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

StereoAnything_RVC	0.35 134	1.25 551	1.82 285	0.20 5	0.12 9	0.26 8	0.15 32	0.43 63	0.37 72	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 85	0.46 205	0.14 1	0.11 258	0.09 206	0.08 42	0.05 1	0.76 565	0.18 321

BridgeDepth	0.19 3	0.30 154	0.55 14	0.23 47	0.09 1	0.38 69	0.15 32	0.32 8	0.33 30	0.16 11	0.12 8	0.23 87	0.19 85	0.27 31	0.15 2	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Replicate-Monster	0.23 45	0.40 246	0.94 80	0.21 13	0.14 41	0.37 58	0.13 9	0.40 38	0.36 64	0.22 60	0.15 15	0.15 30	0.15 26	0.40 155	0.15 2	0.08 40	0.07 46	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.15 253

MLG-Stereo_test1	0.21 17	0.33 183	0.61 25	0.23 47	0.21 221	0.45 117	0.13 9	0.33 10	0.46 165	0.13 1	0.09 1	0.18 55	0.12 6	0.32 82	0.15 2	0.08 40	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.09 63

MLG-Stereo	0.21 17	0.33 183	0.60 23	0.23 47	0.12 9	0.44 111	0.13 9	0.39 34	0.46 165	0.13 1	0.10 2	0.17 45	0.13 12	0.35 112	0.15 2	0.08 40	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.09 63

GEAStereo	0.35 134	0.32 174	1.17 105	0.53 506	0.60 540	0.55 233	0.21 124	0.40 38	0.27 8	0.20 40	0.22 57	0.16 36	0.18 64	0.44 181	0.16 6	0.11 258	0.37 544	0.08 42	0.06 14	0.33 453	0.71 561

GSStereo	0.36 144	0.32 174	1.17 105	0.34 328	0.60 540	0.55 233	0.21 124	0.62 212	0.41 113	0.22 60	0.22 57	0.17 45	0.18 64	0.44 181	0.16 6	0.10 183	0.16 419	0.08 42	0.11 235	0.33 453	0.84 571

GS-Stereo							0.21 124	0.62 212	0.41 113	0.22 60	0.22 57	0.17 45	0.18 64	0.44 181	0.16 6	0.10 183	0.16 419	0.08 42	0.11 235	0.33 453	0.84 571

Wavelet-MonSter	0.18 1	0.20 14	0.51 2	0.22 35	0.17 121	0.35 46	0.14 19	0.27 2	0.25 4	0.19 32	0.21 45	0.14 14	0.15 26	0.27 31	0.16 6	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.14 215

asd	0.20 6	0.22 42	0.65 39	0.22 35	0.17 121	0.41 87	0.14 19	0.35 15	0.32 21	0.24 90	0.20 38	0.15 30	0.18 64	0.26 24	0.16 6	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.08 40

MLG-Stereo_test3	0.21 17	0.35 207	0.65 39	0.21 13	0.14 41	0.36 54	0.13 9	0.37 23	0.40 102	0.21 49	0.12 8	0.17 45	0.12 6	0.25 13	0.16 6	0.08 40	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.10 91

MLG-Stereo_test2	0.21 17	0.36 216	0.68 47	0.21 13	0.17 121	0.45 117	0.12 4	0.35 15	0.42 124	0.15 5	0.11 4	0.22 78	0.10 1	0.28 43	0.16 6	0.09 84	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.09 63

LG-G_1	0.23 45	0.37 219	0.71 51	0.23 47	0.11 3	0.51 182	0.12 4	0.44 71	0.39 89	0.19 32	0.15 15	0.19 62	0.15 26	0.36 125	0.16 6	0.09 84	0.08 135	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.11 116

LG-G	0.23 45	0.37 219	0.71 51	0.23 47	0.11 3	0.51 182	0.12 4	0.44 71	0.39 89	0.19 32	0.15 15	0.19 62	0.15 26	0.36 125	0.16 6	0.09 84	0.08 135	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.11 116

SGD-Stereo	0.22 38	0.28 130	0.77 58	0.22 35	0.11 3	0.40 80	0.16 46	0.31 7	0.36 64	0.19 32	0.19 31	0.17 45	0.17 44	0.37 136	0.16 6	0.10 183	0.06 23	0.08 42	0.07 66	0.10 64	0.07 9

FoundationStereo	0.20 6	0.30 154	0.81 62	0.21 13	0.22 248	0.21 3	0.16 46	0.25 1	0.38 77	0.15 5	0.11 4	0.18 55	0.17 44	0.23 6	0.16 6	0.09 84	0.13 354	0.08 42	0.06 14	0.07 4	0.07 9

castereo++	0.28 70	0.43 265	0.93 78	0.28 166	0.17 121	0.53 210	0.21 124	0.55 167	0.45 154	0.17 19	0.26 94	0.32 179	0.17 44	0.33 94	0.16 6	0.09 84	0.08 135	0.09 102	0.29 493	0.13 130	0.06 1

DEFOM-Stereo	0.22 38	0.22 42	0.91 75	0.23 47	0.13 25	0.49 161	0.18 72	0.30 5	0.28 12	0.19 32	0.17 21	0.14 14	0.14 14	0.41 160	0.16 6	0.08 40	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.09 48	0.09 63

U	3.37 603	0.17 1	0.91 75	0.26 118	13.79 619	19.19 624	0.15 32	0.41 48	0.31 16	0.17 19	0.18 28	0.27 142	0.15 26	0.21 2	0.16 6	0.09 84	0.06 23	17.88 629	12.81 623	0.10 64	0.08 40

AdaDepth	0.24 51	0.18 5	1.03 85	0.25 86	0.21 221	0.46 135	0.16 46	0.30 5	0.27 8	0.17 19	0.19 31	0.14 14	0.18 64	0.35 112	0.17 20	0.07 23	0.07 46	0.08 42	0.25 473	0.10 64	0.10 91

IGEV-Stereo+	0.29 81	0.29 141	0.86 68	0.25 86	0.34 417	0.30 18	0.14 19	0.32 8	0.53 238	0.18 26	0.12 8	0.18 55	0.19 85	0.49 234	0.17 20	0.09 84	0.08 135	0.08 42	0.20 443	0.46 533	0.59 551

MatchStereo	0.24 51	0.38 230	1.37 145	0.20 5	0.10 2	0.22 4	0.14 19	0.41 48	0.40 102	0.14 3	0.25 83	0.15 30	0.15 26	0.25 13	0.18 22	0.09 84	0.07 46	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

BridgeDepth_RVC	0.20 6	0.20 14	0.74 54	0.17 1	0.12 9	0.32 29	0.12 4	0.33 10	0.46 165	0.15 5	0.15 15	0.16 36	0.19 85	0.23 6	0.18 22	0.10 183	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DA	0.32 106	0.26 97	0.89 72	0.29 198	0.25 299	0.63 372	0.22 151	0.60 204	0.39 89	0.23 81	0.30 129	0.24 101	0.26 178	0.60 282	0.18 22	0.10 183	0.12 330	0.09 102	0.07 66	0.10 64	0.52 542

GGEV	0.32 106	0.26 97	0.89 72	0.29 198	0.25 299	0.63 372	0.22 151	0.60 204	0.39 89	0.23 81	0.30 129	0.24 101	0.26 178	0.60 282	0.18 22	0.10 183	0.12 330	0.09 102	0.07 66	0.10 64	0.52 542

4.25_new	0.21 17	0.23 60	0.64 34	0.22 35	0.18 159	0.41 87	0.17 56	0.41 48	0.35 43	0.22 60	0.21 45	0.14 14	0.18 64	0.25 13	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4.5w_new	0.21 17	0.23 60	0.64 34	0.22 35	0.18 159	0.41 87	0.17 56	0.41 48	0.35 43	0.22 60	0.21 45	0.14 14	0.18 64	0.25 13	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4.25w-stereo	0.21 17	0.23 60	0.64 34	0.22 35	0.18 159	0.41 87	0.17 56	0.41 48	0.35 43	0.22 60	0.21 45	0.14 14	0.18 64	0.25 13	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

3w_stereo	0.21 17	0.22 42	0.59 22	0.22 35	0.12 9	0.37 58	0.22 151	0.50 121	0.38 77	0.22 60	0.21 45	0.12 2	0.22 117	0.26 24	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.08 40

111111	0.24 51	0.21 26	0.82 64	0.24 67	0.21 221	0.43 104	0.13 9	0.45 81	0.35 43	0.22 60	0.27 101	0.18 55	0.16 36	0.35 112	0.18 22	0.09 84	0.06 23	0.08 42	0.06 14	0.25 375	0.08 40

LG-Stereo_L2	0.21 17	0.31 166	0.85 66	0.22 35	0.14 41	0.31 23	0.22 151	0.38 27	0.25 4	0.17 19	0.11 4	0.13 4	0.12 6	0.32 82	0.18 22	0.08 40	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.10 91

LG-Stereo_L1	0.21 17	0.31 166	0.85 66	0.22 35	0.14 41	0.28 11	0.21 124	0.38 27	0.26 6	0.16 11	0.11 4	0.13 4	0.11 2	0.37 136	0.18 22	0.08 40	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.10 91

SCV_C0	0.33 115	0.43 265	1.42 157	0.25 86	0.16 92	0.35 46	0.20 101	0.68 244	0.44 139	0.24 90	0.27 101	0.29 161	0.20 97	0.58 270	0.18 22	0.09 84	0.08 135	0.08 42	0.30 503	0.26 395	0.17 302

HUF	0.59 393	0.65 375	2.46 461	0.45 467	0.77 560	0.34 41	0.24 222	0.46 84	0.39 89	0.31 156	0.28 109	0.25 114	0.19 85	0.67 308	0.18 22	0.12 317	2.03 610	0.08 42	0.06 14	0.31 435	1.59 603

CAS++	0.31 99	0.33 183	1.43 158	0.25 86	0.17 121	0.31 23	0.20 101	0.78 329	0.41 113	0.30 151	0.30 129	0.21 75	0.16 36	0.33 94	0.18 22	0.15 410	0.12 330	0.13 347	0.10 170	0.15 174	0.11 116
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
AEACV	0.33 115	0.24 73	1.44 160	0.28 166	0.35 430	0.47 142	0.21 124	0.43 63	0.28 12	0.26 126	0.25 83	0.22 78	0.38 298	0.30 66	0.18 22	0.09 84	0.35 540	0.09 102	0.36 535	0.23 344	0.25 426

Selective-IGEV	0.29 81	0.23 60	1.28 126	0.27 138	0.30 367	0.35 46	0.20 101	0.56 174	0.38 77	0.21 49	0.30 129	0.22 78	0.18 64	0.37 136	0.18 22	0.07 23	0.06 23	0.08 42	0.15 361	0.16 210	0.29 455

VIP-Stereo	0.28 70	0.56 334	1.05 88	0.23 47	0.19 192	0.52 201	0.17 56	0.44 71	0.39 89	0.18 26	0.25 83	0.24 101	0.15 26	0.33 94	0.19 38	0.08 40	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.14 154	0.32 479

SCV	0.35 134	0.59 341	1.37 145	0.34 328	0.22 248	0.28 11	0.23 186	0.72 263	0.35 43	0.19 32	0.30 129	0.24 101	0.20 97	0.64 293	0.19 38	0.11 258	0.08 135	0.09 102	0.29 493	0.34 464	0.29 455

AIO_rvc	0.41 191	0.64 368	1.29 127	0.58 526	0.39 463	0.37 58	0.24 222	0.50 121	0.43 135	0.28 140	0.23 66	0.25 114	0.16 36	0.99 364	0.19 38	0.10 183	0.16 419	0.08 42	0.11 235	0.25 375	0.85 573

AIO_test	0.39 177	0.37 219	1.19 109	0.73 547	0.67 549	0.35 46	0.25 243	0.47 99	0.34 36	0.34 171	0.22 57	0.33 185	0.17 44	1.31 400	0.19 38	0.11 258	0.15 401	0.08 42	0.21 449	0.15 174	0.23 405

dual_stereo	0.23 45	0.25 81	0.66 46	0.21 13	0.15 65	0.27 9	0.15 32	0.62 212	0.40 102	0.15 5	0.13 11	0.18 55	0.14 14	0.37 136	0.19 38	0.09 84	0.31 532	0.07 1	0.10 170	0.07 4	0.07 9

WCG-NET	0.30 91	0.42 260	1.26 123	0.24 67	0.12 9	0.43 104	0.24 222	0.40 38	0.56 269	0.35 173	0.37 179	0.26 129	0.24 146	0.29 57	0.19 38	0.08 40	0.12 330	0.08 42	0.07 66	0.22 330	0.10 91

IGEV-Stereo++	0.23 45	0.23 60	0.64 34	0.24 67	0.22 248	0.47 142	0.13 9	0.52 143	0.33 30	0.18 26	0.24 76	0.17 45	0.22 117	0.32 82	0.19 38	0.08 40	0.06 23	0.08 42	0.06 14	0.17 233	0.09 63

MyStereo07	0.34 123	0.40 246	1.46 164	0.29 198	0.23 268	0.60 315	0.31 354	0.53 152	0.42 124	0.25 109	0.25 83	0.20 64	0.26 178	0.57 266	0.19 38	0.09 84	0.18 450	0.12 288	0.11 235	0.16 210	0.19 338

ACVNet-DCA	0.42 211	0.64 368	2.07 377	0.35 344	0.14 41	0.76 467	0.25 243	0.76 303	0.52 219	0.31 156	0.38 189	0.24 101	0.38 298	0.69 317	0.19 38	0.10 183	0.24 500	0.11 228	0.09 132	0.12 98	0.14 215

xx1	0.46 259	0.64 368	2.07 377	0.35 344	0.14 41	0.76 467	0.25 243	0.74 279	1.01 532	0.31 156	0.38 189	0.46 280	0.36 278	0.69 317	0.19 38	0.10 183	0.24 500	0.12 288	0.12 275	0.12 98	0.14 215

cc1	0.47 276	0.64 368	2.07 377	0.35 344	0.14 41	0.76 467	0.25 243	0.74 279	1.01 532	0.31 156	0.38 189	0.24 101	0.38 298	0.69 317	0.19 38	0.10 183	0.24 500	0.11 228	0.09 132	0.25 375	0.40 521

ff7	0.32 106	0.52 312	1.38 147	0.25 86	0.16 92	0.56 250	0.23 186	0.46 84	0.41 113	0.24 90	0.23 66	0.20 64	0.23 134	0.48 223	0.19 38	0.09 84	0.08 135	0.10 157	0.18 413	0.23 344	0.22 381

ffff	0.32 106	0.52 312	1.38 147	0.25 86	0.16 92	0.56 250	0.23 186	0.46 84	0.41 113	0.24 90	0.23 66	0.20 64	0.23 134	0.48 223	0.19 38	0.09 84	0.08 135	0.10 157	0.18 413	0.23 344	0.22 381

ffm	0.47 276	0.23 60	2.01 366	0.30 218	0.21 221	0.57 268	0.26 266	0.74 279	0.88 510	0.53 313	0.63 399	0.66 389	0.39 312	0.63 291	0.19 38	0.10 183	0.24 500	0.15 412	0.13 308	0.25 375	0.36 501

11t	0.32 106	0.52 312	1.38 147	0.25 86	0.16 92	0.56 250	0.23 186	0.46 84	0.41 113	0.24 90	0.23 66	0.20 64	0.23 134	0.48 223	0.19 38	0.09 84	0.08 135	0.10 157	0.18 413	0.23 344	0.22 381

tt1	0.44 230	0.64 368	1.83 291	0.35 344	0.14 41	0.76 467	0.25 243	0.74 279	0.88 510	0.31 156	0.37 179	0.25 114	0.35 272	0.63 291	0.19 38	0.10 183	0.24 500	0.11 228	0.09 132	0.25 375	0.36 501

CASnet	0.28 70	0.31 166	1.20 113	0.28 166	0.11 3	0.47 142	0.19 81	0.44 71	0.44 139	0.38 190	0.31 142	0.23 87	0.17 44	0.29 57	0.19 38	0.10 183	0.06 23	0.15 412	0.12 275	0.16 210	0.07 9
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.34 123	0.53 317	1.47 168	0.25 86	0.16 92	0.56 250	0.23 186	0.49 114	0.40 102	0.25 109	0.24 76	0.22 78	0.24 146	0.55 262	0.19 38	0.09 84	0.11 299	0.10 157	0.18 413	0.24 361	0.29 455

EGLCR-Stereo	0.29 81	0.27 105	0.97 82	0.30 218	0.19 192	0.56 250	0.17 56	0.68 244	0.36 64	0.30 151	0.18 28	0.27 142	0.17 44	0.38 144	0.19 38	0.09 84	0.07 46	0.10 157	0.08 97	0.10 64	0.35 493

ProNet	0.30 91	0.54 323	1.29 127	0.25 86	0.15 65	0.47 142	0.25 243	0.48 107	0.39 89	0.21 49	0.23 66	0.22 78	0.20 97	0.44 181	0.19 38	0.08 40	0.08 135	0.10 157	0.08 97	0.23 344	0.12 155

MC-Stereo	0.32 106	0.31 166	1.46 164	0.31 245	0.15 65	0.53 210	0.19 81	0.44 71	0.35 43	0.36 178	0.38 189	0.27 142	0.27 199	0.42 168	0.19 38	0.09 84	0.13 354	0.09 102	0.16 381	0.20 297	0.13 192

ccc-4	0.32 106	0.52 312	1.38 147	0.25 86	0.16 92	0.56 250	0.23 186	0.46 84	0.41 113	0.24 90	0.23 66	0.20 64	0.23 134	0.48 223	0.19 38	0.09 84	0.08 135	0.10 157	0.18 413	0.23 344	0.22 381

IGEV-Stereo	0.34 123	0.54 323	1.47 168	0.25 86	0.16 92	0.56 250	0.23 186	0.49 114	0.40 102	0.25 109	0.24 76	0.22 78	0.24 146	0.54 258	0.19 38	0.09 84	0.10 249	0.10 157	0.18 413	0.24 361	0.29 455
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
2.5w	0.21 17	0.23 60	0.50 1	0.22 35	0.15 65	0.39 73	0.19 81	0.47 99	0.36 64	0.21 49	0.22 57	0.13 4	0.17 44	0.33 94	0.20 61	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

3.25w_new	0.20 6	0.20 14	0.52 5	0.21 13	0.14 41	0.37 58	0.14 19	0.43 63	0.35 43	0.23 81	0.21 45	0.16 36	0.18 64	0.27 31	0.20 61	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

3.25w	0.20 6	0.20 14	0.52 5	0.21 13	0.14 41	0.37 58	0.14 19	0.43 63	0.35 43	0.23 81	0.21 45	0.16 36	0.18 64	0.27 31	0.20 61	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

1w_stereo	0.22 38	0.17 1	0.52 5	0.23 47	0.16 92	0.44 111	0.22 151	0.55 167	0.40 102	0.25 109	0.29 115	0.13 4	0.26 178	0.28 43	0.20 61	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

monsters	0.22 38	0.22 42	0.52 5	0.23 47	0.28 344	0.42 100	0.14 19	0.46 84	0.31 16	0.24 90	0.20 38	0.13 4	0.14 14	0.43 172	0.20 61	0.07 23	0.06 23	0.07 1	0.08 97	0.06 1	0.06 1

IGEV	0.22 38	0.28 130	0.88 70	0.21 13	0.24 281	0.42 100	0.17 56	0.35 15	0.37 72	0.20 40	0.22 57	0.14 14	0.12 6	0.24 8	0.20 61	0.08 40	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.07 9

HART	0.38 162	0.53 317	1.66 202	0.26 118	0.15 65	0.30 18	0.19 81	0.67 240	0.46 165	0.29 146	0.52 297	0.38 209	0.16 36	0.41 160	0.20 61	0.08 40	0.68 583	0.09 102	0.07 66	0.34 464	0.21 366

ours_stereo	0.27 63	0.25 81	1.21 115	0.25 86	0.17 121	0.35 46	0.23 186	0.38 27	0.35 43	0.20 40	0.31 142	0.23 87	0.17 44	0.41 160	0.20 61	0.08 40	0.07 46	0.10 157	0.08 97	0.22 330	0.18 321

fffy	0.28 70	0.24 73	1.19 109	0.27 138	0.15 65	0.37 58	0.22 151	0.42 55	0.32 21	0.20 40	0.29 115	0.26 129	0.20 97	0.44 181	0.20 61	0.08 40	0.10 249	0.10 157	0.08 97	0.22 330	0.18 321

Pointernet	0.29 81	0.25 81	1.49 174	0.24 67	0.20 207	0.47 142	0.15 32	0.62 212	0.47 184	0.22 60	0.29 115	0.26 129	0.20 97	0.28 43	0.20 61	0.10 183	0.07 46	0.07 1	0.12 275	0.10 64	0.07 9

AIO-Stereo	0.30 91	0.27 105	1.25 121	0.27 138	0.24 281	0.37 58	0.20 101	0.52 143	0.36 64	0.21 49	0.30 129	0.23 87	0.14 14	0.31 73	0.20 61	0.08 40	0.07 46	0.09 102	0.38 538	0.19 281	0.31 473

WCG-NET（raft）	0.32 106	0.53 317	1.21 115	0.23 47	0.12 9	0.44 111	0.24 222	0.40 38	0.50 203	0.35 173	0.35 170	0.47 288	0.25 162	0.35 112	0.20 61	0.08 40	0.29 526	0.08 42	0.07 66	0.22 330	0.11 116

RSM++	0.27 63	0.26 97	0.87 69	0.28 166	0.13 25	0.39 73	0.20 101	0.45 81	0.45 154	0.20 40	0.24 76	0.24 101	0.17 44	0.36 125	0.20 61	0.08 40	0.07 46	0.09 102	0.35 526	0.26 395	0.18 321

RSM	0.28 70	0.26 97	0.97 82	0.25 86	0.24 281	0.37 58	0.21 124	0.49 114	0.44 139	0.21 49	0.27 101	0.28 151	0.17 44	0.38 144	0.20 61	0.07 23	0.07 46	0.09 102	0.34 523	0.21 313	0.16 283

MGS-Stereo	0.32 106	0.34 198	1.70 211	0.25 86	0.14 41	0.40 80	0.22 151	0.38 27	0.43 135	0.24 90	0.51 283	0.25 114	0.18 64	0.31 73	0.20 61	0.09 84	0.08 135	0.09 102	0.08 97	0.47 534	0.08 40

GCAP-Stereo	0.34 123	0.89 466	1.76 237	0.26 118	0.12 9	0.52 201	0.14 19	0.49 114	0.38 77	0.29 146	0.30 129	0.29 161	0.22 117	0.30 66	0.20 61	0.09 84	0.17 439	0.09 102	0.07 66	0.21 313	0.11 116

Any-RAFT	0.38 162	0.25 81	1.89 318	0.27 138	0.17 121	0.68 424	0.21 124	0.78 329	0.53 238	0.43 217	0.43 212	0.54 321	0.30 240	0.41 160	0.20 61	0.10 183	0.12 330	0.08 42	0.06 14	0.10 64	0.09 63

RCA-Stereo	0.34 123	0.32 174	1.30 130	0.26 118	0.14 41	0.58 286	0.23 186	0.78 329	0.62 331	0.40 198	0.44 223	0.28 151	0.35 272	0.29 57	0.20 61	0.09 84	0.10 249	0.09 102	0.07 66	0.19 281	0.08 40

TANstereo	0.33 115	0.49 302	1.75 231	0.23 47	0.12 9	0.54 218	0.16 46	0.40 38	0.45 154	0.45 234	0.51 283	0.26 129	0.22 117	0.29 57	0.20 61	0.10 183	0.10 249	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.11 116

MonSter++	0.18 1	0.19 8	0.65 39	0.20 5	0.12 9	0.30 18	0.14 19	0.29 4	0.28 12	0.16 11	0.13 11	0.18 55	0.15 26	0.25 13	0.21 80	0.07 23	0.07 46	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

CSFM-Stereo	0.19 3	0.20 14	0.60 23	0.20 5	0.11 3	0.39 73	0.15 32	0.35 15	0.27 8	0.18 26	0.15 15	0.17 45	0.16 36	0.26 24	0.21 80	0.08 40	0.07 46	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.09 63

S2M2_XL	0.20 6	0.32 174	1.10 95	0.19 2	0.13 25	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 5	0.19 31	0.15 30	0.14 14	0.19 1	0.21 80	0.11 258	0.09 206	0.10 157	0.08 97	0.10 64	0.08 40
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
4.5_new	0.21 17	0.22 42	0.63 32	0.21 13	0.15 65	0.40 80	0.17 56	0.40 38	0.35 43	0.25 109	0.22 57	0.14 14	0.14 14	0.22 3	0.21 80	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

4.5w-stereo	0.21 17	0.22 42	0.63 32	0.21 13	0.15 65	0.40 80	0.17 56	0.40 38	0.35 43	0.25 109	0.22 57	0.14 14	0.14 14	0.22 3	0.21 80	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

4w-stereo	0.20 6	0.21 26	0.57 19	0.21 13	0.15 65	0.39 73	0.13 9	0.39 34	0.33 30	0.22 60	0.21 45	0.13 4	0.20 97	0.29 57	0.21 80	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

2.75w_new	0.21 17	0.21 26	0.57 19	0.20 5	0.14 41	0.40 80	0.18 72	0.47 99	0.36 64	0.24 90	0.20 38	0.13 4	0.19 85	0.31 73	0.21 80	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.07 9

