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

MatchStereo	0.19 7	0.14 14	0.23 1	0.27 2	0.15 2	0.18 5	0.21 50	0.32 18	0.28 42	0.20 9	0.35 102	0.18 13	0.17 14	0.31 19	0.24 76	0.14 117	0.10 64	0.12 32	0.09 10	0.11 21	0.10 37

CSFM-Stereo	0.20 13	0.14 14	0.23 1	0.30 11	0.17 23	0.29 103	0.20 30	0.39 55	0.22 15	0.22 25	0.21 16	0.26 60	0.20 42	0.30 15	0.20 13	0.13 75	0.12 219	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

IGEV	0.20 13	0.12 1	0.23 1	0.31 24	0.20 86	0.23 27	0.19 19	0.40 64	0.29 52	0.22 25	0.34 96	0.20 25	0.15 4	0.31 19	0.19 5	0.11 28	0.10 64	0.12 32	0.10 63	0.10 6	0.10 37

trnet	0.27 95	0.14 14	0.23 1	0.28 5	0.15 2	0.37 198	0.23 78	0.52 131	0.72 283	0.42 158	0.51 165	0.34 111	0.26 115	0.39 77	0.25 97	0.15 182	0.11 161	0.12 32	0.08 1	0.11 21	0.10 37

CES	0.28 105	0.14 14	0.23 1	0.30 11	0.70 561	0.37 198	0.27 132	0.48 109	0.46 180	0.34 108	0.48 148	0.27 69	0.22 63	0.39 77	0.23 62	0.13 75	0.11 161	0.12 32	0.08 1	0.13 101	0.17 313

CREStereo++_RVC	0.32 147	0.15 36	0.23 1	0.31 24	0.24 203	0.27 73	0.22 61	0.46 102	0.88 386	0.46 173	0.80 286	0.30 84	0.26 115	0.36 54	0.33 225	0.13 75	0.09 26	0.13 68	0.51 570	0.13 101	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
BridgeDepth_RVC	0.20 13	0.14 14	0.24 7	0.26 1	0.15 2	0.35 180	0.17 3	0.40 64	0.22 15	0.21 16	0.21 16	0.20 25	0.24 85	0.33 38	0.25 97	0.13 75	0.09 26	0.11 1	0.09 10	0.12 59	0.09 4
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MS-F	0.19 7	0.14 14	0.24 7	0.30 11	0.19 59	0.27 73	0.19 19	0.31 14	0.24 25	0.21 16	0.20 13	0.29 78	0.19 32	0.29 9	0.21 21	0.12 40	0.10 64	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 70	0.31 429	0.24 7	0.51 471	0.19 59	0.29 103	0.22 61	0.40 64	0.37 124	0.26 46	0.24 34	0.24 53	0.31 182	0.44 122	0.22 35	0.14 117	0.09 26	0.12 32	0.09 10	0.14 146	0.10 37

dual_stereo	0.19 7	0.14 14	0.24 7	0.31 24	0.16 12	0.16 3	0.20 30	0.29 9	0.20 11	0.23 29	0.20 13	0.22 36	0.14 1	0.52 184	0.24 76	0.13 75	0.10 64	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

s12784h	0.36 198	0.15 36	0.24 7	0.34 74	0.15 2	0.77 436	0.29 163	0.80 321	0.83 354	0.56 209	0.57 193	0.43 184	0.40 254	0.57 228	0.33 225	0.12 40	0.10 64	0.14 101	0.09 10	0.14 146	0.09 4

CREStereo	0.28 105	0.15 36	0.24 7	0.27 2	0.17 23	0.37 198	0.25 101	0.51 122	0.72 283	0.42 158	0.51 165	0.32 95	0.26 115	0.38 71	0.25 97	0.16 235	0.11 161	0.12 32	0.08 1	0.12 59	0.11 82
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
PMTNet	0.32 147	0.16 55	0.24 7	0.29 7	0.18 39	0.45 265	0.22 61	0.56 149	0.63 240	0.46 173	0.54 180	0.39 146	0.34 207	0.48 159	0.24 76	0.75 574	0.10 64	0.12 32	0.08 1	0.12 59	0.11 82

LCMNet	0.21 23	0.14 14	0.25 14	0.30 11	0.20 86	0.26 59	0.19 19	0.38 50	0.43 160	0.21 16	0.21 16	0.27 69	0.17 14	0.36 54	0.23 62	0.12 40	0.11 161	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

MonStereo	0.20 13	0.14 14	0.25 14	0.31 24	0.15 2	0.22 19	0.22 61	0.39 55	0.33 81	0.20 9	0.25 41	0.17 4	0.15 4	0.39 77	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

Monster-pub-eth3d	0.20 13	0.14 14	0.25 14	0.31 24	0.15 2	0.22 19	0.22 61	0.39 55	0.33 81	0.20 9	0.25 41	0.17 4	0.15 4	0.39 77	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

Monster-pub-mixall	0.19 7	0.13 2	0.25 14	0.31 24	0.16 12	0.19 7	0.17 3	0.42 76	0.24 25	0.23 29	0.21 16	0.17 4	0.16 11	0.45 126	0.19 5	0.13 75	0.09 26	0.11 1	0.08 1	0.10 6	0.11 82

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 14	0.31 24	0.16 12	0.24 39	0.17 3	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 36	0.14 1	0.32 25	0.19 5	0.13 75	0.09 26	0.12 32	0.09 10	0.11 21	0.09 4

FoundationStereo	0.17 1	0.14 14	0.25 14	0.30 11	0.16 12	0.23 27	0.20 30	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 25	0.19 32	0.26 2	0.21 21	0.13 75	0.09 26	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MonSter	0.20 13	0.14 14	0.25 14	0.31 24	0.15 2	0.22 19	0.22 61	0.39 55	0.33 81	0.20 9	0.25 41	0.17 4	0.15 4	0.38 71	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

CAS	0.34 164	0.13 2	0.25 14	1.28 581	0.30 382	0.46 270	0.38 334	0.48 109	0.47 185	0.34 108	0.52 174	0.24 53	0.19 32	0.29 9	0.27 145	0.69 572	0.08 2	0.12 32	0.08 1	0.12 59	0.15 245

HiDET	0.20 13	0.13 2	0.26 22	0.30 11	0.19 59	0.23 27	0.18 12	0.36 38	0.26 34	0.20 9	0.23 27	0.27 69	0.16 11	0.30 15	0.23 62	0.12 40	0.10 64	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

BridgeDepth	0.21 23	0.14 14	0.26 22	0.34 74	0.14 1	0.40 223	0.27 132	0.28 7	0.22 15	0.18 4	0.19 11	0.28 76	0.29 155	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
252Zero-FE	0.20 13	0.15 36	0.26 22	0.33 57	0.19 59	0.23 27	0.18 12	0.41 71	0.34 86	0.22 25	0.21 16	0.19 19	0.18 23	0.28 7	0.22 35	0.14 117	0.10 64	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.10 37

monsterstereo	0.22 37	0.14 14	0.26 22	0.34 74	0.18 39	0.21 16	0.20 30	0.37 41	0.35 100	0.33 105	0.40 121	0.19 19	0.18 23	0.45 126	0.21 21	0.11 28	0.09 26	0.12 32	0.09 10	0.13 101	0.08 1

monsters	0.22 37	0.14 14	0.26 22	0.31 24	0.19 59	0.23 27	0.19 19	0.44 96	0.33 81	0.36 119	0.30 74	0.16 2	0.18 23	0.43 111	0.19 5	0.11 28	0.09 26	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 37

castereo++	0.26 81	0.16 55	0.26 22	0.33 57	0.19 59	0.75 429	0.20 30	0.37 41	0.47 185	0.23 29	0.23 27	0.35 120	0.28 141	0.39 77	0.19 5	0.14 117	0.09 26	0.14 101	0.09 10	0.11 21	0.10 37

DEFOM-Stereo	0.22 37	0.15 36	0.26 22	0.33 57	0.20 86	0.61 360	0.21 50	0.30 11	0.31 62	0.23 29	0.19 11	0.18 13	0.18 23	0.41 93	0.22 35	0.12 40	0.10 64	0.12 32	0.09 10	0.11 21	0.11 82

IGEV-Stereo+	0.23 51	0.14 14	0.26 22	0.32 44	0.19 59	0.12 1	0.17 3	0.29 9	0.29 52	0.21 16	0.15 3	0.22 36	0.22 63	0.40 84	0.22 35	0.14 117	0.10 64	0.12 32	0.09 10	0.15 196	0.86 579

XX-TBD	0.32 147	0.53 529	0.26 22	0.51 471	0.20 86	0.37 198	0.24 93	0.40 64	0.73 290	0.54 204	0.69 229	0.31 92	0.25 97	0.32 25	0.27 145	0.16 235	0.10 64	0.12 32	0.09 10	0.13 101	0.11 82

gasm-f	0.24 60	0.16 55	0.27 31	0.33 57	0.25 238	0.25 53	0.36 297	0.42 76	0.28 42	0.26 46	0.35 102	0.24 53	0.30 173	0.36 54	0.23 62	0.18 314	0.10 64	0.13 68	0.10 63	0.15 196	0.12 130

Wavelet-MonSter	0.20 13	0.13 2	0.27 31	0.33 57	0.18 39	0.17 4	0.21 50	0.32 18	0.23 20	0.25 41	0.34 96	0.22 36	0.24 85	0.27 5	0.21 21	0.09 1	0.09 26	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

S2M2_XL	0.19 7	0.18 115	0.27 31	0.27 2	0.20 86	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 16	0.26 45	0.17 4	0.17 14	0.24 1	0.21 21	0.17 280	0.16 389	0.15 144	0.13 166	0.15 196	0.12 130
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
111111	0.21 23	0.14 14	0.27 31	0.37 148	0.22 132	0.21 16	0.19 19	0.43 89	0.27 36	0.20 9	0.20 13	0.29 78	0.14 1	0.41 93	0.22 35	0.14 117	0.10 64	0.12 32	0.09 10	0.12 59	0.12 130

MLG-Stereo_test3	0.20 13	0.13 2	0.27 31	0.33 57	0.17 23	0.38 211	0.18 12	0.30 11	0.19 8	0.24 36	0.15 3	0.26 60	0.17 14	0.32 25	0.21 21	0.13 75	0.09 26	0.12 32	0.09 10	0.11 21	0.10 37

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 31	0.33 57	0.17 23	0.24 39	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 46	0.15 4	0.31 19	0.20 13	0.12 40	0.09 26	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 31	0.34 74	0.15 2	0.27 73	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 46	0.15 4	0.32 25	0.20 13	0.11 28	0.09 26	0.13 68	0.09 10	0.10 6	0.09 4

SGD-Stereo	0.22 37	0.15 36	0.27 31	0.31 24	0.15 2	0.29 103	0.20 30	0.37 41	0.29 52	0.24 36	0.29 72	0.21 35	0.27 126	0.36 54	0.25 97	0.16 235	0.09 26	0.13 68	0.10 63	0.13 101	0.10 37

IGEV-Stereo++	0.21 23	0.15 36	0.27 31	0.37 148	0.19 59	0.22 19	0.18 12	0.42 76	0.35 100	0.22 25	0.28 62	0.24 53	0.18 23	0.27 5	0.22 35	0.12 40	0.09 26	0.12 32	0.10 63	0.12 59	0.10 37

LoS_RVC	0.27 95	0.16 55	0.27 31	0.32 44	0.30 382	0.44 256	0.34 251	0.41 71	0.33 81	0.31 86	0.51 165	0.29 78	0.32 187	0.36 54	0.28 167	0.11 28	0.10 64	0.11 1	0.08 1	0.11 21	0.19 364

GLC_STEREO	0.29 117	0.19 154	0.27 31	0.44 364	0.19 59	0.31 133	0.26 115	0.47 105	0.43 160	0.37 126	0.47 146	0.41 164	0.23 75	0.50 170	0.34 240	0.14 117	0.18 426	0.19 304	0.16 257	0.16 240	0.13 174

qwe	0.22 37	0.18 115	0.28 42	0.31 24	0.18 39	0.29 103	0.21 50	0.38 50	0.32 75	0.35 115	0.30 74	0.20 25	0.20 42	0.43 111	0.21 21	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 59	0.09 4

2.75w_new	0.21 23	0.18 115	0.28 42	0.29 7	0.17 23	0.23 27	0.34 251	0.36 38	0.28 42	0.34 108	0.26 45	0.17 4	0.22 63	0.36 54	0.23 62	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 42	0.30 11	0.19 59	0.20 10	0.18 12	0.30 11	0.21 13	0.18 4	0.15 3	0.19 19	0.18 23	0.33 38	0.19 5	0.13 75	0.09 26	0.13 68	0.09 10	0.10 6	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 42	0.30 11	0.20 86	0.20 10	0.19 19	0.27 6	0.19 8	0.15 1	0.15 3	0.18 13	0.17 14	0.33 38	0.19 5	0.13 75	0.09 26	0.12 32	0.09 10	0.11 21	0.08 1

Reg-Stereo(zero)	0.30 134	0.16 55	0.28 42	0.34 74	0.18 39	0.32 151	0.20 30	0.63 196	0.68 263	0.50 186	0.52 174	0.51 223	0.30 173	0.45 126	0.25 97	0.13 75	0.10 64	0.12 32	0.10 63	0.12 59	0.11 82

AIO_test	0.23 51	0.16 55	0.28 42	0.34 74	0.20 86	0.30 116	0.39 357	0.38 50	0.25 32	0.25 41	0.28 62	0.32 95	0.22 63	0.38 71	0.25 97	0.12 40	0.09 26	0.13 68	0.10 63	0.12 59	0.09 4

Occ-G	0.26 81	0.14 14	0.28 42	0.34 74	0.20 86	0.27 73	0.34 251	0.41 71	0.31 62	0.29 73	0.43 131	0.49 216	0.25 97	0.47 148	0.28 167	0.13 75	0.11 161	0.14 101	0.11 97	0.12 59	0.12 130

NLSM1	0.27 95	0.17 87	0.29 49	0.37 148	0.24 203	0.31 133	0.26 115	0.52 131	0.40 143	0.32 99	0.41 124	0.26 60	0.27 126	0.49 163	0.29 189	0.11 28	0.09 26	0.15 144	0.12 128	0.12 59	0.12 130

VIP-Stereo	0.24 60	0.17 87	0.29 49	0.32 44	0.21 111	0.64 384	0.19 19	0.31 14	0.37 124	0.23 29	0.30 74	0.27 69	0.19 32	0.47 148	0.22 35	0.12 40	0.09 26	0.13 68	0.09 10	0.12 59	0.09 4

water-stereo	0.28 105	0.14 14	0.29 49	0.35 111	0.19 59	0.36 191	0.23 78	0.62 188	0.38 131	0.39 143	0.62 207	0.41 164	0.35 210	0.28 7	0.27 145	0.14 117	0.13 290	0.13 68	0.12 128	0.12 59	0.10 37

asda	0.21 23	0.19 154	0.29 49	0.31 24	0.17 23	0.25 53	0.23 78	0.36 38	0.28 42	0.27 61	0.24 34	0.18 13	0.21 51	0.40 84	0.21 21	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.10 37

asd	0.21 23	0.18 115	0.29 49	0.32 44	0.18 39	0.27 73	0.22 61	0.35 34	0.22 15	0.31 86	0.22 25	0.19 19	0.21 51	0.44 122	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 21	0.09 4

4.5_new	0.21 23	0.20 191	0.29 49	0.30 11	0.17 23	0.24 39	0.26 115	0.32 18	0.28 42	0.32 99	0.28 62	0.19 19	0.17 14	0.29 9	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.12 32	0.10 63	0.13 101	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 23	0.20 191	0.29 49	0.30 11	0.17 23	0.24 39	0.26 115	0.32 18	0.28 42	0.32 99	0.28 62	0.19 19	0.17 14	0.29 9	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.12 32	0.10 63	0.13 101	0.09 4

3.5w_stereo	0.22 37	0.18 115	0.29 49	0.30 11	0.18 39	0.27 73	0.23 78	0.37 41	0.28 42	0.31 86	0.26 45	0.22 36	0.26 115	0.50 170	0.24 76	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

1w_stereo	0.24 60	0.15 36	0.29 49	0.34 74	0.18 39	0.31 133	0.41 383	0.40 64	0.43 160	0.31 86	0.38 116	0.17 4	0.24 85	0.45 126	0.23 62	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

LGtest1	0.19 7	0.14 14	0.29 49	0.34 74	0.16 12	0.26 59	0.17 3	0.32 18	0.20 11	0.21 16	0.15 3	0.23 46	0.20 42	0.32 25	0.20 13	0.15 182	0.10 64	0.13 68	0.09 10	0.12 59	0.11 82

RAStereo	0.24 60	0.17 87	0.29 49	0.40 250	0.21 111	0.23 27	0.26 115	0.42 76	0.45 176	0.23 29	0.34 96	0.30 84	0.19 32	0.34 44	0.25 97	0.15 182	0.12 219	0.16 175	0.13 166	0.14 146	0.11 82

MoCha-V2	0.25 70	0.15 36	0.29 49	0.40 250	0.18 39	0.27 73	0.26 115	0.49 112	0.27 36	0.36 119	0.27 52	0.33 107	0.35 210	0.49 163	0.22 35	0.12 40	0.10 64	0.12 32	0.10 63	0.13 101	0.11 82

AnonymousM	0.41 269	0.81 559	0.29 49	0.34 74	0.22 132	0.28 91	0.38 334	0.53 143	0.41 148	0.70 295	0.49 152	0.47 205	0.27 126	0.41 93	0.31 203	0.15 182	0.12 219	1.51 584	0.26 490	0.12 59	0.10 37

NLMM	0.26 81	0.16 55	0.30 62	0.38 179	0.24 203	0.25 53	0.27 132	0.52 131	0.49 190	0.29 73	0.36 108	0.26 60	0.25 97	0.42 101	0.28 167	0.11 28	0.10 64	0.15 144	0.12 128	0.10 6	0.10 37

NLSM3	0.26 81	0.16 55	0.30 62	0.38 179	0.21 111	0.34 170	0.27 132	0.57 154	0.47 185	0.28 65	0.35 102	0.29 78	0.24 85	0.42 101	0.27 145	0.12 40	0.10 64	0.16 175	0.15 224	0.12 59	0.10 37

GEAStereo	0.23 51	0.16 55	0.30 62	0.33 57	0.25 238	0.36 191	0.30 179	0.42 76	0.28 42	0.26 46	0.28 62	0.24 53	0.21 51	0.32 25	0.22 35	0.18 314	0.10 64	0.13 68	0.10 63	0.14 146	0.12 130

GSStereo	0.23 51	0.16 55	0.30 62	0.33 57	0.25 238	0.36 191	0.30 179	0.42 76	0.27 36	0.30 82	0.28 62	0.23 46	0.21 51	0.32 25	0.22 35	0.16 235	0.09 26	0.12 32	0.10 63	0.14 146	0.12 130

DDF-Stereo	0.26 81	0.15 36	0.30 62	0.36 131	0.29 365	0.19 7	0.20 30	0.32 18	0.31 62	0.26 46	0.26 45	0.29 78	0.29 155	0.38 71	0.24 76	0.17 280	0.10 64	0.14 101	0.10 63	0.70 568	0.12 130

Zero-FE251	0.23 51	0.16 55	0.30 62	0.33 57	0.20 86	0.44 256	0.19 19	0.37 41	0.25 32	0.27 61	0.29 72	0.38 141	0.24 85	0.32 25	0.22 35	0.14 117	0.10 64	0.13 68	0.10 63	0.11 21	0.10 37

zero-FE	0.25 70	0.15 36	0.30 62	0.35 111	0.29 365	0.19 7	0.20 30	0.35 34	0.31 62	0.26 46	0.27 52	0.29 78	0.29 155	0.33 38	0.24 76	0.17 280	0.10 64	0.14 101	0.10 63	0.64 565	0.12 130

3.75w	0.22 37	0.17 87	0.30 62	0.31 24	0.19 59	0.43 248	0.24 93	0.35 34	0.24 25	0.31 86	0.27 52	0.17 4	0.22 63	0.37 63	0.20 13	0.10 13	0.07 1	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

2w_stereo	0.22 37	0.18 115	0.30 62	0.32 44	0.16 12	0.28 91	0.38 334	0.38 50	0.35 100	0.32 99	0.33 87	0.17 4	0.18 23	0.29 9	0.22 35	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.12 59	0.10 37

LG-G_1	0.21 23	0.13 2	0.30 62	0.34 74	0.16 12	0.52 294	0.17 3	0.34 31	0.18 6	0.21 16	0.21 16	0.26 60	0.19 32	0.37 63	0.20 13	0.14 117	0.10 64	0.13 68	0.09 10	0.11 21	0.10 37

LG-G	0.21 23	0.13 2	0.30 62	0.34 74	0.16 12	0.52 294	0.17 3	0.34 31	0.18 6	0.21 16	0.21 16	0.26 60	0.19 32	0.37 63	0.20 13	0.14 117	0.10 64	0.13 68	0.09 10	0.11 21	0.10 37

GIP-stereo	0.24 60	0.18 115	0.30 62	0.37 148	0.24 203	0.26 59	0.20 30	0.46 102	0.36 108	0.24 36	0.39 118	0.35 120	0.20 42	0.31 19	0.21 21	0.15 182	0.10 64	0.13 68	0.10 63	0.12 59	0.11 82

Any-RAFT	0.35 180	0.16 55	0.30 62	0.34 74	0.21 111	0.52 294	0.22 61	0.88 352	0.73 290	0.53 200	0.73 241	0.64 297	0.28 141	0.46 141	0.24 76	0.15 182	0.10 64	0.13 68	0.10 63	0.13 101	0.12 130

LoS	0.29 117	0.15 36	0.30 62	0.29 7	0.18 39	0.33 159	0.29 163	0.51 122	0.72 283	0.34 108	0.52 174	0.41 164	0.28 141	0.47 148	0.28 167	0.15 182	0.11 161	0.13 68	0.09 10	0.11 21	0.11 82
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DA	0.29 117	0.17 87	0.31 76	0.40 250	0.20 86	0.74 424	0.33 238	0.47 105	0.44 167	0.34 108	0.39 118	0.39 146	0.32 187	0.32 25	0.24 76	0.15 182	0.11 161	0.16 175	0.11 97	0.15 196	0.10 37

GGEV	0.29 117	0.17 87	0.31 76	0.40 250	0.20 86	0.74 424	0.33 238	0.47 105	0.44 167	0.34 108	0.39 118	0.39 146	0.32 187	0.32 25	0.24 76	0.15 182	0.11 161	0.16 175	0.11 97	0.15 196	0.10 37

depthmonostereo	0.29 117	0.14 14	0.31 76	0.35 111	0.17 23	0.46 270	0.27 132	0.69 248	0.57 221	0.35 115	0.42 128	0.31 92	0.35 210	0.35 52	0.27 145	0.14 117	0.12 219	0.13 68	0.12 128	0.11 21	0.10 37

2.25w	0.22 37	0.18 115	0.31 76	0.31 24	0.18 39	0.31 133	0.18 12	0.32 18	0.31 62	0.31 86	0.37 113	0.20 25	0.22 63	0.45 126	0.24 76	0.10 13	0.09 26	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 37

4w-stereo	0.21 23	0.19 154	0.31 76	0.31 24	0.17 23	0.29 103	0.19 19	0.31 14	0.21 13	0.31 86	0.24 34	0.20 25	0.24 85	0.41 93	0.22 35	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 21	0.09 4

2.5w	0.21 23	0.18 115	0.31 76	0.32 44	0.18 39	0.31 133	0.25 101	0.31 14	0.23 20	0.28 65	0.35 102	0.18 13	0.17 14	0.39 77	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 21	0.09 4

MM-Stereo_test3	0.34 164	0.19 154	0.31 76	0.41 284	0.25 238	0.35 180	0.44 409	0.72 276	0.92 416	0.46 173	0.52 174	0.41 164	0.29 155	0.44 122	0.28 167	0.16 235	0.15 355	0.17 216	0.13 166	0.14 146	0.13 174

GREAT-IGEV	0.22 37	0.15 36	0.31 76	0.29 7	0.22 132	0.21 16	0.26 115	0.33 29	0.31 62	0.20 9	0.30 74	0.22 36	0.22 63	0.47 148	0.22 35	0.11 28	0.09 26	0.12 32	0.09 10	0.13 101	0.10 37

IGEV++	0.24 60	0.17 87	0.31 76	0.38 179	0.22 132	0.24 39	0.22 61	0.50 120	0.23 20	0.28 65	0.35 102	0.30 84	0.22 63	0.31 19	0.28 167	0.14 117	0.10 64	0.13 68	0.10 63	0.13 101	0.13 174

AEACV	0.27 95	0.17 87	0.31 76	0.34 74	0.45 512	0.26 59	0.28 153	0.37 41	0.32 75	0.30 82	0.46 140	0.31 92	0.37 233	0.36 54	0.24 76	0.14 117	0.10 64	0.15 144	0.12 128	0.13 101	0.11 82

knoymous	0.36 198	0.20 191	0.31 76	0.31 24	0.22 132	0.36 191	0.29 163	0.61 182	0.64 247	0.67 274	0.70 232	0.60 277	0.40 254	0.58 248	0.34 240	0.17 280	0.11 161	0.20 335	0.11 97	0.17 278	0.18 331

test_4	0.36 198	0.18 115	0.31 76	0.44 364	0.25 238	0.20 10	0.34 251	0.56 149	0.41 148	0.59 216	1.45 521	0.43 184	0.25 97	0.63 297	0.28 167	0.12 40	0.10 64	0.17 216	0.19 369	0.15 196	0.11 82

