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

FS-TRT-Baseline	0.22 1	0.20 18	0.33 1	0.35 5	0.19 3	0.22 3	0.14 1	0.51 10	0.19 1	0.30 21	0.20 2	0.26 18	0.22 9	0.29 1	0.27 33	0.16 74	0.10 9	0.15 32	0.11 10	0.14 27	0.11 2
1853532: FS-TRT-Baseline: No-Enhancement Baseline for ETH3D Low-Res Two-View. Technical report (online)
FS-TRT-Harmonizegood	0.22 1	0.20 18	0.33 1	0.35 5	0.19 3	0.22 3	0.14 1	0.51 10	0.19 1	0.30 21	0.20 2	0.26 18	0.22 9	0.29 1	0.27 33	0.16 74	0.10 9	0.15 32	0.11 10	0.14 27	0.11 2
1853532: FS-TRT-Harmonize: Photometric Harmonization for ETH3D Low-Res Two-View. Technical report (online)
S2M2_XL	0.24 3	0.24 103	0.39 22	0.34 3	0.24 48	0.16 2	0.18 4	0.32 1	0.22 6	0.29 16	0.40 45	0.24 9	0.23 13	0.32 3	0.26 23	0.20 248	0.18 348	0.18 136	0.16 179	0.18 148	0.14 80
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.24 3	0.21 39	0.36 5	0.38 32	0.22 26	0.32 23	0.22 26	0.39 2	0.23 8	0.30 21	0.25 9	0.30 42	0.33 63	0.34 5	0.26 23	0.16 74	0.12 67	0.15 32	0.11 10	0.13 5	0.12 16

BridgeDepth_RVC	0.26 5	0.19 10	0.37 8	0.33 1	0.19 3	0.47 94	0.19 9	0.54 17	0.27 13	0.30 21	0.29 21	0.26 18	0.32 58	0.43 14	0.30 62	0.16 74	0.11 35	0.13 1	0.11 10	0.15 52	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 5	0.19 10	0.37 8	0.37 17	0.24 48	0.34 25	0.20 14	0.49 8	0.31 22	0.29 16	0.26 12	0.40 83	0.26 25	0.45 19	0.27 33	0.13 22	0.12 67	0.13 1	0.11 10	0.13 5	0.12 16

HiDET	0.26 5	0.18 1	0.37 8	0.38 32	0.24 48	0.30 17	0.20 14	0.54 17	0.33 29	0.27 8	0.30 25	0.33 56	0.25 18	0.46 22	0.30 62	0.14 37	0.12 67	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 45

CSFM-Stereo	0.26 5	0.18 1	0.37 8	0.39 40	0.21 14	0.40 46	0.21 20	0.53 13	0.29 15	0.30 21	0.28 17	0.31 45	0.29 36	0.47 29	0.25 12	0.15 51	0.13 139	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.11 2

MLG-Stereo_test2	0.26 5	0.20 18	0.36 5	0.37 17	0.22 26	0.35 29	0.18 4	0.45 5	0.21 4	0.26 5	0.23 7	0.34 60	0.20 1	0.77 133	0.23 2	0.16 74	0.11 35	0.15 32	0.11 10	0.13 5	0.11 2

252Zero-FE	0.27 10	0.22 64	0.40 29	0.41 59	0.24 48	0.29 15	0.19 9	0.59 32	0.46 73	0.31 26	0.33 29	0.22 2	0.25 18	0.40 10	0.29 51	0.16 74	0.12 67	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 45

Wavelet-MonSter	0.27 10	0.20 18	0.41 35	0.39 40	0.26 79	0.26 7	0.25 49	0.49 8	0.29 15	0.36 48	0.47 74	0.28 35	0.32 58	0.49 35	0.26 23	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 16

MLG-Stereo_test1	0.27 10	0.19 10	0.38 16	0.40 49	0.24 48	0.38 39	0.20 14	0.59 32	0.19 1	0.24 2	0.17 1	0.33 56	0.27 28	0.90 183	0.25 12	0.14 37	0.11 35	0.16 67	0.11 10	0.13 5	0.12 16

LGtest1	0.27 10	0.21 39	0.44 58	0.41 59	0.21 14	0.42 60	0.19 9	0.56 24	0.26 11	0.29 16	0.24 8	0.29 37	0.29 36	0.55 56	0.25 12	0.18 162	0.12 67	0.16 67	0.12 53	0.14 27	0.13 45

dual_stereo	0.27 10	0.19 10	0.35 3	0.39 40	0.21 14	0.25 6	0.22 26	0.48 6	0.31 22	0.32 32	0.26 12	0.37 70	0.24 15	0.83 157	0.29 51	0.16 74	0.12 67	0.14 5	0.11 10	0.14 27	0.11 2

MatchStereo	0.28 15	0.21 39	0.39 22	0.33 1	0.18 2	0.22 3	0.23 37	0.65 54	0.48 80	0.27 8	0.47 74	0.25 15	0.24 15	0.49 35	0.31 83	0.16 74	0.12 67	0.14 5	0.10 2	0.13 5	0.13 45

LCMNet	0.28 15	0.18 1	0.36 5	0.37 17	0.24 48	0.31 20	0.20 14	0.57 28	0.57 119	0.28 10	0.32 28	0.33 56	0.29 36	0.54 49	0.30 62	0.14 37	0.13 139	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 45

MonStereo	0.28 15	0.18 1	0.39 22	0.36 9	0.21 14	0.55 175	0.31 98	0.55 20	0.43 59	0.28 10	0.28 17	0.23 4	0.21 3	0.57 64	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 15	0.18 1	0.39 22	0.36 9	0.21 14	0.55 175	0.31 98	0.55 20	0.43 59	0.28 10	0.28 17	0.23 4	0.21 3	0.56 59	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 27	0.11 2

IGEV	0.28 15	0.18 1	0.39 22	0.37 17	0.31 197	0.45 80	0.21 20	0.59 32	0.40 50	0.31 26	0.43 59	0.26 18	0.21 3	0.43 14	0.25 12	0.13 22	0.12 67	0.16 67	0.13 84	0.12 1	0.12 16

MLG-Stereo_test3	0.28 15	0.18 1	0.42 44	0.40 49	0.23 32	0.47 94	0.19 9	0.61 43	0.29 15	0.35 43	0.21 4	0.35 62	0.21 3	0.60 80	0.25 12	0.15 51	0.11 35	0.16 67	0.11 10	0.13 5	0.13 45

MonSter	0.28 15	0.18 1	0.39 22	0.36 9	0.21 14	0.55 175	0.31 98	0.55 20	0.43 59	0.28 10	0.29 21	0.23 4	0.21 3	0.56 59	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 27	0.11 2

BridgeDepth	0.29 22	0.19 10	0.37 8	0.40 49	0.17 1	0.58 191	0.32 107	0.60 41	0.29 15	0.26 5	0.26 12	0.39 80	0.43 128	0.47 29	0.26 23	0.13 22	0.10 9	0.13 1	0.12 53	0.15 52	0.12 16
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 22	0.25 131	0.41 35	0.36 9	0.23 32	0.52 149	0.36 154	0.56 24	0.34 35	0.45 101	0.42 50	0.27 26	0.25 18	0.40 10	0.24 5	0.13 22	0.10 9	0.15 32	0.13 84	0.16 81	0.12 16

4.5w-stereo	0.29 22	0.25 131	0.41 35	0.36 9	0.23 32	0.52 149	0.36 154	0.56 24	0.34 35	0.45 101	0.42 50	0.27 26	0.25 18	0.40 10	0.24 5	0.13 22	0.10 9	0.15 32	0.13 84	0.16 81	0.12 16

LG-Stereo_L2	0.29 22	0.20 18	0.45 71	0.37 17	0.25 69	0.26 7	0.20 14	0.78 100	0.28 14	0.28 10	0.26 12	0.24 9	0.26 25	0.91 184	0.23 2	0.15 51	0.11 35	0.15 32	0.12 53	0.14 27	0.11 2

MLG-Stereo	0.29 22	0.19 10	0.38 16	0.41 59	0.20 8	0.42 60	0.20 14	0.66 60	0.21 4	0.25 3	0.22 6	0.33 56	0.28 32	1.09 242	0.25 12	0.14 37	0.11 35	0.16 67	0.11 10	0.13 5	0.12 16

Monster-pub-mixall	0.30 27	0.19 10	0.39 22	0.36 9	0.21 14	0.28 13	0.18 4	0.58 30	0.34 35	0.36 48	0.34 30	0.26 18	0.20 1	1.40 330	0.24 5	0.15 51	0.11 35	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 45

AdaDepth	0.30 27	0.22 64	0.49 93	0.44 101	0.27 104	0.44 76	0.24 44	0.52 12	0.30 19	0.31 26	0.37 38	0.26 18	0.32 58	0.79 142	0.25 12	0.12 8	0.12 67	0.16 67	0.13 84	0.16 81	0.15 118

asda	0.30 27	0.24 103	0.42 44	0.38 32	0.23 32	0.43 69	0.34 130	0.58 30	0.37 43	0.38 63	0.42 50	0.27 26	0.34 73	0.52 43	0.30 62	0.11 1	0.09 1	0.14 5	0.11 10	0.14 27	0.12 16

asd	0.30 27	0.21 39	0.41 35	0.39 40	0.24 48	0.47 94	0.30 90	0.69 68	0.30 19	0.41 73	0.39 43	0.28 35	0.33 63	0.62 87	0.27 33	0.13 22	0.09 1	0.14 5	0.12 53	0.14 27	0.12 16

4.25_new	0.30 27	0.26 156	0.44 58	0.38 32	0.26 79	0.49 114	0.40 208	0.59 32	0.31 22	0.38 63	0.42 50	0.27 26	0.34 73	0.46 22	0.31 83	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 27	0.12 16

4.5w_new	0.30 27	0.26 156	0.44 58	0.38 32	0.26 79	0.49 114	0.40 208	0.59 32	0.31 22	0.38 63	0.42 50	0.27 26	0.34 73	0.46 22	0.31 83	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 27	0.12 16

4.25w-stereo	0.30 27	0.26 156	0.44 58	0.38 32	0.26 79	0.49 114	0.40 208	0.59 32	0.32 27	0.38 63	0.42 50	0.27 26	0.34 73	0.46 22	0.31 83	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 27	0.12 16

4w-stereo	0.30 27	0.24 103	0.44 58	0.37 17	0.23 32	0.46 86	0.27 67	0.63 48	0.31 22	0.41 73	0.44 63	0.27 26	0.36 90	0.59 68	0.30 62	0.11 1	0.09 1	0.15 32	0.12 53	0.13 5	0.12 16

LG-Stereo_L1	0.30 27	0.20 18	0.44 58	0.37 17	0.26 79	0.29 15	0.21 20	0.66 60	0.26 11	0.25 3	0.25 9	0.24 9	0.22 9	1.24 282	0.23 2	0.15 51	0.11 35	0.15 32	0.12 53	0.14 27	0.11 2

IGEV-Stereo++	0.30 27	0.20 18	0.40 29	0.46 127	0.30 171	0.33 24	0.22 26	0.75 90	0.45 66	0.32 32	0.41 48	0.32 48	0.48 172	0.38 6	0.27 33	0.15 51	0.11 35	0.15 32	0.12 53	0.15 52	0.13 45

GEAStereo	0.31 37	0.21 39	0.43 50	0.43 76	0.31 197	0.46 86	0.36 154	0.74 86	0.33 29	0.34 40	0.38 39	0.32 48	0.33 63	0.43 14	0.26 23	0.21 282	0.12 67	0.17 97	0.12 53	0.17 113	0.14 80

2.5w	0.31 37	0.23 81	0.46 79	0.39 40	0.24 48	0.42 60	0.39 198	0.61 43	0.30 19	0.37 55	0.53 98	0.24 9	0.25 18	0.77 133	0.28 47	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.12 53	0.14 27	0.12 16

2.75w_new	0.31 37	0.23 81	0.43 50	0.35 5	0.23 32	0.42 60	0.42 228	0.54 17	0.35 39	0.47 111	0.43 59	0.24 9	0.30 44	0.66 102	0.33 106	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 16

LG-G_1	0.31 37	0.20 18	0.44 58	0.42 67	0.20 8	0.64 228	0.18 4	0.70 73	0.25 9	0.29 16	0.29 21	0.36 65	0.35 81	0.87 174	0.24 5	0.16 74	0.12 67	0.16 67	0.11 10	0.13 5	0.13 45

LG-G	0.31 37	0.20 18	0.44 58	0.42 67	0.20 8	0.64 228	0.18 4	0.70 73	0.25 9	0.29 16	0.29 21	0.36 65	0.35 81	0.87 174	0.24 5	0.16 74	0.12 67	0.16 67	0.11 10	0.13 5	0.13 45

qwe	0.32 42	0.21 39	0.40 29	0.37 17	0.26 79	0.49 114	0.29 78	0.64 50	0.39 46	0.49 126	0.48 79	0.26 18	0.27 28	0.80 145	0.34 123	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.15 52	0.12 16

2.25w	0.32 42	0.24 103	0.48 86	0.37 17	0.24 48	0.45 80	0.25 49	0.62 46	0.40 50	0.45 101	0.58 117	0.27 26	0.32 58	0.74 129	0.35 133	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.12 53	0.13 5	0.14 80

3.25w_new	0.32 42	0.21 39	0.45 71	0.38 32	0.23 32	0.52 149	0.34 130	0.65 54	0.39 46	0.47 111	0.45 68	0.32 48	0.35 81	0.61 85	0.27 33	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.12 1	0.12 16

3.25w	0.32 42	0.21 39	0.45 71	0.37 17	0.23 32	0.52 149	0.34 130	0.65 54	0.39 46	0.47 111	0.45 68	0.32 48	0.35 81	0.61 85	0.27 33	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.12 1	0.12 16

3.75w	0.32 42	0.23 81	0.44 58	0.37 17	0.29 148	0.62 221	0.36 154	0.59 32	0.32 27	0.41 73	0.47 74	0.25 15	0.34 73	0.64 91	0.26 23	0.12 8	0.09 1	0.14 5	0.12 53	0.13 5	0.12 16

2w_stereo	0.32 42	0.24 103	0.45 71	0.39 40	0.22 26	0.46 86	0.47 294	0.69 68	0.42 57	0.43 87	0.50 90	0.24 9	0.45 142	0.47 29	0.29 51	0.12 8	0.10 9	0.15 32	0.12 53	0.15 52	0.13 45

SGD-Stereo	0.32 42	0.20 18	0.40 29	0.38 32	0.19 3	0.43 69	0.22 26	0.64 50	0.33 29	0.42 81	0.34 30	0.27 26	0.35 81	1.15 257	0.30 62	0.20 248	0.10 9	0.15 32	0.13 84	0.17 113	0.13 45

GREAT-IGEV	0.32 42	0.20 18	0.42 44	0.37 17	0.29 148	0.36 34	0.28 73	0.56 24	0.58 121	0.28 10	0.50 90	0.29 37	0.29 36	0.84 162	0.27 33	0.14 37	0.11 35	0.15 32	0.11 10	0.17 113	0.14 80

GSStereo	0.33 50	0.21 39	0.43 50	0.45 115	0.31 197	0.46 86	0.36 154	0.92 156	0.47 77	0.37 55	0.38 39	0.32 48	0.33 63	0.43 14	0.26 23	0.19 206	0.11 35	0.16 67	0.12 53	0.17 113	0.15 118

3.5w_stereo	0.33 50	0.25 131	0.45 71	0.37 17	0.24 48	0.54 166	0.35 138	0.66 60	0.36 40	0.43 87	0.44 63	0.29 37	0.34 73	0.77 133	0.39 178	0.11 1	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 27	0.13 45

3w_stereo	0.33 50	0.25 131	0.52 119	0.40 49	0.21 14	0.53 158	0.54 349	0.65 54	0.46 73	0.44 93	0.48 79	0.23 4	0.45 142	0.46 22	0.29 51	0.12 8	0.10 9	0.15 32	0.12 53	0.15 52	0.15 118

DEFOM-Stereo	0.33 50	0.20 18	0.40 29	0.42 67	0.28 129	0.80 330	0.23 37	0.48 6	0.37 43	0.37 55	0.31 26	0.23 4	0.24 15	1.20 272	0.27 33	0.16 74	0.12 67	0.14 5	0.11 10	0.14 27	0.14 80

gasm-f	0.34 54	0.22 64	0.42 44	0.43 76	0.31 197	0.39 43	0.44 260	0.74 86	0.33 29	0.34 40	0.64 131	0.32 48	0.46 149	0.55 56	0.28 47	0.21 282	0.12 67	0.17 97	0.12 53	0.18 148	0.14 80

Zero-FE251	0.34 54	0.23 81	0.51 110	0.45 115	0.29 148	0.58 191	0.24 44	0.82 124	0.34 35	0.49 126	0.38 39	0.52 142	0.42 119	0.47 29	0.27 33	0.18 162	0.14 194	0.17 97	0.12 53	0.14 27	0.13 45

1w_stereo	0.34 54	0.20 18	0.42 44	0.43 76	0.26 79	0.47 94	0.54 349	0.59 32	0.50 88	0.41 73	0.66 136	0.25 15	0.44 138	0.62 87	0.33 106	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 27	0.12 16

monsterstereo	0.34 54	0.20 18	0.44 58	0.45 115	0.35 262	0.27 12	0.29 78	0.53 13	0.51 97	0.44 93	0.61 123	0.26 18	0.25 18	1.19 270	0.27 33	0.13 22	0.11 35	0.15 32	0.12 53	0.15 52	0.10 1

monsters	0.34 54	0.20 18	0.41 35	0.39 40	0.36 273	0.34 25	0.27 67	0.66 60	0.43 59	0.47 111	0.40 45	0.22 2	0.23 13	1.33 304	0.25 12	0.13 22	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 45

111111	0.34 54	0.20 18	0.41 35	0.45 115	0.42 344	0.37 36	0.22 26	0.95 177	0.38 45	0.31 26	0.31 26	0.40 83	0.27 28	0.96 199	0.26 23	0.17 122	0.12 67	0.15 32	0.11 10	0.15 52	0.13 45

LG-Stereo	0.34 54	0.25 131	0.78 312	0.47 140	0.26 79	0.37 36	0.30 90	0.71 77	0.52 104	0.36 48	0.57 114	0.29 37	0.21 3	0.50 38	0.36 144	0.13 22	0.13 139	0.20 202	0.18 219	0.18 148	0.12 16

S2M2_L	0.34 54	0.28 208	0.45 71	0.40 49	0.30 171	0.31 20	0.16 3	0.60 41	0.64 143	0.31 26	0.48 79	0.47 110	0.34 73	0.38 6	0.32 89	0.25 381	0.22 426	0.20 202	0.22 351	0.25 348	0.22 319
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 54	0.23 81	0.45 71	0.50 198	0.36 273	0.38 39	0.23 37	0.78 100	0.52 104	0.34 40	0.51 93	0.46 103	0.38 103	0.51 40	0.27 33	0.20 248	0.12 67	0.16 67	0.12 53	0.16 81	0.14 80

RAStereo	0.34 54	0.21 39	0.66 207	0.47 140	0.27 104	0.26 7	0.29 78	0.69 68	0.63 138	0.32 32	0.42 50	0.45 99	0.31 51	0.45 19	0.34 123	0.17 122	0.15 255	0.19 162	0.15 135	0.18 148	0.13 45

VIP-Stereo	0.35 64	0.22 64	0.49 93	0.40 49	0.43 355	0.82 341	0.22 26	0.59 32	0.45 66	0.31 26	0.53 98	0.37 70	0.31 51	0.83 157	0.27 33	0.17 122	0.11 35	0.15 32	0.11 10	0.15 52	0.12 16

AIO_test	0.35 64	0.22 64	0.44 58	0.43 76	0.27 104	0.57 188	0.44 260	0.79 105	0.41 54	0.32 32	0.47 74	0.46 103	0.30 44	0.69 108	0.30 62	0.16 74	0.11 35	0.16 67	0.13 84	0.15 52	0.12 16

NLSM3	0.36 66	0.21 39	0.43 50	0.45 115	0.36 273	0.43 69	0.32 107	0.69 68	0.58 121	0.41 73	0.68 143	0.39 80	0.43 128	0.60 80	0.35 133	0.14 37	0.12 67	0.19 162	0.17 200	0.16 81	0.13 45

zero-FE	0.36 66	0.22 64	0.47 82	0.45 115	0.43 355	0.30 17	0.24 44	0.61 43	0.33 29	0.33 37	0.41 48	0.37 70	0.50 187	0.64 91	0.32 89	0.22 311	0.11 35	0.18 136	0.12 53	0.83 557	0.16 152

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 66	0.23 81	0.54 131	0.50 198	0.28 129	0.36 34	0.22 26	1.02 202	0.39 46	0.42 81	0.64 131	0.36 65	0.51 191	0.39 8	0.29 51	0.18 162	0.12 67	0.17 97	0.13 84	0.18 148	0.18 208

AIO_rvc	0.36 66	0.23 81	0.49 93	0.43 76	0.27 104	0.59 198	0.38 183	0.94 172	0.45 66	0.33 37	0.46 72	0.49 123	0.22 9	0.84 162	0.30 62	0.16 74	0.11 35	0.16 67	0.12 53	0.15 52	0.13 45

HUF	0.36 66	0.23 81	0.52 119	0.40 49	0.22 26	0.54 166	0.47 294	0.82 124	0.43 59	0.36 48	0.43 59	0.50 129	0.42 119	0.64 91	0.29 51	0.17 122	0.12 67	0.16 67	0.12 53	0.15 52	0.14 80

MaDis-Stereo	0.36 66	0.25 131	0.58 161	0.44 101	0.34 258	0.30 17	0.30 90	0.72 78	0.50 88	0.37 55	0.36 35	0.58 171	0.49 181	0.52 43	0.36 144	0.19 206	0.16 295	0.19 162	0.15 135	0.18 148	0.14 80

UniTT-Stereo	0.36 66	0.23 81	0.59 168	0.48 168	0.36 273	0.40 46	0.32 107	0.53 13	0.49 83	0.54 146	0.55 108	0.36 65	0.31 51	0.58 67	0.51 284	0.20 248	0.15 255	0.17 97	0.15 135	0.19 192	0.15 118

NLMM	0.37 73	0.21 39	0.43 50	0.45 115	0.41 338	0.34 25	0.33 117	0.74 86	0.61 132	0.43 87	0.69 148	0.35 62	0.36 90	0.81 151	0.43 219	0.14 37	0.12 67	0.18 136	0.15 135	0.15 52	0.13 45

DDF-Stereo	0.37 73	0.22 64	0.47 82	0.48 168	0.42 344	0.31 20	0.24 44	0.53 13	0.33 29	0.33 37	0.40 45	0.37 70	0.48 172	0.91 184	0.32 89	0.23 338	0.11 35	0.18 136	0.12 53	0.86 559	0.16 152

IGEV-RUCA	0.37 73	0.23 81	0.48 86	0.49 186	0.36 273	0.60 206	0.23 37	0.64 50	0.49 83	0.39 71	0.49 87	0.44 91	0.31 51	0.85 167	0.30 62	0.24 354	0.13 139	0.16 67	0.12 53	0.20 228	0.19 248

Pointernet	0.37 73	0.20 18	0.57 155	0.43 76	0.28 129	0.51 145	0.27 67	0.93 165	0.61 132	0.47 111	0.63 128	0.49 123	0.38 103	0.49 35	0.33 106	0.17 122	0.13 139	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 16

AIO-Stereo	0.37 73	0.25 131	0.51 110	0.47 140	0.23 32	0.45 80	0.39 198	1.07 236	0.52 104	0.41 73	0.48 79	0.52 142	0.25 18	0.72 119	0.30 62	0.16 74	0.12 67	0.17 97	0.13 84	0.16 81	0.13 45

AEACV	0.37 73	0.24 103	0.52 119	0.47 140	0.51 415	0.37 36	0.38 183	0.65 54	0.53 110	0.42 81	0.56 111	0.46 103	0.60 243	0.53 46	0.30 62	0.16 74	0.13 139	0.18 136	0.15 135	0.17 113	0.14 80

EGLCR-Stereo	0.37 73	0.22 64	0.51 110	0.43 76	0.26 79	0.44 76	0.22 26	0.99 191	0.48 80	0.42 81	0.42 50	0.67 206	0.29 36	0.86 171	0.33 106	0.17 122	0.12 67	0.19 162	0.17 200	0.17 113	0.15 118

BStereo	0.38 80	0.25 131	1.42 491	0.42 67	0.28 129	0.55 175	0.39 198	0.55 20	0.52 104	0.36 48	0.35 33	0.37 70	0.29 36	0.64 91	0.38 167	0.13 22	0.14 194	0.15 32	0.19 242	0.15 52	0.16 152

NLSM1	0.38 80	0.21 39	0.43 50	0.46 127	0.40 328	0.38 39	0.29 78	0.73 81	0.54 114	0.47 111	0.59 120	0.37 70	0.40 109	1.15 257	0.39 178	0.13 22	0.11 35	0.19 162	0.14 114	0.15 52	0.15 118

NLCSM	0.38 80	0.23 81	0.50 102	0.47 140	0.55 440	0.47 94	0.30 90	0.82 124	0.67 161	0.41 73	0.39 43	0.43 88	0.52 196	0.66 102	0.43 219	0.14 37	0.10 9	0.17 97	0.15 135	0.15 52	0.13 45

