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

BTL-Stereo	0.17 1	0.11 1	0.23 2	0.33 57	0.20 80	0.16 3	0.22 69	0.21 1	0.23 17	0.14 1	0.18 11	0.16 2	0.14 2	0.26 2	0.22 31	0.10 8	0.09 18	0.14 102	0.13 166	0.10 3	0.11 40

Pro-Stereo	0.18 2	0.13 2	0.22 1	0.33 57	0.23 159	0.16 3	0.19 19	0.21 1	0.23 17	0.24 36	0.18 11	0.17 5	0.11 1	0.36 52	0.21 20	0.11 27	0.09 18	0.15 148	0.14 198	0.10 3	0.10 3

LG-Stereo_L1	0.18 2	0.14 5	0.29 39	0.31 19	0.21 102	0.19 10	0.19 19	0.30 10	0.20 9	0.16 2	0.15 2	0.19 21	0.17 15	0.35 45	0.20 9	0.13 64	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.11 21	0.10 3

MLG-Stereo_test2	0.18 2	0.14 5	0.26 13	0.31 19	0.17 17	0.24 39	0.17 3	0.27 6	0.15 2	0.18 4	0.19 13	0.22 41	0.14 2	0.32 18	0.19 1	0.13 64	0.09 18	0.12 32	0.09 6	0.11 21	0.10 3

MLG-Stereo_test1	0.18 2	0.14 5	0.28 29	0.34 66	0.17 17	0.24 39	0.17 3	0.27 6	0.13 1	0.18 4	0.14 1	0.23 47	0.15 6	0.32 18	0.20 9	0.12 37	0.09 18	0.13 67	0.09 6	0.10 3	0.10 3

MLG-Stereo	0.18 2	0.14 5	0.28 29	0.34 66	0.16 7	0.26 63	0.17 3	0.31 13	0.15 2	0.19 7	0.15 2	0.23 47	0.15 6	0.32 18	0.20 9	0.11 27	0.09 18	0.13 67	0.09 6	0.10 3	0.10 3

FoundationStereo	0.18 2	0.15 26	0.26 13	0.31 19	0.17 17	0.23 31	0.20 31	0.24 5	0.16 4	0.19 7	0.16 6	0.21 34	0.19 31	0.27 4	0.22 31	0.14 98	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.10 3	0.10 3

LACA1	0.19 8	0.16 43	0.27 20	0.29 6	0.14 1	0.26 63	0.22 69	0.27 6	0.19 7	0.20 10	0.16 6	0.19 21	0.18 22	0.31 15	0.21 20	0.14 98	0.10 52	0.11 2	0.10 55	0.11 21	0.10 3

S2M2_XL	0.19 8	0.18 95	0.28 29	0.27 2	0.20 80	0.15 2	0.16 2	0.23 3	0.16 4	0.21 15	0.26 49	0.17 5	0.17 15	0.24 1	0.21 20	0.17 271	0.16 375	0.15 148	0.14 198	0.15 190	0.12 80
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_L2	0.19 8	0.14 5	0.30 48	0.31 19	0.20 80	0.20 13	0.18 13	0.33 17	0.22 14	0.19 7	0.15 2	0.20 28	0.18 22	0.34 40	0.20 9	0.13 64	0.09 18	0.13 67	0.09 6	0.11 21	0.09 1

Test_v1	0.20 11	0.14 5	0.23 2	0.29 6	0.18 31	0.24 39	0.21 55	0.41 64	0.32 64	0.21 15	0.22 25	0.17 5	0.18 22	0.35 45	0.20 9	0.13 64	0.10 52	0.12 32	0.10 55	0.10 3	0.10 3

MatchStereo	0.20 11	0.14 5	0.25 5	0.28 3	0.15 3	0.17 6	0.20 31	0.35 32	0.29 43	0.21 15	0.36 110	0.18 13	0.17 15	0.33 28	0.25 84	0.14 98	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.11 21	0.11 40
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.20 11	0.14 5	0.26 13	0.26 1	0.15 3	0.34 178	0.17 3	0.41 64	0.22 14	0.21 15	0.21 19	0.20 28	0.25 91	0.33 28	0.25 84	0.13 64	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.12 52	0.10 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.20 11	0.14 5	0.25 5	0.30 11	0.20 80	0.28 95	0.19 19	0.33 17	0.26 34	0.21 15	0.20 16	0.28 78	0.21 56	0.31 15	0.22 31	0.12 37	0.10 52	0.11 2	0.09 6	0.10 3	0.10 3

HiDET	0.20 11	0.14 5	0.27 20	0.30 11	0.19 54	0.24 39	0.19 19	0.39 45	0.27 39	0.21 15	0.23 29	0.27 72	0.17 15	0.32 18	0.24 68	0.12 37	0.10 52	0.11 2	0.09 6	0.10 3	0.11 40

CSFM-Stereo	0.20 11	0.14 5	0.24 4	0.31 19	0.17 17	0.29 107	0.20 31	0.40 58	0.24 23	0.23 30	0.21 19	0.26 66	0.21 56	0.32 18	0.21 20	0.13 64	0.12 207	0.12 32	0.09 6	0.10 3	0.10 3

MonStereo	0.20 11	0.14 5	0.27 20	0.31 19	0.16 7	0.22 20	0.21 55	0.39 45	0.34 79	0.20 10	0.25 40	0.18 13	0.15 6	0.40 80	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.10 3

Wavelet-MonSter	0.20 11	0.14 5	0.29 39	0.34 66	0.19 54	0.18 7	0.21 55	0.34 28	0.24 23	0.25 41	0.34 101	0.22 41	0.27 121	0.28 6	0.22 31	0.09 1	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.10 3	0.10 3

Monster-pub-eth3d	0.20 11	0.14 5	0.27 20	0.31 19	0.16 7	0.22 20	0.21 55	0.39 45	0.34 79	0.20 10	0.25 40	0.17 5	0.15 6	0.40 80	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.10 3

Monster-pub-mixall	0.20 11	0.14 5	0.27 20	0.31 19	0.17 17	0.20 13	0.17 3	0.43 75	0.24 23	0.23 30	0.21 19	0.17 5	0.16 13	0.46 125	0.19 1	0.13 64	0.10 52	0.11 2	0.08 1	0.10 3	0.12 80

MLG-Stereo_test3	0.20 11	0.14 5	0.28 29	0.33 57	0.17 17	0.38 213	0.18 13	0.32 14	0.22 14	0.25 41	0.16 6	0.25 63	0.17 15	0.32 18	0.21 20	0.13 64	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.11 21	0.11 40

LGtest1	0.20 11	0.15 26	0.30 48	0.35 89	0.17 17	0.26 63	0.17 3	0.33 17	0.21 12	0.21 15	0.16 6	0.23 47	0.21 56	0.33 28	0.20 9	0.15 174	0.10 52	0.13 67	0.10 55	0.12 52	0.11 40

MonSter	0.20 11	0.14 5	0.27 20	0.31 19	0.16 7	0.22 20	0.21 55	0.39 45	0.34 79	0.20 10	0.25 40	0.18 13	0.15 6	0.39 71	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.10 3

dual_stereo	0.20 11	0.15 26	0.27 20	0.32 40	0.17 17	0.16 3	0.20 31	0.30 10	0.21 12	0.24 36	0.20 16	0.25 63	0.14 2	0.55 192	0.25 84	0.14 98	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.10 3	0.10 3

LACA2	0.21 25	0.16 43	0.28 29	0.30 11	0.15 3	0.29 107	0.29 169	0.32 14	0.23 17	0.22 26	0.23 29	0.28 78	0.20 45	0.35 45	0.19 1	0.13 64	0.10 52	0.10 1	0.09 6	0.13 93	0.10 3

BridgeDepth	0.21 25	0.15 26	0.27 20	0.35 89	0.14 1	0.38 213	0.26 124	0.30 10	0.23 17	0.18 4	0.19 13	0.28 78	0.30 180	0.32 18	0.22 31	0.11 27	0.08 1	0.11 2	0.10 55	0.11 21	0.11 40
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.21 25	0.16 43	0.29 39	0.34 66	0.19 54	0.23 31	0.18 13	0.43 75	0.35 87	0.23 30	0.22 25	0.19 21	0.18 22	0.29 8	0.23 50	0.14 98	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.10 3	0.11 40

4.5_new	0.21 25	0.20 170	0.31 56	0.31 19	0.18 31	0.24 39	0.26 124	0.34 28	0.29 43	0.33 98	0.29 68	0.19 21	0.19 31	0.30 10	0.21 20	0.10 8	0.08 1	0.12 32	0.11 94	0.14 139	0.10 3

4.5w-stereo	0.21 25	0.20 170	0.31 56	0.31 19	0.18 31	0.24 39	0.26 124	0.34 28	0.29 43	0.33 98	0.29 68	0.19 21	0.19 31	0.30 10	0.21 20	0.10 8	0.08 1	0.12 32	0.11 94	0.14 139	0.10 3

IGEV	0.21 25	0.13 2	0.25 5	0.31 19	0.20 80	0.22 20	0.19 19	0.42 71	0.30 53	0.22 26	0.34 101	0.20 28	0.15 6	0.32 18	0.19 1	0.12 37	0.10 52	0.12 32	0.10 55	0.10 3	0.10 3

LCMNet	0.22 31	0.14 5	0.26 13	0.30 11	0.20 80	0.26 63	0.19 19	0.40 58	0.45 164	0.21 15	0.21 19	0.27 72	0.18 22	0.38 64	0.24 68	0.12 37	0.12 207	0.11 2	0.09 6	0.09 1	0.11 40

asda	0.22 31	0.19 131	0.31 56	0.32 40	0.18 31	0.24 39	0.23 87	0.38 43	0.29 43	0.28 69	0.24 36	0.18 13	0.23 76	0.41 86	0.22 31	0.09 1	0.08 1	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.10 3

asd	0.22 31	0.18 95	0.31 56	0.32 40	0.18 31	0.26 63	0.22 69	0.37 40	0.25 29	0.32 93	0.23 29	0.19 21	0.23 76	0.46 125	0.21 20	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.10 55	0.12 52	0.10 3

4.25_new	0.22 31	0.22 240	0.34 85	0.32 40	0.19 54	0.31 135	0.28 154	0.33 17	0.25 29	0.30 79	0.28 60	0.21 34	0.26 110	0.35 45	0.25 84	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.10 3

4.5w_new	0.22 31	0.22 240	0.34 85	0.32 40	0.19 54	0.31 135	0.28 154	0.33 17	0.25 29	0.30 79	0.28 60	0.21 34	0.26 110	0.35 45	0.25 84	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.10 3

4.25w-stereo	0.22 31	0.22 240	0.34 85	0.32 40	0.19 54	0.31 135	0.28 154	0.33 17	0.25 29	0.30 79	0.28 60	0.21 34	0.26 110	0.35 45	0.25 84	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.10 3

4w-stereo	0.22 31	0.19 131	0.33 73	0.31 19	0.18 31	0.29 107	0.20 31	0.33 17	0.23 17	0.33 98	0.24 36	0.21 34	0.28 141	0.42 96	0.23 50	0.09 1	0.08 1	0.11 2	0.10 55	0.11 21	0.10 3

2.5w	0.22 31	0.18 95	0.34 85	0.32 40	0.18 31	0.31 135	0.27 137	0.33 17	0.24 23	0.29 71	0.35 107	0.18 13	0.19 31	0.41 86	0.21 20	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.10 55	0.12 52	0.10 3

2.75w_new	0.22 31	0.18 95	0.30 48	0.29 6	0.18 31	0.23 31	0.33 249	0.37 40	0.29 43	0.36 121	0.27 53	0.18 13	0.25 91	0.37 56	0.24 68	0.11 27	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.10 3	0.10 3

monsters	0.22 31	0.14 5	0.28 29	0.32 40	0.19 54	0.24 39	0.19 19	0.46 91	0.34 79	0.37 126	0.30 78	0.16 2	0.20 45	0.45 118	0.20 9	0.12 37	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.11 40

111111	0.22 31	0.15 26	0.29 39	0.37 140	0.23 159	0.21 19	0.19 19	0.46 91	0.29 43	0.20 10	0.20 16	0.29 82	0.14 2	0.44 110	0.22 31	0.14 98	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.12 52	0.12 80

LG-G_1	0.22 31	0.14 5	0.31 56	0.34 66	0.16 7	0.52 300	0.17 3	0.36 35	0.20 9	0.21 15	0.22 25	0.26 66	0.19 31	0.37 56	0.20 9	0.14 98	0.10 52	0.13 67	0.09 6	0.11 21	0.11 40

LG-G	0.22 31	0.14 5	0.31 56	0.34 66	0.16 7	0.52 300	0.17 3	0.36 35	0.20 9	0.21 15	0.22 25	0.26 66	0.19 31	0.37 56	0.20 9	0.14 98	0.10 52	0.13 67	0.09 6	0.11 21	0.11 40

SGD-Stereo	0.22 31	0.16 43	0.28 29	0.32 40	0.16 7	0.28 95	0.20 31	0.39 45	0.29 43	0.25 41	0.29 68	0.21 34	0.27 121	0.38 64	0.27 127	0.16 225	0.09 18	0.13 67	0.11 94	0.13 93	0.11 40

StereoAnything_RVC	0.22 31	0.85 573	0.41 178	0.28 3	0.16 7	0.23 31	0.18 13	0.23 3	0.19 7	0.16 2	0.16 6	0.15 1	0.21 56	0.32 18	0.19 1	0.16 225	0.09 18	0.12 32	0.09 6	0.16 247	0.10 3

IGEV-Stereo++	0.22 31	0.16 43	0.29 39	0.38 160	0.20 80	0.22 20	0.18 13	0.44 80	0.36 95	0.23 30	0.29 68	0.24 57	0.17 15	0.28 6	0.23 50	0.12 37	0.10 52	0.12 32	0.10 55	0.12 52	0.11 40

AdaDepth	0.23 47	0.18 95	0.36 120	0.38 160	0.19 54	0.33 167	0.22 69	0.35 32	0.24 23	0.22 26	0.21 19	0.20 28	0.19 31	0.59 227	0.21 20	0.10 8	0.11 134	0.13 67	0.10 55	0.11 21	0.13 130

qwe	0.23 47	0.18 95	0.30 48	0.31 19	0.18 31	0.29 107	0.22 69	0.39 45	0.33 73	0.37 126	0.30 78	0.20 28	0.22 68	0.45 118	0.22 31	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.10 55	0.12 52	0.10 3

2.25w	0.23 47	0.19 131	0.35 101	0.31 19	0.18 31	0.30 119	0.18 13	0.34 28	0.32 64	0.33 98	0.37 115	0.20 28	0.25 91	0.47 137	0.25 84	0.10 8	0.09 18	0.11 2	0.10 55	0.10 3	0.12 80

3.75w	0.23 47	0.17 67	0.33 73	0.32 40	0.19 54	0.42 251	0.24 93	0.36 35	0.26 34	0.33 98	0.28 60	0.17 5	0.25 91	0.38 64	0.21 20	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.10 55	0.11 21	0.10 3

3.5w_stereo	0.23 47	0.18 95	0.31 56	0.31 19	0.18 31	0.27 81	0.22 69	0.39 45	0.30 53	0.33 98	0.27 53	0.24 57	0.29 161	0.52 177	0.25 84	0.09 1	0.08 1	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.11 40

2w_stereo	0.23 47	0.19 131	0.33 73	0.33 57	0.17 17	0.28 95	0.37 317	0.40 58	0.36 95	0.33 98	0.33 92	0.17 5	0.21 56	0.30 10	0.23 50	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.10 55	0.12 52	0.11 40

monsterstereo	0.23 47	0.15 26	0.28 29	0.35 89	0.19 54	0.22 20	0.20 31	0.38 43	0.37 103	0.34 110	0.40 127	0.19 21	0.19 31	0.46 125	0.22 31	0.11 27	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.13 93	0.09 1

GREAT-IGEV	0.23 47	0.15 26	0.33 73	0.30 11	0.23 159	0.20 13	0.26 124	0.35 32	0.34 79	0.21 15	0.31 83	0.22 41	0.21 56	0.50 162	0.22 31	0.12 37	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.13 93	0.12 80
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo	0.23 47	0.16 43	0.29 39	0.34 66	0.20 80	0.59 353	0.20 31	0.32 14	0.31 58	0.23 30	0.19 13	0.18 13	0.18 22	0.42 96	0.22 31	0.12 37	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.11 21	0.12 80

DispViT+	0.24 56	0.23 273	0.39 154	0.36 120	0.23 159	0.23 31	0.19 19	0.41 64	0.35 87	0.31 88	0.24 36	0.21 34	0.20 45	0.38 64	0.35 237	0.17 271	0.13 284	0.13 67	0.11 94	0.16 247	0.12 80

WQFJA1++	0.24 56	0.16 43	0.30 48	0.31 19	0.21 102	0.34 178	0.17 3	0.39 45	0.18 6	0.26 48	0.30 78	0.29 82	0.28 141	0.41 86	0.23 50	0.16 225	0.10 52	0.13 67	0.10 55	0.31 485	0.12 80

GEAStereo	0.24 56	0.16 43	0.31 56	0.35 89	0.26 267	0.35 184	0.29 169	0.46 91	0.30 53	0.27 58	0.29 68	0.24 57	0.20 45	0.33 28	0.22 31	0.18 312	0.10 52	0.13 67	0.10 55	0.14 139	0.13 130

GSStereo	0.24 56	0.16 43	0.31 56	0.35 89	0.26 267	0.35 184	0.29 169	0.50 109	0.29 43	0.30 79	0.29 68	0.23 47	0.20 45	0.33 28	0.22 31	0.16 225	0.09 18	0.13 67	0.10 55	0.14 139	0.13 130

Zero-FE251	0.24 56	0.17 67	0.33 73	0.34 66	0.20 80	0.44 266	0.19 19	0.40 58	0.26 34	0.28 69	0.30 78	0.38 146	0.24 83	0.33 28	0.23 50	0.15 174	0.11 134	0.13 67	0.10 55	0.11 21	0.11 40

3.25w_new	0.24 56	0.17 67	0.34 85	0.31 19	0.18 31	0.43 256	0.20 31	0.39 45	0.32 64	0.39 144	0.29 68	0.23 47	0.27 121	0.43 103	0.23 50	0.10 8	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.10 3	0.11 40

3.25w	0.24 56	0.17 67	0.34 85	0.31 19	0.18 31	0.43 256	0.20 31	0.39 45	0.32 64	0.39 144	0.29 68	0.23 47	0.27 121	0.43 103	0.23 50	0.10 8	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.10 3	0.11 40

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 56	0.17 67	0.34 85	0.40 226	0.21 102	0.18 7	0.21 55	0.36 35	0.27 39	0.30 79	0.52 181	0.28 78	0.28 141	0.27 4	0.24 68	0.14 98	0.10 52	0.13 67	0.10 55	0.14 139	0.14 172

AIO_rvc	0.24 56	0.17 67	0.37 135	0.35 89	0.20 80	0.26 63	0.33 249	0.45 84	0.23 17	0.26 48	0.25 40	0.33 111	0.15 6	0.55 192	0.24 68	0.12 37	0.09 18	0.13 67	0.10 55	0.12 52	0.11 40

AIO_test	0.24 56	0.17 67	0.33 73	0.35 89	0.21 102	0.31 135	0.38 335	0.45 84	0.26 34	0.26 48	0.28 60	0.32 103	0.21 56	0.40 80	0.26 105	0.13 64	0.10 52	0.13 67	0.11 94	0.13 93	0.11 40

VIP-Stereo	0.25 66	0.18 95	0.33 73	0.32 40	0.21 102	0.63 373	0.19 19	0.33 17	0.38 108	0.24 36	0.31 83	0.27 72	0.19 31	0.49 156	0.23 50	0.13 64	0.10 52	0.13 67	0.09 6	0.12 52	0.10 3

gasm-f	0.25 66	0.17 67	0.30 48	0.35 89	0.26 267	0.25 59	0.36 302	0.46 91	0.30 53	0.27 58	0.35 107	0.24 57	0.30 180	0.37 56	0.24 68	0.18 312	0.10 52	0.13 67	0.10 55	0.15 190	0.13 130

MSCF	0.25 66	0.17 67	0.36 120	0.41 255	0.21 102	0.20 13	0.31 218	0.47 100	0.32 64	0.37 126	0.33 92	0.23 47	0.34 208	0.37 56	0.23 50	0.15 174	0.10 52	0.13 67	0.11 94	0.13 93	0.13 130

3w_stereo	0.25 66	0.20 170	0.40 168	0.33 57	0.17 17	0.32 154	0.41 387	0.42 71	0.39 115	0.33 98	0.28 60	0.16 2	0.29 161	0.35 45	0.22 31	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.10 55	0.12 52	0.12 80

1w_stereo	0.25 66	0.15 26	0.31 56	0.35 89	0.18 31	0.32 154	0.41 387	0.41 64	0.44 159	0.32 93	0.39 123	0.17 5	0.27 121	0.46 125	0.24 68	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.10 3

LG-Stereo	0.25 66	0.18 95	0.43 209	0.40 226	0.20 80	0.22 20	0.26 124	0.33 17	0.39 115	0.27 58	0.45 144	0.22 41	0.16 13	0.38 64	0.28 148	0.11 27	0.12 207	0.17 222	0.15 229	0.13 93	0.10 3

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 66	0.32 435	0.25 5	0.52 481	0.20 80	0.29 107	0.22 69	0.44 80	0.38 108	0.27 58	0.25 40	0.24 57	0.29 161	0.46 125	0.23 50	0.14 98	0.09 18	0.12 32	0.09 6	0.14 139	0.11 40

HUF	0.25 66	0.17 67	0.38 145	0.33 57	0.19 54	0.25 59	0.39 353	0.53 126	0.36 95	0.26 48	0.23 29	0.33 111	0.27 121	0.36 52	0.25 84	0.14 98	0.11 134	0.13 67	0.10 55	0.12 52	0.12 80

GIP-stereo	0.25 66	0.19 131	0.32 68	0.38 160	0.25 230	0.26 63	0.20 31	0.50 109	0.41 138	0.25 41	0.39 123	0.35 127	0.20 45	0.33 28	0.22 31	0.16 225	0.11 134	0.13 67	0.10 55	0.12 52	0.12 80

RAStereo	0.25 66	0.17 67	0.33 73	0.40 226	0.21 102	0.24 39	0.26 124	0.45 84	0.46 171	0.23 30	0.34 101	0.30 91	0.19 31	0.34 40	0.26 105	0.15 174	0.12 207	0.16 176	0.13 166	0.14 139	0.11 40

IGEV-Stereo+	0.25 66	0.15 26	0.28 29	0.32 40	0.19 54	0.13 1	0.17 3	0.29 9	0.30 53	0.22 26	0.15 2	0.22 41	0.22 68	0.42 96	0.22 31	0.14 98	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.15 190	1.09 598

IGEV++	0.25 66	0.17 67	0.35 101	0.40 226	0.23 159	0.24 39	0.23 87	0.56 145	0.24 23	0.29 71	0.36 110	0.30 91	0.22 68	0.33 28	0.29 166	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.10 55	0.13 93	0.14 172

Selective-IGEV	0.25 66	0.18 95	0.37 135	0.37 140	0.20 80	0.27 81	0.25 109	0.59 161	0.25 29	0.27 58	0.26 49	0.34 118	0.18 22	0.62 269	0.23 50	0.12 37	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.13 93	0.11 40

DDF-Stereo	0.26 79	0.16 43	0.33 73	0.37 140	0.30 387	0.19 10	0.20 31	0.33 17	0.31 58	0.27 58	0.26 49	0.29 82	0.28 141	0.39 71	0.25 84	0.17 271	0.10 52	0.14 102	0.10 55	0.69 576	0.13 130

zero-FE	0.26 79	0.16 43	0.33 73	0.36 120	0.30 387	0.18 7	0.20 31	0.37 40	0.31 58	0.27 58	0.27 53	0.29 82	0.28 141	0.34 40	0.25 84	0.17 271	0.10 52	0.14 102	0.10 55	0.62 574	0.13 130

GASTEREO	0.26 79	0.17 67	0.35 101	0.41 255	0.21 102	0.22 20	0.30 191	0.47 100	0.32 64	0.38 135	0.33 92	0.22 41	0.33 201	0.43 103	0.24 68	0.15 174	0.10 52	0.13 67	0.11 94	0.13 93	0.12 80

S2M2_L	0.26 79	0.23 273	0.34 85	0.32 40	0.25 230	0.24 39	0.13 1	0.36 35	0.42 145	0.25 41	0.37 115	0.29 82	0.25 91	0.31 15	0.26 105	0.22 411	0.19 448	0.17 222	0.19 377	0.21 372	0.19 333
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo++	0.26 79	0.17 67	0.29 39	0.34 66	0.20 80	0.74 432	0.20 31	0.41 64	0.49 183	0.24 36	0.24 36	0.35 127	0.27 121	0.41 86	0.20 9	0.14 98	0.09 18	0.14 102	0.09 6	0.11 21	0.11 40

IGEV-RUCA	0.26 79	0.16 43	0.36 120	0.40 226	0.27 309	0.32 154	0.20 31	0.39 45	0.36 95	0.27 58	0.31 83	0.25 63	0.21 56	0.50 162	0.24 68	0.20 373	0.11 134	0.13 67	0.10 55	0.17 275	0.16 248

fffft	0.26 79	0.18 95	0.39 154	0.37 140	0.23 159	0.29 107	0.35 289	0.46 91	0.26 34	0.37 126	0.23 29	0.27 72	0.22 68	0.55 192	0.28 148	0.12 37	0.09 18	0.16 176	0.13 166	0.13 93	0.13 130
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.26 79	0.19 131	0.36 120	0.39 186	0.18 31	0.28 95	0.30 191	0.52 120	0.29 43	0.30 79	0.31 83	0.32 103	0.17 15	0.55 192	0.23 50	0.13 64	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.13 93	0.11 40

