	1.00 482	0.00 1	0.28 472	0.19 356	1.01 381

U	2.23 213	0.36 39	2.93 130	0.26 82	8.08 567	11.12 507	0.00 1	3.68 46	1.12 44	0.29 10	0.52 52	0.16 59	0.08 9	0.83 8	0.30 4	0.00 1	0.00 1	9.75 577	5.13 586	0.02 58	0.02 9

MSKI-zero shot	2.23 213	0.49 121	2.49 83	1.60 293	0.81 273	2.69 220	0.29 188	6.82 271	2.50 91	4.37 232	7.61 324	3.65 273	0.26 53	8.62 412	0.63 69	0.01 179	1.09 500	0.00 1	0.25 441	0.03 101	0.46 247

cross-raft	2.25 215	0.48 111	2.96 139	1.87 340	0.94 298	3.72 340	0.47 231	7.61 308	4.15 200	5.37 261	5.68 262	6.17 371	1.40 230	2.15 97	1.06 167	0.01 179	0.22 314	0.00 1	0.19 397	0.03 101	0.41 232

GCAP-BAT	2.26 216	0.61 183	3.67 215	1.48 281	0.81 273	4.32 378	0.77 331	4.87 140	4.04 197	3.97 221	5.41 250	4.38 307	0.59 148	6.20 245	1.17 189	0.02 293	1.14 519	0.00 1	0.55 529	0.07 186	1.22 412

DCANet-4	2.26 216	0.43 74	6.69 421	0.40 114	0.20 91	1.70 111	0.13 122	5.73 198	9.44 435	6.01 286	5.29 244	1.12 172	2.77 308	2.49 116	2.21 306	0.01 179	0.00 1	0.01 418	0.00 1	0.02 58	0.61 291

CFNet-RSSM	2.26 216	0.43 74	3.24 162	1.28 250	0.31 132	3.19 282	0.40 214	7.62 310	7.29 367	5.88 276	4.68 224	5.32 343	1.68 255	2.26 105	1.04 164	0.01 179	0.09 263	0.00 1	0.31 487	0.03 101	0.16 105

MIPNet	2.27 219	1.14 344	5.55 363	0.49 134	0.22 107	2.03 150	0.19 159	7.60 307	6.17 304	5.83 275	4.16 206	2.05 210	3.44 342	3.65 151	2.23 311	0.00 1	0.01 134	0.01 418	0.01 256	0.24 401	0.48 251

NRIStereo	2.27 219	0.52 136	3.35 175	1.26 247	0.17 71	3.04 270	0.84 352	5.96 221	3.74 172	6.27 298	3.44 182	4.13 292	1.80 265	8.31 389	2.11 299	0.00 1	0.10 269	0.00 1	0.00 1	0.12 273	0.20 138

H2IRNET	2.29 221	0.86 266	3.38 176	1.51 284	0.11 30	1.97 143	0.13 122	5.15 157	7.19 362	1.26 152	7.77 329	5.80 363	3.31 330	5.09 205	1.66 256	0.01 179	0.00 1	0.04 482	0.17 385	0.27 423	0.10 59

x	2.30 222	0.82 249	3.85 226	2.23 399	0.72 254	2.12 161	0.81 341	9.48 364	4.82 247	3.83 215	2.76 158	3.49 264	2.30 285	3.48 142	2.25 312	0.00 1	1.13 512	0.00 1	0.22 426	0.09 214	1.66 457

1test111	2.31 223	0.93 289	3.39 178	3.05 488	0.39 166	5.69 414	0.55 259	9.15 350	4.33 209	1.42 153	3.48 186	0.33 110	3.65 352	4.95 197	2.06 296	0.00 1	1.14 519	0.00 1	0.03 293	0.09 214	1.65 453

Any-RAFT	2.33 224	0.36 39	2.35 74	1.58 292	0.84 277	4.93 399	0.55 259	9.10 348	5.93 295	4.30 230	4.90 230	5.79 362	2.22 280	2.75 124	0.51 30	0.02 293	0.32 332	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.18 122

testlalala2	2.34 225	0.64 196	2.49 83	9.58 565	6.50 556	3.57 319	0.18 154	5.34 168	3.20 129	3.87 218	4.57 223	3.12 242	0.52 134	1.49 59	0.44 10	0.00 1	0.31 331	0.00 1	0.43 517	0.12 273	0.40 220

DCANet	2.35 226	0.96 304	5.51 356	0.39 111	0.19 81	1.72 119	0.25 181	6.06 227	9.33 432	6.31 300	5.42 251	1.44 184	4.14 378	2.22 101	2.28 317	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.66 318

FENet	2.35 226	0.59 179	3.28 166	2.32 422	0.27 123	2.78 236	0.13 122	7.68 313	6.09 298	5.38 262	2.12 135	4.84 324	3.33 335	4.98 199	2.66 334	0.02 293	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.40 220

dd	2.36 228	1.93 455	6.03 389	0.83 194	0.12 40	1.80 126	0.17 149	5.30 164	11.82 477	2.98 191	3.64 198	1.50 187	1.21 217	5.25 209	3.92 384	0.13 451	0.01 134	0.04 482	0.22 426	0.10 238	0.14 83

FACV-RUCA	2.38 229	0.44 85	4.18 266	1.33 256	2.87 481	2.45 189	1.21 400	8.68 333	6.12 300	4.07 224	7.28 316	1.25 177	2.00 269	3.37 140	1.62 244	0.01 179	0.03 203	0.10 506	0.05 315	0.36 458	0.29 186

NF-Stereo	2.38 229	0.48 111	3.88 234	2.17 388	0.11 30	3.43 304	0.42 219	7.08 288	3.75 174	6.91 337	5.29 244	2.65 226	1.33 224	8.40 395	1.67 259	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 101	0.02 9

OCTAStereo	2.38 229	0.48 111	3.90 236	2.16 383	0.11 30	3.42 302	0.42 219	7.06 283	3.74 172	6.91 337	5.26 240	2.63 225	1.32 222	8.41 397	1.70 263	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 101	0.01 3

PSM-softLoss	2.38 229	0.48 111	4.28 272	1.94 353	0.19 81	2.73 227	0.38 210	6.67 262	3.50 143	6.33 301	6.33 286	2.93 233	0.97 183	8.90 423	1.88 278	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 101	0.03 17

KMStereo	2.38 229	0.48 111	4.28 272	1.94 353	0.19 81	2.73 227	0.38 210	6.67 262	3.50 143	6.33 301	6.33 286	2.93 233	0.97 183	8.90 423	1.88 278	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 101	0.03 17

RE-Stereo	2.38 229	0.48 111	3.91 237	2.17 388	0.11 30	3.43 304	0.42 219	7.07 285	3.75 174	6.91 337	5.26 240	2.62 223	1.33 224	8.41 397	1.72 265	0.01 179	0.00 1	0.01 418	0.00 1	0.03 101	0.01 3

TVStereo	2.38 229	0.48 111	3.91 237	2.17 388	0.11 30	3.43 304	0.42 219	7.07 285	3.75 174	6.91 337	5.26 240	2.62 223	1.33 224	8.41 397	1.72 265	0.01 179	0.00 1	0.01 418	0.00 1	0.03 101	0.01 3

RALCasStereoNet	2.39 236	1.73 439	3.59 208	2.38 431	2.69 475	2.84 242	0.18 154	5.29 163	4.94 251	2.45 174	5.62 261	2.22 214	0.79 173	7.48 336	1.63 247	0.00 1	1.75 560	0.00 1	0.00 1	0.14 306	2.03 514

GANet-ADL	2.40 237	0.65 200	3.92 239	2.22 396	0.11 30	2.23 167	0.47 231	9.29 359	7.27 365	4.77 239	5.95 272	3.96 282	1.26 221	3.08 134	2.27 315	0.04 377	0.08 254	0.02 451	0.00 1	0.15 322	0.21 144

ACVNet-DCA	2.41 238	0.93 289	3.39 178	3.05 488	0.39 166	5.69 414	0.55 259	9.15 350	4.33 209	1.42 153	3.48 186	0.33 110	3.65 352	8.26 378	0.70 87	0.00 1	1.14 519	0.00 1	0.03 293	0.09 214	1.65 453

StereoVision	2.42 239	1.18 351	5.14 334	1.15 230	2.64 473	1.89 134	0.28 186	6.61 260	4.72 238	2.14 170	10.52 403	3.84 277	0.52 134	5.33 212	2.29 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 273	0.04 26

CAS	2.42 239	0.37 45	2.30 69	11.49 571	3.97 522	1.65 105	0.02 27	4.08 89	2.84 107	0.51 56	1.65 112	0.25 90	0.28 61	1.73 72	0.92 137	10.05 581	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.01 24	6.26 569

qqq	2.44 241	0.85 258	4.33 277	1.73 320	0.71 251	1.98 144	0.38 210	9.15 350	4.33 209	3.37 200	4.34 212	4.63 316	2.83 312	4.95 197	2.06 296	0.00 1	1.13 512	0.00 1	0.25 441	0.09 214	1.65 453

IPLGR	2.46 242	0.68 211	7.02 430	0.22 69	0.16 68	2.01 147	0.22 171	7.01 277	6.62 332	7.10 351	5.92 271	2.91 232	2.27 282	5.12 207	1.52 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 273	0.41 232

RAFT-Stereo + iAFF	2.48 243	1.23 367	3.48 189	1.61 294	1.09 326	1.63 103	0.15 135	5.80 204	6.43 320	7.32 370	9.91 387	3.05 237	1.71 258	2.33 110	1.75 269	0.01 179	0.71 400	0.00 1	0.00 1	0.28 426	1.19 407

AIO-test1	2.49 244	1.41 397	3.78 222	0.87 200	5.11 549	2.46 191	0.93 376	6.49 256	14.84 503	0.95 131	2.85 162	0.92 164	0.31 70	6.05 239	1.88 278	0.15 456	0.07 250	0.00 1	0.21 417	0.21 377	0.31 194

RAFT-Test	2.49 244	0.45 90	4.35 279	1.89 344	1.28 365	4.83 396	0.68 302	7.19 290	4.51 224	5.00 248	7.09 310	6.81 387	1.12 196	2.22 101	1.16 187	0.01 179	0.63 380	0.00 1	0.33 493	0.05 151	0.20 138

riskmin	2.49 244	0.22 3	3.34 173	2.33 424	1.78 414	2.89 258	0.46 229	7.35 297	6.95 351	2.75 184	1.67 115	6.75 383	5.08 422	3.24 137	1.93 285	0.00 1	0.99 475	0.00 1	0.27 466	0.02 58	1.73 476

ADStereo(finetuned)	2.50 247	0.95 300	6.60 413	0.39 111	0.20 91	1.72 119	0.24 177	6.06 227	9.31 431	6.30 299	5.42 251	1.44 184	6.22 452	2.25 104	2.14 301	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.65 307

PFNet+	2.52 248	0.47 103	4.97 326	0.95 212	0.18 77	3.12 276	0.73 320	4.98 145	6.97 352	7.95 390	6.38 289	2.51 220	1.18 211	8.05 370	1.82 273	0.03 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.05 32

tt1	2.53 249	0.91 281	3.53 196	2.92 477	0.53 214	5.60 411	0.61 280	5.55 184	10.56 451	1.54 159	3.54 193	0.34 114	3.00 315	8.20 376	0.68 80	0.00 1	1.13 512	0.00 1	0.03 293	0.11 254	1.88 499

ICVP	2.53 249	0.47 103	3.64 213	1.20 239	0.69 245	2.71 223	0.84 352	10.63 396	4.66 235	4.31 231	8.99 358	2.75 229	1.93 266	2.91 129	4.07 391	0.06 407	0.24 321	0.01 418	0.01 256	0.13 295	0.26 174
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
fff	2.54 251	0.93 289	5.51 356	0.32 91	0.14 54	1.70 111	0.11 107	6.19 234	12.69 486	6.03 288	5.29 244	1.43 181	5.28 429	2.37 112	2.21 306	0.01 179	0.00 1	0.01 418	0.00 1	0.02 58	0.61 291

csc	2.54 251	0.93 289	5.51 356	0.32 91	0.14 54	1.70 111	0.11 107	6.19 234	12.69 486	6.03 288	5.29 244	1.43 181	5.28 429	2.37 112	2.21 306	0.01 179	0.00 1	0.01 418	0.00 1	0.02 58	0.61 291

cscssc	2.54 251	0.93 289	5.51 356	0.32 91	0.14 54	1.70 111	0.11 107	6.19 234	12.69 486	6.03 288	5.29 244	1.43 181	5.28 429	2.37 112	2.21 306	0.01 179	0.00 1	0.01 418	0.00 1	0.02 58	0.61 291

cc1	2.56 254	0.93 289	3.39 178	3.05 488	0.39 166	5.69 414	0.55 259	5.34 168	10.76 457	1.42 153	3.48 186	0.33 110	3.65 352	8.26 378	0.70 87	0.00 1	1.14 519	0.00 1	0.03 293	0.12 273	1.89 502

IGEV-FE	2.57 255	0.63 192	5.69 372	1.92 350	0.87 284	2.63 210	0.85 357	8.94 343	4.55 228	5.31 259	5.47 255	5.19 337	1.38 228	3.81 157	1.33 216	0.00 1	0.69 391	0.00 1	0.18 391	0.19 356	1.72 473

IGEV_Zeroshot_test	2.57 255	0.63 192	5.70 375	1.93 351	0.87 284	2.63 210	0.85 357	8.94 343	4.55 228	5.30 258	5.48 256	5.23 342	1.38 228	3.76 153	1.32 215	0.00 1	0.69 391	0.00 1	0.18 391	0.19 356	1.72 473

test_4	2.58 257	0.70 222	3.30 167	0.43 119	0.30 128	3.97 358	1.11 396	3.91 75	3.83 181	4.15 227	17.20 495	3.44 260	0.52 134	6.60 264	1.58 236	0.00 1	0.13 286	0.00 1	0.11 355	0.20 366	0.20 138

DisPM	2.59 258	0.47 103	4.32 276	1.89 344	0.20 91	3.42 302	0.63 286	5.56 187	5.60 278	8.66 426	7.05 308	2.82 231	1.03 191	9.05 434	1.07 170	0.02 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.04 26

RAFT+CT+SA	2.59 258	1.19 354	3.55 200	1.09 226	2.21 449	3.14 280	0.90 370	7.59 305	5.65 280	2.76 185	8.21 348	2.04 209	1.57 248	8.84 420	1.31 213	0.02 293	0.34 336	0.00 1	0.38 508	0.22 384	0.73 338

R-Stereo Train	2.60 260	0.46 95	2.94 132	1.10 228	0.18 77	3.61 324	0.60 276	6.88 273	3.50 143	9.13 443	17.23 496	1.77 198	0.77 168	2.03 90	1.65 253	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.21 144

RAFT-Stereo	2.60 260	0.46 95	2.94 132	1.10 228	0.18 77	3.61 324	0.60 276	6.88 273	3.50 143	9.13 443	17.23 496	1.77 198	0.77 168	2.03 90	1.65 253	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.21 144
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CASS	2.62 262	0.57 172	4.28 272	0.90 205	0.38 163	3.45 307	0.22 171	9.91 372	4.46 220	7.33 371	7.92 336	3.53 266	3.59 348	4.16 171	1.49 229	0.03 344	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.05 151	0.06 41
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLG	2.63 263	1.09 332	5.67 371	0.73 177	0.31 132	3.00 267	0.25 181	6.84 272	6.02 296	7.93 389	6.31 285	1.91 204	1.72 260	7.47 333	2.53 326	0.01 179	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.29 434	0.58 282

Pruner-Stereo	2.66 264	0.61 183	3.54 198	1.93 351	0.25 117	3.47 310	0.74 324	6.60 259	5.66 284	8.98 436	6.12 275	4.39 308	1.11 195	7.27 313	2.34 322	0.03 344	0.00 1	0.02 451	0.00 1	0.03 101	0.04 26

ACRE	2.67 265	1.66 429	6.50 410	0.72 174	2.03 440	2.65 218	0.84 352	5.97 222	5.52 275	7.85 386	9.23 365	1.72 195	1.09 193	4.09 168	2.73 342	0.02 293	0.19 304	0.02 451	0.08 329	0.26 411	0.21 144

RALAANet	2.68 266	1.71 434	4.73 314	2.79 468	0.80 270	3.30 293	0.15 135	7.92 318	5.92 294	5.79 273	6.06 273	3.51 265	1.13 198	6.76 278	2.28 317	0.00 1	0.28 327	0.00 1	0.10 348	0.27 423	0.13 78

rvit_105_1	2.69 267	1.34 382	6.85 426	1.89 344	0.09 24	1.94 139	3.50 481	6.38 249	9.00 423	4.98 245	2.19 139	3.57 268	1.56 247	7.31 317	3.03 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 278	0.06 167	0.16 105

