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

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

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

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

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

FoundationStereo	0.24 1	0.21 37	0.36 3	0.38 30	0.22 24	0.32 21	0.22 24	0.39 2	0.23 6	0.30 21	0.25 7	0.30 40	0.33 61	0.34 3	0.26 23	0.16 74	0.12 65	0.15 32	0.11 10	0.13 5	0.12 14

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

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

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

BridgeDepth	0.29 20	0.19 10	0.37 6	0.40 47	0.17 1	0.58 189	0.32 105	0.60 39	0.29 13	0.26 5	0.26 10	0.39 78	0.43 126	0.47 27	0.26 23	0.13 22	0.10 9	0.13 1	0.12 51	0.15 50	0.12 14
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
trnet	0.39 85	0.21 37	0.37 6	0.36 7	0.20 6	0.53 156	0.29 76	0.78 98	1.12 337	0.59 158	0.71 154	0.53 146	0.42 117	0.54 47	0.34 121	0.18 160	0.13 137	0.15 32	0.10 2	0.14 27	0.13 43

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.47 149	0.21 37	0.38 14	0.45 113	0.38 305	0.45 78	0.25 47	0.75 88	1.29 440	0.80 201	1.21 338	0.47 108	0.37 94	0.53 44	0.44 222	0.16 74	0.11 33	0.15 32	0.80 573	0.18 146	0.11 2
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.52 169	0.20 18	0.38 14	0.41 57	0.19 3	0.96 391	0.34 128	1.17 265	1.25 420	0.81 205	0.90 202	0.63 191	0.50 185	1.45 335	0.42 207	0.14 37	0.12 65	0.17 95	0.11 10	0.18 146	0.11 2

CREStereo	0.39 85	0.21 37	0.38 14	0.34 3	0.22 24	0.53 156	0.29 76	0.77 94	1.11 333	0.58 150	0.71 154	0.51 131	0.41 111	0.54 47	0.34 121	0.18 160	0.13 137	0.15 32	0.10 2	0.14 27	0.14 78
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.46 142	0.21 37	0.38 14	0.37 15	0.23 30	0.71 279	0.27 65	0.74 84	1.04 294	0.64 166	0.70 151	0.55 153	0.47 157	0.86 169	0.35 131	1.00 568	0.13 137	0.15 32	0.10 2	0.15 50	0.13 43

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

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

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

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

S2M2_XL	0.24 1	0.24 101	0.39 20	0.34 3	0.24 46	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 16	0.40 43	0.24 9	0.23 11	0.32 1	0.26 23	0.20 246	0.18 346	0.18 134	0.16 177	0.18 146	0.14 78
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IGEV	0.28 13	0.18 1	0.39 20	0.37 15	0.31 195	0.45 78	0.21 18	0.59 30	0.40 48	0.31 24	0.43 57	0.26 18	0.21 3	0.43 12	0.25 12	0.13 22	0.12 65	0.16 65	0.13 82	0.12 1	0.12 14

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NLMM1	0.40 94	0.19 10	0.43 48	0.46 125	0.40 326	0.46 84	0.29 76	0.81 116	0.68 164	0.43 85	0.75 166	0.37 68	0.42 117	1.08 238	0.48 262	0.14 37	0.10 9	0.16 65	0.14 112	0.15 50	0.14 78

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LoS	0.40 94	0.21 37	0.44 56	0.37 15	0.22 24	0.50 126	0.40 206	1.00 193	0.94 248	0.48 118	0.66 134	0.48 113	0.40 107	0.60 78	0.37 154	0.18 160	0.14 192	0.16 65	0.11 10	0.14 27	0.14 78
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
TANstereo	0.44 126	0.21 37	0.44 56	0.41 57	0.21 12	0.65 242	0.26 58	0.79 103	0.83 212	0.93 234	0.98 228	0.51 131	0.46 147	0.54 47	0.35 131	0.18 160	0.24 445	0.16 65	0.13 82	0.16 79	0.26 387