MSCF	0.38 80	0.25 131	0.52 119	0.47 140	0.25 69	0.62 221	0.37 176	0.81 118	0.47 77	0.50 135	0.71 156	0.32 48	0.65 272	0.54 49	0.28 47	0.19 206	0.12 67	0.17 97	0.14 114	0.17 113	0.14 80

castereo++	0.38 80	0.23 81	0.41 35	0.43 76	0.31 197	0.97 397	0.22 26	0.86 136	0.58 121	0.32 32	0.44 63	0.51 133	0.39 105	0.93 193	0.24 5	0.17 122	0.11 35	0.17 97	0.12 53	0.14 27	0.14 80

fffft	0.38 80	0.23 81	0.51 110	0.44 101	0.32 219	0.43 69	0.48 305	0.76 93	0.36 40	0.44 93	0.34 30	0.38 79	0.31 51	1.31 297	0.32 89	0.14 37	0.11 35	0.19 162	0.15 135	0.16 81	0.16 152
1: 1. 1
RSM++	0.38 80	0.24 103	0.51 110	0.47 140	0.26 79	0.50 128	0.41 224	0.79 105	0.45 66	0.37 55	0.45 68	0.60 180	0.35 81	1.02 220	0.30 62	0.15 51	0.13 139	0.17 97	0.14 114	0.18 148	0.13 45

FlowAnything_test	0.39 87	0.26 156	0.61 176	0.59 358	0.33 240	0.62 221	0.36 154	0.62 46	0.40 50	0.45 101	0.36 35	0.45 99	0.37 96	0.53 46	0.48 264	0.24 354	0.18 348	0.28 419	0.33 500	0.21 269	0.19 248

water-stereo	0.39 87	0.20 18	0.48 86	0.44 101	0.27 104	0.50 128	0.26 60	0.92 156	0.51 97	0.53 143	0.78 175	0.55 155	0.49 181	0.42 13	0.42 209	0.16 74	0.15 255	0.17 97	0.15 135	0.16 81	0.15 118

SMoEStereo_RVC	0.39 87	0.25 131	0.50 102	0.45 115	0.30 171	0.61 212	0.36 154	0.72 78	0.45 66	0.46 106	0.43 59	0.42 85	0.35 81	1.39 324	0.29 51	0.15 51	0.12 67	0.20 202	0.15 135	0.16 81	0.15 118

ours_stereo	0.39 87	0.28 208	0.51 110	0.46 127	0.30 171	0.40 46	0.44 260	0.73 81	0.56 117	0.35 43	0.56 111	0.46 103	0.33 63	1.11 248	0.32 89	0.16 74	0.13 139	0.19 162	0.15 135	0.19 192	0.14 80

RSM	0.39 87	0.24 103	0.49 93	0.46 127	0.26 79	0.47 94	0.40 208	0.92 156	0.44 64	0.41 73	0.42 50	0.65 199	0.33 63	1.07 236	0.29 51	0.15 51	0.12 67	0.17 97	0.13 84	0.17 113	0.13 45

trnet	0.39 87	0.21 39	0.37 8	0.36 9	0.20 8	0.53 158	0.29 78	0.78 100	1.12 339	0.59 160	0.71 156	0.53 148	0.42 119	0.54 49	0.34 123	0.18 162	0.13 139	0.15 32	0.10 2	0.14 27	0.13 45

Selective-IGEV	0.39 87	0.24 103	0.50 102	0.44 101	0.25 69	0.46 86	0.33 117	1.25 301	0.40 50	0.35 43	0.45 68	0.52 142	0.30 44	1.07 236	0.30 62	0.14 37	0.12 67	0.17 97	0.13 84	0.16 81	0.13 45

GLC_STEREO	0.39 87	0.25 131	0.41 35	0.54 284	0.23 32	0.48 102	0.30 90	0.73 81	0.58 121	0.52 142	0.73 162	0.51 133	0.31 51	0.64 91	0.42 209	0.17 122	0.20 386	0.23 306	0.19 242	0.21 269	0.17 182

CREStereo	0.39 87	0.21 39	0.38 16	0.34 3	0.22 26	0.53 158	0.29 78	0.77 96	1.11 335	0.58 152	0.71 156	0.51 133	0.41 113	0.54 49	0.34 123	0.18 162	0.13 139	0.15 32	0.10 2	0.14 27	0.14 80
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
NLMM1	0.40 96	0.19 10	0.43 50	0.46 127	0.40 328	0.46 86	0.29 78	0.81 118	0.68 166	0.43 87	0.75 168	0.37 70	0.42 119	1.08 240	0.48 264	0.14 37	0.10 9	0.16 67	0.14 114	0.15 52	0.14 80

GASTEREO	0.40 96	0.25 131	0.51 110	0.48 168	0.25 69	0.65 244	0.36 154	0.81 118	0.49 83	0.51 140	0.82 188	0.30 42	0.66 275	0.62 87	0.28 47	0.19 206	0.12 67	0.16 67	0.14 114	0.16 81	0.14 80

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 96	0.67 518	0.42 44	0.64 417	0.29 148	0.48 102	0.25 49	0.85 134	0.44 64	0.38 63	0.36 35	0.30 42	0.70 285	1.15 257	0.29 51	0.16 74	0.11 35	0.16 67	0.11 10	0.18 148	0.12 16

mms	0.40 96	0.27 186	0.52 119	0.46 127	0.32 219	0.43 69	0.46 287	0.70 73	0.46 73	0.35 43	0.58 117	0.44 91	0.30 44	1.36 314	0.33 106	0.16 74	0.13 139	0.18 136	0.15 135	0.19 192	0.15 118

MoCha-V2	0.40 96	0.20 18	0.49 93	0.50 198	0.21 14	0.44 76	0.33 117	0.93 165	0.53 110	0.53 143	0.53 98	0.42 85	0.58 238	1.09 242	0.27 33	0.14 37	0.12 67	0.15 32	0.12 53	0.17 113	0.15 118

IGEV++	0.40 96	0.22 64	0.51 110	0.52 251	0.29 148	0.45 80	0.25 49	1.65 401	0.46 73	0.37 55	0.57 114	0.46 103	0.45 142	0.50 38	0.38 167	0.19 206	0.12 67	0.16 67	0.13 84	0.16 81	0.15 118

GCAP-Stereo	0.40 96	0.28 208	0.68 216	0.47 140	0.25 69	0.53 158	0.32 107	0.82 124	0.58 121	0.65 170	0.69 148	0.58 171	0.42 119	0.47 29	0.29 51	0.17 122	0.14 194	0.17 97	0.13 84	0.17 113	0.14 80

LoS	0.40 96	0.21 39	0.44 58	0.37 17	0.22 26	0.50 128	0.40 208	1.00 195	0.94 250	0.48 120	0.66 136	0.48 115	0.40 109	0.60 80	0.37 156	0.18 162	0.14 194	0.16 67	0.11 10	0.14 27	0.14 80
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.40 96	0.31 298	0.73 265	0.58 345	0.27 104	0.26 7	0.33 117	0.95 177	0.81 208	0.42 81	0.47 74	0.65 199	0.47 159	0.39 8	0.34 123	0.18 162	0.15 255	0.16 67	0.14 114	0.19 192	0.16 152
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	0.41 105	0.26 156	2.03 540	0.36 9	0.21 14	0.46 86	0.23 37	0.67 66	0.48 80	0.42 81	0.27 16	0.31 45	0.30 44	0.98 208	0.24 5	0.14 37	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.28 411

depthmonostereo	0.41 105	0.23 81	0.53 125	0.47 140	0.23 32	0.61 212	0.35 138	1.00 195	0.76 193	0.48 120	0.65 135	0.47 110	0.49 181	0.67 106	0.37 156	0.16 74	0.15 255	0.16 67	0.14 114	0.16 81	0.15 118

castereo	0.41 105	0.22 64	0.46 79	0.44 101	0.30 171	0.61 212	0.56 377	0.97 185	0.80 205	0.38 63	0.69 148	0.45 99	0.69 280	0.51 40	0.30 62	0.16 74	0.11 35	0.16 67	0.13 84	0.16 81	0.12 16

CASnet	0.41 105	0.25 131	0.48 86	0.50 198	0.20 8	0.50 128	0.36 154	0.81 118	0.80 205	0.83 213	0.68 143	0.48 115	0.31 51	0.54 49	0.32 89	0.18 162	0.12 67	0.27 404	0.22 351	0.23 321	0.14 80
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
fffy	0.42 109	0.27 186	0.57 155	0.46 127	0.29 148	0.48 102	0.35 138	0.91 153	0.55 115	0.40 72	0.58 117	0.55 155	0.41 113	1.26 286	0.36 144	0.15 51	0.13 139	0.19 162	0.16 179	0.18 148	0.14 80

WCG-NET	0.42 109	0.21 39	0.54 131	0.40 49	0.25 69	0.47 94	0.32 107	0.73 81	1.15 366	0.76 190	0.73 162	0.58 171	0.45 142	0.60 80	0.34 123	0.15 51	0.11 35	0.16 67	0.14 114	0.15 52	0.13 45

Occ-G	0.42 109	0.21 39	0.48 86	0.41 59	0.26 79	0.42 60	0.62 410	0.77 96	0.49 83	0.43 87	0.66 136	1.02 341	0.46 149	0.78 138	0.41 198	0.16 74	0.13 139	0.18 136	0.13 84	0.16 81	0.16 152

MGS-Stereo	0.42 109	0.26 156	0.58 161	0.44 101	0.28 129	0.50 128	0.34 130	0.57 28	0.83 214	0.46 106	1.31 379	0.52 142	0.33 63	0.65 100	0.36 144	0.19 206	0.16 295	0.18 136	0.15 135	0.17 113	0.16 152

LoS_RVC	0.42 109	0.26 156	0.40 29	0.44 101	0.82 534	0.51 145	0.44 260	0.64 50	0.41 54	0.44 93	0.78 175	0.44 91	0.47 159	0.56 59	0.36 144	0.13 22	0.12 67	0.14 5	0.10 2	0.13 5	0.84 565

test_xeample3	0.42 109	0.28 208	0.69 229	0.43 76	0.33 240	0.56 183	0.38 183	0.79 105	0.45 66	0.53 143	0.46 72	0.44 91	0.44 138	1.38 319	0.31 83	0.18 162	0.14 194	0.19 162	0.15 135	0.17 113	0.16 152

DA	0.43 115	0.23 81	0.49 93	0.50 198	0.25 69	1.08 420	0.44 260	1.18 272	0.58 121	0.46 106	0.64 131	0.54 150	0.47 159	0.46 22	0.32 89	0.19 206	0.13 139	0.19 162	0.13 84	0.18 148	0.14 80

GGEV	0.43 115	0.23 81	0.49 93	0.50 198	0.25 69	1.08 420	0.44 260	1.18 272	0.58 121	0.46 106	0.64 131	0.54 150	0.47 159	0.46 22	0.32 89	0.19 206	0.13 139	0.19 162	0.13 84	0.18 148	0.14 80

DilatedVolume-Stereo	0.43 115	0.21 39	0.55 141	0.43 76	0.32 219	0.72 284	0.29 78	0.80 113	0.51 97	0.77 195	0.73 162	0.48 115	0.40 109	1.13 254	0.39 178	0.15 51	0.14 194	0.15 32	0.14 114	0.16 81	0.14 80

MM-Stereo_test2	0.43 115	0.24 103	0.67 212	0.51 230	0.32 219	0.55 175	0.45 280	0.97 185	0.77 197	0.59 160	0.51 93	0.49 123	0.42 119	0.80 145	0.30 62	0.15 51	0.13 139	0.18 136	0.14 114	0.19 192	0.14 80

SCV_C0	0.43 115	0.26 156	0.65 199	0.43 76	0.29 148	0.47 94	0.31 98	1.34 315	0.73 183	0.38 63	0.49 87	0.54 150	0.29 36	1.24 282	0.30 62	0.17 122	0.13 139	0.16 67	0.13 84	0.20 228	0.15 118

ff7	0.43 115	0.27 186	0.56 145	0.44 101	0.33 240	0.50 128	0.42 228	0.87 137	0.50 88	0.49 126	0.53 98	0.44 91	0.48 172	1.38 319	0.33 106	0.17 122	0.12 67	0.21 237	0.15 135	0.18 148	0.18 208

ffff	0.43 115	0.27 186	0.56 145	0.44 101	0.33 240	0.50 128	0.42 228	0.87 137	0.50 88	0.49 126	0.53 98	0.44 91	0.48 172	1.38 319	0.33 106	0.17 122	0.12 67	0.21 237	0.15 135	0.18 148	0.18 208

11t	0.43 115	0.27 186	0.56 145	0.44 101	0.33 240	0.50 128	0.42 228	0.87 137	0.50 88	0.49 126	0.53 98	0.44 91	0.48 172	1.38 319	0.33 106	0.17 122	0.12 67	0.21 237	0.15 135	0.18 148	0.18 208

anonymousdsp	0.43 115	0.27 186	0.53 125	0.44 101	0.32 219	0.50 128	0.42 228	0.89 146	0.51 97	0.49 126	0.53 98	0.47 110	0.47 159	1.33 304	0.33 106	0.17 122	0.12 67	0.21 237	0.15 135	0.18 148	0.18 208

ProNet	0.43 115	0.28 208	0.58 161	0.43 76	0.30 171	0.56 183	0.52 335	1.00 195	0.58 121	0.44 93	0.49 87	0.43 88	0.43 128	1.28 291	0.36 144	0.15 51	0.13 139	0.19 162	0.16 179	0.17 113	0.16 152

MC-Stereo	0.43 115	0.23 81	0.48 86	0.51 230	0.28 129	0.39 43	0.32 107	0.88 145	0.68 166	0.60 162	0.84 191	0.56 163	0.61 252	1.03 221	0.31 83	0.17 122	0.11 35	0.17 97	0.15 135	0.16 81	0.13 45

ccc-4	0.43 115	0.27 186	0.56 145	0.44 101	0.33 240	0.50 128	0.42 228	0.87 137	0.50 88	0.49 126	0.53 98	0.44 91	0.48 172	1.38 319	0.33 106	0.17 122	0.12 67	0.21 237	0.15 135	0.18 148	0.18 208

IGEV-Stereo	0.43 115	0.27 186	0.54 131	0.45 115	0.32 219	0.50 128	0.42 228	0.90 152	0.51 97	0.49 126	0.53 98	0.47 110	0.47 159	1.32 301	0.33 106	0.17 122	0.12 67	0.21 237	0.15 135	0.18 148	0.18 208
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Reg-Stereo(zero)	0.44 128	0.22 64	0.45 71	0.43 76	0.23 32	0.38 39	0.25 49	0.76 93	1.08 318	0.90 228	0.78 175	0.90 289	0.47 159	0.70 112	0.36 144	0.15 51	0.12 67	0.15 32	0.12 53	0.15 52	0.15 118

rvit_stereo_0081_aga	0.44 128	0.34 360	0.73 265	0.51 230	0.41 338	0.50 128	0.40 208	0.81 118	0.57 119	0.58 152	0.56 111	0.53 148	0.43 128	0.66 102	0.40 187	0.26 404	0.21 408	0.22 268	0.20 277	0.26 360	0.18 208

rvit_stereo_0081	0.44 128	0.33 336	0.64 192	0.54 284	0.35 262	0.41 52	0.44 260	0.66 60	0.95 252	0.48 120	0.52 95	0.50 129	0.46 149	0.82 155	0.44 224	0.25 381	0.20 386	0.22 268	0.19 242	0.25 348	0.17 182

rvit_stereo_0082	0.44 128	0.33 336	0.64 192	0.54 284	0.35 262	0.41 52	0.44 260	0.66 60	0.95 252	0.48 120	0.52 95	0.50 129	0.46 149	0.82 155	0.44 224	0.25 381	0.20 386	0.22 268	0.19 242	0.25 348	0.17 182

rvit_stereo_0080	0.44 128	0.32 314	0.71 247	0.47 140	0.36 273	0.42 60	0.55 369	0.82 124	0.68 166	0.50 135	0.60 121	0.55 155	0.47 159	0.59 68	0.44 224	0.26 404	0.21 408	0.20 202	0.20 277	0.31 424	0.19 248

whm_eth	0.44 128	0.32 314	0.71 247	0.47 140	0.36 273	0.42 60	0.55 369	0.82 124	0.68 166	0.50 135	0.60 121	0.55 155	0.47 159	0.59 68	0.44 224	0.26 404	0.21 408	0.20 202	0.20 277	0.31 424	0.19 248

CroCo-Stereo Lap2	0.44 128	0.34 360	0.77 304	0.61 384	0.79 525	0.28 13	0.35 138	0.75 90	0.71 178	0.38 63	0.50 90	0.72 221	0.55 215	0.57 64	0.47 259	0.17 122	0.18 348	0.19 162	0.16 179	0.21 269	0.20 283

TANstereo	0.44 128	0.21 39	0.44 58	0.41 59	0.21 14	0.65 244	0.26 60	0.79 105	0.83 214	0.93 236	0.98 230	0.51 133	0.46 149	0.54 49	0.35 133	0.18 162	0.24 447	0.16 67	0.13 84	0.16 81	0.26 389

Wave_Phase_stereo	0.45 136	0.25 131	1.42 491	0.42 67	0.28 129	1.78 521	0.39 198	0.72 78	0.52 104	0.36 48	0.35 33	0.37 70	0.29 36	0.64 91	0.38 167	0.13 22	0.14 194	0.15 32	0.19 242	0.15 52	0.16 152

HART	0.45 136	0.22 64	0.54 131	0.50 198	0.26 79	0.41 52	0.29 78	1.03 207	0.50 88	0.58 152	1.45 429	0.61 184	0.35 81	1.08 240	0.30 62	0.15 51	0.13 139	0.19 162	0.14 114	0.19 192	0.14 80

StereoAnything_RVC	0.45 136	1.43 577	0.48 86	0.35 5	0.20 8	0.26 7	0.21 20	0.43 3	0.22 6	0.22 1	0.21 4	0.19 1	0.36 90	1.27 289	0.22 1	0.21 282	0.11 35	0.14 5	0.10 2	2.37 584	0.11 2

tt45	0.45 136	0.23 81	0.46 79	0.45 115	0.33 240	0.79 322	0.32 107	0.78 100	0.41 54	0.51 140	0.44 63	0.49 123	0.37 96	2.14 437	0.34 123	0.16 74	0.13 139	0.19 162	0.16 179	0.17 113	0.18 208

IGEV-Stereo+	0.45 136	0.21 39	0.43 50	0.41 59	0.39 317	0.15 1	0.19 9	0.44 4	0.36 40	0.26 5	0.25 9	0.31 45	0.41 113	1.43 333	0.30 62	0.17 122	0.12 67	0.15 32	0.11 10	1.16 573	1.70 589

WCG-NET（raft）	0.45 136	0.21 39	0.55 141	0.40 49	0.24 48	0.50 128	0.36 154	0.73 81	1.09 326	0.71 180	0.76 171	0.92 301	0.51 191	0.84 162	0.34 123	0.16 74	0.12 67	0.15 32	0.14 114	0.14 27	0.14 80

MIF-Stereo (partial)	0.45 136	0.25 131	0.70 235	0.50 198	0.52 427	0.35 29	0.26 60	0.91 153	0.59 130	0.45 101	0.71 156	0.51 133	0.51 191	1.11 248	0.45 238	0.20 248	0.16 295	0.23 306	0.20 277	0.24 336	0.18 208

testlalala	0.45 136	0.28 208	0.59 168	0.42 67	0.39 317	0.71 281	0.39 198	1.08 242	0.45 66	1.24 384	0.80 186	0.61 184	0.36 90	0.54 49	0.33 106	0.20 248	0.13 139	0.18 136	0.12 53	0.15 52	0.15 118

SCV	0.46 144	0.26 156	0.55 141	0.47 140	0.25 69	0.39 43	0.38 183	1.98 500	0.60 131	0.35 43	0.48 79	0.55 155	0.36 90	1.28 291	0.32 89	0.24 354	0.12 67	0.17 97	0.13 84	0.18 148	0.14 80

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 144	0.36 391	0.71 247	0.47 140	0.36 273	0.67 257	0.35 138	0.78 100	1.12 339	0.61 163	0.62 126	0.39 80	0.39 105	0.71 116	0.39 178	0.20 248	0.17 325	0.22 268	0.18 219	0.23 321	0.19 248

IGEVStereo-DCA	0.46 144	0.28 208	0.56 145	0.43 76	0.33 240	0.49 114	0.42 228	0.87 137	0.50 88	0.47 111	0.48 79	0.48 115	0.46 149	2.03 427	0.30 62	0.19 206	0.14 194	0.19 162	0.15 135	0.16 81	0.18 208

rrr	0.46 144	0.28 208	0.73 265	0.43 76	0.33 240	0.49 114	0.38 183	0.76 93	0.50 88	0.47 111	0.48 79	0.48 115	0.46 149	2.03 427	0.30 62	0.19 206	0.14 194	0.19 162	0.15 135	0.16 81	0.16 152

plain	0.46 144	0.27 186	1.01 405	0.50 198	0.40 328	0.35 29	0.37 176	0.87 137	0.56 117	0.43 87	0.76 171	0.42 85	0.40 109	1.13 254	0.45 238	0.21 282	0.15 255	0.24 326	0.19 242	0.24 336	0.16 152

XX-TBD	0.46 144	0.70 526	0.35 3	0.79 510	0.25 69	0.58 191	0.26 60	0.69 68	1.27 433	0.76 190	1.00 236	0.45 99	0.33 63	0.47 29	0.37 156	0.19 206	0.15 255	0.15 32	0.11 10	0.17 113	0.14 80

PMTNet	0.46 144	0.21 39	0.38 16	0.37 17	0.23 32	0.71 281	0.27 67	0.74 86	1.04 296	0.64 168	0.70 153	0.55 155	0.47 159	0.86 171	0.35 133	1.00 570	0.13 139	0.15 32	0.10 2	0.15 52	0.13 45

rvit_stereo_0083	0.47 151	0.33 336	0.81 321	0.56 322	0.36 273	0.50 128	0.44 260	0.68 67	0.95 252	0.49 126	0.57 114	0.55 155	0.49 181	0.88 176	0.46 252	0.25 381	0.25 456	0.24 326	0.20 277	0.24 336	0.17 182

rvit_stereo_ft	0.47 151	0.35 381	0.87 348	0.67 450	0.42 344	0.40 46	0.59 401	0.81 118	0.74 185	0.46 106	0.55 108	0.57 166	0.49 181	0.65 100	0.50 279	0.25 381	0.17 325	0.22 268	0.22 351	0.24 336	0.17 182

RAFT-Stereo-weight	0.47 151	0.24 103	0.53 125	0.48 168	0.27 104	0.60 206	0.35 138	1.02 202	1.07 312	0.99 255	0.78 175	0.76 230	0.28 32	0.76 130	0.36 144	0.16 74	0.12 67	0.17 97	0.15 135	0.16 81	0.15 118

CAS++	0.47 151	0.31 298	0.56 145	0.47 140	0.32 219	0.42 60	0.28 73	1.76 433	0.72 179	0.71 180	0.72 160	0.37 70	0.28 32	0.69 108	0.33 106	0.27 420	0.22 426	0.26 387	0.21 322	0.29 404	0.19 248
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
iRaftStereo_RVC	0.47 151	0.26 156	0.64 192	0.50 198	0.29 148	0.53 158	0.33 117	1.05 221	0.77 197	0.84 216	1.00 236	0.55 155	0.37 96	0.81 151	0.40 187	0.17 122	0.12 67	0.22 268	0.20 277	0.19 192	0.15 118

CREStereo++_RVC	0.47 151	0.21 39	0.38 16	0.45 115	0.38 307	0.45 80	0.25 49	0.75 90	1.29 442	0.80 203	1.21 340	0.47 110	0.37 96	0.53 46	0.44 224	0.16 74	0.11 35	0.15 32	0.80 575	0.18 148	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	0.48 157	0.25 131	0.54 131	0.42 67	0.23 32	0.80 330	0.42 228	0.80 113	0.80 205	0.61 163	0.62 126	0.54 150	0.43 128	1.70 387	0.58 317	0.15 51	0.15 255	0.19 162	0.15 135	0.16 81	0.15 118

999	0.48 157	0.22 64	0.49 93	0.48 168	0.34 258	0.75 297	0.31 98	0.85 134	0.55 115	0.37 55	0.48 79	0.50 129	0.36 90	2.45 464	0.39 178	0.16 74	0.13 139	0.18 136	0.15 135	0.16 81	0.19 248

model_zeroshot	0.48 157	0.29 243	0.86 337	0.51 230	0.36 273	0.69 269	0.37 176	1.12 255	0.62 135	0.85 221	0.84 191	0.66 203	0.37 96	0.73 123	0.34 123	0.20 248	0.16 295	0.19 162	0.16 179	0.17 113	0.16 152

MyStereo07	0.48 157	0.29 243	0.50 102	0.55 308	0.45 371	0.59 198	0.79 461	1.05 221	0.51 97	0.48 120	0.53 98	0.43 88	0.55 215	1.30 296	0.34 123	0.17 122	0.16 295	0.24 326	0.20 277	0.23 321	0.20 283

4D-IteraStereo	0.48 157	0.24 103	0.76 297	0.50 198	0.44 364	0.66 253	0.31 98	0.87 137	1.02 287	1.03 273	0.72 160	0.78 237	0.32 58	0.64 91	0.37 156	0.17 122	0.11 35	0.23 306	0.19 242	0.19 192	0.13 45

CES	0.48 157	0.20 18	0.37 8	0.39 40	1.39 577	0.55 175	0.35 138	0.98 189	0.66 160	0.44 93	0.66 136	0.35 62	0.27 28	0.56 59	0.33 106	0.15 51	0.13 139	0.15 32	0.10 2	0.19 192	1.46 584

FE-Mocha	0.49 163	0.30 263	0.87 348	0.48 168	0.36 273	0.45 80	0.22 26	1.58 382	0.49 83	1.00 260	1.09 281	0.74 223	0.41 113	0.55 56	0.30 62	0.18 162	0.12 67	0.21 237	0.20 277	0.17 113	0.15 118

