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.

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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

BridgeDepth	0.38 9	0.26 57	1.19 20	0.01 1	0.04 14	1.19 22	0.03 41	2.97 33	0.73 14	0.21 22	0.02 1	0.15 59	0.10 17	0.64 18	0.09 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
SGD-Stereo	0.69 48	0.30 83	1.15 16	0.25 127	0.12 99	1.26 55	0.29 196	1.87 11	0.62 5	0.50 112	0.51 57	0.08 39	0.11 25	6.67 303	0.09 1	0.01 260	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.01 22

1w_stereo	0.64 40	0.16 3	1.24 28	0.09 68	0.50 285	1.19 22	0.08 89	3.24 62	0.84 28	0.48 106	2.37 153	0.04 3	1.57 247	0.84 41	0.10 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

4.25_new	0.52 24	0.18 12	1.42 45	0.03 12	0.88 342	1.23 33	0.04 49	3.18 53	0.85 33	0.32 55	0.77 74	0.05 6	0.42 115	0.83 34	0.12 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

4.5w_new	0.52 24	0.18 12	1.42 45	0.03 12	0.88 342	1.23 33	0.04 49	3.18 53	0.85 33	0.32 55	0.77 74	0.05 6	0.42 115	0.83 34	0.12 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

4.25w-stereo	0.52 24	0.18 12	1.43 48	0.03 12	0.88 342	1.23 33	0.04 49	3.18 53	0.85 33	0.32 55	0.77 74	0.05 6	0.42 115	0.83 34	0.12 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

FoundationStereo	0.26 3	0.29 72	1.25 30	0.24 125	0.10 71	0.41 3	0.07 80	0.57 1	0.80 22	0.24 28	0.03 6	0.09 46	0.37 92	0.46 8	0.12 4	0.03 408	0.03 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

BridgeDepth_RVC	0.36 7	0.20 22	1.10 10	0.02 5	0.29 210	0.97 11	0.00 1	2.19 15	0.73 14	0.13 8	0.17 32	0.09 46	0.55 139	0.68 23	0.13 8	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
StereoAnything_RVC	1.52 159	7.77 567	2.81 219	0.05 34	0.02 4	1.11 13	0.06 70	3.26 64	0.75 18	0.12 5	0.02 1	0.07 25	0.68 156	6.69 304	0.13 8	0.02 360	0.08 425	0.00 1	0.00 1	6.69 573	0.02 100

AIO_test	0.90 80	0.40 188	1.67 82	0.14 98	0.16 127	2.97 271	0.83 347	3.61 104	2.67 129	0.29 40	0.71 70	1.50 190	0.29 68	2.37 124	0.13 8	0.00 1	0.04 350	0.00 1	0.08 414	0.03 142	0.03 154

GEAStereo	0.59 35	0.22 31	1.14 14	0.16 104	0.19 164	1.96 144	0.73 319	3.39 76	0.84 28	0.52 116	0.65 63	0.19 67	0.48 126	0.83 34	0.14 11	0.00 1	0.03 319	0.00 1	0.00 1	0.17 378	0.12 363

GSStereo	0.75 59	0.22 31	1.14 14	0.69 215	0.19 164	1.96 144	0.73 319	4.64 171	2.10 92	0.31 50	0.65 63	0.43 132	0.48 126	0.83 34	0.14 11	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.12 436	0.17 378	0.13 374

GS-Stereo							0.73 319	4.64 171	2.10 92	0.31 50	0.65 63	0.43 132	0.48 126	0.83 34	0.14 11	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.12 436	0.17 378	0.13 374

Replicate-Monster	1.25 137	1.94 511	10.24 515	0.08 61	0.32 227	1.32 70	0.03 41	3.71 108	0.89 51	1.07 151	0.07 18	0.08 39	0.10 17	4.74 203	0.14 11	0.01 260	0.04 350	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.22 441

MLG-Stereo_test1	0.67 44	0.23 37	1.05 7	0.06 42	1.40 399	1.24 43	0.00 1	3.56 101	1.36 70	0.06 1	0.04 13	0.08 39	0.10 17	4.03 179	0.14 11	0.01 260	0.07 412	0.00 1	0.01 328	0.01 33	0.02 100

U	2.12 227	0.25 50	2.47 174	0.17 107	8.09 570	10.63 504	0.00 1	3.08 37	0.87 41	0.24 28	0.45 54	0.17 62	0.08 9	0.69 24	0.15 16	0.00 1	0.00 1	9.89 578	5.19 588	0.01 33	0.01 22

DA	1.19 125	0.37 165	1.94 107	0.62 201	0.30 212	6.06 427	0.59 277	5.55 241	2.23 101	0.37 70	2.42 156	0.41 127	1.17 213	1.24 68	0.16 17	0.01 260	0.06 389	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.20 435

GGEV	1.19 125	0.37 165	1.94 107	0.62 201	0.30 212	6.06 427	0.59 277	5.55 241	2.23 101	0.37 70	2.42 156	0.41 127	1.17 213	1.24 68	0.16 17	0.01 260	0.06 389	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.20 435

MLG-Stereo	0.72 55	0.23 37	1.13 11	0.06 42	0.16 127	1.24 43	0.00 1	3.84 124	1.40 71	0.06 1	0.03 6	0.08 39	0.10 17	5.71 238	0.16 17	0.01 260	0.06 389	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.02 100

IGEV-Stereo+	1.69 170	0.43 218	1.59 69	0.37 158	3.10 491	2.10 157	0.07 80	1.86 10	0.91 53	0.39 81	0.03 6	0.20 73	0.41 110	7.05 330	0.16 17	0.02 360	0.07 412	0.00 1	0.18 465	5.14 566	9.77 589

Selective-IGEV	1.23 133	0.18 12	1.13 11	0.07 52	0.17 137	2.38 188	0.54 260	6.10 268	2.51 119	0.41 88	3.20 183	0.26 93	0.29 68	6.94 324	0.16 17	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.11 432	0.04 173	0.10 334

MonStereo	0.44 11	0.23 37	1.44 51	0.05 34	0.77 330	1.17 16	0.01 9	3.17 49	0.72 9	0.28 35	0.18 33	0.06 15	0.04 1	0.54 9	0.17 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 328	0.00 1	0.01 22

Monster-pub-eth3d	0.44 11	0.23 37	1.44 51	0.05 34	0.77 330	1.17 16	0.01 9	3.17 49	0.72 9	0.28 35	0.18 33	0.06 15	0.04 1	0.55 10	0.17 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 328	0.00 1	0.01 22

MonSter	0.46 16	0.23 37	1.44 51	0.05 34	0.77 330	1.17 16	0.01 9	3.17 49	0.72 9	0.28 35	0.18 33	0.07 25	0.04 1	0.83 34	0.17 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 328	0.00 1	0.01 22

AIO-Stereo	0.94 83	0.22 31	1.20 25	0.06 42	0.08 54	2.36 184	0.62 288	5.50 240	2.61 126	0.30 45	3.32 186	0.41 127	0.25 52	1.12 60	0.17 22	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.35 524	0.06 231	0.12 363

castereo++	1.18 123	0.54 284	1.95 112	0.30 134	0.51 289	4.56 391	1.00 383	4.61 165	1.12 64	0.29 40	2.14 147	1.89 205	0.15 35	3.94 175	0.18 26	0.00 1	0.04 350	0.00 1	0.31 515	0.03 142	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.74 58	0.23 37	1.31 35	0.06 42	1.62 409	1.95 141	0.01 9	3.29 67	1.81 81	0.38 73	1.68 124	0.10 52	1.16 212	0.91 44	0.19 27	0.01 260	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.01 22

Wavelet-MonSter	0.35 6	0.28 65	1.43 48	0.03 12	0.40 251	1.20 26	0.00 1	1.14 6	0.82 27	0.27 34	0.04 13	0.05 6	0.08 9	0.96 48	0.20 28	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 100

S2M2_XL	0.22 1	0.33 119	1.17 17	0.07 52	0.11 85	0.11 1	0.00 1	0.60 2	0.25 1	0.12 5	0.73 71	0.07 25	0.17 37	0.39 5	0.20 28	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
111111	0.97 88	0.19 17	1.49 59	0.06 42	1.12 372	1.43 86	0.05 62	4.77 180	1.70 78	0.44 98	2.88 168	0.09 46	0.17 37	4.66 201	0.20 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 291	0.01 22

DEFOM-Stereo	0.70 51	0.29 72	1.62 73	0.16 104	0.06 29	1.95 141	0.45 236	0.88 3	0.74 17	0.55 121	0.51 57	0.14 57	0.09 13	6.32 273	0.20 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

AIO_rvc	1.02 101	0.59 304	1.95 112	0.15 100	0.09 63	3.42 307	0.99 381	4.46 155	2.73 137	0.28 35	1.62 119	1.32 180	0.28 64	2.10 118	0.21 32	0.00 1	0.03 319	0.00 1	0.04 392	0.11 312	0.11 348

IGEV	0.50 22	0.22 31	1.52 61	0.08 61	1.85 438	1.34 72	0.37 215	2.03 12	0.93 56	0.29 40	0.08 22	0.07 25	0.09 13	0.90 43	0.22 33	0.02 360	0.04 350	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

MLG-Stereo_test3	0.45 13	0.31 88	1.35 40	0.06 42	0.17 137	1.30 65	0.01 9	3.52 96	0.77 20	0.15 10	0.07 18	0.06 15	0.07 7	0.74 26	0.22 33	0.02 360	0.06 389	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.02 100

HUF	1.05 107	0.64 321	2.33 159	0.35 155	0.22 178	3.09 282	0.41 226	3.73 115	2.89 145	0.36 67	2.71 164	0.33 116	0.30 76	2.28 122	0.23 35	0.00 1	0.61 558	0.00 1	0.00 1	0.15 358	0.39 487

EGLCR-Stereo	1.04 106	0.20 22	2.00 119	1.14 281	0.16 127	2.50 199	0.11 110	4.96 191	2.61 126	0.79 136	0.07 18	1.46 188	0.37 92	3.96 176	0.23 35	0.01 260	0.05 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 281

FSD	0.46 16	0.31 88	1.38 42	0.17 107	0.10 71	0.53 5	0.06 70	3.21 58	0.81 24	0.16 12	0.24 43	1.06 172	0.12 31	0.63 17	0.24 37	0.02 360	0.07 412	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

asd	0.49 19	0.16 3	1.57 66	0.04 27	0.72 324	1.24 43	0.05 62	2.80 28	0.84 28	0.45 100	0.50 56	0.06 15	0.56 142	0.58 14	0.24 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

2.5w	0.68 46	0.23 37	1.29 31	0.04 27	0.31 223	1.26 55	0.09 97	3.24 62	0.86 36	0.42 93	0.59 59	0.03 1	0.56 142	4.36 192	0.24 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

2.75w_new	0.55 29	0.23 37	1.43 48	0.04 27	0.12 99	1.25 48	0.08 89	3.20 56	0.86 36	0.39 81	0.16 25	0.07 25	0.88 181	1.99 112	0.24 37	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

4w-stereo	0.55 29	0.18 12	1.39 43	0.02 5	0.35 238	1.26 55	0.06 70	3.13 43	0.86 36	0.28 35	0.82 81	0.06 15	0.67 154	1.59 86	0.25 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

3.25w_new	0.45 13	0.25 50	1.29 31	0.02 5	0.08 54	1.25 48	0.01 9	3.39 76	0.91 53	0.33 61	0.16 25	0.07 25	0.42 115	0.57 11	0.25 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

3.25w	0.45 13	0.25 50	1.29 31	0.02 5	0.08 54	1.25 48	0.01 9	3.39 76	0.91 53	0.33 61	0.16 25	0.06 15	0.42 115	0.57 11	0.25 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

AdaDepth	0.57 33	0.22 31	2.33 159	0.12 81	1.26 384	1.59 101	0.07 80	1.03 5	0.97 58	0.21 22	0.42 51	0.08 39	0.30 76	2.28 122	0.26 44	0.01 260	0.01 188	0.00 1	0.20 474	0.01 33	0.01 22

asda	0.52 24	0.19 17	1.61 71	0.03 12	0.61 307	1.26 55	0.08 89	3.20 56	0.84 28	0.41 88	0.29 45	0.05 6	0.72 162	0.77 31	0.26 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

qwe	0.66 42	0.19 17	1.64 77	0.05 34	1.17 378	1.23 33	0.03 41	3.35 74	0.88 46	0.51 113	0.38 48	0.04 3	0.17 37	3.22 146	0.26 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

4.5_new	0.49 19	0.17 9	1.73 88	0.06 42	0.30 212	1.23 33	0.07 80	3.11 40	0.87 41	0.45 100	0.66 66	0.05 6	0.19 41	0.67 20	0.26 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

4.5w-stereo	0.49 19	0.17 9	1.73 88	0.06 42	0.30 212	1.23 33	0.07 80	3.11 40	0.87 41	0.45 100	0.66 66	0.05 6	0.19 41	0.67 20	0.26 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

3.75w	0.62 36	0.16 3	1.33 38	0.02 5	1.27 387	1.25 48	0.01 9	3.23 60	0.87 41	0.38 73	0.23 40	0.07 25	0.40 102	2.96 139	0.26 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

3w_stereo	0.53 28	0.23 37	1.53 62	0.03 12	0.02 4	1.25 48	0.02 32	3.34 73	0.88 46	0.44 98	0.43 53	0.07 25	1.04 196	1.04 53	0.26 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

WCG-NET（raft）	1.49 157	0.50 258	1.55 64	0.21 119	0.08 54	2.15 165	1.01 385	2.72 25	6.26 345	2.79 191	3.06 178	4.38 309	1.04 196	3.53 159	0.26 44	0.00 1	0.12 467	0.00 1	0.00 1	0.10 291	0.08 297

testlalala2	2.15 233	0.44 226	2.44 167	9.24 568	6.30 559	3.64 334	0.18 159	4.63 168	2.55 124	3.73 222	4.17 212	3.14 248	0.51 133	1.08 56	0.26 44	0.00 1	0.10 449	0.00 1	0.44 536	0.11 312	0.03 154

LG-G_1	0.62 36	0.31 88	1.19 20	0.07 52	0.11 85	1.81 130	0.02 32	3.74 116	0.88 46	0.23 25	0.03 6	0.09 46	0.08 9	3.39 153	0.27 53	0.02 360	0.08 425	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.02 100

LG-G	0.62 36	0.31 88	1.19 20	0.07 52	0.11 85	1.81 130	0.02 32	3.74 116	0.88 46	0.23 25	0.03 6	0.09 46	0.08 9	3.39 153	0.27 53	0.02 360	0.08 425	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.02 100

gasm-f	0.81 68	0.25 50	1.66 78	0.16 104	0.28 207	2.77 241	0.91 371	3.39 76	0.84 28	0.52 116	3.10 180	0.19 67	0.71 161	0.73 25	0.28 55	0.00 1	0.03 319	0.00 1	0.00 1	0.21 416	0.12 363

2.25w	0.67 44	0.20 22	1.40 44	0.04 27	0.13 108	1.21 27	0.05 62	3.23 60	0.87 41	0.36 67	1.17 99	0.07 25	0.69 157	3.67 162	0.30 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

3.5w_stereo	0.69 48	0.23 37	1.44 51	0.02 5	0.14 114	1.24 43	0.03 41	3.53 98	0.90 52	0.20 18	1.48 111	0.07 25	0.50 131	3.73 164	0.30 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

CAS++	1.18 123	0.55 288	1.99 117	0.17 107	0.27 199	1.85 134	0.63 289	8.48 350	3.07 164	1.71 167	2.32 151	0.18 65	0.20 44	1.91 110	0.30 56	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.01 22
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
qqq1	3.38 360	0.39 177	3.61 304	1.69 365	0.11 85	2.85 260	0.29 196	12.46 479	10.41 463	7.16 374	10.23 397	4.78 324	4.45 403	8.71 444	0.30 56	0.07 460	0.05 368	0.00 1	0.00 1	0.06 231	0.03 154

fff1	3.38 360	0.39 177	3.61 304	1.69 365	0.11 85	2.85 260	0.29 196	12.46 479	10.41 463	7.16 374	10.23 397	4.78 324	4.45 403	8.71 444	0.30 56	0.07 460	0.05 368	0.00 1	0.00 1	0.06 231	0.03 154

MLG-Stereo_test2	0.57 33	0.28 65	1.20 25	0.07 52	0.68 316	1.34 72	0.02 32	3.39 76	1.41 72	0.06 1	0.02 1	0.12 54	0.10 17	2.37 124	0.31 61	0.01 260	0.08 425	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.02 100

LGtest1	0.42 10	0.33 119	1.42 45	0.13 97	0.16 127	0.98 12	0.01 9	2.30 17	0.96 57	0.21 22	0.07 18	0.08 39	0.10 17	1.10 57	0.31 61	0.01 260	0.09 437	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.02 100

Monster-pub-mixall	0.72 55	0.39 177	0.98 5	0.04 27	0.12 99	1.23 33	0.01 9	2.74 27	0.86 36	0.86 140	0.39 50	0.07 25	0.09 13	6.24 264	0.32 63	0.01 260	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.03 154

Pointernet	0.84 71	0.35 146	2.00 119	0.12 81	0.13 108	1.77 125	0.06 70	4.87 185	2.53 121	0.14 9	2.11 143	0.76 160	0.44 122	1.02 51	0.32 63	0.00 1	0.04 350	0.00 1	0.15 447	0.02 90	0.01 22

rvit_stereo_0083	1.03 103	0.26 57	3.09 260	0.49 179	0.09 63	1.27 61	0.24 181	2.72 25	4.60 265	0.38 73	0.77 74	0.78 161	1.18 216	4.35 191	0.33 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.03 154

WCG-NET	1.24 134	0.43 218	1.46 56	0.33 147	0.08 54	2.14 163	1.08 394	3.09 39	6.86 371	2.73 190	3.43 194	0.74 158	0.94 186	0.89 42	0.33 65	0.00 1	0.04 350	0.00 1	0.00 1	0.10 291	0.05 237

AEACV	0.80 65	0.29 72	1.70 86	0.96 251	0.24 186	2.03 152	0.88 365	3.50 93	0.88 46	0.34 63	0.20 38	0.29 103	2.01 273	1.77 99	0.33 65	0.00 1	0.03 319	0.00 1	0.29 506	0.10 291	0.09 310

RCA-Stereo	1.99 216	0.34 135	2.71 200	0.26 129	0.06 29	2.29 176	0.48 240	4.89 186	14.65 511	2.81 193	5.51 265	0.78 161	3.21 332	1.44 77	0.33 65	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.07 249	0.02 100

fffy	1.13 120	0.51 265	2.15 141	1.01 259	0.09 63	2.30 181	0.19 162	4.07 135	1.13 66	0.16 12	2.66 161	0.20 73	0.38 96	6.98 326	0.35 69	0.00 1	0.06 389	0.00 1	0.00 1	0.14 354	0.16 408

test_for_model	6.81 498	27.63 590	2.16 148	21.79 587	16.18 588	3.48 315	0.94 376	5.88 261	3.72 207	7.62 397	2.72 165	1.03 171	0.42 115	0.58 14	0.35 69	9.03 580	2.28 571	0.00 1	0.05 398	23.91 595	6.49 575

Any-RAFT	2.18 238	0.25 50	1.94 107	1.37 314	0.80 335	5.01 403	0.56 266	8.51 351	5.58 302	4.01 230	4.85 232	5.44 349	2.26 286	2.45 128	0.35 69	0.00 1	0.15 489	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.02 100

LG-Stereo_L2	0.64 40	0.33 119	1.46 56	0.10 71	0.18 152	1.30 65	0.19 162	3.53 98	0.72 9	0.20 18	0.02 1	0.06 15	0.07 7	4.19 184	0.36 72	0.01 260	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.02 100

LG-Stereo_L1	0.69 48	0.32 102	1.21 27	0.10 71	0.16 127	1.38 77	0.20 168	2.44 19	0.72 9	0.20 18	0.02 1	0.06 15	0.06 6	6.49 287	0.36 72	0.01 260	0.04 350	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.02 100

rvit_stereo_0081_aga	0.76 61	0.51 265	3.29 276	0.11 78	0.25 189	1.73 123	0.22 175	3.68 106	2.54 123	0.26 33	0.16 25	0.27 96	0.30 76	1.31 70	0.36 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 329	0.04 200

rvit_stereo_0081	0.88 74	0.28 65	1.81 90	0.62 201	0.13 108	1.34 72	0.12 117	3.14 44	4.59 263	0.43 96	0.30 46	0.54 147	0.11 25	3.89 169	0.36 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

rvit_stereo_0082	0.88 74	0.28 65	1.81 90	0.62 201	0.13 108	1.34 72	0.12 117	3.14 44	4.59 263	0.43 96	0.30 46	0.54 147	0.11 25	3.89 169	0.36 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

GLC_STEREO	0.75 59	0.29 72	1.19 20	0.55 189	0.01 1	1.98 147	0.57 275	3.07 36	3.02 161	0.90 142	1.48 111	0.19 67	0.40 102	0.93 45	0.36 72	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.02 100

MS-F	0.25 2	0.17 9	0.64 1	0.01 1	0.08 54	1.24 43	0.00 1	0.96 4	0.70 6	0.32 55	0.03 6	0.06 15	0.11 25	0.31 1	0.37 78	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

2w_stereo	0.56 31	0.19 17	1.31 35	0.03 12	0.10 71	1.22 30	0.04 49	3.42 86	0.81 24	0.79 136	0.73 71	0.07 25	1.24 222	0.81 33	0.37 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

GREAT-IGEV	0.72 55	0.29 72	1.91 100	1.31 303	0.40 251	1.41 84	0.08 89	2.29 16	2.48 116	0.18 15	0.69 69	0.10 52	0.34 85	1.72 93	0.37 78	0.00 1	0.09 437	0.00 1	0.22 486	0.10 291	0.41 492

DEFOM-Stereo_RVC	0.98 90	2.14 517	1.55 64	0.88 234	0.26 196	0.56 7	0.04 49	2.80 28	0.86 36	0.30 45	0.80 79	0.21 83	2.33 289	6.17 258	0.37 78	0.00 1	0.07 412	0.00 1	0.17 458	0.01 33	0.01 22

ours_stereo	1.03 103	0.55 288	1.86 94	0.12 81	0.32 227	1.16 15	0.09 97	3.27 66	2.18 98	0.39 81	3.02 175	0.34 120	0.26 59	6.32 273	0.37 78	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.18 393	0.13 374

castereo	0.87 72	0.60 308	1.07 8	0.34 152	0.17 137	1.89 135	0.79 337	4.84 184	2.05 90	0.65 130	2.55 159	0.31 109	0.40 102	1.02 51	0.38 83	0.01 260	0.09 437	0.00 1	0.24 492	0.03 142	0.02 100

MatchStereo	0.70 51	0.35 146	2.06 125	0.05 34	0.01 1	0.93 10	0.01 9	4.29 144	3.44 195	0.10 4	1.13 96	0.18 65	0.25 52	0.76 30	0.39 84	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LCMNet	0.34 4	0.16 3	0.75 3	0.02 5	0.10 71	1.21 27	0.01 9	2.64 24	0.73 14	0.24 28	0.05 16	0.06 15	0.17 37	0.32 2	0.39 84	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

GASTEREO	1.34 144	0.98 418	1.86 94	0.53 182	0.46 268	3.97 365	0.86 361	4.25 142	2.16 96	2.34 181	3.48 197	0.17 62	2.87 321	1.88 108	0.39 84	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.54 542	0.04 173	0.05 237

