Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.24 1	0.24 99	0.39 21	0.34 3	0.24 46	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 16	0.40 44	0.24 10	0.23 12	0.32 1	0.26 23	0.20 248	0.18 344	0.18 133	0.16 174	0.18 143	0.14 77
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.24 1	0.21 37	0.36 4	0.38 30	0.22 24	0.32 21	0.22 26	0.39 3	0.23 6	0.30 21	0.25 7	0.30 41	0.33 62	0.34 3	0.26 23	0.16 71	0.12 63	0.15 32	0.11 10	0.13 5	0.12 14

BridgeDepth_RVC	0.26 3	0.19 11	0.37 7	0.33 1	0.19 3	0.47 90	0.19 7	0.54 16	0.27 11	0.30 21	0.29 20	0.26 19	0.32 57	0.43 12	0.30 62	0.16 71	0.11 31	0.13 1	0.11 10	0.15 51	0.11 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.26 3	0.19 11	0.37 7	0.37 15	0.24 46	0.34 23	0.20 12	0.49 9	0.31 22	0.29 16	0.26 11	0.40 80	0.26 24	0.45 17	0.27 34	0.13 22	0.12 63	0.13 1	0.11 10	0.13 5	0.12 14

HiDET	0.26 3	0.18 2	0.37 7	0.38 30	0.24 46	0.30 15	0.20 12	0.54 16	0.33 29	0.27 8	0.30 24	0.33 55	0.25 17	0.46 20	0.30 62	0.14 37	0.12 63	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

CSFM-Stereo	0.26 3	0.18 2	0.37 7	0.39 39	0.21 12	0.40 43	0.21 19	0.53 12	0.29 15	0.30 21	0.28 16	0.31 44	0.29 35	0.47 27	0.25 12	0.15 48	0.13 135	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.11 2

MLG-Stereo_test2	0.26 3	0.20 18	0.36 4	0.37 15	0.22 24	0.35 26	0.18 2	0.45 6	0.21 2	0.26 5	0.23 5	0.34 59	0.20 2	0.77 133	0.23 2	0.16 71	0.11 31	0.15 32	0.11 10	0.13 5	0.11 2

252Zero-FE	0.27 8	0.22 60	0.40 28	0.41 59	0.24 46	0.29 13	0.19 7	0.59 31	0.46 73	0.31 24	0.33 28	0.22 2	0.25 17	0.40 8	0.29 51	0.16 71	0.12 63	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

Wavelet-MonSter	0.27 8	0.20 18	0.41 34	0.39 39	0.26 77	0.26 5	0.25 49	0.49 9	0.29 15	0.36 47	0.47 73	0.28 34	0.32 57	0.49 33	0.26 23	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

MLG-Stereo_test1	0.27 8	0.19 11	0.38 15	0.40 49	0.24 46	0.38 36	0.20 12	0.59 31	0.19 1	0.24 2	0.17 1	0.33 55	0.27 27	0.90 182	0.25 12	0.14 37	0.11 31	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.12 14

LGtest1	0.27 8	0.21 37	0.44 54	0.41 59	0.21 12	0.42 57	0.19 7	0.56 23	0.26 9	0.29 16	0.24 6	0.29 36	0.29 35	0.55 54	0.25 12	0.18 160	0.12 63	0.16 65	0.12 51	0.14 28	0.13 44

dual_stereo	0.27 8	0.19 11	0.35 2	0.39 39	0.21 12	0.25 4	0.22 26	0.48 7	0.31 22	0.32 30	0.26 11	0.37 69	0.24 14	0.83 156	0.29 51	0.16 71	0.12 63	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.11 2

MatchStereo	0.28 13	0.21 37	0.39 21	0.33 1	0.18 2	0.22 3	0.23 37	0.65 54	0.48 80	0.27 8	0.47 73	0.25 16	0.24 14	0.49 33	0.31 83	0.16 71	0.12 63	0.14 5	0.10 2	0.13 5	0.13 44

LCMNet	0.28 13	0.18 2	0.36 4	0.37 15	0.24 46	0.31 18	0.20 12	0.57 27	0.57 118	0.28 10	0.32 27	0.33 55	0.29 35	0.54 47	0.30 62	0.14 37	0.13 135	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

MonStereo	0.28 13	0.18 2	0.39 21	0.36 7	0.21 12	0.55 170	0.31 95	0.55 19	0.43 59	0.28 10	0.28 16	0.23 4	0.21 4	0.57 62	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.11 2

Monster-pub-eth3d	0.28 13	0.18 2	0.39 21	0.36 7	0.21 12	0.55 170	0.31 95	0.55 19	0.43 59	0.28 10	0.28 16	0.23 4	0.21 4	0.56 57	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.11 2

IGEV	0.28 13	0.18 2	0.39 21	0.37 15	0.31 197	0.45 77	0.21 19	0.59 31	0.40 50	0.31 24	0.43 58	0.26 19	0.21 4	0.43 12	0.25 12	0.13 22	0.12 63	0.16 65	0.13 83	0.12 1	0.12 14

MLG-Stereo_test3	0.28 13	0.18 2	0.42 43	0.40 49	0.23 30	0.47 90	0.19 7	0.61 42	0.29 15	0.35 42	0.21 2	0.35 62	0.21 4	0.60 78	0.25 12	0.15 48	0.11 31	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 44

MonSter	0.28 13	0.18 2	0.39 21	0.36 7	0.21 12	0.55 170	0.31 95	0.55 19	0.43 59	0.28 10	0.29 20	0.23 4	0.21 4	0.56 57	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.11 2

BridgeDepth	0.29 20	0.19 11	0.37 7	0.40 49	0.17 1	0.58 186	0.32 105	0.60 40	0.29 15	0.26 5	0.26 11	0.39 77	0.43 125	0.47 27	0.26 23	0.13 22	0.10 9	0.13 1	0.12 51	0.15 51	0.12 14
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
4.5_new	0.29 20	0.25 127	0.41 34	0.36 7	0.23 30	0.52 144	0.36 151	0.56 23	0.34 35	0.45 98	0.42 49	0.27 25	0.25 17	0.40 8	0.24 5	0.13 22	0.10 9	0.15 32	0.13 83	0.16 76	0.12 14

4.5w-stereo	0.29 20	0.25 127	0.41 34	0.36 7	0.23 30	0.52 144	0.36 151	0.56 23	0.34 35	0.45 98	0.42 49	0.27 25	0.25 17	0.40 8	0.24 5	0.13 22	0.10 9	0.15 32	0.13 83	0.16 76	0.12 14

LG-Stereo_L2	0.29 20	0.20 18	0.45 67	0.37 15	0.25 67	0.26 5	0.20 12	0.78 98	0.28 12	0.28 10	0.26 11	0.24 10	0.26 24	0.91 183	0.23 2	0.15 48	0.11 31	0.15 32	0.12 51	0.14 28	0.11 2

MLG-Stereo	0.29 20	0.19 11	0.38 15	0.41 59	0.20 6	0.42 57	0.20 12	0.66 60	0.21 2	0.25 3	0.22 4	0.33 55	0.28 31	1.09 240	0.25 12	0.14 37	0.11 31	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.12 14

Monster-pub-mixall	0.30 25	0.19 11	0.39 21	0.36 7	0.21 12	0.28 11	0.18 2	0.58 29	0.34 35	0.36 47	0.34 29	0.26 19	0.20 2	1.40 330	0.24 5	0.15 48	0.11 31	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 44

AdaDepth	0.30 25	0.22 60	0.49 90	0.44 101	0.27 102	0.44 73	0.24 44	0.52 11	0.30 19	0.31 24	0.37 37	0.26 19	0.32 57	0.79 142	0.25 12	0.12 8	0.12 63	0.16 65	0.13 83	0.16 76	0.15 115

asda	0.30 25	0.24 99	0.42 43	0.38 30	0.23 30	0.43 66	0.34 127	0.58 29	0.37 43	0.38 62	0.42 49	0.27 25	0.34 72	0.52 41	0.30 62	0.11 1	0.09 1	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.12 14

asd	0.30 25	0.21 37	0.41 34	0.39 39	0.24 46	0.47 90	0.30 88	0.69 68	0.30 19	0.41 73	0.39 42	0.28 34	0.33 62	0.62 85	0.27 34	0.13 22	0.09 1	0.14 5	0.12 51	0.14 28	0.12 14

4.25_new	0.30 25	0.26 153	0.44 54	0.38 30	0.26 77	0.49 109	0.40 208	0.59 31	0.31 22	0.38 62	0.42 49	0.27 25	0.34 72	0.46 20	0.31 83	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 28	0.12 14

4.5w_new	0.30 25	0.26 153	0.44 54	0.38 30	0.26 77	0.49 109	0.40 208	0.59 31	0.31 22	0.38 62	0.42 49	0.27 25	0.34 72	0.46 20	0.31 83	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 28	0.12 14

4.25w-stereo	0.30 25	0.26 153	0.44 54	0.38 30	0.26 77	0.49 109	0.40 208	0.59 31	0.32 27	0.38 62	0.42 49	0.27 25	0.34 72	0.46 20	0.31 83	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 28	0.12 14

4w-stereo	0.30 25	0.24 99	0.44 54	0.37 15	0.23 30	0.46 83	0.27 67	0.63 48	0.31 22	0.41 73	0.44 62	0.27 25	0.36 89	0.59 66	0.30 62	0.11 1	0.09 1	0.15 32	0.12 51	0.13 5	0.12 14

LG-Stereo_L1	0.30 25	0.20 18	0.44 54	0.37 15	0.26 77	0.29 13	0.21 19	0.66 60	0.26 9	0.25 3	0.25 7	0.24 10	0.22 10	1.24 279	0.23 2	0.15 48	0.11 31	0.15 32	0.12 51	0.14 28	0.11 2

IGEV-Stereo++	0.30 25	0.20 18	0.40 28	0.46 126	0.30 171	0.33 22	0.22 26	0.75 88	0.45 66	0.32 30	0.41 47	0.32 47	0.48 170	0.38 4	0.27 34	0.15 48	0.11 31	0.15 32	0.12 51	0.15 51	0.13 44

Pro-Stereo	0.31 35	0.16 1	0.34 1	0.39 39	0.29 147	0.63 220	0.21 19	0.35 2	0.28 12	0.34 38	0.25 7	0.23 4	0.13 1	1.58 364	0.26 23	0.13 22	0.11 31	0.18 133	0.17 199	0.13 5	0.12 14

GEAStereo	0.31 35	0.21 37	0.43 49	0.43 76	0.31 197	0.46 83	0.36 151	0.74 85	0.33 29	0.34 38	0.38 38	0.32 47	0.33 62	0.43 12	0.26 23	0.21 282	0.12 63	0.17 95	0.12 51	0.17 108	0.14 77

2.5w	0.31 35	0.23 78	0.46 76	0.39 39	0.24 46	0.42 57	0.39 195	0.61 42	0.30 19	0.37 54	0.53 102	0.24 10	0.25 17	0.77 133	0.28 47	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.12 51	0.14 28	0.12 14

2.75w_new	0.31 35	0.23 78	0.43 49	0.35 5	0.23 30	0.42 57	0.42 228	0.54 16	0.35 39	0.47 108	0.43 58	0.24 10	0.30 43	0.66 101	0.33 106	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

LG-G_1	0.31 35	0.20 18	0.44 54	0.42 67	0.20 6	0.64 224	0.18 2	0.70 73	0.25 7	0.29 16	0.29 20	0.36 64	0.35 80	0.87 173	0.24 5	0.16 71	0.12 63	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 44

LG-G	0.31 35	0.20 18	0.44 54	0.42 67	0.20 6	0.64 224	0.18 2	0.70 73	0.25 7	0.29 16	0.29 20	0.36 64	0.35 80	0.87 173	0.24 5	0.16 71	0.12 63	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 44

qwe	0.32 41	0.21 37	0.40 28	0.37 15	0.26 77	0.49 109	0.29 78	0.64 50	0.39 46	0.49 122	0.48 78	0.26 19	0.27 27	0.80 145	0.34 123	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.15 51	0.12 14

2.25w	0.32 41	0.24 99	0.48 83	0.37 15	0.24 46	0.45 77	0.25 49	0.62 45	0.40 50	0.45 98	0.58 121	0.27 25	0.32 57	0.74 129	0.35 133	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.12 51	0.13 5	0.14 77

3.25w_new	0.32 41	0.21 37	0.45 67	0.38 30	0.23 30	0.52 144	0.34 127	0.65 54	0.39 46	0.47 108	0.45 67	0.32 47	0.35 80	0.61 83	0.27 34	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.12 1	0.12 14

3.25w	0.32 41	0.21 37	0.45 67	0.37 15	0.23 30	0.52 144	0.34 127	0.65 54	0.39 46	0.47 108	0.45 67	0.32 47	0.35 80	0.61 83	0.27 34	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.12 1	0.12 14

3.75w	0.32 41	0.23 78	0.44 54	0.37 15	0.29 147	0.62 216	0.36 151	0.59 31	0.32 27	0.41 73	0.47 73	0.25 16	0.34 72	0.64 89	0.26 23	0.12 8	0.09 1	0.14 5	0.12 51	0.13 5	0.12 14

2w_stereo	0.32 41	0.24 99	0.45 67	0.39 39	0.22 24	0.46 83	0.47 296	0.69 68	0.42 57	0.43 86	0.50 89	0.24 10	0.45 139	0.47 27	0.29 51	0.12 8	0.10 9	0.15 32	0.12 51	0.15 51	0.13 44

SGD-Stereo	0.32 41	0.20 18	0.40 28	0.38 30	0.19 3	0.43 66	0.22 26	0.64 50	0.33 29	0.42 80	0.34 29	0.27 25	0.35 80	1.15 255	0.30 62	0.20 248	0.10 9	0.15 32	0.13 83	0.17 108	0.13 44

GREAT-IGEV	0.32 41	0.20 18	0.42 43	0.37 15	0.29 147	0.36 31	0.28 73	0.56 23	0.58 120	0.28 10	0.50 89	0.29 36	0.29 35	0.84 161	0.27 34	0.14 37	0.11 31	0.15 32	0.11 10	0.17 108	0.14 77

GSStereo	0.33 49	0.21 37	0.43 49	0.45 115	0.31 197	0.46 83	0.36 151	0.92 153	0.47 77	0.37 54	0.38 38	0.32 47	0.33 62	0.43 12	0.26 23	0.19 207	0.11 31	0.16 65	0.12 51	0.17 108	0.15 115

3.5w_stereo	0.33 49	0.25 127	0.45 67	0.37 15	0.24 46	0.54 161	0.35 135	0.66 60	0.36 40	0.43 86	0.44 62	0.29 36	0.34 72	0.77 133	0.39 178	0.11 1	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 28	0.13 44

3w_stereo	0.33 49	0.25 127	0.52 115	0.40 49	0.21 12	0.53 153	0.54 351	0.65 54	0.46 73	0.44 90	0.48 78	0.23 4	0.45 139	0.46 20	0.29 51	0.12 8	0.10 9	0.15 32	0.12 51	0.15 51	0.15 115

DEFOM-Stereo	0.33 49	0.20 18	0.40 28	0.42 67	0.28 127	0.80 332	0.23 37	0.48 7	0.37 43	0.37 54	0.31 25	0.23 4	0.24 14	1.20 269	0.27 34	0.16 71	0.12 63	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.14 77

gasm-f	0.34 53	0.22 60	0.42 43	0.43 76	0.31 197	0.39 40	0.44 261	0.74 85	0.33 29	0.34 38	0.64 135	0.32 47	0.46 146	0.55 54	0.28 47	0.21 282	0.12 63	0.17 95	0.12 51	0.18 143	0.14 77

Zero-FE251	0.34 53	0.23 78	0.51 106	0.45 115	0.29 147	0.58 186	0.24 44	0.82 121	0.34 35	0.49 122	0.38 38	0.52 139	0.42 117	0.47 27	0.27 34	0.18 160	0.14 190	0.17 95	0.12 51	0.14 28	0.13 44

1w_stereo	0.34 53	0.20 18	0.42 43	0.43 76	0.26 77	0.47 90	0.54 351	0.59 31	0.50 88	0.41 73	0.66 140	0.25 16	0.44 135	0.62 85	0.33 106	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.12 14

monsterstereo	0.34 53	0.20 18	0.44 54	0.45 115	0.35 262	0.27 10	0.29 78	0.53 12	0.51 97	0.44 90	0.61 126	0.26 19	0.25 17	1.19 267	0.27 34	0.13 22	0.11 31	0.15 32	0.12 51	0.15 51	0.10 1

monsters	0.34 53	0.20 18	0.41 34	0.39 39	0.36 273	0.34 23	0.27 67	0.66 60	0.43 59	0.47 108	0.40 44	0.22 2	0.23 12	1.33 302	0.25 12	0.13 22	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

111111	0.34 53	0.20 18	0.41 34	0.45 115	0.42 340	0.37 33	0.22 26	0.95 174	0.38 45	0.31 24	0.31 25	0.40 80	0.27 27	0.96 199	0.26 23	0.17 117	0.12 63	0.15 32	0.11 10	0.15 51	0.13 44

LG-Stereo	0.34 53	0.25 127	0.78 311	0.47 140	0.26 77	0.37 33	0.30 88	0.71 77	0.52 104	0.36 47	0.57 118	0.29 36	0.21 4	0.50 36	0.36 144	0.13 22	0.13 135	0.20 201	0.18 220	0.18 143	0.12 14

S2M2_L	0.34 53	0.28 210	0.45 67	0.40 49	0.30 171	0.31 18	0.16 1	0.60 40	0.64 141	0.31 24	0.48 78	0.47 106	0.34 72	0.38 4	0.32 89	0.25 382	0.22 427	0.20 201	0.22 353	0.25 348	0.22 320
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 53	0.23 78	0.45 67	0.50 200	0.36 273	0.38 36	0.23 37	0.78 98	0.52 104	0.34 38	0.51 93	0.46 99	0.38 101	0.51 38	0.27 34	0.20 248	0.12 63	0.16 65	0.12 51	0.16 76	0.14 77

RAStereo	0.34 53	0.21 37	0.66 208	0.47 140	0.27 102	0.26 5	0.29 78	0.69 68	0.63 136	0.32 30	0.42 49	0.45 95	0.31 50	0.45 17	0.34 123	0.17 117	0.15 251	0.19 159	0.15 132	0.18 143	0.13 44

VIP-Stereo	0.35 63	0.22 60	0.49 90	0.40 49	0.43 351	0.82 343	0.22 26	0.59 31	0.45 66	0.31 24	0.53 102	0.37 69	0.31 50	0.83 156	0.27 34	0.17 117	0.11 31	0.15 32	0.11 10	0.15 51	0.12 14

AIO_test	0.35 63	0.22 60	0.44 54	0.43 76	0.27 102	0.57 183	0.44 261	0.79 103	0.41 54	0.32 30	0.47 73	0.46 99	0.30 43	0.69 106	0.30 62	0.16 71	0.11 31	0.16 65	0.13 83	0.15 51	0.12 14

NLSM3	0.36 65	0.21 37	0.43 49	0.45 115	0.36 273	0.43 66	0.32 105	0.69 68	0.58 120	0.41 73	0.68 147	0.39 77	0.43 125	0.60 78	0.35 133	0.14 37	0.12 63	0.19 159	0.17 199	0.16 76	0.13 44

zero-FE	0.36 65	0.22 60	0.47 79	0.45 115	0.43 351	0.30 15	0.24 44	0.61 42	0.33 29	0.33 35	0.41 47	0.37 69	0.50 186	0.64 89	0.32 89	0.22 311	0.11 31	0.18 133	0.12 51	0.83 555	0.16 150

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 65	0.23 78	0.54 130	0.50 200	0.28 127	0.36 31	0.22 26	1.02 200	0.39 46	0.42 80	0.64 135	0.36 64	0.51 192	0.39 6	0.29 51	0.18 160	0.12 63	0.17 95	0.13 83	0.18 143	0.18 208

AIO_rvc	0.36 65	0.23 78	0.49 90	0.43 76	0.27 102	0.59 193	0.38 180	0.94 169	0.45 66	0.33 35	0.46 71	0.49 121	0.22 10	0.84 161	0.30 62	0.16 71	0.11 31	0.16 65	0.12 51	0.15 51	0.13 44

HUF	0.36 65	0.23 78	0.52 115	0.40 49	0.22 24	0.54 161	0.47 296	0.82 121	0.43 59	0.36 47	0.43 58	0.50 127	0.42 117	0.64 89	0.29 51	0.17 117	0.12 63	0.16 65	0.12 51	0.15 51	0.14 77

MaDis-Stereo	0.36 65	0.25 127	0.58 163	0.44 101	0.34 258	0.30 15	0.30 88	0.72 78	0.50 88	0.37 54	0.36 34	0.58 172	0.49 180	0.52 41	0.36 144	0.19 207	0.16 291	0.19 159	0.15 132	0.18 143	0.14 77

UniTT-Stereo	0.36 65	0.23 78	0.59 170	0.48 168	0.36 273	0.40 43	0.32 105	0.53 12	0.49 83	0.54 146	0.55 112	0.36 64	0.31 50	0.58 65	0.51 280	0.20 248	0.15 251	0.17 95	0.15 132	0.19 187	0.15 115

DDF-Stereo	0.37 72	0.22 60	0.47 79	0.48 168	0.42 340	0.31 18	0.24 44	0.53 12	0.33 29	0.33 35	0.40 44	0.37 69	0.48 170	0.91 183	0.32 89	0.23 338	0.11 31	0.18 133	0.12 51	0.86 557	0.16 150

IGEV-RUCA	0.37 72	0.23 78	0.48 83	0.49 188	0.36 273	0.60 201	0.23 37	0.64 50	0.49 83	0.39 71	0.49 86	0.44 87	0.31 50	0.85 166	0.30 62	0.24 355	0.13 135	0.16 65	0.12 51	0.20 226	0.19 249

Pointernet	0.37 72	0.20 18	0.57 157	0.43 76	0.28 127	0.51 140	0.27 67	0.93 162	0.61 131	0.47 108	0.63 132	0.49 121	0.38 101	0.49 33	0.33 106	0.17 117	0.13 135	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

AIO-Stereo	0.37 72	0.25 127	0.51 106	0.47 140	0.23 30	0.45 77	0.39 195	1.07 234	0.52 104	0.41 73	0.48 78	0.52 139	0.25 17	0.72 118	0.30 62	0.16 71	0.12 63	0.17 95	0.13 83	0.16 76	0.13 44

AEACV	0.37 72	0.24 99	0.52 115	0.47 140	0.51 410	0.37 33	0.38 180	0.65 54	0.53 110	0.42 80	0.56 115	0.46 99	0.60 244	0.53 44	0.30 62	0.16 71	0.13 135	0.18 133	0.15 132	0.17 108	0.14 77

EGLCR-Stereo	0.37 72	0.22 60	0.51 106	0.43 76	0.26 77	0.44 73	0.22 26	0.99 189	0.48 80	0.42 80	0.42 49	0.67 206	0.29 35	0.86 170	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.19 159	0.17 199	0.17 108	0.15 115

BStereo	0.38 78	0.25 127	1.42 490	0.42 67	0.28 127	0.55 170	0.39 195	0.55 19	0.52 104	0.36 47	0.35 32	0.37 69	0.29 35	0.64 89	0.38 167	0.13 22	0.14 190	0.15 32	0.19 245	0.15 51	0.16 150

MSCF	0.38 78	0.25 127	0.52 115	0.47 140	0.25 67	0.62 216	0.37 173	0.81 116	0.47 77	0.50 131	0.71 159	0.32 47	0.65 274	0.54 47	0.28 47	0.19 207	0.12 63	0.17 95	0.14 113	0.17 108	0.14 77

castereo++	0.38 78	0.23 78	0.41 34	0.43 76	0.31 197	0.97 397	0.22 26	0.86 133	0.58 120	0.32 30	0.44 62	0.51 131	0.39 103	0.93 192	0.24 5	0.17 117	0.11 31	0.17 95	0.12 51	0.14 28	0.14 77

fffft	0.38 78	0.23 78	0.51 106	0.44 101	0.32 219	0.43 66	0.48 308	0.76 91	0.36 40	0.44 90	0.34 29	0.38 76	0.31 50	1.31 294	0.32 89	0.14 37	0.11 31	0.19 159	0.15 132	0.16 76	0.16 150
1: 1. 1
RSM++	0.38 78	0.24 99	0.51 106	0.47 140	0.26 77	0.50 123	0.41 224	0.79 103	0.45 66	0.37 54	0.45 67	0.60 181	0.35 80	1.02 221	0.30 62	0.15 48	0.13 135	0.17 95	0.14 113	0.18 143	0.13 44

FlowAnything_test	0.39 83	0.26 153	0.61 178	0.59 361	0.33 240	0.62 216	0.36 151	0.62 45	0.40 50	0.45 98	0.36 34	0.45 95	0.37 94	0.53 44	0.48 261	0.24 355	0.18 344	0.28 418	0.33 499	0.21 270	0.19 249

water-stereo	0.39 83	0.20 18	0.48 83	0.44 101	0.27 102	0.50 123	0.26 60	0.92 153	0.51 97	0.53 142	0.78 178	0.55 155	0.49 180	0.42 11	0.42 208	0.16 71	0.15 251	0.17 95	0.15 132	0.16 76	0.15 115

