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

2.5w	0.21 17	0.23 60	0.50 1	0.22 35	0.15 66	0.39 73	0.19 82	0.47 100	0.36 65	0.21 50	0.22 58	0.13 4	0.17 45	0.33 94	0.20 62	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

Wavelet-MonSter	0.18 1	0.20 14	0.51 2	0.22 35	0.17 122	0.35 46	0.14 19	0.27 3	0.25 4	0.19 33	0.21 46	0.14 14	0.15 27	0.27 31	0.16 6	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.14 216

2.25w	0.21 17	0.22 42	0.51 2	0.21 13	0.14 41	0.36 54	0.13 9	0.42 56	0.34 36	0.23 82	0.27 102	0.14 14	0.18 65	0.33 94	0.24 140	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

2w_stereo	0.21 17	0.19 8	0.51 2	0.22 35	0.13 25	0.41 87	0.20 102	0.50 122	0.34 36	0.25 110	0.23 67	0.13 4	0.23 135	0.24 8	0.22 102	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

FlowAnything_test	0.23 46	0.32 175	0.52 5	0.28 167	0.17 122	0.37 58	0.20 102	0.38 28	0.24 2	0.24 91	0.20 39	0.21 76	0.17 45	0.26 24	0.25 155	0.13 348	0.10 250	0.14 383	0.16 381	0.17 234	0.12 156

3.25w_new	0.20 6	0.20 14	0.52 5	0.21 13	0.14 41	0.37 58	0.14 19	0.43 64	0.35 43	0.23 82	0.21 46	0.16 37	0.18 65	0.27 31	0.20 62	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 5	0.21 13	0.14 41	0.37 58	0.14 19	0.43 64	0.35 43	0.23 82	0.21 46	0.16 37	0.18 65	0.27 31	0.20 62	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

1w_stereo	0.22 38	0.17 1	0.52 5	0.23 48	0.16 93	0.44 111	0.22 152	0.55 168	0.40 103	0.25 110	0.29 116	0.13 4	0.26 179	0.28 43	0.20 62	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 5	0.25 87	0.27 331	0.39 73	0.14 19	0.51 130	0.33 30	0.25 110	0.27 102	0.13 4	0.13 13	0.38 144	0.21 81	0.07 23	0.07 47	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.06 1

monsters	0.22 38	0.22 42	0.52 5	0.23 48	0.28 345	0.42 100	0.14 19	0.46 85	0.31 16	0.24 91	0.20 39	0.13 4	0.14 15	0.43 172	0.20 62	0.07 23	0.06 23	0.07 1	0.08 97	0.06 1	0.06 1

WQFJA1	0.42 213	0.24 73	0.53 11	0.26 119	0.38 458	0.48 151	0.23 187	1.72 583	2.07 592	0.25 110	0.25 84	0.28 152	0.27 200	0.32 82	0.34 267	0.09 85	0.11 300	0.10 158	0.08 97	0.20 298	0.13 193

NLMM1	0.46 261	0.27 106	0.53 11	0.27 139	0.38 458	0.49 161	0.24 223	1.97 595	2.38 596	0.28 141	0.27 102	0.26 130	0.25 163	0.47 216	0.31 234	0.10 184	0.11 300	0.10 158	0.09 132	0.23 345	0.15 254

NLMM	0.42 213	0.24 73	0.53 11	0.26 119	0.38 458	0.48 151	0.23 187	1.72 583	2.06 591	0.25 110	0.25 84	0.28 152	0.27 200	0.32 82	0.34 267	0.09 85	0.11 300	0.10 158	0.08 97	0.20 298	0.13 193

WQFJX	0.42 213	0.25 81	0.55 14	0.26 119	0.39 464	0.47 142	0.23 187	1.76 585	1.82 586	0.26 127	0.26 95	0.28 152	0.28 217	0.42 168	0.32 247	0.10 184	0.10 250	0.09 102	0.08 97	0.24 362	0.16 284

BridgeDepth	0.19 3	0.30 155	0.55 14	0.23 48	0.09 1	0.38 69	0.15 32	0.32 9	0.33 30	0.16 11	0.12 8	0.23 88	0.19 86	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
3.5w_stereo	0.21 17	0.22 42	0.55 14	0.21 13	0.15 66	0.40 80	0.14 19	0.43 64	0.33 30	0.21 50	0.24 77	0.14 14	0.18 65	0.34 106	0.22 102	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

WQFJX1	0.45 250	0.28 131	0.56 17	0.27 139	0.35 431	0.48 151	0.25 244	1.98 596	2.08 593	0.26 127	0.26 95	0.29 162	0.28 217	0.50 241	0.31 234	0.10 184	0.11 300	0.10 158	0.08 97	0.23 345	0.14 216

NLSM1	0.39 179	0.24 73	0.56 17	0.27 139	0.40 474	0.49 161	0.21 125	1.44 572	1.64 576	0.25 110	0.33 158	0.25 115	0.26 179	0.40 155	0.32 247	0.10 184	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.22 331	0.13 193

4w-stereo	0.20 6	0.21 26	0.57 19	0.21 13	0.15 66	0.39 73	0.13 9	0.39 35	0.33 30	0.22 61	0.21 46	0.13 4	0.20 98	0.29 57	0.21 81	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 19	0.20 5	0.14 41	0.40 80	0.18 73	0.47 100	0.36 65	0.24 91	0.20 39	0.13 4	0.19 86	0.31 73	0.21 81	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.07 9

rvit_stereo_0083	0.25 57	0.19 8	0.58 21	0.28 167	0.18 160	0.28 11	0.22 152	0.38 28	0.54 252	0.23 82	0.30 130	0.27 143	0.26 179	0.37 136	0.24 140	0.14 391	0.12 331	0.13 348	0.10 170	0.12 99	0.10 92

3w_stereo	0.21 17	0.22 42	0.59 22	0.22 35	0.12 9	0.37 58	0.22 152	0.50 122	0.38 78	0.22 61	0.21 46	0.12 2	0.22 118	0.26 24	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.08 40

CSFM-Stereo	0.19 3	0.20 14	0.60 23	0.20 5	0.11 3	0.39 73	0.15 32	0.35 16	0.27 8	0.18 27	0.15 16	0.17 46	0.16 37	0.26 24	0.21 81	0.08 40	0.07 47	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.09 63

MLG-Stereo	0.21 17	0.33 184	0.60 23	0.23 48	0.12 9	0.44 111	0.13 9	0.39 35	0.46 166	0.13 1	0.10 2	0.17 46	0.13 13	0.35 112	0.15 2	0.08 40	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.09 63

LCMNet	0.20 6	0.21 26	0.61 25	0.20 5	0.13 25	0.39 73	0.14 19	0.34 15	0.34 36	0.16 11	0.16 21	0.16 37	0.15 27	0.27 31	0.22 102	0.08 40	0.07 47	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 40

qwe	0.21 17	0.22 42	0.61 25	0.21 13	0.20 208	0.41 87	0.15 32	0.46 85	0.35 43	0.26 127	0.22 58	0.14 14	0.14 15	0.31 73	0.22 102	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

3.75w	0.21 17	0.21 26	0.61 25	0.21 13	0.20 208	0.44 111	0.16 47	0.44 72	0.30 15	0.22 61	0.20 39	0.13 4	0.18 65	0.29 57	0.21 81	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

MLG-Stereo_test1	0.21 17	0.33 184	0.61 25	0.23 48	0.21 222	0.45 117	0.13 9	0.33 11	0.46 166	0.13 1	0.09 1	0.18 56	0.12 7	0.32 82	0.15 2	0.08 40	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.09 63

rvit_stereo_0081	0.25 57	0.21 26	0.61 25	0.28 167	0.17 122	0.31 23	0.22 152	0.42 56	0.53 239	0.24 91	0.25 84	0.25 115	0.21 109	0.34 106	0.23 115	0.13 348	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.12 99	0.09 63

rvit_stereo_0082	0.25 57	0.21 26	0.61 25	0.28 167	0.17 122	0.31 23	0.22 152	0.42 56	0.53 239	0.24 91	0.25 84	0.25 115	0.21 109	0.34 106	0.23 115	0.13 348	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.12 99	0.09 63

HiDET	0.19 3	0.20 14	0.62 31	0.20 5	0.13 25	0.36 54	0.13 9	0.35 16	0.31 16	0.16 11	0.14 15	0.17 46	0.15 27	0.25 13	0.23 115	0.08 40	0.07 47	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

4.5_new	0.21 17	0.22 42	0.63 32	0.21 13	0.15 66	0.40 80	0.17 57	0.40 39	0.35 43	0.25 110	0.22 58	0.14 14	0.14 15	0.22 3	0.21 81	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 32	0.21 13	0.15 66	0.40 80	0.17 57	0.40 39	0.35 43	0.25 110	0.22 58	0.14 14	0.14 15	0.22 3	0.21 81	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

DilatedVolume-Stereo	0.26 60	0.20 14	0.64 34	0.25 87	0.15 66	0.41 87	0.18 73	0.42 56	0.35 43	0.34 172	0.34 166	0.25 115	0.23 135	0.43 172	0.53 379	0.09 85	0.09 207	0.08 42	0.10 170	0.12 99	0.11 117

4.25_new	0.21 17	0.23 60	0.64 34	0.22 35	0.18 160	0.41 87	0.17 57	0.41 49	0.35 43	0.22 61	0.21 46	0.14 14	0.18 65	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 34	0.22 35	0.18 160	0.41 87	0.17 57	0.41 49	0.35 43	0.22 61	0.21 46	0.14 14	0.18 65	0.25 13	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4.25w-stereo	0.21 17	0.23 60	0.64 34	0.22 35	0.18 160	0.41 87	0.17 57	0.41 49	0.35 43	0.22 61	0.21 46	0.14 14	0.18 65	0.25 13	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

IGEV-Stereo++	0.23 46	0.23 60	0.64 34	0.24 68	0.22 249	0.47 142	0.13 9	0.52 144	0.33 30	0.18 27	0.24 77	0.17 46	0.22 118	0.32 82	0.19 39	0.08 40	0.06 23	0.08 42	0.06 14	0.17 234	0.09 63

MonSter++	0.18 1	0.19 8	0.65 39	0.20 5	0.12 9	0.30 18	0.14 19	0.29 5	0.28 12	0.16 11	0.13 11	0.18 56	0.15 27	0.25 13	0.21 81	0.07 23	0.07 47	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

MonStereo	0.20 6	0.22 42	0.65 39	0.21 13	0.17 122	0.33 33	0.15 32	0.46 85	0.32 21	0.16 11	0.17 22	0.14 14	0.11 3	0.27 31	0.23 115	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 63

Monster-pub-eth3d	0.20 6	0.22 42	0.65 39	0.21 13	0.17 122	0.33 33	0.15 32	0.46 85	0.32 21	0.16 11	0.17 22	0.14 14	0.11 3	0.27 31	0.23 115	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 63

asd	0.20 6	0.22 42	0.65 39	0.22 35	0.17 122	0.41 87	0.14 19	0.35 16	0.32 21	0.24 91	0.20 39	0.15 31	0.18 65	0.26 24	0.16 6	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.08 40

depthmonostereo	0.26 60	0.23 60	0.65 39	0.41 433	0.13 25	0.41 87	0.19 82	0.51 130	0.40 103	0.25 110	0.29 116	0.26 130	0.28 217	0.44 181	0.23 115	0.09 85	0.10 250	0.09 102	0.07 66	0.10 65	0.08 40

MLG-Stereo_test3	0.21 17	0.35 208	0.65 39	0.21 13	0.14 41	0.36 54	0.13 9	0.37 24	0.40 103	0.21 50	0.12 8	0.17 46	0.12 7	0.25 13	0.16 6	0.08 40	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.10 92

MonSter	0.20 6	0.22 42	0.65 39	0.21 13	0.17 122	0.33 33	0.15 32	0.46 85	0.32 21	0.16 11	0.17 22	0.14 14	0.11 3	0.27 31	0.23 115	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 63

Pro-Stereo	0.22 38	0.25 81	0.66 46	0.22 35	0.14 41	0.49 161	0.15 32	0.23 1	0.35 43	0.16 11	0.13 11	0.14 14	0.09 1	0.49 234	0.18 22	0.08 40	0.06 23	0.09 102	0.37 539	0.08 28	0.09 63

dual_stereo	0.23 46	0.25 81	0.66 46	0.21 13	0.15 66	0.27 9	0.15 32	0.62 213	0.40 103	0.15 5	0.13 11	0.18 56	0.14 15	0.37 136	0.19 39	0.09 85	0.31 533	0.07 1	0.10 170	0.07 4	0.07 9

MLG-Stereo_test2	0.21 17	0.36 217	0.68 48	0.21 13	0.17 122	0.45 117	0.12 4	0.35 16	0.42 125	0.15 5	0.11 4	0.22 79	0.10 2	0.28 43	0.16 6	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.09 63

Monster-pub-mixall	0.21 17	0.31 167	0.69 49	0.21 13	0.13 25	0.27 9	0.12 4	0.37 24	0.26 6	0.21 50	0.19 32	0.15 31	0.12 7	0.47 216	0.29 202	0.08 40	0.07 47	0.07 1	0.05 1	0.08 28	0.12 156

asda	0.22 38	0.25 81	0.70 50	0.21 13	0.16 93	0.43 104	0.16 47	0.44 72	0.35 43	0.22 61	0.20 39	0.14 14	0.20 98	0.25 13	0.22 102	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

LGtest1	0.21 17	0.37 220	0.70 50	0.22 35	0.12 9	0.31 23	0.11 2	0.36 21	0.39 90	0.17 20	0.13 11	0.16 37	0.14 15	0.25 13	0.27 177	0.10 184	0.09 207	0.08 42	0.06 14	0.10 65	0.10 92

LG-G_1	0.23 46	0.37 220	0.71 52	0.23 48	0.11 3	0.51 183	0.12 4	0.44 72	0.39 90	0.19 33	0.15 16	0.19 63	0.15 27	0.36 125	0.16 6	0.09 85	0.08 136	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.11 117

LG-G	0.23 46	0.37 220	0.71 52	0.23 48	0.11 3	0.51 183	0.12 4	0.44 72	0.39 90	0.19 33	0.15 16	0.19 63	0.15 27	0.36 125	0.16 6	0.09 85	0.08 136	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.11 117

NLCSM	0.46 261	0.37 220	0.72 54	0.29 199	0.36 440	0.49 161	0.27 291	1.33 566	1.59 575	0.29 147	0.29 116	0.29 162	0.31 250	1.44 415	0.35 277	0.11 259	0.11 300	0.11 229	0.10 170	0.35 476	0.14 216

BridgeDepth_RVC	0.20 6	0.20 14	0.74 55	0.17 1	0.12 9	0.32 29	0.12 4	0.33 11	0.46 166	0.15 5	0.15 16	0.16 37	0.19 86	0.23 6	0.18 22	0.10 184	0.06 23	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
NLSM3	0.26 60	0.39 241	0.75 56	0.25 87	0.24 282	0.43 104	0.19 82	0.58 186	0.45 155	0.20 41	0.26 95	0.20 65	0.25 163	0.29 57	0.24 140	0.07 23	0.06 23	0.10 158	0.09 132	0.10 65	0.07 9

rvit_stereo_0080	0.27 64	0.38 231	0.76 57	0.24 68	0.18 160	0.34 41	0.27 291	0.54 164	0.44 140	0.24 91	0.26 95	0.27 143	0.22 118	0.29 57	0.23 115	0.13 348	0.10 250	0.10 158	0.10 170	0.15 175	0.11 117

whm_eth	0.27 64	0.38 231	0.76 57	0.24 68	0.18 160	0.34 41	0.27 291	0.54 164	0.44 140	0.24 91	0.26 95	0.27 143	0.22 118	0.29 57	0.23 115	0.13 348	0.10 250	0.10 158	0.10 170	0.15 175	0.11 117

SGD-Stereo	0.22 38	0.28 131	0.77 59	0.22 35	0.11 3	0.40 80	0.16 47	0.31 8	0.36 65	0.19 33	0.19 32	0.17 46	0.17 45	0.37 136	0.16 6	0.10 184	0.06 23	0.08 42	0.07 66	0.10 65	0.07 9

GIP-stereo	0.26 60	0.22 42	0.78 60	0.29 199	0.20 208	0.42 100	0.17 57	0.64 224	0.39 90	0.18 27	0.24 77	0.23 88	0.18 65	0.25 13	0.47 351	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.17 234	0.08 40

DDF-Stereo	0.37 154	0.27 106	0.79 61	0.39 415	0.29 353	0.38 69	0.21 125	0.47 100	0.51 212	0.32 166	0.17 22	0.79 465	0.23 135	0.64 294	1.04 489	0.11 259	0.07 47	0.09 102	0.12 275	0.35 476	0.15 254

xyz-stereo-finetune	0.31 100	0.46 289	0.79 61	0.21 13	0.12 9	0.53 211	0.25 244	0.52 144	0.54 252	0.28 141	0.32 149	0.29 162	0.23 135	0.59 277	0.55 386	0.08 40	0.07 47	0.10 158	0.08 97	0.13 131	0.08 40

FoundationStereo	0.20 6	0.30 155	0.81 63	0.21 13	0.22 249	0.21 3	0.16 47	0.25 2	0.38 78	0.15 5	0.11 4	0.18 56	0.17 45	0.23 6	0.16 6	0.09 85	0.13 355	0.08 42	0.06 14	0.07 4	0.07 9

castereo	0.30 92	0.44 278	0.81 63	0.24 68	0.29 353	0.41 87	0.27 291	0.72 264	0.45 155	0.22 61	0.30 130	0.24 102	0.31 250	0.25 13	0.21 81	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.31 511	0.12 99	0.09 63

111111	0.24 52	0.21 26	0.82 65	0.24 68	0.21 222	0.43 104	0.13 9	0.45 82	0.35 43	0.22 61	0.27 102	0.18 56	0.16 37	0.35 112	0.18 22	0.09 85	0.06 23	0.08 42	0.06 14	0.25 376	0.08 40

252Zero-FE	0.62 414	0.27 106	0.83 66	0.24 68	0.13 25	0.31 23	0.13 9	0.39 35	0.32 21	8.03 616	0.23 67	0.12 2	0.12 7	0.26 24	0.44 336	0.09 85	0.12 331	0.07 1	0.06 14	0.09 49	0.12 156

LG-Stereo_L2	0.21 17	0.31 167	0.85 67	0.22 35	0.14 41	0.31 23	0.22 152	0.38 28	0.25 4	0.17 20	0.11 4	0.13 4	0.12 7	0.32 82	0.18 22	0.08 40	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.10 92

LG-Stereo_L1	0.21 17	0.31 167	0.85 67	0.22 35	0.14 41	0.28 11	0.21 125	0.38 28	0.26 6	0.16 11	0.11 4	0.13 4	0.11 3	0.37 136	0.18 22	0.08 40	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.10 92

IGEV-Stereo+	0.29 82	0.29 142	0.86 69	0.25 87	0.34 418	0.30 18	0.14 19	0.32 9	0.53 239	0.18 27	0.12 8	0.18 56	0.19 86	0.49 234	0.17 20	0.09 85	0.08 136	0.08 42	0.20 443	0.46 535	0.59 554

RSM++	0.27 64	0.26 98	0.87 70	0.28 167	0.13 25	0.39 73	0.20 102	0.45 82	0.45 155	0.20 41	0.24 77	0.24 102	0.17 45	0.36 125	0.20 62	0.08 40	0.07 47	0.09 102	0.35 527	0.26 396	0.18 322

water-stereo	0.24 52	0.17 1	0.88 71	0.24 68	0.14 41	0.37 58	0.17 57	0.43 64	0.32 21	0.26 127	0.35 171	0.26 130	0.24 147	0.22 3	0.25 155	0.09 85	0.09 207	0.09 102	0.08 97	0.10 65	0.10 92

IGEV	0.22 38	0.28 131	0.88 71	0.21 13	0.24 282	0.42 100	0.17 57	0.35 16	0.37 73	0.20 41	0.22 58	0.14 14	0.12 7	0.24 8	0.20 62	0.08 40	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.07 9

DA	0.32 107	0.26 98	0.89 73	0.29 199	0.25 300	0.63 373	0.22 152	0.60 205	0.39 90	0.23 82	0.30 130	0.24 102	0.26 179	0.60 283	0.18 22	0.10 184	0.12 331	0.09 102	0.07 66	0.10 65	0.52 545

GGEV	0.32 107	0.26 98	0.89 73	0.29 199	0.25 300	0.63 373	0.22 152	0.60 205	0.39 90	0.23 82	0.30 130	0.24 102	0.26 179	0.60 283	0.18 22	0.10 184	0.12 331	0.09 102	0.07 66	0.10 65	0.52 545

S2M2_L	0.24 52	0.29 142	0.90 75	0.23 48	0.17 122	0.24 6	0.09 1	0.36 21	0.45 155	0.17 20	0.25 84	0.23 88	0.17 45	0.24 8	0.28 187	0.15 411	0.12 331	0.11 229	0.12 275	0.15 175	0.11 117
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FSD	0.36 145	0.41 254	0.91 76	0.34 329	0.29 353	0.35 46	0.33 386	0.44 72	0.46 166	0.32 166	0.32 149	0.37 202	0.32 258	0.35 112	0.32 247	0.28 533	0.27 523	0.31 535	0.30 504	0.31 436	0.29 457

DEFOM-Stereo	0.22 38	0.22 42	0.91 76	0.23 48	0.13 25	0.49 161	0.18 73	0.30 6	0.28 12	0.19 33	0.17 22	0.14 14	0.14 15	0.41 160	0.16 6	0.08 40	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.09 49	0.09 63

mms	0.27 64	0.26 98	0.91 76	0.25 87	0.18 160	0.32 29	0.23 187	0.37 24	0.31 16	0.21 50	0.30 130	0.23 88	0.17 45	0.46 205	0.21 81	0.08 40	0.10 250	0.10 158	0.08 97	0.22 331	0.47 537

U	3.37 606	0.17 1	0.91 76	0.26 119	13.79 622	19.19 626	0.15 32	0.41 49	0.31 16	0.17 20	0.18 29	0.27 143	0.15 27	0.21 2	0.16 6	0.09 85	0.06 23	17.88 631	12.81 625	0.10 65	0.08 40

castereo++	0.28 71	0.43 267	0.93 80	0.28 167	0.17 122	0.53 211	0.21 125	0.55 168	0.45 155	0.17 20	0.26 95	0.32 180	0.17 45	0.33 94	0.16 6	0.09 85	0.08 136	0.09 102	0.29 494	0.13 131	0.06 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 313	0.33 184	0.93 80	0.26 119	0.22 249	0.46 135	0.20 102	1.10 546	1.34 563	3.16 608	0.32 149	0.22 79	0.20 98	0.30 66	0.22 102	0.10 184	0.09 207	0.11 229	0.09 132	0.15 175	0.19 339

Replicate-Monster	0.23 46	0.40 247	0.94 82	0.21 13	0.14 41	0.37 58	0.13 9	0.40 39	0.36 65	0.22 61	0.15 16	0.15 31	0.15 27	0.40 155	0.15 2	0.08 40	0.07 47	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.15 254

LG-Stereo	0.27 64	0.25 81	0.95 83	0.25 87	0.15 66	0.43 104	0.21 125	0.50 122	0.40 103	0.18 27	0.29 116	0.25 115	0.16 37	0.28 43	0.35 277	0.07 23	0.07 47	0.11 229	0.10 170	0.24 362	0.10 92

RSM	0.28 71	0.26 98	0.97 84	0.25 87	0.24 282	0.37 58	0.21 125	0.49 115	0.44 140	0.21 50	0.27 102	0.28 152	0.17 45	0.38 144	0.20 62	0.07 23	0.07 47	0.09 102	0.34 524	0.21 314	0.16 284

EGLCR-Stereo	0.29 82	0.27 106	0.97 84	0.30 219	0.19 193	0.56 251	0.17 57	0.68 245	0.36 65	0.30 152	0.18 29	0.27 143	0.17 45	0.38 144	0.19 39	0.09 85	0.07 47	0.10 158	0.08 97	0.10 65	0.35 496

rvit_0105_6	0.31 100	0.29 142	1.00 86	0.31 246	0.18 160	0.35 46	0.25 244	0.51 130	0.61 314	0.25 110	0.28 110	0.32 180	0.25 163	0.39 150	0.25 155	0.18 459	0.16 420	0.15 413	0.13 308	0.14 155	0.13 193

AdaDepth	0.24 52	0.18 5	1.03 87	0.25 87	0.21 222	0.46 135	0.16 47	0.30 6	0.27 8	0.17 20	0.19 32	0.14 14	0.18 65	0.35 112	0.17 20	0.07 23	0.07 47	0.08 42	0.25 474	0.10 65	0.10 92

SMoEStereo_RVC	0.29 82	0.26 98	1.03 87	0.25 87	0.14 41	0.46 135	0.22 152	0.36 21	0.38 78	0.23 82	0.23 67	0.21 76	0.18 65	0.45 196	0.60 407	0.07 23	0.06 23	0.10 158	0.08 97	0.20 298	0.20 355

xyz-stereo-finetune2	0.35 135	0.45 286	1.04 89	0.21 13	0.12 9	0.58 287	0.23 187	0.50 122	0.45 155	0.31 157	0.46 236	0.30 169	0.41 332	0.81 347	0.51 372	0.08 40	0.07 47	0.11 229	0.09 132	0.12 99	0.09 63

