Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

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

S2M2_XL	0.24 1	0.24 101	0.39 20	0.34 3	0.24 46	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 16	0.40 43	0.24 9	0.23 11	0.32 1	0.26 23	0.20 246	0.18 346	0.18 134	0.16 177	0.18 146	0.14 78
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.24 1	0.21 37	0.36 3	0.38 30	0.22 24	0.32 21	0.22 24	0.39 2	0.23 6	0.30 21	0.25 7	0.30 40	0.33 61	0.34 3	0.26 23	0.16 74	0.12 65	0.15 32	0.11 10	0.13 5	0.12 14

BridgeDepth_RVC	0.26 3	0.19 10	0.37 6	0.33 1	0.19 3	0.47 92	0.19 7	0.54 15	0.27 11	0.30 21	0.29 19	0.26 18	0.32 56	0.43 12	0.30 60	0.16 74	0.11 33	0.13 1	0.11 10	0.15 50	0.11 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MS-F	0.26 3	0.19 10	0.37 6	0.37 15	0.24 46	0.34 23	0.20 12	0.49 8	0.31 20	0.29 16	0.26 10	0.40 81	0.26 23	0.45 17	0.27 33	0.13 22	0.12 65	0.13 1	0.11 10	0.13 5	0.12 14

HiDET	0.26 3	0.18 1	0.37 6	0.38 30	0.24 46	0.30 15	0.20 12	0.54 15	0.33 27	0.27 8	0.30 23	0.33 54	0.25 16	0.46 20	0.30 60	0.14 37	0.12 65	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 43

CSFM-Stereo	0.26 3	0.18 1	0.37 6	0.39 38	0.21 12	0.40 44	0.21 18	0.53 11	0.29 13	0.30 21	0.28 15	0.31 43	0.29 34	0.47 27	0.25 12	0.15 51	0.13 137	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.11 2

MLG-Stereo_test2	0.26 3	0.20 18	0.36 3	0.37 15	0.22 24	0.35 27	0.18 2	0.45 5	0.21 2	0.26 5	0.23 5	0.34 58	0.20 1	0.77 131	0.23 2	0.16 74	0.11 33	0.15 32	0.11 10	0.13 5	0.11 2

252Zero-FE	0.27 8	0.22 62	0.40 27	0.41 57	0.24 46	0.29 13	0.19 7	0.59 30	0.46 71	0.31 24	0.33 27	0.22 2	0.25 16	0.40 8	0.29 49	0.16 74	0.12 65	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 43

Wavelet-MonSter	0.27 8	0.20 18	0.41 33	0.39 38	0.26 77	0.26 5	0.25 47	0.49 8	0.29 13	0.36 46	0.47 72	0.28 33	0.32 56	0.49 33	0.26 23	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

MLG-Stereo_test1	0.27 8	0.19 10	0.38 14	0.40 47	0.24 46	0.38 37	0.20 12	0.59 30	0.19 1	0.24 2	0.17 1	0.33 54	0.27 26	0.90 181	0.25 12	0.14 37	0.11 33	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.12 14

LGtest1	0.27 8	0.21 37	0.44 56	0.41 57	0.21 12	0.42 58	0.19 7	0.56 22	0.26 9	0.29 16	0.24 6	0.29 35	0.29 34	0.55 54	0.25 12	0.18 160	0.12 65	0.16 65	0.12 51	0.14 27	0.13 43

dual_stereo	0.27 8	0.19 10	0.35 1	0.39 38	0.21 12	0.25 4	0.22 24	0.48 6	0.31 20	0.32 30	0.26 10	0.37 68	0.24 13	0.83 155	0.29 49	0.16 74	0.12 65	0.14 5	0.11 10	0.14 27	0.11 2

MatchStereo	0.28 13	0.21 37	0.39 20	0.33 1	0.18 2	0.22 3	0.23 35	0.65 52	0.48 78	0.27 8	0.47 72	0.25 15	0.24 13	0.49 33	0.31 81	0.16 74	0.12 65	0.14 5	0.10 2	0.13 5	0.13 43

LCMNet	0.28 13	0.18 1	0.36 3	0.37 15	0.24 46	0.31 18	0.20 12	0.57 26	0.57 117	0.28 10	0.32 26	0.33 54	0.29 34	0.54 47	0.30 60	0.14 37	0.13 137	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 43

MonStereo	0.28 13	0.18 1	0.39 20	0.36 7	0.21 12	0.55 173	0.31 96	0.55 18	0.43 57	0.28 10	0.28 15	0.23 4	0.21 3	0.57 62	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 27	0.11 2

Monster-pub-eth3d	0.28 13	0.18 1	0.39 20	0.36 7	0.21 12	0.55 173	0.31 96	0.55 18	0.43 57	0.28 10	0.28 15	0.23 4	0.21 3	0.56 57	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 27	0.11 2

IGEV	0.28 13	0.18 1	0.39 20	0.37 15	0.31 195	0.45 78	0.21 18	0.59 30	0.40 48	0.31 24	0.43 57	0.26 18	0.21 3	0.43 12	0.25 12	0.13 22	0.12 65	0.16 65	0.13 82	0.12 1	0.12 14

MLG-Stereo_test3	0.28 13	0.18 1	0.42 42	0.40 47	0.23 30	0.47 92	0.19 7	0.61 41	0.29 13	0.35 41	0.21 2	0.35 60	0.21 3	0.60 78	0.25 12	0.15 51	0.11 33	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 43

MonSter	0.28 13	0.18 1	0.39 20	0.36 7	0.21 12	0.55 173	0.31 96	0.55 18	0.43 57	0.28 10	0.29 19	0.23 4	0.21 3	0.56 57	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 27	0.11 2

BridgeDepth	0.29 20	0.19 10	0.37 6	0.40 47	0.17 1	0.58 189	0.32 105	0.60 39	0.29 13	0.26 5	0.26 10	0.39 78	0.43 126	0.47 27	0.26 23	0.13 22	0.10 9	0.13 1	0.12 51	0.15 50	0.12 14
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
4.5_new	0.29 20	0.25 129	0.41 33	0.36 7	0.23 30	0.52 147	0.36 152	0.56 22	0.34 33	0.45 99	0.42 48	0.27 24	0.25 16	0.40 8	0.24 5	0.13 22	0.10 9	0.15 32	0.13 82	0.16 79	0.12 14

4.5w-stereo	0.29 20	0.25 129	0.41 33	0.36 7	0.23 30	0.52 147	0.36 152	0.56 22	0.34 33	0.45 99	0.42 48	0.27 24	0.25 16	0.40 8	0.24 5	0.13 22	0.10 9	0.15 32	0.13 82	0.16 79	0.12 14

LG-Stereo_L2	0.29 20	0.20 18	0.45 69	0.37 15	0.25 67	0.26 5	0.20 12	0.78 98	0.28 12	0.28 10	0.26 10	0.24 9	0.26 23	0.91 182	0.23 2	0.15 51	0.11 33	0.15 32	0.12 51	0.14 27	0.11 2

MLG-Stereo	0.29 20	0.19 10	0.38 14	0.41 57	0.20 6	0.42 58	0.20 12	0.66 58	0.21 2	0.25 3	0.22 4	0.33 54	0.28 30	1.09 240	0.25 12	0.14 37	0.11 33	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.12 14

Monster-pub-mixall	0.30 25	0.19 10	0.39 20	0.36 7	0.21 12	0.28 11	0.18 2	0.58 28	0.34 33	0.36 46	0.34 28	0.26 18	0.20 1	1.40 328	0.24 5	0.15 51	0.11 33	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 43

AdaDepth	0.30 25	0.22 62	0.49 91	0.44 99	0.27 102	0.44 74	0.24 42	0.52 10	0.30 17	0.31 24	0.37 36	0.26 18	0.32 56	0.79 140	0.25 12	0.12 8	0.12 65	0.16 65	0.13 82	0.16 79	0.15 116

asda	0.30 25	0.24 101	0.42 42	0.38 30	0.23 30	0.43 67	0.34 128	0.58 28	0.37 41	0.38 61	0.42 48	0.27 24	0.34 71	0.52 41	0.30 60	0.11 1	0.09 1	0.14 5	0.11 10	0.14 27	0.12 14

asd	0.30 25	0.21 37	0.41 33	0.39 38	0.24 46	0.47 92	0.30 88	0.69 66	0.30 17	0.41 71	0.39 41	0.28 33	0.33 61	0.62 85	0.27 33	0.13 22	0.09 1	0.14 5	0.12 51	0.14 27	0.12 14

4.25_new	0.30 25	0.26 154	0.44 56	0.38 30	0.26 77	0.49 112	0.40 206	0.59 30	0.31 20	0.38 61	0.42 48	0.27 24	0.34 71	0.46 20	0.31 81	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 27	0.12 14

4.5w_new	0.30 25	0.26 154	0.44 56	0.38 30	0.26 77	0.49 112	0.40 206	0.59 30	0.31 20	0.38 61	0.42 48	0.27 24	0.34 71	0.46 20	0.31 81	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 27	0.12 14

4.25w-stereo	0.30 25	0.26 154	0.44 56	0.38 30	0.26 77	0.49 112	0.40 206	0.59 30	0.32 25	0.38 61	0.42 48	0.27 24	0.34 71	0.46 20	0.31 81	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 27	0.12 14

4w-stereo	0.30 25	0.24 101	0.44 56	0.37 15	0.23 30	0.46 84	0.27 65	0.63 46	0.31 20	0.41 71	0.44 61	0.27 24	0.36 88	0.59 66	0.30 60	0.11 1	0.09 1	0.15 32	0.12 51	0.13 5	0.12 14

LG-Stereo_L1	0.30 25	0.20 18	0.44 56	0.37 15	0.26 77	0.29 13	0.21 18	0.66 58	0.26 9	0.25 3	0.25 7	0.24 9	0.22 9	1.24 280	0.23 2	0.15 51	0.11 33	0.15 32	0.12 51	0.14 27	0.11 2

IGEV-Stereo++	0.30 25	0.20 18	0.40 27	0.46 125	0.30 169	0.33 22	0.22 24	0.75 88	0.45 64	0.32 30	0.41 46	0.32 46	0.48 170	0.38 4	0.27 33	0.15 51	0.11 33	0.15 32	0.12 51	0.15 50	0.13 43

GEAStereo	0.31 35	0.21 37	0.43 48	0.43 74	0.31 195	0.46 84	0.36 152	0.74 84	0.33 27	0.34 38	0.38 37	0.32 46	0.33 61	0.43 12	0.26 23	0.21 280	0.12 65	0.17 95	0.12 51	0.17 111	0.14 78

2.5w	0.31 35	0.23 79	0.46 77	0.39 38	0.24 46	0.42 58	0.39 196	0.61 41	0.30 17	0.37 53	0.53 96	0.24 9	0.25 16	0.77 131	0.28 45	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.12 51	0.14 27	0.12 14

2.75w_new	0.31 35	0.23 79	0.43 48	0.35 5	0.23 30	0.42 58	0.42 226	0.54 15	0.35 37	0.47 109	0.43 57	0.24 9	0.30 42	0.66 100	0.33 104	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

LG-G_1	0.31 35	0.20 18	0.44 56	0.42 65	0.20 6	0.64 226	0.18 2	0.70 71	0.25 7	0.29 16	0.29 19	0.36 63	0.35 79	0.87 172	0.24 5	0.16 74	0.12 65	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 43

LG-G	0.31 35	0.20 18	0.44 56	0.42 65	0.20 6	0.64 226	0.18 2	0.70 71	0.25 7	0.29 16	0.29 19	0.36 63	0.35 79	0.87 172	0.24 5	0.16 74	0.12 65	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 43

qwe	0.32 40	0.21 37	0.40 27	0.37 15	0.26 77	0.49 112	0.29 76	0.64 48	0.39 44	0.49 124	0.48 77	0.26 18	0.27 26	0.80 143	0.34 121	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.15 50	0.12 14

2.25w	0.32 40	0.24 101	0.48 84	0.37 15	0.24 46	0.45 78	0.25 47	0.62 44	0.40 48	0.45 99	0.58 115	0.27 24	0.32 56	0.74 127	0.35 131	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.12 51	0.13 5	0.14 78

3.25w_new	0.32 40	0.21 37	0.45 69	0.38 30	0.23 30	0.52 147	0.34 128	0.65 52	0.39 44	0.47 109	0.45 66	0.32 46	0.35 79	0.61 83	0.27 33	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.12 1	0.12 14

3.25w	0.32 40	0.21 37	0.45 69	0.37 15	0.23 30	0.52 147	0.34 128	0.65 52	0.39 44	0.47 109	0.45 66	0.32 46	0.35 79	0.61 83	0.27 33	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.12 1	0.12 14

3.75w	0.32 40	0.23 79	0.44 56	0.37 15	0.29 146	0.62 219	0.36 152	0.59 30	0.32 25	0.41 71	0.47 72	0.25 15	0.34 71	0.64 89	0.26 23	0.12 8	0.09 1	0.14 5	0.12 51	0.13 5	0.12 14

2w_stereo	0.32 40	0.24 101	0.45 69	0.39 38	0.22 24	0.46 84	0.47 292	0.69 66	0.42 55	0.43 85	0.50 88	0.24 9	0.45 140	0.47 27	0.29 49	0.12 8	0.10 9	0.15 32	0.12 51	0.15 50	0.13 43

SGD-Stereo	0.32 40	0.20 18	0.40 27	0.38 30	0.19 3	0.43 67	0.22 24	0.64 48	0.33 27	0.42 79	0.34 28	0.27 24	0.35 79	1.15 255	0.30 60	0.20 246	0.10 9	0.15 32	0.13 82	0.17 111	0.13 43

GREAT-IGEV	0.32 40	0.20 18	0.42 42	0.37 15	0.29 146	0.36 32	0.28 71	0.56 22	0.58 119	0.28 10	0.50 88	0.29 35	0.29 34	0.84 160	0.27 33	0.14 37	0.11 33	0.15 32	0.11 10	0.17 111	0.14 78

GSStereo	0.33 48	0.21 37	0.43 48	0.45 113	0.31 195	0.46 84	0.36 152	0.92 154	0.47 75	0.37 53	0.38 37	0.32 46	0.33 61	0.43 12	0.26 23	0.19 204	0.11 33	0.16 65	0.12 51	0.17 111	0.15 116

3.5w_stereo	0.33 48	0.25 129	0.45 69	0.37 15	0.24 46	0.54 164	0.35 136	0.66 58	0.36 38	0.43 85	0.44 61	0.29 35	0.34 71	0.77 131	0.39 176	0.11 1	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 27	0.13 43

3w_stereo	0.33 48	0.25 129	0.52 117	0.40 47	0.21 12	0.53 156	0.54 347	0.65 52	0.46 71	0.44 91	0.48 77	0.23 4	0.45 140	0.46 20	0.29 49	0.12 8	0.10 9	0.15 32	0.12 51	0.15 50	0.15 116

DEFOM-Stereo	0.33 48	0.20 18	0.40 27	0.42 65	0.28 127	0.80 328	0.23 35	0.48 6	0.37 41	0.37 53	0.31 24	0.23 4	0.24 13	1.20 270	0.27 33	0.16 74	0.12 65	0.14 5	0.11 10	0.14 27	0.14 78

gasm-f	0.34 52	0.22 62	0.42 42	0.43 74	0.31 195	0.39 41	0.44 258	0.74 84	0.33 27	0.34 38	0.64 129	0.32 46	0.46 147	0.55 54	0.28 45	0.21 280	0.12 65	0.17 95	0.12 51	0.18 146	0.14 78

Zero-FE251	0.34 52	0.23 79	0.51 108	0.45 113	0.29 146	0.58 189	0.24 42	0.82 122	0.34 33	0.49 124	0.38 37	0.52 140	0.42 117	0.47 27	0.27 33	0.18 160	0.14 192	0.17 95	0.12 51	0.14 27	0.13 43

1w_stereo	0.34 52	0.20 18	0.42 42	0.43 74	0.26 77	0.47 92	0.54 347	0.59 30	0.50 86	0.41 71	0.66 134	0.25 15	0.44 136	0.62 85	0.33 104	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 27	0.12 14

monsterstereo	0.34 52	0.20 18	0.44 56	0.45 113	0.35 260	0.27 10	0.29 76	0.53 11	0.51 95	0.44 91	0.61 121	0.26 18	0.25 16	1.19 268	0.27 33	0.13 22	0.11 33	0.15 32	0.12 51	0.15 50	0.10 1

monsters	0.34 52	0.20 18	0.41 33	0.39 38	0.36 271	0.34 23	0.27 65	0.66 58	0.43 57	0.47 109	0.40 43	0.22 2	0.23 11	1.33 302	0.25 12	0.13 22	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 43

111111	0.34 52	0.20 18	0.41 33	0.45 113	0.42 342	0.37 34	0.22 24	0.95 175	0.38 43	0.31 24	0.31 24	0.40 81	0.27 26	0.96 197	0.26 23	0.17 120	0.12 65	0.15 32	0.11 10	0.15 50	0.13 43

LG-Stereo	0.34 52	0.25 129	0.78 310	0.47 138	0.26 77	0.37 34	0.30 88	0.71 75	0.52 102	0.36 46	0.57 112	0.29 35	0.21 3	0.50 36	0.36 142	0.13 22	0.13 137	0.20 200	0.18 217	0.18 146	0.12 14

S2M2_L	0.34 52	0.28 206	0.45 69	0.40 47	0.30 169	0.31 18	0.16 1	0.60 39	0.64 141	0.31 24	0.48 77	0.47 108	0.34 71	0.38 4	0.32 87	0.25 379	0.22 424	0.20 200	0.22 349	0.25 346	0.22 317
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GIP-stereo	0.34 52	0.23 79	0.45 69	0.50 196	0.36 271	0.38 37	0.23 35	0.78 98	0.52 102	0.34 38	0.51 91	0.46 101	0.38 101	0.51 38	0.27 33	0.20 246	0.12 65	0.16 65	0.12 51	0.16 79	0.14 78

RAStereo	0.34 52	0.21 37	0.66 205	0.47 138	0.27 102	0.26 5	0.29 76	0.69 66	0.63 136	0.32 30	0.42 48	0.45 97	0.31 49	0.45 17	0.34 121	0.17 120	0.15 253	0.19 160	0.15 133	0.18 146	0.13 43

VIP-Stereo	0.35 62	0.22 62	0.49 91	0.40 47	0.43 353	0.82 339	0.22 24	0.59 30	0.45 64	0.31 24	0.53 96	0.37 68	0.31 49	0.83 155	0.27 33	0.17 120	0.11 33	0.15 32	0.11 10	0.15 50	0.12 14

AIO_test	0.35 62	0.22 62	0.44 56	0.43 74	0.27 102	0.57 186	0.44 258	0.79 103	0.41 52	0.32 30	0.47 72	0.46 101	0.30 42	0.69 106	0.30 60	0.16 74	0.11 33	0.16 65	0.13 82	0.15 50	0.12 14

NLSM3	0.36 64	0.21 37	0.43 48	0.45 113	0.36 271	0.43 67	0.32 105	0.69 66	0.58 119	0.41 71	0.68 141	0.39 78	0.43 126	0.60 78	0.35 131	0.14 37	0.12 65	0.19 160	0.17 198	0.16 79	0.13 43

zero-FE	0.36 64	0.22 62	0.47 80	0.45 113	0.43 353	0.30 15	0.24 42	0.61 41	0.33 27	0.33 35	0.41 46	0.37 68	0.50 185	0.64 89	0.32 87	0.22 309	0.11 33	0.18 134	0.12 51	0.83 555	0.16 150

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 64	0.23 79	0.54 129	0.50 196	0.28 127	0.36 32	0.22 24	1.02 200	0.39 44	0.42 79	0.64 129	0.36 63	0.51 189	0.39 6	0.29 49	0.18 160	0.12 65	0.17 95	0.13 82	0.18 146	0.18 206

AIO_rvc	0.36 64	0.23 79	0.49 91	0.43 74	0.27 102	0.59 196	0.38 181	0.94 170	0.45 64	0.33 35	0.46 70	0.49 121	0.22 9	0.84 160	0.30 60	0.16 74	0.11 33	0.16 65	0.12 51	0.15 50	0.13 43

HUF	0.36 64	0.23 79	0.52 117	0.40 47	0.22 24	0.54 164	0.47 292	0.82 122	0.43 57	0.36 46	0.43 57	0.50 127	0.42 117	0.64 89	0.29 49	0.17 120	0.12 65	0.16 65	0.12 51	0.15 50	0.14 78

MaDis-Stereo	0.36 64	0.25 129	0.58 159	0.44 99	0.34 256	0.30 15	0.30 88	0.72 76	0.50 86	0.37 53	0.36 33	0.58 169	0.49 179	0.52 41	0.36 142	0.19 204	0.16 293	0.19 160	0.15 133	0.18 146	0.14 78

UniTT-Stereo	0.36 64	0.23 79	0.59 166	0.48 166	0.36 271	0.40 44	0.32 105	0.53 11	0.49 81	0.54 144	0.55 106	0.36 63	0.31 49	0.58 65	0.51 282	0.20 246	0.15 253	0.17 95	0.15 133	0.19 190	0.15 116

NLMM	0.37 71	0.21 37	0.43 48	0.45 113	0.41 336	0.34 23	0.33 115	0.74 84	0.61 130	0.43 85	0.69 146	0.35 60	0.36 88	0.81 149	0.43 217	0.14 37	0.12 65	0.18 134	0.15 133	0.15 50	0.13 43

DDF-Stereo	0.37 71	0.22 62	0.47 80	0.48 166	0.42 342	0.31 18	0.24 42	0.53 11	0.33 27	0.33 35	0.40 43	0.37 68	0.48 170	0.91 182	0.32 87	0.23 336	0.11 33	0.18 134	0.12 51	0.86 557	0.16 150

IGEV-RUCA	0.37 71	0.23 79	0.48 84	0.49 184	0.36 271	0.60 204	0.23 35	0.64 48	0.49 81	0.39 69	0.49 85	0.44 89	0.31 49	0.85 165	0.30 60	0.24 352	0.13 137	0.16 65	0.12 51	0.20 226	0.19 246

Pointernet	0.37 71	0.20 18	0.57 153	0.43 74	0.28 127	0.51 143	0.27 65	0.93 163	0.61 130	0.47 109	0.63 126	0.49 121	0.38 101	0.49 33	0.33 104	0.17 120	0.13 137	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

AIO-Stereo	0.37 71	0.25 129	0.51 108	0.47 138	0.23 30	0.45 78	0.39 196	1.07 234	0.52 102	0.41 71	0.48 77	0.52 140	0.25 16	0.72 117	0.30 60	0.16 74	0.12 65	0.17 95	0.13 82	0.16 79	0.13 43

AEACV	0.37 71	0.24 101	0.52 117	0.47 138	0.51 413	0.37 34	0.38 181	0.65 52	0.53 108	0.42 79	0.56 109	0.46 101	0.60 241	0.53 44	0.30 60	0.16 74	0.13 137	0.18 134	0.15 133	0.17 111	0.14 78

EGLCR-Stereo	0.37 71	0.22 62	0.51 108	0.43 74	0.26 77	0.44 74	0.22 24	0.99 189	0.48 78	0.42 79	0.42 48	0.67 204	0.29 34	0.86 169	0.33 104	0.17 120	0.12 65	0.19 160	0.17 198	0.17 111	0.15 116

BStereo	0.38 78	0.25 129	1.42 489	0.42 65	0.28 127	0.55 173	0.39 196	0.55 18	0.52 102	0.36 46	0.35 31	0.37 68	0.29 34	0.64 89	0.38 165	0.13 22	0.14 192	0.15 32	0.19 240	0.15 50	0.16 150

NLSM1	0.38 78	0.21 37	0.43 48	0.46 125	0.40 326	0.38 37	0.29 76	0.73 79	0.54 112	0.47 109	0.59 118	0.37 68	0.40 107	1.15 255	0.39 176	0.13 22	0.11 33	0.19 160	0.14 112	0.15 50	0.15 116

NLCSM	0.38 78	0.23 79	0.50 100	0.47 138	0.55 438	0.47 92	0.30 88	0.82 122	0.67 159	0.41 71	0.39 41	0.43 86	0.52 194	0.66 100	0.43 217	0.14 37	0.10 9	0.17 95	0.15 133	0.15 50	0.13 43

MSCF	0.38 78	0.25 129	0.52 117	0.47 138	0.25 67	0.62 219	0.37 174	0.81 116	0.47 75	0.50 133	0.71 154	0.32 46	0.65 270	0.54 47	0.28 45	0.19 204	0.12 65	0.17 95	0.14 112	0.17 111	0.14 78

castereo++	0.38 78	0.23 79	0.41 33	0.43 74	0.31 195	0.97 395	0.22 24	0.86 134	0.58 119	0.32 30	0.44 61	0.51 131	0.39 103	0.93 191	0.24 5	0.17 120	0.11 33	0.17 95	0.12 51	0.14 27	0.14 78

fffft	0.38 78	0.23 79	0.51 108	0.44 99	0.32 217	0.43 67	0.48 303	0.76 91	0.36 38	0.44 91	0.34 28	0.38 77	0.31 49	1.31 295	0.32 87	0.14 37	0.11 33	0.19 160	0.15 133	0.16 79	0.16 150
1: 1. 1
RSM++	0.38 78	0.24 101	0.51 108	0.47 138	0.26 77	0.50 126	0.41 222	0.79 103	0.45 64	0.37 53	0.45 66	0.60 178	0.35 79	1.02 218	0.30 60	0.15 51	0.13 137	0.17 95	0.14 112	0.18 146	0.13 43