SMoEStereo_RVC	0.39 83	0.25 127	0.50 99	0.45 115	0.30 171	0.61 207	0.36 151	0.72 78	0.45 66	0.46 103	0.43 58	0.42 82	0.35 80	1.39 324	0.29 51	0.15 48	0.12 63	0.20 201	0.15 132	0.16 76	0.15 115

ours_stereo	0.39 83	0.28 210	0.51 106	0.46 126	0.30 171	0.40 43	0.44 261	0.73 81	0.56 116	0.35 42	0.56 115	0.46 99	0.33 62	1.11 246	0.32 89	0.16 71	0.13 135	0.19 159	0.15 132	0.19 187	0.14 77

RSM	0.39 83	0.24 99	0.49 90	0.46 126	0.26 77	0.47 90	0.40 208	0.92 153	0.44 64	0.41 73	0.42 49	0.65 199	0.33 62	1.07 235	0.29 51	0.15 48	0.12 63	0.17 95	0.13 83	0.17 108	0.13 44

trnet	0.39 83	0.21 37	0.37 7	0.36 7	0.20 6	0.53 153	0.29 78	0.78 98	1.12 340	0.59 161	0.71 159	0.53 145	0.42 117	0.54 47	0.34 123	0.18 160	0.13 135	0.15 32	0.10 2	0.14 28	0.13 44

Selective-IGEV	0.39 83	0.24 99	0.50 99	0.44 101	0.25 67	0.46 83	0.33 115	1.25 299	0.40 50	0.35 42	0.45 67	0.52 139	0.30 43	1.07 235	0.30 62	0.14 37	0.12 63	0.17 95	0.13 83	0.16 76	0.13 44

GLC_STEREO	0.39 83	0.25 127	0.41 34	0.54 287	0.23 30	0.48 97	0.30 88	0.73 81	0.58 120	0.52 141	0.73 165	0.51 131	0.31 50	0.64 89	0.42 208	0.17 117	0.20 382	0.23 309	0.19 245	0.21 270	0.17 182

CREStereo	0.39 83	0.21 37	0.38 15	0.34 3	0.22 24	0.53 153	0.29 78	0.77 94	1.11 336	0.58 153	0.71 159	0.51 131	0.41 111	0.54 47	0.34 123	0.18 160	0.13 135	0.15 32	0.10 2	0.14 28	0.14 77
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
GASTEREO	0.40 92	0.25 127	0.51 106	0.48 168	0.25 67	0.65 240	0.36 151	0.81 116	0.49 83	0.51 138	0.82 191	0.30 41	0.66 277	0.62 85	0.28 47	0.19 207	0.12 63	0.16 65	0.14 113	0.16 76	0.14 77

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 92	0.67 517	0.42 43	0.64 416	0.29 147	0.48 97	0.25 49	0.85 131	0.44 64	0.38 62	0.36 34	0.30 41	0.70 287	1.15 255	0.29 51	0.16 71	0.11 31	0.16 65	0.11 10	0.18 143	0.12 14

mms	0.40 92	0.27 184	0.52 115	0.46 126	0.32 219	0.43 66	0.46 288	0.70 73	0.46 73	0.35 42	0.58 121	0.44 87	0.30 43	1.36 313	0.33 106	0.16 71	0.13 135	0.18 133	0.15 132	0.19 187	0.15 115

MoCha-V2	0.40 92	0.20 18	0.49 90	0.50 200	0.21 12	0.44 73	0.33 115	0.93 162	0.53 110	0.53 142	0.53 102	0.42 82	0.58 240	1.09 240	0.27 34	0.14 37	0.12 63	0.15 32	0.12 51	0.17 108	0.15 115

IGEV++	0.40 92	0.22 60	0.51 106	0.52 253	0.29 147	0.45 77	0.25 49	1.65 400	0.46 73	0.37 54	0.57 118	0.46 99	0.45 139	0.50 36	0.38 167	0.19 207	0.12 63	0.16 65	0.13 83	0.16 76	0.15 115

GCAP-Stereo	0.40 92	0.28 210	0.68 217	0.47 140	0.25 67	0.53 153	0.32 105	0.82 121	0.58 120	0.65 173	0.69 152	0.58 172	0.42 117	0.47 27	0.29 51	0.17 117	0.14 190	0.17 95	0.13 83	0.17 108	0.14 77

LoS	0.40 92	0.21 37	0.44 54	0.37 15	0.22 24	0.50 123	0.40 208	1.00 193	0.94 253	0.48 116	0.66 140	0.48 112	0.40 108	0.60 78	0.37 156	0.18 160	0.14 190	0.16 65	0.11 10	0.14 28	0.14 77
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.40 92	0.31 301	0.73 266	0.58 348	0.27 102	0.26 5	0.33 115	0.95 174	0.81 210	0.42 80	0.47 73	0.65 199	0.47 156	0.39 6	0.34 123	0.18 160	0.15 251	0.16 65	0.14 113	0.19 187	0.16 150
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
Replicate-Monster	0.41 100	0.26 153	2.03 539	0.36 7	0.21 12	0.46 83	0.23 37	0.67 66	0.48 80	0.42 80	0.27 15	0.31 44	0.30 43	0.98 208	0.24 5	0.14 37	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.28 412

depthmonostereo	0.41 100	0.23 78	0.53 122	0.47 140	0.23 30	0.61 207	0.35 135	1.00 193	0.76 194	0.48 116	0.65 139	0.47 106	0.49 180	0.67 104	0.37 156	0.16 71	0.15 251	0.16 65	0.14 113	0.16 76	0.15 115

castereo	0.41 100	0.22 60	0.46 76	0.44 101	0.30 171	0.61 207	0.56 377	0.97 183	0.80 207	0.38 62	0.69 152	0.45 95	0.69 282	0.51 38	0.30 62	0.16 71	0.11 31	0.16 65	0.13 83	0.16 76	0.12 14

CASnet	0.41 100	0.25 127	0.48 83	0.50 200	0.20 6	0.50 123	0.36 151	0.81 116	0.80 207	0.83 214	0.68 147	0.48 112	0.31 50	0.54 47	0.32 89	0.18 160	0.12 63	0.27 403	0.22 353	0.23 320	0.14 77
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
fffy	0.42 104	0.27 184	0.57 157	0.46 126	0.29 147	0.48 97	0.35 135	0.91 150	0.55 114	0.40 72	0.58 121	0.55 155	0.41 111	1.26 283	0.36 144	0.15 48	0.13 135	0.19 159	0.16 174	0.18 143	0.14 77

WCG-NET	0.42 104	0.21 37	0.54 130	0.40 49	0.25 67	0.47 90	0.32 105	0.73 81	1.15 367	0.76 191	0.73 165	0.58 172	0.45 139	0.60 78	0.34 123	0.15 48	0.11 31	0.16 65	0.14 113	0.15 51	0.13 44

Occ-G	0.42 104	0.21 37	0.48 83	0.41 59	0.26 77	0.42 57	0.62 411	0.77 94	0.49 83	0.43 86	0.66 140	1.02 341	0.46 146	0.78 138	0.41 197	0.16 71	0.13 135	0.18 133	0.13 83	0.16 76	0.16 150

MGS-Stereo	0.42 104	0.26 153	0.58 163	0.44 101	0.28 127	0.50 123	0.34 127	0.57 27	0.83 216	0.46 103	1.31 379	0.52 139	0.33 62	0.65 99	0.36 144	0.19 207	0.16 291	0.18 133	0.15 132	0.17 108	0.16 150

LoS_RVC	0.42 104	0.26 153	0.40 28	0.44 101	0.82 531	0.51 140	0.44 261	0.64 50	0.41 54	0.44 90	0.78 178	0.44 87	0.47 156	0.56 57	0.36 144	0.13 22	0.12 63	0.14 5	0.10 2	0.13 5	0.84 564

test_xeample3	0.42 104	0.28 210	0.69 230	0.43 76	0.33 240	0.56 178	0.38 180	0.79 103	0.45 66	0.53 142	0.46 71	0.44 87	0.44 135	1.38 319	0.31 83	0.18 160	0.14 190	0.19 159	0.15 132	0.17 108	0.16 150

DA	0.43 110	0.23 78	0.49 90	0.50 200	0.25 67	1.08 420	0.44 261	1.18 270	0.58 120	0.46 103	0.64 135	0.54 150	0.47 156	0.46 20	0.32 89	0.19 207	0.13 135	0.19 159	0.13 83	0.18 143	0.14 77

GGEV	0.43 110	0.23 78	0.49 90	0.50 200	0.25 67	1.08 420	0.44 261	1.18 270	0.58 120	0.46 103	0.64 135	0.54 150	0.47 156	0.46 20	0.32 89	0.19 207	0.13 135	0.19 159	0.13 83	0.18 143	0.14 77

DilatedVolume-Stereo	0.43 110	0.21 37	0.55 141	0.43 76	0.32 219	0.72 282	0.29 78	0.80 111	0.51 97	0.77 196	0.73 165	0.48 112	0.40 108	1.13 252	0.39 178	0.15 48	0.14 190	0.15 32	0.14 113	0.16 76	0.14 77

MM-Stereo_test2	0.43 110	0.24 99	0.67 213	0.51 232	0.32 219	0.55 170	0.45 281	0.97 183	0.77 198	0.59 161	0.51 93	0.49 121	0.42 117	0.80 145	0.30 62	0.15 48	0.13 135	0.18 133	0.14 113	0.19 187	0.14 77

SCV_C0	0.43 110	0.26 153	0.65 201	0.43 76	0.29 147	0.47 90	0.31 95	1.34 314	0.73 182	0.38 62	0.49 86	0.54 150	0.29 35	1.24 279	0.30 62	0.17 117	0.13 135	0.16 65	0.13 83	0.20 226	0.15 115

ff7	0.43 110	0.27 184	0.56 147	0.44 101	0.33 240	0.50 123	0.42 228	0.87 134	0.50 88	0.49 122	0.53 102	0.44 87	0.48 170	1.38 319	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.15 132	0.18 143	0.18 208

ffff	0.43 110	0.27 184	0.56 147	0.44 101	0.33 240	0.50 123	0.42 228	0.87 134	0.50 88	0.49 122	0.53 102	0.44 87	0.48 170	1.38 319	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.15 132	0.18 143	0.18 208

11t	0.43 110	0.27 184	0.56 147	0.44 101	0.33 240	0.50 123	0.42 228	0.87 134	0.50 88	0.49 122	0.53 102	0.44 87	0.48 170	1.38 319	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.15 132	0.18 143	0.18 208

anonymousdsp	0.43 110	0.27 184	0.53 122	0.44 101	0.32 219	0.50 123	0.42 228	0.89 143	0.51 97	0.49 122	0.53 102	0.47 106	0.47 156	1.33 302	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.15 132	0.18 143	0.18 208

ProNet	0.43 110	0.28 210	0.58 163	0.43 76	0.30 171	0.56 178	0.52 337	1.00 193	0.58 120	0.44 90	0.49 86	0.43 85	0.43 125	1.28 288	0.36 144	0.15 48	0.13 135	0.19 159	0.16 174	0.17 108	0.16 150

MC-Stereo	0.43 110	0.23 78	0.48 83	0.51 232	0.28 127	0.39 40	0.32 105	0.88 142	0.68 165	0.60 164	0.84 194	0.56 164	0.61 253	1.03 222	0.31 83	0.17 117	0.11 31	0.17 95	0.15 132	0.16 76	0.13 44

ccc-4	0.43 110	0.27 184	0.56 147	0.44 101	0.33 240	0.50 123	0.42 228	0.87 134	0.50 88	0.49 122	0.53 102	0.44 87	0.48 170	1.38 319	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.15 132	0.18 143	0.18 208

IGEV-Stereo	0.43 110	0.27 184	0.54 130	0.45 115	0.32 219	0.50 123	0.42 228	0.90 149	0.51 97	0.49 122	0.53 102	0.47 106	0.47 156	1.32 298	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.15 132	0.18 143	0.18 208
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Reg-Stereo(zero)	0.44 123	0.22 60	0.45 67	0.43 76	0.23 30	0.38 36	0.25 49	0.76 91	1.08 319	0.90 229	0.78 178	0.90 290	0.47 156	0.70 110	0.36 144	0.15 48	0.12 63	0.15 32	0.12 51	0.15 51	0.15 115

rvit_stereo_0081_aga	0.44 123	0.34 364	0.73 266	0.51 232	0.41 335	0.50 123	0.40 208	0.81 116	0.57 118	0.58 153	0.56 115	0.53 145	0.43 125	0.66 101	0.40 186	0.26 405	0.21 406	0.22 271	0.20 279	0.26 360	0.18 208

rvit_stereo_0081	0.44 123	0.33 340	0.64 194	0.54 287	0.35 262	0.41 49	0.44 261	0.66 60	0.95 255	0.48 116	0.52 96	0.50 127	0.46 146	0.82 154	0.44 221	0.25 382	0.20 382	0.22 271	0.19 245	0.25 348	0.17 182

rvit_stereo_0082	0.44 123	0.33 340	0.64 194	0.54 287	0.35 262	0.41 49	0.44 261	0.66 60	0.95 255	0.48 116	0.52 96	0.50 127	0.46 146	0.82 154	0.44 221	0.25 382	0.20 382	0.22 271	0.19 245	0.25 348	0.17 182

rvit_stereo_0080	0.44 123	0.32 317	0.71 248	0.47 140	0.36 273	0.42 57	0.55 369	0.82 121	0.68 165	0.50 131	0.60 124	0.55 155	0.47 156	0.59 66	0.44 221	0.26 405	0.21 406	0.20 201	0.20 279	0.31 423	0.19 249

whm_eth	0.44 123	0.32 317	0.71 248	0.47 140	0.36 273	0.42 57	0.55 369	0.82 121	0.68 165	0.50 131	0.60 124	0.55 155	0.47 156	0.59 66	0.44 221	0.26 405	0.21 406	0.20 201	0.20 279	0.31 423	0.19 249

CroCo-Stereo Lap2	0.44 123	0.34 364	0.77 303	0.61 387	0.79 522	0.28 11	0.35 135	0.75 88	0.71 176	0.38 62	0.50 89	0.72 221	0.55 216	0.57 62	0.47 256	0.17 117	0.18 344	0.19 159	0.16 174	0.21 270	0.20 282

TANstereo	0.44 123	0.21 37	0.44 54	0.41 59	0.21 12	0.65 240	0.26 60	0.79 103	0.83 216	0.93 237	0.98 231	0.51 131	0.46 146	0.54 47	0.35 133	0.18 160	0.24 448	0.16 65	0.13 83	0.16 76	0.26 390

Wave_Phase_stereo	0.45 131	0.25 127	1.42 490	0.42 67	0.28 127	1.78 520	0.39 195	0.72 78	0.52 104	0.36 47	0.35 32	0.37 69	0.29 35	0.64 89	0.38 167	0.13 22	0.14 190	0.15 32	0.19 245	0.15 51	0.16 150

HART	0.45 131	0.22 60	0.54 130	0.50 200	0.26 77	0.41 49	0.29 78	1.03 205	0.50 88	0.58 153	1.45 430	0.61 185	0.35 80	1.08 239	0.30 62	0.15 48	0.13 135	0.19 159	0.14 113	0.19 187	0.14 77

StereoAnything_RVC	0.45 131	1.43 577	0.48 83	0.35 5	0.20 6	0.26 5	0.21 19	0.43 4	0.22 4	0.22 1	0.21 2	0.19 1	0.36 89	1.27 286	0.22 1	0.21 282	0.11 31	0.14 5	0.10 2	2.37 584	0.11 2

tt45	0.45 131	0.23 78	0.46 76	0.45 115	0.33 240	0.79 322	0.32 105	0.78 98	0.41 54	0.51 138	0.44 62	0.49 121	0.37 94	2.14 438	0.34 123	0.16 71	0.13 135	0.19 159	0.16 174	0.17 108	0.18 208

IGEV-Stereo+	0.45 131	0.21 37	0.43 49	0.41 59	0.39 316	0.15 1	0.19 7	0.44 5	0.36 40	0.26 5	0.25 7	0.31 44	0.41 111	1.43 333	0.30 62	0.17 117	0.12 63	0.15 32	0.11 10	1.16 570	1.70 587

WCG-NET（raft）	0.45 131	0.21 37	0.55 141	0.40 49	0.24 46	0.50 123	0.36 151	0.73 81	1.09 327	0.71 183	0.76 173	0.92 301	0.51 192	0.84 161	0.34 123	0.16 71	0.12 63	0.15 32	0.14 113	0.14 28	0.14 77

MIF-Stereo (partial)	0.45 131	0.25 127	0.70 236	0.50 200	0.52 422	0.35 26	0.26 60	0.91 150	0.59 129	0.45 98	0.71 159	0.51 131	0.51 192	1.11 246	0.45 235	0.20 248	0.16 291	0.23 309	0.20 279	0.24 335	0.18 208

testlalala	0.45 131	0.28 210	0.59 170	0.42 67	0.39 316	0.71 279	0.39 195	1.08 240	0.45 66	1.24 383	0.80 189	0.61 185	0.36 89	0.54 47	0.33 106	0.20 248	0.13 135	0.18 133	0.12 51	0.15 51	0.15 115

SCV	0.46 139	0.26 153	0.55 141	0.47 140	0.25 67	0.39 40	0.38 180	1.98 501	0.60 130	0.35 42	0.48 78	0.55 155	0.36 89	1.28 288	0.32 89	0.24 355	0.12 63	0.17 95	0.13 83	0.18 143	0.14 77

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 139	0.36 394	0.71 248	0.47 140	0.36 273	0.67 253	0.35 135	0.78 98	1.12 340	0.61 165	0.62 129	0.39 77	0.39 103	0.71 114	0.39 178	0.20 248	0.17 321	0.22 271	0.18 220	0.23 320	0.19 249

IGEVStereo-DCA	0.46 139	0.28 210	0.56 147	0.43 76	0.33 240	0.49 109	0.42 228	0.87 134	0.50 88	0.47 108	0.48 78	0.48 112	0.46 146	2.03 428	0.30 62	0.19 207	0.14 190	0.19 159	0.15 132	0.16 76	0.18 208

rrr	0.46 139	0.28 210	0.73 266	0.43 76	0.33 240	0.49 109	0.38 180	0.76 91	0.50 88	0.47 108	0.48 78	0.48 112	0.46 146	2.03 428	0.30 62	0.19 207	0.14 190	0.19 159	0.15 132	0.16 76	0.16 150

plain	0.46 139	0.27 184	1.01 404	0.50 200	0.40 327	0.35 26	0.37 173	0.87 134	0.56 116	0.43 86	0.76 173	0.42 82	0.40 108	1.13 252	0.45 235	0.21 282	0.15 251	0.24 329	0.19 245	0.24 335	0.16 150

XX-TBD	0.46 139	0.70 524	0.35 2	0.79 509	0.25 67	0.58 186	0.26 60	0.69 68	1.27 434	0.76 191	1.00 237	0.45 95	0.33 62	0.47 27	0.37 156	0.19 207	0.15 251	0.15 32	0.11 10	0.17 108	0.14 77

PMTNet	0.46 139	0.21 37	0.38 15	0.37 15	0.23 30	0.71 279	0.27 67	0.74 85	1.04 299	0.64 171	0.70 156	0.55 155	0.47 156	0.86 170	0.35 133	1.00 571	0.13 135	0.15 32	0.10 2	0.15 51	0.13 44

rvit_stereo_0083	0.47 146	0.33 340	0.81 320	0.56 325	0.36 273	0.50 123	0.44 261	0.68 67	0.95 255	0.49 122	0.57 118	0.55 155	0.49 180	0.88 175	0.46 249	0.25 382	0.25 457	0.24 329	0.20 279	0.24 335	0.17 182

rvit_stereo_ft	0.47 146	0.35 384	0.87 347	0.67 449	0.42 340	0.40 43	0.59 401	0.81 116	0.74 184	0.46 103	0.55 112	0.57 167	0.49 180	0.65 99	0.50 275	0.25 382	0.17 321	0.22 271	0.22 353	0.24 335	0.17 182

RAFT-Stereo-weight	0.47 146	0.24 99	0.53 122	0.48 168	0.27 102	0.60 201	0.35 135	1.02 200	1.07 313	0.99 256	0.78 178	0.76 231	0.28 31	0.76 130	0.36 144	0.16 71	0.12 63	0.17 95	0.15 132	0.16 76	0.15 115

CAS++	0.47 146	0.31 301	0.56 147	0.47 140	0.32 219	0.42 57	0.28 73	1.76 433	0.72 178	0.71 183	0.72 163	0.37 69	0.28 31	0.69 106	0.33 106	0.27 421	0.22 427	0.26 387	0.21 324	0.29 404	0.19 249
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
iRaftStereo_RVC	0.47 146	0.26 153	0.64 194	0.50 200	0.29 147	0.53 153	0.33 115	1.05 219	0.77 198	0.84 217	1.00 237	0.55 155	0.37 94	0.81 151	0.40 186	0.17 117	0.12 63	0.22 271	0.20 279	0.19 187	0.15 115

CREStereo++_RVC	0.47 146	0.21 37	0.38 15	0.45 115	0.38 306	0.45 77	0.25 49	0.75 88	1.29 443	0.80 204	1.21 341	0.47 106	0.37 94	0.53 44	0.44 221	0.16 71	0.11 31	0.15 32	0.80 574	0.18 143	0.11 2
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
WQFJA1	0.48 152	0.27 184	0.53 122	0.46 126	0.85 536	0.79 322	0.39 195	1.11 251	0.75 185	0.50 131	0.52 96	0.53 145	0.50 186	0.71 114	0.65 342	0.17 117	0.21 406	0.19 159	0.16 174	0.19 187	0.16 150

NLMM	0.48 152	0.27 184	0.53 122	0.46 126	0.85 536	0.79 322	0.39 195	1.12 254	0.75 185	0.50 131	0.52 96	0.53 145	0.50 186	0.72 118	0.65 342	0.17 117	0.21 406	0.19 159	0.16 174	0.19 187	0.16 150

xyz-stereo-finetune	0.48 152	0.25 127	0.54 130	0.42 67	0.23 30	0.80 332	0.42 228	0.80 111	0.80 207	0.61 165	0.62 129	0.54 150	0.43 125	1.70 388	0.58 315	0.15 48	0.15 251	0.19 159	0.15 132	0.16 76	0.15 115

999	0.48 152	0.22 60	0.49 90	0.48 168	0.34 258	0.75 296	0.31 95	0.85 131	0.55 114	0.37 54	0.48 78	0.50 127	0.36 89	2.45 465	0.39 178	0.16 71	0.13 135	0.18 133	0.15 132	0.16 76	0.19 249

model_zeroshot	0.48 152	0.29 246	0.86 336	0.51 232	0.36 273	0.69 267	0.37 173	1.12 254	0.62 133	0.85 222	0.84 194	0.66 203	0.37 94	0.73 123	0.34 123	0.20 248	0.16 291	0.19 159	0.16 174	0.17 108	0.16 150

MyStereo07	0.48 152	0.29 246	0.50 99	0.55 311	0.45 367	0.59 193	0.79 462	1.05 219	0.51 97	0.48 116	0.53 102	0.43 85	0.55 216	1.30 293	0.34 123	0.17 117	0.16 291	0.24 329	0.20 279	0.23 320	0.20 282

4D-IteraStereo	0.48 152	0.24 99	0.76 296	0.50 200	0.44 360	0.66 249	0.31 95	0.87 134	1.02 290	1.03 274	0.72 163	0.78 238	0.32 57	0.64 89	0.37 156	0.17 117	0.11 31	0.23 309	0.19 245	0.19 187	0.13 44

CES	0.48 152	0.20 18	0.37 7	0.39 39	1.39 578	0.55 170	0.35 135	0.98 187	0.66 159	0.44 90	0.66 140	0.35 62	0.27 27	0.56 57	0.33 106	0.15 48	0.13 135	0.15 32	0.10 2	0.19 187	1.46 582

NLSM1	0.49 160	0.25 127	0.55 141	0.48 168	1.08 558	0.83 349	0.31 95	0.83 126	0.66 159	0.51 138	0.76 173	0.47 106	0.48 170	0.98 208	0.55 304	0.18 160	0.19 362	0.21 238	0.18 220	0.20 226	0.15 115

FE-Mocha	0.49 160	0.30 266	0.87 347	0.48 168	0.36 273	0.45 77	0.22 26	1.58 382	0.49 83	1.00 261	1.09 282	0.74 224	0.41 111	0.55 54	0.30 62	0.18 160	0.12 63	0.21 238	0.20 279	0.17 108	0.15 115

MM-Stereo_test1	0.49 160	0.24 99	0.56 147	0.51 232	0.30 171	0.50 123	0.54 351	0.91 150	1.03 294	0.84 217	0.69 152	0.54 150	0.60 244	1.16 259	0.33 106	0.18 160	0.16 291	0.20 201	0.17 199	0.19 187	0.15 115

GCAP-BAT	0.49 160	0.31 301	0.64 194	0.41 59	0.46 379	0.70 274	0.35 135	0.77 94	0.64 141	0.86 224	1.00 237	0.77 234	0.37 94	1.18 265	0.36 144	0.18 160	0.14 190	0.18 133	0.13 83	0.17 108	0.15 115

AE-Stereo	0.49 160	0.27 184	0.67 213	0.60 373	0.39 316	0.67 253	0.46 288	1.18 270	1.09 327	0.47 108	0.75 171	0.69 213	0.47 156	0.59 66	0.40 186	0.16 71	0.15 251	0.21 238	0.20 279	0.19 187	0.15 115

sCroCo_RVC	0.49 160	0.40 420	1.02 411	0.65 430	0.60 461	0.52 144	0.40 208	0.83 126	0.61 131	0.44 90	0.74 169	0.49 121	0.50 186	0.63 88	0.48 261	0.26 405	0.27 471	0.23 309	0.22 353	0.29 404	0.25 366

