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

BPD-Stereo	0.23 1	0.14 1	0.34 1	0.39 40	0.26 78	0.24 4	0.24 44	0.33 2	0.26 9	0.21 1	0.27 15	0.21 2	0.20 2	0.34 3	0.28 47	0.12 8	0.10 9	0.16 66	0.16 177	0.13 5	0.13 44

S2M2_XL	0.24 2	0.24 105	0.39 22	0.34 3	0.24 47	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 17	0.40 46	0.24 11	0.23 13	0.32 1	0.26 23	0.20 256	0.18 350	0.18 134	0.16 177	0.18 150	0.14 79
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.24 2	0.21 38	0.36 5	0.38 31	0.22 24	0.32 22	0.22 26	0.39 4	0.23 6	0.30 22	0.25 7	0.30 43	0.33 64	0.34 3	0.26 23	0.16 72	0.12 64	0.15 32	0.11 10	0.13 5	0.12 14

BridgeDepth_RVC	0.26 4	0.19 12	0.37 8	0.33 1	0.19 3	0.47 97	0.19 7	0.54 17	0.27 12	0.30 22	0.29 21	0.26 20	0.32 59	0.43 13	0.30 63	0.16 72	0.11 32	0.13 1	0.11 10	0.15 52	0.11 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.26 4	0.19 12	0.37 8	0.37 16	0.24 47	0.34 24	0.20 12	0.49 10	0.31 23	0.29 17	0.26 11	0.40 82	0.26 25	0.45 18	0.27 34	0.13 23	0.12 64	0.13 1	0.11 10	0.13 5	0.12 14

HiDET	0.26 4	0.18 3	0.37 8	0.38 31	0.24 47	0.30 16	0.20 12	0.54 17	0.33 30	0.27 9	0.30 25	0.33 57	0.25 18	0.46 21	0.30 63	0.14 38	0.12 64	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

CSFM-Stereo	0.26 4	0.18 3	0.37 8	0.39 40	0.21 12	0.40 48	0.21 19	0.53 13	0.29 16	0.30 22	0.28 17	0.31 46	0.29 37	0.47 28	0.25 12	0.15 49	0.13 138	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.11 2

MLG-Stereo_test2	0.26 4	0.20 19	0.36 5	0.37 16	0.22 24	0.35 30	0.18 2	0.45 7	0.21 2	0.26 6	0.23 5	0.34 61	0.20 2	0.77 136	0.23 2	0.16 72	0.11 32	0.15 32	0.11 10	0.13 5	0.11 2

252Zero-FE	0.27 9	0.22 61	0.40 29	0.41 62	0.24 47	0.29 14	0.19 7	0.59 32	0.46 73	0.31 25	0.33 30	0.22 3	0.25 18	0.40 9	0.29 52	0.16 72	0.12 64	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

Wavelet-MonSter	0.27 9	0.20 19	0.41 35	0.39 40	0.26 78	0.26 6	0.25 50	0.49 10	0.29 16	0.36 48	0.47 75	0.28 35	0.32 59	0.49 34	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 9	0.19 12	0.38 16	0.40 51	0.24 47	0.38 40	0.20 12	0.59 32	0.19 1	0.24 3	0.17 1	0.33 57	0.27 29	0.90 185	0.25 12	0.14 38	0.11 32	0.16 66	0.11 10	0.13 5	0.12 14

LGtest1	0.27 9	0.21 38	0.44 55	0.41 62	0.21 12	0.42 62	0.19 7	0.56 24	0.26 9	0.29 17	0.24 6	0.29 37	0.29 37	0.55 53	0.25 12	0.18 166	0.12 64	0.16 66	0.12 50	0.14 29	0.13 44

dual_stereo	0.27 9	0.19 12	0.35 3	0.39 40	0.21 12	0.25 5	0.22 26	0.48 8	0.31 23	0.32 31	0.26 11	0.37 71	0.24 15	0.83 159	0.29 52	0.16 72	0.12 64	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.11 2

MatchStereo	0.28 14	0.21 38	0.39 22	0.33 1	0.18 2	0.22 3	0.23 37	0.65 56	0.48 80	0.27 9	0.47 75	0.25 17	0.24 15	0.49 34	0.31 85	0.16 72	0.12 64	0.14 5	0.10 2	0.13 5	0.13 44

LCMNet	0.28 14	0.18 3	0.36 5	0.37 16	0.24 47	0.31 19	0.20 12	0.57 28	0.57 118	0.28 11	0.32 29	0.33 57	0.29 37	0.54 47	0.30 63	0.14 38	0.13 138	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

MonStereo	0.28 14	0.18 3	0.39 22	0.36 7	0.21 12	0.55 178	0.31 97	0.55 20	0.43 60	0.28 11	0.28 17	0.23 5	0.21 5	0.57 62	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.11 2

Monster-pub-eth3d	0.28 14	0.18 3	0.39 22	0.36 7	0.21 12	0.55 178	0.31 97	0.55 20	0.43 60	0.28 11	0.28 17	0.23 5	0.21 5	0.56 56	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.11 2

IGEV	0.28 14	0.18 3	0.39 22	0.37 16	0.31 200	0.45 84	0.21 19	0.59 32	0.40 51	0.31 25	0.43 60	0.26 20	0.21 5	0.43 13	0.25 12	0.13 23	0.12 64	0.16 66	0.13 81	0.12 1	0.12 14

MLG-Stereo_test3	0.28 14	0.18 3	0.42 44	0.40 51	0.23 31	0.47 97	0.19 7	0.61 43	0.29 16	0.35 43	0.21 2	0.35 64	0.21 5	0.60 78	0.25 12	0.15 49	0.11 32	0.16 66	0.11 10	0.13 5	0.13 44

MonSter	0.28 14	0.18 3	0.39 22	0.36 7	0.21 12	0.55 178	0.31 97	0.55 20	0.43 60	0.28 11	0.29 21	0.23 5	0.21 5	0.56 56	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.11 2

BridgeDepth	0.29 21	0.19 12	0.37 8	0.40 51	0.17 1	0.58 194	0.32 107	0.60 41	0.29 16	0.26 6	0.26 11	0.39 79	0.43 129	0.47 28	0.26 23	0.13 23	0.10 9	0.13 1	0.12 50	0.15 52	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 21	0.25 133	0.41 35	0.36 7	0.23 31	0.52 152	0.36 154	0.56 24	0.34 36	0.45 101	0.42 51	0.27 26	0.25 18	0.40 9	0.24 5	0.13 23	0.10 9	0.15 32	0.13 81	0.16 80	0.12 14

4.5w-stereo	0.29 21	0.25 133	0.41 35	0.36 7	0.23 31	0.52 152	0.36 154	0.56 24	0.34 36	0.45 101	0.42 51	0.27 26	0.25 18	0.40 9	0.24 5	0.13 23	0.10 9	0.15 32	0.13 81	0.16 80	0.12 14

LG-Stereo_L2	0.29 21	0.20 19	0.45 69	0.37 16	0.25 68	0.26 6	0.20 12	0.78 101	0.28 13	0.28 11	0.26 11	0.24 11	0.26 25	0.91 186	0.23 2	0.15 49	0.11 32	0.15 32	0.12 50	0.14 29	0.11 2

MLG-Stereo	0.29 21	0.19 12	0.38 16	0.41 62	0.20 6	0.42 62	0.20 12	0.66 62	0.21 2	0.25 4	0.22 4	0.33 57	0.28 33	1.09 245	0.25 12	0.14 38	0.11 32	0.16 66	0.11 10	0.13 5	0.12 14

Monster-pub-mixall	0.30 26	0.19 12	0.39 22	0.36 7	0.21 12	0.28 12	0.18 2	0.58 30	0.34 36	0.36 48	0.34 31	0.26 20	0.20 2	1.40 335	0.24 5	0.15 49	0.11 32	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 44

AdaDepth	0.30 26	0.22 61	0.49 92	0.44 107	0.27 104	0.44 80	0.24 44	0.52 12	0.30 20	0.31 25	0.37 39	0.26 20	0.32 59	0.79 145	0.25 12	0.12 8	0.12 64	0.16 66	0.13 81	0.16 80	0.15 119

asda	0.30 26	0.24 105	0.42 44	0.38 31	0.23 31	0.43 73	0.34 129	0.58 30	0.37 44	0.38 64	0.42 51	0.27 26	0.34 75	0.52 41	0.30 63	0.11 1	0.09 1	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.12 14

asd	0.30 26	0.21 38	0.41 35	0.39 40	0.24 47	0.47 97	0.30 90	0.69 70	0.30 20	0.41 75	0.39 44	0.28 35	0.33 64	0.62 85	0.27 34	0.13 23	0.09 1	0.14 5	0.12 50	0.14 29	0.12 14

4.25_new	0.30 26	0.26 159	0.44 55	0.38 31	0.26 78	0.49 117	0.40 214	0.59 32	0.31 23	0.38 64	0.42 51	0.27 26	0.34 75	0.46 21	0.31 85	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 29	0.12 14

4.5w_new	0.30 26	0.26 159	0.44 55	0.38 31	0.26 78	0.49 117	0.40 214	0.59 32	0.31 23	0.38 64	0.42 51	0.27 26	0.34 75	0.46 21	0.31 85	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 29	0.12 14

4.25w-stereo	0.30 26	0.26 159	0.44 55	0.38 31	0.26 78	0.49 117	0.40 214	0.59 32	0.32 28	0.38 64	0.42 51	0.27 26	0.34 75	0.46 21	0.31 85	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 29	0.12 14

4w-stereo	0.30 26	0.24 105	0.44 55	0.37 16	0.23 31	0.46 90	0.27 69	0.63 49	0.31 23	0.41 75	0.44 64	0.27 26	0.36 92	0.59 66	0.30 63	0.11 1	0.09 1	0.15 32	0.12 50	0.13 5	0.12 14

LG-Stereo_L1	0.30 26	0.20 19	0.44 55	0.37 16	0.26 78	0.29 14	0.21 19	0.66 62	0.26 9	0.25 4	0.25 7	0.24 11	0.22 11	1.24 284	0.23 2	0.15 49	0.11 32	0.15 32	0.12 50	0.14 29	0.11 2

IGEV-Stereo++	0.30 26	0.20 19	0.40 29	0.46 132	0.30 174	0.33 23	0.22 26	0.75 91	0.45 67	0.32 31	0.41 49	0.32 49	0.48 174	0.38 5	0.27 34	0.15 49	0.11 32	0.15 32	0.12 50	0.15 52	0.13 44

Pro-Stereo	0.31 36	0.16 2	0.34 1	0.39 40	0.29 149	0.63 227	0.21 19	0.35 3	0.28 13	0.34 39	0.25 7	0.23 5	0.13 1	1.58 369	0.26 23	0.13 23	0.11 32	0.18 134	0.17 203	0.13 5	0.12 14

GEAStereo	0.31 36	0.21 38	0.43 50	0.43 78	0.31 200	0.46 90	0.36 154	0.74 88	0.33 30	0.34 39	0.38 40	0.32 49	0.33 64	0.43 13	0.26 23	0.21 289	0.12 64	0.17 97	0.12 50	0.17 112	0.14 79

2.5w	0.31 36	0.23 83	0.46 78	0.39 40	0.24 47	0.42 62	0.39 201	0.61 43	0.30 20	0.37 56	0.53 104	0.24 11	0.25 18	0.77 136	0.28 47	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.12 50	0.14 29	0.12 14

2.75w_new	0.31 36	0.23 83	0.43 50	0.35 5	0.23 31	0.42 62	0.42 235	0.54 17	0.35 40	0.47 111	0.43 60	0.24 11	0.30 45	0.66 101	0.33 111	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

LG-G_1	0.31 36	0.20 19	0.44 55	0.42 70	0.20 6	0.64 231	0.18 2	0.70 75	0.25 7	0.29 17	0.29 21	0.36 66	0.35 82	0.87 176	0.24 5	0.16 72	0.12 64	0.16 66	0.11 10	0.13 5	0.13 44

LG-G	0.31 36	0.20 19	0.44 55	0.42 70	0.20 6	0.64 231	0.18 2	0.70 75	0.25 7	0.29 17	0.29 21	0.36 66	0.35 82	0.87 176	0.24 5	0.16 72	0.12 64	0.16 66	0.11 10	0.13 5	0.13 44

qwe	0.32 42	0.21 38	0.40 29	0.37 16	0.26 78	0.49 117	0.29 80	0.64 51	0.39 47	0.49 128	0.48 80	0.26 20	0.27 29	0.80 148	0.34 126	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.15 52	0.12 14

2.25w	0.32 42	0.24 105	0.48 85	0.37 16	0.24 47	0.45 84	0.25 50	0.62 46	0.40 51	0.45 101	0.58 126	0.27 26	0.32 59	0.74 129	0.35 136	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.12 50	0.13 5	0.14 79

3.25w_new	0.32 42	0.21 38	0.45 69	0.38 31	0.23 31	0.52 152	0.34 129	0.65 56	0.39 47	0.47 111	0.45 69	0.32 49	0.35 82	0.61 83	0.27 34	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.12 1	0.12 14

3.25w	0.32 42	0.21 38	0.45 69	0.37 16	0.23 31	0.52 152	0.34 129	0.65 56	0.39 47	0.47 111	0.45 69	0.32 49	0.35 82	0.61 83	0.27 34	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.12 1	0.12 14

3.75w	0.32 42	0.23 83	0.44 55	0.37 16	0.29 149	0.62 223	0.36 154	0.59 32	0.32 28	0.41 75	0.47 75	0.25 17	0.34 75	0.64 89	0.26 23	0.12 8	0.09 1	0.14 5	0.12 50	0.13 5	0.12 14

2w_stereo	0.32 42	0.24 105	0.45 69	0.39 40	0.22 24	0.46 90	0.47 302	0.69 70	0.42 58	0.43 88	0.50 91	0.24 11	0.45 143	0.47 28	0.29 52	0.12 8	0.10 9	0.15 32	0.12 50	0.15 52	0.13 44

SGD-Stereo	0.32 42	0.20 19	0.40 29	0.38 31	0.19 3	0.43 73	0.22 26	0.64 51	0.33 30	0.42 82	0.34 31	0.27 26	0.35 82	1.15 260	0.30 63	0.20 256	0.10 9	0.15 32	0.13 81	0.17 112	0.13 44

GREAT-IGEV	0.32 42	0.20 19	0.42 44	0.37 16	0.29 149	0.36 35	0.28 75	0.56 24	0.58 120	0.28 11	0.50 91	0.29 37	0.29 37	0.84 164	0.27 34	0.14 38	0.11 32	0.15 32	0.11 10	0.17 112	0.14 79
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DispViT+	0.33 50	0.30 272	0.55 143	0.43 78	0.36 279	0.42 62	0.25 50	0.64 51	0.55 113	0.36 48	0.31 26	0.29 37	0.26 25	0.53 43	0.41 199	0.24 362	0.16 296	0.16 66	0.13 81	0.20 233	0.14 79

GSStereo	0.33 50	0.21 38	0.43 50	0.45 121	0.31 200	0.46 90	0.36 154	0.92 160	0.47 77	0.37 56	0.38 40	0.32 49	0.33 64	0.43 13	0.26 23	0.19 215	0.11 32	0.16 66	0.12 50	0.17 112	0.15 119

3.5w_stereo	0.33 50	0.25 133	0.45 69	0.37 16	0.24 47	0.54 169	0.35 138	0.66 62	0.36 41	0.43 88	0.44 64	0.29 37	0.34 75	0.77 136	0.39 182	0.11 1	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 29	0.13 44

3w_stereo	0.33 50	0.25 133	0.52 117	0.40 51	0.21 12	0.53 161	0.54 357	0.65 56	0.46 73	0.44 93	0.48 80	0.23 5	0.45 143	0.46 21	0.29 52	0.12 8	0.10 9	0.15 32	0.12 50	0.15 52	0.15 119

DEFOM-Stereo	0.33 50	0.20 19	0.40 29	0.42 70	0.28 129	0.80 337	0.23 37	0.48 8	0.37 44	0.37 56	0.31 26	0.23 5	0.24 15	1.20 274	0.27 34	0.16 72	0.12 64	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.14 79

gasm-f	0.34 55	0.22 61	0.42 44	0.43 78	0.31 200	0.39 44	0.44 267	0.74 88	0.33 30	0.34 39	0.64 140	0.32 49	0.46 150	0.55 53	0.28 47	0.21 289	0.12 64	0.17 97	0.12 50	0.18 150	0.14 79

Zero-FE251	0.34 55	0.23 83	0.51 108	0.45 121	0.29 149	0.58 194	0.24 44	0.82 124	0.34 36	0.49 128	0.38 40	0.52 142	0.42 121	0.47 28	0.27 34	0.18 166	0.14 196	0.17 97	0.12 50	0.14 29	0.13 44

1w_stereo	0.34 55	0.20 19	0.42 44	0.43 78	0.26 78	0.47 97	0.54 357	0.59 32	0.50 88	0.41 75	0.66 145	0.25 17	0.44 139	0.62 85	0.33 111	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.12 14

monsterstereo	0.34 55	0.20 19	0.44 55	0.45 121	0.35 265	0.27 11	0.29 80	0.53 13	0.51 97	0.44 93	0.61 132	0.26 20	0.25 18	1.19 272	0.27 34	0.13 23	0.11 32	0.15 32	0.12 50	0.15 52	0.10 1

monsters	0.34 55	0.20 19	0.41 35	0.39 40	0.36 279	0.34 24	0.27 69	0.66 62	0.43 60	0.47 111	0.40 46	0.22 3	0.23 13	1.33 307	0.25 12	0.13 23	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

111111	0.34 55	0.20 19	0.41 35	0.45 121	0.42 348	0.37 37	0.22 26	0.95 180	0.38 46	0.31 25	0.31 26	0.40 82	0.27 29	0.96 202	0.26 23	0.17 119	0.12 64	0.15 32	0.11 10	0.15 52	0.13 44

LG-Stereo	0.34 55	0.25 133	0.78 317	0.47 146	0.26 78	0.37 37	0.30 90	0.71 80	0.52 103	0.36 48	0.57 123	0.29 37	0.21 5	0.50 37	0.36 148	0.13 23	0.13 138	0.20 205	0.18 224	0.18 150	0.12 14

S2M2_L	0.34 55	0.28 217	0.45 69	0.40 51	0.30 174	0.31 19	0.16 1	0.60 41	0.64 142	0.31 25	0.48 80	0.47 109	0.34 75	0.38 5	0.32 94	0.25 390	0.22 433	0.20 205	0.22 359	0.25 356	0.22 327
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 55	0.23 83	0.45 69	0.50 206	0.36 279	0.38 40	0.23 37	0.78 101	0.52 103	0.34 39	0.51 95	0.46 102	0.38 102	0.51 39	0.27 34	0.20 256	0.12 64	0.16 66	0.12 50	0.16 80	0.14 79

RAStereo	0.34 55	0.21 38	0.66 215	0.47 146	0.27 104	0.26 6	0.29 80	0.69 70	0.63 137	0.32 31	0.42 51	0.45 98	0.31 52	0.45 18	0.34 126	0.17 119	0.15 257	0.19 163	0.15 135	0.18 150	0.13 44

VIP-Stereo	0.35 65	0.22 61	0.49 92	0.40 51	0.43 359	0.82 348	0.22 26	0.59 32	0.45 67	0.31 25	0.53 104	0.37 71	0.31 52	0.83 159	0.27 34	0.17 119	0.11 32	0.15 32	0.11 10	0.15 52	0.12 14

AIO_test	0.35 65	0.22 61	0.44 55	0.43 78	0.27 104	0.57 191	0.44 267	0.79 106	0.41 55	0.32 31	0.47 75	0.46 102	0.30 45	0.69 105	0.30 63	0.16 72	0.11 32	0.16 66	0.13 81	0.15 52	0.12 14

NLSM3	0.36 67	0.21 38	0.43 50	0.45 121	0.36 279	0.43 73	0.32 107	0.69 70	0.58 120	0.41 75	0.68 152	0.39 79	0.43 129	0.60 78	0.35 136	0.14 38	0.12 64	0.19 163	0.17 203	0.16 80	0.13 44

zero-FE	0.36 67	0.22 61	0.47 81	0.45 121	0.43 359	0.30 16	0.24 44	0.61 43	0.33 30	0.33 36	0.41 49	0.37 71	0.50 191	0.64 89	0.32 94	0.22 318	0.11 32	0.18 134	0.12 50	0.83 563	0.16 157

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 67	0.23 83	0.54 132	0.50 206	0.28 129	0.36 35	0.22 26	1.02 206	0.39 47	0.42 82	0.64 140	0.36 66	0.51 197	0.39 7	0.29 52	0.18 166	0.12 64	0.17 97	0.13 81	0.18 150	0.18 216

AIO_rvc	0.36 67	0.23 83	0.49 92	0.43 78	0.27 104	0.59 201	0.38 186	0.94 175	0.45 67	0.33 36	0.46 73	0.49 124	0.22 11	0.84 164	0.30 63	0.16 72	0.11 32	0.16 66	0.12 50	0.15 52	0.13 44

HUF	0.36 67	0.23 83	0.52 117	0.40 51	0.22 24	0.54 169	0.47 302	0.82 124	0.43 60	0.36 48	0.43 60	0.50 130	0.42 121	0.64 89	0.29 52	0.17 119	0.12 64	0.16 66	0.12 50	0.15 52	0.14 79

MaDis-Stereo	0.36 67	0.25 133	0.58 167	0.44 107	0.34 261	0.30 16	0.30 90	0.72 81	0.50 88	0.37 56	0.36 36	0.58 178	0.49 185	0.52 41	0.36 148	0.19 215	0.16 296	0.19 163	0.15 135	0.18 150	0.14 79

UniTT-Stereo	0.36 67	0.23 83	0.59 174	0.48 174	0.36 279	0.40 48	0.32 107	0.53 13	0.49 83	0.54 153	0.55 114	0.36 66	0.31 52	0.58 65	0.51 286	0.20 256	0.15 257	0.17 97	0.15 135	0.19 194	0.15 119

DDF-Stereo	0.37 74	0.22 61	0.47 81	0.48 174	0.42 348	0.31 19	0.24 44	0.53 13	0.33 30	0.33 36	0.40 46	0.37 71	0.48 174	0.91 186	0.32 94	0.23 345	0.11 32	0.18 134	0.12 50	0.86 565	0.16 157

IGEV-RUCA	0.37 74	0.23 83	0.48 85	0.49 194	0.36 279	0.60 208	0.23 37	0.64 51	0.49 83	0.39 73	0.49 88	0.44 90	0.31 52	0.85 169	0.30 63	0.24 362	0.13 138	0.16 66	0.12 50	0.20 233	0.19 257

Pointernet	0.37 74	0.20 19	0.57 161	0.43 78	0.28 129	0.51 148	0.27 69	0.93 169	0.61 131	0.47 111	0.63 137	0.49 124	0.38 102	0.49 34	0.33 111	0.17 119	0.13 138	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

AIO-Stereo	0.37 74	0.25 133	0.51 108	0.47 146	0.23 31	0.45 84	0.39 201	1.07 240	0.52 103	0.41 75	0.48 80	0.52 142	0.25 18	0.72 117	0.30 63	0.16 72	0.12 64	0.17 97	0.13 81	0.16 80	0.13 44

AEACV	0.37 74	0.24 105	0.52 117	0.47 146	0.51 418	0.37 37	0.38 186	0.65 56	0.53 109	0.42 82	0.56 117	0.46 102	0.60 249	0.53 43	0.30 63	0.16 72	0.13 138	0.18 134	0.15 135	0.17 112	0.14 79

EGLCR-Stereo	0.37 74	0.22 61	0.51 108	0.43 78	0.26 78	0.44 80	0.22 26	0.99 195	0.48 80	0.42 82	0.42 51	0.67 212	0.29 37	0.86 173	0.33 111	0.17 119	0.12 64	0.19 163	0.17 203	0.17 112	0.15 119

VMBase	0.38 80	0.23 83	0.44 55	0.36 7	0.22 24	0.39 44	0.34 129	0.70 75	0.86 225	0.43 88	0.69 157	0.60 187	0.33 64	0.73 122	0.35 136	0.17 119	0.14 196	0.15 32	0.12 50	0.17 112	0.17 190

BStereo	0.38 80	0.25 133	1.42 496	0.42 70	0.28 129	0.55 178	0.39 201	0.55 20	0.52 103	0.36 48	0.35 34	0.37 71	0.29 37	0.64 89	0.38 171	0.13 23	0.14 196	0.15 32	0.19 249	0.15 52	0.16 157

MSCF	0.38 80	0.25 133	0.52 117	0.47 146	0.25 68	0.62 223	0.37 176	0.81 119	0.47 77	0.50 137	0.71 165	0.32 49	0.65 279	0.54 47	0.28 47	0.19 215	0.12 64	0.17 97	0.14 111	0.17 112	0.14 79

castereo++	0.38 80	0.23 83	0.41 35	0.43 78	0.31 200	0.97 402	0.22 26	0.86 139	0.58 120	0.32 31	0.44 64	0.51 134	0.39 107	0.93 195	0.24 5	0.17 119	0.11 32	0.17 97	0.12 50	0.14 29	0.14 79

fffft	0.38 80	0.23 83	0.51 108	0.44 107	0.32 222	0.43 73	0.48 314	0.76 94	0.36 41	0.44 93	0.34 31	0.38 78	0.31 52	1.31 299	0.32 94	0.14 38	0.11 32	0.19 163	0.15 135	0.16 80	0.16 157
1: 1. 1
RSM++	0.38 80	0.24 105	0.51 108	0.47 146	0.26 78	0.50 131	0.41 231	0.79 106	0.45 67	0.37 56	0.45 69	0.60 187	0.35 82	1.02 225	0.30 63	0.15 49	0.13 138	0.17 97	0.14 111	0.18 150	0.13 44