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

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

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

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

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

S2M2_L	0.34 52	0.28 206	0.45 69	0.40 47	0.30 169	0.31 18	0.16 1	0.60 39	0.64 141	0.31 24	0.48 77	0.47 108	0.34 71	0.38 4	0.32 87	0.25 379	0.22 424	0.20 200	0.22 349	0.25 346	0.22 317
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Reg-Stereo(zero)	0.44 126	0.22 62	0.45 69	0.43 74	0.23 30	0.38 37	0.25 47	0.76 91	1.08 316	0.90 226	0.78 173	0.90 287	0.47 157	0.70 110	0.36 142	0.15 51	0.12 65	0.15 32	0.12 51	0.15 50	0.15 116

GIP-stereo	0.34 52	0.23 79	0.45 69	0.50 196	0.36 271	0.38 37	0.23 35	0.78 98	0.52 102	0.34 38	0.51 91	0.46 101	0.38 101	0.51 38	0.27 33	0.20 246	0.12 65	0.16 65	0.12 51	0.16 79	0.14 78

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.41 103	0.25 129	0.48 84	0.50 196	0.20 6	0.50 126	0.36 152	0.81 116	0.80 203	0.83 211	0.68 141	0.48 113	0.31 49	0.54 47	0.32 87	0.18 160	0.12 65	0.27 402	0.22 349	0.23 319	0.14 78
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MC-Stereo	0.43 113	0.23 79	0.48 84	0.51 228	0.28 127	0.39 41	0.32 105	0.88 143	0.68 164	0.60 160	0.84 189	0.56 161	0.61 250	1.03 219	0.31 81	0.17 120	0.11 33	0.17 95	0.15 133	0.16 79	0.13 43

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

fffft	0.38 78	0.23 79	0.51 108	0.44 99	0.32 217	0.43 67	0.48 303	0.76 91	0.36 38	0.44 91	0.34 28	0.38 77	0.31 49	1.31 295	0.32 87	0.14 37	0.11 33	0.19 160	0.15 133	0.16 79	0.16 150
1: 1. 1
ours_stereo	0.39 85	0.28 206	0.51 108	0.46 125	0.30 169	0.40 44	0.44 258	0.73 79	0.56 115	0.35 41	0.56 109	0.46 101	0.33 61	1.11 246	0.32 87	0.16 74	0.13 137	0.19 160	0.15 133	0.19 190	0.14 78

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

RSM++	0.38 78	0.24 101	0.51 108	0.47 138	0.26 77	0.50 126	0.41 222	0.79 103	0.45 64	0.37 53	0.45 66	0.60 178	0.35 79	1.02 218	0.30 60	0.15 51	0.13 137	0.17 95	0.14 112	0.18 146	0.13 43

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.87 407	0.29 241	0.53 123	0.53 267	0.30 169	1.15 435	0.55 367	3.57 586	1.28 436	1.53 486	1.74 494	1.68 490	0.93 392	1.49 343	0.77 382	0.22 309	0.17 323	0.19 160	0.18 217	0.20 226	0.19 246
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
xyz-stereo-finetune	0.48 155	0.25 129	0.54 129	0.42 65	0.23 30	0.80 328	0.42 226	0.80 111	0.80 203	0.61 161	0.62 124	0.54 148	0.43 126	1.70 385	0.58 315	0.15 51	0.15 253	0.19 160	0.15 133	0.16 79	0.15 116

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.43 113	0.27 184	0.54 129	0.45 113	0.32 217	0.50 126	0.42 226	0.90 150	0.51 95	0.49 124	0.53 96	0.47 108	0.47 157	1.32 299	0.33 104	0.17 120	0.12 65	0.21 235	0.15 133	0.18 146	0.18 206
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
raft+_RVC	0.53 179	0.26 154	0.54 129	0.60 368	0.47 389	0.54 164	0.54 347	1.27 301	0.99 274	0.76 188	1.03 258	0.70 215	0.56 218	0.93 191	0.47 257	0.18 160	0.14 192	0.19 160	0.18 217	0.18 146	0.15 116

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

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

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

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

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

AIO-test1	0.56 220	0.25 129	0.55 139	0.64 415	0.78 519	0.80 328	0.36 152	1.18 270	1.34 461	0.57 148	0.88 198	0.61 182	0.50 185	1.12 250	0.35 131	0.17 120	0.17 323	0.22 266	0.24 387	0.18 146	0.23 337

