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

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 15	0.31 25	0.16 12	0.24 40	0.17 3	0.25 5	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 37	0.14 2	0.32 25	0.19 5	0.13 72	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.11 21	0.09 4

FoundationStereo	0.17 1	0.14 15	0.25 15	0.30 11	0.16 12	0.23 28	0.20 32	0.22 3	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 26	0.19 33	0.26 2	0.21 22	0.13 72	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.09 4

Pro-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.21 1	0.32 45	0.23 175	0.16 3	0.19 20	0.20 1	0.22 16	0.24 36	0.18 11	0.17 4	0.11 1	0.35 52	0.20 13	0.11 28	0.09 25	0.15 144	0.14 195	0.10 6	0.10 37

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 44	0.30 11	0.19 59	0.20 11	0.18 12	0.30 12	0.21 14	0.18 4	0.15 3	0.19 20	0.18 24	0.33 38	0.19 5	0.13 72	0.09 25	0.13 68	0.09 10	0.10 6	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 44	0.30 11	0.20 86	0.20 11	0.19 20	0.27 7	0.19 9	0.15 1	0.15 3	0.18 14	0.17 15	0.33 38	0.19 5	0.13 72	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.11 21	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 32	0.33 59	0.17 23	0.24 40	0.17 3	0.25 5	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 47	0.15 5	0.31 19	0.20 13	0.12 39	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 32	0.34 76	0.15 2	0.27 73	0.17 3	0.28 8	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 47	0.15 5	0.32 25	0.20 13	0.11 28	0.09 25	0.13 68	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MatchStereo	0.19 8	0.14 15	0.23 2	0.27 2	0.15 2	0.18 6	0.21 52	0.32 19	0.28 44	0.20 9	0.35 103	0.18 14	0.17 15	0.31 19	0.24 78	0.14 114	0.10 62	0.12 32	0.09 10	0.11 21	0.10 37

MonSter++	0.19 8	0.14 15	0.24 8	0.30 11	0.19 59	0.27 73	0.19 20	0.31 15	0.24 27	0.21 16	0.20 14	0.29 76	0.19 33	0.29 9	0.21 22	0.12 39	0.10 62	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

Monster-pub-mixall	0.19 8	0.13 2	0.25 15	0.31 25	0.16 12	0.19 8	0.17 3	0.42 78	0.24 27	0.23 29	0.21 17	0.17 4	0.16 12	0.45 126	0.19 5	0.13 72	0.09 25	0.11 1	0.08 1	0.10 6	0.11 81

S2M2_XL	0.19 8	0.18 114	0.27 32	0.27 2	0.20 86	0.15 2	0.16 2	0.22 3	0.15 4	0.21 16	0.26 46	0.17 4	0.17 15	0.24 1	0.21 22	0.17 283	0.16 385	0.15 144	0.13 163	0.15 197	0.12 129
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.19 8	0.14 15	0.29 51	0.34 76	0.16 12	0.26 59	0.17 3	0.32 19	0.20 12	0.21 16	0.15 3	0.23 47	0.20 43	0.32 25	0.20 13	0.15 182	0.10 62	0.13 68	0.09 10	0.12 58	0.11 81

dual_stereo	0.19 8	0.14 15	0.24 8	0.31 25	0.16 12	0.16 3	0.20 32	0.29 10	0.20 12	0.23 29	0.20 14	0.22 37	0.14 2	0.52 185	0.24 78	0.13 72	0.10 62	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

BridgeDepth_RVC	0.20 14	0.14 15	0.24 8	0.26 1	0.15 2	0.35 179	0.17 3	0.40 66	0.22 16	0.21 16	0.21 17	0.20 26	0.24 86	0.33 38	0.25 99	0.13 72	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.12 58	0.09 4
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
HiDET	0.20 14	0.13 2	0.26 23	0.30 11	0.19 59	0.23 28	0.18 12	0.36 39	0.26 36	0.20 9	0.23 28	0.27 68	0.16 12	0.30 15	0.23 64	0.12 39	0.10 62	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

CSFM-Stereo	0.20 14	0.14 15	0.23 2	0.30 11	0.17 23	0.29 103	0.20 32	0.39 57	0.22 16	0.22 25	0.21 17	0.26 61	0.20 43	0.30 15	0.20 13	0.13 72	0.12 217	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

252Zero-FE	0.20 14	0.15 37	0.26 23	0.33 59	0.19 59	0.23 28	0.18 12	0.41 73	0.34 88	0.22 25	0.21 17	0.19 20	0.18 24	0.28 7	0.22 36	0.14 114	0.10 62	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.10 37

MonStereo	0.20 14	0.14 15	0.25 15	0.31 25	0.15 2	0.22 20	0.22 63	0.39 57	0.33 83	0.20 9	0.25 42	0.17 4	0.15 5	0.39 78	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

Wavelet-MonSter	0.20 14	0.13 2	0.27 32	0.33 59	0.18 39	0.17 5	0.21 52	0.32 19	0.23 22	0.25 42	0.34 97	0.22 37	0.24 86	0.27 5	0.21 22	0.09 1	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

Monster-pub-eth3d	0.20 14	0.14 15	0.25 15	0.31 25	0.15 2	0.22 20	0.22 63	0.39 57	0.33 83	0.20 9	0.25 42	0.17 4	0.15 5	0.39 78	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

IGEV	0.20 14	0.12 1	0.23 2	0.31 25	0.20 86	0.23 28	0.19 20	0.40 66	0.29 54	0.22 25	0.34 97	0.20 26	0.15 5	0.31 19	0.19 5	0.11 28	0.10 62	0.12 32	0.10 63	0.10 6	0.10 37

MLG-Stereo_test3	0.20 14	0.13 2	0.27 32	0.33 59	0.17 23	0.38 209	0.18 12	0.30 12	0.19 9	0.24 36	0.15 3	0.26 61	0.17 15	0.32 25	0.21 22	0.13 72	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.11 21	0.10 37

MonSter	0.20 14	0.14 15	0.25 15	0.31 25	0.15 2	0.22 20	0.22 63	0.39 57	0.33 83	0.20 9	0.25 42	0.17 4	0.15 5	0.38 72	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

LCMNet	0.21 24	0.14 15	0.25 15	0.30 11	0.20 86	0.26 59	0.19 20	0.38 52	0.43 161	0.21 16	0.21 17	0.27 68	0.17 15	0.36 55	0.23 64	0.12 39	0.11 159	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

BridgeDepth	0.21 24	0.14 15	0.26 23	0.34 76	0.14 1	0.40 221	0.27 131	0.28 8	0.22 16	0.18 4	0.19 12	0.28 74	0.29 156	0.32 25	0.20 13	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 21	0.10 37
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asda	0.21 24	0.19 154	0.29 51	0.31 25	0.17 23	0.25 54	0.23 80	0.36 39	0.28 44	0.27 63	0.24 35	0.18 14	0.21 52	0.40 85	0.21 22	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.10 37

asd	0.21 24	0.18 114	0.29 51	0.32 45	0.18 39	0.27 73	0.22 63	0.35 35	0.22 16	0.31 85	0.22 26	0.19 20	0.21 52	0.44 122	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 21	0.09 4

4.5_new	0.21 24	0.20 195	0.29 51	0.30 11	0.17 23	0.24 40	0.26 115	0.32 19	0.28 44	0.32 98	0.28 62	0.19 20	0.17 15	0.29 9	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.12 32	0.10 63	0.13 98	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 24	0.20 195	0.29 51	0.30 11	0.17 23	0.24 40	0.26 115	0.32 19	0.28 44	0.32 98	0.28 62	0.19 20	0.17 15	0.29 9	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.12 32	0.10 63	0.13 98	0.09 4

4w-stereo	0.21 24	0.19 154	0.31 76	0.31 25	0.17 23	0.29 103	0.19 20	0.31 15	0.21 14	0.31 85	0.24 35	0.20 26	0.24 86	0.41 94	0.22 36	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 21	0.09 4

2.5w	0.21 24	0.18 114	0.31 76	0.32 45	0.18 39	0.31 133	0.25 102	0.31 15	0.23 22	0.28 67	0.35 103	0.18 14	0.17 15	0.39 78	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 21	0.09 4

2.75w_new	0.21 24	0.18 114	0.28 44	0.29 7	0.17 23	0.23 28	0.34 255	0.36 39	0.28 44	0.34 106	0.26 46	0.17 4	0.22 64	0.36 55	0.23 64	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

111111	0.21 24	0.14 15	0.27 32	0.37 150	0.22 133	0.21 17	0.19 20	0.43 91	0.27 38	0.20 9	0.20 14	0.29 76	0.14 2	0.41 94	0.22 36	0.14 114	0.10 62	0.12 32	0.09 10	0.12 58	0.12 129

LG-G_1	0.21 24	0.13 2	0.30 63	0.34 76	0.16 12	0.52 292	0.17 3	0.34 32	0.18 7	0.21 16	0.21 17	0.26 61	0.19 33	0.37 64	0.20 13	0.14 114	0.10 62	0.13 68	0.09 10	0.11 21	0.10 37

LG-G	0.21 24	0.13 2	0.30 63	0.34 76	0.16 12	0.52 292	0.17 3	0.34 32	0.18 7	0.21 16	0.21 17	0.26 61	0.19 33	0.37 64	0.20 13	0.14 114	0.10 62	0.13 68	0.09 10	0.11 21	0.10 37

StereoAnything_RVC	0.21 24	0.68 552	0.39 192	0.28 5	0.15 2	0.23 28	0.18 12	0.20 1	0.19 9	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 64	0.30 15	0.18 1	0.16 237	0.09 25	0.12 32	0.08 1	0.16 242	0.09 4

IGEV-Stereo++	0.21 24	0.15 37	0.27 32	0.37 150	0.19 59	0.22 20	0.18 12	0.42 78	0.35 102	0.22 25	0.28 62	0.24 54	0.18 24	0.27 5	0.22 36	0.12 39	0.09 25	0.12 32	0.10 63	0.12 58	0.10 37

AdaDepth	0.22 38	0.17 87	0.32 89	0.37 150	0.18 39	0.34 169	0.22 63	0.33 30	0.23 22	0.21 16	0.21 17	0.20 26	0.20 43	0.56 217	0.21 22	0.10 13	0.10 62	0.13 68	0.10 63	0.11 21	0.12 129

qwe	0.22 38	0.18 114	0.28 44	0.31 25	0.18 39	0.29 103	0.21 52	0.38 52	0.32 77	0.35 113	0.30 74	0.20 26	0.20 43	0.43 111	0.21 22	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 58	0.09 4

2.25w	0.22 38	0.18 114	0.31 76	0.31 25	0.18 39	0.31 133	0.18 12	0.32 19	0.31 64	0.31 85	0.37 114	0.20 26	0.22 64	0.45 126	0.24 78	0.10 13	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 37

4.25_new	0.22 38	0.21 232	0.32 89	0.32 45	0.18 39	0.31 133	0.27 131	0.32 19	0.24 27	0.29 75	0.27 52	0.20 26	0.23 76	0.34 44	0.23 64	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

4.5w_new	0.22 38	0.21 232	0.32 89	0.32 45	0.18 39	0.31 133	0.27 131	0.32 19	0.24 27	0.29 75	0.27 52	0.20 26	0.23 76	0.34 44	0.23 64	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 38	0.21 232	0.32 89	0.32 45	0.18 39	0.31 133	0.27 131	0.32 19	0.24 27	0.29 75	0.27 52	0.20 26	0.23 76	0.34 44	0.23 64	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

3.75w	0.22 38	0.17 87	0.30 63	0.31 25	0.19 59	0.43 246	0.24 94	0.35 35	0.24 27	0.31 85	0.27 52	0.17 4	0.22 64	0.37 64	0.20 13	0.10 13	0.07 1	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

3.5w_stereo	0.22 38	0.18 114	0.29 51	0.30 11	0.18 39	0.27 73	0.23 80	0.37 43	0.28 44	0.31 85	0.26 46	0.22 37	0.26 115	0.50 170	0.24 78	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

2w_stereo	0.22 38	0.18 114	0.30 63	0.32 45	0.16 12	0.28 91	0.38 340	0.38 52	0.35 102	0.32 98	0.33 88	0.17 4	0.18 24	0.29 9	0.22 36	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.12 58	0.10 37

monsterstereo	0.22 38	0.14 15	0.26 23	0.34 76	0.18 39	0.21 17	0.20 32	0.37 43	0.35 102	0.33 103	0.40 125	0.19 20	0.18 24	0.45 126	0.21 22	0.11 28	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.13 98	0.08 1

monsters	0.22 38	0.14 15	0.26 23	0.31 25	0.19 59	0.23 28	0.19 20	0.44 98	0.33 83	0.36 117	0.30 74	0.16 2	0.18 24	0.43 111	0.19 5	0.11 28	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 37

SGD-Stereo	0.22 38	0.15 37	0.27 32	0.31 25	0.15 2	0.29 103	0.20 32	0.37 43	0.29 54	0.24 36	0.29 72	0.21 36	0.27 126	0.36 55	0.25 99	0.16 237	0.09 25	0.13 68	0.10 63	0.13 98	0.10 37

GREAT-IGEV	0.22 38	0.15 37	0.31 76	0.29 7	0.22 133	0.21 17	0.26 115	0.33 30	0.31 64	0.20 9	0.30 74	0.22 37	0.22 64	0.47 148	0.22 36	0.11 28	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.13 98	0.10 37

DEFOM-Stereo	0.22 38	0.15 37	0.26 23	0.33 59	0.20 86	0.61 360	0.21 52	0.30 12	0.31 64	0.23 29	0.19 12	0.18 14	0.18 24	0.41 94	0.22 36	0.12 39	0.10 62	0.12 32	0.09 10	0.11 21	0.11 81

WQFJA1++	0.23 52	0.15 37	0.27 32	0.30 11	0.21 111	0.31 133	0.18 12	0.36 39	0.17 6	0.25 42	0.30 74	0.29 76	0.28 140	0.40 85	0.22 36	0.15 182	0.10 62	0.13 68	0.10 63	0.42 531	0.11 81

GEAStereo	0.23 52	0.16 56	0.30 63	0.33 59	0.25 236	0.36 189	0.30 178	0.42 78	0.28 44	0.26 48	0.28 62	0.24 54	0.21 52	0.32 25	0.22 36	0.18 317	0.10 62	0.13 68	0.10 63	0.14 143	0.12 129

GSStereo	0.23 52	0.16 56	0.30 63	0.33 59	0.25 236	0.36 189	0.30 178	0.42 78	0.27 38	0.30 82	0.28 62	0.23 47	0.21 52	0.32 25	0.22 36	0.16 237	0.09 25	0.12 32	0.10 63	0.14 143	0.12 129

Zero-FE251	0.23 52	0.16 56	0.30 63	0.33 59	0.20 86	0.44 254	0.19 20	0.37 43	0.25 34	0.27 63	0.29 72	0.38 144	0.24 86	0.32 25	0.22 36	0.14 114	0.10 62	0.13 68	0.10 63	0.11 21	0.10 37

3.25w_new	0.23 52	0.17 87	0.32 89	0.31 25	0.17 23	0.43 246	0.20 32	0.37 43	0.30 59	0.37 124	0.28 62	0.22 37	0.25 97	0.42 102	0.22 36	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 37

3.25w	0.23 52	0.17 87	0.32 89	0.31 25	0.17 23	0.43 246	0.20 32	0.37 43	0.30 59	0.37 124	0.28 62	0.22 37	0.25 97	0.42 102	0.22 36	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 37

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 52	0.16 56	0.32 89	0.39 209	0.21 111	0.18 6	0.21 52	0.34 32	0.26 36	0.28 67	0.51 169	0.28 74	0.29 156	0.26 2	0.24 78	0.14 114	0.10 62	0.13 68	0.10 63	0.14 143	0.12 129

AIO_rvc	0.23 52	0.16 56	0.32 89	0.34 76	0.19 59	0.26 59	0.33 240	0.40 66	0.22 16	0.26 48	0.24 35	0.34 111	0.15 5	0.51 178	0.24 78	0.12 39	0.09 25	0.13 68	0.10 63	0.12 58	0.10 37

AIO_test	0.23 52	0.16 56	0.28 44	0.34 76	0.20 86	0.30 116	0.39 362	0.38 52	0.25 34	0.25 42	0.28 62	0.32 95	0.22 64	0.38 72	0.25 99	0.12 39	0.09 25	0.13 68	0.10 63	0.12 58	0.09 4

IGEV-Stereo+	0.23 52	0.14 15	0.26 23	0.32 45	0.19 59	0.12 1	0.17 3	0.29 10	0.29 54	0.21 16	0.15 3	0.22 37	0.22 64	0.40 85	0.22 36	0.14 114	0.10 62	0.12 32	0.09 10	0.15 197	0.86 582

VIP-Stereo	0.24 62	0.17 87	0.29 51	0.32 45	0.21 111	0.64 386	0.19 20	0.31 15	0.37 126	0.23 29	0.30 74	0.27 68	0.19 33	0.47 148	0.22 36	0.12 39	0.09 25	0.13 68	0.09 10	0.12 58	0.09 4

gasm-f	0.24 62	0.16 56	0.27 32	0.33 59	0.25 236	0.25 54	0.36 302	0.42 78	0.28 44	0.26 48	0.35 103	0.24 54	0.30 174	0.36 55	0.23 64	0.18 317	0.10 62	0.13 68	0.10 63	0.15 197	0.12 129

3w_stereo	0.24 62	0.20 195	0.37 161	0.33 59	0.16 12	0.32 151	0.42 398	0.41 73	0.38 133	0.31 85	0.27 52	0.16 2	0.26 115	0.34 44	0.22 36	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 58	0.11 81

1w_stereo	0.24 62	0.15 37	0.29 51	0.34 76	0.18 39	0.31 133	0.41 388	0.40 66	0.43 161	0.31 85	0.38 117	0.17 4	0.24 86	0.45 126	0.23 64	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

LG-Stereo	0.24 62	0.18 114	0.40 204	0.39 209	0.20 86	0.22 20	0.27 131	0.32 19	0.36 110	0.26 48	0.44 135	0.22 37	0.16 12	0.37 64	0.27 147	0.11 28	0.12 217	0.16 173	0.15 227	0.13 98	0.09 4

HUF	0.24 62	0.16 56	0.33 104	0.32 45	0.18 39	0.25 54	0.40 373	0.42 78	0.34 88	0.25 42	0.23 28	0.32 95	0.28 140	0.34 44	0.24 78	0.13 72	0.10 62	0.13 68	0.09 10	0.12 58	0.10 37

GIP-stereo	0.24 62	0.18 114	0.30 63	0.37 150	0.24 205	0.26 59	0.20 32	0.46 104	0.36 110	0.24 36	0.39 120	0.35 123	0.20 43	0.31 19	0.21 22	0.15 182	0.10 62	0.13 68	0.10 63	0.12 58	0.11 81

RAStereo	0.24 62	0.17 87	0.29 51	0.40 251	0.21 111	0.23 28	0.26 115	0.42 78	0.45 177	0.23 29	0.34 97	0.30 84	0.19 33	0.34 44	0.25 99	0.15 182	0.12 217	0.16 173	0.13 163	0.14 143	0.11 81

IGEV++	0.24 62	0.17 87	0.31 76	0.38 180	0.22 133	0.24 40	0.22 63	0.50 122	0.23 22	0.28 67	0.35 103	0.30 84	0.22 64	0.31 19	0.28 169	0.14 114	0.10 62	0.13 68	0.10 63	0.13 98	0.13 173

Selective-IGEV	0.24 62	0.18 114	0.35 137	0.35 113	0.19 59	0.27 73	0.25 102	0.55 149	0.23 22	0.27 63	0.25 42	0.34 111	0.19 33	0.58 250	0.22 36	0.12 39	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.12 58	0.10 37

zero-FE	0.25 72	0.15 37	0.30 63	0.35 113	0.29 368	0.19 8	0.20 32	0.35 35	0.31 64	0.26 48	0.27 52	0.29 76	0.29 156	0.33 38	0.24 78	0.17 283	0.10 62	0.14 102	0.10 63	0.64 567	0.12 129

GASTEREO	0.25 72	0.16 56	0.32 89	0.40 251	0.20 86	0.22 20	0.30 178	0.43 91	0.31 64	0.37 124	0.33 88	0.22 37	0.35 215	0.41 94	0.23 64	0.15 182	0.10 62	0.13 68	0.11 98	0.12 58	0.11 81

MSCF	0.25 72	0.16 56	0.33 104	0.39 209	0.20 86	0.20 11	0.31 207	0.43 91	0.31 64	0.36 117	0.33 88	0.23 47	0.35 215	0.36 55	0.23 64	0.15 182	0.10 62	0.13 68	0.11 98	0.13 98	0.11 81

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 72	0.31 431	0.24 8	0.51 473	0.19 59	0.29 103	0.22 63	0.40 66	0.37 126	0.26 48	0.24 35	0.24 54	0.31 182	0.44 122	0.22 36	0.14 114	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.14 143	0.10 37

IGEV-RUCA	0.25 72	0.16 56	0.34 122	0.39 209	0.27 315	0.33 158	0.20 32	0.38 52	0.36 110	0.26 48	0.31 85	0.25 60	0.21 52	0.48 159	0.24 78	0.20 372	0.11 159	0.13 68	0.10 63	0.17 278	0.15 249

fffft	0.25 72	0.17 87	0.37 161	0.36 133	0.22 133	0.28 91	0.36 302	0.42 78	0.24 27	0.36 117	0.23 28	0.27 68	0.22 64	0.52 185	0.27 147	0.12 39	0.09 25	0.16 173	0.12 129	0.12 58	0.12 129
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.25 72	0.18 114	0.34 122	0.37 150	0.18 39	0.28 91	0.30 178	0.48 111	0.27 38	0.29 75	0.30 74	0.32 95	0.17 15	0.52 185	0.23 64	0.12 39	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.13 98	0.10 37

RSM++	0.25 72	0.18 114	0.34 122	0.36 133	0.20 86	0.28 91	0.30 178	0.51 124	0.32 77	0.25 42	0.22 26	0.37 136	0.21 52	0.50 170	0.24 78	0.12 39	0.10 62	0.14 102	0.12 129	0.14 143	0.10 37

RSM	0.25 72	0.18 114	0.33 104	0.36 133	0.20 86	0.27 73	0.34 255	0.51 124	0.27 38	0.26 48	0.23 28	0.39 151	0.21 52	0.56 217	0.22 36	0.12 39	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.14 143	0.10 37

MoCha-V2	0.25 72	0.15 37	0.29 51	0.40 251	0.18 39	0.27 73	0.26 115	0.49 114	0.27 38	0.36 117	0.27 52	0.33 107	0.35 215	0.49 163	0.22 36	0.12 39	0.10 62	0.12 32	0.10 63	0.13 98	0.11 81

EGLCR-Stereo	0.25 72	0.16 56	0.33 104	0.34 76	0.20 86	0.35 179	0.20 32	0.52 134	0.36 110	0.28 67	0.27 52	0.41 169	0.18 24	0.45 126	0.26 129	0.14 114	0.10 62	0.16 173	0.14 195	0.13 98	0.11 81

NLSM3	0.26 83	0.16 56	0.30 63	0.38 180	0.21 111	0.34 169	0.27 131	0.57 159	0.47 186	0.28 67	0.35 103	0.29 76	0.24 86	0.42 102	0.27 147	0.12 39	0.10 62	0.16 173	0.15 227	0.12 58	0.10 37

DDF-Stereo	0.26 83	0.15 37	0.30 63	0.36 133	0.29 368	0.19 8	0.20 32	0.32 19	0.31 64	0.26 48	0.26 46	0.29 76	0.29 156	0.38 72	0.24 78	0.17 283	0.10 62	0.14 102	0.10 63	0.70 570	0.12 129

Replicate-Monster	0.26 83	0.15 37	1.07 524	0.30 11	0.17 23	0.38 209	0.19 20	0.43 91	0.39 143	0.23 29	0.21 17	0.23 47	0.21 52	0.45 126	0.19 5	0.11 28	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.09 1	0.14 220

S2M2_L	0.26 83	0.22 273	0.33 104	0.31 25	0.25 236	0.24 40	0.13 1	0.35 35	0.41 149	0.25 42	0.36 109	0.30 84	0.25 97	0.30 15	0.26 129	0.22 415	0.19 443	0.17 218	0.19 371	0.21 378	0.18 334
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.26 83	0.18 114	0.34 122	0.35 113	0.24 205	0.23 28	0.28 152	0.51 124	0.36 110	0.31 85	0.36 109	0.37 136	0.20 43	0.57 230	0.22 36	0.13 72	0.10 62	0.13 68	0.11 98	0.16 242	0.12 129

SCV	0.26 83	0.19 154	0.33 104	0.35 113	0.21 111	0.27 73	0.34 255	0.56 152	0.28 44	0.24 36	0.28 62	0.37 136	0.23 76	0.49 163	0.22 36	0.18 317	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.15 197	0.11 81

castereo++	0.26 83	0.16 56	0.26 23	0.33 59	0.19 59	0.75 431	0.20 32	0.37 43	0.47 186	0.23 29	0.23 28	0.35 123	0.28 140	0.39 78	0.19 5	0.14 114	0.09 25	0.14 102	0.09 10	0.11 21	0.10 37

