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

FS-TRT-Baseline	0.22 1	0.20 18	0.33 1	0.35 5	0.19 3	0.22 3	0.14 1	0.51 10	0.19 1	0.30 21	0.20 2	0.26 18	0.22 9	0.29 1	0.27 33	0.16 74	0.10 9	0.15 32	0.11 10	0.14 27	0.11 2
1853532: FS-TRT-Baseline: No-Enhancement Baseline for ETH3D Low-Res Two-View. Technical report (online)
FS-TRT-Harmonizegood	0.22 1	0.20 18	0.33 1	0.35 5	0.19 3	0.22 3	0.14 1	0.51 10	0.19 1	0.30 21	0.20 2	0.26 18	0.22 9	0.29 1	0.27 33	0.16 74	0.10 9	0.15 32	0.11 10	0.14 27	0.11 2
1853532: FS-TRT-Harmonize: Photometric Harmonization for ETH3D Low-Res Two-View. Technical report (online)
S2M2_XL	0.24 3	0.24 103	0.39 22	0.34 3	0.24 48	0.16 2	0.18 4	0.32 1	0.22 6	0.29 16	0.40 45	0.24 9	0.23 13	0.32 3	0.26 23	0.20 248	0.18 348	0.18 136	0.16 179	0.18 148	0.14 80
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.24 3	0.21 39	0.36 5	0.38 32	0.22 26	0.32 23	0.22 26	0.39 2	0.23 8	0.30 21	0.25 9	0.30 42	0.33 63	0.34 5	0.26 23	0.16 74	0.12 67	0.15 32	0.11 10	0.13 5	0.12 16

BridgeDepth_RVC	0.26 5	0.19 10	0.37 8	0.33 1	0.19 3	0.47 94	0.19 9	0.54 17	0.27 13	0.30 21	0.29 21	0.26 18	0.32 58	0.43 14	0.30 62	0.16 74	0.11 35	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
MS-F	0.26 5	0.19 10	0.37 8	0.37 17	0.24 48	0.34 25	0.20 14	0.49 8	0.31 22	0.29 16	0.26 12	0.40 83	0.26 25	0.45 19	0.27 33	0.13 22	0.12 67	0.13 1	0.11 10	0.13 5	0.12 16

HiDET	0.26 5	0.18 1	0.37 8	0.38 32	0.24 48	0.30 17	0.20 14	0.54 17	0.33 29	0.27 8	0.30 25	0.33 56	0.25 18	0.46 22	0.30 62	0.14 37	0.12 67	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 45

CSFM-Stereo	0.26 5	0.18 1	0.37 8	0.39 40	0.21 14	0.40 46	0.21 20	0.53 13	0.29 15	0.30 21	0.28 17	0.31 45	0.29 36	0.47 29	0.25 12	0.15 51	0.13 139	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.11 2

MLG-Stereo_test2	0.26 5	0.20 18	0.36 5	0.37 17	0.22 26	0.35 29	0.18 4	0.45 5	0.21 4	0.26 5	0.23 7	0.34 60	0.20 1	0.77 133	0.23 2	0.16 74	0.11 35	0.15 32	0.11 10	0.13 5	0.11 2

252Zero-FE	0.27 10	0.22 64	0.40 29	0.41 59	0.24 48	0.29 15	0.19 9	0.59 32	0.46 73	0.31 26	0.33 29	0.22 2	0.25 18	0.40 10	0.29 51	0.16 74	0.12 67	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 45

Wavelet-MonSter	0.27 10	0.20 18	0.41 35	0.39 40	0.26 79	0.26 7	0.25 49	0.49 8	0.29 15	0.36 48	0.47 74	0.28 35	0.32 58	0.49 35	0.26 23	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 16

MLG-Stereo_test1	0.27 10	0.19 10	0.38 16	0.40 49	0.24 48	0.38 39	0.20 14	0.59 32	0.19 1	0.24 2	0.17 1	0.33 56	0.27 28	0.90 183	0.25 12	0.14 37	0.11 35	0.16 67	0.11 10	0.13 5	0.12 16

LGtest1	0.27 10	0.21 39	0.44 58	0.41 59	0.21 14	0.42 60	0.19 9	0.56 24	0.26 11	0.29 16	0.24 8	0.29 37	0.29 36	0.55 56	0.25 12	0.18 162	0.12 67	0.16 67	0.12 53	0.14 27	0.13 45

dual_stereo	0.27 10	0.19 10	0.35 3	0.39 40	0.21 14	0.25 6	0.22 26	0.48 6	0.31 22	0.32 32	0.26 12	0.37 70	0.24 15	0.83 157	0.29 51	0.16 74	0.12 67	0.14 5	0.11 10	0.14 27	0.11 2

MatchStereo	0.28 15	0.21 39	0.39 22	0.33 1	0.18 2	0.22 3	0.23 37	0.65 54	0.48 80	0.27 8	0.47 74	0.25 15	0.24 15	0.49 35	0.31 83	0.16 74	0.12 67	0.14 5	0.10 2	0.13 5	0.13 45

LCMNet	0.28 15	0.18 1	0.36 5	0.37 17	0.24 48	0.31 20	0.20 14	0.57 28	0.57 119	0.28 10	0.32 28	0.33 56	0.29 36	0.54 49	0.30 62	0.14 37	0.13 139	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 45

MonStereo	0.28 15	0.18 1	0.39 22	0.36 9	0.21 14	0.55 175	0.31 98	0.55 20	0.43 59	0.28 10	0.28 17	0.23 4	0.21 3	0.57 64	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 27	0.11 2

Monster-pub-eth3d	0.28 15	0.18 1	0.39 22	0.36 9	0.21 14	0.55 175	0.31 98	0.55 20	0.43 59	0.28 10	0.28 17	0.23 4	0.21 3	0.56 59	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 27	0.11 2

IGEV	0.28 15	0.18 1	0.39 22	0.37 17	0.31 197	0.45 80	0.21 20	0.59 32	0.40 50	0.31 26	0.43 59	0.26 18	0.21 3	0.43 14	0.25 12	0.13 22	0.12 67	0.16 67	0.13 84	0.12 1	0.12 16

MLG-Stereo_test3	0.28 15	0.18 1	0.42 44	0.40 49	0.23 32	0.47 94	0.19 9	0.61 43	0.29 15	0.35 43	0.21 4	0.35 62	0.21 3	0.60 80	0.25 12	0.15 51	0.11 35	0.16 67	0.11 10	0.13 5	0.13 45

MonSter	0.28 15	0.18 1	0.39 22	0.36 9	0.21 14	0.55 175	0.31 98	0.55 20	0.43 59	0.28 10	0.29 21	0.23 4	0.21 3	0.56 59	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 27	0.11 2

BridgeDepth	0.29 22	0.19 10	0.37 8	0.40 49	0.17 1	0.58 191	0.32 107	0.60 41	0.29 15	0.26 5	0.26 12	0.39 80	0.43 128	0.47 29	0.26 23	0.13 22	0.10 9	0.13 1	0.12 53	0.15 52	0.12 16
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 22	0.25 131	0.41 35	0.36 9	0.23 32	0.52 149	0.36 154	0.56 24	0.34 35	0.45 101	0.42 50	0.27 26	0.25 18	0.40 10	0.24 5	0.13 22	0.10 9	0.15 32	0.13 84	0.16 81	0.12 16

4.5w-stereo	0.29 22	0.25 131	0.41 35	0.36 9	0.23 32	0.52 149	0.36 154	0.56 24	0.34 35	0.45 101	0.42 50	0.27 26	0.25 18	0.40 10	0.24 5	0.13 22	0.10 9	0.15 32	0.13 84	0.16 81	0.12 16

LG-Stereo_L2	0.29 22	0.20 18	0.45 71	0.37 17	0.25 69	0.26 7	0.20 14	0.78 100	0.28 14	0.28 10	0.26 12	0.24 9	0.26 25	0.91 184	0.23 2	0.15 51	0.11 35	0.15 32	0.12 53	0.14 27	0.11 2

MLG-Stereo	0.29 22	0.19 10	0.38 16	0.41 59	0.20 8	0.42 60	0.20 14	0.66 60	0.21 4	0.25 3	0.22 6	0.33 56	0.28 32	1.09 242	0.25 12	0.14 37	0.11 35	0.16 67	0.11 10	0.13 5	0.12 16

Monster-pub-mixall	0.30 27	0.19 10	0.39 22	0.36 9	0.21 14	0.28 13	0.18 4	0.58 30	0.34 35	0.36 48	0.34 30	0.26 18	0.20 1	1.40 330	0.24 5	0.15 51	0.11 35	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 45

AdaDepth	0.30 27	0.22 64	0.49 93	0.44 101	0.27 104	0.44 76	0.24 44	0.52 12	0.30 19	0.31 26	0.37 38	0.26 18	0.32 58	0.79 142	0.25 12	0.12 8	0.12 67	0.16 67	0.13 84	0.16 81	0.15 118

asda	0.30 27	0.24 103	0.42 44	0.38 32	0.23 32	0.43 69	0.34 130	0.58 30	0.37 43	0.38 63	0.42 50	0.27 26	0.34 73	0.52 43	0.30 62	0.11 1	0.09 1	0.14 5	0.11 10	0.14 27	0.12 16

asd	0.30 27	0.21 39	0.41 35	0.39 40	0.24 48	0.47 94	0.30 90	0.69 68	0.30 19	0.41 73	0.39 43	0.28 35	0.33 63	0.62 87	0.27 33	0.13 22	0.09 1	0.14 5	0.12 53	0.14 27	0.12 16

4.25_new	0.30 27	0.26 156	0.44 58	0.38 32	0.26 79	0.49 114	0.40 208	0.59 32	0.31 22	0.38 63	0.42 50	0.27 26	0.34 73	0.46 22	0.31 83	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 27	0.12 16

4.5w_new	0.30 27	0.26 156	0.44 58	0.38 32	0.26 79	0.49 114	0.40 208	0.59 32	0.31 22	0.38 63	0.42 50	0.27 26	0.34 73	0.46 22	0.31 83	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 27	0.12 16

4.25w-stereo	0.30 27	0.26 156	0.44 58	0.38 32	0.26 79	0.49 114	0.40 208	0.59 32	0.32 27	0.38 63	0.42 50	0.27 26	0.34 73	0.46 22	0.31 83	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 27	0.12 16

4w-stereo	0.30 27	0.24 103	0.44 58	0.37 17	0.23 32	0.46 86	0.27 67	0.63 48	0.31 22	0.41 73	0.44 63	0.27 26	0.36 90	0.59 68	0.30 62	0.11 1	0.09 1	0.15 32	0.12 53	0.13 5	0.12 16

LG-Stereo_L1	0.30 27	0.20 18	0.44 58	0.37 17	0.26 79	0.29 15	0.21 20	0.66 60	0.26 11	0.25 3	0.25 9	0.24 9	0.22 9	1.24 282	0.23 2	0.15 51	0.11 35	0.15 32	0.12 53	0.14 27	0.11 2

IGEV-Stereo++	0.30 27	0.20 18	0.40 29	0.46 127	0.30 171	0.33 24	0.22 26	0.75 90	0.45 66	0.32 32	0.41 48	0.32 48	0.48 172	0.38 6	0.27 33	0.15 51	0.11 35	0.15 32	0.12 53	0.15 52	0.13 45

GEAStereo	0.31 37	0.21 39	0.43 50	0.43 76	0.31 197	0.46 86	0.36 154	0.74 86	0.33 29	0.34 40	0.38 39	0.32 48	0.33 63	0.43 14	0.26 23	0.21 282	0.12 67	0.17 97	0.12 53	0.17 113	0.14 80

2.5w	0.31 37	0.23 81	0.46 79	0.39 40	0.24 48	0.42 60	0.39 198	0.61 43	0.30 19	0.37 55	0.53 98	0.24 9	0.25 18	0.77 133	0.28 47	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.12 53	0.14 27	0.12 16

2.75w_new	0.31 37	0.23 81	0.43 50	0.35 5	0.23 32	0.42 60	0.42 228	0.54 17	0.35 39	0.47 111	0.43 59	0.24 9	0.30 44	0.66 102	0.33 106	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 16

LG-G_1	0.31 37	0.20 18	0.44 58	0.42 67	0.20 8	0.64 228	0.18 4	0.70 73	0.25 9	0.29 16	0.29 21	0.36 65	0.35 81	0.87 174	0.24 5	0.16 74	0.12 67	0.16 67	0.11 10	0.13 5	0.13 45

LG-G	0.31 37	0.20 18	0.44 58	0.42 67	0.20 8	0.64 228	0.18 4	0.70 73	0.25 9	0.29 16	0.29 21	0.36 65	0.35 81	0.87 174	0.24 5	0.16 74	0.12 67	0.16 67	0.11 10	0.13 5	0.13 45

qwe	0.32 42	0.21 39	0.40 29	0.37 17	0.26 79	0.49 114	0.29 78	0.64 50	0.39 46	0.49 126	0.48 79	0.26 18	0.27 28	0.80 145	0.34 123	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.15 52	0.12 16

2.25w	0.32 42	0.24 103	0.48 86	0.37 17	0.24 48	0.45 80	0.25 49	0.62 46	0.40 50	0.45 101	0.58 117	0.27 26	0.32 58	0.74 129	0.35 133	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.12 53	0.13 5	0.14 80

3.25w_new	0.32 42	0.21 39	0.45 71	0.38 32	0.23 32	0.52 149	0.34 130	0.65 54	0.39 46	0.47 111	0.45 68	0.32 48	0.35 81	0.61 85	0.27 33	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.12 1	0.12 16

3.25w	0.32 42	0.21 39	0.45 71	0.37 17	0.23 32	0.52 149	0.34 130	0.65 54	0.39 46	0.47 111	0.45 68	0.32 48	0.35 81	0.61 85	0.27 33	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.12 1	0.12 16

3.75w	0.32 42	0.23 81	0.44 58	0.37 17	0.29 148	0.62 221	0.36 154	0.59 32	0.32 27	0.41 73	0.47 74	0.25 15	0.34 73	0.64 91	0.26 23	0.12 8	0.09 1	0.14 5	0.12 53	0.13 5	0.12 16

2w_stereo	0.32 42	0.24 103	0.45 71	0.39 40	0.22 26	0.46 86	0.47 294	0.69 68	0.42 57	0.43 87	0.50 90	0.24 9	0.45 142	0.47 29	0.29 51	0.12 8	0.10 9	0.15 32	0.12 53	0.15 52	0.13 45

SGD-Stereo	0.32 42	0.20 18	0.40 29	0.38 32	0.19 3	0.43 69	0.22 26	0.64 50	0.33 29	0.42 81	0.34 30	0.27 26	0.35 81	1.15 257	0.30 62	0.20 248	0.10 9	0.15 32	0.13 84	0.17 113	0.13 45

GREAT-IGEV	0.32 42	0.20 18	0.42 44	0.37 17	0.29 148	0.36 34	0.28 73	0.56 24	0.58 121	0.28 10	0.50 90	0.29 37	0.29 36	0.84 162	0.27 33	0.14 37	0.11 35	0.15 32	0.11 10	0.17 113	0.14 80

GSStereo	0.33 50	0.21 39	0.43 50	0.45 115	0.31 197	0.46 86	0.36 154	0.92 156	0.47 77	0.37 55	0.38 39	0.32 48	0.33 63	0.43 14	0.26 23	0.19 206	0.11 35	0.16 67	0.12 53	0.17 113	0.15 118

3.5w_stereo	0.33 50	0.25 131	0.45 71	0.37 17	0.24 48	0.54 166	0.35 138	0.66 60	0.36 40	0.43 87	0.44 63	0.29 37	0.34 73	0.77 133	0.39 178	0.11 1	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 27	0.13 45

3w_stereo	0.33 50	0.25 131	0.52 119	0.40 49	0.21 14	0.53 158	0.54 349	0.65 54	0.46 73	0.44 93	0.48 79	0.23 4	0.45 142	0.46 22	0.29 51	0.12 8	0.10 9	0.15 32	0.12 53	0.15 52	0.15 118

DEFOM-Stereo	0.33 50	0.20 18	0.40 29	0.42 67	0.28 129	0.80 330	0.23 37	0.48 6	0.37 43	0.37 55	0.31 26	0.23 4	0.24 15	1.20 272	0.27 33	0.16 74	0.12 67	0.14 5	0.11 10	0.14 27	0.14 80

gasm-f	0.34 54	0.22 64	0.42 44	0.43 76	0.31 197	0.39 43	0.44 260	0.74 86	0.33 29	0.34 40	0.64 131	0.32 48	0.46 149	0.55 56	0.28 47	0.21 282	0.12 67	0.17 97	0.12 53	0.18 148	0.14 80

Zero-FE251	0.34 54	0.23 81	0.51 110	0.45 115	0.29 148	0.58 191	0.24 44	0.82 124	0.34 35	0.49 126	0.38 39	0.52 142	0.42 119	0.47 29	0.27 33	0.18 162	0.14 194	0.17 97	0.12 53	0.14 27	0.13 45

1w_stereo	0.34 54	0.20 18	0.42 44	0.43 76	0.26 79	0.47 94	0.54 349	0.59 32	0.50 88	0.41 73	0.66 136	0.25 15	0.44 138	0.62 87	0.33 106	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 27	0.12 16

monsterstereo	0.34 54	0.20 18	0.44 58	0.45 115	0.35 262	0.27 12	0.29 78	0.53 13	0.51 97	0.44 93	0.61 123	0.26 18	0.25 18	1.19 270	0.27 33	0.13 22	0.11 35	0.15 32	0.12 53	0.15 52	0.10 1

monsters	0.34 54	0.20 18	0.41 35	0.39 40	0.36 273	0.34 25	0.27 67	0.66 60	0.43 59	0.47 111	0.40 45	0.22 2	0.23 13	1.33 304	0.25 12	0.13 22	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 45

111111	0.34 54	0.20 18	0.41 35	0.45 115	0.42 344	0.37 36	0.22 26	0.95 177	0.38 45	0.31 26	0.31 26	0.40 83	0.27 28	0.96 199	0.26 23	0.17 122	0.12 67	0.15 32	0.11 10	0.15 52	0.13 45

LG-Stereo	0.34 54	0.25 131	0.78 311	0.47 140	0.26 79	0.37 36	0.30 90	0.71 77	0.52 104	0.36 48	0.57 114	0.29 37	0.21 3	0.50 38	0.36 144	0.13 22	0.13 139	0.20 202	0.18 219	0.18 148	0.12 16

S2M2_L	0.34 54	0.28 208	0.45 71	0.40 49	0.30 171	0.31 20	0.16 3	0.60 41	0.64 143	0.31 26	0.48 79	0.47 110	0.34 73	0.38 6	0.32 89	0.25 381	0.22 426	0.20 202	0.22 351	0.25 348	0.22 319
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 54	0.23 81	0.45 71	0.50 198	0.36 273	0.38 39	0.23 37	0.78 100	0.52 104	0.34 40	0.51 93	0.46 103	0.38 103	0.51 40	0.27 33	0.20 248	0.12 67	0.16 67	0.12 53	0.16 81	0.14 80

RAStereo	0.34 54	0.21 39	0.66 206	0.47 140	0.27 104	0.26 7	0.29 78	0.69 68	0.63 138	0.32 32	0.42 50	0.45 99	0.31 51	0.45 19	0.34 123	0.17 122	0.15 255	0.19 162	0.15 135	0.18 148	0.13 45

VIP-Stereo	0.35 64	0.22 64	0.49 93	0.40 49	0.43 355	0.82 341	0.22 26	0.59 32	0.45 66	0.31 26	0.53 98	0.37 70	0.31 51	0.83 157	0.27 33	0.17 122	0.11 35	0.15 32	0.11 10	0.15 52	0.12 16

AIO_test	0.35 64	0.22 64	0.44 58	0.43 76	0.27 104	0.57 188	0.44 260	0.79 105	0.41 54	0.32 32	0.47 74	0.46 103	0.30 44	0.69 108	0.30 62	0.16 74	0.11 35	0.16 67	0.13 84	0.15 52	0.12 16

NLSM3	0.36 66	0.21 39	0.43 50	0.45 115	0.36 273	0.43 69	0.32 107	0.69 68	0.58 121	0.41 73	0.68 143	0.39 80	0.43 128	0.60 80	0.35 133	0.14 37	0.12 67	0.19 162	0.17 200	0.16 81	0.13 45

zero-FE	0.36 66	0.22 64	0.47 82	0.45 115	0.43 355	0.30 17	0.24 44	0.61 43	0.33 29	0.33 37	0.41 48	0.37 70	0.50 187	0.64 91	0.32 89	0.22 311	0.11 35	0.18 136	0.12 53	0.83 556	0.16 152

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 66	0.23 81	0.54 131	0.50 198	0.28 129	0.36 34	0.22 26	1.02 202	0.39 46	0.42 81	0.64 131	0.36 65	0.51 191	0.39 8	0.29 51	0.18 162	0.12 67	0.17 97	0.13 84	0.18 148	0.18 208

AIO_rvc	0.36 66	0.23 81	0.49 93	0.43 76	0.27 104	0.59 198	0.38 183	0.94 172	0.45 66	0.33 37	0.46 72	0.49 123	0.22 9	0.84 162	0.30 62	0.16 74	0.11 35	0.16 67	0.12 53	0.15 52	0.13 45

HUF	0.36 66	0.23 81	0.52 119	0.40 49	0.22 26	0.54 166	0.47 294	0.82 124	0.43 59	0.36 48	0.43 59	0.50 129	0.42 119	0.64 91	0.29 51	0.17 122	0.12 67	0.16 67	0.12 53	0.15 52	0.14 80

MaDis-Stereo	0.36 66	0.25 131	0.58 161	0.44 101	0.34 258	0.30 17	0.30 90	0.72 78	0.50 88	0.37 55	0.36 35	0.58 171	0.49 181	0.52 43	0.36 144	0.19 206	0.16 295	0.19 162	0.15 135	0.18 148	0.14 80

UniTT-Stereo	0.36 66	0.23 81	0.59 168	0.48 168	0.36 273	0.40 46	0.32 107	0.53 13	0.49 83	0.54 146	0.55 108	0.36 65	0.31 51	0.58 67	0.51 284	0.20 248	0.15 255	0.17 97	0.15 135	0.19 192	0.15 118

NLMM	0.37 73	0.21 39	0.43 50	0.45 115	0.41 338	0.34 25	0.33 117	0.74 86	0.61 132	0.43 87	0.69 148	0.35 62	0.36 90	0.81 151	0.43 219	0.14 37	0.12 67	0.18 136	0.15 135	0.15 52	0.13 45

DDF-Stereo	0.37 73	0.22 64	0.47 82	0.48 168	0.42 344	0.31 20	0.24 44	0.53 13	0.33 29	0.33 37	0.40 45	0.37 70	0.48 172	0.91 184	0.32 89	0.23 338	0.11 35	0.18 136	0.12 53	0.86 558	0.16 152

IGEV-RUCA	0.37 73	0.23 81	0.48 86	0.49 186	0.36 273	0.60 206	0.23 37	0.64 50	0.49 83	0.39 71	0.49 87	0.44 91	0.31 51	0.85 167	0.30 62	0.24 354	0.13 139	0.16 67	0.12 53	0.20 228	0.19 248

Pointernet	0.37 73	0.20 18	0.57 155	0.43 76	0.28 129	0.51 145	0.27 67	0.93 165	0.61 132	0.47 111	0.63 128	0.49 123	0.38 103	0.49 35	0.33 106	0.17 122	0.13 139	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 16

AIO-Stereo	0.37 73	0.25 131	0.51 110	0.47 140	0.23 32	0.45 80	0.39 198	1.07 236	0.52 104	0.41 73	0.48 79	0.52 142	0.25 18	0.72 119	0.30 62	0.16 74	0.12 67	0.17 97	0.13 84	0.16 81	0.13 45

AEACV	0.37 73	0.24 103	0.52 119	0.47 140	0.51 415	0.37 36	0.38 183	0.65 54	0.53 110	0.42 81	0.56 111	0.46 103	0.60 243	0.53 46	0.30 62	0.16 74	0.13 139	0.18 136	0.15 135	0.17 113	0.14 80

EGLCR-Stereo	0.37 73	0.22 64	0.51 110	0.43 76	0.26 79	0.44 76	0.22 26	0.99 191	0.48 80	0.42 81	0.42 50	0.67 206	0.29 36	0.86 171	0.33 106	0.17 122	0.12 67	0.19 162	0.17 200	0.17 113	0.15 118

BStereo	0.38 80	0.25 131	1.42 490	0.42 67	0.28 129	0.55 175	0.39 198	0.55 20	0.52 104	0.36 48	0.35 33	0.37 70	0.29 36	0.64 91	0.38 167	0.13 22	0.14 194	0.15 32	0.19 242	0.15 52	0.16 152

NLSM1	0.38 80	0.21 39	0.43 50	0.46 127	0.40 328	0.38 39	0.29 78	0.73 81	0.54 114	0.47 111	0.59 120	0.37 70	0.40 109	1.15 257	0.39 178	0.13 22	0.11 35	0.19 162	0.14 114	0.15 52	0.15 118

NLCSM	0.38 80	0.23 81	0.50 102	0.47 140	0.55 440	0.47 94	0.30 90	0.82 124	0.67 161	0.41 73	0.39 43	0.43 88	0.52 196	0.66 102	0.43 219	0.14 37	0.10 9	0.17 97	0.15 135	0.15 52	0.13 45

