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.

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

S2M2_XL	0.26 1	0.50 128	1.34 6	0.11 34	0.13 48	0.11 1	0.00 1	0.62 1	0.29 1	0.21 3	0.74 62	0.07 16	0.18 38	0.61 2	0.33 5	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 9
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
BridgeDepth_RVC	0.45 2	0.43 75	1.40 8	0.03 2	0.29 125	0.95 11	0.01 6	2.71 19	0.97 18	0.25 5	0.18 26	0.10 47	0.54 138	0.86 9	0.25 2	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MS-F	0.45 2	0.21 1	0.93 1	0.02 1	0.10 27	1.23 29	0.00 1	1.17 4	0.89 5	0.43 40	0.04 4	0.07 16	0.11 23	0.68 3	0.80 104	0.36 512	0.57 367	0.00 1	0.26 459	0.00 1	1.19 408

FoundationStereo	0.48 4	0.38 47	1.70 19	0.82 194	1.00 308	0.42 3	0.06 67	0.63 2	1.44 56	0.38 23	0.04 4	0.11 51	0.37 89	0.93 14	0.39 7	0.03 344	0.86 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 59

BridgeDepth	0.50 5	0.52 137	1.66 18	0.04 5	0.04 5	1.17 17	0.03 39	3.70 47	1.02 21	0.32 13	0.03 1	0.16 59	0.10 17	0.79 6	0.29 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LGtest1	0.53 6	0.42 70	1.55 13	0.14 48	0.30 128	1.00 12	0.01 6	2.47 14	1.19 46	0.65 93	0.12 19	0.08 24	0.10 17	1.30 48	0.47 16	0.01 179	0.45 354	0.00 1	0.00 1	0.03 101	0.20 139

S2M2_L	0.53 6	0.50 128	1.58 15	0.53 140	0.18 77	1.13 14	0.01 6	1.47 7	2.18 85	0.18 1	0.87 75	0.13 53	0.20 42	0.87 11	0.51 30	0.01 179	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.20 366	0.01 3
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HiDET	0.56 8	0.21 1	1.07 2	0.03 2	0.11 30	1.19 19	0.01 6	3.06 26	0.90 6	0.41 30	0.08 10	0.08 24	0.12 28	1.10 28	1.11 177	0.01 179	0.51 362	0.00 1	0.21 418	0.00 1	1.07 392

LCMNet	0.59 9	0.23 4	1.08 3	0.05 7	0.12 40	1.23 29	0.01 6	3.16 28	0.92 13	0.35 17	0.08 10	0.07 16	0.17 37	1.02 19	1.16 187	0.04 377	0.56 364	0.00 1	0.22 427	0.01 24	1.41 434

CSFM-Stereo	0.61 10	0.23 4	1.09 4	0.03 2	0.12 40	1.21 24	0.00 1	2.89 21	0.90 6	0.65 93	0.07 7	0.08 24	0.27 58	0.81 7	1.06 167	0.35 511	0.58 369	0.00 1	0.21 418	0.01 24	1.61 448

FlowAnything_test	0.61 10	0.42 70	2.39 79	0.22 69	0.17 71	1.71 118	0.03 39	1.88 9	1.20 47	1.22 150	0.77 65	0.04 1	0.05 4	0.75 5	0.89 127	0.06 407	0.02 175	0.00 1	0.00 1	0.10 238	0.33 201

Wavelet-MonSter	0.63 12	0.41 65	2.46 82	0.06 11	0.44 182	1.25 40	0.01 6	1.29 6	1.41 55	0.40 27	0.06 6	0.06 6	0.08 9	1.54 64	1.13 181	0.00 1	0.96 451	0.00 1	0.27 467	0.00 1	0.85 358

MLG-Stereo_test3	0.63 12	0.42 70	2.06 45	0.38 110	0.40 171	1.36 73	0.01 6	4.13 92	0.95 16	0.48 55	0.13 21	0.06 6	0.07 7	0.89 12	0.37 6	0.02 293	0.61 376	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.18 123

IGEV	0.66 14	0.29 24	1.87 34	0.11 34	1.84 421	1.35 70	0.37 209	2.56 16	1.12 44	0.44 42	0.12 19	0.07 16	0.09 13	1.07 26	0.58 48	0.05 395	0.62 379	0.00 1	0.19 398	0.01 24	0.39 219

3.25w_new	0.68 15	0.36 39	2.09 47	0.05 7	0.19 81	1.26 46	0.01 6	4.00 83	1.10 40	0.46 50	0.26 38	0.08 24	0.41 103	0.93 14	0.51 30	0.00 1	0.94 441	0.00 1	0.22 427	0.01 24	0.75 344

3.25w	0.68 15	0.36 39	2.09 47	0.05 7	0.19 81	1.26 46	0.01 6	4.00 83	1.10 40	0.46 50	0.26 38	0.08 24	0.41 103	0.93 14	0.51 30	0.00 1	0.94 441	0.00 1	0.22 427	0.01 24	0.75 344

MonStereo	0.70 17	0.28 16	2.24 65	0.07 13	0.85 280	1.27 52	0.01 6	3.79 57	0.90 6	0.41 30	0.18 26	0.08 24	0.04 1	1.05 21	0.58 48	0.00 1	0.96 451	0.00 1	0.36 503	0.00 1	0.94 371

Monster-pub-eth3d	0.70 17	0.27 10	2.25 67	0.07 13	0.85 280	1.27 52	0.01 6	3.79 57	0.90 6	0.41 30	0.19 29	0.08 24	0.04 1	1.05 21	0.58 48	0.00 1	0.96 451	0.00 1	0.36 503	0.00 1	0.94 371

asd	0.71 19	0.25 6	2.43 81	0.09 25	0.80 270	1.25 40	0.06 67	3.22 31	1.03 23	0.59 80	0.65 58	0.07 16	0.55 139	1.01 18	0.46 13	0.20 477	0.81 416	0.00 1	0.08 329	0.01 24	0.67 322

MonSter	0.72 20	0.27 10	2.25 67	0.07 13	0.85 280	1.27 52	0.01 6	3.79 57	0.91 10	0.41 30	0.18 26	0.08 24	0.04 1	1.33 50	0.58 48	0.00 1	0.96 451	0.00 1	0.36 503	0.00 1	0.94 371

4.5_new	0.74 21	0.27 10	2.52 89	0.10 28	0.34 144	1.24 33	0.07 76	3.67 44	1.05 28	0.58 75	0.80 67	0.06 6	0.19 40	1.18 32	0.61 64	0.17 466	0.99 475	0.00 1	0.19 398	0.01 24	0.64 305

4.5w-stereo	0.74 21	0.27 10	2.52 89	0.10 28	0.34 144	1.24 33	0.07 76	3.67 44	1.05 28	0.58 75	0.80 67	0.06 6	0.19 40	1.18 32	0.60 60	0.17 466	0.99 475	0.00 1	0.19 398	0.01 24	0.64 305

2w_stereo	0.75 23	0.30 26	2.22 63	0.07 13	0.12 40	1.23 29	0.05 53	4.03 87	1.00 19	0.98 134	0.86 73	0.09 37	1.21 217	1.06 24	0.62 66	0.00 1	0.69 391	0.00 1	0.16 375	0.00 1	0.27 178

asda	0.76 24	0.28 16	2.30 70	0.07 13	0.61 230	1.28 57	0.09 90	3.82 65	1.03 23	0.54 64	0.43 47	0.07 16	0.71 159	1.25 41	0.46 13	0.22 483	0.99 475	0.00 1	0.25 442	0.01 24	0.71 334

4.25_new	0.76 24	0.28 16	2.16 56	0.08 20	0.91 291	1.24 33	0.05 53	3.81 62	1.03 23	0.45 44	0.91 78	0.06 6	0.42 107	1.33 50	0.49 22	0.22 483	0.98 466	0.00 1	0.25 442	0.00 1	0.57 277

4.5w_new	0.76 24	0.28 16	2.16 56	0.08 20	0.91 291	1.24 33	0.05 53	3.81 62	1.03 23	0.45 44	0.91 78	0.06 6	0.42 107	1.33 50	0.49 22	0.22 483	0.98 466	0.00 1	0.25 442	0.00 1	0.57 277

4.25w-stereo	0.76 24	0.28 16	2.16 56	0.08 20	0.91 291	1.24 33	0.05 53	3.81 62	1.03 23	0.45 44	0.91 78	0.06 6	0.42 107	1.33 50	0.49 22	0.22 483	0.98 466	0.00 1	0.25 442	0.00 1	0.57 277

SGD-Stereo	0.76 24	0.36 39	1.37 7	0.43 119	0.14 54	1.25 40	0.29 188	2.25 12	0.84 4	0.61 88	0.51 49	0.09 37	0.11 23	6.65 270	0.19 1	0.01 179	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.07 46

LG-Stereo_L2	0.78 29	0.47 104	1.99 40	0.29 88	0.36 155	1.28 57	0.18 154	3.82 65	0.91 10	0.32 13	0.03 1	0.07 16	0.07 7	4.41 180	0.55 40	0.01 179	0.59 371	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.25 172

DEFOM-Stereo	0.78 29	0.56 165	1.98 38	0.21 66	0.12 40	1.93 138	0.44 226	0.99 3	0.93 14	0.70 102	0.51 49	0.15 55	0.09 13	6.39 255	0.40 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.14 84

MatchStereo	0.79 31	0.43 75	2.51 88	0.11 34	0.02 3	0.93 10	0.02 27	4.83 135	3.55 157	0.22 4	1.21 91	0.19 65	0.26 53	1.02 19	0.58 48	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 3

3w_stereo	0.79 31	0.33 31	2.53 91	0.08 20	0.14 54	1.26 46	0.03 39	3.97 80	1.06 35	0.62 89	0.58 55	0.09 37	1.02 189	1.54 64	0.64 73	0.00 1	1.00 482	0.00 1	0.23 434	0.01 24	0.65 308

1w_stereo	0.79 31	0.26 8	1.52 12	0.13 45	0.50 197	1.20 20	0.08 85	3.86 72	1.02 21	0.64 92	2.52 151	0.05 3	1.54 245	1.08 27	0.44 10	0.00 1	0.61 376	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.42 238

2.75w_new	0.80 34	0.35 37	2.31 72	0.10 28	0.23 111	1.26 46	0.09 90	3.82 65	1.05 28	0.54 64	0.23 33	0.08 24	0.86 177	2.50 117	0.64 73	0.00 1	0.97 459	0.00 1	0.27 467	0.00 1	0.69 327

AdaDepth	0.81 35	0.41 65	3.63 213	0.17 52	1.35 378	1.62 102	0.08 85	1.20 5	1.66 62	0.33 16	0.58 55	0.10 47	0.29 64	2.59 118	0.63 69	0.02 293	0.79 409	0.00 1	0.20 411	0.01 24	0.62 297

4w-stereo	0.81 35	0.27 10	2.34 74	0.06 11	0.50 197	1.26 46	0.06 67	3.65 40	1.05 28	0.41 30	0.96 84	0.06 6	0.66 153	2.11 94	0.64 73	0.22 483	0.96 451	0.00 1	0.29 479	0.00 1	0.78 351

RAStereo	0.81 35	0.70 223	3.97 247	0.21 66	0.54 218	1.16 15	0.02 27	3.78 55	1.22 48	0.62 89	1.57 107	0.16 59	0.23 48	0.89 12	1.05 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 199	0.02 9

3.75w	0.82 38	0.25 6	2.13 53	0.07 13	1.27 363	1.26 46	0.02 27	3.85 70	1.05 28	0.51 56	0.39 46	0.08 24	0.40 100	3.31 138	0.47 16	0.07 418	0.94 441	0.00 1	0.08 329	0.00 1	0.29 187

LG-Stereo_L1	0.82 38	0.46 96	1.74 21	0.28 85	0.34 144	1.36 73	0.19 159	2.56 16	0.91 10	0.32 13	0.03 1	0.07 16	0.06 5	6.62 266	0.54 39	0.01 179	0.63 380	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.21 145

MLG-Stereo_test2	0.82 38	0.40 62	1.99 40	0.39 111	1.07 318	1.43 83	0.02 27	4.01 86	1.75 70	0.37 19	0.07 7	0.15 55	0.10 17	2.62 119	0.57 46	0.32 507	0.65 384	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.42 238

FSD	0.83 41	0.39 53	1.90 35	0.69 171	0.96 303	0.57 7	0.06 67	3.77 54	1.37 53	0.28 9	0.26 38	1.64 193	0.13 32	1.06 24	0.59 56	0.02 293	1.12 508	0.00 1	0.00 1	0.01 24	1.78 485

LG-G_1	0.83 41	0.41 65	1.83 27	0.35 103	0.33 139	1.82 130	0.02 27	4.37 115	1.10 40	0.60 84	0.08 10	0.09 37	0.08 9	3.50 143	0.55 40	0.03 344	0.59 371	0.00 1	0.00 1	0.03 101	0.77 347

LG-G	0.83 41	0.41 65	1.83 27	0.35 103	0.33 139	1.82 130	0.02 27	4.37 115	1.10 40	0.60 84	0.08 10	0.09 37	0.08 9	3.50 143	0.55 40	0.03 344	0.59 371	0.00 1	0.00 1	0.03 101	0.77 347

MLG-Stereo_test1	0.85 44	0.34 34	1.80 23	0.10 28	1.66 404	1.22 25	0.01 6	4.24 98	1.68 65	0.19 2	0.08 10	0.09 37	0.11 23	4.16 171	0.46 13	0.01 179	0.70 396	0.00 1	0.01 256	0.01 24	0.17 116

Zero-FE251	0.87 45	0.64 197	3.22 159	0.67 168	0.49 190	1.81 128	0.06 67	2.85 20	0.51 2	2.68 179	0.25 37	0.09 37	0.39 97	0.96 17	0.77 102	0.01 179	0.69 391	0.00 1	0.00 1	0.02 58	1.21 411

3.5w_stereo	0.87 45	0.35 37	2.24 65	0.05 7	0.17 71	1.25 40	0.04 44	4.15 94	1.08 38	0.37 19	1.65 112	0.08 24	0.49 129	3.95 160	0.51 30	0.00 1	0.63 380	0.00 1	0.06 322	0.00 1	0.27 178

GLC_STEREO	0.87 45	0.39 53	1.55 13	0.72 175	0.01 1	1.98 144	0.55 259	3.52 34	3.54 156	0.96 133	1.63 110	0.19 65	0.41 103	1.29 45	0.58 48	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.05 151	0.08 50

IGEV-RUCA	0.88 48	0.27 10	1.43 10	0.59 146	0.33 139	2.12 161	0.49 246	3.65 40	1.79 73	1.04 139	0.16 22	0.24 88	0.55 139	2.95 130	0.57 46	0.12 448	0.21 313	0.20 531	0.25 442	0.22 384	0.33 201

qwe	0.89 49	0.29 24	2.49 84	0.10 28	1.25 359	1.24 33	0.04 44	3.97 80	1.06 35	0.66 96	0.53 53	0.05 3	0.18 38	3.58 146	0.50 28	0.07 418	0.94 441	0.00 1	0.27 467	0.01 24	0.57 277

Monster-pub-mixall	0.90 50	0.46 96	1.43 10	0.04 5	0.13 48	1.29 60	0.02 27	3.04 24	1.07 37	0.99 137	0.51 49	0.08 24	0.09 13	6.37 254	0.67 78	0.01 179	1.06 492	0.00 1	0.16 375	0.02 58	0.54 268

water-stereo	0.90 50	0.56 165	4.39 282	0.11 34	0.08 19	1.57 96	0.15 135	4.51 122	1.69 66	0.80 121	1.31 101	0.27 93	0.24 50	0.71 4	0.56 45	0.26 497	0.06 235	0.00 1	0.02 278	0.03 101	0.71 334

NLSM3	0.91 52	0.56 165	1.86 33	0.11 34	1.94 432	1.25 40	0.05 53	4.00 83	2.03 79	0.55 69	0.90 77	0.13 53	1.02 189	2.64 120	0.96 149	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.21 145

MLG-Stereo	0.91 52	0.34 34	1.91 37	0.16 50	0.41 176	1.23 29	0.00 1	4.57 125	1.74 69	0.41 30	0.08 10	0.09 37	0.10 17	5.68 225	0.45 12	0.02 293	0.77 408	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.16 106

2.25w	0.92 54	0.31 27	2.36 77	0.07 13	0.15 62	1.22 25	0.05 53	3.84 69	1.05 28	0.51 56	1.30 99	0.09 37	0.68 155	4.12 169	0.68 80	0.00 1	0.98 466	0.00 1	0.28 473	0.00 1	0.73 339

252Zero-FE	0.93 55	0.31 27	2.11 52	1.31 255	0.22 107	1.29 60	0.02 27	3.95 79	1.73 67	1.45 157	1.96 132	0.05 3	0.06 5	1.41 57	0.67 78	0.02 293	1.09 500	0.00 1	0.36 503	0.02 58	0.55 269

2.5w	0.94 56	0.33 31	2.20 62	0.09 25	0.35 148	1.27 52	0.09 90	3.86 72	1.05 28	0.54 64	0.73 60	0.04 1	0.55 139	4.75 193	0.59 56	0.00 1	1.04 488	0.00 1	0.29 479	0.00 1	0.96 377

UniTT-Stereo	0.94 56	0.53 143	2.82 119	0.94 211	1.29 370	0.56 5	0.12 112	1.49 8	3.16 127	1.77 163	2.22 141	0.20 70	0.32 77	1.76 78	1.33 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 326	0.02 9

dual_stereo	0.95 58	0.39 53	1.83 27	0.37 107	1.11 329	0.84 8	0.03 39	4.34 114	1.83 74	0.30 11	0.08 10	0.21 73	0.12 28	3.16 135	0.98 152	0.00 1	1.34 547	0.00 1	0.20 411	0.00 1	1.83 494

rvit_stereo_0081_aga	0.95 58	1.03 323	4.52 295	0.16 50	0.25 117	1.70 111	0.21 169	4.27 103	3.17 128	0.38 23	0.23 33	0.27 93	0.31 70	1.56 66	0.64 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 295	0.15 97

MaDis-Stereo	0.96 60	1.11 338	4.01 252	0.36 106	1.86 425	1.20 20	0.06 67	3.99 82	1.73 67	0.45 44	0.56 54	0.43 126	0.51 132	1.28 43	1.46 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 167	0.08 50

LG-Stereo	1.00 61	0.58 179	4.72 313	0.19 56	0.37 161	1.18 18	0.18 154	4.21 97	3.11 126	0.83 127	1.95 131	0.45 131	0.16 35	0.53 1	0.62 66	0.33 508	0.22 314	0.00 1	0.00 1	0.11 254	0.31 195

LG-Stereo_Zeroshot	1.02 62	0.42 70	3.22 159	0.48 131	0.63 235	2.02 148	0.27 185	5.79 203	1.32 49	0.82 123	0.75 63	0.87 161	0.23 48	1.24 40	0.86 120	0.15 456	0.58 369	0.00 1	0.26 459	0.03 101	0.49 253

castereo	1.02 62	0.69 216	1.26 5	0.46 127	0.19 81	1.89 134	0.76 329	5.61 191	2.37 88	0.78 117	2.65 157	0.32 108	0.40 100	1.25 41	1.00 157	0.01 179	0.32 332	0.00 1	0.24 438	0.03 101	0.22 153

VIP-Stereo	1.03 64	1.09 333	3.48 190	0.17 52	0.50 197	1.99 146	0.11 107	3.87 74	1.44 56	0.66 96	1.41 103	0.30 101	0.11 23	3.36 139	0.80 104	0.00 1	0.92 435	0.00 1	0.00 1	0.05 151	0.40 221

GIP-stereo	1.03 64	0.79 238	2.35 75	1.91 348	1.40 383	1.47 87	0.05 53	5.06 147	1.85 75	0.30 11	0.43 47	0.57 145	0.37 89	1.14 30	0.75 97	0.07 418	0.50 361	0.00 1	0.00 1	0.06 167	1.57 446

rvit_stereo_0081	1.03 64	0.55 154	2.58 95	0.64 156	0.13 48	1.35 70	0.12 112	3.74 51	5.28 261	0.55 69	0.32 43	0.55 142	0.12 28	4.08 166	0.53 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.05 32

rvit_stereo_0082	1.03 64	0.55 154	2.58 95	0.64 156	0.13 48	1.35 70	0.12 112	3.74 51	5.28 261	0.55 69	0.32 43	0.55 142	0.12 28	4.08 166	0.53 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.05 32

IGEV-Stereo++	1.03 64	0.32 30	2.03 44	0.25 78	1.94 432	1.94 139	0.01 6	3.57 36	2.52 93	0.70 102	1.80 126	0.10 47	1.14 200	1.34 54	0.55 40	0.01 179	0.75 403	0.00 1	0.00 1	0.04 130	1.57 446

LoS	1.03 64	0.43 75	2.53 91	0.64 156	0.14 54	2.42 185	0.26 183	5.64 193	2.93 110	1.08 142	0.24 35	0.49 134	0.45 123	2.31 109	0.83 117	0.02 293	0.02 175	0.00 1	0.00 1	0.06 167	0.03 17
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
NLMM	1.04 70	0.64 197	2.13 53	0.14 48	1.21 352	1.29 60	0.07 76	4.37 115	2.26 86	0.43 40	1.66 114	0.16 59	0.32 77	4.05 161	1.38 222	0.02 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.65 308

GEAStereo	1.04 70	0.39 53	1.85 31	0.97 218	1.16 340	1.94 139	0.70 310	4.29 106	1.55 60	0.89 128	0.80 67	0.20 70	0.48 126	1.20 34	0.90 130	0.06 407	1.06 492	0.00 1	0.00 1	0.18 346	2.13 524

Pointernet	1.04 70	0.44 86	2.58 95	0.32 91	0.52 211	1.78 123	0.07 76	5.69 195	2.76 102	0.27 8	2.28 144	0.80 158	0.44 121	1.37 55	0.49 22	0.00 1	0.36 342	0.00 1	0.25 442	0.02 58	0.32 200

DEFOM-Stereo_RVC	1.09 73	2.27 482	1.82 24	1.16 233	0.34 144	0.56 5	0.05 53	2.94 22	1.46 58	0.40 27	0.94 83	0.22 79	2.27 282	6.26 248	0.63 69	0.00 1	0.08 254	0.00 1	0.17 386	0.04 130	0.16 106

rvit_stereo_0080	1.09 73	1.08 331	4.16 263	0.12 41	0.12 40	1.32 66	0.36 204	4.52 123	3.94 189	0.70 102	1.29 97	0.41 121	0.75 164	1.98 85	0.76 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 101	0.18 123

trnet	1.09 73	0.47 104	2.19 61	0.12 41	0.21 100	1.70 111	0.02 27	4.28 105	6.97 352	0.78 117	1.77 122	0.48 133	0.67 154	1.50 60	0.58 48	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 17

whm_eth	1.09 73	1.08 331	4.16 263	0.12 41	0.12 40	1.32 66	0.36 204	4.52 123	3.94 189	0.70 102	1.29 97	0.41 121	0.75 164	1.98 85	0.76 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 101	0.18 123

CASnet	1.09 73	0.47 104	2.09 47	0.79 188	0.08 19	2.10 156	0.14 132	3.83 68	4.26 207	3.84 216	1.56 106	0.32 108	0.30 67	1.13 29	0.77 102	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.03 17
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CREStereo	1.09 73	0.51 132	2.16 56	0.11 34	0.24 113	1.67 106	0.03 39	4.24 98	6.91 349	0.80 121	1.73 117	0.44 129	0.64 151	1.58 68	0.61 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 9
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
monsters	1.12 79	0.45 91	2.32 73	0.54 142	2.80 479	1.38 75	0.01 6	3.74 51	1.00 19	0.46 50	0.63 57	0.06 6	0.13 32	6.08 241	0.88 126	0.15 456	0.96 451	0.00 1	0.31 488	0.00 1	0.55 269

zero-FE	1.13 80	0.36 39	3.08 152	0.48 131	1.95 434	1.75 122	0.80 335	3.70 47	0.69 3	0.54 64	0.16 22	0.30 101	0.43 118	3.59 147	1.37 221	0.31 505	0.79 409	0.00 1	0.26 459	1.40 537	0.65 308

fffft	1.13 80	0.71 227	2.25 67	0.09 25	0.07 16	2.10 156	0.63 286	4.19 95	2.10 80	0.42 37	0.75 63	0.24 88	0.20 42	6.89 284	1.08 171	0.00 1	0.12 278	0.00 1	0.00 1	0.24 401	0.53 265
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	1.13 80	0.92 288	1.82 24	0.80 191	0.09 24	2.07 155	0.16 141	3.61 38	2.17 84	0.38 23	1.37 102	0.19 65	0.29 64	7.04 297	1.02 163	0.00 1	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.19 356	0.51 260