IPLGR_C	2.69 267	1.75 441	6.20 396	0.79 187	2.06 443	2.64 216	0.86 361	6.36 246	5.64 279	8.13 404	9.26 367	1.69 194	1.15 206	3.79 155	2.80 347	0.02 293	0.20 311	0.02 451	0.08 329	0.26 411	0.18 122

GES	2.69 267	0.72 229	5.34 345	1.82 335	0.05 7	4.51 387	1.04 388	10.39 387	4.18 202	5.53 268	6.72 298	1.92 207	3.30 328	5.16 208	2.67 335	0.06 407	0.01 134	0.06 493	0.01 256	0.20 366	0.14 83

MyStereo06	2.71 270	1.05 327	5.43 353	1.39 265	1.20 350	2.57 202	0.10 98	10.39 387	4.79 245	5.54 269	6.16 276	6.39 375	2.33 287	3.40 141	1.35 220	0.01 179	1.24 534	0.00 1	0.21 417	0.13 295	0.50 254

TRStereo	2.71 270	3.79 529	5.46 354	2.19 391	2.22 451	2.98 266	1.07 391	9.83 371	4.39 216	3.46 203	3.48 186	3.92 281	0.77 168	6.43 258	1.70 263	0.03 344	0.63 380	0.00 1	0.29 478	0.11 254	1.49 437

HHNet	2.71 270	0.69 215	3.31 169	0.25 78	0.39 166	2.80 239	0.90 370	6.33 243	5.68 285	7.51 376	13.70 457	0.94 166	3.14 318	5.42 216	2.54 331	0.14 454	0.02 175	0.06 493	0.00 1	0.24 401	0.07 46

BUS	2.72 273	0.43 74	3.76 218	0.70 171	0.50 197	7.31 453	0.48 241	9.93 373	5.65 280	6.50 311	6.23 279	5.21 339	1.18 211	4.27 174	1.89 282	0.01 179	0.03 203	0.03 472	0.00 1	0.06 167	0.14 83

CIPLG	2.72 273	1.69 430	6.02 387	0.80 190	2.14 447	2.66 219	0.84 352	5.90 214	5.59 277	8.12 403	9.58 378	1.74 196	1.14 200	4.53 186	2.82 348	0.02 293	0.19 304	0.02 451	0.09 341	0.26 411	0.22 152

xx1	2.73 275	0.93 289	3.39 178	3.05 488	0.39 166	5.69 414	0.55 259	5.34 168	10.76 457	1.42 153	3.48 186	4.63 316	2.83 312	8.26 378	0.70 87	0.00 1	1.14 519	0.00 1	0.25 441	0.09 214	1.65 453

HCRNet	2.74 276	0.83 252	4.19 267	0.45 124	3.31 496	2.18 164	0.22 171	7.59 305	5.76 289	6.08 291	4.89 229	5.21 339	2.74 305	8.04 369	3.10 356	0.00 1	0.02 175	0.00 1	0.00 1	0.10 238	0.09 54

EAI-Stereo	2.75 277	0.54 146	3.17 154	0.91 207	1.28 365	4.02 361	5.30 512	12.39 449	4.76 240	2.51 176	7.10 311	1.22 174	0.94 182	6.03 236	1.96 287	0.01 179	0.56 364	0.00 1	1.38 560	0.04 130	0.95 374

test_sample2	2.79 278	0.59 179	4.40 282	2.38 431	0.43 180	2.58 205	0.15 135	10.14 380	5.78 290	4.23 229	5.86 264	4.31 304	4.02 372	6.34 251	2.00 293	0.00 1	0.96 451	0.00 1	0.12 361	0.07 186	1.37 431

MIM_Stereo	2.83 279	1.20 362	5.27 340	1.41 270	1.16 340	3.07 271	0.33 201	6.67 262	3.95 191	5.17 254	10.11 391	4.25 302	1.73 262	8.32 390	1.64 251	0.00 1	0.36 342	0.00 1	0.01 256	0.22 384	1.69 466

RAFT_R40	2.83 279	0.46 95	3.85 226	1.38 264	0.32 138	3.78 345	0.97 378	6.16 233	4.82 247	9.74 465	6.35 288	4.96 330	3.94 371	8.78 418	1.05 165	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.03 17

GwcNet-ADL	2.85 281	0.61 183	4.38 280	0.92 208	0.33 139	2.05 151	0.67 299	8.85 339	9.65 437	6.36 305	6.71 297	4.11 291	1.71 258	5.97 233	4.22 395	0.08 427	0.06 235	0.00 1	0.00 1	0.07 186	0.16 105

SST-Stereo	2.86 282	0.45 90	3.64 213	1.46 276	0.36 155	3.94 355	0.80 335	6.07 229	4.46 220	10.96 494	6.21 278	4.94 329	4.14 378	8.85 421	0.93 141	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.03 17

ACVNet	2.86 282	0.96 304	3.87 229	0.86 198	0.61 230	2.63 210	0.54 255	8.93 341	6.12 300	5.09 249	9.32 372	5.70 358	3.84 361	2.68 122	5.56 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 411	0.23 159

AFF-stereo	2.87 284	1.31 376	3.26 164	1.87 340	0.38 163	1.68 108	0.09 90	6.38 249	7.07 354	6.52 315	11.90 431	6.08 368	2.32 286	5.05 203	1.65 253	0.02 293	0.66 385	0.00 1	0.00 1	0.29 434	0.94 370

test_sample1	2.88 285	0.63 192	4.46 284	2.38 431	0.68 242	2.61 207	0.05 53	10.51 392	5.36 267	4.50 235	4.81 227	3.76 275	5.94 445	6.10 243	2.96 350	0.00 1	0.99 475	0.00 1	0.11 355	0.07 186	1.67 460

HH	2.88 285	0.82 249	4.07 258	1.71 314	0.54 218	4.71 392	0.69 305	8.72 336	3.57 160	1.80 164	6.49 294	7.81 406	3.92 369	8.93 426	0.99 154	0.00 1	1.06 492	0.00 1	0.03 293	0.05 151	1.69 466

HanStereo	2.88 285	0.82 249	4.07 258	1.71 314	0.54 218	4.71 392	0.69 305	8.72 336	3.57 160	1.80 164	6.49 294	7.81 406	3.92 369	8.93 426	0.99 154	0.00 1	1.06 492	0.00 1	0.03 293	0.05 151	1.69 466

raft_robust	2.91 288	1.71 434	3.42 185	1.36 259	0.57 224	1.53 94	0.12 112	7.06 283	9.09 425	6.96 344	7.21 314	4.43 309	2.09 273	9.40 446	1.61 242	0.03 344	0.93 436	0.00 1	0.21 417	0.17 335	0.38 216

BSDual-CNN	2.91 288	0.43 74	3.76 218	0.70 171	0.50 197	6.97 443	1.58 423	9.93 373	5.65 280	6.50 311	6.23 279	6.17 371	2.50 292	4.27 174	2.67 335	0.01 179	0.03 203	0.03 472	0.00 1	0.06 167	0.14 83

GMStereo_Zeroshot	2.92 290	2.33 489	6.12 391	1.66 303	0.36 155	3.61 324	0.09 90	5.95 220	6.20 305	7.15 355	7.11 312	8.37 419	0.91 178	6.17 244	1.97 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 384	0.14 83

UDGNet	2.92 290	7.79 558	4.92 323	3.01 483	0.08 19	2.96 263	0.20 164	4.77 133	8.93 419	2.91 189	2.85 162	0.95 167	1.00 186	6.46 259	1.66 256	1.46 548	0.00 1	5.33 575	0.92 548	1.95 547	0.19 132

LCNet	2.94 292	0.55 153	2.57 93	1.03 223	0.59 228	2.05 151	1.55 422	5.51 180	4.19 203	6.08 291	10.58 405	4.54 310	6.63 461	7.59 344	0.90 130	0.01 179	0.00 1	0.01 418	0.76 540	0.31 444	3.43 552

RAFT	2.94 292	1.29 373	4.06 256	1.36 259	0.50 197	2.39 183	0.91 373	6.11 231	3.25 132	6.64 324	7.30 317	9.96 446	4.20 380	6.03 236	2.21 306	0.00 1	1.02 485	0.00 1	0.02 278	0.54 496	1.01 381

XX-Stereo	2.95 294	0.48 111	7.08 435	2.84 474	2.51 467	1.63 103	0.20 164	6.15 232	3.38 140	2.38 173	16.00 481	6.90 390	0.25 51	6.40 256	1.14 183	0.00 1	0.66 385	0.00 1	0.31 487	0.16 326	0.57 276

ccs_rob	2.95 294	0.55 153	4.53 295	0.42 116	0.25 117	2.84 242	0.12 112	8.58 330	8.13 396	7.18 357	10.36 397	6.44 377	2.05 272	5.28 211	1.97 288	0.00 1	0.02 175	0.01 418	0.00 1	0.06 167	0.23 159

AnonymousM	2.96 296	7.19 554	1.41 9	0.92 208	0.06 13	2.37 181	0.52 251	6.05 226	3.83 181	4.97 244	2.37 146	1.91 204	1.00 186	2.23 103	1.06 167	0.01 179	0.57 367	17.64 583	4.90 582	0.02 58	0.27 177

CFNet_pseudo	2.96 296	0.55 153	4.51 291	0.43 119	0.24 113	2.83 240	0.12 112	8.59 331	8.13 396	7.20 360	10.41 398	6.47 378	2.04 271	5.27 210	2.00 293	0.00 1	0.02 175	0.01 418	0.00 1	0.06 167	0.23 159

AIO-test2	2.98 298	1.88 448	4.72 312	1.67 307	3.34 499	2.64 216	0.06 67	6.96 276	15.70 514	2.65 178	7.31 318	0.93 165	0.57 144	5.81 230	1.20 196	3.30 565	0.09 263	0.00 1	0.09 341	0.22 384	0.43 246

IRAFT_RVC	2.98 298	0.66 204	4.23 271	2.20 392	0.40 171	2.91 260	5.04 508	7.03 281	4.21 204	6.59 321	5.52 257	5.02 334	4.77 407	8.41 397	2.30 321	0.01 179	0.17 300	0.01 418	0.00 1	0.03 101	0.05 32

DN-CSS_ROB	3.00 300	2.14 470	7.33 439	2.67 461	0.78 266	3.13 277	0.07 76	6.68 266	4.22 205	5.51 267	12.12 434	2.33 215	1.21 217	8.69 415	2.51 325	0.03 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 471	0.15 96

111	3.05 301	1.41 397	5.51 356	0.32 91	0.14 54	2.83 240	0.68 302	6.76 269	14.21 500	3.59 207	9.11 361	5.50 347	3.30 328	4.05 161	2.43 323	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 295	1.02 385

PFNet	3.06 302	0.59 179	6.13 392	2.26 408	0.84 277	3.08 272	0.73 320	7.38 299	5.35 265	10.20 471	6.06 273	4.72 318	2.10 276	8.47 402	2.25 312	0.19 474	0.06 235	0.00 1	0.11 355	0.20 366	0.42 237

mmm	3.07 303	0.76 234	4.50 290	2.27 412	1.24 358	3.75 342	0.12 112	10.03 377	5.12 258	6.43 307	11.19 416	3.10 241	3.20 321	4.54 187	1.78 272	0.02 293	1.19 530	0.00 1	0.30 483	0.09 214	1.79 485

DMCA	3.08 304	1.10 334	6.20 396	1.82 335	0.90 288	3.80 348	0.55 259	9.76 367	5.42 270	6.56 320	6.47 293	7.06 395	2.09 273	4.05 161	5.46 429	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.11 254	0.16 105

DFGA-Net	3.09 305	2.73 505	9.21 484	1.79 328	0.47 186	3.30 293	0.20 164	7.49 304	6.20 305	5.54 269	6.42 291	2.17 213	1.12 196	7.96 362	6.56 447	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 475	0.17 115

iRaft-Stereo_20w	3.11 306	0.49 121	6.09 390	1.01 220	1.25 359	3.99 359	1.00 383	14.00 499	4.73 239	6.70 332	6.27 284	2.34 216	2.28 284	7.29 316	1.58 236	0.01 179	0.75 403	0.00 1	0.73 539	0.10 238	1.63 451

HITNet	3.11 306	1.38 393	5.35 347	2.23 399	0.12 40	5.59 410	0.58 268	9.95 376	5.72 287	6.62 323	7.91 335	3.90 280	3.24 324	4.39 179	4.58 410	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 199	0.57 276
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
TestStereo1	3.12 308	1.34 382	4.67 308	3.47 512	0.71 251	2.50 194	1.45 415	7.27 292	8.71 413	4.91 242	9.28 369	2.34 216	3.61 349	9.44 447	1.62 244	0.00 1	0.33 334	0.00 1	0.00 1	0.30 437	0.40 220

SA-5K	3.12 308	1.34 382	4.67 308	3.47 512	0.71 251	2.50 194	1.45 415	7.27 292	8.71 413	4.91 242	9.28 369	2.34 216	3.61 349	9.44 447	1.62 244	0.00 1	0.33 334	0.00 1	0.00 1	0.30 437	0.40 220

PCWNet_CMD	3.14 310	0.51 131	4.47 287	0.44 123	0.26 122	2.87 255	0.15 135	9.66 366	9.78 439	7.28 366	11.50 421	6.84 389	2.40 289	4.47 183	1.83 274	0.01 179	0.02 175	0.02 451	0.00 1	0.06 167	0.29 186

OMP-Stereo	3.15 311	1.19 354	3.49 191	4.34 541	0.51 207	2.20 166	1.21 400	6.67 262	6.52 326	7.99 394	6.24 283	8.38 422	2.44 291	9.65 455	1.92 284	0.01 179	0.02 175	0.00 1	0.00 1	0.08 199	0.15 96

MSMDNet	3.15 311	0.51 131	4.48 289	0.46 127	0.25 117	2.88 257	0.16 141	9.79 369	9.82 440	7.24 362	11.36 419	6.82 388	2.41 290	4.47 183	1.86 276	0.01 179	0.02 175	0.02 451	0.00 1	0.06 167	0.30 192

test_5	3.16 313	1.18 351	4.96 325	2.33 424	3.10 489	4.51 387	1.27 406	7.47 303	7.61 380	3.00 193	7.38 319	5.37 345	4.06 373	8.28 383	1.54 233	0.00 1	0.34 336	0.00 1	0.02 278	0.21 377	0.62 296

PSMNet-ADL	3.17 314	0.56 164	3.00 146	1.55 290	0.40 171	5.97 422	0.28 186	9.06 345	5.75 288	3.56 206	6.80 301	8.33 417	4.51 391	7.65 347	5.51 430	0.03 344	0.09 263	0.00 1	0.00 1	0.03 101	0.28 183

iRaft-Stereo_5w	3.20 315	1.27 371	5.27 340	0.27 84	0.99 306	2.71 223	0.58 268	5.75 199	5.85 292	3.03 195	7.88 333	10.08 448	4.08 376	8.40 395	6.09 437	0.00 1	0.25 324	0.00 1	0.12 361	0.31 444	0.95 374

CFNet_ucs	3.23 316	0.56 164	4.59 303	0.59 146	0.37 161	3.29 292	0.19 159	10.47 390	9.02 424	7.78 384	12.57 443	5.59 351	1.74 263	5.39 214	1.86 276	0.00 1	0.04 220	0.01 418	0.00 1	0.10 238	0.33 200

MyStereo05	3.24 317	1.05 327	5.93 383	1.39 265	1.20 350	2.57 202	0.10 98	9.11 349	13.17 493	6.45 309	3.86 201	3.20 243	3.26 326	8.35 392	3.02 351	0.01 179	1.24 534	0.00 1	0.21 417	0.13 295	0.50 254

test_sample3	3.27 318	0.62 189	5.29 344	2.24 403	0.58 227	4.62 390	0.16 141	12.15 442	7.51 374	6.44 308	7.25 315	3.72 274	3.03 316	6.73 275	3.17 361	0.01 179	0.85 423	0.00 1	0.10 348	0.07 186	0.88 361

IIG-Stereo	3.28 319	0.98 311	3.57 203	4.14 533	0.22 107	2.56 201	0.71 315	7.04 282	6.10 299	8.49 419	9.38 375	7.82 408	2.73 304	9.69 461	1.99 291	0.02 293	0.02 175	0.00 1	0.00 1	0.03 101	0.14 83

test_sample4	3.29 320	0.64 196	5.38 348	2.08 375	0.53 214	3.91 352	0.15 135	12.13 439	7.50 373	7.04 345	7.50 321	3.64 272	3.19 320	6.95 291	3.14 358	0.02 293	0.85 423	0.00 1	0.10 348	0.07 186	0.92 368