MM-Stereo_test1	0.49 163	0.24 103	0.56 145	0.51 230	0.30 171	0.50 128	0.54 349	0.91 153	1.03 291	0.84 216	0.69 148	0.54 150	0.60 243	1.16 262	0.33 106	0.18 162	0.16 295	0.20 202	0.17 200	0.19 192	0.15 118

GCAP-BAT	0.49 163	0.31 298	0.64 192	0.41 59	0.46 383	0.70 276	0.35 138	0.77 96	0.64 143	0.86 223	1.00 236	0.77 233	0.37 96	1.18 268	0.36 144	0.18 162	0.14 194	0.18 136	0.13 84	0.17 113	0.15 118

AE-Stereo	0.49 163	0.27 186	0.67 212	0.60 370	0.39 317	0.67 257	0.46 287	1.18 272	1.09 326	0.47 111	0.75 168	0.69 213	0.47 159	0.59 68	0.40 187	0.16 74	0.15 255	0.21 237	0.20 277	0.19 192	0.15 118

sCroCo_RVC	0.49 163	0.40 419	1.02 412	0.65 431	0.60 467	0.52 149	0.40 208	0.83 130	0.61 132	0.44 93	0.74 166	0.49 123	0.50 187	0.63 90	0.48 264	0.26 404	0.27 471	0.23 306	0.22 351	0.29 404	0.25 365

MM-Stereo_test3	0.50 168	0.24 103	0.54 131	0.54 284	0.74 508	0.49 114	0.53 343	1.09 244	1.05 302	0.62 166	0.95 217	0.61 184	0.42 119	0.77 133	0.38 167	0.20 248	0.17 325	0.20 202	0.16 179	0.18 148	0.18 208

RCA-Stereo	0.50 168	0.23 81	0.58 161	0.48 168	0.33 240	0.55 175	0.45 280	0.97 185	1.38 485	0.68 175	1.05 265	0.63 193	0.80 330	0.59 68	0.32 89	0.17 122	0.12 67	0.17 97	0.14 114	0.16 81	0.14 80

knoymous	0.51 170	0.29 243	0.47 82	0.43 76	0.30 171	0.55 175	0.55 369	1.02 202	0.77 197	0.98 252	0.85 193	0.94 306	0.56 220	0.85 167	0.45 238	0.20 248	0.14 194	0.26 387	0.14 114	0.23 321	0.23 339

tg	0.52 171	0.24 103	0.61 176	0.49 186	0.30 171	0.90 367	0.29 78	1.07 236	0.83 214	0.83 213	1.02 250	0.62 189	0.43 128	1.35 309	0.41 198	0.17 122	0.12 67	0.22 268	0.20 277	0.17 113	0.15 118

11t1	0.52 171	0.28 208	0.68 216	0.51 230	0.28 129	0.83 347	0.39 198	1.22 293	0.63 138	0.84 216	0.74 166	0.68 208	0.68 277	0.91 184	0.57 314	0.21 282	0.18 348	0.19 162	0.16 179	0.20 228	0.21 301

LL-Strereo2	0.52 171	0.33 336	0.69 229	0.52 251	0.37 290	0.70 276	0.30 90	1.13 258	0.67 161	0.94 241	0.78 175	0.91 292	0.42 119	1.05 229	0.42 209	0.17 122	0.16 295	0.29 430	0.25 404	0.21 269	0.16 152

Selective-RAFT	0.52 171	0.28 208	0.79 315	0.55 308	0.27 104	0.91 371	0.33 117	0.80 113	0.88 228	0.58 152	0.63 128	0.81 247	0.77 313	1.29 295	0.48 264	0.19 206	0.14 194	0.17 97	0.15 135	0.19 192	0.17 182

HUI-Stereo	0.52 171	0.30 263	0.73 265	0.50 198	0.27 104	0.65 244	0.30 90	1.04 213	0.64 143	1.12 305	0.96 220	0.83 259	0.60 243	0.79 142	0.45 238	0.22 311	0.14 194	0.24 326	0.20 277	0.26 360	0.18 208

test-1	0.52 171	0.26 156	1.04 420	0.56 322	0.32 219	0.61 212	0.38 183	1.10 247	0.91 240	0.78 198	1.01 242	0.77 233	0.52 196	0.60 80	0.42 209	0.17 122	0.14 194	0.20 202	0.17 200	0.20 228	0.23 339

rafts_anoy	0.52 171	0.29 243	0.59 168	0.59 358	0.50 403	0.53 158	0.40 208	1.11 253	1.03 291	0.84 216	0.83 189	0.68 208	0.54 208	0.72 119	0.51 284	0.19 206	0.14 194	0.24 326	0.26 422	0.21 269	0.18 208

s12784h	0.52 171	0.20 18	0.38 16	0.41 59	0.19 3	0.96 393	0.34 130	1.17 267	1.25 422	0.81 207	0.90 204	0.63 193	0.50 187	1.45 337	0.42 209	0.14 37	0.12 67	0.17 97	0.11 10	0.18 148	0.11 2

raftrobust	0.52 171	0.25 131	0.56 145	0.65 431	0.52 427	0.49 114	0.34 130	0.98 189	0.91 240	1.30 414	0.87 198	0.63 193	0.81 334	0.78 138	0.41 198	0.19 206	0.15 255	0.16 67	0.14 114	0.15 52	0.16 152

Gwc-CoAtRS	0.52 171	0.24 103	0.68 216	0.48 168	0.29 148	0.64 228	0.25 49	1.16 265	1.08 318	1.01 265	1.00 236	1.12 373	0.56 220	0.69 108	0.37 156	0.16 74	0.13 139	0.17 97	0.15 135	0.15 52	0.15 118

IGEV-FE	0.53 181	0.30 263	0.99 395	0.56 322	0.35 262	0.41 52	0.32 107	1.37 321	0.63 138	1.00 260	1.09 281	0.94 306	0.41 113	0.83 157	0.39 178	0.18 162	0.12 67	0.19 162	0.18 219	0.19 192	0.17 182

rvit_0105_6	0.53 181	0.37 398	0.98 394	0.65 431	0.38 307	0.51 145	0.51 324	0.77 96	1.20 398	0.54 146	0.55 108	0.65 199	0.53 203	0.94 196	0.44 224	0.32 465	0.32 507	0.28 419	0.24 389	0.28 393	0.21 301

gcap-zeroshot	0.53 181	0.28 208	0.89 362	0.49 186	0.28 129	0.76 303	0.37 176	1.34 315	0.73 183	0.89 226	0.67 140	1.35 429	0.51 191	0.79 142	0.33 106	0.18 162	0.15 255	0.18 136	0.15 135	0.17 113	0.16 152

IGEV_Zeroshot_test	0.53 181	0.30 263	0.99 395	0.56 322	0.35 262	0.41 52	0.32 107	1.37 321	0.63 138	1.00 260	1.09 281	0.95 315	0.41 113	0.83 157	0.39 178	0.18 162	0.12 67	0.19 162	0.18 219	0.19 192	0.17 182

EKT-Stereo	0.53 181	0.30 263	0.73 265	0.58 345	0.60 467	0.51 145	0.48 305	0.94 172	0.90 235	0.71 180	0.88 200	0.77 233	0.43 128	1.07 236	0.40 187	0.22 311	0.16 295	0.21 237	0.18 219	0.20 228	0.22 319

Any-RAFT	0.53 181	0.24 103	0.47 82	0.47 140	0.27 104	1.00 405	0.25 49	1.58 382	1.05 302	0.85 221	0.99 232	1.06 350	0.47 159	0.70 112	0.32 89	0.18 162	0.13 139	0.16 67	0.13 84	0.16 81	0.16 152

anonymousdsp2	0.53 181	0.27 186	0.74 281	0.48 168	0.29 148	0.76 303	0.47 294	1.61 391	0.82 213	0.77 195	0.77 173	0.75 226	0.47 159	1.03 221	0.40 187	0.18 162	0.13 139	0.18 136	0.13 84	0.19 192	0.18 208

fff	0.53 181	0.24 103	0.70 235	0.43 76	0.24 48	0.48 102	0.36 154	1.07 236	1.25 422	1.10 297	1.02 250	0.57 166	1.06 449	0.73 123	0.52 291	0.16 74	0.13 139	0.17 97	0.13 84	0.15 52	0.19 248

test_4	0.53 181	0.22 64	0.56 145	0.54 284	0.32 219	0.64 228	0.39 198	0.80 113	0.62 135	0.92 235	1.87 514	0.68 208	0.42 119	1.16 262	0.37 156	0.15 51	0.13 139	0.20 202	0.22 351	0.20 228	0.15 118

GMOStereo	0.53 181	0.26 156	0.65 199	0.50 198	0.29 148	0.52 149	0.43 247	0.89 146	0.96 257	1.41 462	1.14 309	0.85 268	0.56 220	0.59 68	0.38 167	0.16 74	0.14 194	0.24 326	0.21 322	0.20 228	0.15 118

error version	0.53 181	0.26 156	0.65 199	0.50 198	0.29 148	0.52 149	0.43 247	0.89 146	0.96 257	1.41 462	1.14 309	0.85 268	0.56 220	0.59 68	0.38 167	0.16 74	0.14 194	0.24 326	0.21 322	0.20 228	0.15 118

test-v	0.53 181	0.26 156	0.65 199	0.50 198	0.29 148	0.52 149	0.43 247	0.89 146	0.96 257	1.41 462	1.14 309	0.85 268	0.56 220	0.59 68	0.38 167	0.16 74	0.14 194	0.24 326	0.21 322	0.20 228	0.15 118

test-2	0.53 181	0.26 156	0.65 199	0.50 198	0.29 148	0.52 149	0.43 247	0.89 146	0.96 257	1.41 462	1.14 309	0.85 268	0.56 220	0.59 68	0.38 167	0.16 74	0.14 194	0.24 326	0.21 322	0.20 228	0.15 118

raft+_RVC	0.53 181	0.26 156	0.54 131	0.60 370	0.47 391	0.54 166	0.54 349	1.27 303	0.99 276	0.76 190	1.03 260	0.70 217	0.56 220	0.93 193	0.47 259	0.18 162	0.14 194	0.19 162	0.18 219	0.18 148	0.15 118

csc	0.53 181	0.24 103	0.70 235	0.43 76	0.24 48	0.48 102	0.36 154	1.07 236	1.25 422	1.10 297	1.02 250	0.57 166	1.06 449	0.73 123	0.52 291	0.16 74	0.13 139	0.17 97	0.13 84	0.15 52	0.19 248

cscssc	0.53 181	0.24 103	0.70 235	0.43 76	0.24 48	0.48 102	0.36 154	1.07 236	1.25 422	1.10 297	1.02 250	0.57 166	1.06 449	0.73 123	0.52 291	0.16 74	0.13 139	0.17 97	0.13 84	0.15 52	0.19 248

FSD	0.54 197	0.52 473	0.65 199	0.62 396	0.50 403	0.54 166	0.58 392	0.65 54	0.53 110	0.54 146	0.52 95	0.56 163	0.52 196	0.57 64	0.55 308	0.51 541	0.47 559	0.50 538	0.49 546	0.50 517	0.49 520

1test111	0.54 197	0.31 298	0.50 102	0.54 284	0.26 79	1.18 442	0.51 324	1.42 334	0.78 200	0.58 152	0.79 181	0.48 115	0.88 372	0.88 176	0.59 320	0.20 248	0.12 67	0.25 366	0.15 135	0.22 295	0.21 301

RAFT-Test	0.54 197	0.25 131	0.64 192	0.47 140	0.30 171	0.97 397	0.27 67	1.24 299	0.81 208	0.96 245	1.12 300	1.28 414	0.48 172	0.71 116	0.36 144	0.17 122	0.13 139	0.17 97	0.14 114	0.16 81	0.16 152

DCANet-4	0.54 197	0.26 156	1.07 431	0.42 67	0.24 48	0.48 102	0.36 154	0.99 191	1.30 448	1.10 297	1.02 250	0.56 163	0.75 301	0.73 123	0.52 291	0.16 74	0.13 139	0.17 97	0.13 84	0.15 52	0.19 248

x	0.54 197	0.31 298	0.61 176	0.47 140	0.30 171	0.67 257	0.47 294	1.53 370	0.79 204	0.81 207	0.83 189	0.78 237	0.70 285	0.70 112	0.62 335	0.21 282	0.19 368	0.22 268	0.19 242	0.21 269	0.20 283

test-3	0.54 197	0.22 64	0.68 216	0.47 140	0.27 104	0.58 191	0.35 138	0.92 156	1.00 281	1.32 428	0.69 148	0.87 276	0.45 142	1.68 385	0.37 156	0.16 74	0.11 35	0.20 202	0.16 179	0.17 113	0.13 45

test_1	0.54 197	0.22 64	0.68 216	0.47 140	0.27 104	0.58 191	0.35 138	0.92 156	1.00 281	1.28 399	0.68 143	0.87 276	0.45 142	1.67 380	0.37 156	0.16 74	0.11 35	0.20 202	0.16 179	0.17 113	0.13 45

PSM-adaLoss	0.54 197	0.30 263	0.73 265	0.50 198	0.27 104	0.65 244	0.41 224	1.04 213	0.64 143	1.12 305	0.96 220	0.82 252	0.61 252	1.06 232	0.45 238	0.22 311	0.14 194	0.24 326	0.20 277	0.26 360	0.18 208

ROB_FTStereo_v2	0.54 197	0.30 263	0.73 265	0.50 198	0.27 104	0.64 228	0.42 228	1.05 221	0.64 143	1.12 305	0.96 220	0.83 259	0.60 243	1.12 252	0.46 252	0.22 311	0.14 194	0.24 326	0.20 277	0.26 360	0.18 208

ROB_FTStereo	0.54 197	0.30 263	0.73 265	0.50 198	0.27 104	0.64 228	0.25 49	1.05 221	0.64 143	1.12 305	0.95 217	0.82 252	0.61 252	1.15 257	0.45 238	0.22 311	0.14 194	0.24 326	0.20 277	0.26 360	0.18 208

cross-raft	0.54 197	0.25 131	0.61 176	0.52 251	0.29 148	0.68 264	0.37 176	1.46 345	0.76 193	1.01 265	1.06 267	1.28 414	0.46 149	0.71 116	0.35 133	0.15 51	0.12 67	0.18 136	0.16 179	0.19 192	0.14 80

RAFT-IKP	0.54 197	0.30 263	0.73 265	0.50 198	0.27 104	0.59 198	0.36 154	1.04 213	0.64 143	1.12 305	0.96 220	0.83 259	0.61 252	1.22 275	0.45 238	0.22 311	0.14 194	0.24 326	0.20 277	0.26 360	0.18 208

RALCasStereoNet	0.54 197	0.30 263	0.66 207	0.59 358	0.51 415	0.61 212	0.52 335	0.94 172	0.93 247	0.70 178	1.01 242	0.78 237	0.44 138	1.33 304	0.47 259	0.20 248	0.16 295	0.18 136	0.16 179	0.20 228	0.19 248

DCANet	0.54 197	0.24 103	0.70 235	0.43 76	0.24 48	0.49 114	0.36 154	1.05 221	1.30 448	1.12 305	1.03 260	0.58 171	0.92 385	0.81 151	0.52 291	0.16 74	0.13 139	0.17 97	0.13 84	0.18 148	0.19 248

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 197	0.25 131	0.68 216	0.43 76	0.24 48	0.40 46	0.34 130	1.04 213	1.09 326	1.32 428	1.60 470	0.80 243	0.68 277	0.67 106	0.39 178	0.13 22	0.10 9	0.18 136	0.17 200	0.17 113	0.13 45

CFNet-RSSM	0.54 197	0.24 103	0.70 235	0.48 168	0.28 129	0.60 206	0.27 67	1.49 351	1.14 354	1.06 278	0.93 211	1.08 356	0.54 208	0.70 112	0.35 133	0.16 74	0.12 67	0.17 97	0.15 135	0.16 81	0.14 80

MSKI-zero shot	0.55 213	0.26 156	0.57 155	0.51 230	0.26 79	0.69 269	0.28 73	1.18 272	0.64 143	0.91 233	1.32 386	0.82 252	0.33 63	1.92 415	0.32 89	0.17 122	0.12 67	0.17 97	0.13 84	0.16 81	0.16 152

test_3	0.55 213	0.23 81	0.71 247	0.53 269	0.28 129	0.61 212	0.40 208	0.92 156	1.05 302	1.19 357	0.68 143	0.93 303	0.44 138	1.67 380	0.39 178	0.15 51	0.12 67	0.22 268	0.19 242	0.21 269	0.14 80

Patchmatch Stereo++	0.55 213	0.30 263	0.73 265	0.50 198	0.27 104	0.65 244	0.29 78	1.05 221	0.64 143	1.12 305	0.96 220	0.83 259	0.60 243	1.37 315	0.45 238	0.22 311	0.14 194	0.24 326	0.20 277	0.26 360	0.18 208
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	0.55 213	0.29 243	0.72 253	0.51 230	0.30 171	0.59 198	0.33 117	1.03 207	0.70 173	1.16 339	0.93 211	0.83 259	0.94 399	0.96 199	0.54 304	0.21 282	0.14 194	0.21 237	0.19 242	0.24 336	0.24 353

iRAFT	0.55 213	0.30 263	0.73 265	0.50 198	0.27 104	0.65 244	0.29 78	1.05 221	0.64 143	1.12 305	0.96 220	0.83 259	0.60 243	1.37 315	0.45 238	0.22 311	0.14 194	0.24 326	0.20 277	0.26 360	0.18 208

CRE-IMP	0.55 213	0.30 263	0.74 281	0.52 251	0.29 148	0.79 322	0.25 49	1.04 213	0.72 179	1.09 289	0.95 217	0.81 247	0.57 229	1.10 245	0.50 279	0.21 282	0.14 194	0.23 306	0.19 242	0.28 393	0.22 319

sAnonymous2	0.55 213	0.56 488	1.46 501	0.60 370	0.51 415	0.48 102	0.52 335	0.79 105	0.68 166	0.50 135	0.67 140	0.46 103	0.62 257	0.59 68	0.40 187	0.22 311	0.17 325	0.22 268	0.21 322	0.86 559	0.56 535

CroCo_RVC	0.55 213	0.56 488	1.46 501	0.60 370	0.51 415	0.48 102	0.52 335	0.79 105	0.68 166	0.50 135	0.67 140	0.46 103	0.62 257	0.59 68	0.40 187	0.22 311	0.17 325	0.22 268	0.21 322	0.86 559	0.56 535

GMStereo	0.55 213	0.45 444	0.94 379	0.50 198	0.32 219	0.64 228	0.43 247	1.00 195	1.40 495	0.82 211	0.73 162	0.51 133	0.45 142	0.85 167	0.55 308	0.24 354	0.15 255	0.20 202	0.21 322	0.31 424	0.24 353
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AIO-test1	0.56 222	0.25 131	0.55 141	0.64 417	0.78 521	0.80 330	0.36 154	1.18 272	1.34 463	0.57 150	0.88 200	0.61 184	0.50 187	1.12 252	0.35 133	0.17 122	0.17 325	0.22 268	0.24 389	0.18 148	0.23 339

rvit_0105_4	0.56 222	0.38 405	1.06 426	0.66 438	0.38 307	0.53 158	0.53 343	0.84 133	1.17 378	0.56 149	0.61 123	0.72 221	0.59 239	0.98 208	0.45 238	0.32 465	0.33 512	0.29 430	0.25 404	0.29 404	0.23 339

H2IRNET	0.56 222	0.26 156	0.66 207	0.47 140	0.35 262	0.41 52	0.26 60	0.92 156	1.17 378	0.61 163	1.28 369	1.08 356	0.86 362	0.99 212	0.63 339	0.19 206	0.16 295	0.22 268	0.25 404	0.21 269	0.18 208

ACVNet-DCA	0.56 222	0.31 298	0.50 102	0.54 284	0.26 79	1.18 442	0.51 324	1.42 334	0.78 200	0.58 152	0.79 181	0.48 115	0.88 372	1.46 339	0.32 89	0.20 248	0.12 67	0.25 366	0.15 135	0.22 295	0.21 301

riskmin	0.56 222	0.27 186	0.60 173	0.43 76	0.31 197	0.83 347	0.42 228	1.14 259	1.04 296	0.73 188	0.75 168	1.11 372	1.01 433	0.81 151	0.51 284	0.20 248	0.14 194	0.24 326	0.15 135	0.24 336	0.25 365

MIPNet	0.56 222	0.28 208	0.94 379	0.49 186	0.33 240	0.66 253	0.38 183	1.35 318	1.08 318	1.06 278	0.92 208	0.60 180	0.79 324	0.73 123	0.52 291	0.17 122	0.14 194	0.19 162	0.16 179	0.18 148	0.17 182

iGMRVC	0.56 222	0.30 263	0.73 265	0.50 198	0.27 104	0.65 244	0.38 183	1.05 221	0.64 143	1.12 305	0.96 220	0.83 259	0.60 243	1.52 350	0.46 252	0.22 311	0.14 194	0.24 326	0.20 277	0.26 360	0.18 208

AIO-test2	0.57 229	0.28 208	0.63 185	0.61 384	0.58 456	0.79 322	0.51 324	1.18 272	1.40 495	0.63 167	1.15 317	0.51 133	0.43 128	1.09 242	0.35 133	0.21 282	0.17 325	0.26 387	0.30 475	0.20 228	0.19 248

MIM_Stereo	0.57 229	0.24 103	0.92 373	0.46 127	0.30 171	0.54 166	0.28 73	1.27 303	0.75 186	1.00 260	1.16 322	0.93 303	0.53 203	1.45 337	0.61 332	0.16 74	0.16 295	0.20 202	0.19 242	0.17 113	0.14 80

qqq	0.57 229	0.34 360	0.71 247	0.47 140	0.27 104	0.64 228	0.62 410	1.42 334	0.78 200	0.80 203	0.92 208	0.95 315	0.77 313	0.88 176	0.59 320	0.21 282	0.20 386	0.24 326	0.23 376	0.22 295	0.21 301

ADStereo(finetuned)	0.57 229	0.24 103	1.06 426	0.43 76	0.24 48	0.49 114	0.35 138	1.05 221	1.30 448	1.12 305	1.03 260	0.58 171	1.20 480	0.84 162	0.51 284	0.16 74	0.13 139	0.17 97	0.13 84	0.18 148	0.19 248

R-Stereo Train	0.57 229	0.26 156	0.63 185	0.54 284	0.36 273	0.69 269	0.54 349	1.22 293	0.72 179	1.61 506	1.50 446	0.75 226	0.53 203	0.64 91	0.44 224	0.18 162	0.15 255	0.17 97	0.15 135	0.17 113	0.17 182

RAFT-Stereo	0.57 229	0.26 156	0.63 185	0.54 284	0.36 273	0.69 269	0.54 349	1.22 293	0.72 179	1.61 506	1.50 446	0.75 226	0.53 203	0.64 91	0.44 224	0.18 162	0.15 255	0.17 97	0.15 135	0.17 113	0.17 182
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
WQFJA1	0.58 235	0.38 405	0.74 281	0.62 396	0.46 383	0.84 355	0.54 349	1.14 259	1.04 296	0.72 185	0.94 214	0.51 133	0.70 285	1.05 229	0.59 320	0.19 206	0.18 348	0.25 366	0.22 351	0.21 269	0.19 248

WQFJX1	0.58 235	0.38 405	0.74 281	0.62 396	0.46 383	0.84 355	0.54 349	1.14 259	1.04 296	0.72 185	0.94 214	0.51 133	0.70 285	1.05 229	0.59 320	0.19 206	0.18 348	0.25 366	0.22 351	0.21 269	0.19 248

xyz-stereo-finetune2	0.58 235	0.27 186	0.57 155	0.40 49	0.24 48	1.09 425	0.32 107	0.79 105	0.53 110	0.65 170	1.07 271	0.58 171	0.80 330	2.47 469	0.80 396	0.16 74	0.15 255	0.21 237	0.17 200	0.16 81	0.17 182

rvit_0105_5	0.58 235	0.39 412	1.05 422	0.66 438	0.37 290	0.58 191	0.56 377	0.94 172	1.18 385	0.64 168	0.68 143	0.75 226	0.63 262	0.88 176	0.50 279	0.32 465	0.32 507	0.30 443	0.27 433	0.28 393	0.25 365

testlalala2	0.58 235	0.27 186	0.68 216	1.72 579	1.27 575	0.68 264	0.42 228	0.93 165	0.70 173	0.90 228	0.93 211	0.76 230	0.34 73	0.52 43	0.40 187	0.18 162	0.15 255	0.17 97	0.13 84	0.17 113	0.17 182

RAFT+CT+SA	0.58 235	0.29 243	0.60 173	0.66 438	0.37 290	0.42 60	0.55 369	1.27 303	1.03 291	0.70 178	1.22 343	0.60 180	0.70 285	1.64 374	0.41 198	0.18 162	0.13 139	0.22 268	0.22 351	0.21 269	0.18 208

IPLGR	0.58 235	0.27 186	1.14 451	0.48 168	0.28 129	0.65 244	0.33 117	1.22 293	1.13 351	1.18 353	1.05 265	0.69 213	0.66 275	0.96 199	0.52 291	0.17 122	0.15 255	0.20 202	0.17 200	0.20 228	0.18 208

AFF-stereo	0.58 235	0.25 131	0.64 192	0.46 127	0.29 148	0.34 25	0.38 183	1.15 263	1.14 354	1.17 348	1.60 470	1.10 368	0.71 292	0.97 207	0.43 219	0.13 22	0.11 35	0.19 162	0.19 242	0.17 113	0.14 80

dd	0.59 243	0.48 456	0.97 391	0.55 308	0.32 219	0.64 228	0.47 294	1.02 202	1.34 463	0.78 198	0.86 194	0.58 171	0.54 208	1.01 217	0.86 414	0.28 434	0.18 348	0.26 387	0.19 242	0.32 433	0.24 353

