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

uiiii_40	0.19 7	0.13 7	0.22 1	0.30 16	0.20 100	0.25 58	0.17 3	0.29 9	0.20 12	0.20 10	0.20 16	0.27 82	0.27 142	0.41 109	0.19 5	0.11 32	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.10 13	0.09 6

SX1w	0.20 16	0.16 77	0.23 2	0.28 4	0.19 65	0.21 16	0.24 114	0.32 22	0.20 12	0.27 79	0.30 92	0.24 60	0.14 1	0.37 77	0.19 5	0.20 381	0.13 303	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.10 54

wo013ll	0.20 16	0.14 30	0.23 2	0.28 4	0.20 100	0.23 28	0.24 114	0.37 62	0.29 73	0.24 53	0.22 34	0.23 50	0.16 14	0.30 21	0.20 19	0.17 290	0.11 166	0.11 2	0.10 80	0.11 38	0.09 6

2k_new	0.20 16	0.14 30	0.23 2	0.27 1	0.22 153	0.25 58	0.23 95	0.35 45	0.29 73	0.21 18	0.17 10	0.19 18	0.18 32	0.36 66	0.19 5	0.15 192	0.10 67	0.12 53	0.10 80	0.12 81	0.10 54

aaa3	0.19 7	0.14 30	0.23 2	0.29 10	0.20 100	0.23 28	0.19 26	0.36 54	0.24 34	0.21 18	0.20 16	0.26 74	0.21 70	0.30 21	0.22 52	0.13 80	0.10 67	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

gc-stereo	0.20 16	0.13 7	0.23 2	0.30 16	0.18 41	0.24 43	0.19 26	0.38 74	0.22 23	0.21 18	0.21 24	0.27 82	0.19 46	0.29 11	0.22 52	0.16 247	0.13 303	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

4.5w_L	0.20 16	0.12 1	0.23 2	0.30 16	0.20 100	0.25 58	0.18 14	0.30 12	0.21 18	0.21 18	0.21 24	0.24 60	0.28 157	0.48 176	0.19 5	0.12 47	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.09 6

StePilot	0.20 16	0.13 7	0.23 2	0.31 37	0.20 100	0.25 58	0.17 3	0.30 12	0.24 34	0.21 18	0.23 38	0.23 50	0.28 157	0.49 181	0.19 5	0.11 32	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.09 6

xxxad45	0.20 16	0.13 7	0.23 2	0.32 63	0.19 65	0.30 132	0.23 95	0.36 54	0.28 60	0.21 18	0.20 16	0.27 82	0.20 60	0.29 11	0.20 19	0.10 14	0.12 229	0.11 2	0.09 10	0.11 38	0.09 6

5w_v4	0.20 16	0.12 1	0.23 2	0.32 63	0.19 65	0.29 116	0.23 95	0.36 54	0.27 52	0.21 18	0.22 34	0.29 94	0.19 46	0.26 2	0.21 33	0.10 14	0.12 229	0.11 2	0.09 10	0.11 38	0.09 6

ITER124	0.20 16	0.13 7	0.23 2	0.30 16	0.19 65	0.29 116	0.20 43	0.35 45	0.20 12	0.22 38	0.20 16	0.23 50	0.20 60	0.32 34	0.21 33	0.13 80	0.13 303	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.09 6

IGEV	0.20 16	0.12 1	0.23 2	0.31 37	0.20 100	0.23 28	0.19 26	0.40 88	0.29 73	0.22 38	0.34 116	0.20 26	0.15 6	0.31 26	0.19 5	0.11 32	0.10 67	0.12 53	0.10 80	0.10 13	0.10 54

trnet	0.27 117	0.14 30	0.23 2	0.28 4	0.15 2	0.37 215	0.23 95	0.52 154	0.72 300	0.42 175	0.51 182	0.34 128	0.26 131	0.39 93	0.25 122	0.15 192	0.11 166	0.12 53	0.08 1	0.11 38	0.10 54

CES	0.28 124	0.14 30	0.23 2	0.30 16	0.70 575	0.37 215	0.27 153	0.48 132	0.46 201	0.34 125	0.48 165	0.27 82	0.22 83	0.39 93	0.23 89	0.13 80	0.11 166	0.12 53	0.08 1	0.13 118	0.17 327

CREStereo++_RVC	0.32 164	0.15 57	0.23 2	0.31 37	0.24 224	0.27 83	0.22 75	0.46 125	0.88 403	0.46 190	0.80 301	0.30 101	0.26 131	0.36 66	0.33 242	0.13 80	0.09 25	0.13 90	0.51 585	0.13 118	0.09 6
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
4k_L	0.20 16	0.14 30	0.24 16	0.30 16	0.20 100	0.25 58	0.19 26	0.36 54	0.24 34	0.21 18	0.23 38	0.27 82	0.17 21	0.29 11	0.22 52	0.13 80	0.11 166	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ss10	0.20 16	0.13 7	0.24 16	0.30 16	0.18 41	0.23 28	0.18 14	0.34 38	0.28 60	0.22 38	0.25 56	0.26 74	0.15 6	0.33 48	0.22 52	0.14 125	0.12 229	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

USM	0.20 16	0.13 7	0.24 16	0.31 37	0.17 25	0.30 132	0.19 26	0.36 54	0.28 60	0.21 18	0.23 38	0.24 60	0.14 1	0.31 26	0.22 52	0.14 125	0.11 166	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

weee2	0.19 7	0.14 30	0.24 16	0.30 16	0.19 65	0.27 83	0.19 26	0.31 17	0.24 34	0.21 18	0.20 16	0.29 94	0.19 46	0.29 11	0.21 33	0.12 47	0.10 67	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.09 6

ACM	0.19 7	0.14 30	0.24 16	0.30 16	0.20 100	0.25 58	0.18 14	0.36 54	0.21 18	0.21 18	0.23 38	0.25 70	0.16 14	0.30 21	0.22 52	0.13 80	0.12 229	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ACW_4w	0.20 16	0.12 1	0.24 16	0.32 63	0.19 65	0.27 83	0.23 95	0.34 38	0.27 52	0.20 10	0.24 49	0.25 70	0.18 32	0.39 93	0.20 19	0.10 14	0.12 229	0.12 53	0.10 80	0.11 38	0.08 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 94	0.31 443	0.24 16	0.51 486	0.19 65	0.29 116	0.22 75	0.40 88	0.37 149	0.26 66	0.24 49	0.24 60	0.31 199	0.44 139	0.22 52	0.14 125	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.14 163	0.10 54

dual_stereo	0.19 7	0.14 30	0.24 16	0.31 37	0.16 11	0.16 3	0.20 43	0.29 9	0.20 12	0.23 44	0.20 16	0.22 37	0.14 1	0.52 202	0.24 102	0.13 80	0.10 67	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.09 6

s12784h	0.36 215	0.15 57	0.24 16	0.34 97	0.15 2	0.77 450	0.29 182	0.80 336	0.83 371	0.56 224	0.57 210	0.43 199	0.40 270	0.57 246	0.33 242	0.12 47	0.10 67	0.14 123	0.09 10	0.14 163	0.09 6

CREStereo	0.28 124	0.15 57	0.24 16	0.27 1	0.17 25	0.37 215	0.25 124	0.51 145	0.72 300	0.42 175	0.51 182	0.32 112	0.26 131	0.38 87	0.25 122	0.16 247	0.11 166	0.12 53	0.08 1	0.12 81	0.11 103
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.32 164	0.16 77	0.24 16	0.29 10	0.18 41	0.45 283	0.22 75	0.56 168	0.63 257	0.46 190	0.54 197	0.39 163	0.34 224	0.48 176	0.24 102	0.75 589	0.10 67	0.12 53	0.08 1	0.12 81	0.11 103

5k_stereo	0.21 45	0.15 57	0.25 27	0.28 4	0.20 100	0.21 16	0.22 75	0.35 45	0.26 49	0.24 53	0.23 38	0.28 91	0.16 14	0.41 109	0.22 52	0.20 381	0.14 340	0.11 2	0.10 80	0.11 38	0.10 54

mnv4	0.20 16	0.15 57	0.25 27	0.29 10	0.18 41	0.31 153	0.23 95	0.35 45	0.18 6	0.23 44	0.17 10	0.27 82	0.16 14	0.29 11	0.23 89	0.17 290	0.12 229	0.11 2	0.10 80	0.11 38	0.10 54

CNT	0.20 16	0.14 30	0.25 27	0.28 4	0.22 153	0.26 69	0.22 75	0.38 74	0.29 73	0.19 9	0.21 24	0.24 60	0.18 32	0.28 8	0.19 5	0.15 192	0.10 67	0.11 2	0.10 80	0.11 38	0.10 54

mfccc	0.20 16	0.14 30	0.25 27	0.30 16	0.19 65	0.29 116	0.17 3	0.37 62	0.22 23	0.20 10	0.20 16	0.29 94	0.19 46	0.31 26	0.21 33	0.13 80	0.11 166	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

5k_new	0.19 7	0.14 30	0.25 27	0.30 16	0.20 100	0.23 28	0.19 26	0.32 22	0.25 46	0.22 38	0.21 24	0.25 70	0.17 21	0.34 54	0.21 33	0.12 47	0.10 67	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 54

SX	0.20 16	0.14 30	0.25 27	0.30 16	0.19 65	0.27 83	0.18 14	0.34 38	0.24 34	0.21 18	0.17 10	0.30 101	0.18 32	0.34 54	0.22 52	0.14 125	0.11 166	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 54

SteFusion	0.20 16	0.12 1	0.25 27	0.31 37	0.19 65	0.30 132	0.22 75	0.34 38	0.29 73	0.21 18	0.25 56	0.21 35	0.16 14	0.43 127	0.20 19	0.09 1	0.10 67	0.12 53	0.10 80	0.10 13	0.09 6

PyraSte	0.20 16	0.13 7	0.25 27	0.34 97	0.19 65	0.30 132	0.19 26	0.33 34	0.21 18	0.23 44	0.27 68	0.26 74	0.18 32	0.37 77	0.20 19	0.10 14	0.10 67	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.08 1

MonStereo	0.20 16	0.14 30	0.25 27	0.31 37	0.15 2	0.22 21	0.22 75	0.39 81	0.33 106	0.20 10	0.25 56	0.17 4	0.15 6	0.39 93	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 38	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 16	0.14 30	0.25 27	0.31 37	0.15 2	0.22 21	0.22 75	0.39 81	0.33 106	0.20 10	0.25 56	0.17 4	0.15 6	0.39 93	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 38	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 7	0.13 7	0.25 27	0.31 37	0.16 11	0.19 7	0.17 3	0.42 99	0.24 34	0.23 44	0.21 24	0.17 4	0.16 14	0.45 143	0.19 5	0.13 80	0.09 25	0.11 2	0.08 1	0.10 13	0.11 103

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 7	0.25 27	0.31 37	0.16 11	0.24 43	0.17 3	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 37	0.14 1	0.32 34	0.19 5	0.13 80	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.11 38	0.09 6

FoundationStereo	0.17 1	0.14 30	0.25 27	0.30 16	0.16 11	0.23 28	0.20 43	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 26	0.19 46	0.26 2	0.21 33	0.13 80	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.10 13	0.09 6

MonSter	0.20 16	0.14 30	0.25 27	0.31 37	0.15 2	0.22 21	0.22 75	0.39 81	0.33 106	0.20 10	0.25 56	0.17 4	0.15 6	0.38 87	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 38	0.09 6

CAS	0.34 181	0.13 7	0.25 27	1.28 596	0.30 399	0.46 288	0.38 351	0.48 132	0.47 206	0.34 125	0.52 191	0.24 60	0.19 46	0.29 11	0.27 169	0.69 587	0.08 2	0.12 53	0.08 1	0.12 81	0.15 261

tim_s	0.20 16	0.12 1	0.26 42	0.32 63	0.18 41	0.29 116	0.20 43	0.33 34	0.23 28	0.21 18	0.24 49	0.26 74	0.17 21	0.31 26	0.20 19	0.10 14	0.11 166	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.09 6

ITERv19	0.20 16	0.13 7	0.26 42	0.31 37	0.15 2	0.18 5	0.21 64	0.35 45	0.28 60	0.33 121	0.35 122	0.19 18	0.19 46	0.36 66	0.22 52	0.11 32	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.09 6

OmniDepth	0.21 45	0.14 30	0.26 42	0.34 97	0.14 1	0.40 240	0.27 153	0.28 7	0.22 23	0.18 4	0.19 14	0.28 91	0.29 173	0.32 34	0.20 19	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.10 80	0.11 38	0.10 54

252Zero-FE	0.20 16	0.15 57	0.26 42	0.33 80	0.19 65	0.23 28	0.18 14	0.41 94	0.34 111	0.22 38	0.21 24	0.19 18	0.18 32	0.28 8	0.22 52	0.14 125	0.10 67	0.12 53	0.09 10	0.10 13	0.10 54

monsterstereo	0.22 61	0.14 30	0.26 42	0.34 97	0.18 41	0.21 16	0.20 43	0.37 62	0.35 125	0.33 121	0.40 139	0.19 18	0.18 32	0.45 143	0.21 33	0.11 32	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.13 118	0.08 1

monsters	0.22 61	0.14 30	0.26 42	0.31 37	0.19 65	0.23 28	0.19 26	0.44 119	0.33 106	0.36 136	0.30 92	0.16 2	0.18 32	0.43 127	0.19 5	0.11 32	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.10 54

castereo++	0.26 105	0.16 77	0.26 42	0.33 80	0.19 65	0.75 443	0.20 43	0.37 62	0.47 206	0.23 44	0.23 38	0.35 137	0.28 157	0.39 93	0.19 5	0.14 125	0.09 25	0.14 123	0.09 10	0.11 38	0.10 54

DEFOM-Stereo	0.22 61	0.15 57	0.26 42	0.33 80	0.20 100	0.61 376	0.21 64	0.30 12	0.31 87	0.23 44	0.19 14	0.18 13	0.18 32	0.41 109	0.22 52	0.12 47	0.10 67	0.12 53	0.09 10	0.11 38	0.11 103

IGEV-Stereo+	0.23 75	0.14 30	0.26 42	0.32 63	0.19 65	0.12 1	0.17 3	0.29 9	0.29 73	0.21 18	0.15 3	0.22 37	0.22 83	0.40 101	0.22 52	0.14 125	0.10 67	0.12 53	0.09 10	0.15 213	0.86 595

XX-TBD	0.32 164	0.53 544	0.26 42	0.51 486	0.20 100	0.37 215	0.24 114	0.40 88	0.73 307	0.54 219	0.69 246	0.31 109	0.25 114	0.32 34	0.27 169	0.16 247	0.10 67	0.12 53	0.09 10	0.13 118	0.11 103

ITER	0.20 16	0.13 7	0.27 52	0.30 16	0.16 11	0.27 83	0.19 26	0.31 17	0.20 12	0.27 79	0.36 127	0.22 37	0.19 46	0.42 120	0.22 52	0.12 47	0.09 25	0.10 1	0.09 10	0.10 13	0.10 54

gasm-f	0.24 84	0.16 77	0.27 52	0.33 80	0.25 256	0.25 58	0.36 314	0.42 99	0.28 60	0.26 66	0.35 122	0.24 60	0.30 191	0.36 66	0.23 89	0.18 326	0.10 67	0.13 90	0.10 80	0.15 213	0.12 150

Wavelet-MonSter	0.20 16	0.13 7	0.27 52	0.33 80	0.18 41	0.17 4	0.21 64	0.32 22	0.23 28	0.25 60	0.34 116	0.22 37	0.24 105	0.27 6	0.21 33	0.09 1	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.09 6

S2M2_XL	0.19 7	0.18 133	0.27 52	0.27 1	0.20 100	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 18	0.26 62	0.17 4	0.17 21	0.24 1	0.21 33	0.17 290	0.16 403	0.15 165	0.13 186	0.15 213	0.12 150
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
111111	0.21 45	0.14 30	0.27 52	0.37 170	0.22 153	0.21 16	0.19 26	0.43 112	0.27 52	0.20 10	0.20 16	0.29 94	0.14 1	0.41 109	0.22 52	0.14 125	0.10 67	0.12 53	0.09 10	0.12 81	0.12 150

MLG-Stereo_test3	0.20 16	0.13 7	0.27 52	0.33 80	0.17 25	0.38 228	0.18 14	0.30 12	0.19 9	0.24 53	0.15 3	0.26 74	0.17 21	0.32 34	0.21 33	0.13 80	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.11 38	0.10 54

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 7	0.27 52	0.33 80	0.17 25	0.24 43	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 50	0.15 6	0.31 26	0.20 19	0.12 47	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.10 13	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 7	0.27 52	0.34 97	0.15 2	0.27 83	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 50	0.15 6	0.32 34	0.20 19	0.11 32	0.09 25	0.13 90	0.09 10	0.10 13	0.09 6

SGD-Stereo	0.22 61	0.15 57	0.27 52	0.31 37	0.15 2	0.29 116	0.20 43	0.37 62	0.29 73	0.24 53	0.29 89	0.21 35	0.27 142	0.36 66	0.25 122	0.16 247	0.09 25	0.13 90	0.10 80	0.13 118	0.10 54

IGEV-Stereo++	0.21 45	0.15 57	0.27 52	0.37 170	0.19 65	0.22 21	0.18 14	0.42 99	0.35 125	0.22 38	0.28 79	0.24 60	0.18 32	0.27 6	0.22 52	0.12 47	0.09 25	0.12 53	0.10 80	0.12 81	0.10 54

LoS_RVC	0.27 117	0.16 77	0.27 52	0.32 63	0.30 399	0.44 273	0.34 268	0.41 94	0.33 106	0.31 103	0.51 182	0.29 94	0.32 204	0.36 66	0.28 190	0.11 32	0.10 67	0.11 2	0.08 1	0.11 38	0.19 378

GLC_STEREO	0.29 135	0.19 171	0.27 52	0.44 381	0.19 65	0.31 153	0.26 137	0.47 128	0.43 182	0.37 143	0.47 163	0.41 181	0.23 95	0.50 188	0.34 257	0.14 125	0.18 440	0.19 321	0.16 276	0.16 257	0.13 193

qwe	0.22 61	0.18 133	0.28 64	0.31 37	0.18 41	0.29 116	0.21 64	0.38 74	0.32 100	0.35 132	0.30 92	0.20 26	0.20 60	0.43 127	0.21 33	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.12 81	0.09 6

2.75w_new	0.21 45	0.18 133	0.28 64	0.29 10	0.17 25	0.23 28	0.34 268	0.36 54	0.28 60	0.34 125	0.26 62	0.17 4	0.22 83	0.36 66	0.23 89	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.09 6

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 7	0.28 64	0.30 16	0.19 65	0.20 10	0.18 14	0.30 12	0.21 18	0.18 4	0.15 3	0.19 18	0.18 32	0.33 48	0.19 5	0.13 80	0.09 25	0.13 90	0.09 10	0.10 13	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 7	0.28 64	0.30 16	0.20 100	0.20 10	0.19 26	0.27 6	0.19 9	0.15 1	0.15 3	0.18 13	0.17 21	0.33 48	0.19 5	0.13 80	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.11 38	0.08 1

Reg-Stereo(zero)	0.30 152	0.16 77	0.28 64	0.34 97	0.18 41	0.32 171	0.20 43	0.63 214	0.68 280	0.50 203	0.52 191	0.51 237	0.30 191	0.45 143	0.25 122	0.13 80	0.10 67	0.12 53	0.10 80	0.12 81	0.11 103

AIO_test	0.23 75	0.16 77	0.28 64	0.34 97	0.20 100	0.30 132	0.39 374	0.38 74	0.25 46	0.25 60	0.28 79	0.32 112	0.22 83	0.38 87	0.25 122	0.12 47	0.09 25	0.13 90	0.10 80	0.12 81	0.09 6

Occ-G	0.26 105	0.14 30	0.28 64	0.34 97	0.20 100	0.27 83	0.34 268	0.41 94	0.31 87	0.29 92	0.43 148	0.49 230	0.25 114	0.47 165	0.28 190	0.13 80	0.11 166	0.14 123	0.11 121	0.12 81	0.12 150

VIP-Stereo	0.24 84	0.17 106	0.29 71	0.32 63	0.21 133	0.64 400	0.19 26	0.31 17	0.37 149	0.23 44	0.30 92	0.27 82	0.19 46	0.47 165	0.22 52	0.12 47	0.09 25	0.13 90	0.09 10	0.12 81	0.09 6

zaero_v3	0.21 45	0.13 7	0.29 71	0.31 37	0.16 11	0.44 273	0.18 14	0.37 62	0.26 49	0.29 92	0.32 105	0.22 37	0.17 21	0.36 66	0.20 19	0.11 32	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.09 6

water-stereo	0.28 124	0.14 30	0.29 71	0.35 133	0.19 65	0.36 208	0.23 95	0.62 206	0.38 156	0.39 160	0.62 224	0.41 181	0.35 227	0.28 8	0.27 169	0.14 125	0.13 303	0.13 90	0.12 152	0.12 81	0.10 54

asda	0.21 45	0.19 171	0.29 71	0.31 37	0.17 25	0.25 58	0.23 95	0.36 54	0.28 60	0.27 79	0.24 49	0.18 13	0.21 70	0.40 101	0.21 33	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 38	0.10 54

asd	0.21 45	0.18 133	0.29 71	0.32 63	0.18 41	0.27 83	0.22 75	0.35 45	0.22 23	0.31 103	0.22 34	0.19 18	0.21 70	0.44 139	0.21 33	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.10 80	0.11 38	0.09 6

4.5_new	0.21 45	0.20 208	0.29 71	0.30 16	0.17 25	0.24 43	0.26 137	0.32 22	0.28 60	0.32 116	0.28 79	0.19 18	0.17 21	0.29 11	0.21 33	0.10 14	0.08 2	0.12 53	0.10 80	0.13 118	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 45	0.20 208	0.29 71	0.30 16	0.17 25	0.24 43	0.26 137	0.32 22	0.28 60	0.32 116	0.28 79	0.19 18	0.17 21	0.29 11	0.21 33	0.10 14	0.08 2	0.12 53	0.10 80	0.13 118	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 61	0.18 133	0.29 71	0.30 16	0.18 41	0.27 83	0.23 95	0.37 62	0.28 60	0.31 103	0.26 62	0.22 37	0.26 131	0.50 188	0.24 102	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 38	0.09 6

1w_stereo	0.24 84	0.15 57	0.29 71	0.34 97	0.18 41	0.31 153	0.41 400	0.40 88	0.43 182	0.31 103	0.38 134	0.17 4	0.24 105	0.45 143	0.23 89	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 38	0.09 6

LGtest1	0.19 7	0.14 30	0.29 71	0.34 97	0.16 11	0.26 69	0.17 3	0.32 22	0.20 12	0.21 18	0.15 3	0.23 50	0.20 60	0.32 34	0.20 19	0.15 192	0.10 67	0.13 90	0.09 10	0.12 81	0.11 103

RAStereo	0.24 84	0.17 106	0.29 71	0.40 267	0.21 133	0.23 28	0.26 137	0.42 99	0.45 197	0.23 44	0.34 116	0.30 101	0.19 46	0.34 54	0.25 122	0.15 192	0.12 229	0.16 193	0.13 186	0.14 163	0.11 103

MoCha-V2	0.25 94	0.15 57	0.29 71	0.40 267	0.18 41	0.27 83	0.26 137	0.49 135	0.27 52	0.36 136	0.27 68	0.33 124	0.35 227	0.49 181	0.22 52	0.12 47	0.10 67	0.12 53	0.10 80	0.13 118	0.11 103

AnonymousM	0.41 286	0.81 574	0.29 71	0.34 97	0.22 153	0.28 104	0.38 351	0.53 164	0.41 172	0.70 310	0.49 169	0.47 219	0.27 142	0.41 109	0.31 220	0.15 192	0.12 229	1.51 599	0.26 504	0.12 81	0.10 54

GEAStereo	0.23 75	0.16 77	0.30 84	0.33 80	0.25 256	0.36 208	0.30 198	0.42 99	0.28 60	0.26 66	0.28 79	0.24 60	0.21 70	0.32 34	0.22 52	0.18 326	0.10 67	0.13 90	0.10 80	0.14 163	0.12 150

GSStereo	0.23 75	0.16 77	0.30 84	0.33 80	0.25 256	0.36 208	0.30 198	0.42 99	0.27 52	0.30 100	0.28 79	0.23 50	0.21 70	0.32 34	0.22 52	0.16 247	0.09 25	0.12 53	0.10 80	0.14 163	0.12 150

DDF-Stereo	0.26 105	0.15 57	0.30 84	0.36 153	0.29 382	0.19 7	0.20 43	0.32 22	0.31 87	0.26 66	0.26 62	0.29 94	0.29 173	0.38 87	0.24 102	0.17 290	0.10 67	0.14 123	0.10 80	0.70 583	0.12 150

Zero-FE251	0.23 75	0.16 77	0.30 84	0.33 80	0.20 100	0.44 273	0.19 26	0.37 62	0.25 46	0.27 79	0.29 89	0.38 158	0.24 105	0.32 34	0.22 52	0.14 125	0.10 67	0.13 90	0.10 80	0.11 38	0.10 54

zero-FE	0.25 94	0.15 57	0.30 84	0.35 133	0.29 382	0.19 7	0.20 43	0.35 45	0.31 87	0.26 66	0.27 68	0.29 94	0.29 173	0.33 48	0.24 102	0.17 290	0.10 67	0.14 123	0.10 80	0.64 580	0.12 150

3.75w	0.22 61	0.17 106	0.30 84	0.31 37	0.19 65	0.43 265	0.24 114	0.35 45	0.24 34	0.31 103	0.27 68	0.17 4	0.22 83	0.37 77	0.20 19	0.10 14	0.07 1	0.11 2	0.09 10	0.11 38	0.09 6

2w_stereo	0.22 61	0.18 133	0.30 84	0.32 63	0.16 11	0.28 104	0.38 351	0.38 74	0.35 125	0.32 116	0.33 107	0.17 4	0.18 32	0.29 11	0.22 52	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.10 80	0.12 81	0.10 54

LG-G_1	0.21 45	0.13 7	0.30 84	0.34 97	0.16 11	0.52 312	0.17 3	0.34 38	0.18 6	0.21 18	0.21 24	0.26 74	0.19 46	0.37 77	0.20 19	0.14 125	0.10 67	0.13 90	0.09 10	0.11 38	0.10 54

LG-G	0.21 45	0.13 7	0.30 84	0.34 97	0.16 11	0.52 312	0.17 3	0.34 38	0.18 6	0.21 18	0.21 24	0.26 74	0.19 46	0.37 77	0.20 19	0.14 125	0.10 67	0.13 90	0.09 10	0.11 38	0.10 54