FlowAnything_test	0.39 85	0.26 154	0.61 174	0.59 356	0.33 238	0.62 219	0.36 152	0.62 44	0.40 48	0.45 99	0.36 33	0.45 97	0.37 94	0.53 44	0.48 262	0.24 352	0.18 346	0.28 417	0.33 498	0.21 267	0.19 246

water-stereo	0.39 85	0.20 18	0.48 84	0.44 99	0.27 102	0.50 126	0.26 58	0.92 154	0.51 95	0.53 141	0.78 173	0.55 153	0.49 179	0.42 11	0.42 207	0.16 74	0.15 253	0.17 95	0.15 133	0.16 79	0.15 116

SMoEStereo_RVC	0.39 85	0.25 129	0.50 100	0.45 113	0.30 169	0.61 210	0.36 152	0.72 76	0.45 64	0.46 104	0.43 57	0.42 83	0.35 79	1.39 322	0.29 49	0.15 51	0.12 65	0.20 200	0.15 133	0.16 79	0.15 116

ours_stereo	0.39 85	0.28 206	0.51 108	0.46 125	0.30 169	0.40 44	0.44 258	0.73 79	0.56 115	0.35 41	0.56 109	0.46 101	0.33 61	1.11 246	0.32 87	0.16 74	0.13 137	0.19 160	0.15 133	0.19 190	0.14 78

RSM	0.39 85	0.24 101	0.49 91	0.46 125	0.26 77	0.47 92	0.40 206	0.92 154	0.44 62	0.41 71	0.42 48	0.65 197	0.33 61	1.07 234	0.29 49	0.15 51	0.12 65	0.17 95	0.13 82	0.17 111	0.13 43

trnet	0.39 85	0.21 37	0.37 6	0.36 7	0.20 6	0.53 156	0.29 76	0.78 98	1.12 337	0.59 158	0.71 154	0.53 146	0.42 117	0.54 47	0.34 121	0.18 160	0.13 137	0.15 32	0.10 2	0.14 27	0.13 43

Selective-IGEV	0.39 85	0.24 101	0.50 100	0.44 99	0.25 67	0.46 84	0.33 115	1.25 299	0.40 48	0.35 41	0.45 66	0.52 140	0.30 42	1.07 234	0.30 60	0.14 37	0.12 65	0.17 95	0.13 82	0.16 79	0.13 43

GLC_STEREO	0.39 85	0.25 129	0.41 33	0.54 282	0.23 30	0.48 100	0.30 88	0.73 79	0.58 119	0.52 140	0.73 160	0.51 131	0.31 49	0.64 89	0.42 207	0.17 120	0.20 384	0.23 304	0.19 240	0.21 267	0.17 180

CREStereo	0.39 85	0.21 37	0.38 14	0.34 3	0.22 24	0.53 156	0.29 76	0.77 94	1.11 333	0.58 150	0.71 154	0.51 131	0.41 111	0.54 47	0.34 121	0.18 160	0.13 137	0.15 32	0.10 2	0.14 27	0.14 78
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
NLMM1	0.40 94	0.19 10	0.43 48	0.46 125	0.40 326	0.46 84	0.29 76	0.81 116	0.68 164	0.43 85	0.75 166	0.37 68	0.42 117	1.08 238	0.48 262	0.14 37	0.10 9	0.16 65	0.14 112	0.15 50	0.14 78

GASTEREO	0.40 94	0.25 129	0.51 108	0.48 166	0.25 67	0.65 242	0.36 152	0.81 116	0.49 81	0.51 138	0.82 186	0.30 40	0.66 273	0.62 85	0.28 45	0.19 204	0.12 65	0.16 65	0.14 112	0.16 79	0.14 78

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 94	0.67 516	0.42 42	0.64 415	0.29 146	0.48 100	0.25 47	0.85 132	0.44 62	0.38 61	0.36 33	0.30 40	0.70 283	1.15 255	0.29 49	0.16 74	0.11 33	0.16 65	0.11 10	0.18 146	0.12 14

mms	0.40 94	0.27 184	0.52 117	0.46 125	0.32 217	0.43 67	0.46 285	0.70 71	0.46 71	0.35 41	0.58 115	0.44 89	0.30 42	1.36 312	0.33 104	0.16 74	0.13 137	0.18 134	0.15 133	0.19 190	0.15 116

MoCha-V2	0.40 94	0.20 18	0.49 91	0.50 196	0.21 12	0.44 74	0.33 115	0.93 163	0.53 108	0.53 141	0.53 96	0.42 83	0.58 236	1.09 240	0.27 33	0.14 37	0.12 65	0.15 32	0.12 51	0.17 111	0.15 116

IGEV++	0.40 94	0.22 62	0.51 108	0.52 249	0.29 146	0.45 78	0.25 47	1.65 399	0.46 71	0.37 53	0.57 112	0.46 101	0.45 140	0.50 36	0.38 165	0.19 204	0.12 65	0.16 65	0.13 82	0.16 79	0.15 116

GCAP-Stereo	0.40 94	0.28 206	0.68 214	0.47 138	0.25 67	0.53 156	0.32 105	0.82 122	0.58 119	0.65 168	0.69 146	0.58 169	0.42 117	0.47 27	0.29 49	0.17 120	0.14 192	0.17 95	0.13 82	0.17 111	0.14 78

LoS	0.40 94	0.21 37	0.44 56	0.37 15	0.22 24	0.50 126	0.40 206	1.00 193	0.94 248	0.48 118	0.66 134	0.48 113	0.40 107	0.60 78	0.37 154	0.18 160	0.14 192	0.16 65	0.11 10	0.14 27	0.14 78
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.40 94	0.31 296	0.73 263	0.58 343	0.27 102	0.26 5	0.33 115	0.95 175	0.81 206	0.42 79	0.47 72	0.65 197	0.47 157	0.39 6	0.34 121	0.18 160	0.15 253	0.16 65	0.14 112	0.19 190	0.16 150
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
Replicate-Monster	0.41 103	0.26 154	2.03 538	0.36 7	0.21 12	0.46 84	0.23 35	0.67 64	0.48 78	0.42 79	0.27 14	0.31 43	0.30 42	0.98 206	0.24 5	0.14 37	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.28 409

depthmonostereo	0.41 103	0.23 79	0.53 123	0.47 138	0.23 30	0.61 210	0.35 136	1.00 193	0.76 191	0.48 118	0.65 133	0.47 108	0.49 179	0.67 104	0.37 154	0.16 74	0.15 253	0.16 65	0.14 112	0.16 79	0.15 116

castereo	0.41 103	0.22 62	0.46 77	0.44 99	0.30 169	0.61 210	0.56 375	0.97 183	0.80 203	0.38 61	0.69 146	0.45 97	0.69 278	0.51 38	0.30 60	0.16 74	0.11 33	0.16 65	0.13 82	0.16 79	0.12 14

CASnet	0.41 103	0.25 129	0.48 84	0.50 196	0.20 6	0.50 126	0.36 152	0.81 116	0.80 203	0.83 211	0.68 141	0.48 113	0.31 49	0.54 47	0.32 87	0.18 160	0.12 65	0.27 402	0.22 349	0.23 319	0.14 78
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
fffy	0.42 107	0.27 184	0.57 153	0.46 125	0.29 146	0.48 100	0.35 136	0.91 151	0.55 113	0.40 70	0.58 115	0.55 153	0.41 111	1.26 284	0.36 142	0.15 51	0.13 137	0.19 160	0.16 177	0.18 146	0.14 78

WCG-NET	0.42 107	0.21 37	0.54 129	0.40 47	0.25 67	0.47 92	0.32 105	0.73 79	1.15 364	0.76 188	0.73 160	0.58 169	0.45 140	0.60 78	0.34 121	0.15 51	0.11 33	0.16 65	0.14 112	0.15 50	0.13 43

Occ-G	0.42 107	0.21 37	0.48 84	0.41 57	0.26 77	0.42 58	0.62 408	0.77 94	0.49 81	0.43 85	0.66 134	1.02 339	0.46 147	0.78 136	0.41 196	0.16 74	0.13 137	0.18 134	0.13 82	0.16 79	0.16 150

MGS-Stereo	0.42 107	0.26 154	0.58 159	0.44 99	0.28 127	0.50 126	0.34 128	0.57 26	0.83 212	0.46 104	1.31 377	0.52 140	0.33 61	0.65 98	0.36 142	0.19 204	0.16 293	0.18 134	0.15 133	0.17 111	0.16 150

LoS_RVC	0.42 107	0.26 154	0.40 27	0.44 99	0.82 532	0.51 143	0.44 258	0.64 48	0.41 52	0.44 91	0.78 173	0.44 89	0.47 157	0.56 57	0.36 142	0.13 22	0.12 65	0.14 5	0.10 2	0.13 5	0.84 563

test_xeample3	0.42 107	0.28 206	0.69 227	0.43 74	0.33 238	0.56 181	0.38 181	0.79 103	0.45 64	0.53 141	0.46 70	0.44 89	0.44 136	1.38 317	0.31 81	0.18 160	0.14 192	0.19 160	0.15 133	0.17 111	0.16 150

DA	0.43 113	0.23 79	0.49 91	0.50 196	0.25 67	1.08 418	0.44 258	1.18 270	0.58 119	0.46 104	0.64 129	0.54 148	0.47 157	0.46 20	0.32 87	0.19 204	0.13 137	0.19 160	0.13 82	0.18 146	0.14 78

GGEV	0.43 113	0.23 79	0.49 91	0.50 196	0.25 67	1.08 418	0.44 258	1.18 270	0.58 119	0.46 104	0.64 129	0.54 148	0.47 157	0.46 20	0.32 87	0.19 204	0.13 137	0.19 160	0.13 82	0.18 146	0.14 78

DilatedVolume-Stereo	0.43 113	0.21 37	0.55 139	0.43 74	0.32 217	0.72 282	0.29 76	0.80 111	0.51 95	0.77 193	0.73 160	0.48 113	0.40 107	1.13 252	0.39 176	0.15 51	0.14 192	0.15 32	0.14 112	0.16 79	0.14 78

MM-Stereo_test2	0.43 113	0.24 101	0.67 210	0.51 228	0.32 217	0.55 173	0.45 278	0.97 183	0.77 195	0.59 158	0.51 91	0.49 121	0.42 117	0.80 143	0.30 60	0.15 51	0.13 137	0.18 134	0.14 112	0.19 190	0.14 78

SCV_C0	0.43 113	0.26 154	0.65 197	0.43 74	0.29 146	0.47 92	0.31 96	1.34 313	0.73 181	0.38 61	0.49 85	0.54 148	0.29 34	1.24 280	0.30 60	0.17 120	0.13 137	0.16 65	0.13 82	0.20 226	0.15 116

ff7	0.43 113	0.27 184	0.56 143	0.44 99	0.33 238	0.50 126	0.42 226	0.87 135	0.50 86	0.49 124	0.53 96	0.44 89	0.48 170	1.38 317	0.33 104	0.17 120	0.12 65	0.21 235	0.15 133	0.18 146	0.18 206

ffff	0.43 113	0.27 184	0.56 143	0.44 99	0.33 238	0.50 126	0.42 226	0.87 135	0.50 86	0.49 124	0.53 96	0.44 89	0.48 170	1.38 317	0.33 104	0.17 120	0.12 65	0.21 235	0.15 133	0.18 146	0.18 206

11t	0.43 113	0.27 184	0.56 143	0.44 99	0.33 238	0.50 126	0.42 226	0.87 135	0.50 86	0.49 124	0.53 96	0.44 89	0.48 170	1.38 317	0.33 104	0.17 120	0.12 65	0.21 235	0.15 133	0.18 146	0.18 206

anonymousdsp	0.43 113	0.27 184	0.53 123	0.44 99	0.32 217	0.50 126	0.42 226	0.89 144	0.51 95	0.49 124	0.53 96	0.47 108	0.47 157	1.33 302	0.33 104	0.17 120	0.12 65	0.21 235	0.15 133	0.18 146	0.18 206

ProNet	0.43 113	0.28 206	0.58 159	0.43 74	0.30 169	0.56 181	0.52 333	1.00 193	0.58 119	0.44 91	0.49 85	0.43 86	0.43 126	1.28 289	0.36 142	0.15 51	0.13 137	0.19 160	0.16 177	0.17 111	0.16 150

MC-Stereo	0.43 113	0.23 79	0.48 84	0.51 228	0.28 127	0.39 41	0.32 105	0.88 143	0.68 164	0.60 160	0.84 189	0.56 161	0.61 250	1.03 219	0.31 81	0.17 120	0.11 33	0.17 95	0.15 133	0.16 79	0.13 43

ccc-4	0.43 113	0.27 184	0.56 143	0.44 99	0.33 238	0.50 126	0.42 226	0.87 135	0.50 86	0.49 124	0.53 96	0.44 89	0.48 170	1.38 317	0.33 104	0.17 120	0.12 65	0.21 235	0.15 133	0.18 146	0.18 206

IGEV-Stereo	0.43 113	0.27 184	0.54 129	0.45 113	0.32 217	0.50 126	0.42 226	0.90 150	0.51 95	0.49 124	0.53 96	0.47 108	0.47 157	1.32 299	0.33 104	0.17 120	0.12 65	0.21 235	0.15 133	0.18 146	0.18 206
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Reg-Stereo(zero)	0.44 126	0.22 62	0.45 69	0.43 74	0.23 30	0.38 37	0.25 47	0.76 91	1.08 316	0.90 226	0.78 173	0.90 287	0.47 157	0.70 110	0.36 142	0.15 51	0.12 65	0.15 32	0.12 51	0.15 50	0.15 116

rvit_stereo_0081_aga	0.44 126	0.34 358	0.73 263	0.51 228	0.41 336	0.50 126	0.40 206	0.81 116	0.57 117	0.58 150	0.56 109	0.53 146	0.43 126	0.66 100	0.40 185	0.26 402	0.21 406	0.22 266	0.20 275	0.26 358	0.18 206

rvit_stereo_0081	0.44 126	0.33 334	0.64 190	0.54 282	0.35 260	0.41 50	0.44 258	0.66 58	0.95 250	0.48 118	0.52 93	0.50 127	0.46 147	0.82 153	0.44 222	0.25 379	0.20 384	0.22 266	0.19 240	0.25 346	0.17 180

rvit_stereo_0082	0.44 126	0.33 334	0.64 190	0.54 282	0.35 260	0.41 50	0.44 258	0.66 58	0.95 250	0.48 118	0.52 93	0.50 127	0.46 147	0.82 153	0.44 222	0.25 379	0.20 384	0.22 266	0.19 240	0.25 346	0.17 180

rvit_stereo_0080	0.44 126	0.32 312	0.71 245	0.47 138	0.36 271	0.42 58	0.55 367	0.82 122	0.68 164	0.50 133	0.60 119	0.55 153	0.47 157	0.59 66	0.44 222	0.26 402	0.21 406	0.20 200	0.20 275	0.31 422	0.19 246

whm_eth	0.44 126	0.32 312	0.71 245	0.47 138	0.36 271	0.42 58	0.55 367	0.82 122	0.68 164	0.50 133	0.60 119	0.55 153	0.47 157	0.59 66	0.44 222	0.26 402	0.21 406	0.20 200	0.20 275	0.31 422	0.19 246

CroCo-Stereo Lap2	0.44 126	0.34 358	0.77 302	0.61 382	0.79 523	0.28 11	0.35 136	0.75 88	0.71 176	0.38 61	0.50 88	0.72 219	0.55 213	0.57 62	0.47 257	0.17 120	0.18 346	0.19 160	0.16 177	0.21 267	0.20 281

TANstereo	0.44 126	0.21 37	0.44 56	0.41 57	0.21 12	0.65 242	0.26 58	0.79 103	0.83 212	0.93 234	0.98 228	0.51 131	0.46 147	0.54 47	0.35 131	0.18 160	0.24 445	0.16 65	0.13 82	0.16 79	0.26 387

Wave_Phase_stereo	0.45 134	0.25 129	1.42 489	0.42 65	0.28 127	1.78 519	0.39 196	0.72 76	0.52 102	0.36 46	0.35 31	0.37 68	0.29 34	0.64 89	0.38 165	0.13 22	0.14 192	0.15 32	0.19 240	0.15 50	0.16 150

HART	0.45 134	0.22 62	0.54 129	0.50 196	0.26 77	0.41 50	0.29 76	1.03 205	0.50 86	0.58 150	1.45 427	0.61 182	0.35 79	1.08 238	0.30 60	0.15 51	0.13 137	0.19 160	0.14 112	0.19 190	0.14 78

StereoAnything_RVC	0.45 134	1.43 575	0.48 84	0.35 5	0.20 6	0.26 5	0.21 18	0.43 3	0.22 4	0.22 1	0.21 2	0.19 1	0.36 88	1.27 287	0.22 1	0.21 280	0.11 33	0.14 5	0.10 2	2.37 582	0.11 2

tt45	0.45 134	0.23 79	0.46 77	0.45 113	0.33 238	0.79 320	0.32 105	0.78 98	0.41 52	0.51 138	0.44 61	0.49 121	0.37 94	2.14 435	0.34 121	0.16 74	0.13 137	0.19 160	0.16 177	0.17 111	0.18 206

IGEV-Stereo+	0.45 134	0.21 37	0.43 48	0.41 57	0.39 315	0.15 1	0.19 7	0.44 4	0.36 38	0.26 5	0.25 7	0.31 43	0.41 111	1.43 331	0.30 60	0.17 120	0.12 65	0.15 32	0.11 10	1.16 571	1.70 587

WCG-NET（raft）	0.45 134	0.21 37	0.55 139	0.40 47	0.24 46	0.50 126	0.36 152	0.73 79	1.09 324	0.71 178	0.76 169	0.92 299	0.51 189	0.84 160	0.34 121	0.16 74	0.12 65	0.15 32	0.14 112	0.14 27	0.14 78

MIF-Stereo (partial)	0.45 134	0.25 129	0.70 233	0.50 196	0.52 425	0.35 27	0.26 58	0.91 151	0.59 128	0.45 99	0.71 154	0.51 131	0.51 189	1.11 246	0.45 236	0.20 246	0.16 293	0.23 304	0.20 275	0.24 334	0.18 206

testlalala	0.45 134	0.28 206	0.59 166	0.42 65	0.39 315	0.71 279	0.39 196	1.08 240	0.45 64	1.24 382	0.80 184	0.61 182	0.36 88	0.54 47	0.33 104	0.20 246	0.13 137	0.18 134	0.12 51	0.15 50	0.15 116

SCV	0.46 142	0.26 154	0.55 139	0.47 138	0.25 67	0.39 41	0.38 181	1.98 498	0.60 129	0.35 41	0.48 77	0.55 153	0.36 88	1.28 289	0.32 87	0.24 352	0.12 65	0.17 95	0.13 82	0.18 146	0.14 78

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 142	0.36 389	0.71 245	0.47 138	0.36 271	0.67 255	0.35 136	0.78 98	1.12 337	0.61 161	0.62 124	0.39 78	0.39 103	0.71 114	0.39 176	0.20 246	0.17 323	0.22 266	0.18 217	0.23 319	0.19 246

IGEVStereo-DCA	0.46 142	0.28 206	0.56 143	0.43 74	0.33 238	0.49 112	0.42 226	0.87 135	0.50 86	0.47 109	0.48 77	0.48 113	0.46 147	2.03 425	0.30 60	0.19 204	0.14 192	0.19 160	0.15 133	0.16 79	0.18 206

rrr	0.46 142	0.28 206	0.73 263	0.43 74	0.33 238	0.49 112	0.38 181	0.76 91	0.50 86	0.47 109	0.48 77	0.48 113	0.46 147	2.03 425	0.30 60	0.19 204	0.14 192	0.19 160	0.15 133	0.16 79	0.16 150

plain	0.46 142	0.27 184	1.01 403	0.50 196	0.40 326	0.35 27	0.37 174	0.87 135	0.56 115	0.43 85	0.76 169	0.42 83	0.40 107	1.13 252	0.45 236	0.21 280	0.15 253	0.24 324	0.19 240	0.24 334	0.16 150

XX-TBD	0.46 142	0.70 524	0.35 1	0.79 508	0.25 67	0.58 189	0.26 58	0.69 66	1.27 431	0.76 188	1.00 234	0.45 97	0.33 61	0.47 27	0.37 154	0.19 204	0.15 253	0.15 32	0.11 10	0.17 111	0.14 78

PMTNet	0.46 142	0.21 37	0.38 14	0.37 15	0.23 30	0.71 279	0.27 65	0.74 84	1.04 294	0.64 166	0.70 151	0.55 153	0.47 157	0.86 169	0.35 131	1.00 568	0.13 137	0.15 32	0.10 2	0.15 50	0.13 43

rvit_stereo_0083	0.47 149	0.33 334	0.81 319	0.56 320	0.36 271	0.50 126	0.44 258	0.68 65	0.95 250	0.49 124	0.57 112	0.55 153	0.49 179	0.88 174	0.46 250	0.25 379	0.25 454	0.24 324	0.20 275	0.24 334	0.17 180

rvit_stereo_ft	0.47 149	0.35 379	0.87 346	0.67 448	0.42 342	0.40 44	0.59 399	0.81 116	0.74 183	0.46 104	0.55 106	0.57 164	0.49 179	0.65 98	0.50 277	0.25 379	0.17 323	0.22 266	0.22 349	0.24 334	0.17 180

RAFT-Stereo-weight	0.47 149	0.24 101	0.53 123	0.48 166	0.27 102	0.60 204	0.35 136	1.02 200	1.07 310	0.99 253	0.78 173	0.76 228	0.28 30	0.76 128	0.36 142	0.16 74	0.12 65	0.17 95	0.15 133	0.16 79	0.15 116

CAS++	0.47 149	0.31 296	0.56 143	0.47 138	0.32 217	0.42 58	0.28 71	1.76 431	0.72 177	0.71 178	0.72 158	0.37 68	0.28 30	0.69 106	0.33 104	0.27 418	0.22 424	0.26 385	0.21 320	0.29 402	0.19 246
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
iRaftStereo_RVC	0.47 149	0.26 154	0.64 190	0.50 196	0.29 146	0.53 156	0.33 115	1.05 219	0.77 195	0.84 214	1.00 234	0.55 153	0.37 94	0.81 149	0.40 185	0.17 120	0.12 65	0.22 266	0.20 275	0.19 190	0.15 116

CREStereo++_RVC	0.47 149	0.21 37	0.38 14	0.45 113	0.38 305	0.45 78	0.25 47	0.75 88	1.29 440	0.80 201	1.21 338	0.47 108	0.37 94	0.53 44	0.44 222	0.16 74	0.11 33	0.15 32	0.80 573	0.18 146	0.11 2
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
xyz-stereo-finetune	0.48 155	0.25 129	0.54 129	0.42 65	0.23 30	0.80 328	0.42 226	0.80 111	0.80 203	0.61 161	0.62 124	0.54 148	0.43 126	1.70 385	0.58 315	0.15 51	0.15 253	0.19 160	0.15 133	0.16 79	0.15 116

999	0.48 155	0.22 62	0.49 91	0.48 166	0.34 256	0.75 295	0.31 96	0.85 132	0.55 113	0.37 53	0.48 77	0.50 127	0.36 88	2.45 462	0.39 176	0.16 74	0.13 137	0.18 134	0.15 133	0.16 79	0.19 246

model_zeroshot	0.48 155	0.29 241	0.86 335	0.51 228	0.36 271	0.69 267	0.37 174	1.12 253	0.62 133	0.85 219	0.84 189	0.66 201	0.37 94	0.73 121	0.34 121	0.20 246	0.16 293	0.19 160	0.16 177	0.17 111	0.16 150

MyStereo07	0.48 155	0.29 241	0.50 100	0.55 306	0.45 369	0.59 196	0.79 459	1.05 219	0.51 95	0.48 118	0.53 96	0.43 86	0.55 213	1.30 294	0.34 121	0.17 120	0.16 293	0.24 324	0.20 275	0.23 319	0.20 281

4D-IteraStereo	0.48 155	0.24 101	0.76 295	0.50 196	0.44 362	0.66 251	0.31 96	0.87 135	1.02 285	1.03 271	0.72 158	0.78 235	0.32 56	0.64 89	0.37 154	0.17 120	0.11 33	0.23 304	0.19 240	0.19 190	0.13 43

CES	0.48 155	0.20 18	0.37 6	0.39 38	1.39 575	0.55 173	0.35 136	0.98 187	0.66 158	0.44 91	0.66 134	0.35 60	0.27 26	0.56 57	0.33 104	0.15 51	0.13 137	0.15 32	0.10 2	0.19 190	1.46 582

FE-Mocha	0.49 161	0.30 261	0.87 346	0.48 166	0.36 271	0.45 78	0.22 24	1.58 380	0.49 81	1.00 258	1.09 279	0.74 221	0.41 111	0.55 54	0.30 60	0.18 160	0.12 65	0.21 235	0.20 275	0.17 111	0.15 116

MM-Stereo_test1	0.49 161	0.24 101	0.56 143	0.51 228	0.30 169	0.50 126	0.54 347	0.91 151	1.03 289	0.84 214	0.69 146	0.54 148	0.60 241	1.16 260	0.33 104	0.18 160	0.16 293	0.20 200	0.17 198	0.19 190	0.15 116

GCAP-BAT	0.49 161	0.31 296	0.64 190	0.41 57	0.46 381	0.70 274	0.35 136	0.77 94	0.64 141	0.86 221	1.00 234	0.77 231	0.37 94	1.18 266	0.36 142	0.18 160	0.14 192	0.18 134	0.13 82	0.17 111	0.15 116