SMoEStereo_RVC	0.26 83	0.19 154	0.35 137	0.35 113	0.22 133	0.36 189	0.32 230	0.39 57	0.34 88	0.37 124	0.30 74	0.33 107	0.24 86	0.53 194	0.24 78	0.12 39	0.10 62	0.16 173	0.12 129	0.12 58	0.11 81

mms	0.26 83	0.21 232	0.33 104	0.37 150	0.25 236	0.30 116	0.33 240	0.40 66	0.32 77	0.28 67	0.34 97	0.34 111	0.20 43	0.45 126	0.26 129	0.12 39	0.11 159	0.16 173	0.12 129	0.14 143	0.11 81

ours_stereo	0.26 83	0.21 232	0.33 104	0.38 180	0.23 175	0.30 116	0.33 240	0.42 78	0.38 133	0.26 48	0.34 97	0.35 123	0.23 76	0.47 148	0.27 147	0.13 72	0.11 159	0.16 173	0.12 129	0.14 143	0.10 37

Occ-G	0.26 83	0.14 15	0.28 44	0.34 76	0.20 86	0.27 73	0.34 255	0.41 73	0.31 64	0.29 75	0.43 134	0.49 218	0.25 97	0.47 148	0.28 169	0.13 72	0.11 159	0.14 102	0.11 98	0.12 58	0.12 129

MaDis-Stereo	0.26 83	0.18 114	0.36 144	0.36 133	0.26 282	0.27 73	0.27 131	0.43 91	0.35 102	0.27 63	0.26 46	0.41 169	0.28 140	0.40 85	0.28 169	0.16 237	0.14 323	0.16 173	0.13 163	0.14 143	0.12 129

CroCo-Stereo	0.26 83	0.22 273	0.36 144	0.48 428	0.22 133	0.20 11	0.29 162	0.51 124	0.44 168	0.28 67	0.23 28	0.42 179	0.26 115	0.29 9	0.26 129	0.15 182	0.13 288	0.13 68	0.11 98	0.16 242	0.12 129
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
BStereo	0.27 96	0.16 56	0.88 499	0.34 76	0.22 133	0.22 20	0.31 207	0.39 57	0.41 149	0.26 48	0.24 35	0.26 61	0.19 33	0.42 102	0.28 169	0.10 13	0.12 217	0.12 32	0.16 261	0.12 58	0.14 220

tt45	0.27 96	0.17 87	0.34 122	0.35 113	0.23 175	0.38 209	0.28 152	0.46 104	0.28 44	0.40 152	0.27 52	0.38 144	0.25 97	0.57 230	0.26 129	0.13 72	0.11 159	0.16 173	0.13 163	0.12 58	0.14 220

999	0.27 96	0.16 56	0.35 137	0.36 133	0.24 205	0.31 133	0.27 131	0.49 114	0.38 133	0.26 48	0.30 74	0.39 151	0.23 76	0.63 299	0.25 99	0.13 72	0.10 62	0.14 102	0.12 129	0.12 58	0.14 220

Pointernet	0.27 96	0.14 15	0.33 104	0.35 113	0.23 175	0.35 179	0.21 52	0.72 281	0.38 133	0.39 144	0.36 109	0.34 111	0.25 97	0.36 55	0.25 99	0.15 182	0.10 62	0.12 32	0.08 1	0.11 21	0.10 37

trnet	0.27 96	0.14 15	0.23 2	0.28 5	0.15 2	0.37 196	0.23 80	0.52 134	0.72 288	0.42 161	0.51 169	0.34 111	0.26 115	0.39 78	0.25 99	0.15 182	0.11 159	0.12 32	0.08 1	0.11 21	0.10 37

UniTT-Stereo	0.27 96	0.17 87	0.37 161	0.40 251	0.27 315	0.30 116	0.28 152	0.39 57	0.31 64	0.29 75	0.46 144	0.27 68	0.25 97	0.47 148	0.34 239	0.17 283	0.13 288	0.13 68	0.12 129	0.14 143	0.12 129

AEACV	0.27 96	0.17 87	0.31 76	0.34 76	0.45 514	0.26 59	0.28 152	0.37 43	0.32 77	0.30 82	0.46 144	0.31 92	0.37 237	0.36 55	0.24 78	0.14 114	0.10 62	0.15 144	0.12 129	0.13 98	0.11 81

LoS_RVC	0.27 96	0.16 56	0.27 32	0.32 45	0.30 386	0.44 254	0.34 255	0.41 73	0.33 83	0.31 85	0.51 169	0.29 76	0.32 188	0.36 55	0.28 169	0.11 28	0.10 62	0.11 1	0.08 1	0.11 21	0.19 367

water-stereo	0.28 104	0.14 15	0.29 51	0.35 113	0.19 59	0.36 189	0.23 80	0.62 194	0.38 133	0.39 144	0.62 212	0.41 169	0.35 215	0.28 7	0.27 147	0.14 114	0.13 288	0.13 68	0.12 129	0.12 58	0.10 37

castereo	0.28 104	0.16 56	0.32 89	0.35 113	0.21 111	0.40 221	0.42 398	0.50 122	0.66 260	0.26 48	0.41 128	0.37 136	0.36 233	0.33 38	0.24 78	0.13 72	0.09 25	0.13 68	0.10 63	0.11 21	0.10 37

fffy	0.28 104	0.21 232	0.34 122	0.37 150	0.23 175	0.33 158	0.29 162	0.51 124	0.41 149	0.32 98	0.37 114	0.39 151	0.27 126	0.50 170	0.27 147	0.12 39	0.11 159	0.16 173	0.13 163	0.14 143	0.11 81

WCG-NET	0.28 104	0.15 37	0.33 104	0.33 59	0.19 59	0.33 158	0.27 131	0.39 57	0.80 342	0.46 177	0.49 156	0.39 151	0.25 97	0.40 85	0.25 99	0.12 39	0.09 25	0.13 68	0.11 98	0.12 58	0.10 37

MGS-Stereo	0.28 104	0.19 154	0.40 204	0.36 133	0.23 175	0.37 196	0.30 178	0.39 57	0.44 168	0.31 85	0.51 169	0.40 163	0.24 86	0.43 111	0.26 129	0.15 182	0.12 217	0.15 144	0.13 163	0.14 143	0.13 173

testlalala	0.28 104	0.19 154	0.43 246	0.34 76	0.23 175	0.45 263	0.30 178	0.43 91	0.29 54	0.68 283	0.49 156	0.35 123	0.25 97	0.32 25	0.25 99	0.14 114	0.11 159	0.14 102	0.09 10	0.11 21	0.11 81

GCAP-Stereo	0.28 104	0.19 154	0.40 204	0.38 180	0.19 59	0.38 209	0.23 80	0.57 159	0.41 149	0.45 171	0.49 156	0.39 151	0.27 126	0.33 38	0.23 64	0.14 114	0.12 217	0.14 102	0.11 98	0.12 58	0.11 81

CES	0.28 104	0.14 15	0.23 2	0.30 11	0.70 565	0.37 196	0.27 131	0.48 111	0.46 181	0.34 106	0.48 152	0.27 68	0.22 64	0.39 78	0.23 64	0.13 72	0.11 159	0.12 32	0.08 1	0.13 98	0.17 316

MC-Stereo	0.28 104	0.17 87	0.32 89	0.38 180	0.20 86	0.26 59	0.26 115	0.49 114	0.37 126	0.37 124	0.61 209	0.41 169	0.31 182	0.55 207	0.25 99	0.13 72	0.09 25	0.14 102	0.12 129	0.12 58	0.11 81

CroCo-Stereo Lap2	0.28 104	0.24 331	0.39 192	0.50 457	0.29 368	0.20 11	0.31 207	0.49 114	0.38 133	0.24 36	0.27 52	0.46 204	0.31 182	0.39 78	0.30 194	0.14 114	0.15 353	0.16 173	0.13 163	0.16 242	0.15 249

CREStereo	0.28 104	0.15 37	0.24 8	0.27 2	0.17 23	0.37 196	0.25 102	0.51 124	0.72 288	0.42 161	0.51 169	0.32 95	0.26 115	0.38 72	0.25 99	0.16 237	0.11 159	0.12 32	0.08 1	0.12 58	0.11 81
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
DA	0.29 115	0.17 87	0.31 76	0.40 251	0.20 86	0.74 425	0.33 240	0.47 107	0.44 168	0.34 106	0.39 120	0.39 151	0.32 188	0.32 25	0.24 78	0.15 182	0.11 159	0.16 173	0.11 98	0.15 197	0.10 37

GGEV	0.29 115	0.17 87	0.31 76	0.40 251	0.20 86	0.74 425	0.33 240	0.47 107	0.44 168	0.34 106	0.39 120	0.39 151	0.32 188	0.32 25	0.24 78	0.15 182	0.11 159	0.16 173	0.11 98	0.15 197	0.10 37

FlowAnything_test	0.29 115	0.19 154	0.39 192	0.47 421	0.26 282	0.46 268	0.25 102	0.43 91	0.31 64	0.29 75	0.26 46	0.35 123	0.26 115	0.40 85	0.37 288	0.21 389	0.15 353	0.22 396	0.26 491	0.16 242	0.16 295

depthmonostereo	0.29 115	0.14 15	0.31 76	0.35 113	0.17 23	0.46 268	0.27 131	0.69 253	0.57 226	0.35 113	0.42 131	0.31 92	0.35 215	0.35 52	0.27 147	0.14 114	0.12 217	0.13 68	0.12 129	0.11 21	0.10 37

HART	0.29 115	0.16 56	0.32 89	0.40 251	0.21 111	0.32 151	0.26 115	0.62 194	0.31 64	0.33 103	0.65 219	0.41 169	0.22 64	0.55 207	0.25 99	0.12 39	0.10 62	0.15 144	0.11 98	0.15 197	0.11 81

ff7	0.29 115	0.21 232	0.38 173	0.36 133	0.26 282	0.31 133	0.35 280	0.62 194	0.34 88	0.38 136	0.33 88	0.32 95	0.29 156	0.58 250	0.25 99	0.14 114	0.10 62	0.17 218	0.12 129	0.14 143	0.15 249

IGEVStereo-DCA	0.29 115	0.22 273	0.38 173	0.35 113	0.27 315	0.37 196	0.35 280	0.62 194	0.34 88	0.38 136	0.30 74	0.35 123	0.27 126	0.51 178	0.22 36	0.15 182	0.12 217	0.16 173	0.12 129	0.13 98	0.15 249

ffff	0.29 115	0.21 232	0.38 173	0.36 133	0.26 282	0.31 133	0.35 280	0.62 194	0.34 88	0.38 136	0.33 88	0.32 95	0.29 156	0.58 250	0.25 99	0.14 114	0.10 62	0.17 218	0.12 129	0.14 143	0.15 249

rrr	0.29 115	0.22 273	0.41 214	0.35 113	0.27 315	0.37 196	0.32 230	0.52 134	0.42 159	0.38 136	0.30 74	0.35 123	0.27 126	0.51 178	0.22 36	0.15 182	0.12 217	0.16 173	0.13 163	0.13 98	0.14 220

11t	0.29 115	0.21 232	0.38 173	0.36 133	0.26 282	0.31 133	0.35 280	0.62 194	0.34 88	0.38 136	0.33 88	0.32 95	0.29 156	0.58 250	0.25 99	0.14 114	0.10 62	0.17 218	0.12 129	0.14 143	0.15 249

anonymousdsp	0.29 115	0.21 232	0.38 173	0.37 150	0.25 236	0.30 116	0.35 280	0.63 202	0.35 102	0.39 144	0.33 88	0.33 107	0.28 140	0.59 265	0.25 99	0.14 114	0.10 62	0.17 218	0.12 129	0.14 143	0.15 249

LoS	0.29 115	0.15 37	0.30 63	0.29 7	0.18 39	0.33 158	0.29 162	0.51 124	0.72 288	0.34 106	0.52 178	0.41 169	0.28 140	0.47 148	0.28 169	0.15 182	0.11 159	0.13 68	0.09 10	0.11 21	0.11 81
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.29 115	0.21 232	0.38 173	0.35 113	0.24 205	0.32 151	0.43 405	0.57 159	0.37 126	0.33 103	0.30 74	0.32 95	0.28 140	0.57 230	0.26 129	0.13 72	0.11 159	0.16 173	0.13 163	0.13 98	0.13 173

ccc-4	0.29 115	0.21 232	0.38 173	0.36 133	0.26 282	0.31 133	0.35 280	0.62 194	0.34 88	0.38 136	0.33 88	0.32 95	0.29 156	0.58 250	0.25 99	0.14 114	0.10 62	0.17 218	0.12 129	0.14 143	0.15 249

IGEV-Stereo	0.29 115	0.21 232	0.38 173	0.37 150	0.25 236	0.30 116	0.35 280	0.63 202	0.35 102	0.39 144	0.33 88	0.33 107	0.28 140	0.59 265	0.25 99	0.14 114	0.10 62	0.17 218	0.12 129	0.14 143	0.15 249
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.29 115	0.19 154	0.27 32	0.44 367	0.19 59	0.31 133	0.26 115	0.47 107	0.43 161	0.37 124	0.47 150	0.41 169	0.23 76	0.50 170	0.34 239	0.14 114	0.18 425	0.19 309	0.16 261	0.16 242	0.13 173

test_xeample3	0.29 115	0.21 232	0.41 214	0.35 113	0.26 282	0.35 179	0.32 230	0.56 152	0.36 110	0.43 165	0.32 87	0.34 111	0.28 140	0.54 201	0.23 64	0.14 114	0.11 159	0.16 173	0.12 129	0.14 143	0.13 173

Wave_Phase_stereo	0.30 132	0.16 56	0.88 499	0.34 76	0.22 133	0.64 386	0.31 207	0.54 148	0.41 149	0.26 48	0.24 35	0.26 61	0.19 33	0.42 102	0.28 169	0.10 13	0.12 217	0.12 32	0.16 261	0.12 58	0.14 220

DilatedVolume-Stereo	0.30 132	0.15 37	0.34 122	0.33 59	0.20 86	0.53 300	0.25 102	0.56 152	0.43 161	0.56 212	0.50 160	0.35 123	0.29 156	0.49 163	0.28 169	0.13 72	0.11 159	0.12 32	0.11 98	0.11 21	0.10 37

MM-Stereo_test2	0.30 132	0.18 114	0.39 192	0.40 251	0.24 205	0.42 243	0.42 398	0.63 202	0.41 149	0.37 124	0.35 103	0.32 95	0.26 115	0.53 194	0.25 99	0.12 39	0.10 62	0.15 144	0.12 129	0.15 197	0.10 37

Reg-Stereo(zero)	0.30 132	0.16 56	0.28 44	0.34 76	0.18 39	0.32 151	0.20 32	0.63 202	0.68 268	0.50 191	0.52 178	0.51 225	0.30 174	0.45 126	0.25 99	0.13 72	0.10 62	0.12 32	0.10 63	0.12 58	0.11 81

GCAP-BAT	0.30 132	0.21 232	0.42 235	0.33 59	0.27 315	0.26 59	0.27 131	0.45 102	0.30 59	0.60 223	0.64 216	0.45 196	0.23 76	0.56 217	0.26 129	0.15 182	0.12 217	0.15 144	0.10 63	0.12 58	0.11 81

CASnet	0.30 132	0.20 195	0.33 104	0.41 285	0.16 12	0.26 59	0.24 94	0.52 134	0.53 209	0.52 200	0.54 185	0.39 151	0.24 86	0.40 85	0.26 129	0.14 114	0.10 62	0.22 396	0.18 341	0.18 303	0.11 81
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.30 132	0.15 37	0.31 76	0.30 11	0.17 23	0.55 313	0.23 80	0.44 98	0.55 218	0.59 219	0.68 233	0.37 136	0.26 115	0.35 52	0.27 147	0.15 182	0.16 385	0.12 32	0.10 63	0.13 98	0.14 220

rvit_stereo_0081_aga	0.31 139	0.28 405	0.44 257	0.42 327	0.29 368	0.34 169	0.31 207	0.44 98	0.40 145	0.39 144	0.44 135	0.40 163	0.32 188	0.42 102	0.29 188	0.23 432	0.17 405	0.19 309	0.16 261	0.20 354	0.15 249

rvit_stereo_0080	0.31 139	0.25 356	0.40 204	0.39 209	0.28 340	0.27 73	0.46 421	0.49 114	0.44 168	0.35 113	0.42 131	0.40 163	0.28 140	0.41 94	0.33 224	0.22 415	0.17 405	0.17 218	0.16 261	0.22 400	0.15 249

WCG-NET（raft）	0.31 139	0.15 37	0.36 144	0.32 45	0.19 59	0.35 179	0.27 131	0.51 124	0.78 331	0.45 171	0.55 191	0.48 212	0.27 126	0.54 201	0.26 129	0.13 72	0.10 62	0.12 32	0.11 98	0.12 58	0.11 81

whm_eth	0.31 139	0.25 356	0.40 204	0.39 209	0.28 340	0.27 73	0.46 421	0.49 114	0.44 168	0.35 113	0.42 131	0.40 163	0.28 140	0.41 94	0.33 224	0.22 415	0.17 405	0.17 218	0.16 261	0.22 400	0.15 249

plain	0.31 139	0.20 195	0.50 343	0.39 209	0.29 368	0.27 73	0.30 178	0.44 98	0.35 102	0.31 85	0.66 226	0.30 84	0.31 182	0.65 321	0.31 201	0.17 283	0.13 288	0.20 339	0.15 227	0.17 278	0.12 129

MIF-Stereo (partial)	0.31 139	0.18 114	0.37 161	0.41 285	0.31 408	0.28 91	0.23 80	0.47 107	0.42 159	0.31 85	0.63 213	0.36 134	0.35 215	0.57 230	0.31 201	0.17 283	0.13 288	0.19 309	0.17 314	0.18 303	0.14 220

WQFJA1	0.32 145	0.19 154	0.34 122	0.39 209	0.26 282	0.62 368	0.30 178	0.56 152	0.47 186	0.37 124	0.39 120	0.38 144	0.33 200	0.50 170	0.42 322	0.14 114	0.18 425	0.16 173	0.14 195	0.14 143	0.13 173

WQFJX	0.32 145	0.18 114	0.33 104	0.39 209	0.27 315	0.60 357	0.30 178	0.53 145	0.47 186	0.39 144	0.38 117	0.34 111	0.33 200	0.61 279	0.40 312	0.14 114	0.17 405	0.16 173	0.13 163	0.14 143	0.14 220

NLMM	0.32 145	0.19 154	0.34 122	0.39 209	0.26 282	0.62 368	0.30 178	0.56 152	0.47 186	0.37 124	0.39 120	0.38 144	0.33 200	0.49 163	0.42 322	0.14 114	0.18 425	0.16 173	0.14 195	0.14 143	0.13 173

NLSM1	0.32 145	0.18 114	0.34 122	0.39 209	0.25 236	0.66 397	0.27 131	0.57 159	0.50 199	0.37 124	0.53 182	0.29 76	0.28 140	0.54 201	0.32 211	0.16 237	0.17 405	0.18 268	0.15 227	0.14 143	0.12 129

FE-Mocha	0.32 145	0.19 154	0.50 343	0.38 180	0.27 315	0.30 116	0.20 32	0.71 276	0.36 110	0.65 261	0.56 194	0.54 238	0.25 97	0.38 72	0.22 36	0.15 182	0.10 62	0.17 218	0.16 261	0.13 98	0.12 129

rvit_stereo_0081	0.32 145	0.24 331	0.47 298	0.43 348	0.26 282	0.30 116	0.37 318	0.42 78	0.55 218	0.36 117	0.40 125	0.39 151	0.35 215	0.43 111	0.33 224	0.22 415	0.16 385	0.19 309	0.16 261	0.19 337	0.13 173

rvit_stereo_0082	0.32 145	0.24 331	0.47 298	0.43 348	0.26 282	0.30 116	0.37 318	0.42 78	0.55 218	0.36 117	0.40 125	0.39 151	0.35 215	0.43 111	0.33 224	0.22 415	0.16 385	0.19 309	0.16 261	0.19 337	0.13 173

RAFT-Stereo-weight	0.32 145	0.18 114	0.33 104	0.39 209	0.22 133	0.26 59	0.29 162	0.67 235	0.80 342	0.53 203	0.51 169	0.58 259	0.20 43	0.47 148	0.27 147	0.13 72	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.13 98	0.11 81

CAS++	0.32 145	0.24 331	0.36 144	0.37 150	0.26 282	0.28 91	0.23 80	0.87 351	0.50 199	0.47 183	0.45 139	0.26 61	0.21 52	0.49 163	0.24 78	0.23 432	0.19 443	0.22 396	0.17 314	0.21 378	0.16 295
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 145	0.22 273	0.34 122	0.42 327	0.28 340	0.40 221	0.50 447	0.72 281	0.37 126	0.37 124	0.34 97	0.32 95	0.31 182	0.59 265	0.27 147	0.14 114	0.13 288	0.18 268	0.17 314	0.17 278	0.16 295

MSKI-zero shot	0.32 145	0.17 87	0.34 122	0.39 209	0.21 111	0.32 151	0.22 63	0.61 188	0.43 161	0.52 200	0.64 216	0.61 285	0.20 43	0.74 387	0.25 99	0.14 114	0.10 62	0.14 102	0.10 63	0.12 58	0.12 129

iRaftStereo_RVC	0.32 145	0.19 154	0.37 161	0.39 209	0.22 133	0.31 133	0.29 162	0.68 245	0.51 203	0.49 188	0.66 226	0.37 136	0.23 76	0.45 126	0.33 224	0.14 114	0.10 62	0.18 268	0.17 314	0.15 197	0.12 129

CREStereo++_RVC	0.32 145	0.15 37	0.23 2	0.31 25	0.24 205	0.27 73	0.22 63	0.46 104	0.88 391	0.46 177	0.80 289	0.30 84	0.26 115	0.36 55	0.33 224	0.13 72	0.09 25	0.13 68	0.51 573	0.13 98	0.09 4
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	0.32 145	0.53 531	0.26 23	0.51 473	0.20 86	0.37 196	0.24 94	0.40 66	0.73 295	0.54 207	0.69 234	0.31 92	0.25 97	0.32 25	0.27 147	0.16 237	0.10 62	0.12 32	0.09 10	0.13 98	0.11 81

PMTNet	0.32 145	0.16 56	0.24 8	0.29 7	0.18 39	0.45 263	0.22 63	0.56 152	0.63 244	0.46 177	0.54 185	0.39 151	0.34 211	0.48 159	0.24 78	0.75 578	0.10 62	0.12 32	0.08 1	0.12 58	0.11 81

WQFJX1	0.33 160	0.19 154	0.34 122	0.41 285	0.28 340	0.53 300	0.33 240	0.51 124	0.50 199	0.39 144	0.36 109	0.34 111	0.31 182	0.69 356	0.39 304	0.15 182	0.18 425	0.16 173	0.14 195	0.16 242	0.14 220

NLMM1	0.33 160	0.21 232	0.36 144	0.41 285	0.25 236	0.55 313	0.33 240	0.55 149	0.63 244	0.42 161	0.44 135	0.30 84	0.25 97	0.63 299	0.38 297	0.16 237	0.18 425	0.17 218	0.14 195	0.15 197	0.13 173

xyz-stereo-finetune	0.33 160	0.18 114	0.36 144	0.33 59	0.18 39	0.57 332	0.31 207	0.58 167	0.69 275	0.45 171	0.54 185	0.38 144	0.33 200	0.56 217	0.36 272	0.12 39	0.12 217	0.16 173	0.13 163	0.13 98	0.12 129

MM-Stereo_test1	0.33 160	0.19 154	0.36 144	0.41 285	0.23 175	0.36 189	0.45 417	0.58 167	0.54 213	0.60 223	0.50 160	0.38 144	0.37 237	0.60 271	0.26 129	0.15 182	0.13 288	0.17 218	0.14 195	0.15 197	0.12 129

tg	0.33 160	0.18 114	0.37 161	0.39 209	0.22 133	0.38 209	0.26 115	0.70 268	0.56 224	0.47 183	0.65 219	0.42 179	0.24 86	0.55 207	0.33 224	0.14 114	0.10 62	0.18 268	0.17 314	0.14 143	0.11 81

model_zeroshot	0.33 160	0.18 114	0.48 318	0.39 209	0.28 340	0.45 263	0.25 102	0.63 202	0.45 177	0.61 231	0.50 160	0.51 225	0.25 97	0.45 126	0.26 129	0.16 237	0.13 288	0.15 144	0.14 195	0.13 98	0.13 173

rvit_stereo_ft	0.33 160	0.25 356	0.47 298	0.52 486	0.32 424	0.33 158	0.47 428	0.49 114	0.50 199	0.34 106	0.41 128	0.41 169	0.32 188	0.48 159	0.34 239	0.22 415	0.14 323	0.19 309	0.18 341	0.19 337	0.14 220

4D-IteraStereo	0.33 160	0.18 114	0.40 204	0.40 251	0.24 205	0.32 151	0.27 131	0.58 167	0.72 288	0.65 261	0.54 185	0.42 179	0.23 76	0.45 126	0.28 169	0.14 114	0.09 25	0.19 309	0.16 261	0.16 242	0.11 81

NLCSM	0.34 168	0.21 232	0.34 122	0.44 367	0.29 368	0.54 307	0.36 302	0.52 134	0.47 186	0.46 177	0.37 114	0.34 111	0.34 211	0.71 368	0.41 317	0.16 237	0.17 405	0.17 218	0.16 261	0.17 278	0.16 295