MSCF	1.24 134	0.77 366	1.95 112	0.42 166	0.46 268	3.85 357	0.85 359	4.26 143	2.02 89	2.21 172	2.34 152	0.17 62	2.74 312	1.75 95	0.39 84	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.54 542	0.04 173	0.05 237

water-stereo	0.70 51	0.29 72	3.07 259	0.08 61	0.07 37	1.54 97	0.15 140	4.01 134	1.41 72	0.59 124	1.31 104	0.26 93	0.24 50	0.43 7	0.39 84	0.02 360	0.06 389	0.00 1	0.02 355	0.02 90	0.01 22

mms	1.03 103	0.54 284	1.58 68	0.05 34	0.36 241	1.52 96	0.08 89	2.97 33	1.84 85	0.38 73	2.94 171	0.32 112	0.25 52	6.82 310	0.39 84	0.00 1	0.04 350	0.00 1	0.00 1	0.17 378	0.28 470

CREStereo++_RVC	1.59 163	0.39 177	2.26 155	0.36 156	0.01 1	1.67 110	0.01 9	2.95 31	8.12 416	3.69 221	7.44 328	0.47 138	0.32 82	0.74 26	0.39 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 576	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
252Zero-FE	0.66 42	0.23 37	1.24 28	1.10 273	0.07 37	1.31 67	0.02 32	3.33 71	1.14 67	1.34 159	1.74 126	0.04 3	0.05 4	1.11 58	0.40 91	0.00 1	0.05 368	0.00 1	0.02 355	0.02 90	0.02 100

MoCha-V2	1.41 151	0.42 207	2.61 188	0.81 221	0.23 183	2.53 203	0.20 168	4.81 182	3.16 170	0.82 139	3.15 181	0.30 105	1.61 251	6.66 302	0.40 91	0.00 1	0.20 517	0.00 1	0.24 492	0.05 207	0.02 100

VIP-Stereo	0.76 61	0.66 333	2.08 132	0.09 68	0.27 199	1.99 149	0.11 110	3.32 69	0.80 22	0.48 106	1.27 102	0.28 100	0.11 25	3.06 142	0.41 93	0.00 1	0.05 368	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.12 363

SCV	1.59 163	0.58 301	2.57 182	2.72 493	0.31 223	2.15 165	0.79 337	6.88 311	2.72 134	0.20 18	2.68 162	0.68 154	0.58 148	7.60 364	0.41 93	0.00 1	0.03 319	0.00 1	0.22 486	0.37 480	0.24 452

IGEV-RUCA	0.81 68	0.15 1	1.13 11	0.52 181	0.32 227	2.13 162	0.51 255	3.46 90	1.71 79	0.95 144	0.16 25	0.24 90	0.55 139	2.81 136	0.41 93	0.12 479	0.21 520	0.20 532	0.25 497	0.21 416	0.20 435

trnet	0.99 94	0.37 165	1.89 98	0.08 61	0.19 164	1.68 113	0.02 32	4.12 139	6.41 354	0.70 131	1.57 115	0.46 137	0.67 154	1.15 62	0.41 93	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

MSKI-zero shot	2.00 217	0.36 158	2.15 141	0.81 221	0.25 189	2.69 232	0.29 196	6.16 272	2.34 113	4.31 235	7.52 329	3.70 277	0.25 52	8.42 425	0.41 93	0.01 260	0.13 477	0.00 1	0.25 497	0.03 142	0.02 100

HiDET	0.34 4	0.16 3	0.67 2	0.01 1	0.10 71	1.18 21	0.01 9	2.53 20	0.71 7	0.29 40	0.06 17	0.07 25	0.12 31	0.35 3	0.42 98	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

monsters	0.87 72	0.28 65	1.54 63	0.47 178	2.71 482	1.38 77	0.01 9	3.14 44	0.81 24	0.32 55	0.48 55	0.05 6	0.13 33	5.72 239	0.42 98	0.01 260	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

testlalala	1.50 158	0.41 199	1.67 82	0.98 255	0.31 223	4.00 367	0.90 370	5.26 221	2.17 97	6.56 346	3.61 200	1.74 199	0.38 96	1.21 66	0.42 98	0.00 1	0.02 267	0.00 1	0.29 506	0.01 33	0.01 22

CSFM-Stereo	0.36 7	0.16 3	0.83 4	0.01 1	0.10 71	1.19 22	0.00 1	2.37 18	0.71 7	0.52 116	0.04 13	0.07 25	0.26 59	0.36 4	0.43 101	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

DilatedVolume-Stereo	1.13 120	0.41 199	2.75 206	1.04 267	0.11 85	2.21 170	0.10 103	2.96 32	1.32 69	2.40 183	2.09 140	0.33 116	0.58 148	5.62 231	0.43 101	0.03 408	0.06 389	0.00 1	0.14 443	0.04 173	0.04 200

LG-Stereo	0.79 64	0.32 102	3.96 333	0.04 27	0.15 119	1.19 22	0.18 159	3.52 96	2.95 149	0.32 55	1.77 128	0.22 85	0.14 34	0.39 5	0.43 101	0.01 260	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.11 312	0.02 100

S2M2_L	0.46 16	0.39 177	1.17 17	0.37 158	0.17 137	1.14 14	0.01 9	1.46 8	1.83 84	0.19 17	0.87 83	0.13 56	0.19 41	0.57 11	0.43 101	0.01 260	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.21 416	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	1.40 150	0.49 254	3.06 258	0.12 81	0.21 174	2.29 176	0.09 97	6.46 292	3.81 214	0.63 127	2.00 137	0.24 90	0.41 110	7.31 348	0.43 101	0.01 260	0.05 368	0.00 1	0.21 480	0.16 365	0.07 281

anonymousdsp2	1.78 179	0.39 177	3.40 287	1.10 273	0.04 14	3.63 333	0.50 252	7.80 331	2.77 140	2.91 197	2.88 168	3.17 250	1.01 190	5.15 220	0.43 101	0.00 1	0.01 188	0.02 458	0.15 447	0.05 207	0.12 363

HH	2.42 267	0.73 353	3.76 317	0.91 238	0.14 114	2.78 242	0.71 314	7.92 335	2.72 134	1.53 163	6.10 278	7.93 411	4.01 376	8.60 435	0.44 107	0.00 1	0.09 437	0.00 1	0.00 1	0.05 207	0.04 200

HanStereo	2.42 267	0.73 353	3.76 317	0.91 238	0.14 114	2.78 242	0.71 314	7.92 335	2.72 134	1.53 163	6.10 278	7.93 411	4.01 376	8.60 435	0.44 107	0.00 1	0.09 437	0.00 1	0.00 1	0.05 207	0.04 200

ProNet	1.20 128	0.60 308	2.00 119	0.26 129	0.08 54	2.73 233	0.68 303	5.00 197	2.52 120	0.29 40	1.32 105	0.37 123	0.36 89	6.94 324	0.44 107	0.00 1	0.07 412	0.00 1	0.00 1	0.17 378	0.07 281

CREStereo	0.98 90	0.42 207	1.86 94	0.07 52	0.22 178	1.65 108	0.02 32	4.07 135	6.33 350	0.72 132	1.54 114	0.43 132	0.64 152	1.22 67	0.44 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.00 1
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
MyStereo07	1.31 143	0.79 374	1.61 71	1.03 262	1.11 370	2.63 223	0.46 237	5.48 237	2.24 103	0.64 129	1.48 111	0.27 96	0.59 150	7.03 329	0.45 111	0.00 1	0.09 437	0.00 1	0.01 328	0.11 312	0.09 310

ACVNet-DCA	2.01 219	0.65 327	2.15 141	2.30 462	0.02 4	5.80 418	0.56 266	8.45 346	3.33 188	1.03 146	3.33 187	0.32 112	3.71 361	8.05 396	0.45 111	0.00 1	0.02 267	0.00 1	0.03 372	0.02 90	0.03 154

xx1	2.33 260	0.65 327	2.15 141	2.30 462	0.02 4	5.80 418	0.56 266	4.31 145	10.41 463	1.03 146	3.33 187	4.67 319	2.70 306	8.05 396	0.45 111	0.00 1	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.03 154

cc1	2.17 236	0.65 327	2.15 141	2.30 462	0.02 4	5.80 418	0.56 266	4.31 145	10.41 463	1.03 146	3.33 187	0.32 112	3.71 361	8.05 396	0.45 111	0.00 1	0.02 267	0.00 1	0.03 372	0.10 291	0.05 237

depthmonostereo	1.01 99	0.50 258	3.16 266	0.12 81	0.09 63	1.43 86	0.04 49	4.97 192	1.51 75	0.90 142	1.46 110	0.98 168	0.94 186	3.45 157	0.46 115	0.02 360	0.10 449	0.00 1	0.02 355	0.04 173	0.01 22

GIP-stereo	0.70 51	0.44 226	1.70 86	1.52 336	0.75 326	1.48 89	0.05 62	4.18 140	1.10 63	0.18 15	0.42 51	0.58 150	0.38 96	0.65 19	0.46 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 207	0.01 22

ffm	2.90 316	0.31 88	3.97 334	1.34 307	0.98 358	2.80 245	0.48 240	4.53 160	10.19 458	6.29 329	9.23 372	5.59 352	3.72 365	8.00 390	0.46 115	0.00 1	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.10 291	0.04 200

tt1	2.14 231	0.63 320	2.22 153	2.27 458	0.02 4	5.71 416	0.63 289	4.53 160	10.19 458	1.16 156	3.39 193	0.33 116	3.05 327	8.00 390	0.46 115	0.00 1	0.02 267	0.00 1	0.03 372	0.10 291	0.04 200

s12784h	1.89 201	0.30 83	2.57 182	0.11 78	0.09 63	4.18 374	0.13 127	6.61 299	7.44 391	3.62 217	4.28 217	0.59 151	0.81 175	6.61 298	0.46 115	0.01 260	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.00 1

TANstereo	1.20 128	0.49 254	2.04 123	0.34 152	0.10 71	1.80 129	0.01 9	3.40 82	4.10 239	4.37 237	4.82 230	0.41 127	0.70 158	0.94 46	0.46 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	1.44 153	0.85 388	2.04 123	2.45 480	0.05 18	2.34 183	0.01 9	3.46 90	7.51 392	2.88 195	4.98 237	0.26 93	0.25 52	1.15 62	0.46 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLSM1	1.01 99	0.27 62	1.17 17	0.19 114	2.24 462	1.26 55	0.10 103	3.53 98	1.97 88	0.46 103	0.83 82	0.08 39	1.66 253	5.92 245	0.47 122	0.02 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

rvit_stereo_0080	0.88 74	0.51 265	3.12 262	0.07 52	0.12 99	1.31 67	0.37 215	3.78 119	3.29 184	0.56 122	1.13 96	0.40 124	0.76 166	1.71 90	0.47 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.04 200

whm_eth	0.88 74	0.51 265	3.12 262	0.07 52	0.12 99	1.31 67	0.37 215	3.78 119	3.29 184	0.56 122	1.13 96	0.40 124	0.76 166	1.71 90	0.47 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.04 200

MC-Stereo	1.47 155	0.36 158	2.54 179	1.99 417	0.12 99	1.90 136	0.12 117	4.47 157	2.83 142	3.31 210	3.44 195	0.56 149	1.47 235	5.39 227	0.47 122	0.00 1	0.04 350	0.00 1	0.21 480	0.07 249	0.04 200

ff7	1.12 114	0.57 296	2.06 125	0.03 12	0.07 37	2.80 245	0.84 353	3.71 108	2.27 105	0.38 73	1.06 87	0.20 73	0.40 102	7.12 337	0.49 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 450	0.09 279	0.06 258

ffff	1.12 114	0.57 296	2.06 125	0.03 12	0.07 37	2.80 245	0.84 353	3.71 108	2.27 105	0.38 73	1.06 87	0.20 73	0.40 102	7.12 337	0.49 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 450	0.09 279	0.06 258

11t	1.12 114	0.57 296	2.06 125	0.03 12	0.07 37	2.80 245	0.84 353	3.71 108	2.27 105	0.38 73	1.06 87	0.20 73	0.40 102	7.12 337	0.49 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 450	0.09 279	0.06 258

anonymousdsp	1.12 114	0.59 304	1.66 78	0.03 12	0.07 37	2.81 253	0.82 343	4.07 135	2.30 111	0.41 88	1.12 95	0.30 105	0.40 102	7.05 330	0.49 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 458	0.10 291	0.05 237

ccc-4	1.12 114	0.57 296	2.06 125	0.03 12	0.07 37	2.80 245	0.84 353	3.71 108	2.27 105	0.38 73	1.06 87	0.20 73	0.40 102	7.12 337	0.49 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 450	0.09 279	0.06 258

IGEV-Stereo	1.12 114	0.59 304	1.66 78	0.03 12	0.07 37	2.82 256	0.82 343	4.09 138	2.30 111	0.41 88	1.11 92	0.30 105	0.41 110	7.05 330	0.49 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 458	0.10 291	0.05 237
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
monsterstereo	0.93 82	0.30 83	1.91 100	0.43 170	2.63 478	1.21 27	0.01 9	3.11 40	0.76 19	0.46 103	1.44 109	0.05 6	0.09 13	5.66 234	0.50 132	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

dual_stereo	0.56 31	0.32 102	1.08 9	0.07 52	0.11 85	0.77 8	0.03 41	3.60 103	1.17 68	0.12 5	0.03 6	0.20 73	0.11 25	2.77 134	0.51 133	0.00 1	0.14 482	0.00 1	0.16 450	0.00 1	0.02 100

AnonymousM	2.71 295	6.75 560	0.98 5	0.73 216	0.06 29	2.41 191	0.53 257	5.30 223	3.05 162	4.75 252	2.09 140	1.89 205	1.01 190	1.88 108	0.51 133	0.01 260	0.02 267	17.42 584	4.76 584	0.02 90	0.01 22

Zero-FE251	0.62 36	0.53 279	2.17 149	0.37 158	0.30 212	1.84 132	0.06 70	2.60 22	0.31 2	2.21 172	0.23 40	0.09 46	0.39 100	0.67 20	0.52 135	0.01 260	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.07 281

IGEV-BASED-STEREO-	4.24 437	25.07 586	26.53 577	0.44 171	0.07 37	1.50 94	0.54 260	2.09 13	1.57 76	0.51 113	0.62 62	0.21 83	0.20 44	1.44 77	0.53 136	12.03 589	0.01 188	0.00 1	0.08 414	1.75 547	9.69 587

gcap-zeroshot	1.87 197	0.44 226	4.24 355	0.53 182	0.51 289	3.12 287	0.75 327	6.42 290	3.91 221	3.75 223	1.67 123	7.79 407	0.55 139	2.61 132	0.53 136	0.02 360	0.21 520	0.00 1	0.23 489	0.00 1	0.05 237

GCAP-Stereo	0.95 85	0.62 317	1.99 117	0.30 134	0.03 12	1.66 109	0.01 9	4.43 153	3.00 158	1.63 165	1.17 99	1.39 182	0.76 166	1.31 70	0.55 138	0.00 1	0.03 319	0.00 1	0.00 1	0.12 329	0.02 100

RSM	1.21 131	0.20 22	1.30 34	0.12 81	0.06 29	2.48 197	0.51 255	3.78 119	2.74 138	0.48 106	2.38 154	2.18 214	0.28 64	6.77 308	0.56 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 450	0.07 249	0.05 237

RSM++	1.02 101	0.24 49	1.33 38	0.86 232	0.04 14	2.78 242	0.30 202	2.63 23	2.67 129	0.48 106	1.95 135	0.52 144	0.25 52	5.50 230	0.57 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 458	0.11 312	0.09 310

CASnet	0.98 90	0.32 102	1.62 73	0.65 209	0.07 37	2.11 159	0.14 134	3.50 93	4.03 231	3.77 224	1.41 107	0.31 109	0.29 68	0.80 32	0.57 140	0.01 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.01 22
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
sAnonymous2	1.35 146	1.66 493	8.14 494	0.55 189	0.46 268	1.23 33	0.24 181	4.00 132	3.47 196	0.40 86	1.11 92	0.23 87	1.42 232	0.96 48	0.57 140	0.01 260	0.00 1	0.00 1	0.20 474	2.07 551	0.22 441

CroCo_RVC	1.35 146	1.66 493	8.14 494	0.55 189	0.46 268	1.23 33	0.24 181	4.00 132	3.47 196	0.40 86	1.11 92	0.23 87	1.42 232	0.96 48	0.57 140	0.01 260	0.00 1	0.00 1	0.20 474	2.07 551	0.22 441

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 139	0.42 207	2.36 164	0.59 197	1.26 384	2.43 193	0.01 9	3.29 67	7.76 405	1.71 167	2.78 166	0.27 96	0.32 82	1.16 64	0.58 144	0.04 429	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.10 334

CES	1.56 161	0.35 146	1.44 51	0.42 166	7.70 569	2.66 230	0.13 127	4.89 186	2.53 121	0.25 31	1.10 91	0.33 116	0.31 80	1.61 88	0.58 144	0.01 260	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.54 502	6.26 574

HART	1.68 169	0.67 337	2.72 202	0.04 27	0.27 199	1.72 122	0.04 49	5.60 245	3.16 170	1.44 160	7.73 339	2.41 220	0.15 35	6.44 280	0.62 146	0.00 1	0.12 467	0.00 1	0.00 1	0.24 440	0.17 413

rvit_0105_6	1.26 139	0.87 392	4.85 392	0.61 199	0.07 37	1.60 102	0.32 204	3.79 122	5.87 315	0.25 31	0.26 44	1.09 173	0.29 68	4.60 199	0.62 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.06 258

MGS-Stereo	1.10 113	0.26 57	2.45 168	0.58 195	0.06 29	1.84 132	0.67 302	2.16 14	3.42 193	1.03 146	6.13 280	0.49 140	0.36 89	1.43 76	0.62 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 499	0.00 1

tt45	1.09 112	0.35 146	1.49 59	0.39 163	0.23 183	3.50 319	0.14 134	3.35 74	1.81 81	0.36 67	2.04 138	0.27 96	0.26 59	6.84 312	0.63 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 365	0.03 154

knoymous	1.36 148	0.21 28	1.68 84	0.20 115	0.49 282	1.58 99	0.11 110	5.15 205	2.40 114	4.62 245	1.77 128	4.56 316	0.45 124	3.23 147	0.63 149	0.00 1	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.01 22

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 65	0.33 119	2.51 176	0.25 127	0.53 294	1.93 139	0.27 191	5.07 201	1.05 62	0.47 105	0.68 68	0.64 153	0.22 48	0.95 47	0.65 151	0.00 1	0.05 368	0.00 1	0.19 471	0.03 142	0.16 408

GCAP-BAT	1.77 178	0.49 254	2.78 213	0.66 210	0.16 127	3.76 351	0.80 339	3.72 114	3.27 181	3.68 220	5.03 239	3.66 274	0.56 142	5.82 242	0.65 151	0.00 1	0.05 368	0.00 1	0.24 492	0.01 33	0.01 22

ROB_FTStereo	1.90 204	0.42 207	2.86 227	0.12 81	0.19 164	3.71 342	0.75 327	5.24 216	2.95 149	5.87 296	4.26 216	3.41 256	1.51 236	5.80 241	0.65 151	0.01 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 261	0.08 297

HUI-Stereo	1.80 183	0.41 199	2.85 223	0.12 81	0.18 152	3.72 345	0.65 296	5.23 210	2.97 156	5.87 296	4.34 221	3.45 258	1.52 241	3.93 174	0.65 151	0.02 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 261	0.10 334

FlowAnything_test	0.51 23	0.33 119	2.09 133	0.15 100	0.15 119	1.71 119	0.03 41	1.76 9	0.49 3	1.10 154	0.77 74	0.03 1	0.05 4	0.61 16	0.66 155	0.05 441	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.10 291	0.02 100

LoS_RVC	1.26 139	1.43 472	1.91 100	0.42 166	3.77 523	1.71 119	0.04 49	2.58 21	2.49 118	0.42 93	2.58 160	0.30 105	0.57 146	1.71 90	0.66 155	0.01 260	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.02 90	4.49 567

FE-Mocha	1.79 180	0.44 226	4.10 350	0.83 227	0.23 183	3.23 298	0.16 146	7.48 326	2.19 99	5.05 262	5.62 268	2.84 232	0.85 180	1.81 100	0.67 157	0.00 1	0.05 368	0.00 1	0.20 474	0.02 90	0.05 237

LoS	0.91 81	0.34 135	2.10 138	0.38 162	0.13 108	2.47 195	0.26 188	5.00 197	2.74 138	0.89 141	0.21 39	0.49 140	0.36 89	1.97 111	0.67 157	0.02 360	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.06 231	0.01 22
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DCRE	1.79 180	0.68 340	2.55 180	1.66 363	0.27 199	1.27 61	0.05 62	4.57 164	4.04 233	3.30 209	9.24 377	3.83 281	1.20 219	2.08 117	0.67 157	0.00 1	0.12 467	0.00 1	0.24 492	0.04 173	0.09 310

PSM-adaLoss	1.88 198	0.40 188	2.86 227	0.12 81	0.19 164	3.75 350	0.71 314	5.23 210	2.96 152	5.86 291	4.33 220	3.45 258	1.51 236	5.40 228	0.69 160	0.01 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 261	0.09 310

ROB_FTStereo_v2	1.91 206	0.41 199	2.85 223	0.12 81	0.19 164	3.71 342	0.73 319	5.23 210	2.95 149	5.86 291	4.36 223	3.46 260	1.51 236	5.86 244	0.69 160	0.01 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 261	0.08 297

Patchmatch Stereo++	1.95 210	0.40 188	2.86 227	0.12 81	0.18 152	3.74 347	0.66 299	5.24 216	2.96 152	5.86 291	4.32 218	3.46 260	1.52 241	6.88 314	0.70 162	0.01 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 261	0.09 310
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iRAFT	1.95 210	0.40 188	2.86 227	0.12 81	0.18 152	3.74 347	0.66 299	5.24 216	2.96 152	5.86 291	4.32 218	3.46 260	1.52 241	6.88 314	0.70 162	0.01 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 261	0.09 310

R-Stereo Train	2.44 271	0.32 102	1.93 104	0.94 245	0.16 127	3.67 336	0.61 285	6.37 284	3.08 165	9.14 457	17.44 504	1.80 201	0.77 169	1.76 97	0.70 162	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.03 154

RAFT-Stereo	2.44 271	0.32 102	1.93 104	0.94 245	0.16 127	3.67 336	0.61 285	6.37 284	3.08 165	9.14 457	17.44 504	1.80 201	0.77 169	1.76 97	0.70 162	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.03 154
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
model_zeroshot	1.52 159	0.42 207	4.10 350	1.25 291	0.11 85	3.04 278	0.14 134	5.79 257	2.84 143	3.12 202	3.65 201	2.05 212	0.42 115	2.38 126	0.71 166	0.01 260	0.10 449	0.00 1	0.20 474	0.02 90	0.04 200

KYRaft	3.59 383	0.31 88	1.84 93	0.76 218	0.46 268	2.29 176	4.04 492	4.75 179	3.25 180	8.93 454	19.47 515	6.62 386	5.07 432	7.79 379	0.71 166	0.01 260	0.00 1	0.00 1	0.01 328	0.04 173	5.38 572

testlalala_base	3.12 333	0.48 250	2.79 217	2.14 444	1.98 445	4.13 373	0.64 293	6.16 272	2.09 91	2.38 182	4.08 209	1.80 201	0.50 131	1.65 89	0.72 168	12.33 591	2.33 573	0.00 1	0.31 515	14.56 585	1.32 538

LCNet	2.85 307	0.42 207	1.90 99	0.95 249	0.56 298	2.07 154	1.60 426	4.99 196	3.57 204	6.05 304	10.59 407	4.59 317	6.79 473	7.46 357	0.72 168	0.01 260	0.00 1	0.01 426	0.77 552	0.30 455	3.57 561

