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

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 14	0.31 24	0.16 12	0.24 39	0.17 3	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 36	0.14 1	0.32 25	0.19 5	0.13 75	0.09 26	0.12 32	0.09 10	0.11 21	0.09 4

FoundationStereo	0.17 1	0.14 14	0.25 14	0.30 11	0.16 12	0.23 27	0.20 30	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 25	0.19 32	0.26 2	0.21 21	0.13 75	0.09 26	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.09 4

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 42	0.30 11	0.19 59	0.20 10	0.18 12	0.30 11	0.21 13	0.18 4	0.15 3	0.19 19	0.18 23	0.33 38	0.19 5	0.13 75	0.09 26	0.13 68	0.09 10	0.10 6	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 42	0.30 11	0.20 86	0.20 10	0.19 19	0.27 6	0.19 8	0.15 1	0.15 3	0.18 13	0.17 14	0.33 38	0.19 5	0.13 75	0.09 26	0.12 32	0.09 10	0.11 21	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 31	0.33 57	0.17 23	0.24 39	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 46	0.15 4	0.31 19	0.20 13	0.12 40	0.09 26	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 31	0.34 74	0.15 2	0.27 73	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 46	0.15 4	0.32 25	0.20 13	0.11 28	0.09 26	0.13 68	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MatchStereo	0.19 7	0.14 14	0.23 1	0.27 2	0.15 2	0.18 5	0.21 50	0.32 18	0.28 42	0.20 9	0.35 102	0.18 13	0.17 14	0.31 19	0.24 76	0.14 117	0.10 64	0.12 32	0.09 10	0.11 21	0.10 37

MS-F	0.19 7	0.14 14	0.24 7	0.30 11	0.19 59	0.27 73	0.19 19	0.31 14	0.24 25	0.21 16	0.20 13	0.29 78	0.19 32	0.29 9	0.21 21	0.12 40	0.10 64	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

Monster-pub-mixall	0.19 7	0.13 2	0.25 14	0.31 24	0.16 12	0.19 7	0.17 3	0.42 76	0.24 25	0.23 29	0.21 16	0.17 4	0.16 11	0.45 126	0.19 5	0.13 75	0.09 26	0.11 1	0.08 1	0.10 6	0.11 82

S2M2_XL	0.19 7	0.18 115	0.27 31	0.27 2	0.20 86	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 16	0.26 45	0.17 4	0.17 14	0.24 1	0.21 21	0.17 280	0.16 389	0.15 144	0.13 166	0.15 196	0.12 130
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.19 7	0.14 14	0.29 49	0.34 74	0.16 12	0.26 59	0.17 3	0.32 18	0.20 11	0.21 16	0.15 3	0.23 46	0.20 42	0.32 25	0.20 13	0.15 182	0.10 64	0.13 68	0.09 10	0.12 59	0.11 82

dual_stereo	0.19 7	0.14 14	0.24 7	0.31 24	0.16 12	0.16 3	0.20 30	0.29 9	0.20 11	0.23 29	0.20 13	0.22 36	0.14 1	0.52 184	0.24 76	0.13 75	0.10 64	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

BridgeDepth_RVC	0.20 13	0.14 14	0.24 7	0.26 1	0.15 2	0.35 180	0.17 3	0.40 64	0.22 15	0.21 16	0.21 16	0.20 25	0.24 85	0.33 38	0.25 97	0.13 75	0.09 26	0.11 1	0.09 10	0.12 59	0.09 4
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
HiDET	0.20 13	0.13 2	0.26 22	0.30 11	0.19 59	0.23 27	0.18 12	0.36 38	0.26 34	0.20 9	0.23 27	0.27 69	0.16 11	0.30 15	0.23 62	0.12 40	0.10 64	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

CSFM-Stereo	0.20 13	0.14 14	0.23 1	0.30 11	0.17 23	0.29 103	0.20 30	0.39 55	0.22 15	0.22 25	0.21 16	0.26 60	0.20 42	0.30 15	0.20 13	0.13 75	0.12 219	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

252Zero-FE	0.20 13	0.15 36	0.26 22	0.33 57	0.19 59	0.23 27	0.18 12	0.41 71	0.34 86	0.22 25	0.21 16	0.19 19	0.18 23	0.28 7	0.22 35	0.14 117	0.10 64	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.10 37

MonStereo	0.20 13	0.14 14	0.25 14	0.31 24	0.15 2	0.22 19	0.22 61	0.39 55	0.33 81	0.20 9	0.25 41	0.17 4	0.15 4	0.39 77	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

Wavelet-MonSter	0.20 13	0.13 2	0.27 31	0.33 57	0.18 39	0.17 4	0.21 50	0.32 18	0.23 20	0.25 41	0.34 96	0.22 36	0.24 85	0.27 5	0.21 21	0.09 1	0.09 26	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

Monster-pub-eth3d	0.20 13	0.14 14	0.25 14	0.31 24	0.15 2	0.22 19	0.22 61	0.39 55	0.33 81	0.20 9	0.25 41	0.17 4	0.15 4	0.39 77	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

IGEV	0.20 13	0.12 1	0.23 1	0.31 24	0.20 86	0.23 27	0.19 19	0.40 64	0.29 52	0.22 25	0.34 96	0.20 25	0.15 4	0.31 19	0.19 5	0.11 28	0.10 64	0.12 32	0.10 63	0.10 6	0.10 37

MLG-Stereo_test3	0.20 13	0.13 2	0.27 31	0.33 57	0.17 23	0.38 211	0.18 12	0.30 11	0.19 8	0.24 36	0.15 3	0.26 60	0.17 14	0.32 25	0.21 21	0.13 75	0.09 26	0.12 32	0.09 10	0.11 21	0.10 37

MonSter	0.20 13	0.14 14	0.25 14	0.31 24	0.15 2	0.22 19	0.22 61	0.39 55	0.33 81	0.20 9	0.25 41	0.17 4	0.15 4	0.38 71	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

LCMNet	0.21 23	0.14 14	0.25 14	0.30 11	0.20 86	0.26 59	0.19 19	0.38 50	0.43 160	0.21 16	0.21 16	0.27 69	0.17 14	0.36 54	0.23 62	0.12 40	0.11 161	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

BridgeDepth	0.21 23	0.14 14	0.26 22	0.34 74	0.14 1	0.40 223	0.27 132	0.28 7	0.22 15	0.18 4	0.19 11	0.28 76	0.29 155	0.32 25	0.20 13	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 21	0.10 37
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asda	0.21 23	0.19 154	0.29 49	0.31 24	0.17 23	0.25 53	0.23 78	0.36 38	0.28 42	0.27 61	0.24 34	0.18 13	0.21 51	0.40 84	0.21 21	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.10 37

asd	0.21 23	0.18 115	0.29 49	0.32 44	0.18 39	0.27 73	0.22 61	0.35 34	0.22 15	0.31 86	0.22 25	0.19 19	0.21 51	0.44 122	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 21	0.09 4

4.5_new	0.21 23	0.20 191	0.29 49	0.30 11	0.17 23	0.24 39	0.26 115	0.32 18	0.28 42	0.32 99	0.28 62	0.19 19	0.17 14	0.29 9	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.12 32	0.10 63	0.13 101	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 23	0.20 191	0.29 49	0.30 11	0.17 23	0.24 39	0.26 115	0.32 18	0.28 42	0.32 99	0.28 62	0.19 19	0.17 14	0.29 9	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.12 32	0.10 63	0.13 101	0.09 4

4w-stereo	0.21 23	0.19 154	0.31 76	0.31 24	0.17 23	0.29 103	0.19 19	0.31 14	0.21 13	0.31 86	0.24 34	0.20 25	0.24 85	0.41 93	0.22 35	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 21	0.09 4

2.5w	0.21 23	0.18 115	0.31 76	0.32 44	0.18 39	0.31 133	0.25 101	0.31 14	0.23 20	0.28 65	0.35 102	0.18 13	0.17 14	0.39 77	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 21	0.09 4

2.75w_new	0.21 23	0.18 115	0.28 42	0.29 7	0.17 23	0.23 27	0.34 251	0.36 38	0.28 42	0.34 108	0.26 45	0.17 4	0.22 63	0.36 54	0.23 62	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

111111	0.21 23	0.14 14	0.27 31	0.37 148	0.22 132	0.21 16	0.19 19	0.43 89	0.27 36	0.20 9	0.20 13	0.29 78	0.14 1	0.41 93	0.22 35	0.14 117	0.10 64	0.12 32	0.09 10	0.12 59	0.12 130

LG-G_1	0.21 23	0.13 2	0.30 62	0.34 74	0.16 12	0.52 294	0.17 3	0.34 31	0.18 6	0.21 16	0.21 16	0.26 60	0.19 32	0.37 63	0.20 13	0.14 117	0.10 64	0.13 68	0.09 10	0.11 21	0.10 37

LG-G	0.21 23	0.13 2	0.30 62	0.34 74	0.16 12	0.52 294	0.17 3	0.34 31	0.18 6	0.21 16	0.21 16	0.26 60	0.19 32	0.37 63	0.20 13	0.14 117	0.10 64	0.13 68	0.09 10	0.11 21	0.10 37

StereoAnything_RVC	0.21 23	0.68 549	0.39 187	0.28 5	0.15 2	0.23 27	0.18 12	0.20 1	0.19 8	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 63	0.30 15	0.18 1	0.16 235	0.09 26	0.12 32	0.08 1	0.16 240	0.09 4

IGEV-Stereo++	0.21 23	0.15 36	0.27 31	0.37 148	0.19 59	0.22 19	0.18 12	0.42 76	0.35 100	0.22 25	0.28 62	0.24 53	0.18 23	0.27 5	0.22 35	0.12 40	0.09 26	0.12 32	0.10 63	0.12 59	0.10 37

AdaDepth	0.22 37	0.17 87	0.32 89	0.37 148	0.18 39	0.34 170	0.22 61	0.33 29	0.23 20	0.21 16	0.21 16	0.20 25	0.20 42	0.56 215	0.21 21	0.10 13	0.10 64	0.13 68	0.10 63	0.11 21	0.12 130

qwe	0.22 37	0.18 115	0.28 42	0.31 24	0.18 39	0.29 103	0.21 50	0.38 50	0.32 75	0.35 115	0.30 74	0.20 25	0.20 42	0.43 111	0.21 21	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 59	0.09 4

2.25w	0.22 37	0.18 115	0.31 76	0.31 24	0.18 39	0.31 133	0.18 12	0.32 18	0.31 62	0.31 86	0.37 113	0.20 25	0.22 63	0.45 126	0.24 76	0.10 13	0.09 26	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 37

4.25_new	0.22 37	0.21 228	0.32 89	0.32 44	0.18 39	0.31 133	0.27 132	0.32 18	0.24 25	0.29 73	0.27 52	0.20 25	0.23 75	0.34 44	0.23 62	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

4.5w_new	0.22 37	0.21 228	0.32 89	0.32 44	0.18 39	0.31 133	0.27 132	0.32 18	0.24 25	0.29 73	0.27 52	0.20 25	0.23 75	0.34 44	0.23 62	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 37	0.21 228	0.32 89	0.32 44	0.18 39	0.31 133	0.27 132	0.32 18	0.24 25	0.29 73	0.27 52	0.20 25	0.23 75	0.34 44	0.23 62	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

3.75w	0.22 37	0.17 87	0.30 62	0.31 24	0.19 59	0.43 248	0.24 93	0.35 34	0.24 25	0.31 86	0.27 52	0.17 4	0.22 63	0.37 63	0.20 13	0.10 13	0.07 1	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

3.5w_stereo	0.22 37	0.18 115	0.29 49	0.30 11	0.18 39	0.27 73	0.23 78	0.37 41	0.28 42	0.31 86	0.26 45	0.22 36	0.26 115	0.50 170	0.24 76	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

2w_stereo	0.22 37	0.18 115	0.30 62	0.32 44	0.16 12	0.28 91	0.38 334	0.38 50	0.35 100	0.32 99	0.33 87	0.17 4	0.18 23	0.29 9	0.22 35	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.12 59	0.10 37

monsterstereo	0.22 37	0.14 14	0.26 22	0.34 74	0.18 39	0.21 16	0.20 30	0.37 41	0.35 100	0.33 105	0.40 121	0.19 19	0.18 23	0.45 126	0.21 21	0.11 28	0.09 26	0.12 32	0.09 10	0.13 101	0.08 1

monsters	0.22 37	0.14 14	0.26 22	0.31 24	0.19 59	0.23 27	0.19 19	0.44 96	0.33 81	0.36 119	0.30 74	0.16 2	0.18 23	0.43 111	0.19 5	0.11 28	0.09 26	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 37

SGD-Stereo	0.22 37	0.15 36	0.27 31	0.31 24	0.15 2	0.29 103	0.20 30	0.37 41	0.29 52	0.24 36	0.29 72	0.21 35	0.27 126	0.36 54	0.25 97	0.16 235	0.09 26	0.13 68	0.10 63	0.13 101	0.10 37

GREAT-IGEV	0.22 37	0.15 36	0.31 76	0.29 7	0.22 132	0.21 16	0.26 115	0.33 29	0.31 62	0.20 9	0.30 74	0.22 36	0.22 63	0.47 148	0.22 35	0.11 28	0.09 26	0.12 32	0.09 10	0.13 101	0.10 37

DEFOM-Stereo	0.22 37	0.15 36	0.26 22	0.33 57	0.20 86	0.61 360	0.21 50	0.30 11	0.31 62	0.23 29	0.19 11	0.18 13	0.18 23	0.41 93	0.22 35	0.12 40	0.10 64	0.12 32	0.09 10	0.11 21	0.11 82

GEAStereo	0.23 51	0.16 55	0.30 62	0.33 57	0.25 238	0.36 191	0.30 179	0.42 76	0.28 42	0.26 46	0.28 62	0.24 53	0.21 51	0.32 25	0.22 35	0.18 314	0.10 64	0.13 68	0.10 63	0.14 146	0.12 130

GSStereo	0.23 51	0.16 55	0.30 62	0.33 57	0.25 238	0.36 191	0.30 179	0.42 76	0.27 36	0.30 82	0.28 62	0.23 46	0.21 51	0.32 25	0.22 35	0.16 235	0.09 26	0.12 32	0.10 63	0.14 146	0.12 130

Zero-FE251	0.23 51	0.16 55	0.30 62	0.33 57	0.20 86	0.44 256	0.19 19	0.37 41	0.25 32	0.27 61	0.29 72	0.38 141	0.24 85	0.32 25	0.22 35	0.14 117	0.10 64	0.13 68	0.10 63	0.11 21	0.10 37

3.25w_new	0.23 51	0.17 87	0.32 89	0.31 24	0.17 23	0.43 248	0.20 30	0.37 41	0.30 57	0.37 126	0.28 62	0.22 36	0.25 97	0.42 101	0.22 35	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 37

3.25w	0.23 51	0.17 87	0.32 89	0.31 24	0.17 23	0.43 248	0.20 30	0.37 41	0.30 57	0.37 126	0.28 62	0.22 36	0.25 97	0.42 101	0.22 35	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 37

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 51	0.16 55	0.32 89	0.39 212	0.21 111	0.18 5	0.21 50	0.34 31	0.26 34	0.28 65	0.51 165	0.28 76	0.29 155	0.26 2	0.24 76	0.14 117	0.10 64	0.13 68	0.10 63	0.14 146	0.12 130

AIO_rvc	0.23 51	0.16 55	0.32 89	0.34 74	0.19 59	0.26 59	0.33 238	0.40 64	0.22 15	0.26 46	0.24 34	0.34 111	0.15 4	0.51 177	0.24 76	0.12 40	0.09 26	0.13 68	0.10 63	0.12 59	0.10 37

AIO_test	0.23 51	0.16 55	0.28 42	0.34 74	0.20 86	0.30 116	0.39 357	0.38 50	0.25 32	0.25 41	0.28 62	0.32 95	0.22 63	0.38 71	0.25 97	0.12 40	0.09 26	0.13 68	0.10 63	0.12 59	0.09 4

IGEV-Stereo+	0.23 51	0.14 14	0.26 22	0.32 44	0.19 59	0.12 1	0.17 3	0.29 9	0.29 52	0.21 16	0.15 3	0.22 36	0.22 63	0.40 84	0.22 35	0.14 117	0.10 64	0.12 32	0.09 10	0.15 196	0.86 580

VIP-Stereo	0.24 60	0.17 87	0.29 49	0.32 44	0.21 111	0.64 384	0.19 19	0.31 14	0.37 124	0.23 29	0.30 74	0.27 69	0.19 32	0.47 148	0.22 35	0.12 40	0.09 26	0.13 68	0.09 10	0.12 59	0.09 4

gasm-f	0.24 60	0.16 55	0.27 31	0.33 57	0.25 238	0.25 53	0.36 297	0.42 76	0.28 42	0.26 46	0.35 102	0.24 53	0.30 173	0.36 54	0.23 62	0.18 314	0.10 64	0.13 68	0.10 63	0.15 196	0.12 130

3w_stereo	0.24 60	0.20 191	0.37 156	0.33 57	0.16 12	0.32 151	0.42 393	0.41 71	0.38 131	0.31 86	0.27 52	0.16 2	0.26 115	0.34 44	0.22 35	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 59	0.11 82

1w_stereo	0.24 60	0.15 36	0.29 49	0.34 74	0.18 39	0.31 133	0.41 383	0.40 64	0.43 160	0.31 86	0.38 116	0.17 4	0.24 85	0.45 126	0.23 62	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

LG-Stereo	0.24 60	0.18 115	0.40 199	0.39 212	0.20 86	0.22 19	0.27 132	0.32 18	0.36 108	0.26 46	0.44 132	0.22 36	0.16 11	0.37 63	0.27 145	0.11 28	0.12 219	0.16 175	0.15 224	0.13 101	0.09 4

HUF	0.24 60	0.16 55	0.33 106	0.32 44	0.18 39	0.25 53	0.40 368	0.42 76	0.34 86	0.25 41	0.23 27	0.32 95	0.28 141	0.34 44	0.24 76	0.13 75	0.10 64	0.13 68	0.09 10	0.12 59	0.10 37

GIP-stereo	0.24 60	0.18 115	0.30 62	0.37 148	0.24 203	0.26 59	0.20 30	0.46 102	0.36 108	0.24 36	0.39 118	0.35 120	0.20 42	0.31 19	0.21 21	0.15 182	0.10 64	0.13 68	0.10 63	0.12 59	0.11 82

RAStereo	0.24 60	0.17 87	0.29 49	0.40 250	0.21 111	0.23 27	0.26 115	0.42 76	0.45 176	0.23 29	0.34 96	0.30 84	0.19 32	0.34 44	0.25 97	0.15 182	0.12 219	0.16 175	0.13 166	0.14 146	0.11 82

IGEV++	0.24 60	0.17 87	0.31 76	0.38 179	0.22 132	0.24 39	0.22 61	0.50 120	0.23 20	0.28 65	0.35 102	0.30 84	0.22 63	0.31 19	0.28 167	0.14 117	0.10 64	0.13 68	0.10 63	0.13 101	0.13 174

Selective-IGEV	0.24 60	0.18 115	0.35 133	0.35 111	0.19 59	0.27 73	0.25 101	0.55 146	0.23 20	0.27 61	0.25 41	0.34 111	0.19 32	0.58 248	0.22 35	0.12 40	0.10 64	0.14 101	0.11 97	0.12 59	0.10 37

zero-FE	0.25 70	0.15 36	0.30 62	0.35 111	0.29 365	0.19 7	0.20 30	0.35 34	0.31 62	0.26 46	0.27 52	0.29 78	0.29 155	0.33 38	0.24 76	0.17 280	0.10 64	0.14 101	0.10 63	0.64 565	0.12 130

GASTEREO	0.25 70	0.16 55	0.32 89	0.40 250	0.20 86	0.22 19	0.30 179	0.43 89	0.31 62	0.37 126	0.33 87	0.22 36	0.35 210	0.41 93	0.23 62	0.15 182	0.10 64	0.13 68	0.11 97	0.12 59	0.11 82

MSCF	0.25 70	0.16 55	0.33 106	0.39 212	0.20 86	0.20 10	0.31 205	0.43 89	0.31 62	0.36 119	0.33 87	0.23 46	0.35 210	0.36 54	0.23 62	0.15 182	0.10 64	0.13 68	0.11 97	0.13 101	0.11 82

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 70	0.31 429	0.24 7	0.51 471	0.19 59	0.29 103	0.22 61	0.40 64	0.37 124	0.26 46	0.24 34	0.24 53	0.31 182	0.44 122	0.22 35	0.14 117	0.09 26	0.12 32	0.09 10	0.14 146	0.10 37

IGEV-RUCA	0.25 70	0.16 55	0.34 123	0.39 212	0.27 314	0.33 159	0.20 30	0.38 50	0.36 108	0.26 46	0.31 84	0.25 59	0.21 51	0.48 159	0.24 76	0.20 369	0.11 161	0.13 68	0.10 63	0.17 278	0.15 245

fffft	0.25 70	0.17 87	0.37 156	0.36 131	0.22 132	0.28 91	0.36 297	0.42 76	0.24 25	0.36 119	0.23 27	0.27 69	0.22 63	0.52 184	0.27 145	0.12 40	0.09 26	0.16 175	0.12 128	0.12 59	0.12 130
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.25 70	0.18 115	0.34 123	0.37 148	0.18 39	0.28 91	0.30 179	0.48 109	0.27 36	0.29 73	0.30 74	0.32 95	0.17 14	0.52 184	0.23 62	0.12 40	0.10 64	0.14 101	0.11 97	0.13 101	0.10 37

RSM++	0.25 70	0.18 115	0.34 123	0.36 131	0.20 86	0.28 91	0.30 179	0.51 122	0.32 75	0.25 41	0.22 25	0.37 133	0.21 51	0.50 170	0.24 76	0.12 40	0.10 64	0.14 101	0.12 128	0.14 146	0.10 37

RSM	0.25 70	0.18 115	0.33 106	0.36 131	0.20 86	0.27 73	0.34 251	0.51 122	0.27 36	0.26 46	0.23 27	0.39 146	0.21 51	0.56 215	0.22 35	0.12 40	0.10 64	0.14 101	0.11 97	0.14 146	0.10 37

MoCha-V2	0.25 70	0.15 36	0.29 49	0.40 250	0.18 39	0.27 73	0.26 115	0.49 112	0.27 36	0.36 119	0.27 52	0.33 107	0.35 210	0.49 163	0.22 35	0.12 40	0.10 64	0.12 32	0.10 63	0.13 101	0.11 82

EGLCR-Stereo	0.25 70	0.16 55	0.33 106	0.34 74	0.20 86	0.35 180	0.20 30	0.52 131	0.36 108	0.28 65	0.27 52	0.41 164	0.18 23	0.45 126	0.26 127	0.14 117	0.10 64	0.16 175	0.14 197	0.13 101	0.11 82

NLMM	0.26 81	0.16 55	0.30 62	0.38 179	0.24 203	0.25 53	0.27 132	0.52 131	0.49 190	0.29 73	0.36 108	0.26 60	0.25 97	0.42 101	0.28 167	0.11 28	0.10 64	0.15 144	0.12 128	0.10 6	0.10 37

NLSM3	0.26 81	0.16 55	0.30 62	0.38 179	0.21 111	0.34 170	0.27 132	0.57 154	0.47 185	0.28 65	0.35 102	0.29 78	0.24 85	0.42 101	0.27 145	0.12 40	0.10 64	0.16 175	0.15 224	0.12 59	0.10 37

DDF-Stereo	0.26 81	0.15 36	0.30 62	0.36 131	0.29 365	0.19 7	0.20 30	0.32 18	0.31 62	0.26 46	0.26 45	0.29 78	0.29 155	0.38 71	0.24 76	0.17 280	0.10 64	0.14 101	0.10 63	0.70 568	0.12 130

Replicate-Monster	0.26 81	0.15 36	1.07 520	0.30 11	0.17 23	0.38 211	0.19 19	0.43 89	0.39 141	0.23 29	0.21 16	0.23 46	0.21 51	0.45 126	0.19 5	0.11 28	0.09 26	0.12 32	0.09 10	0.09 1	0.14 218

S2M2_L	0.26 81	0.22 267	0.33 106	0.31 24	0.25 238	0.24 39	0.13 1	0.35 34	0.41 148	0.25 41	0.36 108	0.30 84	0.25 97	0.30 15	0.26 127	0.22 412	0.19 440	0.17 216	0.19 369	0.21 376	0.18 331
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.26 81	0.18 115	0.34 123	0.35 111	0.24 203	0.23 27	0.28 153	0.51 122	0.36 108	0.31 86	0.36 108	0.37 133	0.20 42	0.57 228	0.22 35	0.13 75	0.10 64	0.13 68	0.11 97	0.16 240	0.12 130

SCV	0.26 81	0.19 154	0.33 106	0.35 111	0.21 111	0.27 73	0.34 251	0.56 149	0.28 42	0.24 36	0.28 62	0.37 133	0.23 75	0.49 163	0.22 35	0.18 314	0.10 64	0.14 101	0.11 97	0.15 196	0.11 82

castereo++	0.26 81	0.16 55	0.26 22	0.33 57	0.19 59	0.75 429	0.20 30	0.37 41	0.47 185	0.23 29	0.23 27	0.35 120	0.28 141	0.39 77	0.19 5	0.14 117	0.09 26	0.14 101	0.09 10	0.11 21	0.10 37