IGEV-FE	0.34 168	0.18 114	0.67 436	0.39 209	0.28 340	0.30 116	0.25 102	0.74 294	0.31 64	0.62 233	0.57 198	0.54 238	0.25 97	0.53 194	0.27 147	0.14 114	0.10 62	0.15 144	0.14 195	0.14 143	0.12 129

MM-Stereo_test3	0.34 168	0.19 154	0.31 76	0.41 285	0.25 236	0.35 179	0.44 414	0.72 281	0.92 419	0.46 177	0.52 178	0.41 169	0.29 156	0.44 122	0.28 169	0.16 237	0.15 353	0.17 218	0.13 163	0.14 143	0.13 173

rvit_stereo_0083	0.34 168	0.24 331	0.50 343	0.44 367	0.27 315	0.34 169	0.35 280	0.45 102	0.62 233	0.37 124	0.47 150	0.42 179	0.35 215	0.40 85	0.36 272	0.22 415	0.20 455	0.20 339	0.17 314	0.20 354	0.14 220

gcap-zeroshot	0.34 168	0.18 114	0.52 362	0.38 180	0.22 133	0.49 281	0.27 131	0.52 134	0.34 88	0.64 252	0.50 160	0.83 394	0.34 211	0.48 159	0.24 78	0.13 72	0.11 159	0.15 144	0.12 129	0.13 98	0.12 129

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 168	0.27 391	0.45 269	0.36 133	0.25 236	0.48 276	0.30 178	0.58 167	0.90 407	0.42 161	0.36 109	0.30 84	0.29 156	0.49 163	0.30 194	0.16 237	0.14 323	0.18 268	0.15 227	0.18 303	0.15 249

AE-Stereo	0.34 168	0.21 232	0.42 235	0.48 428	0.31 408	0.48 276	0.35 280	0.61 188	0.62 233	0.32 98	0.55 191	0.52 230	0.27 126	0.47 148	0.29 188	0.13 72	0.13 288	0.18 268	0.16 261	0.15 197	0.12 129

IGEV_Zeroshot_test	0.34 168	0.18 114	0.67 436	0.39 209	0.28 340	0.30 116	0.25 102	0.74 294	0.31 64	0.62 233	0.57 198	0.54 238	0.25 97	0.53 194	0.27 147	0.14 114	0.10 62	0.15 144	0.14 195	0.14 143	0.12 129

RAFT-Test	0.34 168	0.18 114	0.37 161	0.38 180	0.23 175	0.50 284	0.23 80	0.69 253	0.40 145	0.60 223	0.85 321	0.61 285	0.28 140	0.46 141	0.27 147	0.14 114	0.11 159	0.14 102	0.11 98	0.13 98	0.12 129

CAS	0.34 168	0.13 2	0.25 15	1.28 586	0.30 386	0.46 268	0.38 340	0.48 111	0.47 186	0.34 106	0.52 178	0.24 54	0.19 33	0.29 9	0.27 147	0.69 576	0.08 2	0.12 32	0.08 1	0.12 58	0.15 249

test-3	0.34 168	0.16 56	0.43 246	0.39 209	0.21 111	0.43 246	0.22 63	0.63 202	0.78 331	0.71 305	0.45 139	0.64 299	0.27 126	0.43 111	0.31 201	0.12 39	0.09 25	0.17 218	0.13 163	0.12 58	0.10 37

test_1	0.34 168	0.16 56	0.43 246	0.39 209	0.21 111	0.43 246	0.23 80	0.63 202	0.78 331	0.68 283	0.45 139	0.64 299	0.27 126	0.43 111	0.31 201	0.12 39	0.09 25	0.17 218	0.13 163	0.12 58	0.10 37

cross-raft	0.34 168	0.20 195	0.37 161	0.44 367	0.23 175	0.32 151	0.35 280	0.74 294	0.40 145	0.60 223	0.77 265	0.57 251	0.27 126	0.43 111	0.28 169	0.12 39	0.10 62	0.15 144	0.13 163	0.15 197	0.11 81

raftrobust	0.34 168	0.19 154	0.36 144	0.41 285	0.27 315	0.30 116	0.25 102	0.71 276	0.63 244	0.58 217	0.55 191	0.45 196	0.46 292	0.51 178	0.29 188	0.16 237	0.12 217	0.14 102	0.12 129	0.12 58	0.13 173

EAI-Stereo	0.34 168	0.19 154	0.44 257	0.39 209	0.21 111	0.31 133	0.30 178	1.15 470	0.30 59	0.49 188	0.75 255	0.36 134	0.28 140	0.62 288	0.27 147	0.14 114	0.11 159	0.14 102	0.13 163	0.13 98	0.12 129

CFNet-RSSM	0.34 168	0.17 87	0.45 269	0.39 209	0.22 133	0.35 179	0.23 80	0.73 292	0.84 365	0.65 261	0.54 185	0.57 251	0.28 140	0.46 141	0.26 129	0.13 72	0.10 62	0.14 102	0.12 129	0.13 98	0.11 81

Gwc-CoAtRS	0.34 168	0.17 87	0.44 257	0.39 209	0.23 175	0.34 169	0.22 63	0.70 268	0.75 305	0.60 223	0.59 204	0.58 259	0.29 156	0.45 126	0.26 129	0.14 114	0.11 159	0.14 102	0.12 129	0.12 58	0.12 129

ACVNet-DCA	0.35 185	0.23 294	0.33 104	0.41 285	0.22 133	0.55 313	0.38 340	0.85 340	0.54 213	0.41 156	0.50 160	0.34 111	0.49 305	0.57 230	0.25 99	0.16 237	0.10 62	0.19 309	0.13 163	0.18 303	0.17 316

EKT-Stereo	0.35 185	0.23 294	0.39 192	0.43 348	0.29 368	0.38 209	0.31 207	0.69 253	0.64 252	0.45 171	0.63 213	0.49 218	0.27 126	0.56 217	0.33 224	0.18 317	0.14 323	0.18 268	0.15 227	0.16 242	0.16 295

Any-RAFT	0.35 185	0.16 56	0.30 63	0.34 76	0.21 111	0.52 292	0.22 63	0.88 356	0.73 295	0.53 203	0.73 244	0.64 299	0.28 140	0.46 141	0.24 78	0.15 182	0.10 62	0.13 68	0.10 63	0.13 98	0.12 129

HH	0.35 185	0.20 195	0.47 298	0.40 251	0.25 236	0.33 158	0.31 207	0.76 308	0.38 133	0.43 165	0.57 198	0.79 381	0.44 282	0.71 368	0.25 99	0.15 182	0.11 159	0.15 144	0.14 195	0.14 143	0.12 129

HanStereo	0.35 185	0.20 195	0.47 298	0.40 251	0.25 236	0.33 158	0.31 207	0.76 308	0.38 133	0.43 165	0.57 198	0.79 381	0.44 282	0.71 368	0.25 99	0.15 182	0.11 159	0.15 144	0.14 195	0.14 143	0.12 129

LL-Strereo2	0.35 185	0.24 331	0.48 318	0.41 285	0.26 282	0.35 179	0.24 94	0.67 235	0.44 168	0.54 207	0.51 169	0.66 317	0.25 97	0.66 329	0.30 194	0.14 114	0.12 217	0.23 417	0.20 396	0.18 303	0.13 173

anonymousdsp2	0.35 185	0.20 195	0.43 246	0.37 150	0.24 205	0.48 276	0.31 207	0.86 344	0.65 257	0.55 209	0.50 160	0.50 221	0.34 211	0.56 217	0.31 201	0.14 114	0.10 62	0.14 102	0.10 63	0.16 242	0.14 220

Selective-RAFT	0.35 185	0.23 294	0.51 357	0.44 367	0.21 111	0.64 386	0.27 131	0.59 172	0.63 244	0.40 152	0.38 117	0.55 243	0.40 258	0.57 230	0.35 256	0.13 72	0.11 159	0.14 102	0.12 129	0.16 242	0.13 173

RCA-Stereo	0.35 185	0.17 87	0.34 122	0.38 180	0.22 133	0.31 133	0.34 255	0.68 245	1.24 523	0.45 171	0.65 219	0.47 207	0.43 272	0.38 72	0.27 147	0.13 72	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.11 21	0.11 81

Patchmatch Stereo++	0.35 185	0.23 294	0.47 298	0.41 285	0.22 133	0.24 40	0.22 63	0.59 172	0.36 110	0.63 242	0.73 244	0.58 259	0.38 241	0.58 250	0.36 272	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.20 354	0.15 249
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	0.35 185	0.23 294	0.47 298	0.41 285	0.22 133	0.24 40	0.31 207	0.59 172	0.36 110	0.63 242	0.73 244	0.58 259	0.38 241	0.56 217	0.35 256	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.20 354	0.15 249

ROB_FTStereo_v2	0.35 185	0.23 294	0.47 298	0.41 285	0.22 133	0.24 40	0.31 207	0.59 172	0.36 110	0.63 242	0.73 244	0.57 251	0.38 241	0.57 230	0.36 272	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.20 354	0.15 249

ROB_FTStereo	0.35 185	0.23 294	0.47 298	0.41 285	0.22 133	0.25 54	0.21 52	0.59 172	0.36 110	0.63 242	0.73 244	0.58 259	0.38 241	0.57 230	0.35 256	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.20 354	0.15 249

HUI-Stereo	0.35 185	0.23 294	0.47 298	0.41 285	0.22 133	0.24 40	0.22 63	0.60 182	0.36 110	0.63 242	0.73 244	0.58 259	0.38 241	0.50 170	0.35 256	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.20 354	0.15 249

iGMRVC	0.35 185	0.23 294	0.47 298	0.41 285	0.22 133	0.24 40	0.30 178	0.59 172	0.36 110	0.63 242	0.73 244	0.58 259	0.38 241	0.58 250	0.36 272	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.20 354	0.15 249

iRAFT	0.35 185	0.23 294	0.47 298	0.41 285	0.22 133	0.24 40	0.22 63	0.59 172	0.36 110	0.63 242	0.73 244	0.58 259	0.38 241	0.58 250	0.36 272	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.20 354	0.15 249

RAFT-IKP	0.35 185	0.23 294	0.47 298	0.41 285	0.22 133	0.24 40	0.28 152	0.59 172	0.36 110	0.63 242	0.73 244	0.57 251	0.38 241	0.58 250	0.36 272	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.20 354	0.15 249

sCroCo_RVC	0.35 185	0.28 405	0.69 447	0.51 473	0.39 479	0.41 236	0.31 207	0.49 114	0.45 177	0.31 85	0.48 152	0.38 144	0.32 188	0.46 141	0.32 211	0.21 389	0.22 472	0.19 309	0.19 371	0.21 378	0.20 390

xyz-stereo-finetune2	0.36 203	0.19 154	0.38 173	0.32 45	0.19 59	0.82 461	0.29 162	0.52 134	0.32 77	0.51 194	0.78 276	0.43 187	0.45 287	0.69 356	0.44 345	0.13 72	0.12 217	0.17 218	0.13 163	0.12 58	0.13 173

testlalala2	0.36 203	0.18 114	0.45 269	0.89 571	0.53 540	0.44 254	0.26 115	0.61 188	0.49 195	0.68 283	0.56 194	0.44 194	0.24 86	0.34 44	0.31 201	0.15 182	0.12 217	0.14 102	0.10 63	0.13 98	0.13 173

1test111	0.36 203	0.23 294	0.33 104	0.41 285	0.22 133	0.55 313	0.38 340	0.85 340	0.54 213	0.41 156	0.50 160	0.34 111	0.49 305	0.55 207	0.45 354	0.16 237	0.10 62	0.19 309	0.13 163	0.18 303	0.17 316

11t1	0.36 203	0.21 232	0.42 235	0.35 113	0.22 133	0.62 368	0.29 162	0.69 253	0.43 161	0.60 223	0.53 182	0.53 234	0.48 301	0.56 217	0.40 312	0.18 317	0.14 323	0.16 173	0.13 163	0.17 278	0.17 316

tt1	0.36 203	0.24 331	0.32 89	0.41 285	0.22 133	0.54 307	0.38 340	0.68 245	1.04 475	0.41 156	0.46 144	0.35 123	0.45 287	0.57 230	0.25 99	0.16 237	0.10 62	0.19 309	0.13 163	0.16 242	0.16 295

knoymous	0.36 203	0.20 195	0.31 76	0.31 25	0.22 133	0.36 189	0.29 162	0.61 188	0.64 252	0.67 277	0.70 237	0.60 280	0.40 258	0.58 250	0.34 239	0.17 283	0.11 159	0.20 339	0.11 98	0.17 278	0.18 334

DCANet-4	0.36 203	0.20 195	0.48 318	0.34 76	0.19 59	0.29 103	0.30 178	0.66 225	0.92 419	0.69 292	0.78 276	0.40 163	0.47 296	0.45 126	0.34 239	0.14 114	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.11 21	0.13 173

test_4	0.36 203	0.18 114	0.31 76	0.44 367	0.25 236	0.20 11	0.34 255	0.56 152	0.41 149	0.59 219	1.45 524	0.43 187	0.25 97	0.63 299	0.28 169	0.12 39	0.10 62	0.17 218	0.19 371	0.15 197	0.11 81

test_3	0.36 203	0.19 154	0.44 257	0.44 367	0.23 175	0.48 276	0.36 302	0.66 225	0.82 355	0.64 252	0.45 139	0.68 325	0.25 97	0.41 94	0.31 201	0.12 39	0.10 62	0.18 268	0.16 261	0.15 197	0.11 81

NRIStereo	0.36 203	0.20 195	0.45 269	0.41 285	0.23 175	0.34 169	0.26 115	0.65 216	0.55 218	0.64 252	0.63 213	0.56 246	0.37 237	0.65 321	0.37 288	0.15 182	0.11 159	0.18 268	0.15 227	0.17 278	0.14 220

DeepStereo_RVC	0.36 203	0.21 232	0.47 298	0.40 251	0.24 205	0.26 59	0.22 63	0.60 182	0.38 133	0.69 292	0.67 231	0.57 251	0.51 320	0.56 217	0.39 304	0.16 237	0.12 217	0.18 268	0.15 227	0.19 337	0.18 334

CRE-IMP	0.36 203	0.23 294	0.49 330	0.42 327	0.24 205	0.41 236	0.21 52	0.57 159	0.41 149	0.65 261	0.72 240	0.53 234	0.37 237	0.61 279	0.38 297	0.17 283	0.11 159	0.19 309	0.15 227	0.21 378	0.18 334

test-1	0.36 203	0.19 154	0.71 456	0.46 412	0.26 282	0.44 254	0.36 302	0.60 182	0.59 229	0.48 186	0.67 231	0.53 234	0.36 233	0.40 85	0.29 188	0.14 114	0.11 159	0.16 173	0.14 195	0.15 197	0.16 295

s12784h	0.36 203	0.15 37	0.24 8	0.34 76	0.15 2	0.77 438	0.29 162	0.80 324	0.83 360	0.56 212	0.57 198	0.43 187	0.40 258	0.57 230	0.33 224	0.12 39	0.10 62	0.14 102	0.09 10	0.14 143	0.09 4

RALCasStereoNet	0.36 203	0.21 232	0.37 161	0.42 327	0.26 282	0.35 179	0.38 340	0.63 202	0.64 252	0.50 191	0.72 240	0.51 225	0.29 156	0.59 265	0.36 272	0.16 237	0.14 323	0.15 144	0.13 163	0.17 278	0.16 295

DCANet	0.36 203	0.16 56	0.41 214	0.34 76	0.19 59	0.30 116	0.30 178	0.68 245	0.91 414	0.70 298	0.77 265	0.43 187	0.57 353	0.45 126	0.34 239	0.14 114	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.13 98	0.12 129

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 203	0.17 87	0.41 214	0.35 113	0.19 59	0.33 158	0.29 162	0.65 216	0.73 295	0.68 283	1.01 396	0.56 246	0.40 258	0.42 102	0.30 194	0.11 28	0.09 25	0.15 144	0.14 195	0.13 98	0.10 37

H2IRNET	0.37 220	0.20 195	0.33 104	0.38 180	0.25 236	0.27 73	0.23 80	0.59 172	0.72 288	0.39 144	0.90 348	0.74 363	0.55 344	0.52 185	0.43 329	0.15 182	0.13 288	0.18 268	0.20 396	0.16 242	0.13 173

cc1	0.37 220	0.23 294	0.33 104	0.41 285	0.22 133	0.55 313	0.38 340	0.67 235	1.06 485	0.41 156	0.50 160	0.34 111	0.49 305	0.57 230	0.25 99	0.16 237	0.10 62	0.19 309	0.13 163	0.16 242	0.15 249

DCRE	0.37 220	0.18 114	0.46 286	0.45 391	0.32 424	0.42 243	0.37 318	0.63 202	0.51 203	0.47 183	0.94 359	0.56 246	0.36 233	0.52 185	0.32 211	0.14 114	0.13 288	0.15 144	0.14 195	0.14 143	0.13 173

fff	0.37 220	0.16 56	0.41 214	0.34 76	0.19 59	0.29 103	0.30 178	0.69 253	1.06 485	0.69 292	0.78 276	0.42 179	0.63 391	0.46 141	0.34 239	0.14 114	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.11 21	0.13 173

ADStereo(finetuned)	0.37 220	0.16 56	0.49 330	0.34 76	0.19 59	0.30 116	0.30 178	0.68 245	0.91 414	0.70 298	0.77 265	0.43 187	0.69 428	0.45 126	0.33 224	0.14 114	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.13 98	0.12 129

MIPNet	0.37 220	0.21 232	0.59 395	0.39 209	0.25 236	0.50 284	0.28 152	0.77 311	0.70 276	0.65 261	0.60 206	0.40 163	0.49 305	0.44 122	0.37 288	0.14 114	0.11 159	0.16 173	0.13 163	0.14 143	0.13 173

GMOStereo	0.37 220	0.19 154	0.38 173	0.43 348	0.24 205	0.37 196	0.38 340	0.52 134	0.62 233	0.87 414	0.84 311	0.64 299	0.35 215	0.37 64	0.28 169	0.13 72	0.11 159	0.20 339	0.18 341	0.15 197	0.11 81

error version	0.37 220	0.19 154	0.38 173	0.43 348	0.24 205	0.37 196	0.38 340	0.52 134	0.62 233	0.87 414	0.84 311	0.64 299	0.35 215	0.37 64	0.28 169	0.13 72	0.11 159	0.20 339	0.18 341	0.15 197	0.11 81

test-v	0.37 220	0.19 154	0.38 173	0.43 348	0.24 205	0.37 196	0.38 340	0.52 134	0.62 233	0.87 414	0.84 311	0.64 299	0.35 215	0.37 64	0.28 169	0.13 72	0.11 159	0.20 339	0.18 341	0.15 197	0.11 81

TRStereo	0.37 220	0.27 391	0.59 395	0.47 421	0.41 491	0.29 103	0.30 178	0.84 337	0.59 229	0.52 200	0.41 128	0.52 230	0.26 115	0.73 380	0.27 147	0.17 283	0.12 217	0.19 309	0.19 371	0.13 98	0.11 81

test-2	0.37 220	0.19 154	0.38 173	0.43 348	0.24 205	0.37 196	0.38 340	0.52 134	0.62 233	0.87 414	0.84 311	0.64 299	0.35 215	0.37 64	0.28 169	0.13 72	0.11 159	0.20 339	0.18 341	0.15 197	0.11 81

rafts_anoy	0.37 220	0.21 232	0.36 144	0.41 285	0.26 282	0.30 116	0.33 240	0.67 235	0.90 407	0.58 217	0.66 226	0.45 196	0.33 200	0.47 148	0.39 304	0.16 237	0.11 159	0.21 381	0.23 452	0.17 278	0.14 220

XX-Stereo	0.37 220	0.17 87	0.45 269	0.55 511	0.36 457	0.38 209	0.20 32	0.60 182	0.30 59	0.46 177	1.30 495	0.73 357	0.26 115	0.56 217	0.26 129	0.16 237	0.11 159	0.17 218	0.16 261	0.14 143	0.10 37

csc	0.37 220	0.16 56	0.41 214	0.34 76	0.19 59	0.29 103	0.30 178	0.69 253	1.06 485	0.69 292	0.78 276	0.42 179	0.63 391	0.46 141	0.34 239	0.14 114	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.11 21	0.13 173

cscssc	0.37 220	0.16 56	0.41 214	0.34 76	0.19 59	0.29 103	0.30 178	0.69 253	1.06 485	0.69 292	0.78 276	0.42 179	0.63 391	0.46 141	0.34 239	0.14 114	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.11 21	0.13 173

AIO-test1	0.38 235	0.18 114	0.38 173	0.50 457	0.24 205	0.46 268	0.30 178	0.70 268	1.19 514	0.40 152	0.71 239	0.45 196	0.29 156	0.53 194	0.27 147	0.15 182	0.13 288	0.19 309	0.21 418	0.13 98	0.17 316

rvit_0105_6	0.38 235	0.28 405	0.64 420	0.50 457	0.30 386	0.39 217	0.38 340	0.51 124	0.67 263	0.40 152	0.45 139	0.50 221	0.41 264	0.54 201	0.36 272	0.27 474	0.26 505	0.24 434	0.21 418	0.22 400	0.16 295

MyStereo06	0.38 235	0.21 232	0.61 402	0.41 285	0.28 340	0.41 236	0.50 447	0.95 384	0.35 102	0.62 233	0.54 185	0.76 371	0.27 126	0.50 170	0.29 188	0.14 114	0.13 288	0.18 268	0.17 314	0.17 278	0.15 249

MIM_Stereo	0.38 235	0.17 87	0.53 370	0.37 150	0.24 205	0.27 73	0.24 94	0.70 268	0.54 213	0.72 317	1.00 393	0.63 293	0.29 156	0.64 314	0.38 297	0.13 72	0.14 323	0.17 218	0.16 261	0.14 143	0.11 81

riskmin	0.38 235	0.20 195	0.39 192	0.32 45	0.23 175	0.53 300	0.30 178	0.63 202	0.80 342	0.49 188	0.56 194	0.73 357	0.58 362	0.55 207	0.36 272	0.17 283	0.11 159	0.19 309	0.13 163	0.19 337	0.20 390

NF-Stereo	0.38 235	0.20 195	0.45 269	0.41 285	0.25 236	0.26 59	0.31 207	0.69 253	0.70 276	0.65 261	0.77 265	0.57 251	0.30 174	0.67 340	0.35 256	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.16 242	0.27 464

OCTAStereo	0.38 235	0.20 195	0.46 286	0.41 285	0.25 236	0.26 59	0.31 207	0.69 253	0.70 276	0.65 261	0.77 265	0.58 259	0.30 174	0.67 340	0.35 256	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.16 242	0.27 464

PSM-softLoss	0.38 235	0.20 195	0.48 318	0.41 285	0.26 282	0.30 116	0.35 280	0.69 253	0.46 181	0.62 233	0.82 300	0.59 274	0.33 200	0.70 363	0.39 304	0.19 349	0.12 217	0.20 339	0.18 341	0.16 242	0.22 426

KMStereo	0.38 235	0.20 195	0.48 318	0.41 285	0.26 282	0.30 116	0.35 280	0.69 253	0.46 181	0.62 233	0.82 300	0.59 274	0.33 200	0.70 363	0.39 304	0.19 349	0.12 217	0.20 339	0.18 341	0.16 242	0.22 426

RE-Stereo	0.38 235	0.20 195	0.46 286	0.41 285	0.25 236	0.26 59	0.31 207	0.69 253	0.70 276	0.65 261	0.77 265	0.58 259	0.30 174	0.67 340	0.35 256	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.16 242	0.27 464

Pruner-Stereo	0.38 235	0.20 195	0.45 269	0.40 251	0.25 236	0.22 20	0.24 94	0.67 235	0.55 218	0.89 428	0.76 261	0.68 325	0.29 156	0.62 288	0.35 256	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.17 314	0.17 278	0.18 334

TVStereo	0.38 235	0.20 195	0.46 286	0.41 285	0.25 236	0.26 59	0.31 207	0.69 253	0.70 276	0.65 261	0.77 265	0.58 259	0.30 174	0.67 340	0.35 256	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.16 242	0.27 464

TestStereo	0.38 235	0.31 431	0.40 204	0.45 391	0.20 86	0.40 221	0.37 318	0.66 225	0.65 257	0.53 203	0.78 276	0.47 207	0.40 258	0.55 207	0.37 288	0.18 317	0.13 288	0.20 339	0.15 227	0.22 400	0.13 173

raft+_RVC	0.38 235	0.19 154	0.35 137	0.37 150	0.25 236	0.45 263	0.37 318	0.78 317	0.89 404	0.51 194	0.78 276	0.50 221	0.29 156	0.53 194	0.40 312	0.15 182	0.12 217	0.17 218	0.15 227	0.14 143	0.12 129

RALAANet	0.38 235	0.23 294	0.48 318	0.42 327	0.29 368	0.35 179	0.25 102	0.86 344	0.64 252	0.67 277	0.65 219	0.60 280	0.29 156	0.60 271	0.34 239	0.15 182	0.12 217	0.17 218	0.15 227	0.21 378	0.13 173

AFF-stereo	0.38 235	0.19 154	0.39 192	0.37 150	0.21 111	0.27 73	0.31 207	0.65 216	0.66 260	0.64 252	1.13 449	0.76 371	0.39 252	0.55 207	0.33 224	0.11 28	0.09 25	0.16 173	0.16 261	0.13 98	0.11 81

