Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.24 1	0.24 101	0.39 20	0.34 3	0.24 46	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 16	0.40 43	0.24 9	0.23 11	0.32 1	0.26 23	0.20 246	0.18 346	0.18 134	0.16 177	0.18 146	0.14 78
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.24 1	0.21 37	0.36 3	0.38 30	0.22 24	0.32 21	0.22 24	0.39 2	0.23 6	0.30 21	0.25 7	0.30 40	0.33 61	0.34 3	0.26 23	0.16 74	0.12 65	0.15 32	0.11 10	0.13 5	0.12 14

BridgeDepth_RVC	0.26 3	0.19 10	0.37 6	0.33 1	0.19 3	0.47 92	0.19 7	0.54 15	0.27 11	0.30 21	0.29 19	0.26 18	0.32 56	0.43 12	0.30 60	0.16 74	0.11 33	0.13 1	0.11 10	0.15 50	0.11 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MS-F	0.26 3	0.19 10	0.37 6	0.37 15	0.24 46	0.34 23	0.20 12	0.49 8	0.31 20	0.29 16	0.26 10	0.40 81	0.26 23	0.45 17	0.27 33	0.13 22	0.12 65	0.13 1	0.11 10	0.13 5	0.12 14

HiDET	0.26 3	0.18 1	0.37 6	0.38 30	0.24 46	0.30 15	0.20 12	0.54 15	0.33 27	0.27 8	0.30 23	0.33 54	0.25 16	0.46 20	0.30 60	0.14 37	0.12 65	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 43

CSFM-Stereo	0.26 3	0.18 1	0.37 6	0.39 38	0.21 12	0.40 44	0.21 18	0.53 11	0.29 13	0.30 21	0.28 15	0.31 43	0.29 34	0.47 27	0.25 12	0.15 51	0.13 137	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.11 2

MLG-Stereo_test2	0.26 3	0.20 18	0.36 3	0.37 15	0.22 24	0.35 27	0.18 2	0.45 5	0.21 2	0.26 5	0.23 5	0.34 58	0.20 1	0.77 131	0.23 2	0.16 74	0.11 33	0.15 32	0.11 10	0.13 5	0.11 2

252Zero-FE	0.27 8	0.22 62	0.40 27	0.41 57	0.24 46	0.29 13	0.19 7	0.59 30	0.46 71	0.31 24	0.33 27	0.22 2	0.25 16	0.40 8	0.29 49	0.16 74	0.12 65	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 43

Wavelet-MonSter	0.27 8	0.20 18	0.41 33	0.39 38	0.26 77	0.26 5	0.25 47	0.49 8	0.29 13	0.36 46	0.47 72	0.28 33	0.32 56	0.49 33	0.26 23	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

MLG-Stereo_test1	0.27 8	0.19 10	0.38 14	0.40 47	0.24 46	0.38 37	0.20 12	0.59 30	0.19 1	0.24 2	0.17 1	0.33 54	0.27 26	0.90 181	0.25 12	0.14 37	0.11 33	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.12 14

LGtest1	0.27 8	0.21 37	0.44 56	0.41 57	0.21 12	0.42 58	0.19 7	0.56 22	0.26 9	0.29 16	0.24 6	0.29 35	0.29 34	0.55 54	0.25 12	0.18 160	0.12 65	0.16 65	0.12 51	0.14 27	0.13 43

dual_stereo	0.27 8	0.19 10	0.35 1	0.39 38	0.21 12	0.25 4	0.22 24	0.48 6	0.31 20	0.32 30	0.26 10	0.37 68	0.24 13	0.83 155	0.29 49	0.16 74	0.12 65	0.14 5	0.11 10	0.14 27	0.11 2

MatchStereo	0.28 13	0.21 37	0.39 20	0.33 1	0.18 2	0.22 3	0.23 35	0.65 52	0.48 78	0.27 8	0.47 72	0.25 15	0.24 13	0.49 33	0.31 81	0.16 74	0.12 65	0.14 5	0.10 2	0.13 5	0.13 43

LCMNet	0.28 13	0.18 1	0.36 3	0.37 15	0.24 46	0.31 18	0.20 12	0.57 26	0.57 117	0.28 10	0.32 26	0.33 54	0.29 34	0.54 47	0.30 60	0.14 37	0.13 137	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 43

MonStereo	0.28 13	0.18 1	0.39 20	0.36 7	0.21 12	0.55 173	0.31 96	0.55 18	0.43 57	0.28 10	0.28 15	0.23 4	0.21 3	0.57 62	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 27	0.11 2

Monster-pub-eth3d	0.28 13	0.18 1	0.39 20	0.36 7	0.21 12	0.55 173	0.31 96	0.55 18	0.43 57	0.28 10	0.28 15	0.23 4	0.21 3	0.56 57	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 27	0.11 2

IGEV	0.28 13	0.18 1	0.39 20	0.37 15	0.31 195	0.45 78	0.21 18	0.59 30	0.40 48	0.31 24	0.43 57	0.26 18	0.21 3	0.43 12	0.25 12	0.13 22	0.12 65	0.16 65	0.13 82	0.12 1	0.12 14

MLG-Stereo_test3	0.28 13	0.18 1	0.42 42	0.40 47	0.23 30	0.47 92	0.19 7	0.61 41	0.29 13	0.35 41	0.21 2	0.35 60	0.21 3	0.60 78	0.25 12	0.15 51	0.11 33	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 43

MonSter	0.28 13	0.18 1	0.39 20	0.36 7	0.21 12	0.55 173	0.31 96	0.55 18	0.43 57	0.28 10	0.29 19	0.23 4	0.21 3	0.56 57	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 27	0.11 2

BridgeDepth	0.29 20	0.19 10	0.37 6	0.40 47	0.17 1	0.58 189	0.32 105	0.60 39	0.29 13	0.26 5	0.26 10	0.39 78	0.43 126	0.47 27	0.26 23	0.13 22	0.10 9	0.13 1	0.12 51	0.15 50	0.12 14
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
4.5_new	0.29 20	0.25 129	0.41 33	0.36 7	0.23 30	0.52 147	0.36 152	0.56 22	0.34 33	0.45 99	0.42 48	0.27 24	0.25 16	0.40 8	0.24 5	0.13 22	0.10 9	0.15 32	0.13 82	0.16 79	0.12 14

4.5w-stereo	0.29 20	0.25 129	0.41 33	0.36 7	0.23 30	0.52 147	0.36 152	0.56 22	0.34 33	0.45 99	0.42 48	0.27 24	0.25 16	0.40 8	0.24 5	0.13 22	0.10 9	0.15 32	0.13 82	0.16 79	0.12 14

LG-Stereo_L2	0.29 20	0.20 18	0.45 69	0.37 15	0.25 67	0.26 5	0.20 12	0.78 98	0.28 12	0.28 10	0.26 10	0.24 9	0.26 23	0.91 182	0.23 2	0.15 51	0.11 33	0.15 32	0.12 51	0.14 27	0.11 2

MLG-Stereo	0.29 20	0.19 10	0.38 14	0.41 57	0.20 6	0.42 58	0.20 12	0.66 58	0.21 2	0.25 3	0.22 4	0.33 54	0.28 30	1.09 240	0.25 12	0.14 37	0.11 33	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.12 14

Monster-pub-mixall	0.30 25	0.19 10	0.39 20	0.36 7	0.21 12	0.28 11	0.18 2	0.58 28	0.34 33	0.36 46	0.34 28	0.26 18	0.20 1	1.40 328	0.24 5	0.15 51	0.11 33	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 43

AdaDepth	0.30 25	0.22 62	0.49 91	0.44 99	0.27 102	0.44 74	0.24 42	0.52 10	0.30 17	0.31 24	0.37 36	0.26 18	0.32 56	0.79 140	0.25 12	0.12 8	0.12 65	0.16 65	0.13 82	0.16 79	0.15 116

asda	0.30 25	0.24 101	0.42 42	0.38 30	0.23 30	0.43 67	0.34 128	0.58 28	0.37 41	0.38 61	0.42 48	0.27 24	0.34 71	0.52 41	0.30 60	0.11 1	0.09 1	0.14 5	0.11 10	0.14 27	0.12 14

asd	0.30 25	0.21 37	0.41 33	0.39 38	0.24 46	0.47 92	0.30 88	0.69 66	0.30 17	0.41 71	0.39 41	0.28 33	0.33 61	0.62 85	0.27 33	0.13 22	0.09 1	0.14 5	0.12 51	0.14 27	0.12 14

4.25_new	0.30 25	0.26 154	0.44 56	0.38 30	0.26 77	0.49 112	0.40 206	0.59 30	0.31 20	0.38 61	0.42 48	0.27 24	0.34 71	0.46 20	0.31 81	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 27	0.12 14

4.5w_new	0.30 25	0.26 154	0.44 56	0.38 30	0.26 77	0.49 112	0.40 206	0.59 30	0.31 20	0.38 61	0.42 48	0.27 24	0.34 71	0.46 20	0.31 81	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 27	0.12 14

4.25w-stereo	0.30 25	0.26 154	0.44 56	0.38 30	0.26 77	0.49 112	0.40 206	0.59 30	0.32 25	0.38 61	0.42 48	0.27 24	0.34 71	0.46 20	0.31 81	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 27	0.12 14

4w-stereo	0.30 25	0.24 101	0.44 56	0.37 15	0.23 30	0.46 84	0.27 65	0.63 46	0.31 20	0.41 71	0.44 61	0.27 24	0.36 88	0.59 66	0.30 60	0.11 1	0.09 1	0.15 32	0.12 51	0.13 5	0.12 14

LG-Stereo_L1	0.30 25	0.20 18	0.44 56	0.37 15	0.26 77	0.29 13	0.21 18	0.66 58	0.26 9	0.25 3	0.25 7	0.24 9	0.22 9	1.24 280	0.23 2	0.15 51	0.11 33	0.15 32	0.12 51	0.14 27	0.11 2

IGEV-Stereo++	0.30 25	0.20 18	0.40 27	0.46 125	0.30 169	0.33 22	0.22 24	0.75 88	0.45 64	0.32 30	0.41 46	0.32 46	0.48 170	0.38 4	0.27 33	0.15 51	0.11 33	0.15 32	0.12 51	0.15 50	0.13 43

GEAStereo	0.31 35	0.21 37	0.43 48	0.43 74	0.31 195	0.46 84	0.36 152	0.74 84	0.33 27	0.34 38	0.38 37	0.32 46	0.33 61	0.43 12	0.26 23	0.21 280	0.12 65	0.17 95	0.12 51	0.17 111	0.14 78

2.5w	0.31 35	0.23 79	0.46 77	0.39 38	0.24 46	0.42 58	0.39 196	0.61 41	0.30 17	0.37 53	0.53 96	0.24 9	0.25 16	0.77 131	0.28 45	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.12 51	0.14 27	0.12 14

2.75w_new	0.31 35	0.23 79	0.43 48	0.35 5	0.23 30	0.42 58	0.42 226	0.54 15	0.35 37	0.47 109	0.43 57	0.24 9	0.30 42	0.66 100	0.33 104	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

LG-G_1	0.31 35	0.20 18	0.44 56	0.42 65	0.20 6	0.64 226	0.18 2	0.70 71	0.25 7	0.29 16	0.29 19	0.36 63	0.35 79	0.87 172	0.24 5	0.16 74	0.12 65	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 43

LG-G	0.31 35	0.20 18	0.44 56	0.42 65	0.20 6	0.64 226	0.18 2	0.70 71	0.25 7	0.29 16	0.29 19	0.36 63	0.35 79	0.87 172	0.24 5	0.16 74	0.12 65	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 43

qwe	0.32 40	0.21 37	0.40 27	0.37 15	0.26 77	0.49 112	0.29 76	0.64 48	0.39 44	0.49 124	0.48 77	0.26 18	0.27 26	0.80 143	0.34 121	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.15 50	0.12 14

2.25w	0.32 40	0.24 101	0.48 84	0.37 15	0.24 46	0.45 78	0.25 47	0.62 44	0.40 48	0.45 99	0.58 115	0.27 24	0.32 56	0.74 127	0.35 131	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.12 51	0.13 5	0.14 78

3.25w_new	0.32 40	0.21 37	0.45 69	0.38 30	0.23 30	0.52 147	0.34 128	0.65 52	0.39 44	0.47 109	0.45 66	0.32 46	0.35 79	0.61 83	0.27 33	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.12 1	0.12 14

3.25w	0.32 40	0.21 37	0.45 69	0.37 15	0.23 30	0.52 147	0.34 128	0.65 52	0.39 44	0.47 109	0.45 66	0.32 46	0.35 79	0.61 83	0.27 33	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.12 1	0.12 14

3.75w	0.32 40	0.23 79	0.44 56	0.37 15	0.29 146	0.62 219	0.36 152	0.59 30	0.32 25	0.41 71	0.47 72	0.25 15	0.34 71	0.64 89	0.26 23	0.12 8	0.09 1	0.14 5	0.12 51	0.13 5	0.12 14

2w_stereo	0.32 40	0.24 101	0.45 69	0.39 38	0.22 24	0.46 84	0.47 292	0.69 66	0.42 55	0.43 85	0.50 88	0.24 9	0.45 140	0.47 27	0.29 49	0.12 8	0.10 9	0.15 32	0.12 51	0.15 50	0.13 43

SGD-Stereo	0.32 40	0.20 18	0.40 27	0.38 30	0.19 3	0.43 67	0.22 24	0.64 48	0.33 27	0.42 79	0.34 28	0.27 24	0.35 79	1.15 255	0.30 60	0.20 246	0.10 9	0.15 32	0.13 82	0.17 111	0.13 43

GREAT-IGEV	0.32 40	0.20 18	0.42 42	0.37 15	0.29 146	0.36 32	0.28 71	0.56 22	0.58 119	0.28 10	0.50 88	0.29 35	0.29 34	0.84 160	0.27 33	0.14 37	0.11 33	0.15 32	0.11 10	0.17 111	0.14 78

GSStereo	0.33 48	0.21 37	0.43 48	0.45 113	0.31 195	0.46 84	0.36 152	0.92 154	0.47 75	0.37 53	0.38 37	0.32 46	0.33 61	0.43 12	0.26 23	0.19 204	0.11 33	0.16 65	0.12 51	0.17 111	0.15 116

3.5w_stereo	0.33 48	0.25 129	0.45 69	0.37 15	0.24 46	0.54 164	0.35 136	0.66 58	0.36 38	0.43 85	0.44 61	0.29 35	0.34 71	0.77 131	0.39 176	0.11 1	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 27	0.13 43

3w_stereo	0.33 48	0.25 129	0.52 117	0.40 47	0.21 12	0.53 156	0.54 347	0.65 52	0.46 71	0.44 91	0.48 77	0.23 4	0.45 140	0.46 20	0.29 49	0.12 8	0.10 9	0.15 32	0.12 51	0.15 50	0.15 116

DEFOM-Stereo	0.33 48	0.20 18	0.40 27	0.42 65	0.28 127	0.80 328	0.23 35	0.48 6	0.37 41	0.37 53	0.31 24	0.23 4	0.24 13	1.20 270	0.27 33	0.16 74	0.12 65	0.14 5	0.11 10	0.14 27	0.14 78

gasm-f	0.34 52	0.22 62	0.42 42	0.43 74	0.31 195	0.39 41	0.44 258	0.74 84	0.33 27	0.34 38	0.64 129	0.32 46	0.46 147	0.55 54	0.28 45	0.21 280	0.12 65	0.17 95	0.12 51	0.18 146	0.14 78

Zero-FE251	0.34 52	0.23 79	0.51 108	0.45 113	0.29 146	0.58 189	0.24 42	0.82 122	0.34 33	0.49 124	0.38 37	0.52 140	0.42 117	0.47 27	0.27 33	0.18 160	0.14 192	0.17 95	0.12 51	0.14 27	0.13 43

1w_stereo	0.34 52	0.20 18	0.42 42	0.43 74	0.26 77	0.47 92	0.54 347	0.59 30	0.50 86	0.41 71	0.66 134	0.25 15	0.44 136	0.62 85	0.33 104	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 27	0.12 14

monsterstereo	0.34 52	0.20 18	0.44 56	0.45 113	0.35 260	0.27 10	0.29 76	0.53 11	0.51 95	0.44 91	0.61 121	0.26 18	0.25 16	1.19 268	0.27 33	0.13 22	0.11 33	0.15 32	0.12 51	0.15 50	0.10 1

monsters	0.34 52	0.20 18	0.41 33	0.39 38	0.36 271	0.34 23	0.27 65	0.66 58	0.43 57	0.47 109	0.40 43	0.22 2	0.23 11	1.33 302	0.25 12	0.13 22	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 43

111111	0.34 52	0.20 18	0.41 33	0.45 113	0.42 342	0.37 34	0.22 24	0.95 175	0.38 43	0.31 24	0.31 24	0.40 81	0.27 26	0.96 197	0.26 23	0.17 120	0.12 65	0.15 32	0.11 10	0.15 50	0.13 43

LG-Stereo	0.34 52	0.25 129	0.78 309	0.47 138	0.26 77	0.37 34	0.30 88	0.71 75	0.52 102	0.36 46	0.57 112	0.29 35	0.21 3	0.50 36	0.36 142	0.13 22	0.13 137	0.20 200	0.18 217	0.18 146	0.12 14

S2M2_L	0.34 52	0.28 206	0.45 69	0.40 47	0.30 169	0.31 18	0.16 1	0.60 39	0.64 141	0.31 24	0.48 77	0.47 108	0.34 71	0.38 4	0.32 87	0.25 379	0.22 424	0.20 200	0.22 349	0.25 346	0.22 317
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GIP-stereo	0.34 52	0.23 79	0.45 69	0.50 196	0.36 271	0.38 37	0.23 35	0.78 98	0.52 102	0.34 38	0.51 91	0.46 101	0.38 101	0.51 38	0.27 33	0.20 246	0.12 65	0.16 65	0.12 51	0.16 79	0.14 78

RAStereo	0.34 52	0.21 37	0.66 204	0.47 138	0.27 102	0.26 5	0.29 76	0.69 66	0.63 136	0.32 30	0.42 48	0.45 97	0.31 49	0.45 17	0.34 121	0.17 120	0.15 253	0.19 160	0.15 133	0.18 146	0.13 43

VIP-Stereo	0.35 62	0.22 62	0.49 91	0.40 47	0.43 353	0.82 339	0.22 24	0.59 30	0.45 64	0.31 24	0.53 96	0.37 68	0.31 49	0.83 155	0.27 33	0.17 120	0.11 33	0.15 32	0.11 10	0.15 50	0.12 14

AIO_test	0.35 62	0.22 62	0.44 56	0.43 74	0.27 102	0.57 186	0.44 258	0.79 103	0.41 52	0.32 30	0.47 72	0.46 101	0.30 42	0.69 106	0.30 60	0.16 74	0.11 33	0.16 65	0.13 82	0.15 50	0.12 14

NLSM3	0.36 64	0.21 37	0.43 48	0.45 113	0.36 271	0.43 67	0.32 105	0.69 66	0.58 119	0.41 71	0.68 141	0.39 78	0.43 126	0.60 78	0.35 131	0.14 37	0.12 65	0.19 160	0.17 198	0.16 79	0.13 43

zero-FE	0.36 64	0.22 62	0.47 80	0.45 113	0.43 353	0.30 15	0.24 42	0.61 41	0.33 27	0.33 35	0.41 46	0.37 68	0.50 185	0.64 89	0.32 87	0.22 309	0.11 33	0.18 134	0.12 51	0.83 554	0.16 150

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 64	0.23 79	0.54 129	0.50 196	0.28 127	0.36 32	0.22 24	1.02 200	0.39 44	0.42 79	0.64 129	0.36 63	0.51 189	0.39 6	0.29 49	0.18 160	0.12 65	0.17 95	0.13 82	0.18 146	0.18 206

AIO_rvc	0.36 64	0.23 79	0.49 91	0.43 74	0.27 102	0.59 196	0.38 181	0.94 170	0.45 64	0.33 35	0.46 70	0.49 121	0.22 9	0.84 160	0.30 60	0.16 74	0.11 33	0.16 65	0.12 51	0.15 50	0.13 43

HUF	0.36 64	0.23 79	0.52 117	0.40 47	0.22 24	0.54 164	0.47 292	0.82 122	0.43 57	0.36 46	0.43 57	0.50 127	0.42 117	0.64 89	0.29 49	0.17 120	0.12 65	0.16 65	0.12 51	0.15 50	0.14 78

MaDis-Stereo	0.36 64	0.25 129	0.58 159	0.44 99	0.34 256	0.30 15	0.30 88	0.72 76	0.50 86	0.37 53	0.36 33	0.58 169	0.49 179	0.52 41	0.36 142	0.19 204	0.16 293	0.19 160	0.15 133	0.18 146	0.14 78

UniTT-Stereo	0.36 64	0.23 79	0.59 166	0.48 166	0.36 271	0.40 44	0.32 105	0.53 11	0.49 81	0.54 144	0.55 106	0.36 63	0.31 49	0.58 65	0.51 282	0.20 246	0.15 253	0.17 95	0.15 133	0.19 190	0.15 116

NLMM	0.37 71	0.21 37	0.43 48	0.45 113	0.41 336	0.34 23	0.33 115	0.74 84	0.61 130	0.43 85	0.69 146	0.35 60	0.36 88	0.81 149	0.43 217	0.14 37	0.12 65	0.18 134	0.15 133	0.15 50	0.13 43

DDF-Stereo	0.37 71	0.22 62	0.47 80	0.48 166	0.42 342	0.31 18	0.24 42	0.53 11	0.33 27	0.33 35	0.40 43	0.37 68	0.48 170	0.91 182	0.32 87	0.23 336	0.11 33	0.18 134	0.12 51	0.86 556	0.16 150

IGEV-RUCA	0.37 71	0.23 79	0.48 84	0.49 184	0.36 271	0.60 204	0.23 35	0.64 48	0.49 81	0.39 69	0.49 85	0.44 89	0.31 49	0.85 165	0.30 60	0.24 352	0.13 137	0.16 65	0.12 51	0.20 226	0.19 246

Pointernet	0.37 71	0.20 18	0.57 153	0.43 74	0.28 127	0.51 143	0.27 65	0.93 163	0.61 130	0.47 109	0.63 126	0.49 121	0.38 101	0.49 33	0.33 104	0.17 120	0.13 137	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

AIO-Stereo	0.37 71	0.25 129	0.51 108	0.47 138	0.23 30	0.45 78	0.39 196	1.07 234	0.52 102	0.41 71	0.48 77	0.52 140	0.25 16	0.72 117	0.30 60	0.16 74	0.12 65	0.17 95	0.13 82	0.16 79	0.13 43

AEACV	0.37 71	0.24 101	0.52 117	0.47 138	0.51 413	0.37 34	0.38 181	0.65 52	0.53 108	0.42 79	0.56 109	0.46 101	0.60 241	0.53 44	0.30 60	0.16 74	0.13 137	0.18 134	0.15 133	0.17 111	0.14 78

EGLCR-Stereo	0.37 71	0.22 62	0.51 108	0.43 74	0.26 77	0.44 74	0.22 24	0.99 189	0.48 78	0.42 79	0.42 48	0.67 204	0.29 34	0.86 169	0.33 104	0.17 120	0.12 65	0.19 160	0.17 198	0.17 111	0.15 116

BStereo	0.38 78	0.25 129	1.42 488	0.42 65	0.28 127	0.55 173	0.39 196	0.55 18	0.52 102	0.36 46	0.35 31	0.37 68	0.29 34	0.64 89	0.38 165	0.13 22	0.14 192	0.15 32	0.19 240	0.15 50	0.16 150

NLSM1	0.38 78	0.21 37	0.43 48	0.46 125	0.40 326	0.38 37	0.29 76	0.73 79	0.54 112	0.47 109	0.59 118	0.37 68	0.40 107	1.15 255	0.39 176	0.13 22	0.11 33	0.19 160	0.14 112	0.15 50	0.15 116

NLCSM	0.38 78	0.23 79	0.50 100	0.47 138	0.55 438	0.47 92	0.30 88	0.82 122	0.67 159	0.41 71	0.39 41	0.43 86	0.52 194	0.66 100	0.43 217	0.14 37	0.10 9	0.17 95	0.15 133	0.15 50	0.13 43

MSCF	0.38 78	0.25 129	0.52 117	0.47 138	0.25 67	0.62 219	0.37 174	0.81 116	0.47 75	0.50 133	0.71 154	0.32 46	0.65 270	0.54 47	0.28 45	0.19 204	0.12 65	0.17 95	0.14 112	0.17 111	0.14 78

castereo++	0.38 78	0.23 79	0.41 33	0.43 74	0.31 195	0.97 395	0.22 24	0.86 134	0.58 119	0.32 30	0.44 61	0.51 131	0.39 103	0.93 191	0.24 5	0.17 120	0.11 33	0.17 95	0.12 51	0.14 27	0.14 78

fffft	0.38 78	0.23 79	0.51 108	0.44 99	0.32 217	0.43 67	0.48 303	0.76 91	0.36 38	0.44 91	0.34 28	0.38 77	0.31 49	1.31 295	0.32 87	0.14 37	0.11 33	0.19 160	0.15 133	0.16 79	0.16 150
1: 1. 1
RSM++	0.38 78	0.24 101	0.51 108	0.47 138	0.26 77	0.50 126	0.41 222	0.79 103	0.45 64	0.37 53	0.45 66	0.60 178	0.35 79	1.02 218	0.30 60	0.15 51	0.13 137	0.17 95	0.14 112	0.18 146	0.13 43