3.75w	0.21 17	0.21 26	0.61 25	0.21 13	0.20 207	0.44 111	0.16 46	0.44 71	0.30 15	0.22 60	0.20 38	0.13 4	0.18 64	0.29 57	0.21 80	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

monsterstereo	0.22 38	0.22 42	0.52 5	0.25 86	0.27 330	0.39 73	0.14 19	0.51 129	0.33 30	0.25 109	0.27 101	0.13 4	0.13 12	0.38 144	0.21 80	0.07 23	0.07 46	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.06 1

castereo	0.30 91	0.44 276	0.81 62	0.24 67	0.29 352	0.41 87	0.27 290	0.72 263	0.45 154	0.22 60	0.30 129	0.24 101	0.31 249	0.25 13	0.21 80	0.09 84	0.07 46	0.08 42	0.31 510	0.12 98	0.09 63

mms	0.27 63	0.26 97	0.91 75	0.25 86	0.18 159	0.32 29	0.23 186	0.37 23	0.31 16	0.21 49	0.30 129	0.23 87	0.17 44	0.46 205	0.21 80	0.08 40	0.10 249	0.10 157	0.08 97	0.22 330	0.47 534

rvit_stereo_0081_aga	0.27 63	0.29 141	1.08 91	0.26 118	0.20 207	0.33 33	0.21 124	0.41 48	0.42 124	0.26 126	0.28 109	0.27 142	0.21 108	0.31 73	0.21 80	0.14 390	0.10 249	0.11 228	0.10 170	0.14 154	0.10 91

trnet	0.28 70	0.26 97	1.32 133	0.19 2	0.12 9	0.54 218	0.15 32	0.48 107	0.46 165	0.27 135	0.33 157	0.24 101	0.21 108	0.30 66	0.21 80	0.10 183	0.07 46	0.08 42	0.05 1	0.09 48	0.07 9

MSKI-zero shot	0.46 259	0.38 230	2.47 466	0.27 138	0.43 490	0.56 250	0.20 101	0.77 314	0.43 135	0.60 407	0.51 283	0.44 258	0.17 44	0.68 311	0.21 80	0.09 84	0.29 526	0.09 102	0.32 516	0.14 154	0.10 91

HH	0.49 300	0.49 302	2.78 522	0.50 491	0.41 481	0.38 69	0.23 186	0.72 263	0.38 77	0.63 436	0.48 253	0.87 494	0.41 331	0.64 293	0.21 80	0.09 84	0.17 439	0.10 157	0.09 132	0.16 210	0.12 155

HanStereo	0.49 300	0.49 302	2.78 522	0.50 491	0.41 481	0.38 69	0.23 186	0.72 263	0.38 77	0.63 436	0.48 253	0.87 494	0.41 331	0.64 293	0.21 80	0.09 84	0.17 439	0.10 157	0.09 132	0.16 210	0.12 155

LoS_RVC	0.29 81	0.33 183	1.19 109	0.25 86	0.34 417	0.43 104	0.22 151	0.42 55	0.32 21	0.22 60	0.33 157	0.23 87	0.24 146	0.31 73	0.21 80	0.07 23	0.07 46	0.07 1	0.05 1	0.10 64	0.31 473

anonymousdsp2	0.34 123	0.24 73	1.16 104	0.28 166	0.15 65	0.57 268	0.23 186	0.79 345	0.47 184	0.38 190	0.37 179	0.40 223	0.25 162	0.47 216	0.21 80	0.09 84	0.07 46	0.10 157	0.13 308	0.19 281	0.27 443

CES	0.30 91	0.27 105	1.09 93	0.23 47	0.50 512	0.40 80	0.20 101	0.46 84	0.44 139	0.22 60	0.28 109	0.26 129	0.19 85	0.33 94	0.21 80	0.09 84	0.07 46	0.08 42	0.05 1	0.15 174	0.49 538

XX-Stereo	0.55 365	0.54 323	3.50 577	0.48 485	0.39 463	0.54 218	0.17 56	0.89 419	0.40 102	0.44 223	0.65 424	0.85 486	0.19 85	0.77 339	0.21 80	0.10 183	0.14 375	0.10 157	0.32 516	0.17 233	0.14 215

CREStereo	0.28 70	0.30 154	1.33 135	0.19 2	0.13 25	0.55 233	0.17 56	0.48 107	0.46 165	0.27 135	0.33 157	0.24 101	0.21 108	0.31 73	0.21 80	0.11 258	0.07 46	0.08 42	0.05 1	0.10 64	0.07 9
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
LCMNet	0.20 6	0.21 26	0.61 25	0.20 5	0.13 25	0.39 73	0.14 19	0.34 14	0.34 36	0.16 11	0.16 20	0.16 36	0.15 26	0.27 31	0.22 101	0.08 40	0.07 46	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 40

asda	0.22 38	0.25 81	0.70 49	0.21 13	0.16 92	0.43 104	0.16 46	0.44 71	0.35 43	0.22 60	0.20 38	0.14 14	0.20 97	0.25 13	0.22 101	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

qwe	0.21 17	0.22 42	0.61 25	0.21 13	0.20 207	0.41 87	0.15 32	0.46 84	0.35 43	0.26 126	0.22 57	0.14 14	0.14 14	0.31 73	0.22 101	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

3.5w_stereo	0.21 17	0.22 42	0.55 14	0.21 13	0.15 65	0.40 80	0.14 19	0.43 63	0.33 30	0.21 49	0.24 76	0.14 14	0.18 64	0.34 106	0.22 101	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

2w_stereo	0.21 17	0.19 8	0.51 2	0.22 35	0.13 25	0.41 87	0.20 101	0.50 121	0.34 36	0.25 109	0.23 66	0.13 4	0.23 134	0.24 8	0.22 101	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

MM-Stereo_test1	0.41 191	0.39 240	2.29 429	0.38 403	0.26 316	0.44 111	0.28 309	0.63 220	0.51 211	0.40 198	0.32 148	0.26 129	0.26 178	0.46 205	0.22 101	0.09 84	0.21 483	0.10 157	0.09 132	0.39 507	0.15 253

test_for_model	0.64 423	1.60 574	1.82 285	1.23 582	1.02 577	0.53 210	0.23 186	0.75 290	0.50 203	0.57 365	0.29 115	0.25 114	0.20 97	0.26 24	0.22 101	0.76 574	0.31 532	0.08 42	0.07 66	1.68 597	0.50 541

testlalala2	0.44 230	0.28 130	2.59 491	0.64 539	0.56 528	0.57 268	0.20 101	0.78 329	0.52 219	0.40 198	0.39 197	0.45 267	0.21 108	0.27 31	0.22 101	0.09 84	0.10 249	0.08 42	0.29 493	0.12 98	0.10 91

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 311	0.33 183	0.93 78	0.26 118	0.22 248	0.46 135	0.20 101	1.10 545	1.34 561	3.16 605	0.32 148	0.22 78	0.20 97	0.30 66	0.22 101	0.10 183	0.09 206	0.11 228	0.09 132	0.15 174	0.19 338

testlalala	0.36 144	0.30 154	1.77 246	0.28 166	0.33 407	0.60 315	0.22 151	0.55 167	0.51 211	0.55 344	0.35 170	0.31 171	0.20 97	0.26 24	0.22 101	0.10 183	0.13 354	0.09 102	0.24 466	0.08 28	0.07 9

RAFT_CTSACE	0.46 259	0.76 413	2.07 377	0.35 344	0.30 367	0.54 218	0.30 341	0.61 208	0.48 187	0.49 274	0.76 475	0.55 324	0.36 278	0.58 270	0.22 101	0.08 40	0.13 354	0.11 228	0.10 170	0.41 515	0.08 40

sAnonymous2	0.38 162	0.62 353	2.15 399	0.31 245	0.24 281	0.34 41	0.27 290	0.53 152	0.46 165	0.24 90	0.29 115	0.23 87	0.28 216	0.28 43	0.22 101	0.12 317	0.09 206	0.11 228	0.13 308	0.38 497	0.35 493

CroCo_RVC	0.38 162	0.62 353	2.15 399	0.31 245	0.24 281	0.34 41	0.27 290	0.53 152	0.46 165	0.24 90	0.29 115	0.23 87	0.28 216	0.28 43	0.22 101	0.12 317	0.09 206	0.11 228	0.13 308	0.38 497	0.35 493

HiDET	0.19 3	0.20 14	0.62 31	0.20 5	0.13 25	0.36 54	0.13 9	0.35 15	0.31 16	0.16 11	0.14 14	0.17 45	0.15 26	0.25 13	0.23 114	0.08 40	0.07 46	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

MonStereo	0.20 6	0.22 42	0.65 39	0.21 13	0.17 121	0.33 33	0.15 32	0.46 84	0.32 21	0.16 11	0.17 21	0.14 14	0.11 2	0.27 31	0.23 114	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 63

Monster-pub-eth3d	0.20 6	0.22 42	0.65 39	0.21 13	0.17 121	0.33 33	0.15 32	0.46 84	0.32 21	0.16 11	0.17 21	0.14 14	0.11 2	0.27 31	0.23 114	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 63

depthmonostereo	0.26 59	0.23 60	0.65 39	0.41 431	0.13 25	0.41 87	0.19 81	0.51 129	0.40 102	0.25 109	0.29 115	0.26 129	0.28 216	0.44 181	0.23 114	0.09 84	0.10 249	0.09 102	0.07 66	0.10 64	0.08 40

GREAT-IGEV	0.37 152	0.28 130	1.48 171	0.25 86	0.38 457	0.46 135	0.18 72	0.33 10	0.34 36	0.15 5	0.29 115	0.15 30	0.17 44	0.36 125	0.23 114	0.07 23	0.76 590	0.07 1	0.26 481	0.21 313	1.03 589

MonSter	0.20 6	0.22 42	0.65 39	0.21 13	0.17 121	0.33 33	0.15 32	0.46 84	0.32 21	0.16 11	0.17 21	0.14 14	0.11 2	0.27 31	0.23 114	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 63

rvit_stereo_0081	0.25 56	0.21 26	0.61 25	0.28 166	0.17 121	0.31 23	0.22 151	0.42 55	0.53 238	0.24 90	0.25 83	0.25 114	0.21 108	0.34 106	0.23 114	0.13 347	0.10 249	0.11 228	0.10 170	0.12 98	0.09 63

rvit_stereo_0082	0.25 56	0.21 26	0.61 25	0.28 166	0.17 121	0.31 23	0.22 151	0.42 55	0.53 238	0.24 90	0.25 83	0.25 114	0.21 108	0.34 106	0.23 114	0.13 347	0.10 249	0.11 228	0.10 170	0.12 98	0.09 63

rvit_stereo_0080	0.27 63	0.38 230	0.76 56	0.24 67	0.18 159	0.34 41	0.27 290	0.54 163	0.44 139	0.24 90	0.26 94	0.27 142	0.22 117	0.29 57	0.23 114	0.13 347	0.10 249	0.10 157	0.10 170	0.15 174	0.11 116

RAFT-Stereo-weight	0.34 123	0.29 141	1.43 158	0.28 166	0.28 344	0.55 233	0.22 151	0.78 329	0.48 187	0.46 242	0.38 189	0.36 199	0.17 44	0.33 94	0.23 114	0.09 84	0.08 135	0.09 102	0.07 66	0.09 48	0.09 63

qqq1	0.48 282	0.46 287	1.60 191	0.30 218	0.15 65	0.45 117	0.24 222	0.90 425	0.72 428	0.56 354	0.64 415	0.51 307	0.41 331	1.87 495	0.23 114	0.13 347	0.10 249	0.09 102	0.08 97	0.14 154	0.11 116

fff1	0.48 282	0.46 287	1.60 191	0.30 218	0.15 65	0.45 117	0.24 222	0.90 425	0.72 428	0.56 354	0.64 415	0.51 307	0.41 331	1.87 495	0.23 114	0.13 347	0.10 249	0.09 102	0.08 97	0.14 154	0.11 116

whm_eth	0.27 63	0.38 230	0.76 56	0.24 67	0.18 159	0.34 41	0.27 290	0.54 163	0.44 139	0.24 90	0.26 94	0.27 142	0.22 117	0.29 57	0.23 114	0.13 347	0.10 249	0.10 157	0.10 170	0.15 174	0.11 116

CAS	0.35 134	0.25 81	1.30 130	0.79 554	0.34 417	0.51 182	0.23 186	0.46 84	0.39 89	0.22 60	0.31 142	0.20 64	0.17 44	0.28 43	0.23 114	0.73 571	0.06 23	0.07 1	0.05 1	0.09 48	0.37 508

LoS	0.31 99	0.30 154	1.52 180	0.23 47	0.13 25	0.54 218	0.20 101	0.48 107	0.49 193	0.25 109	0.28 109	0.37 201	0.24 146	0.38 144	0.23 114	0.10 183	0.08 135	0.08 42	0.05 1	0.15 174	0.07 9
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DCRE	0.50 311	0.63 364	2.13 393	0.30 218	0.23 268	0.45 117	0.24 222	0.59 194	0.53 238	0.50 281	2.10 573	0.42 243	0.26 178	0.35 112	0.23 114	0.09 84	0.14 375	0.10 157	0.32 516	0.16 210	0.15 253

knoymous	0.34 123	0.25 81	1.75 231	0.24 67	0.18 159	0.45 117	0.24 222	0.57 179	0.38 77	0.41 207	0.39 197	0.55 324	0.25 162	0.38 144	0.23 114	0.11 258	0.08 135	0.12 288	0.07 66	0.13 130	0.12 155

GMOStereo	0.41 191	0.62 353	1.78 251	0.28 166	0.36 439	0.51 182	0.31 354	0.53 152	0.44 139	0.57 365	0.48 253	0.41 229	0.27 199	0.28 43	0.23 114	0.08 40	0.38 548	0.13 347	0.11 235	0.34 464	0.11 116

error version	0.41 191	0.62 353	1.78 251	0.28 166	0.36 439	0.51 182	0.31 354	0.53 152	0.44 139	0.57 365	0.48 253	0.41 229	0.27 199	0.28 43	0.23 114	0.08 40	0.38 548	0.13 347	0.11 235	0.34 464	0.11 116

test-v	0.41 191	0.62 353	1.78 251	0.28 166	0.36 439	0.51 182	0.31 354	0.53 152	0.44 139	0.57 365	0.48 253	0.41 229	0.27 199	0.28 43	0.23 114	0.08 40	0.38 548	0.13 347	0.11 235	0.34 464	0.11 116

AnonymousM	0.37 152	0.44 276	1.50 177	0.25 86	0.15 65	0.52 201	0.23 186	0.60 204	0.42 124	0.42 212	0.32 148	0.30 168	0.25 162	0.34 106	0.23 114	0.11 258	0.09 206	0.71 572	0.36 535	0.12 98	0.07 9

test-2	0.41 191	0.62 353	1.78 251	0.28 166	0.36 439	0.51 182	0.31 354	0.53 152	0.44 139	0.57 365	0.48 253	0.41 229	0.27 199	0.28 43	0.23 114	0.08 40	0.38 548	0.13 347	0.11 235	0.34 464	0.11 116

PMTNet	0.31 99	0.35 207	1.30 130	0.20 5	0.14 41	0.57 268	0.25 243	0.46 84	0.42 124	0.27 135	0.32 148	0.27 142	0.24 146	0.39 150	0.23 114	0.43 550	0.07 46	0.08 42	0.05 1	0.18 260	0.07 9

R-Stereo Train	0.36 144	0.21 26	1.70 211	0.29 198	0.18 159	0.55 233	0.26 266	0.78 329	0.36 64	0.57 365	0.67 429	0.33 185	0.24 146	0.32 82	0.23 114	0.10 183	0.08 135	0.09 102	0.07 66	0.09 48	0.12 155

RAFT-Stereo	0.36 144	0.21 26	1.70 211	0.29 198	0.18 159	0.55 233	0.26 266	0.78 329	0.36 64	0.57 365	0.67 429	0.33 185	0.24 146	0.32 82	0.23 114	0.10 183	0.08 135	0.09 102	0.07 66	0.09 48	0.12 155
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
WQFJA1++	2.30 587	0.22 42	6.03 601	1.08 573	1.15 585	0.29 15	0.14 19	0.39 34	0.24 2	13.61 620	0.19 31	3.34 595	0.17 44	0.33 94	0.24 139	0.10 183	0.07 46	0.08 42	0.07 66	18.19 628	0.14 215

NLSM3	0.26 59	0.39 240	0.75 55	0.25 86	0.24 281	0.43 104	0.19 81	0.58 185	0.45 154	0.20 40	0.26 94	0.20 64	0.25 162	0.29 57	0.24 139	0.07 23	0.06 23	0.10 157	0.09 132	0.10 64	0.07 9

2.25w	0.21 17	0.22 42	0.51 2	0.21 13	0.14 41	0.36 54	0.13 9	0.42 55	0.34 36	0.23 81	0.27 101	0.14 14	0.18 64	0.33 94	0.24 139	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

tg	0.37 152	0.55 332	1.35 141	0.28 166	0.16 92	0.57 268	0.18 72	0.57 179	0.49 193	0.37 182	0.44 223	0.38 209	0.24 146	0.46 205	0.24 139	0.09 84	0.08 135	0.11 228	0.11 235	0.43 523	0.36 501

rvit_stereo_0083	0.25 56	0.19 8	0.58 21	0.28 166	0.18 159	0.28 11	0.22 151	0.38 27	0.54 251	0.23 81	0.30 129	0.27 142	0.26 178	0.37 136	0.24 139	0.14 390	0.12 330	0.13 347	0.10 170	0.12 98	0.10 91

model_zeroshot	0.44 230	0.68 387	1.97 362	0.28 166	0.18 159	0.69 430	0.21 124	0.63 220	0.40 102	1.00 537	0.34 165	0.42 243	0.20 97	0.69 317	0.24 139	0.10 183	0.22 489	0.10 157	0.22 460	0.12 98	0.10 91

RAStereo	0.28 70	0.48 299	1.52 180	0.26 118	0.18 159	0.25 7	0.19 81	0.42 55	0.35 43	0.20 40	0.25 83	0.20 64	0.16 36	0.24 8	0.24 139	0.09 84	0.08 135	0.10 157	0.08 97	0.12 98	0.08 40

gcap-zeroshot	0.41 191	0.62 353	1.78 251	0.31 245	0.32 394	0.69 430	0.21 124	0.74 279	0.52 219	0.43 217	0.35 170	0.62 365	0.24 146	0.41 160	0.24 139	0.09 84	0.16 419	0.09 102	0.31 510	0.08 28	0.09 63

MoCha-V2	0.36 144	0.32 174	1.41 153	0.36 363	0.31 386	0.35 46	0.19 81	0.57 179	0.39 89	0.30 151	0.32 148	0.28 151	0.27 199	0.47 216	0.24 139	0.08 40	0.56 572	0.08 42	0.38 538	0.18 260	0.12 155

AE-Stereo	0.42 211	0.29 141	1.65 198	0.43 446	0.47 508	0.56 250	0.23 186	0.86 394	0.46 165	0.31 156	0.41 206	0.43 247	0.24 146	0.34 106	0.24 139	0.09 84	0.48 568	0.11 228	0.45 552	0.22 330	0.19 338

GLC_STEREO	0.28 70	0.27 105	1.36 142	0.28 166	0.12 9	0.41 87	0.20 101	0.37 23	0.38 77	0.26 126	0.30 129	0.25 114	0.19 85	0.33 94	0.24 139	0.09 84	0.11 299	0.12 288	0.10 170	0.13 130	0.09 63

KYRaft	0.48 282	0.29 141	1.75 231	0.33 297	0.21 221	0.75 463	0.44 457	0.58 185	0.57 273	0.64 446	0.93 512	0.53 315	0.72 493	0.60 282	0.24 139	0.10 183	0.07 46	0.12 288	0.14 336	0.12 98	0.54 544

s12784h	0.36 144	0.28 130	1.58 188	0.23 47	0.11 3	0.62 355	0.24 222	0.79 345	0.64 351	0.44 223	0.52 297	0.28 151	0.26 178	0.50 240	0.24 139	0.11 258	0.06 23	0.09 102	0.06 14	0.16 210	0.06 1

XX-TBD	0.34 123	0.77 422	1.75 231	0.34 328	0.13 25	0.51 182	0.17 56	0.43 63	0.50 203	0.37 182	0.49 270	0.23 87	0.18 64	0.28 43	0.24 139	0.10 183	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.07 9

sCroCo_RVC	0.33 115	0.32 174	1.89 318	0.34 328	0.27 330	0.30 18	0.22 151	0.48 107	0.44 139	0.22 60	0.33 157	0.25 114	0.25 162	0.32 82	0.24 139	0.14 390	0.16 419	0.12 288	0.12 275	0.15 174	0.13 192

BStereo	0.28 70	0.33 183	1.34 138	0.23 47	0.29 352	0.33 33	0.20 101	0.46 84	0.35 43	0.22 60	0.17 21	0.20 64	0.14 14	0.28 43	0.25 154	0.07 23	0.07 46	0.16 431	0.21 449	0.12 98	0.11 116

Wave_Phase_stereo	0.31 99	0.33 183	1.34 138	0.23 47	0.29 352	0.98 527	0.20 101	0.49 114	0.35 43	0.22 60	0.17 21	0.20 64	0.14 14	0.28 43	0.25 154	0.07 23	0.07 46	0.16 431	0.21 449	0.12 98	0.11 116

gasm-f	0.36 144	0.34 198	1.13 97	0.53 506	0.44 491	0.54 218	0.27 290	0.40 38	0.27 8	0.20 40	0.33 157	0.16 36	0.22 117	0.36 125	0.25 154	0.11 258	0.37 544	0.08 42	0.06 14	0.38 497	0.71 561

FlowAnything_test	0.23 45	0.32 174	0.52 5	0.28 166	0.17 121	0.37 58	0.20 101	0.38 27	0.24 2	0.24 90	0.20 38	0.21 75	0.17 44	0.26 24	0.25 154	0.13 347	0.10 249	0.14 382	0.16 381	0.17 233	0.12 155

water-stereo	0.24 51	0.17 1	0.88 70	0.24 67	0.14 41	0.37 58	0.17 56	0.43 63	0.32 21	0.26 126	0.35 170	0.26 129	0.24 146	0.22 3	0.25 154	0.09 84	0.09 206	0.09 102	0.08 97	0.10 64	0.10 91

rvit_0105_6	0.31 99	0.29 141	1.00 84	0.31 245	0.18 159	0.35 46	0.25 243	0.51 129	0.61 313	0.25 109	0.28 109	0.32 179	0.25 162	0.39 150	0.25 154	0.18 458	0.16 419	0.15 412	0.13 308	0.14 154	0.13 192

rvit_0105_4	0.35 134	0.35 207	1.45 163	0.31 245	0.18 159	0.37 58	0.28 309	0.59 194	0.62 331	0.27 135	0.31 142	0.35 195	0.27 199	0.43 172	0.25 154	0.18 458	0.16 419	0.15 412	0.13 308	0.15 174	0.12 155

Occ-G	0.30 91	0.30 154	1.33 135	0.23 47	0.15 65	0.36 54	0.25 243	0.43 63	0.31 16	0.26 126	0.35 170	0.46 280	0.22 117	0.30 66	0.25 154	0.09 84	0.07 46	0.09 102	0.16 381	0.31 435	0.08 40

rvit_stereo_ft	0.31 99	0.61 347	1.18 107	0.32 274	0.21 221	0.28 11	0.27 290	0.55 167	0.48 187	0.23 81	0.27 101	0.28 151	0.26 178	0.32 82	0.25 154	0.13 347	0.09 206	0.11 228	0.11 235	0.13 130	0.14 215

TRStereo	0.53 347	0.76 413	2.38 445	0.42 442	0.29 352	0.69 430	0.23 186	1.81 586	0.55 258	0.36 178	0.32 148	0.47 288	0.40 320	0.46 205	0.25 154	0.12 317	0.11 299	0.11 228	0.41 547	0.13 130	0.32 479

cross-raft	0.40 184	0.27 105	2.22 414	0.30 218	0.17 121	0.49 161	0.35 398	0.71 258	0.39 89	0.43 217	0.45 227	0.64 377	0.25 162	0.32 82	0.25 154	0.08 40	0.08 135	0.09 102	0.23 464	0.11 87	0.14 215

CFNet-RSSM	0.41 191	0.32 174	2.20 409	0.27 138	0.44 491	0.52 201	0.19 81	0.76 303	0.48 187	0.43 217	0.36 176	0.54 321	0.26 178	0.33 94	0.25 154	0.09 84	0.08 135	0.09 102	0.38 538	0.10 64	0.09 63

GASTEREO	0.35 134	0.72 400	1.15 101	0.56 520	0.20 207	0.52 201	0.22 151	0.56 174	0.40 102	0.30 151	0.31 142	0.16 36	0.31 249	0.35 112	0.26 166	0.09 84	0.14 375	0.08 42	0.28 489	0.14 154	0.20 354

MSCF	0.35 134	0.72 400	1.15 101	0.58 526	0.21 221	0.50 172	0.22 151	0.56 174	0.38 77	0.29 146	0.29 115	0.17 45	0.30 240	0.35 112	0.26 166	0.09 84	0.12 330	0.08 42	0.29 493	0.15 174	0.21 366

