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

MS-F	0.18 1	0.19 8	0.65 34	0.20 5	0.12 9	0.30 17	0.14 19	0.29 4	0.28 11	0.16 11	0.13 11	0.18 55	0.15 26	0.25 13	0.21 80	0.07 23	0.07 50	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

Wavelet-MonSter	0.18 1	0.20 14	0.51 3	0.22 35	0.17 121	0.35 45	0.14 19	0.27 2	0.25 3	0.19 32	0.21 44	0.14 14	0.15 26	0.27 31	0.16 6	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.14 216

HiDET	0.19 3	0.20 14	0.62 26	0.20 5	0.13 25	0.36 53	0.13 9	0.35 15	0.31 15	0.16 11	0.14 14	0.17 45	0.15 26	0.25 13	0.23 115	0.08 43	0.07 50	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

CSFM-Stereo	0.19 3	0.20 14	0.60 18	0.20 5	0.11 3	0.39 72	0.15 31	0.35 15	0.27 7	0.18 26	0.15 15	0.17 45	0.16 36	0.26 24	0.21 80	0.08 43	0.07 50	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.09 64

BridgeDepth	0.19 3	0.30 149	0.55 12	0.23 47	0.09 1	0.38 68	0.15 31	0.32 8	0.33 29	0.16 11	0.12 8	0.23 90	0.19 84	0.27 31	0.15 2	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth_RVC	0.20 6	0.20 14	0.74 50	0.17 1	0.12 9	0.32 28	0.12 4	0.33 10	0.46 165	0.15 5	0.15 15	0.16 36	0.19 84	0.23 6	0.18 22	0.10 185	0.06 24	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LCMNet	0.20 6	0.21 26	0.61 20	0.20 5	0.13 25	0.39 72	0.14 19	0.34 14	0.34 35	0.16 11	0.16 20	0.16 36	0.15 26	0.27 31	0.22 101	0.08 43	0.07 50	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 40

MonStereo	0.20 6	0.22 42	0.65 34	0.21 13	0.17 121	0.33 32	0.15 31	0.46 83	0.32 20	0.16 11	0.17 21	0.14 14	0.11 2	0.27 31	0.23 115	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 64

Monster-pub-eth3d	0.20 6	0.22 42	0.65 34	0.21 13	0.17 121	0.33 32	0.15 31	0.46 83	0.32 20	0.16 11	0.17 21	0.14 14	0.11 2	0.27 31	0.23 115	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 64

S2M2_XL	0.20 6	0.32 170	1.10 93	0.19 2	0.13 25	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 5	0.19 31	0.15 30	0.14 14	0.19 1	0.21 80	0.11 258	0.09 209	0.10 159	0.08 98	0.10 66	0.08 40
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.20 6	0.22 42	0.65 34	0.22 35	0.17 121	0.41 87	0.14 19	0.35 15	0.32 20	0.24 94	0.20 37	0.15 30	0.18 63	0.26 24	0.16 6	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.08 40

4w-stereo	0.20 6	0.21 26	0.57 14	0.21 13	0.15 65	0.39 72	0.13 9	0.39 34	0.33 29	0.22 63	0.21 44	0.13 4	0.20 96	0.29 57	0.21 80	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

3.25w_new	0.20 6	0.20 14	0.52 6	0.21 13	0.14 41	0.37 57	0.14 19	0.43 62	0.35 42	0.23 85	0.21 44	0.16 36	0.18 63	0.27 31	0.20 61	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

3.25w	0.20 6	0.20 14	0.52 6	0.21 13	0.14 41	0.37 57	0.14 19	0.43 62	0.35 42	0.23 85	0.21 44	0.16 36	0.18 63	0.27 31	0.20 61	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

FoundationStereo	0.20 6	0.30 149	0.81 58	0.21 13	0.22 248	0.21 3	0.16 45	0.25 1	0.38 76	0.15 5	0.11 4	0.18 55	0.17 44	0.23 6	0.16 6	0.09 88	0.13 353	0.08 42	0.06 14	0.07 4	0.07 9

MonSter	0.20 6	0.22 42	0.65 34	0.21 13	0.17 121	0.33 32	0.15 31	0.46 83	0.32 20	0.16 11	0.17 21	0.14 14	0.11 2	0.27 31	0.23 115	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 64

Monster-pub-mixall	0.21 17	0.31 161	0.69 43	0.21 13	0.13 25	0.27 9	0.12 4	0.37 23	0.26 5	0.21 52	0.19 31	0.15 30	0.12 6	0.47 217	0.29 204	0.08 43	0.07 50	0.07 1	0.05 1	0.08 28	0.12 158

qwe	0.21 17	0.22 42	0.61 20	0.21 13	0.20 207	0.41 87	0.15 31	0.46 83	0.35 42	0.26 127	0.22 56	0.14 14	0.14 14	0.31 73	0.22 101	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

2.25w	0.21 17	0.22 42	0.51 3	0.21 13	0.14 41	0.36 53	0.13 9	0.42 54	0.34 35	0.23 85	0.27 98	0.14 14	0.18 63	0.33 93	0.24 140	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4.25_new	0.21 17	0.23 60	0.64 29	0.22 35	0.18 159	0.41 87	0.17 55	0.41 47	0.35 42	0.22 63	0.21 44	0.14 14	0.18 63	0.25 13	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4.5w_new	0.21 17	0.23 60	0.64 29	0.22 35	0.18 159	0.41 87	0.17 55	0.41 47	0.35 42	0.22 63	0.21 44	0.14 14	0.18 63	0.25 13	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4.5_new	0.21 17	0.22 42	0.63 27	0.21 13	0.15 65	0.40 79	0.17 55	0.40 37	0.35 42	0.25 113	0.22 56	0.14 14	0.14 14	0.22 3	0.21 80	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

4.5w-stereo	0.21 17	0.22 42	0.63 27	0.21 13	0.15 65	0.40 79	0.17 55	0.40 37	0.35 42	0.25 113	0.22 56	0.14 14	0.14 14	0.22 3	0.21 80	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

4.25w-stereo	0.21 17	0.23 60	0.64 29	0.22 35	0.18 159	0.41 87	0.17 55	0.41 47	0.35 42	0.22 63	0.21 44	0.14 14	0.18 63	0.25 13	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

2.5w	0.21 17	0.23 60	0.50 2	0.22 35	0.15 65	0.39 72	0.19 82	0.47 98	0.36 63	0.21 52	0.22 56	0.13 4	0.17 44	0.33 93	0.20 61	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

2.75w_new	0.21 17	0.21 26	0.57 14	0.20 5	0.14 41	0.40 79	0.18 72	0.47 98	0.36 63	0.24 94	0.20 37	0.13 4	0.19 84	0.31 73	0.21 80	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.07 9

3.75w	0.21 17	0.21 26	0.61 20	0.21 13	0.20 207	0.44 112	0.16 45	0.44 70	0.30 14	0.22 63	0.20 37	0.13 4	0.18 63	0.29 57	0.21 80	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

3.5w_stereo	0.21 17	0.22 42	0.55 12	0.21 13	0.15 65	0.40 79	0.14 19	0.43 62	0.33 29	0.21 52	0.24 75	0.14 14	0.18 63	0.34 104	0.22 101	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

3w_stereo	0.21 17	0.22 42	0.59 17	0.22 35	0.12 9	0.37 57	0.22 153	0.50 120	0.38 76	0.22 63	0.21 44	0.12 2	0.22 117	0.26 24	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.08 40

2w_stereo	0.21 17	0.19 8	0.51 3	0.22 35	0.13 25	0.41 87	0.20 103	0.50 120	0.34 35	0.25 113	0.23 65	0.13 4	0.23 134	0.24 8	0.22 101	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

LG-Stereo_L2	0.21 17	0.31 161	0.85 62	0.22 35	0.14 41	0.31 22	0.22 153	0.38 27	0.25 3	0.17 19	0.11 4	0.13 4	0.12 6	0.32 82	0.18 22	0.08 43	0.07 50	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.10 92

LG-Stereo_L1	0.21 17	0.31 161	0.85 62	0.22 35	0.14 41	0.28 11	0.21 127	0.38 27	0.26 5	0.16 11	0.11 4	0.13 4	0.11 2	0.37 135	0.18 22	0.08 43	0.07 50	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.10 92

MLG-Stereo_test3	0.21 17	0.35 203	0.65 34	0.21 13	0.14 41	0.36 53	0.13 9	0.37 23	0.40 101	0.21 52	0.12 8	0.17 45	0.12 6	0.25 13	0.16 6	0.08 43	0.07 50	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.10 92

MLG-Stereo_test2	0.21 17	0.36 212	0.68 42	0.21 13	0.17 121	0.45 118	0.12 4	0.35 15	0.42 124	0.15 5	0.11 4	0.22 81	0.10 1	0.28 43	0.16 6	0.09 88	0.07 50	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.09 64

MLG-Stereo_test1	0.21 17	0.33 179	0.61 20	0.23 47	0.21 221	0.45 118	0.13 9	0.33 10	0.46 165	0.13 1	0.09 1	0.18 55	0.12 6	0.32 82	0.15 2	0.08 43	0.07 50	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.09 64

MLG-Stereo	0.21 17	0.33 179	0.60 18	0.23 47	0.12 9	0.44 112	0.13 9	0.39 34	0.46 165	0.13 1	0.10 2	0.17 45	0.13 12	0.35 111	0.15 2	0.08 43	0.07 50	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.09 64

LGtest1	0.21 17	0.37 215	0.70 45	0.22 35	0.12 9	0.31 22	0.11 2	0.36 20	0.39 88	0.17 19	0.13 11	0.16 36	0.14 14	0.25 13	0.27 178	0.10 185	0.09 209	0.08 42	0.06 14	0.10 66	0.10 92

asda	0.22 38	0.25 78	0.70 45	0.21 13	0.16 92	0.43 105	0.16 45	0.44 70	0.35 42	0.22 63	0.20 37	0.14 14	0.20 96	0.25 13	0.22 101	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

1w_stereo	0.22 38	0.17 1	0.52 6	0.23 47	0.16 92	0.44 112	0.22 153	0.55 167	0.40 101	0.25 113	0.29 113	0.13 4	0.26 179	0.28 43	0.20 61	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

monsterstereo	0.22 38	0.22 42	0.52 6	0.25 86	0.27 337	0.39 72	0.14 19	0.51 128	0.33 29	0.25 113	0.27 98	0.13 4	0.13 12	0.38 143	0.21 80	0.07 23	0.07 50	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.06 1

monsters	0.22 38	0.22 42	0.52 6	0.23 47	0.28 351	0.42 100	0.14 19	0.46 83	0.31 15	0.24 94	0.20 37	0.13 4	0.14 14	0.43 171	0.20 61	0.07 23	0.06 24	0.07 1	0.08 98	0.06 1	0.06 1

IGEV	0.22 38	0.28 125	0.88 66	0.21 13	0.24 283	0.42 100	0.17 55	0.35 15	0.37 71	0.20 40	0.22 56	0.14 14	0.12 6	0.24 8	0.20 61	0.08 43	0.07 50	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.07 9

SGD-Stereo	0.22 38	0.28 125	0.77 54	0.22 35	0.11 3	0.40 79	0.16 45	0.31 7	0.36 63	0.19 32	0.19 31	0.17 45	0.17 44	0.37 135	0.16 6	0.10 185	0.06 24	0.08 42	0.07 66	0.10 66	0.07 9

DEFOM-Stereo	0.22 38	0.22 42	0.91 71	0.23 47	0.13 25	0.49 160	0.18 72	0.30 5	0.28 11	0.19 32	0.17 21	0.14 14	0.14 14	0.41 159	0.16 6	0.08 43	0.06 24	0.07 1	0.06 14	0.09 48	0.09 64

Replicate-Monster	0.23 45	0.40 241	0.94 77	0.21 13	0.14 41	0.37 57	0.13 9	0.40 37	0.36 63	0.22 63	0.15 15	0.15 30	0.15 26	0.40 155	0.15 2	0.08 43	0.07 50	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.15 251

FlowAnything_test	0.23 45	0.32 170	0.52 6	0.28 164	0.17 121	0.37 57	0.20 103	0.38 27	0.24 2	0.24 94	0.20 37	0.21 77	0.17 44	0.26 24	0.25 155	0.13 346	0.10 253	0.14 382	0.16 381	0.17 237	0.12 158

LG-G_1	0.23 45	0.37 215	0.71 47	0.23 47	0.11 3	0.51 178	0.12 4	0.44 70	0.39 88	0.19 32	0.15 15	0.19 63	0.15 26	0.36 124	0.16 6	0.09 88	0.08 138	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.11 118

LG-G	0.23 45	0.37 215	0.71 47	0.23 47	0.11 3	0.51 178	0.12 4	0.44 70	0.39 88	0.19 32	0.15 15	0.19 63	0.15 26	0.36 124	0.16 6	0.09 88	0.08 138	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.11 118

dual_stereo	0.23 45	0.25 78	0.66 41	0.21 13	0.15 65	0.27 9	0.15 31	0.62 214	0.40 101	0.15 5	0.13 11	0.18 55	0.14 14	0.37 135	0.19 38	0.09 88	0.31 531	0.07 1	0.10 168	0.07 4	0.07 9

IGEV-Stereo++	0.23 45	0.23 60	0.64 29	0.24 67	0.22 248	0.47 145	0.13 9	0.52 142	0.33 29	0.18 26	0.24 75	0.17 45	0.22 117	0.32 82	0.19 38	0.08 43	0.06 24	0.08 42	0.06 14	0.17 237	0.09 64

MatchStereo	0.24 51	0.38 225	1.37 145	0.20 5	0.10 2	0.22 4	0.14 19	0.41 47	0.40 101	0.14 3	0.25 82	0.15 30	0.15 26	0.25 13	0.18 22	0.09 88	0.07 50	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

NLSM1	0.24 51	0.28 125	0.49 1	0.25 86	0.26 319	0.40 79	0.19 82	0.54 162	0.40 101	0.22 63	0.26 91	0.18 55	0.28 214	0.41 159	0.22 101	0.07 23	0.06 24	0.09 102	0.07 66	0.09 48	0.08 40

AdaDepth	0.24 51	0.18 5	1.03 82	0.25 86	0.21 221	0.46 138	0.16 45	0.30 5	0.27 7	0.17 19	0.19 31	0.14 14	0.18 63	0.35 111	0.17 20	0.07 23	0.07 50	0.08 42	0.25 474	0.10 66	0.10 92

water-stereo	0.24 51	0.17 1	0.88 66	0.24 67	0.14 41	0.37 57	0.17 55	0.43 62	0.32 20	0.26 127	0.35 166	0.26 132	0.24 147	0.22 3	0.25 155	0.09 88	0.09 209	0.09 102	0.08 98	0.10 66	0.10 92

111111	0.24 51	0.21 26	0.82 60	0.24 67	0.21 221	0.43 105	0.13 9	0.45 80	0.35 42	0.22 63	0.27 98	0.18 55	0.16 36	0.35 111	0.18 22	0.09 88	0.06 24	0.08 42	0.06 14	0.25 376	0.08 40

S2M2_L	0.24 51	0.29 136	0.90 70	0.23 47	0.17 121	0.24 6	0.09 1	0.36 20	0.45 154	0.17 19	0.25 82	0.23 90	0.17 44	0.24 8	0.28 188	0.15 408	0.12 329	0.11 226	0.12 272	0.15 178	0.11 118
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_stereo_0083	0.25 57	0.19 8	0.58 16	0.28 164	0.18 159	0.28 11	0.22 153	0.38 27	0.54 254	0.23 85	0.30 126	0.27 144	0.26 179	0.37 135	0.24 140	0.14 389	0.12 329	0.13 344	0.10 168	0.12 100	0.10 92

rvit_stereo_0081	0.25 57	0.21 26	0.61 20	0.28 164	0.17 121	0.31 22	0.22 153	0.42 54	0.53 241	0.24 94	0.25 82	0.25 118	0.21 107	0.34 104	0.23 115	0.13 346	0.10 253	0.11 226	0.10 168	0.12 100	0.09 64

rvit_stereo_0082	0.25 57	0.21 26	0.61 20	0.28 164	0.17 121	0.31 22	0.22 153	0.42 54	0.53 241	0.24 94	0.25 82	0.25 118	0.21 107	0.34 104	0.23 115	0.13 346	0.10 253	0.11 226	0.10 168	0.12 100	0.09 64

NLMM	0.26 60	0.31 161	0.72 49	0.25 86	0.23 269	0.42 100	0.20 103	0.60 205	0.47 184	0.20 40	0.27 98	0.20 65	0.21 107	0.34 104	0.24 140	0.07 23	0.06 24	0.09 102	0.08 98	0.12 100	0.12 158

NLSM3	0.26 60	0.39 235	0.75 51	0.25 86	0.24 283	0.43 105	0.19 82	0.58 185	0.45 154	0.20 40	0.26 91	0.20 65	0.25 163	0.29 57	0.24 140	0.07 23	0.06 24	0.10 159	0.09 131	0.10 66	0.07 9

depthmonostereo	0.26 60	0.23 60	0.65 34	0.41 432	0.13 25	0.41 87	0.19 82	0.51 128	0.40 101	0.25 113	0.29 113	0.26 132	0.28 214	0.44 180	0.23 115	0.09 88	0.10 253	0.09 102	0.07 66	0.10 66	0.08 40

DilatedVolume-Stereo	0.26 60	0.20 14	0.64 29	0.25 86	0.15 65	0.41 87	0.18 72	0.42 54	0.35 42	0.34 170	0.34 161	0.25 118	0.23 134	0.43 171	0.53 377	0.09 88	0.09 209	0.08 42	0.10 168	0.12 100	0.11 118

GIP-stereo	0.26 60	0.22 42	0.78 55	0.29 196	0.20 207	0.42 100	0.17 55	0.64 225	0.39 88	0.18 26	0.24 75	0.23 90	0.18 63	0.25 13	0.47 349	0.09 88	0.07 50	0.08 42	0.06 14	0.17 237	0.08 40

NLMM1	0.27 65	0.43 261	0.69 43	0.25 86	0.22 248	0.45 118	0.17 55	0.59 194	0.49 194	0.20 40	0.28 106	0.21 77	0.23 134	0.39 149	0.25 155	0.07 23	0.05 1	0.08 42	0.07 66	0.09 48	0.10 92

LG-Stereo	0.27 65	0.25 78	0.95 78	0.25 86	0.15 65	0.43 105	0.21 127	0.50 120	0.40 101	0.18 26	0.29 113	0.25 118	0.16 36	0.28 43	0.35 275	0.07 23	0.07 50	0.11 226	0.10 168	0.24 362	0.10 92

mms	0.27 65	0.26 93	0.91 71	0.25 86	0.18 159	0.32 28	0.23 188	0.37 23	0.31 15	0.21 52	0.30 126	0.23 90	0.17 44	0.46 206	0.21 80	0.08 43	0.10 253	0.10 159	0.08 98	0.22 334	0.47 536

ours_stereo	0.27 65	0.25 78	1.21 113	0.25 86	0.17 121	0.35 45	0.23 188	0.38 27	0.35 42	0.20 40	0.31 139	0.23 90	0.17 44	0.41 159	0.20 61	0.08 43	0.07 50	0.10 159	0.08 98	0.22 334	0.18 319

rvit_stereo_0081_aga	0.27 65	0.29 136	1.08 89	0.26 122	0.20 207	0.33 32	0.21 127	0.41 47	0.42 124	0.26 127	0.28 106	0.27 144	0.21 107	0.31 73	0.21 80	0.14 389	0.10 253	0.11 226	0.10 168	0.14 158	0.10 92

rvit_stereo_0080	0.27 65	0.38 225	0.76 52	0.24 67	0.18 159	0.34 40	0.27 288	0.54 162	0.44 139	0.24 94	0.26 91	0.27 144	0.22 117	0.29 57	0.23 115	0.13 346	0.10 253	0.10 159	0.10 168	0.15 178	0.11 118

RSM++	0.27 65	0.26 93	0.87 65	0.28 164	0.13 25	0.39 72	0.20 103	0.45 80	0.45 154	0.20 40	0.24 75	0.24 104	0.17 44	0.36 124	0.20 61	0.08 43	0.07 50	0.09 102	0.35 527	0.26 396	0.18 319

whm_eth	0.27 65	0.38 225	0.76 52	0.24 67	0.18 159	0.34 40	0.27 288	0.54 162	0.44 139	0.24 94	0.26 91	0.27 144	0.22 117	0.29 57	0.23 115	0.13 346	0.10 253	0.10 159	0.10 168	0.15 178	0.11 118

BStereo	0.28 73	0.33 179	1.34 136	0.23 47	0.29 359	0.33 32	0.20 103	0.46 83	0.35 42	0.22 63	0.17 21	0.20 65	0.14 14	0.28 43	0.25 155	0.07 23	0.07 50	0.16 431	0.21 449	0.12 100	0.11 118

VIP-Stereo	0.28 73	0.56 331	1.05 86	0.23 47	0.19 192	0.52 197	0.17 55	0.44 70	0.39 88	0.18 26	0.25 82	0.24 104	0.15 26	0.33 93	0.19 38	0.08 43	0.07 50	0.08 42	0.06 14	0.14 158	0.32 481

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 73	0.28 125	1.09 91	0.33 296	0.15 65	0.30 17	0.16 45	0.58 185	0.42 124	0.19 32	0.19 31	0.17 45	0.26 179	0.38 143	0.37 284	0.09 88	0.08 138	0.08 42	0.25 474	0.10 66	0.06 1

castereo++	0.28 73	0.43 261	0.93 75	0.28 164	0.17 121	0.53 206	0.21 127	0.55 167	0.45 154	0.17 19	0.26 91	0.32 178	0.17 44	0.33 93	0.16 6	0.09 88	0.08 138	0.09 102	0.29 494	0.13 134	0.06 1

fffy	0.28 73	0.24 73	1.19 107	0.27 139	0.15 65	0.37 57	0.22 153	0.42 54	0.32 20	0.20 40	0.29 113	0.26 132	0.20 96	0.44 180	0.20 61	0.08 43	0.10 253	0.10 159	0.08 98	0.22 334	0.18 319

RAStereo	0.28 73	0.48 296	1.52 180	0.26 122	0.18 159	0.25 7	0.19 82	0.42 54	0.35 42	0.20 40	0.25 82	0.20 65	0.16 36	0.24 8	0.24 140	0.09 88	0.08 138	0.10 159	0.08 98	0.12 100	0.08 40

RSM	0.28 73	0.26 93	0.97 79	0.25 86	0.24 283	0.37 57	0.21 127	0.49 113	0.44 139	0.21 52	0.27 98	0.28 155	0.17 44	0.38 143	0.20 61	0.07 23	0.07 50	0.09 102	0.34 524	0.21 317	0.16 280

trnet	0.28 73	0.26 93	1.32 131	0.19 2	0.12 9	0.54 216	0.15 31	0.48 106	0.46 165	0.27 134	0.33 154	0.24 104	0.21 107	0.30 66	0.21 80	0.10 185	0.07 50	0.08 42	0.05 1	0.09 48	0.07 9

CASnet	0.28 73	0.31 161	1.20 111	0.28 164	0.11 3	0.47 145	0.19 82	0.44 70	0.44 139	0.38 189	0.31 139	0.23 90	0.17 44	0.29 57	0.19 38	0.10 185	0.06 24	0.15 412	0.12 272	0.16 215	0.07 9
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.28 73	0.27 101	1.36 142	0.28 164	0.12 9	0.41 87	0.20 103	0.37 23	0.38 76	0.26 127	0.30 126	0.25 118	0.19 84	0.33 93	0.24 140	0.09 88	0.11 301	0.12 284	0.10 168	0.13 134	0.09 64

CREStereo	0.28 73	0.30 149	1.33 133	0.19 2	0.13 25	0.55 231	0.17 55	0.48 106	0.46 165	0.27 134	0.33 154	0.24 104	0.21 107	0.31 73	0.21 80	0.11 258	0.07 50	0.08 42	0.05 1	0.10 66	0.07 9
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
fffft	0.29 84	0.21 26	1.10 93	0.24 67	0.15 65	0.42 100	0.24 221	0.42 54	0.38 76	0.21 52	0.18 28	0.20 65	0.16 36	0.44 180	0.70 431	0.07 23	0.06 24	0.10 159	0.08 98	0.28 412	0.20 354
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 84	0.26 93	1.03 82	0.25 86	0.14 41	0.46 138	0.22 153	0.36 20	0.38 76	0.23 85	0.23 65	0.21 77	0.18 63	0.45 195	0.60 405	0.07 23	0.06 24	0.10 159	0.08 98	0.20 303	0.20 354

tt45	0.29 84	0.24 73	1.06 88	0.25 86	0.17 121	0.55 231	0.22 153	0.41 47	0.35 42	0.24 94	0.25 82	0.25 118	0.18 63	0.64 292	0.34 267	0.08 43	0.07 50	0.10 159	0.08 98	0.21 317	0.11 118

999	0.29 84	0.25 78	1.05 86	0.26 122	0.18 159	0.49 160	0.23 188	0.38 27	0.37 71	0.20 40	0.32 145	0.23 90	0.18 63	0.73 326	0.36 278	0.08 43	0.07 50	0.09 102	0.08 98	0.24 362	0.10 92

Pointernet	0.29 84	0.25 78	1.49 174	0.24 67	0.20 207	0.47 145	0.15 31	0.62 214	0.47 184	0.22 63	0.29 113	0.26 132	0.20 96	0.28 43	0.20 61	0.10 185	0.07 50	0.07 1	0.12 272	0.10 66	0.07 9