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

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

CAS++	0.47 149	0.31 296	0.56 143	0.47 138	0.32 217	0.42 58	0.28 71	1.76 431	0.72 177	0.71 178	0.72 158	0.37 68	0.28 30	0.69 106	0.33 104	0.27 418	0.22 424	0.26 385	0.21 320	0.29 402	0.19 246
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ff7	0.43 113	0.27 184	0.56 143	0.44 99	0.33 238	0.50 126	0.42 226	0.87 135	0.50 86	0.49 124	0.53 96	0.44 89	0.48 170	1.38 317	0.33 104	0.17 120	0.12 65	0.21 235	0.15 133	0.18 146	0.18 206

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

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

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

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

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

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

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

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

fffy	0.42 107	0.27 184	0.57 153	0.46 125	0.29 146	0.48 100	0.35 136	0.91 151	0.55 113	0.40 70	0.58 115	0.55 153	0.41 111	1.26 284	0.36 142	0.15 51	0.13 137	0.19 160	0.16 177	0.18 146	0.14 78

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

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

ICVP	0.63 261	0.33 334	0.57 153	0.61 382	0.40 326	0.80 328	0.58 390	1.61 389	0.89 229	0.90 226	1.24 347	0.88 278	0.73 295	0.72 117	0.88 414	0.29 443	0.21 406	0.22 266	0.21 320	0.24 334	0.27 397
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
hitnet-ft	0.79 368	0.35 379	0.57 153	0.58 343	0.42 342	0.96 391	0.46 285	1.47 345	1.33 458	1.19 355	1.22 341	1.81 505	0.98 419	1.66 377	0.94 424	0.33 472	0.28 476	0.34 481	0.27 431	0.35 447	0.31 439

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SGM-Forest	1.24 491	0.38 403	0.60 171	0.52 249	0.37 288	1.56 496	1.30 545	1.65 399	1.36 475	2.11 549	1.79 501	1.63 481	0.93 392	7.48 585	0.95 428	0.36 493	0.37 530	0.39 509	0.34 504	0.37 458	0.32 446
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FlowAnything_test	0.39 85	0.26 154	0.61 174	0.59 356	0.33 238	0.62 219	0.36 152	0.62 44	0.40 48	0.45 99	0.36 33	0.45 97	0.37 94	0.53 44	0.48 262	0.24 352	0.18 346	0.28 417	0.33 498	0.21 267	0.19 246

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

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

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

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

SGM_RVC	1.68 534	0.36 389	0.61 174	0.59 356	0.29 146	2.25 549	1.18 536	2.38 562	1.68 529	3.60 586	2.67 555	3.69 576	2.42 573	8.13 592	1.90 531	0.31 456	0.31 497	0.30 441	0.28 452	0.30 413	0.29 415
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PSMNet-ADL	0.72 316	0.35 379	0.62 180	0.69 463	0.46 381	1.14 429	0.44 258	1.37 319	1.01 282	0.83 211	1.17 323	1.33 422	0.96 409	1.43 331	0.95 428	0.33 472	0.22 424	0.21 235	0.23 374	0.27 372	0.29 415

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.57 227	0.26 154	0.63 183	0.54 282	0.36 271	0.69 267	0.54 347	1.22 291	0.72 177	1.61 504	1.50 444	0.75 224	0.53 201	0.64 89	0.44 222	0.18 160	0.15 253	0.17 95	0.15 133	0.17 111	0.17 180
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CBMV_ROB	0.90 413	0.44 435	0.63 183	0.51 228	0.37 288	1.25 454	0.49 313	1.77 435	1.27 431	1.41 460	2.00 523	1.33 422	1.08 452	2.17 438	0.76 376	0.43 520	0.42 545	0.47 531	0.44 532	0.41 478	0.36 468

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

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

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

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

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

iRaftStereo_RVC	0.47 149	0.26 154	0.64 190	0.50 196	0.29 146	0.53 156	0.33 115	1.05 219	0.77 195	0.84 214	1.00 234	0.55 153	0.37 94	0.81 149	0.40 185	0.17 120	0.12 65	0.22 266	0.20 275	0.19 190	0.15 116