PFNet+	0.59 243	0.28 208	0.77 304	0.53 269	0.30 171	0.59 198	0.31 98	0.92 156	1.14 354	1.33 436	1.10 287	0.79 241	0.57 229	1.31 297	0.49 273	0.25 381	0.17 325	0.28 419	0.26 422	0.21 269	0.25 365

AnonymousM	0.59 243	1.11 562	0.41 35	0.44 101	0.32 219	0.43 69	0.47 294	1.05 221	0.64 143	0.98 252	0.63 128	0.67 206	0.43 128	0.59 68	0.41 198	0.20 248	0.15 255	1.84 586	0.84 577	0.14 27	0.13 45

GANet-ADL	0.60 246	0.35 381	0.72 253	0.64 417	0.40 328	0.68 264	0.51 324	1.49 351	1.12 339	0.95 243	1.08 276	0.91 292	0.57 229	0.76 130	0.55 308	0.26 404	0.18 348	0.18 136	0.16 179	0.23 321	0.25 365

TRStereo	0.60 246	0.60 506	0.97 391	0.74 496	0.67 489	0.46 86	0.38 183	1.85 463	0.89 231	0.79 201	0.80 186	0.88 280	0.39 105	1.10 245	0.41 198	0.23 338	0.15 255	0.23 306	0.24 389	0.17 113	0.15 118

NRIStereo	0.60 246	0.29 243	0.69 229	0.53 269	0.28 129	0.63 225	0.33 117	1.08 242	0.87 224	1.14 323	0.87 198	0.91 292	0.59 239	2.24 448	0.49 273	0.20 248	0.14 194	0.21 237	0.19 242	0.21 269	0.17 182

RALAANet	0.60 246	0.33 336	0.87 348	0.62 396	0.50 403	0.69 269	0.31 98	1.21 285	1.06 306	1.09 289	1.16 322	0.88 280	0.46 149	1.22 275	0.42 209	0.19 206	0.15 255	0.21 237	0.17 200	0.27 374	0.17 182

111	0.60 246	0.23 81	0.70 235	0.43 76	0.24 48	0.72 284	0.42 228	1.18 272	1.41 500	0.80 203	1.38 409	1.10 368	0.79 324	0.96 199	0.58 317	0.18 162	0.13 139	0.17 97	0.15 135	0.17 113	0.19 248

FENet	0.60 246	0.28 208	0.63 185	0.54 284	0.33 240	0.83 347	0.38 183	1.27 303	1.07 312	1.00 260	0.86 194	0.99 331	0.85 354	0.96 199	0.68 354	0.22 311	0.15 255	0.23 306	0.20 277	0.22 295	0.23 339

test_sample1	0.61 252	0.29 243	0.75 287	0.50 198	0.31 197	0.76 303	0.48 305	1.59 384	0.84 218	0.90 228	0.94 214	0.88 280	0.95 404	1.16 262	0.67 350	0.22 311	0.18 348	0.20 202	0.19 242	0.21 269	0.21 301

MyStereo06	0.61 252	0.28 208	0.95 383	0.56 322	0.46 383	0.61 212	0.73 445	1.78 441	0.67 161	1.03 273	1.12 300	1.13 378	0.56 220	0.78 138	0.41 198	0.17 122	0.16 295	0.23 306	0.20 277	0.22 295	0.20 283

ACRE	0.61 252	0.33 336	1.01 405	0.58 345	0.49 396	0.75 297	0.47 294	1.06 234	0.95 252	1.37 448	1.55 457	0.62 189	0.46 149	0.83 157	0.70 358	0.23 338	0.15 255	0.19 162	0.16 179	0.18 148	0.21 301

Anonymous3	0.61 252	0.44 437	1.11 443	0.59 358	0.49 396	0.93 382	0.65 419	0.93 165	0.81 208	0.72 185	0.88 200	0.65 199	0.69 280	1.06 232	0.53 298	0.35 491	0.30 493	0.26 387	0.26 422	0.31 424	0.27 399

test_sample2	0.62 256	0.29 243	0.74 281	0.50 198	0.28 129	0.80 330	0.61 407	1.61 391	1.00 281	0.88 225	0.99 232	0.94 306	0.83 347	1.16 262	0.51 284	0.23 338	0.18 348	0.22 268	0.21 322	0.23 321	0.22 319

tt1	0.62 256	0.32 314	0.51 110	0.54 284	0.26 79	1.16 439	0.48 305	0.95 177	2.47 569	0.57 150	0.77 173	0.49 123	0.81 334	1.55 358	0.32 89	0.20 248	0.12 67	0.24 326	0.15 135	0.19 192	0.20 283

CIPLG	0.62 256	0.33 336	0.96 389	0.58 345	0.50 403	0.75 297	0.48 305	1.05 221	0.96 257	1.40 460	1.57 465	0.64 196	0.48 172	0.89 181	0.70 358	0.23 338	0.15 255	0.19 162	0.16 179	0.19 192	0.21 301

IPLGR_C	0.62 256	0.33 336	0.99 395	0.58 345	0.49 396	0.76 303	0.48 305	1.10 247	0.96 257	1.40 460	1.56 461	0.62 189	0.48 172	0.80 145	0.71 363	0.23 338	0.15 255	0.19 162	0.16 179	0.19 192	0.21 301

HHNet	0.62 256	0.26 156	0.63 185	0.43 76	0.45 371	0.50 128	0.58 392	1.07 236	1.01 284	1.25 390	2.23 539	0.70 217	0.61 252	1.07 236	0.47 259	0.20 248	0.13 139	0.23 306	0.19 242	0.19 192	0.30 431

Pruner-Stereo	0.62 256	0.29 243	0.70 235	0.61 384	0.31 197	0.63 225	0.43 247	1.17 267	0.99 276	1.53 488	1.08 276	0.95 315	0.55 215	1.35 309	0.51 284	0.23 338	0.14 194	0.24 326	0.21 322	0.21 269	0.23 339

DIP-Stereo	0.62 256	0.30 263	0.83 329	0.48 168	0.36 273	0.95 387	0.33 117	2.37 563	0.67 161	1.25 390	1.00 236	0.68 208	0.51 191	0.91 184	0.61 332	0.18 162	0.15 255	0.21 237	0.17 200	0.19 192	0.19 248
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	0.63 263	0.34 360	0.82 324	0.62 396	0.65 482	0.81 339	0.41 224	1.44 341	1.07 312	0.86 223	1.14 309	0.61 184	0.69 280	0.80 145	0.53 298	0.28 434	0.19 368	0.47 533	0.21 322	0.35 449	0.25 365

rvit_0105_3	0.63 263	0.44 437	1.08 435	0.72 483	0.40 328	0.64 228	0.71 441	1.03 207	1.17 378	0.82 211	0.70 153	0.80 243	0.70 285	0.91 184	0.56 311	0.35 491	0.34 514	0.34 483	0.32 490	0.27 374	0.28 411

mmm	0.63 263	0.35 381	0.72 253	0.51 230	0.30 171	0.86 361	0.54 349	1.59 384	0.86 220	1.07 282	1.38 409	0.79 241	0.75 301	0.91 184	0.58 317	0.22 311	0.18 348	0.29 430	0.25 404	0.25 348	0.23 339

HH	0.63 263	0.30 263	0.77 304	0.50 198	0.32 219	0.49 114	0.46 287	1.65 401	0.64 143	0.69 176	1.09 281	1.63 483	0.85 354	1.90 413	0.37 156	0.18 162	0.13 139	0.19 162	0.17 200	0.19 192	0.16 152

HanStereo	0.63 263	0.30 263	0.77 304	0.50 198	0.32 219	0.49 114	0.46 287	1.65 401	0.64 143	0.69 176	1.09 281	1.63 483	0.85 354	1.90 413	0.37 156	0.18 162	0.13 139	0.19 162	0.17 200	0.19 192	0.16 152

CAS	0.63 263	0.18 1	0.37 8	2.27 586	0.84 536	0.57 188	0.54 349	0.79 105	0.62 135	0.48 120	0.70 153	0.36 65	0.26 25	0.45 19	0.35 133	2.24 587	0.10 9	0.14 5	0.09 1	0.15 52	1.06 577

TestStereo1	0.63 263	0.28 208	0.75 287	0.76 503	0.31 197	0.48 102	0.43 247	1.30 308	1.21 404	0.97 248	1.31 379	0.64 196	0.77 313	1.75 394	0.42 209	0.20 248	0.15 255	0.22 268	0.18 219	0.21 269	0.17 182

RAFT_CTSACE	0.63 263	0.26 156	0.88 356	0.55 308	0.51 415	0.71 281	0.44 260	0.80 113	0.97 264	0.97 248	1.84 509	1.18 386	0.68 277	1.47 343	0.36 144	0.16 74	0.15 255	0.21 237	0.20 277	0.20 228	0.14 80

SA-5K	0.63 263	0.28 208	0.75 287	0.76 503	0.31 197	0.48 102	0.43 247	1.30 308	1.21 404	0.97 248	1.31 379	0.64 196	0.77 313	1.75 394	0.42 209	0.20 248	0.15 255	0.22 268	0.18 219	0.21 269	0.17 182

ICVP	0.63 263	0.33 336	0.57 155	0.61 384	0.40 328	0.80 330	0.58 392	1.61 391	0.89 231	0.90 228	1.24 349	0.88 280	0.73 297	0.72 119	0.88 416	0.29 445	0.21 408	0.22 268	0.21 322	0.24 336	0.27 399
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	0.63 263	0.26 156	1.90 535	0.81 516	0.67 489	0.43 69	0.23 37	1.03 207	0.58 121	0.65 170	1.56 461	1.41 439	0.39 105	1.28 291	0.35 133	0.20 248	0.14 194	0.20 202	0.19 242	0.18 148	0.14 80

ACVNet	0.63 263	0.31 298	0.54 131	0.54 284	0.36 273	0.80 330	0.46 287	1.37 321	1.07 312	0.93 236	1.30 373	1.08 356	0.85 354	0.80 145	0.94 426	0.21 282	0.19 368	0.21 237	0.18 219	0.22 295	0.18 208

HI	0.64 275	0.32 314	0.68 216	0.47 140	0.51 415	0.41 52	0.36 154	1.04 213	0.75 186	1.31 424	1.43 422	1.62 478	1.12 462	0.94 196	0.88 416	0.15 51	0.12 67	0.20 202	0.20 277	0.20 228	0.18 208

CoSv	0.64 275	0.32 314	0.68 216	0.47 140	0.51 415	0.41 52	0.36 154	1.04 213	0.75 186	1.31 424	1.43 422	1.62 478	1.12 462	0.94 196	0.88 416	0.15 51	0.12 67	0.20 202	0.20 277	0.20 228	0.18 208

rvit_stereo_0075_2	0.64 275	0.46 446	1.05 422	0.66 438	0.66 485	0.53 158	0.48 305	1.20 284	1.12 339	0.76 190	0.92 208	0.78 237	0.53 203	1.03 221	0.59 320	0.37 499	0.28 478	0.40 516	0.31 482	0.37 460	0.32 448

cc1	0.64 275	0.31 298	0.50 102	0.54 284	0.26 79	1.18 442	0.51 324	0.93 165	3.05 582	0.58 152	0.79 181	0.48 115	0.88 372	1.46 339	0.32 89	0.20 248	0.12 67	0.25 366	0.15 135	0.19 192	0.19 248

GwcNet-ADL	0.64 275	0.31 298	0.79 315	0.56 322	0.41 338	0.60 206	0.58 392	1.41 332	1.26 427	1.08 283	1.13 305	0.91 292	0.60 243	1.04 227	0.78 386	0.27 420	0.18 348	0.18 136	0.18 219	0.25 348	0.29 417

RAFT	0.64 275	0.30 263	0.73 265	0.59 358	0.33 240	0.68 264	0.58 392	1.04 213	0.76 193	1.08 283	1.19 334	1.65 489	0.93 394	1.06 232	0.56 311	0.21 282	0.18 348	0.27 404	0.24 389	0.22 295	0.17 182

TestStereo	0.64 275	0.39 412	0.71 247	0.51 230	0.27 104	0.56 183	0.42 228	1.03 207	0.91 240	0.80 203	1.00 236	0.68 208	0.52 196	3.25 498	0.45 238	0.22 311	0.15 255	0.24 326	0.18 219	0.27 374	0.16 152

DN-CSS_ROB	0.64 275	0.32 314	1.05 422	0.55 308	0.40 328	0.54 166	0.45 280	1.21 285	0.93 247	1.03 273	1.47 436	0.69 213	0.63 262	1.76 399	0.49 273	0.18 162	0.14 194	0.25 366	0.22 351	0.22 295	0.20 283

MyStereo8	0.65 283	0.29 243	1.00 401	0.58 345	0.49 396	0.91 371	0.35 138	1.18 272	1.31 452	1.16 339	1.27 363	0.90 289	0.64 266	0.72 119	0.95 430	0.18 162	0.14 194	0.20 202	0.18 219	0.22 295	0.26 389

StereoVision	0.65 283	0.34 360	0.86 337	0.59 358	0.40 328	0.50 128	0.41 224	1.09 244	0.93 247	0.71 180	2.50 553	0.82 252	0.57 229	1.03 221	0.49 273	0.25 381	0.28 478	0.29 430	0.28 454	0.36 456	0.20 283

CASS	0.65 283	0.34 360	0.72 253	0.56 322	0.27 104	0.78 316	0.42 228	1.59 384	0.86 220	1.30 414	1.25 353	0.87 276	0.84 351	0.84 162	0.54 304	0.35 491	0.19 368	0.26 387	0.21 322	0.28 393	0.42 494
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.65 283	0.30 263	0.75 287	0.67 450	0.50 403	0.92 378	0.52 335	1.39 328	1.12 339	0.76 190	1.11 293	1.00 332	0.90 379	1.53 354	0.45 238	0.18 162	0.13 139	0.23 306	0.22 351	0.21 269	0.19 248

iRaft-Stereo_20w	0.65 283	0.31 298	1.00 401	0.47 140	0.34 258	0.73 288	0.30 90	2.96 579	0.70 173	1.15 329	1.14 309	0.76 230	0.65 272	1.11 248	0.38 167	0.17 122	0.13 139	0.18 136	0.16 179	0.19 192	0.18 208

EAI-Stereo	0.65 283	0.28 208	0.69 229	0.53 269	0.27 104	0.60 206	0.40 208	2.28 555	0.64 143	0.71 180	3.18 566	0.57 166	0.43 128	1.06 232	0.41 198	0.18 162	0.13 139	0.17 97	0.17 200	0.17 113	0.17 182

HITNet	0.65 283	0.40 419	0.77 304	0.48 168	0.24 48	1.05 414	0.49 315	1.76 433	1.02 287	1.18 353	1.18 327	0.89 288	0.80 330	0.85 167	0.79 392	0.17 122	0.12 67	0.21 237	0.17 200	0.29 404	0.15 118
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	0.66 290	0.28 208	1.07 431	0.56 322	0.46 383	0.61 212	0.73 445	1.34 315	1.41 500	1.15 329	0.91 206	0.77 233	0.80 330	1.41 332	0.63 339	0.17 122	0.16 295	0.23 306	0.20 277	0.22 295	0.20 283

PCWNet_CMD	0.66 290	0.32 314	0.88 356	0.49 186	0.37 290	0.78 316	0.40 208	1.42 334	1.31 452	1.16 339	1.31 379	1.25 403	0.62 257	0.89 181	0.57 314	0.20 248	0.16 295	0.27 404	0.19 242	0.40 477	0.25 365

ToySt	0.66 290	0.33 336	1.23 461	0.51 230	0.33 240	0.86 361	0.68 432	1.10 247	0.97 264	0.84 216	1.08 276	1.25 403	0.94 399	1.01 217	0.74 370	0.19 206	0.19 368	0.24 326	0.24 389	0.27 374	0.23 339

DisPM	0.66 290	0.28 208	0.72 253	0.61 384	0.35 262	0.62 221	0.45 280	1.02 202	0.99 276	1.56 498	1.10 287	0.80 243	0.59 239	2.37 459	0.41 198	0.23 338	0.14 194	0.23 306	0.21 322	0.20 228	0.25 365

SA	0.66 290	0.30 263	0.82 324	0.61 384	0.30 171	0.58 191	0.38 183	1.44 341	1.30 448	0.96 245	1.36 402	0.66 203	0.95 404	1.85 409	0.42 209	0.19 206	0.15 255	0.25 366	0.23 376	0.21 269	0.17 182

CFNet_pseudo	0.66 290	0.32 314	0.86 337	0.48 168	0.39 317	0.70 276	0.40 208	1.33 310	1.22 410	1.16 339	1.34 395	1.24 399	0.64 266	0.98 208	0.59 320	0.21 282	0.16 295	0.33 473	0.19 242	0.36 456	0.25 365

GES	0.66 290	0.34 360	0.90 366	0.59 358	0.38 307	0.94 383	0.57 388	2.11 524	0.86 220	1.02 269	1.11 293	0.66 203	0.79 324	0.99 212	0.61 332	0.27 420	0.19 368	0.20 202	0.20 277	0.21 269	0.30 431

MSMDNet	0.66 290	0.32 314	0.87 348	0.49 186	0.37 290	0.79 322	0.40 208	1.43 340	1.31 452	1.15 329	1.31 379	1.24 399	0.63 262	0.88 176	0.57 314	0.21 282	0.16 295	0.26 387	0.19 242	0.39 473	0.24 353

ccs_rob	0.66 290	0.33 336	0.86 337	0.48 168	0.39 317	0.70 276	0.40 208	1.33 310	1.22 410	1.16 339	1.34 395	1.23 397	0.64 266	0.98 208	0.59 320	0.21 282	0.16 295	0.35 491	0.20 277	0.37 460	0.25 365

MyStereo04	0.67 299	0.29 243	1.07 431	0.55 308	0.45 371	0.59 198	0.79 461	1.50 355	1.40 495	0.91 233	0.91 206	0.74 223	0.86 362	1.52 350	0.62 335	0.17 122	0.16 295	0.24 326	0.20 277	0.23 321	0.20 283

xx1	0.67 299	0.31 298	0.50 102	0.54 284	0.26 79	1.18 442	0.51 324	0.93 165	3.05 582	0.58 152	0.79 181	0.95 315	0.77 313	1.46 339	0.32 89	0.20 248	0.12 67	0.24 326	0.23 376	0.22 295	0.21 301

GMStereo_Zeroshot	0.67 299	0.61 508	1.01 405	0.64 417	0.37 290	0.84 355	0.35 138	1.05 221	1.12 339	1.12 305	1.06 267	1.27 411	0.54 208	1.19 270	0.59 320	0.32 465	0.17 325	0.31 449	0.18 219	0.52 524	0.22 319

DMCA	0.67 299	0.34 360	0.90 366	0.51 230	0.44 364	0.86 361	0.47 294	1.42 334	1.02 287	1.17 348	1.12 300	1.23 397	0.75 301	0.78 138	0.95 430	0.25 381	0.19 368	0.27 404	0.19 242	0.24 336	0.27 399

test_sample3	0.68 303	0.32 314	0.88 356	0.52 251	0.30 171	0.97 397	0.52 335	1.86 466	1.15 366	1.08 283	1.11 293	0.88 280	0.71 292	1.17 266	0.68 354	0.25 381	0.20 386	0.25 366	0.25 404	0.25 348	0.25 365

raft_robust	0.68 303	0.30 263	0.64 192	0.52 251	0.26 79	0.54 166	0.35 138	1.33 310	1.24 419	1.16 339	1.07 271	0.60 180	0.54 208	3.58 508	0.37 156	0.18 162	0.14 194	0.20 202	0.22 351	0.20 228	0.16 152

test_sample5	0.69 305	0.34 360	0.87 348	0.52 251	0.30 171	0.84 355	0.54 349	1.83 459	1.14 354	1.11 303	1.25 353	0.88 280	0.78 320	1.23 277	0.65 344	0.26 404	0.20 386	0.27 404	0.27 433	0.27 374	0.26 389

test_sample4	0.69 305	0.33 336	0.91 369	0.51 230	0.30 171	0.92 378	0.52 335	1.87 469	1.15 366	1.14 323	1.18 327	0.87 276	0.75 301	1.18 268	0.68 354	0.25 381	0.20 386	0.26 387	0.26 422	0.26 360	0.25 365

IPLG	0.69 305	0.27 186	0.97 391	0.51 230	0.43 355	0.79 322	0.33 117	1.21 285	1.06 306	1.30 414	1.10 287	0.52 142	0.55 215	3.16 496	0.63 339	0.16 74	0.14 194	0.19 162	0.16 179	0.18 148	0.17 182

UCFNet_RVC	0.69 305	0.35 381	0.49 93	0.64 417	0.39 317	0.85 360	0.58 392	1.75 427	1.14 354	0.97 248	1.19 334	1.17 383	0.93 394	0.99 212	0.62 335	0.28 434	0.20 386	0.34 483	0.31 482	0.32 433	0.27 399

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 309	3.18 607	2.55 560	0.39 40	0.23 32	0.44 76	0.23 37	0.63 48	0.42 57	0.44 93	0.44 63	0.34 60	0.28 32	0.56 59	0.29 51	1.35 581	0.10 9	0.22 268	0.19 242	0.46 507	1.31 582

DualNet	0.70 309	0.34 360	0.87 348	0.52 251	0.30 171	0.84 355	0.54 349	1.83 459	1.14 354	1.14 323	1.33 388	0.88 280	0.78 320	1.23 277	0.65 344	0.26 404	0.20 386	0.27 404	0.27 433	0.27 374	0.26 389

CFNet_ucs	0.70 309	0.33 336	0.88 356	0.50 198	0.43 355	0.74 292	0.44 260	1.60 388	1.29 442	1.22 370	1.54 455	1.09 366	0.63 262	0.99 212	0.59 320	0.25 381	0.20 386	0.37 502	0.21 322	0.40 477	0.28 411

IER	0.70 309	0.31 298	1.02 412	0.48 168	0.52 427	1.34 470	0.51 324	1.17 267	0.99 276	1.23 376	1.34 395	1.12 373	1.11 459	0.99 212	0.71 363	0.20 248	0.16 295	0.21 237	0.21 322	0.20 228	0.19 248

HCRNet	0.70 309	0.39 412	0.73 265	0.60 370	0.59 464	0.76 303	0.35 138	1.22 293	1.13 351	1.02 269	0.99 232	1.02 341	0.76 309	2.19 445	0.70 358	0.28 434	0.19 368	0.28 419	0.23 376	0.25 348	0.23 339

SFCPSM	0.70 309	0.28 208	1.02 412	0.51 230	0.38 307	1.37 473	0.66 424	2.00 503	1.03 291	1.17 348	1.21 340	0.82 252	0.78 320	1.03 221	0.53 298	0.21 282	0.17 325	0.22 268	0.24 389	0.21 269	0.19 248

AdaStereo	0.70 309	0.43 434	0.75 287	0.73 491	0.37 290	0.92 378	0.53 343	1.85 463	1.18 385	1.12 305	1.23 347	1.07 355	0.65 272	0.96 199	0.63 339	0.31 458	0.15 255	0.32 464	0.21 322	0.29 404	0.22 319
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	0.71 316	0.34 360	0.87 348	0.52 251	0.30 171	0.82 341	0.58 392	1.79 447	1.15 366	1.14 323	1.33 388	0.91 292	0.79 324	1.31 297	0.74 370	0.27 420	0.21 408	0.27 404	0.29 466	0.28 393	0.27 399

BSDual-CNN	0.71 316	0.32 314	0.68 216	0.54 284	0.44 364	1.27 458	0.65 419	2.16 534	0.98 269	1.20 361	1.11 293	1.12 373	0.74 299	0.91 184	0.66 347	0.24 354	0.17 325	0.25 366	0.22 351	0.22 295	0.22 319

DFGA-Net	0.72 318	0.40 419	1.40 485	0.52 251	0.45 371	0.83 347	0.44 260	1.28 307	1.08 318	0.99 255	1.19 334	0.70 217	0.55 215	2.14 437	1.16 464	0.18 162	0.16 295	0.24 326	0.23 376	0.27 374	0.25 365

rvit_105_1	0.72 318	0.52 473	1.01 405	0.78 508	0.49 396	0.75 297	0.87 483	1.12 255	1.18 385	0.99 255	0.79 181	0.90 289	0.77 313	1.26 286	0.75 375	0.41 513	0.36 530	0.36 499	0.41 527	0.30 415	0.33 454

DCVSM-stereo	0.72 318	0.35 381	0.76 297	0.55 308	0.42 344	0.73 288	0.38 183	1.21 285	1.02 287	1.79 528	1.04 263	1.62 478	1.03 440	1.04 227	0.79 392	0.24 354	0.27 471	0.29 430	0.24 389	0.30 415	0.36 470

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 318	0.35 381	1.70 520	0.49 186	0.56 444	0.63 225	0.38 183	2.41 566	0.65 158	0.77 195	1.07 271	1.82 510	0.95 404	0.93 193	0.43 219	0.20 248	0.13 139	0.21 237	0.25 404	0.28 393	0.26 389

qqq1	0.72 318	0.30 263	0.86 337	0.46 127	0.26 79	0.82 341	0.43 247	2.05 514	1.39 490	1.23 376	1.47 436	0.98 325	0.95 404	1.71 389	0.44 224	0.24 354	0.20 386	0.18 136	0.15 135	0.18 148	0.18 208

fff1	0.72 318	0.30 263	0.86 337	0.46 127	0.26 79	0.82 341	0.43 247	2.05 514	1.39 490	1.23 376	1.47 436	0.98 325	0.95 404	1.71 389	0.44 224	0.24 354	0.20 386	0.18 136	0.15 135	0.18 148	0.18 208

ffm	0.72 318	0.33 336	0.85 331	0.53 269	0.37 290	0.74 292	0.56 377	0.95 177	2.47 569	1.15 329	1.45 429	1.06 350	0.82 339	1.55 358	0.32 89	0.20 248	0.12 67	0.31 449	0.27 433	0.19 192	0.20 283

anonymousa	0.72 318	0.27 186	0.75 287	0.47 140	0.63 477	1.43 486	0.45 280	1.24 299	0.89 231	1.28 399	1.75 499	1.62 478	1.13 466	0.69 108	0.59 320	0.19 206	0.16 295	0.23 306	0.25 404	0.20 228	0.18 208