SMoEStereo_RVC	0.26 81	0.19 154	0.35 133	0.35 111	0.22 132	0.36 191	0.32 228	0.39 55	0.34 86	0.37 126	0.30 74	0.33 107	0.24 85	0.53 193	0.24 76	0.12 40	0.10 64	0.16 175	0.12 128	0.12 59	0.11 82

mms	0.26 81	0.21 228	0.33 106	0.37 148	0.25 238	0.30 116	0.33 238	0.40 64	0.32 75	0.28 65	0.34 96	0.34 111	0.20 42	0.45 126	0.26 127	0.12 40	0.11 161	0.16 175	0.12 128	0.14 146	0.11 82

ours_stereo	0.26 81	0.21 228	0.33 106	0.38 179	0.23 174	0.30 116	0.33 238	0.42 76	0.38 131	0.26 46	0.34 96	0.35 120	0.23 75	0.47 148	0.27 145	0.13 75	0.11 161	0.16 175	0.12 128	0.14 146	0.10 37

Occ-G	0.26 81	0.14 14	0.28 42	0.34 74	0.20 86	0.27 73	0.34 251	0.41 71	0.31 62	0.29 73	0.43 131	0.49 216	0.25 97	0.47 148	0.28 167	0.13 75	0.11 161	0.14 101	0.11 97	0.12 59	0.12 130

MaDis-Stereo	0.26 81	0.18 115	0.36 140	0.36 131	0.26 283	0.27 73	0.27 132	0.43 89	0.35 100	0.27 61	0.26 45	0.41 164	0.28 141	0.40 84	0.28 167	0.16 235	0.14 324	0.16 175	0.13 166	0.14 146	0.12 130

CroCo-Stereo	0.26 81	0.22 267	0.36 140	0.48 424	0.22 132	0.20 10	0.29 163	0.51 122	0.44 167	0.28 65	0.23 27	0.42 176	0.26 115	0.29 9	0.26 127	0.15 182	0.13 290	0.13 68	0.11 97	0.16 240	0.12 130
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
BStereo	0.27 95	0.16 55	0.88 496	0.34 74	0.22 132	0.22 19	0.31 205	0.39 55	0.41 148	0.26 46	0.24 34	0.26 60	0.19 32	0.42 101	0.28 167	0.10 13	0.12 219	0.12 32	0.16 257	0.12 59	0.14 218

NLSM1	0.27 95	0.17 87	0.29 49	0.37 148	0.24 203	0.31 133	0.26 115	0.52 131	0.40 143	0.32 99	0.41 124	0.26 60	0.27 126	0.49 163	0.29 189	0.11 28	0.09 26	0.15 144	0.12 128	0.12 59	0.12 130

NLCSM	0.27 95	0.18 115	0.32 89	0.38 179	0.25 238	0.32 151	0.25 101	0.55 146	0.55 212	0.29 73	0.26 45	0.30 84	0.30 173	0.40 84	0.28 167	0.12 40	0.09 26	0.15 144	0.12 128	0.11 21	0.10 37

tt45	0.27 95	0.17 87	0.34 123	0.35 111	0.23 174	0.38 211	0.28 153	0.46 102	0.28 42	0.40 149	0.27 52	0.38 141	0.25 97	0.57 228	0.26 127	0.13 75	0.11 161	0.16 175	0.13 166	0.12 59	0.14 218

999	0.27 95	0.16 55	0.35 133	0.36 131	0.24 203	0.31 133	0.27 132	0.49 112	0.38 131	0.26 46	0.30 74	0.39 146	0.23 75	0.63 297	0.25 97	0.13 75	0.10 64	0.14 101	0.12 128	0.12 59	0.14 218

Pointernet	0.27 95	0.14 14	0.33 106	0.35 111	0.23 174	0.35 180	0.21 50	0.72 276	0.38 131	0.39 143	0.36 108	0.34 111	0.25 97	0.36 54	0.25 97	0.15 182	0.10 64	0.12 32	0.08 1	0.11 21	0.10 37

trnet	0.27 95	0.14 14	0.23 1	0.28 5	0.15 2	0.37 198	0.23 78	0.52 131	0.72 283	0.42 158	0.51 165	0.34 111	0.26 115	0.39 77	0.25 97	0.15 182	0.11 161	0.12 32	0.08 1	0.11 21	0.10 37

UniTT-Stereo	0.27 95	0.17 87	0.37 156	0.40 250	0.27 314	0.30 116	0.28 153	0.39 55	0.31 62	0.29 73	0.46 140	0.27 69	0.25 97	0.47 148	0.34 240	0.17 280	0.13 290	0.13 68	0.12 128	0.14 146	0.12 130

AEACV	0.27 95	0.17 87	0.31 76	0.34 74	0.45 512	0.26 59	0.28 153	0.37 41	0.32 75	0.30 82	0.46 140	0.31 92	0.37 233	0.36 54	0.24 76	0.14 117	0.10 64	0.15 144	0.12 128	0.13 101	0.11 82

LoS_RVC	0.27 95	0.16 55	0.27 31	0.32 44	0.30 382	0.44 256	0.34 251	0.41 71	0.33 81	0.31 86	0.51 165	0.29 78	0.32 187	0.36 54	0.28 167	0.11 28	0.10 64	0.11 1	0.08 1	0.11 21	0.19 364

NLMM1	0.28 105	0.15 36	0.32 89	0.38 179	0.24 203	0.35 180	0.23 78	0.65 210	0.58 223	0.30 82	0.37 113	0.27 69	0.24 85	0.59 263	0.28 167	0.12 40	0.08 2	0.14 101	0.12 128	0.12 59	0.11 82

water-stereo	0.28 105	0.14 14	0.29 49	0.35 111	0.19 59	0.36 191	0.23 78	0.62 188	0.38 131	0.39 143	0.62 207	0.41 164	0.35 210	0.28 7	0.27 145	0.14 117	0.13 290	0.13 68	0.12 128	0.12 59	0.10 37

castereo	0.28 105	0.16 55	0.32 89	0.35 111	0.21 111	0.40 223	0.42 393	0.50 120	0.66 255	0.26 46	0.41 124	0.37 133	0.36 228	0.33 38	0.24 76	0.13 75	0.09 26	0.13 68	0.10 63	0.11 21	0.10 37

fffy	0.28 105	0.21 228	0.34 123	0.37 148	0.23 174	0.33 159	0.29 163	0.51 122	0.41 148	0.32 99	0.37 113	0.39 146	0.27 126	0.50 170	0.27 145	0.12 40	0.11 161	0.16 175	0.13 166	0.14 146	0.11 82

WCG-NET	0.28 105	0.15 36	0.33 106	0.33 57	0.19 59	0.33 159	0.27 132	0.39 55	0.80 336	0.46 173	0.49 152	0.39 146	0.25 97	0.40 84	0.25 97	0.12 40	0.09 26	0.13 68	0.11 97	0.12 59	0.10 37

MGS-Stereo	0.28 105	0.19 154	0.40 199	0.36 131	0.23 174	0.37 198	0.30 179	0.39 55	0.44 167	0.31 86	0.51 165	0.40 158	0.24 85	0.43 111	0.26 127	0.15 182	0.12 219	0.15 144	0.13 166	0.14 146	0.13 174

testlalala	0.28 105	0.19 154	0.43 241	0.34 74	0.23 174	0.45 265	0.30 179	0.43 89	0.29 52	0.68 280	0.49 152	0.35 120	0.25 97	0.32 25	0.25 97	0.14 117	0.11 161	0.14 101	0.09 10	0.11 21	0.11 82

GCAP-Stereo	0.28 105	0.19 154	0.40 199	0.38 179	0.19 59	0.38 211	0.23 78	0.57 154	0.41 148	0.45 167	0.49 152	0.39 146	0.27 126	0.33 38	0.23 62	0.14 117	0.12 219	0.14 101	0.11 97	0.12 59	0.11 82

CES	0.28 105	0.14 14	0.23 1	0.30 11	0.70 561	0.37 198	0.27 132	0.48 109	0.46 180	0.34 108	0.48 148	0.27 69	0.22 63	0.39 77	0.23 62	0.13 75	0.11 161	0.12 32	0.08 1	0.13 101	0.17 313

MC-Stereo	0.28 105	0.17 87	0.32 89	0.38 179	0.20 86	0.26 59	0.26 115	0.49 112	0.37 124	0.37 126	0.61 204	0.41 164	0.31 182	0.55 205	0.25 97	0.13 75	0.09 26	0.14 101	0.12 128	0.12 59	0.11 82

CroCo-Stereo Lap2	0.28 105	0.24 325	0.39 187	0.50 455	0.29 365	0.20 10	0.31 205	0.49 112	0.38 131	0.24 36	0.27 52	0.46 201	0.31 182	0.39 77	0.30 196	0.14 117	0.15 355	0.16 175	0.13 166	0.16 240	0.15 245

CREStereo	0.28 105	0.15 36	0.24 7	0.27 2	0.17 23	0.37 198	0.25 101	0.51 122	0.72 283	0.42 158	0.51 165	0.32 95	0.26 115	0.38 71	0.25 97	0.16 235	0.11 161	0.12 32	0.08 1	0.12 59	0.11 82
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
DA	0.29 117	0.17 87	0.31 76	0.40 250	0.20 86	0.74 424	0.33 238	0.47 105	0.44 167	0.34 108	0.39 118	0.39 146	0.32 187	0.32 25	0.24 76	0.15 182	0.11 161	0.16 175	0.11 97	0.15 196	0.10 37

GGEV	0.29 117	0.17 87	0.31 76	0.40 250	0.20 86	0.74 424	0.33 238	0.47 105	0.44 167	0.34 108	0.39 118	0.39 146	0.32 187	0.32 25	0.24 76	0.15 182	0.11 161	0.16 175	0.11 97	0.15 196	0.10 37

FlowAnything_test	0.29 117	0.19 154	0.39 187	0.47 417	0.26 283	0.46 270	0.25 101	0.43 89	0.31 62	0.29 73	0.26 45	0.35 120	0.26 115	0.40 84	0.37 289	0.21 386	0.15 355	0.22 394	0.26 490	0.16 240	0.16 291

depthmonostereo	0.29 117	0.14 14	0.31 76	0.35 111	0.17 23	0.46 270	0.27 132	0.69 248	0.57 221	0.35 115	0.42 128	0.31 92	0.35 210	0.35 52	0.27 145	0.14 117	0.12 219	0.13 68	0.12 128	0.11 21	0.10 37

HART	0.29 117	0.16 55	0.32 89	0.40 250	0.21 111	0.32 151	0.26 115	0.62 188	0.31 62	0.33 105	0.65 214	0.41 164	0.22 63	0.55 205	0.25 97	0.12 40	0.10 64	0.15 144	0.11 97	0.15 196	0.11 82

ff7	0.29 117	0.21 228	0.38 168	0.36 131	0.26 283	0.31 133	0.35 275	0.62 188	0.34 86	0.38 135	0.33 87	0.32 95	0.29 155	0.58 248	0.25 97	0.14 117	0.10 64	0.17 216	0.12 128	0.14 146	0.15 245

IGEVStereo-DCA	0.29 117	0.22 267	0.38 168	0.35 111	0.27 314	0.37 198	0.35 275	0.62 188	0.34 86	0.38 135	0.30 74	0.35 120	0.27 126	0.51 177	0.22 35	0.15 182	0.12 219	0.16 175	0.12 128	0.13 101	0.15 245

ffff	0.29 117	0.21 228	0.38 168	0.36 131	0.26 283	0.31 133	0.35 275	0.62 188	0.34 86	0.38 135	0.33 87	0.32 95	0.29 155	0.58 248	0.25 97	0.14 117	0.10 64	0.17 216	0.12 128	0.14 146	0.15 245

rrr	0.29 117	0.22 267	0.41 209	0.35 111	0.27 314	0.37 198	0.32 228	0.52 131	0.42 158	0.38 135	0.30 74	0.35 120	0.27 126	0.51 177	0.22 35	0.15 182	0.12 219	0.16 175	0.13 166	0.13 101	0.14 218

11t	0.29 117	0.21 228	0.38 168	0.36 131	0.26 283	0.31 133	0.35 275	0.62 188	0.34 86	0.38 135	0.33 87	0.32 95	0.29 155	0.58 248	0.25 97	0.14 117	0.10 64	0.17 216	0.12 128	0.14 146	0.15 245

anonymousdsp	0.29 117	0.21 228	0.38 168	0.37 148	0.25 238	0.30 116	0.35 275	0.63 196	0.35 100	0.39 143	0.33 87	0.33 107	0.28 141	0.59 263	0.25 97	0.14 117	0.10 64	0.17 216	0.12 128	0.14 146	0.15 245

LoS	0.29 117	0.15 36	0.30 62	0.29 7	0.18 39	0.33 159	0.29 163	0.51 122	0.72 283	0.34 108	0.52 174	0.41 164	0.28 141	0.47 148	0.28 167	0.15 182	0.11 161	0.13 68	0.09 10	0.11 21	0.11 82
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.29 117	0.21 228	0.38 168	0.35 111	0.24 203	0.32 151	0.43 400	0.57 154	0.37 124	0.33 105	0.30 74	0.32 95	0.28 141	0.57 228	0.26 127	0.13 75	0.11 161	0.16 175	0.13 166	0.13 101	0.13 174

ccc-4	0.29 117	0.21 228	0.38 168	0.36 131	0.26 283	0.31 133	0.35 275	0.62 188	0.34 86	0.38 135	0.33 87	0.32 95	0.29 155	0.58 248	0.25 97	0.14 117	0.10 64	0.17 216	0.12 128	0.14 146	0.15 245

IGEV-Stereo	0.29 117	0.21 228	0.38 168	0.37 148	0.25 238	0.30 116	0.35 275	0.63 196	0.35 100	0.39 143	0.33 87	0.33 107	0.28 141	0.59 263	0.25 97	0.14 117	0.10 64	0.17 216	0.12 128	0.14 146	0.15 245
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.29 117	0.19 154	0.27 31	0.44 364	0.19 59	0.31 133	0.26 115	0.47 105	0.43 160	0.37 126	0.47 146	0.41 164	0.23 75	0.50 170	0.34 240	0.14 117	0.18 426	0.19 304	0.16 257	0.16 240	0.13 174

test_xeample3	0.29 117	0.21 228	0.41 209	0.35 111	0.26 283	0.35 180	0.32 228	0.56 149	0.36 108	0.43 161	0.32 86	0.34 111	0.28 141	0.54 200	0.23 62	0.14 117	0.11 161	0.16 175	0.12 128	0.14 146	0.13 174

Wave_Phase_stereo	0.30 134	0.16 55	0.88 496	0.34 74	0.22 132	0.64 384	0.31 205	0.54 145	0.41 148	0.26 46	0.24 34	0.26 60	0.19 32	0.42 101	0.28 167	0.10 13	0.12 219	0.12 32	0.16 257	0.12 59	0.14 218

DilatedVolume-Stereo	0.30 134	0.15 36	0.34 123	0.33 57	0.20 86	0.53 302	0.25 101	0.56 149	0.43 160	0.56 209	0.50 156	0.35 120	0.29 155	0.49 163	0.28 167	0.13 75	0.11 161	0.12 32	0.11 97	0.11 21	0.10 37

MM-Stereo_test2	0.30 134	0.18 115	0.39 187	0.40 250	0.24 203	0.42 245	0.42 393	0.63 196	0.41 148	0.37 126	0.35 102	0.32 95	0.26 115	0.53 193	0.25 97	0.12 40	0.10 64	0.15 144	0.12 128	0.15 196	0.10 37

Reg-Stereo(zero)	0.30 134	0.16 55	0.28 42	0.34 74	0.18 39	0.32 151	0.20 30	0.63 196	0.68 263	0.50 186	0.52 174	0.51 223	0.30 173	0.45 126	0.25 97	0.13 75	0.10 64	0.12 32	0.10 63	0.12 59	0.11 82

GCAP-BAT	0.30 134	0.21 228	0.42 230	0.33 57	0.27 314	0.26 59	0.27 132	0.45 100	0.30 57	0.60 220	0.64 211	0.45 193	0.23 75	0.56 215	0.26 127	0.15 182	0.12 219	0.15 144	0.10 63	0.12 59	0.11 82

CASnet	0.30 134	0.20 191	0.33 106	0.41 284	0.16 12	0.26 59	0.24 93	0.52 131	0.53 203	0.52 197	0.54 180	0.39 146	0.24 85	0.40 84	0.26 127	0.14 117	0.10 64	0.22 394	0.18 337	0.18 302	0.11 82
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.30 134	0.15 36	0.31 76	0.30 11	0.17 23	0.55 313	0.23 78	0.44 96	0.55 212	0.59 216	0.68 228	0.37 133	0.26 115	0.35 52	0.27 145	0.15 182	0.16 389	0.12 32	0.10 63	0.13 101	0.14 218

rvit_stereo_0081_aga	0.31 141	0.28 402	0.44 253	0.42 324	0.29 365	0.34 170	0.31 205	0.44 96	0.40 143	0.39 143	0.44 132	0.40 158	0.32 187	0.42 101	0.29 189	0.23 429	0.17 409	0.19 304	0.16 257	0.20 352	0.15 245

rvit_stereo_0080	0.31 141	0.25 350	0.40 199	0.39 212	0.28 338	0.27 73	0.46 416	0.49 112	0.44 167	0.35 115	0.42 128	0.40 158	0.28 141	0.41 93	0.33 225	0.22 412	0.17 409	0.17 216	0.16 257	0.22 398	0.15 245

WCG-NET（raft）	0.31 141	0.15 36	0.36 140	0.32 44	0.19 59	0.35 180	0.27 132	0.51 122	0.78 325	0.45 167	0.55 186	0.48 210	0.27 126	0.54 200	0.26 127	0.13 75	0.10 64	0.12 32	0.11 97	0.12 59	0.11 82

whm_eth	0.31 141	0.25 350	0.40 199	0.39 212	0.28 338	0.27 73	0.46 416	0.49 112	0.44 167	0.35 115	0.42 128	0.40 158	0.28 141	0.41 93	0.33 225	0.22 412	0.17 409	0.17 216	0.16 257	0.22 398	0.15 245

plain	0.31 141	0.20 191	0.50 341	0.39 212	0.29 365	0.27 73	0.30 179	0.44 96	0.35 100	0.31 86	0.66 221	0.30 84	0.31 182	0.65 318	0.31 203	0.17 280	0.13 290	0.20 335	0.15 224	0.17 278	0.12 130

MIF-Stereo (partial)	0.31 141	0.18 115	0.37 156	0.41 284	0.31 404	0.28 91	0.23 78	0.47 105	0.42 158	0.31 86	0.63 208	0.36 131	0.35 210	0.57 228	0.31 203	0.17 280	0.13 290	0.19 304	0.17 310	0.18 302	0.14 218

FE-Mocha	0.32 147	0.19 154	0.50 341	0.38 179	0.27 314	0.30 116	0.20 30	0.71 271	0.36 108	0.65 258	0.56 189	0.54 235	0.25 97	0.38 71	0.22 35	0.15 182	0.10 64	0.17 216	0.16 257	0.13 101	0.12 130

rvit_stereo_0081	0.32 147	0.24 325	0.47 294	0.43 345	0.26 283	0.30 116	0.37 312	0.42 76	0.55 212	0.36 119	0.40 121	0.39 146	0.35 210	0.43 111	0.33 225	0.22 412	0.16 389	0.19 304	0.16 257	0.19 336	0.13 174

rvit_stereo_0082	0.32 147	0.24 325	0.47 294	0.43 345	0.26 283	0.30 116	0.37 312	0.42 76	0.55 212	0.36 119	0.40 121	0.39 146	0.35 210	0.43 111	0.33 225	0.22 412	0.16 389	0.19 304	0.16 257	0.19 336	0.13 174

RAFT-Stereo-weight	0.32 147	0.18 115	0.33 106	0.39 212	0.22 132	0.26 59	0.29 163	0.67 230	0.80 336	0.53 200	0.51 165	0.58 256	0.20 42	0.47 148	0.27 145	0.13 75	0.10 64	0.14 101	0.11 97	0.13 101	0.11 82

CAS++	0.32 147	0.24 325	0.36 140	0.37 148	0.26 283	0.28 91	0.23 78	0.87 347	0.50 195	0.47 178	0.45 135	0.26 60	0.21 51	0.49 163	0.24 76	0.23 429	0.19 440	0.22 394	0.17 310	0.21 376	0.16 291
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 147	0.22 267	0.34 123	0.42 324	0.28 338	0.40 223	0.50 444	0.72 276	0.37 124	0.37 126	0.34 96	0.32 95	0.31 182	0.59 263	0.27 145	0.14 117	0.13 290	0.18 264	0.17 310	0.17 278	0.16 291

MSKI-zero shot	0.32 147	0.17 87	0.34 123	0.39 212	0.21 111	0.32 151	0.22 61	0.61 182	0.43 160	0.52 197	0.64 211	0.61 282	0.20 42	0.74 382	0.25 97	0.14 117	0.10 64	0.14 101	0.10 63	0.12 59	0.12 130

iRaftStereo_RVC	0.32 147	0.19 154	0.37 156	0.39 212	0.22 132	0.31 133	0.29 163	0.68 240	0.51 197	0.49 183	0.66 221	0.37 133	0.23 75	0.45 126	0.33 225	0.14 117	0.10 64	0.18 264	0.17 310	0.15 196	0.12 130

CREStereo++_RVC	0.32 147	0.15 36	0.23 1	0.31 24	0.24 203	0.27 73	0.22 61	0.46 102	0.88 386	0.46 173	0.80 286	0.30 84	0.26 115	0.36 54	0.33 225	0.13 75	0.09 26	0.13 68	0.51 570	0.13 101	0.09 4
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-TBD	0.32 147	0.53 529	0.26 22	0.51 471	0.20 86	0.37 198	0.24 93	0.40 64	0.73 290	0.54 204	0.69 229	0.31 92	0.25 97	0.32 25	0.27 145	0.16 235	0.10 64	0.12 32	0.09 10	0.13 101	0.11 82

PMTNet	0.32 147	0.16 55	0.24 7	0.29 7	0.18 39	0.45 265	0.22 61	0.56 149	0.63 240	0.46 173	0.54 180	0.39 146	0.34 207	0.48 159	0.24 76	0.75 574	0.10 64	0.12 32	0.08 1	0.12 59	0.11 82

xyz-stereo-finetune	0.33 158	0.18 115	0.36 140	0.33 57	0.18 39	0.57 333	0.31 205	0.58 161	0.69 270	0.45 167	0.54 180	0.38 141	0.33 199	0.56 215	0.36 273	0.12 40	0.12 219	0.16 175	0.13 166	0.13 101	0.12 130

MM-Stereo_test1	0.33 158	0.19 154	0.36 140	0.41 284	0.23 174	0.36 191	0.45 412	0.58 161	0.54 207	0.60 220	0.50 156	0.38 141	0.37 233	0.60 270	0.26 127	0.15 182	0.13 290	0.17 216	0.14 197	0.15 196	0.12 130

tg	0.33 158	0.18 115	0.37 156	0.39 212	0.22 132	0.38 211	0.26 115	0.70 263	0.56 219	0.47 178	0.65 214	0.42 176	0.24 85	0.55 205	0.33 225	0.14 117	0.10 64	0.18 264	0.17 310	0.14 146	0.11 82

model_zeroshot	0.33 158	0.18 115	0.48 316	0.39 212	0.28 338	0.45 265	0.25 101	0.63 196	0.45 176	0.61 228	0.50 156	0.51 223	0.25 97	0.45 126	0.26 127	0.16 235	0.13 290	0.15 144	0.14 197	0.13 101	0.13 174

rvit_stereo_ft	0.33 158	0.25 350	0.47 294	0.52 483	0.32 420	0.33 159	0.47 423	0.49 112	0.50 195	0.34 108	0.41 124	0.41 164	0.32 187	0.48 159	0.34 240	0.22 412	0.14 324	0.19 304	0.18 337	0.19 336	0.14 218

4D-IteraStereo	0.33 158	0.18 115	0.40 199	0.40 250	0.24 203	0.32 151	0.27 132	0.58 161	0.72 283	0.65 258	0.54 180	0.42 176	0.23 75	0.45 126	0.28 167	0.14 117	0.09 26	0.19 304	0.16 257	0.16 240	0.11 82

IGEV-FE	0.34 164	0.18 115	0.67 434	0.39 212	0.28 338	0.30 116	0.25 101	0.74 289	0.31 62	0.62 230	0.57 193	0.54 235	0.25 97	0.53 193	0.27 145	0.14 117	0.10 64	0.15 144	0.14 197	0.14 146	0.12 130

MM-Stereo_test3	0.34 164	0.19 154	0.31 76	0.41 284	0.25 238	0.35 180	0.44 409	0.72 276	0.92 416	0.46 173	0.52 174	0.41 164	0.29 155	0.44 122	0.28 167	0.16 235	0.15 355	0.17 216	0.13 166	0.14 146	0.13 174

rvit_stereo_0083	0.34 164	0.24 325	0.50 341	0.44 364	0.27 314	0.34 170	0.35 275	0.45 100	0.62 229	0.37 126	0.47 146	0.42 176	0.35 210	0.40 84	0.36 273	0.22 412	0.20 452	0.20 335	0.17 310	0.20 352	0.14 218

gcap-zeroshot	0.34 164	0.18 115	0.52 359	0.38 179	0.22 132	0.49 283	0.27 132	0.52 131	0.34 86	0.64 249	0.50 156	0.83 392	0.34 207	0.48 159	0.24 76	0.13 75	0.11 161	0.15 144	0.12 128	0.13 101	0.12 130