IGEV-Stereo+	0.29 84	0.29 136	0.86 64	0.25 86	0.34 424	0.30 17	0.14 19	0.32 8	0.53 241	0.18 26	0.12 8	0.18 55	0.19 84	0.49 234	0.17 20	0.09 88	0.08 138	0.08 42	0.20 443	0.46 534	0.59 553

MaDis-Stereo	0.29 84	0.54 319	1.44 160	0.24 67	0.29 359	0.29 15	0.16 45	0.45 80	0.37 71	0.19 32	0.21 44	0.28 155	0.22 117	0.30 66	0.29 204	0.10 185	0.09 209	0.10 159	0.08 98	0.11 89	0.11 118

LoS_RVC	0.29 84	0.33 179	1.19 107	0.25 86	0.34 424	0.43 105	0.22 153	0.42 54	0.32 20	0.22 63	0.33 154	0.23 90	0.24 147	0.31 73	0.21 80	0.07 23	0.07 50	0.07 1	0.05 1	0.10 66	0.31 475

Selective-IGEV	0.29 84	0.23 60	1.28 124	0.27 139	0.30 374	0.35 45	0.20 103	0.56 174	0.38 76	0.21 52	0.30 126	0.22 81	0.18 63	0.37 135	0.18 22	0.07 23	0.06 24	0.08 42	0.15 361	0.16 215	0.29 456

EGLCR-Stereo	0.29 84	0.27 101	0.97 79	0.30 215	0.19 192	0.56 248	0.17 55	0.68 247	0.36 63	0.30 148	0.18 28	0.27 144	0.17 44	0.38 143	0.19 38	0.09 88	0.07 50	0.10 159	0.08 98	0.10 66	0.35 495

NLCSM	0.30 94	0.60 340	1.04 84	0.25 86	0.26 319	0.45 118	0.18 72	0.65 231	0.51 213	0.20 40	0.26 91	0.24 104	0.25 163	0.32 82	0.28 188	0.08 43	0.06 24	0.09 102	0.08 98	0.12 100	0.11 118

castereo	0.30 94	0.44 273	0.81 58	0.24 67	0.29 359	0.41 87	0.27 288	0.72 266	0.45 154	0.22 63	0.30 126	0.24 104	0.31 248	0.25 13	0.21 80	0.09 88	0.07 50	0.08 42	0.31 511	0.12 100	0.09 64

WCG-NET	0.30 94	0.42 256	1.26 121	0.24 67	0.12 9	0.43 105	0.24 221	0.40 37	0.56 272	0.35 172	0.37 175	0.26 132	0.24 147	0.29 57	0.19 38	0.08 43	0.12 329	0.08 42	0.07 66	0.22 334	0.10 92

Occ-G	0.30 94	0.30 149	1.33 133	0.23 47	0.15 65	0.36 53	0.25 241	0.43 62	0.31 15	0.26 127	0.35 166	0.46 280	0.22 117	0.30 66	0.25 155	0.09 88	0.07 50	0.09 102	0.16 381	0.31 436	0.08 40

AIO-Stereo	0.30 94	0.27 101	1.25 119	0.27 139	0.24 283	0.37 57	0.20 103	0.52 142	0.36 63	0.21 52	0.30 126	0.23 90	0.14 14	0.31 73	0.20 61	0.08 43	0.07 50	0.09 102	0.38 539	0.19 287	0.31 475

UniTT-Stereo	0.30 94	0.36 212	1.68 205	0.27 139	0.24 283	0.29 15	0.18 72	0.33 10	0.34 35	0.26 127	0.37 175	0.18 55	0.18 63	0.31 73	0.27 178	0.10 185	0.08 138	0.08 42	0.07 66	0.25 376	0.08 40

CES	0.30 94	0.27 101	1.09 91	0.23 47	0.50 513	0.40 79	0.20 103	0.46 83	0.44 139	0.22 63	0.28 106	0.26 132	0.19 84	0.33 93	0.21 80	0.09 88	0.07 50	0.08 42	0.05 1	0.15 178	0.49 540

ProNet	0.30 94	0.54 319	1.29 125	0.25 86	0.15 65	0.47 145	0.25 241	0.48 106	0.39 88	0.21 52	0.23 65	0.22 81	0.20 96	0.44 180	0.19 38	0.08 43	0.08 138	0.10 159	0.08 98	0.23 347	0.12 158

CroCo-Stereo	0.30 94	0.45 281	1.08 89	0.31 242	0.17 121	0.19 2	0.21 127	0.73 278	0.50 205	0.21 52	0.24 75	0.55 325	0.22 117	0.27 31	0.26 168	0.09 88	0.08 138	0.08 42	0.07 66	0.12 100	0.09 64
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
Wave_Phase_stereo	0.31 103	0.33 179	1.34 136	0.23 47	0.29 359	0.98 526	0.20 103	0.49 113	0.35 42	0.22 63	0.17 21	0.20 65	0.14 14	0.28 43	0.25 155	0.07 23	0.07 50	0.16 431	0.21 449	0.12 100	0.11 118

xyz-stereo-finetune	0.31 103	0.46 284	0.79 56	0.21 13	0.12 9	0.53 206	0.25 241	0.52 142	0.54 254	0.28 139	0.32 145	0.29 162	0.23 134	0.59 275	0.55 384	0.08 43	0.07 50	0.10 159	0.08 98	0.13 134	0.08 40

rvit_0105_6	0.31 103	0.29 136	1.00 81	0.31 242	0.18 159	0.35 45	0.25 241	0.51 128	0.61 316	0.25 113	0.28 106	0.32 178	0.25 163	0.39 149	0.25 155	0.18 457	0.16 418	0.15 412	0.13 308	0.14 158	0.13 196

rvit_stereo_ft	0.31 103	0.61 345	1.18 105	0.32 271	0.21 221	0.28 11	0.27 288	0.55 167	0.48 188	0.23 85	0.27 98	0.28 155	0.26 179	0.32 82	0.25 155	0.13 346	0.09 209	0.11 226	0.11 232	0.13 134	0.14 216

CAS++	0.31 103	0.33 179	1.43 158	0.25 86	0.17 121	0.31 22	0.20 103	0.78 334	0.41 113	0.30 148	0.30 126	0.21 77	0.16 36	0.33 93	0.18 22	0.15 408	0.12 329	0.13 344	0.10 168	0.15 178	0.11 118
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS	0.31 103	0.30 149	1.52 180	0.23 47	0.13 25	0.54 216	0.20 103	0.48 106	0.49 194	0.25 113	0.28 106	0.37 200	0.24 147	0.38 143	0.23 115	0.10 185	0.08 138	0.08 42	0.05 1	0.15 178	0.07 9
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PMTNet	0.31 103	0.35 203	1.30 128	0.20 5	0.14 41	0.57 266	0.25 241	0.46 83	0.42 124	0.27 134	0.32 145	0.27 144	0.24 147	0.39 149	0.23 115	0.43 549	0.07 50	0.08 42	0.05 1	0.18 266	0.07 9

DA	0.32 110	0.26 93	0.89 68	0.29 196	0.25 302	0.63 372	0.22 153	0.60 205	0.39 88	0.23 85	0.30 126	0.24 104	0.26 179	0.60 281	0.18 22	0.10 185	0.12 329	0.09 102	0.07 66	0.10 66	0.52 544

GGEV	0.32 110	0.26 93	0.89 68	0.29 196	0.25 302	0.63 372	0.22 153	0.60 205	0.39 88	0.23 85	0.30 126	0.24 104	0.26 179	0.60 281	0.18 22	0.10 185	0.12 329	0.09 102	0.07 66	0.10 66	0.52 544

WCG-NET（raft）	0.32 110	0.53 314	1.21 113	0.23 47	0.12 9	0.44 112	0.24 221	0.40 37	0.50 205	0.35 172	0.35 166	0.47 288	0.25 163	0.35 111	0.20 61	0.08 43	0.29 525	0.08 42	0.07 66	0.22 334	0.11 118

MGS-Stereo	0.32 110	0.34 194	1.70 211	0.25 86	0.14 41	0.40 79	0.22 153	0.38 27	0.43 135	0.24 94	0.51 279	0.25 118	0.18 63	0.31 73	0.20 61	0.09 88	0.08 138	0.09 102	0.08 98	0.47 535	0.08 40

ff7	0.32 110	0.52 309	1.38 147	0.25 86	0.16 92	0.56 248	0.23 188	0.46 83	0.41 113	0.24 94	0.23 65	0.20 65	0.23 134	0.48 223	0.19 38	0.09 88	0.08 138	0.10 159	0.18 413	0.23 347	0.22 381

ffff	0.32 110	0.52 309	1.38 147	0.25 86	0.16 92	0.56 248	0.23 188	0.46 83	0.41 113	0.24 94	0.23 65	0.20 65	0.23 134	0.48 223	0.19 38	0.09 88	0.08 138	0.10 159	0.18 413	0.23 347	0.22 381

11t	0.32 110	0.52 309	1.38 147	0.25 86	0.16 92	0.56 248	0.23 188	0.46 83	0.41 113	0.24 94	0.23 65	0.20 65	0.23 134	0.48 223	0.19 38	0.09 88	0.08 138	0.10 159	0.18 413	0.23 347	0.22 381

MC-Stereo	0.32 110	0.31 161	1.46 164	0.31 242	0.15 65	0.53 206	0.19 82	0.44 70	0.35 42	0.36 177	0.38 185	0.27 144	0.27 199	0.42 168	0.19 38	0.09 88	0.13 353	0.09 102	0.16 381	0.20 303	0.13 196

ccc-4	0.32 110	0.52 309	1.38 147	0.25 86	0.16 92	0.56 248	0.23 188	0.46 83	0.41 113	0.24 94	0.23 65	0.20 65	0.23 134	0.48 223	0.19 38	0.09 88	0.08 138	0.10 159	0.18 413	0.23 347	0.22 381

SCV_C0	0.33 119	0.43 261	1.42 157	0.25 86	0.16 92	0.35 45	0.20 103	0.68 247	0.44 139	0.24 94	0.27 98	0.29 162	0.20 96	0.58 269	0.18 22	0.09 88	0.08 138	0.08 42	0.30 504	0.26 396	0.17 299

11t1	0.33 119	0.19 8	1.41 153	0.33 296	0.16 92	0.48 153	0.21 127	0.67 243	0.48 188	0.40 197	0.34 161	0.32 178	0.33 260	0.42 168	0.27 178	0.11 258	0.12 329	0.10 159	0.08 98	0.13 134	0.14 216

IGEVStereo-DCA	0.33 119	0.34 194	1.38 147	0.27 139	0.16 92	0.45 118	0.23 188	0.46 83	0.41 113	0.24 94	0.21 44	0.26 132	0.25 163	0.64 292	0.52 373	0.09 88	0.07 50	0.10 159	0.18 413	0.16 215	0.22 381

AEACV	0.33 119	0.24 73	1.44 160	0.28 164	0.35 437	0.47 145	0.21 127	0.43 62	0.28 11	0.26 127	0.25 82	0.22 81	0.38 297	0.30 66	0.18 22	0.09 88	0.35 539	0.09 102	0.36 536	0.23 347	0.25 426

CroCo-Stereo Lap2	0.33 119	0.61 345	1.47 168	0.32 271	0.38 462	0.23 5	0.22 153	0.58 185	0.46 165	0.22 63	0.27 98	0.29 162	0.23 134	0.32 82	0.26 168	0.09 88	0.09 209	0.10 159	0.08 98	0.21 317	0.14 216

CREStereo++_RVC	0.33 119	0.29 136	1.74 225	0.24 67	0.16 92	0.54 216	0.15 31	0.40 37	0.55 261	0.37 181	0.51 279	0.24 104	0.19 84	0.27 31	0.26 168	0.09 88	0.06 24	0.08 42	0.30 504	0.08 28	0.06 1
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
TANstereo	0.33 119	0.49 299	1.75 231	0.23 47	0.12 9	0.54 216	0.16 45	0.40 37	0.45 154	0.45 234	0.51 279	0.26 132	0.22 117	0.29 57	0.20 61	0.10 185	0.10 253	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.11 118

sCroCo_RVC	0.33 119	0.32 170	1.89 319	0.34 327	0.27 337	0.30 17	0.22 153	0.48 106	0.44 139	0.22 63	0.33 154	0.25 118	0.25 163	0.32 82	0.24 140	0.14 389	0.16 418	0.12 284	0.12 272	0.15 178	0.13 196

RAFT-Stereo-weight	0.34 127	0.29 136	1.43 158	0.28 164	0.28 351	0.55 231	0.22 153	0.78 334	0.48 188	0.46 242	0.38 185	0.36 198	0.17 44	0.33 93	0.23 115	0.09 88	0.08 138	0.09 102	0.07 66	0.09 48	0.09 64

IGEV++	0.34 127	0.43 261	1.32 131	0.31 242	0.14 41	0.32 28	0.21 127	0.70 258	0.34 35	0.22 63	0.28 106	0.22 81	0.27 199	0.35 111	0.27 178	0.09 88	0.39 554	0.08 42	0.15 361	0.25 376	0.45 533

MyStereo07	0.34 127	0.40 241	1.46 164	0.29 196	0.23 269	0.60 313	0.31 353	0.53 151	0.42 124	0.25 113	0.25 82	0.20 65	0.26 179	0.57 265	0.19 38	0.09 88	0.18 449	0.12 284	0.11 232	0.16 215	0.19 336

MIF-Stereo (partial)	0.34 127	0.41 248	1.93 336	0.26 122	0.24 283	0.32 28	0.17 55	0.53 151	0.42 124	0.25 113	0.37 175	0.25 118	0.26 179	0.44 180	0.31 238	0.11 258	0.08 138	0.12 284	0.10 168	0.19 287	0.14 216

GCAP-Stereo	0.34 127	0.89 466	1.76 237	0.26 122	0.12 9	0.52 197	0.14 19	0.49 113	0.38 76	0.29 144	0.30 126	0.29 162	0.22 117	0.30 66	0.20 61	0.09 88	0.17 438	0.09 102	0.07 66	0.21 317	0.11 118

anonymousdsp2	0.34 127	0.24 73	1.16 102	0.28 164	0.15 65	0.57 266	0.23 188	0.79 350	0.47 184	0.38 189	0.37 175	0.40 223	0.25 163	0.47 217	0.21 80	0.09 88	0.07 50	0.10 159	0.13 308	0.19 287	0.27 443

anonymousdsp	0.34 127	0.53 314	1.47 168	0.25 86	0.16 92	0.56 248	0.23 188	0.49 113	0.40 101	0.25 113	0.24 75	0.22 81	0.24 147	0.55 261	0.19 38	0.09 88	0.11 301	0.10 159	0.18 413	0.24 362	0.29 456

knoymous	0.34 127	0.25 78	1.75 231	0.24 67	0.18 159	0.45 118	0.24 221	0.57 179	0.38 76	0.41 206	0.39 193	0.55 325	0.25 163	0.38 143	0.23 115	0.11 258	0.08 138	0.12 284	0.07 66	0.13 134	0.12 158

RCA-Stereo	0.34 127	0.32 170	1.30 128	0.26 122	0.14 41	0.58 284	0.23 188	0.78 334	0.62 334	0.40 197	0.44 219	0.28 155	0.35 270	0.29 57	0.20 61	0.09 88	0.10 253	0.09 102	0.07 66	0.19 287	0.08 40

IGEV-Stereo	0.34 127	0.54 319	1.47 168	0.25 86	0.16 92	0.56 248	0.23 188	0.49 113	0.40 101	0.25 113	0.24 75	0.22 81	0.24 147	0.54 257	0.19 38	0.09 88	0.10 253	0.10 159	0.18 413	0.24 362	0.29 456
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
XX-TBD	0.34 127	0.77 421	1.75 231	0.34 327	0.13 25	0.51 178	0.17 55	0.43 62	0.50 205	0.37 181	0.49 266	0.23 90	0.18 63	0.28 43	0.24 140	0.10 185	0.07 50	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.07 9

GEAStereo	0.35 138	0.32 170	1.17 103	0.53 508	0.60 541	0.55 231	0.21 127	0.40 37	0.27 7	0.20 40	0.22 56	0.16 36	0.18 63	0.44 180	0.16 6	0.11 258	0.37 543	0.08 42	0.06 14	0.33 454	0.71 561

GASTEREO	0.35 138	0.72 397	1.15 99	0.56 522	0.20 207	0.52 197	0.22 153	0.56 174	0.40 101	0.30 148	0.31 139	0.16 36	0.31 248	0.35 111	0.26 168	0.09 88	0.14 374	0.08 42	0.28 490	0.14 158	0.20 354

MSCF	0.35 138	0.72 397	1.15 99	0.58 528	0.21 221	0.50 168	0.22 153	0.56 174	0.38 76	0.29 144	0.29 113	0.17 45	0.30 239	0.35 111	0.26 168	0.09 88	0.12 329	0.08 42	0.29 494	0.15 178	0.21 366

xyz-stereo-finetune2	0.35 138	0.45 281	1.04 84	0.21 13	0.12 9	0.58 284	0.23 188	0.50 120	0.45 154	0.31 153	0.46 231	0.30 167	0.41 330	0.81 345	0.51 370	0.08 43	0.07 50	0.11 226	0.09 131	0.12 100	0.09 64

SCV	0.35 138	0.59 338	1.37 145	0.34 327	0.22 248	0.28 11	0.23 188	0.72 266	0.35 42	0.19 32	0.30 126	0.24 104	0.20 96	0.64 292	0.19 38	0.11 258	0.08 138	0.09 102	0.29 494	0.34 465	0.29 456

StereoAnything_RVC	0.35 138	1.25 550	1.82 286	0.20 5	0.12 9	0.26 8	0.15 31	0.43 62	0.37 71	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 84	0.46 206	0.14 1	0.11 258	0.09 209	0.08 42	0.05 1	0.76 565	0.18 319

rvit_0105_4	0.35 138	0.35 203	1.45 163	0.31 242	0.18 159	0.37 57	0.28 308	0.59 194	0.62 334	0.27 134	0.31 139	0.35 194	0.27 199	0.43 171	0.25 155	0.18 457	0.16 418	0.15 412	0.13 308	0.15 178	0.12 158

CAS	0.35 138	0.25 78	1.30 128	0.79 555	0.34 424	0.51 178	0.23 188	0.46 83	0.39 88	0.22 63	0.31 139	0.20 65	0.17 44	0.28 43	0.23 115	0.73 571	0.06 24	0.07 1	0.05 1	0.09 48	0.37 510

Selective-RAFT	0.35 138	0.26 93	1.48 171	0.31 242	0.15 65	0.61 334	0.19 82	0.60 205	0.54 254	0.28 139	0.29 113	0.40 223	0.33 260	0.50 240	0.27 178	0.10 185	0.07 50	0.09 102	0.35 527	0.19 287	0.08 40

x	0.35 138	0.20 14	1.36 142	0.33 296	0.17 121	0.47 145	0.24 221	0.75 295	0.54 254	0.40 197	0.40 198	0.42 243	0.34 268	0.45 195	0.32 249	0.11 258	0.14 374	0.11 226	0.09 131	0.12 100	0.14 216

GSStereo	0.36 148	0.32 170	1.17 103	0.34 327	0.60 541	0.55 231	0.21 127	0.62 214	0.41 113	0.22 63	0.22 56	0.17 45	0.18 63	0.44 180	0.16 6	0.10 185	0.16 418	0.08 42	0.11 232	0.33 454	0.84 571

gasm-f	0.36 148	0.34 194	1.13 95	0.53 508	0.44 491	0.54 216	0.27 288	0.40 37	0.27 7	0.20 40	0.33 154	0.16 36	0.22 117	0.36 124	0.25 155	0.11 258	0.37 543	0.08 42	0.06 14	0.38 498	0.71 561

FSD	0.36 148	0.41 248	0.91 71	0.34 327	0.29 359	0.35 45	0.33 384	0.44 70	0.46 165	0.32 162	0.32 145	0.37 200	0.32 255	0.35 111	0.32 249	0.28 531	0.27 521	0.31 534	0.30 504	0.31 436	0.29 456

rvit_0105_5	0.36 148	0.39 235	1.48 171	0.30 215	0.18 159	0.41 87	0.30 340	0.64 225	0.62 334	0.30 148	0.33 154	0.37 200	0.29 229	0.41 159	0.28 188	0.18 457	0.16 418	0.15 412	0.15 361	0.15 178	0.14 216

MoCha-V2	0.36 148	0.32 170	1.41 153	0.36 364	0.31 394	0.35 45	0.19 82	0.57 179	0.39 88	0.30 148	0.32 145	0.28 155	0.27 199	0.47 217	0.24 140	0.08 43	0.56 570	0.08 42	0.38 539	0.18 266	0.12 158

testlalala	0.36 148	0.30 149	1.77 246	0.28 164	0.33 415	0.60 313	0.22 153	0.55 167	0.51 213	0.55 344	0.35 166	0.31 170	0.20 96	0.26 24	0.22 101	0.10 185	0.13 353	0.09 102	0.24 466	0.08 28	0.07 9

s12784h	0.36 148	0.28 125	1.58 188	0.23 47	0.11 3	0.62 355	0.24 221	0.79 350	0.64 354	0.44 222	0.52 293	0.28 155	0.26 179	0.50 240	0.24 140	0.11 258	0.06 24	0.09 102	0.06 14	0.16 215	0.06 1

R-Stereo Train	0.36 148	0.21 26	1.70 211	0.29 196	0.18 159	0.55 231	0.26 263	0.78 334	0.36 63	0.57 366	0.67 427	0.33 184	0.24 147	0.32 82	0.23 115	0.10 185	0.08 138	0.09 102	0.07 66	0.09 48	0.12 158

RAFT-Stereo	0.36 148	0.21 26	1.70 211	0.29 196	0.18 159	0.55 231	0.26 263	0.78 334	0.36 63	0.57 366	0.67 427	0.33 184	0.24 147	0.32 82	0.23 115	0.10 185	0.08 138	0.09 102	0.07 66	0.09 48	0.12 158
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DDF-Stereo	0.37 157	0.27 101	0.79 56	0.39 414	0.29 359	0.38 68	0.21 127	0.47 98	0.51 213	0.32 162	0.17 21	0.79 463	0.23 134	0.64 292	1.04 487	0.11 258	0.07 50	0.09 102	0.12 272	0.35 476	0.15 251

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 157	0.37 215	1.21 113	0.26 122	0.18 159	0.73 452	0.18 72	0.53 151	0.41 113	0.35 172	0.30 126	0.58 350	0.22 117	0.33 93	0.95 468	0.09 88	0.07 50	0.09 102	0.35 527	0.13 134	0.15 251

GREAT-IGEV	0.37 157	0.28 125	1.48 171	0.25 86	0.38 462	0.46 138	0.18 72	0.33 10	0.34 35	0.15 5	0.29 113	0.15 30	0.17 44	0.36 124	0.23 115	0.07 23	0.76 589	0.07 1	0.26 482	0.21 317	1.03 589

tg	0.37 157	0.55 328	1.35 141	0.28 164	0.16 92	0.57 266	0.18 72	0.57 179	0.49 194	0.37 181	0.44 219	0.38 208	0.24 147	0.46 206	0.24 140	0.09 88	0.08 138	0.11 226	0.11 232	0.43 524	0.36 503

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 157	1.34 562	1.24 118	0.23 47	0.12 9	0.33 32	0.20 103	0.40 37	0.33 29	0.25 113	0.21 44	0.16 36	0.14 14	0.27 31	0.63 412	0.55 561	0.06 24	0.11 226	0.13 308	0.25 376	0.49 540

plain	0.37 157	0.47 293	2.15 400	0.27 139	0.19 192	0.33 32	0.20 103	0.58 185	0.46 165	0.23 85	0.37 175	0.23 90	0.25 163	0.45 195	0.28 188	0.11 258	0.08 138	0.13 344	0.09 131	0.42 522	0.12 158

riskmin	0.37 157	0.22 42	1.74 225	0.32 271	0.20 207	0.48 153	0.20 103	0.66 234	0.46 165	0.36 177	0.34 161	0.69 412	0.45 370	0.39 149	0.27 178	0.11 258	0.08 138	0.12 284	0.08 98	0.13 134	0.16 280

AnonymousM	0.37 157	0.44 273	1.50 177	0.25 86	0.15 65	0.52 197	0.23 188	0.60 205	0.42 124	0.42 211	0.32 145	0.30 167	0.25 163	0.34 104	0.23 115	0.11 258	0.09 209	0.71 570	0.36 536	0.12 100	0.07 9

iRaftStereo_RVC	0.37 157	0.53 314	1.41 153	0.28 164	0.15 65	0.52 197	0.20 103	0.54 162	0.46 165	0.37 181	0.43 208	0.41 229	0.23 134	0.36 124	0.26 168	0.09 88	0.15 400	0.12 284	0.11 232	0.41 516	0.37 510

DIP-Stereo	0.37 157	0.34 194	1.50 177	0.27 139	0.18 159	0.63 372	0.17 55	0.92 451	0.53 241	0.49 274	0.48 249	0.30 167	0.30 239	0.39 149	0.30 224	0.10 185	0.08 138	0.10 159	0.08 98	0.15 178	0.12 158
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MM-Stereo_test2	0.38 167	0.28 125	2.46 461	0.43 448	0.15 65	0.50 168	0.25 241	0.47 98	0.38 76	0.33 166	0.26 91	0.23 90	0.22 117	0.34 104	0.29 204	0.08 43	0.09 209	0.09 102	0.10 168	0.36 483	0.22 381