MM-Stereo_test2	0.99 94	0.29 72	2.26 155	1.34 307	0.12 99	1.78 127	0.53 257	4.71 177	3.31 186	0.76 134	0.80 79	0.50 143	0.35 86	1.86 104	0.73 170	0.00 1	0.05 368	0.00 1	0.07 409	0.26 444	0.06 258

MyStereo06	2.35 261	0.66 333	4.54 374	1.10 273	0.96 355	2.57 210	0.10 103	9.30 378	4.05 235	5.22 268	6.09 276	5.95 365	2.38 291	3.00 140	0.73 170	0.01 260	0.08 425	0.00 1	0.01 328	0.13 344	0.15 396

NLSM3	0.78 63	0.33 119	1.31 35	0.06 42	1.93 443	1.22 30	0.05 62	3.26 64	1.87 86	0.34 63	0.87 83	0.12 54	1.04 196	2.53 131	0.74 172	0.01 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.00 1

RAFT-Stereo-weight	1.67 168	0.31 88	1.57 66	0.97 254	0.15 119	3.19 295	0.77 331	5.06 199	6.19 344	4.96 257	3.38 192	2.83 231	0.35 86	2.87 137	0.74 172	0.01 260	0.06 389	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.02 100

CAS	2.24 243	0.25 50	1.86 94	11.21 574	3.86 525	1.67 110	0.02 32	3.87 125	2.67 129	0.41 88	1.63 120	0.24 90	0.27 62	1.50 81	0.74 172	9.43 582	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.01 33	5.21 570

SST-Stereo	2.75 299	0.31 88	2.78 213	1.33 305	0.33 233	3.99 366	0.82 343	5.60 245	3.93 223	10.92 502	6.19 284	5.00 334	4.23 387	8.66 439	0.74 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.03 154

iGMRVC	1.96 213	0.40 188	2.88 232	0.12 81	0.19 164	3.74 347	0.73 319	5.23 210	2.97 156	5.87 296	4.37 224	3.48 264	1.52 241	6.73 307	0.74 172	0.02 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 261	0.08 297

PMTNet	1.41 151	0.37 165	2.06 125	0.26 129	0.15 119	2.94 269	0.34 210	3.39 76	5.33 292	1.00 145	1.27 102	0.28 100	0.93 184	4.04 180	0.74 172	5.00 568	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.01 22

mmm	2.50 281	0.29 72	3.22 271	1.98 415	0.32 227	3.72 345	0.12 117	9.45 382	4.05 235	5.84 290	10.80 412	2.47 221	2.86 320	4.07 181	0.75 178	0.00 1	0.02 267	0.00 1	0.01 328	0.03 142	0.02 100

TestStereo	1.74 176	1.02 425	3.64 309	0.20 115	0.28 207	1.33 71	0.01 9	5.24 216	4.01 230	3.18 203	4.97 236	2.07 213	0.70 158	7.32 349	0.75 178	0.02 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.00 1

rvit_stereo_0075_2	2.00 217	0.32 102	5.49 430	0.60 198	1.98 445	1.77 125	0.10 103	7.24 319	5.70 305	2.90 196	4.06 208	3.11 247	0.56 142	5.32 224	0.76 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.16 408

rvit_stereo_ft	1.00 97	0.78 373	3.84 329	0.84 229	0.36 241	1.23 33	0.24 181	3.81 123	3.76 212	0.37 70	0.87 83	0.74 158	1.12 201	1.18 65	0.76 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.06 258

test-3	1.86 193	0.21 28	2.46 171	1.03 262	0.22 178	1.38 77	0.83 347	4.65 174	5.04 280	7.26 381	1.78 131	4.10 293	0.41 110	6.53 293	0.76 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 506	0.18 393	0.14 385

test_1	1.85 192	0.21 28	2.45 168	1.02 260	0.22 178	1.37 76	0.82 343	4.66 176	5.06 281	7.02 364	1.73 125	4.09 291	0.41 110	6.51 290	0.76 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 506	0.18 393	0.14 385

test_3	1.88 198	0.22 31	2.75 206	0.96 251	0.22 178	1.28 64	0.77 331	4.62 167	5.87 315	6.55 345	1.84 133	4.28 304	0.45 124	6.48 286	0.76 180	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.28 505	0.17 378	0.14 385

RAFT-IKP	1.90 204	0.42 207	2.83 220	0.12 81	0.18 152	3.50 319	0.64 293	5.24 216	2.96 152	5.86 291	4.34 221	3.50 267	1.51 236	5.99 249	0.76 180	0.01 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 261	0.08 297

tg	1.96 213	0.64 321	2.15 141	0.68 212	0.12 99	4.40 387	0.04 49	5.74 250	4.19 245	4.00 229	5.23 251	2.58 224	0.93 184	7.12 337	0.77 186	0.00 1	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.31 460	0.25 456

Occ-G	0.98 90	0.38 173	1.82 92	0.15 100	0.18 152	1.45 88	0.69 308	3.15 47	2.25 104	1.45 161	0.59 59	5.06 337	0.54 138	0.75 28	0.77 186	0.00 1	0.03 319	0.00 1	0.17 458	0.16 365	0.01 22

BStereo	0.94 83	0.43 218	8.86 502	0.53 182	0.44 260	1.17 16	0.09 97	3.17 49	1.00 60	0.54 119	0.19 36	0.36 121	0.10 17	1.04 53	0.78 188	0.01 260	0.01 188	0.02 458	0.03 372	0.02 90	0.06 258

Wave_Phase_stereo	1.19 125	0.43 218	8.86 502	0.53 182	0.44 260	5.87 422	0.09 97	3.42 86	1.00 60	0.54 119	0.19 36	0.36 121	0.10 17	1.04 53	0.78 188	0.01 260	0.01 188	0.02 458	0.03 372	0.02 90	0.06 258

rvit_0105_4	1.38 149	0.98 418	5.52 435	0.61 199	0.05 18	1.62 105	0.41 226	3.95 130	5.80 312	0.31 50	0.73 71	1.37 181	0.53 137	4.89 211	0.78 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.04 200

sCroCo_RVC	1.21 131	0.65 327	5.16 413	1.09 272	1.29 391	0.92 9	0.19 162	3.92 126	2.68 132	0.30 45	3.04 176	0.52 144	1.56 246	1.58 85	0.78 188	0.09 470	0.25 533	0.00 1	0.00 1	0.07 249	0.11 348

IGEV++	1.14 122	0.51 265	1.66 78	0.55 189	0.08 54	2.52 200	1.01 385	6.51 296	3.16 170	0.59 124	2.11 143	0.43 132	1.18 216	1.44 77	0.79 192	0.00 1	0.05 368	0.00 1	0.05 398	0.11 312	0.11 348

IGEV_Zeroshot_test	2.13 229	0.50 258	4.91 396	1.41 321	0.18 152	2.62 221	0.36 212	7.80 331	3.87 216	5.04 260	5.42 261	4.77 323	1.03 193	3.43 155	0.79 192	0.00 1	0.16 498	0.00 1	0.18 465	0.17 378	0.04 200

XX-Stereo	2.71 295	0.38 173	5.96 447	2.25 457	2.20 460	1.54 97	0.21 173	5.44 236	3.05 162	2.28 180	16.16 483	7.03 392	0.24 50	6.19 259	0.79 192	0.00 1	0.15 489	0.00 1	0.23 489	0.13 344	0.04 200

IGEV-FE	2.13 229	0.50 258	4.90 394	1.41 321	0.18 152	2.63 223	0.36 212	7.80 331	3.87 216	5.04 260	5.42 261	4.72 321	1.03 193	3.48 158	0.80 195	0.00 1	0.16 498	0.00 1	0.18 465	0.17 378	0.04 200

MM-Stereo_test1	1.57 162	0.36 158	2.19 151	1.17 284	0.35 238	2.39 189	0.56 266	4.53 160	5.21 287	3.67 219	1.65 122	0.40 124	0.84 179	6.90 317	0.80 195	0.00 1	0.03 319	0.00 1	0.00 1	0.31 460	0.03 154

GMStereo	1.83 190	0.99 421	4.55 377	0.57 194	0.05 18	2.53 203	0.01 9	4.95 189	11.14 477	3.52 214	2.24 148	0.53 146	0.49 129	3.76 166	0.80 195	0.20 500	0.00 1	0.00 1	0.12 436	0.12 329	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PSM-AAD	3.33 357	0.20 22	1.47 58	0.73 216	0.54 296	2.55 207	6.19 527	4.97 192	3.27 181	10.92 502	11.92 435	2.95 236	9.59 522	7.90 384	0.82 198	0.01 260	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.04 173	2.47 556

Select-FE	3.44 371	0.73 353	8.39 496	1.44 328	0.96 355	2.01 151	0.10 103	8.84 366	3.94 224	5.36 274	10.32 401	9.73 445	8.82 509	6.28 267	0.83 199	0.01 260	0.22 524	0.01 426	0.49 540	0.03 142	0.30 474

RAStereo	0.68 46	0.42 207	3.15 265	0.18 113	0.52 293	1.17 16	0.02 32	3.16 48	0.98 59	0.51 113	1.43 108	0.16 61	0.22 48	0.75 28	0.83 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 249	0.02 100

AE-Stereo	1.44 153	0.32 102	2.69 196	1.58 350	0.20 171	2.24 173	0.59 277	6.01 264	5.70 305	1.18 158	3.17 182	1.02 170	0.78 172	1.73 94	0.83 199	0.02 360	0.18 507	0.00 1	0.29 506	0.11 312	0.07 281

DisPM	2.43 269	0.32 102	3.04 248	1.76 377	0.18 152	3.46 310	0.65 296	5.13 202	4.88 276	8.59 441	7.04 317	2.84 232	1.03 193	8.85 452	0.83 199	0.01 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.02 100

SMoEStereo_RVC	0.95 85	0.35 146	1.37 41	0.63 206	0.07 37	2.07 154	0.16 146	2.88 30	1.68 77	0.30 45	1.23 101	0.19 67	0.28 64	6.80 309	0.84 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 312	0.13 374

MM-Stereo_test3	1.83 190	0.59 304	1.93 104	1.43 324	3.99 529	2.44 194	0.81 341	5.81 258	6.70 366	1.73 169	4.79 228	1.23 179	0.65 153	3.30 148	0.85 204	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.33 468	0.05 237

999	1.25 137	0.37 165	1.63 76	1.15 282	0.34 235	3.03 277	0.66 299	3.41 83	2.27 105	0.30 45	3.20 183	0.19 67	0.25 52	7.23 345	0.85 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 365	0.01 22

EKT-Stereo	1.91 206	0.48 250	2.77 211	2.19 449	4.36 535	1.42 85	0.24 181	4.63 168	3.51 198	2.94 198	3.47 196	3.55 269	2.25 284	5.26 222	0.85 204	0.04 429	0.12 467	0.00 1	0.09 425	0.06 231	0.05 237

RAFT_CTSACE	3.40 364	1.07 432	4.52 372	1.27 294	3.14 492	4.00 367	1.07 391	3.93 129	4.43 253	4.66 250	17.94 507	7.21 401	2.76 313	10.82 500	0.85 204	0.00 1	0.07 412	0.00 1	0.00 1	0.30 455	0.01 22

test_xeample3	1.08 110	0.43 218	3.39 285	0.49 179	0.05 18	2.58 212	0.93 374	3.32 69	1.77 80	0.23 25	0.23 40	0.19 67	0.28 64	6.34 275	0.85 204	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.26 504	0.06 231	0.10 334

iRaft-Stereo_20w	2.56 283	0.35 146	4.98 399	0.37 158	0.67 314	3.47 312	0.59 277	12.57 486	3.89 219	6.10 309	6.23 288	1.49 189	2.24 282	6.65 301	0.86 209	0.00 1	0.19 513	0.00 1	0.33 519	0.08 261	0.22 441

RAFT_R40	2.71 295	0.33 119	3.00 239	1.26 292	0.30 212	3.83 356	1.00 383	5.69 249	4.29 247	9.69 473	6.33 294	5.02 336	4.02 378	8.58 434	0.86 209	0.01 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.02 100

IGEVStereo-DCA	1.06 109	0.45 235	2.06 125	0.32 142	0.06 29	2.74 234	0.84 353	3.71 108	2.27 105	0.39 81	0.16 25	0.20 73	0.29 68	6.47 284	0.87 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 450	0.06 231	0.06 258

rrr	1.05 107	0.45 235	3.18 268	0.32 142	0.06 29	2.74 234	0.95 379	3.49 92	1.12 64	0.39 81	0.16 25	0.20 73	0.29 68	6.47 284	0.87 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 480	0.06 231	0.10 334

CFNet-RSSM	2.11 226	0.33 119	2.71 200	1.04 267	0.30 212	3.21 297	0.41 226	6.67 303	6.96 374	5.62 279	4.58 225	5.40 348	1.71 258	1.86 104	0.87 211	0.00 1	0.08 425	0.00 1	0.32 517	0.02 90	0.02 100

rvit_0105_5	1.48 156	0.89 399	5.43 426	0.46 173	0.04 14	1.60 102	0.60 282	4.65 174	5.90 318	0.76 134	1.59 117	1.75 200	0.78 172	4.20 186	0.88 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.06 258

GMOStereo	1.81 184	0.47 243	2.09 133	0.10 71	0.27 199	1.49 90	0.89 366	4.40 148	4.51 258	8.16 419	6.97 308	2.96 237	1.15 207	1.42 72	0.88 214	0.00 1	0.14 482	0.00 1	0.00 1	0.23 430	0.03 154

error version	1.81 184	0.47 243	2.09 133	0.10 71	0.27 199	1.49 90	0.89 366	4.40 148	4.51 258	8.16 419	6.97 308	2.96 237	1.15 207	1.42 72	0.88 214	0.00 1	0.14 482	0.00 1	0.00 1	0.23 430	0.03 154

test-v	1.81 184	0.47 243	2.09 133	0.10 71	0.27 199	1.49 90	0.89 366	4.40 148	4.51 258	8.16 419	6.97 308	2.96 237	1.15 207	1.42 72	0.88 214	0.00 1	0.14 482	0.00 1	0.00 1	0.23 430	0.03 154

test-2	1.81 184	0.47 243	2.09 133	0.10 71	0.27 199	1.49 90	0.89 366	4.40 148	4.51 258	8.16 419	6.97 308	2.96 237	1.15 207	1.42 72	0.88 214	0.00 1	0.14 482	0.00 1	0.00 1	0.23 430	0.03 154

fffft	0.97 88	0.29 72	1.69 85	0.03 12	0.05 18	2.12 161	0.65 296	3.44 89	1.87 86	0.34 63	0.60 61	0.23 87	0.20 44	6.69 304	0.89 219	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.18 393	0.09 310
1: 1. 1
Selective-RAFT	1.69 170	0.32 102	3.29 276	0.92 242	0.18 152	3.89 359	0.06 70	4.22 141	4.00 228	1.47 162	1.98 136	3.07 245	2.81 316	6.35 277	0.89 219	0.01 260	0.00 1	0.00 1	0.21 480	0.05 207	0.00 1

cross-raft	2.03 221	0.35 146	2.78 213	1.10 273	0.16 127	3.77 352	0.48 240	7.03 317	3.75 210	5.06 263	5.55 266	6.26 373	1.41 231	1.75 95	0.89 219	0.01 260	0.07 412	0.00 1	0.19 471	0.03 142	0.03 154

PAM_32	3.50 375	0.32 102	5.22 417	1.32 304	0.53 294	7.49 460	0.39 221	9.52 386	3.91 221	5.22 268	5.28 257	16.75 528	7.44 485	4.61 200	0.90 222	0.00 1	0.20 517	0.00 1	0.39 529	0.09 279	0.39 487

11t1	1.62 166	0.26 57	2.53 178	2.37 474	0.24 186	2.58 212	0.06 70	6.66 302	3.00 158	3.40 212	3.01 173	1.14 175	1.94 271	4.18 183	0.91 223	0.01 260	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.03 154

raft+_RVC	1.79 180	0.84 386	2.32 158	2.40 475	0.85 340	1.38 77	0.09 97	6.36 282	4.75 273	2.85 194	5.46 263	1.17 177	1.36 230	4.54 197	0.91 223	0.00 1	0.10 449	0.00 1	0.00 1	0.11 312	0.22 441

Gwc-CoAtRS	2.02 220	0.33 119	2.61 188	1.04 267	0.30 212	3.56 327	0.40 225	5.89 262	5.94 322	5.08 264	5.01 238	5.55 351	1.72 260	1.60 87	0.91 223	0.01 260	0.09 437	0.00 1	0.25 497	0.01 33	0.02 100

rvit_0105_3	1.71 172	0.90 402	5.93 446	0.78 219	0.02 4	1.62 105	1.69 432	5.15 205	5.99 329	2.22 175	1.64 121	1.97 210	1.17 213	4.19 184	0.92 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.03 154

plain	1.34 144	0.51 265	5.09 407	0.30 134	0.05 18	1.58 99	0.08 89	4.47 157	3.77 213	0.42 93	1.76 127	0.60 152	0.74 164	6.11 255	0.94 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 490	0.02 100

AIO-test2	2.70 294	1.23 454	3.52 297	1.24 289	3.05 490	2.65 227	0.06 70	6.30 280	15.40 518	2.58 186	7.30 325	0.48 139	0.57 146	5.36 225	0.96 228	3.06 565	0.00 1	0.00 1	0.01 328	0.16 365	0.15 396

1test111	1.86 193	0.65 327	2.15 141	2.30 462	0.02 4	5.80 418	0.56 266	8.45 346	3.33 188	1.03 146	3.33 187	0.32 112	3.71 361	4.40 193	0.96 228	0.00 1	0.02 267	0.00 1	0.03 372	0.02 90	0.03 154

qqq	1.93 208	0.30 83	2.96 238	1.40 318	0.05 18	1.96 144	0.39 221	8.45 346	3.33 188	3.06 200	3.84 202	4.67 319	2.70 306	4.40 193	0.96 228	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.03 154

iRaftStereo_RVC	1.62 166	0.68 340	1.98 115	0.67 211	0.05 18	2.99 273	0.04 49	5.36 230	3.74 209	3.82 225	4.96 235	2.54 223	0.62 151	3.35 151	0.97 231	0.00 1	0.07 412	0.00 1	0.00 1	0.30 455	0.27 466

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 227	0.58 301	2.43 166	1.27 294	0.16 127	1.60 102	0.14 134	5.17 207	5.90 318	7.10 370	10.10 393	3.06 244	1.74 263	1.87 106	0.97 231	0.01 260	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.23 430	0.02 100

RAFT-Test	2.17 236	0.36 158	3.40 287	1.05 270	0.34 235	4.90 400	0.69 308	6.27 278	3.98 226	4.65 249	7.02 314	6.30 376	1.12 201	1.81 100	0.99 233	0.01 260	0.17 503	0.00 1	0.34 521	0.02 90	0.02 100

LL-Strereo2	1.86 193	0.83 385	2.33 159	0.36 156	0.17 137	3.79 354	1.52 422	5.82 259	4.04 233	4.43 238	2.51 158	4.23 298	0.37 92	5.66 234	0.99 233	0.00 1	0.02 267	0.00 1	0.05 398	0.06 231	0.11 348

RALCasStereoNet	1.93 208	1.01 423	2.75 206	1.88 396	1.75 427	2.88 265	0.18 159	4.64 171	4.36 250	2.27 179	5.14 241	2.22 216	0.79 174	7.10 336	1.00 235	0.00 1	0.34 539	0.00 1	0.00 1	0.10 291	0.16 408

riskmin	1.88 198	0.15 1	2.11 139	1.38 316	0.88 342	2.40 190	0.04 49	5.93 263	6.10 334	2.25 178	1.34 106	6.06 367	5.08 433	2.78 135	1.01 236	0.00 1	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.06 258

PAM	3.38 360	0.31 88	5.61 438	1.37 314	0.71 322	7.60 466	0.38 220	8.94 367	3.55 202	5.54 277	4.69 227	16.09 522	7.03 477	3.67 162	1.02 237	0.00 1	0.21 520	0.00 1	0.38 526	0.07 249	0.41 492

4D-IteraStereo	1.72 173	0.86 389	3.01 241	0.09 68	2.86 487	3.57 330	1.06 389	3.92 126	5.31 290	5.28 271	1.02 86	3.92 283	0.38 96	1.83 102	1.04 238	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.07 249	0.09 310

zero-FE	0.88 74	0.27 62	2.12 140	0.21 119	1.63 410	1.75 124	0.83 347	3.08 37	0.61 4	0.15 10	0.13 24	0.29 103	0.44 122	3.38 152	1.07 239	0.02 360	0.02 267	0.00 1	0.05 398	1.47 541	0.03 154

UniTT-Stereo	0.83 70	0.33 119	1.98 115	0.92 242	1.27 387	0.54 6	0.11 110	1.35 7	2.94 148	1.67 166	2.09 140	0.20 73	0.31 80	1.57 84	1.07 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 365	0.01 22

raft_robust	2.64 289	1.20 451	2.62 190	1.10 273	0.28 207	1.50 94	0.12 117	6.28 279	9.04 437	6.80 352	7.19 320	3.73 279	2.13 277	9.06 460	1.07 239	0.03 408	0.12 467	0.00 1	0.21 480	0.17 378	0.22 441

CroCo-Stereo	0.99 94	0.89 399	3.19 269	0.46 173	0.44 260	0.38 2	0.05 62	4.61 165	3.95 225	0.48 106	1.78 131	1.01 169	0.27 62	1.11 58	1.07 239	0.01 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 207	0.04 200
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
test_sample2	2.32 258	0.25 50	3.38 283	2.08 435	0.41 256	2.58 212	0.15 140	9.50 383	4.97 279	3.66 218	4.86 233	4.29 306	3.26 333	5.83 243	1.09 243	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.03 154

CASS	2.44 271	0.44 226	3.56 300	0.85 231	0.38 247	3.14 289	0.22 175	9.64 388	4.00 228	6.78 350	7.62 335	3.57 270	3.58 353	3.80 168	1.10 244	0.02 360	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.05 207	0.01 22
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AFF-stereo	2.59 287	0.68 340	2.35 163	1.55 345	0.17 137	1.67 110	0.08 89	5.75 251	6.60 363	6.20 318	12.13 440	6.16 370	2.36 290	4.75 204	1.11 245	0.02 360	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.23 430	0.05 237

x	1.73 175	0.28 65	2.49 175	1.91 400	0.17 137	2.10 157	0.83 347	8.74 363	3.55 202	3.28 207	2.12 146	3.10 246	1.96 272	2.90 138	1.12 246	0.00 1	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.03 154

raftrobust	1.86 193	0.74 358	1.94 107	2.15 445	2.24 462	2.74 234	0.53 257	4.89 186	4.05 235	6.09 308	3.89 204	1.64 194	2.55 299	2.44 127	1.12 246	0.00 1	0.03 319	0.00 1	0.00 1	0.12 329	0.08 297

DDF-Stereo	0.95 85	0.28 65	1.59 69	0.30 134	1.76 429	1.79 128	0.83 347	3.02 35	0.78 21	0.17 14	0.09 23	0.28 100	0.49 129	4.53 196	1.13 248	0.02 360	0.04 350	0.00 1	0.11 432	1.70 545	0.04 200

rafts_anoy	1.72 173	0.79 374	2.58 184	2.03 427	1.75 427	2.47 195	0.16 146	5.48 237	6.01 331	3.24 206	2.11 143	1.92 209	1.33 225	3.08 143	1.13 248	0.01 260	0.18 507	0.00 1	0.01 328	0.03 142	0.07 281

CroCo-Stereo Lap2	1.24 134	0.88 396	3.39 285	0.95 249	4.59 548	0.47 4	0.08 89	3.51 95	2.80 141	1.17 157	2.24 148	1.57 193	0.20 44	1.48 80	1.14 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 358	0.12 363