MSCF	0.38 80	0.25 131	0.52 119	0.47 140	0.25 69	0.62 221	0.37 176	0.81 118	0.47 77	0.50 135	0.71 156	0.32 48	0.65 272	0.54 49	0.28 47	0.19 206	0.12 67	0.17 97	0.14 114	0.17 113	0.14 80

castereo++	0.38 80	0.23 81	0.41 35	0.43 76	0.31 197	0.97 397	0.22 26	0.86 136	0.58 121	0.32 32	0.44 63	0.51 133	0.39 105	0.93 193	0.24 5	0.17 122	0.11 35	0.17 97	0.12 53	0.14 27	0.14 80

fffft	0.38 80	0.23 81	0.51 110	0.44 101	0.32 219	0.43 69	0.48 305	0.76 93	0.36 40	0.44 93	0.34 30	0.38 79	0.31 51	1.31 297	0.32 89	0.14 37	0.11 35	0.19 162	0.15 135	0.16 81	0.16 152
1: 1. 1
RSM++	0.38 80	0.24 103	0.51 110	0.47 140	0.26 79	0.50 128	0.41 224	0.79 105	0.45 66	0.37 55	0.45 68	0.60 180	0.35 81	1.02 220	0.30 62	0.15 51	0.13 139	0.17 97	0.14 114	0.18 148	0.13 45

FlowAnything_test	0.39 87	0.26 156	0.61 176	0.59 358	0.33 240	0.62 221	0.36 154	0.62 46	0.40 50	0.45 101	0.36 35	0.45 99	0.37 96	0.53 46	0.48 264	0.24 354	0.18 348	0.28 419	0.33 500	0.21 269	0.19 248

water-stereo	0.39 87	0.20 18	0.48 86	0.44 101	0.27 104	0.50 128	0.26 60	0.92 156	0.51 97	0.53 143	0.78 175	0.55 155	0.49 181	0.42 13	0.42 209	0.16 74	0.15 255	0.17 97	0.15 135	0.16 81	0.15 118

SMoEStereo_RVC	0.39 87	0.25 131	0.50 102	0.45 115	0.30 171	0.61 212	0.36 154	0.72 78	0.45 66	0.46 106	0.43 59	0.42 85	0.35 81	1.39 324	0.29 51	0.15 51	0.12 67	0.20 202	0.15 135	0.16 81	0.15 118

ours_stereo	0.39 87	0.28 208	0.51 110	0.46 127	0.30 171	0.40 46	0.44 260	0.73 81	0.56 117	0.35 43	0.56 111	0.46 103	0.33 63	1.11 248	0.32 89	0.16 74	0.13 139	0.19 162	0.15 135	0.19 192	0.14 80

RSM	0.39 87	0.24 103	0.49 93	0.46 127	0.26 79	0.47 94	0.40 208	0.92 156	0.44 64	0.41 73	0.42 50	0.65 199	0.33 63	1.07 236	0.29 51	0.15 51	0.12 67	0.17 97	0.13 84	0.17 113	0.13 45

trnet	0.39 87	0.21 39	0.37 8	0.36 9	0.20 8	0.53 158	0.29 78	0.78 100	1.12 339	0.59 160	0.71 156	0.53 148	0.42 119	0.54 49	0.34 123	0.18 162	0.13 139	0.15 32	0.10 2	0.14 27	0.13 45

Selective-IGEV	0.39 87	0.24 103	0.50 102	0.44 101	0.25 69	0.46 86	0.33 117	1.25 301	0.40 50	0.35 43	0.45 68	0.52 142	0.30 44	1.07 236	0.30 62	0.14 37	0.12 67	0.17 97	0.13 84	0.16 81	0.13 45

GLC_STEREO	0.39 87	0.25 131	0.41 35	0.54 284	0.23 32	0.48 102	0.30 90	0.73 81	0.58 121	0.52 142	0.73 162	0.51 133	0.31 51	0.64 91	0.42 209	0.17 122	0.20 386	0.23 306	0.19 242	0.21 269	0.17 182

CREStereo	0.39 87	0.21 39	0.38 16	0.34 3	0.22 26	0.53 158	0.29 78	0.77 96	1.11 335	0.58 152	0.71 156	0.51 133	0.41 113	0.54 49	0.34 123	0.18 162	0.13 139	0.15 32	0.10 2	0.14 27	0.14 80
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
NLMM1	0.40 96	0.19 10	0.43 50	0.46 127	0.40 328	0.46 86	0.29 78	0.81 118	0.68 166	0.43 87	0.75 168	0.37 70	0.42 119	1.08 240	0.48 264	0.14 37	0.10 9	0.16 67	0.14 114	0.15 52	0.14 80

GASTEREO	0.40 96	0.25 131	0.51 110	0.48 168	0.25 69	0.65 244	0.36 154	0.81 118	0.49 83	0.51 140	0.82 188	0.30 42	0.66 275	0.62 87	0.28 47	0.19 206	0.12 67	0.16 67	0.14 114	0.16 81	0.14 80

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 96	0.67 517	0.42 44	0.64 416	0.29 148	0.48 102	0.25 49	0.85 134	0.44 64	0.38 63	0.36 35	0.30 42	0.70 285	1.15 257	0.29 51	0.16 74	0.11 35	0.16 67	0.11 10	0.18 148	0.12 16

mms	0.40 96	0.27 186	0.52 119	0.46 127	0.32 219	0.43 69	0.46 287	0.70 73	0.46 73	0.35 43	0.58 117	0.44 91	0.30 44	1.36 314	0.33 106	0.16 74	0.13 139	0.18 136	0.15 135	0.19 192	0.15 118

MoCha-V2	0.40 96	0.20 18	0.49 93	0.50 198	0.21 14	0.44 76	0.33 117	0.93 165	0.53 110	0.53 143	0.53 98	0.42 85	0.58 238	1.09 242	0.27 33	0.14 37	0.12 67	0.15 32	0.12 53	0.17 113	0.15 118

IGEV++	0.40 96	0.22 64	0.51 110	0.52 251	0.29 148	0.45 80	0.25 49	1.65 401	0.46 73	0.37 55	0.57 114	0.46 103	0.45 142	0.50 38	0.38 167	0.19 206	0.12 67	0.16 67	0.13 84	0.16 81	0.15 118

GCAP-Stereo	0.40 96	0.28 208	0.68 215	0.47 140	0.25 69	0.53 158	0.32 107	0.82 124	0.58 121	0.65 170	0.69 148	0.58 171	0.42 119	0.47 29	0.29 51	0.17 122	0.14 194	0.17 97	0.13 84	0.17 113	0.14 80

LoS	0.40 96	0.21 39	0.44 58	0.37 17	0.22 26	0.50 128	0.40 208	1.00 195	0.94 250	0.48 120	0.66 136	0.48 115	0.40 109	0.60 80	0.37 156	0.18 162	0.14 194	0.16 67	0.11 10	0.14 27	0.14 80
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.40 96	0.31 298	0.73 264	0.58 345	0.27 104	0.26 7	0.33 117	0.95 177	0.81 208	0.42 81	0.47 74	0.65 199	0.47 159	0.39 8	0.34 123	0.18 162	0.15 255	0.16 67	0.14 114	0.19 192	0.16 152
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	0.41 105	0.26 156	2.03 538	0.36 9	0.21 14	0.46 86	0.23 37	0.67 66	0.48 80	0.42 81	0.27 16	0.31 45	0.30 44	0.98 208	0.24 5	0.14 37	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.28 411

depthmonostereo	0.41 105	0.23 81	0.53 125	0.47 140	0.23 32	0.61 212	0.35 138	1.00 195	0.76 193	0.48 120	0.65 135	0.47 110	0.49 181	0.67 106	0.37 156	0.16 74	0.15 255	0.16 67	0.14 114	0.16 81	0.15 118

castereo	0.41 105	0.22 64	0.46 79	0.44 101	0.30 171	0.61 212	0.56 377	0.97 185	0.80 205	0.38 63	0.69 148	0.45 99	0.69 280	0.51 40	0.30 62	0.16 74	0.11 35	0.16 67	0.13 84	0.16 81	0.12 16

CASnet	0.41 105	0.25 131	0.48 86	0.50 198	0.20 8	0.50 128	0.36 154	0.81 118	0.80 205	0.83 213	0.68 143	0.48 115	0.31 51	0.54 49	0.32 89	0.18 162	0.12 67	0.27 404	0.22 351	0.23 321	0.14 80
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
fffy	0.42 109	0.27 186	0.57 155	0.46 127	0.29 148	0.48 102	0.35 138	0.91 153	0.55 115	0.40 72	0.58 117	0.55 155	0.41 113	1.26 286	0.36 144	0.15 51	0.13 139	0.19 162	0.16 179	0.18 148	0.14 80

WCG-NET	0.42 109	0.21 39	0.54 131	0.40 49	0.25 69	0.47 94	0.32 107	0.73 81	1.15 366	0.76 190	0.73 162	0.58 171	0.45 142	0.60 80	0.34 123	0.15 51	0.11 35	0.16 67	0.14 114	0.15 52	0.13 45

Occ-G	0.42 109	0.21 39	0.48 86	0.41 59	0.26 79	0.42 60	0.62 410	0.77 96	0.49 83	0.43 87	0.66 136	1.02 341	0.46 149	0.78 138	0.41 198	0.16 74	0.13 139	0.18 136	0.13 84	0.16 81	0.16 152

MGS-Stereo	0.42 109	0.26 156	0.58 161	0.44 101	0.28 129	0.50 128	0.34 130	0.57 28	0.83 214	0.46 106	1.31 379	0.52 142	0.33 63	0.65 100	0.36 144	0.19 206	0.16 295	0.18 136	0.15 135	0.17 113	0.16 152

LoS_RVC	0.42 109	0.26 156	0.40 29	0.44 101	0.82 534	0.51 145	0.44 260	0.64 50	0.41 54	0.44 93	0.78 175	0.44 91	0.47 159	0.56 59	0.36 144	0.13 22	0.12 67	0.14 5	0.10 2	0.13 5	0.84 563

test_xeample3	0.42 109	0.28 208	0.69 228	0.43 76	0.33 240	0.56 183	0.38 183	0.79 105	0.45 66	0.53 143	0.46 72	0.44 91	0.44 138	1.38 319	0.31 83	0.18 162	0.14 194	0.19 162	0.15 135	0.17 113	0.16 152

DA	0.43 115	0.23 81	0.49 93	0.50 198	0.25 69	1.08 420	0.44 260	1.18 272	0.58 121	0.46 106	0.64 131	0.54 150	0.47 159	0.46 22	0.32 89	0.19 206	0.13 139	0.19 162	0.13 84	0.18 148	0.14 80

GGEV	0.43 115	0.23 81	0.49 93	0.50 198	0.25 69	1.08 420	0.44 260	1.18 272	0.58 121	0.46 106	0.64 131	0.54 150	0.47 159	0.46 22	0.32 89	0.19 206	0.13 139	0.19 162	0.13 84	0.18 148	0.14 80

DilatedVolume-Stereo	0.43 115	0.21 39	0.55 141	0.43 76	0.32 219	0.72 284	0.29 78	0.80 113	0.51 97	0.77 195	0.73 162	0.48 115	0.40 109	1.13 254	0.39 178	0.15 51	0.14 194	0.15 32	0.14 114	0.16 81	0.14 80

MM-Stereo_test2	0.43 115	0.24 103	0.67 211	0.51 230	0.32 219	0.55 175	0.45 280	0.97 185	0.77 197	0.59 160	0.51 93	0.49 123	0.42 119	0.80 145	0.30 62	0.15 51	0.13 139	0.18 136	0.14 114	0.19 192	0.14 80

SCV_C0	0.43 115	0.26 156	0.65 199	0.43 76	0.29 148	0.47 94	0.31 98	1.34 315	0.73 183	0.38 63	0.49 87	0.54 150	0.29 36	1.24 282	0.30 62	0.17 122	0.13 139	0.16 67	0.13 84	0.20 228	0.15 118

ff7	0.43 115	0.27 186	0.56 145	0.44 101	0.33 240	0.50 128	0.42 228	0.87 137	0.50 88	0.49 126	0.53 98	0.44 91	0.48 172	1.38 319	0.33 106	0.17 122	0.12 67	0.21 237	0.15 135	0.18 148	0.18 208

ffff	0.43 115	0.27 186	0.56 145	0.44 101	0.33 240	0.50 128	0.42 228	0.87 137	0.50 88	0.49 126	0.53 98	0.44 91	0.48 172	1.38 319	0.33 106	0.17 122	0.12 67	0.21 237	0.15 135	0.18 148	0.18 208

11t	0.43 115	0.27 186	0.56 145	0.44 101	0.33 240	0.50 128	0.42 228	0.87 137	0.50 88	0.49 126	0.53 98	0.44 91	0.48 172	1.38 319	0.33 106	0.17 122	0.12 67	0.21 237	0.15 135	0.18 148	0.18 208

anonymousdsp	0.43 115	0.27 186	0.53 125	0.44 101	0.32 219	0.50 128	0.42 228	0.89 146	0.51 97	0.49 126	0.53 98	0.47 110	0.47 159	1.33 304	0.33 106	0.17 122	0.12 67	0.21 237	0.15 135	0.18 148	0.18 208

ProNet	0.43 115	0.28 208	0.58 161	0.43 76	0.30 171	0.56 183	0.52 335	1.00 195	0.58 121	0.44 93	0.49 87	0.43 88	0.43 128	1.28 291	0.36 144	0.15 51	0.13 139	0.19 162	0.16 179	0.17 113	0.16 152

MC-Stereo	0.43 115	0.23 81	0.48 86	0.51 230	0.28 129	0.39 43	0.32 107	0.88 145	0.68 166	0.60 162	0.84 191	0.56 163	0.61 252	1.03 221	0.31 83	0.17 122	0.11 35	0.17 97	0.15 135	0.16 81	0.13 45

ccc-4	0.43 115	0.27 186	0.56 145	0.44 101	0.33 240	0.50 128	0.42 228	0.87 137	0.50 88	0.49 126	0.53 98	0.44 91	0.48 172	1.38 319	0.33 106	0.17 122	0.12 67	0.21 237	0.15 135	0.18 148	0.18 208

IGEV-Stereo	0.43 115	0.27 186	0.54 131	0.45 115	0.32 219	0.50 128	0.42 228	0.90 152	0.51 97	0.49 126	0.53 98	0.47 110	0.47 159	1.32 301	0.33 106	0.17 122	0.12 67	0.21 237	0.15 135	0.18 148	0.18 208
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Reg-Stereo(zero)	0.44 128	0.22 64	0.45 71	0.43 76	0.23 32	0.38 39	0.25 49	0.76 93	1.08 318	0.90 228	0.78 175	0.90 289	0.47 159	0.70 112	0.36 144	0.15 51	0.12 67	0.15 32	0.12 53	0.15 52	0.15 118

rvit_stereo_0081_aga	0.44 128	0.34 360	0.73 264	0.51 230	0.41 338	0.50 128	0.40 208	0.81 118	0.57 119	0.58 152	0.56 111	0.53 148	0.43 128	0.66 102	0.40 187	0.26 404	0.21 408	0.22 268	0.20 277	0.26 360	0.18 208

rvit_stereo_0081	0.44 128	0.33 336	0.64 192	0.54 284	0.35 262	0.41 52	0.44 260	0.66 60	0.95 252	0.48 120	0.52 95	0.50 129	0.46 149	0.82 155	0.44 224	0.25 381	0.20 386	0.22 268	0.19 242	0.25 348	0.17 182

rvit_stereo_0082	0.44 128	0.33 336	0.64 192	0.54 284	0.35 262	0.41 52	0.44 260	0.66 60	0.95 252	0.48 120	0.52 95	0.50 129	0.46 149	0.82 155	0.44 224	0.25 381	0.20 386	0.22 268	0.19 242	0.25 348	0.17 182

rvit_stereo_0080	0.44 128	0.32 314	0.71 246	0.47 140	0.36 273	0.42 60	0.55 369	0.82 124	0.68 166	0.50 135	0.60 121	0.55 155	0.47 159	0.59 68	0.44 224	0.26 404	0.21 408	0.20 202	0.20 277	0.31 424	0.19 248

whm_eth	0.44 128	0.32 314	0.71 246	0.47 140	0.36 273	0.42 60	0.55 369	0.82 124	0.68 166	0.50 135	0.60 121	0.55 155	0.47 159	0.59 68	0.44 224	0.26 404	0.21 408	0.20 202	0.20 277	0.31 424	0.19 248

CroCo-Stereo Lap2	0.44 128	0.34 360	0.77 303	0.61 384	0.79 525	0.28 13	0.35 138	0.75 90	0.71 178	0.38 63	0.50 90	0.72 221	0.55 215	0.57 64	0.47 259	0.17 122	0.18 348	0.19 162	0.16 179	0.21 269	0.20 283

TANstereo	0.44 128	0.21 39	0.44 58	0.41 59	0.21 14	0.65 244	0.26 60	0.79 105	0.83 214	0.93 236	0.98 230	0.51 133	0.46 149	0.54 49	0.35 133	0.18 162	0.24 447	0.16 67	0.13 84	0.16 81	0.26 389

Wave_Phase_stereo	0.45 136	0.25 131	1.42 490	0.42 67	0.28 129	1.78 520	0.39 198	0.72 78	0.52 104	0.36 48	0.35 33	0.37 70	0.29 36	0.64 91	0.38 167	0.13 22	0.14 194	0.15 32	0.19 242	0.15 52	0.16 152

HART	0.45 136	0.22 64	0.54 131	0.50 198	0.26 79	0.41 52	0.29 78	1.03 207	0.50 88	0.58 152	1.45 429	0.61 184	0.35 81	1.08 240	0.30 62	0.15 51	0.13 139	0.19 162	0.14 114	0.19 192	0.14 80

StereoAnything_RVC	0.45 136	1.43 575	0.48 86	0.35 5	0.20 8	0.26 7	0.21 20	0.43 3	0.22 6	0.22 1	0.21 4	0.19 1	0.36 90	1.27 289	0.22 1	0.21 282	0.11 35	0.14 5	0.10 2	2.37 582	0.11 2

tt45	0.45 136	0.23 81	0.46 79	0.45 115	0.33 240	0.79 322	0.32 107	0.78 100	0.41 54	0.51 140	0.44 63	0.49 123	0.37 96	2.14 437	0.34 123	0.16 74	0.13 139	0.19 162	0.16 179	0.17 113	0.18 208

IGEV-Stereo+	0.45 136	0.21 39	0.43 50	0.41 59	0.39 317	0.15 1	0.19 9	0.44 4	0.36 40	0.26 5	0.25 9	0.31 45	0.41 113	1.43 333	0.30 62	0.17 122	0.12 67	0.15 32	0.11 10	1.16 571	1.70 586

WCG-NET（raft）	0.45 136	0.21 39	0.55 141	0.40 49	0.24 48	0.50 128	0.36 154	0.73 81	1.09 326	0.71 180	0.76 171	0.92 301	0.51 191	0.84 162	0.34 123	0.16 74	0.12 67	0.15 32	0.14 114	0.14 27	0.14 80

MIF-Stereo (partial)	0.45 136	0.25 131	0.70 234	0.50 198	0.52 427	0.35 29	0.26 60	0.91 153	0.59 130	0.45 101	0.71 156	0.51 133	0.51 191	1.11 248	0.45 238	0.20 248	0.16 295	0.23 306	0.20 277	0.24 336	0.18 208

testlalala	0.45 136	0.28 208	0.59 168	0.42 67	0.39 317	0.71 281	0.39 198	1.08 242	0.45 66	1.24 384	0.80 186	0.61 184	0.36 90	0.54 49	0.33 106	0.20 248	0.13 139	0.18 136	0.12 53	0.15 52	0.15 118

SCV	0.46 144	0.26 156	0.55 141	0.47 140	0.25 69	0.39 43	0.38 183	1.98 500	0.60 131	0.35 43	0.48 79	0.55 155	0.36 90	1.28 291	0.32 89	0.24 354	0.12 67	0.17 97	0.13 84	0.18 148	0.14 80

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 144	0.36 391	0.71 246	0.47 140	0.36 273	0.67 257	0.35 138	0.78 100	1.12 339	0.61 163	0.62 126	0.39 80	0.39 105	0.71 116	0.39 178	0.20 248	0.17 325	0.22 268	0.18 219	0.23 321	0.19 248

IGEVStereo-DCA	0.46 144	0.28 208	0.56 145	0.43 76	0.33 240	0.49 114	0.42 228	0.87 137	0.50 88	0.47 111	0.48 79	0.48 115	0.46 149	2.03 427	0.30 62	0.19 206	0.14 194	0.19 162	0.15 135	0.16 81	0.18 208

rrr	0.46 144	0.28 208	0.73 264	0.43 76	0.33 240	0.49 114	0.38 183	0.76 93	0.50 88	0.47 111	0.48 79	0.48 115	0.46 149	2.03 427	0.30 62	0.19 206	0.14 194	0.19 162	0.15 135	0.16 81	0.16 152

plain	0.46 144	0.27 186	1.01 404	0.50 198	0.40 328	0.35 29	0.37 176	0.87 137	0.56 117	0.43 87	0.76 171	0.42 85	0.40 109	1.13 254	0.45 238	0.21 282	0.15 255	0.24 326	0.19 242	0.24 336	0.16 152

XX-TBD	0.46 144	0.70 524	0.35 3	0.79 509	0.25 69	0.58 191	0.26 60	0.69 68	1.27 433	0.76 190	1.00 236	0.45 99	0.33 63	0.47 29	0.37 156	0.19 206	0.15 255	0.15 32	0.11 10	0.17 113	0.14 80

PMTNet	0.46 144	0.21 39	0.38 16	0.37 17	0.23 32	0.71 281	0.27 67	0.74 86	1.04 296	0.64 168	0.70 153	0.55 155	0.47 159	0.86 171	0.35 133	1.00 569	0.13 139	0.15 32	0.10 2	0.15 52	0.13 45

rvit_stereo_0083	0.47 151	0.33 336	0.81 320	0.56 322	0.36 273	0.50 128	0.44 260	0.68 67	0.95 252	0.49 126	0.57 114	0.55 155	0.49 181	0.88 176	0.46 252	0.25 381	0.25 456	0.24 326	0.20 277	0.24 336	0.17 182

rvit_stereo_ft	0.47 151	0.35 381	0.87 347	0.67 449	0.42 344	0.40 46	0.59 401	0.81 118	0.74 185	0.46 106	0.55 108	0.57 166	0.49 181	0.65 100	0.50 279	0.25 381	0.17 325	0.22 268	0.22 351	0.24 336	0.17 182

RAFT-Stereo-weight	0.47 151	0.24 103	0.53 125	0.48 168	0.27 104	0.60 206	0.35 138	1.02 202	1.07 312	0.99 255	0.78 175	0.76 230	0.28 32	0.76 130	0.36 144	0.16 74	0.12 67	0.17 97	0.15 135	0.16 81	0.15 118

CAS++	0.47 151	0.31 298	0.56 145	0.47 140	0.32 219	0.42 60	0.28 73	1.76 433	0.72 179	0.71 180	0.72 160	0.37 70	0.28 32	0.69 108	0.33 106	0.27 420	0.22 426	0.26 387	0.21 322	0.29 404	0.19 248
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
iRaftStereo_RVC	0.47 151	0.26 156	0.64 192	0.50 198	0.29 148	0.53 158	0.33 117	1.05 221	0.77 197	0.84 216	1.00 236	0.55 155	0.37 96	0.81 151	0.40 187	0.17 122	0.12 67	0.22 268	0.20 277	0.19 192	0.15 118

CREStereo++_RVC	0.47 151	0.21 39	0.38 16	0.45 115	0.38 307	0.45 80	0.25 49	0.75 90	1.29 442	0.80 203	1.21 340	0.47 110	0.37 96	0.53 46	0.44 224	0.16 74	0.11 35	0.15 32	0.80 574	0.18 148	0.11 2
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
xyz-stereo-finetune	0.48 157	0.25 131	0.54 131	0.42 67	0.23 32	0.80 330	0.42 228	0.80 113	0.80 205	0.61 163	0.62 126	0.54 150	0.43 128	1.70 387	0.58 317	0.15 51	0.15 255	0.19 162	0.15 135	0.16 81	0.15 118

999	0.48 157	0.22 64	0.49 93	0.48 168	0.34 258	0.75 297	0.31 98	0.85 134	0.55 115	0.37 55	0.48 79	0.50 129	0.36 90	2.45 464	0.39 178	0.16 74	0.13 139	0.18 136	0.15 135	0.16 81	0.19 248

model_zeroshot	0.48 157	0.29 243	0.86 336	0.51 230	0.36 273	0.69 269	0.37 176	1.12 255	0.62 135	0.85 221	0.84 191	0.66 203	0.37 96	0.73 123	0.34 123	0.20 248	0.16 295	0.19 162	0.16 179	0.17 113	0.16 152

MyStereo07	0.48 157	0.29 243	0.50 102	0.55 308	0.45 371	0.59 198	0.79 461	1.05 221	0.51 97	0.48 120	0.53 98	0.43 88	0.55 215	1.30 296	0.34 123	0.17 122	0.16 295	0.24 326	0.20 277	0.23 321	0.20 283

4D-IteraStereo	0.48 157	0.24 103	0.76 296	0.50 198	0.44 364	0.66 253	0.31 98	0.87 137	1.02 287	1.03 273	0.72 160	0.78 237	0.32 58	0.64 91	0.37 156	0.17 122	0.11 35	0.23 306	0.19 242	0.19 192	0.13 45

CES	0.48 157	0.20 18	0.37 8	0.39 40	1.39 576	0.55 175	0.35 138	0.98 189	0.66 160	0.44 93	0.66 136	0.35 62	0.27 28	0.56 59	0.33 106	0.15 51	0.13 139	0.15 32	0.10 2	0.19 192	1.46 581