RSM++	0.26 79	0.19 131	0.36 120	0.37 140	0.21 102	0.28 95	0.29 169	0.54 132	0.34 79	0.26 48	0.23 29	0.36 138	0.21 56	0.52 177	0.24 68	0.12 37	0.11 134	0.14 102	0.12 127	0.14 139	0.11 40

RSM	0.26 79	0.19 131	0.35 101	0.37 140	0.21 102	0.27 81	0.33 249	0.55 137	0.28 41	0.26 48	0.25 40	0.38 146	0.20 45	0.59 227	0.23 50	0.12 37	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.14 139	0.11 40

MoCha-V2	0.26 79	0.16 43	0.30 48	0.41 255	0.18 31	0.27 81	0.26 124	0.57 150	0.28 41	0.37 126	0.27 53	0.33 111	0.34 208	0.56 202	0.23 50	0.12 37	0.10 52	0.12 32	0.10 55	0.13 93	0.13 130

NLSM3	0.27 90	0.17 67	0.32 68	0.38 160	0.22 125	0.33 167	0.28 154	0.58 154	0.50 188	0.29 71	0.35 107	0.29 82	0.25 91	0.43 103	0.27 127	0.12 37	0.10 52	0.16 176	0.15 229	0.12 52	0.11 40

Replicate-Monster	0.27 90	0.16 43	1.15 526	0.30 11	0.17 17	0.38 213	0.19 19	0.44 80	0.40 129	0.24 36	0.21 19	0.23 47	0.22 68	0.47 137	0.20 9	0.11 27	0.09 18	0.12 32	0.09 6	0.09 1	0.18 321

SCV	0.27 90	0.20 170	0.37 135	0.36 120	0.22 125	0.27 81	0.33 249	0.65 198	0.31 58	0.25 41	0.29 68	0.37 139	0.23 76	0.52 177	0.23 50	0.19 352	0.11 134	0.14 102	0.11 94	0.15 190	0.12 80

SMoEStereo_RVC	0.27 90	0.20 170	0.37 135	0.36 120	0.23 159	0.36 195	0.31 218	0.43 75	0.36 95	0.38 135	0.30 78	0.32 103	0.24 83	0.56 202	0.24 68	0.12 37	0.10 52	0.16 176	0.12 127	0.12 52	0.12 80

mms	0.27 90	0.21 206	0.36 120	0.38 160	0.25 230	0.31 135	0.32 232	0.43 75	0.33 73	0.29 71	0.34 101	0.34 118	0.20 45	0.48 146	0.26 105	0.13 64	0.11 134	0.16 176	0.13 166	0.15 190	0.13 130

ours_stereo	0.27 90	0.22 240	0.35 101	0.38 160	0.24 201	0.30 119	0.32 232	0.46 91	0.39 115	0.27 58	0.34 101	0.35 127	0.23 76	0.49 156	0.27 127	0.13 64	0.11 134	0.16 176	0.12 127	0.14 139	0.12 80

Occ-G	0.27 90	0.15 26	0.32 68	0.35 89	0.21 102	0.28 95	0.32 232	0.44 80	0.34 79	0.29 71	0.43 139	0.49 224	0.25 91	0.50 162	0.30 184	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.11 94	0.13 93	0.13 130

Pointernet	0.27 90	0.15 26	0.35 101	0.36 120	0.23 159	0.35 184	0.21 55	0.74 283	0.41 138	0.39 144	0.37 115	0.34 118	0.25 91	0.37 56	0.27 127	0.15 174	0.11 134	0.12 32	0.09 6	0.11 21	0.11 40

MaDis-Stereo	0.27 90	0.19 131	0.39 154	0.37 140	0.26 267	0.28 95	0.28 154	0.45 84	0.37 103	0.27 58	0.27 53	0.40 164	0.27 121	0.40 80	0.30 184	0.16 225	0.14 323	0.16 176	0.13 166	0.15 190	0.12 80

UniTT-Stereo	0.27 90	0.18 95	0.40 168	0.40 226	0.28 336	0.30 119	0.28 154	0.40 58	0.33 73	0.30 79	0.46 149	0.27 72	0.25 91	0.48 146	0.35 237	0.17 271	0.13 284	0.14 102	0.12 127	0.14 139	0.13 130

EGLCR-Stereo	0.27 90	0.17 67	0.36 120	0.35 89	0.21 102	0.37 207	0.20 31	0.58 154	0.37 103	0.29 71	0.28 60	0.42 178	0.18 22	0.47 137	0.27 127	0.14 98	0.10 52	0.16 176	0.14 198	0.13 93	0.12 80

CroCo-Stereo	0.27 90	0.23 273	0.40 168	0.49 441	0.22 125	0.20 13	0.29 169	0.55 137	0.45 164	0.29 71	0.27 53	0.42 178	0.26 110	0.30 10	0.26 105	0.15 174	0.13 284	0.13 67	0.12 127	0.16 247	0.13 130
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
VMStereo-Base	0.28 102	0.17 67	0.29 39	0.30 11	0.18 31	0.31 135	0.27 137	0.51 114	0.66 249	0.32 93	0.48 157	0.42 178	0.25 91	0.42 96	0.29 166	0.15 174	0.12 207	0.12 32	0.10 55	0.13 93	0.15 215

BStereo	0.28 102	0.18 95	1.08 517	0.34 66	0.22 125	0.22 20	0.33 249	0.39 45	0.42 145	0.26 48	0.25 40	0.26 66	0.19 31	0.44 110	0.30 184	0.10 8	0.12 207	0.12 32	0.16 260	0.12 52	0.15 215

SCV_C0	0.28 102	0.20 170	0.40 168	0.36 120	0.25 230	0.23 31	0.28 154	0.60 164	0.41 138	0.31 88	0.36 110	0.37 139	0.20 45	0.61 246	0.23 50	0.13 64	0.11 134	0.13 67	0.11 94	0.16 247	0.13 130

tt45	0.28 102	0.18 95	0.36 120	0.36 120	0.24 201	0.37 207	0.28 154	0.50 109	0.31 58	0.41 162	0.27 53	0.38 146	0.25 91	0.61 246	0.26 105	0.13 64	0.11 134	0.16 176	0.13 166	0.12 52	0.15 215

999	0.28 102	0.17 67	0.38 145	0.37 140	0.25 230	0.30 119	0.27 137	0.55 137	0.42 145	0.26 48	0.31 83	0.39 157	0.24 83	0.65 298	0.26 105	0.14 98	0.11 134	0.15 148	0.12 127	0.12 52	0.15 215

trnet	0.28 102	0.15 26	0.25 5	0.29 6	0.16 7	0.38 213	0.23 87	0.53 126	0.77 307	0.43 173	0.52 181	0.34 118	0.28 141	0.39 71	0.27 127	0.15 174	0.11 134	0.12 32	0.08 1	0.11 21	0.11 40

GCAPDPT-zeroshot4090	0.28 102	0.16 43	0.45 222	0.34 66	0.22 125	0.26 63	0.24 93	0.49 104	0.56 208	0.35 113	0.42 132	0.43 189	0.27 121	0.50 162	0.24 68	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.12 127	0.12 52	0.13 130

testlalala	0.28 102	0.16 43	0.45 222	0.34 66	0.22 125	0.26 63	0.24 93	0.49 104	0.56 208	0.35 113	0.42 132	0.43 189	0.27 121	0.50 162	0.24 68	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.12 127	0.12 52	0.13 130

GCAPDPT-zeroshot	0.28 102	0.16 43	0.45 222	0.34 66	0.22 125	0.26 63	0.24 93	0.49 104	0.56 208	0.35 113	0.42 132	0.43 189	0.27 121	0.50 162	0.24 68	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.12 127	0.12 52	0.13 130

AEACV	0.28 102	0.18 95	0.34 85	0.36 120	0.45 519	0.27 81	0.27 137	0.41 64	0.39 115	0.31 88	0.46 149	0.31 95	0.36 227	0.38 64	0.25 84	0.14 98	0.11 134	0.15 148	0.13 166	0.13 93	0.13 130

LoS_RVC	0.28 102	0.17 67	0.29 39	0.33 57	0.32 428	0.43 256	0.34 266	0.42 71	0.34 79	0.33 98	0.51 174	0.29 82	0.38 243	0.37 56	0.28 148	0.11 27	0.10 52	0.11 2	0.08 1	0.11 21	0.26 449

CREStereo	0.28 102	0.16 43	0.25 5	0.28 3	0.17 17	0.38 213	0.25 109	0.52 120	0.76 304	0.43 173	0.51 174	0.32 103	0.28 141	0.39 71	0.27 127	0.16 225	0.11 134	0.12 32	0.09 6	0.12 52	0.12 80
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
water-stereo	0.29 114	0.15 26	0.32 68	0.36 120	0.20 80	0.36 195	0.24 93	0.65 198	0.39 115	0.41 162	0.61 215	0.44 196	0.39 258	0.29 8	0.28 148	0.14 98	0.13 284	0.14 102	0.12 127	0.12 52	0.12 80

castereo	0.29 114	0.17 67	0.34 85	0.36 120	0.21 102	0.40 230	0.41 387	0.52 120	0.67 256	0.27 58	0.41 130	0.37 139	0.36 227	0.34 40	0.25 84	0.13 64	0.09 18	0.13 67	0.10 55	0.12 52	0.10 3

fffy	0.29 114	0.22 240	0.38 145	0.38 160	0.23 159	0.33 167	0.29 169	0.55 137	0.42 145	0.33 98	0.37 115	0.39 157	0.27 121	0.52 177	0.28 148	0.13 64	0.12 207	0.16 176	0.13 166	0.14 139	0.12 80

WCG-NET	0.29 114	0.15 26	0.35 101	0.34 66	0.19 54	0.32 154	0.27 137	0.42 71	0.82 350	0.46 184	0.49 164	0.39 157	0.25 91	0.42 96	0.27 127	0.12 37	0.09 18	0.13 67	0.11 94	0.12 52	0.11 40

test_for_model	0.29 114	0.16 43	0.40 168	0.33 57	0.21 102	0.32 154	0.25 109	0.61 171	0.64 238	0.36 121	0.50 166	0.35 127	0.24 83	0.48 146	0.25 84	0.12 37	0.10 52	0.13 67	0.11 94	0.11 21	0.11 40

MGS-Stereo	0.29 114	0.20 170	0.42 191	0.37 140	0.24 201	0.37 207	0.30 191	0.40 58	0.50 188	0.32 93	0.51 174	0.40 164	0.24 83	0.45 118	0.28 148	0.16 225	0.12 207	0.15 148	0.13 166	0.15 190	0.14 172

GCAP-Stereo	0.29 114	0.21 206	0.45 222	0.39 186	0.20 80	0.39 223	0.22 69	0.60 164	0.46 171	0.47 187	0.50 166	0.39 157	0.27 121	0.34 40	0.24 68	0.14 98	0.12 207	0.14 102	0.11 94	0.13 93	0.12 80

CES	0.29 114	0.15 26	0.25 5	0.31 19	0.71 573	0.36 195	0.27 137	0.51 114	0.47 179	0.34 110	0.48 157	0.27 72	0.23 76	0.40 80	0.24 68	0.13 64	0.11 134	0.12 32	0.08 1	0.13 93	0.32 495

MC-Stereo	0.29 114	0.18 95	0.35 101	0.40 226	0.21 102	0.26 63	0.26 124	0.53 126	0.40 129	0.38 135	0.61 215	0.41 171	0.31 187	0.57 213	0.27 127	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.12 127	0.12 52	0.12 80

CroCo-Stereo Lap2	0.29 114	0.25 328	0.44 215	0.50 452	0.30 387	0.19 10	0.31 218	0.52 120	0.41 138	0.25 41	0.28 60	0.46 209	0.31 187	0.39 71	0.30 184	0.15 174	0.15 348	0.16 176	0.13 166	0.17 275	0.16 248

FlowAnything_test	0.30 124	0.20 170	0.41 178	0.48 429	0.26 267	0.46 275	0.25 109	0.45 84	0.33 73	0.30 79	0.26 49	0.35 127	0.26 110	0.41 86	0.39 285	0.21 389	0.15 348	0.22 405	0.26 497	0.17 275	0.17 294

depthmonostereo	0.30 124	0.15 26	0.36 120	0.35 89	0.18 31	0.45 273	0.27 137	0.71 253	0.57 218	0.36 121	0.43 139	0.34 118	0.40 263	0.36 52	0.27 127	0.14 98	0.12 207	0.13 67	0.12 127	0.11 21	0.12 80

MM-Stereo_test2	0.30 124	0.18 95	0.41 178	0.41 255	0.25 230	0.41 241	0.41 387	0.65 198	0.43 154	0.38 135	0.36 110	0.31 95	0.26 110	0.55 192	0.25 84	0.12 37	0.11 134	0.15 148	0.12 127	0.15 190	0.12 80

HART	0.30 124	0.17 67	0.33 73	0.41 255	0.21 102	0.32 154	0.26 124	0.67 216	0.32 64	0.33 98	0.66 229	0.41 171	0.22 68	0.58 218	0.25 84	0.12 37	0.11 134	0.15 148	0.11 94	0.15 190	0.12 80

ff7	0.30 124	0.22 240	0.42 191	0.37 140	0.26 267	0.31 135	0.34 266	0.66 205	0.35 87	0.39 144	0.33 92	0.31 95	0.28 141	0.61 246	0.26 105	0.14 98	0.11 134	0.17 222	0.12 127	0.15 190	0.16 248

IGEVStereo-DCA	0.30 124	0.24 297	0.42 191	0.36 120	0.27 309	0.38 213	0.34 266	0.66 205	0.35 87	0.39 144	0.31 83	0.35 127	0.27 121	0.62 269	0.25 84	0.16 225	0.12 207	0.16 176	0.12 127	0.14 139	0.16 248

ffff	0.30 124	0.22 240	0.42 191	0.37 140	0.26 267	0.31 135	0.34 266	0.66 205	0.35 87	0.39 144	0.33 92	0.31 95	0.28 141	0.61 246	0.26 105	0.14 98	0.11 134	0.17 222	0.12 127	0.15 190	0.16 248

11t	0.30 124	0.22 240	0.42 191	0.37 140	0.26 267	0.31 135	0.34 266	0.66 205	0.35 87	0.39 144	0.33 92	0.31 95	0.28 141	0.61 246	0.26 105	0.14 98	0.11 134	0.17 222	0.12 127	0.15 190	0.16 248

CASnet	0.30 124	0.20 170	0.34 85	0.42 294	0.17 17	0.25 59	0.24 93	0.53 126	0.56 208	0.54 212	0.54 192	0.39 157	0.24 83	0.41 86	0.26 105	0.15 174	0.10 52	0.22 405	0.18 349	0.18 307	0.12 80
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.30 124	0.22 240	0.41 178	0.38 160	0.26 267	0.31 135	0.35 289	0.68 223	0.36 95	0.40 156	0.33 92	0.32 103	0.28 141	0.62 269	0.26 105	0.14 98	0.10 52	0.17 222	0.12 127	0.15 190	0.16 248

LoS	0.30 124	0.16 43	0.32 68	0.30 11	0.19 54	0.32 154	0.29 169	0.54 132	0.73 288	0.35 113	0.52 181	0.42 178	0.29 161	0.48 146	0.29 166	0.15 174	0.11 134	0.13 67	0.09 6	0.12 52	0.12 80
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.30 124	0.22 240	0.41 178	0.36 120	0.25 230	0.33 167	0.42 398	0.62 178	0.41 138	0.33 98	0.31 83	0.32 103	0.28 141	0.60 240	0.28 148	0.13 64	0.11 134	0.16 176	0.13 166	0.13 93	0.14 172

ccc-4	0.30 124	0.22 240	0.42 191	0.37 140	0.26 267	0.31 135	0.34 266	0.66 205	0.35 87	0.39 144	0.33 92	0.31 95	0.28 141	0.61 246	0.26 105	0.14 98	0.11 134	0.17 222	0.12 127	0.15 190	0.16 248

IGEV-Stereo	0.30 124	0.22 240	0.41 178	0.38 160	0.26 267	0.30 119	0.35 289	0.68 223	0.36 95	0.40 156	0.33 92	0.32 103	0.28 141	0.62 269	0.26 105	0.14 98	0.10 52	0.17 222	0.12 127	0.15 190	0.16 248
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.30 124	0.20 170	0.28 29	0.44 362	0.19 54	0.31 135	0.25 109	0.49 104	0.43 154	0.37 126	0.47 155	0.40 164	0.23 76	0.51 174	0.37 260	0.15 174	0.18 426	0.19 309	0.16 260	0.16 247	0.14 172

gcap_with_dpt	0.31 139	0.21 206	0.39 154	0.41 255	0.27 309	0.35 184	0.29 169	0.67 216	0.52 196	0.40 156	0.57 203	0.44 196	0.27 121	0.41 86	0.31 198	0.15 174	0.11 134	0.14 102	0.11 94	0.14 139	0.14 172

DA	0.31 139	0.18 95	0.35 101	0.41 255	0.21 102	0.73 426	0.33 249	0.51 114	0.46 171	0.35 113	0.42 132	0.40 164	0.35 217	0.33 28	0.27 127	0.16 225	0.11 134	0.16 176	0.11 94	0.15 190	0.12 80

GGEV	0.31 139	0.18 95	0.35 101	0.41 255	0.21 102	0.73 426	0.33 249	0.51 114	0.46 171	0.35 113	0.42 132	0.40 164	0.35 217	0.33 28	0.27 127	0.16 225	0.11 134	0.16 176	0.11 94	0.15 190	0.12 80

DilatedVolume-Stereo	0.31 139	0.16 43	0.38 145	0.34 66	0.21 102	0.54 314	0.25 109	0.58 154	0.43 154	0.59 224	0.50 166	0.37 139	0.32 193	0.50 162	0.29 166	0.13 64	0.12 207	0.13 67	0.11 94	0.11 21	0.12 80

Reg-Stereo(zero)	0.31 139	0.17 67	0.30 48	0.35 89	0.19 54	0.33 167	0.21 55	0.64 196	0.72 278	0.52 203	0.52 181	0.51 231	0.29 161	0.48 146	0.27 127	0.13 64	0.10 52	0.12 32	0.10 55	0.12 52	0.13 130

WCG-NET（raft）	0.31 139	0.16 43	0.39 154	0.33 57	0.19 54	0.35 184	0.27 137	0.54 132	0.79 318	0.45 177	0.55 198	0.47 213	0.27 121	0.56 202	0.28 148	0.13 64	0.10 52	0.12 32	0.11 94	0.12 52	0.12 80

rrr	0.31 139	0.24 297	0.56 351	0.36 120	0.27 309	0.38 213	0.31 218	0.56 145	0.44 159	0.39 144	0.31 83	0.35 127	0.27 121	0.62 269	0.25 84	0.16 225	0.12 207	0.16 176	0.13 166	0.14 139	0.14 172

TANstereo	0.31 139	0.16 43	0.34 85	0.31 19	0.17 17	0.55 320	0.23 87	0.46 91	0.56 208	0.60 227	0.69 241	0.37 139	0.26 110	0.36 52	0.28 148	0.16 225	0.16 375	0.13 67	0.10 55	0.14 139	0.15 215

test_xeample3	0.31 139	0.23 273	0.56 351	0.36 120	0.26 267	0.35 184	0.32 232	0.60 164	0.38 108	0.44 176	0.32 91	0.33 111	0.28 141	0.66 310	0.27 127	0.14 98	0.12 207	0.16 176	0.12 127	0.14 139	0.14 172

Wave_Phase_stereo	0.32 148	0.18 95	1.08 517	0.34 66	0.22 125	0.69 412	0.33 249	0.57 150	0.42 145	0.26 48	0.25 40	0.26 66	0.19 31	0.44 110	0.30 184	0.10 8	0.12 207	0.12 32	0.16 260	0.12 52	0.15 215

rvit_stereo_0081_aga	0.32 148	0.29 408	0.50 282	0.43 336	0.29 361	0.36 195	0.32 232	0.46 91	0.42 145	0.40 156	0.44 142	0.41 171	0.34 208	0.43 103	0.31 198	0.23 438	0.17 408	0.19 309	0.16 260	0.20 359	0.15 215

GCAP-BAT	0.32 148	0.21 206	0.45 222	0.34 66	0.29 361	0.28 95	0.27 137	0.53 126	0.32 64	0.61 232	0.66 229	0.47 213	0.25 91	0.59 227	0.28 148	0.15 174	0.12 207	0.15 148	0.10 55	0.12 52	0.12 80

rvit_stereo_0080	0.32 148	0.26 363	0.45 222	0.39 186	0.28 336	0.27 81	0.46 423	0.51 114	0.46 171	0.36 121	0.42 132	0.41 171	0.29 161	0.41 86	0.34 228	0.22 411	0.17 408	0.17 222	0.16 260	0.23 418	0.16 248

whm_eth	0.32 148	0.26 363	0.45 222	0.39 186	0.28 336	0.27 81	0.46 423	0.51 114	0.46 171	0.36 121	0.42 132	0.41 171	0.29 161	0.41 86	0.34 228	0.22 411	0.17 408	0.17 222	0.16 260	0.23 418	0.16 248

plain	0.32 148	0.21 206	0.59 370	0.40 226	0.29 361	0.27 81	0.30 191	0.46 91	0.36 95	0.32 93	0.66 229	0.31 95	0.33 201	0.68 329	0.32 206	0.18 312	0.13 284	0.20 346	0.15 229	0.18 307	0.13 130

MIF-Stereo (partial)	0.32 148	0.19 131	0.41 178	0.41 255	0.32 428	0.29 107	0.24 93	0.49 104	0.44 159	0.31 88	0.63 220	0.37 139	0.36 227	0.60 240	0.32 206	0.17 271	0.13 284	0.19 309	0.17 318	0.18 307	0.15 215

CREStereo++_RVC	0.32 148	0.16 43	0.25 5	0.32 40	0.24 201	0.27 81	0.22 69	0.48 103	0.89 392	0.47 187	0.80 295	0.29 82	0.25 91	0.37 56	0.34 228	0.14 98	0.09 18	0.13 67	0.52 583	0.14 139	0.10 3
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
XX-TBD	0.32 148	0.53 524	0.26 13	0.53 492	0.21 102	0.38 213	0.24 93	0.41 64	0.77 307	0.55 214	0.70 244	0.31 95	0.26 110	0.33 28	0.28 148	0.16 225	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.13 93	0.11 40

WQFJA1	0.33 157	0.19 131	0.35 101	0.39 186	0.26 267	0.61 361	0.30 191	0.61 171	0.53 203	0.38 135	0.39 123	0.38 146	0.36 227	0.51 174	0.43 323	0.14 98	0.18 426	0.16 176	0.14 198	0.15 190	0.14 172

WQFJX1	0.33 157	0.20 170	0.35 101	0.42 294	0.28 336	0.52 300	0.33 249	0.56 145	0.55 206	0.40 156	0.36 110	0.33 111	0.30 180	0.72 359	0.40 308	0.15 174	0.18 426	0.17 222	0.14 198	0.16 247	0.16 248

WQFJX	0.33 157	0.19 131	0.34 85	0.39 186	0.27 309	0.60 359	0.30 191	0.58 154	0.52 196	0.40 156	0.38 121	0.34 118	0.35 217	0.63 280	0.41 314	0.15 174	0.17 408	0.16 176	0.13 166	0.15 190	0.16 248

NLMM	0.33 157	0.19 131	0.35 101	0.39 186	0.26 267	0.61 361	0.30 191	0.61 171	0.52 196	0.38 135	0.39 123	0.38 146	0.36 227	0.50 162	0.43 323	0.14 98	0.18 426	0.16 176	0.14 198	0.15 190	0.14 172

NLSM1	0.33 157	0.19 131	0.36 120	0.40 226	0.25 230	0.65 390	0.27 137	0.59 161	0.52 196	0.38 135	0.53 188	0.29 82	0.29 161	0.56 202	0.33 217	0.16 225	0.17 408	0.18 273	0.15 229	0.14 139	0.13 130

FE-Mocha	0.33 157	0.20 170	0.55 337	0.39 186	0.27 309	0.31 135	0.20 31	0.77 301	0.38 108	0.67 275	0.56 201	0.57 256	0.26 110	0.38 64	0.23 50	0.15 174	0.10 52	0.17 222	0.16 260	0.13 93	0.13 130

rvit_stereo_0081	0.33 157	0.25 328	0.49 271	0.43 336	0.26 267	0.31 135	0.37 317	0.45 84	0.56 208	0.37 126	0.40 127	0.39 157	0.38 243	0.44 110	0.35 237	0.22 411	0.16 375	0.19 309	0.16 260	0.20 359	0.14 172

rvit_stereo_0082	0.33 157	0.25 328	0.49 271	0.43 336	0.26 267	0.31 135	0.37 317	0.45 84	0.56 208	0.37 126	0.40 127	0.39 157	0.38 243	0.44 110	0.35 237	0.22 411	0.16 375	0.19 309	0.16 260	0.20 359	0.14 172

RAFT-Stereo-weight	0.33 157	0.19 131	0.36 120	0.39 186	0.23 159	0.28 95	0.29 169	0.69 233	0.83 356	0.55 214	0.51 174	0.58 272	0.20 45	0.48 146	0.30 184	0.13 64	0.10 52	0.14 102	0.12 127	0.13 93	0.12 80

CAS++	0.33 157	0.25 328	0.39 154	0.38 160	0.26 267	0.32 154	0.24 93	0.87 337	0.53 203	0.48 194	0.46 149	0.26 66	0.21 56	0.50 162	0.26 105	0.23 438	0.20 457	0.22 405	0.17 318	0.21 372	0.17 294
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.33 157	0.23 273	0.37 135	0.43 336	0.29 361	0.40 230	0.48 438	0.78 305	0.38 108	0.38 135	0.34 101	0.32 103	0.30 180	0.63 280	0.28 148	0.14 98	0.13 284	0.19 309	0.17 318	0.18 307	0.17 294