VIP-Stereo	0.28 71	0.56 337	1.05 90	0.23 48	0.19 193	0.52 202	0.17 57	0.44 72	0.39 90	0.18 27	0.25 84	0.24 102	0.15 27	0.33 94	0.19 39	0.08 40	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.14 155	0.32 482

999	0.29 82	0.25 81	1.05 90	0.26 119	0.18 160	0.49 161	0.23 187	0.38 28	0.37 73	0.20 41	0.32 149	0.23 88	0.18 65	0.73 328	0.36 281	0.08 40	0.07 47	0.09 102	0.08 97	0.24 362	0.10 92

tt45	0.29 82	0.24 73	1.06 92	0.25 87	0.17 122	0.55 234	0.22 152	0.41 49	0.35 43	0.24 91	0.25 84	0.25 115	0.18 65	0.64 294	0.34 267	0.08 40	0.07 47	0.10 158	0.08 97	0.21 314	0.11 117

rvit_stereo_0081_aga	0.27 64	0.29 142	1.08 93	0.26 119	0.20 208	0.33 33	0.21 125	0.41 49	0.42 125	0.26 127	0.28 110	0.27 143	0.21 109	0.31 73	0.21 81	0.14 391	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.14 155	0.10 92

CroCo-Stereo	0.30 92	0.45 286	1.08 93	0.31 246	0.17 122	0.19 2	0.21 125	0.73 276	0.50 204	0.21 50	0.24 77	0.55 325	0.22 118	0.27 31	0.26 167	0.09 85	0.08 136	0.08 42	0.07 66	0.12 99	0.09 63
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
DEFOM-Stereo_RVC	0.28 71	0.28 131	1.09 95	0.33 298	0.15 66	0.30 18	0.16 47	0.58 186	0.42 125	0.19 33	0.19 32	0.17 46	0.26 179	0.38 144	0.37 287	0.09 85	0.08 136	0.08 42	0.25 474	0.10 65	0.06 1

CES	0.30 92	0.27 106	1.09 95	0.23 48	0.50 514	0.40 80	0.20 102	0.46 85	0.44 140	0.22 61	0.28 110	0.26 130	0.19 86	0.33 94	0.21 81	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.05 1	0.15 175	0.49 541

S2M2_XL	0.20 6	0.32 175	1.10 97	0.19 2	0.13 25	0.16 1	0.11 2	0.27 3	0.17 1	0.15 5	0.19 32	0.15 31	0.14 15	0.19 1	0.21 81	0.11 259	0.09 207	0.10 158	0.08 97	0.10 65	0.08 40
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
fffft	0.29 82	0.21 26	1.10 97	0.24 68	0.15 66	0.42 100	0.24 223	0.42 56	0.38 78	0.21 50	0.18 29	0.20 65	0.16 37	0.44 181	0.70 433	0.07 23	0.06 23	0.10 158	0.08 97	0.28 412	0.20 355
1: 1. 1
gasm-f	0.36 145	0.34 199	1.13 99	0.53 509	0.44 492	0.54 219	0.27 291	0.40 39	0.27 8	0.20 41	0.33 158	0.16 37	0.22 118	0.36 125	0.25 155	0.11 259	0.37 545	0.08 42	0.06 14	0.38 499	0.71 564

BUS	0.41 193	0.27 106	1.13 99	0.30 219	0.21 222	0.91 520	0.23 187	1.00 516	0.61 314	0.63 438	0.53 309	0.66 390	0.30 241	0.43 172	0.32 247	0.13 348	0.10 250	0.14 383	0.12 275	0.12 99	0.11 117

BSDual-CNN	0.41 193	0.27 106	1.13 99	0.30 219	0.21 222	0.76 468	0.31 355	1.00 516	0.61 314	0.63 438	0.53 309	0.63 369	0.37 292	0.43 172	0.38 294	0.13 348	0.10 250	0.14 383	0.12 275	0.12 99	0.11 117

psmg	0.41 193	0.27 106	1.13 99	0.27 139	0.21 222	0.75 464	0.36 406	0.90 426	0.61 314	0.59 399	0.59 360	0.63 369	0.37 292	0.43 172	0.38 294	0.13 348	0.10 250	0.13 348	0.12 275	0.13 131	0.11 117

GASTEREO	0.35 135	0.72 403	1.15 103	0.56 523	0.20 208	0.52 202	0.22 152	0.56 175	0.40 103	0.30 152	0.31 143	0.16 37	0.31 250	0.35 112	0.26 167	0.09 85	0.14 376	0.08 42	0.28 490	0.14 155	0.20 355

MSCF	0.35 135	0.72 403	1.15 103	0.58 529	0.21 222	0.50 173	0.22 152	0.56 175	0.38 78	0.29 147	0.29 116	0.17 46	0.30 241	0.35 112	0.26 167	0.09 85	0.12 331	0.08 42	0.29 494	0.15 175	0.21 367

IGEV-RUCA	2.28 589	0.30 155	1.15 103	0.40 426	1.86 603	2.06 590	1.90 599	1.36 568	1.80 585	3.70 610	3.76 605	5.02 609	8.19 616	2.12 531	1.63 540	0.25 520	0.76 592	2.72 614	1.91 610	2.39 608	2.36 614

anonymousdsp2	0.34 124	0.24 73	1.16 106	0.28 167	0.15 66	0.57 269	0.23 187	0.79 346	0.47 185	0.38 191	0.37 180	0.40 224	0.25 163	0.47 216	0.21 81	0.09 85	0.07 47	0.10 158	0.13 308	0.19 282	0.27 444

GEAStereo	0.35 135	0.32 175	1.17 107	0.53 509	0.60 542	0.55 234	0.21 125	0.40 39	0.27 8	0.20 41	0.22 58	0.16 37	0.18 65	0.44 181	0.16 6	0.11 259	0.37 545	0.08 42	0.06 14	0.33 454	0.71 564

GSStereo	0.36 145	0.32 175	1.17 107	0.34 329	0.60 542	0.55 234	0.21 125	0.62 213	0.41 114	0.22 61	0.22 58	0.17 46	0.18 65	0.44 181	0.16 6	0.10 184	0.16 420	0.08 42	0.11 235	0.33 454	0.84 574

rvit_stereo_ft	0.31 100	0.61 350	1.18 109	0.32 275	0.21 222	0.28 11	0.27 291	0.55 168	0.48 188	0.23 82	0.27 102	0.28 152	0.26 179	0.32 82	0.25 155	0.13 348	0.09 207	0.11 229	0.11 235	0.13 131	0.14 216

mmm	0.38 164	0.21 26	1.18 109	0.35 346	0.17 122	0.49 161	0.26 267	0.78 330	0.52 220	0.50 282	0.57 351	0.41 230	0.37 292	0.71 325	0.31 234	0.11 259	0.13 355	0.14 383	0.13 308	0.15 175	0.14 216

AIO_test	0.39 179	0.37 220	1.19 111	0.73 550	0.67 551	0.35 46	0.25 244	0.47 100	0.34 36	0.34 172	0.22 58	0.33 186	0.17 45	1.31 401	0.19 39	0.11 259	0.15 402	0.08 42	0.21 449	0.15 175	0.23 406

fffy	0.28 71	0.24 73	1.19 111	0.27 139	0.15 66	0.37 58	0.22 152	0.42 56	0.32 21	0.20 41	0.29 116	0.26 130	0.20 98	0.44 181	0.20 62	0.08 40	0.10 250	0.10 158	0.08 97	0.22 331	0.18 322

test_sample1	0.40 186	0.18 5	1.19 111	0.31 246	0.18 160	0.48 151	0.23 187	0.78 330	0.49 194	0.44 224	0.44 224	0.45 268	0.41 332	1.39 409	0.33 260	0.11 259	0.09 207	0.10 158	0.09 132	0.12 99	0.13 193

LoS_RVC	0.29 82	0.33 184	1.19 111	0.25 87	0.34 418	0.43 104	0.22 152	0.42 56	0.32 21	0.22 61	0.33 158	0.23 88	0.24 147	0.31 73	0.21 81	0.07 23	0.07 47	0.07 1	0.05 1	0.10 65	0.31 476

ITSA-stereo	0.48 284	0.33 184	1.20 115	0.33 298	0.18 160	0.60 316	0.29 334	0.94 464	0.80 487	0.50 282	0.49 271	0.53 316	0.59 450	1.25 399	0.64 419	0.15 411	0.12 331	0.17 453	0.16 381	0.18 261	0.23 406

CASnet	0.28 71	0.31 167	1.20 115	0.28 167	0.11 3	0.47 142	0.19 82	0.44 72	0.44 140	0.38 191	0.31 143	0.23 88	0.17 45	0.29 57	0.19 39	0.10 184	0.06 23	0.15 413	0.12 275	0.16 211	0.07 9
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LG-Stereo_Zeroshot	0.37 154	0.37 220	1.21 117	0.26 119	0.18 160	0.73 453	0.18 73	0.53 153	0.41 114	0.35 174	0.30 130	0.58 350	0.22 118	0.33 94	0.95 470	0.09 85	0.07 47	0.09 102	0.35 527	0.13 131	0.15 254

ours_stereo	0.27 64	0.25 81	1.21 117	0.25 87	0.17 122	0.35 46	0.23 187	0.38 28	0.35 43	0.20 41	0.31 143	0.23 88	0.17 45	0.41 160	0.20 62	0.08 40	0.07 47	0.10 158	0.08 97	0.22 331	0.18 322

WCG-NET（raft）	0.32 107	0.53 319	1.21 117	0.23 48	0.12 9	0.44 111	0.24 223	0.40 39	0.50 204	0.35 174	0.35 171	0.47 289	0.25 163	0.35 112	0.20 62	0.08 40	0.29 527	0.08 42	0.07 66	0.22 331	0.11 117

test_sample2	0.41 193	0.19 8	1.23 120	0.31 246	0.17 122	0.51 183	0.27 291	0.81 354	0.55 259	0.44 224	0.45 228	0.46 281	0.38 299	1.51 431	0.30 222	0.12 318	0.09 207	0.11 229	0.10 170	0.14 155	0.14 216

222	0.78 497	0.23 60	1.23 120	0.28 167	0.18 160	0.62 356	0.24 223	1.02 527	0.70 409	0.58 385	0.66 427	0.46 281	0.42 350	1.80 483	6.53 613	0.13 348	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.12 99	0.17 303

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 154	1.34 566	1.24 122	0.23 48	0.12 9	0.33 33	0.20 102	0.40 39	0.33 30	0.25 110	0.21 46	0.16 37	0.14 15	0.27 31	0.63 414	0.55 563	0.06 23	0.11 229	0.13 308	0.25 376	0.49 541

AIO-Stereo	0.30 92	0.27 106	1.25 123	0.27 139	0.24 282	0.37 58	0.20 102	0.52 144	0.36 65	0.21 50	0.30 130	0.23 88	0.14 15	0.31 73	0.20 62	0.08 40	0.07 47	0.09 102	0.38 540	0.19 282	0.31 476

CSP-Net	0.50 313	0.39 241	1.25 123	0.29 199	0.23 269	0.77 476	0.35 399	0.86 395	0.57 274	0.59 399	0.59 360	0.65 383	0.40 321	1.77 474	0.44 336	0.16 432	0.11 300	0.10 158	0.10 170	0.20 298	0.14 216

WCG-NET	0.30 92	0.42 262	1.26 125	0.24 68	0.12 9	0.43 104	0.24 223	0.40 39	0.56 270	0.35 174	0.37 180	0.26 130	0.24 147	0.29 57	0.19 39	0.08 40	0.12 331	0.08 42	0.07 66	0.22 331	0.10 92

DMCA	0.41 193	0.52 314	1.26 125	0.31 246	0.24 282	0.59 304	0.26 267	0.77 315	0.63 344	0.58 385	0.48 254	0.57 343	0.35 273	0.40 155	0.50 367	0.14 391	0.10 250	0.14 383	0.10 170	0.15 175	0.15 254

Zero-FE251	0.56 375	0.29 142	1.27 127	0.26 119	0.16 93	0.44 111	0.16 47	0.44 72	0.35 43	5.31 613	0.19 32	0.22 79	0.19 86	0.24 8	1.08 493	0.10 184	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.13 193

Selective-IGEV	0.29 82	0.23 60	1.28 128	0.27 139	0.30 368	0.35 46	0.20 102	0.56 175	0.38 78	0.21 50	0.30 130	0.22 79	0.18 65	0.37 136	0.18 22	0.07 23	0.06 23	0.08 42	0.15 361	0.16 211	0.29 457

AIO_rvc	0.41 193	0.64 371	1.29 129	0.58 529	0.39 464	0.37 58	0.24 223	0.50 122	0.43 136	0.28 141	0.23 67	0.25 115	0.16 37	0.99 365	0.19 39	0.10 184	0.16 420	0.08 42	0.11 235	0.25 376	0.85 576

ProNet	0.30 92	0.54 325	1.29 129	0.25 87	0.15 66	0.47 142	0.25 244	0.48 108	0.39 90	0.21 50	0.23 67	0.22 79	0.20 98	0.44 181	0.19 39	0.08 40	0.08 136	0.10 158	0.08 97	0.23 345	0.12 156

anonymity	0.80 501	0.66 385	1.29 129	0.59 534	0.75 558	0.67 413	0.52 489	0.95 478	0.71 419	0.94 534	0.70 456	0.67 399	0.87 523	0.71 325	1.35 525	0.64 568	0.62 577	0.58 566	1.44 605	0.60 555	0.65 560

CAS	0.35 135	0.25 81	1.30 132	0.79 557	0.34 418	0.51 183	0.23 187	0.46 85	0.39 90	0.22 61	0.31 143	0.20 65	0.17 45	0.28 43	0.23 115	0.73 573	0.06 23	0.07 1	0.05 1	0.09 49	0.37 511

RCA-Stereo	0.34 124	0.32 175	1.30 132	0.26 119	0.14 41	0.58 287	0.23 187	0.78 330	0.62 332	0.40 199	0.44 224	0.28 152	0.35 273	0.29 57	0.20 62	0.09 85	0.10 250	0.09 102	0.07 66	0.19 282	0.08 40

PMTNet	0.31 100	0.35 208	1.30 132	0.20 5	0.14 41	0.57 269	0.25 244	0.46 85	0.42 125	0.27 136	0.32 149	0.27 143	0.24 147	0.39 150	0.23 115	0.43 551	0.07 47	0.08 42	0.05 1	0.18 261	0.07 9

trnet	0.28 71	0.26 98	1.32 135	0.19 2	0.12 9	0.54 219	0.15 32	0.48 108	0.46 166	0.27 136	0.33 158	0.24 102	0.21 109	0.30 66	0.21 81	0.10 184	0.07 47	0.08 42	0.05 1	0.09 49	0.07 9

IGEV++	0.34 124	0.43 267	1.32 135	0.31 246	0.14 41	0.32 29	0.21 125	0.70 256	0.34 36	0.22 61	0.28 110	0.22 79	0.27 200	0.35 112	0.27 177	0.09 85	0.39 556	0.08 42	0.15 361	0.25 376	0.45 534

Occ-G	0.30 92	0.30 155	1.33 137	0.23 48	0.15 66	0.36 54	0.25 244	0.43 64	0.31 16	0.26 127	0.35 171	0.46 281	0.22 118	0.30 66	0.25 155	0.09 85	0.07 47	0.09 102	0.16 381	0.31 436	0.08 40

xxxx	0.70 459	0.21 26	1.33 137	0.28 167	0.18 160	0.63 373	0.24 223	1.02 527	0.69 400	0.50 282	0.62 387	0.58 350	0.38 299	1.47 428	5.21 607	0.13 348	0.12 331	0.11 229	0.10 170	0.12 99	0.15 254

CREStereo	0.28 71	0.30 155	1.33 137	0.19 2	0.13 25	0.55 234	0.17 57	0.48 108	0.46 166	0.27 136	0.33 158	0.24 102	0.21 109	0.31 73	0.21 81	0.11 259	0.07 47	0.08 42	0.05 1	0.10 65	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
BStereo	0.28 71	0.33 184	1.34 140	0.23 48	0.29 353	0.33 33	0.20 102	0.46 85	0.35 43	0.22 61	0.17 22	0.20 65	0.14 15	0.28 43	0.25 155	0.07 23	0.07 47	0.16 432	0.21 449	0.12 99	0.11 117

Wave_Phase_stereo	0.31 100	0.33 184	1.34 140	0.23 48	0.29 353	0.98 529	0.20 102	0.49 115	0.35 43	0.22 61	0.17 22	0.20 65	0.14 15	0.28 43	0.25 155	0.07 23	0.07 47	0.16 432	0.21 449	0.12 99	0.11 117

qqq	0.38 164	0.21 26	1.34 140	0.28 167	0.15 66	0.45 117	0.26 267	0.76 304	0.52 220	0.39 197	0.41 207	0.46 281	0.36 279	0.96 362	0.30 222	0.11 259	0.14 376	0.12 289	0.12 275	0.12 99	0.14 216

tg	0.37 154	0.55 334	1.35 143	0.28 167	0.16 93	0.57 269	0.18 73	0.57 180	0.49 194	0.37 183	0.44 224	0.38 210	0.24 147	0.46 205	0.24 140	0.09 85	0.08 136	0.11 229	0.11 235	0.43 525	0.36 504

x	0.35 135	0.20 14	1.36 144	0.33 298	0.17 122	0.47 142	0.24 223	0.75 291	0.54 252	0.40 199	0.40 203	0.42 244	0.34 271	0.45 196	0.32 247	0.11 259	0.14 376	0.11 229	0.09 132	0.12 99	0.14 216

GLC_STEREO	0.28 71	0.27 106	1.36 144	0.28 167	0.12 9	0.41 87	0.20 102	0.37 24	0.38 78	0.26 127	0.30 130	0.25 115	0.19 86	0.33 94	0.24 140	0.09 85	0.11 300	0.12 289	0.10 170	0.13 131	0.09 63

test_xeample	0.72 471	0.21 26	1.36 144	0.27 139	0.17 122	0.59 304	0.28 310	1.01 524	0.70 409	0.55 345	0.67 430	0.44 259	0.39 313	1.88 504	5.17 606	0.12 318	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.13 131	0.15 254

MatchStereo	0.24 52	0.38 231	1.37 147	0.20 5	0.10 2	0.22 4	0.14 19	0.41 49	0.40 103	0.14 3	0.25 84	0.15 31	0.15 27	0.25 13	0.18 22	0.09 85	0.07 47	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

SCV	0.35 135	0.59 344	1.37 147	0.34 329	0.22 249	0.28 11	0.23 187	0.72 264	0.35 43	0.19 33	0.30 130	0.24 102	0.20 98	0.64 294	0.19 39	0.11 259	0.08 136	0.09 102	0.29 494	0.34 465	0.29 457

ff7	0.32 107	0.52 314	1.38 149	0.25 87	0.16 93	0.56 251	0.23 187	0.46 85	0.41 114	0.24 91	0.23 67	0.20 65	0.23 135	0.48 223	0.19 39	0.09 85	0.08 136	0.10 158	0.18 413	0.23 345	0.22 382

IGEVStereo-DCA	0.33 116	0.34 199	1.38 149	0.27 139	0.16 93	0.45 117	0.23 187	0.46 85	0.41 114	0.24 91	0.21 46	0.26 130	0.25 163	0.64 294	0.52 375	0.09 85	0.07 47	0.10 158	0.18 413	0.16 211	0.22 382

ffff	0.32 107	0.52 314	1.38 149	0.25 87	0.16 93	0.56 251	0.23 187	0.46 85	0.41 114	0.24 91	0.23 67	0.20 65	0.23 135	0.48 223	0.19 39	0.09 85	0.08 136	0.10 158	0.18 413	0.23 345	0.22 382

11t	0.32 107	0.52 314	1.38 149	0.25 87	0.16 93	0.56 251	0.23 187	0.46 85	0.41 114	0.24 91	0.23 67	0.20 65	0.23 135	0.48 223	0.19 39	0.09 85	0.08 136	0.10 158	0.18 413	0.23 345	0.22 382

ccc-4	0.32 107	0.52 314	1.38 149	0.25 87	0.16 93	0.56 251	0.23 187	0.46 85	0.41 114	0.24 91	0.23 67	0.20 65	0.23 135	0.48 223	0.19 39	0.09 85	0.08 136	0.10 158	0.18 413	0.23 345	0.22 382

DDVS	0.62 414	0.40 247	1.40 154	2.21 606	0.35 431	0.87 512	1.00 568	0.69 248	0.50 204	0.53 314	0.56 343	0.90 504	0.37 292	1.22 393	0.47 351	0.15 411	0.14 376	0.14 383	0.12 275	0.19 282	0.22 382

MoCha-V2	0.36 145	0.32 175	1.41 155	0.36 365	0.31 387	0.35 46	0.19 82	0.57 180	0.39 90	0.30 152	0.32 149	0.28 152	0.27 200	0.47 216	0.24 140	0.08 40	0.56 573	0.08 42	0.38 540	0.18 261	0.12 156

11t1	0.33 116	0.19 8	1.41 155	0.33 298	0.16 93	0.48 151	0.21 125	0.67 241	0.48 188	0.40 199	0.34 166	0.32 180	0.33 263	0.42 168	0.27 177	0.11 259	0.12 331	0.10 158	0.08 97	0.13 131	0.14 216

iRaftStereo_RVC	0.37 154	0.53 319	1.41 155	0.28 167	0.15 66	0.52 202	0.20 102	0.54 164	0.46 166	0.37 183	0.43 213	0.41 230	0.23 135	0.36 125	0.26 167	0.09 85	0.15 402	0.12 289	0.11 235	0.41 517	0.37 511

DSFCA	0.54 355	0.35 208	1.41 155	0.28 167	0.28 345	0.79 485	0.88 558	0.76 304	0.70 409	0.72 484	0.66 427	0.67 399	0.57 441	1.17 389	0.63 414	0.16 432	0.14 376	0.13 348	0.14 336	0.16 211	0.13 193

SCV_C0	0.33 116	0.43 267	1.42 159	0.25 87	0.16 93	0.35 46	0.20 102	0.68 245	0.44 140	0.24 91	0.27 102	0.29 162	0.20 98	0.58 271	0.18 22	0.09 85	0.08 136	0.08 42	0.30 504	0.26 396	0.17 303

RAFT-Stereo-weight	0.34 124	0.29 142	1.43 160	0.28 167	0.28 345	0.55 234	0.22 152	0.78 330	0.48 188	0.46 243	0.38 190	0.36 200	0.17 45	0.33 94	0.23 115	0.09 85	0.08 136	0.09 102	0.07 66	0.09 49	0.09 63

CAS++	0.31 100	0.33 184	1.43 160	0.25 87	0.17 122	0.31 23	0.20 102	0.78 330	0.41 114	0.30 152	0.30 130	0.21 76	0.16 37	0.33 94	0.18 22	0.15 411	0.12 331	0.13 348	0.10 170	0.15 175	0.11 117
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
FE-Mocha	0.41 193	0.31 167	1.44 162	0.28 167	0.33 408	0.41 87	0.17 57	0.69 248	0.45 155	0.44 224	0.50 279	0.41 230	0.45 372	0.36 125	1.17 508	0.10 184	0.08 136	0.11 229	0.21 449	0.13 131	0.13 193

MaDis-Stereo	0.29 82	0.54 325	1.44 162	0.24 68	0.29 353	0.29 15	0.16 47	0.45 82	0.37 73	0.19 33	0.21 46	0.28 152	0.22 118	0.30 66	0.29 202	0.10 184	0.09 207	0.10 158	0.08 97	0.11 88	0.11 117

AEACV	0.33 116	0.24 73	1.44 162	0.28 167	0.35 431	0.47 142	0.21 125	0.43 64	0.28 12	0.26 127	0.25 84	0.22 79	0.38 299	0.30 66	0.18 22	0.09 85	0.35 541	0.09 102	0.36 536	0.23 345	0.25 427

rvit_0105_4	0.35 135	0.35 208	1.45 165	0.31 246	0.18 160	0.37 58	0.28 310	0.59 195	0.62 332	0.27 136	0.31 143	0.35 196	0.27 200	0.43 172	0.25 155	0.18 459	0.16 420	0.15 413	0.13 308	0.15 175	0.12 156

rvit_0105_3	0.39 179	0.47 298	1.46 166	0.33 298	0.19 193	0.45 117	0.35 399	0.69 248	0.65 365	0.37 183	0.37 180	0.40 224	0.31 250	0.44 181	0.30 222	0.18 459	0.17 440	0.17 453	0.18 413	0.15 175	0.15 254

rvit_105_1	0.44 232	0.54 325	1.46 166	0.36 365	0.24 282	0.51 183	0.45 466	0.75 291	0.74 448	0.45 235	0.44 224	0.44 259	0.36 279	0.62 289	0.38 294	0.20 484	0.18 451	0.18 473	0.22 460	0.18 261	0.18 322

MyStereo07	0.34 124	0.40 247	1.46 166	0.29 199	0.23 269	0.60 316	0.31 355	0.53 153	0.42 125	0.25 110	0.25 84	0.20 65	0.26 179	0.57 267	0.19 39	0.09 85	0.18 451	0.12 289	0.11 235	0.16 211	0.19 339