EKT-Stereo	1.47 568	0.49 302	1.93 335	2.57 605	19.31 622	0.55 233	0.22 151	0.69 247	0.42 124	0.38 190	0.36 176	0.43 247	0.27 199	0.69 317	0.26 166	0.12 317	0.14 375	0.11 228	0.16 381	0.20 297	0.15 253

CroCo-Stereo Lap2	0.33 115	0.61 347	1.47 168	0.32 274	0.38 457	0.23 5	0.22 151	0.58 185	0.46 165	0.22 60	0.27 101	0.29 161	0.23 134	0.32 82	0.26 166	0.09 84	0.09 206	0.10 157	0.08 97	0.21 313	0.14 215

LCNet	0.54 353	0.37 219	1.78 251	0.92 564	0.22 248	0.96 524	0.30 341	0.59 194	0.58 284	0.51 294	0.55 330	0.41 229	0.76 504	0.84 349	0.26 166	0.09 84	0.06 23	0.12 288	0.18 413	0.98 576	0.39 517

GrayStereo	0.66 437	0.19 8	1.76 237	0.90 562	0.23 268	0.62 355	1.42 593	0.62 212	0.60 296	0.72 482	0.78 479	0.56 336	3.07 597	0.60 282	0.26 166	0.09 84	0.08 135	0.10 157	0.21 449	0.11 87	0.18 321

CroCo-Stereo	0.30 91	0.45 284	1.08 91	0.31 245	0.17 121	0.19 2	0.21 124	0.73 275	0.50 203	0.21 49	0.24 76	0.55 324	0.22 117	0.27 31	0.26 166	0.09 84	0.08 135	0.08 42	0.07 66	0.12 98	0.09 63
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
iRaftStereo_RVC	0.37 152	0.53 317	1.41 153	0.28 166	0.15 65	0.52 201	0.20 101	0.54 163	0.46 165	0.37 182	0.43 212	0.41 229	0.23 134	0.36 125	0.26 166	0.09 84	0.15 401	0.12 288	0.11 235	0.41 515	0.37 508

CREStereo++_RVC	0.33 115	0.29 141	1.74 225	0.24 67	0.16 92	0.54 218	0.15 32	0.40 38	0.55 258	0.37 182	0.51 283	0.24 101	0.19 85	0.27 31	0.26 166	0.09 84	0.06 23	0.08 42	0.30 503	0.08 28	0.06 1
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
Gwc-CoAtRS	0.38 162	0.33 183	1.92 332	0.27 138	0.41 481	0.48 151	0.19 81	0.59 194	0.46 165	0.43 217	0.39 197	0.57 342	0.26 178	0.32 82	0.26 166	0.09 84	0.09 206	0.09 102	0.31 510	0.11 87	0.09 63

LGtest1	0.21 17	0.37 219	0.70 49	0.22 35	0.12 9	0.31 23	0.11 2	0.36 20	0.39 89	0.17 19	0.13 11	0.16 36	0.14 14	0.25 13	0.27 176	0.10 183	0.09 206	0.08 42	0.06 14	0.10 64	0.10 91

IGEV++	0.34 123	0.43 265	1.32 133	0.31 245	0.14 41	0.32 29	0.21 124	0.70 255	0.34 36	0.22 60	0.28 109	0.22 78	0.27 199	0.35 112	0.27 176	0.09 84	0.39 555	0.08 42	0.15 361	0.25 375	0.45 531

11t1	0.33 115	0.19 8	1.41 153	0.33 297	0.16 92	0.48 151	0.21 124	0.67 240	0.48 187	0.40 198	0.34 165	0.32 179	0.33 262	0.42 168	0.27 176	0.11 258	0.12 330	0.10 157	0.08 97	0.13 130	0.14 215

UniTT-Stereo	0.30 91	0.36 216	1.68 206	0.27 138	0.24 281	0.29 15	0.18 72	0.33 10	0.34 36	0.26 126	0.37 179	0.18 55	0.18 64	0.31 73	0.27 176	0.10 183	0.08 135	0.08 42	0.07 66	0.25 375	0.08 40

riskmin	0.37 152	0.22 42	1.74 225	0.32 274	0.20 207	0.48 151	0.20 101	0.66 231	0.46 165	0.36 178	0.34 165	0.69 412	0.45 371	0.39 150	0.27 176	0.11 258	0.08 135	0.12 288	0.08 97	0.13 130	0.16 283

Selective-RAFT	0.35 134	0.26 97	1.48 171	0.31 245	0.15 65	0.61 335	0.19 81	0.60 204	0.54 251	0.28 140	0.29 115	0.40 223	0.33 262	0.50 240	0.27 176	0.10 183	0.07 46	0.09 102	0.35 526	0.19 281	0.08 40

raft_robust	0.55 365	0.84 449	1.73 221	0.28 166	0.54 522	0.53 210	0.25 243	0.88 413	0.75 460	0.48 262	0.46 235	0.76 452	0.75 502	1.46 420	0.27 176	0.09 84	0.10 249	0.10 157	0.30 503	0.26 395	0.16 283

RAFT+CT+SA	0.50 311	0.86 456	1.82 285	0.37 387	0.75 556	0.54 218	0.34 390	0.77 314	0.63 343	0.38 190	0.55 330	0.34 191	0.29 232	0.68 311	0.27 176	0.09 84	0.07 46	0.11 228	0.51 560	0.29 416	0.41 526

GMM-Stereo	0.50 311	0.23 60	2.41 450	0.54 511	0.24 281	0.77 475	0.46 467	0.59 194	0.57 273	0.58 384	0.73 466	0.47 288	0.43 359	0.68 311	0.27 176	0.10 183	0.06 23	0.13 347	0.13 308	0.14 154	0.44 530

TestStereo	0.45 248	0.54 323	2.11 388	0.29 198	0.16 92	0.43 104	0.24 222	0.54 163	0.45 154	0.37 182	0.46 235	0.34 191	0.27 199	1.98 513	0.27 176	0.11 258	0.08 135	0.12 288	0.09 132	0.14 154	0.08 40

S2M2_L	0.24 51	0.29 141	0.90 74	0.23 47	0.17 121	0.24 6	0.09 1	0.36 20	0.45 154	0.17 19	0.25 83	0.23 87	0.17 44	0.24 8	0.28 186	0.15 410	0.12 330	0.11 228	0.12 275	0.15 174	0.11 116
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_0105_5	0.36 144	0.39 240	1.48 171	0.30 218	0.18 159	0.41 87	0.30 341	0.64 223	0.62 331	0.30 151	0.33 157	0.37 201	0.29 232	0.41 160	0.28 186	0.18 458	0.16 419	0.15 412	0.15 361	0.15 174	0.14 215

plain	0.37 152	0.47 296	2.15 399	0.27 138	0.19 192	0.33 33	0.20 101	0.58 185	0.46 165	0.23 81	0.37 179	0.23 87	0.25 162	0.45 196	0.28 186	0.11 258	0.08 135	0.13 347	0.09 132	0.42 521	0.12 155

MIM_Stereo	0.41 191	0.60 343	1.88 311	0.31 245	0.21 221	0.50 172	0.19 81	0.64 223	0.44 139	0.43 217	0.53 308	0.43 247	0.27 199	0.51 244	0.28 186	0.08 40	0.14 375	0.11 228	0.10 170	0.26 395	0.26 436

testlalala_base	0.46 259	0.30 154	1.82 285	0.34 328	0.27 330	0.55 233	0.21 124	0.85 384	0.32 21	0.32 165	0.39 197	0.31 171	0.23 134	0.30 66	0.28 186	0.95 581	0.30 530	0.09 102	0.21 449	1.03 577	0.18 321

Sa-1000	0.51 328	0.72 400	1.90 323	0.31 245	0.60 540	0.60 315	0.31 354	0.94 463	0.71 418	0.52 303	0.83 489	0.42 243	0.33 262	0.68 311	0.28 186	0.10 183	0.09 206	0.13 347	0.29 493	0.29 416	0.10 91

Patchmatch Stereo++	0.39 177	0.27 105	1.78 251	0.44 453	0.16 92	0.61 335	0.27 290	0.51 129	0.52 219	0.47 244	0.43 212	0.43 247	0.28 216	0.54 258	0.28 186	0.12 317	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.17 233	0.12 155
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
PSM-adaLoss	0.38 162	0.27 105	1.78 251	0.44 453	0.17 121	0.60 315	0.29 333	0.51 129	0.52 219	0.47 244	0.43 212	0.44 258	0.28 216	0.47 216	0.28 186	0.12 317	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.17 233	0.12 155

ROB_FTStereo_v2	0.38 162	0.27 105	1.78 251	0.44 453	0.17 121	0.61 335	0.28 309	0.51 129	0.52 219	0.47 244	0.43 212	0.44 258	0.28 216	0.47 216	0.28 186	0.12 317	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.17 233	0.12 155

ROB_FTStereo	0.38 162	0.27 105	1.78 251	0.44 453	0.17 121	0.61 335	0.26 266	0.51 129	0.52 219	0.47 244	0.43 212	0.43 247	0.28 216	0.49 234	0.28 186	0.12 317	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.17 233	0.12 155

HUI-Stereo	0.38 162	0.27 105	1.79 272	0.44 453	0.17 121	0.61 335	0.28 309	0.51 129	0.52 219	0.47 244	0.43 212	0.44 258	0.28 216	0.45 196	0.28 186	0.12 317	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.17 233	0.12 155

iGMRVC	0.39 177	0.27 105	1.78 251	0.44 453	0.17 121	0.61 335	0.27 290	0.51 129	0.52 219	0.47 244	0.43 212	0.44 258	0.28 216	0.55 262	0.28 186	0.12 317	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.17 233	0.12 155

iRAFT	0.39 177	0.27 105	1.78 251	0.44 453	0.16 92	0.61 335	0.27 290	0.51 129	0.52 219	0.47 244	0.43 212	0.43 247	0.28 216	0.54 258	0.28 186	0.12 317	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.17 233	0.12 155

RAFT-IKP	0.38 162	0.27 105	1.79 272	0.44 453	0.16 92	0.60 315	0.28 309	0.51 129	0.52 219	0.47 244	0.43 212	0.43 247	0.28 216	0.50 240	0.28 186	0.12 317	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.17 233	0.12 155

Anonymous3	0.42 211	0.35 207	2.09 383	0.33 297	0.24 281	0.72 445	0.31 354	0.74 279	0.55 258	0.35 173	0.40 202	0.33 185	0.29 232	0.44 181	0.28 186	0.18 458	0.18 450	0.13 347	0.13 308	0.17 233	0.17 302

DLNR-FE	13.43 619	20.01 624	23.53 624	121.73 639	33.87 632	0.46 135	0.15 32	8.09 618	0.35 43	0.28 140	0.37 179	0.26 129	0.17 44	0.75 331	0.29 201	6.68 619	0.26 515	0.09 102	0.38 538	50.82 639	0.18 321

Monster-pub-mixall	0.21 17	0.31 166	0.69 48	0.21 13	0.13 25	0.27 9	0.12 4	0.37 23	0.26 6	0.21 49	0.19 31	0.15 30	0.12 6	0.47 216	0.29 201	0.08 40	0.07 46	0.07 1	0.05 1	0.08 28	0.12 155

MM-Stereo_test3	0.40 184	0.58 339	1.75 231	0.36 363	0.30 367	0.45 117	0.30 341	0.72 263	0.59 291	0.31 156	0.43 212	0.32 179	0.23 134	0.35 112	0.29 201	0.10 183	0.20 474	0.10 157	0.08 97	0.40 512	0.11 116

MM-Stereo_test2	0.38 162	0.28 130	2.46 461	0.43 446	0.15 65	0.50 172	0.25 243	0.47 99	0.38 77	0.33 169	0.26 94	0.23 87	0.22 117	0.34 106	0.29 201	0.08 40	0.09 206	0.09 102	0.10 170	0.36 482	0.22 381

AIO-test2	0.49 300	1.15 538	1.96 357	0.42 442	0.37 451	0.50 172	0.23 186	0.79 345	0.70 408	0.33 169	0.53 308	0.27 142	0.22 117	0.67 308	0.29 201	0.73 571	0.08 135	0.13 347	0.17 400	0.17 233	0.18 321

AIO-test1	0.45 248	0.87 459	2.27 425	0.33 297	0.33 407	0.50 172	0.22 151	0.74 279	0.66 379	0.29 146	0.41 206	0.29 161	0.22 117	0.73 327	0.29 201	0.09 84	0.08 135	0.12 288	0.14 336	0.30 427	0.22 381

UGAM-zero	0.63 419	0.39 240	2.49 470	0.30 218	0.49 511	0.67 412	0.19 81	0.91 437	0.45 154	0.77 498	0.45 227	1.16 553	0.82 512	2.05 521	0.29 201	0.09 84	0.15 401	0.09 102	0.44 551	0.11 87	0.22 381

rvit_stereo_0075_2	0.40 184	0.40 246	1.88 311	0.33 297	0.32 394	0.41 87	0.22 151	0.58 185	0.53 238	0.38 190	0.51 283	0.40 223	0.27 199	0.44 181	0.29 201	0.20 483	0.15 401	0.22 498	0.15 361	0.18 260	0.23 405

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 407	0.61 347	3.35 574	0.33 297	0.58 533	0.66 406	0.20 101	0.98 495	0.55 258	0.73 486	0.52 297	0.99 524	0.65 474	0.58 270	0.29 201	0.10 183	0.16 419	0.10 157	0.41 547	0.29 416	0.20 354

MaDis-Stereo	0.29 81	0.54 323	1.44 160	0.24 67	0.29 352	0.29 15	0.16 46	0.45 81	0.37 72	0.19 32	0.21 45	0.28 151	0.22 117	0.30 66	0.29 201	0.10 183	0.09 206	0.10 157	0.08 97	0.11 87	0.11 116

DLNR_Zeroshot_test	13.43 619	19.94 623	23.55 625	121.61 638	35.03 633	0.46 135	0.15 32	8.02 617	0.35 43	0.28 140	0.37 179	0.26 129	0.17 44	0.76 335	0.29 201	6.42 618	0.26 515	0.09 102	0.38 538	50.13 638	0.18 321

RAFT-Test	0.44 230	0.38 230	2.01 366	0.27 138	0.44 491	0.64 385	0.37 414	0.72 263	0.57 273	0.45 234	0.48 253	0.65 382	0.24 146	0.35 112	0.29 201	0.09 84	0.11 299	0.09 102	0.38 538	0.10 64	0.11 116

TestStereo1	0.49 300	0.81 439	1.85 296	0.39 413	0.57 531	0.56 250	0.34 390	0.75 290	0.69 399	0.44 223	0.63 399	0.35 195	0.42 349	0.64 293	0.29 201	0.10 183	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.33 453	0.26 436

DisPM	0.43 220	0.33 183	1.78 251	0.57 524	0.18 159	0.59 303	0.63 524	0.53 152	0.61 313	0.60 407	0.53 308	0.38 209	0.26 178	0.75 331	0.29 201	0.12 317	0.07 46	0.12 288	0.11 235	0.11 87	0.14 215

SA-5K	0.49 300	0.81 439	1.85 296	0.39 413	0.57 531	0.56 250	0.34 390	0.75 290	0.69 399	0.44 223	0.63 399	0.35 195	0.42 349	0.64 293	0.29 201	0.10 183	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.33 453	0.26 436

SA	0.50 311	0.75 412	1.95 348	0.31 245	0.61 544	0.57 268	0.31 354	0.91 437	0.73 443	0.42 212	0.62 386	0.38 209	0.47 394	0.68 311	0.29 201	0.09 84	0.09 206	0.13 347	0.32 516	0.30 427	0.10 91

IPLGR	0.54 353	0.56 334	2.68 503	0.36 363	0.18 159	0.62 355	0.54 495	1.02 526	0.64 351	0.73 486	0.46 235	0.47 288	0.45 371	1.12 382	0.29 201	0.09 84	0.08 135	0.11 228	0.09 132	0.19 281	0.12 155

FTStereo	0.76 487	0.18 5	2.35 440	0.71 546	0.21 221	0.73 452	1.79 596	0.57 179	0.53 238	1.07 543	1.63 563	1.29 558	2.13 586	0.75 331	0.29 201	0.19 473	0.08 135	0.12 288	0.11 235	0.11 87	0.40 521

SST-Stereo	0.52 341	0.20 14	1.76 237	0.62 537	0.53 520	0.62 355	0.66 527	0.55 167	0.61 313	0.58 384	0.53 308	0.52 313	0.60 453	1.59 446	0.29 201	0.11 258	0.07 46	0.12 288	0.10 170	0.16 210	0.10 91

GMStereo	0.38 162	0.99 507	1.91 329	0.27 138	0.16 92	0.39 73	0.23 186	0.47 99	0.62 331	0.38 190	0.34 165	0.25 114	0.25 162	0.39 150	0.29 201	0.14 390	0.08 135	0.10 157	0.12 275	0.15 174	0.11 116
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
rvit_0105_3	0.39 177	0.47 296	1.46 164	0.33 297	0.19 192	0.45 117	0.35 398	0.69 247	0.65 364	0.37 182	0.37 179	0.40 223	0.31 249	0.44 181	0.30 221	0.18 458	0.17 439	0.17 452	0.18 413	0.15 174	0.15 253

test_sample2	0.41 191	0.19 8	1.23 118	0.31 245	0.17 121	0.51 182	0.27 290	0.81 353	0.55 258	0.44 223	0.45 227	0.46 280	0.38 298	1.51 430	0.30 221	0.12 317	0.09 206	0.11 228	0.10 170	0.14 154	0.14 215

1test111	0.44 230	0.64 368	2.07 377	0.35 344	0.14 41	0.76 467	0.25 243	0.76 303	0.52 219	0.31 156	0.38 189	0.24 101	0.38 298	0.96 361	0.30 221	0.10 183	0.24 500	0.11 228	0.09 132	0.12 98	0.14 215

PCWNet_CMD	0.46 259	0.45 284	2.28 427	0.26 118	0.20 207	0.55 233	0.21 124	0.75 290	0.64 351	0.48 262	0.55 330	0.68 405	0.57 440	0.46 205	0.30 221	0.11 258	0.10 249	0.14 382	0.10 170	0.18 260	0.14 215

CASS	0.39 177	0.30 154	1.61 195	0.32 274	0.17 121	0.53 210	0.24 222	0.70 255	0.49 193	0.59 398	0.54 320	0.40 223	0.40 320	0.41 160	0.30 221	0.17 446	0.10 249	0.14 382	0.11 235	0.18 260	0.17 302
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
qqq	0.38 162	0.21 26	1.34 138	0.28 166	0.15 65	0.45 117	0.26 266	0.76 303	0.52 219	0.39 196	0.41 206	0.46 280	0.36 278	0.96 361	0.30 221	0.11 258	0.14 375	0.12 288	0.12 275	0.12 98	0.14 215

test_5	0.51 328	0.87 459	1.99 363	0.37 387	0.65 548	0.58 286	0.35 398	0.78 329	0.62 331	0.48 262	0.55 330	0.45 267	0.40 320	0.72 326	0.30 221	0.09 84	0.07 46	0.12 288	0.12 275	0.33 453	0.38 511

UDGNet	0.44 230	1.02 517	1.74 225	0.35 344	0.19 192	0.58 286	0.23 186	0.49 114	0.66 379	0.41 207	0.38 189	0.34 191	0.29 232	0.53 254	0.30 221	0.24 514	0.10 249	0.37 547	0.19 433	0.27 405	0.15 253

raftrobust	0.38 162	0.68 387	1.54 182	0.32 274	0.46 506	0.52 201	0.21 124	0.56 174	0.42 124	0.52 303	0.35 170	0.31 171	0.33 262	0.37 136	0.30 221	0.10 183	0.11 299	0.08 42	0.07 66	0.21 313	0.19 338

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 211	0.86 456	1.78 251	0.28 166	0.17 121	0.52 201	0.20 101	0.62 212	0.61 313	0.50 281	0.61 381	0.39 215	0.32 257	0.35 112	0.30 221	0.07 23	0.10 249	0.09 102	0.09 132	0.35 475	0.10 91

DIP-Stereo	0.37 152	0.34 198	1.50 177	0.27 138	0.18 159	0.63 372	0.17 56	0.92 446	0.53 238	0.49 274	0.48 253	0.30 168	0.30 240	0.39 150	0.30 221	0.10 183	0.08 135	0.10 157	0.08 97	0.15 174	0.12 155
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.46 259	0.44 276	2.28 427	0.26 118	0.20 207	0.55 233	0.21 124	0.75 290	0.64 351	0.48 262	0.55 330	0.68 405	0.56 434	0.46 205	0.30 221	0.11 258	0.10 249	0.13 347	0.10 170	0.18 260	0.15 253

WQFJX1	0.45 248	0.28 130	0.56 17	0.27 138	0.35 430	0.48 151	0.25 243	1.98 594	2.08 591	0.26 126	0.26 94	0.29 161	0.28 216	0.50 240	0.31 233	0.10 183	0.11 299	0.10 157	0.08 97	0.23 344	0.14 215

NLMM1	0.46 259	0.27 105	0.53 11	0.27 138	0.38 457	0.49 161	0.24 222	1.97 593	2.38 594	0.28 140	0.27 101	0.26 129	0.25 162	0.47 216	0.31 233	0.10 183	0.11 299	0.10 157	0.09 132	0.23 344	0.15 253

FACV-RUCA	0.58 385	0.40 246	1.78 251	0.43 446	1.67 598	0.48 151	0.28 309	0.69 247	0.62 331	0.40 198	0.53 308	0.33 185	0.63 470	0.40 155	0.31 233	0.13 347	0.11 299	0.62 567	0.12 275	0.70 559	0.98 581

mmm	0.38 162	0.21 26	1.18 107	0.35 344	0.17 121	0.49 161	0.26 266	0.78 329	0.52 219	0.50 281	0.57 350	0.41 229	0.37 291	0.71 324	0.31 233	0.11 258	0.13 354	0.14 382	0.13 308	0.15 174	0.14 215

MIF-Stereo (partial)	0.34 123	0.41 253	1.93 335	0.26 118	0.24 281	0.32 29	0.17 56	0.53 152	0.42 124	0.25 109	0.37 179	0.25 114	0.26 178	0.44 181	0.31 233	0.11 258	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.19 281	0.14 215

CFNet_ucs	0.48 282	0.50 308	2.32 432	0.26 118	0.22 248	0.57 268	0.22 151	0.85 384	0.65 364	0.53 313	0.64 415	0.68 405	0.44 367	0.54 258	0.31 233	0.13 347	0.12 330	0.16 431	0.11 235	0.19 281	0.17 302

anonymousa	0.48 282	0.46 287	2.44 458	0.29 198	0.34 417	0.61 335	0.25 243	0.66 231	0.54 251	0.53 313	0.77 478	0.73 434	0.46 386	0.33 94	0.31 233	0.10 183	0.09 206	0.12 288	0.29 493	0.10 64	0.19 338

MIPNet	0.83 510	0.81 439	2.40 449	0.61 536	0.18 159	1.48 561	1.39 589	1.60 578	0.74 447	1.94 582	0.85 496	0.73 434	1.68 577	0.87 355	0.31 233	0.09 84	0.08 135	0.11 228	0.32 516	0.25 375	0.12 155

PSM-AAD	0.63 419	0.22 42	1.77 246	0.37 387	0.23 268	0.86 506	1.17 578	0.59 194	0.60 296	0.64 446	0.71 459	0.68 405	2.93 594	0.65 304	0.31 233	0.09 84	0.07 46	0.17 452	0.15 361	0.13 130	0.33 487

CRE-IMP	0.41 191	0.22 42	1.76 237	0.48 485	0.17 121	0.79 484	0.69 535	0.52 143	0.52 219	0.47 244	0.42 210	0.45 267	0.26 178	0.41 160	0.31 233	0.11 258	0.07 46	0.12 288	0.09 132	0.17 233	0.23 405

CFNet_pseudo	0.45 248	0.46 287	2.23 418	0.25 86	0.19 192	0.56 250	0.21 124	0.77 314	0.60 296	0.49 274	0.56 342	0.69 412	0.47 394	0.52 248	0.31 233	0.11 258	0.10 249	0.15 412	0.10 170	0.17 233	0.14 215

AFF-stereo	0.44 230	0.96 490	1.78 251	0.31 245	0.15 65	0.50 172	0.21 124	0.64 223	0.63 343	0.47 244	0.64 415	0.49 301	0.34 270	0.46 205	0.31 233	0.08 40	0.09 206	0.10 157	0.10 170	0.37 490	0.10 91

ccs_rob	0.45 248	0.46 287	2.22 414	0.26 118	0.19 192	0.56 250	0.21 124	0.77 314	0.60 296	0.49 274	0.56 342	0.69 412	0.47 394	0.52 248	0.31 233	0.11 258	0.09 206	0.16 431	0.10 170	0.17 233	0.14 215

WQFJX	0.42 211	0.25 81	0.55 14	0.26 118	0.39 463	0.47 142	0.23 186	1.76 583	1.82 584	0.26 126	0.26 94	0.28 151	0.28 216	0.42 168	0.32 246	0.10 183	0.10 249	0.09 102	0.08 97	0.24 361	0.16 283

NLSM1	0.39 177	0.24 73	0.56 17	0.27 138	0.40 473	0.49 161	0.21 124	1.44 570	1.64 574	0.25 109	0.33 157	0.25 114	0.26 178	0.40 155	0.32 246	0.10 183	0.10 249	0.11 228	0.10 170	0.22 330	0.13 192