HART	0.38 167	0.53 314	1.66 202	0.26 122	0.15 65	0.30 17	0.19 82	0.67 243	0.46 165	0.29 144	0.52 293	0.38 208	0.16 36	0.41 159	0.20 61	0.08 43	0.68 582	0.09 102	0.07 66	0.34 465	0.21 366

mmm	0.38 167	0.21 26	1.18 105	0.35 345	0.17 121	0.49 160	0.26 263	0.78 334	0.52 222	0.50 281	0.57 346	0.41 229	0.37 290	0.71 323	0.31 238	0.11 258	0.13 353	0.14 382	0.13 308	0.15 178	0.14 216

Any-RAFT	0.38 167	0.25 78	1.89 319	0.27 139	0.17 121	0.68 424	0.21 127	0.78 334	0.53 241	0.43 216	0.43 208	0.54 321	0.30 239	0.41 159	0.20 61	0.10 185	0.12 329	0.08 42	0.06 14	0.10 66	0.09 64

qqq	0.38 167	0.21 26	1.34 136	0.28 164	0.15 65	0.45 118	0.26 263	0.76 308	0.52 222	0.39 195	0.41 202	0.46 280	0.36 276	0.96 359	0.30 224	0.11 258	0.14 374	0.12 284	0.12 272	0.12 100	0.14 216

PSM-adaLoss	0.38 167	0.27 101	1.78 251	0.44 455	0.17 121	0.60 313	0.29 332	0.51 128	0.52 222	0.47 244	0.43 208	0.44 258	0.28 214	0.47 217	0.28 188	0.12 316	0.08 138	0.12 284	0.10 168	0.17 237	0.12 158

ROB_FTStereo_v2	0.38 167	0.27 101	1.78 251	0.44 455	0.17 121	0.61 334	0.28 308	0.51 128	0.52 222	0.47 244	0.43 208	0.44 258	0.28 214	0.47 217	0.28 188	0.12 316	0.08 138	0.12 284	0.10 168	0.17 237	0.12 158

ROB_FTStereo	0.38 167	0.27 101	1.78 251	0.44 455	0.17 121	0.61 334	0.26 263	0.51 128	0.52 222	0.47 244	0.43 208	0.43 247	0.28 214	0.49 234	0.28 188	0.12 316	0.08 138	0.12 284	0.10 168	0.17 237	0.12 158

HUI-Stereo	0.38 167	0.27 101	1.79 272	0.44 455	0.17 121	0.61 334	0.28 308	0.51 128	0.52 222	0.47 244	0.43 208	0.44 258	0.28 214	0.45 195	0.28 188	0.12 316	0.08 138	0.12 284	0.10 168	0.17 237	0.12 158

RAFT-IKP	0.38 167	0.27 101	1.79 272	0.44 455	0.16 92	0.60 313	0.28 308	0.51 128	0.52 222	0.47 244	0.43 208	0.43 247	0.28 214	0.50 240	0.28 188	0.12 316	0.08 138	0.12 284	0.10 168	0.17 237	0.12 158

raftrobust	0.38 167	0.68 384	1.54 182	0.32 271	0.46 506	0.52 197	0.21 127	0.56 174	0.42 124	0.52 303	0.35 166	0.31 170	0.33 260	0.37 135	0.30 224	0.10 185	0.11 301	0.08 42	0.07 66	0.21 317	0.19 336

sAnonymous2	0.38 167	0.62 351	2.15 400	0.31 242	0.24 283	0.34 40	0.27 288	0.53 151	0.46 165	0.24 94	0.29 113	0.23 90	0.28 214	0.28 43	0.22 101	0.12 316	0.09 209	0.11 226	0.13 308	0.38 498	0.35 495

CroCo_RVC	0.38 167	0.62 351	2.15 400	0.31 242	0.24 283	0.34 40	0.27 288	0.53 151	0.46 165	0.24 94	0.29 113	0.23 90	0.28 214	0.28 43	0.22 101	0.12 316	0.09 209	0.11 226	0.13 308	0.38 498	0.35 495

GMStereo	0.38 167	0.99 506	1.91 330	0.27 139	0.16 92	0.39 72	0.23 188	0.47 98	0.62 334	0.38 189	0.34 161	0.25 118	0.25 163	0.39 149	0.29 204	0.14 389	0.08 138	0.10 159	0.12 272	0.15 178	0.11 118
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.38 167	0.33 179	1.92 333	0.27 139	0.41 481	0.48 153	0.19 82	0.59 194	0.46 165	0.43 216	0.39 193	0.57 343	0.26 179	0.32 82	0.26 168	0.09 88	0.09 209	0.09 102	0.31 511	0.11 89	0.09 64

AIO_test	0.39 182	0.37 215	1.19 107	0.73 549	0.67 550	0.35 45	0.25 241	0.47 98	0.34 35	0.34 170	0.22 56	0.33 184	0.17 44	1.31 398	0.19 38	0.11 258	0.15 400	0.08 42	0.21 449	0.15 178	0.23 405

rvit_0105_3	0.39 182	0.47 293	1.46 164	0.33 296	0.19 192	0.45 118	0.35 397	0.69 250	0.65 367	0.37 181	0.37 175	0.40 223	0.31 248	0.44 180	0.30 224	0.18 457	0.17 438	0.17 452	0.18 413	0.15 178	0.15 251

CASS	0.39 182	0.30 149	1.61 195	0.32 271	0.17 121	0.53 206	0.24 221	0.70 258	0.49 194	0.59 398	0.54 316	0.40 223	0.40 319	0.41 159	0.30 224	0.17 445	0.10 253	0.14 382	0.11 232	0.18 266	0.17 299
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Patchmatch Stereo++	0.39 182	0.27 101	1.78 251	0.44 455	0.16 92	0.61 334	0.27 288	0.51 128	0.52 222	0.47 244	0.43 208	0.43 247	0.28 214	0.54 257	0.28 188	0.12 316	0.08 138	0.12 284	0.10 168	0.17 237	0.12 158
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iGMRVC	0.39 182	0.27 101	1.78 251	0.44 455	0.17 121	0.61 334	0.27 288	0.51 128	0.52 222	0.47 244	0.43 208	0.44 258	0.28 214	0.55 261	0.28 188	0.12 316	0.08 138	0.12 284	0.10 168	0.17 237	0.12 158

iRAFT	0.39 182	0.27 101	1.78 251	0.44 455	0.16 92	0.61 334	0.27 288	0.51 128	0.52 222	0.47 244	0.43 208	0.43 247	0.28 214	0.54 257	0.28 188	0.12 316	0.08 138	0.12 284	0.10 168	0.17 237	0.12 158

WQFJA1	0.40 188	0.74 407	1.34 136	0.32 271	0.26 319	0.53 206	0.27 288	0.73 278	0.67 391	0.33 166	0.60 370	0.27 144	0.29 229	0.45 195	0.30 224	0.10 185	0.11 301	0.13 344	0.12 272	0.17 237	0.19 336

WQFJX1	0.40 188	0.74 407	1.34 136	0.32 271	0.26 319	0.53 206	0.27 288	0.73 278	0.67 391	0.33 166	0.60 370	0.27 144	0.29 229	0.45 195	0.30 224	0.10 185	0.11 301	0.13 344	0.12 272	0.17 237	0.19 336

MM-Stereo_test3	0.40 188	0.58 336	1.75 231	0.36 364	0.30 374	0.45 118	0.30 340	0.72 266	0.59 294	0.31 153	0.43 208	0.32 178	0.23 134	0.35 111	0.29 204	0.10 185	0.20 473	0.10 159	0.08 98	0.40 513	0.11 118

rvit_stereo_0075_2	0.40 188	0.40 241	1.88 312	0.33 296	0.32 402	0.41 87	0.22 153	0.58 185	0.53 241	0.38 189	0.51 279	0.40 223	0.27 199	0.44 180	0.29 204	0.20 482	0.15 400	0.22 498	0.15 361	0.18 266	0.23 405

test_sample1	0.40 188	0.18 5	1.19 107	0.31 242	0.18 159	0.48 153	0.23 188	0.78 334	0.49 194	0.44 222	0.44 219	0.45 267	0.41 330	1.39 406	0.33 260	0.11 258	0.09 209	0.10 159	0.09 131	0.12 100	0.13 196

H2IRNET	0.40 188	0.61 345	1.90 324	0.29 196	0.17 121	0.54 216	0.18 72	0.52 142	0.50 205	0.27 134	0.56 338	0.47 288	0.35 270	0.46 206	0.33 260	0.10 185	0.07 50	0.12 284	0.14 336	0.32 445	0.12 158

DCANet-4	0.40 188	0.27 101	2.21 411	0.25 86	0.14 41	0.51 178	0.22 153	0.77 319	0.72 434	0.54 326	0.47 237	0.28 155	0.37 290	0.37 135	0.34 267	0.09 88	0.07 50	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 381

test_4	0.40 188	0.37 215	2.01 367	0.29 196	0.21 221	0.50 168	0.28 308	0.47 98	0.39 88	0.42 211	0.76 474	0.38 208	0.22 117	0.52 247	0.33 260	0.08 43	0.07 50	0.11 226	0.15 361	0.28 412	0.07 9

cross-raft	0.40 188	0.27 101	2.22 415	0.30 215	0.17 121	0.49 160	0.35 397	0.71 261	0.39 88	0.43 216	0.45 223	0.64 377	0.25 163	0.32 82	0.25 155	0.08 43	0.08 138	0.09 102	0.23 464	0.11 89	0.14 216

FE-Mocha	0.41 197	0.31 161	1.44 160	0.28 164	0.33 415	0.41 87	0.17 55	0.69 250	0.45 154	0.44 222	0.50 274	0.41 229	0.45 370	0.36 124	1.17 505	0.10 185	0.08 138	0.11 226	0.21 449	0.13 134	0.13 196

MM-Stereo_test1	0.41 197	0.39 235	2.29 429	0.38 404	0.26 319	0.44 112	0.28 308	0.63 222	0.51 213	0.40 197	0.32 145	0.26 132	0.26 179	0.46 206	0.22 101	0.09 88	0.21 482	0.10 159	0.09 131	0.39 508	0.15 251

HI	0.41 197	0.63 362	1.72 218	0.27 139	0.21 221	0.45 118	0.19 82	0.55 167	0.41 113	0.57 366	0.59 355	0.65 382	0.45 370	0.45 195	0.39 302	0.08 43	0.09 209	0.10 159	0.11 232	0.20 303	0.10 92

CoSv	0.41 197	0.63 362	1.72 218	0.27 139	0.21 221	0.45 118	0.19 82	0.55 167	0.41 113	0.57 366	0.59 355	0.65 382	0.45 370	0.45 195	0.39 302	0.08 43	0.09 209	0.10 159	0.11 232	0.20 303	0.10 92

AIO_rvc	0.41 197	0.64 366	1.29 125	0.58 528	0.39 465	0.37 57	0.24 221	0.50 120	0.43 135	0.28 139	0.23 65	0.25 118	0.16 36	0.99 362	0.19 38	0.10 185	0.16 418	0.08 42	0.11 232	0.25 376	0.85 573

test_sample2	0.41 197	0.19 8	1.23 116	0.31 242	0.17 121	0.51 178	0.27 288	0.81 358	0.55 261	0.44 222	0.45 223	0.46 280	0.38 297	1.51 427	0.30 224	0.12 316	0.09 209	0.11 226	0.10 168	0.14 158	0.14 216

gcap-zeroshot	0.41 197	0.62 351	1.78 251	0.31 242	0.32 402	0.69 430	0.21 127	0.74 284	0.52 222	0.43 216	0.35 166	0.62 365	0.24 147	0.41 159	0.24 140	0.09 88	0.16 418	0.09 102	0.31 511	0.08 28	0.09 64

GMStereo_Zeroshot	0.41 197	0.36 212	1.54 182	0.41 432	0.19 192	0.52 197	0.19 82	0.59 194	0.52 222	0.57 366	0.59 355	0.63 368	0.29 229	0.58 269	0.33 260	0.15 408	0.09 209	0.16 431	0.09 131	0.24 362	0.12 158

MIM_Stereo	0.41 197	0.60 340	1.88 312	0.31 242	0.21 221	0.50 168	0.19 82	0.64 225	0.44 139	0.43 216	0.53 304	0.43 247	0.27 199	0.51 243	0.28 188	0.08 43	0.14 374	0.11 226	0.10 168	0.26 396	0.26 436

LL-Strereo2	0.41 197	0.90 470	1.83 292	0.44 455	0.24 283	0.54 216	0.27 288	0.58 185	0.45 154	0.41 206	0.33 154	0.44 258	0.21 107	0.44 180	0.34 267	0.09 88	0.08 138	0.16 431	0.14 336	0.17 237	0.17 299

BUS	0.41 197	0.27 101	1.13 95	0.30 215	0.21 221	0.91 518	0.23 188	1.00 519	0.61 316	0.63 437	0.53 304	0.66 389	0.30 239	0.43 171	0.32 249	0.13 346	0.10 253	0.14 382	0.12 272	0.12 100	0.11 118

BSDual-CNN	0.41 197	0.27 101	1.13 95	0.30 215	0.21 221	0.76 466	0.31 353	1.00 519	0.61 316	0.63 437	0.53 304	0.63 368	0.37 290	0.43 171	0.38 291	0.13 346	0.10 253	0.14 382	0.12 272	0.12 100	0.11 118

psmg	0.41 197	0.27 101	1.13 95	0.27 139	0.21 221	0.75 462	0.36 404	0.90 430	0.61 316	0.59 398	0.59 355	0.63 368	0.37 290	0.43 171	0.38 291	0.13 346	0.10 253	0.13 344	0.12 272	0.13 134	0.11 118

GMOStereo	0.41 197	0.62 351	1.78 251	0.28 164	0.36 445	0.51 178	0.31 353	0.53 151	0.44 139	0.57 366	0.48 249	0.41 229	0.27 199	0.28 43	0.23 115	0.08 43	0.38 547	0.13 344	0.11 232	0.34 465	0.11 118

error version	0.41 197	0.62 351	1.78 251	0.28 164	0.36 445	0.51 178	0.31 353	0.53 151	0.44 139	0.57 366	0.48 249	0.41 229	0.27 199	0.28 43	0.23 115	0.08 43	0.38 547	0.13 344	0.11 232	0.34 465	0.11 118

test-v	0.41 197	0.62 351	1.78 251	0.28 164	0.36 445	0.51 178	0.31 353	0.53 151	0.44 139	0.57 366	0.48 249	0.41 229	0.27 199	0.28 43	0.23 115	0.08 43	0.38 547	0.13 344	0.11 232	0.34 465	0.11 118

CRE-IMP	0.41 197	0.22 42	1.76 237	0.48 487	0.17 121	0.79 483	0.69 535	0.52 142	0.52 222	0.47 244	0.42 206	0.45 267	0.26 179	0.41 159	0.31 238	0.11 258	0.07 50	0.12 284	0.09 131	0.17 237	0.23 405

test-2	0.41 197	0.62 351	1.78 251	0.28 164	0.36 445	0.51 178	0.31 353	0.53 151	0.44 139	0.57 366	0.48 249	0.41 229	0.27 199	0.28 43	0.23 115	0.08 43	0.38 547	0.13 344	0.11 232	0.34 465	0.11 118

CFNet-RSSM	0.41 197	0.32 170	2.20 410	0.27 139	0.44 491	0.52 197	0.19 82	0.76 308	0.48 188	0.43 216	0.36 172	0.54 321	0.26 179	0.33 93	0.25 155	0.09 88	0.08 138	0.09 102	0.38 539	0.10 66	0.09 64

DMCA	0.41 197	0.52 309	1.26 121	0.31 242	0.24 283	0.59 301	0.26 263	0.77 319	0.63 346	0.58 384	0.48 249	0.57 343	0.35 270	0.40 155	0.50 365	0.14 389	0.10 253	0.14 382	0.10 168	0.15 178	0.15 251

AE-Stereo	0.42 217	0.29 136	1.65 198	0.43 448	0.47 508	0.56 248	0.23 188	0.86 400	0.46 165	0.31 153	0.41 202	0.43 247	0.24 147	0.34 104	0.24 140	0.09 88	0.48 566	0.11 226	0.45 553	0.22 334	0.19 336

ACVNet-DCA	0.42 217	0.64 366	2.07 378	0.35 345	0.14 41	0.76 466	0.25 241	0.76 308	0.52 222	0.31 153	0.38 185	0.24 104	0.38 297	0.69 316	0.19 38	0.10 185	0.24 499	0.11 226	0.09 131	0.12 100	0.14 216

dd	0.42 217	0.96 490	1.77 246	0.31 242	0.17 121	0.57 266	0.26 263	0.49 113	0.68 395	0.41 206	0.40 198	0.34 190	0.27 199	0.45 195	0.40 310	0.17 445	0.10 253	0.13 344	0.12 272	0.21 317	0.12 158

Anonymous3	0.42 217	0.35 203	2.09 384	0.33 296	0.24 283	0.72 445	0.31 353	0.74 284	0.55 261	0.35 172	0.40 198	0.33 184	0.29 229	0.44 180	0.28 188	0.18 457	0.18 449	0.13 344	0.13 308	0.17 237	0.17 299

DCANet	0.42 217	0.77 421	1.95 349	0.25 86	0.14 41	0.51 178	0.22 153	0.77 319	0.72 434	0.54 326	0.48 249	0.31 170	0.41 330	0.36 124	0.39 302	0.09 88	0.07 50	0.09 102	0.07 66	0.13 134	0.23 405

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 217	0.86 455	1.78 251	0.28 164	0.17 121	0.52 197	0.20 103	0.62 214	0.61 316	0.50 281	0.61 380	0.39 214	0.32 255	0.35 111	0.30 224	0.07 23	0.10 253	0.09 102	0.09 131	0.35 476	0.10 92

GCAP-BAT	0.43 223	0.31 161	1.82 286	0.25 86	0.26 319	0.65 399	0.23 188	0.48 106	0.37 71	0.67 460	0.82 487	0.44 258	0.24 147	0.48 223	0.87 461	0.09 88	0.13 353	0.09 102	0.22 460	0.08 28	0.09 64

fff	0.43 223	0.77 421	1.95 349	0.24 67	0.13 25	0.51 178	0.22 153	0.77 319	0.75 466	0.54 326	0.47 237	0.31 170	0.65 475	0.36 124	0.34 267	0.09 88	0.07 50	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 381

DisPM	0.43 223	0.33 179	1.78 251	0.57 526	0.18 159	0.59 301	0.63 524	0.53 151	0.61 316	0.60 407	0.53 304	0.38 208	0.26 179	0.75 330	0.29 204	0.12 316	0.07 50	0.12 284	0.11 232	0.11 89	0.14 216

IER	0.43 223	0.38 225	1.69 207	0.26 122	0.25 302	0.66 406	0.26 263	0.71 261	0.55 261	0.54 326	0.59 355	0.60 359	0.53 422	0.52 247	0.39 302	0.11 258	0.08 138	0.11 226	0.11 232	0.14 158	0.11 118

test-3	0.43 223	0.20 14	1.70 211	0.34 327	0.32 402	0.45 118	0.23 188	0.71 261	0.46 165	0.51 294	0.29 113	0.45 267	0.21 107	0.59 275	0.98 472	0.08 43	0.07 50	0.10 159	0.35 527	0.29 417	0.28 450

test_1	0.43 223	0.20 14	1.70 211	0.34 327	0.32 402	0.45 118	0.23 188	0.71 261	0.46 165	0.50 281	0.29 113	0.45 267	0.21 107	0.59 275	0.98 472	0.08 43	0.07 50	0.10 159	0.35 527	0.29 417	0.29 456

rafts_anoy	0.43 223	0.89 466	1.96 358	0.32 271	0.30 374	0.48 153	0.24 221	0.62 214	0.49 194	0.37 181	0.38 185	0.33 184	0.30 239	0.51 243	0.34 267	0.10 185	0.39 554	0.13 344	0.15 361	0.17 237	0.15 251

RALAANet	0.43 223	0.98 502	1.90 324	0.32 271	0.23 269	0.48 153	0.19 82	0.67 243	0.53 241	0.48 262	0.45 223	0.39 214	0.30 239	0.48 223	0.37 284	0.10 185	0.08 138	0.11 226	0.14 336	0.27 406	0.10 92

csc	0.43 223	0.77 421	1.95 349	0.24 67	0.13 25	0.51 178	0.22 153	0.77 319	0.75 466	0.54 326	0.47 237	0.31 170	0.65 475	0.36 124	0.34 267	0.09 88	0.07 50	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 381

cscssc	0.43 223	0.77 421	1.95 349	0.24 67	0.13 25	0.51 178	0.22 153	0.77 319	0.75 466	0.54 326	0.47 237	0.31 170	0.65 475	0.36 124	0.34 267	0.09 88	0.07 50	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 381

rvit_105_1	0.44 233	0.54 319	1.46 164	0.36 364	0.24 283	0.51 178	0.45 464	0.75 295	0.74 453	0.45 234	0.44 219	0.44 258	0.36 276	0.62 287	0.38 291	0.20 482	0.18 449	0.18 472	0.22 460	0.18 266	0.18 319

model_zeroshot	0.44 233	0.68 384	1.97 363	0.28 164	0.18 159	0.69 430	0.21 127	0.63 222	0.40 101	1.00 537	0.34 161	0.42 243	0.20 96	0.69 316	0.24 140	0.10 185	0.22 488	0.10 159	0.22 460	0.12 100	0.10 92

testlalala2	0.44 233	0.28 125	2.59 490	0.64 541	0.56 529	0.57 266	0.20 103	0.78 334	0.52 222	0.40 197	0.39 193	0.45 267	0.21 107	0.27 31	0.22 101	0.09 88	0.10 253	0.08 42	0.29 494	0.12 100	0.10 92

1test111	0.44 233	0.64 366	2.07 378	0.35 345	0.14 41	0.76 466	0.25 241	0.76 308	0.52 222	0.31 153	0.38 185	0.24 104	0.38 297	0.96 359	0.30 224	0.10 185	0.24 499	0.11 226	0.09 131	0.12 100	0.14 216

tt1	0.44 233	0.64 366	1.83 292	0.35 345	0.14 41	0.76 466	0.25 241	0.74 284	0.88 517	0.31 153	0.37 175	0.25 118	0.35 270	0.63 290	0.19 38	0.10 185	0.24 499	0.11 226	0.09 131	0.25 376	0.36 503

RAFT-Test	0.44 233	0.38 225	2.01 367	0.27 139	0.44 491	0.64 385	0.37 412	0.72 266	0.57 276	0.45 234	0.48 249	0.65 382	0.24 147	0.35 111	0.29 204	0.09 88	0.11 301	0.09 102	0.38 539	0.10 66	0.11 118

4D-IteraStereo	0.44 233	0.96 490	2.63 495	0.27 139	0.30 374	0.45 118	0.25 241	0.52 142	0.50 205	0.40 197	0.31 139	0.40 223	0.19 84	0.35 111	0.32 249	0.09 88	0.06 24	0.12 284	0.11 232	0.19 287	0.30 467

ToySt	0.44 233	0.61 345	1.89 319	0.29 196	0.18 159	0.55 231	0.35 397	0.67 243	0.53 241	0.39 195	0.50 274	0.59 353	0.43 358	0.51 243	0.49 360	0.10 185	0.12 329	0.13 344	0.16 381	0.24 362	0.19 336

UDGNet	0.44 233	1.02 516	1.74 225	0.35 345	0.19 192	0.58 284	0.23 188	0.49 113	0.66 382	0.41 206	0.38 185	0.34 190	0.29 229	0.53 253	0.30 224	0.24 513	0.10 253	0.37 548	0.19 433	0.27 406	0.15 251

test_3	0.44 233	0.20 14	1.70 211	0.36 364	0.32 402	0.47 145	0.30 340	0.73 278	0.49 194	0.50 281	0.30 126	0.45 267	0.22 117	0.59 275	0.98 472	0.08 43	0.10 253	0.11 226	0.35 527	0.29 417	0.28 450

GANet-ADL	0.44 233	0.41 248	2.31 431	0.33 296	0.20 207	0.57 266	0.25 241	0.75 295	0.54 254	0.42 211	0.59 355	0.56 337	0.30 239	0.40 155	0.38 291	0.14 389	0.11 301	0.09 102	0.08 98	0.22 334	0.17 299

DeepStereo_RVC	0.44 233	0.28 125	1.92 333	0.49 489	0.17 121	0.60 313	0.59 511	0.50 120	0.52 222	0.49 274	0.45 223	0.39 214	0.86 521	0.45 195	0.33 260	0.11 258	0.08 138	0.11 226	0.09 131	0.15 178	0.19 336

test-1	0.44 233	0.48 296	1.69 207	0.30 215	0.27 337	0.50 168	0.28 308	0.80 354	0.43 135	0.40 197	0.54 316	0.41 229	0.24 147	0.31 73	1.16 503	0.09 88	0.20 473	0.10 159	0.17 400	0.11 89	0.26 436

raft+_RVC	0.44 233	0.67 381	1.85 297	0.34 327	0.71 555	0.51 178	0.25 241	0.64 225	0.51 213	0.35 172	0.45 223	0.32 178	0.28 214	0.43 171	0.32 249	0.09 88	0.19 462	0.10 159	0.09 131	0.20 303	0.40 523