FlowAnything_test	0.39 85	0.26 154	0.61 174	0.59 356	0.33 238	0.62 219	0.36 152	0.62 44	0.40 48	0.45 99	0.36 33	0.45 97	0.37 94	0.53 44	0.48 262	0.24 352	0.18 346	0.28 417	0.33 498	0.21 267	0.19 246

water-stereo	0.39 85	0.20 18	0.48 84	0.44 99	0.27 102	0.50 126	0.26 58	0.92 154	0.51 95	0.53 141	0.78 173	0.55 153	0.49 179	0.42 11	0.42 207	0.16 74	0.15 253	0.17 95	0.15 133	0.16 79	0.15 116

SMoEStereo_RVC	0.39 85	0.25 129	0.50 100	0.45 113	0.30 169	0.61 210	0.36 152	0.72 76	0.45 64	0.46 104	0.43 57	0.42 83	0.35 79	1.39 322	0.29 49	0.15 51	0.12 65	0.20 200	0.15 133	0.16 79	0.15 116

ours_stereo	0.39 85	0.28 206	0.51 108	0.46 125	0.30 169	0.40 44	0.44 258	0.73 79	0.56 115	0.35 41	0.56 109	0.46 101	0.33 61	1.11 246	0.32 87	0.16 74	0.13 137	0.19 160	0.15 133	0.19 190	0.14 78

RSM	0.39 85	0.24 101	0.49 91	0.46 125	0.26 77	0.47 92	0.40 206	0.92 154	0.44 62	0.41 71	0.42 48	0.65 197	0.33 61	1.07 234	0.29 49	0.15 51	0.12 65	0.17 95	0.13 82	0.17 111	0.13 43

trnet	0.39 85	0.21 37	0.37 6	0.36 7	0.20 6	0.53 156	0.29 76	0.78 98	1.12 337	0.59 158	0.71 154	0.53 146	0.42 117	0.54 47	0.34 121	0.18 160	0.13 137	0.15 32	0.10 2	0.14 27	0.13 43

Selective-IGEV	0.39 85	0.24 101	0.50 100	0.44 99	0.25 67	0.46 84	0.33 115	1.25 299	0.40 48	0.35 41	0.45 66	0.52 140	0.30 42	1.07 234	0.30 60	0.14 37	0.12 65	0.17 95	0.13 82	0.16 79	0.13 43

GLC_STEREO	0.39 85	0.25 129	0.41 33	0.54 282	0.23 30	0.48 100	0.30 88	0.73 79	0.58 119	0.52 140	0.73 160	0.51 131	0.31 49	0.64 89	0.42 207	0.17 120	0.20 384	0.23 304	0.19 240	0.21 267	0.17 180

CREStereo	0.39 85	0.21 37	0.38 14	0.34 3	0.22 24	0.53 156	0.29 76	0.77 94	1.11 333	0.58 150	0.71 154	0.51 131	0.41 111	0.54 47	0.34 121	0.18 160	0.13 137	0.15 32	0.10 2	0.14 27	0.14 78
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
NLMM1	0.40 94	0.19 10	0.43 48	0.46 125	0.40 326	0.46 84	0.29 76	0.81 116	0.68 164	0.43 85	0.75 166	0.37 68	0.42 117	1.08 238	0.48 262	0.14 37	0.10 9	0.16 65	0.14 112	0.15 50	0.14 78

GASTEREO	0.40 94	0.25 129	0.51 108	0.48 166	0.25 67	0.65 242	0.36 152	0.81 116	0.49 81	0.51 138	0.82 186	0.30 40	0.66 273	0.62 85	0.28 45	0.19 204	0.12 65	0.16 65	0.14 112	0.16 79	0.14 78

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 94	0.67 515	0.42 42	0.64 414	0.29 146	0.48 100	0.25 47	0.85 132	0.44 62	0.38 61	0.36 33	0.30 40	0.70 283	1.15 255	0.29 49	0.16 74	0.11 33	0.16 65	0.11 10	0.18 146	0.12 14

mms	0.40 94	0.27 184	0.52 117	0.46 125	0.32 217	0.43 67	0.46 285	0.70 71	0.46 71	0.35 41	0.58 115	0.44 89	0.30 42	1.36 312	0.33 104	0.16 74	0.13 137	0.18 134	0.15 133	0.19 190	0.15 116

MoCha-V2	0.40 94	0.20 18	0.49 91	0.50 196	0.21 12	0.44 74	0.33 115	0.93 163	0.53 108	0.53 141	0.53 96	0.42 83	0.58 236	1.09 240	0.27 33	0.14 37	0.12 65	0.15 32	0.12 51	0.17 111	0.15 116

IGEV++	0.40 94	0.22 62	0.51 108	0.52 249	0.29 146	0.45 78	0.25 47	1.65 399	0.46 71	0.37 53	0.57 112	0.46 101	0.45 140	0.50 36	0.38 165	0.19 204	0.12 65	0.16 65	0.13 82	0.16 79	0.15 116

GCAP-Stereo	0.40 94	0.28 206	0.68 213	0.47 138	0.25 67	0.53 156	0.32 105	0.82 122	0.58 119	0.65 168	0.69 146	0.58 169	0.42 117	0.47 27	0.29 49	0.17 120	0.14 192	0.17 95	0.13 82	0.17 111	0.14 78

LoS	0.40 94	0.21 37	0.44 56	0.37 15	0.22 24	0.50 126	0.40 206	1.00 193	0.94 248	0.48 118	0.66 134	0.48 113	0.40 107	0.60 78	0.37 154	0.18 160	0.14 192	0.16 65	0.11 10	0.14 27	0.14 78
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.40 94	0.31 296	0.73 262	0.58 343	0.27 102	0.26 5	0.33 115	0.95 175	0.81 206	0.42 79	0.47 72	0.65 197	0.47 157	0.39 6	0.34 121	0.18 160	0.15 253	0.16 65	0.14 112	0.19 190	0.16 150
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
Replicate-Monster	0.41 103	0.26 154	2.03 536	0.36 7	0.21 12	0.46 84	0.23 35	0.67 64	0.48 78	0.42 79	0.27 14	0.31 43	0.30 42	0.98 206	0.24 5	0.14 37	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.28 409

depthmonostereo	0.41 103	0.23 79	0.53 123	0.47 138	0.23 30	0.61 210	0.35 136	1.00 193	0.76 191	0.48 118	0.65 133	0.47 108	0.49 179	0.67 104	0.37 154	0.16 74	0.15 253	0.16 65	0.14 112	0.16 79	0.15 116

castereo	0.41 103	0.22 62	0.46 77	0.44 99	0.30 169	0.61 210	0.56 375	0.97 183	0.80 203	0.38 61	0.69 146	0.45 97	0.69 278	0.51 38	0.30 60	0.16 74	0.11 33	0.16 65	0.13 82	0.16 79	0.12 14

CASnet	0.41 103	0.25 129	0.48 84	0.50 196	0.20 6	0.50 126	0.36 152	0.81 116	0.80 203	0.83 211	0.68 141	0.48 113	0.31 49	0.54 47	0.32 87	0.18 160	0.12 65	0.27 402	0.22 349	0.23 319	0.14 78
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
fffy	0.42 107	0.27 184	0.57 153	0.46 125	0.29 146	0.48 100	0.35 136	0.91 151	0.55 113	0.40 70	0.58 115	0.55 153	0.41 111	1.26 284	0.36 142	0.15 51	0.13 137	0.19 160	0.16 177	0.18 146	0.14 78

WCG-NET	0.42 107	0.21 37	0.54 129	0.40 47	0.25 67	0.47 92	0.32 105	0.73 79	1.15 364	0.76 188	0.73 160	0.58 169	0.45 140	0.60 78	0.34 121	0.15 51	0.11 33	0.16 65	0.14 112	0.15 50	0.13 43

Occ-G	0.42 107	0.21 37	0.48 84	0.41 57	0.26 77	0.42 58	0.62 408	0.77 94	0.49 81	0.43 85	0.66 134	1.02 339	0.46 147	0.78 136	0.41 196	0.16 74	0.13 137	0.18 134	0.13 82	0.16 79	0.16 150

MGS-Stereo	0.42 107	0.26 154	0.58 159	0.44 99	0.28 127	0.50 126	0.34 128	0.57 26	0.83 212	0.46 104	1.31 377	0.52 140	0.33 61	0.65 98	0.36 142	0.19 204	0.16 293	0.18 134	0.15 133	0.17 111	0.16 150

LoS_RVC	0.42 107	0.26 154	0.40 27	0.44 99	0.82 532	0.51 143	0.44 258	0.64 48	0.41 52	0.44 91	0.78 173	0.44 89	0.47 157	0.56 57	0.36 142	0.13 22	0.12 65	0.14 5	0.10 2	0.13 5	0.84 561

test_xeample3	0.42 107	0.28 206	0.69 226	0.43 74	0.33 238	0.56 181	0.38 181	0.79 103	0.45 64	0.53 141	0.46 70	0.44 89	0.44 136	1.38 317	0.31 81	0.18 160	0.14 192	0.19 160	0.15 133	0.17 111	0.16 150

DA	0.43 113	0.23 79	0.49 91	0.50 196	0.25 67	1.08 418	0.44 258	1.18 270	0.58 119	0.46 104	0.64 129	0.54 148	0.47 157	0.46 20	0.32 87	0.19 204	0.13 137	0.19 160	0.13 82	0.18 146	0.14 78

GGEV	0.43 113	0.23 79	0.49 91	0.50 196	0.25 67	1.08 418	0.44 258	1.18 270	0.58 119	0.46 104	0.64 129	0.54 148	0.47 157	0.46 20	0.32 87	0.19 204	0.13 137	0.19 160	0.13 82	0.18 146	0.14 78

DilatedVolume-Stereo	0.43 113	0.21 37	0.55 139	0.43 74	0.32 217	0.72 282	0.29 76	0.80 111	0.51 95	0.77 193	0.73 160	0.48 113	0.40 107	1.13 252	0.39 176	0.15 51	0.14 192	0.15 32	0.14 112	0.16 79	0.14 78

MM-Stereo_test2	0.43 113	0.24 101	0.67 209	0.51 228	0.32 217	0.55 173	0.45 278	0.97 183	0.77 195	0.59 158	0.51 91	0.49 121	0.42 117	0.80 143	0.30 60	0.15 51	0.13 137	0.18 134	0.14 112	0.19 190	0.14 78

SCV_C0	0.43 113	0.26 154	0.65 197	0.43 74	0.29 146	0.47 92	0.31 96	1.34 313	0.73 181	0.38 61	0.49 85	0.54 148	0.29 34	1.24 280	0.30 60	0.17 120	0.13 137	0.16 65	0.13 82	0.20 226	0.15 116

ff7	0.43 113	0.27 184	0.56 143	0.44 99	0.33 238	0.50 126	0.42 226	0.87 135	0.50 86	0.49 124	0.53 96	0.44 89	0.48 170	1.38 317	0.33 104	0.17 120	0.12 65	0.21 235	0.15 133	0.18 146	0.18 206

ffff	0.43 113	0.27 184	0.56 143	0.44 99	0.33 238	0.50 126	0.42 226	0.87 135	0.50 86	0.49 124	0.53 96	0.44 89	0.48 170	1.38 317	0.33 104	0.17 120	0.12 65	0.21 235	0.15 133	0.18 146	0.18 206

11t	0.43 113	0.27 184	0.56 143	0.44 99	0.33 238	0.50 126	0.42 226	0.87 135	0.50 86	0.49 124	0.53 96	0.44 89	0.48 170	1.38 317	0.33 104	0.17 120	0.12 65	0.21 235	0.15 133	0.18 146	0.18 206

anonymousdsp	0.43 113	0.27 184	0.53 123	0.44 99	0.32 217	0.50 126	0.42 226	0.89 144	0.51 95	0.49 124	0.53 96	0.47 108	0.47 157	1.33 302	0.33 104	0.17 120	0.12 65	0.21 235	0.15 133	0.18 146	0.18 206

ProNet	0.43 113	0.28 206	0.58 159	0.43 74	0.30 169	0.56 181	0.52 333	1.00 193	0.58 119	0.44 91	0.49 85	0.43 86	0.43 126	1.28 289	0.36 142	0.15 51	0.13 137	0.19 160	0.16 177	0.17 111	0.16 150

MC-Stereo	0.43 113	0.23 79	0.48 84	0.51 228	0.28 127	0.39 41	0.32 105	0.88 143	0.68 164	0.60 160	0.84 189	0.56 161	0.61 250	1.03 219	0.31 81	0.17 120	0.11 33	0.17 95	0.15 133	0.16 79	0.13 43

ccc-4	0.43 113	0.27 184	0.56 143	0.44 99	0.33 238	0.50 126	0.42 226	0.87 135	0.50 86	0.49 124	0.53 96	0.44 89	0.48 170	1.38 317	0.33 104	0.17 120	0.12 65	0.21 235	0.15 133	0.18 146	0.18 206

IGEV-Stereo	0.43 113	0.27 184	0.54 129	0.45 113	0.32 217	0.50 126	0.42 226	0.90 150	0.51 95	0.49 124	0.53 96	0.47 108	0.47 157	1.32 299	0.33 104	0.17 120	0.12 65	0.21 235	0.15 133	0.18 146	0.18 206
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Reg-Stereo(zero)	0.44 126	0.22 62	0.45 69	0.43 74	0.23 30	0.38 37	0.25 47	0.76 91	1.08 316	0.90 226	0.78 173	0.90 287	0.47 157	0.70 110	0.36 142	0.15 51	0.12 65	0.15 32	0.12 51	0.15 50	0.15 116

rvit_stereo_0081_aga	0.44 126	0.34 358	0.73 262	0.51 228	0.41 336	0.50 126	0.40 206	0.81 116	0.57 117	0.58 150	0.56 109	0.53 146	0.43 126	0.66 100	0.40 185	0.26 402	0.21 406	0.22 266	0.20 275	0.26 358	0.18 206

rvit_stereo_0081	0.44 126	0.33 334	0.64 190	0.54 282	0.35 260	0.41 50	0.44 258	0.66 58	0.95 250	0.48 118	0.52 93	0.50 127	0.46 147	0.82 153	0.44 222	0.25 379	0.20 384	0.22 266	0.19 240	0.25 346	0.17 180

rvit_stereo_0082	0.44 126	0.33 334	0.64 190	0.54 282	0.35 260	0.41 50	0.44 258	0.66 58	0.95 250	0.48 118	0.52 93	0.50 127	0.46 147	0.82 153	0.44 222	0.25 379	0.20 384	0.22 266	0.19 240	0.25 346	0.17 180

rvit_stereo_0080	0.44 126	0.32 312	0.71 244	0.47 138	0.36 271	0.42 58	0.55 367	0.82 122	0.68 164	0.50 133	0.60 119	0.55 153	0.47 157	0.59 66	0.44 222	0.26 402	0.21 406	0.20 200	0.20 275	0.31 422	0.19 246

whm_eth	0.44 126	0.32 312	0.71 244	0.47 138	0.36 271	0.42 58	0.55 367	0.82 122	0.68 164	0.50 133	0.60 119	0.55 153	0.47 157	0.59 66	0.44 222	0.26 402	0.21 406	0.20 200	0.20 275	0.31 422	0.19 246

CroCo-Stereo Lap2	0.44 126	0.34 358	0.77 301	0.61 382	0.79 523	0.28 11	0.35 136	0.75 88	0.71 176	0.38 61	0.50 88	0.72 219	0.55 213	0.57 62	0.47 257	0.17 120	0.18 346	0.19 160	0.16 177	0.21 267	0.20 281

TANstereo	0.44 126	0.21 37	0.44 56	0.41 57	0.21 12	0.65 242	0.26 58	0.79 103	0.83 212	0.93 234	0.98 228	0.51 131	0.46 147	0.54 47	0.35 131	0.18 160	0.24 445	0.16 65	0.13 82	0.16 79	0.26 387

Wave_Phase_stereo	0.45 134	0.25 129	1.42 488	0.42 65	0.28 127	1.78 518	0.39 196	0.72 76	0.52 102	0.36 46	0.35 31	0.37 68	0.29 34	0.64 89	0.38 165	0.13 22	0.14 192	0.15 32	0.19 240	0.15 50	0.16 150

HART	0.45 134	0.22 62	0.54 129	0.50 196	0.26 77	0.41 50	0.29 76	1.03 205	0.50 86	0.58 150	1.45 427	0.61 182	0.35 79	1.08 238	0.30 60	0.15 51	0.13 137	0.19 160	0.14 112	0.19 190	0.14 78

StereoAnything_RVC	0.45 134	1.43 573	0.48 84	0.35 5	0.20 6	0.26 5	0.21 18	0.43 3	0.22 4	0.22 1	0.21 2	0.19 1	0.36 88	1.27 287	0.22 1	0.21 280	0.11 33	0.14 5	0.10 2	2.37 580	0.11 2

tt45	0.45 134	0.23 79	0.46 77	0.45 113	0.33 238	0.79 320	0.32 105	0.78 98	0.41 52	0.51 138	0.44 61	0.49 121	0.37 94	2.14 435	0.34 121	0.16 74	0.13 137	0.19 160	0.16 177	0.17 111	0.18 206

IGEV-Stereo+	0.45 134	0.21 37	0.43 48	0.41 57	0.39 315	0.15 1	0.19 7	0.44 4	0.36 38	0.26 5	0.25 7	0.31 43	0.41 111	1.43 331	0.30 60	0.17 120	0.12 65	0.15 32	0.11 10	1.16 569	1.70 584

WCG-NET（raft）	0.45 134	0.21 37	0.55 139	0.40 47	0.24 46	0.50 126	0.36 152	0.73 79	1.09 324	0.71 178	0.76 169	0.92 299	0.51 189	0.84 160	0.34 121	0.16 74	0.12 65	0.15 32	0.14 112	0.14 27	0.14 78

MIF-Stereo (partial)	0.45 134	0.25 129	0.70 232	0.50 196	0.52 425	0.35 27	0.26 58	0.91 151	0.59 128	0.45 99	0.71 154	0.51 131	0.51 189	1.11 246	0.45 236	0.20 246	0.16 293	0.23 304	0.20 275	0.24 334	0.18 206

testlalala	0.45 134	0.28 206	0.59 166	0.42 65	0.39 315	0.71 279	0.39 196	1.08 240	0.45 64	1.24 382	0.80 184	0.61 182	0.36 88	0.54 47	0.33 104	0.20 246	0.13 137	0.18 134	0.12 51	0.15 50	0.15 116

SCV	0.46 142	0.26 154	0.55 139	0.47 138	0.25 67	0.39 41	0.38 181	1.98 498	0.60 129	0.35 41	0.48 77	0.55 153	0.36 88	1.28 289	0.32 87	0.24 352	0.12 65	0.17 95	0.13 82	0.18 146	0.14 78

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 142	0.36 389	0.71 244	0.47 138	0.36 271	0.67 255	0.35 136	0.78 98	1.12 337	0.61 161	0.62 124	0.39 78	0.39 103	0.71 114	0.39 176	0.20 246	0.17 323	0.22 266	0.18 217	0.23 319	0.19 246

IGEVStereo-DCA	0.46 142	0.28 206	0.56 143	0.43 74	0.33 238	0.49 112	0.42 226	0.87 135	0.50 86	0.47 109	0.48 77	0.48 113	0.46 147	2.03 425	0.30 60	0.19 204	0.14 192	0.19 160	0.15 133	0.16 79	0.18 206

rrr	0.46 142	0.28 206	0.73 262	0.43 74	0.33 238	0.49 112	0.38 181	0.76 91	0.50 86	0.47 109	0.48 77	0.48 113	0.46 147	2.03 425	0.30 60	0.19 204	0.14 192	0.19 160	0.15 133	0.16 79	0.16 150

plain	0.46 142	0.27 184	1.01 402	0.50 196	0.40 326	0.35 27	0.37 174	0.87 135	0.56 115	0.43 85	0.76 169	0.42 83	0.40 107	1.13 252	0.45 236	0.21 280	0.15 253	0.24 324	0.19 240	0.24 334	0.16 150

XX-TBD	0.46 142	0.70 522	0.35 1	0.79 507	0.25 67	0.58 189	0.26 58	0.69 66	1.27 431	0.76 188	1.00 234	0.45 97	0.33 61	0.47 27	0.37 154	0.19 204	0.15 253	0.15 32	0.11 10	0.17 111	0.14 78

PMTNet	0.46 142	0.21 37	0.38 14	0.37 15	0.23 30	0.71 279	0.27 65	0.74 84	1.04 294	0.64 166	0.70 151	0.55 153	0.47 157	0.86 169	0.35 131	1.00 567	0.13 137	0.15 32	0.10 2	0.15 50	0.13 43

rvit_stereo_0083	0.47 149	0.33 334	0.81 318	0.56 320	0.36 271	0.50 126	0.44 258	0.68 65	0.95 250	0.49 124	0.57 112	0.55 153	0.49 179	0.88 174	0.46 250	0.25 379	0.25 454	0.24 324	0.20 275	0.24 334	0.17 180

rvit_stereo_ft	0.47 149	0.35 379	0.87 345	0.67 447	0.42 342	0.40 44	0.59 399	0.81 116	0.74 183	0.46 104	0.55 106	0.57 164	0.49 179	0.65 98	0.50 277	0.25 379	0.17 323	0.22 266	0.22 349	0.24 334	0.17 180

RAFT-Stereo-weight	0.47 149	0.24 101	0.53 123	0.48 166	0.27 102	0.60 204	0.35 136	1.02 200	1.07 310	0.99 253	0.78 173	0.76 228	0.28 30	0.76 128	0.36 142	0.16 74	0.12 65	0.17 95	0.15 133	0.16 79	0.15 116

CAS++	0.47 149	0.31 296	0.56 143	0.47 138	0.32 217	0.42 58	0.28 71	1.76 431	0.72 177	0.71 178	0.72 158	0.37 68	0.28 30	0.69 106	0.33 104	0.27 418	0.22 424	0.26 385	0.21 320	0.29 402	0.19 246
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
iRaftStereo_RVC	0.47 149	0.26 154	0.64 190	0.50 196	0.29 146	0.53 156	0.33 115	1.05 219	0.77 195	0.84 214	1.00 234	0.55 153	0.37 94	0.81 149	0.40 185	0.17 120	0.12 65	0.22 266	0.20 275	0.19 190	0.15 116

CREStereo++_RVC	0.47 149	0.21 37	0.38 14	0.45 113	0.38 305	0.45 78	0.25 47	0.75 88	1.29 440	0.80 201	1.21 338	0.47 108	0.37 94	0.53 44	0.44 222	0.16 74	0.11 33	0.15 32	0.80 572	0.18 146	0.11 2
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
xyz-stereo-finetune	0.48 155	0.25 129	0.54 129	0.42 65	0.23 30	0.80 328	0.42 226	0.80 111	0.80 203	0.61 161	0.62 124	0.54 148	0.43 126	1.70 385	0.58 315	0.15 51	0.15 253	0.19 160	0.15 133	0.16 79	0.15 116

999	0.48 155	0.22 62	0.49 91	0.48 166	0.34 256	0.75 295	0.31 96	0.85 132	0.55 113	0.37 53	0.48 77	0.50 127	0.36 88	2.45 462	0.39 176	0.16 74	0.13 137	0.18 134	0.15 133	0.16 79	0.19 246

model_zeroshot	0.48 155	0.29 241	0.86 334	0.51 228	0.36 271	0.69 267	0.37 174	1.12 253	0.62 133	0.85 219	0.84 189	0.66 201	0.37 94	0.73 121	0.34 121	0.20 246	0.16 293	0.19 160	0.16 177	0.17 111	0.16 150

MyStereo07	0.48 155	0.29 241	0.50 100	0.55 306	0.45 369	0.59 196	0.79 459	1.05 219	0.51 95	0.48 118	0.53 96	0.43 86	0.55 213	1.30 294	0.34 121	0.17 120	0.16 293	0.24 324	0.20 275	0.23 319	0.20 281

4D-IteraStereo	0.48 155	0.24 101	0.76 294	0.50 196	0.44 362	0.66 251	0.31 96	0.87 135	1.02 285	1.03 271	0.72 158	0.78 235	0.32 56	0.64 89	0.37 154	0.17 120	0.11 33	0.23 304	0.19 240	0.19 190	0.13 43

CES	0.48 155	0.20 18	0.37 6	0.39 38	1.39 574	0.55 173	0.35 136	0.98 187	0.66 158	0.44 91	0.66 134	0.35 60	0.27 26	0.56 57	0.33 104	0.15 51	0.13 137	0.15 32	0.10 2	0.19 190	1.46 579

FE-Mocha	0.49 161	0.30 261	0.87 345	0.48 166	0.36 271	0.45 78	0.22 24	1.58 380	0.49 81	1.00 258	1.09 279	0.74 221	0.41 111	0.55 54	0.30 60	0.18 160	0.12 65	0.21 235	0.20 275	0.17 111	0.15 116

MM-Stereo_test1	0.49 161	0.24 101	0.56 143	0.51 228	0.30 169	0.50 126	0.54 347	0.91 151	1.03 289	0.84 214	0.69 146	0.54 148	0.60 241	1.16 260	0.33 104	0.18 160	0.16 293	0.20 200	0.17 198	0.19 190	0.15 116

GCAP-BAT	0.49 161	0.31 296	0.64 190	0.41 57	0.46 381	0.70 274	0.35 136	0.77 94	0.64 141	0.86 221	1.00 234	0.77 231	0.37 94	1.18 266	0.36 142	0.18 160	0.14 192	0.18 134	0.13 82	0.17 111	0.15 116