FSD					0.29 352	0.35 46	0.33 385	0.44 71	0.46 165	0.32 165	0.32 148	0.37 201	0.32 257	0.35 112	0.32 246	0.28 532	0.27 522	0.31 533	0.30 503	0.31 435

4D-IteraStereo	0.44 230	0.96 490	2.63 496	0.27 138	0.30 367	0.45 117	0.25 243	0.52 143	0.50 203	0.40 198	0.31 142	0.40 223	0.19 85	0.35 112	0.32 246	0.09 84	0.06 23	0.12 288	0.11 235	0.19 281	0.30 465

x	0.35 134	0.20 14	1.36 142	0.33 297	0.17 121	0.47 142	0.24 222	0.75 290	0.54 251	0.40 198	0.40 202	0.42 243	0.34 270	0.45 196	0.32 246	0.11 258	0.14 375	0.11 228	0.09 132	0.12 98	0.14 215

BUS	0.41 191	0.27 105	1.13 97	0.30 218	0.21 221	0.91 518	0.23 186	1.00 515	0.61 313	0.63 436	0.53 308	0.66 389	0.30 240	0.43 172	0.32 246	0.13 347	0.10 249	0.14 382	0.12 275	0.12 98	0.11 116

NINENet	0.50 311	0.33 183	1.69 207	0.55 518	0.25 299	0.91 518	0.23 186	0.98 495	0.71 418	0.53 313	0.55 330	0.66 389	0.30 240	1.22 392	0.32 246	0.15 410	0.13 354	0.16 431	0.11 235	0.16 210	0.13 192

PFNet+	0.45 248	0.37 219	1.86 304	0.46 472	0.18 159	0.58 286	0.77 547	0.52 143	0.64 351	0.56 354	0.48 253	0.39 215	0.26 178	0.93 357	0.32 246	0.13 347	0.09 206	0.14 382	0.13 308	0.12 98	0.15 253

NRIStereo	0.46 259	0.25 81	1.77 246	0.47 477	0.16 92	0.95 523	0.74 543	0.51 129	0.56 269	0.48 262	0.39 197	0.59 352	0.29 232	0.77 339	0.32 246	0.11 258	0.13 354	0.11 228	0.09 132	0.21 313	0.24 417

RAFT	0.45 248	0.92 472	1.59 189	0.34 328	0.19 192	0.46 135	0.35 398	0.65 229	0.49 193	0.49 274	0.49 270	0.70 422	0.40 320	0.47 216	0.32 246	0.11 258	0.16 419	0.14 382	0.13 308	0.51 542	0.13 192

raft+_RVC	0.44 230	0.67 384	1.85 296	0.34 328	0.71 554	0.51 182	0.25 243	0.64 223	0.51 211	0.35 173	0.45 227	0.32 179	0.28 216	0.43 172	0.32 246	0.09 84	0.19 463	0.10 157	0.09 132	0.20 297	0.40 521

ARAFT	0.60 399	1.23 548	3.10 554	0.28 166	0.16 92	0.64 385	0.36 405	0.90 425	0.67 388	0.61 416	0.49 270	0.55 324	0.31 249	1.24 397	0.32 246	0.10 183	0.08 135	0.14 382	0.13 308	0.37 490	0.21 366

DN-CSS_ROB	0.48 282	1.23 548	1.99 363	0.39 413	0.22 248	0.56 250	0.19 81	0.75 290	0.61 313	0.45 234	0.62 386	0.41 229	0.31 249	0.70 322	0.32 246	0.11 258	0.08 135	0.14 382	0.13 308	0.36 482	0.12 155

GCST	0.72 469	1.10 527	2.15 399	1.11 577	0.59 535	0.62 355	0.19 81	0.75 290	0.53 238	0.56 354	0.63 399	0.47 288	0.31 249	1.11 379	0.33 259	0.75 573	0.45 560	0.84 575	0.64 579	0.69 558	0.54 544

test_sample1	0.40 184	0.18 5	1.19 109	0.31 245	0.18 159	0.48 151	0.23 186	0.78 329	0.49 193	0.44 223	0.44 223	0.45 267	0.41 331	1.39 408	0.33 259	0.11 258	0.09 206	0.10 157	0.09 132	0.12 98	0.13 192

H2IRNET	0.40 184	0.61 347	1.90 323	0.29 198	0.17 121	0.54 218	0.18 72	0.52 143	0.50 203	0.27 135	0.56 342	0.47 288	0.35 272	0.46 205	0.33 259	0.10 183	0.07 46	0.12 288	0.14 336	0.32 444	0.12 155

GMStereo_Zeroshot	0.41 191	0.36 216	1.54 182	0.41 431	0.19 192	0.52 201	0.19 81	0.59 194	0.52 219	0.57 365	0.59 359	0.63 368	0.29 232	0.58 270	0.33 259	0.15 410	0.09 206	0.16 431	0.09 132	0.24 361	0.12 155

test_4	0.40 184	0.37 219	2.01 366	0.29 198	0.21 221	0.50 172	0.28 309	0.47 99	0.39 89	0.42 212	0.76 475	0.38 209	0.22 117	0.52 248	0.33 259	0.08 40	0.07 46	0.11 228	0.15 361	0.28 411	0.07 9

DeepStereo_RVC	0.44 230	0.28 130	1.92 332	0.49 487	0.17 121	0.60 315	0.59 511	0.50 121	0.52 219	0.49 274	0.45 227	0.39 215	0.86 520	0.45 196	0.33 259	0.11 258	0.08 135	0.11 228	0.09 132	0.15 174	0.19 338

Prome-Stereo	0.49 300	0.30 154	1.76 237	0.60 535	0.23 268	0.63 372	0.42 439	0.62 212	0.60 296	0.59 398	1.03 528	0.43 247	0.72 493	0.60 282	0.33 259	0.09 84	0.07 46	0.10 157	0.09 132	0.11 87	0.43 528

WQFJA1	0.42 211	0.24 73	0.53 11	0.26 118	0.38 457	0.48 151	0.23 186	1.72 581	2.07 590	0.25 109	0.25 83	0.28 151	0.27 199	0.32 82	0.34 266	0.09 84	0.11 299	0.10 157	0.08 97	0.20 297	0.13 192

NLMM	0.42 211	0.24 73	0.53 11	0.26 118	0.38 457	0.48 151	0.23 186	1.72 581	2.06 589	0.25 109	0.25 83	0.28 151	0.27 199	0.32 82	0.34 266	0.09 84	0.11 299	0.10 157	0.08 97	0.20 297	0.13 192

tt45	0.29 81	0.24 73	1.06 90	0.25 86	0.17 121	0.55 233	0.22 151	0.41 48	0.35 43	0.24 90	0.25 83	0.25 114	0.18 64	0.64 293	0.34 266	0.08 40	0.07 46	0.10 157	0.08 97	0.21 313	0.11 116

LL-Strereo2	0.41 191	0.90 470	1.83 291	0.44 453	0.24 281	0.54 218	0.27 290	0.58 185	0.45 154	0.41 207	0.33 157	0.44 258	0.21 108	0.44 181	0.34 266	0.09 84	0.08 135	0.16 431	0.14 336	0.17 233	0.17 302

DCANet-4	0.40 184	0.27 105	2.21 410	0.25 86	0.14 41	0.51 182	0.22 151	0.77 314	0.72 428	0.54 326	0.47 241	0.28 151	0.37 291	0.37 136	0.34 266	0.09 84	0.07 46	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 381

fff	0.43 220	0.77 422	1.95 348	0.24 67	0.13 25	0.51 182	0.22 151	0.77 314	0.75 460	0.54 326	0.47 241	0.31 171	0.65 474	0.36 125	0.34 266	0.09 84	0.07 46	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 381

rafts_anoy	0.43 220	0.89 466	1.96 357	0.32 274	0.30 367	0.48 151	0.24 222	0.62 212	0.49 193	0.37 182	0.38 189	0.33 185	0.30 240	0.51 244	0.34 266	0.10 183	0.39 555	0.13 347	0.15 361	0.17 233	0.15 253

RALCasStereoNet	0.45 248	0.88 463	1.85 296	0.30 218	0.26 316	0.49 161	0.26 266	0.58 185	0.51 211	0.36 178	0.48 253	0.36 199	0.28 216	0.55 262	0.34 266	0.10 183	0.53 570	0.09 102	0.08 97	0.25 375	0.34 491

csc	0.43 220	0.77 422	1.95 348	0.24 67	0.13 25	0.51 182	0.22 151	0.77 314	0.75 460	0.54 326	0.47 241	0.31 171	0.65 474	0.36 125	0.34 266	0.09 84	0.07 46	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 381

cscssc	0.43 220	0.77 422	1.95 348	0.24 67	0.13 25	0.51 182	0.22 151	0.77 314	0.75 460	0.54 326	0.47 241	0.31 171	0.65 474	0.36 125	0.34 266	0.09 84	0.07 46	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 381

NLCSM	0.46 259	0.37 219	0.72 53	0.29 198	0.36 439	0.49 161	0.27 290	1.33 564	1.59 573	0.29 146	0.29 115	0.29 161	0.31 249	1.44 414	0.35 276	0.11 258	0.11 299	0.11 228	0.10 170	0.35 475	0.14 215

LG-Stereo	0.27 63	0.25 81	0.95 81	0.25 86	0.15 65	0.43 104	0.21 124	0.50 121	0.40 102	0.18 26	0.29 115	0.25 114	0.16 36	0.28 43	0.35 276	0.07 23	0.07 46	0.11 228	0.10 170	0.24 361	0.10 91

CoDeX	0.52 341	0.43 265	2.25 422	0.29 198	0.26 316	0.61 335	0.32 377	0.99 507	0.68 390	0.48 262	0.55 330	0.52 313	0.40 320	1.60 447	0.35 276	0.12 317	0.09 206	0.11 228	0.10 170	0.13 130	0.12 155

iResNetv2_ROB	0.59 393	1.43 566	2.96 540	0.40 424	0.22 248	0.58 286	0.28 309	0.91 437	0.73 443	0.57 365	0.63 399	0.60 359	0.41 331	0.74 330	0.35 276	0.11 258	0.08 135	0.10 157	0.07 66	0.43 523	0.17 302

999	0.29 81	0.25 81	1.05 88	0.26 118	0.18 159	0.49 161	0.23 186	0.38 27	0.37 72	0.20 40	0.32 148	0.23 87	0.18 64	0.73 327	0.36 280	0.08 40	0.07 46	0.09 102	0.08 97	0.24 361	0.10 91

test_sample5	0.51 328	0.43 265	1.83 291	0.32 274	0.18 159	0.55 233	0.26 266	0.92 446	0.65 364	0.53 313	0.59 359	0.45 267	0.36 278	1.87 495	0.36 280	0.13 347	0.10 249	0.13 347	0.12 275	0.17 233	0.16 283

test_sample4	0.50 311	0.42 260	1.88 311	0.32 274	0.19 192	0.56 250	0.26 266	0.93 454	0.65 364	0.54 326	0.54 320	0.45 267	0.36 278	1.79 478	0.36 280	0.13 347	0.10 249	0.13 347	0.12 275	0.17 233	0.16 283

DualNet	0.51 328	0.43 265	1.83 291	0.32 274	0.18 159	0.55 233	0.26 266	0.92 446	0.65 364	0.54 326	0.62 386	0.45 267	0.36 278	1.87 495	0.36 280	0.13 347	0.10 249	0.13 347	0.12 275	0.17 233	0.16 283

StereoVision	0.45 248	0.72 400	1.94 345	0.33 297	0.32 394	0.47 142	0.26 266	0.68 244	0.57 273	0.32 165	0.89 505	0.45 267	0.27 199	0.49 234	0.36 280	0.13 347	0.15 401	0.16 431	0.15 361	0.19 281	0.13 192

IPLG	0.69 453	0.84 449	2.43 456	0.35 344	0.21 221	1.65 571	0.61 517	1.36 566	0.58 284	1.39 571	0.51 283	0.37 201	0.87 521	1.41 412	0.36 280	0.09 84	0.07 46	0.14 382	0.12 275	0.32 444	0.11 116

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 70	0.28 130	1.09 93	0.33 297	0.15 65	0.30 18	0.16 46	0.58 185	0.42 124	0.19 32	0.19 31	0.17 45	0.26 178	0.38 144	0.37 286	0.09 84	0.08 135	0.08 42	0.25 473	0.10 64	0.06 1

test_sample3	0.50 311	0.41 253	1.88 311	0.32 274	0.19 192	0.57 268	0.25 243	0.92 446	0.64 351	0.52 303	0.49 270	0.47 288	0.35 272	1.79 478	0.37 286	0.13 347	0.10 249	0.12 288	0.11 235	0.16 210	0.16 283

hknet	0.47 276	0.29 141	1.70 211	0.30 218	0.24 281	0.76 467	0.31 354	1.00 515	0.64 351	0.63 436	0.53 308	0.80 467	0.38 298	0.77 339	0.37 286	0.11 258	0.10 249	0.14 382	0.12 275	0.12 98	0.11 116

ICVP	0.46 259	0.29 141	2.41 450	0.33 297	0.22 248	0.59 303	0.55 498	0.75 290	0.50 203	0.44 223	0.60 374	0.49 301	0.35 272	0.53 254	0.37 286	0.16 431	0.16 419	0.14 382	0.11 235	0.15 174	0.15 253
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
pcwnet_v2	0.64 423	0.49 302	4.41 592	0.32 274	0.27 330	0.60 315	0.25 243	0.97 491	0.88 510	0.59 398	0.70 455	0.63 368	0.55 430	0.66 307	0.37 286	0.17 446	0.15 401	0.15 412	0.14 336	0.21 313	0.23 405

RALAANet	0.43 220	0.98 502	1.90 323	0.32 274	0.23 268	0.48 151	0.19 81	0.67 240	0.53 238	0.48 262	0.45 227	0.39 215	0.30 240	0.48 223	0.37 286	0.10 183	0.08 135	0.11 228	0.14 336	0.27 405	0.10 91

HCRNet	0.46 259	0.49 302	1.65 198	0.38 403	0.29 352	0.58 286	0.22 151	0.75 290	0.62 331	0.47 244	0.49 270	0.48 299	0.36 278	1.12 382	0.37 286	0.15 410	0.10 249	0.15 412	0.13 308	0.17 233	0.17 302

rvit_105_1	0.44 230	0.54 323	1.46 164	0.36 363	0.24 281	0.51 182	0.45 464	0.75 290	0.74 447	0.45 234	0.44 223	0.44 258	0.36 278	0.62 288	0.38 293	0.20 483	0.18 450	0.18 472	0.22 460	0.18 260	0.18 321

DualNet (step1)	0.59 393	0.62 353	1.93 335	0.27 138	0.22 248	0.68 424	0.31 354	0.93 454	0.66 379	0.57 365	0.51 283	0.55 324	0.45 371	1.11 379	0.38 293	0.61 563	0.14 375	0.87 576	0.56 566	0.25 375	0.23 405

test_sample7	0.47 276	0.33 183	1.49 174	0.34 328	0.20 207	0.51 182	0.30 341	0.93 454	0.66 379	0.57 365	0.51 283	0.55 324	0.45 371	1.11 379	0.38 293	0.17 446	0.14 375	0.16 431	0.15 361	0.19 281	0.18 321

test_sample6	0.52 341	0.44 276	1.81 279	0.33 297	0.18 159	0.55 233	0.27 290	0.94 463	0.66 379	0.54 326	0.62 386	0.47 288	0.36 278	1.97 512	0.38 293	0.14 390	0.10 249	0.13 347	0.13 308	0.17 233	0.16 283

MyStereo05	0.49 300	0.41 253	2.72 509	0.30 218	0.23 268	0.60 315	0.30 341	0.82 360	0.77 474	0.52 303	0.37 179	0.51 307	0.42 349	0.52 248	0.38 293	0.09 84	0.17 439	0.12 288	0.10 170	0.16 210	0.20 354

ADStereo(finetuned)	0.45 248	0.77 422	2.12 391	0.25 86	0.14 41	0.51 182	0.22 151	0.77 314	0.72 428	0.54 326	0.48 253	0.31 171	0.76 504	0.37 136	0.38 293	0.09 84	0.07 46	0.09 102	0.07 66	0.13 130	0.23 405

BSDual-CNN	0.41 191	0.27 105	1.13 97	0.30 218	0.21 221	0.76 467	0.31 354	1.00 515	0.61 313	0.63 436	0.53 308	0.63 368	0.37 291	0.43 172	0.38 293	0.13 347	0.10 249	0.14 382	0.12 275	0.12 98	0.11 116

psmg	0.41 191	0.27 105	1.13 97	0.27 138	0.21 221	0.75 463	0.36 405	0.90 425	0.61 313	0.59 398	0.59 359	0.63 368	0.37 291	0.43 172	0.38 293	0.13 347	0.10 249	0.13 347	0.12 275	0.13 130	0.11 116

GANet-ADL	0.44 230	0.41 253	2.31 431	0.33 297	0.20 207	0.57 268	0.25 243	0.75 290	0.54 251	0.42 212	0.59 359	0.56 336	0.30 240	0.40 155	0.38 293	0.14 390	0.11 299	0.09 102	0.08 97	0.22 330	0.17 302

111	0.48 282	1.09 526	1.95 348	0.24 67	0.13 25	0.59 303	0.26 266	0.83 366	0.78 478	0.48 262	0.52 297	0.56 336	0.38 298	0.49 234	0.38 293	0.09 84	0.07 46	0.09 102	0.07 66	0.23 344	0.35 493

UCFNet_RVC	0.48 282	0.82 443	1.85 296	0.30 218	0.27 330	0.64 385	0.26 266	0.74 279	0.55 258	0.48 262	0.53 308	0.63 368	0.41 331	0.88 356	0.38 293	0.15 410	0.10 249	0.17 452	0.17 400	0.18 260	0.15 253

HI	0.41 191	0.63 364	1.72 218	0.27 138	0.21 221	0.45 117	0.19 81	0.55 167	0.41 113	0.57 365	0.59 359	0.65 382	0.45 371	0.45 196	0.39 304	0.08 40	0.09 206	0.10 157	0.11 235	0.20 297	0.10 91

CoSv	0.41 191	0.63 364	1.72 218	0.27 138	0.21 221	0.45 117	0.19 81	0.55 167	0.41 113	0.57 365	0.59 359	0.65 382	0.45 371	0.45 196	0.39 304	0.08 40	0.09 206	0.10 157	0.11 235	0.20 297	0.10 91

UGAM	0.58 385	0.47 296	2.21 410	0.30 218	0.19 192	0.53 210	0.34 390	0.59 194	0.63 343	0.44 223	0.73 466	0.78 458	0.37 291	2.58 567	0.39 304	0.10 183	0.08 135	0.17 452	0.14 336	0.42 521	0.17 302

MyStereo04	0.48 282	0.40 246	2.65 500	0.29 198	0.23 268	0.60 315	0.31 354	0.83 366	0.75 460	0.47 244	0.36 176	0.53 315	0.42 349	0.53 254	0.39 304	0.09 84	0.18 450	0.12 288	0.11 235	0.16 210	0.19 338

IER	0.43 220	0.38 230	1.69 207	0.26 118	0.25 299	0.66 406	0.26 266	0.71 258	0.55 258	0.54 326	0.59 359	0.60 359	0.53 422	0.52 248	0.39 304	0.11 258	0.08 135	0.11 228	0.11 235	0.14 154	0.11 116

ACRE	0.56 373	1.14 534	2.77 520	0.76 551	0.28 344	0.60 315	0.56 503	0.76 303	0.58 284	0.55 344	0.62 386	0.41 229	0.29 232	0.44 181	0.39 304	0.11 258	0.19 463	0.13 347	0.14 336	0.36 482	0.18 321

DCANet	0.42 211	0.77 422	1.95 348	0.25 86	0.14 41	0.51 182	0.22 151	0.77 314	0.72 428	0.54 326	0.48 253	0.31 171	0.41 331	0.36 125	0.39 304	0.09 84	0.07 46	0.09 102	0.07 66	0.13 130	0.23 405

AdaStereo	0.44 230	0.38 230	1.79 272	0.34 328	0.20 207	0.57 268	0.28 309	0.92 446	0.69 399	0.52 303	0.55 330	0.61 361	0.33 262	0.48 223	0.39 304	0.17 446	0.08 135	0.17 452	0.11 235	0.18 260	0.12 155
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.
Anonymous_2	0.74 481	0.32 174	1.65 198	0.33 297	0.30 367	0.67 412	0.32 377	0.69 247	0.46 165	0.48 262	0.41 206	0.84 482	0.58 446	0.51 244	0.40 312	0.32 540	0.38 548	1.43 599	3.69 616	0.80 568	0.27 443

CIPLG	0.56 373	1.19 544	2.46 461	0.80 555	0.31 386	0.61 335	0.57 507	0.76 303	0.57 273	0.56 354	0.63 399	0.41 229	0.30 240	0.45 196	0.40 312	0.11 258	0.20 474	0.13 347	0.13 308	0.35 475	0.19 338

dd	0.42 211	0.96 490	1.77 246	0.31 245	0.17 121	0.57 268	0.26 266	0.49 114	0.68 390	0.41 207	0.40 202	0.34 191	0.27 199	0.45 196	0.40 312	0.17 446	0.10 249	0.13 347	0.12 275	0.21 313	0.12 155

IPLGR_C	0.58 385	1.25 551	2.72 509	0.80 555	0.31 386	0.60 315	0.61 517	0.76 303	0.58 284	0.56 354	0.62 386	0.41 229	0.31 249	0.43 172	0.40 312	0.11 258	0.22 489	0.13 347	0.15 361	0.35 475	0.19 338

DeepPruner_ROB	0.50 311	0.70 394	1.94 345	0.29 198	0.26 316	0.63 372	0.31 354	0.80 349	0.48 187	0.61 416	0.55 330	0.66 389	0.38 298	0.98 363	0.40 312	0.19 473	0.14 375	0.14 382	0.14 336	0.23 344	0.17 302

iResNet_ROB	0.50 311	1.15 538	1.73 221	0.31 245	0.21 221	0.58 286	0.22 151	0.95 477	0.82 494	0.58 384	0.62 386	0.57 342	0.39 312	0.84 349	0.40 312	0.11 258	0.08 135	0.09 102	0.06 14	0.21 313	0.13 192

AACVNet	0.54 353	0.78 430	1.73 221	0.36 363	0.21 221	0.57 268	0.25 243	0.71 258	0.51 211	0.55 344	0.59 359	0.64 377	0.41 331	2.13 531	0.41 318	0.14 390	0.11 299	0.14 382	0.11 235	0.33 453	0.15 253

HSM-Net_RVC	0.67 441	0.34 198	2.23 418	0.26 118	0.19 192	0.67 412	0.29 333	1.26 561	0.69 399	0.72 482	0.70 455	0.78 458	0.42 349	3.77 599	0.41 318	0.13 347	0.09 206	0.10 157	0.09 132	0.12 98	0.11 116
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DCVSM-stereo	0.49 300	0.29 141	2.49 470	0.29 198	0.22 248	0.53 210	0.52 487	0.58 185	0.49 193	0.69 468	0.46 235	0.79 463	0.48 403	0.53 254	0.42 320	0.13 347	0.14 375	0.15 412	0.12 275	0.20 297	0.20 354

SACVNet	0.60 399	0.74 410	1.90 323	0.37 387	0.28 344	0.64 385	0.37 414	0.86 394	0.61 313	0.65 453	0.62 386	0.69 412	0.44 367	2.08 526	0.42 320	0.18 458	0.14 375	0.16 431	0.15 361	0.38 497	0.24 417

LMCR-Stereo	0.52 341	0.71 396	2.39 447	0.40 424	0.21 221	0.74 457	0.31 354	1.02 526	0.64 351	0.61 416	0.63 399	0.39 215	0.51 415	0.62 288	0.42 320	0.19 473	0.09 206	0.12 288	0.09 132	0.23 344	0.12 155

PSMNet-RSSM	0.53 347	0.82 443	1.78 251	0.31 245	0.25 299	0.58 286	0.28 309	0.84 377	0.60 296	0.50 281	0.61 381	0.67 398	0.43 359	1.68 457	0.42 320	0.15 410	0.10 249	0.14 382	0.16 381	0.15 174	0.13 192

CFNet-ft	0.51 328	0.76 413	1.79 272	0.28 166	0.30 367	0.63 372	0.28 309	0.66 231	0.55 258	0.45 234	0.57 350	0.74 440	0.41 331	1.46 420	0.42 320	0.14 390	0.10 249	0.28 524	0.13 308	0.18 260	0.14 215

STTStereo	0.51 328	0.69 391	2.14 398	0.36 363	0.30 367	0.61 335	0.32 377	0.77 314	0.60 296	0.60 407	0.54 320	0.67 398	0.43 359	0.86 352	0.42 320	0.16 431	0.15 401	0.17 452	0.20 443	0.16 210	0.15 253

CFNet_RVC	0.51 328	0.76 413	1.79 272	0.28 166	0.30 367	0.63 372	0.28 309	0.66 231	0.55 258	0.45 234	0.57 350	0.74 440	0.41 331	1.46 420	0.42 320	0.14 390	0.10 249	0.28 524	0.13 308	0.18 260	0.14 215

CVANet_RVC	0.65 432	0.80 434	2.13 393	0.36 363	0.26 316	0.62 355	0.42 439	0.84 377	0.72 428	0.69 468	0.68 436	0.68 405	0.52 420	2.64 570	0.42 320	0.19 473	0.12 330	0.22 498	0.17 400	0.37 490	0.15 253