RAFT+CT+SA	2.36 263	0.71 349	2.46 171	0.83 227	2.26 464	3.18 294	0.93 374	6.82 310	5.48 294	2.55 185	8.07 348	1.64 194	1.59 249	8.54 431	1.15 251	0.02 360	0.00 1	0.00 1	0.38 526	0.19 401	0.36 484

test_4	2.38 265	0.34 135	2.68 194	0.08 61	0.11 85	3.69 340	1.14 397	3.33 71	3.34 191	4.03 231	17.35 503	3.31 255	0.51 133	6.28 267	1.15 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 432	0.16 365	0.01 22

Reg-Stereo(zero)	1.60 165	0.19 17	2.59 185	0.45 172	0.47 277	1.64 107	0.23 179	3.22 59	5.87 315	4.29 234	3.01 173	4.49 314	1.64 252	2.47 129	1.16 253	0.00 1	0.08 425	0.00 1	0.13 442	0.01 33	0.10 334

GMM-Stereo	3.32 355	0.27 62	2.52 177	0.82 225	0.48 279	2.27 175	4.91 513	5.06 199	3.08 165	7.06 368	16.72 491	6.21 372	3.70 360	7.60 364	1.16 253	0.04 429	0.00 1	0.00 1	0.04 392	0.10 291	4.45 565

Prome-Stereo	3.65 387	0.29 72	1.92 103	0.91 238	0.49 282	2.07 154	4.75 511	4.41 152	3.23 179	9.32 463	20.63 523	4.06 289	7.19 479	7.70 372	1.17 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 207	4.72 569

NLMM	0.89 79	0.41 199	1.62 73	0.08 61	1.21 381	1.25 48	0.07 80	3.62 105	2.11 94	0.31 50	1.57 115	0.15 59	0.32 82	3.77 167	1.18 256	0.02 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.02 100

SA	3.06 327	0.74 358	3.79 320	1.60 354	0.30 212	3.19 295	1.43 417	6.72 305	9.06 438	4.63 248	10.80 412	2.89 235	4.71 417	9.62 481	1.18 256	0.00 1	0.09 437	0.00 1	0.19 471	0.23 430	0.02 100

MaDis-Stereo	0.80 65	0.69 345	3.02 243	0.33 147	1.83 436	1.22 30	0.06 70	3.41 83	1.49 74	0.31 50	0.38 48	0.42 131	0.51 133	1.14 61	1.21 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 207	0.05 237

TestStereo1	2.85 307	0.81 380	3.48 293	3.11 511	0.44 260	2.52 200	1.50 420	6.37 284	8.18 418	4.62 245	9.24 377	2.23 217	3.69 358	9.19 465	1.26 259	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.27 450	0.09 310

SA-5K	2.85 307	0.81 380	3.48 293	3.11 511	0.44 260	2.52 200	1.50 420	6.37 284	8.18 418	4.62 245	9.24 377	2.23 217	3.69 358	9.19 465	1.26 259	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.27 450	0.09 310

MIM_Stereo	2.50 281	0.75 360	4.26 356	1.18 285	0.11 85	3.08 280	0.33 208	6.07 267	3.28 183	5.01 259	10.12 394	4.29 306	1.74 263	8.06 400	1.27 261	0.00 1	0.12 467	0.00 1	0.01 328	0.18 393	0.15 396

IPLGR	2.28 252	0.51 265	6.00 448	0.15 100	0.15 119	1.99 149	0.22 175	6.34 281	6.04 332	6.80 352	5.76 269	2.87 234	2.31 288	4.88 207	1.28 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 279	0.18 417

Anonymous3	1.76 177	0.44 226	6.37 460	0.33 147	0.50 285	4.33 379	0.54 260	4.43 153	2.48 116	2.21 172	3.24 185	1.53 192	1.14 205	5.64 232	1.29 263	0.17 493	0.23 527	0.00 1	0.00 1	0.12 329	0.15 396

GCST	9.08 529	17.31 581	3.98 338	52.92 605	10.66 577	11.29 512	0.20 168	6.97 314	6.47 358	9.46 465	4.68 226	4.75 322	1.51 236	9.34 473	1.31 264	8.19 578	0.05 368	22.38 587	0.34 521	6.17 571	3.53 560

test_5	2.90 316	0.70 347	3.69 312	2.01 422	3.17 495	4.61 394	1.32 413	6.69 304	7.02 378	2.79 191	7.18 319	4.99 331	4.14 381	7.96 387	1.31 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 372	0.19 401	0.26 462

PCWNet_CMD	2.99 323	0.39 177	4.02 341	0.39 163	0.26 196	2.53 203	0.15 140	9.24 376	9.22 439	7.12 371	11.53 430	6.94 390	2.41 292	4.02 178	1.33 266	0.01 260	0.02 267	0.02 458	0.00 1	0.05 207	0.07 281

Sa-1000	3.55 380	0.75 360	3.63 308	1.91 400	0.30 212	3.55 326	1.63 428	7.39 323	8.54 431	7.70 400	17.44 504	4.00 286	2.82 317	9.44 478	1.33 266	0.00 1	0.10 449	0.00 1	0.18 465	0.21 416	0.04 200

TransformOpticalFlow	3.38 360	0.70 347	4.54 374	1.00 258	0.30 212	3.56 327	0.14 134	9.67 389	7.30 387	5.55 278	13.34 458	6.74 387	5.03 430	8.22 416	1.34 268	0.00 1	0.01 188	0.01 426	0.00 1	0.04 173	0.11 348

MSMDNet	2.99 323	0.39 177	4.02 341	0.40 165	0.25 189	2.53 203	0.16 146	9.35 380	9.25 440	7.08 369	11.39 425	6.93 389	2.43 293	4.01 177	1.34 268	0.01 260	0.02 267	0.02 458	0.00 1	0.05 207	0.07 281

GrayStereo	3.74 393	0.20 22	1.94 107	1.55 345	0.60 302	3.12 287	8.22 551	5.76 253	3.32 187	10.40 490	16.66 490	5.81 362	8.60 506	6.57 295	1.37 270	0.01 260	0.00 1	0.01 426	0.63 545	0.02 90	0.04 200

NLMM1	1.00 97	0.35 146	1.19 20	0.05 34	1.14 375	1.25 48	0.03 41	3.42 86	2.22 100	0.49 111	1.61 118	0.14 57	0.39 100	6.21 263	1.38 271	0.01 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

anonymousa	3.80 402	0.55 288	3.35 281	1.24 289	3.74 517	9.04 483	0.36 212	6.74 306	4.03 231	7.72 401	19.64 516	10.62 462	6.01 456	1.52 82	1.40 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 398	0.00 1	0.03 154

STrans-v2	3.43 368	0.73 353	4.82 390	0.26 129	0.60 302	3.00 274	1.19 402	10.41 413	7.22 384	5.79 284	10.97 419	6.75 388	7.03 477	8.25 417	1.40 272	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.18 417

GANet-ADL	2.20 240	0.50 258	3.27 275	2.02 424	0.11 85	2.21 170	0.48 240	8.64 360	6.79 369	4.56 243	5.83 272	3.98 285	1.27 224	2.68 133	1.43 274	0.04 429	0.08 425	0.02 458	0.00 1	0.15 358	0.03 154

TRStereo	2.36 263	3.10 534	4.70 386	1.99 417	2.08 450	2.61 218	1.11 395	8.79 365	3.73 208	3.19 204	3.04 176	3.96 284	0.77 169	5.92 245	1.44 275	0.03 408	0.14 482	0.00 1	0.29 506	0.08 261	0.25 456

ARAFT	3.13 334	1.11 441	7.34 482	0.42 166	0.14 114	4.52 390	2.99 466	7.41 324	5.97 325	8.85 449	7.06 318	5.20 341	1.25 223	8.49 429	1.44 275	0.00 1	0.03 319	0.00 1	0.00 1	0.33 468	0.11 348

H2IRNET	2.16 234	0.45 235	2.60 186	1.22 287	0.03 12	1.98 147	0.13 127	4.73 178	7.04 379	1.15 155	7.79 343	5.88 363	3.39 342	4.97 214	1.45 277	0.01 260	0.00 1	0.04 489	0.17 458	0.19 401	0.03 154

FACV-RUCA	2.21 241	0.34 135	3.59 302	1.30 301	2.90 488	2.22 172	1.25 405	7.98 337	5.71 310	3.59 216	7.21 321	1.14 175	1.60 250	3.12 144	1.46 278	0.01 260	0.03 319	0.10 514	0.04 392	0.35 474	0.17 413

WQFJA1	1.89 201	0.52 273	2.85 223	0.81 221	1.68 418	3.60 331	0.16 146	5.37 231	5.98 326	2.24 176	4.18 213	0.89 163	1.68 254	6.02 252	1.48 279	0.01 260	0.10 449	0.00 1	0.05 398	0.04 173	0.06 258

WQFJX1	1.89 201	0.52 273	2.85 223	0.81 221	1.68 418	3.60 331	0.16 146	5.37 231	5.98 326	2.24 176	4.18 213	0.89 163	1.68 254	6.02 252	1.48 279	0.01 260	0.10 449	0.00 1	0.05 398	0.04 173	0.06 258

DN-CSS_ROB	2.69 291	1.40 471	5.34 423	2.31 468	0.75 326	3.14 289	0.06 70	6.11 269	3.87 216	5.34 273	12.18 443	2.34 219	1.22 220	7.84 381	1.48 279	0.03 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 474	0.03 154

DeepStereo_RVC	2.05 223	0.39 177	2.87 231	0.14 98	0.17 137	3.51 322	0.70 311	5.21 209	3.00 158	6.27 326	4.13 210	3.47 263	4.53 409	4.81 205	1.49 282	0.01 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 279	0.18 417

CFNet_ucs	3.07 328	0.44 226	4.05 345	0.54 186	0.37 245	3.08 280	0.19 162	9.80 392	8.49 430	7.64 398	12.62 449	5.67 357	1.76 267	4.96 213	1.51 283	0.00 1	0.04 350	0.01 426	0.00 1	0.09 279	0.11 348

UDGNet	2.73 298	7.09 563	3.90 332	2.71 491	0.06 29	2.98 272	0.20 168	4.63 168	8.58 433	2.69 187	2.70 163	0.95 167	1.01 190	6.27 266	1.51 283	1.28 552	0.00 1	5.24 576	0.94 557	1.70 545	0.13 374

EAI-Stereo	2.31 256	0.44 226	2.72 202	0.68 212	0.56 298	3.51 322	2.62 456	11.42 443	4.14 242	2.09 171	7.23 323	1.21 178	0.91 182	5.67 236	1.51 283	0.01 260	0.25 533	0.00 1	0.88 555	0.04 173	0.26 462

NF-Stereo	2.24 243	0.33 119	3.00 239	2.04 429	0.10 71	3.46 310	0.43 230	6.51 296	3.17 173	6.84 354	5.24 252	2.67 228	1.34 227	8.17 411	1.53 286	0.01 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.01 22

CFNet_pseudo	2.81 304	0.42 207	4.04 344	0.33 147	0.24 186	2.59 215	0.12 117	8.20 341	7.66 398	7.04 367	10.42 403	6.56 383	2.05 275	4.88 207	1.53 286	0.00 1	0.02 267	0.01 426	0.00 1	0.05 207	0.07 281

ccs_rob	2.81 304	0.42 207	4.06 346	0.33 147	0.25 189	2.59 215	0.12 117	8.19 340	7.68 399	7.02 364	10.37 402	6.54 379	2.06 276	4.88 207	1.53 286	0.00 1	0.02 267	0.01 426	0.00 1	0.05 207	0.07 281

NLCSM	1.08 110	0.49 254	2.02 122	0.11 78	2.11 453	1.27 61	0.16 146	3.92 126	2.41 115	0.59 124	3.08 179	0.22 85	0.35 86	3.19 145	1.55 289	0.02 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.02 100

FTStereo	4.55 453	0.36 158	2.18 150	0.94 245	0.38 247	2.60 217	8.82 554	4.98 195	3.17 173	10.88 501	30.35 561	5.60 356	7.60 491	7.62 366	1.55 289	0.17 493	0.00 1	0.05 496	0.00 1	0.03 142	3.80 563

OCTAStereo	2.24 243	0.33 119	3.03 245	2.04 429	0.10 71	3.45 309	0.43 230	6.50 293	3.17 173	6.84 354	5.20 247	2.65 225	1.33 225	8.18 412	1.56 291	0.01 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.01 22

test-1	1.82 188	0.45 235	5.42 425	0.89 236	0.41 256	2.14 163	0.56 266	5.75 251	4.15 243	3.28 207	5.11 240	3.61 271	0.70 158	1.53 83	1.56 291	0.02 360	0.34 539	0.00 1	0.08 414	0.02 90	0.30 474

RE-Stereo	2.25 248	0.33 119	3.03 245	2.04 429	0.10 71	3.47 312	0.43 230	6.50 293	3.18 176	6.84 354	5.20 247	2.65 225	1.34 227	8.18 412	1.58 293	0.01 260	0.00 1	0.01 426	0.00 1	0.02 90	0.01 22

TVStereo	2.25 248	0.33 119	3.03 245	2.04 429	0.10 71	3.47 312	0.43 230	6.50 293	3.18 176	6.84 354	5.20 247	2.65 225	1.34 227	8.18 412	1.58 293	0.01 260	0.00 1	0.01 426	0.00 1	0.02 90	0.01 22

RALAANet	2.46 276	1.09 436	3.70 315	2.55 486	0.80 335	3.37 306	0.15 140	7.44 325	5.54 298	5.65 280	6.01 275	3.54 268	1.13 204	6.34 275	1.58 293	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.05 398	0.21 416	0.03 154

UGAM-zero	3.51 376	0.33 119	4.44 367	0.88 234	0.65 311	3.52 325	0.16 146	11.35 440	2.71 133	5.09 265	5.82 271	15.28 514	9.14 517	8.38 421	1.61 296	0.00 1	0.16 498	0.00 1	0.46 537	0.02 90	0.19 428

DualNet (step1)	3.91 413	1.11 441	6.15 453	1.27 294	0.60 302	5.22 406	2.54 451	10.66 418	7.73 402	8.36 428	7.55 331	6.55 380	4.27 389	6.58 296	1.62 297	1.49 556	0.03 319	3.10 567	2.99 573	0.20 405	0.15 396

test_sample7	3.30 347	0.47 243	3.43 292	1.98 415	0.35 238	4.33 379	1.88 438	10.66 418	7.73 402	8.36 428	7.55 331	6.55 380	4.27 389	6.58 296	1.62 297	0.06 451	0.03 319	0.00 1	0.00 1	0.05 207	0.06 258

PFNet+	2.35 261	0.31 88	3.69 312	0.79 220	0.17 137	3.15 292	0.75 327	4.52 159	6.30 347	7.90 410	6.34 295	2.53 222	1.18 216	7.72 375	1.62 297	0.03 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.03 154

xyz-stereo-finetune	1.20 128	0.44 226	2.19 151	0.08 61	0.05 18	3.16 293	0.68 303	3.41 83	2.58 125	0.81 138	1.77 128	0.68 154	0.37 92	6.20 261	1.63 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.02 100

GMStereo_Zeroshot	2.77 300	1.98 514	5.14 411	1.53 341	0.36 241	3.56 327	0.10 103	5.57 243	5.91 320	6.89 359	7.02 314	8.50 428	0.91 182	6.01 250	1.65 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 405	0.01 22

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 382	1.29 465	12.46 527	1.53 341	0.98 358	3.48 315	0.81 341	11.99 462	4.40 252	4.33 236	11.05 421	8.83 433	2.02 274	4.52 195	1.66 302	0.01 260	0.14 482	0.00 1	0.68 549	0.86 526	0.44 499

AIO-test1	2.22 242	0.76 363	2.78 213	0.30 134	4.38 536	2.48 197	0.96 380	5.59 244	14.64 509	0.74 133	2.86 167	0.92 165	0.30 76	5.64 232	1.67 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 372	0.17 378	0.14 385

UCFNet_RVC	3.09 329	0.77 366	2.27 157	2.35 472	1.79 432	3.50 319	1.06 389	12.12 471	6.91 372	4.71 251	7.67 338	7.58 403	4.40 400	4.95 212	1.67 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 312	0.01 22

ASMatch	3.32 355	0.50 258	3.32 279	1.72 373	0.45 267	1.93 139	0.68 303	6.42 290	3.89 219	6.18 316	22.30 531	4.61 318	4.82 425	7.65 367	1.70 305	0.00 1	0.02 267	0.00 1	0.03 372	0.01 33	0.18 417

DAS	3.74 393	0.35 146	5.19 415	1.99 417	3.74 517	2.36 184	3.22 473	7.77 329	9.27 441	8.70 442	12.08 438	4.45 311	5.43 443	8.39 422	1.71 306	0.01 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.02 100

SepStereo	3.78 399	0.35 146	5.19 415	1.99 417	3.74 517	2.36 184	3.22 473	7.77 329	9.27 441	8.70 442	12.08 438	4.45 311	5.43 443	9.18 464	1.71 306	0.01 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.02 100

PSM-softLoss	2.24 243	0.34 135	3.42 289	1.81 385	0.17 137	2.74 234	0.39 221	6.17 274	2.92 146	6.26 324	6.29 291	2.96 237	0.97 188	8.68 440	1.71 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.02 100

KMStereo	2.24 243	0.34 135	3.42 289	1.81 385	0.17 137	2.74 234	0.39 221	6.17 274	2.92 146	6.26 324	6.29 291	2.96 237	0.97 188	8.68 440	1.71 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.02 100

OMP-Stereo	3.03 325	0.93 412	2.72 202	4.21 551	0.51 289	2.19 168	1.25 405	6.19 276	6.00 330	7.99 415	6.21 286	8.50 428	2.49 295	9.44 478	1.74 310	0.01 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 261	0.05 237

MIF-Stereo (partial)	1.29 142	0.33 119	3.02 243	0.03 12	1.12 372	1.26 55	0.13 127	4.46 155	3.75 210	0.35 66	2.39 155	0.31 109	0.74 164	6.09 254	1.76 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 261	0.04 200

BUS	2.49 278	0.32 102	3.05 253	0.46 173	0.46 268	7.12 451	0.50 252	9.05 370	4.69 268	6.11 310	6.15 281	5.29 343	0.83 176	3.91 171	1.77 312	0.01 260	0.03 319	0.03 477	0.00 1	0.04 173	0.00 1

NINENet	3.09 329	0.56 294	3.22 271	1.61 355	1.37 397	7.12 451	0.50 252	11.88 458	5.63 303	6.63 347	8.40 354	5.29 343	0.83 176	6.51 290	1.77 312	0.15 487	0.07 412	0.07 506	0.00 1	0.09 279	0.00 1

RAFT	2.57 285	0.76 363	3.09 260	0.91 238	0.09 63	2.41 191	0.94 376	5.35 228	2.65 128	6.11 310	7.21 321	9.43 441	4.30 394	5.73 240	1.77 312	0.00 1	0.12 467	0.00 1	0.02 355	0.46 498	0.08 297

CRE-IMP	1.95 210	0.35 146	2.68 194	0.27 133	0.17 137	3.90 360	0.85 359	5.14 203	2.87 144	5.74 282	4.14 211	3.49 265	0.83 176	6.40 278	1.80 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 291	0.19 428

DIP-Stereo	1.97 215	0.64 321	2.95 236	0.17 107	0.10 71	4.83 398	0.13 127	8.60 358	4.06 238	6.42 337	4.92 234	0.44 136	0.72 162	3.57 160	1.80 315	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.05 207	0.04 200
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
iResNetv2_ROB	4.28 441	1.43 472	7.17 478	2.91 501	1.26 384	4.36 382	1.62 427	13.64 507	10.25 462	9.83 475	11.41 426	7.68 405	4.00 375	7.75 377	1.85 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 480	0.09 310

HBP-ISP	4.09 423	1.05 429	4.10 350	1.87 393	1.31 394	7.56 462	3.98 489	11.26 434	9.94 455	7.81 404	14.44 471	3.23 252	4.27 389	8.89 455	1.87 318	0.06 451	0.06 389	0.00 1	0.00 1	0.06 231	0.04 200

ADStereo(finetuned)	2.26 251	0.64 321	5.22 417	0.31 139	0.18 152	1.71 119	0.25 186	5.23 210	8.46 427	6.06 306	5.30 258	1.41 183	6.37 461	1.87 106	1.87 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.18 417

test_sample1	2.31 256	0.26 57	3.29 276	2.08 435	0.46 268	2.62 221	0.05 62	9.88 394	4.23 246	3.90 226	3.92 206	3.49 265	4.44 402	5.67 236	1.88 320	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.03 154

IIG-Stereo	3.16 337	0.75 360	2.83 220	4.08 546	0.21 174	2.56 209	0.74 325	6.55 298	5.56 301	8.39 433	9.38 383	7.94 413	2.79 315	9.50 480	1.89 321	0.02 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.04 200

BSDual-CNN	2.69 291	0.32 102	3.05 253	0.46 173	0.46 268	7.13 453	1.63 428	9.05 370	4.69 268	6.11 310	6.15 281	6.26 373	2.54 297	3.91 171	1.91 322	0.01 260	0.03 319	0.03 477	0.00 1	0.04 173	0.00 1

psmg	3.10 332	0.32 102	3.05 253	0.54 186	0.46 268	8.68 478	2.84 463	9.87 393	4.69 268	8.08 416	8.69 358	6.26 373	2.54 297	3.91 171	1.91 322	0.01 260	0.04 350	0.06 500	0.00 1	0.11 312	0.00 1

DCANet-4	2.03 221	0.34 135	5.30 421	0.31 139	0.18 152	1.69 114	0.12 117	4.95 189	8.55 432	5.78 283	5.17 242	1.12 174	2.82 317	2.11 119	1.92 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.18 417

fff	2.28 252	0.61 312	3.81 323	0.22 121	0.07 37	1.69 114	0.11 110	5.37 231	11.84 488	5.80 285	5.17 242	1.44 185	5.41 440	2.00 113	1.92 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.18 417

csc	2.28 252	0.61 312	3.81 323	0.22 121	0.07 37	1.69 114	0.11 110	5.37 231	11.84 488	5.80 285	5.17 242	1.44 185	5.41 440	2.00 113	1.92 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.18 417

cscssc	2.28 252	0.61 312	3.81 323	0.22 121	0.07 37	1.69 114	0.11 110	5.37 231	11.84 488	5.80 285	5.17 242	1.44 185	5.41 440	2.00 113	1.92 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.18 417

AdaStereo	3.09 329	0.58 301	3.04 248	2.84 499	0.48 279	4.08 369	1.29 411	12.16 473	7.77 406	6.03 303	9.62 386	5.79 361	1.53 245	4.56 198	1.93 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.02 100
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.
StereoVision	2.25 248	0.72 350	4.00 340	1.03 262	2.64 479	1.91 137	0.28 192	5.83 260	4.43 253	1.89 170	10.65 410	3.88 282	0.52 136	5.13 219	1.98 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 279	0.03 154

MIPNet	2.06 224	0.69 345	4.57 380	0.32 142	0.21 174	1.92 138	0.19 162	6.89 312	5.64 304	5.48 276	4.02 207	2.02 211	3.50 348	3.32 150	2.01 330	0.00 1	0.01 188	0.01 426	0.01 328	0.20 405	0.13 374

NRIStereo	2.14 231	0.35 146	2.65 193	1.10 273	0.14 114	3.05 279	0.86 361	5.35 228	3.18 176	6.24 321	3.36 191	4.17 297	1.82 269	8.12 404	2.01 330	0.00 1	0.10 449	0.00 1	0.00 1	0.12 329	0.19 428