GES	0.44 233	0.28 125	1.88 312	0.30 215	0.18 159	0.61 334	0.30 340	0.88 418	0.46 165	0.47 244	0.52 293	0.39 214	0.42 348	0.58 269	0.67 424	0.15 408	0.11 301	0.12 284	0.10 168	0.15 178	0.17 299

AFF-stereo	0.44 233	0.96 490	1.78 251	0.31 242	0.15 65	0.50 168	0.21 127	0.64 225	0.63 346	0.47 244	0.64 413	0.49 301	0.34 268	0.46 206	0.31 238	0.08 43	0.09 209	0.10 159	0.10 168	0.37 491	0.10 92

FENet	0.44 233	0.30 149	2.42 452	0.32 271	0.17 121	0.58 284	0.22 153	0.77 319	0.59 294	0.47 244	0.42 206	0.55 325	0.38 297	0.49 234	0.47 349	0.12 316	0.09 209	0.12 284	0.11 232	0.13 134	0.16 280

AdaStereo	0.44 233	0.38 225	1.79 272	0.34 327	0.20 207	0.57 266	0.28 308	0.92 451	0.69 405	0.52 303	0.55 326	0.61 361	0.33 260	0.48 223	0.39 302	0.17 445	0.08 138	0.17 452	0.11 232	0.18 266	0.12 158
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
AIO-test1	0.45 251	0.87 458	2.27 425	0.33 296	0.33 415	0.50 168	0.22 153	0.74 284	0.66 382	0.29 144	0.41 202	0.29 162	0.22 117	0.73 326	0.29 204	0.09 88	0.08 138	0.12 284	0.14 336	0.30 428	0.22 381

StereoVision	0.45 251	0.72 397	1.94 346	0.33 296	0.32 402	0.47 145	0.26 263	0.68 247	0.57 276	0.32 162	0.89 504	0.45 267	0.27 199	0.49 234	0.36 278	0.13 346	0.15 400	0.16 431	0.15 361	0.19 287	0.13 196

ADStereo(finetuned)	0.45 251	0.77 421	2.12 392	0.25 86	0.14 41	0.51 178	0.22 153	0.77 319	0.72 434	0.54 326	0.48 249	0.31 170	0.76 505	0.37 135	0.38 291	0.09 88	0.07 50	0.09 102	0.07 66	0.13 134	0.23 405

PFNet+	0.45 251	0.37 215	1.86 305	0.46 474	0.18 159	0.58 284	0.77 547	0.52 142	0.64 354	0.56 355	0.48 249	0.39 214	0.26 179	0.93 356	0.32 249	0.13 346	0.09 209	0.14 382	0.13 308	0.12 100	0.15 251

RAFT	0.45 251	0.92 472	1.59 189	0.34 327	0.19 192	0.46 138	0.35 397	0.65 231	0.49 194	0.49 274	0.49 266	0.70 422	0.40 319	0.47 217	0.32 249	0.11 258	0.16 418	0.14 382	0.13 308	0.51 543	0.13 196

TestStereo	0.45 251	0.54 319	2.11 389	0.29 196	0.16 92	0.43 105	0.24 221	0.54 162	0.45 154	0.37 181	0.46 231	0.34 190	0.27 199	1.98 510	0.27 178	0.11 258	0.08 138	0.12 284	0.09 131	0.14 158	0.08 40

CFNet_pseudo	0.45 251	0.46 284	2.23 419	0.25 86	0.19 192	0.56 248	0.21 127	0.77 319	0.60 299	0.49 274	0.56 338	0.69 412	0.47 393	0.52 247	0.31 238	0.11 258	0.10 253	0.15 412	0.10 168	0.17 237	0.14 216

RALCasStereoNet	0.45 251	0.88 462	1.85 297	0.30 215	0.26 319	0.49 160	0.26 263	0.58 185	0.51 213	0.36 177	0.48 249	0.36 198	0.28 214	0.55 261	0.34 267	0.10 185	0.53 568	0.09 102	0.08 98	0.25 376	0.34 493

ACVNet	0.45 251	0.44 273	1.79 272	0.28 164	0.21 221	0.59 301	0.36 404	0.66 234	0.68 395	0.45 234	0.59 355	0.69 412	0.40 319	0.44 180	0.55 384	0.11 258	0.09 209	0.10 159	0.09 131	0.34 465	0.10 92

ccs_rob	0.45 251	0.46 284	2.22 415	0.26 122	0.19 192	0.56 248	0.21 127	0.77 319	0.60 299	0.49 274	0.56 338	0.69 412	0.47 393	0.52 247	0.31 238	0.11 258	0.09 209	0.16 431	0.10 168	0.17 237	0.14 216

Reg-Stereo(zero)	0.46 261	0.17 1	2.10 388	0.24 67	0.34 424	0.51 178	0.42 438	0.50 120	0.54 254	0.37 181	0.46 231	0.54 321	0.60 453	0.43 171	1.10 493	0.08 43	0.09 209	0.08 42	0.22 460	0.12 100	0.22 381

xx1	0.46 261	0.64 366	2.07 378	0.35 345	0.14 41	0.76 466	0.25 241	0.74 284	1.01 538	0.31 153	0.38 185	0.46 280	0.36 276	0.69 316	0.19 38	0.10 185	0.24 499	0.12 284	0.12 272	0.12 100	0.14 216

rrr	0.46 261	0.34 194	3.08 550	0.27 139	0.16 92	0.45 118	0.28 308	1.09 549	0.51 213	0.24 94	0.21 44	0.26 132	0.25 163	0.64 292	0.52 373	0.09 88	0.07 50	0.10 159	0.29 494	0.16 215	0.25 426

MSKI-zero shot	0.46 261	0.38 225	2.47 466	0.27 139	0.43 490	0.56 248	0.20 103	0.77 319	0.43 135	0.60 407	0.51 279	0.44 258	0.17 44	0.68 310	0.21 80	0.09 88	0.29 525	0.09 102	0.32 517	0.14 158	0.10 92

PCWNet_CMD	0.46 261	0.45 281	2.28 427	0.26 122	0.20 207	0.55 231	0.21 127	0.75 295	0.64 354	0.48 262	0.55 326	0.68 405	0.57 440	0.46 206	0.30 224	0.11 258	0.10 253	0.14 382	0.10 168	0.18 266	0.14 216

testlalala_base	0.46 261	0.30 149	1.82 286	0.34 327	0.27 337	0.55 231	0.21 127	0.85 389	0.32 20	0.32 162	0.39 193	0.31 170	0.23 134	0.30 66	0.28 188	0.95 580	0.30 529	0.09 102	0.21 449	1.03 575	0.18 319

RAFT_CTSACE	0.46 261	0.76 412	2.07 378	0.35 345	0.30 374	0.54 216	0.30 340	0.61 210	0.48 188	0.49 274	0.76 474	0.55 325	0.36 276	0.58 269	0.22 101	0.08 43	0.13 353	0.11 226	0.10 168	0.41 516	0.08 40

NRIStereo	0.46 261	0.25 78	1.77 246	0.47 479	0.16 92	0.95 522	0.74 543	0.51 128	0.56 272	0.48 262	0.39 193	0.59 353	0.29 229	0.77 338	0.32 249	0.11 258	0.13 353	0.11 226	0.09 131	0.21 317	0.24 417

ICVP	0.46 261	0.29 136	2.41 450	0.33 296	0.22 248	0.59 301	0.55 498	0.75 295	0.50 205	0.44 222	0.60 370	0.49 301	0.35 270	0.53 253	0.37 284	0.16 429	0.16 418	0.14 382	0.11 232	0.15 178	0.15 251
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.46 261	0.49 299	1.65 198	0.38 404	0.29 359	0.58 284	0.22 153	0.75 295	0.62 334	0.47 244	0.49 266	0.48 299	0.36 276	1.12 380	0.37 284	0.15 408	0.10 253	0.15 412	0.13 308	0.17 237	0.17 299

test_xeample3	0.46 261	0.34 194	2.99 544	0.37 387	0.16 92	0.49 160	0.33 384	1.06 544	0.44 139	0.25 113	0.23 65	0.24 104	0.25 163	0.49 234	0.56 392	0.09 88	0.07 50	0.10 159	0.40 545	0.17 237	0.26 436

SFCPSM	0.46 261	0.24 73	2.35 440	0.27 139	0.27 337	0.70 437	0.32 376	0.96 486	0.63 346	0.49 274	0.52 293	0.43 247	0.36 276	0.52 247	0.43 328	0.12 316	0.09 209	0.12 284	0.16 381	0.16 215	0.12 158

UPFNet	0.46 261	0.28 125	1.73 221	0.33 296	0.32 402	0.65 399	0.38 419	0.83 371	0.59 294	0.57 366	0.52 293	0.61 361	0.40 319	0.75 330	0.52 373	0.13 346	0.12 329	0.13 344	0.12 272	0.15 178	0.11 118

MSMDNet	0.46 261	0.44 273	2.28 427	0.26 122	0.20 207	0.55 231	0.21 127	0.75 295	0.64 354	0.48 262	0.55 326	0.68 405	0.56 434	0.46 206	0.30 224	0.11 258	0.10 253	0.13 344	0.10 168	0.18 266	0.15 251

HITNet	0.46 261	0.92 472	2.09 384	0.33 296	0.14 41	0.55 231	0.22 153	0.83 371	0.56 272	0.51 294	0.49 266	0.48 299	0.37 290	0.48 223	0.54 383	0.09 88	0.06 24	0.10 159	0.08 98	0.23 347	0.09 64
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
ISRNet	0.47 276	0.44 273	1.55 184	0.37 387	0.31 394	0.49 160	0.19 82	0.75 295	0.66 382	0.63 437	0.71 458	0.67 398	0.39 311	0.58 269	0.44 334	0.23 505	0.16 418	0.21 495	0.20 443	0.21 317	0.25 426

test_sample7	0.47 276	0.33 179	1.49 174	0.34 327	0.20 207	0.51 178	0.30 340	0.93 459	0.66 382	0.57 366	0.51 279	0.55 325	0.45 370	1.11 377	0.38 291	0.17 445	0.14 374	0.16 431	0.15 361	0.19 287	0.18 319

cc1	0.47 276	0.64 366	2.07 378	0.35 345	0.14 41	0.76 466	0.25 241	0.74 284	1.01 538	0.31 153	0.38 185	0.24 104	0.38 297	0.69 316	0.19 38	0.10 185	0.24 499	0.11 226	0.09 131	0.25 376	0.40 523

ffm	0.47 276	0.23 60	2.01 367	0.30 215	0.21 221	0.57 266	0.26 263	0.74 284	0.88 517	0.53 313	0.63 397	0.66 389	0.39 311	0.63 290	0.19 38	0.10 185	0.24 499	0.15 412	0.13 308	0.25 376	0.36 503

hknet	0.47 276	0.29 136	1.70 211	0.30 215	0.24 283	0.76 466	0.31 353	1.00 519	0.64 354	0.63 437	0.53 304	0.80 467	0.38 297	0.77 338	0.37 284	0.11 258	0.10 253	0.14 382	0.12 272	0.12 100	0.11 118

BEATNet_4x	0.47 276	0.73 404	1.91 330	0.33 296	0.15 65	0.56 248	0.25 241	0.85 389	0.58 287	0.54 326	0.51 279	0.57 343	0.42 348	0.57 265	0.61 408	0.11 258	0.08 138	0.12 284	0.09 131	0.20 303	0.16 280

ITSA-stereo	0.48 282	0.33 179	1.20 111	0.33 296	0.18 159	0.60 313	0.29 332	0.94 468	0.80 493	0.50 281	0.49 266	0.53 315	0.59 449	1.25 396	0.64 417	0.15 408	0.12 329	0.17 452	0.16 381	0.18 266	0.23 405

qqq1	0.48 282	0.46 284	1.60 191	0.30 215	0.15 65	0.45 118	0.24 221	0.90 430	0.72 434	0.56 355	0.64 413	0.51 307	0.41 330	1.87 492	0.23 115	0.13 346	0.10 253	0.09 102	0.08 98	0.14 158	0.11 118

fff1	0.48 282	0.46 284	1.60 191	0.30 215	0.15 65	0.45 118	0.24 221	0.90 430	0.72 434	0.56 355	0.64 413	0.51 307	0.41 330	1.87 492	0.23 115	0.13 346	0.10 253	0.09 102	0.08 98	0.14 158	0.11 118

MyStereo04	0.48 282	0.40 241	2.65 499	0.29 196	0.23 269	0.60 313	0.31 353	0.83 371	0.75 466	0.47 244	0.36 172	0.53 315	0.42 348	0.53 253	0.39 302	0.09 88	0.18 449	0.12 284	0.11 232	0.16 215	0.19 336

CFNet_ucs	0.48 282	0.50 305	2.32 432	0.26 122	0.22 248	0.57 266	0.22 153	0.85 389	0.65 367	0.53 313	0.64 413	0.68 405	0.44 366	0.54 257	0.31 238	0.13 346	0.12 329	0.16 431	0.11 232	0.19 287	0.17 299

anonymousa	0.48 282	0.46 284	2.44 458	0.29 196	0.34 424	0.61 334	0.25 241	0.66 234	0.54 254	0.53 313	0.77 477	0.73 435	0.46 385	0.33 93	0.31 238	0.10 185	0.09 209	0.12 284	0.29 494	0.10 66	0.19 336

NF-Stereo	0.48 282	0.25 78	1.81 279	0.52 502	0.16 92	0.61 334	0.44 456	0.66 234	0.61 316	0.50 281	0.47 237	0.37 200	0.26 179	1.45 416	0.79 453	0.11 258	0.07 50	0.12 284	0.10 168	0.13 134	0.16 280

OCTAStereo	0.48 282	0.25 78	1.81 279	0.52 502	0.16 92	0.61 334	0.43 445	0.66 234	0.61 316	0.50 281	0.47 237	0.37 200	0.26 179	1.44 412	0.80 454	0.11 258	0.07 50	0.12 284	0.10 168	0.13 134	0.17 299

PSM-softLoss	0.48 282	0.27 101	1.85 297	0.51 498	0.17 121	0.61 334	0.40 427	0.61 210	0.57 276	0.52 303	0.48 249	0.39 214	0.25 163	1.46 417	0.77 447	0.12 316	0.08 138	0.13 344	0.12 272	0.12 100	0.14 216

KMStereo	0.48 282	0.27 101	1.85 297	0.51 498	0.17 121	0.61 334	0.40 427	0.61 210	0.57 276	0.52 303	0.48 249	0.39 214	0.25 163	1.46 417	0.77 447	0.12 316	0.08 138	0.13 344	0.12 272	0.12 100	0.14 216

KYRaft	0.48 282	0.29 136	1.75 231	0.33 296	0.21 221	0.75 462	0.44 456	0.58 185	0.57 276	0.64 447	0.93 512	0.53 315	0.72 494	0.60 281	0.24 140	0.10 185	0.07 50	0.12 284	0.14 336	0.12 100	0.54 546

RE-Stereo	0.48 282	0.25 78	1.81 279	0.52 502	0.16 92	0.61 334	0.43 445	0.66 234	0.60 299	0.50 281	0.47 237	0.37 200	0.26 179	1.44 412	0.78 449	0.11 258	0.07 50	0.12 284	0.10 168	0.13 134	0.17 299

TVStereo	0.48 282	0.25 78	1.81 279	0.52 502	0.16 92	0.61 334	0.43 445	0.66 234	0.60 299	0.50 281	0.47 237	0.37 200	0.26 179	1.44 412	0.78 449	0.11 258	0.07 50	0.12 284	0.10 168	0.13 134	0.17 299

111	0.48 282	1.09 525	1.95 349	0.24 67	0.13 25	0.59 301	0.26 263	0.83 371	0.78 485	0.48 262	0.52 293	0.56 337	0.38 297	0.49 234	0.38 291	0.09 88	0.07 50	0.09 102	0.07 66	0.23 347	0.35 495

acv_ft	0.48 282	0.44 273	1.76 237	0.32 271	0.41 481	0.63 372	0.28 308	0.81 358	0.68 395	0.61 416	0.59 355	0.69 412	0.45 370	0.44 180	0.63 412	0.11 258	0.09 209	0.10 159	0.09 131	0.41 516	0.10 92

UCFNet_RVC	0.48 282	0.82 442	1.85 297	0.30 215	0.27 337	0.64 385	0.26 263	0.74 284	0.55 261	0.48 262	0.53 304	0.63 368	0.41 330	0.88 355	0.38 291	0.15 408	0.10 253	0.17 452	0.17 400	0.18 266	0.15 251

MLCV	0.48 282	0.89 466	1.85 297	0.29 196	0.14 41	0.59 301	0.23 188	0.72 266	0.59 294	0.66 456	0.66 424	0.55 325	0.36 276	1.03 368	0.49 360	0.09 88	0.06 24	0.09 102	0.07 66	0.19 287	0.11 118

DN-CSS_ROB	0.48 282	1.23 547	1.99 364	0.39 414	0.22 248	0.56 248	0.19 82	0.75 295	0.61 316	0.45 234	0.62 385	0.41 229	0.31 248	0.70 321	0.32 249	0.11 258	0.08 138	0.14 382	0.13 308	0.36 483	0.12 158

AIO-test2	0.49 300	1.15 537	1.96 358	0.42 443	0.37 456	0.50 168	0.23 188	0.79 350	0.70 414	0.33 166	0.53 304	0.27 144	0.22 117	0.67 307	0.29 204	0.73 571	0.08 138	0.13 344	0.17 400	0.17 237	0.18 319

DCVSM-stereo	0.49 300	0.29 136	2.49 469	0.29 196	0.22 248	0.53 206	0.52 487	0.58 185	0.49 194	0.69 469	0.46 231	0.79 463	0.48 402	0.53 253	0.42 319	0.13 346	0.14 374	0.15 412	0.12 272	0.20 303	0.20 354

MyStereo05	0.49 300	0.41 248	2.72 508	0.30 215	0.23 269	0.60 313	0.30 340	0.82 365	0.77 480	0.52 303	0.37 175	0.51 307	0.42 348	0.52 247	0.38 291	0.09 88	0.17 438	0.12 284	0.10 168	0.16 215	0.20 354

HH	0.49 300	0.49 299	2.78 521	0.50 493	0.41 481	0.38 68	0.23 188	0.72 266	0.38 76	0.63 437	0.48 249	0.87 494	0.41 330	0.64 292	0.21 80	0.09 88	0.17 438	0.10 159	0.09 131	0.16 215	0.12 158

HanStereo	0.49 300	0.49 299	2.78 521	0.50 493	0.41 481	0.38 68	0.23 188	0.72 266	0.38 76	0.63 437	0.48 249	0.87 494	0.41 330	0.64 292	0.21 80	0.09 88	0.17 438	0.10 159	0.09 131	0.16 215	0.12 158

gwcnet-sp	0.49 300	0.43 261	2.54 482	0.31 242	0.22 248	0.67 412	0.31 353	0.78 334	0.65 367	0.58 384	0.47 237	0.46 280	0.43 358	0.76 334	0.46 340	0.11 258	0.11 301	0.11 226	0.11 232	0.15 178	0.14 216

scenet	0.49 300	0.43 261	2.54 482	0.31 242	0.22 248	0.67 412	0.31 353	0.78 334	0.65 367	0.58 384	0.47 237	0.46 280	0.43 358	0.76 334	0.46 340	0.11 258	0.11 301	0.11 226	0.11 232	0.15 178	0.14 216

ssnet	0.49 300	0.43 261	2.54 482	0.31 242	0.22 248	0.67 412	0.31 353	0.78 334	0.65 367	0.58 384	0.47 237	0.46 280	0.43 358	0.76 334	0.46 340	0.11 258	0.11 301	0.11 226	0.11 232	0.15 178	0.14 216

TestStereo1	0.49 300	0.81 438	1.85 297	0.39 414	0.57 532	0.56 248	0.34 389	0.75 295	0.69 405	0.44 222	0.63 397	0.35 194	0.42 348	0.64 292	0.29 204	0.10 185	0.08 138	0.12 284	0.10 168	0.33 454	0.26 436

SA-5K	0.49 300	0.81 438	1.85 297	0.39 414	0.57 532	0.56 248	0.34 389	0.75 295	0.69 405	0.44 222	0.63 397	0.35 194	0.42 348	0.64 292	0.29 204	0.10 185	0.08 138	0.12 284	0.10 168	0.33 454	0.26 436

Prome-Stereo	0.49 300	0.30 149	1.76 237	0.60 537	0.23 269	0.63 372	0.42 438	0.62 214	0.60 299	0.59 398	1.03 528	0.43 247	0.72 494	0.60 281	0.33 260	0.09 88	0.07 50	0.10 159	0.09 131	0.11 89	0.43 530

test_sample4	0.50 311	0.42 256	1.88 312	0.32 271	0.19 192	0.56 248	0.26 263	0.93 459	0.65 367	0.54 326	0.54 316	0.45 267	0.36 276	1.79 475	0.36 278	0.13 346	0.10 253	0.13 344	0.12 272	0.17 237	0.16 280

test_sample3	0.50 311	0.41 248	1.88 312	0.32 271	0.19 192	0.57 266	0.25 241	0.92 451	0.64 354	0.52 303	0.49 266	0.47 288	0.35 270	1.79 475	0.37 284	0.13 346	0.10 253	0.12 284	0.11 232	0.16 215	0.16 280

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 311	0.33 179	0.93 75	0.26 122	0.22 248	0.46 138	0.20 103	1.10 550	1.34 567	3.16 604	0.32 145	0.22 81	0.20 96	0.30 66	0.22 101	0.10 185	0.09 209	0.11 226	0.09 131	0.15 178	0.19 336

SMFormer	0.50 311	0.46 284	1.60 191	0.30 215	0.15 65	0.45 118	0.24 221	0.90 430	0.72 434	0.56 355	0.64 413	0.51 307	0.41 330	1.87 492	0.49 360	0.13 346	0.10 253	0.11 226	0.10 168	0.15 178	0.16 280

tta	0.50 311	0.46 284	1.60 191	0.30 215	0.15 65	0.45 118	0.24 221	0.90 430	0.72 434	0.56 355	0.64 413	0.51 307	0.41 330	1.87 492	0.49 360	0.13 346	0.10 253	0.11 226	0.10 168	0.14 158	0.11 118

DCRE	0.50 311	0.63 362	2.13 394	0.30 215	0.23 269	0.45 118	0.24 221	0.59 194	0.53 241	0.50 281	2.10 572	0.42 243	0.26 179	0.35 111	0.23 115	0.09 88	0.14 374	0.10 159	0.32 517	0.16 215	0.15 251

RAFT+CT+SA	0.50 311	0.86 455	1.82 286	0.37 387	0.75 557	0.54 216	0.34 389	0.77 319	0.63 346	0.38 189	0.55 326	0.34 190	0.29 229	0.68 310	0.27 178	0.09 88	0.07 50	0.11 226	0.51 561	0.29 417	0.41 528

NINENet	0.50 311	0.33 179	1.69 207	0.55 520	0.25 302	0.91 518	0.23 188	0.98 499	0.71 424	0.53 313	0.55 326	0.66 389	0.30 239	1.22 390	0.32 249	0.15 408	0.13 353	0.16 431	0.11 232	0.16 215	0.13 196

SA	0.50 311	0.75 411	1.95 349	0.31 242	0.61 545	0.57 266	0.31 353	0.91 442	0.73 449	0.42 211	0.62 385	0.38 208	0.47 393	0.68 310	0.29 204	0.09 88	0.09 209	0.13 344	0.32 517	0.30 428	0.10 92

CSP-Net	0.50 311	0.39 235	1.25 119	0.29 196	0.23 269	0.77 474	0.35 397	0.86 400	0.57 276	0.59 398	0.59 355	0.65 382	0.40 319	1.77 470	0.44 334	0.16 429	0.11 301	0.10 159	0.10 168	0.20 303	0.14 216

GwcNet-ADL	0.50 311	0.74 407	2.90 535	0.31 242	0.20 207	0.58 284	0.29 332	0.87 409	0.64 354	0.47 244	0.47 237	0.56 337	0.33 260	0.46 206	0.46 340	0.13 346	0.12 329	0.09 102	0.09 131	0.14 158	0.21 366

RAFT_R40	0.50 311	0.21 26	1.76 237	0.50 493	0.40 474	0.61 334	0.53 491	0.56 174	0.60 299	0.56 355	0.54 316	0.55 325	0.51 414	1.57 437	0.53 377	0.11 258	0.07 50	0.12 284	0.10 168	0.16 215	0.09 64

GMM-Stereo	0.50 311	0.23 60	2.41 450	0.54 513	0.24 283	0.77 474	0.46 467	0.59 194	0.57 276	0.58 384	0.73 465	0.47 288	0.43 358	0.68 310	0.27 178	0.10 185	0.06 24	0.13 344	0.13 308	0.14 158	0.44 532

MMNet	0.50 311	0.48 296	1.93 336	0.33 296	0.27 337	0.79 483	0.28 308	0.81 358	0.74 453	0.60 407	0.56 338	0.59 353	0.55 430	0.79 343	0.59 403	0.10 185	0.09 209	0.12 284	0.11 232	0.13 134	0.14 216

DeepPruner_ROB	0.50 311	0.70 391	1.94 346	0.29 196	0.26 319	0.63 372	0.31 353	0.80 354	0.48 188	0.61 416	0.55 326	0.66 389	0.38 297	0.98 361	0.40 310	0.19 472	0.14 374	0.14 382	0.14 336	0.23 347	0.17 299