FE-Mocha	0.49 163	0.30 263	0.87 347	0.48 168	0.36 273	0.45 80	0.22 26	1.58 382	0.49 83	1.00 260	1.09 281	0.74 223	0.41 113	0.55 56	0.30 62	0.18 162	0.12 67	0.21 237	0.20 277	0.17 113	0.15 118

MM-Stereo_test1	0.49 163	0.24 103	0.56 145	0.51 230	0.30 171	0.50 128	0.54 349	0.91 153	1.03 291	0.84 216	0.69 148	0.54 150	0.60 243	1.16 262	0.33 106	0.18 162	0.16 295	0.20 202	0.17 200	0.19 192	0.15 118

GCAP-BAT	0.49 163	0.31 298	0.64 192	0.41 59	0.46 383	0.70 276	0.35 138	0.77 96	0.64 143	0.86 223	1.00 236	0.77 233	0.37 96	1.18 268	0.36 144	0.18 162	0.14 194	0.18 136	0.13 84	0.17 113	0.15 118

AE-Stereo	0.49 163	0.27 186	0.67 211	0.60 370	0.39 317	0.67 257	0.46 287	1.18 272	1.09 326	0.47 111	0.75 168	0.69 213	0.47 159	0.59 68	0.40 187	0.16 74	0.15 255	0.21 237	0.20 277	0.19 192	0.15 118

sCroCo_RVC	0.49 163	0.40 419	1.02 411	0.65 430	0.60 467	0.52 149	0.40 208	0.83 130	0.61 132	0.44 93	0.74 166	0.49 123	0.50 187	0.63 90	0.48 264	0.26 404	0.27 471	0.23 306	0.22 351	0.29 404	0.25 365

MM-Stereo_test3	0.50 168	0.24 103	0.54 131	0.54 284	0.74 508	0.49 114	0.53 343	1.09 244	1.05 302	0.62 166	0.95 217	0.61 184	0.42 119	0.77 133	0.38 167	0.20 248	0.17 325	0.20 202	0.16 179	0.18 148	0.18 208

RCA-Stereo	0.50 168	0.23 81	0.58 161	0.48 168	0.33 240	0.55 175	0.45 280	0.97 185	1.38 485	0.68 175	1.05 265	0.63 193	0.80 330	0.59 68	0.32 89	0.17 122	0.12 67	0.17 97	0.14 114	0.16 81	0.14 80

knoymous	0.51 170	0.29 243	0.47 82	0.43 76	0.30 171	0.55 175	0.55 369	1.02 202	0.77 197	0.98 252	0.85 193	0.94 306	0.56 220	0.85 167	0.45 238	0.20 248	0.14 194	0.26 387	0.14 114	0.23 321	0.23 339

tg	0.52 171	0.24 103	0.61 176	0.49 186	0.30 171	0.90 367	0.29 78	1.07 236	0.83 214	0.83 213	1.02 250	0.62 189	0.43 128	1.35 309	0.41 198	0.17 122	0.12 67	0.22 268	0.20 277	0.17 113	0.15 118

11t1	0.52 171	0.28 208	0.68 215	0.51 230	0.28 129	0.83 347	0.39 198	1.22 293	0.63 138	0.84 216	0.74 166	0.68 208	0.68 277	0.91 184	0.57 314	0.21 282	0.18 348	0.19 162	0.16 179	0.20 228	0.21 301

LL-Strereo2	0.52 171	0.33 336	0.69 228	0.52 251	0.37 290	0.70 276	0.30 90	1.13 258	0.67 161	0.94 241	0.78 175	0.91 292	0.42 119	1.05 229	0.42 209	0.17 122	0.16 295	0.29 430	0.25 404	0.21 269	0.16 152

Selective-RAFT	0.52 171	0.28 208	0.79 314	0.55 308	0.27 104	0.91 371	0.33 117	0.80 113	0.88 228	0.58 152	0.63 128	0.81 247	0.77 313	1.29 295	0.48 264	0.19 206	0.14 194	0.17 97	0.15 135	0.19 192	0.17 182

HUI-Stereo	0.52 171	0.30 263	0.73 264	0.50 198	0.27 104	0.65 244	0.30 90	1.04 213	0.64 143	1.12 305	0.96 220	0.83 259	0.60 243	0.79 142	0.45 238	0.22 311	0.14 194	0.24 326	0.20 277	0.26 360	0.18 208

test-1	0.52 171	0.26 156	1.04 419	0.56 322	0.32 219	0.61 212	0.38 183	1.10 247	0.91 240	0.78 198	1.01 242	0.77 233	0.52 196	0.60 80	0.42 209	0.17 122	0.14 194	0.20 202	0.17 200	0.20 228	0.23 339

rafts_anoy	0.52 171	0.29 243	0.59 168	0.59 358	0.50 403	0.53 158	0.40 208	1.11 253	1.03 291	0.84 216	0.83 189	0.68 208	0.54 208	0.72 119	0.51 284	0.19 206	0.14 194	0.24 326	0.26 422	0.21 269	0.18 208

s12784h	0.52 171	0.20 18	0.38 16	0.41 59	0.19 3	0.96 393	0.34 130	1.17 267	1.25 422	0.81 207	0.90 204	0.63 193	0.50 187	1.45 337	0.42 209	0.14 37	0.12 67	0.17 97	0.11 10	0.18 148	0.11 2

raftrobust	0.52 171	0.25 131	0.56 145	0.65 430	0.52 427	0.49 114	0.34 130	0.98 189	0.91 240	1.30 413	0.87 198	0.63 193	0.81 334	0.78 138	0.41 198	0.19 206	0.15 255	0.16 67	0.14 114	0.15 52	0.16 152

Gwc-CoAtRS	0.52 171	0.24 103	0.68 215	0.48 168	0.29 148	0.64 228	0.25 49	1.16 265	1.08 318	1.01 265	1.00 236	1.12 373	0.56 220	0.69 108	0.37 156	0.16 74	0.13 139	0.17 97	0.15 135	0.15 52	0.15 118

IGEV-FE	0.53 181	0.30 263	0.99 394	0.56 322	0.35 262	0.41 52	0.32 107	1.37 321	0.63 138	1.00 260	1.09 281	0.94 306	0.41 113	0.83 157	0.39 178	0.18 162	0.12 67	0.19 162	0.18 219	0.19 192	0.17 182

rvit_0105_6	0.53 181	0.37 398	0.98 393	0.65 430	0.38 307	0.51 145	0.51 324	0.77 96	1.20 398	0.54 146	0.55 108	0.65 199	0.53 203	0.94 196	0.44 224	0.32 465	0.32 507	0.28 419	0.24 389	0.28 393	0.21 301

gcap-zeroshot	0.53 181	0.28 208	0.89 361	0.49 186	0.28 129	0.76 303	0.37 176	1.34 315	0.73 183	0.89 226	0.67 140	1.35 429	0.51 191	0.79 142	0.33 106	0.18 162	0.15 255	0.18 136	0.15 135	0.17 113	0.16 152

IGEV_Zeroshot_test	0.53 181	0.30 263	0.99 394	0.56 322	0.35 262	0.41 52	0.32 107	1.37 321	0.63 138	1.00 260	1.09 281	0.95 315	0.41 113	0.83 157	0.39 178	0.18 162	0.12 67	0.19 162	0.18 219	0.19 192	0.17 182

EKT-Stereo	0.53 181	0.30 263	0.73 264	0.58 345	0.60 467	0.51 145	0.48 305	0.94 172	0.90 235	0.71 180	0.88 200	0.77 233	0.43 128	1.07 236	0.40 187	0.22 311	0.16 295	0.21 237	0.18 219	0.20 228	0.22 319

Any-RAFT	0.53 181	0.24 103	0.47 82	0.47 140	0.27 104	1.00 405	0.25 49	1.58 382	1.05 302	0.85 221	0.99 232	1.06 350	0.47 159	0.70 112	0.32 89	0.18 162	0.13 139	0.16 67	0.13 84	0.16 81	0.16 152

anonymousdsp2	0.53 181	0.27 186	0.74 280	0.48 168	0.29 148	0.76 303	0.47 294	1.61 391	0.82 213	0.77 195	0.77 173	0.75 226	0.47 159	1.03 221	0.40 187	0.18 162	0.13 139	0.18 136	0.13 84	0.19 192	0.18 208

fff	0.53 181	0.24 103	0.70 234	0.43 76	0.24 48	0.48 102	0.36 154	1.07 236	1.25 422	1.10 297	1.02 250	0.57 166	1.06 449	0.73 123	0.52 291	0.16 74	0.13 139	0.17 97	0.13 84	0.15 52	0.19 248

test_4	0.53 181	0.22 64	0.56 145	0.54 284	0.32 219	0.64 228	0.39 198	0.80 113	0.62 135	0.92 235	1.87 514	0.68 208	0.42 119	1.16 262	0.37 156	0.15 51	0.13 139	0.20 202	0.22 351	0.20 228	0.15 118

GMOStereo	0.53 181	0.26 156	0.65 199	0.50 198	0.29 148	0.52 149	0.43 247	0.89 146	0.96 257	1.41 461	1.14 309	0.85 268	0.56 220	0.59 68	0.38 167	0.16 74	0.14 194	0.24 326	0.21 322	0.20 228	0.15 118

error version	0.53 181	0.26 156	0.65 199	0.50 198	0.29 148	0.52 149	0.43 247	0.89 146	0.96 257	1.41 461	1.14 309	0.85 268	0.56 220	0.59 68	0.38 167	0.16 74	0.14 194	0.24 326	0.21 322	0.20 228	0.15 118

test-v	0.53 181	0.26 156	0.65 199	0.50 198	0.29 148	0.52 149	0.43 247	0.89 146	0.96 257	1.41 461	1.14 309	0.85 268	0.56 220	0.59 68	0.38 167	0.16 74	0.14 194	0.24 326	0.21 322	0.20 228	0.15 118

test-2	0.53 181	0.26 156	0.65 199	0.50 198	0.29 148	0.52 149	0.43 247	0.89 146	0.96 257	1.41 461	1.14 309	0.85 268	0.56 220	0.59 68	0.38 167	0.16 74	0.14 194	0.24 326	0.21 322	0.20 228	0.15 118

raft+_RVC	0.53 181	0.26 156	0.54 131	0.60 370	0.47 391	0.54 166	0.54 349	1.27 303	0.99 276	0.76 190	1.03 260	0.70 217	0.56 220	0.93 193	0.47 259	0.18 162	0.14 194	0.19 162	0.18 219	0.18 148	0.15 118

csc	0.53 181	0.24 103	0.70 234	0.43 76	0.24 48	0.48 102	0.36 154	1.07 236	1.25 422	1.10 297	1.02 250	0.57 166	1.06 449	0.73 123	0.52 291	0.16 74	0.13 139	0.17 97	0.13 84	0.15 52	0.19 248

cscssc	0.53 181	0.24 103	0.70 234	0.43 76	0.24 48	0.48 102	0.36 154	1.07 236	1.25 422	1.10 297	1.02 250	0.57 166	1.06 449	0.73 123	0.52 291	0.16 74	0.13 139	0.17 97	0.13 84	0.15 52	0.19 248

1test111	0.54 197	0.31 298	0.50 102	0.54 284	0.26 79	1.18 442	0.51 324	1.42 334	0.78 200	0.58 152	0.79 181	0.48 115	0.88 372	0.88 176	0.59 320	0.20 248	0.12 67	0.25 366	0.15 135	0.22 295	0.21 301

RAFT-Test	0.54 197	0.25 131	0.64 192	0.47 140	0.30 171	0.97 397	0.27 67	1.24 299	0.81 208	0.96 245	1.12 300	1.28 414	0.48 172	0.71 116	0.36 144	0.17 122	0.13 139	0.17 97	0.14 114	0.16 81	0.16 152

DCANet-4	0.54 197	0.26 156	1.07 430	0.42 67	0.24 48	0.48 102	0.36 154	0.99 191	1.30 448	1.10 297	1.02 250	0.56 163	0.75 301	0.73 123	0.52 291	0.16 74	0.13 139	0.17 97	0.13 84	0.15 52	0.19 248

x	0.54 197	0.31 298	0.61 176	0.47 140	0.30 171	0.67 257	0.47 294	1.53 370	0.79 204	0.81 207	0.83 189	0.78 237	0.70 285	0.70 112	0.62 335	0.21 282	0.19 368	0.22 268	0.19 242	0.21 269	0.20 283

test-3	0.54 197	0.22 64	0.68 215	0.47 140	0.27 104	0.58 191	0.35 138	0.92 156	1.00 281	1.32 427	0.69 148	0.87 276	0.45 142	1.68 385	0.37 156	0.16 74	0.11 35	0.20 202	0.16 179	0.17 113	0.13 45

test_1	0.54 197	0.22 64	0.68 215	0.47 140	0.27 104	0.58 191	0.35 138	0.92 156	1.00 281	1.28 399	0.68 143	0.87 276	0.45 142	1.67 380	0.37 156	0.16 74	0.11 35	0.20 202	0.16 179	0.17 113	0.13 45

PSM-adaLoss	0.54 197	0.30 263	0.73 264	0.50 198	0.27 104	0.65 244	0.41 224	1.04 213	0.64 143	1.12 305	0.96 220	0.82 252	0.61 252	1.06 232	0.45 238	0.22 311	0.14 194	0.24 326	0.20 277	0.26 360	0.18 208

ROB_FTStereo_v2	0.54 197	0.30 263	0.73 264	0.50 198	0.27 104	0.64 228	0.42 228	1.05 221	0.64 143	1.12 305	0.96 220	0.83 259	0.60 243	1.12 252	0.46 252	0.22 311	0.14 194	0.24 326	0.20 277	0.26 360	0.18 208

ROB_FTStereo	0.54 197	0.30 263	0.73 264	0.50 198	0.27 104	0.64 228	0.25 49	1.05 221	0.64 143	1.12 305	0.95 217	0.82 252	0.61 252	1.15 257	0.45 238	0.22 311	0.14 194	0.24 326	0.20 277	0.26 360	0.18 208

cross-raft	0.54 197	0.25 131	0.61 176	0.52 251	0.29 148	0.68 264	0.37 176	1.46 345	0.76 193	1.01 265	1.06 267	1.28 414	0.46 149	0.71 116	0.35 133	0.15 51	0.12 67	0.18 136	0.16 179	0.19 192	0.14 80

RAFT-IKP	0.54 197	0.30 263	0.73 264	0.50 198	0.27 104	0.59 198	0.36 154	1.04 213	0.64 143	1.12 305	0.96 220	0.83 259	0.61 252	1.22 275	0.45 238	0.22 311	0.14 194	0.24 326	0.20 277	0.26 360	0.18 208

RALCasStereoNet	0.54 197	0.30 263	0.66 206	0.59 358	0.51 415	0.61 212	0.52 335	0.94 172	0.93 247	0.70 178	1.01 242	0.78 237	0.44 138	1.33 304	0.47 259	0.20 248	0.16 295	0.18 136	0.16 179	0.20 228	0.19 248

DCANet	0.54 197	0.24 103	0.70 234	0.43 76	0.24 48	0.49 114	0.36 154	1.05 221	1.30 448	1.12 305	1.03 260	0.58 171	0.92 385	0.81 151	0.52 291	0.16 74	0.13 139	0.17 97	0.13 84	0.18 148	0.19 248

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 197	0.25 131	0.68 215	0.43 76	0.24 48	0.40 46	0.34 130	1.04 213	1.09 326	1.32 427	1.60 470	0.80 243	0.68 277	0.67 106	0.39 178	0.13 22	0.10 9	0.18 136	0.17 200	0.17 113	0.13 45

CFNet-RSSM	0.54 197	0.24 103	0.70 234	0.48 168	0.28 129	0.60 206	0.27 67	1.49 351	1.14 354	1.06 278	0.93 211	1.08 356	0.54 208	0.70 112	0.35 133	0.16 74	0.12 67	0.17 97	0.15 135	0.16 81	0.14 80

MSKI-zero shot	0.55 212	0.26 156	0.57 155	0.51 230	0.26 79	0.69 269	0.28 73	1.18 272	0.64 143	0.91 233	1.32 386	0.82 252	0.33 63	1.92 415	0.32 89	0.17 122	0.12 67	0.17 97	0.13 84	0.16 81	0.16 152

test_3	0.55 212	0.23 81	0.71 246	0.53 269	0.28 129	0.61 212	0.40 208	0.92 156	1.05 302	1.19 357	0.68 143	0.93 303	0.44 138	1.67 380	0.39 178	0.15 51	0.12 67	0.22 268	0.19 242	0.21 269	0.14 80

Patchmatch Stereo++	0.55 212	0.30 263	0.73 264	0.50 198	0.27 104	0.65 244	0.29 78	1.05 221	0.64 143	1.12 305	0.96 220	0.83 259	0.60 243	1.37 315	0.45 238	0.22 311	0.14 194	0.24 326	0.20 277	0.26 360	0.18 208
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	0.55 212	0.29 243	0.72 252	0.51 230	0.30 171	0.59 198	0.33 117	1.03 207	0.70 173	1.16 339	0.93 211	0.83 259	0.94 399	0.96 199	0.54 304	0.21 282	0.14 194	0.21 237	0.19 242	0.24 336	0.24 353

iRAFT	0.55 212	0.30 263	0.73 264	0.50 198	0.27 104	0.65 244	0.29 78	1.05 221	0.64 143	1.12 305	0.96 220	0.83 259	0.60 243	1.37 315	0.45 238	0.22 311	0.14 194	0.24 326	0.20 277	0.26 360	0.18 208

CRE-IMP	0.55 212	0.30 263	0.74 280	0.52 251	0.29 148	0.79 322	0.25 49	1.04 213	0.72 179	1.09 289	0.95 217	0.81 247	0.57 229	1.10 245	0.50 279	0.21 282	0.14 194	0.23 306	0.19 242	0.28 393	0.22 319

sAnonymous2	0.55 212	0.56 487	1.46 500	0.60 370	0.51 415	0.48 102	0.52 335	0.79 105	0.68 166	0.50 135	0.67 140	0.46 103	0.62 257	0.59 68	0.40 187	0.22 311	0.17 325	0.22 268	0.21 322	0.86 558	0.56 533

CroCo_RVC	0.55 212	0.56 487	1.46 500	0.60 370	0.51 415	0.48 102	0.52 335	0.79 105	0.68 166	0.50 135	0.67 140	0.46 103	0.62 257	0.59 68	0.40 187	0.22 311	0.17 325	0.22 268	0.21 322	0.86 558	0.56 533

GMStereo	0.55 212	0.45 444	0.94 378	0.50 198	0.32 219	0.64 228	0.43 247	1.00 195	1.40 495	0.82 211	0.73 162	0.51 133	0.45 142	0.85 167	0.55 308	0.24 354	0.15 255	0.20 202	0.21 322	0.31 424	0.24 353
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AIO-test1	0.56 221	0.25 131	0.55 141	0.64 416	0.78 521	0.80 330	0.36 154	1.18 272	1.34 463	0.57 150	0.88 200	0.61 184	0.50 187	1.12 252	0.35 133	0.17 122	0.17 325	0.22 268	0.24 389	0.18 148	0.23 339

rvit_0105_4	0.56 221	0.38 405	1.06 425	0.66 437	0.38 307	0.53 158	0.53 343	0.84 133	1.17 378	0.56 149	0.61 123	0.72 221	0.59 239	0.98 208	0.45 238	0.32 465	0.33 512	0.29 430	0.25 404	0.29 404	0.23 339

H2IRNET	0.56 221	0.26 156	0.66 206	0.47 140	0.35 262	0.41 52	0.26 60	0.92 156	1.17 378	0.61 163	1.28 369	1.08 356	0.86 362	0.99 212	0.63 339	0.19 206	0.16 295	0.22 268	0.25 404	0.21 269	0.18 208

ACVNet-DCA	0.56 221	0.31 298	0.50 102	0.54 284	0.26 79	1.18 442	0.51 324	1.42 334	0.78 200	0.58 152	0.79 181	0.48 115	0.88 372	1.46 339	0.32 89	0.20 248	0.12 67	0.25 366	0.15 135	0.22 295	0.21 301

riskmin	0.56 221	0.27 186	0.60 173	0.43 76	0.31 197	0.83 347	0.42 228	1.14 259	1.04 296	0.73 188	0.75 168	1.11 372	1.01 433	0.81 151	0.51 284	0.20 248	0.14 194	0.24 326	0.15 135	0.24 336	0.25 365

MIPNet	0.56 221	0.28 208	0.94 378	0.49 186	0.33 240	0.66 253	0.38 183	1.35 318	1.08 318	1.06 278	0.92 208	0.60 180	0.79 324	0.73 123	0.52 291	0.17 122	0.14 194	0.19 162	0.16 179	0.18 148	0.17 182

iGMRVC	0.56 221	0.30 263	0.73 264	0.50 198	0.27 104	0.65 244	0.38 183	1.05 221	0.64 143	1.12 305	0.96 220	0.83 259	0.60 243	1.52 350	0.46 252	0.22 311	0.14 194	0.24 326	0.20 277	0.26 360	0.18 208

AIO-test2	0.57 228	0.28 208	0.63 185	0.61 384	0.58 456	0.79 322	0.51 324	1.18 272	1.40 495	0.63 167	1.15 317	0.51 133	0.43 128	1.09 242	0.35 133	0.21 282	0.17 325	0.26 387	0.30 475	0.20 228	0.19 248

MIM_Stereo	0.57 228	0.24 103	0.92 372	0.46 127	0.30 171	0.54 166	0.28 73	1.27 303	0.75 186	1.00 260	1.16 322	0.93 303	0.53 203	1.45 337	0.61 332	0.16 74	0.16 295	0.20 202	0.19 242	0.17 113	0.14 80

qqq	0.57 228	0.34 360	0.71 246	0.47 140	0.27 104	0.64 228	0.62 410	1.42 334	0.78 200	0.80 203	0.92 208	0.95 315	0.77 313	0.88 176	0.59 320	0.21 282	0.20 386	0.24 326	0.23 376	0.22 295	0.21 301

ADStereo(finetuned)	0.57 228	0.24 103	1.06 425	0.43 76	0.24 48	0.49 114	0.35 138	1.05 221	1.30 448	1.12 305	1.03 260	0.58 171	1.20 480	0.84 162	0.51 284	0.16 74	0.13 139	0.17 97	0.13 84	0.18 148	0.19 248

R-Stereo Train	0.57 228	0.26 156	0.63 185	0.54 284	0.36 273	0.69 269	0.54 349	1.22 293	0.72 179	1.61 505	1.50 446	0.75 226	0.53 203	0.64 91	0.44 224	0.18 162	0.15 255	0.17 97	0.15 135	0.17 113	0.17 182

RAFT-Stereo	0.57 228	0.26 156	0.63 185	0.54 284	0.36 273	0.69 269	0.54 349	1.22 293	0.72 179	1.61 505	1.50 446	0.75 226	0.53 203	0.64 91	0.44 224	0.18 162	0.15 255	0.17 97	0.15 135	0.17 113	0.17 182
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
WQFJA1	0.58 234	0.38 405	0.74 280	0.62 396	0.46 383	0.84 355	0.54 349	1.14 259	1.04 296	0.72 185	0.94 214	0.51 133	0.70 285	1.05 229	0.59 320	0.19 206	0.18 348	0.25 366	0.22 351	0.21 269	0.19 248

WQFJX1	0.58 234	0.38 405	0.74 280	0.62 396	0.46 383	0.84 355	0.54 349	1.14 259	1.04 296	0.72 185	0.94 214	0.51 133	0.70 285	1.05 229	0.59 320	0.19 206	0.18 348	0.25 366	0.22 351	0.21 269	0.19 248

xyz-stereo-finetune2	0.58 234	0.27 186	0.57 155	0.40 49	0.24 48	1.09 425	0.32 107	0.79 105	0.53 110	0.65 170	1.07 271	0.58 171	0.80 330	2.47 469	0.80 396	0.16 74	0.15 255	0.21 237	0.17 200	0.16 81	0.17 182

rvit_0105_5	0.58 234	0.39 412	1.05 421	0.66 437	0.37 290	0.58 191	0.56 377	0.94 172	1.18 385	0.64 168	0.68 143	0.75 226	0.63 262	0.88 176	0.50 279	0.32 465	0.32 507	0.30 443	0.27 433	0.28 393	0.25 365

testlalala2	0.58 234	0.27 186	0.68 215	1.72 577	1.27 574	0.68 264	0.42 228	0.93 165	0.70 173	0.90 228	0.93 211	0.76 230	0.34 73	0.52 43	0.40 187	0.18 162	0.15 255	0.17 97	0.13 84	0.17 113	0.17 182

RAFT+CT+SA	0.58 234	0.29 243	0.60 173	0.66 437	0.37 290	0.42 60	0.55 369	1.27 303	1.03 291	0.70 178	1.22 343	0.60 180	0.70 285	1.64 374	0.41 198	0.18 162	0.13 139	0.22 268	0.22 351	0.21 269	0.18 208

IPLGR	0.58 234	0.27 186	1.14 450	0.48 168	0.28 129	0.65 244	0.33 117	1.22 293	1.13 351	1.18 353	1.05 265	0.69 213	0.66 275	0.96 199	0.52 291	0.17 122	0.15 255	0.20 202	0.17 200	0.20 228	0.18 208

AFF-stereo	0.58 234	0.25 131	0.64 192	0.46 127	0.29 148	0.34 25	0.38 183	1.15 263	1.14 354	1.17 348	1.60 470	1.10 368	0.71 292	0.97 207	0.43 219	0.13 22	0.11 35	0.19 162	0.19 242	0.17 113	0.14 80

dd	0.59 242	0.48 456	0.97 390	0.55 308	0.32 219	0.64 228	0.47 294	1.02 202	1.34 463	0.78 198	0.86 194	0.58 171	0.54 208	1.01 217	0.86 414	0.28 434	0.18 348	0.26 387	0.19 242	0.32 433	0.24 353

