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

LACA3	1.38 19	0.90 106	2.71 8	1.21 1	0.85 156	2.34 32	1.64 194	4.58 14	1.22 8	1.13 21	0.63 24	0.64 39	0.61 33	8.78 200	0.31 1	0.01 139	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.03 46	0.00 1

LACA1	1.12 8	0.73 39	2.61 6	1.25 2	0.59 98	2.50 37	0.45 66	4.45 11	0.93 4	1.64 58	0.22 9	0.47 27	1.78 95	4.39 72	0.36 2	0.00 1	0.03 139	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.02 16

DepthFocus	1.04 6	0.68 33	3.33 43	1.97 11	0.42 59	1.27 9	0.87 106	2.04 3	1.22 8	0.66 4	1.71 48	1.75 84	0.90 50	3.46 41	0.44 3	0.00 1	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.04 79

LACA2	1.22 11	1.14 170	4.34 110	1.32 3	0.20 5	3.03 57	0.14 31	5.79 49	1.12 7	1.06 18	0.67 25	0.56 32	0.80 44	3.67 51	0.44 3	0.00 1	0.03 139	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.01 4

BridgeDepth	1.59 37	0.74 41	2.65 7	1.86 7	0.15 3	6.66 308	0.05 11	5.75 43	2.52 54	1.38 42	0.38 13	1.98 100	2.79 139	4.44 75	0.44 3	0.00 1	0.02 100	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
PipStereo	1.06 7	0.57 7	2.29 3	2.16 25	0.26 10	1.22 6	0.10 23	5.28 33	0.91 3	0.64 2	0.09 4	3.41 146	0.88 48	2.66 21	0.46 6	0.02 223	0.10 345	0.00 1	0.00 1	0.03 46	0.04 79

PSi22b	1.02 5	0.57 7	2.28 2	2.14 24	0.25 8	1.23 7	0.13 29	5.00 27	0.90 2	0.64 2	0.09 4	3.29 145	0.60 31	2.65 20	0.46 6	0.03 261	0.11 366	0.00 1	0.00 1	0.03 46	0.03 49

derf	1.23 12	0.58 9	3.00 21	2.94 109	0.35 39	1.60 15	0.09 17	4.56 13	3.52 112	1.15 23	0.33 11	1.14 56	0.25 5	4.24 67	0.48 8	0.01 139	0.07 267	0.00 1	0.25 476	0.02 10	0.02 16

Replicate-Monster	2.63 110	3.33 522	11.97 482	2.38 54	1.08 189	3.13 62	0.44 64	6.76 89	4.42 133	3.79 157	1.30 39	0.66 41	1.15 63	8.78 200	0.48 8	0.01 139	0.08 305	0.00 1	0.00 1	0.26 285	2.68 584

PSi22a	0.94 2	0.55 5	2.07 1	2.13 23	0.25 8	1.14 5	0.09 17	4.93 26	0.89 1	0.74 5	0.08 2	2.33 118	1.03 57	1.87 3	0.49 10	0.01 139	0.05 199	0.00 1	0.00 1	0.03 46	0.03 49

MLG-Stereo	1.48 23	0.65 30	3.04 25	2.52 66	0.79 147	3.11 61	0.16 37	6.26 68	1.80 35	0.84 7	0.10 8	1.51 70	0.65 37	7.44 150	0.53 11	0.02 223	0.09 324	0.00 1	0.03 264	0.03 46	0.02 16

mm2	1.15 10	0.62 16	2.88 12	1.99 14	0.33 36	1.31 10	0.01 1	4.81 19	2.56 56	1.17 24	0.47 18	2.11 109	0.28 8	3.83 55	0.54 12	0.01 139	0.02 100	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.02 16

mm1	1.12 8	0.62 16	2.88 12	1.99 14	0.33 36	1.31 10	0.01 1	4.21 8	2.56 56	1.17 24	0.47 18	2.11 109	0.28 8	3.83 55	0.54 12	0.01 139	0.02 100	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.02 16

Foundation-i32	0.97 3	0.54 3	2.57 5	2.24 33	0.21 7	1.31 10	0.09 17	4.21 8	0.95 5	1.20 27	0.42 15	2.79 136	0.29 11	1.78 2	0.54 12	0.02 223	0.08 305	0.03 294	0.00 1	0.03 46	0.03 49

MLG-Stereo_test1	1.51 29	0.65 30	3.00 21	2.47 61	2.46 345	2.84 50	0.16 37	5.64 39	1.77 33	0.98 13	0.09 4	1.53 71	0.52 25	7.44 150	0.56 15	0.02 223	0.09 324	0.00 1	0.03 264	0.03 46	0.02 16

qqai	1.38 19	0.60 14	3.39 47	2.92 106	0.35 39	1.60 15	0.11 26	5.17 28	3.33 106	1.10 19	0.34 12	3.06 141	0.27 6	4.38 71	0.57 16	0.02 223	0.06 238	0.00 1	0.28 492	0.02 10	0.03 49

GCAP-Stereo-DPT-36K	4.05 215	10.05 615	27.86 611	2.06 18	3.89 427	3.82 93	1.73 220	8.20 140	3.20 95	2.36 103	4.75 131	2.89 137	2.70 134	4.26 69	0.58 17	0.04 282	0.14 412	0.00 1	0.44 549	0.47 406	1.52 547

StereoAnything_RVC	2.31 84	11.20 629	4.65 121	2.23 31	0.14 1	1.49 14	0.17 41	4.50 12	1.24 10	1.03 17	0.06 1	0.20 2	3.60 172	8.05 169	0.59 18	0.02 223	0.11 366	0.00 1	0.00 1	6.97 630	0.03 49

IGEV-Stereo++	2.20 72	0.79 59	3.67 63	3.72 195	3.17 390	3.39 75	0.10 23	8.37 150	3.77 117	2.11 90	4.25 107	2.01 103	4.78 240	2.96 29	0.59 18	0.01 139	0.02 100	0.08 372	0.00 1	0.06 90	0.05 109

GCAP-Stereo-DPT-20K	3.44 174	0.76 49	17.99 571	1.92 9	2.08 317	4.60 142	1.60 186	7.55 113	3.25 98	2.62 114	5.03 147	3.50 153	4.57 220	1.99 5	0.60 20	0.04 282	0.16 430	0.00 1	0.20 444	0.89 507	9.42 660

FoundationStereo	1.26 13	0.73 39	2.84 11	2.65 78	0.58 95	2.31 30	0.61 80	3.40 7	1.57 21	1.89 75	0.09 4	2.61 127	2.90 141	2.37 16	0.60 20	0.04 282	0.04 161	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.03 49

GCAPDPT-zeroshot4090	3.44 174	0.76 49	17.99 571	1.92 9	2.08 317	4.60 142	1.60 186	7.55 113	3.25 98	2.62 114	5.03 147	3.50 153	4.57 220	1.99 5	0.60 20	0.04 282	0.16 430	0.00 1	0.20 444	0.89 507	9.42 660

depth_test_26	1.49 25	0.71 36	3.27 38	2.28 41	0.49 76	1.24 8	0.09 17	3.12 6	2.29 47	0.41 1	7.44 201	2.01 103	1.14 62	4.48 78	0.61 23	0.01 139	0.05 199	0.00 1	0.03 264	0.03 46	0.12 201

aanet-new-32k	2.32 85	1.33 233	5.55 194	2.88 100	1.83 286	5.87 265	1.73 220	7.45 109	1.37 12	1.71 61	4.22 105	2.66 132	6.13 300	2.81 25	0.64 24	0.00 1	0.12 379	0.00 1	0.00 1	0.08 132	0.09 162

aanet-new-30k	2.32 85	1.33 233	5.55 194	2.88 100	1.83 286	5.87 265	1.73 220	7.45 109	1.37 12	1.71 61	4.22 105	2.66 132	6.13 300	2.81 25	0.64 24	0.00 1	0.12 379	0.00 1	0.00 1	0.08 132	0.09 162

MLG-Stereo_test2	1.52 30	0.64 24	2.81 10	2.52 66	1.79 285	2.76 47	0.16 37	4.70 16	1.80 35	1.75 66	0.08 2	3.21 144	0.17 3	7.28 142	0.64 24	0.02 223	0.11 366	0.00 1	0.00 1	0.04 68	0.03 49

IGEV	1.86 51	0.58 9	3.90 79	2.40 55	3.49 409	4.20 110	0.97 115	7.16 101	3.22 96	2.00 84	4.16 103	0.26 11	0.62 35	3.40 40	0.65 27	0.03 261	0.09 324	0.00 1	0.00 1	0.03 46	0.02 16

GCAP-Stereo-DPT-50K	4.15 217	9.32 606	33.97 630	2.49 64	3.65 415	2.87 51	1.51 168	8.07 135	2.71 70	2.04 87	4.75 131	3.05 139	3.21 149	2.20 10	0.66 28	0.03 261	0.19 450	0.00 1	0.41 538	0.75 492	1.05 518

GCAP-Stereo-DPT-24K	2.12 66	0.85 84	4.64 120	2.77 89	1.97 308	3.66 89	1.64 194	8.33 147	3.33 106	1.46 46	3.30 77	0.63 37	4.15 191	2.05 9	0.67 29	0.02 223	0.17 435	0.00 1	0.43 545	0.26 285	2.07 568

GCAP-Stereo-DPT-25K	2.45 98	0.84 77	4.09 96	2.41 56	1.89 299	3.98 99	1.61 189	11.16 218	5.53 173	2.00 84	4.92 142	2.56 126	3.54 167	2.27 11	0.68 30	0.02 223	0.17 435	0.00 1	0.43 545	0.12 184	0.81 488

Test_v1	1.60 40	0.76 49	3.26 37	2.18 27	1.25 212	2.17 27	0.16 37	7.01 96	3.12 94	1.44 45	2.91 70	1.49 68	1.02 56	4.48 78	0.68 30	0.01 139	0.04 161	0.00 1	0.00 1	0.03 46	0.04 79

DEFOM-Stereo	2.21 74	0.88 92	3.63 58	3.42 157	0.89 163	13.14 438	0.83 101	4.68 15	1.96 41	2.72 121	1.66 46	0.59 33	0.54 28	8.53 185	0.68 30	0.00 1	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.02 16

IGEV-Stereo+	2.77 120	0.92 109	4.09 96	3.14 129	4.62 482	2.57 38	0.70 88	4.34 10	2.29 47	1.76 68	0.59 23	0.77 46	3.49 165	8.65 194	0.68 30	0.03 261	0.10 345	0.00 1	0.24 470	5.77 624	10.68 665

LiteMatch*	1.32 17	0.85 84	4.93 138	2.28 41	0.28 19	2.07 23	0.03 9	4.90 25	2.57 61	1.39 43	0.67 25	1.58 75	0.52 25	3.52 45	0.69 34	0.01 139	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.04 68	0.06 124

SGD-Stereo	1.88 52	0.76 49	3.80 71	2.37 53	0.33 36	3.48 79	0.93 112	6.52 80	2.22 46	3.84 160	1.08 33	1.78 86	1.34 71	8.32 177	0.70 35	0.09 346	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.06 90	0.03 49

U	3.65 192	0.64 24	5.91 218	3.91 211	11.89 648	11.50 405	0.20 44	7.66 119	5.38 166	1.79 70	2.55 60	0.76 45	1.61 83	2.34 13	0.70 35	0.00 1	0.04 161	10.60 662	5.47 651	0.04 68	0.02 16

AIO_test	2.59 109	0.89 97	4.07 94	3.70 193	2.35 338	5.35 212	2.39 303	8.10 136	4.33 129	1.35 35	4.60 122	4.27 172	1.35 73	7.29 144	0.71 37	0.76 545	0.07 267	0.00 1	0.09 369	0.06 90	0.03 49

Monster-pub-mixall	1.84 50	0.85 84	3.45 52	2.27 36	0.94 173	2.43 35	0.54 75	6.32 75	2.65 68	3.04 135	3.56 86	0.38 23	0.49 22	8.93 210	0.74 38	0.01 139	0.06 238	0.00 1	0.00 1	0.04 68	0.04 79

castereo++	3.52 183	1.28 214	3.96 83	3.76 201	2.61 354	16.87 525	1.95 267	7.57 115	8.51 247	2.26 96	4.54 119	5.10 195	2.04 107	8.75 199	0.74 38	0.00 1	0.15 419	0.00 1	0.35 521	0.05 83	0.02 16

MGA	1.52 30	0.75 44	3.13 33	2.32 46	1.59 258	3.94 97	0.86 104	4.84 21	2.96 87	1.47 47	1.42 41	1.41 65	0.19 4	4.46 76	0.75 40	0.03 261	0.15 419	0.00 1	0.00 1	0.06 90	0.04 79

MSE-Stereo	1.49 25	0.75 44	3.35 44	2.32 46	1.32 224	3.23 67	0.68 84	5.27 30	2.97 88	1.47 47	0.87 29	1.67 77	0.35 12	4.46 76	0.75 40	0.03 261	0.15 419	0.00 1	0.00 1	0.06 90	0.04 79

GCAP-Stereo-DPT-22K	2.52 107	0.89 97	4.37 112	3.28 144	3.42 402	3.39 75	1.45 158	7.88 125	3.22 96	2.29 99	7.74 205	3.46 148	5.13 258	2.00 7	0.75 40	0.02 223	0.30 516	0.00 1	0.43 545	0.11 178	0.27 350

aanet-new-90k	2.42 96	1.26 209	9.16 396	2.92 106	1.53 251	3.13 62	1.43 157	6.60 83	1.73 31	0.84 7	3.32 79	0.91 50	5.09 257	9.29 227	0.80 43	0.00 1	0.05 199	0.00 1	0.00 1	0.05 83	0.25 340

aanet-new-34k	2.22 76	1.33 233	6.99 270	2.55 72	0.37 44	2.69 42	1.58 182	8.25 143	2.14 43	1.11 20	5.28 154	2.45 121	6.42 316	2.04 8	0.80 43	0.00 1	0.08 305	0.03 294	0.02 239	0.07 115	0.20 296

gcap_with_dpt	2.78 122	0.83 71	5.55 194	3.02 120	4.35 465	5.14 200	1.31 142	7.11 99	4.14 124	5.93 218	11.93 270	2.05 107	0.57 29	2.55 18	0.80 43	0.00 1	0.08 305	0.01 244	0.09 369	0.11 178	0.05 109

aanet-new-28k	2.16 69	1.14 170	7.58 296	2.96 114	0.49 76	4.51 131	1.81 245	6.35 76	2.32 49	1.74 65	4.46 116	1.54 72	4.71 233	2.29 12	0.81 46	0.00 1	0.04 161	0.00 1	0.29 496	0.07 115	0.08 156

LGtest1	1.48 23	0.75 44	4.03 88	2.33 49	0.65 113	3.02 56	0.11 26	6.12 63	1.51 17	1.41 44	1.48 42	0.65 40	0.93 52	5.60 95	0.81 46	0.03 261	0.12 379	0.00 1	0.00 1	0.10 167	0.04 79

252Zero-FE	1.52 30	0.84 77	3.49 54	2.85 98	0.54 88	1.97 22	0.08 14	6.14 64	4.11 123	1.76 68	3.45 85	0.16 1	0.27 6	3.61 49	0.82 48	0.01 139	0.10 345	0.08 372	0.04 289	0.04 68	0.03 49

LG-Stereo_L2	1.59 37	0.87 90	4.31 107	2.54 70	0.69 120	2.76 47	0.44 64	6.85 93	1.57 21	1.59 53	0.39 14	0.39 24	0.52 25	7.85 164	0.82 48	0.04 282	0.12 379	0.00 1	0.00 1	0.03 46	0.02 16

monster-pro	1.75 45	0.74 41	3.64 59	2.27 36	1.62 262	5.99 272	0.14 31	6.02 56	2.87 81	1.35 35	2.11 51	0.30 14	0.36 14	6.78 131	0.83 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.02 10	0.02 16

PointNet	1.43 21	0.63 21	3.11 30	2.08 20	0.29 23	2.64 41	0.19 43	5.26 29	3.30 105	1.94 76	0.68 27	2.46 122	0.28 8	4.68 82	0.83 50	0.01 139	0.09 324	0.00 1	0.02 239	0.02 10	0.03 49

aanet-new-78k	2.47 103	1.27 211	10.18 446	3.08 124	0.28 19	2.19 28	1.35 150	6.66 86	1.44 15	1.58 52	4.08 101	1.02 51	6.47 318	8.61 188	0.83 50	0.00 1	0.04 161	0.00 1	0.00 1	0.03 46	0.22 315

MonStereo	1.76 47	0.75 44	3.64 59	2.27 36	1.61 261	6.04 281	0.14 31	6.02 56	2.88 83	1.35 35	2.11 51	0.30 14	0.36 14	6.84 132	0.83 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197	0.02 10	0.02 16

Monster-pub-eth3d	1.75 45	0.75 44	3.64 59	2.27 36	1.62 262	6.02 280	0.14 31	6.02 56	2.87 81	1.35 35	2.11 51	0.30 14	0.36 14	6.59 121	0.83 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.02 10	0.02 16

MonSter	1.74 44	0.74 41	3.64 59	2.27 36	1.62 262	6.01 277	0.13 29	6.02 56	2.88 83	1.35 35	2.11 51	0.30 14	0.36 14	6.50 118	0.83 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.02 10	0.02 16

CAR	1.55 33	0.76 49	3.35 44	2.32 46	1.32 224	3.23 67	0.68 84	5.27 30	2.97 88	2.35 102	0.87 29	1.67 77	0.35 12	4.80 84	0.84 56	0.03 261	0.16 430	0.00 1	0.00 1	0.06 90	0.04 79

MonSter++	1.28 15	0.63 21	2.88 12	2.00 16	0.32 27	2.14 26	0.01 1	4.86 24	2.56 56	1.63 56	0.45 16	2.17 112	1.25 67	3.81 54	0.84 56	0.01 139	0.02 100	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.02 16

LGCAT	1.26 13	0.62 16	2.91 17	2.64 77	0.31 25	1.47 13	0.01 1	2.88 5	1.65 28	1.31 33	0.45 16	1.79 90	1.38 75	5.91 105	0.85 58	0.10 352	0.42 543	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.44 415

aanet-new-40k	2.30 80	1.29 218	8.15 330	2.62 76	2.23 327	5.47 219	1.80 241	6.79 90	1.59 26	1.14 22	4.71 129	1.12 55	5.55 274	2.35 14	0.85 58	0.00 1	0.06 238	0.02 274	0.04 289	0.04 68	0.18 277

GCAP-Stereo-DPT-3K	3.15 153	0.89 97	5.41 176	2.73 85	4.54 479	4.68 149	1.28 138	9.18 172	9.89 271	5.93 218	11.97 271	1.79 90	0.42 19	3.06 32	0.85 58	0.00 1	0.07 267	0.00 1	0.07 348	0.09 143	0.04 79

GeoVLM	1.29 16	0.62 16	2.88 12	2.04 17	0.32 27	2.13 24	0.01 1	4.81 19	2.57 61	1.67 59	0.50 21	2.09 108	1.29 69	3.91 58	0.85 58	0.01 139	0.02 100	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.02 16

LG-Stereo_L1	1.59 37	0.89 97	4.07 94	2.55 72	0.95 174	2.93 52	0.50 70	6.75 88	1.54 18	1.32 34	0.24 10	0.50 29	0.59 30	7.91 165	0.85 58	0.04 282	0.12 379	0.01 244	0.00 1	0.03 46	0.02 16

GREAT-IGEV	2.18 71	1.15 176	4.04 90	2.89 103	0.69 120	2.95 54	0.20 44	5.82 50	5.88 179	0.92 12	5.07 150	1.08 53	1.46 79	9.60 234	0.86 63	0.00 1	0.13 395	0.00 1	0.24 470	0.14 198	0.46 422
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
BridgeDepth_RVC	1.46 22	0.72 37	2.76 9	1.47 5	0.75 142	4.05 103	0.01 1	5.97 55	1.58 25	1.29 32	1.19 37	1.02 51	2.98 143	3.52 45	0.87 64	0.79 552	0.08 305	0.12 420	0.05 317	0.01 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	1.49 25	0.59 11	3.11 30	2.47 61	0.31 25	3.07 58	0.15 35	6.28 74	2.36 52	2.48 107	1.08 33	1.50 69	1.10 59	4.29 70	0.89 65	0.02 223	0.02 100	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.03 49

aanet-new-60k	2.64 111	1.31 226	9.62 415	2.69 83	0.91 168	6.94 319	1.66 197	6.67 87	1.57 21	1.53 50	3.90 98	2.64 131	3.38 159	8.81 205	0.90 66	0.00 1	0.07 267	0.01 244	0.01 197	0.04 68	0.20 296

GCAP-Stereo-DPT-2K	3.06 145	0.86 87	5.37 173	2.84 95	4.43 469	4.03 101	1.27 137	7.50 111	7.27 220	6.46 229	12.28 276	2.19 114	0.60 31	4.86 86	0.90 66	0.00 1	0.07 267	0.00 1	0.08 355	0.09 143	0.05 109

Wavelet-MonSter	1.61 41	0.84 77	4.03 88	2.47 61	2.55 351	2.93 52	0.03 9	4.71 17	1.40 14	1.96 77	4.34 109	0.34 21	0.83 47	4.87 87	0.90 66	0.00 1	0.03 139	0.02 274	0.00 1	0.02 10	0.03 49

aanet-new-36k	2.47 103	1.13 167	5.18 158	2.94 109	0.28 19	5.32 210	1.22 133	7.53 112	2.20 45	1.37 41	4.35 111	1.56 74	6.50 321	8.66 196	0.91 69	0.00 1	0.07 267	0.02 274	0.00 1	0.03 46	0.14 229

Foundation-i1c-attn	2.71 115	0.60 14	3.06 26	2.24 33	0.51 81	5.22 203	4.50 397	8.99 168	3.66 115	3.62 152	3.42 82	5.81 216	4.90 244	6.67 127	0.91 69	0.02 223	0.09 324	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.06 124

Foundation-i1b	2.92 134	0.62 16	3.27 38	2.10 21	0.80 150	6.05 282	4.79 408	9.72 185	3.49 111	4.53 184	3.28 76	6.44 237	5.47 270	6.76 130	0.92 71	0.02 223	0.09 324	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.03 49

asd	2.06 60	0.78 54	3.85 74	2.45 58	2.18 324	3.99 100	0.35 57	6.94 94	2.60 63	2.99 132	2.79 68	0.52 30	2.27 119	8.33 178	0.93 72	0.02 223	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.07 115	0.11 191

GCAP-Stereo-DPT-cres	2.79 123	0.82 67	4.94 139	2.88 100	4.51 477	7.85 340	1.68 201	7.92 127	2.72 71	2.50 108	5.74 173	3.82 162	6.75 333	2.59 19	0.94 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 178	0.03 49

3.75w	2.32 85	0.89 97	3.85 74	2.45 58	3.23 395	8.15 345	1.42 155	5.77 47	2.79 78	2.60 112	4.64 126	0.31 18	2.77 138	6.56 120	0.94 73	0.00 1	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.06 90	0.05 109

111111	2.45 98	1.01 128	3.89 78	3.60 184	4.13 446	3.49 82	0.23 47	8.63 158	3.25 98	2.15 91	4.26 108	2.29 117	2.03 105	8.86 208	0.94 73	0.01 139	0.02 100	0.08 372	0.00 1	0.14 198	0.04 79

monsters	2.21 74	1.25 206	4.09 96	3.59 183	4.35 465	2.20 29	0.18 42	8.31 146	2.84 80	4.11 172	2.86 69	0.20 2	0.76 40	8.41 180	0.95 76	0.01 139	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.01 4

AdaDepth	2.20 72	0.82 67	4.90 136	3.27 143	2.91 377	3.54 86	0.70 88	5.30 34	3.05 92	1.73 64	3.31 78	0.49 28	1.60 82	10.91 289	0.96 77	0.03 261	0.11 366	0.00 1	0.23 460	0.04 68	0.03 49

dual_stereo	1.57 34	0.64 24	2.56 4	2.33 49	0.47 70	2.62 39	0.08 14	4.85 22	1.95 40	1.01 16	0.69 28	1.90 98	0.61 33	10.34 259	0.96 77	0.01 139	0.20 456	0.00 1	0.18 425	0.01 1	0.03 49

MCSU-Stereo	1.49 25	0.54 3	3.20 35	2.50 65	0.27 16	5.06 196	0.88 107	4.77 18	2.16 44	0.79 6	1.51 44	2.62 129	1.13 61	3.37 38	0.97 79	0.00 1	0.01 42	0.00 1	0.03 264	0.02 10	0.03 49

4.5_new	1.82 48	0.79 59	3.44 50	2.35 51	1.84 288	5.69 249	1.28 138	5.59 37	2.60 63	3.74 155	3.37 80	0.43 25	0.97 53	3.16 36	0.98 80	0.01 139	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.07 115	0.16 258

4.5w-stereo	1.83 49	0.79 59	3.45 52	2.35 51	1.84 288	5.69 249	1.29 141	5.59 37	2.60 63	3.75 156	3.37 80	0.43 25	0.97 53	3.16 36	0.98 80	0.01 139	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.07 115	0.16 258

aanet-new	3.09 149	1.23 197	5.57 199	4.01 216	2.64 359	10.34 375	1.80 241	7.22 103	1.74 32	1.88 74	5.05 149	2.33 118	7.68 352	9.12 220	0.99 82	0.01 139	0.07 267	0.00 1	0.00 1	0.05 83	0.05 109

4.25_new	1.94 53	0.81 63	3.74 65	2.82 91	2.69 361	4.37 118	2.37 299	5.76 44	2.78 75	1.99 81	3.60 87	0.23 4	2.40 125	4.13 61	0.99 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.07 141

4.5w_new	1.94 53	0.81 63	3.74 65	2.82 91	2.69 361	4.37 118	2.37 299	5.76 44	2.78 75	1.99 81	3.60 87	0.23 4	2.40 125	4.13 61	0.99 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.07 141

4.25w-stereo	1.94 53	0.81 63	3.74 65	2.82 91	2.69 361	4.37 118	2.37 299	5.76 44	2.78 75	1.99 81	3.60 87	0.23 4	2.40 125	4.13 61	0.99 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.07 141

3.25w_new	2.24 78	0.88 92	3.97 84	2.28 41	1.34 232	6.00 274	1.19 130	6.56 81	3.26 101	3.90 163	3.77 92	0.62 34	2.46 129	7.46 153	0.99 82	0.00 1	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.06 90	0.06 124

3.25w	2.24 78	0.88 92	3.97 84	2.28 41	1.34 232	6.01 277	1.19 130	6.56 81	3.26 101	3.90 163	3.77 92	0.62 34	2.46 129	7.44 150	0.99 82	0.00 1	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.06 90	0.06 124

LG-G_1	2.14 67	0.64 24	4.04 90	3.18 132	0.37 44	11.00 397	0.60 78	6.27 70	1.55 19	1.28 30	1.15 35	1.34 63	2.14 109	8.08 171	0.99 82	0.04 282	0.12 379	0.00 1	0.00 1	0.06 90	0.03 49

LG-G	2.14 67	0.64 24	4.04 90	3.18 132	0.37 44	11.00 397	0.60 78	6.27 70	1.55 19	1.28 30	1.15 35	1.34 63	2.14 109	8.08 171	0.99 82	0.04 282	0.12 379	0.00 1	0.00 1	0.06 90	0.03 49

WQFJA1++	2.38 91	0.59 11	4.21 105	2.66 81	1.85 291	2.47 36	0.29 55	7.02 97	2.10 42	3.41 146	2.43 58	0.68 42	1.63 85	7.27 141	1.00 90	0.01 139	0.05 199	0.01 244	0.01 197	9.83 646	0.09 162

S2M2_XL	0.93 1	0.78 54	3.42 48	1.97 11	0.27 16	0.44 1	0.01 1	1.71 1	0.99 6	1.17 24	2.70 67	1.74 82	1.21 65	1.17 1	1.00 90	0.00 1	0.01 42	0.01 244	0.00 1	0.02 10	0.02 16
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
monsterstereo	2.41 94	0.98 121	4.33 108	4.12 225	4.48 471	1.80 17	0.08 14	5.78 48	5.21 162	3.36 142	7.40 200	0.25 9	0.37 18	8.92 209	1.00 90	0.01 139	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.01 4

aanet-new-22k	2.41 94	1.25 206	5.47 184	3.25 139	0.40 51	4.44 126	2.00 270	8.36 149	5.01 148	1.72 63	4.75 131	1.55 73	4.99 250	3.65 50	1.01 93	0.00 1	0.07 267	0.01 244	0.03 264	0.09 143	0.10 174

2.5w	2.10 63	0.78 54	4.30 106	2.96 114	1.85 291	3.22 66	2.25 290	6.05 61	2.69 69	1.80 71	5.44 161	0.23 4	2.01 104	7.36 146	1.01 93	0.01 139	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.06 124

aanet-32k-new	2.45 98	1.49 287	5.53 190	2.99 117	1.32 224	5.09 197	1.83 247	5.66 40	1.61 27	1.21 28	4.15 102	2.17 112	6.08 298	8.40 179	1.04 95	0.01 139	0.07 267	0.00 1	0.00 1	0.10 167	0.21 307

gcap-zeroshot	2.89 128	0.89 97	5.46 181	2.84 95	4.48 471	4.56 133	1.32 145	8.66 159	7.60 224	5.67 213	10.03 235	1.78 86	0.45 20	2.69 22	1.04 95	0.00 1	0.07 267	0.00 1	0.06 337	0.10 167	0.04 79

testlalala	2.89 128	0.89 97	5.46 181	2.84 95	4.48 471	4.56 133	1.32 145	8.66 159	7.60 224	5.67 213	10.03 235	1.78 86	0.45 20	2.69 22	1.04 95	0.00 1	0.07 267	0.00 1	0.06 337	0.10 167	0.04 79