AE-Stereo	0.49 161	0.27 184	0.67 209	0.60 368	0.39 315	0.67 255	0.46 285	1.18 270	1.09 324	0.47 109	0.75 166	0.69 211	0.47 157	0.59 66	0.40 185	0.16 74	0.15 253	0.21 235	0.20 275	0.19 190	0.15 116

sCroCo_RVC	0.49 161	0.40 417	1.02 409	0.65 428	0.60 465	0.52 147	0.40 206	0.83 128	0.61 130	0.44 91	0.74 164	0.49 121	0.50 185	0.63 88	0.48 262	0.26 402	0.27 469	0.23 304	0.22 349	0.29 402	0.25 363

MM-Stereo_test3	0.50 166	0.24 101	0.54 129	0.54 282	0.74 506	0.49 112	0.53 341	1.09 242	1.05 300	0.62 164	0.95 215	0.61 182	0.42 117	0.77 131	0.38 165	0.20 246	0.17 323	0.20 200	0.16 177	0.18 146	0.18 206

RCA-Stereo	0.50 166	0.23 79	0.58 159	0.48 166	0.33 238	0.55 173	0.45 278	0.97 183	1.38 483	0.68 173	1.05 263	0.63 191	0.80 328	0.59 66	0.32 87	0.17 120	0.12 65	0.17 95	0.14 112	0.16 79	0.14 78

knoymous	0.51 168	0.29 241	0.47 80	0.43 74	0.30 169	0.55 173	0.55 367	1.02 200	0.77 195	0.98 250	0.85 191	0.94 304	0.56 218	0.85 165	0.45 236	0.20 246	0.14 192	0.26 385	0.14 112	0.23 319	0.23 337

tg	0.52 169	0.24 101	0.61 174	0.49 184	0.30 169	0.90 365	0.29 76	1.07 234	0.83 212	0.83 211	1.02 248	0.62 187	0.43 126	1.35 307	0.41 196	0.17 120	0.12 65	0.22 266	0.20 275	0.17 111	0.15 116

11t1	0.52 169	0.28 206	0.68 213	0.51 228	0.28 127	0.83 345	0.39 196	1.22 291	0.63 136	0.84 214	0.74 164	0.68 206	0.68 275	0.91 182	0.57 312	0.21 280	0.18 346	0.19 160	0.16 177	0.20 226	0.21 299

LL-Strereo2	0.52 169	0.33 334	0.69 226	0.52 249	0.37 288	0.70 274	0.30 88	1.13 256	0.67 159	0.94 239	0.78 173	0.91 290	0.42 117	1.05 227	0.42 207	0.17 120	0.16 293	0.29 428	0.25 402	0.21 267	0.16 150

Selective-RAFT	0.52 169	0.28 206	0.79 312	0.55 306	0.27 102	0.91 369	0.33 115	0.80 111	0.88 226	0.58 150	0.63 126	0.81 245	0.77 311	1.29 293	0.48 262	0.19 204	0.14 192	0.17 95	0.15 133	0.19 190	0.17 180

HUI-Stereo	0.52 169	0.30 261	0.73 262	0.50 196	0.27 102	0.65 242	0.30 88	1.04 211	0.64 141	1.12 303	0.96 218	0.83 257	0.60 241	0.79 140	0.45 236	0.22 309	0.14 192	0.24 324	0.20 275	0.26 358	0.18 206

test-1	0.52 169	0.26 154	1.04 417	0.56 320	0.32 217	0.61 210	0.38 181	1.10 245	0.91 238	0.78 196	1.01 240	0.77 231	0.52 194	0.60 78	0.42 207	0.17 120	0.14 192	0.20 200	0.17 198	0.20 226	0.23 337

rafts_anoy	0.52 169	0.29 241	0.59 166	0.59 356	0.50 401	0.53 156	0.40 206	1.11 251	1.03 289	0.84 214	0.83 187	0.68 206	0.54 206	0.72 117	0.51 282	0.19 204	0.14 192	0.24 324	0.26 420	0.21 267	0.18 206

s12784h	0.52 169	0.20 18	0.38 14	0.41 57	0.19 3	0.96 391	0.34 128	1.17 265	1.25 420	0.81 205	0.90 202	0.63 191	0.50 185	1.45 335	0.42 207	0.14 37	0.12 65	0.17 95	0.11 10	0.18 146	0.11 2

raftrobust	0.52 169	0.25 129	0.56 143	0.65 428	0.52 425	0.49 112	0.34 128	0.98 187	0.91 238	1.30 411	0.87 196	0.63 191	0.81 332	0.78 136	0.41 196	0.19 204	0.15 253	0.16 65	0.14 112	0.15 50	0.16 150

Gwc-CoAtRS	0.52 169	0.24 101	0.68 213	0.48 166	0.29 146	0.64 226	0.25 47	1.16 263	1.08 316	1.01 263	1.00 234	1.12 371	0.56 218	0.69 106	0.37 154	0.16 74	0.13 137	0.17 95	0.15 133	0.15 50	0.15 116

IGEV-FE	0.53 179	0.30 261	0.99 392	0.56 320	0.35 260	0.41 50	0.32 105	1.37 319	0.63 136	1.00 258	1.09 279	0.94 304	0.41 111	0.83 155	0.39 176	0.18 160	0.12 65	0.19 160	0.18 217	0.19 190	0.17 180

rvit_0105_6	0.53 179	0.37 396	0.98 391	0.65 428	0.38 305	0.51 143	0.51 322	0.77 94	1.20 396	0.54 144	0.55 106	0.65 197	0.53 201	0.94 194	0.44 222	0.32 463	0.32 505	0.28 417	0.24 387	0.28 391	0.21 299

gcap-zeroshot	0.53 179	0.28 206	0.89 359	0.49 184	0.28 127	0.76 301	0.37 174	1.34 313	0.73 181	0.89 224	0.67 138	1.35 427	0.51 189	0.79 140	0.33 104	0.18 160	0.15 253	0.18 134	0.15 133	0.17 111	0.16 150

IGEV_Zeroshot_test	0.53 179	0.30 261	0.99 392	0.56 320	0.35 260	0.41 50	0.32 105	1.37 319	0.63 136	1.00 258	1.09 279	0.95 313	0.41 111	0.83 155	0.39 176	0.18 160	0.12 65	0.19 160	0.18 217	0.19 190	0.17 180

EKT-Stereo	0.53 179	0.30 261	0.73 262	0.58 343	0.60 465	0.51 143	0.48 303	0.94 170	0.90 233	0.71 178	0.88 198	0.77 231	0.43 126	1.07 234	0.40 185	0.22 309	0.16 293	0.21 235	0.18 217	0.20 226	0.22 317

Any-RAFT	0.53 179	0.24 101	0.47 80	0.47 138	0.27 102	1.00 403	0.25 47	1.58 380	1.05 300	0.85 219	0.99 230	1.06 348	0.47 157	0.70 110	0.32 87	0.18 160	0.13 137	0.16 65	0.13 82	0.16 79	0.16 150

anonymousdsp2	0.53 179	0.27 184	0.74 278	0.48 166	0.29 146	0.76 301	0.47 292	1.61 389	0.82 211	0.77 193	0.77 171	0.75 224	0.47 157	1.03 219	0.40 185	0.18 160	0.13 137	0.18 134	0.13 82	0.19 190	0.18 206

fff	0.53 179	0.24 101	0.70 232	0.43 74	0.24 46	0.48 100	0.36 152	1.07 234	1.25 420	1.10 295	1.02 248	0.57 164	1.06 447	0.73 121	0.52 289	0.16 74	0.13 137	0.17 95	0.13 82	0.15 50	0.19 246

test_4	0.53 179	0.22 62	0.56 143	0.54 282	0.32 217	0.64 226	0.39 196	0.80 111	0.62 133	0.92 233	1.87 512	0.68 206	0.42 117	1.16 260	0.37 154	0.15 51	0.13 137	0.20 200	0.22 349	0.20 226	0.15 116

GMOStereo	0.53 179	0.26 154	0.65 197	0.50 196	0.29 146	0.52 147	0.43 245	0.89 144	0.96 255	1.41 459	1.14 307	0.85 266	0.56 218	0.59 66	0.38 165	0.16 74	0.14 192	0.24 324	0.21 320	0.20 226	0.15 116

error version	0.53 179	0.26 154	0.65 197	0.50 196	0.29 146	0.52 147	0.43 245	0.89 144	0.96 255	1.41 459	1.14 307	0.85 266	0.56 218	0.59 66	0.38 165	0.16 74	0.14 192	0.24 324	0.21 320	0.20 226	0.15 116

test-v	0.53 179	0.26 154	0.65 197	0.50 196	0.29 146	0.52 147	0.43 245	0.89 144	0.96 255	1.41 459	1.14 307	0.85 266	0.56 218	0.59 66	0.38 165	0.16 74	0.14 192	0.24 324	0.21 320	0.20 226	0.15 116

test-2	0.53 179	0.26 154	0.65 197	0.50 196	0.29 146	0.52 147	0.43 245	0.89 144	0.96 255	1.41 459	1.14 307	0.85 266	0.56 218	0.59 66	0.38 165	0.16 74	0.14 192	0.24 324	0.21 320	0.20 226	0.15 116

raft+_RVC	0.53 179	0.26 154	0.54 129	0.60 368	0.47 389	0.54 164	0.54 347	1.27 301	0.99 274	0.76 188	1.03 258	0.70 215	0.56 218	0.93 191	0.47 257	0.18 160	0.14 192	0.19 160	0.18 217	0.18 146	0.15 116

csc	0.53 179	0.24 101	0.70 232	0.43 74	0.24 46	0.48 100	0.36 152	1.07 234	1.25 420	1.10 295	1.02 248	0.57 164	1.06 447	0.73 121	0.52 289	0.16 74	0.13 137	0.17 95	0.13 82	0.15 50	0.19 246

cscssc	0.53 179	0.24 101	0.70 232	0.43 74	0.24 46	0.48 100	0.36 152	1.07 234	1.25 420	1.10 295	1.02 248	0.57 164	1.06 447	0.73 121	0.52 289	0.16 74	0.13 137	0.17 95	0.13 82	0.15 50	0.19 246

1test111	0.54 195	0.31 296	0.50 100	0.54 282	0.26 77	1.18 440	0.51 322	1.42 332	0.78 198	0.58 150	0.79 179	0.48 113	0.88 370	0.88 174	0.59 318	0.20 246	0.12 65	0.25 364	0.15 133	0.22 293	0.21 299

RAFT-Test	0.54 195	0.25 129	0.64 190	0.47 138	0.30 169	0.97 395	0.27 65	1.24 297	0.81 206	0.96 243	1.12 298	1.28 412	0.48 170	0.71 114	0.36 142	0.17 120	0.13 137	0.17 95	0.14 112	0.16 79	0.16 150

DCANet-4	0.54 195	0.26 154	1.07 428	0.42 65	0.24 46	0.48 100	0.36 152	0.99 189	1.30 446	1.10 295	1.02 248	0.56 161	0.75 299	0.73 121	0.52 289	0.16 74	0.13 137	0.17 95	0.13 82	0.15 50	0.19 246

x	0.54 195	0.31 296	0.61 174	0.47 138	0.30 169	0.67 255	0.47 292	1.53 368	0.79 202	0.81 205	0.83 187	0.78 235	0.70 283	0.70 110	0.62 333	0.21 280	0.19 366	0.22 266	0.19 240	0.21 267	0.20 281

test-3	0.54 195	0.22 62	0.68 213	0.47 138	0.27 102	0.58 189	0.35 136	0.92 154	1.00 279	1.32 425	0.69 146	0.87 274	0.45 140	1.68 383	0.37 154	0.16 74	0.11 33	0.20 200	0.16 177	0.17 111	0.13 43

test_1	0.54 195	0.22 62	0.68 213	0.47 138	0.27 102	0.58 189	0.35 136	0.92 154	1.00 279	1.28 397	0.68 141	0.87 274	0.45 140	1.67 378	0.37 154	0.16 74	0.11 33	0.20 200	0.16 177	0.17 111	0.13 43

PSM-adaLoss	0.54 195	0.30 261	0.73 262	0.50 196	0.27 102	0.65 242	0.41 222	1.04 211	0.64 141	1.12 303	0.96 218	0.82 250	0.61 250	1.06 230	0.45 236	0.22 309	0.14 192	0.24 324	0.20 275	0.26 358	0.18 206

ROB_FTStereo_v2	0.54 195	0.30 261	0.73 262	0.50 196	0.27 102	0.64 226	0.42 226	1.05 219	0.64 141	1.12 303	0.96 218	0.83 257	0.60 241	1.12 250	0.46 250	0.22 309	0.14 192	0.24 324	0.20 275	0.26 358	0.18 206

ROB_FTStereo	0.54 195	0.30 261	0.73 262	0.50 196	0.27 102	0.64 226	0.25 47	1.05 219	0.64 141	1.12 303	0.95 215	0.82 250	0.61 250	1.15 255	0.45 236	0.22 309	0.14 192	0.24 324	0.20 275	0.26 358	0.18 206

cross-raft	0.54 195	0.25 129	0.61 174	0.52 249	0.29 146	0.68 262	0.37 174	1.46 343	0.76 191	1.01 263	1.06 265	1.28 412	0.46 147	0.71 114	0.35 131	0.15 51	0.12 65	0.18 134	0.16 177	0.19 190	0.14 78

RAFT-IKP	0.54 195	0.30 261	0.73 262	0.50 196	0.27 102	0.59 196	0.36 152	1.04 211	0.64 141	1.12 303	0.96 218	0.83 257	0.61 250	1.22 273	0.45 236	0.22 309	0.14 192	0.24 324	0.20 275	0.26 358	0.18 206

RALCasStereoNet	0.54 195	0.30 261	0.66 204	0.59 356	0.51 413	0.61 210	0.52 333	0.94 170	0.93 245	0.70 176	1.01 240	0.78 235	0.44 136	1.33 302	0.47 257	0.20 246	0.16 293	0.18 134	0.16 177	0.20 226	0.19 246

DCANet	0.54 195	0.24 101	0.70 232	0.43 74	0.24 46	0.49 112	0.36 152	1.05 219	1.30 446	1.12 303	1.03 258	0.58 169	0.92 383	0.81 149	0.52 289	0.16 74	0.13 137	0.17 95	0.13 82	0.18 146	0.19 246

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 195	0.25 129	0.68 213	0.43 74	0.24 46	0.40 44	0.34 128	1.04 211	1.09 324	1.32 425	1.60 468	0.80 241	0.68 275	0.67 104	0.39 176	0.13 22	0.10 9	0.18 134	0.17 198	0.17 111	0.13 43

CFNet-RSSM	0.54 195	0.24 101	0.70 232	0.48 166	0.28 127	0.60 204	0.27 65	1.49 349	1.14 352	1.06 276	0.93 209	1.08 354	0.54 206	0.70 110	0.35 131	0.16 74	0.12 65	0.17 95	0.15 133	0.16 79	0.14 78

MSKI-zero shot	0.55 210	0.26 154	0.57 153	0.51 228	0.26 77	0.69 267	0.28 71	1.18 270	0.64 141	0.91 231	1.32 384	0.82 250	0.33 61	1.92 413	0.32 87	0.17 120	0.12 65	0.17 95	0.13 82	0.16 79	0.16 150

test_3	0.55 210	0.23 79	0.71 244	0.53 267	0.28 127	0.61 210	0.40 206	0.92 154	1.05 300	1.19 355	0.68 141	0.93 301	0.44 136	1.67 378	0.39 176	0.15 51	0.12 65	0.22 266	0.19 240	0.21 267	0.14 78

Patchmatch Stereo++	0.55 210	0.30 261	0.73 262	0.50 196	0.27 102	0.65 242	0.29 76	1.05 219	0.64 141	1.12 303	0.96 218	0.83 257	0.60 241	1.37 313	0.45 236	0.22 309	0.14 192	0.24 324	0.20 275	0.26 358	0.18 206
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
DeepStereo_RVC	0.55 210	0.29 241	0.72 250	0.51 228	0.30 169	0.59 196	0.33 115	1.03 205	0.70 171	1.16 337	0.93 209	0.83 257	0.94 397	0.96 197	0.54 302	0.21 280	0.14 192	0.21 235	0.19 240	0.24 334	0.24 351

iRAFT	0.55 210	0.30 261	0.73 262	0.50 196	0.27 102	0.65 242	0.29 76	1.05 219	0.64 141	1.12 303	0.96 218	0.83 257	0.60 241	1.37 313	0.45 236	0.22 309	0.14 192	0.24 324	0.20 275	0.26 358	0.18 206

CRE-IMP	0.55 210	0.30 261	0.74 278	0.52 249	0.29 146	0.79 320	0.25 47	1.04 211	0.72 177	1.09 287	0.95 215	0.81 245	0.57 227	1.10 243	0.50 277	0.21 280	0.14 192	0.23 304	0.19 240	0.28 391	0.22 317

sAnonymous2	0.55 210	0.56 485	1.46 498	0.60 368	0.51 413	0.48 100	0.52 333	0.79 103	0.68 164	0.50 133	0.67 138	0.46 101	0.62 255	0.59 66	0.40 185	0.22 309	0.17 323	0.22 266	0.21 320	0.86 556	0.56 531

CroCo_RVC	0.55 210	0.56 485	1.46 498	0.60 368	0.51 413	0.48 100	0.52 333	0.79 103	0.68 164	0.50 133	0.67 138	0.46 101	0.62 255	0.59 66	0.40 185	0.22 309	0.17 323	0.22 266	0.21 320	0.86 556	0.56 531

GMStereo	0.55 210	0.45 442	0.94 376	0.50 196	0.32 217	0.64 226	0.43 245	1.00 193	1.40 493	0.82 209	0.73 160	0.51 131	0.45 140	0.85 165	0.55 306	0.24 352	0.15 253	0.20 200	0.21 320	0.31 422	0.24 351
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AIO-test1	0.56 219	0.25 129	0.55 139	0.64 414	0.78 519	0.80 328	0.36 152	1.18 270	1.34 461	0.57 148	0.88 198	0.61 182	0.50 185	1.12 250	0.35 131	0.17 120	0.17 323	0.22 266	0.24 387	0.18 146	0.23 337

rvit_0105_4	0.56 219	0.38 403	1.06 423	0.66 435	0.38 305	0.53 156	0.53 341	0.84 131	1.17 376	0.56 147	0.61 121	0.72 219	0.59 237	0.98 206	0.45 236	0.32 463	0.33 510	0.29 428	0.25 402	0.29 402	0.23 337

H2IRNET	0.56 219	0.26 154	0.66 204	0.47 138	0.35 260	0.41 50	0.26 58	0.92 154	1.17 376	0.61 161	1.28 367	1.08 354	0.86 360	0.99 210	0.63 337	0.19 204	0.16 293	0.22 266	0.25 402	0.21 267	0.18 206

ACVNet-DCA	0.56 219	0.31 296	0.50 100	0.54 282	0.26 77	1.18 440	0.51 322	1.42 332	0.78 198	0.58 150	0.79 179	0.48 113	0.88 370	1.46 337	0.32 87	0.20 246	0.12 65	0.25 364	0.15 133	0.22 293	0.21 299

riskmin	0.56 219	0.27 184	0.60 171	0.43 74	0.31 195	0.83 345	0.42 226	1.14 257	1.04 294	0.73 186	0.75 166	1.11 370	1.01 431	0.81 149	0.51 282	0.20 246	0.14 192	0.24 324	0.15 133	0.24 334	0.25 363

MIPNet	0.56 219	0.28 206	0.94 376	0.49 184	0.33 238	0.66 251	0.38 181	1.35 316	1.08 316	1.06 276	0.92 206	0.60 178	0.79 322	0.73 121	0.52 289	0.17 120	0.14 192	0.19 160	0.16 177	0.18 146	0.17 180

iGMRVC	0.56 219	0.30 261	0.73 262	0.50 196	0.27 102	0.65 242	0.38 181	1.05 219	0.64 141	1.12 303	0.96 218	0.83 257	0.60 241	1.52 348	0.46 250	0.22 309	0.14 192	0.24 324	0.20 275	0.26 358	0.18 206

AIO-test2	0.57 226	0.28 206	0.63 183	0.61 382	0.58 454	0.79 320	0.51 322	1.18 270	1.40 493	0.63 165	1.15 315	0.51 131	0.43 126	1.09 240	0.35 131	0.21 280	0.17 323	0.26 385	0.30 473	0.20 226	0.19 246

MIM_Stereo	0.57 226	0.24 101	0.92 370	0.46 125	0.30 169	0.54 164	0.28 71	1.27 301	0.75 184	1.00 258	1.16 320	0.93 301	0.53 201	1.45 335	0.61 330	0.16 74	0.16 293	0.20 200	0.19 240	0.17 111	0.14 78

qqq	0.57 226	0.34 358	0.71 244	0.47 138	0.27 102	0.64 226	0.62 408	1.42 332	0.78 198	0.80 201	0.92 206	0.95 313	0.77 311	0.88 174	0.59 318	0.21 280	0.20 384	0.24 324	0.23 374	0.22 293	0.21 299

ADStereo(finetuned)	0.57 226	0.24 101	1.06 423	0.43 74	0.24 46	0.49 112	0.35 136	1.05 219	1.30 446	1.12 303	1.03 258	0.58 169	1.20 478	0.84 160	0.51 282	0.16 74	0.13 137	0.17 95	0.13 82	0.18 146	0.19 246

R-Stereo Train	0.57 226	0.26 154	0.63 183	0.54 282	0.36 271	0.69 267	0.54 347	1.22 291	0.72 177	1.61 503	1.50 444	0.75 224	0.53 201	0.64 89	0.44 222	0.18 160	0.15 253	0.17 95	0.15 133	0.17 111	0.17 180

RAFT-Stereo	0.57 226	0.26 154	0.63 183	0.54 282	0.36 271	0.69 267	0.54 347	1.22 291	0.72 177	1.61 503	1.50 444	0.75 224	0.53 201	0.64 89	0.44 222	0.18 160	0.15 253	0.17 95	0.15 133	0.17 111	0.17 180
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
WQFJA1	0.58 232	0.38 403	0.74 278	0.62 394	0.46 381	0.84 353	0.54 347	1.14 257	1.04 294	0.72 183	0.94 212	0.51 131	0.70 283	1.05 227	0.59 318	0.19 204	0.18 346	0.25 364	0.22 349	0.21 267	0.19 246

WQFJX1	0.58 232	0.38 403	0.74 278	0.62 394	0.46 381	0.84 353	0.54 347	1.14 257	1.04 294	0.72 183	0.94 212	0.51 131	0.70 283	1.05 227	0.59 318	0.19 204	0.18 346	0.25 364	0.22 349	0.21 267	0.19 246

xyz-stereo-finetune2	0.58 232	0.27 184	0.57 153	0.40 47	0.24 46	1.09 423	0.32 105	0.79 103	0.53 108	0.65 168	1.07 269	0.58 169	0.80 328	2.47 467	0.80 394	0.16 74	0.15 253	0.21 235	0.17 198	0.16 79	0.17 180

rvit_0105_5	0.58 232	0.39 410	1.05 419	0.66 435	0.37 288	0.58 189	0.56 375	0.94 170	1.18 383	0.64 166	0.68 141	0.75 224	0.63 260	0.88 174	0.50 277	0.32 463	0.32 505	0.30 441	0.27 431	0.28 391	0.25 363

testlalala2	0.58 232	0.27 184	0.68 213	1.72 575	1.27 572	0.68 262	0.42 226	0.93 163	0.70 171	0.90 226	0.93 209	0.76 228	0.34 71	0.52 41	0.40 185	0.18 160	0.15 253	0.17 95	0.13 82	0.17 111	0.17 180

RAFT+CT+SA	0.58 232	0.29 241	0.60 171	0.66 435	0.37 288	0.42 58	0.55 367	1.27 301	1.03 289	0.70 176	1.22 341	0.60 178	0.70 283	1.64 372	0.41 196	0.18 160	0.13 137	0.22 266	0.22 349	0.21 267	0.18 206

IPLGR	0.58 232	0.27 184	1.14 448	0.48 166	0.28 127	0.65 242	0.33 115	1.22 291	1.13 349	1.18 351	1.05 263	0.69 211	0.66 273	0.96 197	0.52 289	0.17 120	0.15 253	0.20 200	0.17 198	0.20 226	0.18 206

AFF-stereo	0.58 232	0.25 129	0.64 190	0.46 125	0.29 146	0.34 23	0.38 181	1.15 261	1.14 352	1.17 346	1.60 468	1.10 366	0.71 290	0.97 205	0.43 217	0.13 22	0.11 33	0.19 160	0.19 240	0.17 111	0.14 78

dd	0.59 240	0.48 454	0.97 388	0.55 306	0.32 217	0.64 226	0.47 292	1.02 200	1.34 461	0.78 196	0.86 192	0.58 169	0.54 206	1.01 215	0.86 412	0.28 432	0.18 346	0.26 385	0.19 240	0.32 431	0.24 351

PFNet+	0.59 240	0.28 206	0.77 301	0.53 267	0.30 169	0.59 196	0.31 96	0.92 154	1.14 352	1.33 433	1.10 285	0.79 239	0.57 227	1.31 295	0.49 271	0.25 379	0.17 323	0.28 417	0.26 420	0.21 267	0.25 363

AnonymousM	0.59 240	1.11 558	0.41 33	0.44 99	0.32 217	0.43 67	0.47 292	1.05 219	0.64 141	0.98 250	0.63 126	0.67 204	0.43 126	0.59 66	0.41 196	0.20 246	0.15 253	1.84 583	0.84 574	0.14 27	0.13 43