PFNet+	0.59 242	0.28 208	0.77 303	0.53 269	0.30 171	0.59 198	0.31 98	0.92 156	1.14 354	1.33 435	1.10 287	0.79 241	0.57 229	1.31 297	0.49 273	0.25 381	0.17 325	0.28 419	0.26 422	0.21 269	0.25 365

AnonymousM	0.59 242	1.11 560	0.41 35	0.44 101	0.32 219	0.43 69	0.47 294	1.05 221	0.64 143	0.98 252	0.63 128	0.67 206	0.43 128	0.59 68	0.41 198	0.20 248	0.15 255	1.84 585	0.84 576	0.14 27	0.13 45

GANet-ADL	0.60 245	0.35 381	0.72 252	0.64 416	0.40 328	0.68 264	0.51 324	1.49 351	1.12 339	0.95 243	1.08 276	0.91 292	0.57 229	0.76 130	0.55 308	0.26 404	0.18 348	0.18 136	0.16 179	0.23 321	0.25 365

TRStereo	0.60 245	0.60 505	0.97 390	0.74 495	0.67 489	0.46 86	0.38 183	1.85 463	0.89 231	0.79 201	0.80 186	0.88 280	0.39 105	1.10 245	0.41 198	0.23 338	0.15 255	0.23 306	0.24 389	0.17 113	0.15 118

NRIStereo	0.60 245	0.29 243	0.69 228	0.53 269	0.28 129	0.63 225	0.33 117	1.08 242	0.87 224	1.14 323	0.87 198	0.91 292	0.59 239	2.24 448	0.49 273	0.20 248	0.14 194	0.21 237	0.19 242	0.21 269	0.17 182

RALAANet	0.60 245	0.33 336	0.87 347	0.62 396	0.50 403	0.69 269	0.31 98	1.21 285	1.06 306	1.09 289	1.16 322	0.88 280	0.46 149	1.22 275	0.42 209	0.19 206	0.15 255	0.21 237	0.17 200	0.27 374	0.17 182

111	0.60 245	0.23 81	0.70 234	0.43 76	0.24 48	0.72 284	0.42 228	1.18 272	1.41 500	0.80 203	1.38 409	1.10 368	0.79 324	0.96 199	0.58 317	0.18 162	0.13 139	0.17 97	0.15 135	0.17 113	0.19 248

FENet	0.60 245	0.28 208	0.63 185	0.54 284	0.33 240	0.83 347	0.38 183	1.27 303	1.07 312	1.00 260	0.86 194	0.99 331	0.85 354	0.96 199	0.68 354	0.22 311	0.15 255	0.23 306	0.20 277	0.22 295	0.23 339

test_sample1	0.61 251	0.29 243	0.75 286	0.50 198	0.31 197	0.76 303	0.48 305	1.59 384	0.84 218	0.90 228	0.94 214	0.88 280	0.95 404	1.16 262	0.67 350	0.22 311	0.18 348	0.20 202	0.19 242	0.21 269	0.21 301

MyStereo06	0.61 251	0.28 208	0.95 382	0.56 322	0.46 383	0.61 212	0.73 445	1.78 441	0.67 161	1.03 273	1.12 300	1.13 378	0.56 220	0.78 138	0.41 198	0.17 122	0.16 295	0.23 306	0.20 277	0.22 295	0.20 283

ACRE	0.61 251	0.33 336	1.01 404	0.58 345	0.49 396	0.75 297	0.47 294	1.06 234	0.95 252	1.37 447	1.55 457	0.62 189	0.46 149	0.83 157	0.70 358	0.23 338	0.15 255	0.19 162	0.16 179	0.18 148	0.21 301

Anonymous3	0.61 251	0.44 437	1.11 442	0.59 358	0.49 396	0.93 382	0.65 419	0.93 165	0.81 208	0.72 185	0.88 200	0.65 199	0.69 280	1.06 232	0.53 298	0.35 491	0.30 493	0.26 387	0.26 422	0.31 424	0.27 399

test_sample2	0.62 255	0.29 243	0.74 280	0.50 198	0.28 129	0.80 330	0.61 407	1.61 391	1.00 281	0.88 225	0.99 232	0.94 306	0.83 347	1.16 262	0.51 284	0.23 338	0.18 348	0.22 268	0.21 322	0.23 321	0.22 319

tt1	0.62 255	0.32 314	0.51 110	0.54 284	0.26 79	1.16 439	0.48 305	0.95 177	2.47 568	0.57 150	0.77 173	0.49 123	0.81 334	1.55 358	0.32 89	0.20 248	0.12 67	0.24 326	0.15 135	0.19 192	0.20 283

CIPLG	0.62 255	0.33 336	0.96 388	0.58 345	0.50 403	0.75 297	0.48 305	1.05 221	0.96 257	1.40 459	1.57 465	0.64 196	0.48 172	0.89 181	0.70 358	0.23 338	0.15 255	0.19 162	0.16 179	0.19 192	0.21 301

IPLGR_C	0.62 255	0.33 336	0.99 394	0.58 345	0.49 396	0.76 303	0.48 305	1.10 247	0.96 257	1.40 459	1.56 461	0.62 189	0.48 172	0.80 145	0.71 363	0.23 338	0.15 255	0.19 162	0.16 179	0.19 192	0.21 301

HHNet	0.62 255	0.26 156	0.63 185	0.43 76	0.45 371	0.50 128	0.58 392	1.07 236	1.01 284	1.25 390	2.23 538	0.70 217	0.61 252	1.07 236	0.47 259	0.20 248	0.13 139	0.23 306	0.19 242	0.19 192	0.30 431

Pruner-Stereo	0.62 255	0.29 243	0.70 234	0.61 384	0.31 197	0.63 225	0.43 247	1.17 267	0.99 276	1.53 487	1.08 276	0.95 315	0.55 215	1.35 309	0.51 284	0.23 338	0.14 194	0.24 326	0.21 322	0.21 269	0.23 339

DIP-Stereo	0.62 255	0.30 263	0.83 328	0.48 168	0.36 273	0.95 387	0.33 117	2.37 562	0.67 161	1.25 390	1.00 236	0.68 208	0.51 191	0.91 184	0.61 332	0.18 162	0.15 255	0.21 237	0.17 200	0.19 192	0.19 248
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	0.63 262	0.34 360	0.82 323	0.62 396	0.65 482	0.81 339	0.41 224	1.44 341	1.07 312	0.86 223	1.14 309	0.61 184	0.69 280	0.80 145	0.53 298	0.28 434	0.19 368	0.47 533	0.21 322	0.35 449	0.25 365

rvit_0105_3	0.63 262	0.44 437	1.08 434	0.72 482	0.40 328	0.64 228	0.71 441	1.03 207	1.17 378	0.82 211	0.70 153	0.80 243	0.70 285	0.91 184	0.56 311	0.35 491	0.34 513	0.34 483	0.32 490	0.27 374	0.28 411

mmm	0.63 262	0.35 381	0.72 252	0.51 230	0.30 171	0.86 361	0.54 349	1.59 384	0.86 220	1.07 282	1.38 409	0.79 241	0.75 301	0.91 184	0.58 317	0.22 311	0.18 348	0.29 430	0.25 404	0.25 348	0.23 339

HH	0.63 262	0.30 263	0.77 303	0.50 198	0.32 219	0.49 114	0.46 287	1.65 401	0.64 143	0.69 176	1.09 281	1.63 482	0.85 354	1.90 413	0.37 156	0.18 162	0.13 139	0.19 162	0.17 200	0.19 192	0.16 152

HanStereo	0.63 262	0.30 263	0.77 303	0.50 198	0.32 219	0.49 114	0.46 287	1.65 401	0.64 143	0.69 176	1.09 281	1.63 482	0.85 354	1.90 413	0.37 156	0.18 162	0.13 139	0.19 162	0.17 200	0.19 192	0.16 152

CAS	0.63 262	0.18 1	0.37 8	2.27 583	0.84 536	0.57 188	0.54 349	0.79 105	0.62 135	0.48 120	0.70 153	0.36 65	0.26 25	0.45 19	0.35 133	2.24 586	0.10 9	0.14 5	0.09 1	0.15 52	1.06 575

TestStereo1	0.63 262	0.28 208	0.75 286	0.76 502	0.31 197	0.48 102	0.43 247	1.30 308	1.21 404	0.97 248	1.31 379	0.64 196	0.77 313	1.75 394	0.42 209	0.20 248	0.15 255	0.22 268	0.18 219	0.21 269	0.17 182

RAFT_CTSACE	0.63 262	0.26 156	0.88 355	0.55 308	0.51 415	0.71 281	0.44 260	0.80 113	0.97 264	0.97 248	1.84 509	1.18 386	0.68 277	1.47 343	0.36 144	0.16 74	0.15 255	0.21 237	0.20 277	0.20 228	0.14 80

SA-5K	0.63 262	0.28 208	0.75 286	0.76 502	0.31 197	0.48 102	0.43 247	1.30 308	1.21 404	0.97 248	1.31 379	0.64 196	0.77 313	1.75 394	0.42 209	0.20 248	0.15 255	0.22 268	0.18 219	0.21 269	0.17 182

ICVP	0.63 262	0.33 336	0.57 155	0.61 384	0.40 328	0.80 330	0.58 392	1.61 391	0.89 231	0.90 228	1.24 349	0.88 280	0.73 297	0.72 119	0.88 416	0.29 445	0.21 408	0.22 268	0.21 322	0.24 336	0.27 399
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	0.63 262	0.26 156	1.90 534	0.81 515	0.67 489	0.43 69	0.23 37	1.03 207	0.58 121	0.65 170	1.56 461	1.41 438	0.39 105	1.28 291	0.35 133	0.20 248	0.14 194	0.20 202	0.19 242	0.18 148	0.14 80

ACVNet	0.63 262	0.31 298	0.54 131	0.54 284	0.36 273	0.80 330	0.46 287	1.37 321	1.07 312	0.93 236	1.30 373	1.08 356	0.85 354	0.80 145	0.94 426	0.21 282	0.19 368	0.21 237	0.18 219	0.22 295	0.18 208

HI	0.64 274	0.32 314	0.68 215	0.47 140	0.51 415	0.41 52	0.36 154	1.04 213	0.75 186	1.31 423	1.43 422	1.62 477	1.12 462	0.94 196	0.88 416	0.15 51	0.12 67	0.20 202	0.20 277	0.20 228	0.18 208

CoSv	0.64 274	0.32 314	0.68 215	0.47 140	0.51 415	0.41 52	0.36 154	1.04 213	0.75 186	1.31 423	1.43 422	1.62 477	1.12 462	0.94 196	0.88 416	0.15 51	0.12 67	0.20 202	0.20 277	0.20 228	0.18 208

rvit_stereo_0075_2	0.64 274	0.46 446	1.05 421	0.66 437	0.66 485	0.53 158	0.48 305	1.20 284	1.12 339	0.76 190	0.92 208	0.78 237	0.53 203	1.03 221	0.59 320	0.37 499	0.28 478	0.40 516	0.31 482	0.37 460	0.32 448

cc1	0.64 274	0.31 298	0.50 102	0.54 284	0.26 79	1.18 442	0.51 324	0.93 165	3.05 581	0.58 152	0.79 181	0.48 115	0.88 372	1.46 339	0.32 89	0.20 248	0.12 67	0.25 366	0.15 135	0.19 192	0.19 248

GwcNet-ADL	0.64 274	0.31 298	0.79 314	0.56 322	0.41 338	0.60 206	0.58 392	1.41 332	1.26 427	1.08 283	1.13 305	0.91 292	0.60 243	1.04 227	0.78 386	0.27 420	0.18 348	0.18 136	0.18 219	0.25 348	0.29 417

RAFT	0.64 274	0.30 263	0.73 264	0.59 358	0.33 240	0.68 264	0.58 392	1.04 213	0.76 193	1.08 283	1.19 334	1.65 488	0.93 394	1.06 232	0.56 311	0.21 282	0.18 348	0.27 404	0.24 389	0.22 295	0.17 182

TestStereo	0.64 274	0.39 412	0.71 246	0.51 230	0.27 104	0.56 183	0.42 228	1.03 207	0.91 240	0.80 203	1.00 236	0.68 208	0.52 196	3.25 498	0.45 238	0.22 311	0.15 255	0.24 326	0.18 219	0.27 374	0.16 152

DN-CSS_ROB	0.64 274	0.32 314	1.05 421	0.55 308	0.40 328	0.54 166	0.45 280	1.21 285	0.93 247	1.03 273	1.47 436	0.69 213	0.63 262	1.76 399	0.49 273	0.18 162	0.14 194	0.25 366	0.22 351	0.22 295	0.20 283

MyStereo8	0.65 282	0.29 243	1.00 400	0.58 345	0.49 396	0.91 371	0.35 138	1.18 272	1.31 452	1.16 339	1.27 363	0.90 289	0.64 266	0.72 119	0.95 430	0.18 162	0.14 194	0.20 202	0.18 219	0.22 295	0.26 389

StereoVision	0.65 282	0.34 360	0.86 336	0.59 358	0.40 328	0.50 128	0.41 224	1.09 244	0.93 247	0.71 180	2.50 552	0.82 252	0.57 229	1.03 221	0.49 273	0.25 381	0.28 478	0.29 430	0.28 454	0.36 456	0.20 283

CASS	0.65 282	0.34 360	0.72 252	0.56 322	0.27 104	0.78 316	0.42 228	1.59 384	0.86 220	1.30 413	1.25 353	0.87 276	0.84 351	0.84 162	0.54 304	0.35 491	0.19 368	0.26 387	0.21 322	0.28 393	0.42 494
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.65 282	0.30 263	0.75 286	0.67 449	0.50 403	0.92 378	0.52 335	1.39 328	1.12 339	0.76 190	1.11 293	1.00 332	0.90 379	1.53 354	0.45 238	0.18 162	0.13 139	0.23 306	0.22 351	0.21 269	0.19 248

iRaft-Stereo_20w	0.65 282	0.31 298	1.00 400	0.47 140	0.34 258	0.73 288	0.30 90	2.96 578	0.70 173	1.15 329	1.14 309	0.76 230	0.65 272	1.11 248	0.38 167	0.17 122	0.13 139	0.18 136	0.16 179	0.19 192	0.18 208

EAI-Stereo	0.65 282	0.28 208	0.69 228	0.53 269	0.27 104	0.60 206	0.40 208	2.28 554	0.64 143	0.71 180	3.18 565	0.57 166	0.43 128	1.06 232	0.41 198	0.18 162	0.13 139	0.17 97	0.17 200	0.17 113	0.17 182

HITNet	0.65 282	0.40 419	0.77 303	0.48 168	0.24 48	1.05 414	0.49 315	1.76 433	1.02 287	1.18 353	1.18 327	0.89 288	0.80 330	0.85 167	0.79 392	0.17 122	0.12 67	0.21 237	0.17 200	0.29 404	0.15 118
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	0.66 289	0.28 208	1.07 430	0.56 322	0.46 383	0.61 212	0.73 445	1.34 315	1.41 500	1.15 329	0.91 206	0.77 233	0.80 330	1.41 332	0.63 339	0.17 122	0.16 295	0.23 306	0.20 277	0.22 295	0.20 283

PCWNet_CMD	0.66 289	0.32 314	0.88 355	0.49 186	0.37 290	0.78 316	0.40 208	1.42 334	1.31 452	1.16 339	1.31 379	1.25 403	0.62 257	0.89 181	0.57 314	0.20 248	0.16 295	0.27 404	0.19 242	0.40 477	0.25 365

ToySt	0.66 289	0.33 336	1.23 460	0.51 230	0.33 240	0.86 361	0.68 432	1.10 247	0.97 264	0.84 216	1.08 276	1.25 403	0.94 399	1.01 217	0.74 370	0.19 206	0.19 368	0.24 326	0.24 389	0.27 374	0.23 339

DisPM	0.66 289	0.28 208	0.72 252	0.61 384	0.35 262	0.62 221	0.45 280	1.02 202	0.99 276	1.56 497	1.10 287	0.80 243	0.59 239	2.37 459	0.41 198	0.23 338	0.14 194	0.23 306	0.21 322	0.20 228	0.25 365

SA	0.66 289	0.30 263	0.82 323	0.61 384	0.30 171	0.58 191	0.38 183	1.44 341	1.30 448	0.96 245	1.36 402	0.66 203	0.95 404	1.85 409	0.42 209	0.19 206	0.15 255	0.25 366	0.23 376	0.21 269	0.17 182

CFNet_pseudo	0.66 289	0.32 314	0.86 336	0.48 168	0.39 317	0.70 276	0.40 208	1.33 310	1.22 410	1.16 339	1.34 395	1.24 399	0.64 266	0.98 208	0.59 320	0.21 282	0.16 295	0.33 473	0.19 242	0.36 456	0.25 365

GES	0.66 289	0.34 360	0.90 365	0.59 358	0.38 307	0.94 383	0.57 388	2.11 524	0.86 220	1.02 269	1.11 293	0.66 203	0.79 324	0.99 212	0.61 332	0.27 420	0.19 368	0.20 202	0.20 277	0.21 269	0.30 431

MSMDNet	0.66 289	0.32 314	0.87 347	0.49 186	0.37 290	0.79 322	0.40 208	1.43 340	1.31 452	1.15 329	1.31 379	1.24 399	0.63 262	0.88 176	0.57 314	0.21 282	0.16 295	0.26 387	0.19 242	0.39 473	0.24 353

ccs_rob	0.66 289	0.33 336	0.86 336	0.48 168	0.39 317	0.70 276	0.40 208	1.33 310	1.22 410	1.16 339	1.34 395	1.23 397	0.64 266	0.98 208	0.59 320	0.21 282	0.16 295	0.35 491	0.20 277	0.37 460	0.25 365

MyStereo04	0.67 298	0.29 243	1.07 430	0.55 308	0.45 371	0.59 198	0.79 461	1.50 355	1.40 495	0.91 233	0.91 206	0.74 223	0.86 362	1.52 350	0.62 335	0.17 122	0.16 295	0.24 326	0.20 277	0.23 321	0.20 283

xx1	0.67 298	0.31 298	0.50 102	0.54 284	0.26 79	1.18 442	0.51 324	0.93 165	3.05 581	0.58 152	0.79 181	0.95 315	0.77 313	1.46 339	0.32 89	0.20 248	0.12 67	0.24 326	0.23 376	0.22 295	0.21 301

GMStereo_Zeroshot	0.67 298	0.61 507	1.01 404	0.64 416	0.37 290	0.84 355	0.35 138	1.05 221	1.12 339	1.12 305	1.06 267	1.27 411	0.54 208	1.19 270	0.59 320	0.32 465	0.17 325	0.31 449	0.18 219	0.52 524	0.22 319

DMCA	0.67 298	0.34 360	0.90 365	0.51 230	0.44 364	0.86 361	0.47 294	1.42 334	1.02 287	1.17 348	1.12 300	1.23 397	0.75 301	0.78 138	0.95 430	0.25 381	0.19 368	0.27 404	0.19 242	0.24 336	0.27 399

test_sample3	0.68 302	0.32 314	0.88 355	0.52 251	0.30 171	0.97 397	0.52 335	1.86 466	1.15 366	1.08 283	1.11 293	0.88 280	0.71 292	1.17 266	0.68 354	0.25 381	0.20 386	0.25 366	0.25 404	0.25 348	0.25 365

raft_robust	0.68 302	0.30 263	0.64 192	0.52 251	0.26 79	0.54 166	0.35 138	1.33 310	1.24 419	1.16 339	1.07 271	0.60 180	0.54 208	3.58 508	0.37 156	0.18 162	0.14 194	0.20 202	0.22 351	0.20 228	0.16 152

test_sample5	0.69 304	0.34 360	0.87 347	0.52 251	0.30 171	0.84 355	0.54 349	1.83 459	1.14 354	1.11 303	1.25 353	0.88 280	0.78 320	1.23 277	0.65 344	0.26 404	0.20 386	0.27 404	0.27 433	0.27 374	0.26 389

test_sample4	0.69 304	0.33 336	0.91 368	0.51 230	0.30 171	0.92 378	0.52 335	1.87 469	1.15 366	1.14 323	1.18 327	0.87 276	0.75 301	1.18 268	0.68 354	0.25 381	0.20 386	0.26 387	0.26 422	0.26 360	0.25 365

IPLG	0.69 304	0.27 186	0.97 390	0.51 230	0.43 355	0.79 322	0.33 117	1.21 285	1.06 306	1.30 413	1.10 287	0.52 142	0.55 215	3.16 496	0.63 339	0.16 74	0.14 194	0.19 162	0.16 179	0.18 148	0.17 182

UCFNet_RVC	0.69 304	0.35 381	0.49 93	0.64 416	0.39 317	0.85 360	0.58 392	1.75 427	1.14 354	0.97 248	1.19 334	1.17 383	0.93 394	0.99 212	0.62 335	0.28 434	0.20 386	0.34 483	0.31 482	0.32 433	0.27 399

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 308	3.18 605	2.55 558	0.39 40	0.23 32	0.44 76	0.23 37	0.63 48	0.42 57	0.44 93	0.44 63	0.34 60	0.28 32	0.56 59	0.29 51	1.35 580	0.10 9	0.22 268	0.19 242	0.46 507	1.31 579

DualNet	0.70 308	0.34 360	0.87 347	0.52 251	0.30 171	0.84 355	0.54 349	1.83 459	1.14 354	1.14 323	1.33 388	0.88 280	0.78 320	1.23 277	0.65 344	0.26 404	0.20 386	0.27 404	0.27 433	0.27 374	0.26 389

CFNet_ucs	0.70 308	0.33 336	0.88 355	0.50 198	0.43 355	0.74 292	0.44 260	1.60 388	1.29 442	1.22 370	1.54 455	1.09 366	0.63 262	0.99 212	0.59 320	0.25 381	0.20 386	0.37 502	0.21 322	0.40 477	0.28 411

IER	0.70 308	0.31 298	1.02 411	0.48 168	0.52 427	1.34 470	0.51 324	1.17 267	0.99 276	1.23 376	1.34 395	1.12 373	1.11 459	0.99 212	0.71 363	0.20 248	0.16 295	0.21 237	0.21 322	0.20 228	0.19 248

HCRNet	0.70 308	0.39 412	0.73 264	0.60 370	0.59 464	0.76 303	0.35 138	1.22 293	1.13 351	1.02 269	0.99 232	1.02 341	0.76 309	2.19 445	0.70 358	0.28 434	0.19 368	0.28 419	0.23 376	0.25 348	0.23 339

SFCPSM	0.70 308	0.28 208	1.02 411	0.51 230	0.38 307	1.37 473	0.66 424	2.00 503	1.03 291	1.17 348	1.21 340	0.82 252	0.78 320	1.03 221	0.53 298	0.21 282	0.17 325	0.22 268	0.24 389	0.21 269	0.19 248

AdaStereo	0.70 308	0.43 434	0.75 286	0.73 490	0.37 290	0.92 378	0.53 343	1.85 463	1.18 385	1.12 305	1.23 347	1.07 355	0.65 272	0.96 199	0.63 339	0.31 458	0.15 255	0.32 464	0.21 322	0.29 404	0.22 319
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	0.71 315	0.34 360	0.87 347	0.52 251	0.30 171	0.82 341	0.58 392	1.79 447	1.15 366	1.14 323	1.33 388	0.91 292	0.79 324	1.31 297	0.74 370	0.27 420	0.21 408	0.27 404	0.29 466	0.28 393	0.27 399

BSDual-CNN	0.71 315	0.32 314	0.68 215	0.54 284	0.44 364	1.27 458	0.65 419	2.16 534	0.98 269	1.20 361	1.11 293	1.12 373	0.74 299	0.91 184	0.66 347	0.24 354	0.17 325	0.25 366	0.22 351	0.22 295	0.22 319

DFGA-Net	0.72 317	0.40 419	1.40 484	0.52 251	0.45 371	0.83 347	0.44 260	1.28 307	1.08 318	0.99 255	1.19 334	0.70 217	0.55 215	2.14 437	1.16 464	0.18 162	0.16 295	0.24 326	0.23 376	0.27 374	0.25 365

rvit_105_1	0.72 317	0.52 473	1.01 404	0.78 507	0.49 396	0.75 297	0.87 483	1.12 255	1.18 385	0.99 255	0.79 181	0.90 289	0.77 313	1.26 286	0.75 375	0.41 513	0.36 529	0.36 499	0.41 527	0.30 415	0.33 454

DCVSM-stereo	0.72 317	0.35 381	0.76 296	0.55 308	0.42 344	0.73 288	0.38 183	1.21 285	1.02 287	1.79 527	1.04 263	1.62 477	1.03 440	1.04 227	0.79 392	0.24 354	0.27 471	0.29 430	0.24 389	0.30 415	0.36 470