MyStereo04	3.29 320	1.15 346	6.64 417	1.28 250	1.49 391	2.63 210	0.45 227	10.57 395	13.30 494	4.41 233	3.90 202	3.06 239	3.56 346	7.87 358	3.35 363	0.01 179	1.27 537	0.00 1	0.25 441	0.11 254	0.42 237

MyStereo8	3.30 322	1.69 430	6.28 402	2.51 446	3.79 515	4.22 371	0.07 76	7.43 302	6.39 319	6.51 314	10.13 392	4.23 300	1.45 233	2.79 126	5.08 422	0.06 407	1.49 555	0.00 1	0.40 511	0.26 411	1.33 425

DCVSM-stereo	3.32 323	0.51 131	3.40 184	1.79 328	0.79 267	2.94 261	0.48 241	7.31 294	5.69 286	11.47 505	5.61 259	10.63 460	5.93 444	5.74 227	3.63 367	0.03 344	0.09 263	0.03 472	0.00 1	0.12 273	0.11 68

ARAFT	3.32 323	1.74 440	7.92 456	0.64 156	0.15 62	4.45 383	2.89 458	8.20 324	6.30 312	9.23 448	7.12 313	5.58 350	1.24 220	8.60 409	1.69 262	0.01 179	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.35 455	0.35 209

test_sample5	3.34 325	0.65 200	5.17 336	2.10 377	0.49 190	3.31 295	0.17 149	11.91 431	7.47 371	6.91 337	9.15 362	3.61 269	3.37 337	7.53 339	3.06 354	0.02 293	0.85 423	0.00 1	0.10 348	0.07 186	0.90 362

SA	3.34 325	1.29 373	4.84 316	1.99 367	0.57 224	3.15 281	1.39 413	7.66 312	9.94 441	4.86 241	10.87 412	2.97 236	4.61 401	9.88 469	1.38 222	0.00 1	0.60 374	0.00 1	0.19 397	0.25 410	0.37 213

psmg	3.34 325	0.43 74	3.76 218	0.73 177	0.50 197	8.47 472	2.74 455	10.88 406	5.65 280	8.91 434	8.78 353	6.17 371	2.50 292	4.27 174	2.67 335	0.01 179	0.04 220	0.06 493	0.00 1	0.12 273	0.10 59

AdaStereo	3.34 325	0.74 232	4.00 250	3.10 495	0.51 207	4.22 371	1.25 405	12.84 464	8.39 404	6.33 301	9.55 377	5.77 361	1.54 245	5.53 219	2.74 344	0.02 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 101	0.15 96
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.
AIO-Stereo-zeroshot	3.35 329	1.28 372	8.51 463	1.86 339	1.83 420	3.51 313	0.31 196	10.50 391	4.32 208	2.74 183	5.87 266	10.30 452	4.53 396	4.66 190	3.16 359	0.02 293	0.87 430	0.00 1	0.97 549	0.38 465	1.43 434

RAFT-345	3.36 330	0.55 153	3.43 186	1.23 241	0.21 100	2.62 208	0.46 229	3.91 75	6.34 314	7.46 375	24.49 538	4.19 296	1.74 263	8.27 382	2.25 312	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.02 9

UCFNet_RVC	3.37 331	1.25 368	3.30 167	2.55 454	1.80 416	3.92 354	1.28 408	12.49 454	7.16 358	5.12 252	7.88 333	8.14 411	4.59 399	5.67 224	2.11 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 306	0.07 46

NINENet	3.38 332	0.81 244	4.16 262	1.88 343	1.40 383	7.31 453	0.48 241	12.95 471	6.64 334	7.29 367	9.24 366	5.21 339	1.18 211	6.72 274	1.89 282	0.17 466	0.08 254	0.07 498	0.00 1	0.09 214	0.03 17

HI	3.39 333	1.19 354	4.03 252	1.46 276	0.19 81	2.26 169	0.04 44	6.21 238	3.86 184	8.51 420	12.61 444	11.86 484	6.44 456	4.55 188	4.27 397	0.00 1	0.06 235	0.00 1	0.00 1	0.12 273	0.15 96

CoSv	3.39 333	1.19 354	4.03 252	1.46 276	0.19 81	2.26 169	0.04 44	6.21 238	3.86 184	8.51 420	12.61 444	11.86 484	6.44 456	4.55 188	4.27 397	0.00 1	0.06 235	0.00 1	0.00 1	0.12 273	0.15 96

ToySt	3.39 333	0.89 279	9.29 486	1.47 280	0.94 298	4.20 370	1.98 437	7.33 295	5.42 270	3.01 194	6.75 299	8.67 429	5.10 423	5.43 217	3.72 372	0.07 418	0.89 431	0.00 1	0.23 433	0.28 426	2.13 522

SFCPSM	3.39 333	0.61 183	5.42 351	0.43 119	0.93 297	8.26 464	2.08 441	15.01 515	5.89 293	7.17 356	7.60 323	3.39 252	2.55 296	5.39 214	2.53 326	0.01 179	0.03 203	0.01 418	0.07 326	0.19 356	0.31 194

ffm	3.41 337	0.98 311	7.03 431	1.64 297	1.07 318	2.84 242	0.47 231	5.55 184	10.56 451	6.68 327	9.59 379	5.66 353	3.87 364	8.20 376	0.68 80	0.00 1	1.13 512	0.00 1	0.19 397	0.11 254	1.88 499

ASMatch	3.41 337	0.62 189	3.59 208	1.99 367	0.48 187	1.91 137	0.66 294	7.01 277	4.43 219	6.25 296	22.02 527	4.56 312	4.72 406	7.78 353	1.85 275	0.01 179	0.01 134	0.00 1	0.03 293	0.02 58	0.21 144

IER	3.42 339	0.91 281	6.38 407	0.73 177	1.60 397	7.07 448	0.55 259	7.07 285	5.45 273	8.17 406	8.89 355	6.13 369	6.13 449	5.36 213	3.77 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 199	0.05 32

GMM-Stereo	3.42 339	0.39 53	3.24 162	0.87 200	0.50 197	2.26 169	4.73 503	5.64 193	3.81 178	7.08 349	16.57 487	6.13 369	3.62 351	7.74 351	1.40 225	0.05 395	0.00 1	0.00 1	0.04 311	0.12 273	4.24 562

PSM-AAD	3.43 341	0.31 27	2.16 55	0.80 190	0.57 224	2.53 198	5.97 517	5.53 182	3.98 194	11.00 495	11.90 431	2.93 233	9.36 513	8.03 367	1.00 157	0.01 179	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.06 167	2.39 537

DualNet	3.48 342	0.65 200	5.17 336	2.10 377	0.49 190	3.31 295	0.17 149	11.91 431	7.47 371	7.18 357	11.56 423	3.61 269	3.37 337	7.53 339	3.06 354	0.02 293	0.85 423	0.00 1	0.10 348	0.07 186	0.90 362

AAGNet	3.50 343	0.49 121	3.38 176	1.91 347	0.41 176	3.66 331	1.02 384	5.14 155	5.16 259	9.65 463	7.75 328	4.91 326	6.23 453	7.45 331	12.73 529	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 151	0.06 41

TransformOpticalFlow	3.50 343	0.83 252	4.85 317	1.09 226	0.31 132	3.52 316	0.14 132	10.32 383	8.02 393	5.78 272	13.25 453	6.63 381	4.91 411	8.36 393	1.63 247	0.00 1	0.01 134	0.01 418	0.00 1	0.06 167	0.24 168

DispNO	3.51 345	1.33 381	8.51 463	2.26 408	1.36 380	3.46 309	0.81 341	8.74 338	6.58 328	6.78 334	7.63 325	6.22 374	4.20 380	7.47 333	4.44 404	0.00 1	0.03 203	0.03 472	0.11 355	0.13 295	0.14 83

testlalala_base	3.54 346	0.53 142	3.53 196	2.31 420	2.22 451	4.04 364	0.61 280	6.91 275	2.73 100	2.69 182	4.17 207	1.78 201	0.51 132	2.02 89	1.08 171	13.13 589	3.23 582	0.00 1	0.35 500	16.60 583	2.27 534

STrans-v2	3.55 347	0.94 298	5.06 331	0.32 91	0.60 229	2.97 265	1.15 398	11.08 410	7.97 392	6.01 286	10.93 413	6.65 382	6.86 466	8.37 394	1.66 256	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.39 218

hknet	3.56 348	0.66 204	5.82 378	0.70 171	1.19 348	6.97 443	1.58 423	9.93 373	7.76 382	6.50 311	6.23 279	9.53 438	2.81 310	7.84 354	3.39 364	0.01 179	0.03 203	0.03 472	0.00 1	0.06 167	0.14 83

gwcnet-sp	3.58 349	2.01 463	8.82 473	2.01 371	0.69 245	7.38 456	1.10 393	9.23 354	6.66 335	9.32 449	5.91 268	4.21 297	3.31 330	6.91 286	3.69 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 401	0.18 122

scenet	3.58 349	2.01 463	8.82 473	2.01 371	0.69 245	7.38 456	1.10 393	9.23 354	6.66 335	9.32 449	5.91 268	4.21 297	3.31 330	6.91 286	3.69 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 401	0.18 122

ssnet	3.58 349	2.01 463	8.82 473	2.01 371	0.69 245	7.38 456	1.10 393	9.23 354	6.66 335	9.32 449	5.91 268	4.21 297	3.31 330	6.91 286	3.69 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 401	0.18 122

DMCA-RVC	3.59 352	1.98 461	8.68 468	2.30 418	1.48 390	3.54 318	0.55 259	8.40 326	5.43 272	9.37 453	5.90 267	8.34 418	3.21 322	7.19 307	4.46 405	0.06 407	0.11 273	0.08 504	0.02 278	0.21 377	0.40 220

test_sample6	3.60 353	0.66 204	5.27 340	2.23 399	0.48 187	3.25 287	0.21 169	11.94 434	7.53 376	7.18 357	11.56 423	3.99 284	3.86 363	8.03 367	3.88 382	0.03 344	0.83 417	0.00 1	0.09 341	0.07 186	0.86 359

CoDeX	3.61 354	0.86 266	5.27 340	1.16 232	1.62 398	6.24 428	2.07 440	13.78 498	6.86 346	7.42 373	9.00 360	4.06 289	3.72 357	6.58 262	3.02 351	0.03 344	0.06 235	0.00 1	0.00 1	0.15 322	0.35 209

RAFT_CTSACE	3.62 355	1.65 427	5.41 350	1.36 259	3.08 487	3.95 357	1.03 385	4.62 128	4.65 234	5.33 260	17.73 503	7.63 403	2.71 302	10.98 486	1.15 184	0.00 1	0.48 358	0.00 1	0.00 1	0.31 444	0.25 171

GANet-RSSM	3.67 356	1.16 348	4.56 301	3.24 502	2.03 440	2.63 210	0.50 248	11.53 425	6.83 344	6.25 296	10.58 405	7.35 397	6.65 462	6.77 280	2.94 349	0.00 1	0.00 1	0.08 504	0.00 1	0.26 411	0.12 73

NOSS_ROB	3.67 356	0.86 266	3.81 224	2.53 450	1.11 329	6.10 426	0.72 318	11.08 410	12.36 480	5.45 264	8.91 356	5.65 352	2.09 273	8.30 387	3.16 359	0.20 477	0.07 250	0.00 1	0.00 1	0.11 254	0.80 352

KYRaft	3.68 358	0.43 74	2.53 90	0.89 203	0.49 190	2.28 174	3.89 484	5.30 164	3.82 180	8.99 438	19.28 512	6.54 380	4.96 414	7.92 360	0.96 149	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 256	0.06 167	5.17 564

PSMNet-RSSM	3.69 359	1.36 386	4.54 296	2.44 440	1.90 428	2.35 179	0.69 305	11.77 429	6.38 318	6.60 322	11.85 430	7.70 404	5.61 440	6.66 272	3.67 368	0.00 1	0.00 1	0.02 451	0.01 256	0.17 335	0.10 59

BEATNet_4x	3.69 359	2.12 469	8.11 458	1.82 335	0.16 68	5.30 404	1.04 388	10.87 403	6.14 303	7.09 350	8.42 351	4.99 332	4.42 388	5.89 231	6.23 443	0.04 377	0.05 229	0.00 1	0.00 1	0.32 449	0.84 356

CFNet-ft	3.70 361	1.59 422	3.87 229	1.68 308	2.42 461	3.20 283	0.66 294	8.93 341	7.76 382	5.09 249	9.95 388	10.77 466	5.43 436	7.41 321	4.71 412	0.00 1	0.00 1	0.03 472	0.01 256	0.30 437	0.11 68

CFNet_RVC	3.70 361	1.59 422	3.87 229	1.68 308	2.42 461	3.20 283	0.66 294	8.92 340	7.76 382	5.09 249	9.95 388	10.77 466	5.43 436	7.41 321	4.71 412	0.00 1	0.00 1	0.03 472	0.01 256	0.30 437	0.11 68

AACVNet	3.71 363	1.63 425	4.89 321	3.80 523	0.62 233	3.25 287	0.30 195	9.47 363	3.81 178	6.34 304	10.74 409	10.52 456	4.92 412	9.31 444	3.88 382	0.03 344	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.34 453	0.28 183

WQFJX	3.73 364	1.14 344	6.63 415	1.19 237	2.72 476	6.76 439	4.34 496	11.12 412	6.29 310	6.13 293	8.07 345	2.71 228	3.05 317	9.58 453	4.08 392	0.03 344	0.18 301	0.00 1	0.00 1	0.09 214	0.56 273

Prome-Stereo	3.73 364	0.39 53	2.62 101	1.05 224	0.52 211	2.06 153	4.58 499	4.88 141	3.95 191	9.34 452	20.39 517	4.03 286	7.02 471	7.86 356	1.31 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 186	4.52 563

G2L-ROB	3.74 366	1.37 391	5.05 330	1.95 357	1.14 335	4.45 383	0.43 223	12.31 445	6.36 316	7.88 388	5.42 251	11.10 474	2.11 277	8.53 406	6.31 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 335	0.33 200

G2L-Stereo	3.74 366	1.56 418	5.82 378	1.71 314	2.04 442	2.87 255	0.58 268	9.79 369	6.49 325	7.82 385	7.97 337	8.57 427	2.36 288	9.19 440	7.45 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 411	0.40 220

test_sample7	3.75 368	0.67 209	4.34 278	2.21 395	0.35 148	4.47 386	2.08 441	11.31 417	8.40 405	8.64 423	8.05 340	6.80 384	5.05 419	7.22 309	2.53 326	0.07 418	1.04 488	0.00 1	0.00 1	0.06 167	1.66 457

cf-r	3.76 369	1.43 402	5.34 345	2.66 459	2.79 478	2.85 253	0.62 284	9.08 347	6.91 349	7.06 346	11.90 431	9.64 439	3.83 360	6.23 247	4.53 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 356	0.17 115

MLCV	3.76 369	1.52 415	6.93 428	1.66 303	0.31 132	4.31 377	0.32 198	7.92 318	7.68 381	9.55 458	12.12 434	5.17 336	2.74 305	10.00 474	4.49 406	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 326	0.27 177

qqq1	3.78 371	0.69 215	4.55 297	1.97 362	0.15 62	2.84 242	0.29 188	13.06 474	11.10 464	7.69 378	10.45 399	4.77 319	4.52 392	9.68 456	1.24 203	0.08 427	0.97 459	0.00 1	0.12 361	0.13 295	1.24 414

fff1	3.78 371	0.69 215	4.55 297	1.97 362	0.15 62	2.84 242	0.29 188	13.06 474	11.10 464	7.69 378	10.45 399	4.77 319	4.52 392	9.68 456	1.24 203	0.08 427	0.97 459	0.00 1	0.12 361	0.13 295	1.24 414

DDVS	3.79 373	0.66 204	5.66 370	2.27 412	1.28 365	6.48 434	0.47 231	9.33 361	4.35 214	7.29 367	7.71 326	12.49 490	2.21 279	9.01 432	5.16 425	0.08 427	0.20 311	0.01 418	0.00 1	0.14 306	1.03 388

Sa-1000	3.81 374	1.26 369	4.64 306	2.29 417	0.55 222	3.51 313	1.58 423	8.37 325	9.13 427	7.97 391	17.42 499	3.98 283	2.76 307	9.61 454	1.68 261	0.00 1	0.69 391	0.00 1	0.18 391	0.23 396	0.27 177