AIO-test2	0.39 251	0.21 232	0.41 214	0.47 421	0.25 236	0.45 263	0.35 280	0.77 311	1.27 533	0.36 117	0.87 332	0.37 136	0.30 174	0.47 148	0.27 147	0.15 182	0.13 288	0.21 381	0.23 452	0.15 197	0.13 173

xx1	0.39 251	0.23 294	0.33 104	0.41 285	0.22 133	0.55 313	0.38 340	0.67 235	1.06 485	0.41 156	0.50 160	0.65 312	0.53 326	0.57 230	0.25 99	0.16 237	0.10 62	0.20 339	0.19 371	0.18 303	0.17 316

x	0.39 251	0.24 331	0.41 214	0.34 76	0.23 175	0.52 292	0.32 230	0.86 344	0.52 206	0.57 215	0.70 237	0.59 274	0.50 315	0.49 163	0.46 364	0.17 283	0.15 353	0.17 218	0.15 227	0.17 278	0.16 295

DisPM	0.39 251	0.19 154	0.44 257	0.41 285	0.27 315	0.24 40	0.31 207	0.65 216	0.57 226	0.87 414	0.87 332	0.60 280	0.32 188	0.76 397	0.32 211	0.18 317	0.12 217	0.19 309	0.17 314	0.15 197	0.20 390

RAFT+CT+SA	0.39 251	0.23 294	0.36 144	0.51 473	0.27 315	0.29 103	0.46 421	0.75 301	0.80 342	0.51 194	0.89 344	0.41 169	0.40 258	0.78 409	0.32 211	0.14 114	0.11 159	0.18 268	0.18 341	0.15 197	0.14 220

iRaft-Stereo_20w	0.39 251	0.19 154	0.57 390	0.37 150	0.27 315	0.31 133	0.24 94	1.44 553	0.29 54	0.69 292	0.53 182	0.60 280	0.42 266	0.83 429	0.27 147	0.14 114	0.11 159	0.14 102	0.13 163	0.15 197	0.13 173

IPLG	0.39 251	0.20 195	0.59 395	0.40 251	0.24 205	0.54 307	0.27 131	0.75 301	0.63 244	0.84 395	0.81 296	0.32 95	0.32 188	0.60 271	0.45 354	0.13 72	0.11 159	0.16 173	0.13 163	0.13 98	0.12 129

IPLGR	0.39 251	0.21 232	0.63 415	0.39 209	0.22 133	0.49 281	0.29 162	0.76 308	0.74 302	0.78 347	0.77 265	0.44 194	0.42 266	0.47 148	0.38 297	0.13 72	0.12 217	0.16 173	0.14 195	0.15 197	0.13 173

GMStereo	0.39 251	0.37 466	0.54 375	0.40 251	0.26 282	0.42 243	0.36 302	0.59 172	1.04 475	0.55 209	0.51 169	0.37 136	0.35 215	0.54 201	0.41 317	0.19 349	0.13 288	0.16 173	0.17 314	0.24 430	0.18 334
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.39 251	0.21 232	0.50 343	0.41 285	0.28 340	0.62 368	0.27 131	0.77 311	0.40 145	0.64 252	0.86 324	0.52 230	0.33 200	0.66 329	0.42 322	0.15 182	0.13 288	0.17 218	0.14 195	0.15 197	0.15 249
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.39 251	0.18 114	0.42 235	0.42 327	0.26 282	0.40 221	0.32 230	0.72 281	0.34 88	0.89 428	1.28 488	0.57 251	0.35 215	0.42 102	0.32 211	0.15 182	0.12 217	0.14 102	0.12 129	0.14 143	0.13 173

RAFT-Stereo	0.39 251	0.18 114	0.42 235	0.42 327	0.26 282	0.40 221	0.32 230	0.72 281	0.34 88	0.89 428	1.28 488	0.57 251	0.35 215	0.42 102	0.32 211	0.15 182	0.12 217	0.14 102	0.12 129	0.14 143	0.13 173
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MyStereo8	0.40 263	0.20 195	0.54 375	0.41 285	0.29 368	0.53 300	0.29 162	0.65 216	0.49 195	0.71 305	0.98 386	0.58 259	0.43 272	0.50 170	0.51 390	0.15 182	0.12 217	0.16 173	0.14 195	0.19 337	0.19 367

qqq	0.40 263	0.26 374	0.44 257	0.36 133	0.22 133	0.46 268	0.36 302	0.85 340	0.54 213	0.56 212	0.69 234	0.65 312	0.53 326	0.55 207	0.45 354	0.17 283	0.16 385	0.20 339	0.19 371	0.18 303	0.17 316

IPLGR_C	0.40 263	0.21 232	0.64 420	0.45 391	0.33 435	0.52 292	0.34 255	0.66 225	0.62 233	0.82 376	0.92 355	0.45 196	0.32 188	0.52 185	0.46 364	0.17 283	0.12 217	0.15 144	0.14 195	0.13 98	0.14 220

ACRE	0.40 263	0.21 232	0.65 426	0.45 391	0.33 435	0.51 288	0.33 240	0.66 225	0.63 244	0.80 354	0.92 355	0.45 196	0.32 188	0.52 185	0.45 354	0.16 237	0.12 217	0.15 144	0.14 195	0.13 98	0.14 220

PFNet+	0.40 263	0.19 154	0.49 330	0.39 209	0.25 236	0.28 91	0.23 80	0.64 215	0.70 276	0.85 399	0.79 286	0.64 299	0.35 215	0.72 374	0.34 239	0.19 349	0.14 323	0.23 417	0.20 396	0.16 242	0.20 390

SST-Stereo	0.40 263	0.19 154	0.45 269	0.42 327	0.25 236	0.25 54	0.21 52	0.66 225	0.47 186	1.08 511	0.79 286	0.72 346	0.43 272	0.77 405	0.35 256	0.16 237	0.11 159	0.20 339	0.16 261	0.19 337	0.15 249

RAFT_R40	0.40 263	0.19 154	0.44 257	0.43 348	0.25 236	0.23 28	0.26 115	0.67 235	0.67 263	0.98 473	0.78 276	0.72 346	0.43 272	0.76 397	0.35 256	0.16 237	0.11 159	0.20 339	0.16 261	0.18 303	0.14 220

RAFT-345	0.40 263	0.18 114	0.40 204	0.38 180	0.22 133	0.33 158	0.26 115	0.61 188	0.51 203	0.74 328	1.79 548	0.45 196	0.33 200	0.66 329	0.36 272	0.14 114	0.11 159	0.18 268	0.14 195	0.13 98	0.13 173

sAnonymous2	0.40 263	0.39 483	0.85 492	0.48 428	0.37 464	0.40 221	0.46 421	0.57 159	0.52 206	0.38 136	0.46 144	0.35 123	0.42 266	0.43 111	0.30 194	0.19 349	0.14 323	0.18 268	0.17 314	0.57 560	0.44 547

CroCo_RVC	0.40 263	0.39 483	0.85 492	0.48 428	0.37 464	0.40 221	0.46 421	0.57 159	0.52 206	0.38 136	0.46 144	0.35 123	0.42 266	0.43 111	0.30 194	0.19 349	0.14 323	0.18 268	0.17 314	0.57 560	0.44 547

111	0.40 263	0.17 87	0.41 214	0.34 76	0.19 59	0.52 292	0.28 152	0.74 294	1.16 508	0.50 191	0.91 351	0.63 293	0.48 301	0.61 279	0.35 256	0.14 114	0.10 62	0.14 102	0.12 129	0.13 98	0.13 173

rvit_0105_4	0.41 274	0.29 417	0.71 456	0.50 457	0.29 368	0.41 236	0.41 388	0.55 149	0.73 295	0.45 171	0.48 152	0.55 243	0.44 282	0.57 230	0.36 272	0.28 484	0.26 505	0.25 447	0.22 436	0.23 417	0.18 334

raft_robust	0.41 274	0.23 294	0.36 144	0.42 327	0.21 111	0.40 221	0.33 240	0.79 321	0.98 446	0.79 352	0.87 332	0.39 151	0.33 200	0.84 434	0.29 188	0.13 72	0.12 217	0.16 173	0.17 314	0.15 197	0.12 129

CIPLG	0.41 274	0.21 232	0.63 415	0.45 391	0.33 435	0.52 292	0.33 240	0.65 216	0.60 231	0.82 376	0.96 372	0.46 204	0.32 188	0.55 207	0.44 345	0.16 237	0.12 217	0.15 144	0.14 195	0.13 98	0.14 220

LCNet	0.41 274	0.20 195	0.32 89	0.44 367	0.24 205	0.47 273	0.29 162	0.67 235	0.53 209	0.72 317	1.03 409	0.66 317	0.60 373	0.58 250	0.34 239	0.14 114	0.10 62	0.19 309	0.19 371	0.21 378	0.36 518

HHNet	0.41 274	0.17 87	0.41 214	0.34 76	0.37 464	0.33 158	0.34 255	0.69 253	0.75 305	0.86 406	1.30 495	0.52 230	0.32 188	0.52 185	0.35 256	0.15 182	0.11 159	0.19 309	0.15 227	0.15 197	0.24 441

AnonymousM	0.41 274	0.81 563	0.29 51	0.34 76	0.22 133	0.28 91	0.38 340	0.53 145	0.41 149	0.70 298	0.49 156	0.47 207	0.27 126	0.41 94	0.31 201	0.15 182	0.12 217	1.51 588	0.26 491	0.12 58	0.10 37

HITNet	0.41 274	0.26 374	0.45 269	0.33 59	0.17 23	0.63 379	0.30 178	0.93 372	0.64 252	0.71 305	0.82 300	0.64 299	0.52 322	0.59 265	0.43 329	0.14 114	0.10 62	0.15 144	0.13 163	0.19 337	0.12 129
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	0.42 281	0.31 431	0.73 465	0.50 457	0.29 368	0.44 254	0.42 398	0.61 188	0.74 302	0.51 194	0.51 169	0.60 280	0.47 296	0.57 230	0.38 297	0.27 474	0.25 498	0.25 447	0.23 452	0.22 400	0.18 334

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 281	0.20 195	0.74 470	0.38 180	0.43 503	0.39 217	0.26 115	0.94 377	0.49 195	0.53 203	0.77 265	0.93 435	0.45 287	0.63 299	0.24 78	0.16 237	0.10 62	0.17 218	0.18 341	0.20 354	0.20 390

test_sample2	0.42 281	0.22 273	0.43 246	0.33 59	0.21 111	0.58 338	0.39 362	0.95 384	0.67 263	0.63 242	0.77 265	0.69 329	0.57 353	0.61 279	0.38 297	0.19 349	0.14 323	0.18 268	0.16 261	0.19 337	0.18 334

test_sample1	0.42 281	0.22 273	0.46 286	0.34 76	0.23 175	0.58 338	0.35 280	0.99 396	0.49 195	0.62 233	0.75 255	0.69 329	0.61 379	0.58 250	0.44 345	0.18 317	0.14 323	0.17 218	0.15 227	0.17 278	0.17 316

StereoVision	0.42 281	0.28 405	0.45 269	0.49 443	0.28 340	0.38 209	0.38 340	0.72 281	0.62 233	0.44 168	1.14 454	0.54 238	0.39 252	0.56 217	0.34 239	0.21 389	0.24 490	0.25 447	0.24 468	0.26 446	0.16 295

GANet-ADL	0.42 281	0.25 356	0.45 269	0.43 348	0.29 368	0.54 307	0.35 280	0.89 358	0.86 378	0.63 242	0.72 240	0.68 325	0.42 266	0.52 185	0.41 317	0.21 389	0.14 323	0.15 144	0.13 163	0.18 303	0.19 367

OMP-Stereo	0.42 281	0.22 273	0.46 286	0.52 486	0.24 205	0.36 189	0.25 102	0.71 276	0.78 331	0.77 343	0.64 216	0.89 420	0.39 252	0.91 465	0.35 256	0.15 182	0.12 217	0.20 339	0.15 227	0.15 197	0.12 129

PFNet	0.42 281	0.18 114	0.58 394	0.43 348	0.24 205	0.43 246	0.32 230	0.74 294	0.78 331	1.00 481	0.74 253	0.68 325	0.39 252	0.72 374	0.37 288	0.16 237	0.10 62	0.20 339	0.15 227	0.16 242	0.13 173

IRAFT_RVC	0.42 281	0.20 195	0.48 318	0.44 367	0.24 205	0.27 73	0.54 474	0.74 294	0.77 321	0.76 337	0.80 289	0.73 357	0.51 320	0.70 363	0.36 272	0.17 283	0.10 62	0.21 381	0.16 261	0.16 242	0.14 220

FENet	0.42 281	0.22 273	0.38 173	0.39 209	0.24 205	0.55 313	0.32 230	0.79 321	0.70 276	0.71 305	0.72 240	0.63 293	0.57 353	0.62 288	0.44 345	0.19 349	0.13 288	0.19 309	0.17 314	0.18 303	0.19 367

FACV-RUCA	0.43 291	0.28 405	0.47 298	0.45 391	0.33 435	0.58 338	0.34 255	0.82 330	0.73 295	0.57 215	0.84 311	0.47 207	0.50 315	0.54 201	0.39 304	0.22 415	0.15 353	0.35 519	0.16 261	0.28 461	0.21 408

TestStereo1	0.43 291	0.23 294	0.41 214	0.51 473	0.24 205	0.34 169	0.40 373	0.77 311	0.90 407	0.68 283	0.96 372	0.48 212	0.46 292	0.91 465	0.32 211	0.16 237	0.13 288	0.18 268	0.15 227	0.14 143	0.13 173

test_5	0.43 291	0.24 331	0.43 246	0.52 486	0.28 340	0.28 91	0.42 398	0.72 281	0.82 355	0.62 233	0.91 351	0.72 346	0.55 344	0.79 414	0.35 256	0.14 114	0.11 159	0.18 268	0.18 341	0.18 303	0.16 295

SA-5K	0.43 291	0.23 294	0.41 214	0.51 473	0.24 205	0.34 169	0.40 373	0.77 311	0.90 407	0.68 283	0.96 372	0.48 212	0.46 292	0.91 465	0.32 211	0.16 237	0.13 288	0.18 268	0.15 227	0.14 143	0.13 173

dd	0.43 291	0.38 476	0.55 380	0.44 367	0.25 236	0.47 273	0.38 340	0.70 268	1.05 479	0.59 219	0.65 219	0.42 179	0.39 252	0.66 329	0.50 380	0.24 444	0.15 353	0.21 381	0.15 227	0.22 400	0.18 334

IIG-Stereo	0.43 291	0.21 232	0.44 257	0.50 457	0.25 236	0.44 254	0.21 52	0.71 276	0.76 313	0.83 388	0.95 368	0.83 394	0.43 272	0.90 458	0.35 256	0.15 182	0.12 217	0.19 309	0.14 195	0.15 197	0.11 81

DN-CSS_ROB	0.43 291	0.26 374	0.62 405	0.40 251	0.29 368	0.44 254	0.27 131	0.77 311	0.75 305	0.72 317	1.09 435	0.48 212	0.43 272	0.69 356	0.37 288	0.15 182	0.12 217	0.21 381	0.19 371	0.18 303	0.16 295

MyStereo05	0.44 298	0.21 232	0.45 269	0.41 285	0.28 340	0.41 236	0.50 447	0.93 372	1.09 496	0.76 337	0.61 209	0.51 225	0.57 353	0.73 380	0.42 322	0.14 114	0.13 288	0.18 268	0.17 314	0.17 278	0.15 249

MyStereo04	0.44 298	0.22 273	0.44 257	0.42 327	0.28 340	0.40 221	0.50 447	1.00 400	1.08 494	0.62 233	0.58 203	0.55 243	0.57 353	0.71 368	0.44 345	0.14 114	0.13 288	0.18 268	0.17 314	0.17 278	0.16 295

mmm	0.44 298	0.27 391	0.46 286	0.38 180	0.24 205	0.61 360	0.35 280	0.94 377	0.53 209	0.72 317	1.05 419	0.63 293	0.50 315	0.57 230	0.45 354	0.18 317	0.15 353	0.23 417	0.20 396	0.20 354	0.18 334

ffm	0.44 298	0.26 374	0.49 330	0.37 150	0.25 236	0.55 313	0.37 318	0.68 245	1.04 475	0.73 323	0.96 372	0.71 337	0.53 326	0.57 230	0.25 99	0.16 237	0.10 62	0.25 447	0.21 418	0.16 242	0.16 295

SA	0.44 298	0.25 356	0.46 286	0.46 412	0.24 205	0.43 246	0.36 302	0.75 301	0.96 439	0.59 219	1.03 409	0.48 212	0.52 322	0.94 481	0.32 211	0.16 237	0.12 217	0.21 381	0.19 371	0.15 197	0.13 173

GwcNet-ADL	0.44 298	0.22 273	0.48 318	0.45 391	0.30 386	0.40 221	0.37 318	0.92 370	0.97 442	0.71 305	0.78 276	0.61 285	0.42 266	0.62 288	0.50 380	0.19 349	0.14 323	0.15 144	0.14 195	0.18 303	0.18 334

TransformOpticalFlow	0.44 298	0.20 195	0.47 298	0.41 285	0.23 175	0.37 196	0.47 428	0.94 377	0.76 313	0.65 261	1.14 454	0.73 357	0.56 351	0.76 397	0.32 211	0.15 182	0.10 62	0.17 218	0.15 227	0.14 143	0.13 173

GMM-Stereo	0.44 298	0.19 154	0.36 144	0.42 327	0.25 236	0.51 288	0.47 428	0.71 276	0.53 209	0.76 337	1.37 505	0.76 371	0.38 241	0.60 271	0.33 224	0.15 182	0.10 62	0.20 339	0.19 371	0.16 242	0.27 464

GES	0.44 298	0.23 294	0.57 390	0.40 251	0.30 386	0.59 351	0.36 302	0.96 388	0.68 268	0.74 328	0.83 306	0.47 207	0.48 301	0.67 340	0.43 329	0.22 415	0.16 385	0.17 218	0.16 261	0.18 303	0.23 433

HCRNet	0.44 298	0.34 448	0.41 214	0.53 496	0.26 282	0.53 300	0.29 162	0.83 334	0.63 244	0.71 305	0.81 296	0.77 377	0.50 315	0.66 329	0.36 272	0.24 444	0.16 385	0.24 434	0.20 396	0.21 378	0.18 334

DFGA-Net	0.45 308	0.29 417	0.80 488	0.42 327	0.32 424	0.53 300	0.35 280	0.78 317	0.89 404	0.66 274	0.75 255	0.48 212	0.39 252	0.74 387	0.60 422	0.15 182	0.13 288	0.19 309	0.18 341	0.20 354	0.17 316

HI	0.45 308	0.21 232	0.36 144	0.34 76	0.35 452	0.28 91	0.31 207	0.72 281	0.46 181	0.87 414	1.13 449	1.09 483	0.76 462	0.69 356	0.56 412	0.12 39	0.10 62	0.17 218	0.17 314	0.17 278	0.15 249

CoSv	0.45 308	0.21 232	0.36 144	0.34 76	0.35 452	0.28 91	0.31 207	0.72 281	0.46 181	0.87 414	1.13 449	1.09 483	0.76 462	0.69 356	0.56 412	0.12 39	0.10 62	0.17 218	0.17 314	0.17 278	0.15 249

U	0.45 308	0.16 56	0.32 89	0.40 251	0.71 566	3.55 601	0.20 32	0.41 73	0.38 133	0.26 48	0.23 28	0.24 54	0.22 64	0.26 2	0.22 36	0.15 182	0.09 25	0.88 579	0.13 163	0.13 98	0.11 81

CASS	0.45 308	0.27 391	0.42 235	0.48 428	0.22 133	0.61 360	0.34 255	0.97 391	0.62 233	0.71 305	0.85 321	0.61 285	0.55 344	0.57 230	0.41 317	0.29 491	0.16 385	0.22 396	0.18 341	0.22 400	0.28 471
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.45 308	0.25 356	0.43 246	0.45 391	0.28 340	0.70 411	0.34 255	0.94 377	0.76 313	0.75 330	0.80 289	0.65 312	0.49 305	0.64 314	0.51 390	0.20 372	0.14 323	0.22 396	0.19 371	0.18 303	0.18 334

RAFT_CTSACE	0.45 308	0.20 195	0.44 257	0.45 391	0.27 315	0.34 169	0.39 362	0.60 182	0.73 295	0.76 337	1.44 521	0.83 394	0.38 241	1.08 504	0.26 129	0.12 39	0.13 288	0.18 268	0.16 261	0.15 197	0.11 81

iRaft-Stereo_5w	0.45 308	0.21 232	0.48 318	0.42 327	0.28 340	0.31 133	0.54 474	0.63 202	0.62 233	0.62 233	0.89 344	1.01 457	0.69 428	0.75 393	0.66 440	0.13 72	0.12 217	0.17 218	0.15 227	0.14 143	0.15 249

RAFT	0.45 308	0.22 273	0.45 269	0.47 421	0.26 282	0.54 307	0.47 428	0.66 225	0.58 228	0.80 354	0.82 300	0.94 437	0.57 353	0.75 393	0.34 239	0.17 283	0.15 353	0.22 396	0.20 396	0.16 242	0.12 129

DMCA	0.45 308	0.26 374	0.50 343	0.38 180	0.28 340	0.51 288	0.34 255	0.93 372	0.68 268	0.75 330	0.83 306	0.79 381	0.53 326	0.51 178	0.54 405	0.21 389	0.16 385	0.21 381	0.16 261	0.19 337	0.21 408

Select-FE	0.46 318	0.24 331	0.88 499	0.42 327	0.35 452	0.33 158	0.19 20	0.90 363	0.37 126	0.60 223	1.01 396	0.97 444	0.80 480	0.72 374	0.28 169	0.16 237	0.12 217	0.17 218	0.20 396	0.15 197	0.24 441

PAM_32	0.46 318	0.19 154	0.67 436	0.39 209	0.24 205	0.75 431	0.27 131	0.95 384	0.34 88	0.68 283	0.44 135	1.91 566	0.65 408	0.62 288	0.26 129	0.15 182	0.10 62	0.16 173	0.15 227	0.14 143	0.13 173

PAM	0.46 318	0.19 154	0.70 451	0.40 251	0.26 282	0.75 431	0.33 240	0.85 340	0.34 88	0.70 298	0.46 144	1.83 561	0.63 391	0.61 279	0.26 129	0.15 182	0.10 62	0.16 173	0.14 195	0.14 143	0.13 173

UGAM-zero	0.46 318	0.19 154	0.62 405	0.37 150	0.23 175	0.34 169	0.21 52	1.15 470	0.39 143	0.66 274	0.61 209	1.70 558	0.91 505	0.75 393	0.25 99	0.14 114	0.11 159	0.15 144	0.12 129	0.13 98	0.13 173

test_sample3	0.46 318	0.25 356	0.50 343	0.35 113	0.23 175	0.69 406	0.37 318	1.15 470	0.81 350	0.75 330	0.79 286	0.66 317	0.49 305	0.63 299	0.46 364	0.21 389	0.15 353	0.20 339	0.19 371	0.21 378	0.19 367

testlalala_base	0.46 318	0.25 356	0.41 214	0.46 412	0.33 435	0.58 338	0.25 102	0.57 159	0.34 88	0.51 194	0.56 194	0.46 204	0.30 174	0.43 111	0.31 201	1.47 599	0.11 159	0.14 102	0.09 10	1.59 589	0.13 173

IER	0.46 318	0.23 294	0.50 343	0.38 180	0.28 340	0.69 406	0.35 280	0.80 324	0.66 260	0.83 388	0.94 359	0.75 365	0.77 469	0.60 271	0.42 322	0.17 283	0.14 323	0.17 218	0.17 314	0.17 278	0.15 249

BSDual-CNN	0.46 318	0.25 356	0.43 246	0.45 391	0.28 340	0.77 438	0.40 373	0.94 377	0.76 313	0.75 330	0.80 289	0.76 371	0.54 338	0.64 314	0.43 329	0.20 372	0.14 323	0.22 396	0.19 371	0.18 303	0.18 334

STrans-v2	0.46 318	0.20 195	0.48 318	0.40 251	0.24 205	0.55 313	0.50 447	1.07 432	0.73 295	0.65 261	1.05 419	0.72 346	0.69 428	0.72 374	0.33 224	0.14 114	0.10 62	0.17 218	0.14 195	0.13 98	0.12 129

Prome-Stereo	0.46 318	0.19 154	0.35 137	0.44 367	0.26 282	0.40 221	0.45 417	0.68 245	0.44 168	0.96 463	1.84 551	0.59 274	0.67 418	0.61 279	0.32 211	0.14 114	0.11 159	0.16 173	0.14 195	0.16 242	0.29 478

ICVP	0.46 318	0.25 356	0.38 173	0.48 428	0.28 340	0.58 338	0.43 405	1.00 400	0.70 276	0.67 277	0.95 368	0.75 365	0.55 344	0.53 194	0.54 405	0.23 432	0.17 405	0.19 309	0.17 314	0.19 337	0.20 390
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.46 318	0.34 448	0.86 497	0.50 457	0.37 464	0.81 453	0.50 447	0.72 281	0.65 257	0.51 194	0.65 219	0.45 196	0.45 287	0.64 314	0.38 297	0.24 444	0.24 490	0.22 396	0.21 418	0.23 417	0.23 433

CFNet_pseudo	0.46 318	0.24 331	0.52 362	0.37 150	0.27 315	0.58 338	0.30 178	0.86 344	0.88 391	0.82 376	1.03 409	0.75 365	0.47 296	0.58 250	0.44 345	0.17 283	0.12 217	0.24 434	0.16 261	0.24 430	0.19 367