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 317	0.35 381	1.70 519	0.49 186	0.56 444	0.63 225	0.38 183	2.41 565	0.65 158	0.77 195	1.07 271	1.82 509	0.95 404	0.93 193	0.43 219	0.20 248	0.13 139	0.21 237	0.25 404	0.28 393	0.26 389

qqq1	0.72 317	0.30 263	0.86 336	0.46 127	0.26 79	0.82 341	0.43 247	2.05 514	1.39 490	1.23 376	1.47 436	0.98 325	0.95 404	1.71 389	0.44 224	0.24 354	0.20 386	0.18 136	0.15 135	0.18 148	0.18 208

fff1	0.72 317	0.30 263	0.86 336	0.46 127	0.26 79	0.82 341	0.43 247	2.05 514	1.39 490	1.23 376	1.47 436	0.98 325	0.95 404	1.71 389	0.44 224	0.24 354	0.20 386	0.18 136	0.15 135	0.18 148	0.18 208

ffm	0.72 317	0.33 336	0.85 330	0.53 269	0.37 290	0.74 292	0.56 377	0.95 177	2.47 568	1.15 329	1.45 429	1.06 350	0.82 339	1.55 358	0.32 89	0.20 248	0.12 67	0.31 449	0.27 433	0.19 192	0.20 283

anonymousa	0.72 317	0.27 186	0.75 286	0.47 140	0.63 477	1.43 486	0.45 280	1.24 299	0.89 231	1.28 399	1.75 499	1.62 477	1.13 466	0.69 108	0.59 320	0.19 206	0.16 295	0.23 306	0.25 404	0.20 228	0.18 208

Sa-1000	0.72 317	0.29 243	0.76 296	0.59 358	0.30 171	0.73 288	0.37 176	1.62 395	1.33 460	1.28 399	2.04 529	0.86 272	0.75 301	1.84 406	0.38 167	0.19 206	0.14 194	0.25 366	0.23 376	0.20 228	0.16 152

psmg	0.72 317	0.32 314	0.68 215	0.50 198	0.44 364	1.48 490	0.75 450	1.94 491	0.98 269	1.21 365	1.33 388	1.12 373	0.74 299	0.91 184	0.66 347	0.24 354	0.19 368	0.25 366	0.25 404	0.23 321	0.22 319

UDGNet	0.72 317	1.17 565	0.80 319	0.77 505	0.41 338	0.77 311	0.38 183	0.97 185	1.34 463	0.81 207	0.88 200	0.71 220	0.60 243	1.21 274	0.54 304	0.52 542	0.19 368	1.02 576	0.26 422	0.71 553	0.31 441

PSMNet-ADL	0.72 317	0.35 381	0.62 182	0.69 464	0.46 383	1.14 431	0.44 260	1.37 321	1.01 284	0.83 213	1.17 325	1.33 424	0.96 411	1.43 333	0.95 430	0.33 474	0.22 426	0.21 237	0.23 376	0.27 374	0.29 417

LCNet	0.72 317	0.28 208	0.52 119	0.55 308	0.31 197	0.69 269	0.54 349	1.00 195	0.88 228	1.19 357	1.34 395	0.97 323	1.34 502	2.56 472	0.45 238	0.18 162	0.13 139	0.21 237	0.25 404	0.27 374	0.73 558

GANet-RSSM	0.72 317	0.28 208	0.63 185	0.64 416	0.58 456	0.80 330	0.58 392	1.89 475	1.08 318	1.04 276	1.25 353	1.15 381	1.04 442	1.49 345	0.62 335	0.25 381	0.19 368	0.22 268	0.22 351	0.22 295	0.21 301

PSMNet-RSSM	0.72 317	0.30 263	0.61 176	0.63 407	0.42 344	0.73 288	0.56 377	1.92 485	1.10 333	1.09 289	1.37 404	1.22 392	0.98 421	1.28 291	0.72 366	0.27 420	0.19 368	0.27 404	0.29 466	0.24 336	0.24 353

CFNet-ft	0.72 317	0.32 314	0.54 131	0.66 437	0.54 434	0.83 347	0.55 369	1.37 321	1.15 366	0.93 236	1.28 369	1.57 469	0.97 414	1.35 309	0.81 398	0.26 404	0.20 386	0.33 473	0.25 404	0.30 415	0.23 339

CFNet_RVC	0.72 317	0.32 314	0.54 131	0.66 437	0.54 434	0.83 347	0.55 369	1.37 321	1.15 366	0.93 236	1.28 369	1.57 469	0.97 414	1.35 309	0.81 398	0.26 404	0.20 386	0.33 473	0.25 404	0.30 415	0.23 339

MLCV	0.72 317	0.34 360	1.10 440	0.51 230	0.23 32	0.91 371	0.39 198	1.33 310	1.23 413	1.46 473	1.55 457	1.01 339	0.64 266	1.95 420	0.80 396	0.18 162	0.12 67	0.18 136	0.14 114	0.19 192	0.17 182

G2L-ROB	0.73 335	0.25 131	0.76 296	0.54 284	0.39 317	0.95 387	0.66 424	1.66 406	1.09 326	1.24 384	1.02 250	1.64 485	0.71 292	1.63 372	1.02 442	0.20 248	0.14 194	0.17 97	0.15 135	0.20 228	0.22 319

G2L-Stereo_test	0.73 335	0.27 186	0.74 280	0.49 186	0.40 328	0.90 367	0.81 470	1.53 370	1.14 354	1.28 399	1.27 363	1.52 463	0.72 295	1.62 370	0.94 426	0.19 206	0.14 194	0.16 67	0.15 135	0.18 148	0.19 248

CoDeX	0.73 335	0.29 243	0.93 374	0.54 284	0.36 273	1.14 431	0.61 407	2.34 559	1.17 378	1.16 339	1.25 353	0.91 292	0.87 367	1.33 304	0.64 343	0.20 248	0.16 295	0.21 237	0.18 219	0.20 228	0.18 208

cf-r	0.73 335	0.30 263	0.77 303	0.55 308	0.63 477	0.78 316	0.48 305	1.79 447	1.15 366	1.13 320	1.26 360	1.43 440	0.87 367	1.40 330	0.85 411	0.25 381	0.18 348	0.22 268	0.23 376	0.19 192	0.19 248

BEATNet_4x	0.73 335	0.49 459	1.17 454	0.53 269	0.26 79	1.03 411	0.55 369	1.82 454	1.06 306	1.21 365	1.22 343	0.96 321	0.91 382	1.01 217	1.06 446	0.21 282	0.14 194	0.24 326	0.19 242	0.37 460	0.21 301

Select-FE	0.74 340	0.39 412	1.56 510	0.55 308	0.46 383	0.40 46	0.22 26	1.86 466	0.68 166	1.05 277	1.31 379	1.82 509	1.74 539	1.11 248	0.38 167	0.21 282	0.16 295	0.21 237	0.25 404	0.19 192	0.31 441

test_sample7	0.74 340	0.37 398	0.76 296	0.52 251	0.35 262	0.91 371	0.67 428	1.78 441	1.21 404	1.22 370	1.18 327	1.08 356	0.92 385	1.23 277	0.67 350	0.31 458	0.28 478	0.32 464	0.31 482	0.33 442	0.29 417

gwcnet-sp	0.74 340	0.33 336	1.44 493	0.57 339	0.45 371	1.40 480	0.54 349	1.50 355	1.14 354	1.30 413	1.02 250	0.94 306	0.82 339	1.39 324	0.76 378	0.21 282	0.21 408	0.22 268	0.21 322	0.22 295	0.22 319

scenet	0.74 340	0.33 336	1.44 493	0.57 339	0.45 371	1.40 480	0.54 349	1.50 355	1.14 354	1.30 413	1.02 250	0.94 306	0.82 339	1.39 324	0.76 378	0.21 282	0.21 408	0.22 268	0.21 322	0.22 295	0.22 319

ssnet	0.74 340	0.33 336	1.44 493	0.57 339	0.45 371	1.40 480	0.54 349	1.50 355	1.14 354	1.30 413	1.02 250	0.94 306	0.82 339	1.39 324	0.76 378	0.21 282	0.21 408	0.22 268	0.21 322	0.22 295	0.22 319

BUS	0.74 340	0.32 314	0.68 215	0.54 284	0.44 364	2.34 554	0.42 228	2.16 534	0.98 269	1.20 361	1.11 293	1.03 345	0.62 257	0.91 184	0.70 358	0.24 354	0.17 325	0.25 366	0.22 351	0.22 295	0.22 319

GMM-Stereo	0.74 340	0.25 131	0.59 168	0.54 284	0.34 258	0.72 284	0.99 513	1.01 201	0.87 224	1.36 444	1.78 502	1.12 373	0.81 334	2.09 433	0.46 252	0.18 162	0.12 67	0.25 366	0.25 404	0.20 228	0.85 564

DMCA-RVC	0.74 340	0.40 419	1.27 469	0.66 437	0.49 396	0.77 311	0.47 294	1.35 318	1.01 284	1.53 487	1.01 242	1.29 417	0.82 339	1.31 297	0.78 386	0.27 420	0.21 408	0.35 491	0.27 433	0.32 433	0.24 353

DeepPruner_ROB	0.74 340	0.48 456	0.87 347	0.57 339	0.44 364	0.79 322	0.54 349	1.73 420	0.96 257	1.38 452	1.27 363	1.24 399	0.73 297	1.43 333	0.73 369	0.34 484	0.28 478	0.27 404	0.26 422	0.31 424	0.31 441

SMFormer	0.75 349	0.30 263	0.86 336	0.46 127	0.26 79	0.82 341	0.43 247	2.05 514	1.39 490	1.23 376	1.47 436	0.98 325	0.95 404	1.71 389	0.82 403	0.24 354	0.20 386	0.22 268	0.21 322	0.23 321	0.24 353

tta	0.75 349	0.30 263	0.86 336	0.46 127	0.26 79	0.82 341	0.43 247	2.05 514	1.39 490	1.23 376	1.47 436	0.98 325	0.95 404	1.71 389	0.82 403	0.24 354	0.20 386	0.22 268	0.21 322	0.18 148	0.18 208

KYRaft	0.75 349	0.28 208	0.62 182	0.56 322	0.29 148	0.67 257	0.86 481	0.94 172	0.84 218	1.62 509	2.21 537	1.16 382	1.02 438	1.57 362	0.40 187	0.20 248	0.13 139	0.22 268	0.28 454	0.20 228	1.02 570

Prome-Stereo	0.75 349	0.27 186	0.53 125	0.55 308	0.32 219	0.59 198	0.97 507	0.89 146	0.88 228	1.45 471	2.46 550	0.91 292	1.41 507	1.58 364	0.44 224	0.18 162	0.13 139	0.19 162	0.17 200	0.20 228	0.92 566

acv_ft	0.75 349	0.31 298	0.95 382	0.70 470	0.86 541	1.24 454	0.53 343	1.44 341	1.07 312	1.24 384	1.30 373	1.08 356	0.92 385	0.80 145	1.34 486	0.21 282	0.19 368	0.21 237	0.18 219	0.21 269	0.18 208

iResNet	0.75 349	0.40 419	1.36 482	0.67 449	0.29 148	0.92 378	0.59 401	1.52 364	1.25 422	1.28 399	1.48 441	0.94 306	0.76 309	1.62 370	0.78 386	0.18 162	0.14 194	0.18 136	0.15 135	0.22 295	0.23 339

PAM	0.76 355	0.29 243	1.08 434	0.52 251	0.33 240	1.38 476	0.39 198	2.01 507	0.67 161	1.06 278	0.96 220	2.89 566	1.43 509	0.86 171	0.35 133	0.19 206	0.12 67	0.19 162	0.17 200	0.19 192	0.20 283

AASNet	0.76 355	0.35 381	0.91 368	0.79 509	0.81 532	1.14 431	0.56 377	2.02 511	1.08 318	1.22 370	1.24 349	0.93 303	0.76 309	0.77 133	1.16 464	0.27 420	0.23 438	0.24 326	0.20 277	0.28 393	0.24 353

PAM_32	0.77 357	0.28 208	1.03 415	0.52 251	0.30 171	1.32 466	0.35 138	1.97 498	0.65 158	1.02 269	1.06 267	3.05 567	1.49 519	0.96 199	0.36 144	0.19 206	0.13 139	0.20 202	0.18 219	0.19 192	0.19 248

testlalala_base	0.77 357	0.40 419	0.70 234	0.65 430	0.50 403	0.79 322	0.28 73	1.50 355	0.51 97	0.73 188	0.90 204	0.69 213	0.54 208	0.66 102	0.40 187	2.82 592	0.14 194	0.17 97	0.12 53	2.68 587	0.19 248

NINENet	0.77 357	0.37 398	0.78 311	0.62 396	0.51 415	2.34 554	0.42 228	1.83 459	1.04 296	1.14 323	1.23 347	1.03 345	0.62 257	1.24 282	0.70 358	0.28 434	0.23 438	0.31 449	0.21 322	0.26 360	0.25 365

hknet	0.77 357	0.32 314	0.95 382	0.54 284	0.38 307	1.27 458	0.65 419	2.16 534	1.07 312	1.20 361	1.11 293	1.59 473	0.81 334	1.37 315	0.66 347	0.22 311	0.17 325	0.25 366	0.22 351	0.22 295	0.22 319

ARAFT	0.77 357	0.36 391	1.49 507	0.51 230	0.31 197	0.90 367	0.82 472	1.90 478	1.06 306	1.62 509	1.24 349	1.02 341	0.64 266	1.84 406	0.50 279	0.18 162	0.14 194	0.28 419	0.27 433	0.17 113	0.16 152

psm_up	0.77 357	0.34 360	0.70 234	0.66 437	0.58 456	1.05 414	0.92 495	1.52 364	1.12 339	1.26 394	1.16 322	1.31 422	1.23 485	1.20 272	0.81 398	0.25 381	0.29 489	0.31 449	0.27 433	0.27 374	0.25 365

GwcNet-RSSM	0.77 357	0.32 314	1.01 404	0.62 396	0.54 434	0.78 316	0.51 324	1.73 420	1.20 398	1.09 289	1.37 404	1.46 450	0.85 354	1.53 354	1.09 452	0.25 381	0.18 348	0.23 306	0.24 389	0.20 228	0.19 248

iResNet_ROB	0.77 357	0.30 263	0.99 394	0.57 339	0.36 273	0.83 347	0.36 154	2.33 557	1.58 523	1.27 397	1.30 373	1.25 403	0.84 351	1.65 375	0.79 392	0.20 248	0.14 194	0.17 97	0.12 53	0.18 148	0.27 399

DDVS	0.78 365	0.41 427	0.94 378	0.60 370	0.43 355	1.30 463	0.43 247	1.40 330	0.91 240	1.20 361	1.15 317	1.43 440	0.64 266	2.18 443	0.89 419	0.28 434	0.22 426	0.26 387	0.23 376	0.31 424	0.33 454

PSM-softLoss	0.78 365	0.31 298	0.77 303	0.58 345	0.32 219	0.56 183	0.40 208	1.18 272	0.70 173	1.24 384	1.07 271	0.83 259	0.52 196	5.36 541	0.53 298	0.24 354	0.15 255	0.25 366	0.22 351	0.20 228	0.25 365

KMStereo	0.78 365	0.31 298	0.77 303	0.58 345	0.32 219	0.56 183	0.40 208	1.18 272	0.70 173	1.24 384	1.07 271	0.83 259	0.52 196	5.36 541	0.53 298	0.24 354	0.15 255	0.25 366	0.22 351	0.20 228	0.25 365

STTStereo	0.78 365	0.50 466	1.22 459	0.64 416	0.54 434	0.89 364	0.54 349	1.44 341	1.11 335	1.38 452	1.09 281	1.27 411	0.85 354	1.43 333	0.83 405	0.29 445	0.27 471	0.33 473	0.39 522	0.32 433	0.30 431

PSM-AAD	0.79 369	0.27 186	0.53 125	0.55 308	0.28 129	0.77 311	1.24 541	0.99 191	0.91 240	1.66 514	1.57 465	0.81 247	2.19 567	1.65 375	0.44 224	0.19 206	0.14 194	0.38 505	0.32 490	0.21 269	0.70 555

hitnet-ft	0.79 369	0.35 381	0.57 155	0.58 345	0.42 344	0.96 393	0.46 287	1.47 347	1.33 460	1.19 357	1.22 343	1.81 506	0.98 421	1.66 379	0.94 426	0.33 474	0.28 478	0.34 483	0.27 433	0.35 449	0.31 441

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 369	0.43 434	1.05 421	0.64 416	0.58 456	0.95 387	0.53 343	1.53 370	1.18 385	1.37 447	1.15 317	1.43 440	0.88 372	1.61 369	0.84 408	0.25 381	0.22 426	0.27 404	0.27 433	0.29 404	0.29 417
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	0.80 372	0.28 208	0.73 264	0.70 470	0.51 415	0.95 387	0.60 405	1.78 441	1.23 413	1.36 444	1.37 404	1.82 509	0.81 334	1.32 301	1.13 461	0.26 404	0.17 325	0.19 162	0.20 277	0.24 336	0.25 365

G2L-Stereo	0.80 372	0.32 314	0.95 382	0.60 370	0.42 344	0.78 316	0.69 436	1.50 355	1.09 326	1.33 435	1.14 309	1.45 447	0.72 295	2.45 464	1.10 455	0.25 381	0.20 386	0.26 387	0.21 322	0.20 228	0.26 389

ISRNet	0.80 372	0.33 336	1.07 430	0.81 515	0.66 485	0.60 206	0.34 130	1.19 282	1.13 351	1.59 504	1.53 450	1.35 429	0.77 313	1.27 289	0.94 426	0.39 506	0.34 513	0.43 523	0.38 520	0.34 446	0.49 520

NF-Stereo	0.80 372	0.30 263	0.75 286	0.60 370	0.31 197	0.64 228	0.44 260	1.21 285	0.90 235	1.29 405	1.02 250	0.82 252	0.57 229	5.40 546	0.48 264	0.23 338	0.14 194	0.24 326	0.20 277	0.20 228	0.30 431

OCTAStereo	0.80 372	0.30 263	0.75 286	0.60 370	0.31 197	0.64 228	0.44 260	1.21 285	0.90 235	1.29 405	1.01 242	0.82 252	0.57 229	5.35 540	0.48 264	0.24 354	0.14 194	0.24 326	0.20 277	0.20 228	0.30 431

DRaft	0.80 372	0.24 103	0.70 234	0.45 115	0.30 171	0.97 397	0.53 343	1.05 221	0.97 264	1.78 524	2.02 528	0.80 243	1.74 539	2.73 480	0.72 366	0.17 122	0.14 194	0.20 202	0.20 277	0.18 148	0.21 301

RE-Stereo	0.80 372	0.30 263	0.75 286	0.60 370	0.31 197	0.64 228	0.44 260	1.21 285	0.90 235	1.29 405	1.01 242	0.81 247	0.57 229	5.37 543	0.48 264	0.24 354	0.14 194	0.24 326	0.20 277	0.20 228	0.30 431

TVStereo	0.80 372	0.30 263	0.75 286	0.60 370	0.31 197	0.64 228	0.44 260	1.21 285	0.90 235	1.29 405	1.01 242	0.81 247	0.57 229	5.37 543	0.48 264	0.24 354	0.14 194	0.24 326	0.20 277	0.20 228	0.30 431

UPFNet	0.80 372	0.32 314	0.90 365	0.59 358	0.74 508	1.26 457	0.80 467	1.52 364	1.10 333	1.30 413	1.12 300	1.30 418	0.84 351	1.67 380	1.09 452	0.24 354	0.24 447	0.24 326	0.23 376	0.25 348	0.18 208

iResNetv2_ROB	0.80 372	0.37 398	1.71 521	0.56 322	0.37 290	0.94 383	0.64 417	1.73 420	1.34 463	1.23 376	1.42 418	1.26 407	0.92 385	1.85 409	0.56 311	0.23 338	0.15 255	0.19 162	0.14 114	0.24 336	0.19 248

StereoDRNet-Refined	0.80 372	0.41 427	0.88 355	0.62 396	0.42 344	1.33 468	0.48 305	1.52 364	1.17 378	1.45 471	1.44 427	1.44 445	0.90 379	1.26 286	1.24 473	0.20 248	0.16 295	0.27 404	0.24 389	0.25 348	0.28 411
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ITSA-stereo	0.82 383	0.36 391	0.82 323	0.54 284	0.31 197	0.80 330	0.47 294	2.17 540	1.67 529	1.13 320	1.13 305	0.94 306	0.86 362	2.46 467	1.00 440	0.26 404	0.23 438	0.28 419	0.27 433	0.28 393	0.36 470

DCRE	0.82 383	0.26 156	0.70 234	0.58 345	0.44 364	0.54 166	0.48 305	0.95 177	0.78 200	0.78 198	7.33 597	0.86 272	0.52 196	0.76 130	0.41 198	0.16 74	0.16 295	0.19 162	0.17 200	0.18 148	0.17 182

SepStereo	0.82 383	0.34 360	1.03 415	0.64 416	0.69 497	0.77 311	0.63 415	1.54 373	1.20 398	1.79 527	1.55 457	0.95 315	1.04 442	2.30 454	0.60 330	0.21 282	0.16 295	0.25 366	0.18 219	0.27 374	0.22 319

GrayStereo	0.82 383	0.26 156	0.58 161	0.63 407	0.37 290	0.76 303	1.86 575	1.11 253	0.87 224	1.99 543	1.89 516	1.08 356	1.82 548	1.39 324	0.48 264	0.19 206	0.14 194	0.19 162	0.21 322	0.18 148	0.39 484

LMCR-Stereo	0.82 383	0.46 446	0.88 355	0.75 499	0.43 355	1.33 468	0.56 377	2.43 567	0.98 269	1.53 487	1.49 443	0.74 223	1.00 431	1.63 372	0.89 419	0.28 434	0.17 325	0.22 268	0.17 200	0.29 404	0.20 283

ac_64	0.82 383	0.29 243	0.81 320	0.71 478	0.60 467	1.05 414	0.54 349	1.99 502	0.92 245	1.18 353	1.06 267	1.99 529	1.08 454	1.94 419	0.97 435	0.27 420	0.22 426	0.24 326	0.23 376	0.22 295	0.19 248

DualNet (step1)	0.83 389	0.49 459	1.13 446	0.56 322	0.39 317	1.02 408	0.73 445	1.78 441	1.21 404	1.22 370	1.18 327	1.08 356	0.92 385	1.23 277	0.67 350	0.57 551	0.28 478	0.62 560	0.67 567	0.45 501	0.42 494

SST-Stereo	0.83 389	0.28 208	0.72 252	0.59 358	0.31 197	0.72 284	0.26 60	1.09 244	0.86 220	1.47 474	1.10 287	1.00 332	0.87 367	5.73 554	0.45 238	0.22 311	0.13 139	0.23 306	0.19 242	0.23 321	0.18 208

RAFT_R40	0.83 389	0.28 208	0.73 264	0.59 358	0.31 197	0.69 269	0.44 260	1.10 247	0.95 252	1.47 474	1.10 287	1.00 332	0.85 354	5.53 548	0.46 252	0.22 311	0.13 139	0.23 306	0.20 277	0.23 321	0.18 208

UNet	0.83 389	0.34 360	1.31 473	0.58 345	0.74 508	1.58 499	0.49 315	1.41 332	1.04 296	1.21 365	1.08 276	1.54 465	1.12 462	1.65 375	1.09 452	0.23 338	0.17 325	0.25 366	0.20 277	0.25 348	0.22 319

FADNet_RVC	0.83 389	0.51 469	1.83 532	0.54 284	0.42 344	1.19 446	0.46 287	1.51 362	1.09 326	0.89 226	1.24 349	0.91 292	0.87 367	2.11 435	1.11 458	0.27 420	0.22 426	0.31 449	0.28 454	0.43 491	0.38 481

DAS	0.84 394	0.34 360	1.03 415	0.64 416	0.69 497	0.77 311	0.63 415	1.54 373	1.20 398	1.79 527	1.55 457	0.95 315	1.04 442	2.83 482	0.60 330	0.21 282	0.16 295	0.25 366	0.18 219	0.27 374	0.22 319

RAFT-345	0.84 394	0.25 131	0.66 206	0.50 198	0.27 104	0.54 166	0.42 228	0.83 130	1.11 335	1.32 427	2.34 543	0.86 272	0.54 208	5.72 553	0.47 259	0.18 162	0.13 139	0.22 268	0.17 200	0.17 113	0.16 152

MMNet	0.84 394	0.32 314	1.09 437	0.60 370	0.59 464	1.85 528	0.49 315	1.51 362	1.27 433	1.37 447	1.15 317	1.26 407	1.18 474	1.67 380	1.22 471	0.19 206	0.18 348	0.23 306	0.22 351	0.25 348	0.21 301

FADNet-RVC-Resample	0.84 394	0.47 452	2.10 542	0.61 384	0.45 371	1.07 419	0.61 407	1.59 384	1.20 398	1.08 283	0.98 230	1.03 345	0.98 421	2.17 440	0.72 366	0.23 338	0.22 426	0.30 443	0.32 490	0.35 449	0.34 459

iRaft-Stereo_5w	0.85 398	0.29 243	0.91 368	0.53 269	0.43 355	0.49 114	0.68 432	0.99 191	0.87 224	0.79 201	1.34 395	1.46 450	0.91 382	5.11 535	1.11 458	0.17 122	0.14 194	0.22 268	0.18 219	0.20 228	0.20 283

SACVNet	0.85 398	0.46 446	0.85 330	0.81 515	0.56 444	0.80 330	0.79 461	1.68 409	1.12 339	1.34 439	1.33 388	1.25 403	0.94 399	2.39 461	0.76 378	0.34 484	0.26 462	0.31 449	0.29 466	0.35 449	0.44 504

ADLNet	0.85 398	0.36 391	0.89 361	0.85 532	0.72 502	1.24 454	0.76 453	1.82 454	1.36 477	1.52 486	1.35 401	1.27 411	0.99 429	1.23 277	1.15 463	0.27 420	0.20 386	0.26 387	0.25 404	0.28 393	0.30 431

delet	0.85 398	0.32 314	0.95 382	0.65 430	0.66 485	1.64 505	0.84 474	1.75 427	1.35 473	1.32 427	1.30 373	1.30 418	0.88 372	1.68 385	1.10 455	0.21 282	0.21 408	0.24 326	0.24 389	0.21 269	0.21 301