MC-Stereo	0.32 107	0.31 167	1.46 166	0.31 246	0.15 66	0.53 211	0.19 82	0.44 72	0.35 43	0.36 179	0.38 190	0.27 143	0.27 200	0.42 168	0.19 39	0.09 85	0.13 355	0.09 102	0.16 381	0.20 298	0.13 193

anonymousdsp	0.34 124	0.53 319	1.47 170	0.25 87	0.16 93	0.56 251	0.23 187	0.49 115	0.40 103	0.25 110	0.24 77	0.22 79	0.24 147	0.55 263	0.19 39	0.09 85	0.11 300	0.10 158	0.18 413	0.24 362	0.29 457

CroCo-Stereo Lap2	0.33 116	0.61 350	1.47 170	0.32 275	0.38 458	0.23 5	0.22 152	0.58 186	0.46 166	0.22 61	0.27 102	0.29 162	0.23 135	0.32 82	0.26 167	0.09 85	0.09 207	0.10 158	0.08 97	0.21 314	0.14 216

IGEV-Stereo	0.34 124	0.54 325	1.47 170	0.25 87	0.16 93	0.56 251	0.23 187	0.49 115	0.40 103	0.25 110	0.24 77	0.22 79	0.24 147	0.54 259	0.19 39	0.09 85	0.10 250	0.10 158	0.18 413	0.24 362	0.29 457
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GREAT-IGEV	0.37 154	0.28 131	1.48 173	0.25 87	0.38 458	0.46 135	0.18 73	0.33 11	0.34 36	0.15 5	0.29 116	0.15 31	0.17 45	0.36 125	0.23 115	0.07 23	0.76 592	0.07 1	0.26 482	0.21 314	1.03 592

rvit_0105_5	0.36 145	0.39 241	1.48 173	0.30 219	0.18 160	0.41 87	0.30 342	0.64 224	0.62 332	0.30 152	0.33 158	0.37 202	0.29 233	0.41 160	0.28 187	0.18 459	0.16 420	0.15 413	0.15 361	0.15 175	0.14 216

Selective-RAFT	0.35 135	0.26 98	1.48 173	0.31 246	0.15 66	0.61 336	0.19 82	0.60 205	0.54 252	0.28 141	0.29 116	0.40 224	0.33 263	0.50 241	0.27 177	0.10 184	0.07 47	0.09 102	0.35 527	0.19 282	0.08 40

Pointernet	0.29 82	0.25 81	1.49 176	0.24 68	0.20 208	0.47 142	0.15 32	0.62 213	0.47 185	0.22 61	0.29 116	0.26 130	0.20 98	0.28 43	0.20 62	0.10 184	0.07 47	0.07 1	0.12 275	0.10 65	0.07 9

test_sample7	0.47 278	0.33 184	1.49 176	0.34 329	0.20 208	0.51 183	0.30 342	0.93 455	0.66 380	0.57 366	0.51 284	0.55 325	0.45 372	1.11 380	0.38 294	0.17 447	0.14 376	0.16 432	0.15 361	0.19 282	0.18 322

DLCB_ROB	0.54 355	0.55 334	1.49 176	0.36 365	0.25 300	0.65 400	0.36 406	0.80 350	0.70 409	0.72 484	0.69 446	0.83 479	0.46 387	1.53 434	0.60 407	0.13 348	0.12 331	0.14 383	0.14 336	0.14 155	0.13 193

AnonymousM	0.37 154	0.44 278	1.50 179	0.25 87	0.15 66	0.52 202	0.23 187	0.60 205	0.42 125	0.42 213	0.32 149	0.30 169	0.25 163	0.34 106	0.23 115	0.11 259	0.09 207	0.71 574	0.36 536	0.12 99	0.07 9

DIP-Stereo	0.37 154	0.34 199	1.50 179	0.27 139	0.18 160	0.63 373	0.17 57	0.92 447	0.53 239	0.49 275	0.48 254	0.30 169	0.30 241	0.39 150	0.30 222	0.10 184	0.08 136	0.10 158	0.08 97	0.15 175	0.12 156
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
StereoDRNet-Refined	0.50 313	0.41 254	1.50 179	0.33 298	0.21 222	0.68 425	0.26 267	0.81 354	0.68 391	0.67 461	0.68 437	0.73 436	0.42 350	1.10 377	0.59 405	0.11 259	0.08 136	0.14 383	0.14 336	0.25 376	0.21 367
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RAStereo	0.28 71	0.48 301	1.52 182	0.26 119	0.18 160	0.25 7	0.19 82	0.42 56	0.35 43	0.20 41	0.25 84	0.20 65	0.16 37	0.24 8	0.24 140	0.09 85	0.08 136	0.10 158	0.08 97	0.12 99	0.08 40

LoS	0.31 100	0.30 155	1.52 182	0.23 48	0.13 25	0.54 219	0.20 102	0.48 108	0.49 194	0.25 110	0.28 110	0.37 202	0.24 147	0.38 144	0.23 115	0.10 184	0.08 136	0.08 42	0.05 1	0.15 175	0.07 9
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GMStereo_Zeroshot	0.41 193	0.36 217	1.54 184	0.41 433	0.19 193	0.52 202	0.19 82	0.59 195	0.52 220	0.57 366	0.59 360	0.63 369	0.29 233	0.58 271	0.33 260	0.15 411	0.09 207	0.16 432	0.09 132	0.24 362	0.12 156

raftrobust	0.38 164	0.68 390	1.54 184	0.32 275	0.46 507	0.52 202	0.21 125	0.56 175	0.42 125	0.52 304	0.35 171	0.31 172	0.33 263	0.37 136	0.30 222	0.10 184	0.11 300	0.08 42	0.07 66	0.21 314	0.19 339

ISRNet	0.47 278	0.44 278	1.55 186	0.37 389	0.31 387	0.49 161	0.19 82	0.75 291	0.66 380	0.63 438	0.71 460	0.67 399	0.39 313	0.58 271	0.44 336	0.23 507	0.16 420	0.21 496	0.20 443	0.21 314	0.25 427

DAS	0.56 375	0.35 208	1.55 186	0.33 298	0.34 418	0.50 173	0.42 440	0.83 367	0.74 448	0.83 517	0.68 437	0.56 337	0.48 404	2.40 551	0.46 342	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.09 132	0.18 261	0.15 254

SepStereo	0.52 343	0.35 208	1.55 186	0.33 298	0.34 418	0.50 173	0.42 440	0.83 367	0.74 448	0.83 517	0.68 437	0.56 337	0.48 404	1.56 437	0.46 342	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.09 132	0.18 261	0.15 254

ETE_ROB	0.60 401	0.71 399	1.55 186	0.37 389	0.25 300	0.69 431	0.51 486	1.47 573	0.70 409	0.80 505	0.69 446	0.85 488	0.49 411	1.36 406	0.58 403	0.16 432	0.13 355	0.19 479	0.16 381	0.21 314	0.23 406

s12784h	0.36 145	0.28 131	1.58 190	0.23 48	0.11 3	0.62 356	0.24 223	0.79 346	0.64 352	0.44 224	0.52 298	0.28 152	0.26 179	0.50 241	0.24 140	0.11 259	0.06 23	0.09 102	0.06 14	0.16 211	0.06 1

RAFT	0.45 250	0.92 475	1.59 191	0.34 329	0.19 193	0.46 135	0.35 399	0.65 230	0.49 194	0.49 275	0.49 271	0.70 423	0.40 321	0.47 216	0.32 247	0.11 259	0.16 420	0.14 383	0.13 308	0.51 544	0.13 193

ccnet	0.71 468	0.41 254	1.59 191	0.40 426	0.45 501	1.06 540	0.55 500	0.98 496	0.71 419	0.88 524	0.97 520	0.82 477	0.88 527	1.68 458	0.94 468	0.32 541	0.26 516	0.32 539	0.27 487	0.34 465	0.30 468

SMFormer	0.50 313	0.46 289	1.60 193	0.30 219	0.15 66	0.45 117	0.24 223	0.90 426	0.72 429	0.56 355	0.64 416	0.51 308	0.41 332	1.87 496	0.49 362	0.13 348	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.15 175	0.16 284

tta	0.50 313	0.46 289	1.60 193	0.30 219	0.15 66	0.45 117	0.24 223	0.90 426	0.72 429	0.56 355	0.64 416	0.51 308	0.41 332	1.87 496	0.49 362	0.13 348	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.14 155	0.11 117

qqq1	0.48 284	0.46 289	1.60 193	0.30 219	0.15 66	0.45 117	0.24 223	0.90 426	0.72 429	0.56 355	0.64 416	0.51 308	0.41 332	1.87 496	0.23 115	0.13 348	0.10 250	0.09 102	0.08 97	0.14 155	0.11 117

fff1	0.48 284	0.46 289	1.60 193	0.30 219	0.15 66	0.45 117	0.24 223	0.90 426	0.72 429	0.56 355	0.64 416	0.51 308	0.41 332	1.87 496	0.23 115	0.13 348	0.10 250	0.09 102	0.08 97	0.14 155	0.11 117

CASS	0.39 179	0.30 155	1.61 197	0.32 275	0.17 122	0.53 211	0.24 223	0.70 256	0.49 194	0.59 399	0.54 321	0.40 224	0.40 321	0.41 160	0.30 222	0.17 447	0.10 250	0.14 383	0.11 235	0.18 261	0.17 303
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
delet	0.52 343	0.54 325	1.62 198	0.31 246	0.35 431	0.74 458	0.46 469	0.85 385	0.74 448	0.55 345	0.60 375	0.67 399	0.50 414	1.12 383	0.57 398	0.11 259	0.11 300	0.13 348	0.14 336	0.16 211	0.12 156

NOSS_ROB	0.64 425	0.65 378	1.62 198	0.46 475	0.25 300	0.67 413	0.30 342	0.93 455	0.77 475	0.59 399	0.57 351	0.77 456	0.38 299	2.78 581	0.44 336	0.23 507	0.24 501	0.28 526	0.26 482	0.27 406	0.39 520

AE-Stereo	0.42 213	0.29 142	1.65 200	0.43 449	0.47 509	0.56 251	0.23 187	0.86 395	0.46 166	0.31 157	0.41 207	0.43 248	0.24 147	0.34 106	0.24 140	0.09 85	0.48 569	0.11 229	0.45 554	0.22 331	0.19 339

Anonymous_2	0.74 483	0.32 175	1.65 200	0.33 298	0.30 368	0.67 413	0.32 378	0.69 248	0.46 166	0.48 263	0.41 207	0.84 484	0.58 447	0.51 245	0.40 313	0.32 541	0.38 549	1.43 601	3.69 618	0.80 570	0.27 444

PSMNet-ADL	0.51 330	0.38 231	1.65 200	0.35 346	0.21 222	0.67 413	0.26 267	0.74 280	0.55 259	0.42 213	0.52 298	0.70 423	0.45 372	1.91 507	0.57 398	0.15 411	0.13 355	0.11 229	0.13 308	0.15 175	0.20 355

HCRNet	0.46 261	0.49 304	1.65 200	0.38 405	0.29 353	0.58 287	0.22 152	0.75 291	0.62 332	0.47 245	0.49 271	0.48 300	0.36 279	1.12 383	0.37 287	0.15 411	0.10 250	0.15 413	0.13 308	0.17 234	0.17 303

HART	0.38 164	0.53 319	1.66 204	0.26 119	0.15 66	0.30 18	0.19 82	0.67 241	0.46 166	0.29 147	0.52 298	0.38 210	0.16 37	0.41 160	0.20 62	0.08 40	0.68 585	0.09 102	0.07 66	0.34 465	0.21 367

XPNet_ROB	0.61 409	0.72 403	1.66 204	0.37 389	0.27 331	0.67 413	0.47 477	0.89 420	0.71 419	0.78 502	0.70 456	0.81 472	0.53 423	1.70 461	0.76 447	0.21 491	0.16 420	0.16 432	0.15 361	0.20 298	0.21 367

DStereoO	0.99 533	0.66 385	1.67 206	0.75 553	0.99 575	0.73 453	1.33 587	0.94 464	0.91 519	0.70 476	1.06 535	0.75 448	1.75 583	0.95 361	2.39 572	1.20 595	0.41 559	0.48 560	0.59 576	0.85 572	0.60 555

EAI-Stereo	0.78 497	0.25 81	1.67 206	0.54 514	0.59 537	1.95 582	2.05 601	1.11 550	0.64 352	0.95 536	1.49 560	0.50 305	0.67 483	0.59 277	1.44 532	0.09 85	0.19 464	0.09 102	0.49 558	0.13 131	0.22 382

UniTT-Stereo	0.30 92	0.36 217	1.68 208	0.27 139	0.24 282	0.29 15	0.18 73	0.33 11	0.34 36	0.26 127	0.37 180	0.18 56	0.18 65	0.31 73	0.27 177	0.10 184	0.08 136	0.08 42	0.07 66	0.25 376	0.08 40

IER	0.43 222	0.38 231	1.69 209	0.26 119	0.25 300	0.66 407	0.26 267	0.71 259	0.55 259	0.54 327	0.59 360	0.60 360	0.53 423	0.52 249	0.39 305	0.11 259	0.08 136	0.11 229	0.11 235	0.14 155	0.11 117

NINENet	0.50 313	0.33 184	1.69 209	0.55 521	0.25 300	0.91 520	0.23 187	0.98 496	0.71 419	0.53 314	0.55 331	0.66 390	0.30 241	1.22 393	0.32 247	0.15 411	0.13 355	0.16 432	0.11 235	0.16 211	0.13 193

test-1	0.44 232	0.48 301	1.69 209	0.30 219	0.27 331	0.50 173	0.28 310	0.80 350	0.43 136	0.40 199	0.54 321	0.41 230	0.24 147	0.31 73	1.16 506	0.09 85	0.20 475	0.10 158	0.17 400	0.11 88	0.26 437

LALA_ROB	0.60 401	0.76 416	1.69 209	0.36 365	0.29 353	0.79 485	0.55 500	0.94 464	0.77 475	0.81 511	0.67 430	0.94 516	0.49 411	0.99 365	0.73 443	0.21 491	0.15 402	0.20 488	0.18 413	0.23 345	0.21 367

MGS-Stereo	0.32 107	0.34 199	1.70 213	0.25 87	0.14 41	0.40 80	0.22 152	0.38 28	0.43 136	0.24 91	0.51 284	0.25 115	0.18 65	0.31 73	0.20 62	0.09 85	0.08 136	0.09 102	0.08 97	0.47 536	0.08 40

hknet	0.47 278	0.29 142	1.70 213	0.30 219	0.24 282	0.76 468	0.31 355	1.00 516	0.64 352	0.63 438	0.53 309	0.80 469	0.38 299	0.77 340	0.37 287	0.11 259	0.10 250	0.14 383	0.12 275	0.12 99	0.11 117

test-3	0.43 222	0.20 14	1.70 213	0.34 329	0.32 395	0.45 117	0.23 187	0.71 259	0.46 166	0.51 295	0.29 116	0.45 268	0.21 109	0.59 277	0.98 474	0.08 40	0.07 47	0.10 158	0.35 527	0.29 417	0.28 451

test_1	0.43 222	0.20 14	1.70 213	0.34 329	0.32 395	0.45 117	0.23 187	0.71 259	0.46 166	0.50 282	0.29 116	0.45 268	0.21 109	0.59 277	0.98 474	0.08 40	0.07 47	0.10 158	0.35 527	0.29 417	0.29 457

test_3	0.44 232	0.20 14	1.70 213	0.36 365	0.32 395	0.47 142	0.30 342	0.73 276	0.49 194	0.50 282	0.30 130	0.45 268	0.22 118	0.59 277	0.98 474	0.08 40	0.10 250	0.11 229	0.35 527	0.29 417	0.28 451

R-Stereo Train	0.36 145	0.21 26	1.70 213	0.29 199	0.18 160	0.55 234	0.26 267	0.78 330	0.36 65	0.57 366	0.67 430	0.33 186	0.24 147	0.32 82	0.23 115	0.10 184	0.08 136	0.09 102	0.07 66	0.09 49	0.12 156

RAFT-Stereo	0.36 145	0.21 26	1.70 213	0.29 199	0.18 160	0.55 234	0.26 267	0.78 330	0.36 65	0.57 366	0.67 430	0.33 186	0.24 147	0.32 82	0.23 115	0.10 184	0.08 136	0.09 102	0.07 66	0.09 49	0.12 156
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HI	0.41 193	0.63 367	1.72 220	0.27 139	0.21 222	0.45 117	0.19 82	0.55 168	0.41 114	0.57 366	0.59 360	0.65 383	0.45 372	0.45 196	0.39 305	0.08 40	0.09 207	0.10 158	0.11 235	0.20 298	0.10 92

CoSv	0.41 193	0.63 367	1.72 220	0.27 139	0.21 222	0.45 117	0.19 82	0.55 168	0.41 114	0.57 366	0.59 360	0.65 383	0.45 372	0.45 196	0.39 305	0.08 40	0.09 207	0.10 158	0.11 235	0.20 298	0.10 92

HSM	0.62 414	0.76 416	1.72 220	0.30 219	0.29 353	0.64 386	0.28 310	0.94 464	0.62 332	0.58 385	0.57 351	1.40 566	0.64 474	2.59 569	0.42 321	0.11 259	0.08 136	0.10 158	0.08 97	0.14 155	0.11 117

raft_robust	0.55 367	0.84 452	1.73 223	0.28 167	0.54 524	0.53 211	0.25 244	0.88 414	0.75 461	0.48 263	0.46 236	0.76 454	0.75 504	1.46 421	0.27 177	0.09 85	0.10 250	0.10 158	0.30 504	0.26 396	0.16 284

AACVNet	0.54 355	0.78 433	1.73 223	0.36 365	0.21 222	0.57 269	0.25 244	0.71 259	0.51 212	0.55 345	0.59 360	0.64 378	0.41 332	2.13 532	0.41 319	0.14 391	0.11 300	0.14 383	0.11 235	0.33 454	0.15 254

UPFNet	0.46 261	0.28 131	1.73 223	0.33 298	0.32 395	0.65 400	0.38 422	0.83 367	0.59 292	0.57 366	0.52 298	0.61 362	0.40 321	0.75 332	0.52 375	0.13 348	0.12 331	0.13 348	0.12 275	0.15 175	0.11 117

iResNet_ROB	0.50 313	1.15 541	1.73 223	0.31 246	0.21 222	0.58 287	0.22 152	0.95 478	0.82 495	0.58 385	0.62 387	0.57 343	0.39 313	0.84 350	0.40 313	0.11 259	0.08 136	0.09 102	0.06 14	0.21 314	0.13 193

riskmin	0.37 154	0.22 42	1.74 227	0.32 275	0.20 208	0.48 151	0.20 102	0.66 232	0.46 166	0.36 179	0.34 166	0.69 413	0.45 372	0.39 150	0.27 177	0.11 259	0.08 136	0.12 289	0.08 97	0.13 131	0.16 284

UDGNet	0.44 232	1.02 520	1.74 227	0.35 346	0.19 193	0.58 287	0.23 187	0.49 115	0.66 380	0.41 208	0.38 190	0.34 192	0.29 233	0.53 255	0.30 222	0.24 515	0.10 250	0.37 549	0.19 433	0.27 406	0.15 254

dad	0.51 330	1.01 516	1.74 227	0.29 199	0.19 193	0.60 316	0.26 267	0.52 144	0.75 461	0.63 438	0.63 400	0.63 369	0.33 263	0.85 352	0.47 351	0.27 529	0.15 402	0.40 552	0.18 413	0.22 331	0.14 216

OMP-Stereo	0.59 395	0.65 378	1.74 227	0.56 523	0.37 452	0.60 316	0.26 267	0.70 256	0.65 365	0.66 457	0.60 375	0.69 413	0.32 258	2.09 529	1.20 512	0.10 184	0.07 47	0.12 289	0.09 132	0.17 234	0.10 92

IIG-Stereo	0.59 395	0.65 378	1.74 227	0.54 514	0.23 269	0.61 336	0.21 125	0.73 276	0.65 365	0.64 448	0.69 446	0.69 413	0.38 299	2.09 529	1.39 528	0.11 259	0.07 47	0.11 229	0.09 132	0.15 175	0.09 63

CREStereo++_RVC	0.33 116	0.29 142	1.74 227	0.24 68	0.16 93	0.54 219	0.15 32	0.40 39	0.55 259	0.37 183	0.51 284	0.24 102	0.19 86	0.27 31	0.26 167	0.09 85	0.06 23	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
DFGA-Net	0.51 330	1.06 525	1.75 233	0.30 219	0.24 282	0.54 219	0.22 152	0.63 221	0.60 297	0.48 263	0.51 284	0.35 196	0.27 200	1.82 487	0.53 379	0.10 184	0.08 136	0.12 289	0.12 275	0.37 492	0.15 254

MM-Stereo_test3	0.40 186	0.58 342	1.75 233	0.36 365	0.30 368	0.45 117	0.30 342	0.72 264	0.59 292	0.31 157	0.43 213	0.32 180	0.23 135	0.35 112	0.29 202	0.10 184	0.20 475	0.10 158	0.08 97	0.40 514	0.11 117

knoymous	0.34 124	0.25 81	1.75 233	0.24 68	0.18 160	0.45 117	0.24 223	0.57 180	0.38 78	0.41 208	0.39 198	0.55 325	0.25 163	0.38 144	0.23 115	0.11 259	0.08 136	0.12 289	0.07 66	0.13 131	0.12 156

KYRaft	0.48 284	0.29 142	1.75 233	0.33 298	0.21 222	0.75 464	0.44 458	0.58 186	0.57 274	0.64 448	0.93 514	0.53 316	0.72 495	0.60 283	0.24 140	0.10 184	0.07 47	0.12 289	0.14 336	0.12 99	0.54 547

TANstereo	0.33 116	0.49 304	1.75 233	0.23 48	0.12 9	0.54 219	0.16 47	0.40 39	0.45 155	0.45 235	0.51 284	0.26 130	0.22 118	0.29 57	0.20 62	0.10 184	0.10 250	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.11 117

XX-TBD	0.34 124	0.77 425	1.75 233	0.34 329	0.13 25	0.51 183	0.17 57	0.43 64	0.50 204	0.37 183	0.49 271	0.23 88	0.18 65	0.28 43	0.24 140	0.10 184	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.07 9

GCAP-Stereo	0.34 124	0.89 469	1.76 239	0.26 119	0.12 9	0.52 202	0.14 19	0.49 115	0.38 78	0.29 147	0.30 130	0.29 162	0.22 118	0.30 66	0.20 62	0.09 85	0.17 440	0.09 102	0.07 66	0.21 314	0.11 117

SST-Stereo	0.52 343	0.20 14	1.76 239	0.62 540	0.53 522	0.62 356	0.66 529	0.55 168	0.61 314	0.58 385	0.53 309	0.52 314	0.60 454	1.59 447	0.29 202	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.16 211	0.10 92

RAFT_R40	0.50 313	0.21 26	1.76 239	0.50 494	0.40 474	0.61 336	0.53 493	0.56 175	0.60 297	0.56 355	0.54 321	0.55 325	0.51 416	1.57 441	0.53 379	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.16 211	0.09 63

DRaft	0.62 414	0.38 231	1.76 239	0.24 68	0.16 93	0.64 386	0.66 529	0.53 153	0.53 239	0.67 461	0.99 523	0.38 210	1.00 539	1.44 415	2.10 562	0.10 184	0.14 376	0.10 158	0.14 336	0.18 261	0.21 367

GrayStereo	0.66 439	0.19 8	1.76 239	0.90 565	0.23 269	0.62 356	1.42 595	0.62 213	0.60 297	0.72 484	0.78 480	0.56 337	3.07 599	0.60 283	0.26 167	0.09 85	0.08 136	0.10 158	0.21 449	0.11 88	0.18 322

CRE-IMP	0.41 193	0.22 42	1.76 239	0.48 488	0.17 122	0.79 485	0.69 537	0.52 144	0.52 220	0.47 245	0.42 211	0.45 268	0.26 179	0.41 160	0.31 234	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.09 132	0.17 234	0.23 406

Prome-Stereo	0.49 302	0.30 155	1.76 239	0.60 538	0.23 269	0.63 373	0.42 440	0.62 213	0.60 297	0.59 399	1.03 530	0.43 248	0.72 495	0.60 283	0.33 260	0.09 85	0.07 47	0.10 158	0.09 132	0.11 88	0.43 531

acv_ft	0.48 284	0.44 278	1.76 239	0.32 275	0.41 482	0.63 373	0.28 310	0.81 354	0.68 391	0.61 417	0.59 360	0.69 413	0.45 372	0.44 181	0.63 414	0.11 259	0.09 207	0.10 158	0.09 132	0.41 517	0.10 92

TDLM	0.67 443	0.92 475	1.76 239	0.37 389	0.24 282	0.66 407	0.56 505	0.82 361	0.74 448	1.16 552	0.62 387	0.61 362	0.48 404	2.70 577	0.50 367	0.20 484	0.11 300	0.35 543	0.14 336	0.32 445	0.16 284

testlalala	0.36 145	0.30 155	1.77 248	0.28 167	0.33 408	0.60 316	0.22 152	0.55 168	0.51 212	0.55 345	0.35 171	0.31 172	0.20 98	0.26 24	0.22 102	0.10 184	0.13 355	0.09 102	0.24 466	0.08 28	0.07 9

dd	0.42 213	0.96 493	1.77 248	0.31 246	0.17 122	0.57 269	0.26 267	0.49 115	0.68 391	0.41 208	0.40 203	0.34 192	0.27 200	0.45 196	0.40 313	0.17 447	0.10 250	0.13 348	0.12 275	0.21 314	0.12 156