MM-Stereo_test3	0.50 166	0.24 99	0.54 130	0.54 287	0.74 504	0.49 109	0.53 345	1.09 242	1.05 304	0.62 168	0.95 218	0.61 185	0.42 117	0.77 133	0.38 167	0.20 248	0.17 321	0.20 201	0.16 174	0.18 143	0.18 208

RCA-Stereo	0.50 166	0.23 78	0.58 163	0.48 168	0.33 240	0.55 170	0.45 281	0.97 183	1.38 485	0.68 178	1.05 266	0.63 193	0.80 329	0.59 66	0.32 89	0.17 117	0.12 63	0.17 95	0.14 113	0.16 76	0.14 77

WQFJX	0.51 168	0.27 184	0.52 115	0.46 126	0.87 542	0.75 296	0.39 195	1.29 306	0.77 198	0.53 142	0.52 96	0.55 155	0.55 216	0.95 198	0.60 326	0.17 117	0.19 362	0.19 159	0.16 174	0.19 187	0.18 208

knoymous	0.51 168	0.29 246	0.47 79	0.43 76	0.30 171	0.55 170	0.55 369	1.02 200	0.77 198	0.98 253	0.85 196	0.94 306	0.56 222	0.85 166	0.45 235	0.20 248	0.14 190	0.26 387	0.14 113	0.23 320	0.23 340

NLCSM	0.52 170	0.28 210	0.55 141	0.52 253	0.74 504	0.72 282	0.46 288	0.96 181	0.65 156	0.63 169	0.51 93	0.48 112	0.61 253	1.32 298	0.70 358	0.19 207	0.20 382	0.21 238	0.18 220	0.22 294	0.20 282

tg	0.52 170	0.24 99	0.61 178	0.49 188	0.30 171	0.90 368	0.29 78	1.07 234	0.83 216	0.83 214	1.02 251	0.62 190	0.43 125	1.35 308	0.41 197	0.17 117	0.12 63	0.22 271	0.20 279	0.17 108	0.15 115

11t1	0.52 170	0.28 210	0.68 217	0.51 232	0.28 127	0.83 349	0.39 195	1.22 291	0.63 136	0.84 217	0.74 169	0.68 208	0.68 279	0.91 183	0.57 311	0.21 282	0.18 344	0.19 159	0.16 174	0.20 226	0.21 302

LL-Strereo2	0.52 170	0.33 340	0.69 230	0.52 253	0.37 290	0.70 274	0.30 88	1.13 258	0.67 161	0.94 242	0.78 178	0.91 293	0.42 117	1.05 230	0.42 208	0.17 117	0.16 291	0.29 429	0.25 403	0.21 270	0.16 150

Selective-RAFT	0.52 170	0.28 210	0.79 314	0.55 311	0.27 102	0.91 372	0.33 115	0.80 111	0.88 230	0.58 153	0.63 132	0.81 248	0.77 312	1.29 292	0.48 261	0.19 207	0.14 190	0.17 95	0.15 132	0.19 187	0.17 182

HUI-Stereo	0.52 170	0.30 266	0.73 266	0.50 200	0.27 102	0.65 240	0.30 88	1.04 211	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.83 260	0.60 244	0.79 142	0.45 235	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

test-1	0.52 170	0.26 153	1.04 419	0.56 325	0.32 219	0.61 207	0.38 180	1.10 245	0.91 242	0.78 199	1.01 243	0.77 234	0.52 198	0.60 78	0.42 208	0.17 117	0.14 190	0.20 201	0.17 199	0.20 226	0.23 340

rafts_anoy	0.52 170	0.29 246	0.59 170	0.59 361	0.50 397	0.53 153	0.40 208	1.11 251	1.03 294	0.84 217	0.83 192	0.68 208	0.54 209	0.72 118	0.51 280	0.19 207	0.14 190	0.24 329	0.26 421	0.21 270	0.18 208

s12784h	0.52 170	0.20 18	0.38 15	0.41 59	0.19 3	0.96 393	0.34 127	1.17 265	1.25 423	0.81 208	0.90 207	0.63 193	0.50 186	1.45 337	0.42 208	0.14 37	0.12 63	0.17 95	0.11 10	0.18 143	0.11 2

raftrobust	0.52 170	0.25 127	0.56 147	0.65 430	0.52 422	0.49 109	0.34 127	0.98 187	0.91 242	1.30 412	0.87 201	0.63 193	0.81 333	0.78 138	0.41 197	0.19 207	0.15 251	0.16 65	0.14 113	0.15 51	0.16 150

Gwc-CoAtRS	0.52 170	0.24 99	0.68 217	0.48 168	0.29 147	0.64 224	0.25 49	1.16 263	1.08 319	1.01 266	1.00 237	1.12 373	0.56 222	0.69 106	0.37 156	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.15 132	0.15 51	0.15 115

IGEV-FE	0.53 181	0.30 266	0.99 394	0.56 325	0.35 262	0.41 49	0.32 105	1.37 320	0.63 136	1.00 261	1.09 282	0.94 306	0.41 111	0.83 156	0.39 178	0.18 160	0.12 63	0.19 159	0.18 220	0.19 187	0.17 182

rvit_0105_6	0.53 181	0.37 401	0.98 393	0.65 430	0.38 306	0.51 140	0.51 326	0.77 94	1.20 399	0.54 146	0.55 112	0.65 199	0.53 204	0.94 195	0.44 221	0.32 465	0.32 507	0.28 418	0.24 389	0.28 393	0.21 302

gcap-zeroshot	0.53 181	0.28 210	0.89 361	0.49 188	0.28 127	0.76 303	0.37 173	1.34 314	0.73 182	0.89 227	0.67 144	1.35 430	0.51 192	0.79 142	0.33 106	0.18 160	0.15 251	0.18 133	0.15 132	0.17 108	0.16 150

IGEV_Zeroshot_test	0.53 181	0.30 266	0.99 394	0.56 325	0.35 262	0.41 49	0.32 105	1.37 320	0.63 136	1.00 261	1.09 282	0.95 315	0.41 111	0.83 156	0.39 178	0.18 160	0.12 63	0.19 159	0.18 220	0.19 187	0.17 182

EKT-Stereo	0.53 181	0.30 266	0.73 266	0.58 348	0.60 461	0.51 140	0.48 308	0.94 169	0.90 237	0.71 183	0.88 203	0.77 234	0.43 125	1.07 235	0.40 186	0.22 311	0.16 291	0.21 238	0.18 220	0.20 226	0.22 320

Any-RAFT	0.53 181	0.24 99	0.47 79	0.47 140	0.27 102	1.00 405	0.25 49	1.58 382	1.05 304	0.85 222	0.99 233	1.06 350	0.47 156	0.70 110	0.32 89	0.18 160	0.13 135	0.16 65	0.13 83	0.16 76	0.16 150

anonymousdsp2	0.53 181	0.27 184	0.74 282	0.48 168	0.29 147	0.76 303	0.47 296	1.61 391	0.82 215	0.77 196	0.77 176	0.75 227	0.47 156	1.03 222	0.40 186	0.18 160	0.13 135	0.18 133	0.13 83	0.19 187	0.18 208

fff	0.53 181	0.24 99	0.70 236	0.43 76	0.24 46	0.48 97	0.36 151	1.07 234	1.25 423	1.10 297	1.02 251	0.57 167	1.06 448	0.73 123	0.52 287	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.13 83	0.15 51	0.19 249

test_4	0.53 181	0.22 60	0.56 147	0.54 287	0.32 219	0.64 224	0.39 195	0.80 111	0.62 133	0.92 236	1.87 515	0.68 208	0.42 117	1.16 259	0.37 156	0.15 48	0.13 135	0.20 201	0.22 353	0.20 226	0.15 115

GMOStereo	0.53 181	0.26 153	0.65 201	0.50 200	0.29 147	0.52 144	0.43 247	0.89 143	0.96 260	1.41 461	1.14 310	0.85 269	0.56 222	0.59 66	0.38 167	0.16 71	0.14 190	0.24 329	0.21 324	0.20 226	0.15 115

error version	0.53 181	0.26 153	0.65 201	0.50 200	0.29 147	0.52 144	0.43 247	0.89 143	0.96 260	1.41 461	1.14 310	0.85 269	0.56 222	0.59 66	0.38 167	0.16 71	0.14 190	0.24 329	0.21 324	0.20 226	0.15 115

test-v	0.53 181	0.26 153	0.65 201	0.50 200	0.29 147	0.52 144	0.43 247	0.89 143	0.96 260	1.41 461	1.14 310	0.85 269	0.56 222	0.59 66	0.38 167	0.16 71	0.14 190	0.24 329	0.21 324	0.20 226	0.15 115

test-2	0.53 181	0.26 153	0.65 201	0.50 200	0.29 147	0.52 144	0.43 247	0.89 143	0.96 260	1.41 461	1.14 310	0.85 269	0.56 222	0.59 66	0.38 167	0.16 71	0.14 190	0.24 329	0.21 324	0.20 226	0.15 115

raft+_RVC	0.53 181	0.26 153	0.54 130	0.60 373	0.47 385	0.54 161	0.54 351	1.27 301	0.99 279	0.76 191	1.03 261	0.70 217	0.56 222	0.93 192	0.47 256	0.18 160	0.14 190	0.19 159	0.18 220	0.18 143	0.15 115

csc	0.53 181	0.24 99	0.70 236	0.43 76	0.24 46	0.48 97	0.36 151	1.07 234	1.25 423	1.10 297	1.02 251	0.57 167	1.06 448	0.73 123	0.52 287	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.13 83	0.15 51	0.19 249

cscssc	0.53 181	0.24 99	0.70 236	0.43 76	0.24 46	0.48 97	0.36 151	1.07 234	1.25 423	1.10 297	1.02 251	0.57 167	1.06 448	0.73 123	0.52 287	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.13 83	0.15 51	0.19 249

1test111	0.54 197	0.31 301	0.50 99	0.54 287	0.26 77	1.18 442	0.51 326	1.42 333	0.78 202	0.58 153	0.79 184	0.48 112	0.88 371	0.88 175	0.59 318	0.20 248	0.12 63	0.25 368	0.15 132	0.22 294	0.21 302

RAFT-Test	0.54 197	0.25 127	0.64 194	0.47 140	0.30 171	0.97 397	0.27 67	1.24 297	0.81 210	0.96 246	1.12 301	1.28 414	0.48 170	0.71 114	0.36 144	0.17 117	0.13 135	0.17 95	0.14 113	0.16 76	0.16 150

DCANet-4	0.54 197	0.26 153	1.07 429	0.42 67	0.24 46	0.48 97	0.36 151	0.99 189	1.30 449	1.10 297	1.02 251	0.56 164	0.75 301	0.73 123	0.52 287	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.13 83	0.15 51	0.19 249

x	0.54 197	0.31 301	0.61 178	0.47 140	0.30 171	0.67 253	0.47 296	1.53 370	0.79 206	0.81 208	0.83 192	0.78 238	0.70 287	0.70 110	0.62 333	0.21 282	0.19 362	0.22 271	0.19 245	0.21 270	0.20 282

test-3	0.54 197	0.22 60	0.68 217	0.47 140	0.27 102	0.58 186	0.35 135	0.92 153	1.00 284	1.32 426	0.69 152	0.87 277	0.45 139	1.68 386	0.37 156	0.16 71	0.11 31	0.20 201	0.16 174	0.17 108	0.13 44

test_1	0.54 197	0.22 60	0.68 217	0.47 140	0.27 102	0.58 186	0.35 135	0.92 153	1.00 284	1.28 398	0.68 147	0.87 277	0.45 139	1.67 381	0.37 156	0.16 71	0.11 31	0.20 201	0.16 174	0.17 108	0.13 44

PSM-adaLoss	0.54 197	0.30 266	0.73 266	0.50 200	0.27 102	0.65 240	0.41 224	1.04 211	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.82 253	0.61 253	1.06 231	0.45 235	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

ROB_FTStereo_v2	0.54 197	0.30 266	0.73 266	0.50 200	0.27 102	0.64 224	0.42 228	1.05 219	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.83 260	0.60 244	1.12 250	0.46 249	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

ROB_FTStereo	0.54 197	0.30 266	0.73 266	0.50 200	0.27 102	0.64 224	0.25 49	1.05 219	0.64 141	1.12 305	0.95 218	0.82 253	0.61 253	1.15 255	0.45 235	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

cross-raft	0.54 197	0.25 127	0.61 178	0.52 253	0.29 147	0.68 260	0.37 173	1.46 345	0.76 194	1.01 266	1.06 268	1.28 414	0.46 146	0.71 114	0.35 133	0.15 48	0.12 63	0.18 133	0.16 174	0.19 187	0.14 77

RAFT-IKP	0.54 197	0.30 266	0.73 266	0.50 200	0.27 102	0.59 193	0.36 151	1.04 211	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.83 260	0.61 253	1.22 272	0.45 235	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

RALCasStereoNet	0.54 197	0.30 266	0.66 208	0.59 361	0.51 410	0.61 207	0.52 337	0.94 169	0.93 250	0.70 181	1.01 243	0.78 238	0.44 135	1.33 302	0.47 256	0.20 248	0.16 291	0.18 133	0.16 174	0.20 226	0.19 249

DCANet	0.54 197	0.24 99	0.70 236	0.43 76	0.24 46	0.49 109	0.36 151	1.05 219	1.30 449	1.12 305	1.03 261	0.58 172	0.92 384	0.81 151	0.52 287	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.13 83	0.18 143	0.19 249

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 197	0.25 127	0.68 217	0.43 76	0.24 46	0.40 43	0.34 127	1.04 211	1.09 327	1.32 426	1.60 471	0.80 244	0.68 279	0.67 104	0.39 178	0.13 22	0.10 9	0.18 133	0.17 199	0.17 108	0.13 44

CFNet-RSSM	0.54 197	0.24 99	0.70 236	0.48 168	0.28 127	0.60 201	0.27 67	1.49 351	1.14 355	1.06 279	0.93 214	1.08 356	0.54 209	0.70 110	0.35 133	0.16 71	0.12 63	0.17 95	0.15 132	0.16 76	0.14 77

MSKI-zero shot	0.55 212	0.26 153	0.57 157	0.51 232	0.26 77	0.69 267	0.28 73	1.18 270	0.64 141	0.91 234	1.32 386	0.82 253	0.33 62	1.92 416	0.32 89	0.17 117	0.12 63	0.17 95	0.13 83	0.16 76	0.16 150

test_3	0.55 212	0.23 78	0.71 248	0.53 272	0.28 127	0.61 207	0.40 208	0.92 153	1.05 304	1.19 357	0.68 147	0.93 303	0.44 135	1.67 381	0.39 178	0.15 48	0.12 63	0.22 271	0.19 245	0.21 270	0.14 77

Patchmatch Stereo++	0.55 212	0.30 266	0.73 266	0.50 200	0.27 102	0.65 240	0.29 78	1.05 219	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.83 260	0.60 244	1.37 315	0.45 235	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	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	0.29 246	0.72 254	0.51 232	0.30 171	0.59 193	0.33 115	1.03 205	0.70 171	1.16 339	0.93 214	0.83 260	0.94 398	0.96 199	0.54 300	0.21 282	0.14 190	0.21 238	0.19 245	0.24 335	0.24 354

iRAFT	0.55 212	0.30 266	0.73 266	0.50 200	0.27 102	0.65 240	0.29 78	1.05 219	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.83 260	0.60 244	1.37 315	0.45 235	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

CRE-IMP	0.55 212	0.30 266	0.74 282	0.52 253	0.29 147	0.79 322	0.25 49	1.04 211	0.72 178	1.09 289	0.95 218	0.81 248	0.57 231	1.10 243	0.50 275	0.21 282	0.14 190	0.23 309	0.19 245	0.28 393	0.22 320

sAnonymous2	0.55 212	0.56 487	1.46 500	0.60 373	0.51 410	0.48 97	0.52 337	0.79 103	0.68 165	0.50 131	0.67 144	0.46 99	0.62 259	0.59 66	0.40 186	0.22 311	0.17 321	0.22 271	0.21 324	0.86 557	0.56 534

CroCo_RVC	0.55 212	0.56 487	1.46 500	0.60 373	0.51 410	0.48 97	0.52 337	0.79 103	0.68 165	0.50 131	0.67 144	0.46 99	0.62 259	0.59 66	0.40 186	0.22 311	0.17 321	0.22 271	0.21 324	0.86 557	0.56 534

GMStereo	0.55 212	0.45 445	0.94 378	0.50 200	0.32 219	0.64 224	0.43 247	1.00 193	1.40 495	0.82 212	0.73 165	0.51 131	0.45 139	0.85 166	0.55 304	0.24 355	0.15 251	0.20 201	0.21 324	0.31 423	0.24 354
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
NLMM1	0.56 221	0.27 184	0.60 174	0.47 140	0.74 504	0.68 260	0.43 247	1.83 459	1.04 299	0.59 161	0.62 129	0.51 131	0.47 156	1.33 302	0.57 311	0.18 160	0.21 406	0.20 201	0.17 199	0.20 226	0.15 115

AIO-test1	0.56 221	0.25 127	0.55 141	0.64 416	0.78 519	0.80 332	0.36 151	1.18 270	1.34 464	0.57 151	0.88 203	0.61 185	0.50 186	1.12 250	0.35 133	0.17 117	0.17 321	0.22 271	0.24 389	0.18 143	0.23 340

rvit_0105_4	0.56 221	0.38 408	1.06 424	0.66 437	0.38 306	0.53 153	0.53 345	0.84 130	1.17 379	0.56 150	0.61 126	0.72 221	0.59 241	0.98 208	0.45 235	0.32 465	0.33 512	0.29 429	0.25 403	0.29 404	0.23 340

H2IRNET	0.56 221	0.26 153	0.66 208	0.47 140	0.35 262	0.41 49	0.26 60	0.92 153	1.17 379	0.61 165	1.28 369	1.08 356	0.86 361	0.99 213	0.63 337	0.19 207	0.16 291	0.22 271	0.25 403	0.21 270	0.18 208

ACVNet-DCA	0.56 221	0.31 301	0.50 99	0.54 287	0.26 77	1.18 442	0.51 326	1.42 333	0.78 202	0.58 153	0.79 184	0.48 112	0.88 371	1.46 339	0.32 89	0.20 248	0.12 63	0.25 368	0.15 132	0.22 294	0.21 302

riskmin	0.56 221	0.27 184	0.60 174	0.43 76	0.31 197	0.83 349	0.42 228	1.14 259	1.04 299	0.73 189	0.75 171	1.11 372	1.01 432	0.81 151	0.51 280	0.20 248	0.14 190	0.24 329	0.15 132	0.24 335	0.25 366

MIPNet	0.56 221	0.28 210	0.94 378	0.49 188	0.33 240	0.66 249	0.38 180	1.35 317	1.08 319	1.06 279	0.92 211	0.60 181	0.79 323	0.73 123	0.52 287	0.17 117	0.14 190	0.19 159	0.16 174	0.18 143	0.17 182

iGMRVC	0.56 221	0.30 266	0.73 266	0.50 200	0.27 102	0.65 240	0.38 180	1.05 219	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.83 260	0.60 244	1.52 350	0.46 249	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

WQFJX1	0.57 229	0.26 153	0.54 130	0.48 168	0.72 496	0.68 260	0.47 296	2.46 570	0.71 176	0.54 146	0.50 89	0.53 145	0.51 192	1.36 313	0.60 326	0.18 160	0.20 382	0.20 201	0.16 174	0.20 226	0.20 282

AIO-test2	0.57 229	0.28 210	0.63 187	0.61 387	0.58 450	0.79 322	0.51 326	1.18 270	1.40 495	0.63 169	1.15 318	0.51 131	0.43 125	1.09 240	0.35 133	0.21 282	0.17 321	0.26 387	0.30 474	0.20 226	0.19 249

MIM_Stereo	0.57 229	0.24 99	0.92 372	0.46 126	0.30 171	0.54 161	0.28 73	1.27 301	0.75 185	1.00 261	1.16 323	0.93 303	0.53 204	1.45 337	0.61 330	0.16 71	0.16 291	0.20 201	0.19 245	0.17 108	0.14 77

qqq	0.57 229	0.34 364	0.71 248	0.47 140	0.27 102	0.64 224	0.62 411	1.42 333	0.78 202	0.80 204	0.92 211	0.95 315	0.77 312	0.88 175	0.59 318	0.21 282	0.20 382	0.24 329	0.23 376	0.22 294	0.21 302

ADStereo(finetuned)	0.57 229	0.24 99	1.06 424	0.43 76	0.24 46	0.49 109	0.35 135	1.05 219	1.30 449	1.12 305	1.03 261	0.58 172	1.20 479	0.84 161	0.51 280	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.13 83	0.18 143	0.19 249

R-Stereo Train	0.57 229	0.26 153	0.63 187	0.54 287	0.36 273	0.69 267	0.54 351	1.22 291	0.72 178	1.61 506	1.50 447	0.75 227	0.53 204	0.64 89	0.44 221	0.18 160	0.15 251	0.17 95	0.15 132	0.17 108	0.17 182

RAFT-Stereo	0.57 229	0.26 153	0.63 187	0.54 287	0.36 273	0.69 267	0.54 351	1.22 291	0.72 178	1.61 506	1.50 447	0.75 227	0.53 204	0.64 89	0.44 221	0.18 160	0.15 251	0.17 95	0.15 132	0.17 108	0.17 182
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
xyz-stereo-finetune2	0.58 236	0.27 184	0.57 157	0.40 49	0.24 46	1.09 425	0.32 105	0.79 103	0.53 110	0.65 173	1.07 272	0.58 172	0.80 329	2.47 470	0.80 397	0.16 71	0.15 251	0.21 238	0.17 199	0.16 76	0.17 182

rvit_0105_5	0.58 236	0.39 413	1.05 420	0.66 437	0.37 290	0.58 186	0.56 377	0.94 169	1.18 386	0.64 171	0.68 147	0.75 227	0.63 264	0.88 175	0.50 275	0.32 465	0.32 507	0.30 442	0.27 432	0.28 393	0.25 366

testlalala2	0.58 236	0.27 184	0.68 217	1.72 580	1.27 575	0.68 260	0.42 228	0.93 162	0.70 171	0.90 229	0.93 214	0.76 231	0.34 72	0.52 41	0.40 186	0.18 160	0.15 251	0.17 95	0.13 83	0.17 108	0.17 182

RAFT+CT+SA	0.58 236	0.29 246	0.60 174	0.66 437	0.37 290	0.42 57	0.55 369	1.27 301	1.03 294	0.70 181	1.22 343	0.60 181	0.70 287	1.64 375	0.41 197	0.18 160	0.13 135	0.22 271	0.22 353	0.21 270	0.18 208

IPLGR	0.58 236	0.27 184	1.14 449	0.48 168	0.28 127	0.65 240	0.33 115	1.22 291	1.13 352	1.18 353	1.05 266	0.69 213	0.66 277	0.96 199	0.52 287	0.17 117	0.15 251	0.20 201	0.17 199	0.20 226	0.18 208

AFF-stereo	0.58 236	0.25 127	0.64 194	0.46 126	0.29 147	0.34 23	0.38 180	1.15 261	1.14 355	1.17 348	1.60 471	1.10 368	0.71 292	0.97 207	0.43 218	0.13 22	0.11 31	0.19 159	0.19 245	0.17 108	0.14 77

dd	0.59 242	0.48 456	0.97 390	0.55 311	0.32 219	0.64 224	0.47 296	1.02 200	1.34 464	0.78 199	0.86 197	0.58 172	0.54 209	1.01 218	0.86 414	0.28 435	0.18 344	0.26 387	0.19 245	0.32 432	0.24 354

PFNet+	0.59 242	0.28 210	0.77 303	0.53 272	0.30 171	0.59 193	0.31 95	0.92 153	1.14 355	1.33 434	1.10 288	0.79 242	0.57 231	1.31 294	0.49 269	0.25 382	0.17 321	0.28 418	0.26 421	0.21 270	0.25 366

AnonymousM	0.59 242	1.11 561	0.41 34	0.44 101	0.32 219	0.43 66	0.47 296	1.05 219	0.64 141	0.98 253	0.63 132	0.67 206	0.43 125	0.59 66	0.41 197	0.20 248	0.15 251	1.84 587	0.84 576	0.14 28	0.13 44

GANet-ADL	0.60 245	0.35 384	0.72 254	0.64 416	0.40 327	0.68 260	0.51 326	1.49 351	1.12 340	0.95 244	1.08 277	0.91 293	0.57 231	0.76 130	0.55 304	0.26 405	0.18 344	0.18 133	0.16 174	0.23 320	0.25 366

TRStereo	0.60 245	0.60 505	0.97 390	0.74 495	0.67 483	0.46 83	0.38 180	1.85 464	0.89 233	0.79 202	0.80 189	0.88 281	0.39 103	1.10 243	0.41 197	0.23 338	0.15 251	0.23 309	0.24 389	0.17 108	0.15 115

NRIStereo	0.60 245	0.29 246	0.69 230	0.53 272	0.28 127	0.63 220	0.33 115	1.08 240	0.87 226	1.14 323	0.87 201	0.91 293	0.59 241	2.24 449	0.49 269	0.20 248	0.14 190	0.21 238	0.19 245	0.21 270	0.17 182