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 164	0.27 386	0.45 265	0.36 131	0.25 238	0.48 278	0.30 179	0.58 161	0.90 402	0.42 158	0.36 108	0.30 84	0.29 155	0.49 163	0.30 196	0.16 235	0.14 324	0.18 264	0.15 224	0.18 302	0.15 245

AE-Stereo	0.34 164	0.21 228	0.42 230	0.48 424	0.31 404	0.48 278	0.35 275	0.61 182	0.62 229	0.32 99	0.55 186	0.52 227	0.27 126	0.47 148	0.29 189	0.13 75	0.13 290	0.18 264	0.16 257	0.15 196	0.12 130

IGEV_Zeroshot_test	0.34 164	0.18 115	0.67 434	0.39 212	0.28 338	0.30 116	0.25 101	0.74 289	0.31 62	0.62 230	0.57 193	0.54 235	0.25 97	0.53 193	0.27 145	0.14 117	0.10 64	0.15 144	0.14 197	0.14 146	0.12 130

RAFT-Test	0.34 164	0.18 115	0.37 156	0.38 179	0.23 174	0.50 286	0.23 78	0.69 248	0.40 143	0.60 220	0.85 318	0.61 282	0.28 141	0.46 141	0.27 145	0.14 117	0.11 161	0.14 101	0.11 97	0.13 101	0.12 130

CAS	0.34 164	0.13 2	0.25 14	1.28 581	0.30 382	0.46 270	0.38 334	0.48 109	0.47 185	0.34 108	0.52 174	0.24 53	0.19 32	0.29 9	0.27 145	0.69 572	0.08 2	0.12 32	0.08 1	0.12 59	0.15 245

test-3	0.34 164	0.16 55	0.43 241	0.39 212	0.21 111	0.43 248	0.22 61	0.63 196	0.78 325	0.71 302	0.45 135	0.64 297	0.27 126	0.43 111	0.31 203	0.12 40	0.09 26	0.17 216	0.13 166	0.12 59	0.10 37

test_1	0.34 164	0.16 55	0.43 241	0.39 212	0.21 111	0.43 248	0.23 78	0.63 196	0.78 325	0.68 280	0.45 135	0.64 297	0.27 126	0.43 111	0.31 203	0.12 40	0.09 26	0.17 216	0.13 166	0.12 59	0.10 37

cross-raft	0.34 164	0.20 191	0.37 156	0.44 364	0.23 174	0.32 151	0.35 275	0.74 289	0.40 143	0.60 220	0.77 262	0.57 248	0.27 126	0.43 111	0.28 167	0.12 40	0.10 64	0.15 144	0.13 166	0.15 196	0.11 82

raftrobust	0.34 164	0.19 154	0.36 140	0.41 284	0.27 314	0.30 116	0.25 101	0.71 271	0.63 240	0.58 214	0.55 186	0.45 193	0.46 290	0.51 177	0.29 189	0.16 235	0.12 219	0.14 101	0.12 128	0.12 59	0.13 174

EAI-Stereo	0.34 164	0.19 154	0.44 253	0.39 212	0.21 111	0.31 133	0.30 179	1.15 466	0.30 57	0.49 183	0.75 252	0.36 131	0.28 141	0.62 286	0.27 145	0.14 117	0.11 161	0.14 101	0.13 166	0.13 101	0.12 130

CFNet-RSSM	0.34 164	0.17 87	0.45 265	0.39 212	0.22 132	0.35 180	0.23 78	0.73 287	0.84 359	0.65 258	0.54 180	0.57 248	0.28 141	0.46 141	0.26 127	0.13 75	0.10 64	0.14 101	0.12 128	0.13 101	0.11 82

Gwc-CoAtRS	0.34 164	0.17 87	0.44 253	0.39 212	0.23 174	0.34 170	0.22 61	0.70 263	0.75 300	0.60 220	0.59 199	0.58 256	0.29 155	0.45 126	0.26 127	0.14 117	0.11 161	0.14 101	0.12 128	0.12 59	0.12 130

ACVNet-DCA	0.35 180	0.23 288	0.33 106	0.41 284	0.22 132	0.55 313	0.38 334	0.85 336	0.54 207	0.41 153	0.50 156	0.34 111	0.49 303	0.57 228	0.25 97	0.16 235	0.10 64	0.19 304	0.13 166	0.18 302	0.17 313

EKT-Stereo	0.35 180	0.23 288	0.39 187	0.43 345	0.29 365	0.38 211	0.31 205	0.69 248	0.64 247	0.45 167	0.63 208	0.49 216	0.27 126	0.56 215	0.33 225	0.18 314	0.14 324	0.18 264	0.15 224	0.16 240	0.16 291

Any-RAFT	0.35 180	0.16 55	0.30 62	0.34 74	0.21 111	0.52 294	0.22 61	0.88 352	0.73 290	0.53 200	0.73 241	0.64 297	0.28 141	0.46 141	0.24 76	0.15 182	0.10 64	0.13 68	0.10 63	0.13 101	0.12 130

HH	0.35 180	0.20 191	0.47 294	0.40 250	0.25 238	0.33 159	0.31 205	0.76 303	0.38 131	0.43 161	0.57 193	0.79 379	0.44 280	0.71 364	0.25 97	0.15 182	0.11 161	0.15 144	0.14 197	0.14 146	0.12 130

HanStereo	0.35 180	0.20 191	0.47 294	0.40 250	0.25 238	0.33 159	0.31 205	0.76 303	0.38 131	0.43 161	0.57 193	0.79 379	0.44 280	0.71 364	0.25 97	0.15 182	0.11 161	0.15 144	0.14 197	0.14 146	0.12 130

LL-Strereo2	0.35 180	0.24 325	0.48 316	0.41 284	0.26 283	0.35 180	0.24 93	0.67 230	0.44 167	0.54 204	0.51 165	0.66 315	0.25 97	0.66 326	0.30 196	0.14 117	0.12 219	0.23 416	0.20 394	0.18 302	0.13 174

anonymousdsp2	0.35 180	0.20 191	0.43 241	0.37 148	0.24 203	0.48 278	0.31 205	0.86 340	0.65 252	0.55 206	0.50 156	0.50 219	0.34 207	0.56 215	0.31 203	0.14 117	0.10 64	0.14 101	0.10 63	0.16 240	0.14 218

Selective-RAFT	0.35 180	0.23 288	0.51 354	0.44 364	0.21 111	0.64 384	0.27 132	0.59 166	0.63 240	0.40 149	0.38 116	0.55 240	0.40 254	0.57 228	0.35 257	0.13 75	0.11 161	0.14 101	0.12 128	0.16 240	0.13 174

RCA-Stereo	0.35 180	0.17 87	0.34 123	0.38 179	0.22 132	0.31 133	0.34 251	0.68 240	1.24 521	0.45 167	0.65 214	0.47 205	0.43 270	0.38 71	0.27 145	0.13 75	0.10 64	0.14 101	0.11 97	0.11 21	0.11 82

Patchmatch Stereo++	0.35 180	0.23 288	0.47 294	0.41 284	0.22 132	0.24 39	0.22 61	0.59 166	0.36 108	0.63 239	0.73 241	0.58 256	0.38 237	0.58 248	0.36 273	0.18 314	0.12 219	0.20 335	0.16 257	0.20 352	0.15 245
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	0.35 180	0.23 288	0.47 294	0.41 284	0.22 132	0.24 39	0.31 205	0.59 166	0.36 108	0.63 239	0.73 241	0.58 256	0.38 237	0.56 215	0.35 257	0.18 314	0.12 219	0.20 335	0.16 257	0.20 352	0.15 245

ROB_FTStereo_v2	0.35 180	0.23 288	0.47 294	0.41 284	0.22 132	0.24 39	0.31 205	0.59 166	0.36 108	0.63 239	0.73 241	0.57 248	0.38 237	0.57 228	0.36 273	0.18 314	0.12 219	0.20 335	0.16 257	0.20 352	0.15 245

ROB_FTStereo	0.35 180	0.23 288	0.47 294	0.41 284	0.22 132	0.25 53	0.21 50	0.59 166	0.36 108	0.63 239	0.73 241	0.58 256	0.38 237	0.57 228	0.35 257	0.18 314	0.12 219	0.20 335	0.16 257	0.20 352	0.15 245

HUI-Stereo	0.35 180	0.23 288	0.47 294	0.41 284	0.22 132	0.24 39	0.22 61	0.60 176	0.36 108	0.63 239	0.73 241	0.58 256	0.38 237	0.50 170	0.35 257	0.18 314	0.12 219	0.20 335	0.16 257	0.20 352	0.15 245

iGMRVC	0.35 180	0.23 288	0.47 294	0.41 284	0.22 132	0.24 39	0.30 179	0.59 166	0.36 108	0.63 239	0.73 241	0.58 256	0.38 237	0.58 248	0.36 273	0.18 314	0.12 219	0.20 335	0.16 257	0.20 352	0.15 245

iRAFT	0.35 180	0.23 288	0.47 294	0.41 284	0.22 132	0.24 39	0.22 61	0.59 166	0.36 108	0.63 239	0.73 241	0.58 256	0.38 237	0.58 248	0.36 273	0.18 314	0.12 219	0.20 335	0.16 257	0.20 352	0.15 245

RAFT-IKP	0.35 180	0.23 288	0.47 294	0.41 284	0.22 132	0.24 39	0.28 153	0.59 166	0.36 108	0.63 239	0.73 241	0.57 248	0.38 237	0.58 248	0.36 273	0.18 314	0.12 219	0.20 335	0.16 257	0.20 352	0.15 245

sCroCo_RVC	0.35 180	0.28 402	0.69 445	0.51 471	0.39 476	0.41 238	0.31 205	0.49 112	0.45 176	0.31 86	0.48 148	0.38 141	0.32 187	0.46 141	0.32 213	0.21 386	0.22 470	0.19 304	0.19 369	0.21 376	0.20 387

xyz-stereo-finetune2	0.36 198	0.19 154	0.38 168	0.32 44	0.19 59	0.82 459	0.29 163	0.52 131	0.32 75	0.51 189	0.78 273	0.43 184	0.45 285	0.69 353	0.44 342	0.13 75	0.12 219	0.17 216	0.13 166	0.12 59	0.13 174

testlalala2	0.36 198	0.18 115	0.45 265	0.89 566	0.53 537	0.44 256	0.26 115	0.61 182	0.49 190	0.68 280	0.56 189	0.44 191	0.24 85	0.34 44	0.31 203	0.15 182	0.12 219	0.14 101	0.10 63	0.13 101	0.13 174

1test111	0.36 198	0.23 288	0.33 106	0.41 284	0.22 132	0.55 313	0.38 334	0.85 336	0.54 207	0.41 153	0.50 156	0.34 111	0.49 303	0.55 205	0.45 351	0.16 235	0.10 64	0.19 304	0.13 166	0.18 302	0.17 313

11t1	0.36 198	0.21 228	0.42 230	0.35 111	0.22 132	0.62 368	0.29 163	0.69 248	0.43 160	0.60 220	0.53 178	0.53 231	0.48 299	0.56 215	0.40 313	0.18 314	0.14 324	0.16 175	0.13 166	0.17 278	0.17 313

tt1	0.36 198	0.24 325	0.32 89	0.41 284	0.22 132	0.54 308	0.38 334	0.68 240	1.04 472	0.41 153	0.46 140	0.35 120	0.45 285	0.57 228	0.25 97	0.16 235	0.10 64	0.19 304	0.13 166	0.16 240	0.16 291

knoymous	0.36 198	0.20 191	0.31 76	0.31 24	0.22 132	0.36 191	0.29 163	0.61 182	0.64 247	0.67 274	0.70 232	0.60 277	0.40 254	0.58 248	0.34 240	0.17 280	0.11 161	0.20 335	0.11 97	0.17 278	0.18 331

DCANet-4	0.36 198	0.20 191	0.48 316	0.34 74	0.19 59	0.29 103	0.30 179	0.66 220	0.92 416	0.69 289	0.78 273	0.40 158	0.47 294	0.45 126	0.34 240	0.14 117	0.10 64	0.14 101	0.11 97	0.11 21	0.13 174

test_4	0.36 198	0.18 115	0.31 76	0.44 364	0.25 238	0.20 10	0.34 251	0.56 149	0.41 148	0.59 216	1.45 521	0.43 184	0.25 97	0.63 297	0.28 167	0.12 40	0.10 64	0.17 216	0.19 369	0.15 196	0.11 82

test_3	0.36 198	0.19 154	0.44 253	0.44 364	0.23 174	0.48 278	0.36 297	0.66 220	0.82 349	0.64 249	0.45 135	0.68 323	0.25 97	0.41 93	0.31 203	0.12 40	0.10 64	0.18 264	0.16 257	0.15 196	0.11 82

NRIStereo	0.36 198	0.20 191	0.45 265	0.41 284	0.23 174	0.34 170	0.26 115	0.65 210	0.55 212	0.64 249	0.63 208	0.56 243	0.37 233	0.65 318	0.37 289	0.15 182	0.11 161	0.18 264	0.15 224	0.17 278	0.14 218

DeepStereo_RVC	0.36 198	0.21 228	0.47 294	0.40 250	0.24 203	0.26 59	0.22 61	0.60 176	0.38 131	0.69 289	0.67 226	0.57 248	0.51 319	0.56 215	0.39 304	0.16 235	0.12 219	0.18 264	0.15 224	0.19 336	0.18 331

CRE-IMP	0.36 198	0.23 288	0.49 328	0.42 324	0.24 203	0.41 238	0.21 50	0.57 154	0.41 148	0.65 258	0.72 237	0.53 231	0.37 233	0.61 278	0.38 298	0.17 280	0.11 161	0.19 304	0.15 224	0.21 376	0.18 331

test-1	0.36 198	0.19 154	0.71 454	0.46 408	0.26 283	0.44 256	0.36 297	0.60 176	0.59 225	0.48 181	0.67 226	0.53 231	0.36 228	0.40 84	0.29 189	0.14 117	0.11 161	0.16 175	0.14 197	0.15 196	0.16 291

s12784h	0.36 198	0.15 36	0.24 7	0.34 74	0.15 2	0.77 436	0.29 163	0.80 321	0.83 354	0.56 209	0.57 193	0.43 184	0.40 254	0.57 228	0.33 225	0.12 40	0.10 64	0.14 101	0.09 10	0.14 146	0.09 4

RALCasStereoNet	0.36 198	0.21 228	0.37 156	0.42 324	0.26 283	0.35 180	0.38 334	0.63 196	0.64 247	0.50 186	0.72 237	0.51 223	0.29 155	0.59 263	0.36 273	0.16 235	0.14 324	0.15 144	0.13 166	0.17 278	0.16 291

DCANet	0.36 198	0.16 55	0.41 209	0.34 74	0.19 59	0.30 116	0.30 179	0.68 240	0.91 409	0.70 295	0.77 262	0.43 184	0.57 352	0.45 126	0.34 240	0.14 117	0.10 64	0.14 101	0.11 97	0.13 101	0.12 130

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 198	0.17 87	0.41 209	0.35 111	0.19 59	0.33 159	0.29 163	0.65 210	0.73 290	0.68 280	1.01 394	0.56 243	0.40 254	0.42 101	0.30 196	0.11 28	0.09 26	0.15 144	0.14 197	0.13 101	0.10 37

H2IRNET	0.37 215	0.20 191	0.33 106	0.38 179	0.25 238	0.27 73	0.23 78	0.59 166	0.72 283	0.39 143	0.90 345	0.74 361	0.55 343	0.52 184	0.43 326	0.15 182	0.13 290	0.18 264	0.20 394	0.16 240	0.13 174

cc1	0.37 215	0.23 288	0.33 106	0.41 284	0.22 132	0.55 313	0.38 334	0.67 230	1.06 483	0.41 153	0.50 156	0.34 111	0.49 303	0.57 228	0.25 97	0.16 235	0.10 64	0.19 304	0.13 166	0.16 240	0.15 245

DCRE	0.37 215	0.18 115	0.46 282	0.45 387	0.32 420	0.42 245	0.37 312	0.63 196	0.51 197	0.47 178	0.94 357	0.56 243	0.36 228	0.52 184	0.32 213	0.14 117	0.13 290	0.15 144	0.14 197	0.14 146	0.13 174

fff	0.37 215	0.16 55	0.41 209	0.34 74	0.19 59	0.29 103	0.30 179	0.69 248	1.06 483	0.69 289	0.78 273	0.42 176	0.63 390	0.46 141	0.34 240	0.14 117	0.10 64	0.14 101	0.11 97	0.11 21	0.13 174

ADStereo(finetuned)	0.37 215	0.16 55	0.49 328	0.34 74	0.19 59	0.30 116	0.30 179	0.68 240	0.91 409	0.70 295	0.77 262	0.43 184	0.69 427	0.45 126	0.33 225	0.14 117	0.10 64	0.14 101	0.11 97	0.13 101	0.12 130

MIPNet	0.37 215	0.21 228	0.59 392	0.39 212	0.25 238	0.50 286	0.28 153	0.77 308	0.70 271	0.65 258	0.60 201	0.40 158	0.49 303	0.44 122	0.37 289	0.14 117	0.11 161	0.16 175	0.13 166	0.14 146	0.13 174

GMOStereo	0.37 215	0.19 154	0.38 168	0.43 345	0.24 203	0.37 198	0.38 334	0.52 131	0.62 229	0.87 412	0.84 308	0.64 297	0.35 210	0.37 63	0.28 167	0.13 75	0.11 161	0.20 335	0.18 337	0.15 196	0.11 82

error version	0.37 215	0.19 154	0.38 168	0.43 345	0.24 203	0.37 198	0.38 334	0.52 131	0.62 229	0.87 412	0.84 308	0.64 297	0.35 210	0.37 63	0.28 167	0.13 75	0.11 161	0.20 335	0.18 337	0.15 196	0.11 82

test-v	0.37 215	0.19 154	0.38 168	0.43 345	0.24 203	0.37 198	0.38 334	0.52 131	0.62 229	0.87 412	0.84 308	0.64 297	0.35 210	0.37 63	0.28 167	0.13 75	0.11 161	0.20 335	0.18 337	0.15 196	0.11 82

TRStereo	0.37 215	0.27 386	0.59 392	0.47 417	0.41 488	0.29 103	0.30 179	0.84 333	0.59 225	0.52 197	0.41 124	0.52 227	0.26 115	0.73 375	0.27 145	0.17 280	0.12 219	0.19 304	0.19 369	0.13 101	0.11 82

test-2	0.37 215	0.19 154	0.38 168	0.43 345	0.24 203	0.37 198	0.38 334	0.52 131	0.62 229	0.87 412	0.84 308	0.64 297	0.35 210	0.37 63	0.28 167	0.13 75	0.11 161	0.20 335	0.18 337	0.15 196	0.11 82

rafts_anoy	0.37 215	0.21 228	0.36 140	0.41 284	0.26 283	0.30 116	0.33 238	0.67 230	0.90 402	0.58 214	0.66 221	0.45 193	0.33 199	0.47 148	0.39 304	0.16 235	0.11 161	0.21 377	0.23 451	0.17 278	0.14 218

XX-Stereo	0.37 215	0.17 87	0.45 265	0.55 508	0.36 454	0.38 211	0.20 30	0.60 176	0.30 57	0.46 173	1.30 492	0.73 355	0.26 115	0.56 215	0.26 127	0.16 235	0.11 161	0.17 216	0.16 257	0.14 146	0.10 37

csc	0.37 215	0.16 55	0.41 209	0.34 74	0.19 59	0.29 103	0.30 179	0.69 248	1.06 483	0.69 289	0.78 273	0.42 176	0.63 390	0.46 141	0.34 240	0.14 117	0.10 64	0.14 101	0.11 97	0.11 21	0.13 174

cscssc	0.37 215	0.16 55	0.41 209	0.34 74	0.19 59	0.29 103	0.30 179	0.69 248	1.06 483	0.69 289	0.78 273	0.42 176	0.63 390	0.46 141	0.34 240	0.14 117	0.10 64	0.14 101	0.11 97	0.11 21	0.13 174

AIO-test1	0.38 230	0.18 115	0.38 168	0.50 455	0.24 203	0.46 270	0.30 179	0.70 263	1.19 512	0.40 149	0.71 234	0.45 193	0.29 155	0.53 193	0.27 145	0.15 182	0.13 290	0.19 304	0.21 417	0.13 101	0.17 313

rvit_0105_6	0.38 230	0.28 402	0.64 417	0.50 455	0.30 382	0.39 219	0.38 334	0.51 122	0.67 258	0.40 149	0.45 135	0.50 219	0.41 262	0.54 200	0.36 273	0.27 472	0.26 503	0.24 433	0.21 417	0.22 398	0.16 291

MyStereo06	0.38 230	0.21 228	0.61 399	0.41 284	0.28 338	0.41 238	0.50 444	0.95 380	0.35 100	0.62 230	0.54 180	0.76 369	0.27 126	0.50 170	0.29 189	0.14 117	0.13 290	0.18 264	0.17 310	0.17 278	0.15 245

MIM_Stereo	0.38 230	0.17 87	0.53 367	0.37 148	0.24 203	0.27 73	0.24 93	0.70 263	0.54 207	0.72 315	1.00 391	0.63 290	0.29 155	0.64 311	0.38 298	0.13 75	0.14 324	0.17 216	0.16 257	0.14 146	0.11 82

riskmin	0.38 230	0.20 191	0.39 187	0.32 44	0.23 174	0.53 302	0.30 179	0.63 196	0.80 336	0.49 183	0.56 189	0.73 355	0.58 361	0.55 205	0.36 273	0.17 280	0.11 161	0.19 304	0.13 166	0.19 336	0.20 387

NF-Stereo	0.38 230	0.20 191	0.45 265	0.41 284	0.25 238	0.26 59	0.31 205	0.69 248	0.70 271	0.65 258	0.77 262	0.57 248	0.30 173	0.67 337	0.35 257	0.18 314	0.12 219	0.20 335	0.16 257	0.16 240	0.27 462

OCTAStereo	0.38 230	0.20 191	0.46 282	0.41 284	0.25 238	0.26 59	0.31 205	0.69 248	0.70 271	0.65 258	0.77 262	0.58 256	0.30 173	0.67 337	0.35 257	0.18 314	0.12 219	0.20 335	0.16 257	0.16 240	0.27 462

PSM-softLoss	0.38 230	0.20 191	0.48 316	0.41 284	0.26 283	0.30 116	0.35 275	0.69 248	0.46 180	0.62 230	0.82 297	0.59 271	0.33 199	0.70 359	0.39 304	0.19 346	0.12 219	0.20 335	0.18 337	0.16 240	0.22 423

KMStereo	0.38 230	0.20 191	0.48 316	0.41 284	0.26 283	0.30 116	0.35 275	0.69 248	0.46 180	0.62 230	0.82 297	0.59 271	0.33 199	0.70 359	0.39 304	0.19 346	0.12 219	0.20 335	0.18 337	0.16 240	0.22 423

RE-Stereo	0.38 230	0.20 191	0.46 282	0.41 284	0.25 238	0.26 59	0.31 205	0.69 248	0.70 271	0.65 258	0.77 262	0.58 256	0.30 173	0.67 337	0.35 257	0.18 314	0.12 219	0.20 335	0.16 257	0.16 240	0.27 462

Pruner-Stereo	0.38 230	0.20 191	0.45 265	0.40 250	0.25 238	0.22 19	0.24 93	0.67 230	0.55 212	0.89 426	0.76 258	0.68 323	0.29 155	0.62 286	0.35 257	0.18 314	0.12 219	0.20 335	0.17 310	0.17 278	0.18 331

TVStereo	0.38 230	0.20 191	0.46 282	0.41 284	0.25 238	0.26 59	0.31 205	0.69 248	0.70 271	0.65 258	0.77 262	0.58 256	0.30 173	0.67 337	0.35 257	0.18 314	0.12 219	0.20 335	0.16 257	0.16 240	0.27 462

TestStereo	0.38 230	0.31 429	0.40 199	0.45 387	0.20 86	0.40 223	0.37 312	0.66 220	0.65 252	0.53 200	0.78 273	0.47 205	0.40 254	0.55 205	0.37 289	0.18 314	0.13 290	0.20 335	0.15 224	0.22 398	0.13 174

raft+_RVC	0.38 230	0.19 154	0.35 133	0.37 148	0.25 238	0.45 265	0.37 312	0.78 314	0.89 399	0.51 189	0.78 273	0.50 219	0.29 155	0.53 193	0.40 313	0.15 182	0.12 219	0.17 216	0.15 224	0.14 146	0.12 130

RALAANet	0.38 230	0.23 288	0.48 316	0.42 324	0.29 365	0.35 180	0.25 101	0.86 340	0.64 247	0.67 274	0.65 214	0.60 277	0.29 155	0.60 270	0.34 240	0.15 182	0.12 219	0.17 216	0.15 224	0.21 376	0.13 174

AFF-stereo	0.38 230	0.19 154	0.39 187	0.37 148	0.21 111	0.27 73	0.31 205	0.65 210	0.66 255	0.64 249	1.13 447	0.76 369	0.39 248	0.55 205	0.33 225	0.11 28	0.09 26	0.16 175	0.16 257	0.13 101	0.11 82