HGLStereo	0.85 398	0.38 405	0.94 378	0.80 512	1.03 554	1.17 441	0.58 392	1.52 364	1.20 398	1.19 357	1.62 477	1.13 378	1.20 480	1.80 403	1.06 446	0.24 354	0.24 447	0.24 326	0.21 322	0.23 321	0.27 399

WQFJX	0.86 403	0.46 446	1.04 419	0.73 490	0.78 521	1.19 446	0.97 507	1.64 399	1.06 306	1.06 278	1.21 340	0.62 189	0.59 239	3.82 510	0.85 411	0.19 206	0.17 325	0.24 326	0.19 242	0.22 295	0.20 283

CRFU-Net	0.86 403	0.39 412	1.00 400	0.65 430	0.57 447	1.78 520	0.86 481	2.15 531	0.81 208	1.38 452	1.18 327	1.64 485	1.19 477	1.35 309	0.90 422	0.26 404	0.22 426	0.21 237	0.19 242	0.23 321	0.24 353

dad	0.86 403	0.66 516	1.06 425	0.56 322	0.37 290	0.76 303	0.44 260	1.17 267	1.50 513	1.44 469	1.27 363	1.34 428	0.75 301	2.52 471	0.84 408	0.42 517	0.27 471	0.83 568	0.26 422	0.41 480	0.29 417

AACVNet	0.86 403	0.35 381	0.79 314	0.82 523	0.39 317	0.76 303	0.49 315	1.61 391	0.81 208	1.08 283	1.33 388	1.30 418	0.93 394	4.34 520	0.74 370	0.25 381	0.21 408	0.28 419	0.22 351	0.29 404	0.25 365

DLCB_ROB	0.86 403	0.40 419	0.78 311	0.68 460	0.54 434	1.11 426	0.84 474	1.49 351	1.23 413	1.64 513	1.65 484	1.70 494	0.91 382	1.70 387	1.05 444	0.25 381	0.24 447	0.26 387	0.27 433	0.27 374	0.24 353

HSM-Net_RVC	0.87 408	0.29 243	0.53 125	0.53 269	0.30 171	1.15 437	0.55 369	3.57 587	1.28 438	1.53 487	1.74 496	1.68 491	0.93 394	1.49 345	0.77 384	0.22 311	0.17 325	0.19 162	0.18 219	0.20 228	0.19 248
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ssnet_v2	0.88 409	0.36 391	1.02 411	0.62 396	0.38 307	1.32 466	0.97 507	2.07 520	1.34 463	1.37 447	1.18 327	1.54 465	0.92 385	1.10 245	1.65 521	0.30 450	0.27 471	0.30 443	0.28 454	0.27 374	0.26 389

ADLNet2	0.88 409	0.34 360	1.17 454	0.77 505	0.64 480	1.12 429	0.76 453	1.74 425	1.24 419	1.21 365	1.65 484	1.71 495	1.05 446	1.67 380	1.17 467	0.24 354	0.21 408	0.21 237	0.22 351	0.26 360	0.29 417

ASMatch	0.88 409	0.26 156	0.69 228	0.51 230	0.35 262	0.48 102	0.37 176	1.12 255	0.92 245	1.10 297	3.28 566	0.96 321	0.98 421	4.90 532	0.49 273	0.19 206	0.16 295	0.22 268	0.19 242	0.19 192	0.27 399

IRAFT_RVC	0.88 409	0.28 208	0.76 296	0.63 407	0.31 197	0.65 244	1.02 518	1.22 293	0.94 250	1.22 370	1.04 263	1.01 339	0.98 421	5.82 556	0.53 298	0.22 311	0.12 67	0.25 366	0.20 277	0.20 228	0.19 248

FADNet-RVC	0.88 409	0.67 517	1.93 536	0.60 370	0.48 392	0.91 371	0.60 405	1.71 418	1.18 385	0.90 228	0.96 220	1.36 431	0.92 385	2.25 450	1.17 467	0.30 450	0.29 489	0.32 464	0.32 490	0.41 480	0.35 464

GEStereo_RVC	0.90 414	0.37 398	0.99 394	0.64 416	0.50 403	0.95 387	0.79 461	2.42 566	1.17 378	1.16 339	1.11 293	1.26 407	0.92 385	3.24 497	0.90 422	0.29 445	0.19 368	0.23 306	0.20 277	0.27 374	0.29 417

CBMV_ROB	0.90 414	0.44 437	0.63 185	0.51 230	0.37 290	1.25 456	0.49 315	1.77 437	1.27 433	1.41 461	2.00 525	1.33 424	1.08 454	2.17 440	0.76 378	0.43 522	0.42 546	0.47 533	0.44 534	0.41 480	0.36 470

PSMNet_ROB	0.90 414	0.52 473	1.17 454	0.72 482	0.61 470	1.27 458	1.12 530	1.76 433	1.12 339	1.09 289	1.28 369	1.45 447	0.89 378	1.65 375	1.42 504	0.33 474	0.25 456	0.37 502	0.39 522	0.35 449	0.29 417

FTStereo	0.91 417	0.26 156	0.56 145	0.54 284	0.33 240	0.66 253	1.87 576	1.00 195	0.75 186	1.75 521	4.15 576	1.04 348	1.65 532	1.57 362	0.46 252	0.19 206	0.16 295	0.23 306	0.21 322	0.18 148	0.63 546

PFNet	0.91 417	0.26 156	1.10 440	0.63 407	0.32 219	0.64 228	0.56 377	1.17 267	0.99 276	1.47 474	1.08 276	0.98 325	0.69 280	6.62 569	0.54 304	0.20 248	0.12 67	0.24 326	0.19 242	0.20 228	0.17 182

CBFPSM	0.92 419	0.33 336	1.86 533	0.49 186	0.38 307	1.75 513	0.84 474	1.39 328	1.12 339	1.09 289	0.99 232	2.37 548	1.66 536	1.32 301	1.42 504	0.19 206	0.18 348	0.20 202	0.20 277	0.21 269	0.33 454

FADNet	0.92 419	0.61 507	1.81 528	0.62 396	0.55 440	0.96 393	0.57 388	1.78 441	1.33 460	0.93 236	1.01 242	1.36 431	1.01 433	2.71 479	0.75 375	0.33 474	0.34 513	0.31 449	0.34 506	0.59 537	0.40 485

NVstereo2D	0.92 419	0.41 427	1.48 505	0.72 482	0.72 502	1.20 449	0.87 483	1.75 427	1.38 485	0.99 255	1.13 305	1.26 407	0.98 421	2.21 447	0.89 419	0.43 522	0.20 386	0.38 505	0.24 389	0.57 533	0.63 546

DispNO	0.93 422	0.30 263	1.34 481	0.55 308	0.55 440	0.89 364	0.49 315	1.48 349	1.21 404	1.17 348	1.27 363	1.19 387	0.90 379	5.23 538	0.74 370	0.22 311	0.17 325	0.24 326	0.21 322	0.19 192	0.20 283

DSFCA	0.93 422	0.34 360	1.06 425	0.52 251	0.65 482	1.55 497	0.93 499	1.49 351	1.19 393	1.56 497	1.15 317	1.50 459	0.96 411	3.07 491	1.02 442	0.30 450	0.26 462	0.25 366	0.25 404	0.28 393	0.24 353

ttt	0.94 424	0.34 360	0.59 168	0.61 384	0.37 290	0.94 383	0.50 323	2.17 540	1.34 463	1.23 376	1.61 474	0.91 292	0.76 309	1.85 409	3.97 574	0.30 450	0.26 462	0.26 387	0.24 389	0.29 404	0.29 417

fast-acv-ft	0.94 424	0.44 437	1.40 484	0.58 345	0.51 415	1.77 518	0.69 436	1.36 320	1.42 503	1.29 405	1.86 512	1.74 499	1.25 489	1.52 350	1.38 492	0.26 404	0.28 478	0.28 419	0.28 454	0.27 374	0.26 389

OMP-Stereo	0.94 424	0.33 336	0.72 252	0.90 546	0.31 197	0.49 114	0.36 154	1.16 265	1.06 306	1.58 503	1.12 300	1.46 450	0.69 280	6.94 577	0.49 273	0.19 206	0.14 194	0.24 326	0.18 219	0.20 228	0.14 80

CBMV	0.95 427	0.44 437	0.66 206	0.53 269	0.35 262	1.53 495	1.63 566	1.69 411	1.42 503	2.00 546	1.60 470	1.43 440	1.17 470	1.59 366	0.99 439	0.34 484	0.34 513	0.39 511	0.33 500	0.33 442	0.32 448
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.96 428	0.58 494	0.72 252	0.61 384	0.46 383	1.64 505	0.76 453	1.86 466	1.28 438	1.30 413	1.53 450	0.86 272	0.94 399	3.27 499	0.69 357	0.45 528	0.44 550	0.54 548	0.48 543	0.47 508	0.40 485

TransformOpticalFlow	0.96 428	0.28 208	0.89 361	0.52 251	0.31 197	0.66 253	0.54 349	1.75 427	1.12 339	1.09 289	1.44 427	1.37 434	1.01 433	6.70 574	0.42 209	0.19 206	0.12 67	0.20 202	0.19 242	0.18 148	0.19 248

IIG-Stereo	0.96 428	0.31 298	0.72 252	0.88 542	0.33 240	0.61 212	0.26 60	1.19 282	1.03 291	1.69 517	1.37 404	1.46 450	0.75 301	6.96 578	0.51 284	0.19 206	0.14 194	0.23 306	0.18 219	0.20 228	0.14 80

CFNet	0.96 428	0.36 391	1.01 404	0.62 396	0.42 344	0.99 403	0.47 294	1.90 478	1.32 456	0.99 255	1.39 413	1.10 368	0.86 362	5.58 551	0.79 392	0.23 338	0.17 325	0.28 419	0.27 433	0.26 360	0.21 301

XPNet_ROB	0.96 428	0.49 459	1.09 437	0.72 482	0.57 447	1.11 426	1.14 532	1.66 406	1.23 413	1.85 534	1.39 413	1.64 485	1.11 459	1.80 403	1.42 504	0.38 503	0.30 493	0.33 473	0.29 466	0.37 460	0.34 459

ETE_ROB	0.96 428	0.64 514	1.16 452	0.69 464	0.48 392	1.14 431	1.13 531	1.77 437	1.19 393	1.91 540	1.45 429	1.73 497	1.05 446	1.60 367	1.14 462	0.32 465	0.26 462	0.38 505	0.34 506	0.39 473	0.41 490

CSP-Net	0.97 434	0.38 405	0.83 328	0.53 269	0.41 338	1.63 503	0.77 456	2.00 503	1.05 302	1.25 390	1.20 338	1.33 424	0.83 347	4.93 534	0.85 411	0.32 465	0.22 426	0.20 202	0.20 277	0.23 321	0.25 365

DEmStereo	0.97 434	0.23 81	0.79 314	0.47 140	0.32 219	1.04 413	0.56 377	0.93 165	0.89 231	1.39 458	2.14 535	1.02 341	2.07 562	5.64 552	0.77 384	0.17 122	0.15 255	0.20 202	0.20 277	0.18 148	0.20 283

pcwnet_v2	0.97 434	0.37 398	4.33 575	0.62 396	0.54 434	0.79 322	0.45 280	2.02 511	1.58 523	1.42 467	1.64 482	1.09 366	0.79 324	1.24 282	0.67 350	0.32 465	0.25 456	0.29 430	0.27 433	0.37 460	0.35 464

FINET	0.97 434	0.54 478	1.60 514	0.63 407	0.79 525	1.08 420	1.07 525	1.56 380	2.20 562	1.15 329	1.49 443	0.94 306	0.88 372	2.32 455	1.05 444	0.42 517	0.35 524	0.32 464	0.28 454	0.43 491	0.38 481

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 438	0.39 412	3.21 567	0.50 198	0.63 477	0.64 228	0.39 198	2.36 560	0.75 186	0.95 243	4.63 581	1.81 506	0.56 220	0.96 199	0.41 198	0.18 162	0.13 139	0.21 237	0.26 422	0.32 433	0.35 464

StereoDRNet	0.98 438	0.47 452	1.70 519	0.76 502	0.94 549	1.51 493	0.91 493	1.92 485	1.32 456	1.61 505	1.13 305	1.47 455	0.97 414	1.75 394	1.46 511	0.28 434	0.23 438	0.29 430	0.27 433	0.35 449	0.27 399

ACV-stereo	0.99 440	0.51 469	1.41 489	0.56 322	0.41 338	2.43 558	0.57 388	1.15 263	1.18 385	0.81 207	1.01 242	3.39 573	2.14 565	1.60 367	1.07 449	0.27 420	0.22 426	0.22 268	0.22 351	0.28 393	0.32 448

iinet-f	0.99 440	0.45 444	3.71 572	0.55 308	0.43 355	1.81 523	0.68 432	1.14 259	1.14 354	1.18 353	1.42 418	1.58 472	1.44 511	1.34 308	1.59 520	0.24 354	0.23 438	0.20 202	0.19 242	0.26 360	0.25 365

GASNet	0.99 440	0.97 548	1.72 522	0.98 555	0.68 495	0.83 347	0.67 428	1.60 388	1.28 438	1.31 423	1.22 343	1.22 392	1.21 483	2.41 462	1.41 500	0.43 522	0.26 462	0.36 499	0.34 506	0.55 530	0.31 441

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 440	0.40 419	1.82 530	0.66 437	0.62 476	2.05 542	0.78 458	1.91 482	1.29 442	1.54 493	1.42 418	1.51 461	1.23 485	1.99 423	1.33 484	0.23 338	0.14 194	0.20 202	0.15 135	0.27 374	0.26 389

PS-NSSS	0.99 440	0.58 494	0.93 374	0.58 345	0.57 447	0.91 371	0.80 467	1.81 453	1.14 354	1.14 323	1.67 489	1.00 332	0.83 347	4.62 525	0.78 386	0.37 499	0.31 499	0.52 542	0.32 490	0.45 501	0.38 481

YMNet	1.00 445	0.54 478	1.40 484	0.81 515	0.85 539	1.87 530	0.62 410	1.55 377	1.18 385	1.63 511	1.99 523	1.77 503	0.97 414	1.50 347	1.45 508	0.33 474	0.37 531	0.31 449	0.32 490	0.32 433	0.29 417

YMNet_1	1.00 445	0.54 478	1.40 484	0.81 515	0.85 539	1.87 530	0.62 410	1.55 377	1.18 385	1.63 511	1.99 523	1.77 503	0.97 414	1.50 347	1.45 508	0.33 474	0.37 531	0.31 449	0.32 490	0.32 433	0.29 417

UGAM-zero	1.00 445	0.30 263	0.93 374	0.47 140	0.30 171	0.57 188	0.25 49	2.25 551	0.63 138	1.01 265	1.10 287	2.73 562	1.85 549	6.26 562	0.40 187	0.17 122	0.14 194	0.19 162	0.15 135	0.16 81	0.17 182

RAFT + AFF	1.00 445	0.42 431	1.09 437	0.67 449	0.50 403	1.22 452	1.24 541	2.24 550	1.19 393	1.30 413	1.56 461	1.17 383	1.49 519	3.44 505	0.83 405	0.21 282	0.25 456	0.30 443	0.26 422	0.27 374	0.27 399

DRN-Test	1.00 445	0.44 437	1.13 446	0.70 470	0.81 532	1.62 502	0.79 461	2.14 529	1.44 506	1.78 524	1.33 388	1.43 440	1.05 446	2.18 443	1.53 517	0.27 420	0.21 408	0.31 449	0.30 475	0.32 433	0.28 411

NCCL2	1.00 445	0.56 487	1.06 425	0.75 499	0.57 447	1.31 465	1.72 567	1.77 437	1.36 477	1.50 483	1.17 325	1.91 518	1.17 470	1.54 356	1.29 481	0.35 491	0.31 499	0.45 528	0.44 534	0.40 477	0.40 485

TCMNet	1.01 451	0.60 505	2.10 542	0.86 534	1.33 575	1.14 431	0.67 428	1.69 411	1.23 413	1.11 303	1.57 465	1.30 418	0.97 414	2.01 425	1.50 515	0.31 458	0.31 499	0.38 505	0.34 506	0.42 485	0.36 470

PA-Net	1.01 451	0.57 491	1.29 471	0.64 416	0.74 508	1.19 446	0.84 474	1.69 411	1.43 505	1.16 339	1.19 334	1.32 423	1.19 477	3.42 503	1.25 474	0.29 445	0.45 554	0.33 473	0.49 546	0.32 433	0.47 513
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	1.01 451	0.59 497	1.16 452	0.67 449	0.51 415	1.63 503	1.26 545	1.69 411	1.38 485	1.81 531	1.37 404	1.94 523	1.02 438	1.58 364	1.38 492	0.37 499	0.27 471	0.43 523	0.37 518	0.43 491	0.37 475

z-ln-s-r	1.02 454	0.55 483	2.09 541	0.52 251	0.55 440	0.78 316	0.87 483	1.47 347	1.34 463	1.12 305	1.62 477	1.37 434	1.06 449	2.62 476	3.32 565	0.19 206	0.14 194	0.21 237	0.17 200	0.27 374	0.21 301

PSMNet-RUCA	1.02 454	0.97 548	1.44 493	1.23 569	1.10 558	1.40 480	0.62 410	1.69 411	1.38 485	0.94 241	1.53 450	0.97 323	0.83 347	1.17 266	0.93 424	0.69 563	0.34 513	0.99 574	0.60 563	0.97 563	0.64 550

THIR-Stereo	1.02 454	0.27 186	0.69 228	0.49 186	0.28 129	0.95 387	1.34 549	1.03 207	0.97 264	1.34 439	1.90 517	1.17 383	1.58 525	6.44 566	0.78 386	0.19 206	0.14 194	0.21 237	0.22 351	0.19 192	0.20 283

Wz-Net-LNSev	1.03 457	0.67 517	2.71 563	0.64 416	0.84 536	1.75 513	1.00 515	1.80 450	1.32 456	1.28 399	1.25 353	1.65 488	1.22 484	1.39 324	1.40 496	0.28 434	0.26 462	0.24 326	0.23 376	0.33 442	0.32 448

RAFT-RH_RVC	1.03 457	0.24 103	0.67 211	0.49 186	0.28 129	0.81 339	0.33 117	0.83 130	1.08 318	2.05 547	4.65 583	1.04 348	0.57 229	5.98 561	0.50 279	0.18 162	0.13 139	0.26 387	0.20 277	0.16 81	0.17 182

DISCO	1.03 457	0.34 360	1.11 442	0.69 464	0.45 371	2.07 543	0.84 474	2.13 525	1.50 513	1.15 329	1.33 388	2.40 550	1.07 453	2.60 474	1.51 516	0.23 338	0.18 348	0.22 268	0.20 277	0.31 424	0.27 399

STrans-v2	1.04 460	0.28 208	0.96 388	0.49 186	0.32 219	0.68 264	0.79 461	2.47 569	1.12 339	1.12 305	1.46 435	1.40 436	1.46 514	6.70 574	0.43 219	0.18 162	0.13 139	0.20 202	0.18 219	0.18 148	0.18 208

APVNet	1.06 461	0.53 477	1.42 490	0.84 527	0.79 525	1.92 533	0.82 472	1.90 478	1.08 318	1.08 283	1.43 422	1.56 468	1.13 466	3.07 491	1.58 518	0.31 458	0.34 513	0.42 521	0.36 515	0.36 456	0.37 475

TDLM	1.06 461	0.44 437	0.79 314	0.63 407	0.50 403	0.89 364	1.44 554	1.48 349	1.26 427	1.12 305	1.40 415	1.08 356	0.98 421	6.65 570	0.78 386	0.33 474	0.21 408	0.33 473	0.26 422	0.37 460	0.24 353

FAT-Stereo	1.07 463	0.41 427	1.32 476	0.72 482	0.58 456	1.08 420	0.89 488	1.96 494	1.65 527	1.75 521	1.98 522	2.03 534	1.48 517	2.02 426	1.18 470	0.42 517	0.35 524	0.34 483	0.29 466	0.35 449	0.53 528

GANetREF_RVC	1.07 463	0.86 542	1.31 473	0.82 523	0.53 430	1.41 485	1.31 547	1.76 433	1.52 516	1.27 397	1.31 379	1.46 450	1.24 488	2.03 427	0.96 434	0.56 550	0.45 554	0.67 563	0.50 549	0.88 561	0.59 540
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	1.07 463	0.43 434	0.76 296	0.60 370	0.50 403	0.90 367	0.97 507	1.52 364	1.26 427	1.33 435	1.38 409	1.24 399	1.18 474	6.75 576	0.75 375	0.34 484	0.23 438	0.34 483	0.29 466	0.42 485	0.27 399

GCST	1.08 466	1.47 577	0.93 374	1.73 578	1.14 565	1.30 463	0.31 98	1.33 310	1.16 375	1.29 405	0.97 229	0.98 325	0.49 181	2.08 432	0.46 252	1.19 579	0.70 581	1.30 580	0.85 578	1.02 567	0.89 565

GwcNet	1.08 466	0.51 469	2.33 552	0.79 509	1.18 568	1.76 515	0.70 439	1.68 409	1.47 509	1.41 461	1.64 482	1.74 499	1.04 442	2.20 446	1.41 500	0.30 450	0.29 489	0.29 430	0.27 433	0.30 415	0.35 464

DANet	1.08 466	0.61 507	1.32 476	0.85 532	0.72 502	1.37 473	0.51 324	1.54 373	1.15 366	1.78 524	1.54 455	2.01 531	1.11 459	2.90 485	2.00 537	0.33 474	0.30 493	0.40 516	0.30 475	0.44 497	0.45 506
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RP	1.09 469	0.50 466	1.12 444	0.90 546	1.04 555	1.11 426	0.84 474	1.80 450	1.62 525	1.55 496	2.00 525	1.90 517	1.78 543	1.84 406	1.25 474	0.52 542	0.36 529	0.48 535	0.36 515	0.45 501	0.43 501

Nwc_Net	1.09 469	0.49 459	1.33 478	0.89 545	0.80 530	1.49 492	0.66 424	2.19 544	1.27 433	1.32 427	2.26 539	1.96 526	1.54 522	1.92 415	1.34 486	0.40 509	0.30 493	0.43 523	0.45 536	0.38 469	0.37 475

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 471	1.02 553	1.00 400	0.82 523	0.67 489	1.93 534	0.93 499	1.62 395	1.11 335	1.15 329	1.25 353	1.50 459	0.79 324	1.96 421	0.76 378	1.89 582	0.34 513	0.79 567	0.36 515	1.25 575	0.83 562

NCC-stereo	1.10 471	0.54 478	1.24 463	0.84 527	0.94 549	1.29 461	0.89 488	2.01 507	1.34 463	1.32 427	1.74 496	1.88 513	1.74 539	2.35 457	1.25 474	0.45 528	0.37 531	0.45 528	0.58 559	0.42 485	0.42 494

Abc-Net	1.10 471	0.54 478	1.24 463	0.84 527	0.94 549	1.29 461	0.89 488	2.01 507	1.34 463	1.32 427	1.74 496	1.88 513	1.74 539	2.35 457	1.25 474	0.45 528	0.37 531	0.45 528	0.58 559	0.42 485	0.42 494
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	1.11 474	0.58 494	2.23 550	0.66 437	0.71 500	1.95 536	1.46 555	1.98 500	1.45 507	1.79 527	1.43 422	1.49 458	1.33 501	1.97 422	1.42 504	0.27 420	0.23 438	0.28 419	0.28 454	0.34 446	0.31 441

edge stereo	1.11 474	0.50 466	1.30 472	0.71 478	0.65 482	1.14 431	0.75 450	1.93 489	1.37 481	1.71 518	1.83 507	2.54 555	1.44 511	2.43 463	1.23 472	0.42 517	0.41 544	0.54 548	0.35 511	0.42 485	0.46 509

anonymity	1.12 476	0.97 548	1.21 457	1.07 563	1.12 562	1.08 420	0.89 488	1.95 493	1.16 375	1.29 405	1.26 360	1.22 392	1.09 457	1.15 257	1.01 441	1.02 572	1.00 597	0.97 572	0.97 584	0.98 564	0.99 569

ccnet	1.12 476	0.67 517	1.01 404	0.78 507	0.73 507	1.72 511	0.99 513	1.84 462	1.26 427	1.47 474	1.85 511	1.75 502	1.29 494	1.75 394	1.88 531	0.57 551	0.53 568	0.57 557	0.55 556	0.59 537	0.54 529

RASNet	1.12 476	0.30 263	0.91 368	0.66 437	0.77 519	0.97 397	0.57 388	1.37 321	1.35 473	1.02 269	1.34 395	2.11 538	1.43 509	7.09 579	1.39 495	0.19 206	0.17 325	0.17 97	0.19 242	0.18 148	0.16 152

AF-Net	1.13 479	0.52 473	1.33 478	0.86 534	0.91 545	1.38 476	0.71 441	2.16 534	1.62 525	1.56 497	2.40 546	1.99 529	1.65 532	1.81 405	1.48 513	0.48 536	0.28 478	0.49 537	0.33 500	0.39 473	0.32 448

NaN_ROB	1.13 479	0.55 483	1.15 451	0.64 416	0.48 392	1.61 501	2.03 584	1.72 419	1.48 510	2.09 549	1.27 363	1.40 436	1.08 454	3.94 512	1.30 482	0.28 434	0.34 513	0.28 419	0.28 454	0.30 415	0.33 454