ACVNet	0.46 318	0.23 294	0.36 144	0.39 209	0.28 340	0.58 338	0.40 373	0.87 351	0.80 342	0.64 252	0.96 372	0.79 381	0.60 373	0.63 299	0.67 443	0.17 283	0.15 353	0.16 173	0.15 227	0.18 303	0.15 249

BEATNet_4x	0.46 318	0.32 435	0.56 386	0.37 150	0.19 59	0.63 379	0.35 280	1.01 409	0.72 288	0.77 343	0.83 306	0.70 333	0.59 369	0.68 350	0.53 400	0.16 237	0.12 217	0.16 173	0.14 195	0.24 430	0.16 295

ccs_rob	0.46 318	0.24 331	0.52 362	0.37 150	0.27 315	0.58 338	0.31 207	0.86 344	0.88 391	0.82 376	1.02 405	0.75 365	0.47 296	0.58 250	0.44 345	0.17 283	0.12 217	0.24 434	0.16 261	0.24 430	0.19 367

G2L-ROB	0.47 334	0.19 154	0.42 235	0.35 113	0.22 133	0.57 332	0.42 398	1.14 466	0.71 287	0.84 395	0.75 255	1.09 483	0.53 326	0.74 387	0.53 400	0.17 283	0.12 217	0.14 102	0.12 129	0.17 278	0.19 367

rvit_0105_3	0.47 334	0.34 448	0.77 484	0.54 503	0.31 408	0.49 281	0.47 428	0.63 202	0.79 340	0.65 261	0.59 204	0.64 299	0.50 315	0.65 321	0.39 304	0.29 491	0.27 514	0.29 495	0.28 504	0.21 378	0.20 390

rvit_stereo_0075_2	0.47 334	0.37 466	0.70 451	0.53 496	0.46 522	0.43 246	0.36 302	0.81 328	0.67 263	0.55 209	0.74 253	0.59 274	0.43 272	0.63 299	0.43 329	0.32 512	0.23 482	0.35 519	0.25 477	0.30 474	0.25 448

test_sample5	0.47 334	0.26 374	0.49 330	0.36 133	0.22 133	0.64 386	0.39 362	1.13 457	0.81 350	0.77 343	0.94 359	0.64 299	0.54 338	0.65 321	0.43 329	0.21 389	0.16 385	0.22 396	0.20 396	0.22 400	0.20 390

test_sample4	0.47 334	0.26 374	0.50 343	0.35 113	0.22 133	0.69 406	0.38 340	1.15 470	0.81 350	0.78 347	0.82 300	0.62 291	0.53 326	0.63 299	0.44 345	0.21 389	0.15 353	0.21 381	0.19 371	0.21 378	0.19 367

DispNO	0.47 334	0.23 294	0.71 456	0.39 209	0.31 408	0.60 357	0.38 340	0.89 358	0.77 321	0.75 330	0.84 311	0.72 346	0.54 338	0.73 380	0.46 364	0.19 349	0.14 323	0.20 339	0.18 341	0.16 242	0.17 316

CoDeX	0.47 334	0.20 195	0.49 330	0.42 327	0.25 236	0.75 431	0.36 302	1.27 521	0.80 342	0.82 376	0.96 372	0.62 291	0.57 353	0.60 271	0.36 272	0.17 283	0.12 217	0.17 218	0.15 227	0.16 242	0.14 220

ARAFT	0.47 334	0.24 331	0.79 486	0.42 327	0.25 236	0.55 313	0.55 478	0.75 301	0.81 350	0.89 428	0.75 255	0.73 357	0.47 296	0.88 450	0.37 288	0.15 182	0.12 217	0.23 417	0.22 436	0.14 143	0.13 173

SFCPSM	0.47 334	0.21 232	0.55 380	0.40 251	0.27 315	0.87 472	0.37 318	1.33 532	0.77 321	0.80 354	0.84 311	0.54 238	0.49 305	0.57 230	0.37 288	0.18 317	0.13 288	0.18 268	0.20 396	0.16 242	0.15 249

cf-r	0.47 334	0.23 294	0.41 214	0.39 209	0.23 175	0.59 351	0.37 318	0.88 356	0.85 373	0.72 317	1.05 419	0.94 437	0.62 385	0.56 217	0.54 405	0.21 389	0.14 323	0.17 218	0.19 371	0.15 197	0.15 249

GANet-RSSM	0.47 334	0.21 232	0.37 161	0.38 180	0.25 236	0.58 338	0.36 302	1.07 432	0.78 331	0.68 283	1.01 396	0.86 405	0.67 418	0.62 288	0.44 345	0.21 389	0.15 353	0.18 268	0.18 341	0.18 303	0.17 316

MLCV	0.47 334	0.24 331	0.61 402	0.37 150	0.17 23	0.61 360	0.33 240	0.80 324	0.87 387	0.94 455	1.13 449	0.72 346	0.43 272	0.89 456	0.51 390	0.13 72	0.10 62	0.13 68	0.11 98	0.14 143	0.12 129

FSD	0.48 346	0.47 508	0.53 370	0.54 503	0.46 522	0.48 276	0.52 465	0.53 145	0.48 194	0.48 186	0.48 152	0.49 218	0.48 301	0.51 178	0.49 378	0.45 553	0.42 568	0.47 551	0.46 557	0.46 540	0.45 551

G2L-Stereo_test	0.48 346	0.20 195	0.40 204	0.34 76	0.23 175	0.57 332	0.58 488	1.10 443	0.77 321	0.86 406	0.94 359	0.95 439	0.54 338	0.68 350	0.60 422	0.16 237	0.12 217	0.14 102	0.12 129	0.15 197	0.15 249

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 346	0.21 232	1.26 546	0.39 209	0.51 535	0.28 91	0.30 178	1.25 517	0.44 168	0.68 283	1.11 438	0.86 405	0.33 200	0.67 340	0.27 147	0.15 182	0.11 159	0.17 218	0.20 396	0.22 400	0.24 441

DualNet	0.48 346	0.26 374	0.49 330	0.36 133	0.22 133	0.64 386	0.39 362	1.13 457	0.81 350	0.80 354	1.03 409	0.64 299	0.54 338	0.65 321	0.43 329	0.21 389	0.16 385	0.22 396	0.20 396	0.22 400	0.20 390

PCWNet_CMD	0.48 346	0.24 331	0.52 362	0.39 209	0.27 315	0.63 379	0.30 178	0.95 384	0.96 439	0.86 406	1.07 429	0.79 381	0.44 282	0.57 230	0.43 329	0.17 283	0.12 217	0.21 381	0.16 261	0.24 430	0.19 367

gwcnet-sp	0.48 346	0.23 294	0.70 451	0.40 251	0.26 282	0.81 453	0.41 388	0.89 358	0.84 365	0.91 440	0.76 261	0.66 317	0.61 379	0.66 329	0.50 380	0.18 317	0.17 405	0.18 268	0.18 341	0.18 303	0.18 334

scenet	0.48 346	0.23 294	0.70 451	0.40 251	0.26 282	0.81 453	0.41 388	0.89 358	0.84 365	0.91 440	0.76 261	0.66 317	0.61 379	0.66 329	0.50 380	0.18 317	0.17 405	0.18 268	0.18 341	0.18 303	0.18 334

ssnet	0.48 346	0.23 294	0.70 451	0.40 251	0.26 282	0.81 453	0.41 388	0.89 358	0.84 365	0.91 440	0.76 261	0.66 317	0.61 379	0.66 329	0.50 380	0.18 317	0.17 405	0.18 268	0.18 341	0.18 303	0.18 334

Sa-1000	0.48 346	0.24 331	0.41 214	0.45 391	0.25 236	0.59 351	0.34 255	0.81 328	0.93 425	0.82 376	1.50 528	0.53 234	0.45 287	0.92 468	0.30 194	0.15 182	0.12 217	0.21 381	0.19 371	0.15 197	0.13 173

UDGNet	0.48 346	0.77 560	0.50 343	0.48 428	0.31 408	0.41 236	0.34 255	0.70 268	0.92 419	0.65 261	0.60 206	0.58 259	0.43 272	0.63 299	0.41 317	0.32 512	0.15 353	0.66 571	0.19 371	0.36 509	0.21 408

PSMNet-ADL	0.48 346	0.27 391	0.40 204	0.48 428	0.30 386	0.68 404	0.37 318	0.90 363	0.80 342	0.61 231	0.80 289	0.92 432	0.62 385	0.72 374	0.63 432	0.23 432	0.18 425	0.18 268	0.20 396	0.22 400	0.20 390

PSM-AAD	0.48 346	0.20 195	0.37 161	0.43 348	0.23 175	0.56 327	0.50 447	0.65 216	0.70 276	1.07 507	1.12 442	0.58 259	0.92 510	0.61 279	0.32 211	0.15 182	0.11 159	0.25 447	0.26 491	0.18 303	0.43 546

KYRaft	0.48 346	0.20 195	0.38 173	0.44 367	0.23 175	0.44 254	0.37 318	0.66 225	0.41 149	0.94 455	1.73 544	0.79 381	0.41 264	0.63 299	0.31 201	0.16 237	0.11 159	0.18 268	0.22 436	0.16 242	0.78 577

ASMatch	0.48 346	0.19 154	0.45 269	0.39 209	0.28 340	0.37 196	0.26 115	0.74 294	0.68 268	0.76 337	2.34 567	0.61 285	0.52 322	0.62 288	0.37 288	0.14 114	0.12 217	0.17 218	0.15 227	0.14 143	0.21 408

DEmStereo	0.48 346	0.17 87	0.50 343	0.38 180	0.25 236	0.59 351	0.34 255	0.63 202	0.74 302	0.89 428	1.66 540	0.58 259	1.06 533	0.60 271	0.42 322	0.14 114	0.11 159	0.16 173	0.16 261	0.14 143	0.15 249

PSMNet-RSSM	0.48 346	0.22 273	0.38 173	0.42 327	0.25 236	0.50 284	0.37 318	1.10 443	0.77 321	0.70 298	1.06 426	0.84 398	0.64 402	0.62 288	0.47 371	0.23 432	0.15 353	0.23 417	0.25 477	0.20 354	0.19 367

CFNet-ft	0.48 346	0.23 294	0.36 144	0.40 251	0.26 282	0.64 386	0.37 318	0.87 351	0.85 373	0.64 252	1.00 393	1.01 457	0.64 402	0.61 279	0.53 400	0.23 432	0.15 353	0.24 434	0.21 418	0.23 417	0.18 334

MSMDNet	0.48 346	0.24 331	0.52 362	0.39 209	0.27 315	0.63 379	0.30 178	0.96 388	0.96 439	0.86 406	1.07 429	0.79 381	0.44 282	0.57 230	0.43 329	0.17 283	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.23 417	0.19 367

CFNet_RVC	0.48 346	0.23 294	0.36 144	0.40 251	0.26 282	0.64 386	0.37 318	0.87 351	0.85 373	0.64 252	1.00 393	1.01 457	0.64 402	0.61 279	0.53 400	0.23 432	0.15 353	0.24 434	0.21 418	0.23 417	0.18 334

G2L-Stereo	0.49 365	0.23 294	0.48 318	0.43 348	0.26 282	0.47 273	0.42 398	0.93 372	0.78 331	0.84 395	0.86 324	0.91 427	0.52 322	0.78 409	0.70 450	0.20 372	0.17 405	0.22 396	0.18 341	0.17 278	0.21 408

DCVSM-stereo	0.49 365	0.27 391	0.53 370	0.39 209	0.29 368	0.51 288	0.26 115	0.75 301	0.75 305	1.11 517	0.75 255	1.05 470	0.72 449	0.60 271	0.47 371	0.20 372	0.19 443	0.24 434	0.20 396	0.25 439	0.30 487

test_sample6	0.49 365	0.26 374	0.50 343	0.37 150	0.22 133	0.63 379	0.40 373	1.12 455	0.83 360	0.80 354	1.03 409	0.66 317	0.55 344	0.67 340	0.46 364	0.22 415	0.16 385	0.22 396	0.22 436	0.23 417	0.21 408

qqq1	0.49 365	0.23 294	0.62 405	0.34 76	0.20 86	0.62 368	0.34 255	1.21 493	1.02 464	0.81 367	1.01 396	0.71 337	0.65 408	0.84 434	0.34 239	0.19 349	0.15 353	0.14 102	0.12 129	0.15 197	0.14 220

fff1	0.49 365	0.23 294	0.62 405	0.34 76	0.20 86	0.62 368	0.34 255	1.21 493	1.02 464	0.81 367	1.01 396	0.71 337	0.65 408	0.84 434	0.34 239	0.19 349	0.15 353	0.14 102	0.12 129	0.15 197	0.14 220

ff1	0.49 365	0.26 374	0.49 330	0.37 150	0.25 236	0.55 313	0.37 318	0.68 245	1.04 475	0.73 323	0.96 372	0.71 337	0.53 326	1.01 488	0.88 493	0.16 237	0.10 62	0.25 447	0.21 418	0.16 242	0.16 295

GMStereo_Zeroshot	0.49 365	0.44 501	0.74 470	0.49 443	0.27 315	0.56 327	0.29 162	0.73 292	0.76 313	0.86 406	0.94 359	0.91 427	0.36 233	0.74 387	0.43 329	0.26 464	0.14 323	0.26 466	0.15 227	0.36 509	0.18 334

ToySt	0.49 365	0.27 391	0.75 474	0.40 251	0.27 315	0.64 386	0.49 442	0.84 337	0.77 321	0.60 223	0.83 306	0.88 416	0.66 415	0.70 363	0.56 412	0.16 237	0.17 405	0.21 381	0.20 396	0.21 378	0.19 367

anonymousa	0.49 365	0.20 195	0.42 235	0.38 180	0.23 175	0.91 476	0.35 280	0.75 301	0.62 233	0.85 399	1.54 533	1.06 472	0.66 415	0.51 178	0.43 329	0.16 237	0.13 288	0.19 309	0.21 418	0.16 242	0.14 220

hknet	0.49 365	0.25 356	0.51 357	0.45 391	0.29 368	0.77 438	0.40 373	0.94 377	0.83 360	0.75 330	0.80 289	0.97 444	0.61 379	0.73 380	0.45 354	0.18 317	0.14 323	0.22 396	0.19 371	0.18 303	0.18 334

psmg	0.49 365	0.25 356	0.43 246	0.41 285	0.28 340	0.85 468	0.43 405	0.99 396	0.76 313	0.91 440	0.94 359	0.76 371	0.54 338	0.64 314	0.43 329	0.20 372	0.15 353	0.20 339	0.20 396	0.18 303	0.18 334

DRaft	0.49 365	0.17 87	0.47 298	0.37 150	0.25 236	0.58 338	0.40 373	0.65 216	0.85 373	1.02 489	1.75 547	0.50 221	0.82 485	0.63 299	0.40 312	0.13 72	0.11 159	0.16 173	0.16 261	0.14 143	0.15 249

GrayStereo	0.49 365	0.19 154	0.42 235	0.46 412	0.28 340	0.53 300	0.67 511	0.69 253	0.63 244	1.02 489	1.47 527	0.78 379	0.76 462	0.56 217	0.33 224	0.14 114	0.12 217	0.17 218	0.17 314	0.15 197	0.29 478

GwcNet-RSSM	0.49 365	0.24 331	0.42 235	0.40 251	0.23 175	0.55 313	0.38 340	0.93 372	0.93 425	0.71 305	1.16 465	0.86 405	0.60 373	0.62 288	0.66 440	0.21 389	0.14 323	0.19 309	0.20 396	0.16 242	0.15 249

UCFNet_RVC	0.49 365	0.26 374	0.35 137	0.39 209	0.26 282	0.64 386	0.36 302	1.15 470	0.84 365	0.67 277	0.88 340	0.88 416	0.59 369	0.58 250	0.45 354	0.24 444	0.17 405	0.27 479	0.27 498	0.25 439	0.23 433

iResNet	0.49 365	0.29 417	0.79 486	0.42 327	0.21 111	0.61 360	0.40 373	0.82 330	0.99 451	0.87 414	1.12 442	0.69 329	0.53 326	0.78 409	0.51 390	0.15 182	0.11 159	0.14 102	0.12 129	0.17 278	0.15 249

CFNet_ucs	0.50 381	0.24 331	0.55 380	0.38 180	0.31 408	0.58 338	0.33 240	0.98 394	0.93 425	0.88 424	1.19 473	0.80 389	0.49 305	0.63 299	0.43 329	0.21 389	0.15 353	0.26 466	0.18 341	0.26 446	0.22 426

NINENet	0.50 381	0.29 417	0.51 357	0.45 391	0.32 424	0.70 411	0.34 255	1.10 443	0.88 391	0.80 354	0.94 359	0.65 312	0.49 305	0.73 380	0.51 390	0.22 415	0.20 455	0.25 447	0.18 341	0.22 400	0.21 408

AACVNet	0.50 381	0.23 294	0.49 330	0.46 412	0.29 368	0.52 292	0.38 340	0.90 363	0.55 218	0.81 367	1.03 409	1.00 453	0.70 441	0.83 429	0.54 405	0.21 389	0.18 425	0.24 434	0.18 341	0.23 417	0.20 390

CrosDoStereo	0.50 381	0.18 114	0.45 269	0.38 180	0.24 205	0.40 221	1.18 576	0.67 235	0.86 378	0.94 455	1.37 505	0.63 293	0.77 469	0.65 321	0.45 354	0.15 182	0.12 217	0.17 218	0.18 341	0.14 143	0.14 220

DeepStereo_LL	0.50 381	0.18 114	0.45 269	0.38 180	0.24 205	0.40 221	1.18 576	0.67 235	0.86 378	0.94 455	1.37 505	0.63 293	0.77 469	0.65 321	0.45 354	0.15 182	0.12 217	0.17 218	0.18 341	0.14 143	0.14 220

THIR-Stereo	0.50 381	0.18 114	0.45 269	0.38 180	0.23 175	0.75 431	0.67 511	0.66 225	0.87 387	1.02 489	1.40 511	0.72 346	0.76 462	0.62 288	0.42 322	0.15 182	0.11 159	0.17 218	0.18 341	0.14 143	0.15 249

AdaStereo	0.50 381	0.32 435	0.47 298	0.48 428	0.25 236	0.67 402	0.32 230	1.17 482	0.88 391	0.75 330	0.99 391	0.75 365	0.49 305	0.67 340	0.46 364	0.27 474	0.12 217	0.28 487	0.18 341	0.23 417	0.18 334
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.
SMFormer	0.51 388	0.23 294	0.62 405	0.34 76	0.20 86	0.62 368	0.34 255	1.21 493	1.02 464	0.81 367	1.01 396	0.71 337	0.65 408	0.84 434	0.55 410	0.19 349	0.15 353	0.18 268	0.16 261	0.18 303	0.18 334

tta	0.51 388	0.23 294	0.62 405	0.34 76	0.20 86	0.62 368	0.34 255	1.21 493	1.02 464	0.81 367	1.01 396	0.71 337	0.65 408	0.84 434	0.55 410	0.19 349	0.15 353	0.18 268	0.16 261	0.15 197	0.14 220

DAS	0.51 388	0.25 356	0.60 400	0.48 428	0.31 408	0.58 338	0.41 388	0.83 334	0.97 442	0.89 428	1.12 442	0.70 333	0.75 459	0.82 421	0.43 329	0.17 283	0.13 288	0.18 268	0.15 227	0.20 354	0.18 334

SepStereo	0.51 388	0.25 356	0.60 400	0.48 428	0.31 408	0.58 338	0.41 388	0.83 334	0.97 442	0.89 428	1.12 442	0.70 333	0.75 459	0.93 474	0.43 329	0.17 283	0.13 288	0.18 268	0.15 227	0.20 354	0.18 334

acv_ft	0.51 388	0.23 294	0.56 386	0.44 367	0.28 340	0.86 471	0.39 362	0.91 368	0.80 342	0.97 468	0.96 372	0.79 381	0.59 369	0.63 299	0.87 489	0.17 283	0.15 353	0.16 173	0.15 227	0.17 278	0.15 249

DMCA-RVC	0.51 388	0.30 426	0.59 395	0.50 457	0.32 424	0.54 307	0.38 340	0.86 344	0.68 268	0.94 455	0.86 324	0.91 427	0.68 424	0.70 363	0.59 420	0.23 432	0.18 425	0.31 504	0.23 452	0.26 446	0.19 367

CFNet	0.51 388	0.29 417	0.46 286	0.41 285	0.27 315	0.70 411	0.32 230	1.13 457	1.00 457	0.72 317	1.07 429	0.85 400	0.60 373	0.76 397	0.52 397	0.19 349	0.14 323	0.23 417	0.23 452	0.21 378	0.16 295

HSM	0.51 388	0.24 331	0.41 214	0.39 209	0.24 205	0.75 431	0.40 373	1.22 501	0.75 305	0.81 367	0.91 351	1.21 504	0.69 428	0.87 447	0.46 364	0.17 283	0.13 288	0.17 218	0.14 195	0.17 278	0.17 316

DDVS	0.52 396	0.30 426	0.56 386	0.41 285	0.31 408	0.71 416	0.34 255	0.91 368	0.67 263	0.85 399	0.89 344	1.12 491	0.46 292	0.86 445	0.60 422	0.22 415	0.16 385	0.22 396	0.18 341	0.25 439	0.26 454

UGAM	0.52 396	0.22 273	0.46 286	0.45 391	0.25 236	0.41 236	0.52 465	0.62 194	1.16 508	0.76 337	1.13 449	1.32 522	0.57 353	1.00 487	0.53 400	0.17 283	0.14 323	0.25 447	0.21 418	0.15 197	0.13 173

test_sample7	0.52 396	0.29 417	0.50 343	0.36 133	0.27 315	0.62 368	0.41 388	1.06 428	0.88 391	0.92 448	0.86 324	0.85 400	0.69 428	0.68 350	0.50 380	0.26 464	0.20 455	0.27 479	0.26 491	0.27 457	0.24 441

ac_64	0.52 396	0.22 273	0.50 343	0.45 391	0.28 340	0.80 448	0.45 417	1.02 412	0.61 232	0.91 440	0.83 306	1.07 477	0.68 424	0.74 387	0.70 450	0.21 389	0.18 425	0.20 339	0.19 371	0.18 303	0.15 249

iResNetv2_ROB	0.52 396	0.27 391	0.69 447	0.38 180	0.25 236	0.62 368	0.35 280	1.17 482	1.01 461	0.99 476	1.06 426	0.88 416	0.67 418	0.66 329	0.39 304	0.19 349	0.13 288	0.15 144	0.11 98	0.18 303	0.16 295

iResNet_ROB	0.52 396	0.21 232	0.53 370	0.37 150	0.21 111	0.61 360	0.29 162	1.51 562	1.32 540	0.90 435	1.02 405	0.80 389	0.62 385	0.76 397	0.43 329	0.16 237	0.12 217	0.13 68	0.09 10	0.15 197	0.18 334

coex_refinement	0.53 402	0.21 232	0.39 192	0.44 367	0.30 386	0.76 437	0.39 362	1.09 440	0.90 407	0.85 399	1.12 442	1.00 453	0.56 351	0.63 299	0.81 473	0.21 389	0.13 288	0.16 173	0.16 261	0.20 354	0.21 408

ITSA-stereo	0.53 402	0.28 405	0.52 362	0.40 251	0.23 175	0.56 327	0.34 255	1.24 513	1.24 523	0.80 354	0.81 296	0.72 346	0.58 362	0.82 421	0.65 437	0.21 389	0.17 405	0.23 417	0.21 418	0.22 400	0.26 454

mmx	0.53 402	0.26 374	0.49 330	0.37 150	0.25 236	0.55 313	0.37 318	1.16 477	1.03 469	0.73 323	0.96 372	0.71 337	0.53 326	1.01 488	0.88 493	0.20 372	0.15 353	0.25 447	0.21 418	0.22 400	0.20 390

xxx	0.53 402	0.26 374	0.49 330	0.37 150	0.25 236	0.55 313	0.37 318	1.16 477	1.03 469	0.73 323	0.96 372	0.71 337	0.53 326	1.01 488	0.88 493	0.20 372	0.15 353	0.25 447	0.21 418	0.22 400	0.20 390

AASNet	0.53 402	0.25 356	0.52 362	0.49 443	0.32 424	0.74 425	0.40 373	1.50 559	0.86 378	0.86 406	0.92 355	0.64 299	0.59 369	0.59 265	0.79 468	0.23 432	0.19 443	0.20 339	0.16 261	0.21 378	0.19 367

LMCR-Stereo	0.53 402	0.30 426	0.53 370	0.58 522	0.30 386	0.83 464	0.36 302	1.19 486	0.76 313	0.88 424	1.04 415	0.56 246	0.62 385	0.82 421	0.67 443	0.19 349	0.15 353	0.19 309	0.14 195	0.23 417	0.17 316

RAFT + AFF	0.53 402	0.29 417	0.75 474	0.51 473	0.32 424	0.63 379	0.60 493	1.00 400	0.91 414	0.78 347	0.87 332	0.83 394	0.58 362	0.80 415	0.47 371	0.17 283	0.20 455	0.23 417	0.22 436	0.18 303	0.18 334

UPFNet	0.53 402	0.24 331	0.51 357	0.45 391	0.38 473	0.84 467	0.49 442	0.99 396	0.75 305	0.87 414	0.88 340	0.86 405	0.64 402	0.80 415	0.71 455	0.20 372	0.20 455	0.20 339	0.20 396	0.19 337	0.15 249