NRIStereo	0.46 261	0.25 81	1.77 248	0.47 480	0.16 93	0.95 525	0.74 545	0.51 130	0.56 270	0.48 263	0.39 198	0.59 353	0.29 233	0.77 340	0.32 247	0.11 259	0.13 355	0.11 229	0.09 132	0.21 314	0.24 418

PSM-AAD	0.63 421	0.22 42	1.77 248	0.37 389	0.23 269	0.86 508	1.17 580	0.59 195	0.60 297	0.64 448	0.71 460	0.68 406	2.93 596	0.65 305	0.31 234	0.09 85	0.07 47	0.17 453	0.15 361	0.13 131	0.33 490

FBW_ROB	0.83 513	0.77 425	1.77 248	0.44 456	0.30 368	0.87 512	0.46 469	1.10 546	0.91 519	0.81 511	0.75 473	1.01 530	0.61 463	3.66 600	1.23 516	0.26 524	0.23 498	0.36 545	0.25 474	0.27 406	0.62 557

MonStereo1	1.98 585	1.01 516	1.78 253	1.19 583	1.04 580	3.58 603	0.61 519	1.53 578	1.93 589	1.39 574	3.37 602	2.23 584	10.80 619	2.84 585	1.25 518	1.04 588	0.38 549	0.96 585	0.57 571	1.10 581	1.00 591

FACV-RUCA	0.58 387	0.40 247	1.78 253	0.43 449	1.67 600	0.48 151	0.28 310	0.69 248	0.62 332	0.40 199	0.53 309	0.33 186	0.63 471	0.40 155	0.31 234	0.13 348	0.11 300	0.62 569	0.12 275	0.70 561	0.98 584

gcap-zeroshot	0.41 193	0.62 356	1.78 253	0.31 246	0.32 395	0.69 431	0.21 125	0.74 280	0.52 220	0.43 218	0.35 171	0.62 366	0.24 147	0.41 160	0.24 140	0.09 85	0.16 420	0.09 102	0.31 511	0.08 28	0.09 63

DisPM	0.43 222	0.33 184	1.78 253	0.57 527	0.18 160	0.59 304	0.63 526	0.53 153	0.61 314	0.60 408	0.53 309	0.38 210	0.26 179	0.75 332	0.29 202	0.12 318	0.07 47	0.12 289	0.11 235	0.11 88	0.14 216

GMOStereo	0.41 193	0.62 356	1.78 253	0.28 167	0.36 440	0.51 183	0.31 355	0.53 153	0.44 140	0.57 366	0.48 254	0.41 230	0.27 200	0.28 43	0.23 115	0.08 40	0.38 549	0.13 348	0.11 235	0.34 465	0.11 117

error version	0.41 193	0.62 356	1.78 253	0.28 167	0.36 440	0.51 183	0.31 355	0.53 153	0.44 140	0.57 366	0.48 254	0.41 230	0.27 200	0.28 43	0.23 115	0.08 40	0.38 549	0.13 348	0.11 235	0.34 465	0.11 117

test-v	0.41 193	0.62 356	1.78 253	0.28 167	0.36 440	0.51 183	0.31 355	0.53 153	0.44 140	0.57 366	0.48 254	0.41 230	0.27 200	0.28 43	0.23 115	0.08 40	0.38 549	0.13 348	0.11 235	0.34 465	0.11 117

LCNet	0.54 355	0.37 220	1.78 253	0.92 567	0.22 249	0.96 526	0.30 342	0.59 195	0.58 285	0.51 295	0.55 331	0.41 230	0.76 506	0.84 350	0.26 167	0.09 85	0.06 23	0.12 289	0.18 413	0.98 578	0.39 520

Patchmatch Stereo++	0.39 179	0.27 106	1.78 253	0.44 456	0.16 93	0.61 336	0.27 291	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.43 248	0.28 217	0.54 259	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.38 164	0.27 106	1.78 253	0.44 456	0.17 122	0.60 316	0.29 334	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.44 259	0.28 217	0.47 216	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156

ROB_FTStereo_v2	0.38 164	0.27 106	1.78 253	0.44 456	0.17 122	0.61 336	0.28 310	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.44 259	0.28 217	0.47 216	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156

ROB_FTStereo	0.38 164	0.27 106	1.78 253	0.44 456	0.17 122	0.61 336	0.26 267	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.43 248	0.28 217	0.49 234	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156

Pruner-Stereo	0.51 330	0.27 106	1.78 253	1.79 598	0.19 193	0.62 356	0.45 466	0.57 180	0.60 297	0.61 417	0.48 254	0.41 230	0.24 147	0.46 205	1.00 480	0.12 318	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.12 99	0.13 193

iGMRVC	0.39 179	0.27 106	1.78 253	0.44 456	0.17 122	0.61 336	0.27 291	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.44 259	0.28 217	0.55 263	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156

IRAFT_RVC	0.54 355	0.53 319	1.78 253	0.46 475	0.21 222	0.58 287	0.43 447	0.65 230	0.66 380	0.54 327	0.50 279	0.49 302	0.51 416	1.58 445	1.01 484	0.11 259	0.25 514	0.13 348	0.10 170	0.15 175	0.13 193

iRAFT	0.39 179	0.27 106	1.78 253	0.44 456	0.16 93	0.61 336	0.27 291	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.43 248	0.28 217	0.54 259	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156

test-2	0.41 193	0.62 356	1.78 253	0.28 167	0.36 440	0.51 183	0.31 355	0.53 153	0.44 140	0.57 366	0.48 254	0.41 230	0.27 200	0.28 43	0.23 115	0.08 40	0.38 549	0.13 348	0.11 235	0.34 465	0.11 117

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 213	0.86 459	1.78 253	0.28 167	0.17 122	0.52 202	0.20 102	0.62 213	0.61 314	0.50 282	0.61 382	0.39 216	0.32 258	0.35 112	0.30 222	0.07 23	0.10 250	0.09 102	0.09 132	0.35 476	0.10 92

AFF-stereo	0.44 232	0.96 493	1.78 253	0.31 246	0.15 66	0.50 173	0.21 125	0.64 224	0.63 344	0.47 245	0.64 416	0.49 302	0.34 271	0.46 205	0.31 234	0.08 40	0.09 207	0.10 158	0.10 170	0.37 492	0.10 92

PSMNet-RSSM	0.53 349	0.82 446	1.78 253	0.31 246	0.25 300	0.58 287	0.28 310	0.84 378	0.60 297	0.50 282	0.61 382	0.67 399	0.43 360	1.68 458	0.42 321	0.15 411	0.10 250	0.14 383	0.16 381	0.15 175	0.13 193

CFNet	0.58 387	0.96 493	1.78 253	0.33 298	0.25 300	0.63 373	0.22 152	0.88 414	0.75 461	0.46 243	0.59 360	0.58 350	0.40 321	2.29 540	0.48 357	0.12 318	0.09 207	0.15 413	0.14 336	0.30 428	0.15 254

AAGNet	0.88 520	0.33 184	1.79 274	0.54 514	0.98 572	0.62 356	0.46 469	0.50 122	0.60 297	0.58 385	0.53 309	0.50 305	0.73 498	1.23 395	7.48 614	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.14 155	0.09 63

HUI-Stereo	0.38 164	0.27 106	1.79 274	0.44 456	0.17 122	0.61 336	0.28 310	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.44 259	0.28 217	0.45 196	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156

RAFT-IKP	0.38 164	0.27 106	1.79 274	0.44 456	0.16 93	0.60 316	0.28 310	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.43 248	0.28 217	0.50 241	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156

ACVNet	0.45 250	0.44 278	1.79 274	0.28 167	0.21 222	0.59 304	0.36 406	0.66 232	0.68 391	0.45 235	0.59 360	0.69 413	0.40 321	0.44 181	0.55 386	0.11 259	0.09 207	0.10 158	0.09 132	0.34 465	0.10 92

CFNet-ft	0.51 330	0.76 416	1.79 274	0.28 167	0.30 368	0.63 373	0.28 310	0.66 232	0.55 259	0.45 235	0.57 351	0.74 442	0.41 332	1.46 421	0.42 321	0.14 391	0.10 250	0.28 526	0.13 308	0.18 261	0.14 216

CFNet_RVC	0.51 330	0.76 416	1.79 274	0.28 167	0.30 368	0.63 373	0.28 310	0.66 232	0.55 259	0.45 235	0.57 351	0.74 442	0.41 332	1.46 421	0.42 321	0.14 391	0.10 250	0.28 526	0.13 308	0.18 261	0.14 216

AdaStereo	0.44 232	0.38 231	1.79 274	0.34 329	0.20 208	0.57 269	0.28 310	0.92 447	0.69 400	0.52 304	0.55 331	0.61 362	0.33 263	0.48 223	0.39 305	0.17 447	0.08 136	0.17 453	0.11 235	0.18 261	0.12 156
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
test_sample6	0.52 343	0.44 278	1.81 281	0.33 298	0.18 160	0.55 234	0.27 291	0.94 464	0.66 380	0.54 327	0.62 387	0.47 289	0.36 279	1.97 513	0.38 294	0.14 391	0.10 250	0.13 348	0.13 308	0.17 234	0.16 284

NF-Stereo	0.48 284	0.25 81	1.81 281	0.52 503	0.16 93	0.61 336	0.44 458	0.66 232	0.61 314	0.50 282	0.47 242	0.37 202	0.26 179	1.45 420	0.79 455	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.13 131	0.16 284

OCTAStereo	0.48 284	0.25 81	1.81 281	0.52 503	0.16 93	0.61 336	0.43 447	0.66 232	0.61 314	0.50 282	0.47 242	0.37 202	0.26 179	1.44 415	0.80 456	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.13 131	0.17 303

RE-Stereo	0.48 284	0.25 81	1.81 281	0.52 503	0.16 93	0.61 336	0.43 447	0.66 232	0.60 297	0.50 282	0.47 242	0.37 202	0.26 179	1.44 415	0.78 451	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.13 131	0.17 303

TVStereo	0.48 284	0.25 81	1.81 281	0.52 503	0.16 93	0.61 336	0.43 447	0.66 232	0.60 297	0.50 282	0.47 242	0.37 202	0.26 179	1.44 415	0.78 451	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.13 131	0.17 303

PS-NSSS	0.63 421	1.00 512	1.81 281	0.30 219	0.31 387	0.63 373	0.34 391	0.98 496	0.69 400	0.54 327	0.74 470	0.51 308	0.41 332	2.43 556	0.48 357	0.24 515	0.17 440	0.27 522	0.18 413	0.27 406	0.21 367

StereoAnything_RVC	0.35 135	1.25 554	1.82 287	0.20 5	0.12 9	0.26 8	0.15 32	0.43 64	0.37 73	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 86	0.46 205	0.14 1	0.11 259	0.09 207	0.08 42	0.05 1	0.76 567	0.18 322

GCAP-BAT	0.43 222	0.31 167	1.82 287	0.25 87	0.26 317	0.65 400	0.23 187	0.48 108	0.37 73	0.67 461	0.82 489	0.44 259	0.24 147	0.48 223	0.87 463	0.09 85	0.13 355	0.09 102	0.22 460	0.08 28	0.09 63

test_for_model	0.64 425	1.60 577	1.82 287	1.23 585	1.02 579	0.53 211	0.23 187	0.75 291	0.50 204	0.57 366	0.29 116	0.25 115	0.20 98	0.26 24	0.22 102	0.76 576	0.31 533	0.08 42	0.07 66	1.68 600	0.50 544

testlalala_base	0.46 261	0.30 155	1.82 287	0.34 329	0.27 331	0.55 234	0.21 125	0.85 385	0.32 21	0.32 166	0.39 198	0.31 172	0.23 135	0.30 66	0.28 187	0.95 583	0.30 531	0.09 102	0.21 449	1.03 579	0.18 322

CBFPSM	0.56 375	0.91 474	1.82 287	0.28 167	0.23 269	0.71 440	0.37 415	0.72 264	0.64 352	0.50 282	0.49 271	1.03 534	0.83 515	0.62 289	1.35 525	0.10 184	0.12 331	0.10 158	0.10 170	0.18 261	0.19 339

RAFT+CT+SA	0.50 313	0.86 459	1.82 287	0.37 389	0.75 558	0.54 219	0.34 391	0.77 315	0.63 344	0.38 191	0.55 331	0.34 192	0.29 233	0.68 312	0.27 177	0.09 85	0.07 47	0.11 229	0.51 562	0.29 417	0.41 529

test_sample5	0.51 330	0.43 267	1.83 293	0.32 275	0.18 160	0.55 234	0.26 267	0.92 447	0.65 365	0.53 314	0.59 360	0.45 268	0.36 279	1.87 496	0.36 281	0.13 348	0.10 250	0.13 348	0.12 275	0.17 234	0.16 284

DualNet	0.51 330	0.43 267	1.83 293	0.32 275	0.18 160	0.55 234	0.26 267	0.92 447	0.65 365	0.54 327	0.62 387	0.45 268	0.36 279	1.87 496	0.36 281	0.13 348	0.10 250	0.13 348	0.12 275	0.17 234	0.16 284

tt1	0.44 232	0.64 371	1.83 293	0.35 346	0.14 41	0.76 468	0.25 244	0.74 280	0.88 512	0.31 157	0.37 180	0.25 115	0.35 273	0.63 292	0.19 39	0.10 184	0.24 501	0.11 229	0.09 132	0.25 376	0.36 504

LL-Strereo2	0.41 193	0.90 473	1.83 293	0.44 456	0.24 282	0.54 219	0.27 291	0.58 186	0.45 155	0.41 208	0.33 158	0.44 259	0.21 109	0.44 181	0.34 267	0.09 85	0.08 136	0.16 432	0.14 336	0.17 234	0.17 303

psm_up	0.57 382	0.61 350	1.83 293	0.35 346	0.30 368	0.64 386	0.37 415	0.90 426	0.68 391	0.59 399	0.55 331	0.68 406	0.54 426	1.91 507	0.46 342	0.16 432	0.15 402	0.16 432	0.15 361	0.23 345	0.13 193

TestStereo1	0.49 302	0.81 442	1.85 298	0.39 415	0.57 533	0.56 251	0.34 391	0.75 291	0.69 400	0.44 224	0.63 400	0.35 196	0.42 350	0.64 294	0.29 202	0.10 184	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.33 454	0.26 437

SA-5K	0.49 302	0.81 442	1.85 298	0.39 415	0.57 533	0.56 251	0.34 391	0.75 291	0.69 400	0.44 224	0.63 400	0.35 196	0.42 350	0.64 294	0.29 202	0.10 184	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.33 454	0.26 437

PSM-softLoss	0.48 284	0.27 106	1.85 298	0.51 499	0.17 122	0.61 336	0.40 430	0.61 209	0.57 274	0.52 304	0.48 254	0.39 216	0.25 163	1.46 421	0.77 449	0.12 318	0.08 136	0.13 348	0.12 275	0.12 99	0.14 216

KMStereo	0.48 284	0.27 106	1.85 298	0.51 499	0.17 122	0.61 336	0.40 430	0.61 209	0.57 274	0.52 304	0.48 254	0.39 216	0.25 163	1.46 421	0.77 449	0.12 318	0.08 136	0.13 348	0.12 275	0.12 99	0.14 216

raft+_RVC	0.44 232	0.67 387	1.85 298	0.34 329	0.71 556	0.51 183	0.25 244	0.64 224	0.51 212	0.35 174	0.45 228	0.32 180	0.28 217	0.43 172	0.32 247	0.09 85	0.19 464	0.10 158	0.09 132	0.20 298	0.40 524

RALCasStereoNet	0.45 250	0.88 466	1.85 298	0.30 219	0.26 317	0.49 161	0.26 267	0.58 186	0.51 212	0.36 179	0.48 254	0.36 200	0.28 217	0.55 263	0.34 267	0.10 184	0.53 571	0.09 102	0.08 97	0.25 376	0.34 494

UCFNet_RVC	0.48 284	0.82 446	1.85 298	0.30 219	0.27 331	0.64 386	0.26 267	0.74 280	0.55 259	0.48 263	0.53 309	0.63 369	0.41 332	0.88 357	0.38 294	0.15 411	0.10 250	0.17 453	0.17 400	0.18 261	0.15 254

MLCV	0.48 284	0.89 469	1.85 298	0.29 199	0.14 41	0.59 304	0.23 187	0.72 264	0.59 292	0.66 457	0.66 427	0.55 325	0.36 279	1.03 371	0.49 362	0.09 85	0.06 23	0.09 102	0.07 66	0.19 282	0.11 117

IMH-64-1	1.39 567	1.64 580	1.86 306	1.36 588	1.11 584	1.39 560	1.19 581	1.76 585	1.45 569	1.16 552	2.21 579	1.53 570	1.38 566	1.98 514	1.52 535	1.29 596	0.67 581	1.27 595	0.69 582	1.29 591	0.98 584

IMH-64	1.39 567	1.64 580	1.86 306	1.36 588	1.11 584	1.39 560	1.19 581	1.76 585	1.45 569	1.16 552	2.21 579	1.53 570	1.38 566	1.98 514	1.52 535	1.29 596	0.67 581	1.27 595	0.69 582	1.29 591	0.98 584

ssnet_v2	0.55 367	0.60 346	1.86 306	0.32 275	0.22 249	0.72 446	0.44 458	0.94 464	0.74 448	0.63 438	0.54 321	0.81 472	0.47 395	0.77 340	0.70 433	0.16 432	0.14 376	0.14 383	0.14 336	0.30 428	0.30 468

CRFU-Net	0.56 375	0.38 231	1.86 306	0.46 475	0.26 317	0.82 497	0.36 406	0.90 426	0.49 194	0.62 428	0.59 360	0.78 460	1.35 564	1.00 367	0.48 357	0.15 411	0.14 376	0.17 453	0.10 170	0.19 282	0.14 216

PFNet+	0.45 250	0.37 220	1.86 306	0.46 475	0.18 160	0.58 287	0.77 549	0.52 144	0.64 352	0.56 355	0.48 254	0.39 216	0.26 179	0.93 358	0.32 247	0.13 348	0.09 207	0.14 383	0.13 308	0.12 99	0.15 254

coex_refinement	0.58 387	0.94 483	1.87 311	0.38 405	0.25 300	0.64 386	0.34 391	0.83 367	0.65 365	0.60 408	0.63 400	0.81 472	0.48 404	1.85 495	0.56 394	0.13 348	0.09 207	0.10 158	0.10 170	0.16 211	0.16 284

DISCO	0.57 382	0.34 199	1.87 311	0.45 470	0.34 418	0.84 502	0.35 399	0.84 378	0.78 479	0.59 399	0.63 400	1.06 541	0.53 423	1.10 377	0.82 458	0.12 318	0.09 207	0.11 229	0.10 170	0.22 331	0.18 322

rvit_stereo_0075_2	0.40 186	0.40 247	1.88 313	0.33 298	0.32 395	0.41 87	0.22 152	0.58 186	0.53 239	0.38 191	0.51 284	0.40 224	0.27 200	0.44 181	0.29 202	0.20 484	0.15 402	0.22 499	0.15 361	0.18 261	0.23 406

test_sample4	0.50 313	0.42 262	1.88 313	0.32 275	0.19 193	0.56 251	0.26 267	0.93 455	0.65 365	0.54 327	0.54 321	0.45 268	0.36 279	1.79 479	0.36 281	0.13 348	0.10 250	0.13 348	0.12 275	0.17 234	0.16 284

test_sample3	0.50 313	0.41 254	1.88 313	0.32 275	0.19 193	0.57 269	0.25 244	0.92 447	0.64 352	0.52 304	0.49 271	0.47 289	0.35 273	1.79 479	0.37 287	0.13 348	0.10 250	0.12 289	0.11 235	0.16 211	0.16 284

MIM_Stereo	0.41 193	0.60 346	1.88 313	0.31 246	0.21 222	0.50 173	0.19 82	0.64 224	0.44 140	0.43 218	0.53 309	0.43 248	0.27 200	0.51 245	0.28 187	0.08 40	0.14 376	0.11 229	0.10 170	0.26 396	0.26 437

DDUNet	0.77 493	1.12 532	1.88 313	0.76 554	0.69 554	0.84 502	0.43 447	0.85 385	0.65 365	0.67 461	0.75 473	0.91 506	0.52 421	1.03 371	0.57 398	0.54 561	0.37 545	0.95 584	0.52 564	0.71 563	0.57 551

GES	0.44 232	0.28 131	1.88 313	0.30 219	0.18 160	0.61 336	0.30 342	0.88 414	0.46 166	0.47 245	0.52 298	0.39 216	0.42 350	0.58 271	0.67 426	0.15 411	0.11 300	0.12 289	0.10 170	0.15 175	0.17 303

PWC_ROB	0.70 459	0.94 483	1.88 313	0.39 415	0.39 464	0.62 356	0.30 342	0.98 496	0.94 524	0.91 530	1.29 550	0.77 456	0.62 468	1.62 452	1.03 488	0.18 459	0.11 300	0.18 473	0.13 308	0.51 544	0.22 382

G2L-Stereo_test	0.55 367	0.97 501	1.89 320	0.33 298	0.24 282	0.75 464	0.38 422	0.79 346	0.60 297	0.60 408	0.54 321	0.74 442	0.39 313	1.56 437	0.43 330	0.10 184	0.08 136	0.08 42	0.08 97	0.28 412	0.13 193

PSMNet-RUCA	0.58 387	0.82 446	1.89 320	0.59 534	0.56 530	0.64 386	0.36 406	0.84 378	0.69 400	0.51 295	0.68 437	0.53 316	0.43 360	0.56 266	0.43 330	0.34 545	0.18 451	0.44 557	0.29 494	0.48 537	0.30 468

Any-RAFT	0.38 164	0.25 81	1.89 320	0.27 139	0.17 122	0.68 425	0.21 125	0.78 330	0.53 239	0.43 218	0.43 213	0.54 322	0.30 241	0.41 160	0.20 62	0.10 184	0.12 331	0.08 42	0.06 14	0.10 65	0.09 63

ToySt	0.44 232	0.61 350	1.89 320	0.29 199	0.18 160	0.55 234	0.35 399	0.67 241	0.53 239	0.39 197	0.50 279	0.59 353	0.43 360	0.51 245	0.49 362	0.10 184	0.12 331	0.13 348	0.16 381	0.24 362	0.19 339

sCroCo_RVC	0.33 116	0.32 175	1.89 320	0.34 329	0.27 331	0.30 18	0.22 152	0.48 108	0.44 140	0.22 61	0.33 158	0.25 115	0.25 163	0.32 82	0.24 140	0.14 391	0.16 420	0.12 289	0.12 275	0.15 175	0.13 193

H2IRNET	0.40 186	0.61 350	1.90 325	0.29 199	0.17 122	0.54 219	0.18 73	0.52 144	0.50 204	0.27 136	0.56 343	0.47 289	0.35 273	0.46 205	0.33 260	0.10 184	0.07 47	0.12 289	0.14 336	0.32 445	0.12 156

Sa-1000	0.51 330	0.72 403	1.90 325	0.31 246	0.60 542	0.60 316	0.31 355	0.94 464	0.71 419	0.52 304	0.83 490	0.42 244	0.33 263	0.68 312	0.28 187	0.10 184	0.09 207	0.13 348	0.29 494	0.29 417	0.10 92

SACVNet	0.60 401	0.74 413	1.90 325	0.37 389	0.28 345	0.64 386	0.37 415	0.86 395	0.61 314	0.65 455	0.62 387	0.69 413	0.44 368	2.08 527	0.42 321	0.18 459	0.14 376	0.16 432	0.15 361	0.38 499	0.24 418

RALAANet	0.43 222	0.98 505	1.90 325	0.32 275	0.23 269	0.48 151	0.19 82	0.67 241	0.53 239	0.48 263	0.45 228	0.39 216	0.30 241	0.48 223	0.37 287	0.10 184	0.08 136	0.11 229	0.14 336	0.27 406	0.10 92

hitnet-ft	0.67 443	0.80 437	1.90 325	0.28 167	0.22 249	0.69 431	0.36 406	0.85 385	0.65 365	0.56 355	0.84 493	1.03 534	0.95 537	2.32 542	0.55 386	0.23 507	0.14 376	0.41 553	0.13 308	0.24 362	0.17 303

GANet-RSSM	0.55 367	0.73 410	1.90 325	0.36 365	0.26 317	0.59 304	0.27 291	0.78 330	0.52 220	0.47 245	0.57 351	0.63 369	0.45 372	1.92 511	0.43 330	0.14 391	0.10 250	0.25 518	0.11 235	0.34 465	0.14 216

GMStereo	0.38 164	0.99 510	1.91 331	0.27 139	0.16 93	0.39 73	0.23 187	0.47 100	0.62 332	0.38 191	0.34 166	0.25 115	0.25 163	0.39 150	0.29 202	0.14 391	0.08 136	0.10 158	0.12 275	0.15 175	0.11 117
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
BEATNet_4x	0.47 278	0.73 410	1.91 331	0.33 298	0.15 66	0.56 251	0.25 244	0.85 385	0.58 285	0.54 327	0.51 284	0.57 343	0.42 350	0.57 267	0.61 410	0.11 259	0.08 136	0.12 289	0.09 132	0.20 298	0.16 284