StereoDRNet-Refined	0.50 311	0.41 248	1.50 177	0.33 296	0.21 221	0.68 424	0.26 263	0.81 358	0.68 395	0.67 460	0.68 435	0.73 435	0.42 348	1.10 374	0.59 403	0.11 258	0.08 138	0.14 382	0.14 336	0.25 376	0.21 366
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 311	1.15 537	1.73 221	0.31 242	0.21 221	0.58 284	0.22 153	0.95 481	0.82 500	0.58 384	0.62 385	0.57 343	0.39 311	0.84 348	0.40 310	0.11 258	0.08 138	0.09 102	0.06 14	0.21 317	0.13 196

G2L-ROB	0.51 328	0.95 487	1.96 358	0.29 196	0.22 248	0.59 301	0.28 308	0.76 308	0.57 276	0.55 344	0.45 223	0.70 422	0.32 255	1.38 405	0.47 349	0.11 258	0.07 50	0.09 102	0.08 98	0.20 303	0.13 196

DFGA-Net	0.51 328	1.06 521	1.75 231	0.30 215	0.24 283	0.54 216	0.22 153	0.63 222	0.60 299	0.48 262	0.51 279	0.35 194	0.27 199	1.82 483	0.53 377	0.10 185	0.08 138	0.12 284	0.12 272	0.37 491	0.15 251

test_sample5	0.51 328	0.43 261	1.83 292	0.32 271	0.18 159	0.55 231	0.26 263	0.92 451	0.65 367	0.53 313	0.59 355	0.45 267	0.36 276	1.87 492	0.36 278	0.13 346	0.10 253	0.13 344	0.12 272	0.17 237	0.16 280

DualNet	0.51 328	0.43 261	1.83 292	0.32 271	0.18 159	0.55 231	0.26 263	0.92 451	0.65 367	0.54 326	0.62 385	0.45 267	0.36 276	1.87 492	0.36 278	0.13 346	0.10 253	0.13 344	0.12 272	0.17 237	0.16 280

test_5	0.51 328	0.87 458	1.99 364	0.37 387	0.65 549	0.58 284	0.35 397	0.78 334	0.62 334	0.48 262	0.55 326	0.45 267	0.40 319	0.72 325	0.30 224	0.09 88	0.07 50	0.12 284	0.12 272	0.33 454	0.38 513

Sa-1000	0.51 328	0.72 397	1.90 324	0.31 242	0.60 541	0.60 313	0.31 353	0.94 468	0.71 424	0.52 303	0.83 488	0.42 243	0.33 260	0.68 310	0.28 188	0.10 185	0.09 209	0.13 344	0.29 494	0.29 417	0.10 92

dad	0.51 328	1.01 512	1.74 225	0.29 196	0.19 192	0.60 313	0.26 263	0.52 142	0.75 466	0.63 437	0.63 397	0.63 368	0.33 260	0.85 350	0.47 349	0.27 527	0.15 400	0.40 551	0.18 413	0.22 334	0.14 216

PSMNet-ADL	0.51 328	0.38 225	1.65 198	0.35 345	0.21 221	0.67 412	0.26 263	0.74 284	0.55 261	0.42 211	0.52 293	0.70 422	0.45 370	1.91 503	0.57 396	0.15 408	0.13 353	0.11 226	0.13 308	0.15 178	0.20 354

Pruner-Stereo	0.51 328	0.27 101	1.78 251	1.79 593	0.19 192	0.62 355	0.45 464	0.57 179	0.60 299	0.61 416	0.48 249	0.41 229	0.24 147	0.46 206	1.00 478	0.12 316	0.07 50	0.12 284	0.10 168	0.12 100	0.13 196

CFNet-ft	0.51 328	0.76 412	1.79 272	0.28 164	0.30 374	0.63 372	0.28 308	0.66 234	0.55 261	0.45 234	0.57 346	0.74 441	0.41 330	1.46 417	0.42 319	0.14 389	0.10 253	0.28 525	0.13 308	0.18 266	0.14 216

STTStereo	0.51 328	0.69 388	2.14 399	0.36 364	0.30 374	0.61 334	0.32 376	0.77 319	0.60 299	0.60 407	0.54 316	0.67 398	0.43 358	0.86 351	0.42 319	0.16 429	0.15 400	0.17 452	0.20 443	0.16 215	0.15 251

CFNet_RVC	0.51 328	0.76 412	1.79 272	0.28 164	0.30 374	0.63 372	0.28 308	0.66 234	0.55 261	0.45 234	0.57 346	0.74 441	0.41 330	1.46 417	0.42 319	0.14 389	0.10 253	0.28 525	0.13 308	0.18 266	0.14 216

iResNet	0.51 328	0.76 412	2.59 490	0.41 432	0.17 121	0.64 385	0.27 288	0.82 365	0.70 414	0.57 366	0.64 413	0.43 247	0.36 276	0.70 321	0.52 373	0.10 185	0.07 50	0.09 102	0.08 98	0.21 317	0.13 196

test_sample6	0.52 341	0.44 273	1.81 279	0.33 296	0.18 159	0.55 231	0.27 288	0.94 468	0.66 382	0.54 326	0.62 385	0.47 288	0.36 276	1.97 509	0.38 291	0.14 389	0.10 253	0.13 344	0.13 308	0.17 237	0.16 280

CoDeX	0.52 341	0.43 261	2.25 422	0.29 196	0.26 319	0.61 334	0.32 376	0.99 511	0.68 395	0.48 262	0.55 326	0.52 313	0.40 319	1.60 444	0.35 275	0.12 316	0.09 209	0.11 226	0.10 168	0.13 134	0.12 158

SepStereo	0.52 341	0.35 203	1.55 184	0.33 296	0.34 424	0.50 168	0.42 438	0.83 371	0.74 453	0.83 515	0.68 435	0.56 337	0.48 402	1.56 433	0.46 340	0.12 316	0.08 138	0.12 284	0.09 131	0.18 266	0.15 251

SST-Stereo	0.52 341	0.20 14	1.76 237	0.62 539	0.53 521	0.62 355	0.66 527	0.55 167	0.61 316	0.58 384	0.53 304	0.52 313	0.60 453	1.59 443	0.29 204	0.11 258	0.07 50	0.12 284	0.10 168	0.16 215	0.10 92

LMCR-Stereo	0.52 341	0.71 393	2.39 447	0.40 425	0.21 221	0.74 456	0.31 353	1.02 531	0.64 354	0.61 416	0.63 397	0.39 214	0.51 414	0.62 287	0.42 319	0.19 472	0.09 209	0.12 284	0.09 131	0.23 347	0.12 158

delet	0.52 341	0.54 319	1.62 196	0.31 242	0.35 437	0.74 456	0.46 467	0.85 389	0.74 453	0.55 344	0.60 370	0.67 398	0.50 412	1.12 380	0.57 396	0.11 258	0.11 301	0.13 344	0.14 336	0.16 215	0.12 158

IGEV-FE	0.53 347	0.34 194	2.91 536	0.32 271	0.18 159	0.54 216	0.21 127	0.72 266	0.42 124	0.81 509	0.51 279	0.70 422	0.41 330	0.48 223	1.13 497	0.09 88	0.15 400	0.10 159	0.35 527	0.19 287	0.09 64

IGEV_Zeroshot_test	0.53 347	0.33 179	2.91 536	0.32 271	0.18 159	0.54 216	0.21 127	0.72 266	0.42 124	0.81 509	0.51 279	0.71 427	0.41 330	0.48 223	1.13 497	0.09 88	0.15 400	0.10 159	0.35 527	0.19 287	0.09 64

TRStereo	0.53 347	0.76 412	2.38 445	0.42 443	0.29 359	0.69 430	0.23 188	1.81 586	0.55 261	0.36 177	0.32 145	0.47 288	0.40 319	0.46 206	0.25 155	0.12 316	0.11 301	0.11 226	0.41 548	0.13 134	0.32 481

RAFT-345	0.53 347	0.30 149	2.34 437	0.38 404	0.34 424	0.58 284	0.42 438	0.47 98	0.61 316	0.51 294	1.00 523	0.43 247	0.28 214	1.57 437	0.82 456	0.10 185	0.07 50	0.11 226	0.09 131	0.10 66	0.08 40

cf-r	0.53 347	0.81 438	2.15 400	0.33 296	0.28 351	0.60 313	0.28 308	0.78 334	0.64 354	0.51 294	0.60 370	0.75 447	0.40 319	1.32 399	0.43 328	0.13 346	0.09 209	0.11 226	0.12 272	0.15 178	0.14 216

PSMNet-RSSM	0.53 347	0.82 442	1.78 251	0.31 242	0.25 302	0.58 284	0.28 308	0.84 382	0.60 299	0.50 281	0.61 380	0.67 398	0.43 358	1.68 455	0.42 319	0.15 408	0.10 253	0.14 382	0.16 381	0.15 178	0.13 196

WQFJX	0.54 353	0.88 462	1.81 279	0.37 387	0.30 374	0.61 334	0.41 433	0.85 389	0.68 395	0.44 222	0.60 370	0.39 214	0.51 414	1.64 449	0.40 310	0.10 185	0.09 209	0.12 284	0.10 168	0.24 362	0.16 280

MyStereo8	0.54 353	0.80 433	2.76 516	0.32 271	0.33 415	0.71 439	0.20 103	0.87 409	0.57 276	0.51 294	0.59 355	0.50 304	0.33 260	0.68 310	0.55 384	0.10 185	0.29 525	0.10 159	0.13 308	0.21 317	0.34 493

MyStereo06	0.54 353	0.41 248	2.68 502	0.30 215	0.23 269	0.60 313	0.30 340	0.81 358	0.44 139	0.84 517	0.52 293	0.78 458	0.58 446	0.48 223	1.10 493	0.09 88	0.17 438	0.12 284	0.10 168	0.16 215	0.20 354

iRaft-Stereo_5w	0.54 353	1.01 512	2.08 383	0.27 139	0.21 221	0.49 160	0.28 308	0.73 278	0.58 287	0.40 197	0.61 380	0.62 365	0.46 385	1.78 471	0.47 349	0.09 88	0.07 50	0.11 226	0.10 168	0.39 508	0.12 158

IPLGR	0.54 353	0.56 331	2.68 502	0.36 364	0.18 159	0.62 355	0.54 495	1.02 531	0.64 354	0.73 486	0.46 231	0.47 288	0.45 370	1.12 380	0.29 204	0.09 88	0.08 138	0.11 226	0.09 131	0.19 287	0.12 158

AACVNet	0.54 353	0.78 429	1.73 221	0.36 364	0.21 221	0.57 266	0.25 241	0.71 261	0.51 213	0.55 344	0.59 355	0.64 377	0.41 330	2.13 527	0.41 317	0.14 389	0.11 301	0.14 382	0.11 232	0.33 454	0.15 251

LCNet	0.54 353	0.37 215	1.78 251	0.92 565	0.22 248	0.96 523	0.30 340	0.59 194	0.58 287	0.51 294	0.55 326	0.41 229	0.76 505	0.84 348	0.26 168	0.09 88	0.06 24	0.12 284	0.18 413	0.98 574	0.39 519

IRAFT_RVC	0.54 353	0.53 314	1.78 251	0.46 474	0.21 221	0.58 284	0.43 445	0.65 231	0.66 382	0.54 326	0.50 274	0.49 301	0.51 414	1.58 441	1.01 482	0.11 258	0.25 512	0.13 344	0.10 168	0.15 178	0.13 196

GEStereo_RVC	0.54 353	0.87 458	1.95 349	0.47 479	0.25 302	0.62 355	0.37 412	1.00 519	0.74 453	0.53 313	0.54 316	0.59 353	0.44 366	1.10 374	0.46 340	0.15 408	0.11 301	0.12 284	0.10 168	0.26 396	0.19 336

UNet	0.54 353	0.44 273	2.83 525	0.31 242	0.33 415	0.74 456	0.27 288	0.82 365	0.61 316	0.53 313	0.54 316	0.72 430	0.54 425	0.78 342	0.56 392	0.11 258	0.09 209	0.13 344	0.11 232	0.14 158	0.12 158

HGLStereo	0.54 353	0.69 388	2.00 366	0.35 345	0.40 474	0.66 406	0.30 340	0.83 371	0.62 334	0.57 366	0.69 444	0.69 412	0.54 425	1.07 371	0.55 384	0.13 346	0.13 353	0.13 344	0.11 232	0.19 287	0.17 299

DSFCA	0.54 353	0.35 203	1.41 153	0.28 164	0.28 351	0.79 483	0.88 556	0.76 308	0.70 414	0.72 482	0.66 424	0.67 398	0.57 440	1.17 386	0.63 412	0.16 429	0.14 374	0.13 344	0.14 336	0.16 215	0.13 196

DLCB_ROB	0.54 353	0.55 328	1.49 174	0.36 364	0.25 302	0.65 399	0.36 404	0.80 354	0.70 414	0.72 482	0.69 444	0.83 477	0.46 385	1.53 430	0.60 405	0.13 346	0.12 329	0.14 382	0.14 336	0.14 158	0.13 196

G2L-Stereo_test	0.55 366	0.97 498	1.89 319	0.33 296	0.24 283	0.75 462	0.38 419	0.79 350	0.60 299	0.60 407	0.54 316	0.74 441	0.39 311	1.56 433	0.43 328	0.10 185	0.08 138	0.08 42	0.08 98	0.28 412	0.13 196

G2L-Stereo	0.55 366	0.85 452	2.18 407	0.31 242	0.27 337	0.59 301	0.27 288	0.77 319	0.55 261	0.54 326	0.52 293	0.71 427	0.36 276	1.75 467	0.50 365	0.13 346	0.11 301	0.13 344	0.11 232	0.29 417	0.15 251

ssnet_v2	0.55 366	0.60 340	1.86 305	0.32 271	0.22 248	0.72 445	0.44 456	0.94 468	0.74 453	0.63 437	0.54 316	0.81 470	0.47 393	0.77 338	0.70 431	0.16 429	0.14 374	0.14 382	0.14 336	0.30 428	0.30 467

raft_robust	0.55 366	0.84 448	1.73 221	0.28 164	0.54 523	0.53 206	0.25 241	0.88 418	0.75 466	0.48 262	0.46 231	0.76 452	0.75 503	1.46 417	0.27 178	0.09 88	0.10 253	0.10 159	0.30 504	0.26 396	0.16 280

XX-Stereo	0.55 366	0.54 319	3.50 576	0.48 487	0.39 465	0.54 216	0.17 55	0.89 424	0.40 101	0.44 222	0.65 422	0.85 486	0.19 84	0.77 338	0.21 80	0.10 185	0.14 374	0.10 159	0.32 517	0.17 237	0.14 216

ac_64	0.55 366	0.46 284	1.92 333	0.36 364	0.34 424	0.63 372	0.31 353	0.82 365	0.61 316	0.55 344	0.51 279	0.89 500	0.48 402	1.83 484	0.55 384	0.14 389	0.11 301	0.12 284	0.12 272	0.18 266	0.12 158

GANet-RSSM	0.55 366	0.73 404	1.90 324	0.36 364	0.26 319	0.59 301	0.27 288	0.78 334	0.52 222	0.47 244	0.57 346	0.63 368	0.45 370	1.92 507	0.43 328	0.14 389	0.10 253	0.25 517	0.11 232	0.34 465	0.14 216

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 366	0.92 472	2.36 443	0.38 404	0.37 456	0.60 313	0.28 308	0.82 365	0.62 334	0.62 427	0.55 326	0.72 430	0.45 370	1.00 364	0.43 328	0.15 408	0.11 301	0.14 382	0.14 336	0.15 178	0.16 280
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Zero-FE251	0.56 374	0.29 136	1.27 123	0.26 122	0.16 92	0.44 112	0.16 45	0.44 70	0.35 42	5.31 609	0.19 31	0.22 81	0.19 84	0.24 8	1.08 490	0.10 185	0.07 50	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.13 196

CBFPSM	0.56 374	0.91 471	1.82 286	0.28 164	0.23 269	0.71 439	0.37 412	0.72 266	0.64 354	0.50 281	0.49 266	1.03 531	0.83 514	0.62 287	1.35 522	0.10 185	0.12 329	0.10 159	0.10 168	0.18 266	0.19 336

CRFU-Net	0.56 374	0.38 225	1.86 305	0.46 474	0.26 319	0.82 495	0.36 404	0.90 430	0.49 194	0.62 427	0.59 355	0.78 458	1.35 562	1.00 364	0.48 355	0.15 408	0.14 374	0.17 452	0.10 168	0.19 287	0.14 216

CIPLG	0.56 374	1.19 543	2.46 461	0.80 556	0.31 394	0.61 334	0.57 507	0.76 308	0.57 276	0.56 355	0.63 397	0.41 229	0.30 239	0.45 195	0.40 310	0.11 258	0.20 473	0.13 344	0.13 308	0.35 476	0.19 336

DAS	0.56 374	0.35 203	1.55 184	0.33 296	0.34 424	0.50 168	0.42 438	0.83 371	0.74 453	0.83 515	0.68 435	0.56 337	0.48 402	2.40 547	0.46 340	0.12 316	0.08 138	0.12 284	0.09 131	0.18 266	0.15 251

AASNet	0.56 374	1.03 517	2.34 437	0.37 387	0.33 415	0.65 399	0.29 332	0.96 486	0.73 449	0.54 326	0.60 370	0.55 325	0.38 297	0.59 275	0.58 401	0.14 389	0.12 329	0.13 344	0.10 168	0.43 524	0.24 417

ACRE	0.56 374	1.14 533	2.77 519	0.76 552	0.28 351	0.60 313	0.56 503	0.76 308	0.58 287	0.55 344	0.62 385	0.41 229	0.29 229	0.44 180	0.39 302	0.11 258	0.19 462	0.13 344	0.14 336	0.36 483	0.18 319

iinet-f	0.57 381	0.93 478	2.27 425	0.31 242	0.25 302	0.83 498	0.33 384	0.81 358	0.65 367	0.54 326	0.63 397	0.73 435	0.67 482	0.73 326	0.67 424	0.13 346	0.13 353	0.11 226	0.10 168	0.43 524	0.16 280

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 381	0.87 458	2.11 389	0.32 271	0.30 374	0.84 500	0.40 427	0.88 418	0.72 434	0.65 454	0.73 465	0.66 389	0.57 440	0.93 356	0.71 434	0.13 346	0.07 50	0.10 159	0.08 98	0.15 178	0.14 216

psm_up	0.57 381	0.61 345	1.83 292	0.35 345	0.30 374	0.64 385	0.37 412	0.90 430	0.68 395	0.59 398	0.55 326	0.68 405	0.54 425	1.91 503	0.46 340	0.16 429	0.15 400	0.16 431	0.15 361	0.23 347	0.13 196

GwcNet-RSSM	0.57 381	0.94 480	2.13 394	0.32 271	0.25 302	0.60 313	0.30 340	0.80 354	0.66 382	0.52 303	0.64 413	0.71 427	0.40 319	1.79 475	0.50 365	0.13 346	0.09 209	0.12 284	0.12 272	0.21 317	0.15 251

DISCO	0.57 381	0.34 194	1.87 310	0.45 469	0.34 424	0.84 500	0.35 397	0.84 382	0.78 485	0.59 398	0.63 397	1.06 538	0.53 422	1.10 374	0.82 456	0.12 316	0.09 209	0.11 226	0.10 168	0.22 334	0.18 319

coex_refinement	0.58 386	0.94 480	1.87 310	0.38 404	0.25 302	0.64 385	0.34 389	0.83 371	0.65 367	0.60 407	0.63 397	0.81 470	0.48 402	1.85 491	0.56 392	0.13 346	0.09 209	0.10 159	0.10 168	0.16 215	0.16 280

PSMNet-RUCA	0.58 386	0.82 442	1.89 319	0.59 533	0.56 529	0.64 385	0.36 404	0.84 382	0.69 405	0.51 294	0.68 435	0.53 315	0.43 358	0.56 264	0.43 328	0.34 543	0.18 449	0.44 556	0.29 494	0.48 536	0.30 467

FACV-RUCA	0.58 386	0.40 241	1.78 251	0.43 448	1.67 597	0.48 153	0.28 308	0.69 250	0.62 334	0.40 197	0.53 304	0.33 184	0.63 470	0.40 155	0.31 238	0.13 346	0.11 301	0.62 565	0.12 272	0.70 560	0.98 581

UGAM	0.58 386	0.47 293	2.21 411	0.30 215	0.19 192	0.53 206	0.34 389	0.59 194	0.63 346	0.44 222	0.73 465	0.78 458	0.37 290	2.58 563	0.39 302	0.10 185	0.08 138	0.17 452	0.14 336	0.42 522	0.17 299

iRaft-Stereo_20w	0.58 386	0.39 235	1.96 358	0.45 469	0.32 402	0.92 520	0.57 507	1.14 555	0.56 272	0.81 509	0.40 198	0.55 325	0.69 487	0.65 303	1.04 487	0.09 88	0.16 418	0.09 102	0.36 536	0.17 237	0.25 426

IPLGR_C	0.58 386	1.25 550	2.72 508	0.80 556	0.31 394	0.60 313	0.61 517	0.76 308	0.58 287	0.56 355	0.62 385	0.41 229	0.31 248	0.43 171	0.40 310	0.11 258	0.22 488	0.13 344	0.15 361	0.35 476	0.19 336

CFNet	0.58 386	0.96 490	1.78 251	0.33 296	0.25 302	0.63 372	0.22 153	0.88 418	0.75 466	0.46 242	0.59 355	0.58 350	0.40 319	2.29 536	0.48 355	0.12 316	0.09 209	0.15 412	0.14 336	0.30 428	0.15 251

NVstereo2D	0.58 386	0.40 241	2.03 374	0.35 345	0.35 437	0.69 430	0.39 424	0.91 442	0.80 493	0.47 244	0.53 304	0.67 398	0.46 385	1.99 513	0.48 355	0.19 472	0.11 301	0.17 452	0.13 308	0.25 376	0.25 426

HUF	0.59 394	0.65 373	2.46 461	0.45 469	0.77 561	0.34 40	0.24 221	0.46 83	0.39 88	0.31 153	0.28 106	0.25 118	0.19 84	0.67 307	0.18 22	0.12 316	2.03 607	0.08 42	0.06 14	0.31 436	1.59 604

DualNet (step1)	0.59 394	0.62 351	1.93 336	0.27 139	0.22 248	0.68 424	0.31 353	0.93 459	0.66 382	0.57 366	0.51 279	0.55 325	0.45 370	1.11 377	0.38 291	0.61 563	0.14 374	0.87 574	0.56 567	0.25 376	0.23 405

Wz-Net-LNSev	0.59 394	0.96 490	2.47 466	0.34 327	0.37 456	0.79 483	0.44 456	0.86 400	0.77 480	0.61 416	0.67 427	0.79 463	0.56 434	0.64 292	0.62 410	0.15 408	0.14 374	0.12 284	0.12 272	0.18 266	0.19 336

OMP-Stereo	0.59 394	0.65 373	1.74 225	0.56 522	0.37 456	0.60 313	0.26 263	0.70 258	0.65 367	0.66 456	0.60 370	0.69 412	0.32 255	2.09 524	1.20 509	0.10 185	0.07 50	0.12 284	0.09 131	0.17 237	0.10 92

IIG-Stereo	0.59 394	0.65 373	1.74 225	0.54 513	0.23 269	0.61 334	0.21 127	0.73 278	0.65 367	0.64 447	0.69 444	0.69 412	0.38 297	2.09 524	1.39 525	0.11 258	0.07 50	0.11 226	0.09 131	0.15 178	0.09 64

iResNetv2_ROB	0.59 394	1.43 565	2.96 539	0.40 425	0.22 248	0.58 284	0.28 308	0.91 442	0.73 449	0.57 366	0.63 397	0.60 359	0.41 330	0.74 329	0.35 275	0.11 258	0.08 138	0.10 159	0.07 66	0.43 524	0.17 299

SACVNet	0.60 400	0.74 407	1.90 324	0.37 387	0.28 351	0.64 385	0.37 412	0.86 400	0.61 316	0.65 454	0.62 385	0.69 412	0.44 366	2.08 522	0.42 319	0.18 457	0.14 374	0.16 431	0.15 361	0.38 498	0.24 417

HHNet	0.60 400	0.65 373	2.60 493	0.36 364	0.25 302	0.64 385	0.61 517	0.64 225	0.62 334	0.55 344	1.13 538	0.32 178	0.60 453	0.42 168	1.79 545	0.15 408	0.07 50	0.12 284	0.10 168	0.18 266	0.15 251

ASMatch	0.60 400	0.43 261	2.58 488	0.91 564	0.36 445	0.56 248	0.25 241	0.52 142	0.61 316	0.47 244	1.21 541	0.47 288	0.66 480	1.34 401	0.94 466	0.10 185	0.08 138	0.11 226	0.11 232	0.10 66	0.16 280

PFNet	0.60 400	0.33 179	2.47 466	0.41 432	0.55 526	0.62 355	0.27 288	0.61 210	0.63 346	0.61 416	0.56 338	0.45 267	0.32 255	1.88 500	1.14 499	0.28 531	0.09 209	0.12 284	0.16 381	0.26 396	0.20 354

ADLNet	0.60 400	0.71 393	1.95 349	0.35 345	0.34 424	0.67 412	0.34 389	0.90 430	0.74 453	0.68 467	0.62 385	0.80 467	0.45 370	1.78 471	0.64 417	0.14 389	0.11 301	0.14 382	0.14 336	0.29 417	0.21 366