NLMM1	1.14 83	0.62 190	1.60 16	0.12 41	1.14 335	1.28 57	0.04 44	4.20 96	2.37 88	0.62 89	1.76 120	0.15 55	0.39 97	6.42 257	1.58 236	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.58 283

CroCo-Stereo	1.14 83	1.22 366	3.99 250	0.61 153	0.53 214	0.38 2	0.06 67	5.35 173	4.15 200	0.59 80	1.92 130	1.00 168	0.27 58	1.37 55	1.33 216	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 151	0.05 32
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
NLSM1	1.15 85	0.47 104	1.61 17	0.28 85	2.24 453	1.29 60	0.10 98	4.24 98	2.16 83	0.77 110	0.92 81	0.10 47	1.63 251	6.05 239	0.70 87	0.02 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.40 221

rvit_stereo_0083	1.16 86	0.47 104	3.68 217	0.54 142	0.10 27	1.25 40	0.24 177	3.17 29	5.31 264	0.52 61	0.80 67	0.82 159	1.16 207	4.52 185	0.51 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.13 79

GREAT-IGEV	1.17 87	0.57 173	3.06 149	1.95 358	1.41 385	1.42 81	0.08 85	2.51 15	3.07 124	0.58 75	0.79 66	0.11 51	0.35 85	2.17 99	1.00 157	0.07 418	1.45 550	0.00 1	0.22 427	0.14 306	2.42 543

monsterstereo	1.18 88	0.50 128	2.75 115	0.50 135	2.62 470	1.22 25	0.01 6	3.73 50	0.95 16	0.59 80	1.62 109	0.06 6	0.09 13	6.02 234	0.96 149	0.01 179	1.10 506	0.00 1	0.34 498	0.01 24	0.56 274

BStereo	1.19 89	0.52 137	10.80 506	0.65 160	0.49 190	1.27 52	0.10 98	3.80 60	1.35 51	0.66 96	0.22 31	0.37 118	0.10 17	1.29 45	1.29 209	0.01 179	0.08 254	0.02 451	0.06 322	0.02 58	0.67 322

DDF-Stereo	1.19 89	0.37 45	2.48 83	0.53 140	2.10 446	1.78 123	0.80 335	3.63 39	0.94 15	0.44 42	0.09 18	0.30 101	0.49 129	4.72 192	1.53 232	0.30 503	0.80 414	0.00 1	0.23 434	1.62 541	0.62 297

111111	1.21 91	0.28 16	2.10 51	0.22 69	1.45 388	1.42 81	0.05 53	5.30 164	2.01 78	0.55 69	3.02 170	0.09 37	0.20 42	4.87 195	0.58 48	0.00 1	0.75 403	0.00 1	0.00 1	0.10 238	1.09 398

NLCSM	1.22 92	0.81 245	2.60 99	0.18 55	2.08 444	1.31 65	0.16 141	4.67 129	2.56 94	0.71 106	3.23 178	0.23 81	0.35 85	3.50 143	1.77 271	0.02 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.29 187

GSStereo	1.22 92	0.39 53	1.85 31	1.51 285	1.16 340	1.94 139	0.70 310	5.97 222	2.69 98	0.60 84	0.80 67	0.43 126	0.48 126	1.20 34	0.90 130	0.03 344	0.95 446	0.00 1	0.51 527	0.18 346	2.12 521

MGS-Stereo	1.22 92	0.44 86	2.92 130	0.83 195	0.07 16	1.82 130	0.65 293	2.44 13	3.95 191	1.11 144	6.19 277	0.49 134	0.37 89	1.73 72	0.81 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 488	0.01 3

rvit_stereo_ft	1.23 95	1.42 402	5.16 336	0.94 211	0.36 155	1.22 25	0.24 177	4.57 125	4.49 223	0.51 56	1.04 86	0.73 154	1.10 194	1.50 60	1.01 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 151	0.22 153

RSM++	1.24 96	0.45 91	1.84 30	1.61 295	0.51 207	2.73 227	0.29 188	2.99 23	3.22 131	0.69 101	2.06 134	0.52 139	0.28 61	5.62 221	0.86 120	0.01 179	0.03 203	0.00 1	0.17 386	0.16 326	0.85 358

depthmonostereo	1.25 97	0.95 301	4.67 309	0.28 85	0.11 30	1.43 83	0.04 44	5.43 179	1.76 72	1.02 138	1.47 104	1.59 191	0.98 185	3.61 149	0.92 137	0.03 344	0.11 273	0.00 1	0.02 278	0.04 130	0.47 249

tt45	1.25 97	0.90 281	1.98 38	0.59 146	0.25 117	3.47 310	0.14 132	4.07 88	1.97 77	0.45 44	2.17 138	0.29 98	0.27 58	7.02 295	0.95 146	0.00 1	0.04 220	0.00 1	0.00 1	0.22 384	0.24 169

CAS++	1.27 99	0.68 212	2.40 80	0.25 78	0.30 128	1.80 126	0.61 280	8.46 328	3.61 164	1.80 164	2.42 148	0.18 63	0.21 47	2.12 95	0.49 22	0.01 179	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.06 41
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
AEACV	1.27 99	0.38 47	2.61 100	1.75 323	1.21 352	2.44 188	0.85 357	4.79 134	1.67 63	0.71 106	0.26 38	0.29 98	2.00 269	2.30 107	0.66 77	0.01 179	0.95 446	0.00 1	0.42 516	0.12 273	2.07 518

ours_stereo	1.28 101	0.91 282	2.36 77	0.34 102	0.67 241	1.16 15	0.09 90	3.71 49	2.44 90	0.51 56	3.17 174	0.36 117	0.26 53	6.62 266	0.55 40	0.00 1	0.11 273	0.00 1	0.00 1	0.23 396	2.08 519

gasm-f	1.30 102	0.57 173	2.81 118	0.97 218	1.35 378	2.72 225	0.88 367	4.29 106	1.55 60	0.89 128	3.19 177	0.20 70	0.72 161	1.30 48	1.10 176	0.06 407	1.06 492	0.00 1	0.00 1	0.24 401	2.13 524

MM-Stereo_test2	1.30 102	0.52 137	2.67 108	1.71 315	0.29 125	1.79 125	0.51 249	5.28 162	3.84 183	0.95 131	0.93 82	0.51 138	0.36 87	2.29 106	1.12 178	0.00 1	0.95 446	0.00 1	0.07 326	0.32 449	1.97 511

AIO-Stereo	1.30 102	0.45 91	1.73 20	0.67 168	0.77 265	2.33 177	0.60 276	5.99 225	3.27 133	0.45 44	3.46 183	0.41 121	0.28 61	1.53 63	0.71 92	0.04 377	0.79 409	0.00 1	0.67 537	0.10 238	1.67 461

mms	1.31 105	0.88 277	2.06 45	0.25 78	0.79 267	1.50 89	0.08 85	3.29 32	2.51 92	0.53 62	3.09 172	0.34 114	0.26 53	7.11 304	0.59 56	0.00 1	0.43 350	0.00 1	0.00 1	0.21 377	2.32 537

TANstereo	1.32 106	0.79 238	2.93 131	0.37 107	0.11 30	1.81 128	0.01 6	3.56 35	4.36 215	4.53 236	4.96 232	0.41 121	0.68 155	1.22 37	0.59 56	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 17

AIO_test	1.34 107	0.72 230	3.32 172	0.86 199	1.19 348	2.90 259	0.80 335	4.46 120	3.34 138	0.77 110	0.86 73	1.48 186	0.30 67	2.95 130	0.49 22	0.00 1	1.00 482	0.00 1	0.13 367	0.04 130	1.24 415

sCroCo_RVC	1.34 107	0.85 259	6.15 395	1.21 241	1.28 365	0.90 9	0.18 154	4.50 121	2.86 108	0.37 19	3.18 176	0.52 139	1.52 244	1.83 82	0.93 141	0.13 451	0.25 324	0.00 1	0.00 1	0.08 199	0.16 106

GCAP-Stereo	1.35 109	1.11 338	2.82 119	0.66 166	1.08 325	1.68 108	0.01 6	5.17 158	3.68 169	2.10 169	1.63 110	1.42 180	0.75 164	1.77 81	1.59 240	0.00 1	1.08 498	0.00 1	0.00 1	0.17 335	0.26 175

DilatedVolume-Stereo	1.37 110	0.54 147	3.84 226	1.25 245	0.30 128	2.19 165	0.10 98	3.17 29	1.67 63	3.13 197	2.14 136	0.74 155	0.58 146	5.71 226	0.92 137	0.03 344	0.30 329	0.00 1	0.18 392	0.04 130	0.56 274

CroCo-Stereo Lap2	1.37 110	1.19 356	4.17 266	1.01 221	4.58 540	0.46 4	0.09 90	4.27 103	2.94 111	1.25 151	2.40 147	1.55 190	0.20 42	1.72 71	1.30 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 322	0.13 79

xyz-stereo-finetune	1.38 112	0.91 282	2.91 128	0.10 28	0.05 7	3.13 277	0.66 294	4.12 91	3.01 123	1.06 141	1.91 129	0.69 151	0.37 89	6.31 249	2.14 301	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 151	0.13 79

castereo++	1.38 112	0.97 310	2.82 119	0.59 146	0.52 211	4.45 383	0.97 378	5.22 161	1.87 76	0.41 30	2.28 144	1.87 202	0.15 34	4.14 170	0.42 9	0.00 1	0.41 348	0.00 1	0.30 484	0.05 151	0.22 153

Occ-G	1.39 114	0.66 205	3.05 148	0.60 150	0.75 261	1.46 85	0.67 299	3.66 42	3.50 143	1.76 162	0.65 58	5.00 333	0.55 139	1.15 31	1.56 235	0.00 1	0.74 401	0.00 1	0.17 386	0.19 356	1.61 448

Former-RAFT_DAM_RVC	1.39 114	0.74 233	2.72 113	0.73 178	1.26 362	2.42 185	0.02 27	3.78 55	8.16 398	1.81 167	2.94 168	0.28 96	0.32 77	1.51 62	0.76 98	0.04 377	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.08 199	0.19 133

999	1.42 116	0.85 259	2.23 64	1.37 263	0.35 148	3.01 268	0.64 289	3.91 75	2.83 106	0.38 23	3.35 181	0.19 65	0.25 51	7.37 320	1.12 178	0.01 179	0.04 220	0.00 1	0.00 1	0.22 384	0.21 145

WCG-NET	1.42 116	0.84 256	1.90 35	0.61 153	0.10 27	2.10 156	1.05 390	3.33 33	7.10 356	2.86 186	3.53 192	0.75 156	0.93 181	1.28 43	0.72 93	0.00 1	0.97 459	0.00 1	0.00 1	0.16 326	0.22 153

fffy	1.43 118	0.95 301	2.85 123	1.42 273	0.61 230	2.25 168	0.19 159	4.74 132	1.32 49	0.26 7	2.77 159	0.21 73	0.39 97	6.97 293	0.73 95	0.00 1	0.79 409	0.00 1	0.00 1	0.19 356	2.03 516

RSM	1.43 118	0.40 62	1.79 22	0.74 184	0.54 218	2.45 189	0.49 246	4.13 92	3.29 136	0.65 93	2.53 152	2.15 212	0.30 67	6.97 293	0.85 118	0.01 179	0.12 278	0.00 1	0.25 442	0.11 254	0.72 338

rvit_0105_6	1.44 120	1.26 371	5.78 378	0.66 166	0.08 19	1.58 97	0.32 198	4.57 125	6.53 327	0.40 27	0.38 45	1.11 171	0.29 64	4.76 194	0.92 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.20 139

MIF-Stereo (partial)	1.44 120	0.59 180	3.98 248	0.08 20	1.09 326	1.24 33	0.13 122	5.12 153	4.07 198	0.47 54	2.56 153	0.31 104	0.74 163	6.31 249	2.02 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 273	0.04 26

EGLCR-Stereo	1.45 122	0.26 8	2.91 128	1.94 354	0.90 288	3.13 277	0.69 305	5.81 205	3.21 130	1.14 146	0.20 30	1.52 189	0.37 89	4.29 177	0.69 86	0.01 179	0.79 409	0.00 1	0.00 1	0.01 24	1.21 411

ff7	1.46 123	0.79 238	2.99 142	0.33 97	0.35 148	2.75 230	0.81 341	4.31 108	2.97 116	0.77 110	1.20 87	0.21 73	0.42 107	7.44 324	0.86 120	0.00 1	0.93 436	0.00 1	0.16 375	0.12 273	1.82 488

ffff	1.46 123	0.79 238	2.99 142	0.33 97	0.35 148	2.75 230	0.81 341	4.31 108	2.97 116	0.77 110	1.20 87	0.21 73	0.42 107	7.44 324	0.86 120	0.00 1	0.93 436	0.00 1	0.16 375	0.12 273	1.82 488

11t	1.46 123	0.79 238	2.99 142	0.33 97	0.35 148	2.75 230	0.81 341	4.31 108	2.97 116	0.77 110	1.20 87	0.21 73	0.42 107	7.44 324	0.87 125	0.00 1	0.93 436	0.00 1	0.16 375	0.12 273	1.82 488

ccc-4	1.46 123	0.79 238	2.99 142	0.33 97	0.35 148	2.75 230	0.81 341	4.31 108	2.97 116	0.77 110	1.20 87	0.21 73	0.42 107	7.44 324	0.86 120	0.00 1	0.93 436	0.00 1	0.16 375	0.12 273	1.82 488

LoS_RVC	1.47 127	1.75 443	2.66 106	0.52 138	3.89 517	1.67 106	0.04 44	2.66 18	2.61 96	0.55 69	2.63 155	0.31 104	1.68 255	1.99 87	0.81 111	0.01 179	0.02 175	0.00 1	0.00 1	0.03 101	5.54 567

Replicate-Monster	1.48 128	2.08 468	10.66 504	0.11 34	0.49 190	1.32 66	0.04 44	4.38 118	1.08 38	1.19 147	0.07 7	0.08 24	0.11 23	5.09 205	0.50 28	0.17 466	1.08 498	0.00 1	0.18 392	0.01 24	0.99 378

AIO_rvc	1.48 128	1.01 321	3.51 193	0.95 213	1.16 340	3.32 297	0.96 377	4.83 135	3.38 140	0.79 119	1.75 118	1.31 178	0.31 70	2.66 121	0.62 66	0.02 293	1.09 500	0.00 1	0.04 311	0.12 273	1.82 488

PMTNet	1.48 128	0.43 75	2.77 117	0.31 90	0.17 71	2.94 261	0.33 201	3.66 42	5.27 260	1.11 144	1.28 96	0.28 96	0.92 179	4.32 178	0.90 130	4.89 568	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 101	0.05 32

knoymous	1.50 131	0.28 16	1.99 40	0.33 97	0.48 187	1.58 97	0.11 107	5.71 197	2.81 105	4.85 240	1.75 118	4.58 313	0.46 125	3.66 152	1.30 211	0.01 179	0.02 175	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.09 54

anonymousdsp	1.51 132	0.81 245	2.70 111	0.60 150	0.69 245	2.76 234	0.79 333	4.86 137	3.00 122	0.82 123	1.25 92	0.31 104	0.42 107	7.44 324	0.81 111	0.00 1	0.83 417	0.00 1	0.17 386	0.12 273	1.85 497

IGEV-Stereo	1.51 132	0.81 245	2.69 110	0.60 150	0.69 245	2.77 235	0.79 333	4.88 141	2.99 121	0.82 123	1.25 92	0.31 104	0.42 107	7.43 323	0.85 118	0.00 1	0.83 417	0.00 1	0.17 386	0.12 273	1.85 497
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Wave_Phase_stereo	1.52 134	0.52 137	10.80 506	0.65 160	0.49 190	7.31 453	0.10 98	4.32 113	1.35 51	0.66 96	0.22 31	0.37 118	0.10 17	1.29 45	1.29 209	0.01 179	0.08 254	0.02 451	0.06 322	0.02 58	0.67 322

plain	1.53 135	0.86 267	6.50 411	0.42 116	0.05 7	1.56 95	0.09 90	5.18 160	4.02 196	0.54 64	1.76 120	0.59 146	0.75 164	6.48 260	1.23 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 475	0.07 46

IGEVStereo-DCA	1.54 136	1.71 436	2.99 142	0.73 178	0.24 113	2.69 220	0.81 341	4.31 108	2.97 116	0.73 108	0.16 22	0.23 81	0.32 77	7.57 342	2.72 340	0.00 1	0.49 359	0.00 1	0.16 375	0.17 335	1.82 488

sAnonymous2	1.54 136	2.26 479	9.53 491	0.65 160	0.50 197	1.20 20	0.23 175	4.86 137	3.65 167	0.42 37	1.27 94	0.23 81	1.40 230	1.23 38	0.68 80	0.02 293	0.00 1	0.00 1	0.20 411	2.00 549	0.42 238

CroCo_RVC	1.54 136	2.26 479	9.53 491	0.65 160	0.50 197	1.20 20	0.23 175	4.86 137	3.65 167	0.42 37	1.27 94	0.23 81	1.40 230	1.23 38	0.68 80	0.02 293	0.00 1	0.00 1	0.20 411	2.00 549	0.42 238

XX-TBD	1.55 139	1.11 338	2.94 133	2.45 442	0.06 13	2.31 176	0.01 6	3.58 37	7.80 386	3.11 196	5.10 235	0.27 93	0.26 53	1.42 58	0.60 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 26

Selective-IGEV	1.56 140	0.34 34	2.13 53	0.77 187	0.76 264	2.36 180	0.52 251	6.80 270	3.08 125	0.53 62	3.34 180	0.26 91	0.31 70	7.24 311	0.73 95	0.01 179	0.80 414	0.00 1	0.14 370	0.08 199	1.01 382

rvit_0105_4	1.58 141	1.41 399	6.67 420	0.65 160	0.05 7	1.60 100	0.41 217	4.70 130	6.48 323	0.46 50	0.87 75	1.40 179	0.53 137	5.08 204	1.12 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.18 123

IGEV++	1.58 141	0.81 245	2.66 106	1.35 258	0.99 306	2.47 193	0.98 381	7.35 297	3.70 171	0.82 123	2.24 142	0.44 129	1.18 211	2.08 93	1.15 184	0.03 344	1.18 529	0.00 1	0.05 315	0.17 335	2.00 515

ProNet	1.58 141	0.86 267	3.17 155	0.75 186	0.72 254	2.84 242	0.66 294	5.91 218	3.28 135	0.37 19	1.47 104	0.40 120	0.37 89	7.19 307	0.70 87	0.02 293	0.98 466	0.00 1	0.05 315	0.20 366	1.77 484

DA	1.63 144	0.48 112	2.87 125	1.25 245	1.17 344	6.01 423	0.58 268	6.36 246	2.96 113	0.58 75	2.91 165	0.61 148	1.16 207	1.76 78	0.47 16	0.01 179	1.09 500	0.00 1	0.00 1	0.02 58	2.21 531

GGEV	1.63 144	0.48 112	2.87 125	1.25 245	1.17 344	6.01 423	0.58 268	6.36 246	2.96 113	0.58 75	2.91 165	0.61 148	1.16 207	1.76 78	0.47 16	0.01 179	1.09 500	0.00 1	0.00 1	0.02 58	2.21 531

HUF	1.64 146	1.03 323	4.14 261	1.19 238	1.34 377	3.02 269	0.40 214	4.88 141	3.60 162	0.79 119	2.87 164	0.83 160	0.31 70	2.88 128	0.81 111	0.06 407	2.03 565	0.00 1	0.00 1	0.16 326	2.41 542

MyStereo07	1.64 146	1.15 347	2.61 100	1.28 251	1.49 391	2.63 210	0.45 227	6.45 254	2.94 111	1.10 143	1.61 108	0.29 98	0.60 149	7.45 331	0.80 104	0.01 179	1.27 537	0.00 1	0.25 442	0.11 254	0.42 238

rrr	1.64 146	1.71 436	6.31 405	0.73 178	0.24 113	2.69 220	0.92 375	4.25 101	1.75 70	0.73 108	0.16 22	0.23 81	0.32 77	7.57 342	2.72 340	0.00 1	0.49 359	0.00 1	0.20 411	0.17 335	1.68 464

rvit_0105_5	1.70 149	1.36 388	6.71 423	0.52 138	0.04 5	1.58 97	0.58 268	5.39 178	6.62 332	0.91 130	1.72 116	1.77 198	0.77 168	4.44 181	1.28 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.23 160

WCG-NET（raft）	1.70 149	0.97 310	2.01 43	0.40 114	0.17 71	2.10 156	0.97 378	3.05 25	6.47 322	2.89 188	3.17 174	4.31 304	1.03 191	3.85 158	0.60 60	0.00 1	1.32 540	0.00 1	0.01 256	0.18 346	0.41 233

CREStereo++_RVC	1.70 149	0.50 128	3.07 151	0.45 124	0.01 1	1.69 110	0.02 27	3.09 27	8.24 399	3.82 214	7.53 322	0.49 134	0.32 77	1.05 21	0.52 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 575	0.01 24	0.08 50
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
MSCF	1.71 152	1.18 352	2.97 141	1.35 258	1.49 391	3.77 343	0.82 349	5.14 155	2.73 100	2.47 175	2.45 150	0.19 65	2.70 301	2.16 98	0.80 104	0.02 293	0.98 466	0.00 1	0.90 546	0.11 254	1.96 510

test_xeample3	1.71 152	1.75 443	6.64 418	0.90 206	0.29 125	2.55 199	0.90 370	4.08 89	2.36 87	0.56 74	0.24 35	0.23 81	0.31 70	7.51 337	2.73 342	0.00 1	0.70 396	0.00 1	0.36 503	0.18 346	1.92 506

CES	1.72 154	0.40 62	1.82 24	0.65 160	7.83 566	2.62 208	0.13 122	5.35 173	2.68 97	0.36 18	1.30 99	0.33 110	0.32 77	1.92 83	0.72 93	0.01 179	0.02 175	0.00 1	0.00 1	0.56 498	7.35 575

GASTEREO	1.80 155	1.40 398	2.87 125	1.46 277	1.50 395	3.88 351	0.83 350	5.08 148	2.86 108	2.59 177	3.57 194	0.18 63	2.82 311	2.30 107	0.82 116	0.02 293	0.98 466	0.00 1	0.90 546	0.10 238	1.95 508

testlalala	1.80 155	0.49 122	2.67 108	1.24 244	0.46 184	3.91 352	0.87 366	6.62 261	2.96 113	6.78 334	3.83 200	1.74 196	0.40 100	1.57 67	0.76 98	0.01 179	1.16 525	0.00 1	0.38 509	0.01 24	0.17 116

MoCha-V2	1.83 157	0.87 275	3.33 173	1.41 271	1.27 363	2.50 194	0.20 164	5.60 189	3.90 188	0.98 134	3.30 179	0.35 116	1.58 249	7.09 300	0.80 104	0.00 1	1.52 557	0.00 1	0.23 434	0.06 167	1.70 470

MC-Stereo	1.87 158	0.49 122	3.52 194	2.82 472	1.07 318	1.90 136	0.12 112	4.89 144	3.27 133	3.66 210	3.58 196	0.56 144	1.45 233	5.79 228	0.81 111	0.00 1	1.19 530	0.00 1	0.21 418	0.11 254	1.95 508

iRaftStereo_RVC	1.88 159	1.22 366	2.63 103	0.95 213	0.06 13	2.96 263	0.05 53	6.08 230	3.99 195	3.92 220	4.88 228	2.53 221	0.62 150	3.62 150	1.19 194	0.00 1	1.19 530	0.00 1	0.00 1	0.37 461	1.29 423

SCV_C0	1.89 160	0.92 288	4.30 276	0.85 198	1.06 317	2.33 177	0.10 98	7.61 308	4.42 218	1.05 140	2.20 140	0.26 91	0.43 118	7.70 348	1.08 171	0.02 293	1.05 491	0.00 1	0.21 418	0.17 335	1.97 511

IGEV-Stereo+	1.89 160	0.55 154	2.49 84	0.48 131	3.25 493	2.06 153	0.07 76	1.92 10	1.52 59	0.77 110	0.08 10	0.22 79	0.44 121	7.11 304	0.68 80	0.04 377	0.66 385	0.00 1	0.33 494	5.08 564	10.13 586

AE-Stereo	1.89 160	0.38 47	3.86 229	1.94 354	0.38 163	2.51 197	0.58 268	7.19 290	7.28 366	1.60 161	3.51 191	1.07 170	0.77 168	2.12 95	1.24 203	0.03 344	1.02 485	0.00 1	0.28 473	0.11 254	1.84 495

TestStereo	1.89 160	1.59 424	4.22 271	0.37 107	0.28 124	1.33 69	0.01 6	5.63 192	4.13 199	3.59 207	5.11 236	2.06 211	0.70 158	7.62 346	0.93 141	0.02 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.19 133