TANstereo	0.30 134	0.15 36	0.31 76	0.30 11	0.17 23	0.55 313	0.23 78	0.44 96	0.55 212	0.59 216	0.68 228	0.37 133	0.26 115	0.35 52	0.27 145	0.15 182	0.16 389	0.12 32	0.10 63	0.13 101	0.14 218

NLMM1	0.28 105	0.15 36	0.32 89	0.38 179	0.24 203	0.35 180	0.23 78	0.65 210	0.58 223	0.30 82	0.37 113	0.27 69	0.24 85	0.59 263	0.28 167	0.12 40	0.08 2	0.14 101	0.12 128	0.12 59	0.11 82

NLCSM	0.27 95	0.18 115	0.32 89	0.38 179	0.25 238	0.32 151	0.25 101	0.55 146	0.55 212	0.29 73	0.26 45	0.30 84	0.30 173	0.40 84	0.28 167	0.12 40	0.09 26	0.15 144	0.12 128	0.11 21	0.10 37

AdaDepth	0.22 37	0.17 87	0.32 89	0.37 148	0.18 39	0.34 170	0.22 61	0.33 29	0.23 20	0.21 16	0.21 16	0.20 25	0.20 42	0.56 215	0.21 21	0.10 13	0.10 64	0.13 68	0.10 63	0.11 21	0.12 130

GASTEREO	0.25 70	0.16 55	0.32 89	0.40 250	0.20 86	0.22 19	0.30 179	0.43 89	0.31 62	0.37 126	0.33 87	0.22 36	0.35 210	0.41 93	0.23 62	0.15 182	0.10 64	0.13 68	0.11 97	0.12 59	0.11 82

4.25_new	0.22 37	0.21 228	0.32 89	0.32 44	0.18 39	0.31 133	0.27 132	0.32 18	0.24 25	0.29 73	0.27 52	0.20 25	0.23 75	0.34 44	0.23 62	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

4.5w_new	0.22 37	0.21 228	0.32 89	0.32 44	0.18 39	0.31 133	0.27 132	0.32 18	0.24 25	0.29 73	0.27 52	0.20 25	0.23 75	0.34 44	0.23 62	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 37	0.21 228	0.32 89	0.32 44	0.18 39	0.31 133	0.27 132	0.32 18	0.24 25	0.29 73	0.27 52	0.20 25	0.23 75	0.34 44	0.23 62	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

3.25w_new	0.23 51	0.17 87	0.32 89	0.31 24	0.17 23	0.43 248	0.20 30	0.37 41	0.30 57	0.37 126	0.28 62	0.22 36	0.25 97	0.42 101	0.22 35	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 37

3.25w	0.23 51	0.17 87	0.32 89	0.31 24	0.17 23	0.43 248	0.20 30	0.37 41	0.30 57	0.37 126	0.28 62	0.22 36	0.25 97	0.42 101	0.22 35	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 37

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 51	0.16 55	0.32 89	0.39 212	0.21 111	0.18 5	0.21 50	0.34 31	0.26 34	0.28 65	0.51 165	0.28 76	0.29 155	0.26 2	0.24 76	0.14 117	0.10 64	0.13 68	0.10 63	0.14 146	0.12 130

HART	0.29 117	0.16 55	0.32 89	0.40 250	0.21 111	0.32 151	0.26 115	0.62 188	0.31 62	0.33 105	0.65 214	0.41 164	0.22 63	0.55 205	0.25 97	0.12 40	0.10 64	0.15 144	0.11 97	0.15 196	0.11 82

AIO_rvc	0.23 51	0.16 55	0.32 89	0.34 74	0.19 59	0.26 59	0.33 238	0.40 64	0.22 15	0.26 46	0.24 34	0.34 111	0.15 4	0.51 177	0.24 76	0.12 40	0.09 26	0.13 68	0.10 63	0.12 59	0.10 37

castereo	0.28 105	0.16 55	0.32 89	0.35 111	0.21 111	0.40 223	0.42 393	0.50 120	0.66 255	0.26 46	0.41 124	0.37 133	0.36 228	0.33 38	0.24 76	0.13 75	0.09 26	0.13 68	0.10 63	0.11 21	0.10 37

U	0.45 305	0.16 55	0.32 89	0.40 250	0.71 562	3.55 596	0.20 30	0.41 71	0.38 131	0.26 46	0.23 27	0.24 53	0.22 63	0.26 2	0.22 35	0.15 182	0.09 26	0.88 575	0.13 166	0.13 101	0.11 82

tt1	0.36 198	0.24 325	0.32 89	0.41 284	0.22 132	0.54 308	0.38 334	0.68 240	1.04 472	0.41 153	0.46 140	0.35 120	0.45 285	0.57 228	0.25 97	0.16 235	0.10 64	0.19 304	0.13 166	0.16 240	0.16 291

MC-Stereo	0.28 105	0.17 87	0.32 89	0.38 179	0.20 86	0.26 59	0.26 115	0.49 112	0.37 124	0.37 126	0.61 204	0.41 164	0.31 182	0.55 205	0.25 97	0.13 75	0.09 26	0.14 101	0.12 128	0.12 59	0.11 82

LCNet	0.41 269	0.20 191	0.32 89	0.44 364	0.24 203	0.47 275	0.29 163	0.67 230	0.53 203	0.72 315	1.03 407	0.66 315	0.60 372	0.58 248	0.34 240	0.14 117	0.10 64	0.19 304	0.19 369	0.21 376	0.36 516

MSCF	0.25 70	0.16 55	0.33 106	0.39 212	0.20 86	0.20 10	0.31 205	0.43 89	0.31 62	0.36 119	0.33 87	0.23 46	0.35 210	0.36 54	0.23 62	0.15 182	0.10 64	0.13 68	0.11 97	0.13 101	0.11 82

S2M2_L	0.26 81	0.22 267	0.33 106	0.31 24	0.25 238	0.24 39	0.13 1	0.35 34	0.41 148	0.25 41	0.36 108	0.30 84	0.25 97	0.30 15	0.26 127	0.22 412	0.19 440	0.17 216	0.19 369	0.21 376	0.18 331
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV	0.26 81	0.19 154	0.33 106	0.35 111	0.21 111	0.27 73	0.34 251	0.56 149	0.28 42	0.24 36	0.28 62	0.37 133	0.23 75	0.49 163	0.22 35	0.18 314	0.10 64	0.14 101	0.11 97	0.15 196	0.11 82

HUF	0.24 60	0.16 55	0.33 106	0.32 44	0.18 39	0.25 53	0.40 368	0.42 76	0.34 86	0.25 41	0.23 27	0.32 95	0.28 141	0.34 44	0.24 76	0.13 75	0.10 64	0.13 68	0.09 10	0.12 59	0.10 37

mms	0.26 81	0.21 228	0.33 106	0.37 148	0.25 238	0.30 116	0.33 238	0.40 64	0.32 75	0.28 65	0.34 96	0.34 111	0.20 42	0.45 126	0.26 127	0.12 40	0.11 161	0.16 175	0.12 128	0.14 146	0.11 82

ours_stereo	0.26 81	0.21 228	0.33 106	0.38 179	0.23 174	0.30 116	0.33 238	0.42 76	0.38 131	0.26 46	0.34 96	0.35 120	0.23 75	0.47 148	0.27 145	0.13 75	0.11 161	0.16 175	0.12 128	0.14 146	0.10 37

WCG-NET	0.28 105	0.15 36	0.33 106	0.33 57	0.19 59	0.33 159	0.27 132	0.39 55	0.80 336	0.46 173	0.49 152	0.39 146	0.25 97	0.40 84	0.25 97	0.12 40	0.09 26	0.13 68	0.11 97	0.12 59	0.10 37

Pointernet	0.27 95	0.14 14	0.33 106	0.35 111	0.23 174	0.35 180	0.21 50	0.72 276	0.38 131	0.39 143	0.36 108	0.34 111	0.25 97	0.36 54	0.25 97	0.15 182	0.10 64	0.12 32	0.08 1	0.11 21	0.10 37

RSM	0.25 70	0.18 115	0.33 106	0.36 131	0.20 86	0.27 73	0.34 251	0.51 122	0.27 36	0.26 46	0.23 27	0.39 146	0.21 51	0.56 215	0.22 35	0.12 40	0.10 64	0.14 101	0.11 97	0.14 146	0.10 37

RAFT-Stereo-weight	0.32 147	0.18 115	0.33 106	0.39 212	0.22 132	0.26 59	0.29 163	0.67 230	0.80 336	0.53 200	0.51 165	0.58 256	0.20 42	0.47 148	0.27 145	0.13 75	0.10 64	0.14 101	0.11 97	0.13 101	0.11 82

H2IRNET	0.37 215	0.20 191	0.33 106	0.38 179	0.25 238	0.27 73	0.23 78	0.59 166	0.72 283	0.39 143	0.90 345	0.74 361	0.55 343	0.52 184	0.43 326	0.15 182	0.13 290	0.18 264	0.20 394	0.16 240	0.13 174

ACVNet-DCA	0.35 180	0.23 288	0.33 106	0.41 284	0.22 132	0.55 313	0.38 334	0.85 336	0.54 207	0.41 153	0.50 156	0.34 111	0.49 303	0.57 228	0.25 97	0.16 235	0.10 64	0.19 304	0.13 166	0.18 302	0.17 313

xx1	0.39 246	0.23 288	0.33 106	0.41 284	0.22 132	0.55 313	0.38 334	0.67 230	1.06 483	0.41 153	0.50 156	0.65 310	0.53 325	0.57 228	0.25 97	0.16 235	0.10 64	0.20 335	0.19 369	0.18 302	0.17 313

1test111	0.36 198	0.23 288	0.33 106	0.41 284	0.22 132	0.55 313	0.38 334	0.85 336	0.54 207	0.41 153	0.50 156	0.34 111	0.49 303	0.55 205	0.45 351	0.16 235	0.10 64	0.19 304	0.13 166	0.18 302	0.17 313

cc1	0.37 215	0.23 288	0.33 106	0.41 284	0.22 132	0.55 313	0.38 334	0.67 230	1.06 483	0.41 153	0.50 156	0.34 111	0.49 303	0.57 228	0.25 97	0.16 235	0.10 64	0.19 304	0.13 166	0.16 240	0.15 245

CASnet	0.30 134	0.20 191	0.33 106	0.41 284	0.16 12	0.26 59	0.24 93	0.52 131	0.53 203	0.52 197	0.54 180	0.39 146	0.24 85	0.40 84	0.26 127	0.14 117	0.10 64	0.22 394	0.18 337	0.18 302	0.11 82
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
EGLCR-Stereo	0.25 70	0.16 55	0.33 106	0.34 74	0.20 86	0.35 180	0.20 30	0.52 131	0.36 108	0.28 65	0.27 52	0.41 164	0.18 23	0.45 126	0.26 127	0.14 117	0.10 64	0.16 175	0.14 197	0.13 101	0.11 82

DilatedVolume-Stereo	0.30 134	0.15 36	0.34 123	0.33 57	0.20 86	0.53 302	0.25 101	0.56 149	0.43 160	0.56 209	0.50 156	0.35 120	0.29 155	0.49 163	0.28 167	0.13 75	0.11 161	0.12 32	0.11 97	0.11 21	0.10 37

SCV_C0	0.26 81	0.18 115	0.34 123	0.35 111	0.24 203	0.23 27	0.28 153	0.51 122	0.36 108	0.31 86	0.36 108	0.37 133	0.20 42	0.57 228	0.22 35	0.13 75	0.10 64	0.13 68	0.11 97	0.16 240	0.12 130

IGEV-RUCA	0.25 70	0.16 55	0.34 123	0.39 212	0.27 314	0.33 159	0.20 30	0.38 50	0.36 108	0.26 46	0.31 84	0.25 59	0.21 51	0.48 159	0.24 76	0.20 369	0.11 161	0.13 68	0.10 63	0.17 278	0.15 245

tt45	0.27 95	0.17 87	0.34 123	0.35 111	0.23 174	0.38 211	0.28 153	0.46 102	0.28 42	0.40 149	0.27 52	0.38 141	0.25 97	0.57 228	0.26 127	0.13 75	0.11 161	0.16 175	0.13 166	0.12 59	0.14 218

fffy	0.28 105	0.21 228	0.34 123	0.37 148	0.23 174	0.33 159	0.29 163	0.51 122	0.41 148	0.32 99	0.37 113	0.39 146	0.27 126	0.50 170	0.27 145	0.12 40	0.11 161	0.16 175	0.13 166	0.14 146	0.11 82

AIO-Stereo	0.25 70	0.18 115	0.34 123	0.37 148	0.18 39	0.28 91	0.30 179	0.48 109	0.27 36	0.29 73	0.30 74	0.32 95	0.17 14	0.52 184	0.23 62	0.12 40	0.10 64	0.14 101	0.11 97	0.13 101	0.10 37

RSM++	0.25 70	0.18 115	0.34 123	0.36 131	0.20 86	0.28 91	0.30 179	0.51 122	0.32 75	0.25 41	0.22 25	0.37 133	0.21 51	0.50 170	0.24 76	0.12 40	0.10 64	0.14 101	0.12 128	0.14 146	0.10 37

MyStereo07	0.32 147	0.22 267	0.34 123	0.42 324	0.28 338	0.40 223	0.50 444	0.72 276	0.37 124	0.37 126	0.34 96	0.32 95	0.31 182	0.59 263	0.27 145	0.14 117	0.13 290	0.18 264	0.17 310	0.17 278	0.16 291

MSKI-zero shot	0.32 147	0.17 87	0.34 123	0.39 212	0.21 111	0.32 151	0.22 61	0.61 182	0.43 160	0.52 197	0.64 211	0.61 282	0.20 42	0.74 382	0.25 97	0.14 117	0.10 64	0.14 101	0.10 63	0.12 59	0.12 130

RCA-Stereo	0.35 180	0.17 87	0.34 123	0.38 179	0.22 132	0.31 133	0.34 251	0.68 240	1.24 521	0.45 167	0.65 214	0.47 205	0.43 270	0.38 71	0.27 145	0.13 75	0.10 64	0.14 101	0.11 97	0.11 21	0.11 82

SMoEStereo_RVC	0.26 81	0.19 154	0.35 133	0.35 111	0.22 132	0.36 191	0.32 228	0.39 55	0.34 86	0.37 126	0.30 74	0.33 107	0.24 85	0.53 193	0.24 76	0.12 40	0.10 64	0.16 175	0.12 128	0.12 59	0.11 82

999	0.27 95	0.16 55	0.35 133	0.36 131	0.24 203	0.31 133	0.27 132	0.49 112	0.38 131	0.26 46	0.30 74	0.39 146	0.23 75	0.63 297	0.25 97	0.13 75	0.10 64	0.14 101	0.12 128	0.12 59	0.14 218

Selective-IGEV	0.24 60	0.18 115	0.35 133	0.35 111	0.19 59	0.27 73	0.25 101	0.55 146	0.23 20	0.27 61	0.25 41	0.34 111	0.19 32	0.58 248	0.22 35	0.12 40	0.10 64	0.14 101	0.11 97	0.12 59	0.10 37

Prome-Stereo	0.46 315	0.19 154	0.35 133	0.44 364	0.26 283	0.40 223	0.45 412	0.68 240	0.44 167	0.96 461	1.84 548	0.59 271	0.67 417	0.61 278	0.32 213	0.14 117	0.11 161	0.16 175	0.14 197	0.16 240	0.29 476

raft+_RVC	0.38 230	0.19 154	0.35 133	0.37 148	0.25 238	0.45 265	0.37 312	0.78 314	0.89 399	0.51 189	0.78 273	0.50 219	0.29 155	0.53 193	0.40 313	0.15 182	0.12 219	0.17 216	0.15 224	0.14 146	0.12 130

HSM-Net_RVC	0.53 401	0.22 267	0.35 133	0.37 148	0.21 111	0.85 466	0.37 312	1.23 503	0.93 422	0.90 433	1.15 458	1.26 505	0.63 390	0.72 369	0.48 372	0.17 280	0.13 290	0.16 175	0.15 224	0.17 278	0.15 245
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UCFNet_RVC	0.49 362	0.26 369	0.35 133	0.39 212	0.26 283	0.64 384	0.36 297	1.15 466	0.84 359	0.67 274	0.88 337	0.88 414	0.59 368	0.58 248	0.45 351	0.24 441	0.17 409	0.27 478	0.27 497	0.25 438	0.23 430

xyz-stereo-finetune	0.33 158	0.18 115	0.36 140	0.33 57	0.18 39	0.57 333	0.31 205	0.58 161	0.69 270	0.45 167	0.54 180	0.38 141	0.33 199	0.56 215	0.36 273	0.12 40	0.12 219	0.16 175	0.13 166	0.13 101	0.12 130

MM-Stereo_test1	0.33 158	0.19 154	0.36 140	0.41 284	0.23 174	0.36 191	0.45 412	0.58 161	0.54 207	0.60 220	0.50 156	0.38 141	0.37 233	0.60 270	0.26 127	0.15 182	0.13 290	0.17 216	0.14 197	0.15 196	0.12 130

HI	0.45 305	0.21 228	0.36 140	0.34 74	0.35 449	0.28 91	0.31 205	0.72 276	0.46 180	0.87 412	1.13 447	1.09 479	0.76 460	0.69 353	0.56 409	0.12 40	0.10 64	0.17 216	0.17 310	0.17 278	0.15 245

CoSv	0.45 305	0.21 228	0.36 140	0.34 74	0.35 449	0.28 91	0.31 205	0.72 276	0.46 180	0.87 412	1.13 447	1.09 479	0.76 460	0.69 353	0.56 409	0.12 40	0.10 64	0.17 216	0.17 310	0.17 278	0.15 245

WCG-NET（raft）	0.31 141	0.15 36	0.36 140	0.32 44	0.19 59	0.35 180	0.27 132	0.51 122	0.78 325	0.45 167	0.55 186	0.48 210	0.27 126	0.54 200	0.26 127	0.13 75	0.10 64	0.12 32	0.11 97	0.12 59	0.11 82

CAS++	0.32 147	0.24 325	0.36 140	0.37 148	0.26 283	0.28 91	0.23 78	0.87 347	0.50 195	0.47 178	0.45 135	0.26 60	0.21 51	0.49 163	0.24 76	0.23 429	0.19 440	0.22 394	0.17 310	0.21 376	0.16 291
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MaDis-Stereo	0.26 81	0.18 115	0.36 140	0.36 131	0.26 283	0.27 73	0.27 132	0.43 89	0.35 100	0.27 61	0.26 45	0.41 164	0.28 141	0.40 84	0.28 167	0.16 235	0.14 324	0.16 175	0.13 166	0.14 146	0.12 130

raft_robust	0.41 269	0.23 288	0.36 140	0.42 324	0.21 111	0.40 223	0.33 238	0.79 318	0.98 443	0.79 350	0.87 329	0.39 146	0.33 199	0.84 430	0.29 189	0.13 75	0.12 219	0.16 175	0.17 310	0.15 196	0.12 130

RAFT+CT+SA	0.39 246	0.23 288	0.36 140	0.51 471	0.27 314	0.29 103	0.46 416	0.75 296	0.80 336	0.51 189	0.89 341	0.41 164	0.40 254	0.78 403	0.32 213	0.14 117	0.11 161	0.18 264	0.18 337	0.15 196	0.14 218

CroCo-Stereo	0.26 81	0.22 267	0.36 140	0.48 424	0.22 132	0.20 10	0.29 163	0.51 122	0.44 167	0.28 65	0.23 27	0.42 176	0.26 115	0.29 9	0.26 127	0.15 182	0.13 290	0.13 68	0.11 97	0.16 240	0.12 130
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
GMM-Stereo	0.44 295	0.19 154	0.36 140	0.42 324	0.25 238	0.51 290	0.47 423	0.71 271	0.53 203	0.76 336	1.37 502	0.76 369	0.38 237	0.60 270	0.33 225	0.15 182	0.10 64	0.20 335	0.19 369	0.16 240	0.27 462

rafts_anoy	0.37 215	0.21 228	0.36 140	0.41 284	0.26 283	0.30 116	0.33 238	0.67 230	0.90 402	0.58 214	0.66 221	0.45 193	0.33 199	0.47 148	0.39 304	0.16 235	0.11 161	0.21 377	0.23 451	0.17 278	0.14 218

raftrobust	0.34 164	0.19 154	0.36 140	0.41 284	0.27 314	0.30 116	0.25 101	0.71 271	0.63 240	0.58 214	0.55 186	0.45 193	0.46 290	0.51 177	0.29 189	0.16 235	0.12 219	0.14 101	0.12 128	0.12 59	0.13 174

ACVNet	0.46 315	0.23 288	0.36 140	0.39 212	0.28 338	0.58 339	0.40 368	0.87 347	0.80 336	0.64 249	0.96 370	0.79 379	0.60 372	0.63 297	0.67 441	0.17 280	0.15 355	0.16 175	0.15 224	0.18 302	0.15 245

CFNet-ft	0.48 343	0.23 288	0.36 140	0.40 250	0.26 283	0.64 384	0.37 312	0.87 347	0.85 368	0.64 249	1.00 391	1.01 453	0.64 401	0.61 278	0.53 397	0.23 429	0.15 355	0.24 433	0.21 417	0.23 415	0.18 331

CFNet_RVC	0.48 343	0.23 288	0.36 140	0.40 250	0.26 283	0.64 384	0.37 312	0.87 347	0.85 368	0.64 249	1.00 391	1.01 453	0.64 401	0.61 278	0.53 397	0.23 429	0.15 355	0.24 433	0.21 417	0.23 415	0.18 331

3w_stereo	0.24 60	0.20 191	0.37 156	0.33 57	0.16 12	0.32 151	0.42 393	0.41 71	0.38 131	0.31 86	0.27 52	0.16 2	0.26 115	0.34 44	0.22 35	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 59	0.11 82

fffft	0.25 70	0.17 87	0.37 156	0.36 131	0.22 132	0.28 91	0.36 297	0.42 76	0.24 25	0.36 119	0.23 27	0.27 69	0.22 63	0.52 184	0.27 145	0.12 40	0.09 26	0.16 175	0.12 128	0.12 59	0.12 130
1: 1. 1
tg	0.33 158	0.18 115	0.37 156	0.39 212	0.22 132	0.38 211	0.26 115	0.70 263	0.56 219	0.47 178	0.65 214	0.42 176	0.24 85	0.55 205	0.33 225	0.14 117	0.10 64	0.18 264	0.17 310	0.14 146	0.11 82

MIF-Stereo (partial)	0.31 141	0.18 115	0.37 156	0.41 284	0.31 404	0.28 91	0.23 78	0.47 105	0.42 158	0.31 86	0.63 208	0.36 131	0.35 210	0.57 228	0.31 203	0.17 280	0.13 290	0.19 304	0.17 310	0.18 302	0.14 218

UniTT-Stereo	0.27 95	0.17 87	0.37 156	0.40 250	0.27 314	0.30 116	0.28 153	0.39 55	0.31 62	0.29 73	0.46 140	0.27 69	0.25 97	0.47 148	0.34 240	0.17 280	0.13 290	0.13 68	0.12 128	0.14 146	0.12 130

RAFT-Test	0.34 164	0.18 115	0.37 156	0.38 179	0.23 174	0.50 286	0.23 78	0.69 248	0.40 143	0.60 220	0.85 318	0.61 282	0.28 141	0.46 141	0.27 145	0.14 117	0.11 161	0.14 101	0.11 97	0.13 101	0.12 130

PSM-AAD	0.48 343	0.20 191	0.37 156	0.43 345	0.23 174	0.56 328	0.50 444	0.65 210	0.70 271	1.07 505	1.12 440	0.58 256	0.92 508	0.61 278	0.32 213	0.15 182	0.11 161	0.25 446	0.26 490	0.18 302	0.43 543

FTStereo	0.56 426	0.20 191	0.37 156	0.41 284	0.25 238	0.40 223	0.79 541	0.66 220	0.43 160	1.09 511	3.27 584	0.70 331	0.73 451	0.55 205	0.33 225	0.14 117	0.13 290	0.19 304	0.17 310	0.15 196	0.30 485

cross-raft	0.34 164	0.20 191	0.37 156	0.44 364	0.23 174	0.32 151	0.35 275	0.74 289	0.40 143	0.60 220	0.77 262	0.57 248	0.27 126	0.43 111	0.28 167	0.12 40	0.10 64	0.15 144	0.13 166	0.15 196	0.11 82

iRaftStereo_RVC	0.32 147	0.19 154	0.37 156	0.39 212	0.22 132	0.31 133	0.29 163	0.68 240	0.51 197	0.49 183	0.66 221	0.37 133	0.23 75	0.45 126	0.33 225	0.14 117	0.10 64	0.18 264	0.17 310	0.15 196	0.12 130

RALCasStereoNet	0.36 198	0.21 228	0.37 156	0.42 324	0.26 283	0.35 180	0.38 334	0.63 196	0.64 247	0.50 186	0.72 237	0.51 223	0.29 155	0.59 263	0.36 273	0.16 235	0.14 324	0.15 144	0.13 166	0.17 278	0.16 291