ARAFT	0.60 400	1.23 547	3.10 553	0.28 164	0.16 92	0.64 385	0.36 404	0.90 430	0.67 391	0.61 416	0.49 266	0.55 325	0.31 248	1.24 395	0.32 249	0.10 185	0.08 138	0.14 382	0.13 308	0.37 491	0.21 366

ETE_ROB	0.60 400	0.71 393	1.55 184	0.37 387	0.25 302	0.69 430	0.51 484	1.47 574	0.70 414	0.80 503	0.69 444	0.85 486	0.49 409	1.36 403	0.58 401	0.16 429	0.13 353	0.19 478	0.16 381	0.21 317	0.23 405

LALA_ROB	0.60 400	0.76 412	1.69 207	0.36 364	0.29 359	0.79 483	0.55 498	0.94 468	0.77 480	0.81 509	0.67 427	0.94 514	0.49 409	0.99 362	0.73 441	0.21 489	0.15 400	0.20 487	0.18 413	0.23 347	0.21 366

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 408	0.61 345	3.35 573	0.33 296	0.58 534	0.66 406	0.20 103	0.98 499	0.55 261	0.73 486	0.52 293	0.99 524	0.65 475	0.58 269	0.29 204	0.10 185	0.16 418	0.10 159	0.41 548	0.29 417	0.20 354

RAFT-RH_RVC	0.61 408	0.50 305	2.33 435	0.36 364	0.29 359	0.60 313	0.18 72	0.44 70	0.58 287	0.76 494	1.91 568	0.47 288	0.29 229	1.60 444	1.23 513	0.14 389	0.07 50	0.13 344	0.13 308	0.10 66	0.09 64

FADNet-RVC	0.61 408	1.26 552	2.12 392	0.33 296	0.26 319	0.59 301	0.29 332	0.86 400	0.62 334	0.45 234	0.50 274	0.62 365	0.46 385	1.73 463	0.55 384	0.17 445	0.20 473	0.17 452	0.18 413	0.59 551	0.28 450

RASNet	0.61 408	0.68 384	2.03 374	0.35 345	0.46 506	0.65 399	0.28 308	0.78 334	0.70 414	0.48 262	0.64 413	0.93 510	0.61 462	2.21 532	0.73 441	0.12 316	0.09 209	0.09 102	0.10 168	0.14 158	0.11 118

XPNet_ROB	0.61 408	0.72 397	1.66 202	0.37 387	0.27 337	0.67 412	0.47 475	0.89 424	0.71 424	0.78 500	0.70 454	0.81 470	0.53 422	1.70 458	0.76 445	0.21 489	0.16 418	0.16 431	0.15 361	0.20 303	0.21 366

252Zero-FE	0.62 413	0.27 101	0.83 61	0.24 67	0.13 25	0.31 22	0.13 9	0.39 34	0.32 20	8.03 612	0.23 65	0.12 2	0.12 6	0.26 24	0.44 334	0.09 88	0.12 329	0.07 1	0.06 14	0.09 48	0.12 158

YMNet	0.62 413	0.72 397	1.93 336	0.41 432	0.41 481	0.87 510	0.43 445	0.87 409	0.71 424	0.74 489	0.81 482	0.83 477	0.46 385	0.86 351	0.93 464	0.19 472	0.22 488	0.20 487	0.17 400	0.41 516	0.21 366

YMNet_1	0.62 413	0.72 397	1.93 336	0.41 432	0.41 481	0.87 510	0.43 445	0.87 409	0.71 424	0.74 489	0.81 482	0.83 477	0.46 385	0.86 351	0.93 464	0.19 472	0.22 488	0.20 487	0.17 400	0.41 516	0.21 366

DDVS	0.62 413	0.40 241	1.40 152	2.21 601	0.35 437	0.87 510	1.00 566	0.69 250	0.50 205	0.53 313	0.56 338	0.90 502	0.37 290	1.22 390	0.47 349	0.15 408	0.14 374	0.14 382	0.12 272	0.19 287	0.22 381

DRaft	0.62 413	0.38 225	1.76 237	0.24 67	0.16 92	0.64 385	0.66 527	0.53 151	0.53 241	0.67 460	0.99 521	0.38 208	1.00 538	1.44 412	2.10 559	0.10 185	0.14 374	0.10 159	0.14 336	0.18 266	0.21 366

DMCA-RVC	0.62 413	0.96 490	2.63 495	0.36 364	0.90 567	0.56 248	0.31 353	0.69 250	0.57 276	0.68 467	0.52 293	0.59 353	0.56 434	1.23 392	0.53 377	0.16 429	0.38 547	0.20 487	0.15 361	0.20 303	0.15 251

HSM	0.62 413	0.76 412	1.72 218	0.30 215	0.29 359	0.64 385	0.28 308	0.94 468	0.62 334	0.58 384	0.57 346	1.40 563	0.64 473	2.59 564	0.42 319	0.11 258	0.08 138	0.10 159	0.08 98	0.14 158	0.11 118

UGAM-zero	0.63 420	0.39 235	2.49 469	0.30 215	0.49 511	0.67 412	0.19 82	0.91 442	0.45 154	0.77 498	0.45 223	1.16 552	0.82 513	2.05 518	0.29 204	0.09 88	0.15 400	0.09 102	0.44 552	0.11 89	0.22 381

fast-acv-ft	0.63 420	0.88 462	3.10 553	0.38 404	0.30 374	0.79 483	0.48 479	0.69 250	0.72 434	0.58 384	0.78 478	0.76 452	0.60 453	0.67 307	0.73 441	0.15 408	0.15 400	0.18 472	0.17 400	0.37 491	0.16 280

PSM-AAD	0.63 420	0.22 42	1.77 246	0.37 387	0.23 269	0.86 506	1.17 578	0.59 194	0.60 299	0.64 447	0.71 458	0.68 405	2.93 593	0.65 303	0.31 238	0.09 88	0.07 50	0.17 452	0.15 361	0.13 134	0.33 489

PS-NSSS	0.63 420	1.00 508	1.81 279	0.30 215	0.31 394	0.63 372	0.34 389	0.98 499	0.69 405	0.54 326	0.74 468	0.51 307	0.41 330	2.43 552	0.48 355	0.24 513	0.17 438	0.27 521	0.18 413	0.27 406	0.21 366

z-ln-s-r	0.64 424	0.89 466	2.23 419	0.32 271	0.26 319	0.57 266	0.37 412	0.84 382	0.76 475	0.51 294	0.81 482	0.64 377	0.45 370	2.06 519	1.27 517	0.10 185	0.07 50	0.11 226	0.09 131	0.24 362	0.13 196

test_for_model	0.64 424	1.60 573	1.82 286	1.23 582	1.02 577	0.53 206	0.23 188	0.75 295	0.50 205	0.57 366	0.29 113	0.25 118	0.20 96	0.26 24	0.22 101	0.76 574	0.31 531	0.08 42	0.07 66	1.68 596	0.50 543

TransformOpticalFlow	0.64 424	0.56 331	2.66 500	0.44 455	0.26 319	0.62 355	0.28 308	0.83 371	0.71 424	0.76 494	0.74 468	0.91 504	0.85 518	1.83 484	0.81 455	0.10 185	0.07 50	0.11 226	0.09 131	0.11 89	0.12 158

pcwnet_v2	0.64 424	0.49 299	4.41 591	0.32 271	0.27 337	0.60 313	0.25 241	0.97 495	0.88 517	0.59 398	0.70 454	0.63 368	0.55 430	0.66 306	0.37 284	0.17 445	0.15 400	0.15 412	0.14 336	0.21 317	0.23 405

RAFT + AFF	0.64 424	1.20 544	1.95 349	0.34 327	0.33 415	0.67 412	0.52 487	0.99 511	0.74 453	0.53 313	0.58 352	0.57 343	0.80 510	1.76 468	0.51 370	0.12 316	0.27 521	0.15 412	0.14 336	0.43 524	0.29 456

FADNet	0.64 424	1.22 546	2.06 376	0.32 271	0.30 374	0.66 406	0.29 332	0.88 418	0.72 434	0.44 222	0.48 249	0.66 389	0.57 440	1.84 489	0.45 339	0.46 554	0.20 473	0.17 452	0.19 433	0.59 551	0.24 417

DRN-Test	0.64 424	0.43 261	2.44 458	0.39 414	0.44 491	0.80 491	0.41 433	1.02 531	0.78 485	0.80 503	0.63 397	0.69 412	0.56 434	1.79 475	0.69 429	0.15 408	0.12 329	0.17 452	0.16 381	0.18 266	0.17 299

StereoDRNet	0.64 424	0.88 462	2.35 440	0.41 432	0.45 500	0.73 452	0.47 475	0.94 468	0.74 453	0.75 491	0.54 316	0.74 441	0.47 393	1.70 458	0.72 438	0.15 408	0.14 374	0.15 412	0.14 336	0.20 303	0.19 336

NOSS_ROB	0.64 424	0.65 373	1.62 196	0.46 474	0.25 302	0.67 412	0.30 340	0.93 459	0.77 480	0.59 398	0.57 346	0.77 454	0.38 297	2.78 576	0.44 334	0.23 505	0.24 499	0.28 525	0.26 482	0.27 406	0.39 519

Select-FE	0.65 433	0.67 381	2.76 516	0.49 489	0.55 526	0.79 483	0.16 45	0.90 430	0.53 241	0.84 517	0.55 326	0.91 504	0.75 503	0.57 265	1.16 503	0.11 258	0.18 449	0.11 226	0.49 557	0.14 158	0.31 475

Wz-Net-MNSev	0.65 433	0.97 498	2.19 409	0.36 364	0.33 415	0.90 516	0.60 513	0.92 451	0.81 499	0.75 491	0.72 463	0.73 435	0.65 475	1.39 406	0.71 434	0.16 429	0.13 353	0.14 382	0.14 336	0.24 362	0.18 319

FINET	0.65 433	0.95 487	3.06 549	0.35 345	0.40 474	0.58 284	0.48 479	0.92 451	1.10 550	0.57 366	0.68 435	0.47 288	0.44 366	1.15 385	0.60 405	0.23 505	0.21 482	0.17 452	0.15 361	0.26 396	0.25 426

CVANet_RVC	0.65 433	0.80 433	2.13 394	0.36 364	0.26 319	0.62 355	0.42 438	0.84 382	0.72 434	0.69 469	0.68 435	0.68 405	0.52 420	2.64 566	0.42 319	0.19 472	0.12 329	0.22 498	0.17 400	0.37 491	0.15 251

NCCL2	0.65 433	0.94 480	1.96 358	0.43 448	0.30 374	0.71 439	0.68 533	0.84 382	0.65 367	0.70 475	0.60 370	0.86 492	0.54 425	1.56 433	0.57 396	0.20 482	0.16 418	0.67 568	0.25 474	0.22 334	0.24 417

TCMNet	0.66 438	0.85 452	2.55 487	0.50 493	0.52 520	0.72 445	0.39 424	0.87 409	0.72 434	0.58 384	0.68 435	0.63 368	0.46 385	1.70 458	0.63 412	0.18 457	0.18 449	0.23 505	0.18 413	0.38 498	0.27 443

ACV-stereo	0.66 438	0.76 412	2.86 526	0.32 271	0.25 302	1.01 531	0.60 513	0.59 194	0.52 222	0.41 206	0.45 223	1.55 569	0.94 533	1.40 409	0.69 429	0.14 389	0.13 353	0.12 284	0.11 232	0.20 303	0.19 336

ttt	0.66 438	0.22 42	1.68 205	0.34 327	0.24 283	0.60 313	0.26 263	1.00 519	0.77 480	0.55 344	0.67 427	0.54 321	0.36 276	2.14 528	3.03 578	0.16 429	0.13 353	0.13 344	0.12 272	0.15 178	0.17 299

GrayStereo	0.66 438	0.19 8	1.76 237	0.90 563	0.23 269	0.62 355	1.42 592	0.62 214	0.60 299	0.72 482	0.78 478	0.56 337	3.07 596	0.60 281	0.26 168	0.09 88	0.08 138	0.10 159	0.21 449	0.11 89	0.18 319

PSMNet_ROB	0.66 438	1.01 512	2.33 435	0.38 404	0.31 394	0.72 445	0.55 498	0.86 400	0.69 405	0.54 326	0.60 370	0.75 447	0.47 393	2.00 514	0.82 456	0.17 445	0.13 353	0.19 478	0.19 433	0.24 362	0.27 443

DispNO	0.67 443	0.98 502	2.58 488	0.31 242	0.27 337	0.59 301	0.29 332	0.83 371	0.68 395	0.53 313	0.79 481	0.83 477	0.47 393	2.46 554	0.68 427	0.12 316	0.10 253	0.19 478	0.31 511	0.16 215	0.17 299

STrans-v2	0.67 443	0.56 331	2.64 497	0.27 139	0.23 269	0.57 266	0.33 384	0.96 486	0.69 405	0.92 529	0.85 495	0.89 500	0.93 530	1.83 484	1.21 511	0.09 88	0.07 50	0.10 159	0.09 131	0.11 89	0.12 158

hitnet-ft	0.67 443	0.80 433	1.90 324	0.28 164	0.22 248	0.69 430	0.36 404	0.85 389	0.65 367	0.56 355	0.84 491	1.03 531	0.95 536	2.32 538	0.55 384	0.23 505	0.14 374	0.41 552	0.13 308	0.24 362	0.17 299

FADNet-RVC-Resample	0.67 443	1.16 542	3.16 559	0.37 387	0.29 359	0.62 355	0.38 419	0.86 400	0.63 346	0.51 294	0.50 274	0.57 343	0.45 370	1.57 437	0.49 360	0.24 513	0.32 537	0.23 505	0.19 433	0.27 406	0.62 555

RP	0.67 443	0.82 442	1.94 346	0.43 448	0.44 491	0.65 399	0.45 464	0.89 424	0.82 500	0.66 456	0.92 508	0.99 524	0.76 505	1.55 432	0.66 421	0.25 518	0.18 449	0.23 505	0.20 443	0.31 436	0.22 381

HSM-Net_RVC	0.67 443	0.34 194	2.23 419	0.26 122	0.19 192	0.67 412	0.29 332	1.26 566	0.69 405	0.72 482	0.70 454	0.78 458	0.42 348	3.77 596	0.41 317	0.13 346	0.09 209	0.10 159	0.09 131	0.12 100	0.11 118
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.67 443	0.92 472	1.76 237	0.37 387	0.24 283	0.66 406	0.56 503	0.82 365	0.74 453	1.16 550	0.62 385	0.61 361	0.48 402	2.70 572	0.50 365	0.20 482	0.11 301	0.35 542	0.14 336	0.32 445	0.16 280

w-ln-seven-2	0.68 450	1.13 531	2.46 461	0.36 364	0.27 337	0.65 399	0.44 456	0.87 409	0.83 504	0.69 469	0.75 471	0.72 430	0.63 470	1.56 433	1.15 501	0.13 346	0.13 353	0.15 412	0.14 336	0.35 476	0.19 336

ADLNet2	0.68 450	0.84 448	3.19 563	0.33 296	0.36 445	0.64 385	0.37 412	0.89 424	0.79 490	0.54 326	0.65 422	0.93 510	0.48 402	2.07 521	0.56 392	0.13 346	0.11 301	0.11 226	0.11 232	0.33 454	0.18 319

DEmStereo	0.68 450	0.31 161	2.25 422	0.42 443	0.17 121	0.66 406	0.89 557	0.51 128	0.59 294	0.60 407	1.01 524	0.45 267	1.26 554	1.54 431	2.26 565	0.10 185	0.08 138	0.10 159	0.10 168	0.10 66	0.11 118

Nwc_Net	0.68 450	0.83 446	2.53 476	0.41 432	0.39 465	0.77 474	0.38 419	1.01 528	0.70 414	0.60 407	0.99 521	0.98 521	0.68 485	1.41 410	0.63 412	0.23 505	0.15 400	0.23 505	0.25 474	0.23 347	0.18 319

AANet_RVC	0.68 450	1.00 508	2.09 384	0.33 296	0.25 302	0.58 284	0.32 376	0.81 358	0.80 493	0.61 416	0.94 513	0.80 467	0.41 330	2.46 554	1.02 484	0.36 546	0.14 374	0.10 159	0.09 131	0.23 347	0.22 381

IPLG	0.69 455	0.84 448	2.43 456	0.35 345	0.21 221	1.65 570	0.61 517	1.36 570	0.58 287	1.39 571	0.51 279	0.37 200	0.87 522	1.41 410	0.36 278	0.09 88	0.07 50	0.14 382	0.12 272	0.32 445	0.11 118

GwcNet	0.69 455	0.71 393	3.12 556	0.36 364	0.45 500	0.81 492	0.44 456	0.86 400	0.84 507	0.60 407	0.74 468	0.82 475	0.49 409	1.65 451	0.66 421	0.16 429	0.15 400	0.15 412	0.15 361	0.31 436	0.24 417

AF-Net	0.69 455	0.92 472	2.21 411	0.41 432	0.40 474	0.68 424	0.40 427	1.02 531	0.86 510	0.69 469	1.03 528	1.04 534	0.84 517	1.19 387	0.78 449	0.22 502	0.14 374	0.25 517	0.17 400	0.30 428	0.18 319

stereogan	0.69 455	0.51 308	2.44 458	0.39 414	0.39 465	1.01 531	0.41 433	0.94 468	0.92 527	0.73 486	0.85 495	1.15 550	0.69 487	1.57 437	0.53 377	0.19 472	0.18 449	0.20 487	0.16 381	0.36 483	0.24 417

PAM_32	0.70 459	0.35 203	2.73 513	0.54 513	0.61 545	1.07 542	0.43 445	0.84 382	0.49 194	0.90 526	0.91 506	1.23 554	0.77 508	0.65 303	1.10 493	0.10 185	0.19 462	0.10 159	0.49 557	0.15 178	0.38 513

PAM	0.70 459	0.35 203	2.72 508	0.56 522	0.62 547	1.08 544	0.53 491	0.85 389	0.44 139	0.93 531	0.92 508	1.24 555	0.68 485	0.64 292	1.01 482	0.10 185	0.19 462	0.10 159	0.48 555	0.14 158	0.38 513

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 459	0.65 373	3.45 574	0.50 493	0.60 541	0.75 462	0.23 188	0.96 486	0.60 299	0.76 494	1.30 548	0.81 470	0.60 453	0.57 265	0.82 456	0.10 185	0.16 418	0.11 226	0.43 551	0.31 436	0.22 381

xxxx	0.70 459	0.21 26	1.33 133	0.28 164	0.18 159	0.63 372	0.24 221	1.02 531	0.69 405	0.50 281	0.62 385	0.58 350	0.38 297	1.47 424	5.21 603	0.13 346	0.12 329	0.11 226	0.10 168	0.12 100	0.15 251

APVNet	0.70 459	0.67 381	2.71 506	0.38 404	0.36 445	0.85 504	0.43 445	0.91 442	0.68 395	0.55 344	0.69 444	0.75 447	0.55 430	2.31 537	0.78 449	0.17 445	0.17 438	0.24 512	0.19 433	0.33 454	0.23 405

Syn2CoEx	0.70 459	1.07 524	2.74 514	0.43 448	0.30 374	0.64 385	0.42 438	0.99 511	0.78 485	0.62 427	0.78 478	0.74 441	0.72 494	1.92 507	0.61 408	0.20 482	0.17 438	0.19 478	0.15 361	0.29 417	0.22 381

FAT-Stereo	0.70 459	0.54 319	2.88 528	0.36 364	0.29 359	0.62 355	0.54 495	0.97 495	0.87 513	0.76 494	0.92 508	0.94 514	0.80 510	1.84 489	0.57 396	0.18 457	0.19 462	0.17 452	0.16 381	0.22 334	0.25 426

RYNet	0.70 459	0.56 331	2.25 422	0.35 345	0.41 481	0.86 506	0.43 445	0.94 468	0.82 500	0.62 427	0.53 304	0.91 504	0.60 453	2.70 572	1.00 478	0.14 389	0.11 301	0.16 431	0.14 336	0.25 376	0.27 443

PWC_ROB	0.70 459	0.94 480	1.88 312	0.39 414	0.39 465	0.62 355	0.30 340	0.98 499	0.94 528	0.91 528	1.29 547	0.77 454	0.62 467	1.62 448	1.03 486	0.18 457	0.11 301	0.18 472	0.13 308	0.51 543	0.22 381

ccnet	0.71 468	0.41 248	1.59 189	0.40 425	0.45 500	1.06 537	0.55 498	0.98 499	0.71 424	0.88 522	0.97 518	0.82 475	0.88 526	1.68 455	0.94 466	0.32 539	0.26 514	0.32 538	0.27 487	0.34 465	0.30 467

RGC	0.71 468	0.97 498	2.18 407	0.44 455	0.44 491	0.73 452	0.40 427	0.94 468	0.71 424	0.71 479	1.04 531	1.01 527	0.71 491	1.74 465	0.70 431	0.23 505	0.18 449	0.28 525	0.26 482	0.29 417	0.27 443

CBMV	0.71 468	0.76 412	2.64 497	0.33 296	0.20 207	0.78 479	0.79 548	0.98 499	0.78 485	0.85 521	0.71 458	0.86 492	1.10 548	1.46 417	0.62 410	0.18 457	0.20 473	0.21 495	0.19 433	0.25 376	0.33 489
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GCST	0.72 471	1.10 526	2.15 400	1.11 577	0.59 536	0.62 355	0.19 82	0.75 295	0.53 241	0.56 355	0.63 397	0.47 288	0.31 248	1.11 377	0.33 260	0.75 573	0.45 558	0.84 573	0.64 579	0.69 559	0.54 546

mmx	0.72 471	0.23 60	2.01 367	0.30 215	0.21 221	0.57 266	0.26 263	0.99 511	0.76 475	0.53 313	0.63 397	0.66 389	0.39 311	2.52 559	3.43 589	0.13 346	0.10 253	0.15 412	0.13 308	0.15 178	0.15 251

xxx	0.72 471	0.23 60	2.01 367	0.30 215	0.21 221	0.57 266	0.26 263	0.99 511	0.76 475	0.53 313	0.63 397	0.66 389	0.39 311	2.52 559	3.43 589	0.13 346	0.10 253	0.15 412	0.13 308	0.15 178	0.15 251

LL-Strereo	0.72 471	1.29 554	2.49 469	0.36 364	0.45 500	0.55 231	0.32 376	0.93 459	0.71 424	0.67 460	0.58 352	0.85 486	0.79 509	2.67 570	0.46 340	0.10 185	0.18 449	0.14 382	0.12 272	0.40 513	0.42 529

test_xeample	0.72 471	0.21 26	1.36 142	0.27 139	0.17 121	0.59 301	0.28 308	1.01 528	0.70 414	0.55 344	0.67 427	0.44 258	0.39 311	1.88 500	5.17 602	0.12 316	0.10 253	0.11 226	0.10 168	0.13 134	0.15 251

SHD	0.72 471	0.77 421	2.36 443	0.45 469	0.40 474	0.71 439	0.32 376	1.02 531	1.25 561	1.07 543	0.84 491	0.90 502	0.73 497	1.09 373	0.98 472	0.21 489	0.18 449	0.20 487	0.21 449	0.32 445	0.31 475

RTSC	0.72 471	1.00 508	2.22 415	0.40 425	0.29 359	0.82 495	0.31 353	0.96 486	1.10 550	0.92 529	0.81 482	0.78 458	0.58 446	1.23 392	1.55 534	0.18 457	0.17 438	0.14 382	0.17 400	0.43 524	0.30 467

PASM	0.72 471	0.68 384	1.91 330	0.47 479	0.44 491	0.60 313	0.51 484	0.76 308	0.80 493	0.77 498	0.67 427	0.87 494	0.61 462	2.40 547	0.67 424	0.32 539	0.35 539	0.36 544	0.41 548	0.45 533	0.39 519

PWCDC_ROB	0.72 471	1.06 521	2.09 384	0.47 479	0.36 445	0.78 479	0.26 263	0.98 499	1.34 567	0.61 416	2.07 570	0.64 377	0.61 462	0.83 346	0.71 434	0.31 538	0.14 374	0.15 412	0.12 272	0.60 554	0.21 366

ff1	0.73 480	0.23 60	2.01 367	0.30 215	0.21 221	0.57 266	0.26 263	0.74 284	0.88 517	0.53 313	0.63 397	0.66 389	0.39 311	2.52 559	3.43 589	0.10 185	0.24 499	0.15 412	0.13 308	0.25 376	0.36 503

GASNet	0.73 480	1.47 567	3.04 547	0.47 479	0.33 415	0.57 266	0.34 389	0.91 442	0.75 466	0.58 384	0.58 352	0.74 441	0.55 430	2.03 515	0.65 420	0.21 489	0.15 400	0.19 478	0.17 400	0.51 543	0.28 450

XQC	0.73 480	0.98 502	2.39 447	0.46 474	0.35 437	0.81 492	0.46 467	1.00 519	1.00 536	0.80 503	0.69 444	0.88 498	0.74 502	1.32 399	1.20 509	0.24 513	0.16 418	0.23 505	0.20 443	0.41 516	0.33 489

w-ln-seven	0.74 483	1.05 519	2.54 482	0.37 387	0.34 424	1.03 534	0.47 475	1.00 519	1.08 547	0.90 526	0.85 495	0.85 486	0.57 440	1.37 404	1.26 516	0.14 389	0.13 353	0.16 431	0.15 361	0.31 436	0.20 354