LCMNet	1.70 42	0.59 11	2.97 20	1.86 7	0.58 95	1.95 21	0.09 17	6.27 70	7.21 215	1.23 29	1.48 42	1.25 60	1.34 71	6.03 107	1.05 98	0.00 1	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.02 16

GIP-stereo	2.66 113	1.00 127	4.00 86	4.99 300	3.41 401	3.38 74	0.77 96	8.73 163	5.69 178	2.08 88	5.38 155	4.13 168	3.21 149	5.21 92	1.05 98	0.01 139	0.06 238	0.00 1	0.00 1	0.07 115	0.04 79

aanet-new-24k	2.30 80	1.22 192	5.12 151	2.70 84	1.53 251	5.69 249	1.70 206	6.27 70	1.48 16	2.45 106	5.91 175	2.25 115	4.48 211	3.69 52	1.10 100	0.00 1	0.03 139	0.01 244	0.25 476	0.11 178	0.02 16

aanet-new-12k	2.30 80	0.79 59	8.45 347	4.28 247	0.45 68	4.57 136	1.75 227	8.28 145	2.63 67	2.70 118	1.35 40	1.74 82	4.57 220	3.03 31	1.10 100	0.01 139	0.03 139	0.07 361	0.01 197	0.12 184	0.06 124

MLG-Stereo_test3	1.57 34	0.69 35	3.82 73	2.19 29	1.34 232	3.92 96	0.25 49	5.89 53	1.27 11	0.91 11	1.07 32	1.99 102	0.64 36	6.09 109	1.10 100	0.03 261	0.09 324	0.00 1	0.00 1	0.05 83	0.04 79

aanet-new-70k	2.48 105	1.18 184	8.17 334	2.76 88	0.62 105	4.98 181	1.52 171	6.84 92	1.57 21	1.69 60	3.83 96	0.84 48	5.29 267	8.97 213	1.12 103	0.00 1	0.02 100	0.00 1	0.00 1	0.03 46	0.11 191

GCAP-Stereo-DPT-5K	3.02 142	0.89 97	5.34 169	2.90 104	4.48 471	4.69 150	1.34 148	8.59 152	8.81 252	5.94 220	10.70 251	1.84 93	0.51 23	2.94 27	1.12 103	0.00 1	0.07 267	0.00 1	0.04 289	0.09 143	0.04 79

4w-stereo	2.03 58	0.98 121	4.12 100	2.31 45	1.96 306	3.70 90	0.61 80	6.37 77	2.37 53	2.10 89	4.19 104	0.33 19	3.33 157	7.03 135	1.12 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 46	0.08 156

test_for_model	3.02 142	0.89 97	5.34 169	2.90 104	4.48 471	4.69 150	1.34 148	8.59 152	8.81 252	5.94 220	10.70 251	1.84 93	0.51 23	2.94 27	1.12 103	0.00 1	0.07 267	0.00 1	0.04 289	0.09 143	0.04 79

AIO_rvc	2.81 124	1.10 158	4.88 134	3.63 187	2.59 353	5.36 213	1.85 250	8.21 142	4.37 131	1.60 55	4.74 130	4.74 186	1.16 64	10.10 254	1.13 107	0.47 499	0.04 161	0.00 1	0.04 289	0.15 206	0.12 201

GCAP-Stereo-DPT26K	2.09 62	1.04 137	5.75 210	2.56 74	0.65 113	2.75 45	1.75 227	8.35 148	1.65 28	2.30 100	3.44 84	1.73 81	3.12 147	5.03 90	1.14 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 482	0.09 143	0.11 191

GEAStereo	1.94 53	0.95 113	3.61 56	3.84 207	0.64 109	4.39 122	1.50 164	8.01 130	2.33 50	2.24 94	2.61 63	1.19 58	2.25 114	3.50 42	1.15 109	0.01 139	0.06 238	0.05 327	0.00 1	0.22 247	0.14 229

GSStereo	2.16 69	0.95 113	3.61 56	4.08 220	0.64 109	4.39 122	1.50 164	8.60 155	4.56 135	2.71 119	2.61 63	1.86 95	2.25 114	3.50 42	1.15 109	0.00 1	0.07 267	0.00 1	0.39 534	0.22 247	0.15 249

GS-Stereo							1.50 164	8.60 155	4.56 135	2.71 119	2.61 63	1.86 95	2.25 114	3.50 42	1.15 109	0.00 1	0.07 267	0.00 1	0.39 534	0.22 247	0.15 249

MoCha-V2	3.20 160	0.92 109	4.82 131	5.09 309	0.40 51	4.63 145	1.37 152	9.81 187	5.41 168	5.58 211	5.26 153	2.63 130	6.48 319	9.90 246	1.15 109	0.02 223	0.24 493	0.00 1	0.25 476	0.07 115	0.04 79

GCAP-Stereo-cres-4k	2.74 118	1.02 131	5.23 161	4.54 267	2.61 354	9.27 363	1.75 227	7.23 104	3.64 114	1.98 80	5.02 146	2.28 116	5.13 258	3.57 48	1.16 113	0.00 1	0.13 395	0.00 1	0.02 239	0.05 83	0.13 218

aanet-new-16k	2.22 76	1.02 131	5.90 217	3.73 196	0.42 59	3.84 94	1.65 196	7.64 118	2.53 55	1.54 51	4.47 117	2.61 127	4.68 227	2.97 30	1.19 114	0.00 1	0.04 161	0.00 1	0.03 264	0.07 115	0.10 174

HiDET	1.32 17	0.56 6	3.12 32	2.54 70	0.43 66	1.92 20	0.02 8	5.70 41	2.72 71	1.35 35	0.52 22	1.27 61	0.97 53	4.05 60	1.19 114	0.00 1	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.02 16

aanet-new-14k	2.92 134	0.98 121	7.97 318	3.81 204	0.32 27	4.39 122	1.76 233	10.49 203	9.76 268	2.98 131	4.82 139	0.62 34	6.72 328	2.51 17	1.21 116	0.00 1	0.02 100	0.01 244	0.00 1	0.08 132	0.03 49

AIO-Stereo	2.91 132	1.19 187	5.14 153	4.15 227	0.79 147	4.67 147	1.76 233	9.59 179	5.19 161	2.66 117	4.76 134	5.40 206	0.78 41	10.30 258	1.23 117	0.00 1	0.06 238	0.00 1	0.36 524	0.09 143	0.15 249

Foundation-i1	3.56 185	0.63 21	2.94 19	3.20 134	3.52 410	6.18 285	4.51 398	12.68 249	5.38 166	5.96 223	6.16 178	7.37 266	4.87 242	6.38 115	1.27 118	0.02 223	0.09 324	0.00 1	0.00 1	0.03 46	0.04 79

MatchStereo	1.70 42	0.88 92	3.85 74	2.11 22	0.14 1	2.35 33	0.33 56	5.87 51	4.80 141	0.90 10	4.35 111	0.81 47	1.32 70	4.93 88	1.30 119	0.01 139	0.05 199	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.01 4
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
3w_stereo	2.49 106	0.84 77	5.43 177	2.46 60	0.46 69	5.44 217	6.54 473	7.07 98	3.41 110	3.30 140	4.77 135	0.28 13	4.24 195	4.24 67	1.30 119	0.00 1	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.07 141

gasm-f	2.39 92	0.96 118	3.77 70	3.84 207	0.50 79	4.50 129	2.54 314	8.01 130	2.33 50	2.24 94	5.92 176	1.19 58	4.05 186	6.12 110	1.31 121	0.01 139	0.06 238	0.05 327	0.00 1	0.25 274	0.14 229

Zero-FE251	2.73 116	1.57 323	5.05 147	4.17 228	1.92 304	7.26 327	0.75 93	7.75 123	3.01 90	4.88 200	2.40 57	5.44 207	4.17 192	4.39 72	1.31 121	0.27 443	0.06 238	0.04 316	0.03 264	0.03 46	0.12 201

Foundation-i1a	2.94 137	0.64 24	3.21 36	2.24 33	0.39 50	5.32 210	3.99 376	9.68 181	3.94 122	5.17 206	3.16 74	6.62 241	5.95 293	7.03 135	1.32 123	0.02 223	0.10 345	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.06 124

aanet-new-10k	2.69 114	1.23 197	9.26 398	4.00 215	0.52 85	8.39 350	1.89 257	7.92 127	1.69 30	2.89 126	2.99 71	2.76 134	5.48 271	3.07 33	1.35 124	0.00 1	0.11 366	0.05 327	0.04 289	0.09 143	0.04 79

DispViT+	2.39 92	0.66 32	3.18 34	1.32 3	5.13 511	2.80 49	0.09 17	12.73 250	6.26 188	1.59 53	1.01 31	0.71 43	1.06 58	9.26 225	1.35 124	0.62 528	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 46	0.02 16

MSCF	3.01 140	1.87 411	5.23 161	3.98 214	0.70 122	5.42 216	1.48 159	8.59 152	4.59 138	5.05 203	6.40 181	1.76 85	7.07 340	5.69 98	1.36 126	0.00 1	0.02 100	0.00 1	0.63 570	0.16 217	0.24 333

GASTEREO	3.18 157	1.99 432	5.13 152	4.28 247	0.70 122	5.59 231	1.49 163	8.66 159	4.94 147	5.17 206	6.84 189	1.58 75	7.14 342	7.72 158	1.38 127	0.00 1	0.02 100	0.00 1	0.64 571	0.08 132	0.23 326

GCAP-Stereo-DPT-FT	3.37 171	5.20 565	20.75 592	3.26 140	3.66 416	3.19 65	1.77 236	8.61 157	2.83 79	2.16 93	3.61 90	3.75 159	3.63 174	3.13 35	1.41 128	0.05 308	0.12 379	0.00 1	0.01 197	0.13 192	0.22 315

aanet-new-8k	2.87 127	1.08 150	5.00 146	3.55 174	0.36 42	5.96 270	1.77 236	9.42 173	4.81 142	2.01 86	3.89 97	1.30 62	6.79 336	9.92 247	1.42 129	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 132	0.04 79

HUF	2.75 119	1.32 230	5.28 165	2.83 94	0.55 90	5.23 205	2.19 281	8.97 166	4.23 126	1.97 78	4.39 114	5.03 193	2.64 133	6.86 133	1.44 130	0.73 542	0.63 584	0.09 384	0.00 1	0.17 228	0.44 415

asda	1.95 57	0.81 63	4.14 102	2.66 81	1.93 305	3.30 73	0.86 104	5.92 54	3.10 93	2.41 104	3.10 72	0.63 37	2.99 144	5.57 94	1.48 131	0.02 223	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.07 115	0.07 141

BLMT-Stereo	0.99 4	0.51 2	3.10 29	2.65 78	0.36 42	0.56 2	0.27 51	1.94 2	1.86 37	1.00 14	2.57 61	1.18 57	0.15 1	1.90 4	1.49 132	0.14 372	0.01 42	0.00 1	0.02 239	0.03 46	0.03 49

SCV_C0	3.23 164	1.31 226	6.44 242	3.20 134	0.82 153	4.84 170	1.61 189	10.34 200	6.85 202	2.74 122	4.91 140	6.26 230	1.81 99	11.06 297	1.50 133	0.11 359	0.06 238	0.00 1	0.23 460	0.33 346	0.11 191

IGEV-RUCA	3.00 139	1.12 165	4.51 117	4.78 284	2.30 333	6.18 285	1.80 241	7.24 106	4.79 140	2.63 116	4.91 140	4.06 165	2.44 128	9.70 239	1.50 133	0.14 372	0.26 504	0.21 474	0.29 496	0.74 491	0.35 387

S2M2_L	2.06 60	1.28 214	4.05 93	3.20 134	1.14 201	2.31 30	0.06 12	6.26 68	6.67 197	1.75 66	4.48 118	4.47 177	0.81 45	2.36 15	1.52 135	0.25 436	0.10 345	0.03 294	0.00 1	0.49 418	0.03 49
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Pro-Stereo	1.58 36	0.49 1	3.02 24	2.86 99	0.49 76	5.49 220	0.77 96	2.05 4	1.90 39	1.48 49	1.19 37	1.46 66	0.15 1	8.09 173	1.54 136	0.16 384	0.03 139	0.00 1	0.30 503	0.04 68	0.02 16

DA	3.70 196	0.83 71	4.78 127	5.07 306	0.70 122	16.50 520	1.94 264	9.42 173	7.22 216	4.02 168	6.78 185	5.96 219	4.49 213	4.16 64	1.54 136	0.05 308	0.12 379	0.00 1	0.00 1	0.06 90	0.26 344

GGEV	3.70 196	0.83 71	4.78 127	5.07 306	0.70 122	16.50 520	1.94 264	9.42 173	7.22 216	4.02 168	6.78 185	5.96 219	4.49 213	4.16 64	1.54 136	0.05 308	0.12 379	0.00 1	0.00 1	0.06 90	0.26 344

IGEV-BASED-STEREO-	7.61 380	27.25 672	41.87 648	2.73 85	0.41 54	4.25 113	1.50 164	6.63 85	3.87 120	4.31 176	3.78 94	2.48 123	1.39 76	5.67 96	1.56 139	25.09 681	0.05 199	0.01 244	0.08 355	4.67 612	14.58 672

AEACV	3.17 154	1.11 161	5.39 175	4.55 268	5.35 528	4.29 115	1.60 186	6.21 67	5.43 169	3.08 136	7.85 207	4.23 170	6.55 323	5.51 93	1.56 139	0.00 1	0.09 324	0.03 294	0.32 511	0.20 239	0.12 201

ACVNet-DCA	5.28 260	2.00 434	4.99 142	5.89 384	0.26 10	10.85 391	5.38 422	20.20 403	11.88 293	6.95 238	10.01 230	4.49 178	9.78 403	10.79 279	1.59 141	0.00 1	0.05 199	0.00 1	0.04 289	0.25 274	0.20 296

xx1	5.99 311	2.00 434	4.99 142	5.89 384	0.26 10	10.85 391	5.38 422	17.84 359	15.48 353	6.95 238	10.01 230	16.02 417	11.15 432	10.79 279	1.59 141	0.00 1	0.05 199	0.02 274	0.05 317	0.25 274	0.20 296

cc1	5.34 265	2.00 434	4.99 142	5.89 384	0.26 10	10.85 391	5.38 422	17.85 361	15.48 353	6.95 238	10.01 230	4.49 178	9.78 403	10.79 279	1.59 141	0.00 1	0.05 199	0.00 1	0.04 289	0.30 316	0.13 218

ffm	8.12 402	1.43 264	9.67 421	5.70 366	3.44 403	11.96 414	6.35 460	18.45 373	16.31 367	15.83 399	31.44 531	17.22 439	10.87 424	10.82 284	1.61 144	0.00 1	0.05 199	0.80 560	0.08 355	0.26 285	0.14 229

tt1	5.27 259	1.99 432	5.11 150	6.02 403	0.26 10	10.59 384	4.22 390	18.45 373	16.31 367	6.75 232	8.95 216	4.75 187	9.15 388	10.82 284	1.61 144	0.00 1	0.05 199	0.00 1	0.04 289	0.26 285	0.14 229

DEFOM-Stereo_RVC	3.18 157	6.90 594	3.85 74	10.48 579	1.59 258	4.71 153	0.47 68	8.39 151	2.76 74	2.34 101	3.12 73	0.74 44	7.20 345	9.02 218	1.62 146	0.00 1	0.14 412	0.00 1	0.19 438	0.02 10	0.03 49

fffy	3.28 168	1.20 189	5.94 220	3.67 188	0.85 156	4.84 170	1.75 227	10.18 195	6.44 191	2.60 112	6.15 177	6.33 233	3.16 148	10.08 253	1.62 146	0.00 1	0.12 379	0.00 1	0.00 1	0.30 316	0.33 377

EGLCR-Stereo	2.92 134	1.06 140	5.28 165	3.38 154	0.55 90	4.59 140	0.66 82	10.43 202	4.81 142	3.30 140	3.23 75	7.93 275	1.71 91	9.22 222	1.62 146	0.05 308	0.12 379	0.00 1	0.00 1	0.23 262	0.16 258

RSM	3.10 150	0.98 121	4.86 133	4.17 228	1.08 189	4.76 163	1.83 247	10.14 194	4.21 125	3.38 144	4.34 109	7.82 271	1.75 93	10.69 273	1.64 149	0.00 1	0.03 139	0.00 1	0.18 425	0.13 192	0.07 141

VIP-Stereo	3.13 151	1.39 253	4.85 132	3.02 120	4.34 463	15.03 479	1.76 233	5.70 41	3.66 115	1.87 73	5.38 155	2.42 120	1.84 101	9.45 230	1.65 150	0.00 1	0.08 305	0.00 1	0.00 1	0.06 90	0.13 218

Selective-IGEV-i32	3.06 145	1.11 161	4.98 140	3.56 175	1.63 265	4.72 154	2.15 280	10.74 214	4.55 134	2.94 129	4.60 122	5.53 209	1.78 95	10.82 284	1.69 151	0.00 1	0.01 42	0.00 1	0.14 406	0.06 90	0.13 218

RSM++	3.08 148	1.04 137	5.27 164	4.25 243	0.50 79	5.04 192	2.63 319	10.11 193	4.34 130	3.16 137	4.66 127	6.73 243	1.87 103	9.96 249	1.69 151	0.00 1	0.00 1	0.01 244	0.18 425	0.14 198	0.10 174

Selective-IGEV	3.06 145	1.11 161	4.98 140	3.56 175	1.66 267	4.73 155	2.14 279	10.73 213	4.56 135	2.93 127	4.60 122	5.54 210	1.77 94	10.82 284	1.69 151	0.00 1	0.01 42	0.00 1	0.14 406	0.06 90	0.13 218

2w_stereo	2.37 89	0.83 71	4.12 100	2.73 85	1.22 210	4.67 147	3.90 375	6.98 95	3.62 113	3.48 147	5.01 145	0.24 8	4.36 198	4.43 74	1.70 154	0.00 1	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.03 49

CAS++	4.07 216	1.67 359	6.02 225	4.17 228	1.02 177	4.26 114	1.68 201	19.10 390	10.01 273	9.18 267	9.17 221	1.98 100	1.41 77	9.54 232	1.73 155	0.02 223	0.05 199	0.00 1	0.00 1	0.32 338	0.11 191
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SCV	3.20 160	1.40 255	5.96 221	4.71 278	0.71 127	4.21 111	1.70 206	10.94 215	6.06 183	1.85 72	4.80 137	6.16 223	2.74 137	9.82 242	1.74 156	0.05 308	0.09 324	0.00 1	0.24 470	0.50 423	0.30 363

MC-Stereo	3.99 211	0.95 113	4.70 126	5.09 309	0.44 67	3.77 92	1.79 239	9.86 189	7.05 214	6.34 228	13.35 286	6.83 247	6.34 314	10.80 282	1.75 157	0.00 1	0.11 366	0.06 350	0.24 470	0.12 184	0.14 229

SE	4.60 231	1.47 275	5.19 159	4.23 236	0.85 156	9.99 368	4.88 413	12.51 239	10.59 278	10.28 282	11.98 272	4.92 192	5.94 291	3.97 59	1.76 158	2.49 615	0.07 267	0.26 489	0.19 438	0.37 365	0.12 201

TS12	2.64 111	0.78 54	3.08 28	2.06 18	0.32 27	6.38 297	0.20 44	8.17 139	4.25 127	2.93 127	10.46 247	1.46 66	3.07 145	7.82 162	1.77 159	0.01 139	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.04 68	0.02 16

ours_stereo	2.91 132	1.34 238	5.14 153	3.67 188	1.49 247	3.87 95	2.80 328	8.10 136	6.28 189	2.15 91	5.66 171	3.98 164	1.84 101	9.38 229	1.77 159	0.00 1	0.02 100	0.00 1	0.00 1	0.32 338	0.34 381

LG-Stereo_Zeroshot	2.77 120	0.90 106	5.49 186	4.91 296	1.75 279	3.75 91	0.85 103	7.14 100	3.33 106	3.51 150	10.67 249	2.03 105	5.26 266	3.11 34	1.80 161	0.00 1	0.06 238	0.00 1	0.19 438	0.43 389	0.19 291

fffft	2.58 108	0.86 87	5.15 156	3.15 130	1.32 224	4.44 126	4.17 386	8.04 133	3.29 104	3.03 134	2.20 55	1.88 97	1.45 78	10.41 262	1.80 161	0.00 1	0.04 161	0.00 1	0.00 1	0.31 328	0.10 174
1: 1. 1
MyStereo07	4.38 223	1.92 421	5.06 148	6.09 407	4.31 459	6.54 304	9.96 544	15.35 311	5.15 160	4.34 179	5.65 170	3.15 142	5.77 285	11.33 316	1.81 163	0.06 329	0.10 345	0.03 294	0.04 289	0.63 464	0.30 363

GCAPDPT-zeroshot	3.64 190	1.06 140	7.35 289	3.46 163	3.60 413	2.72 43	1.55 177	8.93 164	12.16 298	4.62 187	6.47 182	7.18 259	1.80 97	9.68 237	1.81 163	0.04 282	0.10 345	0.00 1	0.01 197	0.07 115	0.14 229

DNS	3.17 154	1.01 128	5.78 213	4.37 255	1.53 251	4.89 173	0.23 47	9.46 176	5.04 149	6.04 224	5.88 174	8.57 286	3.10 146	3.80 53	1.82 165	0.76 545	0.07 267	0.00 1	0.09 369	0.72 484	0.35 387

GCAP-BAT	3.64 190	1.06 140	7.37 290	3.46 163	3.60 413	2.72 43	1.55 177	8.93 164	12.16 298	4.62 187	6.47 182	7.18 259	1.80 97	9.68 237	1.82 165	0.04 282	0.10 345	0.00 1	0.01 197	0.07 115	0.14 229

HART	3.80 201	1.52 299	5.45 180	4.85 290	0.51 81	4.41 125	0.76 94	12.59 246	5.08 158	5.95 222	12.76 280	6.87 248	1.72 92	10.71 275	1.84 167	0.00 1	0.13 395	0.10 403	0.00 1	0.45 394	0.26 344

PSi22	4.19 219	1.37 245	4.15 103	3.83 206	0.37 44	4.56 133	0.25 49	7.21 102	15.42 351	4.31 176	6.96 192	13.76 382	5.93 290	13.23 425	1.88 168	0.00 1	0.02 100	0.00 1	0.00 1	0.37 365	0.20 296

castereo	3.96 208	1.45 272	4.33 108	3.73 196	1.04 181	6.35 295	7.23 500	9.95 190	15.86 363	3.01 133	7.69 204	3.59 156	7.43 348	5.17 91	1.88 168	0.03 261	0.13 395	0.00 1	0.26 482	0.07 115	0.03 49

VMStereo-Base	3.41 173	0.84 77	4.19 104	1.72 6	0.47 70	3.01 55	0.57 77	10.10 192	14.58 338	3.85 161	9.11 219	7.48 268	2.36 121	7.75 161	1.90 170	0.07 340	0.08 305	0.04 316	0.00 1	0.06 90	0.02 16

MSKI-zero shot	4.76 239	1.56 319	5.98 222	5.14 320	1.13 195	6.55 306	1.55 177	12.76 251	8.06 234	10.44 285	11.50 265	13.47 378	2.38 122	12.07 364	1.90 170	0.01 139	0.20 456	0.02 274	0.29 496	0.14 198	0.14 229

RT-Monster	5.07 245	1.10 158	4.69 124	3.44 158	4.24 450	5.19 202	0.81 99	12.47 236	19.77 409	13.38 345	13.37 287	9.84 305	3.27 153	7.69 157	1.91 172	0.04 282	0.08 305	0.00 1	0.00 1	0.05 83	0.12 201

CASnet	3.91 205	1.03 136	4.68 122	4.98 298	0.27 16	4.99 184	2.95 334	11.02 217	11.02 283	10.61 287	11.76 267	4.15 169	1.65 88	5.85 103	1.91 172	0.50 505	0.00 1	0.59 540	0.12 395	0.13 192	0.02 16
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	3.72 198	1.60 333	7.39 291	4.24 238	0.37 44	5.78 254	1.12 125	12.28 232	6.53 194	8.35 253	9.69 228	6.62 241	3.57 168	4.58 81	1.91 172	0.00 1	0.07 267	0.05 327	0.00 1	0.25 274	0.04 79

HH	5.47 270	2.08 453	9.00 379	4.88 293	1.07 186	4.93 177	3.60 367	16.68 339	6.83 200	8.39 256	12.14 274	15.05 400	9.06 386	12.68 396	1.93 175	0.02 223	0.17 435	0.18 458	0.00 1	0.28 299	0.48 427

HanStereo	5.47 270	2.08 453	9.00 379	4.88 293	1.07 186	4.93 177	3.60 367	16.68 339	6.83 200	8.39 256	12.14 274	15.05 400	9.06 386	12.68 396	1.93 175	0.02 223	0.17 435	0.18 458	0.00 1	0.28 299	0.48 427

DN	3.83 202	1.19 187	4.90 136	4.27 245	3.75 421	6.26 290	0.71 90	11.51 220	11.19 288	3.90 163	5.72 172	10.08 309	2.26 118	7.28 142	1.96 177	0.00 1	0.20 456	0.32 510	0.32 511	0.32 338	0.53 437

MM-Stereo_test2	4.03 214	1.20 189	7.42 292	5.18 327	0.76 143	7.24 326	2.26 291	14.57 293	8.19 238	6.89 235	5.13 151	4.85 190	3.80 177	10.49 265	1.96 177	0.00 1	0.12 379	0.00 1	0.09 369	0.33 346	0.08 156

tt45	3.20 160	0.95 113	4.36 111	3.73 196	1.86 293	8.19 346	2.05 277	9.12 171	3.36 109	5.60 212	4.42 115	4.61 185	2.39 124	11.00 293	1.96 177	0.00 1	0.04 161	0.00 1	0.01 197	0.32 338	0.10 174

MGS-Stereo	3.26 165	1.29 218	6.73 252	3.30 147	0.47 70	4.89 173	1.55 177	6.15 65	8.88 257	4.31 176	10.15 238	5.48 208	1.27 68	8.09 173	1.97 180	0.04 282	0.01 42	0.02 274	0.00 1	0.57 449	0.04 79

anonymousdsp	3.51 182	1.75 385	5.66 204	3.49 167	1.13 195	5.04 192	1.74 224	13.69 276	5.07 155	4.83 196	5.42 159	4.25 171	4.44 207	11.14 302	1.98 181	0.00 1	0.04 161	0.00 1	0.18 425	0.31 328	0.13 218

IGEV-Stereo	3.52 183	1.75 385	5.67 205	3.49 167	1.12 193	5.04 192	1.73 220	13.70 277	5.07 155	4.83 196	5.42 159	4.27 172	4.43 206	11.15 307	1.98 181	0.00 1	0.04 161	0.00 1	0.18 425	0.31 328	0.12 201
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
SMoEStereo_RVC	2.81 124	1.07 147	5.08 149	3.86 210	0.60 102	6.39 298	1.91 259	7.82 124	3.79 118	3.87 162	3.69 91	2.78 135	2.25 114	10.60 269	1.99 183	0.00 1	0.02 100	0.03 294	0.00 1	0.25 274	0.17 267

ff7	3.48 177	1.76 391	6.20 233	3.45 159	1.13 195	5.02 186	1.70 206	13.26 263	5.04 149	4.66 191	5.47 164	3.49 149	4.70 229	11.14 302	2.01 184	0.00 1	0.04 161	0.00 1	0.18 425	0.30 316	0.14 229

ffff	3.48 177	1.76 391	6.20 233	3.45 159	1.13 195	5.02 186	1.70 206	13.26 263	5.04 149	4.66 191	5.47 164	3.49 149	4.70 229	11.14 302	2.01 184	0.00 1	0.04 161	0.00 1	0.18 425	0.30 316	0.14 229

11t	3.48 177	1.76 391	6.20 233	3.45 159	1.13 195	5.02 186	1.70 206	13.26 263	5.04 149	4.66 191	5.47 164	3.49 149	4.70 229	11.14 302	2.01 184	0.00 1	0.04 161	0.00 1	0.18 425	0.30 316	0.14 229

ccc-4	3.48 177	1.76 391	6.20 233	3.45 159	1.13 195	5.02 186	1.70 206	13.26 263	5.04 149	4.66 191	5.47 164	3.49 149	4.70 229	11.14 302	2.01 184	0.00 1	0.04 161	0.00 1	0.18 425	0.30 316	0.14 229

Any-RAFT	6.04 314	1.16 178	4.52 118	4.47 263	1.20 207	10.46 376	1.97 268	21.84 426	15.52 355	11.21 295	19.37 359	13.34 372	4.72 235	8.65 194	2.03 188	0.01 139	0.19 450	0.00 1	0.00 1	0.04 68	0.08 156

WCG-NET	3.86 204	0.96 118	5.80 215	2.92 106	0.28 19	4.48 128	1.80 241	7.23 104	15.03 341	8.77 264	9.58 227	6.94 252	4.20 193	6.92 134	2.05 189	0.00 1	0.08 305	0.00 1	0.00 1	0.14 198	0.08 156

XX-TBD	4.45 224	10.67 622	3.01 23	10.28 575	0.57 94	5.84 258	0.07 13	7.57 115	12.24 301	11.43 296	14.74 298	4.07 166	1.66 89	4.51 80	2.05 189	0.01 139	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.26 285	0.01 4

mms	2.86 126	1.38 250	5.26 163	3.68 190	1.84 288	4.23 112	4.01 378	8.01 130	4.29 128	2.43 105	5.53 169	3.05 139	1.35 73	9.22 222	2.06 191	0.00 1	0.06 238	0.00 1	0.00 1	0.36 358	0.44 415

TANstereo	4.70 237	1.08 150	4.01 87	3.53 173	0.47 70	14.26 462	0.15 35	8.67 162	12.54 304	12.50 311	18.43 346	5.20 199	4.54 219	5.68 97	2.07 192	0.00 1	0.13 395	0.00 1	0.01 197	0.02 10	0.63 458