Sa-1000	0.72 318	0.29 243	0.76 297	0.59 358	0.30 171	0.73 288	0.37 176	1.62 395	1.33 460	1.28 399	2.04 530	0.86 272	0.75 301	1.84 406	0.38 167	0.19 206	0.14 194	0.25 366	0.23 376	0.20 228	0.16 152

psmg	0.72 318	0.32 314	0.68 216	0.50 198	0.44 364	1.48 490	0.75 450	1.94 491	0.98 269	1.21 365	1.33 388	1.12 373	0.74 299	0.91 184	0.66 347	0.24 354	0.19 368	0.25 366	0.25 404	0.23 321	0.22 319

UDGNet	0.72 318	1.17 567	0.80 320	0.77 506	0.41 338	0.77 311	0.38 183	0.97 185	1.34 463	0.81 207	0.88 200	0.71 220	0.60 243	1.21 274	0.54 304	0.52 542	0.19 368	1.02 577	0.26 422	0.71 553	0.31 441

PSMNet-ADL	0.72 318	0.35 381	0.62 182	0.69 465	0.46 383	1.14 431	0.44 260	1.37 321	1.01 284	0.83 213	1.17 325	1.33 424	0.96 411	1.43 333	0.95 430	0.33 474	0.22 426	0.21 237	0.23 376	0.27 374	0.29 417

LCNet	0.72 318	0.28 208	0.52 119	0.55 308	0.31 197	0.69 269	0.54 349	1.00 195	0.88 228	1.19 357	1.34 395	0.97 323	1.34 503	2.56 472	0.45 238	0.18 162	0.13 139	0.21 237	0.25 404	0.27 374	0.73 560

GANet-RSSM	0.72 318	0.28 208	0.63 185	0.64 417	0.58 456	0.80 330	0.58 392	1.89 475	1.08 318	1.04 276	1.25 353	1.15 381	1.04 442	1.49 345	0.62 335	0.25 381	0.19 368	0.22 268	0.22 351	0.22 295	0.21 301

PSMNet-RSSM	0.72 318	0.30 263	0.61 176	0.63 408	0.42 344	0.73 288	0.56 377	1.92 485	1.10 333	1.09 289	1.37 404	1.22 392	0.98 421	1.28 291	0.72 366	0.27 420	0.19 368	0.27 404	0.29 466	0.24 336	0.24 353

CFNet-ft	0.72 318	0.32 314	0.54 131	0.66 438	0.54 434	0.83 347	0.55 369	1.37 321	1.15 366	0.93 236	1.28 369	1.57 470	0.97 414	1.35 309	0.81 398	0.26 404	0.20 386	0.33 473	0.25 404	0.30 415	0.23 339

CFNet_RVC	0.72 318	0.32 314	0.54 131	0.66 438	0.54 434	0.83 347	0.55 369	1.37 321	1.15 366	0.93 236	1.28 369	1.57 470	0.97 414	1.35 309	0.81 398	0.26 404	0.20 386	0.33 473	0.25 404	0.30 415	0.23 339

MLCV	0.72 318	0.34 360	1.10 441	0.51 230	0.23 32	0.91 371	0.39 198	1.33 310	1.23 413	1.46 474	1.55 457	1.01 339	0.64 266	1.95 420	0.80 396	0.18 162	0.12 67	0.18 136	0.14 114	0.19 192	0.17 182

G2L-ROB	0.73 336	0.25 131	0.76 297	0.54 284	0.39 317	0.95 387	0.66 424	1.66 406	1.09 326	1.24 384	1.02 250	1.64 486	0.71 292	1.63 372	1.02 442	0.20 248	0.14 194	0.17 97	0.15 135	0.20 228	0.22 319

G2L-Stereo_test	0.73 336	0.27 186	0.74 281	0.49 186	0.40 328	0.90 367	0.81 470	1.53 370	1.14 354	1.28 399	1.27 363	1.52 464	0.72 295	1.62 370	0.94 426	0.19 206	0.14 194	0.16 67	0.15 135	0.18 148	0.19 248

CoDeX	0.73 336	0.29 243	0.93 375	0.54 284	0.36 273	1.14 431	0.61 407	2.34 560	1.17 378	1.16 339	1.25 353	0.91 292	0.87 367	1.33 304	0.64 343	0.20 248	0.16 295	0.21 237	0.18 219	0.20 228	0.18 208

cf-r	0.73 336	0.30 263	0.77 304	0.55 308	0.63 477	0.78 316	0.48 305	1.79 447	1.15 366	1.13 320	1.26 360	1.43 441	0.87 367	1.40 330	0.85 411	0.25 381	0.18 348	0.22 268	0.23 376	0.19 192	0.19 248

BEATNet_4x	0.73 336	0.49 459	1.17 455	0.53 269	0.26 79	1.03 411	0.55 369	1.82 454	1.06 306	1.21 365	1.22 343	0.96 321	0.91 382	1.01 217	1.06 446	0.21 282	0.14 194	0.24 326	0.19 242	0.37 460	0.21 301

Select-FE	0.74 341	0.39 412	1.56 511	0.55 308	0.46 383	0.40 46	0.22 26	1.86 466	0.68 166	1.05 277	1.31 379	1.82 510	1.74 540	1.11 248	0.38 167	0.21 282	0.16 295	0.21 237	0.25 404	0.19 192	0.31 441

test_sample7	0.74 341	0.37 398	0.76 297	0.52 251	0.35 262	0.91 371	0.67 428	1.78 441	1.21 404	1.22 370	1.18 327	1.08 356	0.92 385	1.23 277	0.67 350	0.31 458	0.28 478	0.32 464	0.31 482	0.33 442	0.29 417

gwcnet-sp	0.74 341	0.33 336	1.44 494	0.57 339	0.45 371	1.40 480	0.54 349	1.50 355	1.14 354	1.30 414	1.02 250	0.94 306	0.82 339	1.39 324	0.76 378	0.21 282	0.21 408	0.22 268	0.21 322	0.22 295	0.22 319

scenet	0.74 341	0.33 336	1.44 494	0.57 339	0.45 371	1.40 480	0.54 349	1.50 355	1.14 354	1.30 414	1.02 250	0.94 306	0.82 339	1.39 324	0.76 378	0.21 282	0.21 408	0.22 268	0.21 322	0.22 295	0.22 319

ssnet	0.74 341	0.33 336	1.44 494	0.57 339	0.45 371	1.40 480	0.54 349	1.50 355	1.14 354	1.30 414	1.02 250	0.94 306	0.82 339	1.39 324	0.76 378	0.21 282	0.21 408	0.22 268	0.21 322	0.22 295	0.22 319

BUS	0.74 341	0.32 314	0.68 216	0.54 284	0.44 364	2.34 555	0.42 228	2.16 534	0.98 269	1.20 361	1.11 293	1.03 345	0.62 257	0.91 184	0.70 358	0.24 354	0.17 325	0.25 366	0.22 351	0.22 295	0.22 319

GMM-Stereo	0.74 341	0.25 131	0.59 168	0.54 284	0.34 258	0.72 284	0.99 514	1.01 201	0.87 224	1.36 445	1.78 502	1.12 373	0.81 334	2.09 433	0.46 252	0.18 162	0.12 67	0.25 366	0.25 404	0.20 228	0.85 566

DMCA-RVC	0.74 341	0.40 419	1.27 470	0.66 438	0.49 396	0.77 311	0.47 294	1.35 318	1.01 284	1.53 488	1.01 242	1.29 417	0.82 339	1.31 297	0.78 386	0.27 420	0.21 408	0.35 491	0.27 433	0.32 433	0.24 353

DeepPruner_ROB	0.74 341	0.48 456	0.87 348	0.57 339	0.44 364	0.79 322	0.54 349	1.73 420	0.96 257	1.38 453	1.27 363	1.24 399	0.73 297	1.43 333	0.73 369	0.34 484	0.28 478	0.27 404	0.26 422	0.31 424	0.31 441

SMFormer	0.75 350	0.30 263	0.86 337	0.46 127	0.26 79	0.82 341	0.43 247	2.05 514	1.39 490	1.23 376	1.47 436	0.98 325	0.95 404	1.71 389	0.82 403	0.24 354	0.20 386	0.22 268	0.21 322	0.23 321	0.24 353

tta	0.75 350	0.30 263	0.86 337	0.46 127	0.26 79	0.82 341	0.43 247	2.05 514	1.39 490	1.23 376	1.47 436	0.98 325	0.95 404	1.71 389	0.82 403	0.24 354	0.20 386	0.22 268	0.21 322	0.18 148	0.18 208

KYRaft	0.75 350	0.28 208	0.62 182	0.56 322	0.29 148	0.67 257	0.86 481	0.94 172	0.84 218	1.62 510	2.21 538	1.16 382	1.02 438	1.57 362	0.40 187	0.20 248	0.13 139	0.22 268	0.28 454	0.20 228	1.02 572

Prome-Stereo	0.75 350	0.27 186	0.53 125	0.55 308	0.32 219	0.59 198	0.97 508	0.89 146	0.88 228	1.45 472	2.46 551	0.91 292	1.41 508	1.58 364	0.44 224	0.18 162	0.13 139	0.19 162	0.17 200	0.20 228	0.92 568

acv_ft	0.75 350	0.31 298	0.95 383	0.70 471	0.86 541	1.24 454	0.53 343	1.44 341	1.07 312	1.24 384	1.30 373	1.08 356	0.92 385	0.80 145	1.34 487	0.21 282	0.19 368	0.21 237	0.18 219	0.21 269	0.18 208

iResNet	0.75 350	0.40 419	1.36 483	0.67 450	0.29 148	0.92 378	0.59 401	1.52 364	1.25 422	1.28 399	1.48 441	0.94 306	0.76 309	1.62 370	0.78 386	0.18 162	0.14 194	0.18 136	0.15 135	0.22 295	0.23 339

PAM	0.76 356	0.29 243	1.08 435	0.52 251	0.33 240	1.38 476	0.39 198	2.01 507	0.67 161	1.06 278	0.96 220	2.89 567	1.43 510	0.86 171	0.35 133	0.19 206	0.12 67	0.19 162	0.17 200	0.19 192	0.20 283

AASNet	0.76 356	0.35 381	0.91 369	0.79 510	0.81 532	1.14 431	0.56 377	2.02 511	1.08 318	1.22 370	1.24 349	0.93 303	0.76 309	0.77 133	1.16 464	0.27 420	0.23 438	0.24 326	0.20 277	0.28 393	0.24 353

PAM_32	0.77 358	0.28 208	1.03 416	0.52 251	0.30 171	1.32 466	0.35 138	1.97 498	0.65 158	1.02 269	1.06 267	3.05 568	1.49 520	0.96 199	0.36 144	0.19 206	0.13 139	0.20 202	0.18 219	0.19 192	0.19 248

testlalala_base	0.77 358	0.40 419	0.70 235	0.65 431	0.50 403	0.79 322	0.28 73	1.50 355	0.51 97	0.73 188	0.90 204	0.69 213	0.54 208	0.66 102	0.40 187	2.82 593	0.14 194	0.17 97	0.12 53	2.68 589	0.19 248

NINENet	0.77 358	0.37 398	0.78 312	0.62 396	0.51 415	2.34 555	0.42 228	1.83 459	1.04 296	1.14 323	1.23 347	1.03 345	0.62 257	1.24 282	0.70 358	0.28 434	0.23 438	0.31 449	0.21 322	0.26 360	0.25 365

hknet	0.77 358	0.32 314	0.95 383	0.54 284	0.38 307	1.27 458	0.65 419	2.16 534	1.07 312	1.20 361	1.11 293	1.59 474	0.81 334	1.37 315	0.66 347	0.22 311	0.17 325	0.25 366	0.22 351	0.22 295	0.22 319

ARAFT	0.77 358	0.36 391	1.49 508	0.51 230	0.31 197	0.90 367	0.82 472	1.90 478	1.06 306	1.62 510	1.24 349	1.02 341	0.64 266	1.84 406	0.50 279	0.18 162	0.14 194	0.28 419	0.27 433	0.17 113	0.16 152

psm_up	0.77 358	0.34 360	0.70 235	0.66 438	0.58 456	1.05 414	0.92 496	1.52 364	1.12 339	1.26 394	1.16 322	1.31 422	1.23 486	1.20 272	0.81 398	0.25 381	0.29 489	0.31 449	0.27 433	0.27 374	0.25 365

GwcNet-RSSM	0.77 358	0.32 314	1.01 405	0.62 396	0.54 434	0.78 316	0.51 324	1.73 420	1.20 398	1.09 289	1.37 404	1.46 451	0.85 354	1.53 354	1.09 452	0.25 381	0.18 348	0.23 306	0.24 389	0.20 228	0.19 248

iResNet_ROB	0.77 358	0.30 263	0.99 395	0.57 339	0.36 273	0.83 347	0.36 154	2.33 558	1.58 523	1.27 397	1.30 373	1.25 403	0.84 351	1.65 375	0.79 392	0.20 248	0.14 194	0.17 97	0.12 53	0.18 148	0.27 399

DDVS	0.78 366	0.41 427	0.94 379	0.60 370	0.43 355	1.30 463	0.43 247	1.40 330	0.91 240	1.20 361	1.15 317	1.43 441	0.64 266	2.18 443	0.89 419	0.28 434	0.22 426	0.26 387	0.23 376	0.31 424	0.33 454

PSM-softLoss	0.78 366	0.31 298	0.77 304	0.58 345	0.32 219	0.56 183	0.40 208	1.18 272	0.70 173	1.24 384	1.07 271	0.83 259	0.52 196	5.36 541	0.53 298	0.24 354	0.15 255	0.25 366	0.22 351	0.20 228	0.25 365

KMStereo	0.78 366	0.31 298	0.77 304	0.58 345	0.32 219	0.56 183	0.40 208	1.18 272	0.70 173	1.24 384	1.07 271	0.83 259	0.52 196	5.36 541	0.53 298	0.24 354	0.15 255	0.25 366	0.22 351	0.20 228	0.25 365

STTStereo	0.78 366	0.50 466	1.22 460	0.64 417	0.54 434	0.89 364	0.54 349	1.44 341	1.11 335	1.38 453	1.09 281	1.27 411	0.85 354	1.43 333	0.83 405	0.29 445	0.27 471	0.33 473	0.39 522	0.32 433	0.30 431

PSM-AAD	0.79 370	0.27 186	0.53 125	0.55 308	0.28 129	0.77 311	1.24 542	0.99 191	0.91 240	1.66 515	1.57 465	0.81 247	2.19 568	1.65 375	0.44 224	0.19 206	0.14 194	0.38 505	0.32 490	0.21 269	0.70 557

hitnet-ft	0.79 370	0.35 381	0.57 155	0.58 345	0.42 344	0.96 393	0.46 287	1.47 347	1.33 460	1.19 357	1.22 343	1.81 507	0.98 421	1.66 379	0.94 426	0.33 474	0.28 478	0.34 483	0.27 433	0.35 449	0.31 441

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 370	0.43 434	1.05 422	0.64 417	0.58 456	0.95 387	0.53 343	1.53 370	1.18 385	1.37 448	1.15 317	1.43 441	0.88 372	1.61 369	0.84 408	0.25 381	0.22 426	0.27 404	0.27 433	0.29 404	0.29 417
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	0.80 373	0.28 208	0.73 265	0.70 471	0.51 415	0.95 387	0.60 405	1.78 441	1.23 413	1.36 445	1.37 404	1.82 510	0.81 334	1.32 301	1.13 461	0.26 404	0.17 325	0.19 162	0.20 277	0.24 336	0.25 365

G2L-Stereo	0.80 373	0.32 314	0.95 383	0.60 370	0.42 344	0.78 316	0.69 436	1.50 355	1.09 326	1.33 436	1.14 309	1.45 448	0.72 295	2.45 464	1.10 455	0.25 381	0.20 386	0.26 387	0.21 322	0.20 228	0.26 389

ISRNet	0.80 373	0.33 336	1.07 431	0.81 516	0.66 485	0.60 206	0.34 130	1.19 282	1.13 351	1.59 505	1.53 450	1.35 429	0.77 313	1.27 289	0.94 426	0.39 506	0.34 514	0.43 523	0.38 520	0.34 446	0.49 520

NF-Stereo	0.80 373	0.30 263	0.75 287	0.60 370	0.31 197	0.64 228	0.44 260	1.21 285	0.90 235	1.29 405	1.02 250	0.82 252	0.57 229	5.40 546	0.48 264	0.23 338	0.14 194	0.24 326	0.20 277	0.20 228	0.30 431

OCTAStereo	0.80 373	0.30 263	0.75 287	0.60 370	0.31 197	0.64 228	0.44 260	1.21 285	0.90 235	1.29 405	1.01 242	0.82 252	0.57 229	5.35 540	0.48 264	0.24 354	0.14 194	0.24 326	0.20 277	0.20 228	0.30 431

DRaft	0.80 373	0.24 103	0.70 235	0.45 115	0.30 171	0.97 397	0.53 343	1.05 221	0.97 264	1.78 525	2.02 528	0.80 243	1.74 540	2.73 480	0.72 366	0.17 122	0.14 194	0.20 202	0.20 277	0.18 148	0.21 301

RE-Stereo	0.80 373	0.30 263	0.75 287	0.60 370	0.31 197	0.64 228	0.44 260	1.21 285	0.90 235	1.29 405	1.01 242	0.81 247	0.57 229	5.37 543	0.48 264	0.24 354	0.14 194	0.24 326	0.20 277	0.20 228	0.30 431

TVStereo	0.80 373	0.30 263	0.75 287	0.60 370	0.31 197	0.64 228	0.44 260	1.21 285	0.90 235	1.29 405	1.01 242	0.81 247	0.57 229	5.37 543	0.48 264	0.24 354	0.14 194	0.24 326	0.20 277	0.20 228	0.30 431

UPFNet	0.80 373	0.32 314	0.90 366	0.59 358	0.74 508	1.26 457	0.80 467	1.52 364	1.10 333	1.30 414	1.12 300	1.30 418	0.84 351	1.67 380	1.09 452	0.24 354	0.24 447	0.24 326	0.23 376	0.25 348	0.18 208

iResNetv2_ROB	0.80 373	0.37 398	1.71 522	0.56 322	0.37 290	0.94 383	0.64 417	1.73 420	1.34 463	1.23 376	1.42 418	1.26 407	0.92 385	1.85 409	0.56 311	0.23 338	0.15 255	0.19 162	0.14 114	0.24 336	0.19 248

StereoDRNet-Refined	0.80 373	0.41 427	0.88 356	0.62 396	0.42 344	1.33 468	0.48 305	1.52 364	1.17 378	1.45 472	1.44 427	1.44 446	0.90 379	1.26 286	1.24 473	0.20 248	0.16 295	0.27 404	0.24 389	0.25 348	0.28 411
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ITSA-stereo	0.82 384	0.36 391	0.82 324	0.54 284	0.31 197	0.80 330	0.47 294	2.17 540	1.67 529	1.13 320	1.13 305	0.94 306	0.86 362	2.46 467	1.00 440	0.26 404	0.23 438	0.28 419	0.27 433	0.28 393	0.36 470

DCRE	0.82 384	0.26 156	0.70 235	0.58 345	0.44 364	0.54 166	0.48 305	0.95 177	0.78 200	0.78 198	7.33 598	0.86 272	0.52 196	0.76 130	0.41 198	0.16 74	0.16 295	0.19 162	0.17 200	0.18 148	0.17 182

SepStereo	0.82 384	0.34 360	1.03 416	0.64 417	0.69 497	0.77 311	0.63 415	1.54 373	1.20 398	1.79 528	1.55 457	0.95 315	1.04 442	2.30 454	0.60 330	0.21 282	0.16 295	0.25 366	0.18 219	0.27 374	0.22 319

GrayStereo	0.82 384	0.26 156	0.58 161	0.63 408	0.37 290	0.76 303	1.86 576	1.11 253	0.87 224	1.99 544	1.89 516	1.08 356	1.82 549	1.39 324	0.48 264	0.19 206	0.14 194	0.19 162	0.21 322	0.18 148	0.39 484

LMCR-Stereo	0.82 384	0.46 446	0.88 356	0.75 500	0.43 355	1.33 468	0.56 377	2.43 568	0.98 269	1.53 488	1.49 443	0.74 223	1.00 431	1.63 372	0.89 419	0.28 434	0.17 325	0.22 268	0.17 200	0.29 404	0.20 283

ac_64	0.82 384	0.29 243	0.81 321	0.71 479	0.60 467	1.05 414	0.54 349	1.99 502	0.92 245	1.18 353	1.06 267	1.99 530	1.08 454	1.94 419	0.97 435	0.27 420	0.22 426	0.24 326	0.23 376	0.22 295	0.19 248

DualNet (step1)	0.83 390	0.49 459	1.13 447	0.56 322	0.39 317	1.02 408	0.73 445	1.78 441	1.21 404	1.22 370	1.18 327	1.08 356	0.92 385	1.23 277	0.67 350	0.57 551	0.28 478	0.62 561	0.67 568	0.45 501	0.42 494

SST-Stereo	0.83 390	0.28 208	0.72 253	0.59 358	0.31 197	0.72 284	0.26 60	1.09 244	0.86 220	1.47 475	1.10 287	1.00 332	0.87 367	5.73 554	0.45 238	0.22 311	0.13 139	0.23 306	0.19 242	0.23 321	0.18 208

RAFT_R40	0.83 390	0.28 208	0.73 265	0.59 358	0.31 197	0.69 269	0.44 260	1.10 247	0.95 252	1.47 475	1.10 287	1.00 332	0.85 354	5.53 548	0.46 252	0.22 311	0.13 139	0.23 306	0.20 277	0.23 321	0.18 208

UNet	0.83 390	0.34 360	1.31 474	0.58 345	0.74 508	1.58 500	0.49 315	1.41 332	1.04 296	1.21 365	1.08 276	1.54 466	1.12 462	1.65 375	1.09 452	0.23 338	0.17 325	0.25 366	0.20 277	0.25 348	0.22 319

FADNet_RVC	0.83 390	0.51 469	1.83 533	0.54 284	0.42 344	1.19 446	0.46 287	1.51 362	1.09 326	0.89 226	1.24 349	0.91 292	0.87 367	2.11 435	1.11 458	0.27 420	0.22 426	0.31 449	0.28 454	0.43 491	0.38 481

DAS	0.84 395	0.34 360	1.03 416	0.64 417	0.69 497	0.77 311	0.63 415	1.54 373	1.20 398	1.79 528	1.55 457	0.95 315	1.04 442	2.83 482	0.60 330	0.21 282	0.16 295	0.25 366	0.18 219	0.27 374	0.22 319

RAFT-345	0.84 395	0.25 131	0.66 207	0.50 198	0.27 104	0.54 166	0.42 228	0.83 130	1.11 335	1.32 428	2.34 544	0.86 272	0.54 208	5.72 553	0.47 259	0.18 162	0.13 139	0.22 268	0.17 200	0.17 113	0.16 152

MMNet	0.84 395	0.32 314	1.09 438	0.60 370	0.59 464	1.85 529	0.49 315	1.51 362	1.27 433	1.37 448	1.15 317	1.26 407	1.18 474	1.67 380	1.22 471	0.19 206	0.18 348	0.23 306	0.22 351	0.25 348	0.21 301

FADNet-RVC-Resample	0.84 395	0.47 452	2.10 544	0.61 384	0.45 371	1.07 419	0.61 407	1.59 384	1.20 398	1.08 283	0.98 230	1.03 345	0.98 421	2.17 440	0.72 366	0.23 338	0.22 426	0.30 443	0.32 490	0.35 449	0.34 459

iRaft-Stereo_5w	0.85 399	0.29 243	0.91 369	0.53 269	0.43 355	0.49 114	0.68 432	0.99 191	0.87 224	0.79 201	1.34 395	1.46 451	0.91 382	5.11 535	1.11 458	0.17 122	0.14 194	0.22 268	0.18 219	0.20 228	0.20 283

SACVNet	0.85 399	0.46 446	0.85 331	0.81 516	0.56 444	0.80 330	0.79 461	1.68 409	1.12 339	1.34 440	1.33 388	1.25 403	0.94 399	2.39 461	0.76 378	0.34 484	0.26 462	0.31 449	0.29 466	0.35 449	0.44 504

ADLNet	0.85 399	0.36 391	0.89 362	0.85 533	0.72 502	1.24 454	0.76 453	1.82 454	1.36 477	1.52 487	1.35 401	1.27 411	0.99 429	1.23 277	1.15 463	0.27 420	0.20 386	0.26 387	0.25 404	0.28 393	0.30 431

delet	0.85 399	0.32 314	0.95 383	0.65 431	0.66 485	1.64 506	0.84 474	1.75 427	1.35 473	1.32 428	1.30 373	1.30 418	0.88 372	1.68 385	1.10 455	0.21 282	0.21 408	0.24 326	0.24 389	0.21 269	0.21 301

HGLStereo	0.85 399	0.38 405	0.94 379	0.80 513	1.03 554	1.17 441	0.58 392	1.52 364	1.20 398	1.19 357	1.62 477	1.13 378	1.20 480	1.80 403	1.06 446	0.24 354	0.24 447	0.24 326	0.21 322	0.23 321	0.27 399