FlowAnything_test	0.39 86	0.26 159	0.61 182	0.59 369	0.33 243	0.62 223	0.36 154	0.62 46	0.40 51	0.45 101	0.36 36	0.45 98	0.37 96	0.53 43	0.48 266	0.24 362	0.18 350	0.28 424	0.33 505	0.21 278	0.19 257

water-stereo	0.39 86	0.20 19	0.48 85	0.44 107	0.27 104	0.50 131	0.26 62	0.92 160	0.51 97	0.53 149	0.78 184	0.55 157	0.49 185	0.42 12	0.42 212	0.16 72	0.15 257	0.17 97	0.15 135	0.16 80	0.15 119

SMoEStereo_RVC	0.39 86	0.25 133	0.50 101	0.45 121	0.30 174	0.61 214	0.36 154	0.72 81	0.45 67	0.46 106	0.43 60	0.42 84	0.35 82	1.39 329	0.29 52	0.15 49	0.12 64	0.20 205	0.15 135	0.16 80	0.15 119

ours_stereo	0.39 86	0.28 217	0.51 108	0.46 132	0.30 174	0.40 48	0.44 267	0.73 84	0.56 116	0.35 43	0.56 117	0.46 102	0.33 64	1.11 251	0.32 94	0.16 72	0.13 138	0.19 163	0.15 135	0.19 194	0.14 79

RSM	0.39 86	0.24 105	0.49 92	0.46 132	0.26 78	0.47 97	0.40 214	0.92 160	0.44 65	0.41 75	0.42 51	0.65 205	0.33 64	1.07 240	0.29 52	0.15 49	0.12 64	0.17 97	0.13 81	0.17 112	0.13 44

trnet	0.39 86	0.21 38	0.37 8	0.36 7	0.20 6	0.53 161	0.29 80	0.78 101	1.12 344	0.59 168	0.71 165	0.53 147	0.42 121	0.54 47	0.34 126	0.18 166	0.13 138	0.15 32	0.10 2	0.14 29	0.13 44

GCAPDPT-zeroshot4090	0.39 86	0.22 61	0.65 205	0.43 78	0.35 265	0.34 24	0.37 176	0.83 129	0.67 162	0.48 119	0.56 117	0.55 157	0.38 102	0.74 129	0.31 85	0.17 119	0.13 138	0.18 134	0.14 111	0.15 52	0.15 119

testlalala	0.39 86	0.22 61	0.65 205	0.43 78	0.35 265	0.34 24	0.37 176	0.83 129	0.67 162	0.48 119	0.56 117	0.55 157	0.38 102	0.74 129	0.31 85	0.17 119	0.13 138	0.18 134	0.14 111	0.15 52	0.15 119

GCAPDPT-zeroshot	0.39 86	0.22 61	0.65 205	0.43 78	0.35 265	0.34 24	0.37 176	0.83 129	0.67 162	0.48 119	0.56 117	0.55 157	0.38 102	0.74 129	0.31 85	0.17 119	0.13 138	0.18 134	0.14 111	0.15 52	0.15 119

Selective-IGEV	0.39 86	0.24 105	0.50 101	0.44 107	0.25 68	0.46 90	0.33 118	1.25 306	0.40 51	0.35 43	0.45 69	0.52 142	0.30 45	1.07 240	0.30 63	0.14 38	0.12 64	0.17 97	0.13 81	0.16 80	0.13 44

GLC_STEREO	0.39 86	0.25 133	0.41 35	0.54 295	0.23 31	0.48 105	0.30 90	0.73 84	0.58 120	0.52 148	0.73 171	0.51 134	0.31 52	0.64 89	0.42 212	0.17 119	0.20 388	0.23 315	0.19 249	0.21 278	0.17 190

CREStereo	0.39 86	0.21 38	0.38 16	0.34 3	0.22 24	0.53 161	0.29 80	0.77 97	1.11 340	0.58 160	0.71 165	0.51 134	0.41 115	0.54 47	0.34 126	0.18 166	0.13 138	0.15 32	0.10 2	0.14 29	0.14 79
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
GASTEREO	0.40 98	0.25 133	0.51 108	0.48 174	0.25 68	0.65 247	0.36 154	0.81 119	0.49 83	0.51 145	0.82 197	0.30 43	0.66 282	0.62 85	0.28 47	0.19 215	0.12 64	0.16 66	0.14 111	0.16 80	0.14 79

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 98	0.67 524	0.42 44	0.64 425	0.29 149	0.48 105	0.25 50	0.85 137	0.44 65	0.38 64	0.36 36	0.30 43	0.70 292	1.15 260	0.29 52	0.16 72	0.11 32	0.16 66	0.11 10	0.18 150	0.12 14

mms	0.40 98	0.27 192	0.52 117	0.46 132	0.32 222	0.43 73	0.46 294	0.70 75	0.46 73	0.35 43	0.58 126	0.44 90	0.30 45	1.36 318	0.33 111	0.16 72	0.13 138	0.18 134	0.15 135	0.19 194	0.15 119

MoCha-V2	0.40 98	0.20 19	0.49 92	0.50 206	0.21 12	0.44 80	0.33 118	0.93 169	0.53 109	0.53 149	0.53 104	0.42 84	0.58 245	1.09 245	0.27 34	0.14 38	0.12 64	0.15 32	0.12 50	0.17 112	0.15 119

IGEV++	0.40 98	0.22 61	0.51 108	0.52 260	0.29 149	0.45 84	0.25 50	1.65 406	0.46 73	0.37 56	0.57 123	0.46 102	0.45 143	0.50 37	0.38 171	0.19 215	0.12 64	0.16 66	0.13 81	0.16 80	0.15 119

GCAP-Stereo	0.40 98	0.28 217	0.68 224	0.47 146	0.25 68	0.53 161	0.32 107	0.82 124	0.58 120	0.65 180	0.69 157	0.58 178	0.42 121	0.47 28	0.29 52	0.17 119	0.14 196	0.17 97	0.13 81	0.17 112	0.14 79

LoS	0.40 98	0.21 38	0.44 55	0.37 16	0.22 24	0.50 131	0.40 214	1.00 199	0.94 257	0.48 119	0.66 145	0.48 115	0.40 112	0.60 78	0.37 160	0.18 166	0.14 196	0.16 66	0.11 10	0.14 29	0.14 79
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.40 98	0.31 308	0.73 271	0.58 356	0.27 104	0.26 6	0.33 118	0.95 180	0.81 214	0.42 82	0.47 75	0.65 205	0.47 160	0.39 7	0.34 126	0.18 166	0.15 257	0.16 66	0.14 111	0.19 194	0.16 157
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	0.41 106	0.26 159	2.03 545	0.36 7	0.21 12	0.46 90	0.23 37	0.67 68	0.48 80	0.42 82	0.27 15	0.31 46	0.30 45	0.98 212	0.24 5	0.14 38	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.28 419

depthmonostereo	0.41 106	0.23 83	0.53 124	0.47 146	0.23 31	0.61 214	0.35 138	1.00 199	0.76 197	0.48 119	0.65 144	0.47 109	0.49 185	0.67 103	0.37 160	0.16 72	0.15 257	0.16 66	0.14 111	0.16 80	0.15 119

castereo	0.41 106	0.22 61	0.46 78	0.44 107	0.30 174	0.61 214	0.56 383	0.97 189	0.80 211	0.38 64	0.69 157	0.45 98	0.69 287	0.51 39	0.30 63	0.16 72	0.11 32	0.16 66	0.13 81	0.16 80	0.12 14

CASnet	0.41 106	0.25 133	0.48 85	0.50 206	0.20 6	0.50 131	0.36 154	0.81 119	0.80 211	0.83 221	0.68 152	0.48 115	0.31 52	0.54 47	0.32 94	0.18 166	0.12 64	0.27 409	0.22 359	0.23 328	0.14 79
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
fffy	0.42 110	0.27 192	0.57 161	0.46 132	0.29 149	0.48 105	0.35 138	0.91 157	0.55 113	0.40 74	0.58 126	0.55 157	0.41 115	1.26 288	0.36 148	0.15 49	0.13 138	0.19 163	0.16 177	0.18 150	0.14 79

WCG-NET	0.42 110	0.21 38	0.54 132	0.40 51	0.25 68	0.47 97	0.32 107	0.73 84	1.15 371	0.76 198	0.73 171	0.58 178	0.45 143	0.60 78	0.34 126	0.15 49	0.11 32	0.16 66	0.14 111	0.15 52	0.13 44

Occ-G	0.42 110	0.21 38	0.48 85	0.41 62	0.26 78	0.42 62	0.62 417	0.77 97	0.49 83	0.43 88	0.66 145	1.02 346	0.46 150	0.78 141	0.41 199	0.16 72	0.13 138	0.18 134	0.13 81	0.16 80	0.16 157

MGS-Stereo	0.42 110	0.26 159	0.58 167	0.44 107	0.28 129	0.50 131	0.34 129	0.57 28	0.83 220	0.46 106	1.31 384	0.52 142	0.33 64	0.65 99	0.36 148	0.19 215	0.16 296	0.18 134	0.15 135	0.17 112	0.16 157

LoS_RVC	0.42 110	0.26 159	0.40 29	0.44 107	0.82 539	0.51 148	0.44 267	0.64 51	0.41 55	0.44 93	0.78 184	0.44 90	0.47 160	0.56 56	0.36 148	0.13 23	0.12 64	0.14 5	0.10 2	0.13 5	0.84 571

test_xeample3	0.42 110	0.28 217	0.69 236	0.43 78	0.33 243	0.56 186	0.38 186	0.79 106	0.45 67	0.53 149	0.46 73	0.44 90	0.44 139	1.38 324	0.31 85	0.18 166	0.14 196	0.19 163	0.15 135	0.17 112	0.16 157

DA	0.43 116	0.23 83	0.49 92	0.50 206	0.25 68	1.08 425	0.44 267	1.18 277	0.58 120	0.46 106	0.64 140	0.54 152	0.47 160	0.46 21	0.32 94	0.19 215	0.13 138	0.19 163	0.13 81	0.18 150	0.14 79

GGEV	0.43 116	0.23 83	0.49 92	0.50 206	0.25 68	1.08 425	0.44 267	1.18 277	0.58 120	0.46 106	0.64 140	0.54 152	0.47 160	0.46 21	0.32 94	0.19 215	0.13 138	0.19 163	0.13 81	0.18 150	0.14 79

DilatedVolume-Stereo	0.43 116	0.21 38	0.55 143	0.43 78	0.32 222	0.72 287	0.29 80	0.80 114	0.51 97	0.77 203	0.73 171	0.48 115	0.40 112	1.13 257	0.39 182	0.15 49	0.14 196	0.15 32	0.14 111	0.16 80	0.14 79

MM-Stereo_test2	0.43 116	0.24 105	0.67 220	0.51 239	0.32 222	0.55 178	0.45 287	0.97 189	0.77 202	0.59 168	0.51 95	0.49 124	0.42 121	0.80 148	0.30 63	0.15 49	0.13 138	0.18 134	0.14 111	0.19 194	0.14 79

SCV_C0	0.43 116	0.26 159	0.65 205	0.43 78	0.29 149	0.47 97	0.31 97	1.34 321	0.73 185	0.38 64	0.49 88	0.54 152	0.29 37	1.24 284	0.30 63	0.17 119	0.13 138	0.16 66	0.13 81	0.20 233	0.15 119

ff7	0.43 116	0.27 192	0.56 150	0.44 107	0.33 243	0.50 131	0.42 235	0.87 140	0.50 88	0.49 128	0.53 104	0.44 90	0.48 174	1.38 324	0.33 111	0.17 119	0.12 64	0.21 242	0.15 135	0.18 150	0.18 216

ffff	0.43 116	0.27 192	0.56 150	0.44 107	0.33 243	0.50 131	0.42 235	0.87 140	0.50 88	0.49 128	0.53 104	0.44 90	0.48 174	1.38 324	0.33 111	0.17 119	0.12 64	0.21 242	0.15 135	0.18 150	0.18 216

11t	0.43 116	0.27 192	0.56 150	0.44 107	0.33 243	0.50 131	0.42 235	0.87 140	0.50 88	0.49 128	0.53 104	0.44 90	0.48 174	1.38 324	0.33 111	0.17 119	0.12 64	0.21 242	0.15 135	0.18 150	0.18 216

anonymousdsp	0.43 116	0.27 192	0.53 124	0.44 107	0.32 222	0.50 131	0.42 235	0.89 149	0.51 97	0.49 128	0.53 104	0.47 109	0.47 160	1.33 307	0.33 111	0.17 119	0.12 64	0.21 242	0.15 135	0.18 150	0.18 216

ProNet	0.43 116	0.28 217	0.58 167	0.43 78	0.30 174	0.56 186	0.52 343	1.00 199	0.58 120	0.44 93	0.49 88	0.43 87	0.43 129	1.28 293	0.36 148	0.15 49	0.13 138	0.19 163	0.16 177	0.17 112	0.16 157

MC-Stereo	0.43 116	0.23 83	0.48 85	0.51 239	0.28 129	0.39 44	0.32 107	0.88 148	0.68 169	0.60 171	0.84 200	0.56 169	0.61 258	1.03 226	0.31 85	0.17 119	0.11 32	0.17 97	0.15 135	0.16 80	0.13 44

ccc-4	0.43 116	0.27 192	0.56 150	0.44 107	0.33 243	0.50 131	0.42 235	0.87 140	0.50 88	0.49 128	0.53 104	0.44 90	0.48 174	1.38 324	0.33 111	0.17 119	0.12 64	0.21 242	0.15 135	0.18 150	0.18 216

IGEV-Stereo	0.43 116	0.27 192	0.54 132	0.45 121	0.32 222	0.50 131	0.42 235	0.90 156	0.51 97	0.49 128	0.53 104	0.47 109	0.47 160	1.32 303	0.33 111	0.17 119	0.12 64	0.21 242	0.15 135	0.18 150	0.18 216
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
gcap_with_dpt	0.44 129	0.26 159	0.58 167	0.50 206	0.44 368	0.47 97	0.40 214	1.14 265	0.62 133	0.65 180	0.80 195	0.57 172	0.48 174	0.56 56	0.41 199	0.18 166	0.13 138	0.17 97	0.14 111	0.17 112	0.16 157

Reg-Stereo(zero)	0.44 129	0.22 61	0.45 69	0.43 78	0.23 31	0.38 40	0.25 50	0.76 94	1.08 323	0.90 236	0.78 184	0.90 295	0.47 160	0.70 109	0.36 148	0.15 49	0.12 64	0.15 32	0.12 50	0.15 52	0.15 119

rvit_stereo_0081_aga	0.44 129	0.34 372	0.73 271	0.51 239	0.41 343	0.50 131	0.40 214	0.81 119	0.57 118	0.58 160	0.56 117	0.53 147	0.43 129	0.66 101	0.40 190	0.26 413	0.21 412	0.22 275	0.20 285	0.26 368	0.18 216

rvit_stereo_0081	0.44 129	0.33 348	0.64 198	0.54 295	0.35 265	0.41 54	0.44 267	0.66 62	0.95 259	0.48 119	0.52 98	0.50 130	0.46 150	0.82 157	0.44 225	0.25 390	0.20 388	0.22 275	0.19 249	0.25 356	0.17 190

rvit_stereo_0082	0.44 129	0.33 348	0.64 198	0.54 295	0.35 265	0.41 54	0.44 267	0.66 62	0.95 259	0.48 119	0.52 98	0.50 130	0.46 150	0.82 157	0.44 225	0.25 390	0.20 388	0.22 275	0.19 249	0.25 356	0.17 190

rvit_stereo_0080	0.44 129	0.32 325	0.71 253	0.47 146	0.36 279	0.42 62	0.55 375	0.82 124	0.68 169	0.50 137	0.60 130	0.55 157	0.47 160	0.59 66	0.44 225	0.26 413	0.21 412	0.20 205	0.20 285	0.31 431	0.19 257

whm_eth	0.44 129	0.32 325	0.71 253	0.47 146	0.36 279	0.42 62	0.55 375	0.82 124	0.68 169	0.50 137	0.60 130	0.55 157	0.47 160	0.59 66	0.44 225	0.26 413	0.21 412	0.20 205	0.20 285	0.31 431	0.19 257

CroCo-Stereo Lap2	0.44 129	0.34 372	0.77 309	0.61 396	0.79 530	0.28 12	0.35 138	0.75 91	0.71 179	0.38 64	0.50 91	0.72 226	0.55 220	0.57 62	0.47 261	0.17 119	0.18 350	0.19 163	0.16 177	0.21 278	0.20 289

TANstereo	0.44 129	0.21 38	0.44 55	0.41 62	0.21 12	0.65 247	0.26 62	0.79 106	0.83 220	0.93 243	0.98 236	0.51 134	0.46 150	0.54 47	0.35 136	0.18 166	0.24 454	0.16 66	0.13 81	0.16 80	0.26 397

Wave_Phase_stereo	0.45 138	0.25 133	1.42 496	0.42 70	0.28 129	1.78 526	0.39 201	0.72 81	0.52 103	0.36 48	0.35 34	0.37 71	0.29 37	0.64 89	0.38 171	0.13 23	0.14 196	0.15 32	0.19 249	0.15 52	0.16 157

HART	0.45 138	0.22 61	0.54 132	0.50 206	0.26 78	0.41 54	0.29 80	1.03 211	0.50 88	0.58 160	1.45 435	0.61 192	0.35 82	1.08 244	0.30 63	0.15 49	0.13 138	0.19 163	0.14 111	0.19 194	0.14 79

StereoAnything_RVC	0.45 138	1.43 584	0.48 85	0.35 5	0.20 6	0.26 6	0.21 19	0.43 5	0.22 4	0.22 2	0.21 2	0.19 1	0.36 92	1.27 291	0.22 1	0.21 289	0.11 32	0.14 5	0.10 2	2.37 592	0.11 2

tt45	0.45 138	0.23 83	0.46 78	0.45 121	0.33 243	0.79 328	0.32 107	0.78 101	0.41 55	0.51 145	0.44 64	0.49 124	0.37 96	2.14 444	0.34 126	0.16 72	0.13 138	0.19 163	0.16 177	0.17 112	0.18 216

IGEV-Stereo+	0.45 138	0.21 38	0.43 50	0.41 62	0.39 325	0.15 1	0.19 7	0.44 6	0.36 41	0.26 6	0.25 7	0.31 46	0.41 115	1.43 338	0.30 63	0.17 119	0.12 64	0.15 32	0.11 10	1.16 578	1.70 593

WCG-NET（raft）	0.45 138	0.21 38	0.55 143	0.40 51	0.24 47	0.50 131	0.36 154	0.73 84	1.09 331	0.71 191	0.76 179	0.92 306	0.51 197	0.84 164	0.34 126	0.16 72	0.12 64	0.15 32	0.14 111	0.14 29	0.14 79

MIF-Stereo (partial)	0.45 138	0.25 133	0.70 242	0.50 206	0.52 430	0.35 30	0.26 62	0.91 157	0.59 129	0.45 101	0.71 165	0.51 134	0.51 197	1.11 251	0.45 240	0.20 256	0.16 296	0.23 315	0.20 285	0.24 343	0.18 216

SCV	0.46 145	0.26 159	0.55 143	0.47 146	0.25 68	0.39 44	0.38 186	1.98 507	0.60 130	0.35 43	0.48 80	0.55 157	0.36 92	1.28 293	0.32 94	0.24 362	0.12 64	0.17 97	0.13 81	0.18 150	0.14 79

test_for_model	0.46 145	0.22 61	0.59 174	0.40 51	0.29 149	0.42 62	0.32 107	1.08 246	0.76 197	0.50 137	0.58 126	0.43 87	0.35 82	2.09 439	0.30 63	0.16 72	0.12 64	0.18 134	0.14 111	0.15 52	0.13 44

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 145	0.36 402	0.71 253	0.47 146	0.36 279	0.67 260	0.35 138	0.78 101	1.12 344	0.61 172	0.62 134	0.39 79	0.39 107	0.71 113	0.39 182	0.20 256	0.17 327	0.22 275	0.18 224	0.23 328	0.19 257

IGEVStereo-DCA	0.46 145	0.28 217	0.56 150	0.43 78	0.33 243	0.49 117	0.42 235	0.87 140	0.50 88	0.47 111	0.48 80	0.48 115	0.46 150	2.03 433	0.30 63	0.19 215	0.14 196	0.19 163	0.15 135	0.16 80	0.18 216

rrr	0.46 145	0.28 217	0.73 271	0.43 78	0.33 243	0.49 117	0.38 186	0.76 94	0.50 88	0.47 111	0.48 80	0.48 115	0.46 150	2.03 433	0.30 63	0.19 215	0.14 196	0.19 163	0.15 135	0.16 80	0.16 157

plain	0.46 145	0.27 192	1.01 410	0.50 206	0.40 335	0.35 30	0.37 176	0.87 140	0.56 116	0.43 88	0.76 179	0.42 84	0.40 112	1.13 257	0.45 240	0.21 289	0.15 257	0.24 335	0.19 249	0.24 343	0.16 157

XX-TBD	0.46 145	0.70 531	0.35 3	0.79 517	0.25 68	0.58 194	0.26 62	0.69 70	1.27 439	0.76 198	1.00 242	0.45 98	0.33 64	0.47 28	0.37 160	0.19 215	0.15 257	0.15 32	0.11 10	0.17 112	0.14 79

PMTNet	0.46 145	0.21 38	0.38 16	0.37 16	0.23 31	0.71 285	0.27 69	0.74 88	1.04 303	0.64 178	0.70 162	0.55 157	0.47 160	0.86 173	0.35 136	1.00 579	0.13 138	0.15 32	0.10 2	0.15 52	0.13 44

rvit_stereo_0083	0.47 153	0.33 348	0.81 326	0.56 333	0.36 279	0.50 131	0.44 267	0.68 69	0.95 259	0.49 128	0.57 123	0.55 157	0.49 185	0.88 178	0.46 254	0.25 390	0.25 463	0.24 335	0.20 285	0.24 343	0.17 190

rvit_stereo_ft	0.47 153	0.35 392	0.87 353	0.67 457	0.42 348	0.40 48	0.59 407	0.81 119	0.74 187	0.46 106	0.55 114	0.57 172	0.49 185	0.65 99	0.50 281	0.25 390	0.17 327	0.22 275	0.22 359	0.24 343	0.17 190

RAFT-Stereo-weight	0.47 153	0.24 105	0.53 124	0.48 174	0.27 104	0.60 208	0.35 138	1.02 206	1.07 317	0.99 262	0.78 184	0.76 236	0.28 33	0.76 133	0.36 148	0.16 72	0.12 64	0.17 97	0.15 135	0.16 80	0.15 119

CAS++	0.47 153	0.31 308	0.56 150	0.47 146	0.32 222	0.42 62	0.28 75	1.76 439	0.72 181	0.71 191	0.72 169	0.37 71	0.28 33	0.69 105	0.33 111	0.27 429	0.22 433	0.26 393	0.21 330	0.29 412	0.19 257
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
iRaftStereo_RVC	0.47 153	0.26 159	0.64 198	0.50 206	0.29 149	0.53 161	0.33 118	1.05 225	0.77 202	0.84 224	1.00 242	0.55 157	0.37 96	0.81 154	0.40 190	0.17 119	0.12 64	0.22 275	0.20 285	0.19 194	0.15 119

CREStereo++_RVC	0.47 153	0.21 38	0.38 16	0.45 121	0.38 315	0.45 84	0.25 50	0.75 91	1.29 448	0.80 211	1.21 346	0.47 109	0.37 96	0.53 43	0.44 225	0.16 72	0.11 32	0.15 32	0.80 580	0.18 150	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
WQFJA1	0.48 159	0.27 192	0.53 124	0.46 132	0.85 544	0.79 328	0.39 201	1.11 257	0.75 188	0.50 137	0.52 98	0.53 147	0.50 191	0.71 113	0.65 348	0.17 119	0.21 412	0.19 163	0.16 177	0.19 194	0.16 157

NLMM	0.48 159	0.27 192	0.53 124	0.46 132	0.85 544	0.79 328	0.39 201	1.12 260	0.75 188	0.50 137	0.52 98	0.53 147	0.50 191	0.72 117	0.65 348	0.17 119	0.21 412	0.19 163	0.16 177	0.19 194	0.16 157

xyz-stereo-finetune	0.48 159	0.25 133	0.54 132	0.42 70	0.23 31	0.80 337	0.42 235	0.80 114	0.80 211	0.61 172	0.62 134	0.54 152	0.43 129	1.70 393	0.58 321	0.15 49	0.15 257	0.19 163	0.15 135	0.16 80	0.15 119

999	0.48 159	0.22 61	0.49 92	0.48 174	0.34 261	0.75 302	0.31 97	0.85 137	0.55 113	0.37 56	0.48 80	0.50 130	0.36 92	2.45 471	0.39 182	0.16 72	0.13 138	0.18 134	0.15 135	0.16 80	0.19 257

model_zeroshot	0.48 159	0.29 252	0.86 342	0.51 239	0.36 279	0.69 273	0.37 176	1.12 260	0.62 133	0.85 229	0.84 200	0.66 209	0.37 96	0.73 122	0.34 126	0.20 256	0.16 296	0.19 163	0.16 177	0.17 112	0.16 157

MyStereo07	0.48 159	0.29 252	0.50 101	0.55 319	0.45 376	0.59 201	0.79 468	1.05 225	0.51 97	0.48 119	0.53 104	0.43 87	0.55 220	1.30 298	0.34 126	0.17 119	0.16 296	0.24 335	0.20 285	0.23 328	0.20 289

4D-IteraStereo	0.48 159	0.24 105	0.76 302	0.50 206	0.44 368	0.66 256	0.31 97	0.87 140	1.02 294	1.03 280	0.72 169	0.78 242	0.32 59	0.64 89	0.37 160	0.17 119	0.11 32	0.23 315	0.19 249	0.19 194	0.13 44

CES	0.48 159	0.20 19	0.37 8	0.39 40	1.39 585	0.55 178	0.35 138	0.98 193	0.66 160	0.44 93	0.66 145	0.35 64	0.27 29	0.56 56	0.33 111	0.15 49	0.13 138	0.15 32	0.10 2	0.19 194	1.46 589