XX-Stereo	6.14 317	1.47 275	9.11 390	11.87 608	6.76 580	3.27 70	0.93 112	15.13 304	5.43 169	8.79 266	28.46 482	13.71 381	2.22 112	11.51 324	2.07 192	0.20 403	0.24 493	0.08 372	0.29 496	1.04 517	0.13 218

test_xeample3	3.34 170	1.54 306	7.67 302	3.33 150	0.68 116	5.74 252	1.63 192	12.05 228	3.88 121	6.71 230	3.81 95	3.17 143	3.34 158	10.59 268	2.07 192	0.00 1	0.02 100	0.00 1	0.27 489	0.13 192	0.16 258

qwe	2.30 80	0.82 67	3.76 69	2.60 75	2.75 367	4.59 140	0.28 52	6.62 84	2.90 85	4.62 187	4.62 125	0.55 31	0.89 49	8.78 200	2.09 195	0.00 1	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.07 115	0.14 229

IGEVStereo-DCA	3.31 169	1.57 323	6.20 233	3.36 152	0.60 102	4.93 177	1.70 206	13.26 263	5.04 149	3.79 157	4.58 120	4.53 181	4.00 184	10.13 255	2.09 195	0.00 1	0.06 238	0.00 1	0.18 425	0.12 184	0.14 229

rrr	3.26 165	1.57 323	7.72 306	3.36 152	0.60 102	4.93 177	1.59 183	10.72 212	5.11 159	3.79 157	4.58 120	4.53 181	4.00 184	10.13 255	2.09 195	0.00 1	0.06 238	0.00 1	0.22 451	0.12 184	0.18 277

test_3	5.55 283	1.02 131	8.07 326	6.18 415	0.54 88	9.00 356	3.28 344	13.55 271	18.66 400	11.97 303	8.89 215	13.98 384	4.05 186	8.96 212	2.10 198	0.00 1	0.05 199	0.00 1	0.31 508	0.26 285	0.18 277

ProNet	3.61 188	1.91 417	6.17 232	3.31 149	0.67 115	5.51 221	6.46 469	12.60 247	6.23 186	3.18 138	4.80 137	3.64 157	3.57 168	11.15 307	2.11 199	0.02 223	0.21 464	0.01 244	0.01 197	0.41 383	0.14 229

test-3	5.21 255	1.06 140	7.71 305	4.19 233	0.59 98	6.72 312	3.01 337	12.96 254	17.49 384	12.53 319	8.65 210	13.20 369	4.14 190	9.00 216	2.11 199	0.00 1	0.05 199	0.00 1	0.32 511	0.25 274	0.18 277

test_1	5.20 253	1.06 140	7.72 306	4.21 235	0.59 98	6.69 309	3.03 339	12.98 256	17.51 385	12.35 309	8.66 212	13.20 369	4.12 188	9.00 216	2.11 199	0.00 1	0.05 199	0.00 1	0.32 511	0.25 274	0.18 277

FE-Mocha	4.54 226	2.08 453	9.99 438	4.36 254	2.16 323	4.76 163	0.81 99	13.59 272	4.81 142	13.39 346	11.04 257	11.38 330	3.45 160	5.97 106	2.12 202	0.03 261	0.14 412	0.14 437	0.38 531	0.12 184	0.18 277

LoS_RVC	3.72 198	2.57 492	3.90 79	4.27 245	7.61 603	5.39 215	2.90 333	7.29 107	3.84 119	3.67 154	10.20 239	3.66 158	4.48 211	6.19 112	2.14 203	0.01 139	0.03 139	0.00 1	0.00 1	0.06 90	6.15 629

CAS	5.20 253	0.78 54	3.30 40	17.06 644	7.59 602	8.07 344	6.31 459	9.46 176	9.09 258	4.57 186	10.67 249	1.91 99	1.22 66	4.18 66	2.16 204	10.33 662	0.02 100	0.00 1	0.02 239	0.44 392	6.83 638

RCA-Stereo	5.32 264	1.08 150	5.91 218	4.29 251	0.51 81	5.65 237	4.12 383	16.97 342	18.67 401	8.27 252	14.16 290	8.86 288	8.90 383	6.45 117	2.18 205	0.00 1	0.07 267	0.10 403	0.00 1	0.10 167	0.07 141

MM-Stereo_test1	5.04 243	1.17 181	6.08 227	5.38 347	0.80 150	4.99 184	7.07 492	13.43 269	12.00 296	12.94 331	10.20 239	5.92 218	6.69 326	11.26 314	2.19 206	0.01 139	0.11 366	0.00 1	0.00 1	0.42 387	0.07 141

WCG-NET（raft）	4.57 230	1.16 178	6.01 224	2.95 111	0.19 4	5.09 197	2.01 272	10.28 198	15.34 349	8.64 262	11.43 264	9.63 302	5.06 255	10.96 291	2.19 206	0.00 1	0.13 395	0.00 1	0.01 197	0.14 198	0.12 201

LG-Stereo	2.43 97	1.44 270	7.64 301	3.73 196	0.82 153	3.64 88	1.24 135	6.41 79	5.30 165	1.97 78	7.31 196	0.84 48	0.74 38	4.85 85	2.21 208	0.05 308	0.04 161	0.01 244	0.03 264	0.33 346	0.10 174

iRaftStereo_RVC	4.68 233	1.51 295	6.89 265	4.91 296	0.72 136	5.26 207	0.46 67	17.60 352	10.47 277	9.53 271	15.13 303	5.75 213	3.24 152	8.93 210	2.22 209	0.00 1	0.09 324	0.00 1	0.00 1	0.46 399	0.41 405

RAFT_CTSACE	8.24 406	1.97 429	8.39 340	6.89 464	5.11 508	5.86 263	2.63 319	14.62 295	16.88 373	23.52 551	34.77 574	16.02 417	7.37 347	17.91 525	2.23 210	0.00 1	0.12 379	0.00 1	0.03 264	0.39 375	0.05 109

cross-raft	5.37 267	1.23 197	6.66 250	5.91 389	1.25 212	6.00 274	1.48 159	15.82 324	7.70 228	12.95 332	20.80 388	11.63 333	4.42 202	8.59 187	2.23 210	0.01 139	0.21 464	0.00 1	0.22 451	0.21 244	0.10 174

Former-RAFT_DAM_RVC	4.69 235	2.56 491	8.72 364	4.26 244	3.52 410	9.22 361	1.48 159	13.54 270	18.88 403	7.47 246	7.08 194	2.04 106	2.24 113	9.66 236	2.27 212	0.05 308	0.02 100	0.07 361	0.00 1	0.53 434	0.21 307

2.75w_new	2.10 63	0.82 67	3.93 82	2.18 27	1.44 240	3.52 83	2.30 294	5.52 35	2.91 86	4.14 174	3.93 99	0.27 12	2.38 122	6.17 111	2.32 213	0.01 139	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.06 124

PAM	6.94 359	1.65 352	14.88 535	5.38 347	1.98 309	14.76 476	1.28 138	14.54 292	6.77 199	15.52 391	9.10 218	24.15 523	11.60 449	12.46 387	2.33 214	0.04 282	0.28 512	0.07 361	0.42 542	0.57 449	0.99 513

CroCo-Stereo	3.27 167	1.90 414	7.18 276	8.50 523	1.11 191	0.96 3	0.97 115	10.18 195	8.20 239	3.59 151	4.69 128	8.02 279	4.53 217	2.75 24	2.34 215	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 328	0.11 191
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
CFNet-RSSM	5.55 283	1.08 150	8.60 359	4.30 252	1.21 209	6.42 299	1.25 136	16.12 331	17.84 389	13.12 336	11.14 259	11.84 338	5.52 272	9.14 221	2.35 216	0.01 139	0.20 456	0.00 1	0.36 524	0.34 352	0.07 141

CES	3.85 203	1.14 170	2.91 17	3.05 122	11.37 643	5.37 214	1.02 119	9.52 178	8.82 254	3.50 149	9.21 223	1.78 86	0.90 50	6.53 119	2.37 217	0.02 223	0.04 161	0.01 244	0.00 1	1.62 546	7.74 650

TestStereo_HL3	6.76 347	1.13 167	9.61 414	3.71 194	1.99 310	10.46 376	6.01 450	13.68 274	8.31 243	12.97 333	33.03 556	12.44 351	8.03 365	11.04 294	2.39 218	0.11 359	0.05 199	0.01 244	0.01 197	0.09 143	0.06 124

4D-IteraStereo	5.15 249	1.47 275	7.98 319	4.89 295	4.69 485	6.25 288	1.85 250	13.23 262	16.30 366	14.18 356	11.26 260	8.33 282	1.61 83	8.07 170	2.42 219	0.00 1	0.05 199	0.08 372	0.01 197	0.19 235	0.15 249

GMOStereo	5.97 307	1.55 309	7.18 276	5.17 322	0.71 127	5.54 225	2.21 283	10.54 205	12.86 307	18.29 463	22.01 406	17.06 430	6.27 308	6.62 123	2.43 220	0.00 1	0.23 482	0.12 420	0.00 1	0.46 399	0.10 174

error version	5.97 307	1.55 309	7.18 276	5.17 322	0.71 127	5.54 225	2.21 283	10.54 205	12.86 307	18.29 463	22.01 406	17.06 430	6.27 308	6.62 123	2.43 220	0.00 1	0.23 482	0.12 420	0.00 1	0.46 399	0.10 174

test-v	5.97 307	1.55 309	7.18 276	5.17 322	0.71 127	5.54 225	2.21 283	10.54 205	12.86 307	18.29 463	22.01 406	17.06 430	6.27 308	6.62 123	2.43 220	0.00 1	0.23 482	0.12 420	0.00 1	0.46 399	0.10 174

test-2	5.97 307	1.55 309	7.18 276	5.17 322	0.71 127	5.54 225	2.21 283	10.54 205	12.86 307	18.29 463	22.01 406	17.06 430	6.27 308	6.62 123	2.43 220	0.00 1	0.23 482	0.12 420	0.00 1	0.46 399	0.10 174

1w_stereo	2.90 131	0.72 37	3.59 55	3.30 147	2.15 322	4.37 118	6.74 482	6.40 78	5.23 163	2.83 125	7.30 195	0.25 9	4.36 198	8.30 176	2.44 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.02 16

EKT-Stereo	5.73 295	1.42 260	7.85 310	7.16 477	5.35 528	5.22 203	4.41 394	18.13 369	14.05 329	8.77 264	12.85 282	9.55 300	4.26 196	11.19 309	2.45 225	0.45 493	0.23 482	0.07 361	0.10 382	0.16 217	0.87 499

RAStereo	2.32 85	1.08 150	6.36 240	3.73 196	1.39 239	1.81 19	0.12 28	7.70 120	7.44 223	2.27 97	3.94 100	3.43 147	0.81 45	3.55 47	2.47 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 307	0.07 141

AIO-test2	7.01 361	2.23 471	6.87 263	8.42 521	5.28 524	9.03 357	5.32 419	25.92 474	23.54 455	6.78 234	20.55 381	5.25 202	3.58 171	9.56 233	2.50 227	3.96 631	0.04 161	0.03 294	0.47 554	0.56 447	0.33 377

MM-Stereo_test3	5.71 294	1.22 192	5.59 203	5.84 381	5.43 532	4.74 160	6.54 473	19.30 392	23.72 462	8.53 260	11.36 262	7.15 256	2.84 140	8.62 190	2.51 228	0.05 308	0.07 267	0.00 1	0.00 1	0.45 394	0.17 267

Pointernet	3.22 163	0.84 77	5.79 214	3.22 138	0.35 39	5.27 208	0.37 58	16.46 335	5.96 181	4.11 172	6.81 188	4.84 189	2.73 136	4.78 83	2.52 229	0.00 1	0.15 419	0.00 1	0.22 451	0.04 68	0.02 16

anonymousdsp2	5.93 304	1.54 306	8.34 336	4.43 262	0.38 49	9.24 362	4.11 381	21.92 431	17.36 381	12.28 308	10.08 237	10.05 308	4.42 202	11.04 294	2.54 230	0.01 139	0.02 100	0.30 508	0.18 425	0.21 244	0.18 277

RAFT-Test	5.75 298	1.32 230	6.77 259	4.07 217	1.71 273	9.95 367	1.56 181	15.78 323	8.34 246	12.73 327	23.83 428	11.80 336	4.69 228	8.99 214	2.57 231	0.01 139	0.29 513	0.00 1	0.38 531	0.16 217	0.07 141

quiztm	4.28 221	1.71 370	5.37 173	4.86 291	5.11 508	4.60 142	2.84 331	13.08 261	7.79 230	8.37 255	11.40 263	6.75 245	2.57 132	7.18 140	2.59 232	0.80 554	0.03 139	0.00 1	0.07 348	0.41 383	0.11 191

DF	3.48 177	1.24 204	6.65 248	4.11 224	1.07 186	4.50 129	1.71 218	8.04 133	4.39 132	3.91 166	9.37 224	9.95 307	1.48 81	9.73 240	2.61 233	0.01 139	0.22 474	0.00 1	0.33 516	0.06 90	0.16 258

model_zeroshot	5.12 248	1.53 301	9.70 426	5.33 343	1.54 255	8.71 354	2.23 288	15.60 318	8.29 242	13.74 350	10.02 234	10.57 316	2.97 142	8.47 182	2.61 233	0.02 223	0.18 443	0.14 437	0.25 476	0.06 90	0.34 381

trnet	3.62 189	0.95 113	3.30 40	2.21 30	0.56 92	5.67 247	0.42 61	10.62 210	13.30 320	6.89 235	10.45 246	5.78 214	3.69 175	5.80 101	2.61 233	0.00 1	0.02 100	0.03 294	0.01 197	0.04 68	0.02 16

CREStereo	3.58 186	1.05 139	3.35 44	2.17 26	0.59 98	5.61 234	0.40 59	10.50 204	13.34 322	6.93 237	10.44 245	5.29 204	3.47 163	5.82 102	2.62 236	0.01 139	0.01 42	0.02 274	0.01 197	0.04 68	0.01 4
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
Anonymus	2.10 63	1.12 165	3.31 42	3.49 167	0.52 85	2.37 34	0.28 52	5.87 51	2.72 71	2.59 111	1.68 47	4.85 190	1.81 99	8.52 184	2.63 237	0.10 352	0.04 161	0.00 1	0.00 1	0.04 68	0.13 218

Reg-Stereo(zero)	4.54 226	0.68 33	4.39 113	3.20 134	1.30 218	3.29 72	0.89 109	16.64 338	12.89 311	10.01 276	10.70 251	10.29 312	4.51 216	8.83 206	2.63 237	0.01 139	0.14 412	0.00 1	0.13 400	0.03 46	0.17 267

LoS	3.59 187	1.07 147	3.81 72	2.80 90	0.52 85	4.98 181	1.18 129	10.35 201	12.97 312	4.54 185	10.75 254	3.89 163	3.27 153	8.78 200	2.63 237	0.03 261	0.03 139	0.09 384	0.00 1	0.12 184	0.04 79
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RAFT-Stereo-weight	5.07 245	0.93 112	5.57 199	4.24 238	0.72 136	6.05 282	1.63 192	17.77 357	17.16 376	10.99 293	10.22 241	12.06 348	1.67 90	9.25 224	2.69 240	0.06 329	0.11 366	0.00 1	0.00 1	0.15 206	0.12 201

PMTNet	5.36 266	0.97 120	3.42 48	1.97 11	1.30 218	8.96 355	0.69 87	12.33 233	12.16 298	8.50 259	11.35 261	6.09 222	4.50 215	9.34 228	2.70 241	22.71 679	0.01 42	0.04 316	0.02 239	0.06 90	0.01 4

depthmonostereo	4.02 213	1.64 350	5.29 168	4.40 256	1.19 206	8.04 343	1.16 128	15.24 307	12.52 303	4.62 187	7.49 202	4.11 167	4.80 241	6.61 122	2.71 242	0.04 282	0.21 464	0.11 416	0.07 348	0.07 115	0.02 16

tg	5.09 247	1.48 281	6.73 252	4.83 286	1.23 211	7.57 336	0.49 69	18.35 371	11.87 292	9.28 269	14.61 295	7.15 256	4.12 188	10.58 266	2.74 243	0.00 1	0.04 161	0.00 1	0.00 1	0.45 394	0.36 391

999	3.44 174	0.92 109	4.78 127	4.69 277	2.34 337	7.58 337	2.20 282	9.81 187	6.11 185	2.96 130	4.79 136	5.07 194	2.27 119	12.10 366	2.76 244	0.03 261	0.09 324	0.00 1	0.00 1	0.29 307	0.10 174

SMOE	5.86 300	1.15 176	5.68 206	4.41 257	0.90 166	13.49 446	6.83 485	17.46 350	11.25 289	11.53 297	14.89 300	9.61 301	7.48 349	6.40 116	2.77 245	0.23 424	0.01 42	2.36 616	0.05 317	0.45 394	0.34 381

zero-FE	3.01 140	1.06 140	4.57 119	4.18 232	4.04 441	3.24 69	1.51 168	6.17 66	1.87 38	1.00 14	2.52 59	1.72 80	4.92 245	6.19 112	2.77 245	0.27 443	0.10 345	0.00 1	0.05 317	13.94 663	0.09 162

GLC_STEREO	3.40 172	1.06 140	3.44 50	6.52 437	0.20 5	4.76 163	1.66 197	8.97 166	6.59 195	5.39 210	9.04 217	5.23 201	2.03 105	9.76 241	2.77 245	0.01 139	0.03 139	0.21 474	0.00 1	0.23 262	0.06 124

PAM_32	6.82 350	1.73 373	14.16 520	5.34 345	1.47 242	13.84 454	0.88 107	14.75 298	6.34 190	14.22 359	9.14 220	24.94 536	11.87 453	12.50 390	2.79 248	0.14 372	0.27 508	0.09 384	0.42 542	0.54 437	0.89 501

DDF-Stereo	3.17 154	1.08 150	4.40 114	4.63 275	4.02 440	3.40 77	1.51 168	5.27 30	1.78 34	0.85 9	2.57 61	1.68 79	4.63 226	8.01 168	2.80 249	0.27 443	0.13 395	0.00 1	0.14 406	16.19 670	0.09 162

AE-Stereo	5.15 249	1.56 319	7.99 321	8.70 526	2.18 324	9.12 360	3.02 338	11.78 223	13.30 320	4.34 179	12.84 281	10.83 319	4.53 217	8.71 197	2.82 250	0.04 282	0.44 550	0.05 327	0.33 516	0.20 239	0.17 267

raft_robust	7.97 398	2.26 473	6.75 255	5.83 379	0.72 136	5.57 230	0.84 102	33.59 581	34.21 567	18.17 459	19.88 370	6.50 239	5.62 279	15.33 470	2.83 251	0.03 261	0.23 482	0.00 1	0.37 528	0.32 338	0.39 398

sAnonymous2	6.59 331	6.21 581	19.05 578	8.91 529	5.27 521	4.58 138	6.69 479	15.56 316	11.12 286	4.86 198	8.71 213	3.81 160	7.93 360	7.38 147	2.89 252	0.09 346	0.07 267	0.05 327	0.28 492	11.25 654	7.10 643

CroCo_RVC	6.59 331	6.21 581	19.05 578	8.91 529	5.27 521	4.58 138	6.69 479	15.56 316	11.12 286	4.86 198	8.71 213	3.81 160	7.93 360	7.38 147	2.89 252	0.09 346	0.07 267	0.05 327	0.28 492	11.25 654	7.10 643

RAFT-Stereo + iAFF	5.48 273	1.66 356	7.56 295	3.49 167	0.40 51	2.75 45	0.67 83	16.07 330	14.76 339	12.27 306	18.67 351	11.95 343	8.08 366	7.84 163	2.89 252	0.01 139	0.06 238	0.00 1	0.00 1	0.37 365	0.04 79

MaDis-Stereo	2.73 116	1.56 319	6.21 238	2.96 114	2.45 344	1.80 17	0.28 52	7.43 108	5.07 155	2.57 109	3.43 83	7.13 254	4.71 233	5.74 100	2.91 255	0.00 1	0.05 199	0.00 1	0.00 1	0.15 206	0.12 201

raftrobust	5.56 285	1.42 260	6.00 223	7.04 469	5.11 508	4.90 176	1.88 253	17.13 345	13.72 326	11.87 300	11.58 266	7.82 271	9.21 389	10.28 257	2.92 256	0.02 223	0.05 199	0.00 1	0.00 1	0.22 247	0.11 191

KYRaft	9.04 429	1.11 161	7.02 272	6.50 435	0.97 176	8.27 348	8.19 512	22.86 441	8.20 239	21.30 525	31.38 528	22.64 506	8.20 369	11.99 352	2.96 257	0.02 223	0.02 100	0.05 327	0.68 574	0.40 380	18.09 681

2.25w	2.37 89	0.87 90	4.69 124	2.52 66	1.76 280	3.53 84	0.41 60	6.10 62	2.56 56	3.93 167	6.70 184	0.35 22	2.47 131	8.53 185	2.97 258	0.00 1	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.02 16

test_4	5.47 270	0.98 121	5.56 198	6.55 441	0.62 105	5.53 224	1.88 253	11.68 222	6.00 182	12.60 323	30.86 519	7.48 268	3.87 178	12.25 374	2.97 258	0.00 1	0.07 267	0.03 294	0.14 406	0.34 352	0.04 79

Gwc-CoAtRS	5.54 280	1.22 192	8.40 342	4.28 247	1.36 237	6.93 318	1.31 142	15.48 313	15.03 341	12.62 324	13.32 285	12.74 356	5.71 283	8.61 188	2.98 260	0.01 139	0.22 474	0.00 1	0.29 496	0.28 299	0.07 141

NLSM3	3.19 159	0.86 87	3.90 79	3.11 127	4.00 439	3.18 64	0.55 76	13.79 284	8.23 241	3.39 145	6.88 191	1.79 90	3.97 182	7.12 139	3.01 261	0.01 139	0.00 1	0.05 327	0.00 1	0.03 46	0.01 4

DilatedVolume-Stereo	4.23 220	1.38 250	5.58 202	3.85 209	1.58 256	10.80 389	1.02 119	11.59 221	5.65 176	11.75 298	9.98 229	4.54 183	3.29 156	9.83 243	3.01 261	0.05 308	0.18 443	0.08 372	0.23 460	0.08 132	0.06 124

AnonymousM	6.33 321	11.42 630	3.06 26	3.93 212	1.49 247	4.54 132	3.29 346	11.00 216	7.70 228	16.52 419	9.38 225	9.07 292	3.97 182	7.10 138	3.01 261	0.43 489	0.07 267	22.69 675	7.67 661	0.06 90	0.21 307

DCRE	6.07 316	1.75 385	8.41 343	7.20 478	3.82 426	6.48 300	4.18 389	15.52 315	10.42 276	9.24 268	22.47 416	11.71 335	5.46 269	10.62 270	3.02 264	0.02 223	0.26 504	0.05 327	0.30 503	0.15 206	0.24 333

3.5w_stereo	2.46 101	1.21 191	4.40 114	2.23 31	1.53 251	6.00 274	1.12 125	6.82 91	2.60 63	3.48 147	4.35 111	0.33 19	2.08 108	9.99 251	3.03 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.06 124

rvit_stereo_0081_aga	3.72 198	2.39 479	8.60 359	5.27 338	2.99 384	5.02 186	1.94 264	8.12 138	6.24 187	6.74 231	6.85 190	5.85 217	3.28 155	7.31 145	3.04 266	0.02 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.59 455	0.22 315

DisPM	6.43 326	1.31 226	8.36 338	6.61 447	1.06 185	5.83 256	3.82 373	13.04 259	11.63 290	16.38 414	23.88 430	12.80 357	6.50 321	13.03 420	3.04 266	0.51 508	0.01 42	0.08 372	0.15 415	0.10 167	0.42 408

IGEV++	2.98 138	1.27 211	5.17 157	5.41 351	0.47 70	4.63 145	1.71 218	9.97 191	4.75 139	2.58 110	6.27 180	4.35 174	4.44 207	4.98 89	3.05 268	0.00 1	0.07 267	0.00 1	0.08 355	0.24 269	0.18 277

BStereo	3.05 144	1.51 295	15.51 539	2.95 111	1.03 178	5.97 271	3.41 354	6.02 56	5.56 174	2.75 123	1.76 49	2.49 124	0.78 41	7.72 158	3.07 269	0.01 139	0.03 139	0.04 316	0.09 369	0.09 143	0.17 267

Anonymus123	3.68 194	1.51 295	15.51 539	2.95 111	1.03 178	12.63 428	3.41 354	11.91 225	5.56 174	2.75 123	1.76 49	2.49 124	0.78 41	7.72 158	3.07 269	0.01 139	0.03 139	0.04 316	0.09 369	0.09 143	0.17 267

RALAANet	6.49 330	2.49 486	9.69 425	7.09 471	4.98 497	6.23 287	1.68 201	19.90 400	14.26 333	15.04 376	14.56 294	12.69 355	4.38 200	12.91 410	3.07 269	0.02 223	0.07 267	0.00 1	0.10 382	0.51 427	0.15 249

iRaft-Stereo_20w	6.06 315	1.84 408	12.04 484	4.23 236	1.67 269	6.77 315	2.22 287	18.73 379	6.08 184	14.72 366	10.33 243	13.42 377	8.14 367	15.88 488	3.08 272	0.01 139	0.24 493	0.13 432	0.39 534	0.61 458	0.71 476

SA	7.93 394	1.54 306	9.13 393	7.98 509	0.64 109	5.85 260	2.29 293	22.27 433	24.54 477	13.17 337	31.07 523	8.87 289	10.32 413	16.49 508	3.12 273	0.04 282	0.12 379	0.17 453	0.30 503	0.45 394	0.17 267

CREStereo++_RVC	4.61 232	0.99 126	3.70 64	4.08 220	2.01 313	3.94 97	0.10 23	9.10 170	16.94 375	8.65 263	16.77 326	4.46 176	2.18 111	5.72 99	3.12 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	10.32 672	0.02 10	0.01 4
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	5.87 302	0.88 92	4.11 99	3.01 119	0.51 81	18.49 544	0.98 117	18.89 384	17.60 386	12.52 313	12.46 278	7.87 274	5.01 252	11.05 296	3.13 275	0.73 542	0.01 42	0.04 316	0.00 1	0.07 115	0.01 4

AIO-test1	6.38 322	1.41 259	5.70 208	9.77 556	5.61 539	9.09 358	1.79 239	21.63 424	20.69 419	6.75 232	17.68 333	8.19 280	4.99 250	10.38 261	3.16 276	0.01 139	0.01 42	0.00 1	0.13 400	0.28 299	0.26 344

qqq1	9.96 469	1.37 245	13.37 502	4.41 257	1.30 218	14.40 468	3.29 346	30.25 532	29.81 521	19.55 486	29.37 489	18.06 456	14.40 509	15.42 474	3.18 277	0.38 470	0.21 464	0.00 1	0.01 197	0.29 307	0.18 277

fff1	9.96 469	1.37 245	13.37 502	4.41 257	1.30 218	14.40 468	3.29 346	30.25 532	29.81 521	19.55 486	29.37 489	18.06 456	14.40 509	15.42 474	3.18 277	0.38 470	0.21 464	0.00 1	0.01 197	0.29 307	0.18 277

RAFT+CT+SA	7.44 377	1.46 273	6.46 244	10.73 584	3.34 400	4.70 152	7.45 505	16.45 334	25.89 487	10.18 281	27.15 468	7.27 261	8.00 364	15.11 467	3.19 279	0.02 223	0.00 1	0.18 458	0.46 553	0.30 316	0.47 423

TestStereo_HLe17	5.56 285	1.69 368	9.09 389	3.07 123	2.43 343	7.21 325	2.98 335	17.93 364	16.13 365	8.49 258	16.14 318	5.57 211	4.29 197	12.87 406	3.21 280	0.04 282	0.00 1	0.01 244	0.00 1	0.10 167	0.04 79

AFF-stereo	6.17 318	1.61 338	7.02 272	4.08 220	0.64 109	3.53 84	0.76 94	16.00 328	13.14 314	12.86 328	25.42 444	15.67 409	7.86 359	11.12 301	3.21 280	0.02 223	0.06 238	0.00 1	0.00 1	0.40 380	0.08 156

Occ-G	3.68 194	1.07 147	4.68 122	3.11 127	1.26 214	3.63 87	6.75 483	7.88 125	4.90 146	4.37 181	8.36 208	9.68 304	4.39 201	9.65 235	3.23 282	0.00 1	0.11 366	0.00 1	0.19 438	0.19 235	0.07 141

water-stereo	3.66 193	0.84 77	4.79 130	3.60 184	0.79 147	5.03 191	0.89 109	12.93 253	5.45 171	5.82 216	14.74 298	6.51 240	4.76 239	3.37 38	3.26 283	0.03 261	0.13 395	0.09 384	0.04 289	0.06 90	0.07 141

Sa-1000	8.38 411	1.50 292	8.13 328	7.56 495	0.89 163	14.39 465	2.47 307	24.31 456	23.74 463	15.18 385	28.35 481	11.42 331	8.85 382	16.20 503	3.28 284	0.17 388	0.23 482	0.15 444	0.23 460	0.46 399	0.19 291

S	6.47 329	1.14 170	6.16 231	3.77 202	5.27 521	15.96 500	7.30 501	15.06 301	16.00 364	13.40 347	17.00 328	6.36 234	8.81 381	7.41 149	3.32 285	0.22 414	0.07 267	0.59 540	0.41 538	0.53 434	0.57 448

rvit_0105_6	5.74 297	2.76 498	14.29 525	9.83 560	1.73 275	5.18 201	5.24 417	10.21 197	20.31 415	6.26 227	6.78 185	10.10 311	6.43 317	11.20 311	3.33 286	0.18 391	0.29 513	0.00 1	0.00 1	0.51 427	0.14 229