GANet-RSSM	0.47 331	0.21 228	0.37 156	0.38 179	0.25 238	0.58 339	0.36 297	1.07 429	0.78 325	0.68 280	1.01 394	0.86 403	0.67 417	0.62 286	0.44 342	0.21 386	0.15 355	0.18 264	0.18 337	0.18 302	0.17 313

xyz-stereo-finetune2	0.36 198	0.19 154	0.38 168	0.32 44	0.19 59	0.82 459	0.29 163	0.52 131	0.32 75	0.51 189	0.78 273	0.43 184	0.45 285	0.69 353	0.44 342	0.13 75	0.12 219	0.17 216	0.13 166	0.12 59	0.13 174

AIO-test1	0.38 230	0.18 115	0.38 168	0.50 455	0.24 203	0.46 270	0.30 179	0.70 263	1.19 512	0.40 149	0.71 234	0.45 193	0.29 155	0.53 193	0.27 145	0.15 182	0.13 290	0.19 304	0.21 417	0.13 101	0.17 313

ff7	0.29 117	0.21 228	0.38 168	0.36 131	0.26 283	0.31 133	0.35 275	0.62 188	0.34 86	0.38 135	0.33 87	0.32 95	0.29 155	0.58 248	0.25 97	0.14 117	0.10 64	0.17 216	0.12 128	0.14 146	0.15 245

IGEVStereo-DCA	0.29 117	0.22 267	0.38 168	0.35 111	0.27 314	0.37 198	0.35 275	0.62 188	0.34 86	0.38 135	0.30 74	0.35 120	0.27 126	0.51 177	0.22 35	0.15 182	0.12 219	0.16 175	0.12 128	0.13 101	0.15 245

ffff	0.29 117	0.21 228	0.38 168	0.36 131	0.26 283	0.31 133	0.35 275	0.62 188	0.34 86	0.38 135	0.33 87	0.32 95	0.29 155	0.58 248	0.25 97	0.14 117	0.10 64	0.17 216	0.12 128	0.14 146	0.15 245

11t	0.29 117	0.21 228	0.38 168	0.36 131	0.26 283	0.31 133	0.35 275	0.62 188	0.34 86	0.38 135	0.33 87	0.32 95	0.29 155	0.58 248	0.25 97	0.14 117	0.10 64	0.17 216	0.12 128	0.14 146	0.15 245

anonymousdsp	0.29 117	0.21 228	0.38 168	0.37 148	0.25 238	0.30 116	0.35 275	0.63 196	0.35 100	0.39 143	0.33 87	0.33 107	0.28 141	0.59 263	0.25 97	0.14 117	0.10 64	0.17 216	0.12 128	0.14 146	0.15 245

ProNet	0.29 117	0.21 228	0.38 168	0.35 111	0.24 203	0.32 151	0.43 400	0.57 154	0.37 124	0.33 105	0.30 74	0.32 95	0.28 141	0.57 228	0.26 127	0.13 75	0.11 161	0.16 175	0.13 166	0.13 101	0.13 174

ccc-4	0.29 117	0.21 228	0.38 168	0.36 131	0.26 283	0.31 133	0.35 275	0.62 188	0.34 86	0.38 135	0.33 87	0.32 95	0.29 155	0.58 248	0.25 97	0.14 117	0.10 64	0.17 216	0.12 128	0.14 146	0.15 245

IGEV-Stereo	0.29 117	0.21 228	0.38 168	0.37 148	0.25 238	0.30 116	0.35 275	0.63 196	0.35 100	0.39 143	0.33 87	0.33 107	0.28 141	0.59 263	0.25 97	0.14 117	0.10 64	0.17 216	0.12 128	0.14 146	0.15 245
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.37 215	0.19 154	0.38 168	0.43 345	0.24 203	0.37 198	0.38 334	0.52 131	0.62 229	0.87 412	0.84 308	0.64 297	0.35 210	0.37 63	0.28 167	0.13 75	0.11 161	0.20 335	0.18 337	0.15 196	0.11 82

error version	0.37 215	0.19 154	0.38 168	0.43 345	0.24 203	0.37 198	0.38 334	0.52 131	0.62 229	0.87 412	0.84 308	0.64 297	0.35 210	0.37 63	0.28 167	0.13 75	0.11 161	0.20 335	0.18 337	0.15 196	0.11 82

test-v	0.37 215	0.19 154	0.38 168	0.43 345	0.24 203	0.37 198	0.38 334	0.52 131	0.62 229	0.87 412	0.84 308	0.64 297	0.35 210	0.37 63	0.28 167	0.13 75	0.11 161	0.20 335	0.18 337	0.15 196	0.11 82

KYRaft	0.48 343	0.20 191	0.38 168	0.44 364	0.23 174	0.44 256	0.37 312	0.66 220	0.41 148	0.94 453	1.73 541	0.79 379	0.41 262	0.63 297	0.31 203	0.16 235	0.11 161	0.18 264	0.22 435	0.16 240	0.78 574

test-2	0.37 215	0.19 154	0.38 168	0.43 345	0.24 203	0.37 198	0.38 334	0.52 131	0.62 229	0.87 412	0.84 308	0.64 297	0.35 210	0.37 63	0.28 167	0.13 75	0.11 161	0.20 335	0.18 337	0.15 196	0.11 82

ICVP	0.46 315	0.25 350	0.38 168	0.48 424	0.28 338	0.58 339	0.43 400	1.00 396	0.70 271	0.67 274	0.95 366	0.75 363	0.55 343	0.53 193	0.54 402	0.23 429	0.17 409	0.19 304	0.17 310	0.19 336	0.20 387
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FENet	0.42 276	0.22 267	0.38 168	0.39 212	0.24 203	0.55 313	0.32 228	0.79 318	0.70 271	0.71 302	0.72 237	0.63 290	0.57 352	0.62 286	0.44 342	0.19 346	0.13 290	0.19 304	0.17 310	0.18 302	0.19 364

PSMNet-RSSM	0.48 343	0.22 267	0.38 168	0.42 324	0.25 238	0.50 286	0.37 312	1.10 439	0.77 315	0.70 295	1.06 423	0.84 396	0.64 401	0.62 286	0.47 368	0.23 429	0.15 355	0.23 416	0.25 476	0.20 352	0.19 364

CBMV_ROB	0.59 447	0.37 464	0.38 168	0.39 212	0.28 338	0.74 424	0.28 153	1.00 396	0.98 443	0.94 453	1.25 480	0.81 390	0.78 472	0.87 444	0.50 376	0.36 533	0.37 552	0.43 542	0.40 544	0.33 492	0.30 485

FlowAnything_test	0.29 117	0.19 154	0.39 187	0.47 417	0.26 283	0.46 270	0.25 101	0.43 89	0.31 62	0.29 73	0.26 45	0.35 120	0.26 115	0.40 84	0.37 289	0.21 386	0.15 355	0.22 394	0.26 490	0.16 240	0.16 291

coex_refinement	0.53 401	0.21 228	0.39 187	0.44 364	0.30 382	0.76 435	0.39 357	1.09 437	0.90 402	0.85 397	1.12 440	1.00 449	0.56 350	0.63 297	0.81 471	0.21 386	0.13 290	0.16 175	0.16 257	0.20 352	0.21 405

MM-Stereo_test2	0.30 134	0.18 115	0.39 187	0.40 250	0.24 203	0.42 245	0.42 393	0.63 196	0.41 148	0.37 126	0.35 102	0.32 95	0.26 115	0.53 193	0.25 97	0.12 40	0.10 64	0.15 144	0.12 128	0.15 196	0.10 37

StereoAnything_RVC	0.21 23	0.68 549	0.39 187	0.28 5	0.15 2	0.23 27	0.18 12	0.20 1	0.19 8	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 63	0.30 15	0.18 1	0.16 235	0.09 26	0.12 32	0.08 1	0.16 240	0.09 4

test_for_model	0.82 499	3.60 611	0.39 187	2.35 599	2.07 599	0.39 219	0.28 153	0.42 76	0.45 176	0.71 302	0.31 84	0.30 84	0.27 126	0.34 44	0.25 97	0.34 524	0.11 161	0.13 68	0.09 10	3.49 611	0.18 331

EKT-Stereo	0.35 180	0.23 288	0.39 187	0.43 345	0.29 365	0.38 211	0.31 205	0.69 248	0.64 247	0.45 167	0.63 208	0.49 216	0.27 126	0.56 215	0.33 225	0.18 314	0.14 324	0.18 264	0.15 224	0.16 240	0.16 291

riskmin	0.38 230	0.20 191	0.39 187	0.32 44	0.23 174	0.53 302	0.30 179	0.63 196	0.80 336	0.49 183	0.56 189	0.73 355	0.58 361	0.55 205	0.36 273	0.17 280	0.11 161	0.19 304	0.13 166	0.19 336	0.20 387

CroCo-Stereo Lap2	0.28 105	0.24 325	0.39 187	0.50 455	0.29 365	0.20 10	0.31 205	0.49 112	0.38 131	0.24 36	0.27 52	0.46 201	0.31 182	0.39 77	0.30 196	0.14 117	0.15 355	0.16 175	0.13 166	0.16 240	0.15 245

AFF-stereo	0.38 230	0.19 154	0.39 187	0.37 148	0.21 111	0.27 73	0.31 205	0.65 210	0.66 255	0.64 249	1.13 447	0.76 369	0.39 248	0.55 205	0.33 225	0.11 28	0.09 26	0.16 175	0.16 257	0.13 101	0.11 82

hitnet-ft	0.55 415	0.27 386	0.39 187	0.41 284	0.28 338	0.78 440	0.40 368	0.92 366	0.90 402	0.82 374	1.01 394	1.13 493	0.70 440	0.78 403	0.67 441	0.28 482	0.20 452	0.28 486	0.22 435	0.29 464	0.26 452

NOSS_ROB	0.57 433	0.39 481	0.39 187	0.44 364	0.30 382	0.73 423	0.54 471	1.03 413	1.08 492	0.67 274	0.87 329	0.76 369	0.57 352	0.77 399	0.47 368	0.38 537	0.38 554	0.44 545	0.42 553	0.37 513	0.34 509

SGM-Forest	0.62 453	0.32 433	0.39 187	0.43 345	0.30 382	1.02 496	0.55 475	1.09 437	1.05 476	1.06 502	1.18 467	1.10 483	0.67 417	0.88 447	0.62 427	0.31 499	0.33 545	0.33 514	0.30 511	0.30 473	0.28 469
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
G2L-Stereo_test	0.48 343	0.20 191	0.40 199	0.34 74	0.23 174	0.57 333	0.58 485	1.10 439	0.77 315	0.86 404	0.94 357	0.95 436	0.54 337	0.68 347	0.60 420	0.16 235	0.12 219	0.14 101	0.12 128	0.15 196	0.15 245

LG-Stereo	0.24 60	0.18 115	0.40 199	0.39 212	0.20 86	0.22 19	0.27 132	0.32 18	0.36 108	0.26 46	0.44 132	0.22 36	0.16 11	0.37 63	0.27 145	0.11 28	0.12 219	0.16 175	0.15 224	0.13 101	0.09 4

rvit_stereo_0080	0.31 141	0.25 350	0.40 199	0.39 212	0.28 338	0.27 73	0.46 416	0.49 112	0.44 167	0.35 115	0.42 128	0.40 158	0.28 141	0.41 93	0.33 225	0.22 412	0.17 409	0.17 216	0.16 257	0.22 398	0.15 245

MGS-Stereo	0.28 105	0.19 154	0.40 199	0.36 131	0.23 174	0.37 198	0.30 179	0.39 55	0.44 167	0.31 86	0.51 165	0.40 158	0.24 85	0.43 111	0.26 127	0.15 182	0.12 219	0.15 144	0.13 166	0.14 146	0.13 174

whm_eth	0.31 141	0.25 350	0.40 199	0.39 212	0.28 338	0.27 73	0.46 416	0.49 112	0.44 167	0.35 115	0.42 128	0.40 158	0.28 141	0.41 93	0.33 225	0.22 412	0.17 409	0.17 216	0.16 257	0.22 398	0.15 245

GCAP-Stereo	0.28 105	0.19 154	0.40 199	0.38 179	0.19 59	0.38 211	0.23 78	0.57 154	0.41 148	0.45 167	0.49 152	0.39 146	0.27 126	0.33 38	0.23 62	0.14 117	0.12 219	0.14 101	0.11 97	0.12 59	0.11 82

4D-IteraStereo	0.33 158	0.18 115	0.40 199	0.40 250	0.24 203	0.32 151	0.27 132	0.58 161	0.72 283	0.65 258	0.54 180	0.42 176	0.23 75	0.45 126	0.28 167	0.14 117	0.09 26	0.19 304	0.16 257	0.16 240	0.11 82

PSMNet-ADL	0.48 343	0.27 386	0.40 199	0.48 424	0.30 382	0.68 402	0.37 312	0.90 359	0.80 336	0.61 228	0.80 286	0.92 430	0.62 384	0.72 369	0.63 430	0.23 429	0.18 426	0.18 264	0.20 394	0.22 398	0.20 387

RAFT-345	0.40 258	0.18 115	0.40 199	0.38 179	0.22 132	0.33 159	0.26 115	0.61 182	0.51 197	0.74 327	1.79 545	0.45 193	0.33 199	0.66 326	0.36 273	0.14 117	0.11 161	0.18 264	0.14 197	0.13 101	0.13 174

TestStereo	0.38 230	0.31 429	0.40 199	0.45 387	0.20 86	0.40 223	0.37 312	0.66 220	0.65 252	0.53 200	0.78 273	0.47 205	0.40 254	0.55 205	0.37 289	0.18 314	0.13 290	0.20 335	0.15 224	0.22 398	0.13 174

AIO-test2	0.39 246	0.21 228	0.41 209	0.47 417	0.25 238	0.45 265	0.35 275	0.77 308	1.27 531	0.36 119	0.87 329	0.37 133	0.30 173	0.47 148	0.27 145	0.15 182	0.13 290	0.21 377	0.23 451	0.15 196	0.13 174

rrr	0.29 117	0.22 267	0.41 209	0.35 111	0.27 314	0.37 198	0.32 228	0.52 131	0.42 158	0.38 135	0.30 74	0.35 120	0.27 126	0.51 177	0.22 35	0.15 182	0.12 219	0.16 175	0.13 166	0.13 101	0.14 218

testlalala_base	0.46 315	0.25 350	0.41 209	0.46 408	0.33 433	0.58 339	0.25 101	0.57 154	0.34 86	0.51 189	0.56 189	0.46 201	0.30 173	0.43 111	0.31 203	1.47 595	0.11 161	0.14 101	0.09 10	1.59 584	0.13 174

TestStereo1	0.43 288	0.23 288	0.41 209	0.51 471	0.24 203	0.34 170	0.40 368	0.77 308	0.90 402	0.68 280	0.96 370	0.48 210	0.46 290	0.91 462	0.32 213	0.16 235	0.13 290	0.18 264	0.15 224	0.14 146	0.13 174

fff	0.37 215	0.16 55	0.41 209	0.34 74	0.19 59	0.29 103	0.30 179	0.69 248	1.06 483	0.69 289	0.78 273	0.42 176	0.63 390	0.46 141	0.34 240	0.14 117	0.10 64	0.14 101	0.11 97	0.11 21	0.13 174

x	0.39 246	0.24 325	0.41 209	0.34 74	0.23 174	0.52 294	0.32 228	0.86 340	0.52 200	0.57 212	0.70 232	0.59 271	0.50 314	0.49 163	0.46 361	0.17 280	0.15 355	0.17 216	0.15 224	0.17 278	0.16 291

SA-5K	0.43 288	0.23 288	0.41 209	0.51 471	0.24 203	0.34 170	0.40 368	0.77 308	0.90 402	0.68 280	0.96 370	0.48 210	0.46 290	0.91 462	0.32 213	0.16 235	0.13 290	0.18 264	0.15 224	0.14 146	0.13 174

Sa-1000	0.48 343	0.24 325	0.41 209	0.45 387	0.25 238	0.59 352	0.34 251	0.81 325	0.93 422	0.82 374	1.50 525	0.53 231	0.45 285	0.92 465	0.30 196	0.15 182	0.12 219	0.21 377	0.19 369	0.15 196	0.13 174

HHNet	0.41 269	0.17 87	0.41 209	0.34 74	0.37 461	0.33 159	0.34 251	0.69 248	0.75 300	0.86 404	1.30 492	0.52 227	0.32 187	0.52 184	0.35 257	0.15 182	0.11 161	0.19 304	0.15 224	0.15 196	0.24 438

RAFT-RH_RVC	0.56 426	0.17 87	0.41 209	0.37 148	0.23 174	0.57 333	0.24 93	0.60 176	0.70 271	1.19 525	3.94 596	0.56 243	0.38 237	0.65 318	0.36 273	0.13 75	0.11 161	0.20 335	0.14 197	0.12 59	0.13 174

HCRNet	0.44 295	0.34 446	0.41 209	0.53 493	0.26 283	0.53 302	0.29 163	0.83 330	0.63 240	0.71 302	0.81 293	0.77 375	0.50 314	0.66 326	0.36 273	0.24 441	0.16 389	0.24 433	0.20 394	0.21 376	0.18 331

DCANet	0.36 198	0.16 55	0.41 209	0.34 74	0.19 59	0.30 116	0.30 179	0.68 240	0.91 409	0.70 295	0.77 262	0.43 184	0.57 352	0.45 126	0.34 240	0.14 117	0.10 64	0.14 101	0.11 97	0.13 101	0.12 130

csc	0.37 215	0.16 55	0.41 209	0.34 74	0.19 59	0.29 103	0.30 179	0.69 248	1.06 483	0.69 289	0.78 273	0.42 176	0.63 390	0.46 141	0.34 240	0.14 117	0.10 64	0.14 101	0.11 97	0.11 21	0.13 174

cscssc	0.37 215	0.16 55	0.41 209	0.34 74	0.19 59	0.29 103	0.30 179	0.69 248	1.06 483	0.69 289	0.78 273	0.42 176	0.63 390	0.46 141	0.34 240	0.14 117	0.10 64	0.14 101	0.11 97	0.11 21	0.13 174

111	0.40 258	0.17 87	0.41 209	0.34 74	0.19 59	0.52 294	0.28 153	0.74 289	1.16 506	0.50 186	0.91 348	0.63 290	0.48 299	0.61 278	0.35 257	0.14 117	0.10 64	0.14 101	0.12 128	0.13 101	0.13 174

test_xeample3	0.29 117	0.21 228	0.41 209	0.35 111	0.26 283	0.35 180	0.32 228	0.56 149	0.36 108	0.43 161	0.32 86	0.34 111	0.28 141	0.54 200	0.23 62	0.14 117	0.11 161	0.16 175	0.12 128	0.14 146	0.13 174

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 198	0.17 87	0.41 209	0.35 111	0.19 59	0.33 159	0.29 163	0.65 210	0.73 290	0.68 280	1.01 394	0.56 243	0.40 254	0.42 101	0.30 196	0.11 28	0.09 26	0.15 144	0.14 197	0.13 101	0.10 37

cf-r	0.47 331	0.23 288	0.41 209	0.39 212	0.23 174	0.59 352	0.37 312	0.88 352	0.85 368	0.72 315	1.05 417	0.94 434	0.62 384	0.56 215	0.54 402	0.21 386	0.14 324	0.17 216	0.19 369	0.15 196	0.15 245

HSM	0.51 385	0.24 325	0.41 209	0.39 212	0.24 203	0.75 429	0.40 368	1.22 498	0.75 300	0.81 365	0.91 348	1.21 500	0.69 427	0.87 444	0.46 361	0.17 280	0.13 290	0.17 216	0.14 197	0.17 278	0.17 313

SGM_RVC	0.97 524	0.28 402	0.41 209	0.39 212	0.22 132	1.55 555	0.73 532	1.51 558	1.25 527	2.25 581	1.92 551	2.58 576	1.56 566	2.02 575	1.19 538	0.27 472	0.27 512	0.27 478	0.25 476	0.25 438	0.25 446
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	0.64 456	0.35 452	0.41 209	0.42 324	0.25 238	1.01 494	0.77 536	1.13 453	1.09 494	1.17 521	1.22 473	1.04 462	0.75 457	0.88 447	0.63 430	0.28 482	0.30 525	0.34 516	0.30 511	0.26 445	0.26 452
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
G2L-ROB	0.47 331	0.19 154	0.42 230	0.35 111	0.22 132	0.57 333	0.42 393	1.14 462	0.71 282	0.84 393	0.75 252	1.09 479	0.53 325	0.74 382	0.53 397	0.17 280	0.12 219	0.14 101	0.12 128	0.17 278	0.19 364

GCAP-BAT	0.30 134	0.21 228	0.42 230	0.33 57	0.27 314	0.26 59	0.27 132	0.45 100	0.30 57	0.60 220	0.64 211	0.45 193	0.23 75	0.56 215	0.26 127	0.15 182	0.12 219	0.15 144	0.10 63	0.12 59	0.11 82

AE-Stereo	0.34 164	0.21 228	0.42 230	0.48 424	0.31 404	0.48 278	0.35 275	0.61 182	0.62 229	0.32 99	0.55 186	0.52 227	0.27 126	0.47 148	0.29 189	0.13 75	0.13 290	0.18 264	0.16 257	0.15 196	0.12 130

11t1	0.36 198	0.21 228	0.42 230	0.35 111	0.22 132	0.62 368	0.29 163	0.69 248	0.43 160	0.60 220	0.53 178	0.53 231	0.48 299	0.56 215	0.40 313	0.18 314	0.14 324	0.16 175	0.13 166	0.17 278	0.17 313

CASS	0.45 305	0.27 386	0.42 230	0.48 424	0.22 132	0.61 360	0.34 251	0.97 387	0.62 229	0.71 302	0.85 318	0.61 282	0.55 343	0.57 228	0.41 317	0.29 489	0.16 389	0.22 394	0.18 337	0.22 398	0.28 469
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.49 362	0.20 191	0.42 230	0.38 179	0.23 174	0.91 474	0.35 275	0.75 296	0.62 229	0.85 397	1.54 530	1.06 468	0.66 414	0.51 177	0.43 326	0.16 235	0.13 290	0.19 304	0.21 417	0.16 240	0.14 218

GrayStereo	0.49 362	0.19 154	0.42 230	0.46 408	0.28 338	0.53 302	0.67 507	0.69 248	0.63 240	1.02 487	1.47 524	0.78 377	0.76 460	0.56 215	0.33 225	0.14 117	0.12 219	0.17 216	0.17 310	0.15 196	0.29 476

test_xeample	1.01 528	0.21 228	0.42 230	0.35 111	0.21 111	0.71 414	0.39 357	1.23 503	0.86 373	0.81 365	1.04 413	0.69 327	0.61 378	0.69 353	10.93 610	0.19 346	0.15 355	0.18 264	0.17 310	0.18 302	0.17 313

GwcNet-RSSM	0.49 362	0.24 325	0.42 230	0.40 250	0.23 174	0.55 313	0.38 334	0.93 368	0.93 422	0.71 302	1.16 463	0.86 403	0.60 372	0.62 286	0.66 438	0.21 386	0.14 324	0.19 304	0.20 394	0.16 240	0.15 245

R-Stereo Train	0.39 246	0.18 115	0.42 230	0.42 324	0.26 283	0.40 223	0.32 228	0.72 276	0.34 86	0.89 426	1.28 485	0.57 248	0.35 210	0.42 101	0.32 213	0.15 182	0.12 219	0.14 101	0.12 128	0.14 146	0.13 174

RAFT-Stereo	0.39 246	0.18 115	0.42 230	0.42 324	0.26 283	0.40 223	0.32 228	0.72 276	0.34 86	0.89 426	1.28 485	0.57 248	0.35 210	0.42 101	0.32 213	0.15 182	0.12 219	0.14 101	0.12 128	0.14 146	0.13 174
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
test_sample2	0.42 276	0.22 267	0.43 241	0.33 57	0.21 111	0.58 339	0.39 357	0.95 380	0.67 258	0.63 239	0.77 262	0.69 327	0.57 352	0.61 278	0.38 298	0.19 346	0.14 324	0.18 264	0.16 257	0.19 336	0.18 331

ttt	0.51 385	0.25 350	0.43 241	0.38 179	0.24 203	0.65 393	0.38 334	1.18 481	1.05 476	0.72 315	1.08 429	0.63 290	0.49 303	0.84 430	0.59 417	0.24 441	0.21 462	0.22 394	0.20 394	0.24 428	0.24 438

testlalala	0.28 105	0.19 154	0.43 241	0.34 74	0.23 174	0.45 265	0.30 179	0.43 89	0.29 52	0.68 280	0.49 152	0.35 120	0.25 97	0.32 25	0.25 97	0.14 117	0.11 161	0.14 101	0.09 10	0.11 21	0.11 82

anonymousdsp2	0.35 180	0.20 191	0.43 241	0.37 148	0.24 203	0.48 278	0.31 205	0.86 340	0.65 252	0.55 206	0.50 156	0.50 219	0.34 207	0.56 215	0.31 203	0.14 117	0.10 64	0.14 101	0.10 63	0.16 240	0.14 218

HBP-ISP	0.59 447	0.45 503	0.43 241	0.45 387	0.33 433	0.70 409	0.28 153	1.11 445	1.00 454	0.83 386	1.18 467	0.65 310	0.68 423	0.88 447	0.52 394	0.35 529	0.38 554	0.47 550	0.41 549	0.38 517	0.31 493