NLSM1	0.49 167	0.25 133	0.55 143	0.48 174	1.08 566	0.83 354	0.31 97	0.83 129	0.66 160	0.51 145	0.76 179	0.47 109	0.48 174	0.98 212	0.55 310	0.18 166	0.19 368	0.21 242	0.18 224	0.20 233	0.15 119

FE-Mocha	0.49 167	0.30 272	0.87 353	0.48 174	0.36 279	0.45 84	0.22 26	1.58 388	0.49 83	1.00 267	1.09 287	0.74 229	0.41 115	0.55 53	0.30 63	0.18 166	0.12 64	0.21 242	0.20 285	0.17 112	0.15 119

MM-Stereo_test1	0.49 167	0.24 105	0.56 150	0.51 239	0.30 174	0.50 131	0.54 357	0.91 157	1.03 298	0.84 224	0.69 157	0.54 152	0.60 249	1.16 264	0.33 111	0.18 166	0.16 296	0.20 205	0.17 203	0.19 194	0.15 119

GCAP-BAT	0.49 167	0.31 308	0.64 198	0.41 62	0.46 388	0.70 280	0.35 138	0.77 97	0.64 142	0.86 231	1.00 242	0.77 238	0.37 96	1.18 270	0.36 148	0.18 166	0.14 196	0.18 134	0.13 81	0.17 112	0.15 119

AE-Stereo	0.49 167	0.27 192	0.67 220	0.60 381	0.39 325	0.67 260	0.46 294	1.18 277	1.09 331	0.47 111	0.75 177	0.69 219	0.47 160	0.59 66	0.40 190	0.16 72	0.15 257	0.21 242	0.20 285	0.19 194	0.15 119

sCroCo_RVC	0.49 167	0.40 428	1.02 417	0.65 439	0.60 469	0.52 152	0.40 214	0.83 129	0.61 131	0.44 93	0.74 175	0.49 124	0.50 191	0.63 88	0.48 266	0.26 413	0.27 477	0.23 315	0.22 359	0.29 412	0.25 373

MM-Stereo_test3	0.50 173	0.24 105	0.54 132	0.54 295	0.74 512	0.49 117	0.53 351	1.09 248	1.05 308	0.62 175	0.95 223	0.61 192	0.42 121	0.77 136	0.38 171	0.20 256	0.17 327	0.20 205	0.16 177	0.18 150	0.18 216

RCA-Stereo	0.50 173	0.23 83	0.58 167	0.48 174	0.33 243	0.55 178	0.45 287	0.97 189	1.38 490	0.68 186	1.05 271	0.63 199	0.80 334	0.59 66	0.32 94	0.17 119	0.12 64	0.17 97	0.14 111	0.16 80	0.14 79

WQFJX	0.51 175	0.27 192	0.52 117	0.46 132	0.87 550	0.75 302	0.39 201	1.29 313	0.77 202	0.53 149	0.52 98	0.55 157	0.55 220	0.95 201	0.60 332	0.17 119	0.19 368	0.19 163	0.16 177	0.19 194	0.18 216

knoymous	0.51 175	0.29 252	0.47 81	0.43 78	0.30 174	0.55 178	0.55 375	1.02 206	0.77 202	0.98 259	0.85 202	0.94 311	0.56 226	0.85 169	0.45 240	0.20 256	0.14 196	0.26 393	0.14 111	0.23 328	0.23 347

NLCSM	0.52 177	0.28 217	0.55 143	0.52 260	0.74 512	0.72 287	0.46 294	0.96 187	0.65 157	0.63 176	0.51 95	0.48 115	0.61 258	1.32 303	0.70 364	0.19 215	0.20 388	0.21 242	0.18 224	0.22 302	0.20 289

tg	0.52 177	0.24 105	0.61 182	0.49 194	0.30 174	0.90 373	0.29 80	1.07 240	0.83 220	0.83 221	1.02 256	0.62 196	0.43 129	1.35 313	0.41 199	0.17 119	0.12 64	0.22 275	0.20 285	0.17 112	0.15 119

11t1	0.52 177	0.28 217	0.68 224	0.51 239	0.28 129	0.83 354	0.39 201	1.22 298	0.63 137	0.84 224	0.74 175	0.68 214	0.68 284	0.91 186	0.57 317	0.21 289	0.18 350	0.19 163	0.16 177	0.20 233	0.21 309

LL-Strereo2	0.52 177	0.33 348	0.69 236	0.52 260	0.37 298	0.70 280	0.30 90	1.13 264	0.67 162	0.94 248	0.78 184	0.91 298	0.42 121	1.05 234	0.42 212	0.17 119	0.16 296	0.29 435	0.25 409	0.21 278	0.16 157

Selective-RAFT	0.52 177	0.28 217	0.79 320	0.55 319	0.27 104	0.91 377	0.33 118	0.80 114	0.88 234	0.58 160	0.63 137	0.81 252	0.77 317	1.29 297	0.48 266	0.19 215	0.14 196	0.17 97	0.15 135	0.19 194	0.17 190

HUI-Stereo	0.52 177	0.30 272	0.73 271	0.50 206	0.27 104	0.65 247	0.30 90	1.04 217	0.64 142	1.12 311	0.96 226	0.83 264	0.60 249	0.79 145	0.45 240	0.22 318	0.14 196	0.24 335	0.20 285	0.26 368	0.18 216

test-1	0.52 177	0.26 159	1.04 425	0.56 333	0.32 222	0.61 214	0.38 186	1.10 251	0.91 246	0.78 206	1.01 248	0.77 238	0.52 203	0.60 78	0.42 212	0.17 119	0.14 196	0.20 205	0.17 203	0.20 233	0.23 347

rafts_anoy	0.52 177	0.29 252	0.59 174	0.59 369	0.50 406	0.53 161	0.40 214	1.11 257	1.03 298	0.84 224	0.83 198	0.68 214	0.54 214	0.72 117	0.51 286	0.19 215	0.14 196	0.24 335	0.26 427	0.21 278	0.18 216

s12784h	0.52 177	0.20 19	0.38 16	0.41 62	0.19 3	0.96 398	0.34 129	1.17 272	1.25 428	0.81 215	0.90 214	0.63 199	0.50 191	1.45 342	0.42 212	0.14 38	0.12 64	0.17 97	0.11 10	0.18 150	0.11 2

raftrobust	0.52 177	0.25 133	0.56 150	0.65 439	0.52 430	0.49 117	0.34 129	0.98 193	0.91 246	1.30 417	0.87 208	0.63 199	0.81 338	0.78 141	0.41 199	0.19 215	0.15 257	0.16 66	0.14 111	0.15 52	0.16 157

Gwc-CoAtRS	0.52 177	0.24 105	0.68 224	0.48 174	0.29 149	0.64 231	0.25 50	1.16 270	1.08 323	1.01 272	1.00 242	1.12 379	0.56 226	0.69 105	0.37 160	0.16 72	0.13 138	0.17 97	0.15 135	0.15 52	0.15 119

IGEV-FE	0.53 188	0.30 272	0.99 400	0.56 333	0.35 265	0.41 54	0.32 107	1.37 327	0.63 137	1.00 267	1.09 287	0.94 311	0.41 115	0.83 159	0.39 182	0.18 166	0.12 64	0.19 163	0.18 224	0.19 194	0.17 190

rvit_0105_6	0.53 188	0.37 409	0.98 399	0.65 439	0.38 315	0.51 148	0.51 332	0.77 97	1.20 404	0.54 153	0.55 114	0.65 205	0.53 209	0.94 198	0.44 225	0.32 473	0.32 513	0.28 424	0.24 395	0.28 401	0.21 309

gcap-zeroshot	0.53 188	0.28 217	0.89 367	0.49 194	0.28 129	0.76 309	0.37 176	1.34 321	0.73 185	0.89 234	0.67 149	1.35 436	0.51 197	0.79 145	0.33 111	0.18 166	0.15 257	0.18 134	0.15 135	0.17 112	0.16 157

IGEV_Zeroshot_test	0.53 188	0.30 272	0.99 400	0.56 333	0.35 265	0.41 54	0.32 107	1.37 327	0.63 137	1.00 267	1.09 287	0.95 320	0.41 115	0.83 159	0.39 182	0.18 166	0.12 64	0.19 163	0.18 224	0.19 194	0.17 190

EKT-Stereo	0.53 188	0.30 272	0.73 271	0.58 356	0.60 469	0.51 148	0.48 314	0.94 175	0.90 241	0.71 191	0.88 210	0.77 238	0.43 129	1.07 240	0.40 190	0.22 318	0.16 296	0.21 242	0.18 224	0.20 233	0.22 327

Any-RAFT	0.53 188	0.24 105	0.47 81	0.47 146	0.27 104	1.00 410	0.25 50	1.58 388	1.05 308	0.85 229	0.99 238	1.06 356	0.47 160	0.70 109	0.32 94	0.18 166	0.13 138	0.16 66	0.13 81	0.16 80	0.16 157

anonymousdsp2	0.53 188	0.27 192	0.74 288	0.48 174	0.29 149	0.76 309	0.47 302	1.61 397	0.82 219	0.77 203	0.77 182	0.75 232	0.47 160	1.03 226	0.40 190	0.18 166	0.13 138	0.18 134	0.13 81	0.19 194	0.18 216

fff	0.53 188	0.24 105	0.70 242	0.43 78	0.24 47	0.48 105	0.36 154	1.07 240	1.25 428	1.10 303	1.02 256	0.57 172	1.06 454	0.73 122	0.52 293	0.16 72	0.13 138	0.17 97	0.13 81	0.15 52	0.19 257

test_4	0.53 188	0.22 61	0.56 150	0.54 295	0.32 222	0.64 231	0.39 201	0.80 114	0.62 133	0.92 242	1.87 520	0.68 214	0.42 121	1.16 264	0.37 160	0.15 49	0.13 138	0.20 205	0.22 359	0.20 233	0.15 119

GMOStereo	0.53 188	0.26 159	0.65 205	0.50 206	0.29 149	0.52 152	0.43 253	0.89 149	0.96 264	1.41 467	1.14 315	0.85 274	0.56 226	0.59 66	0.38 171	0.16 72	0.14 196	0.24 335	0.21 330	0.20 233	0.15 119

error version	0.53 188	0.26 159	0.65 205	0.50 206	0.29 149	0.52 152	0.43 253	0.89 149	0.96 264	1.41 467	1.14 315	0.85 274	0.56 226	0.59 66	0.38 171	0.16 72	0.14 196	0.24 335	0.21 330	0.20 233	0.15 119

test-v	0.53 188	0.26 159	0.65 205	0.50 206	0.29 149	0.52 152	0.43 253	0.89 149	0.96 264	1.41 467	1.14 315	0.85 274	0.56 226	0.59 66	0.38 171	0.16 72	0.14 196	0.24 335	0.21 330	0.20 233	0.15 119

test-2	0.53 188	0.26 159	0.65 205	0.50 206	0.29 149	0.52 152	0.43 253	0.89 149	0.96 264	1.41 467	1.14 315	0.85 274	0.56 226	0.59 66	0.38 171	0.16 72	0.14 196	0.24 335	0.21 330	0.20 233	0.15 119

raft+_RVC	0.53 188	0.26 159	0.54 132	0.60 381	0.47 394	0.54 169	0.54 357	1.27 308	0.99 283	0.76 198	1.03 266	0.70 222	0.56 226	0.93 195	0.47 261	0.18 166	0.14 196	0.19 163	0.18 224	0.18 150	0.15 119

csc	0.53 188	0.24 105	0.70 242	0.43 78	0.24 47	0.48 105	0.36 154	1.07 240	1.25 428	1.10 303	1.02 256	0.57 172	1.06 454	0.73 122	0.52 293	0.16 72	0.13 138	0.17 97	0.13 81	0.15 52	0.19 257

cscssc	0.53 188	0.24 105	0.70 242	0.43 78	0.24 47	0.48 105	0.36 154	1.07 240	1.25 428	1.10 303	1.02 256	0.57 172	1.06 454	0.73 122	0.52 293	0.16 72	0.13 138	0.17 97	0.13 81	0.15 52	0.19 257

1test111	0.54 204	0.31 308	0.50 101	0.54 295	0.26 78	1.18 448	0.51 332	1.42 339	0.78 206	0.58 160	0.79 190	0.48 115	0.88 376	0.88 178	0.59 324	0.20 256	0.12 64	0.25 374	0.15 135	0.22 302	0.21 309

RAFT-Test	0.54 204	0.25 133	0.64 198	0.47 146	0.30 174	0.97 402	0.27 69	1.24 304	0.81 214	0.96 252	1.12 306	1.28 420	0.48 174	0.71 113	0.36 148	0.17 119	0.13 138	0.17 97	0.14 111	0.16 80	0.16 157

DCANet-4	0.54 204	0.26 159	1.07 435	0.42 70	0.24 47	0.48 105	0.36 154	0.99 195	1.30 454	1.10 303	1.02 256	0.56 169	0.75 306	0.73 122	0.52 293	0.16 72	0.13 138	0.17 97	0.13 81	0.15 52	0.19 257

x	0.54 204	0.31 308	0.61 182	0.47 146	0.30 174	0.67 260	0.47 302	1.53 376	0.79 210	0.81 215	0.83 198	0.78 242	0.70 292	0.70 109	0.62 339	0.21 289	0.19 368	0.22 275	0.19 249	0.21 278	0.20 289

test-3	0.54 204	0.22 61	0.68 224	0.47 146	0.27 104	0.58 194	0.35 138	0.92 160	1.00 288	1.32 431	0.69 157	0.87 282	0.45 143	1.68 391	0.37 160	0.16 72	0.11 32	0.20 205	0.16 177	0.17 112	0.13 44

test_1	0.54 204	0.22 61	0.68 224	0.47 146	0.27 104	0.58 194	0.35 138	0.92 160	1.00 288	1.28 403	0.68 152	0.87 282	0.45 143	1.67 386	0.37 160	0.16 72	0.11 32	0.20 205	0.16 177	0.17 112	0.13 44

PSM-adaLoss	0.54 204	0.30 272	0.73 271	0.50 206	0.27 104	0.65 247	0.41 231	1.04 217	0.64 142	1.12 311	0.96 226	0.82 257	0.61 258	1.06 236	0.45 240	0.22 318	0.14 196	0.24 335	0.20 285	0.26 368	0.18 216

ROB_FTStereo_v2	0.54 204	0.30 272	0.73 271	0.50 206	0.27 104	0.64 231	0.42 235	1.05 225	0.64 142	1.12 311	0.96 226	0.83 264	0.60 249	1.12 255	0.46 254	0.22 318	0.14 196	0.24 335	0.20 285	0.26 368	0.18 216

ROB_FTStereo	0.54 204	0.30 272	0.73 271	0.50 206	0.27 104	0.64 231	0.25 50	1.05 225	0.64 142	1.12 311	0.95 223	0.82 257	0.61 258	1.15 260	0.45 240	0.22 318	0.14 196	0.24 335	0.20 285	0.26 368	0.18 216

cross-raft	0.54 204	0.25 133	0.61 182	0.52 260	0.29 149	0.68 267	0.37 176	1.46 352	0.76 197	1.01 272	1.06 273	1.28 420	0.46 150	0.71 113	0.35 136	0.15 49	0.12 64	0.18 134	0.16 177	0.19 194	0.14 79

RAFT-IKP	0.54 204	0.30 272	0.73 271	0.50 206	0.27 104	0.59 201	0.36 154	1.04 217	0.64 142	1.12 311	0.96 226	0.83 264	0.61 258	1.22 277	0.45 240	0.22 318	0.14 196	0.24 335	0.20 285	0.26 368	0.18 216

RALCasStereoNet	0.54 204	0.30 272	0.66 215	0.59 369	0.51 418	0.61 214	0.52 343	0.94 175	0.93 254	0.70 189	1.01 248	0.78 242	0.44 139	1.33 307	0.47 261	0.20 256	0.16 296	0.18 134	0.16 177	0.20 233	0.19 257

DCANet	0.54 204	0.24 105	0.70 242	0.43 78	0.24 47	0.49 117	0.36 154	1.05 225	1.30 454	1.12 311	1.03 266	0.58 178	0.92 389	0.81 154	0.52 293	0.16 72	0.13 138	0.17 97	0.13 81	0.18 150	0.19 257

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 204	0.25 133	0.68 224	0.43 78	0.24 47	0.40 48	0.34 129	1.04 217	1.09 331	1.32 431	1.60 476	0.80 248	0.68 284	0.67 103	0.39 182	0.13 23	0.10 9	0.18 134	0.17 203	0.17 112	0.13 44

CFNet-RSSM	0.54 204	0.24 105	0.70 242	0.48 174	0.28 129	0.60 208	0.27 69	1.49 358	1.14 359	1.06 285	0.93 220	1.08 362	0.54 214	0.70 109	0.35 136	0.16 72	0.12 64	0.17 97	0.15 135	0.16 80	0.14 79

MSKI-zero shot	0.55 219	0.26 159	0.57 161	0.51 239	0.26 78	0.69 273	0.28 75	1.18 277	0.64 142	0.91 240	1.32 391	0.82 257	0.33 64	1.92 421	0.32 94	0.17 119	0.12 64	0.17 97	0.13 81	0.16 80	0.16 157

test_3	0.55 219	0.23 83	0.71 253	0.53 279	0.28 129	0.61 214	0.40 214	0.92 160	1.05 308	1.19 363	0.68 152	0.93 308	0.44 139	1.67 386	0.39 182	0.15 49	0.12 64	0.22 275	0.19 249	0.21 278	0.14 79

Patchmatch Stereo++	0.55 219	0.30 272	0.73 271	0.50 206	0.27 104	0.65 247	0.29 80	1.05 225	0.64 142	1.12 311	0.96 226	0.83 264	0.60 249	1.37 320	0.45 240	0.22 318	0.14 196	0.24 335	0.20 285	0.26 368	0.18 216
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	0.55 219	0.29 252	0.72 259	0.51 239	0.30 174	0.59 201	0.33 118	1.03 211	0.70 175	1.16 345	0.93 220	0.83 264	0.94 403	0.96 202	0.54 306	0.21 289	0.14 196	0.21 242	0.19 249	0.24 343	0.24 361

iRAFT	0.55 219	0.30 272	0.73 271	0.50 206	0.27 104	0.65 247	0.29 80	1.05 225	0.64 142	1.12 311	0.96 226	0.83 264	0.60 249	1.37 320	0.45 240	0.22 318	0.14 196	0.24 335	0.20 285	0.26 368	0.18 216

CRE-IMP	0.55 219	0.30 272	0.74 288	0.52 260	0.29 149	0.79 328	0.25 50	1.04 217	0.72 181	1.09 295	0.95 223	0.81 252	0.57 236	1.10 248	0.50 281	0.21 289	0.14 196	0.23 315	0.19 249	0.28 401	0.22 327

sAnonymous2	0.55 219	0.56 494	1.46 506	0.60 381	0.51 418	0.48 105	0.52 343	0.79 106	0.68 169	0.50 137	0.67 149	0.46 102	0.62 264	0.59 66	0.40 190	0.22 318	0.17 327	0.22 275	0.21 330	0.86 565	0.56 541

CroCo_RVC	0.55 219	0.56 494	1.46 506	0.60 381	0.51 418	0.48 105	0.52 343	0.79 106	0.68 169	0.50 137	0.67 149	0.46 102	0.62 264	0.59 66	0.40 190	0.22 318	0.17 327	0.22 275	0.21 330	0.86 565	0.56 541

GMStereo	0.55 219	0.45 452	0.94 384	0.50 206	0.32 222	0.64 231	0.43 253	1.00 199	1.40 500	0.82 219	0.73 171	0.51 134	0.45 143	0.85 169	0.55 310	0.24 362	0.15 257	0.20 205	0.21 330	0.31 431	0.24 361
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
NLMM1	0.56 228	0.27 192	0.60 178	0.47 146	0.74 512	0.68 267	0.43 253	1.83 465	1.04 303	0.59 168	0.62 134	0.51 134	0.47 160	1.33 307	0.57 317	0.18 166	0.21 412	0.20 205	0.17 203	0.20 233	0.15 119

AIO-test1	0.56 228	0.25 133	0.55 143	0.64 425	0.78 527	0.80 337	0.36 154	1.18 277	1.34 469	0.57 158	0.88 210	0.61 192	0.50 191	1.12 255	0.35 136	0.17 119	0.17 327	0.22 275	0.24 395	0.18 150	0.23 347

rvit_0105_4	0.56 228	0.38 416	1.06 430	0.66 445	0.38 315	0.53 161	0.53 351	0.84 136	1.17 384	0.56 157	0.61 132	0.72 226	0.59 246	0.98 212	0.45 240	0.32 473	0.33 518	0.29 435	0.25 409	0.29 412	0.23 347

H2IRNET	0.56 228	0.26 159	0.66 215	0.47 146	0.35 265	0.41 54	0.26 62	0.92 160	1.17 384	0.61 172	1.28 374	1.08 362	0.86 366	0.99 217	0.63 343	0.19 215	0.16 296	0.22 275	0.25 409	0.21 278	0.18 216

ACVNet-DCA	0.56 228	0.31 308	0.50 101	0.54 295	0.26 78	1.18 448	0.51 332	1.42 339	0.78 206	0.58 160	0.79 190	0.48 115	0.88 376	1.46 344	0.32 94	0.20 256	0.12 64	0.25 374	0.15 135	0.22 302	0.21 309

riskmin	0.56 228	0.27 192	0.60 178	0.43 78	0.31 200	0.83 354	0.42 235	1.14 265	1.04 303	0.73 197	0.75 177	1.11 378	1.01 437	0.81 154	0.51 286	0.20 256	0.14 196	0.24 335	0.15 135	0.24 343	0.25 373

MIPNet	0.56 228	0.28 217	0.94 384	0.49 194	0.33 243	0.66 256	0.38 186	1.35 324	1.08 323	1.06 285	0.92 217	0.60 187	0.79 328	0.73 122	0.52 293	0.17 119	0.14 196	0.19 163	0.16 177	0.18 150	0.17 190

iGMRVC	0.56 228	0.30 272	0.73 271	0.50 206	0.27 104	0.65 247	0.38 186	1.05 225	0.64 142	1.12 311	0.96 226	0.83 264	0.60 249	1.52 355	0.46 254	0.22 318	0.14 196	0.24 335	0.20 285	0.26 368	0.18 216

WQFJX1	0.57 236	0.26 159	0.54 132	0.48 174	0.72 504	0.68 267	0.47 302	2.46 576	0.71 179	0.54 153	0.50 91	0.53 147	0.51 197	1.36 318	0.60 332	0.18 166	0.20 388	0.20 205	0.16 177	0.20 233	0.20 289

AIO-test2	0.57 236	0.28 217	0.63 191	0.61 396	0.58 458	0.79 328	0.51 332	1.18 277	1.40 500	0.63 176	1.15 323	0.51 134	0.43 129	1.09 245	0.35 136	0.21 289	0.17 327	0.26 393	0.30 480	0.20 233	0.19 257

MIM_Stereo	0.57 236	0.24 105	0.92 378	0.46 132	0.30 174	0.54 169	0.28 75	1.27 308	0.75 188	1.00 267	1.16 328	0.93 308	0.53 209	1.45 342	0.61 336	0.16 72	0.16 296	0.20 205	0.19 249	0.17 112	0.14 79

qqq	0.57 236	0.34 372	0.71 253	0.47 146	0.27 104	0.64 231	0.62 417	1.42 339	0.78 206	0.80 211	0.92 217	0.95 320	0.77 317	0.88 178	0.59 324	0.21 289	0.20 388	0.24 335	0.23 382	0.22 302	0.21 309

ADStereo(finetuned)	0.57 236	0.24 105	1.06 430	0.43 78	0.24 47	0.49 117	0.35 138	1.05 225	1.30 454	1.12 311	1.03 266	0.58 178	1.20 485	0.84 164	0.51 286	0.16 72	0.13 138	0.17 97	0.13 81	0.18 150	0.19 257

R-Stereo Train	0.57 236	0.26 159	0.63 191	0.54 295	0.36 279	0.69 273	0.54 357	1.22 298	0.72 181	1.61 511	1.50 452	0.75 232	0.53 209	0.64 89	0.44 225	0.18 166	0.15 257	0.17 97	0.15 135	0.17 112	0.17 190

RAFT-Stereo	0.57 236	0.26 159	0.63 191	0.54 295	0.36 279	0.69 273	0.54 357	1.22 298	0.72 181	1.61 511	1.50 452	0.75 232	0.53 209	0.64 89	0.44 225	0.18 166	0.15 257	0.17 97	0.15 135	0.17 112	0.17 190
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
xyz-stereo-finetune2	0.58 243	0.27 192	0.57 161	0.40 51	0.24 47	1.09 431	0.32 107	0.79 106	0.53 109	0.65 180	1.07 277	0.58 178	0.80 334	2.47 476	0.80 403	0.16 72	0.15 257	0.21 242	0.17 203	0.16 80	0.17 190

rvit_0105_5	0.58 243	0.39 421	1.05 426	0.66 445	0.37 298	0.58 194	0.56 383	0.94 175	1.18 391	0.64 178	0.68 152	0.75 232	0.63 269	0.88 178	0.50 281	0.32 473	0.32 513	0.30 448	0.27 438	0.28 401	0.25 373

RAFT+CT+SA	0.58 243	0.29 252	0.60 178	0.66 445	0.37 298	0.42 62	0.55 375	1.27 308	1.03 298	0.70 189	1.22 348	0.60 187	0.70 292	1.64 380	0.41 199	0.18 166	0.13 138	0.22 275	0.22 359	0.21 278	0.18 216

IPLGR	0.58 243	0.27 192	1.14 455	0.48 174	0.28 129	0.65 247	0.33 118	1.22 298	1.13 356	1.18 359	1.05 271	0.69 219	0.66 282	0.96 202	0.52 293	0.17 119	0.15 257	0.20 205	0.17 203	0.20 233	0.18 216