WQFJX	0.86 404	0.46 446	1.04 420	0.73 491	0.78 521	1.19 446	0.97 508	1.64 399	1.06 306	1.06 278	1.21 340	0.62 189	0.59 239	3.82 510	0.85 411	0.19 206	0.17 325	0.24 326	0.19 242	0.22 295	0.20 283

CRFU-Net	0.86 404	0.39 412	1.00 401	0.65 431	0.57 447	1.78 521	0.86 481	2.15 531	0.81 208	1.38 453	1.18 327	1.64 486	1.19 477	1.35 309	0.90 422	0.26 404	0.22 426	0.21 237	0.19 242	0.23 321	0.24 353

dad	0.86 404	0.66 517	1.06 426	0.56 322	0.37 290	0.76 303	0.44 260	1.17 267	1.50 513	1.44 470	1.27 363	1.34 428	0.75 301	2.52 471	0.84 408	0.42 517	0.27 471	0.83 569	0.26 422	0.41 480	0.29 417

AACVNet	0.86 404	0.35 381	0.79 315	0.82 524	0.39 317	0.76 303	0.49 315	1.61 391	0.81 208	1.08 283	1.33 388	1.30 418	0.93 394	4.34 520	0.74 370	0.25 381	0.21 408	0.28 419	0.22 351	0.29 404	0.25 365

DLCB_ROB	0.86 404	0.40 419	0.78 312	0.68 461	0.54 434	1.11 426	0.84 474	1.49 351	1.23 413	1.64 514	1.65 484	1.70 495	0.91 382	1.70 387	1.05 444	0.25 381	0.24 447	0.26 387	0.27 433	0.27 374	0.24 353

HSM-Net_RVC	0.87 409	0.29 243	0.53 125	0.53 269	0.30 171	1.15 437	0.55 369	3.57 588	1.28 438	1.53 488	1.74 496	1.68 492	0.93 394	1.49 345	0.77 384	0.22 311	0.17 325	0.19 162	0.18 219	0.20 228	0.19 248
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ssnet_v2	0.88 410	0.36 391	1.02 412	0.62 396	0.38 307	1.32 466	0.97 508	2.07 520	1.34 463	1.37 448	1.18 327	1.54 466	0.92 385	1.10 245	1.65 522	0.30 450	0.27 471	0.30 443	0.28 454	0.27 374	0.26 389

ADLNet2	0.88 410	0.34 360	1.17 455	0.77 506	0.64 480	1.12 429	0.76 453	1.74 425	1.24 419	1.21 365	1.65 484	1.71 496	1.05 446	1.67 380	1.17 467	0.24 354	0.21 408	0.21 237	0.22 351	0.26 360	0.29 417

ASMatch	0.88 410	0.26 156	0.69 229	0.51 230	0.35 262	0.48 102	0.37 176	1.12 255	0.92 245	1.10 297	3.28 567	0.96 321	0.98 421	4.90 532	0.49 273	0.19 206	0.16 295	0.22 268	0.19 242	0.19 192	0.27 399

IRAFT_RVC	0.88 410	0.28 208	0.76 297	0.63 408	0.31 197	0.65 244	1.02 519	1.22 293	0.94 250	1.22 370	1.04 263	1.01 339	0.98 421	5.82 556	0.53 298	0.22 311	0.12 67	0.25 366	0.20 277	0.20 228	0.19 248

FADNet-RVC	0.88 410	0.67 518	1.93 537	0.60 370	0.48 392	0.91 371	0.60 405	1.71 418	1.18 385	0.90 228	0.96 220	1.36 431	0.92 385	2.25 450	1.17 467	0.30 450	0.29 489	0.32 464	0.32 490	0.41 480	0.35 464

GEStereo_RVC	0.90 415	0.37 398	0.99 395	0.64 417	0.50 403	0.95 387	0.79 461	2.42 567	1.17 378	1.16 339	1.11 293	1.26 407	0.92 385	3.24 497	0.90 422	0.29 445	0.19 368	0.23 306	0.20 277	0.27 374	0.29 417

CBMV_ROB	0.90 415	0.44 437	0.63 185	0.51 230	0.37 290	1.25 456	0.49 315	1.77 437	1.27 433	1.41 462	2.00 525	1.33 424	1.08 454	2.17 440	0.76 378	0.43 522	0.42 547	0.47 533	0.44 534	0.41 480	0.36 470

PSMNet_ROB	0.90 415	0.52 473	1.17 455	0.72 483	0.61 470	1.27 458	1.12 531	1.76 433	1.12 339	1.09 289	1.28 369	1.45 448	0.89 378	1.65 375	1.42 505	0.33 474	0.25 456	0.37 502	0.39 522	0.35 449	0.29 417

FTStereo	0.91 418	0.26 156	0.56 145	0.54 284	0.33 240	0.66 253	1.87 577	1.00 195	0.75 186	1.75 522	4.15 577	1.04 348	1.65 533	1.57 362	0.46 252	0.19 206	0.16 295	0.23 306	0.21 322	0.18 148	0.63 548

PFNet	0.91 418	0.26 156	1.10 441	0.63 408	0.32 219	0.64 228	0.56 377	1.17 267	0.99 276	1.47 475	1.08 276	0.98 325	0.69 280	6.62 569	0.54 304	0.20 248	0.12 67	0.24 326	0.19 242	0.20 228	0.17 182

CBFPSM	0.92 420	0.33 336	1.86 534	0.49 186	0.38 307	1.75 514	0.84 474	1.39 328	1.12 339	1.09 289	0.99 232	2.37 549	1.66 537	1.32 301	1.42 505	0.19 206	0.18 348	0.20 202	0.20 277	0.21 269	0.33 454

FADNet	0.92 420	0.61 508	1.81 529	0.62 396	0.55 440	0.96 393	0.57 388	1.78 441	1.33 460	0.93 236	1.01 242	1.36 431	1.01 433	2.71 479	0.75 375	0.33 474	0.34 514	0.31 449	0.34 506	0.59 537	0.40 485

NVstereo2D	0.92 420	0.41 427	1.48 506	0.72 483	0.72 502	1.20 449	0.87 483	1.75 427	1.38 485	0.99 255	1.13 305	1.26 407	0.98 421	2.21 447	0.89 419	0.43 522	0.20 386	0.38 505	0.24 389	0.57 533	0.63 548

DispNO	0.93 423	0.30 263	1.34 482	0.55 308	0.55 440	0.89 364	0.49 315	1.48 349	1.21 404	1.17 348	1.27 363	1.19 387	0.90 379	5.23 538	0.74 370	0.22 311	0.17 325	0.24 326	0.21 322	0.19 192	0.20 283

DSFCA	0.93 423	0.34 360	1.06 426	0.52 251	0.65 482	1.55 497	0.93 500	1.49 351	1.19 393	1.56 498	1.15 317	1.50 460	0.96 411	3.07 491	1.02 442	0.30 450	0.26 462	0.25 366	0.25 404	0.28 393	0.24 353

ttt	0.94 425	0.34 360	0.59 168	0.61 384	0.37 290	0.94 383	0.50 323	2.17 540	1.34 463	1.23 376	1.61 474	0.91 292	0.76 309	1.85 409	3.97 575	0.30 450	0.26 462	0.26 387	0.24 389	0.29 404	0.29 417

fast-acv-ft	0.94 425	0.44 437	1.40 485	0.58 345	0.51 415	1.77 519	0.69 436	1.36 320	1.42 503	1.29 405	1.86 512	1.74 500	1.25 490	1.52 350	1.38 493	0.26 404	0.28 478	0.28 419	0.28 454	0.27 374	0.26 389

OMP-Stereo	0.94 425	0.33 336	0.72 253	0.90 548	0.31 197	0.49 114	0.36 154	1.16 265	1.06 306	1.58 504	1.12 300	1.46 451	0.69 280	6.94 577	0.49 273	0.19 206	0.14 194	0.24 326	0.18 219	0.20 228	0.14 80

CBMV	0.95 428	0.44 437	0.66 207	0.53 269	0.35 262	1.53 495	1.63 567	1.69 411	1.42 503	2.00 547	1.60 470	1.43 441	1.17 470	1.59 366	0.99 439	0.34 484	0.34 514	0.39 511	0.33 500	0.33 442	0.32 448
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.96 429	0.58 495	0.72 253	0.61 384	0.46 383	1.64 506	0.76 453	1.86 466	1.28 438	1.30 414	1.53 450	0.86 272	0.94 399	3.27 499	0.69 357	0.45 528	0.44 551	0.54 548	0.48 543	0.47 508	0.40 485

TransformOpticalFlow	0.96 429	0.28 208	0.89 362	0.52 251	0.31 197	0.66 253	0.54 349	1.75 427	1.12 339	1.09 289	1.44 427	1.37 434	1.01 433	6.70 574	0.42 209	0.19 206	0.12 67	0.20 202	0.19 242	0.18 148	0.19 248

IIG-Stereo	0.96 429	0.31 298	0.72 253	0.88 543	0.33 240	0.61 212	0.26 60	1.19 282	1.03 291	1.69 518	1.37 404	1.46 451	0.75 301	6.96 578	0.51 284	0.19 206	0.14 194	0.23 306	0.18 219	0.20 228	0.14 80

CFNet	0.96 429	0.36 391	1.01 405	0.62 396	0.42 344	0.99 403	0.47 294	1.90 478	1.32 456	0.99 255	1.39 413	1.10 368	0.86 362	5.58 551	0.79 392	0.23 338	0.17 325	0.28 419	0.27 433	0.26 360	0.21 301

XPNet_ROB	0.96 429	0.49 459	1.09 438	0.72 483	0.57 447	1.11 426	1.14 533	1.66 406	1.23 413	1.85 535	1.39 413	1.64 486	1.11 459	1.80 403	1.42 505	0.38 503	0.30 493	0.33 473	0.29 466	0.37 460	0.34 459

ETE_ROB	0.96 429	0.64 515	1.16 453	0.69 465	0.48 392	1.14 431	1.13 532	1.77 437	1.19 393	1.91 541	1.45 429	1.73 498	1.05 446	1.60 367	1.14 462	0.32 465	0.26 462	0.38 505	0.34 506	0.39 473	0.41 490

CSP-Net	0.97 435	0.38 405	0.83 329	0.53 269	0.41 338	1.63 504	0.77 456	2.00 503	1.05 302	1.25 390	1.20 338	1.33 424	0.83 347	4.93 534	0.85 411	0.32 465	0.22 426	0.20 202	0.20 277	0.23 321	0.25 365

DEmStereo	0.97 435	0.23 81	0.79 315	0.47 140	0.32 219	1.04 413	0.56 377	0.93 165	0.89 231	1.39 459	2.14 536	1.02 341	2.07 563	5.64 552	0.77 384	0.17 122	0.15 255	0.20 202	0.20 277	0.18 148	0.20 283

pcwnet_v2	0.97 435	0.37 398	4.33 577	0.62 396	0.54 434	0.79 322	0.45 280	2.02 511	1.58 523	1.42 468	1.64 482	1.09 366	0.79 324	1.24 282	0.67 350	0.32 465	0.25 456	0.29 430	0.27 433	0.37 460	0.35 464

FINET	0.97 435	0.54 479	1.60 515	0.63 408	0.79 525	1.08 420	1.07 526	1.56 380	2.20 563	1.15 329	1.49 443	0.94 306	0.88 372	2.32 455	1.05 444	0.42 517	0.35 525	0.32 464	0.28 454	0.43 491	0.38 481

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 439	0.39 412	3.21 569	0.50 198	0.63 477	0.64 228	0.39 198	2.36 561	0.75 186	0.95 243	4.63 582	1.81 507	0.56 220	0.96 199	0.41 198	0.18 162	0.13 139	0.21 237	0.26 422	0.32 433	0.35 464

StereoDRNet	0.98 439	0.47 452	1.70 520	0.76 503	0.94 549	1.51 493	0.91 494	1.92 485	1.32 456	1.61 506	1.13 305	1.47 456	0.97 414	1.75 394	1.46 512	0.28 434	0.23 438	0.29 430	0.27 433	0.35 449	0.27 399

ACV-stereo	0.99 441	0.51 469	1.41 490	0.56 322	0.41 338	2.43 559	0.57 388	1.15 263	1.18 385	0.81 207	1.01 242	3.39 574	2.14 566	1.60 367	1.07 449	0.27 420	0.22 426	0.22 268	0.22 351	0.28 393	0.32 448

iinet-f	0.99 441	0.45 444	3.71 574	0.55 308	0.43 355	1.81 524	0.68 432	1.14 259	1.14 354	1.18 353	1.42 418	1.58 473	1.44 512	1.34 308	1.59 521	0.24 354	0.23 438	0.20 202	0.19 242	0.26 360	0.25 365

GASNet	0.99 441	0.97 550	1.72 523	0.98 557	0.68 495	0.83 347	0.67 428	1.60 388	1.28 438	1.31 424	1.22 343	1.22 392	1.21 483	2.41 462	1.41 501	0.43 522	0.26 462	0.36 499	0.34 506	0.55 530	0.31 441

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 441	0.40 419	1.82 531	0.66 438	0.62 476	2.05 543	0.78 458	1.91 482	1.29 442	1.54 494	1.42 418	1.51 462	1.23 486	1.99 423	1.33 485	0.23 338	0.14 194	0.20 202	0.15 135	0.27 374	0.26 389

PS-NSSS	0.99 441	0.58 495	0.93 375	0.58 345	0.57 447	0.91 371	0.80 467	1.81 453	1.14 354	1.14 323	1.67 489	1.00 332	0.83 347	4.62 525	0.78 386	0.37 499	0.31 499	0.52 542	0.32 490	0.45 501	0.38 481

YMNet	1.00 446	0.54 479	1.40 485	0.81 516	0.85 539	1.87 531	0.62 410	1.55 377	1.18 385	1.63 512	1.99 523	1.77 504	0.97 414	1.50 347	1.45 509	0.33 474	0.37 532	0.31 449	0.32 490	0.32 433	0.29 417

YMNet_1	1.00 446	0.54 479	1.40 485	0.81 516	0.85 539	1.87 531	0.62 410	1.55 377	1.18 385	1.63 512	1.99 523	1.77 504	0.97 414	1.50 347	1.45 509	0.33 474	0.37 532	0.31 449	0.32 490	0.32 433	0.29 417

UGAM-zero	1.00 446	0.30 263	0.93 375	0.47 140	0.30 171	0.57 188	0.25 49	2.25 551	0.63 138	1.01 265	1.10 287	2.73 563	1.85 550	6.26 562	0.40 187	0.17 122	0.14 194	0.19 162	0.15 135	0.16 81	0.17 182

RAFT + AFF	1.00 446	0.42 431	1.09 438	0.67 450	0.50 403	1.22 452	1.24 542	2.24 550	1.19 393	1.30 414	1.56 461	1.17 383	1.49 520	3.44 505	0.83 405	0.21 282	0.25 456	0.30 443	0.26 422	0.27 374	0.27 399

DRN-Test	1.00 446	0.44 437	1.13 447	0.70 471	0.81 532	1.62 503	0.79 461	2.14 529	1.44 506	1.78 525	1.33 388	1.43 441	1.05 446	2.18 443	1.53 518	0.27 420	0.21 408	0.31 449	0.30 475	0.32 433	0.28 411

NCCL2	1.00 446	0.56 488	1.06 426	0.75 500	0.57 447	1.31 465	1.72 568	1.77 437	1.36 477	1.50 484	1.17 325	1.91 519	1.17 470	1.54 356	1.29 481	0.35 491	0.31 499	0.45 528	0.44 534	0.40 477	0.40 485

TCMNet	1.01 452	0.60 506	2.10 544	0.86 535	1.33 576	1.14 431	0.67 428	1.69 411	1.23 413	1.11 303	1.57 465	1.30 418	0.97 414	2.01 425	1.50 516	0.31 458	0.31 499	0.38 505	0.34 506	0.42 485	0.36 470

PA-Net	1.01 452	0.57 492	1.29 472	0.64 417	0.74 508	1.19 446	0.84 474	1.69 411	1.43 505	1.16 339	1.19 334	1.32 423	1.19 477	3.42 503	1.25 474	0.29 445	0.45 555	0.33 473	0.49 546	0.32 433	0.47 513
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	1.01 452	0.59 498	1.16 453	0.67 450	0.51 415	1.63 504	1.26 546	1.69 411	1.38 485	1.81 532	1.37 404	1.94 524	1.02 438	1.58 364	1.38 493	0.37 499	0.27 471	0.43 523	0.37 518	0.43 491	0.37 475

z-ln-s-r	1.02 455	0.55 484	2.09 543	0.52 251	0.55 440	0.78 316	0.87 483	1.47 347	1.34 463	1.12 305	1.62 477	1.37 434	1.06 449	2.62 476	3.32 566	0.19 206	0.14 194	0.21 237	0.17 200	0.27 374	0.21 301

PSMNet-RUCA	1.02 455	0.97 550	1.44 494	1.23 571	1.10 558	1.40 480	0.62 410	1.69 411	1.38 485	0.94 241	1.53 450	0.97 323	0.83 347	1.17 266	0.93 424	0.69 563	0.34 514	0.99 575	0.60 564	0.97 564	0.64 552

THIR-Stereo	1.02 455	0.27 186	0.69 229	0.49 186	0.28 129	0.95 387	1.34 550	1.03 207	0.97 264	1.34 440	1.90 517	1.17 383	1.58 526	6.44 566	0.78 386	0.19 206	0.14 194	0.21 237	0.22 351	0.19 192	0.20 283

Wz-Net-LNSev	1.03 458	0.67 518	2.71 565	0.64 417	0.84 536	1.75 514	1.00 516	1.80 450	1.32 456	1.28 399	1.25 353	1.65 489	1.22 484	1.39 324	1.40 497	0.28 434	0.26 462	0.24 326	0.23 376	0.33 442	0.32 448

RAFT-RH_RVC	1.03 458	0.24 103	0.67 212	0.49 186	0.28 129	0.81 339	0.33 117	0.83 130	1.08 318	2.05 548	4.65 584	1.04 348	0.57 229	5.98 561	0.50 279	0.18 162	0.13 139	0.26 387	0.20 277	0.16 81	0.17 182

DISCO	1.03 458	0.34 360	1.11 443	0.69 465	0.45 371	2.07 544	0.84 474	2.13 525	1.50 513	1.15 329	1.33 388	2.40 551	1.07 453	2.60 474	1.51 517	0.23 338	0.18 348	0.22 268	0.20 277	0.31 424	0.27 399

STrans-v2	1.04 461	0.28 208	0.96 389	0.49 186	0.32 219	0.68 264	0.79 461	2.47 570	1.12 339	1.12 305	1.46 435	1.40 436	1.46 515	6.70 574	0.43 219	0.18 162	0.13 139	0.20 202	0.18 219	0.18 148	0.18 208

APVNet	1.06 462	0.53 478	1.42 491	0.84 528	0.79 525	1.92 534	0.82 472	1.90 478	1.08 318	1.08 283	1.43 422	1.56 469	1.13 466	3.07 491	1.58 519	0.31 458	0.34 514	0.42 521	0.36 515	0.36 456	0.37 475

TDLM	1.06 462	0.44 437	0.79 315	0.63 408	0.50 403	0.89 364	1.44 555	1.48 349	1.26 427	1.12 305	1.40 415	1.08 356	0.98 421	6.65 570	0.78 386	0.33 474	0.21 408	0.33 473	0.26 422	0.37 460	0.24 353

FAT-Stereo	1.07 464	0.41 427	1.32 477	0.72 483	0.58 456	1.08 420	0.89 488	1.96 494	1.65 527	1.75 522	1.98 522	2.03 535	1.48 518	2.02 426	1.18 470	0.42 517	0.35 525	0.34 483	0.29 466	0.35 449	0.53 530

GANetREF_RVC	1.07 464	0.86 544	1.31 474	0.82 524	0.53 430	1.41 485	1.31 548	1.76 433	1.52 516	1.27 397	1.31 379	1.46 451	1.24 489	2.03 427	0.96 434	0.56 550	0.45 555	0.67 564	0.50 550	0.88 562	0.59 542
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	1.07 464	0.43 434	0.76 297	0.60 370	0.50 403	0.90 367	0.97 508	1.52 364	1.26 427	1.33 436	1.38 409	1.24 399	1.18 474	6.75 576	0.75 375	0.34 484	0.23 438	0.34 483	0.29 466	0.42 485	0.27 399

GCST	1.08 467	1.47 579	0.93 375	1.73 580	1.14 566	1.30 463	0.31 98	1.33 310	1.16 375	1.29 405	0.97 229	0.98 325	0.49 181	2.08 432	0.46 252	1.19 580	0.70 582	1.30 581	0.85 579	1.02 568	0.89 567

GwcNet	1.08 467	0.51 469	2.33 554	0.79 510	1.18 569	1.76 516	0.70 439	1.68 409	1.47 509	1.41 462	1.64 482	1.74 500	1.04 442	2.20 446	1.41 501	0.30 450	0.29 489	0.29 430	0.27 433	0.30 415	0.35 464

DANet	1.08 467	0.61 508	1.32 477	0.85 533	0.72 502	1.37 473	0.51 324	1.54 373	1.15 366	1.78 525	1.54 455	2.01 532	1.11 459	2.90 485	2.00 538	0.33 474	0.30 493	0.40 516	0.30 475	0.44 497	0.45 506
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RP	1.09 470	0.50 466	1.12 445	0.90 548	1.04 555	1.11 426	0.84 474	1.80 450	1.62 525	1.55 497	2.00 525	1.90 518	1.78 544	1.84 406	1.25 474	0.52 542	0.36 530	0.48 535	0.36 515	0.45 501	0.43 501

Nwc_Net	1.09 470	0.49 459	1.33 479	0.89 547	0.80 530	1.49 492	0.66 424	2.19 544	1.27 433	1.32 428	2.26 540	1.96 527	1.54 523	1.92 415	1.34 487	0.40 509	0.30 493	0.43 523	0.45 536	0.38 469	0.37 475

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 472	1.02 555	1.00 401	0.82 524	0.67 489	1.93 535	0.93 500	1.62 395	1.11 335	1.15 329	1.25 353	1.50 460	0.79 324	1.96 421	0.76 378	1.89 583	0.34 514	0.79 568	0.36 515	1.25 577	0.83 564

NCC-stereo	1.10 472	0.54 479	1.24 464	0.84 528	0.94 549	1.29 461	0.89 488	2.01 507	1.34 463	1.32 428	1.74 496	1.88 514	1.74 540	2.35 457	1.25 474	0.45 528	0.37 532	0.45 528	0.58 560	0.42 485	0.42 494

Abc-Net	1.10 472	0.54 479	1.24 464	0.84 528	0.94 549	1.29 461	0.89 488	2.01 507	1.34 463	1.32 428	1.74 496	1.88 514	1.74 540	2.35 457	1.25 474	0.45 528	0.37 532	0.45 528	0.58 560	0.42 485	0.42 494
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	1.11 475	0.58 495	2.23 552	0.66 438	0.71 500	1.95 537	1.46 556	1.98 500	1.45 507	1.79 528	1.43 422	1.49 459	1.33 502	1.97 422	1.42 505	0.27 420	0.23 438	0.28 419	0.28 454	0.34 446	0.31 441

edge stereo	1.11 475	0.50 466	1.30 473	0.71 479	0.65 482	1.14 431	0.75 450	1.93 489	1.37 481	1.71 519	1.83 507	2.54 556	1.44 512	2.43 463	1.23 472	0.42 517	0.41 545	0.54 548	0.35 511	0.42 485	0.46 509

anonymity	1.12 477	0.97 550	1.21 458	1.07 565	1.12 562	1.08 420	0.89 488	1.95 493	1.16 375	1.29 405	1.26 360	1.22 392	1.09 457	1.15 257	1.01 441	1.02 573	1.00 598	0.97 573	0.97 585	0.98 565	0.99 571

ccnet	1.12 477	0.67 518	1.01 405	0.78 508	0.73 507	1.72 512	0.99 514	1.84 462	1.26 427	1.47 475	1.85 511	1.75 503	1.29 495	1.75 394	1.88 532	0.57 551	0.53 569	0.57 558	0.55 557	0.59 537	0.54 531

RASNet	1.12 477	0.30 263	0.91 369	0.66 438	0.77 519	0.97 397	0.57 388	1.37 321	1.35 473	1.02 269	1.34 395	2.11 539	1.43 510	7.09 579	1.39 496	0.19 206	0.17 325	0.17 97	0.19 242	0.18 148	0.16 152

AF-Net	1.13 480	0.52 473	1.33 479	0.86 535	0.91 545	1.38 476	0.71 441	2.16 534	1.62 525	1.56 498	2.40 547	1.99 530	1.65 533	1.81 405	1.48 514	0.48 536	0.28 478	0.49 537	0.33 500	0.39 473	0.32 448

NaN_ROB	1.13 480	0.55 484	1.15 452	0.64 417	0.48 392	1.61 502	2.03 585	1.72 419	1.48 510	2.09 550	1.27 363	1.40 436	1.08 454	3.94 512	1.30 482	0.28 434	0.34 514	0.28 419	0.28 454	0.30 415	0.33 454

UGAM	1.14 482	0.27 186	0.95 383	0.53 269	0.42 344	0.70 276	0.72 444	0.95 177	1.32 456	0.98 252	1.48 441	1.78 506	0.87 367	9.65 606	0.87 415	0.21 282	0.18 348	0.30 443	0.24 389	0.19 192	0.16 152

DGSMNet	1.14 482	0.76 535	2.49 559	0.81 516	0.86 541	1.39 478	1.39 552	2.13 525	1.35 473	1.26 394	1.63 481	1.48 458	0.98 421	1.75 394	1.10 455	0.45 528	0.43 548	0.55 553	0.49 546	0.75 556	0.70 557