BUS	0.45 305	0.25 350	0.43 241	0.45 387	0.28 338	0.70 409	0.34 251	0.94 373	0.76 308	0.75 329	0.80 286	0.65 310	0.49 303	0.64 311	0.51 386	0.20 369	0.14 324	0.22 394	0.19 369	0.18 302	0.18 331

test_5	0.43 288	0.24 325	0.43 241	0.52 483	0.28 338	0.28 91	0.42 393	0.72 276	0.82 349	0.62 230	0.91 348	0.72 344	0.55 343	0.79 408	0.35 257	0.14 117	0.11 161	0.18 264	0.18 337	0.18 302	0.16 291

BSDual-CNN	0.46 315	0.25 350	0.43 241	0.45 387	0.28 338	0.77 436	0.40 368	0.94 373	0.76 308	0.75 329	0.80 286	0.76 369	0.54 337	0.64 311	0.43 326	0.20 369	0.14 324	0.22 394	0.19 369	0.18 302	0.18 331

psmg	0.49 362	0.25 350	0.43 241	0.41 284	0.28 338	0.85 466	0.43 400	0.99 392	0.76 308	0.91 438	0.94 357	0.76 369	0.54 337	0.64 311	0.43 326	0.20 369	0.15 355	0.20 335	0.20 394	0.18 302	0.18 331

test-3	0.34 164	0.16 55	0.43 241	0.39 212	0.21 111	0.43 248	0.22 61	0.63 196	0.78 325	0.71 302	0.45 135	0.64 297	0.27 126	0.43 111	0.31 203	0.12 40	0.09 26	0.17 216	0.13 166	0.12 59	0.10 37

test_1	0.34 164	0.16 55	0.43 241	0.39 212	0.21 111	0.43 248	0.23 78	0.63 196	0.78 325	0.68 280	0.45 135	0.64 297	0.27 126	0.43 111	0.31 203	0.12 40	0.09 26	0.17 216	0.13 166	0.12 59	0.10 37

xxxx	1.01 528	0.22 267	0.43 241	0.36 131	0.21 111	0.82 459	0.36 297	1.32 527	0.88 386	0.71 302	0.94 357	0.97 441	0.63 390	0.64 311	10.58 609	0.20 369	0.16 389	0.18 264	0.17 310	0.19 336	0.19 364

rvit_stereo_0081_aga	0.31 141	0.28 402	0.44 253	0.42 324	0.29 365	0.34 170	0.31 205	0.44 96	0.40 143	0.39 143	0.44 132	0.40 158	0.32 187	0.42 101	0.29 189	0.23 429	0.17 409	0.19 304	0.16 257	0.20 352	0.15 245

MyStereo04	0.44 295	0.22 267	0.44 253	0.42 324	0.28 338	0.40 223	0.50 444	1.00 396	1.08 492	0.62 230	0.58 198	0.55 240	0.57 352	0.71 364	0.44 342	0.14 117	0.13 290	0.18 264	0.17 310	0.17 278	0.16 291

qqq	0.40 258	0.26 369	0.44 253	0.36 131	0.22 132	0.46 270	0.36 297	0.85 336	0.54 207	0.56 209	0.69 229	0.65 310	0.53 325	0.55 205	0.45 351	0.17 280	0.16 389	0.20 335	0.19 369	0.18 302	0.17 313

DisPM	0.39 246	0.19 154	0.44 253	0.41 284	0.27 314	0.24 39	0.31 205	0.65 210	0.57 221	0.87 412	0.87 329	0.60 277	0.32 187	0.76 392	0.32 213	0.18 314	0.12 219	0.19 304	0.17 310	0.15 196	0.20 387

RAFT_CTSACE	0.45 305	0.20 191	0.44 253	0.45 387	0.27 314	0.34 170	0.39 357	0.60 176	0.73 290	0.76 336	1.44 518	0.83 392	0.38 237	1.08 502	0.26 127	0.12 40	0.13 290	0.18 264	0.16 257	0.15 196	0.11 82

test_3	0.36 198	0.19 154	0.44 253	0.44 364	0.23 174	0.48 278	0.36 297	0.66 220	0.82 349	0.64 249	0.45 135	0.68 323	0.25 97	0.41 93	0.31 203	0.12 40	0.10 64	0.18 264	0.16 257	0.15 196	0.11 82

IIG-Stereo	0.43 288	0.21 228	0.44 253	0.50 455	0.25 238	0.44 256	0.21 50	0.71 271	0.76 308	0.83 386	0.95 366	0.83 392	0.43 270	0.90 455	0.35 257	0.15 182	0.12 219	0.19 304	0.14 197	0.15 196	0.11 82

RAFT_R40	0.40 258	0.19 154	0.44 253	0.43 345	0.25 238	0.23 27	0.26 115	0.67 230	0.67 258	0.98 471	0.78 273	0.72 344	0.43 270	0.76 392	0.35 257	0.16 235	0.11 161	0.20 335	0.16 257	0.18 302	0.14 218

222	1.18 551	0.22 267	0.44 253	0.37 148	0.22 132	0.79 443	0.37 312	1.31 526	0.89 399	0.92 446	1.08 429	0.72 344	0.71 444	0.66 326	13.89 613	0.20 369	0.15 355	0.17 216	0.16 257	0.18 302	0.19 364

EAI-Stereo	0.34 164	0.19 154	0.44 253	0.39 212	0.21 111	0.31 133	0.30 179	1.15 466	0.30 57	0.49 183	0.75 252	0.36 131	0.28 141	0.62 286	0.27 145	0.14 117	0.11 161	0.14 101	0.13 166	0.13 101	0.12 130

Gwc-CoAtRS	0.34 164	0.17 87	0.44 253	0.39 212	0.23 174	0.34 170	0.22 61	0.70 263	0.75 300	0.60 220	0.59 199	0.58 256	0.29 155	0.45 126	0.26 127	0.14 117	0.11 161	0.14 101	0.12 128	0.12 59	0.12 130

CVANet_RVC	0.57 433	0.33 441	0.44 253	0.47 417	0.32 420	0.67 400	0.61 495	1.05 421	0.93 422	0.85 397	1.04 413	1.01 453	0.73 451	0.83 425	0.52 394	0.29 489	0.19 440	0.27 478	0.25 476	0.31 479	0.21 405

testlalala2	0.36 198	0.18 115	0.45 265	0.89 566	0.53 537	0.44 256	0.26 115	0.61 182	0.49 190	0.68 280	0.56 189	0.44 191	0.24 85	0.34 44	0.31 203	0.15 182	0.12 219	0.14 101	0.10 63	0.13 101	0.13 174

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 164	0.27 386	0.45 265	0.36 131	0.25 238	0.48 278	0.30 179	0.58 161	0.90 402	0.42 158	0.36 108	0.30 84	0.29 155	0.49 163	0.30 196	0.16 235	0.14 324	0.18 264	0.15 224	0.18 302	0.15 245

MyStereo05	0.44 295	0.21 228	0.45 265	0.41 284	0.28 338	0.41 238	0.50 444	0.93 368	1.09 494	0.76 336	0.61 204	0.51 223	0.57 352	0.73 375	0.42 321	0.14 117	0.13 290	0.18 264	0.17 310	0.17 278	0.15 245

StereoVision	0.42 276	0.28 402	0.45 265	0.49 441	0.28 338	0.38 211	0.38 334	0.72 276	0.62 229	0.44 164	1.14 452	0.54 235	0.39 248	0.56 215	0.34 240	0.21 386	0.24 488	0.25 446	0.24 467	0.26 445	0.16 291

GANet-ADL	0.42 276	0.25 350	0.45 265	0.43 345	0.29 365	0.54 308	0.35 275	0.89 354	0.86 373	0.63 239	0.72 237	0.68 323	0.42 264	0.52 184	0.41 317	0.21 386	0.14 324	0.15 144	0.13 166	0.18 302	0.19 364

CrosDoStereo	0.50 378	0.18 115	0.45 265	0.38 179	0.24 203	0.40 223	1.18 572	0.67 230	0.86 373	0.94 453	1.37 502	0.63 290	0.77 467	0.65 318	0.45 351	0.15 182	0.12 219	0.17 216	0.18 337	0.14 146	0.14 218

NF-Stereo	0.38 230	0.20 191	0.45 265	0.41 284	0.25 238	0.26 59	0.31 205	0.69 248	0.70 271	0.65 258	0.77 262	0.57 248	0.30 173	0.67 337	0.35 257	0.18 314	0.12 219	0.20 335	0.16 257	0.16 240	0.27 462

NRIStereo	0.36 198	0.20 191	0.45 265	0.41 284	0.23 174	0.34 170	0.26 115	0.65 210	0.55 212	0.64 249	0.63 208	0.56 243	0.37 233	0.65 318	0.37 289	0.15 182	0.11 161	0.18 264	0.15 224	0.17 278	0.14 218

ASMatch	0.48 343	0.19 154	0.45 265	0.39 212	0.28 338	0.37 198	0.26 115	0.74 289	0.68 263	0.76 336	2.34 563	0.61 282	0.52 321	0.62 286	0.37 289	0.14 117	0.12 219	0.17 216	0.15 224	0.14 146	0.21 405

DeepStereo_LL	0.50 378	0.18 115	0.45 265	0.38 179	0.24 203	0.40 223	1.18 572	0.67 230	0.86 373	0.94 453	1.37 502	0.63 290	0.77 467	0.65 318	0.45 351	0.15 182	0.12 219	0.17 216	0.18 337	0.14 146	0.14 218

SST-Stereo	0.40 258	0.19 154	0.45 265	0.42 324	0.25 238	0.25 53	0.21 50	0.66 220	0.47 185	1.08 509	0.79 283	0.72 344	0.43 270	0.77 399	0.35 257	0.16 235	0.11 161	0.20 335	0.16 257	0.19 336	0.15 245

THIR-Stereo	0.50 378	0.18 115	0.45 265	0.38 179	0.23 174	0.75 429	0.67 507	0.66 220	0.87 382	1.02 487	1.40 508	0.72 344	0.76 460	0.62 286	0.42 321	0.15 182	0.11 161	0.17 216	0.18 337	0.14 146	0.15 245

Pruner-Stereo	0.38 230	0.20 191	0.45 265	0.40 250	0.25 238	0.22 19	0.24 93	0.67 230	0.55 212	0.89 426	0.76 258	0.68 323	0.29 155	0.62 286	0.35 257	0.18 314	0.12 219	0.20 335	0.17 310	0.17 278	0.18 331

RAFT	0.45 305	0.22 267	0.45 265	0.47 417	0.26 283	0.54 308	0.47 423	0.66 220	0.58 223	0.80 352	0.82 297	0.94 434	0.57 352	0.75 388	0.34 240	0.17 280	0.15 355	0.22 394	0.20 394	0.16 240	0.12 130

XX-Stereo	0.37 215	0.17 87	0.45 265	0.55 508	0.36 454	0.38 211	0.20 30	0.60 176	0.30 57	0.46 173	1.30 492	0.73 355	0.26 115	0.56 215	0.26 127	0.16 235	0.11 161	0.17 216	0.16 257	0.14 146	0.10 37

CFNet-RSSM	0.34 164	0.17 87	0.45 265	0.39 212	0.22 132	0.35 180	0.23 78	0.73 287	0.84 359	0.65 258	0.54 180	0.57 248	0.28 141	0.46 141	0.26 127	0.13 75	0.10 64	0.14 101	0.12 128	0.13 101	0.11 82

HITNet	0.41 269	0.26 369	0.45 265	0.33 57	0.17 23	0.63 377	0.30 179	0.93 368	0.64 247	0.71 302	0.82 297	0.64 297	0.52 321	0.59 263	0.43 326	0.14 117	0.10 64	0.15 144	0.13 166	0.19 336	0.12 130
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
UGAM	0.52 395	0.22 267	0.46 282	0.45 387	0.25 238	0.41 238	0.52 462	0.62 188	1.16 506	0.76 336	1.13 447	1.32 518	0.57 352	1.00 485	0.53 397	0.17 280	0.14 324	0.25 446	0.21 417	0.15 196	0.13 174

test_sample1	0.42 276	0.22 267	0.46 282	0.34 74	0.23 174	0.58 339	0.35 275	0.99 392	0.49 190	0.62 230	0.75 252	0.69 327	0.61 378	0.58 248	0.44 342	0.18 314	0.14 324	0.17 216	0.15 224	0.17 278	0.17 313

mmm	0.44 295	0.27 386	0.46 282	0.38 179	0.24 203	0.61 360	0.35 275	0.94 373	0.53 203	0.72 315	1.05 417	0.63 290	0.50 314	0.57 228	0.45 351	0.18 314	0.15 355	0.23 416	0.20 394	0.20 352	0.18 331

1111x	0.55 415	0.22 267	0.46 282	0.38 179	0.20 86	0.66 396	0.43 400	1.23 503	0.99 448	0.71 302	0.99 389	0.95 436	0.69 427	0.90 455	1.08 528	0.18 314	0.17 409	0.18 264	0.19 369	0.20 352	0.18 331

DCRE	0.37 215	0.18 115	0.46 282	0.45 387	0.32 420	0.42 245	0.37 312	0.63 196	0.51 197	0.47 178	0.94 357	0.56 243	0.36 228	0.52 184	0.32 213	0.14 117	0.13 290	0.15 144	0.14 197	0.14 146	0.13 174

SA	0.44 295	0.25 350	0.46 282	0.46 408	0.24 203	0.43 248	0.36 297	0.75 296	0.96 436	0.59 216	1.03 407	0.48 210	0.52 321	0.94 479	0.32 213	0.16 235	0.12 219	0.21 377	0.19 369	0.15 196	0.13 174

OMP-Stereo	0.42 276	0.22 267	0.46 282	0.52 483	0.24 203	0.36 191	0.25 101	0.71 271	0.78 325	0.77 342	0.64 211	0.89 418	0.39 248	0.91 462	0.35 257	0.15 182	0.12 219	0.20 335	0.15 224	0.15 196	0.12 130

OCTAStereo	0.38 230	0.20 191	0.46 282	0.41 284	0.25 238	0.26 59	0.31 205	0.69 248	0.70 271	0.65 258	0.77 262	0.58 256	0.30 173	0.67 337	0.35 257	0.18 314	0.12 219	0.20 335	0.16 257	0.16 240	0.27 462

RE-Stereo	0.38 230	0.20 191	0.46 282	0.41 284	0.25 238	0.26 59	0.31 205	0.69 248	0.70 271	0.65 258	0.77 262	0.58 256	0.30 173	0.67 337	0.35 257	0.18 314	0.12 219	0.20 335	0.16 257	0.16 240	0.27 462

TVStereo	0.38 230	0.20 191	0.46 282	0.41 284	0.25 238	0.26 59	0.31 205	0.69 248	0.70 271	0.65 258	0.77 262	0.58 256	0.30 173	0.67 337	0.35 257	0.18 314	0.12 219	0.20 335	0.16 257	0.16 240	0.27 462

CFNet	0.51 385	0.29 414	0.46 282	0.41 284	0.27 314	0.70 409	0.32 228	1.13 453	1.00 454	0.72 315	1.07 426	0.85 398	0.60 372	0.76 392	0.52 394	0.19 346	0.14 324	0.23 416	0.23 451	0.21 376	0.16 291

SGM-ForestM	4.04 600	0.32 433	0.46 282	0.43 345	0.27 314	7.50 607	1.45 592	3.84 602	4.24 602	8.19 614	6.76 611	19.00 623	9.08 610	10.74 614	6.62 604	0.31 499	0.33 545	0.32 509	0.32 524	0.29 464	0.29 476

WQFJA1	0.42 276	0.27 386	0.47 294	0.48 424	0.32 420	0.55 313	0.48 431	0.76 303	0.91 409	0.51 189	0.71 234	0.41 164	0.40 254	0.79 408	0.39 304	0.16 235	0.15 355	0.21 377	0.18 337	0.16 240	0.16 291

WQFJX1	0.42 276	0.27 386	0.47 294	0.48 424	0.32 420	0.55 313	0.48 431	0.76 303	0.91 409	0.51 189	0.71 234	0.41 164	0.40 254	0.79 408	0.39 304	0.16 235	0.15 355	0.21 377	0.18 337	0.16 240	0.16 291

FACV-RUCA	0.43 288	0.28 402	0.47 294	0.45 387	0.33 433	0.58 339	0.34 251	0.82 327	0.73 290	0.57 212	0.84 308	0.47 205	0.50 314	0.54 200	0.39 304	0.22 412	0.15 355	0.35 518	0.16 257	0.28 460	0.21 405

rvit_stereo_0081	0.32 147	0.24 325	0.47 294	0.43 345	0.26 283	0.30 116	0.37 312	0.42 76	0.55 212	0.36 119	0.40 121	0.39 146	0.35 210	0.43 111	0.33 225	0.22 412	0.16 389	0.19 304	0.16 257	0.19 336	0.13 174

rvit_stereo_0082	0.32 147	0.24 325	0.47 294	0.43 345	0.26 283	0.30 116	0.37 312	0.42 76	0.55 212	0.36 119	0.40 121	0.39 146	0.35 210	0.43 111	0.33 225	0.22 412	0.16 389	0.19 304	0.16 257	0.19 336	0.13 174

rvit_stereo_ft	0.33 158	0.25 350	0.47 294	0.52 483	0.32 420	0.33 159	0.47 423	0.49 112	0.50 195	0.34 108	0.41 124	0.41 164	0.32 187	0.48 159	0.34 240	0.22 412	0.14 324	0.19 304	0.18 337	0.19 336	0.14 218

HH	0.35 180	0.20 191	0.47 294	0.40 250	0.25 238	0.33 159	0.31 205	0.76 303	0.38 131	0.43 161	0.57 193	0.79 379	0.44 280	0.71 364	0.25 97	0.15 182	0.11 161	0.15 144	0.14 197	0.14 146	0.12 130

HanStereo	0.35 180	0.20 191	0.47 294	0.40 250	0.25 238	0.33 159	0.31 205	0.76 303	0.38 131	0.43 161	0.57 193	0.79 379	0.44 280	0.71 364	0.25 97	0.15 182	0.11 161	0.15 144	0.14 197	0.14 146	0.12 130

Patchmatch Stereo++	0.35 180	0.23 288	0.47 294	0.41 284	0.22 132	0.24 39	0.22 61	0.59 166	0.36 108	0.63 239	0.73 241	0.58 256	0.38 237	0.58 248	0.36 273	0.18 314	0.12 219	0.20 335	0.16 257	0.20 352	0.15 245
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
TransformOpticalFlow	0.44 295	0.20 191	0.47 294	0.41 284	0.23 174	0.37 198	0.47 423	0.94 373	0.76 308	0.65 258	1.14 452	0.73 355	0.56 350	0.76 392	0.32 213	0.15 182	0.10 64	0.17 216	0.15 224	0.14 146	0.13 174

PSM-adaLoss	0.35 180	0.23 288	0.47 294	0.41 284	0.22 132	0.24 39	0.31 205	0.59 166	0.36 108	0.63 239	0.73 241	0.58 256	0.38 237	0.56 215	0.35 257	0.18 314	0.12 219	0.20 335	0.16 257	0.20 352	0.15 245

ROB_FTStereo_v2	0.35 180	0.23 288	0.47 294	0.41 284	0.22 132	0.24 39	0.31 205	0.59 166	0.36 108	0.63 239	0.73 241	0.57 248	0.38 237	0.57 228	0.36 273	0.18 314	0.12 219	0.20 335	0.16 257	0.20 352	0.15 245

ROB_FTStereo	0.35 180	0.23 288	0.47 294	0.41 284	0.22 132	0.25 53	0.21 50	0.59 166	0.36 108	0.63 239	0.73 241	0.58 256	0.38 237	0.57 228	0.35 257	0.18 314	0.12 219	0.20 335	0.16 257	0.20 352	0.15 245

HUI-Stereo	0.35 180	0.23 288	0.47 294	0.41 284	0.22 132	0.24 39	0.22 61	0.60 176	0.36 108	0.63 239	0.73 241	0.58 256	0.38 237	0.50 170	0.35 257	0.18 314	0.12 219	0.20 335	0.16 257	0.20 352	0.15 245

DRaft	0.49 362	0.17 87	0.47 294	0.37 148	0.25 238	0.58 339	0.40 368	0.65 210	0.85 368	1.02 487	1.75 544	0.50 219	0.82 483	0.63 297	0.40 313	0.13 75	0.11 161	0.16 175	0.16 257	0.14 146	0.15 245

DeepStereo_RVC	0.36 198	0.21 228	0.47 294	0.40 250	0.24 203	0.26 59	0.22 61	0.60 176	0.38 131	0.69 289	0.67 226	0.57 248	0.51 319	0.56 215	0.39 304	0.16 235	0.12 219	0.18 264	0.15 224	0.19 336	0.18 331

iGMRVC	0.35 180	0.23 288	0.47 294	0.41 284	0.22 132	0.24 39	0.30 179	0.59 166	0.36 108	0.63 239	0.73 241	0.58 256	0.38 237	0.58 248	0.36 273	0.18 314	0.12 219	0.20 335	0.16 257	0.20 352	0.15 245

iRAFT	0.35 180	0.23 288	0.47 294	0.41 284	0.22 132	0.24 39	0.22 61	0.59 166	0.36 108	0.63 239	0.73 241	0.58 256	0.38 237	0.58 248	0.36 273	0.18 314	0.12 219	0.20 335	0.16 257	0.20 352	0.15 245

RAFT-IKP	0.35 180	0.23 288	0.47 294	0.41 284	0.22 132	0.24 39	0.28 153	0.59 166	0.36 108	0.63 239	0.73 241	0.57 248	0.38 237	0.58 248	0.36 273	0.18 314	0.12 219	0.20 335	0.16 257	0.20 352	0.15 245

psm_up	0.55 415	0.26 369	0.47 294	0.49 441	0.32 420	0.65 393	0.56 481	1.04 416	0.82 349	0.82 374	0.88 337	1.01 453	0.94 514	0.74 382	0.61 424	0.21 386	0.25 496	0.26 465	0.23 451	0.21 376	0.20 387

AdaStereo	0.50 378	0.32 433	0.47 294	0.48 424	0.25 238	0.67 400	0.32 228	1.17 478	0.88 386	0.75 329	0.99 389	0.75 363	0.49 303	0.67 337	0.46 361	0.27 472	0.12 219	0.28 486	0.18 337	0.23 415	0.18 331
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.
DLCB_ROB	0.58 440	0.28 402	0.47 294	0.49 441	0.32 420	0.77 436	0.50 444	0.99 392	0.92 416	1.04 496	1.14 452	1.21 500	0.69 427	0.88 447	0.69 445	0.20 369	0.20 452	0.22 394	0.22 435	0.21 376	0.18 331

G2L-Stereo	0.49 362	0.23 288	0.48 316	0.43 345	0.26 283	0.47 275	0.42 393	0.93 368	0.78 325	0.84 393	0.86 321	0.91 425	0.52 321	0.78 403	0.70 448	0.20 369	0.17 409	0.22 394	0.18 337	0.17 278	0.21 405

model_zeroshot	0.33 158	0.18 115	0.48 316	0.39 212	0.28 338	0.45 265	0.25 101	0.63 196	0.45 176	0.61 228	0.50 156	0.51 223	0.25 97	0.45 126	0.26 127	0.16 235	0.13 290	0.15 144	0.14 197	0.13 101	0.13 174

LL-Strereo2	0.35 180	0.24 325	0.48 316	0.41 284	0.26 283	0.35 180	0.24 93	0.67 230	0.44 167	0.54 204	0.51 165	0.66 315	0.25 97	0.66 326	0.30 196	0.14 117	0.12 219	0.23 416	0.20 394	0.18 302	0.13 174

DCANet-4	0.36 198	0.20 191	0.48 316	0.34 74	0.19 59	0.29 103	0.30 179	0.66 220	0.92 416	0.69 289	0.78 273	0.40 158	0.47 294	0.45 126	0.34 240	0.14 117	0.10 64	0.14 101	0.11 97	0.11 21	0.13 174

iRaft-Stereo_5w	0.45 305	0.21 228	0.48 316	0.42 324	0.28 338	0.31 133	0.54 471	0.63 196	0.62 229	0.62 230	0.89 341	1.01 453	0.69 427	0.75 388	0.66 438	0.13 75	0.12 219	0.17 216	0.15 224	0.14 146	0.15 245

GwcNet-ADL	0.44 295	0.22 267	0.48 316	0.45 387	0.30 382	0.40 223	0.37 312	0.92 366	0.97 439	0.71 302	0.78 273	0.61 282	0.42 264	0.62 286	0.50 376	0.19 346	0.14 324	0.15 144	0.14 197	0.18 302	0.18 331

AAGNet	1.43 565	0.20 191	0.48 316	0.44 364	0.25 238	0.29 103	0.31 205	0.65 210	0.68 263	0.97 466	0.86 321	0.67 322	0.62 384	0.64 311	20.63 618	0.16 235	0.11 161	0.19 304	0.15 224	0.19 336	0.12 130

STrans-v2	0.46 315	0.20 191	0.48 316	0.40 250	0.24 203	0.55 313	0.50 444	1.07 429	0.73 290	0.65 258	1.05 417	0.72 344	0.69 427	0.72 369	0.33 225	0.14 117	0.10 64	0.17 216	0.14 197	0.13 101	0.12 130

PSM-softLoss	0.38 230	0.20 191	0.48 316	0.41 284	0.26 283	0.30 116	0.35 275	0.69 248	0.46 180	0.62 230	0.82 297	0.59 271	0.33 199	0.70 359	0.39 304	0.19 346	0.12 219	0.20 335	0.18 337	0.16 240	0.22 423

KMStereo	0.38 230	0.20 191	0.48 316	0.41 284	0.26 283	0.30 116	0.35 275	0.69 248	0.46 180	0.62 230	0.82 297	0.59 271	0.33 199	0.70 359	0.39 304	0.19 346	0.12 219	0.20 335	0.18 337	0.16 240	0.22 423