AFF-stereo	0.58 243	0.25 133	0.64 198	0.46 132	0.29 149	0.34 24	0.38 186	1.15 268	1.14 359	1.17 354	1.60 476	1.10 374	0.71 297	0.97 210	0.43 222	0.13 23	0.11 32	0.19 163	0.19 249	0.17 112	0.14 79

dd	0.59 248	0.48 463	0.97 396	0.55 319	0.32 222	0.64 231	0.47 302	1.02 206	1.34 469	0.78 206	0.86 204	0.58 178	0.54 214	1.01 222	0.86 420	0.28 443	0.18 350	0.26 393	0.19 249	0.32 440	0.24 361

PFNet+	0.59 248	0.28 217	0.77 309	0.53 279	0.30 174	0.59 201	0.31 97	0.92 160	1.14 359	1.33 440	1.10 293	0.79 246	0.57 236	1.31 299	0.49 275	0.25 390	0.17 327	0.28 424	0.26 427	0.21 278	0.25 373

AnonymousM	0.59 248	1.11 568	0.41 35	0.44 107	0.32 222	0.43 73	0.47 302	1.05 225	0.64 142	0.98 259	0.63 137	0.67 212	0.43 129	0.59 66	0.41 199	0.20 256	0.15 257	1.84 593	0.84 582	0.14 29	0.13 44

GANet-ADL	0.60 251	0.35 392	0.72 259	0.64 425	0.40 335	0.68 267	0.51 332	1.49 358	1.12 344	0.95 250	1.08 282	0.91 298	0.57 236	0.76 133	0.55 310	0.26 413	0.18 350	0.18 134	0.16 177	0.23 328	0.25 373

TRStereo	0.60 251	0.60 512	0.97 396	0.74 503	0.67 491	0.46 90	0.38 186	1.85 470	0.89 237	0.79 209	0.80 195	0.88 286	0.39 107	1.10 248	0.41 199	0.23 345	0.15 257	0.23 315	0.24 395	0.17 112	0.15 119

NRIStereo	0.60 251	0.29 252	0.69 236	0.53 279	0.28 129	0.63 227	0.33 118	1.08 246	0.87 230	1.14 329	0.87 208	0.91 298	0.59 246	2.24 455	0.49 275	0.20 256	0.14 196	0.21 242	0.19 249	0.21 278	0.17 190

RALAANet	0.60 251	0.33 348	0.87 353	0.62 407	0.50 406	0.69 273	0.31 97	1.21 290	1.06 312	1.09 295	1.16 328	0.88 286	0.46 150	1.22 277	0.42 212	0.19 215	0.15 257	0.21 242	0.17 203	0.27 382	0.17 190

111	0.60 251	0.23 83	0.70 242	0.43 78	0.24 47	0.72 287	0.42 235	1.18 277	1.41 506	0.80 211	1.38 414	1.10 374	0.79 328	0.96 202	0.58 321	0.18 166	0.13 138	0.17 97	0.15 135	0.17 112	0.19 257

FENet	0.60 251	0.28 217	0.63 191	0.54 295	0.33 243	0.83 354	0.38 186	1.27 308	1.07 317	1.00 267	0.86 204	0.99 336	0.85 358	0.96 202	0.68 360	0.22 318	0.15 257	0.23 315	0.20 285	0.22 302	0.23 347

test_sample1	0.61 257	0.29 252	0.75 292	0.50 206	0.31 200	0.76 309	0.48 314	1.59 390	0.84 223	0.90 236	0.94 222	0.88 286	0.95 408	1.16 264	0.67 356	0.22 318	0.18 350	0.20 205	0.19 249	0.21 278	0.21 309

MyStereo06	0.61 257	0.28 217	0.95 388	0.56 333	0.46 388	0.61 214	0.73 452	1.78 447	0.67 162	1.03 280	1.12 306	1.13 384	0.56 226	0.78 141	0.41 199	0.17 119	0.16 296	0.23 315	0.20 285	0.22 302	0.20 289

ACRE	0.61 257	0.33 348	1.01 410	0.58 356	0.49 399	0.75 302	0.47 302	1.06 238	0.95 259	1.37 452	1.55 463	0.62 196	0.46 150	0.83 159	0.70 364	0.23 345	0.15 257	0.19 163	0.16 177	0.18 150	0.21 309

Anonymous3	0.61 257	0.44 445	1.11 447	0.59 369	0.49 399	0.93 388	0.65 426	0.93 169	0.81 214	0.72 196	0.88 210	0.65 205	0.69 287	1.06 236	0.53 300	0.35 499	0.30 499	0.26 393	0.26 427	0.31 431	0.27 407

test_sample2	0.62 261	0.29 252	0.74 288	0.50 206	0.28 129	0.80 337	0.61 414	1.61 397	1.00 288	0.88 233	0.99 238	0.94 311	0.83 351	1.16 264	0.51 286	0.23 345	0.18 350	0.22 275	0.21 330	0.23 328	0.22 327

tt1	0.62 261	0.32 325	0.51 108	0.54 295	0.26 78	1.16 445	0.48 314	0.95 180	2.47 576	0.57 158	0.77 182	0.49 124	0.81 338	1.55 363	0.32 94	0.20 256	0.12 64	0.24 335	0.15 135	0.19 194	0.20 289

CIPLG	0.62 261	0.33 348	0.96 394	0.58 356	0.50 406	0.75 302	0.48 314	1.05 225	0.96 264	1.40 465	1.57 471	0.64 202	0.48 174	0.89 183	0.70 364	0.23 345	0.15 257	0.19 163	0.16 177	0.19 194	0.21 309

IPLGR_C	0.62 261	0.33 348	0.99 400	0.58 356	0.49 399	0.76 309	0.48 314	1.10 251	0.96 264	1.40 465	1.56 467	0.62 196	0.48 174	0.80 148	0.71 370	0.23 345	0.15 257	0.19 163	0.16 177	0.19 194	0.21 309

HHNet	0.62 261	0.26 159	0.63 191	0.43 78	0.45 376	0.50 131	0.58 398	1.07 240	1.01 291	1.25 394	2.23 544	0.70 222	0.61 258	1.07 240	0.47 261	0.20 256	0.13 138	0.23 315	0.19 249	0.19 194	0.30 438

Pruner-Stereo	0.62 261	0.29 252	0.70 242	0.61 396	0.31 200	0.63 227	0.43 253	1.17 272	0.99 283	1.53 493	1.08 282	0.95 320	0.55 220	1.35 313	0.51 286	0.23 345	0.14 196	0.24 335	0.21 330	0.21 278	0.23 347

DIP-Stereo	0.62 261	0.30 272	0.83 334	0.48 174	0.36 279	0.95 392	0.33 118	2.37 569	0.67 162	1.25 394	1.00 242	0.68 214	0.51 197	0.91 186	0.61 336	0.18 166	0.15 257	0.21 242	0.17 203	0.19 194	0.19 257
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	0.63 268	0.34 372	0.82 329	0.62 407	0.65 484	0.81 346	0.41 231	1.44 346	1.07 317	0.86 231	1.14 315	0.61 192	0.69 287	0.80 148	0.53 300	0.28 443	0.19 368	0.47 538	0.21 330	0.35 456	0.25 373

rvit_0105_3	0.63 268	0.44 445	1.08 439	0.72 491	0.40 335	0.64 231	0.71 448	1.03 211	1.17 384	0.82 219	0.70 162	0.80 248	0.70 292	0.91 186	0.56 314	0.35 499	0.34 519	0.34 488	0.32 495	0.27 382	0.28 419

mmm	0.63 268	0.35 392	0.72 259	0.51 239	0.30 174	0.86 367	0.54 357	1.59 390	0.86 225	1.07 288	1.38 414	0.79 246	0.75 306	0.91 186	0.58 321	0.22 318	0.18 350	0.29 435	0.25 409	0.25 356	0.23 347

HH	0.63 268	0.30 272	0.77 309	0.50 206	0.32 222	0.49 117	0.46 294	1.65 406	0.64 142	0.69 187	1.09 287	1.63 490	0.85 358	1.90 419	0.37 160	0.18 166	0.13 138	0.19 163	0.17 203	0.19 194	0.16 157

HanStereo	0.63 268	0.30 272	0.77 309	0.50 206	0.32 222	0.49 117	0.46 294	1.65 406	0.64 142	0.69 187	1.09 287	1.63 490	0.85 358	1.90 419	0.37 160	0.18 166	0.13 138	0.19 163	0.17 203	0.19 194	0.16 157

CAS	0.63 268	0.18 3	0.37 8	2.27 593	0.84 541	0.57 191	0.54 357	0.79 106	0.62 133	0.48 119	0.70 162	0.36 66	0.26 25	0.45 18	0.35 136	2.24 596	0.10 9	0.14 5	0.09 1	0.15 52	1.06 583

TestStereo1	0.63 268	0.28 217	0.75 292	0.76 510	0.31 200	0.48 105	0.43 253	1.30 314	1.21 410	0.97 255	1.31 384	0.64 202	0.77 317	1.75 401	0.42 212	0.20 256	0.15 257	0.22 275	0.18 224	0.21 278	0.17 190

RAFT_CTSACE	0.63 268	0.26 159	0.88 361	0.55 319	0.51 418	0.71 285	0.44 267	0.80 114	0.97 271	0.97 255	1.84 515	1.18 392	0.68 284	1.47 348	0.36 148	0.16 72	0.15 257	0.21 242	0.20 285	0.20 233	0.14 79

SA-5K	0.63 268	0.28 217	0.75 292	0.76 510	0.31 200	0.48 105	0.43 253	1.30 314	1.21 410	0.97 255	1.31 384	0.64 202	0.77 317	1.75 401	0.42 212	0.20 256	0.15 257	0.22 275	0.18 224	0.21 278	0.17 190

ICVP	0.63 268	0.33 348	0.57 161	0.61 396	0.40 335	0.80 337	0.58 398	1.61 397	0.89 237	0.90 236	1.24 354	0.88 286	0.73 302	0.72 117	0.88 422	0.29 454	0.21 412	0.22 275	0.21 330	0.24 343	0.27 407
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	0.63 268	0.26 159	1.90 541	0.81 523	0.67 491	0.43 73	0.23 37	1.03 211	0.58 120	0.65 180	1.56 467	1.41 445	0.39 107	1.28 293	0.35 136	0.20 256	0.14 196	0.20 205	0.19 249	0.18 150	0.14 79

ACVNet	0.63 268	0.31 308	0.54 132	0.54 295	0.36 279	0.80 337	0.46 294	1.37 327	1.07 317	0.93 243	1.30 378	1.08 362	0.85 358	0.80 148	0.94 433	0.21 289	0.19 368	0.21 242	0.18 224	0.22 302	0.18 216

HI	0.64 280	0.32 325	0.68 224	0.47 146	0.51 418	0.41 54	0.36 154	1.04 217	0.75 188	1.31 427	1.43 427	1.62 485	1.12 467	0.94 198	0.88 422	0.15 49	0.12 64	0.20 205	0.20 285	0.20 233	0.18 216

CoSv	0.64 280	0.32 325	0.68 224	0.47 146	0.51 418	0.41 54	0.36 154	1.04 217	0.75 188	1.31 427	1.43 427	1.62 485	1.12 467	0.94 198	0.88 422	0.15 49	0.12 64	0.20 205	0.20 285	0.20 233	0.18 216

rvit_stereo_0075_2	0.64 280	0.46 454	1.05 426	0.66 445	0.66 487	0.53 161	0.48 314	1.20 289	1.12 344	0.76 198	0.92 217	0.78 242	0.53 209	1.03 226	0.59 324	0.37 507	0.28 484	0.40 521	0.31 487	0.37 467	0.32 455

cc1	0.64 280	0.31 308	0.50 101	0.54 295	0.26 78	1.18 448	0.51 332	0.93 169	3.05 589	0.58 160	0.79 190	0.48 115	0.88 376	1.46 344	0.32 94	0.20 256	0.12 64	0.25 374	0.15 135	0.19 194	0.19 257

GwcNet-ADL	0.64 280	0.31 308	0.79 320	0.56 333	0.41 343	0.60 208	0.58 398	1.41 337	1.26 433	1.08 289	1.13 311	0.91 298	0.60 249	1.04 232	0.78 393	0.27 429	0.18 350	0.18 134	0.18 224	0.25 356	0.29 425

RAFT	0.64 280	0.30 272	0.73 271	0.59 369	0.33 243	0.68 267	0.58 398	1.04 217	0.76 197	1.08 289	1.19 340	1.65 496	0.93 398	1.06 236	0.56 314	0.21 289	0.18 350	0.27 409	0.24 395	0.22 302	0.17 190

TestStereo	0.64 280	0.39 421	0.71 253	0.51 239	0.27 104	0.56 186	0.42 235	1.03 211	0.91 246	0.80 211	1.00 242	0.68 214	0.52 203	3.25 505	0.45 240	0.22 318	0.15 257	0.24 335	0.18 224	0.27 382	0.16 157

DN-CSS_ROB	0.64 280	0.32 325	1.05 426	0.55 319	0.40 335	0.54 169	0.45 287	1.21 290	0.93 254	1.03 280	1.47 442	0.69 219	0.63 269	1.76 406	0.49 275	0.18 166	0.14 196	0.25 374	0.22 359	0.22 302	0.20 289

Hybrid-DGEV-03	0.65 288	0.26 159	0.56 150	0.53 279	0.36 279	0.73 292	0.39 201	0.89 149	1.15 371	1.73 526	2.52 559	0.84 273	0.56 226	0.97 210	0.44 225	0.18 166	0.12 64	0.22 275	0.19 249	0.17 112	0.14 79

Hybrid-DGEV-2	0.65 288	0.31 308	0.73 271	0.60 381	0.37 298	1.08 425	0.28 75	1.45 351	1.40 500	1.32 431	0.85 202	1.03 350	1.01 437	1.05 234	0.48 266	0.18 166	0.15 257	0.22 275	0.19 249	0.17 112	0.15 119

MyStereo8	0.65 288	0.29 252	1.00 406	0.58 356	0.49 399	0.91 377	0.35 138	1.18 277	1.31 458	1.16 345	1.27 368	0.90 295	0.64 273	0.72 117	0.95 437	0.18 166	0.14 196	0.20 205	0.18 224	0.22 302	0.26 397

StereoVision	0.65 288	0.34 372	0.86 342	0.59 369	0.40 335	0.50 131	0.41 231	1.09 248	0.93 254	0.71 191	2.50 558	0.82 257	0.57 236	1.03 226	0.49 275	0.25 390	0.28 484	0.29 435	0.28 459	0.36 463	0.20 289

CASS	0.65 288	0.34 372	0.72 259	0.56 333	0.27 104	0.78 322	0.42 235	1.59 390	0.86 225	1.30 417	1.25 358	0.87 282	0.84 355	0.84 164	0.54 306	0.35 499	0.19 368	0.26 393	0.21 330	0.28 401	0.42 501
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.65 288	0.30 272	0.75 292	0.67 457	0.50 406	0.92 384	0.52 343	1.39 334	1.12 344	0.76 198	1.11 299	1.00 337	0.90 383	1.53 359	0.45 240	0.18 166	0.13 138	0.23 315	0.22 359	0.21 278	0.19 257

iRaft-Stereo_20w	0.65 288	0.31 308	1.00 406	0.47 146	0.34 261	0.73 292	0.30 90	2.96 586	0.70 175	1.15 335	1.14 315	0.76 236	0.65 279	1.11 251	0.38 171	0.17 119	0.13 138	0.18 134	0.16 177	0.19 194	0.18 216

EAI-Stereo	0.65 288	0.28 217	0.69 236	0.53 279	0.27 104	0.60 208	0.40 214	2.28 560	0.64 142	0.71 191	3.18 572	0.57 172	0.43 129	1.06 236	0.41 199	0.18 166	0.13 138	0.17 97	0.17 203	0.17 112	0.17 190

HITNet	0.65 288	0.40 428	0.77 309	0.48 174	0.24 47	1.05 419	0.49 324	1.76 439	1.02 294	1.18 359	1.18 333	0.89 294	0.80 334	0.85 169	0.79 399	0.17 119	0.12 64	0.21 242	0.17 203	0.29 412	0.15 119
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	0.66 297	0.28 217	1.07 435	0.56 333	0.46 388	0.61 214	0.73 452	1.34 321	1.41 506	1.15 335	0.91 215	0.77 238	0.80 334	1.41 337	0.63 343	0.17 119	0.16 296	0.23 315	0.20 285	0.22 302	0.20 289

PCWNet_CMD	0.66 297	0.32 325	0.88 361	0.49 194	0.37 298	0.78 322	0.40 214	1.42 339	1.31 458	1.16 345	1.31 384	1.25 409	0.62 264	0.89 183	0.57 317	0.20 256	0.16 296	0.27 409	0.19 249	0.40 484	0.25 373

ToySt	0.66 297	0.33 348	1.23 465	0.51 239	0.33 243	0.86 367	0.68 439	1.10 251	0.97 271	0.84 224	1.08 282	1.25 409	0.94 403	1.01 222	0.74 377	0.19 215	0.19 368	0.24 335	0.24 395	0.27 382	0.23 347

DisPM	0.66 297	0.28 217	0.72 259	0.61 396	0.35 265	0.62 223	0.45 287	1.02 206	0.99 283	1.56 503	1.10 293	0.80 248	0.59 246	2.37 466	0.41 199	0.23 345	0.14 196	0.23 315	0.21 330	0.20 233	0.25 373

SA	0.66 297	0.30 272	0.82 329	0.61 396	0.30 174	0.58 194	0.38 186	1.44 346	1.30 454	0.96 252	1.36 407	0.66 209	0.95 408	1.85 416	0.42 212	0.19 215	0.15 257	0.25 374	0.23 382	0.21 278	0.17 190

CFNet_pseudo	0.66 297	0.32 325	0.86 342	0.48 174	0.39 325	0.70 280	0.40 214	1.33 316	1.22 416	1.16 345	1.34 400	1.24 405	0.64 273	0.98 212	0.59 324	0.21 289	0.16 296	0.33 478	0.19 249	0.36 463	0.25 373

GES	0.66 297	0.34 372	0.90 371	0.59 369	0.38 315	0.94 389	0.57 394	2.11 531	0.86 225	1.02 276	1.11 299	0.66 209	0.79 328	0.99 217	0.61 336	0.27 429	0.19 368	0.20 205	0.20 285	0.21 278	0.30 438

MSMDNet	0.66 297	0.32 325	0.87 353	0.49 194	0.37 298	0.79 328	0.40 214	1.43 345	1.31 458	1.15 335	1.31 384	1.24 405	0.63 269	0.88 178	0.57 317	0.21 289	0.16 296	0.26 393	0.19 249	0.39 480	0.24 361

ccs_rob	0.66 297	0.33 348	0.86 342	0.48 174	0.39 325	0.70 280	0.40 214	1.33 316	1.22 416	1.16 345	1.34 400	1.23 403	0.64 273	0.98 212	0.59 324	0.21 289	0.16 296	0.35 496	0.20 285	0.37 467	0.25 373

MyStereo04	0.67 306	0.29 252	1.07 435	0.55 319	0.45 376	0.59 201	0.79 468	1.50 362	1.40 500	0.91 240	0.91 215	0.74 229	0.86 366	1.52 355	0.62 339	0.17 119	0.16 296	0.24 335	0.20 285	0.23 328	0.20 289

xx1	0.67 306	0.31 308	0.50 101	0.54 295	0.26 78	1.18 448	0.51 332	0.93 169	3.05 589	0.58 160	0.79 190	0.95 320	0.77 317	1.46 344	0.32 94	0.20 256	0.12 64	0.24 335	0.23 382	0.22 302	0.21 309

GMStereo_Zeroshot	0.67 306	0.61 514	1.01 410	0.64 425	0.37 298	0.84 363	0.35 138	1.05 225	1.12 344	1.12 311	1.06 273	1.27 417	0.54 214	1.19 272	0.59 324	0.32 473	0.17 327	0.31 454	0.18 224	0.52 531	0.22 327

DMCA	0.67 306	0.34 372	0.90 371	0.51 239	0.44 368	0.86 367	0.47 302	1.42 339	1.02 294	1.17 354	1.12 306	1.23 403	0.75 306	0.78 141	0.95 437	0.25 390	0.19 368	0.27 409	0.19 249	0.24 343	0.27 407

test_sample3	0.68 310	0.32 325	0.88 361	0.52 260	0.30 174	0.97 402	0.52 343	1.86 473	1.15 371	1.08 289	1.11 299	0.88 286	0.71 297	1.17 268	0.68 360	0.25 390	0.20 388	0.25 374	0.25 409	0.25 356	0.25 373

raft_robust	0.68 310	0.30 272	0.64 198	0.52 260	0.26 78	0.54 169	0.35 138	1.33 316	1.24 425	1.16 345	1.07 277	0.60 187	0.54 214	3.58 515	0.37 160	0.18 166	0.14 196	0.20 205	0.22 359	0.20 233	0.16 157

test_sample5	0.69 312	0.34 372	0.87 353	0.52 260	0.30 174	0.84 363	0.54 357	1.83 465	1.14 359	1.11 309	1.25 358	0.88 286	0.78 324	1.23 279	0.65 348	0.26 413	0.20 388	0.27 409	0.27 438	0.27 382	0.26 397

test_sample4	0.69 312	0.33 348	0.91 374	0.51 239	0.30 174	0.92 384	0.52 343	1.87 476	1.15 371	1.14 329	1.18 333	0.87 282	0.75 306	1.18 270	0.68 360	0.25 390	0.20 388	0.26 393	0.26 427	0.26 368	0.25 373

IPLG	0.69 312	0.27 192	0.97 396	0.51 239	0.43 359	0.79 328	0.33 118	1.21 290	1.06 312	1.30 417	1.10 293	0.52 142	0.55 220	3.16 503	0.63 343	0.16 72	0.14 196	0.19 163	0.16 177	0.18 150	0.17 190

UCFNet_RVC	0.69 312	0.35 392	0.49 92	0.64 425	0.39 325	0.85 366	0.58 398	1.75 433	1.14 359	0.97 255	1.19 340	1.17 389	0.93 398	0.99 217	0.62 339	0.28 443	0.20 388	0.34 488	0.31 487	0.32 440	0.27 407

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 316	3.18 615	2.55 566	0.39 40	0.23 31	0.44 80	0.23 37	0.63 49	0.42 58	0.44 93	0.44 64	0.34 61	0.28 33	0.56 56	0.29 52	1.35 590	0.10 9	0.22 275	0.19 249	0.46 514	1.31 587

DualNet	0.70 316	0.34 372	0.87 353	0.52 260	0.30 174	0.84 363	0.54 357	1.83 465	1.14 359	1.14 329	1.33 393	0.88 286	0.78 324	1.23 279	0.65 348	0.26 413	0.20 388	0.27 409	0.27 438	0.27 382	0.26 397

CFNet_ucs	0.70 316	0.33 348	0.88 361	0.50 206	0.43 359	0.74 297	0.44 267	1.60 394	1.29 448	1.22 376	1.54 461	1.09 372	0.63 269	0.99 217	0.59 324	0.25 390	0.20 388	0.37 507	0.21 330	0.40 484	0.28 419

IER	0.70 316	0.31 308	1.02 417	0.48 174	0.52 430	1.34 476	0.51 332	1.17 272	0.99 283	1.23 382	1.34 400	1.12 379	1.11 464	0.99 217	0.71 370	0.20 256	0.16 296	0.21 242	0.21 330	0.20 233	0.19 257

HCRNet	0.70 316	0.39 421	0.73 271	0.60 381	0.59 466	0.76 309	0.35 138	1.22 298	1.13 356	1.02 276	0.99 238	1.02 346	0.76 314	2.19 452	0.70 364	0.28 443	0.19 368	0.28 424	0.23 382	0.25 356	0.23 347

SFCPSM	0.70 316	0.28 217	1.02 417	0.51 239	0.38 315	1.37 479	0.66 431	2.00 510	1.03 298	1.17 354	1.21 346	0.82 257	0.78 324	1.03 226	0.53 300	0.21 289	0.17 327	0.22 275	0.24 395	0.21 278	0.19 257

AdaStereo	0.70 316	0.43 442	0.75 292	0.73 499	0.37 298	0.92 384	0.53 351	1.85 470	1.18 391	1.12 311	1.23 352	1.07 361	0.65 279	0.96 202	0.63 343	0.31 466	0.15 257	0.32 469	0.21 330	0.29 412	0.22 327
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	0.71 323	0.34 372	0.87 353	0.52 260	0.30 174	0.82 348	0.58 398	1.79 453	1.15 371	1.14 329	1.33 393	0.91 298	0.79 328	1.31 299	0.74 377	0.27 429	0.21 412	0.27 409	0.29 471	0.28 401	0.27 407

BSDual-CNN	0.71 323	0.32 325	0.68 224	0.54 295	0.44 368	1.27 464	0.65 426	2.16 541	0.98 276	1.20 367	1.11 299	1.12 379	0.74 304	0.91 186	0.66 353	0.24 362	0.17 327	0.25 374	0.22 359	0.22 302	0.22 327

DFGA-Net	0.72 325	0.40 428	1.40 489	0.52 260	0.45 376	0.83 354	0.44 267	1.28 312	1.08 323	0.99 262	1.19 340	0.70 222	0.55 220	2.14 444	1.16 471	0.18 166	0.16 296	0.24 335	0.23 382	0.27 382	0.25 373

rvit_105_1	0.72 325	0.52 480	1.01 410	0.78 515	0.49 399	0.75 302	0.87 490	1.12 260	1.18 391	0.99 262	0.79 190	0.90 295	0.77 317	1.26 288	0.75 382	0.41 521	0.36 535	0.36 504	0.41 532	0.30 422	0.33 461

DCVSM-stereo	0.72 325	0.35 392	0.76 302	0.55 319	0.42 348	0.73 292	0.38 186	1.21 290	1.02 294	1.79 534	1.04 269	1.62 485	1.03 445	1.04 232	0.79 399	0.24 362	0.27 477	0.29 435	0.24 395	0.30 422	0.36 477