TestStereo1	7.62 381	1.62 344	7.60 297	10.47 577	1.86 293	4.76 163	2.48 308	19.73 396	22.33 443	16.79 428	26.02 451	9.33 296	9.30 391	15.92 491	3.37 287	0.01 139	0.02 100	0.02 274	0.05 317	0.55 441	0.28 355

SA-5K	7.62 381	1.62 344	7.60 297	10.47 577	1.86 293	4.76 163	2.48 308	19.73 396	22.33 443	16.79 428	26.02 451	9.33 296	9.30 391	15.92 491	3.37 287	0.01 139	0.02 100	0.02 274	0.05 317	0.55 441	0.28 355

Select-FE	7.63 383	3.47 526	20.76 593	6.30 422	3.70 418	4.03 101	0.92 111	18.82 381	5.95 180	12.56 322	23.32 423	19.63 480	12.90 476	13.98 446	3.39 289	0.09 346	0.51 570	0.05 327	0.70 575	0.29 307	1.21 534

MyStereo06	6.40 323	1.76 391	13.15 499	6.19 416	4.40 467	7.09 322	9.95 542	16.68 339	6.98 205	12.91 329	10.76 255	17.84 451	5.71 283	9.97 250	3.39 289	0.06 329	0.10 345	0.02 274	0.04 289	0.73 486	0.29 360

PhaseNet	2.46 101	1.14 170	3.75 68	3.35 151	0.92 171	5.85 260	0.43 63	7.96 129	3.27 103	2.28 98	2.35 56	6.22 227	1.10 59	6.36 114	3.43 291	0.15 381	0.09 324	0.00 1	0.00 1	0.06 90	0.42 408

TestStereo-Hl	5.40 269	1.33 233	5.55 194	3.00 118	0.89 163	5.51 221	4.03 379	14.53 291	13.48 324	10.10 279	16.08 315	8.99 290	8.18 368	12.60 395	3.48 292	0.05 308	0.03 139	0.01 244	0.00 1	0.16 217	0.06 124

rvit_stereo_0081	3.93 206	1.78 400	8.60 359	6.26 420	1.73 275	3.48 79	2.36 296	7.71 121	15.81 360	4.41 182	5.39 157	5.14 197	3.94 180	7.95 166	3.57 293	0.01 139	0.01 42	0.00 1	0.01 197	0.39 375	0.10 174

rvit_stereo_0082	3.93 206	1.78 400	8.60 359	6.26 420	1.73 275	3.48 79	2.36 296	7.71 121	15.81 360	4.41 182	5.39 157	5.14 197	3.94 180	7.95 166	3.57 293	0.01 139	0.01 42	0.00 1	0.01 197	0.39 375	0.10 174

test-1	5.62 291	1.53 301	14.78 534	7.44 488	1.11 191	7.99 342	1.19 130	13.03 258	12.04 297	9.39 270	15.23 305	11.15 327	5.56 275	7.06 137	3.57 293	0.07 340	0.50 566	0.00 1	0.10 382	0.16 217	0.47 423

TRStereo	6.22 320	6.09 579	11.30 468	9.19 539	7.41 598	4.75 162	1.74 224	19.70 395	11.74 291	10.61 287	8.65 210	10.67 317	3.22 151	13.81 442	3.60 296	0.31 454	0.23 482	0.12 420	0.36 524	0.48 409	0.38 395

LL-Strereo2	5.54 280	2.17 464	9.12 391	5.65 360	2.54 350	6.48 300	2.27 292	15.08 302	7.79 230	10.99 293	10.26 242	15.94 414	3.50 166	13.25 426	3.63 297	0.00 1	0.13 395	1.34 596	0.10 382	0.30 316	0.19 291

IGEV_Zeroshot_test	5.28 260	2.03 447	14.26 523	6.09 407	1.33 229	4.32 116	1.03 122	14.46 288	6.50 192	13.33 343	11.89 269	11.01 322	3.45 160	10.71 275	3.64 298	0.03 261	0.22 474	0.15 444	0.26 482	0.80 497	0.20 296

EAI-Stereo	5.21 255	1.74 376	8.46 349	5.69 365	1.37 238	5.67 247	3.52 360	18.77 380	5.65 176	9.75 272	16.08 315	6.36 234	3.57 168	11.73 342	3.64 298	0.01 139	0.33 528	0.03 294	1.06 598	0.21 244	0.65 466

IGEV-FE	5.28 260	2.03 447	14.26 523	6.10 410	1.33 229	4.32 116	1.03 122	14.46 288	6.50 192	13.33 343	11.86 268	11.00 321	3.47 163	10.71 275	3.65 300	0.03 261	0.22 474	0.15 444	0.26 482	0.80 497	0.20 296

test_5	8.51 414	1.50 292	8.19 335	11.06 593	5.00 500	6.91 317	5.67 434	17.50 351	22.09 440	16.07 405	29.63 499	15.28 406	10.78 421	15.94 493	3.65 300	0.00 1	0.00 1	0.26 489	0.08 355	0.31 328	0.35 387

raft+_RVC	6.69 339	1.61 338	5.57 199	6.37 426	4.62 482	6.51 303	6.18 456	20.39 410	23.38 454	10.62 289	17.82 335	9.89 306	5.65 281	10.70 274	3.67 302	0.00 1	0.14 412	0.00 1	0.00 1	0.34 352	0.27 350

Hybrid-DGEV-03	6.90 354	1.58 326	5.75 210	6.11 411	1.20 207	11.62 406	2.60 316	13.70 277	14.15 331	16.58 421	29.44 495	14.00 385	5.86 288	10.87 288	3.69 303	0.00 1	0.07 267	0.13 432	0.00 1	0.35 356	0.28 355

TransformOpticalFlow	7.76 388	1.90 414	9.31 402	5.50 354	1.18 205	6.97 320	8.27 513	17.86 363	13.21 316	14.58 363	29.13 487	19.01 468	10.85 422	12.51 391	3.69 303	0.01 139	0.04 161	0.20 469	0.04 289	0.17 228	0.84 493

rvit_stereo_0083	4.53 225	1.94 425	9.94 434	7.12 475	1.67 269	4.98 181	2.80 328	8.25 143	18.22 396	4.76 195	7.78 206	6.41 236	4.87 242	7.54 154	3.74 305	0.11 359	0.04 161	0.00 1	0.01 197	0.24 269	0.16 258

HUI-Stereo	5.48 273	1.74 376	9.01 381	5.08 308	0.42 59	5.65 237	2.77 325	12.55 245	7.03 213	12.54 321	18.10 340	13.07 367	6.71 327	9.92 247	3.74 305	0.61 525	0.08 305	0.09 384	0.00 1	0.22 247	0.23 326

R-Stereo Train	7.04 363	1.34 238	7.89 313	6.23 418	2.30 333	7.51 332	5.54 430	23.96 448	6.94 203	16.26 411	33.57 565	12.04 346	5.61 276	7.67 155	3.74 305	0.01 139	0.05 199	0.01 244	0.00 1	0.10 167	0.12 201

RAFT-Stereo	7.04 363	1.34 238	7.89 313	6.23 418	2.30 333	7.51 332	5.54 430	23.96 448	6.94 203	16.26 411	33.57 565	12.04 346	5.61 276	7.67 155	3.74 305	0.01 139	0.05 199	0.01 244	0.00 1	0.10 167	0.12 201
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AIO-Stereo-zeroshot1	7.76 388	3.78 535	19.59 581	5.04 302	10.79 639	5.87 265	1.85 250	19.52 394	7.33 221	14.18 356	21.16 395	16.50 423	5.97 295	13.73 441	3.79 309	0.04 282	0.17 435	0.04 316	1.30 609	2.45 571	2.15 574

SST-Stereo	6.60 334	1.46 273	8.37 339	6.68 450	0.77 144	6.01 277	1.93 262	14.68 296	9.24 260	19.09 481	20.43 379	16.86 428	8.59 374	13.49 432	3.80 310	0.22 414	0.05 199	0.13 432	0.00 1	0.08 132	0.05 109

HLf8	5.31 263	1.68 365	7.70 304	3.15 130	2.75 367	7.19 324	1.88 253	17.68 354	16.71 371	7.82 247	13.88 289	6.00 221	3.75 176	11.89 350	3.81 311	0.01 139	0.00 1	0.01 244	0.00 1	0.15 206	0.04 79

ROB_FTStereo	5.49 275	1.74 376	8.96 376	5.09 309	0.42 59	5.65 237	1.68 201	12.53 244	7.00 206	12.53 319	18.00 337	13.02 363	6.74 330	11.51 324	3.81 311	0.60 521	0.09 324	0.09 384	0.00 1	0.22 247	0.22 315

rvit_0105_4	6.69 339	2.81 500	15.46 538	10.22 572	1.58 256	5.99 272	5.81 437	13.77 282	23.65 459	7.16 244	9.46 226	12.64 353	7.78 357	12.03 354	3.83 313	0.19 395	0.47 559	0.00 1	0.01 197	0.60 456	0.37 392

PSM-adaLoss	5.50 276	1.74 376	9.03 385	5.09 309	0.42 59	5.66 242	1.98 269	12.50 237	7.01 211	12.52 313	18.13 343	12.96 359	6.77 335	11.11 300	3.83 313	0.72 538	0.09 324	0.09 384	0.00 1	0.22 247	0.22 315

RAFT_R40	6.91 355	1.53 301	8.45 347	6.79 458	0.77 144	5.86 263	3.82 373	14.85 299	14.53 337	18.05 457	20.03 371	17.06 430	8.69 376	13.40 429	3.84 315	0.14 372	0.02 100	0.14 437	0.00 1	0.09 143	0.05 109

LCNet	7.52 378	1.23 197	5.35 171	6.42 431	1.29 217	9.27 363	5.64 433	17.85 361	10.63 280	16.54 420	24.54 435	14.85 397	11.29 436	11.74 343	3.88 316	0.02 223	0.02 100	0.22 478	2.04 622	0.90 511	6.76 636

plain	4.15 217	1.67 359	9.97 436	4.86 291	2.97 383	3.27 70	1.41 153	8.20 140	5.51 172	3.37 143	16.69 324	3.03 138	2.71 135	14.44 456	3.91 317	0.14 372	0.00 1	0.03 294	0.01 197	0.69 475	0.14 229

rvit_stereo_0080	3.98 209	2.11 457	7.62 299	3.68 190	1.90 302	4.16 105	7.60 507	9.69 182	8.13 236	5.08 204	7.39 198	6.27 231	4.44 207	6.73 128	3.92 318	0.20 403	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.55 441	0.12 201

whm_eth	3.98 209	2.11 457	7.62 299	3.68 190	1.90 302	4.16 105	7.60 507	9.69 182	8.13 236	5.08 204	7.39 198	6.27 231	4.44 207	6.73 128	3.92 318	0.20 403	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.55 441	0.12 201

PSM-AAD	8.62 418	1.22 192	5.69 207	6.31 424	1.12 193	12.74 430	10.01 546	19.29 391	15.25 346	21.54 528	25.11 440	14.24 386	13.47 484	12.15 369	3.93 320	0.01 139	0.06 238	2.48 618	0.16 418	0.38 372	7.28 646

UGAM-zero	6.91 355	1.47 275	13.65 511	4.24 238	1.67 269	5.51 221	0.72 91	17.44 349	6.74 198	14.56 362	15.84 312	24.16 524	14.20 503	12.79 403	3.96 321	0.00 1	0.22 474	0.02 274	0.58 567	0.14 198	0.27 350

TestStereo	6.02 312	2.55 490	7.33 288	5.57 356	1.68 272	6.05 282	1.78 238	13.73 279	16.40 370	10.87 291	23.79 427	9.00 291	5.63 280	11.26 314	3.96 321	0.09 346	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.69 475	0.01 4

Prome-Stereo	8.10 400	1.28 214	5.48 185	6.50 435	1.51 249	6.70 310	9.42 533	21.08 416	9.13 259	20.88 513	32.84 552	11.95 343	11.86 452	11.75 344	3.97 323	0.01 139	0.02 100	0.18 458	0.12 395	0.41 383	7.01 641

STrans-v2	7.98 399	1.84 408	9.42 407	4.84 289	1.48 245	12.23 420	10.05 547	19.06 389	12.32 302	13.63 348	26.06 455	18.13 460	12.35 463	12.99 416	3.99 324	0.01 139	0.01 42	0.18 458	0.01 197	0.22 247	0.83 491

RAFT-IKP	5.53 277	1.74 376	8.95 373	5.09 309	0.41 54	5.45 218	2.08 278	12.52 241	7.00 206	12.52 313	18.13 343	12.93 358	6.79 336	11.59 332	3.99 324	0.80 554	0.09 324	0.09 384	0.00 1	0.22 247	0.22 315

Patchmatch Stereo++	5.56 285	1.74 376	9.01 381	5.09 309	0.41 54	5.66 242	2.40 304	12.52 241	7.00 206	12.52 313	18.08 338	13.02 363	6.74 330	11.59 332	4.01 326	0.78 548	0.09 324	0.09 384	0.00 1	0.22 247	0.22 315
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
iRAFT	5.56 285	1.74 376	9.01 381	5.09 309	0.41 54	5.66 242	2.40 304	12.52 241	7.00 206	12.52 313	18.08 338	13.02 363	6.74 330	11.59 332	4.01 326	0.78 548	0.09 324	0.09 384	0.00 1	0.22 247	0.22 315

knoymous	6.19 319	1.49 287	4.49 116	3.81 204	1.87 297	5.84 258	5.76 436	14.51 290	14.18 332	13.31 342	21.59 402	12.64 353	6.49 320	12.41 381	4.03 328	0.12 365	0.13 395	0.12 420	0.00 1	0.71 480	0.35 387

ROB_FTStereo_v2	5.53 277	1.74 376	8.97 378	5.09 309	0.42 59	5.64 236	2.02 273	12.50 237	7.00 206	12.51 312	18.10 340	12.99 360	6.72 328	11.50 323	4.04 329	0.70 534	0.09 324	0.09 384	0.00 1	0.22 247	0.23 326

iGMRVC	5.54 280	1.74 376	9.01 381	5.09 309	0.42 59	5.66 242	1.81 245	12.61 248	7.02 212	12.52 313	18.11 342	13.02 363	6.64 324	11.57 328	4.16 330	0.82 558	0.09 324	0.09 384	0.00 1	0.22 247	0.21 307

DLNR-FE	27.66 662	51.31 688	91.55 719	98.52 729	97.91 727	3.10 59	0.50 70	31.55 553	7.66 227	8.18 251	15.67 308	7.31 263	1.63 85	11.88 348	4.21 331	40.23 689	0.89 605	0.06 350	0.34 519	80.38 716	0.24 333

MIF-Stereo (partial)	4.33 222	1.23 197	7.27 282	5.04 302	5.31 526	3.47 78	0.95 114	9.06 169	7.41 222	4.15 175	15.76 311	5.38 205	5.22 263	11.56 327	4.21 331	0.04 282	0.02 100	0.05 327	0.03 264	0.34 352	0.12 201

DLNR_Zeroshot_test	27.62 661	51.32 689	91.46 717	98.51 728	98.03 728	3.10 59	0.50 70	30.95 544	7.65 226	8.16 250	15.68 310	7.31 263	1.63 85	11.87 347	4.21 331	40.37 690	0.87 602	0.06 350	0.34 519	80.23 715	0.24 333

RALCasStereoNet	5.95 306	2.02 444	7.09 275	7.06 470	5.10 507	6.36 296	5.44 428	13.97 286	13.25 318	9.93 275	17.45 331	10.37 314	3.89 179	11.64 337	4.24 334	0.02 223	0.46 557	0.10 403	0.00 1	0.20 239	0.31 371

GCST	37.32 682	40.98 685	25.25 605	92.15 723	35.59 686	25.00 593	1.02 119	25.45 465	19.73 408	26.01 579	15.21 304	19.51 479	4.75 238	16.71 511	4.32 335	80.90 716	35.46 693	87.50 722	74.71 711	73.21 711	42.99 698

GMM-Stereo	8.34 409	1.09 156	6.42 241	6.14 414	2.52 347	10.30 374	9.64 538	23.44 446	10.64 281	17.84 449	29.89 502	17.37 445	7.75 356	11.55 326	4.36 336	0.05 308	0.01 42	0.23 482	0.90 585	0.46 399	6.26 630

FTStereo	8.67 419	1.13 167	6.04 226	6.04 404	2.39 340	7.86 341	12.05 584	17.72 356	8.33 244	20.16 502	41.41 618	16.10 421	12.64 471	10.80 282	4.37 337	0.18 391	0.01 42	0.09 384	0.16 418	0.15 206	5.71 624

CroCo-Stereo Lap2	4.01 212	2.03 447	8.14 329	9.82 558	6.03 560	1.11 4	0.79 98	9.71 184	7.98 232	3.26 139	4.99 143	9.08 293	5.80 286	6.08 108	4.39 338	0.00 1	0.05 199	0.00 1	0.00 1	0.71 480	0.30 363

GGDA	4.98 241	1.35 242	5.28 165	3.28 144	1.27 215	5.60 233	1.68 201	13.06 260	14.02 328	10.05 277	15.39 306	7.15 256	5.21 262	11.58 329	4.40 339	0.01 139	0.01 42	0.01 244	0.00 1	0.11 178	0.05 109

AIO-Stereo-zeroshot	7.16 369	3.12 517	14.04 518	4.74 279	6.89 587	6.58 307	0.68 84	21.97 432	9.36 263	10.84 290	17.38 329	17.36 444	9.24 390	12.45 386	4.44 340	0.04 282	0.24 493	0.10 403	1.00 596	1.36 539	1.43 542

RAFT-345	6.79 348	1.29 218	6.80 261	5.06 305	0.91 168	5.61 234	3.32 352	13.36 268	10.17 274	13.73 349	43.66 634	9.12 294	5.38 268	12.29 375	4.44 340	0.32 455	0.05 199	0.09 384	0.06 337	0.06 90	0.03 49

FlowAnything_test	3.13 151	1.42 260	6.59 246	8.69 525	1.35 235	8.70 353	2.51 310	7.60 117	3.03 91	4.10 171	2.67 66	3.52 155	0.75 39	5.86 104	4.48 342	0.06 329	0.03 139	0.15 444	0.66 572	0.16 217	0.18 277

Hybrid-DGEV-2	8.17 404	2.51 489	8.34 336	8.55 524	1.17 204	11.10 399	1.08 124	30.90 543	27.91 506	12.92 330	15.67 308	11.91 340	14.50 513	11.71 339	4.55 343	0.05 308	0.08 305	0.00 1	0.05 317	0.28 299	0.13 218

GrayStereo	8.86 426	1.17 181	6.94 268	8.09 511	2.82 371	10.58 383	11.40 575	17.93 364	15.74 359	22.43 537	30.95 520	17.80 450	12.44 465	11.19 309	4.57 344	0.02 223	0.02 100	0.18 458	0.79 581	0.31 328	1.90 562

TestStereo_HL2	5.22 258	1.38 250	5.53 190	3.26 140	1.86 293	5.59 231	2.00 270	12.91 252	13.35 323	10.93 292	18.83 353	7.13 254	5.06 255	11.93 351	4.59 345	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 132	0.02 16

HHNet	7.39 374	1.75 385	7.24 281	3.26 140	3.18 391	5.04 192	6.40 466	19.04 386	15.70 358	20.71 512	32.13 543	10.69 318	5.91 289	10.45 264	4.60 346	0.40 482	0.07 267	0.21 474	0.13 400	0.54 437	0.41 405

sCroCo_RVC	5.06 244	3.29 520	16.45 553	10.72 583	6.64 576	5.83 256	2.74 323	9.67 180	8.06 234	3.66 153	9.20 222	4.81 188	4.95 247	8.12 175	4.64 347	0.64 532	0.50 566	0.06 350	0.03 264	0.70 478	0.42 408

StereoVision	7.21 372	2.17 464	9.29 399	9.43 543	3.91 431	5.09 197	1.91 259	20.04 401	17.37 382	8.57 261	29.59 498	11.08 324	6.76 334	12.44 382	4.71 348	0.54 512	0.05 199	0.16 451	0.03 264	0.82 499	0.30 363

Selective-RAFT	5.78 299	0.83 71	10.24 447	6.70 452	0.72 136	15.49 492	1.13 127	13.82 285	15.41 350	6.97 242	6.97 193	11.63 333	8.27 370	12.32 376	4.73 349	0.10 352	0.01 42	0.00 1	0.26 482	0.07 115	0.03 49

NF-Stereo	6.72 341	1.59 329	8.93 369	6.60 445	0.73 141	6.27 291	3.38 353	20.21 409	18.01 392	13.22 341	19.46 363	11.82 337	6.16 302	12.39 380	4.74 350	0.33 457	0.06 238	0.20 469	0.23 460	0.08 132	0.05 109

OCTAStereo	6.74 344	1.59 329	8.96 376	6.60 445	0.72 136	6.25 288	3.50 356	20.20 403	18.03 393	13.21 338	19.45 361	12.07 349	6.16 302	12.36 379	4.78 351	0.35 464	0.06 238	0.20 469	0.23 460	0.09 143	0.05 109

NRIStereo	5.73 295	1.67 359	8.42 344	5.72 371	0.41 54	6.71 311	2.60 316	14.73 297	10.71 282	12.39 310	15.07 302	11.58 332	6.23 306	12.06 361	4.78 351	0.61 525	0.17 435	0.11 416	0.00 1	0.28 299	0.27 350

DN-CSS_ROB	8.17 404	2.59 494	14.14 519	6.11 411	3.22 394	6.31 294	3.53 361	22.92 442	20.59 418	16.66 423	30.05 506	9.31 295	7.95 362	13.49 432	4.78 351	0.72 538	0.00 1	0.45 525	0.00 1	0.54 437	0.09 162

RE-Stereo	6.73 342	1.58 326	8.94 371	6.59 442	0.71 127	6.27 291	3.51 358	20.20 403	17.99 390	13.21 338	19.46 363	11.94 341	6.20 304	12.34 377	4.79 354	0.34 461	0.05 199	0.20 469	0.23 460	0.09 143	0.05 109

TVStereo	6.73 342	1.58 326	8.94 371	6.59 442	0.71 127	6.27 291	3.51 358	20.20 403	17.99 390	13.21 338	19.46 363	11.94 341	6.20 304	12.34 377	4.79 354	0.34 461	0.05 199	0.20 469	0.23 460	0.09 143	0.05 109

ASMatch	7.40 375	1.42 260	8.49 351	5.09 309	2.00 312	4.74 160	2.62 318	16.54 337	13.17 315	17.08 432	34.75 573	13.13 368	10.33 415	12.04 357	4.82 356	0.05 308	0.24 493	0.21 474	0.17 423	0.16 217	0.97 509

OMP-Stereo	6.93 358	2.57 492	9.03 385	10.63 581	1.72 274	4.89 173	1.91 259	17.84 359	15.56 356	16.69 425	14.16 290	17.70 448	7.33 346	12.93 411	4.83 357	0.24 430	0.03 139	0.06 350	0.02 239	0.19 235	0.39 398

rvit_0105_5	7.60 379	3.13 518	16.37 552	9.97 565	1.59 258	7.41 330	6.27 458	17.78 358	25.62 484	10.30 283	10.39 244	14.79 396	8.95 385	12.51 391	4.87 358	0.17 388	0.42 543	0.00 1	0.11 392	0.62 461	0.71 476

PFNet+	6.68 337	1.40 255	9.60 413	5.64 359	0.85 156	5.79 255	1.74 224	13.63 273	15.30 347	17.88 451	21.38 399	14.52 392	6.07 297	12.74 402	4.89 359	0.63 530	0.20 456	0.11 416	0.30 503	0.05 83	0.91 505

RT-IGEV	10.44 484	1.62 344	11.92 480	5.95 393	2.23 327	21.30 565	14.50 605	29.47 523	24.30 469	21.51 527	20.17 372	23.81 522	12.18 459	13.13 421	4.90 360	0.10 352	0.27 508	0.05 327	0.37 528	0.52 433	0.55 442

RAFT-RH_RVC	7.73 387	1.25 206	6.99 270	4.83 286	0.90 166	11.76 408	1.53 173	13.00 257	14.43 336	17.51 444	46.41 647	11.02 323	6.30 312	12.68 396	4.93 361	0.51 508	0.04 161	0.12 420	0.13 400	0.09 143	0.09 162

ARAFT	8.50 413	3.19 519	16.58 554	5.52 355	0.91 168	12.13 419	11.20 570	17.19 347	18.28 397	18.40 470	16.33 321	17.10 436	8.58 373	18.56 532	5.00 362	0.11 359	0.04 161	0.00 1	0.00 1	0.55 441	0.25 340

rvit_stereo_ft	4.73 238	2.68 497	9.30 401	11.34 601	2.74 366	4.18 109	8.45 518	9.77 186	9.90 272	4.04 170	6.26 179	6.73 243	4.72 235	8.99 214	5.03 363	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 299	0.09 162

CRE-IMP	5.53 277	1.63 349	9.62 415	5.65 360	0.48 75	7.02 321	1.70 206	11.84 224	8.33 244	12.99 335	16.02 314	11.08 324	6.23 306	12.06 361	5.06 364	0.28 447	0.07 267	0.09 384	0.00 1	0.24 269	0.21 307

UniTT-Stereo	2.89 128	0.90 106	6.74 254	4.08 220	2.42 341	2.63 40	0.42 61	5.57 36	4.88 145	5.36 209	7.63 203	1.09 54	1.47 80	8.80 204	5.11 365	0.03 261	0.07 267	0.00 1	0.01 197	0.48 409	0.11 191

riskmin	6.42 325	1.29 218	6.76 258	3.95 213	2.25 330	10.49 378	2.53 311	15.11 303	17.60 386	9.77 273	12.91 283	15.25 405	12.04 457	11.58 329	5.11 365	0.14 372	0.24 493	0.13 432	0.03 264	0.61 458	0.69 471

Pruner-Stereo	6.59 331	1.51 295	8.71 363	6.34 425	0.85 156	5.66 242	4.15 384	13.74 280	11.02 283	18.11 458	22.09 411	15.86 413	5.80 286	11.75 344	5.15 367	0.60 521	0.02 100	0.18 458	0.10 382	0.07 115	0.16 258

ADStereo(finetuned)	6.68 337	1.59 329	9.70 426	3.49 167	0.68 116	4.79 169	1.75 227	15.33 309	23.64 458	15.56 394	20.68 382	7.30 262	13.85 494	8.71 197	5.17 368	0.00 1	0.05 199	0.00 1	0.00 1	0.25 274	1.05 518

SME	6.92 357	2.49 486	5.22 160	5.77 374	1.73 275	21.26 563	4.16 385	17.28 348	15.47 352	11.84 299	16.16 319	7.82 271	10.32 413	11.72 341	5.18 369	0.80 554	0.00 1	0.05 327	0.07 348	0.87 505	0.22 315

IIG-Stereo	7.41 376	2.13 462	8.55 353	10.02 566	1.76 280	6.82 316	1.53 173	17.17 346	15.84 362	18.74 476	20.30 378	18.01 455	8.39 372	12.89 408	5.22 370	0.27 443	0.03 139	0.03 294	0.00 1	0.16 217	0.30 363

rafts_anoy	6.02 312	1.67 359	6.27 239	6.53 438	4.98 497	5.30 209	2.53 311	13.77 282	21.01 423	12.70 326	16.23 320	8.56 285	5.65 281	9.09 219	5.22 370	0.04 282	0.31 520	0.09 384	0.03 264	0.25 274	0.17 267

MIPNet	6.75 346	1.67 359	12.34 486	4.67 276	1.47 242	10.01 369	2.24 289	26.43 481	17.22 377	14.72 366	12.75 279	7.02 253	9.68 401	8.44 181	5.26 372	0.01 139	0.04 161	0.05 327	0.09 369	0.35 356	0.55 442

DCANet	6.46 328	1.59 329	7.28 283	3.51 172	0.68 116	4.77 168	1.75 227	15.33 309	23.62 457	15.55 393	20.73 387	7.31 263	11.56 447	8.83 206	5.26 372	0.00 1	0.05 199	0.00 1	0.00 1	0.26 285	1.11 523

DCANet-4	6.41 324	1.02 131	9.66 420	3.41 156	0.68 116	4.73 155	1.70 206	17.70 355	24.33 472	15.10 377	20.25 374	6.45 238	8.65 375	8.47 182	5.31 374	0.01 139	0.04 161	0.00 1	0.00 1	0.09 143	0.63 458

fff	6.83 351	1.55 309	7.28 283	3.56 175	0.32 27	4.73 155	1.70 206	15.75 320	31.87 541	15.11 378	20.25 374	6.90 249	12.80 473	8.63 191	5.33 375	0.01 139	0.04 161	0.00 1	0.00 1	0.09 143	0.63 458

csc	6.83 351	1.55 309	7.28 283	3.56 175	0.32 27	4.73 155	1.70 206	15.75 320	31.87 541	15.11 378	20.25 374	6.90 249	12.80 473	8.63 191	5.33 375	0.01 139	0.04 161	0.00 1	0.00 1	0.09 143	0.63 458

cscssc	6.83 351	1.55 309	7.28 283	3.56 175	0.32 27	4.73 155	1.70 206	15.75 320	31.87 541	15.11 378	20.25 374	6.90 249	12.80 473	8.63 191	5.33 375	0.01 139	0.04 161	0.00 1	0.00 1	0.09 143	0.63 458

test_sample2	7.86 392	1.27 211	7.98 319	5.00 301	2.29 332	13.33 442	6.88 487	20.42 411	15.24 345	13.95 353	21.58 401	18.96 467	12.12 458	12.07 364	5.36 378	0.12 365	0.10 345	0.07 361	0.03 264	0.28 299	0.19 291

IRAFT_RVC	8.76 421	1.47 275	9.55 412	7.31 480	1.77 282	6.49 302	10.43 557	25.94 475	27.33 501	17.50 443	19.85 369	17.93 453	10.21 411	12.88 407	5.44 379	0.17 388	0.30 516	0.19 466	0.05 317	0.22 247	0.12 201