GIP-stereo	0.24 84	0.18 133	0.30 84	0.37 170	0.24 224	0.26 69	0.20 43	0.46 125	0.36 133	0.24 53	0.39 136	0.35 137	0.20 60	0.31 26	0.21 33	0.15 192	0.10 67	0.13 90	0.10 80	0.12 81	0.11 103

Any-RAFT	0.35 197	0.16 77	0.30 84	0.34 97	0.21 133	0.52 312	0.22 75	0.88 367	0.73 307	0.53 215	0.73 256	0.64 311	0.28 157	0.46 158	0.24 102	0.15 192	0.10 67	0.13 90	0.10 80	0.13 118	0.12 150

LoS	0.29 135	0.15 57	0.30 84	0.29 10	0.18 41	0.33 178	0.29 182	0.51 145	0.72 300	0.34 125	0.52 191	0.41 181	0.28 157	0.47 165	0.28 190	0.15 192	0.11 166	0.13 90	0.09 10	0.11 38	0.11 103
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ITERv2	0.21 45	0.13 7	0.31 96	0.31 37	0.16 11	0.35 198	0.18 14	0.38 74	0.24 34	0.25 60	0.29 89	0.22 37	0.19 46	0.41 109	0.21 33	0.11 32	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.09 6

DA	0.29 135	0.17 106	0.31 96	0.40 267	0.20 100	0.74 438	0.33 255	0.47 128	0.44 188	0.34 125	0.39 136	0.39 163	0.32 204	0.32 34	0.24 102	0.15 192	0.11 166	0.16 193	0.11 121	0.15 213	0.10 54

GGEV	0.29 135	0.17 106	0.31 96	0.40 267	0.20 100	0.74 438	0.33 255	0.47 128	0.44 188	0.34 125	0.39 136	0.39 163	0.32 204	0.32 34	0.24 102	0.15 192	0.11 166	0.16 193	0.11 121	0.15 213	0.10 54

depthmonostereo	0.29 135	0.14 30	0.31 96	0.35 133	0.17 25	0.46 288	0.27 153	0.69 265	0.57 239	0.35 132	0.42 145	0.31 109	0.35 227	0.35 64	0.27 169	0.14 125	0.12 229	0.13 90	0.12 152	0.11 38	0.10 54

2.25w	0.22 61	0.18 133	0.31 96	0.31 37	0.18 41	0.31 153	0.18 14	0.32 22	0.31 87	0.31 103	0.37 132	0.20 26	0.22 83	0.45 143	0.24 102	0.10 14	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 13	0.10 54

4w-stereo	0.21 45	0.19 171	0.31 96	0.31 37	0.17 25	0.29 116	0.19 26	0.31 17	0.21 18	0.31 103	0.24 49	0.20 26	0.24 105	0.41 109	0.22 52	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.10 80	0.11 38	0.09 6

2.5w	0.21 45	0.18 133	0.31 96	0.32 63	0.18 41	0.31 153	0.25 124	0.31 17	0.23 28	0.28 85	0.35 122	0.18 13	0.17 21	0.39 93	0.21 33	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.10 80	0.11 38	0.09 6

MM-Stereo_test3	0.34 181	0.19 171	0.31 96	0.41 301	0.25 256	0.35 198	0.44 426	0.72 293	0.92 431	0.46 190	0.52 191	0.41 181	0.29 173	0.44 139	0.28 190	0.16 247	0.15 371	0.17 233	0.13 186	0.14 163	0.13 193

GREAT-IGEV	0.22 61	0.15 57	0.31 96	0.29 10	0.22 153	0.21 16	0.26 137	0.33 34	0.31 87	0.20 10	0.30 92	0.22 37	0.22 83	0.47 165	0.22 52	0.11 32	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.13 118	0.10 54

IGEV++	0.24 84	0.17 106	0.31 96	0.38 200	0.22 153	0.24 43	0.22 75	0.50 143	0.23 28	0.28 85	0.35 122	0.30 101	0.22 83	0.31 26	0.28 190	0.14 125	0.10 67	0.13 90	0.10 80	0.13 118	0.13 193

AEACV	0.27 117	0.17 106	0.31 96	0.34 97	0.45 526	0.26 69	0.28 172	0.37 62	0.32 100	0.30 100	0.46 157	0.31 109	0.37 249	0.36 66	0.24 102	0.14 125	0.10 67	0.15 165	0.12 152	0.13 118	0.11 103

knoymous	0.36 215	0.20 208	0.31 96	0.31 37	0.22 153	0.36 208	0.29 182	0.61 200	0.64 264	0.67 289	0.70 249	0.60 291	0.40 270	0.58 266	0.34 257	0.17 290	0.11 166	0.20 351	0.11 121	0.17 292	0.18 345

test_4	0.36 215	0.18 133	0.31 96	0.44 381	0.25 256	0.20 10	0.34 268	0.56 168	0.41 172	0.59 231	1.45 535	0.43 199	0.25 114	0.63 314	0.28 190	0.12 47	0.10 67	0.17 233	0.19 383	0.15 213	0.11 103

TANstereo	0.30 152	0.15 57	0.31 96	0.30 16	0.17 25	0.55 331	0.23 95	0.44 119	0.55 231	0.59 231	0.68 245	0.37 150	0.26 131	0.35 64	0.27 169	0.15 192	0.16 403	0.12 53	0.10 80	0.13 118	0.14 237

AdaDepth	0.22 61	0.17 106	0.32 110	0.37 170	0.18 41	0.34 189	0.22 75	0.33 34	0.23 28	0.21 18	0.21 24	0.20 26	0.20 60	0.56 233	0.21 33	0.10 14	0.10 67	0.13 90	0.10 80	0.11 38	0.12 150

GASTEREO	0.25 94	0.16 77	0.32 110	0.40 267	0.20 100	0.22 21	0.30 198	0.43 112	0.31 87	0.37 143	0.33 107	0.22 37	0.35 227	0.41 109	0.23 89	0.15 192	0.10 67	0.13 90	0.11 121	0.12 81	0.11 103

4.25_new	0.22 61	0.21 245	0.32 110	0.32 63	0.18 41	0.31 153	0.27 153	0.32 22	0.24 34	0.29 92	0.27 68	0.20 26	0.23 95	0.34 54	0.23 89	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 38	0.09 6

4.5w_new	0.22 61	0.21 245	0.32 110	0.32 63	0.18 41	0.31 153	0.27 153	0.32 22	0.24 34	0.29 92	0.27 68	0.20 26	0.23 95	0.34 54	0.23 89	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 38	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 61	0.21 245	0.32 110	0.32 63	0.18 41	0.31 153	0.27 153	0.32 22	0.24 34	0.29 92	0.27 68	0.20 26	0.23 95	0.34 54	0.23 89	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 38	0.09 6

3.25w_new	0.23 75	0.17 106	0.32 110	0.31 37	0.17 25	0.43 265	0.20 43	0.37 62	0.30 82	0.37 143	0.28 79	0.22 37	0.25 114	0.42 120	0.22 52	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 54

3.25w	0.23 75	0.17 106	0.32 110	0.31 37	0.17 25	0.43 265	0.20 43	0.37 62	0.30 82	0.37 143	0.28 79	0.22 37	0.25 114	0.42 120	0.22 52	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 54

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 75	0.16 77	0.32 110	0.39 229	0.21 133	0.18 5	0.21 64	0.34 38	0.26 49	0.28 85	0.51 182	0.28 91	0.29 173	0.26 2	0.24 102	0.14 125	0.10 67	0.13 90	0.10 80	0.14 163	0.12 150

HART	0.29 135	0.16 77	0.32 110	0.40 267	0.21 133	0.32 171	0.26 137	0.62 206	0.31 87	0.33 121	0.65 231	0.41 181	0.22 83	0.55 223	0.25 122	0.12 47	0.10 67	0.15 165	0.11 121	0.15 213	0.11 103

AIO_rvc	0.23 75	0.16 77	0.32 110	0.34 97	0.19 65	0.26 69	0.33 255	0.40 88	0.22 23	0.26 66	0.24 49	0.34 128	0.15 6	0.51 195	0.24 102	0.12 47	0.09 25	0.13 90	0.10 80	0.12 81	0.10 54

castereo	0.28 124	0.16 77	0.32 110	0.35 133	0.21 133	0.40 240	0.42 410	0.50 143	0.66 272	0.26 66	0.41 142	0.37 150	0.36 245	0.33 48	0.24 102	0.13 80	0.09 25	0.13 90	0.10 80	0.11 38	0.10 54

U	0.45 320	0.16 77	0.32 110	0.40 267	0.71 576	3.55 612	0.20 43	0.41 94	0.38 156	0.26 66	0.23 38	0.24 60	0.22 83	0.26 2	0.22 52	0.15 192	0.09 25	0.88 590	0.13 186	0.13 118	0.11 103

tt1	0.36 215	0.24 342	0.32 110	0.41 301	0.22 153	0.54 326	0.38 351	0.68 257	1.04 487	0.41 170	0.46 157	0.35 137	0.45 299	0.57 246	0.25 122	0.16 247	0.10 67	0.19 321	0.13 186	0.16 257	0.16 307

MC-Stereo	0.28 124	0.17 106	0.32 110	0.38 200	0.20 100	0.26 69	0.26 137	0.49 135	0.37 149	0.37 143	0.61 221	0.41 181	0.31 199	0.55 223	0.25 122	0.13 80	0.09 25	0.14 123	0.12 152	0.12 81	0.11 103

LCNet	0.41 286	0.20 208	0.32 110	0.44 381	0.24 224	0.47 293	0.29 182	0.67 247	0.53 222	0.72 329	1.03 421	0.66 329	0.60 386	0.58 266	0.34 257	0.14 125	0.10 67	0.19 321	0.19 383	0.21 390	0.36 531

MSCF	0.25 94	0.16 77	0.33 125	0.39 229	0.20 100	0.20 10	0.31 224	0.43 112	0.31 87	0.36 136	0.33 107	0.23 50	0.35 227	0.36 66	0.23 89	0.15 192	0.10 67	0.13 90	0.11 121	0.13 118	0.11 103

S2M2_L	0.26 105	0.22 284	0.33 125	0.31 37	0.25 256	0.24 43	0.13 1	0.35 45	0.41 172	0.25 60	0.36 127	0.30 101	0.25 114	0.30 21	0.26 151	0.22 426	0.19 454	0.17 233	0.19 383	0.21 390	0.18 345
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV	0.26 105	0.19 171	0.33 125	0.35 133	0.21 133	0.27 83	0.34 268	0.56 168	0.28 60	0.24 53	0.28 79	0.37 150	0.23 95	0.49 181	0.22 52	0.18 326	0.10 67	0.14 123	0.11 121	0.15 213	0.11 103

HUF	0.24 84	0.16 77	0.33 125	0.32 63	0.18 41	0.25 58	0.40 385	0.42 99	0.34 111	0.25 60	0.23 38	0.32 112	0.28 157	0.34 54	0.24 102	0.13 80	0.10 67	0.13 90	0.09 10	0.12 81	0.10 54

mms	0.26 105	0.21 245	0.33 125	0.37 170	0.25 256	0.30 132	0.33 255	0.40 88	0.32 100	0.28 85	0.34 116	0.34 128	0.20 60	0.45 143	0.26 151	0.12 47	0.11 166	0.16 193	0.12 152	0.14 163	0.11 103

ours_stereo	0.26 105	0.21 245	0.33 125	0.38 200	0.23 195	0.30 132	0.33 255	0.42 99	0.38 156	0.26 66	0.34 116	0.35 137	0.23 95	0.47 165	0.27 169	0.13 80	0.11 166	0.16 193	0.12 152	0.14 163	0.10 54

WCG-NET	0.28 124	0.15 57	0.33 125	0.33 80	0.19 65	0.33 178	0.27 153	0.39 81	0.80 353	0.46 190	0.49 169	0.39 163	0.25 114	0.40 101	0.25 122	0.12 47	0.09 25	0.13 90	0.11 121	0.12 81	0.10 54

Pointernet	0.27 117	0.14 30	0.33 125	0.35 133	0.23 195	0.35 198	0.21 64	0.72 293	0.38 156	0.39 160	0.36 127	0.34 128	0.25 114	0.36 66	0.25 122	0.15 192	0.10 67	0.12 53	0.08 1	0.11 38	0.10 54

RSM	0.25 94	0.18 133	0.33 125	0.36 153	0.20 100	0.27 83	0.34 268	0.51 145	0.27 52	0.26 66	0.23 38	0.39 163	0.21 70	0.56 233	0.22 52	0.12 47	0.10 67	0.14 123	0.11 121	0.14 163	0.10 54

RAFT-Stereo-weight	0.32 164	0.18 133	0.33 125	0.39 229	0.22 153	0.26 69	0.29 182	0.67 247	0.80 353	0.53 215	0.51 182	0.58 270	0.20 60	0.47 165	0.27 169	0.13 80	0.10 67	0.14 123	0.11 121	0.13 118	0.11 103

H2IRNET	0.37 232	0.20 208	0.33 125	0.38 200	0.25 256	0.27 83	0.23 95	0.59 184	0.72 300	0.39 160	0.90 360	0.74 375	0.55 357	0.52 202	0.43 341	0.15 192	0.13 303	0.18 281	0.20 408	0.16 257	0.13 193

ACVNet-DCA	0.35 197	0.23 305	0.33 125	0.41 301	0.22 153	0.55 331	0.38 351	0.85 351	0.54 226	0.41 170	0.50 173	0.34 128	0.49 317	0.57 246	0.25 122	0.16 247	0.10 67	0.19 321	0.13 186	0.18 316	0.17 327

xx1	0.39 263	0.23 305	0.33 125	0.41 301	0.22 153	0.55 331	0.38 351	0.67 247	1.06 498	0.41 170	0.50 173	0.65 324	0.53 339	0.57 246	0.25 122	0.16 247	0.10 67	0.20 351	0.19 383	0.18 316	0.17 327

1test111	0.36 215	0.23 305	0.33 125	0.41 301	0.22 153	0.55 331	0.38 351	0.85 351	0.54 226	0.41 170	0.50 173	0.34 128	0.49 317	0.55 223	0.45 366	0.16 247	0.10 67	0.19 321	0.13 186	0.18 316	0.17 327

cc1	0.37 232	0.23 305	0.33 125	0.41 301	0.22 153	0.55 331	0.38 351	0.67 247	1.06 498	0.41 170	0.50 173	0.34 128	0.49 317	0.57 246	0.25 122	0.16 247	0.10 67	0.19 321	0.13 186	0.16 257	0.15 261

CASnet	0.30 152	0.20 208	0.33 125	0.41 301	0.16 11	0.26 69	0.24 114	0.52 154	0.53 222	0.52 212	0.54 197	0.39 163	0.24 105	0.40 101	0.26 151	0.14 125	0.10 67	0.22 408	0.18 353	0.18 316	0.11 103
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
EGLCR-Stereo	0.25 94	0.16 77	0.33 125	0.34 97	0.20 100	0.35 198	0.20 43	0.52 154	0.36 133	0.28 85	0.27 68	0.41 181	0.18 32	0.45 143	0.26 151	0.14 125	0.10 67	0.16 193	0.14 217	0.13 118	0.11 103

DilatedVolume-Stereo	0.30 152	0.15 57	0.34 142	0.33 80	0.20 100	0.53 320	0.25 124	0.56 168	0.43 182	0.56 224	0.50 173	0.35 137	0.29 173	0.49 181	0.28 190	0.13 80	0.11 166	0.12 53	0.11 121	0.11 38	0.10 54

SCV_C0	0.26 105	0.18 133	0.34 142	0.35 133	0.24 224	0.23 28	0.28 172	0.51 145	0.36 133	0.31 103	0.36 127	0.37 150	0.20 60	0.57 246	0.22 52	0.13 80	0.10 67	0.13 90	0.11 121	0.16 257	0.12 150

IGEV-RUCA	0.25 94	0.16 77	0.34 142	0.39 229	0.27 331	0.33 178	0.20 43	0.38 74	0.36 133	0.26 66	0.31 103	0.25 70	0.21 70	0.48 176	0.24 102	0.20 381	0.11 166	0.13 90	0.10 80	0.17 292	0.15 261

tt45	0.27 117	0.17 106	0.34 142	0.35 133	0.23 195	0.38 228	0.28 172	0.46 125	0.28 60	0.40 166	0.27 68	0.38 158	0.25 114	0.57 246	0.26 151	0.13 80	0.11 166	0.16 193	0.13 186	0.12 81	0.14 237

fffy	0.28 124	0.21 245	0.34 142	0.37 170	0.23 195	0.33 178	0.29 182	0.51 145	0.41 172	0.32 116	0.37 132	0.39 163	0.27 142	0.50 188	0.27 169	0.12 47	0.11 166	0.16 193	0.13 186	0.14 163	0.11 103

AIO-Stereo	0.25 94	0.18 133	0.34 142	0.37 170	0.18 41	0.28 104	0.30 198	0.48 132	0.27 52	0.29 92	0.30 92	0.32 112	0.17 21	0.52 202	0.23 89	0.12 47	0.10 67	0.14 123	0.11 121	0.13 118	0.10 54

RSM++	0.25 94	0.18 133	0.34 142	0.36 153	0.20 100	0.28 104	0.30 198	0.51 145	0.32 100	0.25 60	0.22 34	0.37 150	0.21 70	0.50 188	0.24 102	0.12 47	0.10 67	0.14 123	0.12 152	0.14 163	0.10 54

MyStereo07	0.32 164	0.22 284	0.34 142	0.42 341	0.28 355	0.40 240	0.50 459	0.72 293	0.37 149	0.37 143	0.34 116	0.32 112	0.31 199	0.59 281	0.27 169	0.14 125	0.13 303	0.18 281	0.17 326	0.17 292	0.16 307

MSKI-zero shot	0.32 164	0.17 106	0.34 142	0.39 229	0.21 133	0.32 171	0.22 75	0.61 200	0.43 182	0.52 212	0.64 228	0.61 296	0.20 60	0.74 399	0.25 122	0.14 125	0.10 67	0.14 123	0.10 80	0.12 81	0.12 150

RCA-Stereo	0.35 197	0.17 106	0.34 142	0.38 200	0.22 153	0.31 153	0.34 268	0.68 257	1.24 536	0.45 184	0.65 231	0.47 219	0.43 284	0.38 87	0.27 169	0.13 80	0.10 67	0.14 123	0.11 121	0.11 38	0.11 103

SMoEStereo_RVC	0.26 105	0.19 171	0.35 152	0.35 133	0.22 153	0.36 208	0.32 245	0.39 81	0.34 111	0.37 143	0.30 92	0.33 124	0.24 105	0.53 211	0.24 102	0.12 47	0.10 67	0.16 193	0.12 152	0.12 81	0.11 103

999	0.27 117	0.16 77	0.35 152	0.36 153	0.24 224	0.31 153	0.27 153	0.49 135	0.38 156	0.26 66	0.30 92	0.39 163	0.23 95	0.63 314	0.25 122	0.13 80	0.10 67	0.14 123	0.12 152	0.12 81	0.14 237

Selective-IGEV	0.24 84	0.18 133	0.35 152	0.35 133	0.19 65	0.27 83	0.25 124	0.55 166	0.23 28	0.27 79	0.25 56	0.34 128	0.19 46	0.58 266	0.22 52	0.12 47	0.10 67	0.14 123	0.11 121	0.12 81	0.10 54

Prome-Stereo	0.46 330	0.19 171	0.35 152	0.44 381	0.26 300	0.40 240	0.45 429	0.68 257	0.44 188	0.96 476	1.84 563	0.59 285	0.67 431	0.61 295	0.32 230	0.14 125	0.11 166	0.16 193	0.14 217	0.16 257	0.29 491

raft+_RVC	0.38 247	0.19 171	0.35 152	0.37 170	0.25 256	0.45 283	0.37 329	0.78 329	0.89 416	0.51 206	0.78 288	0.50 233	0.29 173	0.53 211	0.40 328	0.15 192	0.12 229	0.17 233	0.15 244	0.14 163	0.12 150

HSM-Net_RVC	0.53 415	0.22 284	0.35 152	0.37 170	0.21 133	0.85 480	0.37 329	1.23 517	0.93 437	0.90 447	1.15 472	1.26 519	0.63 404	0.72 386	0.48 387	0.17 290	0.13 303	0.16 193	0.15 244	0.17 292	0.15 261
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UCFNet_RVC	0.49 377	0.26 386	0.35 152	0.39 229	0.26 300	0.64 400	0.36 314	1.15 480	0.84 376	0.67 289	0.88 352	0.88 428	0.59 382	0.58 266	0.45 366	0.24 455	0.17 423	0.27 493	0.27 511	0.25 452	0.23 444

xyz-stereo-finetune	0.33 175	0.18 133	0.36 159	0.33 80	0.18 41	0.57 349	0.31 224	0.58 179	0.69 287	0.45 184	0.54 197	0.38 158	0.33 216	0.56 233	0.36 290	0.12 47	0.12 229	0.16 193	0.13 186	0.13 118	0.12 150

MM-Stereo_test1	0.33 175	0.19 171	0.36 159	0.41 301	0.23 195	0.36 208	0.45 429	0.58 179	0.54 226	0.60 235	0.50 173	0.38 158	0.37 249	0.60 287	0.26 151	0.15 192	0.13 303	0.17 233	0.14 217	0.15 213	0.12 150

HI	0.45 320	0.21 245	0.36 159	0.34 97	0.35 464	0.28 104	0.31 224	0.72 293	0.46 201	0.87 426	1.13 461	1.09 493	0.76 475	0.69 370	0.56 423	0.12 47	0.10 67	0.17 233	0.17 326	0.17 292	0.15 261

CoSv	0.45 320	0.21 245	0.36 159	0.34 97	0.35 464	0.28 104	0.31 224	0.72 293	0.46 201	0.87 426	1.13 461	1.09 493	0.76 475	0.69 370	0.56 423	0.12 47	0.10 67	0.17 233	0.17 326	0.17 292	0.15 261

WCG-NET（raft）	0.31 158	0.15 57	0.36 159	0.32 63	0.19 65	0.35 198	0.27 153	0.51 145	0.78 342	0.45 184	0.55 203	0.48 224	0.27 142	0.54 218	0.26 151	0.13 80	0.10 67	0.12 53	0.11 121	0.12 81	0.11 103

CAS++	0.32 164	0.24 342	0.36 159	0.37 170	0.26 300	0.28 104	0.23 95	0.87 362	0.50 214	0.47 195	0.45 152	0.26 74	0.21 70	0.49 181	0.24 102	0.23 443	0.19 454	0.22 408	0.17 326	0.21 390	0.16 307
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MaDis-Stereo	0.26 105	0.18 133	0.36 159	0.36 153	0.26 300	0.27 83	0.27 153	0.43 112	0.35 125	0.27 79	0.26 62	0.41 181	0.28 157	0.40 101	0.28 190	0.16 247	0.14 340	0.16 193	0.13 186	0.14 163	0.12 150

raft_robust	0.41 286	0.23 305	0.36 159	0.42 341	0.21 133	0.40 240	0.33 255	0.79 333	0.98 458	0.79 364	0.87 344	0.39 163	0.33 216	0.84 445	0.29 207	0.13 80	0.12 229	0.16 193	0.17 326	0.15 213	0.12 150

RAFT+CT+SA	0.39 263	0.23 305	0.36 159	0.51 486	0.27 331	0.29 116	0.46 433	0.75 313	0.80 353	0.51 206	0.89 356	0.41 181	0.40 270	0.78 420	0.32 230	0.14 125	0.11 166	0.18 281	0.18 353	0.15 213	0.14 237

CroCo-Stereo	0.26 105	0.22 284	0.36 159	0.48 441	0.22 153	0.20 10	0.29 182	0.51 145	0.44 188	0.28 85	0.23 38	0.42 191	0.26 131	0.29 11	0.26 151	0.15 192	0.13 303	0.13 90	0.11 121	0.16 257	0.12 150
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
GMM-Stereo	0.44 310	0.19 171	0.36 159	0.42 341	0.25 256	0.51 308	0.47 440	0.71 288	0.53 222	0.76 350	1.37 516	0.76 383	0.38 253	0.60 287	0.33 242	0.15 192	0.10 67	0.20 351	0.19 383	0.16 257	0.27 476

rafts_anoy	0.37 232	0.21 245	0.36 159	0.41 301	0.26 300	0.30 132	0.33 255	0.67 247	0.90 419	0.58 229	0.66 238	0.45 208	0.33 216	0.47 165	0.39 321	0.16 247	0.11 166	0.21 393	0.23 465	0.17 292	0.14 237

raftrobust	0.34 181	0.19 171	0.36 159	0.41 301	0.27 331	0.30 132	0.25 124	0.71 288	0.63 257	0.58 229	0.55 203	0.45 208	0.46 304	0.51 195	0.29 207	0.16 247	0.12 229	0.14 123	0.12 152	0.12 81	0.13 193

ACVNet	0.46 330	0.23 305	0.36 159	0.39 229	0.28 355	0.58 355	0.40 385	0.87 362	0.80 353	0.64 264	0.96 384	0.79 393	0.60 386	0.63 314	0.67 455	0.17 290	0.15 371	0.16 193	0.15 244	0.18 316	0.15 261

CFNet-ft	0.48 358	0.23 305	0.36 159	0.40 267	0.26 300	0.64 400	0.37 329	0.87 362	0.85 384	0.64 264	1.00 405	1.01 467	0.64 415	0.61 295	0.53 411	0.23 443	0.15 371	0.24 447	0.21 431	0.23 429	0.18 345

CFNet_RVC	0.48 358	0.23 305	0.36 159	0.40 267	0.26 300	0.64 400	0.37 329	0.87 362	0.85 384	0.64 264	1.00 405	1.01 467	0.64 415	0.61 295	0.53 411	0.23 443	0.15 371	0.24 447	0.21 431	0.23 429	0.18 345

3w_stereo	0.24 84	0.20 208	0.37 175	0.33 80	0.16 11	0.32 171	0.42 410	0.41 94	0.38 156	0.31 103	0.27 68	0.16 2	0.26 131	0.34 54	0.22 52	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.12 81	0.11 103

fffft	0.25 94	0.17 106	0.37 175	0.36 153	0.22 153	0.28 104	0.36 314	0.42 99	0.24 34	0.36 136	0.23 38	0.27 82	0.22 83	0.52 202	0.27 169	0.12 47	0.09 25	0.16 193	0.12 152	0.12 81	0.12 150
1: 1. 1
tg	0.33 175	0.18 133	0.37 175	0.39 229	0.22 153	0.38 228	0.26 137	0.70 280	0.56 237	0.47 195	0.65 231	0.42 191	0.24 105	0.55 223	0.33 242	0.14 125	0.10 67	0.18 281	0.17 326	0.14 163	0.11 103

MIF-Stereo (partial)	0.31 158	0.18 133	0.37 175	0.41 301	0.31 421	0.28 104	0.23 95	0.47 128	0.42 180	0.31 103	0.63 225	0.36 148	0.35 227	0.57 246	0.31 220	0.17 290	0.13 303	0.19 321	0.17 326	0.18 316	0.14 237