MSKI-zero shot	0.33 157	0.19 131	0.36 120	0.41 255	0.22 125	0.32 154	0.22 69	0.65 198	0.45 164	0.52 203	0.64 223	0.60 287	0.19 31	0.78 399	0.27 127	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.10 55	0.13 93	0.13 130

4D-IteraStereo	0.33 157	0.19 131	0.43 209	0.40 226	0.24 201	0.32 154	0.27 137	0.59 161	0.72 278	0.66 266	0.53 188	0.42 178	0.22 68	0.46 125	0.30 184	0.14 98	0.09 18	0.20 346	0.16 260	0.16 247	0.12 80

iRaftStereo_RVC	0.33 157	0.20 170	0.40 168	0.40 226	0.23 159	0.31 135	0.29 169	0.70 246	0.55 206	0.49 197	0.66 229	0.37 139	0.23 76	0.47 137	0.33 217	0.14 98	0.11 134	0.19 309	0.17 318	0.16 247	0.13 130

PMTNet	0.33 157	0.17 67	0.26 13	0.29 6	0.18 31	0.44 266	0.22 69	0.57 150	0.66 249	0.46 184	0.54 192	0.38 146	0.34 208	0.50 162	0.25 84	0.75 585	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.13 93	0.12 80

NLMM1	0.34 172	0.21 206	0.38 145	0.41 255	0.26 267	0.55 320	0.32 232	0.58 154	0.65 245	0.42 167	0.45 144	0.30 91	0.27 121	0.64 288	0.39 285	0.16 225	0.18 426	0.17 222	0.14 198	0.15 190	0.14 172

xyz-stereo-finetune	0.34 172	0.19 131	0.38 145	0.34 66	0.18 31	0.57 337	0.32 232	0.60 164	0.70 269	0.47 187	0.54 192	0.38 146	0.35 217	0.57 213	0.38 275	0.13 64	0.12 207	0.16 176	0.13 166	0.13 93	0.13 130

MM-Stereo_test1	0.34 172	0.19 131	0.37 135	0.42 294	0.23 159	0.35 184	0.44 413	0.62 178	0.56 208	0.61 232	0.51 174	0.38 146	0.36 227	0.65 298	0.27 127	0.15 174	0.13 284	0.17 222	0.14 198	0.15 190	0.13 130

tg	0.34 172	0.19 131	0.40 168	0.40 226	0.23 159	0.38 213	0.26 124	0.74 283	0.60 230	0.48 194	0.65 225	0.42 178	0.24 83	0.57 213	0.33 217	0.14 98	0.10 52	0.18 273	0.17 318	0.14 139	0.12 80

rvit_stereo_0083	0.34 172	0.25 328	0.53 320	0.45 377	0.28 336	0.35 184	0.35 289	0.47 100	0.64 238	0.38 135	0.47 155	0.42 178	0.37 235	0.41 86	0.39 285	0.22 411	0.20 457	0.20 346	0.17 318	0.21 372	0.15 215

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 172	0.28 394	0.48 262	0.37 140	0.25 230	0.47 279	0.30 191	0.60 164	0.92 409	0.43 173	0.37 115	0.30 91	0.29 161	0.50 162	0.30 184	0.17 271	0.14 323	0.18 273	0.15 229	0.18 307	0.16 248

cross-raft	0.34 172	0.20 170	0.38 145	0.45 377	0.24 201	0.32 154	0.35 289	0.77 301	0.42 145	0.62 237	0.77 270	0.58 272	0.27 121	0.46 125	0.31 198	0.12 37	0.10 52	0.15 148	0.13 166	0.15 190	0.12 80

NLCSM	0.35 179	0.21 206	0.36 120	0.44 362	0.29 361	0.53 306	0.40 366	0.54 132	0.51 195	0.47 187	0.37 115	0.33 111	0.34 208	0.75 373	0.42 320	0.16 225	0.17 408	0.17 222	0.16 260	0.17 275	0.17 294

MM-Stereo_test3	0.35 179	0.19 131	0.33 73	0.42 294	0.26 267	0.34 178	0.44 413	0.74 283	0.93 415	0.47 187	0.52 181	0.42 178	0.29 161	0.46 125	0.29 166	0.17 271	0.15 348	0.17 222	0.13 166	0.14 139	0.15 215

model_zeroshot	0.35 179	0.20 170	0.56 351	0.41 255	0.30 387	0.51 292	0.26 124	0.69 233	0.48 181	0.65 260	0.51 174	0.52 235	0.25 91	0.46 125	0.27 127	0.17 271	0.13 284	0.15 148	0.14 198	0.13 93	0.14 172

rvit_stereo_ft	0.35 179	0.26 363	0.54 333	0.53 492	0.32 428	0.33 167	0.46 423	0.52 120	0.52 196	0.35 113	0.41 130	0.41 171	0.34 208	0.49 156	0.36 249	0.22 411	0.14 323	0.19 309	0.18 349	0.19 342	0.15 215

gcap-zeroshot	0.35 179	0.20 170	0.61 376	0.39 186	0.23 159	0.53 306	0.27 137	0.58 154	0.35 87	0.64 254	0.49 164	0.87 416	0.34 208	0.49 156	0.25 84	0.14 98	0.12 207	0.15 148	0.12 127	0.13 93	0.14 172

RAFT-Test	0.35 179	0.19 131	0.42 191	0.39 186	0.24 201	0.50 287	0.23 87	0.74 283	0.44 159	0.62 237	0.85 322	0.64 308	0.28 141	0.48 146	0.30 184	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.11 94	0.13 93	0.13 130

test-3	0.35 179	0.17 67	0.48 262	0.40 226	0.22 125	0.42 251	0.22 69	0.66 205	0.80 327	0.72 305	0.45 144	0.63 302	0.29 161	0.45 118	0.32 206	0.13 64	0.09 18	0.17 222	0.13 166	0.13 93	0.11 40

test_1	0.35 179	0.17 67	0.48 262	0.40 226	0.22 125	0.42 251	0.22 69	0.66 205	0.80 327	0.70 294	0.45 144	0.63 302	0.29 161	0.45 118	0.32 206	0.13 64	0.09 18	0.17 222	0.13 166	0.13 93	0.11 40

raftrobust	0.35 179	0.20 170	0.39 154	0.43 336	0.29 361	0.31 135	0.25 109	0.73 276	0.66 249	0.59 224	0.56 201	0.44 196	0.45 290	0.55 192	0.31 198	0.16 225	0.12 207	0.14 102	0.12 127	0.12 52	0.14 172

CFNet-RSSM	0.35 179	0.18 95	0.47 248	0.39 186	0.22 125	0.35 184	0.23 87	0.78 305	0.86 369	0.67 275	0.54 192	0.56 251	0.28 141	0.49 156	0.28 148	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.12 127	0.13 93	0.12 80

Gwc-CoAtRS	0.35 179	0.18 95	0.46 236	0.39 186	0.23 159	0.34 178	0.22 69	0.74 283	0.77 307	0.62 237	0.60 212	0.58 272	0.29 161	0.47 137	0.29 166	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.12 127	0.13 93	0.13 130

IGEV-FE	0.36 190	0.19 131	0.71 425	0.41 255	0.29 361	0.30 119	0.25 109	0.86 334	0.40 129	0.64 254	0.57 203	0.56 251	0.25 91	0.56 202	0.29 166	0.15 174	0.11 134	0.16 176	0.14 198	0.14 139	0.14 172

AE-Stereo	0.36 190	0.21 206	0.47 248	0.49 441	0.31 403	0.50 287	0.34 266	0.72 264	0.73 288	0.34 110	0.55 198	0.52 235	0.28 141	0.48 146	0.31 198	0.13 64	0.13 284	0.18 273	0.16 260	0.15 190	0.14 172

ACVNet-DCA	0.36 190	0.25 328	0.35 101	0.42 294	0.23 159	0.53 306	0.37 317	0.91 352	0.59 223	0.42 167	0.50 166	0.34 118	0.47 302	0.61 246	0.26 105	0.17 271	0.11 134	0.19 309	0.13 166	0.18 307	0.19 333

IGEV_Zeroshot_test	0.36 190	0.19 131	0.71 425	0.41 255	0.29 361	0.30 119	0.25 109	0.86 334	0.40 129	0.64 254	0.57 203	0.56 251	0.25 91	0.56 202	0.29 166	0.15 174	0.11 134	0.16 176	0.14 198	0.14 139	0.14 172

EKT-Stereo	0.36 190	0.24 297	0.44 215	0.44 362	0.30 387	0.37 207	0.30 191	0.72 264	0.68 258	0.47 187	0.63 220	0.49 224	0.28 141	0.59 227	0.34 228	0.19 352	0.14 323	0.18 273	0.15 229	0.16 247	0.18 321

Any-RAFT	0.36 190	0.17 67	0.31 56	0.35 89	0.21 102	0.51 292	0.21 55	0.93 363	0.75 298	0.56 217	0.73 249	0.66 326	0.29 161	0.48 146	0.25 84	0.15 174	0.10 52	0.13 67	0.10 55	0.13 93	0.13 130

LL-Strereo2	0.36 190	0.25 328	0.52 312	0.43 336	0.27 309	0.36 195	0.27 137	0.70 246	0.46 171	0.55 214	0.53 188	0.65 314	0.24 83	0.69 336	0.32 206	0.14 98	0.13 284	0.23 426	0.20 400	0.19 342	0.14 172

Selective-RAFT	0.36 190	0.23 273	0.54 333	0.45 377	0.22 125	0.64 383	0.27 137	0.62 178	0.65 245	0.41 162	0.38 121	0.55 245	0.39 258	0.59 227	0.36 249	0.14 98	0.12 207	0.14 102	0.12 127	0.16 247	0.14 172

RCA-Stereo	0.36 190	0.18 95	0.37 135	0.38 160	0.23 159	0.31 135	0.33 249	0.70 246	1.25 527	0.45 177	0.65 225	0.46 209	0.43 276	0.40 80	0.29 166	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.12 127	0.12 52	0.12 80

Patchmatch Stereo++	0.36 190	0.24 297	0.51 291	0.42 294	0.22 125	0.24 39	0.21 55	0.63 186	0.39 115	0.63 244	0.73 249	0.57 256	0.38 243	0.61 246	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.21 372	0.16 248
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	0.36 190	0.24 297	0.51 291	0.42 294	0.22 125	0.24 39	0.31 218	0.63 186	0.39 115	0.63 244	0.73 249	0.57 256	0.38 243	0.59 227	0.38 275	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.21 372	0.16 248

ROB_FTStereo_v2	0.36 190	0.24 297	0.51 291	0.42 294	0.22 125	0.24 39	0.31 218	0.63 186	0.39 115	0.63 244	0.73 249	0.57 256	0.38 243	0.60 240	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.21 372	0.16 248

ROB_FTStereo	0.36 190	0.24 297	0.51 291	0.42 294	0.22 125	0.24 39	0.20 31	0.63 186	0.39 115	0.63 244	0.73 249	0.57 256	0.38 243	0.60 240	0.38 275	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.21 372	0.16 248

HUI-Stereo	0.36 190	0.24 297	0.51 291	0.42 294	0.22 125	0.24 39	0.22 69	0.63 186	0.40 129	0.64 254	0.73 249	0.58 272	0.38 243	0.53 183	0.38 275	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.21 372	0.16 248

iGMRVC	0.36 190	0.24 297	0.51 291	0.42 294	0.22 125	0.24 39	0.29 169	0.63 186	0.39 115	0.63 244	0.73 249	0.57 256	0.38 243	0.61 246	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.21 372	0.16 248

iRAFT	0.36 190	0.24 297	0.51 291	0.42 294	0.22 125	0.24 39	0.21 55	0.63 186	0.39 115	0.63 244	0.73 249	0.57 256	0.38 243	0.61 246	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.21 372	0.16 248

RAFT-IKP	0.36 190	0.24 297	0.51 291	0.42 294	0.22 125	0.24 39	0.27 137	0.63 186	0.39 115	0.63 244	0.73 249	0.57 256	0.38 243	0.61 246	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.21 372	0.16 248

sCroCo_RVC	0.36 190	0.29 408	0.73 438	0.52 481	0.39 485	0.42 251	0.31 218	0.52 120	0.46 171	0.31 88	0.48 157	0.38 146	0.32 193	0.46 125	0.33 217	0.22 411	0.23 486	0.19 309	0.19 377	0.21 372	0.22 401

EAI-Stereo	0.36 190	0.21 206	0.46 236	0.40 226	0.22 125	0.33 167	0.36 302	1.22 485	0.32 64	0.52 203	0.75 263	0.35 127	0.28 141	0.65 298	0.30 184	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.14 198	0.14 139	0.13 130

xyz-stereo-finetune2	0.37 209	0.20 170	0.40 168	0.32 40	0.19 54	0.80 452	0.29 169	0.56 145	0.33 73	0.53 210	0.79 284	0.43 189	0.48 306	0.70 344	0.46 342	0.13 64	0.12 207	0.17 222	0.13 166	0.12 52	0.14 172

1test111	0.37 209	0.25 328	0.35 101	0.42 294	0.23 159	0.53 306	0.37 317	0.91 352	0.59 223	0.42 167	0.50 166	0.34 118	0.47 302	0.59 227	0.48 357	0.17 271	0.11 134	0.19 309	0.13 166	0.18 307	0.19 333

tt1	0.37 209	0.25 328	0.35 101	0.43 336	0.23 159	0.52 300	0.37 317	0.72 264	1.13 500	0.42 167	0.46 149	0.35 127	0.44 283	0.61 246	0.26 105	0.17 271	0.11 134	0.19 309	0.13 166	0.16 247	0.17 294

HH	0.37 209	0.22 240	0.49 271	0.41 255	0.26 267	0.36 195	0.30 191	0.87 337	0.41 138	0.45 177	0.59 209	0.78 387	0.43 276	0.77 391	0.26 105	0.15 174	0.11 134	0.15 148	0.14 198	0.14 139	0.14 172

HanStereo	0.37 209	0.22 240	0.49 271	0.41 255	0.26 267	0.36 195	0.30 191	0.87 337	0.41 138	0.45 177	0.59 209	0.78 387	0.43 276	0.77 391	0.26 105	0.15 174	0.11 134	0.15 148	0.14 198	0.14 139	0.14 172

CAS	0.37 209	0.13 2	0.27 20	1.34 596	0.31 403	0.46 275	0.38 335	0.50 109	0.48 181	0.35 113	0.52 181	0.24 57	0.19 31	0.30 10	0.28 148	1.03 597	0.08 1	0.12 32	0.08 1	0.12 52	0.28 470

anonymousdsp2	0.37 209	0.21 206	0.49 271	0.38 160	0.24 201	0.48 284	0.31 218	0.91 352	0.68 258	0.57 220	0.51 174	0.51 231	0.34 208	0.59 227	0.33 217	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.10 55	0.16 247	0.16 248

knoymous	0.37 209	0.22 240	0.34 85	0.32 40	0.22 125	0.38 213	0.29 169	0.63 186	0.65 245	0.69 289	0.69 241	0.60 287	0.40 263	0.61 246	0.36 249	0.17 271	0.11 134	0.20 346	0.12 127	0.18 307	0.19 333

test_4	0.37 209	0.19 131	0.34 85	0.45 377	0.26 267	0.20 13	0.34 266	0.58 154	0.42 145	0.60 227	1.45 530	0.43 189	0.26 110	0.67 320	0.29 166	0.12 37	0.10 52	0.17 222	0.19 377	0.15 190	0.12 80

test_3	0.37 209	0.19 131	0.50 282	0.45 377	0.24 201	0.47 279	0.36 302	0.69 233	0.84 357	0.66 266	0.46 149	0.68 336	0.25 91	0.45 118	0.32 206	0.12 37	0.10 52	0.18 273	0.16 260	0.15 190	0.12 80

NRIStereo	0.37 209	0.21 206	0.49 271	0.42 294	0.23 159	0.33 167	0.25 109	0.68 223	0.59 223	0.65 260	0.63 220	0.55 245	0.37 235	0.67 320	0.40 308	0.16 225	0.12 207	0.18 273	0.15 229	0.17 275	0.15 215

DeepStereo_RVC	0.37 209	0.22 240	0.51 291	0.41 255	0.24 201	0.26 63	0.22 69	0.64 196	0.40 129	0.69 289	0.67 237	0.57 256	0.50 315	0.58 218	0.42 320	0.17 271	0.12 207	0.18 273	0.16 260	0.19 342	0.19 333

CRE-IMP	0.37 209	0.23 273	0.53 320	0.42 294	0.24 201	0.40 230	0.21 55	0.61 171	0.45 164	0.65 260	0.73 249	0.53 240	0.37 235	0.63 280	0.40 308	0.18 312	0.11 134	0.19 309	0.16 260	0.21 372	0.19 333

test-1	0.37 209	0.20 170	0.76 447	0.47 422	0.27 309	0.44 266	0.36 302	0.63 186	0.65 245	0.49 197	0.67 237	0.54 242	0.35 217	0.42 96	0.30 184	0.14 98	0.12 207	0.16 176	0.14 198	0.15 190	0.18 321

s12784h	0.37 209	0.15 26	0.26 13	0.34 66	0.15 3	0.80 452	0.29 169	0.83 325	0.87 376	0.58 223	0.58 207	0.43 189	0.41 268	0.59 227	0.35 237	0.12 37	0.10 52	0.14 102	0.09 6	0.14 139	0.10 3

RALCasStereoNet	0.37 209	0.23 273	0.41 178	0.44 362	0.28 336	0.36 195	0.38 335	0.66 205	0.67 256	0.51 200	0.74 261	0.51 231	0.29 161	0.64 288	0.38 275	0.17 271	0.14 323	0.15 148	0.13 166	0.17 275	0.17 294

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 209	0.18 95	0.45 222	0.36 120	0.19 54	0.33 167	0.28 154	0.67 216	0.77 307	0.72 305	0.99 394	0.56 251	0.39 258	0.44 110	0.31 198	0.11 27	0.09 18	0.15 148	0.14 198	0.13 93	0.11 40

H2IRNET	0.38 226	0.21 206	0.36 120	0.39 186	0.25 230	0.26 63	0.24 93	0.61 171	0.74 294	0.39 144	0.89 340	0.74 367	0.53 323	0.53 183	0.44 332	0.16 225	0.13 284	0.19 309	0.20 400	0.17 275	0.15 215

cc1	0.38 226	0.25 328	0.35 101	0.42 294	0.23 159	0.53 306	0.37 317	0.71 253	1.17 512	0.42 167	0.50 166	0.34 118	0.47 302	0.61 246	0.26 105	0.17 271	0.11 134	0.19 309	0.13 166	0.16 247	0.17 294

11t1	0.38 226	0.23 273	0.49 271	0.36 120	0.23 159	0.61 361	0.31 218	0.74 283	0.47 179	0.62 237	0.55 198	0.55 245	0.49 312	0.58 218	0.45 338	0.18 312	0.15 348	0.16 176	0.13 166	0.17 275	0.19 333

DCRE	0.38 226	0.19 131	0.47 248	0.45 377	0.33 440	0.45 273	0.40 366	0.66 205	0.53 203	0.49 197	0.95 369	0.57 256	0.39 258	0.53 183	0.32 206	0.14 98	0.13 284	0.15 148	0.14 198	0.14 139	0.15 215

DCANet-4	0.38 226	0.22 240	0.58 362	0.35 89	0.19 54	0.30 119	0.30 191	0.69 233	0.97 440	0.70 294	0.79 284	0.40 164	0.46 297	0.46 125	0.37 260	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.12 52	0.15 215

GMOStereo	0.38 226	0.19 131	0.42 191	0.43 336	0.24 201	0.40 230	0.39 353	0.55 137	0.64 238	0.89 420	0.84 313	0.65 314	0.37 235	0.39 71	0.29 166	0.14 98	0.12 207	0.20 346	0.18 349	0.15 190	0.12 80

error version	0.38 226	0.19 131	0.42 191	0.43 336	0.24 201	0.40 230	0.39 353	0.55 137	0.64 238	0.89 420	0.84 313	0.65 314	0.37 235	0.39 71	0.29 166	0.14 98	0.12 207	0.20 346	0.18 349	0.15 190	0.12 80

test-v	0.38 226	0.19 131	0.42 191	0.43 336	0.24 201	0.40 230	0.39 353	0.55 137	0.64 238	0.89 420	0.84 313	0.65 314	0.37 235	0.39 71	0.29 166	0.14 98	0.12 207	0.20 346	0.18 349	0.15 190	0.12 80

test-2	0.38 226	0.19 131	0.42 191	0.43 336	0.24 201	0.40 230	0.39 353	0.55 137	0.64 238	0.89 420	0.84 313	0.65 314	0.37 235	0.39 71	0.29 166	0.14 98	0.12 207	0.20 346	0.18 349	0.15 190	0.12 80

rafts_anoy	0.38 226	0.22 240	0.38 145	0.43 336	0.28 336	0.32 154	0.32 232	0.70 246	0.91 403	0.59 224	0.66 229	0.45 205	0.33 201	0.49 156	0.41 314	0.16 225	0.12 207	0.21 390	0.23 458	0.18 307	0.16 248

raft+_RVC	0.38 226	0.20 170	0.38 145	0.39 186	0.27 309	0.44 266	0.35 289	0.81 317	0.90 397	0.52 203	0.78 279	0.50 226	0.29 161	0.56 202	0.41 314	0.15 174	0.12 207	0.17 222	0.15 229	0.14 139	0.13 130

XX-Stereo	0.38 226	0.18 95	0.52 312	0.58 529	0.38 477	0.39 223	0.20 31	0.62 178	0.31 58	0.47 187	1.29 496	0.72 358	0.25 91	0.59 227	0.28 148	0.16 225	0.11 134	0.17 222	0.16 260	0.14 139	0.11 40

DCANet	0.38 226	0.18 95	0.46 236	0.35 89	0.19 54	0.30 119	0.30 191	0.72 264	0.96 435	0.72 305	0.77 270	0.45 205	0.56 341	0.47 137	0.36 249	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.13 93	0.15 215

AIO-test1	0.39 239	0.18 95	0.42 191	0.51 464	0.25 230	0.44 266	0.30 191	0.74 283	1.20 521	0.41 162	0.71 245	0.45 205	0.29 161	0.56 202	0.27 127	0.15 174	0.13 284	0.19 309	0.21 421	0.13 93	0.18 321

MIM_Stereo	0.39 239	0.18 95	0.59 370	0.38 160	0.25 230	0.27 81	0.24 93	0.72 264	0.56 208	0.72 305	1.00 398	0.62 297	0.29 161	0.67 320	0.39 285	0.13 64	0.14 323	0.17 222	0.16 260	0.14 139	0.12 80

fff	0.39 239	0.18 95	0.46 236	0.35 89	0.19 54	0.30 119	0.30 191	0.73 276	1.08 486	0.70 294	0.79 284	0.44 196	0.62 380	0.47 137	0.37 260	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.12 52	0.15 215

ADStereo(finetuned)	0.39 239	0.18 95	0.58 362	0.35 89	0.19 54	0.30 119	0.30 191	0.72 264	0.96 435	0.72 305	0.77 270	0.45 205	0.68 420	0.46 125	0.36 249	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.13 93	0.15 215

MIPNet	0.39 239	0.22 240	0.66 399	0.40 226	0.25 230	0.53 306	0.29 169	0.78 305	0.74 294	0.68 286	0.60 212	0.40 164	0.48 306	0.45 118	0.39 285	0.14 98	0.11 134	0.16 176	0.13 166	0.14 139	0.14 172

TRStereo	0.39 239	0.32 435	0.64 391	0.49 441	0.41 495	0.30 119	0.30 191	0.97 378	0.63 234	0.53 210	0.43 139	0.52 235	0.26 110	0.77 391	0.29 166	0.18 312	0.12 207	0.19 309	0.19 377	0.13 93	0.13 130

NF-Stereo	0.39 239	0.21 206	0.51 291	0.42 294	0.25 230	0.26 63	0.30 191	0.71 253	0.72 278	0.66 266	0.77 270	0.57 256	0.31 187	0.69 336	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.16 247	0.27 459

OCTAStereo	0.39 239	0.21 206	0.51 291	0.42 294	0.25 230	0.26 63	0.30 191	0.71 253	0.72 278	0.66 266	0.77 270	0.58 272	0.31 187	0.69 336	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.16 247	0.27 459

RE-Stereo	0.39 239	0.21 206	0.51 291	0.42 294	0.25 230	0.26 63	0.30 191	0.71 253	0.72 278	0.66 266	0.77 270	0.57 256	0.31 187	0.70 344	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.16 247	0.27 459

Pruner-Stereo	0.39 239	0.21 206	0.51 291	0.41 255	0.25 230	0.22 20	0.24 93	0.71 253	0.59 223	0.90 428	0.75 263	0.67 333	0.30 180	0.64 288	0.39 285	0.19 352	0.12 207	0.20 346	0.17 318	0.17 275	0.19 333

TVStereo	0.39 239	0.21 206	0.51 291	0.42 294	0.25 230	0.26 63	0.30 191	0.71 253	0.72 278	0.66 266	0.77 270	0.57 256	0.31 187	0.70 344	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.16 247	0.27 459

TestStereo	0.39 239	0.32 435	0.42 191	0.45 377	0.20 80	0.41 241	0.38 335	0.69 233	0.66 249	0.56 217	0.78 279	0.48 218	0.43 276	0.59 227	0.37 260	0.18 312	0.13 284	0.20 346	0.15 229	0.23 418	0.14 172

csc	0.39 239	0.18 95	0.46 236	0.35 89	0.19 54	0.30 119	0.30 191	0.73 276	1.08 486	0.70 294	0.79 284	0.44 196	0.62 380	0.47 137	0.37 260	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.12 52	0.15 215

cscssc	0.39 239	0.18 95	0.46 236	0.35 89	0.19 54	0.30 119	0.30 191	0.73 276	1.08 486	0.70 294	0.79 284	0.44 196	0.62 380	0.47 137	0.37 260	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.12 52	0.15 215