RALAANet	0.60 245	0.33 340	0.87 347	0.62 398	0.50 397	0.69 267	0.31 95	1.21 283	1.06 308	1.09 289	1.16 323	0.88 281	0.46 146	1.22 272	0.42 208	0.19 207	0.15 251	0.21 238	0.17 199	0.27 374	0.17 182

111	0.60 245	0.23 78	0.70 236	0.43 76	0.24 46	0.72 282	0.42 228	1.18 270	1.41 500	0.80 204	1.38 409	1.10 368	0.79 323	0.96 199	0.58 315	0.18 160	0.13 135	0.17 95	0.15 132	0.17 108	0.19 249

FENet	0.60 245	0.28 210	0.63 187	0.54 287	0.33 240	0.83 349	0.38 180	1.27 301	1.07 313	1.00 261	0.86 197	0.99 331	0.85 353	0.96 199	0.68 354	0.22 311	0.15 251	0.23 309	0.20 279	0.22 294	0.23 340

test_sample1	0.61 251	0.29 246	0.75 286	0.50 200	0.31 197	0.76 303	0.48 308	1.59 384	0.84 220	0.90 229	0.94 217	0.88 281	0.95 403	1.16 259	0.67 350	0.22 311	0.18 344	0.20 201	0.19 245	0.21 270	0.21 302

MyStereo06	0.61 251	0.28 210	0.95 382	0.56 325	0.46 379	0.61 207	0.73 446	1.78 441	0.67 161	1.03 274	1.12 301	1.13 378	0.56 222	0.78 138	0.41 197	0.17 117	0.16 291	0.23 309	0.20 279	0.22 294	0.20 282

ACRE	0.61 251	0.33 340	1.01 404	0.58 348	0.49 390	0.75 296	0.47 296	1.06 232	0.95 255	1.37 446	1.55 458	0.62 190	0.46 146	0.83 156	0.70 358	0.23 338	0.15 251	0.19 159	0.16 174	0.18 143	0.21 302

Anonymous3	0.61 251	0.44 438	1.11 441	0.59 361	0.49 390	0.93 383	0.65 420	0.93 162	0.81 210	0.72 188	0.88 203	0.65 199	0.69 282	1.06 231	0.53 294	0.35 491	0.30 493	0.26 387	0.26 421	0.31 423	0.27 400

test_sample2	0.62 255	0.29 246	0.74 282	0.50 200	0.28 127	0.80 332	0.61 408	1.61 391	1.00 284	0.88 226	0.99 233	0.94 306	0.83 346	1.16 259	0.51 280	0.23 338	0.18 344	0.22 271	0.21 324	0.23 320	0.22 320

tt1	0.62 255	0.32 317	0.51 106	0.54 287	0.26 77	1.16 439	0.48 308	0.95 174	2.47 570	0.57 151	0.77 176	0.49 121	0.81 333	1.55 358	0.32 89	0.20 248	0.12 63	0.24 329	0.15 132	0.19 187	0.20 282

CIPLG	0.62 255	0.33 340	0.96 388	0.58 348	0.50 397	0.75 296	0.48 308	1.05 219	0.96 260	1.40 459	1.57 466	0.64 196	0.48 170	0.89 180	0.70 358	0.23 338	0.15 251	0.19 159	0.16 174	0.19 187	0.21 302

IPLGR_C	0.62 255	0.33 340	0.99 394	0.58 348	0.49 390	0.76 303	0.48 308	1.10 245	0.96 260	1.40 459	1.56 462	0.62 190	0.48 170	0.80 145	0.71 364	0.23 338	0.15 251	0.19 159	0.16 174	0.19 187	0.21 302

HHNet	0.62 255	0.26 153	0.63 187	0.43 76	0.45 367	0.50 123	0.58 392	1.07 234	1.01 287	1.25 389	2.23 539	0.70 217	0.61 253	1.07 235	0.47 256	0.20 248	0.13 135	0.23 309	0.19 245	0.19 187	0.30 431

Pruner-Stereo	0.62 255	0.29 246	0.70 236	0.61 387	0.31 197	0.63 220	0.43 247	1.17 265	0.99 279	1.53 488	1.08 277	0.95 315	0.55 216	1.35 308	0.51 280	0.23 338	0.14 190	0.24 329	0.21 324	0.21 270	0.23 340

DIP-Stereo	0.62 255	0.30 266	0.83 328	0.48 168	0.36 273	0.95 387	0.33 115	2.37 563	0.67 161	1.25 389	1.00 237	0.68 208	0.51 192	0.91 183	0.61 330	0.18 160	0.15 251	0.21 238	0.17 199	0.19 187	0.19 249
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	0.34 364	0.82 323	0.62 398	0.65 476	0.81 341	0.41 224	1.44 340	1.07 313	0.86 224	1.14 310	0.61 185	0.69 282	0.80 145	0.53 294	0.28 435	0.19 362	0.47 532	0.21 324	0.35 448	0.25 366

rvit_0105_3	0.63 262	0.44 438	1.08 433	0.72 483	0.40 327	0.64 224	0.71 442	1.03 205	1.17 379	0.82 212	0.70 156	0.80 244	0.70 287	0.91 183	0.56 308	0.35 491	0.34 513	0.34 482	0.32 489	0.27 374	0.28 412

mmm	0.63 262	0.35 384	0.72 254	0.51 232	0.30 171	0.86 362	0.54 351	1.59 384	0.86 222	1.07 282	1.38 409	0.79 242	0.75 301	0.91 183	0.58 315	0.22 311	0.18 344	0.29 429	0.25 403	0.25 348	0.23 340

HH	0.63 262	0.30 266	0.77 303	0.50 200	0.32 219	0.49 109	0.46 288	1.65 400	0.64 141	0.69 179	1.09 282	1.63 484	0.85 353	1.90 414	0.37 156	0.18 160	0.13 135	0.19 159	0.17 199	0.19 187	0.16 150

HanStereo	0.63 262	0.30 266	0.77 303	0.50 200	0.32 219	0.49 109	0.46 288	1.65 400	0.64 141	0.69 179	1.09 282	1.63 484	0.85 353	1.90 414	0.37 156	0.18 160	0.13 135	0.19 159	0.17 199	0.19 187	0.16 150

CAS	0.63 262	0.18 2	0.37 7	2.27 586	0.84 533	0.57 183	0.54 351	0.79 103	0.62 133	0.48 116	0.70 156	0.36 64	0.26 24	0.45 17	0.35 133	2.24 588	0.10 9	0.14 5	0.09 1	0.15 51	1.06 576

TestStereo1	0.63 262	0.28 210	0.75 286	0.76 502	0.31 197	0.48 97	0.43 247	1.30 307	1.21 405	0.97 249	1.31 379	0.64 196	0.77 312	1.75 396	0.42 208	0.20 248	0.15 251	0.22 271	0.18 220	0.21 270	0.17 182

RAFT_CTSACE	0.63 262	0.26 153	0.88 355	0.55 311	0.51 410	0.71 279	0.44 261	0.80 111	0.97 267	0.97 249	1.84 510	1.18 386	0.68 279	1.47 343	0.36 144	0.16 71	0.15 251	0.21 238	0.20 279	0.20 226	0.14 77

SA-5K	0.63 262	0.28 210	0.75 286	0.76 502	0.31 197	0.48 97	0.43 247	1.30 307	1.21 405	0.97 249	1.31 379	0.64 196	0.77 312	1.75 396	0.42 208	0.20 248	0.15 251	0.22 271	0.18 220	0.21 270	0.17 182

ICVP	0.63 262	0.33 340	0.57 157	0.61 387	0.40 327	0.80 332	0.58 392	1.61 391	0.89 233	0.90 229	1.24 349	0.88 281	0.73 297	0.72 118	0.88 416	0.29 446	0.21 406	0.22 271	0.21 324	0.24 335	0.27 400
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	0.26 153	1.90 535	0.81 515	0.67 483	0.43 66	0.23 37	1.03 205	0.58 120	0.65 173	1.56 462	1.41 439	0.39 103	1.28 288	0.35 133	0.20 248	0.14 190	0.20 201	0.19 245	0.18 143	0.14 77

ACVNet	0.63 262	0.31 301	0.54 130	0.54 287	0.36 273	0.80 332	0.46 288	1.37 320	1.07 313	0.93 237	1.30 373	1.08 356	0.85 353	0.80 145	0.94 427	0.21 282	0.19 362	0.21 238	0.18 220	0.22 294	0.18 208

HI	0.64 274	0.32 317	0.68 217	0.47 140	0.51 410	0.41 49	0.36 151	1.04 211	0.75 185	1.31 422	1.43 422	1.62 479	1.12 461	0.94 195	0.88 416	0.15 48	0.12 63	0.20 201	0.20 279	0.20 226	0.18 208

CoSv	0.64 274	0.32 317	0.68 217	0.47 140	0.51 410	0.41 49	0.36 151	1.04 211	0.75 185	1.31 422	1.43 422	1.62 479	1.12 461	0.94 195	0.88 416	0.15 48	0.12 63	0.20 201	0.20 279	0.20 226	0.18 208

rvit_stereo_0075_2	0.64 274	0.46 447	1.05 420	0.66 437	0.66 479	0.53 153	0.48 308	1.20 282	1.12 340	0.76 191	0.92 211	0.78 238	0.53 204	1.03 222	0.59 318	0.37 499	0.28 478	0.40 515	0.31 481	0.37 459	0.32 448

cc1	0.64 274	0.31 301	0.50 99	0.54 287	0.26 77	1.18 442	0.51 326	0.93 162	3.05 583	0.58 153	0.79 184	0.48 112	0.88 371	1.46 339	0.32 89	0.20 248	0.12 63	0.25 368	0.15 132	0.19 187	0.19 249

GwcNet-ADL	0.64 274	0.31 301	0.79 314	0.56 325	0.41 335	0.60 201	0.58 392	1.41 331	1.26 428	1.08 283	1.13 306	0.91 293	0.60 244	1.04 228	0.78 387	0.27 421	0.18 344	0.18 133	0.18 220	0.25 348	0.29 418

RAFT	0.64 274	0.30 266	0.73 266	0.59 361	0.33 240	0.68 260	0.58 392	1.04 211	0.76 194	1.08 283	1.19 335	1.65 490	0.93 393	1.06 231	0.56 308	0.21 282	0.18 344	0.27 403	0.24 389	0.22 294	0.17 182

TestStereo	0.64 274	0.39 413	0.71 248	0.51 232	0.27 102	0.56 178	0.42 228	1.03 205	0.91 242	0.80 204	1.00 237	0.68 208	0.52 198	3.25 499	0.45 235	0.22 311	0.15 251	0.24 329	0.18 220	0.27 374	0.16 150

DN-CSS_ROB	0.64 274	0.32 317	1.05 420	0.55 311	0.40 327	0.54 161	0.45 281	1.21 283	0.93 250	1.03 274	1.47 437	0.69 213	0.63 264	1.76 401	0.49 269	0.18 160	0.14 190	0.25 368	0.22 353	0.22 294	0.20 282

MyStereo8	0.65 282	0.29 246	1.00 400	0.58 348	0.49 390	0.91 372	0.35 135	1.18 270	1.31 453	1.16 339	1.27 363	0.90 290	0.64 268	0.72 118	0.95 431	0.18 160	0.14 190	0.20 201	0.18 220	0.22 294	0.26 390

StereoVision	0.65 282	0.34 364	0.86 336	0.59 361	0.40 327	0.50 123	0.41 224	1.09 242	0.93 250	0.71 183	2.50 553	0.82 253	0.57 231	1.03 222	0.49 269	0.25 382	0.28 478	0.29 429	0.28 453	0.36 455	0.20 282

CASS	0.65 282	0.34 364	0.72 254	0.56 325	0.27 102	0.78 316	0.42 228	1.59 384	0.86 222	1.30 412	1.25 353	0.87 277	0.84 350	0.84 161	0.54 300	0.35 491	0.19 362	0.26 387	0.21 324	0.28 393	0.42 494
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.65 282	0.30 266	0.75 286	0.67 449	0.50 397	0.92 379	0.52 337	1.39 327	1.12 340	0.76 191	1.11 294	1.00 332	0.90 378	1.53 354	0.45 235	0.18 160	0.13 135	0.23 309	0.22 353	0.21 270	0.19 249

iRaft-Stereo_20w	0.65 282	0.31 301	1.00 400	0.47 140	0.34 258	0.73 287	0.30 88	2.96 580	0.70 171	1.15 329	1.14 310	0.76 231	0.65 274	1.11 246	0.38 167	0.17 117	0.13 135	0.18 133	0.16 174	0.19 187	0.18 208

EAI-Stereo	0.65 282	0.28 210	0.69 230	0.53 272	0.27 102	0.60 201	0.40 208	2.28 554	0.64 141	0.71 183	3.18 566	0.57 167	0.43 125	1.06 231	0.41 197	0.18 160	0.13 135	0.17 95	0.17 199	0.17 108	0.17 182

HITNet	0.65 282	0.40 420	0.77 303	0.48 168	0.24 46	1.05 414	0.49 318	1.76 433	1.02 290	1.18 353	1.18 328	0.89 289	0.80 329	0.85 166	0.79 393	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.17 199	0.29 404	0.15 115
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	0.28 210	1.07 429	0.56 325	0.46 379	0.61 207	0.73 446	1.34 314	1.41 500	1.15 329	0.91 209	0.77 234	0.80 329	1.41 332	0.63 337	0.17 117	0.16 291	0.23 309	0.20 279	0.22 294	0.20 282

PCWNet_CMD	0.66 289	0.32 317	0.88 355	0.49 188	0.37 290	0.78 316	0.40 208	1.42 333	1.31 453	1.16 339	1.31 379	1.25 403	0.62 259	0.89 180	0.57 311	0.20 248	0.16 291	0.27 403	0.19 245	0.40 476	0.25 366

ToySt	0.66 289	0.33 340	1.23 459	0.51 232	0.33 240	0.86 362	0.68 433	1.10 245	0.97 267	0.84 217	1.08 277	1.25 403	0.94 398	1.01 218	0.74 371	0.19 207	0.19 362	0.24 329	0.24 389	0.27 374	0.23 340

DisPM	0.66 289	0.28 210	0.72 254	0.61 387	0.35 262	0.62 216	0.45 281	1.02 200	0.99 279	1.56 498	1.10 288	0.80 244	0.59 241	2.37 460	0.41 197	0.23 338	0.14 190	0.23 309	0.21 324	0.20 226	0.25 366

SA	0.66 289	0.30 266	0.82 323	0.61 387	0.30 171	0.58 186	0.38 180	1.44 340	1.30 449	0.96 246	1.36 402	0.66 203	0.95 403	1.85 411	0.42 208	0.19 207	0.15 251	0.25 368	0.23 376	0.21 270	0.17 182

CFNet_pseudo	0.66 289	0.32 317	0.86 336	0.48 168	0.39 316	0.70 274	0.40 208	1.33 309	1.22 411	1.16 339	1.34 395	1.24 399	0.64 268	0.98 208	0.59 318	0.21 282	0.16 291	0.33 472	0.19 245	0.36 455	0.25 366

GES	0.66 289	0.34 364	0.90 365	0.59 361	0.38 306	0.94 384	0.57 388	2.11 525	0.86 222	1.02 270	1.11 294	0.66 203	0.79 323	0.99 213	0.61 330	0.27 421	0.19 362	0.20 201	0.20 279	0.21 270	0.30 431

MSMDNet	0.66 289	0.32 317	0.87 347	0.49 188	0.37 290	0.79 322	0.40 208	1.43 339	1.31 453	1.15 329	1.31 379	1.24 399	0.63 264	0.88 175	0.57 311	0.21 282	0.16 291	0.26 387	0.19 245	0.39 472	0.24 354

ccs_rob	0.66 289	0.33 340	0.86 336	0.48 168	0.39 316	0.70 274	0.40 208	1.33 309	1.22 411	1.16 339	1.34 395	1.23 397	0.64 268	0.98 208	0.59 318	0.21 282	0.16 291	0.35 490	0.20 279	0.37 459	0.25 366

MyStereo04	0.67 298	0.29 246	1.07 429	0.55 311	0.45 367	0.59 193	0.79 462	1.50 355	1.40 495	0.91 234	0.91 209	0.74 224	0.86 361	1.52 350	0.62 333	0.17 117	0.16 291	0.24 329	0.20 279	0.23 320	0.20 282

xx1	0.67 298	0.31 301	0.50 99	0.54 287	0.26 77	1.18 442	0.51 326	0.93 162	3.05 583	0.58 153	0.79 184	0.95 315	0.77 312	1.46 339	0.32 89	0.20 248	0.12 63	0.24 329	0.23 376	0.22 294	0.21 302

GMStereo_Zeroshot	0.67 298	0.61 507	1.01 404	0.64 416	0.37 290	0.84 358	0.35 135	1.05 219	1.12 340	1.12 305	1.06 268	1.27 411	0.54 209	1.19 267	0.59 318	0.32 465	0.17 321	0.31 448	0.18 220	0.52 523	0.22 320

DMCA	0.67 298	0.34 364	0.90 365	0.51 232	0.44 360	0.86 362	0.47 296	1.42 333	1.02 290	1.17 348	1.12 301	1.23 397	0.75 301	0.78 138	0.95 431	0.25 382	0.19 362	0.27 403	0.19 245	0.24 335	0.27 400

test_sample3	0.68 302	0.32 317	0.88 355	0.52 253	0.30 171	0.97 397	0.52 337	1.86 467	1.15 367	1.08 283	1.11 294	0.88 281	0.71 292	1.17 263	0.68 354	0.25 382	0.20 382	0.25 368	0.25 403	0.25 348	0.25 366

raft_robust	0.68 302	0.30 266	0.64 194	0.52 253	0.26 77	0.54 161	0.35 135	1.33 309	1.24 420	1.16 339	1.07 272	0.60 181	0.54 209	3.58 509	0.37 156	0.18 160	0.14 190	0.20 201	0.22 353	0.20 226	0.16 150

test_sample5	0.69 304	0.34 364	0.87 347	0.52 253	0.30 171	0.84 358	0.54 351	1.83 459	1.14 355	1.11 303	1.25 353	0.88 281	0.78 319	1.23 274	0.65 342	0.26 405	0.20 382	0.27 403	0.27 432	0.27 374	0.26 390

test_sample4	0.69 304	0.33 340	0.91 368	0.51 232	0.30 171	0.92 379	0.52 337	1.87 470	1.15 367	1.14 323	1.18 328	0.87 277	0.75 301	1.18 265	0.68 354	0.25 382	0.20 382	0.26 387	0.26 421	0.26 360	0.25 366

IPLG	0.69 304	0.27 184	0.97 390	0.51 232	0.43 351	0.79 322	0.33 115	1.21 283	1.06 308	1.30 412	1.10 288	0.52 139	0.55 216	3.16 497	0.63 337	0.16 71	0.14 190	0.19 159	0.16 174	0.18 143	0.17 182

UCFNet_RVC	0.69 304	0.35 384	0.49 90	0.64 416	0.39 316	0.85 361	0.58 392	1.75 427	1.14 355	0.97 249	1.19 335	1.17 383	0.93 393	0.99 213	0.62 333	0.28 435	0.20 382	0.34 482	0.31 481	0.32 432	0.27 400

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 308	3.18 608	2.55 560	0.39 39	0.23 30	0.44 73	0.23 37	0.63 48	0.42 57	0.44 90	0.44 62	0.34 59	0.28 31	0.56 57	0.29 51	1.35 582	0.10 9	0.22 271	0.19 245	0.46 506	1.31 580

DualNet	0.70 308	0.34 364	0.87 347	0.52 253	0.30 171	0.84 358	0.54 351	1.83 459	1.14 355	1.14 323	1.33 388	0.88 281	0.78 319	1.23 274	0.65 342	0.26 405	0.20 382	0.27 403	0.27 432	0.27 374	0.26 390

CFNet_ucs	0.70 308	0.33 340	0.88 355	0.50 200	0.43 351	0.74 291	0.44 261	1.60 388	1.29 443	1.22 370	1.54 456	1.09 366	0.63 264	0.99 213	0.59 318	0.25 382	0.20 382	0.37 501	0.21 324	0.40 476	0.28 412

IER	0.70 308	0.31 301	1.02 411	0.48 168	0.52 422	1.34 470	0.51 326	1.17 265	0.99 279	1.23 376	1.34 395	1.12 373	1.11 458	0.99 213	0.71 364	0.20 248	0.16 291	0.21 238	0.21 324	0.20 226	0.19 249

HCRNet	0.70 308	0.39 413	0.73 266	0.60 373	0.59 458	0.76 303	0.35 135	1.22 291	1.13 352	1.02 270	0.99 233	1.02 341	0.76 309	2.19 446	0.70 358	0.28 435	0.19 362	0.28 418	0.23 376	0.25 348	0.23 340

SFCPSM	0.70 308	0.28 210	1.02 411	0.51 232	0.38 306	1.37 473	0.66 425	2.00 504	1.03 294	1.17 348	1.21 341	0.82 253	0.78 319	1.03 222	0.53 294	0.21 282	0.17 321	0.22 271	0.24 389	0.21 270	0.19 249

AdaStereo	0.70 308	0.43 435	0.75 286	0.73 491	0.37 290	0.92 379	0.53 345	1.85 464	1.18 386	1.12 305	1.23 347	1.07 355	0.65 274	0.96 199	0.63 337	0.31 458	0.15 251	0.32 463	0.21 324	0.29 404	0.22 320
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	0.34 364	0.87 347	0.52 253	0.30 171	0.82 343	0.58 392	1.79 447	1.15 367	1.14 323	1.33 388	0.91 293	0.79 323	1.31 294	0.74 371	0.27 421	0.21 406	0.27 403	0.29 465	0.28 393	0.27 400

BSDual-CNN	0.71 315	0.32 317	0.68 217	0.54 287	0.44 360	1.27 458	0.65 420	2.16 535	0.98 272	1.20 361	1.11 294	1.12 373	0.74 299	0.91 183	0.66 347	0.24 355	0.17 321	0.25 368	0.22 353	0.22 294	0.22 320

DFGA-Net	0.72 317	0.40 420	1.40 483	0.52 253	0.45 367	0.83 349	0.44 261	1.28 305	1.08 319	0.99 256	1.19 335	0.70 217	0.55 216	2.14 438	1.16 465	0.18 160	0.16 291	0.24 329	0.23 376	0.27 374	0.25 366

rvit_105_1	0.72 317	0.52 473	1.01 404	0.78 507	0.49 390	0.75 296	0.87 484	1.12 254	1.18 386	0.99 256	0.79 184	0.90 290	0.77 312	1.26 283	0.75 376	0.41 513	0.36 529	0.36 498	0.41 526	0.30 414	0.33 454

DCVSM-stereo	0.72 317	0.35 384	0.76 296	0.55 311	0.42 340	0.73 287	0.38 180	1.21 283	1.02 290	1.79 528	1.04 264	1.62 479	1.03 439	1.04 228	0.79 393	0.24 355	0.27 471	0.29 429	0.24 389	0.30 414	0.36 470

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 317	0.35 384	1.70 520	0.49 188	0.56 438	0.63 220	0.38 180	2.41 566	0.65 156	0.77 196	1.07 272	1.82 511	0.95 403	0.93 192	0.43 218	0.20 248	0.13 135	0.21 238	0.25 403	0.28 393	0.26 390

qqq1	0.72 317	0.30 266	0.86 336	0.46 126	0.26 77	0.82 343	0.43 247	2.05 515	1.39 490	1.23 376	1.47 437	0.98 325	0.95 403	1.71 390	0.44 221	0.24 355	0.20 382	0.18 133	0.15 132	0.18 143	0.18 208

fff1	0.72 317	0.30 266	0.86 336	0.46 126	0.26 77	0.82 343	0.43 247	2.05 515	1.39 490	1.23 376	1.47 437	0.98 325	0.95 403	1.71 390	0.44 221	0.24 355	0.20 382	0.18 133	0.15 132	0.18 143	0.18 208

ffm	0.72 317	0.33 340	0.85 330	0.53 272	0.37 290	0.74 291	0.56 377	0.95 174	2.47 570	1.15 329	1.45 430	1.06 350	0.82 338	1.55 358	0.32 89	0.20 248	0.12 63	0.31 448	0.27 432	0.19 187	0.20 282

anonymousa	0.72 317	0.27 184	0.75 286	0.47 140	0.63 471	1.43 486	0.45 281	1.24 297	0.89 233	1.28 398	1.75 500	1.62 479	1.13 465	0.69 106	0.59 318	0.19 207	0.16 291	0.23 309	0.25 403	0.20 226	0.18 208

Sa-1000	0.72 317	0.29 246	0.76 296	0.59 361	0.30 171	0.73 287	0.37 173	1.62 395	1.33 461	1.28 398	2.04 530	0.86 273	0.75 301	1.84 408	0.38 167	0.19 207	0.14 190	0.25 368	0.23 376	0.20 226	0.16 150

psmg	0.72 317	0.32 317	0.68 217	0.50 200	0.44 360	1.48 490	0.75 451	1.94 492	0.98 272	1.21 365	1.33 388	1.12 373	0.74 299	0.91 183	0.66 347	0.24 355	0.19 362	0.25 368	0.25 403	0.23 320	0.22 320