AE-Stereo	0.49 161	0.27 184	0.67 210	0.60 368	0.39 315	0.67 255	0.46 285	1.18 270	1.09 324	0.47 109	0.75 166	0.69 211	0.47 157	0.59 66	0.40 185	0.16 74	0.15 253	0.21 235	0.20 275	0.19 190	0.15 116

sCroCo_RVC	0.49 161	0.40 417	1.02 410	0.65 429	0.60 465	0.52 147	0.40 206	0.83 128	0.61 130	0.44 91	0.74 164	0.49 121	0.50 185	0.63 88	0.48 262	0.26 402	0.27 469	0.23 304	0.22 349	0.29 402	0.25 363

MM-Stereo_test3	0.50 166	0.24 101	0.54 129	0.54 282	0.74 506	0.49 112	0.53 341	1.09 242	1.05 300	0.62 164	0.95 215	0.61 182	0.42 117	0.77 131	0.38 165	0.20 246	0.17 323	0.20 200	0.16 177	0.18 146	0.18 206

RCA-Stereo	0.50 166	0.23 79	0.58 159	0.48 166	0.33 238	0.55 173	0.45 278	0.97 183	1.38 483	0.68 173	1.05 263	0.63 191	0.80 328	0.59 66	0.32 87	0.17 120	0.12 65	0.17 95	0.14 112	0.16 79	0.14 78

knoymous	0.51 168	0.29 241	0.47 80	0.43 74	0.30 169	0.55 173	0.55 367	1.02 200	0.77 195	0.98 250	0.85 191	0.94 304	0.56 218	0.85 165	0.45 236	0.20 246	0.14 192	0.26 385	0.14 112	0.23 319	0.23 337

tg	0.52 169	0.24 101	0.61 174	0.49 184	0.30 169	0.90 365	0.29 76	1.07 234	0.83 212	0.83 211	1.02 248	0.62 187	0.43 126	1.35 307	0.41 196	0.17 120	0.12 65	0.22 266	0.20 275	0.17 111	0.15 116

11t1	0.52 169	0.28 206	0.68 214	0.51 228	0.28 127	0.83 345	0.39 196	1.22 291	0.63 136	0.84 214	0.74 164	0.68 206	0.68 275	0.91 182	0.57 312	0.21 280	0.18 346	0.19 160	0.16 177	0.20 226	0.21 299

LL-Strereo2	0.52 169	0.33 334	0.69 227	0.52 249	0.37 288	0.70 274	0.30 88	1.13 256	0.67 159	0.94 239	0.78 173	0.91 290	0.42 117	1.05 227	0.42 207	0.17 120	0.16 293	0.29 428	0.25 402	0.21 267	0.16 150

Selective-RAFT	0.52 169	0.28 206	0.79 313	0.55 306	0.27 102	0.91 369	0.33 115	0.80 111	0.88 226	0.58 150	0.63 126	0.81 245	0.77 311	1.29 293	0.48 262	0.19 204	0.14 192	0.17 95	0.15 133	0.19 190	0.17 180

HUI-Stereo	0.52 169	0.30 261	0.73 263	0.50 196	0.27 102	0.65 242	0.30 88	1.04 211	0.64 141	1.12 303	0.96 218	0.83 257	0.60 241	0.79 140	0.45 236	0.22 309	0.14 192	0.24 324	0.20 275	0.26 358	0.18 206

test-1	0.52 169	0.26 154	1.04 418	0.56 320	0.32 217	0.61 210	0.38 181	1.10 245	0.91 238	0.78 196	1.01 240	0.77 231	0.52 194	0.60 78	0.42 207	0.17 120	0.14 192	0.20 200	0.17 198	0.20 226	0.23 337

rafts_anoy	0.52 169	0.29 241	0.59 166	0.59 356	0.50 401	0.53 156	0.40 206	1.11 251	1.03 289	0.84 214	0.83 187	0.68 206	0.54 206	0.72 117	0.51 282	0.19 204	0.14 192	0.24 324	0.26 420	0.21 267	0.18 206

s12784h	0.52 169	0.20 18	0.38 14	0.41 57	0.19 3	0.96 391	0.34 128	1.17 265	1.25 420	0.81 205	0.90 202	0.63 191	0.50 185	1.45 335	0.42 207	0.14 37	0.12 65	0.17 95	0.11 10	0.18 146	0.11 2

raftrobust	0.52 169	0.25 129	0.56 143	0.65 429	0.52 425	0.49 112	0.34 128	0.98 187	0.91 238	1.30 412	0.87 196	0.63 191	0.81 332	0.78 136	0.41 196	0.19 204	0.15 253	0.16 65	0.14 112	0.15 50	0.16 150

Gwc-CoAtRS	0.52 169	0.24 101	0.68 214	0.48 166	0.29 146	0.64 226	0.25 47	1.16 263	1.08 316	1.01 263	1.00 234	1.12 371	0.56 218	0.69 106	0.37 154	0.16 74	0.13 137	0.17 95	0.15 133	0.15 50	0.15 116

IGEV-FE	0.53 179	0.30 261	0.99 393	0.56 320	0.35 260	0.41 50	0.32 105	1.37 319	0.63 136	1.00 258	1.09 279	0.94 304	0.41 111	0.83 155	0.39 176	0.18 160	0.12 65	0.19 160	0.18 217	0.19 190	0.17 180

rvit_0105_6	0.53 179	0.37 396	0.98 392	0.65 429	0.38 305	0.51 143	0.51 322	0.77 94	1.20 396	0.54 144	0.55 106	0.65 197	0.53 201	0.94 194	0.44 222	0.32 463	0.32 505	0.28 417	0.24 387	0.28 391	0.21 299

gcap-zeroshot	0.53 179	0.28 206	0.89 360	0.49 184	0.28 127	0.76 301	0.37 174	1.34 313	0.73 181	0.89 224	0.67 138	1.35 427	0.51 189	0.79 140	0.33 104	0.18 160	0.15 253	0.18 134	0.15 133	0.17 111	0.16 150

IGEV_Zeroshot_test	0.53 179	0.30 261	0.99 393	0.56 320	0.35 260	0.41 50	0.32 105	1.37 319	0.63 136	1.00 258	1.09 279	0.95 313	0.41 111	0.83 155	0.39 176	0.18 160	0.12 65	0.19 160	0.18 217	0.19 190	0.17 180

EKT-Stereo	0.53 179	0.30 261	0.73 263	0.58 343	0.60 465	0.51 143	0.48 303	0.94 170	0.90 233	0.71 178	0.88 198	0.77 231	0.43 126	1.07 234	0.40 185	0.22 309	0.16 293	0.21 235	0.18 217	0.20 226	0.22 317

Any-RAFT	0.53 179	0.24 101	0.47 80	0.47 138	0.27 102	1.00 403	0.25 47	1.58 380	1.05 300	0.85 219	0.99 230	1.06 348	0.47 157	0.70 110	0.32 87	0.18 160	0.13 137	0.16 65	0.13 82	0.16 79	0.16 150

anonymousdsp2	0.53 179	0.27 184	0.74 279	0.48 166	0.29 146	0.76 301	0.47 292	1.61 389	0.82 211	0.77 193	0.77 171	0.75 224	0.47 157	1.03 219	0.40 185	0.18 160	0.13 137	0.18 134	0.13 82	0.19 190	0.18 206

fff	0.53 179	0.24 101	0.70 233	0.43 74	0.24 46	0.48 100	0.36 152	1.07 234	1.25 420	1.10 295	1.02 248	0.57 164	1.06 447	0.73 121	0.52 289	0.16 74	0.13 137	0.17 95	0.13 82	0.15 50	0.19 246

test_4	0.53 179	0.22 62	0.56 143	0.54 282	0.32 217	0.64 226	0.39 196	0.80 111	0.62 133	0.92 233	1.87 512	0.68 206	0.42 117	1.16 260	0.37 154	0.15 51	0.13 137	0.20 200	0.22 349	0.20 226	0.15 116

GMOStereo	0.53 179	0.26 154	0.65 197	0.50 196	0.29 146	0.52 147	0.43 245	0.89 144	0.96 255	1.41 460	1.14 307	0.85 266	0.56 218	0.59 66	0.38 165	0.16 74	0.14 192	0.24 324	0.21 320	0.20 226	0.15 116

error version	0.53 179	0.26 154	0.65 197	0.50 196	0.29 146	0.52 147	0.43 245	0.89 144	0.96 255	1.41 460	1.14 307	0.85 266	0.56 218	0.59 66	0.38 165	0.16 74	0.14 192	0.24 324	0.21 320	0.20 226	0.15 116

test-v	0.53 179	0.26 154	0.65 197	0.50 196	0.29 146	0.52 147	0.43 245	0.89 144	0.96 255	1.41 460	1.14 307	0.85 266	0.56 218	0.59 66	0.38 165	0.16 74	0.14 192	0.24 324	0.21 320	0.20 226	0.15 116

test-2	0.53 179	0.26 154	0.65 197	0.50 196	0.29 146	0.52 147	0.43 245	0.89 144	0.96 255	1.41 460	1.14 307	0.85 266	0.56 218	0.59 66	0.38 165	0.16 74	0.14 192	0.24 324	0.21 320	0.20 226	0.15 116

raft+_RVC	0.53 179	0.26 154	0.54 129	0.60 368	0.47 389	0.54 164	0.54 347	1.27 301	0.99 274	0.76 188	1.03 258	0.70 215	0.56 218	0.93 191	0.47 257	0.18 160	0.14 192	0.19 160	0.18 217	0.18 146	0.15 116

csc	0.53 179	0.24 101	0.70 233	0.43 74	0.24 46	0.48 100	0.36 152	1.07 234	1.25 420	1.10 295	1.02 248	0.57 164	1.06 447	0.73 121	0.52 289	0.16 74	0.13 137	0.17 95	0.13 82	0.15 50	0.19 246

cscssc	0.53 179	0.24 101	0.70 233	0.43 74	0.24 46	0.48 100	0.36 152	1.07 234	1.25 420	1.10 295	1.02 248	0.57 164	1.06 447	0.73 121	0.52 289	0.16 74	0.13 137	0.17 95	0.13 82	0.15 50	0.19 246

FSD	0.54 195	0.52 471	0.65 197	0.62 394	0.50 401	0.54 164	0.58 390	0.65 52	0.53 108	0.54 144	0.52 93	0.56 161	0.52 194	0.57 62	0.55 306	0.51 539	0.47 557	0.50 536	0.49 544	0.50 515	0.49 518

1test111	0.54 195	0.31 296	0.50 100	0.54 282	0.26 77	1.18 440	0.51 322	1.42 332	0.78 198	0.58 150	0.79 179	0.48 113	0.88 370	0.88 174	0.59 318	0.20 246	0.12 65	0.25 364	0.15 133	0.22 293	0.21 299

RAFT-Test	0.54 195	0.25 129	0.64 190	0.47 138	0.30 169	0.97 395	0.27 65	1.24 297	0.81 206	0.96 243	1.12 298	1.28 412	0.48 170	0.71 114	0.36 142	0.17 120	0.13 137	0.17 95	0.14 112	0.16 79	0.16 150

DCANet-4	0.54 195	0.26 154	1.07 429	0.42 65	0.24 46	0.48 100	0.36 152	0.99 189	1.30 446	1.10 295	1.02 248	0.56 161	0.75 299	0.73 121	0.52 289	0.16 74	0.13 137	0.17 95	0.13 82	0.15 50	0.19 246

x	0.54 195	0.31 296	0.61 174	0.47 138	0.30 169	0.67 255	0.47 292	1.53 368	0.79 202	0.81 205	0.83 187	0.78 235	0.70 283	0.70 110	0.62 333	0.21 280	0.19 366	0.22 266	0.19 240	0.21 267	0.20 281

test-3	0.54 195	0.22 62	0.68 214	0.47 138	0.27 102	0.58 189	0.35 136	0.92 154	1.00 279	1.32 426	0.69 146	0.87 274	0.45 140	1.68 383	0.37 154	0.16 74	0.11 33	0.20 200	0.16 177	0.17 111	0.13 43

test_1	0.54 195	0.22 62	0.68 214	0.47 138	0.27 102	0.58 189	0.35 136	0.92 154	1.00 279	1.28 397	0.68 141	0.87 274	0.45 140	1.67 378	0.37 154	0.16 74	0.11 33	0.20 200	0.16 177	0.17 111	0.13 43

PSM-adaLoss	0.54 195	0.30 261	0.73 263	0.50 196	0.27 102	0.65 242	0.41 222	1.04 211	0.64 141	1.12 303	0.96 218	0.82 250	0.61 250	1.06 230	0.45 236	0.22 309	0.14 192	0.24 324	0.20 275	0.26 358	0.18 206

ROB_FTStereo_v2	0.54 195	0.30 261	0.73 263	0.50 196	0.27 102	0.64 226	0.42 226	1.05 219	0.64 141	1.12 303	0.96 218	0.83 257	0.60 241	1.12 250	0.46 250	0.22 309	0.14 192	0.24 324	0.20 275	0.26 358	0.18 206

ROB_FTStereo	0.54 195	0.30 261	0.73 263	0.50 196	0.27 102	0.64 226	0.25 47	1.05 219	0.64 141	1.12 303	0.95 215	0.82 250	0.61 250	1.15 255	0.45 236	0.22 309	0.14 192	0.24 324	0.20 275	0.26 358	0.18 206

cross-raft	0.54 195	0.25 129	0.61 174	0.52 249	0.29 146	0.68 262	0.37 174	1.46 343	0.76 191	1.01 263	1.06 265	1.28 412	0.46 147	0.71 114	0.35 131	0.15 51	0.12 65	0.18 134	0.16 177	0.19 190	0.14 78

RAFT-IKP	0.54 195	0.30 261	0.73 263	0.50 196	0.27 102	0.59 196	0.36 152	1.04 211	0.64 141	1.12 303	0.96 218	0.83 257	0.61 250	1.22 273	0.45 236	0.22 309	0.14 192	0.24 324	0.20 275	0.26 358	0.18 206

RALCasStereoNet	0.54 195	0.30 261	0.66 205	0.59 356	0.51 413	0.61 210	0.52 333	0.94 170	0.93 245	0.70 176	1.01 240	0.78 235	0.44 136	1.33 302	0.47 257	0.20 246	0.16 293	0.18 134	0.16 177	0.20 226	0.19 246

DCANet	0.54 195	0.24 101	0.70 233	0.43 74	0.24 46	0.49 112	0.36 152	1.05 219	1.30 446	1.12 303	1.03 258	0.58 169	0.92 383	0.81 149	0.52 289	0.16 74	0.13 137	0.17 95	0.13 82	0.18 146	0.19 246

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 195	0.25 129	0.68 214	0.43 74	0.24 46	0.40 44	0.34 128	1.04 211	1.09 324	1.32 426	1.60 468	0.80 241	0.68 275	0.67 104	0.39 176	0.13 22	0.10 9	0.18 134	0.17 198	0.17 111	0.13 43

CFNet-RSSM	0.54 195	0.24 101	0.70 233	0.48 166	0.28 127	0.60 204	0.27 65	1.49 349	1.14 352	1.06 276	0.93 209	1.08 354	0.54 206	0.70 110	0.35 131	0.16 74	0.12 65	0.17 95	0.15 133	0.16 79	0.14 78

MSKI-zero shot	0.55 211	0.26 154	0.57 153	0.51 228	0.26 77	0.69 267	0.28 71	1.18 270	0.64 141	0.91 231	1.32 384	0.82 250	0.33 61	1.92 413	0.32 87	0.17 120	0.12 65	0.17 95	0.13 82	0.16 79	0.16 150

test_3	0.55 211	0.23 79	0.71 245	0.53 267	0.28 127	0.61 210	0.40 206	0.92 154	1.05 300	1.19 355	0.68 141	0.93 301	0.44 136	1.67 378	0.39 176	0.15 51	0.12 65	0.22 266	0.19 240	0.21 267	0.14 78

Patchmatch Stereo++	0.55 211	0.30 261	0.73 263	0.50 196	0.27 102	0.65 242	0.29 76	1.05 219	0.64 141	1.12 303	0.96 218	0.83 257	0.60 241	1.37 313	0.45 236	0.22 309	0.14 192	0.24 324	0.20 275	0.26 358	0.18 206
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
DeepStereo_RVC	0.55 211	0.29 241	0.72 251	0.51 228	0.30 169	0.59 196	0.33 115	1.03 205	0.70 171	1.16 337	0.93 209	0.83 257	0.94 397	0.96 197	0.54 302	0.21 280	0.14 192	0.21 235	0.19 240	0.24 334	0.24 351

iRAFT	0.55 211	0.30 261	0.73 263	0.50 196	0.27 102	0.65 242	0.29 76	1.05 219	0.64 141	1.12 303	0.96 218	0.83 257	0.60 241	1.37 313	0.45 236	0.22 309	0.14 192	0.24 324	0.20 275	0.26 358	0.18 206

CRE-IMP	0.55 211	0.30 261	0.74 279	0.52 249	0.29 146	0.79 320	0.25 47	1.04 211	0.72 177	1.09 287	0.95 215	0.81 245	0.57 227	1.10 243	0.50 277	0.21 280	0.14 192	0.23 304	0.19 240	0.28 391	0.22 317

sAnonymous2	0.55 211	0.56 486	1.46 499	0.60 368	0.51 413	0.48 100	0.52 333	0.79 103	0.68 164	0.50 133	0.67 138	0.46 101	0.62 255	0.59 66	0.40 185	0.22 309	0.17 323	0.22 266	0.21 320	0.86 557	0.56 533

CroCo_RVC	0.55 211	0.56 486	1.46 499	0.60 368	0.51 413	0.48 100	0.52 333	0.79 103	0.68 164	0.50 133	0.67 138	0.46 101	0.62 255	0.59 66	0.40 185	0.22 309	0.17 323	0.22 266	0.21 320	0.86 557	0.56 533

GMStereo	0.55 211	0.45 442	0.94 377	0.50 196	0.32 217	0.64 226	0.43 245	1.00 193	1.40 493	0.82 209	0.73 160	0.51 131	0.45 140	0.85 165	0.55 306	0.24 352	0.15 253	0.20 200	0.21 320	0.31 422	0.24 351
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AIO-test1	0.56 220	0.25 129	0.55 139	0.64 415	0.78 519	0.80 328	0.36 152	1.18 270	1.34 461	0.57 148	0.88 198	0.61 182	0.50 185	1.12 250	0.35 131	0.17 120	0.17 323	0.22 266	0.24 387	0.18 146	0.23 337

rvit_0105_4	0.56 220	0.38 403	1.06 424	0.66 436	0.38 305	0.53 156	0.53 341	0.84 131	1.17 376	0.56 147	0.61 121	0.72 219	0.59 237	0.98 206	0.45 236	0.32 463	0.33 510	0.29 428	0.25 402	0.29 402	0.23 337

H2IRNET	0.56 220	0.26 154	0.66 205	0.47 138	0.35 260	0.41 50	0.26 58	0.92 154	1.17 376	0.61 161	1.28 367	1.08 354	0.86 360	0.99 210	0.63 337	0.19 204	0.16 293	0.22 266	0.25 402	0.21 267	0.18 206

ACVNet-DCA	0.56 220	0.31 296	0.50 100	0.54 282	0.26 77	1.18 440	0.51 322	1.42 332	0.78 198	0.58 150	0.79 179	0.48 113	0.88 370	1.46 337	0.32 87	0.20 246	0.12 65	0.25 364	0.15 133	0.22 293	0.21 299

riskmin	0.56 220	0.27 184	0.60 171	0.43 74	0.31 195	0.83 345	0.42 226	1.14 257	1.04 294	0.73 186	0.75 166	1.11 370	1.01 431	0.81 149	0.51 282	0.20 246	0.14 192	0.24 324	0.15 133	0.24 334	0.25 363

MIPNet	0.56 220	0.28 206	0.94 377	0.49 184	0.33 238	0.66 251	0.38 181	1.35 316	1.08 316	1.06 276	0.92 206	0.60 178	0.79 322	0.73 121	0.52 289	0.17 120	0.14 192	0.19 160	0.16 177	0.18 146	0.17 180

iGMRVC	0.56 220	0.30 261	0.73 263	0.50 196	0.27 102	0.65 242	0.38 181	1.05 219	0.64 141	1.12 303	0.96 218	0.83 257	0.60 241	1.52 348	0.46 250	0.22 309	0.14 192	0.24 324	0.20 275	0.26 358	0.18 206

AIO-test2	0.57 227	0.28 206	0.63 183	0.61 382	0.58 454	0.79 320	0.51 322	1.18 270	1.40 493	0.63 165	1.15 315	0.51 131	0.43 126	1.09 240	0.35 131	0.21 280	0.17 323	0.26 385	0.30 473	0.20 226	0.19 246

MIM_Stereo	0.57 227	0.24 101	0.92 371	0.46 125	0.30 169	0.54 164	0.28 71	1.27 301	0.75 184	1.00 258	1.16 320	0.93 301	0.53 201	1.45 335	0.61 330	0.16 74	0.16 293	0.20 200	0.19 240	0.17 111	0.14 78

qqq	0.57 227	0.34 358	0.71 245	0.47 138	0.27 102	0.64 226	0.62 408	1.42 332	0.78 198	0.80 201	0.92 206	0.95 313	0.77 311	0.88 174	0.59 318	0.21 280	0.20 384	0.24 324	0.23 374	0.22 293	0.21 299

ADStereo(finetuned)	0.57 227	0.24 101	1.06 424	0.43 74	0.24 46	0.49 112	0.35 136	1.05 219	1.30 446	1.12 303	1.03 258	0.58 169	1.20 478	0.84 160	0.51 282	0.16 74	0.13 137	0.17 95	0.13 82	0.18 146	0.19 246

R-Stereo Train	0.57 227	0.26 154	0.63 183	0.54 282	0.36 271	0.69 267	0.54 347	1.22 291	0.72 177	1.61 504	1.50 444	0.75 224	0.53 201	0.64 89	0.44 222	0.18 160	0.15 253	0.17 95	0.15 133	0.17 111	0.17 180

RAFT-Stereo	0.57 227	0.26 154	0.63 183	0.54 282	0.36 271	0.69 267	0.54 347	1.22 291	0.72 177	1.61 504	1.50 444	0.75 224	0.53 201	0.64 89	0.44 222	0.18 160	0.15 253	0.17 95	0.15 133	0.17 111	0.17 180
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
WQFJA1	0.58 233	0.38 403	0.74 279	0.62 394	0.46 381	0.84 353	0.54 347	1.14 257	1.04 294	0.72 183	0.94 212	0.51 131	0.70 283	1.05 227	0.59 318	0.19 204	0.18 346	0.25 364	0.22 349	0.21 267	0.19 246

WQFJX1	0.58 233	0.38 403	0.74 279	0.62 394	0.46 381	0.84 353	0.54 347	1.14 257	1.04 294	0.72 183	0.94 212	0.51 131	0.70 283	1.05 227	0.59 318	0.19 204	0.18 346	0.25 364	0.22 349	0.21 267	0.19 246

xyz-stereo-finetune2	0.58 233	0.27 184	0.57 153	0.40 47	0.24 46	1.09 423	0.32 105	0.79 103	0.53 108	0.65 168	1.07 269	0.58 169	0.80 328	2.47 467	0.80 394	0.16 74	0.15 253	0.21 235	0.17 198	0.16 79	0.17 180

rvit_0105_5	0.58 233	0.39 410	1.05 420	0.66 436	0.37 288	0.58 189	0.56 375	0.94 170	1.18 383	0.64 166	0.68 141	0.75 224	0.63 260	0.88 174	0.50 277	0.32 463	0.32 505	0.30 441	0.27 431	0.28 391	0.25 363

testlalala2	0.58 233	0.27 184	0.68 214	1.72 577	1.27 573	0.68 262	0.42 226	0.93 163	0.70 171	0.90 226	0.93 209	0.76 228	0.34 71	0.52 41	0.40 185	0.18 160	0.15 253	0.17 95	0.13 82	0.17 111	0.17 180

RAFT+CT+SA	0.58 233	0.29 241	0.60 171	0.66 436	0.37 288	0.42 58	0.55 367	1.27 301	1.03 289	0.70 176	1.22 341	0.60 178	0.70 283	1.64 372	0.41 196	0.18 160	0.13 137	0.22 266	0.22 349	0.21 267	0.18 206

IPLGR	0.58 233	0.27 184	1.14 449	0.48 166	0.28 127	0.65 242	0.33 115	1.22 291	1.13 349	1.18 351	1.05 263	0.69 211	0.66 273	0.96 197	0.52 289	0.17 120	0.15 253	0.20 200	0.17 198	0.20 226	0.18 206

AFF-stereo	0.58 233	0.25 129	0.64 190	0.46 125	0.29 146	0.34 23	0.38 181	1.15 261	1.14 352	1.17 346	1.60 468	1.10 366	0.71 290	0.97 205	0.43 217	0.13 22	0.11 33	0.19 160	0.19 240	0.17 111	0.14 78

dd	0.59 241	0.48 454	0.97 389	0.55 306	0.32 217	0.64 226	0.47 292	1.02 200	1.34 461	0.78 196	0.86 192	0.58 169	0.54 206	1.01 215	0.86 412	0.28 432	0.18 346	0.26 385	0.19 240	0.32 431	0.24 351

PFNet+	0.59 241	0.28 206	0.77 302	0.53 267	0.30 169	0.59 196	0.31 96	0.92 154	1.14 352	1.33 434	1.10 285	0.79 239	0.57 227	1.31 295	0.49 271	0.25 379	0.17 323	0.28 417	0.26 420	0.21 267	0.25 363

AnonymousM	0.59 241	1.11 560	0.41 33	0.44 99	0.32 217	0.43 67	0.47 292	1.05 219	0.64 141	0.98 250	0.63 126	0.67 204	0.43 126	0.59 66	0.41 196	0.20 246	0.15 253	1.84 584	0.84 575	0.14 27	0.13 43