DCANet	2.08 225	0.64 321	3.81 323	0.31 139	0.17 137	1.70 118	0.25 186	5.23 210	8.47 428	6.07 307	5.30 258	1.41 183	4.23 387	1.85 103	2.02 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.19 428

111	2.78 301	0.92 409	3.81 323	0.22 121	0.07 37	2.83 258	0.70 311	6.03 265	14.00 504	3.22 205	8.93 363	5.48 350	3.30 335	3.66 161	2.03 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 291	0.29 472

pcwnet_v2	4.20 432	0.36 158	8.53 498	1.33 305	1.12 372	3.43 308	0.41 226	12.85 490	14.16 506	9.90 479	14.29 469	5.90 364	3.03 325	6.20 261	2.06 334	0.01 260	0.05 368	0.04 489	0.02 355	0.16 365	0.18 417

PFNet	2.93 319	0.40 188	5.51 433	2.13 443	0.84 339	3.11 286	0.75 327	6.78 307	4.79 274	9.98 481	6.00 274	4.78 324	2.13 277	8.33 419	2.11 335	0.19 497	0.06 389	0.00 1	0.11 432	0.20 405	0.35 482

Pruner-Stereo	2.49 278	0.40 188	2.46 171	1.80 383	0.25 189	3.51 322	0.77 331	6.03 265	4.92 277	8.91 451	6.09 276	4.45 311	1.11 200	6.99 327	2.11 335	0.02 360	0.00 1	0.02 458	0.00 1	0.01 33	0.04 200

RAFT-345	3.27 344	0.41 199	2.88 232	1.02 260	0.21 174	2.63 223	0.48 240	3.76 118	5.51 297	7.35 386	24.88 544	4.25 300	1.76 267	8.15 407	2.13 337	0.01 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

RAFT-RH_RVC	3.96 416	0.46 241	2.93 235	1.55 345	0.42 259	3.14 289	0.14 134	3.70 107	5.98 326	11.25 508	32.23 566	5.29 343	1.68 254	8.13 405	2.14 338	0.08 465	0.00 1	0.00 1	0.03 372	0.01 33	0.00 1

test_sample5	2.91 318	0.40 188	4.33 360	1.81 385	0.50 285	3.33 303	0.17 155	11.27 436	6.55 361	6.18 316	8.35 353	3.65 272	2.71 309	6.61 298	2.15 339	0.02 360	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.05 207	0.05 237

DualNet	3.05 326	0.40 188	4.33 360	1.81 385	0.50 285	3.33 303	0.17 155	11.27 436	6.55 361	6.50 341	10.86 416	3.65 272	2.71 309	6.61 298	2.15 339	0.02 360	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.05 207	0.05 237

IRAFT_RVC	2.85 307	0.41 199	3.32 279	2.09 438	0.41 256	2.92 267	5.22 518	6.41 289	3.63 205	6.53 344	5.48 264	5.09 338	4.88 427	8.20 415	2.15 339	0.01 260	0.17 503	0.01 426	0.00 1	0.02 90	0.04 200

ACRE	2.41 266	1.08 434	5.11 408	0.55 189	2.05 448	2.65 227	0.78 336	5.26 221	4.67 267	7.59 396	9.20 370	1.70 197	1.08 199	3.74 165	2.18 342	0.01 260	0.18 507	0.02 458	0.08 414	0.22 423	0.10 334

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 311	0.99 421	7.52 489	1.52 336	0.92 349	2.94 269	0.03 41	9.31 379	3.81 214	2.42 184	5.86 273	9.23 437	4.64 414	4.31 190	2.19 343	0.02 360	0.18 507	0.00 1	0.54 542	0.35 474	0.35 482

IPLGR_C	2.44 271	1.17 449	4.94 397	0.62 201	2.08 450	2.65 227	0.80 339	5.60 245	4.79 274	7.87 407	9.23 372	1.67 196	1.15 207	3.43 155	2.23 344	0.01 260	0.19 513	0.02 458	0.08 414	0.22 423	0.10 334

GANet-RSSM	3.27 344	0.60 308	3.38 283	2.94 506	2.00 447	2.61 218	0.48 240	10.93 429	6.11 337	5.47 275	10.20 396	6.57 384	5.44 446	6.25 265	2.23 344	0.00 1	0.00 1	0.08 509	0.00 1	0.17 378	0.03 154

DLNR-FE	24.70 586	50.76 606	90.20 617	98.11 625	97.18 623	1.38 77	0.12 117	22.82 577	3.09 168	1.07 151	2.93 170	0.72 157	0.29 68	6.93 319	2.29 346	38.52 605	0.38 545	0.00 1	0.30 512	76.91 619	0.09 310

DLNR_Zeroshot_test	24.70 586	50.77 607	90.11 616	98.11 625	97.34 624	1.38 77	0.12 117	22.79 576	3.09 168	1.07 151	2.95 172	0.71 156	0.29 68	6.93 319	2.29 346	38.56 606	0.37 544	0.00 1	0.30 512	76.73 618	0.09 310

Anonymous_2	4.14 427	0.62 317	3.21 270	1.40 318	1.43 401	5.19 405	0.32 204	6.63 300	4.38 251	4.48 242	2.30 150	8.08 416	7.00 475	5.37 226	2.29 346	0.23 505	0.75 559	5.20 575	18.12 601	5.66 568	0.23 448

CIPLG	2.47 277	1.10 438	4.71 387	0.63 206	2.15 456	2.67 231	0.77 331	5.19 208	4.73 271	7.85 406	9.56 385	1.72 198	1.14 205	4.20 186	2.34 349	0.01 260	0.19 513	0.02 458	0.09 425	0.23 430	0.08 297

NOSS_ROB	3.30 347	0.46 241	2.62 190	2.08 435	1.01 364	5.60 414	0.74 325	10.37 411	11.48 484	5.15 266	8.43 355	5.67 357	1.73 261	7.97 389	2.34 349	0.02 360	0.06 389	0.00 1	0.00 1	0.07 249	0.14 385

IPLG	2.43 269	0.66 333	4.77 389	0.54 186	0.31 223	3.01 275	0.26 188	6.15 271	5.55 299	7.69 399	6.21 286	1.89 205	1.74 263	7.19 343	2.35 351	0.01 260	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.24 440	0.12 363

test_sample4	2.87 313	0.40 188	4.54 374	1.80 383	0.54 296	3.95 363	0.15 140	11.48 445	6.49 360	6.33 333	6.81 305	3.68 276	2.65 304	6.11 255	2.36 352	0.02 360	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.05 237

MyStereo05	2.94 320	0.66 333	5.25 420	1.10 273	0.96 355	2.57 210	0.10 103	8.53 352	12.34 496	6.28 327	3.88 203	3.18 251	3.30 335	7.81 380	2.37 353	0.01 260	0.08 425	0.00 1	0.01 328	0.13 344	0.15 396

CoDeX	3.43 368	0.68 340	4.49 370	0.98 255	1.65 413	6.37 433	2.14 443	13.23 500	6.07 333	7.23 379	8.95 364	4.09 291	3.79 369	6.31 271	2.37 353	0.03 408	0.06 389	0.00 1	0.00 1	0.07 249	0.15 396

SFCPSM	3.29 346	0.43 218	5.11 408	0.34 152	0.94 353	8.48 473	2.15 444	14.51 519	5.29 289	7.00 363	7.65 337	3.43 257	2.59 301	5.11 218	2.37 353	0.01 260	0.03 319	0.01 426	0.07 409	0.13 344	0.15 396

test_sample3	2.87 313	0.37 165	4.45 368	1.95 410	0.59 300	4.69 395	0.16 146	11.50 446	6.45 357	5.82 288	6.44 297	3.76 280	2.64 302	6.01 250	2.41 356	0.01 260	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.05 237

HHNet	2.59 287	0.55 288	2.55 180	0.20 115	0.32 227	2.84 259	0.94 376	5.77 256	5.14 285	7.33 385	13.80 463	0.94 166	3.20 331	5.27 223	2.41 356	0.13 484	0.02 267	0.06 500	0.00 1	0.23 430	0.03 154

hknet	3.31 349	0.42 207	4.68 384	0.46 173	1.17 378	7.13 453	1.63 428	9.05 370	6.91 372	6.11 310	6.15 281	9.66 444	2.85 319	7.48 360	2.45 358	0.01 260	0.03 319	0.03 477	0.00 1	0.04 173	0.00 1

FENet	2.19 239	0.34 135	3.04 248	2.05 433	0.26 196	2.82 256	0.13 127	7.02 316	5.55 299	4.97 258	1.94 134	4.91 329	3.39 342	4.71 202	2.50 359	0.02 360	0.03 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 439

AACVNet	3.33 357	1.03 427	3.56 300	3.46 526	0.63 308	3.09 282	0.28 192	8.78 364	3.43 194	5.99 301	10.64 409	10.08 452	4.03 379	8.69 442	2.51 360	0.03 408	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.26 444	0.06 258

psm_up	3.85 405	0.82 383	3.01 241	2.00 421	2.58 477	5.28 410	3.34 477	10.85 427	6.33 350	7.27 382	7.32 326	10.15 453	9.02 514	6.19 259	2.51 360	0.22 504	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.12 329	0.03 154

GES	2.49 278	0.38 173	4.29 358	1.58 350	0.05 18	4.58 392	1.07 391	9.70 390	3.39 192	5.21 267	6.64 300	1.84 204	3.36 337	4.86 206	2.54 362	0.06 451	0.01 188	0.06 500	0.01 328	0.12 329	0.03 154

ToySt	2.69 291	0.55 288	7.03 475	1.03 262	0.10 71	3.49 317	1.04 387	6.38 288	4.55 262	2.69 187	6.28 290	7.95 415	4.38 398	5.08 216	2.58 363	0.01 260	0.11 460	0.00 1	0.04 392	0.28 452	0.19 428

test_sample6	3.14 336	0.41 199	4.42 365	1.92 404	0.49 282	3.25 299	0.21 173	11.30 438	6.69 365	6.50 341	10.86 416	4.03 287	2.93 324	7.06 333	2.65 364	0.02 360	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.05 207	0.06 258

CVANet_RVC	4.16 430	1.16 448	3.60 303	1.94 409	1.46 402	3.92 362	4.68 508	10.89 428	8.34 423	7.58 395	10.84 414	10.27 457	6.62 468	8.56 432	2.69 365	0.39 524	0.00 1	0.00 1	0.01 328	0.21 416	0.09 310

rvit_105_1	2.44 271	0.80 378	5.08 406	1.77 379	0.09 63	1.95 141	3.62 485	5.62 248	8.21 420	4.85 254	2.07 139	3.15 249	1.58 248	7.08 334	2.71 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 328	0.04 173	0.08 297

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 476	5.36 553	5.02 400	3.75 540	3.57 511	15.81 541	4.27 497	11.72 453	6.96 374	7.23 379	8.47 356	9.09 436	2.66 305	9.36 474	2.71 366	7.49 575	2.32 572	2.01 565	0.08 414	6.77 574	4.67 568

HSM	4.00 421	0.79 374	3.16 266	1.59 353	2.17 457	6.77 443	1.11 395	12.28 476	6.35 352	6.75 348	8.11 350	13.90 501	5.37 439	8.85 452	2.71 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.02 100

SQANet	7.64 511	3.40 540	5.49 430	11.73 576	9.62 574	11.96 522	2.82 462	11.33 439	6.10 334	8.33 427	11.49 429	11.00 472	5.16 435	10.12 490	2.72 369	8.92 579	2.21 570	10.41 579	1.58 568	11.13 579	7.39 579

MyStereo04	2.95 321	0.79 374	5.38 424	1.03 262	1.11 370	2.63 223	0.46 237	10.00 400	12.44 497	4.19 233	3.91 205	3.04 243	3.60 354	7.34 351	2.74 370	0.00 1	0.09 437	0.00 1	0.01 328	0.11 312	0.09 310

HCRNet	2.56 283	0.53 279	3.35 281	0.24 125	3.39 504	2.19 168	0.23 179	6.89 312	5.50 295	5.26 270	4.79 228	5.27 342	2.78 314	7.71 373	2.89 371	0.00 1	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.04 200

PS-NSSS	3.90 410	1.84 504	4.55 377	0.87 233	2.95 489	4.10 371	2.00 441	10.77 424	8.23 421	6.75 348	14.63 474	5.01 335	2.24 282	8.41 424	2.91 372	0.33 519	0.03 319	0.83 555	0.00 1	0.82 524	0.70 523

DCVSM-stereo	3.13 334	0.37 165	2.95 236	1.51 334	0.80 335	2.75 239	0.49 250	6.79 308	5.25 288	11.43 510	5.57 267	10.79 466	5.30 437	5.25 221	2.95 373	0.03 408	0.09 437	0.03 477	0.00 1	0.12 329	0.09 310

CFNet	3.72 392	1.10 438	5.03 402	2.49 482	1.59 406	4.90 400	0.22 175	11.38 442	9.88 454	4.80 253	11.25 424	6.44 378	3.68 357	8.33 419	3.00 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 423	0.07 281

GwcNet-ADL	2.65 290	0.48 250	3.84 329	0.82 225	0.33 233	2.04 153	0.69 308	8.07 338	9.42 444	6.05 304	6.66 301	4.14 295	1.73 261	5.40 228	3.01 375	0.08 465	0.06 389	0.00 1	0.00 1	0.06 231	0.03 154

STTStereo	3.60 385	0.93 412	6.34 459	2.71 491	2.23 461	3.68 339	0.63 289	9.42 381	6.73 367	9.87 477	6.97 308	8.84 434	3.65 356	6.85 313	3.04 376	0.00 1	0.02 267	0.01 426	0.00 1	0.02 90	0.02 100

TDLM	4.11 424	1.11 441	3.54 298	1.62 359	1.04 365	3.91 361	7.41 547	10.60 416	10.67 473	6.38 335	12.59 448	5.95 365	4.77 420	8.79 450	3.04 376	0.58 535	0.00 1	0.01 426	0.00 1	0.19 401	0.12 363

DeepPruner_ROB	3.52 377	1.14 446	4.06 346	1.12 280	1.65 413	3.65 335	0.83 347	13.96 510	4.47 257	7.80 403	10.84 414	7.05 396	2.16 280	8.14 406	3.08 378	0.07 460	0.03 319	0.00 1	0.01 328	0.32 464	0.06 258

CC-Net-ROB	7.68 512	9.21 571	7.46 486	3.82 541	3.66 515	15.68 540	5.02 515	17.95 545	10.45 469	6.44 340	14.00 465	7.63 404	4.77 420	10.75 499	3.10 379	5.99 572	2.46 575	16.28 583	1.08 560	6.30 572	1.56 544

PSMNet-RSSM	3.33 357	0.77 366	3.22 271	2.12 441	1.90 442	2.33 182	0.71 314	11.17 431	5.83 313	5.90 299	11.43 428	7.04 394	4.83 426	5.96 248	3.17 380	0.00 1	0.00 1	0.02 458	0.00 1	0.08 261	0.02 100

FADNet-RVC-Resample	3.79 400	1.62 489	12.06 523	1.43 324	0.66 312	5.94 424	2.41 447	10.18 408	8.58 433	6.28 327	4.22 215	5.33 347	4.80 424	7.71 373	3.19 381	0.17 493	0.21 520	0.17 528	0.12 436	0.41 493	0.29 472

DMCA-RVC	3.17 338	1.26 458	6.39 462	2.10 440	1.51 404	3.02 276	0.56 266	7.84 334	5.06 281	9.23 460	5.19 246	8.46 424	2.72 311	6.31 271	3.22 382	0.06 451	0.11 460	0.09 512	0.02 355	0.16 365	0.08 297

MLCV	3.44 371	0.88 396	5.60 437	1.39 317	0.25 189	4.36 382	0.33 208	7.25 320	7.28 386	9.17 459	12.24 445	5.09 338	2.47 294	9.15 463	3.23 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 291	0.02 100

CRFU-Net	4.45 444	0.67 337	5.02 400	2.78 496	1.32 395	12.67 528	3.35 478	11.26 434	3.52 199	10.06 483	9.30 382	10.91 470	6.92 474	7.26 346	3.24 384	0.15 487	0.16 498	0.16 525	0.00 1	0.26 444	0.05 237

SACVNet	4.15 429	1.26 458	3.81 323	3.12 513	1.68 418	3.09 282	2.85 464	11.91 459	5.96 323	10.52 493	11.20 422	10.59 460	3.95 374	8.97 457	3.25 385	0.08 465	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.32 464	0.44 499

IER	3.20 341	0.54 284	5.13 410	0.58 195	1.59 406	7.29 456	0.56 266	6.36 282	4.95 278	7.44 390	8.84 359	6.20 371	6.26 458	4.88 207	3.29 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.01 22

HSM-Net_RVC	4.20 432	0.32 102	2.76 210	0.63 206	0.69 317	6.95 448	1.69 432	11.96 461	8.36 424	8.83 448	12.17 442	15.18 513	4.21 385	6.91 318	3.30 387	0.02 360	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
WQFJX	3.47 374	0.67 337	5.32 422	0.99 257	2.77 483	6.90 446	4.50 504	10.20 410	5.78 311	5.70 281	8.02 347	2.75 230	3.12 329	9.22 467	3.32 388	0.03 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 279	0.09 310

iResNet	3.68 389	0.91 406	7.94 492	2.97 508	0.34 235	4.44 388	0.48 240	7.70 327	9.74 450	7.72 401	12.74 452	4.03 287	2.87 321	8.05 396	3.37 389	0.02 360	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.10 291	0.09 310

CFNet-ft	3.31 349	0.94 415	2.69 196	1.50 331	2.38 468	2.81 253	0.68 303	8.35 342	7.43 389	4.45 239	9.94 391	10.20 455	4.60 410	6.50 289	3.41 390	0.00 1	0.00 1	0.03 477	0.00 1	0.22 423	0.03 154

CFNet_RVC	3.31 349	0.94 415	2.69 196	1.50 331	2.38 468	2.81 253	0.68 303	8.35 342	7.43 389	4.45 239	9.94 391	10.20 455	4.60 410	6.49 287	3.41 390	0.00 1	0.00 1	0.03 477	0.00 1	0.22 423	0.03 154

gwcnet-sp	3.31 349	1.47 475	7.26 479	1.73 374	0.69 317	7.57 463	1.14 397	8.59 354	6.17 341	8.57 438	5.25 254	4.26 301	3.36 337	6.46 281	3.44 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 358	0.11 348

scenet	3.31 349	1.47 475	7.26 479	1.73 374	0.69 317	7.57 463	1.14 397	8.59 354	6.17 341	8.57 438	5.25 254	4.26 301	3.36 337	6.46 281	3.44 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 358	0.11 348

ssnet	3.31 349	1.47 475	7.26 479	1.73 374	0.69 317	7.57 463	1.14 397	8.59 354	6.17 341	8.57 438	5.25 254	4.26 301	3.36 337	6.46 281	3.44 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 358	0.11 348

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 404	1.06 431	5.23 419	2.72 493	3.27 498	4.36 382	0.61 285	10.71 421	7.56 394	8.75 444	7.89 345	9.86 447	3.90 373	7.15 342	3.44 392	0.14 485	0.02 267	0.02 458	0.03 372	0.04 173	0.03 154
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet_ROB	4.23 435	1.02 425	4.90 394	2.18 448	0.93 352	2.92 267	0.37 215	15.10 527	16.91 528	7.89 409	10.51 406	7.03 392	3.07 328	8.16 408	3.46 396	0.01 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 291	0.02 100

xyz-stereo-finetune2	1.82 188	0.51 265	2.22 153	0.10 71	0.05 18	6.49 436	0.17 155	3.59 102	2.15 95	0.63 127	6.19 284	0.49 140	3.44 346	6.93 319	3.48 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.01 22

CBMV_ROB	4.14 427	0.52 273	3.14 264	1.30 301	0.77 330	6.92 447	1.97 440	10.11 406	9.58 447	8.92 452	14.20 468	7.12 398	5.90 453	8.65 438	3.50 398	0.01 260	0.05 368	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.09 310

DispNO	3.25 343	0.72 350	6.85 472	1.95 410	1.34 396	3.49 317	0.84 353	8.14 339	6.30 347	6.34 334	7.76 342	6.30 376	4.28 393	6.93 319	3.51 399	0.00 1	0.03 319	0.03 477	0.12 436	0.07 249	0.07 281

SMFormer	3.54 378	0.39 177	3.61 304	1.69 365	0.11 85	2.85 260	0.29 196	12.46 479	10.41 463	7.16 374	10.23 397	4.78 324	4.45 403	8.71 444	3.51 399	0.07 460	0.05 368	0.00 1	0.00 1	0.06 231	0.04 200

tta	3.54 378	0.39 177	3.61 304	1.69 365	0.11 85	2.85 260	0.29 196	12.46 479	10.41 463	7.16 374	10.23 397	4.78 324	4.45 403	8.71 444	3.51 399	0.07 460	0.05 368	0.00 1	0.00 1	0.06 231	0.03 154

THIR-Stereo	3.86 406	0.77 366	2.62 190	0.12 81	0.13 108	4.25 375	6.63 537	5.30 223	4.18 244	10.33 487	17.13 498	6.58 385	7.62 492	7.78 378	3.51 399	0.01 260	0.07 412	0.07 506	0.00 1	0.11 312	0.02 100

ICVP	2.32 258	0.38 173	2.89 234	0.92 242	0.70 321	2.55 207	0.87 364	9.97 397	3.99 227	4.13 232	8.97 367	2.71 229	1.69 257	2.52 130	3.52 403	0.05 441	0.24 532	0.01 426	0.01 328	0.11 312	0.13 374
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
LMCR-Stereo	3.63 386	1.29 465	4.20 354	2.54 484	0.17 137	8.08 470	1.52 422	11.46 444	4.73 271	8.45 436	10.66 411	1.91 208	5.03 430	7.69 371	3.58 404	0.92 546	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 479	0.02 100

UGAM	3.90 410	0.48 250	4.69 385	0.17 107	0.08 54	3.67 336	1.22 403	4.81 182	14.45 508	4.59 244	11.94 436	14.20 504	3.80 370	9.92 485	3.61 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 355	0.32 464	0.07 281

CSP-Net	4.12 425	1.28 463	3.70 315	1.54 343	1.06 366	13.28 534	2.33 446	12.96 494	5.45 293	8.87 450	8.54 357	8.43 423	3.03 325	8.16 408	3.65 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 393	0.03 154

DRaft	3.74 393	0.43 218	2.60 186	0.12 81	0.15 119	4.76 396	1.34 414	5.33 227	4.31 248	10.30 486	21.91 528	3.27 253	8.83 510	7.36 353	3.66 407	0.05 441	0.10 449	0.00 1	0.14 443	0.10 291	0.14 385

CrosDoStereo	3.96 416	0.45 235	3.04 248	0.32 142	0.20 171	3.28 300	11.63 573	5.76 253	4.45 255	9.04 455	16.58 488	4.99 331	7.45 486	8.04 393	3.72 408	0.00 1	0.02 267	0.01 426	0.00 1	0.16 365	0.10 334

DeepStereo_LL	3.96 416	0.45 235	3.04 248	0.32 142	0.20 171	3.28 300	11.63 573	5.76 253	4.45 255	9.04 455	16.58 488	4.99 331	7.45 486	8.04 393	3.72 408	0.00 1	0.02 267	0.01 426	0.00 1	0.16 365	0.10 334

FADNet	4.23 435	1.65 492	11.75 522	1.64 361	0.80 335	4.80 397	0.77 331	13.76 509	11.65 486	3.97 228	5.24 252	9.62 443	5.14 434	8.40 423	3.78 410	0.21 502	0.04 350	0.07 506	0.05 398	1.14 532	0.10 334

cf-r	3.42 367	0.81 380	3.97 334	2.41 478	2.78 484	2.85 260	0.64 293	8.44 345	6.32 349	6.25 323	11.57 431	8.97 435	3.54 352	5.93 247	3.83 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 279	0.07 281