MM-Stereo_test1	1.90 164	0.63 193	2.65 105	1.43 274	0.56 223	2.37 181	0.54 255	5.36 175	5.81 291	4.00 222	1.78 123	0.42 125	0.83 174	7.32 318	1.28 207	0.00 1	1.03 487	0.00 1	0.00 1	0.35 455	1.64 453

RAFT-Stereo-weight	1.91 165	0.41 65	2.09 47	1.17 235	0.63 235	3.20 283	0.74 324	5.78 202	6.80 342	5.25 257	3.47 184	2.80 230	0.36 87	3.16 135	1.09 175	0.02 293	0.53 363	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.66 319

Reg-Stereo(zero)	1.92 166	0.28 16	3.18 158	0.63 155	1.41 385	2.02 148	0.48 241	3.85 70	6.29 310	4.49 234	3.12 173	4.55 311	1.62 250	2.77 125	2.16 304	0.00 1	0.61 376	0.00 1	0.26 459	0.02 58	0.62 297

Selective-RAFT	1.92 166	0.54 147	3.87 230	1.15 231	0.21 100	3.83 349	0.06 67	5.00 146	4.68 236	1.59 160	2.14 136	3.05 237	2.77 308	6.63 268	1.34 219	0.00 1	0.95 446	0.00 1	0.32 491	0.05 151	0.19 133

rvit_0105_3	1.94 168	1.44 408	7.39 443	0.88 203	0.02 3	1.61 101	1.64 426	5.88 208	6.73 338	2.37 172	1.78 123	2.01 208	1.16 207	4.46 182	1.26 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 101	0.14 84

HUI-Stereo	1.94 168	0.56 165	3.55 201	0.20 57	0.20 91	3.67 335	0.63 286	5.89 209	3.53 154	5.92 283	4.44 218	3.41 253	1.51 240	4.21 173	0.89 127	0.02 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 214	0.11 68

StereoAnything_RVC	1.96 170	8.91 566	4.47 288	0.54 142	0.91 291	1.09 13	0.05 53	3.94 78	1.37 53	0.25 5	0.29 42	0.15 55	0.68 155	6.92 289	0.47 16	0.02 293	0.84 421	0.00 1	0.00 1	6.61 570	1.61 448

Anonymous3	1.96 170	0.61 184	7.58 449	0.42 116	0.51 207	4.28 375	0.52 251	5.56 187	2.76 102	2.35 171	3.47 184	1.50 187	1.13 198	5.92 232	1.54 233	0.23 489	0.23 318	0.00 1	0.00 1	0.14 306	0.47 249

xyz-stereo-finetune2	1.98 172	0.96 305	2.70 111	0.13 45	0.05 7	6.33 430	0.17 149	4.38 118	2.56 94	0.98 134	6.40 290	0.50 137	3.37 337	7.09 300	3.77 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.11 68

model_zeroshot	1.98 172	0.70 223	4.98 328	2.25 406	1.07 318	3.20 283	0.13 122	7.01 277	3.34 138	3.46 203	3.77 199	2.69 227	0.42 107	2.86 127	1.18 193	0.06 407	0.85 423	0.00 1	0.25 442	0.02 58	1.40 433

4D-IteraStereo	1.99 174	1.32 381	3.77 222	0.13 45	2.84 480	3.51 313	1.03 385	4.26 102	5.38 268	5.50 266	1.03 85	3.86 278	0.38 96	2.44 115	1.88 278	0.00 1	0.43 350	0.00 1	0.01 256	0.11 254	1.84 495

PSM-adaLoss	2.02 175	0.55 154	3.57 204	0.20 57	0.21 100	3.69 339	0.69 305	5.89 209	3.52 150	5.91 278	4.43 217	3.42 254	1.50 236	5.63 222	0.94 145	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 214	0.10 59

ROB_FTStereo	2.03 176	0.57 173	3.57 204	0.20 57	0.21 100	3.66 331	0.73 320	5.89 209	3.51 148	5.92 283	4.35 214	3.37 250	1.50 236	6.02 234	0.90 130	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 214	0.09 54

ROB_FTStereo_v2	2.04 177	0.56 165	3.56 203	0.20 57	0.21 100	3.66 331	0.72 318	5.89 209	3.51 148	5.91 278	4.46 220	3.42 254	1.50 236	6.08 241	0.93 141	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 214	0.09 54

RAFT-IKP	2.04 177	0.57 173	3.54 199	0.20 57	0.20 91	3.45 307	0.62 284	5.90 214	3.52 150	5.91 278	4.44 218	3.46 263	1.50 236	6.20 245	1.00 157	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 214	0.08 50

SCV	2.06 179	0.84 256	3.74 218	3.56 517	1.22 354	2.30 175	0.76 329	7.87 317	3.29 136	0.59 80	2.83 160	0.67 150	0.58 146	8.00 363	0.91 136	0.00 1	0.89 431	0.00 1	0.48 522	0.41 470	2.18 529

GMStereo	2.07 180	1.56 420	5.64 368	0.74 184	0.05 7	3.63 329	0.01 6	5.17 158	11.27 472	4.22 228	2.44 149	0.53 141	0.49 129	4.06 164	1.01 161	0.22 483	0.00 1	0.00 1	0.14 370	0.18 346	0.05 32
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HART	2.08 181	1.10 335	3.44 189	0.47 129	1.15 338	1.70 111	0.04 44	6.40 251	3.69 170	1.50 158	7.78 330	2.42 219	0.16 35	6.76 278	1.15 184	0.00 1	1.46 552	0.00 1	0.00 1	0.31 444	2.12 521

GMOStereo	2.08 181	0.85 259	2.95 136	0.23 73	0.73 256	1.50 89	0.86 361	5.08 148	4.78 241	8.42 413	6.99 304	3.36 246	1.14 200	1.73 72	1.21 197	0.00 1	1.32 540	0.00 1	0.00 1	0.28 426	0.23 160

error version	2.08 181	0.85 259	2.95 136	0.23 73	0.73 256	1.50 89	0.86 361	5.08 148	4.78 241	8.42 413	6.99 304	3.36 246	1.14 200	1.73 72	1.21 197	0.00 1	1.32 540	0.00 1	0.00 1	0.28 426	0.23 160

test-v	2.08 181	0.85 259	2.95 136	0.23 73	0.73 256	1.50 89	0.86 361	5.08 148	4.78 241	8.42 413	6.99 304	3.36 246	1.14 200	1.73 72	1.21 197	0.00 1	1.32 540	0.00 1	0.00 1	0.28 426	0.23 160

CRE-IMP	2.08 181	0.51 132	3.43 187	0.35 103	0.19 81	3.85 350	0.83 350	5.77 201	3.43 142	5.81 274	4.24 209	3.45 262	0.83 174	6.56 261	1.99 291	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 254	0.20 139

test-2	2.08 181	0.85 259	2.95 136	0.23 73	0.73 256	1.50 89	0.86 361	5.08 148	4.78 241	8.42 413	6.99 304	3.36 246	1.14 200	1.73 72	1.21 197	0.00 1	1.32 540	0.00 1	0.00 1	0.28 426	0.23 160

FE-Mocha	2.09 187	0.54 147	4.88 321	1.49 284	0.36 155	3.25 287	0.16 141	8.13 323	2.80 104	5.20 255	5.70 263	3.61 269	0.85 176	2.21 100	1.19 194	0.00 1	0.74 401	0.00 1	0.19 398	0.02 58	0.50 255

Patchmatch Stereo++	2.09 187	0.55 154	3.57 204	0.20 57	0.20 91	3.68 336	0.64 289	5.90 214	3.52 150	5.91 278	4.41 215	3.42 254	1.51 240	7.07 298	0.95 146	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 214	0.10 59
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
iGMRVC	2.09 187	0.56 165	3.59 209	0.20 57	0.21 100	3.68 336	0.71 315	5.89 209	3.53 154	5.92 283	4.46 220	3.44 260	1.51 240	6.93 290	0.98 152	0.02 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 214	0.09 54

iRAFT	2.09 187	0.55 154	3.57 204	0.20 57	0.20 91	3.68 336	0.64 289	5.90 214	3.52 150	5.91 278	4.41 215	3.42 254	1.51 240	7.07 298	0.95 146	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 214	0.10 59

rafts_anoy	2.09 187	1.42 402	3.34 174	2.87 477	2.72 476	2.46 191	0.17 149	6.20 237	6.48 323	3.40 202	2.25 143	1.91 204	1.32 222	3.59 147	1.75 269	0.01 179	1.52 557	0.00 1	0.01 256	0.06 167	0.28 184

WQFJA1	2.10 192	0.91 282	3.95 244	0.96 216	1.66 404	3.57 319	0.16 141	6.21 238	6.26 308	2.68 179	4.33 210	0.89 162	1.65 252	6.36 252	1.73 267	0.02 293	0.12 278	0.00 1	0.27 467	0.05 151	0.17 116

WQFJX1	2.10 192	0.91 282	3.95 244	0.96 216	1.66 404	3.57 319	0.16 141	6.21 238	6.26 308	2.68 179	4.33 210	0.89 162	1.65 252	6.36 252	1.73 267	0.02 293	0.12 278	0.00 1	0.27 467	0.05 151	0.17 116

MM-Stereo_test3	2.10 192	0.94 299	2.59 98	1.66 304	3.95 521	2.42 185	0.78 332	6.58 258	7.29 367	1.94 168	4.90 230	1.23 175	0.65 152	3.77 154	1.38 222	0.00 1	0.83 417	0.00 1	0.00 1	0.38 465	0.77 347

s12784h	2.10 192	0.38 47	3.31 170	0.17 52	0.09 24	4.89 398	0.13 122	7.34 296	8.06 395	3.87 218	4.47 222	0.60 147	1.19 216	6.78 281	0.63 69	0.01 179	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.04 26

DIP-Stereo	2.12 196	0.98 312	3.94 242	0.20 57	0.11 30	4.73 394	0.13 122	9.27 357	4.40 217	6.46 310	5.03 234	0.45 131	0.72 161	3.79 155	1.94 286	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.05 151	0.24 169
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
11t1	2.13 197	0.67 210	3.98 248	2.69 463	0.85 280	2.59 206	0.07 76	7.40 300	3.89 187	3.75 212	3.57 194	1.24 176	1.96 267	4.68 191	1.97 288	0.10 442	1.13 512	0.00 1	0.22 427	0.09 214	1.66 458

test-1	2.14 198	0.54 147	6.32 406	1.07 226	1.22 354	2.13 163	0.54 255	6.40 251	4.80 246	3.55 205	5.23 239	4.02 285	0.71 159	1.95 84	2.15 303	0.08 427	0.98 466	0.00 1	0.08 329	0.02 58	1.07 392

rvit_stereo_0075_2	2.15 199	0.39 53	6.61 415	0.67 168	1.95 434	1.74 121	0.10 98	7.81 316	6.03 297	2.97 190	4.01 204	3.07 240	0.57 144	5.49 218	1.13 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 101	0.34 205

DeepStereo_RVC	2.15 199	0.55 154	3.26 165	0.21 66	0.19 81	3.47 310	0.68 302	5.76 200	3.60 162	6.36 305	4.19 208	3.42 254	4.44 389	5.04 202	1.59 240	0.02 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 214	0.18 123

EKT-Stereo	2.16 201	0.61 184	3.78 223	2.31 421	4.40 529	1.47 87	0.24 177	5.54 183	4.22 205	3.16 198	3.58 196	3.53 266	2.20 278	5.66 223	1.40 225	0.04 377	0.36 342	0.00 1	0.09 341	0.06 167	0.58 283

raftrobust	2.16 201	1.31 378	2.76 116	2.38 432	3.33 497	2.72 225	0.51 249	5.34 168	4.64 233	6.13 293	3.98 203	1.63 192	2.51 294	3.02 133	1.64 251	0.00 1	0.76 406	0.00 1	0.02 278	0.14 306	0.27 178

Gwc-CoAtRS	2.16 201	0.42 70	3.13 153	1.28 251	0.31 132	3.52 316	0.39 213	6.56 257	6.31 313	5.38 262	5.11 236	5.47 346	1.70 257	2.00 88	1.08 171	0.01 179	0.19 304	0.00 1	0.25 442	0.02 58	0.16 106

tg	2.18 204	1.13 344	2.74 114	0.84 197	0.13 48	4.33 380	0.05 53	6.21 238	4.90 250	4.06 223	5.30 249	2.55 222	0.92 179	7.28 314	0.99 154	0.00 1	0.60 374	0.00 1	0.00 1	0.37 461	1.12 402

test_1	2.18 204	0.38 47	3.87 230	1.54 290	0.91 291	1.38 75	0.80 335	5.36 175	5.53 276	7.12 352	1.86 127	4.05 287	0.41 103	6.65 270	1.17 189	0.00 1	0.99 475	0.00 1	0.28 473	0.20 366	1.08 396

raft+_RVC	2.18 204	1.49 414	3.14 154	2.77 467	2.01 438	1.40 78	0.10 98	7.02 280	5.35 265	2.99 192	5.54 258	1.19 173	1.34 227	4.98 199	1.49 229	0.00 1	1.45 550	0.00 1	0.00 1	0.14 306	1.11 399

RCA-Stereo	2.19 207	0.46 96	3.22 159	0.47 129	0.33 139	2.27 172	0.47 231	5.60 189	15.20 507	2.86 186	5.61 259	0.78 157	3.15 319	1.71 70	0.48 21	0.00 1	0.90 433	0.00 1	0.00 1	0.10 238	0.26 175

test-3	2.19 207	0.38 47	3.88 235	1.55 291	0.91 291	1.39 77	0.80 335	5.36 175	5.51 274	7.36 372	1.90 128	4.05 287	0.42 107	6.67 273	1.17 189	0.00 1	0.99 475	0.00 1	0.28 473	0.20 366	1.08 396

anonymousdsp2	2.20 209	0.57 173	4.59 304	1.69 311	0.82 275	3.58 322	0.48 241	8.57 329	3.63 166	3.37 200	3.03 171	3.32 245	1.00 186	5.57 220	0.80 104	0.01 179	0.94 441	0.02 451	0.15 373	0.06 167	1.89 504

DCRE	2.21 210	0.95 301	3.17 155	2.10 378	1.30 372	1.86 133	0.05 53	5.33 167	4.69 237	3.59 207	9.37 374	3.81 276	1.18 211	2.34 111	1.22 201	0.01 179	0.97 459	0.00 1	0.30 484	0.04 130	1.97 511

gcap-zeroshot	2.22 211	0.68 212	5.64 368	0.79 188	1.15 338	3.33 298	0.73 320	7.14 289	4.59 231	3.86 217	1.79 125	8.42 424	0.56 143	3.00 132	0.89 127	0.02 293	0.66 385	0.00 1	0.26 459	0.01 24	0.83 356

LL-Strereo2	2.22 211	1.39 396	3.39 179	1.26 248	1.01 310	3.73 341	1.47 417	6.47 255	4.61 232	4.66 238	2.64 156	4.17 295	0.37 89	6.03 236	1.61 242	0.09 438	0.24 321	0.00 1	0.08 329	0.08 199	1.16 406

test_3	2.22 211	0.39 53	4.20 270	1.51 285	0.90 288	1.29 60	0.74 324	5.34 168	6.37 317	6.64 324	1.96 132	4.24 301	0.45 123	6.63 268	1.17 189	0.00 1	1.00 482	0.00 1	0.28 473	0.19 356	1.01 382

U	2.23 214	0.36 39	2.93 131	0.26 82	8.08 568	11.12 507	0.00 1	3.68 46	1.12 44	0.29 10	0.52 52	0.16 59	0.08 9	0.83 8	0.30 4	0.00 1	0.00 1	9.75 578	5.13 587	0.02 58	0.02 9

MSKI-zero shot	2.23 214	0.49 122	2.49 84	1.60 294	0.81 273	2.69 220	0.29 188	6.82 271	2.50 91	4.37 232	7.61 324	3.65 273	0.26 53	8.62 412	0.63 69	0.01 179	1.09 500	0.00 1	0.25 442	0.03 101	0.46 248

cross-raft	2.25 216	0.48 112	2.96 140	1.87 341	0.94 298	3.72 340	0.47 231	7.61 308	4.15 200	5.37 261	5.68 262	6.17 371	1.40 230	2.15 97	1.06 167	0.01 179	0.22 314	0.00 1	0.19 398	0.03 101	0.41 233

GCAP-BAT	2.26 217	0.61 184	3.67 216	1.48 282	0.81 273	4.32 378	0.77 331	4.87 140	4.04 197	3.97 221	5.41 250	4.38 307	0.59 148	6.20 245	1.17 189	0.02 293	1.14 519	0.00 1	0.55 530	0.07 186	1.22 413

DCANet-4	2.26 217	0.43 75	6.69 422	0.40 114	0.20 91	1.70 111	0.13 122	5.73 198	9.44 435	6.01 286	5.29 244	1.12 172	2.77 308	2.49 116	2.21 306	0.01 179	0.00 1	0.01 418	0.00 1	0.02 58	0.61 292

CFNet-RSSM	2.26 217	0.43 75	3.24 163	1.28 251	0.31 132	3.19 282	0.40 214	7.62 310	7.29 367	5.88 276	4.68 224	5.32 343	1.68 255	2.26 105	1.04 164	0.01 179	0.09 263	0.00 1	0.31 488	0.03 101	0.16 106

MIPNet	2.27 220	1.14 345	5.55 364	0.49 134	0.22 107	2.03 150	0.19 159	7.60 307	6.17 304	5.83 275	4.16 206	2.05 210	3.44 342	3.65 151	2.23 311	0.00 1	0.01 134	0.01 418	0.01 256	0.24 401	0.48 252

NRIStereo	2.27 220	0.52 137	3.35 176	1.26 248	0.17 71	3.04 270	0.84 352	5.96 221	3.74 172	6.27 298	3.44 182	4.13 292	1.80 265	8.31 389	2.11 299	0.00 1	0.10 269	0.00 1	0.00 1	0.12 273	0.20 139

H2IRNET	2.29 222	0.86 267	3.38 177	1.51 285	0.11 30	1.97 143	0.13 122	5.15 157	7.19 362	1.26 152	7.77 329	5.80 363	3.31 330	5.09 205	1.66 256	0.01 179	0.00 1	0.04 482	0.17 386	0.27 423	0.10 59

x	2.30 223	0.82 250	3.85 227	2.23 400	0.72 254	2.12 161	0.81 341	9.48 364	4.82 247	3.83 215	2.76 158	3.49 264	2.30 285	3.48 142	2.25 312	0.00 1	1.13 512	0.00 1	0.22 427	0.09 214	1.66 458

1test111	2.31 224	0.93 290	3.39 179	3.05 489	0.39 166	5.69 414	0.55 259	9.15 350	4.33 209	1.42 153	3.48 186	0.33 110	3.65 352	4.95 197	2.06 296	0.00 1	1.14 519	0.00 1	0.03 293	0.09 214	1.65 454

Any-RAFT	2.33 225	0.36 39	2.35 75	1.58 293	0.84 277	4.93 399	0.55 259	9.10 348	5.93 295	4.30 230	4.90 230	5.79 362	2.22 280	2.75 124	0.51 30	0.02 293	0.32 332	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.18 123

testlalala2	2.34 226	0.64 197	2.49 84	9.58 567	6.50 556	3.57 319	0.18 154	5.34 168	3.20 129	3.87 218	4.57 223	3.12 242	0.52 134	1.49 59	0.44 10	0.00 1	0.31 331	0.00 1	0.43 518	0.12 273	0.40 221

DCANet	2.35 227	0.96 305	5.51 357	0.39 111	0.19 81	1.72 119	0.25 181	6.06 227	9.33 432	6.31 300	5.42 251	1.44 184	4.14 378	2.22 101	2.28 317	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.66 319

FENet	2.35 227	0.59 180	3.28 167	2.32 423	0.27 123	2.78 236	0.13 122	7.68 313	6.09 298	5.38 262	2.12 135	4.84 324	3.33 335	4.98 199	2.66 334	0.02 293	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.40 221

dd	2.36 229	1.93 457	6.03 390	0.83 195	0.12 40	1.80 126	0.17 149	5.30 164	11.82 477	2.98 191	3.64 198	1.50 187	1.21 217	5.25 209	3.92 384	0.13 451	0.01 134	0.04 482	0.22 427	0.10 238	0.14 84

FACV-RUCA	2.38 230	0.44 86	4.18 267	1.33 257	2.87 481	2.45 189	1.21 400	8.68 333	6.12 300	4.07 224	7.28 316	1.25 177	2.00 269	3.37 140	1.62 244	0.01 179	0.03 203	0.10 506	0.05 315	0.36 458	0.29 187

NF-Stereo	2.38 230	0.48 112	3.88 235	2.17 389	0.11 30	3.43 304	0.42 219	7.08 288	3.75 174	6.91 337	5.29 244	2.65 226	1.33 224	8.40 395	1.67 259	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 101	0.02 9

OCTAStereo	2.38 230	0.48 112	3.90 237	2.16 384	0.11 30	3.42 302	0.42 219	7.06 283	3.74 172	6.91 337	5.26 240	2.63 225	1.32 222	8.41 397	1.70 263	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 101	0.01 3

PSM-softLoss	2.38 230	0.48 112	4.28 273	1.94 354	0.19 81	2.73 227	0.38 210	6.67 262	3.50 143	6.33 301	6.33 286	2.93 233	0.97 183	8.90 423	1.88 278	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 101	0.03 17

KMStereo	2.38 230	0.48 112	4.28 273	1.94 354	0.19 81	2.73 227	0.38 210	6.67 262	3.50 143	6.33 301	6.33 286	2.93 233	0.97 183	8.90 423	1.88 278	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 101	0.03 17

RE-Stereo	2.38 230	0.48 112	3.91 238	2.17 389	0.11 30	3.43 304	0.42 219	7.07 285	3.75 174	6.91 337	5.26 240	2.62 223	1.33 224	8.41 397	1.72 265	0.01 179	0.00 1	0.01 418	0.00 1	0.03 101	0.01 3

TVStereo	2.38 230	0.48 112	3.91 238	2.17 389	0.11 30	3.43 304	0.42 219	7.07 285	3.75 174	6.91 337	5.26 240	2.62 223	1.33 224	8.41 397	1.72 265	0.01 179	0.00 1	0.01 418	0.00 1	0.03 101	0.01 3

RALCasStereoNet	2.39 237	1.73 441	3.59 209	2.38 432	2.69 475	2.84 242	0.18 154	5.29 163	4.94 251	2.45 174	5.62 261	2.22 214	0.79 173	7.48 336	1.63 247	0.00 1	1.75 560	0.00 1	0.00 1	0.14 306	2.03 516

GANet-ADL	2.40 238	0.65 201	3.92 240	2.22 397	0.11 30	2.23 167	0.47 231	9.29 359	7.27 365	4.77 239	5.95 272	3.96 282	1.26 221	3.08 134	2.27 315	0.04 377	0.08 254	0.02 451	0.00 1	0.15 322	0.21 145

ACVNet-DCA	2.41 239	0.93 290	3.39 179	3.05 489	0.39 166	5.69 414	0.55 259	9.15 350	4.33 209	1.42 153	3.48 186	0.33 110	3.65 352	8.26 378	0.70 87	0.00 1	1.14 519	0.00 1	0.03 293	0.09 214	1.65 454

StereoVision	2.42 240	1.18 352	5.14 335	1.15 231	2.64 473	1.89 134	0.28 186	6.61 260	4.72 238	2.14 170	10.52 403	3.84 277	0.52 134	5.33 212	2.29 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 273	0.04 26

CAS	2.42 240	0.37 45	2.30 70	11.49 574	3.97 522	1.65 105	0.02 27	4.08 89	2.84 107	0.51 56	1.65 112	0.25 90	0.28 61	1.73 72	0.92 137	10.05 582	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.01 24	6.26 572

qqq	2.44 242	0.85 259	4.33 278	1.73 321	0.71 251	1.98 144	0.38 210	9.15 350	4.33 209	3.37 200	4.34 212	4.63 316	2.83 312	4.95 197	2.06 296	0.00 1	1.13 512	0.00 1	0.25 442	0.09 214	1.65 454

IPLGR	2.46 243	0.68 212	7.02 431	0.22 69	0.16 68	2.01 147	0.22 171	7.01 277	6.62 332	7.10 351	5.92 271	2.91 232	2.27 282	5.12 207	1.52 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 273	0.41 233

RAFT-Stereo + iAFF	2.48 244	1.23 369	3.48 190	1.61 295	1.09 326	1.63 103	0.15 135	5.80 204	6.43 320	7.32 370	9.91 387	3.05 237	1.71 258	2.33 110	1.75 269	0.01 179	0.71 400	0.00 1	0.00 1	0.28 426	1.19 408