RASNet	0.53 402	0.22 273	0.52 362	0.38 180	0.22 133	0.68 404	0.38 340	0.97 391	0.88 391	0.73 323	1.04 415	1.03 464	0.92 510	0.90 458	0.86 483	0.16 237	0.14 323	0.14 102	0.17 314	0.15 197	0.13 173

HSM-Net_RVC	0.53 402	0.22 273	0.35 137	0.37 150	0.21 111	0.85 468	0.37 318	1.23 506	0.93 425	0.90 435	1.15 460	1.26 509	0.63 391	0.72 374	0.48 375	0.17 283	0.13 288	0.16 173	0.15 227	0.17 278	0.15 249
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.53 402	0.32 435	0.64 420	0.44 367	0.30 386	0.66 397	0.44 414	1.04 419	0.88 391	0.91 440	0.91 351	0.99 449	0.60 373	0.68 350	0.60 422	0.21 389	0.17 405	0.22 396	0.22 436	0.21 378	0.21 408
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	0.53 402	0.34 448	0.59 395	0.41 285	0.30 386	0.50 284	0.43 405	1.19 486	0.70 276	0.85 399	1.05 419	0.86 405	0.55 344	0.84 434	0.51 390	0.29 491	0.23 482	0.22 396	0.22 436	0.26 446	0.25 448

rvit_105_1	0.54 414	0.40 488	0.76 479	0.58 522	0.37 464	0.59 351	0.68 516	0.70 268	0.94 432	0.82 376	0.69 234	0.73 357	0.58 362	0.78 409	0.54 405	0.32 512	0.29 523	0.31 504	0.34 531	0.23 417	0.20 390

UNet	0.54 414	0.26 374	0.66 432	0.44 367	0.40 484	0.99 494	0.41 388	0.98 394	0.75 305	0.83 388	0.89 344	1.04 466	0.72 449	0.73 380	0.62 429	0.19 349	0.14 323	0.20 339	0.17 314	0.20 354	0.17 316

1111x	0.55 416	0.22 273	0.46 286	0.38 180	0.20 86	0.66 397	0.43 405	1.23 506	0.99 451	0.71 305	0.99 391	0.95 439	0.69 428	0.90 458	1.08 531	0.18 317	0.17 405	0.18 268	0.19 371	0.20 354	0.18 334

ADLNet2	0.55 416	0.25 356	0.65 426	0.47 421	0.30 386	0.83 464	0.50 447	1.05 424	0.95 438	0.80 354	0.98 386	0.99 449	0.69 428	0.77 405	0.73 458	0.20 372	0.16 385	0.17 218	0.18 341	0.21 378	0.21 408

GEStereo_RVC	0.55 416	0.29 417	0.63 415	0.49 443	0.31 408	0.70 411	0.54 474	1.22 501	0.92 419	0.82 376	0.85 321	0.85 400	0.63 391	0.90 458	0.65 437	0.24 444	0.16 385	0.19 309	0.16 261	0.21 378	0.22 426

ADLNet	0.55 416	0.27 391	0.51 357	0.44 367	0.35 452	0.78 442	0.46 421	1.08 436	0.86 378	0.99 476	0.98 386	0.92 432	0.63 391	0.69 356	0.81 473	0.22 415	0.16 385	0.22 396	0.22 436	0.21 378	0.21 408

MMNet	0.55 416	0.25 356	0.61 402	0.43 348	0.34 445	1.07 508	0.39 362	0.87 351	0.91 414	0.91 440	0.93 358	0.86 405	0.76 462	0.81 418	0.76 463	0.15 182	0.14 323	0.18 268	0.19 371	0.20 354	0.16 295

delet	0.55 416	0.24 331	0.55 380	0.44 367	0.33 435	1.07 508	0.50 447	1.00 400	0.86 378	0.85 399	0.96 372	0.90 425	0.63 391	0.83 429	0.74 461	0.18 317	0.18 425	0.20 339	0.21 418	0.16 242	0.15 249

psm_up	0.55 416	0.26 374	0.47 298	0.49 443	0.32 424	0.65 395	0.56 484	1.04 419	0.82 355	0.82 376	0.88 340	1.01 457	0.94 516	0.74 387	0.61 426	0.21 389	0.25 498	0.26 466	0.23 452	0.21 378	0.20 390

hitnet-ft	0.55 416	0.27 391	0.39 192	0.41 285	0.28 340	0.78 442	0.40 373	0.92 370	0.90 407	0.82 376	1.01 396	1.13 497	0.70 441	0.78 409	0.67 443	0.28 484	0.20 455	0.28 487	0.22 436	0.29 465	0.26 454

DSFCA	0.55 416	0.25 356	0.62 405	0.40 251	0.36 457	0.74 425	0.52 465	1.04 419	0.82 355	1.06 504	0.84 311	0.89 420	0.63 391	0.99 484	0.58 415	0.25 454	0.21 465	0.21 381	0.21 418	0.21 378	0.19 367

FADNet_RVC	0.55 416	0.37 466	1.17 537	0.44 367	0.31 408	0.56 327	0.34 255	1.06 428	0.88 391	0.67 277	0.90 348	0.61 285	0.65 408	0.93 474	0.70 450	0.21 389	0.18 425	0.26 466	0.23 452	0.31 480	0.28 471

STTStereo	0.55 416	0.37 466	0.76 479	0.44 367	0.31 408	0.60 357	0.44 414	0.96 388	0.86 378	0.99 476	0.90 348	0.96 442	0.58 362	0.71 368	0.61 426	0.25 454	0.23 482	0.26 466	0.32 526	0.24 430	0.23 433

ISRNet	0.56 427	0.24 331	0.66 432	0.56 514	0.36 457	0.44 254	0.25 102	0.82 330	0.84 365	1.07 507	1.25 483	0.91 427	0.60 373	0.66 329	0.58 415	0.35 531	0.26 505	0.36 524	0.33 529	0.30 474	0.42 540

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 427	3.08 615	2.43 587	0.31 25	0.18 39	0.29 103	0.20 32	0.37 43	0.32 77	0.28 67	0.24 35	0.18 14	0.18 24	0.31 19	0.22 36	1.09 590	0.08 2	0.17 218	0.16 261	0.14 143	0.97 591

CSP-Net	0.56 427	0.27 391	0.49 330	0.41 285	0.28 340	1.22 535	0.50 447	1.23 506	0.72 288	0.95 462	0.95 368	0.89 420	0.62 385	0.83 429	0.62 429	0.26 464	0.17 405	0.17 218	0.17 314	0.18 303	0.17 316

FTStereo	0.56 427	0.20 195	0.37 161	0.41 285	0.25 236	0.40 221	0.79 544	0.66 225	0.43 161	1.09 513	3.27 588	0.70 333	0.73 452	0.55 207	0.33 224	0.14 114	0.13 288	0.19 309	0.17 314	0.15 197	0.30 487

RAFT-RH_RVC	0.56 427	0.17 87	0.41 214	0.37 150	0.23 175	0.57 332	0.24 94	0.60 182	0.70 276	1.19 527	3.94 600	0.56 246	0.38 241	0.65 321	0.36 272	0.13 72	0.11 159	0.20 339	0.14 195	0.12 58	0.13 173

HGLStereo	0.56 427	0.28 405	0.57 390	0.50 457	0.37 464	0.80 448	0.45 417	1.02 412	0.78 331	0.86 406	1.14 454	0.89 420	0.82 485	0.76 397	0.73 458	0.21 389	0.20 455	0.19 309	0.18 341	0.19 337	0.21 408

FADNet-RVC-Resample	0.56 427	0.33 443	1.16 532	0.49 443	0.34 445	0.71 416	0.43 405	1.01 409	0.93 425	0.82 376	0.87 332	0.74 363	0.67 418	0.73 380	0.45 354	0.18 317	0.18 425	0.26 466	0.27 498	0.26 446	0.27 464

DualNet (step1)	0.57 434	0.36 459	0.72 461	0.38 180	0.30 386	0.71 416	0.43 405	1.06 428	0.88 391	0.92 448	0.86 324	0.85 400	0.69 428	0.68 350	0.50 380	0.41 546	0.20 455	0.40 537	0.41 551	0.36 509	0.33 504

LL-Strereo	0.57 434	0.27 391	0.68 441	0.48 428	0.34 445	0.39 217	0.48 436	0.94 377	0.97 442	0.83 388	0.78 276	1.10 487	1.18 545	1.33 539	0.49 378	0.17 283	0.14 323	0.22 396	0.19 371	0.16 242	0.17 316

CRFU-Net	0.57 434	0.27 391	0.57 390	0.46 412	0.30 386	1.20 533	0.52 465	1.10 443	0.56 224	1.00 481	0.98 386	1.06 472	0.79 476	0.81 418	0.71 455	0.21 389	0.19 443	0.18 268	0.16 261	0.18 303	0.19 367

TDLM	0.57 434	0.33 443	0.49 330	0.51 473	0.30 386	0.66 397	0.73 536	1.03 416	1.01 461	0.82 376	1.10 437	0.84 398	0.70 441	0.86 445	0.58 415	0.28 484	0.17 405	0.25 447	0.22 436	0.26 446	0.19 367

CVANet_RVC	0.57 434	0.33 443	0.44 257	0.47 421	0.32 424	0.67 402	0.61 498	1.05 424	0.93 425	0.85 399	1.04 415	1.01 457	0.73 452	0.83 429	0.52 397	0.29 491	0.19 443	0.27 479	0.25 477	0.31 480	0.21 408

AANet_RVC	0.57 434	0.32 435	0.54 375	0.45 391	0.27 315	0.57 332	0.48 436	1.00 400	1.28 535	0.86 406	1.33 499	0.87 411	0.58 362	1.07 501	0.75 462	0.18 317	0.12 217	0.15 144	0.13 163	0.18 303	0.18 334

NOSS_ROB	0.57 434	0.39 483	0.39 192	0.44 367	0.30 386	0.73 424	0.54 474	1.03 416	1.08 494	0.67 277	0.87 332	0.76 371	0.57 353	0.77 405	0.47 371	0.38 539	0.38 559	0.44 546	0.42 555	0.37 514	0.34 511

ssnet_v2	0.58 441	0.28 405	0.56 386	0.43 348	0.29 368	0.95 484	0.59 491	1.13 457	0.99 451	0.93 452	0.80 289	0.99 449	0.64 402	0.82 421	0.94 509	0.25 454	0.22 472	0.23 417	0.24 468	0.20 354	0.19 367

dad	0.58 441	0.50 517	0.64 420	0.43 348	0.30 386	0.59 351	0.36 302	0.78 317	1.25 529	1.01 486	1.17 467	1.15 501	0.53 326	0.68 350	0.50 380	0.35 531	0.23 482	0.37 529	0.21 418	0.29 465	0.20 390

SACVNet	0.58 441	0.34 448	0.55 380	0.55 511	0.36 457	0.63 379	0.48 436	1.13 457	0.77 321	1.02 489	1.06 426	1.02 462	0.74 455	0.90 458	0.51 390	0.27 474	0.21 465	0.25 447	0.24 468	0.29 465	0.36 518

pcwnet_v2	0.58 441	0.28 405	0.84 491	0.45 391	0.35 452	0.61 360	0.35 280	1.27 521	1.21 518	0.99 476	1.27 486	0.72 346	0.58 362	0.67 340	0.48 375	0.27 474	0.21 465	0.24 434	0.23 452	0.29 465	0.29 478

PS-NSSS	0.58 441	0.44 501	0.62 405	0.42 327	0.33 435	0.66 397	0.58 488	1.02 412	0.86 378	0.77 343	1.28 488	0.72 346	0.64 402	0.82 421	0.59 420	0.31 501	0.26 505	0.40 537	0.27 498	0.33 493	0.26 454

StereoDRNet-Refined	0.58 441	0.32 435	0.54 375	0.46 412	0.30 386	0.96 487	0.40 373	1.00 400	0.94 432	1.12 518	1.08 432	0.96 442	0.67 418	0.90 458	0.89 503	0.17 283	0.13 288	0.22 396	0.21 418	0.20 354	0.19 367
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.58 441	0.28 405	0.47 298	0.49 443	0.32 424	0.77 438	0.50 447	0.99 396	0.92 419	1.04 498	1.14 454	1.21 504	0.69 428	0.88 450	0.69 447	0.20 372	0.20 455	0.22 396	0.22 436	0.21 378	0.18 334

CBFPSM	0.59 448	0.22 273	1.31 551	0.38 180	0.27 315	1.12 521	0.65 506	0.79 321	0.82 355	0.80 354	0.81 296	1.35 531	0.87 498	0.67 340	0.76 463	0.16 237	0.15 353	0.15 144	0.16 261	0.17 278	0.22 426

HBP-ISP	0.59 448	0.45 505	0.43 246	0.45 391	0.33 435	0.70 411	0.28 152	1.11 449	1.00 457	0.83 388	1.18 469	0.65 312	0.68 424	0.88 450	0.52 397	0.35 531	0.38 559	0.47 551	0.41 551	0.38 518	0.31 495

CBMV_ROB	0.59 448	0.37 466	0.38 173	0.39 209	0.28 340	0.74 425	0.28 152	1.00 400	0.98 446	0.94 455	1.25 483	0.81 392	0.78 474	0.87 447	0.50 380	0.36 535	0.37 557	0.43 543	0.40 546	0.33 493	0.30 487

FADNet-RVC	0.60 451	0.53 531	1.14 531	0.46 412	0.39 479	0.61 360	0.39 362	1.12 455	0.87 387	0.70 298	0.84 311	1.04 466	0.55 344	0.94 481	0.69 447	0.26 464	0.25 498	0.28 487	0.28 504	0.31 480	0.31 495

NVstereo2D	0.60 451	0.30 426	0.75 474	0.48 428	0.43 503	0.89 473	0.48 436	1.05 424	1.15 507	0.66 274	0.86 324	0.88 416	0.70 441	0.99 484	0.65 437	0.32 512	0.15 353	0.28 487	0.20 396	0.40 521	0.36 518

FADNet	0.61 453	0.51 521	1.10 526	0.45 391	0.44 510	0.65 395	0.41 388	1.19 486	1.05 479	0.70 298	0.84 311	0.98 448	0.66 415	0.82 421	0.50 380	0.29 491	0.30 528	0.27 479	0.30 512	0.46 540	0.35 516

ACV-stereo	0.62 454	0.34 448	1.00 515	0.43 348	0.31 408	1.20 533	0.40 373	0.75 301	0.83 360	0.64 252	0.77 265	2.10 570	1.03 530	0.81 418	0.64 435	0.21 389	0.17 405	0.18 268	0.18 341	0.21 378	0.21 408

SGM-Forest	0.62 454	0.32 435	0.39 192	0.43 348	0.30 386	1.02 498	0.55 478	1.09 440	1.05 479	1.06 504	1.18 469	1.10 487	0.67 418	0.88 450	0.62 429	0.31 501	0.33 549	0.33 515	0.30 512	0.30 474	0.28 471
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 456	0.28 405	0.99 514	0.40 251	0.30 386	1.03 501	0.56 484	1.10 443	0.99 451	0.97 468	1.22 475	1.06 472	0.69 428	1.07 501	0.95 512	0.19 349	0.11 159	0.16 173	0.13 163	0.22 400	0.21 408

fast-acv-ft	0.64 457	0.30 426	0.73 465	0.45 391	0.34 445	1.17 529	0.49 442	0.86 344	0.98 446	1.02 489	1.36 502	1.29 514	0.85 493	0.76 397	0.81 473	0.21 389	0.23 482	0.23 417	0.23 452	0.21 378	0.20 390

StereoDRNet	0.64 457	0.33 443	0.68 441	0.51 473	0.43 503	1.03 501	0.53 470	1.47 555	0.99 451	1.10 515	0.87 332	1.07 477	0.71 445	0.82 421	0.88 493	0.23 432	0.19 443	0.25 447	0.23 452	0.27 457	0.19 367

PSMNet_ROB	0.64 457	0.37 466	0.65 426	0.56 514	0.42 497	0.97 489	0.83 547	1.21 493	0.92 419	0.79 352	1.02 405	1.08 479	0.63 391	0.82 421	0.91 507	0.29 491	0.20 455	0.31 504	0.31 520	0.26 446	0.23 433

CBMV	0.64 457	0.35 454	0.41 214	0.42 327	0.25 236	1.01 496	0.77 540	1.13 457	1.09 496	1.17 523	1.22 475	1.04 466	0.75 459	0.88 450	0.63 432	0.28 484	0.30 528	0.34 517	0.30 512	0.26 446	0.26 454
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	0.66 461	0.36 459	1.30 550	0.39 209	0.26 282	0.57 332	0.63 501	0.80 324	1.03 469	0.80 354	1.43 518	0.91 427	0.76 462	1.08 504	1.87 571	0.16 237	0.12 217	0.17 218	0.14 195	0.20 354	0.16 295

TCMNet	0.66 461	0.39 483	0.98 513	0.59 526	0.61 556	0.96 487	0.55 478	1.05 424	0.90 407	0.84 395	1.14 454	0.89 420	0.65 408	0.85 440	1.01 524	0.26 464	0.26 505	0.31 504	0.28 504	0.32 486	0.29 478

YMNet	0.66 461	0.38 476	0.90 504	0.52 486	0.46 522	1.08 512	0.49 442	1.00 400	0.77 321	1.18 525	1.29 492	1.12 491	0.74 455	0.85 440	0.86 483	0.27 474	0.31 537	0.25 447	0.25 477	0.24 430	0.23 433

YMNet_1	0.66 461	0.38 476	0.90 504	0.52 486	0.46 522	1.08 512	0.49 442	1.00 400	0.77 321	1.18 525	1.29 492	1.12 491	0.74 455	0.85 440	0.86 483	0.27 474	0.31 537	0.25 447	0.25 477	0.24 430	0.23 433

DRN-Test	0.66 461	0.32 435	0.66 432	0.50 457	0.39 479	1.15 525	0.61 498	1.49 558	1.01 461	1.12 518	1.08 432	1.06 472	0.69 428	0.77 405	0.94 509	0.23 432	0.17 405	0.26 466	0.25 477	0.25 439	0.21 408

iinet-f	0.67 466	0.26 374	2.15 582	0.39 209	0.31 408	1.19 532	0.56 484	0.84 337	0.84 365	0.80 354	1.17 467	1.05 470	0.84 492	0.71 368	1.21 542	0.20 372	0.18 425	0.17 218	0.15 227	0.20 354	0.20 390

GASNet	0.67 466	0.72 554	0.96 510	0.70 559	0.48 527	0.62 368	0.47 428	1.08 436	1.03 469	0.94 455	0.82 300	0.93 435	0.83 490	1.33 539	0.80 470	0.31 501	0.22 472	0.29 495	0.28 504	0.44 533	0.24 441

FINET	0.67 466	0.42 494	1.00 515	0.46 412	0.43 503	0.83 464	0.89 555	1.08 436	1.50 556	0.87 414	1.14 454	0.71 337	0.68 424	0.92 468	0.70 450	0.36 535	0.30 528	0.26 466	0.24 468	0.35 504	0.33 504

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 466	0.81 563	0.73 465	0.53 496	0.37 464	1.40 547	0.53 470	1.04 419	0.79 340	0.88 424	0.94 359	0.95 439	0.53 326	0.93 474	0.58 415	0.39 541	0.30 528	0.57 566	0.31 520	0.53 554	0.30 487

PA-Net	0.67 466	0.43 496	0.83 490	0.50 457	0.53 540	0.94 481	0.68 516	1.10 443	1.14 506	0.80 354	0.88 340	0.87 411	0.77 469	1.02 493	0.88 493	0.24 444	0.41 566	0.29 495	0.44 556	0.26 446	0.34 511
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GwcNet	0.69 471	0.36 459	1.10 526	0.51 473	0.42 497	1.08 512	0.50 447	1.21 493	1.16 508	1.00 481	1.37 505	1.06 472	0.79 476	0.92 468	0.94 509	0.25 454	0.24 490	0.24 434	0.22 436	0.23 417	0.26 454

NaN_ROB	0.69 471	0.44 501	0.69 447	0.51 473	0.33 435	0.97 489	1.06 570	1.22 501	1.19 514	1.24 537	0.96 372	1.08 479	0.78 474	1.20 520	0.67 443	0.24 444	0.30 528	0.23 417	0.24 468	0.23 417	0.25 448

GANet	0.70 473	0.37 466	0.55 380	0.51 473	0.34 445	0.94 481	0.96 563	1.08 436	0.94 432	1.04 498	1.98 558	1.13 497	0.88 502	1.12 511	0.66 440	0.25 454	0.26 505	0.27 479	0.22 436	0.31 480	0.22 426

DISCO	0.70 473	0.26 374	0.68 441	0.44 367	0.31 408	1.14 523	0.51 462	1.23 506	1.23 521	0.81 367	1.05 419	1.50 546	0.85 493	1.82 570	1.03 525	0.19 349	0.15 353	0.18 268	0.16 261	0.24 430	0.23 433

XPNet_ROB	0.70 473	0.35 454	0.68 441	0.52 486	0.40 484	0.79 445	0.85 553	1.16 477	0.94 432	1.33 544	1.15 460	1.38 533	0.83 490	1.03 495	0.90 505	0.32 512	0.25 498	0.26 466	0.24 468	0.31 480	0.28 471

ETE_ROB	0.70 473	0.49 513	0.73 465	0.56 514	0.36 457	0.79 445	0.87 554	1.14 466	0.93 425	1.19 527	1.18 469	1.39 534	0.82 485	0.99 484	0.80 470	0.26 464	0.21 465	0.31 504	0.26 491	0.33 493	0.34 511

Wz-Net-LNSev	0.71 477	0.51 521	1.36 560	0.50 457	0.41 491	1.15 525	0.69 521	1.21 493	1.07 491	1.02 489	1.12 442	1.08 479	0.87 498	0.89 456	0.89 503	0.24 444	0.22 472	0.21 381	0.19 371	0.26 446	0.26 454

APVNet	0.71 477	0.37 466	0.89 503	0.56 514	0.45 514	1.18 531	0.68 516	1.41 549	0.85 373	0.81 367	1.15 460	1.04 466	0.81 481	1.10 508	1.17 539	0.26 464	0.28 518	0.32 510	0.31 520	0.29 465	0.30 487

Syn2CoEx	0.71 477	0.51 521	0.95 508	0.64 541	0.45 514	0.91 476	0.53 470	1.48 556	1.13 503	0.93 452	1.35 501	1.02 462	0.99 525	0.92 468	0.80 470	0.30 498	0.27 514	0.28 487	0.24 468	0.23 417	0.24 441

DANet	0.71 477	0.45 505	0.91 506	0.59 526	0.40 484	0.81 453	0.40 373	0.97 391	0.84 365	1.20 532	1.22 475	1.33 525	0.88 502	1.16 515	1.24 543	0.27 474	0.23 482	0.31 504	0.25 477	0.35 504	0.32 499
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RYNet	0.72 481	0.35 454	0.64 420	0.53 496	0.67 561	1.31 543	0.67 511	1.20 491	1.18 512	1.05 500	0.87 332	1.27 511	0.93 515	0.93 474	1.27 547	0.22 415	0.16 385	0.26 466	0.23 452	0.40 521	0.39 532

NCCL2	0.72 481	0.41 492	0.65 426	0.64 541	0.44 510	0.98 493	1.20 578	1.11 449	1.00 457	0.98 473	0.96 372	1.49 545	0.87 498	0.90 458	0.79 468	0.31 501	0.26 505	0.39 534	0.39 543	0.32 486	0.32 499

FAT-Stereo	0.73 483	0.33 443	0.75 474	0.49 443	0.37 464	0.71 416	0.59 491	1.36 541	1.30 538	1.03 497	1.40 511	1.59 555	1.15 541	0.87 447	0.86 483	0.28 484	0.28 518	0.28 487	0.23 452	0.28 461	0.38 529

DStereoRT	0.74 484	0.19 154	0.50 343	0.51 473	0.33 435	1.10 516	0.34 255	0.82 330	0.76 313	0.78 347	1.05 419	0.51 225	0.73 452	0.76 397	0.48 375	0.16 237	0.13 288	3.96 619	1.37 608	0.19 337	0.14 220

S-Stereo	0.74 484	0.35 454	0.96 510	0.56 514	0.45 514	0.82 461	0.60 493	1.24 513	1.60 567	0.96 463	1.41 513	1.12 491	0.94 516	0.80 415	1.04 528	0.26 464	0.31 537	0.28 487	0.25 477	0.32 486	0.47 558

LALA_ROB	0.74 484	0.43 496	0.69 447	0.54 503	0.40 484	1.01 496	0.95 562	1.21 493	1.07 491	1.22 534	1.12 442	1.56 552	0.79 476	1.04 497	0.86 483	0.33 520	0.22 472	0.35 519	0.30 512	0.35 504	0.31 495

w-ln-seven-2	0.76 487	0.43 496	2.32 584	0.52 486	0.38 473	0.90 475	0.65 506	1.11 449	1.12 502	1.19 527	1.28 488	1.09 483	0.99 525	1.07 501	0.87 489	0.20 372	0.19 443	0.23 417	0.22 436	0.26 446	0.22 426

PSMNet-RUCA	0.76 487	0.75 557	1.08 525	1.01 577	0.90 571	0.69 406	0.50 447	1.11 449	1.03 469	0.78 347	1.11 438	0.80 389	0.72 449	0.88 450	0.63 432	0.53 569	0.27 514	0.76 573	0.46 557	0.66 568	0.47 558