GANet-ADL	0.60 244	0.35 379	0.72 251	0.64 415	0.40 326	0.68 262	0.51 322	1.49 349	1.12 337	0.95 241	1.08 274	0.91 290	0.57 227	0.76 128	0.55 306	0.26 402	0.18 346	0.18 134	0.16 177	0.23 319	0.25 363

TRStereo	0.60 244	0.60 504	0.97 389	0.74 494	0.67 487	0.46 84	0.38 181	1.85 461	0.89 229	0.79 199	0.80 184	0.88 278	0.39 103	1.10 243	0.41 196	0.23 336	0.15 253	0.23 304	0.24 387	0.17 111	0.15 116

NRIStereo	0.60 244	0.29 241	0.69 227	0.53 267	0.28 127	0.63 223	0.33 115	1.08 240	0.87 222	1.14 321	0.87 196	0.91 290	0.59 237	2.24 446	0.49 271	0.20 246	0.14 192	0.21 235	0.19 240	0.21 267	0.17 180

RALAANet	0.60 244	0.33 334	0.87 346	0.62 394	0.50 401	0.69 267	0.31 96	1.21 283	1.06 304	1.09 287	1.16 320	0.88 278	0.46 147	1.22 273	0.42 207	0.19 204	0.15 253	0.21 235	0.17 198	0.27 372	0.17 180

111	0.60 244	0.23 79	0.70 233	0.43 74	0.24 46	0.72 282	0.42 226	1.18 270	1.41 498	0.80 201	1.38 407	1.10 366	0.79 322	0.96 197	0.58 315	0.18 160	0.13 137	0.17 95	0.15 133	0.17 111	0.19 246

FENet	0.60 244	0.28 206	0.63 183	0.54 282	0.33 238	0.83 345	0.38 181	1.27 301	1.07 310	1.00 258	0.86 192	0.99 329	0.85 352	0.96 197	0.68 352	0.22 309	0.15 253	0.23 304	0.20 275	0.22 293	0.23 337

test_sample1	0.61 250	0.29 241	0.75 285	0.50 196	0.31 195	0.76 301	0.48 303	1.59 382	0.84 216	0.90 226	0.94 212	0.88 278	0.95 402	1.16 260	0.67 348	0.22 309	0.18 346	0.20 200	0.19 240	0.21 267	0.21 299

MyStereo06	0.61 250	0.28 206	0.95 381	0.56 320	0.46 381	0.61 210	0.73 443	1.78 439	0.67 159	1.03 271	1.12 298	1.13 376	0.56 218	0.78 136	0.41 196	0.17 120	0.16 293	0.23 304	0.20 275	0.22 293	0.20 281

ACRE	0.61 250	0.33 334	1.01 403	0.58 343	0.49 394	0.75 295	0.47 292	1.06 232	0.95 250	1.37 446	1.55 455	0.62 187	0.46 147	0.83 155	0.70 356	0.23 336	0.15 253	0.19 160	0.16 177	0.18 146	0.21 299

Anonymous3	0.61 250	0.44 435	1.11 441	0.59 356	0.49 394	0.93 380	0.65 417	0.93 163	0.81 206	0.72 183	0.88 198	0.65 197	0.69 278	1.06 230	0.53 296	0.35 489	0.30 491	0.26 385	0.26 420	0.31 422	0.27 397

test_sample2	0.62 254	0.29 241	0.74 279	0.50 196	0.28 127	0.80 328	0.61 405	1.61 389	1.00 279	0.88 223	0.99 230	0.94 304	0.83 345	1.16 260	0.51 282	0.23 336	0.18 346	0.22 266	0.21 320	0.23 319	0.22 317

tt1	0.62 254	0.32 312	0.51 108	0.54 282	0.26 77	1.16 437	0.48 303	0.95 175	2.47 567	0.57 148	0.77 171	0.49 121	0.81 332	1.55 356	0.32 87	0.20 246	0.12 65	0.24 324	0.15 133	0.19 190	0.20 281

CIPLG	0.62 254	0.33 334	0.96 387	0.58 343	0.50 401	0.75 295	0.48 303	1.05 219	0.96 255	1.40 458	1.57 463	0.64 194	0.48 170	0.89 179	0.70 356	0.23 336	0.15 253	0.19 160	0.16 177	0.19 190	0.21 299

IPLGR_C	0.62 254	0.33 334	0.99 393	0.58 343	0.49 394	0.76 301	0.48 303	1.10 245	0.96 255	1.40 458	1.56 459	0.62 187	0.48 170	0.80 143	0.71 361	0.23 336	0.15 253	0.19 160	0.16 177	0.19 190	0.21 299

HHNet	0.62 254	0.26 154	0.63 183	0.43 74	0.45 369	0.50 126	0.58 390	1.07 234	1.01 282	1.25 388	2.23 537	0.70 215	0.61 250	1.07 234	0.47 257	0.20 246	0.13 137	0.23 304	0.19 240	0.19 190	0.30 429

Pruner-Stereo	0.62 254	0.29 241	0.70 233	0.61 382	0.31 195	0.63 223	0.43 245	1.17 265	0.99 274	1.53 486	1.08 274	0.95 313	0.55 213	1.35 307	0.51 282	0.23 336	0.14 192	0.24 324	0.21 320	0.21 267	0.23 337

DIP-Stereo	0.62 254	0.30 261	0.83 327	0.48 166	0.36 271	0.95 385	0.33 115	2.37 561	0.67 159	1.25 388	1.00 234	0.68 206	0.51 189	0.91 182	0.61 330	0.18 160	0.15 253	0.21 235	0.17 198	0.19 190	0.19 246
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
FACV-RUCA	0.63 261	0.34 358	0.82 322	0.62 394	0.65 480	0.81 337	0.41 222	1.44 339	1.07 310	0.86 221	1.14 307	0.61 182	0.69 278	0.80 143	0.53 296	0.28 432	0.19 366	0.47 531	0.21 320	0.35 447	0.25 363

rvit_0105_3	0.63 261	0.44 435	1.08 433	0.72 481	0.40 326	0.64 226	0.71 439	1.03 205	1.17 376	0.82 209	0.70 151	0.80 241	0.70 283	0.91 182	0.56 309	0.35 489	0.34 512	0.34 481	0.32 488	0.27 372	0.28 409

mmm	0.63 261	0.35 379	0.72 251	0.51 228	0.30 169	0.86 359	0.54 347	1.59 382	0.86 218	1.07 280	1.38 407	0.79 239	0.75 299	0.91 182	0.58 315	0.22 309	0.18 346	0.29 428	0.25 402	0.25 346	0.23 337

HH	0.63 261	0.30 261	0.77 302	0.50 196	0.32 217	0.49 112	0.46 285	1.65 399	0.64 141	0.69 174	1.09 279	1.63 481	0.85 352	1.90 411	0.37 154	0.18 160	0.13 137	0.19 160	0.17 198	0.19 190	0.16 150

HanStereo	0.63 261	0.30 261	0.77 302	0.50 196	0.32 217	0.49 112	0.46 285	1.65 399	0.64 141	0.69 174	1.09 279	1.63 481	0.85 352	1.90 411	0.37 154	0.18 160	0.13 137	0.19 160	0.17 198	0.19 190	0.16 150

CAS	0.63 261	0.18 1	0.37 6	2.27 584	0.84 534	0.57 186	0.54 347	0.79 103	0.62 133	0.48 118	0.70 151	0.36 63	0.26 23	0.45 17	0.35 131	2.24 585	0.10 9	0.14 5	0.09 1	0.15 50	1.06 575

TestStereo1	0.63 261	0.28 206	0.75 285	0.76 501	0.31 195	0.48 100	0.43 245	1.30 306	1.21 402	0.97 246	1.31 377	0.64 194	0.77 311	1.75 392	0.42 207	0.20 246	0.15 253	0.22 266	0.18 217	0.21 267	0.17 180

RAFT_CTSACE	0.63 261	0.26 154	0.88 354	0.55 306	0.51 413	0.71 279	0.44 258	0.80 111	0.97 262	0.97 246	1.84 507	1.18 384	0.68 275	1.47 341	0.36 142	0.16 74	0.15 253	0.21 235	0.20 275	0.20 226	0.14 78

SA-5K	0.63 261	0.28 206	0.75 285	0.76 501	0.31 195	0.48 100	0.43 245	1.30 306	1.21 402	0.97 246	1.31 377	0.64 194	0.77 311	1.75 392	0.42 207	0.20 246	0.15 253	0.22 266	0.18 217	0.21 267	0.17 180

ICVP	0.63 261	0.33 334	0.57 153	0.61 382	0.40 326	0.80 328	0.58 390	1.61 389	0.89 229	0.90 226	1.24 347	0.88 278	0.73 295	0.72 117	0.88 414	0.29 443	0.21 406	0.22 266	0.21 320	0.24 334	0.27 397
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	0.63 261	0.26 154	1.90 533	0.81 514	0.67 487	0.43 67	0.23 35	1.03 205	0.58 119	0.65 168	1.56 459	1.41 437	0.39 103	1.28 289	0.35 131	0.20 246	0.14 192	0.20 200	0.19 240	0.18 146	0.14 78

ACVNet	0.63 261	0.31 296	0.54 129	0.54 282	0.36 271	0.80 328	0.46 285	1.37 319	1.07 310	0.93 234	1.30 371	1.08 354	0.85 352	0.80 143	0.94 424	0.21 280	0.19 366	0.21 235	0.18 217	0.22 293	0.18 206

HI	0.64 273	0.32 312	0.68 214	0.47 138	0.51 413	0.41 50	0.36 152	1.04 211	0.75 184	1.31 422	1.43 420	1.62 476	1.12 460	0.94 194	0.88 414	0.15 51	0.12 65	0.20 200	0.20 275	0.20 226	0.18 206

CoSv	0.64 273	0.32 312	0.68 214	0.47 138	0.51 413	0.41 50	0.36 152	1.04 211	0.75 184	1.31 422	1.43 420	1.62 476	1.12 460	0.94 194	0.88 414	0.15 51	0.12 65	0.20 200	0.20 275	0.20 226	0.18 206

rvit_stereo_0075_2	0.64 273	0.46 444	1.05 420	0.66 436	0.66 483	0.53 156	0.48 303	1.20 282	1.12 337	0.76 188	0.92 206	0.78 235	0.53 201	1.03 219	0.59 318	0.37 497	0.28 476	0.40 514	0.31 480	0.37 458	0.32 446

cc1	0.64 273	0.31 296	0.50 100	0.54 282	0.26 77	1.18 440	0.51 322	0.93 163	3.05 580	0.58 150	0.79 179	0.48 113	0.88 370	1.46 337	0.32 87	0.20 246	0.12 65	0.25 364	0.15 133	0.19 190	0.19 246

GwcNet-ADL	0.64 273	0.31 296	0.79 313	0.56 320	0.41 336	0.60 204	0.58 390	1.41 330	1.26 425	1.08 281	1.13 303	0.91 290	0.60 241	1.04 225	0.78 384	0.27 418	0.18 346	0.18 134	0.18 217	0.25 346	0.29 415

RAFT	0.64 273	0.30 261	0.73 263	0.59 356	0.33 238	0.68 262	0.58 390	1.04 211	0.76 191	1.08 281	1.19 332	1.65 487	0.93 392	1.06 230	0.56 309	0.21 280	0.18 346	0.27 402	0.24 387	0.22 293	0.17 180

TestStereo	0.64 273	0.39 410	0.71 245	0.51 228	0.27 102	0.56 181	0.42 226	1.03 205	0.91 238	0.80 201	1.00 234	0.68 206	0.52 194	3.25 496	0.45 236	0.22 309	0.15 253	0.24 324	0.18 217	0.27 372	0.16 150

DN-CSS_ROB	0.64 273	0.32 312	1.05 420	0.55 306	0.40 326	0.54 164	0.45 278	1.21 283	0.93 245	1.03 271	1.47 434	0.69 211	0.63 260	1.76 397	0.49 271	0.18 160	0.14 192	0.25 364	0.22 349	0.22 293	0.20 281

MyStereo8	0.65 281	0.29 241	1.00 399	0.58 343	0.49 394	0.91 369	0.35 136	1.18 270	1.31 450	1.16 337	1.27 361	0.90 287	0.64 264	0.72 117	0.95 428	0.18 160	0.14 192	0.20 200	0.18 217	0.22 293	0.26 387

StereoVision	0.65 281	0.34 358	0.86 335	0.59 356	0.40 326	0.50 126	0.41 222	1.09 242	0.93 245	0.71 178	2.50 551	0.82 250	0.57 227	1.03 219	0.49 271	0.25 379	0.28 476	0.29 428	0.28 452	0.36 454	0.20 281

CASS	0.65 281	0.34 358	0.72 251	0.56 320	0.27 102	0.78 314	0.42 226	1.59 382	0.86 218	1.30 412	1.25 351	0.87 274	0.84 349	0.84 160	0.54 302	0.35 489	0.19 366	0.26 385	0.21 320	0.28 391	0.42 492
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.65 281	0.30 261	0.75 285	0.67 448	0.50 401	0.92 376	0.52 333	1.39 326	1.12 337	0.76 188	1.11 291	1.00 330	0.90 377	1.53 352	0.45 236	0.18 160	0.13 137	0.23 304	0.22 349	0.21 267	0.19 246

iRaft-Stereo_20w	0.65 281	0.31 296	1.00 399	0.47 138	0.34 256	0.73 286	0.30 88	2.96 577	0.70 171	1.15 327	1.14 307	0.76 228	0.65 270	1.11 246	0.38 165	0.17 120	0.13 137	0.18 134	0.16 177	0.19 190	0.18 206

EAI-Stereo	0.65 281	0.28 206	0.69 227	0.53 267	0.27 102	0.60 204	0.40 206	2.28 553	0.64 141	0.71 178	3.18 564	0.57 164	0.43 126	1.06 230	0.41 196	0.18 160	0.13 137	0.17 95	0.17 198	0.17 111	0.17 180

HITNet	0.65 281	0.40 417	0.77 302	0.48 166	0.24 46	1.05 412	0.49 313	1.76 431	1.02 285	1.18 351	1.18 325	0.89 286	0.80 328	0.85 165	0.79 390	0.17 120	0.12 65	0.21 235	0.17 198	0.29 402	0.15 116
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
MyStereo05	0.66 288	0.28 206	1.07 429	0.56 320	0.46 381	0.61 210	0.73 443	1.34 313	1.41 498	1.15 327	0.91 204	0.77 231	0.80 328	1.41 330	0.63 337	0.17 120	0.16 293	0.23 304	0.20 275	0.22 293	0.20 281

PCWNet_CMD	0.66 288	0.32 312	0.88 354	0.49 184	0.37 288	0.78 314	0.40 206	1.42 332	1.31 450	1.16 337	1.31 377	1.25 401	0.62 255	0.89 179	0.57 312	0.20 246	0.16 293	0.27 402	0.19 240	0.40 475	0.25 363

ToySt	0.66 288	0.33 334	1.23 459	0.51 228	0.33 238	0.86 359	0.68 430	1.10 245	0.97 262	0.84 214	1.08 274	1.25 401	0.94 397	1.01 215	0.74 368	0.19 204	0.19 366	0.24 324	0.24 387	0.27 372	0.23 337

DisPM	0.66 288	0.28 206	0.72 251	0.61 382	0.35 260	0.62 219	0.45 278	1.02 200	0.99 274	1.56 496	1.10 285	0.80 241	0.59 237	2.37 457	0.41 196	0.23 336	0.14 192	0.23 304	0.21 320	0.20 226	0.25 363

SA	0.66 288	0.30 261	0.82 322	0.61 382	0.30 169	0.58 189	0.38 181	1.44 339	1.30 446	0.96 243	1.36 400	0.66 201	0.95 402	1.85 407	0.42 207	0.19 204	0.15 253	0.25 364	0.23 374	0.21 267	0.17 180

CFNet_pseudo	0.66 288	0.32 312	0.86 335	0.48 166	0.39 315	0.70 274	0.40 206	1.33 308	1.22 408	1.16 337	1.34 393	1.24 397	0.64 264	0.98 206	0.59 318	0.21 280	0.16 293	0.33 471	0.19 240	0.36 454	0.25 363

GES	0.66 288	0.34 358	0.90 364	0.59 356	0.38 305	0.94 381	0.57 386	2.11 522	0.86 218	1.02 267	1.11 291	0.66 201	0.79 322	0.99 210	0.61 330	0.27 418	0.19 366	0.20 200	0.20 275	0.21 267	0.30 429

MSMDNet	0.66 288	0.32 312	0.87 346	0.49 184	0.37 288	0.79 320	0.40 206	1.43 338	1.31 450	1.15 327	1.31 377	1.24 397	0.63 260	0.88 174	0.57 312	0.21 280	0.16 293	0.26 385	0.19 240	0.39 471	0.24 351

ccs_rob	0.66 288	0.33 334	0.86 335	0.48 166	0.39 315	0.70 274	0.40 206	1.33 308	1.22 408	1.16 337	1.34 393	1.23 395	0.64 264	0.98 206	0.59 318	0.21 280	0.16 293	0.35 489	0.20 275	0.37 458	0.25 363

MyStereo04	0.67 297	0.29 241	1.07 429	0.55 306	0.45 369	0.59 196	0.79 459	1.50 353	1.40 493	0.91 231	0.91 204	0.74 221	0.86 360	1.52 348	0.62 333	0.17 120	0.16 293	0.24 324	0.20 275	0.23 319	0.20 281

xx1	0.67 297	0.31 296	0.50 100	0.54 282	0.26 77	1.18 440	0.51 322	0.93 163	3.05 580	0.58 150	0.79 179	0.95 313	0.77 311	1.46 337	0.32 87	0.20 246	0.12 65	0.24 324	0.23 374	0.22 293	0.21 299

GMStereo_Zeroshot	0.67 297	0.61 506	1.01 403	0.64 415	0.37 288	0.84 353	0.35 136	1.05 219	1.12 337	1.12 303	1.06 265	1.27 409	0.54 206	1.19 268	0.59 318	0.32 463	0.17 323	0.31 447	0.18 217	0.52 522	0.22 317

DMCA	0.67 297	0.34 358	0.90 364	0.51 228	0.44 362	0.86 359	0.47 292	1.42 332	1.02 285	1.17 346	1.12 298	1.23 395	0.75 299	0.78 136	0.95 428	0.25 379	0.19 366	0.27 402	0.19 240	0.24 334	0.27 397

test_sample3	0.68 301	0.32 312	0.88 354	0.52 249	0.30 169	0.97 395	0.52 333	1.86 464	1.15 364	1.08 281	1.11 291	0.88 278	0.71 290	1.17 264	0.68 352	0.25 379	0.20 384	0.25 364	0.25 402	0.25 346	0.25 363

raft_robust	0.68 301	0.30 261	0.64 190	0.52 249	0.26 77	0.54 164	0.35 136	1.33 308	1.24 417	1.16 337	1.07 269	0.60 178	0.54 206	3.58 506	0.37 154	0.18 160	0.14 192	0.20 200	0.22 349	0.20 226	0.16 150

test_sample5	0.69 303	0.34 358	0.87 346	0.52 249	0.30 169	0.84 353	0.54 347	1.83 457	1.14 352	1.11 301	1.25 351	0.88 278	0.78 318	1.23 275	0.65 342	0.26 402	0.20 384	0.27 402	0.27 431	0.27 372	0.26 387

test_sample4	0.69 303	0.33 334	0.91 367	0.51 228	0.30 169	0.92 376	0.52 333	1.87 467	1.15 364	1.14 321	1.18 325	0.87 274	0.75 299	1.18 266	0.68 352	0.25 379	0.20 384	0.26 385	0.26 420	0.26 358	0.25 363

IPLG	0.69 303	0.27 184	0.97 389	0.51 228	0.43 353	0.79 320	0.33 115	1.21 283	1.06 304	1.30 412	1.10 285	0.52 140	0.55 213	3.16 494	0.63 337	0.16 74	0.14 192	0.19 160	0.16 177	0.18 146	0.17 180

UCFNet_RVC	0.69 303	0.35 379	0.49 91	0.64 415	0.39 315	0.85 358	0.58 390	1.75 425	1.14 352	0.97 246	1.19 332	1.17 381	0.93 392	0.99 210	0.62 333	0.28 432	0.20 384	0.34 481	0.31 480	0.32 431	0.27 397

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 307	3.18 605	2.55 558	0.39 38	0.23 30	0.44 74	0.23 35	0.63 46	0.42 55	0.44 91	0.44 61	0.34 58	0.28 30	0.56 57	0.29 49	1.35 579	0.10 9	0.22 266	0.19 240	0.46 505	1.31 580

DualNet	0.70 307	0.34 358	0.87 346	0.52 249	0.30 169	0.84 353	0.54 347	1.83 457	1.14 352	1.14 321	1.33 386	0.88 278	0.78 318	1.23 275	0.65 342	0.26 402	0.20 384	0.27 402	0.27 431	0.27 372	0.26 387

CFNet_ucs	0.70 307	0.33 334	0.88 354	0.50 196	0.43 353	0.74 290	0.44 258	1.60 386	1.29 440	1.22 368	1.54 453	1.09 364	0.63 260	0.99 210	0.59 318	0.25 379	0.20 384	0.37 500	0.21 320	0.40 475	0.28 409

IER	0.70 307	0.31 296	1.02 410	0.48 166	0.52 425	1.34 468	0.51 322	1.17 265	0.99 274	1.23 374	1.34 393	1.12 371	1.11 457	0.99 210	0.71 361	0.20 246	0.16 293	0.21 235	0.21 320	0.20 226	0.19 246

HCRNet	0.70 307	0.39 410	0.73 263	0.60 368	0.59 462	0.76 301	0.35 136	1.22 291	1.13 349	1.02 267	0.99 230	1.02 339	0.76 307	2.19 443	0.70 356	0.28 432	0.19 366	0.28 417	0.23 374	0.25 346	0.23 337

SFCPSM	0.70 307	0.28 206	1.02 410	0.51 228	0.38 305	1.37 471	0.66 422	2.00 501	1.03 289	1.17 346	1.21 338	0.82 250	0.78 318	1.03 219	0.53 296	0.21 280	0.17 323	0.22 266	0.24 387	0.21 267	0.19 246

AdaStereo	0.70 307	0.43 432	0.75 285	0.73 489	0.37 288	0.92 376	0.53 341	1.85 461	1.18 383	1.12 303	1.23 345	1.07 353	0.65 270	0.96 197	0.63 337	0.31 456	0.15 253	0.32 462	0.21 320	0.29 402	0.22 317
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.
test_sample6	0.71 314	0.34 358	0.87 346	0.52 249	0.30 169	0.82 339	0.58 390	1.79 445	1.15 364	1.14 321	1.33 386	0.91 290	0.79 322	1.31 295	0.74 368	0.27 418	0.21 406	0.27 402	0.29 464	0.28 391	0.27 397

BSDual-CNN	0.71 314	0.32 312	0.68 214	0.54 282	0.44 362	1.27 456	0.65 417	2.16 532	0.98 267	1.20 359	1.11 291	1.12 371	0.74 297	0.91 182	0.66 345	0.24 352	0.17 323	0.25 364	0.22 349	0.22 293	0.22 317

DFGA-Net	0.72 316	0.40 417	1.40 483	0.52 249	0.45 369	0.83 345	0.44 258	1.28 305	1.08 316	0.99 253	1.19 332	0.70 215	0.55 213	2.14 435	1.16 462	0.18 160	0.16 293	0.24 324	0.23 374	0.27 372	0.25 363

rvit_105_1	0.72 316	0.52 471	1.01 403	0.78 506	0.49 394	0.75 295	0.87 481	1.12 253	1.18 383	0.99 253	0.79 179	0.90 287	0.77 311	1.26 284	0.75 373	0.41 511	0.36 528	0.36 497	0.41 525	0.30 413	0.33 452

DCVSM-stereo	0.72 316	0.35 379	0.76 295	0.55 306	0.42 342	0.73 286	0.38 181	1.21 283	1.02 285	1.79 526	1.04 261	1.62 476	1.03 438	1.04 225	0.79 390	0.24 352	0.27 469	0.29 428	0.24 387	0.30 413	0.36 468

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 316	0.35 379	1.70 518	0.49 184	0.56 442	0.63 223	0.38 181	2.41 564	0.65 156	0.77 193	1.07 269	1.82 508	0.95 402	0.93 191	0.43 217	0.20 246	0.13 137	0.21 235	0.25 402	0.28 391	0.26 387

qqq1	0.72 316	0.30 261	0.86 335	0.46 125	0.26 77	0.82 339	0.43 245	2.05 512	1.39 488	1.23 374	1.47 434	0.98 323	0.95 402	1.71 387	0.44 222	0.24 352	0.20 384	0.18 134	0.15 133	0.18 146	0.18 206

fff1	0.72 316	0.30 261	0.86 335	0.46 125	0.26 77	0.82 339	0.43 245	2.05 512	1.39 488	1.23 374	1.47 434	0.98 323	0.95 402	1.71 387	0.44 222	0.24 352	0.20 384	0.18 134	0.15 133	0.18 146	0.18 206

ffm	0.72 316	0.33 334	0.85 329	0.53 267	0.37 288	0.74 290	0.56 375	0.95 175	2.47 567	1.15 327	1.45 427	1.06 348	0.82 337	1.55 356	0.32 87	0.20 246	0.12 65	0.31 447	0.27 431	0.19 190	0.20 281

anonymousa	0.72 316	0.27 184	0.75 285	0.47 138	0.63 475	1.43 484	0.45 278	1.24 297	0.89 229	1.28 397	1.75 497	1.62 476	1.13 464	0.69 106	0.59 318	0.19 204	0.16 293	0.23 304	0.25 402	0.20 226	0.18 206