AIO-test1	2.49 245	1.41 399	3.78 223	0.87 201	5.11 549	2.46 191	0.93 376	6.49 256	14.84 504	0.95 131	2.85 162	0.92 164	0.31 70	6.05 239	1.88 278	0.15 456	0.07 250	0.00 1	0.21 418	0.21 377	0.31 195

RAFT-Test	2.49 245	0.45 91	4.35 280	1.89 345	1.28 365	4.83 396	0.68 302	7.19 290	4.51 224	5.00 248	7.09 310	6.81 387	1.12 196	2.22 101	1.16 187	0.01 179	0.63 380	0.00 1	0.33 494	0.05 151	0.20 139

riskmin	2.49 245	0.22 3	3.34 174	2.33 425	1.78 414	2.89 258	0.46 229	7.35 297	6.95 351	2.75 184	1.67 115	6.75 383	5.08 422	3.24 137	1.93 285	0.00 1	0.99 475	0.00 1	0.27 467	0.02 58	1.73 477

ADStereo(finetuned)	2.50 248	0.95 301	6.60 414	0.39 111	0.20 91	1.72 119	0.24 177	6.06 227	9.31 431	6.30 299	5.42 251	1.44 184	6.22 452	2.25 104	2.14 301	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.65 308

PFNet+	2.52 249	0.47 104	4.97 327	0.95 213	0.18 77	3.12 276	0.73 320	4.98 145	6.97 352	7.95 390	6.38 289	2.51 220	1.18 211	8.05 370	1.82 273	0.03 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.05 32

tt1	2.53 250	0.91 282	3.53 197	2.92 478	0.53 214	5.60 411	0.61 280	5.55 184	10.56 451	1.54 159	3.54 193	0.34 114	3.00 315	8.20 376	0.68 80	0.00 1	1.13 512	0.00 1	0.03 293	0.11 254	1.88 501

ICVP	2.53 250	0.47 104	3.64 214	1.20 240	0.69 245	2.71 223	0.84 352	10.63 396	4.66 235	4.31 231	8.99 358	2.75 229	1.93 266	2.91 129	4.07 391	0.06 407	0.24 321	0.01 418	0.01 256	0.13 295	0.26 175
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
fff	2.54 252	0.93 290	5.51 357	0.32 91	0.14 54	1.70 111	0.11 107	6.19 234	12.69 487	6.03 288	5.29 244	1.43 181	5.28 429	2.37 112	2.21 306	0.01 179	0.00 1	0.01 418	0.00 1	0.02 58	0.61 292

csc	2.54 252	0.93 290	5.51 357	0.32 91	0.14 54	1.70 111	0.11 107	6.19 234	12.69 487	6.03 288	5.29 244	1.43 181	5.28 429	2.37 112	2.21 306	0.01 179	0.00 1	0.01 418	0.00 1	0.02 58	0.61 292

cscssc	2.54 252	0.93 290	5.51 357	0.32 91	0.14 54	1.70 111	0.11 107	6.19 234	12.69 487	6.03 288	5.29 244	1.43 181	5.28 429	2.37 112	2.21 306	0.01 179	0.00 1	0.01 418	0.00 1	0.02 58	0.61 292

cc1	2.56 255	0.93 290	3.39 179	3.05 489	0.39 166	5.69 414	0.55 259	5.34 168	10.76 457	1.42 153	3.48 186	0.33 110	3.65 352	8.26 378	0.70 87	0.00 1	1.14 519	0.00 1	0.03 293	0.12 273	1.89 504

IGEV-FE	2.57 256	0.63 193	5.69 373	1.92 351	0.87 284	2.63 210	0.85 357	8.94 343	4.55 228	5.31 259	5.47 255	5.19 337	1.38 228	3.81 157	1.33 216	0.00 1	0.69 391	0.00 1	0.18 392	0.19 356	1.72 474

IGEV_Zeroshot_test	2.57 256	0.63 193	5.70 376	1.93 352	0.87 284	2.63 210	0.85 357	8.94 343	4.55 228	5.30 258	5.48 256	5.23 342	1.38 228	3.76 153	1.32 215	0.00 1	0.69 391	0.00 1	0.18 392	0.19 356	1.72 474

test_4	2.58 258	0.70 223	3.30 168	0.43 119	0.30 128	3.97 358	1.11 396	3.91 75	3.83 181	4.15 227	17.20 496	3.44 260	0.52 134	6.60 264	1.58 236	0.00 1	0.13 286	0.00 1	0.11 355	0.20 366	0.20 139

DisPM	2.59 259	0.47 104	4.32 277	1.89 345	0.20 91	3.42 302	0.63 286	5.56 187	5.60 278	8.66 426	7.05 308	2.82 231	1.03 191	9.05 434	1.07 170	0.02 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.04 26

RAFT+CT+SA	2.59 259	1.19 356	3.55 201	1.09 227	2.21 449	3.14 280	0.90 370	7.59 305	5.65 280	2.76 185	8.21 348	2.04 209	1.57 248	8.84 420	1.31 213	0.02 293	0.34 336	0.00 1	0.38 509	0.22 384	0.73 339

R-Stereo Train	2.60 261	0.46 96	2.94 133	1.10 229	0.18 77	3.61 324	0.60 276	6.88 273	3.50 143	9.13 443	17.23 497	1.77 198	0.77 168	2.03 90	1.65 253	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.21 145

RAFT-Stereo	2.60 261	0.46 96	2.94 133	1.10 229	0.18 77	3.61 324	0.60 276	6.88 273	3.50 143	9.13 443	17.23 497	1.77 198	0.77 168	2.03 90	1.65 253	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.21 145
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CASS	2.62 263	0.57 173	4.28 273	0.90 206	0.38 163	3.45 307	0.22 171	9.91 372	4.46 220	7.33 371	7.92 336	3.53 266	3.59 348	4.16 171	1.49 229	0.03 344	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.05 151	0.06 41
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLG	2.63 264	1.09 333	5.67 372	0.73 178	0.31 132	3.00 267	0.25 181	6.84 272	6.02 296	7.93 389	6.31 285	1.91 204	1.72 260	7.47 333	2.53 326	0.01 179	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.29 434	0.58 283

Pruner-Stereo	2.66 265	0.61 184	3.54 199	1.93 352	0.25 117	3.47 310	0.74 324	6.60 259	5.66 284	8.98 436	6.12 275	4.39 308	1.11 195	7.27 313	2.34 322	0.03 344	0.00 1	0.02 451	0.00 1	0.03 101	0.04 26

ACRE	2.67 266	1.66 431	6.50 411	0.72 175	2.03 440	2.65 218	0.84 352	5.97 222	5.52 275	7.85 386	9.23 365	1.72 195	1.09 193	4.09 168	2.73 342	0.02 293	0.19 304	0.02 451	0.08 329	0.26 411	0.21 145

RALAANet	2.68 267	1.71 436	4.73 315	2.79 469	0.80 270	3.30 293	0.15 135	7.92 318	5.92 294	5.79 273	6.06 273	3.51 265	1.13 198	6.76 278	2.28 317	0.00 1	0.28 327	0.00 1	0.10 348	0.27 423	0.13 79

rvit_105_1	2.69 268	1.34 384	6.85 427	1.89 345	0.09 24	1.94 139	3.50 481	6.38 249	9.00 423	4.98 245	2.19 139	3.57 268	1.56 247	7.31 317	3.03 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 278	0.06 167	0.16 106

IPLGR_C	2.69 268	1.75 443	6.20 397	0.79 188	2.06 443	2.64 216	0.86 361	6.36 246	5.64 279	8.13 404	9.26 367	1.69 194	1.15 206	3.79 155	2.80 347	0.02 293	0.20 311	0.02 451	0.08 329	0.26 411	0.18 123

GES	2.69 268	0.72 230	5.34 346	1.82 336	0.05 7	4.51 387	1.04 388	10.39 387	4.18 202	5.53 268	6.72 298	1.92 207	3.30 328	5.16 208	2.67 335	0.06 407	0.01 134	0.06 493	0.01 256	0.20 366	0.14 84

MyStereo06	2.71 271	1.05 328	5.43 354	1.39 266	1.20 350	2.57 202	0.10 98	10.39 387	4.79 245	5.54 269	6.16 276	6.39 375	2.33 287	3.40 141	1.35 220	0.01 179	1.24 534	0.00 1	0.21 418	0.13 295	0.50 255

TRStereo	2.71 271	3.79 531	5.46 355	2.19 392	2.22 451	2.98 266	1.07 391	9.83 371	4.39 216	3.46 203	3.48 186	3.92 281	0.77 168	6.43 258	1.70 263	0.03 344	0.63 380	0.00 1	0.29 479	0.11 254	1.49 438

HHNet	2.71 271	0.69 216	3.31 170	0.25 78	0.39 166	2.80 239	0.90 370	6.33 243	5.68 285	7.51 376	13.70 457	0.94 166	3.14 318	5.42 216	2.54 331	0.14 454	0.02 175	0.06 493	0.00 1	0.24 401	0.07 46

BUS	2.72 274	0.43 75	3.76 219	0.70 172	0.50 197	7.31 453	0.48 241	9.93 373	5.65 280	6.50 311	6.23 279	5.21 339	1.18 211	4.27 174	1.89 282	0.01 179	0.03 203	0.03 472	0.00 1	0.06 167	0.14 84

CIPLG	2.72 274	1.69 432	6.02 388	0.80 191	2.14 447	2.66 219	0.84 352	5.90 214	5.59 277	8.12 403	9.58 378	1.74 196	1.14 200	4.53 186	2.82 348	0.02 293	0.19 304	0.02 451	0.09 341	0.26 411	0.22 153

xx1	2.73 276	0.93 290	3.39 179	3.05 489	0.39 166	5.69 414	0.55 259	5.34 168	10.76 457	1.42 153	3.48 186	4.63 316	2.83 312	8.26 378	0.70 87	0.00 1	1.14 519	0.00 1	0.25 442	0.09 214	1.65 454

HCRNet	2.74 277	0.83 253	4.19 268	0.45 124	3.31 496	2.18 164	0.22 171	7.59 305	5.76 289	6.08 291	4.89 229	5.21 339	2.74 305	8.04 369	3.10 356	0.00 1	0.02 175	0.00 1	0.00 1	0.10 238	0.09 54

EAI-Stereo	2.75 278	0.54 147	3.17 155	0.91 208	1.28 365	4.02 361	5.30 513	12.39 449	4.76 240	2.51 176	7.10 311	1.22 174	0.94 182	6.03 236	1.96 287	0.01 179	0.56 364	0.00 1	1.38 561	0.04 130	0.95 375

test_sample2	2.79 279	0.59 180	4.40 283	2.38 432	0.43 180	2.58 205	0.15 135	10.14 380	5.78 290	4.23 229	5.86 264	4.31 304	4.02 372	6.34 251	2.00 293	0.00 1	0.96 451	0.00 1	0.12 361	0.07 186	1.37 432

MIM_Stereo	2.83 280	1.20 364	5.27 341	1.41 271	1.16 340	3.07 271	0.33 201	6.67 262	3.95 191	5.17 254	10.11 391	4.25 302	1.73 262	8.32 390	1.64 251	0.00 1	0.36 342	0.00 1	0.01 256	0.22 384	1.69 467

RAFT_R40	2.83 280	0.46 96	3.85 227	1.38 265	0.32 138	3.78 345	0.97 378	6.16 233	4.82 247	9.74 466	6.35 288	4.96 330	3.94 371	8.78 418	1.05 165	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.03 17

GwcNet-ADL	2.85 282	0.61 184	4.38 281	0.92 209	0.33 139	2.05 151	0.67 299	8.85 339	9.65 437	6.36 305	6.71 297	4.11 291	1.71 258	5.97 233	4.22 395	0.08 427	0.06 235	0.00 1	0.00 1	0.07 186	0.16 106

SST-Stereo	2.86 283	0.45 91	3.64 214	1.46 277	0.36 155	3.94 355	0.80 335	6.07 229	4.46 220	10.96 495	6.21 278	4.94 329	4.14 378	8.85 421	0.93 141	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.03 17

ACVNet	2.86 283	0.96 305	3.87 230	0.86 199	0.61 230	2.63 210	0.54 255	8.93 341	6.12 300	5.09 249	9.32 372	5.70 358	3.84 361	2.68 122	5.56 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 411	0.23 160

AFF-stereo	2.87 285	1.31 378	3.26 165	1.87 341	0.38 163	1.68 108	0.09 90	6.38 249	7.07 354	6.52 315	11.90 431	6.08 368	2.32 286	5.05 203	1.65 253	0.02 293	0.66 385	0.00 1	0.00 1	0.29 434	0.94 371

test_sample1	2.88 286	0.63 193	4.46 285	2.38 432	0.68 242	2.61 207	0.05 53	10.51 392	5.36 267	4.50 235	4.81 227	3.76 275	5.94 445	6.10 243	2.96 350	0.00 1	0.99 475	0.00 1	0.11 355	0.07 186	1.67 461

HH	2.88 286	0.82 250	4.07 259	1.71 315	0.54 218	4.71 392	0.69 305	8.72 336	3.57 160	1.80 164	6.49 294	7.81 406	3.92 369	8.93 426	0.99 154	0.00 1	1.06 492	0.00 1	0.03 293	0.05 151	1.69 467

HanStereo	2.88 286	0.82 250	4.07 259	1.71 315	0.54 218	4.71 392	0.69 305	8.72 336	3.57 160	1.80 164	6.49 294	7.81 406	3.92 369	8.93 426	0.99 154	0.00 1	1.06 492	0.00 1	0.03 293	0.05 151	1.69 467

raft_robust	2.91 289	1.71 436	3.42 186	1.36 260	0.57 224	1.53 94	0.12 112	7.06 283	9.09 425	6.96 344	7.21 314	4.43 309	2.09 273	9.40 446	1.61 242	0.03 344	0.93 436	0.00 1	0.21 418	0.17 335	0.38 217

BSDual-CNN	2.91 289	0.43 75	3.76 219	0.70 172	0.50 197	6.97 443	1.58 423	9.93 373	5.65 280	6.50 311	6.23 279	6.17 371	2.50 292	4.27 174	2.67 335	0.01 179	0.03 203	0.03 472	0.00 1	0.06 167	0.14 84

GMStereo_Zeroshot	2.92 291	2.33 491	6.12 392	1.66 304	0.36 155	3.61 324	0.09 90	5.95 220	6.20 305	7.15 355	7.11 312	8.37 419	0.91 178	6.17 244	1.97 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 384	0.14 84

UDGNet	2.92 291	7.79 560	4.92 324	3.01 484	0.08 19	2.96 263	0.20 164	4.77 133	8.93 419	2.91 189	2.85 162	0.95 167	1.00 186	6.46 259	1.66 256	1.46 548	0.00 1	5.33 576	0.92 549	1.95 548	0.19 133

LCNet	2.94 293	0.55 154	2.57 94	1.03 224	0.59 228	2.05 151	1.55 422	5.51 180	4.19 203	6.08 291	10.58 405	4.54 310	6.63 461	7.59 344	0.90 130	0.01 179	0.00 1	0.01 418	0.76 541	0.31 444	3.43 554

RAFT	2.94 293	1.29 375	4.06 257	1.36 260	0.50 197	2.39 183	0.91 373	6.11 231	3.25 132	6.64 324	7.30 317	9.96 446	4.20 380	6.03 236	2.21 306	0.00 1	1.02 485	0.00 1	0.02 278	0.54 496	1.01 382

XX-Stereo	2.95 295	0.48 112	7.08 436	2.84 475	2.51 467	1.63 103	0.20 164	6.15 232	3.38 140	2.38 173	16.00 482	6.90 390	0.25 51	6.40 256	1.14 183	0.00 1	0.66 385	0.00 1	0.31 488	0.16 326	0.57 277

ccs_rob	2.95 295	0.55 154	4.53 296	0.42 116	0.25 117	2.84 242	0.12 112	8.58 330	8.13 396	7.18 357	10.36 397	6.44 377	2.05 272	5.28 211	1.97 288	0.00 1	0.02 175	0.01 418	0.00 1	0.06 167	0.23 160

AnonymousM	2.96 297	7.19 556	1.41 9	0.92 209	0.06 13	2.37 181	0.52 251	6.05 226	3.83 181	4.97 244	2.37 146	1.91 204	1.00 186	2.23 103	1.06 167	0.01 179	0.57 367	17.64 584	4.90 583	0.02 58	0.27 178

CFNet_pseudo	2.96 297	0.55 154	4.51 292	0.43 119	0.24 113	2.83 240	0.12 112	8.59 331	8.13 396	7.20 360	10.41 398	6.47 378	2.04 271	5.27 210	2.00 293	0.00 1	0.02 175	0.01 418	0.00 1	0.06 167	0.23 160

AIO-test2	2.98 299	1.88 450	4.72 313	1.67 308	3.34 499	2.64 216	0.06 67	6.96 276	15.70 515	2.65 178	7.31 318	0.93 165	0.57 144	5.81 230	1.20 196	3.30 565	0.09 263	0.00 1	0.09 341	0.22 384	0.43 247

IRAFT_RVC	2.98 299	0.66 205	4.23 272	2.20 393	0.40 171	2.91 260	5.04 509	7.03 281	4.21 204	6.59 321	5.52 257	5.02 334	4.77 407	8.41 397	2.30 321	0.01 179	0.17 300	0.01 418	0.00 1	0.03 101	0.05 32

DN-CSS_ROB	3.00 301	2.14 472	7.33 440	2.67 462	0.78 266	3.13 277	0.07 76	6.68 266	4.22 205	5.51 267	12.12 434	2.33 215	1.21 217	8.69 415	2.51 325	0.03 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 471	0.15 97

111	3.05 302	1.41 399	5.51 357	0.32 91	0.14 54	2.83 240	0.68 302	6.76 269	14.21 501	3.59 207	9.11 361	5.50 347	3.30 328	4.05 161	2.43 323	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 295	1.02 386

PFNet	3.06 303	0.59 180	6.13 393	2.26 409	0.84 277	3.08 272	0.73 320	7.38 299	5.35 265	10.20 472	6.06 273	4.72 318	2.10 276	8.47 402	2.25 312	0.19 474	0.06 235	0.00 1	0.11 355	0.20 366	0.42 238

mmm	3.07 304	0.76 235	4.50 291	2.27 413	1.24 358	3.75 342	0.12 112	10.03 377	5.12 258	6.43 307	11.19 416	3.10 241	3.20 321	4.54 187	1.78 272	0.02 293	1.19 530	0.00 1	0.30 484	0.09 214	1.79 487

DMCA	3.08 305	1.10 335	6.20 397	1.82 336	0.90 288	3.80 348	0.55 259	9.76 367	5.42 270	6.56 320	6.47 293	7.06 395	2.09 273	4.05 161	5.46 429	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.11 254	0.16 106

DFGA-Net	3.09 306	2.73 507	9.21 485	1.79 329	0.47 186	3.30 293	0.20 164	7.49 304	6.20 305	5.54 269	6.42 291	2.17 213	1.12 196	7.96 362	6.56 447	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 475	0.17 116

iRaft-Stereo_20w	3.11 307	0.49 122	6.09 391	1.01 221	1.25 359	3.99 359	1.00 383	14.00 499	4.73 239	6.70 332	6.27 284	2.34 216	2.28 284	7.29 316	1.58 236	0.01 179	0.75 403	0.00 1	0.73 540	0.10 238	1.63 452

HITNet	3.11 307	1.38 395	5.35 348	2.23 400	0.12 40	5.59 410	0.58 268	9.95 376	5.72 287	6.62 323	7.91 335	3.90 280	3.24 324	4.39 179	4.58 410	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 199	0.57 277
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
TestStereo1	3.12 309	1.34 384	4.67 309	3.47 514	0.71 251	2.50 194	1.45 415	7.27 292	8.71 413	4.91 242	9.28 369	2.34 216	3.61 349	9.44 447	1.62 244	0.00 1	0.33 334	0.00 1	0.00 1	0.30 437	0.40 221

SA-5K	3.12 309	1.34 384	4.67 309	3.47 514	0.71 251	2.50 194	1.45 415	7.27 292	8.71 413	4.91 242	9.28 369	2.34 216	3.61 349	9.44 447	1.62 244	0.00 1	0.33 334	0.00 1	0.00 1	0.30 437	0.40 221

PCWNet_CMD	3.14 311	0.51 132	4.47 288	0.44 123	0.26 122	2.87 255	0.15 135	9.66 366	9.78 439	7.28 366	11.50 421	6.84 389	2.40 289	4.47 183	1.83 274	0.01 179	0.02 175	0.02 451	0.00 1	0.06 167	0.29 187

OMP-Stereo	3.15 312	1.19 356	3.49 192	4.34 543	0.51 207	2.20 166	1.21 400	6.67 262	6.52 326	7.99 394	6.24 283	8.38 422	2.44 291	9.65 455	1.92 284	0.01 179	0.02 175	0.00 1	0.00 1	0.08 199	0.15 97

MSMDNet	3.15 312	0.51 132	4.48 290	0.46 127	0.25 117	2.88 257	0.16 141	9.79 369	9.82 440	7.24 362	11.36 419	6.82 388	2.41 290	4.47 183	1.86 276	0.01 179	0.02 175	0.02 451	0.00 1	0.06 167	0.30 193

test_5	3.16 314	1.18 352	4.96 326	2.33 425	3.10 489	4.51 387	1.27 406	7.47 303	7.61 380	3.00 193	7.38 319	5.37 345	4.06 373	8.28 383	1.54 233	0.00 1	0.34 336	0.00 1	0.02 278	0.21 377	0.62 297

PSMNet-ADL	3.17 315	0.56 165	3.00 147	1.55 291	0.40 171	5.97 422	0.28 186	9.06 345	5.75 288	3.56 206	6.80 301	8.33 417	4.51 391	7.65 347	5.51 430	0.03 344	0.09 263	0.00 1	0.00 1	0.03 101	0.28 184

iRaft-Stereo_5w	3.20 316	1.27 373	5.27 341	0.27 84	0.99 306	2.71 223	0.58 268	5.75 199	5.85 292	3.03 195	7.88 333	10.08 448	4.08 376	8.40 395	6.09 437	0.00 1	0.25 324	0.00 1	0.12 361	0.31 444	0.95 375

CFNet_ucs	3.23 317	0.56 165	4.59 304	0.59 146	0.37 161	3.29 292	0.19 159	10.47 390	9.02 424	7.78 384	12.57 443	5.59 351	1.74 263	5.39 214	1.86 276	0.00 1	0.04 220	0.01 418	0.00 1	0.10 238	0.33 201

MyStereo05	3.24 318	1.05 328	5.93 384	1.39 266	1.20 350	2.57 202	0.10 98	9.11 349	13.17 494	6.45 309	3.86 201	3.20 243	3.26 326	8.35 392	3.02 351	0.01 179	1.24 534	0.00 1	0.21 418	0.13 295	0.50 255

test_sample3	3.27 319	0.62 190	5.29 345	2.24 404	0.58 227	4.62 390	0.16 141	12.15 442	7.51 374	6.44 308	7.25 315	3.72 274	3.03 316	6.73 275	3.17 361	0.01 179	0.85 423	0.00 1	0.10 348	0.07 186	0.88 362

IIG-Stereo	3.28 320	0.98 312	3.57 204	4.14 535	0.22 107	2.56 201	0.71 315	7.04 282	6.10 299	8.49 419	9.38 375	7.82 408	2.73 304	9.69 461	1.99 291	0.02 293	0.02 175	0.00 1	0.00 1	0.03 101	0.14 84

test_sample4	3.29 321	0.64 197	5.38 349	2.08 376	0.53 214	3.91 352	0.15 135	12.13 439	7.50 373	7.04 345	7.50 321	3.64 272	3.19 320	6.95 291	3.14 358	0.02 293	0.85 423	0.00 1	0.10 348	0.07 186	0.92 369

MyStereo04	3.29 321	1.15 347	6.64 418	1.28 251	1.49 391	2.63 210	0.45 227	10.57 395	13.30 495	4.41 233	3.90 202	3.06 239	3.56 346	7.87 358	3.35 363	0.01 179	1.27 537	0.00 1	0.25 442	0.11 254	0.42 238

MyStereo8	3.30 323	1.69 432	6.28 403	2.51 447	3.79 515	4.22 371	0.07 76	7.43 302	6.39 319	6.51 314	10.13 392	4.23 300	1.45 233	2.79 126	5.08 422	0.06 407	1.49 555	0.00 1	0.40 512	0.26 411	1.33 426

DCVSM-stereo	3.32 324	0.51 132	3.40 185	1.79 329	0.79 267	2.94 261	0.48 241	7.31 294	5.69 286	11.47 506	5.61 259	10.63 460	5.93 444	5.74 227	3.63 367	0.03 344	0.09 263	0.03 472	0.00 1	0.12 273	0.11 68