UniTT-Stereo	0.27 117	0.17 106	0.37 175	0.40 267	0.27 331	0.30 132	0.28 172	0.39 81	0.31 87	0.29 92	0.46 157	0.27 82	0.25 114	0.47 165	0.34 257	0.17 290	0.13 303	0.13 90	0.12 152	0.14 163	0.12 150

RAFT-Test	0.34 181	0.18 133	0.37 175	0.38 200	0.23 195	0.50 304	0.23 95	0.69 265	0.40 168	0.60 235	0.85 333	0.61 296	0.28 157	0.46 158	0.27 169	0.14 125	0.11 166	0.14 123	0.11 121	0.13 118	0.12 150

PSM-AAD	0.48 358	0.20 208	0.37 175	0.43 362	0.23 195	0.56 344	0.50 459	0.65 228	0.70 288	1.07 520	1.12 454	0.58 270	0.92 523	0.61 295	0.32 230	0.15 192	0.11 166	0.25 460	0.26 504	0.18 316	0.43 558

FTStereo	0.56 440	0.20 208	0.37 175	0.41 301	0.25 256	0.40 240	0.79 556	0.66 237	0.43 182	1.09 526	3.27 600	0.70 345	0.73 465	0.55 223	0.33 242	0.14 125	0.13 303	0.19 321	0.17 326	0.15 213	0.30 500

cross-raft	0.34 181	0.20 208	0.37 175	0.44 381	0.23 195	0.32 171	0.35 292	0.74 306	0.40 168	0.60 235	0.77 277	0.57 262	0.27 142	0.43 127	0.28 190	0.12 47	0.10 67	0.15 165	0.13 186	0.15 213	0.11 103

iRaftStereo_RVC	0.32 164	0.19 171	0.37 175	0.39 229	0.22 153	0.31 153	0.29 182	0.68 257	0.51 216	0.49 200	0.66 238	0.37 150	0.23 95	0.45 143	0.33 242	0.14 125	0.10 67	0.18 281	0.17 326	0.15 213	0.12 150

RALCasStereoNet	0.36 215	0.21 245	0.37 175	0.42 341	0.26 300	0.35 198	0.38 351	0.63 214	0.64 264	0.50 203	0.72 252	0.51 237	0.29 173	0.59 281	0.36 290	0.16 247	0.14 340	0.15 165	0.13 186	0.17 292	0.16 307

GANet-RSSM	0.47 346	0.21 245	0.37 175	0.38 200	0.25 256	0.58 355	0.36 314	1.07 443	0.78 342	0.68 295	1.01 408	0.86 417	0.67 431	0.62 303	0.44 357	0.21 400	0.15 371	0.18 281	0.18 353	0.18 316	0.17 327

xyz-stereo-finetune2	0.36 215	0.19 171	0.38 187	0.32 63	0.19 65	0.82 473	0.29 182	0.52 154	0.32 100	0.51 206	0.78 288	0.43 199	0.45 299	0.69 370	0.44 357	0.13 80	0.12 229	0.17 233	0.13 186	0.12 81	0.13 193

AIO-test1	0.38 247	0.18 133	0.38 187	0.50 470	0.24 224	0.46 288	0.30 198	0.70 280	1.19 527	0.40 166	0.71 251	0.45 208	0.29 173	0.53 211	0.27 169	0.15 192	0.13 303	0.19 321	0.21 431	0.13 118	0.17 327

ff7	0.29 135	0.21 245	0.38 187	0.36 153	0.26 300	0.31 153	0.35 292	0.62 206	0.34 111	0.38 152	0.33 107	0.32 112	0.29 173	0.58 266	0.25 122	0.14 125	0.10 67	0.17 233	0.12 152	0.14 163	0.15 261

IGEVStereo-DCA	0.29 135	0.22 284	0.38 187	0.35 133	0.27 331	0.37 215	0.35 292	0.62 206	0.34 111	0.38 152	0.30 92	0.35 137	0.27 142	0.51 195	0.22 52	0.15 192	0.12 229	0.16 193	0.12 152	0.13 118	0.15 261

ffff	0.29 135	0.21 245	0.38 187	0.36 153	0.26 300	0.31 153	0.35 292	0.62 206	0.34 111	0.38 152	0.33 107	0.32 112	0.29 173	0.58 266	0.25 122	0.14 125	0.10 67	0.17 233	0.12 152	0.14 163	0.15 261

11t	0.29 135	0.21 245	0.38 187	0.36 153	0.26 300	0.31 153	0.35 292	0.62 206	0.34 111	0.38 152	0.33 107	0.32 112	0.29 173	0.58 266	0.25 122	0.14 125	0.10 67	0.17 233	0.12 152	0.14 163	0.15 261

anonymousdsp	0.29 135	0.21 245	0.38 187	0.37 170	0.25 256	0.30 132	0.35 292	0.63 214	0.35 125	0.39 160	0.33 107	0.33 124	0.28 157	0.59 281	0.25 122	0.14 125	0.10 67	0.17 233	0.12 152	0.14 163	0.15 261

ProNet	0.29 135	0.21 245	0.38 187	0.35 133	0.24 224	0.32 171	0.43 417	0.57 173	0.37 149	0.33 121	0.30 92	0.32 112	0.28 157	0.57 246	0.26 151	0.13 80	0.11 166	0.16 193	0.13 186	0.13 118	0.13 193

ccc-4	0.29 135	0.21 245	0.38 187	0.36 153	0.26 300	0.31 153	0.35 292	0.62 206	0.34 111	0.38 152	0.33 107	0.32 112	0.29 173	0.58 266	0.25 122	0.14 125	0.10 67	0.17 233	0.12 152	0.14 163	0.15 261

IGEV-Stereo	0.29 135	0.21 245	0.38 187	0.37 170	0.25 256	0.30 132	0.35 292	0.63 214	0.35 125	0.39 160	0.33 107	0.33 124	0.28 157	0.59 281	0.25 122	0.14 125	0.10 67	0.17 233	0.12 152	0.14 163	0.15 261
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.37 232	0.19 171	0.38 187	0.43 362	0.24 224	0.37 215	0.38 351	0.52 154	0.62 246	0.87 426	0.84 323	0.64 311	0.35 227	0.37 77	0.28 190	0.13 80	0.11 166	0.20 351	0.18 353	0.15 213	0.11 103

error version	0.37 232	0.19 171	0.38 187	0.43 362	0.24 224	0.37 215	0.38 351	0.52 154	0.62 246	0.87 426	0.84 323	0.64 311	0.35 227	0.37 77	0.28 190	0.13 80	0.11 166	0.20 351	0.18 353	0.15 213	0.11 103

test-v	0.37 232	0.19 171	0.38 187	0.43 362	0.24 224	0.37 215	0.38 351	0.52 154	0.62 246	0.87 426	0.84 323	0.64 311	0.35 227	0.37 77	0.28 190	0.13 80	0.11 166	0.20 351	0.18 353	0.15 213	0.11 103

KYRaft	0.48 358	0.20 208	0.38 187	0.44 381	0.23 195	0.44 273	0.37 329	0.66 237	0.41 172	0.94 468	1.73 556	0.79 393	0.41 276	0.63 314	0.31 220	0.16 247	0.11 166	0.18 281	0.22 449	0.16 257	0.78 590

test-2	0.37 232	0.19 171	0.38 187	0.43 362	0.24 224	0.37 215	0.38 351	0.52 154	0.62 246	0.87 426	0.84 323	0.64 311	0.35 227	0.37 77	0.28 190	0.13 80	0.11 166	0.20 351	0.18 353	0.15 213	0.11 103

ICVP	0.46 330	0.25 367	0.38 187	0.48 441	0.28 355	0.58 355	0.43 417	1.00 411	0.70 288	0.67 289	0.95 380	0.75 377	0.55 357	0.53 211	0.54 416	0.23 443	0.17 423	0.19 321	0.17 326	0.19 350	0.20 401
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FENet	0.42 293	0.22 284	0.38 187	0.39 229	0.24 224	0.55 331	0.32 245	0.79 333	0.70 288	0.71 317	0.72 252	0.63 304	0.57 366	0.62 303	0.44 357	0.19 358	0.13 303	0.19 321	0.17 326	0.18 316	0.19 378

PSMNet-RSSM	0.48 358	0.22 284	0.38 187	0.42 341	0.25 256	0.50 304	0.37 329	1.10 453	0.77 332	0.70 310	1.06 437	0.84 410	0.64 415	0.62 303	0.47 383	0.23 443	0.15 371	0.23 430	0.25 490	0.20 366	0.19 378

CBMV_ROB	0.59 461	0.37 478	0.38 187	0.39 229	0.28 355	0.74 438	0.28 172	1.00 411	0.98 458	0.94 468	1.25 494	0.81 404	0.78 487	0.87 459	0.50 391	0.36 548	0.37 567	0.43 557	0.40 559	0.33 507	0.30 500

FlowAnything_test	0.29 135	0.19 171	0.39 206	0.47 434	0.26 300	0.46 288	0.25 124	0.43 112	0.31 87	0.29 92	0.26 62	0.35 137	0.26 131	0.40 101	0.37 306	0.21 400	0.15 371	0.22 408	0.26 504	0.16 257	0.16 307

coex_refinement	0.53 415	0.21 245	0.39 206	0.44 381	0.30 399	0.76 449	0.39 374	1.09 451	0.90 419	0.85 411	1.12 454	1.00 463	0.56 364	0.63 314	0.81 485	0.21 400	0.13 303	0.16 193	0.16 276	0.20 366	0.21 419

MM-Stereo_test2	0.30 152	0.18 133	0.39 206	0.40 267	0.24 224	0.42 262	0.42 410	0.63 214	0.41 172	0.37 143	0.35 122	0.32 112	0.26 131	0.53 211	0.25 122	0.12 47	0.10 67	0.15 165	0.12 152	0.15 213	0.10 54

StereoAnything_RVC	0.21 45	0.68 564	0.39 206	0.28 4	0.15 2	0.23 28	0.18 14	0.20 1	0.19 9	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 83	0.30 21	0.18 1	0.16 247	0.09 25	0.12 53	0.08 1	0.16 257	0.09 6

test_for_model	0.82 513	3.60 626	0.39 206	2.35 614	2.07 614	0.39 236	0.28 172	0.42 99	0.45 197	0.71 317	0.31 103	0.30 101	0.27 142	0.34 54	0.25 122	0.34 539	0.11 166	0.13 90	0.09 10	3.49 626	0.18 345

EKT-Stereo	0.35 197	0.23 305	0.39 206	0.43 362	0.29 382	0.38 228	0.31 224	0.69 265	0.64 264	0.45 184	0.63 225	0.49 230	0.27 142	0.56 233	0.33 242	0.18 326	0.14 340	0.18 281	0.15 244	0.16 257	0.16 307

riskmin	0.38 247	0.20 208	0.39 206	0.32 63	0.23 195	0.53 320	0.30 198	0.63 214	0.80 353	0.49 200	0.56 206	0.73 369	0.58 375	0.55 223	0.36 290	0.17 290	0.11 166	0.19 321	0.13 186	0.19 350	0.20 401

CroCo-Stereo Lap2	0.28 124	0.24 342	0.39 206	0.50 470	0.29 382	0.20 10	0.31 224	0.49 135	0.38 156	0.24 53	0.27 68	0.46 216	0.31 199	0.39 93	0.30 213	0.14 125	0.15 371	0.16 193	0.13 186	0.16 257	0.15 261

AFF-stereo	0.38 247	0.19 171	0.39 206	0.37 170	0.21 133	0.27 83	0.31 224	0.65 228	0.66 272	0.64 264	1.13 461	0.76 383	0.39 264	0.55 223	0.33 242	0.11 32	0.09 25	0.16 193	0.16 276	0.13 118	0.11 103

hitnet-ft	0.55 429	0.27 403	0.39 206	0.41 301	0.28 355	0.78 454	0.40 385	0.92 381	0.90 419	0.82 388	1.01 408	1.13 507	0.70 454	0.78 420	0.67 455	0.28 497	0.20 466	0.28 501	0.22 449	0.29 479	0.26 466

NOSS_ROB	0.57 447	0.39 495	0.39 206	0.44 381	0.30 399	0.73 437	0.54 486	1.03 427	1.08 507	0.67 289	0.87 344	0.76 383	0.57 366	0.77 416	0.47 383	0.38 552	0.38 569	0.44 560	0.42 568	0.37 528	0.34 524

SGM-Forest	0.62 467	0.32 447	0.39 206	0.43 362	0.30 399	1.02 511	0.55 490	1.09 451	1.05 491	1.06 517	1.18 481	1.10 497	0.67 431	0.88 462	0.62 441	0.31 514	0.33 560	0.33 529	0.30 525	0.30 488	0.28 483
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
G2L-Stereo_test	0.48 358	0.20 208	0.40 218	0.34 97	0.23 195	0.57 349	0.58 500	1.10 453	0.77 332	0.86 418	0.94 371	0.95 450	0.54 351	0.68 364	0.60 434	0.16 247	0.12 229	0.14 123	0.12 152	0.15 213	0.15 261

LG-Stereo	0.24 84	0.18 133	0.40 218	0.39 229	0.20 100	0.22 21	0.27 153	0.32 22	0.36 133	0.26 66	0.44 149	0.22 37	0.16 14	0.37 77	0.27 169	0.11 32	0.12 229	0.16 193	0.15 244	0.13 118	0.09 6

rvit_stereo_0080	0.31 158	0.25 367	0.40 218	0.39 229	0.28 355	0.27 83	0.46 433	0.49 135	0.44 188	0.35 132	0.42 145	0.40 175	0.28 157	0.41 109	0.33 242	0.22 426	0.17 423	0.17 233	0.16 276	0.22 412	0.15 261

MGS-Stereo	0.28 124	0.19 171	0.40 218	0.36 153	0.23 195	0.37 215	0.30 198	0.39 81	0.44 188	0.31 103	0.51 182	0.40 175	0.24 105	0.43 127	0.26 151	0.15 192	0.12 229	0.15 165	0.13 186	0.14 163	0.13 193

whm_eth	0.31 158	0.25 367	0.40 218	0.39 229	0.28 355	0.27 83	0.46 433	0.49 135	0.44 188	0.35 132	0.42 145	0.40 175	0.28 157	0.41 109	0.33 242	0.22 426	0.17 423	0.17 233	0.16 276	0.22 412	0.15 261

GCAP-Stereo	0.28 124	0.19 171	0.40 218	0.38 200	0.19 65	0.38 228	0.23 95	0.57 173	0.41 172	0.45 184	0.49 169	0.39 163	0.27 142	0.33 48	0.23 89	0.14 125	0.12 229	0.14 123	0.11 121	0.12 81	0.11 103

4D-IteraStereo	0.33 175	0.18 133	0.40 218	0.40 267	0.24 224	0.32 171	0.27 153	0.58 179	0.72 300	0.65 273	0.54 197	0.42 191	0.23 95	0.45 143	0.28 190	0.14 125	0.09 25	0.19 321	0.16 276	0.16 257	0.11 103

PSMNet-ADL	0.48 358	0.27 403	0.40 218	0.48 441	0.30 399	0.68 417	0.37 329	0.90 374	0.80 353	0.61 243	0.80 301	0.92 444	0.62 398	0.72 386	0.63 444	0.23 443	0.18 440	0.18 281	0.20 408	0.22 412	0.20 401

RAFT-345	0.40 275	0.18 133	0.40 218	0.38 200	0.22 153	0.33 178	0.26 137	0.61 200	0.51 216	0.74 341	1.79 560	0.45 208	0.33 216	0.66 343	0.36 290	0.14 125	0.11 166	0.18 281	0.14 217	0.13 118	0.13 193

TestStereo	0.38 247	0.31 443	0.40 218	0.45 404	0.20 100	0.40 240	0.37 329	0.66 237	0.65 269	0.53 215	0.78 288	0.47 219	0.40 270	0.55 223	0.37 306	0.18 326	0.13 303	0.20 351	0.15 244	0.22 412	0.13 193

AIO-test2	0.39 263	0.21 245	0.41 228	0.47 434	0.25 256	0.45 283	0.35 292	0.77 323	1.27 546	0.36 136	0.87 344	0.37 150	0.30 191	0.47 165	0.27 169	0.15 192	0.13 303	0.21 393	0.23 465	0.15 213	0.13 193

rrr	0.29 135	0.22 284	0.41 228	0.35 133	0.27 331	0.37 215	0.32 245	0.52 154	0.42 180	0.38 152	0.30 92	0.35 137	0.27 142	0.51 195	0.22 52	0.15 192	0.12 229	0.16 193	0.13 186	0.13 118	0.14 237

testlalala_base	0.46 330	0.25 367	0.41 228	0.46 425	0.33 448	0.58 355	0.25 124	0.57 173	0.34 111	0.51 206	0.56 206	0.46 216	0.30 191	0.43 127	0.31 220	1.47 610	0.11 166	0.14 123	0.09 10	1.59 599	0.13 193

TestStereo1	0.43 303	0.23 305	0.41 228	0.51 486	0.24 224	0.34 189	0.40 385	0.77 323	0.90 419	0.68 295	0.96 384	0.48 224	0.46 304	0.91 477	0.32 230	0.16 247	0.13 303	0.18 281	0.15 244	0.14 163	0.13 193

fff	0.37 232	0.16 77	0.41 228	0.34 97	0.19 65	0.29 116	0.30 198	0.69 265	1.06 498	0.69 304	0.78 288	0.42 191	0.63 404	0.46 158	0.34 257	0.14 125	0.10 67	0.14 123	0.11 121	0.11 38	0.13 193

x	0.39 263	0.24 342	0.41 228	0.34 97	0.23 195	0.52 312	0.32 245	0.86 355	0.52 219	0.57 227	0.70 249	0.59 285	0.50 328	0.49 181	0.46 376	0.17 290	0.15 371	0.17 233	0.15 244	0.17 292	0.16 307

SA-5K	0.43 303	0.23 305	0.41 228	0.51 486	0.24 224	0.34 189	0.40 385	0.77 323	0.90 419	0.68 295	0.96 384	0.48 224	0.46 304	0.91 477	0.32 230	0.16 247	0.13 303	0.18 281	0.15 244	0.14 163	0.13 193

Sa-1000	0.48 358	0.24 342	0.41 228	0.45 404	0.25 256	0.59 368	0.34 268	0.81 340	0.93 437	0.82 388	1.50 539	0.53 245	0.45 299	0.92 480	0.30 213	0.15 192	0.12 229	0.21 393	0.19 383	0.15 213	0.13 193

HHNet	0.41 286	0.17 106	0.41 228	0.34 97	0.37 476	0.33 178	0.34 268	0.69 265	0.75 317	0.86 418	1.30 506	0.52 241	0.32 204	0.52 202	0.35 274	0.15 192	0.11 166	0.19 321	0.15 244	0.15 213	0.24 452

RAFT-RH_RVC	0.56 440	0.17 106	0.41 228	0.37 170	0.23 195	0.57 349	0.24 114	0.60 194	0.70 288	1.19 540	3.94 612	0.56 257	0.38 253	0.65 335	0.36 290	0.13 80	0.11 166	0.20 351	0.14 217	0.12 81	0.13 193

HCRNet	0.44 310	0.34 460	0.41 228	0.53 508	0.26 300	0.53 320	0.29 182	0.83 345	0.63 257	0.71 317	0.81 308	0.77 389	0.50 328	0.66 343	0.36 290	0.24 455	0.16 403	0.24 447	0.20 408	0.21 390	0.18 345

DCANet	0.36 215	0.16 77	0.41 228	0.34 97	0.19 65	0.30 132	0.30 198	0.68 257	0.91 426	0.70 310	0.77 277	0.43 199	0.57 366	0.45 143	0.34 257	0.14 125	0.10 67	0.14 123	0.11 121	0.13 118	0.12 150

csc	0.37 232	0.16 77	0.41 228	0.34 97	0.19 65	0.29 116	0.30 198	0.69 265	1.06 498	0.69 304	0.78 288	0.42 191	0.63 404	0.46 158	0.34 257	0.14 125	0.10 67	0.14 123	0.11 121	0.11 38	0.13 193

cscssc	0.37 232	0.16 77	0.41 228	0.34 97	0.19 65	0.29 116	0.30 198	0.69 265	1.06 498	0.69 304	0.78 288	0.42 191	0.63 404	0.46 158	0.34 257	0.14 125	0.10 67	0.14 123	0.11 121	0.11 38	0.13 193

111	0.40 275	0.17 106	0.41 228	0.34 97	0.19 65	0.52 312	0.28 172	0.74 306	1.16 521	0.50 203	0.91 363	0.63 304	0.48 313	0.61 295	0.35 274	0.14 125	0.10 67	0.14 123	0.12 152	0.13 118	0.13 193

test_xeample3	0.29 135	0.21 245	0.41 228	0.35 133	0.26 300	0.35 198	0.32 245	0.56 168	0.36 133	0.43 178	0.32 105	0.34 128	0.28 157	0.54 218	0.23 89	0.14 125	0.11 166	0.16 193	0.12 152	0.14 163	0.13 193

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 215	0.17 106	0.41 228	0.35 133	0.19 65	0.33 178	0.29 182	0.65 228	0.73 307	0.68 295	1.01 408	0.56 257	0.40 270	0.42 120	0.30 213	0.11 32	0.09 25	0.15 165	0.14 217	0.13 118	0.10 54

cf-r	0.47 346	0.23 305	0.41 228	0.39 229	0.23 195	0.59 368	0.37 329	0.88 367	0.85 384	0.72 329	1.05 431	0.94 448	0.62 398	0.56 233	0.54 416	0.21 400	0.14 340	0.17 233	0.19 383	0.15 213	0.15 261

HSM	0.51 400	0.24 342	0.41 228	0.39 229	0.24 224	0.75 443	0.40 385	1.22 512	0.75 317	0.81 379	0.91 363	1.21 514	0.69 441	0.87 459	0.46 376	0.17 290	0.13 303	0.17 233	0.14 217	0.17 292	0.17 327

SGM_RVC	0.97 539	0.28 417	0.41 228	0.39 229	0.22 153	1.55 570	0.73 547	1.51 572	1.25 542	2.25 597	1.92 567	2.58 591	1.56 581	2.02 590	1.19 553	0.27 486	0.27 527	0.27 493	0.25 490	0.25 452	0.25 460
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	0.64 470	0.35 466	0.41 228	0.42 341	0.25 256	1.01 509	0.77 551	1.13 467	1.09 509	1.17 536	1.22 487	1.04 476	0.75 472	0.88 462	0.63 444	0.28 497	0.30 540	0.34 531	0.30 525	0.26 459	0.26 466
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
G2L-ROB	0.47 346	0.19 171	0.42 249	0.35 133	0.22 153	0.57 349	0.42 410	1.14 476	0.71 299	0.84 407	0.75 267	1.09 493	0.53 339	0.74 399	0.53 411	0.17 290	0.12 229	0.14 123	0.12 152	0.17 292	0.19 378

GCAP-BAT	0.30 152	0.21 245	0.42 249	0.33 80	0.27 331	0.26 69	0.27 153	0.45 123	0.30 82	0.60 235	0.64 228	0.45 208	0.23 95	0.56 233	0.26 151	0.15 192	0.12 229	0.15 165	0.10 80	0.12 81	0.11 103

AE-Stereo	0.34 181	0.21 245	0.42 249	0.48 441	0.31 421	0.48 296	0.35 292	0.61 200	0.62 246	0.32 116	0.55 203	0.52 241	0.27 142	0.47 165	0.29 207	0.13 80	0.13 303	0.18 281	0.16 276	0.15 213	0.12 150

11t1	0.36 215	0.21 245	0.42 249	0.35 133	0.22 153	0.62 384	0.29 182	0.69 265	0.43 182	0.60 235	0.53 195	0.53 245	0.48 313	0.56 233	0.40 328	0.18 326	0.14 340	0.16 193	0.13 186	0.17 292	0.17 327

CASS	0.45 320	0.27 403	0.42 249	0.48 441	0.22 153	0.61 376	0.34 268	0.97 402	0.62 246	0.71 317	0.85 333	0.61 296	0.55 357	0.57 246	0.41 332	0.29 504	0.16 403	0.22 408	0.18 353	0.22 412	0.28 483
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.49 377	0.20 208	0.42 249	0.38 200	0.23 195	0.91 488	0.35 292	0.75 313	0.62 246	0.85 411	1.54 544	1.06 482	0.66 428	0.51 195	0.43 341	0.16 247	0.13 303	0.19 321	0.21 431	0.16 257	0.14 237

GrayStereo	0.49 377	0.19 171	0.42 249	0.46 425	0.28 355	0.53 320	0.67 522	0.69 265	0.63 257	1.02 502	1.47 538	0.78 391	0.76 475	0.56 233	0.33 242	0.14 125	0.12 229	0.17 233	0.17 326	0.15 213	0.29 491

test_xeample	1.01 543	0.21 245	0.42 249	0.35 133	0.21 133	0.71 429	0.39 374	1.23 517	0.86 389	0.81 379	1.04 427	0.69 341	0.61 392	0.69 370	10.93 626	0.19 358	0.15 371	0.18 281	0.17 326	0.18 316	0.17 327

GwcNet-RSSM	0.49 377	0.24 342	0.42 249	0.40 267	0.23 195	0.55 331	0.38 351	0.93 383	0.93 437	0.71 317	1.16 477	0.86 417	0.60 386	0.62 303	0.66 452	0.21 400	0.14 340	0.19 321	0.20 408	0.16 257	0.15 261

R-Stereo Train	0.39 263	0.18 133	0.42 249	0.42 341	0.26 300	0.40 240	0.32 245	0.72 293	0.34 111	0.89 440	1.28 499	0.57 262	0.35 227	0.42 120	0.32 230	0.15 192	0.12 229	0.14 123	0.12 152	0.14 163	0.13 193

RAFT-Stereo	0.39 263	0.18 133	0.42 249	0.42 341	0.26 300	0.40 240	0.32 245	0.72 293	0.34 111	0.89 440	1.28 499	0.57 262	0.35 227	0.42 120	0.32 230	0.15 192	0.12 229	0.14 123	0.12 152	0.14 163	0.13 193
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
test_sample2	0.42 293	0.22 284	0.43 260	0.33 80	0.21 133	0.58 355	0.39 374	0.95 395	0.67 275	0.63 254	0.77 277	0.69 341	0.57 366	0.61 295	0.38 315	0.19 358	0.14 340	0.18 281	0.16 276	0.19 350	0.18 345

ttt	0.51 400	0.25 367	0.43 260	0.38 200	0.24 224	0.65 408	0.38 351	1.18 495	1.05 491	0.72 329	1.08 443	0.63 304	0.49 317	0.84 445	0.59 431	0.24 455	0.21 476	0.22 408	0.20 408	0.24 442	0.24 452

testlalala	0.28 124	0.19 171	0.43 260	0.34 97	0.23 195	0.45 283	0.30 198	0.43 112	0.29 73	0.68 295	0.49 169	0.35 137	0.25 114	0.32 34	0.25 122	0.14 125	0.11 166	0.14 123	0.09 10	0.11 38	0.11 103

anonymousdsp2	0.35 197	0.20 208	0.43 260	0.37 170	0.24 224	0.48 296	0.31 224	0.86 355	0.65 269	0.55 221	0.50 173	0.50 233	0.34 224	0.56 233	0.31 220	0.14 125	0.10 67	0.14 123	0.10 80	0.16 257	0.14 237