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 325	0.35 392	1.70 526	0.49 194	0.56 446	0.63 227	0.38 186	2.41 572	0.65 157	0.77 203	1.07 277	1.82 517	0.95 408	0.93 195	0.43 222	0.20 256	0.13 138	0.21 242	0.25 409	0.28 401	0.26 397

qqq1	0.72 325	0.30 272	0.86 342	0.46 132	0.26 78	0.82 348	0.43 253	2.05 521	1.39 495	1.23 382	1.47 442	0.98 330	0.95 408	1.71 395	0.44 225	0.24 362	0.20 388	0.18 134	0.15 135	0.18 150	0.18 216

fff1	0.72 325	0.30 272	0.86 342	0.46 132	0.26 78	0.82 348	0.43 253	2.05 521	1.39 495	1.23 382	1.47 442	0.98 330	0.95 408	1.71 395	0.44 225	0.24 362	0.20 388	0.18 134	0.15 135	0.18 150	0.18 216

ffm	0.72 325	0.33 348	0.85 336	0.53 279	0.37 298	0.74 297	0.56 383	0.95 180	2.47 576	1.15 335	1.45 435	1.06 356	0.82 343	1.55 363	0.32 94	0.20 256	0.12 64	0.31 454	0.27 438	0.19 194	0.20 289

anonymousa	0.72 325	0.27 192	0.75 292	0.47 146	0.63 479	1.43 492	0.45 287	1.24 304	0.89 237	1.28 403	1.75 505	1.62 485	1.13 471	0.69 105	0.59 324	0.19 215	0.16 296	0.23 315	0.25 409	0.20 233	0.18 216

Sa-1000	0.72 325	0.29 252	0.76 302	0.59 369	0.30 174	0.73 292	0.37 176	1.62 401	1.33 466	1.28 403	2.04 535	0.86 278	0.75 306	1.84 413	0.38 171	0.19 215	0.14 196	0.25 374	0.23 382	0.20 233	0.16 157

psmg	0.72 325	0.32 325	0.68 224	0.50 206	0.44 368	1.48 496	0.75 457	1.94 498	0.98 276	1.21 371	1.33 393	1.12 379	0.74 304	0.91 186	0.66 353	0.24 362	0.19 368	0.25 374	0.25 409	0.23 328	0.22 327

UDGNet	0.72 325	1.17 574	0.80 325	0.77 513	0.41 343	0.77 317	0.38 186	0.97 189	1.34 469	0.81 215	0.88 210	0.71 225	0.60 249	1.21 276	0.54 306	0.52 550	0.19 368	1.02 583	0.26 427	0.71 560	0.31 448

PSMNet-ADL	0.72 325	0.35 392	0.62 188	0.69 473	0.46 388	1.14 437	0.44 267	1.37 327	1.01 291	0.83 221	1.17 331	1.33 431	0.96 415	1.43 338	0.95 437	0.33 482	0.22 433	0.21 242	0.23 382	0.27 382	0.29 425

LCNet	0.72 325	0.28 217	0.52 117	0.55 319	0.31 200	0.69 273	0.54 357	1.00 199	0.88 234	1.19 363	1.34 400	0.97 328	1.34 508	2.56 479	0.45 240	0.18 166	0.13 138	0.21 242	0.25 409	0.27 382	0.73 566

GANet-RSSM	0.72 325	0.28 217	0.63 191	0.64 425	0.58 458	0.80 337	0.58 398	1.89 482	1.08 323	1.04 283	1.25 358	1.15 387	1.04 447	1.49 350	0.62 339	0.25 390	0.19 368	0.22 275	0.22 359	0.22 302	0.21 309

PSMNet-RSSM	0.72 325	0.30 272	0.61 182	0.63 416	0.42 348	0.73 292	0.56 383	1.92 492	1.10 338	1.09 295	1.37 409	1.22 398	0.98 425	1.28 293	0.72 373	0.27 429	0.19 368	0.27 409	0.29 471	0.24 343	0.24 361

CFNet-ft	0.72 325	0.32 325	0.54 132	0.66 445	0.54 437	0.83 354	0.55 375	1.37 327	1.15 371	0.93 243	1.28 374	1.57 477	0.97 418	1.35 313	0.81 405	0.26 413	0.20 388	0.33 478	0.25 409	0.30 422	0.23 347

CFNet_RVC	0.72 325	0.32 325	0.54 132	0.66 445	0.54 437	0.83 354	0.55 375	1.37 327	1.15 371	0.93 243	1.28 374	1.57 477	0.97 418	1.35 313	0.81 405	0.26 413	0.20 388	0.33 478	0.25 409	0.30 422	0.23 347

MLCV	0.72 325	0.34 372	1.10 445	0.51 239	0.23 31	0.91 377	0.39 201	1.33 316	1.23 419	1.46 478	1.55 463	1.01 344	0.64 273	1.95 426	0.80 403	0.18 166	0.12 64	0.18 134	0.14 111	0.19 194	0.17 190

G2L-ROB	0.73 343	0.25 133	0.76 302	0.54 295	0.39 325	0.95 392	0.66 431	1.66 411	1.09 331	1.24 389	1.02 256	1.64 493	0.71 297	1.63 378	1.02 449	0.20 256	0.14 196	0.17 97	0.15 135	0.20 233	0.22 327

G2L-Stereo_test	0.73 343	0.27 192	0.74 288	0.49 194	0.40 335	0.90 373	0.81 477	1.53 376	1.14 359	1.28 403	1.27 368	1.52 471	0.72 300	1.62 376	0.94 433	0.19 215	0.14 196	0.16 66	0.15 135	0.18 150	0.19 257

CoDeX	0.73 343	0.29 252	0.93 380	0.54 295	0.36 279	1.14 437	0.61 414	2.34 566	1.17 384	1.16 345	1.25 358	0.91 298	0.87 371	1.33 307	0.64 347	0.20 256	0.16 296	0.21 242	0.18 224	0.20 233	0.18 216

cf-r	0.73 343	0.30 272	0.77 309	0.55 319	0.63 479	0.78 322	0.48 314	1.79 453	1.15 371	1.13 326	1.26 365	1.43 447	0.87 371	1.40 335	0.85 418	0.25 390	0.18 350	0.22 275	0.23 382	0.19 194	0.19 257

BEATNet_4x	0.73 343	0.49 466	1.17 459	0.53 279	0.26 78	1.03 416	0.55 375	1.82 460	1.06 312	1.21 371	1.22 348	0.96 326	0.91 386	1.01 222	1.06 453	0.21 289	0.14 196	0.24 335	0.19 249	0.37 467	0.21 309

Select-FE	0.74 348	0.39 421	1.56 516	0.55 319	0.46 388	0.40 48	0.22 26	1.86 473	0.68 169	1.05 284	1.31 384	1.82 517	1.74 545	1.11 251	0.38 171	0.21 289	0.16 296	0.21 242	0.25 409	0.19 194	0.31 448

test_sample7	0.74 348	0.37 409	0.76 302	0.52 260	0.35 265	0.91 377	0.67 435	1.78 447	1.21 410	1.22 376	1.18 333	1.08 362	0.92 389	1.23 279	0.67 356	0.31 466	0.28 484	0.32 469	0.31 487	0.33 449	0.29 425

gwcnet-sp	0.74 348	0.33 348	1.44 499	0.57 350	0.45 376	1.40 486	0.54 357	1.50 362	1.14 359	1.30 417	1.02 256	0.94 311	0.82 343	1.39 329	0.76 385	0.21 289	0.21 412	0.22 275	0.21 330	0.22 302	0.22 327

scenet	0.74 348	0.33 348	1.44 499	0.57 350	0.45 376	1.40 486	0.54 357	1.50 362	1.14 359	1.30 417	1.02 256	0.94 311	0.82 343	1.39 329	0.76 385	0.21 289	0.21 412	0.22 275	0.21 330	0.22 302	0.22 327

ssnet	0.74 348	0.33 348	1.44 499	0.57 350	0.45 376	1.40 486	0.54 357	1.50 362	1.14 359	1.30 417	1.02 256	0.94 311	0.82 343	1.39 329	0.76 385	0.21 289	0.21 412	0.22 275	0.21 330	0.22 302	0.22 327

BUS	0.74 348	0.32 325	0.68 224	0.54 295	0.44 368	2.34 562	0.42 235	2.16 541	0.98 276	1.20 367	1.11 299	1.03 350	0.62 264	0.91 186	0.70 364	0.24 362	0.17 327	0.25 374	0.22 359	0.22 302	0.22 327

GMM-Stereo	0.74 348	0.25 133	0.59 174	0.54 295	0.34 261	0.72 287	0.99 519	1.01 205	0.87 230	1.36 449	1.78 508	1.12 379	0.81 338	2.09 439	0.46 254	0.18 166	0.12 64	0.25 374	0.25 409	0.20 233	0.85 572

DMCA-RVC	0.74 348	0.40 428	1.27 474	0.66 445	0.49 399	0.77 317	0.47 302	1.35 324	1.01 291	1.53 493	1.01 248	1.29 423	0.82 343	1.31 299	0.78 393	0.27 429	0.21 412	0.35 496	0.27 438	0.32 440	0.24 361

DeepPruner_ROB	0.74 348	0.48 463	0.87 353	0.57 350	0.44 368	0.79 328	0.54 357	1.73 425	0.96 264	1.38 458	1.27 368	1.24 405	0.73 302	1.43 338	0.73 376	0.34 492	0.28 484	0.27 409	0.26 427	0.31 431	0.31 448

SMFormer	0.75 357	0.30 272	0.86 342	0.46 132	0.26 78	0.82 348	0.43 253	2.05 521	1.39 495	1.23 382	1.47 442	0.98 330	0.95 408	1.71 395	0.82 410	0.24 362	0.20 388	0.22 275	0.21 330	0.23 328	0.24 361

tta	0.75 357	0.30 272	0.86 342	0.46 132	0.26 78	0.82 348	0.43 253	2.05 521	1.39 495	1.23 382	1.47 442	0.98 330	0.95 408	1.71 395	0.82 410	0.24 362	0.20 388	0.22 275	0.21 330	0.18 150	0.18 216

KYRaft	0.75 357	0.28 217	0.62 188	0.56 333	0.29 149	0.67 260	0.86 488	0.94 175	0.84 223	1.62 515	2.21 543	1.16 388	1.02 443	1.57 367	0.40 190	0.20 256	0.13 138	0.22 275	0.28 459	0.20 233	1.02 578

Prome-Stereo	0.75 357	0.27 192	0.53 124	0.55 319	0.32 222	0.59 201	0.97 514	0.89 149	0.88 234	1.45 476	2.46 556	0.91 298	1.41 513	1.58 369	0.44 225	0.18 166	0.13 138	0.19 163	0.17 203	0.20 233	0.92 574

acv_ft	0.75 357	0.31 308	0.95 388	0.70 479	0.86 548	1.24 460	0.53 351	1.44 346	1.07 317	1.24 389	1.30 378	1.08 362	0.92 389	0.80 148	1.34 493	0.21 289	0.19 368	0.21 242	0.18 224	0.21 278	0.18 216

iResNet	0.75 357	0.40 428	1.36 487	0.67 457	0.29 149	0.92 384	0.59 407	1.52 370	1.25 428	1.28 403	1.48 447	0.94 311	0.76 314	1.62 376	0.78 393	0.18 166	0.14 196	0.18 134	0.15 135	0.22 302	0.23 347

PAM	0.76 363	0.29 252	1.08 439	0.52 260	0.33 243	1.38 482	0.39 201	2.01 514	0.67 162	1.06 285	0.96 226	2.89 574	1.43 515	0.86 173	0.35 136	0.19 215	0.12 64	0.19 163	0.17 203	0.19 194	0.20 289

AASNet	0.76 363	0.35 392	0.91 374	0.79 517	0.81 537	1.14 437	0.56 383	2.02 518	1.08 323	1.22 376	1.24 354	0.93 308	0.76 314	0.77 136	1.16 471	0.27 429	0.23 445	0.24 335	0.20 285	0.28 401	0.24 361

PAM_32	0.77 365	0.28 217	1.03 421	0.52 260	0.30 174	1.32 472	0.35 138	1.97 505	0.65 157	1.02 276	1.06 273	3.05 575	1.49 525	0.96 202	0.36 148	0.19 215	0.13 138	0.20 205	0.18 224	0.19 194	0.19 257

NINENet	0.77 365	0.37 409	0.78 317	0.62 407	0.51 418	2.34 562	0.42 235	1.83 465	1.04 303	1.14 329	1.23 352	1.03 350	0.62 264	1.24 284	0.70 364	0.28 443	0.23 445	0.31 454	0.21 330	0.26 368	0.25 373

hknet	0.77 365	0.32 325	0.95 388	0.54 295	0.38 315	1.27 464	0.65 426	2.16 541	1.07 317	1.20 367	1.11 299	1.59 481	0.81 338	1.37 320	0.66 353	0.22 318	0.17 327	0.25 374	0.22 359	0.22 302	0.22 327

ARAFT	0.77 365	0.36 402	1.49 513	0.51 239	0.31 200	0.90 373	0.82 479	1.90 485	1.06 312	1.62 515	1.24 354	1.02 346	0.64 273	1.84 413	0.50 281	0.18 166	0.14 196	0.28 424	0.27 438	0.17 112	0.16 157

psm_up	0.77 365	0.34 372	0.70 242	0.66 445	0.58 458	1.05 419	0.92 502	1.52 370	1.12 344	1.26 398	1.16 328	1.31 428	1.23 490	1.20 274	0.81 405	0.25 390	0.29 495	0.31 454	0.27 438	0.27 382	0.25 373

GwcNet-RSSM	0.77 365	0.32 325	1.01 410	0.62 407	0.54 437	0.78 322	0.51 332	1.73 425	1.20 404	1.09 295	1.37 409	1.46 457	0.85 358	1.53 359	1.09 459	0.25 390	0.18 350	0.23 315	0.24 395	0.20 233	0.19 257

iResNet_ROB	0.77 365	0.30 272	0.99 400	0.57 350	0.36 279	0.83 354	0.36 154	2.33 563	1.58 529	1.27 401	1.30 378	1.25 409	0.84 355	1.65 381	0.79 399	0.20 256	0.14 196	0.17 97	0.12 50	0.18 150	0.27 407

DDVS	0.78 372	0.41 435	0.94 384	0.60 381	0.43 359	1.30 469	0.43 253	1.40 336	0.91 246	1.20 367	1.15 323	1.43 447	0.64 273	2.18 450	0.89 425	0.28 443	0.22 433	0.26 393	0.23 382	0.31 431	0.33 461

PSM-softLoss	0.78 372	0.31 308	0.77 309	0.58 356	0.32 222	0.56 186	0.40 214	1.18 277	0.70 175	1.24 389	1.07 277	0.83 264	0.52 203	5.36 547	0.53 300	0.24 362	0.15 257	0.25 374	0.22 359	0.20 233	0.25 373

KMStereo	0.78 372	0.31 308	0.77 309	0.58 356	0.32 222	0.56 186	0.40 214	1.18 277	0.70 175	1.24 389	1.07 277	0.83 264	0.52 203	5.36 547	0.53 300	0.24 362	0.15 257	0.25 374	0.22 359	0.20 233	0.25 373

STTStereo	0.78 372	0.50 473	1.22 464	0.64 425	0.54 437	0.89 370	0.54 357	1.44 346	1.11 340	1.38 458	1.09 287	1.27 417	0.85 358	1.43 338	0.83 412	0.29 454	0.27 477	0.33 478	0.39 527	0.32 440	0.30 438

PSM-AAD	0.79 376	0.27 192	0.53 124	0.55 319	0.28 129	0.77 317	1.24 547	0.99 195	0.91 246	1.66 520	1.57 471	0.81 252	2.19 573	1.65 381	0.44 225	0.19 215	0.14 196	0.38 510	0.32 495	0.21 278	0.70 563

hitnet-ft	0.79 376	0.35 392	0.57 161	0.58 356	0.42 348	0.96 398	0.46 294	1.47 354	1.33 466	1.19 363	1.22 348	1.81 514	0.98 425	1.66 385	0.94 433	0.33 482	0.28 484	0.34 488	0.27 438	0.35 456	0.31 448

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 376	0.43 442	1.05 426	0.64 425	0.58 458	0.95 392	0.53 351	1.53 376	1.18 391	1.37 452	1.15 323	1.43 447	0.88 376	1.61 375	0.84 415	0.25 390	0.22 433	0.27 409	0.27 438	0.29 412	0.29 425
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	0.80 379	0.28 217	0.73 271	0.70 479	0.51 418	0.95 392	0.60 411	1.78 447	1.23 419	1.36 449	1.37 409	1.82 517	0.81 338	1.32 303	1.13 468	0.26 413	0.17 327	0.19 163	0.20 285	0.24 343	0.25 373

G2L-Stereo	0.80 379	0.32 325	0.95 388	0.60 381	0.42 348	0.78 322	0.69 443	1.50 362	1.09 331	1.33 440	1.14 315	1.45 454	0.72 300	2.45 471	1.10 462	0.25 390	0.20 388	0.26 393	0.21 330	0.20 233	0.26 397

ISRNet	0.80 379	0.33 348	1.07 435	0.81 523	0.66 487	0.60 208	0.34 129	1.19 287	1.13 356	1.59 510	1.53 456	1.35 436	0.77 317	1.27 291	0.94 433	0.39 514	0.34 519	0.43 528	0.38 525	0.34 453	0.49 527

NF-Stereo	0.80 379	0.30 272	0.75 292	0.60 381	0.31 200	0.64 231	0.44 267	1.21 290	0.90 241	1.29 409	1.02 256	0.82 257	0.57 236	5.40 552	0.48 266	0.23 345	0.14 196	0.24 335	0.20 285	0.20 233	0.30 438

OCTAStereo	0.80 379	0.30 272	0.75 292	0.60 381	0.31 200	0.64 231	0.44 267	1.21 290	0.90 241	1.29 409	1.01 248	0.82 257	0.57 236	5.35 546	0.48 266	0.24 362	0.14 196	0.24 335	0.20 285	0.20 233	0.30 438

DRaft	0.80 379	0.24 105	0.70 242	0.45 121	0.30 174	0.97 402	0.53 351	1.05 225	0.97 271	1.78 531	2.02 534	0.80 248	1.74 545	2.73 487	0.72 373	0.17 119	0.14 196	0.20 205	0.20 285	0.18 150	0.21 309

RE-Stereo	0.80 379	0.30 272	0.75 292	0.60 381	0.31 200	0.64 231	0.44 267	1.21 290	0.90 241	1.29 409	1.01 248	0.81 252	0.57 236	5.37 549	0.48 266	0.24 362	0.14 196	0.24 335	0.20 285	0.20 233	0.30 438

TVStereo	0.80 379	0.30 272	0.75 292	0.60 381	0.31 200	0.64 231	0.44 267	1.21 290	0.90 241	1.29 409	1.01 248	0.81 252	0.57 236	5.37 549	0.48 266	0.24 362	0.14 196	0.24 335	0.20 285	0.20 233	0.30 438

UPFNet	0.80 379	0.32 325	0.90 371	0.59 369	0.74 512	1.26 463	0.80 474	1.52 370	1.10 338	1.30 417	1.12 306	1.30 424	0.84 355	1.67 386	1.09 459	0.24 362	0.24 454	0.24 335	0.23 382	0.25 356	0.18 216

iResNetv2_ROB	0.80 379	0.37 409	1.71 528	0.56 333	0.37 298	0.94 389	0.64 424	1.73 425	1.34 469	1.23 382	1.42 423	1.26 413	0.92 389	1.85 416	0.56 314	0.23 345	0.15 257	0.19 163	0.14 111	0.24 343	0.19 257

StereoDRNet-Refined	0.80 379	0.41 435	0.88 361	0.62 407	0.42 348	1.33 474	0.48 314	1.52 370	1.17 384	1.45 476	1.44 432	1.44 452	0.90 383	1.26 288	1.24 480	0.20 256	0.16 296	0.27 409	0.24 395	0.25 356	0.28 419
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ITSA-stereo	0.82 390	0.36 402	0.82 329	0.54 295	0.31 200	0.80 337	0.47 302	2.17 547	1.67 536	1.13 326	1.13 311	0.94 311	0.86 366	2.46 474	1.00 447	0.26 413	0.23 445	0.28 424	0.27 438	0.28 401	0.36 477

DCRE	0.82 390	0.26 159	0.70 242	0.58 356	0.44 368	0.54 169	0.48 314	0.95 180	0.78 206	0.78 206	7.33 605	0.86 278	0.52 203	0.76 133	0.41 199	0.16 72	0.16 296	0.19 163	0.17 203	0.18 150	0.17 190

SepStereo	0.82 390	0.34 372	1.03 421	0.64 425	0.69 499	0.77 317	0.63 422	1.54 379	1.20 404	1.79 534	1.55 463	0.95 320	1.04 447	2.30 461	0.60 332	0.21 289	0.16 296	0.25 374	0.18 224	0.27 382	0.22 327

GrayStereo	0.82 390	0.26 159	0.58 167	0.63 416	0.37 298	0.76 309	1.86 583	1.11 257	0.87 230	1.99 551	1.89 522	1.08 362	1.82 554	1.39 329	0.48 266	0.19 215	0.14 196	0.19 163	0.21 330	0.18 150	0.39 491

LMCR-Stereo	0.82 390	0.46 454	0.88 361	0.75 507	0.43 359	1.33 474	0.56 383	2.43 574	0.98 276	1.53 493	1.49 449	0.74 229	1.00 435	1.63 378	0.89 425	0.28 443	0.17 327	0.22 275	0.17 203	0.29 412	0.20 289

ac_64	0.82 390	0.29 252	0.81 326	0.71 487	0.60 469	1.05 419	0.54 357	1.99 509	0.92 252	1.18 359	1.06 273	1.99 537	1.08 459	1.94 425	0.97 442	0.27 429	0.22 433	0.24 335	0.23 382	0.22 302	0.19 257

DualNet (step1)	0.83 396	0.49 466	1.13 451	0.56 333	0.39 325	1.02 413	0.73 452	1.78 447	1.21 410	1.22 376	1.18 333	1.08 362	0.92 389	1.23 279	0.67 356	0.57 559	0.28 484	0.62 565	0.67 573	0.45 508	0.42 501

SST-Stereo	0.83 396	0.28 217	0.72 259	0.59 369	0.31 200	0.72 287	0.26 62	1.09 248	0.86 225	1.47 479	1.10 293	1.00 337	0.87 371	5.73 560	0.45 240	0.22 318	0.13 138	0.23 315	0.19 249	0.23 328	0.18 216

RAFT_R40	0.83 396	0.28 217	0.73 271	0.59 369	0.31 200	0.69 273	0.44 267	1.10 251	0.95 259	1.47 479	1.10 293	1.00 337	0.85 358	5.53 554	0.46 254	0.22 318	0.13 138	0.23 315	0.20 285	0.23 328	0.18 216

UNet	0.83 396	0.34 372	1.31 478	0.58 356	0.74 512	1.58 505	0.49 324	1.41 337	1.04 303	1.21 371	1.08 282	1.54 473	1.12 467	1.65 381	1.09 459	0.23 345	0.17 327	0.25 374	0.20 285	0.25 356	0.22 327

FADNet_RVC	0.83 396	0.51 476	1.83 539	0.54 295	0.42 348	1.19 452	0.46 294	1.51 368	1.09 331	0.89 234	1.24 354	0.91 298	0.87 371	2.11 442	1.11 465	0.27 429	0.22 433	0.31 454	0.28 459	0.43 498	0.38 488

DAS	0.84 401	0.34 372	1.03 421	0.64 425	0.69 499	0.77 317	0.63 422	1.54 379	1.20 404	1.79 534	1.55 463	0.95 320	1.04 447	2.83 489	0.60 332	0.21 289	0.16 296	0.25 374	0.18 224	0.27 382	0.22 327

RAFT-345	0.84 401	0.25 133	0.66 215	0.50 206	0.27 104	0.54 169	0.42 235	0.83 129	1.11 340	1.32 431	2.34 549	0.86 278	0.54 214	5.72 559	0.47 261	0.18 166	0.13 138	0.22 275	0.17 203	0.17 112	0.16 157

MMNet	0.84 401	0.32 325	1.09 442	0.60 381	0.59 466	1.85 534	0.49 324	1.51 368	1.27 439	1.37 452	1.15 323	1.26 413	1.18 479	1.67 386	1.22 478	0.19 215	0.18 350	0.23 315	0.22 359	0.25 356	0.21 309

FADNet-RVC-Resample	0.84 401	0.47 459	2.10 549	0.61 396	0.45 376	1.07 424	0.61 414	1.59 390	1.20 404	1.08 289	0.98 236	1.03 350	0.98 425	2.17 447	0.72 373	0.23 345	0.22 433	0.30 448	0.32 495	0.35 456	0.34 466

iRaft-Stereo_5w	0.85 405	0.29 252	0.91 374	0.53 279	0.43 359	0.49 117	0.68 439	0.99 195	0.87 230	0.79 209	1.34 400	1.46 457	0.91 386	5.11 541	1.11 465	0.17 119	0.14 196	0.22 275	0.18 224	0.20 233	0.20 289

SACVNet	0.85 405	0.46 454	0.85 336	0.81 523	0.56 446	0.80 337	0.79 468	1.68 414	1.12 344	1.34 444	1.33 393	1.25 409	0.94 403	2.39 468	0.76 385	0.34 492	0.26 469	0.31 454	0.29 471	0.35 456	0.44 511

ADLNet	0.85 405	0.36 402	0.89 367	0.85 540	0.72 504	1.24 460	0.76 460	1.82 460	1.36 482	1.52 491	1.35 406	1.27 417	0.99 433	1.23 279	1.15 470	0.27 429	0.20 388	0.26 393	0.25 409	0.28 401	0.30 438

delet	0.85 405	0.32 325	0.95 388	0.65 439	0.66 487	1.64 511	0.84 481	1.75 433	1.35 478	1.32 431	1.30 378	1.30 424	0.88 376	1.68 391	1.10 462	0.21 289	0.21 412	0.24 335	0.24 395	0.21 278	0.21 309