1111x	0.74 483	0.21 26	1.93 336	0.31 242	0.17 121	0.63 372	0.32 376	1.03 538	0.74 453	0.52 303	0.62 385	0.57 343	0.47 393	2.38 543	4.25 597	0.12 316	0.14 374	0.11 226	0.12 272	0.12 100	0.14 216

Anonymous_2	0.74 483	0.32 170	1.65 198	0.33 296	0.30 374	0.67 412	0.32 376	0.69 250	0.46 165	0.48 262	0.41 202	0.84 482	0.58 446	0.51 243	0.40 310	0.32 539	0.38 547	1.43 597	3.69 613	0.80 568	0.27 443

GANetREF_RVC	0.75 486	1.15 537	2.46 461	0.47 479	0.26 319	0.83 498	0.61 517	0.97 495	0.89 521	0.62 427	0.61 380	0.72 430	0.59 449	2.42 549	0.55 384	0.32 539	0.25 512	0.36 544	0.24 466	0.39 508	0.31 475
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
GANet	0.75 486	0.84 448	2.01 367	0.40 425	0.25 302	0.74 456	0.66 527	0.87 409	0.73 449	0.71 479	1.07 533	0.84 482	0.59 449	2.71 574	1.15 501	0.17 445	0.16 418	0.44 556	0.16 381	0.31 436	0.20 354

PDISCO_ROB	0.75 486	1.06 521	2.11 389	0.64 541	0.59 536	1.13 548	0.43 445	1.14 555	1.05 542	0.64 447	0.71 458	0.96 517	0.61 462	1.21 388	0.76 445	0.37 547	0.18 449	0.27 521	0.24 466	0.56 550	0.32 481

HBP-ISP	0.76 489	1.30 555	3.19 563	0.35 345	0.26 319	0.85 504	0.54 495	1.03 538	0.72 434	0.80 503	0.69 444	0.68 405	0.83 514	2.04 517	0.44 334	0.23 505	0.24 499	0.29 532	0.25 474	0.28 412	0.24 417

Wz-Net-SNSev	0.76 489	1.32 559	3.11 555	0.40 425	0.31 394	0.71 439	0.60 513	0.98 499	0.87 513	0.67 460	0.83 488	0.96 517	0.60 453	1.67 454	0.97 470	0.16 429	0.15 400	0.16 431	0.17 400	0.36 483	0.24 417

FTStereo	0.76 489	0.18 5	2.35 440	0.71 548	0.21 221	0.73 452	1.79 595	0.57 179	0.53 241	1.07 543	1.63 562	1.29 557	2.13 585	0.75 330	0.29 204	0.19 472	0.08 138	0.12 284	0.11 232	0.11 89	0.40 523

CBMV_ROB	0.76 489	0.42 256	2.68 502	0.33 296	0.22 248	0.74 456	0.47 475	0.96 486	0.76 475	1.04 542	0.96 516	0.88 498	0.93 530	2.06 519	1.19 508	0.22 502	0.24 499	0.27 521	0.25 474	0.25 376	0.28 450

DDUNet	0.77 493	1.12 528	1.88 312	0.76 552	0.69 553	0.84 500	0.43 445	0.85 389	0.65 367	0.67 460	0.75 471	0.91 504	0.52 420	1.03 368	0.57 396	0.54 559	0.37 543	0.95 580	0.52 563	0.71 561	0.57 550

UDG	0.77 493	1.23 547	2.15 400	0.67 546	0.59 536	0.78 479	0.38 419	0.90 430	0.70 414	0.61 416	0.69 444	1.01 527	0.67 482	1.02 366	0.73 441	0.45 552	0.34 538	0.87 574	0.51 561	0.67 558	0.46 535

aanetorigin	0.77 493	0.80 433	2.59 490	0.43 448	0.44 491	0.58 284	1.01 568	0.57 179	0.68 395	1.53 577	1.23 542	0.81 470	1.08 546	1.07 371	1.07 489	0.18 457	0.15 400	0.17 452	0.21 449	0.54 548	0.30 467

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 493	1.04 518	2.06 376	0.94 567	0.35 437	0.89 515	0.40 427	0.85 389	0.63 346	0.55 344	0.63 397	0.75 447	0.38 297	2.38 543	0.48 355	1.10 587	0.31 531	0.36 544	0.21 449	0.53 547	0.55 549

222	0.78 497	0.23 60	1.23 116	0.28 164	0.18 159	0.62 355	0.24 221	1.02 531	0.70 414	0.58 384	0.66 424	0.46 280	0.42 348	1.80 479	6.53 608	0.13 346	0.10 253	0.11 226	0.10 168	0.12 100	0.17 299

EAI-Stereo	0.78 497	0.25 78	1.67 204	0.54 513	0.59 536	1.95 579	2.05 598	1.11 554	0.64 354	0.95 534	1.49 557	0.50 304	0.67 482	0.59 275	1.44 529	0.09 88	0.19 462	0.09 102	0.49 557	0.13 134	0.22 381

NCC-stereo	0.79 499	0.94 480	2.42 452	0.59 533	0.45 500	1.90 577	0.46 467	0.99 511	0.72 434	0.64 447	0.84 491	0.91 504	0.73 497	1.80 479	1.00 478	0.27 527	0.19 462	0.23 505	0.31 511	0.24 362	0.22 381

Abc-Net	0.79 499	0.94 480	2.42 452	0.59 533	0.45 500	1.90 577	0.46 467	0.99 511	0.72 434	0.64 447	0.84 491	0.91 504	0.73 497	1.80 479	1.00 478	0.27 527	0.19 462	0.23 505	0.31 511	0.24 362	0.22 381
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
zero-FE	0.80 501	0.27 101	8.23 604	0.49 489	0.98 571	0.33 32	0.20 103	0.48 106	1.28 564	0.17 19	0.20 37	0.77 454	0.22 117	0.60 281	0.97 470	0.11 258	0.07 50	0.09 102	0.10 168	0.33 454	0.14 216

zh-mn7	0.80 501	1.54 570	3.00 545	0.35 345	0.27 337	0.72 445	0.41 433	0.93 459	1.11 552	1.00 537	1.28 545	0.75 447	0.57 440	1.87 492	1.18 506	0.16 429	0.13 353	0.14 382	0.14 336	0.26 396	0.21 366

z-mn7	0.80 501	1.52 569	2.62 494	0.36 364	0.28 351	1.01 531	0.48 479	0.90 430	1.29 565	0.69 469	1.35 553	0.85 486	0.59 449	2.03 515	1.09 492	0.14 389	0.12 329	0.14 382	0.12 272	0.32 445	0.20 354

SQANet	0.80 501	1.58 572	2.53 476	0.76 552	0.83 562	0.76 466	0.36 404	0.83 371	0.64 354	0.63 437	0.69 444	0.73 435	0.51 414	1.21 388	0.53 377	0.77 575	0.29 525	0.59 564	0.29 494	0.86 570	0.61 554

anonymity	0.80 501	0.66 380	1.29 125	0.59 533	0.75 557	0.67 412	0.52 487	0.95 481	0.71 424	0.94 532	0.70 454	0.67 398	0.87 522	0.71 323	1.35 522	0.64 566	0.62 574	0.58 562	1.44 601	0.60 554	0.65 558

S-Stereo	0.80 501	0.69 388	3.89 582	0.39 414	0.37 456	0.69 430	0.70 538	0.94 468	0.98 535	0.62 427	0.91 506	0.83 477	0.60 453	2.37 540	0.66 421	0.18 457	0.21 482	0.17 452	0.18 413	0.30 428	0.35 495

ADCRef	0.80 501	0.96 490	2.29 429	0.37 387	0.35 437	0.96 523	0.51 484	0.87 409	0.75 466	0.88 522	0.83 488	0.61 361	1.36 563	1.02 366	3.27 584	0.13 346	0.11 301	0.17 452	0.19 433	0.25 376	0.21 366

STTRV1_RVC	0.80 501	0.55 328	2.89 531	0.42 443	0.49 511	0.79 483	0.44 456	1.15 558	0.82 500	0.62 427	0.89 504	0.72 430	0.63 470	2.69 571	0.64 417	0.48 555	0.64 575	0.27 521	0.24 466	0.35 476	0.27 443

DANet	0.80 501	0.65 373	2.21 411	1.19 580	0.48 510	0.74 456	1.25 581	0.89 424	1.53 576	0.89 524	0.71 458	0.96 517	0.56 434	1.83 484	0.96 469	0.18 457	0.16 418	0.19 478	0.16 381	0.26 396	0.29 456
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FADNet_RVC	0.81 510	1.14 533	2.42 452	0.30 215	0.24 283	0.71 439	0.24 221	0.95 481	0.61 316	0.44 222	0.56 338	0.59 353	0.42 348	1.52 429	0.68 427	0.94 579	0.96 596	0.28 525	1.00 594	0.90 571	1.36 598

edge stereo	0.81 510	0.73 404	3.30 569	0.37 387	1.21 586	0.62 355	0.39 424	0.93 459	0.79 490	0.80 503	0.88 502	1.14 549	0.71 491	2.18 530	0.71 434	0.21 489	0.20 473	0.26 520	0.18 413	0.38 498	0.26 436

MIPNet	0.83 512	0.81 438	2.40 449	0.61 538	0.18 159	1.48 560	1.39 588	1.60 581	0.74 453	1.94 582	0.85 495	0.73 435	1.68 577	0.87 354	0.31 238	0.09 88	0.08 138	0.11 226	0.32 517	0.25 376	0.12 158

FBW_ROB	0.83 512	0.77 421	1.77 246	0.44 455	0.30 374	0.87 510	0.46 467	1.10 550	0.91 524	0.81 509	0.75 471	1.01 527	0.61 462	3.66 595	1.23 513	0.26 522	0.23 496	0.36 544	0.25 474	0.27 406	0.62 555

PA-Net	0.84 514	1.00 508	3.49 575	0.63 540	0.40 474	0.70 437	0.52 487	0.86 400	0.84 507	0.52 303	0.59 355	0.70 422	0.54 425	2.35 539	2.23 563	0.17 445	0.27 521	0.19 478	0.28 490	0.22 334	0.36 503
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.85 515	1.15 537	2.13 394	0.88 562	0.38 462	0.88 514	0.44 456	1.06 544	0.79 490	0.58 384	0.69 444	0.65 382	0.50 412	2.74 575	0.51 370	0.93 578	0.39 554	0.87 574	0.29 494	0.54 548	0.54 546

THIR-Stereo	0.86 516	0.62 351	2.13 394	0.25 86	0.16 92	0.58 284	2.74 605	0.59 194	0.51 213	0.62 427	1.62 561	0.97 520	1.80 581	1.69 457	2.25 564	0.10 185	0.08 138	0.14 382	0.11 232	0.15 178	0.11 118

DeepPrunerF	0.86 516	0.86 455	2.91 536	0.45 469	0.50 513	0.64 385	0.48 479	1.14 555	2.64 598	0.63 437	0.61 380	0.65 382	0.62 467	2.21 532	1.31 519	0.23 505	0.19 462	0.30 533	0.28 490	0.36 483	0.25 426

DPSNet	0.86 516	0.60 340	2.34 437	0.58 528	0.36 445	1.07 542	0.75 544	1.30 567	1.05 542	0.70 475	0.68 435	0.94 514	1.29 555	2.08 522	1.82 546	0.26 522	0.23 496	0.16 431	0.17 400	0.48 536	0.40 523

AAGNet	0.88 519	0.33 179	1.79 272	0.54 513	0.98 571	0.62 355	0.46 467	0.50 120	0.60 299	0.58 384	0.53 304	0.50 304	0.73 497	1.23 392	7.48 609	0.11 258	0.07 50	0.12 284	0.10 168	0.14 158	0.09 64

Consistency-Raft	0.88 519	0.93 478	3.23 567	0.99 571	0.64 548	0.77 474	0.55 498	0.98 499	0.97 532	0.61 416	1.03 528	0.65 382	1.05 543	0.79 343	1.38 524	0.44 550	0.46 560	0.51 560	0.58 573	0.65 556	0.47 536

zh-sn7	0.89 521	1.73 584	3.09 552	0.39 414	0.30 374	0.82 495	0.63 524	0.96 486	0.87 513	0.79 502	1.12 536	0.84 482	0.87 522	2.42 549	1.63 537	0.16 429	0.17 438	0.16 431	0.16 381	0.34 465	0.29 456

PVD	0.90 522	0.85 452	2.15 400	0.53 508	0.50 513	0.99 527	0.56 503	1.15 558	1.64 579	1.41 573	1.41 556	1.11 546	1.13 551	1.35 402	1.31 519	0.26 522	0.28 524	0.28 525	0.26 482	0.37 491	0.49 540

Wz-Net-TNSev	0.91 523	1.73 584	3.08 550	0.36 364	0.31 394	1.00 530	0.71 539	1.06 544	0.97 532	0.71 479	0.72 463	1.09 542	0.87 522	2.42 549	1.59 535	0.20 482	0.20 473	0.16 431	0.20 443	0.44 532	0.35 495

SAMSARA	0.91 523	0.97 498	2.22 415	0.80 556	0.58 534	1.32 554	1.31 583	1.01 528	0.94 528	1.36 567	0.87 499	1.38 562	0.90 528	1.72 462	1.02 484	0.24 513	0.30 529	0.22 498	0.25 474	0.36 483	0.35 495

WZ-Net	0.92 525	1.31 556	3.76 579	0.41 432	0.36 445	0.86 506	0.71 539	1.00 519	1.06 545	0.82 514	0.92 508	1.06 538	1.05 543	2.16 529	1.61 536	0.19 472	0.13 353	0.15 412	0.16 381	0.32 445	0.28 450

MFMNet_re	0.92 525	1.28 553	2.53 476	0.82 560	0.76 560	0.90 516	0.75 544	0.98 499	1.04 541	1.03 540	1.05 532	0.84 482	0.94 533	0.83 346	0.72 438	0.68 568	0.60 572	0.63 566	0.60 575	0.77 566	0.74 563

test_sample9	0.94 527	0.62 351	1.93 336	0.27 139	0.22 248	0.68 424	0.31 353	0.93 459	0.66 382	0.57 366	0.51 279	0.55 325	0.45 370	1.91 503	2.55 571	0.61 563	4.16 612	0.87 574	0.56 567	0.25 376	0.23 405

CrosDoStereo	0.94 527	0.37 215	2.53 476	0.25 86	0.32 402	0.54 216	3.76 609	0.72 266	0.60 299	0.70 475	1.40 554	0.53 315	1.49 570	1.78 471	3.09 579	0.10 185	0.08 138	0.11 226	0.11 232	0.21 317	0.11 118

DeepStereo_LL	0.94 527	0.37 215	2.53 476	0.25 86	0.32 402	0.54 216	3.76 609	0.72 266	0.60 299	0.70 475	1.40 554	0.53 315	1.49 570	1.78 471	3.09 579	0.10 185	0.08 138	0.11 226	0.11 232	0.21 317	0.11 118

ADCP+	0.94 527	1.12 528	3.14 557	0.34 327	0.39 465	1.06 537	0.79 548	0.89 424	0.80 493	0.66 456	0.67 427	0.85 486	1.55 573	0.93 356	4.55 599	0.13 346	0.11 301	0.16 431	0.15 361	0.26 396	0.25 426

ADCMid	0.96 531	1.32 559	2.74 514	0.38 404	0.35 437	0.99 527	0.58 509	0.94 468	0.86 510	1.23 559	1.01 524	1.01 527	1.00 538	1.05 370	3.97 592	0.21 489	0.19 462	0.42 553	0.32 517	0.40 513	0.29 456

G-Net	0.99 532	0.64 366	2.76 516	0.57 526	0.67 550	2.03 584	0.72 542	0.76 308	0.67 391	1.14 549	2.56 584	1.30 560	1.02 540	1.48 425	1.74 543	0.25 518	0.24 499	0.24 512	0.26 482	0.37 491	0.31 475

ADCL	0.99 532	0.79 431	2.43 456	0.39 414	0.32 402	1.50 562	1.90 596	0.92 451	0.97 532	1.26 564	1.27 544	1.00 526	1.42 568	1.14 383	3.31 585	0.17 445	0.14 374	0.22 498	0.21 449	0.30 428	0.22 381

ADCPNet	0.99 532	0.99 506	3.93 585	0.37 387	0.68 552	1.36 556	0.62 522	0.87 409	0.76 475	0.78 500	0.81 482	1.08 540	1.18 552	1.14 383	2.49 570	0.21 489	0.69 584	0.21 495	0.95 592	0.29 417	0.37 510

Ntro	1.00 535	1.68 580	2.80 523	0.95 568	0.85 563	1.06 537	0.53 491	0.98 499	0.90 523	0.62 427	0.76 474	0.93 510	0.66 480	1.66 452	0.98 472	0.99 583	0.45 558	0.75 572	0.40 545	1.19 581	0.75 565

AnyNet_C32	1.00 535	1.33 561	2.53 476	0.49 489	0.54 523	1.15 550	1.14 576	0.91 442	0.89 521	1.11 546	0.95 515	0.87 494	0.93 530	1.50 426	4.07 594	0.21 489	0.20 473	0.25 517	0.24 466	0.38 498	0.33 489

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 537	1.67 578	2.32 432	0.47 479	0.39 465	1.47 559	0.95 560	0.95 481	0.91 524	0.84 517	0.94 513	1.05 536	0.60 453	2.95 582	0.72 438	0.41 548	0.72 588	0.32 538	0.55 564	0.74 562	1.22 594

otaku	1.03 538	1.68 580	2.72 508	0.95 568	0.73 556	1.03 534	0.59 511	0.99 511	0.86 510	0.69 469	1.61 560	0.98 521	0.64 473	1.46 417	1.14 499	0.95 580	0.46 560	0.72 571	0.40 545	1.24 585	0.78 568

SGM-Forest	1.04 539	0.42 256	3.59 578	0.41 432	0.32 402	1.05 536	1.32 584	0.94 468	0.83 504	1.16 550	2.23 578	1.03 531	1.39 566	2.49 557	2.35 567	0.21 489	0.21 482	0.20 487	0.19 433	0.23 347	0.32 481
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCS	1.05 540	1.36 564	2.98 543	0.42 443	0.36 445	0.96 523	0.81 552	1.06 544	1.12 553	1.25 560	0.97 518	1.08 540	0.90 528	1.25 396	4.86 601	0.21 489	0.21 482	0.22 498	0.23 464	0.36 483	0.38 513

SPS-STEREO	1.07 541	1.13 531	2.88 528	0.65 544	0.69 553	0.99 527	0.68 533	1.05 543	0.87 513	1.36 567	1.23 542	1.46 565	0.94 533	1.87 492	1.72 542	0.66 567	0.61 573	0.58 562	0.57 570	0.65 556	0.77 567
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test_sample8	1.12 542	0.62 351	1.93 336	0.27 139	0.22 248	0.68 424	0.31 353	0.95 481	0.61 316	1.18 557	0.56 338	2.53 584	1.31 558	1.91 503	2.55 571	0.61 563	4.16 612	0.87 574	0.56 567	0.25 376	0.23 405

WCMA_ROB	1.12 542	0.83 446	2.66 500	0.58 528	0.34 424	1.17 552	0.71 539	0.93 459	0.94 528	1.74 580	2.63 587	3.09 590	1.71 579	1.70 458	1.84 547	0.26 522	0.21 482	0.20 487	0.21 449	0.28 412	0.43 530

AnyNet_C01	1.14 544	1.49 568	4.23 590	0.54 513	0.53 521	1.51 563	1.37 586	1.04 542	1.07 546	1.17 555	1.33 551	1.15 550	1.08 546	1.61 447	2.74 574	0.25 518	0.22 488	0.28 525	0.24 466	0.48 536	0.40 523

NaN_ROB	1.14 544	0.94 480	2.96 539	0.53 508	0.56 529	1.13 548	0.99 563	0.98 499	1.00 536	1.09 545	0.87 499	0.77 454	1.06 545	5.90 605	2.72 573	0.16 429	0.23 496	0.16 431	0.24 466	0.22 334	0.36 503

RainbowNet	1.15 546	1.78 586	2.72 508	1.12 578	0.91 568	1.06 537	0.76 546	1.16 560	1.13 555	0.75 491	0.97 518	1.09 542	0.80 510	1.60 444	1.21 511	1.17 589	1.26 600	1.01 584	0.57 570	1.13 579	0.88 578

SuperB	1.15 546	1.14 533	5.43 598	0.36 364	0.26 319	0.81 492	0.89 557	0.88 418	1.17 556	0.67 460	0.68 435	0.63 368	1.39 566	1.74 465	3.37 587	0.15 408	0.12 329	0.17 452	0.16 381	2.80 606	0.25 426

NVStereoNet_ROB	1.16 548	0.95 487	2.54 482	0.58 528	0.55 526	0.78 479	0.63 524	1.00 519	1.08 547	1.03 540	4.07 603	1.48 566	1.22 553	2.88 581	1.27 517	0.50 556	0.46 560	0.54 561	0.62 576	0.50 541	0.63 557
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MDST_ROB	1.17 549	0.42 256	3.87 581	0.54 513	0.44 491	4.11 603	0.58 509	1.31 568	0.84 507	2.12 584	1.12 536	0.98 521	0.71 491	4.24 600	0.99 477	0.16 429	0.14 374	0.19 478	0.17 400	0.18 266	0.35 495

SANet	1.20 550	1.21 545	3.33 572	0.38 404	0.27 337	1.73 574	0.85 554	1.10 550	2.49 596	1.16 550	1.83 566	1.72 572	1.50 572	2.37 540	2.84 576	0.18 457	0.16 418	0.16 431	0.15 361	0.32 445	0.32 481

RTS	1.21 551	1.31 556	6.39 601	0.52 502	0.51 518	1.61 566	0.79 548	1.03 538	1.37 569	1.13 547	1.30 548	1.10 544	0.85 518	2.65 567	2.08 556	0.21 489	0.24 499	0.18 472	0.18 413	0.43 524	0.32 481

RTSA	1.21 551	1.31 556	6.39 601	0.52 502	0.51 518	1.61 566	0.79 548	1.03 538	1.37 569	1.13 547	1.30 548	1.10 544	0.85 518	2.65 567	2.08 556	0.21 489	0.24 499	0.18 472	0.18 413	0.43 524	0.32 481

MeshStereo	1.21 551	1.15 537	3.01 546	0.34 327	0.28 351	1.10 545	0.69 535	1.35 569	1.01 538	2.71 598	2.41 581	2.96 587	1.45 569	2.80 578	1.40 527	0.22 502	0.22 488	0.22 498	0.19 433	0.50 541	0.26 436
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
SDNR	1.22 554	0.80 433	2.71 506	0.33 296	1.48 594	1.98 583	0.23 188	1.93 590	2.44 594	0.89 524	2.52 582	1.36 561	0.51 414	3.65 594	1.93 548	0.30 536	0.31 531	0.22 498	0.16 381	0.33 454	0.36 503

CSAN	1.25 555	1.12 528	3.04 547	0.51 498	0.37 456	1.06 537	1.15 577	1.22 561	1.08 547	1.17 555	1.91 568	1.04 534	1.31 558	5.96 606	2.43 569	0.26 522	0.22 488	0.24 512	0.24 466	0.31 436	0.30 467

EDNetEfficient	1.27 556	0.70 391	4.05 587	0.64 541	0.98 571	0.94 521	1.40 589	0.85 389	1.75 583	2.34 593	1.33 551	1.05 536	2.21 587	1.58 441	4.15 595	0.15 408	0.19 462	0.14 382	0.27 487	0.38 498	0.32 481

FCDSN-DC	1.29 557	0.54 319	2.50 473	0.47 479	0.41 481	1.12 546	0.60 513	1.10 550	1.27 563	2.23 590	2.87 590	3.67 594	3.12 598	2.39 546	1.69 540	0.30 536	0.26 514	0.31 534	0.30 504	0.35 476	0.38 513
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
pmcnn	1.32 558	1.05 519	2.77 519	0.74 551	1.43 589	0.72 445	0.56 503	0.96 486	0.91 524	0.99 536	2.92 593	6.01 608	0.70 489	2.38 543	3.32 586	0.13 346	0.10 253	0.08 42	0.06 14	0.34 465	0.22 381

ACVNet_1	1.33 559	1.91 595	4.03 586	1.09 575	0.88 565	1.19 553	0.66 527	1.24 564	1.17 556	0.94 532	0.96 516	3.09 590	1.04 542	2.37 540	1.11 496	1.04 584	0.48 566	1.03 585	0.48 555	1.12 578	0.83 570

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 560	1.70 582	2.50 473	0.56 522	0.40 474	2.15 588	0.99 563	1.24 564	1.26 562	1.02 539	1.10 535	1.29 557	0.88 526	3.10 586	1.08 490	1.66 599	0.83 592	0.68 569	0.88 589	1.57 592	1.80 607

MSMD_ROB	1.34 560	0.96 490	2.38 445	0.39 414	0.32 402	1.96 580	0.62 522	0.91 442	1.43 571	2.94 602	2.60 585	4.77 603	1.95 583	2.43 552	1.33 521	0.29 533	0.26 514	0.32 538	0.32 517	0.30 428	0.30 467

psmorigin	1.36 562	0.60 340	13.80 615	0.37 387	0.29 359	0.62 355	0.33 384	0.77 319	0.61 316	0.96 535	0.88 502	1.17 553	0.73 497	4.00 597	0.86 460	0.19 472	0.22 488	0.17 452	0.18 413	0.24 362	0.29 456