DeepPruner_ROB	3.82 375	1.87 447	5.65 369	1.31 254	1.64 399	3.62 328	0.81 341	14.47 508	5.03 257	8.03 397	10.78 410	6.95 392	2.26 281	8.92 425	4.32 400	0.07 418	0.03 203	0.00 1	0.01 256	0.37 461	0.29 186

DRaft	3.83 376	0.65 200	3.39 178	0.22 69	0.16 68	4.67 391	1.30 410	5.82 206	4.86 249	10.26 474	21.65 523	3.24 244	8.62 502	7.53 339	3.76 374	0.05 395	0.10 269	0.00 1	0.14 369	0.12 273	0.16 105

DEmStereo	3.86 377	0.54 146	4.04 254	0.26 82	0.17 71	5.17 402	2.45 448	4.70 130	4.34 213	8.37 411	19.94 515	5.06 335	10.13 517	7.86 356	3.93 386	0.01 179	0.01 134	0.01 418	0.00 1	0.03 101	0.10 59

GrayStereo	3.86 377	0.33 31	2.63 102	1.66 303	0.62 233	3.09 273	7.92 547	6.43 253	3.88 186	10.61 481	16.51 486	5.75 360	8.40 497	6.75 276	1.58 236	0.01 179	0.00 1	0.01 418	0.62 532	0.04 130	0.38 216

Select-FE	3.87 379	1.07 329	9.42 489	1.76 324	1.52 396	2.55 199	0.43 223	10.23 381	4.52 225	5.58 271	10.29 395	10.35 453	8.75 503	6.61 265	1.67 259	0.01 179	0.76 406	0.02 451	0.65 534	0.05 151	1.05 390

G2L-Stereo_test	3.88 380	1.39 394	4.86 318	2.98 481	1.49 391	4.11 367	1.13 397	12.05 437	6.83 344	8.42 413	9.17 363	9.49 437	2.71 302	7.03 296	5.22 426	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.26 411	0.52 262

acv_ft	3.90 381	0.96 304	5.85 381	2.56 455	4.70 543	7.27 452	0.84 352	9.17 353	6.12 300	10.00 468	9.32 372	5.70 358	4.07 375	2.68 122	8.24 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 455	0.23 159

STTStereo	3.90 381	1.43 402	8.20 460	3.03 485	2.28 456	3.64 330	0.64 289	10.11 378	7.09 355	10.20 471	7.08 309	8.73 430	3.57 347	7.44 324	4.00 389	0.00 1	0.02 175	0.01 418	0.01 256	0.04 130	0.40 220

UGAM-zero	3.92 383	0.49 121	5.26 339	1.17 234	0.89 286	4.00 360	0.47 231	12.42 451	3.62 165	5.46 265	5.86 264	15.76 514	8.92 509	8.63 413	2.44 324	0.00 1	0.84 421	0.00 1	0.89 544	0.03 101	1.27 420

LMCR-Stereo	3.92 383	1.96 459	4.92 323	2.85 475	0.23 111	7.88 461	1.47 417	12.52 455	5.39 269	8.71 427	10.65 407	1.90 203	5.04 418	8.53 406	4.89 416	1.05 540	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 471	0.05 32

SMFormer	3.94 385	0.69 215	4.55 297	1.97 362	0.15 62	2.84 242	0.29 188	13.06 474	11.10 464	7.69 378	10.45 399	4.77 319	4.52 392	9.68 456	4.89 416	0.08 427	0.97 459	0.00 1	0.16 374	0.11 254	0.92 368

THIR-Stereo	3.94 385	1.12 341	3.06 148	0.23 73	0.13 48	4.17 369	6.40 526	5.83 207	4.54 226	10.46 478	16.98 491	6.49 379	7.44 482	8.00 363	3.58 366	0.01 179	0.07 250	0.07 498	0.00 1	0.14 306	0.06 41

GEStereo_RVC	3.95 387	1.21 363	6.13 392	2.30 418	1.22 354	4.29 376	2.96 463	12.39 449	8.24 399	7.25 364	6.79 300	7.58 402	4.22 382	9.16 437	4.56 408	0.04 377	0.01 134	0.02 451	0.02 278	0.19 356	0.42 237

hitnet-ft	3.95 387	1.16 348	3.92 239	0.89 203	0.73 256	4.88 397	0.54 255	9.78 368	7.91 389	7.42 373	10.24 393	12.50 491	4.84 409	8.15 374	5.56 431	0.03 344	0.00 1	0.06 493	0.00 1	0.24 401	0.12 73

tta	3.96 389	0.69 215	4.55 297	1.97 362	0.15 62	2.84 242	0.29 188	13.06 474	11.10 464	7.69 378	10.45 399	4.77 319	4.52 392	9.68 456	4.89 416	0.08 427	0.97 459	0.00 1	0.16 374	0.13 295	1.24 414

ac_64	3.98 390	0.86 266	5.10 332	3.17 497	3.43 503	5.80 418	0.70 310	10.87 403	4.96 252	8.94 435	6.46 292	10.70 463	5.52 438	7.44 324	5.10 424	0.03 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 306	0.31 194

ITSA-stereo	4.02 391	0.73 231	4.51 291	2.16 383	0.31 132	3.58 322	0.70 310	13.77 497	15.84 515	7.13 353	6.59 296	4.25 302	3.48 344	9.04 433	6.12 439	0.09 438	0.08 254	0.11 507	0.10 348	0.19 356	1.54 441

CFNet	4.03 392	1.97 460	6.30 403	2.70 463	1.64 399	5.41 406	0.22 171	12.14 441	10.28 444	5.24 256	11.15 415	6.43 376	3.70 355	8.97 431	4.01 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 437	0.13 78

RAFT-RH_RVC	4.04 393	0.69 215	3.59 208	1.91 347	0.43 180	3.11 274	0.13 122	3.80 60	6.60 329	11.26 501	31.68 563	5.20 338	1.66 254	8.30 387	2.27 315	0.09 438	0.00 1	0.00 1	0.03 293	0.03 101	0.02 9

iResNet	4.04 393	1.46 410	8.72 470	3.25 503	0.36 155	4.54 389	0.47 231	9.06 345	10.40 449	7.98 392	12.82 450	4.06 289	3.22 323	8.82 419	4.95 419	0.03 344	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.14 306	0.55 268

CrosDoStereo	4.05 395	0.71 226	3.52 193	0.51 136	0.20 91	3.25 287	11.21 563	6.34 244	4.96 252	9.04 439	16.44 483	4.92 327	7.28 476	8.29 384	3.84 380	0.00 1	0.02 175	0.01 418	0.00 1	0.18 346	0.19 132

DeepStereo_LL	4.05 395	0.71 226	3.52 193	0.51 136	0.20 91	3.25 287	11.21 563	6.34 244	4.96 252	9.04 439	16.44 483	4.92 327	7.28 476	8.29 384	3.84 380	0.00 1	0.02 175	0.01 418	0.00 1	0.18 346	0.19 132

PAM	4.07 397	0.44 85	6.47 409	1.97 362	1.18 346	10.83 505	1.64 426	10.66 397	4.55 228	6.54 317	4.69 225	16.99 526	6.88 467	4.07 165	1.63 247	0.00 1	0.68 389	0.00 1	0.77 541	0.10 238	1.24 414

AIO-Stereo-zeroshot1	4.10 398	1.65 427	13.34 519	2.14 382	1.84 421	4.03 362	0.98 381	13.13 479	4.97 255	4.53 236	11.37 420	9.85 444	1.97 268	4.88 196	2.74 344	0.03 344	0.90 433	0.00 1	1.11 553	0.84 522	1.72 473

ISRNet	4.11 399	0.88 276	6.63 415	3.46 511	2.64 473	2.11 160	0.26 183	7.72 315	6.60 329	11.29 502	17.98 505	8.21 413	2.60 298	6.81 282	4.72 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 214	0.25 171

ff1	4.11 399	0.98 311	7.03 431	1.64 297	1.07 318	2.84 242	0.47 231	5.55 184	10.56 451	6.68 327	9.59 379	5.66 353	3.87 364	11.33 493	11.69 519	0.00 1	1.13 512	0.00 1	0.19 397	0.11 254	1.88 499

FADNet-RVC-Resample	4.11 399	2.25 475	13.88 522	1.64 297	0.66 240	5.91 421	2.34 446	10.87 403	9.09 425	6.53 316	4.34 212	5.69 357	4.71 405	8.01 366	4.64 411	0.18 473	0.22 314	0.17 527	0.12 361	0.46 483	0.59 286

NLCA_NET_v2_RVC	4.11 399	1.53 417	6.87 427	3.04 487	3.33 497	4.34 381	0.59 275	11.36 420	7.92 390	8.98 436	7.98 338	9.72 441	3.82 359	7.92 360	4.43 403	0.15 456	0.02 175	0.03 472	0.03 293	0.07 186	0.14 83
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PAM_32	4.12 403	0.46 95	5.63 366	1.95 357	1.02 312	10.74 503	0.85 357	11.04 408	5.02 256	6.19 295	5.28 243	17.64 530	7.30 478	5.03 201	1.45 227	0.00 1	0.68 389	0.00 1	0.77 541	0.14 306	1.14 404

GwcNet-RSSM	4.13 404	1.71 434	6.25 400	2.50 445	1.93 431	2.39 183	1.49 419	9.59 365	8.71 413	6.66 326	15.04 471	8.47 425	3.84 361	6.87 283	6.74 448	0.00 1	0.00 1	0.04 482	0.00 1	0.29 434	0.15 96

UPFNet	4.17 405	0.83 252	5.51 356	2.49 444	3.36 500	7.13 450	2.60 449	10.52 394	7.16 358	8.76 430	7.83 331	7.85 409	3.41 341	8.60 409	7.04 454	0.01 179	0.02 175	0.00 1	0.00 1	0.12 273	0.17 115

DAS	4.18 406	0.53 142	6.20 396	2.20 392	3.69 510	2.78 236	3.12 469	8.69 334	10.29 445	9.39 454	12.80 448	4.58 313	7.20 474	9.08 435	2.70 338	0.02 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.34 204

UNet	4.19 407	0.87 274	7.18 437	2.00 370	3.22 492	9.55 484	0.31 196	10.11 378	6.22 307	7.98 392	6.82 302	10.42 454	5.77 441	7.28 314	5.83 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 238	0.12 73

AASNet	4.20 408	1.63 425	5.82 378	3.79 522	3.93 519	6.55 435	1.22 402	19.12 549	6.82 343	7.86 387	8.35 350	4.36 306	2.55 296	3.87 159	7.47 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 491	0.22 152

SepStereo	4.22 409	0.53 142	6.20 396	2.20 392	3.69 510	2.78 236	3.12 469	8.69 334	10.29 445	9.39 454	12.80 448	4.58 313	7.20 474	9.74 462	2.70 338	0.02 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.34 204

PS-NSSS	4.22 409	2.53 496	5.89 382	1.01 220	2.93 482	4.05 366	1.93 436	11.44 421	8.94 420	7.14 354	14.70 470	4.96 330	2.60 298	9.09 436	3.92 384	0.40 516	0.04 220	0.83 552	0.00 1	1.09 526	1.02 385

anonymousa	4.24 411	0.78 235	4.05 255	2.16 383	4.87 546	8.76 475	0.35 203	7.41 301	4.47 222	8.21 407	19.70 514	11.03 473	5.87 443	2.04 92	2.20 305	0.00 1	1.16 525	0.00 1	0.55 529	0.04 130	1.11 398

FADNet_RVC	4.24 411	2.32 488	14.23 526	1.18 236	0.79 267	5.64 412	0.60 276	11.50 423	7.19 362	3.68 211	8.08 346	4.14 293	4.06 373	10.29 479	7.47 459	0.36 512	0.44 353	0.18 528	0.47 520	0.93 524	1.23 413

UGAM	4.25 413	0.86 266	5.73 376	0.45 124	0.22 107	3.61 324	1.18 399	5.51 180	15.39 509	4.99 247	12.34 439	15.09 510	3.71 356	10.58 482	3.76 374	0.00 1	0.46 355	0.00 1	0.34 497	0.36 458	0.36 212

HSM	4.25 413	1.10 334	4.14 260	1.78 327	2.14 447	6.67 438	1.08 392	12.92 468	6.90 348	7.06 346	8.17 347	14.17 501	6.03 448	9.16 437	3.11 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 214	0.41 232

psm_up	4.33 415	1.34 382	4.43 283	2.27 412	2.62 470	5.29 403	3.30 479	11.49 422	6.89 347	8.05 400	8.06 343	10.09 450	11.10 525	7.12 306	3.76 374	0.24 491	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.20 366	0.37 213

coex_refinement	4.34 416	1.44 406	4.46 284	3.08 494	1.46 389	4.22 371	0.36 204	11.92 433	8.33 401	8.48 418	13.41 454	9.90 445	3.40 340	6.95 291	8.54 473	0.00 1	0.02 175	0.00 1	0.00 1	0.09 214	0.71 333

pcwnet_v2	4.36 417	0.46 95	9.07 481	1.43 273	1.10 328	3.41 301	0.40 214	13.44 487	14.60 502	10.29 475	14.22 464	5.82 364	2.97 314	6.75 276	2.29 319	0.01 179	0.05 229	0.04 482	0.02 278	0.17 335	0.61 291

FADNet-RVC	4.36 417	2.62 503	14.51 529	2.01 371	0.44 182	4.27 374	1.27 406	12.61 457	7.89 387	3.76 213	4.05 205	10.63 460	4.34 385	9.87 467	7.66 462	0.03 344	0.09 263	0.00 1	0.03 293	0.65 503	0.50 254

IGEV-BASED-STEREO-	4.37 419	25.82 582	26.88 570	0.56 145	0.08 19	1.46 85	0.53 254	2.17 11	2.15 82	0.67 100	0.73 60	0.23 81	0.20 42	1.58 68	0.80 104	11.76 587	0.38 345	0.00 1	0.08 329	1.75 544	9.67 581

HBP-ISP	4.37 419	1.56 418	4.59 303	2.23 399	1.29 370	7.87 460	3.96 487	11.80 430	10.91 462	8.06 402	14.45 467	3.38 251	4.87 410	9.27 442	2.53 326	0.14 454	0.06 235	0.00 1	0.01 256	0.08 199	0.30 192

DualNet (step1)	4.40 421	1.36 386	7.91 453	1.40 267	0.63 235	5.54 407	2.72 452	11.31 417	8.40 405	8.64 423	8.05 340	6.80 384	5.05 419	7.22 309	2.53 326	1.74 553	1.04 488	3.05 566	2.96 571	0.22 384	1.35 428

CSP-Net	4.40 421	1.70 432	4.90 322	1.82 335	1.04 314	12.96 525	2.25 444	13.75 495	6.34 314	9.64 460	8.99 358	8.31 416	3.24 324	8.45 401	4.32 400	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 396	0.06 41

HSM-Net_RVC	4.40 421	0.44 85	3.22 158	0.72 174	0.68 242	7.06 447	1.82 433	12.57 456	8.48 408	9.04 439	12.20 437	14.98 507	5.14 425	7.32 318	4.19 393	0.02 293	0.02 175	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.14 83
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ttt	4.41 424	0.70 222	3.95 243	2.53 450	2.01 438	4.34 381	0.41 217	13.09 478	11.69 476	7.20 360	12.20 437	4.15 294	3.35 336	9.54 452	10.11 499	0.07 418	1.11 507	0.00 1	0.19 397	0.10 238	1.47 435

MMNet	4.44 425	1.37 391	6.26 401	1.73 320	1.64 399	10.51 501	0.61 280	9.27 357	9.66 438	9.55 458	9.22 364	7.40 399	6.52 459	7.90 359	6.98 451	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 306	0.10 59

DSFCA	4.48 426	1.03 322	6.84 425	1.61 294	1.68 408	7.26 451	4.46 498	11.27 416	7.51 374	11.01 496	6.89 303	8.49 426	4.54 397	10.41 481	6.18 441	0.03 344	0.06 235	0.02 451	0.03 293	0.13 295	0.14 83

mmx	4.50 427	0.98 311	7.03 431	1.64 297	1.07 318	2.84 242	0.47 231	12.84 464	11.23 469	6.68 327	9.59 379	5.66 353	3.87 364	11.33 493	11.69 519	0.05 395	1.12 508	0.00 1	0.19 397	0.10 238	1.53 439

xxx	4.50 427	0.98 311	7.04 434	1.64 297	1.07 318	2.84 242	0.47 231	12.84 464	11.23 469	6.68 327	9.59 379	5.66 353	3.87 364	11.33 493	11.69 519	0.05 395	1.12 508	0.00 1	0.19 397	0.10 238	1.53 439