IRAFT_RVC	0.42 276	0.20 191	0.48 316	0.44 364	0.24 203	0.27 73	0.54 471	0.74 289	0.77 315	0.76 336	0.80 286	0.73 355	0.51 319	0.70 359	0.36 273	0.17 280	0.10 64	0.21 377	0.16 257	0.16 240	0.14 218

RALAANet	0.38 230	0.23 288	0.48 316	0.42 324	0.29 365	0.35 180	0.25 101	0.86 340	0.64 247	0.67 274	0.65 214	0.60 277	0.29 155	0.60 270	0.34 240	0.15 182	0.12 219	0.17 216	0.15 224	0.21 376	0.13 174

test_sample5	0.47 331	0.26 369	0.49 328	0.36 131	0.22 132	0.64 384	0.39 357	1.13 453	0.81 344	0.77 342	0.94 357	0.64 297	0.54 337	0.65 318	0.43 326	0.21 386	0.16 389	0.22 394	0.20 394	0.22 398	0.20 387

CoDeX	0.47 331	0.20 191	0.49 328	0.42 324	0.25 238	0.75 429	0.36 297	1.27 518	0.80 336	0.82 374	0.96 370	0.62 288	0.57 352	0.60 270	0.36 273	0.17 280	0.12 219	0.17 216	0.15 224	0.16 240	0.14 218

DualNet	0.48 343	0.26 369	0.49 328	0.36 131	0.22 132	0.64 384	0.39 357	1.13 453	0.81 344	0.80 352	1.03 407	0.64 297	0.54 337	0.65 318	0.43 326	0.21 386	0.16 389	0.22 394	0.20 394	0.22 398	0.20 387

ffm	0.44 295	0.26 369	0.49 328	0.37 148	0.25 238	0.55 313	0.37 312	0.68 240	1.04 472	0.73 322	0.96 370	0.71 335	0.53 325	0.57 228	0.25 97	0.16 235	0.10 64	0.25 446	0.21 417	0.16 240	0.16 291

ff1	0.49 362	0.26 369	0.49 328	0.37 148	0.25 238	0.55 313	0.37 312	0.68 240	1.04 472	0.73 322	0.96 370	0.71 335	0.53 325	1.01 486	0.88 491	0.16 235	0.10 64	0.25 446	0.21 417	0.16 240	0.16 291

mmx	0.53 401	0.26 369	0.49 328	0.37 148	0.25 238	0.55 313	0.37 312	1.16 473	1.03 466	0.73 322	0.96 370	0.71 335	0.53 325	1.01 486	0.88 491	0.20 369	0.15 355	0.25 446	0.21 417	0.22 398	0.20 387

xxx	0.53 401	0.26 369	0.49 328	0.37 148	0.25 238	0.55 313	0.37 312	1.16 473	1.03 466	0.73 322	0.96 370	0.71 335	0.53 325	1.01 486	0.88 491	0.20 369	0.15 355	0.25 446	0.21 417	0.22 398	0.20 387

ADStereo(finetuned)	0.37 215	0.16 55	0.49 328	0.34 74	0.19 59	0.30 116	0.30 179	0.68 240	0.91 409	0.70 295	0.77 262	0.43 184	0.69 427	0.45 126	0.33 225	0.14 117	0.10 64	0.14 101	0.11 97	0.13 101	0.12 130

CSP-Net	0.56 426	0.27 386	0.49 328	0.41 284	0.28 338	1.22 532	0.50 444	1.23 503	0.72 283	0.95 460	0.95 366	0.89 418	0.62 384	0.83 425	0.62 427	0.26 462	0.17 409	0.17 216	0.17 310	0.18 302	0.17 313

AACVNet	0.50 378	0.23 288	0.49 328	0.46 408	0.29 365	0.52 294	0.38 334	0.90 359	0.55 212	0.81 365	1.03 407	1.00 449	0.70 440	0.83 425	0.54 402	0.21 386	0.18 426	0.24 433	0.18 337	0.23 415	0.20 387

PFNet+	0.40 258	0.19 154	0.49 328	0.39 212	0.25 238	0.28 91	0.23 78	0.64 209	0.70 271	0.85 397	0.79 283	0.64 297	0.35 210	0.72 369	0.34 240	0.19 346	0.14 324	0.23 416	0.20 394	0.16 240	0.20 387

CRE-IMP	0.36 198	0.23 288	0.49 328	0.42 324	0.24 203	0.41 238	0.21 50	0.57 154	0.41 148	0.65 258	0.72 237	0.53 231	0.37 233	0.61 278	0.38 298	0.17 280	0.11 161	0.19 304	0.15 224	0.21 376	0.18 331

TDLM	0.57 433	0.33 441	0.49 328	0.51 471	0.30 382	0.66 396	0.73 532	1.03 413	1.01 458	0.82 374	1.10 435	0.84 396	0.70 440	0.86 442	0.58 412	0.28 482	0.17 409	0.25 446	0.22 435	0.26 445	0.19 364

FE-Mocha	0.32 147	0.19 154	0.50 341	0.38 179	0.27 314	0.30 116	0.20 30	0.71 271	0.36 108	0.65 258	0.56 189	0.54 235	0.25 97	0.38 71	0.22 35	0.15 182	0.10 64	0.17 216	0.16 257	0.13 101	0.12 130

rvit_stereo_0083	0.34 164	0.24 325	0.50 341	0.44 364	0.27 314	0.34 170	0.35 275	0.45 100	0.62 229	0.37 126	0.47 146	0.42 176	0.35 210	0.40 84	0.36 273	0.22 412	0.20 452	0.20 335	0.17 310	0.20 352	0.14 218

test_sample7	0.52 395	0.29 414	0.50 341	0.36 131	0.27 314	0.62 368	0.41 383	1.06 425	0.88 386	0.92 446	0.86 321	0.85 398	0.69 427	0.68 347	0.50 376	0.26 462	0.20 452	0.27 478	0.26 490	0.27 456	0.24 438

test_sample6	0.49 362	0.26 369	0.50 341	0.37 148	0.22 132	0.63 377	0.40 368	1.12 451	0.83 354	0.80 352	1.03 407	0.66 315	0.55 343	0.67 337	0.46 361	0.22 412	0.16 389	0.22 394	0.22 435	0.23 415	0.21 405

test_sample4	0.47 331	0.26 369	0.50 341	0.35 111	0.22 132	0.69 404	0.38 334	1.15 466	0.81 344	0.78 346	0.82 297	0.62 288	0.53 325	0.63 297	0.44 342	0.21 386	0.15 355	0.21 377	0.19 369	0.21 376	0.19 364

test_sample3	0.46 315	0.25 350	0.50 341	0.35 111	0.23 174	0.69 404	0.37 312	1.15 466	0.81 344	0.75 329	0.79 283	0.66 315	0.49 303	0.63 297	0.46 361	0.21 386	0.15 355	0.20 335	0.19 369	0.21 376	0.19 364

plain	0.31 141	0.20 191	0.50 341	0.39 212	0.29 365	0.27 73	0.30 179	0.44 96	0.35 100	0.31 86	0.66 221	0.30 84	0.31 182	0.65 318	0.31 203	0.17 280	0.13 290	0.20 335	0.15 224	0.17 278	0.12 130

IER	0.46 315	0.23 288	0.50 341	0.38 179	0.28 338	0.69 404	0.35 275	0.80 321	0.66 255	0.83 386	0.94 357	0.75 363	0.77 467	0.60 270	0.42 321	0.17 280	0.14 324	0.17 216	0.17 310	0.17 278	0.15 245

UDGNet	0.48 343	0.77 556	0.50 341	0.48 424	0.31 404	0.41 238	0.34 251	0.70 263	0.92 416	0.65 258	0.60 201	0.58 256	0.43 270	0.63 297	0.41 317	0.32 510	0.15 355	0.66 569	0.19 369	0.36 508	0.21 405

DEmStereo	0.48 343	0.17 87	0.50 341	0.38 179	0.25 238	0.59 352	0.34 251	0.63 196	0.74 297	0.89 426	1.66 537	0.58 256	1.06 531	0.60 270	0.42 321	0.14 117	0.11 161	0.16 175	0.16 257	0.14 146	0.15 245

ac_64	0.52 395	0.22 267	0.50 341	0.45 387	0.28 338	0.80 446	0.45 412	1.02 409	0.61 228	0.91 438	0.83 303	1.07 473	0.68 423	0.74 382	0.70 448	0.21 386	0.18 426	0.20 335	0.19 369	0.18 302	0.15 245

DMCA	0.45 305	0.26 369	0.50 341	0.38 179	0.28 338	0.51 290	0.34 251	0.93 368	0.68 263	0.75 329	0.83 303	0.79 379	0.53 325	0.51 177	0.54 402	0.21 386	0.16 389	0.21 377	0.16 257	0.19 336	0.21 405

DIP-Stereo	0.39 246	0.21 228	0.50 341	0.41 284	0.28 338	0.62 368	0.27 132	0.77 308	0.40 143	0.64 249	0.86 321	0.52 227	0.33 199	0.66 326	0.42 321	0.15 182	0.13 290	0.17 216	0.14 197	0.15 196	0.15 245
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Selective-RAFT	0.35 180	0.23 288	0.51 354	0.44 364	0.21 111	0.64 384	0.27 132	0.59 166	0.63 240	0.40 149	0.38 116	0.55 240	0.40 254	0.57 228	0.35 257	0.13 75	0.11 161	0.14 101	0.12 128	0.16 240	0.13 174

NINENet	0.50 378	0.29 414	0.51 354	0.45 387	0.32 420	0.70 409	0.34 251	1.10 439	0.88 386	0.80 352	0.94 357	0.65 310	0.49 303	0.73 375	0.51 386	0.22 412	0.20 452	0.25 446	0.18 337	0.22 398	0.21 405

hknet	0.49 362	0.25 350	0.51 354	0.45 387	0.29 365	0.77 436	0.40 368	0.94 373	0.83 354	0.75 329	0.80 286	0.97 441	0.61 378	0.73 375	0.45 351	0.18 314	0.14 324	0.22 394	0.19 369	0.18 302	0.18 331

ADLNet	0.55 415	0.27 386	0.51 354	0.44 364	0.35 449	0.78 440	0.46 416	1.08 433	0.86 373	0.99 474	0.98 384	0.92 430	0.63 390	0.69 353	0.81 471	0.22 412	0.16 389	0.22 394	0.22 435	0.21 376	0.21 405

UPFNet	0.53 401	0.24 325	0.51 354	0.45 387	0.38 470	0.84 465	0.49 439	0.99 392	0.75 300	0.87 412	0.88 337	0.86 403	0.64 401	0.80 411	0.71 453	0.20 369	0.20 452	0.20 335	0.20 394	0.19 336	0.15 245

ITSA-stereo	0.53 401	0.28 402	0.52 359	0.40 250	0.23 174	0.56 328	0.34 251	1.24 510	1.24 521	0.80 352	0.81 293	0.72 344	0.58 361	0.82 417	0.65 435	0.21 386	0.17 409	0.23 416	0.21 417	0.22 398	0.26 452

gcap-zeroshot	0.34 164	0.18 115	0.52 359	0.38 179	0.22 132	0.49 283	0.27 132	0.52 131	0.34 86	0.64 249	0.50 156	0.83 392	0.34 207	0.48 159	0.24 76	0.13 75	0.11 161	0.15 144	0.12 128	0.13 101	0.12 130

PCWNet_CMD	0.48 343	0.24 325	0.52 359	0.39 212	0.27 314	0.63 377	0.30 179	0.95 380	0.96 436	0.86 404	1.07 426	0.79 379	0.44 280	0.57 228	0.43 326	0.17 280	0.12 219	0.21 377	0.16 257	0.24 428	0.19 364

AASNet	0.53 401	0.25 350	0.52 359	0.49 441	0.32 420	0.74 424	0.40 368	1.50 555	0.86 373	0.86 404	0.92 352	0.64 297	0.59 368	0.59 263	0.79 466	0.23 429	0.19 440	0.20 335	0.16 257	0.21 376	0.19 364

CFNet_pseudo	0.46 315	0.24 325	0.52 359	0.37 148	0.27 314	0.58 339	0.30 179	0.86 340	0.88 386	0.82 374	1.03 407	0.75 363	0.47 294	0.58 248	0.44 342	0.17 280	0.12 219	0.24 433	0.16 257	0.24 428	0.19 364

RASNet	0.53 401	0.22 267	0.52 359	0.38 179	0.22 132	0.68 402	0.38 334	0.97 387	0.88 386	0.73 322	1.04 413	1.03 460	0.92 508	0.90 455	0.86 481	0.16 235	0.14 324	0.14 101	0.17 310	0.15 196	0.13 174

MSMDNet	0.48 343	0.24 325	0.52 359	0.39 212	0.27 314	0.63 377	0.30 179	0.96 384	0.96 436	0.86 404	1.07 426	0.79 379	0.44 280	0.57 228	0.43 326	0.17 280	0.12 219	0.20 335	0.16 257	0.23 415	0.19 364

ccs_rob	0.46 315	0.24 325	0.52 359	0.37 148	0.27 314	0.58 339	0.31 205	0.86 340	0.88 386	0.82 374	1.02 403	0.75 363	0.47 294	0.58 248	0.44 342	0.17 280	0.12 219	0.24 433	0.16 257	0.24 428	0.19 364

FSD	0.48 343	0.47 506	0.53 367	0.54 500	0.46 519	0.48 278	0.52 462	0.53 143	0.48 189	0.48 181	0.48 148	0.49 216	0.48 299	0.51 177	0.49 374	0.45 549	0.42 563	0.47 550	0.46 555	0.46 538	0.45 548

DCVSM-stereo	0.49 362	0.27 386	0.53 367	0.39 212	0.29 365	0.51 290	0.26 115	0.75 296	0.75 300	1.11 515	0.75 252	1.05 466	0.72 448	0.60 270	0.47 368	0.20 369	0.19 440	0.24 433	0.20 394	0.25 438	0.30 485

MIM_Stereo	0.38 230	0.17 87	0.53 367	0.37 148	0.24 203	0.27 73	0.24 93	0.70 263	0.54 207	0.72 315	1.00 391	0.63 290	0.29 155	0.64 311	0.38 298	0.13 75	0.14 324	0.17 216	0.16 257	0.14 146	0.11 82

LMCR-Stereo	0.53 401	0.30 423	0.53 367	0.58 519	0.30 382	0.83 462	0.36 297	1.19 483	0.76 308	0.88 422	1.04 413	0.56 243	0.62 384	0.82 417	0.67 441	0.19 346	0.15 355	0.19 304	0.14 197	0.23 415	0.17 313

iResNet_ROB	0.52 395	0.21 228	0.53 367	0.37 148	0.21 111	0.61 360	0.29 163	1.51 558	1.32 537	0.90 433	1.02 403	0.80 387	0.62 384	0.76 392	0.43 326	0.16 235	0.12 219	0.13 68	0.09 10	0.15 196	0.18 331

MyStereo8	0.40 258	0.20 191	0.54 372	0.41 284	0.29 365	0.53 302	0.29 163	0.65 210	0.49 190	0.71 302	0.98 384	0.58 256	0.43 270	0.50 170	0.51 386	0.15 182	0.12 219	0.16 175	0.14 197	0.19 336	0.19 364

GMStereo	0.39 246	0.37 464	0.54 372	0.40 250	0.26 283	0.42 245	0.36 297	0.59 166	1.04 472	0.55 206	0.51 165	0.37 133	0.35 210	0.54 200	0.41 317	0.19 346	0.13 290	0.16 175	0.17 310	0.24 428	0.18 331
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AANet_RVC	0.57 433	0.32 433	0.54 372	0.45 387	0.27 314	0.57 333	0.48 431	1.00 396	1.28 533	0.86 404	1.33 496	0.87 409	0.58 361	1.07 499	0.75 460	0.18 314	0.12 219	0.15 144	0.13 166	0.18 302	0.18 331

StereoDRNet-Refined	0.58 440	0.32 433	0.54 372	0.46 408	0.30 382	0.96 485	0.40 368	1.00 396	0.94 429	1.12 516	1.08 429	0.96 439	0.67 417	0.90 455	0.89 501	0.17 280	0.13 290	0.22 394	0.21 417	0.20 352	0.19 364
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MeshStereo	1.34 559	0.43 494	0.54 372	0.44 364	0.34 442	1.66 562	0.60 490	1.94 578	1.37 540	4.47 605	3.25 582	4.71 597	1.94 581	1.92 570	1.17 536	0.35 529	0.35 549	0.37 528	0.31 518	0.32 485	0.32 497
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
CFNet_ucs	0.50 378	0.24 325	0.55 377	0.38 179	0.31 404	0.58 339	0.33 238	0.98 390	0.93 422	0.88 422	1.19 471	0.80 387	0.49 303	0.63 297	0.43 326	0.21 386	0.15 355	0.26 465	0.18 337	0.26 445	0.22 423

dd	0.43 288	0.38 474	0.55 377	0.44 364	0.25 238	0.47 275	0.38 334	0.70 263	1.05 476	0.59 216	0.65 214	0.42 176	0.39 248	0.66 326	0.50 376	0.24 441	0.15 355	0.21 377	0.15 224	0.22 398	0.18 331

SACVNet	0.58 440	0.34 446	0.55 377	0.55 508	0.36 454	0.63 377	0.48 431	1.13 453	0.77 315	1.02 487	1.06 423	1.02 458	0.74 453	0.90 455	0.51 386	0.27 472	0.21 462	0.25 446	0.24 467	0.29 464	0.36 516

SFCPSM	0.47 331	0.21 228	0.55 377	0.40 250	0.27 314	0.87 470	0.37 312	1.33 529	0.77 315	0.80 352	0.84 308	0.54 235	0.49 303	0.57 228	0.37 289	0.18 314	0.13 290	0.18 264	0.20 394	0.16 240	0.15 245

delet	0.55 415	0.24 325	0.55 377	0.44 364	0.33 433	1.07 506	0.50 444	1.00 396	0.86 373	0.85 397	0.96 370	0.90 423	0.63 390	0.83 425	0.74 459	0.18 314	0.18 426	0.20 335	0.21 417	0.16 240	0.15 245

GANet	0.70 472	0.37 464	0.55 377	0.51 471	0.34 442	0.94 479	0.96 559	1.08 433	0.94 429	1.04 496	1.98 554	1.13 493	0.88 500	1.12 509	0.66 438	0.25 452	0.26 503	0.27 478	0.22 435	0.31 479	0.22 423

DDVS	0.52 395	0.30 423	0.56 383	0.41 284	0.31 404	0.71 414	0.34 251	0.91 364	0.67 258	0.85 397	0.89 341	1.12 487	0.46 290	0.86 442	0.60 420	0.22 412	0.16 389	0.22 394	0.18 337	0.25 438	0.26 452

ssnet_v2	0.58 440	0.28 402	0.56 383	0.43 345	0.29 365	0.95 482	0.59 488	1.13 453	0.99 448	0.93 450	0.80 286	0.99 446	0.64 401	0.82 417	0.94 507	0.25 452	0.22 470	0.23 416	0.24 467	0.20 352	0.19 364

acv_ft	0.51 385	0.23 288	0.56 383	0.44 364	0.28 338	0.86 469	0.39 357	0.91 364	0.80 336	0.97 466	0.96 370	0.79 379	0.59 368	0.63 297	0.87 487	0.17 280	0.15 355	0.16 175	0.15 224	0.17 278	0.15 245

BEATNet_4x	0.46 315	0.32 433	0.56 383	0.37 148	0.19 59	0.63 377	0.35 275	1.01 405	0.72 283	0.77 342	0.83 303	0.70 331	0.59 368	0.68 347	0.53 397	0.16 235	0.12 219	0.16 175	0.14 197	0.24 428	0.16 291

CRFU-Net	0.57 433	0.27 386	0.57 387	0.46 408	0.30 382	1.20 530	0.52 462	1.10 439	0.56 219	1.00 479	0.98 384	1.06 468	0.79 474	0.81 414	0.71 453	0.21 386	0.19 440	0.18 264	0.16 257	0.18 302	0.19 364

iRaft-Stereo_20w	0.39 246	0.19 154	0.57 387	0.37 148	0.27 314	0.31 133	0.24 93	1.44 549	0.29 52	0.69 289	0.53 178	0.60 277	0.42 264	0.83 425	0.27 145	0.14 117	0.11 161	0.14 101	0.13 166	0.15 196	0.13 174

GES	0.44 295	0.23 288	0.57 387	0.40 250	0.30 382	0.59 352	0.36 297	0.96 384	0.68 263	0.74 327	0.83 303	0.47 205	0.48 299	0.67 337	0.43 326	0.22 412	0.16 389	0.17 216	0.16 257	0.18 302	0.23 430

HGLStereo	0.56 426	0.28 402	0.57 387	0.50 455	0.37 461	0.80 446	0.45 412	1.02 409	0.78 325	0.86 404	1.14 452	0.89 418	0.82 483	0.76 392	0.73 456	0.21 386	0.20 452	0.19 304	0.18 337	0.19 336	0.21 405

PFNet	0.42 276	0.18 115	0.58 391	0.43 345	0.24 203	0.43 248	0.32 228	0.74 289	0.78 325	1.00 479	0.74 250	0.68 323	0.39 248	0.72 369	0.37 289	0.16 235	0.10 64	0.20 335	0.15 224	0.16 240	0.13 174

IPLG	0.39 246	0.20 191	0.59 392	0.40 250	0.24 203	0.54 308	0.27 132	0.75 296	0.63 240	0.84 393	0.81 293	0.32 95	0.32 187	0.60 270	0.45 351	0.13 75	0.11 161	0.16 175	0.13 166	0.13 101	0.12 130

MIPNet	0.37 215	0.21 228	0.59 392	0.39 212	0.25 238	0.50 286	0.28 153	0.77 308	0.70 271	0.65 258	0.60 201	0.40 158	0.49 303	0.44 122	0.37 289	0.14 117	0.11 161	0.16 175	0.13 166	0.14 146	0.13 174

TRStereo	0.37 215	0.27 386	0.59 392	0.47 417	0.41 488	0.29 103	0.30 179	0.84 333	0.59 225	0.52 197	0.41 124	0.52 227	0.26 115	0.73 375	0.27 145	0.17 280	0.12 219	0.19 304	0.19 369	0.13 101	0.11 82

DMCA-RVC	0.51 385	0.30 423	0.59 392	0.50 455	0.32 420	0.54 308	0.38 334	0.86 340	0.68 263	0.94 453	0.86 321	0.91 425	0.68 423	0.70 359	0.59 417	0.23 429	0.18 426	0.31 503	0.23 451	0.26 445	0.19 364

DeepPruner_ROB	0.53 401	0.34 446	0.59 392	0.41 284	0.30 382	0.50 286	0.43 400	1.19 483	0.70 271	0.85 397	1.05 417	0.86 403	0.55 343	0.84 430	0.51 386	0.29 489	0.23 480	0.22 394	0.22 435	0.26 445	0.25 446

DAS	0.51 385	0.25 350	0.60 397	0.48 424	0.31 404	0.58 339	0.41 383	0.83 330	0.97 439	0.89 426	1.12 440	0.70 331	0.75 457	0.82 417	0.43 326	0.17 280	0.13 290	0.18 264	0.15 224	0.20 352	0.18 331

SepStereo	0.51 385	0.25 350	0.60 397	0.48 424	0.31 404	0.58 339	0.41 383	0.83 330	0.97 439	0.89 426	1.12 440	0.70 331	0.75 457	0.93 472	0.43 326	0.17 280	0.13 290	0.18 264	0.15 224	0.20 352	0.18 331

MyStereo06	0.38 230	0.21 228	0.61 399	0.41 284	0.28 338	0.41 238	0.50 444	0.95 380	0.35 100	0.62 230	0.54 180	0.76 369	0.27 126	0.50 170	0.29 189	0.14 117	0.13 290	0.18 264	0.17 310	0.17 278	0.15 245

MMNet	0.55 415	0.25 350	0.61 399	0.43 345	0.34 442	1.07 506	0.39 357	0.87 347	0.91 409	0.91 438	0.93 356	0.86 403	0.76 460	0.81 414	0.76 461	0.15 182	0.14 324	0.18 264	0.19 369	0.20 352	0.16 291

MLCV	0.47 331	0.24 325	0.61 399	0.37 148	0.17 23	0.61 360	0.33 238	0.80 321	0.87 382	0.94 453	1.13 447	0.72 344	0.43 270	0.89 453	0.51 386	0.13 75	0.10 64	0.13 68	0.11 97	0.14 146	0.12 130

MultiAttention	3.58 597	0.24 325	0.62 402	0.54 500	0.34 442	22.90 619	2.72 609	1.60 566	1.13 501	0.80 352	1.81 546	1.14 496	0.43 270	35.29 628	0.61 424	0.17 280	0.12 219	0.23 416	0.23 451	0.34 498	0.29 476

UGAM-zero	0.46 315	0.19 154	0.62 402	0.37 148	0.23 174	0.34 170	0.21 50	1.15 466	0.39 141	0.66 271	0.61 204	1.70 554	0.91 503	0.75 388	0.25 97	0.14 117	0.11 161	0.15 144	0.12 128	0.13 101	0.13 174