HBP-ISP	0.59 461	0.45 517	0.43 260	0.45 404	0.33 448	0.70 424	0.28 172	1.11 459	1.00 469	0.83 400	1.18 481	0.65 324	0.68 437	0.88 462	0.52 408	0.35 544	0.38 569	0.47 565	0.41 564	0.38 532	0.31 508

BUS	0.45 320	0.25 367	0.43 260	0.45 404	0.28 355	0.70 424	0.34 268	0.94 388	0.76 325	0.75 343	0.80 301	0.65 324	0.49 317	0.64 328	0.51 401	0.20 381	0.14 340	0.22 408	0.19 383	0.18 316	0.18 345

test_5	0.43 303	0.24 342	0.43 260	0.52 498	0.28 355	0.28 104	0.42 410	0.72 293	0.82 366	0.62 245	0.91 363	0.72 358	0.55 357	0.79 425	0.35 274	0.14 125	0.11 166	0.18 281	0.18 353	0.18 316	0.16 307

BSDual-CNN	0.46 330	0.25 367	0.43 260	0.45 404	0.28 355	0.77 450	0.40 385	0.94 388	0.76 325	0.75 343	0.80 301	0.76 383	0.54 351	0.64 328	0.43 341	0.20 381	0.14 340	0.22 408	0.19 383	0.18 316	0.18 345

psmg	0.49 377	0.25 367	0.43 260	0.41 301	0.28 355	0.85 480	0.43 417	0.99 407	0.76 325	0.91 452	0.94 371	0.76 383	0.54 351	0.64 328	0.43 341	0.20 381	0.15 371	0.20 351	0.20 408	0.18 316	0.18 345

test-3	0.34 181	0.16 77	0.43 260	0.39 229	0.21 133	0.43 265	0.22 75	0.63 214	0.78 342	0.71 317	0.45 152	0.64 311	0.27 142	0.43 127	0.31 220	0.12 47	0.09 25	0.17 233	0.13 186	0.12 81	0.10 54

test_1	0.34 181	0.16 77	0.43 260	0.39 229	0.21 133	0.43 265	0.23 95	0.63 214	0.78 342	0.68 295	0.45 152	0.64 311	0.27 142	0.43 127	0.31 220	0.12 47	0.09 25	0.17 233	0.13 186	0.12 81	0.10 54

xxxx	1.01 543	0.22 284	0.43 260	0.36 153	0.21 133	0.82 473	0.36 314	1.32 541	0.88 403	0.71 317	0.94 371	0.97 455	0.63 404	0.64 328	10.58 625	0.20 381	0.16 403	0.18 281	0.17 326	0.19 350	0.19 378

rvit_stereo_0081_aga	0.31 158	0.28 417	0.44 272	0.42 341	0.29 382	0.34 189	0.31 224	0.44 119	0.40 168	0.39 160	0.44 149	0.40 175	0.32 204	0.42 120	0.29 207	0.23 443	0.17 423	0.19 321	0.16 276	0.20 366	0.15 261

MyStereo04	0.44 310	0.22 284	0.44 272	0.42 341	0.28 355	0.40 240	0.50 459	1.00 411	1.08 507	0.62 245	0.58 215	0.55 254	0.57 366	0.71 381	0.44 357	0.14 125	0.13 303	0.18 281	0.17 326	0.17 292	0.16 307

qqq	0.40 275	0.26 386	0.44 272	0.36 153	0.22 153	0.46 288	0.36 314	0.85 351	0.54 226	0.56 224	0.69 246	0.65 324	0.53 339	0.55 223	0.45 366	0.17 290	0.16 403	0.20 351	0.19 383	0.18 316	0.17 327

DisPM	0.39 263	0.19 171	0.44 272	0.41 301	0.27 331	0.24 43	0.31 224	0.65 228	0.57 239	0.87 426	0.87 344	0.60 291	0.32 204	0.76 409	0.32 230	0.18 326	0.12 229	0.19 321	0.17 326	0.15 213	0.20 401

RAFT_CTSACE	0.45 320	0.20 208	0.44 272	0.45 404	0.27 331	0.34 189	0.39 374	0.60 194	0.73 307	0.76 350	1.44 532	0.83 406	0.38 253	1.08 516	0.26 151	0.12 47	0.13 303	0.18 281	0.16 276	0.15 213	0.11 103

test_3	0.36 215	0.19 171	0.44 272	0.44 381	0.23 195	0.48 296	0.36 314	0.66 237	0.82 366	0.64 264	0.45 152	0.68 337	0.25 114	0.41 109	0.31 220	0.12 47	0.10 67	0.18 281	0.16 276	0.15 213	0.11 103

IIG-Stereo	0.43 303	0.21 245	0.44 272	0.50 470	0.25 256	0.44 273	0.21 64	0.71 288	0.76 325	0.83 400	0.95 380	0.83 406	0.43 284	0.90 470	0.35 274	0.15 192	0.12 229	0.19 321	0.14 217	0.15 213	0.11 103

RAFT_R40	0.40 275	0.19 171	0.44 272	0.43 362	0.25 256	0.23 28	0.26 137	0.67 247	0.67 275	0.98 486	0.78 288	0.72 358	0.43 284	0.76 409	0.35 274	0.16 247	0.11 166	0.20 351	0.16 276	0.18 316	0.14 237

222	1.18 566	0.22 284	0.44 272	0.37 170	0.22 153	0.79 457	0.37 329	1.31 540	0.89 416	0.92 460	1.08 443	0.72 358	0.71 458	0.66 343	13.89 629	0.20 381	0.15 371	0.17 233	0.16 276	0.18 316	0.19 378

EAI-Stereo	0.34 181	0.19 171	0.44 272	0.39 229	0.21 133	0.31 153	0.30 198	1.15 480	0.30 82	0.49 200	0.75 267	0.36 148	0.28 157	0.62 303	0.27 169	0.14 125	0.11 166	0.14 123	0.13 186	0.13 118	0.12 150

Gwc-CoAtRS	0.34 181	0.17 106	0.44 272	0.39 229	0.23 195	0.34 189	0.22 75	0.70 280	0.75 317	0.60 235	0.59 216	0.58 270	0.29 173	0.45 143	0.26 151	0.14 125	0.11 166	0.14 123	0.12 152	0.12 81	0.12 150

CVANet_RVC	0.57 447	0.33 455	0.44 272	0.47 434	0.32 437	0.67 415	0.61 510	1.05 435	0.93 437	0.85 411	1.04 427	1.01 467	0.73 465	0.83 440	0.52 408	0.29 504	0.19 454	0.27 493	0.25 490	0.31 494	0.21 419

testlalala2	0.36 215	0.18 133	0.45 284	0.89 581	0.53 551	0.44 273	0.26 137	0.61 200	0.49 210	0.68 295	0.56 206	0.44 206	0.24 105	0.34 54	0.31 220	0.15 192	0.12 229	0.14 123	0.10 80	0.13 118	0.13 193

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 181	0.27 403	0.45 284	0.36 153	0.25 256	0.48 296	0.30 198	0.58 179	0.90 419	0.42 175	0.36 127	0.30 101	0.29 173	0.49 181	0.30 213	0.16 247	0.14 340	0.18 281	0.15 244	0.18 316	0.15 261

MyStereo05	0.44 310	0.21 245	0.45 284	0.41 301	0.28 355	0.41 255	0.50 459	0.93 383	1.09 509	0.76 350	0.61 221	0.51 237	0.57 366	0.73 392	0.42 336	0.14 125	0.13 303	0.18 281	0.17 326	0.17 292	0.15 261

StereoVision	0.42 293	0.28 417	0.45 284	0.49 456	0.28 355	0.38 228	0.38 351	0.72 293	0.62 246	0.44 181	1.14 466	0.54 249	0.39 264	0.56 233	0.34 257	0.21 400	0.24 503	0.25 460	0.24 481	0.26 459	0.16 307

GANet-ADL	0.42 293	0.25 367	0.45 284	0.43 362	0.29 382	0.54 326	0.35 292	0.89 369	0.86 389	0.63 254	0.72 252	0.68 337	0.42 278	0.52 202	0.41 332	0.21 400	0.14 340	0.15 165	0.13 186	0.18 316	0.19 378

CrosDoStereo	0.50 393	0.18 133	0.45 284	0.38 200	0.24 224	0.40 240	1.18 588	0.67 247	0.86 389	0.94 468	1.37 516	0.63 304	0.77 482	0.65 335	0.45 366	0.15 192	0.12 229	0.17 233	0.18 353	0.14 163	0.14 237

NF-Stereo	0.38 247	0.20 208	0.45 284	0.41 301	0.25 256	0.26 69	0.31 224	0.69 265	0.70 288	0.65 273	0.77 277	0.57 262	0.30 191	0.67 354	0.35 274	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.16 257	0.27 476

NRIStereo	0.36 215	0.20 208	0.45 284	0.41 301	0.23 195	0.34 189	0.26 137	0.65 228	0.55 231	0.64 264	0.63 225	0.56 257	0.37 249	0.65 335	0.37 306	0.15 192	0.11 166	0.18 281	0.15 244	0.17 292	0.14 237

ASMatch	0.48 358	0.19 171	0.45 284	0.39 229	0.28 355	0.37 215	0.26 137	0.74 306	0.68 280	0.76 350	2.34 579	0.61 296	0.52 335	0.62 303	0.37 306	0.14 125	0.12 229	0.17 233	0.15 244	0.14 163	0.21 419

DeepStereo_LL	0.50 393	0.18 133	0.45 284	0.38 200	0.24 224	0.40 240	1.18 588	0.67 247	0.86 389	0.94 468	1.37 516	0.63 304	0.77 482	0.65 335	0.45 366	0.15 192	0.12 229	0.17 233	0.18 353	0.14 163	0.14 237

SST-Stereo	0.40 275	0.19 171	0.45 284	0.42 341	0.25 256	0.25 58	0.21 64	0.66 237	0.47 206	1.08 524	0.79 298	0.72 358	0.43 284	0.77 416	0.35 274	0.16 247	0.11 166	0.20 351	0.16 276	0.19 350	0.15 261

THIR-Stereo	0.50 393	0.18 133	0.45 284	0.38 200	0.23 195	0.75 443	0.67 522	0.66 237	0.87 398	1.02 502	1.40 522	0.72 358	0.76 475	0.62 303	0.42 336	0.15 192	0.11 166	0.17 233	0.18 353	0.14 163	0.15 261

Pruner-Stereo	0.38 247	0.20 208	0.45 284	0.40 267	0.25 256	0.22 21	0.24 114	0.67 247	0.55 231	0.89 440	0.76 273	0.68 337	0.29 173	0.62 303	0.35 274	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.17 326	0.17 292	0.18 345

RAFT	0.45 320	0.22 284	0.45 284	0.47 434	0.26 300	0.54 326	0.47 440	0.66 237	0.58 241	0.80 366	0.82 312	0.94 448	0.57 366	0.75 405	0.34 257	0.17 290	0.15 371	0.22 408	0.20 408	0.16 257	0.12 150

XX-Stereo	0.37 232	0.17 106	0.45 284	0.55 523	0.36 469	0.38 228	0.20 43	0.60 194	0.30 82	0.46 190	1.30 506	0.73 369	0.26 131	0.56 233	0.26 151	0.16 247	0.11 166	0.17 233	0.16 276	0.14 163	0.10 54

CFNet-RSSM	0.34 181	0.17 106	0.45 284	0.39 229	0.22 153	0.35 198	0.23 95	0.73 304	0.84 376	0.65 273	0.54 197	0.57 262	0.28 157	0.46 158	0.26 151	0.13 80	0.10 67	0.14 123	0.12 152	0.13 118	0.11 103

HITNet	0.41 286	0.26 386	0.45 284	0.33 80	0.17 25	0.63 393	0.30 198	0.93 383	0.64 264	0.71 317	0.82 312	0.64 311	0.52 335	0.59 281	0.43 341	0.14 125	0.10 67	0.15 165	0.13 186	0.19 350	0.12 150
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
UGAM	0.52 409	0.22 284	0.46 301	0.45 404	0.25 256	0.41 255	0.52 477	0.62 206	1.16 521	0.76 350	1.13 461	1.32 532	0.57 366	1.00 499	0.53 411	0.17 290	0.14 340	0.25 460	0.21 431	0.15 213	0.13 193

test_sample1	0.42 293	0.22 284	0.46 301	0.34 97	0.23 195	0.58 355	0.35 292	0.99 407	0.49 210	0.62 245	0.75 267	0.69 341	0.61 392	0.58 266	0.44 357	0.18 326	0.14 340	0.17 233	0.15 244	0.17 292	0.17 327

mmm	0.44 310	0.27 403	0.46 301	0.38 200	0.24 224	0.61 376	0.35 292	0.94 388	0.53 222	0.72 329	1.05 431	0.63 304	0.50 328	0.57 246	0.45 366	0.18 326	0.15 371	0.23 430	0.20 408	0.20 366	0.18 345

1111x	0.55 429	0.22 284	0.46 301	0.38 200	0.20 100	0.66 411	0.43 417	1.23 517	0.99 463	0.71 317	0.99 403	0.95 450	0.69 441	0.90 470	1.08 542	0.18 326	0.17 423	0.18 281	0.19 383	0.20 366	0.18 345

DCRE	0.37 232	0.18 133	0.46 301	0.45 404	0.32 437	0.42 262	0.37 329	0.63 214	0.51 216	0.47 195	0.94 371	0.56 257	0.36 245	0.52 202	0.32 230	0.14 125	0.13 303	0.15 165	0.14 217	0.14 163	0.13 193

SA	0.44 310	0.25 367	0.46 301	0.46 425	0.24 224	0.43 265	0.36 314	0.75 313	0.96 451	0.59 231	1.03 421	0.48 224	0.52 335	0.94 493	0.32 230	0.16 247	0.12 229	0.21 393	0.19 383	0.15 213	0.13 193

OMP-Stereo	0.42 293	0.22 284	0.46 301	0.52 498	0.24 224	0.36 208	0.25 124	0.71 288	0.78 342	0.77 356	0.64 228	0.89 432	0.39 264	0.91 477	0.35 274	0.15 192	0.12 229	0.20 351	0.15 244	0.15 213	0.12 150

OCTAStereo	0.38 247	0.20 208	0.46 301	0.41 301	0.25 256	0.26 69	0.31 224	0.69 265	0.70 288	0.65 273	0.77 277	0.58 270	0.30 191	0.67 354	0.35 274	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.16 257	0.27 476

RE-Stereo	0.38 247	0.20 208	0.46 301	0.41 301	0.25 256	0.26 69	0.31 224	0.69 265	0.70 288	0.65 273	0.77 277	0.58 270	0.30 191	0.67 354	0.35 274	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.16 257	0.27 476

TVStereo	0.38 247	0.20 208	0.46 301	0.41 301	0.25 256	0.26 69	0.31 224	0.69 265	0.70 288	0.65 273	0.77 277	0.58 270	0.30 191	0.67 354	0.35 274	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.16 257	0.27 476

CFNet	0.51 400	0.29 429	0.46 301	0.41 301	0.27 331	0.70 424	0.32 245	1.13 467	1.00 469	0.72 329	1.07 440	0.85 412	0.60 386	0.76 409	0.52 408	0.19 358	0.14 340	0.23 430	0.23 465	0.21 390	0.16 307

SGM-ForestM	4.04 615	0.32 447	0.46 301	0.43 362	0.27 331	7.50 623	1.45 608	3.84 617	4.24 618	8.19 630	6.76 627	19.00 643	9.08 626	10.74 630	6.62 620	0.31 514	0.33 560	0.32 524	0.32 539	0.29 479	0.29 491

FACV-RUCA	0.43 303	0.28 417	0.47 313	0.45 404	0.33 448	0.58 355	0.34 268	0.82 342	0.73 307	0.57 227	0.84 323	0.47 219	0.50 328	0.54 218	0.39 321	0.22 426	0.15 371	0.35 533	0.16 276	0.28 475	0.21 419

rvit_stereo_0081	0.32 164	0.24 342	0.47 313	0.43 362	0.26 300	0.30 132	0.37 329	0.42 99	0.55 231	0.36 136	0.40 139	0.39 163	0.35 227	0.43 127	0.33 242	0.22 426	0.16 403	0.19 321	0.16 276	0.19 350	0.13 193

rvit_stereo_0082	0.32 164	0.24 342	0.47 313	0.43 362	0.26 300	0.30 132	0.37 329	0.42 99	0.55 231	0.36 136	0.40 139	0.39 163	0.35 227	0.43 127	0.33 242	0.22 426	0.16 403	0.19 321	0.16 276	0.19 350	0.13 193

rvit_stereo_ft	0.33 175	0.25 367	0.47 313	0.52 498	0.32 437	0.33 178	0.47 440	0.49 135	0.50 214	0.34 125	0.41 142	0.41 181	0.32 204	0.48 176	0.34 257	0.22 426	0.14 340	0.19 321	0.18 353	0.19 350	0.14 237

HH	0.35 197	0.20 208	0.47 313	0.40 267	0.25 256	0.33 178	0.31 224	0.76 320	0.38 156	0.43 178	0.57 210	0.79 393	0.44 294	0.71 381	0.25 122	0.15 192	0.11 166	0.15 165	0.14 217	0.14 163	0.12 150

HanStereo	0.35 197	0.20 208	0.47 313	0.40 267	0.25 256	0.33 178	0.31 224	0.76 320	0.38 156	0.43 178	0.57 210	0.79 393	0.44 294	0.71 381	0.25 122	0.15 192	0.11 166	0.15 165	0.14 217	0.14 163	0.12 150

Patchmatch Stereo++	0.35 197	0.23 305	0.47 313	0.41 301	0.22 153	0.24 43	0.22 75	0.59 184	0.36 133	0.63 254	0.73 256	0.58 270	0.38 253	0.58 266	0.36 290	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.20 366	0.15 261
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
TransformOpticalFlow	0.44 310	0.20 208	0.47 313	0.41 301	0.23 195	0.37 215	0.47 440	0.94 388	0.76 325	0.65 273	1.14 466	0.73 369	0.56 364	0.76 409	0.32 230	0.15 192	0.10 67	0.17 233	0.15 244	0.14 163	0.13 193

PSM-adaLoss	0.35 197	0.23 305	0.47 313	0.41 301	0.22 153	0.24 43	0.31 224	0.59 184	0.36 133	0.63 254	0.73 256	0.58 270	0.38 253	0.56 233	0.35 274	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.20 366	0.15 261

ROB_FTStereo_v2	0.35 197	0.23 305	0.47 313	0.41 301	0.22 153	0.24 43	0.31 224	0.59 184	0.36 133	0.63 254	0.73 256	0.57 262	0.38 253	0.57 246	0.36 290	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.20 366	0.15 261

ROB_FTStereo	0.35 197	0.23 305	0.47 313	0.41 301	0.22 153	0.25 58	0.21 64	0.59 184	0.36 133	0.63 254	0.73 256	0.58 270	0.38 253	0.57 246	0.35 274	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.20 366	0.15 261

HUI-Stereo	0.35 197	0.23 305	0.47 313	0.41 301	0.22 153	0.24 43	0.22 75	0.60 194	0.36 133	0.63 254	0.73 256	0.58 270	0.38 253	0.50 188	0.35 274	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.20 366	0.15 261

DRaft	0.49 377	0.17 106	0.47 313	0.37 170	0.25 256	0.58 355	0.40 385	0.65 228	0.85 384	1.02 502	1.75 559	0.50 233	0.82 498	0.63 314	0.40 328	0.13 80	0.11 166	0.16 193	0.16 276	0.14 163	0.15 261

DeepStereo_RVC	0.36 215	0.21 245	0.47 313	0.40 267	0.24 224	0.26 69	0.22 75	0.60 194	0.38 156	0.69 304	0.67 243	0.57 262	0.51 333	0.56 233	0.39 321	0.16 247	0.12 229	0.18 281	0.15 244	0.19 350	0.18 345

iGMRVC	0.35 197	0.23 305	0.47 313	0.41 301	0.22 153	0.24 43	0.30 198	0.59 184	0.36 133	0.63 254	0.73 256	0.58 270	0.38 253	0.58 266	0.36 290	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.20 366	0.15 261

iRAFT	0.35 197	0.23 305	0.47 313	0.41 301	0.22 153	0.24 43	0.22 75	0.59 184	0.36 133	0.63 254	0.73 256	0.58 270	0.38 253	0.58 266	0.36 290	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.20 366	0.15 261

RAFT-IKP	0.35 197	0.23 305	0.47 313	0.41 301	0.22 153	0.24 43	0.28 172	0.59 184	0.36 133	0.63 254	0.73 256	0.57 262	0.38 253	0.58 266	0.36 290	0.18 326	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.20 366	0.15 261

psm_up	0.55 429	0.26 386	0.47 313	0.49 456	0.32 437	0.65 408	0.56 496	1.04 430	0.82 366	0.82 388	0.88 352	1.01 467	0.94 529	0.74 399	0.61 438	0.21 400	0.25 511	0.26 479	0.23 465	0.21 390	0.20 401

AdaStereo	0.50 393	0.32 447	0.47 313	0.48 441	0.25 256	0.67 415	0.32 245	1.17 492	0.88 403	0.75 343	0.99 403	0.75 377	0.49 317	0.67 354	0.46 376	0.27 486	0.12 229	0.28 501	0.18 353	0.23 429	0.18 345
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.
DLCB_ROB	0.58 454	0.28 417	0.47 313	0.49 456	0.32 437	0.77 450	0.50 459	0.99 407	0.92 431	1.04 511	1.14 466	1.21 514	0.69 441	0.88 462	0.69 459	0.20 381	0.20 466	0.22 408	0.22 449	0.21 390	0.18 345

G2L-Stereo	0.49 377	0.23 305	0.48 333	0.43 362	0.26 300	0.47 293	0.42 410	0.93 383	0.78 342	0.84 407	0.86 336	0.91 439	0.52 335	0.78 420	0.70 462	0.20 381	0.17 423	0.22 408	0.18 353	0.17 292	0.21 419

model_zeroshot	0.33 175	0.18 133	0.48 333	0.39 229	0.28 355	0.45 283	0.25 124	0.63 214	0.45 197	0.61 243	0.50 173	0.51 237	0.25 114	0.45 143	0.26 151	0.16 247	0.13 303	0.15 165	0.14 217	0.13 118	0.13 193

LL-Strereo2	0.35 197	0.24 342	0.48 333	0.41 301	0.26 300	0.35 198	0.24 114	0.67 247	0.44 188	0.54 219	0.51 182	0.66 329	0.25 114	0.66 343	0.30 213	0.14 125	0.12 229	0.23 430	0.20 408	0.18 316	0.13 193

DCANet-4	0.36 215	0.20 208	0.48 333	0.34 97	0.19 65	0.29 116	0.30 198	0.66 237	0.92 431	0.69 304	0.78 288	0.40 175	0.47 308	0.45 143	0.34 257	0.14 125	0.10 67	0.14 123	0.11 121	0.11 38	0.13 193

iRaft-Stereo_5w	0.45 320	0.21 245	0.48 333	0.42 341	0.28 355	0.31 153	0.54 486	0.63 214	0.62 246	0.62 245	0.89 356	1.01 467	0.69 441	0.75 405	0.66 452	0.13 80	0.12 229	0.17 233	0.15 244	0.14 163	0.15 261

GwcNet-ADL	0.44 310	0.22 284	0.48 333	0.45 404	0.30 399	0.40 240	0.37 329	0.92 381	0.97 454	0.71 317	0.78 288	0.61 296	0.42 278	0.62 303	0.50 391	0.19 358	0.14 340	0.15 165	0.14 217	0.18 316	0.18 345

AAGNet	1.43 580	0.20 208	0.48 333	0.44 381	0.25 256	0.29 116	0.31 224	0.65 228	0.68 280	0.97 481	0.86 336	0.67 336	0.62 398	0.64 328	20.63 659	0.16 247	0.11 166	0.19 321	0.15 244	0.19 350	0.12 150

STrans-v2	0.46 330	0.20 208	0.48 333	0.40 267	0.24 224	0.55 331	0.50 459	1.07 443	0.73 307	0.65 273	1.05 431	0.72 358	0.69 441	0.72 386	0.33 242	0.14 125	0.10 67	0.17 233	0.14 217	0.13 118	0.12 150

PSM-softLoss	0.38 247	0.20 208	0.48 333	0.41 301	0.26 300	0.30 132	0.35 292	0.69 265	0.46 201	0.62 245	0.82 312	0.59 285	0.33 216	0.70 376	0.39 321	0.19 358	0.12 229	0.20 351	0.18 353	0.16 257	0.22 437

KMStereo	0.38 247	0.20 208	0.48 333	0.41 301	0.26 300	0.30 132	0.35 292	0.69 265	0.46 201	0.62 245	0.82 312	0.59 285	0.33 216	0.70 376	0.39 321	0.19 358	0.12 229	0.20 351	0.18 353	0.16 257	0.22 437

IRAFT_RVC	0.42 293	0.20 208	0.48 333	0.44 381	0.24 224	0.27 83	0.54 486	0.74 306	0.77 332	0.76 350	0.80 301	0.73 369	0.51 333	0.70 376	0.36 290	0.17 290	0.10 67	0.21 393	0.16 276	0.16 257	0.14 237

RALAANet	0.38 247	0.23 305	0.48 333	0.42 341	0.29 382	0.35 198	0.25 124	0.86 355	0.64 264	0.67 289	0.65 231	0.60 291	0.29 173	0.60 287	0.34 257	0.15 192	0.12 229	0.17 233	0.15 244	0.21 390	0.13 193

test_sample5	0.47 346	0.26 386	0.49 345	0.36 153	0.22 153	0.64 400	0.39 374	1.13 467	0.81 361	0.77 356	0.94 371	0.64 311	0.54 351	0.65 335	0.43 341	0.21 400	0.16 403	0.22 408	0.20 408	0.22 412	0.20 401

CoDeX	0.47 346	0.20 208	0.49 345	0.42 341	0.25 256	0.75 443	0.36 314	1.27 532	0.80 353	0.82 388	0.96 384	0.62 302	0.57 366	0.60 287	0.36 290	0.17 290	0.12 229	0.17 233	0.15 244	0.16 257	0.14 237