UDGNet	0.72 317	1.17 567	0.80 319	0.77 505	0.41 335	0.77 311	0.38 180	0.97 183	1.34 464	0.81 208	0.88 203	0.71 220	0.60 244	1.21 271	0.54 300	0.52 542	0.19 362	1.02 577	0.26 421	0.71 552	0.31 441

PSMNet-ADL	0.72 317	0.35 384	0.62 184	0.69 465	0.46 379	1.14 431	0.44 261	1.37 320	1.01 287	0.83 214	1.17 326	1.33 425	0.96 410	1.43 333	0.95 431	0.33 474	0.22 427	0.21 238	0.23 376	0.27 374	0.29 418

LCNet	0.72 317	0.28 210	0.52 115	0.55 311	0.31 197	0.69 267	0.54 351	1.00 193	0.88 230	1.19 357	1.34 395	0.97 323	1.34 502	2.56 473	0.45 235	0.18 160	0.13 135	0.21 238	0.25 403	0.27 374	0.73 559

GANet-RSSM	0.72 317	0.28 210	0.63 187	0.64 416	0.58 450	0.80 332	0.58 392	1.89 476	1.08 319	1.04 277	1.25 353	1.15 381	1.04 441	1.49 345	0.62 333	0.25 382	0.19 362	0.22 271	0.22 353	0.22 294	0.21 302

PSMNet-RSSM	0.72 317	0.30 266	0.61 178	0.63 407	0.42 340	0.73 287	0.56 377	1.92 486	1.10 334	1.09 289	1.37 404	1.22 392	0.98 420	1.28 288	0.72 367	0.27 421	0.19 362	0.27 403	0.29 465	0.24 335	0.24 354

CFNet-ft	0.72 317	0.32 317	0.54 130	0.66 437	0.54 429	0.83 349	0.55 369	1.37 320	1.15 367	0.93 237	1.28 369	1.57 471	0.97 413	1.35 308	0.81 399	0.26 405	0.20 382	0.33 472	0.25 403	0.30 414	0.23 340

CFNet_RVC	0.72 317	0.32 317	0.54 130	0.66 437	0.54 429	0.83 349	0.55 369	1.37 320	1.15 367	0.93 237	1.28 369	1.57 471	0.97 413	1.35 308	0.81 399	0.26 405	0.20 382	0.33 472	0.25 403	0.30 414	0.23 340

MLCV	0.72 317	0.34 364	1.10 439	0.51 232	0.23 30	0.91 372	0.39 195	1.33 309	1.23 414	1.46 473	1.55 458	1.01 339	0.64 268	1.95 421	0.80 397	0.18 160	0.12 63	0.18 133	0.14 113	0.19 187	0.17 182

G2L-ROB	0.73 335	0.25 127	0.76 296	0.54 287	0.39 316	0.95 387	0.66 425	1.66 405	1.09 327	1.24 383	1.02 251	1.64 487	0.71 292	1.63 373	1.02 443	0.20 248	0.14 190	0.17 95	0.15 132	0.20 226	0.22 320

G2L-Stereo_test	0.73 335	0.27 184	0.74 282	0.49 188	0.40 327	0.90 368	0.81 471	1.53 370	1.14 355	1.28 398	1.27 363	1.52 465	0.72 295	1.62 371	0.94 427	0.19 207	0.14 190	0.16 65	0.15 132	0.18 143	0.19 249

CoDeX	0.73 335	0.29 246	0.93 374	0.54 287	0.36 273	1.14 431	0.61 408	2.34 560	1.17 379	1.16 339	1.25 353	0.91 293	0.87 366	1.33 302	0.64 341	0.20 248	0.16 291	0.21 238	0.18 220	0.20 226	0.18 208

cf-r	0.73 335	0.30 266	0.77 303	0.55 311	0.63 471	0.78 316	0.48 308	1.79 447	1.15 367	1.13 320	1.26 360	1.43 441	0.87 366	1.40 330	0.85 412	0.25 382	0.18 344	0.22 271	0.23 376	0.19 187	0.19 249

BEATNet_4x	0.73 335	0.49 459	1.17 453	0.53 272	0.26 77	1.03 411	0.55 369	1.82 454	1.06 308	1.21 365	1.22 343	0.96 321	0.91 381	1.01 218	1.06 447	0.21 282	0.14 190	0.24 329	0.19 245	0.37 459	0.21 302

Select-FE	0.74 340	0.39 413	1.56 510	0.55 311	0.46 379	0.40 43	0.22 26	1.86 467	0.68 165	1.05 278	1.31 379	1.82 511	1.74 539	1.11 246	0.38 167	0.21 282	0.16 291	0.21 238	0.25 403	0.19 187	0.31 441

test_sample7	0.74 340	0.37 401	0.76 296	0.52 253	0.35 262	0.91 372	0.67 429	1.78 441	1.21 405	1.22 370	1.18 328	1.08 356	0.92 384	1.23 274	0.67 350	0.31 458	0.28 478	0.32 463	0.31 481	0.33 441	0.29 418

gwcnet-sp	0.74 340	0.33 340	1.44 493	0.57 342	0.45 367	1.40 480	0.54 351	1.50 355	1.14 355	1.30 412	1.02 251	0.94 306	0.82 338	1.39 324	0.76 379	0.21 282	0.21 406	0.22 271	0.21 324	0.22 294	0.22 320

scenet	0.74 340	0.33 340	1.44 493	0.57 342	0.45 367	1.40 480	0.54 351	1.50 355	1.14 355	1.30 412	1.02 251	0.94 306	0.82 338	1.39 324	0.76 379	0.21 282	0.21 406	0.22 271	0.21 324	0.22 294	0.22 320

ssnet	0.74 340	0.33 340	1.44 493	0.57 342	0.45 367	1.40 480	0.54 351	1.50 355	1.14 355	1.30 412	1.02 251	0.94 306	0.82 338	1.39 324	0.76 379	0.21 282	0.21 406	0.22 271	0.21 324	0.22 294	0.22 320

BUS	0.74 340	0.32 317	0.68 217	0.54 287	0.44 360	2.34 556	0.42 228	2.16 535	0.98 272	1.20 361	1.11 294	1.03 345	0.62 259	0.91 183	0.70 358	0.24 355	0.17 321	0.25 368	0.22 353	0.22 294	0.22 320

GMM-Stereo	0.74 340	0.25 127	0.59 170	0.54 287	0.34 258	0.72 282	0.99 513	1.01 199	0.87 226	1.36 443	1.78 503	1.12 373	0.81 333	2.09 434	0.46 249	0.18 160	0.12 63	0.25 368	0.25 403	0.20 226	0.85 565

DMCA-RVC	0.74 340	0.40 420	1.27 468	0.66 437	0.49 390	0.77 311	0.47 296	1.35 317	1.01 287	1.53 488	1.01 243	1.29 417	0.82 338	1.31 294	0.78 387	0.27 421	0.21 406	0.35 490	0.27 432	0.32 432	0.24 354

DeepPruner_ROB	0.74 340	0.48 456	0.87 347	0.57 342	0.44 360	0.79 322	0.54 351	1.73 419	0.96 260	1.38 452	1.27 363	1.24 399	0.73 297	1.43 333	0.73 370	0.34 484	0.28 478	0.27 403	0.26 421	0.31 423	0.31 441

SMFormer	0.75 349	0.30 266	0.86 336	0.46 126	0.26 77	0.82 343	0.43 247	2.05 515	1.39 490	1.23 376	1.47 437	0.98 325	0.95 403	1.71 390	0.82 404	0.24 355	0.20 382	0.22 271	0.21 324	0.23 320	0.24 354

tta	0.75 349	0.30 266	0.86 336	0.46 126	0.26 77	0.82 343	0.43 247	2.05 515	1.39 490	1.23 376	1.47 437	0.98 325	0.95 403	1.71 390	0.82 404	0.24 355	0.20 382	0.22 271	0.21 324	0.18 143	0.18 208

KYRaft	0.75 349	0.28 210	0.62 184	0.56 325	0.29 147	0.67 253	0.86 482	0.94 169	0.84 220	1.62 510	2.21 538	1.16 382	1.02 437	1.57 362	0.40 186	0.20 248	0.13 135	0.22 271	0.28 453	0.20 226	1.02 571

Prome-Stereo	0.75 349	0.27 184	0.53 122	0.55 311	0.32 219	0.59 193	0.97 508	0.89 143	0.88 230	1.45 471	2.46 551	0.91 293	1.41 507	1.58 364	0.44 221	0.18 160	0.13 135	0.19 159	0.17 199	0.20 226	0.92 567

acv_ft	0.75 349	0.31 301	0.95 382	0.70 471	0.86 540	1.24 454	0.53 345	1.44 340	1.07 313	1.24 383	1.30 373	1.08 356	0.92 384	0.80 145	1.34 487	0.21 282	0.19 362	0.21 238	0.18 220	0.21 270	0.18 208

iResNet	0.75 349	0.40 420	1.36 481	0.67 449	0.29 147	0.92 379	0.59 401	1.52 364	1.25 423	1.28 398	1.48 442	0.94 306	0.76 309	1.62 371	0.78 387	0.18 160	0.14 190	0.18 133	0.15 132	0.22 294	0.23 340

PAM	0.76 355	0.29 246	1.08 433	0.52 253	0.33 240	1.38 476	0.39 195	2.01 508	0.67 161	1.06 279	0.96 221	2.89 568	1.43 509	0.86 170	0.35 133	0.19 207	0.12 63	0.19 159	0.17 199	0.19 187	0.20 282

AASNet	0.76 355	0.35 384	0.91 368	0.79 509	0.81 529	1.14 431	0.56 377	2.02 512	1.08 319	1.22 370	1.24 349	0.93 303	0.76 309	0.77 133	1.16 465	0.27 421	0.23 439	0.24 329	0.20 279	0.28 393	0.24 354

PAM_32	0.77 357	0.28 210	1.03 415	0.52 253	0.30 171	1.32 466	0.35 135	1.97 499	0.65 156	1.02 270	1.06 268	3.05 569	1.49 519	0.96 199	0.36 144	0.19 207	0.13 135	0.20 201	0.18 220	0.19 187	0.19 249

testlalala_base	0.77 357	0.40 420	0.70 236	0.65 430	0.50 397	0.79 322	0.28 73	1.50 355	0.51 97	0.73 189	0.90 207	0.69 213	0.54 209	0.66 101	0.40 186	2.82 595	0.14 190	0.17 95	0.12 51	2.68 589	0.19 249

NINENet	0.77 357	0.37 401	0.78 311	0.62 398	0.51 410	2.34 556	0.42 228	1.83 459	1.04 299	1.14 323	1.23 347	1.03 345	0.62 259	1.24 279	0.70 358	0.28 435	0.23 439	0.31 448	0.21 324	0.26 360	0.25 366

hknet	0.77 357	0.32 317	0.95 382	0.54 287	0.38 306	1.27 458	0.65 420	2.16 535	1.07 313	1.20 361	1.11 294	1.59 475	0.81 333	1.37 315	0.66 347	0.22 311	0.17 321	0.25 368	0.22 353	0.22 294	0.22 320

ARAFT	0.77 357	0.36 394	1.49 507	0.51 232	0.31 197	0.90 368	0.82 473	1.90 479	1.06 308	1.62 510	1.24 349	1.02 341	0.64 268	1.84 408	0.50 275	0.18 160	0.14 190	0.28 418	0.27 432	0.17 108	0.16 150

psm_up	0.77 357	0.34 364	0.70 236	0.66 437	0.58 450	1.05 414	0.92 496	1.52 364	1.12 340	1.26 393	1.16 323	1.31 422	1.23 484	1.20 269	0.81 399	0.25 382	0.29 489	0.31 448	0.27 432	0.27 374	0.25 366

GwcNet-RSSM	0.77 357	0.32 317	1.01 404	0.62 398	0.54 429	0.78 316	0.51 326	1.73 419	1.20 399	1.09 289	1.37 404	1.46 451	0.85 353	1.53 354	1.09 453	0.25 382	0.18 344	0.23 309	0.24 389	0.20 226	0.19 249

iResNet_ROB	0.77 357	0.30 266	0.99 394	0.57 342	0.36 273	0.83 349	0.36 151	2.33 557	1.58 523	1.27 396	1.30 373	1.25 403	0.84 350	1.65 376	0.79 393	0.20 248	0.14 190	0.17 95	0.12 51	0.18 143	0.27 400

DDVS	0.78 365	0.41 428	0.94 378	0.60 373	0.43 351	1.30 463	0.43 247	1.40 329	0.91 242	1.20 361	1.15 318	1.43 441	0.64 268	2.18 444	0.89 419	0.28 435	0.22 427	0.26 387	0.23 376	0.31 423	0.33 454

PSM-softLoss	0.78 365	0.31 301	0.77 303	0.58 348	0.32 219	0.56 178	0.40 208	1.18 270	0.70 171	1.24 383	1.07 272	0.83 260	0.52 198	5.36 541	0.53 294	0.24 355	0.15 251	0.25 368	0.22 353	0.20 226	0.25 366

KMStereo	0.78 365	0.31 301	0.77 303	0.58 348	0.32 219	0.56 178	0.40 208	1.18 270	0.70 171	1.24 383	1.07 272	0.83 260	0.52 198	5.36 541	0.53 294	0.24 355	0.15 251	0.25 368	0.22 353	0.20 226	0.25 366

STTStereo	0.78 365	0.50 466	1.22 458	0.64 416	0.54 429	0.89 365	0.54 351	1.44 340	1.11 336	1.38 452	1.09 282	1.27 411	0.85 353	1.43 333	0.83 406	0.29 446	0.27 471	0.33 472	0.39 521	0.32 432	0.30 431

PSM-AAD	0.79 369	0.27 184	0.53 122	0.55 311	0.28 127	0.77 311	1.24 541	0.99 189	0.91 242	1.66 515	1.57 466	0.81 248	2.19 567	1.65 376	0.44 221	0.19 207	0.14 190	0.38 504	0.32 489	0.21 270	0.70 556

hitnet-ft	0.79 369	0.35 384	0.57 157	0.58 348	0.42 340	0.96 393	0.46 288	1.47 347	1.33 461	1.19 357	1.22 343	1.81 508	0.98 420	1.66 380	0.94 427	0.33 474	0.28 478	0.34 482	0.27 432	0.35 448	0.31 441

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 369	0.43 435	1.05 420	0.64 416	0.58 450	0.95 387	0.53 345	1.53 370	1.18 386	1.37 446	1.15 318	1.43 441	0.88 371	1.61 370	0.84 409	0.25 382	0.22 427	0.27 403	0.27 432	0.29 404	0.29 418
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	0.28 210	0.73 266	0.70 471	0.51 410	0.95 387	0.60 405	1.78 441	1.23 414	1.36 443	1.37 404	1.82 511	0.81 333	1.32 298	1.13 462	0.26 405	0.17 321	0.19 159	0.20 279	0.24 335	0.25 366

G2L-Stereo	0.80 372	0.32 317	0.95 382	0.60 373	0.42 340	0.78 316	0.69 437	1.50 355	1.09 327	1.33 434	1.14 310	1.45 448	0.72 295	2.45 465	1.10 456	0.25 382	0.20 382	0.26 387	0.21 324	0.20 226	0.26 390

ISRNet	0.80 372	0.33 340	1.07 429	0.81 515	0.66 479	0.60 201	0.34 127	1.19 280	1.13 352	1.59 505	1.53 451	1.35 430	0.77 312	1.27 286	0.94 427	0.39 506	0.34 513	0.43 522	0.38 519	0.34 445	0.49 520

NF-Stereo	0.80 372	0.30 266	0.75 286	0.60 373	0.31 197	0.64 224	0.44 261	1.21 283	0.90 237	1.29 404	1.02 251	0.82 253	0.57 231	5.40 546	0.48 261	0.23 338	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.20 226	0.30 431

OCTAStereo	0.80 372	0.30 266	0.75 286	0.60 373	0.31 197	0.64 224	0.44 261	1.21 283	0.90 237	1.29 404	1.01 243	0.82 253	0.57 231	5.35 540	0.48 261	0.24 355	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.20 226	0.30 431

DRaft	0.80 372	0.24 99	0.70 236	0.45 115	0.30 171	0.97 397	0.53 345	1.05 219	0.97 267	1.78 525	2.02 529	0.80 244	1.74 539	2.73 481	0.72 367	0.17 117	0.14 190	0.20 201	0.20 279	0.18 143	0.21 302

RE-Stereo	0.80 372	0.30 266	0.75 286	0.60 373	0.31 197	0.64 224	0.44 261	1.21 283	0.90 237	1.29 404	1.01 243	0.81 248	0.57 231	5.37 543	0.48 261	0.24 355	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.20 226	0.30 431

TVStereo	0.80 372	0.30 266	0.75 286	0.60 373	0.31 197	0.64 224	0.44 261	1.21 283	0.90 237	1.29 404	1.01 243	0.81 248	0.57 231	5.37 543	0.48 261	0.24 355	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.20 226	0.30 431

UPFNet	0.80 372	0.32 317	0.90 365	0.59 361	0.74 504	1.26 457	0.80 468	1.52 364	1.10 334	1.30 412	1.12 301	1.30 418	0.84 350	1.67 381	1.09 453	0.24 355	0.24 448	0.24 329	0.23 376	0.25 348	0.18 208

iResNetv2_ROB	0.80 372	0.37 401	1.71 522	0.56 325	0.37 290	0.94 384	0.64 418	1.73 419	1.34 464	1.23 376	1.42 418	1.26 407	0.92 384	1.85 411	0.56 308	0.23 338	0.15 251	0.19 159	0.14 113	0.24 335	0.19 249

StereoDRNet-Refined	0.80 372	0.41 428	0.88 355	0.62 398	0.42 340	1.33 468	0.48 308	1.52 364	1.17 379	1.45 471	1.44 427	1.44 446	0.90 378	1.26 283	1.24 474	0.20 248	0.16 291	0.27 403	0.24 389	0.25 348	0.28 412
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ITSA-stereo	0.82 383	0.36 394	0.82 323	0.54 287	0.31 197	0.80 332	0.47 296	2.17 541	1.67 530	1.13 320	1.13 306	0.94 306	0.86 361	2.46 468	1.00 441	0.26 405	0.23 439	0.28 418	0.27 432	0.28 393	0.36 470

DCRE	0.82 383	0.26 153	0.70 236	0.58 348	0.44 360	0.54 161	0.48 308	0.95 174	0.78 202	0.78 199	7.33 599	0.86 273	0.52 198	0.76 130	0.41 197	0.16 71	0.16 291	0.19 159	0.17 199	0.18 143	0.17 182

SepStereo	0.82 383	0.34 364	1.03 415	0.64 416	0.69 491	0.77 311	0.63 416	1.54 373	1.20 399	1.79 528	1.55 458	0.95 315	1.04 441	2.30 455	0.60 326	0.21 282	0.16 291	0.25 368	0.18 220	0.27 374	0.22 320

GrayStereo	0.82 383	0.26 153	0.58 163	0.63 407	0.37 290	0.76 303	1.86 577	1.11 251	0.87 226	1.99 545	1.89 517	1.08 356	1.82 548	1.39 324	0.48 261	0.19 207	0.14 190	0.19 159	0.21 324	0.18 143	0.39 484

LMCR-Stereo	0.82 383	0.46 447	0.88 355	0.75 499	0.43 351	1.33 468	0.56 377	2.43 568	0.98 272	1.53 488	1.49 444	0.74 224	1.00 430	1.63 373	0.89 419	0.28 435	0.17 321	0.22 271	0.17 199	0.29 404	0.20 282

ac_64	0.82 383	0.29 246	0.81 320	0.71 479	0.60 461	1.05 414	0.54 351	1.99 503	0.92 248	1.18 353	1.06 268	1.99 531	1.08 453	1.94 420	0.97 436	0.27 421	0.22 427	0.24 329	0.23 376	0.22 294	0.19 249

DualNet (step1)	0.83 389	0.49 459	1.13 445	0.56 325	0.39 316	1.02 408	0.73 446	1.78 441	1.21 405	1.22 370	1.18 328	1.08 356	0.92 384	1.23 274	0.67 350	0.57 551	0.28 478	0.62 559	0.67 567	0.45 500	0.42 494

SST-Stereo	0.83 389	0.28 210	0.72 254	0.59 361	0.31 197	0.72 282	0.26 60	1.09 242	0.86 222	1.47 474	1.10 288	1.00 332	0.87 366	5.73 554	0.45 235	0.22 311	0.13 135	0.23 309	0.19 245	0.23 320	0.18 208

RAFT_R40	0.83 389	0.28 210	0.73 266	0.59 361	0.31 197	0.69 267	0.44 261	1.10 245	0.95 255	1.47 474	1.10 288	1.00 332	0.85 353	5.53 548	0.46 249	0.22 311	0.13 135	0.23 309	0.20 279	0.23 320	0.18 208

UNet	0.83 389	0.34 364	1.31 472	0.58 348	0.74 504	1.58 499	0.49 318	1.41 331	1.04 299	1.21 365	1.08 277	1.54 467	1.12 461	1.65 376	1.09 453	0.23 338	0.17 321	0.25 368	0.20 279	0.25 348	0.22 320

FADNet_RVC	0.83 389	0.51 469	1.83 533	0.54 287	0.42 340	1.19 446	0.46 288	1.51 362	1.09 327	0.89 227	1.24 349	0.91 293	0.87 366	2.11 436	1.11 459	0.27 421	0.22 427	0.31 448	0.28 453	0.43 490	0.38 481

DAS	0.84 394	0.34 364	1.03 415	0.64 416	0.69 491	0.77 311	0.63 416	1.54 373	1.20 399	1.79 528	1.55 458	0.95 315	1.04 441	2.83 483	0.60 326	0.21 282	0.16 291	0.25 368	0.18 220	0.27 374	0.22 320

RAFT-345	0.84 394	0.25 127	0.66 208	0.50 200	0.27 102	0.54 161	0.42 228	0.83 126	1.11 336	1.32 426	2.34 544	0.86 273	0.54 209	5.72 553	0.47 256	0.18 160	0.13 135	0.22 271	0.17 199	0.17 108	0.16 150

MMNet	0.84 394	0.32 317	1.09 436	0.60 373	0.59 458	1.85 528	0.49 318	1.51 362	1.27 434	1.37 446	1.15 318	1.26 407	1.18 473	1.67 381	1.22 472	0.19 207	0.18 344	0.23 309	0.22 353	0.25 348	0.21 302

FADNet-RVC-Resample	0.84 394	0.47 452	2.10 543	0.61 387	0.45 367	1.07 419	0.61 408	1.59 384	1.20 399	1.08 283	0.98 231	1.03 345	0.98 420	2.17 441	0.72 367	0.23 338	0.22 427	0.30 442	0.32 489	0.35 448	0.34 459

iRaft-Stereo_5w	0.85 398	0.29 246	0.91 368	0.53 272	0.43 351	0.49 109	0.68 433	0.99 189	0.87 226	0.79 202	1.34 395	1.46 451	0.91 381	5.11 535	1.11 459	0.17 117	0.14 190	0.22 271	0.18 220	0.20 226	0.20 282

SACVNet	0.85 398	0.46 447	0.85 330	0.81 515	0.56 438	0.80 332	0.79 462	1.68 408	1.12 340	1.34 438	1.33 388	1.25 403	0.94 398	2.39 462	0.76 379	0.34 484	0.26 463	0.31 448	0.29 465	0.35 448	0.44 504

ADLNet	0.85 398	0.36 394	0.89 361	0.85 532	0.72 496	1.24 454	0.76 454	1.82 454	1.36 477	1.52 486	1.35 401	1.27 411	0.99 428	1.23 274	1.15 464	0.27 421	0.20 382	0.26 387	0.25 403	0.28 393	0.30 431

delet	0.85 398	0.32 317	0.95 382	0.65 430	0.66 479	1.64 505	0.84 475	1.75 427	1.35 473	1.32 426	1.30 373	1.30 418	0.88 371	1.68 386	1.10 456	0.21 282	0.21 406	0.24 329	0.24 389	0.21 270	0.21 302

HGLStereo	0.85 398	0.38 408	0.94 378	0.80 512	1.03 554	1.17 441	0.58 392	1.52 364	1.20 399	1.19 357	1.62 477	1.13 378	1.20 479	1.80 405	1.06 447	0.24 355	0.24 448	0.24 329	0.21 324	0.23 320	0.27 400

CRFU-Net	0.86 403	0.39 413	1.00 400	0.65 430	0.57 441	1.78 520	0.86 482	2.15 532	0.81 210	1.38 452	1.18 328	1.64 487	1.19 476	1.35 308	0.90 422	0.26 405	0.22 427	0.21 238	0.19 245	0.23 320	0.24 354

dad	0.86 403	0.66 516	1.06 424	0.56 325	0.37 290	0.76 303	0.44 261	1.17 265	1.50 513	1.44 469	1.27 363	1.34 429	0.75 301	2.52 472	0.84 409	0.42 517	0.27 471	0.83 567	0.26 421	0.41 479	0.29 418

AACVNet	0.86 403	0.35 384	0.79 314	0.82 523	0.39 316	0.76 303	0.49 318	1.61 391	0.81 210	1.08 283	1.33 388	1.30 418	0.93 393	4.34 520	0.74 371	0.25 382	0.21 406	0.28 418	0.22 353	0.29 404	0.25 366