HGLStereo	0.85 405	0.38 416	0.94 384	0.80 520	1.03 562	1.17 447	0.58 398	1.52 370	1.20 404	1.19 363	1.62 482	1.13 384	1.20 485	1.80 410	1.06 453	0.24 362	0.24 454	0.24 335	0.21 330	0.23 328	0.27 407

CRFU-Net	0.86 410	0.39 421	1.00 406	0.65 439	0.57 449	1.78 526	0.86 488	2.15 538	0.81 214	1.38 458	1.18 333	1.64 493	1.19 482	1.35 313	0.90 428	0.26 413	0.22 433	0.21 242	0.19 249	0.23 328	0.24 361

dad	0.86 410	0.66 523	1.06 430	0.56 333	0.37 298	0.76 309	0.44 267	1.17 272	1.50 519	1.44 474	1.27 368	1.34 435	0.75 306	2.52 478	0.84 415	0.42 525	0.27 477	0.83 573	0.26 427	0.41 487	0.29 425

AACVNet	0.86 410	0.35 392	0.79 320	0.82 531	0.39 325	0.76 309	0.49 324	1.61 397	0.81 214	1.08 289	1.33 393	1.30 424	0.93 398	4.34 526	0.74 377	0.25 390	0.21 412	0.28 424	0.22 359	0.29 412	0.25 373

DLCB_ROB	0.86 410	0.40 428	0.78 317	0.68 469	0.54 437	1.11 432	0.84 481	1.49 358	1.23 419	1.64 519	1.65 489	1.70 502	0.91 386	1.70 393	1.05 451	0.25 390	0.24 454	0.26 393	0.27 438	0.27 382	0.24 361

HSM-Net_RVC	0.87 414	0.29 252	0.53 124	0.53 279	0.30 174	1.15 443	0.55 375	3.57 595	1.28 444	1.53 493	1.74 502	1.68 499	0.93 398	1.49 350	0.77 391	0.22 318	0.17 327	0.19 163	0.18 224	0.20 233	0.19 257
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ssnet_v2	0.88 415	0.36 402	1.02 417	0.62 407	0.38 315	1.32 472	0.97 514	2.07 527	1.34 469	1.37 452	1.18 333	1.54 473	0.92 389	1.10 248	1.65 528	0.30 459	0.27 477	0.30 448	0.28 459	0.27 382	0.26 397

ADLNet2	0.88 415	0.34 372	1.17 459	0.77 513	0.64 482	1.12 435	0.76 460	1.74 430	1.24 425	1.21 371	1.65 489	1.71 503	1.05 451	1.67 386	1.17 474	0.24 362	0.21 412	0.21 242	0.22 359	0.26 368	0.29 425

ASMatch	0.88 415	0.26 159	0.69 236	0.51 239	0.35 265	0.48 105	0.37 176	1.12 260	0.92 252	1.10 303	3.28 573	0.96 326	0.98 425	4.90 538	0.49 275	0.19 215	0.16 296	0.22 275	0.19 249	0.19 194	0.27 407

IRAFT_RVC	0.88 415	0.28 217	0.76 302	0.63 416	0.31 200	0.65 247	1.02 524	1.22 298	0.94 257	1.22 376	1.04 269	1.01 344	0.98 425	5.82 562	0.53 300	0.22 318	0.12 64	0.25 374	0.20 285	0.20 233	0.19 257

FADNet-RVC	0.88 415	0.67 524	1.93 543	0.60 381	0.48 395	0.91 377	0.60 411	1.71 423	1.18 391	0.90 236	0.96 226	1.36 438	0.92 389	2.25 457	1.17 474	0.30 459	0.29 495	0.32 469	0.32 495	0.41 487	0.35 471

GEStereo_RVC	0.90 420	0.37 409	0.99 400	0.64 425	0.50 406	0.95 392	0.79 468	2.42 573	1.17 384	1.16 345	1.11 299	1.26 413	0.92 389	3.24 504	0.90 428	0.29 454	0.19 368	0.23 315	0.20 285	0.27 382	0.29 425

CBMV_ROB	0.90 420	0.44 445	0.63 191	0.51 239	0.37 298	1.25 462	0.49 324	1.77 443	1.27 439	1.41 467	2.00 531	1.33 431	1.08 459	2.17 447	0.76 385	0.43 530	0.42 552	0.47 538	0.44 540	0.41 487	0.36 477

PSMNet_ROB	0.90 420	0.52 480	1.17 459	0.72 491	0.61 472	1.27 464	1.12 536	1.76 439	1.12 344	1.09 295	1.28 374	1.45 454	0.89 382	1.65 381	1.42 511	0.33 482	0.25 463	0.37 507	0.39 527	0.35 456	0.29 425

FTStereo	0.91 423	0.26 159	0.56 150	0.54 295	0.33 243	0.66 256	1.87 584	1.00 199	0.75 188	1.75 528	4.15 583	1.04 354	1.65 538	1.57 367	0.46 254	0.19 215	0.16 296	0.23 315	0.21 330	0.18 150	0.63 554

PFNet	0.91 423	0.26 159	1.10 445	0.63 416	0.32 222	0.64 231	0.56 383	1.17 272	0.99 283	1.47 479	1.08 282	0.98 330	0.69 287	6.62 576	0.54 306	0.20 256	0.12 64	0.24 335	0.19 249	0.20 233	0.17 190

CBFPSM	0.92 425	0.33 348	1.86 540	0.49 194	0.38 315	1.75 519	0.84 481	1.39 334	1.12 344	1.09 295	0.99 238	2.37 556	1.66 542	1.32 303	1.42 511	0.19 215	0.18 350	0.20 205	0.20 285	0.21 278	0.33 461

FADNet	0.92 425	0.61 514	1.81 535	0.62 407	0.55 443	0.96 398	0.57 394	1.78 447	1.33 466	0.93 243	1.01 248	1.36 438	1.01 437	2.71 486	0.75 382	0.33 482	0.34 519	0.31 454	0.34 511	0.59 544	0.40 492

NVstereo2D	0.92 425	0.41 435	1.48 511	0.72 491	0.72 504	1.20 454	0.87 490	1.75 433	1.38 490	0.99 262	1.13 311	1.26 413	0.98 425	2.21 454	0.89 425	0.43 530	0.20 388	0.38 510	0.24 395	0.57 540	0.63 554

DispNO	0.93 428	0.30 272	1.34 486	0.55 319	0.55 443	0.89 370	0.49 324	1.48 356	1.21 410	1.17 354	1.27 368	1.19 393	0.90 383	5.23 544	0.74 377	0.22 318	0.17 327	0.24 335	0.21 330	0.19 194	0.20 289

DSFCA	0.93 428	0.34 372	1.06 430	0.52 260	0.65 484	1.55 503	0.93 506	1.49 358	1.19 399	1.56 503	1.15 323	1.50 466	0.96 415	3.07 498	1.02 449	0.30 459	0.26 469	0.25 374	0.25 409	0.28 401	0.24 361

fast-acv-ft	0.94 430	0.44 445	1.40 489	0.58 356	0.51 418	1.77 524	0.69 443	1.36 326	1.42 509	1.29 409	1.86 518	1.74 507	1.25 494	1.52 355	1.38 499	0.26 413	0.28 484	0.28 424	0.28 459	0.27 382	0.26 397

OMP-Stereo	0.94 430	0.33 348	0.72 259	0.90 554	0.31 200	0.49 117	0.36 154	1.16 270	1.06 312	1.58 509	1.12 306	1.46 457	0.69 287	6.94 584	0.49 275	0.19 215	0.14 196	0.24 335	0.18 224	0.20 233	0.14 79

CBMV	0.95 432	0.44 445	0.66 215	0.53 279	0.35 265	1.53 501	1.63 574	1.69 416	1.42 509	2.00 554	1.60 476	1.43 447	1.17 475	1.59 372	0.99 446	0.34 492	0.34 519	0.39 516	0.33 505	0.33 449	0.32 455
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.96 433	0.58 501	0.72 259	0.61 396	0.46 388	1.64 511	0.76 460	1.86 473	1.28 444	1.30 417	1.53 456	0.86 278	0.94 403	3.27 506	0.69 363	0.45 536	0.44 556	0.54 553	0.48 549	0.47 515	0.40 492

TransformOpticalFlow	0.96 433	0.28 217	0.89 367	0.52 260	0.31 200	0.66 256	0.54 357	1.75 433	1.12 344	1.09 295	1.44 432	1.37 441	1.01 437	6.70 581	0.42 212	0.19 215	0.12 64	0.20 205	0.19 249	0.18 150	0.19 257

IIG-Stereo	0.96 433	0.31 308	0.72 259	0.88 550	0.33 243	0.61 214	0.26 62	1.19 287	1.03 298	1.69 523	1.37 409	1.46 457	0.75 306	6.96 586	0.51 286	0.19 215	0.14 196	0.23 315	0.18 224	0.20 233	0.14 79

CFNet	0.96 433	0.36 402	1.01 410	0.62 407	0.42 348	0.99 408	0.47 302	1.90 485	1.32 462	0.99 262	1.39 418	1.10 374	0.86 366	5.58 557	0.79 399	0.23 345	0.17 327	0.28 424	0.27 438	0.26 368	0.21 309

XPNet_ROB	0.96 433	0.49 466	1.09 442	0.72 491	0.57 449	1.11 432	1.14 538	1.66 411	1.23 419	1.85 541	1.39 418	1.64 493	1.11 464	1.80 410	1.42 511	0.38 511	0.30 499	0.33 478	0.29 471	0.37 467	0.34 466

ETE_ROB	0.96 433	0.64 521	1.16 457	0.69 473	0.48 395	1.14 437	1.13 537	1.77 443	1.19 399	1.91 548	1.45 435	1.73 505	1.05 451	1.60 373	1.14 469	0.32 473	0.26 469	0.38 510	0.34 511	0.39 480	0.41 497

CSP-Net	0.97 439	0.38 416	0.83 334	0.53 279	0.41 343	1.63 509	0.77 463	2.00 510	1.05 308	1.25 394	1.20 344	1.33 431	0.83 351	4.93 540	0.85 418	0.32 473	0.22 433	0.20 205	0.20 285	0.23 328	0.25 373

DEmStereo	0.97 439	0.23 83	0.79 320	0.47 146	0.32 222	1.04 418	0.56 383	0.93 169	0.89 237	1.39 464	2.14 541	1.02 346	2.07 568	5.64 558	0.77 391	0.17 119	0.15 257	0.20 205	0.20 285	0.18 150	0.20 289

pcwnet_v2	0.97 439	0.37 409	4.33 583	0.62 407	0.54 437	0.79 328	0.45 287	2.02 518	1.58 529	1.42 473	1.64 487	1.09 372	0.79 328	1.24 284	0.67 356	0.32 473	0.25 463	0.29 435	0.27 438	0.37 467	0.35 471

FINET	0.97 439	0.54 485	1.60 520	0.63 416	0.79 530	1.08 425	1.07 531	1.56 386	2.20 569	1.15 335	1.49 449	0.94 311	0.88 376	2.32 462	1.05 451	0.42 525	0.35 530	0.32 469	0.28 459	0.43 498	0.38 488

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 443	0.39 421	3.21 575	0.50 206	0.63 479	0.64 231	0.39 201	2.36 567	0.75 188	0.95 250	4.63 588	1.81 514	0.56 226	0.96 202	0.41 199	0.18 166	0.13 138	0.21 242	0.26 427	0.32 440	0.35 471

StereoDRNet	0.98 443	0.47 459	1.70 526	0.76 510	0.94 557	1.51 499	0.91 500	1.92 492	1.32 462	1.61 511	1.13 311	1.47 462	0.97 418	1.75 401	1.46 518	0.28 443	0.23 445	0.29 435	0.27 438	0.35 456	0.27 407

ACV-stereo	0.99 445	0.51 476	1.41 494	0.56 333	0.41 343	2.43 566	0.57 394	1.15 268	1.18 391	0.81 215	1.01 248	3.39 581	2.14 571	1.60 373	1.07 456	0.27 429	0.22 433	0.22 275	0.22 359	0.28 401	0.32 455

iinet-f	0.99 445	0.45 452	3.71 580	0.55 319	0.43 359	1.81 529	0.68 439	1.14 265	1.14 359	1.18 359	1.42 423	1.58 480	1.44 517	1.34 312	1.59 527	0.24 362	0.23 445	0.20 205	0.19 249	0.26 368	0.25 373

GASNet	0.99 445	0.97 556	1.72 529	0.98 563	0.68 497	0.83 354	0.67 435	1.60 394	1.28 444	1.31 427	1.22 348	1.22 398	1.21 488	2.41 469	1.41 507	0.43 530	0.26 469	0.36 504	0.34 511	0.55 537	0.31 448

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 445	0.40 428	1.82 537	0.66 445	0.62 478	2.05 548	0.78 465	1.91 489	1.29 448	1.54 499	1.42 423	1.51 468	1.23 490	1.99 429	1.33 491	0.23 345	0.14 196	0.20 205	0.15 135	0.27 382	0.26 397

PS-NSSS	0.99 445	0.58 501	0.93 380	0.58 356	0.57 449	0.91 377	0.80 474	1.81 459	1.14 359	1.14 329	1.67 494	1.00 337	0.83 351	4.62 531	0.78 393	0.37 507	0.31 505	0.52 547	0.32 495	0.45 508	0.38 488

YMNet	1.00 450	0.54 485	1.40 489	0.81 523	0.85 544	1.87 536	0.62 417	1.55 383	1.18 391	1.63 517	1.99 529	1.77 511	0.97 418	1.50 352	1.45 515	0.33 482	0.37 537	0.31 454	0.32 495	0.32 440	0.29 425

YMNet_1	1.00 450	0.54 485	1.40 489	0.81 523	0.85 544	1.87 536	0.62 417	1.55 383	1.18 391	1.63 517	1.99 529	1.77 511	0.97 418	1.50 352	1.45 515	0.33 482	0.37 537	0.31 454	0.32 495	0.32 440	0.29 425

UGAM-zero	1.00 450	0.30 272	0.93 380	0.47 146	0.30 174	0.57 191	0.25 50	2.25 557	0.63 137	1.01 272	1.10 293	2.73 570	1.85 555	6.26 568	0.40 190	0.17 119	0.14 196	0.19 163	0.15 135	0.16 80	0.17 190

RAFT + AFF	1.00 450	0.42 439	1.09 442	0.67 457	0.50 406	1.22 458	1.24 547	2.24 556	1.19 399	1.30 417	1.56 467	1.17 389	1.49 525	3.44 512	0.83 412	0.21 289	0.25 463	0.30 448	0.26 427	0.27 382	0.27 407

DRN-Test	1.00 450	0.44 445	1.13 451	0.70 479	0.81 537	1.62 508	0.79 468	2.14 536	1.44 512	1.78 531	1.33 393	1.43 447	1.05 451	2.18 450	1.53 524	0.27 429	0.21 412	0.31 454	0.30 480	0.32 440	0.28 419

NCCL2	1.00 450	0.56 494	1.06 430	0.75 507	0.57 449	1.31 471	1.72 575	1.77 443	1.36 482	1.50 488	1.17 331	1.91 526	1.17 475	1.54 361	1.29 488	0.35 499	0.31 505	0.45 533	0.44 540	0.40 484	0.40 492

TCMNet	1.01 456	0.60 512	2.10 549	0.86 542	1.33 584	1.14 437	0.67 435	1.69 416	1.23 419	1.11 309	1.57 471	1.30 424	0.97 418	2.01 431	1.50 522	0.31 466	0.31 505	0.38 510	0.34 511	0.42 492	0.36 477

PA-Net	1.01 456	0.57 498	1.29 476	0.64 425	0.74 512	1.19 452	0.84 481	1.69 416	1.43 511	1.16 345	1.19 340	1.32 429	1.19 482	3.42 510	1.25 481	0.29 454	0.45 560	0.33 478	0.49 552	0.32 440	0.47 520
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	1.01 456	0.59 504	1.16 457	0.67 457	0.51 418	1.63 509	1.26 551	1.69 416	1.38 490	1.81 538	1.37 409	1.94 531	1.02 443	1.58 369	1.38 499	0.37 507	0.27 477	0.43 528	0.37 523	0.43 498	0.37 482

z-ln-s-r	1.02 459	0.55 490	2.09 548	0.52 260	0.55 443	0.78 322	0.87 490	1.47 354	1.34 469	1.12 311	1.62 482	1.37 441	1.06 454	2.62 483	3.32 573	0.19 215	0.14 196	0.21 242	0.17 203	0.27 382	0.21 309

PSMNet-RUCA	1.02 459	0.97 556	1.44 499	1.23 578	1.10 567	1.40 486	0.62 417	1.69 416	1.38 490	0.94 248	1.53 456	0.97 328	0.83 351	1.17 268	0.93 431	0.69 572	0.34 519	0.99 581	0.60 569	0.97 570	0.64 558

THIR-Stereo	1.02 459	0.27 192	0.69 236	0.49 194	0.28 129	0.95 392	1.34 556	1.03 211	0.97 271	1.34 444	1.90 523	1.17 389	1.58 531	6.44 573	0.78 393	0.19 215	0.14 196	0.21 242	0.22 359	0.19 194	0.20 289

Wz-Net-LNSev	1.03 462	0.67 524	2.71 571	0.64 425	0.84 541	1.75 519	1.00 521	1.80 456	1.32 462	1.28 403	1.25 358	1.65 496	1.22 489	1.39 329	1.40 503	0.28 443	0.26 469	0.24 335	0.23 382	0.33 449	0.32 455

RAFT-RH_RVC	1.03 462	0.24 105	0.67 220	0.49 194	0.28 129	0.81 346	0.33 118	0.83 129	1.08 323	2.05 555	4.65 590	1.04 354	0.57 236	5.98 567	0.50 281	0.18 166	0.13 138	0.26 393	0.20 285	0.16 80	0.17 190

DISCO	1.03 462	0.34 372	1.11 447	0.69 473	0.45 376	2.07 549	0.84 481	2.13 532	1.50 519	1.15 335	1.33 393	2.40 558	1.07 458	2.60 481	1.51 523	0.23 345	0.18 350	0.22 275	0.20 285	0.31 431	0.27 407

STrans-v2	1.04 465	0.28 217	0.96 394	0.49 194	0.32 222	0.68 267	0.79 468	2.47 577	1.12 344	1.12 311	1.46 441	1.40 443	1.46 520	6.70 581	0.43 222	0.18 166	0.13 138	0.20 205	0.18 224	0.18 150	0.18 216

APVNet	1.06 466	0.53 484	1.42 496	0.84 535	0.79 530	1.92 539	0.82 479	1.90 485	1.08 323	1.08 289	1.43 427	1.56 476	1.13 471	3.07 498	1.58 525	0.31 466	0.34 519	0.42 526	0.36 520	0.36 463	0.37 482

TDLM	1.06 466	0.44 445	0.79 320	0.63 416	0.50 406	0.89 370	1.44 561	1.48 356	1.26 433	1.12 311	1.40 420	1.08 362	0.98 425	6.65 577	0.78 393	0.33 482	0.21 412	0.33 478	0.26 427	0.37 467	0.24 361

FAT-Stereo	1.07 468	0.41 435	1.32 481	0.72 491	0.58 458	1.08 425	0.89 495	1.96 501	1.65 534	1.75 528	1.98 528	2.03 542	1.48 523	2.02 432	1.18 477	0.42 525	0.35 530	0.34 488	0.29 471	0.35 456	0.53 535

GANetREF_RVC	1.07 468	0.86 549	1.31 478	0.82 531	0.53 433	1.41 491	1.31 554	1.76 439	1.52 522	1.27 401	1.31 384	1.46 457	1.24 493	2.03 433	0.96 441	0.56 558	0.45 560	0.67 568	0.50 555	0.88 568	0.59 548
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	1.07 468	0.43 442	0.76 302	0.60 381	0.50 406	0.90 373	0.97 514	1.52 370	1.26 433	1.33 440	1.38 414	1.24 405	1.18 479	6.75 583	0.75 382	0.34 492	0.23 445	0.34 488	0.29 471	0.42 492	0.27 407

GCST	1.08 471	1.47 586	0.93 380	1.73 588	1.14 574	1.30 469	0.31 97	1.33 316	1.16 381	1.29 409	0.97 235	0.98 330	0.49 185	2.08 438	0.46 254	1.19 589	0.70 589	1.30 588	0.85 584	1.02 574	0.89 573

GwcNet	1.08 471	0.51 476	2.33 560	0.79 517	1.18 577	1.76 521	0.70 446	1.68 414	1.47 515	1.41 467	1.64 487	1.74 507	1.04 447	2.20 453	1.41 507	0.30 459	0.29 495	0.29 435	0.27 438	0.30 422	0.35 471

DANet	1.08 471	0.61 514	1.32 481	0.85 540	0.72 504	1.37 479	0.51 332	1.54 379	1.15 371	1.78 531	1.54 461	2.01 539	1.11 464	2.90 492	2.00 545	0.33 482	0.30 499	0.40 521	0.30 480	0.44 504	0.45 513
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RP	1.09 474	0.50 473	1.12 449	0.90 554	1.04 563	1.11 432	0.84 481	1.80 456	1.62 531	1.55 502	2.00 531	1.90 525	1.78 549	1.84 413	1.25 481	0.52 550	0.36 535	0.48 540	0.36 520	0.45 508	0.43 508

Nwc_Net	1.09 474	0.49 466	1.33 483	0.89 553	0.80 535	1.49 498	0.66 431	2.19 550	1.27 439	1.32 431	2.26 545	1.96 534	1.54 528	1.92 421	1.34 493	0.40 517	0.30 499	0.43 528	0.45 542	0.38 476	0.37 482

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 476	1.02 561	1.00 406	0.82 531	0.67 491	1.93 540	0.93 506	1.62 401	1.11 340	1.15 335	1.25 358	1.50 466	0.79 328	1.96 427	0.76 385	1.89 592	0.34 519	0.79 572	0.36 520	1.25 582	0.83 570

NCC-stereo	1.10 476	0.54 485	1.24 468	0.84 535	0.94 557	1.29 467	0.89 495	2.01 514	1.34 469	1.32 431	1.74 502	1.88 521	1.74 545	2.35 464	1.25 481	0.45 536	0.37 537	0.45 533	0.58 565	0.42 492	0.42 501

Abc-Net	1.10 476	0.54 485	1.24 468	0.84 535	0.94 557	1.29 467	0.89 495	2.01 514	1.34 469	1.32 431	1.74 502	1.88 521	1.74 545	2.35 464	1.25 481	0.45 536	0.37 537	0.45 533	0.58 565	0.42 492	0.42 501
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	1.11 479	0.58 501	2.23 558	0.66 445	0.71 502	1.95 542	1.46 562	1.98 507	1.45 513	1.79 534	1.43 427	1.49 465	1.33 507	1.97 428	1.42 511	0.27 429	0.23 445	0.28 424	0.28 459	0.34 453	0.31 448

edge stereo	1.11 479	0.50 473	1.30 477	0.71 487	0.65 484	1.14 437	0.75 457	1.93 496	1.37 486	1.71 524	1.83 513	2.54 563	1.44 517	2.43 470	1.23 479	0.42 525	0.41 550	0.54 553	0.35 516	0.42 492	0.46 516

anonymity	1.12 481	0.97 556	1.21 462	1.07 571	1.12 571	1.08 425	0.89 495	1.95 500	1.16 381	1.29 409	1.26 365	1.22 398	1.09 462	1.15 260	1.01 448	1.02 582	1.00 605	0.97 578	0.97 590	0.98 571	0.99 577

ccnet	1.12 481	0.67 524	1.01 410	0.78 515	0.73 511	1.72 517	0.99 519	1.84 469	1.26 433	1.47 479	1.85 517	1.75 510	1.29 499	1.75 401	1.88 539	0.57 559	0.53 575	0.57 562	0.55 562	0.59 544	0.54 537

RASNet	1.12 481	0.30 272	0.91 374	0.66 445	0.77 525	0.97 402	0.57 394	1.37 327	1.35 478	1.02 276	1.34 400	2.11 546	1.43 515	7.09 588	1.39 502	0.19 215	0.17 327	0.17 97	0.19 249	0.18 150	0.16 157

AF-Net	1.13 484	0.52 480	1.33 483	0.86 542	0.91 553	1.38 482	0.71 448	2.16 541	1.62 531	1.56 503	2.40 552	1.99 537	1.65 538	1.81 412	1.48 520	0.48 544	0.28 484	0.49 542	0.33 505	0.39 480	0.32 455

NaN_ROB	1.13 484	0.55 490	1.15 456	0.64 425	0.48 395	1.61 507	2.03 592	1.72 424	1.48 516	2.09 557	1.27 368	1.40 443	1.08 459	3.94 518	1.30 489	0.28 443	0.34 519	0.28 424	0.28 459	0.30 422	0.33 461

UGAM	1.14 486	0.27 192	0.95 388	0.53 279	0.42 348	0.70 280	0.72 451	0.95 180	1.32 462	0.98 259	1.48 447	1.78 513	0.87 371	9.65 615	0.87 421	0.21 289	0.18 350	0.30 448	0.24 395	0.19 194	0.16 157

DGSMNet	1.14 486	0.76 540	2.49 565	0.81 523	0.86 548	1.39 484	1.39 558	2.13 532	1.35 478	1.26 398	1.63 486	1.48 464	0.98 425	1.75 401	1.10 462	0.45 536	0.43 553	0.55 557	0.49 552	0.75 562	0.70 563

Syn2CoEx	1.14 486	0.69 528	1.66 523	0.80 520	0.67 491	1.40 486	0.88 493	2.06 526	1.54 525	1.25 394	1.58 474	1.42 446	1.50 527	4.09 520	1.40 503	0.36 503	0.32 513	0.34 488	0.29 471	0.29 412	0.34 466