GANet-ADL	0.60 243	0.35 379	0.72 250	0.64 414	0.40 326	0.68 262	0.51 322	1.49 349	1.12 337	0.95 241	1.08 274	0.91 290	0.57 227	0.76 128	0.55 306	0.26 402	0.18 346	0.18 134	0.16 177	0.23 319	0.25 363

TRStereo	0.60 243	0.60 503	0.97 388	0.74 493	0.67 487	0.46 84	0.38 181	1.85 461	0.89 229	0.79 199	0.80 184	0.88 278	0.39 103	1.10 243	0.41 196	0.23 336	0.15 253	0.23 304	0.24 387	0.17 111	0.15 116

NRIStereo	0.60 243	0.29 241	0.69 226	0.53 267	0.28 127	0.63 223	0.33 115	1.08 240	0.87 222	1.14 321	0.87 196	0.91 290	0.59 237	2.24 446	0.49 271	0.20 246	0.14 192	0.21 235	0.19 240	0.21 267	0.17 180

RALAANet	0.60 243	0.33 334	0.87 345	0.62 394	0.50 401	0.69 267	0.31 96	1.21 283	1.06 304	1.09 287	1.16 320	0.88 278	0.46 147	1.22 273	0.42 207	0.19 204	0.15 253	0.21 235	0.17 198	0.27 372	0.17 180

111	0.60 243	0.23 79	0.70 232	0.43 74	0.24 46	0.72 282	0.42 226	1.18 270	1.41 498	0.80 201	1.38 407	1.10 366	0.79 322	0.96 197	0.58 315	0.18 160	0.13 137	0.17 95	0.15 133	0.17 111	0.19 246

FENet	0.60 243	0.28 206	0.63 183	0.54 282	0.33 238	0.83 345	0.38 181	1.27 301	1.07 310	1.00 258	0.86 192	0.99 329	0.85 352	0.96 197	0.68 352	0.22 309	0.15 253	0.23 304	0.20 275	0.22 293	0.23 337

test_sample1	0.61 249	0.29 241	0.75 284	0.50 196	0.31 195	0.76 301	0.48 303	1.59 382	0.84 216	0.90 226	0.94 212	0.88 278	0.95 402	1.16 260	0.67 348	0.22 309	0.18 346	0.20 200	0.19 240	0.21 267	0.21 299

MyStereo06	0.61 249	0.28 206	0.95 380	0.56 320	0.46 381	0.61 210	0.73 443	1.78 439	0.67 159	1.03 271	1.12 298	1.13 376	0.56 218	0.78 136	0.41 196	0.17 120	0.16 293	0.23 304	0.20 275	0.22 293	0.20 281

ACRE	0.61 249	0.33 334	1.01 402	0.58 343	0.49 394	0.75 295	0.47 292	1.06 232	0.95 250	1.37 445	1.55 455	0.62 187	0.46 147	0.83 155	0.70 356	0.23 336	0.15 253	0.19 160	0.16 177	0.18 146	0.21 299

Anonymous3	0.61 249	0.44 435	1.11 440	0.59 356	0.49 394	0.93 380	0.65 417	0.93 163	0.81 206	0.72 183	0.88 198	0.65 197	0.69 278	1.06 230	0.53 296	0.35 489	0.30 491	0.26 385	0.26 420	0.31 422	0.27 397

test_sample2	0.62 253	0.29 241	0.74 278	0.50 196	0.28 127	0.80 328	0.61 405	1.61 389	1.00 279	0.88 223	0.99 230	0.94 304	0.83 345	1.16 260	0.51 282	0.23 336	0.18 346	0.22 266	0.21 320	0.23 319	0.22 317

tt1	0.62 253	0.32 312	0.51 108	0.54 282	0.26 77	1.16 437	0.48 303	0.95 175	2.47 566	0.57 148	0.77 171	0.49 121	0.81 332	1.55 356	0.32 87	0.20 246	0.12 65	0.24 324	0.15 133	0.19 190	0.20 281

CIPLG	0.62 253	0.33 334	0.96 386	0.58 343	0.50 401	0.75 295	0.48 303	1.05 219	0.96 255	1.40 457	1.57 463	0.64 194	0.48 170	0.89 179	0.70 356	0.23 336	0.15 253	0.19 160	0.16 177	0.19 190	0.21 299

IPLGR_C	0.62 253	0.33 334	0.99 392	0.58 343	0.49 394	0.76 301	0.48 303	1.10 245	0.96 255	1.40 457	1.56 459	0.62 187	0.48 170	0.80 143	0.71 361	0.23 336	0.15 253	0.19 160	0.16 177	0.19 190	0.21 299

HHNet	0.62 253	0.26 154	0.63 183	0.43 74	0.45 369	0.50 126	0.58 390	1.07 234	1.01 282	1.25 388	2.23 536	0.70 215	0.61 250	1.07 234	0.47 257	0.20 246	0.13 137	0.23 304	0.19 240	0.19 190	0.30 429

Pruner-Stereo	0.62 253	0.29 241	0.70 232	0.61 382	0.31 195	0.63 223	0.43 245	1.17 265	0.99 274	1.53 485	1.08 274	0.95 313	0.55 213	1.35 307	0.51 282	0.23 336	0.14 192	0.24 324	0.21 320	0.21 267	0.23 337

DIP-Stereo	0.62 253	0.30 261	0.83 326	0.48 166	0.36 271	0.95 385	0.33 115	2.37 560	0.67 159	1.25 388	1.00 234	0.68 206	0.51 189	0.91 182	0.61 330	0.18 160	0.15 253	0.21 235	0.17 198	0.19 190	0.19 246
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
FACV-RUCA	0.63 260	0.34 358	0.82 321	0.62 394	0.65 480	0.81 337	0.41 222	1.44 339	1.07 310	0.86 221	1.14 307	0.61 182	0.69 278	0.80 143	0.53 296	0.28 432	0.19 366	0.47 531	0.21 320	0.35 447	0.25 363

rvit_0105_3	0.63 260	0.44 435	1.08 432	0.72 480	0.40 326	0.64 226	0.71 439	1.03 205	1.17 376	0.82 209	0.70 151	0.80 241	0.70 283	0.91 182	0.56 309	0.35 489	0.34 511	0.34 481	0.32 488	0.27 372	0.28 409

mmm	0.63 260	0.35 379	0.72 250	0.51 228	0.30 169	0.86 359	0.54 347	1.59 382	0.86 218	1.07 280	1.38 407	0.79 239	0.75 299	0.91 182	0.58 315	0.22 309	0.18 346	0.29 428	0.25 402	0.25 346	0.23 337

HH	0.63 260	0.30 261	0.77 301	0.50 196	0.32 217	0.49 112	0.46 285	1.65 399	0.64 141	0.69 174	1.09 279	1.63 480	0.85 352	1.90 411	0.37 154	0.18 160	0.13 137	0.19 160	0.17 198	0.19 190	0.16 150

HanStereo	0.63 260	0.30 261	0.77 301	0.50 196	0.32 217	0.49 112	0.46 285	1.65 399	0.64 141	0.69 174	1.09 279	1.63 480	0.85 352	1.90 411	0.37 154	0.18 160	0.13 137	0.19 160	0.17 198	0.19 190	0.16 150

CAS	0.63 260	0.18 1	0.37 6	2.27 581	0.84 534	0.57 186	0.54 347	0.79 103	0.62 133	0.48 118	0.70 151	0.36 63	0.26 23	0.45 17	0.35 131	2.24 584	0.10 9	0.14 5	0.09 1	0.15 50	1.06 573

TestStereo1	0.63 260	0.28 206	0.75 284	0.76 500	0.31 195	0.48 100	0.43 245	1.30 306	1.21 402	0.97 246	1.31 377	0.64 194	0.77 311	1.75 392	0.42 207	0.20 246	0.15 253	0.22 266	0.18 217	0.21 267	0.17 180

RAFT_CTSACE	0.63 260	0.26 154	0.88 353	0.55 306	0.51 413	0.71 279	0.44 258	0.80 111	0.97 262	0.97 246	1.84 507	1.18 384	0.68 275	1.47 341	0.36 142	0.16 74	0.15 253	0.21 235	0.20 275	0.20 226	0.14 78

SA-5K	0.63 260	0.28 206	0.75 284	0.76 500	0.31 195	0.48 100	0.43 245	1.30 306	1.21 402	0.97 246	1.31 377	0.64 194	0.77 311	1.75 392	0.42 207	0.20 246	0.15 253	0.22 266	0.18 217	0.21 267	0.17 180

ICVP	0.63 260	0.33 334	0.57 153	0.61 382	0.40 326	0.80 328	0.58 390	1.61 389	0.89 229	0.90 226	1.24 347	0.88 278	0.73 295	0.72 117	0.88 414	0.29 443	0.21 406	0.22 266	0.21 320	0.24 334	0.27 397
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	0.63 260	0.26 154	1.90 532	0.81 513	0.67 487	0.43 67	0.23 35	1.03 205	0.58 119	0.65 168	1.56 459	1.41 436	0.39 103	1.28 289	0.35 131	0.20 246	0.14 192	0.20 200	0.19 240	0.18 146	0.14 78

ACVNet	0.63 260	0.31 296	0.54 129	0.54 282	0.36 271	0.80 328	0.46 285	1.37 319	1.07 310	0.93 234	1.30 371	1.08 354	0.85 352	0.80 143	0.94 424	0.21 280	0.19 366	0.21 235	0.18 217	0.22 293	0.18 206

HI	0.64 272	0.32 312	0.68 213	0.47 138	0.51 413	0.41 50	0.36 152	1.04 211	0.75 184	1.31 421	1.43 420	1.62 475	1.12 460	0.94 194	0.88 414	0.15 51	0.12 65	0.20 200	0.20 275	0.20 226	0.18 206

CoSv	0.64 272	0.32 312	0.68 213	0.47 138	0.51 413	0.41 50	0.36 152	1.04 211	0.75 184	1.31 421	1.43 420	1.62 475	1.12 460	0.94 194	0.88 414	0.15 51	0.12 65	0.20 200	0.20 275	0.20 226	0.18 206

rvit_stereo_0075_2	0.64 272	0.46 444	1.05 419	0.66 435	0.66 483	0.53 156	0.48 303	1.20 282	1.12 337	0.76 188	0.92 206	0.78 235	0.53 201	1.03 219	0.59 318	0.37 497	0.28 476	0.40 514	0.31 480	0.37 458	0.32 446

cc1	0.64 272	0.31 296	0.50 100	0.54 282	0.26 77	1.18 440	0.51 322	0.93 163	3.05 579	0.58 150	0.79 179	0.48 113	0.88 370	1.46 337	0.32 87	0.20 246	0.12 65	0.25 364	0.15 133	0.19 190	0.19 246

GwcNet-ADL	0.64 272	0.31 296	0.79 312	0.56 320	0.41 336	0.60 204	0.58 390	1.41 330	1.26 425	1.08 281	1.13 303	0.91 290	0.60 241	1.04 225	0.78 384	0.27 418	0.18 346	0.18 134	0.18 217	0.25 346	0.29 415

RAFT	0.64 272	0.30 261	0.73 262	0.59 356	0.33 238	0.68 262	0.58 390	1.04 211	0.76 191	1.08 281	1.19 332	1.65 486	0.93 392	1.06 230	0.56 309	0.21 280	0.18 346	0.27 402	0.24 387	0.22 293	0.17 180

TestStereo	0.64 272	0.39 410	0.71 244	0.51 228	0.27 102	0.56 181	0.42 226	1.03 205	0.91 238	0.80 201	1.00 234	0.68 206	0.52 194	3.25 496	0.45 236	0.22 309	0.15 253	0.24 324	0.18 217	0.27 372	0.16 150

DN-CSS_ROB	0.64 272	0.32 312	1.05 419	0.55 306	0.40 326	0.54 164	0.45 278	1.21 283	0.93 245	1.03 271	1.47 434	0.69 211	0.63 260	1.76 397	0.49 271	0.18 160	0.14 192	0.25 364	0.22 349	0.22 293	0.20 281

MyStereo8	0.65 280	0.29 241	1.00 398	0.58 343	0.49 394	0.91 369	0.35 136	1.18 270	1.31 450	1.16 337	1.27 361	0.90 287	0.64 264	0.72 117	0.95 428	0.18 160	0.14 192	0.20 200	0.18 217	0.22 293	0.26 387

StereoVision	0.65 280	0.34 358	0.86 334	0.59 356	0.40 326	0.50 126	0.41 222	1.09 242	0.93 245	0.71 178	2.50 550	0.82 250	0.57 227	1.03 219	0.49 271	0.25 379	0.28 476	0.29 428	0.28 452	0.36 454	0.20 281

CASS	0.65 280	0.34 358	0.72 250	0.56 320	0.27 102	0.78 314	0.42 226	1.59 382	0.86 218	1.30 411	1.25 351	0.87 274	0.84 349	0.84 160	0.54 302	0.35 489	0.19 366	0.26 385	0.21 320	0.28 391	0.42 492
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.65 280	0.30 261	0.75 284	0.67 447	0.50 401	0.92 376	0.52 333	1.39 326	1.12 337	0.76 188	1.11 291	1.00 330	0.90 377	1.53 352	0.45 236	0.18 160	0.13 137	0.23 304	0.22 349	0.21 267	0.19 246

iRaft-Stereo_20w	0.65 280	0.31 296	1.00 398	0.47 138	0.34 256	0.73 286	0.30 88	2.96 576	0.70 171	1.15 327	1.14 307	0.76 228	0.65 270	1.11 246	0.38 165	0.17 120	0.13 137	0.18 134	0.16 177	0.19 190	0.18 206

EAI-Stereo	0.65 280	0.28 206	0.69 226	0.53 267	0.27 102	0.60 204	0.40 206	2.28 552	0.64 141	0.71 178	3.18 563	0.57 164	0.43 126	1.06 230	0.41 196	0.18 160	0.13 137	0.17 95	0.17 198	0.17 111	0.17 180

HITNet	0.65 280	0.40 417	0.77 301	0.48 166	0.24 46	1.05 412	0.49 313	1.76 431	1.02 285	1.18 351	1.18 325	0.89 286	0.80 328	0.85 165	0.79 390	0.17 120	0.12 65	0.21 235	0.17 198	0.29 402	0.15 116
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
MyStereo05	0.66 287	0.28 206	1.07 428	0.56 320	0.46 381	0.61 210	0.73 443	1.34 313	1.41 498	1.15 327	0.91 204	0.77 231	0.80 328	1.41 330	0.63 337	0.17 120	0.16 293	0.23 304	0.20 275	0.22 293	0.20 281

PCWNet_CMD	0.66 287	0.32 312	0.88 353	0.49 184	0.37 288	0.78 314	0.40 206	1.42 332	1.31 450	1.16 337	1.31 377	1.25 401	0.62 255	0.89 179	0.57 312	0.20 246	0.16 293	0.27 402	0.19 240	0.40 475	0.25 363

ToySt	0.66 287	0.33 334	1.23 458	0.51 228	0.33 238	0.86 359	0.68 430	1.10 245	0.97 262	0.84 214	1.08 274	1.25 401	0.94 397	1.01 215	0.74 368	0.19 204	0.19 366	0.24 324	0.24 387	0.27 372	0.23 337

DisPM	0.66 287	0.28 206	0.72 250	0.61 382	0.35 260	0.62 219	0.45 278	1.02 200	0.99 274	1.56 495	1.10 285	0.80 241	0.59 237	2.37 457	0.41 196	0.23 336	0.14 192	0.23 304	0.21 320	0.20 226	0.25 363

SA	0.66 287	0.30 261	0.82 321	0.61 382	0.30 169	0.58 189	0.38 181	1.44 339	1.30 446	0.96 243	1.36 400	0.66 201	0.95 402	1.85 407	0.42 207	0.19 204	0.15 253	0.25 364	0.23 374	0.21 267	0.17 180

CFNet_pseudo	0.66 287	0.32 312	0.86 334	0.48 166	0.39 315	0.70 274	0.40 206	1.33 308	1.22 408	1.16 337	1.34 393	1.24 397	0.64 264	0.98 206	0.59 318	0.21 280	0.16 293	0.33 471	0.19 240	0.36 454	0.25 363

GES	0.66 287	0.34 358	0.90 363	0.59 356	0.38 305	0.94 381	0.57 386	2.11 522	0.86 218	1.02 267	1.11 291	0.66 201	0.79 322	0.99 210	0.61 330	0.27 418	0.19 366	0.20 200	0.20 275	0.21 267	0.30 429

MSMDNet	0.66 287	0.32 312	0.87 345	0.49 184	0.37 288	0.79 320	0.40 206	1.43 338	1.31 450	1.15 327	1.31 377	1.24 397	0.63 260	0.88 174	0.57 312	0.21 280	0.16 293	0.26 385	0.19 240	0.39 471	0.24 351

ccs_rob	0.66 287	0.33 334	0.86 334	0.48 166	0.39 315	0.70 274	0.40 206	1.33 308	1.22 408	1.16 337	1.34 393	1.23 395	0.64 264	0.98 206	0.59 318	0.21 280	0.16 293	0.35 489	0.20 275	0.37 458	0.25 363

MyStereo04	0.67 296	0.29 241	1.07 428	0.55 306	0.45 369	0.59 196	0.79 459	1.50 353	1.40 493	0.91 231	0.91 204	0.74 221	0.86 360	1.52 348	0.62 333	0.17 120	0.16 293	0.24 324	0.20 275	0.23 319	0.20 281

xx1	0.67 296	0.31 296	0.50 100	0.54 282	0.26 77	1.18 440	0.51 322	0.93 163	3.05 579	0.58 150	0.79 179	0.95 313	0.77 311	1.46 337	0.32 87	0.20 246	0.12 65	0.24 324	0.23 374	0.22 293	0.21 299

GMStereo_Zeroshot	0.67 296	0.61 505	1.01 402	0.64 414	0.37 288	0.84 353	0.35 136	1.05 219	1.12 337	1.12 303	1.06 265	1.27 409	0.54 206	1.19 268	0.59 318	0.32 463	0.17 323	0.31 447	0.18 217	0.52 522	0.22 317

DMCA	0.67 296	0.34 358	0.90 363	0.51 228	0.44 362	0.86 359	0.47 292	1.42 332	1.02 285	1.17 346	1.12 298	1.23 395	0.75 299	0.78 136	0.95 428	0.25 379	0.19 366	0.27 402	0.19 240	0.24 334	0.27 397

test_sample3	0.68 300	0.32 312	0.88 353	0.52 249	0.30 169	0.97 395	0.52 333	1.86 464	1.15 364	1.08 281	1.11 291	0.88 278	0.71 290	1.17 264	0.68 352	0.25 379	0.20 384	0.25 364	0.25 402	0.25 346	0.25 363

raft_robust	0.68 300	0.30 261	0.64 190	0.52 249	0.26 77	0.54 164	0.35 136	1.33 308	1.24 417	1.16 337	1.07 269	0.60 178	0.54 206	3.58 506	0.37 154	0.18 160	0.14 192	0.20 200	0.22 349	0.20 226	0.16 150

test_sample5	0.69 302	0.34 358	0.87 345	0.52 249	0.30 169	0.84 353	0.54 347	1.83 457	1.14 352	1.11 301	1.25 351	0.88 278	0.78 318	1.23 275	0.65 342	0.26 402	0.20 384	0.27 402	0.27 431	0.27 372	0.26 387

test_sample4	0.69 302	0.33 334	0.91 366	0.51 228	0.30 169	0.92 376	0.52 333	1.87 467	1.15 364	1.14 321	1.18 325	0.87 274	0.75 299	1.18 266	0.68 352	0.25 379	0.20 384	0.26 385	0.26 420	0.26 358	0.25 363

IPLG	0.69 302	0.27 184	0.97 388	0.51 228	0.43 353	0.79 320	0.33 115	1.21 283	1.06 304	1.30 411	1.10 285	0.52 140	0.55 213	3.16 494	0.63 337	0.16 74	0.14 192	0.19 160	0.16 177	0.18 146	0.17 180

UCFNet_RVC	0.69 302	0.35 379	0.49 91	0.64 414	0.39 315	0.85 358	0.58 390	1.75 425	1.14 352	0.97 246	1.19 332	1.17 381	0.93 392	0.99 210	0.62 333	0.28 432	0.20 384	0.34 481	0.31 480	0.32 431	0.27 397

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 306	3.18 603	2.55 556	0.39 38	0.23 30	0.44 74	0.23 35	0.63 46	0.42 55	0.44 91	0.44 61	0.34 58	0.28 30	0.56 57	0.29 49	1.35 578	0.10 9	0.22 266	0.19 240	0.46 505	1.31 577

DualNet	0.70 306	0.34 358	0.87 345	0.52 249	0.30 169	0.84 353	0.54 347	1.83 457	1.14 352	1.14 321	1.33 386	0.88 278	0.78 318	1.23 275	0.65 342	0.26 402	0.20 384	0.27 402	0.27 431	0.27 372	0.26 387

CFNet_ucs	0.70 306	0.33 334	0.88 353	0.50 196	0.43 353	0.74 290	0.44 258	1.60 386	1.29 440	1.22 368	1.54 453	1.09 364	0.63 260	0.99 210	0.59 318	0.25 379	0.20 384	0.37 500	0.21 320	0.40 475	0.28 409

IER	0.70 306	0.31 296	1.02 409	0.48 166	0.52 425	1.34 468	0.51 322	1.17 265	0.99 274	1.23 374	1.34 393	1.12 371	1.11 457	0.99 210	0.71 361	0.20 246	0.16 293	0.21 235	0.21 320	0.20 226	0.19 246

HCRNet	0.70 306	0.39 410	0.73 262	0.60 368	0.59 462	0.76 301	0.35 136	1.22 291	1.13 349	1.02 267	0.99 230	1.02 339	0.76 307	2.19 443	0.70 356	0.28 432	0.19 366	0.28 417	0.23 374	0.25 346	0.23 337

SFCPSM	0.70 306	0.28 206	1.02 409	0.51 228	0.38 305	1.37 471	0.66 422	2.00 501	1.03 289	1.17 346	1.21 338	0.82 250	0.78 318	1.03 219	0.53 296	0.21 280	0.17 323	0.22 266	0.24 387	0.21 267	0.19 246

AdaStereo	0.70 306	0.43 432	0.75 284	0.73 488	0.37 288	0.92 376	0.53 341	1.85 461	1.18 383	1.12 303	1.23 345	1.07 353	0.65 270	0.96 197	0.63 337	0.31 456	0.15 253	0.32 462	0.21 320	0.29 402	0.22 317
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.
test_sample6	0.71 313	0.34 358	0.87 345	0.52 249	0.30 169	0.82 339	0.58 390	1.79 445	1.15 364	1.14 321	1.33 386	0.91 290	0.79 322	1.31 295	0.74 368	0.27 418	0.21 406	0.27 402	0.29 464	0.28 391	0.27 397

BSDual-CNN	0.71 313	0.32 312	0.68 213	0.54 282	0.44 362	1.27 456	0.65 417	2.16 532	0.98 267	1.20 359	1.11 291	1.12 371	0.74 297	0.91 182	0.66 345	0.24 352	0.17 323	0.25 364	0.22 349	0.22 293	0.22 317

DFGA-Net	0.72 315	0.40 417	1.40 482	0.52 249	0.45 369	0.83 345	0.44 258	1.28 305	1.08 316	0.99 253	1.19 332	0.70 215	0.55 213	2.14 435	1.16 462	0.18 160	0.16 293	0.24 324	0.23 374	0.27 372	0.25 363

rvit_105_1	0.72 315	0.52 471	1.01 402	0.78 505	0.49 394	0.75 295	0.87 481	1.12 253	1.18 383	0.99 253	0.79 179	0.90 287	0.77 311	1.26 284	0.75 373	0.41 511	0.36 527	0.36 497	0.41 525	0.30 413	0.33 452

DCVSM-stereo	0.72 315	0.35 379	0.76 294	0.55 306	0.42 342	0.73 286	0.38 181	1.21 283	1.02 285	1.79 525	1.04 261	1.62 475	1.03 438	1.04 225	0.79 390	0.24 352	0.27 469	0.29 428	0.24 387	0.30 413	0.36 468

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 315	0.35 379	1.70 517	0.49 184	0.56 442	0.63 223	0.38 181	2.41 563	0.65 156	0.77 193	1.07 269	1.82 507	0.95 402	0.93 191	0.43 217	0.20 246	0.13 137	0.21 235	0.25 402	0.28 391	0.26 387

qqq1	0.72 315	0.30 261	0.86 334	0.46 125	0.26 77	0.82 339	0.43 245	2.05 512	1.39 488	1.23 374	1.47 434	0.98 323	0.95 402	1.71 387	0.44 222	0.24 352	0.20 384	0.18 134	0.15 133	0.18 146	0.18 206

fff1	0.72 315	0.30 261	0.86 334	0.46 125	0.26 77	0.82 339	0.43 245	2.05 512	1.39 488	1.23 374	1.47 434	0.98 323	0.95 402	1.71 387	0.44 222	0.24 352	0.20 384	0.18 134	0.15 133	0.18 146	0.18 206

ffm	0.72 315	0.33 334	0.85 328	0.53 267	0.37 288	0.74 290	0.56 375	0.95 175	2.47 566	1.15 327	1.45 427	1.06 348	0.82 337	1.55 356	0.32 87	0.20 246	0.12 65	0.31 447	0.27 431	0.19 190	0.20 281

anonymousa	0.72 315	0.27 184	0.75 284	0.47 138	0.63 475	1.43 484	0.45 278	1.24 297	0.89 229	1.28 397	1.75 497	1.62 475	1.13 464	0.69 106	0.59 318	0.19 204	0.16 293	0.23 304	0.25 402	0.20 226	0.18 206