DLCB_ROB	0.86 403	0.40 420	0.78 311	0.68 461	0.54 429	1.11 426	0.84 475	1.49 351	1.23 414	1.64 514	1.65 484	1.70 496	0.91 381	1.70 388	1.05 445	0.25 382	0.24 448	0.26 387	0.27 432	0.27 374	0.24 354

HSM-Net_RVC	0.87 407	0.29 246	0.53 122	0.53 272	0.30 171	1.15 437	0.55 369	3.57 589	1.28 439	1.53 488	1.74 497	1.68 493	0.93 393	1.49 345	0.77 385	0.22 311	0.17 321	0.19 159	0.18 220	0.20 226	0.19 249
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ssnet_v2	0.88 408	0.36 394	1.02 411	0.62 398	0.38 306	1.32 466	0.97 508	2.07 521	1.34 464	1.37 446	1.18 328	1.54 467	0.92 384	1.10 243	1.65 522	0.30 451	0.27 471	0.30 442	0.28 453	0.27 374	0.26 390

ADLNet2	0.88 408	0.34 364	1.17 453	0.77 505	0.64 474	1.12 429	0.76 454	1.74 424	1.24 420	1.21 365	1.65 484	1.71 497	1.05 445	1.67 381	1.17 468	0.24 355	0.21 406	0.21 238	0.22 353	0.26 360	0.29 418

ASMatch	0.88 408	0.26 153	0.69 230	0.51 232	0.35 262	0.48 97	0.37 173	1.12 254	0.92 248	1.10 297	3.28 567	0.96 321	0.98 420	4.90 532	0.49 269	0.19 207	0.16 291	0.22 271	0.19 245	0.19 187	0.27 400

IRAFT_RVC	0.88 408	0.28 210	0.76 296	0.63 407	0.31 197	0.65 240	1.02 518	1.22 291	0.94 253	1.22 370	1.04 264	1.01 339	0.98 420	5.82 556	0.53 294	0.22 311	0.12 63	0.25 368	0.20 279	0.20 226	0.19 249

FADNet-RVC	0.88 408	0.67 517	1.93 537	0.60 373	0.48 386	0.91 372	0.60 405	1.71 417	1.18 386	0.90 229	0.96 221	1.36 432	0.92 384	2.25 451	1.17 468	0.30 451	0.29 489	0.32 463	0.32 489	0.41 479	0.35 464

GEStereo_RVC	0.90 413	0.37 401	0.99 394	0.64 416	0.50 397	0.95 387	0.79 462	2.42 567	1.17 379	1.16 339	1.11 294	1.26 407	0.92 384	3.24 498	0.90 422	0.29 446	0.19 362	0.23 309	0.20 279	0.27 374	0.29 418

CBMV_ROB	0.90 413	0.44 438	0.63 187	0.51 232	0.37 290	1.25 456	0.49 318	1.77 437	1.27 434	1.41 461	2.00 526	1.33 425	1.08 453	2.17 441	0.76 379	0.43 522	0.42 546	0.47 532	0.44 534	0.41 479	0.36 470

PSMNet_ROB	0.90 413	0.52 473	1.17 453	0.72 483	0.61 464	1.27 458	1.12 530	1.76 433	1.12 340	1.09 289	1.28 369	1.45 448	0.89 377	1.65 376	1.42 505	0.33 474	0.25 457	0.37 501	0.39 521	0.35 448	0.29 418

FTStereo	0.91 416	0.26 153	0.56 147	0.54 287	0.33 240	0.66 249	1.87 578	1.00 193	0.75 185	1.75 522	4.15 577	1.04 348	1.65 532	1.57 362	0.46 249	0.19 207	0.16 291	0.23 309	0.21 324	0.18 143	0.63 547

PFNet	0.91 416	0.26 153	1.10 439	0.63 407	0.32 219	0.64 224	0.56 377	1.17 265	0.99 279	1.47 474	1.08 277	0.98 325	0.69 282	6.62 570	0.54 300	0.20 248	0.12 63	0.24 329	0.19 245	0.20 226	0.17 182

CBFPSM	0.92 418	0.33 340	1.86 534	0.49 188	0.38 306	1.75 513	0.84 475	1.39 327	1.12 340	1.09 289	0.99 233	2.37 550	1.66 536	1.32 298	1.42 505	0.19 207	0.18 344	0.20 201	0.20 279	0.21 270	0.33 454

FADNet	0.92 418	0.61 507	1.81 529	0.62 398	0.55 435	0.96 393	0.57 388	1.78 441	1.33 461	0.93 237	1.01 243	1.36 432	1.01 432	2.71 480	0.75 376	0.33 474	0.34 513	0.31 448	0.34 505	0.59 536	0.40 485

NVstereo2D	0.92 418	0.41 428	1.48 505	0.72 483	0.72 496	1.20 448	0.87 484	1.75 427	1.38 485	0.99 256	1.13 306	1.26 407	0.98 420	2.21 448	0.89 419	0.43 522	0.20 382	0.38 504	0.24 389	0.57 532	0.63 547

DispNO	0.93 421	0.30 266	1.34 480	0.55 311	0.55 435	0.89 365	0.49 318	1.48 349	1.21 405	1.17 348	1.27 363	1.19 387	0.90 378	5.23 538	0.74 371	0.22 311	0.17 321	0.24 329	0.21 324	0.19 187	0.20 282

DSFCA	0.93 421	0.34 364	1.06 424	0.52 253	0.65 476	1.55 497	0.93 500	1.49 351	1.19 394	1.56 498	1.15 318	1.50 460	0.96 410	3.07 492	1.02 443	0.30 451	0.26 463	0.25 368	0.25 403	0.28 393	0.24 354

fast-acv-ft	0.94 423	0.44 438	1.40 483	0.58 348	0.51 410	1.77 518	0.69 437	1.36 319	1.42 503	1.29 404	1.86 513	1.74 501	1.25 488	1.52 350	1.38 493	0.26 405	0.28 478	0.28 418	0.28 453	0.27 374	0.26 390

OMP-Stereo	0.94 423	0.33 340	0.72 254	0.90 546	0.31 197	0.49 109	0.36 151	1.16 263	1.06 308	1.58 504	1.12 301	1.46 451	0.69 282	6.94 578	0.49 269	0.19 207	0.14 190	0.24 329	0.18 220	0.20 226	0.14 77

CBMV	0.95 425	0.44 438	0.66 208	0.53 272	0.35 262	1.53 495	1.63 568	1.69 410	1.42 503	2.00 548	1.60 471	1.43 441	1.17 469	1.59 367	0.99 440	0.34 484	0.34 513	0.39 510	0.33 499	0.33 441	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	0.96 426	0.58 494	0.72 254	0.61 387	0.46 379	1.64 505	0.76 454	1.86 467	1.28 439	1.30 412	1.53 451	0.86 273	0.94 398	3.27 500	0.69 357	0.45 528	0.44 550	0.54 547	0.48 543	0.47 507	0.40 485

TransformOpticalFlow	0.96 426	0.28 210	0.89 361	0.52 253	0.31 197	0.66 249	0.54 351	1.75 427	1.12 340	1.09 289	1.44 427	1.37 435	1.01 432	6.70 575	0.42 208	0.19 207	0.12 63	0.20 201	0.19 245	0.18 143	0.19 249

IIG-Stereo	0.96 426	0.31 301	0.72 254	0.88 542	0.33 240	0.61 207	0.26 60	1.19 280	1.03 294	1.69 518	1.37 404	1.46 451	0.75 301	6.96 580	0.51 280	0.19 207	0.14 190	0.23 309	0.18 220	0.20 226	0.14 77

CFNet	0.96 426	0.36 394	1.01 404	0.62 398	0.42 340	0.99 403	0.47 296	1.90 479	1.32 457	0.99 256	1.39 413	1.10 368	0.86 361	5.58 551	0.79 393	0.23 338	0.17 321	0.28 418	0.27 432	0.26 360	0.21 302

XPNet_ROB	0.96 426	0.49 459	1.09 436	0.72 483	0.57 441	1.11 426	1.14 532	1.66 405	1.23 414	1.85 535	1.39 413	1.64 487	1.11 458	1.80 405	1.42 505	0.38 503	0.30 493	0.33 472	0.29 465	0.37 459	0.34 459

ETE_ROB	0.96 426	0.64 514	1.16 451	0.69 465	0.48 386	1.14 431	1.13 531	1.77 437	1.19 394	1.91 542	1.45 430	1.73 499	1.05 445	1.60 368	1.14 463	0.32 465	0.26 463	0.38 504	0.34 505	0.39 472	0.41 490

CSP-Net	0.97 432	0.38 408	0.83 328	0.53 272	0.41 335	1.63 503	0.77 457	2.00 504	1.05 304	1.25 389	1.20 339	1.33 425	0.83 346	4.93 534	0.85 412	0.32 465	0.22 427	0.20 201	0.20 279	0.23 320	0.25 366

DEmStereo	0.97 432	0.23 78	0.79 314	0.47 140	0.32 219	1.04 413	0.56 377	0.93 162	0.89 233	1.39 458	2.14 536	1.02 341	2.07 562	5.64 552	0.77 385	0.17 117	0.15 251	0.20 201	0.20 279	0.18 143	0.20 282

pcwnet_v2	0.97 432	0.37 401	4.33 577	0.62 398	0.54 429	0.79 322	0.45 281	2.02 512	1.58 523	1.42 467	1.64 482	1.09 366	0.79 323	1.24 279	0.67 350	0.32 465	0.25 457	0.29 429	0.27 432	0.37 459	0.35 464

FINET	0.97 432	0.54 478	1.60 514	0.63 407	0.79 522	1.08 420	1.07 525	1.56 380	2.20 563	1.15 329	1.49 444	0.94 306	0.88 371	2.32 456	1.05 445	0.42 517	0.35 524	0.32 463	0.28 453	0.43 490	0.38 481

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 436	0.39 413	3.21 569	0.50 200	0.63 471	0.64 224	0.39 195	2.36 561	0.75 185	0.95 244	4.63 582	1.81 508	0.56 222	0.96 199	0.41 197	0.18 160	0.13 135	0.21 238	0.26 421	0.32 432	0.35 464

StereoDRNet	0.98 436	0.47 452	1.70 520	0.76 502	0.94 549	1.51 493	0.91 494	1.92 486	1.32 457	1.61 506	1.13 306	1.47 456	0.97 413	1.75 396	1.46 512	0.28 435	0.23 439	0.29 429	0.27 432	0.35 448	0.27 400

ACV-stereo	0.99 438	0.51 469	1.41 488	0.56 325	0.41 335	2.43 560	0.57 388	1.15 261	1.18 386	0.81 208	1.01 243	3.39 575	2.14 565	1.60 368	1.07 450	0.27 421	0.22 427	0.22 271	0.22 353	0.28 393	0.32 448

iinet-f	0.99 438	0.45 445	3.71 574	0.55 311	0.43 351	1.81 523	0.68 433	1.14 259	1.14 355	1.18 353	1.42 418	1.58 474	1.44 511	1.34 307	1.59 521	0.24 355	0.23 439	0.20 201	0.19 245	0.26 360	0.25 366

GASNet	0.99 438	0.97 549	1.72 523	0.98 555	0.68 489	0.83 349	0.67 429	1.60 388	1.28 439	1.31 422	1.22 343	1.22 392	1.21 482	2.41 463	1.41 501	0.43 522	0.26 463	0.36 498	0.34 505	0.55 529	0.31 441

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 438	0.40 420	1.82 531	0.66 437	0.62 470	2.05 542	0.78 459	1.91 483	1.29 443	1.54 494	1.42 418	1.51 462	1.23 484	1.99 424	1.33 485	0.23 338	0.14 190	0.20 201	0.15 132	0.27 374	0.26 390

PS-NSSS	0.99 438	0.58 494	0.93 374	0.58 348	0.57 441	0.91 372	0.80 468	1.81 453	1.14 355	1.14 323	1.67 489	1.00 332	0.83 346	4.62 525	0.78 387	0.37 499	0.31 499	0.52 541	0.32 489	0.45 500	0.38 481

YMNet	1.00 443	0.54 478	1.40 483	0.81 515	0.85 536	1.87 530	0.62 411	1.55 377	1.18 386	1.63 512	1.99 524	1.77 505	0.97 413	1.50 347	1.45 509	0.33 474	0.37 531	0.31 448	0.32 489	0.32 432	0.29 418

YMNet_1	1.00 443	0.54 478	1.40 483	0.81 515	0.85 536	1.87 530	0.62 411	1.55 377	1.18 386	1.63 512	1.99 524	1.77 505	0.97 413	1.50 347	1.45 509	0.33 474	0.37 531	0.31 448	0.32 489	0.32 432	0.29 418

UGAM-zero	1.00 443	0.30 266	0.93 374	0.47 140	0.30 171	0.57 183	0.25 49	2.25 551	0.63 136	1.01 266	1.10 288	2.73 564	1.85 549	6.26 562	0.40 186	0.17 117	0.14 190	0.19 159	0.15 132	0.16 76	0.17 182

RAFT + AFF	1.00 443	0.42 432	1.09 436	0.67 449	0.50 397	1.22 452	1.24 541	2.24 550	1.19 394	1.30 412	1.56 462	1.17 383	1.49 519	3.44 506	0.83 406	0.21 282	0.25 457	0.30 442	0.26 421	0.27 374	0.27 400

DRN-Test	1.00 443	0.44 438	1.13 445	0.70 471	0.81 529	1.62 502	0.79 462	2.14 530	1.44 506	1.78 525	1.33 388	1.43 441	1.05 445	2.18 444	1.53 518	0.27 421	0.21 406	0.31 448	0.30 474	0.32 432	0.28 412

NCCL2	1.00 443	0.56 487	1.06 424	0.75 499	0.57 441	1.31 465	1.72 569	1.77 437	1.36 477	1.50 483	1.17 326	1.91 520	1.17 469	1.54 356	1.29 482	0.35 491	0.31 499	0.45 527	0.44 534	0.40 476	0.40 485

TCMNet	1.01 449	0.60 505	2.10 543	0.86 534	1.33 577	1.14 431	0.67 429	1.69 410	1.23 414	1.11 303	1.57 466	1.30 418	0.97 413	2.01 426	1.50 516	0.31 458	0.31 499	0.38 504	0.34 505	0.42 484	0.36 470

PA-Net	1.01 449	0.57 491	1.29 470	0.64 416	0.74 504	1.19 446	0.84 475	1.69 410	1.43 505	1.16 339	1.19 335	1.32 423	1.19 476	3.42 504	1.25 475	0.29 446	0.45 554	0.33 472	0.49 546	0.32 432	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	1.01 449	0.59 497	1.16 451	0.67 449	0.51 410	1.63 503	1.26 545	1.69 410	1.38 485	1.81 532	1.37 404	1.94 525	1.02 437	1.58 364	1.38 493	0.37 499	0.27 471	0.43 522	0.37 517	0.43 490	0.37 475

z-ln-s-r	1.02 452	0.55 483	2.09 542	0.52 253	0.55 435	0.78 316	0.87 484	1.47 347	1.34 464	1.12 305	1.62 477	1.37 435	1.06 448	2.62 477	3.32 567	0.19 207	0.14 190	0.21 238	0.17 199	0.27 374	0.21 302

PSMNet-RUCA	1.02 452	0.97 549	1.44 493	1.23 570	1.10 559	1.40 480	0.62 411	1.69 410	1.38 485	0.94 242	1.53 451	0.97 323	0.83 346	1.17 263	0.93 425	0.69 564	0.34 513	0.99 575	0.60 563	0.97 562	0.64 551

THIR-Stereo	1.02 452	0.27 184	0.69 230	0.49 188	0.28 127	0.95 387	1.34 550	1.03 205	0.97 267	1.34 438	1.90 518	1.17 383	1.58 525	6.44 567	0.78 387	0.19 207	0.14 190	0.21 238	0.22 353	0.19 187	0.20 282

Wz-Net-LNSev	1.03 455	0.67 517	2.71 565	0.64 416	0.84 533	1.75 513	1.00 515	1.80 450	1.32 457	1.28 398	1.25 353	1.65 490	1.22 483	1.39 324	1.40 497	0.28 435	0.26 463	0.24 329	0.23 376	0.33 441	0.32 448

RAFT-RH_RVC	1.03 455	0.24 99	0.67 213	0.49 188	0.28 127	0.81 341	0.33 115	0.83 126	1.08 319	2.05 549	4.65 584	1.04 348	0.57 231	5.98 561	0.50 275	0.18 160	0.13 135	0.26 387	0.20 279	0.16 76	0.17 182

DISCO	1.03 455	0.34 364	1.11 441	0.69 465	0.45 367	2.07 543	0.84 475	2.13 526	1.50 513	1.15 329	1.33 388	2.40 552	1.07 452	2.60 475	1.51 517	0.23 338	0.18 344	0.22 271	0.20 279	0.31 423	0.27 400

STrans-v2	1.04 458	0.28 210	0.96 388	0.49 188	0.32 219	0.68 260	0.79 462	2.47 571	1.12 340	1.12 305	1.46 436	1.40 437	1.46 514	6.70 575	0.43 218	0.18 160	0.13 135	0.20 201	0.18 220	0.18 143	0.18 208

APVNet	1.06 459	0.53 477	1.42 490	0.84 527	0.79 522	1.92 533	0.82 473	1.90 479	1.08 319	1.08 283	1.43 422	1.56 470	1.13 465	3.07 492	1.58 519	0.31 458	0.34 513	0.42 520	0.36 514	0.36 455	0.37 475

TDLM	1.06 459	0.44 438	0.79 314	0.63 407	0.50 397	0.89 365	1.44 555	1.48 349	1.26 428	1.12 305	1.40 415	1.08 356	0.98 420	6.65 571	0.78 387	0.33 474	0.21 406	0.33 472	0.26 421	0.37 459	0.24 354

FAT-Stereo	1.07 461	0.41 428	1.32 475	0.72 483	0.58 450	1.08 420	0.89 489	1.96 495	1.65 528	1.75 522	1.98 523	2.03 536	1.48 517	2.02 427	1.18 471	0.42 517	0.35 524	0.34 482	0.29 465	0.35 448	0.53 528

GANetREF_RVC	1.07 461	0.86 542	1.31 472	0.82 523	0.53 425	1.41 485	1.31 548	1.76 433	1.52 516	1.27 396	1.31 379	1.46 451	1.24 487	2.03 428	0.96 435	0.56 550	0.45 554	0.67 562	0.50 549	0.88 560	0.59 541
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
CVANet_RVC	1.07 461	0.43 435	0.76 296	0.60 373	0.50 397	0.90 368	0.97 508	1.52 364	1.26 428	1.33 434	1.38 409	1.24 399	1.18 473	6.75 577	0.75 376	0.34 484	0.23 439	0.34 482	0.29 465	0.42 484	0.27 400

GCST	1.08 464	1.47 579	0.93 374	1.73 581	1.14 566	1.30 463	0.31 95	1.33 309	1.16 376	1.29 404	0.97 230	0.98 325	0.49 180	2.08 433	0.46 249	1.19 581	0.70 583	1.30 582	0.85 578	1.02 566	0.89 566

GwcNet	1.08 464	0.51 469	2.33 554	0.79 509	1.18 569	1.76 515	0.70 440	1.68 408	1.47 509	1.41 461	1.64 482	1.74 501	1.04 441	2.20 447	1.41 501	0.30 451	0.29 489	0.29 429	0.27 432	0.30 414	0.35 464

DANet	1.08 464	0.61 507	1.32 475	0.85 532	0.72 496	1.37 473	0.51 326	1.54 373	1.15 367	1.78 525	1.54 456	2.01 533	1.11 458	2.90 486	2.00 539	0.33 474	0.30 493	0.40 515	0.30 474	0.44 496	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	1.09 467	0.50 466	1.12 443	0.90 546	1.04 555	1.11 426	0.84 475	1.80 450	1.62 525	1.55 497	2.00 526	1.90 519	1.78 543	1.84 408	1.25 475	0.52 542	0.36 529	0.48 534	0.36 514	0.45 500	0.43 501

Nwc_Net	1.09 467	0.49 459	1.33 477	0.89 545	0.80 527	1.49 492	0.66 425	2.19 544	1.27 434	1.32 426	2.26 540	1.96 528	1.54 522	1.92 416	1.34 487	0.40 509	0.30 493	0.43 522	0.45 536	0.38 468	0.37 475

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 469	1.02 554	1.00 400	0.82 523	0.67 483	1.93 534	0.93 500	1.62 395	1.11 336	1.15 329	1.25 353	1.50 460	0.79 323	1.96 422	0.76 379	1.89 584	0.34 513	0.79 566	0.36 514	1.25 574	0.83 563

NCC-stereo	1.10 469	0.54 478	1.24 462	0.84 527	0.94 549	1.29 461	0.89 489	2.01 508	1.34 464	1.32 426	1.74 497	1.88 515	1.74 539	2.35 458	1.25 475	0.45 528	0.37 531	0.45 527	0.58 559	0.42 484	0.42 494

Abc-Net	1.10 469	0.54 478	1.24 462	0.84 527	0.94 549	1.29 461	0.89 489	2.01 508	1.34 464	1.32 426	1.74 497	1.88 515	1.74 539	2.35 458	1.25 475	0.45 528	0.37 531	0.45 527	0.58 559	0.42 484	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	1.11 472	0.58 494	2.23 552	0.66 437	0.71 494	1.95 536	1.46 556	1.98 501	1.45 507	1.79 528	1.43 422	1.49 459	1.33 501	1.97 423	1.42 505	0.27 421	0.23 439	0.28 418	0.28 453	0.34 445	0.31 441

edge stereo	1.11 472	0.50 466	1.30 471	0.71 479	0.65 476	1.14 431	0.75 451	1.93 490	1.37 481	1.71 519	1.83 508	2.54 557	1.44 511	2.43 464	1.23 473	0.42 517	0.41 544	0.54 547	0.35 510	0.42 484	0.46 509

anonymity	1.12 474	0.97 549	1.21 456	1.07 563	1.12 563	1.08 420	0.89 489	1.95 494	1.16 376	1.29 404	1.26 360	1.22 392	1.09 456	1.15 255	1.01 442	1.02 574	1.00 599	0.97 572	0.97 584	0.98 563	0.99 570

ccnet	1.12 474	0.67 517	1.01 404	0.78 507	0.73 503	1.72 511	0.99 513	1.84 463	1.26 428	1.47 474	1.85 512	1.75 504	1.29 493	1.75 396	1.88 533	0.57 551	0.53 569	0.57 556	0.55 556	0.59 536	0.54 530

RASNet	1.12 474	0.30 266	0.91 368	0.66 437	0.77 517	0.97 397	0.57 388	1.37 320	1.35 473	1.02 270	1.34 395	2.11 540	1.43 509	7.09 582	1.39 496	0.19 207	0.17 321	0.17 95	0.19 245	0.18 143	0.16 150

AF-Net	1.13 477	0.52 473	1.33 477	0.86 534	0.91 545	1.38 476	0.71 442	2.16 535	1.62 525	1.56 498	2.40 547	1.99 531	1.65 532	1.81 407	1.48 514	0.48 536	0.28 478	0.49 536	0.33 499	0.39 472	0.32 448

NaN_ROB	1.13 477	0.55 483	1.15 450	0.64 416	0.48 386	1.61 501	2.03 586	1.72 418	1.48 510	2.09 551	1.27 363	1.40 437	1.08 453	3.94 512	1.30 483	0.28 435	0.34 513	0.28 418	0.28 453	0.30 414	0.33 454

UGAM	1.14 479	0.27 184	0.95 382	0.53 272	0.42 340	0.70 274	0.72 445	0.95 174	1.32 457	0.98 253	1.48 442	1.78 507	0.87 366	9.65 609	0.87 415	0.21 282	0.18 344	0.30 442	0.24 389	0.19 187	0.16 150

DGSMNet	1.14 479	0.76 533	2.49 559	0.81 515	0.86 540	1.39 478	1.39 552	2.13 526	1.35 473	1.26 393	1.63 481	1.48 458	0.98 420	1.75 396	1.10 456	0.45 528	0.43 547	0.55 551	0.49 546	0.75 554	0.70 556

Syn2CoEx	1.14 479	0.69 521	1.66 517	0.80 512	0.67 483	1.40 480	0.88 487	2.06 520	1.54 519	1.25 389	1.58 469	1.42 440	1.50 521	4.09 514	1.40 497	0.36 495	0.32 507	0.34 482	0.29 465	0.29 404	0.34 459

RGC	1.14 479	0.79 535	1.26 465	0.91 549	0.96 552	1.52 494	0.77 457	1.92 486	1.26 428	1.54 494	1.93 520	2.02 535	1.54 522	2.25 451	1.31 484	0.44 527	0.35 524	0.58 557	0.48 543	0.47 507	0.46 509

S-Stereo	1.15 483	0.46 447	2.17 548	0.81 515	0.80 527	1.21 450	1.19 538	1.93 490	2.02 556	1.47 474	2.11 533	1.57 471	1.17 469	2.05 431	1.41 501	0.40 509	0.40 542	0.35 490	0.31 481	0.44 496	0.70 556

stereogan	1.15 483	0.42 432	1.40 483	0.86 534	0.84 533	2.38 558	0.71 442	1.88 473	1.73 537	1.72 520	1.94 522	2.31 547	1.29 493	2.07 432	1.08 451	0.36 495	0.35 524	0.39 510	0.31 481	0.51 521	0.46 509