MADNet+	1.36 562	1.93 597	5.95 599	0.81 559	0.59 536	1.57 565	1.09 572	1.39 573	1.22 559	0.84 517	1.01 524	1.25 556	1.12 550	3.19 587	2.36 568	0.45 552	0.47 563	0.38 550	0.34 524	0.59 551	0.57 550

ELAS_RVC	1.37 564	0.78 429	3.21 565	0.55 520	0.50 513	1.49 561	2.48 603	1.48 575	1.71 582	2.13 587	2.09 571	2.07 577	2.56 591	1.90 502	2.02 553	0.35 544	0.36 541	0.37 548	0.34 524	0.49 539	0.47 536
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	1.39 565	1.64 576	1.86 305	1.36 584	1.11 582	1.39 557	1.19 579	1.76 584	1.45 573	1.16 550	2.21 576	1.53 567	1.38 564	1.98 510	1.52 532	1.29 591	0.67 578	1.27 591	0.69 580	1.29 587	0.98 581

IMH-64	1.39 565	1.64 576	1.86 305	1.36 584	1.11 582	1.39 557	1.19 579	1.76 584	1.45 573	1.16 550	2.21 576	1.53 567	1.38 564	1.98 510	1.52 532	1.29 591	0.67 578	1.27 591	0.69 580	1.29 587	0.98 581

ELAS	1.39 565	0.79 431	2.86 526	0.53 508	0.50 513	2.81 595	2.20 599	1.61 582	1.50 575	2.28 592	2.35 579	1.82 573	2.13 585	1.73 463	2.22 562	0.35 544	0.37 543	0.35 542	0.35 527	0.49 539	0.47 536
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 568	1.81 587	3.23 567	1.08 574	0.92 569	1.32 554	0.85 554	1.49 576	1.69 580	1.19 558	1.73 564	2.13 578	1.03 541	2.50 558	1.40 527	0.91 577	0.53 568	1.00 583	0.55 564	2.11 601	0.85 573

EKT-Stereo	1.47 569	0.49 299	1.93 336	2.57 604	19.31 621	0.55 231	0.22 153	0.69 250	0.42 124	0.38 189	0.36 172	0.43 247	0.27 199	0.69 316	0.26 168	0.12 316	0.14 374	0.11 226	0.16 381	0.20 303	0.15 251

WAO-7	1.48 570	1.63 574	2.49 469	0.93 566	0.75 557	1.72 573	1.10 573	1.84 588	1.96 591	1.43 574	2.54 583	1.97 575	1.61 576	3.06 584	2.08 556	0.69 569	0.66 577	0.94 579	0.74 583	0.80 568	0.69 560

FC-DCNN	1.49 571	0.59 338	2.88 528	0.44 455	0.39 465	1.97 582	0.66 527	1.67 583	1.70 581	2.72 599	2.89 591	4.22 597	2.97 595	2.55 562	2.19 561	0.29 533	0.26 514	0.31 534	0.30 504	0.32 445	0.39 519

PWCK	1.49 571	1.90 594	3.22 566	1.09 575	0.54 523	1.71 572	1.73 594	1.49 576	1.53 576	1.44 575	1.80 565	1.82 573	1.30 557	3.34 590	1.76 544	1.07 586	0.56 570	0.97 582	0.58 573	1.38 591	0.65 558

FC-DCNN v2	1.54 573	0.58 336	2.80 523	0.44 455	0.39 465	2.05 585	0.66 527	1.90 589	1.84 588	2.79 600	2.97 594	4.41 601	3.07 596	2.65 567	2.30 566	0.29 533	0.26 514	0.31 534	0.30 504	0.32 445	0.38 513

MFN_U_SF_RVC	1.55 574	2.39 607	3.16 559	0.65 544	0.41 481	1.12 546	0.46 467	1.23 563	1.33 566	1.61 578	1.20 540	1.43 564	0.98 537	1.76 468	1.97 550	1.90 602	1.80 602	1.98 606	2.15 607	1.63 593	1.77 606

WAO-6	1.58 575	1.54 570	2.32 432	1.14 579	1.00 574	2.30 590	1.03 569	1.82 587	2.85 600	1.25 560	2.61 586	2.20 579	1.56 574	2.47 556	1.99 552	0.95 580	0.67 578	1.19 590	0.83 587	1.08 576	0.88 578

DispFullNet	1.67 576	2.10 600	5.22 595	1.53 589	8.90 608	0.86 506	0.31 353	0.96 486	0.96 531	1.37 570	1.01 524	1.13 547	1.98 584	1.51 427	0.91 463	0.54 559	0.31 531	1.18 587	0.63 578	1.13 579	0.80 569

JetBlue	1.78 577	1.63 574	3.92 583	0.73 549	1.21 586	4.38 604	3.35 606	1.59 580	1.20 558	1.26 564	1.52 559	2.37 582	1.88 582	3.23 588	3.00 577	0.53 557	0.47 563	0.48 559	0.49 557	1.29 587	0.97 580

Dean	1.79 578	1.83 588	3.92 583	1.29 583	1.07 581	1.55 564	1.00 566	1.95 591	2.33 593	1.47 576	4.19 604	4.26 600	1.33 561	2.21 532	1.48 531	1.14 588	0.68 582	1.18 587	0.74 583	1.24 585	0.98 581

SGM+DAISY	1.83 579	1.43 565	3.81 580	0.87 561	1.01 575	2.38 592	2.53 604	1.36 570	1.75 583	2.92 601	3.22 597	2.65 585	2.93 593	2.22 535	3.10 581	0.72 570	0.69 584	0.63 566	0.62 576	0.77 566	0.98 581

SGM_RVC	1.89 580	0.92 472	2.50 473	0.96 570	0.93 570	1.63 568	1.37 586	1.52 578	12.43 613	1.85 581	1.69 563	2.40 583	1.74 580	2.81 579	1.71 541	0.53 557	0.47 563	0.42 553	0.47 554	0.74 562	0.74 563
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet-4b	1.93 581	1.85 590	4.10 588	1.07 573	0.86 564	1.15 550	0.53 491	1.06 544	1.12 553	0.64 447	1.09 534	1.99 576	0.70 489	2.20 531	9.86 614	5.62 612	0.41 557	1.03 585	0.55 564	1.86 599	0.85 573

LVE	1.96 582	2.17 606	3.14 557	1.68 590	1.80 599	1.63 568	1.03 569	2.34 594	2.81 599	1.25 560	2.89 591	4.24 599	1.29 555	2.79 577	1.44 529	2.85 607	0.91 595	1.18 587	1.46 602	1.23 584	1.10 591

MonStereo1	1.98 583	1.01 512	1.78 251	1.19 580	1.04 578	3.58 599	0.61 517	1.53 579	1.93 590	1.39 571	3.37 598	2.23 581	10.80 614	2.84 580	1.25 515	1.04 584	0.38 547	0.96 581	0.57 570	1.10 577	1.00 588

IMH	2.02 584	2.15 605	2.69 505	1.68 590	1.12 584	1.66 571	0.92 559	2.10 592	1.92 589	1.32 566	2.66 588	2.21 580	1.69 578	5.78 604	1.68 539	5.54 611	0.96 596	1.31 593	0.71 582	1.32 590	0.99 586

IGEV-RUCA	2.28 585	0.30 149	1.15 99	0.40 425	1.86 600	2.06 586	1.90 596	1.36 570	1.80 587	3.70 606	3.76 601	5.02 604	8.19 611	2.12 526	1.63 537	0.25 518	0.76 589	2.72 609	1.91 605	2.39 604	2.36 609

MultiAttention	2.38 586	0.50 305	1.93 336	1.80 594	2.56 602	10.86 612	2.30 600	1.22 561	0.80 493	0.62 427	1.16 539	1.13 547	0.56 434	16.09 622	1.18 506	0.20 482	0.09 209	0.43 555	1.62 603	0.94 573	1.58 603

UNDER WATER-64	2.47 587	1.89 593	4.86 593	1.82 597	1.44 591	3.18 597	1.57 593	2.62 595	5.64 605	2.05 583	2.13 573	4.13 596	3.76 600	2.62 565	3.42 588	1.47 596	0.85 593	1.57 601	1.07 596	1.82 598	1.49 600

TorneroNet-64	2.65 588	1.83 588	3.30 569	1.46 587	1.20 585	3.89 600	0.99 563	3.51 607	6.71 609	2.56 595	4.60 605	4.22 597	3.85 601	3.33 589	3.14 582	1.19 590	0.65 576	1.39 596	0.79 586	3.31 608	1.15 592

notaker	2.66 589	2.07 599	3.31 571	2.61 605	1.43 589	1.76 575	1.11 574	2.76 598	1.79 585	2.26 591	11.53 616	3.96 595	4.29 602	3.09 585	2.76 575	1.55 598	0.88 594	1.70 604	1.07 596	2.00 600	1.35 597

UNDER WATER	2.74 590	1.85 590	4.54 592	1.81 596	1.44 591	2.34 591	1.40 589	3.24 602	6.60 608	2.60 596	2.76 589	5.75 606	5.24 605	3.02 583	4.01 593	1.45 595	0.81 591	1.59 602	1.06 595	1.80 597	1.51 601

MADNet++	2.79 591	2.11 602	2.97 542	2.49 603	2.28 601	2.95 596	2.31 601	2.67 596	2.47 595	3.03 603	3.13 596	2.70 586	2.92 592	4.10 598	4.48 598	2.68 606	2.24 610	3.04 612	2.44 609	2.37 603	2.34 608

WAO-8	2.80 592	2.14 603	2.89 531	1.91 598	1.04 578	3.98 601	0.96 561	3.26 603	6.17 606	2.15 588	3.37 598	3.31 592	2.41 589	11.84 614	2.03 554	2.05 603	1.86 604	1.54 599	0.92 590	1.22 582	0.87 576

Venus	2.80 592	2.14 603	2.89 531	1.91 598	1.04 578	3.98 601	0.96 561	3.26 603	6.17 606	2.15 588	3.37 598	3.31 592	2.41 589	11.84 614	2.03 554	2.05 603	1.86 604	1.54 599	0.92 590	1.22 582	0.87 576

DGSMNet	2.89 594	0.63 362	3.18 562	3.43 608	4.17 607	2.57 594	6.98 613	0.97 495	0.83 504	0.56 355	1.86 567	0.79 463	0.62 467	1.64 449	1.39 525	4.61 610	5.01 614	5.17 615	4.71 614	4.44 612	4.19 613

MANE	2.90 595	1.14 533	2.96 539	1.03 572	1.01 575	5.01 605	2.45 602	5.36 610	6.88 610	3.58 605	4.76 607	5.99 607	4.99 603	4.23 599	4.61 600	0.56 562	0.67 578	0.44 556	0.78 585	0.51 543	1.03 589

SGM-ForestM	2.98 596	1.70 582	3.52 577	0.67 546	0.47 508	5.18 606	3.36 607	3.30 605	2.86 601	4.44 607	3.79 602	9.80 614	5.50 606	6.29 607	6.52 607	0.27 527	0.36 541	0.24 512	0.27 487	0.38 498	0.58 552

xyz-stereo	3.02 597	0.29 136	30.64 635	0.23 47	0.12 9	15.52 616	0.24 221	0.51 128	0.47 184	0.59 398	7.99 609	0.64 377	0.47 393	1.39 406	0.50 365	0.09 88	0.07 50	0.34 541	0.07 66	0.13 134	0.08 40

MSAF-DinoV2	3.10 598	1.86 592	10.68 608	3.61 609	0.30 374	3.34 598	0.82 553	2.81 599	1.79 585	0.80 503	0.87 499	1.56 570	1.10 548	26.49 635	1.96 549	0.17 445	0.13 353	0.19 478	1.63 604	0.92 572	0.99 586

JetRed	3.29 599	4.93 610	10.17 607	1.45 586	1.72 598	7.44 608	5.05 611	3.06 600	2.12 592	2.41 594	2.39 580	2.99 588	2.37 588	3.51 593	6.44 606	1.32 594	1.90 606	1.37 595	1.23 600	2.21 602	1.76 605

LSM	3.31 600	1.11 527	5.29 597	9.40 615	30.65 630	0.84 500	1.12 575	0.91 442	1.22 559	1.36 567	2.19 575	0.93 510	0.83 514	1.66 452	0.90 462	0.21 489	0.31 531	0.24 512	0.28 490	0.39 508	6.33 616

U	3.37 601	0.17 1	0.91 71	0.26 122	13.79 617	19.19 621	0.15 31	0.41 47	0.31 15	0.17 19	0.18 28	0.27 144	0.15 26	0.21 2	0.16 6	0.09 88	0.06 24	17.88 626	12.81 620	0.10 66	0.08 40

KSHMR	4.10 602	1.97 598	5.27 596	1.71 592	1.47 593	1.96 580	1.28 582	3.19 601	17.33 624	2.12 584	15.91 619	9.18 613	1.57 575	8.42 611	1.98 551	1.52 597	1.26 600	1.67 603	1.19 598	1.67 595	1.40 599

ktn	4.35 603	2.10 600	2.89 531	1.80 594	1.49 595	2.13 587	1.41 591	2.26 593	12.72 614	11.41 616	16.43 620	11.15 616	3.75 599	4.36 601	3.18 583	1.82 601	0.98 598	1.73 605	1.21 599	2.97 607	1.27 595

LE_ROB	4.43 604	1.35 563	9.38 606	2.79 606	3.93 605	2.43 593	3.46 608	2.68 597	11.19 612	11.66 617	4.73 606	5.26 605	10.46 613	4.50 602	9.49 612	0.82 576	0.69 584	1.34 594	0.98 593	0.75 564	0.76 566

tt	4.93 605	0.27 101	4.20 589	2.29 602	1.58 596	10.20 611	16.97 618	9.42 617	5.02 604	1.67 579	1.28 545	4.68 602	5.03 604	3.37 592	5.92 604	6.16 613	9.47 621	2.82 610	3.18 611	3.60 609	1.53 602

TorneroNet	5.50 606	1.92 596	3.16 559	1.47 588	1.25 588	14.07 614	1.06 571	4.90 608	20.99 630	10.17 613	16.48 621	11.88 618	6.93 608	3.34 590	4.20 596	1.30 593	0.69 584	1.45 598	0.86 588	2.61 605	1.20 593

TCMNet-wrong-test	5.51 607	6.62 613	6.20 600	13.02 619	11.90 613	7.14 607	5.53 612	6.99 614	1.44 572	2.65 597	3.10 595	8.37 612	5.95 607	4.75 603	6.05 605	3.07 608	0.98 598	2.38 608	1.99 606	6.62 615	5.43 615

coex-ft	5.95 608	1.67 578	60.57 636	0.34 327	0.30 374	0.77 474	0.69 535	0.74 284	4.41 603	19.22 624	2.15 574	1.62 571	7.97 610	1.81 482	8.96 611	0.44 550	2.08 608	0.18 472	0.19 433	0.38 498	4.62 614

HanzoNet	7.64 609	2.86 608	5.05 594	7.01 612	3.97 606	2.18 589	1.34 585	3.37 606	4.05 602	13.17 618	10.58 610	10.73 615	16.52 621	8.45 612	10.51 615	10.48 620	9.72 622	5.59 616	13.46 621	6.84 616	6.83 617

USTest	8.10 610	7.17 614	8.96 605	9.25 614	9.05 609	15.27 615	23.78 620	9.96 618	9.47 611	5.94 611	6.75 608	7.80 611	7.48 609	8.83 613	11.21 616	2.21 605	3.56 611	2.86 611	3.20 612	5.02 613	4.16 612

EDNetEfficientorigin	8.18 611	0.98 502	145.96 638	0.51 498	0.89 566	0.72 445	0.48 479	0.85 389	1.56 578	2.12 584	1.49 557	1.29 557	1.31 558	1.83 484	2.13 560	0.13 346	0.12 329	0.17 452	0.18 413	0.39 508	0.45 533

DGTPSM_ROB	8.89 612	5.62 611	12.25 610	5.92 611	11.32 611	8.54 609	24.18 621	6.40 612	13.49 615	5.15 608	11.46 614	6.19 609	10.92 615	7.00 608	13.72 617	4.47 609	7.65 615	3.92 613	7.45 617	4.38 611	7.87 618

DPSMNet_ROB	9.48 613	5.64 612	13.01 614	8.82 613	11.82 612	8.54 609	24.20 622	6.41 613	13.65 618	5.32 610	11.47 615	6.33 610	10.92 615	7.69 609	13.89 618	7.25 619	8.19 617	5.06 614	7.78 618	5.31 614	8.26 619

BEATNet-Init1	12.10 614	11.19 615	27.29 633	2.99 607	3.51 604	21.84 627	11.10 614	14.34 622	13.83 619	20.34 625	20.33 626	26.35 636	20.03 623	19.06 626	14.80 621	1.74 600	1.81 603	2.05 607	2.49 610	3.69 610	3.12 611

DPSM_ROB	12.34 615	11.21 617	12.51 611	12.91 617	12.80 615	19.84 624	28.28 627	14.38 623	14.28 620	10.58 614	11.26 612	12.03 619	11.85 618	13.15 620	15.34 622	7.11 617	8.31 618	6.50 618	7.35 615	8.84 617	8.31 620

DPSM	12.34 615	11.21 617	12.51 611	12.91 617	12.80 615	19.84 624	28.28 627	14.38 623	14.28 620	10.58 614	11.26 612	12.03 619	11.85 618	13.15 620	15.34 622	7.11 617	8.31 618	6.50 618	7.35 615	8.84 617	8.31 620

DLNR-FE	13.43 617	20.01 623	23.53 623	121.73 639	33.87 631	0.46 138	0.15 31	8.09 616	0.35 42	0.28 139	0.37 175	0.26 132	0.17 44	0.75 330	0.29 204	6.68 616	0.26 514	0.09 102	0.38 539	50.82 638	0.18 319

DLNR_Zeroshot_test	13.43 617	19.94 622	23.55 624	121.61 638	35.03 632	0.46 138	0.15 31	8.02 615	0.35 42	0.28 139	0.37 175	0.26 132	0.17 44	0.76 334	0.29 204	6.42 615	0.26 514	0.09 102	0.38 539	50.13 637	0.18 319

LRCNet_RVC	13.74 619	19.30 620	12.75 613	19.46 622	12.69 614	1.86 576	0.41 433	12.33 619	1.05 542	15.77 620	18.83 625	12.62 621	8.70 612	12.21 617	9.62 613	22.22 629	8.37 620	25.85 629	24.01 630	19.32 627	17.44 629

DPSimNet_ROB	17.97 620	20.20 627	24.98 628	17.62 620	15.92 618	21.53 626	21.00 619	13.70 620	15.61 622	23.89 635	14.69 618	22.87 627	24.58 635	12.70 619	14.56 619	18.48 627	12.91 623	20.21 627	12.05 619	17.76 620	14.17 623

HaxPig	19.86 621	22.40 628	22.34 622	17.95 621	17.95 620	11.77 613	11.89 615	16.02 625	15.89 623	21.10 626	21.41 627	18.74 625	18.39 622	20.08 627	19.69 625	23.63 633	23.22 631	24.06 628	23.69 629	23.00 628	23.95 632

ASD4	21.52 622	19.65 621	22.13 621	22.45 624	16.42 619	23.29 628	30.71 629	33.06 637	17.47 625	24.18 636	14.11 617	21.71 626	15.88 620	21.06 628	18.11 624	19.78 628	17.78 630	26.52 630	20.33 628	27.03 629	18.73 630

Anonymous_1	22.91 623	11.20 616	12.13 609	12.75 616	26.28 629	19.43 622	27.92 626	14.08 621	13.61 616	14.96 619	10.58 610	11.26 617	11.19 617	12.55 618	14.57 620	38.28 636	7.88 616	34.96 633	63.99 635	89.57 639	10.94 622

PML	23.15 624	16.83 619	7.78 603	5.49 610	9.93 610	51.13 637	104.50 638	5.76 611	13.62 617	37.30 639	105.93 638	30.86 637	23.50 628	12.07 616	7.87 610	6.30 614	2.12 609	6.32 617	2.43 608	10.44 619	2.90 610

MEDIAN_ROB	23.96 625	27.05 635	26.39 632	22.16 623	22.13 622	16.12 617	13.97 616	20.24 626	20.05 626	25.50 637	25.31 634	22.96 628	22.63 627	24.39 629	23.24 629	28.20 634	27.23 635	28.62 631	27.75 633	27.50 630	27.76 635

RAFT-FEzeroshot	24.80 626	22.55 631	24.73 625	26.10 627	25.76 625	39.84 631	57.07 634	28.84 631	28.79 635	21.14 627	22.48 629	24.18 629	23.88 630	26.38 630	30.87 632	14.26 622	16.71 625	13.09 620	14.82 624	17.79 623	16.72 626

RAFT-FE	24.80 626	22.55 631	24.73 625	26.10 627	25.76 625	39.84 631	57.07 634	28.84 631	28.79 635	21.14 627	22.48 629	24.18 629	23.88 630	26.38 630	30.87 632	14.26 622	16.71 625	13.09 620	14.82 624	17.79 623	16.72 626

CasAABBNet	24.81 628	22.53 629	24.83 627	26.08 626	25.74 624	39.86 633	57.06 633	28.87 633	28.83 637	21.16 630	22.54 631	24.22 631	23.89 633	26.38 630	30.87 632	14.25 621	16.71 625	13.09 620	14.81 623	17.78 621	16.71 625

FlowAnything	24.85 629	22.54 630	25.10 629	26.11 629	25.76 625	39.86 633	57.00 631	28.89 634	28.87 638	21.31 632	22.68 633	24.22 631	23.87 629	26.39 633	30.89 636	14.26 622	16.78 629	13.10 623	14.90 627	17.78 621	16.69 624

Selective-RAFT-Error	24.87 630	22.59 633	25.14 630	26.13 630	25.82 628	39.93 635	57.03 632	28.97 635	28.95 639	21.21 631	22.65 632	24.25 633	23.98 634	26.43 634	30.83 631	14.27 625	16.71 625	13.10 623	14.82 624	17.82 625	16.76 628

LSM0	26.58 631	22.63 634	25.88 631	30.13 631	52.21 638	39.94 636	56.74 630	28.97 635	28.72 634	21.14 627	22.26 628	24.43 634	23.88 630	26.54 636	30.87 632	14.32 626	16.55 624	13.12 625	14.71 622	17.92 626	20.60 631

AVERAGE_ROB	26.93 632	30.34 636	29.27 634	25.82 625	25.34 623	19.48 623	15.17 617	23.55 630	23.00 633	28.45 638	27.87 635	26.25 635	25.86 636	26.96 637	25.55 630	31.30 635	30.07 636	31.76 632	30.81 634	30.79 634	30.93 636

xxxxx1	28.96 633	20.11 624	14.07 616	49.74 632	39.15 633	18.98 618	26.64 623	21.94 627	20.21 627	16.45 621	17.48 622	18.36 622	21.56 624	16.21 623	20.88 626	23.07 630	26.55 632	66.40 637	78.70 637	30.27 631	32.51 637

tt_ll	28.96 633	20.11 624	14.07 616	49.74 632	39.15 633	18.98 618	26.64 623	21.94 627	20.21 627	16.45 621	17.48 622	18.36 622	21.56 624	16.21 623	20.88 626	23.07 630	26.55 632	66.40 637	78.70 637	30.27 631	32.51 637

ff	28.96 633	20.11 624	14.07 616	49.74 632	39.15 633	18.98 618	26.64 623	21.94 627	20.21 627	16.45 621	17.48 622	18.36 622	21.56 624	16.21 623	20.88 626	23.07 630	26.55 632	66.40 637	78.70 637	30.27 631	32.51 637

RSGM-EC	41.56 636	31.72 637	19.92 619	51.66 635	47.86 636	38.70 629	61.61 636	33.83 638	22.80 631	23.45 633	29.29 636	43.76 638	35.31 637	66.76 638	70.17 637	66.40 637	37.60 638	48.67 634	25.68 631	48.86 635	27.21 633

acva	41.56 636	31.72 637	19.92 619	51.66 635	47.86 636	38.70 629	61.61 636	33.83 638	22.80 631	23.45 633	29.29 636	43.76 638	35.31 637	66.76 638	70.17 637	66.40 637	37.60 638	48.67 634	25.68 631	48.86 635	27.21 633

test_example2	115.39 638	123.23 639	94.57 637	115.52 637	123.55 639	101.63 638	114.33 639	53.41 640	99.48 640	134.90 640	135.05 639	85.83 640	85.11 639	111.32 640	106.15 639	152.55 640	205.26 640	99.78 640	114.96 640	140.96 640	110.20 640

ccccc	291.34 639	297.21 640	347.09 639	374.70 640	380.44 640	203.92 639	213.88 640	216.32 641	172.72 641	203.37 641	218.57 640	215.01 641	258.31 640	312.78 641	341.56 640	412.57 641	356.13 641	256.09 641	227.69 641	428.88 641	389.64 641

GS-Stereo							0.21 127	0.62 214	0.41 113	0.22 63	0.22 56	0.17 45	0.18 63	0.44 180	0.16 6	0.10 185	0.16 418	0.08 42	0.11 232	0.33 454	0.84 571

FADE		3.00 609		2.11 600	2.94 603			5.00 609	2.49 596	1.25 560		3.05 589		8.02 610		94.83 639	35.90 637	65.83 636	66.18 636	1.66 594	1.30 596

Low-res two-view benchmark