IPLGR	7.14 367	1.31 226	13.14 498	4.24 238	1.15 202	9.78 366	0.98 117	23.98 450	21.70 436	16.22 409	18.43 346	8.45 284	7.66 351	9.26 225	5.45 380	0.21 408	0.05 199	0.04 316	0.06 337	0.32 338	0.38 395

SFCPSM	8.85 424	1.40 255	11.34 469	5.23 337	3.47 408	16.55 522	7.18 498	30.71 541	25.24 480	16.45 416	19.45 361	11.10 326	9.61 400	11.88 348	5.52 381	0.22 414	0.17 435	0.36 517	0.22 451	0.29 307	0.58 451

FACV-RUCA	7.66 384	1.94 425	9.40 406	7.72 502	6.03 560	12.99 436	3.10 341	19.47 393	18.51 398	12.27 306	18.43 346	8.28 281	10.16 410	11.38 318	5.62 382	0.36 466	0.62 583	4.36 633	0.30 503	1.72 553	0.55 442

NLSM1	4.91 240	1.17 181	5.72 209	4.31 253	5.71 548	13.78 450	1.41 153	14.12 287	9.85 270	5.22 208	10.88 256	4.43 175	4.74 237	10.99 292	5.64 383	0.00 1	0.00 1	0.01 244	0.00 1	0.09 143	0.04 79

Selective-IGEV-i1	8.86 426	1.33 233	10.58 453	5.92 390	2.99 384	13.65 449	10.07 548	24.12 454	28.99 514	14.85 370	19.75 367	18.80 466	6.10 299	11.22 312	5.69 384	0.10 352	0.29 513	0.92 573	1.10 600	0.26 285	0.51 433

PFNet	7.91 393	1.44 270	11.60 474	7.03 467	2.42 341	7.60 338	6.03 451	23.36 445	17.24 379	20.29 504	17.67 332	15.44 408	7.71 354	13.02 419	5.71 385	0.24 430	0.20 456	0.12 420	0.19 438	0.31 328	0.61 456

Anonymous3	9.60 452	3.45 525	29.83 619	9.58 551	4.75 486	24.51 586	10.20 554	24.04 452	18.77 402	10.42 284	14.64 296	7.97 276	8.75 380	14.05 447	5.80 386	2.44 614	1.39 619	0.08 372	0.06 337	0.73 486	0.48 427

DeepStereo_RVC	5.65 292	1.65 352	9.06 387	5.21 333	0.56 92	5.55 229	1.84 249	12.16 230	7.22 216	13.94 352	14.96 301	12.58 352	10.27 412	11.25 313	5.81 387	0.39 479	0.10 345	0.11 416	0.00 1	0.18 231	0.22 315

111	7.26 373	1.65 352	7.28 283	3.56 175	0.32 27	10.76 386	3.53 361	20.55 412	27.51 505	10.07 278	16.62 323	14.30 387	9.53 399	12.02 353	5.87 388	0.14 372	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.31 328	1.14 527

xyz-stereo-finetune	5.39 268	1.47 275	5.53 190	2.65 78	0.30 24	11.94 413	3.28 344	12.96 254	21.28 429	8.14 249	12.32 277	6.19 224	3.62 173	11.80 346	5.98 389	0.01 139	0.02 100	0.00 1	0.02 239	0.16 217	0.04 79

PSM-softLoss	6.61 335	1.60 333	9.42 407	6.48 433	0.88 161	5.65 237	2.04 275	22.64 436	8.77 250	13.95 353	22.11 413	13.01 361	5.22 263	12.73 400	6.05 390	0.49 502	0.06 238	0.27 492	0.56 565	0.16 217	0.06 124

KMStereo	6.61 335	1.60 333	9.42 407	6.48 433	0.88 161	5.65 237	2.04 275	22.64 436	8.77 250	13.95 353	22.11 413	13.01 361	5.22 263	12.73 400	6.05 390	0.49 502	0.06 238	0.27 492	0.56 565	0.16 217	0.06 124

RAFT	8.51 414	2.16 463	8.93 369	8.14 513	0.81 152	12.63 428	8.49 520	16.34 332	15.56 356	22.31 534	18.99 356	19.29 475	11.39 441	17.57 521	6.05 390	0.01 139	0.19 450	0.27 492	0.02 239	0.64 468	0.45 420

CASS	8.15 403	1.67 359	7.68 303	8.25 518	1.52 250	14.39 465	2.72 322	22.65 438	17.23 378	15.42 389	22.68 418	13.47 378	11.87 453	12.44 382	6.07 393	0.96 571	0.05 199	0.12 420	0.01 197	0.71 480	3.14 597
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
iResNetv2_ROB	12.00 521	2.91 507	13.46 506	5.82 377	3.73 420	13.15 439	6.45 468	34.15 588	36.02 581	25.25 569	33.81 568	29.79 569	14.24 505	13.61 439	6.10 394	0.21 408	0.02 100	0.12 420	0.00 1	0.82 499	0.25 340

GMStereo	5.94 305	3.84 539	10.86 463	5.13 319	0.71 127	7.27 328	2.66 321	12.38 234	25.14 479	12.01 305	10.66 248	5.12 196	3.46 162	11.39 319	6.16 395	0.45 493	0.02 100	0.05 327	0.31 508	0.86 503	0.25 340
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
GANet-ADL	8.36 410	2.31 476	8.44 346	7.39 486	2.65 360	12.58 427	5.24 417	29.55 525	25.24 480	14.19 358	16.70 325	17.07 435	6.91 338	10.65 272	6.26 396	0.38 470	0.39 535	0.10 403	0.12 395	0.75 492	0.28 355

NLMM1	5.21 255	1.29 218	6.55 245	3.79 203	5.49 535	12.43 425	3.31 351	12.18 231	15.22 344	7.19 245	8.46 209	5.22 200	4.60 224	12.03 354	6.29 397	0.00 1	0.02 100	0.00 1	0.00 1	0.10 167	0.07 141

UDGNet	10.05 472	13.89 640	10.00 442	9.36 542	2.69 361	7.82 339	1.88 253	18.86 383	34.64 570	17.52 445	13.70 288	13.40 375	7.18 344	13.01 417	6.30 398	5.30 640	0.08 305	12.57 665	2.80 631	8.19 640	1.71 556

rvit_0105_3	9.23 434	3.67 531	17.68 566	11.75 604	1.89 299	9.37 365	8.48 519	18.68 377	30.64 531	15.02 375	14.72 297	17.87 452	9.94 407	15.66 480	6.54 399	0.36 466	0.43 548	0.01 244	0.41 538	0.50 423	1.01 516

11t1	5.86 300	1.10 158	7.74 308	5.18 327	1.44 240	13.82 453	2.36 296	14.92 300	7.26 219	12.98 334	11.10 258	11.24 328	9.30 391	11.59 332	6.54 399	0.10 352	0.16 430	0.00 1	0.01 197	0.18 231	0.23 326

ManiGeoR	5.19 251	1.66 356	8.59 357	3.09 125	3.05 386	5.94 268	1.66 197	19.05 387	9.74 266	6.25 225	14.27 292	6.24 228	4.97 248	12.44 382	6.57 401	0.01 139	0.00 1	0.05 327	0.00 1	0.15 206	0.03 49

HLf10	5.19 251	1.66 356	8.59 357	3.09 125	3.05 386	5.94 268	1.66 197	19.05 387	9.74 266	6.25 225	14.27 292	6.24 228	4.97 248	12.44 382	6.57 401	0.01 139	0.00 1	0.05 327	0.00 1	0.15 206	0.03 49

CoDeX	9.24 435	1.77 397	9.54 411	6.08 406	3.79 424	16.45 519	6.76 484	26.15 478	25.03 478	17.18 436	25.12 441	14.69 395	11.68 450	12.22 371	6.71 403	0.30 451	0.20 456	0.15 444	0.02 239	0.23 262	0.68 469

HCRNet	8.80 423	1.43 264	7.74 308	14.41 630	5.25 517	10.85 391	2.56 315	26.07 477	18.04 394	15.48 390	25.03 438	18.63 465	9.93 406	13.01 417	6.76 404	0.04 282	0.04 161	0.10 403	0.01 197	0.18 231	0.38 395

PCWNet_CMD	9.64 454	1.77 397	10.59 454	4.80 285	2.90 375	16.25 516	2.42 306	29.37 522	34.10 564	17.41 439	22.04 410	19.10 471	7.70 353	12.05 358	6.86 405	0.22 414	0.45 555	0.80 560	0.22 451	3.11 588	0.69 471

WQFJX	4.69 235	1.22 192	5.36 172	3.29 146	5.73 549	14.19 461	1.93 262	11.24 219	8.68 249	5.78 215	5.47 164	5.72 212	5.99 296	12.05 358	6.87 406	0.02 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 178	0.15 249

MSMDNet	9.64 454	1.77 397	10.63 455	4.83 286	2.90 375	16.35 517	2.37 299	29.33 520	34.29 568	17.43 441	22.10 412	19.05 470	7.79 358	12.11 368	6.87 406	0.23 424	0.46 557	0.67 549	0.21 448	2.77 579	0.60 454

WQFJX1	4.68 233	1.09 156	5.54 193	4.07 217	5.82 553	10.92 396	3.99 376	10.31 199	10.17 274	5.90 217	4.99 143	5.79 215	5.18 260	12.80 404	6.89 408	0.01 139	0.00 1	0.01 244	0.00 1	0.15 206	0.06 124

GMStereo_Zeroshot	10.83 500	7.81 600	19.95 587	9.55 549	2.47 346	11.83 409	1.31 142	20.84 413	20.52 416	22.73 540	35.93 580	24.76 535	5.94 291	19.68 548	7.04 409	0.45 493	0.02 100	0.25 486	0.01 197	5.38 622	0.19 291

MyStereo05	9.29 440	1.76 391	8.95 373	6.19 416	4.40 467	7.09 322	9.95 542	31.21 547	40.82 607	17.31 438	12.93 284	10.33 313	12.52 469	13.93 443	7.05 410	0.06 329	0.10 345	0.02 274	0.04 289	0.73 486	0.29 360

MIM_Stereo	7.02 362	1.55 309	10.78 460	4.17 228	0.58 95	5.25 206	1.32 145	19.03 385	12.59 306	16.74 427	28.83 485	13.20 369	5.53 273	12.89 408	7.11 411	0.00 1	0.23 482	0.00 1	0.01 197	0.38 372	0.28 355

CFNet_ucs	10.25 479	1.91 417	11.88 479	4.98 298	4.08 442	15.11 481	3.57 365	28.02 500	31.98 547	18.21 461	25.20 442	23.27 513	9.38 395	13.38 428	7.22 412	0.23 424	0.81 597	1.65 602	0.22 451	3.01 584	0.93 506

GES	8.51 414	1.98 431	11.82 478	6.39 428	1.77 282	12.36 424	6.22 457	21.55 421	21.34 430	19.02 480	26.02 451	8.79 287	9.34 394	13.94 445	7.24 413	0.38 470	0.10 345	0.30 508	0.14 406	0.69 475	0.73 479

DAS	10.80 499	2.03 447	13.96 515	9.01 532	6.23 567	14.67 474	7.38 502	21.59 422	32.58 554	18.67 474	28.13 476	19.20 473	17.08 553	16.54 509	7.31 414	0.58 516	0.01 42	0.29 504	0.01 197	0.47 406	0.20 296

SepStereo	11.34 506	2.03 447	13.96 515	9.01 532	6.23 567	14.67 474	7.38 502	21.59 422	32.58 554	18.67 474	28.13 476	19.20 473	17.08 553	27.36 611	7.31 414	0.58 516	0.01 42	0.29 504	0.01 197	0.47 406	0.20 296

CFNet_pseudo	9.58 451	1.91 417	10.73 458	4.53 266	2.91 377	14.26 462	2.75 324	26.73 486	32.14 548	17.10 433	23.02 420	22.14 501	8.74 379	12.17 370	7.43 416	0.20 403	0.45 555	1.24 595	0.24 470	2.49 573	0.49 431

IGEV_i1	8.11 401	1.53 301	9.99 438	5.80 375	1.15 202	16.03 501	7.19 499	19.82 399	15.30 347	16.39 415	17.38 329	17.95 454	8.38 371	14.44 456	7.44 417	0.25 436	0.19 450	1.08 582	1.12 603	0.26 285	0.54 440

ccs_rob	9.61 453	1.92 421	10.72 457	4.55 268	2.89 374	14.33 464	2.86 332	26.85 487	32.36 551	17.05 431	22.91 419	22.12 500	8.70 377	12.10 366	7.44 417	0.19 395	0.44 550	1.38 597	0.25 476	2.68 576	0.57 448

1test111	5.59 289	2.00 434	4.99 142	5.89 384	0.26 10	10.85 391	5.38 422	20.20 403	11.88 293	6.95 238	10.01 230	4.49 178	9.78 403	11.09 298	7.45 419	0.00 1	0.05 199	0.00 1	0.04 289	0.25 274	0.20 296

qqq	6.96 360	1.40 255	8.15 330	4.50 264	1.03 178	8.55 352	6.93 490	20.20 403	11.88 293	12.00 304	18.19 345	16.02 417	11.15 432	11.09 298	7.45 419	0.06 329	0.13 395	0.02 274	0.05 317	0.25 274	0.20 296

MyStereo04	9.24 435	1.92 421	8.78 365	6.09 407	4.31 459	6.54 304	9.96 544	32.24 567	41.99 615	14.26 360	11.98 272	12.00 345	12.01 456	13.93 443	7.53 421	0.06 329	0.10 345	0.03 294	0.04 289	0.63 464	0.30 363

mmm	7.72 386	1.50 292	8.56 354	5.29 339	1.89 299	14.14 460	5.70 435	18.42 372	11.02 283	16.04 404	23.78 426	17.00 429	10.03 408	12.03 354	7.54 422	0.12 365	0.07 267	0.50 531	0.20 444	0.31 328	0.18 277

DIP-Stereo	6.74 344	1.93 424	10.02 443	4.28 247	1.64 266	13.54 447	1.52 171	15.16 305	6.63 196	14.30 361	26.81 463	10.90 320	5.19 261	14.78 464	7.56 423	0.00 1	0.06 238	0.05 327	0.00 1	0.17 228	0.17 267
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
anonymousa	9.03 428	1.62 344	8.03 325	4.19 233	5.53 537	15.37 486	3.81 372	18.55 376	21.20 428	18.28 462	30.99 521	20.79 486	13.42 482	10.58 266	7.57 424	0.00 1	0.05 199	0.29 504	0.18 425	0.10 167	0.11 191

IER	9.78 459	1.55 309	9.97 436	4.51 265	5.23 515	13.78 450	5.11 414	26.66 484	22.79 450	19.69 491	29.45 496	16.42 422	18.52 571	13.64 440	7.57 424	0.06 329	0.03 139	0.18 458	0.09 369	0.18 231	0.23 326

NLCSM	4.99 242	1.39 253	5.75 210	5.86 382	5.86 557	11.21 402	3.80 371	10.71 211	8.54 248	8.36 254	5.25 152	4.57 184	6.65 325	13.57 436	7.59 426	0.29 449	0.01 42	0.00 1	0.01 197	0.24 269	0.13 218

WQFJA1	4.56 229	1.18 184	5.44 178	3.48 165	5.88 558	13.44 444	1.59 183	11.97 226	8.85 256	4.92 201	5.44 161	6.20 225	5.05 253	10.03 252	7.60 427	0.01 139	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.09 143	0.10 174

NLMM	4.55 228	1.18 184	5.44 178	3.48 165	5.88 558	13.44 444	1.59 183	11.98 227	8.84 255	4.92 201	5.44 161	6.20 225	5.05 253	9.85 244	7.60 427	0.01 139	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.09 143	0.10 174

GANet-RSSM	9.48 448	1.32 230	6.45 243	6.72 454	5.51 536	12.78 432	6.03 451	26.55 482	18.96 404	14.92 371	27.95 474	25.41 541	14.69 517	13.52 435	7.60 427	0.10 352	0.10 345	0.16 451	0.01 197	0.51 427	0.39 398

test_sample5	9.36 443	1.61 338	9.63 417	5.30 340	2.52 347	15.42 489	6.00 446	27.25 491	19.96 412	18.36 468	31.81 537	15.99 415	11.29 436	13.21 422	7.66 430	0.23 424	0.08 305	0.07 361	0.04 289	0.48 409	0.34 381

DualNet	9.49 450	1.61 338	9.63 417	5.30 340	2.52 347	15.42 489	6.00 446	27.25 491	19.96 412	19.40 484	33.22 558	15.99 415	11.29 436	13.21 422	7.66 430	0.23 424	0.08 305	0.07 361	0.04 289	0.48 409	0.34 381

rvit_stereo_0075_2	9.10 431	3.87 540	19.26 580	11.81 606	8.82 625	5.75 253	4.40 392	22.77 439	17.68 388	11.90 301	28.34 480	16.05 420	6.35 315	14.30 452	7.67 432	0.52 510	0.34 531	0.51 532	0.08 355	0.38 372	1.14 527

BSDual-CNN	9.70 456	1.48 281	7.93 315	6.74 455	3.96 432	16.10 506	7.13 495	33.06 576	21.58 433	17.99 454	21.34 396	22.28 502	11.53 444	14.18 448	7.81 433	0.19 395	0.13 395	0.14 437	0.04 289	0.30 316	0.09 162

psmg	9.80 461	1.48 281	7.93 315	5.18 327	3.96 432	15.85 498	7.93 511	29.11 515	21.58 433	20.93 514	25.06 439	22.28 502	11.53 444	14.18 448	7.81 433	0.19 395	0.13 395	0.17 453	0.04 289	0.36 358	0.21 307

H2IRNET	5.89 303	1.14 170	6.65 248	4.13 226	2.24 329	4.15 104	0.73 92	12.10 229	13.21 316	7.09 243	20.45 380	15.74 410	10.74 420	10.36 260	7.84 435	0.06 329	0.00 1	0.07 361	0.53 562	0.37 365	0.16 258

xyz-stereo	13.23 548	0.83 71	38.70 638	2.53 69	0.83 155	41.19 665	4.82 412	13.68 274	26.28 493	22.98 544	37.78 594	29.35 565	18.53 572	18.11 529	7.85 436	0.22 414	0.03 139	0.64 546	0.01 197	0.13 192	0.06 124

FENet	7.94 395	1.01 128	6.72 251	5.87 383	2.07 316	11.11 400	2.03 274	21.39 419	20.81 420	17.14 435	22.65 417	14.43 389	11.54 446	12.97 414	7.89 437	0.15 381	0.24 493	0.03 294	0.02 239	0.14 198	0.62 457

DRaft	9.27 439	1.23 197	9.08 388	3.62 186	0.78 146	13.27 441	5.89 438	16.97 342	29.57 517	21.15 523	38.46 601	10.09 310	13.98 498	11.58 329	7.91 438	0.43 489	0.30 516	0.06 350	0.26 482	0.26 285	0.45 420

iResNet_ROB	11.71 513	1.96 428	10.77 459	6.01 400	3.68 417	15.13 483	2.34 295	31.72 554	37.58 590	26.16 580	32.77 550	25.88 545	15.34 531	16.35 505	7.94 439	0.19 395	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.31 328	0.12 201

LiteMatch	2.05 59	1.75 385	2.89 16	3.57 181	0.63 107	2.13 24	1.54 175	4.85 22	2.56 56	1.63 56	0.47 18	2.13 111	4.42 202	3.83 55	7.98 440	0.00 1	0.04 161	0.00 1	0.00 1	0.29 307	0.31 371

Lsterematch	6.44 327	1.75 385	6.90 266	3.57 181	0.63 107	8.44 351	1.54 175	12.51 239	16.89 374	16.22 409	25.52 446	9.64 303	4.42 202	12.06 361	7.98 440	0.00 1	0.04 161	0.00 1	0.00 1	0.29 307	0.31 371

test_sample1	7.66 384	1.26 209	8.87 367	5.04 302	2.61 354	14.61 473	4.58 401	20.08 402	9.81 269	13.83 351	21.62 403	18.21 461	12.26 460	11.71 339	8.01 442	0.11 359	0.11 366	0.02 274	0.02 239	0.20 239	0.17 267

UCFNet_RVC	9.48 448	2.12 460	4.89 135	7.03 467	3.78 422	16.05 502	6.37 464	28.25 504	20.00 414	15.93 403	23.07 421	25.21 538	12.79 472	12.57 394	8.01 442	0.07 340	0.04 161	1.17 586	0.23 460	1.31 537	0.69 471

x	6.80 349	1.36 243	6.94 268	4.58 272	1.88 298	10.78 388	4.55 399	19.79 398	10.62 279	12.69 325	19.54 366	14.87 398	10.11 409	9.52 231	8.03 444	0.07 340	0.15 419	0.04 316	0.04 289	0.24 269	0.22 315

CCAANet	9.84 465	1.49 287	9.29 399	6.41 430	5.05 503	12.91 434	3.79 370	28.06 501	22.91 451	15.23 386	36.91 587	18.50 464	10.70 419	16.74 512	8.06 445	0.12 365	0.00 1	0.27 492	0.01 197	0.20 239	0.15 249

DEmStereo	8.85 424	1.36 243	9.99 438	4.24 238	1.05 184	11.49 404	5.91 439	13.76 281	26.68 497	22.03 532	32.92 554	11.86 339	15.27 529	11.48 321	8.08 446	0.16 384	0.15 419	0.02 274	0.09 369	0.09 143	0.44 415

IPLG	7.20 371	1.43 264	12.55 490	5.17 322	4.32 462	11.11 400	1.48 159	21.79 425	15.10 343	19.16 482	20.23 373	5.26 203	5.61 276	11.68 338	8.14 447	0.05 308	0.06 238	0.03 294	0.07 348	0.33 346	0.50 432

HITNet	7.83 390	2.93 508	8.39 340	4.76 283	1.48 245	12.75 431	4.64 403	20.97 414	14.37 335	15.14 382	22.15 415	14.57 393	10.62 417	14.38 455	8.14 447	0.04 282	0.01 42	0.48 528	0.02 239	0.57 449	0.10 174
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
test_sample4	9.10 431	1.65 352	9.91 433	5.19 330	2.57 352	16.59 523	5.38 422	27.37 493	19.80 411	17.80 448	27.52 471	15.01 399	11.21 434	12.69 399	8.15 449	0.21 408	0.07 267	0.06 350	0.03 264	0.43 389	0.30 363

Selective-IGEV-i16pc	10.06 473	1.72 372	15.71 542	5.65 360	1.66 267	36.81 651	11.67 578	18.83 382	26.73 498	10.16 280	21.57 400	15.78 411	7.07 340	14.19 451	8.16 450	2.15 605	0.94 608	0.26 489	0.53 562	0.77 495	0.87 499

CIPLG	7.15 368	2.44 481	12.82 493	7.38 484	4.93 492	10.51 379	4.56 400	15.17 306	13.25 318	17.45 442	19.75 367	8.42 283	4.60 224	11.41 320	8.31 451	0.33 457	0.32 523	0.03 294	0.14 406	0.37 365	0.72 478

FADNet-RVC-Resample	11.72 514	4.35 549	30.33 622	9.46 547	3.90 429	14.11 457	7.17 497	25.78 471	23.31 453	23.27 548	29.52 497	19.50 478	15.00 525	15.38 473	8.33 452	0.53 511	0.50 566	0.49 529	0.50 558	1.38 541	1.67 554

hknet	10.13 477	1.56 319	10.27 448	6.74 455	3.72 419	16.10 506	7.13 495	33.06 576	21.12 426	17.99 454	21.34 396	23.11 510	14.95 520	16.43 506	8.34 453	0.14 372	0.13 395	0.14 437	0.04 289	0.30 316	0.09 162

THIR-Stereo	9.38 445	1.78 400	8.50 352	4.74 279	0.71 127	15.92 499	11.93 582	16.39 333	21.56 432	24.27 554	32.07 541	14.40 388	14.14 502	11.49 322	8.39 454	0.05 308	0.25 501	0.10 403	0.05 317	0.33 346	0.58 451

xyz-stereo-finetune2	5.60 290	1.64 350	5.87 216	2.44 57	0.32 27	15.39 487	1.90 258	10.59 209	5.28 164	10.58 286	17.82 335	7.37 266	8.93 384	14.86 465	8.46 455	0.01 139	0.02 100	0.08 372	0.14 406	0.23 262	0.04 79

HLF11	5.67 293	1.55 309	8.56 354	3.38 154	3.06 388	4.57 136	1.23 134	18.20 370	9.49 264	9.83 274	16.96 327	7.53 270	4.93 246	15.35 472	8.47 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 262	0.01 4

ACRE	7.07 365	2.38 478	13.26 500	7.36 483	4.86 488	10.28 372	4.40 392	15.51 314	13.69 325	17.22 437	19.23 358	8.00 277	4.20 193	10.64 271	8.50 457	0.33 457	0.32 523	0.03 294	0.14 406	0.37 365	0.77 486

test_sample3	8.76 421	1.62 344	9.99 438	5.21 333	2.61 354	17.43 531	5.37 420	26.91 488	19.77 409	17.13 434	20.82 389	16.55 425	9.70 402	12.52 393	8.59 458	0.21 408	0.07 267	0.05 327	0.04 289	0.39 375	0.30 363

AdaStereo	10.22 478	3.63 529	9.14 395	9.15 536	3.24 396	15.79 497	5.39 427	31.94 557	25.42 482	18.39 469	26.47 458	19.44 476	9.50 398	16.60 510	8.59 458	0.44 491	0.05 199	0.40 522	0.00 1	0.57 449	0.16 258
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.
NOSS_ROB	10.99 502	3.81 537	6.88 264	6.69 451	2.30 333	16.06 504	10.94 564	30.06 529	32.41 552	16.10 406	18.72 352	22.78 509	14.21 504	17.52 520	8.62 460	2.35 609	1.84 629	3.32 630	1.57 614	2.06 567	1.52 547

IPLGR_C	7.16 369	2.48 484	12.98 496	7.52 493	4.91 491	10.56 380	4.59 402	15.63 319	14.12 330	17.42 440	18.87 354	8.00 277	4.59 223	10.76 278	8.81 461	0.32 455	0.32 523	0.03 294	0.13 400	0.36 358	0.76 483

test_sample6	9.79 460	1.61 338	9.84 430	5.35 346	2.35 338	15.59 493	6.60 478	28.40 505	20.96 422	19.40 484	33.22 558	17.17 438	11.58 448	13.43 431	8.82 462	0.26 441	0.10 345	0.10 403	0.06 337	0.50 423	0.41 405

DispNO	9.33 442	1.78 400	15.84 544	5.73 372	5.74 550	12.24 421	4.81 411	25.06 461	21.10 425	16.70 426	20.86 390	17.78 449	11.76 451	16.74 512	8.85 463	0.22 414	0.15 419	0.03 294	0.12 395	0.41 383	0.64 464

FSD	7.83 390	6.74 590	11.67 475	13.63 619	5.31 526	8.20 347	12.18 586	12.39 235	7.98 232	7.94 248	7.35 197	9.35 298	7.17 343	10.94 290	8.86 464	5.58 642	2.77 646	5.46 637	4.09 642	5.17 620	3.91 605

CrosDoStereo	9.24 435	1.29 218	8.16 332	4.56 270	1.04 181	7.52 334	15.00 612	15.85 325	24.31 470	24.27 554	33.44 562	13.37 373	13.82 492	12.23 372	8.86 464	0.01 139	0.11 366	0.09 384	0.04 289	0.36 358	0.53 437

DeepStereo_LL	9.24 435	1.29 218	8.16 332	4.56 270	1.04 181	7.52 334	15.00 612	15.85 325	24.31 470	24.27 554	33.44 562	13.37 373	13.82 492	12.23 372	8.86 464	0.01 139	0.11 366	0.09 384	0.04 289	0.36 358	0.53 437

HSM	11.33 505	1.80 405	7.04 274	6.13 413	3.99 437	16.16 510	6.92 489	29.69 527	19.39 405	22.95 543	26.05 454	41.08 643	15.79 536	20.25 562	8.89 467	0.02 223	0.03 139	0.01 244	0.00 1	0.15 206	0.34 381

RAFT + AFF	10.27 481	3.77 534	17.13 556	10.24 573	4.97 495	13.08 437	11.52 576	25.69 470	25.80 485	14.72 366	16.12 317	19.16 472	11.35 440	16.24 504	9.04 468	0.30 451	1.46 621	0.66 548	0.20 444	2.03 566	1.94 563

DCVSM-stereo	9.70 456	1.83 407	11.36 470	5.81 376	3.59 412	10.57 381	3.00 336	18.71 378	22.11 441	23.79 552	19.02 357	29.73 567	17.68 560	13.33 427	9.11 469	0.21 408	1.14 613	0.27 492	0.06 337	0.75 492	1.89 561

PSMNet-RSSM	9.71 458	1.73 373	6.09 228	7.47 491	4.27 453	10.06 370	6.00 446	29.14 516	21.74 437	15.76 397	32.88 553	22.63 505	13.18 479	12.94 412	9.12 470	0.09 346	0.02 100	0.07 361	0.10 382	0.70 478	0.24 333

HSM-Net_RVC	10.88 501	1.23 197	5.46 181	5.57 356	2.63 358	20.12 555	6.06 453	27.67 497	28.35 512	20.63 510	25.51 445	34.01 607	14.38 508	16.18 499	9.29 471	0.11 359	0.07 267	0.01 244	0.00 1	0.13 192	0.14 229
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
pcwnet_v2	12.32 527	2.00 434	17.53 561	7.79 504	5.69 546	17.06 526	3.69 369	36.52 615	46.17 634	20.55 506	29.39 494	16.50 423	13.00 478	15.70 481	9.32 472	0.50 505	1.00 609	0.34 513	0.24 470	2.00 563	1.38 539

DStereoRT	14.31 561	2.30 475	10.03 444	10.45 576	5.01 501	18.36 540	6.38 465	27.11 489	26.47 496	15.77 398	24.40 432	10.48 315	14.62 516	17.08 517	9.45 473	1.32 589	0.51 570	57.89 697	25.93 685	0.56 447	2.01 566