ARAFT	3.32 324	1.74 442	7.92 457	0.64 156	0.15 62	4.45 383	2.89 458	8.20 324	6.30 312	9.23 448	7.12 313	5.58 350	1.24 220	8.60 409	1.69 262	0.01 179	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.35 455	0.35 210

test_sample5	3.34 326	0.65 201	5.17 337	2.10 378	0.49 190	3.31 295	0.17 149	11.91 431	7.47 371	6.91 337	9.15 362	3.61 269	3.37 337	7.53 339	3.06 354	0.02 293	0.85 423	0.00 1	0.10 348	0.07 186	0.90 363

SA	3.34 326	1.29 375	4.84 317	1.99 368	0.57 224	3.15 281	1.39 413	7.66 312	9.94 441	4.86 241	10.87 412	2.97 236	4.61 401	9.88 469	1.38 222	0.00 1	0.60 374	0.00 1	0.19 398	0.25 410	0.37 214

psmg	3.34 326	0.43 75	3.76 219	0.73 178	0.50 197	8.47 472	2.74 455	10.88 406	5.65 280	8.91 434	8.78 353	6.17 371	2.50 292	4.27 174	2.67 335	0.01 179	0.04 220	0.06 493	0.00 1	0.12 273	0.10 59

AdaStereo	3.34 326	0.74 233	4.00 251	3.10 496	0.51 207	4.22 371	1.25 405	12.84 464	8.39 404	6.33 301	9.55 377	5.77 361	1.54 245	5.53 219	2.74 344	0.02 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 101	0.15 97
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.
AIO-Stereo-zeroshot	3.35 330	1.28 374	8.51 464	1.86 340	1.83 420	3.51 313	0.31 196	10.50 391	4.32 208	2.74 183	5.87 266	10.30 452	4.53 396	4.66 190	3.16 359	0.02 293	0.87 430	0.00 1	0.97 550	0.38 465	1.43 435

RAFT-345	3.36 331	0.55 154	3.43 187	1.23 242	0.21 100	2.62 208	0.46 229	3.91 75	6.34 314	7.46 375	24.49 539	4.19 296	1.74 263	8.27 382	2.25 312	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.02 9

UCFNet_RVC	3.37 332	1.25 370	3.30 168	2.55 455	1.80 416	3.92 354	1.28 408	12.49 454	7.16 358	5.12 252	7.88 333	8.14 411	4.59 399	5.67 224	2.11 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 306	0.07 46

NINENet	3.38 333	0.81 245	4.16 263	1.88 344	1.40 383	7.31 453	0.48 241	12.95 471	6.64 334	7.29 367	9.24 366	5.21 339	1.18 211	6.72 274	1.89 282	0.17 466	0.08 254	0.07 498	0.00 1	0.09 214	0.03 17

HI	3.39 334	1.19 356	4.03 253	1.46 277	0.19 81	2.26 169	0.04 44	6.21 238	3.86 184	8.51 420	12.61 444	11.86 485	6.44 456	4.55 188	4.27 397	0.00 1	0.06 235	0.00 1	0.00 1	0.12 273	0.15 97

CoSv	3.39 334	1.19 356	4.03 253	1.46 277	0.19 81	2.26 169	0.04 44	6.21 238	3.86 184	8.51 420	12.61 444	11.86 485	6.44 456	4.55 188	4.27 397	0.00 1	0.06 235	0.00 1	0.00 1	0.12 273	0.15 97

ToySt	3.39 334	0.89 280	9.29 487	1.47 281	0.94 298	4.20 370	1.98 437	7.33 295	5.42 270	3.01 194	6.75 299	8.67 429	5.10 423	5.43 217	3.72 372	0.07 418	0.89 431	0.00 1	0.23 434	0.28 426	2.13 524

SFCPSM	3.39 334	0.61 184	5.42 352	0.43 119	0.93 297	8.26 464	2.08 441	15.01 515	5.89 293	7.17 356	7.60 323	3.39 252	2.55 296	5.39 214	2.53 326	0.01 179	0.03 203	0.01 418	0.07 326	0.19 356	0.31 195

ffm	3.41 338	0.98 312	7.03 432	1.64 298	1.07 318	2.84 242	0.47 231	5.55 184	10.56 451	6.68 327	9.59 379	5.66 353	3.87 364	8.20 376	0.68 80	0.00 1	1.13 512	0.00 1	0.19 398	0.11 254	1.88 501

ASMatch	3.41 338	0.62 190	3.59 209	1.99 368	0.48 187	1.91 137	0.66 294	7.01 277	4.43 219	6.25 296	22.02 528	4.56 312	4.72 406	7.78 353	1.85 275	0.01 179	0.01 134	0.00 1	0.03 293	0.02 58	0.21 145

IER	3.42 340	0.91 282	6.38 408	0.73 178	1.60 397	7.07 448	0.55 259	7.07 285	5.45 273	8.17 406	8.89 355	6.13 369	6.13 449	5.36 213	3.77 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 199	0.05 32

GMM-Stereo	3.42 340	0.39 53	3.24 163	0.87 201	0.50 197	2.26 169	4.73 504	5.64 193	3.81 178	7.08 349	16.57 488	6.13 369	3.62 351	7.74 351	1.40 225	0.05 395	0.00 1	0.00 1	0.04 311	0.12 273	4.24 564

PSM-AAD	3.43 342	0.31 27	2.16 56	0.80 191	0.57 224	2.53 198	5.97 518	5.53 182	3.98 194	11.00 496	11.90 431	2.93 233	9.36 514	8.03 367	1.00 157	0.01 179	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.06 167	2.39 539

DualNet	3.48 343	0.65 201	5.17 337	2.10 378	0.49 190	3.31 295	0.17 149	11.91 431	7.47 371	7.18 357	11.56 423	3.61 269	3.37 337	7.53 339	3.06 354	0.02 293	0.85 423	0.00 1	0.10 348	0.07 186	0.90 363

AAGNet	3.50 344	0.49 122	3.38 177	1.91 348	0.41 176	3.66 331	1.02 384	5.14 155	5.16 259	9.65 464	7.75 328	4.91 326	6.23 453	7.45 331	12.73 530	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 151	0.06 41

TransformOpticalFlow	3.50 344	0.83 253	4.85 318	1.09 227	0.31 132	3.52 316	0.14 132	10.32 383	8.02 393	5.78 272	13.25 453	6.63 381	4.91 411	8.36 393	1.63 247	0.00 1	0.01 134	0.01 418	0.00 1	0.06 167	0.24 169

DispNO	3.51 346	1.33 383	8.51 464	2.26 409	1.36 380	3.46 309	0.81 341	8.74 338	6.58 328	6.78 334	7.63 325	6.22 374	4.20 380	7.47 333	4.44 404	0.00 1	0.03 203	0.03 472	0.11 355	0.13 295	0.14 84

testlalala_base	3.54 347	0.53 143	3.53 197	2.31 421	2.22 451	4.04 364	0.61 280	6.91 275	2.73 100	2.69 182	4.17 207	1.78 201	0.51 132	2.02 89	1.08 171	13.13 590	3.23 583	0.00 1	0.35 501	16.60 585	2.27 536

STrans-v2	3.55 348	0.94 299	5.06 332	0.32 91	0.60 229	2.97 265	1.15 398	11.08 410	7.97 392	6.01 286	10.93 413	6.65 382	6.86 466	8.37 394	1.66 256	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.39 219

hknet	3.56 349	0.66 205	5.82 379	0.70 172	1.19 348	6.97 443	1.58 423	9.93 373	7.76 382	6.50 311	6.23 279	9.53 438	2.81 310	7.84 354	3.39 364	0.01 179	0.03 203	0.03 472	0.00 1	0.06 167	0.14 84

gwcnet-sp	3.58 350	2.01 465	8.82 474	2.01 372	0.69 245	7.38 456	1.10 393	9.23 354	6.66 335	9.32 449	5.91 268	4.21 297	3.31 330	6.91 286	3.69 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 401	0.18 123

scenet	3.58 350	2.01 465	8.82 474	2.01 372	0.69 245	7.38 456	1.10 393	9.23 354	6.66 335	9.32 449	5.91 268	4.21 297	3.31 330	6.91 286	3.69 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 401	0.18 123

ssnet	3.58 350	2.01 465	8.82 474	2.01 372	0.69 245	7.38 456	1.10 393	9.23 354	6.66 335	9.32 449	5.91 268	4.21 297	3.31 330	6.91 286	3.69 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 401	0.18 123

DMCA-RVC	3.59 353	1.98 463	8.68 469	2.30 419	1.48 390	3.54 318	0.55 259	8.40 326	5.43 272	9.37 453	5.90 267	8.34 418	3.21 322	7.19 307	4.46 405	0.06 407	0.11 273	0.08 504	0.02 278	0.21 377	0.40 221

test_sample6	3.60 354	0.66 205	5.27 341	2.23 400	0.48 187	3.25 287	0.21 169	11.94 434	7.53 376	7.18 357	11.56 423	3.99 284	3.86 363	8.03 367	3.88 382	0.03 344	0.83 417	0.00 1	0.09 341	0.07 186	0.86 360

CoDeX	3.61 355	0.86 267	5.27 341	1.16 233	1.62 398	6.24 428	2.07 440	13.78 498	6.86 346	7.42 373	9.00 360	4.06 289	3.72 357	6.58 262	3.02 351	0.03 344	0.06 235	0.00 1	0.00 1	0.15 322	0.35 210

RAFT_CTSACE	3.62 356	1.65 429	5.41 351	1.36 260	3.08 487	3.95 357	1.03 385	4.62 128	4.65 234	5.33 260	17.73 504	7.63 403	2.71 302	10.98 486	1.15 184	0.00 1	0.48 358	0.00 1	0.00 1	0.31 444	0.25 172

GANet-RSSM	3.67 357	1.16 349	4.56 302	3.24 503	2.03 440	2.63 210	0.50 248	11.53 425	6.83 344	6.25 296	10.58 405	7.35 397	6.65 462	6.77 280	2.94 349	0.00 1	0.00 1	0.08 504	0.00 1	0.26 411	0.12 73

NOSS_ROB	3.67 357	0.86 267	3.81 225	2.53 451	1.11 329	6.10 426	0.72 318	11.08 410	12.36 481	5.45 264	8.91 356	5.65 352	2.09 273	8.30 387	3.16 359	0.20 477	0.07 250	0.00 1	0.00 1	0.11 254	0.80 353

KYRaft	3.68 359	0.43 75	2.53 91	0.89 204	0.49 190	2.28 174	3.89 484	5.30 164	3.82 180	8.99 438	19.28 513	6.54 380	4.96 414	7.92 360	0.96 149	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 256	0.06 167	5.17 566

PSMNet-RSSM	3.69 360	1.36 388	4.54 297	2.44 441	1.90 428	2.35 179	0.69 305	11.77 429	6.38 318	6.60 322	11.85 430	7.70 404	5.61 440	6.66 272	3.67 368	0.00 1	0.00 1	0.02 451	0.01 256	0.17 335	0.10 59

BEATNet_4x	3.69 360	2.12 471	8.11 459	1.82 336	0.16 68	5.30 404	1.04 388	10.87 403	6.14 303	7.09 350	8.42 351	4.99 332	4.42 388	5.89 231	6.23 443	0.04 377	0.05 229	0.00 1	0.00 1	0.32 449	0.84 357

CFNet-ft	3.70 362	1.59 424	3.87 230	1.68 309	2.42 461	3.20 283	0.66 294	8.93 341	7.76 382	5.09 249	9.95 388	10.77 466	5.43 436	7.41 321	4.71 412	0.00 1	0.00 1	0.03 472	0.01 256	0.30 437	0.11 68

CFNet_RVC	3.70 362	1.59 424	3.87 230	1.68 309	2.42 461	3.20 283	0.66 294	8.92 340	7.76 382	5.09 249	9.95 388	10.77 466	5.43 436	7.41 321	4.71 412	0.00 1	0.00 1	0.03 472	0.01 256	0.30 437	0.11 68

AACVNet	3.71 364	1.63 427	4.89 322	3.80 525	0.62 233	3.25 287	0.30 195	9.47 363	3.81 178	6.34 304	10.74 409	10.52 456	4.92 412	9.31 444	3.88 382	0.03 344	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.34 453	0.28 184

WQFJX	3.73 365	1.14 345	6.63 416	1.19 238	2.72 476	6.76 439	4.34 497	11.12 412	6.29 310	6.13 293	8.07 345	2.71 228	3.05 317	9.58 453	4.08 392	0.03 344	0.18 301	0.00 1	0.00 1	0.09 214	0.56 274

Prome-Stereo	3.73 365	0.39 53	2.62 102	1.05 225	0.52 211	2.06 153	4.58 500	4.88 141	3.95 191	9.34 452	20.39 518	4.03 286	7.02 471	7.86 356	1.31 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 186	4.52 565

G2L-ROB	3.74 367	1.37 393	5.05 331	1.95 358	1.14 335	4.45 383	0.43 223	12.31 445	6.36 316	7.88 388	5.42 251	11.10 474	2.11 277	8.53 406	6.31 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 335	0.33 201

G2L-Stereo	3.74 367	1.56 420	5.82 379	1.71 315	2.04 442	2.87 255	0.58 268	9.79 369	6.49 325	7.82 385	7.97 337	8.57 427	2.36 288	9.19 440	7.45 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 411	0.40 221

test_sample7	3.75 369	0.67 210	4.34 279	2.21 396	0.35 148	4.47 386	2.08 441	11.31 417	8.40 405	8.64 423	8.05 340	6.80 384	5.05 419	7.22 309	2.53 326	0.07 418	1.04 488	0.00 1	0.00 1	0.06 167	1.66 458

cf-r	3.76 370	1.43 404	5.34 346	2.66 460	2.79 478	2.85 253	0.62 284	9.08 347	6.91 349	7.06 346	11.90 431	9.64 439	3.83 360	6.23 247	4.53 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 356	0.17 116

MLCV	3.76 370	1.52 417	6.93 429	1.66 304	0.31 132	4.31 377	0.32 198	7.92 318	7.68 381	9.55 458	12.12 434	5.17 336	2.74 305	10.00 474	4.49 406	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 326	0.27 178

qqq1	3.78 372	0.69 216	4.55 298	1.97 363	0.15 62	2.84 242	0.29 188	13.06 474	11.10 464	7.69 378	10.45 399	4.77 319	4.52 392	9.68 456	1.24 203	0.08 427	0.97 459	0.00 1	0.12 361	0.13 295	1.24 415

fff1	3.78 372	0.69 216	4.55 298	1.97 363	0.15 62	2.84 242	0.29 188	13.06 474	11.10 464	7.69 378	10.45 399	4.77 319	4.52 392	9.68 456	1.24 203	0.08 427	0.97 459	0.00 1	0.12 361	0.13 295	1.24 415

DDVS	3.79 374	0.66 205	5.66 371	2.27 413	1.28 365	6.48 434	0.47 231	9.33 361	4.35 214	7.29 367	7.71 326	12.49 491	2.21 279	9.01 432	5.16 425	0.08 427	0.20 311	0.01 418	0.00 1	0.14 306	1.03 389

Sa-1000	3.81 375	1.26 371	4.64 307	2.29 418	0.55 222	3.51 313	1.58 423	8.37 325	9.13 427	7.97 391	17.42 500	3.98 283	2.76 307	9.61 454	1.68 261	0.00 1	0.69 391	0.00 1	0.18 392	0.23 396	0.27 178

DeepPruner_ROB	3.82 376	1.87 449	5.65 370	1.31 255	1.64 399	3.62 328	0.81 341	14.47 508	5.03 257	8.03 397	10.78 410	6.95 392	2.26 281	8.92 425	4.32 400	0.07 418	0.03 203	0.00 1	0.01 256	0.37 461	0.29 187

DRaft	3.83 377	0.65 201	3.39 179	0.22 69	0.16 68	4.67 391	1.30 410	5.82 206	4.86 249	10.26 475	21.65 524	3.24 244	8.62 502	7.53 339	3.76 374	0.05 395	0.10 269	0.00 1	0.14 370	0.12 273	0.16 106

DEmStereo	3.86 378	0.54 147	4.04 255	0.26 82	0.17 71	5.17 402	2.45 448	4.70 130	4.34 213	8.37 411	19.94 516	5.06 335	10.13 518	7.86 356	3.93 386	0.01 179	0.01 134	0.01 418	0.00 1	0.03 101	0.10 59

GrayStereo	3.86 378	0.33 31	2.63 103	1.66 304	0.62 233	3.09 273	7.92 548	6.43 253	3.88 186	10.61 482	16.51 487	5.75 360	8.40 497	6.75 276	1.58 236	0.01 179	0.00 1	0.01 418	0.62 533	0.04 130	0.38 217

Select-FE	3.87 380	1.07 330	9.42 490	1.76 325	1.52 396	2.55 199	0.43 223	10.23 381	4.52 225	5.58 271	10.29 395	10.35 453	8.75 503	6.61 265	1.67 259	0.01 179	0.76 406	0.02 451	0.65 535	0.05 151	1.05 391

G2L-Stereo_test	3.88 381	1.39 396	4.86 319	2.98 482	1.49 391	4.11 367	1.13 397	12.05 437	6.83 344	8.42 413	9.17 363	9.49 437	2.71 302	7.03 296	5.22 426	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.26 411	0.52 263

acv_ft	3.90 382	0.96 305	5.85 382	2.56 456	4.70 543	7.27 452	0.84 352	9.17 353	6.12 300	10.00 469	9.32 372	5.70 358	4.07 375	2.68 122	8.24 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 455	0.23 160

STTStereo	3.90 382	1.43 404	8.20 461	3.03 486	2.28 456	3.64 330	0.64 289	10.11 378	7.09 355	10.20 472	7.08 309	8.73 430	3.57 347	7.44 324	4.00 389	0.00 1	0.02 175	0.01 418	0.01 256	0.04 130	0.40 221

UGAM-zero	3.92 384	0.49 122	5.26 340	1.17 235	0.89 286	4.00 360	0.47 231	12.42 451	3.62 165	5.46 265	5.86 264	15.76 515	8.92 510	8.63 413	2.44 324	0.00 1	0.84 421	0.00 1	0.89 545	0.03 101	1.27 421

LMCR-Stereo	3.92 384	1.96 461	4.92 324	2.85 476	0.23 111	7.88 461	1.47 417	12.52 455	5.39 269	8.71 427	10.65 407	1.90 203	5.04 418	8.53 406	4.89 416	1.05 540	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 471	0.05 32

SMFormer	3.94 386	0.69 216	4.55 298	1.97 363	0.15 62	2.84 242	0.29 188	13.06 474	11.10 464	7.69 378	10.45 399	4.77 319	4.52 392	9.68 456	4.89 416	0.08 427	0.97 459	0.00 1	0.16 375	0.11 254	0.92 369

THIR-Stereo	3.94 386	1.12 342	3.06 149	0.23 73	0.13 48	4.17 369	6.40 527	5.83 207	4.54 226	10.46 479	16.98 492	6.49 379	7.44 482	8.00 363	3.58 366	0.01 179	0.07 250	0.07 498	0.00 1	0.14 306	0.06 41

GEStereo_RVC	3.95 388	1.21 365	6.13 393	2.30 419	1.22 354	4.29 376	2.96 463	12.39 449	8.24 399	7.25 364	6.79 300	7.58 402	4.22 382	9.16 437	4.56 408	0.04 377	0.01 134	0.02 451	0.02 278	0.19 356	0.42 238

hitnet-ft	3.95 388	1.16 349	3.92 240	0.89 204	0.73 256	4.88 397	0.54 255	9.78 368	7.91 389	7.42 373	10.24 393	12.50 492	4.84 409	8.15 374	5.56 431	0.03 344	0.00 1	0.06 493	0.00 1	0.24 401	0.12 73

tta	3.96 390	0.69 216	4.55 298	1.97 363	0.15 62	2.84 242	0.29 188	13.06 474	11.10 464	7.69 378	10.45 399	4.77 319	4.52 392	9.68 456	4.89 416	0.08 427	0.97 459	0.00 1	0.16 375	0.13 295	1.24 415

ac_64	3.98 391	0.86 267	5.10 333	3.17 498	3.43 503	5.80 418	0.70 310	10.87 403	4.96 252	8.94 435	6.46 292	10.70 463	5.52 438	7.44 324	5.10 424	0.03 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 306	0.31 195

ITSA-stereo	4.02 392	0.73 232	4.51 292	2.16 384	0.31 132	3.58 322	0.70 310	13.77 497	15.84 516	7.13 353	6.59 296	4.25 302	3.48 344	9.04 433	6.12 439	0.09 438	0.08 254	0.11 507	0.10 348	0.19 356	1.54 442

CFNet	4.03 393	1.97 462	6.30 404	2.70 464	1.64 399	5.41 406	0.22 171	12.14 441	10.28 444	5.24 256	11.15 415	6.43 376	3.70 355	8.97 431	4.01 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 437	0.13 79

RAFT-RH_RVC	4.04 394	0.69 216	3.59 209	1.91 348	0.43 180	3.11 274	0.13 122	3.80 60	6.60 329	11.26 502	31.68 564	5.20 338	1.66 254	8.30 387	2.27 315	0.09 438	0.00 1	0.00 1	0.03 293	0.03 101	0.02 9

iResNet	4.04 394	1.46 412	8.72 471	3.25 504	0.36 155	4.54 389	0.47 231	9.06 345	10.40 449	7.98 392	12.82 450	4.06 289	3.22 323	8.82 419	4.95 419	0.03 344	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.14 306	0.55 269

CrosDoStereo	4.05 396	0.71 227	3.52 194	0.51 136	0.20 91	3.25 287	11.21 564	6.34 244	4.96 252	9.04 439	16.44 484	4.92 327	7.28 476	8.29 384	3.84 380	0.00 1	0.02 175	0.01 418	0.00 1	0.18 346	0.19 133

DeepStereo_LL	4.05 396	0.71 227	3.52 194	0.51 136	0.20 91	3.25 287	11.21 564	6.34 244	4.96 252	9.04 439	16.44 484	4.92 327	7.28 476	8.29 384	3.84 380	0.00 1	0.02 175	0.01 418	0.00 1	0.18 346	0.19 133

PAM	4.07 398	0.44 86	6.47 410	1.97 363	1.18 346	10.83 505	1.64 426	10.66 397	4.55 228	6.54 317	4.69 225	16.99 527	6.88 467	4.07 165	1.63 247	0.00 1	0.68 389	0.00 1	0.77 542	0.10 238	1.24 415

AIO-Stereo-zeroshot1	4.10 399	1.65 429	13.34 521	2.14 383	1.84 421	4.03 362	0.98 381	13.13 479	4.97 255	4.53 236	11.37 420	9.85 444	1.97 268	4.88 196	2.74 344	0.03 344	0.90 433	0.00 1	1.11 554	0.84 522	1.72 474

ISRNet	4.11 400	0.88 277	6.63 416	3.46 513	2.64 473	2.11 160	0.26 183	7.72 315	6.60 329	11.29 503	17.98 506	8.21 413	2.60 298	6.81 282	4.72 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 214	0.25 172

ff1	4.11 400	0.98 312	7.03 432	1.64 298	1.07 318	2.84 242	0.47 231	5.55 184	10.56 451	6.68 327	9.59 379	5.66 353	3.87 364	11.33 493	11.69 520	0.00 1	1.13 512	0.00 1	0.19 398	0.11 254	1.88 501

FADNet-RVC-Resample	4.11 400	2.25 477	13.88 524	1.64 298	0.66 240	5.91 421	2.34 446	10.87 403	9.09 425	6.53 316	4.34 212	5.69 357	4.71 405	8.01 366	4.64 411	0.18 473	0.22 314	0.17 527	0.12 361	0.46 483	0.59 287

NLCA_NET_v2_RVC	4.11 400	1.53 419	6.87 428	3.04 488	3.33 497	4.34 381	0.59 275	11.36 420	7.92 390	8.98 436	7.98 338	9.72 441	3.82 359	7.92 360	4.43 403	0.15 456	0.02 175	0.03 472	0.03 293	0.07 186	0.14 84
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PAM_32	4.12 404	0.46 96	5.63 367	1.95 358	1.02 312	10.74 503	0.85 357	11.04 408	5.02 256	6.19 295	5.28 243	17.64 531	7.30 478	5.03 201	1.45 227	0.00 1	0.68 389	0.00 1	0.77 542	0.14 306	1.14 405

GwcNet-RSSM	4.13 405	1.71 436	6.25 401	2.50 446	1.93 431	2.39 183	1.49 419	9.59 365	8.71 413	6.66 326	15.04 472	8.47 425	3.84 361	6.87 283	6.74 448	0.00 1	0.00 1	0.04 482	0.00 1	0.29 434	0.15 97

UPFNet	4.17 406	0.83 253	5.51 357	2.49 445	3.36 500	7.13 450	2.60 449	10.52 394	7.16 358	8.76 430	7.83 331	7.85 409	3.41 341	8.60 409	7.04 454	0.01 179	0.02 175	0.00 1	0.00 1	0.12 273	0.17 116