SACVNet	4.55 429	1.88 448	5.55 363	3.38 508	1.68 408	3.11 274	2.76 457	12.44 452	6.43 320	11.07 498	11.31 418	10.53 458	5.13 424	9.88 469	4.56 408	0.08 427	0.02 175	0.00 1	0.01 256	0.38 465	0.80 352

FADNet	4.55 429	2.35 490	13.60 520	1.87 340	0.80 270	4.74 395	0.75 327	14.47 508	12.41 481	4.07 224	5.45 254	9.64 439	5.03 416	8.86 422	4.82 415	0.20 477	0.04 220	0.07 498	0.05 315	1.27 533	0.40 220

ADLNet	4.56 431	1.19 354	5.52 362	3.81 526	3.59 507	6.98 445	2.40 447	12.01 436	7.96 391	10.52 479	9.67 383	8.26 415	4.98 415	6.59 263	6.93 450	0.01 179	0.01 134	0.00 1	0.01 256	0.22 384	0.55 268

HGLStereo	4.58 432	1.04 325	6.02 387	3.30 506	5.14 550	6.36 431	0.71 315	11.04 408	7.60 379	8.04 398	12.85 451	6.90 390	8.51 500	7.85 355	5.93 434	0.02 293	0.02 175	0.00 1	0.00 1	0.14 306	0.15 96

TDLM	4.58 432	1.79 446	5.03 329	2.45 441	1.32 375	4.04 364	7.15 539	11.60 427	11.46 473	6.91 337	12.69 446	5.94 365	5.03 416	9.74 462	3.80 379	0.67 531	0.00 1	0.01 418	0.05 315	0.23 396	1.78 484

delet	4.59 434	1.12 341	5.93 383	1.37 262	3.73 513	10.48 499	3.90 485	10.51 392	9.17 429	8.87 433	9.74 384	8.37 419	3.74 358	8.12 373	6.36 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 377	0.12 73

FTStereo	4.61 435	0.54 146	2.86 123	0.98 219	0.40 171	2.57 202	8.51 551	5.70 196	3.76 177	10.85 489	29.92 557	5.53 349	7.43 481	7.73 350	1.63 247	0.17 466	0.00 1	0.05 489	0.00 1	0.04 130	3.62 557

RAFT + AFF	4.63 436	2.28 481	7.43 445	1.51 284	2.38 459	5.81 419	6.49 528	10.74 399	8.53 409	7.75 382	8.95 357	7.47 400	6.68 465	9.17 439	5.06 421	0.08 427	0.47 357	0.00 1	0.01 256	0.66 504	1.03 388

ACV-stereo	4.65 437	1.22 364	10.49 502	2.22 396	1.05 315	12.62 523	1.24 404	6.70 267	7.36 370	3.22 199	5.18 238	16.59 522	10.02 515	8.18 375	6.19 442	0.06 407	0.14 290	0.01 418	0.00 1	0.12 273	0.40 220

CBMV_ROB	4.66 438	0.85 258	3.94 241	1.64 297	0.75 261	8.38 471	1.90 435	11.19 413	10.36 447	9.20 447	15.21 472	7.28 396	6.99 470	9.48 449	5.24 427	0.04 377	0.05 229	0.00 1	0.00 1	0.07 186	0.64 304

iResNet_ROB	4.67 439	1.77 444	5.93 383	2.47 443	0.95 301	3.78 345	0.36 204	15.65 521	17.36 523	8.75 429	11.23 417	7.05 394	4.60 400	8.94 428	4.23 396	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 326	0.15 96

CVANet_RVC	4.68 440	1.93 455	5.57 365	2.61 456	1.86 425	4.12 368	4.94 506	12.11 438	9.29 430	8.05 400	11.08 414	10.28 451	6.48 458	9.52 451	3.19 362	0.45 520	0.01 134	0.00 1	0.12 361	0.23 396	1.75 480

ADLNet2	4.72 441	1.44 406	6.68 420	3.03 485	3.90 518	6.80 440	2.91 461	11.67 428	9.63 436	7.99 394	9.89 386	9.75 442	5.32 433	7.70 348	7.13 455	0.01 179	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.26 411	0.22 152

iResNetv2_ROB	4.72 441	2.26 477	8.87 476	3.20 500	1.25 359	4.32 378	1.73 430	14.22 504	10.62 454	10.53 480	12.13 436	7.77 405	5.54 439	8.29 384	2.76 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 471	0.55 268

ssnet_v2	4.73 443	1.43 402	6.74 423	1.80 331	0.75 261	8.89 477	4.60 500	12.66 458	10.65 455	9.53 456	6.23 279	9.78 443	4.26 384	6.89 284	9.65 495	0.01 179	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.36 458	0.31 194

Anonymous_2	4.74 444	0.98 311	4.46 284	2.35 426	2.27 455	5.66 413	0.67 299	8.08 322	5.28 261	4.98 245	2.60 154	8.74 432	6.92 468	5.79 228	3.46 365	0.24 491	1.70 559	5.16 574	18.18 600	5.41 565	1.85 495

test_xeample	4.78 445	0.93 289	4.68 311	1.48 281	1.28 365	3.94 355	0.13 122	13.35 484	8.62 410	8.21 407	11.63 425	3.43 259	3.54 345	7.59 344	23.47 566	0.02 293	1.16 525	0.00 1	0.25 441	0.11 254	1.74 479

CRFU-Net	4.81 446	0.78 235	5.69 372	3.10 495	1.39 382	13.18 527	3.23 474	12.26 443	4.33 209	10.91 492	9.98 390	10.94 471	7.93 491	7.47 333	3.94 387	0.16 462	0.16 296	0.16 522	0.00 1	0.26 411	0.29 186

NVstereo2D	4.82 447	1.29 373	7.98 457	3.68 519	3.48 504	8.02 463	3.10 468	11.25 414	15.50 512	5.14 253	7.71 326	8.21 413	4.68 403	10.19 478	4.30 399	0.02 293	0.19 304	0.13 516	0.36 502	0.07 186	1.12 401

StereoDRNet-Refined	4.84 448	0.96 304	5.13 333	2.22 396	0.46 184	9.10 480	0.16 141	10.72 398	9.40 434	13.41 522	12.50 441	10.02 447	4.58 398	8.60 409	8.71 478	0.01 179	0.00 1	0.01 418	0.05 315	0.24 401	0.53 264
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	4.87 449	1.45 409	4.75 315	2.52 449	1.13 334	6.25 429	3.01 465	10.44 389	8.34 402	11.05 497	13.43 455	14.04 499	3.90 368	9.74 462	6.80 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 199	0.37 213

1111x	4.96 450	1.04 325	7.09 436	1.75 322	1.05 315	5.03 400	0.32 198	13.52 488	10.70 456	6.68 327	10.35 396	8.81 433	6.01 447	10.65 483	12.78 530	0.07 418	1.24 534	0.00 1	0.33 493	0.11 254	1.75 480

RASNet	5.00 451	1.19 354	5.69 372	3.68 519	4.80 544	5.04 401	1.29 409	10.26 382	8.99 422	5.89 277	11.65 426	10.55 459	9.76 514	9.96 473	10.32 504	0.20 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 214	0.73 338

dad	5.10 452	2.61 501	6.76 424	1.23 241	0.14 54	2.85 253	0.36 204	7.98 320	14.88 504	10.84 488	17.06 492	15.59 512	3.29 327	7.24 311	4.39 402	1.20 543	0.10 269	4.02 571	0.49 523	0.20 366	0.69 326

CBFPSM	5.12 453	1.48 411	16.22 536	1.81 332	1.14 335	11.16 508	2.90 460	7.99 321	6.75 340	6.55 318	5.00 233	15.05 509	8.78 504	7.52 338	8.90 481	0.04 377	0.02 175	0.00 1	0.00 1	0.42 471	0.67 321

LL-Strereo	5.14 454	2.29 484	8.95 477	1.26 247	5.05 548	3.66 331	1.40 414	10.33 384	8.98 421	8.71 427	8.24 349	10.70 463	11.10 525	12.66 517	5.36 428	0.05 395	1.35 548	0.00 1	0.00 1	0.38 465	2.23 533

xxxx	5.16 455	0.86 266	4.86 318	1.96 360	1.22 354	7.56 459	0.07 76	14.67 510	9.15 428	6.55 318	9.87 385	9.30 435	3.47 343	8.07 371	22.20 561	0.05 395	1.16 525	0.00 1	0.26 458	0.10 238	1.76 482

PA-Net	5.40 456	2.35 490	9.55 492	2.75 464	2.21 449	8.74 474	3.92 486	13.05 473	13.35 495	7.30 369	7.98 338	8.08 410	6.39 455	11.17 491	9.30 488	0.02 293	0.03 203	0.00 1	0.03 293	0.16 326	1.55 444
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-Forest	5.40 456	0.84 255	4.19 267	1.43 273	0.68 242	10.12 493	6.41 527	12.13 439	11.86 478	11.50 506	14.43 466	11.62 479	5.20 426	9.93 472	6.16 440	0.16 462	0.04 220	0.00 1	0.00 1	0.08 199	1.24 414
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AANet_RVC	5.41 458	2.61 501	8.17 459	2.25 405	1.30 372	2.27 172	1.64 426	10.82 402	18.54 530	8.01 396	18.09 506	8.39 423	3.31 330	11.37 496	8.98 484	1.15 542	0.38 345	0.02 451	0.00 1	0.17 335	0.70 330

PSMNet_ROB	5.41 458	2.45 493	7.39 442	2.36 428	1.90 428	10.11 492	6.54 529	16.32 528	7.59 378	6.84 336	10.83 411	12.06 487	4.13 377	8.73 416	10.24 502	0.02 293	0.01 134	0.01 418	0.11 355	0.26 411	0.40 220

TCMNet	5.54 460	2.53 496	10.92 507	4.50 545	6.58 557	8.90 478	1.31 411	11.59 426	8.68 412	7.24 362	12.74 447	8.37 419	4.65 402	9.30 443	10.83 513	0.11 446	0.19 304	0.31 540	0.09 341	0.84 522	1.07 391

GASNet	5.62 461	5.76 547	12.05 511	5.03 550	2.08 444	3.77 343	1.53 421	12.92 468	11.62 475	9.64 460	7.40 320	8.58 428	7.54 483	14.76 534	8.25 470	0.02 293	0.15 293	0.00 1	0.00 1	0.81 521	0.52 262

YMNet	5.84 462	2.29 484	10.08 496	3.80 523	4.45 532	10.40 496	0.88 367	10.81 400	7.17 360	14.28 531	16.67 488	11.58 477	4.41 386	8.51 404	9.37 490	0.12 448	0.35 340	0.11 507	0.08 329	0.79 517	0.62 296

YMNet_1	5.84 462	2.29 484	10.08 496	3.80 523	4.45 532	10.40 496	0.88 367	10.81 400	7.17 360	14.28 531	16.67 488	11.58 477	4.41 386	8.51 404	9.37 490	0.12 448	0.35 340	0.11 507	0.08 329	0.79 517	0.62 296

222	5.93 464	0.88 276	4.58 302	1.76 324	0.98 305	6.02 425	0.08 85	14.45 507	8.89 418	9.53 456	11.77 429	3.88 279	4.23 383	8.26 378	39.96 598	0.03 344	1.12 508	0.00 1	0.24 437	0.11 254	1.73 476

CBMV	5.97 465	1.52 415	4.51 291	1.99 367	0.53 214	10.02 490	6.94 536	13.27 482	13.80 499	13.08 520	15.93 479	11.36 475	8.11 494	9.82 465	7.27 456	0.08 427	0.15 293	0.00 1	0.00 1	0.30 437	0.74 342
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PSMNet-RUCA	6.00 466	5.79 548	14.15 525	10.30 568	7.63 563	6.94 442	1.89 434	12.74 460	10.95 463	4.10 226	11.72 427	4.77 319	1.72 260	8.74 417	5.09 423	1.88 557	0.12 278	4.77 572	0.71 538	5.10 564	0.82 354

fast-acv-ft	6.00 466	1.95 458	7.88 452	2.35 426	1.85 423	13.61 531	1.76 432	8.44 327	10.12 442	11.22 500	20.57 518	14.41 505	7.55 484	8.11 372	8.83 479	0.10 442	0.09 263	0.16 522	0.07 326	0.68 507	0.35 209

StereoDRNet	6.02 468	2.40 492	8.22 461	3.43 509	4.43 531	10.57 502	4.21 490	19.44 552	11.24 471	12.86 515	8.06 343	11.64 480	4.79 408	8.65 414	9.32 489	0.01 179	0.10 269	0.00 1	0.03 293	0.34 453	0.69 326

iinet-f	6.21 469	2.11 468	28.74 575	2.13 381	1.38 381	11.62 513	1.49 419	7.64 311	7.19 362	7.77 383	14.38 465	10.49 455	7.79 488	7.76 352	12.90 531	0.03 344	0.03 203	0.05 489	0.00 1	0.67 505	0.12 73

DRN-Test	6.23 470	1.51 413	7.53 446	3.07 493	3.69 510	12.17 520	3.23 474	20.80 566	11.11 468	12.64 514	13.02 452	10.91 470	5.26 427	8.49 403	10.12 500	0.05 395	0.05 229	0.04 482	0.04 311	0.28 426	0.65 307

NCCL2	6.27 471	2.46 494	7.00 429	2.36 428	1.11 329	9.48 483	11.14 562	13.01 472	10.40 449	9.94 467	9.49 376	22.11 555	7.42 480	9.90 471	8.56 474	0.01 179	0.00 1	0.02 451	0.03 293	0.20 366	0.73 338

APVNet	6.28 472	2.46 494	10.09 498	3.51 514	3.97 522	12.15 519	1.75 431	20.08 562	6.73 338	6.92 343	13.45 456	10.75 465	6.29 454	11.86 503	14.34 541	0.05 395	0.02 175	0.11 507	0.03 293	0.63 501	0.34 204

ETE_ROB	6.28 472	2.60 500	9.22 485	1.71 314	0.84 277	6.44 432	6.78 533	13.16 480	8.80 416	13.01 518	15.93 479	21.01 553	6.18 451	10.97 485	8.11 467	0.04 377	0.01 134	0.00 1	0.02 278	0.16 326	0.70 330

test_sample9	6.40 474	1.36 386	7.91 453	1.40 267	0.63 235	5.54 407	2.72 452	11.31 417	8.40 405	8.64 423	8.05 340	6.80 384	5.05 419	12.52 513	13.17 532	1.74 553	25.14 607	3.05 566	2.96 571	0.22 384	1.35 428

MaskLacGwcNet_RVC	6.42 475	6.12 550	6.53 412	4.29 539	3.61 508	15.41 536	4.13 488	12.36 447	7.32 369	7.60 377	8.51 352	8.97 434	2.64 300	10.17 477	3.72 372	8.16 575	2.40 568	2.00 563	0.11 355	8.55 573	5.84 567

DANet	6.46 476	1.58 421	9.58 494	4.10 532	3.99 524	9.13 481	1.34 412	10.37 386	7.76 382	13.76 526	15.66 475	16.14 518	7.03 472	13.07 520	13.62 538	0.19 474	0.12 278	0.02 451	0.02 278	0.15 322	1.61 447
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
XPNet_ROB	6.46 476	1.88 448	7.41 444	2.81 469	0.95 301	6.45 433	6.82 534	13.58 489	8.80 416	15.50 537	15.86 477	19.59 544	7.12 473	11.41 497	9.86 496	0.02 293	0.04 220	0.00 1	0.03 293	0.20 366	0.79 351

NaN_ROB	6.51 478	2.25 475	8.77 471	1.69 310	1.79 415	9.71 487	10.94 560	16.20 526	16.13 516	13.04 519	8.86 354	11.77 481	5.94 445	12.88 518	8.01 465	0.05 395	0.13 286	0.07 498	0.20 410	0.32 449	1.50 438

Wz-Net-LNSev-Ref	6.52 479	2.21 474	12.10 512	2.75 464	3.28 494	10.03 491	3.05 466	12.31 445	11.52 474	10.10 470	21.36 521	11.51 476	7.30 478	11.56 499	10.61 507	0.09 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 199	0.51 259

DISCO	6.58 480	0.98 311	6.44 408	3.75 521	1.18 346	11.19 509	3.29 478	12.92 468	16.72 519	7.27 365	11.74 428	17.34 528	6.60 460	19.59 560	11.59 518	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.45 480	0.50 254

z-ln-s-r	6.62 481	2.20 473	17.98 544	1.77 326	2.00 437	3.38 299	2.61 450	8.63 332	13.06 492	7.07 348	25.89 546	8.73 430	7.60 486	12.16 510	18.56 550	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 449	0.49 252