AIO-test2	0.39 246	0.21 228	0.41 209	0.47 417	0.25 238	0.45 265	0.35 275	0.77 308	1.27 531	0.36 119	0.87 329	0.37 133	0.30 173	0.47 148	0.27 145	0.15 182	0.13 290	0.21 377	0.23 451	0.15 196	0.13 174

xx1	0.39 246	0.23 288	0.33 106	0.41 284	0.22 132	0.55 313	0.38 334	0.67 230	1.06 483	0.41 153	0.50 156	0.65 310	0.53 325	0.57 228	0.25 97	0.16 235	0.10 64	0.20 335	0.19 369	0.18 302	0.17 313

x	0.39 246	0.24 325	0.41 209	0.34 74	0.23 174	0.52 294	0.32 228	0.86 340	0.52 200	0.57 212	0.70 232	0.59 271	0.50 314	0.49 163	0.46 361	0.17 280	0.15 355	0.17 216	0.15 224	0.17 278	0.16 291

DisPM	0.39 246	0.19 154	0.44 253	0.41 284	0.27 314	0.24 39	0.31 205	0.65 210	0.57 221	0.87 412	0.87 329	0.60 277	0.32 187	0.76 392	0.32 213	0.18 314	0.12 219	0.19 304	0.17 310	0.15 196	0.20 387

RAFT+CT+SA	0.39 246	0.23 288	0.36 140	0.51 471	0.27 314	0.29 103	0.46 416	0.75 296	0.80 336	0.51 189	0.89 341	0.41 164	0.40 254	0.78 403	0.32 213	0.14 117	0.11 161	0.18 264	0.18 337	0.15 196	0.14 218

iRaft-Stereo_20w	0.39 246	0.19 154	0.57 387	0.37 148	0.27 314	0.31 133	0.24 93	1.44 549	0.29 52	0.69 289	0.53 178	0.60 277	0.42 264	0.83 425	0.27 145	0.14 117	0.11 161	0.14 101	0.13 166	0.15 196	0.13 174

IPLG	0.39 246	0.20 191	0.59 392	0.40 250	0.24 203	0.54 308	0.27 132	0.75 296	0.63 240	0.84 393	0.81 293	0.32 95	0.32 187	0.60 270	0.45 351	0.13 75	0.11 161	0.16 175	0.13 166	0.13 101	0.12 130

IPLGR	0.39 246	0.21 228	0.63 412	0.39 212	0.22 132	0.49 283	0.29 163	0.76 303	0.74 297	0.78 346	0.77 262	0.44 191	0.42 264	0.47 148	0.38 298	0.13 75	0.12 219	0.16 175	0.14 197	0.15 196	0.13 174

GMStereo	0.39 246	0.37 464	0.54 372	0.40 250	0.26 283	0.42 245	0.36 297	0.59 166	1.04 472	0.55 206	0.51 165	0.37 133	0.35 210	0.54 200	0.41 317	0.19 346	0.13 290	0.16 175	0.17 310	0.24 428	0.18 331
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.39 246	0.21 228	0.50 341	0.41 284	0.28 338	0.62 368	0.27 132	0.77 308	0.40 143	0.64 249	0.86 321	0.52 227	0.33 199	0.66 326	0.42 321	0.15 182	0.13 290	0.17 216	0.14 197	0.15 196	0.15 245
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.39 246	0.18 115	0.42 230	0.42 324	0.26 283	0.40 223	0.32 228	0.72 276	0.34 86	0.89 426	1.28 485	0.57 248	0.35 210	0.42 101	0.32 213	0.15 182	0.12 219	0.14 101	0.12 128	0.14 146	0.13 174

RAFT-Stereo	0.39 246	0.18 115	0.42 230	0.42 324	0.26 283	0.40 223	0.32 228	0.72 276	0.34 86	0.89 426	1.28 485	0.57 248	0.35 210	0.42 101	0.32 213	0.15 182	0.12 219	0.14 101	0.12 128	0.14 146	0.13 174
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MyStereo8	0.40 258	0.20 191	0.54 372	0.41 284	0.29 365	0.53 302	0.29 163	0.65 210	0.49 190	0.71 302	0.98 384	0.58 256	0.43 270	0.50 170	0.51 386	0.15 182	0.12 219	0.16 175	0.14 197	0.19 336	0.19 364

qqq	0.40 258	0.26 369	0.44 253	0.36 131	0.22 132	0.46 270	0.36 297	0.85 336	0.54 207	0.56 209	0.69 229	0.65 310	0.53 325	0.55 205	0.45 351	0.17 280	0.16 389	0.20 335	0.19 369	0.18 302	0.17 313

IPLGR_C	0.40 258	0.21 228	0.64 417	0.45 387	0.33 433	0.52 294	0.34 251	0.66 220	0.62 229	0.82 374	0.92 352	0.45 193	0.32 187	0.52 184	0.46 361	0.17 280	0.12 219	0.15 144	0.14 197	0.13 101	0.14 218

ACRE	0.40 258	0.21 228	0.65 423	0.45 387	0.33 433	0.51 290	0.33 238	0.66 220	0.63 240	0.80 352	0.92 352	0.45 193	0.32 187	0.52 184	0.45 351	0.16 235	0.12 219	0.15 144	0.14 197	0.13 101	0.14 218

PFNet+	0.40 258	0.19 154	0.49 328	0.39 212	0.25 238	0.28 91	0.23 78	0.64 209	0.70 271	0.85 397	0.79 283	0.64 297	0.35 210	0.72 369	0.34 240	0.19 346	0.14 324	0.23 416	0.20 394	0.16 240	0.20 387

SST-Stereo	0.40 258	0.19 154	0.45 265	0.42 324	0.25 238	0.25 53	0.21 50	0.66 220	0.47 185	1.08 509	0.79 283	0.72 344	0.43 270	0.77 399	0.35 257	0.16 235	0.11 161	0.20 335	0.16 257	0.19 336	0.15 245

RAFT_R40	0.40 258	0.19 154	0.44 253	0.43 345	0.25 238	0.23 27	0.26 115	0.67 230	0.67 258	0.98 471	0.78 273	0.72 344	0.43 270	0.76 392	0.35 257	0.16 235	0.11 161	0.20 335	0.16 257	0.18 302	0.14 218

RAFT-345	0.40 258	0.18 115	0.40 199	0.38 179	0.22 132	0.33 159	0.26 115	0.61 182	0.51 197	0.74 327	1.79 546	0.45 193	0.33 199	0.66 326	0.36 273	0.14 117	0.11 161	0.18 264	0.14 197	0.13 101	0.13 174

sAnonymous2	0.40 258	0.39 481	0.85 489	0.48 424	0.37 461	0.40 223	0.46 416	0.57 154	0.52 200	0.38 135	0.46 140	0.35 120	0.42 264	0.43 111	0.30 196	0.19 346	0.14 324	0.18 264	0.17 310	0.57 558	0.44 544

CroCo_RVC	0.40 258	0.39 481	0.85 489	0.48 424	0.37 461	0.40 223	0.46 416	0.57 154	0.52 200	0.38 135	0.46 140	0.35 120	0.42 264	0.43 111	0.30 196	0.19 346	0.14 324	0.18 264	0.17 310	0.57 558	0.44 544

111	0.40 258	0.17 87	0.41 209	0.34 74	0.19 59	0.52 294	0.28 153	0.74 289	1.16 506	0.50 186	0.91 348	0.63 290	0.48 299	0.61 278	0.35 257	0.14 117	0.10 64	0.14 101	0.12 128	0.13 101	0.13 174

rvit_0105_4	0.41 269	0.29 414	0.71 454	0.50 455	0.29 365	0.41 238	0.41 383	0.55 146	0.73 290	0.45 167	0.48 148	0.55 240	0.44 280	0.57 228	0.36 273	0.28 482	0.26 503	0.25 446	0.22 435	0.23 415	0.18 331

raft_robust	0.41 269	0.23 288	0.36 140	0.42 324	0.21 111	0.40 223	0.33 238	0.79 318	0.98 443	0.79 350	0.87 329	0.39 146	0.33 199	0.84 430	0.29 189	0.13 75	0.12 219	0.16 175	0.17 310	0.15 196	0.12 130

CIPLG	0.41 269	0.21 228	0.63 412	0.45 387	0.33 433	0.52 294	0.33 238	0.65 210	0.60 227	0.82 374	0.96 370	0.46 201	0.32 187	0.55 205	0.44 342	0.16 235	0.12 219	0.15 144	0.14 197	0.13 101	0.14 218

LCNet	0.41 269	0.20 191	0.32 89	0.44 364	0.24 203	0.47 275	0.29 163	0.67 230	0.53 203	0.72 315	1.03 407	0.66 315	0.60 372	0.58 248	0.34 240	0.14 117	0.10 64	0.19 304	0.19 369	0.21 376	0.36 516

HHNet	0.41 269	0.17 87	0.41 209	0.34 74	0.37 461	0.33 159	0.34 251	0.69 248	0.75 300	0.86 404	1.30 492	0.52 227	0.32 187	0.52 184	0.35 257	0.15 182	0.11 161	0.19 304	0.15 224	0.15 196	0.24 438

AnonymousM	0.41 269	0.81 559	0.29 49	0.34 74	0.22 132	0.28 91	0.38 334	0.53 143	0.41 148	0.70 295	0.49 152	0.47 205	0.27 126	0.41 93	0.31 203	0.15 182	0.12 219	1.51 584	0.26 490	0.12 59	0.10 37

HITNet	0.41 269	0.26 369	0.45 265	0.33 57	0.17 23	0.63 377	0.30 179	0.93 368	0.64 247	0.71 302	0.82 297	0.64 297	0.52 321	0.59 263	0.43 326	0.14 117	0.10 64	0.15 144	0.13 166	0.19 336	0.12 130
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
WQFJA1	0.42 276	0.27 386	0.47 294	0.48 424	0.32 420	0.55 313	0.48 431	0.76 303	0.91 409	0.51 189	0.71 234	0.41 164	0.40 254	0.79 408	0.39 304	0.16 235	0.15 355	0.21 377	0.18 337	0.16 240	0.16 291

WQFJX1	0.42 276	0.27 386	0.47 294	0.48 424	0.32 420	0.55 313	0.48 431	0.76 303	0.91 409	0.51 189	0.71 234	0.41 164	0.40 254	0.79 408	0.39 304	0.16 235	0.15 355	0.21 377	0.18 337	0.16 240	0.16 291

rvit_0105_5	0.42 276	0.31 429	0.73 462	0.50 455	0.29 365	0.44 256	0.42 393	0.61 182	0.74 297	0.51 189	0.51 165	0.60 277	0.47 294	0.57 228	0.38 298	0.27 472	0.25 496	0.25 446	0.23 451	0.22 398	0.18 331

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 276	0.20 191	0.74 467	0.38 179	0.43 501	0.39 219	0.26 115	0.94 373	0.49 190	0.53 200	0.77 262	0.93 432	0.45 285	0.63 297	0.24 76	0.16 235	0.10 64	0.17 216	0.18 337	0.20 352	0.20 387

test_sample2	0.42 276	0.22 267	0.43 241	0.33 57	0.21 111	0.58 339	0.39 357	0.95 380	0.67 258	0.63 239	0.77 262	0.69 327	0.57 352	0.61 278	0.38 298	0.19 346	0.14 324	0.18 264	0.16 257	0.19 336	0.18 331

test_sample1	0.42 276	0.22 267	0.46 282	0.34 74	0.23 174	0.58 339	0.35 275	0.99 392	0.49 190	0.62 230	0.75 252	0.69 327	0.61 378	0.58 248	0.44 342	0.18 314	0.14 324	0.17 216	0.15 224	0.17 278	0.17 313

StereoVision	0.42 276	0.28 402	0.45 265	0.49 441	0.28 338	0.38 211	0.38 334	0.72 276	0.62 229	0.44 164	1.14 452	0.54 235	0.39 248	0.56 215	0.34 240	0.21 386	0.24 488	0.25 446	0.24 467	0.26 445	0.16 291

GANet-ADL	0.42 276	0.25 350	0.45 265	0.43 345	0.29 365	0.54 308	0.35 275	0.89 354	0.86 373	0.63 239	0.72 237	0.68 323	0.42 264	0.52 184	0.41 317	0.21 386	0.14 324	0.15 144	0.13 166	0.18 302	0.19 364

OMP-Stereo	0.42 276	0.22 267	0.46 282	0.52 483	0.24 203	0.36 191	0.25 101	0.71 271	0.78 325	0.77 342	0.64 211	0.89 418	0.39 248	0.91 462	0.35 257	0.15 182	0.12 219	0.20 335	0.15 224	0.15 196	0.12 130

PFNet	0.42 276	0.18 115	0.58 391	0.43 345	0.24 203	0.43 248	0.32 228	0.74 289	0.78 325	1.00 479	0.74 250	0.68 323	0.39 248	0.72 369	0.37 289	0.16 235	0.10 64	0.20 335	0.15 224	0.16 240	0.13 174

IRAFT_RVC	0.42 276	0.20 191	0.48 316	0.44 364	0.24 203	0.27 73	0.54 471	0.74 289	0.77 315	0.76 336	0.80 286	0.73 355	0.51 319	0.70 359	0.36 273	0.17 280	0.10 64	0.21 377	0.16 257	0.16 240	0.14 218

FENet	0.42 276	0.22 267	0.38 168	0.39 212	0.24 203	0.55 313	0.32 228	0.79 318	0.70 271	0.71 302	0.72 237	0.63 290	0.57 352	0.62 286	0.44 342	0.19 346	0.13 290	0.19 304	0.17 310	0.18 302	0.19 364

FACV-RUCA	0.43 288	0.28 402	0.47 294	0.45 387	0.33 433	0.58 339	0.34 251	0.82 327	0.73 290	0.57 212	0.84 308	0.47 205	0.50 314	0.54 200	0.39 304	0.22 412	0.15 355	0.35 518	0.16 257	0.28 460	0.21 405

TestStereo1	0.43 288	0.23 288	0.41 209	0.51 471	0.24 203	0.34 170	0.40 368	0.77 308	0.90 402	0.68 280	0.96 370	0.48 210	0.46 290	0.91 462	0.32 213	0.16 235	0.13 290	0.18 264	0.15 224	0.14 146	0.13 174

test_5	0.43 288	0.24 325	0.43 241	0.52 483	0.28 338	0.28 91	0.42 393	0.72 276	0.82 349	0.62 230	0.91 348	0.72 344	0.55 343	0.79 408	0.35 257	0.14 117	0.11 161	0.18 264	0.18 337	0.18 302	0.16 291

SA-5K	0.43 288	0.23 288	0.41 209	0.51 471	0.24 203	0.34 170	0.40 368	0.77 308	0.90 402	0.68 280	0.96 370	0.48 210	0.46 290	0.91 462	0.32 213	0.16 235	0.13 290	0.18 264	0.15 224	0.14 146	0.13 174

dd	0.43 288	0.38 474	0.55 377	0.44 364	0.25 238	0.47 275	0.38 334	0.70 263	1.05 476	0.59 216	0.65 214	0.42 176	0.39 248	0.66 326	0.50 376	0.24 441	0.15 355	0.21 377	0.15 224	0.22 398	0.18 331

IIG-Stereo	0.43 288	0.21 228	0.44 253	0.50 455	0.25 238	0.44 256	0.21 50	0.71 271	0.76 308	0.83 386	0.95 366	0.83 392	0.43 270	0.90 455	0.35 257	0.15 182	0.12 219	0.19 304	0.14 197	0.15 196	0.11 82

DN-CSS_ROB	0.43 288	0.26 369	0.62 402	0.40 250	0.29 365	0.44 256	0.27 132	0.77 308	0.75 300	0.72 315	1.09 433	0.48 210	0.43 270	0.69 353	0.37 289	0.15 182	0.12 219	0.21 377	0.19 369	0.18 302	0.16 291

MyStereo05	0.44 295	0.21 228	0.45 265	0.41 284	0.28 338	0.41 238	0.50 444	0.93 368	1.09 494	0.76 336	0.61 204	0.51 223	0.57 352	0.73 375	0.42 321	0.14 117	0.13 290	0.18 264	0.17 310	0.17 278	0.15 245

MyStereo04	0.44 295	0.22 267	0.44 253	0.42 324	0.28 338	0.40 223	0.50 444	1.00 396	1.08 492	0.62 230	0.58 198	0.55 240	0.57 352	0.71 364	0.44 342	0.14 117	0.13 290	0.18 264	0.17 310	0.17 278	0.16 291

mmm	0.44 295	0.27 386	0.46 282	0.38 179	0.24 203	0.61 360	0.35 275	0.94 373	0.53 203	0.72 315	1.05 417	0.63 290	0.50 314	0.57 228	0.45 351	0.18 314	0.15 355	0.23 416	0.20 394	0.20 352	0.18 331

ffm	0.44 295	0.26 369	0.49 328	0.37 148	0.25 238	0.55 313	0.37 312	0.68 240	1.04 472	0.73 322	0.96 370	0.71 335	0.53 325	0.57 228	0.25 97	0.16 235	0.10 64	0.25 446	0.21 417	0.16 240	0.16 291

SA	0.44 295	0.25 350	0.46 282	0.46 408	0.24 203	0.43 248	0.36 297	0.75 296	0.96 436	0.59 216	1.03 407	0.48 210	0.52 321	0.94 479	0.32 213	0.16 235	0.12 219	0.21 377	0.19 369	0.15 196	0.13 174

GwcNet-ADL	0.44 295	0.22 267	0.48 316	0.45 387	0.30 382	0.40 223	0.37 312	0.92 366	0.97 439	0.71 302	0.78 273	0.61 282	0.42 264	0.62 286	0.50 376	0.19 346	0.14 324	0.15 144	0.14 197	0.18 302	0.18 331

TransformOpticalFlow	0.44 295	0.20 191	0.47 294	0.41 284	0.23 174	0.37 198	0.47 423	0.94 373	0.76 308	0.65 258	1.14 452	0.73 355	0.56 350	0.76 392	0.32 213	0.15 182	0.10 64	0.17 216	0.15 224	0.14 146	0.13 174

GMM-Stereo	0.44 295	0.19 154	0.36 140	0.42 324	0.25 238	0.51 290	0.47 423	0.71 271	0.53 203	0.76 336	1.37 502	0.76 369	0.38 237	0.60 270	0.33 225	0.15 182	0.10 64	0.20 335	0.19 369	0.16 240	0.27 462

GES	0.44 295	0.23 288	0.57 387	0.40 250	0.30 382	0.59 352	0.36 297	0.96 384	0.68 263	0.74 327	0.83 303	0.47 205	0.48 299	0.67 337	0.43 326	0.22 412	0.16 389	0.17 216	0.16 257	0.18 302	0.23 430

HCRNet	0.44 295	0.34 446	0.41 209	0.53 493	0.26 283	0.53 302	0.29 163	0.83 330	0.63 240	0.71 302	0.81 293	0.77 375	0.50 314	0.66 326	0.36 273	0.24 441	0.16 389	0.24 433	0.20 394	0.21 376	0.18 331

DFGA-Net	0.45 305	0.29 414	0.80 485	0.42 324	0.32 420	0.53 302	0.35 275	0.78 314	0.89 399	0.66 271	0.75 252	0.48 210	0.39 248	0.74 382	0.60 420	0.15 182	0.13 290	0.19 304	0.18 337	0.20 352	0.17 313

HI	0.45 305	0.21 228	0.36 140	0.34 74	0.35 449	0.28 91	0.31 205	0.72 276	0.46 180	0.87 412	1.13 447	1.09 479	0.76 460	0.69 353	0.56 409	0.12 40	0.10 64	0.17 216	0.17 310	0.17 278	0.15 245

CoSv	0.45 305	0.21 228	0.36 140	0.34 74	0.35 449	0.28 91	0.31 205	0.72 276	0.46 180	0.87 412	1.13 447	1.09 479	0.76 460	0.69 353	0.56 409	0.12 40	0.10 64	0.17 216	0.17 310	0.17 278	0.15 245

U	0.45 305	0.16 55	0.32 89	0.40 250	0.71 562	3.55 597	0.20 30	0.41 71	0.38 131	0.26 46	0.23 27	0.24 53	0.22 63	0.26 2	0.22 35	0.15 182	0.09 26	0.88 575	0.13 166	0.13 101	0.11 82

CASS	0.45 305	0.27 386	0.42 230	0.48 424	0.22 132	0.61 360	0.34 251	0.97 387	0.62 229	0.71 302	0.85 318	0.61 282	0.55 343	0.57 228	0.41 317	0.29 489	0.16 389	0.22 394	0.18 337	0.22 398	0.28 469
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.45 305	0.25 350	0.43 241	0.45 387	0.28 338	0.70 409	0.34 251	0.94 373	0.76 308	0.75 329	0.80 286	0.65 310	0.49 303	0.64 311	0.51 386	0.20 369	0.14 324	0.22 394	0.19 369	0.18 302	0.18 331

RAFT_CTSACE	0.45 305	0.20 191	0.44 253	0.45 387	0.27 314	0.34 170	0.39 357	0.60 176	0.73 290	0.76 336	1.44 518	0.83 392	0.38 237	1.08 502	0.26 127	0.12 40	0.13 290	0.18 264	0.16 257	0.15 196	0.11 82

iRaft-Stereo_5w	0.45 305	0.21 228	0.48 316	0.42 324	0.28 338	0.31 133	0.54 471	0.63 196	0.62 229	0.62 230	0.89 341	1.01 453	0.69 427	0.75 388	0.66 438	0.13 75	0.12 219	0.17 216	0.15 224	0.14 146	0.15 245

RAFT	0.45 305	0.22 267	0.45 265	0.47 417	0.26 283	0.54 308	0.47 423	0.66 220	0.58 223	0.80 352	0.82 297	0.94 434	0.57 352	0.75 388	0.34 240	0.17 280	0.15 355	0.22 394	0.20 394	0.16 240	0.12 130

DMCA	0.45 305	0.26 369	0.50 341	0.38 179	0.28 338	0.51 290	0.34 251	0.93 368	0.68 263	0.75 329	0.83 303	0.79 379	0.53 325	0.51 177	0.54 402	0.21 386	0.16 389	0.21 377	0.16 257	0.19 336	0.21 405

Select-FE	0.46 315	0.24 325	0.88 496	0.42 324	0.35 449	0.33 159	0.19 19	0.90 359	0.37 124	0.60 220	1.01 394	0.97 441	0.80 478	0.72 369	0.28 167	0.16 235	0.12 219	0.17 216	0.20 394	0.15 196	0.24 438

PAM_32	0.46 315	0.19 154	0.67 434	0.39 212	0.24 203	0.75 429	0.27 132	0.95 380	0.34 86	0.68 280	0.44 132	1.91 562	0.65 407	0.62 286	0.26 127	0.15 182	0.10 64	0.16 175	0.15 224	0.14 146	0.13 174

PAM	0.46 315	0.19 154	0.70 449	0.40 250	0.26 283	0.75 429	0.33 238	0.85 336	0.34 86	0.70 295	0.46 140	1.83 557	0.63 390	0.61 278	0.26 127	0.15 182	0.10 64	0.16 175	0.14 197	0.14 146	0.13 174

UGAM-zero	0.46 315	0.19 154	0.62 402	0.37 148	0.23 174	0.34 170	0.21 50	1.15 466	0.39 141	0.66 271	0.61 204	1.70 554	0.91 503	0.75 388	0.25 97	0.14 117	0.11 161	0.15 144	0.12 128	0.13 101	0.13 174

test_sample3	0.46 315	0.25 350	0.50 341	0.35 111	0.23 174	0.69 404	0.37 312	1.15 466	0.81 344	0.75 329	0.79 283	0.66 315	0.49 303	0.63 297	0.46 361	0.21 386	0.15 355	0.20 335	0.19 369	0.21 376	0.19 364

testlalala_base	0.46 315	0.25 350	0.41 209	0.46 408	0.33 433	0.58 339	0.25 101	0.57 154	0.34 86	0.51 189	0.56 189	0.46 201	0.30 173	0.43 111	0.31 203	1.47 595	0.11 161	0.14 101	0.09 10	1.59 584	0.13 174

IER	0.46 315	0.23 288	0.50 341	0.38 179	0.28 338	0.69 404	0.35 275	0.80 321	0.66 255	0.83 386	0.94 357	0.75 363	0.77 467	0.60 270	0.42 321	0.17 280	0.14 324	0.17 216	0.17 310	0.17 278	0.15 245

BSDual-CNN	0.46 315	0.25 350	0.43 241	0.45 387	0.28 338	0.77 436	0.40 368	0.94 373	0.76 308	0.75 329	0.80 286	0.76 369	0.54 337	0.64 311	0.43 326	0.20 369	0.14 324	0.22 394	0.19 369	0.18 302	0.18 331

STrans-v2	0.46 315	0.20 191	0.48 316	0.40 250	0.24 203	0.55 313	0.50 444	1.07 429	0.73 290	0.65 258	1.05 417	0.72 344	0.69 427	0.72 369	0.33 225	0.14 117	0.10 64	0.17 216	0.14 197	0.13 101	0.12 130

Prome-Stereo	0.46 315	0.19 154	0.35 133	0.44 364	0.26 283	0.40 223	0.45 412	0.68 240	0.44 167	0.96 461	1.84 549	0.59 271	0.67 417	0.61 278	0.32 213	0.14 117	0.11 161	0.16 175	0.14 197	0.16 240	0.29 476