AFF-stereo	0.39 239	0.20 170	0.42 191	0.37 140	0.22 125	0.27 81	0.31 218	0.67 216	0.72 278	0.66 266	1.12 446	0.75 372	0.38 243	0.57 213	0.35 237	0.11 27	0.09 18	0.16 176	0.16 260	0.14 139	0.12 80

AIO-test2	0.40 254	0.21 206	0.44 215	0.48 429	0.26 267	0.44 266	0.38 335	0.79 312	1.28 534	0.37 126	0.87 333	0.38 146	0.30 180	0.50 162	0.28 148	0.16 225	0.13 284	0.21 390	0.24 473	0.15 190	0.15 215

rvit_0105_6	0.40 254	0.28 394	0.68 411	0.51 464	0.30 387	0.39 223	0.41 387	0.53 126	0.68 258	0.41 162	0.45 144	0.50 226	0.45 290	0.55 192	0.37 260	0.28 489	0.26 513	0.24 442	0.22 442	0.22 398	0.17 294

MyStereo06	0.40 254	0.22 240	0.65 396	0.42 294	0.29 361	0.43 256	0.48 438	1.05 408	0.43 154	0.64 254	0.54 192	0.78 387	0.27 121	0.53 183	0.31 198	0.14 98	0.13 284	0.18 273	0.17 318	0.17 275	0.17 294

xx1	0.40 254	0.25 328	0.35 101	0.42 294	0.23 159	0.53 306	0.37 317	0.71 253	1.17 512	0.42 167	0.50 166	0.65 314	0.56 341	0.61 246	0.26 105	0.17 271	0.11 134	0.20 346	0.19 377	0.18 307	0.19 333

DisPM	0.40 254	0.20 170	0.50 282	0.42 294	0.27 309	0.24 39	0.30 191	0.68 223	0.61 233	0.88 413	0.87 333	0.59 282	0.32 193	0.80 406	0.34 228	0.19 352	0.12 207	0.19 309	0.17 318	0.16 247	0.21 382

RAFT+CT+SA	0.40 254	0.24 297	0.40 168	0.53 492	0.27 309	0.28 95	0.45 420	0.79 312	0.81 337	0.51 200	0.90 346	0.42 178	0.39 258	0.81 411	0.33 217	0.15 174	0.11 134	0.18 273	0.18 349	0.15 190	0.15 215

IPLG	0.40 254	0.21 206	0.64 391	0.41 255	0.25 230	0.54 314	0.27 137	0.77 301	0.68 258	0.85 388	0.82 305	0.33 111	0.32 193	0.64 288	0.49 366	0.13 64	0.11 134	0.16 176	0.14 198	0.14 139	0.14 172

IPLGR	0.40 254	0.22 240	0.70 423	0.40 226	0.22 125	0.51 292	0.29 169	0.78 305	0.78 311	0.80 354	0.77 270	0.44 196	0.41 268	0.48 146	0.40 308	0.14 98	0.12 207	0.16 176	0.14 198	0.16 247	0.14 172

PSM-softLoss	0.40 254	0.21 206	0.53 320	0.42 294	0.26 267	0.29 107	0.34 266	0.70 246	0.49 183	0.63 244	0.82 305	0.59 282	0.33 201	0.75 373	0.43 323	0.20 373	0.12 207	0.20 346	0.18 349	0.17 275	0.22 401

KMStereo	0.40 254	0.21 206	0.53 320	0.42 294	0.26 267	0.29 107	0.34 266	0.70 246	0.49 183	0.63 244	0.82 305	0.59 282	0.33 201	0.75 373	0.43 323	0.20 373	0.12 207	0.20 346	0.18 349	0.17 275	0.22 401

RALAANet	0.40 254	0.24 297	0.56 351	0.43 336	0.30 387	0.36 195	0.25 109	0.89 346	0.69 265	0.69 289	0.65 225	0.61 289	0.30 180	0.63 280	0.35 237	0.16 225	0.13 284	0.18 273	0.15 229	0.21 372	0.14 172

GMStereo	0.40 254	0.38 471	0.61 376	0.41 255	0.27 309	0.47 279	0.35 289	0.62 178	1.04 468	0.57 220	0.54 192	0.38 146	0.36 227	0.56 202	0.41 314	0.20 373	0.13 284	0.16 176	0.17 318	0.24 431	0.20 364
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.40 254	0.22 240	0.58 362	0.42 294	0.29 361	0.62 367	0.27 137	0.87 337	0.42 145	0.65 260	0.86 326	0.52 235	0.35 217	0.67 320	0.43 323	0.15 174	0.13 284	0.17 222	0.14 198	0.15 190	0.17 294
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.40 254	0.19 131	0.47 248	0.43 336	0.27 309	0.41 241	0.31 218	0.74 283	0.38 108	0.90 428	1.28 492	0.58 272	0.35 217	0.43 103	0.35 237	0.15 174	0.13 284	0.14 102	0.12 127	0.14 139	0.14 172

RAFT-Stereo	0.40 254	0.19 131	0.47 248	0.43 336	0.27 309	0.41 241	0.31 218	0.74 283	0.38 108	0.90 428	1.28 492	0.58 272	0.35 217	0.43 103	0.35 237	0.15 174	0.13 284	0.14 102	0.12 127	0.14 139	0.14 172
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
riskmin	0.41 269	0.21 206	0.44 215	0.34 66	0.24 201	0.58 343	0.32 232	0.70 246	0.86 369	0.52 203	0.57 203	0.78 387	0.60 369	0.58 218	0.39 285	0.17 271	0.12 207	0.19 309	0.13 166	0.19 342	0.22 401

x	0.41 269	0.25 328	0.46 236	0.36 120	0.24 201	0.54 314	0.31 218	0.94 368	0.58 222	0.60 227	0.72 247	0.61 289	0.53 323	0.52 177	0.50 370	0.18 312	0.16 375	0.17 222	0.16 260	0.17 275	0.18 321

raft_robust	0.41 269	0.24 297	0.39 154	0.43 336	0.22 125	0.40 230	0.33 249	0.80 315	0.98 445	0.80 354	0.88 337	0.41 171	0.32 193	0.89 438	0.30 184	0.14 98	0.12 207	0.16 176	0.18 349	0.15 190	0.13 130

PFNet+	0.41 269	0.20 170	0.53 320	0.40 226	0.25 230	0.28 95	0.22 69	0.66 205	0.76 304	0.85 388	0.79 284	0.63 302	0.34 208	0.75 373	0.37 260	0.20 373	0.14 323	0.23 426	0.20 400	0.17 275	0.21 382

SST-Stereo	0.41 269	0.20 170	0.48 262	0.43 336	0.25 230	0.25 59	0.21 55	0.68 223	0.50 188	1.08 511	0.79 284	0.71 343	0.42 273	0.81 411	0.38 275	0.17 271	0.11 134	0.20 346	0.16 260	0.19 342	0.15 215

RAFT_R40	0.41 269	0.20 170	0.47 248	0.44 362	0.25 230	0.23 31	0.25 109	0.69 233	0.70 269	0.98 472	0.78 279	0.72 358	0.43 276	0.80 406	0.39 285	0.17 271	0.11 134	0.20 346	0.16 260	0.18 307	0.15 215

RAFT-345	0.41 269	0.19 131	0.42 191	0.39 186	0.23 159	0.32 154	0.25 109	0.62 178	0.56 208	0.74 319	1.77 554	0.44 196	0.35 217	0.67 320	0.37 260	0.14 98	0.11 134	0.18 273	0.14 198	0.14 139	0.13 130

rvit_0105_4	0.42 276	0.30 423	0.77 450	0.52 481	0.29 361	0.41 241	0.44 413	0.57 150	0.75 298	0.45 177	0.48 157	0.56 251	0.49 312	0.58 218	0.37 260	0.28 489	0.26 513	0.25 455	0.22 442	0.24 431	0.19 333

MyStereo8	0.42 276	0.21 206	0.64 391	0.43 336	0.29 361	0.55 320	0.28 154	0.72 264	0.50 188	0.73 312	1.01 402	0.57 256	0.44 283	0.52 177	0.52 379	0.15 174	0.12 207	0.16 176	0.14 198	0.19 342	0.21 382

qqq	0.42 276	0.28 394	0.50 282	0.37 140	0.22 125	0.47 279	0.39 353	0.91 352	0.59 223	0.57 220	0.71 245	0.65 314	0.56 341	0.59 227	0.48 357	0.17 271	0.17 408	0.20 346	0.19 377	0.18 307	0.19 333

CIPLG	0.42 276	0.23 273	0.71 425	0.45 377	0.33 440	0.51 292	0.33 249	0.68 223	0.68 258	0.84 375	0.96 373	0.47 213	0.33 201	0.56 202	0.52 379	0.17 271	0.12 207	0.16 176	0.14 198	0.13 93	0.16 248

iRaft-Stereo_20w	0.42 276	0.20 170	0.63 386	0.39 186	0.27 309	0.33 167	0.25 109	1.76 585	0.37 103	0.73 312	0.53 188	0.63 302	0.42 273	0.86 428	0.29 166	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.13 166	0.15 190	0.15 215

IPLGR_C	0.42 276	0.23 273	0.71 425	0.46 402	0.33 440	0.51 292	0.34 266	0.69 233	0.69 265	0.84 375	0.92 360	0.46 209	0.33 201	0.53 183	0.53 390	0.17 271	0.12 207	0.16 176	0.14 198	0.13 93	0.16 248

ACRE	0.42 276	0.23 273	0.73 438	0.45 377	0.33 440	0.50 287	0.33 249	0.68 223	0.70 269	0.82 361	0.92 360	0.46 209	0.32 193	0.53 183	0.52 379	0.17 271	0.12 207	0.15 148	0.14 198	0.13 93	0.16 248

LCNet	0.42 276	0.21 206	0.34 85	0.44 362	0.24 201	0.47 279	0.28 154	0.69 233	0.57 218	0.72 305	1.03 415	0.66 326	0.58 357	0.60 240	0.35 237	0.15 174	0.10 52	0.19 309	0.19 377	0.22 398	0.37 524

HHNet	0.42 276	0.19 131	0.43 209	0.35 89	0.38 477	0.33 167	0.33 249	0.71 253	0.78 311	0.87 403	1.30 498	0.52 235	0.36 227	0.53 183	0.37 260	0.16 225	0.11 134	0.19 309	0.15 229	0.15 190	0.25 445

AnonymousM	0.42 276	0.86 574	0.31 56	0.35 89	0.23 159	0.30 119	0.37 317	0.56 145	0.44 159	0.72 305	0.50 166	0.47 213	0.29 161	0.42 96	0.35 237	0.16 225	0.12 207	1.51 597	0.32 531	0.12 52	0.11 40

sAnonymous2	0.42 276	0.41 491	0.96 501	0.48 429	0.37 470	0.41 241	0.48 438	0.60 164	0.52 196	0.39 144	0.48 157	0.35 127	0.44 283	0.44 110	0.30 184	0.19 352	0.14 323	0.19 309	0.17 318	0.55 566	0.43 546

CroCo_RVC	0.42 276	0.41 491	0.96 501	0.48 429	0.37 470	0.41 241	0.48 438	0.60 164	0.52 196	0.39 144	0.48 157	0.35 127	0.44 283	0.44 110	0.30 184	0.19 352	0.14 323	0.19 309	0.17 318	0.55 566	0.43 546

111	0.42 276	0.18 95	0.46 236	0.35 89	0.19 54	0.52 300	0.28 154	0.76 296	1.16 509	0.52 203	0.92 360	0.65 314	0.51 320	0.65 298	0.37 260	0.15 174	0.10 52	0.14 102	0.12 127	0.13 93	0.16 248

Hybrid-DGEV-2	0.43 289	0.23 273	0.47 248	0.48 429	0.30 387	0.57 337	0.24 93	0.84 328	1.00 452	0.67 275	0.67 237	0.59 282	0.73 448	0.61 246	0.36 249	0.14 98	0.12 207	0.18 273	0.16 260	0.14 139	0.13 130

StereoVision	0.43 289	0.29 408	0.54 333	0.50 452	0.28 336	0.37 207	0.38 335	0.75 292	0.63 234	0.46 184	1.11 444	0.53 240	0.38 243	0.57 213	0.34 228	0.21 389	0.24 495	0.25 455	0.24 473	0.26 452	0.17 294

OMP-Stereo	0.43 289	0.23 273	0.50 282	0.53 492	0.25 230	0.36 195	0.24 93	0.73 276	0.81 337	0.78 346	0.64 223	0.88 420	0.41 268	0.95 464	0.36 249	0.15 174	0.12 207	0.20 346	0.15 229	0.16 247	0.13 130

PFNet	0.43 289	0.19 131	0.61 376	0.44 362	0.24 201	0.42 251	0.31 218	0.76 296	0.81 337	1.01 482	0.74 261	0.67 333	0.41 268	0.75 373	0.39 285	0.16 225	0.10 52	0.20 346	0.15 229	0.16 247	0.14 172

IRAFT_RVC	0.43 289	0.20 170	0.52 312	0.45 377	0.24 201	0.26 63	0.51 460	0.76 296	0.78 311	0.77 335	0.80 295	0.73 363	0.50 315	0.74 365	0.39 285	0.18 312	0.10 52	0.21 390	0.17 318	0.17 275	0.15 215

FENet	0.43 289	0.23 273	0.40 168	0.40 226	0.24 201	0.54 314	0.33 249	0.83 325	0.72 278	0.74 319	0.73 249	0.63 302	0.56 341	0.65 298	0.45 338	0.19 352	0.13 284	0.19 309	0.17 318	0.18 307	0.20 364

HITNet	0.43 289	0.27 379	0.50 282	0.34 66	0.18 31	0.65 390	0.32 232	0.99 384	0.70 269	0.73 312	0.86 326	0.66 326	0.56 341	0.61 246	0.47 353	0.14 98	0.10 52	0.15 148	0.13 166	0.18 307	0.13 130
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
rvit_0105_5	0.44 296	0.32 435	0.79 454	0.51 464	0.29 361	0.44 266	0.43 405	0.62 178	0.76 304	0.51 200	0.52 181	0.61 289	0.53 323	0.58 218	0.38 275	0.28 489	0.25 503	0.25 455	0.24 473	0.22 398	0.20 364

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 296	0.22 240	0.83 466	0.39 186	0.45 519	0.41 241	0.26 124	1.04 401	0.50 188	0.54 212	0.76 266	1.03 466	0.43 276	0.67 320	0.28 148	0.16 225	0.11 134	0.17 222	0.19 377	0.21 372	0.21 382

test_sample1	0.44 296	0.24 297	0.52 312	0.35 89	0.23 159	0.59 353	0.36 302	1.05 408	0.57 218	0.66 266	0.78 279	0.70 340	0.71 432	0.62 269	0.51 374	0.18 312	0.15 348	0.17 222	0.16 260	0.18 307	0.18 321

TestStereo1	0.44 296	0.24 297	0.45 222	0.52 481	0.25 230	0.35 184	0.40 366	0.81 317	0.94 424	0.70 294	0.96 373	0.48 218	0.45 290	0.94 458	0.33 217	0.16 225	0.13 284	0.18 273	0.16 260	0.15 190	0.14 172

test_5	0.44 296	0.25 328	0.48 262	0.53 492	0.28 336	0.28 95	0.42 398	0.77 301	0.87 376	0.63 244	0.91 354	0.73 363	0.53 323	0.82 417	0.36 249	0.14 98	0.11 134	0.18 273	0.18 349	0.18 307	0.16 248

SA-5K	0.44 296	0.24 297	0.45 222	0.52 481	0.25 230	0.35 184	0.40 366	0.81 317	0.94 424	0.70 294	0.96 373	0.48 218	0.45 290	0.94 458	0.33 217	0.16 225	0.13 284	0.18 273	0.16 260	0.15 190	0.14 172

dd	0.44 296	0.40 485	0.62 382	0.44 362	0.26 267	0.51 292	0.38 335	0.72 264	1.07 482	0.60 227	0.66 229	0.43 189	0.40 263	0.68 329	0.53 390	0.24 449	0.15 348	0.21 390	0.16 260	0.24 431	0.19 333

GANet-ADL	0.44 296	0.27 379	0.48 262	0.44 362	0.30 387	0.54 314	0.36 302	0.94 368	0.88 387	0.64 254	0.72 247	0.68 336	0.44 283	0.55 192	0.44 332	0.22 411	0.15 348	0.15 148	0.13 166	0.18 307	0.21 382

GMM-Stereo	0.44 296	0.20 170	0.39 154	0.42 294	0.25 230	0.50 287	0.44 413	0.72 264	0.57 218	0.77 335	1.37 513	0.76 379	0.38 243	0.62 269	0.34 228	0.15 174	0.10 52	0.20 346	0.19 377	0.17 275	0.28 470

FACV-RUCA	0.45 305	0.28 394	0.51 291	0.46 402	0.33 440	0.62 367	0.34 266	0.87 337	0.75 298	0.60 227	0.84 313	0.48 218	0.54 330	0.56 202	0.39 285	0.22 411	0.15 348	0.35 527	0.16 260	0.29 473	0.22 401

test_sample2	0.45 305	0.24 297	0.49 271	0.34 66	0.21 102	0.60 359	0.43 405	1.01 391	0.73 288	0.67 275	0.80 295	0.70 340	0.64 393	0.65 298	0.41 314	0.19 352	0.15 348	0.18 273	0.16 260	0.19 342	0.19 333

MyStereo04	0.45 305	0.23 273	0.52 312	0.43 336	0.29 361	0.40 230	0.48 438	1.02 394	1.12 494	0.62 237	0.58 207	0.55 245	0.56 341	0.77 391	0.45 338	0.14 98	0.13 284	0.19 309	0.17 318	0.18 307	0.17 294

SA	0.45 305	0.26 363	0.50 282	0.47 422	0.24 201	0.46 275	0.36 302	0.79 312	1.00 452	0.61 232	1.04 418	0.50 226	0.50 315	0.98 475	0.33 217	0.16 225	0.13 284	0.21 390	0.19 377	0.15 190	0.14 172

GwcNet-ADL	0.45 305	0.24 297	0.51 291	0.46 402	0.30 387	0.41 241	0.40 366	0.95 371	0.98 445	0.73 312	0.78 279	0.61 289	0.41 268	0.67 320	0.55 398	0.20 373	0.14 323	0.15 148	0.14 198	0.19 342	0.22 401

IIG-Stereo	0.45 305	0.22 240	0.48 262	0.51 464	0.26 267	0.43 256	0.21 55	0.73 276	0.80 327	0.84 375	0.95 369	0.82 402	0.46 297	0.95 464	0.37 260	0.16 225	0.12 207	0.19 309	0.15 229	0.15 190	0.12 80

DN-CSS_ROB	0.45 305	0.27 379	0.74 442	0.41 255	0.29 361	0.43 256	0.29 169	0.80 315	0.78 311	0.73 312	1.08 438	0.48 218	0.45 290	0.81 411	0.40 308	0.15 174	0.12 207	0.21 390	0.19 377	0.18 307	0.17 294

Hybrid-DGEV-03	0.46 312	0.20 170	0.36 120	0.43 336	0.28 336	0.55 320	0.25 109	0.69 233	0.75 298	0.96 465	1.92 562	0.61 289	0.32 193	0.58 218	0.36 249	0.15 174	0.10 52	0.18 273	0.16 260	0.14 139	0.12 80

HI	0.46 312	0.22 240	0.41 178	0.35 89	0.35 459	0.27 81	0.32 232	0.75 292	0.50 188	0.90 428	1.13 453	1.12 503	0.73 448	0.70 344	0.57 406	0.12 37	0.10 52	0.17 222	0.17 318	0.17 275	0.16 248

CoSv	0.46 312	0.22 240	0.41 178	0.35 89	0.35 459	0.27 81	0.32 232	0.75 292	0.50 188	0.90 428	1.13 453	1.12 503	0.73 448	0.70 344	0.57 406	0.12 37	0.10 52	0.17 222	0.17 318	0.17 275	0.16 248

MyStereo05	0.46 312	0.22 240	0.51 291	0.42 294	0.29 361	0.43 256	0.48 438	0.96 376	1.12 494	0.77 335	0.62 219	0.51 231	0.57 353	0.79 403	0.43 323	0.14 98	0.13 284	0.18 273	0.17 318	0.17 275	0.17 294

CASS	0.46 312	0.28 394	0.45 222	0.48 429	0.22 125	0.63 373	0.34 266	0.99 384	0.66 249	0.76 329	0.86 326	0.61 289	0.58 357	0.58 218	0.44 332	0.29 499	0.16 375	0.22 405	0.18 349	0.23 418	0.28 470
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RAFT_CTSACE	0.46 312	0.20 170	0.48 262	0.46 402	0.27 309	0.34 178	0.39 353	0.62 178	0.74 294	0.78 346	1.44 526	0.86 410	0.38 243	1.09 499	0.27 127	0.13 64	0.13 284	0.18 273	0.16 260	0.16 247	0.12 80

iRaft-Stereo_5w	0.46 312	0.22 240	0.53 320	0.43 336	0.30 387	0.30 119	0.53 471	0.66 205	0.71 276	0.62 237	0.89 340	1.01 462	0.67 412	0.76 384	0.67 436	0.13 64	0.12 207	0.17 222	0.15 229	0.15 190	0.17 294

TransformOpticalFlow	0.46 312	0.21 206	0.49 271	0.42 294	0.24 201	0.36 195	0.46 423	1.04 401	0.84 357	0.67 275	1.14 457	0.73 363	0.56 341	0.78 399	0.33 217	0.15 174	0.10 52	0.17 222	0.15 229	0.14 139	0.15 215

RAFT	0.46 312	0.23 273	0.52 312	0.48 429	0.27 309	0.55 320	0.47 431	0.68 223	0.60 230	0.83 369	0.82 305	1.00 458	0.56 341	0.76 384	0.37 260	0.18 312	0.16 375	0.22 405	0.20 400	0.16 247	0.14 172

Prome-Stereo	0.46 312	0.20 170	0.37 135	0.45 377	0.26 267	0.40 230	0.42 398	0.69 233	0.49 183	0.96 465	1.84 558	0.58 272	0.64 393	0.63 280	0.32 206	0.15 174	0.11 134	0.16 176	0.14 198	0.17 275	0.30 482

GES	0.46 312	0.25 328	0.62 382	0.41 255	0.30 387	0.62 367	0.37 317	1.06 413	0.70 269	0.75 323	0.83 310	0.47 213	0.52 322	0.69 336	0.46 342	0.23 438	0.17 408	0.17 222	0.16 260	0.18 307	0.24 436

HCRNet	0.46 312	0.35 452	0.45 222	0.54 504	0.26 267	0.52 300	0.29 169	0.87 337	0.64 238	0.75 323	0.82 305	0.76 379	0.53 323	0.70 344	0.38 275	0.24 449	0.16 375	0.24 442	0.20 400	0.21 372	0.20 364

DFGA-Net	0.47 324	0.31 432	0.93 494	0.43 336	0.33 440	0.56 328	0.35 289	0.81 317	0.89 392	0.70 294	0.76 266	0.48 218	0.43 276	0.78 399	0.64 431	0.16 225	0.14 323	0.19 309	0.19 377	0.20 359	0.19 333

mmm	0.47 324	0.28 394	0.51 291	0.39 186	0.25 230	0.61 361	0.38 335	1.00 390	0.60 230	0.77 335	1.07 431	0.65 314	0.53 323	0.61 246	0.49 366	0.18 312	0.15 348	0.23 426	0.20 400	0.21 372	0.20 364

ffm	0.47 324	0.28 394	0.68 411	0.39 186	0.26 267	0.56 328	0.40 366	0.72 264	1.13 500	0.76 329	0.98 386	0.71 343	0.55 334	0.61 246	0.26 105	0.17 271	0.11 134	0.25 455	0.21 421	0.16 247	0.17 294

BUS	0.47 324	0.26 363	0.47 248	0.46 402	0.29 361	0.78 440	0.34 266	0.99 384	0.80 327	0.77 335	0.80 295	0.64 308	0.54 330	0.66 310	0.56 400	0.21 389	0.15 348	0.22 405	0.19 377	0.18 307	0.19 333

STrans-v2	0.47 324	0.21 206	0.49 271	0.41 255	0.25 230	0.54 314	0.49 451	1.16 452	0.82 350	0.67 275	1.05 421	0.71 343	0.67 412	0.74 365	0.34 228	0.15 174	0.11 134	0.17 222	0.15 229	0.14 139	0.14 172

Anonymous3	0.47 324	0.35 452	0.91 493	0.50 452	0.38 477	0.81 458	0.55 481	0.76 296	0.66 249	0.52 203	0.65 225	0.44 196	0.45 290	0.66 310	0.39 285	0.25 462	0.25 503	0.22 405	0.21 421	0.23 418	0.24 436

CFNet_pseudo	0.47 324	0.25 328	0.55 337	0.38 160	0.28 336	0.58 343	0.32 232	0.89 346	0.90 397	0.83 369	1.03 415	0.75 372	0.48 306	0.61 246	0.46 342	0.17 271	0.13 284	0.24 442	0.16 260	0.26 452	0.21 382

ACVNet	0.47 324	0.24 297	0.39 154	0.40 226	0.28 336	0.58 343	0.40 366	0.91 352	0.81 337	0.67 275	0.96 373	0.79 394	0.66 403	0.65 298	0.71 447	0.18 312	0.15 348	0.16 176	0.15 229	0.18 307	0.15 215

DMCA	0.47 324	0.27 379	0.59 370	0.39 186	0.29 361	0.53 306	0.34 266	0.98 380	0.70 269	0.78 346	0.83 310	0.79 394	0.55 334	0.54 191	0.57 406	0.21 389	0.16 375	0.21 390	0.16 260	0.19 342	0.22 401

ccs_rob	0.47 324	0.25 328	0.55 337	0.38 160	0.28 336	0.58 343	0.32 232	0.89 346	0.90 397	0.83 369	1.02 405	0.75 372	0.48 306	0.61 246	0.46 342	0.17 271	0.12 207	0.24 442	0.16 260	0.26 452	0.21 382