Sa-1000	0.72 315	0.29 241	0.76 294	0.59 356	0.30 169	0.73 286	0.37 174	1.62 393	1.33 458	1.28 397	2.04 527	0.86 270	0.75 299	1.84 404	0.38 165	0.19 204	0.14 192	0.25 364	0.23 374	0.20 226	0.16 150

psmg	0.72 315	0.32 312	0.68 213	0.50 196	0.44 362	1.48 488	0.75 448	1.94 489	0.98 267	1.21 363	1.33 386	1.12 371	0.74 297	0.91 182	0.66 345	0.24 352	0.19 366	0.25 364	0.25 402	0.23 319	0.22 317

UDGNet	0.72 315	1.17 563	0.80 317	0.77 503	0.41 336	0.77 309	0.38 181	0.97 183	1.34 461	0.81 205	0.88 198	0.71 218	0.60 241	1.21 272	0.54 302	0.52 540	0.19 366	1.02 574	0.26 420	0.71 551	0.31 439

PSMNet-ADL	0.72 315	0.35 379	0.62 180	0.69 462	0.46 381	1.14 429	0.44 258	1.37 319	1.01 282	0.83 211	1.17 323	1.33 422	0.96 409	1.43 331	0.95 428	0.33 472	0.22 424	0.21 235	0.23 374	0.27 372	0.29 415

LCNet	0.72 315	0.28 206	0.52 117	0.55 306	0.31 195	0.69 267	0.54 347	1.00 193	0.88 226	1.19 355	1.34 393	0.97 321	1.34 500	2.56 470	0.45 236	0.18 160	0.13 137	0.21 235	0.25 402	0.27 372	0.73 556

GANet-RSSM	0.72 315	0.28 206	0.63 183	0.64 414	0.58 454	0.80 328	0.58 390	1.89 473	1.08 316	1.04 274	1.25 351	1.15 379	1.04 440	1.49 343	0.62 333	0.25 379	0.19 366	0.22 266	0.22 349	0.22 293	0.21 299

PSMNet-RSSM	0.72 315	0.30 261	0.61 174	0.63 405	0.42 342	0.73 286	0.56 375	1.92 483	1.10 331	1.09 287	1.37 402	1.22 390	0.98 419	1.28 289	0.72 364	0.27 418	0.19 366	0.27 402	0.29 464	0.24 334	0.24 351

CFNet-ft	0.72 315	0.32 312	0.54 129	0.66 435	0.54 432	0.83 345	0.55 367	1.37 319	1.15 364	0.93 234	1.28 367	1.57 467	0.97 412	1.35 307	0.81 396	0.26 402	0.20 384	0.33 471	0.25 402	0.30 413	0.23 337

CFNet_RVC	0.72 315	0.32 312	0.54 129	0.66 435	0.54 432	0.83 345	0.55 367	1.37 319	1.15 364	0.93 234	1.28 367	1.57 467	0.97 412	1.35 307	0.81 396	0.26 402	0.20 384	0.33 471	0.25 402	0.30 413	0.23 337

MLCV	0.72 315	0.34 358	1.10 438	0.51 228	0.23 30	0.91 369	0.39 196	1.33 308	1.23 411	1.46 471	1.55 455	1.01 337	0.64 264	1.95 418	0.80 394	0.18 160	0.12 65	0.18 134	0.14 112	0.19 190	0.17 180

G2L-ROB	0.73 333	0.25 129	0.76 294	0.54 282	0.39 315	0.95 385	0.66 422	1.66 404	1.09 324	1.24 382	1.02 248	1.64 483	0.71 290	1.63 370	1.02 440	0.20 246	0.14 192	0.17 95	0.15 133	0.20 226	0.22 317

G2L-Stereo_test	0.73 333	0.27 184	0.74 278	0.49 184	0.40 326	0.90 365	0.81 468	1.53 368	1.14 352	1.28 397	1.27 361	1.52 461	0.72 293	1.62 368	0.94 424	0.19 204	0.14 192	0.16 65	0.15 133	0.18 146	0.19 246

CoDeX	0.73 333	0.29 241	0.93 372	0.54 282	0.36 271	1.14 429	0.61 405	2.34 557	1.17 376	1.16 337	1.25 351	0.91 290	0.87 365	1.33 302	0.64 341	0.20 246	0.16 293	0.21 235	0.18 217	0.20 226	0.18 206

cf-r	0.73 333	0.30 261	0.77 301	0.55 306	0.63 475	0.78 314	0.48 303	1.79 445	1.15 364	1.13 318	1.26 358	1.43 438	0.87 365	1.40 328	0.85 409	0.25 379	0.18 346	0.22 266	0.23 374	0.19 190	0.19 246

BEATNet_4x	0.73 333	0.49 457	1.17 452	0.53 267	0.26 77	1.03 409	0.55 367	1.82 452	1.06 304	1.21 363	1.22 341	0.96 319	0.91 380	1.01 215	1.06 444	0.21 280	0.14 192	0.24 324	0.19 240	0.37 458	0.21 299

Select-FE	0.74 338	0.39 410	1.56 508	0.55 306	0.46 381	0.40 44	0.22 24	1.86 464	0.68 164	1.05 275	1.31 377	1.82 507	1.74 537	1.11 246	0.38 165	0.21 280	0.16 293	0.21 235	0.25 402	0.19 190	0.31 439

test_sample7	0.74 338	0.37 396	0.76 294	0.52 249	0.35 260	0.91 369	0.67 426	1.78 439	1.21 402	1.22 368	1.18 325	1.08 354	0.92 383	1.23 275	0.67 348	0.31 456	0.28 476	0.32 462	0.31 480	0.33 440	0.29 415

gwcnet-sp	0.74 338	0.33 334	1.44 491	0.57 337	0.45 369	1.40 478	0.54 347	1.50 353	1.14 352	1.30 411	1.02 248	0.94 304	0.82 337	1.39 322	0.76 376	0.21 280	0.21 406	0.22 266	0.21 320	0.22 293	0.22 317

scenet	0.74 338	0.33 334	1.44 491	0.57 337	0.45 369	1.40 478	0.54 347	1.50 353	1.14 352	1.30 411	1.02 248	0.94 304	0.82 337	1.39 322	0.76 376	0.21 280	0.21 406	0.22 266	0.21 320	0.22 293	0.22 317

ssnet	0.74 338	0.33 334	1.44 491	0.57 337	0.45 369	1.40 478	0.54 347	1.50 353	1.14 352	1.30 411	1.02 248	0.94 304	0.82 337	1.39 322	0.76 376	0.21 280	0.21 406	0.22 266	0.21 320	0.22 293	0.22 317

BUS	0.74 338	0.32 312	0.68 213	0.54 282	0.44 362	2.34 552	0.42 226	2.16 532	0.98 267	1.20 359	1.11 291	1.03 343	0.62 255	0.91 182	0.70 356	0.24 352	0.17 323	0.25 364	0.22 349	0.22 293	0.22 317

GMM-Stereo	0.74 338	0.25 129	0.59 166	0.54 282	0.34 256	0.72 282	0.99 511	1.01 199	0.87 222	1.36 442	1.78 500	1.12 371	0.81 332	2.09 431	0.46 250	0.18 160	0.12 65	0.25 364	0.25 402	0.20 226	0.85 562

DMCA-RVC	0.74 338	0.40 417	1.27 467	0.66 435	0.49 394	0.77 309	0.47 292	1.35 316	1.01 282	1.53 485	1.01 240	1.29 415	0.82 337	1.31 295	0.78 384	0.27 418	0.21 406	0.35 489	0.27 431	0.32 431	0.24 351

DeepPruner_ROB	0.74 338	0.48 454	0.87 345	0.57 337	0.44 362	0.79 320	0.54 347	1.73 418	0.96 255	1.38 450	1.27 361	1.24 397	0.73 295	1.43 331	0.73 367	0.34 482	0.28 476	0.27 402	0.26 420	0.31 422	0.31 439

SMFormer	0.75 347	0.30 261	0.86 334	0.46 125	0.26 77	0.82 339	0.43 245	2.05 512	1.39 488	1.23 374	1.47 434	0.98 323	0.95 402	1.71 387	0.82 401	0.24 352	0.20 384	0.22 266	0.21 320	0.23 319	0.24 351

tta	0.75 347	0.30 261	0.86 334	0.46 125	0.26 77	0.82 339	0.43 245	2.05 512	1.39 488	1.23 374	1.47 434	0.98 323	0.95 402	1.71 387	0.82 401	0.24 352	0.20 384	0.22 266	0.21 320	0.18 146	0.18 206

KYRaft	0.75 347	0.28 206	0.62 180	0.56 320	0.29 146	0.67 255	0.86 479	0.94 170	0.84 216	1.62 507	2.21 535	1.16 380	1.02 436	1.57 360	0.40 185	0.20 246	0.13 137	0.22 266	0.28 452	0.20 226	1.02 568

Prome-Stereo	0.75 347	0.27 184	0.53 123	0.55 306	0.32 217	0.59 196	0.97 505	0.89 144	0.88 226	1.45 469	2.46 548	0.91 290	1.41 505	1.58 362	0.44 222	0.18 160	0.13 137	0.19 160	0.17 198	0.20 226	0.92 564

acv_ft	0.75 347	0.31 296	0.95 380	0.70 468	0.86 539	1.24 452	0.53 341	1.44 339	1.07 310	1.24 382	1.30 371	1.08 354	0.92 383	0.80 143	1.34 484	0.21 280	0.19 366	0.21 235	0.18 217	0.21 267	0.18 206

iResNet	0.75 347	0.40 417	1.36 480	0.67 447	0.29 146	0.92 376	0.59 399	1.52 362	1.25 420	1.28 397	1.48 439	0.94 304	0.76 307	1.62 368	0.78 384	0.18 160	0.14 192	0.18 134	0.15 133	0.22 293	0.23 337

PAM	0.76 353	0.29 241	1.08 432	0.52 249	0.33 238	1.38 474	0.39 196	2.01 505	0.67 159	1.06 276	0.96 218	2.89 564	1.43 507	0.86 169	0.35 131	0.19 204	0.12 65	0.19 160	0.17 198	0.19 190	0.20 281

AASNet	0.76 353	0.35 379	0.91 366	0.79 507	0.81 530	1.14 429	0.56 375	2.02 509	1.08 316	1.22 368	1.24 347	0.93 301	0.76 307	0.77 131	1.16 462	0.27 418	0.23 436	0.24 324	0.20 275	0.28 391	0.24 351

PAM_32	0.77 355	0.28 206	1.03 413	0.52 249	0.30 169	1.32 464	0.35 136	1.97 496	0.65 156	1.02 267	1.06 265	3.05 565	1.49 517	0.96 197	0.36 142	0.19 204	0.13 137	0.20 200	0.18 217	0.19 190	0.19 246

testlalala_base	0.77 355	0.40 417	0.70 232	0.65 428	0.50 401	0.79 320	0.28 71	1.50 353	0.51 95	0.73 186	0.90 202	0.69 211	0.54 206	0.66 100	0.40 185	2.82 590	0.14 192	0.17 95	0.12 51	2.68 585	0.19 246

NINENet	0.77 355	0.37 396	0.78 309	0.62 394	0.51 413	2.34 552	0.42 226	1.83 457	1.04 294	1.14 321	1.23 345	1.03 343	0.62 255	1.24 280	0.70 356	0.28 432	0.23 436	0.31 447	0.21 320	0.26 358	0.25 363

hknet	0.77 355	0.32 312	0.95 380	0.54 282	0.38 305	1.27 456	0.65 417	2.16 532	1.07 310	1.20 359	1.11 291	1.59 471	0.81 332	1.37 313	0.66 345	0.22 309	0.17 323	0.25 364	0.22 349	0.22 293	0.22 317

ARAFT	0.77 355	0.36 389	1.49 505	0.51 228	0.31 195	0.90 365	0.82 470	1.90 476	1.06 304	1.62 507	1.24 347	1.02 339	0.64 264	1.84 404	0.50 277	0.18 160	0.14 192	0.28 417	0.27 431	0.17 111	0.16 150

psm_up	0.77 355	0.34 358	0.70 232	0.66 435	0.58 454	1.05 412	0.92 493	1.52 362	1.12 337	1.26 392	1.16 320	1.31 420	1.23 483	1.20 270	0.81 396	0.25 379	0.29 487	0.31 447	0.27 431	0.27 372	0.25 363

GwcNet-RSSM	0.77 355	0.32 312	1.01 402	0.62 394	0.54 432	0.78 314	0.51 322	1.73 418	1.20 396	1.09 287	1.37 402	1.46 448	0.85 352	1.53 352	1.09 450	0.25 379	0.18 346	0.23 304	0.24 387	0.20 226	0.19 246

iResNet_ROB	0.77 355	0.30 261	0.99 392	0.57 337	0.36 271	0.83 345	0.36 152	2.33 555	1.58 521	1.27 395	1.30 371	1.25 401	0.84 349	1.65 373	0.79 390	0.20 246	0.14 192	0.17 95	0.12 51	0.18 146	0.27 397

DDVS	0.78 363	0.41 425	0.94 376	0.60 368	0.43 353	1.30 461	0.43 245	1.40 328	0.91 238	1.20 359	1.15 315	1.43 438	0.64 264	2.18 441	0.89 417	0.28 432	0.22 424	0.26 385	0.23 374	0.31 422	0.33 452

PSM-softLoss	0.78 363	0.31 296	0.77 301	0.58 343	0.32 217	0.56 181	0.40 206	1.18 270	0.70 171	1.24 382	1.07 269	0.83 257	0.52 194	5.36 539	0.53 296	0.24 352	0.15 253	0.25 364	0.22 349	0.20 226	0.25 363

KMStereo	0.78 363	0.31 296	0.77 301	0.58 343	0.32 217	0.56 181	0.40 206	1.18 270	0.70 171	1.24 382	1.07 269	0.83 257	0.52 194	5.36 539	0.53 296	0.24 352	0.15 253	0.25 364	0.22 349	0.20 226	0.25 363

STTStereo	0.78 363	0.50 464	1.22 457	0.64 414	0.54 432	0.89 362	0.54 347	1.44 339	1.11 333	1.38 450	1.09 279	1.27 409	0.85 352	1.43 331	0.83 403	0.29 443	0.27 469	0.33 471	0.39 520	0.32 431	0.30 429

PSM-AAD	0.79 367	0.27 184	0.53 123	0.55 306	0.28 127	0.77 309	1.24 539	0.99 189	0.91 238	1.66 512	1.57 463	0.81 245	2.19 565	1.65 373	0.44 222	0.19 204	0.14 192	0.38 503	0.32 488	0.21 267	0.70 553

hitnet-ft	0.79 367	0.35 379	0.57 153	0.58 343	0.42 342	0.96 391	0.46 285	1.47 345	1.33 458	1.19 355	1.22 341	1.81 504	0.98 419	1.66 377	0.94 424	0.33 472	0.28 476	0.34 481	0.27 431	0.35 447	0.31 439

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 367	0.43 432	1.05 419	0.64 414	0.58 454	0.95 385	0.53 341	1.53 368	1.18 383	1.37 445	1.15 315	1.43 438	0.88 370	1.61 367	0.84 406	0.25 379	0.22 424	0.27 402	0.27 431	0.29 402	0.29 415
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
coex_refinement	0.80 370	0.28 206	0.73 262	0.70 468	0.51 413	0.95 385	0.60 403	1.78 439	1.23 411	1.36 442	1.37 402	1.82 507	0.81 332	1.32 299	1.13 459	0.26 402	0.17 323	0.19 160	0.20 275	0.24 334	0.25 363

G2L-Stereo	0.80 370	0.32 312	0.95 380	0.60 368	0.42 342	0.78 314	0.69 434	1.50 353	1.09 324	1.33 433	1.14 307	1.45 445	0.72 293	2.45 462	1.10 453	0.25 379	0.20 384	0.26 385	0.21 320	0.20 226	0.26 387

ISRNet	0.80 370	0.33 334	1.07 428	0.81 513	0.66 483	0.60 204	0.34 128	1.19 280	1.13 349	1.59 502	1.53 448	1.35 427	0.77 311	1.27 287	0.94 424	0.39 504	0.34 511	0.43 521	0.38 518	0.34 444	0.49 518

NF-Stereo	0.80 370	0.30 261	0.75 284	0.60 368	0.31 195	0.64 226	0.44 258	1.21 283	0.90 233	1.29 403	1.02 248	0.82 250	0.57 227	5.40 544	0.48 262	0.23 336	0.14 192	0.24 324	0.20 275	0.20 226	0.30 429

OCTAStereo	0.80 370	0.30 261	0.75 284	0.60 368	0.31 195	0.64 226	0.44 258	1.21 283	0.90 233	1.29 403	1.01 240	0.82 250	0.57 227	5.35 538	0.48 262	0.24 352	0.14 192	0.24 324	0.20 275	0.20 226	0.30 429

DRaft	0.80 370	0.24 101	0.70 232	0.45 113	0.30 169	0.97 395	0.53 341	1.05 219	0.97 262	1.78 522	2.02 526	0.80 241	1.74 537	2.73 478	0.72 364	0.17 120	0.14 192	0.20 200	0.20 275	0.18 146	0.21 299

RE-Stereo	0.80 370	0.30 261	0.75 284	0.60 368	0.31 195	0.64 226	0.44 258	1.21 283	0.90 233	1.29 403	1.01 240	0.81 245	0.57 227	5.37 541	0.48 262	0.24 352	0.14 192	0.24 324	0.20 275	0.20 226	0.30 429

TVStereo	0.80 370	0.30 261	0.75 284	0.60 368	0.31 195	0.64 226	0.44 258	1.21 283	0.90 233	1.29 403	1.01 240	0.81 245	0.57 227	5.37 541	0.48 262	0.24 352	0.14 192	0.24 324	0.20 275	0.20 226	0.30 429

UPFNet	0.80 370	0.32 312	0.90 363	0.59 356	0.74 506	1.26 455	0.80 465	1.52 362	1.10 331	1.30 411	1.12 298	1.30 416	0.84 349	1.67 378	1.09 450	0.24 352	0.24 445	0.24 324	0.23 374	0.25 346	0.18 206

iResNetv2_ROB	0.80 370	0.37 396	1.71 519	0.56 320	0.37 288	0.94 381	0.64 415	1.73 418	1.34 461	1.23 374	1.42 416	1.26 405	0.92 383	1.85 407	0.56 309	0.23 336	0.15 253	0.19 160	0.14 112	0.24 334	0.19 246

StereoDRNet-Refined	0.80 370	0.41 425	0.88 353	0.62 394	0.42 342	1.33 466	0.48 303	1.52 362	1.17 376	1.45 469	1.44 425	1.44 443	0.90 377	1.26 284	1.24 471	0.20 246	0.16 293	0.27 402	0.24 387	0.25 346	0.28 409
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ITSA-stereo	0.82 381	0.36 389	0.82 321	0.54 282	0.31 195	0.80 328	0.47 292	2.17 538	1.67 527	1.13 318	1.13 303	0.94 304	0.86 360	2.46 465	1.00 438	0.26 402	0.23 436	0.28 417	0.27 431	0.28 391	0.36 468

DCRE	0.82 381	0.26 154	0.70 232	0.58 343	0.44 362	0.54 164	0.48 303	0.95 175	0.78 198	0.78 196	7.33 595	0.86 270	0.52 194	0.76 128	0.41 196	0.16 74	0.16 293	0.19 160	0.17 198	0.18 146	0.17 180

SepStereo	0.82 381	0.34 358	1.03 413	0.64 414	0.69 495	0.77 309	0.63 413	1.54 371	1.20 396	1.79 525	1.55 455	0.95 313	1.04 440	2.30 452	0.60 328	0.21 280	0.16 293	0.25 364	0.18 217	0.27 372	0.22 317

GrayStereo	0.82 381	0.26 154	0.58 159	0.63 405	0.37 288	0.76 301	1.86 573	1.11 251	0.87 222	1.99 541	1.89 514	1.08 354	1.82 546	1.39 322	0.48 262	0.19 204	0.14 192	0.19 160	0.21 320	0.18 146	0.39 482

LMCR-Stereo	0.82 381	0.46 444	0.88 353	0.75 497	0.43 353	1.33 466	0.56 375	2.43 565	0.98 267	1.53 485	1.49 441	0.74 221	1.00 429	1.63 370	0.89 417	0.28 432	0.17 323	0.22 266	0.17 198	0.29 402	0.20 281

ac_64	0.82 381	0.29 241	0.81 318	0.71 476	0.60 465	1.05 412	0.54 347	1.99 500	0.92 243	1.18 351	1.06 265	1.99 527	1.08 452	1.94 417	0.97 433	0.27 418	0.22 424	0.24 324	0.23 374	0.22 293	0.19 246

DualNet (step1)	0.83 387	0.49 457	1.13 444	0.56 320	0.39 315	1.02 406	0.73 443	1.78 439	1.21 402	1.22 368	1.18 325	1.08 354	0.92 383	1.23 275	0.67 348	0.57 549	0.28 476	0.62 558	0.67 565	0.45 499	0.42 492

SST-Stereo	0.83 387	0.28 206	0.72 250	0.59 356	0.31 195	0.72 282	0.26 58	1.09 242	0.86 218	1.47 472	1.10 285	1.00 330	0.87 365	5.73 552	0.45 236	0.22 309	0.13 137	0.23 304	0.19 240	0.23 319	0.18 206

RAFT_R40	0.83 387	0.28 206	0.73 262	0.59 356	0.31 195	0.69 267	0.44 258	1.10 245	0.95 250	1.47 472	1.10 285	1.00 330	0.85 352	5.53 546	0.46 250	0.22 309	0.13 137	0.23 304	0.20 275	0.23 319	0.18 206

UNet	0.83 387	0.34 358	1.31 471	0.58 343	0.74 506	1.58 497	0.49 313	1.41 330	1.04 294	1.21 363	1.08 274	1.54 463	1.12 460	1.65 373	1.09 450	0.23 336	0.17 323	0.25 364	0.20 275	0.25 346	0.22 317

FADNet_RVC	0.83 387	0.51 467	1.83 530	0.54 282	0.42 342	1.19 444	0.46 285	1.51 360	1.09 324	0.89 224	1.24 347	0.91 290	0.87 365	2.11 433	1.11 456	0.27 418	0.22 424	0.31 447	0.28 452	0.43 489	0.38 479

DAS	0.84 392	0.34 358	1.03 413	0.64 414	0.69 495	0.77 309	0.63 413	1.54 371	1.20 396	1.79 525	1.55 455	0.95 313	1.04 440	2.83 480	0.60 328	0.21 280	0.16 293	0.25 364	0.18 217	0.27 372	0.22 317

RAFT-345	0.84 392	0.25 129	0.66 204	0.50 196	0.27 102	0.54 164	0.42 226	0.83 128	1.11 333	1.32 425	2.34 541	0.86 270	0.54 206	5.72 551	0.47 257	0.18 160	0.13 137	0.22 266	0.17 198	0.17 111	0.16 150

MMNet	0.84 392	0.32 312	1.09 435	0.60 368	0.59 462	1.85 526	0.49 313	1.51 360	1.27 431	1.37 445	1.15 315	1.26 405	1.18 472	1.67 378	1.22 469	0.19 204	0.18 346	0.23 304	0.22 349	0.25 346	0.21 299

FADNet-RVC-Resample	0.84 392	0.47 450	2.10 540	0.61 382	0.45 369	1.07 417	0.61 405	1.59 382	1.20 396	1.08 281	0.98 228	1.03 343	0.98 419	2.17 438	0.72 364	0.23 336	0.22 424	0.30 441	0.32 488	0.35 447	0.34 457

iRaft-Stereo_5w	0.85 396	0.29 241	0.91 366	0.53 267	0.43 353	0.49 112	0.68 430	0.99 189	0.87 222	0.79 199	1.34 393	1.46 448	0.91 380	5.11 533	1.11 456	0.17 120	0.14 192	0.22 266	0.18 217	0.20 226	0.20 281

SACVNet	0.85 396	0.46 444	0.85 328	0.81 513	0.56 442	0.80 328	0.79 459	1.68 407	1.12 337	1.34 437	1.33 386	1.25 401	0.94 397	2.39 459	0.76 376	0.34 482	0.26 460	0.31 447	0.29 464	0.35 447	0.44 502

ADLNet	0.85 396	0.36 389	0.89 359	0.85 530	0.72 500	1.24 452	0.76 451	1.82 452	1.36 475	1.52 484	1.35 399	1.27 409	0.99 427	1.23 275	1.15 461	0.27 418	0.20 384	0.26 385	0.25 402	0.28 391	0.30 429

delet	0.85 396	0.32 312	0.95 380	0.65 428	0.66 483	1.64 503	0.84 472	1.75 425	1.35 471	1.32 425	1.30 371	1.30 416	0.88 370	1.68 383	1.10 453	0.21 280	0.21 406	0.24 324	0.24 387	0.21 267	0.21 299

HGLStereo	0.85 396	0.38 403	0.94 376	0.80 510	1.03 552	1.17 439	0.58 390	1.52 362	1.20 396	1.19 355	1.62 475	1.13 376	1.20 478	1.80 401	1.06 444	0.24 352	0.24 445	0.24 324	0.21 320	0.23 319	0.27 397