DAS	4.18 407	0.53 143	6.20 397	2.20 393	3.69 510	2.78 236	3.12 469	8.69 334	10.29 445	9.39 454	12.80 448	4.58 313	7.20 474	9.08 435	2.70 338	0.02 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.34 205

UNet	4.19 408	0.87 275	7.18 438	2.00 371	3.22 492	9.55 484	0.31 196	10.11 378	6.22 307	7.98 392	6.82 302	10.42 454	5.77 441	7.28 314	5.83 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 238	0.12 73

AASNet	4.20 409	1.63 427	5.82 379	3.79 524	3.93 519	6.55 435	1.22 402	19.12 550	6.82 343	7.86 387	8.35 350	4.36 306	2.55 296	3.87 159	7.47 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 491	0.22 153

SepStereo	4.22 410	0.53 143	6.20 397	2.20 393	3.69 510	2.78 236	3.12 469	8.69 334	10.29 445	9.39 454	12.80 448	4.58 313	7.20 474	9.74 462	2.70 338	0.02 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.34 205

PS-NSSS	4.22 410	2.53 498	5.89 383	1.01 221	2.93 482	4.05 366	1.93 436	11.44 421	8.94 420	7.14 354	14.70 471	4.96 330	2.60 298	9.09 436	3.92 384	0.40 516	0.04 220	0.83 553	0.00 1	1.09 526	1.02 386

anonymousa	4.24 412	0.78 236	4.05 256	2.16 384	4.87 546	8.76 475	0.35 203	7.41 301	4.47 222	8.21 407	19.70 515	11.03 473	5.87 443	2.04 92	2.20 305	0.00 1	1.16 525	0.00 1	0.55 530	0.04 130	1.11 399

FADNet_RVC	4.24 412	2.32 490	14.23 528	1.18 237	0.79 267	5.64 412	0.60 276	11.50 423	7.19 362	3.68 211	8.08 346	4.14 293	4.06 373	10.29 479	7.47 459	0.36 512	0.44 353	0.18 528	0.47 521	0.93 524	1.23 414

UGAM	4.25 414	0.86 267	5.73 377	0.45 124	0.22 107	3.61 324	1.18 399	5.51 180	15.39 510	4.99 247	12.34 439	15.09 511	3.71 356	10.58 482	3.76 374	0.00 1	0.46 355	0.00 1	0.34 498	0.36 458	0.36 213

HSM	4.25 414	1.10 335	4.14 261	1.78 328	2.14 447	6.67 438	1.08 392	12.92 468	6.90 348	7.06 346	8.17 347	14.17 502	6.03 448	9.16 437	3.11 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 214	0.41 233

psm_up	4.33 416	1.34 384	4.43 284	2.27 413	2.62 470	5.29 403	3.30 479	11.49 422	6.89 347	8.05 400	8.06 343	10.09 450	11.10 526	7.12 306	3.76 374	0.24 491	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.20 366	0.37 214

coex_refinement	4.34 417	1.44 408	4.46 285	3.08 495	1.46 389	4.22 371	0.36 204	11.92 433	8.33 401	8.48 418	13.41 454	9.90 445	3.40 340	6.95 291	8.54 473	0.00 1	0.02 175	0.00 1	0.00 1	0.09 214	0.71 334

pcwnet_v2	4.36 418	0.46 96	9.07 482	1.43 274	1.10 328	3.41 301	0.40 214	13.44 487	14.60 503	10.29 476	14.22 464	5.82 364	2.97 314	6.75 276	2.29 319	0.01 179	0.05 229	0.04 482	0.02 278	0.17 335	0.61 292

FADNet-RVC	4.36 418	2.62 505	14.51 531	2.01 372	0.44 182	4.27 374	1.27 406	12.61 457	7.89 387	3.76 213	4.05 205	10.63 460	4.34 385	9.87 467	7.66 462	0.03 344	0.09 263	0.00 1	0.03 293	0.65 503	0.50 255

IGEV-BASED-STEREO-	4.37 420	25.82 585	26.88 572	0.56 145	0.08 19	1.46 85	0.53 254	2.17 11	2.15 82	0.67 100	0.73 60	0.23 81	0.20 42	1.58 68	0.80 104	11.76 588	0.38 345	0.00 1	0.08 329	1.75 545	9.67 584

HBP-ISP	4.37 420	1.56 420	4.59 304	2.23 400	1.29 370	7.87 460	3.96 487	11.80 430	10.91 462	8.06 402	14.45 467	3.38 251	4.87 410	9.27 442	2.53 326	0.14 454	0.06 235	0.00 1	0.01 256	0.08 199	0.30 193

DualNet (step1)	4.40 422	1.36 388	7.91 454	1.40 268	0.63 235	5.54 407	2.72 452	11.31 417	8.40 405	8.64 423	8.05 340	6.80 384	5.05 419	7.22 309	2.53 326	1.74 553	1.04 488	3.05 567	2.96 572	0.22 384	1.35 429

CSP-Net	4.40 422	1.70 434	4.90 323	1.82 336	1.04 314	12.96 526	2.25 444	13.75 495	6.34 314	9.64 461	8.99 358	8.31 416	3.24 324	8.45 401	4.32 400	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 396	0.06 41

HSM-Net_RVC	4.40 422	0.44 86	3.22 159	0.72 175	0.68 242	7.06 447	1.82 433	12.57 456	8.48 408	9.04 439	12.20 437	14.98 508	5.14 425	7.32 318	4.19 393	0.02 293	0.02 175	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.14 84
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ttt	4.41 425	0.70 223	3.95 244	2.53 451	2.01 438	4.34 381	0.41 217	13.09 478	11.69 476	7.20 360	12.20 437	4.15 294	3.35 336	9.54 452	10.11 500	0.07 418	1.11 507	0.00 1	0.19 398	0.10 238	1.47 436

MMNet	4.44 426	1.37 393	6.26 402	1.73 321	1.64 399	10.51 501	0.61 280	9.27 357	9.66 438	9.55 458	9.22 364	7.40 399	6.52 459	7.90 359	6.98 451	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 306	0.10 59

DSFCA	4.48 427	1.03 323	6.84 426	1.61 295	1.68 408	7.26 451	4.46 499	11.27 416	7.51 374	11.01 497	6.89 303	8.49 426	4.54 397	10.41 481	6.18 441	0.03 344	0.06 235	0.02 451	0.03 293	0.13 295	0.14 84

mmx	4.50 428	0.98 312	7.03 432	1.64 298	1.07 318	2.84 242	0.47 231	12.84 464	11.23 469	6.68 327	9.59 379	5.66 353	3.87 364	11.33 493	11.69 520	0.05 395	1.12 508	0.00 1	0.19 398	0.10 238	1.53 440

xxx	4.50 428	0.98 312	7.04 435	1.64 298	1.07 318	2.84 242	0.47 231	12.84 464	11.23 469	6.68 327	9.59 379	5.66 353	3.87 364	11.33 493	11.69 520	0.05 395	1.12 508	0.00 1	0.19 398	0.10 238	1.53 440

SACVNet	4.55 430	1.88 450	5.55 364	3.38 510	1.68 408	3.11 274	2.76 457	12.44 452	6.43 320	11.07 499	11.31 418	10.53 458	5.13 424	9.88 469	4.56 408	0.08 427	0.02 175	0.00 1	0.01 256	0.38 465	0.80 353

FADNet	4.55 430	2.35 492	13.60 522	1.87 341	0.80 270	4.74 395	0.75 327	14.47 508	12.41 482	4.07 224	5.45 254	9.64 439	5.03 416	8.86 422	4.82 415	0.20 477	0.04 220	0.07 498	0.05 315	1.27 533	0.40 221

ADLNet	4.56 432	1.19 356	5.52 363	3.81 528	3.59 507	6.98 445	2.40 447	12.01 436	7.96 391	10.52 480	9.67 383	8.26 415	4.98 415	6.59 263	6.93 450	0.01 179	0.01 134	0.00 1	0.01 256	0.22 384	0.55 269

HGLStereo	4.58 433	1.04 326	6.02 388	3.30 507	5.14 550	6.36 431	0.71 315	11.04 408	7.60 379	8.04 398	12.85 451	6.90 390	8.51 500	7.85 355	5.93 434	0.02 293	0.02 175	0.00 1	0.00 1	0.14 306	0.15 97

TDLM	4.58 433	1.79 448	5.03 330	2.45 442	1.32 375	4.04 364	7.15 540	11.60 427	11.46 473	6.91 337	12.69 446	5.94 365	5.03 416	9.74 462	3.80 379	0.67 531	0.00 1	0.01 418	0.05 315	0.23 396	1.78 485

delet	4.59 435	1.12 342	5.93 384	1.37 263	3.73 513	10.48 499	3.90 485	10.51 392	9.17 429	8.87 433	9.74 384	8.37 419	3.74 358	8.12 373	6.36 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 377	0.12 73

FTStereo	4.61 436	0.54 147	2.86 124	0.98 220	0.40 171	2.57 202	8.51 552	5.70 196	3.76 177	10.85 490	29.92 558	5.53 349	7.43 481	7.73 350	1.63 247	0.17 466	0.00 1	0.05 489	0.00 1	0.04 130	3.62 559

RAFT + AFF	4.63 437	2.28 483	7.43 446	1.51 285	2.38 459	5.81 419	6.49 529	10.74 399	8.53 409	7.75 382	8.95 357	7.47 400	6.68 465	9.17 439	5.06 421	0.08 427	0.47 357	0.00 1	0.01 256	0.66 504	1.03 389

ACV-stereo	4.65 438	1.22 366	10.49 503	2.22 397	1.05 315	12.62 524	1.24 404	6.70 267	7.36 370	3.22 199	5.18 238	16.59 523	10.02 516	8.18 375	6.19 442	0.06 407	0.14 290	0.01 418	0.00 1	0.12 273	0.40 221

CBMV_ROB	4.66 439	0.85 259	3.94 242	1.64 298	0.75 261	8.38 471	1.90 435	11.19 413	10.36 447	9.20 447	15.21 473	7.28 396	6.99 470	9.48 449	5.24 427	0.04 377	0.05 229	0.00 1	0.00 1	0.07 186	0.64 305

iResNet_ROB	4.67 440	1.77 446	5.93 384	2.47 444	0.95 301	3.78 345	0.36 204	15.65 521	17.36 524	8.75 429	11.23 417	7.05 394	4.60 400	8.94 428	4.23 396	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 326	0.15 97

CVANet_RVC	4.68 441	1.93 457	5.57 366	2.61 457	1.86 425	4.12 368	4.94 507	12.11 438	9.29 430	8.05 400	11.08 414	10.28 451	6.48 458	9.52 451	3.19 362	0.45 520	0.01 134	0.00 1	0.12 361	0.23 396	1.75 481

ADLNet2	4.72 442	1.44 408	6.68 421	3.03 486	3.90 518	6.80 440	2.91 461	11.67 428	9.63 436	7.99 394	9.89 386	9.75 442	5.32 433	7.70 348	7.13 455	0.01 179	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.26 411	0.22 153

iResNetv2_ROB	4.72 442	2.26 479	8.87 477	3.20 501	1.25 359	4.32 378	1.73 430	14.22 504	10.62 454	10.53 481	12.13 436	7.77 405	5.54 439	8.29 384	2.76 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 471	0.55 269

ssnet_v2	4.73 444	1.43 404	6.74 424	1.80 332	0.75 261	8.89 477	4.60 501	12.66 458	10.65 455	9.53 456	6.23 279	9.78 443	4.26 384	6.89 284	9.65 496	0.01 179	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.36 458	0.31 195

Anonymous_2	4.74 445	0.98 312	4.46 285	2.35 427	2.27 455	5.66 413	0.67 299	8.08 322	5.28 261	4.98 245	2.60 154	8.74 432	6.92 468	5.79 228	3.46 365	0.24 491	1.70 559	5.16 575	18.18 601	5.41 566	1.85 497

test_xeample	4.78 446	0.93 290	4.68 312	1.48 282	1.28 365	3.94 355	0.13 122	13.35 484	8.62 410	8.21 407	11.63 425	3.43 259	3.54 345	7.59 344	23.47 567	0.02 293	1.16 525	0.00 1	0.25 442	0.11 254	1.74 480

CRFU-Net	4.81 447	0.78 236	5.69 373	3.10 496	1.39 382	13.18 528	3.23 474	12.26 443	4.33 209	10.91 493	9.98 390	10.94 471	7.93 491	7.47 333	3.94 387	0.16 462	0.16 296	0.16 522	0.00 1	0.26 411	0.29 187

NVstereo2D	4.82 448	1.29 375	7.98 458	3.68 521	3.48 504	8.02 463	3.10 468	11.25 414	15.50 513	5.14 253	7.71 326	8.21 413	4.68 403	10.19 478	4.30 399	0.02 293	0.19 304	0.13 516	0.36 503	0.07 186	1.12 402

StereoDRNet-Refined	4.84 449	0.96 305	5.13 334	2.22 397	0.46 184	9.10 480	0.16 141	10.72 398	9.40 434	13.41 523	12.50 441	10.02 447	4.58 398	8.60 409	8.71 479	0.01 179	0.00 1	0.01 418	0.05 315	0.24 401	0.53 265
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	4.87 450	1.45 411	4.75 316	2.52 450	1.13 334	6.25 429	3.01 465	10.44 389	8.34 402	11.05 498	13.43 455	14.04 500	3.90 368	9.74 462	6.80 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 199	0.37 214

1111x	4.96 451	1.04 326	7.09 437	1.75 323	1.05 315	5.03 400	0.32 198	13.52 488	10.70 456	6.68 327	10.35 396	8.81 433	6.01 447	10.65 483	12.78 531	0.07 418	1.24 534	0.00 1	0.33 494	0.11 254	1.75 481

RASNet	5.00 452	1.19 356	5.69 373	3.68 521	4.80 544	5.04 401	1.29 409	10.26 382	8.99 422	5.89 277	11.65 426	10.55 459	9.76 515	9.96 473	10.32 505	0.20 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 214	0.73 339

dad	5.10 453	2.61 503	6.76 425	1.23 242	0.14 54	2.85 253	0.36 204	7.98 320	14.88 505	10.84 489	17.06 493	15.59 513	3.29 327	7.24 311	4.39 402	1.20 543	0.10 269	4.02 572	0.49 524	0.20 366	0.69 327

CBFPSM	5.12 454	1.48 413	16.22 538	1.81 333	1.14 335	11.16 508	2.90 460	7.99 321	6.75 340	6.55 318	5.00 233	15.05 510	8.78 505	7.52 338	8.90 482	0.04 377	0.02 175	0.00 1	0.00 1	0.42 471	0.67 322

LL-Strereo	5.14 455	2.29 486	8.95 478	1.26 248	5.05 548	3.66 331	1.40 414	10.33 384	8.98 421	8.71 427	8.24 349	10.70 463	11.10 526	12.66 517	5.36 428	0.05 395	1.35 548	0.00 1	0.00 1	0.38 465	2.23 535

xxxx	5.16 456	0.86 267	4.86 319	1.96 361	1.22 354	7.56 459	0.07 76	14.67 510	9.15 428	6.55 318	9.87 385	9.30 435	3.47 343	8.07 371	22.20 562	0.05 395	1.16 525	0.00 1	0.26 459	0.10 238	1.76 483

PA-Net	5.40 457	2.35 492	9.55 493	2.75 465	2.21 449	8.74 474	3.92 486	13.05 473	13.35 496	7.30 369	7.98 338	8.08 410	6.39 455	11.17 491	9.30 489	0.02 293	0.03 203	0.00 1	0.03 293	0.16 326	1.55 445
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-Forest	5.40 457	0.84 256	4.19 268	1.43 274	0.68 242	10.12 493	6.41 528	12.13 439	11.86 478	11.50 507	14.43 466	11.62 479	5.20 426	9.93 472	6.16 440	0.16 462	0.04 220	0.00 1	0.00 1	0.08 199	1.24 415
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AANet_RVC	5.41 459	2.61 503	8.17 460	2.25 406	1.30 372	2.27 172	1.64 426	10.82 402	18.54 531	8.01 396	18.09 507	8.39 423	3.31 330	11.37 496	8.98 485	1.15 542	0.38 345	0.02 451	0.00 1	0.17 335	0.70 331

PSMNet_ROB	5.41 459	2.45 495	7.39 443	2.36 429	1.90 428	10.11 492	6.54 530	16.32 529	7.59 378	6.84 336	10.83 411	12.06 488	4.13 377	8.73 416	10.24 503	0.02 293	0.01 134	0.01 418	0.11 355	0.26 411	0.40 221

TCMNet	5.54 461	2.53 498	10.92 508	4.50 547	6.58 557	8.90 478	1.31 411	11.59 426	8.68 412	7.24 362	12.74 447	8.37 419	4.65 402	9.30 443	10.83 514	0.11 446	0.19 304	0.31 540	0.09 341	0.84 522	1.07 392

GASNet	5.62 462	5.76 549	12.05 512	5.03 552	2.08 444	3.77 343	1.53 421	12.92 468	11.62 475	9.64 461	7.40 320	8.58 428	7.54 483	14.76 535	8.25 470	0.02 293	0.15 293	0.00 1	0.00 1	0.81 521	0.52 263

YMNet	5.84 463	2.29 486	10.08 497	3.80 525	4.45 532	10.40 496	0.88 367	10.81 400	7.17 360	14.28 532	16.67 489	11.58 477	4.41 386	8.51 404	9.37 491	0.12 448	0.35 340	0.11 507	0.08 329	0.79 517	0.62 297

YMNet_1	5.84 463	2.29 486	10.08 497	3.80 525	4.45 532	10.40 496	0.88 367	10.81 400	7.17 360	14.28 532	16.67 489	11.58 477	4.41 386	8.51 404	9.37 491	0.12 448	0.35 340	0.11 507	0.08 329	0.79 517	0.62 297

222	5.93 465	0.88 277	4.58 303	1.76 325	0.98 305	6.02 425	0.08 85	14.45 507	8.89 418	9.53 456	11.77 429	3.88 279	4.23 383	8.26 378	39.96 599	0.03 344	1.12 508	0.00 1	0.24 438	0.11 254	1.73 477

CBMV	5.97 466	1.52 417	4.51 292	1.99 368	0.53 214	10.02 490	6.94 537	13.27 482	13.80 500	13.08 521	15.93 480	11.36 475	8.11 494	9.82 465	7.27 456	0.08 427	0.15 293	0.00 1	0.00 1	0.30 437	0.74 343
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PSMNet-RUCA	6.00 467	5.79 550	14.15 527	10.30 570	7.63 564	6.94 442	1.89 434	12.74 460	10.95 463	4.10 226	11.72 427	4.77 319	1.72 260	8.74 417	5.09 423	1.88 557	0.12 278	4.77 573	0.71 539	5.10 565	0.82 355

fast-acv-ft	6.00 467	1.95 460	7.88 453	2.35 427	1.85 423	13.61 532	1.76 432	8.44 327	10.12 442	11.22 501	20.57 519	14.41 506	7.55 484	8.11 372	8.83 480	0.10 442	0.09 263	0.16 522	0.07 326	0.68 507	0.35 210

StereoDRNet	6.02 469	2.40 494	8.22 462	3.43 511	4.43 531	10.57 502	4.21 491	19.44 553	11.24 471	12.86 516	8.06 343	11.64 480	4.79 408	8.65 414	9.32 490	0.01 179	0.10 269	0.00 1	0.03 293	0.34 453	0.69 327

iinet-f	6.21 470	2.11 470	28.74 577	2.13 382	1.38 381	11.62 513	1.49 419	7.64 311	7.19 362	7.77 383	14.38 465	10.49 455	7.79 488	7.76 352	12.90 532	0.03 344	0.03 203	0.05 489	0.00 1	0.67 505	0.12 73

DRN-Test	6.23 471	1.51 415	7.53 447	3.07 494	3.69 510	12.17 521	3.23 474	20.80 567	11.11 468	12.64 515	13.02 452	10.91 470	5.26 427	8.49 403	10.12 501	0.05 395	0.05 229	0.04 482	0.04 311	0.28 426	0.65 308

NCCL2	6.27 472	2.46 496	7.00 430	2.36 429	1.11 329	9.48 483	11.14 563	13.01 472	10.40 449	9.94 468	9.49 376	22.11 556	7.42 480	9.90 471	8.56 475	0.01 179	0.00 1	0.02 451	0.03 293	0.20 366	0.73 339

APVNet	6.28 473	2.46 496	10.09 499	3.51 516	3.97 522	12.15 520	1.75 431	20.08 563	6.73 338	6.92 343	13.45 456	10.75 465	6.29 454	11.86 503	14.34 542	0.05 395	0.02 175	0.11 507	0.03 293	0.63 501	0.34 205

ETE_ROB	6.28 473	2.60 502	9.22 486	1.71 315	0.84 277	6.44 432	6.78 534	13.16 480	8.80 416	13.01 519	15.93 480	21.01 554	6.18 451	10.97 485	8.11 467	0.04 377	0.01 134	0.00 1	0.02 278	0.16 326	0.70 331

test_sample9	6.40 475	1.36 388	7.91 454	1.40 268	0.63 235	5.54 407	2.72 452	11.31 417	8.40 405	8.64 423	8.05 340	6.80 384	5.05 419	12.52 513	13.17 533	1.74 553	25.14 609	3.05 567	2.96 572	0.22 384	1.35 429

MaskLacGwcNet_RVC	6.42 476	6.12 552	6.53 413	4.29 541	3.61 508	15.41 537	4.13 489	12.36 447	7.32 369	7.60 377	8.51 352	8.97 434	2.64 300	10.17 477	3.72 372	8.16 576	2.40 568	2.00 564	0.11 355	8.55 575	5.84 570

DANet	6.46 477	1.58 423	9.58 495	4.10 534	3.99 524	9.13 481	1.34 412	10.37 386	7.76 382	13.76 527	15.66 476	16.14 519	7.03 472	13.07 521	13.62 539	0.19 474	0.12 278	0.02 451	0.02 278	0.15 322	1.61 448
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
XPNet_ROB	6.46 477	1.88 450	7.41 445	2.81 470	0.95 301	6.45 433	6.82 535	13.58 489	8.80 416	15.50 538	15.86 478	19.59 545	7.12 473	11.41 497	9.86 497	0.02 293	0.04 220	0.00 1	0.03 293	0.20 366	0.79 352

NaN_ROB	6.51 479	2.25 477	8.77 472	1.69 311	1.79 415	9.71 487	10.94 561	16.20 527	16.13 517	13.04 520	8.86 354	11.77 482	5.94 445	12.88 519	8.01 465	0.05 395	0.13 286	0.07 498	0.20 411	0.32 449	1.50 439

Wz-Net-LNSev-Ref	6.52 480	2.21 476	12.10 513	2.75 465	3.28 494	10.03 491	3.05 466	12.31 445	11.52 474	10.10 471	21.36 522	11.51 476	7.30 478	11.56 499	10.61 508	0.09 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 199	0.51 260

DISCO	6.58 481	0.98 312	6.44 409	3.75 523	1.18 346	11.19 509	3.29 478	12.92 468	16.72 520	7.27 365	11.74 428	17.34 529	6.60 460	19.59 561	11.59 519	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.45 480	0.50 255

z-ln-s-r	6.62 482	2.20 475	17.98 546	1.77 327	2.00 437	3.38 299	2.61 450	8.63 332	13.06 493	7.07 348	25.89 547	8.73 430	7.60 486	12.16 510	18.56 551	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 449	0.49 253

Syn2CoEx	6.70 483	3.69 529	12.14 514	2.78 468	1.68 408	8.36 469	3.21 473	18.59 545	12.66 485	8.86 432	20.79 520	10.52 456	10.54 522	9.68 456	8.70 478	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.69 509	1.00 381

RYNet	6.82 484	1.51 415	7.35 442	1.79 329	4.52 537	16.68 542	4.41 498	14.19 503	17.43 525	11.64 509	7.86 332	15.03 509	8.81 506	10.10 475	14.16 541	0.04 377	0.13 286	0.15 519	0.05 315	0.08 199	0.53 265

S-Stereo	6.85 485	0.93 290	10.76 505	3.34 509	3.51 505	6.55 435	6.01 521	13.75 495	23.86 553	9.65 464	15.54 475	11.81 483	8.24 495	8.59 408	11.23 516	0.13 451	0.16 296	0.00 1	0.42 516	0.14 306	2.39 539

GANet	6.86 486	1.78 447	5.98 387	3.05 489	1.12 332	10.12 493	9.38 556	13.41 486	8.67 411	11.46 505	29.87 557	13.94 499	8.25 496	12.06 507	6.33 445	0.40 516	0.06 235	0.16 522	0.33 494	0.18 346	0.59 287