Select-FE	0.48 334	0.26 363	0.96 501	0.42 294	0.36 466	0.34 178	0.20 31	1.02 394	0.37 103	0.61 232	1.01 402	1.04 471	0.79 475	0.74 365	0.29 166	0.17 271	0.13 284	0.17 222	0.20 400	0.15 190	0.25 445

rvit_0105_3	0.48 334	0.35 452	0.85 479	0.56 517	0.31 403	0.48 284	0.48 438	0.65 198	0.81 337	0.66 266	0.59 209	0.66 326	0.56 341	0.66 310	0.41 314	0.30 506	0.27 520	0.29 502	0.28 511	0.21 372	0.21 382

UGAM-zero	0.48 334	0.21 206	0.66 399	0.38 160	0.23 159	0.36 195	0.22 69	1.30 515	0.43 154	0.67 275	0.61 215	1.74 567	0.89 508	0.79 403	0.27 127	0.15 174	0.12 207	0.15 148	0.12 127	0.13 93	0.14 172

rvit_stereo_0075_2	0.48 334	0.38 471	0.74 442	0.54 504	0.46 528	0.43 256	0.35 289	0.85 330	0.68 258	0.56 217	0.73 249	0.59 282	0.47 302	0.64 288	0.47 353	0.33 522	0.23 486	0.35 527	0.26 497	0.32 493	0.26 449

DispNO	0.48 334	0.24 297	0.84 473	0.40 226	0.31 403	0.58 343	0.39 353	0.91 352	0.79 318	0.79 351	0.83 310	0.71 343	0.59 363	0.75 373	0.50 370	0.19 352	0.14 323	0.20 346	0.18 349	0.16 247	0.17 294

CoDeX	0.48 334	0.21 206	0.53 320	0.43 336	0.25 230	0.74 432	0.38 335	1.36 533	0.82 350	0.84 375	0.96 373	0.63 302	0.57 353	0.63 280	0.40 308	0.17 271	0.13 284	0.17 222	0.15 229	0.16 247	0.15 215

IER	0.48 334	0.25 328	0.60 375	0.38 160	0.28 336	0.67 406	0.38 335	0.82 323	0.68 258	0.88 413	0.95 369	0.74 367	0.79 475	0.62 269	0.46 342	0.17 271	0.14 323	0.17 222	0.17 318	0.17 275	0.16 248

BSDual-CNN	0.48 334	0.26 363	0.47 248	0.46 402	0.29 361	0.75 436	0.46 423	0.99 384	0.80 327	0.77 335	0.80 295	0.76 379	0.59 363	0.66 310	0.48 357	0.21 389	0.15 348	0.22 405	0.19 377	0.18 307	0.19 333

PSM-AAD	0.48 334	0.21 206	0.39 154	0.44 362	0.23 159	0.56 328	0.47 431	0.67 216	0.73 288	1.08 511	1.12 446	0.58 272	0.87 500	0.63 280	0.33 217	0.15 174	0.11 134	0.25 455	0.26 497	0.18 307	0.42 541

KYRaft	0.48 334	0.21 206	0.41 178	0.45 377	0.23 159	0.43 256	0.36 302	0.68 223	0.45 164	0.94 448	1.72 552	0.78 387	0.40 263	0.65 298	0.32 206	0.16 225	0.11 134	0.18 273	0.22 442	0.17 275	0.76 584

ASMatch	0.48 334	0.20 170	0.47 248	0.39 186	0.28 336	0.37 207	0.26 124	0.76 296	0.72 278	0.77 335	2.29 573	0.61 289	0.51 320	0.64 288	0.39 285	0.15 174	0.12 207	0.17 222	0.15 229	0.14 139	0.22 401

ICVP	0.48 334	0.26 363	0.42 191	0.49 441	0.28 336	0.63 373	0.43 405	1.05 408	0.72 278	0.68 286	0.95 369	0.75 372	0.56 341	0.55 192	0.61 422	0.24 449	0.18 426	0.19 309	0.17 318	0.19 342	0.21 382
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ARAFT	0.48 334	0.25 328	0.82 462	0.42 294	0.25 230	0.56 328	0.54 478	0.82 323	0.82 350	0.92 438	0.75 263	0.75 372	0.48 306	0.89 438	0.37 260	0.15 174	0.12 207	0.23 426	0.22 442	0.14 139	0.14 172

SFCPSM	0.48 334	0.22 240	0.59 370	0.41 255	0.27 309	0.85 470	0.36 302	1.39 536	0.79 318	0.81 358	0.85 322	0.54 242	0.50 315	0.60 240	0.39 285	0.18 312	0.14 323	0.18 273	0.20 400	0.17 275	0.16 248

FSD	0.49 348	0.47 515	0.55 337	0.55 512	0.46 528	0.48 284	0.52 466	0.54 132	0.49 183	0.48 194	0.48 157	0.50 226	0.48 306	0.51 174	0.49 366	0.45 561	0.43 580	0.47 560	0.46 566	0.46 546	0.46 557

G2L-ROB	0.49 348	0.20 170	0.48 262	0.36 120	0.22 125	0.58 343	0.42 398	1.19 467	0.74 294	0.86 398	0.76 266	1.08 486	0.59 363	0.81 411	0.60 416	0.17 271	0.12 207	0.15 148	0.12 127	0.17 275	0.20 364

test_sample4	0.49 348	0.27 379	0.55 337	0.36 120	0.23 159	0.70 413	0.37 317	1.22 485	0.86 369	0.82 361	0.86 326	0.62 297	0.58 357	0.71 354	0.49 366	0.21 389	0.16 375	0.21 390	0.20 400	0.22 398	0.21 382

test_sample3	0.49 348	0.27 379	0.55 337	0.36 120	0.23 159	0.70 413	0.37 317	1.21 477	0.87 376	0.79 351	0.84 313	0.66 326	0.53 323	0.70 344	0.50 370	0.21 389	0.16 375	0.20 346	0.19 377	0.21 372	0.21 382

PCWNet_CMD	0.49 348	0.25 328	0.56 351	0.40 226	0.27 309	0.64 383	0.32 232	0.98 380	0.99 448	0.87 403	1.07 431	0.78 387	0.46 297	0.61 246	0.44 332	0.17 271	0.13 284	0.21 390	0.16 260	0.26 452	0.20 364

Sa-1000	0.49 348	0.25 328	0.45 222	0.46 402	0.25 230	0.64 383	0.34 266	0.85 330	0.95 428	0.85 388	1.51 537	0.55 245	0.44 283	0.94 458	0.31 198	0.16 225	0.12 207	0.21 390	0.20 400	0.15 190	0.14 172

DEmStereo	0.49 348	0.18 95	0.53 320	0.39 186	0.26 267	0.57 337	0.33 249	0.65 198	0.75 298	0.90 428	1.65 546	0.57 256	1.02 531	0.63 280	0.44 332	0.14 98	0.12 207	0.16 176	0.16 260	0.14 139	0.17 294

DRaft	0.49 348	0.18 95	0.50 282	0.38 160	0.25 230	0.57 337	0.39 353	0.67 216	0.86 369	1.02 486	1.75 553	0.50 226	0.79 475	0.65 298	0.42 320	0.14 98	0.11 134	0.16 176	0.16 260	0.14 139	0.17 294

GrayStereo	0.49 348	0.20 170	0.44 215	0.47 422	0.29 361	0.51 292	0.62 504	0.71 253	0.66 249	1.04 494	1.46 531	0.77 384	0.73 448	0.58 218	0.35 237	0.15 174	0.12 207	0.17 222	0.17 318	0.15 190	0.30 482

cf-r	0.49 348	0.24 297	0.49 271	0.40 226	0.23 159	0.58 343	0.38 335	0.92 361	0.87 376	0.77 335	1.06 427	0.98 450	0.67 412	0.59 227	0.61 422	0.21 389	0.14 323	0.17 222	0.19 377	0.15 190	0.16 248

GANet-RSSM	0.49 348	0.22 240	0.42 191	0.39 186	0.26 267	0.58 343	0.41 387	1.12 436	0.82 350	0.73 312	1.02 405	0.88 420	0.75 459	0.67 320	0.48 357	0.22 411	0.16 375	0.18 273	0.19 377	0.18 307	0.18 321

BEATNet_4x	0.49 348	0.35 452	0.72 432	0.38 160	0.20 80	0.65 390	0.36 302	1.08 422	0.78 311	0.78 346	0.88 337	0.73 363	0.64 393	0.71 354	0.60 416	0.16 225	0.12 207	0.16 176	0.15 229	0.24 431	0.18 321

MSMDNet	0.49 348	0.25 328	0.56 351	0.40 226	0.27 309	0.64 383	0.32 232	0.99 384	0.99 448	0.87 403	1.07 431	0.79 394	0.46 297	0.61 246	0.44 332	0.17 271	0.13 284	0.20 346	0.16 260	0.25 442	0.20 364

MLCV	0.49 348	0.26 363	0.73 438	0.38 160	0.18 31	0.64 383	0.33 249	0.84 328	0.89 392	0.96 465	1.12 446	0.72 358	0.45 290	1.00 485	0.59 415	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.14 139	0.14 172

G2L-Stereo_test	0.50 362	0.22 240	0.46 236	0.34 66	0.24 201	0.58 343	0.59 497	1.14 445	0.79 318	0.89 420	0.96 373	0.96 446	0.59 363	0.72 359	0.67 436	0.17 271	0.12 207	0.14 102	0.12 127	0.15 190	0.16 248

PAM_32	0.50 362	0.20 170	0.69 420	0.40 226	0.24 201	1.09 519	0.29 169	1.12 436	0.40 129	0.74 319	0.44 142	1.98 577	0.64 393	0.64 288	0.27 127	0.16 225	0.11 134	0.17 222	0.15 229	0.14 139	0.15 215

PAM	0.50 362	0.21 206	0.75 445	0.41 255	0.26 267	1.11 525	0.37 317	1.10 429	0.39 115	0.75 323	0.46 149	1.92 574	0.61 375	0.62 269	0.28 148	0.16 225	0.10 52	0.16 176	0.14 198	0.14 139	0.15 215

test_sample5	0.50 362	0.28 394	0.55 337	0.37 140	0.23 159	0.65 390	0.38 335	1.19 467	0.86 369	0.81 358	0.97 382	0.64 308	0.60 369	0.72 359	0.48 357	0.22 411	0.16 375	0.22 405	0.21 421	0.23 418	0.22 401

gwcnet-sp	0.50 362	0.25 328	0.84 473	0.41 255	0.27 309	0.79 446	0.40 366	0.93 363	0.85 363	0.95 453	0.79 284	0.65 314	0.63 385	0.69 336	0.52 379	0.18 312	0.17 408	0.18 273	0.18 349	0.18 307	0.19 333

scenet	0.50 362	0.25 328	0.84 473	0.41 255	0.27 309	0.79 446	0.40 366	0.93 363	0.85 363	0.95 453	0.79 284	0.65 314	0.63 385	0.69 336	0.52 379	0.18 312	0.17 408	0.18 273	0.18 349	0.18 307	0.19 333

ssnet	0.50 362	0.25 328	0.84 473	0.41 255	0.27 309	0.79 446	0.40 366	0.93 363	0.85 363	0.95 453	0.79 284	0.65 314	0.63 385	0.69 336	0.52 379	0.18 312	0.17 408	0.18 273	0.18 349	0.18 307	0.19 333

psmg	0.50 362	0.26 363	0.47 248	0.42 294	0.29 361	0.82 461	0.42 398	1.07 417	0.80 327	0.95 453	0.94 365	0.76 379	0.59 363	0.66 310	0.48 357	0.21 389	0.16 375	0.20 346	0.20 400	0.19 342	0.19 333

UDGNet	0.50 362	0.82 568	0.56 351	0.51 464	0.32 428	0.41 241	0.34 266	0.71 253	0.93 415	0.65 260	0.60 212	0.58 272	0.44 283	0.65 298	0.43 323	0.33 522	0.15 348	0.67 580	0.20 400	0.49 554	0.23 425

PSMNet-ADL	0.50 362	0.28 394	0.43 209	0.49 441	0.31 403	0.70 413	0.38 335	0.94 368	0.81 337	0.62 237	0.80 295	0.91 434	0.62 380	0.76 384	0.68 441	0.24 449	0.18 426	0.19 309	0.20 400	0.22 398	0.22 401

PSMNet-RSSM	0.50 362	0.24 297	0.41 178	0.43 336	0.26 267	0.51 292	0.40 366	1.16 452	0.79 318	0.75 323	1.07 431	0.87 416	0.69 422	0.66 310	0.52 379	0.24 449	0.16 375	0.23 426	0.26 497	0.20 359	0.20 364

CFNet-ft	0.50 362	0.25 328	0.39 154	0.41 255	0.26 267	0.66 397	0.37 317	0.91 352	0.87 376	0.67 275	1.00 398	1.05 476	0.70 427	0.68 329	0.57 406	0.23 438	0.16 375	0.24 442	0.21 421	0.24 431	0.19 333

CFNet_RVC	0.50 362	0.25 328	0.39 154	0.41 255	0.26 267	0.66 397	0.37 317	0.91 352	0.87 376	0.67 275	1.00 398	1.05 476	0.70 427	0.68 329	0.57 406	0.23 438	0.16 375	0.24 442	0.21 421	0.24 431	0.19 333

UCFNet_RVC	0.50 362	0.27 379	0.37 135	0.40 226	0.27 309	0.66 397	0.42 398	1.18 463	0.86 369	0.70 294	0.89 340	0.91 434	0.60 369	0.62 269	0.48 357	0.24 449	0.18 426	0.28 494	0.27 504	0.25 442	0.24 436

G2L-Stereo	0.51 376	0.25 328	0.55 337	0.44 362	0.27 309	0.46 275	0.47 431	0.98 380	0.81 337	0.86 398	0.90 346	0.91 434	0.56 341	0.88 436	0.80 468	0.21 389	0.17 408	0.22 405	0.18 349	0.17 275	0.22 401

DCVSM-stereo	0.51 376	0.28 394	0.56 351	0.39 186	0.29 361	0.55 320	0.28 154	0.78 305	0.78 311	1.11 522	0.77 270	1.04 471	0.76 468	0.65 298	0.52 379	0.20 373	0.20 457	0.24 442	0.21 421	0.25 442	0.31 491

test_sample6	0.51 376	0.27 379	0.55 337	0.38 160	0.23 159	0.64 383	0.39 353	1.18 463	0.88 387	0.84 375	1.06 427	0.66 326	0.61 375	0.75 373	0.52 379	0.23 438	0.17 408	0.22 405	0.22 442	0.24 431	0.23 425

qqq1	0.51 376	0.24 297	0.67 404	0.35 89	0.20 80	0.63 373	0.34 266	1.26 498	1.06 474	0.85 388	1.02 405	0.71 343	0.66 403	0.96 466	0.36 249	0.19 352	0.16 375	0.14 102	0.12 127	0.15 190	0.16 248

fff1	0.51 376	0.24 297	0.67 404	0.35 89	0.20 80	0.63 373	0.34 266	1.26 498	1.06 474	0.85 388	1.02 405	0.71 343	0.66 403	0.96 466	0.36 249	0.19 352	0.16 375	0.14 102	0.12 127	0.15 190	0.16 248

DualNet	0.51 376	0.28 394	0.55 337	0.37 140	0.23 159	0.65 390	0.38 335	1.19 467	0.86 369	0.84 375	1.06 427	0.64 308	0.60 369	0.72 359	0.48 357	0.22 411	0.16 375	0.22 405	0.21 421	0.23 418	0.22 401

GMStereo_Zeroshot	0.51 376	0.46 508	0.80 455	0.50 452	0.28 336	0.57 337	0.30 191	0.75 292	0.79 318	0.88 413	0.94 365	0.90 428	0.37 235	0.77 391	0.46 342	0.27 478	0.14 323	0.26 474	0.15 229	0.39 529	0.19 333

CFNet_ucs	0.51 376	0.25 328	0.58 362	0.39 186	0.31 403	0.59 353	0.35 289	1.04 401	0.95 428	0.89 420	1.19 475	0.80 398	0.49 312	0.66 310	0.45 338	0.21 389	0.16 375	0.26 474	0.18 349	0.27 462	0.23 425

anonymousa	0.51 376	0.21 206	0.47 248	0.39 186	0.25 230	0.89 478	0.36 302	0.78 305	0.63 234	0.88 413	1.54 539	1.09 493	0.67 412	0.53 183	0.46 342	0.17 271	0.14 323	0.19 309	0.21 421	0.16 247	0.16 248

hknet	0.51 376	0.26 363	0.58 362	0.46 402	0.29 361	0.75 436	0.46 423	0.99 384	0.89 392	0.77 335	0.80 295	0.96 446	0.67 412	0.75 373	0.50 370	0.19 352	0.15 348	0.22 405	0.19 377	0.18 307	0.19 333

CrosDoStereo	0.51 376	0.19 131	0.46 236	0.39 186	0.24 201	0.39 223	1.14 579	0.69 233	0.87 376	0.94 448	1.36 510	0.62 297	0.75 459	0.68 329	0.46 342	0.15 174	0.12 207	0.17 222	0.18 349	0.14 139	0.16 248

DeepStereo_LL	0.51 376	0.19 131	0.46 236	0.39 186	0.24 201	0.39 223	1.14 579	0.69 233	0.87 376	0.94 448	1.36 510	0.62 297	0.75 459	0.68 329	0.46 342	0.15 174	0.12 207	0.17 222	0.18 349	0.14 139	0.16 248

THIR-Stereo	0.51 376	0.19 131	0.47 248	0.39 186	0.23 159	0.74 432	0.64 513	0.68 223	0.88 387	1.03 489	1.40 516	0.71 343	0.75 459	0.64 288	0.43 323	0.16 225	0.11 134	0.17 222	0.18 349	0.15 190	0.17 294

GwcNet-RSSM	0.51 376	0.25 328	0.51 291	0.41 255	0.24 201	0.56 328	0.41 387	0.97 378	0.96 435	0.75 323	1.17 470	0.89 425	0.66 403	0.66 310	0.74 454	0.22 411	0.15 348	0.19 309	0.21 421	0.17 275	0.16 248

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 390	0.23 273	1.38 549	0.40 226	0.53 548	0.29 107	0.30 191	1.49 554	0.45 164	0.69 289	1.15 460	0.98 450	0.32 193	0.70 344	0.29 166	0.15 174	0.11 134	0.17 222	0.20 400	0.22 398	0.27 459

ToySt	0.52 390	0.27 379	0.93 494	0.42 294	0.28 336	0.67 406	0.56 485	0.88 345	0.79 318	0.61 232	0.85 322	0.92 440	0.70 427	0.72 359	0.61 422	0.16 225	0.17 408	0.21 390	0.21 421	0.22 398	0.21 382

NINENet	0.52 390	0.30 423	0.55 337	0.46 402	0.33 440	0.78 440	0.34 266	1.18 463	0.91 403	0.84 375	0.97 382	0.64 308	0.54 330	0.74 365	0.56 400	0.23 438	0.20 457	0.25 455	0.18 349	0.22 398	0.22 401

AACVNet	0.52 390	0.25 328	0.56 351	0.48 429	0.29 361	0.55 320	0.38 335	0.96 376	0.59 223	0.83 369	1.03 415	1.03 466	0.77 473	0.91 449	0.58 413	0.22 411	0.18 426	0.24 442	0.18 349	0.24 431	0.22 401

acv_ft	0.52 390	0.24 297	0.64 391	0.45 377	0.28 336	0.85 470	0.40 366	0.95 371	0.81 337	1.00 479	0.96 373	0.79 394	0.62 380	0.65 298	0.88 479	0.18 312	0.15 348	0.16 176	0.15 229	0.18 307	0.15 215

AdaStereo	0.52 390	0.34 448	0.53 320	0.49 441	0.25 230	0.71 418	0.36 302	1.24 490	0.91 403	0.77 335	0.98 386	0.75 372	0.50 315	0.71 354	0.51 374	0.27 478	0.13 284	0.28 494	0.18 349	0.23 418	0.18 321
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.
iResNet	0.52 390	0.31 432	0.86 480	0.44 362	0.22 125	0.66 397	0.47 431	0.92 361	1.02 460	0.89 420	1.12 446	0.69 338	0.55 334	0.86 428	0.60 416	0.15 174	0.11 134	0.15 148	0.12 127	0.17 275	0.17 294

DDVS	0.53 397	0.32 435	0.63 386	0.42 294	0.31 403	0.71 418	0.35 289	0.95 371	0.69 265	0.86 398	0.90 346	1.11 497	0.46 297	0.90 446	0.67 436	0.23 438	0.17 408	0.22 405	0.18 349	0.25 442	0.28 470

SMFormer	0.53 397	0.24 297	0.67 404	0.35 89	0.20 80	0.63 373	0.34 266	1.26 498	1.06 474	0.85 388	1.02 405	0.71 343	0.66 403	0.96 466	0.60 416	0.19 352	0.16 375	0.18 273	0.17 318	0.19 342	0.20 364

tta	0.53 397	0.24 297	0.67 404	0.35 89	0.20 80	0.63 373	0.34 266	1.26 498	1.06 474	0.85 388	1.02 405	0.71 343	0.66 403	0.96 466	0.60 416	0.19 352	0.16 375	0.18 273	0.17 318	0.15 190	0.16 248

CFNet	0.53 397	0.30 423	0.53 320	0.42 294	0.28 336	0.73 426	0.35 289	1.21 477	1.01 455	0.74 319	1.07 431	0.85 406	0.60 369	0.83 419	0.58 413	0.19 352	0.15 348	0.23 426	0.23 458	0.21 372	0.17 294

HSM	0.53 397	0.25 328	0.46 236	0.40 226	0.25 230	0.74 432	0.44 413	1.29 513	0.78 311	0.82 361	0.92 360	1.21 513	0.75 459	0.90 446	0.48 357	0.18 312	0.14 323	0.17 222	0.14 198	0.17 275	0.18 321

coex_refinement	0.54 402	0.22 240	0.44 215	0.45 377	0.31 403	0.75 436	0.40 366	1.16 452	0.92 409	0.87 403	1.12 446	0.99 455	0.57 353	0.69 336	0.90 487	0.21 389	0.14 323	0.16 176	0.16 260	0.21 372	0.22 401

UGAM	0.54 402	0.23 273	0.51 291	0.46 402	0.26 267	0.40 230	0.52 466	0.65 198	1.19 518	0.78 346	1.15 460	1.38 542	0.56 341	1.03 491	0.56 400	0.18 312	0.15 348	0.25 455	0.21 421	0.15 190	0.13 130

ITSA-stereo	0.54 402	0.29 408	0.55 337	0.41 255	0.23 159	0.59 353	0.35 289	1.31 517	1.25 527	0.82 361	0.80 295	0.72 358	0.58 357	0.89 438	0.72 450	0.22 411	0.18 426	0.23 426	0.22 442	0.22 398	0.29 477

test_sample7	0.54 402	0.30 423	0.55 337	0.37 140	0.28 336	0.63 373	0.47 431	1.11 431	0.92 409	0.93 441	0.89 340	0.86 410	0.71 432	0.74 365	0.53 390	0.27 478	0.22 476	0.27 483	0.26 497	0.27 462	0.26 449

DAS	0.54 402	0.26 363	0.66 399	0.49 441	0.31 403	0.61 361	0.43 405	0.89 346	1.01 455	0.95 453	1.16 465	0.71 343	0.85 493	0.89 438	0.47 353	0.18 312	0.14 323	0.18 273	0.15 229	0.22 398	0.19 333

SepStereo	0.54 402	0.26 363	0.66 399	0.49 441	0.31 403	0.61 361	0.43 405	0.89 346	1.01 455	0.95 453	1.16 465	0.71 343	0.85 493	0.97 473	0.47 353	0.18 312	0.14 323	0.18 273	0.15 229	0.22 398	0.19 333

RAFT + AFF	0.54 402	0.30 423	0.84 473	0.51 464	0.32 428	0.63 373	0.57 487	1.05 408	0.95 428	0.80 354	0.87 333	0.85 406	0.57 353	0.87 430	0.51 374	0.18 312	0.21 467	0.23 426	0.22 442	0.19 342	0.19 333

ac_64	0.54 402	0.24 297	0.58 362	0.46 402	0.28 336	0.79 446	0.44 413	1.11 431	0.63 234	0.94 448	0.85 322	1.06 480	0.70 427	0.76 384	0.72 450	0.22 411	0.18 426	0.20 346	0.19 377	0.18 307	0.16 248

DMCA-RVC	0.54 402	0.32 435	0.83 466	0.51 464	0.32 428	0.59 353	0.38 335	0.89 346	0.70 269	0.95 453	0.88 337	0.90 428	0.69 422	0.75 373	0.63 429	0.23 438	0.18 426	0.31 513	0.24 473	0.27 462	0.21 382

AASNet	0.55 411	0.27 379	0.62 382	0.51 464	0.32 428	0.73 426	0.44 413	1.55 562	0.88 387	0.88 413	0.94 365	0.64 308	0.63 385	0.62 269	0.84 474	0.23 438	0.20 457	0.20 346	0.16 260	0.22 398	0.20 364

LMCR-Stereo	0.55 411	0.33 443	0.57 360	0.60 534	0.30 387	0.80 452	0.36 302	1.30 515	0.79 318	0.90 428	1.04 418	0.57 256	0.64 393	0.87 430	0.73 453	0.20 373	0.15 348	0.19 309	0.14 198	0.25 442	0.18 321

UNet	0.55 411	0.27 379	0.72 432	0.45 377	0.41 495	0.97 492	0.40 366	1.01 391	0.80 327	0.87 403	0.90 346	1.03 466	0.75 459	0.76 384	0.67 436	0.19 352	0.15 348	0.20 346	0.17 318	0.21 372	0.18 321

UPFNet	0.55 411	0.26 363	0.59 370	0.46 402	0.38 477	0.83 464	0.48 438	1.03 400	0.80 327	0.92 438	0.91 354	0.85 406	0.67 412	0.87 430	0.78 460	0.20 373	0.21 467	0.20 346	0.20 400	0.20 359	0.15 215