Sa-1000	0.72 316	0.29 241	0.76 295	0.59 356	0.30 169	0.73 286	0.37 174	1.62 393	1.33 458	1.28 397	2.04 528	0.86 270	0.75 299	1.84 404	0.38 165	0.19 204	0.14 192	0.25 364	0.23 374	0.20 226	0.16 150

psmg	0.72 316	0.32 312	0.68 214	0.50 196	0.44 362	1.48 488	0.75 448	1.94 489	0.98 267	1.21 363	1.33 386	1.12 371	0.74 297	0.91 182	0.66 345	0.24 352	0.19 366	0.25 364	0.25 402	0.23 319	0.22 317

UDGNet	0.72 316	1.17 565	0.80 318	0.77 504	0.41 336	0.77 309	0.38 181	0.97 183	1.34 461	0.81 205	0.88 198	0.71 218	0.60 241	1.21 272	0.54 302	0.52 540	0.19 366	1.02 575	0.26 420	0.71 551	0.31 439

PSMNet-ADL	0.72 316	0.35 379	0.62 180	0.69 463	0.46 381	1.14 429	0.44 258	1.37 319	1.01 282	0.83 211	1.17 323	1.33 422	0.96 409	1.43 331	0.95 428	0.33 472	0.22 424	0.21 235	0.23 374	0.27 372	0.29 415

LCNet	0.72 316	0.28 206	0.52 117	0.55 306	0.31 195	0.69 267	0.54 347	1.00 193	0.88 226	1.19 355	1.34 393	0.97 321	1.34 501	2.56 470	0.45 236	0.18 160	0.13 137	0.21 235	0.25 402	0.27 372	0.73 558

GANet-RSSM	0.72 316	0.28 206	0.63 183	0.64 415	0.58 454	0.80 328	0.58 390	1.89 473	1.08 316	1.04 274	1.25 351	1.15 379	1.04 440	1.49 343	0.62 333	0.25 379	0.19 366	0.22 266	0.22 349	0.22 293	0.21 299

PSMNet-RSSM	0.72 316	0.30 261	0.61 174	0.63 406	0.42 342	0.73 286	0.56 375	1.92 483	1.10 331	1.09 287	1.37 402	1.22 390	0.98 419	1.28 289	0.72 364	0.27 418	0.19 366	0.27 402	0.29 464	0.24 334	0.24 351

CFNet-ft	0.72 316	0.32 312	0.54 129	0.66 436	0.54 432	0.83 345	0.55 367	1.37 319	1.15 364	0.93 234	1.28 367	1.57 468	0.97 412	1.35 307	0.81 396	0.26 402	0.20 384	0.33 471	0.25 402	0.30 413	0.23 337

CFNet_RVC	0.72 316	0.32 312	0.54 129	0.66 436	0.54 432	0.83 345	0.55 367	1.37 319	1.15 364	0.93 234	1.28 367	1.57 468	0.97 412	1.35 307	0.81 396	0.26 402	0.20 384	0.33 471	0.25 402	0.30 413	0.23 337

MLCV	0.72 316	0.34 358	1.10 439	0.51 228	0.23 30	0.91 369	0.39 196	1.33 308	1.23 411	1.46 472	1.55 455	1.01 337	0.64 264	1.95 418	0.80 394	0.18 160	0.12 65	0.18 134	0.14 112	0.19 190	0.17 180

G2L-ROB	0.73 334	0.25 129	0.76 295	0.54 282	0.39 315	0.95 385	0.66 422	1.66 404	1.09 324	1.24 382	1.02 248	1.64 484	0.71 290	1.63 370	1.02 440	0.20 246	0.14 192	0.17 95	0.15 133	0.20 226	0.22 317

G2L-Stereo_test	0.73 334	0.27 184	0.74 279	0.49 184	0.40 326	0.90 365	0.81 468	1.53 368	1.14 352	1.28 397	1.27 361	1.52 462	0.72 293	1.62 368	0.94 424	0.19 204	0.14 192	0.16 65	0.15 133	0.18 146	0.19 246

CoDeX	0.73 334	0.29 241	0.93 373	0.54 282	0.36 271	1.14 429	0.61 405	2.34 558	1.17 376	1.16 337	1.25 351	0.91 290	0.87 365	1.33 302	0.64 341	0.20 246	0.16 293	0.21 235	0.18 217	0.20 226	0.18 206

cf-r	0.73 334	0.30 261	0.77 302	0.55 306	0.63 475	0.78 314	0.48 303	1.79 445	1.15 364	1.13 318	1.26 358	1.43 439	0.87 365	1.40 328	0.85 409	0.25 379	0.18 346	0.22 266	0.23 374	0.19 190	0.19 246

BEATNet_4x	0.73 334	0.49 457	1.17 453	0.53 267	0.26 77	1.03 409	0.55 367	1.82 452	1.06 304	1.21 363	1.22 341	0.96 319	0.91 380	1.01 215	1.06 444	0.21 280	0.14 192	0.24 324	0.19 240	0.37 458	0.21 299

Select-FE	0.74 339	0.39 410	1.56 509	0.55 306	0.46 381	0.40 44	0.22 24	1.86 464	0.68 164	1.05 275	1.31 377	1.82 508	1.74 538	1.11 246	0.38 165	0.21 280	0.16 293	0.21 235	0.25 402	0.19 190	0.31 439

test_sample7	0.74 339	0.37 396	0.76 295	0.52 249	0.35 260	0.91 369	0.67 426	1.78 439	1.21 402	1.22 368	1.18 325	1.08 354	0.92 383	1.23 275	0.67 348	0.31 456	0.28 476	0.32 462	0.31 480	0.33 440	0.29 415

gwcnet-sp	0.74 339	0.33 334	1.44 492	0.57 337	0.45 369	1.40 478	0.54 347	1.50 353	1.14 352	1.30 412	1.02 248	0.94 304	0.82 337	1.39 322	0.76 376	0.21 280	0.21 406	0.22 266	0.21 320	0.22 293	0.22 317

scenet	0.74 339	0.33 334	1.44 492	0.57 337	0.45 369	1.40 478	0.54 347	1.50 353	1.14 352	1.30 412	1.02 248	0.94 304	0.82 337	1.39 322	0.76 376	0.21 280	0.21 406	0.22 266	0.21 320	0.22 293	0.22 317

ssnet	0.74 339	0.33 334	1.44 492	0.57 337	0.45 369	1.40 478	0.54 347	1.50 353	1.14 352	1.30 412	1.02 248	0.94 304	0.82 337	1.39 322	0.76 376	0.21 280	0.21 406	0.22 266	0.21 320	0.22 293	0.22 317

BUS	0.74 339	0.32 312	0.68 214	0.54 282	0.44 362	2.34 553	0.42 226	2.16 532	0.98 267	1.20 359	1.11 291	1.03 343	0.62 255	0.91 182	0.70 356	0.24 352	0.17 323	0.25 364	0.22 349	0.22 293	0.22 317

GMM-Stereo	0.74 339	0.25 129	0.59 166	0.54 282	0.34 256	0.72 282	0.99 512	1.01 199	0.87 222	1.36 443	1.78 500	1.12 371	0.81 332	2.09 431	0.46 250	0.18 160	0.12 65	0.25 364	0.25 402	0.20 226	0.85 564

DMCA-RVC	0.74 339	0.40 417	1.27 468	0.66 436	0.49 394	0.77 309	0.47 292	1.35 316	1.01 282	1.53 486	1.01 240	1.29 415	0.82 337	1.31 295	0.78 384	0.27 418	0.21 406	0.35 489	0.27 431	0.32 431	0.24 351

DeepPruner_ROB	0.74 339	0.48 454	0.87 346	0.57 337	0.44 362	0.79 320	0.54 347	1.73 418	0.96 255	1.38 451	1.27 361	1.24 397	0.73 295	1.43 331	0.73 367	0.34 482	0.28 476	0.27 402	0.26 420	0.31 422	0.31 439

SMFormer	0.75 348	0.30 261	0.86 335	0.46 125	0.26 77	0.82 339	0.43 245	2.05 512	1.39 488	1.23 374	1.47 434	0.98 323	0.95 402	1.71 387	0.82 401	0.24 352	0.20 384	0.22 266	0.21 320	0.23 319	0.24 351

tta	0.75 348	0.30 261	0.86 335	0.46 125	0.26 77	0.82 339	0.43 245	2.05 512	1.39 488	1.23 374	1.47 434	0.98 323	0.95 402	1.71 387	0.82 401	0.24 352	0.20 384	0.22 266	0.21 320	0.18 146	0.18 206

KYRaft	0.75 348	0.28 206	0.62 180	0.56 320	0.29 146	0.67 255	0.86 479	0.94 170	0.84 216	1.62 508	2.21 536	1.16 380	1.02 436	1.57 360	0.40 185	0.20 246	0.13 137	0.22 266	0.28 452	0.20 226	1.02 570

Prome-Stereo	0.75 348	0.27 184	0.53 123	0.55 306	0.32 217	0.59 196	0.97 506	0.89 144	0.88 226	1.45 470	2.46 549	0.91 290	1.41 506	1.58 362	0.44 222	0.18 160	0.13 137	0.19 160	0.17 198	0.20 226	0.92 566

acv_ft	0.75 348	0.31 296	0.95 381	0.70 469	0.86 539	1.24 452	0.53 341	1.44 339	1.07 310	1.24 382	1.30 371	1.08 354	0.92 383	0.80 143	1.34 485	0.21 280	0.19 366	0.21 235	0.18 217	0.21 267	0.18 206

iResNet	0.75 348	0.40 417	1.36 481	0.67 448	0.29 146	0.92 376	0.59 399	1.52 362	1.25 420	1.28 397	1.48 439	0.94 304	0.76 307	1.62 368	0.78 384	0.18 160	0.14 192	0.18 134	0.15 133	0.22 293	0.23 337

PAM	0.76 354	0.29 241	1.08 433	0.52 249	0.33 238	1.38 474	0.39 196	2.01 505	0.67 159	1.06 276	0.96 218	2.89 565	1.43 508	0.86 169	0.35 131	0.19 204	0.12 65	0.19 160	0.17 198	0.19 190	0.20 281

AASNet	0.76 354	0.35 379	0.91 367	0.79 508	0.81 530	1.14 429	0.56 375	2.02 509	1.08 316	1.22 368	1.24 347	0.93 301	0.76 307	0.77 131	1.16 462	0.27 418	0.23 436	0.24 324	0.20 275	0.28 391	0.24 351

PAM_32	0.77 356	0.28 206	1.03 414	0.52 249	0.30 169	1.32 464	0.35 136	1.97 496	0.65 156	1.02 267	1.06 265	3.05 566	1.49 518	0.96 197	0.36 142	0.19 204	0.13 137	0.20 200	0.18 217	0.19 190	0.19 246

testlalala_base	0.77 356	0.40 417	0.70 233	0.65 429	0.50 401	0.79 320	0.28 71	1.50 353	0.51 95	0.73 186	0.90 202	0.69 211	0.54 206	0.66 100	0.40 185	2.82 591	0.14 192	0.17 95	0.12 51	2.68 587	0.19 246

NINENet	0.77 356	0.37 396	0.78 310	0.62 394	0.51 413	2.34 553	0.42 226	1.83 457	1.04 294	1.14 321	1.23 345	1.03 343	0.62 255	1.24 280	0.70 356	0.28 432	0.23 436	0.31 447	0.21 320	0.26 358	0.25 363

hknet	0.77 356	0.32 312	0.95 381	0.54 282	0.38 305	1.27 456	0.65 417	2.16 532	1.07 310	1.20 359	1.11 291	1.59 472	0.81 332	1.37 313	0.66 345	0.22 309	0.17 323	0.25 364	0.22 349	0.22 293	0.22 317

ARAFT	0.77 356	0.36 389	1.49 506	0.51 228	0.31 195	0.90 365	0.82 470	1.90 476	1.06 304	1.62 508	1.24 347	1.02 339	0.64 264	1.84 404	0.50 277	0.18 160	0.14 192	0.28 417	0.27 431	0.17 111	0.16 150

psm_up	0.77 356	0.34 358	0.70 233	0.66 436	0.58 454	1.05 412	0.92 494	1.52 362	1.12 337	1.26 392	1.16 320	1.31 420	1.23 484	1.20 270	0.81 396	0.25 379	0.29 487	0.31 447	0.27 431	0.27 372	0.25 363

GwcNet-RSSM	0.77 356	0.32 312	1.01 403	0.62 394	0.54 432	0.78 314	0.51 322	1.73 418	1.20 396	1.09 287	1.37 402	1.46 449	0.85 352	1.53 352	1.09 450	0.25 379	0.18 346	0.23 304	0.24 387	0.20 226	0.19 246

iResNet_ROB	0.77 356	0.30 261	0.99 393	0.57 337	0.36 271	0.83 345	0.36 152	2.33 556	1.58 521	1.27 395	1.30 371	1.25 401	0.84 349	1.65 373	0.79 390	0.20 246	0.14 192	0.17 95	0.12 51	0.18 146	0.27 397

DDVS	0.78 364	0.41 425	0.94 377	0.60 368	0.43 353	1.30 461	0.43 245	1.40 328	0.91 238	1.20 359	1.15 315	1.43 439	0.64 264	2.18 441	0.89 417	0.28 432	0.22 424	0.26 385	0.23 374	0.31 422	0.33 452

PSM-softLoss	0.78 364	0.31 296	0.77 302	0.58 343	0.32 217	0.56 181	0.40 206	1.18 270	0.70 171	1.24 382	1.07 269	0.83 257	0.52 194	5.36 539	0.53 296	0.24 352	0.15 253	0.25 364	0.22 349	0.20 226	0.25 363

KMStereo	0.78 364	0.31 296	0.77 302	0.58 343	0.32 217	0.56 181	0.40 206	1.18 270	0.70 171	1.24 382	1.07 269	0.83 257	0.52 194	5.36 539	0.53 296	0.24 352	0.15 253	0.25 364	0.22 349	0.20 226	0.25 363

STTStereo	0.78 364	0.50 464	1.22 458	0.64 415	0.54 432	0.89 362	0.54 347	1.44 339	1.11 333	1.38 451	1.09 279	1.27 409	0.85 352	1.43 331	0.83 403	0.29 443	0.27 469	0.33 471	0.39 520	0.32 431	0.30 429

PSM-AAD	0.79 368	0.27 184	0.53 123	0.55 306	0.28 127	0.77 309	1.24 540	0.99 189	0.91 238	1.66 513	1.57 463	0.81 245	2.19 566	1.65 373	0.44 222	0.19 204	0.14 192	0.38 503	0.32 488	0.21 267	0.70 555

hitnet-ft	0.79 368	0.35 379	0.57 153	0.58 343	0.42 342	0.96 391	0.46 285	1.47 345	1.33 458	1.19 355	1.22 341	1.81 505	0.98 419	1.66 377	0.94 424	0.33 472	0.28 476	0.34 481	0.27 431	0.35 447	0.31 439

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 368	0.43 432	1.05 420	0.64 415	0.58 454	0.95 385	0.53 341	1.53 368	1.18 383	1.37 446	1.15 315	1.43 439	0.88 370	1.61 367	0.84 406	0.25 379	0.22 424	0.27 402	0.27 431	0.29 402	0.29 415
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
coex_refinement	0.80 371	0.28 206	0.73 263	0.70 469	0.51 413	0.95 385	0.60 403	1.78 439	1.23 411	1.36 443	1.37 402	1.82 508	0.81 332	1.32 299	1.13 459	0.26 402	0.17 323	0.19 160	0.20 275	0.24 334	0.25 363

G2L-Stereo	0.80 371	0.32 312	0.95 381	0.60 368	0.42 342	0.78 314	0.69 434	1.50 353	1.09 324	1.33 434	1.14 307	1.45 446	0.72 293	2.45 462	1.10 453	0.25 379	0.20 384	0.26 385	0.21 320	0.20 226	0.26 387

ISRNet	0.80 371	0.33 334	1.07 429	0.81 514	0.66 483	0.60 204	0.34 128	1.19 280	1.13 349	1.59 503	1.53 448	1.35 427	0.77 311	1.27 287	0.94 424	0.39 504	0.34 512	0.43 521	0.38 518	0.34 444	0.49 518

NF-Stereo	0.80 371	0.30 261	0.75 285	0.60 368	0.31 195	0.64 226	0.44 258	1.21 283	0.90 233	1.29 403	1.02 248	0.82 250	0.57 227	5.40 544	0.48 262	0.23 336	0.14 192	0.24 324	0.20 275	0.20 226	0.30 429

OCTAStereo	0.80 371	0.30 261	0.75 285	0.60 368	0.31 195	0.64 226	0.44 258	1.21 283	0.90 233	1.29 403	1.01 240	0.82 250	0.57 227	5.35 538	0.48 262	0.24 352	0.14 192	0.24 324	0.20 275	0.20 226	0.30 429

DRaft	0.80 371	0.24 101	0.70 233	0.45 113	0.30 169	0.97 395	0.53 341	1.05 219	0.97 262	1.78 523	2.02 526	0.80 241	1.74 538	2.73 478	0.72 364	0.17 120	0.14 192	0.20 200	0.20 275	0.18 146	0.21 299

RE-Stereo	0.80 371	0.30 261	0.75 285	0.60 368	0.31 195	0.64 226	0.44 258	1.21 283	0.90 233	1.29 403	1.01 240	0.81 245	0.57 227	5.37 541	0.48 262	0.24 352	0.14 192	0.24 324	0.20 275	0.20 226	0.30 429

TVStereo	0.80 371	0.30 261	0.75 285	0.60 368	0.31 195	0.64 226	0.44 258	1.21 283	0.90 233	1.29 403	1.01 240	0.81 245	0.57 227	5.37 541	0.48 262	0.24 352	0.14 192	0.24 324	0.20 275	0.20 226	0.30 429

UPFNet	0.80 371	0.32 312	0.90 364	0.59 356	0.74 506	1.26 455	0.80 465	1.52 362	1.10 331	1.30 412	1.12 298	1.30 416	0.84 349	1.67 378	1.09 450	0.24 352	0.24 445	0.24 324	0.23 374	0.25 346	0.18 206

iResNetv2_ROB	0.80 371	0.37 396	1.71 520	0.56 320	0.37 288	0.94 381	0.64 415	1.73 418	1.34 461	1.23 374	1.42 416	1.26 405	0.92 383	1.85 407	0.56 309	0.23 336	0.15 253	0.19 160	0.14 112	0.24 334	0.19 246

StereoDRNet-Refined	0.80 371	0.41 425	0.88 354	0.62 394	0.42 342	1.33 466	0.48 303	1.52 362	1.17 376	1.45 470	1.44 425	1.44 444	0.90 377	1.26 284	1.24 471	0.20 246	0.16 293	0.27 402	0.24 387	0.25 346	0.28 409
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ITSA-stereo	0.82 382	0.36 389	0.82 322	0.54 282	0.31 195	0.80 328	0.47 292	2.17 538	1.67 527	1.13 318	1.13 303	0.94 304	0.86 360	2.46 465	1.00 438	0.26 402	0.23 436	0.28 417	0.27 431	0.28 391	0.36 468

DCRE	0.82 382	0.26 154	0.70 233	0.58 343	0.44 362	0.54 164	0.48 303	0.95 175	0.78 198	0.78 196	7.33 596	0.86 270	0.52 194	0.76 128	0.41 196	0.16 74	0.16 293	0.19 160	0.17 198	0.18 146	0.17 180

SepStereo	0.82 382	0.34 358	1.03 414	0.64 415	0.69 495	0.77 309	0.63 413	1.54 371	1.20 396	1.79 526	1.55 455	0.95 313	1.04 440	2.30 452	0.60 328	0.21 280	0.16 293	0.25 364	0.18 217	0.27 372	0.22 317

GrayStereo	0.82 382	0.26 154	0.58 159	0.63 406	0.37 288	0.76 301	1.86 574	1.11 251	0.87 222	1.99 542	1.89 514	1.08 354	1.82 547	1.39 322	0.48 262	0.19 204	0.14 192	0.19 160	0.21 320	0.18 146	0.39 482

LMCR-Stereo	0.82 382	0.46 444	0.88 354	0.75 498	0.43 353	1.33 466	0.56 375	2.43 566	0.98 267	1.53 486	1.49 441	0.74 221	1.00 429	1.63 370	0.89 417	0.28 432	0.17 323	0.22 266	0.17 198	0.29 402	0.20 281

ac_64	0.82 382	0.29 241	0.81 319	0.71 477	0.60 465	1.05 412	0.54 347	1.99 500	0.92 243	1.18 351	1.06 265	1.99 528	1.08 452	1.94 417	0.97 433	0.27 418	0.22 424	0.24 324	0.23 374	0.22 293	0.19 246

DualNet (step1)	0.83 388	0.49 457	1.13 445	0.56 320	0.39 315	1.02 406	0.73 443	1.78 439	1.21 402	1.22 368	1.18 325	1.08 354	0.92 383	1.23 275	0.67 348	0.57 549	0.28 476	0.62 559	0.67 566	0.45 499	0.42 492

SST-Stereo	0.83 388	0.28 206	0.72 251	0.59 356	0.31 195	0.72 282	0.26 58	1.09 242	0.86 218	1.47 473	1.10 285	1.00 330	0.87 365	5.73 552	0.45 236	0.22 309	0.13 137	0.23 304	0.19 240	0.23 319	0.18 206

RAFT_R40	0.83 388	0.28 206	0.73 263	0.59 356	0.31 195	0.69 267	0.44 258	1.10 245	0.95 250	1.47 473	1.10 285	1.00 330	0.85 352	5.53 546	0.46 250	0.22 309	0.13 137	0.23 304	0.20 275	0.23 319	0.18 206

UNet	0.83 388	0.34 358	1.31 472	0.58 343	0.74 506	1.58 498	0.49 313	1.41 330	1.04 294	1.21 363	1.08 274	1.54 464	1.12 460	1.65 373	1.09 450	0.23 336	0.17 323	0.25 364	0.20 275	0.25 346	0.22 317

FADNet_RVC	0.83 388	0.51 467	1.83 531	0.54 282	0.42 342	1.19 444	0.46 285	1.51 360	1.09 324	0.89 224	1.24 347	0.91 290	0.87 365	2.11 433	1.11 456	0.27 418	0.22 424	0.31 447	0.28 452	0.43 489	0.38 479

DAS	0.84 393	0.34 358	1.03 414	0.64 415	0.69 495	0.77 309	0.63 413	1.54 371	1.20 396	1.79 526	1.55 455	0.95 313	1.04 440	2.83 480	0.60 328	0.21 280	0.16 293	0.25 364	0.18 217	0.27 372	0.22 317

RAFT-345	0.84 393	0.25 129	0.66 205	0.50 196	0.27 102	0.54 164	0.42 226	0.83 128	1.11 333	1.32 426	2.34 542	0.86 270	0.54 206	5.72 551	0.47 257	0.18 160	0.13 137	0.22 266	0.17 198	0.17 111	0.16 150

MMNet	0.84 393	0.32 312	1.09 436	0.60 368	0.59 462	1.85 527	0.49 313	1.51 360	1.27 431	1.37 446	1.15 315	1.26 405	1.18 472	1.67 378	1.22 469	0.19 204	0.18 346	0.23 304	0.22 349	0.25 346	0.21 299

FADNet-RVC-Resample	0.84 393	0.47 450	2.10 542	0.61 382	0.45 369	1.07 417	0.61 405	1.59 382	1.20 396	1.08 281	0.98 228	1.03 343	0.98 419	2.17 438	0.72 364	0.23 336	0.22 424	0.30 441	0.32 488	0.35 447	0.34 457

iRaft-Stereo_5w	0.85 397	0.29 241	0.91 367	0.53 267	0.43 353	0.49 112	0.68 430	0.99 189	0.87 222	0.79 199	1.34 393	1.46 449	0.91 380	5.11 533	1.11 456	0.17 120	0.14 192	0.22 266	0.18 217	0.20 226	0.20 281

SACVNet	0.85 397	0.46 444	0.85 329	0.81 514	0.56 442	0.80 328	0.79 459	1.68 407	1.12 337	1.34 438	1.33 386	1.25 401	0.94 397	2.39 459	0.76 376	0.34 482	0.26 460	0.31 447	0.29 464	0.35 447	0.44 502

ADLNet	0.85 397	0.36 389	0.89 360	0.85 531	0.72 500	1.24 452	0.76 451	1.82 452	1.36 475	1.52 485	1.35 399	1.27 409	0.99 427	1.23 275	1.15 461	0.27 418	0.20 384	0.26 385	0.25 402	0.28 391	0.30 429

delet	0.85 397	0.32 312	0.95 381	0.65 429	0.66 483	1.64 504	0.84 472	1.75 425	1.35 471	1.32 426	1.30 371	1.30 416	0.88 370	1.68 383	1.10 453	0.21 280	0.21 406	0.24 324	0.24 387	0.21 267	0.21 299

HGLStereo	0.85 397	0.38 403	0.94 377	0.80 511	1.03 552	1.17 439	0.58 390	1.52 362	1.20 396	1.19 355	1.62 475	1.13 376	1.20 478	1.80 401	1.06 444	0.24 352	0.24 445	0.24 324	0.21 320	0.23 319	0.27 397

WQFJX	0.86 402	0.46 444	1.04 418	0.73 489	0.78 519	1.19 444	0.97 506	1.64 397	1.06 304	1.06 276	1.21 338	0.62 187	0.59 237	3.82 508	0.85 409	0.19 204	0.17 323	0.24 324	0.19 240	0.22 293	0.20 281