AANet_RVC	1.16 485	0.52 473	1.49 507	0.65 430	0.45 367	0.75 296	0.69 437	1.42 333	1.55 521	1.34 438	1.87 515	1.53 466	0.78 319	7.43 588	1.38 493	0.25 382	0.17 321	0.19 159	0.16 174	0.22 294	0.26 390

RYNet	1.17 486	0.49 459	1.24 462	0.70 471	0.97 553	1.71 509	0.92 496	1.91 483	1.46 508	1.38 452	1.14 310	1.88 515	1.30 497	4.24 516	1.87 531	0.26 405	0.21 406	0.35 490	0.27 432	0.55 529	0.54 530

w-ln-seven-2	1.18 487	0.61 507	4.25 576	0.68 461	0.61 464	1.20 448	0.93 500	1.63 397	1.35 473	1.66 515	1.53 451	1.47 456	1.37 505	3.00 491	1.74 526	0.25 382	0.24 448	0.29 429	0.26 421	0.33 441	0.28 412

HSM	1.19 488	0.32 317	0.65 201	0.57 342	0.38 306	1.23 453	0.59 401	2.25 551	1.19 394	1.30 412	1.25 353	1.94 525	1.03 439	9.32 604	0.71 364	0.22 311	0.16 291	0.20 201	0.16 174	0.21 270	0.21 302

aanetorigin	1.23 489	0.79 535	2.78 567	0.70 471	0.79 522	0.99 403	1.06 524	1.06 232	1.37 481	3.52 588	2.61 555	1.72 498	1.63 530	1.99 424	1.78 528	0.25 382	0.24 448	0.26 387	0.25 403	0.38 468	0.45 506

PWC_ROB	1.24 490	0.76 533	2.46 558	0.72 483	0.78 519	1.15 437	0.49 318	1.75 427	1.92 550	2.31 557	3.07 564	1.59 475	1.40 506	2.46 468	2.10 543	0.33 474	0.22 427	0.35 490	0.24 389	0.38 468	0.41 490

SGM-Forest	1.24 490	0.38 408	0.60 174	0.52 253	0.37 290	1.56 498	1.30 547	1.65 400	1.36 477	2.11 552	1.79 504	1.63 484	0.93 393	7.48 590	0.95 431	0.36 495	0.37 531	0.39 510	0.34 505	0.37 459	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	1.25 492	0.99 552	1.93 537	1.02 559	1.21 571	0.96 393	1.01 517	1.75 427	1.92 550	1.36 443	2.12 534	1.44 446	1.01 432	1.14 254	1.40 497	0.72 565	0.82 586	0.89 570	0.98 586	1.31 576	0.95 568

NOSS_ROB	1.26 493	0.46 447	0.62 184	0.56 325	0.38 306	1.06 417	0.78 459	1.73 419	1.40 495	1.01 266	1.43 422	1.10 368	0.75 301	10.62 613	0.65 342	0.45 528	0.43 547	0.48 534	0.45 536	0.44 496	0.41 490

RTSC	1.29 494	0.73 527	2.44 557	0.83 526	0.57 441	1.85 528	0.65 420	1.88 473	2.00 555	2.20 554	1.66 487	1.60 477	1.26 490	2.33 457	3.92 573	0.32 465	0.23 439	0.27 403	0.29 465	0.37 459	0.37 475

PWCDC_ROB	1.29 494	0.75 532	1.33 477	1.05 560	0.88 544	1.73 512	0.52 337	1.89 476	3.28 585	1.29 404	4.88 587	1.22 392	1.46 514	1.77 403	1.45 509	0.60 556	0.26 463	0.29 429	0.25 403	0.52 523	0.37 475

test_for_model	1.30 496	3.71 611	0.58 163	3.22 601	2.84 602	0.59 193	0.33 115	1.40 329	0.83 216	1.42 467	0.61 126	0.52 139	0.37 94	0.51 38	0.33 106	2.46 591	0.15 251	0.16 65	0.11 10	4.39 612	1.50 583

Anonymous_2	1.30 496	0.55 483	0.82 323	0.52 253	0.58 450	1.01 406	0.64 418	1.25 299	0.97 267	0.96 246	0.78 178	1.33 425	1.29 493	1.03 222	0.74 371	0.62 558	0.64 579	1.06 578	9.63 621	1.16 570	0.49 520

SQANet	1.31 498	0.88 545	1.08 433	1.83 583	1.44 579	1.44 487	0.75 451	1.74 424	1.09 327	1.32 426	1.26 360	1.28 414	1.01 432	1.50 347	0.83 406	2.50 592	0.34 513	1.47 583	0.55 556	2.32 583	1.57 584

SHD	1.31 498	0.71 526	2.34 555	0.86 534	0.75 513	1.77 518	0.65 420	2.22 548	2.50 573	2.40 564	1.71 493	1.91 520	1.60 528	1.93 419	2.37 548	0.38 503	0.31 499	0.38 504	0.40 525	0.48 512	0.50 522

PDISCO_ROB	1.32 500	0.65 515	1.44 493	1.36 572	1.46 580	2.55 563	0.92 496	2.45 569	2.07 559	1.37 446	1.49 444	1.65 490	1.00 430	2.82 482	1.35 490	1.01 572	0.27 471	0.54 547	0.47 541	0.71 552	0.73 559

LL-Strereo	1.33 501	0.39 413	1.38 482	0.61 387	0.61 464	0.75 296	0.66 425	1.63 397	1.17 379	1.56 498	1.60 471	2.03 536	2.12 564	9.72 610	0.97 436	0.21 282	0.18 344	0.27 403	0.23 376	0.22 294	0.25 366

PASM	1.34 502	0.92 546	2.62 563	0.86 534	0.87 542	1.03 411	1.08 526	1.50 355	1.51 515	1.82 533	1.41 417	1.68 493	1.26 490	4.87 531	1.34 487	0.61 557	0.65 581	0.68 563	0.78 573	0.69 550	0.68 555

ADCRef	1.35 503	0.55 483	2.37 556	0.72 483	0.77 517	1.94 535	0.78 459	1.91 483	1.27 434	1.57 502	1.59 470	1.36 432	1.41 507	1.54 356	7.53 590	0.23 338	0.20 382	0.32 463	0.30 474	0.29 404	0.29 418

DStereoRT	1.36 504	0.32 317	1.41 488	0.67 449	0.50 397	2.07 543	0.60 405	1.44 340	0.91 242	1.37 446	1.44 427	0.73 223	1.30 497	6.39 566	0.90 422	0.23 338	0.17 321	4.29 615	1.94 605	0.24 335	0.20 282

GANet	1.36 504	0.47 452	0.86 336	0.67 449	0.45 367	1.34 470	1.73 570	1.64 399	1.24 420	1.49 482	2.38 545	1.55 469	1.20 479	9.30 603	0.93 425	0.30 451	0.31 499	0.33 472	0.28 453	0.39 472	0.30 431

ff1	1.37 506	0.33 340	0.85 330	0.53 272	0.37 290	0.74 291	0.56 377	0.95 174	2.47 570	1.15 329	1.45 430	1.06 350	0.82 338	7.22 583	7.61 591	0.20 248	0.12 63	0.31 448	0.27 432	0.19 187	0.20 282

XQC	1.37 506	0.87 543	2.56 561	0.84 527	0.69 491	1.83 526	0.89 489	2.07 521	1.88 546	1.88 538	1.53 451	1.91 520	1.55 524	2.85 485	3.05 559	0.48 536	0.29 489	0.44 526	0.39 521	0.69 550	0.60 544

w-ln-seven	1.38 508	0.70 524	3.91 575	0.75 499	0.72 496	2.69 569	0.95 505	2.02 512	1.99 554	1.99 545	1.73 495	1.82 511	1.17 469	2.45 465	2.84 556	0.28 435	0.25 457	0.31 448	0.30 474	0.41 479	0.33 454

mmx	1.39 509	0.33 340	0.85 330	0.53 272	0.37 290	0.74 291	0.56 377	2.13 526	1.37 481	1.15 329	1.45 430	1.06 350	0.82 338	7.22 583	7.61 591	0.24 355	0.19 362	0.31 448	0.27 432	0.30 414	0.25 366

xxx	1.39 509	0.33 340	0.85 330	0.53 272	0.37 290	0.74 291	0.56 377	2.13 526	1.37 481	1.15 329	1.45 430	1.06 350	0.82 338	7.22 583	7.61 591	0.24 355	0.19 362	0.31 448	0.27 432	0.30 414	0.25 366

MFMNet_re	1.40 511	1.14 564	1.68 518	1.39 574	1.07 556	1.48 490	1.43 554	1.87 470	1.82 544	2.26 555	2.19 537	1.51 462	1.86 550	1.52 350	1.25 475	0.93 570	0.83 587	0.84 568	0.80 574	0.99 565	1.05 575

UDG	1.41 512	2.65 604	0.99 394	1.44 577	1.64 582	1.34 470	0.80 468	1.60 388	1.23 414	1.23 376	1.71 493	2.01 533	1.34 502	1.47 343	1.41 501	0.90 569	0.54 572	2.29 591	0.75 571	1.84 579	1.04 573

CSAN	1.41 512	0.59 497	1.26 465	0.70 471	0.50 397	1.76 515	1.78 571	1.77 437	1.90 549	2.35 560	2.32 542	1.92 523	1.94 555	5.56 550	1.49 515	0.43 522	0.35 524	0.40 515	0.41 526	0.43 490	0.41 490

DStereoO	1.44 514	1.11 561	1.69 519	1.16 566	0.72 496	1.21 450	1.56 561	1.74 424	1.63 527	1.52 486	1.67 489	1.51 462	3.16 586	1.73 394	1.72 525	2.35 590	0.45 554	0.97 572	0.42 529	2.01 581	0.53 528

test_xeample	1.45 515	0.28 210	0.65 201	0.51 232	0.28 127	0.94 384	0.59 401	2.14 530	1.29 443	1.24 383	1.51 449	0.88 281	0.86 361	1.46 339	15.10 612	0.22 311	0.20 382	0.22 271	0.20 279	0.22 294	0.22 320

Wz-Net-SNSev	1.49 516	1.23 569	6.27 588	0.68 461	0.67 483	1.37 473	1.41 553	2.00 504	1.39 490	1.48 480	1.61 475	2.29 545	1.32 500	3.93 511	2.14 544	0.31 458	0.28 478	0.31 448	0.33 499	0.42 484	0.36 470

CC-Net-ROB	1.49 516	1.26 570	1.27 468	0.88 542	0.79 522	1.76 515	1.00 515	1.79 447	1.26 428	1.10 297	1.61 475	1.21 390	0.99 428	8.13 597	0.84 409	1.09 578	0.41 544	2.20 589	0.46 539	1.20 573	0.48 516

DDUNet	1.50 518	2.69 605	1.12 443	1.77 582	1.88 584	1.84 527	0.92 496	1.70 415	1.16 376	1.38 452	1.79 504	1.60 477	1.12 461	1.37 315	1.08 451	1.10 579	0.76 584	2.37 593	0.94 582	2.00 580	1.37 581

xxxx	1.51 519	0.28 210	0.68 217	0.54 287	0.28 127	1.16 439	0.44 261	2.19 544	1.29 443	1.09 289	1.36 402	1.22 392	0.85 353	1.79 404	15.70 615	0.24 355	0.21 406	0.21 238	0.20 279	0.22 294	0.23 340

psmorigin	1.52 520	0.69 521	10.52 602	0.68 461	0.59 458	1.13 430	0.70 440	1.57 381	1.19 394	1.99 545	1.79 504	2.26 544	1.47 516	2.09 434	1.36 491	0.39 506	0.40 542	0.34 482	0.33 499	0.43 490	0.56 534

MFN_U_SF_RVC	1.52 520	0.84 538	3.42 570	0.87 541	0.66 479	2.56 564	0.95 505	2.36 561	1.70 533	1.98 544	1.86 513	2.45 555	1.79 544	2.95 487	2.58 551	0.52 542	0.48 561	0.55 551	0.59 562	0.59 536	0.61 545

WQFJA1++	1.55 522	0.22 60	0.45 67	0.38 30	0.28 127	0.38 36	0.20 12	0.62 45	0.28 12	0.38 62	0.39 42	0.34 59	0.39 103	0.64 89	0.27 34	0.19 207	0.12 63	0.16 65	0.12 51	25.04 623	0.14 77

SAMSARA	1.55 522	0.84 538	2.61 562	1.22 569	1.07 556	2.50 562	1.93 581	2.05 515	1.89 547	2.75 574	1.66 487	2.81 565	1.69 537	3.08 494	1.97 538	0.46 534	0.51 567	0.42 520	0.46 539	0.58 534	0.59 541

z-mn7	1.56 524	0.84 538	4.36 579	0.71 479	0.51 410	2.60 565	1.04 520	1.73 419	2.70 579	1.53 488	2.99 563	1.94 525	1.34 502	4.78 529	2.41 549	0.29 446	0.24 448	0.27 403	0.24 389	0.34 445	0.31 441

CrosDoStereo	1.58 525	0.24 99	0.72 254	0.48 168	0.29 147	0.67 253	12.49 615	1.10 245	0.98 272	1.34 438	1.75 500	1.00 332	1.89 551	6.65 571	0.81 399	0.19 207	0.15 251	0.20 201	0.22 353	0.18 143	0.19 249

DeepStereo_LL	1.58 525	0.24 99	0.72 254	0.48 168	0.29 147	0.67 253	12.49 615	1.10 245	0.98 272	1.34 438	1.75 500	1.00 332	1.89 551	6.65 571	0.81 399	0.19 207	0.15 251	0.20 201	0.22 353	0.18 143	0.19 249

otaku	1.60 527	1.11 561	1.21 456	2.20 585	1.56 581	1.97 537	1.24 541	2.07 521	1.36 477	1.44 469	1.62 477	1.73 499	1.19 476	1.73 394	0.98 439	2.89 597	0.57 574	1.74 584	0.60 563	2.78 591	1.94 590

DeepPrunerF	1.60 527	0.73 527	5.81 586	0.88 542	1.19 570	0.91 372	0.95 505	2.19 544	5.24 602	1.17 348	1.30 373	1.19 387	1.30 497	4.90 532	1.66 524	0.42 517	0.34 513	0.52 541	0.47 541	0.41 479	0.40 485

222	1.61 529	0.29 246	0.67 213	0.56 325	0.29 147	1.06 417	0.42 228	2.17 541	1.31 453	1.31 422	1.52 450	0.92 301	0.94 398	1.76 401	17.65 616	0.24 355	0.20 382	0.21 238	0.19 245	0.22 294	0.23 340

SDNR	1.62 530	0.51 469	2.17 548	0.53 272	0.56 438	3.80 588	0.45 281	1.54 373	1.29 443	1.33 434	2.41 548	1.08 356	0.96 410	11.18 614	1.16 465	0.66 562	0.63 578	0.43 522	0.32 489	0.64 543	0.67 553

Ntro	1.64 531	1.15 565	1.23 459	2.48 591	1.83 583	2.09 545	1.16 535	1.96 495	1.38 485	1.21 365	1.62 477	1.62 479	1.29 493	1.87 413	1.11 459	3.04 598	0.56 573	1.82 586	0.64 565	2.80 592	2.05 592

G-Net	1.66 532	0.63 512	1.56 510	1.11 565	0.74 504	2.98 577	0.91 494	1.55 377	1.22 411	2.76 575	8.18 606	2.32 548	2.53 578	1.92 416	1.87 531	0.48 536	0.44 550	0.45 527	0.31 481	0.60 540	0.57 538

MDST_ROB	1.67 533	0.34 364	1.58 513	0.92 551	0.58 450	4.26 594	1.11 528	2.83 577	1.41 500	4.49 599	2.55 554	1.45 448	0.97 413	7.79 594	1.17 468	0.31 458	0.25 457	0.37 501	0.33 499	0.31 423	0.30 431

SPS-STEREO	1.67 533	1.04 555	1.23 459	1.21 568	1.13 565	1.82 525	1.11 528	2.16 535	1.52 516	3.07 585	2.32 542	2.82 566	1.80 545	4.11 515	2.04 540	1.03 575	0.99 598	0.97 572	0.94 582	1.03 568	1.02 571
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM_RVC	1.68 535	0.36 394	0.61 178	0.59 361	0.29 147	2.25 551	1.18 537	2.38 564	1.68 532	3.60 589	2.67 557	3.69 579	2.42 574	8.13 597	1.90 534	0.31 458	0.31 499	0.30 442	0.28 453	0.30 414	0.29 418
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	1.69 536	0.59 497	4.33 577	0.70 471	0.57 441	2.02 541	1.62 567	3.35 586	1.78 540	1.48 480	1.38 409	2.17 541	2.84 581	4.77 528	3.66 570	0.48 536	0.31 499	0.29 429	0.25 403	0.64 543	0.48 516

zh-mn7	1.70 537	1.21 568	8.30 596	0.69 465	0.53 425	1.45 488	0.84 475	1.70 415	2.09 560	2.41 565	2.67 557	1.68 493	1.23 484	4.49 521	2.87 557	0.30 451	0.26 463	0.27 403	0.27 432	0.31 423	0.35 464

1111x	1.70 537	0.29 246	0.86 336	0.51 232	0.27 102	1.01 406	0.68 433	2.22 548	1.28 439	1.13 320	1.40 415	1.21 390	1.10 457	5.53 548	15.20 613	0.22 311	0.21 406	0.22 271	0.22 353	0.24 335	0.22 320

PVD	1.70 537	0.84 538	2.26 553	0.94 554	0.83 532	2.48 561	0.97 508	2.59 575	3.35 586	3.01 583	2.77 559	2.34 549	2.47 576	2.67 479	3.14 562	0.47 535	0.45 554	0.59 558	0.48 543	0.59 536	0.75 561

FBW_ROB	1.71 540	0.62 511	1.45 498	0.67 449	0.61 464	1.81 523	1.08 526	2.52 572	1.70 533	1.77 524	1.73 495	1.98 530	1.25 488	12.57 616	1.84 530	0.34 484	0.37 531	0.56 554	0.38 519	0.45 500	0.43 501

ADCL	1.72 541	0.57 491	3.66 572	0.67 449	0.61 464	2.61 567	1.85 576	1.96 495	1.67 530	1.90 541	1.83 508	2.06 539	1.90 553	2.13 437	9.15 599	0.26 405	0.24 448	0.34 482	0.32 489	0.38 468	0.35 464

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 542	0.87 543	3.56 571	0.80 512	0.75 513	3.72 585	2.44 599	1.82 454	1.82 544	1.74 521	1.91 519	1.92 523	1.26 490	7.69 593	1.28 481	0.45 528	0.47 559	0.52 541	0.77 572	0.50 516	0.50 522

zh-sn7	1.76 543	1.38 571	6.58 589	0.74 495	0.72 496	1.78 520	1.31 548	1.88 473	1.56 522	1.86 537	2.47 552	1.81 508	2.08 563	5.12 536	3.80 572	0.32 465	0.32 507	0.32 463	0.32 489	0.44 496	0.40 485

AAGNet	1.83 544	0.28 210	0.72 254	0.61 387	0.32 219	0.67 253	0.51 326	0.96 181	0.98 272	1.47 474	1.20 339	1.00 332	1.18 473	2.83 483	22.77 623	0.22 311	0.13 135	0.22 271	0.19 245	0.23 320	0.15 115

WCMA_ROB	1.84 545	0.47 452	1.31 472	0.69 465	0.57 441	2.11 546	1.14 532	1.87 470	1.73 537	4.04 593	6.43 593	5.62 596	3.61 591	2.59 474	1.94 536	0.52 542	0.44 550	0.39 510	0.42 529	0.48 512	0.47 513

ADCPNet	1.85 546	0.69 521	8.07 593	0.71 479	0.58 450	2.79 572	1.22 540	1.94 492	1.54 519	1.88 538	1.69 491	2.46 556	2.04 559	2.37 460	6.48 585	0.38 503	0.37 531	0.38 504	0.43 532	0.47 507	0.45 506

test_sample9	1.86 547	0.49 459	1.13 445	0.56 325	0.39 316	1.02 408	0.73 446	1.78 441	1.21 405	1.22 370	1.18 328	1.08 356	0.92 384	2.27 453	7.92 595	0.57 551	12.61 625	0.62 559	0.67 567	0.45 500	0.42 494

Wz-Net-TNSev	1.88 548	2.08 598	7.66 591	0.67 449	0.64 474	2.42 559	1.83 575	2.33 557	1.74 539	1.57 502	1.56 462	2.58 558	1.90 553	4.86 530	3.12 561	0.39 506	0.37 531	0.33 472	0.37 517	0.53 525	0.58 539

NVStereoNet_ROB	1.88 548	1.07 556	1.45 498	1.07 563	1.17 567	1.47 489	1.48 558	1.89 476	1.93 552	1.94 543	4.67 585	3.08 572	1.80 545	6.51 568	1.65 522	1.06 577	0.86 593	1.08 579	1.32 592	0.93 561	1.26 579
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	1.88 548	0.57 491	2.18 550	0.63 407	0.40 327	2.80 573	1.57 564	2.39 565	5.88 604	2.36 562	3.57 571	3.72 580	2.97 583	4.74 527	1.76 527	0.34 484	0.30 493	0.32 463	0.29 465	0.48 512	0.37 475

ADCMid	1.89 551	0.73 527	5.06 581	0.72 483	0.67 483	2.00 540	1.14 532	1.97 499	1.48 510	2.86 578	1.81 507	2.37 550	2.05 561	2.24 449	10.39 604	0.33 474	0.31 499	0.39 510	0.43 532	0.50 516	0.44 504

WZ-Net	1.95 552	0.95 548	10.10 598	0.86 534	0.78 519	1.69 508	1.60 566	2.20 547	1.98 553	2.08 550	1.93 520	2.30 546	1.97 556	5.30 539	3.17 564	0.34 484	0.26 463	0.29 429	0.31 481	0.51 521	0.47 513

AnyNet_C32	1.96 553	1.10 558	5.17 582	0.90 546	1.11 561	2.12 547	2.37 597	1.85 464	1.48 510	2.45 566	1.70 492	2.05 538	1.64 531	2.50 471	10.28 603	0.37 499	0.34 513	0.35 490	0.41 526	0.49 515	0.54 530

MSAF-DinoV2	1.97 554	0.80 537	10.38 601	0.86 534	0.48 386	1.39 478	0.97 508	2.55 574	1.72 536	1.53 488	1.65 484	3.59 577	2.20 568	5.39 545	3.94 574	0.27 421	0.17 321	0.26 387	0.28 453	0.47 507	0.46 509

RainbowNet	1.97 554	1.76 586	1.57 512	2.81 594	2.21 588	1.98 539	1.81 573	2.54 573	1.89 547	1.50 483	1.84 510	1.96 528	1.65 532	2.14 438	1.25 475	3.33 604	0.85 591	2.39 596	0.98 586	2.82 594	2.22 593

ADCP+	1.99 556	0.48 456	7.73 592	0.66 437	0.91 545	2.30 554	1.05 522	1.82 454	1.34 464	1.54 494	1.32 386	1.74 501	1.61 529	2.17 441	13.37 608	0.24 355	0.21 406	0.32 463	0.28 453	0.37 459	0.29 418

MSMD_ROB	1.99 556	0.59 497	0.89 361	0.70 471	0.61 464	3.95 590	0.94 503	1.80 450	1.79 541	4.41 597	4.43 578	8.17 605	3.66 592	3.40 502	1.33 485	0.52 542	0.48 561	0.54 547	0.58 559	0.53 525	0.50 522

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 558	1.15 565	3.10 568	1.05 560	0.76 516	5.03 600	2.40 598	2.16 535	2.62 576	1.89 540	2.28 541	2.69 562	1.65 532	9.35 605	2.04 540	0.64 561	0.51 567	0.68 563	0.71 570	1.09 569	0.67 553

ACVNet-4b	2.15 559	1.41 575	1.64 515	2.80 593	2.31 592	2.31 555	1.24 541	2.32 556	2.14 561	1.26 393	2.39 546	2.66 561	1.48 517	5.95 560	1.06 447	3.20 602	0.45 554	2.37 593	0.89 579	2.83 595	2.37 597

ACVNet_1	2.18 560	1.45 578	1.72 523	2.85 595	2.33 594	2.28 552	1.46 556	3.08 582	2.22 564	1.82 533	2.05 531	3.56 576	1.98 557	3.09 495	1.40 497	3.17 599	0.60 576	2.40 597	0.92 581	2.91 598	2.37 597

test_sample8	2.19 561	0.49 459	1.13 445	0.56 325	0.39 316	1.02 408	0.73 446	1.82 454	1.15 367	2.26 555	1.30 373	4.94 591	2.52 577	2.27 453	7.92 595	0.57 551	12.61 625	0.62 559	0.67 567	0.45 500	0.42 494

ADCS	2.25 562	0.99 552	5.55 583	0.81 515	0.74 504	2.19 549	1.80 572	2.27 553	2.14 561	2.80 577	2.13 535	2.40 552	2.03 558	2.64 478	13.69 609	0.41 513	0.39 540	0.40 515	0.45 536	0.58 534	0.56 534

AnyNet_C01	2.26 563	1.78 587	10.22 600	0.93 552	0.74 504	2.92 575	2.20 592	2.29 555	1.80 542	2.53 568	2.41 548	2.71 563	1.73 538	3.41 503	6.72 587	0.41 513	0.39 540	0.40 515	0.42 529	0.67 548	0.63 547