GwcNet	6.95 487	2.89 514	13.32 520	2.82 472	5.53 552	11.76 514	2.14 443	14.95 514	17.69 527	10.83 488	18.14 508	10.83 468	6.66 463	9.83 466	10.19 502	0.03 344	0.06 235	0.03 472	0.08 329	0.64 502	0.66 319

FINET	6.96 488	2.98 515	13.77 523	3.20 501	4.81 545	9.65 485	9.90 559	13.68 493	23.91 554	8.28 409	13.70 457	5.36 344	5.83 442	10.79 484	8.05 466	0.90 537	1.43 549	0.11 507	0.38 509	0.48 488	1.98 514

GANetREF_RVC	6.97 489	3.59 526	9.14 484	4.00 531	0.40 171	13.17 527	11.27 567	15.95 525	17.51 526	10.62 483	10.66 408	12.15 489	7.97 492	13.18 522	5.04 420	0.45 520	0.00 1	0.01 418	0.15 373	3.47 561	0.60 289
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
FAT-Stereo	6.98 490	0.79 238	7.57 448	2.54 454	1.80 416	6.16 427	4.33 496	19.16 551	18.82 532	10.75 486	17.08 494	18.23 536	13.56 540	9.25 441	8.44 471	0.03 344	0.16 296	0.01 418	0.10 348	0.14 306	0.65 308

LALA_ROB	7.02 491	2.54 500	8.51 464	1.53 289	0.96 303	9.96 489	8.71 553	16.70 531	12.68 486	12.99 518	13.90 462	24.47 559	5.40 435	11.61 501	9.50 493	0.04 377	0.05 229	0.00 1	0.02 278	0.17 335	0.65 308

DGSMNet	7.10 492	3.49 523	15.11 534	4.36 544	4.41 530	8.94 479	6.25 525	15.10 516	14.28 502	8.15 405	14.51 469	10.08 448	5.38 434	11.04 487	7.95 464	1.49 549	2.00 564	1.79 562	1.68 568	2.43 552	3.48 555

Wz-Net-LNSev	7.12 493	2.75 508	18.64 548	1.70 314	4.16 526	12.79 525	6.72 532	13.74 494	13.57 497	11.14 500	17.31 499	11.90 487	8.50 499	8.96 430	9.94 498	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.18 346	0.34 205

edge stereo	7.12 493	1.19 356	7.83 452	2.32 423	2.46 463	6.90 441	3.26 477	15.58 520	12.52 483	15.68 540	18.34 510	21.83 555	13.05 536	11.53 498	8.68 477	0.04 377	0.06 235	0.11 507	0.03 293	0.30 437	0.63 303

STTRV1_RVC	7.16 495	1.18 352	13.30 518	3.33 508	6.91 560	11.99 518	4.01 488	15.74 523	12.11 479	9.56 460	14.59 470	11.64 480	8.75 503	12.86 518	8.54 473	3.70 566	2.86 578	0.41 547	0.13 367	1.38 536	0.12 73

DeepPrunerF	7.18 496	3.58 525	25.29 568	4.27 540	7.20 562	3.78 345	4.64 502	14.03 500	20.86 543	8.85 431	10.57 404	7.35 397	7.88 490	12.16 510	10.66 511	0.25 494	0.16 296	0.29 539	0.43 518	0.77 516	0.65 308

xyz-stereo	7.36 497	0.68 212	38.77 590	0.30 89	0.07 16	31.97 580	0.19 159	5.13 154	2.13 81	10.90 492	24.34 538	6.05 366	8.02 493	12.01 506	6.06 435	0.01 179	0.02 175	0.35 542	0.00 1	0.09 214	0.16 106

RGC	7.40 498	2.77 510	7.71 450	4.43 546	4.87 546	8.88 476	2.96 463	16.05 526	12.76 490	11.96 513	19.57 514	18.32 537	11.57 532	13.89 529	9.58 495	0.83 536	0.02 175	0.24 536	0.41 515	0.40 469	0.77 347

test_for_model	7.41 499	28.34 590	2.84 122	22.38 587	16.53 588	3.40 300	0.91 373	6.72 268	4.54 226	8.04 398	2.84 161	1.04 169	0.43 118	0.86 9	0.60 60	9.67 580	3.31 584	0.00 1	0.08 329	26.60 595	9.03 578

RP	7.41 499	1.90 455	7.33 440	4.26 539	5.25 551	6.64 437	3.46 480	12.44 452	16.23 518	10.36 477	23.00 532	18.72 538	16.59 551	11.10 488	8.47 472	1.10 541	0.02 175	0.12 514	0.16 375	0.43 475	0.65 308

NCC-stereo	7.43 501	2.28 483	8.58 467	3.28 505	4.48 534	8.34 465	4.27 493	20.45 565	13.66 498	9.17 445	17.52 501	16.49 521	14.31 546	13.71 525	8.95 483	1.73 551	0.12 278	0.01 418	0.50 525	0.21 377	0.60 289

Abc-Net	7.43 501	2.28 483	8.58 467	3.28 505	4.48 534	8.34 465	4.27 493	20.45 565	13.66 498	9.17 445	17.52 501	16.49 521	14.31 546	13.71 525	8.95 483	1.73 551	0.12 278	0.01 418	0.50 525	0.21 377	0.60 289
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ccnet	7.45 503	1.89 454	7.71 450	3.18 499	2.35 457	12.19 522	6.14 524	18.95 547	9.36 433	13.33 522	20.38 517	16.00 518	9.10 513	10.10 475	15.40 547	0.44 518	0.34 336	0.25 537	0.25 442	0.48 488	1.18 407

Nwc_Net	7.54 504	1.91 456	8.71 470	4.16 536	3.42 502	10.77 504	2.00 438	20.33 564	12.19 480	9.10 442	24.04 537	17.67 532	13.58 541	12.14 509	9.12 487	0.94 539	0.00 1	0.00 1	0.02 278	0.22 384	0.41 233

psmorigin	7.74 505	2.19 474	18.99 550	2.51 447	0.89 286	7.08 449	2.74 455	11.25 414	7.90 388	20.49 556	22.36 530	20.16 547	11.95 533	13.84 527	10.61 508	0.04 377	0.18 301	0.06 493	0.24 438	0.27 423	1.07 392

ADCRef	7.76 506	2.31 489	19.09 551	2.82 472	3.29 495	11.88 516	3.06 467	11.52 424	10.89 461	13.69 526	25.85 546	8.20 412	8.89 508	8.95 429	22.66 563	0.16 462	0.08 254	0.16 522	0.34 498	0.47 485	0.91 366

w-ln-seven-2	7.81 507	3.17 516	25.87 570	2.09 377	1.12 332	8.35 468	3.84 483	12.83 463	16.45 519	13.88 528	21.42 523	11.83 484	11.07 525	11.91 504	10.62 510	0.03 344	0.19 304	0.00 1	0.02 278	0.37 461	1.13 404

SDNR	7.97 508	2.75 508	16.90 543	2.28 416	0.94 298	45.23 595	0.43 223	9.30 360	10.84 459	10.71 485	25.30 544	5.51 348	4.47 390	11.98 505	7.58 461	0.15 456	0.14 290	0.00 1	0.04 311	2.27 551	2.65 546

anonymity	8.04 509	4.13 535	12.86 516	7.43 564	13.11 582	8.34 465	2.02 439	18.21 542	7.55 377	13.88 528	9.27 368	10.63 460	7.79 488	11.57 500	6.06 435	6.25 571	5.59 597	3.71 571	3.28 576	3.27 559	5.78 569

CC-Net-ROB	8.09 510	10.11 571	9.03 480	4.07 532	3.74 514	15.24 536	4.84 506	18.44 543	10.87 460	6.73 333	14.03 463	7.54 401	4.68 403	11.61 501	3.98 388	6.59 572	2.54 572	16.51 583	1.19 557	7.88 574	2.20 530

Wz-Net-MNSev	8.12 511	3.18 517	18.07 547	2.63 458	3.36 500	17.82 549	9.40 557	12.89 467	15.44 512	13.95 530	18.21 509	14.38 504	7.75 487	12.50 512	11.45 518	0.46 522	0.03 203	0.00 1	0.01 256	0.26 411	0.58 283

pmcnn	8.17 512	1.70 434	11.49 510	3.18 499	3.07 486	9.66 486	6.06 523	13.60 490	17.71 528	15.23 537	24.02 535	27.61 568	8.81 506	10.36 480	9.51 494	0.08 427	0.08 254	0.00 1	0.00 1	0.31 444	0.87 361

stereogan	8.18 513	1.32 381	9.05 481	3.59 518	4.00 525	20.16 558	3.13 471	17.25 536	20.16 539	10.68 484	19.19 512	20.56 553	10.70 524	14.74 534	7.00 452	0.34 509	0.04 220	0.21 533	0.08 329	0.70 511	0.65 308

SQANet	8.22 514	4.42 539	7.19 439	12.11 576	9.77 573	11.80 515	3.23 474	12.00 435	6.60 329	8.59 422	11.52 422	10.97 472	5.31 432	11.10 488	4.20 394	9.56 579	2.29 567	10.51 579	1.61 567	13.06 582	8.49 577

SuperB	8.29 515	3.96 533	24.92 566	2.96 481	1.33 376	9.83 488	4.15 490	10.92 407	29.79 565	11.86 510	12.51 442	6.07 367	6.97 469	11.13 490	14.73 543	0.15 456	0.11 273	0.35 542	0.26 459	12.64 580	1.11 399

AF-Net	8.37 516	2.16 473	9.01 479	3.65 520	4.58 540	9.40 482	2.63 451	17.71 538	21.32 545	10.38 478	24.51 540	20.43 550	16.67 552	12.54 515	10.76 513	0.70 533	0.00 1	0.12 514	0.00 1	0.47 485	0.42 238

CSAN	8.41 517	2.86 513	9.35 489	2.43 439	0.82 275	13.59 531	11.68 569	15.80 524	21.98 549	14.71 534	16.46 486	18.00 534	14.42 548	13.68 524	10.10 499	0.10 442	0.13 286	0.15 519	0.19 398	0.43 475	1.28 422

test_sample8	8.50 518	1.36 388	7.91 454	1.40 268	0.63 235	5.54 407	2.72 452	12.78 462	6.78 341	17.61 547	9.29 371	24.63 560	19.17 558	12.52 513	13.17 533	1.74 553	25.14 609	3.05 567	2.96 572	0.22 384	1.35 429

PWCDC_ROB	8.50 518	4.40 538	9.57 494	6.16 561	4.54 539	10.46 498	1.03 385	15.30 517	28.16 562	10.88 491	30.88 562	6.96 393	11.31 529	14.57 532	10.40 506	3.10 564	0.02 175	0.00 1	0.00 1	1.55 540	0.63 303

G-Net	8.60 520	1.93 457	12.59 515	6.04 559	3.66 509	25.93 567	4.26 492	10.35 385	8.05 394	19.71 552	24.73 541	14.15 501	15.49 549	11.30 492	10.69 512	0.50 528	0.46 355	0.19 530	0.25 442	0.80 519	0.91 366

ADCP+	8.60 520	2.78 511	17.44 544	1.69 311	4.27 528	16.95 545	5.29 512	13.38 485	12.52 483	13.57 525	17.57 503	10.86 469	11.28 528	18.43 556	23.91 572	0.03 344	0.05 229	0.01 418	0.18 392	0.47 485	1.31 424

PWC_ROB	8.89 522	4.49 540	15.62 536	2.92 478	4.49 536	7.89 462	1.23 403	17.29 537	20.00 537	16.54 543	28.06 552	14.37 503	11.98 535	14.93 536	15.43 548	0.47 525	0.00 1	0.05 489	0.00 1	0.67 505	1.31 424

aanetorigin	9.02 523	3.75 530	28.68 576	2.16 384	3.86 516	5.84 420	5.40 515	5.93 219	10.39 448	28.12 573	31.02 563	15.98 517	13.74 542	9.38 445	12.55 528	0.25 494	0.22 314	0.22 534	0.24 438	1.24 531	1.47 436

PASM	9.11 524	5.68 548	25.06 567	4.33 542	4.18 527	7.01 446	8.48 550	12.37 448	20.95 544	13.49 524	15.37 474	18.80 539	11.52 531	14.70 533	12.70 529	0.93 538	1.19 530	0.32 541	1.21 558	1.66 542	2.22 534

UDG	9.12 525	10.06 570	6.35 407	10.06 568	9.64 572	10.48 499	2.33 445	12.73 459	10.19 443	8.33 410	10.27 394	16.70 524	10.47 521	8.33 391	9.07 486	4.28 567	2.59 574	18.90 585	3.83 579	11.35 577	6.50 573

MDST_ROB	9.13 526	1.31 378	10.16 501	4.36 544	2.48 465	28.66 575	7.64 544	19.96 558	14.97 506	27.53 572	24.02 535	9.47 436	5.27 428	16.31 544	8.61 476	0.63 529	0.19 304	0.00 1	0.00 1	0.08 199	0.90 363

FBW_ROB	9.17 527	2.08 468	10.31 502	2.51 447	1.66 404	13.22 529	6.04 522	23.09 574	20.11 538	19.55 550	15.80 477	18.97 542	11.96 534	19.34 558	11.38 517	0.66 530	0.30 329	2.15 565	0.90 546	1.15 530	2.16 528

XQC	9.46 528	4.84 543	18.88 549	4.07 532	3.09 488	15.97 540	6.65 531	16.26 528	26.63 559	12.63 514	12.35 440	15.75 514	10.62 523	16.48 545	21.19 558	0.44 518	0.96 451	0.05 489	0.32 491	1.10 527	0.99 378

GCST	9.50 529	17.91 580	6.18 396	53.02 605	11.57 578	10.95 506	0.20 164	7.71 314	7.12 357	9.83 467	4.71 226	4.87 325	1.49 235	9.87 467	2.06 296	8.70 577	0.07 250	22.79 587	0.40 512	6.66 571	3.86 562

Consistency-Raft	9.58 530	5.11 544	13.00 517	5.61 555	8.92 571	4.03 362	5.07 510	19.73 557	24.90 557	11.32 504	29.86 556	13.36 496	6.16 450	8.00 363	13.47 537	0.67 531	0.34 336	1.81 563	4.36 582	12.23 578	3.62 559

MSMD_ROB	9.73 531	1.43 404	5.42 352	1.81 333	0.42 179	16.83 543	4.30 495	14.29 506	15.34 509	23.06 560	40.17 582	25.63 564	22.62 570	13.37 523	8.85 481	0.48 527	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.13 295	0.47 249

RTSC	9.87 532	4.34 537	16.44 540	4.60 549	2.38 459	12.54 523	0.75 327	18.19 541	37.31 583	16.16 542	15.86 478	13.32 495	7.56 485	20.93 565	23.50 568	0.34 509	1.07 497	0.02 451	0.35 501	0.71 512	0.99 378

Wz-Net-SNSev	9.92 533	8.01 562	26.42 571	2.26 409	1.85 423	8.36 469	14.30 577	18.01 540	21.68 546	10.78 487	23.95 533	16.84 525	8.60 501	15.59 540	19.76 557	0.01 179	0.03 203	0.01 418	0.00 1	0.52 494	1.34 428

DDUNet	10.03 534	12.17 576	8.24 463	13.02 577	11.73 579	10.32 495	3.76 482	12.27 444	8.35 403	9.64 461	13.89 461	16.48 520	6.67 464	9.50 450	7.00 452	6.80 573	3.45 587	21.10 586	4.33 581	12.78 581	9.12 579

ADCPNet	10.18 535	3.40 522	33.24 582	2.38 432	1.74 411	17.75 548	7.65 545	13.20 481	13.03 492	14.09 531	21.72 526	19.36 543	11.40 530	15.43 539	23.00 565	0.28 501	1.15 524	0.39 546	1.48 563	0.68 507	2.21 531

WCMA_ROB	10.20 536	1.99 464	9.33 488	3.01 484	2.46 463	15.78 539	7.67 546	12.75 461	15.41 511	25.08 570	33.42 570	27.06 567	19.86 560	13.87 528	12.47 527	1.28 545	0.38 345	0.18 528	0.20 411	0.28 426	1.54 442

PDISCO_ROB	10.27 537	2.79 512	13.30 518	10.58 573	9.96 574	22.78 561	5.99 519	20.01 559	28.57 563	11.88 511	14.49 468	20.54 551	4.92 412	17.01 550	10.29 504	5.79 570	0.42 349	0.14 518	0.13 367	2.53 554	3.25 551

MFN_U_SF_DS_RVC	10.36 538	5.37 546	16.61 542	2.95 480	3.02 485	24.75 564	15.44 579	14.68 511	19.73 535	19.77 553	23.97 534	16.98 526	8.40 497	17.58 553	9.23 488	1.59 550	1.75 560	0.16 522	2.63 570	0.75 514	1.85 497

SHD	10.45 539	3.67 528	14.03 526	4.81 550	4.52 537	11.93 517	1.66 429	21.36 571	38.40 585	18.84 549	21.72 526	17.63 530	13.07 537	15.65 542	17.71 550	0.36 512	1.09 500	0.01 418	0.32 491	0.50 492	1.67 461

FCDSN-DC	10.72 540	1.16 349	5.01 329	2.16 384	1.31 374	17.46 547	4.80 505	17.79 539	19.87 536	25.02 568	32.85 566	33.57 577	23.52 575	16.80 547	12.13 523	0.11 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 214	0.76 346
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCL	10.77 541	3.23 518	21.50 557	2.26 409	1.96 436	23.65 562	9.07 554	14.69 512	24.88 556	15.21 536	27.20 549	12.68 493	14.02 545	16.94 549	24.43 574	0.26 497	0.18 301	0.74 551	0.67 537	0.80 519	1.02 386

SGM_RVC	10.77 541	1.11 338	4.66 308	2.66 460	0.41 176	21.03 559	6.87 536	20.02 560	15.54 514	25.86 571	24.97 543	33.59 578	20.51 563	20.89 564	14.78 544	0.31 505	0.26 326	0.22 534	0.26 459	0.43 475	1.01 382
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MSAF-DinoV2	10.81 543	5.90 551	16.35 539	3.91 530	2.57 469	8.73 473	4.64 502	14.74 513	22.45 551	10.92 494	18.73 511	29.19 570	17.54 554	23.14 573	29.42 586	0.36 512	0.15 293	0.25 537	0.80 544	2.89 558	3.52 558

DPSNet	10.88 544	2.57 501	20.40 555	2.24 404	1.90 428	24.92 565	17.00 589	21.35 570	28.61 564	12.87 517	13.74 459	17.01 528	20.14 562	15.36 537	14.01 540	0.81 535	0.98 466	0.20 531	0.65 535	1.30 534	1.54 442

w-ln-seven	10.89 545	4.13 535	29.29 579	2.40 437	2.62 470	15.68 538	5.09 511	18.55 544	34.46 575	21.14 558	26.71 548	15.16 512	9.01 512	12.97 520	19.34 555	0.05 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.54 496	0.71 334

ADCMid	10.97 546	4.49 540	23.66 562	2.53 451	2.52 468	11.46 511	6.31 526	15.31 518	12.85 491	23.57 564	22.99 531	17.92 533	21.04 565	19.57 560	28.05 583	0.47 525	0.43 350	1.10 556	1.32 560	1.73 544	2.10 520

z-mn7	11.06 547	5.25 545	22.57 559	2.37 431	1.74 411	19.71 555	5.54 517	14.08 501	35.39 580	10.07 470	36.03 576	15.76 515	10.23 519	22.26 570	18.95 553	0.04 377	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.45 480	0.68 326

FC-DCNN	11.29 548	1.01 321	5.50 356	2.25 406	1.65 402	18.23 551	5.36 514	18.99 548	20.65 541	28.95 574	34.83 573	33.83 579	23.18 573	17.04 551	13.37 536	0.17 466	0.01 134	0.02 451	0.02 278	0.10 238	0.70 331

FC-DCNN v2	11.44 549	0.98 312	5.39 350	2.28 416	1.65 402	18.84 553	5.41 516	19.66 555	20.80 542	29.20 575	35.39 575	34.37 581	23.46 574	17.13 552	13.18 535	0.17 466	0.01 134	0.02 451	0.01 256	0.08 199	0.69 327

SANet	11.48 550	3.34 520	13.93 525	2.40 437	1.01 310	16.49 541	12.16 572	20.05 562	37.28 582	19.62 551	28.04 551	25.61 563	20.10 561	14.43 531	12.39 526	0.10 442	0.06 235	0.03 472	0.06 322	0.76 515	1.73 477

zh-mn7	11.74 551	7.51 559	34.00 583	1.96 361	1.02 312	13.44 530	2.89 458	13.67 491	34.35 573	22.18 559	39.79 581	12.33 490	10.28 520	20.97 566	18.78 552	0.30 503	0.01 134	0.00 1	0.01 256	0.45 480	0.91 366

AnyNet_C32	11.82 552	7.08 555	25.83 569	4.55 548	5.88 555	16.92 544	16.97 588	14.14 502	18.11 530	16.87 544	21.66 525	14.78 507	13.87 544	23.54 575	31.83 590	0.24 491	0.28 327	0.35 542	0.53 529	1.35 535	1.71 473

zh-sn7	11.83 553	8.57 563	35.78 585	2.64 459	2.36 458	11.60 512	8.25 549	14.25 505	19.40 534	17.10 546	32.57 565	14.39 505	18.76 556	24.15 576	24.76 575	0.04 377	0.14 290	0.00 1	0.01 256	0.62 500	1.33 426

MeshStereo	11.94 554	1.88 450	5.24 339	2.11 381	1.44 387	20.09 557	4.95 508	21.74 573	16.75 521	33.10 580	35.07 574	39.28 587	22.72 571	19.45 559	13.59 538	0.19 474	0.06 235	0.02 451	0.00 1	0.46 483	0.65 308
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
Wz-Net-TNSev	12.01 555	11.86 575	38.26 589	2.81 470	1.82 419	18.12 550	11.31 568	16.67 530	21.73 547	15.06 535	17.17 495	19.72 546	20.69 564	20.68 563	21.41 560	0.04 377	0.06 235	0.00 1	0.16 375	0.74 513	1.93 507

otaku	12.35 556	8.64 564	9.11 483	13.56 578	10.98 576	26.23 568	7.22 541	19.45 554	19.26 533	11.92 512	17.90 505	20.21 548	8.91 509	16.06 543	6.09 437	9.77 581	2.50 571	13.23 580	1.90 569	14.61 583	9.41 582

Ntro	12.91 557	9.95 569	10.01 496	14.12 580	12.55 581	26.31 569	6.76 533	19.04 549	22.03 550	10.23 474	16.26 483	20.22 549	10.06 517	16.81 548	7.93 463	10.16 583	2.55 573	15.19 582	2.86 571	15.27 584	9.93 585

MFN_U_SF_RVC	13.54 558	4.69 542	28.43 575	4.24 538	2.50 466	24.26 563	5.99 519	28.23 582	20.18 540	24.06 567	29.38 555	30.35 573	16.92 553	20.98 567	21.39 559	1.35 546	1.13 512	1.02 554	1.41 562	1.88 547	2.50 544

WZ-Net	13.61 559	5.57 547	42.84 593	3.89 529	3.19 491	19.90 556	15.44 579	15.67 522	32.04 568	16.13 541	28.69 553	22.17 557	15.84 550	21.40 568	26.87 578	0.75 534	0.01 134	0.01 418	0.03 293	0.51 493	1.20 410

ADCS	13.76 560	6.46 553	30.74 580	3.62 519	2.93 482	14.28 534	11.22 566	20.02 560	34.42 574	23.20 561	25.42 545	19.51 544	19.62 559	24.54 577	33.88 593	0.27 500	0.23 318	0.37 545	0.19 398	1.47 538	2.84 547

MultiAttention	14.02 561	0.52 137	4.06 257	2.43 439	1.86 425	58.14 610	83.76 614	19.31 552	15.21 508	8.39 412	21.24 521	13.23 494	2.52 295	33.74 587	8.16 468	0.20 477	0.06 235	0.72 550	0.98 551	2.74 557	3.13 550

MFMNet_re	14.09 562	9.67 568	20.31 554	10.40 571	7.62 563	21.38 560	17.49 591	21.36 571	31.95 567	23.70 565	29.22 554	18.87 540	27.41 581	14.27 530	11.16 515	2.85 562	1.51 556	0.41 547	0.28 473	4.88 563	7.10 574

EDNetEfficient	14.14 563	6.71 554	56.12 601	2.99 483	3.58 506	5.38 405	8.49 551	9.35 362	33.24 569	40.73 591	30.21 559	18.04 535	22.92 572	12.13 508	26.26 577	0.16 462	0.24 321	0.07 498	1.15 555	2.58 555	2.39 539

LSM	14.85 564	7.41 558	36.29 587	7.76 566	43.77 607	11.24 510	12.14 571	16.73 532	23.72 552	23.73 566	32.92 567	18.89 541	13.31 539	16.60 546	12.37 525	0.26 497	0.86 428	0.11 507	0.43 518	1.24 531	17.26 602