LL-Strereo	10.79 498	3.52 527	12.54 489	8.77 527	5.44 533	7.49 331	9.26 531	35.15 602	28.70 513	16.47 417	15.85 313	21.06 490	17.42 558	21.62 577	9.72 474	0.21 408	0.22 474	0.74 554	0.08 355	0.98 513	0.60 454

DualNet (step1)	12.44 531	4.86 557	17.49 558	5.97 394	2.94 380	17.57 534	8.30 514	28.75 508	23.91 466	24.38 559	21.03 392	24.64 529	17.82 563	13.58 437	9.82 475	6.44 648	0.87 602	6.62 644	7.44 657	3.20 593	3.11 593

test_sample7	10.45 485	2.24 472	9.90 432	5.32 342	2.01 313	14.98 478	7.44 504	28.75 508	23.91 466	24.38 559	21.03 392	24.64 529	17.82 563	13.58 437	9.82 475	0.59 520	0.87 602	0.39 521	0.12 395	0.66 474	0.47 423

dd	7.96 397	4.08 543	11.49 473	6.53 438	0.93 172	8.28 349	4.03 379	16.53 336	33.82 560	15.17 384	16.50 322	6.79 246	5.96 294	14.30 452	9.90 477	1.13 582	0.42 543	0.17 453	0.44 549	2.01 564	0.79 487

GwcNet-ADL	8.48 412	1.70 369	9.38 405	7.10 473	2.78 370	6.74 314	6.57 476	30.15 530	26.01 491	15.15 383	17.77 334	13.93 383	6.96 339	12.96 413	9.91 478	0.48 501	0.72 590	0.01 244	0.01 197	0.51 427	0.84 493

gwcnet-sp	9.81 462	2.82 501	13.47 507	5.99 397	4.27 453	16.20 512	5.91 439	25.55 467	24.34 473	21.01 516	20.69 383	15.22 402	14.96 521	14.50 459	9.97 479	0.05 308	0.15 419	0.02 274	0.08 355	0.49 418	0.51 433

scenet	9.81 462	2.82 501	13.47 507	5.99 397	4.27 453	16.20 512	5.91 439	25.55 467	24.34 473	21.01 516	20.69 383	15.22 402	14.96 521	14.50 459	9.97 479	0.05 308	0.15 419	0.02 274	0.08 355	0.49 418	0.51 433

ssnet	9.81 462	2.82 501	13.47 507	5.99 397	4.27 453	16.20 512	5.91 439	25.55 467	24.34 473	21.01 516	20.69 383	15.22 402	14.96 521	14.50 459	9.97 479	0.05 308	0.15 419	0.02 274	0.08 355	0.49 418	0.51 433

dad	12.24 525	10.20 616	13.68 512	6.64 448	1.47 242	13.55 448	3.58 366	17.62 353	35.33 576	27.15 591	32.65 549	30.85 577	10.86 423	14.33 454	10.04 482	2.95 621	0.55 577	7.92 655	0.91 588	3.35 597	1.17 529

FADNet	14.18 559	10.92 625	37.56 635	7.79 504	6.64 576	17.48 532	6.91 488	34.73 597	34.03 562	18.85 478	27.02 466	28.26 557	14.24 505	17.77 523	10.09 483	0.41 484	0.67 588	0.37 518	0.37 528	8.13 638	1.34 536

MLCV	9.32 441	2.22 469	12.55 490	5.22 335	1.32 224	13.79 452	1.35 150	21.14 418	23.65 459	21.91 531	31.37 527	17.14 437	7.57 350	16.00 497	10.18 484	0.22 414	0.01 42	0.03 294	0.02 239	0.40 380	0.29 360

CBMV_ROB	11.77 517	2.89 505	6.92 267	5.20 331	2.88 373	14.12 458	4.79 408	26.69 485	29.84 525	26.17 581	31.92 538	23.61 518	20.74 586	20.20 561	10.18 484	1.78 598	1.80 628	2.17 611	1.26 608	1.61 545	0.55 442

MyStereo8	7.13 366	2.48 484	10.86 463	6.81 460	4.98 497	10.73 385	1.42 155	14.58 294	9.73 265	15.75 396	23.16 422	12.17 350	7.96 363	9.85 244	10.21 486	0.04 282	0.19 450	0.08 372	0.21 448	0.58 453	0.82 490

DeepPruner_ROB	10.77 497	4.56 551	13.13 497	6.37 426	4.28 458	10.14 371	6.86 486	36.42 614	19.59 407	17.87 450	27.37 469	23.19 512	12.26 460	19.09 540	10.23 487	1.05 578	0.48 561	0.23 482	0.15 415	0.89 507	1.17 529

SACVNet	13.38 554	4.08 543	11.41 472	11.67 603	5.79 551	17.28 528	9.39 532	32.77 572	22.29 442	28.11 596	33.35 560	32.48 592	21.86 590	19.75 549	10.28 488	1.00 574	0.48 561	0.85 568	0.29 496	1.31 537	3.08 591

iResNet	10.26 480	3.10 516	15.72 543	7.35 482	2.13 319	13.86 455	7.07 492	22.80 440	28.01 507	20.10 500	30.40 510	16.79 427	11.06 430	14.46 458	10.29 489	0.39 479	0.05 199	0.00 1	0.07 348	0.73 486	0.73 479

BUS	9.20 433	1.48 281	7.93 315	6.74 455	3.96 432	17.62 537	2.79 326	33.06 576	21.58 433	17.99 454	21.34 396	14.49 390	9.40 396	14.18 448	10.57 490	0.19 395	0.13 395	0.14 437	0.04 289	0.30 316	0.09 162

NINENet	10.74 495	2.29 474	10.44 451	8.03 510	5.09 505	17.62 537	2.79 326	38.69 633	33.24 559	18.35 467	26.31 456	14.49 390	9.40 396	15.88 488	10.57 490	0.41 484	0.21 464	0.29 504	0.00 1	0.42 387	0.23 326

CFNet	10.67 491	2.33 477	8.90 368	6.66 449	4.09 444	16.05 502	4.26 391	30.44 538	31.01 534	18.53 471	26.48 459	23.69 519	13.68 488	15.27 468	10.59 492	0.05 308	0.02 100	0.44 523	0.05 317	0.73 486	0.23 326

UGAM	10.01 471	1.28 214	9.19 397	6.53 438	4.31 459	6.72 312	10.45 559	15.31 308	25.98 489	20.56 508	27.42 470	22.70 507	11.49 442	26.30 606	10.64 493	0.00 1	0.00 1	0.46 526	0.03 264	0.39 375	0.43 412

G2L-ROB	9.43 447	1.49 287	8.01 323	5.66 363	4.08 442	11.74 407	7.70 509	29.33 520	18.14 395	19.72 492	21.64 404	22.32 504	11.02 429	16.47 507	10.74 494	0.02 223	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.19 235	0.33 377

ICVP	10.07 475	1.73 373	6.11 229	9.08 534	3.31 398	12.25 422	6.56 475	26.30 480	22.52 446	16.49 418	31.80 536	26.94 553	12.42 464	11.35 317	10.92 495	1.17 585	0.57 579	0.17 453	0.10 382	0.58 453	1.07 522
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
BEATNet_4x	9.37 444	4.85 556	12.05 485	5.48 353	1.35 235	13.15 439	6.15 455	25.06 461	16.74 372	16.18 407	24.65 436	17.29 443	12.51 468	16.91 515	10.92 495	0.38 470	0.18 443	0.81 565	0.05 317	1.95 560	0.65 466

CFNet-ft	9.87 466	2.18 467	5.49 186	7.45 489	5.25 517	15.76 495	5.98 444	21.89 428	21.87 438	14.96 372	30.02 504	25.68 542	13.68 488	12.46 387	10.94 497	0.08 344	0.06 238	1.83 603	0.22 451	1.09 519	0.43 412

CFNet_RVC	9.87 466	2.18 467	5.49 186	7.45 489	5.25 517	15.76 495	5.98 444	21.89 428	21.87 438	14.96 372	30.02 504	25.68 542	13.68 488	12.46 387	10.94 497	0.08 344	0.06 238	1.83 603	0.22 451	1.09 519	0.43 412

HBP-ISP	12.52 534	7.82 601	8.47 350	7.57 496	4.27 453	12.56 426	6.42 467	28.68 507	29.56 516	21.11 521	35.69 578	15.85 412	18.42 570	20.44 568	11.00 499	3.03 622	2.63 642	7.09 653	3.97 641	3.58 600	2.27 577

cf-r	10.06 473	1.60 333	7.99 321	5.82 377	5.70 547	12.92 435	4.78 406	24.18 455	27.47 504	16.91 430	31.02 522	25.12 537	14.05 499	11.63 336	11.01 500	0.03 261	0.03 139	0.05 327	0.03 264	0.43 389	0.39 398

CVANet_RVC	13.24 550	3.39 523	8.43 345	8.42 521	5.04 502	18.52 545	11.72 580	32.03 559	33.85 561	23.17 547	32.77 550	29.78 568	16.51 544	23.20 587	11.28 501	0.94 568	0.04 161	1.19 589	0.47 554	3.13 589	1.01 516

DMCA	8.51 414	1.90 414	9.96 435	5.16 321	4.14 447	10.29 373	4.46 396	25.52 466	19.55 406	16.33 413	20.69 383	17.59 446	11.26 435	10.42 263	11.36 502	0.50 505	0.08 305	0.35 514	0.05 317	0.36 358	0.31 371

fast-iter	8.30 407	2.00 434	6.75 255	4.58 272	5.15 513	4.16 105	0.50 70	17.99 366	9.24 260	25.03 565	28.22 478	20.23 483	12.47 466	17.93 526	11.49 503	0.00 1	0.10 345	0.00 1	0.05 317	0.08 132	0.05 109

CoSv	8.30 407	2.00 434	6.75 255	4.58 272	5.15 513	4.16 105	0.50 70	17.99 366	9.24 260	25.03 565	28.22 478	20.23 483	12.47 466	17.93 526	11.49 503	0.00 1	0.10 345	0.00 1	0.05 317	0.08 132	0.05 109

AACVNet	10.58 489	2.86 504	9.78 429	8.95 531	3.30 397	10.80 389	4.78 406	22.37 434	12.55 305	27.50 592	29.84 501	30.06 573	15.99 538	19.10 541	11.60 505	0.40 482	0.18 443	0.22 478	0.03 264	0.62 461	0.73 479

rvit_105_1	13.56 556	5.57 571	19.88 586	13.22 617	4.58 481	15.04 480	28.61 676	26.56 483	42.75 618	18.83 477	24.53 434	20.93 488	13.85 494	18.02 528	11.90 506	1.74 596	0.60 581	0.25 486	2.10 625	0.61 458	1.64 552

DSFCA	11.85 519	2.01 442	12.93 495	5.40 350	6.87 585	15.36 485	10.45 559	30.68 540	31.84 540	25.99 577	23.52 424	22.03 498	14.05 499	20.28 565	12.46 507	0.57 515	0.41 539	0.28 500	0.38 531	1.02 515	0.47 423

DFGA-Net	9.06 430	3.56 528	17.96 570	5.71 370	3.89 427	10.76 386	3.08 340	25.17 463	29.50 515	16.21 408	18.47 349	9.49 299	6.31 313	15.80 484	12.54 508	0.05 308	0.00 1	0.06 350	0.09 369	1.76 554	0.83 491

tta	10.45 485	1.37 245	13.37 502	4.41 257	1.30 218	14.39 465	3.29 346	30.25 532	29.81 521	19.55 486	29.37 489	18.06 456	14.40 509	15.42 474	12.69 509	0.38 470	0.21 464	0.28 500	0.03 264	0.29 307	0.18 277

SMFormer	10.46 487	1.37 245	13.37 502	4.41 257	1.30 218	14.40 468	3.29 346	30.25 532	29.81 521	19.55 486	29.37 489	18.06 456	14.40 509	15.42 474	12.70 510	0.38 470	0.21 464	0.28 500	0.03 264	0.33 346	0.31 371

iRaft-Stereo_5w	8.70 420	1.81 406	9.33 403	5.83 379	3.78 422	4.87 172	11.12 569	15.86 327	14.80 340	15.23 386	26.36 457	21.49 494	12.91 477	15.94 493	12.73 511	0.58 516	0.05 199	0.08 372	0.09 369	0.85 502	0.33 377

G2L-Stereo_test	10.39 483	1.61 338	7.86 311	4.75 282	4.34 463	11.83 409	11.94 583	32.49 568	22.58 447	23.08 546	24.40 432	21.48 493	11.95 455	15.64 479	13.00 512	0.04 282	0.06 238	0.01 244	0.02 239	0.32 338	0.37 392

Selective-IGEV-i16pb	12.56 535	1.79 404	18.70 575	6.40 429	2.14 320	35.66 647	11.00 566	31.78 555	35.44 577	14.65 365	26.95 464	19.68 481	11.09 431	15.94 493	13.10 513	2.24 606	1.00 609	0.49 529	0.95 592	1.14 525	1.06 520

TDLM	12.98 545	3.78 535	9.77 428	10.75 586	4.94 493	16.10 506	14.08 601	35.05 600	31.87 541	22.36 535	26.51 461	26.09 546	14.97 524	24.73 598	13.11 514	1.05 578	0.05 199	1.21 590	0.27 489	1.83 556	1.00 515

DDVS	10.70 492	3.00 512	11.95 481	6.84 462	3.80 425	15.73 494	2.83 330	23.57 447	17.37 382	20.98 515	29.89 502	31.40 583	8.70 377	19.22 544	13.19 515	0.74 544	1.53 624	0.07 361	0.21 448	0.84 501	2.11 569

ACV-stereo	11.65 512	5.15 563	28.84 612	6.80 459	3.33 399	20.38 556	6.59 477	21.03 415	20.57 417	17.67 447	20.95 391	26.81 550	16.69 545	20.19 560	13.26 516	0.72 538	1.11 612	0.15 444	0.09 369	0.65 470	2.13 570

ToySt	10.51 488	2.00 434	15.67 541	5.33 343	0.95 174	14.97 477	9.51 535	24.02 451	27.37 502	14.61 364	24.67 437	24.56 527	14.70 518	16.86 514	13.35 517	0.06 329	0.23 482	0.03 294	0.09 369	0.62 461	0.67 468

SGM-Forest	12.92 542	1.87 411	6.61 247	5.68 364	2.05 315	23.19 579	11.30 572	34.24 591	30.77 532	26.54 583	31.99 539	29.98 570	15.74 535	21.17 575	13.36 518	1.05 578	0.33 528	0.84 567	0.01 197	0.71 480	0.97 509
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
SDNR	16.15 574	5.23 566	28.92 614	5.73 372	6.05 563	56.85 685	3.26 343	23.18 444	29.73 520	20.62 509	36.48 583	13.59 380	16.97 551	18.43 531	13.44 519	10.56 663	13.84 681	3.10 627	0.44 549	7.80 634	8.81 655

FADNet_RVC	11.94 520	5.17 564	39.74 641	6.44 432	3.46 407	11.42 403	4.17 386	29.16 517	26.89 499	17.97 453	25.96 448	13.41 376	15.67 534	15.84 487	13.54 520	0.90 567	0.75 594	0.55 536	1.20 605	3.65 602	2.85 586

MultiAttention	21.34 626	1.48 281	14.65 530	12.08 609	4.10 445	63.05 694	95.71 723	42.52 654	41.89 613	15.33 388	30.20 508	28.14 556	7.73 355	44.07 673	13.67 521	0.84 561	0.27 508	1.06 579	1.58 615	4.47 610	3.88 604

GwcNet-RSSM	10.65 490	1.94 425	8.57 356	6.89 464	5.26 520	12.26 423	5.21 416	25.80 473	31.50 538	16.67 424	33.52 564	23.70 520	13.88 496	12.84 405	13.67 521	0.05 308	0.10 345	0.14 437	0.02 239	0.65 470	0.39 398

ISRNet	12.26 526	2.02 444	17.38 557	12.71 613	6.24 569	7.39 329	1.62 191	29.23 519	31.94 546	22.65 539	35.28 576	24.62 528	15.27 529	15.28 469	13.76 523	0.78 548	1.00 609	2.30 614	0.52 560	0.92 512	4.29 611

UNet	12.64 537	2.02 444	13.36 501	6.85 463	7.76 606	25.31 598	4.74 405	34.10 587	28.19 510	20.03 498	31.07 523	27.02 555	17.36 556	20.18 559	13.87 524	0.06 329	0.05 199	0.27 492	0.01 197	0.23 262	0.39 398

PSMNet-ADL	9.88 468	2.01 442	6.80 261	9.18 538	4.26 452	15.11 481	3.50 356	27.12 490	24.42 476	14.72 366	18.96 355	25.32 540	13.43 483	15.76 483	14.04 525	0.79 552	0.78 596	0.00 1	0.02 239	0.26 285	1.18 531

ITSA-stereo	11.44 508	2.03 447	10.92 465	5.90 388	1.78 284	12.05 418	4.17 386	36.77 617	49.15 644	18.17 459	18.53 350	21.79 496	12.59 470	15.74 482	14.05 526	0.45 493	0.39 535	0.28 500	0.29 496	0.98 513	2.81 585

CBMV	13.69 557	3.63 529	8.02 324	5.93 391	2.69 361	22.57 574	12.44 587	29.81 528	31.57 539	31.20 616	33.79 567	31.04 578	17.41 557	25.28 601	14.11 527	0.71 536	0.60 581	0.60 542	0.11 392	1.11 522	1.13 526
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FADNet-RVC	13.27 551	11.57 631	39.71 640	7.94 507	4.50 476	15.41 488	6.95 491	27.96 498	22.98 452	20.37 505	30.73 515	26.86 551	11.31 439	20.50 570	14.28 528	0.14 372	0.14 412	0.13 432	0.18 425	2.83 580	0.86 497

CSP-Net	12.85 541	2.95 509	9.64 419	5.94 392	3.96 432	25.85 599	9.93 541	28.81 512	26.00 490	29.31 606	32.44 547	30.00 571	15.16 527	20.25 562	14.30 529	0.55 514	0.19 450	0.03 294	0.00 1	0.65 470	0.98 512

Anonymous_2	14.95 563	6.75 591	17.63 563	5.45 352	7.10 591	26.19 602	11.58 577	18.06 368	17.30 380	17.61 446	15.47 307	23.33 514	20.95 588	20.55 571	14.63 530	11.05 668	12.86 679	11.27 663	25.12 684	11.32 656	4.82 619

CBFPSM	12.42 530	2.59 494	28.96 615	4.74 279	3.20 393	22.33 571	16.31 626	21.13 417	21.03 424	21.04 519	27.81 472	30.24 574	15.99 538	14.59 463	14.80 531	0.04 282	0.49 564	0.10 403	0.16 418	0.51 427	2.34 579

DMCA-RVC	11.41 507	3.32 521	11.68 476	10.12 568	4.81 487	11.92 412	4.11 381	24.67 459	23.66 461	20.06 499	28.51 483	26.71 548	24.96 610	15.95 496	14.82 532	0.41 484	0.34 531	0.56 538	0.16 418	0.72 484	0.69 471

STTStereo	12.97 543	4.88 560	26.57 608	7.54 494	5.41 530	13.43 443	6.49 471	30.53 539	26.35 495	25.14 568	31.43 530	32.00 588	14.12 501	16.01 498	14.83 533	0.29 449	0.31 520	0.67 549	1.08 599	1.21 528	1.11 523

GEStereo_RVC	12.81 540	2.49 486	13.64 510	9.68 554	4.97 495	18.16 539	11.30 572	31.26 548	47.47 637	19.84 493	26.97 465	19.03 469	13.19 480	20.14 558	14.86 534	0.83 560	0.51 570	0.10 403	0.13 400	0.54 437	0.99 513

G2L-Stereo	10.09 476	1.97 429	9.53 410	7.09 471	4.21 449	9.10 359	8.53 521	29.05 514	22.51 445	19.28 483	25.57 447	22.70 507	10.67 418	15.44 478	14.88 535	0.25 436	0.04 161	0.08 372	0.01 197	0.36 358	0.42 408

PSMNet-RUCA	24.03 646	26.83 671	40.96 644	35.46 679	34.27 684	16.24 515	9.79 540	39.82 640	31.45 537	31.49 617	41.54 621	36.82 622	26.02 612	27.92 614	15.09 536	11.51 670	2.06 632	20.58 673	8.10 665	15.83 669	8.74 654

MaskLacGwcNet_RVC	16.87 582	16.27 648	17.93 569	11.24 597	6.69 579	28.95 620	10.44 558	41.23 649	21.49 431	29.68 608	34.27 571	32.48 592	11.00 428	20.05 555	15.09 536	8.22 655	2.59 641	12.23 664	0.75 579	10.40 649	6.34 632

NVstereo2D	15.15 566	2.97 510	16.28 550	9.23 540	7.56 601	30.03 623	9.53 536	42.80 657	42.72 617	15.11 378	27.03 467	23.16 511	16.93 549	24.28 594	15.45 538	3.07 624	0.43 548	1.44 598	0.61 568	6.74 628	7.60 648

AAGNet	7.94 395	1.48 281	9.34 404	7.13 476	0.70 122	5.85 260	5.16 415	15.40 312	14.01 327	20.13 501	24.03 431	15.28 406	11.52 443	12.05 358	15.47 539	0.63 530	0.06 238	0.32 510	0.01 197	0.12 184	0.09 162

NLCA_NET_v2_RVC	12.05 523	3.43 524	16.25 549	7.62 497	5.58 538	14.57 472	6.00 446	32.98 575	27.41 503	21.69 529	31.40 529	25.21 538	13.47 484	14.96 466	15.60 540	0.84 561	0.33 528	0.35 514	0.35 521	1.29 534	1.78 557
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
LMCR-Stereo	10.75 496	4.13 545	10.67 456	13.11 616	3.99 437	16.68 524	5.91 439	25.30 464	22.69 448	22.04 533	21.80 405	14.67 394	14.24 505	20.55 571	15.86 541	1.90 601	0.04 161	0.00 1	0.02 239	1.29 534	0.18 277

psm_up	13.18 547	1.91 417	8.81 366	9.59 552	5.84 556	15.17 484	11.37 574	38.74 634	30.81 533	20.66 511	30.32 509	30.00 571	23.12 595	19.19 542	16.02 542	0.58 516	0.10 345	0.17 453	0.01 197	0.65 470	0.55 442

NaN_ROB	16.51 578	6.51 585	16.22 548	10.53 580	4.64 484	31.76 633	17.78 638	37.00 621	43.37 622	29.68 608	31.29 526	32.67 597	20.32 583	28.00 617	16.06 543	0.38 470	0.41 539	0.32 510	0.41 538	0.87 505	1.94 563

MDST_ROB	17.92 597	1.60 333	13.68 512	13.88 625	6.44 573	43.05 667	14.86 609	42.74 656	41.66 610	43.25 662	42.85 629	28.43 558	17.28 555	29.35 622	16.06 543	0.88 566	0.11 366	0.63 544	0.47 554	0.50 423	0.64 464

RASNet	11.59 511	1.71 370	10.36 450	6.30 422	5.66 543	15.48 491	6.12 454	34.50 595	20.86 421	16.61 422	32.51 548	22.04 499	23.00 594	19.44 545	16.15 545	0.71 536	0.03 139	0.05 327	0.01 197	0.15 206	0.13 218

UPFNet	11.72 514	1.52 299	10.33 449	7.38 484	7.14 592	20.05 554	9.62 537	28.90 513	25.94 488	20.02 497	29.73 500	20.91 487	16.34 541	18.61 534	16.17 546	0.26 441	0.17 435	0.25 486	0.03 264	0.55 441	0.56 447

FINET	15.49 570	6.08 576	24.99 603	8.12 512	7.69 604	21.80 568	22.35 656	33.76 584	48.27 639	25.99 577	32.27 545	19.48 477	16.83 548	19.07 539	16.38 547	1.37 590	0.70 589	0.95 575	0.27 489	2.61 575	0.90 502

AANet_RVC	13.16 546	5.34 568	10.83 462	8.20 516	4.44 470	14.13 459	9.46 534	28.78 511	37.67 592	23.44 550	37.47 592	23.48 516	15.83 537	22.39 582	16.63 548	1.67 595	0.86 600	0.24 485	0.02 239	0.63 464	1.60 550

DLCB_ROB	13.35 552	3.00 512	9.12 391	9.43 543	5.68 544	21.80 568	10.12 551	29.19 518	29.92 526	27.71 593	31.45 535	32.37 591	19.50 578	19.02 538	16.73 549	0.22 414	0.04 161	0.38 520	0.06 337	0.49 418	0.85 496

GASNet	17.30 588	19.38 657	30.46 623	20.66 654	9.36 630	16.06 504	9.06 526	43.89 664	40.04 604	25.35 572	23.73 425	32.90 598	15.37 532	28.91 620	17.05 550	3.04 623	0.27 508	1.88 605	0.45 552	6.73 627	1.37 538

DDUNet	22.66 635	19.69 659	14.64 529	24.11 666	22.38 675	24.84 589	17.71 637	30.36 537	30.32 528	29.02 601	37.31 591	37.63 626	24.66 606	24.67 596	17.08 551	18.42 676	7.92 676	26.43 680	11.81 675	17.23 673	16.95 678

ACVNet	10.36 482	1.68 365	5.49 186	6.01 400	2.75 367	12.78 432	3.56 363	21.89 428	34.81 571	14.96 372	30.78 516	24.72 533	13.88 496	15.81 485	17.20 552	0.13 370	0.01 42	0.06 350	0.06 337	0.51 427	0.15 249

hitnet-ft	12.04 522	2.11 457	6.14 230	7.27 479	3.90 429	25.98 601	3.56 363	22.56 435	23.74 463	20.55 506	33.81 568	31.59 584	18.67 574	19.47 546	17.20 552	0.42 488	1.36 618	0.35 514	0.07 348	1.11 522	0.86 497

ac_64	11.10 503	1.49 287	9.88 431	8.24 517	5.45 534	19.12 547	6.46 469	24.10 453	14.34 334	22.80 542	23.87 429	33.28 600	15.54 533	18.87 536	17.26 554	0.28 447	0.12 379	0.02 274	0.02 239	0.26 285	0.63 458

PS-NSSS	13.70 558	7.41 598	14.68 531	6.70 452	5.63 541	18.43 543	12.59 588	38.89 636	25.56 483	20.27 503	35.71 579	21.11 492	16.35 542	17.16 518	17.56 555	2.28 607	0.53 574	5.37 636	0.36 524	4.28 609	3.09 592

Syn2CoEx	17.03 585	10.40 619	25.65 606	20.35 652	8.02 613	26.28 603	11.27 571	37.16 623	32.69 556	28.89 600	40.17 610	29.27 564	26.63 614	19.19 542	17.63 556	0.98 572	0.54 575	1.23 594	0.23 460	1.82 555	2.24 576

delet	12.65 538	1.85 410	11.36 470	7.71 501	6.22 566	22.52 573	10.22 556	28.14 503	37.67 592	19.66 490	29.24 488	21.00 489	15.99 538	21.97 578	17.77 557	0.03 261	0.07 267	0.19 466	0.04 289	0.60 456	0.75 482

AASNet	12.49 533	2.46 483	10.49 452	9.82 558	6.86 584	17.33 529	6.73 481	41.09 647	37.86 594	22.53 538	29.11 486	16.68 426	13.48 486	14.54 462	17.87 558	0.20 403	0.02 100	0.78 556	0.05 317	1.18 526	0.76 483

MMNet	12.97 543	2.08 453	12.74 492	6.98 466	6.27 571	26.39 606	4.73 404	23.10 443	41.79 612	25.48 573	32.29 546	21.09 491	17.79 561	19.52 547	17.90 559	0.19 395	0.07 267	0.10 403	0.00 1	0.37 365	0.59 453

SQANet	21.24 623	24.08 668	19.60 582	26.40 670	18.74 669	30.87 631	9.24 530	32.70 571	29.58 518	25.25 569	33.37 561	33.47 602	19.19 576	28.11 618	18.32 560	10.87 664	2.92 649	26.49 681	5.65 652	18.43 676	11.48 666

CRFU-Net	12.56 535	2.89 505	11.77 477	8.18 514	5.80 552	24.84 589	10.46 563	24.56 457	13.12 313	30.06 610	29.37 489	29.09 560	19.64 579	19.96 553	18.53 561	0.82 558	0.48 561	0.27 492	0.15 415	0.53 434	0.68 469

ADLNet	12.34 529	2.22 469	10.14 445	8.38 520	6.78 582	17.56 533	9.05 525	33.21 579	26.28 493	27.06 588	26.01 450	26.80 549	13.76 491	16.99 516	18.74 562	0.24 430	0.39 535	0.23 482	0.10 382	0.64 468	2.16 575

acv_ft	12.16 524	1.68 365	11.97 482	7.70 499	6.20 564	19.61 551	5.52 429	25.78 471	34.81 571	25.62 575	30.78 516	24.72 533	13.20 481	15.81 485	18.80 563	0.13 370	0.01 42	0.06 350	0.06 337	0.63 464	0.15 249

HGLStereo	12.72 539	2.66 496	12.34 486	9.93 562	7.55 600	16.16 510	7.45 505	31.48 552	27.01 500	20.01 496	35.31 577	26.98 554	18.90 575	17.87 524	18.90 564	0.33 457	0.16 430	0.07 361	0.05 317	0.48 409	0.70 475

pmcnn	14.59 562	3.68 532	19.78 585	6.83 461	4.51 477	21.27 564	14.67 607	27.37 493	30.54 529	27.09 590	40.19 611	38.71 629	18.53 572	17.70 522	19.27 565	0.84 561	0.09 324	0.00 1	0.00 1	0.48 409	0.31 371