Syn2CoEx	6.70 482	3.69 527	12.14 513	2.78 467	1.68 408	8.36 469	3.21 473	18.59 544	12.66 484	8.86 432	20.79 519	10.52 456	10.54 521	9.68 456	8.70 477	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.69 509	1.00 380

RYNet	6.82 483	1.51 413	7.35 441	1.79 328	4.52 537	16.68 541	4.41 497	14.19 503	17.43 524	11.64 508	7.86 332	15.03 508	8.81 505	10.10 475	14.16 540	0.04 377	0.13 286	0.15 519	0.05 315	0.08 199	0.53 264

S-Stereo	6.85 484	0.93 289	10.76 504	3.34 507	3.51 505	6.55 435	6.01 520	13.75 495	23.86 552	9.65 463	15.54 474	11.81 482	8.24 495	8.59 408	11.23 515	0.13 451	0.16 296	0.00 1	0.42 515	0.14 306	2.39 537

GANet	6.86 485	1.78 445	5.98 386	3.05 488	1.12 332	10.12 493	9.38 555	13.41 486	8.67 411	11.46 504	29.87 556	13.94 498	8.25 496	12.06 507	6.33 445	0.40 516	0.06 235	0.16 522	0.33 493	0.18 346	0.59 286

GwcNet	6.95 486	2.89 512	13.32 518	2.82 471	5.53 552	11.76 514	2.14 443	14.95 514	17.69 526	10.83 487	18.14 507	10.83 468	6.66 463	9.83 466	10.19 501	0.03 344	0.06 235	0.03 472	0.08 329	0.64 502	0.66 318

FINET	6.96 487	2.98 513	13.77 521	3.20 500	4.81 545	9.65 485	9.90 558	13.68 493	23.91 553	8.28 409	13.70 457	5.36 344	5.83 442	10.79 484	8.05 466	0.90 537	1.43 549	0.11 507	0.38 508	0.48 488	1.98 512

GANetREF_RVC	6.97 488	3.59 524	9.14 483	4.00 529	0.40 171	13.17 526	11.27 566	15.95 524	17.51 525	10.62 482	10.66 408	12.15 488	7.97 492	13.18 521	5.04 420	0.45 520	0.00 1	0.01 418	0.15 372	3.47 560	0.60 288
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
FAT-Stereo	6.98 489	0.79 237	7.57 447	2.54 453	1.80 416	6.16 427	4.33 495	19.16 550	18.82 531	10.75 485	17.08 493	18.23 535	13.56 539	9.25 441	8.44 471	0.03 344	0.16 296	0.01 418	0.10 348	0.14 306	0.65 307

LALA_ROB	7.02 490	2.54 498	8.51 463	1.53 288	0.96 303	9.96 489	8.71 552	16.70 530	12.68 485	12.99 517	13.90 462	24.47 558	5.40 435	11.61 501	9.50 492	0.04 377	0.05 229	0.00 1	0.02 278	0.17 335	0.65 307

DGSMNet	7.10 491	3.49 521	15.11 532	4.36 542	4.41 530	8.94 479	6.25 524	15.10 516	14.28 501	8.15 405	14.51 469	10.08 448	5.38 434	11.04 487	7.95 464	1.49 549	2.00 564	1.79 561	1.68 567	2.43 551	3.48 553

Wz-Net-LNSev	7.12 492	2.75 506	18.64 546	1.70 313	4.16 526	12.79 524	6.72 531	13.74 494	13.57 496	11.14 499	17.31 498	11.90 486	8.50 499	8.96 430	9.94 497	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.18 346	0.34 204

edge stereo	7.12 492	1.19 354	7.83 451	2.32 422	2.46 463	6.90 441	3.26 477	15.58 520	12.52 482	15.68 539	18.34 509	21.83 554	13.05 535	11.53 498	8.68 476	0.04 377	0.06 235	0.11 507	0.03 293	0.30 437	0.63 302

DeepPrunerF	7.18 494	3.58 523	25.29 566	4.27 538	7.20 561	3.78 345	4.64 501	14.03 500	20.86 542	8.85 431	10.57 404	7.35 397	7.88 490	12.16 510	10.66 510	0.25 494	0.16 296	0.29 539	0.43 517	0.77 516	0.65 307

xyz-stereo	7.36 495	0.68 211	38.77 588	0.30 89	0.07 16	31.97 579	0.19 159	5.13 154	2.13 81	10.90 491	24.34 537	6.05 366	8.02 493	12.01 506	6.06 435	0.01 179	0.02 175	0.35 542	0.00 1	0.09 214	0.16 105

RGC	7.40 496	2.77 508	7.71 449	4.43 544	4.87 546	8.88 476	2.96 463	16.05 525	12.76 489	11.96 512	19.57 513	18.32 536	11.57 531	13.89 528	9.58 494	0.83 536	0.02 175	0.24 536	0.41 514	0.40 469	0.77 346

test_for_model	7.41 497	28.34 587	2.84 121	22.38 584	16.53 586	3.40 300	0.91 373	6.72 268	4.54 226	8.04 398	2.84 161	1.04 169	0.43 118	0.86 9	0.60 60	9.67 579	3.31 583	0.00 1	0.08 329	26.60 593	9.03 575

RP	7.41 497	1.90 453	7.33 439	4.26 537	5.25 551	6.64 437	3.46 480	12.44 452	16.23 517	10.36 476	23.00 531	18.72 537	16.59 550	11.10 488	8.47 472	1.10 541	0.02 175	0.12 514	0.16 374	0.43 475	0.65 307

NCC-stereo	7.43 499	2.28 481	8.58 466	3.28 504	4.48 534	8.34 465	4.27 492	20.45 564	13.66 497	9.17 445	17.52 500	16.49 520	14.31 545	13.71 524	8.95 482	1.73 551	0.12 278	0.01 418	0.50 524	0.21 377	0.60 288

Abc-Net	7.43 499	2.28 481	8.58 466	3.28 504	4.48 534	8.34 465	4.27 492	20.45 564	13.66 497	9.17 445	17.52 500	16.49 520	14.31 545	13.71 524	8.95 482	1.73 551	0.12 278	0.01 418	0.50 524	0.21 377	0.60 288
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ccnet	7.45 501	1.89 452	7.71 449	3.18 498	2.35 457	12.19 521	6.14 523	18.95 546	9.36 433	13.33 521	20.38 516	16.00 517	9.10 512	10.10 475	15.40 546	0.44 518	0.34 336	0.25 537	0.25 441	0.48 488	1.18 406

Nwc_Net	7.54 502	1.91 454	8.71 469	4.16 534	3.42 502	10.77 504	2.00 438	20.33 563	12.19 479	9.10 442	24.04 536	17.67 531	13.58 540	12.14 509	9.12 486	0.94 539	0.00 1	0.00 1	0.02 278	0.22 384	0.41 232

psmorigin	7.74 503	2.19 472	18.99 548	2.51 446	0.89 286	7.08 449	2.74 455	11.25 414	7.90 388	20.49 554	22.36 529	20.16 546	11.95 532	13.84 526	10.61 507	0.04 377	0.18 301	0.06 493	0.24 437	0.27 423	1.07 391

ADCRef	7.76 504	2.31 487	19.09 549	2.82 471	3.29 495	11.88 516	3.06 467	11.52 424	10.89 461	13.69 525	25.85 545	8.20 412	8.89 507	8.95 429	22.66 562	0.16 462	0.08 254	0.16 522	0.34 497	0.47 485	0.91 365

w-ln-seven-2	7.81 505	3.17 514	25.87 568	2.09 376	1.12 332	8.35 468	3.84 483	12.83 463	16.45 518	13.88 527	21.42 522	11.83 483	11.07 524	11.91 504	10.62 509	0.03 344	0.19 304	0.00 1	0.02 278	0.37 461	1.13 403

SDNR	7.97 506	2.75 506	16.90 541	2.28 415	0.94 298	45.23 594	0.43 223	9.30 360	10.84 459	10.71 484	25.30 543	5.51 348	4.47 390	11.98 505	7.58 461	0.15 456	0.14 290	0.00 1	0.04 311	2.27 550	2.65 544

anonymity	8.04 507	4.13 533	12.86 515	7.43 562	13.11 580	8.34 465	2.02 439	18.21 541	7.55 377	13.88 527	9.27 368	10.63 460	7.79 488	11.57 500	6.06 435	6.25 570	5.59 596	3.71 570	3.28 575	3.27 558	5.78 566

CC-Net-ROB	8.09 508	10.11 569	9.03 479	4.07 530	3.74 514	15.24 535	4.84 505	18.44 542	10.87 460	6.73 333	14.03 463	7.54 401	4.68 403	11.61 501	3.98 388	6.59 571	2.54 572	16.51 582	1.19 556	7.88 572	2.20 528

Wz-Net-MNSev	8.12 509	3.18 515	18.07 545	2.63 457	3.36 500	17.82 548	9.40 556	12.89 467	15.44 511	13.95 529	18.21 508	14.38 503	7.75 487	12.50 512	11.45 517	0.46 522	0.03 203	0.00 1	0.01 256	0.26 411	0.58 282

pmcnn	8.17 510	1.70 432	11.49 509	3.18 498	3.07 486	9.66 486	6.06 522	13.60 490	17.71 527	15.23 536	24.02 534	27.61 566	8.81 505	10.36 480	9.51 493	0.08 427	0.08 254	0.00 1	0.00 1	0.31 444	0.87 360

stereogan	8.18 511	1.32 379	9.05 480	3.59 516	4.00 525	20.16 557	3.13 471	17.25 535	20.16 538	10.68 483	19.19 511	20.56 552	10.70 523	14.74 533	7.00 452	0.34 509	0.04 220	0.21 533	0.08 329	0.70 511	0.65 307

SQANet	8.22 512	4.42 537	7.19 438	12.11 573	9.77 572	11.80 515	3.23 474	12.00 435	6.60 329	8.59 422	11.52 422	10.97 472	5.31 432	11.10 488	4.20 394	9.56 578	2.29 567	10.51 578	1.61 566	13.06 580	8.49 574

SuperB	8.29 513	3.96 531	24.92 564	2.96 480	1.33 376	9.83 488	4.15 489	10.92 407	29.79 564	11.86 509	12.51 442	6.07 367	6.97 469	11.13 490	14.73 542	0.15 456	0.11 273	0.35 542	0.26 458	12.64 578	1.11 398

AF-Net	8.37 514	2.16 471	9.01 478	3.65 518	4.58 540	9.40 482	2.63 451	17.71 537	21.32 544	10.38 477	24.51 539	20.43 549	16.67 551	12.54 515	10.76 512	0.70 533	0.00 1	0.12 514	0.00 1	0.47 485	0.42 237

CSAN	8.41 515	2.86 511	9.35 488	2.43 438	0.82 275	13.59 530	11.68 568	15.80 523	21.98 548	14.71 533	16.46 485	18.00 533	14.42 547	13.68 523	10.10 498	0.10 442	0.13 286	0.15 519	0.19 397	0.43 475	1.28 421

test_sample8	8.50 516	1.36 386	7.91 453	1.40 267	0.63 235	5.54 407	2.72 452	12.78 462	6.78 341	17.61 546	9.29 371	24.63 559	19.17 557	12.52 513	13.17 532	1.74 553	25.14 607	3.05 566	2.96 571	0.22 384	1.35 428

PWCDC_ROB	8.50 516	4.40 536	9.57 493	6.16 559	4.54 539	10.46 498	1.03 385	15.30 517	28.16 561	10.88 490	30.88 561	6.96 393	11.31 528	14.57 531	10.40 505	3.10 564	0.02 175	0.00 1	0.00 1	1.55 539	0.63 302

G-Net	8.60 518	1.93 455	12.59 514	6.04 557	3.66 509	25.93 566	4.26 491	10.35 385	8.05 394	19.71 551	24.73 540	14.15 500	15.49 548	11.30 492	10.69 511	0.50 528	0.46 355	0.19 530	0.25 441	0.80 519	0.91 365

ADCP+	8.60 518	2.78 509	17.44 542	1.69 310	4.27 528	16.95 544	5.29 511	13.38 485	12.52 482	13.57 524	17.57 502	10.86 469	11.28 527	18.43 555	23.91 571	0.03 344	0.05 229	0.01 418	0.18 391	0.47 485	1.31 423

PWC_ROB	8.89 520	4.49 538	15.62 534	2.92 477	4.49 536	7.89 462	1.23 403	17.29 536	20.00 536	16.54 542	28.06 551	14.37 502	11.98 534	14.93 535	15.43 547	0.47 525	0.00 1	0.05 489	0.00 1	0.67 505	1.31 423

aanetorigin	9.02 521	3.75 528	28.68 574	2.16 383	3.86 516	5.84 420	5.40 514	5.93 219	10.39 448	28.12 571	31.02 562	15.98 516	13.74 541	9.38 445	12.55 527	0.25 494	0.22 314	0.22 534	0.24 437	1.24 531	1.47 435

PASM	9.11 522	5.68 546	25.06 565	4.33 540	4.18 527	7.01 446	8.48 549	12.37 448	20.95 543	13.49 523	15.37 473	18.80 538	11.52 530	14.70 532	12.70 528	0.93 538	1.19 530	0.32 541	1.21 557	1.66 541	2.22 532

UDG	9.12 523	10.06 568	6.35 406	10.06 566	9.64 571	10.48 499	2.33 445	12.73 459	10.19 443	8.33 410	10.27 394	16.70 523	10.47 520	8.33 391	9.07 485	4.28 566	2.59 574	18.90 584	3.83 578	11.35 575	6.50 570

MDST_ROB	9.13 524	1.31 376	10.16 500	4.36 542	2.48 465	28.66 574	7.64 543	19.96 557	14.97 505	27.53 570	24.02 534	9.47 436	5.27 428	16.31 543	8.61 475	0.63 529	0.19 304	0.00 1	0.00 1	0.08 199	0.90 362

FBW_ROB	9.17 525	2.08 466	10.31 501	2.51 446	1.66 404	13.22 528	6.04 521	23.09 573	20.11 537	19.55 549	15.80 476	18.97 541	11.96 533	19.34 557	11.38 516	0.66 530	0.30 329	2.15 564	0.90 545	1.15 530	2.16 526

XQC	9.46 526	4.84 541	18.88 547	4.07 530	3.09 488	15.97 539	6.65 530	16.26 527	26.63 558	12.63 513	12.35 440	15.75 513	10.62 522	16.48 544	21.19 557	0.44 518	0.96 451	0.05 489	0.32 490	1.10 527	0.99 377

GCST	9.50 527	17.91 578	6.18 395	53.02 602	11.57 576	10.95 506	0.20 164	7.71 314	7.12 357	9.83 466	4.71 226	4.87 325	1.49 235	9.87 467	2.06 296	8.70 576	0.07 250	22.79 586	0.40 511	6.66 569	3.86 560

Consistency-Raft	9.58 528	5.11 542	13.00 516	5.61 553	8.92 570	4.03 362	5.07 509	19.73 556	24.90 556	11.32 503	29.86 555	13.36 495	6.16 450	8.00 363	13.47 536	0.67 531	0.34 336	1.81 562	4.36 581	12.23 576	3.62 557

MSMD_ROB	9.73 529	1.43 402	5.42 351	1.81 332	0.42 179	16.83 542	4.30 494	14.29 506	15.34 508	23.06 558	40.17 581	25.63 563	22.62 569	13.37 522	8.85 480	0.48 527	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.13 295	0.47 248

RTSC	9.87 530	4.34 535	16.44 538	4.60 547	2.38 459	12.54 522	0.75 327	18.19 540	37.31 582	16.16 541	15.86 477	13.32 494	7.56 485	20.93 564	23.50 567	0.34 509	1.07 497	0.02 451	0.35 500	0.71 512	0.99 377

Wz-Net-SNSev	9.92 531	8.01 560	26.42 569	2.26 408	1.85 423	8.36 469	14.30 576	18.01 539	21.68 545	10.78 486	23.95 532	16.84 524	8.60 501	15.59 539	19.76 556	0.01 179	0.03 203	0.01 418	0.00 1	0.52 494	1.34 427

DDUNet	10.03 532	12.17 574	8.24 462	13.02 574	11.73 577	10.32 495	3.76 482	12.27 444	8.35 403	9.64 460	13.89 461	16.48 519	6.67 464	9.50 450	7.00 452	6.80 572	3.45 586	21.10 585	4.33 580	12.78 579	9.12 576

ADCPNet	10.18 533	3.40 520	33.24 580	2.38 431	1.74 411	17.75 547	7.65 544	13.20 481	13.03 491	14.09 530	21.72 525	19.36 542	11.40 529	15.43 538	23.00 564	0.28 501	1.15 524	0.39 546	1.48 562	0.68 507	2.21 529