Wz-Net-MNSev	0.76 487	0.40 488	1.34 555	0.50 457	0.40 484	1.44 553	0.83 547	1.15 470	1.16 508	1.25 539	1.20 474	1.13 497	0.81 481	1.16 515	1.00 523	0.22 415	0.19 443	0.24 434	0.23 452	0.28 461	0.26 454

DGSMNet	0.76 487	0.55 533	1.29 549	0.58 522	0.62 557	0.94 481	0.70 526	1.26 519	1.11 498	0.83 388	1.24 481	1.00 453	0.71 445	1.03 495	0.81 473	0.34 526	0.29 523	0.41 541	0.40 546	0.57 560	0.55 570

RP	0.76 487	0.36 459	0.63 415	0.66 549	0.58 553	0.80 448	0.55 478	1.14 466	1.22 520	0.97 468	1.65 538	1.43 539	1.32 555	1.01 488	0.84 478	0.33 520	0.30 528	0.36 524	0.30 512	0.34 499	0.34 511

edge stereo	0.76 487	0.38 476	0.74 470	0.52 486	0.43 503	0.80 448	0.53 470	1.28 523	1.06 485	1.28 540	1.38 510	1.81 560	1.11 538	1.08 504	0.85 482	0.33 520	0.32 543	0.41 541	0.28 504	0.32 486	0.36 518

NCC-stereo	0.78 493	0.40 488	0.76 479	0.61 534	0.67 561	0.81 453	0.69 521	1.54 567	1.11 498	0.90 435	1.36 502	1.33 525	1.16 542	1.19 518	0.88 493	0.31 501	0.30 528	0.37 529	0.48 566	0.33 493	0.33 504

Nwc_Net	0.78 493	0.38 476	0.73 465	0.60 532	0.55 545	1.05 506	0.55 478	1.67 576	1.05 479	0.88 424	1.86 553	1.40 536	1.09 536	1.10 508	0.87 489	0.30 498	0.25 498	0.36 524	0.38 539	0.29 465	0.29 478

Abc-Net	0.78 493	0.40 488	0.76 479	0.61 534	0.67 561	0.81 453	0.69 521	1.54 567	1.11 498	0.90 435	1.36 502	1.33 525	1.16 542	1.19 518	0.88 493	0.31 501	0.30 528	0.37 529	0.48 566	0.33 493	0.33 504
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	0.79 496	0.59 538	0.71 456	0.65 546	0.65 560	0.92 480	0.58 488	1.29 524	1.05 479	1.07 507	1.45 524	1.47 543	1.03 530	1.21 524	0.88 493	0.32 512	0.30 528	0.48 556	0.40 546	0.37 514	0.37 523

stereogan	0.80 497	0.31 431	0.71 456	0.59 526	0.50 531	1.72 570	0.48 436	1.35 538	1.37 543	1.00 481	1.46 526	1.56 552	0.95 519	1.29 534	0.84 478	0.28 484	0.29 523	0.29 495	0.25 477	0.38 518	0.38 529

ADCRef	0.80 497	0.43 496	1.32 553	0.50 457	0.45 514	1.07 508	0.51 462	1.07 432	0.98 446	1.17 523	1.42 515	0.87 411	0.91 505	0.85 440	3.19 591	0.18 317	0.16 385	0.23 417	0.23 452	0.22 400	0.21 408

GANetREF_RVC	0.80 497	0.75 557	0.86 497	0.66 549	0.42 497	1.15 525	0.98 564	1.14 466	1.19 514	1.01 486	1.02 405	1.10 487	0.90 504	1.15 513	0.76 463	0.48 559	0.39 563	0.57 566	0.38 539	0.63 566	0.46 553
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
AF-Net	0.81 500	0.39 483	0.68 441	0.64 541	0.54 543	0.91 476	0.51 462	1.61 572	1.31 539	0.96 463	2.02 560	1.46 540	1.26 553	1.11 510	0.99 519	0.32 512	0.24 490	0.39 534	0.27 498	0.30 474	0.25 448

test_for_model	0.82 501	3.60 616	0.39 192	2.35 604	2.07 604	0.39 217	0.28 152	0.42 78	0.45 177	0.71 305	0.31 85	0.30 84	0.27 126	0.34 44	0.25 99	0.34 526	0.11 159	0.13 68	0.09 10	3.49 616	0.18 334

SQANet	0.82 501	0.74 556	0.67 436	1.13 581	0.98 579	1.11 517	0.47 428	1.07 432	0.83 360	0.91 440	1.05 419	1.03 464	0.74 455	1.01 488	0.64 435	0.61 573	0.24 490	1.03 583	0.35 534	1.18 585	0.58 571

Anonymous_2	0.82 501	0.44 501	0.63 415	0.40 251	0.43 503	0.80 448	0.52 465	0.72 281	0.77 321	0.71 305	0.60 206	0.87 411	0.76 462	0.75 393	0.58 415	0.52 565	0.54 581	0.54 564	4.82 621	0.56 558	0.40 535

ccnet	0.82 501	0.57 536	0.75 474	0.54 503	0.59 554	1.09 515	0.66 509	1.38 544	0.94 432	1.12 518	1.44 521	1.29 514	0.92 510	0.95 483	1.24 543	0.49 561	0.42 568	0.50 561	0.47 564	0.51 549	0.46 553

psmorigin	0.82 501	0.51 521	2.09 580	0.49 443	0.41 491	0.85 468	0.50 447	1.04 419	0.88 391	1.45 549	1.43 518	1.50 546	1.06 533	1.22 526	0.97 515	0.31 501	0.32 543	0.27 479	0.27 498	0.33 493	0.42 540

STTRV1_RVC	0.82 501	0.59 538	1.16 532	0.67 552	0.81 568	1.11 517	0.63 501	1.30 527	1.11 498	0.98 473	1.33 499	1.08 479	0.95 519	1.26 530	0.87 489	0.55 571	0.25 498	0.43 543	0.39 543	0.58 563	0.40 535

CC-Net-ROB	0.82 501	0.96 575	0.85 492	0.58 522	0.45 514	1.27 541	0.70 526	1.17 482	1.02 464	0.83 388	1.23 479	0.90 425	0.77 469	1.06 498	0.69 447	0.46 555	0.34 551	1.71 591	0.38 539	0.59 564	0.36 518

GCST	0.83 508	1.22 584	0.74 470	1.58 589	1.01 582	1.06 507	0.23 80	0.78 317	0.78 331	0.97 468	0.65 219	0.78 379	0.35 215	0.92 468	0.34 239	0.96 584	0.65 587	1.20 585	0.81 588	0.91 575	0.70 574

aanetorigin	0.83 508	0.56 534	1.87 577	0.49 443	0.38 473	0.56 327	0.66 509	0.70 268	1.00 457	2.42 589	2.02 560	1.31 517	1.18 545	0.93 474	1.13 538	0.20 372	0.18 425	0.20 339	0.19 371	0.27 457	0.30 487

CSAN	0.83 508	0.49 513	0.77 484	0.60 532	0.41 491	1.14 523	1.06 570	1.19 486	1.46 554	1.32 542	1.43 518	1.37 532	1.19 547	1.27 533	0.86 483	0.39 541	0.31 537	0.36 524	0.37 536	0.35 504	0.34 511

SDNR	0.86 511	0.37 466	1.47 566	0.40 251	0.38 473	3.38 600	0.33 240	0.90 363	0.98 446	0.99 476	2.09 563	0.59 274	0.71 445	1.29 534	0.70 450	0.51 564	0.56 583	0.36 524	0.26 491	0.43 532	0.46 553

RTSC	0.87 512	0.48 509	1.23 543	0.52 486	0.37 464	1.13 522	0.50 447	1.34 534	1.79 573	1.51 553	1.24 481	1.12 491	0.81 481	1.62 558	2.16 577	0.25 454	0.19 443	0.23 417	0.24 468	0.30 474	0.31 495

PWC_ROB	0.87 512	0.52 528	1.28 547	0.50 457	0.32 424	0.91 476	0.37 318	1.36 541	1.46 554	1.61 560	2.59 577	1.16 502	1.01 529	1.34 541	1.40 554	0.25 454	0.18 425	0.28 487	0.20 396	0.29 465	0.28 471

UDG	0.88 514	0.82 566	0.67 436	1.00 576	0.96 576	1.02 498	0.57 487	1.13 457	0.99 451	0.90 435	0.97 385	1.31 517	0.99 525	0.85 440	0.84 478	0.54 570	0.32 543	1.77 592	0.40 546	0.94 577	0.66 573

FBW_ROB	0.88 514	0.50 517	0.85 492	0.55 511	0.40 484	1.17 529	0.78 542	1.50 559	1.37 543	1.33 544	1.27 486	1.48 544	1.00 528	2.57 594	0.98 518	0.25 454	0.32 543	0.45 547	0.30 512	0.34 499	0.28 471

XQC	0.89 516	0.65 548	1.31 551	0.67 552	0.52 539	1.22 535	0.68 516	1.26 519	1.52 557	1.14 521	1.11 438	1.28 513	1.04 532	1.40 549	1.77 565	0.38 539	0.24 490	0.37 529	0.31 520	0.53 554	0.47 558

DeepPrunerF	0.89 516	0.52 528	3.43 594	0.68 556	0.81 568	0.72 423	0.72 534	1.22 501	1.99 579	0.93 452	1.01 396	0.87 411	0.86 495	1.08 504	0.95 512	0.34 526	0.28 518	0.43 543	0.39 543	0.30 474	0.32 499

PWCDC_ROB	0.89 516	0.49 513	0.80 488	0.74 563	0.40 484	1.03 501	0.39 362	1.33 532	2.35 589	1.02 489	3.77 595	0.81 392	0.92 510	1.20 520	0.90 505	0.34 526	0.22 472	0.24 434	0.20 396	0.34 499	0.29 478

PASM	0.90 519	0.64 547	1.69 571	0.69 558	0.69 564	0.78 442	0.84 550	1.03 416	1.26 532	1.19 527	1.15 460	1.31 517	0.98 524	1.24 528	1.03 525	0.52 565	0.56 583	0.59 569	0.66 581	0.56 558	0.54 569

Wz-Net-SNSev	0.91 520	0.73 555	2.13 581	0.56 514	0.45 514	0.95 484	1.13 575	1.34 534	1.24 523	1.02 489	1.30 495	1.46 540	0.86 495	1.81 569	1.50 555	0.25 454	0.23 482	0.25 447	0.26 491	0.32 486	0.29 478

MDST_ROB	0.91 520	0.27 391	0.85 492	0.63 540	0.41 491	2.53 583	0.71 532	1.60 570	1.13 503	2.83 596	1.73 544	0.97 444	0.69 428	1.61 557	0.73 458	0.25 454	0.22 472	0.32 510	0.28 504	0.25 439	0.24 441

PDISCO_ROB	0.91 520	0.48 509	1.06 521	0.99 574	0.97 577	1.67 568	0.63 501	1.64 574	1.59 564	1.06 504	1.18 469	1.31 517	0.79 476	1.55 552	0.97 515	0.49 561	0.22 472	0.45 547	0.40 546	0.45 537	0.37 523

SHD	0.93 523	0.50 517	1.18 538	0.59 526	0.46 522	0.97 489	0.48 436	1.70 578	2.15 581	1.58 557	1.37 505	1.42 537	1.19 547	1.31 537	1.60 558	0.31 501	0.26 505	0.32 510	0.33 529	0.40 521	0.42 540

G-Net	0.95 524	0.46 507	1.04 519	0.64 541	0.48 527	2.12 579	0.64 505	1.01 409	0.87 387	1.75 569	2.82 584	1.30 516	1.64 574	1.06 498	0.96 514	0.36 535	0.29 523	0.35 519	0.25 477	0.45 537	0.42 540

DStereoO	0.96 525	0.70 553	0.72 461	0.62 538	0.45 514	0.74 425	0.92 560	1.09 440	1.29 537	1.19 527	1.23 479	0.99 449	1.71 576	1.29 534	0.99 519	2.01 607	0.35 553	0.77 574	0.30 512	1.42 587	0.38 529

w-ln-seven	0.96 525	0.48 509	2.41 586	0.54 503	0.50 531	1.41 549	0.70 526	1.67 576	1.81 574	1.49 550	1.50 528	1.26 509	0.87 498	1.15 513	1.80 569	0.23 432	0.21 465	0.25 447	0.25 477	0.31 480	0.26 454

anonymity	0.97 527	0.89 570	1.05 520	0.92 572	1.03 583	0.97 489	0.81 546	1.29 524	0.91 414	1.07 507	0.98 386	1.00 453	0.95 519	1.02 493	0.92 508	0.96 584	0.95 607	0.90 580	0.91 595	0.92 576	0.94 585

SGM_RVC	0.97 527	0.28 405	0.41 214	0.39 209	0.22 133	1.55 559	0.73 536	1.51 562	1.25 529	2.25 586	1.92 555	2.58 581	1.56 568	2.02 579	1.19 541	0.27 474	0.27 514	0.27 479	0.25 477	0.25 439	0.25 448
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	0.99 529	0.42 494	1.88 578	0.53 496	0.41 491	1.59 562	1.26 584	2.21 589	1.43 549	1.10 515	1.11 438	1.46 540	1.95 585	1.34 541	1.26 545	0.34 526	0.25 498	0.25 447	0.21 418	0.46 540	0.37 523

z-mn7	1.00 530	0.50 517	1.70 573	0.53 496	0.36 457	1.75 571	0.71 532	1.22 501	2.28 585	0.96 463	2.54 573	1.42 537	0.95 519	2.19 586	1.54 556	0.22 415	0.19 443	0.21 381	0.20 396	0.27 457	0.25 448

Consistency-Raft	1.01 531	0.81 563	1.24 544	0.84 568	0.97 577	0.81 453	0.84 550	1.30 527	1.59 564	1.05 500	1.68 543	1.12 491	0.91 505	0.92 468	1.11 533	0.65 574	0.74 591	0.79 576	0.90 592	1.06 583	0.79 579

xxxx	1.01 531	0.22 273	0.43 246	0.36 133	0.21 111	0.82 461	0.36 302	1.32 530	0.88 391	0.71 305	0.94 359	0.97 444	0.63 391	0.64 314	10.58 614	0.20 372	0.16 385	0.18 268	0.17 314	0.19 337	0.19 367

test_xeample	1.01 531	0.21 232	0.42 235	0.35 113	0.21 111	0.71 416	0.39 362	1.23 506	0.86 378	0.81 367	1.04 415	0.69 329	0.61 379	0.69 356	10.93 615	0.19 349	0.15 353	0.18 268	0.17 314	0.18 303	0.17 316

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 534	0.57 536	1.51 568	0.67 552	0.50 531	2.57 584	1.66 600	1.20 491	1.43 549	1.38 546	1.57 535	1.33 525	0.92 510	1.64 561	0.88 493	0.37 538	0.39 563	0.46 550	0.60 578	0.41 527	0.40 535

ADCPNet	1.03 535	0.48 509	2.70 588	0.54 503	0.42 497	1.40 547	0.75 538	1.13 457	1.07 491	1.22 534	1.42 515	1.68 557	1.09 536	1.36 546	3.45 595	0.30 498	0.28 518	0.29 495	0.32 526	0.37 514	0.35 516

MSAF-DinoV2	1.04 536	0.38 476	1.32 553	0.54 503	0.29 368	0.89 473	0.72 534	1.52 565	1.24 523	1.05 500	1.41 513	2.98 585	1.49 564	2.74 595	2.83 589	0.22 415	0.14 323	0.20 339	0.22 436	0.32 486	0.32 499

otaku	1.04 536	0.93 572	0.88 499	1.33 587	1.05 585	1.66 566	0.70 526	1.40 548	1.18 512	1.08 511	1.32 498	1.33 525	0.91 505	1.23 527	0.76 463	0.72 577	0.46 578	1.24 586	0.50 571	1.40 586	0.75 575

SuperB	1.04 536	0.37 466	4.81 602	0.43 348	0.31 408	0.99 494	0.46 421	1.02 412	2.09 580	1.09 513	1.09 435	0.75 365	0.81 481	1.06 498	1.76 564	0.19 349	0.15 353	0.17 218	0.15 227	2.82 611	0.26 454

ADCL	1.04 536	0.38 476	1.35 556	0.50 457	0.39 479	1.61 563	0.89 555	1.29 524	1.39 546	1.29 541	1.50 528	1.24 507	1.24 550	1.37 547	4.87 603	0.21 389	0.19 443	0.25 447	0.25 477	0.29 465	0.27 464

test_sample9	1.05 540	0.36 459	0.72 461	0.38 180	0.30 386	0.71 416	0.43 405	1.06 428	0.88 391	0.92 448	0.86 324	0.85 400	0.69 428	1.20 520	1.36 550	0.41 546	8.41 622	0.40 537	0.41 551	0.36 509	0.33 504

DDUNet	1.06 541	2.56 612	0.68 441	1.21 583	1.26 588	1.03 501	0.69 521	1.11 449	0.94 432	0.96 463	1.22 475	1.27 511	0.82 485	0.93 474	0.72 457	0.84 581	0.38 559	1.99 595	0.60 578	1.10 584	0.85 581

ADCP+	1.06 541	0.35 454	1.51 568	0.49 443	0.51 535	1.45 554	0.55 478	1.25 517	1.03 469	1.16 522	1.15 460	1.10 487	1.07 535	1.56 554	6.75 610	0.19 349	0.16 385	0.23 417	0.21 418	0.28 461	0.21 408

SAMSARA	1.07 543	0.65 548	1.19 539	1.06 580	0.90 571	1.76 572	1.76 604	1.46 554	1.44 552	1.51 553	1.16 465	2.00 569	1.14 540	1.48 550	1.31 549	0.39 541	0.44 575	0.35 519	0.38 539	0.49 546	0.49 564

SANet	1.07 543	0.41 492	1.06 521	0.48 428	0.30 386	1.41 549	0.94 561	1.42 550	3.36 600	1.58 557	2.43 570	2.33 576	1.70 575	1.34 541	1.07 530	0.28 484	0.24 490	0.26 466	0.23 452	0.34 499	0.30 487

zh-mn7	1.08 545	0.65 548	4.00 598	0.52 486	0.38 473	1.16 528	0.62 500	1.15 470	1.77 572	1.74 568	2.31 564	1.17 503	0.91 505	2.10 581	1.77 565	0.24 444	0.21 465	0.22 396	0.22 436	0.25 439	0.28 471

zh-sn7	1.09 546	0.75 557	3.23 592	0.57 520	0.42 497	1.11 517	0.89 555	1.19 486	1.27 533	1.41 548	1.98 558	1.25 508	1.47 563	1.99 578	2.62 586	0.26 464	0.26 505	0.26 466	0.27 498	0.35 504	0.30 487

Ntro	1.09 546	0.97 578	0.91 506	1.44 588	1.19 587	1.69 569	0.80 545	1.35 538	1.25 529	1.00 481	1.29 492	1.31 517	0.97 523	1.26 530	0.84 478	0.84 581	0.43 573	1.36 587	0.50 571	1.56 588	0.78 577

MFN_U_SF_RVC	1.09 546	0.59 538	1.97 579	0.67 552	0.44 510	1.93 575	0.60 493	1.85 582	1.36 541	1.61 560	1.54 533	1.95 568	1.37 557	1.64 561	1.73 561	0.40 545	0.37 557	0.45 547	0.48 566	0.44 533	0.44 547

Wz-Net-TNSev	1.14 549	1.06 581	4.32 601	0.49 443	0.42 497	1.51 557	1.11 574	1.48 556	1.40 548	1.22 534	1.26 485	1.58 554	1.43 561	1.76 567	1.70 560	0.32 512	0.31 537	0.26 466	0.30 512	0.41 527	0.41 539

ADCMid	1.14 549	0.52 528	2.23 583	0.53 496	0.43 503	1.07 508	0.75 538	1.23 506	1.05 479	2.15 582	1.44 521	1.50 546	1.43 561	1.56 554	5.01 604	0.26 464	0.24 490	0.29 495	0.31 520	0.37 514	0.33 504

MFMNet_re	1.14 549	0.97 578	1.19 539	0.99 574	0.95 575	1.25 539	1.22 581	1.39 545	1.55 560	1.69 567	1.67 542	1.21 504	1.53 565	1.12 511	0.99 519	0.87 583	0.75 595	0.79 576	0.75 585	0.90 574	0.94 585

WCMA_ROB	1.14 549	0.36 459	0.76 479	0.49 443	0.44 510	1.23 537	0.67 511	1.11 449	1.23 521	2.84 597	3.95 601	3.28 592	1.83 581	1.25 529	0.99 519	0.44 551	0.34 551	0.34 517	0.37 536	0.41 527	0.40 535

AnyNet_C32	1.16 553	0.62 545	2.40 585	0.57 520	0.55 545	1.41 549	1.34 590	1.18 485	1.24 523	1.49 550	1.42 515	1.39 534	1.20 549	1.55 552	4.82 602	0.29 491	0.28 518	0.29 495	0.34 531	0.38 518	0.42 540

222	1.18 554	0.22 273	0.44 257	0.37 150	0.22 133	0.79 445	0.37 318	1.31 529	0.89 404	0.92 448	1.08 432	0.72 346	0.71 445	0.66 329	13.89 618	0.20 372	0.15 353	0.17 218	0.16 261	0.18 303	0.19 367

WZ-Net	1.19 555	0.59 538	4.07 599	0.62 538	0.51 535	1.34 544	1.31 589	1.32 530	1.74 571	1.53 556	1.65 538	1.74 559	1.28 554	2.25 588	2.01 574	0.27 474	0.21 465	0.23 417	0.25 477	0.40 521	0.39 532

MSMD_ROB	1.21 556	0.49 513	0.62 405	0.59 526	0.50 531	1.62 565	0.67 511	1.23 506	1.24 523	2.45 590	3.77 595	3.09 589	2.98 601	1.32 538	0.81 473	0.45 553	0.41 566	0.49 559	0.51 573	0.47 543	0.44 547

pmcnn	1.23 557	0.29 417	0.96 510	0.40 251	0.23 175	0.95 484	0.69 521	1.16 477	1.28 535	1.67 566	2.33 566	11.15 620	0.86 495	0.93 474	0.88 493	0.15 182	0.12 217	0.12 32	0.10 63	0.15 197	0.15 249

NVStereoNet_ROB	1.24 558	0.90 571	1.13 530	0.86 569	0.88 570	1.11 517	0.99 566	1.42 550	1.53 558	1.59 559	2.48 571	2.24 573	1.53 565	1.96 577	1.30 548	0.76 579	0.70 588	0.78 575	1.00 597	0.71 571	0.88 583
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_sample8	1.25 559	0.36 459	0.72 461	0.38 180	0.30 386	0.71 416	0.43 405	1.13 457	0.75 305	1.50 552	0.95 368	3.29 593	1.59 570	1.20 520	1.36 550	0.41 546	8.41 622	0.40 537	0.41 551	0.36 509	0.33 504

SPS-STEREO	1.25 559	0.93 572	1.06 521	1.04 579	1.03 583	1.41 549	0.91 559	1.51 562	1.19 514	2.09 580	1.83 550	1.94 567	1.39 558	1.62 558	1.39 553	0.97 586	0.94 606	0.90 580	0.89 591	0.96 579	0.96 588
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	1.28 561	0.67 551	1.28 547	0.74 563	0.62 557	1.50 556	0.84 550	1.99 585	2.96 595	2.18 583	2.36 569	1.85 564	1.95 585	1.92 574	1.94 572	0.39 541	0.36 556	0.49 559	0.37 536	0.51 549	0.64 572

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 562	0.87 569	1.76 575	0.86 569	0.56 548	4.29 605	1.79 605	1.50 559	1.98 578	1.61 560	1.85 552	1.84 562	1.41 559	1.89 572	1.36 550	0.48 559	0.40 565	0.56 565	0.57 576	0.69 569	0.48 561

MeshStereo	1.34 562	0.43 496	0.54 375	0.44 367	0.34 445	1.66 566	0.60 493	1.94 583	1.37 543	4.47 610	3.25 586	4.71 602	1.94 584	1.92 574	1.17 539	0.35 531	0.35 553	0.37 529	0.31 520	0.32 486	0.32 499
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
RainbowNet	1.35 564	1.49 592	1.19 539	1.88 596	1.45 589	1.48 555	1.07 572	1.61 572	1.55 560	1.20 532	1.59 536	1.54 550	1.13 539	1.34 541	0.97 515	1.36 598	0.70 588	1.82 593	0.79 587	1.71 591	1.07 594

ACVNet-4b	1.35 564	1.31 587	1.10 526	1.90 597	1.59 591	1.92 574	0.77 540	1.52 565	1.62 568	1.05 500	1.60 537	2.11 571	0.94 516	1.64 561	0.77 467	1.30 595	0.35 553	2.03 599	0.67 582	1.88 598	0.84 580

SGM+DAISY	1.35 564	0.94 574	1.25 545	0.96 573	1.00 581	1.52 558	1.02 569	1.34 534	1.21 518	2.64 592	2.65 579	2.44 578	1.56 568	1.64 561	1.26 545	0.97 586	0.95 607	0.90 580	0.90 592	0.94 577	0.96 588