SAMSARA	15.67 565	3.89 532	14.48 530	13.77 579	7.92 567	38.69 589	73.90 613	21.22 569	24.66 555	17.04 545	13.86 460	30.01 572	13.07 537	18.07 555	17.48 549	0.23 489	1.46 552	0.07 498	0.40 512	0.99 525	2.15 527

SPS-STEREO	15.83 566	7.38 557	14.92 533	11.63 575	11.77 580	25.30 566	7.12 539	25.20 578	17.06 523	32.24 579	30.34 560	31.63 575	22.59 569	25.67 578	21.97 561	7.71 575	4.50 593	3.35 570	1.56 566	6.97 573	7.72 576
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	16.41 567	3.98 534	16.04 537	5.38 553	4.59 542	19.44 554	7.28 542	28.88 584	49.27 596	31.53 578	43.72 588	30.36 574	32.17 588	26.70 580	23.19 566	0.25 494	1.48 554	0.04 482	0.59 532	0.52 494	2.87 548

ACVNet-4b	16.48 568	23.07 583	14.73 532	16.69 582	15.18 585	31.83 579	7.30 543	19.71 556	27.82 561	11.54 508	22.10 529	31.68 576	8.96 511	18.88 557	7.28 457	11.04 585	2.65 575	24.93 590	5.02 584	18.57 587	10.67 588

AnyNet_C01	16.99 569	12.34 577	60.47 603	4.88 551	3.11 490	31.77 578	16.79 586	18.60 546	17.96 529	18.62 548	38.50 579	24.03 558	19.00 557	30.59 584	35.18 595	0.29 502	0.56 364	0.45 549	0.48 522	2.70 556	3.40 553

MSC_U_SF_DS_RVC	17.08 570	7.98 561	24.37 565	6.82 563	2.93 482	39.68 591	16.11 581	25.46 579	34.93 576	34.13 582	34.20 571	29.20 571	24.94 577	23.01 572	19.39 556	2.79 561	2.87 579	1.18 558	1.53 565	6.78 572	3.31 552

NVStereoNet_ROB	17.22 571	8.76 565	16.47 541	7.52 565	8.42 569	13.75 533	11.07 562	24.24 577	26.67 560	31.00 576	46.49 591	34.88 582	27.06 580	22.72 571	23.61 569	6.83 574	4.32 592	6.32 577	10.37 593	4.39 562	9.57 583
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM+DAISY	17.25 572	9.46 567	22.74 560	10.11 569	11.40 577	28.98 576	13.74 575	21.15 568	16.85 522	31.39 577	34.79 572	34.05 580	24.24 576	26.23 579	19.31 554	8.79 578	7.56 601	4.88 574	3.93 580	6.07 569	9.33 580

LE_ROB	17.31 573	2.62 505	14.26 529	4.20 537	1.80 416	17.40 546	9.70 558	15.38 519	55.92 602	63.97 612	40.81 584	35.50 583	39.26 594	15.64 541	28.51 584	0.06 407	0.11 273	0.13 516	0.21 418	0.14 306	0.51 260

ELAS_RVC	17.82 574	3.60 527	11.92 511	6.63 562	5.73 553	30.34 577	19.64 592	26.92 580	35.06 577	40.79 592	41.32 586	37.31 585	31.61 584	30.54 583	22.93 564	1.97 559	2.40 568	1.28 559	1.27 559	1.71 543	3.51 557
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	17.99 575	3.49 523	11.19 509	6.14 560	5.79 554	34.89 585	17.28 590	28.75 583	30.47 566	40.80 593	45.79 590	39.04 586	32.05 587	27.63 581	24.30 573	1.88 557	2.41 570	1.09 555	1.48 563	1.83 546	3.48 555
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	18.06 576	27.03 588	34.90 584	22.68 588	20.79 591	15.03 535	3.18 472	16.95 535	26.06 558	20.48 555	16.91 491	20.55 552	18.37 555	23.48 574	12.16 524	5.31 569	2.91 580	31.24 595	8.09 591	22.63 591	12.44 593

EDNetEfficientorigin	18.25 577	14.44 578	99.41 625	1.72 320	1.00 308	12.07 519	6.97 538	13.67 491	35.06 577	38.59 590	37.10 578	27.03 566	27.46 582	15.38 538	26.92 579	0.05 395	0.08 254	0.15 519	0.62 533	3.33 560	3.92 563

SGM-ForestM	18.61 578	3.38 521	10.14 500	3.44 512	2.24 453	34.17 584	15.39 578	29.44 586	33.93 570	38.55 589	41.08 585	53.64 597	36.76 591	34.82 589	27.16 580	1.25 544	1.81 563	0.74 551	1.01 552	0.61 499	2.61 545

RainbowNet	18.69 579	27.15 589	22.03 558	18.76 584	15.00 584	27.97 574	10.17 560	27.99 581	34.19 572	15.53 539	27.53 550	25.33 561	13.80 543	19.86 562	10.59 507	14.50 594	3.57 588	23.85 589	5.03 585	18.49 586	12.41 592

ACVNet_1	19.51 580	26.19 587	15.50 535	17.71 583	15.28 586	26.46 570	9.36 555	29.16 585	34.18 571	25.06 569	24.89 542	37.18 584	21.93 568	17.80 554	15.03 545	11.08 586	2.83 576	25.29 591	5.06 586	19.11 588	11.14 589

RTS	19.64 581	10.42 572	87.01 612	5.88 556	6.82 558	41.73 592	16.69 584	16.80 533	41.90 590	23.44 562	32.96 568	13.79 497	21.49 566	38.85 594	30.84 587	0.46 522	0.70 396	0.00 1	0.09 341	1.13 528	1.70 470

RTSA	19.64 581	10.42 572	87.01 612	5.88 556	6.82 558	41.73 592	16.69 584	16.80 533	41.90 590	23.44 562	32.96 568	13.79 497	21.49 566	38.85 594	30.84 587	0.46 522	0.70 396	0.00 1	0.09 341	1.13 528	1.70 470

coex-ft	20.15 583	20.03 582	87.93 614	1.81 333	1.77 413	18.77 552	13.73 574	13.28 483	41.87 589	60.24 608	39.04 580	28.27 569	30.39 583	12.57 516	28.66 585	0.20 477	0.23 318	0.04 482	0.30 484	1.52 539	2.34 538

MANE	20.98 584	3.23 518	8.81 473	5.96 558	6.96 561	33.07 582	13.20 573	35.43 589	38.86 586	44.72 597	52.41 600	53.20 596	41.84 597	34.74 588	27.45 581	1.87 556	2.27 566	1.54 561	10.18 592	0.69 509	3.11 549

BEATNet-Init1	24.70 585	11.33 574	44.28 594	5.48 554	3.94 520	47.60 599	22.33 595	34.94 588	40.01 588	48.11 600	49.98 596	59.86 601	43.17 598	39.48 596	31.77 589	1.37 547	1.76 562	1.17 557	1.17 556	2.44 553	3.85 561

DLNR-FE	24.96 586	51.28 606	90.78 616	97.84 624	97.06 622	1.40 78	0.12 112	23.22 576	3.55 157	1.21 148	2.93 167	0.72 152	0.32 77	7.09 300	2.60 332	38.66 605	1.33 546	0.00 1	0.29 479	77.21 619	1.68 464

DLNR_Zeroshot_test	24.96 586	51.28 606	90.69 615	97.84 624	97.22 624	1.40 78	0.12 112	23.19 575	3.55 157	1.21 148	2.95 169	0.72 152	0.31 70	7.09 300	2.61 333	38.70 606	1.32 540	0.00 1	0.29 479	77.04 618	1.68 464

MonStereo1	26.12 588	23.67 584	28.83 578	25.65 589	21.14 595	27.92 573	7.71 547	30.33 587	39.72 587	34.88 586	47.54 593	50.64 592	34.90 589	29.59 582	27.89 582	13.50 591	1.31 539	26.73 592	6.07 590	28.49 599	15.85 598

ACVNet_2	27.45 589	30.56 594	27.90 573	20.72 585	15.55 587	37.22 587	14.00 576	49.32 603	65.88 611	43.17 594	56.99 604	51.90 593	26.98 579	21.46 569	15.38 546	10.77 584	2.85 577	23.12 588	3.62 578	20.08 589	11.47 590

MADNet+	27.96 590	35.32 597	91.41 617	21.04 586	8.86 570	49.25 601	47.41 609	36.98 591	37.84 584	21.00 557	30.83 561	25.41 562	34.95 590	46.51 603	51.54 608	3.04 563	3.33 585	1.48 560	1.05 553	5.85 568	6.05 571

IMH-64-1	28.06 591	29.98 591	19.46 552	32.15 592	20.98 592	27.68 571	16.66 582	47.31 597	44.85 593	34.14 583	50.94 597	41.49 588	31.67 585	37.53 590	23.88 570	14.17 592	2.96 581	34.45 597	11.15 594	26.12 593	13.75 594

IMH-64	28.06 591	29.98 591	19.46 552	32.15 592	20.98 592	27.68 571	16.66 582	47.31 597	44.85 593	34.14 583	50.94 597	41.49 588	31.67 585	37.53 590	23.88 570	14.17 592	2.96 581	34.45 597	11.15 594	26.12 593	13.75 594

JetBlue	29.99 593	17.24 579	55.64 600	16.24 581	21.08 594	62.07 611	33.14 602	40.60 593	35.73 581	34.59 585	40.67 583	57.18 600	43.54 599	51.46 608	52.18 609	2.72 560	4.58 595	2.86 566	3.53 577	10.57 576	14.11 596

WAO-7	30.22 594	25.83 586	23.33 561	33.10 594	14.36 583	36.98 586	22.41 596	52.85 607	64.46 609	43.76 595	59.24 606	52.31 594	45.69 601	32.82 585	32.60 591	11.16 587	5.49 596	13.76 581	12.60 598	12.36 579	9.38 581

IMH	30.65 595	30.30 593	21.09 556	34.89 596	21.75 597	33.16 583	16.91 587	49.53 604	52.50 597	38.41 588	55.10 603	45.13 590	40.36 596	41.57 598	25.66 576	14.74 595	3.36 586	35.43 599	11.69 596	27.31 598	14.16 597

PWCK	31.62 596	45.59 603	49.67 598	30.49 590	7.80 565	42.91 594	29.73 601	45.45 596	44.44 592	47.41 598	36.92 577	47.86 591	26.79 578	41.90 599	33.36 592	22.77 599	4.56 594	29.89 594	5.13 587	29.43 600	10.36 587

TorneroNet-64	33.32 597	33.28 595	33.07 581	35.14 597	21.25 596	48.02 600	21.13 593	43.47 595	58.77 603	33.36 581	46.64 592	62.00 604	38.19 592	44.82 602	35.07 594	15.02 596	3.59 589	35.81 600	12.20 597	29.45 601	16.17 599

Dean	35.52 598	40.12 601	27.99 574	30.63 591	17.33 589	45.80 598	11.68 569	57.61 612	76.54 615	63.70 611	60.65 607	66.93 610	49.40 604	38.12 592	40.28 600	12.18 589	3.73 590	28.86 593	5.94 589	20.69 590	12.16 591

WAO-6	35.59 599	37.89 600	17.67 545	37.86 598	24.46 599	37.85 588	21.49 594	49.01 602	67.96 612	44.22 596	48.08 594	53.02 595	53.39 606	33.67 586	36.83 597	26.05 602	7.83 602	43.19 605	21.76 604	30.18 602	19.37 605

LVE	35.84 600	41.54 602	36.25 586	33.36 595	18.92 590	53.05 606	27.99 600	53.17 610	64.93 610	47.63 599	61.58 608	54.25 598	38.72 593	38.72 593	35.50 596	16.36 598	6.23 598	31.51 596	14.04 599	25.01 592	18.07 603

TorneroNet	36.02 601	35.25 596	36.33 588	38.44 599	22.19 598	50.72 604	24.42 599	48.39 600	54.53 600	38.03 587	53.44 601	62.83 607	44.79 600	47.68 605	42.11 603	15.69 597	3.97 591	37.25 601	15.05 600	30.83 603	18.40 604

WAO-8	38.93 602	36.84 598	23.97 563	43.96 600	24.48 600	45.73 596	22.62 597	53.10 608	75.66 613	53.86 605	66.14 612	62.39 605	55.11 608	43.01 600	40.67 601	22.98 600	7.22 599	37.53 602	19.49 602	27.04 597	16.83 600

Venus	38.93 602	36.84 598	23.97 563	43.96 600	24.48 600	45.73 596	22.62 597	53.10 608	75.66 613	53.86 605	66.17 613	62.39 605	55.11 608	43.01 600	40.67 601	22.98 600	7.22 599	37.53 602	19.49 602	27.02 596	16.83 600

UNDER WATER	45.99 604	49.80 605	68.56 606	49.99 604	32.13 603	55.35 608	39.50 604	41.12 594	52.90 598	50.69 601	45.18 589	67.79 612	58.75 611	51.93 610	50.97 607	30.59 603	14.03 604	51.66 607	37.15 605	40.27 605	31.35 606

UNDER WATER-64	46.01 605	48.25 604	68.05 605	44.59 602	28.11 602	57.02 609	43.78 607	40.20 592	48.80 595	52.08 604	42.95 587	67.22 611	57.71 610	48.98 607	49.57 606	40.01 607	17.98 606	52.15 608	39.41 608	38.99 604	34.41 607

notaker	48.05 606	55.94 608	50.90 599	56.89 608	40.29 604	38.96 590	33.86 603	47.82 599	55.70 601	57.55 607	57.48 605	60.22 602	59.71 612	54.64 611	43.27 604	41.13 608	19.86 607	57.61 610	37.79 607	50.95 607	40.33 608

ktn	49.32 607	58.11 609	40.16 591	59.92 609	43.22 606	49.79 603	42.99 606	48.56 601	60.67 605	51.59 602	54.51 602	55.34 599	52.65 605	47.92 606	37.91 598	57.88 612	24.79 608	63.00 613	43.57 609	52.51 608	41.31 609

DPSimNet_ROB	54.45 608	65.73 615	47.00 595	54.49 606	46.37 608	55.34 607	56.47 610	56.18 611	59.04 604	64.57 613	51.76 599	64.01 608	54.49 607	47.54 604	67.21 613	63.21 614	27.86 611	58.04 611	51.28 612	46.61 606	51.87 613

KSHMR	56.07 609	64.25 614	40.47 592	74.89 612	49.63 609	49.42 602	45.46 608	57.71 613	63.52 607	61.65 610	61.67 609	71.88 613	47.67 603	51.47 609	44.57 605	54.67 611	62.25 613	66.31 614	54.18 613	53.03 610	46.75 611

HanzoNet	57.16 610	60.12 612	60.00 602	55.77 607	42.11 605	51.98 605	41.93 605	52.07 605	61.47 606	65.98 614	65.90 611	72.11 614	70.14 613	71.11 614	61.13 611	64.31 615	34.72 612	62.27 612	50.86 611	52.83 609	46.33 610

JetRed	61.44 611	61.87 613	83.02 611	46.49 603	56.73 611	83.63 612	65.09 611	59.75 614	64.22 608	69.50 615	69.26 614	66.24 609	47.62 602	61.80 612	74.60 616	45.99 609	66.40 616	46.67 606	45.27 610	63.49 611	51.22 612

LRCNet_RVC	66.47 612	66.44 616	69.02 607	71.60 611	54.27 610	32.21 581	2.93 462	63.19 615	21.83 548	82.02 617	90.16 617	83.59 616	72.13 614	69.45 613	53.25 610	95.47 624	64.21 615	95.15 624	95.27 624	72.59 613	74.60 616

TCMNet-wrong-test	67.37 613	85.99 620	81.87 610	95.65 621	94.75 621	89.54 615	85.95 615	52.26 606	35.23 579	51.69 603	62.14 610	60.40 603	40.29 595	77.33 617	64.52 612	48.91 610	9.04 603	69.84 616	68.02 615	91.10 624	82.88 622

ASD4	76.04 614	81.96 619	69.18 608	68.53 610	80.95 615	96.29 618	99.16 624	77.84 616	93.51 620	77.76 616	85.79 615	78.58 615	76.90 615	78.02 618	82.88 617	58.77 613	62.96 614	55.01 609	62.53 614	68.78 612	65.30 615

MADNet++	82.81 615	81.73 618	74.64 609	87.71 620	82.67 616	93.35 616	70.27 612	86.39 620	82.88 616	93.51 623	86.62 616	86.40 619	81.37 618	88.21 620	88.63 618	86.59 620	84.23 620	72.14 617	68.69 616	78.88 620	81.36 620

tt	83.10 616	0.43 75	99.97 627	79.27 618	93.14 620	100.00 628	100.00 629	100.00 632	99.89 627	60.55 609	48.44 595	99.98 631	99.96 628	99.98 631	100.00 632	91.80 621	99.82 627	73.67 621	73.25 617	86.43 621	55.39 614

RSGM-EC	84.07 617	60.08 610	47.30 596	78.04 616	83.24 618	89.06 613	90.58 616	91.67 621	94.51 621	90.71 621	97.35 622	83.66 617	79.39 616	76.44 615	73.59 614	92.77 622	97.43 622	88.12 622	92.47 622	88.22 622	86.76 623

acva	84.07 617	60.08 610	47.30 596	78.04 616	83.24 618	89.06 613	90.58 616	91.67 621	94.51 621	90.71 621	97.35 622	83.66 617	79.39 616	76.44 615	73.59 614	92.77 622	97.43 622	88.12 622	92.47 622	88.22 622	86.76 623

xxxxx1	85.58 619	90.37 621	96.61 620	76.69 613	80.77 612	97.50 621	96.92 621	85.57 617	88.66 617	88.63 618	91.64 618	94.27 621	93.09 619	90.03 621	91.91 619	70.77 616	70.62 617	73.61 618	81.26 619	72.90 614	79.86 617

tt_ll	85.58 619	90.37 621	96.61 620	76.69 613	80.77 612	97.50 621	96.92 621	85.57 617	88.66 617	88.63 618	91.64 618	94.27 621	93.09 619	90.03 621	91.91 619	70.77 616	70.62 617	73.61 618	81.26 619	72.90 614	79.86 617

ff	85.58 619	90.37 621	96.61 620	76.69 613	80.77 612	97.50 621	96.92 621	85.57 617	88.66 617	88.63 618	91.64 618	94.27 621	93.09 619	90.03 621	91.91 619	70.77 616	70.62 617	73.61 618	81.26 619	72.90 614	79.86 617

USTest	87.45 622	75.67 617	64.78 604	81.43 619	83.22 617	99.90 627	99.97 627	99.47 627	99.59 626	98.27 624	99.02 626	90.91 620	98.36 624	83.71 619	98.28 625	79.81 619	95.66 621	69.62 615	73.61 618	75.15 617	82.65 621

PML	97.69 623	100.00 630	96.50 619	97.85 626	97.35 625	99.77 626	99.36 625	96.92 623	96.34 623	100.00 631	96.52 621	97.41 625	99.61 625	100.00 632	95.46 622	99.99 630	97.44 624	100.00 628	96.08 625	99.13 626	88.02 625

MEDIAN_ROB	98.44 624	99.70 625	99.34 624	97.13 622	97.06 622	96.94 619	95.91 620	97.71 625	97.33 624	98.78 627	98.91 625	99.19 626	98.13 623	96.94 624	96.99 624	99.97 628	99.18 625	100.00 628	99.99 629	99.70 627	99.83 627

HaxPig	98.85 625	99.94 627	95.36 618	99.99 629	99.98 627	94.12 617	94.52 618	99.12 626	99.96 628	99.96 630	99.99 628	99.98 631	99.89 627	98.16 625	96.14 623	99.98 629	99.99 629	100.00 628	99.99 629	99.99 630	99.95 630

Anonymous_1	99.01 626	99.91 626	99.85 626	97.31 623	99.09 626	100.00 628	100.00 629	99.59 629	99.96 628	99.29 629	99.86 627	99.55 628	99.99 629	99.30 626	99.76 626	95.67 625	99.58 626	97.24 625	98.56 626	97.36 625	98.34 626

ccccc	99.31 627	96.47 624	100.00 631	100.00 632	100.00 629	97.29 620	99.42 626	99.52 628	97.83 625	99.28 628	97.64 624	99.32 627	99.84 626	99.92 627	99.98 628	100.00 632	100.00 630	99.95 627	99.77 628	100.00 631	100.00 634

test_example2	99.38 628	99.98 629	99.99 628	100.00 632	99.98 627	99.73 625	99.99 628	96.99 624	100.00 630	100.00 631	100.00 629	96.49 624	96.74 622	99.97 628	99.96 627	100.00 632	99.97 628	98.68 626	99.11 627	100.00 631	100.00 634

AVERAGE_ROB	99.63 629	99.96 628	98.88 623	100.00 632	100.00 629	98.16 624	95.64 619	100.00 632	100.00 630	100.00 631	100.00 629	100.00 633	100.00 630	100.00 632	99.99 629	100.00 632	100.00 630	100.00 628	100.00 631	100.00 631	100.00 634

DPSMNet_ROB	99.90 630	100.00 630	99.99 628	99.99 629	100.00 629	100.00 628	100.00 629	99.98 630	100.00 630	98.37 625	100.00 629	99.81 629	100.00 630	99.97 628	99.99 629	100.00 632	100.00 630	100.00 628	100.00 631	100.00 631	99.99 631

DGTPSM_ROB	99.90 630	100.00 630	99.99 628	99.99 629	100.00 629	100.00 628	100.00 629	99.98 630	100.00 630	98.37 625	100.00 629	99.81 629	100.00 630	99.97 628	99.99 629	99.99 630	100.00 630	100.00 628	100.00 631	100.00 631	99.99 631

DPSM_ROB	99.94 632	100.00 630	100.00 631	99.74 627	100.00 629	100.00 628	100.00 629	100.00 632	100.00 630	100.00 631	100.00 629	100.00 633	100.00 630	100.00 632	100.00 632	99.08 626	100.00 630	100.00 628	100.00 631	99.98 628	99.94 628

DPSM	99.94 632	100.00 630	100.00 631	99.74 627	100.00 629	100.00 628	100.00 629	100.00 632	100.00 630	100.00 631	100.00 629	100.00 633	100.00 630	100.00 632	100.00 632	99.08 626	100.00 630	100.00 628	100.00 631	99.98 628	99.94 628

RAFT-FEzeroshot	100.00 634	100.00 630	100.00 631	100.00 632	100.00 629	100.00 628	100.00 629	100.00 632	100.00 630	100.00 631	100.00 629	100.00 633	100.00 630	100.00 632	100.00 632	100.00 632	100.00 630	100.00 628	100.00 631	100.00 631	100.00 634

RAFT-FE	100.00 634	100.00 630	100.00 631	100.00 632	100.00 629	100.00 628	100.00 629	100.00 632	100.00 630	100.00 631	100.00 629	100.00 633	100.00 630	100.00 632	100.00 632	100.00 632	100.00 630	100.00 628	100.00 631	100.00 631	100.00 634

FlowAnything	100.00 634	100.00 630	100.00 631	100.00 632	100.00 629	100.00 628	100.00 629	100.00 632	100.00 630	100.00 631	100.00 629	100.00 633	100.00 630	100.00 632	100.00 632	100.00 632	100.00 630	100.00 628	100.00 631	100.00 631	100.00 634

Selective-RAFT-Error	100.00 634	100.00 630	100.00 631	100.00 632	100.00 629	100.00 628	100.00 629	100.00 632	100.00 630	100.00 631	100.00 629	100.00 633	100.00 630	100.00 632	100.00 632	100.00 632	100.00 630	100.00 628	100.00 631	100.00 631	100.00 634

CasAABBNet	100.00 634	100.00 630	100.00 631	100.00 632	100.00 629	100.00 628	100.00 629	100.00 632	100.00 630	100.00 631	100.00 629	100.00 633	100.00 630	100.00 632	100.00 632	100.00 632	100.00 630	100.00 628	100.00 631	100.00 631	100.00 634

LSM0	100.00 634	100.00 630	100.00 631	100.00 632	100.00 629	100.00 628	100.00 629	100.00 632	100.00 630	100.00 631	100.00 629	100.00 633	100.00 630	100.00 632	100.00 632	100.00 632	100.00 630	100.00 628	100.00 631	100.00 631	99.99 631

GS-Stereo							0.70 310	5.97 222	2.69 98	0.60 84	0.80 67	0.43 126	0.48 126	1.20 34	0.90 130	0.03 344	0.95 446	0.00 1	0.51 527	0.18 346	2.12 521

FADE		18.79 581		10.51 572	10.00 575			36.24 590	53.07 599	20.35 554		26.62 565		40.25 597		31.16 604	14.37 605	38.03 604	37.28 606	5.44 567	5.60 568

Low-res two-view benchmark