HSM	0.62 412	0.76 413	1.72 218	0.30 218	0.29 352	0.64 385	0.28 309	0.94 463	0.62 331	0.58 384	0.57 350	1.40 564	0.64 472	2.59 568	0.42 320	0.11 258	0.08 135	0.10 157	0.08 97	0.14 154	0.11 116

G2L-Stereo_test	0.55 365	0.97 498	1.89 318	0.33 297	0.24 281	0.75 463	0.38 421	0.79 345	0.60 296	0.60 407	0.54 320	0.74 440	0.39 312	1.56 436	0.43 329	0.10 183	0.08 135	0.08 42	0.08 97	0.28 411	0.13 192

PSMNet-RUCA	0.58 385	0.82 443	1.89 318	0.59 531	0.56 528	0.64 385	0.36 405	0.84 377	0.69 399	0.51 294	0.68 436	0.53 315	0.43 359	0.56 265	0.43 329	0.34 544	0.18 450	0.44 555	0.29 493	0.48 535	0.30 465

SFCPSM	0.46 259	0.24 73	2.35 440	0.27 138	0.27 330	0.70 437	0.32 377	0.96 482	0.63 343	0.49 274	0.52 297	0.43 247	0.36 278	0.52 248	0.43 329	0.12 317	0.09 206	0.12 288	0.16 381	0.16 210	0.12 155

cf-r	0.53 347	0.81 439	2.15 399	0.33 297	0.28 344	0.60 315	0.28 309	0.78 329	0.64 351	0.51 294	0.60 374	0.75 446	0.40 320	1.32 401	0.43 329	0.13 347	0.09 206	0.11 228	0.12 275	0.15 174	0.14 215

GANet-RSSM	0.55 365	0.73 407	1.90 323	0.36 363	0.26 316	0.59 303	0.27 290	0.78 329	0.52 219	0.47 244	0.57 350	0.63 368	0.45 371	1.92 510	0.43 329	0.14 390	0.10 249	0.25 517	0.11 235	0.34 464	0.14 215

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 365	0.92 472	2.36 443	0.38 403	0.37 451	0.60 315	0.28 309	0.82 360	0.62 331	0.62 427	0.55 330	0.72 430	0.45 371	1.00 366	0.43 329	0.15 410	0.11 299	0.14 382	0.14 336	0.15 174	0.16 283
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
252Zero-FE	0.62 412	0.27 105	0.83 65	0.24 67	0.13 25	0.31 23	0.13 9	0.39 34	0.32 21	8.03 613	0.23 66	0.12 2	0.12 6	0.26 24	0.44 335	0.09 84	0.12 330	0.07 1	0.06 14	0.09 48	0.12 155

ISRNet	0.47 276	0.44 276	1.55 184	0.37 387	0.31 386	0.49 161	0.19 81	0.75 290	0.66 379	0.63 436	0.71 459	0.67 398	0.39 312	0.58 270	0.44 335	0.23 506	0.16 419	0.21 495	0.20 443	0.21 313	0.25 426

HBP-ISP	0.76 487	1.30 556	3.19 564	0.35 344	0.26 316	0.85 504	0.54 495	1.03 533	0.72 428	0.80 503	0.69 445	0.68 405	0.83 513	2.04 520	0.44 335	0.23 506	0.24 500	0.29 531	0.25 473	0.28 411	0.24 417

CSP-Net	0.50 311	0.39 240	1.25 121	0.29 198	0.23 268	0.77 475	0.35 398	0.86 394	0.57 273	0.59 398	0.59 359	0.65 382	0.40 320	1.77 473	0.44 335	0.16 431	0.11 299	0.10 157	0.10 170	0.20 297	0.14 215

NOSS_ROB	0.64 423	0.65 375	1.62 196	0.46 472	0.25 299	0.67 412	0.30 341	0.93 454	0.77 474	0.59 398	0.57 350	0.77 454	0.38 298	2.78 579	0.44 335	0.23 506	0.24 500	0.28 524	0.26 481	0.27 405	0.39 517

FADNet	0.64 423	1.22 547	2.06 375	0.32 274	0.30 367	0.66 406	0.29 333	0.88 413	0.72 428	0.44 223	0.48 253	0.66 389	0.57 440	1.84 492	0.45 340	0.46 555	0.20 474	0.17 452	0.19 433	0.59 550	0.24 417

LL-Strereo	0.72 469	1.29 555	2.49 470	0.36 363	0.45 500	0.55 233	0.32 377	0.93 454	0.71 418	0.67 459	0.58 356	0.85 486	0.79 508	2.67 574	0.46 341	0.10 183	0.18 450	0.14 382	0.12 275	0.40 512	0.42 527

gwcnet-sp	0.49 300	0.43 265	2.54 483	0.31 245	0.22 248	0.67 412	0.31 354	0.78 329	0.65 364	0.58 384	0.47 241	0.46 280	0.43 359	0.76 335	0.46 341	0.11 258	0.11 299	0.11 228	0.11 235	0.15 174	0.14 215

scenet	0.49 300	0.43 265	2.54 483	0.31 245	0.22 248	0.67 412	0.31 354	0.78 329	0.65 364	0.58 384	0.47 241	0.46 280	0.43 359	0.76 335	0.46 341	0.11 258	0.11 299	0.11 228	0.11 235	0.15 174	0.14 215

ssnet	0.49 300	0.43 265	2.54 483	0.31 245	0.22 248	0.67 412	0.31 354	0.78 329	0.65 364	0.58 384	0.47 241	0.46 280	0.43 359	0.76 335	0.46 341	0.11 258	0.11 299	0.11 228	0.11 235	0.15 174	0.14 215

DAS	0.56 373	0.35 207	1.55 184	0.33 297	0.34 417	0.50 172	0.42 439	0.83 366	0.74 447	0.83 515	0.68 436	0.56 336	0.48 403	2.40 550	0.46 341	0.12 317	0.08 135	0.12 288	0.09 132	0.18 260	0.15 253

SepStereo	0.52 341	0.35 207	1.55 184	0.33 297	0.34 417	0.50 172	0.42 439	0.83 366	0.74 447	0.83 515	0.68 436	0.56 336	0.48 403	1.56 436	0.46 341	0.12 317	0.08 135	0.12 288	0.09 132	0.18 260	0.15 253

GwcNet-ADL	0.50 311	0.74 410	2.90 536	0.31 245	0.20 207	0.58 286	0.29 333	0.87 404	0.64 351	0.47 244	0.47 241	0.56 336	0.33 262	0.46 205	0.46 341	0.13 347	0.12 330	0.09 102	0.09 132	0.14 154	0.21 366

GEStereo_RVC	0.54 353	0.87 459	1.95 348	0.47 477	0.25 299	0.62 355	0.37 414	1.00 515	0.74 447	0.53 313	0.54 320	0.59 352	0.44 367	1.10 376	0.46 341	0.15 410	0.11 299	0.12 288	0.10 170	0.26 395	0.19 338

psm_up	0.57 380	0.61 347	1.83 291	0.35 344	0.30 367	0.64 385	0.37 414	0.90 425	0.68 390	0.59 398	0.55 330	0.68 405	0.54 425	1.91 506	0.46 341	0.16 431	0.15 401	0.16 431	0.15 361	0.23 344	0.13 192

G2L-ROB	0.51 328	0.95 487	1.96 357	0.29 198	0.22 248	0.59 303	0.28 309	0.76 303	0.57 273	0.55 344	0.45 227	0.70 422	0.32 257	1.38 407	0.47 350	0.11 258	0.07 46	0.09 102	0.08 97	0.20 297	0.13 192

GIP-stereo	0.26 59	0.22 42	0.78 59	0.29 198	0.20 207	0.42 100	0.17 56	0.64 223	0.39 89	0.18 26	0.24 76	0.23 87	0.18 64	0.25 13	0.47 350	0.09 84	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.17 233	0.08 40

DDVS	0.62 412	0.40 246	1.40 152	2.21 602	0.35 430	0.87 510	1.00 566	0.69 247	0.50 203	0.53 313	0.56 342	0.90 502	0.37 291	1.22 392	0.47 350	0.15 410	0.14 375	0.14 382	0.12 275	0.19 281	0.22 381

iRaft-Stereo_5w	0.54 353	1.01 513	2.08 382	0.27 138	0.21 221	0.49 161	0.28 309	0.73 275	0.58 284	0.40 198	0.61 381	0.62 365	0.46 386	1.78 474	0.47 350	0.09 84	0.07 46	0.11 228	0.10 170	0.39 507	0.12 155

dad	0.51 328	1.01 513	1.74 225	0.29 198	0.19 192	0.60 315	0.26 266	0.52 143	0.75 460	0.63 436	0.63 399	0.63 368	0.33 262	0.85 351	0.47 350	0.27 528	0.15 401	0.40 550	0.18 413	0.22 330	0.14 215

FENet	0.44 230	0.30 154	2.42 452	0.32 274	0.17 121	0.58 286	0.22 151	0.77 314	0.59 291	0.47 244	0.42 210	0.55 324	0.38 298	0.49 234	0.47 350	0.12 317	0.09 206	0.12 288	0.11 235	0.13 130	0.16 283

CRFU-Net	0.56 373	0.38 230	1.86 304	0.46 472	0.26 316	0.82 495	0.36 405	0.90 425	0.49 193	0.62 427	0.59 359	0.78 458	1.35 562	1.00 366	0.48 356	0.15 410	0.14 375	0.17 452	0.10 170	0.19 281	0.14 215

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 491	1.04 519	2.06 375	0.94 566	0.35 430	0.89 515	0.40 429	0.85 384	0.63 343	0.55 344	0.63 399	0.75 446	0.38 298	2.38 546	0.48 356	1.10 589	0.31 532	0.36 543	0.21 449	0.53 546	0.55 547

CFNet	0.58 385	0.96 490	1.78 251	0.33 297	0.25 299	0.63 372	0.22 151	0.88 413	0.75 460	0.46 242	0.59 359	0.58 349	0.40 320	2.29 539	0.48 356	0.12 317	0.09 206	0.15 412	0.14 336	0.30 427	0.15 253

NVstereo2D	0.58 385	0.40 246	2.03 373	0.35 344	0.35 430	0.69 430	0.39 426	0.91 437	0.80 486	0.47 244	0.53 308	0.67 398	0.46 386	1.99 516	0.48 356	0.19 473	0.11 299	0.17 452	0.13 308	0.25 375	0.25 426

PS-NSSS	0.63 419	1.00 509	1.81 279	0.30 218	0.31 386	0.63 372	0.34 390	0.98 495	0.69 399	0.54 326	0.74 469	0.51 307	0.41 331	2.43 555	0.48 356	0.24 514	0.17 439	0.27 521	0.18 413	0.27 405	0.21 366

SMFormer	0.50 311	0.46 287	1.60 191	0.30 218	0.15 65	0.45 117	0.24 222	0.90 425	0.72 428	0.56 354	0.64 415	0.51 307	0.41 331	1.87 495	0.49 361	0.13 347	0.10 249	0.11 228	0.10 170	0.15 174	0.16 283

tta	0.50 311	0.46 287	1.60 191	0.30 218	0.15 65	0.45 117	0.24 222	0.90 425	0.72 428	0.56 354	0.64 415	0.51 307	0.41 331	1.87 495	0.49 361	0.13 347	0.10 249	0.11 228	0.10 170	0.14 154	0.11 116

ToySt	0.44 230	0.61 347	1.89 318	0.29 198	0.18 159	0.55 233	0.35 398	0.67 240	0.53 238	0.39 196	0.50 278	0.59 352	0.43 359	0.51 244	0.49 361	0.10 183	0.12 330	0.13 347	0.16 381	0.24 361	0.19 338

FADNet-RVC-Resample	0.67 441	1.16 543	3.16 560	0.37 387	0.29 352	0.62 355	0.38 421	0.86 394	0.63 343	0.51 294	0.50 278	0.57 342	0.45 371	1.57 440	0.49 361	0.24 514	0.32 538	0.23 505	0.19 433	0.27 405	0.62 554

MLCV	0.48 282	0.89 466	1.85 296	0.29 198	0.14 41	0.59 303	0.23 186	0.72 263	0.59 291	0.66 455	0.66 426	0.55 324	0.36 278	1.03 370	0.49 361	0.09 84	0.06 23	0.09 102	0.07 66	0.19 281	0.11 116

xyz-stereo	3.02 599	0.29 141	30.64 636	0.23 47	0.12 9	15.52 619	0.24 222	0.51 129	0.47 184	0.59 398	7.99 612	0.64 377	0.47 394	1.39 408	0.50 366	0.09 84	0.07 46	0.34 540	0.07 66	0.13 130	0.08 40

G2L-Stereo	0.55 365	0.85 453	2.18 406	0.31 245	0.27 330	0.59 303	0.27 290	0.77 314	0.55 258	0.54 326	0.52 297	0.71 427	0.36 278	1.75 469	0.50 366	0.13 347	0.11 299	0.13 347	0.11 235	0.29 416	0.15 253

GwcNet-RSSM	0.57 380	0.94 480	2.13 393	0.32 274	0.25 299	0.60 315	0.30 341	0.80 349	0.66 379	0.52 303	0.64 415	0.71 427	0.40 320	1.79 478	0.50 366	0.13 347	0.09 206	0.12 288	0.12 275	0.21 313	0.15 253

DMCA	0.41 191	0.52 312	1.26 123	0.31 245	0.24 281	0.59 303	0.26 266	0.77 314	0.63 343	0.58 384	0.48 253	0.57 342	0.35 272	0.40 155	0.50 366	0.14 390	0.10 249	0.14 382	0.10 170	0.15 174	0.15 253

TDLM	0.67 441	0.92 472	1.76 237	0.37 387	0.24 281	0.66 406	0.56 503	0.82 360	0.74 447	1.16 550	0.62 386	0.61 361	0.48 403	2.70 575	0.50 366	0.20 483	0.11 299	0.35 541	0.14 336	0.32 444	0.16 283

xyz-stereo-finetune2	0.35 134	0.45 284	1.04 87	0.21 13	0.12 9	0.58 286	0.23 186	0.50 121	0.45 154	0.31 156	0.46 235	0.30 168	0.41 331	0.81 346	0.51 371	0.08 40	0.07 46	0.11 228	0.09 132	0.12 98	0.09 63

RAFT + AFF	0.64 423	1.20 545	1.95 348	0.34 328	0.33 407	0.67 412	0.52 487	0.99 507	0.74 447	0.53 313	0.58 356	0.57 342	0.80 509	1.76 470	0.51 371	0.12 317	0.27 522	0.15 412	0.14 336	0.43 523	0.29 455

CC-Net-ROB	0.85 513	1.15 538	2.13 393	0.88 561	0.38 457	0.88 514	0.44 457	1.06 539	0.79 483	0.58 384	0.69 445	0.65 382	0.50 413	2.74 578	0.51 371	0.93 578	0.39 555	0.87 576	0.29 493	0.54 547	0.54 544

IGEVStereo-DCA	0.33 115	0.34 198	1.38 147	0.27 138	0.16 92	0.45 117	0.23 186	0.46 84	0.41 113	0.24 90	0.21 45	0.26 129	0.25 162	0.64 293	0.52 374	0.09 84	0.07 46	0.10 157	0.18 413	0.16 210	0.22 381

rrr	0.46 259	0.34 198	3.08 551	0.27 138	0.16 92	0.45 117	0.28 309	1.09 544	0.51 211	0.24 90	0.21 45	0.26 129	0.25 162	0.64 293	0.52 374	0.09 84	0.07 46	0.10 157	0.29 493	0.16 210	0.25 426

UPFNet	0.46 259	0.28 130	1.73 221	0.33 297	0.32 394	0.65 399	0.38 421	0.83 366	0.59 291	0.57 365	0.52 297	0.61 361	0.40 320	0.75 331	0.52 374	0.13 347	0.12 330	0.13 347	0.12 275	0.15 174	0.11 116

iResNet	0.51 328	0.76 413	2.59 491	0.41 431	0.17 121	0.64 385	0.27 290	0.82 360	0.70 408	0.57 365	0.64 415	0.43 247	0.36 278	0.70 322	0.52 374	0.10 183	0.07 46	0.09 102	0.08 97	0.21 313	0.13 192

DilatedVolume-Stereo	0.26 59	0.20 14	0.64 34	0.25 86	0.15 65	0.41 87	0.18 72	0.42 55	0.35 43	0.34 171	0.34 165	0.25 114	0.23 134	0.43 172	0.53 378	0.09 84	0.09 206	0.08 42	0.10 170	0.12 98	0.11 116

DFGA-Net	0.51 328	1.06 522	1.75 231	0.30 218	0.24 281	0.54 218	0.22 151	0.63 220	0.60 296	0.48 262	0.51 283	0.35 195	0.27 199	1.82 486	0.53 378	0.10 183	0.08 135	0.12 288	0.12 275	0.37 490	0.15 253

SQANet	0.80 499	1.58 573	2.53 477	0.76 551	0.83 561	0.76 467	0.36 405	0.83 366	0.64 351	0.63 436	0.69 445	0.73 434	0.51 415	1.21 390	0.53 378	0.77 575	0.29 526	0.59 566	0.29 493	0.86 571	0.61 553

RAFT_R40	0.50 311	0.21 26	1.76 237	0.50 491	0.40 473	0.61 335	0.53 491	0.56 174	0.60 296	0.56 354	0.54 320	0.55 324	0.51 415	1.57 440	0.53 378	0.11 258	0.07 46	0.12 288	0.10 170	0.16 210	0.09 63

DMCA-RVC	0.62 412	0.96 490	2.63 496	0.36 363	0.90 566	0.56 250	0.31 354	0.69 247	0.57 273	0.68 466	0.52 297	0.59 352	0.56 434	1.23 394	0.53 378	0.16 431	0.38 548	0.20 487	0.15 361	0.20 297	0.15 253

stereogan	0.69 453	0.51 311	2.44 458	0.39 413	0.39 463	1.01 532	0.41 435	0.94 463	0.92 521	0.73 486	0.85 496	1.15 551	0.69 486	1.57 440	0.53 378	0.19 473	0.18 450	0.20 487	0.16 381	0.36 482	0.24 417

HITNet	0.46 259	0.92 472	2.09 383	0.33 297	0.14 41	0.55 233	0.22 151	0.83 366	0.56 269	0.51 294	0.49 270	0.48 299	0.37 291	0.48 223	0.54 384	0.09 84	0.06 23	0.10 157	0.08 97	0.23 344	0.09 63
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
xyz-stereo-finetune	0.31 99	0.46 287	0.79 60	0.21 13	0.12 9	0.53 210	0.25 243	0.52 143	0.54 251	0.28 140	0.32 148	0.29 161	0.23 134	0.59 276	0.55 385	0.08 40	0.07 46	0.10 157	0.08 97	0.13 130	0.08 40

MyStereo8	0.54 353	0.80 434	2.76 517	0.32 274	0.33 407	0.71 439	0.20 101	0.87 404	0.57 273	0.51 294	0.59 359	0.50 304	0.33 262	0.68 311	0.55 385	0.10 183	0.29 526	0.10 157	0.13 308	0.21 313	0.34 491

ac_64	0.55 365	0.46 287	1.92 332	0.36 363	0.34 417	0.63 372	0.31 354	0.82 360	0.61 313	0.55 344	0.51 283	0.89 500	0.48 403	1.83 487	0.55 385	0.14 390	0.11 299	0.12 288	0.12 275	0.18 260	0.12 155

ACVNet	0.45 248	0.44 276	1.79 272	0.28 166	0.21 221	0.59 303	0.36 405	0.66 231	0.68 390	0.45 234	0.59 359	0.69 412	0.40 320	0.44 181	0.55 385	0.11 258	0.09 206	0.10 157	0.09 132	0.34 464	0.10 91

HGLStereo	0.54 353	0.69 391	2.00 365	0.35 344	0.40 473	0.66 406	0.30 341	0.83 366	0.62 331	0.57 365	0.69 445	0.69 412	0.54 425	1.07 373	0.55 385	0.13 347	0.13 354	0.13 347	0.11 235	0.19 281	0.17 302

hitnet-ft	0.67 441	0.80 434	1.90 323	0.28 166	0.22 248	0.69 430	0.36 405	0.85 384	0.65 364	0.56 354	0.84 492	1.03 532	0.95 535	2.32 541	0.55 385	0.23 506	0.14 375	0.41 551	0.13 308	0.24 361	0.17 302

FADNet-RVC	0.61 407	1.26 553	2.12 391	0.33 297	0.26 316	0.59 303	0.29 333	0.86 394	0.62 331	0.45 234	0.50 278	0.62 365	0.46 386	1.73 465	0.55 385	0.17 446	0.20 474	0.17 452	0.18 413	0.59 550	0.28 449

GANetREF_RVC	0.75 484	1.15 538	2.46 461	0.47 477	0.26 316	0.83 498	0.61 517	0.97 491	0.89 514	0.62 427	0.61 381	0.72 430	0.59 449	2.42 552	0.55 385	0.32 540	0.25 513	0.36 543	0.24 466	0.39 507	0.31 473
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
coex_refinement	0.58 385	0.94 480	1.87 309	0.38 403	0.25 299	0.64 385	0.34 390	0.83 366	0.65 364	0.60 407	0.63 399	0.81 470	0.48 403	1.85 494	0.56 393	0.13 347	0.09 206	0.10 157	0.10 170	0.16 210	0.16 283

ADLNet2	0.68 448	0.84 449	3.19 564	0.33 297	0.36 439	0.64 385	0.37 414	0.89 419	0.79 483	0.54 326	0.65 424	0.93 510	0.48 403	2.07 524	0.56 393	0.13 347	0.11 299	0.11 228	0.11 235	0.33 453	0.18 321

test_xeample3	0.46 259	0.34 198	2.99 545	0.37 387	0.16 92	0.49 161	0.33 385	1.06 539	0.44 139	0.25 109	0.23 66	0.24 101	0.25 162	0.49 234	0.56 393	0.09 84	0.07 46	0.10 157	0.40 544	0.17 233	0.26 436

UNet	0.54 353	0.44 276	2.83 527	0.31 245	0.33 407	0.74 457	0.27 290	0.82 360	0.61 313	0.53 313	0.54 320	0.72 430	0.54 425	0.78 343	0.56 393	0.11 258	0.09 206	0.13 347	0.11 235	0.14 154	0.12 155

DDUNet	0.77 491	1.12 529	1.88 311	0.76 551	0.69 552	0.84 500	0.43 446	0.85 384	0.65 364	0.67 459	0.75 472	0.91 504	0.52 420	1.03 370	0.57 397	0.54 559	0.37 544	0.95 582	0.52 562	0.71 561	0.57 548

PSMNet-ADL	0.51 328	0.38 230	1.65 198	0.35 344	0.21 221	0.67 412	0.26 266	0.74 279	0.55 258	0.42 212	0.52 297	0.70 422	0.45 371	1.91 506	0.57 397	0.15 410	0.13 354	0.11 228	0.13 308	0.15 174	0.20 354

delet	0.52 341	0.54 323	1.62 196	0.31 245	0.35 430	0.74 457	0.46 467	0.85 384	0.74 447	0.55 344	0.60 374	0.67 398	0.50 413	1.12 382	0.57 397	0.11 258	0.11 299	0.13 347	0.14 336	0.16 210	0.12 155

FAT-Stereo	0.70 457	0.54 323	2.88 530	0.36 363	0.29 352	0.62 355	0.54 495	0.97 491	0.87 506	0.76 494	0.92 508	0.94 514	0.80 509	1.84 492	0.57 397	0.18 458	0.19 463	0.17 452	0.16 381	0.22 330	0.25 426

NCCL2	0.65 432	0.94 480	1.96 357	0.43 446	0.30 367	0.71 439	0.68 533	0.84 377	0.65 364	0.70 474	0.60 374	0.86 492	0.54 425	1.56 436	0.57 397	0.20 483	0.16 419	0.67 570	0.25 473	0.22 330	0.24 417

AASNet	0.56 373	1.03 518	2.34 437	0.37 387	0.33 407	0.65 399	0.29 333	0.96 482	0.73 443	0.54 326	0.60 374	0.55 324	0.38 298	0.59 276	0.58 402	0.14 390	0.12 330	0.13 347	0.10 170	0.43 523	0.24 417

ETE_ROB	0.60 399	0.71 396	1.55 184	0.37 387	0.25 299	0.69 430	0.51 484	1.47 571	0.70 408	0.80 503	0.69 445	0.85 486	0.49 410	1.36 405	0.58 402	0.16 431	0.13 354	0.19 478	0.16 381	0.21 313	0.23 405

MMNet	0.50 311	0.48 299	1.93 335	0.33 297	0.27 330	0.79 484	0.28 309	0.81 353	0.74 447	0.60 407	0.56 342	0.59 352	0.55 430	0.79 344	0.59 404	0.10 183	0.09 206	0.12 288	0.11 235	0.13 130	0.14 215

StereoDRNet-Refined	0.50 311	0.41 253	1.50 177	0.33 297	0.21 221	0.68 424	0.26 266	0.81 353	0.68 390	0.67 459	0.68 436	0.73 434	0.42 349	1.10 376	0.59 404	0.11 258	0.08 135	0.14 382	0.14 336	0.25 375	0.21 366
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SMoEStereo_RVC	0.29 81	0.26 97	1.03 85	0.25 86	0.14 41	0.46 135	0.22 151	0.36 20	0.38 77	0.23 81	0.23 66	0.21 75	0.18 64	0.45 196	0.60 406	0.07 23	0.06 23	0.10 157	0.08 97	0.20 297	0.20 354