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CBMV	0.95 426	0.44 435	0.66 205	0.53 267	0.35 260	1.53 493	1.63 565	1.69 409	1.42 501	2.00 545	1.60 468	1.43 439	1.17 468	1.59 364	0.99 437	0.34 482	0.34 512	0.39 509	0.33 498	0.33 440	0.32 446
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MM-Stereo_test2	0.43 113	0.24 101	0.67 210	0.51 228	0.32 217	0.55 173	0.45 278	0.97 183	0.77 195	0.59 158	0.51 91	0.49 121	0.42 117	0.80 143	0.30 60	0.15 51	0.13 137	0.18 134	0.14 112	0.19 190	0.14 78

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASS	0.65 281	0.34 358	0.72 251	0.56 320	0.27 102	0.78 314	0.42 226	1.59 382	0.86 218	1.30 412	1.25 351	0.87 274	0.84 349	0.84 160	0.54 302	0.35 489	0.19 366	0.26 385	0.21 320	0.28 391	0.42 492
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
HBP-ISP	0.96 427	0.58 493	0.72 251	0.61 382	0.46 381	1.64 504	0.76 451	1.86 464	1.28 436	1.30 412	1.53 448	0.86 270	0.94 397	3.27 497	0.69 355	0.45 526	0.44 549	0.54 546	0.48 541	0.47 506	0.40 483

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

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

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

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

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

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

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

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

DeepStereo_RVC	0.55 211	0.29 241	0.72 251	0.51 228	0.30 169	0.59 196	0.33 115	1.03 205	0.70 171	1.16 337	0.93 209	0.83 257	0.94 397	0.96 197	0.54 302	0.21 280	0.14 192	0.21 235	0.19 240	0.24 334	0.24 351

coex_refinement	0.80 371	0.28 206	0.73 263	0.70 469	0.51 413	0.95 385	0.60 403	1.78 439	1.23 411	1.36 443	1.37 402	1.82 508	0.81 332	1.32 299	1.13 459	0.26 402	0.17 323	0.19 160	0.20 275	0.24 334	0.25 363

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.55 211	0.30 261	0.73 263	0.50 196	0.27 102	0.65 242	0.29 76	1.05 219	0.64 141	1.12 303	0.96 218	0.83 257	0.60 241	1.37 313	0.45 236	0.22 309	0.14 192	0.24 324	0.20 275	0.26 358	0.18 206
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.54 195	0.30 261	0.73 263	0.50 196	0.27 102	0.65 242	0.41 222	1.04 211	0.64 141	1.12 303	0.96 218	0.82 250	0.61 250	1.06 230	0.45 236	0.22 309	0.14 192	0.24 324	0.20 275	0.26 358	0.18 206

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.40 94	0.31 296	0.73 263	0.58 343	0.27 102	0.26 5	0.33 115	0.95 175	0.81 206	0.42 79	0.47 72	0.65 197	0.47 157	0.39 6	0.34 121	0.18 160	0.15 253	0.16 65	0.14 112	0.19 190	0.16 150
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.64 273	0.30 261	0.73 263	0.59 356	0.33 238	0.68 262	0.58 390	1.04 211	0.76 191	1.08 281	1.19 332	1.65 487	0.93 392	1.06 230	0.56 309	0.21 280	0.18 346	0.27 402	0.24 387	0.22 293	0.17 180

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

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

WQFJA1	0.58 233	0.38 403	0.74 279	0.62 394	0.46 381	0.84 353	0.54 347	1.14 257	1.04 294	0.72 183	0.94 212	0.51 131	0.70 283	1.05 227	0.59 318	0.19 204	0.18 346	0.25 364	0.22 349	0.21 267	0.19 246

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

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

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

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

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

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

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

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

test_5	0.65 281	0.30 261	0.75 285	0.67 448	0.50 401	0.92 376	0.52 333	1.39 326	1.12 337	0.76 188	1.11 291	1.00 330	0.90 377	1.53 352	0.45 236	0.18 160	0.13 137	0.23 304	0.22 349	0.21 267	0.19 246