DEmStereo	3.79 400	0.37 165	3.69 312	0.17 107	0.17 137	5.28 410	2.54 451	4.35 147	3.70 206	8.21 425	20.15 517	5.13 340	10.38 529	7.65 367	3.85 412	0.01 260	0.01 188	0.01 426	0.00 1	0.02 90	0.06 258

HITNet	2.79 303	0.77 366	4.02 341	2.03 427	0.11 85	5.58 413	0.59 277	9.24 376	5.15 286	6.42 337	7.26 324	3.66 274	2.92 323	4.07 181	3.87 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 231	0.02 100
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
NVstereo2D	4.51 449	0.82 383	6.86 473	3.28 520	3.38 502	8.16 471	3.13 470	10.51 414	15.15 516	4.90 256	6.89 307	7.87 408	4.78 422	9.88 483	3.91 414	0.01 260	0.00 1	0.00 1	0.06 408	0.02 90	0.58 515

dd	2.16 234	1.22 452	4.82 390	0.68 212	0.12 99	1.39 83	0.17 155	5.14 203	11.22 481	2.70 189	3.51 199	1.52 191	1.23 221	5.08 216	3.96 415	0.12 479	0.01 188	0.04 489	0.21 480	0.07 249	0.01 22

HI	3.18 339	0.90 402	3.05 253	1.28 299	0.15 119	2.29 176	0.04 49	5.31 225	3.52 199	7.96 411	12.69 450	11.43 478	6.61 465	4.26 188	4.02 416	0.00 1	0.06 389	0.00 1	0.00 1	0.05 207	0.01 22

CoSv	3.18 339	0.90 402	3.05 253	1.28 299	0.15 119	2.29 176	0.04 49	5.31 225	3.52 199	7.96 411	12.69 450	11.43 478	6.61 465	4.26 188	4.02 416	0.00 1	0.06 389	0.00 1	0.00 1	0.05 207	0.01 22

RAFT + AFF	4.30 442	1.55 483	5.84 442	1.43 324	2.36 467	5.94 424	6.72 539	10.01 401	7.56 394	7.55 394	8.96 366	7.09 397	6.73 471	8.57 433	4.02 416	0.02 360	0.47 554	0.00 1	0.01 328	0.56 503	0.54 512

DDVS	3.59 383	0.53 279	4.53 373	2.02 424	1.27 387	6.63 440	0.49 250	8.73 362	4.10 239	7.14 372	7.63 336	12.68 492	2.25 284	8.69 442	4.09 419	0.08 465	0.20 517	0.01 426	0.00 1	0.14 354	0.59 518

dad	4.66 454	1.89 508	5.51 433	0.94 245	0.09 63	2.16 167	0.37 215	7.10 318	14.43 507	10.13 484	16.84 492	14.97 510	1.90 270	6.82 310	4.15 420	1.09 549	0.11 460	4.08 572	0.46 537	0.17 378	0.06 258

GEStereo_RVC	3.74 393	0.73 353	4.95 398	2.01 422	1.24 383	4.36 382	3.07 468	11.77 455	7.80 407	6.87 358	6.52 299	7.70 406	4.31 396	8.98 458	4.19 421	0.03 408	0.01 188	0.02 458	0.02 355	0.13 344	0.11 348

PSMNet-RUCA	5.60 469	4.62 549	11.61 520	10.29 572	7.55 568	7.08 450	1.94 439	12.01 463	10.52 470	3.90 226	11.88 434	4.43 310	1.75 266	7.56 362	4.24 422	1.68 559	0.12 467	4.78 574	0.67 548	4.74 564	0.68 522

G2L-Stereo_test	3.57 381	0.86 389	3.66 310	2.79 497	1.52 405	4.11 372	1.17 401	11.35 440	6.27 346	7.97 413	8.87 361	9.39 440	2.26 286	6.55 294	4.33 423	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.22 423	0.13 374

ISRNet	3.93 415	0.55 288	5.49 430	3.20 517	2.69 481	2.11 159	0.26 188	7.01 315	6.40 353	11.00 505	17.99 508	8.31 419	2.64 302	6.51 290	4.36 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 261	0.02 100

GANet	6.22 483	1.07 432	4.07 348	2.27 458	0.89 346	9.19 485	9.52 560	12.02 464	8.13 417	10.72 497	29.09 557	13.86 500	7.52 490	11.00 503	4.39 425	0.36 521	0.00 1	0.02 458	0.02 355	0.12 329	0.08 297

ACVNet	2.58 286	0.53 279	2.69 196	0.84 229	0.59 300	2.61 218	0.55 264	8.35 342	5.70 305	4.45 239	9.26 380	5.77 359	3.50 348	2.24 120	4.41 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 378	0.01 22

hitnet-ft	3.66 388	0.65 327	2.79 217	0.89 236	0.72 324	4.25 375	0.55 264	9.11 373	7.52 393	7.14 372	10.19 395	12.49 490	4.70 416	7.44 356	4.41 426	0.03 408	0.00 1	0.06 500	0.00 1	0.20 405	0.04 200

GANetREF_RVC	6.56 490	2.89 530	7.58 490	3.41 523	0.40 251	12.96 530	9.58 561	15.09 525	17.25 530	10.33 487	10.62 408	12.27 489	8.16 500	12.21 520	4.53 428	0.41 527	0.00 1	0.00 1	0.02 355	3.12 559	0.39 487
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
PSMNet-ADL	2.98 322	0.43 218	2.41 165	1.43 324	0.40 251	5.94 424	0.28 192	8.45 346	5.13 284	3.36 211	6.77 303	8.41 422	4.61 412	7.20 344	4.55 429	0.02 360	0.09 437	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.03 154

SGM-Forest	4.96 457	0.32 102	2.84 222	1.21 286	0.64 310	10.23 497	6.64 538	11.55 447	10.98 475	10.94 504	13.59 461	11.65 482	4.30 394	8.94 456	4.63 430	0.11 475	0.04 350	0.00 1	0.00 1	0.05 207	0.46 503
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
otaku	11.73 556	7.51 566	7.07 476	13.22 579	10.85 578	26.61 574	7.25 546	18.84 554	19.16 537	11.58 513	17.23 502	20.19 549	8.09 499	15.11 544	4.64 431	9.13 581	2.42 574	13.08 580	1.83 569	12.48 582	8.22 582

ac_64	3.70 391	0.47 243	3.50 296	2.87 500	3.50 508	5.91 423	0.72 318	10.17 407	4.34 249	8.16 419	5.80 270	10.82 467	5.64 449	7.08 334	4.73 432	0.03 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 261	0.14 385

DMCA	2.82 306	0.64 321	4.45 368	1.61 355	0.89 346	3.86 358	0.57 275	9.18 374	5.10 283	6.24 321	6.49 298	7.17 399	2.13 277	3.31 149	4.73 432	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.02 100

MyStereo8	2.88 315	1.19 450	5.03 402	1.61 355	3.75 521	4.30 378	0.07 80	6.14 270	6.16 340	6.22 319	9.64 388	4.28 304	1.45 234	2.05 116	4.76 434	0.00 1	0.16 498	0.00 1	0.14 443	0.26 444	0.43 497

LL-Strereo	4.71 455	1.64 491	7.51 488	1.15 282	4.31 534	3.71 342	1.45 418	9.21 375	8.36 424	8.37 432	8.17 351	10.82 467	11.36 535	12.51 523	4.82 435	0.00 1	0.12 467	0.00 1	0.00 1	0.31 460	0.32 479

xyz-stereo	6.97 502	0.29 72	36.85 590	0.20 115	0.07 37	30.65 581	0.19 162	3.97 131	1.82 83	10.21 485	24.87 543	6.06 367	7.29 482	11.62 512	4.87 436	0.01 260	0.02 267	0.35 544	0.00 1	0.06 231	0.02 100

CBMV	5.35 464	0.91 406	3.67 311	1.62 359	0.44 260	10.09 495	7.19 545	12.49 483	12.33 495	12.22 516	14.69 475	10.93 471	6.48 463	8.51 430	4.96 437	0.02 360	0.15 489	0.00 1	0.00 1	0.17 378	0.17 413
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ITSA-stereo	3.76 397	0.54 284	3.80 321	1.91 400	0.29 210	3.09 282	0.70 311	13.22 499	15.64 519	6.79 351	6.66 301	4.15 296	3.52 351	8.30 418	5.00 438	0.09 470	0.07 412	0.11 515	0.10 430	0.18 393	0.95 530

G2L-ROB	3.43 368	0.77 366	3.89 331	1.71 371	1.16 377	4.51 389	0.44 234	11.70 451	5.70 305	7.51 393	5.34 260	11.24 476	1.71 258	7.66 369	5.10 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 329	0.10 334

DSFCA	4.21 434	0.50 258	5.45 428	1.34 307	1.68 418	7.04 449	4.51 505	10.73 422	7.00 376	10.78 499	6.80 304	8.48 426	4.63 413	9.91 484	5.12 440	0.02 360	0.06 389	0.02 458	0.03 372	0.08 261	0.03 154

BEATNet_4x	3.24 342	1.27 460	5.89 444	1.56 348	0.10 71	5.26 409	1.07 391	10.08 404	5.50 295	6.89 359	7.73 339	4.53 315	4.13 380	5.05 215	5.27 441	0.04 429	0.05 368	0.00 1	0.00 1	0.23 430	0.23 448

DLCB_ROB	4.51 449	0.91 406	3.78 319	2.19 449	1.07 369	6.28 430	3.09 469	9.78 391	7.72 400	10.65 496	12.97 454	13.91 502	3.71 361	8.72 448	5.30 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.10 334

FINET	5.32 463	1.14 446	10.04 513	2.17 447	3.67 516	6.49 436	6.76 540	11.68 450	22.08 551	7.42 388	12.15 441	4.24 299	3.61 355	9.25 469	5.35 443	0.04 429	0.04 350	0.00 1	0.00 1	0.17 378	0.09 310

ACV-stereo	4.46 445	0.76 363	9.94 512	1.91 400	1.06 366	11.61 515	1.28 409	6.25 277	7.09 380	3.09 201	5.21 250	16.88 529	10.23 528	7.96 387	5.47 444	0.06 451	0.15 489	0.01 426	0.00 1	0.12 329	0.14 385

UNet	3.97 419	0.61 312	6.50 465	1.68 364	3.22 496	9.82 492	0.31 203	9.50 383	5.32 291	7.20 378	6.35 296	10.59 460	5.91 454	6.93 319	5.49 445	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.01 22

HGLStereo	4.25 438	0.52 273	4.65 382	3.09 509	5.18 552	6.51 439	0.73 319	10.37 411	6.74 368	7.32 384	12.44 447	7.00 391	7.21 481	7.46 357	5.51 446	0.00 1	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.06 231	0.10 334

anonymity	7.68 512	3.83 543	12.39 526	7.04 566	12.67 582	8.18 472	2.00 441	17.50 542	6.85 370	13.56 531	9.21 371	9.97 450	7.82 495	11.28 508	5.58 447	6.27 573	4.98 597	3.68 571	2.96 572	3.33 561	4.48 566

ACVNet-4b	15.90 569	22.00 583	12.37 524	16.40 582	15.14 585	31.87 583	7.50 548	19.04 558	27.85 562	11.48 511	22.02 529	31.86 576	9.16 519	17.95 557	5.69 448	10.43 585	2.58 578	24.44 590	4.87 586	16.04 587	9.28 586

GwcNet-RSSM	3.77 398	1.05 429	5.06 404	2.21 452	1.87 439	2.36 184	1.52 422	8.98 369	7.96 411	5.91 300	14.59 473	7.94 413	3.50 348	6.43 279	5.70 449	0.00 1	0.00 1	0.04 489	0.00 1	0.20 405	0.08 297

DDUNet	9.47 535	11.32 577	6.14 452	12.93 578	11.65 579	10.45 500	3.87 488	11.70 451	7.89 408	9.27 461	13.28 457	16.18 523	6.14 457	8.80 451	5.77 450	6.64 574	3.38 590	20.90 586	4.28 582	11.01 578	7.80 580

delet	4.27 440	0.72 350	4.50 371	1.07 271	3.75 521	10.79 508	4.04 492	9.95 396	7.89 408	8.09 417	8.89 362	8.46 424	3.81 371	7.56 362	5.80 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 312	0.02 100

iRaft-Stereo_5w	2.86 311	0.86 389	4.08 349	0.06 42	0.25 189	2.76 240	0.60 282	4.97 192	4.10 239	2.98 199	7.85 344	10.17 454	4.17 384	8.16 408	5.83 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 328	0.26 444	0.06 258

UPFNet	3.82 403	0.47 243	4.34 363	2.21 452	3.38 502	7.26 455	2.69 458	9.89 395	5.96 323	7.98 414	7.53 330	7.89 410	3.15 330	7.72 375	5.88 453	0.01 260	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.06 258

DFGA-Net	2.78 301	1.91 509	7.35 483	1.52 336	0.36 241	3.36 305	0.20 168	6.64 301	5.93 321	4.88 255	6.31 293	2.18 214	1.12 201	7.43 355	5.98 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 480	0.04 200

G2L-Stereo	3.40 364	0.93 412	4.73 388	1.61 355	2.05 448	2.88 265	0.60 282	8.94 367	5.84 314	7.42 388	7.33 327	8.61 430	2.16 280	8.44 427	6.11 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 440	0.18 417

stereogan	7.69 514	0.88 396	7.08 477	3.49 531	3.93 527	18.98 555	3.23 475	16.52 536	19.58 540	9.93 480	18.92 512	20.50 552	9.04 515	14.07 536	6.14 456	0.26 511	0.04 350	0.21 533	0.03 372	0.63 512	0.33 480

DGSMNet	6.47 489	2.61 526	13.64 539	3.46 526	3.74 517	8.97 482	6.01 525	14.15 514	13.01 498	7.46 391	14.10 466	9.94 449	4.79 423	10.44 493	6.22 457	1.30 553	1.70 568	1.80 562	1.52 567	2.27 554	2.35 554

FADNet-RVC	3.98 420	1.84 504	12.48 529	1.69 365	0.44 260	4.33 379	1.31 412	11.84 456	7.15 383	3.53 215	3.50 198	10.63 463	4.43 401	9.12 461	6.25 458	0.03 408	0.10 449	0.00 1	0.03 372	0.60 509	0.25 456

FADNet_RVC	3.91 413	1.67 495	12.95 536	0.96 251	0.75 326	5.71 416	0.54 260	10.83 426	6.60 363	3.46 213	8.09 349	4.10 293	3.40 344	9.43 475	6.33 459	0.36 521	0.44 551	0.17 528	0.46 537	0.91 527	0.95 530

MDST_ROB	8.37 523	0.32 102	9.03 504	4.18 550	2.42 471	26.86 575	6.14 526	19.36 563	13.52 503	27.09 572	22.75 534	9.47 442	4.74 418	15.06 543	6.34 460	0.02 360	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.13 374

NaN_ROB	6.00 480	1.24 456	6.29 457	1.34 307	1.68 418	9.60 491	10.31 566	15.09 525	15.79 521	12.62 519	8.95 364	11.67 485	5.83 450	11.78 517	6.41 461	0.05 441	0.13 477	0.08 509	0.20 474	0.22 423	0.79 525

ADLNet2	4.46 445	0.90 402	6.06 450	2.74 495	3.91 526	6.79 444	3.01 467	10.95 430	8.40 426	7.27 382	9.80 390	9.85 446	5.43 443	7.29 347	6.44 462	0.01 260	0.03 319	0.00 1	0.00 1	0.15 358	0.11 348

SDNR	7.50 509	2.32 521	15.58 547	1.82 389	0.63 308	44.66 598	0.44 234	8.59 354	9.52 446	9.84 476	25.18 547	5.30 346	4.38 398	11.46 510	6.49 463	0.05 441	0.03 319	0.00 1	0.01 328	1.79 548	1.87 547

MMNet	4.16 430	0.77 366	5.47 429	1.40 318	1.67 416	10.78 507	0.63 289	8.64 360	8.47 428	8.80 447	8.33 352	7.51 402	6.61 465	7.53 361	6.54 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.05 237

ETE_ROB	5.80 471	1.77 499	6.33 458	1.44 328	0.78 334	6.43 435	6.90 541	12.53 484	8.08 415	12.93 525	14.89 476	21.13 554	5.87 452	9.83 482	6.57 465	0.04 429	0.01 188	0.00 1	0.02 355	0.08 261	0.33 480

ADLNet	4.32 443	0.80 378	4.33 360	3.60 533	3.56 510	6.87 445	2.48 450	11.20 433	7.58 396	9.87 477	9.62 386	8.39 421	4.95 428	6.16 257	6.60 466	0.01 260	0.01 188	0.00 1	0.01 328	0.12 329	0.25 456

Ntro	12.35 557	8.88 569	7.80 491	13.79 580	12.42 581	26.54 573	6.98 542	18.54 549	22.14 552	9.82 474	16.45 487	20.30 550	9.29 520	15.95 549	6.61 467	9.53 583	2.47 576	14.93 582	2.77 571	13.11 584	8.63 585

AASNet	3.90 410	0.92 409	4.41 364	3.56 532	4.00 530	6.70 441	1.26 408	18.71 551	6.14 338	7.35 386	7.91 346	4.35 308	2.58 300	3.04 141	6.62 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 487	0.14 385

coex_refinement	4.04 422	0.87 392	3.55 299	2.96 507	1.40 399	4.28 377	0.32 204	11.18 432	7.72 400	8.32 426	13.44 460	10.01 451	3.48 347	6.28 267	6.76 469	0.00 1	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.06 231	0.16 408

MultiAttention	13.72 562	0.34 135	3.24 274	2.22 455	1.79 432	56.78 611	83.85 615	18.93 556	15.06 515	8.16 419	20.91 524	13.25 495	2.53 296	33.18 587	6.90 470	0.20 500	0.06 389	0.74 552	1.00 558	2.69 557	2.60 557

MSMD_ROB	9.28 533	1.09 436	4.65 382	1.58 350	0.39 249	16.52 544	4.41 502	13.60 505	14.87 514	22.34 560	39.89 584	25.67 563	20.71 569	12.42 522	6.98 471	0.34 520	0.03 319	0.00 1	0.00 1	0.05 207	0.09 310

AANet_RVC	5.01 459	1.74 497	6.38 461	1.96 413	1.29 391	2.26 174	1.69 432	10.07 403	18.53 532	7.88 408	18.15 509	8.49 427	2.70 306	10.59 496	7.04 472	0.96 547	0.15 489	0.02 458	0.00 1	0.13 344	0.12 363

NCCL2	5.88 474	1.59 486	5.44 427	1.87 393	0.92 349	9.55 489	11.55 572	12.11 469	9.94 455	9.67 472	8.85 360	22.28 557	7.41 484	8.78 449	7.17 473	0.01 260	0.00 1	0.03 477	0.00 1	0.13 344	0.23 448

GASNet	5.19 461	4.61 548	9.38 507	4.73 555	2.10 452	3.80 355	1.57 425	12.07 467	10.96 474	8.92 452	7.03 316	8.21 418	7.67 493	14.02 535	7.36 474	0.02 360	0.15 489	0.00 1	0.00 1	0.69 516	0.42 495

FAT-Stereo	6.78 497	0.68 340	6.80 470	2.30 462	1.77 431	5.63 415	4.20 496	18.79 552	18.62 533	10.53 494	17.15 499	18.52 539	13.74 548	8.86 454	7.38 475	0.03 408	0.15 489	0.01 426	0.07 409	0.12 329	0.26 462

RP	6.84 499	1.29 465	5.53 436	3.92 544	5.18 552	6.32 431	3.53 481	11.73 454	15.31 517	9.54 469	22.38 532	18.25 537	14.47 550	10.11 486	7.49 476	0.91 545	0.01 188	0.12 518	0.15 447	0.33 468	0.19 428

edge stereo	6.76 494	1.01 423	6.76 469	2.20 451	2.45 472	6.41 434	2.45 449	14.84 523	11.98 492	15.29 540	18.31 510	22.02 555	12.56 540	10.82 500	7.49 476	0.03 408	0.06 389	0.11 515	0.03 372	0.30 455	0.14 385

fast-acv-ft	5.62 470	1.39 470	7.01 474	2.02 424	1.89 441	12.23 523	1.82 437	7.35 322	9.45 445	10.46 492	20.27 520	14.55 508	7.71 494	7.41 354	7.61 478	0.10 473	0.09 437	0.16 525	0.07 409	0.59 507	0.13 374

NCC-stereo	6.77 495	1.49 479	6.48 463	2.92 503	4.40 537	7.43 457	3.61 483	19.52 566	13.29 500	8.39 433	16.91 493	15.96 518	12.13 537	12.85 526	7.70 479	1.47 554	0.11 460	0.01 426	0.42 532	0.14 354	0.24 452

Abc-Net	6.77 495	1.49 479	6.48 463	2.92 503	4.40 537	7.43 457	3.61 483	19.52 566	13.29 500	8.39 433	16.91 493	15.96 518	12.13 537	12.85 526	7.70 479	1.47 554	0.11 460	0.01 426	0.42 532	0.14 354	0.24 452
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PA-Net	4.98 458	1.47 475	7.42 485	2.40 475	2.14 455	8.73 479	3.64 486	12.42 477	13.11 499	7.03 366	7.57 334	7.88 409	6.52 464	10.16 491	7.82 481	0.02 360	0.03 319	0.00 1	0.00 1	0.11 312	1.07 534
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ttt	3.86 406	0.23 37	2.34 162	2.22 455	1.68 418	4.36 382	0.28 192	12.45 478	11.09 476	6.90 361	11.85 433	4.08 290	3.28 334	8.47 428	7.85 482	0.06 451	0.04 350	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.03 154

Syn2CoEx	6.32 485	2.72 528	9.33 506	2.45 480	1.67 416	8.59 476	3.32 476	18.08 547	12.27 494	8.53 437	21.08 525	10.30 458	9.80 523	9.30 471	7.86 483	0.01 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 512	0.43 497

UDG	8.58 527	9.31 572	4.89 393	10.00 571	9.52 572	10.36 499	2.41 447	12.07 467	9.82 452	7.81 404	9.55 384	16.52 524	9.81 524	7.84 381	7.88 484	4.20 567	2.51 577	18.53 585	3.71 580	9.55 576	5.28 571

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 539	4.27 546	14.47 540	2.29 461	2.85 486	23.40 566	13.62 580	13.60 505	19.54 539	19.42 552	24.27 539	16.74 527	8.59 505	17.05 555	7.98 485	1.25 551	1.68 567	0.17 528	2.63 570	0.72 520	1.04 532

StereoDRNet-Refined	4.46 445	0.62 317	3.80 321	1.92 404	0.40 251	9.35 486	0.15 140	10.02 402	8.83 436	12.69 520	11.62 432	9.34 438	3.87 372	8.06 400	8.02 486	0.00 1	0.00 1	0.01 426	0.05 398	0.20 405	0.26 462
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
LALA_ROB	6.58 491	1.80 501	6.25 456	1.26 292	0.94 353	10.08 494	9.02 556	16.00 534	11.51 485	12.74 521	13.02 455	24.77 560	5.25 436	10.56 495	8.02 486	0.04 429	0.05 368	0.00 1	0.02 355	0.10 291	0.25 456

YMNet	5.52 466	1.83 502	8.79 500	3.47 528	4.46 542	10.72 505	0.91 371	9.99 398	6.43 355	13.76 532	16.35 485	11.65 482	4.49 407	7.95 385	8.03 488	0.12 479	0.35 541	0.12 518	0.08 414	0.71 518	0.27 466