DualNet	0.48 358	0.26 386	0.49 345	0.36 153	0.22 153	0.64 400	0.39 374	1.13 467	0.81 361	0.80 366	1.03 421	0.64 311	0.54 351	0.65 335	0.43 341	0.21 400	0.16 403	0.22 408	0.20 408	0.22 412	0.20 401

ffm	0.44 310	0.26 386	0.49 345	0.37 170	0.25 256	0.55 331	0.37 329	0.68 257	1.04 487	0.73 336	0.96 384	0.71 349	0.53 339	0.57 246	0.25 122	0.16 247	0.10 67	0.25 460	0.21 431	0.16 257	0.16 307

ff1	0.49 377	0.26 386	0.49 345	0.37 170	0.25 256	0.55 331	0.37 329	0.68 257	1.04 487	0.73 336	0.96 384	0.71 349	0.53 339	1.01 500	0.88 505	0.16 247	0.10 67	0.25 460	0.21 431	0.16 257	0.16 307

mmx	0.53 415	0.26 386	0.49 345	0.37 170	0.25 256	0.55 331	0.37 329	1.16 487	1.03 481	0.73 336	0.96 384	0.71 349	0.53 339	1.01 500	0.88 505	0.20 381	0.15 371	0.25 460	0.21 431	0.22 412	0.20 401

xxx	0.53 415	0.26 386	0.49 345	0.37 170	0.25 256	0.55 331	0.37 329	1.16 487	1.03 481	0.73 336	0.96 384	0.71 349	0.53 339	1.01 500	0.88 505	0.20 381	0.15 371	0.25 460	0.21 431	0.22 412	0.20 401

ADStereo(finetuned)	0.37 232	0.16 77	0.49 345	0.34 97	0.19 65	0.30 132	0.30 198	0.68 257	0.91 426	0.70 310	0.77 277	0.43 199	0.69 441	0.45 143	0.33 242	0.14 125	0.10 67	0.14 123	0.11 121	0.13 118	0.12 150

CSP-Net	0.56 440	0.27 403	0.49 345	0.41 301	0.28 355	1.22 547	0.50 459	1.23 517	0.72 300	0.95 475	0.95 380	0.89 432	0.62 398	0.83 440	0.62 441	0.26 476	0.17 423	0.17 233	0.17 326	0.18 316	0.17 327

AACVNet	0.50 393	0.23 305	0.49 345	0.46 425	0.29 382	0.52 312	0.38 351	0.90 374	0.55 231	0.81 379	1.03 421	1.00 463	0.70 454	0.83 440	0.54 416	0.21 400	0.18 440	0.24 447	0.18 353	0.23 429	0.20 401

PFNet+	0.40 275	0.19 171	0.49 345	0.39 229	0.25 256	0.28 104	0.23 95	0.64 227	0.70 288	0.85 411	0.79 298	0.64 311	0.35 227	0.72 386	0.34 257	0.19 358	0.14 340	0.23 430	0.20 408	0.16 257	0.20 401

CRE-IMP	0.36 215	0.23 305	0.49 345	0.42 341	0.24 224	0.41 255	0.21 64	0.57 173	0.41 172	0.65 273	0.72 252	0.53 245	0.37 249	0.61 295	0.38 315	0.17 290	0.11 166	0.19 321	0.15 244	0.21 390	0.18 345

TDLM	0.57 447	0.33 455	0.49 345	0.51 486	0.30 399	0.66 411	0.73 547	1.03 427	1.01 473	0.82 388	1.10 449	0.84 410	0.70 454	0.86 457	0.58 426	0.28 497	0.17 423	0.25 460	0.22 449	0.26 459	0.19 378

FE-Mocha	0.32 164	0.19 171	0.50 358	0.38 200	0.27 331	0.30 132	0.20 43	0.71 288	0.36 133	0.65 273	0.56 206	0.54 249	0.25 114	0.38 87	0.22 52	0.15 192	0.10 67	0.17 233	0.16 276	0.13 118	0.12 150

rvit_stereo_0083	0.34 181	0.24 342	0.50 358	0.44 381	0.27 331	0.34 189	0.35 292	0.45 123	0.62 246	0.37 143	0.47 163	0.42 191	0.35 227	0.40 101	0.36 290	0.22 426	0.20 466	0.20 351	0.17 326	0.20 366	0.14 237

test_sample7	0.52 409	0.29 429	0.50 358	0.36 153	0.27 331	0.62 384	0.41 400	1.06 439	0.88 403	0.92 460	0.86 336	0.85 412	0.69 441	0.68 364	0.50 391	0.26 476	0.20 466	0.27 493	0.26 504	0.27 471	0.24 452

test_sample6	0.49 377	0.26 386	0.50 358	0.37 170	0.22 153	0.63 393	0.40 385	1.12 465	0.83 371	0.80 366	1.03 421	0.66 329	0.55 357	0.67 354	0.46 376	0.22 426	0.16 403	0.22 408	0.22 449	0.23 429	0.21 419

test_sample4	0.47 346	0.26 386	0.50 358	0.35 133	0.22 153	0.69 419	0.38 351	1.15 480	0.81 361	0.78 360	0.82 312	0.62 302	0.53 339	0.63 314	0.44 357	0.21 400	0.15 371	0.21 393	0.19 383	0.21 390	0.19 378

test_sample3	0.46 330	0.25 367	0.50 358	0.35 133	0.23 195	0.69 419	0.37 329	1.15 480	0.81 361	0.75 343	0.79 298	0.66 329	0.49 317	0.63 314	0.46 376	0.21 400	0.15 371	0.20 351	0.19 383	0.21 390	0.19 378

plain	0.31 158	0.20 208	0.50 358	0.39 229	0.29 382	0.27 83	0.30 198	0.44 119	0.35 125	0.31 103	0.66 238	0.30 101	0.31 199	0.65 335	0.31 220	0.17 290	0.13 303	0.20 351	0.15 244	0.17 292	0.12 150

IER	0.46 330	0.23 305	0.50 358	0.38 200	0.28 355	0.69 419	0.35 292	0.80 336	0.66 272	0.83 400	0.94 371	0.75 377	0.77 482	0.60 287	0.42 336	0.17 290	0.14 340	0.17 233	0.17 326	0.17 292	0.15 261

UDGNet	0.48 358	0.77 571	0.50 358	0.48 441	0.31 421	0.41 255	0.34 268	0.70 280	0.92 431	0.65 273	0.60 218	0.58 270	0.43 284	0.63 314	0.41 332	0.32 525	0.15 371	0.66 584	0.19 383	0.36 523	0.21 419

DEmStereo	0.48 358	0.17 106	0.50 358	0.38 200	0.25 256	0.59 368	0.34 268	0.63 214	0.74 314	0.89 440	1.66 552	0.58 270	1.06 546	0.60 287	0.42 336	0.14 125	0.11 166	0.16 193	0.16 276	0.14 163	0.15 261

ac_64	0.52 409	0.22 284	0.50 358	0.45 404	0.28 355	0.80 460	0.45 429	1.02 423	0.61 245	0.91 452	0.83 318	1.07 487	0.68 437	0.74 399	0.70 462	0.21 400	0.18 440	0.20 351	0.19 383	0.18 316	0.15 261

DMCA	0.45 320	0.26 386	0.50 358	0.38 200	0.28 355	0.51 308	0.34 268	0.93 383	0.68 280	0.75 343	0.83 318	0.79 393	0.53 339	0.51 195	0.54 416	0.21 400	0.16 403	0.21 393	0.16 276	0.19 350	0.21 419

DIP-Stereo	0.39 263	0.21 245	0.50 358	0.41 301	0.28 355	0.62 384	0.27 153	0.77 323	0.40 168	0.64 264	0.86 336	0.52 241	0.33 216	0.66 343	0.42 336	0.15 192	0.13 303	0.17 233	0.14 217	0.15 213	0.15 261
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Selective-RAFT	0.35 197	0.23 305	0.51 371	0.44 381	0.21 133	0.64 400	0.27 153	0.59 184	0.63 257	0.40 166	0.38 134	0.55 254	0.40 270	0.57 246	0.35 274	0.13 80	0.11 166	0.14 123	0.12 152	0.16 257	0.13 193

NINENet	0.50 393	0.29 429	0.51 371	0.45 404	0.32 437	0.70 424	0.34 268	1.10 453	0.88 403	0.80 366	0.94 371	0.65 324	0.49 317	0.73 392	0.51 401	0.22 426	0.20 466	0.25 460	0.18 353	0.22 412	0.21 419

hknet	0.49 377	0.25 367	0.51 371	0.45 404	0.29 382	0.77 450	0.40 385	0.94 388	0.83 371	0.75 343	0.80 301	0.97 455	0.61 392	0.73 392	0.45 366	0.18 326	0.14 340	0.22 408	0.19 383	0.18 316	0.18 345

ADLNet	0.55 429	0.27 403	0.51 371	0.44 381	0.35 464	0.78 454	0.46 433	1.08 447	0.86 389	0.99 489	0.98 398	0.92 444	0.63 404	0.69 370	0.81 485	0.22 426	0.16 403	0.22 408	0.22 449	0.21 390	0.21 419

UPFNet	0.53 415	0.24 342	0.51 371	0.45 404	0.38 485	0.84 479	0.49 454	0.99 407	0.75 317	0.87 426	0.88 352	0.86 417	0.64 415	0.80 426	0.71 467	0.20 381	0.20 466	0.20 351	0.20 408	0.19 350	0.15 261

ITSA-stereo	0.53 415	0.28 417	0.52 376	0.40 267	0.23 195	0.56 344	0.34 268	1.24 524	1.24 536	0.80 366	0.81 308	0.72 358	0.58 375	0.82 432	0.65 449	0.21 400	0.17 423	0.23 430	0.21 431	0.22 412	0.26 466

gcap-zeroshot	0.34 181	0.18 133	0.52 376	0.38 200	0.22 153	0.49 301	0.27 153	0.52 154	0.34 111	0.64 264	0.50 173	0.83 406	0.34 224	0.48 176	0.24 102	0.13 80	0.11 166	0.15 165	0.12 152	0.13 118	0.12 150

PCWNet_CMD	0.48 358	0.24 342	0.52 376	0.39 229	0.27 331	0.63 393	0.30 198	0.95 395	0.96 451	0.86 418	1.07 440	0.79 393	0.44 294	0.57 246	0.43 341	0.17 290	0.12 229	0.21 393	0.16 276	0.24 442	0.19 378

AASNet	0.53 415	0.25 367	0.52 376	0.49 456	0.32 437	0.74 438	0.40 385	1.50 569	0.86 389	0.86 418	0.92 367	0.64 311	0.59 382	0.59 281	0.79 480	0.23 443	0.19 454	0.20 351	0.16 276	0.21 390	0.19 378

CFNet_pseudo	0.46 330	0.24 342	0.52 376	0.37 170	0.27 331	0.58 355	0.30 198	0.86 355	0.88 403	0.82 388	1.03 421	0.75 377	0.47 308	0.58 266	0.44 357	0.17 290	0.12 229	0.24 447	0.16 276	0.24 442	0.19 378

RASNet	0.53 415	0.22 284	0.52 376	0.38 200	0.22 153	0.68 417	0.38 351	0.97 402	0.88 403	0.73 336	1.04 427	1.03 474	0.92 523	0.90 470	0.86 495	0.16 247	0.14 340	0.14 123	0.17 326	0.15 213	0.13 193

MSMDNet	0.48 358	0.24 342	0.52 376	0.39 229	0.27 331	0.63 393	0.30 198	0.96 399	0.96 451	0.86 418	1.07 440	0.79 393	0.44 294	0.57 246	0.43 341	0.17 290	0.12 229	0.20 351	0.16 276	0.23 429	0.19 378

ccs_rob	0.46 330	0.24 342	0.52 376	0.37 170	0.27 331	0.58 355	0.31 224	0.86 355	0.88 403	0.82 388	1.02 417	0.75 377	0.47 308	0.58 266	0.44 357	0.17 290	0.12 229	0.24 447	0.16 276	0.24 442	0.19 378

FSD	0.48 358	0.47 520	0.53 384	0.54 515	0.46 533	0.48 296	0.52 477	0.53 164	0.48 209	0.48 198	0.48 165	0.49 230	0.48 313	0.51 195	0.49 389	0.45 564	0.42 578	0.47 565	0.46 570	0.46 553	0.45 563

DCVSM-stereo	0.49 377	0.27 403	0.53 384	0.39 229	0.29 382	0.51 308	0.26 137	0.75 313	0.75 317	1.11 530	0.75 267	1.05 480	0.72 462	0.60 287	0.47 383	0.20 381	0.19 454	0.24 447	0.20 408	0.25 452	0.30 500

MIM_Stereo	0.38 247	0.17 106	0.53 384	0.37 170	0.24 224	0.27 83	0.24 114	0.70 280	0.54 226	0.72 329	1.00 405	0.63 304	0.29 173	0.64 328	0.38 315	0.13 80	0.14 340	0.17 233	0.16 276	0.14 163	0.11 103

LMCR-Stereo	0.53 415	0.30 438	0.53 384	0.58 534	0.30 399	0.83 476	0.36 314	1.19 497	0.76 325	0.88 436	1.04 427	0.56 257	0.62 398	0.82 432	0.67 455	0.19 358	0.15 371	0.19 321	0.14 217	0.23 429	0.17 327

iResNet_ROB	0.52 409	0.21 245	0.53 384	0.37 170	0.21 133	0.61 376	0.29 182	1.51 572	1.32 552	0.90 447	1.02 417	0.80 401	0.62 398	0.76 409	0.43 341	0.16 247	0.12 229	0.13 90	0.09 10	0.15 213	0.18 345

MyStereo8	0.40 275	0.20 208	0.54 389	0.41 301	0.29 382	0.53 320	0.29 182	0.65 228	0.49 210	0.71 317	0.98 398	0.58 270	0.43 284	0.50 188	0.51 401	0.15 192	0.12 229	0.16 193	0.14 217	0.19 350	0.19 378

GMStereo	0.39 263	0.37 478	0.54 389	0.40 267	0.26 300	0.42 262	0.36 314	0.59 184	1.04 487	0.55 221	0.51 182	0.37 150	0.35 227	0.54 218	0.41 332	0.19 358	0.13 303	0.16 193	0.17 326	0.24 442	0.18 345
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AANet_RVC	0.57 447	0.32 447	0.54 389	0.45 404	0.27 331	0.57 349	0.48 448	1.00 411	1.28 548	0.86 418	1.33 510	0.87 423	0.58 375	1.07 513	0.75 474	0.18 326	0.12 229	0.15 165	0.13 186	0.18 316	0.18 345

StereoDRNet-Refined	0.58 454	0.32 447	0.54 389	0.46 425	0.30 399	0.96 500	0.40 385	1.00 411	0.94 444	1.12 531	1.08 443	0.96 453	0.67 431	0.90 470	0.89 515	0.17 290	0.13 303	0.22 408	0.21 431	0.20 366	0.19 378
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MeshStereo	1.34 574	0.43 508	0.54 389	0.44 381	0.34 457	1.66 577	0.60 505	1.94 593	1.37 555	4.47 621	3.25 598	4.71 612	1.94 596	1.92 585	1.17 551	0.35 544	0.35 564	0.37 543	0.31 533	0.32 500	0.32 512
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
CFNet_ucs	0.50 393	0.24 342	0.55 394	0.38 200	0.31 421	0.58 355	0.33 255	0.98 405	0.93 437	0.88 436	1.19 485	0.80 401	0.49 317	0.63 314	0.43 341	0.21 400	0.15 371	0.26 479	0.18 353	0.26 459	0.22 437

dd	0.43 303	0.38 488	0.55 394	0.44 381	0.25 256	0.47 293	0.38 351	0.70 280	1.05 491	0.59 231	0.65 231	0.42 191	0.39 264	0.66 343	0.50 391	0.24 455	0.15 371	0.21 393	0.15 244	0.22 412	0.18 345

SACVNet	0.58 454	0.34 460	0.55 394	0.55 523	0.36 469	0.63 393	0.48 448	1.13 467	0.77 332	1.02 502	1.06 437	1.02 472	0.74 467	0.90 470	0.51 401	0.27 486	0.21 476	0.25 460	0.24 481	0.29 479	0.36 531

SFCPSM	0.47 346	0.21 245	0.55 394	0.40 267	0.27 331	0.87 484	0.37 329	1.33 543	0.77 332	0.80 366	0.84 323	0.54 249	0.49 317	0.57 246	0.37 306	0.18 326	0.13 303	0.18 281	0.20 408	0.16 257	0.15 261

delet	0.55 429	0.24 342	0.55 394	0.44 381	0.33 448	1.07 521	0.50 459	1.00 411	0.86 389	0.85 411	0.96 384	0.90 437	0.63 404	0.83 440	0.74 473	0.18 326	0.18 440	0.20 351	0.21 431	0.16 257	0.15 261

GANet	0.70 486	0.37 478	0.55 394	0.51 486	0.34 457	0.94 494	0.96 575	1.08 447	0.94 444	1.04 511	1.98 570	1.13 507	0.88 515	1.12 523	0.66 452	0.25 466	0.26 518	0.27 493	0.22 449	0.31 494	0.22 437

DDVS	0.52 409	0.30 438	0.56 400	0.41 301	0.31 421	0.71 429	0.34 268	0.91 379	0.67 275	0.85 411	0.89 356	1.12 501	0.46 304	0.86 457	0.60 434	0.22 426	0.16 403	0.22 408	0.18 353	0.25 452	0.26 466

ssnet_v2	0.58 454	0.28 417	0.56 400	0.43 362	0.29 382	0.95 497	0.59 503	1.13 467	0.99 463	0.93 465	0.80 301	0.99 460	0.64 415	0.82 432	0.94 521	0.25 466	0.22 484	0.23 430	0.24 481	0.20 366	0.19 378

acv_ft	0.51 400	0.23 305	0.56 400	0.44 381	0.28 355	0.86 483	0.39 374	0.91 379	0.80 353	0.97 481	0.96 384	0.79 393	0.59 382	0.63 314	0.87 501	0.17 290	0.15 371	0.16 193	0.15 244	0.17 292	0.15 261

BEATNet_4x	0.46 330	0.32 447	0.56 400	0.37 170	0.19 65	0.63 393	0.35 292	1.01 420	0.72 300	0.77 356	0.83 318	0.70 345	0.59 382	0.68 364	0.53 411	0.16 247	0.12 229	0.16 193	0.14 217	0.24 442	0.16 307

CRFU-Net	0.57 447	0.27 403	0.57 404	0.46 425	0.30 399	1.20 545	0.52 477	1.10 453	0.56 237	1.00 494	0.98 398	1.06 482	0.79 489	0.81 429	0.71 467	0.21 400	0.19 454	0.18 281	0.16 276	0.18 316	0.19 378

iRaft-Stereo_20w	0.39 263	0.19 171	0.57 404	0.37 170	0.27 331	0.31 153	0.24 114	1.44 563	0.29 73	0.69 304	0.53 195	0.60 291	0.42 278	0.83 440	0.27 169	0.14 125	0.11 166	0.14 123	0.13 186	0.15 213	0.13 193

GES	0.44 310	0.23 305	0.57 404	0.40 267	0.30 399	0.59 368	0.36 314	0.96 399	0.68 280	0.74 341	0.83 318	0.47 219	0.48 313	0.67 354	0.43 341	0.22 426	0.16 403	0.17 233	0.16 276	0.18 316	0.23 444

HGLStereo	0.56 440	0.28 417	0.57 404	0.50 470	0.37 476	0.80 460	0.45 429	1.02 423	0.78 342	0.86 418	1.14 466	0.89 432	0.82 498	0.76 409	0.73 470	0.21 400	0.20 466	0.19 321	0.18 353	0.19 350	0.21 419

PFNet	0.42 293	0.18 133	0.58 408	0.43 362	0.24 224	0.43 265	0.32 245	0.74 306	0.78 342	1.00 494	0.74 265	0.68 337	0.39 264	0.72 386	0.37 306	0.16 247	0.10 67	0.20 351	0.15 244	0.16 257	0.13 193

IPLG	0.39 263	0.20 208	0.59 409	0.40 267	0.24 224	0.54 326	0.27 153	0.75 313	0.63 257	0.84 407	0.81 308	0.32 112	0.32 204	0.60 287	0.45 366	0.13 80	0.11 166	0.16 193	0.13 186	0.13 118	0.12 150

MIPNet	0.37 232	0.21 245	0.59 409	0.39 229	0.25 256	0.50 304	0.28 172	0.77 323	0.70 288	0.65 273	0.60 218	0.40 175	0.49 317	0.44 139	0.37 306	0.14 125	0.11 166	0.16 193	0.13 186	0.14 163	0.13 193

TRStereo	0.37 232	0.27 403	0.59 409	0.47 434	0.41 503	0.29 116	0.30 198	0.84 348	0.59 242	0.52 212	0.41 142	0.52 241	0.26 131	0.73 392	0.27 169	0.17 290	0.12 229	0.19 321	0.19 383	0.13 118	0.11 103

DMCA-RVC	0.51 400	0.30 438	0.59 409	0.50 470	0.32 437	0.54 326	0.38 351	0.86 355	0.68 280	0.94 468	0.86 336	0.91 439	0.68 437	0.70 376	0.59 431	0.23 443	0.18 440	0.31 518	0.23 465	0.26 459	0.19 378

DeepPruner_ROB	0.53 415	0.34 460	0.59 409	0.41 301	0.30 399	0.50 304	0.43 417	1.19 497	0.70 288	0.85 411	1.05 431	0.86 417	0.55 357	0.84 445	0.51 401	0.29 504	0.23 494	0.22 408	0.22 449	0.26 459	0.25 460

DAS	0.51 400	0.25 367	0.60 414	0.48 441	0.31 421	0.58 355	0.41 400	0.83 345	0.97 454	0.89 440	1.12 454	0.70 345	0.75 472	0.82 432	0.43 341	0.17 290	0.13 303	0.18 281	0.15 244	0.20 366	0.18 345

SepStereo	0.51 400	0.25 367	0.60 414	0.48 441	0.31 421	0.58 355	0.41 400	0.83 345	0.97 454	0.89 440	1.12 454	0.70 345	0.75 472	0.93 486	0.43 341	0.17 290	0.13 303	0.18 281	0.15 244	0.20 366	0.18 345

MyStereo06	0.38 247	0.21 245	0.61 416	0.41 301	0.28 355	0.41 255	0.50 459	0.95 395	0.35 125	0.62 245	0.54 197	0.76 383	0.27 142	0.50 188	0.29 207	0.14 125	0.13 303	0.18 281	0.17 326	0.17 292	0.15 261

MMNet	0.55 429	0.25 367	0.61 416	0.43 362	0.34 457	1.07 521	0.39 374	0.87 362	0.91 426	0.91 452	0.93 370	0.86 417	0.76 475	0.81 429	0.76 475	0.15 192	0.14 340	0.18 281	0.19 383	0.20 366	0.16 307

MLCV	0.47 346	0.24 342	0.61 416	0.37 170	0.17 25	0.61 376	0.33 255	0.80 336	0.87 398	0.94 468	1.13 461	0.72 358	0.43 284	0.89 468	0.51 401	0.13 80	0.10 67	0.13 90	0.11 121	0.14 163	0.12 150

MultiAttention	3.58 612	0.24 342	0.62 419	0.54 515	0.34 457	22.90 635	2.72 625	1.60 580	1.13 516	0.80 366	1.81 561	1.14 510	0.43 284	35.29 669	0.61 438	0.17 290	0.12 229	0.23 430	0.23 465	0.34 513	0.29 491

UGAM-zero	0.46 330	0.19 171	0.62 419	0.37 170	0.23 195	0.34 189	0.21 64	1.15 480	0.39 166	0.66 286	0.61 221	1.70 569	0.91 518	0.75 405	0.25 122	0.14 125	0.11 166	0.15 165	0.12 152	0.13 118	0.13 193

SMFormer	0.51 400	0.23 305	0.62 419	0.34 97	0.20 100	0.62 384	0.34 268	1.21 504	1.02 476	0.81 379	1.01 408	0.71 349	0.65 421	0.84 445	0.55 421	0.19 358	0.15 371	0.18 281	0.16 276	0.18 316	0.18 345

tta	0.51 400	0.23 305	0.62 419	0.34 97	0.20 100	0.62 384	0.34 268	1.21 504	1.02 476	0.81 379	1.01 408	0.71 349	0.65 421	0.84 445	0.55 421	0.19 358	0.15 371	0.18 281	0.16 276	0.15 213	0.14 237

qqq1	0.49 377	0.23 305	0.62 419	0.34 97	0.20 100	0.62 384	0.34 268	1.21 504	1.02 476	0.81 379	1.01 408	0.71 349	0.65 421	0.84 445	0.34 257	0.19 358	0.15 371	0.14 123	0.12 152	0.15 213	0.14 237

fff1	0.49 377	0.23 305	0.62 419	0.34 97	0.20 100	0.62 384	0.34 268	1.21 504	1.02 476	0.81 379	1.01 408	0.71 349	0.65 421	0.84 445	0.34 257	0.19 358	0.15 371	0.14 123	0.12 152	0.15 213	0.14 237

DSFCA	0.55 429	0.25 367	0.62 419	0.40 267	0.36 469	0.74 438	0.52 477	1.04 430	0.82 366	1.06 517	0.84 323	0.89 432	0.63 404	0.99 496	0.58 426	0.25 466	0.21 476	0.21 393	0.21 431	0.21 390	0.19 378

PS-NSSS	0.58 454	0.44 513	0.62 419	0.42 341	0.33 448	0.66 411	0.58 500	1.02 423	0.86 389	0.77 356	1.28 499	0.72 358	0.64 415	0.82 432	0.59 431	0.31 514	0.26 518	0.40 551	0.27 511	0.33 507	0.26 466

DN-CSS_ROB	0.43 303	0.26 386	0.62 419	0.40 267	0.29 382	0.44 273	0.27 153	0.77 323	0.75 317	0.72 329	1.09 447	0.48 224	0.43 284	0.69 370	0.37 306	0.15 192	0.12 229	0.21 393	0.19 383	0.18 316	0.16 307

MSMD_ROB	1.21 568	0.49 525	0.62 419	0.59 539	0.50 542	1.62 576	0.67 522	1.23 517	1.24 536	2.45 601	3.77 607	3.09 599	2.98 613	1.32 549	0.81 485	0.45 564	0.41 576	0.49 573	0.51 585	0.47 556	0.44 559

Anonymous_2	0.82 513	0.44 513	0.63 429	0.40 267	0.43 515	0.80 460	0.52 477	0.72 293	0.77 332	0.71 317	0.60 218	0.87 423	0.76 475	0.75 405	0.58 426	0.52 576	0.54 591	0.54 578	4.82 631	0.56 571	0.40 547