HSM-Net_RVC	0.55 411	0.23 273	0.37 135	0.38 160	0.22 125	0.86 472	0.40 366	1.31 517	0.93 415	0.92 438	1.15 460	1.26 517	0.71 432	0.75 373	0.53 390	0.17 271	0.14 323	0.16 176	0.15 229	0.17 275	0.17 294
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.55 411	0.33 443	0.71 425	0.46 402	0.31 403	0.66 397	0.43 405	1.07 417	0.89 392	0.93 441	0.91 354	0.98 450	0.61 375	0.76 384	0.64 431	0.22 411	0.18 426	0.22 405	0.22 442	0.22 398	0.24 436
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.55 411	0.37 463	0.67 404	0.42 294	0.31 403	0.50 287	0.43 405	1.22 485	0.73 288	0.86 398	1.05 421	0.85 406	0.58 357	0.90 446	0.56 400	0.29 499	0.23 486	0.22 405	0.22 442	0.26 452	0.26 449

iResNetv2_ROB	0.55 411	0.29 408	0.86 480	0.39 186	0.25 230	0.67 406	0.37 317	1.21 477	1.02 460	1.02 486	1.10 440	0.89 425	0.79 475	0.74 365	0.43 323	0.19 352	0.13 284	0.15 148	0.11 94	0.19 342	0.16 248

iResNet_ROB	0.55 411	0.24 297	0.61 376	0.38 160	0.22 125	0.66 397	0.30 191	1.59 571	1.33 544	0.94 448	1.05 421	0.81 400	0.69 422	0.84 423	0.46 342	0.17 271	0.12 207	0.14 102	0.09 6	0.15 190	0.20 364

rvit_105_1	0.56 420	0.42 496	0.84 473	0.59 532	0.37 470	0.59 353	0.68 518	0.73 276	0.97 440	0.82 361	0.69 241	0.75 372	0.63 385	0.80 406	0.56 400	0.34 530	0.29 529	0.31 513	0.34 539	0.23 418	0.23 425

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 420	3.08 625	2.41 586	0.32 40	0.18 31	0.29 107	0.20 31	0.39 45	0.33 73	0.29 71	0.25 40	0.18 13	0.18 22	0.32 18	0.22 31	1.08 598	0.09 18	0.17 222	0.16 260	0.15 190	0.96 591

ff1	0.56 420	0.28 394	0.68 411	0.39 186	0.26 267	0.56 328	0.40 366	0.72 264	1.13 500	0.76 329	0.98 386	0.71 343	0.55 334	1.25 521	1.46 552	0.17 271	0.11 134	0.25 455	0.21 421	0.16 247	0.17 294

FTStereo	0.56 420	0.21 206	0.39 154	0.42 294	0.25 230	0.39 223	0.73 535	0.69 233	0.45 164	1.09 515	3.23 596	0.69 338	0.71 432	0.55 192	0.34 228	0.15 174	0.13 284	0.19 309	0.17 318	0.15 190	0.32 495

GEStereo_RVC	0.56 420	0.30 423	0.70 423	0.51 464	0.31 403	0.70 413	0.54 478	1.31 517	0.93 415	0.85 388	0.86 326	0.84 404	0.63 385	0.92 451	0.67 436	0.24 449	0.16 375	0.19 309	0.17 318	0.21 372	0.23 425

ISRNet	0.57 425	0.25 328	0.72 432	0.57 523	0.36 466	0.43 256	0.28 154	0.85 330	0.84 357	1.09 515	1.25 483	0.91 434	0.61 375	0.68 329	0.60 416	0.35 536	0.26 513	0.36 532	0.33 537	0.30 481	0.42 541

CSP-Net	0.57 425	0.29 408	0.55 337	0.42 294	0.29 361	1.20 541	0.49 451	1.29 513	0.75 298	0.98 472	0.97 382	0.88 420	0.69 422	0.85 426	0.66 433	0.27 478	0.18 426	0.17 222	0.17 318	0.18 307	0.19 333

ADLNet2	0.57 425	0.26 363	0.71 425	0.48 429	0.31 403	0.83 464	0.51 460	1.10 429	0.99 448	0.85 388	0.99 394	0.99 455	0.70 427	0.79 403	0.78 460	0.21 389	0.17 408	0.18 273	0.18 349	0.22 398	0.22 401

RAFT-RH_RVC	0.57 425	0.18 95	0.44 215	0.38 160	0.23 159	0.56 328	0.24 93	0.61 171	0.73 288	1.18 529	3.90 607	0.55 245	0.40 263	0.67 320	0.38 275	0.14 98	0.11 134	0.20 346	0.15 229	0.12 52	0.14 172

ADLNet	0.57 425	0.29 408	0.58 362	0.46 402	0.35 459	0.80 452	0.46 423	1.14 445	0.88 387	1.03 489	0.98 386	0.92 440	0.66 403	0.71 354	0.83 473	0.22 411	0.16 375	0.22 405	0.22 442	0.22 398	0.23 425

MMNet	0.57 425	0.26 363	0.67 404	0.45 377	0.35 459	1.04 510	0.39 353	0.93 363	0.98 445	0.96 465	0.97 382	0.86 410	0.80 480	0.83 419	0.80 468	0.16 225	0.15 348	0.19 309	0.19 377	0.20 359	0.17 294

delet	0.57 425	0.25 328	0.63 386	0.46 402	0.34 452	1.05 515	0.51 460	1.04 401	0.94 424	0.90 428	0.99 394	0.90 428	0.68 420	0.87 430	0.78 460	0.18 312	0.18 426	0.20 346	0.21 421	0.17 275	0.17 294

psm_up	0.57 425	0.27 379	0.52 312	0.50 452	0.33 440	0.65 390	0.60 500	1.07 417	0.84 357	0.87 403	0.91 354	1.00 458	1.06 537	0.80 406	0.66 433	0.22 411	0.25 503	0.26 474	0.23 458	0.22 398	0.21 382

hitnet-ft	0.57 425	0.29 408	0.43 209	0.42 294	0.29 361	0.81 458	0.40 366	0.98 380	0.91 403	0.84 375	1.01 402	1.13 505	0.72 443	0.83 419	0.71 447	0.28 489	0.21 467	0.28 494	0.22 442	0.29 473	0.27 459

DSFCA	0.57 425	0.27 379	0.71 425	0.41 255	0.36 466	0.78 440	0.53 471	1.08 422	0.85 363	1.08 511	0.84 313	0.90 428	0.66 403	1.05 494	0.63 429	0.26 467	0.22 476	0.21 390	0.21 421	0.22 398	0.20 364

STTStereo	0.57 425	0.39 476	0.87 485	0.45 377	0.32 428	0.62 367	0.45 420	1.01 391	0.87 376	1.01 482	0.91 354	0.95 443	0.58 357	0.77 391	0.66 433	0.25 462	0.24 495	0.27 483	0.33 537	0.25 442	0.26 449

RASNet	0.57 425	0.24 297	0.61 376	0.39 186	0.23 159	0.71 418	0.40 366	1.02 394	0.93 415	0.77 335	1.05 421	1.05 476	0.98 526	0.99 480	1.03 516	0.16 225	0.14 323	0.14 102	0.17 318	0.15 190	0.14 172

LL-Strereo	0.58 437	0.29 408	0.83 466	0.48 429	0.35 459	0.39 223	0.48 438	1.04 401	0.99 448	0.87 403	0.79 284	1.08 486	1.15 549	1.35 542	0.51 374	0.18 312	0.15 348	0.22 405	0.19 377	0.17 275	0.21 382

HGLStereo	0.58 437	0.30 423	0.65 396	0.51 464	0.38 477	0.78 440	0.45 420	1.07 417	0.82 350	0.89 420	1.16 465	0.88 420	0.91 512	0.80 406	0.74 454	0.21 389	0.21 467	0.20 346	0.18 349	0.19 342	0.22 401

FADNet-RVC-Resample	0.58 437	0.35 452	1.34 546	0.50 452	0.34 452	0.73 426	0.43 405	1.09 425	0.96 435	0.83 369	0.87 333	0.76 379	0.66 403	0.77 391	0.52 379	0.19 352	0.18 426	0.26 474	0.27 504	0.28 471	0.29 477

FADNet_RVC	0.58 437	0.39 476	1.26 534	0.45 377	0.32 428	0.55 320	0.34 266	1.12 436	0.90 397	0.68 286	0.90 346	0.61 289	0.71 432	1.03 491	0.80 468	0.21 389	0.18 426	0.27 483	0.23 458	0.33 498	0.30 482

mmx	0.59 441	0.28 394	0.68 411	0.39 186	0.26 267	0.56 328	0.40 366	1.24 490	1.06 474	0.76 329	0.98 386	0.71 343	0.55 334	1.25 521	1.46 552	0.21 389	0.16 375	0.25 455	0.21 421	0.24 431	0.22 401

xxx	0.59 441	0.28 394	0.68 411	0.39 186	0.26 267	0.56 328	0.40 366	1.24 490	1.06 474	0.76 329	0.98 386	0.71 343	0.55 334	1.25 521	1.46 552	0.21 389	0.16 375	0.25 455	0.21 421	0.24 431	0.22 401

CRFU-Net	0.59 441	0.29 408	0.62 382	0.47 422	0.31 403	1.20 541	0.51 460	1.19 467	0.59 223	1.05 499	1.00 398	1.06 480	0.87 500	0.83 419	0.77 459	0.22 411	0.19 448	0.18 273	0.16 260	0.19 342	0.20 364

TDLM	0.59 441	0.35 452	0.57 360	0.53 492	0.32 428	0.67 406	0.72 530	1.09 425	1.03 464	0.84 375	1.11 444	0.84 404	0.71 432	0.96 466	0.61 422	0.28 489	0.18 426	0.26 474	0.22 442	0.27 462	0.21 382

CVANet_RVC	0.59 441	0.35 452	0.54 333	0.49 441	0.33 440	0.70 413	0.67 515	1.12 436	0.97 440	0.88 413	1.05 421	1.01 462	0.72 443	0.94 458	0.55 398	0.30 506	0.20 457	0.28 494	0.26 497	0.32 493	0.23 425

AANet_RVC	0.59 441	0.35 452	0.68 411	0.47 422	0.28 336	0.57 337	0.47 431	1.04 401	1.28 534	0.87 403	1.33 503	0.86 410	0.63 385	1.16 509	0.89 481	0.19 352	0.13 284	0.15 148	0.14 198	0.18 307	0.20 364

NOSS_ROB	0.59 441	0.40 485	0.42 191	0.45 377	0.31 403	0.79 446	0.53 471	1.09 425	1.12 494	0.69 289	0.92 360	0.77 384	0.63 385	0.81 411	0.52 379	0.39 549	0.38 565	0.44 554	0.42 564	0.38 525	0.36 518

DualNet (step1)	0.60 448	0.37 463	0.83 466	0.39 186	0.31 403	0.72 422	0.49 451	1.11 431	0.92 409	0.93 441	0.89 340	0.86 410	0.71 432	0.74 365	0.53 390	0.42 556	0.22 476	0.40 546	0.41 559	0.36 517	0.35 512

pcwnet_v2	0.60 448	0.29 408	0.89 490	0.46 402	0.36 466	0.62 367	0.38 335	1.33 526	1.24 525	1.02 486	1.27 491	0.71 343	0.59 363	0.71 354	0.51 374	0.28 489	0.21 467	0.24 442	0.23 458	0.29 473	0.30 482

PS-NSSS	0.60 448	0.46 508	0.68 411	0.43 336	0.34 452	0.66 397	0.57 487	1.05 408	0.91 403	0.80 354	1.28 492	0.72 358	0.67 412	0.89 438	0.61 422	0.32 515	0.26 513	0.40 546	0.27 504	0.35 511	0.29 477

DLCB_ROB	0.60 448	0.29 408	0.53 320	0.50 452	0.33 440	0.76 439	0.51 460	1.02 394	0.94 424	1.07 510	1.16 465	1.21 513	0.73 448	0.98 475	0.75 456	0.21 389	0.20 457	0.22 405	0.23 458	0.22 398	0.20 364

CBFPSM	0.61 452	0.25 328	1.41 552	0.39 186	0.27 309	1.10 520	0.67 515	0.83 325	0.84 357	0.82 361	0.81 303	1.33 531	0.85 493	0.72 359	0.86 477	0.16 225	0.15 348	0.15 148	0.17 318	0.17 275	0.23 425

ssnet_v2	0.61 452	0.29 408	0.69 420	0.45 377	0.30 387	0.93 484	0.62 504	1.20 474	1.03 464	0.97 469	0.81 303	0.98 450	0.67 412	0.84 423	0.97 507	0.26 467	0.23 486	0.23 426	0.24 473	0.20 359	0.21 382

HBP-ISP	0.61 452	0.47 515	0.45 222	0.46 402	0.33 440	0.79 446	0.29 169	1.15 449	1.05 470	0.85 388	1.18 474	0.67 333	0.71 432	0.92 451	0.57 406	0.37 543	0.38 565	0.47 560	0.41 559	0.39 529	0.32 495

dad	0.61 452	0.53 524	0.72 432	0.44 362	0.31 403	0.64 383	0.37 317	0.85 330	1.28 534	1.05 499	1.17 470	1.18 511	0.61 375	0.70 344	0.54 396	0.36 539	0.23 486	0.37 537	0.21 421	0.31 485	0.23 425

SACVNet	0.61 452	0.36 461	0.67 404	0.57 523	0.37 470	0.65 390	0.47 431	1.16 452	0.80 327	1.04 494	1.06 427	1.02 464	0.81 483	0.99 480	0.57 406	0.28 489	0.21 467	0.25 455	0.24 473	0.30 481	0.39 527

StereoDRNet-Refined	0.61 452	0.33 443	0.63 386	0.47 422	0.31 403	0.94 487	0.41 387	1.04 401	0.97 440	1.15 527	1.13 453	1.00 458	0.74 456	0.93 455	0.93 495	0.18 312	0.13 284	0.22 405	0.21 421	0.20 359	0.21 382
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
FADNet-RVC	0.62 458	0.56 539	1.29 539	0.47 422	0.39 485	0.63 373	0.40 366	1.16 452	0.91 403	0.71 304	0.86 326	1.04 471	0.55 334	0.99 480	0.78 460	0.27 478	0.26 513	0.28 494	0.29 517	0.32 493	0.31 491

NVstereo2D	0.62 458	0.32 435	0.82 462	0.50 452	0.44 513	0.88 475	0.48 438	1.12 436	1.17 512	0.67 275	0.90 346	0.90 428	0.69 422	1.02 489	0.69 443	0.33 522	0.16 375	0.29 502	0.20 400	0.43 539	0.46 557

CBMV_ROB	0.62 458	0.39 476	0.41 178	0.41 255	0.28 336	0.86 472	0.28 154	1.06 413	1.02 460	0.95 453	1.33 503	0.81 400	0.84 489	0.94 458	0.56 400	0.37 543	0.37 564	0.43 552	0.40 554	0.33 498	0.32 495

ACV-stereo	0.63 461	0.37 463	1.03 513	0.44 362	0.31 403	1.27 545	0.41 387	0.78 305	0.84 357	0.65 260	0.76 266	2.07 579	1.00 527	0.84 423	0.68 441	0.22 411	0.17 408	0.19 309	0.18 349	0.22 398	0.23 425

FADNet	0.63 461	0.53 524	1.20 529	0.46 402	0.44 513	0.66 397	0.41 387	1.24 490	1.07 482	0.70 294	0.84 313	0.98 450	0.65 401	0.87 430	0.54 396	0.29 499	0.30 534	0.27 483	0.30 518	0.48 550	0.36 518

1111x	0.64 463	0.23 273	0.61 376	0.39 186	0.21 102	0.68 410	0.46 423	1.32 523	1.03 464	0.76 329	1.02 405	0.95 443	0.72 443	1.13 503	2.15 582	0.18 312	0.18 426	0.18 273	0.19 377	0.20 359	0.19 333

SGM-Forest	0.65 464	0.33 443	0.43 209	0.44 362	0.30 387	1.01 504	0.54 478	1.13 443	1.09 491	1.11 522	1.21 477	1.10 495	0.76 468	0.99 480	0.71 447	0.32 515	0.33 554	0.33 524	0.30 518	0.30 481	0.28 470
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
fast-acv-ft	0.66 465	0.32 435	0.80 455	0.46 402	0.34 452	1.26 544	0.50 457	0.91 352	1.00 452	1.05 499	1.36 510	1.28 520	0.84 489	0.81 411	0.90 487	0.22 411	0.24 495	0.23 426	0.23 458	0.21 372	0.22 401

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 466	0.30 423	1.20 529	0.42 294	0.31 403	1.00 500	0.58 494	1.16 452	1.07 482	1.01 482	1.25 483	1.08 486	0.75 459	1.18 512	1.03 516	0.20 373	0.12 207	0.16 176	0.13 166	0.22 398	0.22 401

StereoDRNet	0.67 466	0.35 452	0.82 462	0.53 492	0.44 513	1.03 508	0.53 471	1.51 558	1.06 474	1.13 525	0.91 354	1.07 485	0.74 456	0.87 430	0.95 500	0.24 449	0.19 448	0.25 455	0.23 458	0.27 462	0.22 401

PSMNet_ROB	0.67 466	0.39 476	0.76 447	0.57 523	0.43 507	1.00 500	0.85 558	1.25 496	0.93 415	0.82 361	1.04 418	1.08 486	0.64 393	0.89 438	1.02 515	0.29 499	0.21 467	0.31 513	0.31 527	0.27 462	0.25 445

TCMNet	0.68 469	0.41 491	1.08 517	0.60 534	0.61 564	0.97 492	0.55 481	1.11 431	0.93 415	0.87 403	1.14 457	0.89 425	0.65 401	0.92 451	1.06 523	0.26 467	0.26 513	0.31 513	0.28 511	0.33 498	0.30 482

YMNet	0.68 469	0.40 485	1.01 509	0.53 492	0.46 528	1.04 510	0.48 438	1.06 413	0.81 337	1.21 532	1.31 499	1.11 497	0.73 448	0.89 438	0.96 502	0.27 478	0.31 542	0.25 455	0.25 486	0.25 442	0.24 436

YMNet_1	0.68 469	0.40 485	1.01 509	0.53 492	0.46 528	1.04 510	0.48 438	1.06 413	0.81 337	1.21 532	1.31 499	1.11 497	0.73 448	0.89 438	0.96 502	0.27 478	0.31 542	0.25 455	0.25 486	0.25 442	0.24 436

DRN-Test	0.68 469	0.34 448	0.77 450	0.52 481	0.40 490	1.14 530	0.61 502	1.56 566	1.04 468	1.18 529	1.10 440	1.05 476	0.72 443	0.82 417	1.01 511	0.24 449	0.18 426	0.26 474	0.25 486	0.26 452	0.23 425

CBMV	0.68 469	0.37 463	0.50 282	0.43 336	0.26 267	1.00 500	0.71 524	1.17 461	1.16 509	1.24 540	1.29 496	1.06 480	0.86 497	0.98 475	0.75 456	0.29 499	0.30 534	0.34 526	0.30 518	0.26 452	0.27 459
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
iinet-f	0.69 474	0.29 408	2.34 584	0.41 255	0.31 403	1.16 534	0.58 494	0.87 337	0.85 363	0.86 398	1.17 470	1.04 471	0.83 486	0.76 384	1.26 541	0.21 389	0.18 426	0.17 222	0.16 260	0.21 372	0.21 382

z-ln-s-r	0.70 475	0.39 476	1.51 557	0.40 226	0.27 309	0.58 343	0.62 504	0.87 337	1.09 491	0.84 375	1.44 526	0.91 434	0.87 500	1.20 516	2.07 578	0.16 225	0.12 207	0.17 222	0.15 229	0.21 372	0.17 294

GASNet	0.70 475	0.77 563	1.16 527	0.71 568	0.49 536	0.62 367	0.48 438	1.12 436	1.05 470	0.98 472	0.84 313	0.94 442	0.82 484	1.41 546	0.85 476	0.33 522	0.22 476	0.29 502	0.28 511	0.44 542	0.26 449

PA-Net	0.70 475	0.46 508	0.96 501	0.51 464	0.53 548	0.94 487	0.73 535	1.14 445	1.15 507	0.83 369	0.90 346	0.88 420	0.76 468	1.19 513	0.96 502	0.25 462	0.41 575	0.29 502	0.44 565	0.27 462	0.39 527
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MaskLacGwcNet_RVC	0.71 478	0.84 572	0.80 455	0.55 512	0.38 477	1.38 552	0.57 487	1.07 417	0.81 337	0.90 428	0.94 365	0.95 443	0.54 330	1.01 486	0.61 422	0.41 554	0.30 534	0.57 575	0.31 527	0.86 583	0.39 527

DISCO	0.72 479	0.27 379	0.72 432	0.45 377	0.31 403	1.12 527	0.53 471	1.32 523	1.25 527	0.84 375	1.07 431	1.52 558	0.87 500	1.82 573	1.08 529	0.20 373	0.15 348	0.18 273	0.16 260	0.24 431	0.24 436

APVNet	0.73 480	0.39 476	1.01 509	0.58 529	0.45 519	1.16 534	0.68 518	1.47 553	0.87 376	0.84 375	1.15 460	1.04 471	0.84 489	1.14 505	1.18 536	0.27 478	0.28 527	0.32 519	0.31 527	0.29 473	0.32 495

GwcNet	0.73 480	0.39 476	1.37 548	0.53 492	0.43 507	1.10 520	0.52 466	1.27 503	1.19 518	1.05 499	1.41 518	1.06 480	0.86 497	0.98 475	1.01 511	0.26 467	0.24 495	0.24 442	0.23 458	0.23 418	0.28 470

NaN_ROB	0.73 480	0.46 508	0.89 490	0.52 481	0.34 452	0.98 497	1.11 576	1.28 508	1.20 521	1.27 546	0.96 373	1.08 486	0.79 475	1.34 541	0.78 460	0.24 449	0.30 534	0.23 426	0.24 473	0.23 418	0.26 449

XPNet_ROB	0.73 480	0.38 471	0.80 455	0.53 492	0.40 490	0.80 452	0.83 554	1.21 477	0.96 435	1.37 552	1.17 470	1.37 538	0.87 500	1.14 505	0.99 509	0.33 522	0.25 503	0.27 483	0.24 473	0.31 485	0.29 477

ETE_ROB	0.73 480	0.52 521	0.93 494	0.57 523	0.37 470	0.80 452	0.86 559	1.19 467	0.95 428	1.20 531	1.22 479	1.39 544	0.86 497	1.07 495	0.88 479	0.27 478	0.21 467	0.31 513	0.27 504	0.34 506	0.35 512

Syn2CoEx	0.74 485	0.55 537	1.17 528	0.66 553	0.45 519	0.89 478	0.56 485	1.54 561	1.15 507	0.95 453	1.35 509	1.03 466	1.03 532	0.96 466	0.89 481	0.31 510	0.27 520	0.29 502	0.24 473	0.23 418	0.27 459

DANet	0.74 485	0.47 515	0.98 507	0.60 534	0.41 495	0.92 483	0.41 387	1.02 394	0.87 376	1.22 536	1.22 479	1.33 531	0.88 505	1.26 524	1.37 547	0.27 478	0.24 495	0.31 513	0.25 486	0.37 523	0.36 518
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.74 485	0.38 471	0.63 386	0.54 504	0.35 459	1.01 504	0.95 566	1.15 449	0.95 428	1.09 515	2.00 566	1.14 507	0.92 514	1.29 529	0.75 456	0.25 462	0.27 520	0.27 483	0.23 458	0.32 493	0.24 436

NCCL2	0.74 485	0.45 503	0.77 450	0.65 551	0.45 519	0.97 492	1.16 581	1.16 452	1.02 460	1.00 479	0.98 386	1.48 552	0.88 505	0.99 480	0.89 481	0.31 510	0.27 520	0.39 543	0.39 550	0.33 498	0.34 508

Wz-Net-LNSev	0.75 489	0.54 531	1.59 564	0.51 464	0.41 495	1.16 534	0.79 548	1.27 503	1.13 500	1.04 494	1.14 457	1.11 497	0.94 519	0.93 455	1.00 510	0.24 449	0.22 476	0.21 390	0.19 377	0.26 452	0.27 459

FINET	0.75 489	0.45 503	1.38 549	0.48 429	0.46 528	0.98 497	1.00 571	1.22 485	1.69 576	0.91 437	1.25 483	0.74 367	0.74 456	1.09 499	0.82 472	0.37 543	0.31 542	0.27 483	0.24 473	0.35 511	0.34 508

FAT-Stereo	0.75 489	0.34 448	0.81 461	0.51 464	0.38 477	0.78 440	0.63 508	1.39 536	1.32 542	1.05 499	1.40 516	1.58 563	1.14 547	0.92 451	0.91 491	0.29 499	0.28 527	0.28 494	0.23 458	0.28 471	0.41 537

S-Stereo	0.76 492	0.36 461	1.10 520	0.57 523	0.46 528	0.83 464	0.59 497	1.31 517	1.62 571	0.98 472	1.41 518	1.11 497	0.93 516	0.85 426	1.07 526	0.27 478	0.31 542	0.28 494	0.25 486	0.33 498	0.50 567

RYNet	0.76 492	0.37 463	0.74 442	0.54 504	0.67 570	1.35 549	0.68 518	1.28 508	1.21 524	1.10 519	0.90 346	1.31 524	0.94 519	1.01 486	1.30 543	0.22 411	0.16 375	0.27 483	0.23 458	0.43 539	0.45 553

LALA_ROB	0.76 492	0.46 508	0.86 480	0.55 512	0.41 495	1.00 500	0.93 565	1.25 496	1.13 500	1.23 538	1.15 460	1.55 560	0.80 480	1.11 502	0.96 502	0.33 522	0.23 486	0.35 527	0.30 518	0.35 511	0.32 495