SMFormer	0.51 385	0.23 288	0.62 402	0.34 74	0.20 86	0.62 368	0.34 251	1.21 490	1.02 461	0.81 365	1.01 394	0.71 335	0.65 407	0.84 430	0.55 407	0.19 346	0.15 355	0.18 264	0.16 257	0.18 302	0.18 331

tta	0.51 385	0.23 288	0.62 402	0.34 74	0.20 86	0.62 368	0.34 251	1.21 490	1.02 461	0.81 365	1.01 394	0.71 335	0.65 407	0.84 430	0.55 407	0.19 346	0.15 355	0.18 264	0.16 257	0.15 196	0.14 218

qqq1	0.49 362	0.23 288	0.62 402	0.34 74	0.20 86	0.62 368	0.34 251	1.21 490	1.02 461	0.81 365	1.01 394	0.71 335	0.65 407	0.84 430	0.34 240	0.19 346	0.15 355	0.14 101	0.12 128	0.15 196	0.14 218

fff1	0.49 362	0.23 288	0.62 402	0.34 74	0.20 86	0.62 368	0.34 251	1.21 490	1.02 461	0.81 365	1.01 394	0.71 335	0.65 407	0.84 430	0.34 240	0.19 346	0.15 355	0.14 101	0.12 128	0.15 196	0.14 218

DSFCA	0.55 415	0.25 350	0.62 402	0.40 250	0.36 454	0.74 424	0.52 462	1.04 416	0.82 349	1.06 502	0.84 308	0.89 418	0.63 390	0.99 482	0.58 412	0.25 452	0.21 462	0.21 377	0.21 417	0.21 376	0.19 364

PS-NSSS	0.58 440	0.44 499	0.62 402	0.42 324	0.33 433	0.66 396	0.58 485	1.02 409	0.86 373	0.77 342	1.28 485	0.72 344	0.64 401	0.82 417	0.59 417	0.31 499	0.26 503	0.40 536	0.27 497	0.33 492	0.26 452

DN-CSS_ROB	0.43 288	0.26 369	0.62 402	0.40 250	0.29 365	0.44 256	0.27 132	0.77 308	0.75 300	0.72 315	1.09 433	0.48 210	0.43 270	0.69 353	0.37 289	0.15 182	0.12 219	0.21 377	0.19 369	0.18 302	0.16 291

MSMD_ROB	1.21 553	0.49 511	0.62 402	0.59 523	0.50 528	1.62 561	0.67 507	1.23 503	1.24 521	2.45 585	3.77 591	3.09 584	2.98 598	1.32 535	0.81 471	0.45 549	0.41 561	0.49 558	0.51 570	0.47 541	0.44 544

Anonymous_2	0.82 499	0.44 499	0.63 412	0.40 250	0.43 501	0.80 446	0.52 462	0.72 276	0.77 315	0.71 302	0.60 201	0.87 409	0.76 460	0.75 388	0.58 412	0.52 561	0.54 576	0.54 563	4.82 616	0.56 556	0.40 532

CIPLG	0.41 269	0.21 228	0.63 412	0.45 387	0.33 433	0.52 294	0.33 238	0.65 210	0.60 227	0.82 374	0.96 370	0.46 201	0.32 187	0.55 205	0.44 342	0.16 235	0.12 219	0.15 144	0.14 197	0.13 101	0.14 218

IPLGR	0.39 246	0.21 228	0.63 412	0.39 212	0.22 132	0.49 283	0.29 163	0.76 303	0.74 297	0.78 346	0.77 262	0.44 191	0.42 264	0.47 148	0.38 298	0.13 75	0.12 219	0.16 175	0.14 197	0.15 196	0.13 174

GEStereo_RVC	0.55 415	0.29 414	0.63 412	0.49 441	0.31 404	0.70 409	0.54 471	1.22 498	0.92 416	0.82 374	0.85 318	0.85 398	0.63 390	0.90 455	0.65 435	0.24 441	0.16 389	0.19 304	0.16 257	0.21 376	0.22 423

RP	0.76 485	0.36 457	0.63 412	0.66 546	0.58 550	0.80 446	0.55 475	1.14 462	1.22 518	0.97 466	1.65 535	1.43 535	1.32 553	1.01 486	0.84 476	0.33 518	0.30 525	0.36 523	0.30 511	0.34 498	0.34 509

rvit_0105_6	0.38 230	0.28 402	0.64 417	0.50 455	0.30 382	0.39 219	0.38 334	0.51 122	0.67 258	0.40 149	0.45 135	0.50 219	0.41 262	0.54 200	0.36 273	0.27 472	0.26 503	0.24 433	0.21 417	0.22 398	0.16 291

dad	0.58 440	0.50 515	0.64 417	0.43 345	0.30 382	0.59 352	0.36 297	0.78 314	1.25 527	1.01 484	1.17 465	1.15 497	0.53 325	0.68 347	0.50 376	0.35 529	0.23 480	0.37 528	0.21 417	0.29 464	0.20 387

IPLGR_C	0.40 258	0.21 228	0.64 417	0.45 387	0.33 433	0.52 294	0.34 251	0.66 220	0.62 229	0.82 374	0.92 352	0.45 193	0.32 187	0.52 184	0.46 361	0.17 280	0.12 219	0.15 144	0.14 197	0.13 101	0.14 218

MANE	4.13 601	0.51 519	0.64 417	0.66 546	0.56 545	6.89 606	0.99 562	7.55 610	12.04 611	6.68 612	8.57 614	10.69 614	9.45 611	7.59 611	6.39 603	0.49 557	0.43 568	0.48 555	0.98 592	0.49 544	0.48 558

RYNet	0.72 480	0.35 452	0.64 417	0.53 493	0.67 557	1.31 539	0.67 507	1.20 488	1.18 510	1.05 498	0.87 329	1.27 507	0.93 513	0.93 472	1.27 544	0.22 412	0.16 389	0.26 465	0.23 451	0.40 520	0.39 529

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 401	0.32 433	0.64 417	0.44 364	0.30 382	0.66 396	0.44 409	1.04 416	0.88 386	0.91 438	0.91 348	0.99 446	0.60 372	0.68 347	0.60 420	0.21 386	0.17 409	0.22 394	0.22 435	0.21 376	0.21 405
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
WQFJX	0.51 385	0.30 423	0.65 423	0.59 523	0.42 494	0.71 414	0.77 536	1.01 405	0.84 359	0.71 302	0.92 352	0.46 201	0.36 228	0.92 465	0.51 386	0.16 235	0.14 324	0.19 304	0.16 257	0.16 240	0.14 218

FC-DCNN v2	1.65 574	0.51 519	0.65 423	0.61 532	0.49 526	1.61 559	0.70 522	1.75 576	1.56 558	4.74 609	4.91 606	6.46 608	3.31 600	1.91 569	1.11 530	0.46 551	0.42 563	0.47 550	0.46 555	0.48 542	0.46 550

ACRE	0.40 258	0.21 228	0.65 423	0.45 387	0.33 433	0.51 290	0.33 238	0.66 220	0.63 240	0.80 352	0.92 352	0.45 193	0.32 187	0.52 184	0.45 351	0.16 235	0.12 219	0.15 144	0.14 197	0.13 101	0.14 218

ADLNet2	0.55 415	0.25 350	0.65 423	0.47 417	0.30 382	0.83 462	0.50 444	1.05 421	0.95 435	0.80 352	0.98 384	0.99 446	0.69 427	0.77 399	0.73 456	0.20 369	0.16 389	0.17 216	0.18 337	0.21 376	0.21 405

FCDSN-DC	1.39 564	0.56 532	0.65 423	0.74 560	0.59 551	1.38 542	0.63 498	1.35 534	1.39 543	3.26 599	4.50 603	4.61 595	2.63 593	1.58 553	1.03 522	0.46 551	0.42 563	0.48 555	0.47 561	0.50 546	0.50 562
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NCCL2	0.72 480	0.41 490	0.65 423	0.64 538	0.44 508	0.98 491	1.20 574	1.11 445	1.00 454	0.98 471	0.96 370	1.49 541	0.87 496	0.90 455	0.79 466	0.31 499	0.26 503	0.39 533	0.39 541	0.32 485	0.32 497

PSMNet_ROB	0.64 456	0.37 464	0.65 423	0.56 511	0.42 494	0.97 487	0.83 544	1.21 490	0.92 416	0.79 350	1.02 403	1.08 475	0.63 390	0.82 417	0.91 505	0.29 489	0.20 452	0.31 503	0.31 518	0.26 445	0.23 430

ISRNet	0.56 426	0.24 325	0.66 430	0.56 511	0.36 454	0.44 256	0.25 101	0.82 327	0.84 359	1.07 505	1.25 480	0.91 425	0.60 372	0.66 326	0.58 412	0.35 529	0.26 503	0.36 523	0.33 527	0.30 473	0.42 537

UNet	0.54 413	0.26 369	0.66 430	0.44 364	0.40 481	0.99 492	0.41 383	0.98 390	0.75 300	0.83 386	0.89 341	1.04 462	0.72 448	0.73 375	0.62 427	0.19 346	0.14 324	0.20 335	0.17 310	0.20 352	0.17 313

FC-DCNN	1.59 570	0.51 519	0.66 430	0.61 532	0.49 526	1.56 556	0.70 522	1.66 571	1.53 554	4.64 606	4.62 604	5.85 604	3.34 602	1.84 567	1.11 530	0.46 551	0.42 563	0.47 550	0.46 555	0.48 542	0.46 550

DRN-Test	0.66 460	0.32 433	0.66 430	0.50 455	0.39 476	1.15 522	0.61 495	1.49 554	1.01 458	1.12 516	1.08 429	1.06 468	0.69 427	0.77 399	0.94 507	0.23 429	0.17 409	0.26 465	0.25 476	0.25 438	0.21 405

IGEV-FE	0.34 164	0.18 115	0.67 434	0.39 212	0.28 338	0.30 116	0.25 101	0.74 289	0.31 62	0.62 230	0.57 193	0.54 235	0.25 97	0.53 193	0.27 145	0.14 117	0.10 64	0.15 144	0.14 197	0.14 146	0.12 130

PAM_32	0.46 315	0.19 154	0.67 434	0.39 212	0.24 203	0.75 429	0.27 132	0.95 380	0.34 86	0.68 280	0.44 132	1.91 562	0.65 407	0.62 286	0.26 127	0.15 182	0.10 64	0.16 175	0.15 224	0.14 146	0.13 174

IGEV_Zeroshot_test	0.34 164	0.18 115	0.67 434	0.39 212	0.28 338	0.30 116	0.25 101	0.74 289	0.31 62	0.62 230	0.57 193	0.54 235	0.25 97	0.53 193	0.27 145	0.14 117	0.10 64	0.15 144	0.14 197	0.14 146	0.12 130

SQANet	0.82 499	0.74 552	0.67 434	1.13 576	0.98 574	1.11 514	0.47 423	1.07 429	0.83 354	0.91 438	1.05 417	1.03 460	0.74 453	1.01 486	0.64 433	0.61 569	0.24 488	1.03 579	0.35 532	1.18 581	0.58 568

UDG	0.88 512	0.82 562	0.67 434	1.00 571	0.96 571	1.02 496	0.57 484	1.13 453	0.99 448	0.90 433	0.97 383	1.31 513	0.99 523	0.85 437	0.84 476	0.54 566	0.32 539	1.77 588	0.40 544	0.94 574	0.66 570

LL-Strereo	0.57 433	0.27 386	0.68 439	0.48 424	0.34 442	0.39 219	0.48 431	0.94 373	0.97 439	0.83 386	0.78 273	1.10 483	1.18 543	1.33 536	0.49 374	0.17 280	0.14 324	0.22 394	0.19 369	0.16 240	0.17 313

DDUNet	1.06 538	2.56 607	0.68 439	1.21 578	1.26 583	1.03 499	0.69 517	1.11 445	0.94 429	0.96 461	1.22 473	1.27 507	0.82 483	0.93 472	0.72 455	0.84 577	0.38 554	1.99 591	0.60 575	1.10 580	0.85 578

AF-Net	0.81 498	0.39 481	0.68 439	0.64 538	0.54 540	0.91 474	0.51 459	1.61 568	1.31 536	0.96 461	2.02 556	1.46 536	1.26 551	1.11 508	0.99 517	0.32 510	0.24 488	0.39 533	0.27 497	0.30 473	0.25 446

StereoDRNet	0.64 456	0.33 441	0.68 439	0.51 471	0.43 501	1.03 499	0.53 467	1.47 551	0.99 448	1.10 513	0.87 329	1.07 473	0.71 444	0.82 417	0.88 491	0.23 429	0.19 440	0.25 446	0.23 451	0.27 456	0.19 364

DISCO	0.70 472	0.26 369	0.68 439	0.44 364	0.31 404	1.14 520	0.51 459	1.23 503	1.23 519	0.81 365	1.05 417	1.50 542	0.85 491	1.82 566	1.03 522	0.19 346	0.15 355	0.18 264	0.16 257	0.24 428	0.23 430

XPNet_ROB	0.70 472	0.35 452	0.68 439	0.52 483	0.40 481	0.79 443	0.85 550	1.16 473	0.94 429	1.33 540	1.15 458	1.38 529	0.83 488	1.03 493	0.90 503	0.32 510	0.25 496	0.26 465	0.24 467	0.31 479	0.28 469

sCroCo_RVC	0.35 180	0.28 402	0.69 445	0.51 471	0.39 476	0.41 238	0.31 205	0.49 112	0.45 176	0.31 86	0.48 148	0.38 141	0.32 187	0.46 141	0.32 213	0.21 386	0.22 470	0.19 304	0.19 369	0.21 376	0.20 387

iResNetv2_ROB	0.52 395	0.27 386	0.69 445	0.38 179	0.25 238	0.62 368	0.35 275	1.17 478	1.01 458	0.99 474	1.06 423	0.88 414	0.67 417	0.66 326	0.39 304	0.19 346	0.13 290	0.15 144	0.11 97	0.18 302	0.16 291

NaN_ROB	0.69 470	0.44 499	0.69 445	0.51 471	0.33 433	0.97 487	1.06 566	1.22 498	1.19 512	1.24 534	0.96 370	1.08 475	0.78 472	1.20 518	0.67 441	0.24 441	0.30 525	0.23 416	0.24 467	0.23 415	0.25 446

LALA_ROB	0.74 483	0.43 494	0.69 445	0.54 500	0.40 481	1.01 494	0.95 558	1.21 490	1.07 489	1.22 531	1.12 440	1.56 548	0.79 474	1.04 495	0.86 481	0.33 518	0.22 470	0.35 518	0.30 511	0.35 503	0.31 493

PAM	0.46 315	0.19 154	0.70 449	0.40 250	0.26 283	0.75 429	0.33 238	0.85 336	0.34 86	0.70 295	0.46 140	1.83 557	0.63 390	0.61 278	0.26 127	0.15 182	0.10 64	0.16 175	0.14 197	0.14 146	0.13 174

rvit_stereo_0075_2	0.47 331	0.37 464	0.70 449	0.53 493	0.46 519	0.43 248	0.36 297	0.81 325	0.67 258	0.55 206	0.74 250	0.59 271	0.43 270	0.63 297	0.43 326	0.32 510	0.23 480	0.35 518	0.25 476	0.30 473	0.25 446

gwcnet-sp	0.48 343	0.23 288	0.70 449	0.40 250	0.26 283	0.81 451	0.41 383	0.89 354	0.84 359	0.91 438	0.76 258	0.66 315	0.61 378	0.66 326	0.50 376	0.18 314	0.17 409	0.18 264	0.18 337	0.18 302	0.18 331

scenet	0.48 343	0.23 288	0.70 449	0.40 250	0.26 283	0.81 451	0.41 383	0.89 354	0.84 359	0.91 438	0.76 258	0.66 315	0.61 378	0.66 326	0.50 376	0.18 314	0.17 409	0.18 264	0.18 337	0.18 302	0.18 331

ssnet	0.48 343	0.23 288	0.70 449	0.40 250	0.26 283	0.81 451	0.41 383	0.89 354	0.84 359	0.91 438	0.76 258	0.66 315	0.61 378	0.66 326	0.50 376	0.18 314	0.17 409	0.18 264	0.18 337	0.18 302	0.18 331

rvit_0105_4	0.41 269	0.29 414	0.71 454	0.50 455	0.29 365	0.41 238	0.41 383	0.55 146	0.73 290	0.45 167	0.48 148	0.55 240	0.44 280	0.57 228	0.36 273	0.28 482	0.26 503	0.25 446	0.22 435	0.23 415	0.18 331

DispNO	0.47 331	0.23 288	0.71 454	0.39 212	0.31 404	0.60 358	0.38 334	0.89 354	0.77 315	0.75 329	0.84 308	0.72 344	0.54 337	0.73 375	0.46 361	0.19 346	0.14 324	0.20 335	0.18 337	0.16 240	0.17 313

test-1	0.36 198	0.19 154	0.71 454	0.46 408	0.26 283	0.44 256	0.36 297	0.60 176	0.59 225	0.48 181	0.67 226	0.53 231	0.36 228	0.40 84	0.29 189	0.14 117	0.11 161	0.16 175	0.14 197	0.15 196	0.16 291

RGC	0.79 494	0.59 536	0.71 454	0.65 543	0.65 556	0.92 478	0.58 485	1.29 521	1.05 476	1.07 505	1.45 521	1.47 539	1.03 528	1.21 522	0.88 491	0.32 510	0.30 525	0.48 555	0.40 544	0.37 513	0.37 521

stereogan	0.80 495	0.31 429	0.71 454	0.59 523	0.50 528	1.72 566	0.48 431	1.35 534	1.37 540	1.00 479	1.46 523	1.56 548	0.95 517	1.29 532	0.84 476	0.28 482	0.29 521	0.29 494	0.25 476	0.38 517	0.38 527

DualNet (step1)	0.57 433	0.36 457	0.72 459	0.38 179	0.30 382	0.71 414	0.43 400	1.06 425	0.88 386	0.92 446	0.86 321	0.85 398	0.69 427	0.68 347	0.50 376	0.41 544	0.20 452	0.40 536	0.41 549	0.36 508	0.33 502

test_sample9	1.05 537	0.36 457	0.72 459	0.38 179	0.30 382	0.71 414	0.43 400	1.06 425	0.88 386	0.92 446	0.86 321	0.85 398	0.69 427	1.20 518	1.36 547	0.41 544	8.41 617	0.40 536	0.41 549	0.36 508	0.33 502

test_sample8	1.25 556	0.36 457	0.72 459	0.38 179	0.30 382	0.71 414	0.43 400	1.13 453	0.75 300	1.50 548	0.95 366	3.29 588	1.59 568	1.20 518	1.36 547	0.41 544	8.41 617	0.40 536	0.41 549	0.36 508	0.33 502

rvit_0105_5	0.42 276	0.31 429	0.73 462	0.50 455	0.29 365	0.44 256	0.42 393	0.61 182	0.74 297	0.51 189	0.51 165	0.60 277	0.47 294	0.57 228	0.38 298	0.27 472	0.25 496	0.25 446	0.23 451	0.22 398	0.18 331

fast-acv-ft	0.64 456	0.30 423	0.73 462	0.45 387	0.34 442	1.17 526	0.49 439	0.86 340	0.98 443	1.02 487	1.36 499	1.29 510	0.85 491	0.76 392	0.81 471	0.21 386	0.23 480	0.23 416	0.23 451	0.21 376	0.20 387

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 465	0.81 559	0.73 462	0.53 493	0.37 461	1.40 543	0.53 467	1.04 416	0.79 334	0.88 422	0.94 357	0.95 436	0.53 325	0.93 472	0.58 412	0.39 539	0.30 525	0.57 565	0.31 518	0.53 552	0.30 485

Nwc_Net	0.78 491	0.38 474	0.73 462	0.60 530	0.55 542	1.05 504	0.55 475	1.67 572	1.05 476	0.88 422	1.86 550	1.40 532	1.09 534	1.10 506	0.87 487	0.30 496	0.25 496	0.36 523	0.38 537	0.29 464	0.29 476

ETE_ROB	0.70 472	0.49 511	0.73 462	0.56 511	0.36 454	0.79 443	0.87 551	1.14 462	0.93 422	1.19 525	1.18 467	1.39 530	0.82 483	0.99 482	0.80 468	0.26 462	0.21 462	0.31 503	0.26 490	0.33 492	0.34 509

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 276	0.20 191	0.74 467	0.38 179	0.43 501	0.39 219	0.26 115	0.94 373	0.49 190	0.53 200	0.77 262	0.93 432	0.45 285	0.63 297	0.24 76	0.16 235	0.10 64	0.17 216	0.18 337	0.20 352	0.20 387

GCST	0.83 506	1.22 579	0.74 467	1.58 584	1.01 577	1.06 505	0.23 78	0.78 314	0.78 325	0.97 466	0.65 214	0.78 377	0.35 210	0.92 465	0.34 240	0.96 580	0.65 582	1.20 581	0.81 584	0.91 572	0.70 571

GMStereo_Zeroshot	0.49 362	0.44 499	0.74 467	0.49 441	0.27 314	0.56 328	0.29 163	0.73 287	0.76 308	0.86 404	0.94 357	0.91 425	0.36 228	0.74 382	0.43 326	0.26 462	0.14 324	0.26 465	0.15 224	0.36 508	0.18 331

edge stereo	0.76 485	0.38 474	0.74 467	0.52 483	0.43 501	0.80 446	0.53 467	1.28 520	1.06 483	1.28 536	1.38 507	1.81 556	1.11 536	1.08 502	0.85 480	0.33 518	0.32 539	0.41 540	0.28 503	0.32 485	0.36 516

ToySt	0.49 362	0.27 386	0.75 471	0.40 250	0.27 314	0.64 384	0.49 439	0.84 333	0.77 315	0.60 220	0.83 303	0.88 414	0.66 414	0.70 359	0.56 409	0.16 235	0.17 409	0.21 377	0.20 394	0.21 376	0.19 364

RAFT + AFF	0.53 401	0.29 414	0.75 471	0.51 471	0.32 420	0.63 377	0.60 490	1.00 396	0.91 409	0.78 346	0.87 329	0.83 392	0.58 361	0.80 411	0.47 368	0.17 280	0.20 452	0.23 416	0.22 435	0.18 302	0.18 331

ccnet	0.82 499	0.57 534	0.75 471	0.54 500	0.59 551	1.09 513	0.66 505	1.38 540	0.94 429	1.12 516	1.44 518	1.29 510	0.92 508	0.95 481	1.24 540	0.49 557	0.42 563	0.50 560	0.47 561	0.51 547	0.46 550

FAT-Stereo	0.73 482	0.33 441	0.75 471	0.49 441	0.37 461	0.71 414	0.59 488	1.36 537	1.30 535	1.03 495	1.40 508	1.59 551	1.15 539	0.87 444	0.86 481	0.28 482	0.28 516	0.28 486	0.23 451	0.28 460	0.38 527

NVstereo2D	0.60 450	0.30 423	0.75 471	0.48 424	0.43 501	0.89 471	0.48 431	1.05 421	1.15 505	0.66 271	0.86 321	0.88 414	0.70 440	0.99 482	0.65 435	0.32 510	0.15 355	0.28 486	0.20 394	0.40 520	0.36 516

rvit_105_1	0.54 413	0.40 486	0.76 476	0.58 519	0.37 461	0.59 352	0.68 512	0.70 263	0.94 429	0.82 374	0.69 229	0.73 355	0.58 361	0.78 403	0.54 402	0.32 510	0.29 521	0.31 503	0.34 529	0.23 415	0.20 387

STTStereo	0.55 415	0.37 464	0.76 476	0.44 364	0.31 404	0.60 358	0.44 409	0.96 384	0.86 373	0.99 474	0.90 345	0.96 439	0.58 361	0.71 364	0.61 424	0.25 452	0.23 480	0.26 465	0.32 524	0.24 428	0.23 430

NCC-stereo	0.78 491	0.40 486	0.76 476	0.61 532	0.67 557	0.81 451	0.69 517	1.54 563	1.11 496	0.90 433	1.36 499	1.33 521	1.16 540	1.19 516	0.88 491	0.31 499	0.30 525	0.37 528	0.48 563	0.33 492	0.33 502

Abc-Net	0.78 491	0.40 486	0.76 476	0.61 532	0.67 557	0.81 451	0.69 517	1.54 563	1.11 496	0.90 433	1.36 499	1.33 521	1.16 540	1.19 516	0.88 491	0.31 499	0.30 525	0.37 528	0.48 563	0.33 492	0.33 502
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
WCMA_ROB	1.14 546	0.36 457	0.76 476	0.49 441	0.44 508	1.23 534	0.67 507	1.11 445	1.23 519	2.84 592	3.95 597	3.28 587	1.83 578	1.25 527	0.99 517	0.44 548	0.34 547	0.34 516	0.37 534	0.41 526	0.40 532

rvit_0105_3	0.47 331	0.34 446	0.77 481	0.54 500	0.31 404	0.49 283	0.47 423	0.63 196	0.79 334	0.65 258	0.59 199	0.64 297	0.50 314	0.65 318	0.39 304	0.29 489	0.27 512	0.29 494	0.28 503	0.21 376	0.20 387

CSAN	0.83 506	0.49 511	0.77 481	0.60 530	0.41 488	1.14 520	1.06 566	1.19 483	1.46 550	1.32 538	1.43 515	1.37 528	1.19 545	1.27 531	0.86 481	0.39 539	0.31 534	0.36 523	0.37 534	0.35 503	0.34 509