CIPLG	0.41 286	0.21 245	0.63 429	0.45 404	0.33 448	0.52 312	0.33 255	0.65 228	0.60 244	0.82 388	0.96 384	0.46 216	0.32 204	0.55 223	0.44 357	0.16 247	0.12 229	0.15 165	0.14 217	0.13 118	0.14 237

IPLGR	0.39 263	0.21 245	0.63 429	0.39 229	0.22 153	0.49 301	0.29 182	0.76 320	0.74 314	0.78 360	0.77 277	0.44 206	0.42 278	0.47 165	0.38 315	0.13 80	0.12 229	0.16 193	0.14 217	0.15 213	0.13 193

GEStereo_RVC	0.55 429	0.29 429	0.63 429	0.49 456	0.31 421	0.70 424	0.54 486	1.22 512	0.92 431	0.82 388	0.85 333	0.85 412	0.63 404	0.90 470	0.65 449	0.24 455	0.16 403	0.19 321	0.16 276	0.21 390	0.22 437

RP	0.76 499	0.36 471	0.63 429	0.66 561	0.58 564	0.80 460	0.55 490	1.14 476	1.22 533	0.97 481	1.65 550	1.43 550	1.32 568	1.01 500	0.84 490	0.33 533	0.30 540	0.36 538	0.30 525	0.34 513	0.34 524

rvit_0105_6	0.38 247	0.28 417	0.64 434	0.50 470	0.30 399	0.39 236	0.38 351	0.51 145	0.67 275	0.40 166	0.45 152	0.50 233	0.41 276	0.54 218	0.36 290	0.27 486	0.26 518	0.24 447	0.21 431	0.22 412	0.16 307

dad	0.58 454	0.50 529	0.64 434	0.43 362	0.30 399	0.59 368	0.36 314	0.78 329	1.25 542	1.01 499	1.17 479	1.15 511	0.53 339	0.68 364	0.50 391	0.35 544	0.23 494	0.37 543	0.21 431	0.29 479	0.20 401

IPLGR_C	0.40 275	0.21 245	0.64 434	0.45 404	0.33 448	0.52 312	0.34 268	0.66 237	0.62 246	0.82 388	0.92 367	0.45 208	0.32 204	0.52 202	0.46 376	0.17 290	0.12 229	0.15 165	0.14 217	0.13 118	0.14 237

MANE	4.13 616	0.51 533	0.64 434	0.66 561	0.56 559	6.89 622	0.99 578	7.55 636	12.04 652	6.68 628	8.57 630	10.69 629	9.45 627	7.59 627	6.39 619	0.49 572	0.43 583	0.48 570	0.98 607	0.49 559	0.48 573

RYNet	0.72 494	0.35 466	0.64 434	0.53 508	0.67 571	1.31 554	0.67 522	1.20 502	1.18 525	1.05 513	0.87 344	1.27 521	0.93 528	0.93 486	1.27 559	0.22 426	0.16 403	0.26 479	0.23 465	0.40 535	0.39 544

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 415	0.32 447	0.64 434	0.44 381	0.30 399	0.66 411	0.44 426	1.04 430	0.88 403	0.91 452	0.91 363	0.99 460	0.60 386	0.68 364	0.60 434	0.21 400	0.17 423	0.22 408	0.22 449	0.21 390	0.21 419
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
FC-DCNN v2	1.65 589	0.51 533	0.65 440	0.61 547	0.49 540	1.61 574	0.70 537	1.75 590	1.56 573	4.74 625	4.91 622	6.46 623	3.31 615	1.91 584	1.11 545	0.46 566	0.42 578	0.47 565	0.46 570	0.48 557	0.46 565

ACRE	0.40 275	0.21 245	0.65 440	0.45 404	0.33 448	0.51 308	0.33 255	0.66 237	0.63 257	0.80 366	0.92 367	0.45 208	0.32 204	0.52 202	0.45 366	0.16 247	0.12 229	0.15 165	0.14 217	0.13 118	0.14 237

ADLNet2	0.55 429	0.25 367	0.65 440	0.47 434	0.30 399	0.83 476	0.50 459	1.05 435	0.95 450	0.80 366	0.98 398	0.99 460	0.69 441	0.77 416	0.73 470	0.20 381	0.16 403	0.17 233	0.18 353	0.21 390	0.21 419

FCDSN-DC	1.39 579	0.56 547	0.65 440	0.74 575	0.59 565	1.38 557	0.63 513	1.35 548	1.39 558	3.26 615	4.50 619	4.61 610	2.63 608	1.58 568	1.03 536	0.46 566	0.42 578	0.48 570	0.47 576	0.50 561	0.50 577
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NCCL2	0.72 494	0.41 504	0.65 440	0.64 553	0.44 522	0.98 506	1.20 590	1.11 459	1.00 469	0.98 486	0.96 384	1.49 556	0.87 511	0.90 470	0.79 480	0.31 514	0.26 518	0.39 548	0.39 556	0.32 500	0.32 512

PSMNet_ROB	0.64 470	0.37 478	0.65 440	0.56 526	0.42 509	0.97 502	0.83 559	1.21 504	0.92 431	0.79 364	1.02 417	1.08 489	0.63 404	0.82 432	0.91 519	0.29 504	0.20 466	0.31 518	0.31 533	0.26 459	0.23 444

ISRNet	0.56 440	0.24 342	0.66 446	0.56 526	0.36 469	0.44 273	0.25 124	0.82 342	0.84 376	1.07 520	1.25 494	0.91 439	0.60 386	0.66 343	0.58 426	0.35 544	0.26 518	0.36 538	0.33 542	0.30 488	0.42 552

UNet	0.54 427	0.26 386	0.66 446	0.44 381	0.40 496	0.99 507	0.41 400	0.98 405	0.75 317	0.83 400	0.89 356	1.04 476	0.72 462	0.73 392	0.62 441	0.19 358	0.14 340	0.20 351	0.17 326	0.20 366	0.17 327

FC-DCNN	1.59 585	0.51 533	0.66 446	0.61 547	0.49 540	1.56 571	0.70 537	1.66 585	1.53 569	4.64 622	4.62 620	5.85 619	3.34 617	1.84 582	1.11 545	0.46 566	0.42 578	0.47 565	0.46 570	0.48 557	0.46 565

DRN-Test	0.66 474	0.32 447	0.66 446	0.50 470	0.39 491	1.15 537	0.61 510	1.49 568	1.01 473	1.12 531	1.08 443	1.06 482	0.69 441	0.77 416	0.94 521	0.23 443	0.17 423	0.26 479	0.25 490	0.25 452	0.21 419

IGEV-FE	0.34 181	0.18 133	0.67 450	0.39 229	0.28 355	0.30 132	0.25 124	0.74 306	0.31 87	0.62 245	0.57 210	0.54 249	0.25 114	0.53 211	0.27 169	0.14 125	0.10 67	0.15 165	0.14 217	0.14 163	0.12 150

PAM_32	0.46 330	0.19 171	0.67 450	0.39 229	0.24 224	0.75 443	0.27 153	0.95 395	0.34 111	0.68 295	0.44 149	1.91 577	0.65 421	0.62 303	0.26 151	0.15 192	0.10 67	0.16 193	0.15 244	0.14 163	0.13 193

IGEV_Zeroshot_test	0.34 181	0.18 133	0.67 450	0.39 229	0.28 355	0.30 132	0.25 124	0.74 306	0.31 87	0.62 245	0.57 210	0.54 249	0.25 114	0.53 211	0.27 169	0.14 125	0.10 67	0.15 165	0.14 217	0.14 163	0.12 150

SQANet	0.82 513	0.74 567	0.67 450	1.13 591	0.98 589	1.11 529	0.47 440	1.07 443	0.83 371	0.91 452	1.05 431	1.03 474	0.74 467	1.01 500	0.64 447	0.61 584	0.24 503	1.03 594	0.35 547	1.18 596	0.58 583

UDG	0.88 527	0.82 577	0.67 450	1.00 586	0.96 586	1.02 511	0.57 499	1.13 467	0.99 463	0.90 447	0.97 397	1.31 527	0.99 538	0.85 452	0.84 490	0.54 581	0.32 554	1.77 603	0.40 559	0.94 589	0.66 586

LL-Strereo	0.57 447	0.27 403	0.68 455	0.48 441	0.34 457	0.39 236	0.48 448	0.94 388	0.97 454	0.83 400	0.78 288	1.10 497	1.18 558	1.33 550	0.49 389	0.17 290	0.14 340	0.22 408	0.19 383	0.16 257	0.17 327

DDUNet	1.06 553	2.56 622	0.68 455	1.21 593	1.26 598	1.03 514	0.69 532	1.11 459	0.94 444	0.96 476	1.22 487	1.27 521	0.82 498	0.93 486	0.72 469	0.84 592	0.38 569	1.99 606	0.60 590	1.10 595	0.85 594

AF-Net	0.81 512	0.39 495	0.68 455	0.64 553	0.54 554	0.91 488	0.51 474	1.61 582	1.31 551	0.96 476	2.02 572	1.46 551	1.26 566	1.11 522	0.99 531	0.32 525	0.24 503	0.39 548	0.27 511	0.30 488	0.25 460

StereoDRNet	0.64 470	0.33 455	0.68 455	0.51 486	0.43 515	1.03 514	0.53 482	1.47 565	0.99 463	1.10 528	0.87 344	1.07 487	0.71 458	0.82 432	0.88 505	0.23 443	0.19 454	0.25 460	0.23 465	0.27 471	0.19 378

DISCO	0.70 486	0.26 386	0.68 455	0.44 381	0.31 421	1.14 535	0.51 474	1.23 517	1.23 534	0.81 379	1.05 431	1.50 557	0.85 506	1.82 581	1.03 536	0.19 358	0.15 371	0.18 281	0.16 276	0.24 442	0.23 444

XPNet_ROB	0.70 486	0.35 466	0.68 455	0.52 498	0.40 496	0.79 457	0.85 565	1.16 487	0.94 444	1.33 555	1.15 472	1.38 543	0.83 503	1.03 507	0.90 517	0.32 525	0.25 511	0.26 479	0.24 481	0.31 494	0.28 483

sCroCo_RVC	0.35 197	0.28 417	0.69 461	0.51 486	0.39 491	0.41 255	0.31 224	0.49 135	0.45 197	0.31 103	0.48 165	0.38 158	0.32 204	0.46 158	0.32 230	0.21 400	0.22 484	0.19 321	0.19 383	0.21 390	0.20 401

iResNetv2_ROB	0.52 409	0.27 403	0.69 461	0.38 200	0.25 256	0.62 384	0.35 292	1.17 492	1.01 473	0.99 489	1.06 437	0.88 428	0.67 431	0.66 343	0.39 321	0.19 358	0.13 303	0.15 165	0.11 121	0.18 316	0.16 307

NaN_ROB	0.69 484	0.44 513	0.69 461	0.51 486	0.33 448	0.97 502	1.06 582	1.22 512	1.19 527	1.24 549	0.96 384	1.08 489	0.78 487	1.20 532	0.67 455	0.24 455	0.30 540	0.23 430	0.24 481	0.23 429	0.25 460

LALA_ROB	0.74 497	0.43 508	0.69 461	0.54 515	0.40 496	1.01 509	0.95 574	1.21 504	1.07 504	1.22 546	1.12 454	1.56 563	0.79 489	1.04 509	0.86 495	0.33 533	0.22 484	0.35 533	0.30 525	0.35 518	0.31 508

PAM	0.46 330	0.19 171	0.70 465	0.40 267	0.26 300	0.75 443	0.33 255	0.85 351	0.34 111	0.70 310	0.46 157	1.83 572	0.63 404	0.61 295	0.26 151	0.15 192	0.10 67	0.16 193	0.14 217	0.14 163	0.13 193

rvit_stereo_0075_2	0.47 346	0.37 478	0.70 465	0.53 508	0.46 533	0.43 265	0.36 314	0.81 340	0.67 275	0.55 221	0.74 265	0.59 285	0.43 284	0.63 314	0.43 341	0.32 525	0.23 494	0.35 533	0.25 490	0.30 488	0.25 460

gwcnet-sp	0.48 358	0.23 305	0.70 465	0.40 267	0.26 300	0.81 465	0.41 400	0.89 369	0.84 376	0.91 452	0.76 273	0.66 329	0.61 392	0.66 343	0.50 391	0.18 326	0.17 423	0.18 281	0.18 353	0.18 316	0.18 345

scenet	0.48 358	0.23 305	0.70 465	0.40 267	0.26 300	0.81 465	0.41 400	0.89 369	0.84 376	0.91 452	0.76 273	0.66 329	0.61 392	0.66 343	0.50 391	0.18 326	0.17 423	0.18 281	0.18 353	0.18 316	0.18 345

ssnet	0.48 358	0.23 305	0.70 465	0.40 267	0.26 300	0.81 465	0.41 400	0.89 369	0.84 376	0.91 452	0.76 273	0.66 329	0.61 392	0.66 343	0.50 391	0.18 326	0.17 423	0.18 281	0.18 353	0.18 316	0.18 345

rvit_0105_4	0.41 286	0.29 429	0.71 470	0.50 470	0.29 382	0.41 255	0.41 400	0.55 166	0.73 307	0.45 184	0.48 165	0.55 254	0.44 294	0.57 246	0.36 290	0.28 497	0.26 518	0.25 460	0.22 449	0.23 429	0.18 345

DispNO	0.47 346	0.23 305	0.71 470	0.39 229	0.31 421	0.60 374	0.38 351	0.89 369	0.77 332	0.75 343	0.84 323	0.72 358	0.54 351	0.73 392	0.46 376	0.19 358	0.14 340	0.20 351	0.18 353	0.16 257	0.17 327

test-1	0.36 215	0.19 171	0.71 470	0.46 425	0.26 300	0.44 273	0.36 314	0.60 194	0.59 242	0.48 198	0.67 243	0.53 245	0.36 245	0.40 101	0.29 207	0.14 125	0.11 166	0.16 193	0.14 217	0.15 213	0.16 307

RGC	0.79 508	0.59 551	0.71 470	0.65 558	0.65 570	0.92 492	0.58 500	1.29 535	1.05 491	1.07 520	1.45 535	1.47 554	1.03 543	1.21 536	0.88 505	0.32 525	0.30 540	0.48 570	0.40 559	0.37 528	0.37 536

stereogan	0.80 509	0.31 443	0.71 470	0.59 539	0.50 542	1.72 581	0.48 448	1.35 548	1.37 555	1.00 494	1.46 537	1.56 563	0.95 532	1.29 546	0.84 490	0.28 497	0.29 536	0.29 509	0.25 490	0.38 532	0.38 542

DualNet (step1)	0.57 447	0.36 471	0.72 475	0.38 200	0.30 399	0.71 429	0.43 417	1.06 439	0.88 403	0.92 460	0.86 336	0.85 412	0.69 441	0.68 364	0.50 391	0.41 559	0.20 466	0.40 551	0.41 564	0.36 523	0.33 517

test_sample9	1.05 552	0.36 471	0.72 475	0.38 200	0.30 399	0.71 429	0.43 417	1.06 439	0.88 403	0.92 460	0.86 336	0.85 412	0.69 441	1.20 532	1.36 562	0.41 559	8.41 632	0.40 551	0.41 564	0.36 523	0.33 517

test_sample8	1.25 571	0.36 471	0.72 475	0.38 200	0.30 399	0.71 429	0.43 417	1.13 467	0.75 317	1.50 563	0.95 380	3.29 603	1.59 583	1.20 532	1.36 562	0.41 559	8.41 632	0.40 551	0.41 564	0.36 523	0.33 517

rvit_0105_5	0.42 293	0.31 443	0.73 478	0.50 470	0.29 382	0.44 273	0.42 410	0.61 200	0.74 314	0.51 206	0.51 182	0.60 291	0.47 308	0.57 246	0.38 315	0.27 486	0.25 511	0.25 460	0.23 465	0.22 412	0.18 345

fast-acv-ft	0.64 470	0.30 438	0.73 478	0.45 404	0.34 457	1.17 541	0.49 454	0.86 355	0.98 458	1.02 502	1.36 513	1.29 524	0.85 506	0.76 409	0.81 485	0.21 400	0.23 494	0.23 430	0.23 465	0.21 390	0.20 401

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 479	0.81 574	0.73 478	0.53 508	0.37 476	1.40 558	0.53 482	1.04 430	0.79 351	0.88 436	0.94 371	0.95 450	0.53 339	0.93 486	0.58 426	0.39 554	0.30 540	0.57 580	0.31 533	0.53 567	0.30 500

Nwc_Net	0.78 505	0.38 488	0.73 478	0.60 545	0.55 556	1.05 519	0.55 490	1.67 586	1.05 491	0.88 436	1.86 565	1.40 546	1.09 549	1.10 520	0.87 501	0.30 511	0.25 511	0.36 538	0.38 552	0.29 479	0.29 491

ETE_ROB	0.70 486	0.49 525	0.73 478	0.56 526	0.36 469	0.79 457	0.87 566	1.14 476	0.93 437	1.19 540	1.18 481	1.39 544	0.82 498	0.99 496	0.80 482	0.26 476	0.21 476	0.31 518	0.26 504	0.33 507	0.34 524

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 293	0.20 208	0.74 483	0.38 200	0.43 515	0.39 236	0.26 137	0.94 388	0.49 210	0.53 215	0.77 277	0.93 446	0.45 299	0.63 314	0.24 102	0.16 247	0.10 67	0.17 233	0.18 353	0.20 366	0.20 401

GCST	0.83 521	1.22 594	0.74 483	1.58 599	1.01 592	1.06 520	0.23 95	0.78 329	0.78 342	0.97 481	0.65 231	0.78 391	0.35 227	0.92 480	0.34 257	0.96 595	0.65 597	1.20 596	0.81 599	0.91 587	0.70 587

GMStereo_Zeroshot	0.49 377	0.44 513	0.74 483	0.49 456	0.27 331	0.56 344	0.29 182	0.73 304	0.76 325	0.86 418	0.94 371	0.91 439	0.36 245	0.74 399	0.43 341	0.26 476	0.14 340	0.26 479	0.15 244	0.36 523	0.18 345

edge stereo	0.76 499	0.38 488	0.74 483	0.52 498	0.43 515	0.80 460	0.53 482	1.28 534	1.06 498	1.28 551	1.38 521	1.81 571	1.11 551	1.08 516	0.85 494	0.33 533	0.32 554	0.41 555	0.28 517	0.32 500	0.36 531

ToySt	0.49 377	0.27 403	0.75 487	0.40 267	0.27 331	0.64 400	0.49 454	0.84 348	0.77 332	0.60 235	0.83 318	0.88 428	0.66 428	0.70 376	0.56 423	0.16 247	0.17 423	0.21 393	0.20 408	0.21 390	0.19 378

RAFT + AFF	0.53 415	0.29 429	0.75 487	0.51 486	0.32 437	0.63 393	0.60 505	1.00 411	0.91 426	0.78 360	0.87 344	0.83 406	0.58 375	0.80 426	0.47 383	0.17 290	0.20 466	0.23 430	0.22 449	0.18 316	0.18 345

ccnet	0.82 513	0.57 549	0.75 487	0.54 515	0.59 565	1.09 528	0.66 520	1.38 554	0.94 444	1.12 531	1.44 532	1.29 524	0.92 523	0.95 495	1.24 555	0.49 572	0.42 578	0.50 575	0.47 576	0.51 562	0.46 565

FAT-Stereo	0.73 496	0.33 455	0.75 487	0.49 456	0.37 476	0.71 429	0.59 503	1.36 551	1.30 550	1.03 510	1.40 522	1.59 566	1.15 554	0.87 459	0.86 495	0.28 497	0.28 531	0.28 501	0.23 465	0.28 475	0.38 542

NVstereo2D	0.60 464	0.30 438	0.75 487	0.48 441	0.43 515	0.89 485	0.48 448	1.05 435	1.15 520	0.66 286	0.86 336	0.88 428	0.70 454	0.99 496	0.65 449	0.32 525	0.15 371	0.28 501	0.20 408	0.40 535	0.36 531

rvit_105_1	0.54 427	0.40 500	0.76 492	0.58 534	0.37 476	0.59 368	0.68 527	0.70 280	0.94 444	0.82 388	0.69 246	0.73 369	0.58 375	0.78 420	0.54 416	0.32 525	0.29 536	0.31 518	0.34 544	0.23 429	0.20 401

STTStereo	0.55 429	0.37 478	0.76 492	0.44 381	0.31 421	0.60 374	0.44 426	0.96 399	0.86 389	0.99 489	0.90 360	0.96 453	0.58 375	0.71 381	0.61 438	0.25 466	0.23 494	0.26 479	0.32 539	0.24 442	0.23 444

NCC-stereo	0.78 505	0.40 500	0.76 492	0.61 547	0.67 571	0.81 465	0.69 532	1.54 577	1.11 511	0.90 447	1.36 513	1.33 535	1.16 555	1.19 530	0.88 505	0.31 514	0.30 540	0.37 543	0.48 578	0.33 507	0.33 517

Abc-Net	0.78 505	0.40 500	0.76 492	0.61 547	0.67 571	0.81 465	0.69 532	1.54 577	1.11 511	0.90 447	1.36 513	1.33 535	1.16 555	1.19 530	0.88 505	0.31 514	0.30 540	0.37 543	0.48 578	0.33 507	0.33 517
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
WCMA_ROB	1.14 561	0.36 471	0.76 492	0.49 456	0.44 522	1.23 549	0.67 522	1.11 459	1.23 534	2.84 608	3.95 613	3.28 602	1.83 593	1.25 541	0.99 531	0.44 563	0.34 562	0.34 531	0.37 549	0.41 541	0.40 547

rvit_0105_3	0.47 346	0.34 460	0.77 497	0.54 515	0.31 421	0.49 301	0.47 440	0.63 214	0.79 351	0.65 273	0.59 216	0.64 311	0.50 328	0.65 335	0.39 321	0.29 504	0.27 527	0.29 509	0.28 517	0.21 390	0.20 401

CSAN	0.83 521	0.49 525	0.77 497	0.60 545	0.41 503	1.14 535	1.06 582	1.19 497	1.46 565	1.32 553	1.43 529	1.37 542	1.19 560	1.27 545	0.86 495	0.39 554	0.31 549	0.36 538	0.37 549	0.35 518	0.34 524

ARAFT	0.47 346	0.24 342	0.79 499	0.42 341	0.25 256	0.55 331	0.55 490	0.75 313	0.81 361	0.89 440	0.75 267	0.73 369	0.47 308	0.88 462	0.37 306	0.15 192	0.12 229	0.23 430	0.22 449	0.14 163	0.13 193

iResNet	0.49 377	0.29 429	0.79 499	0.42 341	0.21 133	0.61 376	0.40 385	0.82 342	0.99 463	0.87 426	1.12 454	0.69 341	0.53 339	0.78 420	0.51 401	0.15 192	0.11 166	0.14 123	0.12 152	0.17 292	0.15 261

DFGA-Net	0.45 320	0.29 429	0.80 501	0.42 341	0.32 437	0.53 320	0.35 292	0.78 329	0.89 416	0.66 286	0.75 267	0.48 224	0.39 264	0.74 399	0.60 434	0.15 192	0.13 303	0.19 321	0.18 353	0.20 366	0.17 327

PWCDC_ROB	0.89 529	0.49 525	0.80 501	0.74 575	0.40 496	1.03 514	0.39 374	1.33 543	2.35 599	1.02 502	3.77 607	0.81 404	0.92 523	1.20 532	0.90 517	0.34 539	0.22 484	0.24 447	0.20 408	0.34 513	0.29 491

PA-Net	0.67 479	0.43 508	0.83 503	0.50 470	0.53 551	0.94 494	0.68 527	1.10 453	1.14 519	0.80 366	0.88 352	0.87 423	0.77 482	1.02 505	0.88 505	0.24 455	0.41 576	0.29 509	0.44 569	0.26 459	0.34 524
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
pcwnet_v2	0.58 454	0.28 417	0.84 504	0.45 404	0.35 464	0.61 376	0.35 292	1.27 532	1.21 531	0.99 489	1.27 497	0.72 358	0.58 375	0.67 354	0.48 387	0.27 486	0.21 476	0.24 447	0.23 465	0.29 479	0.29 491

sAnonymous2	0.40 275	0.39 495	0.85 505	0.48 441	0.37 476	0.40 240	0.46 433	0.57 173	0.52 219	0.38 152	0.46 157	0.35 137	0.42 278	0.43 127	0.30 213	0.19 358	0.14 340	0.18 281	0.17 326	0.57 573	0.44 559

CroCo_RVC	0.40 275	0.39 495	0.85 505	0.48 441	0.37 476	0.40 240	0.46 433	0.57 173	0.52 219	0.38 152	0.46 157	0.35 137	0.42 278	0.43 127	0.30 213	0.19 358	0.14 340	0.18 281	0.17 326	0.57 573	0.44 559

CC-Net-ROB	0.82 513	0.96 585	0.85 505	0.58 534	0.45 526	1.27 552	0.70 537	1.17 492	1.02 476	0.83 400	1.23 491	0.90 437	0.77 482	1.06 510	0.69 459	0.46 566	0.34 562	1.71 602	0.38 552	0.59 577	0.36 531

MDST_ROB	0.91 533	0.27 403	0.85 505	0.63 552	0.41 503	2.53 594	0.71 543	1.60 580	1.13 516	2.83 607	1.73 556	0.97 455	0.69 441	1.61 569	0.73 470	0.25 466	0.22 484	0.32 524	0.28 517	0.25 452	0.24 452

FBW_ROB	0.88 527	0.50 529	0.85 505	0.55 523	0.40 496	1.17 541	0.78 553	1.50 569	1.37 555	1.33 555	1.27 497	1.48 555	1.00 541	2.57 605	0.98 530	0.25 466	0.32 554	0.45 561	0.30 525	0.34 513	0.28 483

Anonymous3	0.46 330	0.34 460	0.86 510	0.50 470	0.37 476	0.81 465	0.50 459	0.72 293	0.65 269	0.51 206	0.65 231	0.45 208	0.45 299	0.64 328	0.38 315	0.24 455	0.24 503	0.22 408	0.21 431	0.23 429	0.23 444

GANetREF_RVC	0.80 509	0.75 568	0.86 510	0.66 561	0.42 509	1.15 537	0.98 576	1.14 476	1.19 527	1.01 499	1.02 417	1.10 497	0.90 517	1.15 525	0.76 475	0.48 570	0.39 573	0.57 580	0.38 552	0.63 579	0.46 565
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
Select-FE	0.46 330	0.24 342	0.88 512	0.42 341	0.35 464	0.33 178	0.19 26	0.90 374	0.37 149	0.60 235	1.01 408	0.97 455	0.80 493	0.72 386	0.28 190	0.16 247	0.12 229	0.17 233	0.20 408	0.15 213	0.24 452

otaku	1.04 548	0.93 582	0.88 512	1.33 597	1.05 595	1.66 577	0.70 537	1.40 558	1.18 525	1.08 524	1.32 509	1.33 535	0.91 518	1.23 539	0.76 475	0.72 588	0.46 588	1.24 597	0.50 583	1.40 597	0.75 588