YMNet_1	5.52 466	1.83 502	8.79 500	3.47 528	4.46 542	10.72 505	0.91 371	9.99 398	6.43 355	13.76 532	16.35 485	11.65 482	4.49 407	7.95 385	8.03 488	0.12 479	0.35 541	0.12 518	0.08 414	0.71 518	0.27 466

RGC	6.88 501	2.23 519	6.13 451	4.05 545	4.73 551	8.94 481	2.78 461	15.19 529	11.74 487	11.13 506	19.34 514	17.86 534	10.42 530	13.02 529	8.03 488	0.73 539	0.01 188	0.24 536	0.41 531	0.31 460	0.38 486

STTRV1_RVC	7.02 504	1.10 438	12.88 534	3.32 521	6.92 562	11.90 520	4.00 491	15.07 524	11.94 491	9.51 467	14.57 472	11.63 481	8.73 508	12.65 525	8.06 491	3.32 566	2.75 581	0.41 549	0.12 436	1.38 539	0.11 348

Nwc_Net	6.97 502	1.25 457	6.63 467	3.82 541	3.37 501	10.83 509	1.67 431	19.56 568	11.35 482	8.36 428	23.62 536	17.19 532	11.44 536	11.21 506	8.08 492	0.80 541	0.00 1	0.00 1	0.02 355	0.13 344	0.09 310

acv_ft	3.69 390	0.53 279	4.58 381	2.31 468	4.71 550	7.44 459	0.86 361	8.54 353	5.70 305	9.29 462	9.26 380	5.77 359	4.15 382	2.24 120	8.13 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 454	0.01 22

CBFPSM	4.87 456	0.94 415	14.70 543	1.51 334	1.15 376	11.49 513	2.55 455	7.28 321	6.47 358	6.23 320	4.83 231	15.30 515	8.99 513	6.88 314	8.20 494	0.03 408	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.40 490	0.42 495

StereoDRNet	5.59 468	1.75 498	6.80 470	3.12 513	4.45 541	10.61 503	4.35 500	18.80 553	9.73 449	12.22 516	6.87 306	11.44 480	4.65 415	8.09 403	8.26 495	0.02 360	0.11 460	0.00 1	0.03 372	0.20 405	0.28 470

CSAN	7.62 510	1.60 487	6.56 466	1.83 390	0.66 312	12.40 526	10.52 569	14.45 518	21.32 548	14.19 534	15.98 482	17.84 533	13.02 545	12.32 521	8.38 496	0.09 470	0.07 412	0.03 477	0.04 392	0.33 468	0.67 521

pmcnn	7.72 515	1.27 460	9.42 508	2.91 501	3.14 492	9.44 487	6.23 530	12.56 485	16.51 525	14.53 536	24.08 538	27.44 567	8.49 504	9.32 472	8.44 497	0.06 451	0.08 425	0.00 1	0.00 1	0.30 455	0.15 396

Wz-Net-LNSev	6.46 488	1.93 510	16.44 550	1.52 336	4.15 532	12.66 527	4.96 514	13.05 496	12.10 493	10.55 495	16.23 484	11.32 477	7.19 479	8.43 426	8.48 498	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.08 261	0.06 258

XPNet_ROB	6.03 482	1.22 452	5.61 438	2.56 487	0.90 348	6.32 431	7.07 543	12.92 493	8.30 422	14.76 538	15.13 478	19.84 546	6.66 470	10.36 492	8.58 499	0.02 360	0.04 350	0.00 1	0.03 372	0.11 312	0.24 452

w-ln-seven-2	7.09 505	2.32 521	23.44 569	1.71 371	1.06 366	7.81 469	3.98 489	12.02 464	14.65 511	13.06 527	20.38 521	11.70 486	9.83 525	10.65 498	8.66 500	0.02 360	0.05 368	0.00 1	0.02 355	0.32 464	0.14 385

RASNet	4.52 452	0.61 312	4.42 365	3.42 524	4.68 549	4.58 392	0.99 381	9.54 387	8.01 412	5.28 271	11.42 427	10.34 459	8.88 511	9.28 470	8.68 501	0.15 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.04 200

PSMNet_ROB	5.02 460	1.63 490	6.03 449	1.90 399	1.83 436	9.57 490	6.35 534	15.58 532	7.23 385	6.15 315	10.48 405	12.22 488	4.16 383	8.02 392	8.71 502	0.02 360	0.01 188	0.01 426	0.10 430	0.20 405	0.12 363

PWCDC_ROB	7.92 518	3.17 538	7.48 487	5.73 561	4.40 537	10.45 500	0.35 211	14.52 520	28.19 563	10.36 489	31.27 563	7.04 394	9.14 517	13.22 531	8.78 503	2.74 564	0.02 267	0.00 1	0.00 1	1.31 537	0.17 413

GwcNet	6.42 487	1.97 513	10.92 517	2.59 488	5.58 555	11.55 514	2.21 445	14.10 513	16.52 527	10.04 482	17.19 501	10.86 469	5.61 448	9.23 468	8.84 504	0.01 260	0.06 389	0.03 477	0.08 414	0.56 503	0.40 490

DRN-Test	5.87 472	0.98 418	5.89 444	2.69 490	3.65 514	12.37 525	3.35 478	20.07 570	10.20 461	11.93 515	12.31 446	11.06 474	5.31 438	7.89 383	9.05 505	0.04 429	0.05 368	0.04 489	0.04 392	0.18 393	0.25 456

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 477	1.55 483	9.92 511	2.40 475	3.22 496	10.28 498	3.14 471	11.64 448	9.79 451	9.54 469	20.22 519	11.16 475	6.77 472	10.61 497	9.16 506	0.06 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.04 200

PDISCO_ROB	9.62 538	1.99 515	11.51 519	9.88 570	9.61 573	21.48 561	3.83 487	19.33 562	28.49 564	11.27 509	14.17 467	19.92 547	5.02 429	16.35 552	9.18 507	5.28 570	0.41 548	0.14 523	0.09 425	2.05 550	2.36 555

RainbowNet	18.01 579	26.22 589	19.95 559	18.59 584	14.88 584	27.38 576	10.46 567	27.39 582	34.54 577	14.91 539	27.01 551	25.65 562	12.44 539	18.94 561	9.23 508	13.91 594	3.46 591	23.36 589	4.86 585	16.03 586	10.91 592

ssnet_v2	4.46 445	0.87 392	5.18 414	1.57 349	0.67 314	9.14 484	4.73 510	11.84 456	9.68 448	8.79 445	6.24 289	9.91 448	4.34 397	6.28 267	9.30 509	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.28 452	0.30 474

ff1	3.45 373	0.31 88	3.97 334	1.34 307	0.98 358	2.80 245	0.48 240	4.53 160	10.19 458	6.29 329	9.23 372	5.59 352	3.72 365	10.11 486	9.35 510	0.00 1	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.10 291	0.04 200

mmx	3.86 406	0.31 88	3.97 334	1.34 307	0.98 358	2.80 245	0.48 240	12.18 474	10.66 471	6.29 329	9.23 372	5.59 352	3.72 365	10.11 486	9.35 510	0.05 441	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.04 200

xxx	3.86 406	0.31 88	3.98 338	1.34 307	0.98 358	2.80 245	0.48 240	12.18 474	10.66 471	6.29 329	9.23 372	5.59 352	3.72 365	10.11 486	9.35 510	0.05 441	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.04 200

DeepPrunerF	6.75 493	2.69 527	23.31 568	3.68 536	7.16 563	3.78 353	4.29 498	13.42 503	20.13 544	8.13 418	10.46 404	7.18 400	8.06 498	11.10 505	9.44 513	0.24 508	0.15 489	0.29 539	0.42 532	0.66 515	0.45 501

psmorigin	7.34 507	1.58 485	18.31 555	2.35 472	0.87 341	6.72 442	1.70 435	10.63 417	7.14 382	19.77 554	22.71 533	20.13 548	11.34 534	12.96 528	9.49 514	0.04 429	0.17 503	0.06 500	0.17 458	0.21 416	0.50 508

G-Net	8.41 524	1.54 482	10.97 518	5.73 561	3.60 512	26.19 569	4.41 502	10.10 405	7.42 388	19.71 553	24.99 545	14.38 507	15.83 552	10.99 502	9.53 515	0.50 534	0.46 553	0.19 531	0.25 497	0.80 523	0.66 520

MFMNet_re	13.29 561	8.60 568	18.29 554	9.75 569	7.25 565	19.65 559	14.84 585	20.71 573	30.72 567	23.03 564	28.77 555	18.85 541	26.09 581	13.55 532	9.82 516	2.44 562	1.35 566	0.34 543	0.23 489	4.78 565	6.69 577

FBW_ROB	8.50 526	1.03 427	7.98 493	1.93 408	1.28 390	13.10 531	6.23 530	22.50 574	18.98 534	18.82 550	14.91 477	19.06 542	10.04 526	18.41 558	9.83 517	0.62 537	0.22 524	1.82 564	0.82 554	0.99 530	1.36 540

AF-Net	7.78 516	1.44 474	6.68 468	3.37 522	4.50 546	8.61 477	2.69 458	17.07 539	20.17 545	9.52 468	24.02 537	20.31 551	14.59 551	11.58 511	9.84 518	0.61 536	0.00 1	0.12 518	0.00 1	0.38 483	0.12 363

WCMA_ROB	9.21 531	0.87 392	7.37 484	2.54 484	2.13 454	13.59 535	5.80 524	11.64 448	14.01 505	24.43 569	32.99 571	27.09 566	18.02 557	12.51 523	9.85 519	0.81 542	0.07 412	0.01 426	0.01 328	0.16 365	0.23 448

Wz-Net-MNSev	7.43 508	2.35 523	15.22 544	2.34 471	3.41 506	17.27 551	8.55 552	11.91 459	13.48 502	13.37 528	17.05 496	13.70 497	7.47 489	11.90 518	9.99 520	0.40 526	0.03 319	0.00 1	0.01 328	0.16 365	0.07 281

TCMNet	5.22 462	1.96 512	9.78 510	4.11 547	6.57 560	8.83 480	1.35 416	10.74 423	8.07 414	6.39 336	12.76 453	8.32 420	4.75 419	8.62 437	10.09 521	0.11 475	0.18 507	0.31 541	0.09 425	0.75 521	0.57 514

1111x	4.25 438	0.30 83	4.31 359	1.47 330	0.37 245	5.10 404	0.32 204	12.86 491	9.82 452	6.01 302	9.73 389	8.78 432	5.97 455	9.43 475	10.39 522	0.06 451	0.03 319	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.04 200

FCDSN-DC	10.24 544	0.56 294	3.49 295	1.96 413	1.29 391	16.90 548	4.59 507	17.16 540	19.10 536	24.64 570	32.46 570	33.82 579	22.14 575	15.93 548	10.45 523	0.04 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 207	0.21 439
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SANet	10.64 548	1.86 506	10.91 516	1.76 377	0.71 322	14.62 538	9.23 559	19.18 560	37.14 584	19.22 551	27.96 553	25.86 564	19.11 564	13.02 529	10.63 524	0.08 465	0.06 389	0.03 477	0.02 355	0.62 510	0.81 526

S-Stereo	6.63 492	0.84 386	9.67 509	3.15 515	3.48 507	6.49 436	6.22 529	12.99 495	22.84 553	9.48 466	15.51 479	12.00 487	8.43 502	8.04 393	10.70 525	0.12 479	0.17 503	0.00 1	0.38 526	0.13 344	1.92 548

DISCO	6.28 484	0.57 296	5.78 441	3.43 525	1.17 378	11.22 510	3.39 480	12.14 472	16.16 523	6.52 343	11.22 423	16.96 530	6.32 460	19.51 563	10.74 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 474	0.11 348

DispFullNet	17.47 577	26.01 588	33.98 587	22.58 588	20.86 593	13.84 537	1.28 409	16.50 535	26.27 560	19.97 555	17.17 500	20.52 553	18.49 560	22.86 575	10.76 527	5.13 569	2.83 583	30.72 595	7.72 591	20.86 591	11.01 593

PASM	7.90 517	4.22 545	21.97 566	3.25 519	3.29 499	5.39 412	6.57 536	10.57 415	19.09 535	12.77 522	13.92 464	18.11 536	9.51 521	13.79 534	10.77 528	0.19 497	0.45 552	0.29 539	1.08 560	1.49 542	1.19 536

LSM	14.01 564	5.95 555	33.49 585	6.78 565	43.61 607	10.22 496	9.98 565	15.16 528	22.93 554	23.07 565	32.34 569	18.52 539	12.67 541	15.45 546	11.10 529	0.16 492	0.51 556	0.09 512	0.32 517	1.08 531	16.85 604

FC-DCNN	10.72 549	0.52 273	4.27 357	1.88 396	1.63 410	17.18 549	5.29 520	18.20 548	19.69 541	28.50 574	34.51 574	34.03 580	21.48 572	15.89 547	11.15 530	0.03 408	0.01 188	0.02 458	0.01 328	0.07 249	0.09 310

FC-DCNN v2	10.88 550	0.52 273	4.17 353	1.92 404	1.63 410	17.79 553	5.35 521	18.87 555	19.88 542	28.77 575	34.99 576	34.62 582	21.72 573	16.03 550	11.16 531	0.03 408	0.01 188	0.02 458	0.00 1	0.06 231	0.08 297

test_sample9	5.87 472	1.11 441	6.15 453	1.27 294	0.60 302	5.22 406	2.54 451	10.66 418	7.73 402	8.36 428	7.55 331	6.55 380	4.27 389	11.68 513	11.44 532	1.49 556	24.31 608	3.10 567	2.99 573	0.20 405	0.15 396

test_sample8	7.99 519	1.11 441	6.15 453	1.27 294	0.60 302	5.22 406	2.54 451	12.04 466	6.15 339	17.46 547	9.02 369	24.67 559	18.16 558	11.68 513	11.44 532	1.49 556	24.31 608	3.10 567	2.99 573	0.20 405	0.15 396

aanetorigin	8.72 528	3.29 539	27.55 579	1.95 410	3.84 524	4.93 402	5.39 522	5.49 239	10.05 457	27.85 573	31.47 564	15.80 517	12.78 542	9.04 459	11.98 534	0.25 509	0.22 524	0.22 534	0.25 497	1.28 536	0.84 528

MeshStereo	11.52 555	1.52 481	4.55 377	1.89 398	1.46 402	19.87 560	5.11 516	20.66 572	15.91 522	32.67 580	34.51 574	39.34 587	21.15 570	18.74 560	12.10 535	0.11 475	0.06 389	0.01 426	0.00 1	0.45 497	0.22 441
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
iinet-f	5.94 475	1.60 487	26.88 578	1.79 382	1.38 398	11.92 521	1.47 419	6.80 309	7.11 381	6.90 361	14.43 470	10.64 464	7.97 496	7.00 328	12.12 536	0.02 360	0.03 319	0.05 496	0.00 1	0.63 512	0.02 100

DANet	6.02 481	1.23 454	8.45 497	3.86 543	3.94 528	7.64 467	1.34 414	9.51 385	7.00 376	13.39 529	15.53 480	15.99 520	7.02 476	12.14 519	12.37 537	0.19 497	0.12 467	0.02 458	0.03 372	0.13 344	0.56 513
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DPSNet	10.14 541	1.88 507	16.82 551	1.85 391	1.73 425	24.84 567	17.20 593	19.92 569	27.41 561	12.23 518	13.62 462	16.52 524	18.35 559	14.42 539	12.50 538	0.78 540	0.54 557	0.08 509	0.25 497	1.18 533	0.59 518

SGM_RVC	10.08 540	0.60 308	3.42 289	2.30 462	0.32 227	19.41 558	6.33 533	18.95 557	14.64 509	25.14 571	24.32 540	33.34 578	18.79 562	19.86 564	12.55 539	0.25 509	0.26 535	0.22 534	0.24 492	0.34 473	0.40 490
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AAGNet	3.41 366	0.34 135	2.45 168	1.78 381	0.39 249	3.69 340	1.05 388	4.79 181	4.61 266	9.62 471	7.74 341	4.98 330	6.38 462	7.34 351	13.02 540	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.04 200

ACVNet_1	18.70 580	25.08 587	12.72 532	17.33 583	15.18 586	26.02 568	9.62 562	28.44 586	34.49 576	24.39 568	24.32 540	37.22 585	20.13 568	16.67 553	13.39 541	10.45 586	2.59 579	24.77 591	4.92 587	16.57 588	9.75 588

Consistency-Raft	9.42 534	4.74 551	12.66 530	5.30 559	9.08 571	4.08 369	5.26 519	19.26 561	24.87 557	11.17 507	29.85 559	13.57 496	5.51 447	7.67 370	13.40 542	0.36 521	0.35 541	1.81 563	4.24 581	11.61 580	3.57 561

ACVNet_2	26.45 590	29.35 594	25.14 572	20.27 586	15.43 587	34.97 588	12.23 577	48.37 602	66.25 611	42.69 594	56.73 605	51.77 593	25.59 579	20.39 568	13.52 543	10.13 584	2.59 579	22.78 588	3.52 579	17.57 589	9.80 590

RYNet	6.34 486	0.89 399	5.88 443	1.41 321	4.48 545	15.97 543	4.18 495	13.41 502	16.49 524	10.81 500	7.00 313	14.33 506	8.72 507	9.43 475	13.71 544	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.07 281

APVNet	5.98 477	1.72 496	8.72 499	3.21 518	4.04 531	12.31 524	1.81 436	19.09 559	6.10 334	6.13 314	13.41 459	10.69 465	6.30 459	11.26 507	13.90 545	0.05 441	0.02 267	0.11 515	0.03 372	0.53 501	0.20 435

PWC_ROB	8.24 522	3.13 535	12.74 533	2.43 479	4.43 540	7.51 461	1.22 403	16.63 537	19.24 538	16.08 543	28.29 554	13.99 503	10.16 527	13.63 533	14.06 546	0.42 530	0.00 1	0.05 496	0.00 1	0.59 507	0.27 466

ccnet	6.87 500	0.92 409	5.15 412	3.09 509	2.18 459	11.78 518	4.90 512	17.97 546	8.79 435	12.79 523	20.20 518	16.00 521	8.35 501	9.12 461	14.17 547	0.42 530	0.33 538	0.25 537	0.09 425	0.40 490	0.48 504

SuperB	8.10 521	3.15 537	24.67 571	2.65 489	1.23 382	9.88 493	4.29 498	10.18 408	30.07 566	11.53 512	12.18 443	6.12 369	6.65 469	10.50 494	14.47 548	0.14 485	0.11 460	0.35 544	0.25 497	13.06 583	0.48 504

SAMSARA	14.63 565	2.74 529	12.38 525	12.65 577	6.74 561	36.50 590	72.93 614	19.36 563	23.77 556	16.20 544	13.04 456	29.21 570	12.78 542	16.98 554	15.21 549	0.11 475	0.26 535	0.03 477	0.14 443	0.76 522	0.77 524

SHD	9.61 537	2.60 525	12.46 527	3.69 537	3.54 509	9.47 488	1.25 405	20.16 571	37.84 586	18.19 549	21.24 526	16.96 530	12.83 544	14.47 540	16.05 550	0.32 517	0.13 477	0.01 426	0.08 414	0.38 483	0.48 504

SGM+DAISY	15.62 568	7.26 564	19.28 557	8.94 567	10.11 576	26.25 570	10.49 568	19.36 563	14.65 511	30.64 577	33.59 572	33.00 577	22.32 576	24.96 579	16.42 551	7.90 577	6.25 599	4.51 573	3.37 577	5.86 569	7.20 578

zh-mn7	11.13 553	6.28 558	31.79 583	1.85 391	0.98 358	13.11 532	2.98 465	12.88 492	33.65 574	21.57 559	39.07 582	12.50 491	8.46 503	19.94 566	16.74 552	0.23 505	0.01 188	0.00 1	0.01 328	0.33 468	0.30 474

z-mn7	10.46 547	4.14 544	20.35 560	2.15 445	1.68 418	19.07 556	5.72 523	13.28 501	34.58 578	9.45 464	35.20 577	15.69 516	9.13 516	21.16 570	17.07 553	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.35 474	0.19 428

z-ln-s-r	5.99 479	1.34 468	15.55 546	1.52 336	1.95 444	3.28 300	2.71 460	7.72 328	11.16 478	6.43 339	25.06 546	8.76 431	5.86 451	11.03 504	17.17 554	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 440	0.11 348

w-ln-seven	10.20 543	3.08 533	26.36 575	2.06 434	2.49 473	15.81 541	4.39 501	17.80 544	33.50 572	20.47 558	25.79 549	15.12 512	7.40 483	11.75 516	17.48 555	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 496	0.13 374

Wz-Net-SNSev	9.23 532	6.70 559	24.28 570	1.87 393	1.81 435	8.57 475	12.29 578	17.37 541	20.39 546	10.43 491	23.11 535	16.66 526	8.03 497	14.47 540	17.86 556	0.00 1	0.02 267	0.01 426	0.00 1	0.41 493	0.30 474

MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 572	6.93 562	21.83 565	5.94 563	2.81 485	38.71 592	14.59 582	24.55 579	34.87 581	33.66 584	34.35 573	29.24 571	24.20 577	22.59 574	17.95 557	2.52 563	2.81 582	1.17 560	1.51 566	5.89 570	2.16 551

Wz-Net-TNSev	11.35 554	10.56 575	35.88 589	2.28 460	1.73 425	18.25 554	11.42 571	15.88 533	20.88 547	14.44 535	16.97 495	19.57 544	19.04 563	19.31 562	18.67 558	0.01 260	0.06 389	0.00 1	0.16 450	0.62 510	1.25 537

XQC	8.43 525	3.58 541	16.40 549	2.92 503	2.17 457	13.22 533	3.60 482	14.64 521	25.86 559	11.87 514	12.04 437	15.06 511	10.67 531	15.24 545	19.41 559	0.39 524	0.08 425	0.05 496	0.07 409	0.84 525	0.45 501

SPS-STEREO	15.04 566	6.23 557	13.21 537	11.34 575	11.65 579	23.30 565	7.15 544	24.16 578	15.65 520	31.78 579	29.19 558	31.62 575	21.32 571	24.62 578	19.50 560	7.59 576	4.19 595	3.22 570	1.48 564	6.99 575	6.54 576
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
xxxx	4.51 449	0.31 88	2.77 211	1.69 365	0.47 277	7.74 468	0.07 80	14.04 511	7.91 410	5.82 288	8.97 367	9.34 438	3.41 345	7.33 350	20.24 561	0.05 441	0.03 319	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.04 200

MFN_U_SF_RVC	12.94 558	3.66 542	25.81 574	3.61 534	2.26 464	22.77 564	4.55 506	27.10 581	20.06 543	23.90 567	28.99 556	30.53 574	16.98 555	19.92 565	20.26 562	1.24 550	1.07 562	0.98 557	1.33 563	1.80 549	2.04 550

ELAS_RVC	16.54 573	2.26 520	10.09 514	5.50 560	4.46 542	28.28 578	16.72 592	25.55 580	33.54 573	40.19 591	40.30 586	36.68 584	30.03 584	29.40 583	20.61 563	0.98 548	1.21 564	0.86 556	0.70 550	1.39 540	2.16 551
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
NVStereoNet_ROB	16.04 570	6.75 560	12.90 535	6.37 564	7.42 566	12.89 529	9.74 563	22.78 575	25.12 558	30.32 576	46.19 592	34.37 581	25.38 578	21.48 571	21.38 564	5.94 571	3.10 587	6.07 577	10.09 593	4.01 562	8.54 584
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PVD	15.44 567	2.93 531	14.67 542	4.21 551	3.39 504	17.43 552	4.16 494	27.84 585	48.84 596	31.02 578	43.54 589	29.76 573	30.81 586	25.97 580	21.40 565	0.23 505	0.41 548	0.04 489	0.33 519	0.41 493	1.33 539

test_xeample	4.13 426	0.36 158	2.75 206	1.23 288	0.51 289	3.96 364	0.13 127	12.63 487	7.65 397	7.49 392	10.86 416	3.29 254	3.36 337	6.71 306	21.53 566	0.02 360	0.03 319	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.04 200