ADLNet2	12.44 531	2.17 464	12.84 494	9.17 537	5.82 553	20.00 553	10.13 552	32.53 570	36.22 584	18.62 473	19.39 360	21.96 497	17.07 552	21.43 576	19.42 566	0.24 430	0.15 419	0.06 350	0.08 355	0.86 503	0.57 448

coex_refinement	11.56 510	1.53 301	7.45 293	8.18 514	5.09 505	17.10 527	7.07 492	31.05 545	32.20 550	18.57 472	30.81 518	25.84 544	12.31 462	13.41 430	19.47 567	0.23 424	0.04 161	0.02 274	0.10 382	0.44 392	0.37 392

fast-acv-ft	14.25 560	4.00 542	16.20 547	7.51 492	5.14 512	26.38 605	9.77 539	24.62 458	34.84 573	25.30 571	37.27 590	32.09 589	20.38 584	18.32 530	19.50 568	0.36 466	0.32 523	0.63 544	0.47 554	1.18 526	0.76 483

iinet-f	13.51 555	4.29 546	45.90 654	6.01 400	3.96 432	21.00 560	13.40 596	27.40 495	21.12 426	21.11 521	30.72 514	21.49 494	16.96 550	15.33 470	19.50 568	0.12 365	0.42 543	0.09 384	0.05 317	0.89 507	0.39 398

ssnet_v2	13.23 548	2.43 480	11.25 467	7.34 481	2.92 379	23.05 578	12.95 590	35.93 610	32.92 558	21.23 524	25.38 443	28.81 559	15.22 528	22.57 583	19.81 570	0.18 391	0.08 305	0.19 466	0.05 317	1.24 531	1.06 520

UDG	21.45 628	14.84 642	14.44 528	21.30 660	20.08 671	32.05 636	13.76 598	35.98 612	35.52 578	25.93 576	30.69 513	37.26 624	30.66 638	21.97 578	19.89 571	10.88 666	5.55 668	22.78 676	7.65 660	14.83 667	13.05 670

test_sample9	15.04 565	4.86 557	17.49 558	5.97 394	2.94 380	17.57 534	8.30 514	28.75 508	23.91 466	24.38 559	21.03 392	24.64 529	17.82 563	20.07 556	20.17 572	6.44 648	36.07 694	6.62 644	7.44 657	3.20 593	3.11 593

test_sample8	17.19 586	4.86 557	17.49 558	5.97 394	2.94 380	17.57 534	8.30 514	31.87 556	18.55 399	33.54 631	26.00 449	40.64 641	32.90 646	20.07 556	20.17 572	6.44 648	36.07 694	6.62 644	7.44 657	3.20 593	3.11 593

GANet	16.92 584	4.32 548	12.46 488	10.84 588	4.24 450	23.04 577	15.36 619	39.91 641	34.47 569	32.42 625	45.10 641	40.04 638	27.54 619	23.61 591	20.20 574	1.02 577	0.08 305	0.67 549	0.22 451	1.87 558	0.97 509

Wz-Net-LNSev-Ref	15.26 568	3.68 532	27.36 610	7.11 474	5.83 555	24.88 591	12.12 585	30.19 531	36.12 583	27.08 589	45.98 642	29.10 561	13.65 487	20.45 569	20.26 575	0.67 533	0.00 1	0.10 403	0.00 1	0.32 338	0.26 344

PWCDC_ROB	17.80 596	9.62 611	18.38 573	17.95 646	7.74 605	24.61 588	5.56 432	34.41 594	52.79 656	29.66 607	50.20 657	20.63 485	19.69 580	29.85 625	20.87 576	6.18 645	0.26 504	0.10 403	0.05 317	5.36 621	2.00 565

RGC	19.90 614	13.26 636	20.24 589	18.19 647	14.06 658	21.21 562	14.33 603	34.97 599	43.60 625	27.73 594	41.49 620	39.76 635	27.98 623	34.52 638	21.37 577	3.66 629	0.54 575	8.67 656	4.16 643	4.19 607	4.02 607

FAT-Stereo	16.81 579	2.97 510	17.56 562	9.80 557	6.21 565	16.12 509	13.23 594	38.18 631	39.67 601	27.00 587	39.73 609	37.55 625	31.30 641	20.39 566	21.52 578	3.44 626	2.05 631	0.81 565	1.10 600	1.89 559	5.72 625

YMNet	15.91 572	5.68 573	21.74 595	10.94 589	8.77 622	25.22 596	9.21 528	32.22 565	31.35 535	33.81 634	38.84 602	34.00 605	17.83 566	19.95 551	21.57 579	0.87 564	1.30 614	1.22 592	0.91 588	1.64 548	1.18 531

YMNet_1	15.91 572	5.68 573	21.74 595	10.94 589	8.77 622	25.22 596	9.21 528	32.22 565	31.35 535	33.81 634	38.84 602	34.00 605	17.83 566	19.95 551	21.57 579	0.87 564	1.30 614	1.22 592	0.91 588	1.64 548	1.18 531

StereoDRNet-Refined	13.36 553	2.80 499	10.82 461	7.94 507	3.10 389	18.95 546	4.45 395	28.47 506	29.65 519	29.11 602	41.47 619	24.44 526	17.64 559	23.34 588	21.66 581	0.16 384	0.07 267	0.53 534	0.32 511	0.77 495	1.64 552
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DeepPrunerF	19.92 615	11.02 628	44.29 650	20.74 655	17.75 667	19.19 548	22.57 657	36.86 620	49.93 647	25.48 573	36.62 584	24.69 532	23.97 600	23.44 589	21.79 582	2.68 618	1.63 626	5.70 638	3.95 640	3.38 598	2.67 583

FBW_ROB	21.00 620	10.23 617	22.72 597	13.71 620	6.77 581	30.49 630	16.46 628	44.58 665	43.57 624	44.25 665	39.59 607	43.27 651	26.12 613	33.96 636	21.80 583	2.58 617	1.84 629	7.14 654	2.78 630	4.00 605	4.06 608

ACVNet-4b	36.40 680	52.20 690	56.11 675	42.45 685	21.78 673	48.56 673	14.37 604	49.50 677	60.15 683	43.17 661	46.38 645	55.62 679	24.56 604	38.15 659	21.97 584	25.13 682	3.66 659	46.93 690	33.56 690	25.97 682	17.74 680

ff1	9.41 446	1.43 264	9.67 421	5.70 366	3.44 403	11.96 414	6.35 460	18.45 373	16.31 367	15.83 399	31.44 531	17.22 439	10.87 424	16.19 500	21.98 585	0.00 1	0.05 199	0.80 560	0.08 355	0.26 285	0.14 229

mmx	10.71 493	1.43 264	9.67 421	5.70 366	3.44 403	11.96 414	6.35 460	32.18 561	28.03 508	15.83 399	31.44 531	17.22 439	10.87 424	16.19 500	21.98 585	0.22 414	0.06 238	0.80 560	0.08 355	0.48 409	0.21 307

xxx	10.71 493	1.43 264	9.67 421	5.70 366	3.44 403	11.96 414	6.35 460	32.18 561	28.03 508	15.83 399	31.44 531	17.22 439	10.87 424	16.19 500	21.98 585	0.22 414	0.06 238	0.80 560	0.08 355	0.48 409	0.21 307

w-ln-seven-2	17.58 591	7.62 599	41.78 647	11.29 599	6.55 575	23.49 580	14.08 601	29.64 526	39.85 603	28.44 599	42.38 625	30.45 575	27.66 621	22.16 580	22.15 588	0.44 491	0.49 564	0.65 547	0.17 423	1.58 544	0.81 488

Wz-Net-LNSev	18.19 600	10.57 621	41.33 645	10.19 570	7.94 611	24.29 584	15.28 617	34.15 588	43.38 623	32.90 628	43.72 635	31.94 587	22.21 591	20.81 573	22.26 589	0.47 499	0.22 474	0.00 1	0.02 239	1.22 529	0.94 507

1111x	11.32 504	1.34 238	8.95 373	5.20 331	1.96 306	14.46 471	7.75 510	35.65 607	28.23 511	15.66 395	26.66 462	26.65 547	14.76 519	15.88 488	22.27 590	0.24 430	0.13 395	0.04 316	0.06 337	0.30 316	0.24 333

RP	17.58 591	4.92 561	15.27 536	15.44 638	11.95 649	21.05 561	11.75 581	27.64 496	45.09 632	22.99 545	42.05 624	39.39 634	27.74 622	25.54 602	22.33 591	5.45 641	0.59 580	4.33 632	1.62 616	3.53 599	2.86 588

S-Stereo	16.85 580	3.95 541	20.67 591	12.08 609	8.91 626	21.68 566	12.61 589	32.20 564	44.61 629	22.37 536	38.42 600	29.15 562	28.02 624	18.58 533	22.36 592	2.88 620	3.11 651	0.87 572	1.82 619	3.58 600	9.08 657

TCMNet	15.19 567	6.68 588	19.70 583	13.83 623	12.53 652	26.35 604	13.66 597	29.47 523	35.21 574	24.71 563	31.20 525	23.44 515	15.13 526	18.97 537	22.59 593	1.13 582	0.65 585	2.04 607	0.97 594	3.18 590	2.31 578

DRN-Test	15.88 571	3.83 538	14.70 532	9.96 564	8.02 613	28.93 619	14.65 606	42.34 652	38.25 597	28.18 597	34.31 572	29.22 563	18.35 569	20.01 554	22.68 594	0.37 469	0.41 539	0.46 526	0.28 492	1.28 533	1.34 536

NCCL2	17.23 587	6.37 584	14.30 526	23.45 665	7.18 593	24.16 583	17.05 633	34.39 593	25.88 486	31.55 618	38.01 596	42.09 648	26.81 615	20.94 574	22.69 595	0.45 493	0.23 482	2.63 620	1.80 618	2.02 565	2.57 580

STTRV1_RVC	22.05 633	18.29 652	39.19 639	16.73 642	23.82 678	29.51 622	15.66 620	34.87 598	34.16 566	35.00 637	34.89 575	31.89 586	28.80 629	28.81 619	23.08 596	11.86 672	3.26 652	6.50 643	4.65 646	14.38 666	5.69 623

DGSMNet	19.79 613	12.06 632	33.43 629	13.79 622	16.23 665	22.97 575	15.88 622	35.41 605	41.96 614	19.90 494	32.16 544	35.60 617	18.14 568	29.48 624	23.10 597	3.85 630	3.89 663	6.16 641	4.75 647	13.56 660	13.44 671

MSMD_ROB	22.90 638	9.64 612	14.76 533	17.46 645	9.88 631	34.94 644	18.83 643	33.67 583	37.47 589	40.97 655	59.80 680	45.93 660	38.34 661	31.74 630	23.24 598	6.22 647	3.58 657	8.78 657	11.03 673	6.76 629	5.06 622

SANet	20.96 619	6.60 587	29.81 618	8.83 528	3.19 392	31.27 632	20.56 649	41.86 651	56.09 671	39.30 651	43.62 633	44.95 655	31.93 643	27.83 613	23.67 599	0.94 568	0.52 573	0.99 577	0.42 542	4.72 613	2.03 567

StereoDRNet	15.30 569	4.47 550	14.35 527	10.71 582	8.69 620	25.02 594	11.03 567	39.66 638	35.62 579	29.17 603	28.81 484	34.05 608	17.80 562	18.80 535	23.77 600	0.41 484	0.30 516	0.15 444	0.14 406	1.64 548	1.42 541

CSAN	21.34 626	9.45 609	23.34 598	20.99 657	4.95 494	32.57 637	34.26 683	38.83 635	49.95 649	36.97 645	39.72 608	44.97 656	31.73 642	26.05 604	23.94 601	1.52 593	0.47 559	0.85 568	1.43 611	2.73 577	2.14 573

PSMNet_ROB	16.90 583	5.45 569	14.16 520	13.77 621	7.25 594	27.65 612	32.74 682	43.21 660	37.88 595	24.00 553	32.97 555	34.55 612	16.69 545	17.41 519	23.96 602	0.38 470	0.22 474	0.93 574	2.05 623	1.83 556	0.96 508

PA-Net	16.29 575	6.88 593	27.34 609	9.88 561	11.12 641	21.77 567	28.15 675	32.06 560	39.49 598	19.99 495	27.91 473	23.50 517	20.59 585	20.25 562	24.04 603	0.24 430	2.26 638	0.22 478	4.59 645	1.13 524	4.48 615
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
edge stereo	18.75 604	5.12 562	17.66 564	10.77 587	7.84 609	22.41 572	11.03 567	35.23 603	42.07 616	34.62 636	42.74 627	41.28 644	35.50 652	25.14 600	24.17 604	2.42 613	2.42 640	6.35 642	1.45 612	2.89 583	3.80 600

ETE_ROB	17.67 594	9.48 610	17.66 564	13.60 618	4.57 480	23.03 576	21.09 651	32.49 568	35.24 575	30.49 612	38.06 597	46.18 662	24.49 602	26.40 607	24.21 605	0.46 498	0.24 493	1.14 585	0.84 582	1.52 543	2.13 570

WCMA_ROB	20.02 616	4.30 547	19.72 584	9.47 548	7.00 589	32.71 639	13.99 600	31.97 558	32.48 553	41.51 656	52.00 662	44.09 653	36.14 654	32.43 631	24.29 606	6.19 646	2.79 647	1.09 583	1.10 600	3.95 604	3.13 596

stereogan	18.62 603	3.07 514	16.31 551	13.04 615	9.99 633	35.74 648	9.09 527	38.17 630	45.27 633	24.39 562	41.24 616	39.93 636	25.46 611	31.29 629	24.33 607	1.80 599	0.91 606	2.71 622	0.75 579	5.15 619	3.70 599

DANet	16.85 580	8.00 602	26.04 607	14.56 632	7.25 594	20.59 558	5.37 420	26.22 479	26.02 492	32.17 624	36.00 581	37.20 623	29.77 633	30.75 626	24.62 608	1.14 584	1.34 616	2.21 612	0.51 559	3.18 590	4.07 609
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
Nwc_Net	17.98 598	4.67 553	17.79 568	14.26 628	11.65 647	25.14 595	14.88 610	40.85 645	39.83 602	21.07 520	43.24 631	34.50 611	27.64 620	26.44 609	25.03 609	3.22 625	0.18 443	2.52 619	3.18 632	1.98 561	1.51 546

DPSNet	24.40 649	6.97 595	33.14 627	11.16 595	6.54 574	53.33 679	43.32 691	51.28 681	59.37 682	30.89 614	39.36 605	40.35 639	34.30 650	32.57 632	25.09 610	4.65 639	1.62 625	0.37 518	0.66 572	8.51 642	4.44 614

G-Net	21.25 624	8.24 603	37.97 637	15.14 637	9.26 629	50.87 676	16.80 632	27.96 498	30.54 529	38.92 648	42.93 630	33.27 599	32.17 644	27.99 616	25.25 611	4.40 637	3.83 660	3.60 631	0.97 594	7.91 637	6.95 640

SuperB	17.60 593	6.22 583	56.40 676	7.91 506	5.07 504	19.70 552	9.03 524	24.87 460	50.15 651	26.25 582	39.13 604	17.61 447	20.84 587	22.28 581	25.31 612	0.70 534	0.31 520	1.10 584	0.71 576	16.58 671	1.86 558

NCC-stereo	19.75 611	6.08 576	23.96 599	15.05 634	16.17 663	18.42 541	21.45 652	43.31 662	41.00 608	24.30 557	38.12 598	34.98 614	26.92 616	35.46 643	25.65 613	4.29 634	2.07 633	3.24 628	8.90 667	2.86 581	2.86 588

Abc-Net	19.75 611	6.08 576	23.96 599	15.05 634	16.17 663	18.42 541	21.45 652	43.31 662	41.00 608	24.30 557	38.12 598	34.98 614	26.92 616	35.46 643	25.65 613	4.29 634	2.07 633	3.24 628	8.90 667	2.86 581	2.86 588
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
LALA_ROB	19.19 607	7.15 596	15.93 545	12.96 614	5.30 525	28.30 615	23.21 663	42.51 653	36.69 586	33.45 630	40.81 614	50.96 674	24.53 603	27.92 614	25.66 615	0.60 521	0.44 550	2.04 607	1.22 606	2.54 574	1.47 544

GwcNet	16.48 577	5.23 566	20.03 588	10.24 573	8.48 617	28.79 616	10.09 549	38.60 632	44.51 628	23.29 549	36.95 588	31.29 581	19.79 582	20.42 567	25.70 616	0.54 512	0.72 590	0.57 539	0.39 534	1.37 540	2.64 582

PWC_ROB	18.37 601	10.55 620	25.19 604	10.21 571	6.29 572	23.75 581	4.79 408	35.93 610	48.75 643	32.56 626	44.46 640	34.68 613	24.78 607	30.99 627	25.72 617	1.38 592	0.08 305	1.57 600	0.26 482	2.18 569	3.17 598

AF-Net	18.38 602	5.60 572	14.21 522	15.95 639	10.78 638	22.26 570	10.45 559	35.39 604	50.22 652	24.71 563	37.77 593	41.55 646	29.24 631	29.11 621	26.67 618	4.35 636	0.06 238	4.56 634	0.90 585	2.42 570	1.38 539

DStereoSA	26.02 658	16.00 646	36.80 634	23.05 664	13.50 654	27.80 613	20.87 650	49.24 676	58.93 680	26.92 585	36.89 586	29.48 566	37.74 657	38.81 663	26.96 619	7.13 653	7.34 675	15.03 667	11.26 674	21.25 678	15.34 673

LSM	29.98 667	19.52 658	55.11 673	19.06 651	53.75 697	32.57 637	23.17 662	42.61 655	48.57 642	45.97 668	55.04 674	42.93 650	36.02 653	35.63 645	27.03 620	2.33 608	9.19 677	4.87 635	7.71 662	10.65 651	27.91 688

MFN_U_SF_DS_RVC	23.92 644	13.60 638	30.09 620	25.46 668	10.02 634	38.51 659	20.40 648	35.77 609	43.76 626	42.15 657	47.10 649	39.99 637	28.20 626	35.96 649	27.06 621	3.64 628	3.85 662	6.66 647	16.30 681	4.97 616	4.98 621

FCDSN-DC	25.59 657	14.91 643	18.83 576	28.55 672	15.68 661	39.29 662	18.16 641	42.83 659	41.69 611	44.43 666	51.94 661	50.82 673	39.22 664	34.59 639	27.29 622	6.05 644	3.63 658	7.01 651	6.41 653	10.35 648	10.17 664
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DStereoO	23.30 641	15.58 645	13.92 514	14.76 633	8.35 615	16.44 518	16.19 625	33.98 585	39.60 600	30.48 611	28.08 475	31.65 585	32.30 645	41.39 669	27.39 623	48.20 696	3.83 660	28.72 682	3.33 635	25.98 683	5.78 626

XPNet_ROB	17.33 590	4.84 555	15.44 537	11.15 594	6.64 576	20.88 559	16.10 623	36.26 613	39.54 599	31.80 622	41.32 617	41.30 645	23.91 599	24.67 596	27.40 624	1.07 581	0.74 592	0.79 558	0.25 476	1.10 521	1.31 535

psmorigin	20.95 618	10.24 618	35.84 631	9.75 555	7.05 590	24.59 587	10.11 550	32.85 574	32.17 549	43.09 660	54.57 672	42.79 649	36.62 655	35.99 650	27.41 625	1.58 594	2.72 645	0.79 558	1.05 597	3.26 596	6.50 634

FC-DCNN v2	24.44 650	10.97 626	18.53 574	18.49 649	9.18 628	37.41 654	23.03 660	40.91 646	43.02 619	46.46 670	54.06 670	50.67 672	38.26 660	35.41 641	27.52 626	6.85 651	3.38 654	6.03 640	4.89 649	7.82 635	5.94 627

FC-DCNN	24.37 648	10.99 627	19.02 577	18.44 648	9.16 627	36.98 652	23.07 661	40.44 642	43.05 620	46.25 669	53.58 669	50.44 671	37.86 658	35.45 642	27.57 627	6.87 652	3.37 653	6.01 639	4.88 648	7.86 636	6.05 628

MeshStereo	22.27 634	6.87 592	11.15 466	7.69 498	4.87 489	37.70 655	13.06 592	41.64 650	36.95 588	50.92 675	53.41 667	58.12 680	41.93 671	37.73 658	27.62 628	2.52 616	2.37 639	2.99 624	2.07 624	3.09 587	2.60 581
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
SGM_RVC	19.52 609	2.12 460	6.79 260	6.59 442	1.33 229	38.20 657	15.74 621	38.13 629	34.07 563	45.71 667	41.91 623	51.41 675	38.10 659	38.77 662	27.80 629	0.61 525	0.36 533	0.51 532	0.33 516	1.03 516	0.90 502
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
APVNet	17.75 595	5.46 570	20.35 590	12.31 611	8.40 616	30.16 625	24.10 665	41.14 648	30.12 527	25.08 567	41.09 615	31.24 579	23.12 595	27.07 610	27.86 630	0.34 461	0.56 578	3.02 625	0.52 560	1.68 551	1.45 543

CC-Net-ROB	22.04 632	22.91 665	28.86 613	14.05 626	8.73 621	33.79 642	15.26 615	46.84 669	36.06 582	33.72 632	32.10 542	35.47 616	24.02 601	23.57 590	27.88 631	8.95 658	2.95 650	24.94 678	3.68 637	12.41 658	4.62 617

DispFullNet	30.27 670	31.74 675	58.63 680	30.13 675	28.18 681	31.79 634	8.94 523	37.16 623	54.68 661	32.60 627	37.99 595	44.62 654	28.80 629	41.55 670	27.93 632	11.94 673	3.46 655	35.53 686	12.34 676	30.08 686	17.26 679

GANetREF_RVC	25.41 656	29.28 673	24.63 602	25.18 667	6.04 562	30.44 628	35.39 686	47.84 672	50.60 653	36.88 644	36.04 582	34.11 610	31.23 640	37.46 655	27.96 633	8.58 656	2.66 643	16.29 669	4.95 650	14.37 665	8.32 652
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
aanetorigin	19.21 608	12.59 633	53.50 663	9.67 553	7.83 608	11.85 411	13.87 599	17.05 344	34.15 565	49.18 672	48.89 653	34.05 608	30.22 635	22.86 586	28.00 634	1.01 576	0.75 594	0.67 549	0.89 584	3.07 586	4.14 610

Wz-Net-MNSev	18.98 606	6.53 586	33.16 628	10.15 569	7.26 596	38.37 658	16.45 627	34.19 590	43.20 621	30.65 613	40.76 613	40.51 640	19.24 577	27.56 612	28.06 635	0.81 557	0.26 504	0.05 327	0.10 382	1.45 542	0.84 493

otaku	33.18 673	35.99 682	52.93 661	40.01 682	21.41 672	55.08 680	17.25 634	43.30 661	61.58 685	39.25 650	49.16 654	46.61 663	28.49 628	39.77 665	28.76 636	18.56 677	7.00 674	31.82 684	9.61 670	21.53 680	15.48 674

z-ln-s-r	14.97 564	6.05 575	40.55 643	5.39 349	5.41 530	13.95 456	13.34 595	21.84 426	36.75 587	18.86 479	43.90 637	23.71 521	16.41 543	22.64 585	28.99 637	0.02 223	0.02 100	0.00 1	0.00 1	1.04 517	0.48 427

w-ln-seven	21.04 621	9.30 605	55.15 674	11.32 600	9.98 632	30.27 626	18.05 640	37.06 622	55.12 667	36.70 643	43.26 632	33.73 604	22.90 593	22.63 584	29.52 638	0.39 479	0.18 443	0.85 568	0.16 418	2.75 578	1.47 544

Ntro	34.97 678	37.63 683	54.53 669	43.26 686	22.45 676	57.73 686	21.97 654	47.14 671	64.21 691	39.12 649	48.86 651	47.93 667	36.94 656	40.66 667	29.83 639	17.16 675	6.51 671	32.70 685	10.17 671	24.06 681	16.48 677

zh-mn7	21.99 631	13.21 635	53.55 666	10.73 584	5.68 544	27.38 611	14.94 611	34.53 596	56.55 673	40.02 652	57.13 676	31.28 580	23.73 598	35.83 648	30.28 640	0.95 570	0.44 550	0.22 478	0.19 438	1.26 532	1.86 558

PDISCO_ROB	24.45 651	9.24 604	29.28 616	28.68 673	19.96 670	37.14 653	15.33 618	45.04 667	54.69 662	29.24 604	42.67 626	46.07 661	28.17 625	35.35 640	30.30 641	9.92 661	2.13 635	6.90 648	3.20 633	8.74 643	6.87 639

z-mn7	21.05 622	9.91 613	45.96 655	11.27 598	5.23 515	33.41 641	15.27 616	35.65 607	57.07 675	26.62 584	53.08 664	32.21 590	24.80 608	35.65 646	30.93 642	0.49 502	0.25 501	0.55 536	0.11 392	1.62 546	0.90 502

RYNet	18.92 605	4.69 554	16.88 555	10.99 591	15.84 662	46.72 670	16.57 629	37.84 627	48.03 638	26.92 585	26.48 459	37.84 628	24.92 609	19.80 550	31.04 643	0.25 436	0.25 501	0.62 543	0.03 264	6.34 626	6.39 633

SHD	21.32 625	10.03 614	30.16 621	14.30 629	8.68 619	24.15 582	8.93 522	40.82 644	61.17 684	35.79 640	44.15 638	38.73 630	30.20 634	33.88 634	31.09 644	2.00 602	0.81 597	1.17 586	1.55 613	4.08 606	4.78 618

light-stereo	41.36 684	29.75 674	55.07 672	54.98 691	49.52 692	36.70 650	17.57 636	46.92 670	51.01 655	53.58 679	54.47 671	62.25 689	35.15 651	48.78 677	33.36 645	34.63 685	26.20 690	20.76 674	28.59 686	46.39 691	41.49 697

PStereo	11.80 518	21.18 662	5.14 153	4.07 217	1.27 215	10.57 381	8.37 517	16.06 329	37.64 591	11.94 302	1.56 45	11.27 329	10.54 416	24.16 592	33.61 646	10.87 664	1.46 621	1.51 599	0.88 583	14.24 664	9.68 662

DStereoFS	26.88 660	21.28 663	29.50 617	18.65 650	12.35 651	29.13 621	13.04 591	50.34 680	47.29 636	35.95 641	44.38 639	36.32 620	41.02 670	51.90 687	33.82 647	7.92 654	5.83 669	15.86 668	9.22 669	17.41 675	16.41 676

DISCO	16.36 576	1.88 413	16.15 546	7.78 503	4.19 448	26.92 609	10.21 555	30.31 536	44.26 627	21.35 526	33.91 570	35.80 618	22.40 592	35.65 646	33.87 648	0.18 391	0.08 305	0.04 316	0.04 289	1.71 552	0.54 440

SGM-ForestM	23.72 643	2.44 481	9.13 393	7.43 487	2.25 330	44.80 669	19.11 645	44.90 666	49.97 650	50.74 674	51.18 658	62.06 688	45.83 676	44.96 674	33.88 649	1.00 574	0.84 599	0.78 556	0.62 569	1.29 534	1.11 523

ADCRef	17.30 588	6.73 589	42.01 649	10.11 567	8.78 624	26.61 607	10.45 559	31.29 550	32.75 557	31.19 615	41.62 622	18.47 462	19.78 581	24.29 595	34.06 650	0.76 545	0.42 543	2.16 610	1.79 617	1.23 530	1.56 549

Wz-Net-TNSev	25.12 652	20.16 660	57.98 679	9.56 550	7.42 599	42.73 666	22.27 655	35.14 601	53.46 657	35.97 642	42.74 627	45.83 658	39.87 665	36.56 652	34.73 651	1.82 600	1.51 623	0.76 555	1.34 610	5.84 625	6.80 637

ADCP+	18.16 599	4.61 552	32.94 626	9.31 541	10.23 635	28.87 617	11.69 579	33.43 580	36.49 585	29.28 605	40.49 612	24.18 525	24.61 605	33.89 635	35.33 652	0.25 436	0.40 538	2.00 606	1.17 604	2.16 568	1.87 560

AANet	25.23 655	25.90 670	70.86 697	8.25 518	6.82 583	24.45 585	10.96 565	32.18 561	56.29 672	56.40 681	51.41 659	47.70 666	40.20 666	25.76 603	35.38 653	2.68 618	0.32 523	0.99 577	0.43 545	3.80 603	3.92 606

xxxx	11.74 516	1.16 178	7.88 312	5.61 358	1.99 310	20.46 557	3.12 342	33.99 586	23.76 465	15.53 392	30.67 512	26.88 552	14.50 513	12.98 415	35.48 654	0.19 395	0.18 443	0.01 244	0.02 239	0.22 247	0.27 350

Wz-Net-SNSev	22.67 636	16.94 650	45.69 653	13.85 624	8.52 618	28.89 618	27.06 672	39.39 637	55.04 665	31.77 621	53.23 665	39.18 632	23.41 597	26.40 607	36.25 655	0.78 548	0.21 464	1.21 590	0.90 585	3.03 585	1.62 551

LE_ROB	22.93 639	3.07 514	14.02 517	7.70 499	2.86 372	31.99 635	17.35 635	28.10 502	67.19 696	70.51 699	55.61 675	49.07 669	47.62 678	24.76 599	36.49 656	0.35 464	0.20 456	0.27 492	0.55 564	0.48 409	0.44 415

ADCL	21.64 629	6.20 580	47.32 657	9.93 562	6.91 588	38.69 661	19.97 647	31.26 548	54.04 658	27.89 595	47.97 650	31.35 582	30.66 638	33.18 633	36.62 657	0.99 573	0.92 607	2.63 620	1.82 619	2.45 571	2.13 570

PASM	28.19 664	17.35 651	48.18 658	22.49 663	22.20 674	25.92 600	25.84 670	34.35 592	49.45 645	35.37 639	39.48 606	46.72 664	33.36 647	34.28 637	36.77 658	11.73 671	14.94 683	17.43 672	22.18 683	13.45 659	12.32 669