APVNet	0.71 490	0.37 478	0.89 514	0.56 526	0.45 526	1.18 543	0.68 527	1.41 559	0.85 384	0.81 379	1.15 472	1.04 476	0.81 494	1.10 520	1.17 551	0.26 476	0.28 531	0.32 524	0.31 533	0.29 479	0.30 500

YMNet	0.66 474	0.38 488	0.90 515	0.52 498	0.46 533	1.08 525	0.49 454	1.00 411	0.77 332	1.18 538	1.29 503	1.12 501	0.74 467	0.85 452	0.86 495	0.27 486	0.31 549	0.25 460	0.25 490	0.24 442	0.23 444

YMNet_1	0.66 474	0.38 488	0.90 515	0.52 498	0.46 533	1.08 525	0.49 454	1.00 411	0.77 332	1.18 538	1.29 503	1.12 501	0.74 467	0.85 452	0.86 495	0.27 486	0.31 549	0.25 460	0.25 490	0.24 442	0.23 444

Ntro	1.09 558	0.97 588	0.91 517	1.44 598	1.19 597	1.69 580	0.80 557	1.35 548	1.25 542	1.00 494	1.29 503	1.31 527	0.97 536	1.26 542	0.84 490	0.84 592	0.43 583	1.36 598	0.50 583	1.56 598	0.78 590

DANet	0.71 490	0.45 517	0.91 517	0.59 539	0.40 496	0.81 465	0.40 385	0.97 402	0.84 376	1.20 544	1.22 487	1.33 535	0.88 515	1.16 527	1.24 555	0.27 486	0.23 494	0.31 518	0.25 490	0.35 518	0.32 512
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
Syn2CoEx	0.71 490	0.51 533	0.95 519	0.64 553	0.45 526	0.91 488	0.53 482	1.48 566	1.13 516	0.93 465	1.35 512	1.02 472	0.99 538	0.92 480	0.80 482	0.30 511	0.27 527	0.28 501	0.24 481	0.23 429	0.24 452

ELAS	1.63 588	0.61 555	0.95 519	0.68 568	0.55 556	3.01 609	1.55 609	2.39 601	2.33 598	3.64 618	3.89 611	2.75 593	2.90 612	2.15 595	2.27 594	0.52 576	0.45 586	0.50 575	0.48 578	0.54 569	0.52 579
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GASNet	0.67 479	0.72 565	0.96 521	0.70 571	0.48 538	0.62 384	0.47 440	1.08 447	1.03 481	0.94 468	0.82 312	0.93 446	0.83 503	1.33 550	0.80 482	0.31 514	0.22 484	0.29 509	0.28 517	0.44 546	0.24 452

S-Stereo	0.74 497	0.35 466	0.96 521	0.56 526	0.45 526	0.82 473	0.60 505	1.24 524	1.60 577	0.96 476	1.41 524	1.12 501	0.94 529	0.80 426	1.04 539	0.26 476	0.31 549	0.28 501	0.25 490	0.32 500	0.47 570

pmcnn	1.23 569	0.29 429	0.96 521	0.40 267	0.23 195	0.95 497	0.69 532	1.16 487	1.28 548	1.67 576	2.33 578	11.15 630	0.86 508	0.93 486	0.88 505	0.15 192	0.12 229	0.12 53	0.10 80	0.15 213	0.15 261

TCMNet	0.66 474	0.39 495	0.98 524	0.59 539	0.61 567	0.96 500	0.55 490	1.05 435	0.90 419	0.84 407	1.14 466	0.89 432	0.65 421	0.85 452	1.01 535	0.26 476	0.26 518	0.31 518	0.28 517	0.32 500	0.29 491

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 469	0.28 417	0.99 525	0.40 267	0.30 399	1.03 514	0.56 496	1.10 453	0.99 463	0.97 481	1.22 487	1.06 482	0.69 441	1.07 513	0.95 524	0.19 358	0.11 166	0.16 193	0.13 186	0.22 412	0.21 419

ACV-stereo	0.62 467	0.34 460	1.00 526	0.43 362	0.31 421	1.20 545	0.40 385	0.75 313	0.83 371	0.64 264	0.77 277	2.10 581	1.03 543	0.81 429	0.64 447	0.21 400	0.17 423	0.18 281	0.18 353	0.21 390	0.21 419

FINET	0.67 479	0.42 506	1.00 526	0.46 425	0.43 515	0.83 476	0.89 567	1.08 447	1.50 567	0.87 426	1.14 466	0.71 349	0.68 437	0.92 480	0.70 462	0.36 548	0.30 540	0.26 479	0.24 481	0.35 518	0.33 517

ELAS_RVC	1.60 586	0.61 555	1.01 528	0.70 571	0.56 559	2.00 588	1.89 618	1.96 594	2.65 602	3.33 616	3.26 599	3.03 596	3.41 618	2.49 603	2.09 587	0.52 576	0.45 586	0.50 575	0.48 578	0.54 569	0.52 579
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
G-Net	0.95 537	0.46 519	1.04 529	0.64 553	0.48 538	2.12 590	0.64 517	1.01 420	0.87 398	1.75 579	2.82 596	1.30 526	1.64 587	1.06 510	0.96 526	0.36 548	0.29 536	0.35 533	0.25 490	0.45 550	0.42 552

anonymity	0.97 539	0.89 580	1.05 530	0.92 582	1.03 593	0.97 502	0.81 558	1.29 535	0.91 426	1.07 520	0.98 398	1.00 463	0.95 532	1.02 505	0.92 520	0.96 595	0.95 617	0.90 591	0.91 606	0.92 588	0.94 598

SANet	1.07 555	0.41 504	1.06 531	0.48 441	0.30 399	1.41 560	0.94 573	1.42 560	3.36 611	1.58 567	2.43 582	2.33 587	1.70 588	1.34 552	1.07 541	0.28 497	0.24 503	0.26 479	0.23 465	0.34 513	0.30 500

PDISCO_ROB	0.91 533	0.48 521	1.06 531	0.99 584	0.97 587	1.67 579	0.63 513	1.64 584	1.59 574	1.06 517	1.18 481	1.31 527	0.79 489	1.55 564	0.97 527	0.49 572	0.22 484	0.45 561	0.40 559	0.45 550	0.37 536

SPS-STEREO	1.25 571	0.93 582	1.06 531	1.04 589	1.03 593	1.41 560	0.91 571	1.51 572	1.19 527	2.09 591	1.83 562	1.94 578	1.39 571	1.62 570	1.39 565	0.97 597	0.94 616	0.90 591	0.89 602	0.96 591	0.96 601
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Replicate-Monster	0.26 105	0.15 57	1.07 534	0.30 16	0.17 25	0.38 228	0.19 26	0.43 112	0.39 166	0.23 44	0.21 24	0.23 50	0.21 70	0.45 143	0.19 5	0.11 32	0.09 25	0.12 53	0.09 10	0.09 1	0.14 237

PSMNet-RUCA	0.76 499	0.75 568	1.08 535	1.01 587	0.90 581	0.69 419	0.50 459	1.11 459	1.03 481	0.78 360	1.11 450	0.80 401	0.72 462	0.88 462	0.63 444	0.53 580	0.27 527	0.76 586	0.46 570	0.66 581	0.47 570

ACVNet-4b	1.35 576	1.31 597	1.10 536	1.90 607	1.59 601	1.92 585	0.77 551	1.52 575	1.62 578	1.05 513	1.60 548	2.11 582	0.94 529	1.64 573	0.77 479	1.30 606	0.35 564	2.03 610	0.67 593	1.88 608	0.84 593

GwcNet	0.69 484	0.36 471	1.10 536	0.51 486	0.42 509	1.08 525	0.50 459	1.21 504	1.16 521	1.00 494	1.37 516	1.06 482	0.79 489	0.92 480	0.94 521	0.25 466	0.24 503	0.24 447	0.22 449	0.23 429	0.26 466

FADNet	0.61 466	0.51 533	1.10 536	0.45 404	0.44 522	0.65 408	0.41 400	1.19 497	1.05 491	0.70 310	0.84 323	0.98 459	0.66 428	0.82 432	0.50 391	0.29 504	0.30 540	0.27 493	0.30 525	0.46 553	0.35 529

ACVNet_1	1.46 581	1.33 598	1.12 539	1.91 608	1.62 602	1.83 584	0.98 576	2.00 596	1.85 586	1.39 558	1.53 543	2.32 586	1.53 578	1.34 552	1.11 545	1.30 606	0.50 590	2.06 612	0.58 589	1.93 610	0.95 600

NVStereoNet_ROB	1.24 570	0.90 581	1.13 540	0.86 579	0.88 580	1.11 529	0.99 578	1.42 560	1.53 569	1.59 569	2.48 583	2.24 584	1.53 578	1.96 588	1.30 560	0.76 590	0.70 598	0.78 587	1.00 608	0.71 584	0.88 596
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FADNet-RVC	0.60 464	0.53 544	1.14 541	0.46 425	0.39 491	0.61 376	0.39 374	1.12 465	0.87 398	0.70 310	0.84 323	1.04 476	0.55 357	0.94 493	0.69 459	0.26 476	0.25 511	0.28 501	0.28 517	0.31 494	0.31 508

WAO-6	2.04 599	1.50 603	1.16 542	1.70 601	1.67 606	2.69 596	1.44 607	3.06 607	3.63 615	1.98 588	3.27 600	3.54 608	2.07 600	2.36 600	2.22 591	1.31 608	0.91 612	2.04 611	1.22 618	1.73 602	1.27 615

IMH-64-1	1.86 591	1.62 607	1.16 542	2.20 611	1.89 611	2.33 592	1.30 597	2.89 605	2.29 596	1.66 574	2.80 594	2.49 589	1.61 584	2.10 592	1.78 578	1.60 611	0.74 601	2.43 616	1.02 609	2.12 611	1.17 611

IMH-64	1.86 591	1.62 607	1.16 542	2.20 611	1.89 611	2.33 592	1.30 597	2.89 605	2.29 596	1.66 574	2.80 594	2.49 589	1.61 584	2.10 592	1.78 578	1.60 611	0.74 601	2.43 616	1.02 609	2.12 611	1.17 611

FADNet-RVC-Resample	0.56 440	0.33 455	1.16 542	0.49 456	0.34 457	0.71 429	0.43 417	1.01 420	0.93 437	0.82 388	0.87 344	0.74 375	0.67 431	0.73 392	0.45 366	0.18 326	0.18 440	0.26 479	0.27 511	0.26 459	0.27 476

STTRV1_RVC	0.82 513	0.59 551	1.16 542	0.67 564	0.81 578	1.11 529	0.63 513	1.30 538	1.11 511	0.98 486	1.33 510	1.08 489	0.95 532	1.26 542	0.87 501	0.55 582	0.25 511	0.43 557	0.39 556	0.58 576	0.40 547

FADNet_RVC	0.55 429	0.37 478	1.17 547	0.44 381	0.31 421	0.56 344	0.34 268	1.06 439	0.88 403	0.67 289	0.90 360	0.61 296	0.65 421	0.93 486	0.70 462	0.21 400	0.18 440	0.26 479	0.23 465	0.31 494	0.28 483

SHD	0.93 536	0.50 529	1.18 548	0.59 539	0.46 533	0.97 502	0.48 448	1.70 588	2.15 591	1.58 567	1.37 516	1.42 548	1.19 560	1.31 548	1.60 570	0.31 514	0.26 518	0.32 524	0.33 542	0.40 535	0.42 552

NLCSM	0.82 513	0.52 540	1.19 549	0.58 534	0.73 577	0.92 492	0.78 553	1.75 590	0.87 398	0.92 460	1.86 565	1.40 546	0.74 467	1.52 562	1.09 543	0.27 486	0.23 494	0.26 479	0.30 525	0.26 459	0.28 483

RainbowNet	1.35 576	1.49 602	1.19 549	1.88 606	1.45 599	1.48 566	1.07 584	1.61 582	1.55 571	1.20 544	1.59 547	1.54 561	1.13 552	1.34 552	0.97 527	1.36 609	0.70 598	1.82 604	0.79 598	1.71 601	1.07 607

SAMSARA	1.07 555	0.65 560	1.19 549	1.06 590	0.90 581	1.76 583	1.76 615	1.46 564	1.44 563	1.51 564	1.16 477	2.00 580	1.14 553	1.48 561	1.31 561	0.39 554	0.44 585	0.35 533	0.38 552	0.49 559	0.49 576

MFMNet_re	1.14 561	0.97 588	1.19 549	0.99 584	0.95 585	1.25 551	1.22 593	1.39 555	1.55 571	1.69 577	1.67 554	1.21 514	1.53 578	1.12 523	0.99 531	0.87 594	0.75 605	0.79 588	0.75 596	0.90 586	0.94 598

IMH	2.04 599	1.62 607	1.20 553	2.20 611	1.89 611	2.91 608	1.30 597	3.11 608	3.03 607	1.81 582	3.35 604	3.03 596	1.90 594	2.48 602	1.80 580	1.66 614	0.77 607	2.45 618	1.04 612	2.15 613	1.19 614

RTSC	0.87 525	0.48 521	1.23 554	0.52 498	0.37 476	1.13 534	0.50 459	1.34 545	1.79 583	1.51 564	1.24 492	1.12 501	0.81 494	1.62 570	2.16 588	0.25 466	0.19 454	0.23 430	0.24 481	0.30 488	0.31 508

Consistency-Raft	1.01 543	0.81 574	1.24 555	0.84 578	0.97 587	0.81 465	0.84 562	1.30 538	1.59 574	1.05 513	1.68 555	1.12 501	0.91 518	0.92 480	1.11 545	0.65 585	0.74 601	0.79 588	0.90 603	1.06 594	0.79 592

SGM+DAISY	1.35 576	0.94 584	1.25 556	0.96 583	1.00 591	1.52 569	1.02 581	1.34 545	1.21 531	2.64 603	2.65 591	2.44 588	1.56 581	1.64 573	1.26 557	0.97 597	0.95 617	0.90 591	0.90 603	0.94 589	0.96 601

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 358	0.21 245	1.26 557	0.39 229	0.51 546	0.28 104	0.30 198	1.25 528	0.44 188	0.68 295	1.11 450	0.86 417	0.33 216	0.67 354	0.27 169	0.15 192	0.11 166	0.17 233	0.20 408	0.22 412	0.24 452

PVD	1.28 573	0.67 563	1.28 558	0.74 575	0.62 568	1.50 567	0.84 562	1.99 595	2.96 605	2.18 594	2.36 581	1.85 575	1.95 597	1.92 585	1.94 583	0.39 554	0.36 566	0.49 573	0.37 549	0.51 562	0.64 584

PWC_ROB	0.87 525	0.52 540	1.28 558	0.50 470	0.32 437	0.91 488	0.37 329	1.36 551	1.46 565	1.61 570	2.59 589	1.16 512	1.01 542	1.34 552	1.40 566	0.25 466	0.18 440	0.28 501	0.20 408	0.29 479	0.28 483

DGSMNet	0.76 499	0.55 546	1.29 560	0.58 534	0.62 568	0.94 494	0.70 537	1.26 530	1.11 511	0.83 400	1.24 492	1.00 463	0.71 458	1.03 507	0.81 485	0.34 539	0.29 536	0.41 555	0.40 559	0.57 573	0.55 582

z-ln-s-r	0.66 474	0.36 471	1.30 561	0.39 229	0.26 300	0.57 349	0.63 513	0.80 336	1.03 481	0.80 366	1.43 529	0.91 439	0.76 475	1.08 516	1.87 582	0.16 247	0.12 229	0.17 233	0.14 217	0.20 366	0.16 307

CBFPSM	0.59 461	0.22 284	1.31 562	0.38 200	0.27 331	1.12 533	0.65 518	0.79 333	0.82 366	0.80 366	0.81 308	1.35 541	0.87 511	0.67 354	0.76 475	0.16 247	0.15 371	0.15 165	0.16 276	0.17 292	0.22 437

XQC	0.89 529	0.65 560	1.31 562	0.67 564	0.52 550	1.22 547	0.68 527	1.26 530	1.52 568	1.14 534	1.11 450	1.28 523	1.04 545	1.40 560	1.77 576	0.38 552	0.24 503	0.37 543	0.31 533	0.53 567	0.47 570

MSAF-DinoV2	1.04 548	0.38 488	1.32 564	0.54 515	0.29 382	0.89 485	0.72 545	1.52 575	1.24 536	1.05 513	1.41 524	2.98 595	1.49 577	2.74 606	2.83 599	0.22 426	0.14 340	0.20 351	0.22 449	0.32 500	0.32 512

ADCRef	0.80 509	0.43 508	1.32 564	0.50 470	0.45 526	1.07 521	0.51 474	1.07 443	0.98 458	1.17 536	1.42 526	0.87 423	0.91 518	0.85 452	3.19 601	0.18 326	0.16 403	0.23 430	0.23 465	0.22 412	0.21 419

Wz-Net-MNSev	0.76 499	0.40 500	1.34 566	0.50 470	0.40 496	1.44 564	0.83 559	1.15 480	1.16 521	1.25 550	1.20 486	1.13 507	0.81 494	1.16 527	1.00 534	0.22 426	0.19 454	0.24 447	0.23 465	0.28 475	0.26 466

WAO-8	2.92 606	1.55 605	1.35 567	1.79 603	1.63 604	5.23 618	1.22 593	4.58 621	12.56 654	2.84 608	4.07 615	4.83 613	2.72 610	3.49 611	2.25 592	1.27 603	0.91 612	1.99 606	1.15 616	1.86 605	1.15 609

WAO-7	1.90 593	1.20 593	1.35 567	1.27 595	1.06 596	2.84 602	1.56 610	3.23 610	3.06 609	2.23 596	3.33 603	3.17 600	2.28 602	3.12 607	2.21 589	1.02 599	0.91 612	1.06 595	1.03 611	1.04 593	0.97 604

Venus	2.92 606	1.55 605	1.35 567	1.79 603	1.63 604	5.23 618	1.22 593	4.58 621	12.56 654	2.84 608	4.06 614	4.83 613	2.72 610	3.49 611	2.25 592	1.27 603	0.91 612	1.99 606	1.15 616	1.86 605	1.15 609

ADCL	1.04 548	0.38 488	1.35 567	0.50 470	0.39 491	1.61 574	0.89 567	1.29 535	1.39 558	1.29 552	1.50 539	1.24 517	1.24 563	1.37 558	4.87 614	0.21 400	0.19 454	0.25 460	0.25 490	0.29 479	0.27 476

LVE	2.12 601	1.44 600	1.36 571	1.99 609	1.78 608	2.75 598	1.79 616	2.82 604	3.95 617	1.90 586	4.33 617	3.52 607	1.81 590	2.24 598	1.74 574	1.74 615	0.87 610	2.06 612	1.13 614	1.91 609	1.35 617

Dean	1.98 595	1.36 599	1.36 571	2.12 610	1.81 610	2.74 597	1.36 602	3.37 614	3.80 616	2.08 590	3.32 602	3.21 601	1.82 591	1.71 577	1.67 571	1.27 603	0.77 607	1.99 606	0.90 603	1.86 605	1.03 606

Wz-Net-LNSev	0.71 490	0.51 533	1.36 571	0.50 470	0.41 503	1.15 537	0.69 532	1.21 504	1.07 504	1.02 502	1.12 454	1.08 489	0.87 511	0.89 468	0.89 515	0.24 455	0.22 484	0.21 393	0.19 383	0.26 459	0.26 466

ACVNet_2	1.65 589	1.27 596	1.41 574	1.75 602	1.62 602	2.22 591	1.20 590	2.30 600	2.62 601	1.78 581	2.56 586	3.03 596	1.61 584	1.54 563	1.12 549	1.06 600	0.58 595	1.82 604	0.70 595	1.82 604	0.96 601

TorneroNet-64	3.44 609	1.86 611	1.42 575	2.58 619	2.28 617	6.87 621	1.68 612	4.70 623	12.03 651	2.31 598	5.59 626	8.25 625	2.55 607	3.97 616	2.73 597	1.81 616	0.74 601	2.57 620	1.07 613	2.35 615	1.44 618

MonStereo1	1.98 595	1.48 601	1.43 576	1.81 605	1.69 607	2.88 605	0.78 553	2.47 602	3.47 612	2.20 595	4.36 618	3.39 605	2.50 605	2.18 596	1.58 569	1.19 602	0.54 591	1.65 601	0.87 601	1.78 603	1.29 616

SDNR	0.86 524	0.37 478	1.47 577	0.40 267	0.38 485	3.38 611	0.33 255	0.90 374	0.98 458	0.99 489	2.09 575	0.59 285	0.71 458	1.29 546	0.70 462	0.51 575	0.56 593	0.36 538	0.26 504	0.43 545	0.46 565

TorneroNet	4.53 619	1.89 612	1.48 578	2.55 617	2.27 616	13.78 631	1.69 613	4.84 625	23.73 668	2.89 611	7.70 629	7.06 624	2.69 609	4.26 618	3.42 604	1.84 617	0.77 607	2.68 622	1.13 614	2.42 616	1.47 619

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 546	0.57 549	1.51 579	0.67 564	0.50 542	2.57 595	1.66 611	1.20 502	1.43 561	1.38 557	1.57 546	1.33 535	0.92 523	1.64 573	0.88 505	0.37 551	0.39 573	0.46 564	0.60 590	0.41 541	0.40 547

ADCP+	1.06 553	0.35 466	1.51 579	0.49 456	0.51 546	1.45 565	0.55 490	1.25 528	1.03 481	1.16 535	1.15 472	1.10 497	1.07 548	1.56 566	6.75 621	0.19 358	0.16 403	0.23 430	0.21 431	0.28 475	0.21 419

KSHMR	2.57 603	1.93 613	1.69 581	2.63 620	2.42 619	2.86 604	2.07 619	3.27 612	6.50 621	2.49 602	3.36 605	3.41 606	1.92 595	2.49 603	1.94 583	2.13 620	1.40 622	2.79 625	1.50 621	2.73 619	1.77 620

PASM	0.90 532	0.64 559	1.69 581	0.69 570	0.69 574	0.78 454	0.84 562	1.03 427	1.26 545	1.19 540	1.15 472	1.31 527	0.98 537	1.24 540	1.03 536	0.52 576	0.56 593	0.59 583	0.66 592	0.56 571	0.54 581

z-mn7	1.00 542	0.50 529	1.70 583	0.53 508	0.36 469	1.75 582	0.71 543	1.22 512	2.28 595	0.96 476	2.54 585	1.42 548	0.95 532	2.19 597	1.54 568	0.22 426	0.19 454	0.21 393	0.20 408	0.27 471	0.25 460

ktn	2.98 608	2.25 617	1.73 584	2.84 621	2.53 622	3.76 615	2.15 620	3.70 616	5.47 620	2.75 605	5.17 625	5.94 620	2.48 604	3.23 608	2.46 595	2.34 624	1.44 623	2.78 624	2.03 624	2.45 617	2.01 623

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 574	0.87 579	1.76 585	0.86 579	0.56 559	4.29 616	1.79 616	1.50 569	1.98 588	1.61 570	1.85 564	1.84 573	1.41 572	1.89 583	1.36 562	0.48 570	0.40 575	0.56 579	0.57 588	0.69 582	0.48 573

notaker	2.76 604	2.29 618	1.80 586	2.96 622	2.58 623	2.90 607	1.75 614	3.24 611	3.05 608	2.78 606	4.24 616	6.15 622	2.51 606	3.34 609	2.75 598	2.31 622	1.18 620	3.00 626	1.65 622	2.84 622	1.97 621

aanetorigin	0.83 521	0.56 547	1.87 587	0.49 456	0.38 485	0.56 344	0.66 520	0.70 280	1.00 469	2.42 600	2.02 572	1.31 527	1.18 558	0.93 486	1.13 550	0.20 381	0.18 440	0.20 351	0.19 383	0.27 471	0.30 500

DPSNet	0.99 541	0.42 506	1.88 588	0.53 508	0.41 503	1.59 573	1.26 596	2.21 599	1.43 561	1.10 528	1.11 450	1.46 551	1.95 597	1.34 552	1.26 557	0.34 539	0.25 511	0.25 460	0.21 431	0.46 553	0.37 536

MFN_U_SF_RVC	1.09 558	0.59 551	1.97 589	0.67 564	0.44 522	1.93 586	0.60 505	1.85 592	1.36 553	1.61 570	1.54 544	1.95 579	1.37 570	1.64 573	1.73 573	0.40 558	0.37 567	0.45 561	0.48 578	0.44 546	0.44 559

psmorigin	0.82 513	0.51 533	2.09 590	0.49 456	0.41 503	0.85 480	0.50 459	1.04 430	0.88 403	1.45 560	1.43 529	1.50 557	1.06 546	1.22 538	0.97 527	0.31 514	0.32 554	0.27 493	0.27 511	0.33 507	0.42 552

Wz-Net-SNSev	0.91 533	0.73 566	2.13 591	0.56 526	0.45 526	0.95 497	1.13 587	1.34 545	1.24 536	1.02 502	1.30 506	1.46 551	0.86 508	1.81 580	1.50 567	0.25 466	0.23 494	0.25 460	0.26 504	0.32 500	0.29 491

iinet-f	0.67 479	0.26 386	2.15 592	0.39 229	0.31 421	1.19 544	0.56 496	0.84 348	0.84 376	0.80 366	1.17 479	1.05 480	0.84 505	0.71 381	1.21 554	0.20 381	0.18 440	0.17 233	0.15 244	0.20 366	0.20 401

ADCMid	1.14 561	0.52 540	2.23 593	0.53 508	0.43 515	1.07 521	0.75 549	1.23 517	1.05 491	2.15 593	1.44 532	1.50 557	1.43 574	1.56 566	5.01 615	0.26 476	0.24 503	0.29 509	0.31 533	0.37 528	0.33 517

w-ln-seven-2	0.76 499	0.43 508	2.32 594	0.52 498	0.38 485	0.90 487	0.65 518	1.11 459	1.12 515	1.19 540	1.28 499	1.09 493	0.99 538	1.07 513	0.87 501	0.20 381	0.19 454	0.23 430	0.22 449	0.26 459	0.22 437

AnyNet_C32	1.16 565	0.62 558	2.40 595	0.57 532	0.55 556	1.41 560	1.34 601	1.18 495	1.24 536	1.49 561	1.42 526	1.39 544	1.20 562	1.55 564	4.82 613	0.29 504	0.28 531	0.29 509	0.34 544	0.38 532	0.42 552

w-ln-seven	0.96 538	0.48 521	2.41 596	0.54 515	0.50 542	1.41 560	0.70 537	1.67 586	1.81 584	1.49 561	1.50 539	1.26 519	0.87 511	1.15 525	1.80 580	0.23 443	0.21 476	0.25 460	0.25 490	0.31 494	0.26 466