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

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

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

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

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

AdaStereo	0.70 307	0.43 432	0.75 285	0.73 489	0.37 288	0.92 376	0.53 341	1.85 461	1.18 383	1.12 303	1.23 345	1.07 353	0.65 270	0.96 197	0.63 337	0.31 456	0.15 253	0.32 462	0.21 320	0.29 402	0.22 317
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
G2L-ROB	0.73 334	0.25 129	0.76 295	0.54 282	0.39 315	0.95 385	0.66 422	1.66 404	1.09 324	1.24 382	1.02 248	1.64 484	0.71 290	1.63 370	1.02 440	0.20 246	0.14 192	0.17 95	0.15 133	0.20 226	0.22 317

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

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

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

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

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

CVANet_RVC	1.07 462	0.43 432	0.76 295	0.60 368	0.50 401	0.90 365	0.97 506	1.52 362	1.26 425	1.33 434	1.38 407	1.24 397	1.18 472	6.75 574	0.75 373	0.34 482	0.23 436	0.34 481	0.29 464	0.42 483	0.27 397

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.65 281	0.40 417	0.77 302	0.48 166	0.24 46	1.05 412	0.49 313	1.76 431	1.02 285	1.18 351	1.18 325	0.89 286	0.80 328	0.85 165	0.79 390	0.17 120	0.12 65	0.21 235	0.17 198	0.29 402	0.15 116
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
LG-Stereo	0.34 52	0.25 129	0.78 310	0.47 138	0.26 77	0.37 34	0.30 88	0.71 75	0.52 102	0.36 46	0.57 112	0.29 35	0.21 3	0.50 36	0.36 142	0.13 22	0.13 137	0.20 200	0.18 217	0.18 146	0.12 14

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FCDSN-DC	2.32 564	0.63 511	0.81 319	0.84 526	0.75 513	2.23 548	0.94 501	2.09 521	1.80 540	5.45 604	7.72 600	7.77 601	6.93 607	3.39 498	1.80 526	0.52 540	0.48 559	0.52 540	0.51 551	0.57 531	0.58 538
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ac_64	0.82 382	0.29 241	0.81 319	0.71 477	0.60 465	1.05 412	0.54 347	1.99 500	0.92 243	1.18 351	1.06 265	1.99 528	1.08 452	1.94 417	0.97 433	0.27 418	0.22 424	0.24 324	0.23 374	0.22 293	0.19 246

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

FACV-RUCA	0.63 261	0.34 358	0.82 322	0.62 394	0.65 480	0.81 337	0.41 222	1.44 339	1.07 310	0.86 221	1.14 307	0.61 182	0.69 278	0.80 143	0.53 296	0.28 432	0.19 366	0.47 531	0.21 320	0.35 447	0.25 363

ITSA-stereo	0.82 382	0.36 389	0.82 322	0.54 282	0.31 195	0.80 328	0.47 292	2.17 538	1.67 527	1.13 318	1.13 303	0.94 304	0.86 360	2.46 465	1.00 438	0.26 402	0.23 436	0.28 417	0.27 431	0.28 391	0.36 468

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

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

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

DIP-Stereo	0.62 254	0.30 261	0.83 327	0.48 166	0.36 271	0.95 385	0.33 115	2.37 561	0.67 159	1.25 388	1.00 234	0.68 206	0.51 189	0.91 182	0.61 330	0.18 160	0.15 253	0.21 235	0.17 198	0.19 190	0.19 246
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
FC-DCNN v2	2.81 580	0.59 496	0.85 329	0.73 489	0.57 445	2.97 573	1.05 521	3.39 584	2.61 572	6.98 607	7.67 599	10.38 609	6.31 604	5.75 553	3.37 565	0.53 546	0.48 559	0.51 538	0.50 548	0.53 524	0.51 525

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

test_sample6	0.71 314	0.34 358	0.87 346	0.52 249	0.30 169	0.82 339	0.58 390	1.79 445	1.15 364	1.14 321	1.33 386	0.91 290	0.79 322	1.31 295	0.74 368	0.27 418	0.21 406	0.27 402	0.29 464	0.28 391	0.27 397