ADCPNet	9.54 536	2.39 524	31.46 582	2.09 438	1.60 408	16.71 547	6.39 535	12.11 469	11.45 483	13.53 530	21.45 527	19.41 543	10.94 533	14.38 538	21.54 567	0.27 514	1.16 563	0.39 548	1.49 565	0.58 506	1.45 541

RTSC	9.15 530	3.00 532	13.57 538	3.72 538	1.76 429	11.82 519	0.46 237	16.95 538	36.83 583	15.80 542	15.53 480	12.91 494	7.46 488	20.01 567	21.76 568	0.31 516	0.13 477	0.01 426	0.08 414	0.57 505	0.41 492

ADCRef	7.27 506	1.38 469	16.37 548	2.52 483	3.30 500	11.63 516	3.16 472	10.80 425	9.35 443	13.03 526	25.27 548	8.17 417	8.92 512	8.06 400	21.81 569	0.15 487	0.08 425	0.16 525	0.34 521	0.38 483	0.58 515

ELAS	16.72 574	2.14 517	9.23 505	4.92 556	4.53 547	32.66 586	15.11 588	27.40 583	28.68 565	40.27 592	44.90 590	38.33 586	30.50 585	26.44 581	21.94 570	0.88 543	1.23 565	0.67 551	0.89 556	1.49 542	2.18 553
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	27.21 592	28.77 591	16.84 552	31.57 592	20.76 591	26.43 571	15.10 586	47.11 597	45.20 593	33.53 582	51.16 599	41.42 588	31.10 587	36.48 590	22.39 571	13.48 592	2.87 585	33.95 597	10.70 594	23.50 593	11.75 594

IMH-64	27.21 592	28.77 591	16.84 552	31.57 592	20.76 591	26.43 571	15.10 586	47.11 597	45.20 593	33.53 582	51.16 599	41.42 588	31.10 587	36.48 590	22.39 571	13.48 592	2.87 585	33.95 597	10.70 594	23.50 593	11.75 594

ADCL	10.16 542	2.11 516	19.36 558	1.92 404	1.88 440	22.23 562	8.91 555	14.04 511	23.56 555	14.62 537	26.19 550	12.75 493	13.59 547	16.06 551	22.95 573	0.26 511	0.18 507	0.75 553	0.65 546	0.69 516	0.58 515

zh-sn7	11.12 552	7.26 564	33.16 584	2.32 470	2.31 466	11.66 517	7.80 550	13.53 504	17.94 531	16.39 545	31.80 565	14.22 505	16.88 554	23.07 576	23.00 574	0.00 1	0.13 477	0.00 1	0.00 1	0.52 500	0.48 504

ADCP+	8.09 520	1.79 500	14.50 541	1.54 343	4.28 533	16.57 545	5.20 517	12.80 489	11.20 480	12.83 524	17.07 497	11.02 473	10.80 532	17.59 556	23.18 575	0.03 408	0.05 368	0.01 426	0.18 465	0.39 487	0.81 526

IMH	29.82 596	29.11 593	18.51 556	34.28 596	21.40 597	32.33 585	15.39 590	49.40 604	53.07 599	37.88 588	55.32 604	45.05 590	39.54 596	40.63 598	24.12 576	14.03 595	3.27 589	34.93 599	11.24 596	24.69 596	12.21 596

SGM-ForestM	16.99 576	1.08 434	5.74 440	2.12 441	0.75 326	31.63 582	12.21 576	27.80 584	32.25 569	37.88 588	39.99 585	52.96 597	35.20 592	33.60 589	24.47 577	0.26 511	0.39 547	0.31 541	0.39 529	0.26 444	0.53 511

MANE	19.47 583	1.27 460	5.07 405	4.69 554	5.55 554	30.49 580	9.94 564	34.01 589	37.27 585	44.13 597	51.57 601	52.51 595	40.41 597	33.58 588	24.81 578	0.89 544	0.86 561	1.11 559	9.72 592	0.38 483	1.06 533

WZ-Net	13.00 559	4.64 550	41.07 593	3.48 530	3.15 494	19.12 557	15.66 591	14.81 522	31.33 568	15.71 541	27.88 552	22.22 556	14.01 549	20.44 569	25.03 579	0.64 538	0.00 1	0.01 426	0.03 372	0.39 487	0.37 485

EDNetEfficient	13.82 563	6.19 556	54.79 602	2.83 498	3.60 512	4.86 399	8.57 553	8.61 359	32.90 570	40.77 593	30.59 562	18.33 538	21.87 574	11.38 509	25.36 580	0.15 487	0.23 527	0.06 500	1.03 559	2.54 555	1.79 545

EDNetEfficientorigin	17.87 578	14.00 578	99.53 626	1.64 361	0.92 349	10.55 502	6.26 532	13.21 498	34.84 580	38.20 590	36.91 579	27.47 568	26.32 582	14.71 542	25.69 581	0.04 429	0.06 389	0.14 523	0.52 541	3.16 560	3.27 559

MonStereo1	25.07 588	22.70 584	26.51 576	25.39 589	21.15 596	27.38 576	7.54 549	29.21 587	38.74 588	34.17 586	46.61 593	50.27 592	33.31 589	28.57 582	25.83 582	12.28 590	0.79 560	26.32 592	5.80 590	26.02 599	12.81 598

ADCMid	10.24 544	3.13 535	20.70 562	2.21 452	2.39 470	11.23 511	6.19 527	14.17 515	11.19 479	23.20 566	22.25 530	17.89 535	19.54 565	18.51 559	26.21 583	0.45 532	0.42 550	1.10 558	1.29 562	1.56 544	1.18 535

LE_ROB	16.73 575	1.28 463	11.61 520	3.72 538	1.65 413	16.67 546	9.17 557	14.39 517	55.91 601	63.81 612	40.86 587	35.94 583	37.73 595	14.24 537	26.87 584	0.05 441	0.10 449	0.13 522	0.22 486	0.12 329	0.15 396

coex-ft	19.78 584	19.39 582	87.73 615	1.77 379	1.80 434	17.25 550	13.50 579	12.63 487	42.10 591	60.18 608	38.90 581	28.72 569	28.74 583	11.74 515	27.40 585	0.21 502	0.23 527	0.04 489	0.30 512	1.36 538	1.54 543

MSAF-DinoV2	10.24 544	4.39 547	12.68 531	3.62 535	2.55 476	8.48 473	4.69 509	14.24 516	21.89 550	10.74 498	18.74 511	29.30 572	16.17 553	21.96 572	28.10 586	0.32 517	0.15 489	0.25 537	0.81 553	2.83 558	2.90 558

RTS	18.87 581	9.32 573	86.48 613	4.95 557	6.10 557	42.08 594	14.70 583	15.49 530	41.06 589	22.65 562	32.32 567	13.77 498	19.54 565	37.98 594	28.96 587	0.41 527	0.23 527	0.00 1	0.02 355	0.91 527	0.50 508

RTSA	18.87 581	9.32 573	86.48 613	4.95 557	6.10 557	42.08 594	14.70 583	15.49 530	41.06 589	22.65 562	32.32 567	13.77 498	19.54 565	37.98 594	28.96 587	0.41 527	0.23 527	0.00 1	0.02 355	0.91 527	0.50 508

BEATNet-Init1	23.31 585	9.03 570	41.67 594	4.17 549	2.53 475	45.68 600	19.47 596	33.43 588	38.45 587	47.59 600	49.10 597	59.31 601	41.80 599	38.35 596	29.21 589	0.47 533	0.50 555	0.81 554	0.66 547	2.10 553	1.86 546

AnyNet_C32	10.98 551	5.58 554	22.79 567	4.16 548	5.83 556	15.64 539	14.30 581	13.18 497	17.15 529	16.44 546	20.52 522	14.68 509	13.44 546	22.46 573	30.08 590	0.17 493	0.26 535	0.36 546	0.36 525	1.23 534	0.91 529

WAO-7	29.39 595	24.43 585	20.47 561	32.71 595	13.83 583	34.70 587	20.27 599	52.19 608	65.03 609	43.29 595	59.35 607	52.19 594	44.68 602	31.71 585	30.56 591	10.98 587	4.94 596	13.71 581	12.52 598	12.06 581	8.22 582

PWCK	30.53 597	44.32 603	47.25 598	29.76 590	7.23 564	40.78 593	27.10 602	44.73 596	44.32 592	47.31 599	36.37 578	47.16 591	26.05 580	41.26 599	31.87 592	21.83 599	4.03 594	29.50 594	4.67 583	27.17 601	7.80 580

ADCS	13.02 560	4.93 552	28.38 580	3.17 516	2.67 480	13.61 536	10.83 570	18.70 550	33.46 571	22.59 561	24.78 542	19.59 545	18.51 561	23.40 577	32.16 593	0.10 473	0.19 513	0.37 547	0.18 465	1.26 535	1.46 542

AnyNet_C01	16.12 571	10.81 576	59.36 604	4.42 553	2.49 473	30.06 579	15.15 589	17.51 543	16.51 525	17.88 548	37.69 580	24.04 558	17.54 556	29.60 584	33.29 594	0.28 515	0.38 545	0.43 550	0.42 532	2.57 556	1.98 549

FADE	25.68 589	17.27 580	50.60 600	10.46 573	9.90 575	22.50 563	9.17 557	35.80 591	53.05 598	20.32 557	19.01 513	26.54 565	34.42 590	39.35 597	33.52 595	30.62 604	14.22 605	38.39 604	37.63 607	5.22 567	5.56 573

TorneroNet-64	32.42 598	31.89 595	30.52 581	34.73 597	21.13 595	46.99 601	18.82 594	43.10 595	59.42 604	32.70 581	46.98 594	62.01 604	36.98 593	43.97 602	33.88 596	14.10 596	3.22 588	35.28 600	11.72 597	26.84 600	14.07 599

LVE	34.99 601	40.10 602	34.97 588	32.49 594	18.61 590	51.45 607	26.82 601	52.15 607	65.94 610	47.21 598	61.04 609	53.99 598	37.30 594	37.95 593	34.09 597	15.55 598	5.95 598	31.01 596	13.81 599	22.58 592	16.72 603

WAO-6	34.74 600	36.76 600	15.36 545	37.53 598	24.15 601	35.99 589	19.36 595	48.96 603	68.54 612	43.84 596	47.58 595	52.77 596	52.60 606	32.63 586	34.73 598	26.20 602	7.74 602	42.78 605	21.64 604	28.07 602	17.62 605

ktn	48.94 608	57.58 609	38.86 592	59.57 609	43.27 606	50.37 605	43.38 608	48.07 600	61.11 605	51.30 603	54.25 603	54.96 599	52.88 607	47.30 606	35.83 599	57.77 612	24.88 610	62.69 613	43.55 609	50.70 608	40.41 609

222	5.36 465	0.40 188	2.72 202	1.50 331	0.48 279	6.15 429	0.07 80	13.73 508	8.06 413	8.79 445	11.03 420	3.71 278	4.21 385	7.47 359	38.74 600	0.03 408	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.05 237

Dean	34.67 599	38.70 601	25.33 573	29.89 591	17.21 589	45.24 599	11.98 575	56.90 612	76.55 613	63.47 611	60.22 608	67.36 610	48.14 605	37.24 592	39.01 601	11.00 588	2.83 583	28.35 593	5.60 589	18.14 590	10.31 591

WAO-8	38.15 603	35.51 598	21.50 563	43.67 600	23.92 599	44.44 596	20.26 597	52.83 609	76.62 614	53.57 605	66.79 613	62.63 605	54.56 609	42.03 600	39.18 602	22.71 600	6.65 600	37.08 602	19.08 602	24.72 598	15.24 600

Venus	38.15 603	35.51 598	21.50 563	43.67 600	23.92 599	44.44 596	20.26 597	52.83 609	76.62 614	53.57 605	66.81 614	62.63 605	54.56 609	42.03 600	39.18 602	22.71 600	6.65 600	37.08 602	19.08 602	24.70 597	15.24 600

TorneroNet	35.11 602	33.92 597	33.82 586	37.86 599	22.01 598	49.64 604	21.58 600	48.09 601	55.23 600	37.50 587	53.79 602	62.81 607	43.66 601	46.71 605	41.25 604	14.80 597	3.53 592	36.72 601	14.57 600	28.28 603	16.49 602

notaker	47.42 607	55.20 608	49.13 599	56.52 608	40.18 604	38.52 591	32.97 604	47.21 599	56.08 602	57.21 607	57.24 606	60.09 602	59.19 613	53.93 611	41.64 605	40.61 608	19.93 607	57.21 610	37.41 606	49.02 607	39.02 608

KSHMR	55.63 610	63.60 614	37.85 591	74.69 612	49.56 609	49.01 603	45.73 609	57.46 613	63.97 608	61.61 610	62.07 611	72.39 614	47.01 603	50.65 608	43.29 606	54.10 611	62.21 613	66.10 614	53.94 613	51.25 610	46.11 611

UNDER WATER-64	45.16 606	46.99 604	66.69 606	43.90 602	27.64 602	55.58 610	41.87 607	39.42 593	48.42 595	51.73 604	43.08 588	67.76 611	56.69 611	48.02 607	48.34 607	39.50 607	17.64 606	51.78 608	38.93 608	36.62 604	32.61 607

UNDER WATER	45.09 605	48.60 605	67.37 607	49.30 604	31.41 603	53.80 609	37.39 605	40.25 594	52.48 597	50.24 601	45.37 591	68.37 612	57.76 612	51.03 610	49.88 608	29.97 603	13.75 604	51.22 607	36.57 605	37.87 605	29.12 606

MADNet+	27.07 591	33.84 596	90.97 618	20.14 585	7.47 567	48.43 602	47.10 610	35.43 590	36.46 582	20.11 556	30.05 560	25.29 561	35.08 591	45.50 603	50.28 609	2.13 560	2.00 569	1.19 561	0.76 551	4.71 563	4.43 564

JetBlue	29.12 594	15.72 579	54.12 601	15.93 581	20.98 594	60.90 612	30.62 603	39.38 592	34.62 579	34.08 585	39.69 583	57.35 600	43.17 600	50.71 609	50.60 610	2.41 561	3.79 593	2.81 566	3.45 578	9.57 577	12.59 597

LRCNet_RVC	66.23 613	65.67 616	67.63 608	71.47 611	54.32 610	32.17 584	2.66 457	63.19 615	21.35 549	81.79 617	91.26 618	83.62 618	71.62 615	69.32 613	52.57 611	95.49 624	64.45 615	95.07 624	95.19 624	71.52 613	74.31 616

HanzoNet	56.48 611	59.32 610	58.25 603	55.32 607	41.94 605	50.95 606	41.33 606	51.12 605	61.40 606	65.62 614	65.59 612	71.66 613	69.41 614	70.77 614	60.03 612	63.99 615	34.70 612	61.96 612	50.54 611	51.00 609	44.71 610

TCMNet-wrong-test	67.23 614	85.83 620	81.56 611	95.63 621	94.73 621	89.35 616	85.42 616	51.73 606	33.71 575	51.26 602	61.71 610	61.33 603	41.23 598	77.26 617	64.71 613	48.76 610	9.03 603	70.12 616	68.11 615	90.76 624	82.37 621

DPSimNet_ROB	53.45 609	64.73 615	44.39 595	53.97 606	45.39 608	53.66 608	54.83 611	55.15 611	57.87 603	64.16 613	50.83 598	63.40 608	53.34 608	46.45 604	65.81 614	63.13 614	26.54 611	57.94 611	51.11 612	45.52 606	50.69 613

RSGM-EC	84.07 618	59.96 611	46.25 596	78.03 616	83.22 618	89.06 614	90.25 617	92.04 621	94.92 621	90.68 621	97.34 622	83.40 616	78.92 617	76.48 615	72.91 615	93.35 622	97.50 622	88.11 622	92.75 622	88.89 622	87.40 623

acva	84.07 618	59.96 611	46.25 596	78.03 616	83.22 618	89.06 614	90.25 617	92.04 621	94.92 621	90.68 621	97.34 622	83.40 616	78.92 617	76.48 615	72.91 615	93.35 622	97.50 622	88.11 622	92.75 622	88.89 622	87.40 623

JetRed	61.02 612	61.05 613	82.56 612	46.09 603	56.80 611	83.19 613	63.76 612	59.26 614	63.61 607	69.29 615	68.85 615	66.59 609	47.62 604	61.57 612	74.09 617	45.58 609	66.14 616	46.59 606	45.06 610	63.17 611	49.58 612

ASD4	75.85 615	81.57 618	69.25 609	68.23 610	80.87 615	96.24 619	99.15 625	77.50 616	93.47 620	77.59 616	85.63 616	78.32 615	76.43 616	77.89 618	82.61 618	58.30 613	62.67 614	55.02 609	62.43 614	68.35 612	65.49 615

MADNet++	82.84 616	82.38 619	73.57 610	87.72 620	82.97 616	93.14 617	69.15 613	86.42 620	82.50 616	93.46 623	86.70 617	86.28 619	80.92 619	88.34 620	88.84 619	86.83 620	84.17 620	72.64 617	68.92 616	80.47 620	81.42 620

xxxxx1	85.63 620	90.31 621	96.68 621	76.54 613	80.57 612	97.44 622	96.86 622	85.53 617	88.53 617	88.68 618	91.71 619	94.23 621	92.93 620	90.02 621	91.98 620	70.60 616	70.39 617	73.68 618	81.46 619	74.61 614	79.86 617

tt_ll	85.63 620	90.31 621	96.68 621	76.54 613	80.57 612	97.44 622	96.86 622	85.53 617	88.53 617	88.68 618	91.71 619	94.23 621	92.93 620	90.02 621	91.98 620	70.60 616	70.39 617	73.68 618	81.46 619	74.61 614	79.86 617

ff	85.63 620	90.31 621	96.68 621	76.54 613	80.57 612	97.44 622	96.86 622	85.53 617	88.53 617	88.68 618	91.71 619	94.23 621	92.93 620	90.02 621	91.98 620	70.60 616	70.39 617	73.68 618	81.46 619	74.61 614	79.86 617

HaxPig	98.85 626	99.94 627	95.08 619	99.99 629	100.00 628	94.03 618	94.78 619	99.15 626	99.98 629	99.99 630	100.00 629	99.98 631	99.99 629	98.12 625	95.97 623	100.00 631	99.99 629	100.00 628	99.99 629	100.00 630	99.99 630

PML	97.88 624	100.00 630	96.45 620	98.01 624	97.88 625	100.00 627	99.35 626	96.88 623	97.72 624	100.00 631	97.36 624	97.38 625	99.60 626	100.00 632	96.32 624	99.99 629	97.55 624	100.00 628	96.01 625	99.18 626	87.92 625

MEDIAN_ROB	98.41 625	99.70 625	99.30 625	97.09 622	97.02 622	96.89 620	95.77 621	97.66 625	97.28 623	98.79 627	98.94 626	99.18 626	98.14 624	96.89 624	96.88 625	99.96 628	99.16 625	100.00 628	99.99 629	99.69 627	99.88 627

USTest	87.63 623	76.50 617	65.53 605	81.26 619	83.10 617	100.00 627	100.00 629	99.53 627	99.60 626	98.32 624	99.02 627	90.87 620	98.33 625	84.28 619	98.23 626	79.97 619	96.20 621	69.82 615	73.75 618	75.48 617	82.80 622

Anonymous_1	99.08 627	99.91 626	99.85 627	97.63 623	99.10 626	100.00 627	100.00 629	99.61 629	99.96 628	99.28 629	99.86 628	99.54 628	99.99 629	99.29 626	99.75 627	96.05 625	99.59 626	97.31 625	98.57 626	97.71 625	98.63 626

test_example2	99.39 629	99.98 629	99.99 628	100.00 632	99.98 627	99.72 626	99.99 628	97.34 624	100.00 630	100.00 631	100.00 629	96.42 624	96.66 623	99.97 628	99.96 628	100.00 631	99.97 628	98.66 626	99.15 627	100.00 630	100.00 632

ccccc	99.32 628	96.61 624	100.00 632	100.00 632	100.00 628	97.41 621	99.44 627	99.56 628	97.80 625	99.27 628	97.59 625	99.35 627	99.84 627	99.92 627	99.98 629	100.00 631	100.00 630	99.95 627	99.77 628	100.00 630	100.00 632

DPSMNet_ROB	99.91 632	100.00 630	99.99 628	99.99 629	100.00 628	100.00 627	100.00 629	99.98 631	100.00 630	98.35 625	100.00 629	99.84 629	100.00 631	99.98 629	99.99 630	100.00 631	100.00 630	100.00 628	100.00 631	100.00 630	100.00 632

DGTPSM_ROB	99.90 631	100.00 630	99.99 628	99.99 629	100.00 628	100.00 627	100.00 629	99.97 630	100.00 630	98.35 625	100.00 629	99.84 629	100.00 631	99.98 629	99.99 630	99.99 629	100.00 630	100.00 628	100.00 631	100.00 630	100.00 632

AVERAGE_ROB	99.62 630	99.95 628	98.81 624	100.00 632	100.00 628	98.08 625	95.47 620	100.00 632	100.00 630	100.00 631	100.00 629	100.00 633	100.00 631	100.00 632	99.99 630	100.00 631	100.00 630	100.00 628	100.00 631	100.00 630	100.00 632

RAFT-FEzeroshot	100.00 635	100.00 630	100.00 632	100.00 632	100.00 628	100.00 627	100.00 629	100.00 632	100.00 630	100.00 631	100.00 629	100.00 633	100.00 631	100.00 632	100.00 633	100.00 631	100.00 630	100.00 628	100.00 631	100.00 630	100.00 632

RAFT-FE	100.00 635	100.00 630	100.00 632	100.00 632	100.00 628	100.00 627	100.00 629	100.00 632	100.00 630	100.00 631	100.00 629	100.00 633	100.00 631	100.00 632	100.00 633	100.00 631	100.00 630	100.00 628	100.00 631	100.00 630	100.00 632

FlowAnything	100.00 635	100.00 630	100.00 632	100.00 632	100.00 628	100.00 627	100.00 629	100.00 632	100.00 630	100.00 631	100.00 629	100.00 633	100.00 631	100.00 632	100.00 633	100.00 631	100.00 630	100.00 628	100.00 631	100.00 630	100.00 632

Selective-RAFT-Error	100.00 635	100.00 630	100.00 632	100.00 632	100.00 628	100.00 627	100.00 629	100.00 632	100.00 630	100.00 631	100.00 629	100.00 633	100.00 631	100.00 632	100.00 633	100.00 631	100.00 630	100.00 628	100.00 631	100.00 630	100.00 632

tt	83.26 617	0.34 135	99.99 628	79.40 618	93.18 620	100.00 627	100.00 629	100.00 632	99.95 627	60.33 609	47.63 596	99.98 631	99.96 628	99.98 629	100.00 633	92.42 621	99.82 627	73.83 621	73.63 617	88.42 621	56.35 614

CasAABBNet	100.00 635	100.00 630	100.00 632	100.00 632	100.00 628	100.00 627	100.00 629	100.00 632	100.00 630	100.00 631	100.00 629	100.00 633	100.00 631	100.00 632	100.00 633	100.00 631	100.00 630	100.00 628	100.00 631	100.00 630	100.00 632

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Low-res two-view benchmark