FCDSN-DC	1.39 567	0.56 534	0.65 426	0.74 563	0.59 554	1.38 546	0.63 501	1.35 538	1.39 546	3.26 604	4.50 607	4.61 600	2.63 596	1.58 556	1.03 525	0.46 555	0.42 568	0.48 556	0.47 564	0.50 548	0.50 565
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AAGNet	1.43 568	0.20 195	0.48 318	0.44 367	0.25 236	0.29 103	0.31 207	0.65 216	0.68 268	0.97 468	0.86 324	0.67 324	0.62 385	0.64 314	20.63 623	0.16 237	0.11 159	0.19 309	0.15 227	0.19 337	0.12 129

ACVNet_1	1.46 569	1.33 588	1.12 529	1.91 598	1.62 592	1.83 573	0.98 564	2.00 586	1.85 576	1.39 547	1.53 532	2.32 575	1.53 565	1.34 541	1.11 533	1.30 595	0.50 580	2.06 601	0.58 577	1.93 600	0.95 587

EDNetEfficient	1.46 569	0.80 562	6.12 604	0.47 421	0.39 479	0.69 406	0.83 547	0.90 363	2.77 594	3.50 606	1.96 557	1.66 556	2.03 587	1.26 530	4.18 600	0.21 389	0.18 425	0.21 381	0.20 396	0.41 527	0.39 532

ADCS	1.51 571	0.61 542	3.42 593	0.59 526	0.51 535	1.27 541	1.08 573	1.59 569	1.81 574	1.91 576	1.66 540	1.51 549	1.42 560	1.94 576	8.60 612	0.33 520	0.32 543	0.33 515	0.36 535	0.44 533	0.42 540

AnyNet_C01	1.56 572	1.05 580	7.45 606	0.64 541	0.54 543	1.99 576	1.38 592	1.43 552	1.36 541	1.63 563	1.92 555	1.84 562	1.33 556	2.40 590	4.03 597	0.33 520	0.32 543	0.32 510	0.34 531	0.44 533	0.45 551

FC-DCNN	1.59 573	0.51 521	0.66 432	0.61 534	0.49 529	1.56 560	0.70 526	1.66 575	1.53 558	4.64 611	4.62 608	5.85 609	3.34 605	1.84 571	1.11 533	0.46 555	0.42 568	0.47 551	0.46 557	0.48 544	0.46 553

DispFullNet	1.60 574	2.63 613	2.75 589	2.56 608	1.79 599	1.24 538	0.47 428	1.37 543	1.45 553	1.87 572	1.50 528	1.55 551	2.46 591	2.04 580	1.04 528	0.59 572	0.18 425	2.32 604	0.68 583	2.29 604	1.14 596

ELAS_RVC	1.60 574	0.61 542	1.01 517	0.70 559	0.56 548	2.00 577	1.89 607	1.96 584	2.65 592	3.33 605	3.26 587	3.03 586	3.41 606	2.49 592	2.09 576	0.52 565	0.45 576	0.50 561	0.48 566	0.54 556	0.52 567
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 576	0.61 542	0.95 508	0.68 556	0.55 545	3.01 598	1.55 598	2.39 591	2.33 588	3.64 607	3.89 599	2.75 583	2.90 600	2.15 584	2.27 583	0.52 565	0.45 576	0.50 561	0.48 566	0.54 556	0.52 567
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	1.65 577	0.51 521	0.65 426	0.61 534	0.49 529	1.61 563	0.70 526	1.75 581	1.56 563	4.74 614	4.91 610	6.46 613	3.31 603	1.91 573	1.11 533	0.46 555	0.42 568	0.47 551	0.46 557	0.48 544	0.46 553

ACVNet_2	1.65 577	1.27 586	1.41 563	1.75 592	1.62 592	2.22 580	1.20 578	2.30 590	2.62 591	1.78 570	2.56 574	3.03 586	1.61 571	1.54 551	1.12 537	1.06 589	0.58 585	1.82 593	0.70 584	1.82 594	0.96 588

DStereoSA	1.73 579	0.63 546	1.57 570	0.80 567	0.79 567	1.26 540	1.30 585	1.34 534	1.43 549	1.24 537	7.52 617	0.92 432	7.68 613	1.65 565	2.29 584	0.41 546	0.29 523	0.63 570	0.60 578	1.04 581	1.18 601

IMH-64-1	1.86 580	1.62 597	1.16 532	2.20 601	1.89 601	2.33 581	1.30 585	2.89 595	2.29 586	1.66 564	2.80 582	2.49 579	1.61 571	2.10 581	1.78 567	1.60 600	0.74 591	2.43 605	1.02 598	2.12 601	1.17 599

IMH-64	1.86 580	1.62 597	1.16 532	2.20 601	1.89 601	2.33 581	1.30 585	2.89 595	2.29 586	1.66 564	2.80 582	2.49 579	1.61 571	2.10 581	1.78 567	1.60 600	0.74 591	2.43 605	1.02 598	2.12 601	1.17 599

DStereoFS	1.87 582	0.85 568	1.03 518	0.75 566	0.62 557	2.04 578	0.65 506	1.74 580	1.55 560	1.52 555	1.90 554	2.36 577	12.92 619	3.85 605	1.74 562	0.44 551	0.31 537	0.82 578	0.46 557	0.84 573	1.10 595

WAO-7	1.90 583	1.20 583	1.35 556	1.27 585	1.06 586	2.84 591	1.56 599	3.23 600	3.06 598	2.23 585	3.33 591	3.17 590	2.28 590	3.12 596	2.21 578	1.02 588	0.91 602	1.06 584	1.03 600	1.04 581	0.97 591

PWCK	1.92 584	1.66 600	3.12 591	1.65 590	0.91 573	2.84 591	2.26 610	2.10 587	2.41 590	2.36 588	2.31 564	2.22 572	1.82 579	3.43 599	2.03 575	1.61 602	0.71 590	1.51 588	0.82 589	1.69 590	0.91 584

MonStereo1	1.98 585	1.48 591	1.43 565	1.81 595	1.69 597	2.88 594	0.78 542	2.47 592	3.47 601	2.20 584	4.36 606	3.39 595	2.50 593	2.18 585	1.58 557	1.19 591	0.54 581	1.65 590	0.87 590	1.78 593	1.29 605

Dean	1.98 585	1.36 589	1.36 560	2.12 600	1.81 600	2.74 586	1.36 591	3.37 604	3.80 605	2.08 579	3.32 590	3.21 591	1.82 579	1.71 566	1.67 559	1.27 592	0.77 597	1.99 595	0.90 592	1.86 595	1.03 593

RTS	1.98 585	0.96 575	11.36 611	0.65 546	0.57 551	2.77 589	1.40 593	1.39 545	2.26 583	1.89 573	2.56 574	1.32 522	1.25 551	5.20 609	4.05 598	0.31 501	0.22 472	0.29 495	0.29 510	0.40 521	0.37 523

RTSA	1.98 585	0.96 575	11.36 611	0.65 546	0.57 551	2.77 589	1.40 593	1.39 545	2.26 583	1.89 573	2.56 574	1.32 522	1.25 551	5.20 609	4.05 598	0.31 501	0.22 472	0.29 495	0.29 510	0.40 521	0.37 523

WAO-6	2.04 589	1.50 593	1.16 532	1.70 591	1.67 596	2.69 585	1.44 596	3.06 597	3.63 604	1.98 577	3.27 588	3.54 598	2.07 588	2.36 589	2.22 580	1.31 597	0.91 602	2.04 600	1.22 607	1.73 592	1.27 604

IMH	2.04 589	1.62 597	1.20 542	2.20 601	1.89 601	2.91 597	1.30 585	3.11 598	3.03 596	1.81 571	3.35 592	3.03 586	1.90 582	2.48 591	1.80 569	1.66 603	0.77 597	2.45 607	1.04 601	2.15 603	1.19 603

LVE	2.12 591	1.44 590	1.36 560	1.99 599	1.78 598	2.75 587	1.79 605	2.82 594	3.95 606	1.90 575	4.33 605	3.52 597	1.81 578	2.24 587	1.74 562	1.74 604	0.87 600	2.06 601	1.13 603	1.91 599	1.35 606

MADNet+	2.23 592	2.43 609	10.85 610	1.22 584	0.91 573	2.76 588	1.40 593	2.12 588	1.67 570	1.32 542	1.74 546	1.86 565	1.74 577	6.25 611	4.41 601	0.65 574	0.64 586	0.58 568	0.54 575	0.80 572	0.76 576

KSHMR	2.57 593	1.93 603	1.69 571	2.63 610	2.42 609	2.86 593	2.07 608	3.27 602	6.50 610	2.49 591	3.36 593	3.41 596	1.92 583	2.49 592	1.94 572	2.13 610	1.40 612	2.79 614	1.50 611	2.73 609	1.77 609

notaker	2.76 594	2.29 608	1.80 576	2.96 612	2.58 613	2.90 596	1.75 603	3.24 601	3.05 597	2.78 595	4.24 604	6.15 612	2.51 594	3.34 598	2.75 588	2.31 612	1.18 610	3.00 615	1.65 612	2.84 612	1.97 610

JetBlue	2.78 595	1.26 585	7.04 605	1.16 582	1.48 590	8.00 613	6.02 617	2.60 593	1.92 577	2.12 581	2.64 578	3.34 594	3.05 602	6.49 612	3.39 593	0.78 580	0.76 596	0.75 572	0.76 586	0.97 580	1.18 601

WAO-8	2.92 596	1.55 595	1.35 556	1.79 593	1.63 594	5.23 607	1.22 581	4.58 610	12.56 618	2.84 597	4.07 603	4.83 603	2.72 598	3.49 600	2.25 581	1.27 592	0.91 602	1.99 595	1.15 605	1.86 595	1.15 597

Venus	2.92 596	1.55 595	1.35 556	1.79 593	1.63 594	5.23 607	1.22 581	4.58 610	12.56 618	2.84 597	4.06 602	4.83 603	2.72 598	3.49 600	2.25 581	1.27 592	0.91 602	1.99 595	1.15 605	1.86 595	1.15 597

ktn	2.98 598	2.25 607	1.73 574	2.84 611	2.53 612	3.76 604	2.15 609	3.70 606	5.47 609	2.75 594	5.17 613	5.94 610	2.48 592	3.23 597	2.46 585	2.34 614	1.44 613	2.78 613	2.03 614	2.45 607	2.01 612

TorneroNet-64	3.44 599	1.86 601	1.42 564	2.58 609	2.28 607	6.87 610	1.68 601	4.70 612	12.03 615	2.31 587	5.59 614	8.25 615	2.55 595	3.97 606	2.73 587	1.81 605	0.74 591	2.57 609	1.07 602	2.35 605	1.44 607

UNDER WATER	3.46 600	2.07 606	3.64 596	3.09 613	2.48 610	3.75 603	2.42 612	3.31 603	13.77 620	2.90 601	2.95 585	5.84 608	3.69 607	3.69 602	3.48 596	2.07 609	1.11 609	2.70 612	1.40 609	2.84 612	1.98 611

UNDER WATER-64	3.53 601	2.01 604	3.94 597	3.22 615	2.49 611	5.41 609	2.60 613	3.43 605	12.41 617	3.03 602	2.68 580	6.07 611	4.04 608	3.79 604	3.33 592	2.02 608	1.24 611	2.63 610	1.46 610	2.78 610	2.08 613

MultiAttention	3.58 602	0.24 331	0.62 405	0.54 503	0.34 445	22.90 624	2.72 614	1.60 570	1.13 503	0.80 354	1.81 549	1.14 500	0.43 272	35.29 633	0.61 426	0.17 283	0.12 217	0.23 417	0.23 452	0.34 499	0.29 478

DPSimNet_ROB	3.58 602	2.45 610	8.57 607	2.53 606	2.37 608	2.88 594	3.77 616	3.14 599	3.23 599	4.71 613	3.86 598	4.68 601	4.87 611	4.07 607	5.62 605	2.33 613	2.33 616	2.47 608	2.52 615	2.51 608	2.64 615

MADNet++	4.03 604	2.70 614	3.44 595	3.72 617	3.44 616	4.44 606	3.52 615	3.95 608	3.61 603	4.46 609	4.98 611	4.10 599	4.58 610	7.00 614	5.89 606	3.74 616	3.67 619	3.27 617	2.71 617	3.70 617	3.66 618

SGM-ForestM	4.04 605	0.32 435	0.46 286	0.43 348	0.27 315	7.50 612	1.45 597	3.84 607	4.24 607	8.19 619	6.76 615	19.00 628	9.08 614	10.74 619	6.62 609	0.31 501	0.33 549	0.32 510	0.32 526	0.29 465	0.29 478

MANE	4.13 606	0.51 521	0.64 420	0.66 549	0.56 548	6.89 611	0.99 566	7.55 615	12.04 616	6.68 617	8.57 619	10.69 619	9.45 615	7.59 616	6.39 608	0.49 561	0.43 573	0.48 556	0.98 596	0.49 546	0.48 561

xyz-stereo	4.23 607	0.17 87	61.76 640	0.34 76	0.16 12	12.16 617	0.37 318	0.58 167	0.68 268	1.01 486	3.36 593	0.77 377	0.82 485	1.21 524	0.40 312	0.12 39	0.10 62	0.16 173	0.11 98	0.13 98	0.10 37

LE_ROB	4.42 608	0.24 331	2.75 589	0.42 327	0.23 175	1.57 561	0.90 558	1.71 579	17.88 627	16.56 629	4.88 609	5.17 607	18.85 629	1.63 560	14.62 619	0.17 283	0.14 323	0.16 173	0.16 261	0.19 337	0.17 316

TorneroNet	4.53 609	1.89 602	1.48 567	2.55 607	2.27 606	13.78 620	1.69 602	4.84 614	23.73 632	2.89 600	7.70 618	7.06 614	2.69 597	4.26 608	3.42 594	1.84 606	0.77 597	2.68 611	1.13 603	2.42 606	1.47 608

LSM	4.74 610	0.77 560	10.16 609	0.70 559	56.56 635	1.02 498	1.00 568	1.24 513	1.62 568	2.04 578	2.34 567	1.33 525	1.17 544	1.38 548	1.09 532	0.33 520	0.49 579	0.39 534	0.46 557	0.51 549	10.09 623

JetRed	5.27 611	5.84 617	12.81 614	2.36 605	2.83 614	12.23 618	10.50 620	4.46 609	3.60 602	3.86 608	3.83 597	4.85 605	4.18 609	6.78 613	11.96 616	2.17 611	2.96 618	2.18 603	1.97 613	3.38 615	2.68 616

tt	6.20 612	0.20 195	5.89 603	3.55 616	2.07 604	11.26 616	19.21 621	11.74 620	5.46 608	2.69 593	2.04 562	4.87 606	6.25 612	3.70 603	7.09 611	8.32 624	11.17 629	4.93 620	5.41 623	5.74 619	2.37 614

coex-ft	6.43 613	1.51 594	87.33 641	0.49 443	0.38 473	1.34 544	1.21 580	1.16 477	8.09 612	12.12 621	2.79 581	2.77 584	3.31 603	1.16 515	3.15 590	0.24 444	0.23 482	0.27 479	0.24 468	0.45 537	0.37 523

HanzoNet	6.76 614	2.45 610	4.22 600	3.19 614	2.94 615	3.62 602	2.28 611	4.79 613	7.20 611	14.00 625	13.19 624	17.49 626	22.30 630	13.25 621	6.19 607	4.20 618	1.93 615	3.10 616	2.56 616	3.35 614	2.88 617

TCMNet-wrong-test	8.97 615	10.42 621	8.74 608	19.56 623	17.61 622	12.53 619	9.01 619	13.59 622	2.18 582	4.64 611	5.11 612	14.63 622	11.09 618	7.19 615	9.73 613	5.56 623	0.89 601	3.77 618	3.11 618	10.34 623	9.80 622

EDNetEfficientorigin	9.93 616	1.15 582	175.16 642	0.48 428	0.36 457	1.04 505	0.68 516	1.24 513	2.69 593	3.17 603	2.50 572	2.30 574	2.07 588	1.76 567	2.21 578	0.20 372	0.18 425	0.24 434	0.19 371	0.51 549	0.50 565

ASD4	9.96 617	8.86 620	17.78 615	7.17 618	9.80 617	16.08 621	28.92 625	9.77 619	8.20 613	7.02 618	7.08 616	8.47 616	9.57 616	11.17 620	20.26 622	4.12 617	4.14 620	5.57 624	4.74 620	5.53 618	4.90 620

DGTPSM_ROB	12.07 618	8.00 618	20.99 617	8.93 620	16.78 620	10.67 614	30.87 626	9.01 617	15.16 622	6.50 615	15.41 628	9.04 617	14.85 621	9.25 617	21.67 625	4.57 619	8.57 624	5.08 621	9.28 624	5.90 620	10.95 624

DPSMNet_ROB	12.08 619	8.00 618	21.00 618	8.97 621	16.79 621	10.67 614	30.89 627	9.02 618	15.17 623	6.51 616	15.41 628	9.04 617	14.85 621	9.27 618	21.67 625	4.58 620	8.57 624	5.09 623	9.29 625	5.90 620	10.95 624

USTest	12.99 620	14.18 622	20.00 616	16.24 622	14.97 619	20.80 623	31.95 628	16.20 625	10.91 614	8.79 620	9.48 620	13.94 621	10.50 617	16.11 622	21.44 624	3.17 615	4.82 621	5.08 621	5.36 622	8.81 622	7.13 621

BEATNet-Init1	15.13 621	0.82 566	50.86 639	0.72 562	0.53 540	38.10 633	7.03 618	11.83 621	14.25 621	29.78 637	30.17 637	48.21 641	22.64 631	26.78 631	18.11 621	0.42 550	0.38 559	0.47 551	0.46 557	0.51 549	0.48 561

DPSM_ROB	17.78 622	18.63 624	24.31 624	20.90 625	19.47 623	25.97 626	36.21 630	21.23 631	16.24 625	13.38 623	14.06 626	19.18 629	16.30 624	20.78 624	25.67 628	9.38 626	9.23 627	9.49 626	9.82 626	13.51 625	11.91 627

DPSM	17.78 622	18.63 624	24.31 624	20.90 625	19.47 623	25.97 626	36.21 630	21.23 631	16.24 625	13.38 623	14.06 626	19.18 629	16.30 624	20.78 624	25.67 628	9.38 626	9.23 627	9.49 626	9.82 626	13.51 625	11.91 627

DLNR-FE	20.05 624	36.38 632	38.08 628	170.06 643	60.08 636	0.23 28	0.20 32	14.13 624	0.36 110	0.44 168	0.66 226	0.43 187	0.21 52	0.63 299	0.28 169	5.38 621	0.10 62	0.15 144	0.11 98	73.09 641	0.11 81

DLNR_Zeroshot_test	20.09 625	36.28 631	38.04 627	169.85 642	61.80 637	0.23 28	0.20 32	13.88 623	0.37 126	0.44 168	0.66 226	0.43 187	0.21 52	0.62 288	0.28 169	5.46 622	0.10 62	0.15 144	0.11 98	72.60 640	0.11 81

LRCNet_RVC	21.24 626	31.15 630	21.41 619	28.98 628	23.82 626	3.13 599	0.60 493	20.96 630	1.59 564	25.58 630	28.15 634	21.99 631	14.79 620	21.94 630	16.41 620	28.89 639	14.87 630	33.53 635	31.28 635	29.51 636	26.16 634

HaxPig	31.96 627	37.24 633	34.27 626	24.37 627	24.88 627	18.26 622	19.86 622	20.64 629	28.52 633	35.97 638	38.75 638	25.57 632	28.72 633	33.88 632	34.39 633	35.94 640	38.87 640	37.80 636	40.48 638	39.68 637	41.15 639

Anonymous_1	33.25 628	18.26 623	23.92 620	20.54 624	21.28 625	25.59 625	35.94 629	22.01 633	15.57 624	13.33 622	13.49 625	18.08 627	15.29 623	20.36 623	24.60 627	16.28 632	8.84 626	66.59 639	118.00 641	155.73 644	11.23 626

RAFT-FEzeroshot	35.73 629	37.45 635	48.67 634	42.23 633	39.22 631	52.25 635	73.13 638	42.62 638	32.59 634	26.71 631	27.70 630	38.57 635	32.57 634	41.68 638	51.67 639	18.75 634	18.58 636	19.15 629	19.78 631	27.21 629	23.98 630

RAFT-FE	35.73 629	37.45 635	48.67 634	42.23 633	39.22 631	52.25 635	73.13 638	42.62 638	32.59 634	26.71 631	27.70 630	38.57 635	32.57 634	41.68 638	51.67 639	18.75 634	18.58 636	19.15 629	19.78 631	27.21 629	23.98 630

CasAABBNet	35.74 631	37.43 634	48.72 636	42.22 632	39.20 630	52.24 634	73.12 637	42.61 637	32.62 637	26.78 634	27.95 632	38.58 637	32.60 636	41.67 637	51.65 638	18.74 633	18.57 635	19.15 629	19.77 630	27.20 628	23.98 630

FlowAnything	35.81 632	37.53 638	48.80 637	42.20 631	39.22 631	52.25 635	73.16 640	42.56 636	32.89 639	26.76 633	28.30 635	38.69 639	33.09 638	41.63 636	51.62 637	18.76 636	18.59 639	19.21 633	19.92 634	27.16 627	23.91 629

Selective-RAFT-Error	35.84 633	37.49 637	48.83 638	42.26 635	39.24 634	52.30 638	73.09 636	42.66 640	32.61 636	26.80 635	28.30 635	38.84 640	33.51 639	41.68 638	51.59 636	18.82 637	18.58 636	19.17 632	19.80 633	27.28 631	24.05 633

xxxxx1	36.64 634	19.51 626	24.21 621	61.66 637	64.63 638	27.28 629	40.10 632	20.25 626	18.63 628	14.07 626	12.97 621	17.26 623	17.36 626	21.70 627	27.93 630	13.18 629	18.50 632	111.26 642	133.37 642	29.24 633	39.73 636

tt_ll	36.64 634	19.51 626	24.21 621	61.66 637	64.63 638	27.28 629	40.10 632	20.25 626	18.63 628	14.07 626	12.97 621	17.26 623	17.36 626	21.70 627	27.93 630	13.18 629	18.50 632	111.26 642	133.37 642	29.24 633	39.73 636

ff	36.64 634	19.51 626	24.21 621	61.66 637	64.63 638	27.28 629	40.10 632	20.25 626	18.63 628	14.07 626	12.97 621	17.26 623	17.36 626	21.70 627	27.93 630	13.18 629	18.50 632	111.26 642	133.37 642	29.24 633	39.73 636

MEDIAN_ROB	37.38 637	40.85 641	40.60 630	32.31 629	31.85 628	27.20 628	24.55 623	29.10 634	33.19 640	42.09 642	41.76 640	33.35 633	34.39 640	39.78 635	37.07 634	43.64 642	44.10 642	44.12 638	43.40 640	41.51 639	42.76 641

AVERAGE_ROB	37.58 638	40.13 640	40.15 629	34.81 630	33.82 629	28.55 632	25.10 624	32.02 635	34.06 641	41.28 641	40.66 639	34.46 634	34.81 641	39.18 634	37.57 635	42.78 641	43.44 641	43.82 637	43.03 639	40.47 638	41.51 640

LSM0	38.95 639	37.60 639	48.58 633	43.57 636	91.06 641	52.57 639	72.57 635	43.17 641	32.63 638	26.97 636	27.97 633	38.65 638	32.94 637	41.86 641	51.78 641	18.89 638	18.41 631	19.13 628	19.63 629	27.29 632	33.77 635

PML	40.80 640	29.24 629	11.87 613	7.20 619	14.47 618	92.13 642	213.69 644	7.63 616	23.35 631	74.72 643	190.14 644	50.17 642	26.15 632	21.39 626	12.70 617	8.76 625	2.92 617	8.45 625	3.25 619	13.26 624	4.42 619

RSGM-EC	74.81 641	63.03 642	41.60 631	97.74 640	92.11 642	74.93 640	114.81 641	53.77 642	38.96 642	39.88 639	48.98 641	90.73 643	64.81 642	139.63 642	128.53 642	93.27 643	53.96 643	95.12 640	38.31 636	81.45 642	44.63 642

acva	74.81 641	63.03 642	41.60 631	97.74 640	92.11 642	74.93 640	114.81 641	53.77 642	38.96 642	39.88 639	48.98 641	90.73 643	64.81 642	139.63 642	128.53 642	93.27 643	53.96 643	95.12 640	38.31 636	81.45 642	44.63 642

test_example2	176.61 643	205.14 644	198.86 643	188.60 644	190.98 644	152.67 643	170.61 643	94.86 644	123.55 644	178.88 644	179.48 643	158.94 645	141.34 644	192.61 644	198.96 644	203.76 645	236.37 645	164.13 645	173.55 645	218.58 645	160.41 644

ccccc	429.48 644	429.19 645	527.00 644	507.10 645	501.20 645	356.95 644	342.70 645	380.82 645	297.90 645	334.51 645	389.17 645	372.86 646	449.39 645	499.17 645	553.56 645	561.44 646	431.22 646	334.28 646	290.86 646	540.88 646	489.46 645

GS-Stereo							0.30 178	0.42 78	0.27 38	0.30 82	0.28 62	0.23 47	0.21 52	0.32 25	0.22 36	0.16 237	0.09 25	0.12 32	0.10 63	0.14 143	0.12 129

FADE		2.05 605		1.03 578	0.99 580							2.73 582				11.57 628	1.70 614	23.09 634	15.86 628	0.62 565

Low-res two-view benchmark