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

StereoDRNet-Refined	0.80 371	0.41 425	0.88 354	0.62 394	0.42 342	1.33 466	0.48 303	1.52 362	1.17 376	1.45 470	1.44 425	1.44 444	0.90 377	1.26 284	1.24 471	0.20 246	0.16 293	0.27 402	0.24 387	0.25 346	0.28 409
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
gcap-zeroshot	0.53 179	0.28 206	0.89 360	0.49 184	0.28 127	0.76 301	0.37 174	1.34 313	0.73 181	0.89 224	0.67 138	1.35 427	0.51 189	0.79 140	0.33 104	0.18 160	0.15 253	0.18 134	0.15 133	0.17 111	0.16 150

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MeshStereo	2.26 562	0.56 486	0.92 371	0.61 382	0.49 394	2.60 562	1.02 517	3.18 580	2.05 556	7.40 611	4.98 586	7.58 599	2.98 583	6.37 563	1.96 534	0.43 520	0.43 546	0.45 526	0.39 520	0.43 489	0.42 492
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
UGAM-zero	1.00 444	0.30 261	0.93 373	0.47 138	0.30 169	0.57 186	0.25 47	2.25 549	0.63 136	1.01 263	1.10 285	2.73 561	1.85 548	6.26 560	0.40 185	0.17 120	0.14 192	0.19 160	0.15 133	0.16 79	0.17 180

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

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

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

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

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

GMStereo	0.55 211	0.45 442	0.94 377	0.50 196	0.32 217	0.64 226	0.43 245	1.00 193	1.40 493	0.82 209	0.73 160	0.51 131	0.45 140	0.85 165	0.55 306	0.24 352	0.15 253	0.20 200	0.21 320	0.31 422	0.24 351
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.85 397	0.38 403	0.94 377	0.80 511	1.03 552	1.17 439	0.58 390	1.52 362	1.20 396	1.19 355	1.62 475	1.13 376	1.20 478	1.80 401	1.06 444	0.24 352	0.24 445	0.24 324	0.21 320	0.23 319	0.27 397

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ssnet_v2	0.88 408	0.36 389	1.02 410	0.62 394	0.38 305	1.32 464	0.97 506	2.07 518	1.34 461	1.37 446	1.18 325	1.54 464	0.92 383	1.10 243	1.65 520	0.30 448	0.27 469	0.30 441	0.28 452	0.27 372	0.26 387

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 368	0.43 432	1.05 420	0.64 415	0.58 454	0.95 385	0.53 341	1.53 368	1.18 383	1.37 446	1.15 315	1.43 439	0.88 370	1.61 367	0.84 406	0.25 379	0.22 424	0.27 402	0.27 431	0.29 402	0.29 415
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DN-CSS_ROB	0.64 273	0.32 312	1.05 420	0.55 306	0.40 326	0.54 164	0.45 278	1.21 283	0.93 245	1.03 271	1.47 434	0.69 211	0.63 260	1.76 397	0.49 271	0.18 160	0.14 192	0.25 364	0.22 349	0.22 293	0.20 281

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

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

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

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

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

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

MyStereo05	0.66 288	0.28 206	1.07 429	0.56 320	0.46 381	0.61 210	0.73 443	1.34 313	1.41 498	1.15 327	0.91 204	0.77 231	0.80 328	1.41 330	0.63 337	0.17 120	0.16 293	0.23 304	0.20 275	0.22 293	0.20 281

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RP	1.09 468	0.50 464	1.12 443	0.90 546	1.04 553	1.11 424	0.84 472	1.80 448	1.62 523	1.55 495	2.00 523	1.90 516	1.78 542	1.84 404	1.25 472	0.52 540	0.36 528	0.48 533	0.36 513	0.45 499	0.43 499

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

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

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

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

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

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

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

LALA_ROB	1.01 450	0.59 496	1.16 451	0.67 448	0.51 413	1.63 502	1.26 544	1.69 409	1.38 483	1.81 530	1.37 402	1.94 522	1.02 436	1.58 362	1.38 491	0.37 497	0.27 469	0.43 521	0.37 516	0.43 489	0.37 473