FINET	0.65 432	0.95 487	3.06 550	0.35 344	0.40 473	0.58 286	0.48 479	0.92 446	1.10 544	0.57 365	0.68 436	0.47 288	0.44 367	1.15 387	0.60 406	0.23 506	0.21 483	0.17 452	0.15 361	0.26 395	0.25 426

DLCB_ROB	0.54 353	0.55 332	1.49 174	0.36 363	0.25 299	0.65 399	0.36 405	0.80 349	0.70 408	0.72 482	0.69 445	0.83 477	0.46 386	1.53 433	0.60 406	0.13 347	0.12 330	0.14 382	0.14 336	0.14 154	0.13 192

Syn2CoEx	0.70 457	1.07 525	2.74 515	0.43 446	0.30 367	0.64 385	0.42 439	0.99 507	0.78 478	0.62 427	0.78 479	0.74 440	0.72 493	1.92 510	0.61 409	0.20 483	0.17 439	0.19 478	0.15 361	0.29 416	0.22 381

BEATNet_4x	0.47 276	0.73 407	1.91 329	0.33 297	0.15 65	0.56 250	0.25 243	0.85 384	0.58 284	0.54 326	0.51 283	0.57 342	0.42 349	0.57 266	0.61 409	0.11 258	0.08 135	0.12 288	0.09 132	0.20 297	0.16 283

Wz-Net-LNSev	0.59 393	0.96 490	2.47 466	0.34 328	0.37 451	0.79 484	0.44 457	0.86 394	0.77 474	0.61 416	0.67 429	0.79 463	0.56 434	0.64 293	0.62 411	0.15 410	0.14 375	0.12 288	0.12 275	0.18 260	0.19 338

CBMV	0.71 466	0.76 413	2.64 498	0.33 297	0.20 207	0.78 480	0.79 548	0.98 495	0.78 478	0.85 521	0.71 459	0.86 492	1.10 547	1.46 420	0.62 411	0.18 458	0.20 474	0.21 495	0.19 433	0.25 375	0.33 487
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
TCMNet	0.66 437	0.85 453	2.55 488	0.50 491	0.52 519	0.72 445	0.39 426	0.87 404	0.72 428	0.58 384	0.68 436	0.63 368	0.46 386	1.70 460	0.63 413	0.18 458	0.18 450	0.23 505	0.18 413	0.38 497	0.27 443

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 152	1.34 563	1.24 120	0.23 47	0.12 9	0.33 33	0.20 101	0.40 38	0.33 30	0.25 109	0.21 45	0.16 36	0.14 14	0.27 31	0.63 413	0.55 561	0.06 23	0.11 228	0.13 308	0.25 375	0.49 538

acv_ft	0.48 282	0.44 276	1.76 237	0.32 274	0.41 481	0.63 372	0.28 309	0.81 353	0.68 390	0.61 416	0.59 359	0.69 412	0.45 371	0.44 181	0.63 413	0.11 258	0.09 206	0.10 157	0.09 132	0.41 515	0.10 91

DSFCA	0.54 353	0.35 207	1.41 153	0.28 166	0.28 344	0.79 484	0.88 556	0.76 303	0.70 408	0.72 482	0.66 426	0.67 398	0.57 440	1.17 388	0.63 413	0.16 431	0.14 375	0.13 347	0.14 336	0.16 210	0.13 192

Nwc_Net	0.68 448	0.83 447	2.53 477	0.41 431	0.39 463	0.77 475	0.38 421	1.01 523	0.70 408	0.60 407	0.99 521	0.98 521	0.68 484	1.41 412	0.63 413	0.23 506	0.15 401	0.23 505	0.25 473	0.23 344	0.18 321

ITSA-stereo	0.48 282	0.33 183	1.20 113	0.33 297	0.18 159	0.60 315	0.29 333	0.94 463	0.80 486	0.50 281	0.49 270	0.53 315	0.59 449	1.25 398	0.64 418	0.15 410	0.12 330	0.17 452	0.16 381	0.18 260	0.23 405

ADLNet	0.60 399	0.71 396	1.95 348	0.35 344	0.34 417	0.67 412	0.34 390	0.90 425	0.74 447	0.68 466	0.62 386	0.80 467	0.45 371	1.78 474	0.64 418	0.14 390	0.11 299	0.14 382	0.14 336	0.29 416	0.21 366

GASNet	0.73 478	1.47 568	3.04 548	0.47 477	0.33 407	0.57 268	0.34 390	0.91 437	0.75 460	0.58 384	0.58 356	0.74 440	0.55 430	2.03 518	0.65 420	0.21 490	0.15 401	0.19 478	0.17 400	0.51 542	0.28 449

GwcNet	0.69 453	0.71 396	3.12 557	0.36 363	0.45 500	0.81 492	0.44 457	0.86 394	0.84 500	0.60 407	0.74 469	0.82 475	0.49 410	1.65 453	0.66 421	0.16 431	0.15 401	0.15 412	0.15 361	0.31 435	0.24 417

S-Stereo	0.80 499	0.69 391	3.89 583	0.39 413	0.37 451	0.69 430	0.70 538	0.94 463	0.98 529	0.62 427	0.91 506	0.83 477	0.60 453	2.37 543	0.66 421	0.18 458	0.21 483	0.17 452	0.18 413	0.30 427	0.35 493

RP	0.67 441	0.82 443	1.94 345	0.43 446	0.44 491	0.65 399	0.45 464	0.89 419	0.82 494	0.66 455	0.92 508	0.99 524	0.76 504	1.55 435	0.66 421	0.25 519	0.18 450	0.23 505	0.20 443	0.31 435	0.22 381

iinet-f	0.57 380	0.93 478	2.27 425	0.31 245	0.25 299	0.83 498	0.33 385	0.81 353	0.65 364	0.54 326	0.63 399	0.73 434	0.67 481	0.73 327	0.67 424	0.13 347	0.13 354	0.11 228	0.10 170	0.43 523	0.16 283

GES	0.44 230	0.28 130	1.88 311	0.30 218	0.18 159	0.61 335	0.30 341	0.88 413	0.46 165	0.47 244	0.52 297	0.39 215	0.42 349	0.58 270	0.67 424	0.15 410	0.11 299	0.12 288	0.10 170	0.15 174	0.17 302

PASM	0.72 469	0.68 387	1.91 329	0.47 477	0.44 491	0.60 315	0.51 484	0.76 303	0.80 486	0.77 498	0.67 429	0.87 494	0.61 462	2.40 550	0.67 424	0.32 540	0.35 540	0.36 543	0.41 547	0.45 532	0.39 517

DispNO	0.67 441	0.98 502	2.58 489	0.31 245	0.27 330	0.59 303	0.29 333	0.83 366	0.68 390	0.53 313	0.79 482	0.83 477	0.47 394	2.46 558	0.68 427	0.12 317	0.10 249	0.19 478	0.31 510	0.16 210	0.17 302

FADNet_RVC	0.81 507	1.14 534	2.42 452	0.30 218	0.24 281	0.71 439	0.24 222	0.95 477	0.61 313	0.44 223	0.56 342	0.59 352	0.42 349	1.52 432	0.68 427	0.94 580	0.96 597	0.28 524	1.00 595	0.90 572	1.36 597

ACV-stereo	0.66 437	0.76 413	2.86 528	0.32 274	0.25 299	1.01 532	0.60 513	0.59 194	0.52 219	0.41 207	0.45 227	1.55 570	0.94 532	1.40 411	0.69 429	0.14 390	0.13 354	0.12 288	0.11 235	0.20 297	0.19 338

DRN-Test	0.64 423	0.43 265	2.44 458	0.39 413	0.44 491	0.80 491	0.41 435	1.02 526	0.78 478	0.80 503	0.63 399	0.69 412	0.56 434	1.79 478	0.69 429	0.15 410	0.12 330	0.17 452	0.16 381	0.18 260	0.17 302

fffft	0.29 81	0.21 26	1.10 95	0.24 67	0.15 65	0.42 100	0.24 222	0.42 55	0.38 77	0.21 49	0.18 28	0.20 64	0.16 36	0.44 181	0.70 431	0.07 23	0.06 23	0.10 157	0.08 97	0.28 411	0.20 354
1: 1. 1
ssnet_v2	0.55 365	0.60 343	1.86 304	0.32 274	0.22 248	0.72 445	0.44 457	0.94 463	0.74 447	0.63 436	0.54 320	0.81 470	0.47 394	0.77 339	0.70 431	0.16 431	0.14 375	0.14 382	0.14 336	0.30 427	0.30 465

RGC	0.71 466	0.97 498	2.18 406	0.44 453	0.44 491	0.73 452	0.40 429	0.94 463	0.71 418	0.71 479	1.04 531	1.01 528	0.71 490	1.74 467	0.70 431	0.23 506	0.18 450	0.28 524	0.26 481	0.29 416	0.27 443

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 380	0.87 459	2.11 388	0.32 274	0.30 367	0.84 500	0.40 429	0.88 413	0.72 428	0.65 453	0.73 466	0.66 389	0.57 440	0.93 357	0.71 434	0.13 347	0.07 46	0.10 157	0.08 97	0.15 174	0.14 215

Wz-Net-MNSev	0.65 432	0.97 498	2.19 408	0.36 363	0.33 407	0.90 516	0.60 513	0.92 446	0.81 493	0.75 491	0.72 464	0.73 434	0.65 474	1.39 408	0.71 434	0.16 431	0.13 354	0.14 382	0.14 336	0.24 361	0.18 321

edge stereo	0.81 507	0.73 407	3.30 570	0.37 387	1.21 587	0.62 355	0.39 426	0.93 454	0.79 483	0.80 503	0.88 503	1.14 550	0.71 490	2.18 533	0.71 434	0.21 490	0.20 474	0.26 520	0.18 413	0.38 497	0.26 436

PWCDC_ROB	0.72 469	1.06 522	2.09 383	0.47 477	0.36 439	0.78 480	0.26 266	0.98 495	1.34 561	0.61 416	2.07 571	0.64 377	0.61 462	0.83 347	0.71 434	0.31 539	0.14 375	0.15 412	0.12 275	0.60 553	0.21 366

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 536	1.67 579	2.32 432	0.47 477	0.39 463	1.47 560	0.95 560	0.95 477	0.91 517	0.84 517	0.94 513	1.05 537	0.60 453	2.95 585	0.72 438	0.41 549	0.72 589	0.32 537	0.55 563	0.74 562	1.22 594

StereoDRNet	0.64 423	0.88 463	2.35 440	0.41 431	0.45 500	0.73 452	0.47 475	0.94 463	0.74 447	0.75 491	0.54 320	0.74 440	0.47 394	1.70 460	0.72 438	0.15 410	0.14 375	0.15 412	0.14 336	0.20 297	0.19 338

MFMNet_re	0.92 523	1.28 554	2.53 477	0.82 559	0.76 559	0.90 516	0.75 544	0.98 495	1.04 535	1.03 540	1.05 532	0.84 482	0.94 532	0.83 347	0.72 438	0.68 568	0.60 574	0.63 568	0.60 575	0.77 566	0.74 563

fast-acv-ft	0.63 419	0.88 463	3.10 554	0.38 403	0.30 367	0.79 484	0.48 479	0.69 247	0.72 428	0.58 384	0.78 479	0.76 452	0.60 453	0.67 308	0.73 441	0.15 410	0.15 401	0.18 472	0.17 400	0.37 490	0.16 283

UDG	0.77 491	1.23 548	2.15 399	0.67 544	0.59 535	0.78 480	0.38 421	0.90 425	0.70 408	0.61 416	0.69 445	1.01 528	0.67 481	1.02 368	0.73 441	0.45 553	0.34 539	0.87 576	0.51 560	0.67 557	0.46 533

RASNet	0.61 407	0.68 387	2.03 373	0.35 344	0.46 506	0.65 399	0.28 309	0.78 329	0.70 408	0.48 262	0.64 415	0.93 510	0.61 462	2.21 535	0.73 441	0.12 317	0.09 206	0.09 102	0.10 170	0.14 154	0.11 116

LALA_ROB	0.60 399	0.76 413	1.69 207	0.36 363	0.29 352	0.79 484	0.55 498	0.94 463	0.77 474	0.81 509	0.67 429	0.94 514	0.49 410	0.99 364	0.73 441	0.21 490	0.15 401	0.20 487	0.18 413	0.23 344	0.21 366

XPNet_ROB	0.61 407	0.72 400	1.66 202	0.37 387	0.27 330	0.67 412	0.47 475	0.89 419	0.71 418	0.78 500	0.70 455	0.81 470	0.53 422	1.70 460	0.76 445	0.21 490	0.16 419	0.16 431	0.15 361	0.20 297	0.21 366

PDISCO_ROB	0.75 484	1.06 522	2.11 388	0.64 539	0.59 535	1.13 549	0.43 446	1.14 550	1.05 536	0.64 446	0.71 459	0.96 517	0.61 462	1.21 390	0.76 445	0.37 548	0.18 450	0.27 521	0.24 466	0.56 549	0.32 479

PSM-softLoss	0.48 282	0.27 105	1.85 296	0.51 496	0.17 121	0.61 335	0.40 429	0.61 208	0.57 273	0.52 303	0.48 253	0.39 215	0.25 162	1.46 420	0.77 447	0.12 317	0.08 135	0.13 347	0.12 275	0.12 98	0.14 215

KMStereo	0.48 282	0.27 105	1.85 296	0.51 496	0.17 121	0.61 335	0.40 429	0.61 208	0.57 273	0.52 303	0.48 253	0.39 215	0.25 162	1.46 420	0.77 447	0.12 317	0.08 135	0.13 347	0.12 275	0.12 98	0.14 215

RE-Stereo	0.48 282	0.25 81	1.81 279	0.52 500	0.16 92	0.61 335	0.43 446	0.66 231	0.60 296	0.50 281	0.47 241	0.37 201	0.26 178	1.44 414	0.78 449	0.11 258	0.07 46	0.12 288	0.10 170	0.13 130	0.17 302

TVStereo	0.48 282	0.25 81	1.81 279	0.52 500	0.16 92	0.61 335	0.43 446	0.66 231	0.60 296	0.50 281	0.47 241	0.37 201	0.26 178	1.44 414	0.78 449	0.11 258	0.07 46	0.12 288	0.10 170	0.13 130	0.17 302

APVNet	0.70 457	0.67 384	2.71 507	0.38 403	0.36 439	0.85 504	0.43 446	0.91 437	0.68 390	0.55 344	0.69 445	0.75 446	0.55 430	2.31 540	0.78 449	0.17 446	0.17 439	0.24 512	0.19 433	0.33 453	0.23 405

AF-Net	0.69 453	0.92 472	2.21 410	0.41 431	0.40 473	0.68 424	0.40 429	1.02 526	0.86 503	0.69 468	1.03 528	1.04 535	0.84 516	1.19 389	0.78 449	0.22 503	0.14 375	0.25 517	0.17 400	0.30 427	0.18 321

NF-Stereo	0.48 282	0.25 81	1.81 279	0.52 500	0.16 92	0.61 335	0.44 457	0.66 231	0.61 313	0.50 281	0.47 241	0.37 201	0.26 178	1.45 419	0.79 453	0.11 258	0.07 46	0.12 288	0.10 170	0.13 130	0.16 283

OCTAStereo	0.48 282	0.25 81	1.81 279	0.52 500	0.16 92	0.61 335	0.43 446	0.66 231	0.61 313	0.50 281	0.47 241	0.37 201	0.26 178	1.44 414	0.80 454	0.11 258	0.07 46	0.12 288	0.10 170	0.13 130	0.17 302

TransformOpticalFlow	0.64 423	0.56 334	2.66 501	0.44 453	0.26 316	0.62 355	0.28 309	0.83 366	0.71 418	0.76 494	0.74 469	0.91 504	0.85 517	1.83 487	0.81 455	0.10 183	0.07 46	0.11 228	0.09 132	0.11 87	0.12 155

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 457	0.65 375	3.45 575	0.50 491	0.60 540	0.75 463	0.23 186	0.96 482	0.60 296	0.76 494	1.30 549	0.81 470	0.60 453	0.57 266	0.82 456	0.10 183	0.16 419	0.11 228	0.43 550	0.31 435	0.22 381

RAFT-345	0.53 347	0.30 154	2.34 437	0.38 403	0.34 417	0.58 286	0.42 439	0.47 99	0.61 313	0.51 294	1.00 523	0.43 247	0.28 216	1.57 440	0.82 456	0.10 183	0.07 46	0.11 228	0.09 132	0.10 64	0.08 40

DISCO	0.57 380	0.34 198	1.87 309	0.45 467	0.34 417	0.84 500	0.35 398	0.84 377	0.78 478	0.59 398	0.63 399	1.06 539	0.53 422	1.10 376	0.82 456	0.12 317	0.09 206	0.11 228	0.10 170	0.22 330	0.18 321

PSMNet_ROB	0.66 437	1.01 513	2.33 435	0.38 403	0.31 386	0.72 445	0.55 498	0.86 394	0.69 399	0.54 326	0.60 374	0.75 446	0.47 394	2.00 517	0.82 456	0.17 446	0.13 354	0.19 478	0.19 433	0.24 361	0.27 443

psmorigin	1.36 561	0.60 343	13.80 617	0.37 387	0.29 352	0.62 355	0.33 385	0.77 314	0.61 313	0.96 535	0.88 503	1.17 554	0.73 496	4.00 600	0.86 460	0.19 473	0.22 489	0.17 452	0.18 413	0.24 361	0.29 455

GCAP-BAT	0.43 220	0.31 166	1.82 285	0.25 86	0.26 316	0.65 399	0.23 186	0.48 107	0.37 72	0.67 459	0.82 488	0.44 258	0.24 146	0.48 223	0.87 461	0.09 84	0.13 354	0.09 102	0.22 460	0.08 28	0.09 63

LSM	3.31 602	1.11 528	5.29 598	9.40 616	30.65 631	0.84 500	1.12 575	0.91 437	1.22 553	1.36 567	2.19 576	0.93 510	0.83 513	1.66 454	0.90 462	0.21 490	0.31 532	0.24 512	0.28 489	0.39 507	6.33 617

DispFullNet	1.67 575	2.10 601	5.22 596	1.53 590	8.90 610	0.86 506	0.31 354	0.96 482	0.96 525	1.37 570	1.01 524	1.13 548	1.98 585	1.51 430	0.91 463	0.54 559	0.31 532	1.18 589	0.63 578	1.13 581	0.80 569

YMNet	0.62 412	0.72 400	1.93 335	0.41 431	0.41 481	0.87 510	0.43 446	0.87 404	0.71 418	0.74 489	0.81 483	0.83 477	0.46 386	0.86 352	0.93 464	0.19 473	0.22 489	0.20 487	0.17 400	0.41 515	0.21 366

YMNet_1	0.62 412	0.72 400	1.93 335	0.41 431	0.41 481	0.87 510	0.43 446	0.87 404	0.71 418	0.74 489	0.81 483	0.83 477	0.46 386	0.86 352	0.93 464	0.19 473	0.22 489	0.20 487	0.17 400	0.41 515	0.21 366

ASMatch	0.60 399	0.43 265	2.58 489	0.91 563	0.36 439	0.56 250	0.25 243	0.52 143	0.61 313	0.47 244	1.21 542	0.47 288	0.66 479	1.34 403	0.94 466	0.10 183	0.08 135	0.11 228	0.11 235	0.10 64	0.16 283

ccnet	0.71 466	0.41 253	1.59 189	0.40 424	0.45 500	1.06 538	0.55 498	0.98 495	0.71 418	0.88 522	0.97 518	0.82 475	0.88 525	1.68 457	0.94 466	0.32 540	0.26 515	0.32 537	0.27 486	0.34 464	0.30 465

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 152	0.37 219	1.21 115	0.26 118	0.18 159	0.73 452	0.18 72	0.53 152	0.41 113	0.35 173	0.30 129	0.58 349	0.22 117	0.33 94	0.95 468	0.09 84	0.07 46	0.09 102	0.35 526	0.13 130	0.15 253

DANet	0.80 499	0.65 375	2.21 410	1.19 580	0.48 510	0.74 457	1.25 581	0.89 419	1.53 570	0.89 524	0.71 459	0.96 517	0.56 434	1.83 487	0.96 469	0.18 458	0.16 419	0.19 478	0.16 381	0.26 395	0.29 455
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
zero-FE	0.80 499	0.27 105	8.23 606	0.49 487	0.98 570	0.33 33	0.20 101	0.48 107	1.28 558	0.17 19	0.20 38	0.77 454	0.22 117	0.60 282	0.97 470	0.11 258	0.07 46	0.09 102	0.10 170	0.33 453	0.14 215

Wz-Net-SNSev	0.76 487	1.32 560	3.11 556	0.40 424	0.31 386	0.71 439	0.60 513	0.98 495	0.87 506	0.67 459	0.83 489	0.96 517	0.60 453	1.67 456	0.97 470	0.16 431	0.15 401	0.16 431	0.17 400	0.36 482	0.24 417

Ntro	1.00 534	1.68 581	2.80 524	0.95 567	0.85 562	1.06 538	0.53 491	0.98 495	0.90 516	0.62 427	0.76 475	0.93 510	0.66 479	1.66 454	0.98 472	0.99 584	0.45 560	0.75 574	0.40 544	1.19 583	0.75 565

test-3	0.43 220	0.20 14	1.70 211	0.34 328	0.32 394	0.45 117	0.23 186	0.71 258	0.46 165	0.51 294	0.29 115	0.45 267	0.21 108	0.59 276	0.98 472	0.08 40	0.07 46	0.10 157	0.35 526	0.29 416	0.28 449

test_1	0.43 220	0.20 14	1.70 211	0.34 328	0.32 394	0.45 117	0.23 186	0.71 258	0.46 165	0.50 281	0.29 115	0.45 267	0.21 108	0.59 276	0.98 472	0.08 40	0.07 46	0.10 157	0.35 526	0.29 416	0.29 455

test_3	0.44 230	0.20 14	1.70 211	0.36 363	0.32 394	0.47 142	0.30 341	0.73 275	0.49 193	0.50 281	0.30 129	0.45 267	0.22 117	0.59 276	0.98 472	0.08 40	0.10 249	0.11 228	0.35 526	0.29 416	0.28 449

SHD	0.72 469	0.77 422	2.36 443	0.45 467	0.40 473	0.71 439	0.32 377	1.02 526	1.25 555	1.07 543	0.84 492	0.90 502	0.73 496	1.09 375	0.98 472	0.21 490	0.18 450	0.20 487	0.21 449	0.32 444	0.31 473

MDST_ROB	1.17 548	0.42 260	3.87 582	0.54 511	0.44 491	4.11 606	0.58 509	1.31 563	0.84 500	2.12 584	1.12 537	0.98 521	0.71 490	4.24 603	0.99 477	0.16 431	0.14 375	0.19 478	0.17 400	0.18 260	0.35 493

Pruner-Stereo	0.51 328	0.27 105	1.78 251	1.79 595	0.19 192	0.62 355	0.45 464	0.57 179	0.60 296	0.61 416	0.48 253	0.41 229	0.24 146	0.46 205	1.00 478	0.12 317	0.07 46	0.12 288	0.10 170	0.12 98	0.13 192

NCC-stereo	0.79 497	0.94 480	2.42 452	0.59 531	0.45 500	1.90 578	0.46 467	0.99 507	0.72 428	0.64 446	0.84 492	0.91 504	0.73 496	1.80 482	1.00 478	0.27 528	0.19 463	0.23 505	0.31 510	0.24 361	0.22 381

Abc-Net	0.79 497	0.94 480	2.42 452	0.59 531	0.45 500	1.90 578	0.46 467	0.99 507	0.72 428	0.64 446	0.84 492	0.91 504	0.73 496	1.80 482	1.00 478	0.27 528	0.19 463	0.23 505	0.31 510	0.24 361	0.22 381
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RYNet	0.70 457	0.56 334	2.25 422	0.35 344	0.41 481	0.86 506	0.43 446	0.94 463	0.82 494	0.62 427	0.53 308	0.91 504	0.60 453	2.70 575	1.00 478	0.14 390	0.11 299	0.16 431	0.14 336	0.25 375	0.27 443

PAM	0.70 457	0.35 207	2.72 509	0.56 520	0.62 546	1.08 545	0.53 491	0.85 384	0.44 139	0.93 531	0.92 508	1.24 556	0.68 484	0.64 293	1.01 482	0.10 183	0.19 463	0.10 157	0.48 554	0.14 154	0.38 511

IRAFT_RVC	0.54 353	0.53 317	1.78 251	0.46 472	0.21 221	0.58 286	0.43 446	0.65 229	0.66 379	0.54 326	0.50 278	0.49 301	0.51 415	1.58 444	1.01 482	0.11 258	0.25 513	0.13 347	0.10 170	0.15 174	0.13 192

SAMSARA	0.91 521	0.97 498	2.22 414	0.80 555	0.58 533	1.32 555	1.31 583	1.01 523	0.94 522	1.36 567	0.87 500	1.38 563	0.90 527	1.72 464	1.02 484	0.24 514	0.30 530	0.22 498	0.25 473	0.36 482	0.35 493