CRFU-Net	0.86 402	0.39 410	1.00 399	0.65 429	0.57 445	1.78 519	0.86 479	2.15 529	0.81 206	1.38 451	1.18 325	1.64 484	1.19 475	1.35 307	0.90 420	0.26 402	0.22 424	0.21 235	0.19 240	0.23 319	0.24 351

dad	0.86 402	0.66 515	1.06 424	0.56 320	0.37 288	0.76 301	0.44 258	1.17 265	1.50 511	1.44 468	1.27 361	1.34 426	0.75 299	2.52 469	0.84 406	0.42 515	0.27 469	0.83 567	0.26 420	0.41 478	0.29 415

AACVNet	0.86 402	0.35 379	0.79 313	0.82 522	0.39 315	0.76 301	0.49 313	1.61 389	0.81 206	1.08 281	1.33 386	1.30 416	0.93 392	4.34 518	0.74 368	0.25 379	0.21 406	0.28 417	0.22 349	0.29 402	0.25 363

DLCB_ROB	0.86 402	0.40 417	0.78 310	0.68 459	0.54 432	1.11 424	0.84 472	1.49 349	1.23 411	1.64 512	1.65 482	1.70 493	0.91 380	1.70 385	1.05 442	0.25 379	0.24 445	0.26 385	0.27 431	0.27 372	0.24 351

HSM-Net_RVC	0.87 407	0.29 241	0.53 123	0.53 267	0.30 169	1.15 435	0.55 367	3.57 586	1.28 436	1.53 486	1.74 494	1.68 490	0.93 392	1.49 343	0.77 382	0.22 309	0.17 323	0.19 160	0.18 217	0.20 226	0.19 246
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ssnet_v2	0.88 408	0.36 389	1.02 410	0.62 394	0.38 305	1.32 464	0.97 506	2.07 518	1.34 461	1.37 446	1.18 325	1.54 464	0.92 383	1.10 243	1.65 520	0.30 448	0.27 469	0.30 441	0.28 452	0.27 372	0.26 387

ADLNet2	0.88 408	0.34 358	1.17 453	0.77 504	0.64 478	1.12 427	0.76 451	1.74 423	1.24 417	1.21 363	1.65 482	1.71 494	1.05 444	1.67 378	1.17 465	0.24 352	0.21 406	0.21 235	0.22 349	0.26 358	0.29 415

ASMatch	0.88 408	0.26 154	0.69 227	0.51 228	0.35 260	0.48 100	0.37 174	1.12 253	0.92 243	1.10 295	3.28 565	0.96 319	0.98 419	4.90 530	0.49 271	0.19 204	0.16 293	0.22 266	0.19 240	0.19 190	0.27 397

IRAFT_RVC	0.88 408	0.28 206	0.76 295	0.63 406	0.31 195	0.65 242	1.02 517	1.22 291	0.94 248	1.22 368	1.04 261	1.01 337	0.98 419	5.82 554	0.53 296	0.22 309	0.12 65	0.25 364	0.20 275	0.20 226	0.19 246

FADNet-RVC	0.88 408	0.67 516	1.93 535	0.60 368	0.48 390	0.91 369	0.60 403	1.71 416	1.18 383	0.90 226	0.96 218	1.36 429	0.92 383	2.25 448	1.17 465	0.30 448	0.29 487	0.32 462	0.32 488	0.41 478	0.35 462

GEStereo_RVC	0.90 413	0.37 396	0.99 393	0.64 415	0.50 401	0.95 385	0.79 459	2.42 565	1.17 376	1.16 337	1.11 291	1.26 405	0.92 383	3.24 495	0.90 420	0.29 443	0.19 366	0.23 304	0.20 275	0.27 372	0.29 415

CBMV_ROB	0.90 413	0.44 435	0.63 183	0.51 228	0.37 288	1.25 454	0.49 313	1.77 435	1.27 431	1.41 460	2.00 523	1.33 422	1.08 452	2.17 438	0.76 376	0.43 520	0.42 545	0.47 531	0.44 532	0.41 478	0.36 468

PSMNet_ROB	0.90 413	0.52 471	1.17 453	0.72 481	0.61 468	1.27 456	1.12 529	1.76 431	1.12 337	1.09 287	1.28 367	1.45 446	0.89 376	1.65 373	1.42 503	0.33 472	0.25 454	0.37 500	0.39 520	0.35 447	0.29 415

FTStereo	0.91 416	0.26 154	0.56 143	0.54 282	0.33 238	0.66 251	1.87 575	1.00 193	0.75 184	1.75 520	4.15 575	1.04 346	1.65 531	1.57 360	0.46 250	0.19 204	0.16 293	0.23 304	0.21 320	0.18 146	0.63 546

PFNet	0.91 416	0.26 154	1.10 439	0.63 406	0.32 217	0.64 226	0.56 375	1.17 265	0.99 274	1.47 473	1.08 274	0.98 323	0.69 278	6.62 567	0.54 302	0.20 246	0.12 65	0.24 324	0.19 240	0.20 226	0.17 180

CBFPSM	0.92 418	0.33 334	1.86 532	0.49 184	0.38 305	1.75 512	0.84 472	1.39 326	1.12 337	1.09 287	0.99 230	2.37 547	1.66 535	1.32 299	1.42 503	0.19 204	0.18 346	0.20 200	0.20 275	0.21 267	0.33 452

FADNet	0.92 418	0.61 506	1.81 527	0.62 394	0.55 438	0.96 391	0.57 386	1.78 439	1.33 458	0.93 234	1.01 240	1.36 429	1.01 431	2.71 477	0.75 373	0.33 472	0.34 512	0.31 447	0.34 504	0.59 535	0.40 483

NVstereo2D	0.92 418	0.41 425	1.48 504	0.72 481	0.72 500	1.20 447	0.87 481	1.75 425	1.38 483	0.99 253	1.13 303	1.26 405	0.98 419	2.21 445	0.89 417	0.43 520	0.20 384	0.38 503	0.24 387	0.57 531	0.63 546

DispNO	0.93 421	0.30 261	1.34 480	0.55 306	0.55 438	0.89 362	0.49 313	1.48 347	1.21 402	1.17 346	1.27 361	1.19 385	0.90 377	5.23 536	0.74 368	0.22 309	0.17 323	0.24 324	0.21 320	0.19 190	0.20 281

DSFCA	0.93 421	0.34 358	1.06 424	0.52 249	0.65 480	1.55 495	0.93 498	1.49 349	1.19 391	1.56 496	1.15 315	1.50 458	0.96 409	3.07 489	1.02 440	0.30 448	0.26 460	0.25 364	0.25 402	0.28 391	0.24 351

ttt	0.94 423	0.34 358	0.59 166	0.61 382	0.37 288	0.94 381	0.50 321	2.17 538	1.34 461	1.23 374	1.61 472	0.91 290	0.76 307	1.85 407	3.97 573	0.30 448	0.26 460	0.26 385	0.24 387	0.29 402	0.29 415

fast-acv-ft	0.94 423	0.44 435	1.40 483	0.58 343	0.51 413	1.77 517	0.69 434	1.36 318	1.42 501	1.29 403	1.86 510	1.74 498	1.25 488	1.52 348	1.38 491	0.26 402	0.28 476	0.28 417	0.28 452	0.27 372	0.26 387

OMP-Stereo	0.94 423	0.33 334	0.72 251	0.90 546	0.31 195	0.49 112	0.36 152	1.16 263	1.06 304	1.58 502	1.12 298	1.46 449	0.69 278	6.94 575	0.49 271	0.19 204	0.14 192	0.24 324	0.18 217	0.20 226	0.14 78

CBMV	0.95 426	0.44 435	0.66 205	0.53 267	0.35 260	1.53 493	1.63 565	1.69 409	1.42 501	2.00 545	1.60 468	1.43 439	1.17 468	1.59 364	0.99 437	0.34 482	0.34 512	0.39 509	0.33 498	0.33 440	0.32 446
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.96 427	0.58 493	0.72 251	0.61 382	0.46 381	1.64 504	0.76 451	1.86 464	1.28 436	1.30 412	1.53 448	0.86 270	0.94 397	3.27 497	0.69 355	0.45 526	0.44 549	0.54 546	0.48 541	0.47 506	0.40 483

TransformOpticalFlow	0.96 427	0.28 206	0.89 360	0.52 249	0.31 195	0.66 251	0.54 347	1.75 425	1.12 337	1.09 287	1.44 425	1.37 432	1.01 431	6.70 572	0.42 207	0.19 204	0.12 65	0.20 200	0.19 240	0.18 146	0.19 246

IIG-Stereo	0.96 427	0.31 296	0.72 251	0.88 541	0.33 238	0.61 210	0.26 58	1.19 280	1.03 289	1.69 516	1.37 402	1.46 449	0.75 299	6.96 576	0.51 282	0.19 204	0.14 192	0.23 304	0.18 217	0.20 226	0.14 78

CFNet	0.96 427	0.36 389	1.01 403	0.62 394	0.42 342	0.99 401	0.47 292	1.90 476	1.32 454	0.99 253	1.39 411	1.10 366	0.86 360	5.58 549	0.79 390	0.23 336	0.17 323	0.28 417	0.27 431	0.26 358	0.21 299

XPNet_ROB	0.96 427	0.49 457	1.09 436	0.72 481	0.57 445	1.11 424	1.14 531	1.66 404	1.23 411	1.85 533	1.39 411	1.64 484	1.11 457	1.80 401	1.42 503	0.38 501	0.30 491	0.33 471	0.29 464	0.37 458	0.34 457

ETE_ROB	0.96 427	0.64 513	1.16 451	0.69 463	0.48 390	1.14 429	1.13 530	1.77 435	1.19 391	1.91 539	1.45 427	1.73 496	1.05 444	1.60 365	1.14 460	0.32 463	0.26 460	0.38 503	0.34 504	0.39 471	0.41 488

CSP-Net	0.97 433	0.38 403	0.83 327	0.53 267	0.41 336	1.63 502	0.77 454	2.00 501	1.05 300	1.25 388	1.20 336	1.33 422	0.83 345	4.93 532	0.85 409	0.32 463	0.22 424	0.20 200	0.20 275	0.23 319	0.25 363

DEmStereo	0.97 433	0.23 79	0.79 313	0.47 138	0.32 217	1.04 411	0.56 375	0.93 163	0.89 229	1.39 457	2.14 534	1.02 339	2.07 561	5.64 550	0.77 382	0.17 120	0.15 253	0.20 200	0.20 275	0.18 146	0.20 281

pcwnet_v2	0.97 433	0.37 396	4.33 575	0.62 394	0.54 432	0.79 320	0.45 278	2.02 509	1.58 521	1.42 466	1.64 480	1.09 364	0.79 322	1.24 280	0.67 348	0.32 463	0.25 454	0.29 428	0.27 431	0.37 458	0.35 462

FINET	0.97 433	0.54 477	1.60 513	0.63 406	0.79 523	1.08 418	1.07 524	1.56 378	2.20 561	1.15 327	1.49 441	0.94 304	0.88 370	2.32 453	1.05 442	0.42 515	0.35 523	0.32 462	0.28 452	0.43 489	0.38 479

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 437	0.39 410	3.21 567	0.50 196	0.63 475	0.64 226	0.39 196	2.36 559	0.75 184	0.95 241	4.63 580	1.81 505	0.56 218	0.96 197	0.41 196	0.18 160	0.13 137	0.21 235	0.26 420	0.32 431	0.35 462

StereoDRNet	0.98 437	0.47 450	1.70 518	0.76 501	0.94 547	1.51 491	0.91 492	1.92 483	1.32 454	1.61 504	1.13 303	1.47 454	0.97 412	1.75 392	1.46 510	0.28 432	0.23 436	0.29 428	0.27 431	0.35 447	0.27 397

ACV-stereo	0.99 439	0.51 467	1.41 488	0.56 320	0.41 336	2.43 557	0.57 386	1.15 261	1.18 383	0.81 205	1.01 240	3.39 572	2.14 564	1.60 365	1.07 447	0.27 418	0.22 424	0.22 266	0.22 349	0.28 391	0.32 446

iinet-f	0.99 439	0.45 442	3.71 572	0.55 306	0.43 353	1.81 522	0.68 430	1.14 257	1.14 352	1.18 351	1.42 416	1.58 471	1.44 510	1.34 306	1.59 519	0.24 352	0.23 436	0.20 200	0.19 240	0.26 358	0.25 363

GASNet	0.99 439	0.97 548	1.72 521	0.98 555	0.68 493	0.83 345	0.67 426	1.60 386	1.28 436	1.31 422	1.22 341	1.22 390	1.21 481	2.41 460	1.41 499	0.43 520	0.26 460	0.36 497	0.34 504	0.55 528	0.31 439

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 439	0.40 417	1.82 529	0.66 436	0.62 474	2.05 541	0.78 456	1.91 480	1.29 440	1.54 492	1.42 416	1.51 460	1.23 484	1.99 421	1.33 483	0.23 336	0.14 192	0.20 200	0.15 133	0.27 372	0.26 387

PS-NSSS	0.99 439	0.58 493	0.93 373	0.58 343	0.57 445	0.91 369	0.80 465	1.81 451	1.14 352	1.14 321	1.67 487	1.00 330	0.83 345	4.62 523	0.78 384	0.37 497	0.31 497	0.52 540	0.32 488	0.45 499	0.38 479

YMNet	1.00 444	0.54 477	1.40 483	0.81 514	0.85 537	1.87 529	0.62 408	1.55 375	1.18 383	1.63 510	1.99 521	1.77 502	0.97 412	1.50 345	1.45 507	0.33 472	0.37 530	0.31 447	0.32 488	0.32 431	0.29 415

YMNet_1	1.00 444	0.54 477	1.40 483	0.81 514	0.85 537	1.87 529	0.62 408	1.55 375	1.18 383	1.63 510	1.99 521	1.77 502	0.97 412	1.50 345	1.45 507	0.33 472	0.37 530	0.31 447	0.32 488	0.32 431	0.29 415

UGAM-zero	1.00 444	0.30 261	0.93 373	0.47 138	0.30 169	0.57 186	0.25 47	2.25 549	0.63 136	1.01 263	1.10 285	2.73 561	1.85 548	6.26 560	0.40 185	0.17 120	0.14 192	0.19 160	0.15 133	0.16 79	0.17 180

RAFT + AFF	1.00 444	0.42 429	1.09 436	0.67 448	0.50 401	1.22 450	1.24 540	2.24 548	1.19 391	1.30 412	1.56 459	1.17 381	1.49 518	3.44 503	0.83 403	0.21 280	0.25 454	0.30 441	0.26 420	0.27 372	0.27 397

DRN-Test	1.00 444	0.44 435	1.13 445	0.70 469	0.81 530	1.62 501	0.79 459	2.14 527	1.44 504	1.78 523	1.33 386	1.43 439	1.05 444	2.18 441	1.53 516	0.27 418	0.21 406	0.31 447	0.30 473	0.32 431	0.28 409

NCCL2	1.00 444	0.56 486	1.06 424	0.75 498	0.57 445	1.31 463	1.72 566	1.77 435	1.36 475	1.50 482	1.17 323	1.91 517	1.17 468	1.54 354	1.29 479	0.35 489	0.31 497	0.45 526	0.44 532	0.40 475	0.40 483

TCMNet	1.01 450	0.60 504	2.10 542	0.86 533	1.33 574	1.14 429	0.67 426	1.69 409	1.23 411	1.11 301	1.57 463	1.30 416	0.97 412	2.01 423	1.50 514	0.31 456	0.31 497	0.38 503	0.34 504	0.42 483	0.36 468

PA-Net	1.01 450	0.57 490	1.29 470	0.64 415	0.74 506	1.19 444	0.84 472	1.69 409	1.43 503	1.16 337	1.19 332	1.32 421	1.19 475	3.42 501	1.25 472	0.29 443	0.45 553	0.33 471	0.49 544	0.32 431	0.47 511
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	1.01 450	0.59 496	1.16 451	0.67 448	0.51 413	1.63 502	1.26 544	1.69 409	1.38 483	1.81 530	1.37 402	1.94 522	1.02 436	1.58 362	1.38 491	0.37 497	0.27 469	0.43 521	0.37 516	0.43 489	0.37 473

z-ln-s-r	1.02 453	0.55 482	2.09 541	0.52 249	0.55 438	0.78 314	0.87 481	1.47 345	1.34 461	1.12 303	1.62 475	1.37 432	1.06 447	2.62 474	3.32 564	0.19 204	0.14 192	0.21 235	0.17 198	0.27 372	0.21 299

PSMNet-RUCA	1.02 453	0.97 548	1.44 492	1.23 569	1.10 556	1.40 478	0.62 408	1.69 409	1.38 483	0.94 239	1.53 448	0.97 321	0.83 345	1.17 264	0.93 422	0.69 561	0.34 512	0.99 573	0.60 562	0.97 562	0.64 550

THIR-Stereo	1.02 453	0.27 184	0.69 227	0.49 184	0.28 127	0.95 385	1.34 548	1.03 205	0.97 262	1.34 438	1.90 515	1.17 381	1.58 524	6.44 564	0.78 384	0.19 204	0.14 192	0.21 235	0.22 349	0.19 190	0.20 281

Wz-Net-LNSev	1.03 456	0.67 516	2.71 563	0.64 415	0.84 534	1.75 512	1.00 514	1.80 448	1.32 454	1.28 397	1.25 351	1.65 487	1.22 482	1.39 322	1.40 495	0.28 432	0.26 460	0.24 324	0.23 374	0.33 440	0.32 446

RAFT-RH_RVC	1.03 456	0.24 101	0.67 210	0.49 184	0.28 127	0.81 337	0.33 115	0.83 128	1.08 316	2.05 546	4.65 582	1.04 346	0.57 227	5.98 559	0.50 277	0.18 160	0.13 137	0.26 385	0.20 275	0.16 79	0.17 180

DISCO	1.03 456	0.34 358	1.11 441	0.69 463	0.45 369	2.07 542	0.84 472	2.13 523	1.50 511	1.15 327	1.33 386	2.40 549	1.07 451	2.60 472	1.51 515	0.23 336	0.18 346	0.22 266	0.20 275	0.31 422	0.27 397

STrans-v2	1.04 459	0.28 206	0.96 387	0.49 184	0.32 217	0.68 262	0.79 459	2.47 568	1.12 337	1.12 303	1.46 433	1.40 434	1.46 513	6.70 572	0.43 217	0.18 160	0.13 137	0.20 200	0.18 217	0.18 146	0.18 206

APVNet	1.06 460	0.53 476	1.42 489	0.84 526	0.79 523	1.92 532	0.82 470	1.90 476	1.08 316	1.08 281	1.43 420	1.56 467	1.13 464	3.07 489	1.58 517	0.31 456	0.34 512	0.42 519	0.36 513	0.36 454	0.37 473

TDLM	1.06 460	0.44 435	0.79 313	0.63 406	0.50 401	0.89 362	1.44 553	1.48 347	1.26 425	1.12 303	1.40 413	1.08 354	0.98 419	6.65 568	0.78 384	0.33 472	0.21 406	0.33 471	0.26 420	0.37 458	0.24 351

FAT-Stereo	1.07 462	0.41 425	1.32 475	0.72 481	0.58 454	1.08 418	0.89 486	1.96 492	1.65 525	1.75 520	1.98 520	2.03 533	1.48 516	2.02 424	1.18 468	0.42 515	0.35 523	0.34 481	0.29 464	0.35 447	0.53 528

GANetREF_RVC	1.07 462	0.86 542	1.31 472	0.82 522	0.53 428	1.41 483	1.31 546	1.76 431	1.52 514	1.27 395	1.31 377	1.46 449	1.24 487	2.03 425	0.96 432	0.56 548	0.45 553	0.67 562	0.50 548	0.88 560	0.59 540
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
CVANet_RVC	1.07 462	0.43 432	0.76 295	0.60 368	0.50 401	0.90 365	0.97 506	1.52 362	1.26 425	1.33 434	1.38 407	1.24 397	1.18 472	6.75 574	0.75 373	0.34 482	0.23 436	0.34 481	0.29 464	0.42 483	0.27 397

GCST	1.08 465	1.47 577	0.93 373	1.73 578	1.14 564	1.30 461	0.31 96	1.33 308	1.16 373	1.29 403	0.97 227	0.98 323	0.49 179	2.08 430	0.46 250	1.19 578	0.70 580	1.30 579	0.85 577	1.02 566	0.89 565

GwcNet	1.08 465	0.51 467	2.33 552	0.79 508	1.18 567	1.76 514	0.70 437	1.68 407	1.47 507	1.41 460	1.64 480	1.74 498	1.04 440	2.20 444	1.41 499	0.30 448	0.29 487	0.29 428	0.27 431	0.30 413	0.35 462

DANet	1.08 465	0.61 506	1.32 475	0.85 531	0.72 500	1.37 471	0.51 322	1.54 371	1.15 364	1.78 523	1.54 453	2.01 530	1.11 457	2.90 483	2.00 536	0.33 472	0.30 491	0.40 514	0.30 473	0.44 495	0.45 504
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RP	1.09 468	0.50 464	1.12 443	0.90 546	1.04 553	1.11 424	0.84 472	1.80 448	1.62 523	1.55 495	2.00 523	1.90 516	1.78 542	1.84 404	1.25 472	0.52 540	0.36 528	0.48 533	0.36 513	0.45 499	0.43 499

Nwc_Net	1.09 468	0.49 457	1.33 477	0.89 545	0.80 528	1.49 490	0.66 422	2.19 542	1.27 431	1.32 426	2.26 538	1.96 525	1.54 521	1.92 413	1.34 485	0.40 507	0.30 491	0.43 521	0.45 534	0.38 467	0.37 473

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 470	1.02 553	1.00 399	0.82 522	0.67 487	1.93 533	0.93 498	1.62 393	1.11 333	1.15 327	1.25 351	1.50 458	0.79 322	1.96 419	0.76 376	1.89 581	0.34 512	0.79 566	0.36 513	1.25 575	0.83 562

NCC-stereo	1.10 470	0.54 477	1.24 462	0.84 526	0.94 547	1.29 459	0.89 486	2.01 505	1.34 461	1.32 426	1.74 494	1.88 512	1.74 538	2.35 455	1.25 472	0.45 526	0.37 530	0.45 526	0.58 558	0.42 483	0.42 492

Abc-Net	1.10 470	0.54 477	1.24 462	0.84 526	0.94 547	1.29 459	0.89 486	2.01 505	1.34 461	1.32 426	1.74 494	1.88 512	1.74 538	2.35 455	1.25 472	0.45 526	0.37 530	0.45 526	0.58 558	0.42 483	0.42 492
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Wz-Net-MNSev	1.11 473	0.58 493	2.23 550	0.66 436	0.71 498	1.95 535	1.46 554	1.98 498	1.45 505	1.79 526	1.43 420	1.49 457	1.33 500	1.97 420	1.42 503	0.27 418	0.23 436	0.28 417	0.28 452	0.34 444	0.31 439

edge stereo	1.11 473	0.50 464	1.30 471	0.71 477	0.65 480	1.14 429	0.75 448	1.93 487	1.37 479	1.71 517	1.83 505	2.54 554	1.44 510	2.43 461	1.23 470	0.42 515	0.41 543	0.54 546	0.35 509	0.42 483	0.46 507

anonymity	1.12 475	0.97 548	1.21 456	1.07 563	1.12 560	1.08 418	0.89 486	1.95 491	1.16 373	1.29 403	1.26 358	1.22 390	1.09 455	1.15 255	1.01 439	1.02 571	1.00 596	0.97 571	0.97 583	0.98 563	0.99 569

ccnet	1.12 475	0.67 516	1.01 403	0.78 506	0.73 505	1.72 510	0.99 512	1.84 460	1.26 425	1.47 473	1.85 509	1.75 501	1.29 493	1.75 392	1.88 530	0.57 549	0.53 567	0.57 556	0.55 555	0.59 535	0.54 529

RASNet	1.12 475	0.30 261	0.91 367	0.66 436	0.77 517	0.97 395	0.57 386	1.37 319	1.35 471	1.02 267	1.34 393	2.11 537	1.43 508	7.09 577	1.39 494	0.19 204	0.17 323	0.17 95	0.19 240	0.18 146	0.16 150

AF-Net	1.13 478	0.52 471	1.33 477	0.86 533	0.91 543	1.38 474	0.71 439	2.16 532	1.62 523	1.56 496	2.40 545	1.99 528	1.65 531	1.81 403	1.48 512	0.48 534	0.28 476	0.49 535	0.33 498	0.39 471	0.32 446

NaN_ROB	1.13 478	0.55 482	1.15 450	0.64 415	0.48 390	1.61 500	2.03 583	1.72 417	1.48 508	2.09 548	1.27 361	1.40 434	1.08 452	3.94 510	1.30 480	0.28 432	0.34 512	0.28 417	0.28 452	0.30 413	0.33 452

UGAM	1.14 480	0.27 184	0.95 381	0.53 267	0.42 342	0.70 274	0.72 442	0.95 175	1.32 454	0.98 250	1.48 439	1.78 504	0.87 365	9.65 604	0.87 413	0.21 280	0.18 346	0.30 441	0.24 387	0.19 190	0.16 150

DGSMNet	1.14 480	0.76 533	2.49 557	0.81 514	0.86 539	1.39 476	1.39 550	2.13 523	1.35 471	1.26 392	1.63 479	1.48 456	0.98 419	1.75 392	1.10 453	0.45 526	0.43 546	0.55 551	0.49 544	0.75 554	0.70 555