ICVP	0.46 315	0.25 350	0.38 168	0.48 424	0.28 338	0.58 339	0.43 400	1.00 396	0.70 271	0.67 274	0.95 366	0.75 363	0.55 343	0.53 193	0.54 402	0.23 429	0.17 409	0.19 304	0.17 310	0.19 336	0.20 387
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.46 315	0.34 446	0.86 494	0.50 455	0.37 461	0.81 451	0.50 444	0.72 276	0.65 252	0.51 189	0.65 214	0.45 193	0.45 285	0.64 311	0.38 298	0.24 441	0.24 488	0.22 394	0.21 417	0.23 415	0.23 430

CFNet_pseudo	0.46 315	0.24 325	0.52 359	0.37 148	0.27 314	0.58 339	0.30 179	0.86 340	0.88 386	0.82 374	1.03 407	0.75 363	0.47 294	0.58 248	0.44 342	0.17 280	0.12 219	0.24 433	0.16 257	0.24 428	0.19 364

ACVNet	0.46 315	0.23 288	0.36 140	0.39 212	0.28 338	0.58 339	0.40 368	0.87 347	0.80 336	0.64 249	0.96 370	0.79 379	0.60 372	0.63 297	0.67 441	0.17 280	0.15 355	0.16 175	0.15 224	0.18 302	0.15 245

BEATNet_4x	0.46 315	0.32 433	0.56 383	0.37 148	0.19 59	0.63 377	0.35 275	1.01 405	0.72 283	0.77 342	0.83 303	0.70 331	0.59 368	0.68 347	0.53 397	0.16 235	0.12 219	0.16 175	0.14 197	0.24 428	0.16 291

ccs_rob	0.46 315	0.24 325	0.52 359	0.37 148	0.27 314	0.58 339	0.31 205	0.86 340	0.88 386	0.82 374	1.02 403	0.75 363	0.47 294	0.58 248	0.44 342	0.17 280	0.12 219	0.24 433	0.16 257	0.24 428	0.19 364

G2L-ROB	0.47 331	0.19 154	0.42 230	0.35 111	0.22 132	0.57 333	0.42 393	1.14 462	0.71 282	0.84 393	0.75 252	1.09 479	0.53 325	0.74 382	0.53 397	0.17 280	0.12 219	0.14 101	0.12 128	0.17 278	0.19 364

rvit_0105_3	0.47 331	0.34 446	0.77 481	0.54 500	0.31 404	0.49 283	0.47 423	0.63 196	0.79 334	0.65 258	0.59 199	0.64 297	0.50 314	0.65 318	0.39 304	0.29 489	0.27 512	0.29 494	0.28 503	0.21 376	0.20 387

rvit_stereo_0075_2	0.47 331	0.37 464	0.70 449	0.53 493	0.46 519	0.43 248	0.36 297	0.81 325	0.67 258	0.55 206	0.74 250	0.59 271	0.43 270	0.63 297	0.43 326	0.32 510	0.23 480	0.35 518	0.25 476	0.30 473	0.25 446

test_sample5	0.47 331	0.26 369	0.49 328	0.36 131	0.22 132	0.64 384	0.39 357	1.13 453	0.81 344	0.77 342	0.94 357	0.64 297	0.54 337	0.65 318	0.43 326	0.21 386	0.16 389	0.22 394	0.20 394	0.22 398	0.20 387

test_sample4	0.47 331	0.26 369	0.50 341	0.35 111	0.22 132	0.69 404	0.38 334	1.15 466	0.81 344	0.78 346	0.82 297	0.62 288	0.53 325	0.63 297	0.44 342	0.21 386	0.15 355	0.21 377	0.19 369	0.21 376	0.19 364

DispNO	0.47 331	0.23 288	0.71 454	0.39 212	0.31 404	0.60 358	0.38 334	0.89 354	0.77 315	0.75 329	0.84 308	0.72 344	0.54 337	0.73 375	0.46 361	0.19 346	0.14 324	0.20 335	0.18 337	0.16 240	0.17 313

CoDeX	0.47 331	0.20 191	0.49 328	0.42 324	0.25 238	0.75 429	0.36 297	1.27 518	0.80 336	0.82 374	0.96 370	0.62 288	0.57 352	0.60 270	0.36 273	0.17 280	0.12 219	0.17 216	0.15 224	0.16 240	0.14 218

ARAFT	0.47 331	0.24 325	0.79 483	0.42 324	0.25 238	0.55 313	0.55 475	0.75 296	0.81 344	0.89 426	0.75 252	0.73 355	0.47 294	0.88 447	0.37 289	0.15 182	0.12 219	0.23 416	0.22 435	0.14 146	0.13 174

SFCPSM	0.47 331	0.21 228	0.55 377	0.40 250	0.27 314	0.87 470	0.37 312	1.33 529	0.77 315	0.80 352	0.84 308	0.54 235	0.49 303	0.57 228	0.37 289	0.18 314	0.13 290	0.18 264	0.20 394	0.16 240	0.15 245

cf-r	0.47 331	0.23 288	0.41 209	0.39 212	0.23 174	0.59 352	0.37 312	0.88 352	0.85 368	0.72 315	1.05 417	0.94 434	0.62 384	0.56 215	0.54 402	0.21 386	0.14 324	0.17 216	0.19 369	0.15 196	0.15 245

GANet-RSSM	0.47 331	0.21 228	0.37 156	0.38 179	0.25 238	0.58 339	0.36 297	1.07 429	0.78 325	0.68 280	1.01 394	0.86 403	0.67 417	0.62 286	0.44 342	0.21 386	0.15 355	0.18 264	0.18 337	0.18 302	0.17 313

MLCV	0.47 331	0.24 325	0.61 399	0.37 148	0.17 23	0.61 360	0.33 238	0.80 321	0.87 382	0.94 453	1.13 447	0.72 344	0.43 270	0.89 453	0.51 386	0.13 75	0.10 64	0.13 68	0.11 97	0.14 146	0.12 130

FSD	0.48 343	0.47 506	0.53 367	0.54 500	0.46 519	0.48 278	0.52 462	0.53 143	0.48 189	0.48 181	0.48 148	0.49 216	0.48 299	0.51 177	0.49 374	0.45 549	0.42 563	0.47 550	0.46 555	0.46 538	0.45 548

G2L-Stereo_test	0.48 343	0.20 191	0.40 199	0.34 74	0.23 174	0.57 333	0.58 485	1.10 439	0.77 315	0.86 404	0.94 357	0.95 436	0.54 337	0.68 347	0.60 420	0.16 235	0.12 219	0.14 101	0.12 128	0.15 196	0.15 245

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 343	0.21 228	1.26 542	0.39 212	0.51 532	0.28 91	0.30 179	1.25 514	0.44 167	0.68 280	1.11 436	0.86 403	0.33 199	0.67 337	0.27 145	0.15 182	0.11 161	0.17 216	0.20 394	0.22 398	0.24 438

DualNet	0.48 343	0.26 369	0.49 328	0.36 131	0.22 132	0.64 384	0.39 357	1.13 453	0.81 344	0.80 352	1.03 407	0.64 297	0.54 337	0.65 318	0.43 326	0.21 386	0.16 389	0.22 394	0.20 394	0.22 398	0.20 387

PCWNet_CMD	0.48 343	0.24 325	0.52 359	0.39 212	0.27 314	0.63 377	0.30 179	0.95 380	0.96 436	0.86 404	1.07 426	0.79 379	0.44 280	0.57 228	0.43 326	0.17 280	0.12 219	0.21 377	0.16 257	0.24 428	0.19 364

gwcnet-sp	0.48 343	0.23 288	0.70 449	0.40 250	0.26 283	0.81 451	0.41 383	0.89 354	0.84 359	0.91 438	0.76 258	0.66 315	0.61 378	0.66 326	0.50 376	0.18 314	0.17 409	0.18 264	0.18 337	0.18 302	0.18 331

scenet	0.48 343	0.23 288	0.70 449	0.40 250	0.26 283	0.81 451	0.41 383	0.89 354	0.84 359	0.91 438	0.76 258	0.66 315	0.61 378	0.66 326	0.50 376	0.18 314	0.17 409	0.18 264	0.18 337	0.18 302	0.18 331

ssnet	0.48 343	0.23 288	0.70 449	0.40 250	0.26 283	0.81 451	0.41 383	0.89 354	0.84 359	0.91 438	0.76 258	0.66 315	0.61 378	0.66 326	0.50 376	0.18 314	0.17 409	0.18 264	0.18 337	0.18 302	0.18 331

Sa-1000	0.48 343	0.24 325	0.41 209	0.45 387	0.25 238	0.59 352	0.34 251	0.81 325	0.93 422	0.82 374	1.50 525	0.53 231	0.45 285	0.92 465	0.30 196	0.15 182	0.12 219	0.21 377	0.19 369	0.15 196	0.13 174

UDGNet	0.48 343	0.77 556	0.50 341	0.48 424	0.31 404	0.41 238	0.34 251	0.70 263	0.92 416	0.65 258	0.60 201	0.58 256	0.43 270	0.63 297	0.41 317	0.32 510	0.15 355	0.66 569	0.19 369	0.36 508	0.21 405

PSMNet-ADL	0.48 343	0.27 386	0.40 199	0.48 424	0.30 382	0.68 402	0.37 312	0.90 359	0.80 336	0.61 228	0.80 286	0.92 430	0.62 384	0.72 369	0.63 430	0.23 429	0.18 426	0.18 264	0.20 394	0.22 398	0.20 387

PSM-AAD	0.48 343	0.20 191	0.37 156	0.43 345	0.23 174	0.56 328	0.50 444	0.65 210	0.70 271	1.07 505	1.12 440	0.58 256	0.92 508	0.61 278	0.32 213	0.15 182	0.11 161	0.25 446	0.26 490	0.18 302	0.43 543

KYRaft	0.48 343	0.20 191	0.38 168	0.44 364	0.23 174	0.44 256	0.37 312	0.66 220	0.41 148	0.94 453	1.73 542	0.79 379	0.41 262	0.63 297	0.31 203	0.16 235	0.11 161	0.18 264	0.22 435	0.16 240	0.78 575

ASMatch	0.48 343	0.19 154	0.45 265	0.39 212	0.28 338	0.37 198	0.26 115	0.74 289	0.68 263	0.76 336	2.34 564	0.61 282	0.52 321	0.62 286	0.37 289	0.14 117	0.12 219	0.17 216	0.15 224	0.14 146	0.21 405

DEmStereo	0.48 343	0.17 87	0.50 341	0.38 179	0.25 238	0.59 352	0.34 251	0.63 196	0.74 297	0.89 426	1.66 538	0.58 256	1.06 531	0.60 270	0.42 321	0.14 117	0.11 161	0.16 175	0.16 257	0.14 146	0.15 245

PSMNet-RSSM	0.48 343	0.22 267	0.38 168	0.42 324	0.25 238	0.50 286	0.37 312	1.10 439	0.77 315	0.70 295	1.06 423	0.84 396	0.64 401	0.62 286	0.47 368	0.23 429	0.15 355	0.23 416	0.25 476	0.20 352	0.19 364

CFNet-ft	0.48 343	0.23 288	0.36 140	0.40 250	0.26 283	0.64 384	0.37 312	0.87 347	0.85 368	0.64 249	1.00 391	1.01 453	0.64 401	0.61 278	0.53 397	0.23 429	0.15 355	0.24 433	0.21 417	0.23 415	0.18 331

MSMDNet	0.48 343	0.24 325	0.52 359	0.39 212	0.27 314	0.63 377	0.30 179	0.96 384	0.96 436	0.86 404	1.07 426	0.79 379	0.44 280	0.57 228	0.43 326	0.17 280	0.12 219	0.20 335	0.16 257	0.23 415	0.19 364

CFNet_RVC	0.48 343	0.23 288	0.36 140	0.40 250	0.26 283	0.64 384	0.37 312	0.87 347	0.85 368	0.64 249	1.00 391	1.01 453	0.64 401	0.61 278	0.53 397	0.23 429	0.15 355	0.24 433	0.21 417	0.23 415	0.18 331

G2L-Stereo	0.49 362	0.23 288	0.48 316	0.43 345	0.26 283	0.47 275	0.42 393	0.93 368	0.78 325	0.84 393	0.86 321	0.91 425	0.52 321	0.78 403	0.70 448	0.20 369	0.17 409	0.22 394	0.18 337	0.17 278	0.21 405

DCVSM-stereo	0.49 362	0.27 386	0.53 367	0.39 212	0.29 365	0.51 290	0.26 115	0.75 296	0.75 300	1.11 515	0.75 252	1.05 466	0.72 448	0.60 270	0.47 368	0.20 369	0.19 440	0.24 433	0.20 394	0.25 438	0.30 485

test_sample6	0.49 362	0.26 369	0.50 341	0.37 148	0.22 132	0.63 377	0.40 368	1.12 451	0.83 354	0.80 352	1.03 407	0.66 315	0.55 343	0.67 337	0.46 361	0.22 412	0.16 389	0.22 394	0.22 435	0.23 415	0.21 405

qqq1	0.49 362	0.23 288	0.62 402	0.34 74	0.20 86	0.62 368	0.34 251	1.21 490	1.02 461	0.81 365	1.01 394	0.71 335	0.65 407	0.84 430	0.34 240	0.19 346	0.15 355	0.14 101	0.12 128	0.15 196	0.14 218

fff1	0.49 362	0.23 288	0.62 402	0.34 74	0.20 86	0.62 368	0.34 251	1.21 490	1.02 461	0.81 365	1.01 394	0.71 335	0.65 407	0.84 430	0.34 240	0.19 346	0.15 355	0.14 101	0.12 128	0.15 196	0.14 218

ff1	0.49 362	0.26 369	0.49 328	0.37 148	0.25 238	0.55 313	0.37 312	0.68 240	1.04 472	0.73 322	0.96 370	0.71 335	0.53 325	1.01 486	0.88 491	0.16 235	0.10 64	0.25 446	0.21 417	0.16 240	0.16 291

GMStereo_Zeroshot	0.49 362	0.44 499	0.74 467	0.49 441	0.27 314	0.56 328	0.29 163	0.73 287	0.76 308	0.86 404	0.94 357	0.91 425	0.36 228	0.74 382	0.43 326	0.26 462	0.14 324	0.26 465	0.15 224	0.36 508	0.18 331

ToySt	0.49 362	0.27 386	0.75 471	0.40 250	0.27 314	0.64 384	0.49 439	0.84 333	0.77 315	0.60 220	0.83 303	0.88 414	0.66 414	0.70 359	0.56 409	0.16 235	0.17 409	0.21 377	0.20 394	0.21 376	0.19 364

anonymousa	0.49 362	0.20 191	0.42 230	0.38 179	0.23 174	0.91 474	0.35 275	0.75 296	0.62 229	0.85 397	1.54 530	1.06 468	0.66 414	0.51 177	0.43 326	0.16 235	0.13 290	0.19 304	0.21 417	0.16 240	0.14 218

hknet	0.49 362	0.25 350	0.51 354	0.45 387	0.29 365	0.77 436	0.40 368	0.94 373	0.83 354	0.75 329	0.80 286	0.97 441	0.61 378	0.73 375	0.45 351	0.18 314	0.14 324	0.22 394	0.19 369	0.18 302	0.18 331

psmg	0.49 362	0.25 350	0.43 241	0.41 284	0.28 338	0.85 466	0.43 400	0.99 392	0.76 308	0.91 438	0.94 357	0.76 369	0.54 337	0.64 311	0.43 326	0.20 369	0.15 355	0.20 335	0.20 394	0.18 302	0.18 331

DRaft	0.49 362	0.17 87	0.47 294	0.37 148	0.25 238	0.58 339	0.40 368	0.65 210	0.85 368	1.02 487	1.75 545	0.50 219	0.82 483	0.63 297	0.40 313	0.13 75	0.11 161	0.16 175	0.16 257	0.14 146	0.15 245

GrayStereo	0.49 362	0.19 154	0.42 230	0.46 408	0.28 338	0.53 302	0.67 507	0.69 248	0.63 240	1.02 487	1.47 524	0.78 377	0.76 460	0.56 215	0.33 225	0.14 117	0.12 219	0.17 216	0.17 310	0.15 196	0.29 476

GwcNet-RSSM	0.49 362	0.24 325	0.42 230	0.40 250	0.23 174	0.55 313	0.38 334	0.93 368	0.93 422	0.71 302	1.16 463	0.86 403	0.60 372	0.62 286	0.66 438	0.21 386	0.14 324	0.19 304	0.20 394	0.16 240	0.15 245

UCFNet_RVC	0.49 362	0.26 369	0.35 133	0.39 212	0.26 283	0.64 384	0.36 297	1.15 466	0.84 359	0.67 274	0.88 337	0.88 414	0.59 368	0.58 248	0.45 351	0.24 441	0.17 409	0.27 478	0.27 497	0.25 438	0.23 430

iResNet	0.49 362	0.29 414	0.79 483	0.42 324	0.21 111	0.61 360	0.40 368	0.82 327	0.99 448	0.87 412	1.12 440	0.69 327	0.53 325	0.78 403	0.51 386	0.15 182	0.11 161	0.14 101	0.12 128	0.17 278	0.15 245

CFNet_ucs	0.50 378	0.24 325	0.55 377	0.38 179	0.31 404	0.58 339	0.33 238	0.98 390	0.93 422	0.88 422	1.19 471	0.80 387	0.49 303	0.63 297	0.43 326	0.21 386	0.15 355	0.26 465	0.18 337	0.26 445	0.22 423

NINENet	0.50 378	0.29 414	0.51 354	0.45 387	0.32 420	0.70 409	0.34 251	1.10 439	0.88 386	0.80 352	0.94 357	0.65 310	0.49 303	0.73 375	0.51 386	0.22 412	0.20 452	0.25 446	0.18 337	0.22 398	0.21 405

AACVNet	0.50 378	0.23 288	0.49 328	0.46 408	0.29 365	0.52 294	0.38 334	0.90 359	0.55 212	0.81 365	1.03 407	1.00 449	0.70 440	0.83 425	0.54 402	0.21 386	0.18 426	0.24 433	0.18 337	0.23 415	0.20 387

CrosDoStereo	0.50 378	0.18 115	0.45 265	0.38 179	0.24 203	0.40 223	1.18 573	0.67 230	0.86 373	0.94 453	1.37 502	0.63 290	0.77 467	0.65 318	0.45 351	0.15 182	0.12 219	0.17 216	0.18 337	0.14 146	0.14 218

DeepStereo_LL	0.50 378	0.18 115	0.45 265	0.38 179	0.24 203	0.40 223	1.18 573	0.67 230	0.86 373	0.94 453	1.37 502	0.63 290	0.77 467	0.65 318	0.45 351	0.15 182	0.12 219	0.17 216	0.18 337	0.14 146	0.14 218

THIR-Stereo	0.50 378	0.18 115	0.45 265	0.38 179	0.23 174	0.75 429	0.67 507	0.66 220	0.87 382	1.02 487	1.40 508	0.72 344	0.76 460	0.62 286	0.42 321	0.15 182	0.11 161	0.17 216	0.18 337	0.14 146	0.15 245

AdaStereo	0.50 378	0.32 433	0.47 294	0.48 424	0.25 238	0.67 400	0.32 228	1.17 478	0.88 386	0.75 329	0.99 389	0.75 363	0.49 303	0.67 337	0.46 361	0.27 472	0.12 219	0.28 486	0.18 337	0.23 415	0.18 331
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.
WQFJX	0.51 385	0.30 423	0.65 423	0.59 523	0.42 494	0.71 414	0.77 536	1.01 405	0.84 359	0.71 302	0.92 352	0.46 201	0.36 228	0.92 465	0.51 386	0.16 235	0.14 324	0.19 304	0.16 257	0.16 240	0.14 218

SMFormer	0.51 385	0.23 288	0.62 402	0.34 74	0.20 86	0.62 368	0.34 251	1.21 490	1.02 461	0.81 365	1.01 394	0.71 335	0.65 407	0.84 430	0.55 407	0.19 346	0.15 355	0.18 264	0.16 257	0.18 302	0.18 331

tta	0.51 385	0.23 288	0.62 402	0.34 74	0.20 86	0.62 368	0.34 251	1.21 490	1.02 461	0.81 365	1.01 394	0.71 335	0.65 407	0.84 430	0.55 407	0.19 346	0.15 355	0.18 264	0.16 257	0.15 196	0.14 218

ttt	0.51 385	0.25 350	0.43 241	0.38 179	0.24 203	0.65 393	0.38 334	1.18 481	1.05 476	0.72 315	1.08 429	0.63 290	0.49 303	0.84 430	0.59 417	0.24 441	0.21 462	0.22 394	0.20 394	0.24 428	0.24 438

DAS	0.51 385	0.25 350	0.60 397	0.48 424	0.31 404	0.58 339	0.41 383	0.83 330	0.97 439	0.89 426	1.12 440	0.70 331	0.75 457	0.82 417	0.43 326	0.17 280	0.13 290	0.18 264	0.15 224	0.20 352	0.18 331

SepStereo	0.51 385	0.25 350	0.60 397	0.48 424	0.31 404	0.58 339	0.41 383	0.83 330	0.97 439	0.89 426	1.12 440	0.70 331	0.75 457	0.93 472	0.43 326	0.17 280	0.13 290	0.18 264	0.15 224	0.20 352	0.18 331

acv_ft	0.51 385	0.23 288	0.56 383	0.44 364	0.28 338	0.86 469	0.39 357	0.91 364	0.80 336	0.97 466	0.96 370	0.79 379	0.59 368	0.63 297	0.87 487	0.17 280	0.15 355	0.16 175	0.15 224	0.17 278	0.15 245

DMCA-RVC	0.51 385	0.30 423	0.59 392	0.50 455	0.32 420	0.54 308	0.38 334	0.86 340	0.68 263	0.94 453	0.86 321	0.91 425	0.68 423	0.70 359	0.59 417	0.23 429	0.18 426	0.31 503	0.23 451	0.26 445	0.19 364

CFNet	0.51 385	0.29 414	0.46 282	0.41 284	0.27 314	0.70 409	0.32 228	1.13 453	1.00 454	0.72 315	1.07 426	0.85 398	0.60 372	0.76 392	0.52 394	0.19 346	0.14 324	0.23 416	0.23 451	0.21 376	0.16 291

HSM	0.51 385	0.24 325	0.41 209	0.39 212	0.24 203	0.75 429	0.40 368	1.22 498	0.75 300	0.81 365	0.91 348	1.21 500	0.69 427	0.87 444	0.46 361	0.17 280	0.13 290	0.17 216	0.14 197	0.17 278	0.17 313

DDVS	0.52 395	0.30 423	0.56 383	0.41 284	0.31 404	0.71 414	0.34 251	0.91 364	0.67 258	0.85 397	0.89 341	1.12 487	0.46 290	0.86 442	0.60 420	0.22 412	0.16 389	0.22 394	0.18 337	0.25 438	0.26 452

UGAM	0.52 395	0.22 267	0.46 282	0.45 387	0.25 238	0.41 238	0.52 462	0.62 188	1.16 506	0.76 336	1.13 447	1.32 518	0.57 352	1.00 485	0.53 397	0.17 280	0.14 324	0.25 446	0.21 417	0.15 196	0.13 174

test_sample7	0.52 395	0.29 414	0.50 341	0.36 131	0.27 314	0.62 368	0.41 383	1.06 425	0.88 386	0.92 446	0.86 321	0.85 398	0.69 427	0.68 347	0.50 376	0.26 462	0.20 452	0.27 478	0.26 490	0.27 456	0.24 438

ac_64	0.52 395	0.22 267	0.50 341	0.45 387	0.28 338	0.80 446	0.45 412	1.02 409	0.61 228	0.91 438	0.83 303	1.07 473	0.68 423	0.74 382	0.70 448	0.21 386	0.18 426	0.20 335	0.19 369	0.18 302	0.15 245

iResNetv2_ROB	0.52 395	0.27 386	0.69 445	0.38 179	0.25 238	0.62 368	0.35 275	1.17 478	1.01 458	0.99 474	1.06 423	0.88 414	0.67 417	0.66 326	0.39 304	0.19 346	0.13 290	0.15 144	0.11 97	0.18 302	0.16 291

iResNet_ROB	0.52 395	0.21 228	0.53 367	0.37 148	0.21 111	0.61 360	0.29 163	1.51 558	1.32 537	0.90 433	1.02 403	0.80 387	0.62 384	0.76 392	0.43 326	0.16 235	0.12 219	0.13 68	0.09 10	0.15 196	0.18 331

coex_refinement	0.53 401	0.21 228	0.39 187	0.44 364	0.30 382	0.76 435	0.39 357	1.09 437	0.90 402	0.85 397	1.12 440	1.00 449	0.56 350	0.63 297	0.81 471	0.21 386	0.13 290	0.16 175	0.16 257	0.20 352	0.21 405

ITSA-stereo	0.53 401	0.28 402	0.52 359	0.40 250	0.23 174	0.56 328	0.34 251	1.24 510	1.24 521	0.80 352	0.81 293	0.72 344	0.58 361	0.82 417	0.65 435	0.21 386	0.17 409	0.23 416	0.21 417	0.22 398	0.26 452

mmx	0.53 401	0.26 369	0.49 328	0.37 148	0.25 238	0.55 313	0.37 312	1.16 473	1.03 466	0.73 322	0.96 370	0.71 335	0.53 325	1.01 486	0.88 491	0.20 369	0.15 355	0.25 446	0.21 417	0.22 398	0.20 387

xxx	0.53 401	0.26 369	0.49 328	0.37 148	0.25 238	0.55 313	0.37 312	1.16 473	1.03 466	0.73 322	0.96 370	0.71 335	0.53 325	1.01 486	0.88 491	0.20 369	0.15 355	0.25 446	0.21 417	0.22 398	0.20 387