ARAFT	0.47 331	0.24 325	0.79 483	0.42 324	0.25 238	0.55 313	0.55 475	0.75 296	0.81 344	0.89 426	0.75 252	0.73 355	0.47 294	0.88 447	0.37 289	0.15 182	0.12 219	0.23 416	0.22 435	0.14 146	0.13 174

iResNet	0.49 362	0.29 414	0.79 483	0.42 324	0.21 111	0.61 360	0.40 368	0.82 327	0.99 448	0.87 412	1.12 440	0.69 327	0.53 325	0.78 403	0.51 386	0.15 182	0.11 161	0.14 101	0.12 128	0.17 278	0.15 245

DFGA-Net	0.45 305	0.29 414	0.80 485	0.42 324	0.32 420	0.53 302	0.35 275	0.78 314	0.89 399	0.66 271	0.75 252	0.48 210	0.39 248	0.74 382	0.60 420	0.15 182	0.13 290	0.19 304	0.18 337	0.20 352	0.17 313

PWCDC_ROB	0.89 514	0.49 511	0.80 485	0.74 560	0.40 481	1.03 499	0.39 357	1.33 529	2.35 584	1.02 487	3.77 591	0.81 390	0.92 508	1.20 518	0.90 503	0.34 524	0.22 470	0.24 433	0.20 394	0.34 498	0.29 476

PA-Net	0.67 465	0.43 494	0.83 487	0.50 455	0.53 537	0.94 479	0.68 512	1.10 439	1.14 504	0.80 352	0.88 337	0.87 409	0.77 467	1.02 491	0.88 491	0.24 441	0.41 561	0.29 494	0.44 554	0.26 445	0.34 509
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
pcwnet_v2	0.58 440	0.28 402	0.84 488	0.45 387	0.35 449	0.61 360	0.35 275	1.27 518	1.21 516	0.99 474	1.27 483	0.72 344	0.58 361	0.67 337	0.48 372	0.27 472	0.21 462	0.24 433	0.23 451	0.29 464	0.29 476

sAnonymous2	0.40 258	0.39 481	0.85 489	0.48 424	0.37 461	0.40 223	0.46 416	0.57 154	0.52 200	0.38 135	0.46 140	0.35 120	0.42 264	0.43 111	0.30 196	0.19 346	0.14 324	0.18 264	0.17 310	0.57 558	0.44 544

CroCo_RVC	0.40 258	0.39 481	0.85 489	0.48 424	0.37 461	0.40 223	0.46 416	0.57 154	0.52 200	0.38 135	0.46 140	0.35 120	0.42 264	0.43 111	0.30 196	0.19 346	0.14 324	0.18 264	0.17 310	0.57 558	0.44 544

CC-Net-ROB	0.82 499	0.96 570	0.85 489	0.58 519	0.45 512	1.27 537	0.70 522	1.17 478	1.02 461	0.83 386	1.23 477	0.90 423	0.77 467	1.06 496	0.69 445	0.46 551	0.34 547	1.71 587	0.38 537	0.59 562	0.36 516

MDST_ROB	0.91 518	0.27 386	0.85 489	0.63 537	0.41 488	2.53 578	0.71 528	1.60 566	1.13 501	2.83 591	1.73 541	0.97 441	0.69 427	1.61 554	0.73 456	0.25 452	0.22 470	0.32 509	0.28 503	0.25 438	0.24 438

FBW_ROB	0.88 512	0.50 515	0.85 489	0.55 508	0.40 481	1.17 526	0.78 539	1.50 555	1.37 540	1.33 540	1.27 483	1.48 540	1.00 526	2.57 590	0.98 516	0.25 452	0.32 539	0.45 546	0.30 511	0.34 498	0.28 469

Anonymous3	0.46 315	0.34 446	0.86 494	0.50 455	0.37 461	0.81 451	0.50 444	0.72 276	0.65 252	0.51 189	0.65 214	0.45 193	0.45 285	0.64 311	0.38 298	0.24 441	0.24 488	0.22 394	0.21 417	0.23 415	0.23 430

GANetREF_RVC	0.80 495	0.75 553	0.86 494	0.66 546	0.42 494	1.15 522	0.98 560	1.14 462	1.19 512	1.01 484	1.02 403	1.10 483	0.90 502	1.15 511	0.76 461	0.48 555	0.39 558	0.57 565	0.38 537	0.63 564	0.46 550
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
BStereo	0.27 95	0.16 55	0.88 496	0.34 74	0.22 132	0.22 19	0.31 205	0.39 55	0.41 148	0.26 46	0.24 34	0.26 60	0.19 32	0.42 101	0.28 167	0.10 13	0.12 219	0.12 32	0.16 257	0.12 59	0.14 218

Wave_Phase_stereo	0.30 134	0.16 55	0.88 496	0.34 74	0.22 132	0.64 384	0.31 205	0.54 145	0.41 148	0.26 46	0.24 34	0.26 60	0.19 32	0.42 101	0.28 167	0.10 13	0.12 219	0.12 32	0.16 257	0.12 59	0.14 218

Select-FE	0.46 315	0.24 325	0.88 496	0.42 324	0.35 449	0.33 159	0.19 19	0.90 359	0.37 124	0.60 220	1.01 394	0.97 441	0.80 478	0.72 369	0.28 167	0.16 235	0.12 219	0.17 216	0.20 394	0.15 196	0.24 438

otaku	1.04 533	0.93 567	0.88 496	1.33 582	1.05 580	1.66 562	0.70 522	1.40 544	1.18 510	1.08 509	1.32 495	1.33 521	0.91 503	1.23 525	0.76 461	0.72 573	0.46 573	1.24 582	0.50 568	1.40 582	0.75 572

APVNet	0.71 476	0.37 464	0.89 500	0.56 511	0.45 512	1.18 528	0.68 512	1.41 545	0.85 368	0.81 365	1.15 458	1.04 462	0.81 479	1.10 506	1.17 536	0.26 462	0.28 516	0.32 509	0.31 518	0.29 464	0.30 485

YMNet	0.66 460	0.38 474	0.90 501	0.52 483	0.46 519	1.08 510	0.49 439	1.00 396	0.77 315	1.18 523	1.29 489	1.12 487	0.74 453	0.85 437	0.86 481	0.27 472	0.31 534	0.25 446	0.25 476	0.24 428	0.23 430

YMNet_1	0.66 460	0.38 474	0.90 501	0.52 483	0.46 519	1.08 510	0.49 439	1.00 396	0.77 315	1.18 523	1.29 489	1.12 487	0.74 453	0.85 437	0.86 481	0.27 472	0.31 534	0.25 446	0.25 476	0.24 428	0.23 430

Ntro	1.09 543	0.97 573	0.91 503	1.44 583	1.19 582	1.69 565	0.80 542	1.35 534	1.25 527	1.00 479	1.29 489	1.31 513	0.97 521	1.26 528	0.84 476	0.84 577	0.43 568	1.36 583	0.50 568	1.56 583	0.78 574

DANet	0.71 476	0.45 503	0.91 503	0.59 523	0.40 481	0.81 451	0.40 368	0.97 387	0.84 359	1.20 529	1.22 473	1.33 521	0.88 500	1.16 513	1.24 540	0.27 472	0.23 480	0.31 503	0.25 476	0.35 503	0.32 497
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
Syn2CoEx	0.71 476	0.51 519	0.95 505	0.64 538	0.45 512	0.91 474	0.53 467	1.48 552	1.13 501	0.93 450	1.35 498	1.02 458	0.99 523	0.92 465	0.80 468	0.30 496	0.27 512	0.28 486	0.24 467	0.23 415	0.24 438

ELAS	1.63 573	0.61 540	0.95 505	0.68 553	0.55 542	3.01 593	1.55 593	2.39 586	2.33 583	3.64 602	3.89 595	2.75 578	2.90 597	2.15 580	2.27 579	0.52 561	0.45 571	0.50 560	0.48 563	0.54 554	0.52 564
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GASNet	0.67 465	0.72 550	0.96 507	0.70 556	0.48 524	0.62 368	0.47 423	1.08 433	1.03 466	0.94 453	0.82 297	0.93 432	0.83 488	1.33 536	0.80 468	0.31 499	0.22 470	0.29 494	0.28 503	0.44 531	0.24 438

S-Stereo	0.74 483	0.35 452	0.96 507	0.56 511	0.45 512	0.82 459	0.60 490	1.24 510	1.60 562	0.96 461	1.41 510	1.12 487	0.94 514	0.80 411	1.04 525	0.26 462	0.31 534	0.28 486	0.25 476	0.32 485	0.47 555

pmcnn	1.23 554	0.29 414	0.96 507	0.40 250	0.23 174	0.95 482	0.69 517	1.16 473	1.28 533	1.67 561	2.33 562	11.15 615	0.86 493	0.93 472	0.88 491	0.15 182	0.12 219	0.12 32	0.10 63	0.15 196	0.15 245

TCMNet	0.66 460	0.39 481	0.98 510	0.59 523	0.61 553	0.96 485	0.55 475	1.05 421	0.90 402	0.84 393	1.14 452	0.89 418	0.65 407	0.85 437	1.01 521	0.26 462	0.26 503	0.31 503	0.28 503	0.32 485	0.29 476

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 455	0.28 402	0.99 511	0.40 250	0.30 382	1.03 499	0.56 481	1.10 439	0.99 448	0.97 466	1.22 473	1.06 468	0.69 427	1.07 499	0.95 510	0.19 346	0.11 161	0.16 175	0.13 166	0.22 398	0.21 405

ACV-stereo	0.62 453	0.34 446	1.00 512	0.43 345	0.31 404	1.20 530	0.40 368	0.75 296	0.83 354	0.64 249	0.77 262	2.10 566	1.03 528	0.81 414	0.64 433	0.21 386	0.17 409	0.18 264	0.18 337	0.21 376	0.21 405

FINET	0.67 465	0.42 492	1.00 512	0.46 408	0.43 501	0.83 462	0.89 552	1.08 433	1.50 552	0.87 412	1.14 452	0.71 335	0.68 423	0.92 465	0.70 448	0.36 533	0.30 525	0.26 465	0.24 467	0.35 503	0.33 502

ELAS_RVC	1.60 571	0.61 540	1.01 514	0.70 556	0.56 545	2.00 573	1.89 602	1.96 579	2.65 587	3.33 600	3.26 583	3.03 581	3.41 603	2.49 588	2.09 572	0.52 561	0.45 571	0.50 560	0.48 563	0.54 554	0.52 564
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
G-Net	0.95 522	0.46 505	1.04 515	0.64 538	0.48 524	2.12 574	0.64 502	1.01 405	0.87 382	1.75 564	2.82 580	1.30 512	1.64 572	1.06 496	0.96 512	0.36 533	0.29 521	0.35 518	0.25 476	0.45 535	0.42 537

anonymity	0.97 524	0.89 565	1.05 516	0.92 567	1.03 578	0.97 487	0.81 543	1.29 521	0.91 409	1.07 505	0.98 384	1.00 449	0.95 517	1.02 491	0.92 506	0.96 580	0.95 602	0.90 576	0.91 591	0.92 573	0.94 582

SANet	1.07 540	0.41 490	1.06 517	0.48 424	0.30 382	1.41 545	0.94 557	1.42 546	3.36 595	1.58 552	2.43 566	2.33 572	1.70 573	1.34 538	1.07 527	0.28 482	0.24 488	0.26 465	0.23 451	0.34 498	0.30 485

PDISCO_ROB	0.91 518	0.48 507	1.06 517	0.99 569	0.97 572	1.67 564	0.63 498	1.64 570	1.59 559	1.06 502	1.18 467	1.31 513	0.79 474	1.55 549	0.97 513	0.49 557	0.22 470	0.45 546	0.40 544	0.45 535	0.37 521

SPS-STEREO	1.25 556	0.93 567	1.06 517	1.04 574	1.03 578	1.41 545	0.91 556	1.51 558	1.19 512	2.09 575	1.83 547	1.94 563	1.39 556	1.62 555	1.39 550	0.97 582	0.94 601	0.90 576	0.89 587	0.96 576	0.96 585
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Replicate-Monster	0.26 81	0.15 36	1.07 520	0.30 11	0.17 23	0.38 211	0.19 19	0.43 89	0.39 141	0.23 29	0.21 16	0.23 46	0.21 51	0.45 126	0.19 5	0.11 28	0.09 26	0.12 32	0.09 10	0.09 1	0.14 218

PSMNet-RUCA	0.76 485	0.75 553	1.08 521	1.01 572	0.90 566	0.69 404	0.50 444	1.11 445	1.03 466	0.78 346	1.11 436	0.80 387	0.72 448	0.88 447	0.63 430	0.53 565	0.27 512	0.76 571	0.46 555	0.66 566	0.47 555

ACVNet-4b	1.35 561	1.31 582	1.10 522	1.90 592	1.59 586	1.92 570	0.77 536	1.52 561	1.62 563	1.05 498	1.60 534	2.11 567	0.94 514	1.64 558	0.77 465	1.30 591	0.35 549	2.03 595	0.67 578	1.88 593	0.84 577

GwcNet	0.69 470	0.36 457	1.10 522	0.51 471	0.42 494	1.08 510	0.50 444	1.21 490	1.16 506	1.00 479	1.37 502	1.06 468	0.79 474	0.92 465	0.94 507	0.25 452	0.24 488	0.24 433	0.22 435	0.23 415	0.26 452

FADNet	0.61 452	0.51 519	1.10 522	0.45 387	0.44 508	0.65 393	0.41 383	1.19 483	1.05 476	0.70 295	0.84 308	0.98 445	0.66 414	0.82 417	0.50 376	0.29 489	0.30 525	0.27 478	0.30 511	0.46 538	0.35 514

ACVNet_1	1.46 566	1.33 583	1.12 525	1.91 593	1.62 587	1.83 569	0.98 560	2.00 581	1.85 571	1.39 543	1.53 529	2.32 571	1.53 563	1.34 538	1.11 530	1.30 591	0.50 575	2.06 597	0.58 574	1.93 595	0.95 584

NVStereoNet_ROB	1.24 555	0.90 566	1.13 526	0.86 564	0.88 565	1.11 514	0.99 562	1.42 546	1.53 554	1.59 554	2.48 567	2.24 569	1.53 563	1.96 573	1.30 545	0.76 575	0.70 583	0.78 572	1.00 593	0.71 569	0.88 580
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FADNet-RVC	0.60 450	0.53 529	1.14 527	0.46 408	0.39 476	0.61 360	0.39 357	1.12 451	0.87 382	0.70 295	0.84 308	1.04 462	0.55 343	0.94 479	0.69 445	0.26 462	0.25 496	0.28 486	0.28 503	0.31 479	0.31 493

WAO-6	2.04 584	1.50 588	1.16 528	1.70 586	1.67 591	2.69 580	1.44 591	3.06 592	3.63 599	1.98 572	3.27 584	3.54 593	2.07 585	2.36 585	2.22 576	1.31 593	0.91 597	2.04 596	1.22 603	1.73 587	1.27 599

IMH-64-1	1.86 576	1.62 592	1.16 528	2.20 596	1.89 596	2.33 576	1.30 581	2.89 590	2.29 581	1.66 559	2.80 578	2.49 574	1.61 569	2.10 577	1.78 563	1.60 596	0.74 586	2.43 601	1.02 594	2.12 596	1.17 595

IMH-64	1.86 576	1.62 592	1.16 528	2.20 596	1.89 596	2.33 576	1.30 581	2.89 590	2.29 581	1.66 559	2.80 578	2.49 574	1.61 569	2.10 577	1.78 563	1.60 596	0.74 586	2.43 601	1.02 594	2.12 596	1.17 595

FADNet-RVC-Resample	0.56 426	0.33 441	1.16 528	0.49 441	0.34 442	0.71 414	0.43 400	1.01 405	0.93 422	0.82 374	0.87 329	0.74 361	0.67 417	0.73 375	0.45 351	0.18 314	0.18 426	0.26 465	0.27 497	0.26 445	0.27 462

STTRV1_RVC	0.82 499	0.59 536	1.16 528	0.67 549	0.81 563	1.11 514	0.63 498	1.30 524	1.11 496	0.98 471	1.33 496	1.08 475	0.95 517	1.26 528	0.87 487	0.55 567	0.25 496	0.43 542	0.39 541	0.58 561	0.40 532

FADNet_RVC	0.55 415	0.37 464	1.17 533	0.44 364	0.31 404	0.56 328	0.34 251	1.06 425	0.88 386	0.67 274	0.90 345	0.61 282	0.65 407	0.93 472	0.70 448	0.21 386	0.18 426	0.26 465	0.23 451	0.31 479	0.28 469

SHD	0.93 521	0.50 515	1.18 534	0.59 523	0.46 519	0.97 487	0.48 431	1.70 574	2.15 576	1.58 552	1.37 502	1.42 533	1.19 545	1.31 534	1.60 555	0.31 499	0.26 503	0.32 509	0.33 527	0.40 520	0.42 537

RainbowNet	1.35 561	1.49 587	1.19 535	1.88 591	1.45 584	1.48 551	1.07 568	1.61 568	1.55 556	1.20 529	1.59 533	1.54 546	1.13 537	1.34 538	0.97 513	1.36 594	0.70 583	1.82 589	0.79 583	1.71 586	1.07 591

SAMSARA	1.07 540	0.65 545	1.19 535	1.06 575	0.90 566	1.76 568	1.76 599	1.46 550	1.44 548	1.51 549	1.16 463	2.00 565	1.14 538	1.48 547	1.31 546	0.39 539	0.44 570	0.35 518	0.38 537	0.49 544	0.49 561

MFMNet_re	1.14 546	0.97 573	1.19 535	0.99 569	0.95 570	1.25 536	1.22 577	1.39 541	1.55 556	1.69 562	1.67 539	1.21 500	1.53 563	1.12 509	0.99 517	0.87 579	0.75 590	0.79 573	0.75 581	0.90 571	0.94 582

IMH	2.04 584	1.62 592	1.20 538	2.20 596	1.89 596	2.91 592	1.30 581	3.11 593	3.03 591	1.81 566	3.35 588	3.03 581	1.90 579	2.48 587	1.80 565	1.66 599	0.77 592	2.45 603	1.04 597	2.15 598	1.19 598

RTSC	0.87 510	0.48 507	1.23 539	0.52 483	0.37 461	1.13 519	0.50 444	1.34 531	1.79 568	1.51 549	1.24 478	1.12 487	0.81 479	1.62 555	2.16 573	0.25 452	0.19 440	0.23 416	0.24 467	0.30 473	0.31 493

Consistency-Raft	1.01 528	0.81 559	1.24 540	0.84 563	0.97 572	0.81 451	0.84 547	1.30 524	1.59 559	1.05 498	1.68 540	1.12 487	0.91 503	0.92 465	1.11 530	0.65 570	0.74 586	0.79 573	0.90 588	1.06 579	0.79 576

SGM+DAISY	1.35 561	0.94 569	1.25 541	0.96 568	1.00 576	1.52 554	1.02 565	1.34 531	1.21 516	2.64 587	2.65 575	2.44 573	1.56 566	1.64 558	1.26 542	0.97 582	0.95 602	0.90 576	0.90 588	0.94 574	0.96 585

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 343	0.21 228	1.26 542	0.39 212	0.51 532	0.28 91	0.30 179	1.25 514	0.44 167	0.68 280	1.11 436	0.86 403	0.33 199	0.67 337	0.27 145	0.15 182	0.11 161	0.17 216	0.20 394	0.22 398	0.24 438

PVD	1.28 558	0.67 548	1.28 543	0.74 560	0.62 554	1.50 552	0.84 547	1.99 580	2.96 590	2.18 578	2.36 565	1.85 560	1.95 582	1.92 570	1.94 568	0.39 539	0.36 551	0.49 558	0.37 534	0.51 547	0.64 569

PWC_ROB	0.87 510	0.52 526	1.28 543	0.50 455	0.32 420	0.91 474	0.37 312	1.36 537	1.46 550	1.61 555	2.59 573	1.16 498	1.01 527	1.34 538	1.40 551	0.25 452	0.18 426	0.28 486	0.20 394	0.29 464	0.28 469

DGSMNet	0.76 485	0.55 531	1.29 545	0.58 519	0.62 554	0.94 479	0.70 522	1.26 516	1.11 496	0.83 386	1.24 478	1.00 449	0.71 444	1.03 493	0.81 471	0.34 524	0.29 521	0.41 540	0.40 544	0.57 558	0.55 567

z-ln-s-r	0.66 460	0.36 457	1.30 546	0.39 212	0.26 283	0.57 333	0.63 498	0.80 321	1.03 466	0.80 352	1.43 515	0.91 425	0.76 460	1.08 502	1.87 567	0.16 235	0.12 219	0.17 216	0.14 197	0.20 352	0.16 291

CBFPSM	0.59 447	0.22 267	1.31 547	0.38 179	0.27 314	1.12 518	0.65 503	0.79 318	0.82 349	0.80 352	0.81 293	1.35 527	0.87 496	0.67 337	0.76 461	0.16 235	0.15 355	0.15 144	0.16 257	0.17 278	0.22 423

XQC	0.89 514	0.65 545	1.31 547	0.67 549	0.52 536	1.22 532	0.68 512	1.26 516	1.52 553	1.14 519	1.11 436	1.28 509	1.04 530	1.40 546	1.77 561	0.38 537	0.24 488	0.37 528	0.31 518	0.53 552	0.47 555

MSAF-DinoV2	1.04 533	0.38 474	1.32 549	0.54 500	0.29 365	0.89 471	0.72 530	1.52 561	1.24 521	1.05 498	1.41 510	2.98 580	1.49 562	2.74 591	2.83 584	0.22 412	0.14 324	0.20 335	0.22 435	0.32 485	0.32 497

ADCRef	0.80 495	0.43 494	1.32 549	0.50 455	0.45 512	1.07 506	0.51 459	1.07 429	0.98 443	1.17 521	1.42 512	0.87 409	0.91 503	0.85 437	3.19 586	0.18 314	0.16 389	0.23 416	0.23 451	0.22 398	0.21 405

Wz-Net-MNSev	0.76 485	0.40 486	1.34 551	0.50 455	0.40 481	1.44 549	0.83 544	1.15 466	1.16 506	1.25 535	1.20 472	1.13 493	0.81 479	1.16 513	1.00 520	0.22 412	0.19 440	0.24 433	0.23 451	0.28 460	0.26 452

WAO-8	2.92 591	1.55 590	1.35 552	1.79 588	1.63 589	5.23 602	1.22 577	4.58 605	12.56 613	2.84 592	4.07 599	4.83 598	2.72 595	3.49 596	2.25 577	1.27 588	0.91 597	1.99 591	1.15 601	1.86 590	1.15 593

WAO-7	1.90 578	1.20 578	1.35 552	1.27 580	1.06 581	2.84 586	1.56 594	3.23 595	3.06 593	2.23 580	3.33 587	3.17 585	2.28 587	3.12 592	2.21 574	1.02 584	0.91 597	1.06 580	1.03 596	1.04 578	0.97 588

Venus	2.92 591	1.55 590	1.35 552	1.79 588	1.63 589	5.23 602	1.22 577	4.58 605	12.56 613	2.84 592	4.06 598	4.83 598	2.72 595	3.49 596	2.25 577	1.27 588	0.91 597	1.99 591	1.15 601	1.86 590	1.15 593

ADCL	1.04 533	0.38 474	1.35 552	0.50 455	0.39 476	1.61 559	0.89 552	1.29 521	1.39 543	1.29 537	1.50 525	1.24 503	1.24 548	1.37 544	4.87 598	0.21 386	0.19 440	0.25 446	0.25 476	0.29 464	0.27 462

LVE	2.12 586	1.44 585	1.36 556	1.99 594	1.78 593	2.75 582	1.79 600	2.82 589	3.95 601	1.90 570	4.33 601	3.52 592	1.81 575	2.24 583	1.74 559	1.74 600	0.87 595	2.06 597	1.13 599	1.91 594	1.35 601

Dean	1.98 580	1.36 584	1.36 556	2.12 595	1.81 595	2.74 581	1.36 586	3.37 599	3.80 600	2.08 574	3.32 586	3.21 586	1.82 576	1.71 562	1.67 556	1.27 588	0.77 592	1.99 591	0.90 588	1.86 590	1.03 590

Wz-Net-LNSev	0.71 476	0.51 519	1.36 556	0.50 455	0.41 488	1.15 522	0.69 517	1.21 490	1.07 489	1.02 487	1.12 440	1.08 475	0.87 496	0.89 453	0.89 501	0.24 441	0.22 470	0.21 377	0.19 369	0.26 445	0.26 452

ACVNet_2	1.65 574	1.27 581	1.41 559	1.75 587	1.62 587	2.22 575	1.20 574	2.30 585	2.62 586	1.78 565	2.56 570	3.03 581	1.61 569	1.54 548	1.12 534	1.06 585	0.58 580	1.82 589	0.70 580	1.82 589	0.96 585

TorneroNet-64	3.44 594	1.86 596	1.42 560	2.58 604	2.28 602	6.87 605	1.68 596	4.70 607	12.03 610	2.31 582	5.59 610	8.25 610	2.55 592	3.97 601	2.73 582	1.81 601	0.74 586	2.57 605	1.07 598	2.35 600	1.44 602

MonStereo1	1.98 580	1.48 586	1.43 561	1.81 590	1.69 592	2.88 589	0.78 539	2.47 587	3.47 596	2.20 579	4.36 602	3.39 590	2.50 590	2.18 581	1.58 554	1.19 587	0.54 576	1.65 586	0.87 586	1.78 588	1.29 600