PASM	0.72 471	0.68 390	1.91 331	0.47 480	0.44 492	0.60 316	0.51 486	0.76 304	0.80 487	0.77 500	0.67 430	0.87 496	0.61 463	2.40 551	0.67 426	0.32 541	0.35 541	0.36 545	0.41 549	0.45 534	0.39 520

DeepStereo_RVC	0.44 232	0.28 131	1.92 334	0.49 490	0.17 122	0.60 316	0.59 513	0.50 122	0.52 220	0.49 275	0.45 228	0.39 216	0.86 522	0.45 196	0.33 260	0.11 259	0.08 136	0.11 229	0.09 132	0.15 175	0.19 339

Gwc-CoAtRS	0.38 164	0.33 184	1.92 334	0.27 139	0.41 482	0.48 151	0.19 82	0.59 195	0.46 166	0.43 218	0.39 198	0.57 343	0.26 179	0.32 82	0.26 167	0.09 85	0.09 207	0.09 102	0.31 511	0.11 88	0.09 63

ac_64	0.55 367	0.46 289	1.92 334	0.36 365	0.34 418	0.63 373	0.31 355	0.82 361	0.61 314	0.55 345	0.51 284	0.89 502	0.48 404	1.83 488	0.55 386	0.14 391	0.11 300	0.12 289	0.12 275	0.18 261	0.12 156

MultiAttention	2.38 591	0.50 310	1.93 337	1.80 599	2.56 607	10.86 617	2.30 604	1.22 557	0.80 487	0.62 428	1.16 542	1.13 550	0.56 435	16.09 627	1.18 509	0.20 484	0.09 207	0.43 556	1.62 608	0.94 576	1.58 606

YMNet	0.62 414	0.72 403	1.93 337	0.41 433	0.41 482	0.87 512	0.43 447	0.87 405	0.71 419	0.74 491	0.81 484	0.83 479	0.46 387	0.86 353	0.93 466	0.19 474	0.22 490	0.20 488	0.17 400	0.41 517	0.21 367

YMNet_1	0.62 414	0.72 403	1.93 337	0.41 433	0.41 482	0.87 512	0.43 447	0.87 405	0.71 419	0.74 491	0.81 484	0.83 479	0.46 387	0.86 353	0.93 466	0.19 474	0.22 490	0.20 488	0.17 400	0.41 517	0.21 367

DualNet (step1)	0.59 395	0.62 356	1.93 337	0.27 139	0.22 249	0.68 425	0.31 355	0.93 455	0.66 380	0.57 366	0.51 284	0.55 325	0.45 372	1.11 380	0.38 294	0.61 565	0.14 376	0.87 578	0.56 568	0.25 376	0.23 406

test_sample9	0.94 528	0.62 356	1.93 337	0.27 139	0.22 249	0.68 425	0.31 355	0.93 455	0.66 380	0.57 366	0.51 284	0.55 325	0.45 372	1.91 507	2.55 575	0.61 565	4.16 617	0.87 578	0.56 568	0.25 376	0.23 406

test_sample8	1.12 544	0.62 356	1.93 337	0.27 139	0.22 249	0.68 425	0.31 355	0.95 478	0.61 314	1.18 560	0.56 343	2.53 588	1.31 560	1.91 507	2.55 575	0.61 565	4.16 617	0.87 578	0.56 568	0.25 376	0.23 406

1111x	0.74 483	0.21 26	1.93 337	0.31 246	0.17 122	0.63 373	0.32 378	1.03 534	0.74 448	0.52 304	0.62 387	0.57 343	0.47 395	2.38 547	4.25 601	0.12 318	0.14 376	0.11 229	0.12 275	0.12 99	0.14 216

MIF-Stereo (partial)	0.34 124	0.41 254	1.93 337	0.26 119	0.24 282	0.32 29	0.17 57	0.53 153	0.42 125	0.25 110	0.37 180	0.25 115	0.26 179	0.44 181	0.31 234	0.11 259	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.19 282	0.14 216

EKT-Stereo	1.47 571	0.49 304	1.93 337	2.57 609	19.31 626	0.55 234	0.22 152	0.69 248	0.42 125	0.38 191	0.36 177	0.43 248	0.27 200	0.69 318	0.26 167	0.12 318	0.14 376	0.11 229	0.16 381	0.20 298	0.15 254

MMNet	0.50 313	0.48 301	1.93 337	0.33 298	0.27 331	0.79 485	0.28 310	0.81 354	0.74 448	0.60 408	0.56 343	0.59 353	0.55 431	0.79 345	0.59 405	0.10 184	0.09 207	0.12 289	0.11 235	0.13 131	0.14 216

StereoVision	0.45 250	0.72 403	1.94 347	0.33 298	0.32 395	0.47 142	0.26 267	0.68 245	0.57 274	0.32 166	0.89 506	0.45 268	0.27 200	0.49 234	0.36 281	0.13 348	0.15 402	0.16 432	0.15 361	0.19 282	0.13 193

RP	0.67 443	0.82 446	1.94 347	0.43 449	0.44 492	0.65 400	0.45 466	0.89 420	0.82 495	0.66 457	0.92 510	0.99 526	0.76 506	1.55 436	0.66 423	0.25 520	0.18 451	0.23 506	0.20 443	0.31 436	0.22 382

DeepPruner_ROB	0.50 313	0.70 397	1.94 347	0.29 199	0.26 317	0.63 373	0.31 355	0.80 350	0.48 188	0.61 417	0.55 331	0.66 390	0.38 299	0.98 364	0.40 313	0.19 474	0.14 376	0.14 383	0.14 336	0.23 345	0.17 303

fff	0.43 222	0.77 425	1.95 350	0.24 68	0.13 25	0.51 183	0.22 152	0.77 315	0.75 461	0.54 327	0.47 242	0.31 172	0.65 476	0.36 125	0.34 267	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 382

SA	0.50 313	0.75 415	1.95 350	0.31 246	0.61 546	0.57 269	0.31 355	0.91 438	0.73 444	0.42 213	0.62 387	0.38 210	0.47 395	0.68 312	0.29 202	0.09 85	0.09 207	0.13 348	0.32 517	0.30 428	0.10 92

GEStereo_RVC	0.54 355	0.87 462	1.95 350	0.47 480	0.25 300	0.62 356	0.37 415	1.00 516	0.74 448	0.53 314	0.54 321	0.59 353	0.44 368	1.10 377	0.46 342	0.15 411	0.11 300	0.12 289	0.10 170	0.26 396	0.19 339

ADLNet	0.60 401	0.71 399	1.95 350	0.35 346	0.34 418	0.67 413	0.34 391	0.90 426	0.74 448	0.68 468	0.62 387	0.80 469	0.45 372	1.78 475	0.64 419	0.14 391	0.11 300	0.14 383	0.14 336	0.29 417	0.21 367

DCANet	0.42 213	0.77 425	1.95 350	0.25 87	0.14 41	0.51 183	0.22 152	0.77 315	0.72 429	0.54 327	0.48 254	0.31 172	0.41 332	0.36 125	0.39 305	0.09 85	0.07 47	0.09 102	0.07 66	0.13 131	0.23 406

csc	0.43 222	0.77 425	1.95 350	0.24 68	0.13 25	0.51 183	0.22 152	0.77 315	0.75 461	0.54 327	0.47 242	0.31 172	0.65 476	0.36 125	0.34 267	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 382

cscssc	0.43 222	0.77 425	1.95 350	0.24 68	0.13 25	0.51 183	0.22 152	0.77 315	0.75 461	0.54 327	0.47 242	0.31 172	0.65 476	0.36 125	0.34 267	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 382

111	0.48 284	1.09 529	1.95 350	0.24 68	0.13 25	0.59 304	0.26 267	0.83 367	0.78 479	0.48 263	0.52 298	0.56 337	0.38 299	0.49 234	0.38 294	0.09 85	0.07 47	0.09 102	0.07 66	0.23 345	0.35 496

RAFT + AFF	0.64 425	1.20 548	1.95 350	0.34 329	0.33 408	0.67 413	0.52 489	0.99 508	0.74 448	0.53 314	0.58 357	0.57 343	0.80 511	1.76 471	0.51 372	0.12 318	0.27 523	0.15 413	0.14 336	0.43 525	0.29 457

G2L-ROB	0.51 330	0.95 490	1.96 359	0.29 199	0.22 249	0.59 304	0.28 310	0.76 304	0.57 274	0.55 345	0.45 228	0.70 423	0.32 258	1.38 408	0.47 351	0.11 259	0.07 47	0.09 102	0.08 97	0.20 298	0.13 193

AIO-test2	0.49 302	1.15 541	1.96 359	0.42 444	0.37 452	0.50 173	0.23 187	0.79 346	0.70 409	0.33 170	0.53 309	0.27 143	0.22 118	0.67 309	0.29 202	0.73 573	0.08 136	0.13 348	0.17 400	0.17 234	0.18 322

iRaft-Stereo_20w	0.58 387	0.39 241	1.96 359	0.45 470	0.32 395	0.92 522	0.57 509	1.14 551	0.56 270	0.81 511	0.40 203	0.55 325	0.69 488	0.65 305	1.04 489	0.09 85	0.16 420	0.09 102	0.36 536	0.17 234	0.25 427

rafts_anoy	0.43 222	0.89 469	1.96 359	0.32 275	0.30 368	0.48 151	0.24 223	0.62 213	0.49 194	0.37 183	0.38 190	0.33 186	0.30 241	0.51 245	0.34 267	0.10 184	0.39 556	0.13 348	0.15 361	0.17 234	0.15 254

NCCL2	0.65 434	0.94 483	1.96 359	0.43 449	0.30 368	0.71 440	0.68 535	0.84 378	0.65 365	0.70 476	0.60 375	0.86 494	0.54 426	1.56 437	0.57 398	0.20 484	0.16 420	0.67 572	0.25 474	0.22 331	0.24 418

model_zeroshot	0.44 232	0.68 390	1.97 364	0.28 167	0.18 160	0.69 431	0.21 125	0.63 221	0.40 103	1.00 539	0.34 166	0.42 244	0.20 98	0.69 318	0.24 140	0.10 184	0.22 490	0.10 158	0.22 460	0.12 99	0.10 92

test_5	0.51 330	0.87 462	1.99 365	0.37 389	0.65 550	0.58 287	0.35 399	0.78 330	0.62 332	0.48 263	0.55 331	0.45 268	0.40 321	0.72 327	0.30 222	0.09 85	0.07 47	0.12 289	0.12 275	0.33 454	0.38 514

DN-CSS_ROB	0.48 284	1.23 551	1.99 365	0.39 415	0.22 249	0.56 251	0.19 82	0.75 291	0.61 314	0.45 235	0.62 387	0.41 230	0.31 250	0.70 323	0.32 247	0.11 259	0.08 136	0.14 383	0.13 308	0.36 484	0.12 156

HGLStereo	0.54 355	0.69 394	2.00 367	0.35 346	0.40 474	0.66 407	0.30 342	0.83 367	0.62 332	0.57 366	0.69 446	0.69 413	0.54 426	1.07 374	0.55 386	0.13 348	0.13 355	0.13 348	0.11 235	0.19 282	0.17 303

ffm	0.47 278	0.23 60	2.01 368	0.30 219	0.21 222	0.57 269	0.26 267	0.74 280	0.88 512	0.53 314	0.63 400	0.66 390	0.39 313	0.63 292	0.19 39	0.10 184	0.24 501	0.15 413	0.13 308	0.25 376	0.36 504

ff1	0.73 480	0.23 60	2.01 368	0.30 219	0.21 222	0.57 269	0.26 267	0.74 280	0.88 512	0.53 314	0.63 400	0.66 390	0.39 313	2.52 564	3.43 593	0.10 184	0.24 501	0.15 413	0.13 308	0.25 376	0.36 504

mmx	0.72 471	0.23 60	2.01 368	0.30 219	0.21 222	0.57 269	0.26 267	0.99 508	0.76 470	0.53 314	0.63 400	0.66 390	0.39 313	2.52 564	3.43 593	0.13 348	0.10 250	0.15 413	0.13 308	0.15 175	0.15 254

xxx	0.72 471	0.23 60	2.01 368	0.30 219	0.21 222	0.57 269	0.26 267	0.99 508	0.76 470	0.53 314	0.63 400	0.66 390	0.39 313	2.52 564	3.43 593	0.13 348	0.10 250	0.15 413	0.13 308	0.15 175	0.15 254

RAFT-Test	0.44 232	0.38 231	2.01 368	0.27 139	0.44 492	0.64 386	0.37 415	0.72 264	0.57 274	0.45 235	0.48 254	0.65 383	0.24 147	0.35 112	0.29 202	0.09 85	0.11 300	0.09 102	0.38 540	0.10 65	0.11 117

test_4	0.40 186	0.37 220	2.01 368	0.29 199	0.21 222	0.50 173	0.28 310	0.47 100	0.39 90	0.42 213	0.76 476	0.38 210	0.22 118	0.52 249	0.33 260	0.08 40	0.07 47	0.11 229	0.15 361	0.28 412	0.07 9

GANet	0.75 486	0.84 452	2.01 368	0.40 426	0.25 300	0.74 458	0.66 529	0.87 405	0.73 444	0.71 481	1.07 536	0.84 484	0.59 450	2.71 579	1.15 504	0.17 447	0.16 420	0.44 557	0.16 381	0.31 436	0.20 355

RASNet	0.61 409	0.68 390	2.03 375	0.35 346	0.46 507	0.65 400	0.28 310	0.78 330	0.70 409	0.48 263	0.64 416	0.93 512	0.61 463	2.21 536	0.73 443	0.12 318	0.09 207	0.09 102	0.10 170	0.14 155	0.11 117

NVstereo2D	0.58 387	0.40 247	2.03 375	0.35 346	0.35 431	0.69 431	0.39 427	0.91 438	0.80 487	0.47 245	0.53 309	0.67 399	0.46 387	1.99 517	0.48 357	0.19 474	0.11 300	0.17 453	0.13 308	0.25 376	0.25 427

FADNet	0.64 425	1.22 550	2.06 377	0.32 275	0.30 368	0.66 407	0.29 334	0.88 414	0.72 429	0.44 224	0.48 254	0.66 390	0.57 441	1.84 493	0.45 341	0.46 556	0.20 475	0.17 453	0.19 433	0.59 552	0.24 418

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 493	1.04 522	2.06 377	0.94 569	0.35 431	0.89 517	0.40 430	0.85 385	0.63 344	0.55 345	0.63 400	0.75 448	0.38 299	2.38 547	0.48 357	1.10 591	0.31 533	0.36 545	0.21 449	0.53 548	0.55 550

ACVNet-DCA	0.42 213	0.64 371	2.07 379	0.35 346	0.14 41	0.76 468	0.25 244	0.76 304	0.52 220	0.31 157	0.38 190	0.24 102	0.38 299	0.69 318	0.19 39	0.10 184	0.24 501	0.11 229	0.09 132	0.12 99	0.14 216

xx1	0.46 261	0.64 371	2.07 379	0.35 346	0.14 41	0.76 468	0.25 244	0.74 280	1.01 534	0.31 157	0.38 190	0.46 281	0.36 279	0.69 318	0.19 39	0.10 184	0.24 501	0.12 289	0.12 275	0.12 99	0.14 216

1test111	0.44 232	0.64 371	2.07 379	0.35 346	0.14 41	0.76 468	0.25 244	0.76 304	0.52 220	0.31 157	0.38 190	0.24 102	0.38 299	0.96 362	0.30 222	0.10 184	0.24 501	0.11 229	0.09 132	0.12 99	0.14 216

cc1	0.47 278	0.64 371	2.07 379	0.35 346	0.14 41	0.76 468	0.25 244	0.74 280	1.01 534	0.31 157	0.38 190	0.24 102	0.38 299	0.69 318	0.19 39	0.10 184	0.24 501	0.11 229	0.09 132	0.25 376	0.40 524

RAFT_CTSACE	0.46 261	0.76 416	2.07 379	0.35 346	0.30 368	0.54 219	0.30 342	0.61 209	0.48 188	0.49 275	0.76 476	0.55 325	0.36 279	0.58 271	0.22 102	0.08 40	0.13 355	0.11 229	0.10 170	0.41 517	0.08 40

iRaft-Stereo_5w	0.54 355	1.01 516	2.08 384	0.27 139	0.21 222	0.49 161	0.28 310	0.73 276	0.58 285	0.40 199	0.61 382	0.62 366	0.46 387	1.78 475	0.47 351	0.09 85	0.07 47	0.11 229	0.10 170	0.39 509	0.12 156

Anonymous3	0.42 213	0.35 208	2.09 385	0.33 298	0.24 282	0.72 446	0.31 355	0.74 280	0.55 259	0.35 174	0.40 203	0.33 186	0.29 233	0.44 181	0.28 187	0.18 459	0.18 451	0.13 348	0.13 308	0.17 234	0.17 303

AANet_RVC	0.68 450	1.00 512	2.09 385	0.33 298	0.25 300	0.58 287	0.32 378	0.81 354	0.80 487	0.61 417	0.94 515	0.80 469	0.41 332	2.46 559	1.02 486	0.36 548	0.14 376	0.10 158	0.09 132	0.23 345	0.22 382

HITNet	0.46 261	0.92 475	2.09 385	0.33 298	0.14 41	0.55 234	0.22 152	0.83 367	0.56 270	0.51 295	0.49 271	0.48 300	0.37 292	0.48 223	0.54 385	0.09 85	0.06 23	0.10 158	0.08 97	0.23 345	0.09 63
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
PWCDC_ROB	0.72 471	1.06 525	2.09 385	0.47 480	0.36 440	0.78 481	0.26 267	0.98 496	1.34 563	0.61 417	2.07 573	0.64 378	0.61 463	0.83 348	0.71 436	0.31 540	0.14 376	0.15 413	0.12 275	0.60 555	0.21 367

Reg-Stereo(zero)	0.46 261	0.17 1	2.10 389	0.24 68	0.34 418	0.51 183	0.42 440	0.50 122	0.54 252	0.37 183	0.46 236	0.54 322	0.60 454	0.43 172	1.10 496	0.08 40	0.09 207	0.08 42	0.22 460	0.12 99	0.22 382

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 382	0.87 462	2.11 390	0.32 275	0.30 368	0.84 502	0.40 430	0.88 414	0.72 429	0.65 455	0.73 467	0.66 390	0.57 441	0.93 358	0.71 436	0.13 348	0.07 47	0.10 158	0.08 97	0.15 175	0.14 216

TestStereo	0.45 250	0.54 325	2.11 390	0.29 199	0.16 93	0.43 104	0.24 223	0.54 164	0.45 155	0.37 183	0.46 236	0.34 192	0.27 200	1.98 514	0.27 177	0.11 259	0.08 136	0.12 289	0.09 132	0.14 155	0.08 40

PDISCO_ROB	0.75 486	1.06 525	2.11 390	0.64 542	0.59 537	1.13 551	0.43 447	1.14 551	1.05 538	0.64 448	0.71 460	0.96 519	0.61 463	1.21 391	0.76 447	0.37 549	0.18 451	0.27 522	0.24 466	0.56 551	0.32 482

ADStereo(finetuned)	0.45 250	0.77 425	2.12 393	0.25 87	0.14 41	0.51 183	0.22 152	0.77 315	0.72 429	0.54 327	0.48 254	0.31 172	0.76 506	0.37 136	0.38 294	0.09 85	0.07 47	0.09 102	0.07 66	0.13 131	0.23 406

FADNet-RVC	0.61 409	1.26 556	2.12 393	0.33 298	0.26 317	0.59 304	0.29 334	0.86 395	0.62 332	0.45 235	0.50 279	0.62 366	0.46 387	1.73 466	0.55 386	0.17 447	0.20 475	0.17 453	0.18 413	0.59 552	0.28 451

DCRE	0.50 313	0.63 367	2.13 395	0.30 219	0.23 269	0.45 117	0.24 223	0.59 195	0.53 239	0.50 282	2.10 575	0.42 244	0.26 179	0.35 112	0.23 115	0.09 85	0.14 376	0.10 158	0.32 517	0.16 211	0.15 254

THIR-Stereo	0.86 517	0.62 356	2.13 395	0.25 87	0.16 93	0.58 287	2.74 609	0.59 195	0.51 212	0.62 428	1.62 564	0.97 522	1.80 584	1.69 460	2.25 567	0.10 184	0.08 136	0.14 383	0.11 235	0.15 175	0.11 117

GwcNet-RSSM	0.57 382	0.94 483	2.13 395	0.32 275	0.25 300	0.60 316	0.30 342	0.80 350	0.66 380	0.52 304	0.64 416	0.71 428	0.40 321	1.79 479	0.50 367	0.13 348	0.09 207	0.12 289	0.12 275	0.21 314	0.15 254

CC-Net-ROB	0.85 516	1.15 541	2.13 395	0.88 564	0.38 458	0.88 516	0.44 458	1.06 540	0.79 484	0.58 385	0.69 446	0.65 383	0.50 414	2.74 580	0.51 372	0.93 580	0.39 556	0.87 578	0.29 494	0.54 549	0.54 547

CVANet_RVC	0.65 434	0.80 437	2.13 395	0.36 365	0.26 317	0.62 356	0.42 440	0.84 378	0.72 429	0.69 470	0.68 437	0.68 406	0.52 421	2.64 571	0.42 321	0.19 474	0.12 331	0.22 499	0.17 400	0.37 492	0.15 254

STTStereo	0.51 330	0.69 394	2.14 400	0.36 365	0.30 368	0.61 336	0.32 378	0.77 315	0.60 297	0.60 408	0.54 321	0.67 399	0.43 360	0.86 353	0.42 321	0.16 432	0.15 402	0.17 453	0.20 443	0.16 211	0.15 254

GCST	0.72 471	1.10 530	2.15 401	1.11 580	0.59 537	0.62 356	0.19 82	0.75 291	0.53 239	0.56 355	0.63 400	0.47 289	0.31 250	1.11 380	0.33 260	0.75 575	0.45 561	0.84 577	0.64 581	0.69 560	0.54 547

plain	0.37 154	0.47 298	2.15 401	0.27 139	0.19 193	0.33 33	0.20 102	0.58 186	0.46 166	0.23 82	0.37 180	0.23 88	0.25 163	0.45 196	0.28 187	0.11 259	0.08 136	0.13 348	0.09 132	0.42 523	0.12 156

UDG	0.77 493	1.23 551	2.15 401	0.67 547	0.59 537	0.78 481	0.38 422	0.90 426	0.70 409	0.61 417	0.69 446	1.01 530	0.67 483	1.02 369	0.73 443	0.45 554	0.34 540	0.87 578	0.51 562	0.67 559	0.46 536

sAnonymous2	0.38 164	0.62 356	2.15 401	0.31 246	0.24 282	0.34 41	0.27 291	0.53 153	0.46 166	0.24 91	0.29 116	0.23 88	0.28 217	0.28 43	0.22 102	0.12 318	0.09 207	0.11 229	0.13 308	0.38 499	0.35 496

CroCo_RVC	0.38 164	0.62 356	2.15 401	0.31 246	0.24 282	0.34 41	0.27 291	0.53 153	0.46 166	0.24 91	0.29 116	0.23 88	0.28 217	0.28 43	0.22 102	0.12 318	0.09 207	0.11 229	0.13 308	0.38 499	0.35 496

cf-r	0.53 349	0.81 442	2.15 401	0.33 298	0.28 345	0.60 316	0.28 310	0.78 330	0.64 352	0.51 295	0.60 375	0.75 448	0.40 321	1.32 402	0.43 330	0.13 348	0.09 207	0.11 229	0.12 275	0.15 175	0.14 216

PVD	0.90 523	0.85 456	2.15 401	0.53 509	0.50 514	0.99 530	0.56 505	1.15 554	1.64 576	1.41 576	1.41 559	1.11 549	1.13 552	1.35 405	1.31 522	0.26 524	0.28 526	0.28 526	0.26 482	0.37 492	0.49 541

G2L-Stereo	0.55 367	0.85 456	2.18 408	0.31 246	0.27 331	0.59 304	0.27 291	0.77 315	0.55 259	0.54 327	0.52 298	0.71 428	0.36 279	1.75 470	0.50 367	0.13 348	0.11 300	0.13 348	0.11 235	0.29 417	0.15 254

RGC	0.71 468	0.97 501	2.18 408	0.44 456	0.44 492	0.73 453	0.40 430	0.94 464	0.71 419	0.71 481	1.04 533	1.01 530	0.71 492	1.74 468	0.70 433	0.23 507	0.18 451	0.28 526	0.26 482	0.29 417	0.27 444

Wz-Net-MNSev	0.65 434	0.97 501	2.19 410	0.36 365	0.33 408	0.90 518	0.60 515	0.92 447	0.81 494	0.75 493	0.72 465	0.73 436	0.65 476	1.39 409	0.71 436	0.16 432	0.13 355	0.14 383	0.14 336	0.24 362	0.18 322