WQFJX	0.86 401	0.46 444	1.04 417	0.73 488	0.78 519	1.19 444	0.97 505	1.64 397	1.06 304	1.06 276	1.21 338	0.62 187	0.59 237	3.82 508	0.85 409	0.19 204	0.17 323	0.24 324	0.19 240	0.22 293	0.20 281

CRFU-Net	0.86 401	0.39 410	1.00 398	0.65 428	0.57 445	1.78 518	0.86 479	2.15 529	0.81 206	1.38 450	1.18 325	1.64 483	1.19 475	1.35 307	0.90 420	0.26 402	0.22 424	0.21 235	0.19 240	0.23 319	0.24 351

dad	0.86 401	0.66 514	1.06 423	0.56 320	0.37 288	0.76 301	0.44 258	1.17 265	1.50 511	1.44 467	1.27 361	1.34 426	0.75 299	2.52 469	0.84 406	0.42 515	0.27 469	0.83 566	0.26 420	0.41 478	0.29 415

AACVNet	0.86 401	0.35 379	0.79 312	0.82 521	0.39 315	0.76 301	0.49 313	1.61 389	0.81 206	1.08 281	1.33 386	1.30 416	0.93 392	4.34 518	0.74 368	0.25 379	0.21 406	0.28 417	0.22 349	0.29 402	0.25 363

DLCB_ROB	0.86 401	0.40 417	0.78 309	0.68 458	0.54 432	1.11 424	0.84 472	1.49 349	1.23 411	1.64 511	1.65 482	1.70 492	0.91 380	1.70 385	1.05 442	0.25 379	0.24 445	0.26 385	0.27 431	0.27 372	0.24 351

HSM-Net_RVC	0.87 406	0.29 241	0.53 123	0.53 267	0.30 169	1.15 435	0.55 367	3.57 585	1.28 436	1.53 485	1.74 494	1.68 489	0.93 392	1.49 343	0.77 382	0.22 309	0.17 323	0.19 160	0.18 217	0.20 226	0.19 246
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ssnet_v2	0.88 407	0.36 389	1.02 409	0.62 394	0.38 305	1.32 464	0.97 505	2.07 518	1.34 461	1.37 445	1.18 325	1.54 463	0.92 383	1.10 243	1.65 519	0.30 448	0.27 469	0.30 441	0.28 452	0.27 372	0.26 387

ADLNet2	0.88 407	0.34 358	1.17 452	0.77 503	0.64 478	1.12 427	0.76 451	1.74 423	1.24 417	1.21 363	1.65 482	1.71 493	1.05 444	1.67 378	1.17 465	0.24 352	0.21 406	0.21 235	0.22 349	0.26 358	0.29 415

ASMatch	0.88 407	0.26 154	0.69 226	0.51 228	0.35 260	0.48 100	0.37 174	1.12 253	0.92 243	1.10 295	3.28 564	0.96 319	0.98 419	4.90 530	0.49 271	0.19 204	0.16 293	0.22 266	0.19 240	0.19 190	0.27 397

IRAFT_RVC	0.88 407	0.28 206	0.76 294	0.63 405	0.31 195	0.65 242	1.02 516	1.22 291	0.94 248	1.22 368	1.04 261	1.01 337	0.98 419	5.82 554	0.53 296	0.22 309	0.12 65	0.25 364	0.20 275	0.20 226	0.19 246

FADNet-RVC	0.88 407	0.67 515	1.93 534	0.60 368	0.48 390	0.91 369	0.60 403	1.71 416	1.18 383	0.90 226	0.96 218	1.36 429	0.92 383	2.25 448	1.17 465	0.30 448	0.29 487	0.32 462	0.32 488	0.41 478	0.35 462

GEStereo_RVC	0.90 412	0.37 396	0.99 392	0.64 414	0.50 401	0.95 385	0.79 459	2.42 564	1.17 376	1.16 337	1.11 291	1.26 405	0.92 383	3.24 495	0.90 420	0.29 443	0.19 366	0.23 304	0.20 275	0.27 372	0.29 415

CBMV_ROB	0.90 412	0.44 435	0.63 183	0.51 228	0.37 288	1.25 454	0.49 313	1.77 435	1.27 431	1.41 459	2.00 523	1.33 422	1.08 452	2.17 438	0.76 376	0.43 520	0.42 544	0.47 531	0.44 532	0.41 478	0.36 468

PSMNet_ROB	0.90 412	0.52 471	1.17 452	0.72 480	0.61 468	1.27 456	1.12 528	1.76 431	1.12 337	1.09 287	1.28 367	1.45 445	0.89 376	1.65 373	1.42 502	0.33 472	0.25 454	0.37 500	0.39 520	0.35 447	0.29 415

FTStereo	0.91 415	0.26 154	0.56 143	0.54 282	0.33 238	0.66 251	1.87 574	1.00 193	0.75 184	1.75 519	4.15 574	1.04 346	1.65 530	1.57 360	0.46 250	0.19 204	0.16 293	0.23 304	0.21 320	0.18 146	0.63 544

PFNet	0.91 415	0.26 154	1.10 438	0.63 405	0.32 217	0.64 226	0.56 375	1.17 265	0.99 274	1.47 472	1.08 274	0.98 323	0.69 278	6.62 567	0.54 302	0.20 246	0.12 65	0.24 324	0.19 240	0.20 226	0.17 180

CBFPSM	0.92 417	0.33 334	1.86 531	0.49 184	0.38 305	1.75 511	0.84 472	1.39 326	1.12 337	1.09 287	0.99 230	2.37 546	1.66 534	1.32 299	1.42 502	0.19 204	0.18 346	0.20 200	0.20 275	0.21 267	0.33 452

FADNet	0.92 417	0.61 505	1.81 526	0.62 394	0.55 438	0.96 391	0.57 386	1.78 439	1.33 458	0.93 234	1.01 240	1.36 429	1.01 431	2.71 477	0.75 373	0.33 472	0.34 511	0.31 447	0.34 504	0.59 535	0.40 483

NVstereo2D	0.92 417	0.41 425	1.48 503	0.72 480	0.72 500	1.20 447	0.87 481	1.75 425	1.38 483	0.99 253	1.13 303	1.26 405	0.98 419	2.21 445	0.89 417	0.43 520	0.20 384	0.38 503	0.24 387	0.57 531	0.63 544

DispNO	0.93 420	0.30 261	1.34 479	0.55 306	0.55 438	0.89 362	0.49 313	1.48 347	1.21 402	1.17 346	1.27 361	1.19 385	0.90 377	5.23 536	0.74 368	0.22 309	0.17 323	0.24 324	0.21 320	0.19 190	0.20 281

DSFCA	0.93 420	0.34 358	1.06 423	0.52 249	0.65 480	1.55 495	0.93 497	1.49 349	1.19 391	1.56 495	1.15 315	1.50 457	0.96 409	3.07 489	1.02 440	0.30 448	0.26 460	0.25 364	0.25 402	0.28 391	0.24 351

ttt	0.94 422	0.34 358	0.59 166	0.61 382	0.37 288	0.94 381	0.50 321	2.17 538	1.34 461	1.23 374	1.61 472	0.91 290	0.76 307	1.85 407	3.97 572	0.30 448	0.26 460	0.26 385	0.24 387	0.29 402	0.29 415

fast-acv-ft	0.94 422	0.44 435	1.40 482	0.58 343	0.51 413	1.77 516	0.69 434	1.36 318	1.42 501	1.29 403	1.86 510	1.74 497	1.25 487	1.52 348	1.38 490	0.26 402	0.28 476	0.28 417	0.28 452	0.27 372	0.26 387

OMP-Stereo	0.94 422	0.33 334	0.72 250	0.90 544	0.31 195	0.49 112	0.36 152	1.16 263	1.06 304	1.58 501	1.12 298	1.46 448	0.69 278	6.94 575	0.49 271	0.19 204	0.14 192	0.24 324	0.18 217	0.20 226	0.14 78

CBMV	0.95 425	0.44 435	0.66 204	0.53 267	0.35 260	1.53 493	1.63 564	1.69 409	1.42 501	2.00 544	1.60 468	1.43 438	1.17 468	1.59 364	0.99 437	0.34 482	0.34 511	0.39 509	0.33 498	0.33 440	0.32 446
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.96 426	0.58 492	0.72 250	0.61 382	0.46 381	1.64 503	0.76 451	1.86 464	1.28 436	1.30 411	1.53 448	0.86 270	0.94 397	3.27 497	0.69 355	0.45 526	0.44 548	0.54 546	0.48 541	0.47 506	0.40 483

TransformOpticalFlow	0.96 426	0.28 206	0.89 359	0.52 249	0.31 195	0.66 251	0.54 347	1.75 425	1.12 337	1.09 287	1.44 425	1.37 432	1.01 431	6.70 572	0.42 207	0.19 204	0.12 65	0.20 200	0.19 240	0.18 146	0.19 246

IIG-Stereo	0.96 426	0.31 296	0.72 250	0.88 540	0.33 238	0.61 210	0.26 58	1.19 280	1.03 289	1.69 515	1.37 402	1.46 448	0.75 299	6.96 576	0.51 282	0.19 204	0.14 192	0.23 304	0.18 217	0.20 226	0.14 78

CFNet	0.96 426	0.36 389	1.01 402	0.62 394	0.42 342	0.99 401	0.47 292	1.90 476	1.32 454	0.99 253	1.39 411	1.10 366	0.86 360	5.58 549	0.79 390	0.23 336	0.17 323	0.28 417	0.27 431	0.26 358	0.21 299

XPNet_ROB	0.96 426	0.49 457	1.09 435	0.72 480	0.57 445	1.11 424	1.14 530	1.66 404	1.23 411	1.85 532	1.39 411	1.64 483	1.11 457	1.80 401	1.42 502	0.38 501	0.30 491	0.33 471	0.29 464	0.37 458	0.34 457

ETE_ROB	0.96 426	0.64 512	1.16 450	0.69 462	0.48 390	1.14 429	1.13 529	1.77 435	1.19 391	1.91 538	1.45 427	1.73 495	1.05 444	1.60 365	1.14 460	0.32 463	0.26 460	0.38 503	0.34 504	0.39 471	0.41 488

CSP-Net	0.97 432	0.38 403	0.83 326	0.53 267	0.41 336	1.63 501	0.77 454	2.00 501	1.05 300	1.25 388	1.20 336	1.33 422	0.83 345	4.93 532	0.85 409	0.32 463	0.22 424	0.20 200	0.20 275	0.23 319	0.25 363

DEmStereo	0.97 432	0.23 79	0.79 312	0.47 138	0.32 217	1.04 411	0.56 375	0.93 163	0.89 229	1.39 456	2.14 533	1.02 339	2.07 560	5.64 550	0.77 382	0.17 120	0.15 253	0.20 200	0.20 275	0.18 146	0.20 281

pcwnet_v2	0.97 432	0.37 396	4.33 573	0.62 394	0.54 432	0.79 320	0.45 278	2.02 509	1.58 521	1.42 465	1.64 480	1.09 364	0.79 322	1.24 280	0.67 348	0.32 463	0.25 454	0.29 428	0.27 431	0.37 458	0.35 462

FINET	0.97 432	0.54 476	1.60 512	0.63 405	0.79 523	1.08 418	1.07 523	1.56 378	2.20 560	1.15 327	1.49 441	0.94 304	0.88 370	2.32 453	1.05 442	0.42 515	0.35 522	0.32 462	0.28 452	0.43 489	0.38 479

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 436	0.39 410	3.21 565	0.50 196	0.63 475	0.64 226	0.39 196	2.36 558	0.75 184	0.95 241	4.63 579	1.81 504	0.56 218	0.96 197	0.41 196	0.18 160	0.13 137	0.21 235	0.26 420	0.32 431	0.35 462

StereoDRNet	0.98 436	0.47 450	1.70 517	0.76 500	0.94 547	1.51 491	0.91 491	1.92 483	1.32 454	1.61 503	1.13 303	1.47 453	0.97 412	1.75 392	1.46 509	0.28 432	0.23 436	0.29 428	0.27 431	0.35 447	0.27 397

ACV-stereo	0.99 438	0.51 467	1.41 487	0.56 320	0.41 336	2.43 556	0.57 386	1.15 261	1.18 383	0.81 205	1.01 240	3.39 571	2.14 563	1.60 365	1.07 447	0.27 418	0.22 424	0.22 266	0.22 349	0.28 391	0.32 446

iinet-f	0.99 438	0.45 442	3.71 570	0.55 306	0.43 353	1.81 521	0.68 430	1.14 257	1.14 352	1.18 351	1.42 416	1.58 470	1.44 509	1.34 306	1.59 518	0.24 352	0.23 436	0.20 200	0.19 240	0.26 358	0.25 363

GASNet	0.99 438	0.97 546	1.72 520	0.98 553	0.68 493	0.83 345	0.67 426	1.60 386	1.28 436	1.31 421	1.22 341	1.22 390	1.21 481	2.41 460	1.41 498	0.43 520	0.26 460	0.36 497	0.34 504	0.55 528	0.31 439

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 438	0.40 417	1.82 528	0.66 435	0.62 474	2.05 540	0.78 456	1.91 480	1.29 440	1.54 491	1.42 416	1.51 459	1.23 483	1.99 421	1.33 482	0.23 336	0.14 192	0.20 200	0.15 133	0.27 372	0.26 387

PS-NSSS	0.99 438	0.58 492	0.93 372	0.58 343	0.57 445	0.91 369	0.80 465	1.81 451	1.14 352	1.14 321	1.67 487	1.00 330	0.83 345	4.62 523	0.78 384	0.37 497	0.31 497	0.52 540	0.32 488	0.45 499	0.38 479

YMNet	1.00 443	0.54 476	1.40 482	0.81 513	0.85 537	1.87 528	0.62 408	1.55 375	1.18 383	1.63 509	1.99 521	1.77 501	0.97 412	1.50 345	1.45 506	0.33 472	0.37 529	0.31 447	0.32 488	0.32 431	0.29 415

YMNet_1	1.00 443	0.54 476	1.40 482	0.81 513	0.85 537	1.87 528	0.62 408	1.55 375	1.18 383	1.63 509	1.99 521	1.77 501	0.97 412	1.50 345	1.45 506	0.33 472	0.37 529	0.31 447	0.32 488	0.32 431	0.29 415

UGAM-zero	1.00 443	0.30 261	0.93 372	0.47 138	0.30 169	0.57 186	0.25 47	2.25 549	0.63 136	1.01 263	1.10 285	2.73 560	1.85 547	6.26 560	0.40 185	0.17 120	0.14 192	0.19 160	0.15 133	0.16 79	0.17 180

RAFT + AFF	1.00 443	0.42 429	1.09 435	0.67 447	0.50 401	1.22 450	1.24 539	2.24 548	1.19 391	1.30 411	1.56 459	1.17 381	1.49 517	3.44 503	0.83 403	0.21 280	0.25 454	0.30 441	0.26 420	0.27 372	0.27 397

DRN-Test	1.00 443	0.44 435	1.13 444	0.70 468	0.81 530	1.62 500	0.79 459	2.14 527	1.44 504	1.78 522	1.33 386	1.43 438	1.05 444	2.18 441	1.53 515	0.27 418	0.21 406	0.31 447	0.30 473	0.32 431	0.28 409

NCCL2	1.00 443	0.56 485	1.06 423	0.75 497	0.57 445	1.31 463	1.72 565	1.77 435	1.36 475	1.50 481	1.17 323	1.91 516	1.17 468	1.54 354	1.29 479	0.35 489	0.31 497	0.45 526	0.44 532	0.40 475	0.40 483

TCMNet	1.01 449	0.60 503	2.10 540	0.86 532	1.33 573	1.14 429	0.67 426	1.69 409	1.23 411	1.11 301	1.57 463	1.30 416	0.97 412	2.01 423	1.50 513	0.31 456	0.31 497	0.38 503	0.34 504	0.42 483	0.36 468

PA-Net	1.01 449	0.57 489	1.29 469	0.64 414	0.74 506	1.19 444	0.84 472	1.69 409	1.43 503	1.16 337	1.19 332	1.32 421	1.19 475	3.42 501	1.25 472	0.29 443	0.45 552	0.33 471	0.49 544	0.32 431	0.47 511
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	1.01 449	0.59 495	1.16 450	0.67 447	0.51 413	1.63 501	1.26 543	1.69 409	1.38 483	1.81 529	1.37 402	1.94 521	1.02 436	1.58 362	1.38 490	0.37 497	0.27 469	0.43 521	0.37 516	0.43 489	0.37 473

z-ln-s-r	1.02 452	0.55 481	2.09 539	0.52 249	0.55 438	0.78 314	0.87 481	1.47 345	1.34 461	1.12 303	1.62 475	1.37 432	1.06 447	2.62 474	3.32 563	0.19 204	0.14 192	0.21 235	0.17 198	0.27 372	0.21 299

PSMNet-RUCA	1.02 452	0.97 546	1.44 491	1.23 567	1.10 556	1.40 478	0.62 408	1.69 409	1.38 483	0.94 239	1.53 448	0.97 321	0.83 345	1.17 264	0.93 422	0.69 561	0.34 511	0.99 572	0.60 561	0.97 561	0.64 548

THIR-Stereo	1.02 452	0.27 184	0.69 226	0.49 184	0.28 127	0.95 385	1.34 547	1.03 205	0.97 262	1.34 437	1.90 515	1.17 381	1.58 523	6.44 564	0.78 384	0.19 204	0.14 192	0.21 235	0.22 349	0.19 190	0.20 281

Wz-Net-LNSev	1.03 455	0.67 515	2.71 561	0.64 414	0.84 534	1.75 511	1.00 513	1.80 448	1.32 454	1.28 397	1.25 351	1.65 486	1.22 482	1.39 322	1.40 494	0.28 432	0.26 460	0.24 324	0.23 374	0.33 440	0.32 446

RAFT-RH_RVC	1.03 455	0.24 101	0.67 209	0.49 184	0.28 127	0.81 337	0.33 115	0.83 128	1.08 316	2.05 545	4.65 581	1.04 346	0.57 227	5.98 559	0.50 277	0.18 160	0.13 137	0.26 385	0.20 275	0.16 79	0.17 180

DISCO	1.03 455	0.34 358	1.11 440	0.69 462	0.45 369	2.07 541	0.84 472	2.13 523	1.50 511	1.15 327	1.33 386	2.40 548	1.07 451	2.60 472	1.51 514	0.23 336	0.18 346	0.22 266	0.20 275	0.31 422	0.27 397

STrans-v2	1.04 458	0.28 206	0.96 386	0.49 184	0.32 217	0.68 262	0.79 459	2.47 567	1.12 337	1.12 303	1.46 433	1.40 434	1.46 512	6.70 572	0.43 217	0.18 160	0.13 137	0.20 200	0.18 217	0.18 146	0.18 206

APVNet	1.06 459	0.53 475	1.42 488	0.84 525	0.79 523	1.92 531	0.82 470	1.90 476	1.08 316	1.08 281	1.43 420	1.56 466	1.13 464	3.07 489	1.58 516	0.31 456	0.34 511	0.42 519	0.36 513	0.36 454	0.37 473

TDLM	1.06 459	0.44 435	0.79 312	0.63 405	0.50 401	0.89 362	1.44 552	1.48 347	1.26 425	1.12 303	1.40 413	1.08 354	0.98 419	6.65 568	0.78 384	0.33 472	0.21 406	0.33 471	0.26 420	0.37 458	0.24 351

FAT-Stereo	1.07 461	0.41 425	1.32 474	0.72 480	0.58 454	1.08 418	0.89 486	1.96 492	1.65 525	1.75 519	1.98 520	2.03 532	1.48 515	2.02 424	1.18 468	0.42 515	0.35 522	0.34 481	0.29 464	0.35 447	0.53 526

GANetREF_RVC	1.07 461	0.86 540	1.31 471	0.82 521	0.53 428	1.41 483	1.31 545	1.76 431	1.52 514	1.27 395	1.31 377	1.46 448	1.24 486	2.03 425	0.96 432	0.56 548	0.45 552	0.67 561	0.50 547	0.88 559	0.59 538
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
CVANet_RVC	1.07 461	0.43 432	0.76 294	0.60 368	0.50 401	0.90 365	0.97 505	1.52 362	1.26 425	1.33 433	1.38 407	1.24 397	1.18 472	6.75 574	0.75 373	0.34 482	0.23 436	0.34 481	0.29 464	0.42 483	0.27 397

GCST	1.08 464	1.47 575	0.93 372	1.73 576	1.14 563	1.30 461	0.31 96	1.33 308	1.16 373	1.29 403	0.97 227	0.98 323	0.49 179	2.08 430	0.46 250	1.19 577	0.70 579	1.30 578	0.85 576	1.02 565	0.89 563

GwcNet	1.08 464	0.51 467	2.33 550	0.79 507	1.18 566	1.76 513	0.70 437	1.68 407	1.47 507	1.41 459	1.64 480	1.74 497	1.04 440	2.20 444	1.41 498	0.30 448	0.29 487	0.29 428	0.27 431	0.30 413	0.35 462

DANet	1.08 464	0.61 505	1.32 474	0.85 530	0.72 500	1.37 471	0.51 322	1.54 371	1.15 364	1.78 522	1.54 453	2.01 529	1.11 457	2.90 483	2.00 535	0.33 472	0.30 491	0.40 514	0.30 473	0.44 495	0.45 504
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RP	1.09 467	0.50 464	1.12 442	0.90 544	1.04 553	1.11 424	0.84 472	1.80 448	1.62 523	1.55 494	2.00 523	1.90 515	1.78 541	1.84 404	1.25 472	0.52 540	0.36 527	0.48 533	0.36 513	0.45 499	0.43 499

Nwc_Net	1.09 467	0.49 457	1.33 476	0.89 543	0.80 528	1.49 490	0.66 422	2.19 542	1.27 431	1.32 425	2.26 537	1.96 524	1.54 520	1.92 413	1.34 484	0.40 507	0.30 491	0.43 521	0.45 534	0.38 467	0.37 473

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 469	1.02 551	1.00 398	0.82 521	0.67 487	1.93 532	0.93 497	1.62 393	1.11 333	1.15 327	1.25 351	1.50 457	0.79 322	1.96 419	0.76 376	1.89 580	0.34 511	0.79 565	0.36 513	1.25 573	0.83 560

NCC-stereo	1.10 469	0.54 476	1.24 461	0.84 525	0.94 547	1.29 459	0.89 486	2.01 505	1.34 461	1.32 425	1.74 494	1.88 511	1.74 537	2.35 455	1.25 472	0.45 526	0.37 529	0.45 526	0.58 557	0.42 483	0.42 492

Abc-Net	1.10 469	0.54 476	1.24 461	0.84 525	0.94 547	1.29 459	0.89 486	2.01 505	1.34 461	1.32 425	1.74 494	1.88 511	1.74 537	2.35 455	1.25 472	0.45 526	0.37 529	0.45 526	0.58 557	0.42 483	0.42 492
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Wz-Net-MNSev	1.11 472	0.58 492	2.23 548	0.66 435	0.71 498	1.95 534	1.46 553	1.98 498	1.45 505	1.79 525	1.43 420	1.49 456	1.33 499	1.97 420	1.42 502	0.27 418	0.23 436	0.28 417	0.28 452	0.34 444	0.31 439

edge stereo	1.11 472	0.50 464	1.30 470	0.71 476	0.65 480	1.14 429	0.75 448	1.93 487	1.37 479	1.71 516	1.83 505	2.54 553	1.44 509	2.43 461	1.23 470	0.42 515	0.41 542	0.54 546	0.35 509	0.42 483	0.46 507

anonymity	1.12 474	0.97 546	1.21 455	1.07 561	1.12 560	1.08 418	0.89 486	1.95 491	1.16 373	1.29 403	1.26 358	1.22 390	1.09 455	1.15 255	1.01 439	1.02 570	1.00 595	0.97 570	0.97 582	0.98 562	0.99 567

ccnet	1.12 474	0.67 515	1.01 402	0.78 505	0.73 505	1.72 509	0.99 511	1.84 460	1.26 425	1.47 472	1.85 509	1.75 500	1.29 492	1.75 392	1.88 529	0.57 549	0.53 566	0.57 555	0.55 554	0.59 535	0.54 527

RASNet	1.12 474	0.30 261	0.91 366	0.66 435	0.77 517	0.97 395	0.57 386	1.37 319	1.35 471	1.02 267	1.34 393	2.11 536	1.43 507	7.09 577	1.39 493	0.19 204	0.17 323	0.17 95	0.19 240	0.18 146	0.16 150

AF-Net	1.13 477	0.52 471	1.33 476	0.86 532	0.91 543	1.38 474	0.71 439	2.16 532	1.62 523	1.56 495	2.40 544	1.99 527	1.65 530	1.81 403	1.48 511	0.48 534	0.28 476	0.49 535	0.33 498	0.39 471	0.32 446

NaN_ROB	1.13 477	0.55 481	1.15 449	0.64 414	0.48 390	1.61 499	2.03 582	1.72 417	1.48 508	2.09 547	1.27 361	1.40 434	1.08 452	3.94 510	1.30 480	0.28 432	0.34 511	0.28 417	0.28 452	0.30 413	0.33 452

UGAM	1.14 479	0.27 184	0.95 380	0.53 267	0.42 342	0.70 274	0.72 442	0.95 175	1.32 454	0.98 250	1.48 439	1.78 503	0.87 365	9.65 604	0.87 413	0.21 280	0.18 346	0.30 441	0.24 387	0.19 190	0.16 150