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

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

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

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

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

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

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

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

SPS-STEREO	1.67 532	1.04 554	1.23 459	1.21 567	1.13 563	1.82 524	1.11 527	2.16 532	1.52 514	3.07 583	2.32 540	2.82 563	1.80 544	4.11 513	2.04 537	1.03 572	0.99 595	0.97 571	0.94 581	1.03 568	1.02 570
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NCC-stereo	1.10 470	0.54 477	1.24 462	0.84 526	0.94 547	1.29 459	0.89 486	2.01 505	1.34 461	1.32 426	1.74 494	1.88 512	1.74 538	2.35 455	1.25 472	0.45 526	0.37 530	0.45 526	0.58 558	0.42 483	0.42 492

Abc-Net	1.10 470	0.54 477	1.24 462	0.84 526	0.94 547	1.29 459	0.89 486	2.01 505	1.34 461	1.32 426	1.74 494	1.88 512	1.74 538	2.35 455	1.25 472	0.45 526	0.37 530	0.45 526	0.58 558	0.42 483	0.42 492
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RYNet	1.17 487	0.49 457	1.24 462	0.70 469	0.97 551	1.71 508	0.92 494	1.91 480	1.46 506	1.38 451	1.14 307	1.88 512	1.30 497	4.24 514	1.87 528	0.26 402	0.21 406	0.35 489	0.27 431	0.55 528	0.54 529

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

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

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

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

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

PA-Net	1.01 450	0.57 490	1.29 470	0.64 415	0.74 506	1.19 444	0.84 472	1.69 409	1.43 503	1.16 337	1.19 332	1.32 421	1.19 475	3.42 501	1.25 472	0.29 443	0.45 553	0.33 471	0.49 544	0.32 431	0.47 511
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
edge stereo	1.11 473	0.50 464	1.30 471	0.71 477	0.65 480	1.14 429	0.75 448	1.93 487	1.37 479	1.71 517	1.83 505	2.54 554	1.44 510	2.43 461	1.23 470	0.42 515	0.41 543	0.54 546	0.35 509	0.42 483	0.46 507

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

GANetREF_RVC	1.07 462	0.86 542	1.31 472	0.82 522	0.53 428	1.41 483	1.31 546	1.76 431	1.52 514	1.27 395	1.31 377	1.46 449	1.24 487	2.03 425	0.96 432	0.56 548	0.45 553	0.67 562	0.50 548	0.88 560	0.59 540
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
WCMA_ROB	1.84 544	0.47 450	1.31 472	0.69 463	0.57 445	2.11 544	1.14 531	1.87 467	1.73 534	4.04 590	6.43 591	5.62 593	3.61 589	2.59 471	1.94 533	0.52 540	0.44 549	0.39 509	0.42 528	0.48 511	0.47 511

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

DANet	1.08 465	0.61 506	1.32 475	0.85 531	0.72 500	1.37 471	0.51 322	1.54 371	1.15 364	1.78 523	1.54 453	2.01 530	1.11 457	2.90 483	2.00 536	0.33 472	0.30 491	0.40 514	0.30 473	0.44 495	0.45 504
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AF-Net	1.13 478	0.52 471	1.33 477	0.86 533	0.91 543	1.38 474	0.71 439	2.16 532	1.62 523	1.56 496	2.40 545	1.99 528	1.65 531	1.81 403	1.48 512	0.48 534	0.28 476	0.49 535	0.33 498	0.39 471	0.32 446

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NVStereoNet_ROB	1.88 547	1.07 555	1.45 497	1.07 563	1.17 565	1.47 487	1.48 556	1.89 473	1.93 550	1.94 540	4.67 583	3.08 569	1.80 544	6.51 565	1.65 520	1.06 574	0.86 590	1.08 577	1.32 591	0.93 561	1.26 579
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FBW_ROB	1.71 539	0.62 510	1.45 497	0.67 448	0.61 468	1.81 522	1.08 525	2.52 569	1.70 530	1.77 522	1.73 492	1.98 527	1.25 488	12.57 613	1.84 527	0.34 482	0.37 530	0.56 554	0.38 518	0.45 499	0.43 499