Syn2CoEx	1.14 480	0.69 521	1.66 516	0.80 511	0.67 487	1.40 478	0.88 484	2.06 517	1.54 517	1.25 388	1.58 466	1.42 438	1.50 520	4.09 512	1.40 495	0.36 493	0.32 505	0.34 481	0.29 464	0.29 402	0.34 457

RGC	1.14 480	0.79 535	1.26 465	0.91 549	0.96 550	1.52 492	0.77 454	1.92 483	1.26 425	1.54 492	1.93 517	2.02 532	1.54 521	2.25 448	1.31 481	0.44 525	0.35 523	0.58 557	0.48 541	0.47 506	0.46 507

S-Stereo	1.15 484	0.46 444	2.17 547	0.81 514	0.80 528	1.21 449	1.19 537	1.93 487	2.02 554	1.47 473	2.11 531	1.57 468	1.17 468	2.05 428	1.41 499	0.40 507	0.40 541	0.35 489	0.31 480	0.44 495	0.70 555

stereogan	1.15 484	0.42 429	1.40 483	0.86 533	0.84 534	2.38 555	0.71 439	1.88 470	1.73 534	1.72 518	1.94 519	2.31 544	1.29 493	2.07 429	1.08 448	0.36 493	0.35 523	0.39 509	0.31 480	0.51 520	0.46 507

AANet_RVC	1.16 486	0.52 471	1.49 506	0.65 429	0.45 369	0.75 295	0.69 434	1.42 332	1.55 519	1.34 438	1.87 512	1.53 463	0.78 318	7.43 583	1.38 491	0.25 379	0.17 323	0.19 160	0.16 177	0.22 293	0.26 387

RYNet	1.17 487	0.49 457	1.24 462	0.70 469	0.97 551	1.71 508	0.92 494	1.91 480	1.46 506	1.38 451	1.14 307	1.88 512	1.30 497	4.24 514	1.87 528	0.26 402	0.21 406	0.35 489	0.27 431	0.55 528	0.54 529

w-ln-seven-2	1.18 488	0.61 506	4.25 574	0.68 459	0.61 468	1.20 447	0.93 498	1.63 395	1.35 471	1.66 513	1.53 448	1.47 454	1.37 504	3.00 488	1.74 523	0.25 379	0.24 445	0.29 428	0.26 420	0.33 440	0.28 409

HSM	1.19 489	0.32 312	0.65 197	0.57 337	0.38 305	1.23 451	0.59 399	2.25 549	1.19 391	1.30 412	1.25 351	1.94 522	1.03 438	9.32 599	0.71 361	0.22 309	0.16 293	0.20 200	0.16 177	0.21 267	0.21 299

aanetorigin	1.23 490	0.79 535	2.78 565	0.70 469	0.79 523	0.99 401	1.06 523	1.06 232	1.37 479	3.52 585	2.61 553	1.72 495	1.63 529	1.99 421	1.78 525	0.25 379	0.24 445	0.26 385	0.25 402	0.38 467	0.45 504

PWC_ROB	1.24 491	0.76 533	2.46 556	0.72 481	0.78 519	1.15 435	0.49 313	1.75 425	1.92 548	2.31 554	3.07 562	1.59 472	1.40 505	2.46 465	2.10 540	0.33 472	0.22 424	0.35 489	0.24 387	0.38 467	0.41 488

SGM-Forest	1.24 491	0.38 403	0.60 171	0.52 249	0.37 288	1.56 496	1.30 545	1.65 399	1.36 475	2.11 549	1.79 501	1.63 481	0.93 392	7.48 585	0.95 428	0.36 493	0.37 530	0.39 509	0.34 504	0.37 458	0.32 446
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Consistency-Raft	1.25 493	0.99 551	1.93 535	1.02 559	1.21 569	0.96 391	1.01 516	1.75 425	1.92 548	1.36 443	2.12 532	1.44 444	1.01 431	1.14 254	1.40 495	0.72 562	0.82 583	0.89 569	0.98 585	1.31 576	0.95 567

NOSS_ROB	1.26 494	0.46 444	0.62 180	0.56 320	0.38 305	1.06 415	0.78 456	1.73 418	1.40 493	1.01 263	1.43 420	1.10 366	0.75 299	10.62 610	0.65 342	0.45 526	0.43 546	0.48 533	0.45 534	0.44 495	0.41 488

RTSC	1.29 495	0.73 527	2.44 555	0.83 525	0.57 445	1.85 527	0.65 417	1.88 470	2.00 553	2.20 551	1.66 485	1.60 474	1.26 490	2.33 454	3.92 570	0.32 463	0.23 436	0.27 402	0.29 464	0.37 458	0.37 473

PWCDC_ROB	1.29 495	0.75 532	1.33 477	1.05 560	0.88 542	1.73 511	0.52 333	1.89 473	3.28 582	1.29 403	4.88 585	1.22 390	1.46 513	1.77 399	1.45 507	0.60 554	0.26 460	0.29 428	0.25 402	0.52 522	0.37 473

test_for_model	1.30 497	3.71 608	0.58 159	3.22 599	2.84 599	0.59 196	0.33 115	1.40 328	0.83 212	1.42 466	0.61 121	0.52 140	0.37 94	0.51 38	0.33 104	2.46 587	0.15 253	0.16 65	0.11 10	4.39 610	1.50 583

Anonymous_2	1.30 497	0.55 482	0.82 322	0.52 249	0.58 454	1.01 404	0.64 415	1.25 299	0.97 262	0.96 243	0.78 173	1.33 422	1.29 493	1.03 219	0.74 368	0.62 556	0.64 577	1.06 576	9.63 617	1.16 571	0.49 518

SQANet	1.31 499	0.88 545	1.08 433	1.83 580	1.44 576	1.44 485	0.75 448	1.74 423	1.09 324	1.32 426	1.26 358	1.28 412	1.01 431	1.50 345	0.83 403	2.50 588	0.34 512	1.47 580	0.55 555	2.32 581	1.57 584

SHD	1.31 499	0.71 526	2.34 553	0.86 533	0.75 513	1.77 517	0.65 417	2.22 546	2.50 570	2.40 561	1.71 490	1.91 517	1.60 527	1.93 416	2.37 545	0.38 501	0.31 497	0.38 503	0.40 524	0.48 511	0.50 521

PDISCO_ROB	1.32 501	0.65 514	1.44 492	1.36 570	1.46 577	2.55 560	0.92 494	2.45 567	2.07 557	1.37 446	1.49 441	1.65 487	1.00 429	2.82 479	1.35 488	1.01 569	0.27 469	0.54 546	0.47 539	0.71 551	0.73 558

LL-Strereo	1.33 502	0.39 410	1.38 482	0.61 382	0.61 468	0.75 295	0.66 422	1.63 395	1.17 376	1.56 496	1.60 468	2.03 533	2.12 563	9.72 605	0.97 433	0.21 280	0.18 346	0.27 402	0.23 374	0.22 293	0.25 363

PASM	1.34 503	0.92 546	2.62 561	0.86 533	0.87 541	1.03 409	1.08 525	1.50 353	1.51 513	1.82 531	1.41 415	1.68 490	1.26 490	4.87 529	1.34 485	0.61 555	0.65 579	0.68 563	0.78 572	0.69 549	0.68 554

ADCRef	1.35 504	0.55 482	2.37 554	0.72 481	0.77 517	1.94 534	0.78 456	1.91 480	1.27 431	1.57 500	1.59 467	1.36 429	1.41 506	1.54 354	7.53 587	0.23 336	0.20 384	0.32 462	0.30 473	0.29 402	0.29 415

GANet	1.36 505	0.47 450	0.86 335	0.67 448	0.45 369	1.34 468	1.73 567	1.64 397	1.24 417	1.49 481	2.38 543	1.55 466	1.20 478	9.30 598	0.93 422	0.30 448	0.31 497	0.33 471	0.28 452	0.39 471	0.30 429

ff1	1.37 506	0.33 334	0.85 329	0.53 267	0.37 288	0.74 290	0.56 375	0.95 175	2.47 567	1.15 327	1.45 427	1.06 348	0.82 337	7.22 578	7.61 588	0.20 246	0.12 65	0.31 447	0.27 431	0.19 190	0.20 281

XQC	1.37 506	0.87 543	2.56 559	0.84 526	0.69 495	1.83 525	0.89 486	2.07 518	1.88 544	1.88 535	1.53 448	1.91 517	1.55 523	2.85 482	3.05 556	0.48 534	0.29 487	0.44 525	0.39 520	0.69 549	0.60 543

w-ln-seven	1.38 508	0.70 524	3.91 573	0.75 498	0.72 500	2.69 566	0.95 503	2.02 509	1.99 552	1.99 542	1.73 492	1.82 508	1.17 468	2.45 462	2.84 553	0.28 432	0.25 454	0.31 447	0.30 473	0.41 478	0.33 452

mmx	1.39 509	0.33 334	0.85 329	0.53 267	0.37 288	0.74 290	0.56 375	2.13 523	1.37 479	1.15 327	1.45 427	1.06 348	0.82 337	7.22 578	7.61 588	0.24 352	0.19 366	0.31 447	0.27 431	0.30 413	0.25 363

xxx	1.39 509	0.33 334	0.85 329	0.53 267	0.37 288	0.74 290	0.56 375	2.13 523	1.37 479	1.15 327	1.45 427	1.06 348	0.82 337	7.22 578	7.61 588	0.24 352	0.19 366	0.31 447	0.27 431	0.30 413	0.25 363

MFMNet_re	1.40 511	1.14 562	1.68 517	1.39 572	1.07 554	1.48 488	1.43 552	1.87 467	1.82 542	2.26 552	2.19 535	1.51 460	1.86 549	1.52 348	1.25 472	0.93 567	0.83 584	0.84 568	0.80 573	0.99 565	1.05 574

UDG	1.41 512	2.65 601	0.99 393	1.44 575	1.64 579	1.34 468	0.80 465	1.60 386	1.23 411	1.23 374	1.71 490	2.01 530	1.34 501	1.47 341	1.41 499	0.90 566	0.54 570	2.29 588	0.75 570	1.84 578	1.04 572

CSAN	1.41 512	0.59 496	1.26 465	0.70 469	0.50 401	1.76 514	1.78 568	1.77 435	1.90 547	2.35 557	2.32 540	1.92 520	1.94 554	5.56 548	1.49 513	0.43 520	0.35 523	0.40 514	0.41 525	0.43 489	0.41 488

test_xeample	1.45 514	0.28 206	0.65 197	0.51 228	0.28 127	0.94 381	0.59 399	2.14 527	1.29 440	1.24 382	1.51 446	0.88 278	0.86 360	1.46 337	15.10 608	0.22 309	0.20 384	0.22 266	0.20 275	0.22 293	0.22 317

Wz-Net-SNSev	1.49 515	1.23 567	6.27 586	0.68 459	0.67 487	1.37 471	1.41 551	2.00 501	1.39 488	1.48 479	1.61 472	2.29 542	1.32 499	3.93 509	2.14 541	0.31 456	0.28 476	0.31 447	0.33 498	0.42 483	0.36 468

CC-Net-ROB	1.49 515	1.26 568	1.27 468	0.88 541	0.79 523	1.76 514	1.00 514	1.79 445	1.26 425	1.10 295	1.61 472	1.21 388	0.99 427	8.13 592	0.84 406	1.09 575	0.41 543	2.20 586	0.46 537	1.20 574	0.48 514

DDUNet	1.50 517	2.69 602	1.12 443	1.77 579	1.88 581	1.84 526	0.92 494	1.70 414	1.16 373	1.38 451	1.79 501	1.60 474	1.12 460	1.37 313	1.08 448	1.10 576	0.76 581	2.37 590	0.94 581	2.00 579	1.37 581

xxxx	1.51 518	0.28 206	0.68 214	0.54 282	0.28 127	1.16 437	0.44 258	2.19 542	1.29 440	1.09 287	1.36 400	1.22 390	0.85 352	1.79 400	15.70 611	0.24 352	0.21 406	0.21 235	0.20 275	0.22 293	0.23 337

psmorigin	1.52 519	0.69 521	10.52 599	0.68 459	0.59 462	1.13 428	0.70 437	1.57 379	1.19 391	1.99 542	1.79 501	2.26 541	1.47 515	2.09 431	1.36 489	0.39 504	0.40 541	0.34 481	0.33 498	0.43 489	0.56 533

MFN_U_SF_RVC	1.52 519	0.84 538	3.42 568	0.87 540	0.66 483	2.56 561	0.95 503	2.36 559	1.70 530	1.98 541	1.86 510	2.45 552	1.79 543	2.95 484	2.58 548	0.52 540	0.48 559	0.55 551	0.59 561	0.59 535	0.61 544

SAMSARA	1.55 521	0.84 538	2.61 560	1.22 568	1.07 554	2.50 559	1.93 578	2.05 512	1.89 545	2.75 571	1.66 485	2.81 562	1.69 536	3.08 491	1.97 535	0.46 532	0.51 565	0.42 519	0.46 537	0.58 533	0.59 540

z-mn7	1.56 522	0.84 538	4.36 577	0.71 477	0.51 413	2.60 562	1.04 519	1.73 418	2.70 576	1.53 486	2.99 561	1.94 522	1.34 501	4.78 527	2.41 546	0.29 443	0.24 445	0.27 402	0.24 387	0.34 444	0.31 439

CrosDoStereo	1.58 523	0.24 101	0.72 251	0.48 166	0.29 146	0.67 255	12.49 612	1.10 245	0.98 267	1.34 438	1.75 497	1.00 330	1.89 550	6.65 568	0.81 396	0.19 204	0.15 253	0.20 200	0.22 349	0.18 146	0.19 246

DeepStereo_LL	1.58 523	0.24 101	0.72 251	0.48 166	0.29 146	0.67 255	12.49 612	1.10 245	0.98 267	1.34 438	1.75 497	1.00 330	1.89 550	6.65 568	0.81 396	0.19 204	0.15 253	0.20 200	0.22 349	0.18 146	0.19 246

STTRV1_RVC	1.58 523	0.68 520	1.96 537	0.88 541	1.12 560	1.57 497	0.90 491	2.25 549	1.75 537	1.29 403	2.02 526	1.40 434	1.22 482	9.77 606	1.31 481	0.81 564	0.33 510	0.54 546	0.49 544	0.73 553	0.52 527

otaku	1.60 526	1.11 560	1.21 456	2.20 583	1.56 578	1.97 536	1.24 540	2.07 518	1.36 475	1.44 468	1.62 475	1.73 496	1.19 475	1.73 391	0.98 436	2.89 593	0.57 572	1.74 581	0.60 562	2.78 589	1.94 590

DeepPrunerF	1.60 526	0.73 527	5.81 584	0.88 541	1.19 568	0.91 369	0.95 503	2.19 542	5.24 600	1.17 346	1.30 371	1.19 385	1.30 497	4.90 530	1.66 522	0.42 515	0.34 512	0.52 540	0.47 539	0.41 478	0.40 483

222	1.61 528	0.29 241	0.67 210	0.56 320	0.29 146	1.06 415	0.42 226	2.17 538	1.31 450	1.31 422	1.52 447	0.92 299	0.94 397	1.76 397	17.65 612	0.24 352	0.20 384	0.21 235	0.19 240	0.22 293	0.23 337

SDNR	1.62 529	0.51 467	2.17 547	0.53 267	0.56 442	3.80 585	0.45 278	1.54 371	1.29 440	1.33 434	2.41 546	1.08 354	0.96 409	11.18 611	1.16 462	0.66 560	0.63 576	0.43 521	0.32 488	0.64 542	0.67 552

Ntro	1.64 530	1.15 563	1.23 459	2.48 589	1.83 580	2.09 543	1.16 534	1.96 492	1.38 483	1.21 363	1.62 475	1.62 476	1.29 493	1.87 410	1.11 456	3.04 594	0.56 571	1.82 583	0.64 564	2.80 590	2.05 591

G-Net	1.66 531	0.63 511	1.56 509	1.11 565	0.74 506	2.98 574	0.91 492	1.55 375	1.22 408	2.76 572	8.18 603	2.32 545	2.53 577	1.92 413	1.87 528	0.48 534	0.44 549	0.45 526	0.31 480	0.60 539	0.57 537

MDST_ROB	1.67 532	0.34 358	1.58 512	0.92 551	0.58 454	4.26 591	1.11 527	2.83 574	1.41 498	4.49 596	2.55 552	1.45 446	0.97 412	7.79 589	1.17 465	0.31 456	0.25 454	0.37 500	0.33 498	0.31 422	0.30 429

SPS-STEREO	1.67 532	1.04 554	1.23 459	1.21 567	1.13 563	1.82 524	1.11 527	2.16 532	1.52 514	3.07 583	2.32 540	2.82 563	1.80 544	4.11 513	2.04 537	1.03 572	0.99 595	0.97 571	0.94 581	1.03 568	1.02 570
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM_RVC	1.68 534	0.36 389	0.61 174	0.59 356	0.29 146	2.25 549	1.18 536	2.38 562	1.68 529	3.60 586	2.67 555	3.69 576	2.42 573	8.13 592	1.90 531	0.31 456	0.31 497	0.30 441	0.28 452	0.30 413	0.29 415
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	1.69 535	0.59 496	4.33 575	0.70 469	0.57 445	2.02 540	1.62 564	3.35 583	1.78 538	1.48 479	1.38 407	2.17 538	2.84 580	4.77 526	3.66 567	0.48 534	0.31 497	0.29 428	0.25 402	0.64 542	0.48 514

zh-mn7	1.70 536	1.21 566	8.30 593	0.69 463	0.53 428	1.45 486	0.84 472	1.70 414	2.09 558	2.41 562	2.67 555	1.68 490	1.23 484	4.49 519	2.87 554	0.30 448	0.26 460	0.27 402	0.27 431	0.31 422	0.35 462

1111x	1.70 536	0.29 241	0.86 335	0.51 228	0.27 102	1.01 404	0.68 430	2.22 546	1.28 436	1.13 318	1.40 413	1.21 388	1.10 456	5.53 546	15.20 609	0.22 309	0.21 406	0.22 266	0.22 349	0.24 334	0.22 317

PVD	1.70 536	0.84 538	2.26 551	0.94 554	0.83 533	2.48 558	0.97 506	2.59 572	3.35 583	3.01 581	2.77 557	2.34 546	2.47 575	2.67 476	3.14 559	0.47 533	0.45 553	0.59 558	0.48 541	0.59 535	0.75 560

FBW_ROB	1.71 539	0.62 510	1.45 497	0.67 448	0.61 468	1.81 522	1.08 525	2.52 569	1.70 530	1.77 522	1.73 492	1.98 527	1.25 488	12.57 613	1.84 527	0.34 482	0.37 530	0.56 554	0.38 518	0.45 499	0.43 499

ADCL	1.72 540	0.57 490	3.66 570	0.67 448	0.61 468	2.61 564	1.85 573	1.96 492	1.67 527	1.90 538	1.83 505	2.06 536	1.90 552	2.13 434	9.15 596	0.26 402	0.24 445	0.34 481	0.32 488	0.38 467	0.35 462

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 541	0.87 543	3.56 569	0.80 511	0.75 513	3.72 582	2.44 596	1.82 452	1.82 542	1.74 519	1.91 516	1.92 520	1.26 490	7.69 588	1.28 478	0.45 526	0.47 557	0.52 540	0.77 571	0.50 515	0.50 521

zh-sn7	1.76 542	1.38 569	6.58 587	0.74 494	0.72 500	1.78 519	1.31 546	1.88 470	1.56 520	1.86 534	2.47 550	1.81 505	2.08 562	5.12 534	3.80 569	0.32 463	0.32 505	0.32 462	0.32 488	0.44 495	0.40 483

AAGNet	1.83 543	0.28 206	0.72 251	0.61 382	0.32 217	0.67 255	0.51 322	0.96 182	0.98 267	1.47 473	1.20 336	1.00 330	1.18 472	2.83 480	22.77 619	0.22 309	0.13 137	0.22 266	0.19 240	0.23 319	0.15 116

WCMA_ROB	1.84 544	0.47 450	1.31 472	0.69 463	0.57 445	2.11 544	1.14 531	1.87 467	1.73 534	4.04 590	6.43 591	5.62 593	3.61 589	2.59 471	1.94 533	0.52 540	0.44 549	0.39 509	0.42 528	0.48 511	0.47 511

ADCPNet	1.85 545	0.69 521	8.07 590	0.71 477	0.58 454	2.79 569	1.22 539	1.94 489	1.54 517	1.88 535	1.69 488	2.46 553	2.04 558	2.37 457	6.48 582	0.38 501	0.37 530	0.38 503	0.43 530	0.47 506	0.45 504

test_sample9	1.86 546	0.49 457	1.13 445	0.56 320	0.39 315	1.02 406	0.73 443	1.78 439	1.21 402	1.22 368	1.18 325	1.08 354	0.92 383	2.27 450	7.92 592	0.57 549	12.61 623	0.62 559	0.67 566	0.45 499	0.42 492

Wz-Net-TNSev	1.88 547	2.08 595	7.66 588	0.67 448	0.64 478	2.42 556	1.83 572	2.33 556	1.74 536	1.57 500	1.56 459	2.58 555	1.90 552	4.86 528	3.12 558	0.39 504	0.37 530	0.33 471	0.37 516	0.53 524	0.58 538

NVStereoNet_ROB	1.88 547	1.07 555	1.45 497	1.07 563	1.17 565	1.47 487	1.48 556	1.89 473	1.93 550	1.94 540	4.67 583	3.08 569	1.80 544	6.51 565	1.65 520	1.06 574	0.86 590	1.08 577	1.32 591	0.93 561	1.26 579
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SANet	1.88 547	0.57 490	2.18 549	0.63 406	0.40 326	2.80 570	1.57 561	2.39 563	5.88 602	2.36 559	3.57 569	3.72 577	2.97 582	4.74 525	1.76 524	0.34 482	0.30 491	0.32 462	0.29 464	0.48 511	0.37 473

ADCMid	1.89 550	0.73 527	5.06 579	0.72 481	0.67 487	2.00 539	1.14 531	1.97 496	1.48 508	2.86 575	1.81 504	2.37 547	2.05 560	2.24 446	10.39 601	0.33 472	0.31 497	0.39 509	0.43 530	0.50 515	0.44 502

WZ-Net	1.95 551	0.95 547	10.10 595	0.86 533	0.78 519	1.69 507	1.60 563	2.20 545	1.98 551	2.08 547	1.93 517	2.30 543	1.97 555	5.30 537	3.17 561	0.34 482	0.26 460	0.29 428	0.31 480	0.51 520	0.47 511

AnyNet_C32	1.96 552	1.10 557	5.17 580	0.90 546	1.11 558	2.12 545	2.37 594	1.85 461	1.48 508	2.45 563	1.70 489	2.05 535	1.64 530	2.50 468	10.28 600	0.37 497	0.34 512	0.35 489	0.41 525	0.49 514	0.54 529

MSAF-DinoV2	1.97 553	0.80 537	10.38 598	0.86 533	0.48 390	1.39 476	0.97 506	2.55 571	1.72 533	1.53 486	1.65 482	3.59 574	2.20 567	5.39 543	3.94 571	0.27 418	0.17 323	0.26 385	0.28 452	0.47 506	0.46 507

RainbowNet	1.97 553	1.76 583	1.57 511	2.81 592	2.21 586	1.98 538	1.81 570	2.54 570	1.89 545	1.50 482	1.84 507	1.96 525	1.65 531	2.14 435	1.25 472	3.33 600	0.85 588	2.39 593	0.98 585	2.82 592	2.22 592

ADCP+	1.99 555	0.48 454	7.73 589	0.66 436	0.91 543	2.30 551	1.05 521	1.82 452	1.34 461	1.54 492	1.32 384	1.74 498	1.61 528	2.17 438	13.37 604	0.24 352	0.21 406	0.32 462	0.28 452	0.37 458	0.29 415

MSMD_ROB	1.99 555	0.59 496	0.89 360	0.70 469	0.61 468	3.95 587	0.94 501	1.80 448	1.79 539	4.41 594	4.43 576	8.17 602	3.66 590	3.40 499	1.33 483	0.52 540	0.48 559	0.54 546	0.58 558	0.53 524	0.50 521

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 557	1.15 563	3.10 566	1.05 560	0.76 516	5.03 596	2.40 595	2.16 532	2.62 573	1.89 537	2.28 539	2.69 559	1.65 531	9.35 600	2.04 537	0.64 559	0.51 565	0.68 563	0.71 569	1.09 570	0.67 552

ACVNet-4b	2.15 558	1.41 573	1.64 514	2.80 591	2.31 590	2.31 552	1.24 540	2.32 555	2.14 559	1.26 392	2.39 544	2.66 558	1.48 516	5.95 558	1.06 444	3.20 598	0.45 553	2.37 590	0.89 578	2.83 593	2.37 596

ACVNet_1	2.18 559	1.45 576	1.72 521	2.85 593	2.33 592	2.28 550	1.46 554	3.08 579	2.22 562	1.82 531	2.05 529	3.56 573	1.98 556	3.09 492	1.40 495	3.17 595	0.60 574	2.40 594	0.92 580	2.91 596	2.37 596

test_sample8	2.19 560	0.49 457	1.13 445	0.56 320	0.39 315	1.02 406	0.73 443	1.82 452	1.15 364	2.26 552	1.30 371	4.94 588	2.52 576	2.27 450	7.92 592	0.57 549	12.61 623	0.62 559	0.67 566	0.45 499	0.42 492

ADCS	2.25 561	0.99 551	5.55 581	0.81 514	0.74 506	2.19 547	1.80 569	2.27 552	2.14 559	2.80 574	2.13 533	2.40 549	2.03 557	2.64 475	13.69 605	0.41 511	0.39 539	0.40 514	0.45 534	0.58 533	0.56 533