Syn2CoEx	1.14 482	0.69 523	1.66 518	0.80 513	0.67 489	1.40 480	0.88 486	2.06 519	1.54 519	1.25 390	1.58 468	1.42 440	1.50 522	4.09 514	1.40 497	0.36 495	0.32 507	0.34 483	0.29 466	0.29 404	0.34 459

RGC	1.14 482	0.79 537	1.26 467	0.91 551	0.96 552	1.52 494	0.77 456	1.92 485	1.26 427	1.54 494	1.93 519	2.02 534	1.54 523	2.25 450	1.31 483	0.44 527	0.35 525	0.58 559	0.48 543	0.47 508	0.46 509

S-Stereo	1.15 486	0.46 446	2.17 549	0.81 516	0.80 530	1.21 451	1.19 539	1.93 489	2.02 556	1.47 475	2.11 533	1.57 470	1.17 470	2.05 430	1.41 501	0.40 509	0.40 543	0.35 491	0.31 482	0.44 497	0.70 557

stereogan	1.15 486	0.42 431	1.40 485	0.86 535	0.84 536	2.38 557	0.71 441	1.88 472	1.73 536	1.72 520	1.94 521	2.31 546	1.29 495	2.07 431	1.08 450	0.36 495	0.35 525	0.39 511	0.31 482	0.51 522	0.46 509

AANet_RVC	1.16 488	0.52 473	1.49 508	0.65 431	0.45 371	0.75 297	0.69 436	1.42 334	1.55 521	1.34 440	1.87 514	1.53 465	0.78 320	7.43 585	1.38 493	0.25 381	0.17 325	0.19 162	0.16 179	0.22 295	0.26 389

RYNet	1.17 489	0.49 459	1.24 464	0.70 471	0.97 553	1.71 510	0.92 496	1.91 482	1.46 508	1.38 453	1.14 309	1.88 514	1.30 499	4.24 516	1.87 530	0.26 404	0.21 408	0.35 491	0.27 433	0.55 530	0.54 531

w-ln-seven-2	1.18 490	0.61 508	4.25 576	0.68 461	0.61 470	1.20 449	0.93 500	1.63 397	1.35 473	1.66 515	1.53 450	1.47 456	1.37 506	3.00 490	1.74 525	0.25 381	0.24 447	0.29 430	0.26 422	0.33 442	0.28 411

HSM	1.19 491	0.32 314	0.65 199	0.57 339	0.38 307	1.23 453	0.59 401	2.25 551	1.19 393	1.30 414	1.25 353	1.94 524	1.03 440	9.32 601	0.71 363	0.22 311	0.16 295	0.20 202	0.16 179	0.21 269	0.21 301

aanetorigin	1.23 492	0.79 537	2.78 567	0.70 471	0.79 525	0.99 403	1.06 525	1.06 234	1.37 481	3.52 587	2.61 555	1.72 497	1.63 531	1.99 423	1.78 527	0.25 381	0.24 447	0.26 387	0.25 404	0.38 469	0.45 506

PWC_ROB	1.24 493	0.76 535	2.46 558	0.72 483	0.78 521	1.15 437	0.49 315	1.75 427	1.92 550	2.31 556	3.07 564	1.59 474	1.40 507	2.46 467	2.10 542	0.33 474	0.22 426	0.35 491	0.24 389	0.38 469	0.41 490

SGM-Forest	1.24 493	0.38 405	0.60 173	0.52 251	0.37 290	1.56 498	1.30 547	1.65 401	1.36 477	2.11 551	1.79 503	1.63 483	0.93 394	7.48 587	0.95 430	0.36 495	0.37 532	0.39 511	0.34 506	0.37 460	0.32 448
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Consistency-Raft	1.25 495	0.99 553	1.93 537	1.02 561	1.21 571	0.96 393	1.01 518	1.75 427	1.92 550	1.36 445	2.12 534	1.44 446	1.01 433	1.14 256	1.40 497	0.72 564	0.82 585	0.89 571	0.98 587	1.31 578	0.95 569

NOSS_ROB	1.26 496	0.46 446	0.62 182	0.56 322	0.38 307	1.06 417	0.78 458	1.73 420	1.40 495	1.01 265	1.43 422	1.10 368	0.75 301	10.62 612	0.65 344	0.45 528	0.43 548	0.48 535	0.45 536	0.44 497	0.41 490

RTSC	1.29 497	0.73 529	2.44 557	0.83 527	0.57 447	1.85 529	0.65 419	1.88 472	2.00 555	2.20 553	1.66 487	1.60 476	1.26 492	2.33 456	3.92 572	0.32 465	0.23 438	0.27 404	0.29 466	0.37 460	0.37 475

PWCDC_ROB	1.29 497	0.75 534	1.33 479	1.05 562	0.88 544	1.73 513	0.52 335	1.89 475	3.28 584	1.29 405	4.88 587	1.22 392	1.46 515	1.77 401	1.45 509	0.60 556	0.26 462	0.29 430	0.25 404	0.52 524	0.37 475

test_for_model	1.30 499	3.71 610	0.58 161	3.22 601	2.84 601	0.59 198	0.33 117	1.40 330	0.83 214	1.42 468	0.61 123	0.52 142	0.37 96	0.51 40	0.33 106	2.46 589	0.15 255	0.16 67	0.11 10	4.39 612	1.50 585

Anonymous_2	1.30 499	0.55 484	0.82 324	0.52 251	0.58 456	1.01 406	0.64 417	1.25 301	0.97 264	0.96 245	0.78 175	1.33 424	1.29 495	1.03 221	0.74 370	0.62 558	0.64 579	1.06 578	9.63 619	1.16 573	0.49 520

SQANet	1.31 501	0.88 547	1.08 435	1.83 582	1.44 578	1.44 487	0.75 450	1.74 425	1.09 326	1.32 428	1.26 360	1.28 414	1.01 433	1.50 347	0.83 405	2.50 590	0.34 514	1.47 582	0.55 557	2.32 583	1.57 586

SHD	1.31 501	0.71 528	2.34 555	0.86 535	0.75 515	1.77 519	0.65 419	2.22 548	2.50 572	2.40 563	1.71 492	1.91 519	1.60 529	1.93 418	2.37 547	0.38 503	0.31 499	0.38 505	0.40 526	0.48 513	0.50 523

PDISCO_ROB	1.32 503	0.65 516	1.44 494	1.36 572	1.46 579	2.55 562	0.92 496	2.45 569	2.07 559	1.37 448	1.49 443	1.65 489	1.00 431	2.82 481	1.35 490	1.01 571	0.27 471	0.54 548	0.47 541	0.71 553	0.73 560

LL-Strereo	1.33 504	0.39 412	1.38 484	0.61 384	0.61 470	0.75 297	0.66 424	1.63 397	1.17 378	1.56 498	1.60 470	2.03 535	2.12 565	9.72 607	0.97 435	0.21 282	0.18 348	0.27 404	0.23 376	0.22 295	0.25 365

PASM	1.34 505	0.92 548	2.62 563	0.86 535	0.87 543	1.03 411	1.08 527	1.50 355	1.51 515	1.82 533	1.41 417	1.68 492	1.26 492	4.87 531	1.34 487	0.61 557	0.65 581	0.68 565	0.78 574	0.69 551	0.68 556

ADCRef	1.35 506	0.55 484	2.37 556	0.72 483	0.77 519	1.94 536	0.78 458	1.91 482	1.27 433	1.57 502	1.59 469	1.36 431	1.41 508	1.54 356	7.53 589	0.23 338	0.20 386	0.32 464	0.30 475	0.29 404	0.29 417

GANet	1.36 507	0.47 452	0.86 337	0.67 450	0.45 371	1.34 470	1.73 569	1.64 399	1.24 419	1.49 483	2.38 545	1.55 468	1.20 480	9.30 600	0.93 424	0.30 450	0.31 499	0.33 473	0.28 454	0.39 473	0.30 431

ff1	1.37 508	0.33 336	0.85 331	0.53 269	0.37 290	0.74 292	0.56 377	0.95 177	2.47 569	1.15 329	1.45 429	1.06 350	0.82 339	7.22 580	7.61 590	0.20 248	0.12 67	0.31 449	0.27 433	0.19 192	0.20 283

XQC	1.37 508	0.87 545	2.56 561	0.84 528	0.69 497	1.83 527	0.89 488	2.07 520	1.88 546	1.88 537	1.53 450	1.91 519	1.55 525	2.85 484	3.05 558	0.48 536	0.29 489	0.44 527	0.39 522	0.69 551	0.60 545

w-ln-seven	1.38 510	0.70 526	3.91 575	0.75 500	0.72 502	2.69 568	0.95 505	2.02 511	1.99 554	1.99 544	1.73 494	1.82 510	1.17 470	2.45 464	2.84 555	0.28 434	0.25 456	0.31 449	0.30 475	0.41 480	0.33 454

mmx	1.39 511	0.33 336	0.85 331	0.53 269	0.37 290	0.74 292	0.56 377	2.13 525	1.37 481	1.15 329	1.45 429	1.06 350	0.82 339	7.22 580	7.61 590	0.24 354	0.19 368	0.31 449	0.27 433	0.30 415	0.25 365

xxx	1.39 511	0.33 336	0.85 331	0.53 269	0.37 290	0.74 292	0.56 377	2.13 525	1.37 481	1.15 329	1.45 429	1.06 350	0.82 339	7.22 580	7.61 590	0.24 354	0.19 368	0.31 449	0.27 433	0.30 415	0.25 365

MFMNet_re	1.40 513	1.14 564	1.68 519	1.39 574	1.07 556	1.48 490	1.43 554	1.87 469	1.82 544	2.26 554	2.19 537	1.51 462	1.86 551	1.52 350	1.25 474	0.93 569	0.83 586	0.84 570	0.80 575	0.99 567	1.05 576

UDG	1.41 514	2.65 603	0.99 395	1.44 577	1.64 581	1.34 470	0.80 467	1.60 388	1.23 413	1.23 376	1.71 492	2.01 532	1.34 503	1.47 343	1.41 501	0.90 568	0.54 572	2.29 590	0.75 572	1.84 580	1.04 574

CSAN	1.41 514	0.59 498	1.26 467	0.70 471	0.50 403	1.76 516	1.78 570	1.77 437	1.90 549	2.35 559	2.32 542	1.92 522	1.94 556	5.56 550	1.49 515	0.43 522	0.35 525	0.40 516	0.41 527	0.43 491	0.41 490

test_xeample	1.45 516	0.28 208	0.65 199	0.51 230	0.28 129	0.94 383	0.59 401	2.14 529	1.29 442	1.24 384	1.51 448	0.88 280	0.86 362	1.46 339	15.10 610	0.22 311	0.20 386	0.22 268	0.20 277	0.22 295	0.22 319

Wz-Net-SNSev	1.49 517	1.23 569	6.27 588	0.68 461	0.67 489	1.37 473	1.41 553	2.00 503	1.39 490	1.48 481	1.61 474	2.29 544	1.32 501	3.93 511	2.14 543	0.31 458	0.28 478	0.31 449	0.33 500	0.42 485	0.36 470

CC-Net-ROB	1.49 517	1.26 570	1.27 470	0.88 543	0.79 525	1.76 516	1.00 516	1.79 447	1.26 427	1.10 297	1.61 474	1.21 390	0.99 429	8.13 594	0.84 408	1.09 577	0.41 545	2.20 588	0.46 539	1.20 576	0.48 516

DDUNet	1.50 519	2.69 604	1.12 445	1.77 581	1.88 583	1.84 528	0.92 496	1.70 416	1.16 375	1.38 453	1.79 503	1.60 476	1.12 462	1.37 315	1.08 450	1.10 578	0.76 583	2.37 592	0.94 583	2.00 581	1.37 583

xxxx	1.51 520	0.28 208	0.68 216	0.54 284	0.28 129	1.16 439	0.44 260	2.19 544	1.29 442	1.09 289	1.36 402	1.22 392	0.85 354	1.79 402	15.70 613	0.24 354	0.21 408	0.21 237	0.20 277	0.22 295	0.23 339

psmorigin	1.52 521	0.69 523	10.52 601	0.68 461	0.59 464	1.13 430	0.70 439	1.57 381	1.19 393	1.99 544	1.79 503	2.26 543	1.47 517	2.09 433	1.36 491	0.39 506	0.40 543	0.34 483	0.33 500	0.43 491	0.56 535

MFN_U_SF_RVC	1.52 521	0.84 540	3.42 570	0.87 542	0.66 485	2.56 563	0.95 505	2.36 561	1.70 532	1.98 543	1.86 512	2.45 554	1.79 545	2.95 486	2.58 550	0.52 542	0.48 561	0.55 553	0.59 563	0.59 537	0.61 546

SAMSARA	1.55 523	0.84 540	2.61 562	1.22 570	1.07 556	2.50 561	1.93 580	2.05 514	1.89 547	2.75 573	1.66 487	2.81 564	1.69 538	3.08 493	1.97 537	0.46 534	0.51 567	0.42 521	0.46 539	0.58 535	0.59 542

z-mn7	1.56 524	0.84 540	4.36 579	0.71 479	0.51 415	2.60 564	1.04 521	1.73 420	2.70 578	1.53 488	2.99 563	1.94 524	1.34 503	4.78 529	2.41 548	0.29 445	0.24 447	0.27 404	0.24 389	0.34 446	0.31 441

CrosDoStereo	1.58 525	0.24 103	0.72 253	0.48 168	0.29 148	0.67 257	12.49 614	1.10 247	0.98 269	1.34 440	1.75 499	1.00 332	1.89 552	6.65 570	0.81 398	0.19 206	0.15 255	0.20 202	0.22 351	0.18 148	0.19 248

DeepStereo_LL	1.58 525	0.24 103	0.72 253	0.48 168	0.29 148	0.67 257	12.49 614	1.10 247	0.98 269	1.34 440	1.75 499	1.00 332	1.89 552	6.65 570	0.81 398	0.19 206	0.15 255	0.20 202	0.22 351	0.18 148	0.19 248

STTRV1_RVC	1.58 525	0.68 522	1.96 539	0.88 543	1.12 562	1.57 499	0.90 493	2.25 551	1.75 539	1.29 405	2.02 528	1.40 436	1.22 484	9.77 608	1.31 483	0.81 566	0.33 512	0.54 548	0.49 546	0.73 555	0.52 529

otaku	1.60 528	1.11 562	1.21 458	2.20 585	1.56 580	1.97 538	1.24 542	2.07 520	1.36 477	1.44 470	1.62 477	1.73 498	1.19 477	1.73 393	0.98 438	2.89 595	0.57 574	1.74 583	0.60 564	2.78 591	1.94 592

DeepPrunerF	1.60 528	0.73 529	5.81 586	0.88 543	1.19 570	0.91 371	0.95 505	2.19 544	5.24 602	1.17 348	1.30 373	1.19 387	1.30 499	4.90 532	1.66 524	0.42 517	0.34 514	0.52 542	0.47 541	0.41 480	0.40 485

222	1.61 530	0.29 243	0.67 212	0.56 322	0.29 148	1.06 417	0.42 228	2.17 540	1.31 452	1.31 424	1.52 449	0.92 301	0.94 399	1.76 399	17.65 614	0.24 354	0.20 386	0.21 237	0.19 242	0.22 295	0.23 339

SDNR	1.62 531	0.51 469	2.17 549	0.53 269	0.56 444	3.80 587	0.45 280	1.54 373	1.29 442	1.33 436	2.41 548	1.08 356	0.96 411	11.18 613	1.16 464	0.66 562	0.63 578	0.43 523	0.32 490	0.64 544	0.67 554

Ntro	1.64 532	1.15 565	1.23 461	2.48 591	1.83 582	2.09 545	1.16 536	1.96 494	1.38 485	1.21 365	1.62 477	1.62 478	1.29 495	1.87 412	1.11 458	3.04 596	0.56 573	1.82 585	0.64 566	2.80 592	2.05 593

G-Net	1.66 533	0.63 513	1.56 511	1.11 567	0.74 508	2.98 576	0.91 494	1.55 377	1.22 410	2.76 574	8.18 605	2.32 547	2.53 579	1.92 415	1.87 530	0.48 536	0.44 551	0.45 528	0.31 482	0.60 541	0.57 539

MDST_ROB	1.67 534	0.34 360	1.58 514	0.92 553	0.58 456	4.26 593	1.11 529	2.83 576	1.41 500	4.49 598	2.55 554	1.45 448	0.97 414	7.79 591	1.17 467	0.31 458	0.25 456	0.37 502	0.33 500	0.31 424	0.30 431

SPS-STEREO	1.67 534	1.04 556	1.23 461	1.21 569	1.13 565	1.82 526	1.11 529	2.16 534	1.52 516	3.07 585	2.32 542	2.82 565	1.80 546	4.11 515	2.04 539	1.03 574	0.99 597	0.97 573	0.94 583	1.03 570	1.02 572
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM_RVC	1.68 536	0.36 391	0.61 176	0.59 358	0.29 148	2.25 551	1.18 538	2.38 564	1.68 531	3.60 588	2.67 557	3.69 578	2.42 575	8.13 594	1.90 533	0.31 458	0.31 499	0.30 443	0.28 454	0.30 415	0.29 417
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	1.69 537	0.59 498	4.33 577	0.70 471	0.57 447	2.02 542	1.62 566	3.35 585	1.78 540	1.48 481	1.38 409	2.17 540	2.84 582	4.77 528	3.66 569	0.48 536	0.31 499	0.29 430	0.25 404	0.64 544	0.48 516

zh-mn7	1.70 538	1.21 568	8.30 595	0.69 465	0.53 430	1.45 488	0.84 474	1.70 416	2.09 560	2.41 564	2.67 557	1.68 492	1.23 486	4.49 521	2.87 556	0.30 450	0.26 462	0.27 404	0.27 433	0.31 424	0.35 464

1111x	1.70 538	0.29 243	0.86 337	0.51 230	0.27 104	1.01 406	0.68 432	2.22 548	1.28 438	1.13 320	1.40 415	1.21 390	1.10 458	5.53 548	15.20 611	0.22 311	0.21 408	0.22 268	0.22 351	0.24 336	0.22 319

PVD	1.70 538	0.84 540	2.26 553	0.94 556	0.83 535	2.48 560	0.97 508	2.59 574	3.35 585	3.01 583	2.77 559	2.34 548	2.47 577	2.67 478	3.14 561	0.47 535	0.45 555	0.59 560	0.48 543	0.59 537	0.75 562

FBW_ROB	1.71 541	0.62 512	1.45 499	0.67 450	0.61 470	1.81 524	1.08 527	2.52 571	1.70 532	1.77 524	1.73 494	1.98 529	1.25 490	12.57 615	1.84 529	0.34 484	0.37 532	0.56 556	0.38 520	0.45 501	0.43 501

ADCL	1.72 542	0.57 492	3.66 572	0.67 450	0.61 470	2.61 566	1.85 575	1.96 494	1.67 529	1.90 540	1.83 507	2.06 538	1.90 554	2.13 436	9.15 598	0.26 404	0.24 447	0.34 483	0.32 490	0.38 469	0.35 464

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 543	0.87 545	3.56 571	0.80 513	0.75 515	3.72 584	2.44 598	1.82 454	1.82 544	1.74 521	1.91 518	1.92 522	1.26 492	7.69 590	1.28 480	0.45 528	0.47 559	0.52 542	0.77 573	0.50 517	0.50 523

zh-sn7	1.76 544	1.38 571	6.58 589	0.74 496	0.72 502	1.78 521	1.31 548	1.88 472	1.56 522	1.86 536	2.47 552	1.81 507	2.08 564	5.12 536	3.80 571	0.32 465	0.32 507	0.32 464	0.32 490	0.44 497	0.40 485

AAGNet	1.83 545	0.28 208	0.72 253	0.61 384	0.32 219	0.67 257	0.51 324	0.96 184	0.98 269	1.47 475	1.20 338	1.00 332	1.18 474	2.83 482	22.77 621	0.22 311	0.13 139	0.22 268	0.19 242	0.23 321	0.15 118

WCMA_ROB	1.84 546	0.47 452	1.31 474	0.69 465	0.57 447	2.11 546	1.14 533	1.87 469	1.73 536	4.04 592	6.43 593	5.62 595	3.61 591	2.59 473	1.94 535	0.52 542	0.44 551	0.39 511	0.42 530	0.48 513	0.47 513

ADCPNet	1.85 547	0.69 523	8.07 592	0.71 479	0.58 456	2.79 571	1.22 541	1.94 491	1.54 519	1.88 537	1.69 490	2.46 555	2.04 560	2.37 459	6.48 584	0.38 503	0.37 532	0.38 505	0.43 532	0.47 508	0.45 506

test_sample9	1.86 548	0.49 459	1.13 447	0.56 322	0.39 317	1.02 408	0.73 445	1.78 441	1.21 404	1.22 370	1.18 327	1.08 356	0.92 385	2.27 452	7.92 594	0.57 551	12.61 625	0.62 561	0.67 568	0.45 501	0.42 494

Wz-Net-TNSev	1.88 549	2.08 597	7.66 590	0.67 450	0.64 480	2.42 558	1.83 574	2.33 558	1.74 538	1.57 502	1.56 461	2.58 557	1.90 554	4.86 530	3.12 560	0.39 506	0.37 532	0.33 473	0.37 518	0.53 526	0.58 540

NVStereoNet_ROB	1.88 549	1.07 557	1.45 499	1.07 565	1.17 567	1.47 489	1.48 558	1.89 475	1.93 552	1.94 542	4.67 585	3.08 571	1.80 546	6.51 567	1.65 522	1.06 576	0.86 592	1.08 579	1.32 593	0.93 563	1.26 581
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	1.88 549	0.57 492	2.18 551	0.63 408	0.40 328	2.80 572	1.57 563	2.39 565	5.88 604	2.36 561	3.57 571	3.72 579	2.97 584	4.74 527	1.76 526	0.34 484	0.30 493	0.32 464	0.29 466	0.48 513	0.37 475

ADCMid	1.89 552	0.73 529	5.06 581	0.72 483	0.67 489	2.00 541	1.14 533	1.97 498	1.48 510	2.86 577	1.81 506	2.37 549	2.05 562	2.24 448	10.39 603	0.33 474	0.31 499	0.39 511	0.43 532	0.50 517	0.44 504

WZ-Net	1.95 553	0.95 549	10.10 597	0.86 535	0.78 521	1.69 509	1.60 565	2.20 547	1.98 553	2.08 549	1.93 519	2.30 545	1.97 557	5.30 539	3.17 563	0.34 484	0.26 462	0.29 430	0.31 482	0.51 522	0.47 513

AnyNet_C32	1.96 554	1.10 559	5.17 582	0.90 548	1.11 560	2.12 547	2.37 596	1.85 463	1.48 510	2.45 565	1.70 491	2.05 537	1.64 532	2.50 470	10.28 602	0.37 499	0.34 514	0.35 491	0.41 527	0.49 516	0.54 531

MSAF-DinoV2	1.97 555	0.80 539	10.38 600	0.86 535	0.48 392	1.39 478	0.97 508	2.55 573	1.72 535	1.53 488	1.65 484	3.59 576	2.20 569	5.39 545	3.94 573	0.27 420	0.17 325	0.26 387	0.28 454	0.47 508	0.46 509

RainbowNet	1.97 555	1.76 585	1.57 513	2.81 594	2.21 588	1.98 540	1.81 572	2.54 572	1.89 547	1.50 484	1.84 509	1.96 527	1.65 533	2.14 437	1.25 474	3.33 602	0.85 590	2.39 595	0.98 587	2.82 594	2.22 594

ADCP+	1.99 557	0.48 456	7.73 591	0.66 438	0.91 545	2.30 553	1.05 523	1.82 454	1.34 463	1.54 494	1.32 386	1.74 500	1.61 530	2.17 440	13.37 606	0.24 354	0.21 408	0.32 464	0.28 454	0.37 460	0.29 417

MSMD_ROB	1.99 557	0.59 498	0.89 362	0.70 471	0.61 470	3.95 589	0.94 503	1.80 450	1.79 541	4.41 596	4.43 578	8.17 604	3.66 592	3.40 501	1.33 485	0.52 542	0.48 561	0.54 548	0.58 560	0.53 526	0.50 523

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 559	1.15 565	3.10 568	1.05 562	0.76 518	5.03 598	2.40 597	2.16 534	2.62 575	1.89 539	2.28 541	2.69 561	1.65 533	9.35 602	2.04 539	0.64 561	0.51 567	0.68 565	0.71 571	1.09 572	0.67 554

ACVNet-4b	2.15 560	1.41 575	1.64 516	2.80 593	2.31 592	2.31 554	1.24 542	2.32 557	2.14 561	1.26 394	2.39 546	2.66 560	1.48 518	5.95 560	1.06 446	3.20 600	0.45 555	2.37 592	0.89 580	2.83 595	2.37 598

ACVNet_1	2.18 561	1.45 578	1.72 523	2.85 595	2.33 594	2.28 552	1.46 556	3.08 581	2.22 564	1.82 533	2.05 531	3.56 575	1.98 558	3.09 494	1.40 497	3.17 597	0.60 576	2.40 596	0.92 582	2.91 598	2.37 598

test_sample8	2.19 562	0.49 459	1.13 447	0.56 322	0.39 317	1.02 408	0.73 445	1.82 454	1.15 366	2.26 554	1.30 373	4.94 590	2.52 578	2.27 452	7.92 594	0.57 551	12.61 625	0.62 561	0.67 568	0.45 501	0.42 494

ADCS	2.25 563	0.99 553	5.55 583	0.81 516	0.74 508	2.19 549	1.80 571	2.27 554	2.14 561	2.80 576	2.13 535	2.40 551	2.03 559	2.64 477	13.69 607	0.41 513	0.39 541	0.40 516	0.45 536	0.58 535	0.56 535