MeshStereo	2.26 563	0.56 487	0.92 372	0.61 387	0.49 390	2.60 565	1.02 518	3.18 583	2.05 558	7.40 614	4.98 588	7.58 602	2.98 584	6.37 565	1.96 537	0.43 522	0.43 547	0.45 527	0.39 521	0.43 490	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	2.32 565	0.63 512	0.81 320	0.84 527	0.75 513	2.23 550	0.94 503	2.09 524	1.80 542	5.45 607	7.72 603	7.77 604	6.93 609	3.39 501	1.80 529	0.52 542	0.48 561	0.52 541	0.51 552	0.57 532	0.58 539
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	2.34 566	2.85 606	3.66 572	3.08 600	2.27 590	1.97 537	0.67 429	2.00 504	1.70 533	2.52 567	2.00 526	2.23 542	5.86 602	3.44 506	1.58 519	1.01 572	0.32 507	2.64 602	1.94 605	2.85 596	2.24 594

EDNetEfficient	2.37 567	1.10 558	8.08 594	0.74 495	0.71 494	0.98 402	1.56 561	1.46 345	4.06 594	4.90 602	2.82 560	2.25 543	3.48 590	2.95 487	9.97 600	0.26 405	0.24 448	0.26 387	0.30 474	0.68 549	0.61 545

pmcnn	2.37 567	0.42 432	2.71 565	0.63 407	0.43 351	1.54 496	1.19 538	2.01 508	1.53 518	2.64 571	7.60 600	18.07 619	1.45 513	3.44 506	2.78 555	0.18 160	0.15 251	0.15 32	0.12 51	0.20 226	0.18 208

ELAS	2.37 567	0.74 530	1.54 509	0.99 556	0.92 547	4.78 597	2.33 596	3.33 585	3.37 587	5.05 605	4.77 586	3.67 578	4.53 599	3.42 504	4.50 577	0.62 558	0.53 569	0.55 551	0.53 554	0.63 541	0.64 551
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	2.41 570	1.07 556	2.14 547	1.18 567	1.10 559	2.14 548	1.36 551	1.96 495	1.66 529	5.46 608	7.07 597	4.95 592	4.32 598	5.50 547	2.26 546	1.04 576	1.02 601	0.99 575	0.97 584	1.02 566	1.04 573

ACVNet_2	2.43 571	1.41 575	2.04 540	2.62 592	2.24 589	2.63 568	1.88 579	3.31 584	3.01 582	2.19 553	3.45 570	4.62 584	2.04 559	4.50 523	1.47 513	2.55 593	0.64 579	2.22 590	0.84 576	2.69 590	2.29 595

ELAS_RVC	2.48 572	0.74 530	1.90 535	1.05 560	0.92 547	2.76 570	4.01 608	2.76 576	4.11 595	4.69 600	4.63 582	4.62 584	5.96 604	3.97 513	3.96 575	0.63 560	0.53 569	0.56 554	0.52 553	0.64 543	0.63 547
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SuperB	2.53 573	0.59 497	18.45 609	0.69 465	0.50 397	1.87 530	0.88 487	1.67 407	2.39 567	1.50 483	1.42 418	1.14 380	1.15 467	4.28 519	5.07 580	0.24 355	0.19 362	0.22 271	0.19 245	7.86 617	0.34 459

WAO-7	2.66 574	1.40 574	1.73 525	1.39 574	1.17 567	3.93 589	1.94 582	4.11 595	3.88 593	2.92 579	5.50 589	4.18 582	3.00 585	7.63 592	3.71 571	1.13 580	1.00 599	1.17 580	1.13 591	1.18 572	1.09 577

RTS	2.67 575	1.38 571	15.28 607	0.99 556	1.26 573	3.78 586	1.96 583	2.15 532	2.62 576	2.61 569	2.85 561	2.60 559	1.59 526	6.27 563	5.71 583	0.40 509	0.28 478	0.35 490	0.35 510	0.50 516	0.48 516

RTSA	2.67 575	1.38 571	15.28 607	0.99 556	1.26 573	3.78 586	1.96 583	2.15 532	2.62 576	2.61 569	2.85 561	2.60 559	1.59 526	6.27 563	5.71 583	0.40 509	0.28 478	0.35 490	0.35 510	0.50 516	0.48 516

MADNet+	2.69 577	3.22 609	11.53 603	1.44 577	1.12 563	3.19 579	1.81 573	2.85 578	2.37 566	1.68 517	2.07 532	2.85 567	2.18 566	7.41 587	5.23 581	0.79 567	0.76 584	0.69 565	0.65 566	0.98 563	0.95 568

IMH-64-1	2.70 578	1.79 588	1.46 500	3.26 603	2.66 598	3.23 581	2.10 587	4.08 593	2.75 580	2.34 558	3.81 574	3.06 570	2.22 569	4.25 517	2.59 552	3.75 608	0.84 588	2.75 603	1.35 593	3.15 600	2.60 604

IMH-64	2.70 578	1.79 588	1.46 500	3.26 603	2.66 598	3.23 581	2.10 587	4.08 593	2.75 580	2.34 558	3.81 574	3.06 570	2.22 569	4.25 517	2.59 552	3.75 608	0.84 588	2.75 603	1.35 593	3.15 600	2.60 604

FC-DCNN	2.72 580	0.59 497	0.86 336	0.73 491	0.57 441	2.91 574	1.04 520	3.01 581	2.60 574	6.83 609	7.64 601	9.92 609	6.33 607	5.21 537	3.14 562	0.53 548	0.48 561	0.51 539	0.50 549	0.53 525	0.51 526

FC-DCNN v2	2.81 581	0.59 497	0.85 330	0.73 491	0.57 441	2.97 576	1.05 522	3.39 587	2.61 575	6.98 610	7.67 602	10.38 612	6.31 606	5.75 555	3.37 568	0.53 548	0.48 561	0.51 539	0.50 549	0.53 525	0.51 526

WAO-6	2.81 581	1.60 583	1.46 500	2.36 589	2.28 591	3.55 583	2.29 595	4.21 596	4.56 599	2.36 562	4.51 579	4.88 590	2.66 579	4.60 524	4.07 576	1.72 583	1.15 605	2.31 592	1.46 598	2.31 582	1.85 588

PWCK	2.88 583	2.05 596	5.72 585	2.08 584	1.11 561	3.55 583	3.90 607	2.86 579	3.54 591	3.03 584	3.63 572	3.10 573	2.31 571	8.15 599	3.09 560	2.12 587	0.91 596	1.75 585	0.98 586	2.57 588	1.18 578

Dean	2.91 584	1.53 582	2.07 541	2.96 599	2.51 596	3.15 578	2.14 590	4.75 600	4.41 598	2.76 575	6.10 592	5.53 595	2.37 572	2.97 489	1.92 535	3.18 600	0.85 591	2.51 600	1.04 589	2.88 597	2.47 601

MonStereo1	3.14 585	1.66 584	1.81 529	2.43 590	2.32 593	5.80 603	1.58 565	3.52 588	4.70 600	3.09 586	8.22 607	4.76 588	3.36 588	6.52 569	2.29 547	2.33 589	0.61 577	1.91 588	1.05 590	2.44 585	2.34 596

IMH	3.21 586	1.85 592	1.48 505	3.25 602	2.69 600	4.07 592	2.02 585	4.41 598	3.80 592	2.72 572	7.11 598	4.75 587	2.92 582	5.92 558	2.55 550	3.85 612	0.88 594	2.78 605	1.36 595	3.19 602	2.59 603

LVE	3.31 587	1.67 585	1.64 515	2.85 595	2.42 595	3.20 580	2.26 594	4.78 601	5.05 601	2.35 560	6.91 595	6.02 597	2.37 572	9.15 601	2.17 545	3.19 601	1.08 604	2.38 595	1.47 599	2.81 593	2.40 599

DStereoFS	3.67 588	1.49 581	2.18 550	1.32 571	1.32 576	4.41 595	1.26 545	3.75 592	9.27 608	3.36 587	6.80 594	4.81 589	13.54 615	6.95 579	4.76 579	0.73 566	0.69 582	1.17 580	2.40 611	1.27 575	1.95 591

JetBlue	3.97 589	2.01 593	10.19 599	1.38 573	2.84 602	10.53 609	9.54 612	3.60 590	2.41 568	2.73 573	3.39 569	4.54 583	4.31 597	7.85 596	6.84 588	0.88 568	0.93 597	0.89 570	0.91 580	1.74 578	1.91 589

notaker	3.98 590	2.40 603	2.68 564	3.82 610	3.27 608	3.97 591	2.14 590	4.78 601	3.45 589	4.12 596	6.94 596	7.65 603	3.26 587	7.82 595	5.30 582	4.04 613	1.41 607	3.36 612	2.10 608	3.88 606	3.31 610

WAO-8	4.40 591	1.82 590	1.79 527	2.34 587	2.20 586	9.19 606	1.53 559	6.09 607	16.46 616	3.94 591	7.84 604	7.32 599	3.72 594	9.41 607	3.31 565	2.00 585	1.07 602	2.44 598	1.37 596	2.50 586	1.68 585

Venus	4.40 591	1.82 590	1.79 527	2.34 587	2.20 586	9.19 606	1.53 559	6.09 607	16.46 616	3.94 591	7.84 604	7.32 599	3.72 594	9.41 607	3.31 565	2.00 585	1.07 602	2.44 598	1.37 596	2.50 586	1.68 585

DStereoSA	4.44 593	0.92 546	6.79 590	1.58 579	2.54 597	2.29 553	14.04 617	2.33 557	2.31 565	1.85 535	10.58 612	1.32 423	13.05 613	7.07 581	11.18 606	0.67 563	1.97 611	0.88 569	3.29 612	1.69 577	2.44 600

MultiAttention	4.51 594	0.33 340	0.82 323	0.73 491	0.45 367	30.98 626	4.50 610	2.18 543	1.40 495	1.61 506	2.41 548	2.43 554	0.70 287	38.42 629	1.36 491	0.22 311	0.15 251	0.29 429	0.30 474	0.47 507	0.43 501

ktn	4.70 595	2.38 602	2.12 546	3.76 608	3.24 606	4.85 598	2.95 605	5.52 603	7.37 607	4.07 595	19.32 621	7.46 601	3.47 589	7.39 586	2.95 558	4.04 613	1.85 610	3.26 611	2.22 609	3.08 599	2.65 606

MADNet++	5.01 596	3.14 607	4.91 580	4.55 614	3.94 612	5.20 601	4.41 609	4.40 597	4.13 596	4.95 603	6.08 591	4.74 586	5.37 600	9.40 606	10.67 605	4.65 615	4.15 616	3.97 614	3.34 614	4.09 608	4.08 615

UNDER WATER	5.08 597	2.33 601	5.55 583	3.94 612	3.51 609	5.20 601	2.72 602	5.61 605	16.52 618	3.84 590	4.60 581	9.21 607	5.89 603	5.90 557	8.66 598	3.75 608	1.34 606	3.18 610	1.88 603	4.33 611	3.61 612

UNDER WATER-64	5.27 598	2.32 600	8.78 597	3.93 611	3.54 610	7.61 604	3.03 606	5.84 606	14.19 612	4.04 593	4.04 576	9.39 608	6.26 605	5.93 559	8.48 597	3.60 607	1.51 608	3.13 608	1.88 603	4.29 610	3.61 612

TorneroNet-64	5.30 599	2.03 594	1.74 526	3.43 605	2.81 601	10.09 608	2.12 589	9.10 614	17.12 621	4.96 604	9.27 610	10.72 614	3.70 593	9.20 602	4.55 578	3.31 603	0.84 588	2.88 606	1.55 600	3.49 603	3.04 607

MANE	6.19 600	0.59 497	1.03 415	0.93 552	1.22 572	13.38 613	2.69 600	12.81 617	17.94 622	8.21 615	10.82 613	14.72 615	11.68 611	11.39 615	11.90 607	0.59 555	0.50 566	0.52 541	1.76 602	0.55 529	0.54 530

LSM	6.33 601	1.10 558	13.19 604	1.41 576	68.17 632	1.64 505	1.90 580	1.92 486	2.46 569	2.99 581	3.11 565	1.88 515	1.80 545	2.61 476	2.06 542	0.41 513	0.58 575	0.50 537	0.57 558	0.64 543	17.66 625

SGM-ForestM	6.52 602	0.38 408	1.26 465	0.63 407	0.35 262	13.59 614	5.32 611	6.32 610	6.70 606	11.14 617	9.18 609	22.51 627	13.93 616	16.89 618	20.07 618	0.36 495	0.37 531	0.36 498	0.35 510	0.36 455	0.34 459

tt	6.58 603	0.26 153	6.10 587	3.77 609	2.16 585	11.55 610	19.63 619	13.33 618	5.74 603	2.96 580	2.65 556	4.97 593	6.33 607	3.81 510	7.24 589	9.15 620	11.32 624	5.89 620	6.24 619	6.03 613	2.55 602

JetRed	6.91 604	8.80 615	25.96 618	2.85 595	3.25 607	13.98 616	11.87 614	6.25 609	4.28 597	4.45 598	4.56 580	6.69 598	5.46 601	7.46 589	14.05 610	2.59 594	3.31 613	2.59 601	2.29 610	4.20 609	3.36 611

xyz-stereo	7.16 605	0.22 60	69.90 636	0.42 67	0.21 12	32.92 628	0.49 318	0.87 134	0.76 194	1.38 452	27.04 624	1.19 387	1.16 468	4.69 526	0.97 436	0.16 71	0.12 63	0.20 201	0.14 113	0.16 76	0.12 14

LE_ROB	8.05 606	0.37 401	23.53 614	0.74 495	0.33 240	2.77 571	2.87 604	3.71 591	27.24 626	25.39 626	8.87 608	8.46 606	26.71 626	6.65 571	21.99 619	0.21 282	0.19 362	0.20 201	0.21 324	0.25 348	0.22 320

coex-ft	8.13 607	2.13 599	98.04 638	0.67 449	0.53 425	1.71 509	1.56 561	1.65 400	11.11 610	18.17 625	3.75 573	3.88 581	7.61 610	2.98 490	6.49 586	0.30 451	0.30 493	0.32 463	0.31 481	0.66 547	0.50 522

KSHMR	8.75 608	2.06 597	2.11 545	3.53 607	3.11 605	4.13 593	2.69 600	5.60 604	61.37 640	3.00 582	55.83 638	4.98 594	2.45 575	4.49 521	2.61 554	3.46 605	1.55 609	3.14 609	1.94 605	3.72 605	3.18 609

U	9.45 609	0.21 37	0.58 163	0.47 140	53.11 631	61.27 637	0.24 44	0.70 73	0.52 104	0.36 47	0.28 16	0.29 36	0.35 80	0.33 2	0.26 23	0.19 207	0.11 31	60.50 635	8.88 620	0.17 108	0.13 44

TCMNet-wrong-test	10.31 610	11.40 617	14.84 606	20.96 619	18.45 617	13.80 615	10.76 613	15.78 619	3.53 590	5.20 606	5.52 590	16.26 617	12.61 612	7.51 591	10.15 601	7.43 618	2.37 612	4.31 616	3.43 615	11.36 619	10.61 619

EDNetEfficientorigin	10.57 611	1.47 579	177.42 639	0.67 449	0.53 425	1.58 499	1.16 535	1.90 479	3.37 587	4.71 601	3.38 568	3.10 573	2.69 580	3.13 496	3.58 569	0.25 382	0.23 439	0.33 472	0.27 432	0.83 555	0.81 562

TorneroNet	10.70 612	2.03 594	1.82 531	3.43 605	3.01 604	43.83 629	2.22 593	8.87 613	67.47 641	7.17 613	27.36 625	10.68 613	3.85 596	8.67 600	7.65 594	3.59 606	0.88 594	3.04 607	1.57 601	3.71 604	3.17 608

HanzoNet	11.04 613	3.62 610	8.10 595	4.08 613	3.55 611	4.90 599	2.73 603	7.19 611	10.10 609	31.86 634	28.92 626	21.96 626	36.36 628	18.08 620	10.17 602	7.94 619	3.32 614	3.47 613	3.31 613	7.06 616	4.04 614

DPSimNet_ROB	11.20 614	4.98 612	35.43 622	2.90 598	4.52 613	7.89 605	17.09 618	4.66 599	6.06 605	14.89 621	10.93 614	17.29 618	36.81 630	13.18 617	15.68 614	2.86 596	6.29 618	5.75 619	5.09 617	3.91 607	7.70 617

DGTPSM_ROB	13.01 615	8.23 613	21.87 611	9.51 616	18.10 615	11.56 611	32.01 624	10.63 615	16.20 614	7.03 611	19.48 622	10.15 610	16.66 618	9.83 611	22.42 620	4.75 616	8.68 619	5.37 617	10.25 622	6.16 614	11.36 620

DPSMNet_ROB	13.02 616	8.23 613	21.91 612	9.53 617	18.11 616	11.56 611	32.02 625	10.64 616	16.23 615	7.05 612	19.49 623	10.16 611	16.66 618	9.85 612	22.43 621	4.77 617	8.68 619	5.38 618	10.26 623	6.17 615	11.36 620

USTest	14.33 617	14.94 619	21.04 610	17.44 618	16.05 614	23.26 617	33.84 626	21.73 620	11.80 611	9.36 616	10.14 611	15.97 616	13.20 614	17.28 619	22.43 621	3.78 611	5.01 617	6.17 621	6.16 618	9.25 618	7.72 618

DPSM_ROB	19.08 618	19.14 621	25.17 616	22.15 621	20.85 619	28.17 619	37.82 628	26.56 624	16.85 619	14.14 618	14.84 616	21.70 621	18.75 621	21.87 622	26.55 625	10.16 624	9.30 622	10.47 623	10.42 624	14.03 620	12.61 623

DPSM	19.08 618	19.14 621	25.17 616	22.15 621	20.85 619	28.17 619	37.82 628	26.56 624	16.85 619	14.14 618	14.84 616	21.70 621	18.75 621	21.87 622	26.55 625	10.16 624	9.30 622	10.47 623	10.42 624	14.03 620	12.61 623

LRCNet_RVC	22.74 620	32.10 626	21.97 613	29.84 623	26.23 621	4.42 596	0.81 471	22.66 621	2.02 556	26.93 627	29.26 627	23.06 628	15.59 617	23.84 624	18.88 617	31.75 632	19.90 633	34.65 631	32.13 632	30.54 630	28.32 631

DLNR-FE	23.17 621	48.55 638	42.94 625	176.85 639	78.48 633	0.35 26	0.21 19	23.51 623	0.75 185	0.66 176	0.86 197	0.59 179	0.30 43	1.55 358	0.44 221	9.85 623	0.12 63	0.18 133	0.14 113	76.92 637	0.16 150

DLNR_Zeroshot_test	23.17 621	48.52 637	43.29 626	176.68 638	78.69 634	0.35 26	0.21 19	23.41 622	0.75 185	0.66 176	0.86 197	0.59 179	0.30 43	1.56 361	0.44 221	9.57 621	0.12 63	0.18 133	0.14 113	76.92 637	0.16 150

BEATNet-Init1	26.87 623	13.43 618	70.68 637	0.91 549	0.68 489	57.02 636	21.06 620	32.82 631	32.67 628	52.12 640	53.61 637	66.05 638	49.56 638	48.79 639	34.71 630	0.49 540	0.44 550	0.53 546	0.53 554	0.63 541	0.59 541

RAFT-FEzeroshot	38.32 624	38.45 629	50.28 628	44.74 628	41.87 626	56.68 631	76.38 636	53.24 635	33.76 630	28.29 629	29.37 628	43.69 635	37.66 632	43.83 633	53.41 636	20.32 627	18.70 628	21.07 625	21.07 627	28.25 626	25.35 628

RAFT-FE	38.32 624	38.45 629	50.28 628	44.74 628	41.87 626	56.68 631	76.38 636	53.24 635	33.76 630	28.29 629	29.37 628	43.69 635	37.66 632	43.83 633	53.41 636	20.32 627	18.70 628	21.07 625	21.07 627	28.25 626	25.35 628

CasAABBNet	38.33 626	38.46 631	50.35 630	44.75 630	41.84 625	56.68 631	76.37 635	53.22 634	33.83 632	28.31 631	29.54 630	43.62 634	37.71 634	43.84 636	53.41 636	20.30 626	18.70 628	21.07 625	21.07 627	28.24 625	25.34 627

FlowAnything	38.37 627	38.41 628	50.38 631	44.76 631	41.94 628	56.64 630	76.34 634	53.28 638	34.23 634	28.25 628	29.72 631	43.60 632	37.79 635	43.83 633	53.38 635	20.39 630	18.71 632	21.07 625	21.14 631	28.23 624	25.29 626

Selective-RAFT-Error	38.39 628	38.47 632	50.44 632	44.73 627	41.97 629	56.68 631	76.38 636	53.24 635	33.92 633	28.34 632	29.85 632	43.60 632	38.20 636	43.75 632	53.34 634	20.38 629	18.70 628	21.09 629	21.05 626	28.30 628	25.43 630

HaxPig	38.92 629	41.40 634	41.64 623	29.95 624	32.27 622	28.90 621	27.60 621	29.73 627	37.71 635	43.82 635	43.87 634	33.17 629	35.56 627	41.53 630	40.37 632	43.94 636	47.51 638	45.82 632	47.08 634	42.38 631	44.15 634

AVERAGE_ROB	40.43 630	42.37 635	42.73 624	36.96 626	35.58 624	30.50 622	27.61 622	36.71 633	38.39 636	44.91 636	44.36 635	37.45 631	36.70 629	41.88 631	40.35 631	45.43 637	46.81 637	47.11 633	46.35 633	42.51 632	43.87 633

MEDIAN_ROB	42.00 631	44.40 636	44.29 627	35.15 625	34.95 623	31.28 627	29.60 623	35.88 632	40.02 637	47.20 639	46.64 636	37.37 630	38.48 637	44.35 638	42.45 633	48.03 638	49.39 639	49.71 634	49.03 635	45.14 633	46.65 635

LSM0	42.82 632	38.75 633	50.81 633	47.07 632	109.38 640	57.00 635	76.02 633	53.74 639	33.71 629	29.02 633	30.41 633	43.87 637	37.22 631	43.91 637	53.54 639	20.52 631	18.62 627	21.10 630	21.11 630	28.41 629	42.22 632

Anonymous_1	43.04 633	18.73 620	24.79 615	21.81 620	46.26 630	27.80 618	37.60 627	28.08 626	16.14 613	14.66 620	14.30 615	20.65 620	17.88 620	21.56 621	25.94 624	117.93 641	8.92 621	100.65 636	126.50 638	158.64 641	12.08 622

PML	51.67 634	36.25 627	13.28 605	7.46 615	20.81 618	108.69 640	232.22 642	8.72 612	27.82 627	87.01 641	269.67 642	69.67 639	61.95 639	24.76 628	14.20 611	9.74 622	3.40 615	9.62 622	4.70 616	18.74 622	4.72 616

xxxxx1	54.10 635	25.67 623	27.13 619	113.43 635	96.96 635	30.69 623	47.44 630	32.38 628	25.60 623	17.75 622	17.27 618	21.81 623	21.02 623	24.43 625	33.82 627	33.37 633	40.54 634	157.71 639	175.86 639	66.16 634	72.93 638

tt_ll	54.10 635	25.67 623	27.13 619	113.43 635	96.96 635	30.69 623	47.44 630	32.38 628	25.60 623	17.75 622	17.27 618	21.81 623	21.02 623	24.43 625	33.82 627	33.37 633	40.54 634	157.71 639	175.86 639	66.16 634	72.93 638

ff	54.10 635	25.67 623	27.13 619	113.43 635	96.96 635	30.69 623	47.44 630	32.38 628	25.60 623	17.75 622	17.27 618	21.81 623	21.02 623	24.43 625	33.82 627	33.37 633	40.54 634	157.71 639	175.86 639	66.16 634	72.93 638

RSGM-EC	88.84 638	82.86 639	51.22 634	105.38 633	99.51 638	94.51 638	125.67 639	90.02 640	46.43 638	45.14 637	57.50 639	101.22 640	88.55 640	154.40 640	153.26 640	105.54 639	59.55 640	113.88 637	53.02 636	92.89 639	56.17 636

acva	88.84 638	82.86 639	51.22 634	105.38 633	99.51 638	94.51 638	125.67 639	90.02 640	46.43 638	45.14 637	57.50 639	101.22 640	88.55 640	154.40 640	153.26 640	105.54 639	59.55 640	113.88 637	53.02 636	92.89 639	56.17 636

test_example2	192.40 640	210.76 641	206.48 640	199.83 640	204.73 641	172.94 641	183.52 641	133.93 642	133.41 642	191.38 642	196.19 641	187.13 642	178.77 642	205.33 642	208.00 642	222.09 642	238.72 642	186.54 642	190.54 642	227.34 642	170.31 641

GS-Stereo							0.36 151	0.92 153	0.47 77	0.37 54	0.38 38	0.32 47	0.33 62	0.43 12	0.26 23	0.19 207	0.11 31	0.16 65	0.12 51	0.17 108	0.15 115

FSD					0.50 397	0.54 161	0.58 392	0.65 54	0.53 110	0.54 146	0.52 96	0.56 164	0.52 198	0.57 62	0.55 304	0.51 541	0.47 559	0.50 537	0.49 546	0.50 516

ccccc		492.34 642		530.87 641	530.37 642	478.08 642		491.76 643		448.18 643		476.12 643		541.64 643		663.49 643	459.54 643	353.94 643	309.79 643	586.66 643

ASD4		10.99 616

Low-res two-view benchmark