AASNet	0.53 401	0.25 350	0.52 359	0.49 441	0.32 420	0.74 424	0.40 368	1.50 555	0.86 373	0.86 404	0.92 352	0.64 297	0.59 368	0.59 263	0.79 466	0.23 429	0.19 440	0.20 335	0.16 257	0.21 376	0.19 364

LMCR-Stereo	0.53 401	0.30 423	0.53 367	0.58 519	0.30 382	0.83 462	0.36 297	1.19 483	0.76 308	0.88 422	1.04 413	0.56 243	0.62 384	0.82 417	0.67 441	0.19 346	0.15 355	0.19 304	0.14 197	0.23 415	0.17 313

RAFT + AFF	0.53 401	0.29 414	0.75 471	0.51 471	0.32 420	0.63 377	0.60 490	1.00 396	0.91 409	0.78 346	0.87 329	0.83 392	0.58 361	0.80 411	0.47 368	0.17 280	0.20 452	0.23 416	0.22 435	0.18 302	0.18 331

UPFNet	0.53 401	0.24 325	0.51 354	0.45 387	0.38 470	0.84 465	0.49 439	0.99 392	0.75 300	0.87 412	0.88 337	0.86 403	0.64 401	0.80 411	0.71 453	0.20 369	0.20 452	0.20 335	0.20 394	0.19 336	0.15 245

RASNet	0.53 401	0.22 267	0.52 359	0.38 179	0.22 132	0.68 402	0.38 334	0.97 387	0.88 386	0.73 322	1.04 413	1.03 460	0.92 508	0.90 455	0.86 481	0.16 235	0.14 324	0.14 101	0.17 310	0.15 196	0.13 174

HSM-Net_RVC	0.53 401	0.22 267	0.35 133	0.37 148	0.21 111	0.85 466	0.37 312	1.23 503	0.93 422	0.90 433	1.15 458	1.26 505	0.63 390	0.72 369	0.48 372	0.17 280	0.13 290	0.16 175	0.15 224	0.17 278	0.15 245
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.53 401	0.32 433	0.64 417	0.44 364	0.30 382	0.66 396	0.44 409	1.04 416	0.88 386	0.91 438	0.91 348	0.99 446	0.60 372	0.68 347	0.60 420	0.21 386	0.17 409	0.22 394	0.22 435	0.21 376	0.21 405
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.53 401	0.34 446	0.59 392	0.41 284	0.30 382	0.50 286	0.43 400	1.19 483	0.70 271	0.85 397	1.05 417	0.86 403	0.55 343	0.84 430	0.51 386	0.29 489	0.23 480	0.22 394	0.22 435	0.26 445	0.25 446

rvit_105_1	0.54 413	0.40 486	0.76 476	0.58 519	0.37 461	0.59 352	0.68 512	0.70 263	0.94 429	0.82 374	0.69 229	0.73 355	0.58 361	0.78 403	0.54 402	0.32 510	0.29 521	0.31 503	0.34 529	0.23 415	0.20 387

UNet	0.54 413	0.26 369	0.66 430	0.44 364	0.40 481	0.99 492	0.41 383	0.98 390	0.75 300	0.83 386	0.89 341	1.04 462	0.72 448	0.73 375	0.62 427	0.19 346	0.14 324	0.20 335	0.17 310	0.20 352	0.17 313

1111x	0.55 415	0.22 267	0.46 282	0.38 179	0.20 86	0.66 396	0.43 400	1.23 503	0.99 448	0.71 302	0.99 389	0.95 436	0.69 427	0.90 455	1.08 528	0.18 314	0.17 409	0.18 264	0.19 369	0.20 352	0.18 331

ADLNet2	0.55 415	0.25 350	0.65 423	0.47 417	0.30 382	0.83 462	0.50 444	1.05 421	0.95 435	0.80 352	0.98 384	0.99 446	0.69 427	0.77 399	0.73 456	0.20 369	0.16 389	0.17 216	0.18 337	0.21 376	0.21 405

GEStereo_RVC	0.55 415	0.29 414	0.63 412	0.49 441	0.31 404	0.70 409	0.54 471	1.22 498	0.92 416	0.82 374	0.85 318	0.85 398	0.63 390	0.90 455	0.65 435	0.24 441	0.16 389	0.19 304	0.16 257	0.21 376	0.22 423

ADLNet	0.55 415	0.27 386	0.51 354	0.44 364	0.35 449	0.78 440	0.46 416	1.08 433	0.86 373	0.99 474	0.98 384	0.92 430	0.63 390	0.69 353	0.81 471	0.22 412	0.16 389	0.22 394	0.22 435	0.21 376	0.21 405

MMNet	0.55 415	0.25 350	0.61 399	0.43 345	0.34 442	1.07 506	0.39 357	0.87 347	0.91 409	0.91 438	0.93 356	0.86 403	0.76 460	0.81 414	0.76 461	0.15 182	0.14 324	0.18 264	0.19 369	0.20 352	0.16 291

delet	0.55 415	0.24 325	0.55 377	0.44 364	0.33 433	1.07 506	0.50 444	1.00 396	0.86 373	0.85 397	0.96 370	0.90 423	0.63 390	0.83 425	0.74 459	0.18 314	0.18 426	0.20 335	0.21 417	0.16 240	0.15 245

psm_up	0.55 415	0.26 369	0.47 294	0.49 441	0.32 420	0.65 393	0.56 481	1.04 416	0.82 349	0.82 374	0.88 337	1.01 453	0.94 514	0.74 382	0.61 424	0.21 386	0.25 496	0.26 465	0.23 451	0.21 376	0.20 387

hitnet-ft	0.55 415	0.27 386	0.39 187	0.41 284	0.28 338	0.78 440	0.40 368	0.92 366	0.90 402	0.82 374	1.01 394	1.13 493	0.70 440	0.78 403	0.67 441	0.28 482	0.20 452	0.28 486	0.22 435	0.29 464	0.26 452

DSFCA	0.55 415	0.25 350	0.62 402	0.40 250	0.36 454	0.74 424	0.52 462	1.04 416	0.82 349	1.06 502	0.84 308	0.89 418	0.63 390	0.99 482	0.58 412	0.25 452	0.21 462	0.21 377	0.21 417	0.21 376	0.19 364

FADNet_RVC	0.55 415	0.37 464	1.17 533	0.44 364	0.31 404	0.56 328	0.34 251	1.06 425	0.88 386	0.67 274	0.90 345	0.61 282	0.65 407	0.93 472	0.70 448	0.21 386	0.18 426	0.26 465	0.23 451	0.31 479	0.28 469

STTStereo	0.55 415	0.37 464	0.76 476	0.44 364	0.31 404	0.60 358	0.44 409	0.96 384	0.86 373	0.99 474	0.90 345	0.96 439	0.58 361	0.71 364	0.61 424	0.25 452	0.23 480	0.26 465	0.32 524	0.24 428	0.23 430

ISRNet	0.56 426	0.24 325	0.66 430	0.56 511	0.36 454	0.44 256	0.25 101	0.82 327	0.84 359	1.07 505	1.25 480	0.91 425	0.60 372	0.66 326	0.58 412	0.35 529	0.26 503	0.36 523	0.33 527	0.30 473	0.42 537

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 426	3.08 610	2.43 582	0.31 24	0.18 39	0.29 103	0.20 30	0.37 41	0.32 75	0.28 65	0.24 34	0.18 13	0.18 23	0.31 19	0.22 35	1.09 586	0.08 2	0.17 216	0.16 257	0.14 146	0.97 589

CSP-Net	0.56 426	0.27 386	0.49 328	0.41 284	0.28 338	1.22 532	0.50 444	1.23 503	0.72 283	0.95 460	0.95 366	0.89 418	0.62 384	0.83 425	0.62 427	0.26 462	0.17 409	0.17 216	0.17 310	0.18 302	0.17 313

FTStereo	0.56 426	0.20 191	0.37 156	0.41 284	0.25 238	0.40 223	0.79 541	0.66 220	0.43 160	1.09 511	3.27 585	0.70 331	0.73 451	0.55 205	0.33 225	0.14 117	0.13 290	0.19 304	0.17 310	0.15 196	0.30 485

RAFT-RH_RVC	0.56 426	0.17 87	0.41 209	0.37 148	0.23 174	0.57 333	0.24 93	0.60 176	0.70 271	1.19 525	3.94 597	0.56 243	0.38 237	0.65 318	0.36 273	0.13 75	0.11 161	0.20 335	0.14 197	0.12 59	0.13 174

HGLStereo	0.56 426	0.28 402	0.57 387	0.50 455	0.37 461	0.80 446	0.45 412	1.02 409	0.78 325	0.86 404	1.14 452	0.89 418	0.82 483	0.76 392	0.73 456	0.21 386	0.20 452	0.19 304	0.18 337	0.19 336	0.21 405

FADNet-RVC-Resample	0.56 426	0.33 441	1.16 528	0.49 441	0.34 442	0.71 414	0.43 400	1.01 405	0.93 422	0.82 374	0.87 329	0.74 361	0.67 417	0.73 375	0.45 351	0.18 314	0.18 426	0.26 465	0.27 497	0.26 445	0.27 462

DualNet (step1)	0.57 433	0.36 457	0.72 459	0.38 179	0.30 382	0.71 414	0.43 400	1.06 425	0.88 386	0.92 446	0.86 321	0.85 398	0.69 427	0.68 347	0.50 376	0.41 544	0.20 452	0.40 536	0.41 549	0.36 508	0.33 502

LL-Strereo	0.57 433	0.27 386	0.68 439	0.48 424	0.34 442	0.39 219	0.48 431	0.94 373	0.97 439	0.83 386	0.78 273	1.10 483	1.18 543	1.33 536	0.49 374	0.17 280	0.14 324	0.22 394	0.19 369	0.16 240	0.17 313

CRFU-Net	0.57 433	0.27 386	0.57 387	0.46 408	0.30 382	1.20 530	0.52 462	1.10 439	0.56 219	1.00 479	0.98 384	1.06 468	0.79 474	0.81 414	0.71 453	0.21 386	0.19 440	0.18 264	0.16 257	0.18 302	0.19 364

TDLM	0.57 433	0.33 441	0.49 328	0.51 471	0.30 382	0.66 396	0.73 532	1.03 413	1.01 458	0.82 374	1.10 435	0.84 396	0.70 440	0.86 442	0.58 412	0.28 482	0.17 409	0.25 446	0.22 435	0.26 445	0.19 364

CVANet_RVC	0.57 433	0.33 441	0.44 253	0.47 417	0.32 420	0.67 400	0.61 495	1.05 421	0.93 422	0.85 397	1.04 413	1.01 453	0.73 451	0.83 425	0.52 394	0.29 489	0.19 440	0.27 478	0.25 476	0.31 479	0.21 405

AANet_RVC	0.57 433	0.32 433	0.54 372	0.45 387	0.27 314	0.57 333	0.48 431	1.00 396	1.28 533	0.86 404	1.33 496	0.87 409	0.58 361	1.07 499	0.75 460	0.18 314	0.12 219	0.15 144	0.13 166	0.18 302	0.18 331

NOSS_ROB	0.57 433	0.39 481	0.39 187	0.44 364	0.30 382	0.73 423	0.54 471	1.03 413	1.08 492	0.67 274	0.87 329	0.76 369	0.57 352	0.77 399	0.47 368	0.38 537	0.38 554	0.44 545	0.42 553	0.37 513	0.34 509

ssnet_v2	0.58 440	0.28 402	0.56 383	0.43 345	0.29 365	0.95 482	0.59 488	1.13 453	0.99 448	0.93 450	0.80 286	0.99 446	0.64 401	0.82 417	0.94 507	0.25 452	0.22 470	0.23 416	0.24 467	0.20 352	0.19 364

dad	0.58 440	0.50 515	0.64 417	0.43 345	0.30 382	0.59 352	0.36 297	0.78 314	1.25 527	1.01 484	1.17 465	1.15 497	0.53 325	0.68 347	0.50 376	0.35 529	0.23 480	0.37 528	0.21 417	0.29 464	0.20 387

SACVNet	0.58 440	0.34 446	0.55 377	0.55 508	0.36 454	0.63 377	0.48 431	1.13 453	0.77 315	1.02 487	1.06 423	1.02 458	0.74 453	0.90 455	0.51 386	0.27 472	0.21 462	0.25 446	0.24 467	0.29 464	0.36 516

pcwnet_v2	0.58 440	0.28 402	0.84 488	0.45 387	0.35 449	0.61 360	0.35 275	1.27 518	1.21 516	0.99 474	1.27 483	0.72 344	0.58 361	0.67 337	0.48 372	0.27 472	0.21 462	0.24 433	0.23 451	0.29 464	0.29 476

PS-NSSS	0.58 440	0.44 499	0.62 402	0.42 324	0.33 433	0.66 396	0.58 485	1.02 409	0.86 373	0.77 342	1.28 485	0.72 344	0.64 401	0.82 417	0.59 417	0.31 499	0.26 503	0.40 536	0.27 497	0.33 492	0.26 452

StereoDRNet-Refined	0.58 440	0.32 433	0.54 372	0.46 408	0.30 382	0.96 485	0.40 368	1.00 396	0.94 429	1.12 516	1.08 429	0.96 439	0.67 417	0.90 455	0.89 501	0.17 280	0.13 290	0.22 394	0.21 417	0.20 352	0.19 364
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.58 440	0.28 402	0.47 294	0.49 441	0.32 420	0.77 436	0.50 444	0.99 392	0.92 416	1.04 496	1.14 452	1.21 500	0.69 427	0.88 447	0.69 445	0.20 369	0.20 452	0.22 394	0.22 435	0.21 376	0.18 331

CBFPSM	0.59 447	0.22 267	1.31 547	0.38 179	0.27 314	1.12 518	0.65 503	0.79 318	0.82 349	0.80 352	0.81 293	1.35 527	0.87 496	0.67 337	0.76 461	0.16 235	0.15 355	0.15 144	0.16 257	0.17 278	0.22 423

HBP-ISP	0.59 447	0.45 503	0.43 241	0.45 387	0.33 433	0.70 409	0.28 153	1.11 445	1.00 454	0.83 386	1.18 467	0.65 310	0.68 423	0.88 447	0.52 394	0.35 529	0.38 554	0.47 550	0.41 549	0.38 517	0.31 493

CBMV_ROB	0.59 447	0.37 464	0.38 168	0.39 212	0.28 338	0.74 424	0.28 153	1.00 396	0.98 443	0.94 453	1.25 480	0.81 390	0.78 472	0.87 444	0.50 376	0.36 533	0.37 552	0.43 542	0.40 544	0.33 492	0.30 485

FADNet-RVC	0.60 450	0.53 529	1.14 527	0.46 408	0.39 476	0.61 360	0.39 357	1.12 451	0.87 382	0.70 295	0.84 308	1.04 462	0.55 343	0.94 479	0.69 445	0.26 462	0.25 496	0.28 486	0.28 503	0.31 479	0.31 493

NVstereo2D	0.60 450	0.30 423	0.75 471	0.48 424	0.43 501	0.89 471	0.48 431	1.05 421	1.15 505	0.66 271	0.86 321	0.88 414	0.70 440	0.99 482	0.65 435	0.32 510	0.15 355	0.28 486	0.20 394	0.40 520	0.36 516

FADNet	0.61 452	0.51 519	1.10 522	0.45 387	0.44 508	0.65 393	0.41 383	1.19 483	1.05 476	0.70 295	0.84 308	0.98 445	0.66 414	0.82 417	0.50 376	0.29 489	0.30 525	0.27 478	0.30 511	0.46 538	0.35 514

ACV-stereo	0.62 453	0.34 446	1.00 512	0.43 345	0.31 404	1.20 530	0.40 368	0.75 296	0.83 354	0.64 249	0.77 262	2.10 566	1.03 528	0.81 414	0.64 433	0.21 386	0.17 409	0.18 264	0.18 337	0.21 376	0.21 405

SGM-Forest	0.62 453	0.32 433	0.39 187	0.43 345	0.30 382	1.02 496	0.55 475	1.09 437	1.05 476	1.06 502	1.18 467	1.10 483	0.67 417	0.88 447	0.62 427	0.31 499	0.33 545	0.33 514	0.30 511	0.30 473	0.28 469
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 455	0.28 402	0.99 511	0.40 250	0.30 382	1.03 499	0.56 481	1.10 439	0.99 448	0.97 466	1.22 473	1.06 468	0.69 427	1.07 499	0.95 510	0.19 346	0.11 161	0.16 175	0.13 166	0.22 398	0.21 405

fast-acv-ft	0.64 456	0.30 423	0.73 462	0.45 387	0.34 442	1.17 526	0.49 439	0.86 340	0.98 443	1.02 487	1.36 499	1.29 510	0.85 491	0.76 392	0.81 471	0.21 386	0.23 480	0.23 416	0.23 451	0.21 376	0.20 387

StereoDRNet	0.64 456	0.33 441	0.68 439	0.51 471	0.43 501	1.03 499	0.53 467	1.47 551	0.99 448	1.10 513	0.87 329	1.07 473	0.71 444	0.82 417	0.88 491	0.23 429	0.19 440	0.25 446	0.23 451	0.27 456	0.19 364

PSMNet_ROB	0.64 456	0.37 464	0.65 423	0.56 511	0.42 494	0.97 487	0.83 544	1.21 490	0.92 416	0.79 350	1.02 403	1.08 475	0.63 390	0.82 417	0.91 505	0.29 489	0.20 452	0.31 503	0.31 518	0.26 445	0.23 430

CBMV	0.64 456	0.35 452	0.41 209	0.42 324	0.25 238	1.01 494	0.77 536	1.13 453	1.09 494	1.17 521	1.22 473	1.04 462	0.75 457	0.88 447	0.63 430	0.28 482	0.30 525	0.34 516	0.30 511	0.26 445	0.26 452
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	0.66 460	0.36 457	1.30 546	0.39 212	0.26 283	0.57 333	0.63 498	0.80 321	1.03 466	0.80 352	1.43 515	0.91 425	0.76 460	1.08 502	1.87 567	0.16 235	0.12 219	0.17 216	0.14 197	0.20 352	0.16 291

TCMNet	0.66 460	0.39 481	0.98 510	0.59 523	0.61 553	0.96 485	0.55 475	1.05 421	0.90 402	0.84 393	1.14 452	0.89 418	0.65 407	0.85 437	1.01 521	0.26 462	0.26 503	0.31 503	0.28 503	0.32 485	0.29 476

YMNet	0.66 460	0.38 474	0.90 501	0.52 483	0.46 519	1.08 510	0.49 439	1.00 396	0.77 315	1.18 523	1.29 489	1.12 487	0.74 453	0.85 437	0.86 481	0.27 472	0.31 534	0.25 446	0.25 476	0.24 428	0.23 430

YMNet_1	0.66 460	0.38 474	0.90 501	0.52 483	0.46 519	1.08 510	0.49 439	1.00 396	0.77 315	1.18 523	1.29 489	1.12 487	0.74 453	0.85 437	0.86 481	0.27 472	0.31 534	0.25 446	0.25 476	0.24 428	0.23 430

DRN-Test	0.66 460	0.32 433	0.66 430	0.50 455	0.39 476	1.15 522	0.61 495	1.49 554	1.01 458	1.12 516	1.08 429	1.06 468	0.69 427	0.77 399	0.94 507	0.23 429	0.17 409	0.26 465	0.25 476	0.25 438	0.21 405

iinet-f	0.67 465	0.26 369	2.15 577	0.39 212	0.31 404	1.19 529	0.56 481	0.84 333	0.84 359	0.80 352	1.17 465	1.05 466	0.84 490	0.71 364	1.21 539	0.20 369	0.18 426	0.17 216	0.15 224	0.20 352	0.20 387

GASNet	0.67 465	0.72 550	0.96 507	0.70 556	0.48 524	0.62 368	0.47 423	1.08 433	1.03 466	0.94 453	0.82 297	0.93 432	0.83 488	1.33 536	0.80 468	0.31 499	0.22 470	0.29 494	0.28 503	0.44 531	0.24 438

FINET	0.67 465	0.42 492	1.00 512	0.46 408	0.43 501	0.83 462	0.89 552	1.08 433	1.50 552	0.87 412	1.14 452	0.71 335	0.68 423	0.92 465	0.70 448	0.36 533	0.30 525	0.26 465	0.24 467	0.35 503	0.33 502

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 465	0.81 559	0.73 462	0.53 493	0.37 461	1.40 543	0.53 467	1.04 416	0.79 334	0.88 422	0.94 357	0.95 436	0.53 325	0.93 472	0.58 412	0.39 539	0.30 525	0.57 565	0.31 518	0.53 552	0.30 485

PA-Net	0.67 465	0.43 494	0.83 487	0.50 455	0.53 537	0.94 479	0.68 512	1.10 439	1.14 504	0.80 352	0.88 337	0.87 409	0.77 467	1.02 491	0.88 491	0.24 441	0.41 561	0.29 494	0.44 554	0.26 445	0.34 509
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GwcNet	0.69 470	0.36 457	1.10 522	0.51 471	0.42 494	1.08 510	0.50 444	1.21 490	1.16 506	1.00 479	1.37 502	1.06 468	0.79 474	0.92 465	0.94 507	0.25 452	0.24 488	0.24 433	0.22 435	0.23 415	0.26 452

NaN_ROB	0.69 470	0.44 499	0.69 445	0.51 471	0.33 433	0.97 487	1.06 567	1.22 498	1.19 512	1.24 534	0.96 370	1.08 475	0.78 472	1.20 518	0.67 441	0.24 441	0.30 525	0.23 416	0.24 467	0.23 415	0.25 446

GANet	0.70 472	0.37 464	0.55 377	0.51 471	0.34 442	0.94 479	0.96 560	1.08 433	0.94 429	1.04 496	1.98 555	1.13 493	0.88 500	1.12 509	0.66 438	0.25 452	0.26 503	0.27 478	0.22 435	0.31 479	0.22 423

DISCO	0.70 472	0.26 369	0.68 439	0.44 364	0.31 404	1.14 520	0.51 459	1.23 503	1.23 519	0.81 365	1.05 417	1.50 542	0.85 491	1.82 566	1.03 522	0.19 346	0.15 355	0.18 264	0.16 257	0.24 428	0.23 430

XPNet_ROB	0.70 472	0.35 452	0.68 439	0.52 483	0.40 481	0.79 443	0.85 550	1.16 473	0.94 429	1.33 540	1.15 458	1.38 529	0.83 488	1.03 493	0.90 503	0.32 510	0.25 496	0.26 465	0.24 467	0.31 479	0.28 469

ETE_ROB	0.70 472	0.49 511	0.73 462	0.56 511	0.36 454	0.79 443	0.87 551	1.14 462	0.93 422	1.19 525	1.18 467	1.39 530	0.82 483	0.99 482	0.80 468	0.26 462	0.21 462	0.31 503	0.26 490	0.33 492	0.34 509

Wz-Net-LNSev	0.71 476	0.51 519	1.36 556	0.50 455	0.41 488	1.15 522	0.69 517	1.21 490	1.07 489	1.02 487	1.12 440	1.08 475	0.87 496	0.89 453	0.89 501	0.24 441	0.22 470	0.21 377	0.19 369	0.26 445	0.26 452

APVNet	0.71 476	0.37 464	0.89 500	0.56 511	0.45 512	1.18 528	0.68 512	1.41 545	0.85 368	0.81 365	1.15 458	1.04 462	0.81 479	1.10 506	1.17 536	0.26 462	0.28 516	0.32 509	0.31 518	0.29 464	0.30 485

Syn2CoEx	0.71 476	0.51 519	0.95 505	0.64 538	0.45 512	0.91 474	0.53 467	1.48 552	1.13 501	0.93 450	1.35 498	1.02 458	0.99 523	0.92 465	0.80 468	0.30 496	0.27 512	0.28 486	0.24 467	0.23 415	0.24 438

DANet	0.71 476	0.45 503	0.91 503	0.59 523	0.40 481	0.81 451	0.40 368	0.97 387	0.84 359	1.20 529	1.22 473	1.33 521	0.88 500	1.16 513	1.24 540	0.27 472	0.23 480	0.31 503	0.25 476	0.35 503	0.32 497
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RYNet	0.72 480	0.35 452	0.64 417	0.53 493	0.67 557	1.31 539	0.67 507	1.20 488	1.18 510	1.05 498	0.87 329	1.27 507	0.93 513	0.93 472	1.27 544	0.22 412	0.16 389	0.26 465	0.23 451	0.40 520	0.39 529

NCCL2	0.72 480	0.41 490	0.65 423	0.64 538	0.44 508	0.98 491	1.20 575	1.11 445	1.00 454	0.98 471	0.96 370	1.49 541	0.87 496	0.90 455	0.79 466	0.31 499	0.26 503	0.39 533	0.39 541	0.32 485	0.32 497

FAT-Stereo	0.73 482	0.33 441	0.75 471	0.49 441	0.37 461	0.71 414	0.59 488	1.36 537	1.30 535	1.03 495	1.40 508	1.59 551	1.15 539	0.87 444	0.86 481	0.28 482	0.28 516	0.28 486	0.23 451	0.28 460	0.38 527

S-Stereo	0.74 483	0.35 452	0.96 507	0.56 511	0.45 512	0.82 459	0.60 490	1.24 510	1.60 562	0.96 461	1.41 510	1.12 487	0.94 514	0.80 411	1.04 525	0.26 462	0.31 534	0.28 486	0.25 476	0.32 485	0.47 555