DStereoRT	0.77 495	0.21 206	0.72 432	0.52 481	0.34 452	1.07 516	0.36 302	0.86 334	0.80 327	0.81 358	1.07 431	0.54 242	0.73 448	0.78 399	0.53 390	0.17 271	0.14 323	3.96 628	1.38 617	0.20 359	0.16 248

PSMNet-RUCA	0.78 496	0.78 566	1.23 532	1.01 584	0.91 579	0.68 410	0.53 471	1.16 452	1.06 474	0.79 351	1.10 440	0.82 402	0.72 443	0.94 458	0.70 444	0.55 578	0.27 520	0.76 583	0.46 566	0.70 578	0.49 564

edge stereo	0.79 497	0.40 485	0.82 462	0.52 481	0.44 513	0.83 464	0.58 494	1.34 528	1.08 486	1.30 548	1.38 514	1.79 569	1.13 546	1.15 508	0.92 493	0.34 530	0.32 549	0.42 551	0.28 511	0.33 498	0.39 527

DGSMNet	0.80 498	0.58 544	1.42 553	0.61 539	0.65 567	0.94 487	0.75 540	1.35 529	1.16 509	0.88 413	1.26 487	1.00 458	0.75 459	1.07 495	0.89 481	0.36 539	0.31 542	0.41 550	0.40 554	0.60 572	0.59 579

RP	0.80 498	0.38 471	0.73 438	0.67 555	0.59 559	0.82 461	0.57 487	1.21 477	1.28 534	1.03 489	1.68 548	1.45 547	1.49 570	1.08 498	0.90 487	0.36 539	0.31 542	0.37 537	0.30 518	0.36 517	0.36 518

Wz-Net-MNSev	0.81 500	0.42 496	1.64 570	0.51 464	0.41 495	1.46 556	0.95 566	1.24 490	1.26 532	1.31 549	1.25 483	1.17 510	0.83 486	1.21 518	1.06 523	0.22 411	0.19 448	0.24 442	0.23 458	0.29 473	0.26 449

RGC	0.82 501	0.62 549	0.80 455	0.67 555	0.66 569	0.91 480	0.59 497	1.35 529	1.09 491	1.12 524	1.46 531	1.50 554	1.09 540	1.28 527	0.97 507	0.34 530	0.30 534	0.48 565	0.40 554	0.38 525	0.38 526

NCC-stereo	0.82 501	0.43 499	0.87 485	0.63 546	0.68 571	0.88 475	0.72 530	1.60 573	1.12 494	0.95 453	1.41 518	1.37 538	1.37 562	1.26 524	0.94 497	0.32 515	0.30 534	0.37 537	0.49 577	0.34 506	0.35 512

Nwc_Net	0.82 501	0.40 485	0.86 480	0.62 543	0.56 553	1.04 510	0.57 487	1.72 582	1.08 486	0.93 441	1.88 560	1.44 546	1.24 554	1.19 513	0.94 497	0.31 510	0.25 503	0.36 532	0.39 550	0.31 485	0.31 491

Abc-Net	0.82 501	0.43 499	0.87 485	0.63 546	0.68 571	0.88 475	0.72 530	1.60 573	1.12 494	0.95 453	1.41 518	1.37 538	1.37 562	1.26 524	0.94 497	0.32 515	0.30 534	0.37 537	0.49 577	0.34 506	0.35 512
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	0.82 501	0.77 563	0.95 500	0.68 560	0.43 507	1.15 532	1.06 574	1.19 467	1.20 521	1.03 489	1.02 405	1.10 495	0.89 508	1.20 516	0.78 460	0.49 569	0.39 570	0.58 576	0.39 550	0.69 576	0.49 564
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
w-ln-seven-2	0.83 506	0.46 508	2.93 589	0.54 504	0.39 485	0.93 484	0.63 508	1.16 452	1.18 516	1.25 542	1.32 501	1.09 493	1.05 536	1.23 519	1.07 526	0.21 389	0.20 457	0.23 426	0.22 442	0.26 452	0.24 436

stereogan	0.83 506	0.33 443	0.89 490	0.61 539	0.51 543	1.80 578	0.50 457	1.41 542	1.39 550	1.05 499	1.47 533	1.56 562	1.04 534	1.32 539	0.87 478	0.29 499	0.29 529	0.29 502	0.25 486	0.39 529	0.40 532

Anonymous_2	0.84 508	0.45 503	0.66 399	0.41 255	0.45 519	0.82 461	0.53 471	0.81 317	0.81 337	0.73 312	0.61 215	0.91 434	0.76 468	0.77 391	0.61 422	0.51 572	0.55 590	0.54 573	4.92 629	0.54 564	0.42 541

ccnet	0.84 508	0.59 546	0.86 480	0.56 517	0.60 562	1.11 525	0.72 530	1.44 549	0.97 440	1.15 527	1.44 526	1.28 520	0.95 521	1.01 486	1.33 546	0.49 569	0.43 580	0.50 570	0.47 570	0.52 562	0.48 563

psmorigin	0.84 508	0.53 524	2.21 582	0.50 452	0.41 495	0.86 472	0.57 487	1.08 422	0.90 397	1.50 558	1.42 523	1.50 554	1.09 540	1.29 529	1.03 516	0.32 515	0.33 554	0.27 483	0.27 504	0.34 506	0.45 553

ADCRef	0.84 508	0.46 508	1.60 567	0.52 481	0.45 519	1.08 518	0.52 466	1.13 443	1.03 464	1.22 536	1.43 525	0.87 416	0.93 516	0.91 449	3.35 599	0.19 352	0.16 375	0.23 426	0.23 458	0.23 418	0.22 401

CC-Net-ROB	0.84 508	1.01 585	0.93 494	0.60 534	0.45 519	1.25 543	0.71 524	1.20 474	1.05 470	0.84 375	1.24 482	0.90 428	0.78 474	1.14 505	0.70 444	0.48 568	0.34 558	1.71 600	0.38 548	0.78 581	0.40 532

GCST	0.85 513	1.25 593	0.80 455	1.58 599	1.03 591	1.04 510	0.24 93	0.81 317	0.81 337	0.99 478	0.67 237	0.78 387	0.35 217	0.98 475	0.38 275	0.97 593	0.65 595	1.20 594	0.81 597	0.93 586	0.72 582

aanetorigin	0.85 513	0.58 544	1.98 578	0.50 452	0.40 490	0.66 397	0.70 522	0.72 264	1.01 455	2.44 598	2.00 566	1.32 526	1.25 555	0.96 466	1.16 535	0.20 373	0.19 448	0.20 346	0.20 400	0.27 462	0.33 504

AF-Net	0.85 513	0.41 491	0.87 485	0.66 553	0.54 551	0.96 491	0.52 466	1.66 578	1.37 547	1.03 489	2.04 569	1.46 548	1.36 560	1.19 513	1.05 522	0.34 530	0.24 495	0.39 543	0.28 511	0.31 485	0.26 449

SQANet	0.87 516	0.76 562	0.76 447	1.16 591	0.99 587	1.10 520	0.51 460	1.12 436	0.85 363	0.93 441	1.05 421	1.03 466	0.76 468	1.07 495	0.70 444	0.79 586	0.25 503	1.04 592	0.36 543	1.56 597	0.70 581

CSAN	0.88 517	0.52 521	0.93 494	0.61 539	0.42 504	1.19 540	1.11 576	1.27 503	1.48 561	1.37 552	1.44 526	1.37 538	1.30 557	1.46 553	1.01 511	0.39 549	0.31 542	0.36 532	0.37 545	0.35 511	0.36 518

SDNR	0.89 518	0.39 476	1.66 573	0.42 294	0.39 485	3.35 606	0.32 232	0.95 371	1.05 470	1.05 499	2.12 571	0.62 297	0.71 432	1.40 543	0.78 460	0.53 574	0.56 592	0.36 532	0.27 504	0.46 546	0.50 567

PWC_ROB	0.92 519	0.57 541	1.64 570	0.53 492	0.33 440	0.93 484	0.39 353	1.42 547	1.51 563	1.66 570	2.57 584	1.18 511	1.11 542	1.50 555	1.54 558	0.26 467	0.18 426	0.28 494	0.20 400	0.30 481	0.32 495

UDG	0.93 520	1.03 586	0.75 445	1.00 583	0.97 585	1.02 506	0.57 487	1.18 463	1.01 455	0.93 441	1.02 405	1.32 526	1.03 532	0.88 436	0.92 493	0.55 578	0.33 554	1.82 602	0.41 559	1.20 593	0.74 583

RTSC	0.93 520	0.54 531	1.59 564	0.56 517	0.40 490	1.17 538	0.55 481	1.44 549	1.82 581	1.53 561	1.26 487	1.15 508	0.82 484	1.70 567	2.44 586	0.26 467	0.20 457	0.23 426	0.24 473	0.31 485	0.32 495

DeepPrunerF	0.93 520	0.55 537	3.88 598	0.70 566	0.81 577	0.72 422	0.74 537	1.28 508	1.97 585	0.95 453	1.02 405	0.87 416	0.85 493	1.16 509	1.07 526	0.35 536	0.29 529	0.43 552	0.40 554	0.31 485	0.33 504

PWCDC_ROB	0.93 520	0.54 531	0.97 506	0.78 575	0.41 495	1.03 508	0.42 398	1.39 536	2.34 596	1.04 494	3.73 604	0.80 398	1.12 544	1.29 529	1.04 520	0.37 543	0.22 476	0.24 442	0.20 400	0.36 517	0.31 491

FBW_ROB	0.94 524	0.54 531	1.03 513	0.56 517	0.42 504	1.16 534	0.76 542	1.56 566	1.41 551	1.38 554	1.33 503	1.47 550	1.07 538	2.94 603	1.14 534	0.26 467	0.32 549	0.45 556	0.30 518	0.34 506	0.30 482

G-Net	0.95 525	0.48 518	1.13 523	0.67 555	0.49 536	2.07 584	0.63 508	1.02 394	0.90 397	1.77 576	2.62 587	1.28 520	1.60 574	1.09 499	1.06 523	0.37 543	0.30 534	0.35 527	0.25 486	0.46 546	0.45 553

PASM	0.96 526	0.71 559	2.05 580	0.72 569	0.72 575	0.84 469	0.92 562	1.14 445	1.34 545	1.25 542	1.22 479	1.34 534	1.07 538	1.31 537	1.11 530	0.53 574	0.57 593	0.59 577	0.67 589	0.56 571	0.57 578

PDISCO_ROB	0.96 526	0.51 519	1.13 523	1.03 587	1.00 588	1.81 579	0.77 543	1.72 582	1.60 569	1.09 515	1.19 475	1.34 534	0.80 480	1.62 560	1.01 511	0.58 581	0.22 476	0.45 556	0.40 554	0.50 556	0.41 537

XQC	0.97 528	0.70 556	1.54 561	0.70 566	0.55 552	1.48 558	0.81 550	1.41 542	1.57 566	1.21 532	1.12 446	1.33 531	1.04 534	1.55 557	2.00 574	0.39 549	0.25 503	0.37 537	0.32 531	0.55 566	0.49 564

MDST_ROB	0.97 528	0.29 408	1.02 512	0.64 549	0.43 507	2.64 592	0.82 552	1.68 580	1.18 516	2.89 603	1.82 556	0.97 448	0.75 459	1.83 574	0.89 481	0.26 467	0.22 476	0.32 519	0.28 511	0.26 452	0.26 449

anonymity	0.98 530	0.89 576	1.06 516	0.93 582	1.04 593	0.97 492	0.82 552	1.33 526	0.93 415	1.08 511	0.98 386	1.02 464	0.95 521	1.02 489	0.93 495	0.96 592	0.96 616	0.90 589	0.91 601	0.92 585	0.95 590

SHD	0.98 530	0.54 531	1.30 542	0.63 546	0.50 541	1.14 530	0.50 457	1.80 587	2.20 590	1.66 570	1.39 515	1.47 550	1.21 551	1.40 543	1.80 565	0.32 515	0.27 520	0.32 519	0.34 539	0.41 533	0.44 551

Wz-Net-SNSev	0.99 532	0.80 567	3.00 591	0.57 523	0.46 528	0.94 487	1.22 586	1.40 540	1.28 534	1.04 494	1.33 503	1.46 548	0.90 511	2.06 581	1.65 561	0.26 467	0.24 495	0.25 455	0.26 497	0.33 498	0.30 482

SuperB	1.00 533	0.41 491	4.03 601	0.45 377	0.32 428	0.99 499	0.49 451	1.09 425	2.09 589	1.10 519	1.10 440	0.74 367	0.83 486	1.13 503	1.75 564	0.20 373	0.15 348	0.17 222	0.15 229	2.50 615	0.27 459

Consistency-Raft	1.01 534	0.82 568	1.27 537	0.85 578	0.97 585	0.81 458	0.83 554	1.35 529	1.61 570	1.06 508	1.66 547	1.11 497	0.93 516	0.93 455	1.11 530	0.65 583	0.75 602	0.79 585	0.91 601	1.09 592	0.79 585

w-ln-seven	1.02 535	0.52 521	2.86 588	0.55 512	0.51 543	1.37 550	0.75 540	1.72 582	1.84 582	1.54 562	1.52 538	1.27 519	0.95 521	1.30 535	2.07 578	0.24 449	0.22 476	0.25 455	0.25 486	0.31 485	0.28 470

SGM_RVC	1.04 536	0.30 423	0.47 248	0.41 255	0.23 159	1.73 575	0.77 543	1.63 575	1.30 540	2.39 596	1.99 565	2.64 588	1.78 583	2.22 589	1.40 548	0.28 489	0.27 520	0.27 483	0.25 486	0.25 442	0.25 445
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_xeample	1.06 537	0.23 273	0.51 291	0.37 140	0.22 125	0.71 418	0.39 353	1.31 517	0.92 409	0.87 403	1.08 438	0.70 340	0.64 393	0.75 373	11.43 624	0.19 352	0.16 375	0.18 273	0.17 318	0.18 307	0.19 333

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 537	0.61 548	1.82 575	0.69 563	0.51 543	2.62 591	1.69 606	1.28 508	1.44 556	1.39 555	1.56 541	1.34 534	0.91 512	1.68 565	0.95 500	0.38 548	0.39 570	0.46 559	0.61 588	0.41 533	0.43 546

DStereoO	1.07 539	0.77 563	0.87 485	0.67 555	0.49 536	0.91 480	1.30 590	1.15 449	1.41 551	1.24 540	1.33 503	1.06 480	2.39 600	1.32 539	1.11 530	2.03 610	0.38 565	0.77 584	0.31 527	1.55 596	0.43 546

z-mn7	1.07 539	0.56 539	2.36 585	0.54 504	0.37 470	1.74 576	0.71 524	1.28 508	2.32 593	1.00 479	2.56 583	1.43 545	1.01 529	2.34 594	1.74 563	0.23 438	0.20 457	0.21 390	0.20 400	0.27 462	0.27 459

xxxx	1.07 539	0.23 273	0.53 320	0.38 160	0.22 125	0.83 464	0.36 302	1.41 542	0.95 428	0.75 323	0.99 394	0.97 448	0.64 393	0.70 344	11.37 623	0.20 373	0.17 408	0.18 273	0.17 318	0.19 342	0.20 364

DPSNet	1.08 542	0.44 501	2.64 587	0.54 504	0.42 504	1.59 565	1.25 587	2.39 599	1.50 562	1.13 525	1.12 446	1.51 556	2.19 596	1.44 550	1.51 557	0.35 536	0.25 503	0.25 455	0.21 421	0.49 554	0.39 527

otaku	1.10 543	0.96 580	0.96 501	1.37 597	1.06 594	1.65 569	0.72 530	1.46 552	1.19 518	1.10 519	1.32 501	1.32 526	0.95 521	1.29 529	0.81 471	0.89 591	0.46 585	1.24 595	0.50 580	1.86 599	0.89 587

DDUNet	1.10 543	2.58 621	0.83 466	1.21 593	1.27 598	1.02 506	0.69 521	1.17 461	0.95 428	0.98 472	1.26 487	1.28 520	0.84 489	0.97 473	0.79 467	0.85 589	0.40 573	2.00 605	0.60 587	1.34 595	0.94 588

ADCL	1.10 543	0.42 496	1.57 563	0.51 464	0.41 495	1.71 574	0.92 562	1.36 533	1.45 557	1.33 550	1.56 541	1.22 516	1.26 556	1.45 551	5.27 612	0.22 411	0.19 448	0.25 455	0.25 486	0.29 473	0.29 477

ADCPNet	1.11 546	0.53 524	3.26 596	0.55 512	0.44 513	1.47 557	0.83 554	1.21 477	1.17 512	1.26 545	1.42 523	1.67 566	1.12 544	1.48 554	3.86 606	0.30 506	0.29 529	0.30 512	0.32 531	0.37 523	0.37 524

MFN_U_SF_RVC	1.14 547	0.63 550	2.33 583	0.69 563	0.46 528	2.04 583	0.70 522	1.90 589	1.37 547	1.62 565	1.56 541	1.94 575	1.36 560	1.73 569	1.90 568	0.41 554	0.38 565	0.45 556	0.48 574	0.45 543	0.47 560

Ntro	1.15 548	1.00 584	1.00 508	1.49 598	1.20 597	1.69 573	0.81 550	1.39 536	1.25 527	1.01 482	1.28 492	1.31 524	1.00 527	1.31 537	0.89 481	1.10 599	0.43 580	1.36 596	0.51 581	1.95 602	0.99 594

SAMSARA	1.15 548	0.69 555	1.44 555	1.09 590	0.93 581	2.10 585	1.87 613	1.64 576	1.47 560	1.64 567	1.21 477	2.06 578	1.14 547	1.61 559	1.50 556	0.39 549	0.45 583	0.36 532	0.38 548	0.50 556	0.51 571

SANet	1.15 548	0.45 503	1.40 551	0.50 452	0.32 428	1.54 564	1.21 584	1.49 554	3.35 608	1.61 564	2.41 579	2.32 585	1.80 584	1.57 558	1.27 542	0.28 489	0.25 503	0.26 474	0.24 473	0.36 517	0.32 495

test_sample9	1.17 551	0.37 463	0.83 466	0.39 186	0.31 403	0.72 422	0.49 451	1.11 431	0.92 409	0.93 441	0.89 340	0.86 410	0.71 432	1.29 529	2.03 576	0.42 556	9.50 635	0.40 546	0.41 559	0.36 517	0.35 512

MFMNet_re	1.17 551	0.99 582	1.31 543	1.02 586	0.95 583	1.32 547	1.32 591	1.44 549	1.58 568	1.72 575	1.70 551	1.21 513	1.57 572	1.16 509	1.04 520	0.88 590	0.76 604	0.79 585	0.75 594	0.90 584	0.94 588

MSAF-DinoV2	1.18 553	0.44 501	3.00 591	0.56 517	0.30 387	0.91 480	0.74 537	1.58 569	1.25 527	1.06 508	1.41 518	2.98 593	1.57 572	3.25 604	3.12 597	0.22 411	0.14 323	0.20 346	0.22 442	0.33 498	0.34 508

ADCP+	1.18 553	0.37 463	3.09 593	0.50 452	0.52 546	1.48 558	0.61 502	1.32 523	1.07 482	1.21 532	1.16 465	1.08 486	1.11 542	1.63 561	7.17 617	0.20 373	0.16 375	0.24 442	0.22 442	0.29 473	0.22 401

zh-sn7	1.20 555	0.86 574	4.54 604	0.58 529	0.43 507	1.10 520	0.92 562	1.24 490	1.34 545	1.45 557	2.00 566	1.26 517	1.62 575	2.13 585	2.79 594	0.26 467	0.26 513	0.26 474	0.27 504	0.35 511	0.33 504

zh-mn7	1.21 556	0.75 561	5.81 609	0.52 481	0.39 485	1.18 539	0.63 508	1.21 477	1.79 580	1.81 577	2.33 574	1.16 509	1.01 529	2.20 588	2.00 574	0.25 462	0.22 476	0.22 405	0.22 442	0.25 442	0.30 482

ADCMid	1.22 557	0.57 541	3.17 595	0.54 504	0.44 513	1.07 516	0.77 543	1.31 517	1.13 500	2.14 590	1.48 534	1.49 553	1.47 569	1.65 563	5.30 613	0.26 467	0.24 495	0.29 502	0.32 531	0.38 525	0.36 518

WCMA_ROB	1.22 557	0.39 476	0.93 494	0.51 464	0.45 519	1.44 555	0.79 548	1.20 474	1.30 540	2.99 609	3.94 608	3.30 601	2.17 595	1.42 547	1.31 544	0.46 562	0.35 561	0.35 527	0.37 545	0.41 533	0.42 541

Wz-Net-TNSev	1.23 559	1.24 591	5.25 607	0.51 464	0.43 507	1.49 561	1.09 575	1.58 569	1.42 554	1.25 542	1.26 487	1.58 563	1.52 571	1.97 578	1.95 569	0.33 522	0.32 549	0.26 474	0.30 518	0.41 533	0.43 546

222	1.25 560	0.23 273	0.53 320	0.38 160	0.23 159	0.78 440	0.37 317	1.41 542	0.93 415	0.97 469	1.13 453	0.74 367	0.71 432	0.74 365	14.86 627	0.20 373	0.16 375	0.17 222	0.16 260	0.18 307	0.20 364

MSMD_ROB	1.25 560	0.51 519	0.64 391	0.60 534	0.50 541	1.66 570	0.67 515	1.26 498	1.26 532	2.64 600	3.82 605	3.06 596	3.20 610	1.45 551	0.91 491	0.46 562	0.41 575	0.49 568	0.51 581	0.47 549	0.45 553

AnyNet_C32	1.27 562	0.72 560	3.33 597	0.59 532	0.56 553	1.51 562	1.53 599	1.27 503	1.28 534	1.52 560	1.48 534	1.38 542	1.23 553	1.64 562	5.26 611	0.30 506	0.29 529	0.29 502	0.34 539	0.38 525	0.44 551

pmcnn	1.27 562	0.31 432	1.14 525	0.41 255	0.23 159	0.97 492	0.71 524	1.23 489	1.32 542	1.83 579	2.34 576	11.25 627	0.89 508	1.04 493	0.96 502	0.15 174	0.12 207	0.12 32	0.10 55	0.15 190	0.16 248

WZ-Net	1.29 564	0.64 551	5.42 608	0.64 549	0.52 546	1.37 550	1.29 589	1.41 542	1.77 579	1.56 563	1.69 550	1.74 567	1.41 564	2.50 598	2.16 583	0.28 489	0.21 467	0.23 426	0.25 486	0.39 529	0.41 537

SPS-STEREO	1.29 564	0.94 579	1.10 520	1.05 589	1.03 591	1.48 558	0.91 560	1.57 568	1.24 525	2.13 587	1.90 561	1.94 575	1.46 567	1.77 570	1.64 560	0.97 593	0.94 615	0.90 589	0.89 600	0.96 589	0.97 592
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NVStereoNet_ROB	1.31 566	0.96 580	1.33 545	0.90 581	0.92 580	1.15 532	1.05 573	1.49 554	1.62 571	1.63 566	2.51 581	2.31 583	1.62 575	2.16 587	1.42 549	0.81 588	0.73 598	0.79 585	1.02 605	0.73 579	0.97 592
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	1.34 567	0.70 556	1.42 553	0.78 575	0.65 567	1.68 572	0.91 560	2.12 595	3.01 604	2.25 592	2.35 578	1.90 573	1.99 590	1.98 579	2.14 581	0.40 553	0.38 565	0.49 568	0.37 545	0.51 559	0.67 580

test_sample8	1.36 568	0.37 463	0.83 466	0.39 186	0.31 403	0.72 422	0.49 451	1.19 467	0.79 318	1.51 559	0.96 373	3.29 600	1.64 577	1.29 529	2.03 576	0.42 556	9.50 635	0.40 546	0.41 559	0.36 517	0.35 512

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 569	0.91 577	2.11 581	0.89 579	0.57 557	4.27 613	1.79 610	1.55 562	2.00 587	1.64 567	1.85 559	1.83 570	1.44 566	1.89 577	1.49 555	0.49 569	0.40 573	0.56 574	0.58 585	0.75 580	0.52 573

MeshStereo	1.38 569	0.45 503	0.58 362	0.45 377	0.35 459	1.63 568	0.60 500	2.07 592	1.43 555	4.49 618	3.32 600	4.67 609	2.08 592	2.08 583	1.32 545	0.36 539	0.36 563	0.37 537	0.32 531	0.32 493	0.34 508
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
AAGNet	1.40 571	0.20 170	0.52 312	0.45 377	0.26 267	0.29 107	0.29 169	0.67 216	0.71 276	0.97 469	0.86 326	0.66 326	0.60 369	0.66 310	19.98 631	0.17 271	0.11 134	0.19 309	0.15 229	0.20 359	0.13 130

RainbowNet	1.42 572	1.53 602	1.31 543	1.93 606	1.46 599	1.52 563	1.03 572	1.67 579	1.55 564	1.23 538	1.59 544	1.54 559	1.21 551	1.40 543	1.03 516	1.70 606	0.70 597	1.82 602	0.80 596	2.11 606	1.22 600

ACVNet-4b	1.43 573	1.34 595	1.28 538	1.95 607	1.60 601	1.93 582	0.77 543	1.59 571	1.64 574	1.05 499	1.60 545	2.10 580	0.92 514	1.79 572	0.84 474	1.76 608	0.35 561	2.03 608	0.67 589	2.16 607	1.18 599

FCDSN-DC	1.43 573	0.57 541	0.69 420	0.74 571	0.59 559	1.42 554	0.65 514	1.40 540	1.41 551	3.31 613	4.42 615	4.57 608	3.01 608	1.70 567	1.19 538	0.46 562	0.42 577	0.48 565	0.47 570	0.51 559	0.51 571
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	1.47 575	0.82 568	6.28 611	0.48 429	0.40 490	0.73 426	0.83 554	0.95 371	2.77 602	3.48 615	1.95 563	1.64 565	2.12 593	1.42 547	3.84 605	0.21 389	0.19 448	0.21 390	0.21 421	0.43 539	0.42 541