DGSMNet	1.14 479	0.76 531	2.49 555	0.81 513	0.86 539	1.39 476	1.39 549	2.13 523	1.35 471	1.26 392	1.63 479	1.48 455	0.98 419	1.75 392	1.10 453	0.45 526	0.43 545	0.55 550	0.49 544	0.75 553	0.70 553

Syn2CoEx	1.14 479	0.69 519	1.66 515	0.80 510	0.67 487	1.40 478	0.88 484	2.06 517	1.54 517	1.25 388	1.58 466	1.42 437	1.50 519	4.09 512	1.40 494	0.36 493	0.32 505	0.34 481	0.29 464	0.29 402	0.34 457

RGC	1.14 479	0.79 533	1.26 464	0.91 547	0.96 550	1.52 492	0.77 454	1.92 483	1.26 425	1.54 491	1.93 517	2.02 531	1.54 520	2.25 448	1.31 481	0.44 525	0.35 522	0.58 556	0.48 541	0.47 506	0.46 507

S-Stereo	1.15 483	0.46 444	2.17 545	0.81 513	0.80 528	1.21 449	1.19 536	1.93 487	2.02 553	1.47 472	2.11 530	1.57 467	1.17 468	2.05 428	1.41 498	0.40 507	0.40 540	0.35 489	0.31 480	0.44 495	0.70 553

stereogan	1.15 483	0.42 429	1.40 482	0.86 532	0.84 534	2.38 554	0.71 439	1.88 470	1.73 534	1.72 517	1.94 519	2.31 543	1.29 492	2.07 429	1.08 448	0.36 493	0.35 522	0.39 509	0.31 480	0.51 520	0.46 507

AANet_RVC	1.16 485	0.52 471	1.49 505	0.65 428	0.45 369	0.75 295	0.69 434	1.42 332	1.55 519	1.34 437	1.87 512	1.53 462	0.78 318	7.43 583	1.38 490	0.25 379	0.17 323	0.19 160	0.16 177	0.22 293	0.26 387

RYNet	1.17 486	0.49 457	1.24 461	0.70 468	0.97 551	1.71 507	0.92 493	1.91 480	1.46 506	1.38 450	1.14 307	1.88 511	1.30 496	4.24 514	1.87 527	0.26 402	0.21 406	0.35 489	0.27 431	0.55 528	0.54 527

w-ln-seven-2	1.18 487	0.61 505	4.25 572	0.68 458	0.61 468	1.20 447	0.93 497	1.63 395	1.35 471	1.66 512	1.53 448	1.47 453	1.37 503	3.00 488	1.74 522	0.25 379	0.24 445	0.29 428	0.26 420	0.33 440	0.28 409

HSM	1.19 488	0.32 312	0.65 197	0.57 337	0.38 305	1.23 451	0.59 399	2.25 549	1.19 391	1.30 411	1.25 351	1.94 521	1.03 438	9.32 599	0.71 361	0.22 309	0.16 293	0.20 200	0.16 177	0.21 267	0.21 299

aanetorigin	1.23 489	0.79 533	2.78 563	0.70 468	0.79 523	0.99 401	1.06 522	1.06 232	1.37 479	3.52 583	2.61 552	1.72 494	1.63 528	1.99 421	1.78 524	0.25 379	0.24 445	0.26 385	0.25 402	0.38 467	0.45 504

PWC_ROB	1.24 490	0.76 531	2.46 554	0.72 480	0.78 519	1.15 435	0.49 313	1.75 425	1.92 547	2.31 553	3.07 561	1.59 471	1.40 504	2.46 465	2.10 539	0.33 472	0.22 424	0.35 489	0.24 387	0.38 467	0.41 488

SGM-Forest	1.24 490	0.38 403	0.60 171	0.52 249	0.37 288	1.56 496	1.30 544	1.65 399	1.36 475	2.11 548	1.79 501	1.63 480	0.93 392	7.48 585	0.95 428	0.36 493	0.37 529	0.39 509	0.34 504	0.37 458	0.32 446
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Consistency-Raft	1.25 492	0.99 549	1.93 534	1.02 557	1.21 568	0.96 391	1.01 515	1.75 425	1.92 547	1.36 442	2.12 531	1.44 443	1.01 431	1.14 254	1.40 494	0.72 562	0.82 582	0.89 568	0.98 584	1.31 574	0.95 565

NOSS_ROB	1.26 493	0.46 444	0.62 180	0.56 320	0.38 305	1.06 415	0.78 456	1.73 418	1.40 493	1.01 263	1.43 420	1.10 366	0.75 299	10.62 608	0.65 342	0.45 526	0.43 545	0.48 533	0.45 534	0.44 495	0.41 488

RTSC	1.29 494	0.73 525	2.44 553	0.83 524	0.57 445	1.85 526	0.65 417	1.88 470	2.00 552	2.20 550	1.66 485	1.60 473	1.26 489	2.33 454	3.92 569	0.32 463	0.23 436	0.27 402	0.29 464	0.37 458	0.37 473

PWCDC_ROB	1.29 494	0.75 530	1.33 476	1.05 558	0.88 542	1.73 510	0.52 333	1.89 473	3.28 581	1.29 403	4.88 584	1.22 390	1.46 512	1.77 399	1.45 506	0.60 554	0.26 460	0.29 428	0.25 402	0.52 522	0.37 473

test_for_model	1.30 496	3.71 606	0.58 159	3.22 596	2.84 597	0.59 196	0.33 115	1.40 328	0.83 212	1.42 465	0.61 121	0.52 140	0.37 94	0.51 38	0.33 104	2.46 586	0.15 253	0.16 65	0.11 10	4.39 608	1.50 580

Anonymous_2	1.30 496	0.55 481	0.82 321	0.52 249	0.58 454	1.01 404	0.64 415	1.25 299	0.97 262	0.96 243	0.78 173	1.33 422	1.29 492	1.03 219	0.74 368	0.62 556	0.64 576	1.06 575	9.63 616	1.16 569	0.49 518

SQANet	1.31 498	0.88 543	1.08 432	1.83 578	1.44 575	1.44 485	0.75 448	1.74 423	1.09 324	1.32 425	1.26 358	1.28 412	1.01 431	1.50 345	0.83 403	2.50 587	0.34 511	1.47 579	0.55 554	2.32 579	1.57 581

SHD	1.31 498	0.71 524	2.34 551	0.86 532	0.75 513	1.77 516	0.65 417	2.22 546	2.50 569	2.40 560	1.71 490	1.91 516	1.60 526	1.93 416	2.37 544	0.38 501	0.31 497	0.38 503	0.40 524	0.48 511	0.50 520

PDISCO_ROB	1.32 500	0.65 513	1.44 491	1.36 568	1.46 576	2.55 559	0.92 493	2.45 566	2.07 556	1.37 445	1.49 441	1.65 486	1.00 429	2.82 479	1.35 487	1.01 568	0.27 469	0.54 546	0.47 539	0.71 551	0.73 556

LL-Strereo	1.33 501	0.39 410	1.38 481	0.61 382	0.61 468	0.75 295	0.66 422	1.63 395	1.17 376	1.56 495	1.60 468	2.03 532	2.12 562	9.72 605	0.97 433	0.21 280	0.18 346	0.27 402	0.23 374	0.22 293	0.25 363

PASM	1.34 502	0.92 544	2.62 559	0.86 532	0.87 541	1.03 409	1.08 524	1.50 353	1.51 513	1.82 530	1.41 415	1.68 489	1.26 489	4.87 529	1.34 484	0.61 555	0.65 578	0.68 562	0.78 571	0.69 549	0.68 552

ADCRef	1.35 503	0.55 481	2.37 552	0.72 480	0.77 517	1.94 533	0.78 456	1.91 480	1.27 431	1.57 499	1.59 467	1.36 429	1.41 505	1.54 354	7.53 586	0.23 336	0.20 384	0.32 462	0.30 473	0.29 402	0.29 415

GANet	1.36 504	0.47 450	0.86 334	0.67 447	0.45 369	1.34 468	1.73 566	1.64 397	1.24 417	1.49 480	2.38 542	1.55 465	1.20 478	9.30 598	0.93 422	0.30 448	0.31 497	0.33 471	0.28 452	0.39 471	0.30 429

ff1	1.37 505	0.33 334	0.85 328	0.53 267	0.37 288	0.74 290	0.56 375	0.95 175	2.47 566	1.15 327	1.45 427	1.06 348	0.82 337	7.22 578	7.61 587	0.20 246	0.12 65	0.31 447	0.27 431	0.19 190	0.20 281

XQC	1.37 505	0.87 541	2.56 557	0.84 525	0.69 495	1.83 524	0.89 486	2.07 518	1.88 543	1.88 534	1.53 448	1.91 516	1.55 522	2.85 482	3.05 555	0.48 534	0.29 487	0.44 525	0.39 520	0.69 549	0.60 541

w-ln-seven	1.38 507	0.70 522	3.91 571	0.75 497	0.72 500	2.69 565	0.95 502	2.02 509	1.99 551	1.99 541	1.73 492	1.82 507	1.17 468	2.45 462	2.84 552	0.28 432	0.25 454	0.31 447	0.30 473	0.41 478	0.33 452

mmx	1.39 508	0.33 334	0.85 328	0.53 267	0.37 288	0.74 290	0.56 375	2.13 523	1.37 479	1.15 327	1.45 427	1.06 348	0.82 337	7.22 578	7.61 587	0.24 352	0.19 366	0.31 447	0.27 431	0.30 413	0.25 363

xxx	1.39 508	0.33 334	0.85 328	0.53 267	0.37 288	0.74 290	0.56 375	2.13 523	1.37 479	1.15 327	1.45 427	1.06 348	0.82 337	7.22 578	7.61 587	0.24 352	0.19 366	0.31 447	0.27 431	0.30 413	0.25 363

MFMNet_re	1.40 510	1.14 560	1.68 516	1.39 570	1.07 554	1.48 488	1.43 551	1.87 467	1.82 541	2.26 551	2.19 534	1.51 459	1.86 548	1.52 348	1.25 472	0.93 566	0.83 583	0.84 567	0.80 572	0.99 564	1.05 572

UDG	1.41 511	2.65 599	0.99 392	1.44 573	1.64 578	1.34 468	0.80 465	1.60 386	1.23 411	1.23 374	1.71 490	2.01 529	1.34 500	1.47 341	1.41 498	0.90 565	0.54 569	2.29 587	0.75 569	1.84 576	1.04 570

CSAN	1.41 511	0.59 495	1.26 464	0.70 468	0.50 401	1.76 513	1.78 567	1.77 435	1.90 546	2.35 556	2.32 539	1.92 519	1.94 553	5.56 548	1.49 512	0.43 520	0.35 522	0.40 514	0.41 525	0.43 489	0.41 488

test_xeample	1.45 513	0.28 206	0.65 197	0.51 228	0.28 127	0.94 381	0.59 399	2.14 527	1.29 440	1.24 382	1.51 446	0.88 278	0.86 360	1.46 337	15.10 607	0.22 309	0.20 384	0.22 266	0.20 275	0.22 293	0.22 317

Wz-Net-SNSev	1.49 514	1.23 565	6.27 584	0.68 458	0.67 487	1.37 471	1.41 550	2.00 501	1.39 488	1.48 478	1.61 472	2.29 541	1.32 498	3.93 509	2.14 540	0.31 456	0.28 476	0.31 447	0.33 498	0.42 483	0.36 468

CC-Net-ROB	1.49 514	1.26 566	1.27 467	0.88 540	0.79 523	1.76 513	1.00 513	1.79 445	1.26 425	1.10 295	1.61 472	1.21 388	0.99 427	8.13 592	0.84 406	1.09 574	0.41 542	2.20 585	0.46 537	1.20 572	0.48 514

DDUNet	1.50 516	2.69 600	1.12 442	1.77 577	1.88 580	1.84 525	0.92 493	1.70 414	1.16 373	1.38 450	1.79 501	1.60 473	1.12 460	1.37 313	1.08 448	1.10 575	0.76 580	2.37 589	0.94 580	2.00 577	1.37 578

xxxx	1.51 517	0.28 206	0.68 213	0.54 282	0.28 127	1.16 437	0.44 258	2.19 542	1.29 440	1.09 287	1.36 400	1.22 390	0.85 352	1.79 400	15.70 610	0.24 352	0.21 406	0.21 235	0.20 275	0.22 293	0.23 337

psmorigin	1.52 518	0.69 519	10.52 597	0.68 458	0.59 462	1.13 428	0.70 437	1.57 379	1.19 391	1.99 541	1.79 501	2.26 540	1.47 514	2.09 431	1.36 488	0.39 504	0.40 540	0.34 481	0.33 498	0.43 489	0.56 531

MFN_U_SF_RVC	1.52 518	0.84 536	3.42 566	0.87 539	0.66 483	2.56 560	0.95 502	2.36 558	1.70 530	1.98 540	1.86 510	2.45 551	1.79 542	2.95 484	2.58 547	0.52 540	0.48 558	0.55 550	0.59 560	0.59 535	0.61 542

SAMSARA	1.55 520	0.84 536	2.61 558	1.22 566	1.07 554	2.50 558	1.93 577	2.05 512	1.89 544	2.75 570	1.66 485	2.81 561	1.69 535	3.08 491	1.97 534	0.46 532	0.51 564	0.42 519	0.46 537	0.58 533	0.59 538

z-mn7	1.56 521	0.84 536	4.36 575	0.71 476	0.51 413	2.60 561	1.04 518	1.73 418	2.70 575	1.53 485	2.99 560	1.94 521	1.34 500	4.78 527	2.41 545	0.29 443	0.24 445	0.27 402	0.24 387	0.34 444	0.31 439

CrosDoStereo	1.58 522	0.24 101	0.72 250	0.48 166	0.29 146	0.67 255	12.49 611	1.10 245	0.98 267	1.34 437	1.75 497	1.00 330	1.89 549	6.65 568	0.81 396	0.19 204	0.15 253	0.20 200	0.22 349	0.18 146	0.19 246

DeepStereo_LL	1.58 522	0.24 101	0.72 250	0.48 166	0.29 146	0.67 255	12.49 611	1.10 245	0.98 267	1.34 437	1.75 497	1.00 330	1.89 549	6.65 568	0.81 396	0.19 204	0.15 253	0.20 200	0.22 349	0.18 146	0.19 246

otaku	1.60 524	1.11 558	1.21 455	2.20 580	1.56 577	1.97 535	1.24 539	2.07 518	1.36 475	1.44 467	1.62 475	1.73 495	1.19 475	1.73 391	0.98 436	2.89 592	0.57 571	1.74 580	0.60 561	2.78 587	1.94 587

DeepPrunerF	1.60 524	0.73 525	5.81 582	0.88 540	1.19 567	0.91 369	0.95 502	2.19 542	5.24 598	1.17 346	1.30 371	1.19 385	1.30 496	4.90 530	1.66 521	0.42 515	0.34 511	0.52 540	0.47 539	0.41 478	0.40 483

222	1.61 526	0.29 241	0.67 209	0.56 320	0.29 146	1.06 415	0.42 226	2.17 538	1.31 450	1.31 421	1.52 447	0.92 299	0.94 397	1.76 397	17.65 611	0.24 352	0.20 384	0.21 235	0.19 240	0.22 293	0.23 337

SDNR	1.62 527	0.51 467	2.17 545	0.53 267	0.56 442	3.80 584	0.45 278	1.54 371	1.29 440	1.33 433	2.41 545	1.08 354	0.96 409	11.18 609	1.16 462	0.66 560	0.63 575	0.43 521	0.32 488	0.64 542	0.67 550

Ntro	1.64 528	1.15 561	1.23 458	2.48 586	1.83 579	2.09 542	1.16 533	1.96 492	1.38 483	1.21 363	1.62 475	1.62 475	1.29 492	1.87 410	1.11 456	3.04 593	0.56 570	1.82 582	0.64 563	2.80 588	2.05 588

G-Net	1.66 529	0.63 510	1.56 508	1.11 563	0.74 506	2.98 573	0.91 491	1.55 375	1.22 408	2.76 571	8.18 602	2.32 544	2.53 576	1.92 413	1.87 527	0.48 534	0.44 548	0.45 526	0.31 480	0.60 539	0.57 535

MDST_ROB	1.67 530	0.34 358	1.58 511	0.92 549	0.58 454	4.26 590	1.11 526	2.83 573	1.41 498	4.49 594	2.55 551	1.45 445	0.97 412	7.79 589	1.17 465	0.31 456	0.25 454	0.37 500	0.33 498	0.31 422	0.30 429

SPS-STEREO	1.67 530	1.04 552	1.23 458	1.21 565	1.13 562	1.82 523	1.11 526	2.16 532	1.52 514	3.07 581	2.32 539	2.82 562	1.80 543	4.11 513	2.04 536	1.03 571	0.99 594	0.97 570	0.94 580	1.03 567	1.02 568
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM_RVC	1.68 532	0.36 389	0.61 174	0.59 356	0.29 146	2.25 548	1.18 535	2.38 561	1.68 529	3.60 584	2.67 554	3.69 575	2.42 572	8.13 592	1.90 530	0.31 456	0.31 497	0.30 441	0.28 452	0.30 413	0.29 415
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	1.69 533	0.59 495	4.33 573	0.70 468	0.57 445	2.02 539	1.62 563	3.35 582	1.78 537	1.48 478	1.38 407	2.17 537	2.84 579	4.77 526	3.66 566	0.48 534	0.31 497	0.29 428	0.25 402	0.64 542	0.48 514

zh-mn7	1.70 534	1.21 564	8.30 591	0.69 462	0.53 428	1.45 486	0.84 472	1.70 414	2.09 557	2.41 561	2.67 554	1.68 489	1.23 483	4.49 519	2.87 553	0.30 448	0.26 460	0.27 402	0.27 431	0.31 422	0.35 462

1111x	1.70 534	0.29 241	0.86 334	0.51 228	0.27 102	1.01 404	0.68 430	2.22 546	1.28 436	1.13 318	1.40 413	1.21 388	1.10 456	5.53 546	15.20 608	0.22 309	0.21 406	0.22 266	0.22 349	0.24 334	0.22 317

PVD	1.70 534	0.84 536	2.26 549	0.94 552	0.83 533	2.48 557	0.97 505	2.59 571	3.35 582	3.01 579	2.77 556	2.34 545	2.47 574	2.67 476	3.14 558	0.47 533	0.45 552	0.59 557	0.48 541	0.59 535	0.75 558

FBW_ROB	1.71 537	0.62 509	1.45 496	0.67 447	0.61 468	1.81 521	1.08 524	2.52 568	1.70 530	1.77 521	1.73 492	1.98 526	1.25 487	12.57 611	1.84 526	0.34 482	0.37 529	0.56 553	0.38 518	0.45 499	0.43 499

ADCL	1.72 538	0.57 489	3.66 568	0.67 447	0.61 468	2.61 563	1.85 572	1.96 492	1.67 527	1.90 537	1.83 505	2.06 535	1.90 551	2.13 434	9.15 595	0.26 402	0.24 445	0.34 481	0.32 488	0.38 467	0.35 462

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 539	0.87 541	3.56 567	0.80 510	0.75 513	3.72 581	2.44 595	1.82 452	1.82 541	1.74 518	1.91 516	1.92 519	1.26 489	7.69 588	1.28 478	0.45 526	0.47 556	0.52 540	0.77 570	0.50 515	0.50 520

zh-sn7	1.76 540	1.38 567	6.58 585	0.74 493	0.72 500	1.78 518	1.31 545	1.88 470	1.56 520	1.86 533	2.47 549	1.81 504	2.08 561	5.12 534	3.80 568	0.32 463	0.32 505	0.32 462	0.32 488	0.44 495	0.40 483

AAGNet	1.83 541	0.28 206	0.72 250	0.61 382	0.32 217	0.67 255	0.51 322	0.96 182	0.98 267	1.47 472	1.20 336	1.00 330	1.18 472	2.83 480	22.77 618	0.22 309	0.13 137	0.22 266	0.19 240	0.23 319	0.15 116

WCMA_ROB	1.84 542	0.47 450	1.31 471	0.69 462	0.57 445	2.11 543	1.14 530	1.87 467	1.73 534	4.04 588	6.43 590	5.62 591	3.61 588	2.59 471	1.94 532	0.52 540	0.44 548	0.39 509	0.42 528	0.48 511	0.47 511

ADCPNet	1.85 543	0.69 519	8.07 588	0.71 476	0.58 454	2.79 568	1.22 538	1.94 489	1.54 517	1.88 534	1.69 488	2.46 552	2.04 557	2.37 457	6.48 581	0.38 501	0.37 529	0.38 503	0.43 530	0.47 506	0.45 504

test_sample9	1.86 544	0.49 457	1.13 444	0.56 320	0.39 315	1.02 406	0.73 443	1.78 439	1.21 402	1.22 368	1.18 325	1.08 354	0.92 383	2.27 450	7.92 591	0.57 549	12.61 620	0.62 558	0.67 565	0.45 499	0.42 492

Wz-Net-TNSev	1.88 545	2.08 593	7.66 586	0.67 447	0.64 478	2.42 555	1.83 571	2.33 555	1.74 536	1.57 499	1.56 459	2.58 554	1.90 551	4.86 528	3.12 557	0.39 504	0.37 529	0.33 471	0.37 516	0.53 524	0.58 536

NVStereoNet_ROB	1.88 545	1.07 553	1.45 496	1.07 561	1.17 564	1.47 487	1.48 555	1.89 473	1.93 549	1.94 539	4.67 582	3.08 568	1.80 543	6.51 565	1.65 519	1.06 573	0.86 589	1.08 576	1.32 590	0.93 560	1.26 576
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SANet	1.88 545	0.57 489	2.18 547	0.63 405	0.40 326	2.80 569	1.57 560	2.39 562	5.88 600	2.36 558	3.57 568	3.72 576	2.97 581	4.74 525	1.76 523	0.34 482	0.30 491	0.32 462	0.29 464	0.48 511	0.37 473

ADCMid	1.89 548	0.73 525	5.06 577	0.72 480	0.67 487	2.00 538	1.14 530	1.97 496	1.48 508	2.86 574	1.81 504	2.37 546	2.05 559	2.24 446	10.39 600	0.33 472	0.31 497	0.39 509	0.43 530	0.50 515	0.44 502

WZ-Net	1.95 549	0.95 545	10.10 593	0.86 532	0.78 519	1.69 506	1.60 562	2.20 545	1.98 550	2.08 546	1.93 517	2.30 542	1.97 554	5.30 537	3.17 560	0.34 482	0.26 460	0.29 428	0.31 480	0.51 520	0.47 511

AnyNet_C32	1.96 550	1.10 555	5.17 578	0.90 544	1.11 558	2.12 544	2.37 593	1.85 461	1.48 508	2.45 562	1.70 489	2.05 534	1.64 529	2.50 468	10.28 599	0.37 497	0.34 511	0.35 489	0.41 525	0.49 514	0.54 527

MSAF-DinoV2	1.97 551	0.80 535	10.38 596	0.86 532	0.48 390	1.39 476	0.97 505	2.55 570	1.72 533	1.53 485	1.65 482	3.59 573	2.20 566	5.39 543	3.94 570	0.27 418	0.17 323	0.26 385	0.28 452	0.47 506	0.46 507

RainbowNet	1.97 551	1.76 581	1.57 510	2.81 589	2.21 584	1.98 537	1.81 569	2.54 569	1.89 544	1.50 481	1.84 507	1.96 524	1.65 530	2.14 435	1.25 472	3.33 599	0.85 587	2.39 592	0.98 584	2.82 590	2.22 589

ADCP+	1.99 553	0.48 454	7.73 587	0.66 435	0.91 543	2.30 550	1.05 520	1.82 452	1.34 461	1.54 491	1.32 384	1.74 497	1.61 527	2.17 438	13.37 603	0.24 352	0.21 406	0.32 462	0.28 452	0.37 458	0.29 415

MSMD_ROB	1.99 553	0.59 495	0.89 359	0.70 468	0.61 468	3.95 586	0.94 500	1.80 448	1.79 538	4.41 592	4.43 575	8.17 600	3.66 589	3.40 499	1.33 482	0.52 540	0.48 558	0.54 546	0.58 557	0.53 524	0.50 520

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 555	1.15 561	3.10 564	1.05 558	0.76 516	5.03 595	2.40 594	2.16 532	2.62 572	1.89 536	2.28 538	2.69 558	1.65 530	9.35 600	2.04 536	0.64 559	0.51 564	0.68 562	0.71 568	1.09 568	0.67 550

ACVNet-4b	2.15 556	1.41 571	1.64 513	2.80 588	2.31 588	2.31 551	1.24 539	2.32 554	2.14 558	1.26 392	2.39 543	2.66 557	1.48 515	5.95 558	1.06 444	3.20 597	0.45 552	2.37 589	0.89 577	2.83 591	2.37 593

ACVNet_1	2.18 557	1.45 574	1.72 520	2.85 590	2.33 590	2.28 549	1.46 553	3.08 578	2.22 561	1.82 530	2.05 528	3.56 572	1.98 555	3.09 492	1.40 494	3.17 594	0.60 573	2.40 593	0.92 579	2.91 594	2.37 593

test_sample8	2.19 558	0.49 457	1.13 444	0.56 320	0.39 315	1.02 406	0.73 443	1.82 452	1.15 364	2.26 551	1.30 371	4.94 586	2.52 575	2.27 450	7.92 591	0.57 549	12.61 620	0.62 558	0.67 565	0.45 499	0.42 492