SDNR	0.86 509	0.37 464	1.47 562	0.40 250	0.38 470	3.38 595	0.33 238	0.90 359	0.98 443	0.99 474	2.09 559	0.59 271	0.71 444	1.29 532	0.70 448	0.51 560	0.56 578	0.36 523	0.26 490	0.43 530	0.46 550

TorneroNet	4.53 604	1.89 597	1.48 563	2.55 602	2.27 601	13.78 615	1.69 597	4.84 609	23.73 627	2.89 595	7.70 613	7.06 609	2.69 594	4.26 603	3.42 589	1.84 602	0.77 592	2.68 607	1.13 599	2.42 601	1.47 603

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 531	0.57 534	1.51 564	0.67 549	0.50 528	2.57 579	1.66 595	1.20 488	1.43 546	1.38 542	1.57 532	1.33 521	0.92 508	1.64 558	0.88 491	0.37 536	0.39 558	0.46 549	0.60 575	0.41 526	0.40 532

ADCP+	1.06 538	0.35 452	1.51 564	0.49 441	0.51 532	1.45 550	0.55 475	1.25 514	1.03 466	1.16 520	1.15 458	1.10 483	1.07 533	1.56 551	6.75 605	0.19 346	0.16 389	0.23 416	0.21 417	0.28 460	0.21 405

KSHMR	2.57 588	1.93 598	1.69 566	2.63 605	2.42 604	2.86 588	2.07 603	3.27 597	6.50 605	2.49 586	3.36 589	3.41 591	1.92 580	2.49 588	1.94 568	2.13 605	1.40 607	2.79 610	1.50 606	2.73 604	1.77 604

PASM	0.90 517	0.64 544	1.69 566	0.69 555	0.69 560	0.78 440	0.84 547	1.03 413	1.26 530	1.19 525	1.15 458	1.31 513	0.98 522	1.24 526	1.03 522	0.52 561	0.56 578	0.59 568	0.66 577	0.56 556	0.54 566

z-mn7	1.00 527	0.50 515	1.70 568	0.53 493	0.36 454	1.75 567	0.71 528	1.22 498	2.28 580	0.96 461	2.54 569	1.42 533	0.95 517	2.19 582	1.54 553	0.22 412	0.19 440	0.21 377	0.20 394	0.27 456	0.25 446

ktn	2.98 593	2.25 602	1.73 569	2.84 606	2.53 607	3.76 599	2.15 604	3.70 601	5.47 604	2.75 589	5.17 609	5.94 605	2.48 589	3.23 593	2.46 580	2.34 609	1.44 608	2.78 609	2.03 609	2.45 602	2.01 607

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 559	0.87 564	1.76 570	0.86 564	0.56 545	4.29 600	1.79 600	1.50 555	1.98 573	1.61 555	1.85 549	1.84 558	1.41 557	1.89 568	1.36 547	0.48 555	0.40 560	0.56 564	0.57 573	0.69 567	0.48 558

notaker	2.76 589	2.29 603	1.80 571	2.96 607	2.58 608	2.90 591	1.75 598	3.24 596	3.05 592	2.78 590	4.24 600	6.15 607	2.51 591	3.34 594	2.75 583	2.31 607	1.18 605	3.00 611	1.65 607	2.84 607	1.97 605

aanetorigin	0.83 506	0.56 532	1.87 572	0.49 441	0.38 470	0.56 328	0.66 505	0.70 263	1.00 454	2.42 584	2.02 556	1.31 513	1.18 543	0.93 472	1.13 535	0.20 369	0.18 426	0.20 335	0.19 369	0.27 456	0.30 485

DPSNet	0.99 526	0.42 492	1.88 573	0.53 493	0.41 488	1.59 558	1.26 580	2.21 584	1.43 546	1.10 513	1.11 436	1.46 536	1.95 582	1.34 538	1.26 542	0.34 524	0.25 496	0.25 446	0.21 417	0.46 538	0.37 521

MFN_U_SF_RVC	1.09 543	0.59 536	1.97 574	0.67 549	0.44 508	1.93 571	0.60 490	1.85 577	1.36 538	1.61 555	1.54 530	1.95 564	1.37 555	1.64 558	1.73 558	0.40 543	0.37 552	0.45 546	0.48 563	0.44 531	0.44 544

psmorigin	0.82 499	0.51 519	2.09 575	0.49 441	0.41 488	0.85 466	0.50 444	1.04 416	0.88 386	1.45 545	1.43 515	1.50 542	1.06 531	1.22 524	0.97 513	0.31 499	0.32 539	0.27 478	0.27 497	0.33 492	0.42 537

Wz-Net-SNSev	0.91 518	0.73 551	2.13 576	0.56 511	0.45 512	0.95 482	1.13 571	1.34 531	1.24 521	1.02 487	1.30 492	1.46 536	0.86 493	1.81 565	1.50 552	0.25 452	0.23 480	0.25 446	0.26 490	0.32 485	0.29 476

iinet-f	0.67 465	0.26 369	2.15 577	0.39 212	0.31 404	1.19 529	0.56 481	0.84 333	0.84 359	0.80 352	1.17 465	1.05 466	0.84 490	0.71 364	1.21 539	0.20 369	0.18 426	0.17 216	0.15 224	0.20 352	0.20 387

ADCMid	1.14 546	0.52 526	2.23 578	0.53 493	0.43 501	1.07 506	0.75 534	1.23 503	1.05 476	2.15 577	1.44 518	1.50 542	1.43 559	1.56 551	5.01 599	0.26 462	0.24 488	0.29 494	0.31 518	0.37 513	0.33 502

w-ln-seven-2	0.76 485	0.43 494	2.32 579	0.52 483	0.38 470	0.90 473	0.65 503	1.11 445	1.12 500	1.19 525	1.28 485	1.09 479	0.99 523	1.07 499	0.87 487	0.20 369	0.19 440	0.23 416	0.22 435	0.26 445	0.22 423

AnyNet_C32	1.16 550	0.62 543	2.40 580	0.57 517	0.55 542	1.41 545	1.34 585	1.18 481	1.24 521	1.49 546	1.42 512	1.39 530	1.20 547	1.55 549	4.82 597	0.29 489	0.28 516	0.29 494	0.34 529	0.38 517	0.42 537

w-ln-seven	0.96 523	0.48 507	2.41 581	0.54 500	0.50 528	1.41 545	0.70 522	1.67 572	1.81 569	1.49 546	1.50 525	1.26 505	0.87 496	1.15 511	1.80 565	0.23 429	0.21 462	0.25 446	0.25 476	0.31 479	0.26 452

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 426	3.08 610	2.43 582	0.31 24	0.18 39	0.29 103	0.20 30	0.37 41	0.32 75	0.28 65	0.24 34	0.18 13	0.18 23	0.31 19	0.22 35	1.09 586	0.08 2	0.17 216	0.16 257	0.14 146	0.97 588

ADCPNet	1.03 532	0.48 507	2.70 583	0.54 500	0.42 494	1.40 543	0.75 534	1.13 453	1.07 489	1.22 531	1.42 512	1.68 553	1.09 534	1.36 543	3.45 590	0.30 496	0.28 516	0.29 494	0.32 524	0.37 513	0.35 514

LE_ROB	4.42 603	0.24 325	2.75 584	0.42 324	0.23 174	1.57 557	0.90 555	1.71 575	17.88 622	16.56 624	4.88 605	5.17 602	18.85 624	1.63 557	14.62 614	0.17 280	0.14 324	0.16 175	0.16 257	0.19 336	0.17 313

DispFullNet	1.60 571	2.63 608	2.75 584	2.56 603	1.79 594	1.24 535	0.47 423	1.37 539	1.45 549	1.87 567	1.50 525	1.55 547	2.46 588	2.04 576	1.04 525	0.59 568	0.18 426	2.32 600	0.68 579	2.29 599	1.14 592

PWCK	1.92 579	1.66 595	3.12 586	1.65 585	0.91 568	2.84 586	2.26 605	2.10 582	2.41 585	2.36 583	2.31 560	2.22 568	1.82 576	3.43 595	2.03 571	1.61 598	0.71 585	1.51 584	0.82 585	1.69 585	0.91 581

zh-sn7	1.09 543	0.75 553	3.23 587	0.57 517	0.42 494	1.11 514	0.89 552	1.19 483	1.27 531	1.41 544	1.98 554	1.25 504	1.47 561	1.99 574	2.62 581	0.26 462	0.26 503	0.26 465	0.27 497	0.35 503	0.30 485

ADCS	1.51 568	0.61 540	3.42 588	0.59 523	0.51 532	1.27 537	1.08 569	1.59 565	1.81 569	1.91 571	1.66 537	1.51 545	1.42 558	1.94 572	8.60 607	0.33 518	0.32 539	0.33 514	0.36 533	0.44 531	0.42 537

DeepPrunerF	0.89 514	0.52 526	3.43 589	0.68 553	0.81 563	0.72 422	0.72 530	1.22 498	1.99 574	0.93 450	1.01 394	0.87 409	0.86 493	1.08 502	0.95 510	0.34 524	0.28 516	0.43 542	0.39 541	0.30 473	0.32 497

MADNet++	4.03 599	2.70 609	3.44 590	3.72 612	3.44 611	4.44 601	3.52 610	3.95 603	3.61 598	4.46 604	4.98 607	4.10 594	4.58 607	7.00 609	5.89 601	3.74 611	3.67 614	3.27 613	2.71 612	3.70 612	3.66 613

UNDER WATER	3.46 595	2.07 601	3.64 591	3.09 608	2.48 605	3.75 598	2.42 607	3.31 598	13.77 615	2.90 596	2.95 581	5.84 603	3.69 604	3.69 598	3.48 591	2.07 604	1.11 604	2.70 608	1.40 604	2.84 607	1.98 606

UNDER WATER-64	3.53 596	2.01 599	3.94 592	3.22 610	2.49 606	5.41 604	2.60 608	3.43 600	12.41 612	3.03 597	2.68 576	6.07 606	4.04 605	3.79 600	3.33 587	2.02 603	1.24 606	2.63 606	1.46 605	2.78 605	2.08 608

zh-mn7	1.08 542	0.65 545	4.00 593	0.52 483	0.38 470	1.16 525	0.62 497	1.15 466	1.77 567	1.74 563	2.31 560	1.17 499	0.91 503	2.10 577	1.77 561	0.24 441	0.21 462	0.22 394	0.22 435	0.25 438	0.28 469

WZ-Net	1.19 552	0.59 536	4.07 594	0.62 536	0.51 532	1.34 540	1.31 584	1.32 527	1.74 566	1.53 551	1.65 535	1.74 555	1.28 552	2.25 584	2.01 570	0.27 472	0.21 462	0.23 416	0.25 476	0.40 520	0.39 529

HanzoNet	6.76 609	2.45 605	4.22 595	3.19 609	2.94 610	3.62 597	2.28 606	4.79 608	7.20 606	14.00 620	13.19 619	17.49 621	22.30 625	13.25 616	6.19 602	4.20 613	1.93 610	3.10 612	2.56 611	3.35 609	2.88 612

Wz-Net-TNSev	1.14 546	1.06 576	4.32 596	0.49 441	0.42 494	1.51 553	1.11 570	1.48 552	1.40 545	1.22 531	1.26 482	1.58 550	1.43 559	1.76 563	1.70 557	0.32 510	0.31 534	0.26 465	0.30 511	0.41 526	0.41 536

SuperB	1.04 533	0.37 464	4.81 597	0.43 345	0.31 404	0.99 492	0.46 416	1.02 409	2.09 575	1.09 511	1.09 433	0.75 363	0.81 479	1.06 496	1.76 560	0.19 346	0.15 355	0.17 216	0.15 224	2.82 606	0.26 452

tt	6.20 607	0.20 191	5.89 598	3.55 611	2.07 599	11.26 611	19.21 616	11.74 615	5.46 603	2.69 588	2.04 558	4.87 601	6.25 609	3.70 599	7.09 606	8.32 619	11.17 624	4.93 615	5.41 618	5.74 614	2.37 609

EDNetEfficient	1.46 566	0.80 558	6.12 599	0.47 417	0.39 476	0.69 404	0.83 544	0.90 359	2.77 589	3.50 601	1.96 553	1.66 552	2.03 584	1.26 528	4.18 595	0.21 386	0.18 426	0.21 377	0.20 394	0.41 526	0.39 529

JetBlue	2.78 590	1.26 580	7.04 600	1.16 577	1.48 585	8.00 608	6.02 612	2.60 588	1.92 572	2.12 576	2.64 574	3.34 589	3.05 599	6.49 607	3.39 588	0.78 576	0.76 591	0.75 570	0.76 582	0.97 577	1.18 597

AnyNet_C01	1.56 569	1.05 575	7.45 601	0.64 538	0.54 540	1.99 572	1.38 587	1.43 548	1.36 538	1.63 558	1.92 551	1.84 558	1.33 554	2.40 586	4.03 592	0.33 518	0.32 539	0.32 509	0.34 529	0.44 531	0.45 548

DPSimNet_ROB	3.58 597	2.45 605	8.57 602	2.53 601	2.37 603	2.88 589	3.77 611	3.14 594	3.23 594	4.71 608	3.86 594	4.68 596	4.87 608	4.07 602	5.62 600	2.33 608	2.33 611	2.47 604	2.52 610	2.51 603	2.64 610

TCMNet-wrong-test	8.97 610	10.42 616	8.74 603	19.56 618	17.61 617	12.53 614	9.01 614	13.59 617	2.18 577	4.64 606	5.11 608	14.63 617	11.09 614	7.19 610	9.73 608	5.56 618	0.89 596	3.77 614	3.11 613	10.34 618	9.80 617

LSM	4.74 605	0.77 556	10.16 604	0.70 556	56.56 630	1.02 496	1.00 564	1.24 510	1.62 563	2.04 573	2.34 563	1.33 521	1.17 542	1.38 545	1.09 529	0.33 518	0.49 574	0.39 533	0.46 555	0.51 547	10.09 618

MADNet+	2.23 587	2.43 604	10.85 605	1.22 579	0.91 568	2.76 583	1.40 588	2.12 583	1.67 565	1.32 538	1.74 543	1.86 561	1.74 574	6.25 606	4.41 596	0.65 570	0.64 581	0.58 567	0.54 572	0.80 570	0.76 573

RTS	1.98 580	0.96 570	11.36 606	0.65 543	0.57 548	2.77 584	1.40 588	1.39 541	2.26 578	1.89 568	2.56 570	1.32 518	1.25 549	5.20 604	4.05 593	0.31 499	0.22 470	0.29 494	0.29 509	0.40 520	0.37 521

RTSA	1.98 580	0.96 570	11.36 606	0.65 543	0.57 548	2.77 584	1.40 588	1.39 541	2.26 578	1.89 568	2.56 570	1.32 518	1.25 549	5.20 604	4.05 593	0.31 499	0.22 470	0.29 494	0.29 509	0.40 520	0.37 521

PML	40.80 635	29.24 624	11.87 608	7.20 614	14.47 613	92.13 637	213.69 639	7.63 611	23.35 626	74.72 638	190.14 639	50.17 637	26.15 627	21.39 621	12.70 612	8.76 620	2.92 612	8.45 620	3.25 614	13.26 619	4.42 614

JetRed	5.27 606	5.84 612	12.81 609	2.36 600	2.83 609	12.23 613	10.50 615	4.46 604	3.60 597	3.86 603	3.83 593	4.85 600	4.18 606	6.78 608	11.96 611	2.17 606	2.96 613	2.18 599	1.97 608	3.38 610	2.68 611

ASD4	9.96 612	8.86 615	17.78 610	7.17 613	9.80 612	16.08 616	28.92 620	9.77 614	8.20 608	7.02 613	7.08 612	8.47 611	9.57 612	11.17 615	20.26 617	4.12 612	4.14 615	5.57 619	4.74 615	5.53 613	4.90 615

USTest	12.99 615	14.18 617	20.00 611	16.24 617	14.97 614	20.80 618	31.95 623	16.20 620	10.91 609	8.79 615	9.48 615	13.94 616	10.50 613	16.11 617	21.44 619	3.17 610	4.82 616	5.08 616	5.36 617	8.81 617	7.13 616

DGTPSM_ROB	12.07 613	8.00 613	20.99 612	8.93 615	16.78 615	10.67 609	30.87 621	9.01 612	15.16 617	6.50 610	15.41 623	9.04 612	14.85 616	9.25 612	21.67 620	4.57 614	8.57 619	5.08 616	9.28 619	5.90 615	10.95 619

DPSMNet_ROB	12.08 614	8.00 613	21.00 613	8.97 616	16.79 616	10.67 609	30.89 622	9.02 613	15.17 618	6.51 611	15.41 623	9.04 612	14.85 616	9.27 613	21.67 620	4.58 615	8.57 619	5.09 618	9.29 620	5.90 615	10.95 619

LRCNet_RVC	21.24 621	31.15 625	21.41 614	28.98 623	23.82 621	3.13 594	0.60 490	20.96 625	1.59 559	25.58 625	28.15 629	21.99 626	14.79 615	21.94 625	16.41 615	28.89 634	14.87 625	33.53 630	31.28 630	29.51 631	26.16 629

Anonymous_1	33.25 623	18.26 618	23.92 615	20.54 619	21.28 620	25.59 620	35.94 624	22.01 628	15.57 619	13.33 617	13.49 620	18.08 622	15.29 618	20.36 618	24.60 622	16.28 627	8.84 621	66.59 634	118.00 636	155.73 639	11.23 621

xxxxx1	36.64 629	19.51 621	24.21 616	61.66 632	64.63 633	27.28 624	40.10 627	20.25 621	18.63 623	14.07 621	12.97 616	17.26 618	17.36 621	21.70 622	27.93 625	13.18 624	18.50 627	111.26 637	133.37 637	29.24 628	39.73 631

tt_ll	36.64 629	19.51 621	24.21 616	61.66 632	64.63 633	27.28 624	40.10 627	20.25 621	18.63 623	14.07 621	12.97 616	17.26 618	17.36 621	21.70 622	27.93 625	13.18 624	18.50 627	111.26 637	133.37 637	29.24 628	39.73 631

ff	36.64 629	19.51 621	24.21 616	61.66 632	64.63 633	27.28 624	40.10 627	20.25 621	18.63 623	14.07 621	12.97 616	17.26 618	17.36 621	21.70 622	27.93 625	13.18 624	18.50 627	111.26 637	133.37 637	29.24 628	39.73 631

DPSM_ROB	17.78 617	18.63 619	24.31 619	20.90 620	19.47 618	25.97 621	36.21 625	21.23 626	16.24 620	13.38 618	14.06 621	19.18 624	16.30 619	20.78 619	25.67 623	9.38 621	9.23 622	9.49 621	9.82 621	13.51 620	11.91 622

DPSM	17.78 617	18.63 619	24.31 619	20.90 620	19.47 618	25.97 621	36.21 625	21.23 626	16.24 620	13.38 618	14.06 621	19.18 624	16.30 619	20.78 619	25.67 623	9.38 621	9.23 622	9.49 621	9.82 621	13.51 620	11.91 622

HaxPig	31.96 622	37.24 628	34.27 621	24.37 622	24.88 622	18.26 617	19.86 617	20.64 624	28.52 628	35.97 633	38.75 633	25.57 627	28.72 628	33.88 627	34.39 628	35.94 635	38.87 635	37.80 631	40.48 633	39.68 632	41.15 634

DLNR_Zeroshot_test	20.09 620	36.28 626	38.04 622	169.85 637	61.80 632	0.23 27	0.20 30	13.88 618	0.37 124	0.44 164	0.66 221	0.43 184	0.21 51	0.62 286	0.28 167	5.46 617	0.10 64	0.15 144	0.11 97	72.60 635	0.11 82

DLNR-FE	20.05 619	36.38 627	38.08 623	170.06 638	60.08 631	0.23 27	0.20 30	14.13 619	0.36 108	0.44 164	0.66 221	0.43 184	0.21 51	0.63 297	0.28 167	5.38 616	0.10 64	0.15 144	0.11 97	73.09 636	0.11 82

AVERAGE_ROB	37.58 633	40.13 635	40.15 624	34.81 625	33.82 624	28.55 627	25.10 619	32.02 630	34.06 636	41.28 636	40.66 634	34.46 629	34.81 636	39.18 629	37.57 630	42.78 636	43.44 636	43.82 632	43.03 634	40.47 633	41.51 635

MEDIAN_ROB	37.38 632	40.85 636	40.60 625	32.31 624	31.85 623	27.20 623	24.55 618	29.10 629	33.19 635	42.09 637	41.76 635	33.35 628	34.39 635	39.78 630	37.07 629	43.64 637	44.10 637	44.12 633	43.40 635	41.51 634	42.76 636

RSGM-EC	74.81 636	63.03 637	41.60 626	97.74 635	92.11 637	74.93 635	114.81 636	53.77 637	38.96 637	39.88 634	48.98 636	90.73 638	64.81 637	139.63 637	128.53 637	93.27 638	53.96 638	95.12 635	38.31 631	81.45 637	44.63 637

acva	74.81 636	63.03 637	41.60 626	97.74 635	92.11 637	74.93 635	114.81 636	53.77 637	38.96 637	39.88 634	48.98 636	90.73 638	64.81 637	139.63 637	128.53 637	93.27 638	53.96 638	95.12 635	38.31 631	81.45 637	44.63 637

LSM0	38.95 634	37.60 634	48.58 628	43.57 631	91.06 636	52.57 634	72.57 630	43.17 636	32.63 633	26.97 631	27.97 628	38.65 633	32.94 632	41.86 636	51.78 636	18.89 633	18.41 626	19.13 623	19.63 624	27.29 627	33.77 630

RAFT-FEzeroshot	35.73 624	37.45 630	48.67 629	42.23 628	39.22 626	52.25 630	73.13 633	42.62 633	32.59 629	26.71 626	27.70 625	38.57 630	32.57 629	41.68 633	51.67 634	18.75 629	18.58 631	19.15 624	19.78 626	27.21 624	23.98 625

RAFT-FE	35.73 624	37.45 630	48.67 629	42.23 628	39.22 626	52.25 630	73.13 633	42.62 633	32.59 629	26.71 626	27.70 625	38.57 630	32.57 629	41.68 633	51.67 634	18.75 629	18.58 631	19.15 624	19.78 626	27.21 624	23.98 625

CasAABBNet	35.74 626	37.43 629	48.72 631	42.22 627	39.20 625	52.24 629	73.12 632	42.61 632	32.62 632	26.78 629	27.95 627	38.58 632	32.60 631	41.67 632	51.65 633	18.74 628	18.57 630	19.15 624	19.77 625	27.20 623	23.98 625

FlowAnything	35.81 627	37.53 633	48.80 632	42.20 626	39.22 626	52.25 630	73.16 635	42.56 631	32.89 634	26.76 628	28.30 630	38.69 634	33.09 633	41.63 631	51.62 632	18.76 631	18.59 634	19.21 628	19.92 629	27.16 622	23.91 624

Selective-RAFT-Error	35.84 628	37.49 632	48.83 633	42.26 630	39.24 629	52.30 633	73.09 631	42.66 635	32.61 631	26.80 630	28.30 630	38.84 635	33.51 634	41.68 633	51.59 631	18.82 632	18.58 631	19.17 627	19.80 628	27.28 626	24.05 628

BEATNet-Init1	15.13 616	0.82 562	50.86 634	0.72 559	0.53 537	38.10 628	7.03 613	11.83 616	14.25 616	29.78 632	30.17 632	48.21 636	22.64 626	26.78 626	18.11 616	0.42 547	0.38 554	0.47 550	0.46 555	0.51 547	0.48 558

xyz-stereo	4.23 602	0.17 87	61.76 635	0.34 74	0.16 12	12.16 612	0.37 312	0.58 161	0.68 263	1.01 484	3.36 589	0.77 375	0.82 483	1.21 522	0.40 313	0.12 40	0.10 64	0.16 175	0.11 97	0.13 101	0.10 37

coex-ft	6.43 608	1.51 589	87.33 636	0.49 441	0.38 470	1.34 540	1.21 576	1.16 473	8.09 607	12.12 616	2.79 577	2.77 579	3.31 600	1.16 513	3.15 585	0.24 441	0.23 480	0.27 478	0.24 467	0.45 535	0.37 521

EDNetEfficientorigin	9.93 611	1.15 577	175.16 637	0.48 424	0.36 454	1.04 503	0.68 512	1.24 510	2.69 588	3.17 598	2.50 568	2.30 570	2.07 585	1.76 563	2.21 574	0.20 369	0.18 426	0.24 433	0.19 369	0.51 547	0.50 562

test_example2	176.61 638	205.14 639	198.86 638	188.60 639	190.98 639	152.67 638	170.61 638	94.86 639	123.55 639	178.88 639	179.48 638	158.94 640	141.34 639	192.61 639	198.96 639	203.76 640	236.37 640	164.13 640	173.55 640	218.58 640	160.41 639

ccccc	429.48 639	429.19 640	527.00 639	507.10 640	501.20 640	356.95 639	342.70 640	380.82 640	297.90 640	334.51 640	389.17 640	372.86 641	449.39 640	499.17 640	553.56 640	561.44 641	431.22 641	334.28 641	290.86 641	540.88 641	489.46 640

GS-Stereo							0.30 179	0.42 76	0.27 36	0.30 82	0.28 62	0.23 46	0.21 51	0.32 25	0.22 35	0.16 235	0.09 26	0.12 32	0.10 63	0.14 146	0.12 130

FADE		2.05 600		1.03 573	0.99 575							2.73 577				11.57 623	1.70 609	23.09 629	15.86 623	0.62 563

Low-res two-view benchmark