UGAM	1.14 481	0.27 186	0.95 382	0.53 269	0.42 344	0.70 276	0.72 444	0.95 177	1.32 456	0.98 252	1.48 441	1.78 505	0.87 367	9.65 606	0.87 415	0.21 282	0.18 348	0.30 443	0.24 389	0.19 192	0.16 152

DGSMNet	1.14 481	0.76 533	2.49 557	0.81 515	0.86 541	1.39 478	1.39 551	2.13 525	1.35 473	1.26 394	1.63 481	1.48 457	0.98 421	1.75 394	1.10 455	0.45 528	0.43 547	0.55 552	0.49 546	0.75 555	0.70 555

Syn2CoEx	1.14 481	0.69 521	1.66 517	0.80 512	0.67 489	1.40 480	0.88 486	2.06 519	1.54 519	1.25 390	1.58 468	1.42 439	1.50 521	4.09 514	1.40 496	0.36 495	0.32 507	0.34 483	0.29 466	0.29 404	0.34 459

RGC	1.14 481	0.79 535	1.26 466	0.91 549	0.96 552	1.52 494	0.77 456	1.92 485	1.26 427	1.54 493	1.93 519	2.02 533	1.54 522	2.25 450	1.31 483	0.44 527	0.35 524	0.58 558	0.48 543	0.47 508	0.46 509

S-Stereo	1.15 485	0.46 446	2.17 547	0.81 515	0.80 530	1.21 451	1.19 538	1.93 489	2.02 555	1.47 474	2.11 532	1.57 469	1.17 470	2.05 430	1.41 500	0.40 509	0.40 542	0.35 491	0.31 482	0.44 497	0.70 555

stereogan	1.15 485	0.42 431	1.40 484	0.86 534	0.84 536	2.38 556	0.71 441	1.88 472	1.73 536	1.72 519	1.94 521	2.31 545	1.29 494	2.07 431	1.08 450	0.36 495	0.35 524	0.39 511	0.31 482	0.51 522	0.46 509

AANet_RVC	1.16 487	0.52 473	1.49 507	0.65 430	0.45 371	0.75 297	0.69 436	1.42 334	1.55 521	1.34 439	1.87 514	1.53 464	0.78 320	7.43 585	1.38 492	0.25 381	0.17 325	0.19 162	0.16 179	0.22 295	0.26 389

RYNet	1.17 488	0.49 459	1.24 463	0.70 470	0.97 553	1.71 509	0.92 495	1.91 482	1.46 508	1.38 452	1.14 309	1.88 513	1.30 498	4.24 516	1.87 529	0.26 404	0.21 408	0.35 491	0.27 433	0.55 530	0.54 529

w-ln-seven-2	1.18 489	0.61 507	4.25 574	0.68 460	0.61 470	1.20 449	0.93 499	1.63 397	1.35 473	1.66 514	1.53 450	1.47 455	1.37 505	3.00 490	1.74 524	0.25 381	0.24 447	0.29 430	0.26 422	0.33 442	0.28 411

HSM	1.19 490	0.32 314	0.65 199	0.57 339	0.38 307	1.23 453	0.59 401	2.25 551	1.19 393	1.30 413	1.25 353	1.94 523	1.03 440	9.32 601	0.71 363	0.22 311	0.16 295	0.20 202	0.16 179	0.21 269	0.21 301

aanetorigin	1.23 491	0.79 535	2.78 565	0.70 470	0.79 525	0.99 403	1.06 524	1.06 234	1.37 481	3.52 585	2.61 554	1.72 496	1.63 530	1.99 423	1.78 526	0.25 381	0.24 447	0.26 387	0.25 404	0.38 469	0.45 506

PWC_ROB	1.24 492	0.76 533	2.46 556	0.72 482	0.78 521	1.15 437	0.49 315	1.75 427	1.92 549	2.31 555	3.07 563	1.59 473	1.40 506	2.46 467	2.10 541	0.33 474	0.22 426	0.35 491	0.24 389	0.38 469	0.41 490

SGM-Forest	1.24 492	0.38 405	0.60 173	0.52 251	0.37 290	1.56 498	1.30 546	1.65 401	1.36 477	2.11 550	1.79 503	1.63 482	0.93 394	7.48 587	0.95 430	0.36 495	0.37 531	0.39 511	0.34 506	0.37 460	0.32 448
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Consistency-Raft	1.25 494	0.99 551	1.93 536	1.02 559	1.21 570	0.96 393	1.01 517	1.75 427	1.92 549	1.36 444	2.12 533	1.44 445	1.01 433	1.14 256	1.40 496	0.72 564	0.82 584	0.89 570	0.98 586	1.31 576	0.95 567

NOSS_ROB	1.26 495	0.46 446	0.62 182	0.56 322	0.38 307	1.06 417	0.78 458	1.73 420	1.40 495	1.01 265	1.43 422	1.10 368	0.75 301	10.62 610	0.65 344	0.45 528	0.43 547	0.48 535	0.45 536	0.44 497	0.41 490

RTSC	1.29 496	0.73 527	2.44 555	0.83 526	0.57 447	1.85 528	0.65 419	1.88 472	2.00 554	2.20 552	1.66 487	1.60 475	1.26 491	2.33 456	3.92 571	0.32 465	0.23 438	0.27 404	0.29 466	0.37 460	0.37 475

PWCDC_ROB	1.29 496	0.75 532	1.33 478	1.05 560	0.88 544	1.73 512	0.52 335	1.89 475	3.28 583	1.29 405	4.88 586	1.22 392	1.46 514	1.77 401	1.45 508	0.60 556	0.26 462	0.29 430	0.25 404	0.52 524	0.37 475

test_for_model	1.30 498	3.71 608	0.58 161	3.22 598	2.84 599	0.59 198	0.33 117	1.40 330	0.83 214	1.42 467	0.61 123	0.52 142	0.37 96	0.51 40	0.33 106	2.46 588	0.15 255	0.16 67	0.11 10	4.39 610	1.50 582

Anonymous_2	1.30 498	0.55 483	0.82 323	0.52 251	0.58 456	1.01 406	0.64 417	1.25 301	0.97 264	0.96 245	0.78 175	1.33 424	1.29 494	1.03 221	0.74 370	0.62 558	0.64 578	1.06 577	9.63 618	1.16 571	0.49 520

SQANet	1.31 500	0.88 545	1.08 434	1.83 580	1.44 577	1.44 487	0.75 450	1.74 425	1.09 326	1.32 427	1.26 360	1.28 414	1.01 433	1.50 347	0.83 405	2.50 589	0.34 513	1.47 581	0.55 556	2.32 581	1.57 583

SHD	1.31 500	0.71 526	2.34 553	0.86 534	0.75 515	1.77 518	0.65 419	2.22 548	2.50 571	2.40 562	1.71 492	1.91 518	1.60 528	1.93 418	2.37 546	0.38 503	0.31 499	0.38 505	0.40 526	0.48 513	0.50 522

PDISCO_ROB	1.32 502	0.65 515	1.44 493	1.36 570	1.46 578	2.55 561	0.92 495	2.45 568	2.07 558	1.37 447	1.49 443	1.65 488	1.00 431	2.82 481	1.35 489	1.01 570	0.27 471	0.54 548	0.47 541	0.71 553	0.73 558

LL-Strereo	1.33 503	0.39 412	1.38 483	0.61 384	0.61 470	0.75 297	0.66 424	1.63 397	1.17 378	1.56 497	1.60 470	2.03 534	2.12 564	9.72 607	0.97 435	0.21 282	0.18 348	0.27 404	0.23 376	0.22 295	0.25 365

PASM	1.34 504	0.92 546	2.62 561	0.86 534	0.87 543	1.03 411	1.08 526	1.50 355	1.51 515	1.82 532	1.41 417	1.68 491	1.26 491	4.87 531	1.34 486	0.61 557	0.65 580	0.68 564	0.78 573	0.69 551	0.68 554

ADCRef	1.35 505	0.55 483	2.37 554	0.72 482	0.77 519	1.94 535	0.78 458	1.91 482	1.27 433	1.57 501	1.59 469	1.36 431	1.41 507	1.54 356	7.53 588	0.23 338	0.20 386	0.32 464	0.30 475	0.29 404	0.29 417

GANet	1.36 506	0.47 452	0.86 336	0.67 449	0.45 371	1.34 470	1.73 568	1.64 399	1.24 419	1.49 482	2.38 544	1.55 467	1.20 480	9.30 600	0.93 424	0.30 450	0.31 499	0.33 473	0.28 454	0.39 473	0.30 431

ff1	1.37 507	0.33 336	0.85 330	0.53 269	0.37 290	0.74 292	0.56 377	0.95 177	2.47 568	1.15 329	1.45 429	1.06 350	0.82 339	7.22 580	7.61 589	0.20 248	0.12 67	0.31 449	0.27 433	0.19 192	0.20 283

XQC	1.37 507	0.87 543	2.56 559	0.84 527	0.69 497	1.83 526	0.89 488	2.07 520	1.88 545	1.88 536	1.53 450	1.91 518	1.55 524	2.85 484	3.05 557	0.48 536	0.29 489	0.44 527	0.39 522	0.69 551	0.60 543

w-ln-seven	1.38 509	0.70 524	3.91 573	0.75 499	0.72 502	2.69 567	0.95 504	2.02 511	1.99 553	1.99 543	1.73 494	1.82 509	1.17 470	2.45 464	2.84 554	0.28 434	0.25 456	0.31 449	0.30 475	0.41 480	0.33 454

mmx	1.39 510	0.33 336	0.85 330	0.53 269	0.37 290	0.74 292	0.56 377	2.13 525	1.37 481	1.15 329	1.45 429	1.06 350	0.82 339	7.22 580	7.61 589	0.24 354	0.19 368	0.31 449	0.27 433	0.30 415	0.25 365

xxx	1.39 510	0.33 336	0.85 330	0.53 269	0.37 290	0.74 292	0.56 377	2.13 525	1.37 481	1.15 329	1.45 429	1.06 350	0.82 339	7.22 580	7.61 589	0.24 354	0.19 368	0.31 449	0.27 433	0.30 415	0.25 365

MFMNet_re	1.40 512	1.14 562	1.68 518	1.39 572	1.07 556	1.48 490	1.43 553	1.87 469	1.82 543	2.26 553	2.19 536	1.51 461	1.86 550	1.52 350	1.25 474	0.93 568	0.83 585	0.84 569	0.80 574	0.99 566	1.05 574

UDG	1.41 513	2.65 601	0.99 394	1.44 575	1.64 580	1.34 470	0.80 467	1.60 388	1.23 413	1.23 376	1.71 492	2.01 531	1.34 502	1.47 343	1.41 500	0.90 567	0.54 571	2.29 589	0.75 571	1.84 578	1.04 572

CSAN	1.41 513	0.59 497	1.26 466	0.70 470	0.50 403	1.76 515	1.78 569	1.77 437	1.90 548	2.35 558	2.32 541	1.92 521	1.94 555	5.56 550	1.49 514	0.43 522	0.35 524	0.40 516	0.41 527	0.43 491	0.41 490

test_xeample	1.45 515	0.28 208	0.65 199	0.51 230	0.28 129	0.94 383	0.59 401	2.14 529	1.29 442	1.24 384	1.51 448	0.88 280	0.86 362	1.46 339	15.10 609	0.22 311	0.20 386	0.22 268	0.20 277	0.22 295	0.22 319

Wz-Net-SNSev	1.49 516	1.23 567	6.27 586	0.68 460	0.67 489	1.37 473	1.41 552	2.00 503	1.39 490	1.48 480	1.61 474	2.29 543	1.32 500	3.93 511	2.14 542	0.31 458	0.28 478	0.31 449	0.33 500	0.42 485	0.36 470

CC-Net-ROB	1.49 516	1.26 568	1.27 469	0.88 542	0.79 525	1.76 515	1.00 515	1.79 447	1.26 427	1.10 297	1.61 474	1.21 390	0.99 429	8.13 594	0.84 408	1.09 576	0.41 544	2.20 587	0.46 539	1.20 574	0.48 516

DDUNet	1.50 518	2.69 602	1.12 444	1.77 579	1.88 582	1.84 527	0.92 495	1.70 416	1.16 375	1.38 452	1.79 503	1.60 475	1.12 462	1.37 315	1.08 450	1.10 577	0.76 582	2.37 591	0.94 582	2.00 579	1.37 580

xxxx	1.51 519	0.28 208	0.68 215	0.54 284	0.28 129	1.16 439	0.44 260	2.19 544	1.29 442	1.09 289	1.36 402	1.22 392	0.85 354	1.79 402	15.70 612	0.24 354	0.21 408	0.21 237	0.20 277	0.22 295	0.23 339

psmorigin	1.52 520	0.69 521	10.52 599	0.68 460	0.59 464	1.13 430	0.70 439	1.57 381	1.19 393	1.99 543	1.79 503	2.26 542	1.47 516	2.09 433	1.36 490	0.39 506	0.40 542	0.34 483	0.33 500	0.43 491	0.56 533

MFN_U_SF_RVC	1.52 520	0.84 538	3.42 568	0.87 541	0.66 485	2.56 562	0.95 504	2.36 560	1.70 532	1.98 542	1.86 512	2.45 553	1.79 544	2.95 486	2.58 549	0.52 542	0.48 560	0.55 552	0.59 562	0.59 537	0.61 544

SAMSARA	1.55 522	0.84 538	2.61 560	1.22 568	1.07 556	2.50 560	1.93 579	2.05 514	1.89 546	2.75 572	1.66 487	2.81 563	1.69 537	3.08 493	1.97 536	0.46 534	0.51 566	0.42 521	0.46 539	0.58 535	0.59 540

z-mn7	1.56 523	0.84 538	4.36 577	0.71 478	0.51 415	2.60 563	1.04 520	1.73 420	2.70 577	1.53 487	2.99 562	1.94 523	1.34 502	4.78 529	2.41 547	0.29 445	0.24 447	0.27 404	0.24 389	0.34 446	0.31 441

CrosDoStereo	1.58 524	0.24 103	0.72 252	0.48 168	0.29 148	0.67 257	12.49 613	1.10 247	0.98 269	1.34 439	1.75 499	1.00 332	1.89 551	6.65 570	0.81 398	0.19 206	0.15 255	0.20 202	0.22 351	0.18 148	0.19 248

DeepStereo_LL	1.58 524	0.24 103	0.72 252	0.48 168	0.29 148	0.67 257	12.49 613	1.10 247	0.98 269	1.34 439	1.75 499	1.00 332	1.89 551	6.65 570	0.81 398	0.19 206	0.15 255	0.20 202	0.22 351	0.18 148	0.19 248

otaku	1.60 526	1.11 560	1.21 457	2.20 582	1.56 579	1.97 537	1.24 541	2.07 520	1.36 477	1.44 469	1.62 477	1.73 497	1.19 477	1.73 393	0.98 438	2.89 594	0.57 573	1.74 582	0.60 563	2.78 589	1.94 589

DeepPrunerF	1.60 526	0.73 527	5.81 584	0.88 542	1.19 569	0.91 371	0.95 504	2.19 544	5.24 600	1.17 348	1.30 373	1.19 387	1.30 498	4.90 532	1.66 523	0.42 517	0.34 513	0.52 542	0.47 541	0.41 480	0.40 485

222	1.61 528	0.29 243	0.67 211	0.56 322	0.29 148	1.06 417	0.42 228	2.17 540	1.31 452	1.31 423	1.52 449	0.92 301	0.94 399	1.76 399	17.65 613	0.24 354	0.20 386	0.21 237	0.19 242	0.22 295	0.23 339

SDNR	1.62 529	0.51 469	2.17 547	0.53 269	0.56 444	3.80 586	0.45 280	1.54 373	1.29 442	1.33 435	2.41 547	1.08 356	0.96 411	11.18 611	1.16 464	0.66 562	0.63 577	0.43 523	0.32 490	0.64 544	0.67 552

Ntro	1.64 530	1.15 563	1.23 460	2.48 588	1.83 581	2.09 544	1.16 535	1.96 494	1.38 485	1.21 365	1.62 477	1.62 477	1.29 494	1.87 412	1.11 458	3.04 595	0.56 572	1.82 584	0.64 565	2.80 590	2.05 590

G-Net	1.66 531	0.63 512	1.56 510	1.11 565	0.74 508	2.98 575	0.91 493	1.55 377	1.22 410	2.76 573	8.18 604	2.32 546	2.53 578	1.92 415	1.87 529	0.48 536	0.44 550	0.45 528	0.31 482	0.60 541	0.57 537

MDST_ROB	1.67 532	0.34 360	1.58 513	0.92 551	0.58 456	4.26 592	1.11 528	2.83 575	1.41 500	4.49 596	2.55 553	1.45 447	0.97 414	7.79 591	1.17 467	0.31 458	0.25 456	0.37 502	0.33 500	0.31 424	0.30 431

SPS-STEREO	1.67 532	1.04 554	1.23 460	1.21 567	1.13 564	1.82 525	1.11 528	2.16 534	1.52 516	3.07 583	2.32 541	2.82 564	1.80 545	4.11 515	2.04 538	1.03 573	0.99 596	0.97 572	0.94 582	1.03 569	1.02 570
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM_RVC	1.68 534	0.36 391	0.61 176	0.59 358	0.29 148	2.25 550	1.18 537	2.38 563	1.68 531	3.60 586	2.67 556	3.69 577	2.42 574	8.13 594	1.90 532	0.31 458	0.31 499	0.30 443	0.28 454	0.30 415	0.29 417
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	1.69 535	0.59 497	4.33 575	0.70 470	0.57 447	2.02 541	1.62 565	3.35 584	1.78 539	1.48 480	1.38 409	2.17 539	2.84 581	4.77 528	3.66 568	0.48 536	0.31 499	0.29 430	0.25 404	0.64 544	0.48 516

zh-mn7	1.70 536	1.21 566	8.30 593	0.69 464	0.53 430	1.45 488	0.84 474	1.70 416	2.09 559	2.41 563	2.67 556	1.68 491	1.23 485	4.49 521	2.87 555	0.30 450	0.26 462	0.27 404	0.27 433	0.31 424	0.35 464

1111x	1.70 536	0.29 243	0.86 336	0.51 230	0.27 104	1.01 406	0.68 432	2.22 548	1.28 438	1.13 320	1.40 415	1.21 390	1.10 458	5.53 548	15.20 610	0.22 311	0.21 408	0.22 268	0.22 351	0.24 336	0.22 319

PVD	1.70 536	0.84 538	2.26 551	0.94 554	0.83 535	2.48 559	0.97 507	2.59 573	3.35 584	3.01 581	2.77 558	2.34 547	2.47 576	2.67 478	3.14 560	0.47 535	0.45 554	0.59 559	0.48 543	0.59 537	0.75 560

FBW_ROB	1.71 539	0.62 511	1.45 498	0.67 449	0.61 470	1.81 523	1.08 526	2.52 570	1.70 532	1.77 523	1.73 494	1.98 528	1.25 489	12.57 613	1.84 528	0.34 484	0.37 531	0.56 555	0.38 520	0.45 501	0.43 501

ADCL	1.72 540	0.57 491	3.66 570	0.67 449	0.61 470	2.61 565	1.85 574	1.96 494	1.67 529	1.90 539	1.83 507	2.06 537	1.90 553	2.13 436	9.15 597	0.26 404	0.24 447	0.34 483	0.32 490	0.38 469	0.35 464

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 541	0.87 543	3.56 569	0.80 512	0.75 515	3.72 583	2.44 597	1.82 454	1.82 543	1.74 520	1.91 518	1.92 521	1.26 491	7.69 590	1.28 480	0.45 528	0.47 558	0.52 542	0.77 572	0.50 517	0.50 522

zh-sn7	1.76 542	1.38 569	6.58 587	0.74 495	0.72 502	1.78 520	1.31 547	1.88 472	1.56 522	1.86 535	2.47 551	1.81 506	2.08 563	5.12 536	3.80 570	0.32 465	0.32 507	0.32 464	0.32 490	0.44 497	0.40 485

AAGNet	1.83 543	0.28 208	0.72 252	0.61 384	0.32 219	0.67 257	0.51 324	0.96 184	0.98 269	1.47 474	1.20 338	1.00 332	1.18 474	2.83 482	22.77 620	0.22 311	0.13 139	0.22 268	0.19 242	0.23 321	0.15 118

WCMA_ROB	1.84 544	0.47 452	1.31 473	0.69 464	0.57 447	2.11 545	1.14 532	1.87 469	1.73 536	4.04 590	6.43 592	5.62 593	3.61 590	2.59 473	1.94 534	0.52 542	0.44 550	0.39 511	0.42 530	0.48 513	0.47 513

ADCPNet	1.85 545	0.69 521	8.07 590	0.71 478	0.58 456	2.79 570	1.22 540	1.94 491	1.54 519	1.88 536	1.69 490	2.46 554	2.04 559	2.37 459	6.48 583	0.38 503	0.37 531	0.38 505	0.43 532	0.47 508	0.45 506

test_sample9	1.86 546	0.49 459	1.13 446	0.56 322	0.39 317	1.02 408	0.73 445	1.78 441	1.21 404	1.22 370	1.18 327	1.08 356	0.92 385	2.27 452	7.92 593	0.57 551	12.61 622	0.62 560	0.67 567	0.45 501	0.42 494

Wz-Net-TNSev	1.88 547	2.08 595	7.66 588	0.67 449	0.64 480	2.42 557	1.83 573	2.33 557	1.74 538	1.57 501	1.56 461	2.58 556	1.90 553	4.86 530	3.12 559	0.39 506	0.37 531	0.33 473	0.37 518	0.53 526	0.58 538

NVStereoNet_ROB	1.88 547	1.07 555	1.45 498	1.07 563	1.17 566	1.47 489	1.48 557	1.89 475	1.93 551	1.94 541	4.67 584	3.08 570	1.80 545	6.51 567	1.65 521	1.06 575	0.86 591	1.08 578	1.32 592	0.93 562	1.26 578
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SANet	1.88 547	0.57 491	2.18 549	0.63 407	0.40 328	2.80 571	1.57 562	2.39 564	5.88 602	2.36 560	3.57 570	3.72 578	2.97 583	4.74 527	1.76 525	0.34 484	0.30 493	0.32 464	0.29 466	0.48 513	0.37 475

ADCMid	1.89 550	0.73 527	5.06 579	0.72 482	0.67 489	2.00 540	1.14 532	1.97 498	1.48 510	2.86 576	1.81 506	2.37 548	2.05 561	2.24 448	10.39 602	0.33 474	0.31 499	0.39 511	0.43 532	0.50 517	0.44 504

WZ-Net	1.95 551	0.95 547	10.10 595	0.86 534	0.78 521	1.69 508	1.60 564	2.20 547	1.98 552	2.08 548	1.93 519	2.30 544	1.97 556	5.30 539	3.17 562	0.34 484	0.26 462	0.29 430	0.31 482	0.51 522	0.47 513

AnyNet_C32	1.96 552	1.10 557	5.17 580	0.90 546	1.11 560	2.12 546	2.37 595	1.85 463	1.48 510	2.45 564	1.70 491	2.05 536	1.64 531	2.50 470	10.28 601	0.37 499	0.34 513	0.35 491	0.41 527	0.49 516	0.54 529

MSAF-DinoV2	1.97 553	0.80 537	10.38 598	0.86 534	0.48 392	1.39 478	0.97 507	2.55 572	1.72 535	1.53 487	1.65 484	3.59 575	2.20 568	5.39 545	3.94 572	0.27 420	0.17 325	0.26 387	0.28 454	0.47 508	0.46 509

RainbowNet	1.97 553	1.76 583	1.57 512	2.81 591	2.21 586	1.98 539	1.81 571	2.54 571	1.89 546	1.50 483	1.84 509	1.96 526	1.65 532	2.14 437	1.25 474	3.33 601	0.85 589	2.39 594	0.98 586	2.82 592	2.22 591

ADCP+	1.99 555	0.48 456	7.73 589	0.66 437	0.91 545	2.30 552	1.05 522	1.82 454	1.34 463	1.54 493	1.32 386	1.74 499	1.61 529	2.17 440	13.37 605	0.24 354	0.21 408	0.32 464	0.28 454	0.37 460	0.29 417

MSMD_ROB	1.99 555	0.59 497	0.89 361	0.70 470	0.61 470	3.95 588	0.94 502	1.80 450	1.79 540	4.41 594	4.43 577	8.17 602	3.66 591	3.40 501	1.33 484	0.52 542	0.48 560	0.54 548	0.58 559	0.53 526	0.50 522

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 557	1.15 563	3.10 566	1.05 560	0.76 518	5.03 597	2.40 596	2.16 534	2.62 574	1.89 538	2.28 540	2.69 560	1.65 532	9.35 602	2.04 538	0.64 561	0.51 566	0.68 564	0.71 570	1.09 570	0.67 552

ACVNet-4b	2.15 558	1.41 573	1.64 515	2.80 590	2.31 590	2.31 553	1.24 541	2.32 556	2.14 560	1.26 394	2.39 545	2.66 559	1.48 517	5.95 560	1.06 446	3.20 599	0.45 554	2.37 591	0.89 579	2.83 593	2.37 595

ACVNet_1	2.18 559	1.45 576	1.72 522	2.85 592	2.33 592	2.28 551	1.46 555	3.08 580	2.22 563	1.82 532	2.05 530	3.56 574	1.98 557	3.09 494	1.40 496	3.17 596	0.60 575	2.40 595	0.92 581	2.91 596	2.37 595

test_sample8	2.19 560	0.49 459	1.13 446	0.56 322	0.39 317	1.02 408	0.73 445	1.82 454	1.15 366	2.26 553	1.30 373	4.94 588	2.52 577	2.27 452	7.92 593	0.57 551	12.61 622	0.62 560	0.67 567	0.45 501	0.42 494