ADCPNet	21.93 630	9.38 608	57.92 678	11.76 605	6.88 586	36.03 649	18.44 642	32.80 573	35.93 580	32.91 629	43.80 636	39.21 633	26.99 618	31.14 628	36.94 659	2.05 603	2.67 644	2.30 614	3.45 636	4.22 608	3.82 601

zh-sn7	23.03 640	15.48 644	50.25 659	14.08 627	7.77 607	26.71 608	23.32 664	36.59 616	48.43 641	33.80 633	51.71 660	33.34 601	33.77 648	39.91 666	37.07 660	0.60 521	0.86 600	0.54 535	0.35 521	3.18 590	2.85 586

ACVNet_1	41.30 683	49.46 687	64.91 688	44.67 687	25.07 679	49.43 675	25.23 668	55.33 688	65.87 693	59.72 683	59.33 679	63.43 690	48.79 680	49.63 679	37.09 661	19.05 678	9.82 678	38.29 687	13.97 679	28.67 684	18.23 682

RTSC	19.64 610	9.36 607	31.06 624	10.99 591	6.24 569	28.10 614	10.14 553	37.50 626	58.34 679	31.74 620	36.70 585	32.50 594	21.03 589	36.00 651	37.24 662	1.23 587	0.44 550	0.12 420	0.31 508	1.98 561	1.69 555

test_xeample	11.49 509	1.24 204	7.50 294	5.22 335	2.18 324	17.40 530	6.49 471	31.14 546	22.77 449	17.90 452	33.09 557	18.48 463	14.61 515	13.51 434	37.38 663	0.16 384	0.13 395	0.01 244	0.03 264	0.23 262	0.24 333

EDNetEfficient	25.16 653	22.23 664	77.22 704	9.09 535	7.38 597	19.38 549	16.78 631	21.41 420	55.74 670	61.52 690	53.51 668	36.22 619	40.65 669	24.22 593	38.27 664	0.62 528	0.74 592	0.86 571	2.60 629	7.70 633	7.09 642

SAMSARA	34.43 677	18.53 653	31.91 625	55.34 692	35.34 685	75.99 708	94.71 722	47.97 673	50.84 654	37.47 647	36.99 589	53.12 677	38.55 662	39.56 664	38.65 665	3.59 627	5.40 667	2.22 613	3.72 638	9.43 645	9.29 659

MANE	31.97 672	10.75 623	17.71 567	20.94 656	13.77 656	47.80 672	26.85 671	53.00 686	55.20 668	59.29 682	64.30 688	64.93 692	56.31 691	51.83 686	38.69 666	9.61 660	4.72 665	6.91 649	19.93 682	9.20 644	7.64 649

XQC	24.10 647	16.76 649	50.68 660	21.37 661	11.01 640	35.24 646	18.84 644	37.28 625	55.11 666	31.64 619	30.06 507	37.71 627	30.31 636	37.17 654	39.66 667	4.20 633	0.41 539	2.76 623	1.89 621	11.46 657	8.42 653

MFN_U_SF_RVC	28.16 663	14.14 641	53.23 662	21.11 658	7.91 610	39.97 663	13.13 593	51.65 683	46.34 635	47.41 671	53.38 666	55.32 678	40.53 668	38.47 661	39.74 668	5.67 643	4.46 664	6.98 650	8.73 666	7.47 632	7.44 647

PVD	33.19 674	18.59 654	37.64 636	26.09 669	16.99 666	33.25 640	42.25 690	51.42 682	66.03 694	52.65 678	64.31 689	51.93 676	55.13 687	51.61 685	40.40 669	4.00 632	3.51 656	9.53 658	4.26 644	10.62 650	23.56 683

MSAF-DinoV2	20.61 617	7.35 597	24.41 601	11.43 602	4.88 490	30.12 624	16.70 630	39.67 639	54.27 660	22.75 541	32.01 540	48.05 668	30.44 637	37.52 656	40.45 670	0.72 538	0.50 566	0.44 523	1.23 607	4.64 611	4.54 616

ADCMid	22.76 637	10.75 623	41.73 646	11.23 596	7.97 612	27.26 610	19.18 646	35.44 606	38.02 596	40.23 653	46.38 645	36.56 621	42.70 672	38.20 660	40.75 671	1.77 597	1.43 620	3.05 626	3.81 639	4.96 615	3.82 601

RTS	30.15 668	23.12 666	96.33 721	16.71 640	11.63 645	58.66 688	24.28 666	36.80 618	62.63 688	43.79 663	46.10 643	32.56 595	43.90 673	51.29 683	40.92 672	2.38 611	0.66 586	1.06 579	0.74 577	5.11 617	4.34 612

RTSA	30.15 668	23.12 666	96.33 721	16.71 640	11.63 645	58.66 688	24.28 666	36.80 618	62.63 688	43.79 663	46.10 643	32.56 595	43.90 673	51.29 683	40.92 672	2.38 611	0.66 586	1.06 579	0.74 577	5.11 617	4.34 612

ccnet	24.02 645	16.16 647	21.70 594	11.83 607	17.75 667	37.87 656	16.18 624	45.46 668	31.93 545	36.99 646	46.46 648	38.76 631	29.52 632	37.55 657	40.93 674	9.20 659	6.29 670	9.63 659	7.71 662	11.19 653	7.21 645

RainbowNet	51.25 688	62.74 699	64.52 687	60.13 693	39.00 689	58.72 690	30.83 679	57.31 692	79.18 709	50.24 673	65.35 693	60.13 685	44.25 675	49.47 678	41.16 675	46.52 695	46.06 700	52.72 694	31.78 688	52.33 696	32.47 689

WZ-Net	25.17 654	12.95 634	63.02 683	15.13 636	10.42 637	38.51 659	27.42 674	40.46 643	54.17 659	28.32 598	52.95 663	40.81 642	28.36 627	37.07 653	41.35 676	1.21 586	0.21 464	0.73 553	0.94 591	5.42 623	3.87 603

AnyNet_C32	23.37 642	13.28 637	40.29 642	12.36 612	11.44 644	30.39 627	29.15 677	31.36 551	44.90 631	35.36 638	48.86 651	33.61 603	34.20 649	43.15 672	41.62 677	1.27 588	1.35 617	1.18 588	2.58 628	4.77 614	6.27 631

ELAS_RVC	33.79 676	19.15 656	35.97 632	21.28 659	13.79 657	52.58 677	36.11 687	48.96 675	55.66 669	61.47 689	62.91 682	58.35 682	53.55 684	53.37 689	42.23 678	11.25 669	6.64 673	10.32 661	7.05 655	13.56 660	11.58 667
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficientorigin	28.98 665	35.45 681	99.82 731	9.43 543	5.65 542	24.97 592	14.79 608	26.06 476	54.82 663	60.87 686	57.59 677	45.42 657	50.27 681	26.11 605	43.62 679	0.30 451	0.37 534	1.61 601	2.35 626	10.17 647	9.99 663

BEATNet-Init1	35.08 679	20.64 661	54.70 671	27.43 671	12.00 650	58.29 687	31.01 680	52.58 685	57.49 677	60.36 684	62.98 683	69.98 695	55.54 689	53.00 688	44.40 680	4.61 638	2.84 648	7.05 652	6.89 654	10.97 652	8.94 656

ELAS	33.68 675	18.95 655	36.71 633	20.64 653	13.61 655	56.43 681	35.14 685	50.03 679	49.90 646	60.58 685	63.83 686	58.64 683	53.36 683	50.73 681	44.44 681	11.03 667	6.58 672	10.02 660	7.43 656	13.58 662	11.94 668
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCS	26.20 659	13.71 639	46.90 656	14.51 631	10.34 636	30.46 629	22.72 659	42.81 658	57.61 678	42.58 658	49.37 655	41.91 647	40.43 667	41.90 671	44.58 682	2.37 610	2.19 637	2.37 617	3.29 634	7.32 631	6.52 635

coex-ft	30.77 671	38.58 684	93.29 720	9.44 546	5.62 540	34.95 645	25.30 669	30.83 542	59.36 681	73.23 703	58.53 678	45.92 659	47.29 677	29.44 623	45.30 683	1.37 590	1.65 627	0.95 575	0.96 593	8.35 641	4.96 620

MSC_U_SF_DS_RVC	37.16 681	34.69 678	53.68 667	37.47 681	12.55 653	56.80 684	22.63 658	52.02 684	63.29 690	66.20 695	63.82 685	58.12 680	53.73 686	51.21 682	46.48 684	8.79 657	5.31 666	14.69 666	15.22 680	17.27 674	9.21 658

222	12.33 528	1.29 218	8.09 327	6.06 405	2.14 320	19.51 550	2.53 311	33.63 582	23.55 456	21.72 530	30.51 511	20.11 482	16.77 547	13.22 424	46.51 685	0.15 381	0.14 412	0.01 244	0.03 264	0.26 285	0.26 344

ACVNet_2	57.39 696	61.72 698	72.56 699	66.35 696	38.29 688	61.93 692	48.64 695	71.64 707	81.91 712	79.28 711	88.72 719	76.25 701	72.87 702	54.33 690	46.74 686	37.13 687	23.36 686	54.52 695	37.80 692	46.22 690	27.59 686

AnyNet_C01	29.76 666	25.78 669	75.37 702	17.03 643	11.34 642	49.00 674	27.12 673	37.99 628	40.05 605	40.73 654	65.13 691	46.98 665	38.86 663	46.63 675	48.19 687	2.14 604	2.13 635	2.13 609	2.56 627	8.14 639	7.98 651

Consistency-Raft	41.82 685	35.10 680	44.56 652	32.85 677	41.39 690	46.76 671	34.76 684	57.01 690	54.94 664	32.10 623	65.22 692	30.82 576	48.46 679	40.81 668	48.77 688	27.39 683	34.28 692	42.92 688	51.66 701	39.28 688	27.28 685

IMH-64-1	59.25 697	58.09 692	67.69 692	66.06 694	50.51 693	56.45 682	49.45 696	68.83 700	67.75 697	67.58 696	80.37 707	70.15 697	74.28 704	72.16 706	48.94 689	42.00 691	42.87 697	65.57 698	47.02 694	51.52 692	37.76 693

IMH-64	59.25 697	58.09 692	67.69 692	66.06 694	50.51 693	56.45 682	49.45 696	68.83 700	67.75 697	67.58 696	80.37 707	70.15 697	74.28 704	72.16 706	48.94 689	42.00 691	42.87 697	65.57 698	47.02 694	51.52 692	37.76 693

anonymity	52.32 689	58.23 694	63.91 684	41.12 684	59.25 701	53.27 678	41.04 689	55.69 689	40.20 606	54.85 680	49.49 656	49.13 670	55.48 688	59.07 692	49.65 691	55.86 700	50.03 706	51.00 692	51.08 699	51.71 694	56.36 701

IMH	62.95 699	60.33 697	67.78 694	69.51 698	53.65 696	65.09 697	54.21 698	72.00 708	73.28 703	72.49 701	81.93 709	72.96 699	79.81 709	76.65 712	51.41 692	43.57 693	49.82 705	67.81 700	51.14 700	54.83 697	40.67 696

MonStereo1	45.10 687	33.36 677	54.69 670	33.57 678	31.94 683	43.06 668	17.79 639	49.52 678	56.61 674	50.97 676	64.04 687	70.09 696	53.57 685	49.77 680	53.19 693	53.87 699	14.08 682	54.69 696	35.89 691	41.66 689	39.69 695

ktn	72.58 708	80.06 717	69.96 696	79.14 707	69.86 712	75.40 706	70.43 710	69.01 702	76.90 706	72.88 702	77.46 704	77.43 702	77.41 708	72.78 709	55.00 694	79.09 712	65.99 714	80.09 709	68.29 704	71.46 709	62.98 707

SGM+DAISY	54.67 692	56.61 691	62.73 682	40.21 683	53.22 695	61.95 693	48.59 694	55.05 687	44.62 630	61.03 688	63.68 684	60.46 686	55.62 690	60.68 694	55.34 695	56.34 702	48.56 703	50.16 691	49.63 698	52.25 695	56.76 703

SPS-STEREO	55.62 693	59.14 695	64.16 685	45.05 688	53.84 698	59.88 691	44.00 692	59.53 693	49.94 648	62.33 691	61.09 681	59.80 684	56.82 692	60.06 693	57.85 696	58.41 703	48.34 702	51.07 693	49.21 697	55.41 698	56.48 702
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
notaker	72.18 706	79.78 715	78.84 706	78.75 706	68.52 709	63.26 695	61.68 702	69.22 703	75.95 704	77.58 708	78.85 705	79.69 707	84.79 718	77.39 713	58.43 697	69.68 709	60.79 713	77.46 706	68.48 705	69.62 704	64.92 710

WAO-6	70.64 702	73.02 706	66.25 689	79.92 709	61.74 705	68.74 699	59.08 700	75.27 712	87.02 716	74.72 704	79.40 706	79.19 705	84.60 717	67.70 698	60.53 698	67.85 706	48.88 704	81.48 711	73.29 708	65.57 700	58.60 704

NVStereoNet_ROB	41.93 686	32.40 676	44.55 651	36.60 680	27.78 680	34.52 643	32.38 681	48.84 674	57.18 676	69.34 698	75.62 703	66.07 694	64.86 695	47.34 676	60.78 699	15.72 674	23.99 687	23.40 677	32.06 689	21.34 679	23.86 684
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFMNet_re	72.05 705	79.64 714	64.23 686	52.73 690	84.71 716	77.93 710	68.35 705	63.96 696	66.93 695	61.00 687	71.29 699	63.84 691	68.91 698	72.42 708	61.11 700	82.03 719	74.22 719	80.34 710	74.44 710	83.62 720	89.34 722

LRCNet_RVC	73.59 710	69.80 703	74.41 701	77.63 704	60.56 704	40.33 664	15.08 614	71.04 705	48.36 640	88.07 720	94.62 723	90.11 722	81.83 712	80.58 717	61.26 701	97.12 730	72.30 718	96.65 729	97.58 730	77.13 714	77.30 717

TorneroNet-64	65.66 700	70.70 704	71.20 698	76.52 702	59.70 703	66.78 698	58.05 699	67.53 699	80.00 710	62.67 692	67.40 694	83.09 710	69.42 699	67.34 696	62.05 702	48.31 698	44.07 699	72.93 702	63.88 703	68.05 702	53.58 700

PWCK	65.90 701	88.63 721	79.40 707	80.32 710	29.96 682	63.85 696	39.45 688	72.07 709	71.26 701	78.74 710	68.99 696	77.82 703	61.77 694	82.81 718	62.64 703	80.17 715	39.88 696	81.90 713	47.37 696	73.54 712	37.51 692

LVE	71.50 704	72.46 705	83.91 712	75.21 701	55.29 700	74.81 702	62.76 703	77.22 713	83.77 714	82.09 713	87.11 718	83.38 711	82.41 714	75.93 710	64.49 704	48.28 697	57.24 712	74.61 704	62.53 702	65.49 699	61.01 705

WAO-7	72.21 707	78.21 710	54.04 668	79.33 708	69.31 711	70.20 700	72.09 711	77.85 716	84.90 715	77.35 707	86.03 713	79.37 706	79.88 710	65.32 695	65.33 705	62.33 705	69.70 717	70.51 701	73.21 707	67.23 701	62.02 706

TorneroNet	71.21 703	73.44 708	75.82 703	80.82 711	65.65 707	70.53 701	64.39 704	71.42 706	75.97 705	71.47 700	73.68 701	84.17 713	74.00 703	69.85 702	69.09 706	59.37 704	48.19 701	79.67 707	73.51 709	74.93 713	68.26 713

WAO-8	76.87 714	78.41 711	66.45 690	86.81 717	72.47 713	79.27 712	68.59 707	77.75 714	89.01 719	83.09 715	86.98 714	85.87 718	84.97 719	72.12 704	69.11 707	74.93 710	55.23 709	87.79 723	83.50 717	70.47 706	64.56 708

Venus	76.87 714	78.41 711	66.45 690	86.81 717	72.47 713	79.27 712	68.59 707	77.75 714	89.01 719	83.09 715	86.98 714	85.87 718	84.97 719	72.12 704	69.11 707	74.93 710	55.23 709	87.79 723	83.50 717	70.48 707	64.56 708

UNDER WATER-64	73.11 709	74.48 709	87.70 713	74.03 700	55.20 699	78.24 711	75.71 713	65.33 697	67.91 699	75.60 706	69.32 697	84.41 714	76.93 707	68.43 700	72.45 709	81.18 717	56.77 711	82.46 714	80.34 714	68.22 703	67.48 712

Dean	80.72 718	85.82 720	83.27 709	84.91 716	59.53 702	75.11 703	68.39 706	81.59 719	88.05 718	92.41 723	86.98 714	92.41 724	93.02 724	83.11 719	73.31 710	68.01 707	66.13 715	94.82 728	84.66 720	83.28 718	69.50 714

HanzoNet	77.61 716	81.11 718	82.83 708	77.82 705	69.15 710	75.25 705	69.06 709	73.49 710	77.84 708	82.19 714	82.80 710	85.42 715	86.67 722	85.99 721	73.64 711	85.24 723	68.38 716	81.71 712	75.47 712	71.98 710	66.24 711

Selective-IGEV-i1pa	56.65 695	73.08 707	56.50 677	29.63 674	14.87 660	94.58 719	46.49 693	80.65 718	87.08 717	88.18 721	87.03 717	74.01 700	68.51 697	94.68 727	74.38 712	45.10 694	26.62 691	26.16 679	13.27 678	19.40 677	32.71 690

TCMNet-wrong-test	76.74 713	91.47 724	89.31 715	97.64 726	97.35 726	94.87 720	92.51 721	69.78 704	65.29 692	63.44 694	71.10 698	65.66 693	51.44 682	85.29 720	74.70 713	56.06 701	20.22 684	83.11 718	82.39 716	95.02 727	88.18 721

UNDER WATER	75.92 712	79.25 713	87.75 714	84.39 713	66.43 708	77.08 709	77.22 714	66.90 698	72.16 702	75.32 705	71.56 700	85.89 720	82.15 713	70.11 703	74.99 714	79.34 714	53.61 708	86.40 720	84.53 719	71.29 708	72.11 715

JetBlue	54.08 691	45.10 686	74.15 700	51.17 689	47.68 691	75.66 707	60.97 701	63.63 695	62.09 687	63.32 693	64.88 690	78.86 704	68.17 696	68.15 699	75.09 715	36.86 686	24.88 689	29.01 683	29.12 687	28.71 685	34.13 691

MADNet+	53.31 690	68.61 702	98.75 728	67.03 697	37.58 687	79.83 714	81.74 716	60.38 694	61.61 686	51.43 677	54.92 673	61.11 687	59.29 693	69.66 701	76.71 716	23.88 680	24.03 688	17.08 671	12.35 677	32.47 687	27.69 687

RSGM-EC	88.03 720	67.44 700	53.54 664	84.82 714	87.13 717	94.34 717	92.20 719	94.86 727	98.29 727	95.56 727	98.06 727	85.65 716	83.07 715	79.52 715	79.00 717	95.80 726	97.66 727	91.52 725	95.19 727	95.05 728	91.80 727

acva	88.03 720	67.44 700	53.54 664	84.82 714	87.13 717	94.34 717	92.20 719	94.86 727	98.29 727	95.56 727	98.06 727	85.65 716	83.07 715	79.52 715	79.00 717	95.80 726	97.66 727	91.52 725	95.19 727	95.05 728	91.80 727

Selective-IGEV-i16pa	56.08 694	59.75 696	69.90 695	21.43 662	14.80 659	97.01 722	29.83 678	86.97 721	94.48 725	85.76 718	93.21 720	81.88 709	74.46 706	96.71 729	79.25 719	30.92 684	13.32 680	16.91 670	7.73 664	15.59 668	51.73 699

KSHMR	88.54 722	93.03 725	83.31 710	95.54 724	91.74 723	82.37 715	83.41 717	84.43 720	81.99 713	87.89 719	84.05 711	91.94 723	81.33 711	76.34 711	81.76 720	96.44 729	96.14 726	96.69 730	97.12 729	92.52 726	92.67 729

DPSimNet_ROB	74.29 711	83.27 719	59.30 681	77.19 703	65.13 706	75.14 704	74.95 712	73.99 711	76.94 707	81.99 712	75.48 702	80.18 708	71.76 700	67.39 697	84.00 721	81.87 718	51.14 707	79.99 708	76.70 713	70.17 705	79.21 718

JetRed	79.55 717	79.88 716	91.52 718	71.05 699	75.80 715	91.66 716	80.11 715	79.14 717	80.44 711	84.35 717	84.23 712	83.38 711	72.48 701	79.43 714	85.44 722	69.33 708	81.58 720	73.66 703	72.56 706	82.35 717	72.60 716

ASD4	87.72 719	90.49 722	83.85 711	83.29 712	90.74 722	97.88 724	99.60 730	88.98 722	96.82 726	88.24 722	93.42 721	89.82 721	86.15 721	88.78 722	91.81 723	79.31 713	81.76 721	76.68 705	81.50 715	83.55 719	81.68 719

xxxxx1	91.92 724	95.33 727	98.45 725	87.29 719	89.24 719	98.50 725	98.17 727	92.95 723	93.21 722	93.55 724	95.36 724	96.99 726	96.28 725	94.65 724	94.94 724	83.26 720	84.17 722	82.90 715	88.32 723	85.49 722	89.37 723

tt_ll	91.92 724	95.33 727	98.45 725	87.29 719	89.24 719	98.50 725	98.17 727	92.95 723	93.21 722	93.55 724	95.36 724	96.99 726	96.28 725	94.65 724	94.94 724	83.26 720	84.17 722	82.90 715	88.32 723	85.49 722	89.37 723

ff	91.92 724	95.33 727	98.45 725	87.29 719	89.24 719	98.50 725	98.17 727	92.95 723	93.21 722	93.55 724	95.36 724	96.99 726	96.28 725	94.65 724	94.94 724	83.26 720	84.17 722	82.90 715	88.32 723	85.49 722	89.37 723

MADNet++	94.16 728	94.02 726	90.25 716	96.28 725	96.84 725	97.17 723	90.16 718	94.71 726	91.69 721	97.07 729	93.71 722	94.62 725	92.63 723	96.15 728	95.18 727	95.42 725	95.89 725	92.80 727	92.23 726	92.10 725	94.30 731

HaxPig	99.40 731	99.99 733	97.38 723	100.00 735	100.00 735	96.91 721	97.35 724	99.59 732	99.99 734	100.00 736	100.00 734	99.99 737	99.99 733	99.04 731	97.77 728	100.00 733	100.00 735	100.00 734	100.00 735	100.00 736	99.99 736

MEDIAN_ROB	99.19 729	99.84 731	99.62 730	98.49 727	98.51 729	98.58 728	97.81 726	98.80 731	98.56 729	99.36 733	99.49 730	99.56 732	99.06 729	98.35 730	98.31 729	99.99 732	99.63 731	100.00 734	100.00 735	99.81 732	99.95 735

PML	99.19 729	100.00 736	98.08 724	99.28 730	99.53 730	100.00 732	99.73 731	98.24 729	99.44 731	100.00 736	99.57 732	98.76 731	99.84 731	100.00 737	98.88 730	100.00 733	99.54 730	100.00 734	99.50 732	99.90 733	93.55 730

USTest	93.52 727	90.92 723	77.74 705	87.90 722	92.63 724	100.00 732	100.00 734	99.79 733	99.80 732	99.21 732	99.52 731	98.03 729	99.15 730	89.52 723	99.31 731	90.37 724	98.47 729	84.34 719	87.43 722	84.58 721	91.71 726

Anonymous_1	99.65 732	99.95 732	99.93 732	99.80 732	99.60 731	100.00 732	100.00 734	99.82 735	99.98 733	99.62 734	99.94 733	99.75 734	100.00 734	99.66 732	99.88 732	98.45 731	99.84 732	98.73 731	99.26 731	99.41 731	99.36 732

test_example2	99.68 733	99.99 733	99.99 733	100.00 735	99.99 734	99.86 731	99.99 733	98.29 730	100.00 735	100.00 736	100.00 734	98.15 730	98.39 728	99.98 734	99.98 733	100.00 733	99.99 734	99.40 732	99.53 733	100.00 736	100.00 737

ccccc	99.71 734	98.19 730	100.00 734	100.00 735	100.00 735	99.32 730	99.81 732	99.79 733	99.22 730	99.63 735	98.80 729	99.69 733	99.91 732	99.95 733	99.99 734	100.00 733	100.00 735	99.97 733	99.90 734	100.00 736	100.00 737

DPSMNet_ROB	99.95 736	100.00 736	100.00 734	100.00 735	100.00 735	100.00 732	100.00 734	100.00 736	100.00 735	99.15 731	100.00 734	99.96 735	100.00 734	99.99 735	99.99 734	100.00 733	100.00 735	100.00 734	100.00 735	100.00 736	100.00 737

DGTPSM_ROB	99.95 736	100.00 736	100.00 734	100.00 735	100.00 735	100.00 732	100.00 734	100.00 736	100.00 735	99.14 730	100.00 734	99.96 735	100.00 734	99.99 735	99.99 734	100.00 733	100.00 735	100.00 734	100.00 735	100.00 736	100.00 737

fast-reg	100.00 740	100.00 736	100.00 734	100.00 735	100.00 735	100.00 732	100.00 734	100.00 736	100.00 735	100.00 736	100.00 734	100.00 739	100.00 734	100.00 737	100.00 737	100.00 733	100.00 735	100.00 734	100.00 735	100.00 736	100.00 737

iinet-test	99.97 738	100.00 736	100.00 734	99.84 733	99.86 732	100.00 732	100.00 734	100.00 736	100.00 735	100.00 736	100.00 734	100.00 739	100.00 734	100.00 737	100.00 737	100.00 733	100.00 735	100.00 734	100.00 735	99.93 734	99.85 734

IINet	99.97 738	100.00 736	100.00 734	99.84 733	99.87 733	100.00 732	100.00 734	100.00 736	100.00 735	100.00 736	100.00 734	100.00 739	100.00 734	100.00 737	100.00 737	100.00 733	100.00 735	100.00 734	100.00 735	99.93 734	99.84 733

Hybrid-DGEV	100.00 740	100.00 736	100.00 734	100.00 735	100.00 735	100.00 732	100.00 734	100.00 736	100.00 735	100.00 736	100.00 734	100.00 739	100.00 734	100.00 737	100.00 737	100.00 733	100.00 735	100.00 734	100.00 735	100.00 736	100.00 737

RAFT-FEzeroshot	100.00 740	100.00 736	100.00 734	100.00 735	100.00 735	100.00 732	100.00 734	100.00 736	100.00 735	100.00 736	100.00 734	100.00 739	100.00 734	100.00 737	100.00 737	100.00 733	100.00 735	100.00 734	100.00 735	100.00 736	100.00 737

RAFT-FE	100.00 740	100.00 736	100.00 734	100.00 735	100.00 735	100.00 732	100.00 734	100.00 736	100.00 735	100.00 736	100.00 734	100.00 739	100.00 734	100.00 737	100.00 737	100.00 733	100.00 735	100.00 734	100.00 735	100.00 736	100.00 737

FlowAnything	100.00 740	100.00 736	100.00 734	100.00 735	100.00 735	100.00 732	100.00 734	100.00 736	100.00 735	100.00 736	100.00 734	100.00 739	100.00 734	100.00 737	100.00 737	100.00 733	100.00 735	100.00 734	100.00 735	100.00 736	100.00 737

Selective-RAFT-Error	100.00 740	100.00 736	100.00 734	100.00 735	100.00 735	100.00 732	100.00 734	100.00 736	100.00 735	100.00 736	100.00 734	100.00 739	100.00 734	100.00 737	100.00 737	100.00 733	100.00 735	100.00 734	100.00 735	100.00 736	100.00 737

tt	89.96 723	1.02 131	100.00 734	99.40 731	100.00 735	100.00 732	100.00 734	100.00 736	100.00 735	78.36 709	67.94 695	99.99 737	100.00 734	100.00 737	100.00 737	95.81 728	99.93 733	87.43 721	86.39 721	95.11 730	87.89 720

CasAABBNet	100.00 740	100.00 736	100.00 734	100.00 735	100.00 735	100.00 732	100.00 734	100.00 736	100.00 735	100.00 736	100.00 734	100.00 739	100.00 734	100.00 737	100.00 737	100.00 733	100.00 735	100.00 734	100.00 735	100.00 736	100.00 737

LSM0	100.00 740	100.00 736	100.00 734	100.00 735	100.00 735	100.00 732	100.00 734	100.00 736	100.00 735	100.00 736	100.00 734	100.00 739	100.00 734	100.00 737	100.00 737	100.00 733	100.00 735	100.00 734	100.00 735	100.00 736	100.00 737

DPSM_ROB	100.00 740	100.00 736	100.00 734	100.00 735	100.00 735	100.00 732	100.00 734	100.00 736	100.00 735	100.00 736	100.00 734	100.00 739	100.00 734	100.00 737	100.00 737	100.00 733	100.00 735	100.00 734	100.00 735	100.00 736	100.00 737

DPSM	100.00 740	100.00 736	100.00 734	100.00 735	100.00 735	100.00 732	100.00 734	100.00 736	100.00 735	100.00 736	100.00 734	100.00 739	100.00 734	100.00 737	100.00 737	100.00 733	100.00 735	100.00 734	100.00 735	100.00 736	100.00 737

AVERAGE_ROB	99.80 735	99.99 733	99.40 729	100.00 735	100.00 735	98.99 729	97.72 725	100.00 736	100.00 735	100.00 736	100.00 734	100.00 739	100.00 734	100.00 737	100.00 737	100.00 733	100.00 735	100.00 734	100.00 735	100.00 736	100.00 737

FADE		35.07 679		32.15 676	23.61 677			57.09 691	71.09 700	43.02 659		43.42 652		58.81 691		37.95 688	21.02 685	44.59 689	42.77 693	17.09 672	15.50 675

Low-res two-view benchmark