AANet_RVC	0.68 448	1.00 509	2.09 383	0.33 297	0.25 299	0.58 286	0.32 377	0.81 353	0.80 486	0.61 416	0.94 513	0.80 467	0.41 331	2.46 558	1.02 484	0.36 547	0.14 375	0.10 157	0.09 132	0.23 344	0.22 381

PWC_ROB	0.70 457	0.94 480	1.88 311	0.39 413	0.39 463	0.62 355	0.30 341	0.98 495	0.94 522	0.91 528	1.29 548	0.77 454	0.62 467	1.62 451	1.03 486	0.18 458	0.11 299	0.18 472	0.13 308	0.51 542	0.22 381

DStereoRT	0.81 507	0.53 317	2.23 418	0.36 363	0.33 407	0.92 520	0.36 405	0.86 394	0.80 486	0.57 365	0.62 386	0.59 352	1.15 551	1.76 470	1.04 487	0.14 390	0.13 354	2.17 610	0.78 585	0.16 210	0.66 559

DDF-Stereo	0.37 152	0.27 105	0.79 60	0.39 413	0.29 352	0.38 69	0.21 124	0.47 99	0.51 211	0.32 165	0.17 21	0.79 463	0.23 134	0.64 293	1.04 487	0.11 258	0.07 46	0.09 102	0.12 275	0.35 475	0.15 253

iRaft-Stereo_20w	0.58 385	0.39 240	1.96 357	0.45 467	0.32 394	0.92 520	0.57 507	1.14 550	0.56 269	0.81 509	0.40 202	0.55 324	0.69 486	0.65 304	1.04 487	0.09 84	0.16 419	0.09 102	0.36 535	0.17 233	0.25 426

aanetorigin	0.77 491	0.80 434	2.59 491	0.43 446	0.44 491	0.58 286	1.01 568	0.57 179	0.68 390	1.53 577	1.23 543	0.81 470	1.08 545	1.07 373	1.07 490	0.18 458	0.15 401	0.17 452	0.21 449	0.54 547	0.30 465

Zero-FE251	0.56 373	0.29 141	1.27 125	0.26 118	0.16 92	0.44 111	0.16 46	0.44 71	0.35 43	5.31 610	0.19 31	0.22 78	0.19 85	0.24 8	1.08 491	0.10 183	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.13 192

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 559	1.70 583	2.50 474	0.56 520	0.40 473	2.15 590	0.99 563	1.24 559	1.26 556	1.02 539	1.10 536	1.29 558	0.88 525	3.10 589	1.08 491	1.66 602	0.83 593	0.68 571	0.88 590	1.57 594	1.80 606

z-mn7	0.80 499	1.52 570	2.62 495	0.36 363	0.28 344	1.01 532	0.48 479	0.90 425	1.29 559	0.69 468	1.35 554	0.85 486	0.59 449	2.03 518	1.09 493	0.14 390	0.12 330	0.14 382	0.12 275	0.32 444	0.20 354

Reg-Stereo(zero)	0.46 259	0.17 1	2.10 387	0.24 67	0.34 417	0.51 182	0.42 439	0.50 121	0.54 251	0.37 182	0.46 235	0.54 321	0.60 453	0.43 172	1.10 494	0.08 40	0.09 206	0.08 42	0.22 460	0.12 98	0.22 381

PAM_32	0.70 457	0.35 207	2.73 514	0.54 511	0.61 544	1.07 543	0.43 446	0.84 377	0.49 193	0.90 526	0.91 506	1.23 555	0.77 507	0.65 304	1.10 494	0.10 183	0.19 463	0.10 157	0.49 556	0.15 174	0.38 511

MyStereo06	0.54 353	0.41 253	2.68 503	0.30 218	0.23 268	0.60 315	0.30 341	0.81 353	0.44 139	0.84 517	0.52 297	0.78 458	0.58 446	0.48 223	1.10 494	0.09 84	0.17 439	0.12 288	0.10 170	0.16 210	0.20 354

ACVNet_1	1.33 558	1.91 596	4.03 587	1.09 575	0.88 564	1.19 554	0.66 527	1.24 559	1.17 550	0.94 532	0.96 516	3.09 591	1.04 541	2.37 543	1.11 497	1.04 586	0.48 568	1.03 587	0.48 554	1.12 580	0.83 570

IGEV-FE	0.53 347	0.34 198	2.91 537	0.32 274	0.18 159	0.54 218	0.21 124	0.72 263	0.42 124	0.81 509	0.51 283	0.70 422	0.41 331	0.48 223	1.13 498	0.09 84	0.15 401	0.10 157	0.35 526	0.19 281	0.09 63

IGEV_Zeroshot_test	0.53 347	0.33 183	2.91 537	0.32 274	0.18 159	0.54 218	0.21 124	0.72 263	0.42 124	0.81 509	0.51 283	0.71 427	0.41 331	0.48 223	1.13 498	0.09 84	0.15 401	0.10 157	0.35 526	0.19 281	0.09 63

otaku	1.03 537	1.68 581	2.72 509	0.95 567	0.73 555	1.03 535	0.59 511	0.99 507	0.86 503	0.69 468	1.61 561	0.98 521	0.64 472	1.46 420	1.14 500	0.95 581	0.46 562	0.72 573	0.40 544	1.24 587	0.78 568

PFNet	0.60 399	0.33 183	2.47 466	0.41 431	0.55 525	0.62 355	0.27 290	0.61 208	0.63 343	0.61 416	0.56 342	0.45 267	0.32 257	1.88 503	1.14 500	0.28 532	0.09 206	0.12 288	0.16 381	0.26 395	0.20 354

w-ln-seven-2	0.68 448	1.13 532	2.46 461	0.36 363	0.27 330	0.65 399	0.44 457	0.87 404	0.83 497	0.69 468	0.75 472	0.72 430	0.63 470	1.56 436	1.15 502	0.13 347	0.13 354	0.15 412	0.14 336	0.35 475	0.19 338

GANet	0.75 484	0.84 449	2.01 366	0.40 424	0.25 299	0.74 457	0.66 527	0.87 404	0.73 443	0.71 479	1.07 534	0.84 482	0.59 449	2.71 577	1.15 502	0.17 446	0.16 419	0.44 555	0.16 381	0.31 435	0.20 354

Select-FE	0.65 432	0.67 384	2.76 517	0.49 487	0.55 525	0.79 484	0.16 46	0.90 425	0.53 238	0.84 517	0.55 330	0.91 504	0.75 502	0.57 266	1.16 504	0.11 258	0.18 450	0.11 228	0.49 556	0.14 154	0.31 473

test-1	0.44 230	0.48 299	1.69 207	0.30 218	0.27 330	0.50 172	0.28 309	0.80 349	0.43 135	0.40 198	0.54 320	0.41 229	0.24 146	0.31 73	1.16 504	0.09 84	0.20 474	0.10 157	0.17 400	0.11 87	0.26 436

FE-Mocha	0.41 191	0.31 166	1.44 160	0.28 166	0.33 407	0.41 87	0.17 56	0.69 247	0.45 154	0.44 223	0.50 278	0.41 229	0.45 371	0.36 125	1.17 506	0.10 183	0.08 135	0.11 228	0.21 449	0.13 130	0.13 192

MultiAttention	2.38 588	0.50 308	1.93 335	1.80 596	2.56 605	10.86 615	2.30 602	1.22 555	0.80 486	0.62 427	1.16 540	1.13 548	0.56 434	16.09 624	1.18 507	0.20 483	0.09 206	0.43 554	1.62 606	0.94 574	1.58 602

zh-mn7	0.80 499	1.54 571	3.00 546	0.35 344	0.27 330	0.72 445	0.41 435	0.93 454	1.11 546	1.00 537	1.28 546	0.75 446	0.57 440	1.87 495	1.18 507	0.16 431	0.13 354	0.14 382	0.14 336	0.26 395	0.21 366

CBMV_ROB	0.76 487	0.42 260	2.68 503	0.33 297	0.22 248	0.74 457	0.47 475	0.96 482	0.76 469	1.04 542	0.96 516	0.88 498	0.93 529	2.06 522	1.19 509	0.22 503	0.24 500	0.27 521	0.25 473	0.25 375	0.28 449

OMP-Stereo	0.59 393	0.65 375	1.74 225	0.56 520	0.37 451	0.60 315	0.26 266	0.70 255	0.65 364	0.66 455	0.60 374	0.69 412	0.32 257	2.09 528	1.20 510	0.10 183	0.07 46	0.12 288	0.09 132	0.17 233	0.10 91

XQC	0.73 478	0.98 502	2.39 447	0.46 472	0.35 430	0.81 492	0.46 467	1.00 515	1.00 530	0.80 503	0.69 445	0.88 498	0.74 501	1.32 401	1.20 510	0.24 514	0.16 419	0.23 505	0.20 443	0.41 515	0.33 487

RainbowNet	1.15 545	1.78 587	2.72 509	1.12 578	0.91 567	1.06 538	0.76 546	1.16 554	1.13 549	0.75 491	0.97 518	1.09 543	0.80 509	1.60 447	1.21 512	1.17 591	1.26 601	1.01 586	0.57 569	1.13 581	0.88 578

STrans-v2	0.67 441	0.56 334	2.64 498	0.27 138	0.23 268	0.57 268	0.33 385	0.96 482	0.69 399	0.92 529	0.85 496	0.89 500	0.93 529	1.83 487	1.21 512	0.09 84	0.07 46	0.10 157	0.09 132	0.11 87	0.12 155

RAFT-RH_RVC	0.61 407	0.50 308	2.33 435	0.36 363	0.29 352	0.60 315	0.18 72	0.44 71	0.58 284	0.76 494	1.91 569	0.47 288	0.29 232	1.60 447	1.23 514	0.14 390	0.07 46	0.13 347	0.13 308	0.10 64	0.09 63

FBW_ROB	0.83 510	0.77 422	1.77 246	0.44 453	0.30 367	0.87 510	0.46 467	1.10 545	0.91 517	0.81 509	0.75 472	1.01 528	0.61 462	3.66 598	1.23 514	0.26 523	0.23 497	0.36 543	0.25 473	0.27 405	0.62 554

MonStereo1	1.98 582	1.01 513	1.78 251	1.19 580	1.04 578	3.58 601	0.61 517	1.53 576	1.93 587	1.39 571	3.37 600	2.23 582	10.80 617	2.84 583	1.25 516	1.04 586	0.38 548	0.96 583	0.57 569	1.10 579	1.00 588

w-ln-seven	0.74 481	1.05 520	2.54 483	0.37 387	0.34 417	1.03 535	0.47 475	1.00 515	1.08 541	0.90 526	0.85 496	0.85 486	0.57 440	1.37 406	1.26 517	0.14 390	0.13 354	0.16 431	0.15 361	0.31 435	0.20 354

z-ln-s-r	0.64 423	0.89 466	2.23 418	0.32 274	0.26 316	0.57 268	0.37 414	0.84 377	0.76 469	0.51 294	0.81 483	0.64 377	0.45 371	2.06 522	1.27 518	0.10 183	0.07 46	0.11 228	0.09 132	0.24 361	0.13 192

NVStereoNet_ROB	1.16 547	0.95 487	2.54 483	0.58 526	0.55 525	0.78 480	0.63 524	1.00 515	1.08 541	1.03 540	4.07 606	1.48 567	1.22 553	2.88 584	1.27 518	0.50 556	0.46 562	0.54 562	0.62 576	0.50 540	0.63 556
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PVD	0.90 520	0.85 453	2.15 399	0.53 506	0.50 512	0.99 528	0.56 503	1.15 553	1.64 574	1.41 573	1.41 557	1.11 547	1.13 550	1.35 404	1.31 520	0.26 523	0.28 525	0.28 524	0.26 481	0.37 490	0.49 538

DeepPrunerF	0.86 514	0.86 456	2.91 537	0.45 467	0.50 512	0.64 385	0.48 479	1.14 550	2.64 599	0.63 436	0.61 381	0.65 382	0.62 467	2.21 535	1.31 520	0.23 506	0.19 463	0.30 532	0.28 489	0.36 482	0.25 426

MSMD_ROB	1.34 559	0.96 490	2.38 445	0.39 413	0.32 394	1.96 581	0.62 522	0.91 437	1.43 565	2.94 603	2.60 586	4.77 605	1.95 584	2.43 555	1.33 522	0.29 534	0.26 515	0.32 537	0.32 516	0.30 427	0.30 465

CBFPSM	0.56 373	0.91 471	1.82 285	0.28 166	0.23 268	0.71 439	0.37 414	0.72 263	0.64 351	0.50 281	0.49 270	1.03 532	0.83 513	0.62 288	1.35 523	0.10 183	0.12 330	0.10 157	0.10 170	0.18 260	0.19 338

anonymity	0.80 499	0.66 382	1.29 127	0.59 531	0.75 556	0.67 412	0.52 487	0.95 477	0.71 418	0.94 532	0.70 455	0.67 398	0.87 521	0.71 324	1.35 523	0.64 566	0.62 576	0.58 564	1.44 603	0.60 553	0.65 557

Consistency-Raft	0.88 517	0.93 478	3.23 568	0.99 570	0.64 547	0.77 475	0.55 498	0.98 495	0.97 526	0.61 416	1.03 528	0.65 382	1.05 542	0.79 344	1.38 525	0.44 551	0.46 562	0.51 561	0.58 572	0.65 555	0.47 534

IIG-Stereo	0.59 393	0.65 375	1.74 225	0.54 511	0.23 268	0.61 335	0.21 124	0.73 275	0.65 364	0.64 446	0.69 445	0.69 412	0.38 298	2.09 528	1.39 526	0.11 258	0.07 46	0.11 228	0.09 132	0.15 174	0.09 63

DGSMNet	2.89 596	0.63 364	3.18 563	3.43 609	4.17 609	2.57 596	6.98 616	0.97 491	0.83 497	0.56 354	1.86 568	0.79 463	0.62 467	1.64 452	1.39 526	4.61 613	5.01 617	5.17 618	4.71 617	4.44 613	4.19 614

ACVNet_2	1.42 567	1.81 588	3.23 568	1.08 573	0.92 568	1.32 555	0.85 554	1.49 573	1.69 576	1.19 559	1.73 565	2.13 579	1.03 540	2.50 562	1.40 528	0.91 577	0.53 570	1.00 585	0.55 563	2.11 602	0.85 573

MeshStereo	1.21 550	1.15 538	3.01 547	0.34 328	0.28 344	1.10 546	0.69 535	1.35 565	1.01 532	2.71 599	2.41 582	2.96 589	1.45 569	2.80 581	1.40 528	0.22 503	0.22 489	0.22 498	0.19 433	0.50 540	0.26 436
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
LVE	1.96 581	2.17 608	3.14 558	1.68 592	1.80 600	1.63 569	1.03 569	2.34 597	2.81 600	1.25 561	2.89 592	4.24 601	1.29 555	2.79 580	1.44 530	2.85 610	0.91 596	1.18 589	1.46 604	1.23 586	1.10 591

EAI-Stereo	0.78 495	0.25 81	1.67 204	0.54 511	0.59 535	1.95 580	2.05 599	1.11 549	0.64 351	0.95 534	1.49 558	0.50 304	0.67 481	0.59 276	1.44 530	0.09 84	0.19 463	0.09 102	0.49 556	0.13 130	0.22 381

Dean	1.79 577	1.83 589	3.92 584	1.29 584	1.07 581	1.55 565	1.00 566	1.95 591	2.33 593	1.47 576	4.19 607	4.26 602	1.33 561	2.21 535	1.48 532	1.14 590	0.68 583	1.18 589	0.74 583	1.24 587	0.98 581

IMH-64-1	1.39 564	1.64 577	1.86 304	1.36 585	1.11 582	1.39 558	1.19 579	1.76 583	1.45 567	1.16 550	2.21 577	1.53 568	1.38 564	1.98 513	1.52 533	1.29 594	0.67 579	1.27 593	0.69 580	1.29 589	0.98 581

IMH-64	1.39 564	1.64 577	1.86 304	1.36 585	1.11 582	1.39 558	1.19 579	1.76 583	1.45 567	1.16 550	2.21 577	1.53 568	1.38 564	1.98 513	1.52 533	1.29 594	0.67 579	1.27 593	0.69 580	1.29 589	0.98 581

RTSC	0.72 469	1.00 509	2.22 414	0.40 424	0.29 352	0.82 495	0.31 354	0.96 482	1.10 544	0.92 529	0.81 483	0.78 458	0.58 446	1.23 394	1.55 535	0.18 458	0.17 439	0.14 382	0.17 400	0.43 523	0.30 465

Wz-Net-TNSev	0.91 521	1.73 585	3.08 551	0.36 363	0.31 386	1.00 531	0.71 539	1.06 539	0.97 526	0.71 479	0.72 464	1.09 543	0.87 521	2.42 552	1.59 536	0.20 483	0.20 474	0.16 431	0.20 443	0.44 531	0.35 493

WZ-Net	0.92 523	1.31 557	3.76 580	0.41 431	0.36 439	0.86 506	0.71 539	1.00 515	1.06 539	0.82 514	0.92 508	1.06 539	1.05 542	2.16 532	1.61 537	0.19 473	0.13 354	0.15 412	0.16 381	0.32 444	0.28 449

zh-sn7	0.89 519	1.73 585	3.09 553	0.39 413	0.30 367	0.82 495	0.63 524	0.96 482	0.87 506	0.79 502	1.12 537	0.84 482	0.87 521	2.42 552	1.63 538	0.16 431	0.17 439	0.16 431	0.16 381	0.34 464	0.29 455

IGEV-RUCA	2.28 586	0.30 154	1.15 101	0.40 424	1.86 601	2.06 588	1.90 597	1.36 566	1.80 583	3.70 607	3.76 603	5.02 606	8.19 614	2.12 530	1.63 538	0.25 519	0.76 590	2.72 612	1.91 608	2.39 605	2.36 610

IMH	2.02 583	2.15 607	2.69 506	1.68 592	1.12 584	1.66 572	0.92 559	2.10 595	1.92 586	1.32 566	2.66 589	2.21 581	1.69 578	5.78 607	1.68 540	5.54 614	0.96 597	1.31 595	0.71 582	1.32 592	0.99 586

FCDSN-DC	1.29 556	0.54 323	2.50 474	0.47 477	0.41 481	1.12 547	0.60 513	1.10 545	1.27 557	2.23 590	2.87 591	3.67 596	3.12 599	2.39 549	1.69 541	0.30 537	0.26 515	0.31 533	0.30 503	0.35 475	0.38 511
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM_RVC	1.89 579	0.92 472	2.50 474	0.96 569	0.93 569	1.63 569	1.37 587	1.52 575	12.43 615	1.85 581	1.69 564	2.40 585	1.74 580	2.81 582	1.71 542	0.53 557	0.47 565	0.42 552	0.47 553	0.74 562	0.74 563
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SPS-STEREO	1.07 540	1.13 532	2.88 530	0.65 542	0.69 552	0.99 528	0.68 533	1.05 538	0.87 506	1.36 567	1.23 543	1.46 566	0.94 532	1.87 495	1.72 543	0.66 567	0.61 575	0.58 564	0.57 569	0.65 555	0.77 567
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
G-Net	0.99 530	0.64 368	2.76 517	0.57 524	0.67 549	2.03 586	0.72 542	0.76 303	0.67 388	1.14 549	2.56 585	1.30 561	1.02 539	1.48 428	1.74 544	0.25 519	0.24 500	0.24 512	0.26 481	0.37 490	0.31 473

PWCK	1.49 570	1.90 595	3.22 567	1.09 575	0.54 522	1.71 573	1.73 595	1.49 573	1.53 570	1.44 575	1.80 566	1.82 574	1.30 557	3.34 593	1.76 545	1.07 588	0.56 572	0.97 584	0.58 572	1.38 593	0.65 557

HHNet	0.60 399	0.65 375	2.60 494	0.36 363	0.25 299	0.64 385	0.61 517	0.64 223	0.62 331	0.55 344	1.13 539	0.32 179	0.60 453	0.42 168	1.79 546	0.15 410	0.07 46	0.12 288	0.10 170	0.18 260	0.15 253

DPSNet	0.86 514	0.60 343	2.34 437	0.58 526	0.36 439	1.07 543	0.75 544	1.30 562	1.05 536	0.70 474	0.68 436	0.94 514	1.29 555	2.08 526	1.82 547	0.26 523	0.23 497	0.16 431	0.17 400	0.48 535	0.40 521

WCMA_ROB	1.12 541	0.83 447	2.66 501	0.58 526	0.34 417	1.17 553	0.71 539	0.93 454	0.94 522	1.74 580	2.63 588	3.09 591	1.71 579	1.70 460	1.84 548	0.26 523	0.21 483	0.20 487	0.21 449	0.28 411	0.43 528

SDNR	1.22 553	0.80 434	2.71 507	0.33 297	1.48 595	1.98 585	0.23 186	1.93 590	2.44 595	0.89 524	2.52 583	1.36 562	0.51 415	3.65 597	1.93 549	0.30 537	0.31 532	0.22 498	0.16 381	0.33 453	0.36 501

MSAF-DinoV2	3.10 600	1.86 593	10.68 610	3.61 610	0.30 367	3.34 600	0.82 553	2.81 602	1.79 581	0.80 503	0.87 500	1.56 571	1.10 547	26.49 636	1.96 550	0.17 446	0.13 354	0.19 478	1.63 607	0.92 573	0.99 586

MFN_U_SF_RVC	1.55 573	2.39 609	3.16 560	0.65 542	0.41 481	1.12 547	0.46 467	1.23 558	1.33 560	1.61 578	1.20 541	1.43 565	0.98 536	1.76 470	1.97 551	1.90 605	1.80 605	1.98 608	2.15 610	1.63 595	1.77 605

KSHMR	4.10 604	1.97 599	5.27 597	1.71 594	1.47 594	1.96 581	1.28 582	3.19 604	17.33 626	2.12 584	15.91 621	9.18 615	1.57 575	8.42 613	1.98 552	1.52 600	1.26 601	1.67 605	1.19 600	1.67 596	1.40 598

WAO-6	1.58 574	1.54 571	2.32 432	1.14 579	1.00 574	2.30 592	1.03 569	1.82 587	2.85 601	1.25 561	2.61 587	2.20 580	1.56 574	2.47 560	1.99 553	0.95 581	0.67 579	1.19 592	0.83 588	1.08 578	0.88 578

ELAS_RVC	1.37 563	0.78 430	3.21 566	0.55 518	0.50 512	1.49 562	2.48 605	1.48 572	1.71 578	2.13 587	2.09 572	2.07 578	2.56 592	1.90 505	2.02 554	0.35 545	0.36 542	0.37 547	0.34 523	0.49 538	0.47 534
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-8	2.80 594	2.14 605	2.89 533	1.91 600	1.04 578	3.98 604	0.96 561	3.26 606	6.17 608	2.15 588	3.37 600	3.31 593	2.41 590	11.84 616	2.03 555	2.05 606	1.86 607	1.54 601	0.92 591	1.22 584	0.87 576

Venus	2.80 594	2.14 605	2.89 533	1.91 600	1.04 578	3.98 604	0.96 561	3.26 606	6.17 608	2.15 588	3.37 600	3.31 593	2.41 590	11.84 616	2.03 555	2.05 606	1.86 607	1.54 601	0.92 591	1.22 584	0.87 576

WAO-7	1.48 569	1.63 575	2.49 470	0.93 565	0.75 556	1.72 574	1.10 573	1.84 588	1.96 588	1.43 574	2.54 584	1.97 576	1.61 576	3.06 587	2.08 557	0.69 569	0.66 578	0.94 581	0.74 583	0.80 568	0.69 560

RTS	1.21 550	1.31 557	6.39 603	0.52 500	0.51 517	1.61 567	0.79 548	1.03 533	1.37 563	1.13 547	1.30 549	1.10 545	0.85 517	2.65 571	2.08 557	0.21 490	0.24 500	0.18 472	0.18 413	0.43 523	0.32 479

RTSA	1.21 550	1.31 557	6.39 603	0.52 500	0.51 517	1.61 567	0.79 548	1.03 533	1.37 563	1.13 547	1.30 549	1.10 545	0.85 517	2.65 571	2.08 557	0.21 490	0.24 500	0.18 472	0.18 413	0.43 523	0.32 479

DRaft	0.62 412	0.38 230	1.76 237	0.24 67	0.16 92	0.64 385	0.66 527	0.53 152	0.53 238	0.67 459	0.99 521	0.38 209	1.00 537	1.44 414	2.10 560	0.10 183	0.14 375	0.10 157	0.14 336	0.18 260	0.21 366

EDNetEfficientorigin	8.18 613	0.98 502	145.96 639	0.51 496	0.89 565	0.72 445	0.48 479	0.85 384	1.56 572	2.12 584	1.49 558	1.29 558	1.31 558	1.83 487	2.13 561	0.13 347	0.12 330	0.17 452	0.18 413	0.39 507	0.45 531

FC-DCNN	1.49 570	0.59 341	2.88 530	0.44 453	0.39 463	1.97 583	0.66 527	1.67 580	1.70 577	2.72 600	2.89 592	4.22 599	2.97 596	2.55 566	2.19 562	0.29 534	0.26 515	0.31 533	0.30 503	0.32 444	0.39 517