RGC	1.14 486	0.79 542	1.26 471	0.91 557	0.96 560	1.52 500	0.77 463	1.92 492	1.26 433	1.54 499	1.93 525	2.02 541	1.54 528	2.25 457	1.31 490	0.44 535	0.35 530	0.58 563	0.48 549	0.47 515	0.46 516

S-Stereo	1.15 490	0.46 454	2.17 554	0.81 523	0.80 535	1.21 456	1.19 544	1.93 496	2.02 562	1.47 479	2.11 538	1.57 477	1.17 475	2.05 436	1.41 507	0.40 517	0.40 548	0.35 496	0.31 487	0.44 504	0.70 563

stereogan	1.15 490	0.42 439	1.40 489	0.86 542	0.84 541	2.38 564	0.71 448	1.88 479	1.73 543	1.72 525	1.94 527	2.31 553	1.29 499	2.07 437	1.08 457	0.36 503	0.35 530	0.39 516	0.31 487	0.51 529	0.46 516

AANet_RVC	1.16 492	0.52 480	1.49 513	0.65 439	0.45 376	0.75 302	0.69 443	1.42 339	1.55 527	1.34 444	1.87 520	1.53 472	0.78 324	7.43 594	1.38 499	0.25 390	0.17 327	0.19 163	0.16 177	0.22 302	0.26 397

RYNet	1.17 493	0.49 466	1.24 468	0.70 479	0.97 561	1.71 515	0.92 502	1.91 489	1.46 514	1.38 458	1.14 315	1.88 521	1.30 503	4.24 522	1.87 537	0.26 413	0.21 412	0.35 496	0.27 438	0.55 537	0.54 537

w-ln-seven-2	1.18 494	0.61 514	4.25 582	0.68 469	0.61 472	1.20 454	0.93 506	1.63 403	1.35 478	1.66 520	1.53 456	1.47 462	1.37 511	3.00 497	1.74 532	0.25 390	0.24 454	0.29 435	0.26 427	0.33 449	0.28 419

HSM	1.19 495	0.32 325	0.65 205	0.57 350	0.38 315	1.23 459	0.59 407	2.25 557	1.19 399	1.30 417	1.25 358	1.94 531	1.03 445	9.32 610	0.71 370	0.22 318	0.16 296	0.20 205	0.16 177	0.21 278	0.21 309

aanetorigin	1.23 496	0.79 542	2.78 573	0.70 479	0.79 530	0.99 408	1.06 530	1.06 238	1.37 486	3.52 594	2.61 561	1.72 504	1.63 536	1.99 429	1.78 534	0.25 390	0.24 454	0.26 393	0.25 409	0.38 476	0.45 513

PWC_ROB	1.24 497	0.76 540	2.46 564	0.72 491	0.78 527	1.15 443	0.49 324	1.75 433	1.92 556	2.31 563	3.07 570	1.59 481	1.40 512	2.46 474	2.10 549	0.33 482	0.22 433	0.35 496	0.24 395	0.38 476	0.41 497

SGM-Forest	1.24 497	0.38 416	0.60 178	0.52 260	0.37 298	1.56 504	1.30 553	1.65 406	1.36 482	2.11 558	1.79 509	1.63 490	0.93 398	7.48 596	0.95 437	0.36 503	0.37 537	0.39 516	0.34 511	0.37 467	0.32 455
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Consistency-Raft	1.25 499	0.99 559	1.93 543	1.02 567	1.21 579	0.96 398	1.01 523	1.75 433	1.92 556	1.36 449	2.12 539	1.44 452	1.01 437	1.14 259	1.40 503	0.72 573	0.82 592	0.89 576	0.98 592	1.31 584	0.95 575

NOSS_ROB	1.26 500	0.46 454	0.62 188	0.56 333	0.38 315	1.06 422	0.78 465	1.73 425	1.40 500	1.01 272	1.43 427	1.10 374	0.75 306	10.62 619	0.65 348	0.45 536	0.43 553	0.48 540	0.45 542	0.44 504	0.41 497

RTSC	1.29 501	0.73 534	2.44 563	0.83 534	0.57 449	1.85 534	0.65 426	1.88 479	2.00 561	2.20 560	1.66 492	1.60 483	1.26 496	2.33 463	3.92 579	0.32 473	0.23 445	0.27 409	0.29 471	0.37 467	0.37 482

PWCDC_ROB	1.29 501	0.75 539	1.33 483	1.05 568	0.88 552	1.73 518	0.52 343	1.89 482	3.28 591	1.29 409	4.88 593	1.22 398	1.46 520	1.77 408	1.45 515	0.60 564	0.26 469	0.29 435	0.25 409	0.52 531	0.37 482

Anonymous_2	1.30 503	0.55 490	0.82 329	0.52 260	0.58 458	1.01 411	0.64 424	1.25 306	0.97 271	0.96 252	0.78 184	1.33 431	1.29 499	1.03 226	0.74 377	0.62 566	0.64 585	1.06 584	9.63 627	1.16 578	0.49 527

SQANet	1.31 504	0.88 552	1.08 439	1.83 590	1.44 586	1.44 493	0.75 457	1.74 430	1.09 331	1.32 431	1.26 365	1.28 420	1.01 437	1.50 352	0.83 412	2.50 599	0.34 519	1.47 589	0.55 562	2.32 591	1.57 590

SHD	1.31 504	0.71 533	2.34 561	0.86 542	0.75 521	1.77 524	0.65 426	2.22 554	2.50 579	2.40 570	1.71 498	1.91 526	1.60 534	1.93 424	2.37 554	0.38 511	0.31 505	0.38 510	0.40 531	0.48 520	0.50 529

PDISCO_ROB	1.32 506	0.65 522	1.44 499	1.36 580	1.46 587	2.55 569	0.92 502	2.45 575	2.07 565	1.37 452	1.49 449	1.65 496	1.00 435	2.82 488	1.35 496	1.01 580	0.27 477	0.54 553	0.47 547	0.71 560	0.73 566

LL-Strereo	1.33 507	0.39 421	1.38 488	0.61 396	0.61 472	0.75 302	0.66 431	1.63 403	1.17 384	1.56 503	1.60 476	2.03 542	2.12 570	9.72 616	0.97 442	0.21 289	0.18 350	0.27 409	0.23 382	0.22 302	0.25 373

PASM	1.34 508	0.92 553	2.62 569	0.86 542	0.87 550	1.03 416	1.08 532	1.50 362	1.51 521	1.82 539	1.41 422	1.68 499	1.26 496	4.87 537	1.34 493	0.61 565	0.65 587	0.68 569	0.78 579	0.69 558	0.68 562

ADCRef	1.35 509	0.55 490	2.37 562	0.72 491	0.77 525	1.94 541	0.78 465	1.91 489	1.27 439	1.57 507	1.59 475	1.36 438	1.41 513	1.54 361	7.53 596	0.23 345	0.20 388	0.32 469	0.30 480	0.29 412	0.29 425

DStereoRT	1.36 510	0.32 325	1.41 494	0.67 457	0.50 406	2.07 549	0.60 411	1.44 346	0.91 246	1.37 452	1.44 432	0.73 228	1.30 503	6.39 572	0.90 428	0.23 345	0.17 327	4.29 621	1.94 611	0.24 343	0.20 289

GANet	1.36 510	0.47 459	0.86 342	0.67 457	0.45 376	1.34 476	1.73 576	1.64 405	1.24 425	1.49 487	2.38 550	1.55 475	1.20 485	9.30 609	0.93 431	0.30 459	0.31 505	0.33 478	0.28 459	0.39 480	0.30 438

ff1	1.37 512	0.33 348	0.85 336	0.53 279	0.37 298	0.74 297	0.56 383	0.95 180	2.47 576	1.15 335	1.45 435	1.06 356	0.82 343	7.22 589	7.61 597	0.20 256	0.12 64	0.31 454	0.27 438	0.19 194	0.20 289

XQC	1.37 512	0.87 550	2.56 567	0.84 535	0.69 499	1.83 532	0.89 495	2.07 527	1.88 552	1.88 544	1.53 456	1.91 526	1.55 530	2.85 491	3.05 565	0.48 544	0.29 495	0.44 532	0.39 527	0.69 558	0.60 551

w-ln-seven	1.38 514	0.70 531	3.91 581	0.75 507	0.72 504	2.69 575	0.95 511	2.02 518	1.99 560	1.99 551	1.73 500	1.82 517	1.17 475	2.45 471	2.84 562	0.28 443	0.25 463	0.31 454	0.30 480	0.41 487	0.33 461

mmx	1.39 515	0.33 348	0.85 336	0.53 279	0.37 298	0.74 297	0.56 383	2.13 532	1.37 486	1.15 335	1.45 435	1.06 356	0.82 343	7.22 589	7.61 597	0.24 362	0.19 368	0.31 454	0.27 438	0.30 422	0.25 373

xxx	1.39 515	0.33 348	0.85 336	0.53 279	0.37 298	0.74 297	0.56 383	2.13 532	1.37 486	1.15 335	1.45 435	1.06 356	0.82 343	7.22 589	7.61 597	0.24 362	0.19 368	0.31 454	0.27 438	0.30 422	0.25 373

MFMNet_re	1.40 517	1.14 571	1.68 524	1.39 582	1.07 564	1.48 496	1.43 560	1.87 476	1.82 550	2.26 561	2.19 542	1.51 468	1.86 556	1.52 355	1.25 481	0.93 578	0.83 593	0.84 574	0.80 580	0.99 573	1.05 582

UDG	1.41 518	2.65 611	0.99 400	1.44 585	1.64 589	1.34 476	0.80 474	1.60 394	1.23 419	1.23 382	1.71 498	2.01 539	1.34 508	1.47 348	1.41 507	0.90 577	0.54 578	2.29 597	0.75 577	1.84 587	1.04 580

CSAN	1.41 518	0.59 504	1.26 471	0.70 479	0.50 406	1.76 521	1.78 577	1.77 443	1.90 555	2.35 566	2.32 547	1.92 529	1.94 561	5.56 556	1.49 521	0.43 530	0.35 530	0.40 521	0.41 532	0.43 498	0.41 497

DStereoO	1.44 520	1.11 568	1.69 525	1.16 574	0.72 504	1.21 456	1.56 567	1.74 430	1.63 533	1.52 491	1.67 494	1.51 468	3.16 592	1.73 399	1.72 531	2.35 598	0.45 560	0.97 578	0.42 535	2.01 589	0.53 535

test_xeample	1.45 521	0.28 217	0.65 205	0.51 239	0.28 129	0.94 389	0.59 407	2.14 536	1.29 448	1.24 389	1.51 454	0.88 286	0.86 366	1.46 344	15.10 618	0.22 318	0.20 388	0.22 275	0.20 285	0.22 302	0.22 327

Wz-Net-SNSev	1.49 522	1.23 576	6.27 594	0.68 469	0.67 491	1.37 479	1.41 559	2.00 510	1.39 495	1.48 485	1.61 480	2.29 551	1.32 506	3.93 517	2.14 550	0.31 466	0.28 484	0.31 454	0.33 505	0.42 492	0.36 477

CC-Net-ROB	1.49 522	1.26 577	1.27 474	0.88 550	0.79 530	1.76 521	1.00 521	1.79 453	1.26 433	1.10 303	1.61 480	1.21 396	0.99 433	8.13 603	0.84 415	1.09 586	0.41 550	2.20 595	0.46 545	1.20 581	0.48 523

DDUNet	1.50 524	2.69 612	1.12 449	1.77 589	1.88 591	1.84 533	0.92 502	1.70 421	1.16 381	1.38 458	1.79 509	1.60 483	1.12 467	1.37 320	1.08 457	1.10 587	0.76 590	2.37 599	0.94 588	2.00 588	1.37 588

xxxx	1.51 525	0.28 217	0.68 224	0.54 295	0.28 129	1.16 445	0.44 267	2.19 550	1.29 448	1.09 295	1.36 407	1.22 398	0.85 358	1.79 409	15.70 621	0.24 362	0.21 412	0.21 242	0.20 285	0.22 302	0.23 347

psmorigin	1.52 526	0.69 528	10.52 608	0.68 469	0.59 466	1.13 436	0.70 446	1.57 387	1.19 399	1.99 551	1.79 509	2.26 550	1.47 522	2.09 439	1.36 497	0.39 514	0.40 548	0.34 488	0.33 505	0.43 498	0.56 541

MFN_U_SF_RVC	1.52 526	0.84 545	3.42 576	0.87 549	0.66 487	2.56 570	0.95 511	2.36 567	1.70 539	1.98 550	1.86 518	2.45 561	1.79 550	2.95 493	2.58 557	0.52 550	0.48 567	0.55 557	0.59 568	0.59 544	0.61 552

WQFJA1++	1.55 528	0.22 61	0.45 69	0.38 31	0.28 129	0.38 40	0.20 12	0.62 46	0.28 13	0.38 64	0.39 44	0.34 61	0.39 107	0.64 89	0.27 34	0.19 215	0.12 64	0.16 66	0.12 50	25.04 629	0.14 79

SAMSARA	1.55 528	0.84 545	2.61 568	1.22 577	1.07 564	2.50 568	1.93 587	2.05 521	1.89 553	2.75 580	1.66 492	2.81 571	1.69 543	3.08 500	1.97 544	0.46 542	0.51 573	0.42 526	0.46 545	0.58 542	0.59 548

z-mn7	1.56 530	0.84 545	4.36 585	0.71 487	0.51 418	2.60 571	1.04 526	1.73 425	2.70 585	1.53 493	2.99 569	1.94 531	1.34 508	4.78 535	2.41 555	0.29 454	0.24 454	0.27 409	0.24 395	0.34 453	0.31 448

CrosDoStereo	1.58 531	0.24 105	0.72 259	0.48 174	0.29 149	0.67 260	12.49 621	1.10 251	0.98 276	1.34 444	1.75 505	1.00 337	1.89 557	6.65 577	0.81 405	0.19 215	0.15 257	0.20 205	0.22 359	0.18 150	0.19 257

DeepStereo_LL	1.58 531	0.24 105	0.72 259	0.48 174	0.29 149	0.67 260	12.49 621	1.10 251	0.98 276	1.34 444	1.75 505	1.00 337	1.89 557	6.65 577	0.81 405	0.19 215	0.15 257	0.20 205	0.22 359	0.18 150	0.19 257

otaku	1.60 533	1.11 568	1.21 462	2.20 592	1.56 588	1.97 543	1.24 547	2.07 527	1.36 482	1.44 474	1.62 482	1.73 505	1.19 482	1.73 399	0.98 445	2.89 603	0.57 580	1.74 590	0.60 569	2.78 598	1.94 596

DeepPrunerF	1.60 533	0.73 534	5.81 592	0.88 550	1.19 578	0.91 377	0.95 511	2.19 550	5.24 608	1.17 354	1.30 378	1.19 393	1.30 503	4.90 538	1.66 530	0.42 525	0.34 519	0.52 547	0.47 547	0.41 487	0.40 492

222	1.61 535	0.29 252	0.67 220	0.56 333	0.29 149	1.06 422	0.42 235	2.17 547	1.31 458	1.31 427	1.52 455	0.92 306	0.94 403	1.76 406	17.65 622	0.24 362	0.20 388	0.21 242	0.19 249	0.22 302	0.23 347

SDNR	1.62 536	0.51 476	2.17 554	0.53 279	0.56 446	3.80 594	0.45 287	1.54 379	1.29 448	1.33 440	2.41 553	1.08 362	0.96 415	11.18 620	1.16 471	0.66 570	0.63 584	0.43 528	0.32 495	0.64 551	0.67 560

Ntro	1.64 537	1.15 572	1.23 465	2.48 598	1.83 590	2.09 551	1.16 541	1.96 501	1.38 490	1.21 371	1.62 482	1.62 485	1.29 499	1.87 418	1.11 465	3.04 604	0.56 579	1.82 592	0.64 571	2.80 599	2.05 598

G-Net	1.66 538	0.63 519	1.56 516	1.11 573	0.74 512	2.98 583	0.91 500	1.55 383	1.22 416	2.76 581	8.18 612	2.32 554	2.53 584	1.92 421	1.87 537	0.48 544	0.44 556	0.45 533	0.31 487	0.60 548	0.57 545

MDST_ROB	1.67 539	0.34 372	1.58 519	0.92 559	0.58 458	4.26 600	1.11 534	2.83 583	1.41 506	4.49 605	2.55 560	1.45 454	0.97 418	7.79 600	1.17 474	0.31 466	0.25 463	0.37 507	0.33 505	0.31 431	0.30 438

SPS-STEREO	1.67 539	1.04 562	1.23 465	1.21 576	1.13 573	1.82 531	1.11 534	2.16 541	1.52 522	3.07 591	2.32 547	2.82 572	1.80 551	4.11 521	2.04 546	1.03 583	0.99 604	0.97 578	0.94 588	1.03 576	1.02 578
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM_RVC	1.68 541	0.36 402	0.61 182	0.59 369	0.29 149	2.25 557	1.18 543	2.38 570	1.68 538	3.60 595	2.67 563	3.69 585	2.42 580	8.13 603	1.90 540	0.31 466	0.31 505	0.30 448	0.28 459	0.30 422	0.29 425
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	1.69 542	0.59 504	4.33 583	0.70 479	0.57 449	2.02 547	1.62 573	3.35 592	1.78 546	1.48 485	1.38 414	2.17 547	2.84 587	4.77 534	3.66 576	0.48 544	0.31 505	0.29 435	0.25 409	0.64 551	0.48 523

zh-mn7	1.70 543	1.21 575	8.30 602	0.69 473	0.53 433	1.45 494	0.84 481	1.70 421	2.09 566	2.41 571	2.67 563	1.68 499	1.23 490	4.49 527	2.87 563	0.30 459	0.26 469	0.27 409	0.27 438	0.31 431	0.35 471

1111x	1.70 543	0.29 252	0.86 342	0.51 239	0.27 104	1.01 411	0.68 439	2.22 554	1.28 444	1.13 326	1.40 420	1.21 396	1.10 463	5.53 554	15.20 619	0.22 318	0.21 412	0.22 275	0.22 359	0.24 343	0.22 327

PVD	1.70 543	0.84 545	2.26 559	0.94 562	0.83 540	2.48 567	0.97 514	2.59 581	3.35 592	3.01 589	2.77 565	2.34 555	2.47 582	2.67 485	3.14 568	0.47 543	0.45 560	0.59 564	0.48 549	0.59 544	0.75 568

FBW_ROB	1.71 546	0.62 518	1.45 504	0.67 457	0.61 472	1.81 529	1.08 532	2.52 578	1.70 539	1.77 530	1.73 500	1.98 536	1.25 494	12.57 622	1.84 536	0.34 492	0.37 537	0.56 560	0.38 525	0.45 508	0.43 508

ADCL	1.72 547	0.57 498	3.66 578	0.67 457	0.61 472	2.61 573	1.85 582	1.96 501	1.67 536	1.90 547	1.83 513	2.06 545	1.90 559	2.13 443	9.15 605	0.26 413	0.24 454	0.34 488	0.32 495	0.38 476	0.35 471

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 548	0.87 550	3.56 577	0.80 520	0.75 521	3.72 591	2.44 605	1.82 460	1.82 550	1.74 527	1.91 524	1.92 529	1.26 496	7.69 599	1.28 487	0.45 536	0.47 565	0.52 547	0.77 578	0.50 524	0.50 529

zh-sn7	1.76 549	1.38 578	6.58 595	0.74 503	0.72 504	1.78 526	1.31 554	1.88 479	1.56 528	1.86 543	2.47 557	1.81 514	2.08 569	5.12 542	3.80 578	0.32 473	0.32 513	0.32 469	0.32 495	0.44 504	0.40 492

AAGNet	1.83 550	0.28 217	0.72 259	0.61 396	0.32 222	0.67 260	0.51 332	0.96 187	0.98 276	1.47 479	1.20 344	1.00 337	1.18 479	2.83 489	22.77 629	0.22 318	0.13 138	0.22 275	0.19 249	0.23 328	0.15 119

WCMA_ROB	1.84 551	0.47 459	1.31 478	0.69 473	0.57 449	2.11 552	1.14 538	1.87 476	1.73 543	4.04 599	6.43 599	5.62 602	3.61 597	2.59 480	1.94 542	0.52 550	0.44 556	0.39 516	0.42 535	0.48 520	0.47 520

ADCPNet	1.85 552	0.69 528	8.07 599	0.71 487	0.58 458	2.79 578	1.22 546	1.94 498	1.54 525	1.88 544	1.69 496	2.46 562	2.04 565	2.37 466	6.48 591	0.38 511	0.37 537	0.38 510	0.43 538	0.47 515	0.45 513

test_sample9	1.86 553	0.49 466	1.13 451	0.56 333	0.39 325	1.02 413	0.73 452	1.78 447	1.21 410	1.22 376	1.18 333	1.08 362	0.92 389	2.27 459	7.92 601	0.57 559	12.61 631	0.62 565	0.67 573	0.45 508	0.42 501

Wz-Net-TNSev	1.88 554	2.08 605	7.66 597	0.67 457	0.64 482	2.42 565	1.83 581	2.33 563	1.74 545	1.57 507	1.56 467	2.58 564	1.90 559	4.86 536	3.12 567	0.39 514	0.37 537	0.33 478	0.37 523	0.53 533	0.58 546

NVStereoNet_ROB	1.88 554	1.07 563	1.45 504	1.07 571	1.17 575	1.47 495	1.48 564	1.89 482	1.93 558	1.94 549	4.67 591	3.08 578	1.80 551	6.51 574	1.65 528	1.06 585	0.86 599	1.08 585	1.32 598	0.93 569	1.26 586
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	1.88 554	0.57 498	2.18 556	0.63 416	0.40 335	2.80 579	1.57 570	2.39 571	5.88 610	2.36 568	3.57 577	3.72 586	2.97 589	4.74 533	1.76 533	0.34 492	0.30 499	0.32 469	0.29 471	0.48 520	0.37 482

ADCMid	1.89 557	0.73 534	5.06 587	0.72 491	0.67 491	2.00 546	1.14 538	1.97 505	1.48 516	2.86 584	1.81 512	2.37 556	2.05 567	2.24 455	10.39 610	0.33 482	0.31 505	0.39 516	0.43 538	0.50 524	0.44 511

WZ-Net	1.95 558	0.95 555	10.10 604	0.86 542	0.78 527	1.69 514	1.60 572	2.20 553	1.98 559	2.08 556	1.93 525	2.30 552	1.97 562	5.30 545	3.17 570	0.34 492	0.26 469	0.29 435	0.31 487	0.51 529	0.47 520

AnyNet_C32	1.96 559	1.10 565	5.17 588	0.90 554	1.11 569	2.12 553	2.37 603	1.85 470	1.48 516	2.45 572	1.70 497	2.05 544	1.64 537	2.50 477	10.28 609	0.37 507	0.34 519	0.35 496	0.41 532	0.49 523	0.54 537

MSAF-DinoV2	1.97 560	0.80 544	10.38 607	0.86 542	0.48 395	1.39 484	0.97 514	2.55 580	1.72 542	1.53 493	1.65 489	3.59 583	2.20 574	5.39 551	3.94 580	0.27 429	0.17 327	0.26 393	0.28 459	0.47 515	0.46 516

RainbowNet	1.97 560	1.76 593	1.57 518	2.81 601	2.21 595	1.98 545	1.81 579	2.54 579	1.89 553	1.50 488	1.84 515	1.96 534	1.65 538	2.14 444	1.25 481	3.33 610	0.85 597	2.39 602	0.98 592	2.82 601	2.22 599

ADCP+	1.99 562	0.48 463	7.73 598	0.66 445	0.91 553	2.30 560	1.05 528	1.82 460	1.34 469	1.54 499	1.32 391	1.74 507	1.61 535	2.17 447	13.37 614	0.24 362	0.21 412	0.32 469	0.28 459	0.37 467	0.29 425

MSMD_ROB	1.99 562	0.59 504	0.89 367	0.70 479	0.61 472	3.95 596	0.94 509	1.80 456	1.79 547	4.41 603	4.43 584	8.17 611	3.66 598	3.40 508	1.33 491	0.52 550	0.48 567	0.54 553	0.58 565	0.53 533	0.50 529

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 564	1.15 572	3.10 574	1.05 568	0.76 524	5.03 606	2.40 604	2.16 541	2.62 582	1.89 546	2.28 546	2.69 568	1.65 538	9.35 611	2.04 546	0.64 569	0.51 573	0.68 569	0.71 576	1.09 577	0.67 560

ACVNet-4b	2.15 565	1.41 582	1.64 521	2.80 600	2.31 599	2.31 561	1.24 547	2.32 562	2.14 567	1.26 398	2.39 551	2.66 567	1.48 523	5.95 566	1.06 453	3.20 608	0.45 560	2.37 599	0.89 585	2.83 602	2.37 603

ACVNet_1	2.18 566	1.45 585	1.72 529	2.85 602	2.33 601	2.28 558	1.46 562	3.08 588	2.22 570	1.82 539	2.05 536	3.56 582	1.98 563	3.09 501	1.40 503	3.17 605	0.60 582	2.40 603	0.92 587	2.91 605	2.37 603

test_sample8	2.19 567	0.49 466	1.13 451	0.56 333	0.39 325	1.02 413	0.73 452	1.82 460	1.15 371	2.26 561	1.30 378	4.94 597	2.52 583	2.27 459	7.92 601	0.57 559	12.61 631	0.62 565	0.67 573	0.45 508	0.42 501

ADCS	2.25 568	0.99 559	5.55 589	0.81 523	0.74 512	2.19 555	1.80 578	2.27 559	2.14 567	2.80 583	2.13 540	2.40 558	2.03 564	2.64 484	13.69 615	0.41 521	0.39 546	0.40 521	0.45 542	0.58 542	0.56 541

AnyNet_C01	2.26 569	1.78 594	10.22 606	0.93 560	0.74 512	2.92 581	2.20 598	2.29 561	1.80 548	2.53 574	2.41 553	2.71 569	1.73 544	3.41 509	6.72 593	0.41 521	0.39 546	0.40 521	0.42 535	0.67 556	0.63 554