SGM+DAISY	1.52 576	0.99 582	1.61 568	1.01 584	1.02 590	1.86 581	1.19 583	1.49 554	1.38 549	2.96 607	3.00 594	2.79 591	1.94 586	1.88 575	1.62 559	0.98 595	0.97 617	0.91 591	0.91 601	0.94 587	0.99 594

ACVNet_1	1.55 577	1.36 596	1.35 547	1.96 608	1.63 602	1.83 580	0.96 569	2.09 593	1.85 583	1.43 556	1.54 539	2.31 583	1.68 580	1.42 547	1.18 536	1.76 608	0.51 589	2.05 610	0.59 586	2.24 610	1.30 604

ADCS	1.60 578	0.70 556	4.02 600	0.61 539	0.53 548	1.31 546	1.11 576	1.71 581	1.86 584	1.97 585	1.68 548	1.51 556	1.46 567	2.07 582	9.20 620	0.34 530	0.32 549	0.33 524	0.36 543	0.45 543	0.46 557

AnyNet_C01	1.63 579	1.16 589	7.38 612	0.65 551	0.56 553	2.25 587	1.53 599	1.53 559	1.46 559	1.71 574	1.95 563	1.83 570	1.41 564	2.48 596	4.42 609	0.33 522	0.32 549	0.32 519	0.34 539	0.45 543	0.50 567

DispFullNet	1.64 580	2.64 622	3.14 594	2.57 615	1.78 608	1.32 547	0.55 481	1.42 547	1.45 557	1.89 581	1.48 534	1.55 560	2.35 598	2.08 583	1.12 533	0.60 582	0.19 448	2.33 613	0.73 593	2.35 611	1.30 604

FC-DCNN	1.67 581	0.53 524	0.68 411	0.62 543	0.49 536	1.62 567	0.71 524	1.77 586	1.55 564	4.73 621	4.66 617	5.82 617	3.94 614	2.13 585	1.42 549	0.47 565	0.42 577	0.47 560	0.46 566	0.48 550	0.47 560

FC-DCNN v2	1.74 582	0.53 524	0.68 411	0.62 543	0.49 536	1.67 571	0.71 524	1.85 588	1.57 566	4.84 622	5.01 619	6.42 621	3.92 613	2.24 590	1.43 551	0.47 565	0.42 577	0.47 560	0.46 566	0.48 550	0.47 560

ACVNet_2	1.74 582	1.30 594	1.62 569	1.81 602	1.63 602	2.28 588	1.34 593	2.35 598	2.64 600	1.82 578	2.55 582	2.99 594	1.71 581	1.67 564	1.20 539	1.48 604	0.59 594	1.81 601	0.71 592	2.09 605	1.29 603

ELAS_RVC	1.76 584	0.64 551	1.20 529	0.74 571	0.59 559	2.18 586	2.53 618	2.10 594	2.85 603	3.46 614	3.41 603	3.12 597	4.11 615	2.69 601	2.53 591	0.54 577	0.47 586	0.51 572	0.48 574	0.55 566	0.55 576
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.77 585	0.64 551	1.10 520	0.72 569	0.58 558	3.37 607	1.76 608	2.54 601	2.57 598	3.77 616	3.96 609	2.83 592	3.44 611	2.34 594	2.73 593	0.53 574	0.47 586	0.50 570	0.48 574	0.55 566	0.55 576
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.96 586	1.24 591	1.52 558	1.28 595	1.06 594	2.92 602	1.64 604	3.32 608	3.05 606	2.28 593	3.32 600	3.19 599	2.38 599	3.39 606	2.49 590	1.02 596	0.92 611	1.06 593	1.04 607	1.05 591	0.99 594

IMH-64-1	1.96 586	1.64 607	1.26 534	2.26 612	1.91 611	2.30 589	1.35 594	2.99 604	2.29 591	1.70 572	2.79 591	2.47 586	1.66 578	2.33 592	1.95 569	2.07 612	0.74 600	2.44 614	1.04 607	2.40 612	1.59 611

IMH-64	1.96 586	1.64 607	1.26 534	2.26 612	1.91 611	2.30 589	1.35 594	2.99 604	2.29 591	1.70 572	2.79 591	2.47 586	1.66 578	2.33 592	1.95 569	2.07 612	0.74 600	2.44 614	1.04 607	2.40 612	1.59 611

RTS	2.03 589	1.03 586	11.50 618	0.68 560	0.63 565	2.71 593	1.56 601	1.55 562	2.32 593	1.93 582	2.57 584	1.32 526	1.32 558	5.20 617	4.30 607	0.31 510	0.23 486	0.29 502	0.30 518	0.41 533	0.40 532

RTSA	2.03 589	1.03 586	11.50 618	0.68 560	0.63 565	2.71 593	1.56 601	1.55 562	2.32 593	1.93 582	2.57 584	1.32 526	1.32 558	5.20 617	4.30 607	0.31 510	0.23 486	0.29 502	0.30 518	0.41 533	0.40 532

MonStereo1	2.06 591	1.51 600	1.56 562	1.85 605	1.70 607	2.84 599	0.78 547	2.52 600	3.49 609	2.33 594	4.36 614	3.41 604	2.72 603	2.32 591	1.83 566	1.32 603	0.55 590	1.66 599	0.88 599	1.94 601	1.70 615

PWCK	2.06 591	1.75 610	4.11 602	1.69 600	0.93 581	3.13 605	2.86 621	2.18 596	2.41 597	2.38 595	2.33 574	2.22 581	1.85 585	3.52 608	2.20 584	1.65 605	0.73 598	1.52 598	0.83 598	1.81 598	1.02 597

Dean	2.07 593	1.39 597	1.69 574	2.17 610	1.83 610	2.75 596	1.28 588	3.49 612	3.80 613	2.13 587	3.30 599	3.18 598	1.98 589	1.78 571	1.72 562	1.73 607	0.79 608	1.99 604	0.91 601	2.17 608	1.34 607

WAO-6	2.11 594	1.52 601	1.25 533	1.73 601	1.69 606	2.72 595	1.62 603	3.15 606	3.64 610	2.01 586	3.28 598	3.52 606	2.20 597	2.59 599	2.48 589	1.31 602	0.92 611	2.04 609	1.22 616	1.89 600	1.35 608

IMH	2.15 595	1.66 609	1.29 539	2.25 611	1.92 613	2.87 600	1.33 592	3.25 607	3.04 605	1.87 580	3.33 602	3.00 595	2.03 591	2.80 602	1.95 569	2.09 614	0.78 605	2.45 616	1.05 610	2.44 614	1.62 614

DStereoFS	2.16 596	0.91 577	1.29 539	0.84 577	0.72 575	3.56 608	0.95 566	2.01 590	2.03 588	1.65 569	2.06 570	2.73 589	13.30 628	4.76 616	1.95 569	0.47 565	0.33 554	0.84 588	0.49 577	0.95 588	1.42 609

LVE	2.20 597	1.47 599	1.44 555	2.06 609	1.80 609	2.79 598	1.77 609	2.96 603	3.94 615	1.95 584	4.29 613	3.47 605	1.97 587	2.48 596	1.85 567	2.06 611	0.88 609	2.06 611	1.13 612	2.17 608	1.53 610

MADNet+	2.28 598	2.56 619	10.82 616	1.25 594	0.96 584	2.77 597	1.44 598	2.34 597	1.76 578	1.36 551	1.78 555	1.84 572	1.74 582	6.33 620	4.57 610	0.67 584	0.66 596	0.59 577	0.54 584	0.84 582	0.81 586

DStereoSA	2.42 599	0.66 554	2.95 590	0.89 579	1.12 596	1.75 577	6.75 624	1.53 559	1.63 573	1.28 547	8.81 627	0.99 455	10.14 621	1.68 565	3.37 600	0.44 560	0.34 558	0.64 579	0.68 591	1.21 594	1.60 613

KSHMR	2.64 600	1.96 613	1.86 577	2.69 619	2.44 617	2.88 601	2.04 614	3.46 611	6.31 619	2.51 599	3.27 597	3.39 603	1.97 587	2.59 599	2.08 580	2.48 619	1.41 621	2.80 623	1.51 620	2.98 620	2.09 618

notaker	2.87 601	2.31 617	2.01 579	3.03 621	2.60 622	2.94 603	1.82 611	3.43 610	3.06 607	2.89 603	4.21 612	6.15 620	2.71 602	3.42 607	2.90 595	2.67 622	1.18 619	3.00 624	1.67 621	3.13 621	2.26 620

WAO-8	3.00 602	1.60 604	1.52 558	1.82 603	1.65 604	5.57 615	1.35 594	4.65 619	12.37 626	2.89 603	4.04 610	4.89 612	2.78 604	3.73 610	2.44 586	1.29 600	0.93 613	2.00 605	1.16 614	2.02 603	1.23 601

Venus	3.00 602	1.60 604	1.52 558	1.82 603	1.65 604	5.57 615	1.35 594	4.65 619	12.37 626	2.89 603	4.04 610	4.89 612	2.78 604	3.73 610	2.44 586	1.29 600	0.93 613	2.00 605	1.16 614	2.02 603	1.23 601

JetBlue	3.02 604	1.39 597	7.91 613	1.17 592	1.49 600	8.53 619	7.94 625	2.82 602	1.98 586	2.15 591	2.69 589	3.32 602	3.01 608	6.66 621	3.81 604	0.79 586	0.78 605	0.75 582	0.76 595	1.04 590	1.33 606

ktn	3.02 604	2.27 616	1.85 576	2.89 620	2.54 621	3.72 609	2.14 615	3.79 615	5.33 617	2.82 602	5.09 620	5.95 618	2.54 601	3.34 605	2.58 592	2.65 621	1.44 622	2.78 622	2.03 623	2.61 617	2.10 619

U	3.17 606	0.17 67	0.35 101	0.41 255	0.71 573	57.93 649	0.20 31	0.43 75	0.39 115	0.26 48	0.23 29	0.23 47	0.22 68	0.26 2	0.22 31	0.16 225	0.10 52	0.74 581	0.13 166	0.13 93	0.11 40

TorneroNet-64	3.54 607	1.89 611	1.59 564	2.62 618	2.29 615	6.88 618	1.72 607	4.72 621	11.88 624	2.43 597	5.46 623	8.16 623	2.80 606	4.13 614	3.03 596	2.25 617	0.75 602	2.57 618	1.09 611	2.65 618	1.84 617

MultiAttention	3.62 608	0.25 328	0.65 396	0.56 517	0.34 452	23.66 632	2.61 619	1.65 577	1.14 506	0.82 361	1.83 557	1.13 505	0.42 273	35.16 642	0.72 450	0.18 312	0.12 207	0.23 426	0.23 458	0.35 511	0.33 504

UNDER WATER	3.63 609	2.12 615	4.11 602	3.17 622	2.51 619	3.77 611	2.45 617	3.53 613	13.66 629	2.98 608	2.92 593	5.75 616	4.13 616	3.85 612	3.75 603	2.84 623	1.11 618	2.71 621	1.41 618	3.26 623	2.50 622

UNDER WATER-64	3.72 610	2.07 614	4.57 605	3.30 624	2.52 620	5.61 617	2.63 620	3.67 614	12.27 625	3.09 610	2.66 588	5.99 619	4.74 618	3.93 613	3.57 601	2.54 620	1.24 620	2.65 619	1.48 619	3.21 622	2.62 623

MADNet++	4.18 611	2.72 624	4.00 599	3.80 626	3.44 625	4.72 614	4.05 623	4.01 616	3.74 611	4.52 619	5.14 621	4.20 607	4.89 619	7.04 623	6.39 614	3.79 625	3.70 627	3.27 626	2.70 626	3.68 625	3.74 627

xyz-stereo	4.31 612	0.17 67	61.72 649	0.35 89	0.16 7	13.86 627	0.38 335	0.61 171	0.69 265	1.05 499	3.09 595	0.77 384	0.88 505	1.24 520	0.46 342	0.13 64	0.10 52	0.16 176	0.12 127	0.13 93	0.11 40

TorneroNet	4.49 613	1.92 612	1.65 572	2.60 617	2.29 615	14.95 628	1.86 612	4.86 622	19.56 640	3.10 611	7.52 626	7.00 622	2.90 607	4.48 615	3.66 602	2.24 616	0.78 605	2.68 620	1.14 613	2.79 619	1.80 616

MANE	4.73 614	0.54 531	0.77 450	0.69 563	0.60 562	10.35 621	1.67 605	8.68 625	12.66 628	6.90 626	9.43 628	11.59 628	10.59 625	8.26 625	8.41 618	0.51 572	0.45 583	0.48 565	1.02 605	0.50 556	0.50 567

SGM-ForestM	4.73 614	0.34 448	1.05 515	0.46 402	0.28 336	10.26 620	3.48 622	4.52 617	5.16 616	8.68 628	7.48 625	18.87 636	10.80 626	11.26 628	10.01 622	0.32 515	0.34 558	0.32 519	0.32 531	0.29 473	0.30 482

LSM	4.83 616	0.83 571	11.23 617	0.76 574	56.73 645	1.10 520	1.18 582	1.35 529	1.70 577	2.13 587	2.34 576	1.34 534	1.19 550	1.52 556	1.23 540	0.34 530	0.50 588	0.39 543	0.47 570	0.51 559	9.82 631

LE_ROB	4.86 617	0.27 379	9.43 614	0.45 377	0.24 201	1.61 566	0.96 569	2.05 591	17.75 636	16.36 638	4.84 618	5.17 614	19.48 638	2.05 580	15.49 628	0.17 271	0.15 348	0.16 176	0.16 260	0.20 359	0.19 333

DPSimNet_ROB	5.19 618	2.71 623	18.56 623	2.59 616	2.49 618	4.25 612	10.93 627	3.33 609	3.93 614	5.02 623	4.52 616	5.74 615	10.18 622	5.44 619	8.79 619	2.40 618	2.47 624	2.48 617	2.54 624	2.56 616	2.87 624

JetRed	5.38 619	6.17 626	12.68 621	2.38 614	2.85 623	12.60 625	11.17 628	4.60 618	3.74 611	3.87 617	3.85 606	4.83 610	4.13 616	6.81 622	12.18 625	2.18 615	2.95 626	2.19 612	1.98 622	3.49 624	3.01 625

tt	6.21 620	0.22 240	5.88 610	3.55 625	2.07 614	11.25 624	19.19 630	11.84 629	5.47 618	2.71 601	2.18 572	4.87 611	6.25 620	3.71 609	7.09 616	8.31 633	11.17 637	4.91 629	5.39 632	5.72 627	2.42 621

coex-ft	6.50 621	1.57 603	87.99 650	0.49 441	0.38 477	1.41 553	1.21 584	1.21 477	7.96 621	12.14 630	2.78 590	2.74 590	3.83 612	1.30 535	3.19 598	0.24 449	0.23 486	0.27 483	0.24 473	0.48 550	0.40 532

HanzoNet	6.97 622	2.57 620	4.66 606	3.29 623	2.96 624	3.75 610	2.35 616	5.08 623	7.11 620	14.46 637	13.06 630	17.69 634	22.95 640	13.72 630	6.61 615	4.36 626	1.96 623	3.14 625	2.59 625	3.88 626	3.19 626

TCMNet-wrong-test	9.08 623	10.58 630	9.58 615	19.64 632	17.64 631	12.69 626	8.93 626	13.77 633	2.58 599	4.67 620	5.19 622	14.57 630	11.02 627	7.21 624	9.81 621	5.58 632	0.89 610	3.76 627	3.10 627	10.41 632	10.02 632

EDNetEfficientorigin	9.96 624	1.17 590	175.17 651	0.49 441	0.37 470	1.13 529	0.74 537	1.27 503	2.70 601	3.16 612	2.49 580	2.28 582	2.15 594	1.88 575	2.27 585	0.21 389	0.19 448	0.25 455	0.20 400	0.54 564	0.53 575

ASD4	10.37 625	9.12 629	17.90 622	7.49 628	10.02 626	16.90 629	28.93 634	11.05 628	8.53 622	7.42 627	7.41 624	8.91 624	10.32 623	11.44 629	20.38 632	4.52 627	4.58 628	5.68 633	5.04 630	5.72 627	6.02 629

DGTPSM_ROB	12.12 626	8.03 627	21.12 625	8.97 629	16.81 629	10.68 622	30.77 635	9.14 626	15.23 631	6.55 624	15.49 637	9.02 625	15.13 630	9.26 626	21.71 634	4.58 628	8.60 630	5.07 630	9.26 633	5.88 629	11.06 633

DPSMNet_ROB	12.13 627	8.03 627	21.13 626	9.02 630	16.82 630	10.68 622	30.78 636	9.15 627	15.24 632	6.56 625	15.50 638	9.02 625	15.13 630	9.28 627	21.71 634	4.59 629	8.60 630	5.08 631	9.26 633	5.89 630	11.06 633

USTest	12.98 628	14.10 631	19.89 624	16.19 631	14.95 628	20.69 631	31.85 637	16.52 634	10.99 623	8.83 629	9.55 629	13.88 629	10.36 624	16.06 631	21.35 633	3.19 624	4.82 629	5.08 631	5.36 631	8.77 631	7.20 630

BEATNet-Init1	15.65 629	1.62 606	54.26 648	0.75 573	0.56 553	37.03 641	13.39 629	13.20 630	14.59 630	29.41 647	29.29 647	47.69 650	21.87 639	26.91 640	19.58 630	0.43 559	0.39 570	0.47 560	0.47 570	0.52 562	0.52 573

DPSM_ROB	17.80 630	18.60 633	24.24 632	20.89 634	19.49 632	25.83 634	36.10 639	21.62 640	16.41 634	13.46 632	14.26 635	19.11 637	16.15 633	20.74 633	25.59 637	9.37 635	9.23 633	9.47 635	9.81 635	13.47 633	12.09 636

DPSM	17.80 630	18.60 633	24.24 632	20.89 634	19.49 632	25.83 634	36.10 639	21.62 640	16.41 634	13.46 632	14.26 635	19.11 637	16.15 633	20.74 633	25.59 637	9.37 635	9.23 633	9.47 635	9.81 635	13.47 633	12.09 636

DLNR-FE	20.09 632	36.45 641	38.39 636	170.32 653	60.71 646	0.23 31	0.20 31	13.60 632	0.40 129	0.45 177	0.66 229	0.42 178	0.21 56	0.64 288	0.32 206	5.49 630	0.10 52	0.15 148	0.11 94	72.83 651	0.13 130

DLNR_Zeroshot_test	20.12 633	36.36 640	38.38 635	170.13 652	62.28 647	0.22 20	0.20 31	13.43 631	0.40 129	0.45 177	0.66 229	0.42 178	0.21 56	0.64 288	0.32 206	5.57 631	0.10 52	0.15 148	0.11 94	72.31 650	0.13 130

LRCNet_RVC	21.27 634	31.14 639	21.46 627	28.97 637	23.77 635	3.11 604	0.62 504	20.94 638	1.64 574	25.57 639	28.13 641	21.96 639	14.74 629	21.99 639	16.44 629	29.16 648	14.92 638	33.57 645	31.28 644	29.67 646	26.33 644

HaxPig	31.93 635	37.19 642	34.22 634	24.41 636	24.94 636	18.53 630	20.18 631	21.15 639	28.84 642	35.74 648	38.86 648	26.18 640	28.75 642	33.85 641	34.15 642	35.89 649	38.80 649	37.79 646	40.52 647	39.33 647	39.33 649

Anonymous_1	33.12 636	18.23 632	23.86 628	20.53 633	21.18 634	25.45 633	35.84 638	22.44 642	15.68 633	13.41 631	13.70 634	18.00 635	15.15 632	20.31 632	24.47 636	14.56 640	8.84 632	66.24 649	117.79 650	155.41 654	11.40 635

RAFT-FEzeroshot	35.76 637	37.39 644	48.55 642	42.39 644	39.44 643	51.96 644	72.92 647	43.38 647	32.90 645	26.87 641	28.06 639	38.42 644	32.28 643	41.59 648	51.51 649	18.73 644	18.58 641	19.11 638	19.75 638	27.12 639	24.33 640

RAFT-FE	35.76 637	37.39 644	48.55 642	42.39 644	39.44 643	51.96 644	72.92 647	43.38 647	32.90 645	26.87 641	28.06 639	38.42 644	32.28 643	41.59 648	51.51 649	18.73 644	18.58 641	19.11 638	19.75 638	27.12 639	24.33 640

CasAABBNet	35.77 639	37.38 643	48.59 644	42.20 641	39.23 639	51.95 642	72.92 647	43.36 646	33.03 648	26.93 644	28.31 642	38.43 646	32.32 645	41.58 646	51.50 648	18.71 641	18.58 641	19.11 638	19.75 638	27.11 638	24.33 640

Hybrid-DGEV	35.79 640	37.44 647	48.86 647	42.22 642	39.24 640	52.03 647	72.89 646	43.41 649	32.74 643	26.76 640	28.72 644	38.35 643	32.61 646	41.58 646	51.39 645	18.72 643	18.56 640	19.14 641	19.80 642	27.10 637	24.25 638

FlowAnything	35.84 641	37.49 648	48.69 645	42.17 640	39.26 641	51.95 642	72.95 650	43.35 645	33.23 649	26.92 643	28.67 643	38.55 648	32.78 648	41.53 645	51.47 647	18.71 641	18.59 644	19.17 643	19.88 643	27.07 636	24.26 639

Selective-RAFT-Error	35.87 642	37.42 646	48.73 646	42.24 643	39.28 642	52.00 646	72.87 645	43.41 649	32.95 647	26.97 645	28.72 644	38.71 649	33.15 649	41.59 648	51.42 646	18.77 646	18.60 645	19.14 641	19.78 641	27.19 641	24.42 643

xxxxx1	36.77 643	19.69 635	24.00 629	62.46 647	66.77 648	27.30 637	39.89 641	20.40 635	18.80 637	14.18 634	13.11 631	17.29 631	17.30 635	21.62 636	27.81 639	13.61 637	18.98 646	111.36 652	133.25 651	28.84 643	38.64 646

tt_ll	36.77 643	19.69 635	24.00 629	62.46 647	66.77 648	27.30 637	39.89 641	20.40 635	18.80 637	14.18 634	13.11 631	17.29 631	17.30 635	21.62 636	27.81 639	13.61 637	18.98 646	111.36 652	133.25 651	28.84 643	38.64 646

ff	36.77 643	19.69 635	24.00 629	62.46 647	66.77 648	27.30 637	39.89 641	20.40 635	18.80 637	14.18 634	13.11 631	17.29 631	17.30 635	21.62 636	27.81 639	13.61 637	18.98 646	111.36 652	133.25 651	28.84 643	38.64 646

MEDIAN_ROB	37.35 646	40.72 651	40.37 638	32.26 638	31.80 637	27.29 636	25.02 632	29.47 643	33.43 650	41.99 652	41.60 650	33.48 641	34.37 650	39.66 644	36.94 643	43.49 651	43.96 651	44.07 648	43.35 649	41.32 649	42.43 651

AVERAGE_ROB	37.53 647	40.05 650	40.01 637	34.74 639	33.76 638	28.46 640	25.14 633	32.31 644	34.08 651	41.20 651	40.52 649	34.51 642	34.78 651	39.11 643	37.48 644	42.68 650	43.32 650	43.80 647	42.99 648	40.42 648	41.31 650

LSM0	38.96 648	37.52 649	48.37 641	43.79 646	91.31 651	52.31 648	72.38 644	43.71 651	32.75 644	27.16 646	28.73 646	38.51 647	32.63 647	41.75 651	51.59 651	18.85 647	18.43 639	19.09 637	19.60 637	27.21 642	33.44 645

PML	40.49 649	30.31 638	12.46 620	7.19 627	14.30 627	91.44 652	212.44 654	7.73 624	23.24 641	74.44 653	185.05 654	49.81 651	25.78 641	21.34 635	12.84 626	8.71 634	2.93 625	8.43 634	3.24 628	13.77 635	4.45 628

RSGM-EC	74.49 650	61.53 652	40.38 639	97.66 650	92.09 652	73.48 650	113.87 651	59.44 652	38.62 652	39.84 649	49.02 651	90.35 652	61.68 652	138.81 652	126.03 652	92.92 652	53.83 652	94.52 650	37.88 645	81.03 652	46.84 652

acva	74.49 650	61.53 652	40.38 639	97.66 650	92.09 652	73.48 650	113.87 651	59.44 652	38.62 652	39.84 649	49.02 651	90.35 652	61.68 652	138.81 652	126.03 652	92.92 652	53.83 652	94.52 650	37.88 645	81.03 652	46.84 652

test_example2	176.82 652	204.75 654	198.54 652	188.58 654	191.23 654	151.28 653	169.77 653	97.63 654	125.81 654	179.94 654	183.74 653	158.20 654	139.14 654	192.16 654	198.12 654	203.48 654	236.37 654	163.71 655	173.22 654	217.79 655	162.95 654

ccccc	428.22 653	430.66 655	522.50 653	506.24 655	500.20 655	349.93 654	338.04 655	384.19 655	297.84 655	330.97 655	382.26 655	370.48 655	442.91 655	498.75 655	555.79 655	557.84 655	430.47 655	334.14 656	290.91 655	547.74 656	492.55 655

GS-Stereo							0.29 169	0.50 109	0.29 43	0.30 79	0.29 68	0.23 47	0.20 45	0.33 28	0.22 31	0.16 225	0.09 18	0.13 67	0.10 55	0.14 139	0.13 130

STTRV1_RVC		0.60 547		0.67 555	0.81 577	1.12 527	0.63 508	1.37 535	1.12 494	0.98 472	1.34 508	1.08 486	0.95 521	1.28 527	0.90 487	0.57 580	0.25 503	0.44 554	0.39 550	0.60 572	0.41 537

FADE		2.54 618		1.04 588	1.00 588													21.24 644		0.63 575

Low-res two-view benchmark