AnyNet_C01	2.26 564	1.78 586	10.22 599	0.93 554	0.74 508	2.92 574	2.20 591	2.29 556	1.80 542	2.53 567	2.41 548	2.71 562	1.73 539	3.41 502	6.72 586	0.41 513	0.39 541	0.40 516	0.42 530	0.67 549	0.63 548

MeshStereo	2.26 564	0.56 488	0.92 373	0.61 384	0.49 396	2.60 564	1.02 519	3.18 582	2.05 558	7.40 613	4.98 588	7.58 601	2.98 585	6.37 565	1.96 536	0.43 522	0.43 548	0.45 528	0.39 522	0.43 491	0.42 494
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	2.32 566	0.63 513	0.81 321	0.84 528	0.75 515	2.23 550	0.94 503	2.09 523	1.80 542	5.45 606	7.72 602	7.77 603	6.93 609	3.39 500	1.80 528	0.52 542	0.48 561	0.52 542	0.51 553	0.57 533	0.58 540
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	2.34 567	2.85 605	3.66 572	3.08 600	2.27 590	1.97 538	0.67 428	2.00 503	1.70 532	2.52 566	2.00 525	2.23 541	5.86 602	3.44 505	1.58 519	1.01 571	0.32 507	2.64 601	1.94 606	2.85 596	2.24 595

EDNetEfficient	2.37 568	1.10 559	8.08 593	0.74 496	0.71 500	0.98 402	1.56 561	1.46 345	4.06 593	4.90 601	2.82 560	2.25 542	3.48 590	2.95 486	9.97 599	0.26 404	0.24 447	0.26 387	0.30 475	0.68 550	0.61 546

pmcnn	2.37 568	0.42 431	2.71 565	0.63 408	0.43 355	1.54 496	1.19 539	2.01 507	1.53 518	2.64 570	7.60 599	18.07 619	1.45 514	3.44 505	2.78 554	0.18 162	0.15 255	0.15 32	0.12 53	0.20 228	0.18 208

ELAS	2.37 568	0.74 532	1.54 510	0.99 558	0.92 547	4.78 595	2.33 595	3.33 584	3.37 586	5.05 604	4.77 586	3.67 577	4.53 599	3.42 503	4.50 577	0.62 558	0.53 569	0.55 553	0.53 555	0.63 542	0.64 552
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	2.41 571	1.07 557	2.14 548	1.18 568	1.10 558	2.14 548	1.36 551	1.96 494	1.66 528	5.46 607	7.07 596	4.95 591	4.32 598	5.50 547	2.26 545	1.04 575	1.02 600	0.99 575	0.97 585	1.02 568	1.04 574

ACVNet_2	2.43 572	1.41 575	2.04 541	2.62 592	2.24 589	2.63 567	1.88 578	3.31 583	3.01 581	2.19 552	3.45 570	4.62 584	2.04 560	4.50 523	1.47 513	2.55 591	0.64 579	2.22 589	0.84 577	2.69 590	2.29 596

ELAS_RVC	2.48 573	0.74 532	1.90 535	1.05 562	0.92 547	2.76 569	4.01 607	2.76 575	4.11 594	4.69 599	4.63 582	4.62 584	5.96 604	3.97 513	3.96 574	0.63 560	0.53 569	0.56 556	0.52 554	0.64 544	0.63 548
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SuperB	2.53 574	0.59 498	18.45 608	0.69 465	0.50 403	1.87 531	0.88 486	1.67 408	2.39 566	1.50 484	1.42 418	1.14 380	1.15 468	4.28 519	5.07 579	0.24 354	0.19 368	0.22 268	0.19 242	7.86 617	0.34 459

WAO-7	2.66 575	1.40 574	1.73 525	1.39 574	1.17 567	3.93 588	1.94 581	4.11 593	3.88 592	2.92 578	5.50 589	4.18 582	3.00 586	7.63 589	3.71 570	1.13 579	1.00 598	1.17 580	1.13 592	1.18 575	1.09 578

RTS	2.67 576	1.38 571	15.28 606	0.99 558	1.26 573	3.78 585	1.96 582	2.15 531	2.62 575	2.61 568	2.85 561	2.60 558	1.59 527	6.27 563	5.71 582	0.40 509	0.28 478	0.35 491	0.35 511	0.50 517	0.48 516

RTSA	2.67 576	1.38 571	15.28 606	0.99 558	1.26 573	3.78 585	1.96 582	2.15 531	2.62 575	2.61 568	2.85 561	2.60 558	1.59 527	6.27 563	5.71 582	0.40 509	0.28 478	0.35 491	0.35 511	0.50 517	0.48 516

MADNet+	2.69 578	3.22 608	11.53 602	1.44 577	1.12 562	3.19 578	1.81 572	2.85 577	2.37 565	1.68 517	2.07 532	2.85 566	2.18 567	7.41 584	5.23 580	0.79 565	0.76 583	0.69 567	0.65 567	0.98 565	0.95 569

IMH-64-1	2.70 579	1.79 587	1.46 501	3.26 603	2.66 597	3.23 580	2.10 586	4.08 591	2.75 579	2.34 557	3.81 574	3.06 569	2.22 570	4.25 517	2.59 551	3.75 606	0.84 587	2.75 602	1.35 594	3.15 600	2.60 604

IMH-64	2.70 579	1.79 587	1.46 501	3.26 603	2.66 597	3.23 580	2.10 586	4.08 591	2.75 579	2.34 557	3.81 574	3.06 569	2.22 570	4.25 517	2.59 551	3.75 606	0.84 587	2.75 602	1.35 594	3.15 600	2.60 604

FC-DCNN	2.72 581	0.59 498	0.86 337	0.73 491	0.57 447	2.91 573	1.04 521	3.01 580	2.60 573	6.83 608	7.64 600	9.92 608	6.33 607	5.21 537	3.14 561	0.53 548	0.48 561	0.51 540	0.50 550	0.53 526	0.51 527

FC-DCNN v2	2.81 582	0.59 498	0.85 331	0.73 491	0.57 447	2.97 575	1.05 523	3.39 586	2.61 574	6.98 609	7.67 601	10.38 611	6.31 606	5.75 555	3.37 567	0.53 548	0.48 561	0.51 540	0.50 550	0.53 526	0.51 527

WAO-6	2.81 582	1.60 582	1.46 501	2.36 589	2.28 591	3.55 582	2.29 594	4.21 594	4.56 598	2.36 561	4.51 579	4.88 589	2.66 580	4.60 524	4.07 576	1.72 582	1.15 604	2.31 591	1.46 599	2.31 582	1.85 590

PWCK	2.88 584	2.05 595	5.72 585	2.08 584	1.11 560	3.55 582	3.90 606	2.86 578	3.54 590	3.03 584	3.63 572	3.10 572	2.31 572	8.15 596	3.09 559	2.12 586	0.91 595	1.75 584	0.98 587	2.57 588	1.18 580

Dean	2.91 585	1.53 581	2.07 542	2.96 599	2.51 596	3.15 577	2.14 589	4.75 598	4.41 597	2.76 574	6.10 592	5.53 594	2.37 573	2.97 488	1.92 534	3.18 598	0.85 590	2.51 599	1.04 590	2.88 597	2.47 601

MonStereo1	3.14 586	1.66 583	1.81 529	2.43 590	2.32 593	5.80 601	1.58 564	3.52 587	4.70 599	3.09 586	8.22 606	4.76 588	3.36 588	6.52 568	2.29 546	2.33 588	0.61 577	1.91 587	1.05 591	2.44 585	2.34 597

IMH	3.21 587	1.85 591	1.48 506	3.25 602	2.69 599	4.07 591	2.02 584	4.41 596	3.80 591	2.72 571	7.11 597	4.75 587	2.92 583	5.92 558	2.55 549	3.85 610	0.88 593	2.78 604	1.36 596	3.19 602	2.59 603

LVE	3.31 588	1.67 584	1.64 516	2.85 595	2.42 595	3.20 579	2.26 593	4.78 599	5.05 601	2.35 559	6.91 594	6.02 596	2.37 573	9.15 598	2.17 544	3.19 599	1.08 603	2.38 594	1.47 600	2.81 593	2.40 600

JetBlue	3.97 589	2.01 592	10.19 598	1.38 573	2.84 601	10.53 607	9.54 611	3.60 589	2.41 567	2.73 572	3.39 569	4.54 583	4.31 597	7.85 593	6.84 587	0.88 567	0.93 596	0.89 571	0.91 581	1.74 579	1.91 591

notaker	3.98 590	2.40 602	2.68 564	3.82 610	3.27 607	3.97 590	2.14 589	4.78 599	3.45 588	4.12 595	6.94 595	7.65 602	3.26 587	7.82 592	5.30 581	4.04 611	1.41 606	3.36 611	2.10 608	3.88 606	3.31 610

WAO-8	4.40 591	1.82 589	1.79 527	2.34 587	2.20 586	9.19 604	1.53 559	6.09 606	16.46 616	3.94 590	7.84 603	7.32 598	3.72 594	9.41 604	3.31 564	2.00 584	1.07 601	2.44 597	1.37 597	2.50 586	1.68 587

Venus	4.40 591	1.82 589	1.79 527	2.34 587	2.20 586	9.19 604	1.53 559	6.09 606	16.46 616	3.94 590	7.84 603	7.32 598	3.72 594	9.41 604	3.31 564	2.00 584	1.07 601	2.44 597	1.37 597	2.50 586	1.68 587

MultiAttention	4.51 593	0.33 336	0.82 324	0.73 491	0.45 371	30.98 625	4.50 609	2.18 543	1.40 495	1.61 506	2.41 548	2.43 553	0.70 285	38.42 629	1.36 491	0.22 311	0.15 255	0.29 430	0.30 475	0.47 508	0.43 501

ktn	4.70 594	2.38 601	2.12 547	3.76 608	3.24 605	4.85 596	2.95 604	5.52 601	7.37 607	4.07 594	19.32 620	7.46 600	3.47 589	7.39 583	2.95 557	4.04 611	1.85 609	3.26 610	2.22 609	3.08 599	2.65 606

MADNet++	5.01 595	3.14 606	4.91 580	4.55 614	3.94 611	5.20 599	4.41 608	4.40 595	4.13 595	4.95 602	6.08 591	4.74 586	5.37 600	9.40 603	10.67 604	4.65 613	4.15 615	3.97 613	3.34 612	4.09 608	4.08 615

UNDER WATER	5.08 596	2.33 600	5.55 583	3.94 612	3.51 608	5.20 599	2.72 601	5.61 604	16.52 618	3.84 589	4.60 581	9.21 606	5.89 603	5.90 557	8.66 597	3.75 606	1.34 605	3.18 609	1.88 604	4.33 611	3.61 612

UNDER WATER-64	5.27 597	2.32 599	8.78 596	3.93 611	3.54 609	7.61 602	3.03 605	5.84 605	14.19 612	4.04 592	4.04 576	9.39 607	6.26 605	5.93 559	8.48 596	3.60 605	1.51 607	3.13 607	1.88 604	4.29 610	3.61 612

TorneroNet-64	5.30 598	2.03 593	1.74 526	3.43 605	2.81 600	10.09 606	2.12 588	9.10 613	17.12 621	4.96 603	9.27 609	10.72 613	3.70 593	9.20 599	4.55 578	3.31 601	0.84 587	2.88 605	1.55 601	3.49 603	3.04 607

MANE	6.19 599	0.59 498	1.03 416	0.93 554	1.22 572	13.38 611	2.69 599	12.81 616	17.94 622	8.21 614	10.82 612	14.72 615	11.68 611	11.39 614	11.90 605	0.59 555	0.50 566	0.52 542	1.76 603	0.55 530	0.54 531

LSM	6.33 600	1.10 559	13.19 603	1.41 576	68.17 632	1.64 506	1.90 579	1.92 485	2.46 568	2.99 581	3.11 565	1.88 514	1.80 546	2.61 475	2.06 541	0.41 513	0.58 575	0.50 538	0.57 559	0.64 544	17.66 626

SGM-ForestM	6.52 601	0.38 405	1.26 467	0.63 408	0.35 262	13.59 612	5.32 610	6.32 609	6.70 606	11.14 616	9.18 608	22.51 627	13.93 615	16.89 618	20.07 616	0.36 495	0.37 532	0.36 499	0.35 511	0.36 456	0.34 459

tt	6.58 602	0.26 156	6.10 587	3.77 609	2.16 585	11.55 608	19.63 617	13.33 617	5.74 603	2.96 580	2.65 556	4.97 592	6.33 607	3.81 509	7.24 588	9.15 618	11.32 624	5.89 618	6.24 617	6.03 613	2.55 602

JetRed	6.91 603	8.80 615	25.96 618	2.85 595	3.25 606	13.98 614	11.87 613	6.25 608	4.28 596	4.45 597	4.56 580	6.69 597	5.46 601	7.46 586	14.05 608	2.59 592	3.31 612	2.59 600	2.29 610	4.20 609	3.36 611

xyz-stereo	7.16 604	0.22 64	69.90 636	0.42 67	0.21 14	32.92 627	0.49 315	0.87 137	0.76 193	1.38 453	27.04 623	1.19 387	1.16 469	4.69 526	0.97 435	0.16 74	0.12 67	0.20 202	0.14 114	0.16 81	0.12 16

LE_ROB	8.05 605	0.37 398	23.53 614	0.74 496	0.33 240	2.77 570	2.87 603	3.71 590	27.24 626	25.39 626	8.87 607	8.46 605	26.71 625	6.65 570	21.99 617	0.21 282	0.19 368	0.20 202	0.21 322	0.25 348	0.22 319

coex-ft	8.13 606	2.13 598	98.04 638	0.67 450	0.53 430	1.71 510	1.56 561	1.65 401	11.11 610	18.17 625	3.75 573	3.88 580	7.61 610	2.98 489	6.49 585	0.30 450	0.30 493	0.32 464	0.31 482	0.66 548	0.50 523

KSHMR	8.75 607	2.06 596	2.11 546	3.53 607	3.11 604	4.13 592	2.69 599	5.60 603	61.37 640	3.00 582	55.83 637	4.98 593	2.45 576	4.49 521	2.61 553	3.46 603	1.55 608	3.14 608	1.94 606	3.72 605	3.18 609

U	9.45 608	0.21 39	0.58 161	0.47 140	53.11 631	61.27 636	0.24 44	0.70 73	0.52 104	0.36 48	0.28 17	0.29 37	0.35 81	0.33 4	0.26 23	0.19 206	0.11 35	60.50 634	8.88 618	0.17 113	0.13 45

TCMNet-wrong-test	10.31 609	11.40 617	14.84 605	20.96 620	18.45 617	13.80 613	10.76 612	15.78 618	3.53 589	5.20 605	5.52 590	16.26 617	12.61 612	7.51 588	10.15 600	7.43 616	2.37 610	4.31 614	3.43 613	11.36 619	10.61 619

EDNetEfficientorigin	10.57 610	1.47 579	177.42 639	0.67 450	0.53 430	1.58 500	1.16 536	1.90 478	3.37 586	4.71 600	3.38 568	3.10 572	2.69 581	3.13 495	3.58 568	0.25 381	0.23 438	0.33 473	0.27 433	0.83 557	0.81 563

TorneroNet	10.70 611	2.03 593	1.82 531	3.43 605	3.01 603	43.83 628	2.22 592	8.87 612	67.47 641	7.17 612	27.36 624	10.68 612	3.85 596	8.67 597	7.65 593	3.59 604	0.88 593	3.04 606	1.57 602	3.71 604	3.17 608

HanzoNet	11.04 612	3.62 609	8.10 594	4.08 613	3.55 610	4.90 597	2.73 602	7.19 610	10.10 608	31.86 634	28.92 625	21.96 626	36.36 627	18.08 620	10.17 601	7.94 617	3.32 613	3.47 612	3.31 611	7.06 616	4.04 614

DPSimNet_ROB	11.20 613	4.98 612	35.43 622	2.90 598	4.52 612	7.89 603	17.09 616	4.66 597	6.06 605	14.89 621	10.93 613	17.29 618	36.81 629	13.18 616	15.68 612	2.86 594	6.29 617	5.75 617	5.09 615	3.91 607	7.70 617

DGTPSM_ROB	13.01 614	8.23 613	21.87 611	9.51 616	18.10 615	11.56 609	32.01 623	10.63 614	16.20 614	7.03 610	19.48 621	10.15 609	16.66 617	9.83 609	22.42 618	4.75 614	8.68 618	5.37 615	10.25 620	6.16 614	11.36 620

DPSMNet_ROB	13.02 615	8.23 613	21.91 612	9.53 617	18.11 616	11.56 609	32.02 624	10.64 615	16.23 615	7.05 611	19.49 622	10.16 610	16.66 617	9.85 610	22.43 619	4.77 615	8.68 618	5.38 616	10.26 621	6.17 615	11.36 620

USTest	14.33 616	14.94 619	21.04 610	17.44 619	16.05 614	23.26 616	33.84 625	21.73 620	11.80 611	9.36 615	10.14 610	15.97 616	13.20 614	17.28 619	22.43 619	3.78 609	5.01 616	6.17 619	6.16 616	9.25 618	7.72 618

ASD4	15.85 617	10.99 616	19.63 609	10.21 618	11.70 613	19.24 615	31.10 622	19.35 619	10.68 609	11.14 616	10.18 611	12.59 614	12.64 613	14.74 617	24.83 622	12.93 624	9.94 623	26.83 629	19.40 624	16.23 622	12.70 625

DPSM_ROB	19.08 618	19.14 621	25.17 616	22.15 622	20.85 619	28.17 618	37.82 627	26.56 624	16.85 619	14.14 618	14.84 615	21.70 621	18.75 620	21.87 622	26.55 624	10.16 622	9.30 621	10.47 621	10.42 622	14.03 620	12.61 623

DPSM	19.08 618	19.14 621	25.17 616	22.15 622	20.85 619	28.17 618	37.82 627	26.56 624	16.85 619	14.14 618	14.84 615	21.70 621	18.75 620	21.87 622	26.55 624	10.16 622	9.30 621	10.47 621	10.42 622	14.03 620	12.61 623

LRCNet_RVC	22.74 620	32.10 626	21.97 613	29.84 624	26.23 621	4.42 594	0.81 470	22.66 621	2.02 556	26.93 627	29.26 626	23.06 628	15.59 616	23.84 624	18.88 615	31.75 631	19.90 633	34.65 630	32.13 631	30.54 630	28.32 632

DLNR-FE	23.17 621	48.55 638	42.94 625	176.85 640	78.48 633	0.35 29	0.21 20	23.51 623	0.75 186	0.66 173	0.86 194	0.59 178	0.30 44	1.55 358	0.44 224	9.85 621	0.12 67	0.18 136	0.14 114	76.92 637	0.16 152

DLNR_Zeroshot_test	23.17 621	48.52 637	43.29 626	176.68 639	78.69 634	0.35 29	0.21 20	23.41 622	0.75 186	0.66 173	0.86 194	0.59 178	0.30 44	1.56 361	0.44 224	9.57 619	0.12 67	0.18 136	0.14 114	76.92 637	0.16 152

BEATNet-Init1	26.87 623	13.43 618	70.68 637	0.91 551	0.68 495	57.02 635	21.06 618	32.82 631	32.67 628	52.12 640	53.61 636	66.05 638	49.56 637	48.79 639	34.71 629	0.49 540	0.44 551	0.53 547	0.53 555	0.63 542	0.59 542

RAFT-FEzeroshot	38.32 624	38.45 629	50.28 628	44.74 629	41.87 626	56.68 630	76.38 635	53.24 635	33.76 630	28.29 629	29.37 627	43.69 635	37.66 631	43.83 633	53.41 635	20.32 626	18.70 628	21.07 623	21.07 626	28.25 626	25.35 629

RAFT-FE	38.32 624	38.45 629	50.28 628	44.74 629	41.87 626	56.68 630	76.38 635	53.24 635	33.76 630	28.29 629	29.37 627	43.69 635	37.66 631	43.83 633	53.41 635	20.32 626	18.70 628	21.07 623	21.07 626	28.25 626	25.35 629

CasAABBNet	38.33 626	38.46 631	50.35 630	44.75 631	41.84 625	56.68 630	76.37 634	53.22 634	33.83 632	28.31 631	29.54 629	43.62 634	37.71 633	43.84 636	53.41 635	20.30 625	18.70 628	21.07 623	21.07 626	28.24 625	25.34 628

FlowAnything	38.37 627	38.41 628	50.38 631	44.76 632	41.94 628	56.64 629	76.34 633	53.28 638	34.23 634	28.25 628	29.72 630	43.60 632	37.79 634	43.83 633	53.38 634	20.39 629	18.71 632	21.07 623	21.14 630	28.23 624	25.29 627

Selective-RAFT-Error	38.39 628	38.47 632	50.44 632	44.73 628	41.97 629	56.68 630	76.38 635	53.24 635	33.92 633	28.34 632	29.85 631	43.60 632	38.20 635	43.75 632	53.34 633	20.38 628	18.70 628	21.09 627	21.05 625	28.30 628	25.43 631

HaxPig	38.92 629	41.40 634	41.64 623	29.95 625	32.27 622	28.90 620	27.60 619	29.73 627	37.71 635	43.82 635	43.87 633	33.17 629	35.56 626	41.53 630	40.37 631	43.94 635	47.51 638	45.82 631	47.08 633	42.38 631	44.15 635

AVERAGE_ROB	40.43 630	42.37 635	42.73 624	36.96 627	35.58 624	30.50 621	27.61 620	36.71 633	38.39 636	44.91 636	44.36 634	37.45 631	36.70 628	41.88 631	40.35 630	45.43 636	46.81 637	47.11 632	46.35 632	42.51 632	43.87 634

MEDIAN_ROB	42.00 631	44.40 636	44.29 627	35.15 626	34.95 623	31.28 626	29.60 621	35.88 632	40.02 637	47.20 639	46.64 635	37.37 630	38.48 636	44.35 638	42.45 632	48.03 637	49.39 639	49.71 633	49.03 634	45.14 633	46.65 636

LSM0	42.82 632	38.75 633	50.81 633	47.07 633	109.38 640	57.00 634	76.02 632	53.74 639	33.71 629	29.02 633	30.41 632	43.87 637	37.22 630	43.91 637	53.54 638	20.52 630	18.62 627	21.10 628	21.11 629	28.41 629	42.22 633

Anonymous_1	43.04 633	18.73 620	24.79 615	21.81 621	46.26 630	27.80 617	37.60 626	28.08 626	16.14 613	14.66 620	14.30 614	20.65 620	17.88 619	21.56 621	25.94 623	117.93 640	8.92 620	100.65 635	126.50 637	158.64 641	12.08 622

PML	51.67 634	36.25 627	13.28 604	7.46 615	20.81 618	108.69 639	232.22 641	8.72 611	27.82 627	87.01 641	269.67 641	69.67 639	61.95 638	24.76 628	14.20 609	9.74 620	3.40 614	9.62 620	4.70 614	18.74 623	4.72 616

xxxxx1	54.10 635	25.67 623	27.13 619	113.43 636	96.96 635	30.69 622	47.44 629	32.38 628	25.60 623	17.75 622	17.27 617	21.81 623	21.02 622	24.43 625	33.82 626	33.37 632	40.54 634	157.71 639	175.86 639	66.16 634	72.93 639

tt_ll	54.10 635	25.67 623	27.13 619	113.43 636	96.96 635	30.69 622	47.44 629	32.38 628	25.60 623	17.75 622	17.27 617	21.81 623	21.02 622	24.43 625	33.82 626	33.37 632	40.54 634	157.71 639	175.86 639	66.16 634	72.93 639

ff	54.10 635	25.67 623	27.13 619	113.43 636	96.96 635	30.69 622	47.44 629	32.38 628	25.60 623	17.75 622	17.27 617	21.81 623	21.02 622	24.43 625	33.82 626	33.37 632	40.54 634	157.71 639	175.86 639	66.16 634	72.93 639

RSGM-EC	88.84 638	82.86 639	51.22 634	105.38 634	99.51 638	94.51 637	125.67 638	90.02 640	46.43 638	45.14 637	57.50 638	101.22 640	88.55 639	154.40 640	153.26 639	105.54 638	59.55 640	113.88 636	53.02 635	92.89 639	56.17 637

acva	88.84 638	82.86 639	51.22 634	105.38 634	99.51 638	94.51 637	125.67 638	90.02 640	46.43 638	45.14 637	57.50 638	101.22 640	88.55 639	154.40 640	153.26 639	105.54 638	59.55 640	113.88 636	53.02 635	92.89 639	56.17 637

test_example2	192.40 640	210.76 641	206.48 640	199.83 641	204.73 641	172.94 640	183.52 640	133.93 642	133.41 642	191.38 642	196.19 640	187.13 642	178.77 641	205.33 642	208.00 641	222.09 642	238.72 642	186.54 642	190.54 642	227.34 642	170.31 642

ccccc	497.63 641	492.34 642	595.97 641	530.87 642	530.37 642	478.08 641	442.62 642	491.76 643	343.70 643	448.18 643	520.80 642	476.12 643	550.57 642	541.64 643	605.32 642	663.49 643	459.54 643	353.94 643	309.79 643	586.66 643	530.90 643

GS-Stereo							0.36 154	0.92 156	0.47 77	0.37 55	0.38 39	0.32 48	0.33 63	0.43 14	0.26 23	0.19 206	0.11 35	0.16 67	0.12 53	0.17 113	0.15 118

FADE		4.78 611		1.89 583	1.92 584			5.58 602	5.04 600	2.92 578		4.13 581		10.23 611		188.09 641	2.77 611	123.78 638	127.92 638	1.06 571	1.10 579

Low-res two-view benchmark