MeshStereo	2.26 569	0.56 494	0.92 378	0.61 396	0.49 399	2.60 571	1.02 524	3.18 589	2.05 564	7.40 620	4.98 594	7.58 608	2.98 590	6.37 571	1.96 543	0.43 530	0.43 553	0.45 533	0.39 527	0.43 498	0.42 501
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	2.32 571	0.63 519	0.81 326	0.84 535	0.75 521	2.23 556	0.94 509	2.09 530	1.80 548	5.45 613	7.72 609	7.77 610	6.93 615	3.39 507	1.80 535	0.52 550	0.48 567	0.52 547	0.51 558	0.57 540	0.58 546
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	2.34 572	2.85 613	3.66 578	3.08 607	2.27 597	1.97 543	0.67 435	2.00 510	1.70 539	2.52 573	2.00 531	2.23 548	5.86 608	3.44 512	1.58 525	1.01 580	0.32 513	2.64 608	1.94 611	2.85 603	2.24 600

EDNetEfficient	2.37 573	1.10 565	8.08 600	0.74 503	0.71 502	0.98 407	1.56 567	1.46 352	4.06 600	4.90 608	2.82 566	2.25 549	3.48 596	2.95 493	9.97 606	0.26 413	0.24 454	0.26 393	0.30 480	0.68 557	0.61 552

pmcnn	2.37 573	0.42 439	2.71 571	0.63 416	0.43 359	1.54 502	1.19 544	2.01 514	1.53 524	2.64 577	7.60 606	18.07 625	1.45 519	3.44 512	2.78 561	0.18 166	0.15 257	0.15 32	0.12 50	0.20 233	0.18 216

ELAS	2.37 573	0.74 537	1.54 515	0.99 564	0.92 555	4.78 603	2.33 602	3.33 591	3.37 593	5.05 611	4.77 592	3.67 584	4.53 605	3.42 510	4.50 583	0.62 566	0.53 575	0.55 557	0.53 560	0.63 549	0.64 558
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	2.41 576	1.07 563	2.14 553	1.18 575	1.10 567	2.14 554	1.36 557	1.96 501	1.66 535	5.46 614	7.07 603	4.95 598	4.32 604	5.50 553	2.26 552	1.04 584	1.02 607	0.99 581	0.97 590	1.02 574	1.04 580

ACVNet_2	2.43 577	1.41 582	2.04 546	2.62 599	2.24 596	2.63 574	1.88 585	3.31 590	3.01 588	2.19 559	3.45 576	4.62 590	2.04 565	4.50 529	1.47 519	2.55 600	0.64 585	2.22 596	0.84 582	2.69 597	2.29 601

ELAS_RVC	2.48 578	0.74 537	1.90 541	1.05 568	0.92 555	2.76 576	4.01 614	2.76 582	4.11 601	4.69 606	4.63 588	4.62 590	5.96 610	3.97 519	3.96 581	0.63 568	0.53 575	0.56 560	0.52 559	0.64 551	0.63 554
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SuperB	2.53 579	0.59 504	18.45 615	0.69 473	0.50 406	1.87 536	0.88 493	1.67 413	2.39 573	1.50 488	1.42 423	1.14 386	1.15 473	4.28 525	5.07 586	0.24 362	0.19 368	0.22 275	0.19 249	7.86 623	0.34 466

WAO-7	2.66 580	1.40 581	1.73 531	1.39 582	1.17 575	3.93 595	1.94 588	4.11 601	3.88 599	2.92 585	5.50 595	4.18 588	3.00 591	7.63 598	3.71 577	1.13 588	1.00 605	1.17 586	1.13 597	1.18 580	1.09 584

RTS	2.67 581	1.38 578	15.28 613	0.99 564	1.26 581	3.78 592	1.96 589	2.15 538	2.62 582	2.61 575	2.85 567	2.60 565	1.59 532	6.27 569	5.71 589	0.40 517	0.28 484	0.35 496	0.35 516	0.50 524	0.48 523

RTSA	2.67 581	1.38 578	15.28 613	0.99 564	1.26 581	3.78 592	1.96 589	2.15 538	2.62 582	2.61 575	2.85 567	2.60 565	1.59 532	6.27 569	5.71 589	0.40 517	0.28 484	0.35 496	0.35 516	0.50 524	0.48 523

MADNet+	2.69 583	3.22 616	11.53 609	1.44 585	1.12 571	3.19 585	1.81 579	2.85 584	2.37 572	1.68 522	2.07 537	2.85 573	2.18 572	7.41 593	5.23 587	0.79 575	0.76 590	0.69 571	0.65 572	0.98 571	0.95 575

IMH-64-1	2.70 584	1.79 595	1.46 506	3.26 609	2.66 605	3.23 587	2.10 593	4.08 599	2.75 586	2.34 564	3.81 580	3.06 576	2.22 575	4.25 523	2.59 558	3.75 614	0.84 594	2.75 609	1.35 599	3.15 607	2.60 610

IMH-64	2.70 584	1.79 595	1.46 506	3.26 609	2.66 605	3.23 587	2.10 593	4.08 599	2.75 586	2.34 564	3.81 580	3.06 576	2.22 575	4.25 523	2.59 558	3.75 614	0.84 594	2.75 609	1.35 599	3.15 607	2.60 610

FC-DCNN	2.72 586	0.59 504	0.86 342	0.73 499	0.57 449	2.91 580	1.04 526	3.01 587	2.60 580	6.83 615	7.64 607	9.92 615	6.33 613	5.21 543	3.14 568	0.53 556	0.48 567	0.51 545	0.50 555	0.53 533	0.51 533

FC-DCNN v2	2.81 587	0.59 504	0.85 336	0.73 499	0.57 449	2.97 582	1.05 528	3.39 593	2.61 581	6.98 616	7.67 608	10.38 618	6.31 612	5.75 561	3.37 574	0.53 556	0.48 567	0.51 545	0.50 555	0.53 533	0.51 533

WAO-6	2.81 587	1.60 590	1.46 506	2.36 596	2.28 598	3.55 589	2.29 601	4.21 602	4.56 605	2.36 568	4.51 585	4.88 596	2.66 585	4.60 530	4.07 582	1.72 591	1.15 611	2.31 598	1.46 604	2.31 590	1.85 594

PWCK	2.88 589	2.05 603	5.72 591	2.08 591	1.11 569	3.55 589	3.90 613	2.86 585	3.54 597	3.03 590	3.63 578	3.10 579	2.31 577	8.15 605	3.09 566	2.12 595	0.91 602	1.75 591	0.98 592	2.57 596	1.18 585

Dean	2.91 590	1.53 589	2.07 547	2.96 606	2.51 603	3.15 584	2.14 596	4.75 606	4.41 604	2.76 581	6.10 598	5.53 601	2.37 578	2.97 495	1.92 541	3.18 606	0.85 597	2.51 606	1.04 595	2.88 604	2.47 607

MonStereo1	3.14 591	1.66 591	1.81 535	2.43 597	2.32 600	5.80 609	1.58 571	3.52 594	4.70 606	3.09 592	8.22 613	4.76 594	3.36 594	6.52 575	2.29 553	2.33 597	0.61 583	1.91 594	1.05 596	2.44 593	2.34 602

IMH	3.21 592	1.85 599	1.48 511	3.25 608	2.69 607	4.07 598	2.02 591	4.41 604	3.80 598	2.72 578	7.11 604	4.75 593	2.92 588	5.92 564	2.55 556	3.85 618	0.88 600	2.78 611	1.36 601	3.19 609	2.59 609

LVE	3.31 593	1.67 592	1.64 521	2.85 602	2.42 602	3.20 586	2.26 600	4.78 607	5.05 607	2.35 566	6.91 601	6.02 603	2.37 578	9.15 607	2.17 551	3.19 607	1.08 610	2.38 601	1.47 605	2.81 600	2.40 605

DStereoFS	3.67 594	1.49 588	2.18 556	1.32 579	1.32 583	4.41 601	1.26 551	3.75 598	9.27 614	3.36 593	6.80 600	4.81 595	13.54 621	6.95 585	4.76 585	0.73 574	0.69 588	1.17 586	2.40 617	1.27 583	1.95 597

JetBlue	3.97 595	2.01 600	10.19 605	1.38 581	2.84 609	10.53 615	9.54 618	3.60 596	2.41 574	2.73 579	3.39 575	4.54 589	4.31 603	7.85 602	6.84 594	0.88 576	0.93 603	0.89 576	0.91 586	1.74 586	1.91 595

notaker	3.98 596	2.40 610	2.68 570	3.82 616	3.27 614	3.97 597	2.14 596	4.78 607	3.45 595	4.12 602	6.94 602	7.65 609	3.26 593	7.82 601	5.30 588	4.04 619	1.41 613	3.36 618	2.10 614	3.88 613	3.31 616

WAO-8	4.40 597	1.82 597	1.79 533	2.34 594	2.20 593	9.19 612	1.53 565	6.09 613	16.46 622	3.94 597	7.84 610	7.32 605	3.72 600	9.41 613	3.31 571	2.00 593	1.07 608	2.44 604	1.37 602	2.50 594	1.68 591

Venus	4.40 597	1.82 597	1.79 533	2.34 594	2.20 593	9.19 612	1.53 565	6.09 613	16.46 622	3.94 597	7.84 610	7.32 605	3.72 600	9.41 613	3.31 571	2.00 593	1.07 608	2.44 604	1.37 602	2.50 594	1.68 591

DStereoSA	4.44 599	0.92 553	6.79 596	1.58 587	2.54 604	2.29 559	14.04 623	2.33 563	2.31 571	1.85 541	10.58 618	1.32 429	13.05 619	7.07 587	11.18 612	0.67 571	1.97 617	0.88 575	3.29 618	1.69 585	2.44 606

MultiAttention	4.51 600	0.33 348	0.82 329	0.73 499	0.45 376	30.98 632	4.50 616	2.18 549	1.40 500	1.61 511	2.41 553	2.43 560	0.70 292	38.42 635	1.36 497	0.22 318	0.15 257	0.29 435	0.30 480	0.47 515	0.43 508

ktn	4.70 601	2.38 609	2.12 552	3.76 614	3.24 612	4.85 604	2.95 611	5.52 609	7.37 613	4.07 601	19.32 627	7.46 607	3.47 595	7.39 592	2.95 564	4.04 619	1.85 616	3.26 617	2.22 615	3.08 606	2.65 612

MADNet++	5.01 602	3.14 614	4.91 586	4.55 620	3.94 618	5.20 607	4.41 615	4.40 603	4.13 602	4.95 609	6.08 597	4.74 592	5.37 606	9.40 612	10.67 611	4.65 621	4.15 622	3.97 620	3.34 620	4.09 615	4.08 621

UNDER WATER	5.08 603	2.33 608	5.55 589	3.94 618	3.51 615	5.20 607	2.72 608	5.61 611	16.52 624	3.84 596	4.60 587	9.21 613	5.89 609	5.90 563	8.66 604	3.75 614	1.34 612	3.18 616	1.88 609	4.33 618	3.61 618

UNDER WATER-64	5.27 604	2.32 607	8.78 603	3.93 617	3.54 616	7.61 610	3.03 612	5.84 612	14.19 618	4.04 599	4.04 582	9.39 614	6.26 611	5.93 565	8.48 603	3.60 613	1.51 614	3.13 614	1.88 609	4.29 617	3.61 618

TorneroNet-64	5.30 605	2.03 601	1.74 532	3.43 611	2.81 608	10.09 614	2.12 595	9.10 620	17.12 627	4.96 610	9.27 616	10.72 620	3.70 599	9.20 608	4.55 584	3.31 609	0.84 594	2.88 612	1.55 606	3.49 610	3.04 613

MANE	6.19 606	0.59 504	1.03 421	0.93 560	1.22 580	13.38 619	2.69 606	12.81 623	17.94 628	8.21 621	10.82 619	14.72 621	11.68 617	11.39 621	11.90 613	0.59 563	0.50 572	0.52 547	1.76 608	0.55 537	0.54 537

LSM	6.33 607	1.10 565	13.19 610	1.41 584	68.17 639	1.64 511	1.90 586	1.92 492	2.46 575	2.99 587	3.11 571	1.88 521	1.80 551	2.61 482	2.06 548	0.41 521	0.58 581	0.50 543	0.57 564	0.64 551	17.66 631

SGM-ForestM	6.52 608	0.38 416	1.26 471	0.63 416	0.35 265	13.59 620	5.32 617	6.32 616	6.70 612	11.14 623	9.18 615	22.51 633	13.93 622	16.89 624	20.07 624	0.36 503	0.37 537	0.36 504	0.35 516	0.36 463	0.34 466

tt	6.58 609	0.26 159	6.10 593	3.77 615	2.16 592	11.55 616	19.63 625	13.33 624	5.74 609	2.96 586	2.65 562	4.97 599	6.33 613	3.81 516	7.24 595	9.15 626	11.32 630	5.89 626	6.24 625	6.03 619	2.55 608

JetRed	6.91 610	8.80 621	25.96 624	2.85 602	3.25 613	13.98 622	11.87 620	6.25 615	4.28 603	4.45 604	4.56 586	6.69 604	5.46 607	7.46 595	14.05 616	2.59 601	3.31 619	2.59 607	2.29 616	4.20 616	3.36 617

xyz-stereo	7.16 611	0.22 61	69.90 643	0.42 70	0.21 12	32.92 634	0.49 324	0.87 140	0.76 197	1.38 458	27.04 630	1.19 393	1.16 474	4.69 532	0.97 442	0.16 72	0.12 64	0.20 205	0.14 111	0.16 80	0.12 14

LE_ROB	8.05 612	0.37 409	23.53 620	0.74 503	0.33 243	2.77 577	2.87 610	3.71 597	27.24 632	25.39 632	8.87 614	8.46 612	26.71 632	6.65 577	21.99 625	0.21 289	0.19 368	0.20 205	0.21 330	0.25 356	0.22 327

coex-ft	8.13 613	2.13 606	98.04 645	0.67 457	0.53 433	1.71 515	1.56 567	1.65 406	11.11 616	18.17 631	3.75 579	3.88 587	7.61 616	2.98 496	6.49 592	0.30 459	0.30 499	0.32 469	0.31 487	0.66 555	0.50 529

KSHMR	8.75 614	2.06 604	2.11 551	3.53 613	3.11 611	4.13 599	2.69 606	5.60 610	61.37 647	3.00 588	55.83 645	4.98 600	2.45 581	4.49 527	2.61 560	3.46 611	1.55 615	3.14 615	1.94 611	3.72 612	3.18 615

U	9.45 615	0.21 38	0.58 167	0.47 146	53.11 638	61.27 644	0.24 44	0.70 75	0.52 103	0.36 48	0.28 17	0.29 37	0.35 82	0.33 2	0.26 23	0.19 215	0.11 32	60.50 642	8.88 626	0.17 112	0.13 44

TCMNet-wrong-test	10.31 616	11.40 623	14.84 612	20.96 625	18.45 623	13.80 621	10.76 619	15.78 625	3.53 596	5.20 612	5.52 596	16.26 623	12.61 618	7.51 597	10.15 607	7.43 624	2.37 618	4.31 622	3.43 621	11.36 625	10.61 625

EDNetEfficientorigin	10.57 617	1.47 586	177.42 646	0.67 457	0.53 433	1.58 505	1.16 541	1.90 485	3.37 593	4.71 607	3.38 574	3.10 579	2.69 586	3.13 502	3.58 575	0.25 390	0.23 445	0.33 478	0.27 438	0.83 563	0.81 569

TorneroNet	10.70 618	2.03 601	1.82 537	3.43 611	3.01 610	43.83 635	2.22 599	8.87 619	67.47 648	7.17 619	27.36 631	10.68 619	3.85 602	8.67 606	7.65 600	3.59 612	0.88 600	3.04 613	1.57 607	3.71 611	3.17 614

HanzoNet	11.04 619	3.62 617	8.10 601	4.08 619	3.55 617	4.90 605	2.73 609	7.19 617	10.10 615	31.86 641	28.92 632	21.96 632	36.36 634	18.08 626	10.17 608	7.94 625	3.32 620	3.47 619	3.31 619	7.06 622	4.04 620

DPSimNet_ROB	11.20 620	4.98 618	35.43 628	2.90 605	4.52 619	7.89 611	17.09 624	4.66 605	6.06 611	14.89 627	10.93 620	17.29 624	36.81 636	13.18 623	15.68 620	2.86 602	6.29 624	5.75 625	5.09 623	3.91 614	7.70 623

DGTPSM_ROB	13.01 621	8.23 619	21.87 617	9.51 622	18.10 621	11.56 617	32.01 630	10.63 621	16.20 620	7.03 617	19.48 628	10.15 616	16.66 624	9.83 617	22.42 626	4.75 622	8.68 625	5.37 623	10.25 628	6.16 620	11.36 626

DPSMNet_ROB	13.02 622	8.23 619	21.91 618	9.53 623	18.11 622	11.56 617	32.02 631	10.64 622	16.23 621	7.05 618	19.49 629	10.16 617	16.66 624	9.85 618	22.43 627	4.77 623	8.68 625	5.38 624	10.26 629	6.17 621	11.36 626

USTest	14.33 623	14.94 625	21.04 616	17.44 624	16.05 620	23.26 623	33.84 632	21.73 626	11.80 617	9.36 622	10.14 617	15.97 622	13.20 620	17.28 625	22.43 627	3.78 617	5.01 623	6.17 627	6.16 624	9.25 624	7.72 624

DPSM_ROB	19.08 624	19.14 627	25.17 622	22.15 627	20.85 625	28.17 625	37.82 634	26.56 630	16.85 625	14.14 624	14.84 622	21.70 627	18.75 627	21.87 628	26.55 631	10.16 630	9.30 628	10.47 629	10.42 630	14.03 626	12.61 629

DPSM	19.08 624	19.14 627	25.17 622	22.15 627	20.85 625	28.17 625	37.82 634	26.56 630	16.85 625	14.14 624	14.84 622	21.70 627	18.75 627	21.87 628	26.55 631	10.16 630	9.30 628	10.47 629	10.42 630	14.03 626	12.61 629

LRCNet_RVC	22.74 626	32.10 632	21.97 619	29.84 629	26.23 627	4.42 602	0.81 477	22.66 627	2.02 562	26.93 633	29.26 633	23.06 634	15.59 623	23.84 630	18.88 623	31.75 639	19.90 640	34.65 638	32.13 639	30.54 637	28.32 638

DLNR-FE	23.17 627	48.55 645	42.94 631	176.85 646	78.48 640	0.35 30	0.21 19	23.51 629	0.75 188	0.66 184	0.86 204	0.59 185	0.30 45	1.55 363	0.44 225	9.85 629	0.12 64	0.18 134	0.14 111	76.92 644	0.16 157

DLNR_Zeroshot_test	23.17 627	48.52 644	43.29 632	176.68 645	78.69 641	0.35 30	0.21 19	23.41 628	0.75 188	0.66 184	0.86 204	0.59 185	0.30 45	1.56 366	0.44 225	9.57 627	0.12 64	0.18 134	0.14 111	76.92 644	0.16 157

BEATNet-Init1	26.87 629	13.43 624	70.68 644	0.91 557	0.68 497	57.02 643	21.06 626	32.82 637	32.67 634	52.12 647	53.61 644	66.05 645	49.56 645	48.79 646	34.71 636	0.49 548	0.44 556	0.53 552	0.53 560	0.63 549	0.59 548

RAFT-FEzeroshot	38.32 630	38.45 635	50.28 634	44.74 634	41.87 632	56.68 638	76.38 643	53.24 641	33.76 636	28.29 635	29.37 634	43.69 642	37.66 638	43.83 639	53.41 643	20.32 633	18.70 635	21.07 632	21.07 634	28.25 632	25.35 635

RAFT-FE	38.32 630	38.45 635	50.28 634	44.74 634	41.87 632	56.68 638	76.38 643	53.24 641	33.76 636	28.29 635	29.37 634	43.69 642	37.66 638	43.83 639	53.41 643	20.32 633	18.70 635	21.07 632	21.07 634	28.25 632	25.35 635

CasAABBNet	38.33 632	38.46 637	50.35 637	44.75 636	41.84 631	56.68 638	76.37 642	53.22 640	33.83 639	28.31 638	29.54 636	43.62 641	37.71 640	43.84 642	53.41 643	20.30 632	18.70 635	21.07 632	21.07 634	28.24 631	25.34 633

Hybrid-DGEV	38.35 633	38.46 637	50.28 634	44.82 638	41.90 634	56.66 637	76.35 641	53.24 641	33.80 638	28.29 635	29.84 638	43.58 638	37.86 642	43.84 642	53.39 642	20.34 635	18.69 634	21.06 631	21.00 632	28.25 632	25.34 633

FlowAnything	38.37 634	38.41 634	50.38 638	44.76 637	41.94 635	56.64 636	76.34 640	53.28 645	34.23 641	28.25 634	29.72 637	43.60 639	37.79 641	43.83 639	53.38 641	20.39 637	18.71 639	21.07 632	21.14 638	28.23 630	25.29 632

Selective-RAFT-Error	38.39 635	38.47 639	50.44 639	44.73 633	41.97 636	56.68 638	76.38 643	53.24 641	33.92 640	28.34 639	29.85 639	43.60 639	38.20 643	43.75 638	53.34 640	20.38 636	18.70 635	21.09 636	21.05 633	28.30 635	25.43 637

HaxPig	38.92 636	41.40 641	41.64 629	29.95 630	32.27 628	28.90 627	27.60 627	29.73 633	37.71 642	43.82 642	43.87 641	33.17 635	35.56 633	41.53 636	40.37 638	43.94 643	47.51 645	45.82 639	47.08 641	42.38 638	44.15 641

AVERAGE_ROB	40.43 637	42.37 642	42.73 630	36.96 632	35.58 630	30.50 628	27.61 628	36.71 639	38.39 643	44.91 643	44.36 642	37.45 637	36.70 635	41.88 637	40.35 637	45.43 644	46.81 644	47.11 640	46.35 640	42.51 639	43.87 640

MEDIAN_ROB	42.00 638	44.40 643	44.29 633	35.15 631	34.95 629	31.28 633	29.60 629	35.88 638	40.02 644	47.20 646	46.64 643	37.37 636	38.48 644	44.35 645	42.45 639	48.03 645	49.39 646	49.71 641	49.03 642	45.14 640	46.65 642

LSM0	42.82 639	38.75 640	50.81 640	47.07 639	109.38 647	57.00 642	76.02 639	53.74 646	33.71 635	29.02 640	30.41 640	43.87 644	37.22 637	43.91 644	53.54 646	20.52 638	18.62 633	21.10 637	21.11 637	28.41 636	42.22 639

Anonymous_1	43.04 640	18.73 626	24.79 621	21.81 626	46.26 637	27.80 624	37.60 633	28.08 632	16.14 619	14.66 626	14.30 621	20.65 626	17.88 626	21.56 627	25.94 630	117.93 648	8.92 627	100.65 643	126.50 645	158.64 648	12.08 628

PML	51.67 641	36.25 633	13.28 611	7.46 621	20.81 624	108.69 647	232.22 649	8.72 618	27.82 633	87.01 648	269.67 649	69.67 646	61.95 646	24.76 634	14.20 617	9.74 628	3.40 621	9.62 628	4.70 622	18.74 628	4.72 622

xxxxx1	54.10 642	25.67 629	27.13 625	113.43 642	96.96 642	30.69 629	47.44 636	32.38 634	25.60 629	17.75 628	17.27 624	21.81 629	21.02 629	24.43 631	33.82 633	33.37 640	40.54 641	157.71 646	175.86 646	66.16 641	72.93 645

tt_ll	54.10 642	25.67 629	27.13 625	113.43 642	96.96 642	30.69 629	47.44 636	32.38 634	25.60 629	17.75 628	17.27 624	21.81 629	21.02 629	24.43 631	33.82 633	33.37 640	40.54 641	157.71 646	175.86 646	66.16 641	72.93 645

ff	54.10 642	25.67 629	27.13 625	113.43 642	96.96 642	30.69 629	47.44 636	32.38 634	25.60 629	17.75 628	17.27 624	21.81 629	21.02 629	24.43 631	33.82 633	33.37 640	40.54 641	157.71 646	175.86 646	66.16 641	72.93 645

RSGM-EC	88.84 645	82.86 646	51.22 641	105.38 640	99.51 645	94.51 645	125.67 646	90.02 647	46.43 645	45.14 644	57.50 646	101.22 647	88.55 647	154.40 647	153.26 647	105.54 646	59.55 647	113.88 644	53.02 643	92.89 646	56.17 643

acva	88.84 645	82.86 646	51.22 641	105.38 640	99.51 645	94.51 645	125.67 646	90.02 647	46.43 645	45.14 644	57.50 646	101.22 647	88.55 647	154.40 647	153.26 647	105.54 646	59.55 647	113.88 644	53.02 643	92.89 646	56.17 643

test_example2	192.40 647	210.76 648	206.48 647	199.83 647	204.73 648	172.94 648	183.52 648	133.93 649	133.41 649	191.38 649	196.19 648	187.13 649	178.77 649	205.33 649	208.00 649	222.09 649	238.72 649	186.54 649	190.54 649	227.34 649	170.31 648

GS-Stereo							0.36 154	0.92 160	0.47 77	0.37 56	0.38 40	0.32 49	0.33 64	0.43 13	0.26 23	0.19 215	0.11 32	0.16 66	0.12 50	0.17 112	0.15 119

FSD					0.50 406	0.54 169	0.58 398	0.65 56	0.53 109	0.54 153	0.52 98	0.56 169	0.52 203	0.57 62	0.55 310	0.51 549	0.47 565	0.50 543	0.49 552	0.50 524

ccccc		492.34 649		530.87 648	530.37 649	478.08 649		491.76 650		448.18 650		476.12 650		541.64 650		663.49 650	459.54 650	353.94 650	309.79 650	586.66 650

ASD4		10.99 622

Low-res two-view benchmark