WCMA_ROB	10.20 534	1.99 462	9.33 487	3.01 483	2.46 463	15.78 538	7.67 545	12.75 461	15.41 510	25.08 568	33.42 569	27.06 565	19.86 559	13.87 527	12.47 526	1.28 545	0.38 345	0.18 528	0.20 410	0.28 426	1.54 441

PDISCO_ROB	10.27 535	2.79 510	13.30 517	10.58 570	9.96 573	22.78 560	5.99 518	20.01 558	28.57 562	11.88 510	14.49 468	20.54 550	4.92 412	17.01 549	10.29 503	5.79 569	0.42 349	0.14 518	0.13 367	2.53 553	3.25 549

MFN_U_SF_DS_RVC	10.36 536	5.37 544	16.61 540	2.95 479	3.02 485	24.75 563	15.44 578	14.68 511	19.73 534	19.77 552	23.97 533	16.98 525	8.40 497	17.58 552	9.23 487	1.59 550	1.75 560	0.16 522	2.63 569	0.75 514	1.85 495

SHD	10.45 537	3.67 526	14.03 524	4.81 548	4.52 537	11.93 517	1.66 429	21.36 570	38.40 584	18.84 548	21.72 525	17.63 529	13.07 536	15.65 541	17.71 549	0.36 512	1.09 500	0.01 418	0.32 490	0.50 492	1.67 460

FCDSN-DC	10.72 538	1.16 348	5.01 328	2.16 383	1.31 374	17.46 546	4.80 504	17.79 538	19.87 535	25.02 566	32.85 565	33.57 575	23.52 574	16.80 546	12.13 522	0.11 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 214	0.76 345
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCL	10.77 539	3.23 516	21.50 555	2.26 408	1.96 436	23.65 561	9.07 553	14.69 512	24.88 555	15.21 535	27.20 548	12.68 492	14.02 544	16.94 548	24.43 573	0.26 497	0.18 301	0.74 550	0.67 536	0.80 519	1.02 385

SGM_RVC	10.77 539	1.11 337	4.66 307	2.66 459	0.41 176	21.03 558	6.87 535	20.02 559	15.54 513	25.86 569	24.97 542	33.59 576	20.51 562	20.89 563	14.78 543	0.31 505	0.26 326	0.22 534	0.26 458	0.43 475	1.01 381
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MSAF-DinoV2	10.81 541	5.90 549	16.35 537	3.91 528	2.57 469	8.73 473	4.64 501	14.74 513	22.45 550	10.92 493	18.73 510	29.19 568	17.54 553	23.14 572	29.42 585	0.36 512	0.15 293	0.25 537	0.80 543	2.89 557	3.52 556

DPSNet	10.88 542	2.57 499	20.40 553	2.24 403	1.90 428	24.92 564	17.00 588	21.35 569	28.61 563	12.87 516	13.74 459	17.01 527	20.14 561	15.36 536	14.01 539	0.81 535	0.98 466	0.20 531	0.65 534	1.30 534	1.54 441

w-ln-seven	10.89 543	4.13 533	29.29 577	2.40 436	2.62 470	15.68 537	5.09 510	18.55 543	34.46 574	21.14 556	26.71 547	15.16 511	9.01 511	12.97 519	19.34 554	0.05 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.54 496	0.71 333

ADCMid	10.97 544	4.49 538	23.66 560	2.53 450	2.52 468	11.46 511	6.31 525	15.31 518	12.85 490	23.57 562	22.99 530	17.92 532	21.04 564	19.57 559	28.05 582	0.47 525	0.43 350	1.10 555	1.32 559	1.73 543	2.10 518

z-mn7	11.06 545	5.25 543	22.57 557	2.37 430	1.74 411	19.71 554	5.54 516	14.08 501	35.39 579	10.07 469	36.03 575	15.76 514	10.23 518	22.26 569	18.95 552	0.04 377	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.45 480	0.68 325

FC-DCNN	11.29 546	1.01 320	5.50 355	2.25 405	1.65 402	18.23 550	5.36 513	18.99 547	20.65 540	28.95 572	34.83 572	33.83 577	23.18 572	17.04 550	13.37 535	0.17 466	0.01 134	0.02 451	0.02 278	0.10 238	0.70 330

FC-DCNN v2	11.44 547	0.98 311	5.39 349	2.28 415	1.65 402	18.84 552	5.41 515	19.66 554	20.80 541	29.20 573	35.39 574	34.37 579	23.46 573	17.13 551	13.18 534	0.17 466	0.01 134	0.02 451	0.01 256	0.08 199	0.69 326

SANet	11.48 548	3.34 518	13.93 523	2.40 436	1.01 310	16.49 540	12.16 571	20.05 561	37.28 581	19.62 550	28.04 550	25.61 562	20.10 560	14.43 530	12.39 525	0.10 442	0.06 235	0.03 472	0.06 322	0.76 515	1.73 476

zh-mn7	11.74 549	7.51 557	34.00 581	1.96 360	1.02 312	13.44 529	2.89 458	13.67 491	34.35 572	22.18 557	39.79 580	12.33 489	10.28 519	20.97 565	18.78 551	0.30 503	0.01 134	0.00 1	0.01 256	0.45 480	0.91 365

AnyNet_C32	11.82 550	7.08 553	25.83 567	4.55 546	5.88 555	16.92 543	16.97 587	14.14 502	18.11 529	16.87 543	21.66 524	14.78 506	13.87 543	23.54 574	31.83 589	0.24 491	0.28 327	0.35 542	0.53 528	1.35 535	1.71 472

zh-sn7	11.83 551	8.57 561	35.78 583	2.64 458	2.36 458	11.60 512	8.25 548	14.25 505	19.40 533	17.10 545	32.57 564	14.39 504	18.76 555	24.15 575	24.76 574	0.04 377	0.14 290	0.00 1	0.01 256	0.62 500	1.33 425

MeshStereo	11.94 552	1.88 448	5.24 338	2.11 380	1.44 387	20.09 556	4.95 507	21.74 572	16.75 520	33.10 578	35.07 573	39.28 585	22.72 570	19.45 558	13.59 537	0.19 474	0.06 235	0.02 451	0.00 1	0.46 483	0.65 307
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
Wz-Net-TNSev	12.01 553	11.86 573	38.26 587	2.81 469	1.82 419	18.12 549	11.31 567	16.67 529	21.73 546	15.06 534	17.17 494	19.72 545	20.69 563	20.68 562	21.41 559	0.04 377	0.06 235	0.00 1	0.16 374	0.74 513	1.93 505

otaku	12.35 554	8.64 562	9.11 482	13.56 575	10.98 574	26.23 567	7.22 540	19.45 553	19.26 532	11.92 511	17.90 504	20.21 547	8.91 508	16.06 542	6.09 437	9.77 580	2.50 571	13.23 579	1.90 568	14.61 581	9.41 579

Ntro	12.91 555	9.95 567	10.01 495	14.12 577	12.55 579	26.31 568	6.76 532	19.04 548	22.03 549	10.23 473	16.26 482	20.22 548	10.06 516	16.81 547	7.93 463	10.16 582	2.55 573	15.19 581	2.86 570	15.27 582	9.93 582

MFN_U_SF_RVC	13.54 556	4.69 540	28.43 573	4.24 536	2.50 466	24.26 562	5.99 518	28.23 581	20.18 539	24.06 565	29.38 554	30.35 571	16.92 552	20.98 566	21.39 558	1.35 546	1.13 512	1.02 553	1.41 561	1.88 546	2.50 542

WZ-Net	13.61 557	5.57 545	42.84 591	3.89 527	3.19 491	19.90 555	15.44 578	15.67 522	32.04 567	16.13 540	28.69 552	22.17 556	15.84 549	21.40 567	26.87 577	0.75 534	0.01 134	0.01 418	0.03 293	0.51 493	1.20 409

ADCS	13.76 558	6.46 551	30.74 578	3.62 517	2.93 482	14.28 533	11.22 565	20.02 559	34.42 573	23.20 559	25.42 544	19.51 543	19.62 558	24.54 576	33.88 592	0.27 500	0.23 318	0.37 545	0.19 397	1.47 537	2.84 545

MultiAttention	14.02 559	0.52 136	4.06 256	2.43 438	1.86 425	58.14 609	83.76 613	19.31 551	15.21 507	8.39 412	21.24 520	13.23 493	2.52 295	33.74 586	8.16 468	0.20 477	0.06 235	0.72 549	0.98 550	2.74 556	3.13 548

MFMNet_re	14.09 560	9.67 566	20.31 552	10.40 569	7.62 562	21.38 559	17.49 590	21.36 570	31.95 566	23.70 563	29.22 553	18.87 539	27.41 580	14.27 529	11.16 514	2.85 562	1.51 556	0.41 547	0.28 472	4.88 562	7.10 571

EDNetEfficient	14.14 561	6.71 552	56.12 599	2.99 482	3.58 506	5.38 405	8.49 550	9.35 362	33.24 568	40.73 589	30.21 558	18.04 534	22.92 571	12.13 508	26.26 576	0.16 462	0.24 321	0.07 498	1.15 554	2.58 554	2.39 537

LSM	14.85 562	7.41 556	36.29 585	7.76 564	43.77 605	11.24 510	12.14 570	16.73 531	23.72 551	23.73 564	32.92 566	18.89 540	13.31 538	16.60 545	12.37 524	0.26 497	0.86 428	0.11 507	0.43 517	1.24 531	17.26 599

SAMSARA	15.67 563	3.89 530	14.48 528	13.77 576	7.92 566	38.69 588	73.90 612	21.22 568	24.66 554	17.04 544	13.86 460	30.01 570	13.07 536	18.07 554	17.48 548	0.23 489	1.46 552	0.07 498	0.40 511	0.99 525	2.15 525

SPS-STEREO	15.83 564	7.38 555	14.92 531	11.63 572	11.77 578	25.30 565	7.12 538	25.20 577	17.06 522	32.24 577	30.34 559	31.63 573	22.59 568	25.67 577	21.97 560	7.71 574	4.50 592	3.35 569	1.56 565	6.97 571	7.72 573
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	16.41 565	3.98 532	16.04 535	5.38 551	4.59 542	19.44 553	7.28 541	28.88 583	49.27 595	31.53 576	43.72 587	30.36 572	32.17 587	26.70 579	23.19 565	0.25 494	1.48 554	0.04 482	0.59 531	0.52 494	2.87 546

ACVNet-4b	16.48 566	23.07 580	14.73 530	16.69 579	15.18 583	31.83 578	7.30 542	19.71 555	27.82 560	11.54 507	22.10 528	31.68 574	8.96 510	18.88 556	7.28 457	11.04 584	2.65 575	24.93 589	5.02 583	18.57 585	10.67 585

AnyNet_C01	16.99 567	12.34 575	60.47 601	4.88 549	3.11 490	31.77 577	16.79 585	18.60 545	17.96 528	18.62 547	38.50 578	24.03 557	19.00 556	30.59 583	35.18 594	0.29 502	0.56 364	0.45 548	0.48 521	2.70 555	3.40 551

MSC_U_SF_DS_RVC	17.08 568	7.98 559	24.37 563	6.82 561	2.93 482	39.68 590	16.11 580	25.46 578	34.93 575	34.13 580	34.20 570	29.20 569	24.94 576	23.01 571	19.39 555	2.79 561	2.87 578	1.18 557	1.53 564	6.78 570	3.31 550

NVStereoNet_ROB	17.22 569	8.76 563	16.47 539	7.52 563	8.42 568	13.75 532	11.07 561	24.24 576	26.67 559	31.00 574	46.49 590	34.88 580	27.06 579	22.72 570	23.61 568	6.83 573	4.32 591	6.32 576	10.37 592	4.39 561	9.57 580
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM+DAISY	17.25 570	9.46 565	22.74 558	10.11 567	11.40 575	28.98 575	13.74 574	21.15 567	16.85 521	31.39 575	34.79 571	34.05 578	24.24 575	26.23 578	19.31 553	8.79 577	7.56 600	4.88 573	3.93 579	6.07 567	9.33 577

LE_ROB	17.31 571	2.62 503	14.26 527	4.20 535	1.80 416	17.40 545	9.70 557	15.38 519	55.92 600	63.97 610	40.81 583	35.50 581	39.26 593	15.64 540	28.51 583	0.06 407	0.11 273	0.13 516	0.21 417	0.14 306	0.51 259

ELAS_RVC	17.82 572	3.60 525	11.92 510	6.63 560	5.73 553	30.34 576	19.64 591	26.92 579	35.06 576	40.79 590	41.32 585	37.31 583	31.61 583	30.54 582	22.93 563	1.97 559	2.40 568	1.28 558	1.27 558	1.71 542	3.51 555
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	17.99 573	3.49 521	11.19 508	6.14 558	5.79 554	34.89 584	17.28 589	28.75 582	30.47 565	40.80 591	45.79 589	39.04 584	32.05 586	27.63 580	24.30 572	1.88 557	2.41 570	1.09 554	1.48 562	1.83 545	3.48 553
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	18.06 574	27.03 585	34.90 582	22.68 585	20.79 589	15.03 534	3.18 472	16.95 534	26.06 557	20.48 553	16.91 490	20.55 551	18.37 554	23.48 573	12.16 523	5.31 568	2.91 579	31.24 594	8.09 590	22.63 589	12.44 590

EDNetEfficientorigin	18.25 575	14.44 576	99.41 622	1.72 319	1.00 308	12.07 518	6.97 537	13.67 491	35.06 576	38.59 588	37.10 577	27.03 564	27.46 581	15.38 537	26.92 578	0.05 395	0.08 254	0.15 519	0.62 532	3.33 559	3.92 561

SGM-ForestM	18.61 576	3.38 519	10.14 499	3.44 510	2.24 453	34.17 583	15.39 577	29.44 585	33.93 569	38.55 587	41.08 584	53.64 595	36.76 590	34.82 588	27.16 579	1.25 544	1.81 563	0.74 550	1.01 551	0.61 499	2.61 543

RainbowNet	18.69 577	27.15 586	22.03 556	18.76 581	15.00 582	27.97 573	10.17 559	27.99 580	34.19 571	15.53 538	27.53 549	25.33 560	13.80 542	19.86 561	10.59 506	14.50 593	3.57 587	23.85 588	5.03 584	18.49 584	12.41 589

ACVNet_1	19.51 578	26.19 584	15.50 533	17.71 580	15.28 584	26.46 569	9.36 554	29.16 584	34.18 570	25.06 567	24.89 541	37.18 582	21.93 567	17.80 553	15.03 544	11.08 585	2.83 576	25.29 590	5.06 585	19.11 586	11.14 586

RTS	19.64 579	10.42 570	87.01 609	5.88 554	6.82 558	41.73 591	16.69 583	16.80 532	41.90 589	23.44 560	32.96 567	13.79 496	21.49 565	38.85 593	30.84 586	0.46 522	0.70 396	0.00 1	0.09 341	1.13 528	1.70 469

RTSA	19.64 579	10.42 570	87.01 609	5.88 554	6.82 558	41.73 591	16.69 583	16.80 532	41.90 589	23.44 560	32.96 567	13.79 496	21.49 565	38.85 593	30.84 586	0.46 522	0.70 396	0.00 1	0.09 341	1.13 528	1.70 469

coex-ft	20.15 581	20.03 579	87.93 611	1.81 332	1.77 413	18.77 551	13.73 573	13.28 483	41.87 588	60.24 606	39.04 579	28.27 567	30.39 582	12.57 516	28.66 584	0.20 477	0.23 318	0.04 482	0.30 483	1.52 538	2.34 536

MANE	20.98 582	3.23 516	8.81 472	5.96 556	6.96 560	33.07 581	13.20 572	35.43 588	38.86 585	44.72 595	52.41 599	53.20 594	41.84 596	34.74 587	27.45 580	1.87 556	2.27 566	1.54 560	10.18 591	0.69 509	3.11 547

BEATNet-Init1	24.70 583	11.33 572	44.28 592	5.48 552	3.94 520	47.60 598	22.33 594	34.94 587	40.01 587	48.11 598	49.98 595	59.86 599	43.17 597	39.48 595	31.77 588	1.37 547	1.76 562	1.17 556	1.17 555	2.44 552	3.85 559

DLNR-FE	24.96 584	51.28 603	90.78 613	97.84 620	97.06 619	1.40 78	0.12 112	23.22 575	3.55 157	1.21 148	2.93 167	0.72 152	0.32 77	7.09 300	2.60 332	38.66 603	1.33 546	0.00 1	0.29 478	77.21 616	1.68 463

DLNR_Zeroshot_test	24.96 584	51.28 603	90.69 612	97.84 620	97.22 621	1.40 78	0.12 112	23.19 574	3.55 157	1.21 148	2.95 169	0.72 152	0.31 70	7.09 300	2.61 333	38.70 604	1.32 540	0.00 1	0.29 478	77.04 615	1.68 463