LALA_ROB	0.74 483	0.43 494	0.69 445	0.54 500	0.40 481	1.01 494	0.95 559	1.21 490	1.07 489	1.22 531	1.12 440	1.56 548	0.79 474	1.04 495	0.86 481	0.33 518	0.22 470	0.35 518	0.30 511	0.35 503	0.31 493

w-ln-seven-2	0.76 485	0.43 494	2.32 579	0.52 483	0.38 470	0.90 473	0.65 503	1.11 445	1.12 500	1.19 525	1.28 485	1.09 479	0.99 523	1.07 499	0.87 487	0.20 369	0.19 440	0.23 416	0.22 435	0.26 445	0.22 423

PSMNet-RUCA	0.76 485	0.75 553	1.08 521	1.01 572	0.90 566	0.69 404	0.50 444	1.11 445	1.03 466	0.78 346	1.11 436	0.80 387	0.72 448	0.88 447	0.63 430	0.53 565	0.27 512	0.76 571	0.46 555	0.66 566	0.47 555

Wz-Net-MNSev	0.76 485	0.40 486	1.34 551	0.50 455	0.40 481	1.44 549	0.83 544	1.15 466	1.16 506	1.25 535	1.20 472	1.13 493	0.81 479	1.16 513	1.00 520	0.22 412	0.19 440	0.24 433	0.23 451	0.28 460	0.26 452

DGSMNet	0.76 485	0.55 531	1.29 545	0.58 519	0.62 554	0.94 479	0.70 522	1.26 516	1.11 496	0.83 386	1.24 478	1.00 449	0.71 444	1.03 493	0.81 471	0.34 524	0.29 521	0.41 540	0.40 544	0.57 558	0.55 567

RP	0.76 485	0.36 457	0.63 412	0.66 546	0.58 550	0.80 446	0.55 475	1.14 462	1.22 518	0.97 466	1.65 536	1.43 535	1.32 553	1.01 486	0.84 476	0.33 518	0.30 525	0.36 523	0.30 511	0.34 498	0.34 509

edge stereo	0.76 485	0.38 474	0.74 467	0.52 483	0.43 501	0.80 446	0.53 467	1.28 520	1.06 483	1.28 536	1.38 507	1.81 556	1.11 536	1.08 502	0.85 480	0.33 518	0.32 539	0.41 540	0.28 503	0.32 485	0.36 516

NCC-stereo	0.78 491	0.40 486	0.76 476	0.61 532	0.67 557	0.81 451	0.69 517	1.54 563	1.11 496	0.90 433	1.36 499	1.33 521	1.16 540	1.19 516	0.88 491	0.31 499	0.30 525	0.37 528	0.48 563	0.33 492	0.33 502

Nwc_Net	0.78 491	0.38 474	0.73 462	0.60 530	0.55 542	1.05 504	0.55 475	1.67 572	1.05 476	0.88 422	1.86 551	1.40 532	1.09 534	1.10 506	0.87 487	0.30 496	0.25 496	0.36 523	0.38 537	0.29 464	0.29 476

Abc-Net	0.78 491	0.40 486	0.76 476	0.61 532	0.67 557	0.81 451	0.69 517	1.54 563	1.11 496	0.90 433	1.36 499	1.33 521	1.16 540	1.19 516	0.88 491	0.31 499	0.30 525	0.37 528	0.48 563	0.33 492	0.33 502
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	0.79 494	0.59 536	0.71 454	0.65 543	0.65 556	0.92 478	0.58 485	1.29 521	1.05 476	1.07 505	1.45 521	1.47 539	1.03 528	1.21 522	0.88 491	0.32 510	0.30 525	0.48 555	0.40 544	0.37 513	0.37 521

stereogan	0.80 495	0.31 429	0.71 454	0.59 523	0.50 528	1.72 566	0.48 431	1.35 534	1.37 540	1.00 479	1.46 523	1.56 548	0.95 517	1.29 532	0.84 476	0.28 482	0.29 521	0.29 494	0.25 476	0.38 517	0.38 527

ADCRef	0.80 495	0.43 494	1.32 549	0.50 455	0.45 512	1.07 506	0.51 459	1.07 429	0.98 443	1.17 521	1.42 512	0.87 409	0.91 503	0.85 437	3.19 586	0.18 314	0.16 389	0.23 416	0.23 451	0.22 398	0.21 405

GANetREF_RVC	0.80 495	0.75 553	0.86 494	0.66 546	0.42 494	1.15 522	0.98 561	1.14 462	1.19 512	1.01 484	1.02 403	1.10 483	0.90 502	1.15 511	0.76 461	0.48 555	0.39 558	0.57 565	0.38 537	0.63 564	0.46 550
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
AF-Net	0.81 498	0.39 481	0.68 439	0.64 538	0.54 540	0.91 474	0.51 459	1.61 568	1.31 536	0.96 461	2.02 557	1.46 536	1.26 551	1.11 508	0.99 517	0.32 510	0.24 488	0.39 533	0.27 497	0.30 473	0.25 446

test_for_model	0.82 499	3.60 611	0.39 187	2.35 599	2.07 599	0.39 219	0.28 153	0.42 76	0.45 176	0.71 302	0.31 84	0.30 84	0.27 126	0.34 44	0.25 97	0.34 524	0.11 161	0.13 68	0.09 10	3.49 611	0.18 331

SQANet	0.82 499	0.74 552	0.67 434	1.13 576	0.98 574	1.11 514	0.47 423	1.07 429	0.83 354	0.91 438	1.05 417	1.03 460	0.74 453	1.01 486	0.64 433	0.61 569	0.24 488	1.03 579	0.35 532	1.18 581	0.58 568

Anonymous_2	0.82 499	0.44 499	0.63 412	0.40 250	0.43 501	0.80 446	0.52 462	0.72 276	0.77 315	0.71 302	0.60 201	0.87 409	0.76 460	0.75 388	0.58 412	0.52 561	0.54 576	0.54 563	4.82 616	0.56 556	0.40 532

ccnet	0.82 499	0.57 534	0.75 471	0.54 500	0.59 551	1.09 513	0.66 505	1.38 540	0.94 429	1.12 516	1.44 518	1.29 510	0.92 508	0.95 481	1.24 540	0.49 557	0.42 563	0.50 560	0.47 561	0.51 547	0.46 550

psmorigin	0.82 499	0.51 519	2.09 575	0.49 441	0.41 488	0.85 466	0.50 444	1.04 416	0.88 386	1.45 545	1.43 515	1.50 542	1.06 531	1.22 524	0.97 513	0.31 499	0.32 539	0.27 478	0.27 497	0.33 492	0.42 537

STTRV1_RVC	0.82 499	0.59 536	1.16 528	0.67 549	0.81 563	1.11 514	0.63 498	1.30 524	1.11 496	0.98 471	1.33 496	1.08 475	0.95 517	1.26 528	0.87 487	0.55 567	0.25 496	0.43 542	0.39 541	0.58 561	0.40 532

CC-Net-ROB	0.82 499	0.96 570	0.85 489	0.58 519	0.45 512	1.27 537	0.70 522	1.17 478	1.02 461	0.83 386	1.23 477	0.90 423	0.77 467	1.06 496	0.69 445	0.46 551	0.34 547	1.71 587	0.38 537	0.59 562	0.36 516

GCST	0.83 506	1.22 579	0.74 467	1.58 584	1.01 577	1.06 505	0.23 78	0.78 314	0.78 325	0.97 466	0.65 214	0.78 377	0.35 210	0.92 465	0.34 240	0.96 580	0.65 582	1.20 581	0.81 584	0.91 572	0.70 572

aanetorigin	0.83 506	0.56 532	1.87 572	0.49 441	0.38 470	0.56 328	0.66 505	0.70 263	1.00 454	2.42 585	2.02 557	1.31 513	1.18 543	0.93 472	1.13 535	0.20 369	0.18 426	0.20 335	0.19 369	0.27 456	0.30 485

CSAN	0.83 506	0.49 511	0.77 481	0.60 530	0.41 488	1.14 520	1.06 567	1.19 483	1.46 550	1.32 538	1.43 515	1.37 528	1.19 545	1.27 531	0.86 481	0.39 539	0.31 534	0.36 523	0.37 534	0.35 503	0.34 509

SDNR	0.86 509	0.37 464	1.47 562	0.40 250	0.38 470	3.38 596	0.33 238	0.90 359	0.98 443	0.99 474	2.09 560	0.59 271	0.71 444	1.29 532	0.70 448	0.51 560	0.56 578	0.36 523	0.26 490	0.43 530	0.46 550

RTSC	0.87 510	0.48 507	1.23 539	0.52 483	0.37 461	1.13 519	0.50 444	1.34 531	1.79 568	1.51 549	1.24 478	1.12 487	0.81 479	1.62 555	2.16 573	0.25 452	0.19 440	0.23 416	0.24 467	0.30 473	0.31 493

PWC_ROB	0.87 510	0.52 526	1.28 543	0.50 455	0.32 420	0.91 474	0.37 312	1.36 537	1.46 550	1.61 555	2.59 574	1.16 498	1.01 527	1.34 538	1.40 551	0.25 452	0.18 426	0.28 486	0.20 394	0.29 464	0.28 469

UDG	0.88 512	0.82 562	0.67 434	1.00 571	0.96 571	1.02 496	0.57 484	1.13 453	0.99 448	0.90 433	0.97 383	1.31 513	0.99 523	0.85 437	0.84 476	0.54 566	0.32 539	1.77 588	0.40 544	0.94 574	0.66 571

FBW_ROB	0.88 512	0.50 515	0.85 489	0.55 508	0.40 481	1.17 526	0.78 539	1.50 555	1.37 540	1.33 540	1.27 483	1.48 540	1.00 526	2.57 590	0.98 516	0.25 452	0.32 539	0.45 546	0.30 511	0.34 498	0.28 469

XQC	0.89 514	0.65 545	1.31 547	0.67 549	0.52 536	1.22 532	0.68 512	1.26 516	1.52 553	1.14 519	1.11 436	1.28 509	1.04 530	1.40 546	1.77 561	0.38 537	0.24 488	0.37 528	0.31 518	0.53 552	0.47 555

DeepPrunerF	0.89 514	0.52 526	3.43 589	0.68 553	0.81 563	0.72 422	0.72 530	1.22 498	1.99 574	0.93 450	1.01 394	0.87 409	0.86 493	1.08 502	0.95 510	0.34 524	0.28 516	0.43 542	0.39 541	0.30 473	0.32 497

PWCDC_ROB	0.89 514	0.49 511	0.80 485	0.74 560	0.40 481	1.03 499	0.39 357	1.33 529	2.35 584	1.02 487	3.77 592	0.81 390	0.92 508	1.20 518	0.90 503	0.34 524	0.22 470	0.24 433	0.20 394	0.34 498	0.29 476

PASM	0.90 517	0.64 544	1.69 566	0.69 555	0.69 560	0.78 440	0.84 547	1.03 413	1.26 530	1.19 525	1.15 458	1.31 513	0.98 522	1.24 526	1.03 522	0.52 561	0.56 578	0.59 568	0.66 577	0.56 556	0.54 566

Wz-Net-SNSev	0.91 518	0.73 551	2.13 576	0.56 511	0.45 512	0.95 482	1.13 572	1.34 531	1.24 521	1.02 487	1.30 492	1.46 536	0.86 493	1.81 565	1.50 552	0.25 452	0.23 480	0.25 446	0.26 490	0.32 485	0.29 476

MDST_ROB	0.91 518	0.27 386	0.85 489	0.63 537	0.41 488	2.53 579	0.71 528	1.60 566	1.13 501	2.83 592	1.73 542	0.97 441	0.69 427	1.61 554	0.73 456	0.25 452	0.22 470	0.32 509	0.28 503	0.25 438	0.24 438

PDISCO_ROB	0.91 518	0.48 507	1.06 517	0.99 569	0.97 572	1.67 564	0.63 498	1.64 570	1.59 559	1.06 502	1.18 467	1.31 513	0.79 474	1.55 549	0.97 513	0.49 557	0.22 470	0.45 546	0.40 544	0.45 535	0.37 521

SHD	0.93 521	0.50 515	1.18 534	0.59 523	0.46 519	0.97 487	0.48 431	1.70 574	2.15 576	1.58 552	1.37 502	1.42 533	1.19 545	1.31 534	1.60 555	0.31 499	0.26 503	0.32 509	0.33 527	0.40 520	0.42 537

G-Net	0.95 522	0.46 505	1.04 515	0.64 538	0.48 524	2.12 575	0.64 502	1.01 405	0.87 382	1.75 564	2.82 581	1.30 512	1.64 572	1.06 496	0.96 512	0.36 533	0.29 521	0.35 518	0.25 476	0.45 535	0.42 537

w-ln-seven	0.96 523	0.48 507	2.41 581	0.54 500	0.50 528	1.41 545	0.70 522	1.67 572	1.81 569	1.49 546	1.50 525	1.26 505	0.87 496	1.15 511	1.80 565	0.23 429	0.21 462	0.25 446	0.25 476	0.31 479	0.26 452

anonymity	0.97 524	0.89 565	1.05 516	0.92 567	1.03 578	0.97 487	0.81 543	1.29 521	0.91 409	1.07 505	0.98 384	1.00 449	0.95 517	1.02 491	0.92 506	0.96 580	0.95 602	0.90 576	0.91 591	0.92 573	0.94 583

SGM_RVC	0.97 524	0.28 402	0.41 209	0.39 212	0.22 132	1.55 555	0.73 532	1.51 558	1.25 527	2.25 582	1.92 552	2.58 576	1.56 566	2.02 575	1.19 538	0.27 472	0.27 512	0.27 478	0.25 476	0.25 438	0.25 446
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	0.99 526	0.42 492	1.88 573	0.53 493	0.41 488	1.59 558	1.26 581	2.21 584	1.43 546	1.10 513	1.11 436	1.46 536	1.95 582	1.34 538	1.26 542	0.34 524	0.25 496	0.25 446	0.21 417	0.46 538	0.37 521

z-mn7	1.00 527	0.50 515	1.70 568	0.53 493	0.36 454	1.75 567	0.71 528	1.22 498	2.28 580	0.96 461	2.54 570	1.42 533	0.95 517	2.19 582	1.54 553	0.22 412	0.19 440	0.21 377	0.20 394	0.27 456	0.25 446

Consistency-Raft	1.01 528	0.81 559	1.24 540	0.84 563	0.97 572	0.81 451	0.84 547	1.30 524	1.59 559	1.05 498	1.68 541	1.12 487	0.91 503	0.92 465	1.11 530	0.65 570	0.74 586	0.79 573	0.90 588	1.06 579	0.79 577

xxxx	1.01 528	0.22 267	0.43 241	0.36 131	0.21 111	0.82 459	0.36 297	1.32 527	0.88 386	0.71 302	0.94 357	0.97 441	0.63 390	0.64 311	10.58 610	0.20 369	0.16 389	0.18 264	0.17 310	0.19 336	0.19 364

test_xeample	1.01 528	0.21 228	0.42 230	0.35 111	0.21 111	0.71 414	0.39 357	1.23 503	0.86 373	0.81 365	1.04 413	0.69 327	0.61 378	0.69 353	10.93 611	0.19 346	0.15 355	0.18 264	0.17 310	0.18 302	0.17 313

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 531	0.57 534	1.51 564	0.67 549	0.50 528	2.57 580	1.66 596	1.20 488	1.43 546	1.38 542	1.57 532	1.33 521	0.92 508	1.64 558	0.88 491	0.37 536	0.39 558	0.46 549	0.60 575	0.41 526	0.40 532

ADCPNet	1.03 532	0.48 507	2.70 583	0.54 500	0.42 494	1.40 543	0.75 534	1.13 453	1.07 489	1.22 531	1.42 512	1.68 553	1.09 534	1.36 543	3.45 590	0.30 496	0.28 516	0.29 494	0.32 524	0.37 513	0.35 514

MSAF-DinoV2	1.04 533	0.38 474	1.32 549	0.54 500	0.29 365	0.89 471	0.72 530	1.52 561	1.24 521	1.05 498	1.41 510	2.98 580	1.49 562	2.74 591	2.83 584	0.22 412	0.14 324	0.20 335	0.22 435	0.32 485	0.32 497

otaku	1.04 533	0.93 567	0.88 496	1.33 582	1.05 580	1.66 562	0.70 522	1.40 544	1.18 510	1.08 509	1.32 495	1.33 521	0.91 503	1.23 525	0.76 461	0.72 573	0.46 573	1.24 582	0.50 568	1.40 582	0.75 573

SuperB	1.04 533	0.37 464	4.81 597	0.43 345	0.31 404	0.99 492	0.46 416	1.02 409	2.09 575	1.09 511	1.09 433	0.75 363	0.81 479	1.06 496	1.76 560	0.19 346	0.15 355	0.17 216	0.15 224	2.82 606	0.26 452

ADCL	1.04 533	0.38 474	1.35 552	0.50 455	0.39 476	1.61 559	0.89 552	1.29 521	1.39 543	1.29 537	1.50 525	1.24 503	1.24 548	1.37 544	4.87 599	0.21 386	0.19 440	0.25 446	0.25 476	0.29 464	0.27 462

test_sample9	1.05 537	0.36 457	0.72 459	0.38 179	0.30 382	0.71 414	0.43 400	1.06 425	0.88 386	0.92 446	0.86 321	0.85 398	0.69 427	1.20 518	1.36 547	0.41 544	8.41 617	0.40 536	0.41 549	0.36 508	0.33 502

DDUNet	1.06 538	2.56 607	0.68 439	1.21 578	1.26 583	1.03 499	0.69 517	1.11 445	0.94 429	0.96 461	1.22 473	1.27 507	0.82 483	0.93 472	0.72 455	0.84 577	0.38 554	1.99 591	0.60 575	1.10 580	0.85 579

ADCP+	1.06 538	0.35 452	1.51 564	0.49 441	0.51 532	1.45 550	0.55 475	1.25 514	1.03 466	1.16 520	1.15 458	1.10 483	1.07 533	1.56 551	6.75 606	0.19 346	0.16 389	0.23 416	0.21 417	0.28 460	0.21 405

SAMSARA	1.07 540	0.65 545	1.19 535	1.06 575	0.90 566	1.76 568	1.76 600	1.46 550	1.44 548	1.51 549	1.16 463	2.00 565	1.14 538	1.48 547	1.31 546	0.39 539	0.44 570	0.35 518	0.38 537	0.49 544	0.49 561

SANet	1.07 540	0.41 490	1.06 517	0.48 424	0.30 382	1.41 545	0.94 558	1.42 546	3.36 596	1.58 552	2.43 567	2.33 572	1.70 573	1.34 538	1.07 527	0.28 482	0.24 488	0.26 465	0.23 451	0.34 498	0.30 485

zh-mn7	1.08 542	0.65 545	4.00 593	0.52 483	0.38 470	1.16 525	0.62 497	1.15 466	1.77 567	1.74 563	2.31 561	1.17 499	0.91 503	2.10 577	1.77 561	0.24 441	0.21 462	0.22 394	0.22 435	0.25 438	0.28 469

zh-sn7	1.09 543	0.75 553	3.23 587	0.57 517	0.42 494	1.11 514	0.89 552	1.19 483	1.27 531	1.41 544	1.98 555	1.25 504	1.47 561	1.99 574	2.62 581	0.26 462	0.26 503	0.26 465	0.27 497	0.35 503	0.30 485

Ntro	1.09 543	0.97 573	0.91 503	1.44 583	1.19 582	1.69 565	0.80 542	1.35 534	1.25 527	1.00 479	1.29 489	1.31 513	0.97 521	1.26 528	0.84 476	0.84 577	0.43 568	1.36 583	0.50 568	1.56 583	0.78 575

MFN_U_SF_RVC	1.09 543	0.59 536	1.97 574	0.67 549	0.44 508	1.93 571	0.60 490	1.85 577	1.36 538	1.61 555	1.54 530	1.95 564	1.37 555	1.64 558	1.73 558	0.40 543	0.37 552	0.45 546	0.48 563	0.44 531	0.44 544

Wz-Net-TNSev	1.14 546	1.06 576	4.32 596	0.49 441	0.42 494	1.51 553	1.11 571	1.48 552	1.40 545	1.22 531	1.26 482	1.58 550	1.43 559	1.76 563	1.70 557	0.32 510	0.31 534	0.26 465	0.30 511	0.41 526	0.41 536

ADCMid	1.14 546	0.52 526	2.23 578	0.53 493	0.43 501	1.07 506	0.75 534	1.23 503	1.05 476	2.15 578	1.44 518	1.50 542	1.43 559	1.56 551	5.01 600	0.26 462	0.24 488	0.29 494	0.31 518	0.37 513	0.33 502

MFMNet_re	1.14 546	0.97 573	1.19 535	0.99 569	0.95 570	1.25 536	1.22 578	1.39 541	1.55 556	1.69 562	1.67 540	1.21 500	1.53 563	1.12 509	0.99 517	0.87 579	0.75 590	0.79 573	0.75 581	0.90 571	0.94 583

WCMA_ROB	1.14 546	0.36 457	0.76 476	0.49 441	0.44 508	1.23 534	0.67 507	1.11 445	1.23 519	2.84 593	3.95 598	3.28 587	1.83 578	1.25 527	0.99 517	0.44 548	0.34 547	0.34 516	0.37 534	0.41 526	0.40 532

AnyNet_C32	1.16 550	0.62 543	2.40 580	0.57 517	0.55 542	1.41 545	1.34 586	1.18 481	1.24 521	1.49 546	1.42 512	1.39 530	1.20 547	1.55 549	4.82 598	0.29 489	0.28 516	0.29 494	0.34 529	0.38 517	0.42 537

222	1.18 551	0.22 267	0.44 253	0.37 148	0.22 132	0.79 443	0.37 312	1.31 526	0.89 399	0.92 446	1.08 429	0.72 344	0.71 444	0.66 326	13.89 614	0.20 369	0.15 355	0.17 216	0.16 257	0.18 302	0.19 364

WZ-Net	1.19 552	0.59 536	4.07 594	0.62 536	0.51 532	1.34 540	1.31 585	1.32 527	1.74 566	1.53 551	1.65 536	1.74 555	1.28 552	2.25 584	2.01 570	0.27 472	0.21 462	0.23 416	0.25 476	0.40 520	0.39 529

MSMD_ROB	1.21 553	0.49 511	0.62 402	0.59 523	0.50 528	1.62 561	0.67 507	1.23 503	1.24 521	2.45 586	3.77 592	3.09 584	2.98 598	1.32 535	0.81 471	0.45 549	0.41 561	0.49 558	0.51 570	0.47 541	0.44 544

pmcnn	1.23 554	0.29 414	0.96 507	0.40 250	0.23 174	0.95 482	0.69 517	1.16 473	1.28 533	1.67 561	2.33 563	11.15 615	0.86 493	0.93 472	0.88 491	0.15 182	0.12 219	0.12 32	0.10 63	0.15 196	0.15 245

NVStereoNet_ROB	1.24 555	0.90 566	1.13 526	0.86 564	0.88 565	1.11 514	0.99 563	1.42 546	1.53 554	1.59 554	2.48 568	2.24 569	1.53 563	1.96 573	1.30 545	0.76 575	0.70 583	0.78 572	1.00 593	0.71 569	0.88 581
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_sample8	1.25 556	0.36 457	0.72 459	0.38 179	0.30 382	0.71 414	0.43 400	1.13 453	0.75 300	1.50 548	0.95 366	3.29 588	1.59 568	1.20 518	1.36 547	0.41 544	8.41 617	0.40 536	0.41 549	0.36 508	0.33 502

SPS-STEREO	1.25 556	0.93 567	1.06 517	1.04 574	1.03 578	1.41 545	0.91 556	1.51 558	1.19 512	2.09 576	1.83 548	1.94 563	1.39 556	1.62 555	1.39 550	0.97 582	0.94 601	0.90 576	0.89 587	0.96 576	0.96 586
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	1.28 558	0.67 548	1.28 543	0.74 560	0.62 554	1.50 552	0.84 547	1.99 580	2.96 590	2.18 579	2.36 566	1.85 560	1.95 582	1.92 570	1.94 568	0.39 539	0.36 551	0.49 558	0.37 534	0.51 547	0.64 569

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 559	0.87 564	1.76 570	0.86 564	0.56 545	4.29 601	1.79 601	1.50 555	1.98 573	1.61 555	1.85 550	1.84 558	1.41 557	1.89 568	1.36 547	0.48 555	0.40 560	0.56 564	0.57 573	0.69 567	0.48 558

MeshStereo	1.34 559	0.43 494	0.54 372	0.44 364	0.34 442	1.66 562	0.60 490	1.94 578	1.37 540	4.47 606	3.25 583	4.71 597	1.94 581	1.92 570	1.17 536	0.35 529	0.35 549	0.37 528	0.31 518	0.32 485	0.32 497
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
RainbowNet	1.35 561	1.49 587	1.19 535	1.88 591	1.45 584	1.48 551	1.07 569	1.61 568	1.55 556	1.20 529	1.59 533	1.54 546	1.13 537	1.34 538	0.97 513	1.36 594	0.70 583	1.82 589	0.79 583	1.71 586	1.07 592

ACVNet-4b	1.35 561	1.31 582	1.10 522	1.90 592	1.59 586	1.92 570	0.77 536	1.52 561	1.62 563	1.05 498	1.60 534	2.11 567	0.94 514	1.64 558	0.77 465	1.30 591	0.35 549	2.03 595	0.67 578	1.88 593	0.84 578