ELAS	1.39 564	0.79 432	2.86 528	0.53 506	0.50 512	2.81 597	2.20 601	1.61 579	1.50 569	2.28 592	2.35 580	1.82 574	2.13 586	1.73 465	2.22 563	0.35 545	0.37 544	0.35 541	0.35 526	0.49 538	0.47 534
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PA-Net	0.84 512	1.00 509	3.49 576	0.63 538	0.40 473	0.70 437	0.52 487	0.86 394	0.84 500	0.52 303	0.59 359	0.70 422	0.54 425	2.35 542	2.23 564	0.17 446	0.27 522	0.19 478	0.28 489	0.22 330	0.36 501
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
THIR-Stereo	0.86 514	0.62 353	2.13 393	0.25 86	0.16 92	0.58 286	2.74 607	0.59 194	0.51 211	0.62 427	1.62 562	0.97 520	1.80 582	1.69 459	2.25 565	0.10 183	0.08 135	0.14 382	0.11 235	0.15 174	0.11 116

DEmStereo	0.68 448	0.31 166	2.25 422	0.42 442	0.17 121	0.66 406	0.89 557	0.51 129	0.59 291	0.60 407	1.01 524	0.45 267	1.26 554	1.54 434	2.26 566	0.10 183	0.08 135	0.10 157	0.10 170	0.10 64	0.11 116

FC-DCNN v2	1.54 572	0.58 339	2.80 524	0.44 453	0.39 463	2.05 587	0.66 527	1.90 589	1.84 585	2.79 601	2.97 595	4.41 603	3.07 597	2.65 571	2.30 567	0.29 534	0.26 515	0.31 533	0.30 503	0.32 444	0.38 511

SGM-Forest	1.04 538	0.42 260	3.59 579	0.41 431	0.32 394	1.05 537	1.32 584	0.94 463	0.83 497	1.16 550	2.23 579	1.03 532	1.39 566	2.49 561	2.35 568	0.21 490	0.21 483	0.20 487	0.19 433	0.23 344	0.32 479
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MADNet+	1.36 561	1.93 598	5.95 600	0.81 558	0.59 535	1.57 566	1.09 572	1.39 569	1.22 553	0.84 517	1.01 524	1.25 557	1.12 549	3.19 590	2.36 569	0.45 553	0.47 565	0.38 549	0.34 523	0.59 550	0.57 548

DStereoO	0.99 530	0.66 382	1.67 204	0.75 550	0.99 573	0.73 452	1.33 585	0.94 463	0.91 517	0.70 474	1.06 533	0.75 446	1.75 581	0.95 360	2.39 570	1.20 593	0.41 558	0.48 558	0.59 574	0.85 570	0.60 552

CSAN	1.25 554	1.12 529	3.04 548	0.51 496	0.37 451	1.06 538	1.15 577	1.22 555	1.08 541	1.17 556	1.91 569	1.04 535	1.31 558	5.96 609	2.43 571	0.26 523	0.22 489	0.24 512	0.24 466	0.31 435	0.30 465

ADCPNet	0.99 530	0.99 507	3.93 586	0.37 387	0.68 551	1.36 557	0.62 522	0.87 404	0.76 469	0.78 500	0.81 483	1.08 541	1.18 552	1.14 385	2.49 572	0.21 490	0.69 585	0.21 495	0.95 593	0.29 416	0.37 508

test_sample9	0.94 525	0.62 353	1.93 335	0.27 138	0.22 248	0.68 424	0.31 354	0.93 454	0.66 379	0.57 365	0.51 283	0.55 324	0.45 371	1.91 506	2.55 573	0.61 563	4.16 615	0.87 576	0.56 566	0.25 375	0.23 405

test_sample8	1.12 541	0.62 353	1.93 335	0.27 138	0.22 248	0.68 424	0.31 354	0.95 477	0.61 313	1.18 558	0.56 342	2.53 586	1.31 558	1.91 506	2.55 573	0.61 563	4.16 615	0.87 576	0.56 566	0.25 375	0.23 405

NaN_ROB	1.14 543	0.94 480	2.96 540	0.53 506	0.56 528	1.13 549	0.99 563	0.98 495	1.00 530	1.09 545	0.87 500	0.77 454	1.06 544	5.90 608	2.72 575	0.16 431	0.23 497	0.16 431	0.24 466	0.22 330	0.36 501

AnyNet_C01	1.14 543	1.49 569	4.23 591	0.54 511	0.53 520	1.51 564	1.37 587	1.04 537	1.07 540	1.17 556	1.33 552	1.15 551	1.08 545	1.61 450	2.74 576	0.25 519	0.22 489	0.28 524	0.24 466	0.48 535	0.40 521

notaker	2.66 591	2.07 600	3.31 572	2.61 606	1.43 590	1.76 576	1.11 574	2.76 601	1.79 581	2.26 591	11.53 619	3.96 597	4.29 604	3.09 588	2.76 577	1.55 601	0.88 595	1.70 606	1.07 598	2.00 601	1.35 596

SANet	1.20 549	1.21 546	3.33 573	0.38 403	0.27 330	1.73 575	0.85 554	1.10 545	2.49 597	1.16 550	1.83 567	1.72 573	1.50 572	2.37 543	2.84 578	0.18 458	0.16 419	0.16 431	0.15 361	0.32 444	0.32 479

JetBlue	1.78 576	1.63 575	3.92 584	0.73 547	1.21 587	4.38 607	3.35 608	1.59 577	1.20 552	1.26 564	1.52 560	2.37 583	1.88 583	3.23 591	3.00 579	0.53 557	0.47 565	0.48 558	0.49 556	1.29 589	0.97 580

CrosDoStereo	0.94 525	0.37 219	2.53 477	0.25 86	0.32 394	0.54 218	3.76 611	0.72 263	0.60 296	0.70 474	1.40 555	0.53 315	1.49 570	1.78 474	3.09 580	0.10 183	0.08 135	0.11 228	0.11 235	0.21 313	0.11 116

DeepStereo_LL	0.94 525	0.37 219	2.53 477	0.25 86	0.32 394	0.54 218	3.76 611	0.72 263	0.60 296	0.70 474	1.40 555	0.53 315	1.49 570	1.78 474	3.09 580	0.10 183	0.08 135	0.11 228	0.11 235	0.21 313	0.11 116

SGM+DAISY	1.83 578	1.43 566	3.81 581	0.87 560	1.01 575	2.38 594	2.53 606	1.36 566	1.75 579	2.92 602	3.22 598	2.65 587	2.93 594	2.22 538	3.10 582	0.72 570	0.69 585	0.63 568	0.62 576	0.77 566	0.98 581

TorneroNet-64	2.65 590	1.83 589	3.30 570	1.46 588	1.20 586	3.89 603	0.99 563	3.51 610	6.71 611	2.56 596	4.60 608	4.22 599	3.85 602	3.33 592	3.14 583	1.19 592	0.65 577	1.39 598	0.79 587	3.31 609	1.15 592

ktn	4.35 605	2.10 601	2.89 533	1.80 596	1.49 596	2.13 589	1.41 592	2.26 596	12.72 616	11.41 617	16.43 622	11.15 618	3.75 600	4.36 604	3.18 584	1.82 604	0.98 599	1.73 607	1.21 601	2.97 608	1.27 595

DStereoFS	2.23 585	2.10 601	2.47 466	1.61 591	1.88 602	3.81 602	2.06 600	1.95 591	3.33 603	2.38 594	3.31 599	2.37 583	4.92 605	2.45 557	3.27 585	1.03 585	1.27 603	0.55 563	1.04 596	0.70 559	2.05 608

ADCRef	0.80 499	0.96 490	2.29 429	0.37 387	0.35 430	0.96 524	0.51 484	0.87 404	0.75 460	0.88 522	0.83 489	0.61 361	1.36 563	1.02 368	3.27 585	0.13 347	0.11 299	0.17 452	0.19 433	0.25 375	0.21 366

ADCL	0.99 530	0.79 432	2.43 456	0.39 413	0.32 394	1.50 563	1.90 597	0.92 446	0.97 526	1.26 564	1.27 545	1.00 526	1.42 568	1.14 385	3.31 587	0.17 446	0.14 375	0.22 498	0.21 449	0.30 427	0.22 381

pmcnn	1.32 557	1.05 520	2.77 520	0.74 549	1.43 590	0.72 445	0.56 503	0.96 482	0.91 517	0.99 536	2.92 594	6.01 610	0.70 488	2.38 546	3.32 588	0.13 347	0.10 249	0.08 42	0.06 14	0.34 464	0.22 381

SuperB	1.15 545	1.14 534	5.43 599	0.36 363	0.26 316	0.81 492	0.89 557	0.88 413	1.17 550	0.67 459	0.68 436	0.63 368	1.39 566	1.74 467	3.37 589	0.15 410	0.12 330	0.17 452	0.16 381	2.80 607	0.25 426

UNDER WATER-64	2.47 589	1.89 594	4.86 594	1.82 599	1.44 592	3.18 599	1.57 594	2.62 598	5.64 607	2.05 583	2.13 574	4.13 598	3.76 601	2.62 569	3.42 590	1.47 599	0.85 594	1.57 603	1.07 598	1.82 599	1.49 599

ff1	0.73 478	0.23 60	2.01 366	0.30 218	0.21 221	0.57 268	0.26 266	0.74 279	0.88 510	0.53 313	0.63 399	0.66 389	0.39 312	2.52 563	3.43 591	0.10 183	0.24 500	0.15 412	0.13 308	0.25 375	0.36 501

mmx	0.72 469	0.23 60	2.01 366	0.30 218	0.21 221	0.57 268	0.26 266	0.99 507	0.76 469	0.53 313	0.63 399	0.66 389	0.39 312	2.52 563	3.43 591	0.13 347	0.10 249	0.15 412	0.13 308	0.15 174	0.15 253

xxx	0.72 469	0.23 60	2.01 366	0.30 218	0.21 221	0.57 268	0.26 266	0.99 507	0.76 469	0.53 313	0.63 399	0.66 389	0.39 312	2.52 563	3.43 591	0.13 347	0.10 249	0.15 412	0.13 308	0.15 174	0.15 253

ADCMid	0.96 529	1.32 560	2.74 515	0.38 403	0.35 430	0.99 528	0.58 509	0.94 463	0.86 503	1.23 560	1.01 524	1.01 528	1.00 537	1.05 372	3.97 594	0.21 490	0.19 463	0.42 552	0.32 516	0.40 512	0.29 455

UNDER WATER	2.74 592	1.85 591	4.54 593	1.81 598	1.44 592	2.34 593	1.40 590	3.24 605	6.60 610	2.60 597	2.76 590	5.75 608	5.24 608	3.02 586	4.01 595	1.45 598	0.81 592	1.59 604	1.06 597	1.80 598	1.51 600

AnyNet_C32	1.00 534	1.33 562	2.53 477	0.49 487	0.54 522	1.15 551	1.14 576	0.91 437	0.89 514	1.11 546	0.95 515	0.87 494	0.93 529	1.50 429	4.07 596	0.21 490	0.20 474	0.25 517	0.24 466	0.38 497	0.33 487

EDNetEfficient	1.27 555	0.70 394	4.05 588	0.64 539	0.98 570	0.94 522	1.40 590	0.85 384	1.75 579	2.34 593	1.33 552	1.05 537	2.21 588	1.58 444	4.15 597	0.15 410	0.19 463	0.14 382	0.27 486	0.38 497	0.32 479

TorneroNet	5.50 608	1.92 597	3.16 560	1.47 589	1.25 589	14.07 617	1.06 571	4.90 611	20.99 631	10.17 614	16.48 623	11.88 620	6.93 611	3.34 593	4.20 598	1.30 596	0.69 585	1.45 600	0.86 589	2.61 606	1.20 593

1111x	0.74 481	0.21 26	1.93 335	0.31 245	0.17 121	0.63 372	0.32 377	1.03 533	0.74 447	0.52 303	0.62 386	0.57 342	0.47 394	2.38 546	4.25 599	0.12 317	0.14 375	0.11 228	0.12 275	0.12 98	0.14 215

MADNet++	2.79 593	2.11 604	2.97 543	2.49 604	2.28 604	2.95 598	2.31 603	2.67 599	2.47 596	3.03 604	3.13 597	2.70 588	2.92 593	4.10 601	4.48 600	2.68 609	2.24 613	3.04 615	2.44 612	2.37 604	2.34 609

ADCP+	0.94 525	1.12 529	3.14 558	0.34 328	0.39 463	1.06 538	0.79 548	0.89 419	0.80 486	0.66 455	0.67 429	0.85 486	1.55 573	0.93 357	4.55 601	0.13 347	0.11 299	0.16 431	0.15 361	0.26 395	0.25 426

MANE	2.90 597	1.14 534	2.96 540	1.03 571	1.01 575	5.01 608	2.45 604	5.36 612	6.88 612	3.58 606	4.76 610	5.99 609	4.99 606	4.23 602	4.61 602	0.56 562	0.67 579	0.44 555	0.78 585	0.51 542	1.03 589

ADCS	1.05 539	1.36 565	2.98 544	0.42 442	0.36 439	0.96 524	0.81 552	1.06 539	1.12 547	1.25 561	0.97 518	1.08 541	0.90 527	1.25 398	4.86 603	0.21 490	0.21 483	0.22 498	0.23 464	0.36 482	0.38 511

test_xeample	0.72 469	0.21 26	1.36 142	0.27 138	0.17 121	0.59 303	0.28 309	1.01 523	0.70 408	0.55 344	0.67 429	0.44 258	0.39 312	1.88 503	5.17 604	0.12 317	0.10 249	0.11 228	0.10 170	0.13 130	0.15 253

xxxx	0.70 457	0.21 26	1.33 135	0.28 166	0.18 159	0.63 372	0.24 222	1.02 526	0.69 399	0.50 281	0.62 386	0.58 349	0.38 298	1.47 427	5.21 605	0.13 347	0.12 330	0.11 228	0.10 170	0.12 98	0.15 253

DStereoSA	2.12 584	0.98 502	2.80 524	1.25 583	2.23 603	1.97 583	4.62 613	1.22 555	2.54 598	1.16 550	3.84 605	1.00 526	4.05 603	2.07 524	5.29 606	0.93 578	1.48 604	0.48 558	1.51 605	0.95 575	1.95 607

tt	4.93 607	0.27 105	4.20 590	2.29 603	1.58 597	10.20 614	16.97 621	9.42 619	5.02 606	1.67 579	1.28 546	4.68 604	5.03 607	3.37 595	5.92 607	6.16 616	9.47 624	2.82 613	3.18 614	3.60 610	1.53 601

TCMNet-wrong-test	5.51 609	6.62 614	6.20 602	13.02 620	11.90 615	7.14 610	5.53 615	6.99 616	1.44 566	2.65 598	3.10 596	8.37 614	5.95 610	4.75 606	6.05 608	3.07 611	0.98 599	2.38 611	1.99 609	6.62 616	5.43 616

JetRed	3.29 601	4.93 611	10.17 609	1.45 587	1.72 599	7.44 611	5.05 614	3.06 603	2.12 592	2.41 595	2.39 581	2.99 590	2.37 589	3.51 596	6.44 609	1.32 597	1.90 609	1.37 597	1.23 602	2.21 603	1.76 604

SGM-ForestM	2.98 598	1.70 583	3.52 578	0.67 544	0.47 508	5.18 609	3.36 609	3.30 608	2.86 602	4.44 608	3.79 604	9.80 616	5.50 609	6.29 610	6.52 610	0.27 528	0.36 542	0.24 512	0.27 486	0.38 497	0.58 550

222	0.78 495	0.23 60	1.23 118	0.28 166	0.18 159	0.62 355	0.24 222	1.02 526	0.70 408	0.58 384	0.66 426	0.46 280	0.42 349	1.80 482	6.53 611	0.13 347	0.10 249	0.11 228	0.10 170	0.12 98	0.17 302

AAGNet	0.88 517	0.33 183	1.79 272	0.54 511	0.98 570	0.62 355	0.46 467	0.50 121	0.60 296	0.58 384	0.53 308	0.50 304	0.73 496	1.23 394	7.48 612	0.11 258	0.07 46	0.12 288	0.10 170	0.14 154	0.09 63

PML	23.15 625	16.83 620	7.78 605	5.49 611	9.93 612	51.13 639	104.50 640	5.76 613	13.62 619	37.30 640	105.93 640	30.86 638	23.50 630	12.07 618	7.87 613	6.30 617	2.12 612	6.32 620	2.43 611	10.44 620	2.90 611

coex-ft	5.95 610	1.67 579	60.57 637	0.34 328	0.30 367	0.77 475	0.69 535	0.74 279	4.41 605	19.22 626	2.15 575	1.62 572	7.97 613	1.81 485	8.96 614	0.44 551	2.08 611	0.18 472	0.19 433	0.38 497	4.62 615

LE_ROB	4.43 606	1.35 564	9.38 608	2.79 607	3.93 607	2.43 595	3.46 610	2.68 600	11.19 614	11.66 618	4.73 609	5.26 607	10.46 616	4.50 605	9.49 615	0.82 576	0.69 585	1.34 596	0.98 594	0.75 564	0.76 566

LRCNet_RVC	13.74 621	19.30 621	12.75 615	19.46 623	12.69 616	1.86 577	0.41 435	12.33 621	1.05 536	15.77 622	18.83 627	12.62 623	8.70 615	12.21 619	9.62 616	22.22 631	8.37 623	25.85 632	24.01 632	19.32 629	17.44 630

ACVNet-4b	1.93 580	1.85 591	4.10 589	1.07 572	0.86 563	1.15 551	0.53 491	1.06 539	1.12 547	0.64 446	1.09 535	1.99 577	0.70 488	2.20 534	9.86 617	5.62 615	0.41 558	1.03 587	0.55 563	1.86 600	0.85 573

HanzoNet	7.64 611	2.86 610	5.05 595	7.01 613	3.97 608	2.18 591	1.34 586	3.37 609	4.05 604	13.17 619	10.58 613	10.73 617	16.52 623	8.45 614	10.51 618	10.48 623	9.72 625	5.59 619	13.46 624	6.84 617	6.83 618

USTest	8.10 612	7.17 615	8.96 607	9.25 615	9.05 611	15.27 618	23.78 623	9.96 620	9.47 613	5.94 612	6.75 611	7.80 613	7.48 612	8.83 615	11.21 619	2.21 608	3.56 614	2.86 614	3.20 615	5.02 614	4.16 613

DGTPSM_ROB	8.89 614	5.62 612	12.25 612	5.92 612	11.32 613	8.54 612	24.18 624	6.40 614	13.49 617	5.15 609	11.46 617	6.19 611	10.92 618	7.00 611	13.72 620	4.47 612	7.65 618	3.92 616	7.45 620	4.38 612	7.87 619

DPSMNet_ROB	9.48 615	5.64 613	13.01 616	8.82 614	11.82 614	8.54 612	24.20 625	6.41 615	13.65 620	5.32 611	11.47 618	6.33 612	10.92 618	7.69 612	13.89 621	7.25 622	8.19 620	5.06 617	7.78 621	5.31 615	8.26 620

DPSimNet_ROB	17.97 622	20.20 628	24.98 629	17.62 621	15.92 620	21.53 629	21.00 622	13.70 622	15.61 624	23.89 637	14.69 620	22.87 628	24.58 637	12.70 621	14.56 622	18.48 630	12.91 626	20.21 630	12.05 622	17.76 621	14.17 624

Anonymous_1	22.91 624	11.20 617	12.13 611	12.75 617	26.28 630	19.43 625	27.92 629	14.08 623	13.61 618	14.96 621	10.58 613	11.26 619	11.19 620	12.55 620	14.57 623	38.28 638	7.88 619	34.96 635	63.99 637	89.57 640	10.94 623

BEATNet-Init1	12.10 616	11.19 616	27.29 634	2.99 608	3.51 606	21.84 630	11.10 617	14.34 624	13.83 621	20.34 627	20.33 628	26.35 637	20.03 625	19.06 628	14.80 624	1.74 603	1.81 606	2.05 609	2.49 613	3.69 611	3.12 612

DPSM_ROB	12.34 617	11.21 618	12.51 613	12.91 618	12.80 617	19.84 627	28.28 630	14.38 625	14.28 622	10.58 615	11.26 615	12.03 621	11.85 621	13.15 622	15.34 625	7.11 620	8.31 621	6.50 621	7.35 618	8.84 618	8.31 621

DPSM	12.34 617	11.21 618	12.51 613	12.91 618	12.80 617	19.84 627	28.28 630	14.38 625	14.28 622	10.58 615	11.26 615	12.03 621	11.85 621	13.15 622	15.34 625	7.11 620	8.31 621	6.50 621	7.35 618	8.84 618	8.31 621

HaxPig	19.86 623	22.40 629	22.34 623	17.95 622	17.95 621	11.77 616	11.89 618	16.02 627	15.89 625	21.10 628	21.41 629	18.74 627	18.39 624	20.08 629	19.69 627	23.63 635	23.22 633	24.06 631	23.69 631	23.00 630	23.95 632

xxxxx1	28.96 634	20.11 625	14.07 618	49.74 632	39.15 634	18.98 621	26.64 626	21.94 629	20.21 628	16.45 623	17.48 624	18.36 624	21.56 626	16.21 625	20.88 628	23.07 632	26.55 634	66.40 638	78.70 638	30.27 632	32.51 637

tt_ll	28.96 634	20.11 625	14.07 618	49.74 632	39.15 634	18.98 621	26.64 626	21.94 629	20.21 628	16.45 623	17.48 624	18.36 624	21.56 626	16.21 625	20.88 628	23.07 632	26.55 634	66.40 638	78.70 638	30.27 632	32.51 637

ff	28.96 634	20.11 625	14.07 618	49.74 632	39.15 634	18.98 621	26.64 626	21.94 629	20.21 628	16.45 623	17.48 624	18.36 624	21.56 626	16.21 625	20.88 628	23.07 632	26.55 634	66.40 638	78.70 638	30.27 632	32.51 637

MEDIAN_ROB	23.96 626	27.05 636	26.39 633	22.16 624	22.13 623	16.12 620	13.97 619	20.24 628	20.05 627	25.50 638	25.31 636	22.96 629	22.63 629	24.39 630	23.24 631	28.20 636	27.23 637	28.62 633	27.75 635	27.50 631	27.76 635

AVERAGE_ROB	26.93 633	30.34 637	29.27 635	25.82 625	25.34 624	19.48 626	15.17 620	23.55 632	23.00 634	28.45 639	27.87 637	26.25 636	25.86 638	26.96 638	25.55 632	31.30 637	30.07 638	31.76 634	30.81 636	30.79 635	30.93 636

Selective-RAFT-Error	24.87 631	22.59 634	25.14 631	26.13 630	25.82 629	39.93 637	57.03 634	28.97 637	28.95 640	21.21 633	22.65 634	24.25 634	23.98 636	26.43 635	30.83 633	14.27 628	16.71 628	13.10 626	14.82 627	17.82 626	16.76 629

RAFT-FEzeroshot	24.80 627	22.55 632	24.73 626	26.10 627	25.76 626	39.84 633	57.07 636	28.84 633	28.79 636	21.14 629	22.48 631	24.18 630	23.88 632	26.38 631	30.87 634	14.26 625	16.71 628	13.09 623	14.82 627	17.79 624	16.72 627

RAFT-FE	24.80 627	22.55 632	24.73 626	26.10 627	25.76 626	39.84 633	57.07 636	28.84 633	28.79 636	21.14 629	22.48 631	24.18 630	23.88 632	26.38 631	30.87 634	14.26 625	16.71 628	13.09 623	14.82 627	17.79 624	16.72 627

CasAABBNet	24.81 629	22.53 630	24.83 628	26.08 626	25.74 625	39.86 635	57.06 635	28.87 635	28.83 638	21.16 632	22.54 633	24.22 632	23.89 635	26.38 631	30.87 634	14.25 624	16.71 628	13.09 623	14.81 626	17.78 622	16.71 626

LSM0	26.58 632	22.63 635	25.88 632	30.13 631	52.21 639	39.94 638	56.74 632	28.97 637	28.72 635	21.14 629	22.26 630	24.43 635	23.88 632	26.54 637	30.87 634	14.32 629	16.55 627	13.12 628	14.71 625	17.92 627	20.60 631

FlowAnything	24.85 630	22.54 631	25.10 630	26.11 629	25.76 626	39.86 635	57.00 633	28.89 636	28.87 639	21.31 634	22.68 635	24.22 632	23.87 631	26.39 634	30.89 638	14.26 625	16.78 632	13.10 626	14.90 630	17.78 622	16.69 625

RSGM-EC	41.56 637	31.72 638	19.92 621	51.66 635	47.86 637	38.70 631	61.61 638	33.83 639	22.80 632	23.45 635	29.29 638	43.76 639	35.31 639	66.76 639	70.17 639	66.40 639	37.60 639	48.67 636	25.68 633	48.86 636	27.21 633

acva	41.56 637	31.72 638	19.92 621	51.66 635	47.86 637	38.70 631	61.61 638	33.83 639	22.80 632	23.45 635	29.29 638	43.76 639	35.31 639	66.76 639	70.17 639	66.40 639	37.60 639	48.67 636	25.68 633	48.86 636	27.21 633

test_example2	115.39 639	123.23 640	94.57 638	115.52 637	123.55 640	101.63 640	114.33 641	53.41 641	99.48 641	134.90 641	135.05 641	85.83 641	85.11 641	111.32 641	106.15 641	152.55 641	205.26 641	99.78 641	114.96 641	140.96 641	110.20 640

ccccc		297.21 641		374.70 640	380.44 641	203.92 641		216.32 642		203.37 642		215.01 642		312.78 642		412.57 642	356.13 642	256.09 642	227.69 642	428.88 642

ASD4		19.65 622

Low-res two-view benchmark