AnyNet_C01	2.26 562	1.78 584	10.22 597	0.93 552	0.74 506	2.92 572	2.20 589	2.29 554	1.80 540	2.53 565	2.41 546	2.71 560	1.73 537	3.41 500	6.72 584	0.41 511	0.39 539	0.40 514	0.42 528	0.67 547	0.63 546

MeshStereo	2.26 562	0.56 486	0.92 371	0.61 382	0.49 394	2.60 562	1.02 517	3.18 580	2.05 556	7.40 611	4.98 586	7.58 599	2.98 583	6.37 563	1.96 534	0.43 520	0.43 546	0.45 526	0.39 520	0.43 489	0.42 492
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
FCDSN-DC	2.32 564	0.63 511	0.81 319	0.84 526	0.75 513	2.23 548	0.94 501	2.09 521	1.80 540	5.45 604	7.72 600	7.77 601	6.93 607	3.39 498	1.80 526	0.52 540	0.48 559	0.52 540	0.51 551	0.57 531	0.58 538
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	2.34 565	2.85 603	3.66 570	3.08 598	2.27 588	1.97 536	0.67 426	2.00 501	1.70 530	2.52 564	2.00 523	2.23 539	5.86 600	3.44 503	1.58 517	1.01 569	0.32 505	2.64 599	1.94 604	2.85 594	2.24 593

EDNetEfficient	2.37 566	1.10 557	8.08 591	0.74 494	0.71 498	0.98 400	1.56 559	1.46 343	4.06 591	4.90 599	2.82 558	2.25 540	3.48 588	2.95 484	9.97 597	0.26 402	0.24 445	0.26 385	0.30 473	0.68 548	0.61 544

pmcnn	2.37 566	0.42 429	2.71 563	0.63 406	0.43 353	1.54 494	1.19 537	2.01 505	1.53 516	2.64 568	7.60 597	18.07 617	1.45 512	3.44 503	2.78 552	0.18 160	0.15 253	0.15 32	0.12 51	0.20 226	0.18 206

ELAS	2.37 566	0.74 530	1.54 508	0.99 556	0.92 545	4.78 593	2.33 593	3.33 582	3.37 584	5.05 602	4.77 584	3.67 575	4.53 597	3.42 501	4.50 575	0.62 556	0.53 567	0.55 551	0.53 553	0.63 540	0.64 550
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	2.41 569	1.07 555	2.14 546	1.18 566	1.10 556	2.14 546	1.36 549	1.96 492	1.66 526	5.46 605	7.07 594	4.95 589	4.32 596	5.50 545	2.26 543	1.04 573	1.02 598	0.99 573	0.97 583	1.02 566	1.04 572

ACVNet_2	2.43 570	1.41 573	2.04 539	2.62 590	2.24 587	2.63 565	1.88 576	3.31 581	3.01 579	2.19 550	3.45 568	4.62 582	2.04 558	4.50 521	1.47 511	2.55 589	0.64 577	2.22 587	0.84 575	2.69 588	2.29 594

ELAS_RVC	2.48 571	0.74 530	1.90 533	1.05 560	0.92 545	2.76 567	4.01 605	2.76 573	4.11 592	4.69 597	4.63 580	4.62 582	5.96 602	3.97 511	3.96 572	0.63 558	0.53 567	0.56 554	0.52 552	0.64 542	0.63 546
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SuperB	2.53 572	0.59 496	18.45 606	0.69 463	0.50 401	1.87 529	0.88 484	1.67 406	2.39 564	1.50 482	1.42 416	1.14 378	1.15 466	4.28 517	5.07 577	0.24 352	0.19 366	0.22 266	0.19 240	7.86 615	0.34 457

WAO-7	2.66 573	1.40 572	1.73 523	1.39 572	1.17 565	3.93 586	1.94 579	4.11 591	3.88 590	2.92 576	5.50 587	4.18 580	3.00 584	7.63 587	3.71 568	1.13 577	1.00 596	1.17 578	1.13 590	1.18 573	1.09 576

RTS	2.67 574	1.38 569	15.28 604	0.99 556	1.26 571	3.78 583	1.96 580	2.15 529	2.62 573	2.61 566	2.85 559	2.60 556	1.59 525	6.27 561	5.71 580	0.40 507	0.28 476	0.35 489	0.35 509	0.50 515	0.48 514

RTSA	2.67 574	1.38 569	15.28 604	0.99 556	1.26 571	3.78 583	1.96 580	2.15 529	2.62 573	2.61 566	2.85 559	2.60 556	1.59 525	6.27 561	5.71 580	0.40 507	0.28 476	0.35 489	0.35 509	0.50 515	0.48 514

MADNet+	2.69 576	3.22 606	11.53 600	1.44 575	1.12 560	3.19 576	1.81 570	2.85 575	2.37 563	1.68 515	2.07 530	2.85 564	2.18 565	7.41 582	5.23 578	0.79 563	0.76 581	0.69 565	0.65 565	0.98 563	0.95 567

IMH-64-1	2.70 577	1.79 585	1.46 499	3.26 601	2.66 595	3.23 578	2.10 584	4.08 589	2.75 577	2.34 555	3.81 572	3.06 567	2.22 568	4.25 515	2.59 549	3.75 604	0.84 585	2.75 600	1.35 592	3.15 598	2.60 602

IMH-64	2.70 577	1.79 585	1.46 499	3.26 601	2.66 595	3.23 578	2.10 584	4.08 589	2.75 577	2.34 555	3.81 572	3.06 567	2.22 568	4.25 515	2.59 549	3.75 604	0.84 585	2.75 600	1.35 592	3.15 598	2.60 602

FC-DCNN	2.72 579	0.59 496	0.86 335	0.73 489	0.57 445	2.91 571	1.04 519	3.01 578	2.60 571	6.83 606	7.64 598	9.92 606	6.33 605	5.21 535	3.14 559	0.53 546	0.48 559	0.51 538	0.50 548	0.53 524	0.51 525

FC-DCNN v2	2.81 580	0.59 496	0.85 329	0.73 489	0.57 445	2.97 573	1.05 521	3.39 584	2.61 572	6.98 607	7.67 599	10.38 609	6.31 604	5.75 553	3.37 565	0.53 546	0.48 559	0.51 538	0.50 548	0.53 524	0.51 525

WAO-6	2.81 580	1.60 580	1.46 499	2.36 587	2.28 589	3.55 580	2.29 592	4.21 592	4.56 596	2.36 559	4.51 577	4.88 587	2.66 578	4.60 522	4.07 574	1.72 580	1.15 602	2.31 589	1.46 597	2.31 580	1.85 588

PWCK	2.88 582	2.05 593	5.72 583	2.08 582	1.11 558	3.55 580	3.90 604	2.86 576	3.54 588	3.03 582	3.63 570	3.10 570	2.31 570	8.15 594	3.09 557	2.12 584	0.91 593	1.75 582	0.98 585	2.57 586	1.18 578

Dean	2.91 583	1.53 579	2.07 540	2.96 597	2.51 594	3.15 575	2.14 587	4.75 596	4.41 595	2.76 572	6.10 590	5.53 592	2.37 571	2.97 486	1.92 532	3.18 596	0.85 588	2.51 597	1.04 588	2.88 595	2.47 599

MonStereo1	3.14 584	1.66 581	1.81 527	2.43 588	2.32 591	5.80 599	1.58 562	3.52 585	4.70 597	3.09 584	8.22 604	4.76 586	3.36 586	6.52 566	2.29 544	2.33 586	0.61 575	1.91 585	1.05 589	2.44 583	2.34 595

IMH	3.21 585	1.85 589	1.48 504	3.25 600	2.69 597	4.07 589	2.02 582	4.41 594	3.80 589	2.72 569	7.11 595	4.75 585	2.92 581	5.92 556	2.55 547	3.85 608	0.88 591	2.78 602	1.36 594	3.19 600	2.59 601

LVE	3.31 586	1.67 582	1.64 514	2.85 593	2.42 593	3.20 577	2.26 591	4.78 597	5.05 599	2.35 557	6.91 592	6.02 594	2.37 571	9.15 596	2.17 542	3.19 597	1.08 601	2.38 592	1.47 598	2.81 591	2.40 598

JetBlue	3.97 587	2.01 590	10.19 596	1.38 571	2.84 599	10.53 605	9.54 609	3.60 587	2.41 565	2.73 570	3.39 567	4.54 581	4.31 595	7.85 591	6.84 585	0.88 565	0.93 594	0.89 569	0.91 579	1.74 577	1.91 589

notaker	3.98 588	2.40 600	2.68 562	3.82 608	3.27 605	3.97 588	2.14 587	4.78 597	3.45 586	4.12 593	6.94 593	7.65 600	3.26 585	7.82 590	5.30 579	4.04 609	1.41 604	3.36 609	2.10 606	3.88 604	3.31 608

WAO-8	4.40 589	1.82 587	1.79 525	2.34 585	2.20 584	9.19 602	1.53 557	6.09 604	16.46 614	3.94 588	7.84 601	7.32 596	3.72 592	9.41 602	3.31 562	2.00 582	1.07 599	2.44 595	1.37 595	2.50 584	1.68 585

Venus	4.40 589	1.82 587	1.79 525	2.34 585	2.20 584	9.19 602	1.53 557	6.09 604	16.46 614	3.94 588	7.84 601	7.32 596	3.72 592	9.41 602	3.31 562	2.00 582	1.07 599	2.44 595	1.37 595	2.50 584	1.68 585

MultiAttention	4.51 591	0.33 334	0.82 322	0.73 489	0.45 369	30.98 623	4.50 607	2.18 541	1.40 493	1.61 504	2.41 546	2.43 551	0.70 283	38.42 627	1.36 489	0.22 309	0.15 253	0.29 428	0.30 473	0.47 506	0.43 499

ktn	4.70 592	2.38 599	2.12 545	3.76 606	3.24 603	4.85 594	2.95 602	5.52 599	7.37 605	4.07 592	19.32 618	7.46 598	3.47 587	7.39 581	2.95 555	4.04 609	1.85 607	3.26 608	2.22 607	3.08 597	2.65 604

MADNet++	5.01 593	3.14 604	4.91 578	4.55 612	3.94 609	5.20 597	4.41 606	4.40 593	4.13 593	4.95 600	6.08 589	4.74 584	5.37 598	9.40 601	10.67 602	4.65 611	4.15 613	3.97 611	3.34 610	4.09 606	4.08 613

UNDER WATER	5.08 594	2.33 598	5.55 581	3.94 610	3.51 606	5.20 597	2.72 599	5.61 602	16.52 616	3.84 587	4.60 579	9.21 604	5.89 601	5.90 555	8.66 595	3.75 604	1.34 603	3.18 607	1.88 602	4.33 609	3.61 610

UNDER WATER-64	5.27 595	2.32 597	8.78 594	3.93 609	3.54 607	7.61 600	3.03 603	5.84 603	14.19 610	4.04 590	4.04 574	9.39 605	6.26 603	5.93 557	8.48 594	3.60 603	1.51 605	3.13 605	1.88 602	4.29 608	3.61 610

TorneroNet-64	5.30 596	2.03 591	1.74 524	3.43 603	2.81 598	10.09 604	2.12 586	9.10 611	17.12 619	4.96 601	9.27 607	10.72 611	3.70 591	9.20 597	4.55 576	3.31 599	0.84 585	2.88 603	1.55 599	3.49 601	3.04 605

MANE	6.19 597	0.59 496	1.03 414	0.93 552	1.22 570	13.38 609	2.69 597	12.81 614	17.94 620	8.21 612	10.82 610	14.72 613	11.68 609	11.39 612	11.90 603	0.59 553	0.50 564	0.52 540	1.76 601	0.55 528	0.54 529

LSM	6.33 598	1.10 557	13.19 601	1.41 574	68.17 630	1.64 504	1.90 577	1.92 483	2.46 566	2.99 579	3.11 563	1.88 512	1.80 544	2.61 473	2.06 539	0.41 511	0.58 573	0.50 536	0.57 557	0.64 542	17.66 624

SGM-ForestM	6.52 599	0.38 403	1.26 465	0.63 406	0.35 260	13.59 610	5.32 608	6.32 607	6.70 604	11.14 614	9.18 606	22.51 625	13.93 613	16.89 616	20.07 614	0.36 493	0.37 530	0.36 497	0.35 509	0.36 454	0.34 457

tt	6.58 600	0.26 154	6.10 585	3.77 607	2.16 583	11.55 606	19.63 615	13.33 615	5.74 601	2.96 578	2.65 554	4.97 590	6.33 605	3.81 507	7.24 586	9.15 616	11.32 622	5.89 616	6.24 615	6.03 611	2.55 600

JetRed	6.91 601	8.80 613	25.96 616	2.85 593	3.25 604	13.98 612	11.87 611	6.25 606	4.28 594	4.45 595	4.56 578	6.69 595	5.46 599	7.46 584	14.05 606	2.59 590	3.31 610	2.59 598	2.29 608	4.20 607	3.36 609

xyz-stereo	7.16 602	0.22 62	69.90 634	0.42 65	0.21 12	32.92 625	0.49 313	0.87 135	0.76 191	1.38 451	27.04 621	1.19 385	1.16 467	4.69 524	0.97 433	0.16 74	0.12 65	0.20 200	0.14 112	0.16 79	0.12 14

LE_ROB	8.05 603	0.37 396	23.53 612	0.74 494	0.33 238	2.77 568	2.87 601	3.71 588	27.24 624	25.39 624	8.87 605	8.46 603	26.71 623	6.65 568	21.99 615	0.21 280	0.19 366	0.20 200	0.21 320	0.25 346	0.22 317

coex-ft	8.13 604	2.13 596	98.04 636	0.67 448	0.53 428	1.71 508	1.56 559	1.65 399	11.11 608	18.17 623	3.75 571	3.88 578	7.61 608	2.98 487	6.49 583	0.30 448	0.30 491	0.32 462	0.31 480	0.66 546	0.50 521

KSHMR	8.75 605	2.06 594	2.11 544	3.53 605	3.11 602	4.13 590	2.69 597	5.60 601	61.37 638	3.00 580	55.83 635	4.98 591	2.45 574	4.49 519	2.61 551	3.46 601	1.55 606	3.14 606	1.94 604	3.72 603	3.18 607

U	9.45 606	0.21 37	0.58 159	0.47 138	53.11 629	61.27 634	0.24 42	0.70 71	0.52 102	0.36 46	0.28 15	0.29 35	0.35 79	0.33 2	0.26 23	0.19 204	0.11 33	60.50 632	8.88 616	0.17 111	0.13 43

TCMNet-wrong-test	10.31 607	11.40 615	14.84 603	20.96 618	18.45 615	13.80 611	10.76 610	15.78 616	3.53 587	5.20 603	5.52 588	16.26 615	12.61 610	7.51 586	10.15 598	7.43 614	2.37 608	4.31 612	3.43 611	11.36 617	10.61 617

EDNetEfficientorigin	10.57 608	1.47 577	177.42 637	0.67 448	0.53 428	1.58 498	1.16 534	1.90 476	3.37 584	4.71 598	3.38 566	3.10 570	2.69 579	3.13 493	3.58 566	0.25 379	0.23 436	0.33 471	0.27 431	0.83 555	0.81 561

TorneroNet	10.70 609	2.03 591	1.82 529	3.43 603	3.01 601	43.83 626	2.22 590	8.87 610	67.47 639	7.17 610	27.36 622	10.68 610	3.85 594	8.67 595	7.65 591	3.59 602	0.88 591	3.04 604	1.57 600	3.71 602	3.17 606

HanzoNet	11.04 610	3.62 607	8.10 592	4.08 611	3.55 608	4.90 595	2.73 600	7.19 608	10.10 606	31.86 632	28.92 623	21.96 624	36.36 625	18.08 618	10.17 599	7.94 615	3.32 611	3.47 610	3.31 609	7.06 614	4.04 612

DPSimNet_ROB	11.20 611	4.98 610	35.43 620	2.90 596	4.52 610	7.89 601	17.09 614	4.66 595	6.06 603	14.89 619	10.93 611	17.29 616	36.81 627	13.18 614	15.68 610	2.86 592	6.29 615	5.75 615	5.09 613	3.91 605	7.70 615

DGTPSM_ROB	13.01 612	8.23 611	21.87 609	9.51 614	18.10 613	11.56 607	32.01 621	10.63 612	16.20 612	7.03 608	19.48 619	10.15 607	16.66 615	9.83 607	22.42 616	4.75 612	8.68 616	5.37 613	10.25 618	6.16 612	11.36 618

DPSMNet_ROB	13.02 613	8.23 611	21.91 610	9.53 615	18.11 614	11.56 607	32.02 622	10.64 613	16.23 613	7.05 609	19.49 620	10.16 608	16.66 615	9.85 608	22.43 617	4.77 613	8.68 616	5.38 614	10.26 619	6.17 613	11.36 618

USTest	14.33 614	14.94 617	21.04 608	17.44 617	16.05 612	23.26 614	33.84 623	21.73 618	11.80 609	9.36 613	10.14 608	15.97 614	13.20 612	17.28 617	22.43 617	3.78 607	5.01 614	6.17 617	6.16 614	9.25 616	7.72 616

ASD4	15.85 615	10.99 614	19.63 607	10.21 616	11.70 611	19.24 613	31.10 620	19.35 617	10.68 607	11.14 614	10.18 609	12.59 612	12.64 611	14.74 615	24.83 620	12.93 622	9.94 621	26.83 627	19.40 622	16.23 620	12.70 623

DPSM_ROB	19.08 616	19.14 619	25.17 614	22.15 620	20.85 617	28.17 616	37.82 625	26.56 622	16.85 617	14.14 616	14.84 613	21.70 619	18.75 618	21.87 620	26.55 622	10.16 620	9.30 619	10.47 619	10.42 620	14.03 618	12.61 621

DPSM	19.08 616	19.14 619	25.17 614	22.15 620	20.85 617	28.17 616	37.82 625	26.56 622	16.85 617	14.14 616	14.84 613	21.70 619	18.75 618	21.87 620	26.55 622	10.16 620	9.30 619	10.47 619	10.42 620	14.03 618	12.61 621

LRCNet_RVC	22.74 618	32.10 624	21.97 611	29.84 622	26.23 619	4.42 592	0.81 468	22.66 619	2.02 554	26.93 625	29.26 624	23.06 626	15.59 614	23.84 622	18.88 613	31.75 629	19.90 631	34.65 628	32.13 629	30.54 628	28.32 630

DLNR-FE	23.17 619	48.55 636	42.94 623	176.85 638	78.48 631	0.35 27	0.21 18	23.51 621	0.75 184	0.66 171	0.86 192	0.59 176	0.30 42	1.55 356	0.44 222	9.85 619	0.12 65	0.18 134	0.14 112	76.92 635	0.16 150

DLNR_Zeroshot_test	23.17 619	48.52 635	43.29 624	176.68 637	78.69 632	0.35 27	0.21 18	23.41 620	0.75 184	0.66 171	0.86 192	0.59 176	0.30 42	1.56 359	0.44 222	9.57 617	0.12 65	0.18 134	0.14 112	76.92 635	0.16 150

BEATNet-Init1	26.87 621	13.43 616	70.68 635	0.91 549	0.68 493	57.02 633	21.06 616	32.82 629	32.67 626	52.12 638	53.61 634	66.05 636	49.56 635	48.79 637	34.71 627	0.49 538	0.44 549	0.53 545	0.53 553	0.63 540	0.59 540

RAFT-FEzeroshot	38.32 622	38.45 627	50.28 626	44.74 627	41.87 624	56.68 628	76.38 633	53.24 633	33.76 628	28.29 627	29.37 625	43.69 633	37.66 629	43.83 631	53.41 633	20.32 624	18.70 626	21.07 621	21.07 624	28.25 624	25.35 627

RAFT-FE	38.32 622	38.45 627	50.28 626	44.74 627	41.87 624	56.68 628	76.38 633	53.24 633	33.76 628	28.29 627	29.37 625	43.69 633	37.66 629	43.83 631	53.41 633	20.32 624	18.70 626	21.07 621	21.07 624	28.25 624	25.35 627

CasAABBNet	38.33 624	38.46 629	50.35 628	44.75 629	41.84 623	56.68 628	76.37 632	53.22 632	33.83 630	28.31 629	29.54 627	43.62 632	37.71 631	43.84 634	53.41 633	20.30 623	18.70 626	21.07 621	21.07 624	28.24 623	25.34 626

FlowAnything	38.37 625	38.41 626	50.38 629	44.76 630	41.94 626	56.64 627	76.34 631	53.28 636	34.23 632	28.25 626	29.72 628	43.60 630	37.79 632	43.83 631	53.38 632	20.39 627	18.71 630	21.07 621	21.14 628	28.23 622	25.29 625

Selective-RAFT-Error	38.39 626	38.47 630	50.44 630	44.73 626	41.97 627	56.68 628	76.38 633	53.24 633	33.92 631	28.34 630	29.85 629	43.60 630	38.20 633	43.75 630	53.34 631	20.38 626	18.70 626	21.09 625	21.05 623	28.30 626	25.43 629

HaxPig	38.92 627	41.40 632	41.64 621	29.95 623	32.27 620	28.90 618	27.60 617	29.73 625	37.71 633	43.82 633	43.87 631	33.17 627	35.56 624	41.53 628	40.37 629	43.94 633	47.51 636	45.82 629	47.08 631	42.38 629	44.15 633

AVERAGE_ROB	40.43 628	42.37 633	42.73 622	36.96 625	35.58 622	30.50 619	27.61 618	36.71 631	38.39 634	44.91 634	44.36 632	37.45 629	36.70 626	41.88 629	40.35 628	45.43 634	46.81 635	47.11 630	46.35 630	42.51 630	43.87 632

MEDIAN_ROB	42.00 629	44.40 634	44.29 625	35.15 624	34.95 621	31.28 624	29.60 619	35.88 630	40.02 635	47.20 637	46.64 633	37.37 628	38.48 634	44.35 636	42.45 630	48.03 635	49.39 637	49.71 631	49.03 632	45.14 631	46.65 634

LSM0	42.82 630	38.75 631	50.81 631	47.07 631	109.38 638	57.00 632	76.02 630	53.74 637	33.71 627	29.02 631	30.41 630	43.87 635	37.22 628	43.91 635	53.54 636	20.52 628	18.62 625	21.10 626	21.11 627	28.41 627	42.22 631

Anonymous_1	43.04 631	18.73 618	24.79 613	21.81 619	46.26 628	27.80 615	37.60 624	28.08 624	16.14 611	14.66 618	14.30 612	20.65 618	17.88 617	21.56 619	25.94 621	117.93 638	8.92 618	100.65 633	126.50 635	158.64 639	12.08 620

PML	51.67 632	36.25 625	13.28 602	7.46 613	20.81 616	108.69 637	232.22 639	8.72 609	27.82 625	87.01 639	269.67 639	69.67 637	61.95 636	24.76 626	14.20 607	9.74 618	3.40 612	9.62 618	4.70 612	18.74 621	4.72 614

xxxxx1	54.10 633	25.67 621	27.13 617	113.43 634	96.96 633	30.69 620	47.44 627	32.38 626	25.60 621	17.75 620	17.27 615	21.81 621	21.02 620	24.43 623	33.82 624	33.37 630	40.54 632	157.71 637	175.86 637	66.16 632	72.93 637

tt_ll	54.10 633	25.67 621	27.13 617	113.43 634	96.96 633	30.69 620	47.44 627	32.38 626	25.60 621	17.75 620	17.27 615	21.81 621	21.02 620	24.43 623	33.82 624	33.37 630	40.54 632	157.71 637	175.86 637	66.16 632	72.93 637

ff	54.10 633	25.67 621	27.13 617	113.43 634	96.96 633	30.69 620	47.44 627	32.38 626	25.60 621	17.75 620	17.27 615	21.81 621	21.02 620	24.43 623	33.82 624	33.37 630	40.54 632	157.71 637	175.86 637	66.16 632	72.93 637

RSGM-EC	88.84 636	82.86 637	51.22 632	105.38 632	99.51 636	94.51 635	125.67 636	90.02 638	46.43 636	45.14 635	57.50 636	101.22 638	88.55 637	154.40 638	153.26 637	105.54 636	59.55 638	113.88 634	53.02 633	92.89 637	56.17 635

acva	88.84 636	82.86 637	51.22 632	105.38 632	99.51 636	94.51 635	125.67 636	90.02 638	46.43 636	45.14 635	57.50 636	101.22 638	88.55 637	154.40 638	153.26 637	105.54 636	59.55 638	113.88 634	53.02 633	92.89 637	56.17 635

test_example2	192.40 638	210.76 639	206.48 638	199.83 639	204.73 639	172.94 638	183.52 638	133.93 640	133.41 640	191.38 640	196.19 638	187.13 640	178.77 639	205.33 640	208.00 639	222.09 640	238.72 640	186.54 640	190.54 640	227.34 640	170.31 640

ccccc	497.63 639	492.34 640	595.97 639	530.87 640	530.37 640	478.08 639	442.62 640	491.76 641	343.70 641	448.18 641	520.80 640	476.12 641	550.57 640	541.64 641	605.32 640	663.49 641	459.54 641	353.94 641	309.79 641	586.66 641	530.90 641

GS-Stereo							0.36 152	0.92 154	0.47 75	0.37 53	0.38 37	0.32 46	0.33 61	0.43 12	0.26 23	0.19 204	0.11 33	0.16 65	0.12 51	0.17 111	0.15 116

FADE		4.78 609		1.89 581	1.92 582			5.58 600	5.04 598	2.92 576		4.13 579		10.23 609		188.09 639	2.77 609	123.78 636	127.92 636	1.06 569	1.10 577

Low-res two-view benchmark