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 440	3.08 625	2.43 597	0.31 37	0.18 41	0.29 116	0.20 43	0.37 62	0.32 100	0.28 85	0.24 49	0.18 13	0.18 32	0.31 26	0.22 52	1.09 601	0.08 2	0.17 233	0.16 276	0.14 163	0.97 604

ADCPNet	1.03 547	0.48 521	2.70 598	0.54 515	0.42 509	1.40 558	0.75 549	1.13 467	1.07 504	1.22 546	1.42 526	1.68 568	1.09 549	1.36 557	3.45 605	0.30 511	0.28 531	0.29 509	0.32 539	0.37 528	0.35 529

LE_ROB	4.42 618	0.24 342	2.75 599	0.42 341	0.23 195	1.57 572	0.90 570	1.71 589	17.88 663	16.56 640	4.88 621	5.17 617	18.85 665	1.63 572	14.62 630	0.17 290	0.14 340	0.16 193	0.16 276	0.19 350	0.17 327

DispFullNet	1.60 586	2.63 623	2.75 599	2.56 618	1.79 609	1.24 550	0.47 440	1.37 553	1.45 564	1.87 583	1.50 539	1.55 562	2.46 603	2.04 591	1.04 539	0.59 583	0.18 440	2.32 615	0.68 594	2.29 614	1.14 608

PWCK	1.92 594	1.66 610	3.12 601	1.65 600	0.91 583	2.84 602	2.26 621	2.10 597	2.41 600	2.36 599	2.31 576	2.22 583	1.82 591	3.43 610	2.03 586	1.61 613	0.71 600	1.51 599	0.82 600	1.69 600	0.91 597

zh-sn7	1.09 558	0.75 568	3.23 602	0.57 532	0.42 509	1.11 529	0.89 567	1.19 497	1.27 546	1.41 559	1.98 570	1.25 518	1.47 576	1.99 589	2.62 596	0.26 476	0.26 518	0.26 479	0.27 511	0.35 518	0.30 500

ADCS	1.51 583	0.61 555	3.42 603	0.59 539	0.51 546	1.27 552	1.08 585	1.59 579	1.81 584	1.91 587	1.66 552	1.51 560	1.42 573	1.94 587	8.60 623	0.33 533	0.32 554	0.33 529	0.36 548	0.44 546	0.42 552

DeepPrunerF	0.89 529	0.52 540	3.43 604	0.68 568	0.81 578	0.72 436	0.72 545	1.22 512	1.99 589	0.93 465	1.01 408	0.87 423	0.86 508	1.08 516	0.95 524	0.34 539	0.28 531	0.43 557	0.39 556	0.30 488	0.32 512

MADNet++	4.03 614	2.70 624	3.44 605	3.72 627	3.44 626	4.44 617	3.52 626	3.95 619	3.61 614	4.46 620	4.98 623	4.10 609	4.58 622	7.00 625	5.89 617	3.74 626	3.67 629	3.27 628	2.71 627	3.70 627	3.66 629

UNDER WATER	3.46 610	2.07 616	3.64 606	3.09 623	2.48 620	3.75 614	2.42 623	3.31 613	13.77 656	2.90 612	2.95 597	5.84 618	3.69 619	3.69 613	3.48 606	2.07 619	1.11 619	2.70 623	1.40 619	2.84 622	1.98 622

UNDER WATER-64	3.53 611	2.01 614	3.94 607	3.22 625	2.49 621	5.41 620	2.60 624	3.43 615	12.41 653	3.03 613	2.68 592	6.07 621	4.04 620	3.79 615	3.33 602	2.02 618	1.24 621	2.63 621	1.46 620	2.78 620	2.08 624

zh-mn7	1.08 557	0.65 560	4.00 608	0.52 498	0.38 485	1.16 540	0.62 512	1.15 480	1.77 582	1.74 578	2.31 576	1.17 513	0.91 518	2.10 592	1.77 576	0.24 455	0.21 476	0.22 408	0.22 449	0.25 452	0.28 483

WZ-Net	1.19 567	0.59 551	4.07 609	0.62 551	0.51 546	1.34 555	1.31 600	1.32 541	1.74 581	1.53 566	1.65 550	1.74 570	1.28 567	2.25 599	2.01 585	0.27 486	0.21 476	0.23 430	0.25 490	0.40 535	0.39 544

HanzoNet	6.76 625	2.45 620	4.22 610	3.19 624	2.94 625	3.62 613	2.28 622	4.79 624	7.20 622	14.00 636	13.19 635	17.49 641	22.30 666	13.25 632	6.19 618	4.20 628	1.93 625	3.10 627	2.56 626	3.35 624	2.88 628

Wz-Net-TNSev	1.14 561	1.06 591	4.32 611	0.49 456	0.42 509	1.51 568	1.11 586	1.48 566	1.40 560	1.22 546	1.26 496	1.58 565	1.43 574	1.76 578	1.70 572	0.32 525	0.31 549	0.26 479	0.30 525	0.41 541	0.41 551

SuperB	1.04 548	0.37 478	4.81 612	0.43 362	0.31 421	0.99 507	0.46 433	1.02 423	2.09 590	1.09 526	1.09 447	0.75 377	0.81 494	1.06 510	1.76 575	0.19 358	0.15 371	0.17 233	0.15 244	2.82 621	0.26 466

ITERv30	18.70 640	14.57 633	4.91 613	12.35 637	7.71 627	41.97 655	40.23 646	8.00 638	8.38 625	27.48 665	24.66 641	19.39 646	15.68 647	26.97 648	19.51 643	35.70 662	16.19 648	10.45 638	7.33 634	19.85 642	12.74 647

qyd29nn	18.70 640	14.57 633	4.91 613	12.35 637	7.71 627	41.97 655	40.23 646	8.00 638	8.38 625	27.48 665	24.66 641	19.39 646	15.68 647	26.97 648	19.51 643	35.70 662	16.19 648	10.45 638	7.33 634	19.85 642	12.74 647

yuret106	18.70 640	14.57 633	4.91 613	12.35 637	7.71 627	41.97 655	40.23 646	8.00 638	8.38 625	27.48 665	24.66 641	19.39 646	15.68 647	26.97 648	19.51 643	35.70 662	16.19 648	10.45 638	7.33 634	19.85 642	12.74 647

uio108cc	18.70 640	14.57 633	4.91 613	12.35 637	7.71 627	41.97 655	40.23 646	8.00 638	8.38 625	27.48 665	24.66 641	19.39 646	15.68 647	26.97 648	19.51 643	35.70 662	16.19 648	10.45 638	7.33 634	19.85 642	12.74 647

v20iiwwt	18.70 640	14.57 633	4.91 613	12.35 637	7.71 627	41.97 655	40.23 646	8.00 638	8.38 625	27.48 665	24.66 641	19.39 646	15.68 647	26.97 648	19.51 643	35.70 662	16.19 648	10.45 638	7.33 634	19.85 642	12.74 647

ITERv14	18.70 640	14.57 633	4.91 613	12.35 637	7.71 627	41.97 655	40.23 646	8.00 638	8.38 625	27.48 665	24.66 641	19.39 646	15.68 647	26.97 648	19.51 643	35.70 662	16.19 648	10.45 638	7.33 634	19.85 642	12.74 647

v134_o9	18.70 640	14.57 633	4.91 613	12.35 637	7.71 627	41.97 655	40.23 646	8.00 638	8.38 625	27.48 665	24.66 641	19.39 646	15.68 647	26.97 648	19.51 643	35.70 662	16.19 648	10.45 638	7.33 634	19.85 642	12.74 647

ITERv7	18.70 640	14.57 633	4.91 613	12.35 637	7.71 627	41.97 655	40.23 646	8.00 638	8.38 625	27.48 665	24.66 641	19.39 646	15.68 647	26.97 648	19.51 643	35.70 662	16.19 648	10.45 638	7.33 634	19.85 642	12.74 647

hj116sk	18.76 648	14.59 641	5.09 621	12.96 645	8.64 635	41.88 650	40.95 654	7.37 626	8.92 633	26.19 642	25.08 656	19.87 661	14.86 634	28.17 656	18.08 637	35.74 670	16.37 656	10.64 646	8.01 642	19.01 637	12.76 655

iked130	18.76 648	14.59 641	5.09 621	12.96 645	8.64 635	41.88 650	40.95 654	7.37 626	8.92 633	26.19 642	25.08 656	19.87 661	14.86 634	28.17 656	18.08 637	35.74 670	16.37 656	10.64 646	8.01 642	19.01 637	12.76 655

vnu138km	18.76 648	14.59 641	5.09 621	12.96 645	8.64 635	41.88 650	40.95 654	7.37 626	8.92 633	26.19 642	25.08 656	19.87 661	14.86 634	28.17 656	18.08 637	35.74 670	16.37 656	10.64 646	8.01 642	19.01 637	12.76 655

99wein	18.76 648	14.59 641	5.09 621	12.96 645	8.64 635	41.88 650	40.95 654	7.37 626	8.92 633	26.19 642	25.08 656	19.87 661	14.86 634	28.17 656	18.08 637	35.74 670	16.37 656	10.64 646	8.01 642	19.01 637	12.76 655

a5sdf	18.76 648	14.59 641	5.09 621	12.96 645	8.64 635	41.88 650	40.95 654	7.37 626	8.92 633	26.19 642	25.08 656	19.87 661	14.86 634	28.17 656	18.08 637	35.74 670	16.37 656	10.64 646	8.01 642	19.01 637	12.76 655

ITERv28	19.22 653	14.79 646	5.12 626	13.43 650	9.19 645	42.59 663	43.62 659	8.12 646	9.21 638	26.40 652	25.02 649	19.49 654	15.18 639	29.27 661	19.80 651	35.33 655	16.05 641	11.26 651	8.23 647	19.91 650	12.43 640

ITERv24	19.22 653	14.79 646	5.12 626	13.43 650	9.19 645	42.59 663	43.62 659	8.12 646	9.21 638	26.40 652	25.02 649	19.49 654	15.18 639	29.27 661	19.80 651	35.33 655	16.05 641	11.26 651	8.23 647	19.91 650	12.43 640

dd23bbn	19.22 653	14.79 646	5.12 626	13.43 650	9.19 645	42.59 663	43.62 659	8.12 646	9.21 638	26.40 652	25.02 649	19.49 654	15.18 639	29.27 661	19.80 651	35.33 655	16.05 641	11.26 651	8.23 647	19.91 650	12.43 640

ITERv21	19.22 653	14.79 646	5.12 626	13.43 650	9.19 645	42.59 663	43.62 659	8.12 646	9.21 638	26.40 652	25.02 649	19.49 654	15.18 639	29.27 661	19.80 651	35.33 655	16.05 641	11.26 651	8.23 647	19.91 650	12.43 640

zxcv128	19.22 653	14.79 646	5.12 626	13.43 650	9.19 645	42.59 663	43.62 659	8.12 646	9.21 638	26.40 652	25.02 649	19.49 654	15.18 639	29.27 661	19.80 651	35.33 655	16.05 641	11.26 651	8.23 647	19.91 650	12.43 640

ITERv12	19.22 653	14.79 646	5.12 626	13.43 650	9.19 645	42.59 663	43.62 659	8.12 646	9.21 638	26.40 652	25.02 649	19.49 654	15.18 639	29.27 661	19.80 651	35.33 655	16.05 641	11.26 651	8.23 647	19.91 650	12.43 640

s6wercc	19.22 653	14.79 646	5.12 626	13.43 650	9.19 645	42.59 663	43.62 659	8.12 646	9.21 638	26.40 652	25.02 649	19.49 654	15.18 639	29.27 661	19.80 651	35.33 655	16.05 641	11.26 651	8.23 647	19.91 650	12.43 640

oiu110	18.49 635	15.08 653	5.66 633	11.91 632	9.01 640	41.71 645	44.26 666	7.42 631	9.33 645	26.37 647	25.49 661	16.47 633	15.69 655	22.30 642	14.98 631	33.10 650	16.61 661	11.55 658	9.30 656	20.34 657	13.24 660

dddd17k	18.49 635	15.08 653	5.66 633	11.91 632	9.01 640	41.71 645	44.26 666	7.42 631	9.33 645	26.37 647	25.49 661	16.47 633	15.69 655	22.30 642	14.98 631	33.10 650	16.61 661	11.55 658	9.30 656	20.34 657	13.24 660

ITERv10	18.49 635	15.08 653	5.66 633	11.91 632	9.01 640	41.71 645	44.26 666	7.42 631	9.33 645	26.37 647	25.49 661	16.47 633	15.69 655	22.30 642	14.98 631	33.10 650	16.61 661	11.55 658	9.30 656	20.34 657	13.24 660

ITERv8	18.49 635	15.08 653	5.66 633	11.91 632	9.01 640	41.71 645	44.26 666	7.42 631	9.33 645	26.37 647	25.49 661	16.47 633	15.69 655	22.30 642	14.98 631	33.10 650	16.61 661	11.55 658	9.30 656	20.34 657	13.24 660

ITERv4	18.49 635	15.08 653	5.66 633	11.91 632	9.01 640	41.71 645	44.26 666	7.42 631	9.33 645	26.37 647	25.49 661	16.47 633	15.69 655	22.30 642	14.98 631	33.10 650	16.61 661	11.55 658	9.30 656	20.34 657	13.24 660

tt	6.20 623	0.20 208	5.89 638	3.55 626	2.07 614	11.26 627	19.21 632	11.74 656	5.46 619	2.69 604	2.04 574	4.87 616	6.25 624	3.70 614	7.09 622	8.32 634	11.17 639	4.93 630	5.41 633	5.74 629	2.37 625

EDNetEfficient	1.46 581	0.80 573	6.12 639	0.47 434	0.39 491	0.69 419	0.83 559	0.90 374	2.77 604	3.50 617	1.96 569	1.66 567	2.03 599	1.26 542	4.18 611	0.21 400	0.18 440	0.21 393	0.20 408	0.41 541	0.39 544

JetBlue	2.78 605	1.26 595	7.04 640	1.16 592	1.48 600	8.00 624	6.02 628	2.60 603	1.92 587	2.12 592	2.64 590	3.34 604	3.05 614	6.49 623	3.39 603	0.78 591	0.76 606	0.75 585	0.76 597	0.97 592	1.18 613

AnyNet_C01	1.56 584	1.05 590	7.45 641	0.64 553	0.54 554	1.99 587	1.38 603	1.43 562	1.36 553	1.63 573	1.92 567	1.84 573	1.33 569	2.40 601	4.03 608	0.33 533	0.32 554	0.32 524	0.34 544	0.44 546	0.45 563

DPSimNet_ROB	3.58 612	2.45 620	8.57 642	2.53 616	2.37 618	2.88 605	3.77 627	3.14 609	3.23 610	4.71 624	3.86 610	4.68 611	4.87 623	4.07 617	5.62 616	2.33 623	2.33 626	2.47 619	2.52 625	2.51 618	2.64 626

TCMNet-wrong-test	8.97 626	10.42 631	8.74 643	19.56 658	17.61 657	12.53 630	9.01 630	13.59 658	2.18 592	4.64 622	5.11 624	14.63 632	11.09 630	7.19 626	9.73 624	5.56 633	0.89 611	3.77 629	3.11 628	10.34 633	9.80 633

LSM	4.74 620	0.77 571	10.16 644	0.70 571	56.56 670	1.02 511	1.00 580	1.24 524	1.62 578	2.04 589	2.34 579	1.33 535	1.17 557	1.38 559	1.09 543	0.33 533	0.49 589	0.39 548	0.46 570	0.51 562	10.09 634

MADNet+	2.23 602	2.43 619	10.85 645	1.22 594	0.91 583	2.76 599	1.40 604	2.12 598	1.67 580	1.32 553	1.74 558	1.86 576	1.74 589	6.25 622	4.41 612	0.65 585	0.64 596	0.58 582	0.54 587	0.80 585	0.76 589

RTS	1.98 595	0.96 585	11.36 646	0.65 558	0.57 562	2.77 600	1.40 604	1.39 555	2.26 593	1.89 584	2.56 586	1.32 532	1.25 564	5.20 619	4.05 609	0.31 514	0.22 484	0.29 509	0.29 523	0.40 535	0.37 536

RTSA	1.98 595	0.96 585	11.36 646	0.65 558	0.57 562	2.77 600	1.40 604	1.39 555	2.26 593	1.89 584	2.56 586	1.32 532	1.25 564	5.20 619	4.05 609	0.31 514	0.22 484	0.29 509	0.29 523	0.40 535	0.37 536

PML	40.80 676	29.24 664	11.87 648	7.20 629	14.47 653	92.13 676	213.69 678	7.63 637	23.35 667	74.72 677	190.14 678	50.17 677	26.15 668	21.39 637	12.70 628	8.76 635	2.92 627	8.45 635	3.25 629	13.26 634	4.42 630

JetRed	5.27 622	5.84 627	12.81 649	2.36 615	2.83 624	12.23 629	10.50 631	4.46 620	3.60 613	3.86 619	3.83 609	4.85 615	4.18 621	6.78 624	11.96 627	2.17 621	2.96 628	2.18 614	1.97 623	3.38 625	2.68 627

FADE	5.17 621	2.05 615	13.14 650	1.03 588	0.99 590	2.09 589	0.91 571	3.91 618	3.00 606	1.76 580	1.60 548	2.73 592	6.73 625	5.95 621	3.95 607	11.57 638	1.70 624	23.09 669	15.86 663	0.62 578	0.65 585

ASD4	9.96 628	8.86 630	17.78 651	7.17 628	9.80 652	16.08 632	28.92 636	9.77 655	8.20 624	7.02 629	7.08 628	8.47 626	9.57 628	11.17 631	20.26 658	4.12 627	4.14 630	5.57 634	4.74 630	5.53 628	4.90 631

USTest	12.99 631	14.18 632	20.00 652	16.24 657	14.97 654	20.80 634	31.95 639	16.20 661	10.91 650	8.79 631	9.48 631	13.94 631	10.50 629	16.11 633	21.44 660	3.17 625	4.82 631	5.08 631	5.36 632	8.81 632	7.13 632

DGTPSM_ROB	12.07 629	8.00 628	20.99 653	8.93 630	16.78 655	10.67 625	30.87 637	9.01 653	15.16 658	6.50 626	15.41 639	9.04 627	14.85 632	9.25 628	21.67 661	4.57 629	8.57 634	5.08 631	9.28 654	5.90 630	10.95 635

DPSMNet_ROB	12.08 630	8.00 628	21.00 654	8.97 631	16.79 656	10.67 625	30.89 638	9.02 654	15.17 659	6.51 627	15.41 639	9.04 627	14.85 632	9.27 629	21.67 661	4.58 630	8.57 634	5.09 633	9.29 655	5.90 630	10.95 635

LRCNet_RVC	21.24 662	31.15 665	21.41 655	28.98 663	23.82 661	3.13 610	0.60 505	20.96 666	1.59 574	25.58 641	28.15 670	21.99 666	14.79 631	21.94 641	16.41 636	28.89 649	14.87 640	33.53 670	31.28 670	29.51 671	26.16 670

Anonymous_1	33.25 664	18.26 658	23.92 656	20.54 659	21.28 660	25.59 636	35.94 640	22.01 669	15.57 660	13.33 633	13.49 636	18.08 642	15.29 646	20.36 634	24.60 663	16.28 642	8.84 636	66.59 674	118.00 674	155.73 677	11.23 637

xxxxx1	36.64 670	19.51 661	24.21 657	61.66 672	64.63 673	27.28 640	40.10 643	20.25 662	18.63 664	14.07 637	12.97 632	17.26 638	17.36 662	21.70 638	27.93 666	13.18 639	18.50 667	111.26 675	133.37 675	29.24 668	39.73 672

tt_ll	36.64 670	19.51 661	24.21 657	61.66 672	64.63 673	27.28 640	40.10 643	20.25 662	18.63 664	14.07 637	12.97 632	17.26 638	17.36 662	21.70 638	27.93 666	13.18 639	18.50 667	111.26 675	133.37 675	29.24 668	39.73 672

ff	36.64 670	19.51 661	24.21 657	61.66 672	64.63 673	27.28 640	40.10 643	20.25 662	18.63 664	14.07 637	12.97 632	17.26 638	17.36 662	21.70 638	27.93 666	13.18 639	18.50 667	111.26 675	133.37 675	29.24 668	39.73 672

DPSM_ROB	17.78 633	18.63 659	24.31 660	20.90 660	19.47 658	25.97 637	36.21 641	21.23 667	16.24 661	13.38 634	14.06 637	19.18 644	16.30 660	20.78 635	25.67 664	9.38 636	9.23 637	9.49 636	9.82 661	13.51 635	11.91 638

DPSM	17.78 633	18.63 659	24.31 660	20.90 660	19.47 658	25.97 637	36.21 641	21.23 667	16.24 661	13.38 634	14.06 637	19.18 644	16.30 660	20.78 635	25.67 664	9.38 636	9.23 637	9.49 636	9.82 661	13.51 635	11.91 638

HaxPig	31.96 663	37.24 668	34.27 662	24.37 662	24.88 662	18.26 633	19.86 633	20.64 665	28.52 669	35.97 674	38.75 674	25.57 667	28.72 669	33.88 668	34.39 669	35.94 675	38.87 675	37.80 671	40.48 671	39.68 672	41.15 675

DLNR_Zeroshot_test	20.09 661	36.28 666	38.04 663	169.85 675	61.80 672	0.23 28	0.20 43	13.88 659	0.37 149	0.44 181	0.66 238	0.43 199	0.21 70	0.62 303	0.28 190	5.46 632	0.10 67	0.15 165	0.11 121	72.60 675	0.11 103

DLNR-FE	20.05 660	36.38 667	38.08 664	170.06 676	60.08 671	0.23 28	0.20 43	14.13 660	0.36 133	0.44 181	0.66 238	0.43 199	0.21 70	0.63 314	0.28 190	5.38 631	0.10 67	0.15 165	0.11 121	73.09 676	0.11 103

AVERAGE_ROB	37.58 674	40.13 675	40.15 665	34.81 665	33.82 664	28.55 643	25.10 635	32.02 671	34.06 677	41.28 675	40.66 675	34.46 669	34.81 677	39.18 670	37.57 671	42.78 676	43.44 676	43.82 672	43.03 672	40.47 673	41.51 676

MEDIAN_ROB	37.38 673	40.85 676	40.60 666	32.31 664	31.85 663	27.20 639	24.55 634	29.10 670	33.19 676	42.09 676	41.76 676	33.35 668	34.39 676	39.78 671	37.07 670	43.64 677	44.10 677	44.12 673	43.40 673	41.51 674	42.76 677

LSM0	38.95 675	37.60 674	48.58 667	43.57 671	91.06 676	52.57 675	72.57 671	43.17 677	32.63 674	26.97 664	27.97 669	38.65 673	32.94 673	41.86 677	51.78 677	18.89 648	18.41 666	19.13 663	19.63 664	27.29 667	33.77 671

RAFT-FEzeroshot	35.73 665	37.45 670	48.67 668	42.23 668	39.22 666	52.25 671	73.13 674	42.62 674	32.59 670	26.71 659	27.70 666	38.57 670	32.57 670	41.68 674	51.67 675	18.75 644	18.58 671	19.15 664	19.78 666	27.21 664	23.98 666

RAFT-FE	35.73 665	37.45 670	48.67 668	42.23 668	39.22 666	52.25 671	73.13 674	42.62 674	32.59 670	26.71 659	27.70 666	38.57 670	32.57 670	41.68 674	51.67 675	18.75 644	18.58 671	19.15 664	19.78 666	27.21 664	23.98 666

CasAABBNet	35.74 667	37.43 669	48.72 670	42.22 667	39.20 665	52.24 670	73.12 673	42.61 673	32.62 673	26.78 662	27.95 668	38.58 672	32.60 672	41.67 673	51.65 674	18.74 643	18.57 670	19.15 664	19.77 665	27.20 663	23.98 666

FlowAnything	35.81 668	37.53 673	48.80 671	42.20 666	39.22 666	52.25 671	73.16 676	42.56 672	32.89 675	26.76 661	28.30 671	38.69 674	33.09 674	41.63 672	51.62 673	18.76 646	18.59 674	19.21 668	19.92 669	27.16 662	23.91 665

Selective-RAFT-Error	35.84 669	37.49 672	48.83 672	42.26 670	39.24 669	52.30 674	73.09 672	42.66 676	32.61 672	26.80 663	28.30 671	38.84 675	33.51 675	41.68 674	51.59 672	18.82 647	18.58 671	19.17 667	19.80 668	27.28 666	24.05 669

BEATNet-Init1	15.13 632	0.82 577	50.86 673	0.72 574	0.53 551	38.10 644	7.03 629	11.83 657	14.25 657	29.78 673	30.17 673	48.21 676	22.64 667	26.78 647	18.11 642	0.42 562	0.38 569	0.47 565	0.46 570	0.51 562	0.48 573

xyz-stereo	4.23 617	0.17 106	61.76 674	0.34 97	0.16 11	12.16 628	0.37 329	0.58 179	0.68 280	1.01 499	3.36 605	0.77 389	0.82 498	1.21 536	0.40 328	0.12 47	0.10 67	0.16 193	0.11 121	0.13 118	0.10 54

coex-ft	6.43 624	1.51 604	87.33 675	0.49 456	0.38 485	1.34 555	1.21 592	1.16 487	8.09 623	12.12 632	2.79 593	2.77 594	3.31 615	1.16 527	3.15 600	0.24 455	0.23 494	0.27 493	0.24 481	0.45 550	0.37 536

EDNetEfficientorigin	9.93 627	1.15 592	175.16 676	0.48 441	0.36 469	1.04 518	0.68 527	1.24 524	2.69 603	3.17 614	2.50 584	2.30 585	2.07 600	1.76 578	2.21 589	0.20 381	0.18 440	0.24 447	0.19 383	0.51 562	0.50 577

test_example2	176.61 677	205.14 677	198.86 677	188.60 677	190.98 677	152.67 677	170.61 677	94.86 678	123.55 678	178.88 678	179.48 677	158.94 678	141.34 678	192.61 678	198.96 678	203.76 678	236.37 678	164.13 678	173.55 678	218.58 678	160.41 678

ccccc	429.48 678	429.19 678	527.00 678	507.10 678	501.20 678	356.95 678	342.70 679	380.82 679	297.90 679	334.51 679	389.17 679	372.86 679	449.39 679	499.17 679	553.56 679	561.44 679	431.22 679	334.28 679	290.86 679	540.88 679	489.46 679

GS-Stereo							0.30 198	0.42 99	0.27 52	0.30 100	0.28 79	0.23 50	0.21 70	0.32 34	0.22 52	0.16 247	0.09 25	0.12 53	0.10 80	0.14 163	0.12 150

Low-res two-view benchmark