ADCS	2.25 561	0.99 551	5.55 581	0.81 515	0.74 508	2.19 548	1.80 570	2.27 553	2.14 560	2.80 575	2.13 534	2.40 550	2.03 558	2.64 477	13.69 606	0.41 513	0.39 540	0.40 516	0.45 536	0.58 535	0.56 533

AnyNet_C01	2.26 562	1.78 584	10.22 597	0.93 552	0.74 508	2.92 573	2.20 590	2.29 555	1.80 541	2.53 566	2.41 547	2.71 561	1.73 538	3.41 502	6.72 585	0.41 513	0.39 540	0.40 516	0.42 530	0.67 549	0.63 546

MeshStereo	2.26 562	0.56 487	0.92 372	0.61 384	0.49 396	2.60 563	1.02 518	3.18 581	2.05 557	7.40 611	4.98 587	7.58 599	2.98 584	6.37 565	1.96 535	0.43 522	0.43 547	0.45 528	0.39 522	0.43 491	0.42 494
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	2.32 564	0.63 512	0.81 320	0.84 527	0.75 515	2.23 549	0.94 502	2.09 523	1.80 541	5.45 604	7.72 601	7.77 601	6.93 608	3.39 500	1.80 527	0.52 542	0.48 560	0.52 542	0.51 552	0.57 533	0.58 538
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	2.34 565	2.85 603	3.66 570	3.08 597	2.27 588	1.97 537	0.67 428	2.00 503	1.70 532	2.52 565	2.00 525	2.23 540	5.86 601	3.44 505	1.58 518	1.01 570	0.32 507	2.64 600	1.94 605	2.85 594	2.24 592

EDNetEfficient	2.37 566	1.10 557	8.08 591	0.74 495	0.71 500	0.98 402	1.56 560	1.46 345	4.06 592	4.90 599	2.82 559	2.25 541	3.48 589	2.95 486	9.97 598	0.26 404	0.24 447	0.26 387	0.30 475	0.68 550	0.61 544

pmcnn	2.37 566	0.42 431	2.71 563	0.63 407	0.43 355	1.54 496	1.19 538	2.01 507	1.53 518	2.64 569	7.60 598	18.07 616	1.45 513	3.44 505	2.78 553	0.18 162	0.15 255	0.15 32	0.12 53	0.20 228	0.18 208

ELAS	2.37 566	0.74 530	1.54 509	0.99 556	0.92 547	4.78 594	2.33 594	3.33 583	3.37 585	5.05 602	4.77 585	3.67 576	4.53 598	3.42 503	4.50 576	0.62 558	0.53 568	0.55 552	0.53 554	0.63 542	0.64 550
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	2.41 569	1.07 555	2.14 546	1.18 566	1.10 558	2.14 547	1.36 550	1.96 494	1.66 528	5.46 605	7.07 595	4.95 589	4.32 597	5.50 547	2.26 544	1.04 574	1.02 599	0.99 574	0.97 584	1.02 567	1.04 572

ACVNet_2	2.43 570	1.41 573	2.04 539	2.62 589	2.24 587	2.63 566	1.88 577	3.31 582	3.01 580	2.19 551	3.45 569	4.62 582	2.04 559	4.50 523	1.47 512	2.55 590	0.64 578	2.22 588	0.84 576	2.69 588	2.29 593

ELAS_RVC	2.48 571	0.74 530	1.90 534	1.05 560	0.92 547	2.76 568	4.01 606	2.76 574	4.11 593	4.69 597	4.63 581	4.62 582	5.96 603	3.97 513	3.96 573	0.63 560	0.53 568	0.56 555	0.52 553	0.64 544	0.63 546
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SuperB	2.53 572	0.59 497	18.45 606	0.69 464	0.50 403	1.87 530	0.88 486	1.67 408	2.39 565	1.50 483	1.42 418	1.14 380	1.15 468	4.28 519	5.07 578	0.24 354	0.19 368	0.22 268	0.19 242	7.86 615	0.34 459

WAO-7	2.66 573	1.40 572	1.73 524	1.39 572	1.17 566	3.93 587	1.94 580	4.11 592	3.88 591	2.92 577	5.50 588	4.18 580	3.00 585	7.63 589	3.71 569	1.13 578	1.00 597	1.17 579	1.13 591	1.18 573	1.09 576

RTS	2.67 574	1.38 569	15.28 604	0.99 556	1.26 572	3.78 584	1.96 581	2.15 531	2.62 574	2.61 567	2.85 560	2.60 557	1.59 526	6.27 563	5.71 581	0.40 509	0.28 478	0.35 491	0.35 511	0.50 517	0.48 516

RTSA	2.67 574	1.38 569	15.28 604	0.99 556	1.26 572	3.78 584	1.96 581	2.15 531	2.62 574	2.61 567	2.85 560	2.60 557	1.59 526	6.27 563	5.71 581	0.40 509	0.28 478	0.35 491	0.35 511	0.50 517	0.48 516

MADNet+	2.69 576	3.22 606	11.53 600	1.44 575	1.12 562	3.19 577	1.81 571	2.85 576	2.37 564	1.68 516	2.07 531	2.85 565	2.18 566	7.41 584	5.23 579	0.79 565	0.76 582	0.69 566	0.65 566	0.98 564	0.95 567

IMH-64-1	2.70 577	1.79 585	1.46 500	3.26 600	2.66 595	3.23 579	2.10 585	4.08 590	2.75 578	2.34 556	3.81 573	3.06 568	2.22 569	4.25 517	2.59 550	3.75 605	0.84 586	2.75 601	1.35 593	3.15 598	2.60 601

IMH-64	2.70 577	1.79 585	1.46 500	3.26 600	2.66 595	3.23 579	2.10 585	4.08 590	2.75 578	2.34 556	3.81 573	3.06 568	2.22 569	4.25 517	2.59 550	3.75 605	0.84 586	2.75 601	1.35 593	3.15 598	2.60 601

FC-DCNN	2.72 579	0.59 497	0.86 336	0.73 490	0.57 447	2.91 572	1.04 520	3.01 579	2.60 572	6.83 606	7.64 599	9.92 606	6.33 606	5.21 537	3.14 560	0.53 548	0.48 560	0.51 540	0.50 549	0.53 526	0.51 526

FC-DCNN v2	2.81 580	0.59 497	0.85 330	0.73 490	0.57 447	2.97 574	1.05 522	3.39 585	2.61 573	6.98 607	7.67 600	10.38 609	6.31 605	5.75 555	3.37 566	0.53 548	0.48 560	0.51 540	0.50 549	0.53 526	0.51 526

WAO-6	2.81 580	1.60 580	1.46 500	2.36 586	2.28 589	3.55 581	2.29 593	4.21 593	4.56 597	2.36 560	4.51 578	4.88 587	2.66 579	4.60 524	4.07 575	1.72 581	1.15 603	2.31 590	1.46 598	2.31 580	1.85 587

PWCK	2.88 582	2.05 593	5.72 583	2.08 581	1.11 560	3.55 581	3.90 605	2.86 577	3.54 589	3.03 582	3.63 571	3.10 571	2.31 571	8.15 596	3.09 558	2.12 585	0.91 594	1.75 583	0.98 586	2.57 586	1.18 577

Dean	2.91 583	1.53 579	2.07 540	2.96 596	2.51 594	3.15 576	2.14 588	4.75 597	4.41 596	2.76 573	6.10 591	5.53 592	2.37 572	2.97 488	1.92 533	3.18 597	0.85 589	2.51 598	1.04 589	2.88 595	2.47 598

MonStereo1	3.14 584	1.66 581	1.81 528	2.43 587	2.32 591	5.80 600	1.58 563	3.52 586	4.70 598	3.09 584	8.22 605	4.76 586	3.36 587	6.52 568	2.29 545	2.33 587	0.61 576	1.91 586	1.05 590	2.44 583	2.34 594

IMH	3.21 585	1.85 589	1.48 505	3.25 599	2.69 597	4.07 590	2.02 583	4.41 595	3.80 590	2.72 570	7.11 596	4.75 585	2.92 582	5.92 558	2.55 548	3.85 609	0.88 592	2.78 603	1.36 595	3.19 600	2.59 600

LVE	3.31 586	1.67 582	1.64 515	2.85 592	2.42 593	3.20 578	2.26 592	4.78 598	5.05 599	2.35 558	6.91 593	6.02 594	2.37 572	9.15 598	2.17 543	3.19 598	1.08 602	2.38 593	1.47 599	2.81 591	2.40 597

JetBlue	3.97 587	2.01 590	10.19 596	1.38 571	2.84 599	10.53 606	9.54 610	3.60 588	2.41 566	2.73 571	3.39 568	4.54 581	4.31 596	7.85 593	6.84 586	0.88 566	0.93 595	0.89 570	0.91 580	1.74 577	1.91 588

notaker	3.98 588	2.40 600	2.68 562	3.82 607	3.27 605	3.97 589	2.14 588	4.78 598	3.45 587	4.12 593	6.94 594	7.65 600	3.26 586	7.82 592	5.30 580	4.04 610	1.41 605	3.36 610	2.10 607	3.88 604	3.31 607

WAO-8	4.40 589	1.82 587	1.79 526	2.34 584	2.20 584	9.19 603	1.53 558	6.09 604	16.46 613	3.94 588	7.84 602	7.32 596	3.72 593	9.41 604	3.31 563	2.00 583	1.07 600	2.44 596	1.37 596	2.50 584	1.68 584

Venus	4.40 589	1.82 587	1.79 526	2.34 584	2.20 584	9.19 603	1.53 558	6.09 604	16.46 613	3.94 588	7.84 602	7.32 596	3.72 593	9.41 604	3.31 563	2.00 583	1.07 600	2.44 596	1.37 596	2.50 584	1.68 584

MultiAttention	4.51 591	0.33 336	0.82 323	0.73 490	0.45 371	30.98 623	4.50 608	2.18 543	1.40 495	1.61 505	2.41 547	2.43 552	0.70 285	38.42 626	1.36 490	0.22 311	0.15 255	0.29 430	0.30 475	0.47 508	0.43 501

ktn	4.70 592	2.38 599	2.12 545	3.76 605	3.24 603	4.85 595	2.95 603	5.52 600	7.37 605	4.07 592	19.32 618	7.46 598	3.47 588	7.39 583	2.95 556	4.04 610	1.85 608	3.26 609	2.22 608	3.08 597	2.65 603

MADNet++	5.01 593	3.14 604	4.91 578	4.55 611	3.94 609	5.20 598	4.41 607	4.40 594	4.13 594	4.95 600	6.08 590	4.74 584	5.37 599	9.40 603	10.67 603	4.65 612	4.15 613	3.97 612	3.34 611	4.09 606	4.08 612

UNDER WATER	5.08 594	2.33 598	5.55 581	3.94 609	3.51 606	5.20 598	2.72 600	5.61 602	16.52 615	3.84 587	4.60 580	9.21 604	5.89 602	5.90 557	8.66 596	3.75 605	1.34 604	3.18 608	1.88 603	4.33 609	3.61 609

UNDER WATER-64	5.27 595	2.32 597	8.78 594	3.93 608	3.54 607	7.61 601	3.03 604	5.84 603	14.19 609	4.04 590	4.04 575	9.39 605	6.26 604	5.93 559	8.48 595	3.60 604	1.51 606	3.13 606	1.88 603	4.29 608	3.61 609

TorneroNet-64	5.30 596	2.03 591	1.74 525	3.43 602	2.81 598	10.09 605	2.12 587	9.10 611	17.12 618	4.96 601	9.27 608	10.72 611	3.70 592	9.20 599	4.55 577	3.31 600	0.84 586	2.88 604	1.55 600	3.49 601	3.04 604

MANE	6.19 597	0.59 497	1.03 415	0.93 552	1.22 571	13.38 610	2.69 598	12.81 614	17.94 619	8.21 612	10.82 610	14.72 612	11.68 610	11.39 612	11.90 604	0.59 555	0.50 565	0.52 542	1.76 602	0.55 530	0.54 529

LSM	6.33 598	1.10 557	13.19 601	1.41 574	68.17 629	1.64 505	1.90 578	1.92 485	2.46 567	2.99 579	3.11 564	1.88 513	1.80 545	2.61 475	2.06 540	0.41 513	0.58 574	0.50 538	0.57 558	0.64 544	17.66 622

SGM-ForestM	6.52 599	0.38 405	1.26 466	0.63 407	0.35 262	13.59 611	5.32 609	6.32 607	6.70 604	11.14 614	9.18 607	22.51 624	13.93 613	16.89 615	20.07 615	0.36 495	0.37 531	0.36 499	0.35 511	0.36 456	0.34 459

tt	6.58 600	0.26 156	6.10 585	3.77 606	2.16 583	11.55 607	19.63 616	13.33 615	5.74 601	2.96 578	2.65 555	4.97 590	6.33 606	3.81 509	7.24 587	9.15 617	11.32 621	5.89 617	6.24 616	6.03 611	2.55 599

JetRed	6.91 601	8.80 612	25.96 615	2.85 592	3.25 604	13.98 613	11.87 612	6.25 606	4.28 595	4.45 595	4.56 579	6.69 595	5.46 600	7.46 586	14.05 607	2.59 591	3.31 610	2.59 599	2.29 609	4.20 607	3.36 608

xyz-stereo	7.16 602	0.22 64	69.90 633	0.42 67	0.21 14	32.92 625	0.49 315	0.87 137	0.76 193	1.38 452	27.04 621	1.19 387	1.16 469	4.69 526	0.97 435	0.16 74	0.12 67	0.20 202	0.14 114	0.16 81	0.12 16

LE_ROB	8.05 603	0.37 398	23.53 611	0.74 495	0.33 240	2.77 569	2.87 602	3.71 589	27.24 623	25.39 623	8.87 606	8.46 603	26.71 623	6.65 570	21.99 616	0.21 282	0.19 368	0.20 202	0.21 322	0.25 348	0.22 319

coex-ft	8.13 604	2.13 596	98.04 635	0.67 449	0.53 430	1.71 509	1.56 560	1.65 401	11.11 607	18.17 622	3.75 572	3.88 579	7.61 609	2.98 489	6.49 584	0.30 450	0.30 493	0.32 464	0.31 482	0.66 548	0.50 522

KSHMR	8.75 605	2.06 594	2.11 544	3.53 604	3.11 602	4.13 591	2.69 598	5.60 601	61.37 637	3.00 580	55.83 635	4.98 591	2.45 575	4.49 521	2.61 552	3.46 602	1.55 607	3.14 607	1.94 605	3.72 603	3.18 606

U	9.45 606	0.21 39	0.58 161	0.47 140	53.11 628	61.27 634	0.24 44	0.70 73	0.52 104	0.36 48	0.28 17	0.29 37	0.35 81	0.33 4	0.26 23	0.19 206	0.11 35	60.50 632	8.88 617	0.17 113	0.13 45

TCMNet-wrong-test	10.31 607	11.40 614	14.84 603	20.96 616	18.45 614	13.80 612	10.76 611	15.78 616	3.53 588	5.20 603	5.52 589	16.26 614	12.61 611	7.51 588	10.15 599	7.43 615	2.37 609	4.31 613	3.43 612	11.36 617	10.61 616

EDNetEfficientorigin	10.57 608	1.47 577	177.42 636	0.67 449	0.53 430	1.58 499	1.16 535	1.90 478	3.37 585	4.71 598	3.38 567	3.10 571	2.69 580	3.13 495	3.58 567	0.25 381	0.23 438	0.33 473	0.27 433	0.83 556	0.81 561

TorneroNet	10.70 609	2.03 591	1.82 530	3.43 602	3.01 601	43.83 626	2.22 591	8.87 610	67.47 638	7.17 610	27.36 622	10.68 610	3.85 595	8.67 597	7.65 592	3.59 603	0.88 592	3.04 605	1.57 601	3.71 602	3.17 605

HanzoNet	11.04 610	3.62 607	8.10 592	4.08 610	3.55 608	4.90 596	2.73 601	7.19 608	10.10 606	31.86 631	28.92 623	21.96 623	36.36 625	18.08 617	10.17 600	7.94 616	3.32 611	3.47 611	3.31 610	7.06 614	4.04 611

DPSimNet_ROB	11.20 611	4.98 609	35.43 619	2.90 595	4.52 610	7.89 602	17.09 615	4.66 596	6.06 603	14.89 618	10.93 611	17.29 615	36.81 627	13.18 614	15.68 611	2.86 593	6.29 615	5.75 616	5.09 614	3.91 605	7.70 614

DGTPSM_ROB	13.01 612	8.23 610	21.87 608	9.51 613	18.10 612	11.56 608	32.01 621	10.63 612	16.20 611	7.03 608	19.48 619	10.15 607	16.66 615	9.83 608	22.42 617	4.75 613	8.68 616	5.37 614	10.25 619	6.16 612	11.36 617

DPSMNet_ROB	13.02 613	8.23 610	21.91 609	9.53 614	18.11 613	11.56 608	32.02 622	10.64 613	16.23 612	7.05 609	19.49 620	10.16 608	16.66 615	9.85 609	22.43 618	4.77 614	8.68 616	5.38 615	10.26 620	6.17 613	11.36 617

USTest	14.33 614	14.94 616	21.04 607	17.44 615	16.05 611	23.26 614	33.84 623	21.73 617	11.80 608	9.36 613	10.14 609	15.97 613	13.20 612	17.28 616	22.43 618	3.78 608	5.01 614	6.17 618	6.16 615	9.25 616	7.72 615

DPSM_ROB	19.08 615	19.14 618	25.17 613	22.15 618	20.85 616	28.17 616	37.82 625	26.56 621	16.85 616	14.14 615	14.84 613	21.70 618	18.75 618	21.87 619	26.55 622	10.16 621	9.30 619	10.47 620	10.42 621	14.03 618	12.61 620

DPSM	19.08 615	19.14 618	25.17 613	22.15 618	20.85 616	28.17 616	37.82 625	26.56 621	16.85 616	14.14 615	14.84 613	21.70 618	18.75 618	21.87 619	26.55 622	10.16 621	9.30 619	10.47 620	10.42 621	14.03 618	12.61 620

LRCNet_RVC	22.74 617	32.10 623	21.97 610	29.84 620	26.23 618	4.42 593	0.81 470	22.66 618	2.02 555	26.93 624	29.26 624	23.06 625	15.59 614	23.84 621	18.88 614	31.75 629	19.90 630	34.65 628	32.13 629	30.54 627	28.32 628

DLNR-FE	23.17 618	48.55 635	42.94 622	176.85 636	78.48 630	0.35 29	0.21 20	23.51 620	0.75 186	0.66 173	0.86 194	0.59 178	0.30 44	1.55 358	0.44 224	9.85 620	0.12 67	0.18 136	0.14 114	76.92 634	0.16 152

DLNR_Zeroshot_test	23.17 618	48.52 634	43.29 623	176.68 635	78.69 631	0.35 29	0.21 20	23.41 619	0.75 186	0.66 173	0.86 194	0.59 178	0.30 44	1.56 361	0.44 224	9.57 618	0.12 67	0.18 136	0.14 114	76.92 634	0.16 152

BEATNet-Init1	26.87 620	13.43 615	70.68 634	0.91 549	0.68 495	57.02 633	21.06 617	32.82 628	32.67 625	52.12 637	53.61 634	66.05 635	49.56 635	48.79 636	34.71 627	0.49 540	0.44 550	0.53 547	0.53 554	0.63 542	0.59 540

RAFT-FEzeroshot	38.32 621	38.45 626	50.28 625	44.74 625	41.87 623	56.68 628	76.38 633	53.24 632	33.76 627	28.29 626	29.37 625	43.69 632	37.66 629	43.83 630	53.41 633	20.32 624	18.70 625	21.07 622	21.07 624	28.25 623	25.35 625

RAFT-FE	38.32 621	38.45 626	50.28 625	44.74 625	41.87 623	56.68 628	76.38 633	53.24 632	33.76 627	28.29 626	29.37 625	43.69 632	37.66 629	43.83 630	53.41 633	20.32 624	18.70 625	21.07 622	21.07 624	28.25 623	25.35 625

CasAABBNet	38.33 623	38.46 628	50.35 627	44.75 627	41.84 622	56.68 628	76.37 632	53.22 631	33.83 629	28.31 628	29.54 627	43.62 631	37.71 631	43.84 633	53.41 633	20.30 623	18.70 625	21.07 622	21.07 624	28.24 622	25.34 624

FlowAnything	38.37 624	38.41 625	50.38 628	44.76 628	41.94 625	56.64 627	76.34 631	53.28 635	34.23 631	28.25 625	29.72 628	43.60 629	37.79 632	43.83 630	53.38 632	20.39 627	18.71 629	21.07 622	21.14 628	28.23 621	25.29 623

Selective-RAFT-Error	38.39 625	38.47 629	50.44 629	44.73 624	41.97 626	56.68 628	76.38 633	53.24 632	33.92 630	28.34 629	29.85 629	43.60 629	38.20 633	43.75 629	53.34 631	20.38 626	18.70 625	21.09 626	21.05 623	28.30 625	25.43 627

HaxPig	38.92 626	41.40 631	41.64 620	29.95 621	32.27 619	28.90 618	27.60 618	29.73 624	37.71 632	43.82 632	43.87 631	33.17 626	35.56 624	41.53 627	40.37 629	43.94 633	47.51 635	45.82 629	47.08 631	42.38 628	44.15 631

AVERAGE_ROB	40.43 627	42.37 632	42.73 621	36.96 623	35.58 621	30.50 619	27.61 619	36.71 630	38.39 633	44.91 633	44.36 632	37.45 628	36.70 626	41.88 628	40.35 628	45.43 634	46.81 634	47.11 630	46.35 630	42.51 629	43.87 630

MEDIAN_ROB	42.00 628	44.40 633	44.29 624	35.15 622	34.95 620	31.28 624	29.60 620	35.88 629	40.02 634	47.20 636	46.64 633	37.37 627	38.48 634	44.35 635	42.45 630	48.03 635	49.39 636	49.71 631	49.03 632	45.14 630	46.65 632

LSM0	42.82 629	38.75 630	50.81 630	47.07 629	109.38 637	57.00 632	76.02 630	53.74 636	33.71 626	29.02 630	30.41 630	43.87 634	37.22 628	43.91 634	53.54 636	20.52 628	18.62 624	21.10 627	21.11 627	28.41 626	42.22 629

Anonymous_1	43.04 630	18.73 617	24.79 612	21.81 617	46.26 627	27.80 615	37.60 624	28.08 623	16.14 610	14.66 617	14.30 612	20.65 617	17.88 617	21.56 618	25.94 621	117.93 638	8.92 618	100.65 633	126.50 635	158.64 638	12.08 619

PML	51.67 631	36.25 624	13.28 602	7.46 612	20.81 615	108.69 637	232.22 639	8.72 609	27.82 624	87.01 638	269.67 639	69.67 636	61.95 636	24.76 625	14.20 608	9.74 619	3.40 612	9.62 619	4.70 613	18.74 620	4.72 613

xxxxx1	54.10 632	25.67 620	27.13 616	113.43 632	96.96 632	30.69 620	47.44 627	32.38 625	25.60 620	17.75 619	17.27 615	21.81 620	21.02 620	24.43 622	33.82 624	33.37 630	40.54 631	157.71 636	175.86 636	66.16 631	72.93 635

tt_ll	54.10 632	25.67 620	27.13 616	113.43 632	96.96 632	30.69 620	47.44 627	32.38 625	25.60 620	17.75 619	17.27 615	21.81 620	21.02 620	24.43 622	33.82 624	33.37 630	40.54 631	157.71 636	175.86 636	66.16 631	72.93 635

ff	54.10 632	25.67 620	27.13 616	113.43 632	96.96 632	30.69 620	47.44 627	32.38 625	25.60 620	17.75 619	17.27 615	21.81 620	21.02 620	24.43 622	33.82 624	33.37 630	40.54 631	157.71 636	175.86 636	66.16 631	72.93 635

RSGM-EC	88.84 635	82.86 636	51.22 631	105.38 630	99.51 635	94.51 635	125.67 636	90.02 637	46.43 635	45.14 634	57.50 636	101.22 637	88.55 637	154.40 637	153.26 637	105.54 636	59.55 637	113.88 634	53.02 633	92.89 636	56.17 633

acva	88.84 635	82.86 636	51.22 631	105.38 630	99.51 635	94.51 635	125.67 636	90.02 637	46.43 635	45.14 634	57.50 636	101.22 637	88.55 637	154.40 637	153.26 637	105.54 636	59.55 637	113.88 634	53.02 633	92.89 636	56.17 633

test_example2	192.40 637	210.76 638	206.48 637	199.83 637	204.73 638	172.94 638	183.52 638	133.93 639	133.41 639	191.38 639	196.19 638	187.13 639	178.77 639	205.33 639	208.00 639	222.09 639	238.72 639	186.54 639	190.54 639	227.34 639	170.31 638

GS-Stereo							0.36 154	0.92 156	0.47 77	0.37 55	0.38 39	0.32 48	0.33 63	0.43 14	0.26 23	0.19 206	0.11 35	0.16 67	0.12 53	0.17 113	0.15 118

FSD					0.50 403	0.54 166	0.58 392	0.65 54	0.53 110	0.54 146	0.52 95	0.56 163	0.52 196	0.57 64	0.55 308	0.51 541	0.47 558	0.50 538	0.49 546	0.50 517

ccccc		492.34 639		530.87 638	530.37 639	478.08 639		491.76 640		448.18 640		476.12 640		541.64 640		663.49 640	459.54 640	353.94 640	309.79 640	586.66 640

ASD4		10.99 613

Low-res two-view benchmark