MonStereo1	26.12 586	23.67 581	28.83 576	25.65 586	21.14 593	27.92 572	7.71 546	30.33 586	39.72 586	34.88 584	47.54 592	50.64 590	34.90 588	29.59 581	27.89 581	13.50 590	1.31 539	26.73 591	6.07 589	28.49 597	15.85 595

ACVNet_2	27.45 587	30.56 591	27.90 571	20.72 582	15.55 585	37.22 586	14.00 575	49.32 601	65.88 609	43.17 592	56.99 603	51.90 591	26.98 578	21.46 568	15.38 545	10.77 583	2.85 577	23.12 587	3.62 577	20.08 587	11.47 587

MADNet+	27.96 588	35.32 594	91.41 614	21.04 583	8.86 569	49.25 600	47.41 608	36.98 589	37.84 583	21.00 555	30.83 560	25.41 561	34.95 589	46.51 601	51.54 607	3.04 563	3.33 584	1.48 559	1.05 552	5.85 566	6.05 568

IMH-64-1	28.06 589	29.98 588	19.46 550	32.15 589	20.98 590	27.68 570	16.66 581	47.31 595	44.85 592	34.14 581	50.94 596	41.49 586	31.67 584	37.53 589	23.88 569	14.17 591	2.96 580	34.45 596	11.15 593	26.12 591	13.75 591

IMH-64	28.06 589	29.98 588	19.46 550	32.15 589	20.98 590	27.68 570	16.66 581	47.31 595	44.85 592	34.14 581	50.94 596	41.49 586	31.67 584	37.53 589	23.88 569	14.17 591	2.96 580	34.45 596	11.15 593	26.12 591	13.75 591

JetBlue	29.99 591	17.24 577	55.64 598	16.24 578	21.08 592	62.07 610	33.14 601	40.60 591	35.73 580	34.59 583	40.67 582	57.18 598	43.54 598	51.46 606	52.18 608	2.72 560	4.58 594	2.86 565	3.53 576	10.57 574	14.11 593

WAO-7	30.22 592	25.83 583	23.33 559	33.10 591	14.36 581	36.98 585	22.41 595	52.85 605	64.46 607	43.76 593	59.24 605	52.31 592	45.69 600	32.82 584	32.60 590	11.16 586	5.49 595	13.76 580	12.60 597	12.36 577	9.38 578

IMH	30.65 593	30.30 590	21.09 554	34.89 593	21.75 595	33.16 582	16.91 586	49.53 602	52.50 596	38.41 586	55.10 602	45.13 588	40.36 595	41.57 596	25.66 575	14.74 594	3.36 585	35.43 598	11.69 595	27.31 596	14.16 594

PWCK	31.62 594	45.59 600	49.67 596	30.49 587	7.80 564	42.91 593	29.73 600	45.45 594	44.44 591	47.41 596	36.92 576	47.86 589	26.79 577	41.90 597	33.36 591	22.77 598	4.56 593	29.89 593	5.13 586	29.43 598	10.36 584

TorneroNet-64	33.32 595	33.28 592	33.07 579	35.14 594	21.25 594	48.02 599	21.13 592	43.47 593	58.77 601	33.36 579	46.64 591	62.00 602	38.19 591	44.82 600	35.07 593	15.02 595	3.59 588	35.81 599	12.20 596	29.45 599	16.17 596

Dean	35.52 596	40.12 598	27.99 572	30.63 588	17.33 587	45.80 597	11.68 568	57.61 610	76.54 613	63.70 609	60.65 606	66.93 608	49.40 603	38.12 591	40.28 599	12.18 588	3.73 589	28.86 592	5.94 588	20.69 588	12.16 588

WAO-6	35.59 597	37.89 597	17.67 543	37.86 595	24.46 597	37.85 587	21.49 593	49.01 600	67.96 610	44.22 594	48.08 593	53.02 593	53.39 605	33.67 585	36.83 596	26.05 601	7.83 601	43.19 603	21.76 603	30.18 600	19.37 602

LVE	35.84 598	41.54 599	36.25 584	33.36 592	18.92 588	53.05 605	27.99 599	53.17 608	64.93 608	47.63 597	61.58 607	54.25 596	38.72 592	38.72 592	35.50 595	16.36 597	6.23 597	31.51 595	14.04 598	25.01 590	18.07 600

TorneroNet	36.02 599	35.25 593	36.33 586	38.44 596	22.19 596	50.72 603	24.42 598	48.39 598	54.53 598	38.03 585	53.44 600	62.83 605	44.79 599	47.68 603	42.11 602	15.69 596	3.97 590	37.25 600	15.05 599	30.83 601	18.40 601

WAO-8	38.93 600	36.84 595	23.97 561	43.96 597	24.48 598	45.73 595	22.62 596	53.10 606	75.66 611	53.86 603	66.14 611	62.39 603	55.11 607	43.01 598	40.67 600	22.98 599	7.22 598	37.53 601	19.49 601	27.04 595	16.83 597

Venus	38.93 600	36.84 595	23.97 561	43.96 597	24.48 598	45.73 595	22.62 596	53.10 606	75.66 611	53.86 603	66.17 612	62.39 603	55.11 607	43.01 598	40.67 600	22.98 599	7.22 598	37.53 601	19.49 601	27.02 594	16.83 597

UNDER WATER	45.99 602	49.80 602	68.56 604	49.99 601	32.13 601	55.35 607	39.50 603	41.12 592	52.90 597	50.69 599	45.18 588	67.79 610	58.75 610	51.93 608	50.97 606	30.59 602	14.03 603	51.66 605	37.15 604	40.27 603	31.35 603

UNDER WATER-64	46.01 603	48.25 601	68.05 603	44.59 599	28.11 600	57.02 608	43.78 606	40.20 590	48.80 594	52.08 602	42.95 586	67.22 609	57.71 609	48.98 605	49.57 605	40.01 605	17.98 604	52.15 606	39.41 606	38.99 602	34.41 604

notaker	48.05 604	55.94 605	50.90 597	56.89 605	40.29 602	38.96 589	33.86 602	47.82 597	55.70 599	57.55 605	57.48 604	60.22 600	59.71 611	54.64 609	43.27 603	41.13 606	19.86 605	57.61 607	37.79 605	50.95 605	40.33 605

ktn	49.32 605	58.11 606	40.16 589	59.92 606	43.22 604	49.79 602	42.99 605	48.56 599	60.67 603	51.59 600	54.51 601	55.34 597	52.65 604	47.92 604	37.91 597	57.88 610	24.79 606	63.00 610	43.57 607	52.51 606	41.31 606

DPSimNet_ROB	54.45 606	65.73 612	47.00 593	54.49 603	46.37 606	55.34 606	56.47 609	56.18 609	59.04 602	64.57 611	51.76 598	64.01 606	54.49 606	47.54 602	67.21 612	63.21 611	27.86 609	58.04 608	51.28 610	46.61 604	51.87 610

KSHMR	56.07 607	64.25 611	40.47 590	74.89 608	49.63 607	49.42 601	45.46 607	57.71 611	63.52 605	61.65 608	61.67 608	71.88 611	47.67 602	51.47 607	44.57 604	54.67 609	62.25 611	66.31 611	54.18 611	53.03 608	46.75 608

HanzoNet	57.16 608	60.12 609	60.00 600	55.77 604	42.11 603	51.98 604	41.93 604	52.07 603	61.47 604	65.98 612	65.90 610	72.11 612	70.14 612	71.11 612	61.13 610	64.31 612	34.72 610	62.27 609	50.86 609	52.83 607	46.33 607

JetRed	61.44 609	61.87 610	83.02 608	46.49 600	56.73 609	83.63 611	65.09 610	59.75 612	64.22 606	69.50 613	69.26 613	66.24 607	47.62 601	61.80 610	74.60 615	45.99 607	66.40 613	46.67 604	45.27 608	63.49 609	51.22 609

LRCNet_RVC	66.47 610	66.44 613	69.02 605	71.60 607	54.27 608	32.21 580	2.93 462	63.19 613	21.83 547	82.02 614	90.16 615	83.59 613	72.13 613	69.45 611	53.25 609	95.47 621	64.21 612	95.15 621	95.27 621	72.59 610	74.60 612

TCMNet-wrong-test	67.37 611	85.99 616	81.87 607	95.65 617	94.75 618	89.54 614	85.95 614	52.26 604	35.23 578	51.69 601	62.14 609	60.40 601	40.29 594	77.33 615	64.52 611	48.91 608	9.04 602	69.84 613	68.02 612	91.10 621	82.88 618

MADNet++	82.81 612	81.73 615	74.64 606	87.71 616	82.67 613	93.35 615	70.27 611	86.39 617	82.88 614	93.51 620	86.62 614	86.40 616	81.37 616	88.21 617	88.63 616	86.59 617	84.23 617	72.14 614	68.69 613	78.88 617	81.36 616

tt	83.10 613	0.43 74	99.97 624	79.27 614	93.14 617	100.00 626	100.00 626	100.00 629	99.89 623	60.55 607	48.44 594	99.98 628	99.96 625	99.98 628	100.00 629	91.80 618	99.82 624	73.67 618	73.25 614	86.43 618	55.39 611

RSGM-EC	84.07 614	60.08 607	47.30 594	78.04 612	83.24 615	89.06 612	90.58 615	91.67 618	94.51 618	90.71 618	97.35 620	83.66 614	79.39 614	76.44 613	73.59 613	92.77 619	97.43 619	88.12 619	92.47 619	88.22 619	86.76 619

acva	84.07 614	60.08 607	47.30 594	78.04 612	83.24 615	89.06 612	90.58 615	91.67 618	94.51 618	90.71 618	97.35 620	83.66 614	79.39 614	76.44 613	73.59 613	92.77 619	97.43 619	88.12 619	92.47 619	88.22 619	86.76 619

xxxxx1	85.58 616	90.37 617	96.61 617	76.69 609	80.77 610	97.50 619	96.92 620	85.57 614	88.66 615	88.63 615	91.64 616	94.27 618	93.09 617	90.03 618	91.91 617	70.77 613	70.62 614	73.61 615	81.26 616	72.90 611	79.86 613

tt_ll	85.58 616	90.37 617	96.61 617	76.69 609	80.77 610	97.50 619	96.92 620	85.57 614	88.66 615	88.63 615	91.64 616	94.27 618	93.09 617	90.03 618	91.91 617	70.77 613	70.62 614	73.61 615	81.26 616	72.90 611	79.86 613

ff	85.58 616	90.37 617	96.61 617	76.69 609	80.77 610	97.50 619	96.92 620	85.57 614	88.66 615	88.63 615	91.64 616	94.27 618	93.09 617	90.03 618	91.91 617	70.77 613	70.62 614	73.61 615	81.26 616	72.90 611	79.86 613

USTest	87.45 619	75.67 614	64.78 602	81.43 615	83.22 614	99.90 625	99.97 624	99.47 624	99.59 622	98.27 621	99.02 623	90.91 617	98.36 622	83.71 616	98.28 623	79.81 616	95.66 618	69.62 612	73.61 615	75.15 614	82.65 617

PML	97.69 620	100.00 626	96.50 616	97.85 622	97.35 622	99.77 624	99.36 623	96.92 620	96.34 620	100.00 628	96.52 619	97.41 622	99.61 623	100.00 629	95.46 620	99.99 627	97.44 621	100.00 625	96.08 622	99.13 623	88.02 621

MEDIAN_ROB	98.44 621	99.70 621	99.34 621	97.13 618	97.06 619	96.94 617	95.91 619	97.71 622	97.33 621	98.78 624	98.91 622	99.19 623	98.13 621	96.94 621	96.99 622	99.97 625	99.18 622	100.00 625	99.99 626	99.70 624	99.83 623

HaxPig	98.85 622	99.94 623	95.36 615	99.99 625	99.98 624	94.12 616	94.52 617	99.12 623	99.96 624	99.96 627	99.99 625	99.98 628	99.89 624	98.16 622	96.14 621	99.98 626	99.99 626	100.00 625	99.99 626	99.99 627	99.95 626

Anonymous_1	99.01 623	99.91 622	99.85 623	97.31 619	99.09 623	100.00 626	100.00 626	99.59 626	99.96 624	99.29 626	99.86 624	99.55 625	99.99 626	99.30 623	99.76 624	95.67 622	99.58 623	97.24 622	98.56 623	97.36 622	98.34 622

test_example2	99.38 624	99.98 625	99.99 625	100.00 628	99.98 624	99.73 623	99.99 625	96.99 621	100.00 626	100.00 628	100.00 626	96.49 621	96.74 620	99.97 625	99.96 625	100.00 629	99.97 625	98.68 623	99.11 624	100.00 628	100.00 630

AVERAGE_ROB	99.63 625	99.96 624	98.88 620	100.00 628	100.00 626	98.16 622	95.64 618	100.00 629	100.00 626	100.00 628	100.00 626	100.00 630	100.00 627	100.00 629	99.99 626	100.00 629	100.00 627	100.00 625	100.00 628	100.00 628	100.00 630

DPSMNet_ROB	99.90 626	100.00 626	99.99 625	99.99 625	100.00 626	100.00 626	100.00 626	99.98 627	100.00 626	98.37 622	100.00 626	99.81 626	100.00 627	99.97 625	99.99 626	100.00 629	100.00 627	100.00 625	100.00 628	100.00 628	99.99 627

DGTPSM_ROB	99.90 626	100.00 626	99.99 625	99.99 625	100.00 626	100.00 626	100.00 626	99.98 627	100.00 626	98.37 622	100.00 626	99.81 626	100.00 627	99.97 625	99.99 626	99.99 627	100.00 627	100.00 625	100.00 628	100.00 628	99.99 627

DPSM_ROB	99.94 628	100.00 626	100.00 628	99.74 623	100.00 626	100.00 626	100.00 626	100.00 629	100.00 626	100.00 628	100.00 626	100.00 630	100.00 627	100.00 629	100.00 629	99.08 623	100.00 627	100.00 625	100.00 628	99.98 625	99.94 624

DPSM	99.94 628	100.00 626	100.00 628	99.74 623	100.00 626	100.00 626	100.00 626	100.00 629	100.00 626	100.00 628	100.00 626	100.00 630	100.00 627	100.00 629	100.00 629	99.08 623	100.00 627	100.00 625	100.00 628	99.98 625	99.94 624

RAFT-FEzeroshot	100.00 630	100.00 626	100.00 628	100.00 628	100.00 626	100.00 626	100.00 626	100.00 629	100.00 626	100.00 628	100.00 626	100.00 630	100.00 627	100.00 629	100.00 629	100.00 629	100.00 627	100.00 625	100.00 628	100.00 628	100.00 630

RAFT-FE	100.00 630	100.00 626	100.00 628	100.00 628	100.00 626	100.00 626	100.00 626	100.00 629	100.00 626	100.00 628	100.00 626	100.00 630	100.00 627	100.00 629	100.00 629	100.00 629	100.00 627	100.00 625	100.00 628	100.00 628	100.00 630

FlowAnything	100.00 630	100.00 626	100.00 628	100.00 628	100.00 626	100.00 626	100.00 626	100.00 629	100.00 626	100.00 628	100.00 626	100.00 630	100.00 627	100.00 629	100.00 629	100.00 629	100.00 627	100.00 625	100.00 628	100.00 628	100.00 630

Selective-RAFT-Error	100.00 630	100.00 626	100.00 628	100.00 628	100.00 626	100.00 626	100.00 626	100.00 629	100.00 626	100.00 628	100.00 626	100.00 630	100.00 627	100.00 629	100.00 629	100.00 629	100.00 627	100.00 625	100.00 628	100.00 628	100.00 630

CasAABBNet	100.00 630	100.00 626	100.00 628	100.00 628	100.00 626	100.00 626	100.00 626	100.00 629	100.00 626	100.00 628	100.00 626	100.00 630	100.00 627	100.00 629	100.00 629	100.00 629	100.00 627	100.00 625	100.00 628	100.00 628	100.00 630

LSM0	100.00 630	100.00 626	100.00 628	100.00 628	100.00 626	100.00 626	100.00 626	100.00 629	100.00 626	100.00 628	100.00 626	100.00 630	100.00 627	100.00 629	100.00 629	100.00 629	100.00 627	100.00 625	100.00 628	100.00 628	99.99 627

GS-Stereo							0.70 310	5.97 222	2.69 98	0.60 84	0.80 67	0.43 126	0.48 126	1.20 34	0.90 130	0.03 344	0.95 446	0.00 1	0.51 526	0.18 346	2.12 519

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Low-res two-view benchmark