SGM+DAISY	1.35 561	0.94 569	1.25 541	0.96 568	1.00 576	1.52 554	1.02 566	1.34 531	1.21 516	2.64 588	2.65 576	2.44 573	1.56 566	1.64 558	1.26 542	0.97 582	0.95 602	0.90 576	0.90 588	0.94 574	0.96 586

FCDSN-DC	1.39 564	0.56 532	0.65 423	0.74 560	0.59 551	1.38 542	0.63 498	1.35 534	1.39 543	3.26 600	4.50 604	4.61 595	2.63 593	1.58 553	1.03 522	0.46 551	0.42 563	0.48 555	0.47 561	0.50 546	0.50 562
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AAGNet	1.43 565	0.20 191	0.48 316	0.44 364	0.25 238	0.29 103	0.31 205	0.65 210	0.68 263	0.97 466	0.86 321	0.67 322	0.62 384	0.64 311	20.63 619	0.16 235	0.11 161	0.19 304	0.15 224	0.19 336	0.12 130

ACVNet_1	1.46 566	1.33 583	1.12 525	1.91 593	1.62 587	1.83 569	0.98 561	2.00 581	1.85 571	1.39 543	1.53 529	2.32 571	1.53 563	1.34 538	1.11 530	1.30 591	0.50 575	2.06 597	0.58 574	1.93 595	0.95 585

EDNetEfficient	1.46 566	0.80 558	6.12 599	0.47 417	0.39 476	0.69 404	0.83 544	0.90 359	2.77 589	3.50 602	1.96 554	1.66 552	2.03 584	1.26 528	4.18 596	0.21 386	0.18 426	0.21 377	0.20 394	0.41 526	0.39 529

ADCS	1.51 568	0.61 540	3.42 588	0.59 523	0.51 532	1.27 537	1.08 570	1.59 565	1.81 569	1.91 572	1.66 538	1.51 545	1.42 558	1.94 572	8.60 608	0.33 518	0.32 539	0.33 514	0.36 533	0.44 531	0.42 537

AnyNet_C01	1.56 569	1.05 575	7.45 601	0.64 538	0.54 540	1.99 572	1.38 588	1.43 548	1.36 538	1.63 558	1.92 552	1.84 558	1.33 554	2.40 586	4.03 593	0.33 518	0.32 539	0.32 509	0.34 529	0.44 531	0.45 548

FC-DCNN	1.59 570	0.51 519	0.66 430	0.61 532	0.49 526	1.56 556	0.70 522	1.66 571	1.53 554	4.64 607	4.62 605	5.85 604	3.34 602	1.84 567	1.11 530	0.46 551	0.42 563	0.47 550	0.46 555	0.48 542	0.46 550

DispFullNet	1.60 571	2.63 608	2.75 584	2.56 603	1.79 594	1.24 535	0.47 423	1.37 539	1.45 549	1.87 568	1.50 525	1.55 547	2.46 588	2.04 576	1.04 525	0.59 568	0.18 426	2.32 600	0.68 579	2.29 599	1.14 593

ELAS_RVC	1.60 571	0.61 540	1.01 514	0.70 556	0.56 545	2.00 573	1.89 603	1.96 579	2.65 587	3.33 601	3.26 584	3.03 581	3.41 603	2.49 588	2.09 572	0.52 561	0.45 571	0.50 560	0.48 563	0.54 554	0.52 564
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 573	0.61 540	0.95 505	0.68 553	0.55 542	3.01 594	1.55 594	2.39 586	2.33 583	3.64 603	3.89 596	2.75 578	2.90 597	2.15 580	2.27 579	0.52 561	0.45 571	0.50 560	0.48 563	0.54 554	0.52 564
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	1.65 574	0.51 519	0.65 423	0.61 532	0.49 526	1.61 559	0.70 522	1.75 576	1.56 558	4.74 610	4.91 607	6.46 608	3.31 600	1.91 569	1.11 530	0.46 551	0.42 563	0.47 550	0.46 555	0.48 542	0.46 550

ACVNet_2	1.65 574	1.27 581	1.41 559	1.75 587	1.62 587	2.22 576	1.20 575	2.30 585	2.62 586	1.78 566	2.56 571	3.03 581	1.61 569	1.54 548	1.12 534	1.06 585	0.58 580	1.82 589	0.70 580	1.82 589	0.96 586

IMH-64-1	1.86 576	1.62 592	1.16 528	2.20 596	1.89 596	2.33 577	1.30 582	2.89 590	2.29 581	1.66 559	2.80 579	2.49 574	1.61 569	2.10 577	1.78 563	1.60 596	0.74 586	2.43 601	1.02 594	2.12 596	1.17 596

IMH-64	1.86 576	1.62 592	1.16 528	2.20 596	1.89 596	2.33 577	1.30 582	2.89 590	2.29 581	1.66 559	2.80 579	2.49 574	1.61 569	2.10 577	1.78 563	1.60 596	0.74 586	2.43 601	1.02 594	2.12 596	1.17 596

WAO-7	1.90 578	1.20 578	1.35 552	1.27 580	1.06 581	2.84 587	1.56 595	3.23 595	3.06 594	2.23 581	3.33 588	3.17 585	2.28 587	3.12 592	2.21 574	1.02 584	0.91 597	1.06 580	1.03 596	1.04 578	0.97 589

PWCK	1.92 579	1.66 595	3.12 586	1.65 585	0.91 568	2.84 587	2.26 606	2.10 582	2.41 585	2.36 584	2.31 561	2.22 568	1.82 576	3.43 595	2.03 571	1.61 598	0.71 585	1.51 584	0.82 585	1.69 585	0.91 582

MonStereo1	1.98 580	1.48 586	1.43 561	1.81 590	1.69 592	2.88 590	0.78 539	2.47 587	3.47 597	2.20 580	4.36 603	3.39 590	2.50 590	2.18 581	1.58 554	1.19 587	0.54 576	1.65 586	0.87 586	1.78 588	1.29 601

Dean	1.98 580	1.36 584	1.36 556	2.12 595	1.81 595	2.74 582	1.36 587	3.37 599	3.80 601	2.08 575	3.32 587	3.21 586	1.82 576	1.71 562	1.67 556	1.27 588	0.77 592	1.99 591	0.90 588	1.86 590	1.03 591

RTS	1.98 580	0.96 570	11.36 606	0.65 543	0.57 548	2.77 585	1.40 589	1.39 541	2.26 578	1.89 569	2.56 571	1.32 518	1.25 549	5.20 604	4.05 594	0.31 499	0.22 470	0.29 494	0.29 509	0.40 520	0.37 521

RTSA	1.98 580	0.96 570	11.36 606	0.65 543	0.57 548	2.77 585	1.40 589	1.39 541	2.26 578	1.89 569	2.56 571	1.32 518	1.25 549	5.20 604	4.05 594	0.31 499	0.22 470	0.29 494	0.29 509	0.40 520	0.37 521

WAO-6	2.04 584	1.50 588	1.16 528	1.70 586	1.67 591	2.69 581	1.44 592	3.06 592	3.63 600	1.98 573	3.27 585	3.54 593	2.07 585	2.36 585	2.22 576	1.31 593	0.91 597	2.04 596	1.22 603	1.73 587	1.27 600

IMH	2.04 584	1.62 592	1.20 538	2.20 596	1.89 596	2.91 593	1.30 582	3.11 593	3.03 592	1.81 567	3.35 589	3.03 581	1.90 579	2.48 587	1.80 565	1.66 599	0.77 592	2.45 603	1.04 597	2.15 598	1.19 599

LVE	2.12 586	1.44 585	1.36 556	1.99 594	1.78 593	2.75 583	1.79 601	2.82 589	3.95 602	1.90 571	4.33 602	3.52 592	1.81 575	2.24 583	1.74 559	1.74 600	0.87 595	2.06 597	1.13 599	1.91 594	1.35 602

MADNet+	2.23 587	2.43 604	10.85 605	1.22 579	0.91 568	2.76 584	1.40 589	2.12 583	1.67 565	1.32 538	1.74 544	1.86 561	1.74 574	6.25 607	4.41 597	0.65 570	0.64 581	0.58 567	0.54 572	0.80 570	0.76 574

KSHMR	2.57 588	1.93 598	1.69 566	2.63 605	2.42 604	2.86 589	2.07 604	3.27 597	6.50 606	2.49 587	3.36 590	3.41 591	1.92 580	2.49 588	1.94 568	2.13 605	1.40 607	2.79 610	1.50 606	2.73 604	1.77 605

notaker	2.76 589	2.29 603	1.80 571	2.96 607	2.58 608	2.90 592	1.75 599	3.24 596	3.05 593	2.78 591	4.24 601	6.15 607	2.51 591	3.34 594	2.75 583	2.31 607	1.18 605	3.00 611	1.65 607	2.84 607	1.97 606

JetBlue	2.78 590	1.26 580	7.04 600	1.16 577	1.48 585	8.00 609	6.02 613	2.60 588	1.92 572	2.12 577	2.64 575	3.34 589	3.05 599	6.49 608	3.39 588	0.78 576	0.76 591	0.75 570	0.76 582	0.97 577	1.18 598

WAO-8	2.92 591	1.55 590	1.35 552	1.79 588	1.63 589	5.23 603	1.22 578	4.58 606	12.56 614	2.84 593	4.07 600	4.83 598	2.72 595	3.49 596	2.25 577	1.27 588	0.91 597	1.99 591	1.15 601	1.86 590	1.15 594

Venus	2.92 591	1.55 590	1.35 552	1.79 588	1.63 589	5.23 603	1.22 578	4.58 606	12.56 614	2.84 593	4.06 599	4.83 598	2.72 595	3.49 596	2.25 577	1.27 588	0.91 597	1.99 591	1.15 601	1.86 590	1.15 594

ktn	2.98 593	2.25 602	1.73 569	2.84 606	2.53 607	3.76 600	2.15 605	3.70 601	5.47 605	2.75 590	5.17 610	5.94 605	2.48 589	3.23 593	2.46 580	2.34 609	1.44 608	2.78 609	2.03 609	2.45 602	2.01 608

TorneroNet-64	3.44 594	1.86 596	1.42 560	2.58 604	2.28 602	6.87 606	1.68 597	4.70 608	12.03 611	2.31 583	5.59 611	8.25 610	2.55 592	3.97 601	2.73 582	1.81 601	0.74 586	2.57 605	1.07 598	2.35 600	1.44 603

UNDER WATER	3.46 595	2.07 601	3.64 591	3.09 608	2.48 605	3.75 599	2.42 608	3.31 598	13.77 616	2.90 597	2.95 582	5.84 603	3.69 604	3.69 598	3.48 591	2.07 604	1.11 604	2.70 608	1.40 604	2.84 607	1.98 607

UNDER WATER-64	3.53 596	2.01 599	3.94 592	3.22 610	2.49 606	5.41 605	2.60 609	3.43 600	12.41 613	3.03 598	2.68 577	6.07 606	4.04 605	3.79 600	3.33 587	2.02 603	1.24 606	2.63 606	1.46 605	2.78 605	2.08 609

MultiAttention	3.58 597	0.24 325	0.62 402	0.54 500	0.34 442	22.90 620	2.72 610	1.60 566	1.13 501	0.80 352	1.81 547	1.14 496	0.43 270	35.29 629	0.61 424	0.17 280	0.12 219	0.23 416	0.23 451	0.34 498	0.29 476

DPSimNet_ROB	3.58 597	2.45 605	8.57 602	2.53 601	2.37 603	2.88 590	3.77 612	3.14 594	3.23 595	4.71 609	3.86 595	4.68 596	4.87 608	4.07 602	5.62 601	2.33 608	2.33 611	2.47 604	2.52 610	2.51 603	2.64 611

MADNet++	4.03 599	2.70 609	3.44 590	3.72 612	3.44 611	4.44 602	3.52 611	3.95 604	3.61 599	4.46 605	4.98 608	4.10 594	4.58 607	7.00 610	5.89 602	3.74 611	3.67 614	3.27 613	2.71 612	3.70 612	3.66 614

SGM-ForestM	4.04 600	0.32 433	0.46 282	0.43 345	0.27 314	7.50 608	1.45 593	3.84 602	4.24 603	8.19 615	6.76 612	19.00 623	9.08 611	10.74 615	6.62 605	0.31 499	0.33 545	0.32 509	0.32 524	0.29 464	0.29 476

MANE	4.13 601	0.51 519	0.64 417	0.66 546	0.56 545	6.89 607	0.99 563	7.55 611	12.04 612	6.68 613	8.57 615	10.69 614	9.45 612	7.59 612	6.39 604	0.49 557	0.43 568	0.48 555	0.98 592	0.49 544	0.48 558

xyz-stereo	4.23 602	0.17 87	61.76 636	0.34 74	0.16 12	12.16 613	0.37 312	0.58 161	0.68 263	1.01 484	3.36 590	0.77 375	0.82 483	1.21 522	0.40 313	0.12 40	0.10 64	0.16 175	0.11 97	0.13 101	0.10 37

LE_ROB	4.42 603	0.24 325	2.75 584	0.42 324	0.23 174	1.57 557	0.90 555	1.71 575	17.88 623	16.56 625	4.88 606	5.17 602	18.85 625	1.63 557	14.62 615	0.17 280	0.14 324	0.16 175	0.16 257	0.19 336	0.17 313

TorneroNet	4.53 604	1.89 597	1.48 563	2.55 602	2.27 601	13.78 616	1.69 598	4.84 610	23.73 628	2.89 596	7.70 614	7.06 609	2.69 594	4.26 603	3.42 589	1.84 602	0.77 592	2.68 607	1.13 599	2.42 601	1.47 604

LSM	4.74 605	0.77 556	10.16 604	0.70 556	56.56 630	1.02 496	1.00 565	1.24 510	1.62 563	2.04 574	2.34 564	1.33 521	1.17 542	1.38 545	1.09 529	0.33 518	0.49 574	0.39 533	0.46 555	0.51 547	10.09 619

FADE	5.17 606	2.05 600	13.14 610	1.03 573	0.99 575	2.09 574	0.91 556	3.91 603	3.00 591	1.76 565	1.60 534	2.73 577	6.73 610	5.95 606	3.95 592	11.57 623	1.70 609	23.09 629	15.86 623	0.62 563	0.65 570

JetRed	5.27 607	5.84 612	12.81 609	2.36 600	2.83 609	12.23 614	10.50 616	4.46 605	3.60 598	3.86 604	3.83 594	4.85 600	4.18 606	6.78 609	11.96 612	2.17 606	2.96 613	2.18 599	1.97 608	3.38 610	2.68 612

tt	6.20 608	0.20 191	5.89 598	3.55 611	2.07 599	11.26 612	19.21 617	11.74 616	5.46 604	2.69 589	2.04 559	4.87 601	6.25 609	3.70 599	7.09 607	8.32 619	11.17 624	4.93 615	5.41 618	5.74 614	2.37 610

coex-ft	6.43 609	1.51 589	87.33 637	0.49 441	0.38 470	1.34 540	1.21 577	1.16 473	8.09 608	12.12 617	2.79 578	2.77 579	3.31 600	1.16 513	3.15 585	0.24 441	0.23 480	0.27 478	0.24 467	0.45 535	0.37 521

HanzoNet	6.76 610	2.45 605	4.22 595	3.19 609	2.94 610	3.62 598	2.28 607	4.79 609	7.20 607	14.00 621	13.19 620	17.49 621	22.30 626	13.25 617	6.19 603	4.20 613	1.93 610	3.10 612	2.56 611	3.35 609	2.88 613

TCMNet-wrong-test	8.97 611	10.42 616	8.74 603	19.56 618	17.61 617	12.53 615	9.01 615	13.59 618	2.18 577	4.64 607	5.11 609	14.63 617	11.09 615	7.19 611	9.73 609	5.56 618	0.89 596	3.77 614	3.11 613	10.34 618	9.80 618

EDNetEfficientorigin	9.93 612	1.15 577	175.16 638	0.48 424	0.36 454	1.04 503	0.68 512	1.24 510	2.69 588	3.17 599	2.50 569	2.30 570	2.07 585	1.76 563	2.21 574	0.20 369	0.18 426	0.24 433	0.19 369	0.51 547	0.50 562

ASD4	9.96 613	8.86 615	17.78 611	7.17 613	9.80 612	16.08 617	28.92 621	9.77 615	8.20 609	7.02 614	7.08 613	8.47 611	9.57 613	11.17 616	20.26 618	4.12 612	4.14 615	5.57 619	4.74 615	5.53 613	4.90 616

DGTPSM_ROB	12.07 614	8.00 613	20.99 613	8.93 615	16.78 615	10.67 610	30.87 622	9.01 613	15.16 618	6.50 611	15.41 624	9.04 612	14.85 617	9.25 613	21.67 621	4.57 614	8.57 619	5.08 616	9.28 619	5.90 615	10.95 620

DPSMNet_ROB	12.08 615	8.00 613	21.00 614	8.97 616	16.79 616	10.67 610	30.89 623	9.02 614	15.17 619	6.51 612	15.41 624	9.04 612	14.85 617	9.27 614	21.67 621	4.58 615	8.57 619	5.09 618	9.29 620	5.90 615	10.95 620

USTest	12.99 616	14.18 617	20.00 612	16.24 617	14.97 614	20.80 619	31.95 624	16.20 621	10.91 610	8.79 616	9.48 616	13.94 616	10.50 614	16.11 618	21.44 620	3.17 610	4.82 616	5.08 616	5.36 617	8.81 617	7.13 617

BEATNet-Init1	15.13 617	0.82 562	50.86 635	0.72 559	0.53 537	38.10 629	7.03 614	11.83 617	14.25 617	29.78 633	30.17 633	48.21 636	22.64 627	26.78 627	18.11 617	0.42 547	0.38 554	0.47 550	0.46 555	0.51 547	0.48 558

DPSM_ROB	17.78 618	18.63 619	24.31 620	20.90 620	19.47 618	25.97 622	36.21 626	21.23 627	16.24 621	13.38 619	14.06 622	19.18 624	16.30 620	20.78 620	25.67 624	9.38 621	9.23 622	9.49 621	9.82 621	13.51 620	11.91 623

DPSM	17.78 618	18.63 619	24.31 620	20.90 620	19.47 618	25.97 622	36.21 626	21.23 627	16.24 621	13.38 619	14.06 622	19.18 624	16.30 620	20.78 620	25.67 624	9.38 621	9.23 622	9.49 621	9.82 621	13.51 620	11.91 623

DLNR-FE	20.05 620	36.38 627	38.08 624	170.06 638	60.08 631	0.23 27	0.20 30	14.13 620	0.36 108	0.44 164	0.66 221	0.43 184	0.21 51	0.63 297	0.28 167	5.38 616	0.10 64	0.15 144	0.11 97	73.09 636	0.11 82

DLNR_Zeroshot_test	20.09 621	36.28 626	38.04 623	169.85 637	61.80 632	0.23 27	0.20 30	13.88 619	0.37 124	0.44 164	0.66 221	0.43 184	0.21 51	0.62 286	0.28 167	5.46 617	0.10 64	0.15 144	0.11 97	72.60 635	0.11 82

LRCNet_RVC	21.24 622	31.15 625	21.41 615	28.98 623	23.82 621	3.13 595	0.60 490	20.96 626	1.59 559	25.58 626	28.15 630	21.99 626	14.79 616	21.94 626	16.41 616	28.89 634	14.87 625	33.53 630	31.28 630	29.51 631	26.16 630

HaxPig	31.96 623	37.24 628	34.27 622	24.37 622	24.88 622	18.26 618	19.86 618	20.64 625	28.52 629	35.97 634	38.75 634	25.57 627	28.72 629	33.88 628	34.39 629	35.94 635	38.87 635	37.80 631	40.48 633	39.68 632	41.15 635

Anonymous_1	33.25 624	18.26 618	23.92 616	20.54 619	21.28 620	25.59 621	35.94 625	22.01 629	15.57 620	13.33 618	13.49 621	18.08 622	15.29 619	20.36 619	24.60 623	16.28 627	8.84 621	66.59 634	118.00 636	155.73 639	11.23 622

RAFT-FEzeroshot	35.73 625	37.45 630	48.67 630	42.23 628	39.22 626	52.25 631	73.13 634	42.62 634	32.59 630	26.71 627	27.70 626	38.57 630	32.57 630	41.68 634	51.67 635	18.75 629	18.58 631	19.15 624	19.78 626	27.21 624	23.98 626

RAFT-FE	35.73 625	37.45 630	48.67 630	42.23 628	39.22 626	52.25 631	73.13 634	42.62 634	32.59 630	26.71 627	27.70 626	38.57 630	32.57 630	41.68 634	51.67 635	18.75 629	18.58 631	19.15 624	19.78 626	27.21 624	23.98 626

CasAABBNet	35.74 627	37.43 629	48.72 632	42.22 627	39.20 625	52.24 630	73.12 633	42.61 633	32.62 633	26.78 630	27.95 628	38.58 632	32.60 632	41.67 633	51.65 634	18.74 628	18.57 630	19.15 624	19.77 625	27.20 623	23.98 626

FlowAnything	35.81 628	37.53 633	48.80 633	42.20 626	39.22 626	52.25 631	73.16 636	42.56 632	32.89 635	26.76 629	28.30 631	38.69 634	33.09 634	41.63 632	51.62 633	18.76 631	18.59 634	19.21 628	19.92 629	27.16 622	23.91 625

Selective-RAFT-Error	35.84 629	37.49 632	48.83 634	42.26 630	39.24 629	52.30 634	73.09 632	42.66 636	32.61 632	26.80 631	28.30 631	38.84 635	33.51 635	41.68 634	51.59 632	18.82 632	18.58 631	19.17 627	19.80 628	27.28 626	24.05 629

xxxxx1	36.64 630	19.51 621	24.21 617	61.66 632	64.63 633	27.28 625	40.10 628	20.25 622	18.63 624	14.07 622	12.97 617	17.26 618	17.36 622	21.70 623	27.93 626	13.18 624	18.50 627	111.26 637	133.37 637	29.24 628	39.73 632

tt_ll	36.64 630	19.51 621	24.21 617	61.66 632	64.63 633	27.28 625	40.10 628	20.25 622	18.63 624	14.07 622	12.97 617	17.26 618	17.36 622	21.70 623	27.93 626	13.18 624	18.50 627	111.26 637	133.37 637	29.24 628	39.73 632

ff	36.64 630	19.51 621	24.21 617	61.66 632	64.63 633	27.28 625	40.10 628	20.25 622	18.63 624	14.07 622	12.97 617	17.26 618	17.36 622	21.70 623	27.93 626	13.18 624	18.50 627	111.26 637	133.37 637	29.24 628	39.73 632

MEDIAN_ROB	37.38 633	40.85 636	40.60 626	32.31 624	31.85 623	27.20 624	24.55 619	29.10 630	33.19 636	42.09 638	41.76 636	33.35 628	34.39 636	39.78 631	37.07 630	43.64 637	44.10 637	44.12 633	43.40 635	41.51 634	42.76 637

AVERAGE_ROB	37.58 634	40.13 635	40.15 625	34.81 625	33.82 624	28.55 628	25.10 620	32.02 631	34.06 637	41.28 637	40.66 635	34.46 629	34.81 637	39.18 630	37.57 631	42.78 636	43.44 636	43.82 632	43.03 634	40.47 633	41.51 636

LSM0	38.95 635	37.60 634	48.58 629	43.57 631	91.06 636	52.57 635	72.57 631	43.17 637	32.63 634	26.97 632	27.97 629	38.65 633	32.94 633	41.86 637	51.78 637	18.89 633	18.41 626	19.13 623	19.63 624	27.29 627	33.77 631

PML	40.80 636	29.24 624	11.87 608	7.20 614	14.47 613	92.13 638	213.69 640	7.63 612	23.35 627	74.72 639	190.14 640	50.17 637	26.15 628	21.39 622	12.70 613	8.76 620	2.92 612	8.45 620	3.25 614	13.26 619	4.42 615

RSGM-EC	74.81 637	63.03 637	41.60 627	97.74 635	92.11 637	74.93 636	114.81 637	53.77 638	38.96 638	39.88 635	48.98 637	90.73 638	64.81 638	139.63 638	128.53 638	93.27 638	53.96 638	95.12 635	38.31 631	81.45 637	44.63 638

acva	74.81 637	63.03 637	41.60 627	97.74 635	92.11 637	74.93 636	114.81 637	53.77 638	38.96 638	39.88 635	48.98 637	90.73 638	64.81 638	139.63 638	128.53 638	93.27 638	53.96 638	95.12 635	38.31 631	81.45 637	44.63 638

test_example2	176.61 639	205.14 639	198.86 639	188.60 639	190.98 639	152.67 639	170.61 639	94.86 640	123.55 640	178.88 640	179.48 639	158.94 640	141.34 640	192.61 640	198.96 640	203.76 640	236.37 640	164.13 640	173.55 640	218.58 640	160.41 640

ccccc	429.48 640	429.19 640	527.00 640	507.10 640	501.20 640	356.95 640	342.70 641	380.82 641	297.90 641	334.51 641	389.17 641	372.86 641	449.39 641	499.17 641	553.56 641	561.44 641	431.22 641	334.28 641	290.86 641	540.88 641	489.46 641

GS-Stereo							0.30 179	0.42 76	0.27 36	0.30 82	0.28 62	0.23 46	0.21 51	0.32 25	0.22 35	0.16 235	0.09 26	0.12 32	0.10 63	0.14 146	0.12 130

Low-res two-view benchmark