ADCS	2.25 559	0.99 549	5.55 579	0.81 513	0.74 506	2.19 546	1.80 568	2.27 551	2.14 558	2.80 573	2.13 532	2.40 548	2.03 556	2.64 475	13.69 604	0.41 511	0.39 538	0.40 514	0.45 534	0.58 533	0.56 531

AnyNet_C01	2.26 560	1.78 582	10.22 595	0.93 550	0.74 506	2.92 571	2.20 588	2.29 553	1.80 539	2.53 564	2.41 545	2.71 559	1.73 536	3.41 500	6.72 583	0.41 511	0.39 538	0.40 514	0.42 528	0.67 547	0.63 544

MeshStereo	2.26 560	0.56 485	0.92 370	0.61 382	0.49 394	2.60 561	1.02 516	3.18 579	2.05 555	7.40 609	4.98 585	7.58 597	2.98 582	6.37 563	1.96 533	0.43 520	0.43 545	0.45 526	0.39 520	0.43 489	0.42 492
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
FCDSN-DC	2.32 562	0.63 510	0.81 318	0.84 525	0.75 513	2.23 547	0.94 500	2.09 521	1.80 539	5.45 602	7.72 599	7.77 599	6.93 606	3.39 498	1.80 525	0.52 540	0.48 558	0.52 540	0.51 550	0.57 531	0.58 536
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	2.34 563	2.85 601	3.66 568	3.08 595	2.27 586	1.97 535	0.67 426	2.00 501	1.70 530	2.52 563	2.00 523	2.23 538	5.86 599	3.44 503	1.58 516	1.01 568	0.32 505	2.64 598	1.94 603	2.85 592	2.24 590

EDNetEfficient	2.37 564	1.10 555	8.08 589	0.74 493	0.71 498	0.98 400	1.56 558	1.46 343	4.06 590	4.90 597	2.82 557	2.25 539	3.48 587	2.95 484	9.97 596	0.26 402	0.24 445	0.26 385	0.30 473	0.68 548	0.61 542

pmcnn	2.37 564	0.42 429	2.71 561	0.63 405	0.43 353	1.54 494	1.19 536	2.01 505	1.53 516	2.64 567	7.60 596	18.07 614	1.45 511	3.44 503	2.78 551	0.18 160	0.15 253	0.15 32	0.12 51	0.20 226	0.18 206

ELAS	2.37 564	0.74 528	1.54 507	0.99 554	0.92 545	4.78 592	2.33 592	3.33 581	3.37 583	5.05 600	4.77 583	3.67 574	4.53 596	3.42 501	4.50 574	0.62 556	0.53 566	0.55 550	0.53 552	0.63 540	0.64 548
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	2.41 567	1.07 553	2.14 544	1.18 564	1.10 556	2.14 545	1.36 548	1.96 492	1.66 526	5.46 603	7.07 593	4.95 587	4.32 595	5.50 545	2.26 542	1.04 572	1.02 597	0.99 572	0.97 582	1.02 565	1.04 570

ACVNet_2	2.43 568	1.41 571	2.04 537	2.62 587	2.24 585	2.63 564	1.88 575	3.31 580	3.01 578	2.19 549	3.45 567	4.62 580	2.04 557	4.50 521	1.47 510	2.55 588	0.64 576	2.22 586	0.84 574	2.69 586	2.29 591

ELAS_RVC	2.48 569	0.74 528	1.90 532	1.05 558	0.92 545	2.76 566	4.01 604	2.76 572	4.11 591	4.69 595	4.63 579	4.62 580	5.96 601	3.97 511	3.96 571	0.63 558	0.53 566	0.56 553	0.52 551	0.64 542	0.63 544
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SuperB	2.53 570	0.59 495	18.45 604	0.69 462	0.50 401	1.87 528	0.88 484	1.67 406	2.39 563	1.50 481	1.42 416	1.14 378	1.15 466	4.28 517	5.07 576	0.24 352	0.19 366	0.22 266	0.19 240	7.86 613	0.34 457

WAO-7	2.66 571	1.40 570	1.73 522	1.39 570	1.17 564	3.93 585	1.94 578	4.11 590	3.88 589	2.92 575	5.50 586	4.18 578	3.00 583	7.63 587	3.71 567	1.13 576	1.00 595	1.17 577	1.13 589	1.18 571	1.09 574

RTS	2.67 572	1.38 567	15.28 602	0.99 554	1.26 570	3.78 582	1.96 579	2.15 529	2.62 572	2.61 565	2.85 558	2.60 555	1.59 524	6.27 561	5.71 579	0.40 507	0.28 476	0.35 489	0.35 509	0.50 515	0.48 514

RTSA	2.67 572	1.38 567	15.28 602	0.99 554	1.26 570	3.78 582	1.96 579	2.15 529	2.62 572	2.61 565	2.85 558	2.60 555	1.59 524	6.27 561	5.71 579	0.40 507	0.28 476	0.35 489	0.35 509	0.50 515	0.48 514

MADNet+	2.69 574	3.22 604	11.53 598	1.44 573	1.12 560	3.19 575	1.81 569	2.85 574	2.37 562	1.68 514	2.07 529	2.85 563	2.18 564	7.41 582	5.23 577	0.79 563	0.76 580	0.69 564	0.65 564	0.98 562	0.95 565

IMH-64-1	2.70 575	1.79 583	1.46 498	3.26 598	2.66 593	3.23 577	2.10 583	4.08 588	2.75 576	2.34 554	3.81 571	3.06 566	2.22 567	4.25 515	2.59 548	3.75 603	0.84 584	2.75 599	1.35 591	3.15 596	2.60 599

IMH-64	2.70 575	1.79 583	1.46 498	3.26 598	2.66 593	3.23 577	2.10 583	4.08 588	2.75 576	2.34 554	3.81 571	3.06 566	2.22 567	4.25 515	2.59 548	3.75 603	0.84 584	2.75 599	1.35 591	3.15 596	2.60 599

FC-DCNN	2.72 577	0.59 495	0.86 334	0.73 488	0.57 445	2.91 570	1.04 518	3.01 577	2.60 570	6.83 604	7.64 597	9.92 604	6.33 604	5.21 535	3.14 558	0.53 546	0.48 558	0.51 538	0.50 547	0.53 524	0.51 524

FC-DCNN v2	2.81 578	0.59 495	0.85 328	0.73 488	0.57 445	2.97 572	1.05 520	3.39 583	2.61 571	6.98 605	7.67 598	10.38 607	6.31 603	5.75 553	3.37 564	0.53 546	0.48 558	0.51 538	0.50 547	0.53 524	0.51 524

WAO-6	2.81 578	1.60 578	1.46 498	2.36 584	2.28 587	3.55 579	2.29 591	4.21 591	4.56 595	2.36 558	4.51 576	4.88 585	2.66 577	4.60 522	4.07 573	1.72 579	1.15 601	2.31 588	1.46 596	2.31 578	1.85 585

PWCK	2.88 580	2.05 591	5.72 581	2.08 579	1.11 558	3.55 579	3.90 603	2.86 575	3.54 587	3.03 580	3.63 569	3.10 569	2.31 569	8.15 594	3.09 556	2.12 583	0.91 592	1.75 581	0.98 584	2.57 584	1.18 575

Dean	2.91 581	1.53 577	2.07 538	2.96 594	2.51 592	3.15 574	2.14 586	4.75 595	4.41 594	2.76 571	6.10 589	5.53 590	2.37 570	2.97 486	1.92 531	3.18 595	0.85 587	2.51 596	1.04 587	2.88 593	2.47 596

MonStereo1	3.14 582	1.66 579	1.81 526	2.43 585	2.32 589	5.80 598	1.58 561	3.52 584	4.70 596	3.09 582	8.22 603	4.76 584	3.36 585	6.52 566	2.29 543	2.33 585	0.61 574	1.91 584	1.05 588	2.44 581	2.34 592

IMH	3.21 583	1.85 587	1.48 503	3.25 597	2.69 595	4.07 588	2.02 581	4.41 593	3.80 588	2.72 568	7.11 594	4.75 583	2.92 580	5.92 556	2.55 546	3.85 607	0.88 590	2.78 601	1.36 593	3.19 598	2.59 598

LVE	3.31 584	1.67 580	1.64 513	2.85 590	2.42 591	3.20 576	2.26 590	4.78 596	5.05 597	2.35 556	6.91 591	6.02 592	2.37 570	9.15 596	2.17 541	3.19 596	1.08 600	2.38 591	1.47 597	2.81 589	2.40 595

JetBlue	3.97 585	2.01 588	10.19 594	1.38 569	2.84 597	10.53 604	9.54 608	3.60 586	2.41 564	2.73 569	3.39 566	4.54 579	4.31 594	7.85 591	6.84 584	0.88 564	0.93 593	0.89 568	0.91 578	1.74 575	1.91 586

notaker	3.98 586	2.40 598	2.68 560	3.82 605	3.27 603	3.97 587	2.14 586	4.78 596	3.45 585	4.12 591	6.94 592	7.65 598	3.26 584	7.82 590	5.30 578	4.04 608	1.41 603	3.36 608	2.10 605	3.88 602	3.31 605

WAO-8	4.40 587	1.82 585	1.79 524	2.34 582	2.20 582	9.19 601	1.53 556	6.09 602	16.46 611	3.94 586	7.84 600	7.32 594	3.72 591	9.41 602	3.31 561	2.00 581	1.07 598	2.44 594	1.37 594	2.50 582	1.68 582

Venus	4.40 587	1.82 585	1.79 524	2.34 582	2.20 582	9.19 601	1.53 556	6.09 602	16.46 611	3.94 586	7.84 600	7.32 594	3.72 591	9.41 602	3.31 561	2.00 581	1.07 598	2.44 594	1.37 594	2.50 582	1.68 582

MultiAttention	4.51 589	0.33 334	0.82 321	0.73 488	0.45 369	30.98 621	4.50 606	2.18 541	1.40 493	1.61 503	2.41 545	2.43 550	0.70 283	38.42 624	1.36 488	0.22 309	0.15 253	0.29 428	0.30 473	0.47 506	0.43 499

ktn	4.70 590	2.38 597	2.12 543	3.76 603	3.24 601	4.85 593	2.95 601	5.52 598	7.37 603	4.07 590	19.32 616	7.46 596	3.47 586	7.39 581	2.95 554	4.04 608	1.85 606	3.26 607	2.22 606	3.08 595	2.65 601

MADNet++	5.01 591	3.14 602	4.91 576	4.55 609	3.94 607	5.20 596	4.41 605	4.40 592	4.13 592	4.95 598	6.08 588	4.74 582	5.37 597	9.40 601	10.67 601	4.65 610	4.15 611	3.97 610	3.34 609	4.09 604	4.08 610

UNDER WATER	5.08 592	2.33 596	5.55 579	3.94 607	3.51 604	5.20 596	2.72 598	5.61 600	16.52 613	3.84 585	4.60 578	9.21 602	5.89 600	5.90 555	8.66 594	3.75 603	1.34 602	3.18 606	1.88 601	4.33 607	3.61 607

UNDER WATER-64	5.27 593	2.32 595	8.78 592	3.93 606	3.54 605	7.61 599	3.03 602	5.84 601	14.19 607	4.04 588	4.04 573	9.39 603	6.26 602	5.93 557	8.48 593	3.60 602	1.51 604	3.13 604	1.88 601	4.29 606	3.61 607

TorneroNet-64	5.30 594	2.03 589	1.74 523	3.43 600	2.81 596	10.09 603	2.12 585	9.10 609	17.12 616	4.96 599	9.27 606	10.72 609	3.70 590	9.20 597	4.55 575	3.31 598	0.84 584	2.88 602	1.55 598	3.49 599	3.04 602

MANE	6.19 595	0.59 495	1.03 413	0.93 550	1.22 569	13.38 608	2.69 596	12.81 612	17.94 617	8.21 610	10.82 608	14.72 610	11.68 608	11.39 610	11.90 602	0.59 553	0.50 563	0.52 540	1.76 600	0.55 528	0.54 527

LSM	6.33 596	1.10 555	13.19 599	1.41 572	68.17 627	1.64 503	1.90 576	1.92 483	2.46 565	2.99 577	3.11 562	1.88 511	1.80 543	2.61 473	2.06 538	0.41 511	0.58 572	0.50 536	0.57 556	0.64 542	17.66 620

SGM-ForestM	6.52 597	0.38 403	1.26 464	0.63 405	0.35 260	13.59 609	5.32 607	6.32 605	6.70 602	11.14 612	9.18 605	22.51 622	13.93 611	16.89 613	20.07 613	0.36 493	0.37 529	0.36 497	0.35 509	0.36 454	0.34 457

tt	6.58 598	0.26 154	6.10 583	3.77 604	2.16 581	11.55 605	19.63 614	13.33 613	5.74 599	2.96 576	2.65 553	4.97 588	6.33 604	3.81 507	7.24 585	9.15 615	11.32 619	5.89 615	6.24 614	6.03 609	2.55 597

JetRed	6.91 599	8.80 610	25.96 613	2.85 590	3.25 602	13.98 611	11.87 610	6.25 604	4.28 593	4.45 593	4.56 577	6.69 593	5.46 598	7.46 584	14.05 605	2.59 589	3.31 608	2.59 597	2.29 607	4.20 605	3.36 606

xyz-stereo	7.16 600	0.22 62	69.90 631	0.42 65	0.21 12	32.92 623	0.49 313	0.87 135	0.76 191	1.38 450	27.04 619	1.19 385	1.16 467	4.69 524	0.97 433	0.16 74	0.12 65	0.20 200	0.14 112	0.16 79	0.12 14

LE_ROB	8.05 601	0.37 396	23.53 609	0.74 493	0.33 238	2.77 567	2.87 600	3.71 587	27.24 621	25.39 621	8.87 604	8.46 601	26.71 621	6.65 568	21.99 614	0.21 280	0.19 366	0.20 200	0.21 320	0.25 346	0.22 317

coex-ft	8.13 602	2.13 594	98.04 633	0.67 447	0.53 428	1.71 507	1.56 558	1.65 399	11.11 605	18.17 620	3.75 570	3.88 577	7.61 607	2.98 487	6.49 582	0.30 448	0.30 491	0.32 462	0.31 480	0.66 546	0.50 520

KSHMR	8.75 603	2.06 592	2.11 542	3.53 602	3.11 600	4.13 589	2.69 596	5.60 599	61.37 635	3.00 578	55.83 633	4.98 589	2.45 573	4.49 519	2.61 550	3.46 600	1.55 605	3.14 605	1.94 603	3.72 601	3.18 604

U	9.45 604	0.21 37	0.58 159	0.47 138	53.11 626	61.27 632	0.24 42	0.70 71	0.52 102	0.36 46	0.28 15	0.29 35	0.35 79	0.33 2	0.26 23	0.19 204	0.11 33	60.50 630	8.88 615	0.17 111	0.13 43

TCMNet-wrong-test	10.31 605	11.40 612	14.84 601	20.96 614	18.45 612	13.80 610	10.76 609	15.78 614	3.53 586	5.20 601	5.52 587	16.26 612	12.61 609	7.51 586	10.15 597	7.43 613	2.37 607	4.31 611	3.43 610	11.36 615	10.61 614

EDNetEfficientorigin	10.57 606	1.47 575	177.42 634	0.67 447	0.53 428	1.58 497	1.16 533	1.90 476	3.37 583	4.71 596	3.38 565	3.10 569	2.69 578	3.13 493	3.58 565	0.25 379	0.23 436	0.33 471	0.27 431	0.83 554	0.81 559

TorneroNet	10.70 607	2.03 589	1.82 528	3.43 600	3.01 599	43.83 624	2.22 589	8.87 608	67.47 636	7.17 608	27.36 620	10.68 608	3.85 593	8.67 595	7.65 590	3.59 601	0.88 590	3.04 603	1.57 599	3.71 600	3.17 603

HanzoNet	11.04 608	3.62 605	8.10 590	4.08 608	3.55 606	4.90 594	2.73 599	7.19 606	10.10 604	31.86 629	28.92 621	21.96 621	36.36 623	18.08 615	10.17 598	7.94 614	3.32 609	3.47 609	3.31 608	7.06 612	4.04 609

DPSimNet_ROB	11.20 609	4.98 607	35.43 617	2.90 593	4.52 608	7.89 600	17.09 613	4.66 594	6.06 601	14.89 616	10.93 609	17.29 613	36.81 625	13.18 612	15.68 609	2.86 591	6.29 613	5.75 614	5.09 612	3.91 603	7.70 612

DGTPSM_ROB	13.01 610	8.23 608	21.87 606	9.51 611	18.10 610	11.56 606	32.01 619	10.63 610	16.20 609	7.03 606	19.48 617	10.15 605	16.66 613	9.83 606	22.42 615	4.75 611	8.68 614	5.37 612	10.25 617	6.16 610	11.36 615

DPSMNet_ROB	13.02 611	8.23 608	21.91 607	9.53 612	18.11 611	11.56 606	32.02 620	10.64 611	16.23 610	7.05 607	19.49 618	10.16 606	16.66 613	9.85 607	22.43 616	4.77 612	8.68 614	5.38 613	10.26 618	6.17 611	11.36 615

USTest	14.33 612	14.94 614	21.04 605	17.44 613	16.05 609	23.26 612	33.84 621	21.73 615	11.80 606	9.36 611	10.14 607	15.97 611	13.20 610	17.28 614	22.43 616	3.78 606	5.01 612	6.17 616	6.16 613	9.25 614	7.72 613

DPSM_ROB	19.08 613	19.14 616	25.17 611	22.15 616	20.85 614	28.17 614	37.82 623	26.56 619	16.85 614	14.14 613	14.84 611	21.70 616	18.75 616	21.87 617	26.55 620	10.16 619	9.30 617	10.47 618	10.42 619	14.03 616	12.61 618

DPSM	19.08 613	19.14 616	25.17 611	22.15 616	20.85 614	28.17 614	37.82 623	26.56 619	16.85 614	14.14 613	14.84 611	21.70 616	18.75 616	21.87 617	26.55 620	10.16 619	9.30 617	10.47 618	10.42 619	14.03 616	12.61 618

LRCNet_RVC	22.74 615	32.10 621	21.97 608	29.84 618	26.23 616	4.42 591	0.81 468	22.66 616	2.02 553	26.93 622	29.26 622	23.06 623	15.59 612	23.84 619	18.88 612	31.75 627	19.90 628	34.65 626	32.13 627	30.54 625	28.32 626

DLNR-FE	23.17 616	48.55 633	42.94 620	176.85 634	78.48 628	0.35 27	0.21 18	23.51 618	0.75 184	0.66 171	0.86 192	0.59 176	0.30 42	1.55 356	0.44 222	9.85 618	0.12 65	0.18 134	0.14 112	76.92 632	0.16 150

DLNR_Zeroshot_test	23.17 616	48.52 632	43.29 621	176.68 633	78.69 629	0.35 27	0.21 18	23.41 617	0.75 184	0.66 171	0.86 192	0.59 176	0.30 42	1.56 359	0.44 222	9.57 616	0.12 65	0.18 134	0.14 112	76.92 632	0.16 150

BEATNet-Init1	26.87 618	13.43 613	70.68 632	0.91 547	0.68 493	57.02 631	21.06 615	32.82 626	32.67 623	52.12 635	53.61 632	66.05 633	49.56 633	48.79 634	34.71 625	0.49 538	0.44 548	0.53 545	0.53 552	0.63 540	0.59 538

RAFT-FEzeroshot	38.32 619	38.45 624	50.28 623	44.74 623	41.87 621	56.68 626	76.38 631	53.24 630	33.76 625	28.29 624	29.37 623	43.69 630	37.66 627	43.83 628	53.41 631	20.32 622	18.70 623	21.07 620	21.07 622	28.25 621	25.35 623

RAFT-FE	38.32 619	38.45 624	50.28 623	44.74 623	41.87 621	56.68 626	76.38 631	53.24 630	33.76 625	28.29 624	29.37 623	43.69 630	37.66 627	43.83 628	53.41 631	20.32 622	18.70 623	21.07 620	21.07 622	28.25 621	25.35 623

CasAABBNet	38.33 621	38.46 626	50.35 625	44.75 625	41.84 620	56.68 626	76.37 630	53.22 629	33.83 627	28.31 626	29.54 625	43.62 629	37.71 629	43.84 631	53.41 631	20.30 621	18.70 623	21.07 620	21.07 622	28.24 620	25.34 622

FlowAnything	38.37 622	38.41 623	50.38 626	44.76 626	41.94 623	56.64 625	76.34 629	53.28 633	34.23 629	28.25 623	29.72 626	43.60 627	37.79 630	43.83 628	53.38 630	20.39 625	18.71 627	21.07 620	21.14 626	28.23 619	25.29 621

Selective-RAFT-Error	38.39 623	38.47 627	50.44 627	44.73 622	41.97 624	56.68 626	76.38 631	53.24 630	33.92 628	28.34 627	29.85 627	43.60 627	38.20 631	43.75 627	53.34 629	20.38 624	18.70 623	21.09 624	21.05 621	28.30 623	25.43 625

HaxPig	38.92 624	41.40 629	41.64 618	29.95 619	32.27 617	28.90 616	27.60 616	29.73 622	37.71 630	43.82 630	43.87 629	33.17 624	35.56 622	41.53 625	40.37 627	43.94 631	47.51 633	45.82 627	47.08 629	42.38 626	44.15 629

AVERAGE_ROB	40.43 625	42.37 630	42.73 619	36.96 621	35.58 619	30.50 617	27.61 617	36.71 628	38.39 631	44.91 631	44.36 630	37.45 626	36.70 624	41.88 626	40.35 626	45.43 632	46.81 632	47.11 628	46.35 628	42.51 627	43.87 628

MEDIAN_ROB	42.00 626	44.40 631	44.29 622	35.15 620	34.95 618	31.28 622	29.60 618	35.88 627	40.02 632	47.20 634	46.64 631	37.37 625	38.48 632	44.35 633	42.45 628	48.03 633	49.39 634	49.71 629	49.03 630	45.14 628	46.65 630

LSM0	42.82 627	38.75 628	50.81 628	47.07 627	109.38 635	57.00 630	76.02 628	53.74 634	33.71 624	29.02 628	30.41 628	43.87 632	37.22 626	43.91 632	53.54 634	20.52 626	18.62 622	21.10 625	21.11 625	28.41 624	42.22 627

Anonymous_1	43.04 628	18.73 615	24.79 610	21.81 615	46.26 625	27.80 613	37.60 622	28.08 621	16.14 608	14.66 615	14.30 610	20.65 615	17.88 615	21.56 616	25.94 619	117.93 636	8.92 616	100.65 631	126.50 633	158.64 636	12.08 617

PML	51.67 629	36.25 622	13.28 600	7.46 610	20.81 613	108.69 635	232.22 637	8.72 607	27.82 622	87.01 636	269.67 637	69.67 634	61.95 634	24.76 623	14.20 606	9.74 617	3.40 610	9.62 617	4.70 611	18.74 618	4.72 611

xxxxx1	54.10 630	25.67 618	27.13 614	113.43 630	96.96 630	30.69 618	47.44 625	32.38 623	25.60 618	17.75 617	17.27 613	21.81 618	21.02 618	24.43 620	33.82 622	33.37 628	40.54 629	157.71 634	175.86 634	66.16 629	72.93 633

tt_ll	54.10 630	25.67 618	27.13 614	113.43 630	96.96 630	30.69 618	47.44 625	32.38 623	25.60 618	17.75 617	17.27 613	21.81 618	21.02 618	24.43 620	33.82 622	33.37 628	40.54 629	157.71 634	175.86 634	66.16 629	72.93 633

ff	54.10 630	25.67 618	27.13 614	113.43 630	96.96 630	30.69 618	47.44 625	32.38 623	25.60 618	17.75 617	17.27 613	21.81 618	21.02 618	24.43 620	33.82 622	33.37 628	40.54 629	157.71 634	175.86 634	66.16 629	72.93 633

RSGM-EC	88.84 633	82.86 634	51.22 629	105.38 628	99.51 633	94.51 633	125.67 634	90.02 635	46.43 633	45.14 632	57.50 634	101.22 635	88.55 635	154.40 635	153.26 635	105.54 634	59.55 635	113.88 632	53.02 631	92.89 634	56.17 631

acva	88.84 633	82.86 634	51.22 629	105.38 628	99.51 633	94.51 633	125.67 634	90.02 635	46.43 633	45.14 632	57.50 634	101.22 635	88.55 635	154.40 635	153.26 635	105.54 634	59.55 635	113.88 632	53.02 631	92.89 634	56.17 631

test_example2	192.40 635	210.76 636	206.48 635	199.83 635	204.73 636	172.94 636	183.52 636	133.93 637	133.41 637	191.38 637	196.19 636	187.13 637	178.77 637	205.33 637	208.00 637	222.09 637	238.72 637	186.54 637	190.54 637	227.34 637	170.31 636

GS-Stereo							0.36 152	0.92 154	0.47 75	0.37 53	0.38 37	0.32 46	0.33 61	0.43 12	0.26 23	0.19 204	0.11 33	0.16 65	0.12 51	0.17 111	0.15 116

FSD					0.50 401	0.54 164	0.58 390	0.65 52	0.53 108	0.54 144	0.52 93	0.56 161	0.52 194	0.57 62	0.55 306	0.51 539	0.47 556	0.50 536	0.49 544	0.50 515

ccccc		492.34 637		530.87 636	530.37 637	478.08 637		491.76 638		448.18 638		476.12 638		541.64 638		663.49 638	459.54 638	353.94 638	309.79 638	586.66 638

ASD4		10.99 611

Low-res two-view benchmark