CFNet-RSSM	0.41 193	0.32 175	2.20 411	0.27 139	0.44 492	0.52 202	0.19 82	0.76 304	0.48 188	0.43 218	0.36 177	0.54 322	0.26 179	0.33 94	0.25 155	0.09 85	0.08 136	0.09 102	0.38 540	0.10 65	0.09 63

UGAM	0.58 387	0.47 298	2.21 412	0.30 219	0.19 193	0.53 211	0.34 391	0.59 195	0.63 344	0.44 224	0.73 467	0.78 460	0.37 292	2.58 568	0.39 305	0.10 184	0.08 136	0.17 453	0.14 336	0.42 523	0.17 303

DCANet-4	0.40 186	0.27 106	2.21 412	0.25 87	0.14 41	0.51 183	0.22 152	0.77 315	0.72 429	0.54 327	0.47 242	0.28 152	0.37 292	0.37 136	0.34 267	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 382

AF-Net	0.69 455	0.92 475	2.21 412	0.41 433	0.40 474	0.68 425	0.40 430	1.02 527	0.86 505	0.69 470	1.03 530	1.04 537	0.84 518	1.19 390	0.78 451	0.22 504	0.14 376	0.25 518	0.17 400	0.30 428	0.18 322

DANet	0.80 501	0.65 378	2.21 412	1.19 583	0.48 511	0.74 458	1.25 583	0.89 420	1.53 572	0.89 526	0.71 460	0.96 519	0.56 435	1.83 488	0.96 471	0.18 459	0.16 420	0.19 479	0.16 381	0.26 396	0.29 457
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
cross-raft	0.40 186	0.27 106	2.22 416	0.30 219	0.17 122	0.49 161	0.35 399	0.71 259	0.39 90	0.43 218	0.45 228	0.64 378	0.25 163	0.32 82	0.25 155	0.08 40	0.08 136	0.09 102	0.23 464	0.11 88	0.14 216

SAMSARA	0.91 524	0.97 501	2.22 416	0.80 558	0.58 535	1.32 557	1.31 585	1.01 524	0.94 524	1.36 570	0.87 501	1.38 565	0.90 529	1.72 465	1.02 486	0.24 515	0.30 531	0.22 499	0.25 474	0.36 484	0.35 496

RTSC	0.72 471	1.00 512	2.22 416	0.40 426	0.29 353	0.82 497	0.31 355	0.96 483	1.10 546	0.92 531	0.81 484	0.78 460	0.58 447	1.23 395	1.55 537	0.18 459	0.17 440	0.14 383	0.17 400	0.43 525	0.30 468

ccs_rob	0.45 250	0.46 289	2.22 416	0.26 119	0.19 193	0.56 251	0.21 125	0.77 315	0.60 297	0.49 275	0.56 343	0.69 413	0.47 395	0.52 249	0.31 234	0.11 259	0.09 207	0.16 432	0.10 170	0.17 234	0.14 216

DStereoRT	0.81 510	0.53 319	2.23 420	0.36 365	0.33 408	0.92 522	0.36 406	0.86 395	0.80 487	0.57 366	0.62 387	0.59 353	1.15 553	1.76 471	1.04 489	0.14 391	0.13 355	2.17 612	0.78 587	0.16 211	0.66 562

z-ln-s-r	0.64 425	0.89 469	2.23 420	0.32 275	0.26 317	0.57 269	0.37 415	0.84 378	0.76 470	0.51 295	0.81 484	0.64 378	0.45 372	2.06 523	1.27 520	0.10 184	0.07 47	0.11 229	0.09 132	0.24 362	0.13 193

CFNet_pseudo	0.45 250	0.46 289	2.23 420	0.25 87	0.19 193	0.56 251	0.21 125	0.77 315	0.60 297	0.49 275	0.56 343	0.69 413	0.47 395	0.52 249	0.31 234	0.11 259	0.10 250	0.15 413	0.10 170	0.17 234	0.14 216

HSM-Net_RVC	0.67 443	0.34 199	2.23 420	0.26 119	0.19 193	0.67 413	0.29 334	1.26 563	0.69 400	0.72 484	0.70 456	0.78 460	0.42 350	3.77 601	0.41 319	0.13 348	0.09 207	0.10 158	0.09 132	0.12 99	0.11 117
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CoDeX	0.52 343	0.43 267	2.25 424	0.29 199	0.26 317	0.61 336	0.32 378	0.99 508	0.68 391	0.48 263	0.55 331	0.52 314	0.40 321	1.60 448	0.35 277	0.12 318	0.09 207	0.11 229	0.10 170	0.13 131	0.12 156

DEmStereo	0.68 450	0.31 167	2.25 424	0.42 444	0.17 122	0.66 407	0.89 559	0.51 130	0.59 292	0.60 408	1.01 526	0.45 268	1.26 556	1.54 435	2.26 568	0.10 184	0.08 136	0.10 158	0.10 170	0.10 65	0.11 117

RYNet	0.70 459	0.56 337	2.25 424	0.35 346	0.41 482	0.86 508	0.43 447	0.94 464	0.82 495	0.62 428	0.53 309	0.91 506	0.60 454	2.70 577	1.00 480	0.14 391	0.11 300	0.16 432	0.14 336	0.25 376	0.27 444

AIO-test1	0.45 250	0.87 462	2.27 427	0.33 298	0.33 408	0.50 173	0.22 152	0.74 280	0.66 380	0.29 147	0.41 207	0.29 162	0.22 118	0.73 328	0.29 202	0.09 85	0.08 136	0.12 289	0.14 336	0.30 428	0.22 382

iinet-f	0.57 382	0.93 481	2.27 427	0.31 246	0.25 300	0.83 500	0.33 386	0.81 354	0.65 365	0.54 327	0.63 400	0.73 436	0.67 483	0.73 328	0.67 426	0.13 348	0.13 355	0.11 229	0.10 170	0.43 525	0.16 284

PCWNet_CMD	0.46 261	0.45 286	2.28 429	0.26 119	0.20 208	0.55 234	0.21 125	0.75 291	0.64 352	0.48 263	0.55 331	0.68 406	0.57 441	0.46 205	0.30 222	0.11 259	0.10 250	0.14 383	0.10 170	0.18 261	0.14 216

MSMDNet	0.46 261	0.44 278	2.28 429	0.26 119	0.20 208	0.55 234	0.21 125	0.75 291	0.64 352	0.48 263	0.55 331	0.68 406	0.56 435	0.46 205	0.30 222	0.11 259	0.10 250	0.13 348	0.10 170	0.18 261	0.15 254

MM-Stereo_test1	0.41 193	0.39 241	2.29 431	0.38 405	0.26 317	0.44 111	0.28 310	0.63 221	0.51 212	0.40 199	0.32 149	0.26 130	0.26 179	0.46 205	0.22 102	0.09 85	0.21 484	0.10 158	0.09 132	0.39 509	0.15 254

ADCRef	0.80 501	0.96 493	2.29 431	0.37 389	0.35 431	0.96 526	0.51 486	0.87 405	0.75 461	0.88 524	0.83 490	0.61 362	1.36 565	1.02 369	3.27 587	0.13 348	0.11 300	0.17 453	0.19 433	0.25 376	0.21 367

GANet-ADL	0.44 232	0.41 254	2.31 433	0.33 298	0.20 208	0.57 269	0.25 244	0.75 291	0.54 252	0.42 213	0.59 360	0.56 337	0.30 241	0.40 155	0.38 294	0.14 391	0.11 300	0.09 102	0.08 97	0.22 331	0.17 303

WAO-6	1.58 577	1.54 574	2.32 434	1.14 582	1.00 576	2.30 594	1.03 571	1.82 589	2.85 604	1.25 563	2.61 589	2.20 582	1.56 576	2.47 561	1.99 555	0.95 583	0.67 581	1.19 594	0.83 590	1.08 580	0.88 581

CFNet_ucs	0.48 284	0.50 310	2.32 434	0.26 119	0.22 249	0.57 269	0.22 152	0.85 385	0.65 365	0.53 314	0.64 416	0.68 406	0.44 368	0.54 259	0.31 234	0.13 348	0.12 331	0.16 432	0.11 235	0.19 282	0.17 303

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 539	1.67 582	2.32 434	0.47 480	0.39 464	1.47 562	0.95 562	0.95 478	0.91 519	0.84 519	0.94 515	1.05 539	0.60 454	2.95 587	0.72 440	0.41 550	0.72 591	0.32 539	0.55 565	0.74 564	1.22 597

RAFT-RH_RVC	0.61 409	0.50 310	2.33 437	0.36 365	0.29 353	0.60 316	0.18 73	0.44 72	0.58 285	0.76 496	1.91 571	0.47 289	0.29 233	1.60 448	1.23 516	0.14 391	0.07 47	0.13 348	0.13 308	0.10 65	0.09 63

PSMNet_ROB	0.66 439	1.01 516	2.33 437	0.38 405	0.31 387	0.72 446	0.55 500	0.86 395	0.69 400	0.54 327	0.60 375	0.75 448	0.47 395	2.00 518	0.82 458	0.17 447	0.13 355	0.19 479	0.19 433	0.24 362	0.27 444

AASNet	0.56 375	1.03 521	2.34 439	0.37 389	0.33 408	0.65 400	0.29 334	0.96 483	0.73 444	0.54 327	0.60 375	0.55 325	0.38 299	0.59 277	0.58 403	0.14 391	0.12 331	0.13 348	0.10 170	0.43 525	0.24 418

RAFT-345	0.53 349	0.30 155	2.34 439	0.38 405	0.34 418	0.58 287	0.42 440	0.47 100	0.61 314	0.51 295	1.00 525	0.43 248	0.28 217	1.57 441	0.82 458	0.10 184	0.07 47	0.11 229	0.09 132	0.10 65	0.08 40

DPSNet	0.86 517	0.60 346	2.34 439	0.58 529	0.36 440	1.07 545	0.75 546	1.30 564	1.05 538	0.70 476	0.68 437	0.94 516	1.29 557	2.08 527	1.82 549	0.26 524	0.23 498	0.16 432	0.17 400	0.48 537	0.40 524

FTStereo	0.76 489	0.18 5	2.35 442	0.71 549	0.21 222	0.73 453	1.79 598	0.57 180	0.53 239	1.07 545	1.63 565	1.29 560	2.13 588	0.75 332	0.29 202	0.19 474	0.08 136	0.12 289	0.11 235	0.11 88	0.40 524

SFCPSM	0.46 261	0.24 73	2.35 442	0.27 139	0.27 331	0.70 438	0.32 378	0.96 483	0.63 344	0.49 275	0.52 298	0.43 248	0.36 279	0.52 249	0.43 330	0.12 318	0.09 207	0.12 289	0.16 381	0.16 211	0.12 156

StereoDRNet	0.64 425	0.88 466	2.35 442	0.41 433	0.45 501	0.73 453	0.47 477	0.94 464	0.74 448	0.75 493	0.54 321	0.74 442	0.47 395	1.70 461	0.72 440	0.15 411	0.14 376	0.15 413	0.14 336	0.20 298	0.19 339

SHD	0.72 471	0.77 425	2.36 445	0.45 470	0.40 474	0.71 440	0.32 378	1.02 527	1.25 557	1.07 545	0.84 493	0.90 504	0.73 498	1.09 376	0.98 474	0.21 491	0.18 451	0.20 488	0.21 449	0.32 445	0.31 476

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 367	0.92 475	2.36 445	0.38 405	0.37 452	0.60 316	0.28 310	0.82 361	0.62 332	0.62 428	0.55 331	0.72 431	0.45 372	1.00 367	0.43 330	0.15 411	0.11 300	0.14 383	0.14 336	0.15 175	0.16 284
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
TRStereo	0.53 349	0.76 416	2.38 447	0.42 444	0.29 353	0.69 431	0.23 187	1.81 588	0.55 259	0.36 179	0.32 149	0.47 289	0.40 321	0.46 205	0.25 155	0.12 318	0.11 300	0.11 229	0.41 549	0.13 131	0.32 482

MSMD_ROB	1.34 562	0.96 493	2.38 447	0.39 415	0.32 395	1.96 583	0.62 524	0.91 438	1.43 567	2.94 606	2.60 588	4.77 608	1.95 586	2.43 556	1.33 524	0.29 535	0.26 516	0.32 539	0.32 517	0.30 428	0.30 468

LMCR-Stereo	0.52 343	0.71 399	2.39 449	0.40 426	0.21 222	0.74 458	0.31 355	1.02 527	0.64 352	0.61 417	0.63 400	0.39 216	0.51 416	0.62 289	0.42 321	0.19 474	0.09 207	0.12 289	0.09 132	0.23 345	0.12 156

XQC	0.73 480	0.98 505	2.39 449	0.46 475	0.35 431	0.81 494	0.46 469	1.00 516	1.00 532	0.80 505	0.69 446	0.88 500	0.74 503	1.32 402	1.20 512	0.24 515	0.16 420	0.23 506	0.20 443	0.41 517	0.33 490

MIPNet	0.83 513	0.81 442	2.40 451	0.61 539	0.18 160	1.48 563	1.39 591	1.60 580	0.74 448	1.94 585	0.85 497	0.73 436	1.68 579	0.87 356	0.31 234	0.09 85	0.08 136	0.11 229	0.32 517	0.25 376	0.12 156

GMM-Stereo	0.50 313	0.23 60	2.41 452	0.54 514	0.24 282	0.77 476	0.46 469	0.59 195	0.57 274	0.58 385	0.73 467	0.47 289	0.43 360	0.68 312	0.27 177	0.10 184	0.06 23	0.13 348	0.13 308	0.14 155	0.44 533

ICVP	0.46 261	0.29 142	2.41 452	0.33 298	0.22 249	0.59 304	0.55 500	0.75 291	0.50 204	0.44 224	0.60 375	0.49 302	0.35 273	0.53 255	0.37 287	0.16 432	0.16 420	0.14 383	0.11 235	0.15 175	0.15 254
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FENet	0.44 232	0.30 155	2.42 454	0.32 275	0.17 122	0.58 287	0.22 152	0.77 315	0.59 292	0.47 245	0.42 211	0.55 325	0.38 299	0.49 234	0.47 351	0.12 318	0.09 207	0.12 289	0.11 235	0.13 131	0.16 284

FADNet_RVC	0.81 510	1.14 537	2.42 454	0.30 219	0.24 282	0.71 440	0.24 223	0.95 478	0.61 314	0.44 224	0.56 343	0.59 353	0.42 350	1.52 433	0.68 429	0.94 582	0.96 599	0.28 526	1.00 597	0.90 574	1.36 601

NCC-stereo	0.79 499	0.94 483	2.42 454	0.59 534	0.45 501	1.90 580	0.46 469	0.99 508	0.72 429	0.64 448	0.84 493	0.91 506	0.73 498	1.80 483	1.00 480	0.27 529	0.19 464	0.23 506	0.31 511	0.24 362	0.22 382

Abc-Net	0.79 499	0.94 483	2.42 454	0.59 534	0.45 501	1.90 580	0.46 469	0.99 508	0.72 429	0.64 448	0.84 493	0.91 506	0.73 498	1.80 483	1.00 480	0.27 529	0.19 464	0.23 506	0.31 511	0.24 362	0.22 382
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
IPLG	0.69 455	0.84 452	2.43 458	0.35 346	0.21 222	1.65 573	0.61 519	1.36 568	0.58 285	1.39 574	0.51 284	0.37 202	0.87 523	1.41 413	0.36 281	0.09 85	0.07 47	0.14 383	0.12 275	0.32 445	0.11 117

ADCL	0.99 533	0.79 435	2.43 458	0.39 415	0.32 395	1.50 565	1.90 599	0.92 447	0.97 528	1.26 567	1.27 547	1.00 528	1.42 570	1.14 386	3.31 589	0.17 447	0.14 376	0.22 499	0.21 449	0.30 428	0.22 382

anonymousa	0.48 284	0.46 289	2.44 460	0.29 199	0.34 418	0.61 336	0.25 244	0.66 232	0.54 252	0.53 314	0.77 479	0.73 436	0.46 387	0.33 94	0.31 234	0.10 184	0.09 207	0.12 289	0.29 494	0.10 65	0.19 339

stereogan	0.69 455	0.51 313	2.44 460	0.39 415	0.39 464	1.01 534	0.41 436	0.94 464	0.92 523	0.73 488	0.85 497	1.15 553	0.69 488	1.57 441	0.53 379	0.19 474	0.18 451	0.20 488	0.16 381	0.36 484	0.24 418

DRN-Test	0.64 425	0.43 267	2.44 460	0.39 415	0.44 492	0.80 493	0.41 436	1.02 527	0.78 479	0.80 505	0.63 400	0.69 413	0.56 435	1.79 479	0.69 431	0.15 411	0.12 331	0.17 453	0.16 381	0.18 261	0.17 303

w-ln-seven-2	0.68 450	1.13 535	2.46 463	0.36 365	0.27 331	0.65 400	0.44 458	0.87 405	0.83 499	0.69 470	0.75 473	0.72 431	0.63 471	1.56 437	1.15 504	0.13 348	0.13 355	0.15 413	0.14 336	0.35 476	0.19 339

MM-Stereo_test2	0.38 164	0.28 131	2.46 463	0.43 449	0.15 66	0.50 173	0.25 244	0.47 100	0.38 78	0.33 170	0.26 95	0.23 88	0.22 118	0.34 106	0.29 202	0.08 40	0.09 207	0.09 102	0.10 170	0.36 484	0.22 382

HUF	0.59 395	0.65 378	2.46 463	0.45 470	0.77 562	0.34 41	0.24 223	0.46 85	0.39 90	0.31 157	0.28 110	0.25 115	0.19 86	0.67 309	0.18 22	0.12 318	2.03 612	0.08 42	0.06 14	0.31 436	1.59 607

CIPLG	0.56 375	1.19 547	2.46 463	0.80 558	0.31 387	0.61 336	0.57 509	0.76 304	0.57 274	0.56 355	0.63 400	0.41 230	0.30 241	0.45 196	0.40 313	0.11 259	0.20 475	0.13 348	0.13 308	0.35 476	0.19 339

GANetREF_RVC	0.75 486	1.15 541	2.46 463	0.47 480	0.26 317	0.83 500	0.61 519	0.97 492	0.89 516	0.62 428	0.61 382	0.72 431	0.59 450	2.42 553	0.55 386	0.32 541	0.25 514	0.36 545	0.24 466	0.39 509	0.31 476
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
DStereoFS	2.23 588	2.10 604	2.47 468	1.61 594	1.88 604	3.81 604	2.06 602	1.95 593	3.33 606	2.38 597	3.31 601	2.37 585	4.92 607	2.45 558	3.27 587	1.03 587	1.27 605	0.55 565	1.04 598	0.70 561	2.05 612

MSKI-zero shot	0.46 261	0.38 231	2.47 468	0.27 139	0.43 491	0.56 251	0.20 102	0.77 315	0.43 136	0.60 408	0.51 284	0.44 259	0.17 45	0.68 312	0.21 81	0.09 85	0.29 527	0.09 102	0.32 517	0.14 155	0.10 92

Wz-Net-LNSev	0.59 395	0.96 493	2.47 468	0.34 329	0.37 452	0.79 485	0.44 458	0.86 395	0.77 475	0.61 417	0.67 430	0.79 465	0.56 435	0.64 294	0.62 412	0.15 411	0.14 376	0.12 289	0.12 275	0.18 261	0.19 339

PFNet	0.60 401	0.33 184	2.47 468	0.41 433	0.55 527	0.62 356	0.27 291	0.61 209	0.63 344	0.61 417	0.56 343	0.45 268	0.32 258	1.88 504	1.14 502	0.28 533	0.09 207	0.12 289	0.16 381	0.26 396	0.20 355

UGAM-zero	0.63 421	0.39 241	2.49 472	0.30 219	0.49 512	0.67 413	0.19 82	0.91 438	0.45 155	0.77 500	0.45 228	1.16 555	0.82 514	2.05 522	0.29 202	0.09 85	0.15 402	0.09 102	0.44 553	0.11 88	0.22 382

DCVSM-stereo	0.49 302	0.29 142	2.49 472	0.29 199	0.22 249	0.53 211	0.52 489	0.58 186	0.49 194	0.69 470	0.46 236	0.79 465	0.48 404	0.53 255	0.42 321	0.13 348	0.14 376	0.15 413	0.12 275	0.20 298	0.20 355

WAO-7	1.48 572	1.63 578	2.49 472	0.93 568	0.75 558	1.72 576	1.10 575	1.84 590	1.96 590	1.43 577	2.54 586	1.97 578	1.61 578	3.06 589	2.08 559	0.69 571	0.66 580	0.94 583	0.74 585	0.80 570	0.69 563

LL-Strereo	0.72 471	1.29 558	2.49 472	0.36 365	0.45 501	0.55 234	0.32 378	0.93 455	0.71 419	0.67 461	0.58 357	0.85 488	0.79 510	2.67 575	0.46 342	0.10 184	0.18 451	0.14 383	0.12 275	0.40 514	0.42 530

FCDSN-DC	1.29 559	0.54 325	2.50 476	0.47 480	0.41 482	1.12 549	0.60 515	1.10 546	1.27 559	2.23 593	2.87 593	3.67 599	3.12 601	2.39 550	1.69 543	0.30 538	0.26 516	0.31 535	0.30 504	0.35 476	0.38 514
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 562	1.70 586	2.50 476	0.56 523	0.40 474	2.15 592	0.99 565	1.24 561	1.26 558	1.02 541	1.10 538	1.29 560	0.88 527	3.10 591	1.08 493	1.66 604	0.83 595	0.68 573	0.88 592	1.57 596	1.80 610

SGM_RVC	1.89 582	0.92 475	2.50 476	0.96 572	0.93 571	1.63 571	1.37 589	1.52 577	12.43 618	1.85 584	1.69 566	2.40 587	1.74 582	2.81 584	1.71 544	0.53 559	0.47 566	0.42 554	0.47 555	0.74 564	0.74 566
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SQANet	0.80 501	1.58 576	2.53 479	0.76 554	0.83 563	0.76 468	0.36 406	0.83 367	0.64 352	0.63 438	0.69 446	0.73 436	0.51 416	1.21 391	0.53 379	0.77 577	0.29 527	0.59 568	0.29 494	0.86 573	0.61 556

CrosDoStereo	0.94 528	0.37 220	2.53 479	0.25 87	0.32 395	0.54 219	3.76 613	0.72 264	0.60 297	0.70 476	1.40 557	0.53 316	1.49 572	1.78 475	3.09 582	0.10 184	0.08 136	0.11 229	0.11 235	0.21 314	0.11 117

DeepStereo_LL	0.94 528	0.37 220	2.53 479	0.25 87	0.32 395	0.54 219	3.76 613	0.72 264	0.60 297	0.70 476	1.40 557	0.53 316	1.49 572	1.78 475	3.09 582	0.10 184	0.08 136	0.11 229	0.11 235	0.21 314	0.11 117

Nwc_Net	0.68 450	0.83 450	2.53 479	0.41 433	0.39 464	0.77 476	0.38 422	1.01 524	0.70 409	0.60 408	0.99 523	0.98 523	0.68 486	1.41 413	0.63 414	0.23 507	0.15 402	0.23 506	0.25 474	0.23 345	0.18 322

AnyNet_C32	1.00 537	1.33 565	2.53 479	0.49 490	0.54 524	1.15 553	1.14 578	0.91 438	0.89 516	1.11 548	0.95 517	0.87 496	0.93 531	1.50 430	4.07 598	0.21 491	0.20 475	0.25 518	0.24 466	0.38 499	0.33 490

MFMNet_re	0.92 526	1.28 557	2.53 479	0.82 562	0.76 561	0.90 518	0.75 546	0.98 496	1.04 537	1.03 542	1.05 534	0.84 484	0.94 534	0.83 348	0.72 440	0.68 570	0.60 575	0.63 570	0.60 577	0.77 568	0.74 566

w-ln-seven	0.74 483	1.05 523	2.54 485	0.37 389	0.34 418	1.03 537	0.47 477	1.00 516	1.08 543	0.90 528	0.85 497	0.85 488	0.57 441	1.37 407	1.26 519	0.14 391	0.13 355	0.16 432	0.15 361	0.31 436	0.20 355

gwcnet-sp	0.49 302	0.43 267	2.54 485	0.31 246	0.22 249	0.67 413	0.31 355	0.78 330	0.65 365	0.58 385	0.47 242	0.46 281	0.43 360	0.76 336	0.46 342	0.11 259	0.11 300	0.11 229	0.11 235	0.15 175	0.14 216

scenet	0.49 302	0.43 267	2.54 485	0.31 246	0.22 249	0.67 413	0.31 355	0.78 330	0.65 365	0.58 385	0.47 242	0.46 281	0.43 360	0.76 336	0.46 342	0.11 259	0.11 300	0.11 229	0.11 235	0.15 175	0.14 216

ssnet	0.49 302	0.43 267	2.54 485	0.31 246	0.22 249	0.67 413	0.31 355	0.78 330	0.65 365	0.58 385	0.47 242	0.46 281	0.43 360	0.76 336	0.46 342	0.11 259	0.11 300	0.11 229	0.11 235	0.15 175	0.14 216

NVStereoNet_ROB	1.16 550	0.95 490	2.54 485	0.58 529	0.55 527	0.78 481	0.63 526	1.00 516	1.08 543	1.03 542	4.07 608	1.48 569	1.22 555	2.88 586	1.27 520	0.50 558	0.46 563	0.54 564	0.62 578	0.50 542	0.63 559
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
TCMNet	0.66 439	0.85 456	2.55 490	0.50 494	0.52 521	0.72 446	0.39 427	0.87 405	0.72 429	0.58 385	0.68 437	0.63 369	0.46 387	1.70 461	0.63 414	0.18 459	0.18 451	0.23 506	0.18 413	0.38 499	0.27 444

DispNO	0.67 443	0.98 505	2.58 491	0.31 246	0.27 331	0.59 304	0.29 334	0.83 367	0.68 391	0.53 314	0.79 483	0.83 479	0.47 395	2.46 559	0.68 429	0.12 318	0.10 250	0.19 479	0.31 511	0.16 211	0.17 303

ASMatch	0.60 401	0.43 267	2.58 491	0.91 566	0.36 440	0.56 251	0.25 244	0.52 144	0.61 314	0.47 245	1.21 544	0.47 289	0.66 481	1.34 404	0.94 468	0.10 184	0.08 136	0.11 229	0.11 235	0.10 65	0.16 284

testlalala2	0.44 232	0.28 131	2.59 493	0.64 542	0.56 530	0.57 269	0.20 102	0.78 330	0.52 220	0.40 199	0.39 198	0.45 268	0.21 109	0.27 31	0.22 102	0.09 85	0.10 250	0.08 42	0.29 494	0.12 99	0.10 92

aanetorigin	0.77 493	0.80 437	2.59 493	0.43 449	0.44 492	0.58 287	1.01 570	0.57 180	0.68 391	1.53 580	1.23 545	0.81 472	1.08 547	1.07 374	1.07 492	0.18 459	0.15 402	0.17 453	0.21 449	0.54 549	0.30 468

iResNet	0.51 330	0.76 416	2.59 493	0.41 433	0.17 122	0.64 386	0.27 291	0.82 361	0.70 409	0.57 366	0.64 416	0.43 248	0.36 279	0.70 323	0.52 375	0.10 184	0.07 47	0.09 102	0.08 97	0.21 314	0.13 193

HHNet	0.60 401	0.65 378	2.60 496	0.36 365	0.25 300	0.64 386	0.61 519	0.64 224	0.62 332	0.55 345	1.13 541	0.32 180	0.60 454	0.42 168	1.79 548	0.15 411	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.18 261	0.15 254

z-mn7	0.80 501	1.52 573	2.62 497	0.36 365	0.28 345	1.01 534	0.48 481	0.90 426	1.29 561	0.69 470	1.35 556	0.85 488	0.59 450	2.03 519	1.09 495	0.14 391	0.12 331	0.14 383	0.12 275	0.32 445	0.20 355

4D-IteraStereo	0.44 232	0.96 493	2.63 498	0.27 139	0.30 368	0.45 117	0.25 244	0.52 144	0.50 204	0.40 199	0.31 143	0.40 224	0.19 86	0.35 112	0.32 247	0.09 85	0.06 23	0.12 289	0.11 235	0.19 282	0.30 468

DMCA-RVC	0.62 414	0.96 493	2.63 498	0.36 365	0.90 568	0.56 251	0.31 355	0.69 248	0.57 274	0.68 468	0.52 298	0.59 353	0.56 435	1.23 395	0.53 379	0.16 432	0.38 549	0.20 488	0.15 361	0.20 298	0.15 254

STrans-v2	0.67 443	0.56 337	2.64 500	0.27 139	0.23 269	0.57 269	0.33 386	0.96 483	0.69 400	0.92 531	0.85 497	0.89 502	0.93 531	1.83 488	1.21 514	0.09 85	0.07 47	0.10 158	0.09 132	0.11 88	0.12 156

CBMV	0.71 468	0.76 416	2.64 500	0.33 298	0.20 208	0.78 481	0.79 550	0.98 496	0.78 479	0.85 523	0.71 460	0.86 494	1.10 549	1.46 421	0.62 412	0.18 459	0.20 475	0.21 496	0.19 433	0.25 376	0.33 490
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MyStereo04	0.48 284	0.40 247	2.65 502	0.29 199	0.23 269	0.60 316	0.31 355	0.83 367	0.75 461	0.47 245	0.36 177	0.53 316	0.42 350	0.53 255	0.39 305	0.09 85	0.18 451	0.12 289	0.11 235	0.16 211	0.19 339

TransformOpticalFlow	0.64 425	0.56 337	2.66 503	0.44 456	0.26 317	0.62 356	0.28 310	0.83 367	0.71 419	0.76 496	0.74 470	0.91 506	0.85 519	1.83 488	0.81 457	0.10 184	0.07 47	0.11 229	0.09 132	0.11 88	0.12 156

WCMA_ROB	1.12 544	0.83 450	2.66 503	0.58 529	0.34 418	1.17 555	0.71 541	0.93 455	0.94 524	1.74 583	2.63 590	3.09 594	1.71 581	1.70 461	1.84 550	0.26 524	0.21 484	0.20 488	0.21 449	0.28 412	0.43 531

MyStereo06	0.54 355	0.41 254	2.68 505	0.30 219	0.23 269	0.60 316	0.30 342	0.81 354	0.44 140	0.84 519	0.52 298	0.78 460	0.58 447	0.48 223	1.10 496	0.09 85	0.17 440	0.12 289	0.10 170	0.16 211	0.20 355

IPLGR	0.54 355	0.56 337	2.68 505	0.36 365	0.18 160	0.62 356	0.54 497	1.02 527	0.64 352	0.73 488	0.46 236	0.47 289	0.45 372	1.12 383	0.29 202	0.09 85	0.08 136	0.11 229	0.09 132	0.19 282	0.12 156

CBMV_ROB	0.76 489	0.42 262	2.68 505	0.33 298	0.22 249	0.74 458	0.47 477	0.96 483	0.76 470	1.04 544	0.96 518	0.88 500	0.93 531	2.06 523	1.19 511	0.22 504	0.24 501	0.27 522	0.25 474	0.25 376	0.28 451

IMH	2.02 586	2.15 610	2.69 508	1.68 595	1.12 586	1.66 574	0.92 561	2.10 597	1.92 588	1.32 569	2.66 591	2.21 583	1.69 580	5.78 609	1.68 542	5.54 616	0.96 599	1.31 597	0.71 584	1.32 594	0.99 589

SDNR	1.22 556	0.80 437	2.71 509	0.33 298	1.48 597	1.98 587	0.23 187	1.93 592	2.44 597	0.89 526	2.52 585	1.36 564	0.51 416	3.65 599	1.93 551	0.30 538	0.31 533	0.22 499	0.16 381	0.33 454	0.36 504

APVNet	0.70 459	0.67 387	2.71 509	0.38 405	0.36 440	0.85 506	0.43 447	0.91 438	0.68 391	0.55 345	0.69 446	0.75 448	0.55 431	2.31 541	0.78 451	0.17 447	0.17 440	0.24 513	0.19 433	0.33 454	0.23 406

PAM	0.70 459	0.35 208	2.72 511	0.56 523	0.62 548	1.08 547	0.53 493	0.85 385	0.44 140	0.93 533	0.92 510	1.24 558	0.68 486	0.64 294	1.01 484	0.10 184	0.19 464	0.10 158	0.48 556	0.14 155	0.38 514

MyStereo05	0.49 302	0.41 254	2.72 511	0.30 219	0.23 269	0.60 316	0.30 342	0.82 361	0.77 475	0.52 304	0.37 180	0.51 308	0.42 350	0.52 249	0.38 294	0.09 85	0.17 440	0.12 289	0.10 170	0.16 211	0.20 355

otaku	1.03 540	1.68 584	2.72 511	0.95 570	0.73 557	1.03 537	0.59 513	0.99 508	0.86 505	0.69 470	1.61 563	0.98 523	0.64 474	1.46 421	1.14 502	0.95 583	0.46 563	0.72 575	0.40 546	1.24 589	0.78 571

RainbowNet	1.15 548	1.78 590	2.72 511	1.12 581	0.91 569	1.06 540	0.76 548	1.16 556	1.13 551	0.75 493	0.97 520	1.09 545	0.80 511	1.60 448	1.21 514	1.17 593	1.26 603	1.01 588	0.57 571	1.13 583	0.88 581

IPLGR_C	0.58 387	1.25 554	2.72 511	0.80 558	0.31 387	0.60 316	0.61 519	0.76 304	0.58 285	0.56 355	0.62 387	0.41 230	0.31 250	0.43 172	0.40 313	0.11 259	0.22 490	0.13 348	0.15 361	0.35 476	0.19 339

PAM_32	0.70 459	0.35 208	2.73 516	0.54 514	0.61 546	1.07 545	0.43 447	0.84 378	0.49 194	0.90 528	0.91 508	1.23 557	0.77 509	0.65 305	1.10 496	0.10 184	0.19 464	0.10 158	0.49 558	0.15 175	0.38 514

Syn2CoEx	0.70 459	1.07 528	2.74 517	0.43 449	0.30 368	0.64 386	0.42 440	0.99 508	0.78 479	0.62 428	0.78 480	0.74 442	0.72 495	1.92 511	0.61 410	0.20 484	0.17 440	0.19 479	0.15 361	0.29 417	0.22 382

ADCMid	0.96 532	1.32 563	2.74 517	0.38 405	0.35 431	0.99 530	0.58 511	0.94 464	0.86 505	1.23 562	1.01 526	1.01 530	1.00 539	1.05 373	3.97 596	0.21 491	0.19 464	0.42 554	0.32 517	0.40 514	0.29 457

Select-FE	0.65 434	0.67 387	2.76 519	0.49 490	0.55 527	0.79 485	0.16 47	0.90 426	0.53 239	0.84 519	0.55 331	0.91 506	0.75 504	0.57 267	1.16 506	0.11 259	0.18 451	0.11 229	0.49 558	0.14 155	0.31 476

MyStereo8	0.54 355	0.80 437	2.76 519	0.32 275	0.33 408	0.71 440	0.20 102	0.87 405	0.57 274	0.51 295	0.59 360	0.50 305	0.33 263	0.68 312	0.55 386	0.10 184	0.29 527	0.10 158	0.13 308	0.21 314	0.34 494

G-Net	0.99 533	0.64 371	2.76 519	0.57 527	0.67 551	2.03 588	0.72 544	0.76 304	0.67 389	1.14 551	2.56 587	1.30 563	1.02 541	1.48 429	1.74 546	0.25 520	0.24 501	0.24 513	0.26 482	0.37 492	0.31 476

ACRE	0.56 375	1.14 537	2.77 522	0.76 554	0.28 345	0.60 316	0.56 505	0.76 304	0.58 285	0.55 345	0.62 387	0.41 230	0.29 233	0.44 181	0.39 305	0.11 259	0.19 464	0.13 348	0.14 336	0.36 484	0.18 322

pmcnn	1.32 560	1.05 523	2.77 522	0.74 552	1.43 592	0.72 446	0.56 505	0.96 483	0.91 519	0.99 538	2.92 596	6.01 613	0.70 490	2.38 547	3.32 590	0.13 348	0.10 250	0.08 42	0.06 14	0.34 465	0.22 382

HH	0.49 302	0.49 304	2.78 524	0.50 494	0.41 482	0.38 69	0.23 187	0.72 264	0.38 78	0.63 438	0.48 254	0.87 496	0.41 332	0.64 294	0.21 81	0.09 85	0.17 440	0.10 158	0.09 132	0.16 211	0.12 156

HanStereo	0.49 302	0.49 304	2.78 524	0.50 494	0.41 482	0.38 69	0.23 187	0.72 264	0.38 78	0.63 438	0.48 254	0.87 496	0.41 332	0.64 294	0.21 81	0.09 85	0.17 440	0.10 158	0.09 132	0.16 211	0.12 156

DStereoSA	2.12 587	0.98 505	2.80 526	1.25 586	2.23 605	1.97 585	4.62 615	1.22 557	2.54 601	1.16 552	3.84 607	1.00 528	4.05 605	2.07 525	5.29 608	0.93 580	1.48 606	0.48 560	1.51 607	0.95 577	1.95 611

FC-DCNN v2	1.54 575	0.58 342	2.80 526	0.44 456	0.39 464	2.05 589	0.66 529	1.90 591	1.84 587	2.79 604	2.97 597	4.41 606	3.07 599	2.65 572	2.30 569	0.29 535	0.26 516	0.31 535	0.30 504	0.32 445	0.38 514

Ntro	1.00 537	1.68 584	2.80 526	0.95 570	0.85 564	1.06 540	0.53 493	0.98 496	0.90 518	0.62 428	0.76 476	0.93 512	0.66 481	1.66 455	0.98 474	0.99 586	0.45 561	0.75 576	0.40 546	1.19 585	0.75 568

UNet	0.54 355	0.44 278	2.83 529	0.31 246	0.33 408	0.74 458	0.27 291	0.82 361	0.61 314	0.53 314	0.54 321	0.72 431	0.54 426	0.78 344	0.56 394	0.11 259	0.09 207	0.13 348	0.11 235	0.14 155	0.12 156

ACV-stereo	0.66 439	0.76 416	2.86 530	0.32 275	0.25 300	1.01 534	0.60 515	0.59 195	0.52 220	0.41 208	0.45 228	1.55 572	0.94 534	1.40 412	0.69 431	0.14 391	0.13 355	0.12 289	0.11 235	0.20 298	0.19 339

ELAS	1.39 567	0.79 435	2.86 530	0.53 509	0.50 514	2.81 599	2.20 603	1.61 581	1.50 571	2.28 595	2.35 582	1.82 576	2.13 588	1.73 466	2.22 565	0.35 546	0.37 545	0.35 543	0.35 527	0.49 540	0.47 537
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FAT-Stereo	0.70 459	0.54 325	2.88 532	0.36 365	0.29 353	0.62 356	0.54 497	0.97 492	0.87 508	0.76 496	0.92 510	0.94 516	0.80 511	1.84 493	0.57 398	0.18 459	0.19 464	0.17 453	0.16 381	0.22 331	0.25 427

FC-DCNN	1.49 573	0.59 344	2.88 532	0.44 456	0.39 464	1.97 585	0.66 529	1.67 582	1.70 579	2.72 603	2.89 594	4.22 602	2.97 598	2.55 567	2.19 564	0.29 535	0.26 516	0.31 535	0.30 504	0.32 445	0.39 520

SPS-STEREO	1.07 543	1.13 535	2.88 532	0.65 545	0.69 554	0.99 530	0.68 535	1.05 539	0.87 508	1.36 570	1.23 545	1.46 568	0.94 534	1.87 496	1.72 545	0.66 569	0.61 576	0.58 566	0.57 571	0.65 557	0.77 570
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-8	2.80 597	2.14 608	2.89 535	1.91 603	1.04 580	3.98 606	0.96 563	3.26 608	6.17 611	2.15 591	3.37 602	3.31 596	2.41 592	11.84 619	2.03 557	2.05 608	1.86 609	1.54 603	0.92 593	1.22 586	0.87 579

ktn	4.35 608	2.10 604	2.89 535	1.80 599	1.49 598	2.13 591	1.41 594	2.26 598	12.72 619	11.41 620	16.43 625	11.15 621	3.75 602	4.36 606	3.18 586	1.82 606	0.98 601	1.73 609	1.21 603	2.97 611	1.27 598

Venus	2.80 597	2.14 608	2.89 535	1.91 603	1.04 580	3.98 606	0.96 563	3.26 608	6.17 611	2.15 591	3.37 602	3.31 596	2.41 592	11.84 619	2.03 557	2.05 608	1.86 609	1.54 603	0.92 593	1.22 586	0.87 579

STTRV1_RVC	0.80 501	0.55 334	2.89 535	0.42 444	0.49 512	0.79 485	0.44 458	1.15 554	0.82 495	0.62 428	0.89 506	0.72 431	0.63 471	2.69 576	0.64 419	0.48 557	0.64 578	0.27 522	0.24 466	0.35 476	0.27 444

GwcNet-ADL	0.50 313	0.74 413	2.90 539	0.31 246	0.20 208	0.58 287	0.29 334	0.87 405	0.64 352	0.47 245	0.47 242	0.56 337	0.33 263	0.46 205	0.46 342	0.13 348	0.12 331	0.09 102	0.09 132	0.14 155	0.21 367

IGEV-FE	0.53 349	0.34 199	2.91 540	0.32 275	0.18 160	0.54 219	0.21 125	0.72 264	0.42 125	0.81 511	0.51 284	0.70 423	0.41 332	0.48 223	1.13 500	0.09 85	0.15 402	0.10 158	0.35 527	0.19 282	0.09 63

IGEV_Zeroshot_test	0.53 349	0.33 184	2.91 540	0.32 275	0.18 160	0.54 219	0.21 125	0.72 264	0.42 125	0.81 511	0.51 284	0.71 428	0.41 332	0.48 223	1.13 500	0.09 85	0.15 402	0.10 158	0.35 527	0.19 282	0.09 63

DeepPrunerF	0.86 517	0.86 459	2.91 540	0.45 470	0.50 514	0.64 386	0.48 481	1.14 551	2.64 602	0.63 438	0.61 382	0.65 383	0.62 468	2.21 536	1.31 522	0.23 507	0.19 464	0.30 534	0.28 490	0.36 484	0.25 427

MANE	2.90 600	1.14 537	2.96 543	1.03 574	1.01 577	5.01 610	2.45 606	5.36 615	6.88 615	3.58 609	4.76 612	5.99 612	4.99 608	4.23 604	4.61 604	0.56 564	0.67 581	0.44 557	0.78 587	0.51 544	1.03 592

iResNetv2_ROB	0.59 395	1.43 569	2.96 543	0.40 426	0.22 249	0.58 287	0.28 310	0.91 438	0.73 444	0.57 366	0.63 400	0.60 360	0.41 332	0.74 331	0.35 277	0.11 259	0.08 136	0.10 158	0.07 66	0.43 525	0.17 303

NaN_ROB	1.14 546	0.94 483	2.96 543	0.53 509	0.56 530	1.13 551	0.99 565	0.98 496	1.00 532	1.09 547	0.87 501	0.77 456	1.06 546	5.90 610	2.72 577	0.16 432	0.23 498	0.16 432	0.24 466	0.22 331	0.36 504

MADNet++	2.79 596	2.11 607	2.97 546	2.49 608	2.28 606	2.95 600	2.31 605	2.67 601	2.47 598	3.03 607	3.13 599	2.70 590	2.92 595	4.10 603	4.48 602	2.68 611	2.24 615	3.04 617	2.44 614	2.37 607	2.34 613

ADCS	1.05 542	1.36 568	2.98 547	0.42 444	0.36 440	0.96 526	0.81 554	1.06 540	1.12 549	1.25 563	0.97 520	1.08 543	0.90 529	1.25 399	4.86 605	0.21 491	0.21 484	0.22 499	0.23 464	0.36 484	0.38 514

test_xeample3	0.46 261	0.34 199	2.99 548	0.37 389	0.16 93	0.49 161	0.33 386	1.06 540	0.44 140	0.25 110	0.23 67	0.24 102	0.25 163	0.49 234	0.56 394	0.09 85	0.07 47	0.10 158	0.40 546	0.17 234	0.26 437

zh-mn7	0.80 501	1.54 574	3.00 549	0.35 346	0.27 331	0.72 446	0.41 436	0.93 455	1.11 548	1.00 539	1.28 548	0.75 448	0.57 441	1.87 496	1.18 509	0.16 432	0.13 355	0.14 383	0.14 336	0.26 396	0.21 367

MeshStereo	1.21 553	1.15 541	3.01 550	0.34 329	0.28 345	1.10 548	0.69 537	1.35 567	1.01 534	2.71 602	2.41 584	2.96 591	1.45 571	2.80 583	1.40 530	0.22 504	0.22 490	0.22 499	0.19 433	0.50 542	0.26 437
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
GASNet	0.73 480	1.47 571	3.04 551	0.47 480	0.33 408	0.57 269	0.34 391	0.91 438	0.75 461	0.58 385	0.58 357	0.74 442	0.55 431	2.03 519	0.65 422	0.21 491	0.15 402	0.19 479	0.17 400	0.51 544	0.28 451

CSAN	1.25 557	1.12 532	3.04 551	0.51 499	0.37 452	1.06 540	1.15 579	1.22 557	1.08 543	1.17 558	1.91 571	1.04 537	1.31 560	5.96 611	2.43 573	0.26 524	0.22 490	0.24 513	0.24 466	0.31 436	0.30 468

FINET	0.65 434	0.95 490	3.06 553	0.35 346	0.40 474	0.58 287	0.48 481	0.92 447	1.10 546	0.57 366	0.68 437	0.47 289	0.44 368	1.15 388	0.60 407	0.23 507	0.21 484	0.17 453	0.15 361	0.26 396	0.25 427

rrr	0.46 261	0.34 199	3.08 554	0.27 139	0.16 93	0.45 117	0.28 310	1.09 545	0.51 212	0.24 91	0.21 46	0.26 130	0.25 163	0.64 294	0.52 375	0.09 85	0.07 47	0.10 158	0.29 494	0.16 211	0.25 427

Wz-Net-TNSev	0.91 524	1.73 588	3.08 554	0.36 365	0.31 387	1.00 533	0.71 541	1.06 540	0.97 528	0.71 481	0.72 465	1.09 545	0.87 523	2.42 553	1.59 538	0.20 484	0.20 475	0.16 432	0.20 443	0.44 533	0.35 496

zh-sn7	0.89 522	1.73 588	3.09 556	0.39 415	0.30 368	0.82 497	0.63 526	0.96 483	0.87 508	0.79 504	1.12 539	0.84 484	0.87 523	2.42 553	1.63 540	0.16 432	0.17 440	0.16 432	0.16 381	0.34 465	0.29 457

fast-acv-ft	0.63 421	0.88 466	3.10 557	0.38 405	0.30 368	0.79 485	0.48 481	0.69 248	0.72 429	0.58 385	0.78 480	0.76 454	0.60 454	0.67 309	0.73 443	0.15 411	0.15 402	0.18 473	0.17 400	0.37 492	0.16 284

ARAFT	0.60 401	1.23 551	3.10 557	0.28 167	0.16 93	0.64 386	0.36 406	0.90 426	0.67 389	0.61 417	0.49 271	0.55 325	0.31 250	1.24 398	0.32 247	0.10 184	0.08 136	0.14 383	0.13 308	0.37 492	0.21 367

Wz-Net-SNSev	0.76 489	1.32 563	3.11 559	0.40 426	0.31 387	0.71 440	0.60 515	0.98 496	0.87 508	0.67 461	0.83 490	0.96 519	0.60 454	1.67 457	0.97 472	0.16 432	0.15 402	0.16 432	0.17 400	0.36 484	0.24 418

GwcNet	0.69 455	0.71 399	3.12 560	0.36 365	0.45 501	0.81 494	0.44 458	0.86 395	0.84 502	0.60 408	0.74 470	0.82 477	0.49 411	1.65 454	0.66 423	0.16 432	0.15 402	0.15 413	0.15 361	0.31 436	0.24 418

LVE	1.96 584	2.17 611	3.14 561	1.68 595	1.80 602	1.63 571	1.03 571	2.34 599	2.81 603	1.25 563	2.89 594	4.24 604	1.29 557	2.79 582	1.44 532	2.85 612	0.91 598	1.18 591	1.46 606	1.23 588	1.10 594

ADCP+	0.94 528	1.12 532	3.14 561	0.34 329	0.39 464	1.06 540	0.79 550	0.89 420	0.80 487	0.66 457	0.67 430	0.85 488	1.55 575	0.93 358	4.55 603	0.13 348	0.11 300	0.16 432	0.15 361	0.26 396	0.25 427

TorneroNet	5.50 611	1.92 600	3.16 563	1.47 592	1.25 591	14.07 619	1.06 573	4.90 613	20.99 635	10.17 617	16.48 626	11.88 623	6.93 613	3.34 595	4.20 600	1.30 598	0.69 587	1.45 602	0.86 591	2.61 609	1.20 596

MFN_U_SF_RVC	1.55 576	2.39 612	3.16 563	0.65 545	0.41 482	1.12 549	0.46 469	1.23 560	1.33 562	1.61 581	1.20 543	1.43 567	0.98 538	1.76 471	1.97 553	1.90 607	1.80 607	1.98 610	2.15 612	1.63 597	1.77 609

FADNet-RVC-Resample	0.67 443	1.16 546	3.16 563	0.37 389	0.29 353	0.62 356	0.38 422	0.86 395	0.63 344	0.51 295	0.50 279	0.57 343	0.45 372	1.57 441	0.49 362	0.24 515	0.32 539	0.23 506	0.19 433	0.27 406	0.62 557

DGSMNet	2.89 599	0.63 367	3.18 566	3.43 613	4.17 612	2.57 598	6.98 618	0.97 492	0.83 499	0.56 355	1.86 570	0.79 465	0.62 468	1.64 453	1.39 528	4.61 615	5.01 619	5.17 620	4.71 619	4.44 616	4.19 618

HBP-ISP	0.76 489	1.30 559	3.19 567	0.35 346	0.26 317	0.85 506	0.54 497	1.03 534	0.72 429	0.80 505	0.69 446	0.68 406	0.83 515	2.04 521	0.44 336	0.23 507	0.24 501	0.29 533	0.25 474	0.28 412	0.24 418

ADLNet2	0.68 450	0.84 452	3.19 567	0.33 298	0.36 440	0.64 386	0.37 415	0.89 420	0.79 484	0.54 327	0.65 425	0.93 512	0.48 404	2.07 525	0.56 394	0.13 348	0.11 300	0.11 229	0.11 235	0.33 454	0.18 322

ELAS_RVC	1.37 566	0.78 433	3.21 569	0.55 521	0.50 514	1.49 564	2.48 607	1.48 574	1.71 580	2.13 590	2.09 574	2.07 580	2.56 594	1.90 506	2.02 556	0.35 546	0.36 543	0.37 549	0.34 524	0.49 540	0.47 537
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	1.49 573	1.90 598	3.22 570	1.09 578	0.54 524	1.71 575	1.73 597	1.49 575	1.53 572	1.44 578	1.80 568	1.82 576	1.30 559	3.34 595	1.76 547	1.07 590	0.56 573	0.97 586	0.58 574	1.38 595	0.65 560

ACVNet_2	1.42 570	1.81 591	3.23 571	1.08 576	0.92 570	1.32 557	0.85 556	1.49 575	1.69 578	1.19 561	1.73 567	2.13 581	1.03 542	2.50 563	1.40 530	0.91 579	0.53 571	1.00 587	0.55 565	2.11 605	0.85 576

Consistency-Raft	0.88 520	0.93 481	3.23 571	0.99 573	0.64 549	0.77 476	0.55 500	0.98 496	0.97 528	0.61 417	1.03 530	0.65 383	1.05 544	0.79 345	1.38 527	0.44 552	0.46 563	0.51 563	0.58 574	0.65 557	0.47 537

TorneroNet-64	2.65 593	1.83 592	3.30 573	1.46 591	1.20 588	3.89 605	0.99 565	3.51 612	6.71 614	2.56 599	4.60 610	4.22 602	3.85 604	3.33 594	3.14 585	1.19 594	0.65 579	1.39 600	0.79 589	3.31 612	1.15 595

edge stereo	0.81 510	0.73 410	3.30 573	0.37 389	1.21 589	0.62 356	0.39 427	0.93 455	0.79 484	0.80 505	0.88 504	1.14 552	0.71 492	2.18 534	0.71 436	0.21 491	0.20 475	0.26 521	0.18 413	0.38 499	0.26 437

notaker	2.66 594	2.07 603	3.31 575	2.61 610	1.43 592	1.76 578	1.11 576	2.76 603	1.79 583	2.26 594	11.53 621	3.96 600	4.29 606	3.09 590	2.76 579	1.55 603	0.88 597	1.70 608	1.07 600	2.00 604	1.35 600

SANet	1.20 552	1.21 549	3.33 576	0.38 405	0.27 331	1.73 577	0.85 556	1.10 546	2.49 599	1.16 552	1.83 569	1.72 575	1.50 574	2.37 544	2.84 580	0.18 459	0.16 420	0.16 432	0.15 361	0.32 445	0.32 482

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 409	0.61 350	3.35 577	0.33 298	0.58 535	0.66 407	0.20 102	0.98 496	0.55 259	0.73 488	0.52 298	0.99 526	0.65 476	0.58 271	0.29 202	0.10 184	0.16 420	0.10 158	0.41 549	0.29 417	0.20 355

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 459	0.65 378	3.45 578	0.50 494	0.60 542	0.75 464	0.23 187	0.96 483	0.60 297	0.76 496	1.30 551	0.81 472	0.60 454	0.57 267	0.82 458	0.10 184	0.16 420	0.11 229	0.43 552	0.31 436	0.22 382

PA-Net	0.84 515	1.00 512	3.49 579	0.63 541	0.40 474	0.70 438	0.52 489	0.86 395	0.84 502	0.52 304	0.59 360	0.70 423	0.54 426	2.35 543	2.23 566	0.17 447	0.27 523	0.19 479	0.28 490	0.22 331	0.36 504
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
XX-Stereo	0.55 367	0.54 325	3.50 580	0.48 488	0.39 464	0.54 219	0.17 57	0.89 420	0.40 103	0.44 224	0.65 425	0.85 488	0.19 86	0.77 340	0.21 81	0.10 184	0.14 376	0.10 158	0.32 517	0.17 234	0.14 216

SGM-ForestM	2.98 601	1.70 586	3.52 581	0.67 547	0.47 509	5.18 611	3.36 611	3.30 610	2.86 605	4.44 611	3.79 606	9.80 619	5.50 611	6.29 612	6.52 612	0.27 529	0.36 543	0.24 513	0.27 487	0.38 499	0.58 553

SGM-Forest	1.04 541	0.42 262	3.59 582	0.41 433	0.32 395	1.05 539	1.32 586	0.94 464	0.83 499	1.16 552	2.23 581	1.03 534	1.39 568	2.49 562	2.35 570	0.21 491	0.21 484	0.20 488	0.19 433	0.23 345	0.32 482
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WZ-Net	0.92 526	1.31 560	3.76 583	0.41 433	0.36 440	0.86 508	0.71 541	1.00 516	1.06 541	0.82 516	0.92 510	1.06 541	1.05 544	2.16 533	1.61 539	0.19 474	0.13 355	0.15 413	0.16 381	0.32 445	0.28 451

SGM+DAISY	1.83 581	1.43 569	3.81 584	0.87 563	1.01 577	2.38 596	2.53 608	1.36 568	1.75 581	2.92 605	3.22 600	2.65 589	2.93 596	2.22 539	3.10 584	0.72 572	0.69 587	0.63 570	0.62 578	0.77 568	0.98 584

MDST_ROB	1.17 551	0.42 262	3.87 585	0.54 514	0.44 492	4.11 608	0.58 511	1.31 565	0.84 502	2.12 587	1.12 539	0.98 523	0.71 492	4.24 605	0.99 479	0.16 432	0.14 376	0.19 479	0.17 400	0.18 261	0.35 496

S-Stereo	0.80 501	0.69 394	3.89 586	0.39 415	0.37 452	0.69 431	0.70 540	0.94 464	0.98 531	0.62 428	0.91 508	0.83 479	0.60 454	2.37 544	0.66 423	0.18 459	0.21 484	0.17 453	0.18 413	0.30 428	0.35 496

JetBlue	1.78 579	1.63 578	3.92 587	0.73 550	1.21 589	4.38 609	3.35 610	1.59 579	1.20 554	1.26 567	1.52 562	2.37 585	1.88 585	3.23 593	3.00 581	0.53 559	0.47 566	0.48 560	0.49 558	1.29 591	0.97 583

Dean	1.79 580	1.83 592	3.92 587	1.29 587	1.07 583	1.55 567	1.00 568	1.95 593	2.33 595	1.47 579	4.19 609	4.26 605	1.33 563	2.21 536	1.48 534	1.14 592	0.68 585	1.18 591	0.74 585	1.24 589	0.98 584

ADCPNet	0.99 533	0.99 510	3.93 589	0.37 389	0.68 553	1.36 559	0.62 524	0.87 405	0.76 470	0.78 502	0.81 484	1.08 543	1.18 554	1.14 386	2.49 574	0.21 491	0.69 587	0.21 496	0.95 595	0.29 417	0.37 511

ACVNet_1	1.33 561	1.91 599	4.03 590	1.09 578	0.88 566	1.19 556	0.66 529	1.24 561	1.17 552	0.94 534	0.96 518	3.09 594	1.04 543	2.37 544	1.11 499	1.04 588	0.48 569	1.03 589	0.48 556	1.12 582	0.83 573

EDNetEfficient	1.27 558	0.70 397	4.05 591	0.64 542	0.98 572	0.94 524	1.40 592	0.85 385	1.75 581	2.34 596	1.33 554	1.05 539	2.21 590	1.58 445	4.15 599	0.15 411	0.19 464	0.14 383	0.27 487	0.38 499	0.32 482

ACVNet-4b	1.93 583	1.85 594	4.10 592	1.07 575	0.86 565	1.15 553	0.53 493	1.06 540	1.12 549	0.64 448	1.09 537	1.99 579	0.70 490	2.20 535	9.86 619	5.62 617	0.41 559	1.03 589	0.55 565	1.86 603	0.85 576

tt	4.93 610	0.27 106	4.20 593	2.29 607	1.58 599	10.20 616	16.97 623	9.42 622	5.02 609	1.67 582	1.28 548	4.68 607	5.03 609	3.37 597	5.92 609	6.16 618	9.47 626	2.82 615	3.18 616	3.60 613	1.53 605

AnyNet_C01	1.14 546	1.49 572	4.23 594	0.54 514	0.53 522	1.51 566	1.37 589	1.04 538	1.07 542	1.17 558	1.33 554	1.15 553	1.08 547	1.61 451	2.74 578	0.25 520	0.22 490	0.28 526	0.24 466	0.48 537	0.40 524

pcwnet_v2	0.64 425	0.49 304	4.41 595	0.32 275	0.27 331	0.60 316	0.25 244	0.97 492	0.88 512	0.59 399	0.70 456	0.63 369	0.55 431	0.66 308	0.37 287	0.17 447	0.15 402	0.15 413	0.14 336	0.21 314	0.23 406

UNDER WATER	2.74 595	1.85 594	4.54 596	1.81 601	1.44 594	2.34 595	1.40 592	3.24 607	6.60 613	2.60 600	2.76 592	5.75 611	5.24 610	3.02 588	4.01 597	1.45 600	0.81 594	1.59 606	1.06 599	1.80 601	1.51 604

UNDER WATER-64	2.47 592	1.89 597	4.86 597	1.82 602	1.44 594	3.18 601	1.57 596	2.62 600	5.64 610	2.05 586	2.13 576	4.13 601	3.76 603	2.62 570	3.42 592	1.47 601	0.85 596	1.57 605	1.07 600	1.82 602	1.49 603

HanzoNet	7.64 614	2.86 613	5.05 598	7.01 617	3.97 611	2.18 593	1.34 588	3.37 611	4.05 607	13.17 622	10.58 615	10.73 620	16.52 626	8.45 617	10.51 620	10.48 625	9.72 627	5.59 621	13.46 626	6.84 620	6.83 622

DispFullNet	1.67 578	2.10 604	5.22 599	1.53 593	8.90 613	0.86 508	0.31 355	0.96 483	0.96 527	1.37 573	1.01 526	1.13 550	1.98 587	1.51 431	0.91 465	0.54 561	0.31 533	1.18 591	0.63 580	1.13 583	0.80 572

KSHMR	4.10 607	1.97 602	5.27 600	1.71 597	1.47 596	1.96 583	1.28 584	3.19 606	17.33 629	2.12 587	15.91 624	9.18 618	1.57 577	8.42 616	1.98 554	1.52 602	1.26 603	1.67 607	1.19 602	1.67 599	1.40 602

LSM	3.31 605	1.11 531	5.29 601	9.40 620	30.65 635	0.84 502	1.12 577	0.91 438	1.22 555	1.36 570	2.19 578	0.93 512	0.83 515	1.66 455	0.90 464	0.21 491	0.31 533	0.24 513	0.28 490	0.39 509	6.33 621

SuperB	1.15 548	1.14 537	5.43 602	0.36 365	0.26 317	0.81 494	0.89 559	0.88 414	1.17 552	0.67 461	0.68 437	0.63 369	1.39 568	1.74 468	3.37 591	0.15 411	0.12 331	0.17 453	0.16 381	2.80 610	0.25 427

MADNet+	1.36 564	1.93 601	5.95 603	0.81 561	0.59 537	1.57 568	1.09 574	1.39 571	1.22 555	0.84 519	1.01 526	1.25 559	1.12 551	3.19 592	2.36 571	0.45 554	0.47 566	0.38 551	0.34 524	0.59 552	0.57 551

WQFJA1++	2.30 590	0.22 42	6.03 604	1.08 576	1.15 587	0.29 15	0.14 19	0.39 35	0.24 2	13.61 623	0.19 32	3.34 598	0.17 45	0.33 94	0.24 140	0.10 184	0.07 47	0.08 42	0.07 66	18.19 631	0.14 216

TCMNet-wrong-test	5.51 612	6.62 618	6.20 605	13.02 624	11.90 618	7.14 612	5.53 617	6.99 619	1.44 568	2.65 601	3.10 598	8.37 617	5.95 612	4.75 608	6.05 610	3.07 613	0.98 601	2.38 613	1.99 611	6.62 619	5.43 620

RTS	1.21 553	1.31 560	6.39 606	0.52 503	0.51 519	1.61 569	0.79 550	1.03 534	1.37 565	1.13 549	1.30 551	1.10 547	0.85 519	2.65 572	2.08 559	0.21 491	0.24 501	0.18 473	0.18 413	0.43 525	0.32 482

RTSA	1.21 553	1.31 560	6.39 606	0.52 503	0.51 519	1.61 569	0.79 550	1.03 534	1.37 565	1.13 549	1.30 551	1.10 547	0.85 519	2.65 572	2.08 559	0.21 491	0.24 501	0.18 473	0.18 413	0.43 525	0.32 482

PML	23.15 629	16.83 624	7.78 608	5.49 615	9.93 615	51.13 642	104.50 643	5.76 616	13.62 622	37.30 644	105.93 643	30.86 642	23.50 633	12.07 621	7.87 615	6.30 619	2.12 614	6.32 622	2.43 613	10.44 623	2.90 615

zero-FE	0.80 501	0.27 106	8.23 609	0.49 490	0.98 572	0.33 33	0.20 102	0.48 108	1.28 560	0.17 20	0.20 39	0.77 456	0.22 118	0.60 283	0.97 472	0.11 259	0.07 47	0.09 102	0.10 170	0.33 454	0.14 216

USTest	8.10 615	7.17 619	8.96 610	9.25 619	9.05 614	15.27 620	23.78 625	9.96 623	9.47 616	5.94 615	6.75 613	7.80 616	7.48 614	8.83 618	11.21 621	2.21 610	3.56 616	2.86 616	3.20 617	5.02 617	4.16 617

LE_ROB	4.43 609	1.35 567	9.38 611	2.79 611	3.93 610	2.43 597	3.46 612	2.68 602	11.19 617	11.66 621	4.73 611	5.26 610	10.46 618	4.50 607	9.49 617	0.82 578	0.69 587	1.34 598	0.98 596	0.75 566	0.76 569

JetRed	3.29 604	4.93 615	10.17 612	1.45 590	1.72 601	7.44 613	5.05 616	3.06 605	2.12 594	2.41 598	2.39 583	2.99 592	2.37 591	3.51 598	6.44 611	1.32 599	1.90 611	1.37 599	1.23 604	2.21 606	1.76 608

MSAF-DinoV2	3.10 603	1.86 596	10.68 613	3.61 614	0.30 368	3.34 602	0.82 555	2.81 604	1.79 583	0.80 505	0.87 501	1.56 573	1.10 549	26.49 640	1.96 552	0.17 447	0.13 355	0.19 479	1.63 609	0.92 575	0.99 589

Anonymous_1	22.91 628	11.20 621	12.13 614	12.75 621	26.28 634	19.43 627	27.92 631	14.08 626	13.61 621	14.96 624	10.58 615	11.26 622	11.19 622	12.55 623	14.57 625	38.28 641	7.88 621	34.96 638	63.99 640	89.57 644	10.94 627

DGTPSM_ROB	8.89 617	5.62 616	12.25 615	5.92 616	11.32 616	8.54 614	24.18 626	6.40 617	13.49 620	5.15 612	11.46 619	6.19 614	10.92 620	7.00 613	13.72 622	4.47 614	7.65 620	3.92 618	7.45 622	4.38 615	7.87 623

DPSM_ROB	12.34 620	11.21 622	12.51 616	12.91 622	12.80 620	19.84 629	28.28 632	14.38 628	14.28 625	10.58 618	11.26 617	12.03 624	11.85 623	13.15 625	15.34 627	7.11 622	8.31 623	6.50 623	7.35 620	8.84 621	8.31 625

DPSM	12.34 620	11.21 622	12.51 616	12.91 622	12.80 620	19.84 629	28.28 632	14.38 628	14.28 625	10.58 618	11.26 617	12.03 624	11.85 623	13.15 625	15.34 627	7.11 622	8.31 623	6.50 623	7.35 620	8.84 621	8.31 625

LRCNet_RVC	13.74 624	19.30 625	12.75 618	19.46 627	12.69 619	1.86 579	0.41 436	12.33 624	1.05 538	15.77 625	18.83 630	12.62 626	8.70 617	12.21 622	9.62 618	22.22 634	8.37 625	25.85 634	24.01 635	19.32 632	17.44 634

DPSMNet_ROB	9.48 618	5.64 617	13.01 619	8.82 618	11.82 617	8.54 614	24.20 627	6.41 618	13.65 623	5.32 614	11.47 620	6.33 615	10.92 620	7.69 614	13.89 623	7.25 624	8.19 622	5.06 619	7.78 623	5.31 618	8.26 624

psmorigin	1.36 564	0.60 346	13.80 620	0.37 389	0.29 353	0.62 356	0.33 386	0.77 315	0.61 314	0.96 537	0.88 504	1.17 556	0.73 498	4.00 602	0.86 462	0.19 474	0.22 490	0.17 453	0.18 413	0.24 362	0.29 457

xxxxx1	28.96 638	20.11 629	14.07 621	49.74 637	39.15 638	18.98 623	26.64 628	21.94 632	20.21 632	16.45 626	17.48 627	18.36 627	21.56 629	16.21 628	20.88 631	23.07 635	26.55 637	66.40 642	78.70 642	30.27 636	32.51 642

tt_ll	28.96 638	20.11 629	14.07 621	49.74 637	39.15 638	18.98 623	26.64 628	21.94 632	20.21 632	16.45 626	17.48 627	18.36 627	21.56 629	16.21 628	20.88 631	23.07 635	26.55 637	66.40 642	78.70 642	30.27 636	32.51 642

ff	28.96 638	20.11 629	14.07 621	49.74 637	39.15 638	18.98 623	26.64 628	21.94 632	20.21 632	16.45 626	17.48 627	18.36 627	21.56 629	16.21 628	20.88 631	23.07 635	26.55 637	66.40 642	78.70 642	30.27 636	32.51 642

RSGM-EC	41.56 641	31.72 642	19.92 624	51.66 640	47.86 641	38.70 634	61.61 641	33.83 643	22.80 636	23.45 638	29.29 641	43.76 643	35.31 642	66.76 643	70.17 642	66.40 642	37.60 643	48.67 639	25.68 636	48.86 640	27.21 638

acva	41.56 641	31.72 642	19.92 624	51.66 640	47.86 641	38.70 634	61.61 641	33.83 643	22.80 636	23.45 638	29.29 641	43.76 643	35.31 642	66.76 643	70.17 642	66.40 642	37.60 643	48.67 639	25.68 636	48.86 640	27.21 638

ASD4	21.52 627	19.65 626	22.13 626	22.45 629	16.42 624	23.29 633	30.71 634	33.06 642	17.47 630	24.18 641	14.11 622	21.71 631	15.88 625	21.06 633	18.11 629	19.78 633	17.78 635	26.52 635	20.33 633	27.03 634	18.73 635

HaxPig	19.86 626	22.40 633	22.34 627	17.95 626	17.95 625	11.77 618	11.89 620	16.02 630	15.89 628	21.10 631	21.41 632	18.74 630	18.39 627	20.08 632	19.69 630	23.63 638	23.22 636	24.06 633	23.69 634	23.00 633	23.95 637

DLNR-FE	13.43 622	20.01 628	23.53 628	121.73 644	33.87 636	0.46 135	0.15 32	8.09 621	0.35 43	0.28 141	0.37 180	0.26 130	0.17 45	0.75 332	0.29 202	6.68 621	0.26 516	0.09 102	0.38 540	50.82 643	0.18 322

DLNR_Zeroshot_test	13.43 622	19.94 627	23.55 629	121.61 643	35.03 637	0.46 135	0.15 32	8.02 620	0.35 43	0.28 141	0.37 180	0.26 130	0.17 45	0.76 336	0.29 202	6.42 620	0.26 516	0.09 102	0.38 540	50.13 642	0.18 322

RAFT-FEzeroshot	24.80 631	22.55 636	24.73 630	26.10 632	25.76 630	39.84 636	57.07 639	28.84 636	28.79 640	21.14 632	22.48 634	24.18 634	23.88 635	26.38 635	30.87 637	14.26 627	16.71 630	13.09 625	14.82 629	17.79 627	16.72 631

RAFT-FE	24.80 631	22.55 636	24.73 630	26.10 632	25.76 630	39.84 636	57.07 639	28.84 636	28.79 640	21.14 632	22.48 634	24.18 634	23.88 635	26.38 635	30.87 637	14.26 627	16.71 630	13.09 625	14.82 629	17.79 627	16.72 631

CasAABBNet	24.81 633	22.53 634	24.83 632	26.08 631	25.74 629	39.86 638	57.06 638	28.87 638	28.83 642	21.16 635	22.54 636	24.22 636	23.89 638	26.38 635	30.87 637	14.25 626	16.71 630	13.09 625	14.81 628	17.78 625	16.71 630

DPSimNet_ROB	17.97 625	20.20 632	24.98 633	17.62 625	15.92 623	21.53 631	21.00 624	13.70 625	15.61 627	23.89 640	14.69 623	22.87 632	24.58 640	12.70 624	14.56 624	18.48 632	12.91 628	20.21 632	12.05 624	17.76 624	14.17 628

FlowAnything	24.85 634	22.54 635	25.10 634	26.11 634	25.76 630	39.86 638	57.00 636	28.89 639	28.87 643	21.31 637	22.68 638	24.22 636	23.87 634	26.39 638	30.89 641	14.26 627	16.78 634	13.10 628	14.90 632	17.78 625	16.69 629

Selective-RAFT-Error	24.87 635	22.59 638	25.14 635	26.13 635	25.82 633	39.93 640	57.03 637	28.97 640	28.95 644	21.21 636	22.65 637	24.25 638	23.98 639	26.43 639	30.83 636	14.27 630	16.71 630	13.10 628	14.82 629	17.82 629	16.76 633

LSM0	26.58 636	22.63 639	25.88 636	30.13 636	52.21 643	39.94 641	56.74 635	28.97 640	28.72 639	21.14 632	22.26 633	24.43 639	23.88 635	26.54 641	30.87 637	14.32 631	16.55 629	13.12 630	14.71 627	17.92 630	20.60 636

MEDIAN_ROB	23.96 630	27.05 640	26.39 637	22.16 628	22.13 627	16.12 622	13.97 621	20.24 631	20.05 631	25.50 642	25.31 639	22.96 633	22.63 632	24.39 634	23.24 634	28.20 639	27.23 640	28.62 636	27.75 638	27.50 635	27.76 640

BEATNet-Init1	12.10 619	11.19 620	27.29 638	2.99 612	3.51 609	21.84 632	11.10 619	14.34 627	13.83 624	20.34 630	20.33 631	26.35 641	20.03 628	19.06 631	14.80 626	1.74 605	1.81 608	2.05 611	2.49 615	3.69 614	3.12 616

AVERAGE_ROB	26.93 637	30.34 641	29.27 639	25.82 630	25.34 628	19.48 628	15.17 622	23.55 635	23.00 638	28.45 643	27.87 640	26.25 640	25.86 641	26.96 642	25.55 635	31.30 640	30.07 641	31.76 637	30.81 639	30.79 639	30.93 641

xyz-stereo	3.02 602	0.29 142	30.64 640	0.23 48	0.12 9	15.52 621	0.24 223	0.51 130	0.47 185	0.59 399	7.99 614	0.64 378	0.47 395	1.39 409	0.50 367	0.09 85	0.07 47	0.34 542	0.07 66	0.13 131	0.08 40

coex-ft	5.95 613	1.67 582	60.57 641	0.34 329	0.30 368	0.77 476	0.69 537	0.74 280	4.41 608	19.22 629	2.15 577	1.62 574	7.97 615	1.81 486	8.96 616	0.44 552	2.08 613	0.18 473	0.19 433	0.38 499	4.62 619

test_example2	115.39 643	123.23 644	94.57 642	115.52 642	123.55 644	101.63 643	114.33 644	53.41 645	99.48 645	134.90 645	135.05 644	85.83 645	85.11 644	111.32 645	106.15 644	152.55 645	205.26 645	99.78 645	114.96 645	140.96 645	110.20 645

EDNetEfficientorigin	8.18 616	0.98 505	145.96 643	0.51 499	0.89 567	0.72 446	0.48 481	0.85 385	1.56 574	2.12 587	1.49 560	1.29 560	1.31 560	1.83 488	2.13 563	0.13 348	0.12 331	0.17 453	0.18 413	0.39 509	0.45 534

ccccc	291.34 644	297.21 645	347.09 644	374.70 645	380.44 645	203.92 644	213.88 645	216.32 646	172.72 646	203.37 646	218.57 645	215.01 646	258.31 645	312.78 646	341.56 645	412.57 646	356.13 646	256.09 646	227.69 646	428.88 646	389.64 646

GS-Stereo							0.21 125	0.62 213	0.41 114	0.22 61	0.22 58	0.17 46	0.18 65	0.44 181	0.16 6	0.10 184	0.16 420	0.08 42	0.11 235	0.33 454	0.84 574

FADE		3.00 614		2.11 605	2.94 608			5.00 614	2.49 599	1.25 563		3.05 593		8.02 615		94.83 644	35.90 642	65.83 641	66.18 641	1.66 598	1.30 599

Low-res two-view benchmark