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ELAS	2.37 566	0.74 530	1.54 508	0.99 556	0.92 545	4.78 593	2.33 593	3.33 582	3.37 584	5.05 602	4.77 584	3.67 575	4.53 597	3.42 501	4.50 575	0.62 556	0.53 567	0.55 551	0.53 553	0.63 540	0.64 550
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Select-FE	0.74 339	0.39 410	1.56 509	0.55 306	0.46 381	0.40 44	0.22 24	1.86 464	0.68 164	1.05 275	1.31 377	1.82 508	1.74 538	1.11 246	0.38 165	0.21 280	0.16 293	0.21 235	0.25 402	0.19 190	0.31 439

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

XX-Stereo	0.63 261	0.26 154	1.90 533	0.81 514	0.67 487	0.43 67	0.23 35	1.03 205	0.58 119	0.65 168	1.56 459	1.41 437	0.39 103	1.28 289	0.35 131	0.20 246	0.14 192	0.20 200	0.19 240	0.18 146	0.14 78

ELAS_RVC	2.48 571	0.74 530	1.90 533	1.05 560	0.92 545	2.76 567	4.01 605	2.76 573	4.11 592	4.69 597	4.63 580	4.62 582	5.96 602	3.97 511	3.96 572	0.63 558	0.53 567	0.56 554	0.52 552	0.64 542	0.63 546
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Consistency-Raft	1.25 493	0.99 551	1.93 535	1.02 559	1.21 569	0.96 391	1.01 516	1.75 425	1.92 548	1.36 443	2.12 532	1.44 444	1.01 431	1.14 254	1.40 495	0.72 562	0.82 583	0.89 569	0.98 585	1.31 576	0.95 567

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

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

Replicate-Monster	0.41 103	0.26 154	2.03 538	0.36 7	0.21 12	0.46 84	0.23 35	0.67 64	0.48 78	0.42 79	0.27 14	0.31 43	0.30 42	0.98 206	0.24 5	0.14 37	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.28 409

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

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

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

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

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

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

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

SGM+DAISY	2.41 569	1.07 555	2.14 546	1.18 566	1.10 556	2.14 546	1.36 549	1.96 492	1.66 526	5.46 605	7.07 594	4.95 589	4.32 596	5.50 545	2.26 543	1.04 573	1.02 598	0.99 573	0.97 583	1.02 566	1.04 572

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

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

SANet	1.88 547	0.57 490	2.18 549	0.63 406	0.40 326	2.80 570	1.57 561	2.39 563	5.88 602	2.36 559	3.57 569	3.72 577	2.97 582	4.74 525	1.76 524	0.34 482	0.30 491	0.32 462	0.29 464	0.48 511	0.37 473

Wz-Net-MNSev	1.11 473	0.58 493	2.23 550	0.66 436	0.71 498	1.95 535	1.46 554	1.98 498	1.45 505	1.79 526	1.43 420	1.49 457	1.33 500	1.97 420	1.42 503	0.27 418	0.23 436	0.28 417	0.28 452	0.34 444	0.31 439

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DispFullNet	2.34 565	2.85 603	3.66 570	3.08 598	2.27 588	1.97 536	0.67 426	2.00 501	1.70 530	2.52 564	2.00 523	2.23 539	5.86 600	3.44 503	1.58 517	1.01 569	0.32 505	2.64 599	1.94 604	2.85 594	2.24 593

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

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

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

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

DPSNet	1.69 535	0.59 496	4.33 575	0.70 469	0.57 445	2.02 540	1.62 564	3.35 583	1.78 538	1.48 479	1.38 407	2.17 538	2.84 580	4.77 526	3.66 567	0.48 534	0.31 497	0.29 428	0.25 402	0.64 542	0.48 514

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SuperB	2.53 572	0.59 496	18.45 606	0.69 463	0.50 401	1.87 529	0.88 484	1.67 406	2.39 564	1.50 482	1.42 416	1.14 378	1.15 466	4.28 517	5.07 577	0.24 352	0.19 366	0.22 266	0.19 240	7.86 615	0.34 457

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark