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

MonStereo	0.44 13	0.23 37	1.44 51	0.05 34	0.77 332	1.17 18	0.01 9	3.17 51	0.72 9	0.28 35	0.18 35	0.06 15	0.04 1	0.54 9	0.17 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 330	0.00 1	0.01 22

Monster-pub-eth3d	0.44 13	0.23 37	1.44 51	0.05 34	0.77 332	1.17 18	0.01 9	3.17 51	0.72 9	0.28 35	0.18 35	0.06 15	0.04 1	0.55 10	0.17 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 330	0.00 1	0.01 22

MonSter	0.46 18	0.23 37	1.44 51	0.05 34	0.77 332	1.17 18	0.01 9	3.17 51	0.72 9	0.28 35	0.18 35	0.07 25	0.04 1	0.83 36	0.17 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 330	0.00 1	0.01 22

252Zero-FE	0.66 44	0.23 37	1.24 28	1.10 275	0.07 37	1.31 69	0.02 34	3.33 73	1.14 67	1.34 161	1.74 128	0.04 3	0.05 4	1.11 60	0.40 93	0.00 1	0.05 370	0.00 1	0.02 357	0.02 90	0.02 100

FlowAnything_test	0.51 25	0.33 119	2.09 135	0.15 102	0.15 121	1.71 121	0.03 43	1.76 11	0.49 3	1.10 156	0.77 76	0.03 1	0.05 4	0.61 16	0.66 157	0.05 443	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.10 293	0.02 100

LG-Stereo_L1	0.69 50	0.32 102	1.21 27	0.10 73	0.16 129	1.38 79	0.20 170	2.44 21	0.72 9	0.20 18	0.02 1	0.06 15	0.06 6	6.49 289	0.36 74	0.01 262	0.04 352	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.02 100

FS-TRT-Baseline	0.30 4	0.45 235	1.78 90	0.05 34	0.08 54	0.14 2	0.01 9	0.85 3	1.29 69	0.31 50	0.02 1	0.08 39	0.07 7	0.71 25	0.12 4	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.02 100
1853532: FS-TRT-Baseline: No-Enhancement Baseline for ETH3D Low-Res Two-View. Technical report (online)
FS-TRT-Harmonizegood	0.30 4	0.45 235	1.78 90	0.05 34	0.08 54	0.14 2	0.01 9	0.85 3	1.29 69	0.31 50	0.02 1	0.08 39	0.07 7	0.71 25	0.12 4	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.02 100
1853532: FS-TRT-Harmonize: Photometric Harmonization for ETH3D Low-Res Two-View. Technical report (online)
LG-Stereo_L2	0.64 42	0.33 119	1.46 56	0.10 73	0.18 154	1.30 67	0.19 164	3.53 100	0.72 9	0.20 18	0.02 1	0.06 15	0.07 7	4.19 186	0.36 74	0.01 262	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.02 100

MLG-Stereo_test3	0.45 15	0.31 88	1.35 40	0.06 44	0.17 139	1.30 67	0.01 9	3.52 98	0.77 20	0.15 10	0.07 20	0.06 15	0.07 7	0.74 28	0.22 35	0.02 362	0.06 391	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.02 100

Wavelet-MonSter	0.35 8	0.28 65	1.43 48	0.03 12	0.40 253	1.20 28	0.00 1	1.14 8	0.82 27	0.27 34	0.04 15	0.05 6	0.08 11	0.96 50	0.20 30	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 100

LG-G_1	0.62 38	0.31 88	1.19 20	0.07 54	0.11 87	1.81 132	0.02 34	3.74 118	0.88 46	0.23 25	0.03 8	0.09 48	0.08 11	3.39 155	0.27 55	0.02 362	0.08 427	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.02 100

LG-G	0.62 38	0.31 88	1.19 20	0.07 54	0.11 87	1.81 132	0.02 34	3.74 118	0.88 46	0.23 25	0.03 8	0.09 48	0.08 11	3.39 155	0.27 55	0.02 362	0.08 427	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.02 100

U	2.12 229	0.25 50	2.47 176	0.17 109	8.09 572	10.63 506	0.00 1	3.08 39	0.87 41	0.24 28	0.45 56	0.17 64	0.08 11	0.69 24	0.15 18	0.00 1	0.00 1	9.89 580	5.19 590	0.01 33	0.01 22

Monster-pub-mixall	0.72 57	0.39 177	0.98 5	0.04 27	0.12 101	1.23 35	0.01 9	2.74 29	0.86 36	0.86 142	0.39 52	0.07 25	0.09 15	6.24 266	0.32 65	0.01 262	0.02 269	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.03 156

monsterstereo	0.93 84	0.30 83	1.91 102	0.43 172	2.63 480	1.21 29	0.01 9	3.11 42	0.76 19	0.46 105	1.44 111	0.05 6	0.09 15	5.66 236	0.50 134	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

IGEV	0.50 24	0.22 31	1.52 61	0.08 63	1.85 440	1.34 74	0.37 217	2.03 14	0.93 56	0.29 40	0.08 24	0.07 25	0.09 15	0.90 45	0.22 35	0.02 362	0.04 352	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

DEFOM-Stereo	0.70 53	0.29 72	1.62 73	0.16 106	0.06 29	1.95 143	0.45 238	0.88 5	0.74 17	0.55 123	0.51 59	0.14 59	0.09 15	6.32 275	0.20 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

BStereo	0.94 85	0.43 218	8.86 504	0.53 184	0.44 262	1.17 18	0.09 99	3.17 51	1.00 60	0.54 121	0.19 38	0.36 123	0.10 19	1.04 55	0.78 190	0.01 262	0.01 188	0.02 460	0.03 374	0.02 90	0.06 260

Wave_Phase_stereo	1.19 127	0.43 218	8.86 504	0.53 184	0.44 262	5.87 424	0.09 99	3.42 88	1.00 60	0.54 121	0.19 38	0.36 123	0.10 19	1.04 55	0.78 190	0.01 262	0.01 188	0.02 460	0.03 374	0.02 90	0.06 260

BridgeDepth	0.38 11	0.26 57	1.19 20	0.01 1	0.04 14	1.19 24	0.03 43	2.97 35	0.73 14	0.21 22	0.02 1	0.15 61	0.10 19	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
Replicate-Monster	1.25 139	1.94 513	10.24 517	0.08 63	0.32 229	1.32 72	0.03 43	3.71 110	0.89 51	1.07 153	0.07 20	0.08 39	0.10 19	4.74 205	0.14 13	0.01 262	0.04 352	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.22 443

MLG-Stereo_test2	0.57 35	0.28 65	1.20 25	0.07 54	0.68 318	1.34 74	0.02 34	3.39 78	1.41 74	0.06 1	0.02 1	0.12 56	0.10 19	2.37 126	0.31 63	0.01 262	0.08 427	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.02 100

MLG-Stereo_test1	0.67 46	0.23 37	1.05 7	0.06 44	1.40 401	1.24 45	0.00 1	3.56 103	1.36 72	0.06 1	0.04 15	0.08 39	0.10 19	4.03 181	0.14 13	0.01 262	0.07 414	0.00 1	0.01 330	0.01 33	0.02 100

MLG-Stereo	0.72 57	0.23 37	1.13 11	0.06 44	0.16 129	1.24 45	0.00 1	3.84 126	1.40 73	0.06 1	0.03 8	0.08 39	0.10 19	5.71 240	0.16 19	0.01 262	0.06 391	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.02 100

LGtest1	0.42 12	0.33 119	1.42 45	0.13 99	0.16 129	0.98 14	0.01 9	2.30 19	0.96 57	0.21 22	0.07 20	0.08 39	0.10 19	1.10 59	0.31 63	0.01 262	0.09 439	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.02 100

MS-F	0.25 2	0.17 9	0.64 1	0.01 1	0.08 54	1.24 45	0.00 1	0.96 6	0.70 6	0.32 57	0.03 8	0.06 15	0.11 27	0.31 1	0.37 80	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

VIP-Stereo	0.76 63	0.66 335	2.08 134	0.09 70	0.27 201	1.99 151	0.11 112	3.32 71	0.80 22	0.48 108	1.27 104	0.28 102	0.11 27	3.06 144	0.41 95	0.00 1	0.05 370	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.12 365

SGD-Stereo	0.69 50	0.30 83	1.15 16	0.25 129	0.12 101	1.26 57	0.29 198	1.87 13	0.62 5	0.50 114	0.51 59	0.08 39	0.11 27	6.67 305	0.09 1	0.01 262	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.01 22

dual_stereo	0.56 33	0.32 102	1.08 9	0.07 54	0.11 87	0.77 10	0.03 43	3.60 105	1.17 68	0.12 5	0.03 8	0.20 75	0.11 27	2.77 136	0.51 135	0.00 1	0.14 484	0.00 1	0.16 452	0.00 1	0.02 100

rvit_stereo_0081	0.88 76	0.28 65	1.81 92	0.62 203	0.13 110	1.34 74	0.12 119	3.14 46	4.59 265	0.43 98	0.30 48	0.54 149	0.11 27	3.89 171	0.36 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

rvit_stereo_0082	0.88 76	0.28 65	1.81 92	0.62 203	0.13 110	1.34 74	0.12 119	3.14 46	4.59 265	0.43 98	0.30 48	0.54 149	0.11 27	3.89 171	0.36 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

HiDET	0.34 6	0.16 3	0.67 2	0.01 1	0.10 73	1.18 23	0.01 9	2.53 22	0.71 7	0.29 40	0.06 19	0.07 25	0.12 33	0.35 3	0.42 100	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

FSD	0.46 18	0.31 88	1.38 42	0.17 109	0.10 73	0.53 7	0.06 72	3.21 60	0.81 24	0.16 12	0.24 45	1.06 174	0.12 33	0.63 17	0.24 39	0.02 362	0.07 414	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

monsters	0.87 74	0.28 65	1.54 63	0.47 180	2.71 484	1.38 79	0.01 9	3.14 46	0.81 24	0.32 57	0.48 57	0.05 6	0.13 35	5.72 241	0.42 100	0.01 262	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

LG-Stereo	0.79 66	0.32 102	3.96 335	0.04 27	0.15 121	1.19 24	0.18 161	3.52 98	2.95 151	0.32 57	1.77 130	0.22 87	0.14 36	0.39 5	0.43 103	0.01 262	0.02 269	0.00 1	0.00 1	0.11 314	0.02 100

HART	1.68 171	0.67 339	2.72 204	0.04 27	0.27 201	1.72 124	0.04 51	5.60 247	3.16 172	1.44 162	7.73 341	2.41 222	0.15 37	6.44 282	0.62 148	0.00 1	0.12 469	0.00 1	0.00 1	0.24 442	0.17 415

castereo++	1.18 125	0.54 286	1.95 114	0.30 136	0.51 291	4.56 393	1.00 385	4.61 167	1.12 64	0.29 40	2.14 149	1.89 207	0.15 37	3.94 177	0.18 28	0.00 1	0.04 352	0.00 1	0.31 517	0.03 142	0.00 1

LCMNet	0.34 6	0.16 3	0.75 3	0.02 5	0.10 73	1.21 29	0.01 9	2.64 26	0.73 14	0.24 28	0.05 18	0.06 15	0.17 39	0.32 2	0.39 86	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

S2M2_XL	0.22 1	0.33 119	1.17 17	0.07 54	0.11 87	0.11 1	0.00 1	0.60 2	0.25 1	0.12 5	0.73 73	0.07 25	0.17 39	0.39 5	0.20 30	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
qwe	0.66 44	0.19 17	1.64 77	0.05 34	1.17 380	1.23 35	0.03 43	3.35 76	0.88 46	0.51 115	0.38 50	0.04 3	0.17 39	3.22 148	0.26 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

111111	0.97 90	0.19 17	1.49 59	0.06 44	1.12 374	1.43 88	0.05 64	4.77 182	1.70 80	0.44 100	2.88 170	0.09 48	0.17 39	4.66 203	0.20 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 293	0.01 22

4.5_new	0.49 21	0.17 9	1.73 88	0.06 44	0.30 214	1.23 35	0.07 82	3.11 42	0.87 41	0.45 102	0.66 68	0.05 6	0.19 43	0.67 20	0.26 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

4.5w-stereo	0.49 21	0.17 9	1.73 88	0.06 44	0.30 214	1.23 35	0.07 82	3.11 42	0.87 41	0.45 102	0.66 68	0.05 6	0.19 43	0.67 20	0.26 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

S2M2_L	0.46 18	0.39 177	1.17 17	0.37 160	0.17 139	1.14 16	0.01 9	1.46 10	1.83 86	0.19 17	0.87 85	0.13 58	0.19 43	0.57 11	0.43 103	0.01 262	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.21 418	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
fffft	0.97 90	0.29 72	1.69 85	0.03 12	0.05 18	2.12 163	0.65 298	3.44 91	1.87 88	0.34 65	0.60 63	0.23 89	0.20 46	6.69 306	0.89 221	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.18 395	0.09 312
1: 1. 1
IGEV-BASED-STEREO-	4.24 439	25.07 588	26.53 579	0.44 173	0.07 37	1.50 96	0.54 262	2.09 15	1.57 78	0.51 115	0.62 64	0.21 85	0.20 46	1.44 79	0.53 138	12.03 591	0.01 188	0.00 1	0.08 416	1.75 549	9.69 589

CAS++	1.18 125	0.55 290	1.99 119	0.17 109	0.27 201	1.85 136	0.63 291	8.48 352	3.07 166	1.71 169	2.32 153	0.18 67	0.20 46	1.91 112	0.30 58	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
CroCo-Stereo Lap2	1.24 136	0.88 398	3.39 287	0.95 251	4.59 550	0.47 6	0.08 91	3.51 97	2.80 143	1.17 159	2.24 150	1.57 195	0.20 46	1.48 82	1.14 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 360	0.12 365

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 67	0.33 119	2.51 178	0.25 129	0.53 296	1.93 141	0.27 193	5.07 203	1.05 62	0.47 107	0.68 70	0.64 155	0.22 50	0.95 49	0.65 153	0.00 1	0.05 370	0.00 1	0.19 473	0.03 142	0.16 410

RAStereo	0.68 48	0.42 207	3.15 267	0.18 115	0.52 295	1.17 18	0.02 34	3.16 50	0.98 59	0.51 115	1.43 110	0.16 63	0.22 50	0.75 30	0.83 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 251	0.02 100

water-stereo	0.70 53	0.29 72	3.07 261	0.08 63	0.07 37	1.54 99	0.15 142	4.01 136	1.41 74	0.59 126	1.31 106	0.26 95	0.24 52	0.43 7	0.39 86	0.02 362	0.06 391	0.00 1	0.02 357	0.02 90	0.01 22

XX-Stereo	2.71 297	0.38 173	5.96 449	2.25 459	2.20 462	1.54 99	0.21 175	5.44 238	3.05 164	2.28 182	16.16 485	7.03 394	0.24 52	6.19 261	0.79 194	0.00 1	0.15 491	0.00 1	0.23 491	0.13 346	0.04 202

MatchStereo	0.70 53	0.35 146	2.06 127	0.05 34	0.01 1	0.93 12	0.01 9	4.29 146	3.44 197	0.10 4	1.13 98	0.18 67	0.25 54	0.76 32	0.39 86	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

999	1.25 139	0.37 165	1.63 76	1.15 284	0.34 237	3.03 279	0.66 301	3.41 85	2.27 107	0.30 45	3.20 185	0.19 69	0.25 54	7.23 347	0.85 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 367	0.01 22

mms	1.03 105	0.54 286	1.58 68	0.05 34	0.36 243	1.52 98	0.08 91	2.97 35	1.84 87	0.38 75	2.94 173	0.32 114	0.25 54	6.82 312	0.39 86	0.00 1	0.04 352	0.00 1	0.00 1	0.17 380	0.28 472

AIO-Stereo	0.94 85	0.22 31	1.20 25	0.06 44	0.08 54	2.36 186	0.62 290	5.50 242	2.61 128	0.30 45	3.32 188	0.41 129	0.25 54	1.12 62	0.17 24	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.35 526	0.06 233	0.12 365

RSM++	1.02 103	0.24 49	1.33 38	0.86 234	0.04 14	2.78 244	0.30 204	2.63 25	2.67 131	0.48 108	1.95 137	0.52 146	0.25 54	5.50 232	0.57 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 460	0.11 314	0.09 312

MSKI-zero shot	2.00 219	0.36 158	2.15 143	0.81 223	0.25 191	2.69 234	0.29 198	6.16 274	2.34 115	4.31 237	7.52 331	3.70 279	0.25 54	8.42 427	0.41 95	0.01 262	0.13 479	0.00 1	0.25 499	0.03 142	0.02 100

XX-TBD	1.44 155	0.85 390	2.04 125	2.45 482	0.05 18	2.34 185	0.01 9	3.46 92	7.51 394	2.88 197	4.98 239	0.26 95	0.25 54	1.15 64	0.46 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CSFM-Stereo	0.36 9	0.16 3	0.83 4	0.01 1	0.10 73	1.19 24	0.00 1	2.37 20	0.71 7	0.52 118	0.04 15	0.07 25	0.26 61	0.36 4	0.43 103	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

tt45	1.09 114	0.35 146	1.49 59	0.39 165	0.23 185	3.50 321	0.14 136	3.35 76	1.81 83	0.36 69	2.04 140	0.27 98	0.26 61	6.84 314	0.63 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 367	0.03 156

ours_stereo	1.03 105	0.55 290	1.86 96	0.12 83	0.32 229	1.16 17	0.09 99	3.27 68	2.18 100	0.39 83	3.02 177	0.34 122	0.26 61	6.32 275	0.37 80	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.18 395	0.13 376

CAS	2.24 245	0.25 50	1.86 96	11.21 576	3.86 527	1.67 112	0.02 34	3.87 127	2.67 131	0.41 90	1.63 122	0.24 92	0.27 64	1.50 83	0.74 174	9.43 584	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.01 33	5.21 572

CroCo-Stereo	0.99 96	0.89 401	3.19 271	0.46 175	0.44 262	0.38 4	0.05 64	4.61 167	3.95 227	0.48 108	1.78 133	1.01 171	0.27 64	1.11 60	1.07 241	0.01 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 209	0.04 202
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
AIO_rvc	1.02 103	0.59 306	1.95 114	0.15 102	0.09 65	3.42 309	0.99 383	4.46 157	2.73 139	0.28 35	1.62 121	1.32 182	0.28 66	2.10 120	0.21 34	0.00 1	0.03 321	0.00 1	0.04 394	0.11 314	0.11 350

SMoEStereo_RVC	0.95 87	0.35 146	1.37 41	0.63 208	0.07 37	2.07 156	0.16 148	2.88 32	1.68 79	0.30 45	1.23 103	0.19 69	0.28 66	6.80 311	0.84 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 314	0.13 376

RSM	1.21 133	0.20 22	1.30 34	0.12 83	0.06 29	2.48 199	0.51 257	3.78 121	2.74 140	0.48 108	2.38 156	2.18 216	0.28 66	6.77 310	0.56 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 452	0.07 251	0.05 239

test_xeample3	1.08 112	0.43 218	3.39 287	0.49 181	0.05 18	2.58 214	0.93 376	3.32 71	1.77 82	0.23 25	0.23 42	0.19 69	0.28 66	6.34 277	0.85 206	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.26 506	0.06 233	0.10 336

DLNR-FE	24.70 588	50.76 608	90.20 619	98.11 627	97.18 625	1.38 79	0.12 119	22.82 579	3.09 170	1.07 153	2.93 172	0.72 159	0.29 70	6.93 321	2.29 348	38.52 607	0.38 547	0.00 1	0.30 514	76.91 621	0.09 312

AIO_test	0.90 82	0.40 188	1.67 82	0.14 100	0.16 129	2.97 273	0.83 349	3.61 106	2.67 131	0.29 40	0.71 72	1.50 192	0.29 70	2.37 126	0.13 10	0.00 1	0.04 352	0.00 1	0.08 416	0.03 142	0.03 156

rvit_0105_6	1.26 141	0.87 394	4.85 394	0.61 201	0.07 37	1.60 104	0.32 206	3.79 124	5.87 317	0.25 31	0.26 46	1.09 175	0.29 70	4.60 201	0.62 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.06 260

IGEVStereo-DCA	1.06 111	0.45 235	2.06 127	0.32 144	0.06 29	2.74 236	0.84 355	3.71 110	2.27 107	0.39 83	0.16 27	0.20 75	0.29 70	6.47 286	0.87 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 452	0.06 233	0.06 260

rrr	1.05 109	0.45 235	3.18 270	0.32 144	0.06 29	2.74 236	0.95 381	3.49 94	1.12 64	0.39 83	0.16 27	0.20 75	0.29 70	6.47 286	0.87 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 482	0.06 233	0.10 336

DLNR_Zeroshot_test	24.70 588	50.77 609	90.11 618	98.11 627	97.34 626	1.38 79	0.12 119	22.79 578	3.09 170	1.07 153	2.95 174	0.71 158	0.29 70	6.93 321	2.29 348	38.56 608	0.37 546	0.00 1	0.30 514	76.73 620	0.09 312

CASnet	0.98 92	0.32 102	1.62 73	0.65 211	0.07 37	2.11 161	0.14 136	3.50 95	4.03 233	3.77 226	1.41 109	0.31 111	0.29 70	0.80 34	0.57 142	0.01 262	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)
Selective-IGEV	1.23 135	0.18 12	1.13 11	0.07 54	0.17 139	2.38 190	0.54 262	6.10 270	2.51 121	0.41 90	3.20 185	0.26 95	0.29 70	6.94 326	0.16 19	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.11 434	0.04 173	0.10 336

AdaDepth	0.57 35	0.22 31	2.33 161	0.12 83	1.26 386	1.59 103	0.07 82	1.03 7	0.97 58	0.21 22	0.42 53	0.08 39	0.30 78	2.28 124	0.26 46	0.01 262	0.01 188	0.00 1	0.20 476	0.01 33	0.01 22

HUF	1.05 109	0.64 323	2.33 161	0.35 157	0.22 180	3.09 284	0.41 228	3.73 117	2.89 147	0.36 69	2.71 166	0.33 118	0.30 78	2.28 124	0.23 37	0.00 1	0.61 560	0.00 1	0.00 1	0.15 360	0.39 489

AIO-test1	2.22 244	0.76 365	2.78 215	0.30 136	4.38 538	2.48 199	0.96 382	5.59 246	14.64 511	0.74 135	2.86 169	0.92 167	0.30 78	5.64 234	1.67 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 374	0.17 380	0.14 387

rvit_stereo_0081_aga	0.76 63	0.51 267	3.29 278	0.11 80	0.25 191	1.73 125	0.22 177	3.68 108	2.54 125	0.26 33	0.16 27	0.27 98	0.30 78	1.31 72	0.36 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 331	0.04 202

UniTT-Stereo	0.83 72	0.33 119	1.98 117	0.92 244	1.27 389	0.54 8	0.11 112	1.35 9	2.94 150	1.67 168	2.09 142	0.20 75	0.31 82	1.57 86	1.07 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 367	0.01 22

CES	1.56 163	0.35 146	1.44 51	0.42 168	7.70 571	2.66 232	0.13 129	4.89 188	2.53 123	0.25 31	1.10 93	0.33 118	0.31 82	1.61 90	0.58 146	0.01 262	0.02 269	0.00 1	0.00 1	0.54 504	6.26 576

NLMM	0.89 81	0.41 199	1.62 73	0.08 63	1.21 383	1.25 50	0.07 82	3.62 107	2.11 96	0.31 50	1.57 117	0.15 61	0.32 84	3.77 169	1.18 258	0.02 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.02 100

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 141	0.42 207	2.36 166	0.59 199	1.26 386	2.43 195	0.01 9	3.29 69	7.76 407	1.71 169	2.78 168	0.27 98	0.32 84	1.16 66	0.58 146	0.04 431	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.10 336

CREStereo++_RVC	1.59 165	0.39 177	2.26 157	0.36 158	0.01 1	1.67 112	0.01 9	2.95 33	8.12 418	3.69 223	7.44 330	0.47 140	0.32 84	0.74 28	0.39 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 578	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
GREAT-IGEV	0.72 57	0.29 72	1.91 102	1.31 305	0.40 253	1.41 86	0.08 91	2.29 18	2.48 118	0.18 15	0.69 71	0.10 54	0.34 87	1.72 95	0.37 80	0.00 1	0.09 439	0.00 1	0.22 488	0.10 293	0.41 494

NLCSM	1.08 112	0.49 256	2.02 124	0.11 80	2.11 455	1.27 63	0.16 148	3.92 128	2.41 117	0.59 126	3.08 181	0.22 87	0.35 88	3.19 147	1.55 291	0.02 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.02 100

MM-Stereo_test2	0.99 96	0.29 72	2.26 157	1.34 309	0.12 101	1.78 129	0.53 259	4.71 179	3.31 188	0.76 136	0.80 81	0.50 145	0.35 88	1.86 106	0.73 172	0.00 1	0.05 370	0.00 1	0.07 411	0.26 446	0.06 260

RAFT-Stereo-weight	1.67 170	0.31 88	1.57 66	0.97 256	0.15 121	3.19 297	0.77 333	5.06 201	6.19 346	4.96 259	3.38 194	2.83 233	0.35 88	2.87 139	0.74 174	0.01 262	0.06 391	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.02 100

MGS-Stereo	1.10 115	0.26 57	2.45 170	0.58 197	0.06 29	1.84 134	0.67 304	2.16 16	3.42 195	1.03 148	6.13 282	0.49 142	0.36 91	1.43 78	0.62 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 501	0.00 1

LoS	0.91 83	0.34 135	2.10 140	0.38 164	0.13 110	2.47 197	0.26 190	5.00 199	2.74 140	0.89 143	0.21 41	0.49 142	0.36 91	1.97 113	0.67 159	0.02 362	0.02 269	0.00 1	0.00 1	0.06 233	0.01 22
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	1.20 130	0.60 310	2.00 121	0.26 131	0.08 54	2.73 235	0.68 305	5.00 199	2.52 122	0.29 40	1.32 107	0.37 125	0.36 91	6.94 326	0.44 109	0.00 1	0.07 414	0.00 1	0.00 1	0.17 380	0.07 283

xyz-stereo-finetune	1.20 130	0.44 226	2.19 153	0.08 63	0.05 18	3.16 295	0.68 305	3.41 85	2.58 127	0.81 140	1.77 130	0.68 156	0.37 94	6.20 263	1.63 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.02 100

FoundationStereo	0.26 3	0.29 72	1.25 30	0.24 127	0.10 73	0.41 5	0.07 82	0.57 1	0.80 22	0.24 28	0.03 8	0.09 48	0.37 94	0.46 8	0.12 4	0.03 410	0.03 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

LL-Strereo2	1.86 195	0.83 387	2.33 161	0.36 158	0.17 139	3.79 356	1.52 424	5.82 261	4.04 235	4.43 240	2.51 160	4.23 300	0.37 94	5.66 236	0.99 235	0.00 1	0.02 269	0.00 1	0.05 400	0.06 233	0.11 350

EGLCR-Stereo	1.04 108	0.20 22	2.00 121	1.14 283	0.16 129	2.50 201	0.11 112	4.96 193	2.61 128	0.79 138	0.07 20	1.46 190	0.37 94	3.96 178	0.23 37	0.01 262	0.05 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 283

GIP-stereo	0.70 53	0.44 226	1.70 86	1.52 338	0.75 328	1.48 91	0.05 64	4.18 142	1.10 63	0.18 15	0.42 53	0.58 152	0.38 98	0.65 19	0.46 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 209	0.01 22

fffy	1.13 122	0.51 267	2.15 143	1.01 261	0.09 65	2.30 183	0.19 164	4.07 137	1.13 66	0.16 12	2.66 163	0.20 75	0.38 98	6.98 328	0.35 71	0.00 1	0.06 391	0.00 1	0.00 1	0.14 356	0.16 410

testlalala	1.50 160	0.41 199	1.67 82	0.98 257	0.31 225	4.00 369	0.90 372	5.26 223	2.17 99	6.56 348	3.61 202	1.74 201	0.38 98	1.21 68	0.42 100	0.00 1	0.02 269	0.00 1	0.29 508	0.01 33	0.01 22

4D-IteraStereo	1.72 175	0.86 391	3.01 243	0.09 70	2.86 489	3.57 332	1.06 391	3.92 128	5.31 292	5.28 273	1.02 88	3.92 285	0.38 98	1.83 104	1.04 240	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.07 251	0.09 312

NLMM1	1.00 99	0.35 146	1.19 20	0.05 34	1.14 377	1.25 50	0.03 43	3.42 88	2.22 102	0.49 113	1.61 120	0.14 59	0.39 102	6.21 265	1.38 273	0.01 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

Zero-FE251	0.62 38	0.53 281	2.17 151	0.37 160	0.30 214	1.84 134	0.06 72	2.60 24	0.31 2	2.21 174	0.23 42	0.09 48	0.39 102	0.67 20	0.52 137	0.01 262	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.07 283

3.75w	0.62 38	0.16 3	1.33 38	0.02 5	1.27 389	1.25 50	0.01 9	3.23 62	0.87 41	0.38 75	0.23 42	0.07 25	0.40 104	2.96 141	0.26 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

castereo	0.87 74	0.60 310	1.07 8	0.34 154	0.17 139	1.89 137	0.79 339	4.84 186	2.05 92	0.65 132	2.55 161	0.31 111	0.40 104	1.02 53	0.38 85	0.01 262	0.09 439	0.00 1	0.24 494	0.03 142	0.02 100

ff7	1.12 116	0.57 298	2.06 127	0.03 12	0.07 37	2.80 247	0.84 355	3.71 110	2.27 107	0.38 75	1.06 89	0.20 75	0.40 104	7.12 339	0.49 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 452	0.09 281	0.06 260

ffff	1.12 116	0.57 298	2.06 127	0.03 12	0.07 37	2.80 247	0.84 355	3.71 110	2.27 107	0.38 75	1.06 89	0.20 75	0.40 104	7.12 339	0.49 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 452	0.09 281	0.06 260

11t	1.12 116	0.57 298	2.06 127	0.03 12	0.07 37	2.80 247	0.84 355	3.71 110	2.27 107	0.38 75	1.06 89	0.20 75	0.40 104	7.12 339	0.49 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 452	0.09 281	0.06 260

anonymousdsp	1.12 116	0.59 306	1.66 78	0.03 12	0.07 37	2.81 255	0.82 345	4.07 137	2.30 113	0.41 90	1.12 97	0.30 107	0.40 104	7.05 332	0.49 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 460	0.10 293	0.05 239

ccc-4	1.12 116	0.57 298	2.06 127	0.03 12	0.07 37	2.80 247	0.84 355	3.71 110	2.27 107	0.38 75	1.06 89	0.20 75	0.40 104	7.12 339	0.49 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 452	0.09 281	0.06 260

GLC_STEREO	0.75 61	0.29 72	1.19 20	0.55 191	0.01 1	1.98 149	0.57 277	3.07 38	3.02 163	0.90 144	1.48 113	0.19 69	0.40 104	0.93 47	0.36 74	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.02 100

SCV_C0	1.40 152	0.49 256	3.06 260	0.12 83	0.21 176	2.29 178	0.09 99	6.46 294	3.81 216	0.63 129	2.00 139	0.24 92	0.41 112	7.31 350	0.43 103	0.01 262	0.05 370	0.00 1	0.21 482	0.16 367	0.07 283

IGEV-Stereo+	1.69 172	0.43 218	1.59 69	0.37 160	3.10 493	2.10 159	0.07 82	1.86 12	0.91 53	0.39 83	0.03 8	0.20 75	0.41 112	7.05 332	0.16 19	0.02 362	0.07 414	0.00 1	0.18 467	5.14 568	9.77 591

IGEV-Stereo	1.12 116	0.59 306	1.66 78	0.03 12	0.07 37	2.82 258	0.82 345	4.09 140	2.30 113	0.41 90	1.11 94	0.30 107	0.41 112	7.05 332	0.49 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 460	0.10 293	0.05 239
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test-3	1.86 195	0.21 28	2.46 173	1.03 264	0.22 180	1.38 79	0.83 349	4.65 176	5.04 282	7.26 383	1.78 133	4.10 295	0.41 112	6.53 295	0.76 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 508	0.18 395	0.14 387

test_1	1.85 194	0.21 28	2.45 170	1.02 262	0.22 180	1.37 78	0.82 345	4.66 178	5.06 283	7.02 366	1.73 127	4.09 293	0.41 112	6.51 292	0.76 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 508	0.18 395	0.14 387

4.25_new	0.52 26	0.18 12	1.42 45	0.03 12	0.88 344	1.23 35	0.04 51	3.18 55	0.85 33	0.32 57	0.77 76	0.05 6	0.42 117	0.83 36	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 26	0.18 12	1.42 45	0.03 12	0.88 344	1.23 35	0.04 51	3.18 55	0.85 33	0.32 57	0.77 76	0.05 6	0.42 117	0.83 36	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 26	0.18 12	1.43 48	0.03 12	0.88 344	1.23 35	0.04 51	3.18 55	0.85 33	0.32 57	0.77 76	0.05 6	0.42 117	0.83 36	0.12 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

3.25w_new	0.45 15	0.25 50	1.29 31	0.02 5	0.08 54	1.25 50	0.01 9	3.39 78	0.91 53	0.33 63	0.16 27	0.07 25	0.42 117	0.57 11	0.25 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

3.25w	0.45 15	0.25 50	1.29 31	0.02 5	0.08 54	1.25 50	0.01 9	3.39 78	0.91 53	0.33 63	0.16 27	0.06 15	0.42 117	0.57 11	0.25 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

model_zeroshot	1.52 161	0.42 207	4.10 352	1.25 293	0.11 87	3.04 280	0.14 136	5.79 259	2.84 145	3.12 204	3.65 203	2.05 214	0.42 117	2.38 128	0.71 168	0.01 262	0.10 451	0.00 1	0.20 476	0.02 90	0.04 202

test_for_model	6.81 500	27.63 592	2.16 150	21.79 589	16.18 590	3.48 317	0.94 378	5.88 263	3.72 209	7.62 399	2.72 167	1.03 173	0.42 117	0.58 14	0.35 71	9.03 582	2.28 573	0.00 1	0.05 400	23.91 597	6.49 577

zero-FE	0.88 76	0.27 62	2.12 142	0.21 121	1.63 412	1.75 126	0.83 349	3.08 39	0.61 4	0.15 10	0.13 26	0.29 105	0.44 124	3.38 154	1.07 241	0.02 362	0.02 269	0.00 1	0.05 400	1.47 543	0.03 156

Pointernet	0.84 73	0.35 146	2.00 121	0.12 83	0.13 110	1.77 127	0.06 72	4.87 187	2.53 123	0.14 9	2.11 145	0.76 162	0.44 124	1.02 53	0.32 65	0.00 1	0.04 352	0.00 1	0.15 449	0.02 90	0.01 22

knoymous	1.36 150	0.21 28	1.68 84	0.20 117	0.49 284	1.58 101	0.11 112	5.15 207	2.40 116	4.62 247	1.77 130	4.56 318	0.45 126	3.23 149	0.63 151	0.00 1	0.02 269	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.01 22

test_3	1.88 200	0.22 31	2.75 208	0.96 253	0.22 180	1.28 66	0.77 333	4.62 169	5.87 317	6.55 347	1.84 135	4.28 306	0.45 126	6.48 288	0.76 182	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.28 507	0.17 380	0.14 387

GEAStereo	0.59 37	0.22 31	1.14 14	0.16 106	0.19 166	1.96 146	0.73 321	3.39 78	0.84 28	0.52 118	0.65 65	0.19 69	0.48 128	0.83 36	0.14 13	0.00 1	0.03 321	0.00 1	0.00 1	0.17 380	0.12 365

GSStereo	0.75 61	0.22 31	1.14 14	0.69 217	0.19 166	1.96 146	0.73 321	4.64 173	2.10 94	0.31 50	0.65 65	0.43 134	0.48 128	0.83 36	0.14 13	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.12 438	0.17 380	0.13 376

GS-Stereo							0.73 321	4.64 173	2.10 94	0.31 50	0.65 65	0.43 134	0.48 128	0.83 36	0.14 13	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.12 438	0.17 380	0.13 376

DDF-Stereo	0.95 87	0.28 65	1.59 69	0.30 136	1.76 431	1.79 130	0.83 349	3.02 37	0.78 21	0.17 14	0.09 25	0.28 102	0.49 131	4.53 198	1.13 250	0.02 362	0.04 352	0.00 1	0.11 434	1.70 547	0.04 202

GMStereo	1.83 192	0.99 423	4.55 379	0.57 196	0.05 18	2.53 205	0.01 9	4.95 191	11.14 479	3.52 216	2.24 150	0.53 148	0.49 131	3.76 168	0.80 197	0.20 502	0.00 1	0.00 1	0.12 438	0.12 331	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
3.5w_stereo	0.69 50	0.23 37	1.44 51	0.02 5	0.14 116	1.24 45	0.03 43	3.53 100	0.90 52	0.20 18	1.48 113	0.07 25	0.50 133	3.73 166	0.30 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

testlalala_base	3.12 335	0.48 252	2.79 219	2.14 446	1.98 447	4.13 375	0.64 295	6.16 274	2.09 93	2.38 184	4.08 211	1.80 203	0.50 133	1.65 91	0.72 170	12.33 593	2.33 575	0.00 1	0.31 517	14.56 587	1.32 540

testlalala2	2.15 235	0.44 226	2.44 169	9.24 570	6.30 561	3.64 336	0.18 161	4.63 170	2.55 126	3.73 224	4.17 214	3.14 250	0.51 135	1.08 58	0.26 46	0.00 1	0.10 451	0.00 1	0.44 538	0.11 314	0.03 156

MaDis-Stereo	0.80 67	0.69 347	3.02 245	0.33 149	1.83 438	1.22 32	0.06 72	3.41 85	1.49 76	0.31 50	0.38 50	0.42 133	0.51 135	1.14 63	1.21 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 209	0.05 239

test_4	2.38 267	0.34 135	2.68 196	0.08 63	0.11 87	3.69 342	1.14 399	3.33 73	3.34 193	4.03 233	17.35 505	3.31 257	0.51 135	6.28 269	1.15 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 434	0.16 367	0.01 22

StereoVision	2.25 250	0.72 352	4.00 342	1.03 264	2.64 481	1.91 139	0.28 194	5.83 262	4.43 255	1.89 172	10.65 412	3.88 284	0.52 138	5.13 221	1.98 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 281	0.03 156

rvit_0105_4	1.38 151	0.98 420	5.52 437	0.61 201	0.05 18	1.62 107	0.41 228	3.95 132	5.80 314	0.31 50	0.73 73	1.37 183	0.53 139	4.89 213	0.78 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.04 202

Occ-G	0.98 92	0.38 173	1.82 94	0.15 102	0.18 154	1.45 90	0.69 310	3.15 49	2.25 106	1.45 163	0.59 61	5.06 339	0.54 140	0.75 30	0.77 188	0.00 1	0.03 321	0.00 1	0.17 460	0.16 367	0.01 22

BridgeDepth_RVC	0.36 9	0.20 22	1.10 10	0.02 5	0.29 212	0.97 13	0.00 1	2.19 17	0.73 14	0.13 8	0.17 34	0.09 48	0.55 141	0.68 23	0.13 10	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
IGEV-RUCA	0.81 70	0.15 1	1.13 11	0.52 183	0.32 229	2.13 164	0.51 257	3.46 92	1.71 81	0.95 146	0.16 27	0.24 92	0.55 141	2.81 138	0.41 95	0.12 481	0.21 522	0.20 534	0.25 499	0.21 418	0.20 437

gcap-zeroshot	1.87 199	0.44 226	4.24 357	0.53 184	0.51 291	3.12 289	0.75 329	6.42 292	3.91 223	3.75 225	1.67 125	7.79 409	0.55 141	2.61 134	0.53 138	0.02 362	0.21 522	0.00 1	0.23 491	0.00 1	0.05 239

asd	0.49 21	0.16 3	1.57 66	0.04 27	0.72 326	1.24 45	0.05 64	2.80 30	0.84 28	0.45 102	0.50 58	0.06 15	0.56 144	0.58 14	0.24 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

2.5w	0.68 48	0.23 37	1.29 31	0.04 27	0.31 225	1.26 57	0.09 99	3.24 64	0.86 36	0.42 95	0.59 61	0.03 1	0.56 144	4.36 194	0.24 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

GCAP-BAT	1.77 180	0.49 256	2.78 215	0.66 212	0.16 129	3.76 353	0.80 341	3.72 116	3.27 183	3.68 222	5.03 241	3.66 276	0.56 144	5.82 244	0.65 153	0.00 1	0.05 370	0.00 1	0.24 494	0.01 33	0.01 22

rvit_stereo_0075_2	2.00 219	0.32 102	5.49 432	0.60 200	1.98 447	1.77 127	0.10 105	7.24 321	5.70 307	2.90 198	4.06 210	3.11 249	0.56 144	5.32 226	0.76 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.16 410

AIO-test2	2.70 296	1.23 456	3.52 299	1.24 291	3.05 492	2.65 229	0.06 72	6.30 282	15.40 520	2.58 188	7.30 327	0.48 141	0.57 148	5.36 227	0.96 230	3.06 567	0.00 1	0.00 1	0.01 330	0.16 367	0.15 398

LoS_RVC	1.26 141	1.43 474	1.91 102	0.42 168	3.77 525	1.71 121	0.04 51	2.58 23	2.49 120	0.42 95	2.58 162	0.30 107	0.57 148	1.71 92	0.66 157	0.01 262	0.02 269	0.00 1	0.00 1	0.02 90	4.49 569

DilatedVolume-Stereo	1.13 122	0.41 199	2.75 208	1.04 269	0.11 87	2.21 172	0.10 105	2.96 34	1.32 71	2.40 185	2.09 142	0.33 118	0.58 150	5.62 233	0.43 103	0.03 410	0.06 391	0.00 1	0.14 445	0.04 173	0.04 202

SCV	1.59 165	0.58 303	2.57 184	2.72 495	0.31 225	2.15 167	0.79 339	6.88 313	2.72 136	0.20 18	2.68 164	0.68 156	0.58 150	7.60 366	0.41 95	0.00 1	0.03 321	0.00 1	0.22 488	0.37 482	0.24 454

MyStereo07	1.31 145	0.79 376	1.61 71	1.03 264	1.11 372	2.63 225	0.46 239	5.48 239	2.24 105	0.64 131	1.48 113	0.27 98	0.59 152	7.03 331	0.45 113	0.00 1	0.09 439	0.00 1	0.01 330	0.11 314	0.09 312

iRaftStereo_RVC	1.62 168	0.68 342	1.98 117	0.67 213	0.05 18	2.99 275	0.04 51	5.36 232	3.74 211	3.82 227	4.96 237	2.54 225	0.62 153	3.35 153	0.97 233	0.00 1	0.07 414	0.00 1	0.00 1	0.30 457	0.27 468

CREStereo	0.98 92	0.42 207	1.86 96	0.07 54	0.22 180	1.65 110	0.02 34	4.07 137	6.33 352	0.72 134	1.54 116	0.43 134	0.64 154	1.22 69	0.44 109	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
MM-Stereo_test3	1.83 192	0.59 306	1.93 106	1.43 326	3.99 531	2.44 196	0.81 343	5.81 260	6.70 368	1.73 171	4.79 230	1.23 181	0.65 155	3.30 150	0.85 206	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.33 470	0.05 239

4w-stereo	0.55 31	0.18 12	1.39 43	0.02 5	0.35 240	1.26 57	0.06 72	3.13 45	0.86 36	0.28 35	0.82 83	0.06 15	0.67 156	1.59 88	0.25 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

trnet	0.99 96	0.37 165	1.89 100	0.08 63	0.19 166	1.68 115	0.02 34	4.12 141	6.41 356	0.70 133	1.57 117	0.46 139	0.67 156	1.15 64	0.41 95	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

StereoAnything_RVC	1.52 161	7.77 569	2.81 221	0.05 34	0.02 4	1.11 15	0.06 72	3.26 66	0.75 18	0.12 5	0.02 1	0.07 25	0.68 158	6.69 306	0.13 10	0.02 362	0.08 427	0.00 1	0.00 1	6.69 575	0.02 100

2.25w	0.67 46	0.20 22	1.40 44	0.04 27	0.13 110	1.21 29	0.05 64	3.23 62	0.87 41	0.36 69	1.17 101	0.07 25	0.69 159	3.67 164	0.30 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

test-1	1.82 190	0.45 235	5.42 427	0.89 238	0.41 258	2.14 165	0.56 268	5.75 253	4.15 245	3.28 209	5.11 242	3.61 273	0.70 160	1.53 85	1.56 293	0.02 362	0.34 541	0.00 1	0.08 416	0.02 90	0.30 476

TestStereo	1.74 178	1.02 427	3.64 311	0.20 117	0.28 209	1.33 73	0.01 9	5.24 218	4.01 232	3.18 205	4.97 238	2.07 215	0.70 160	7.32 351	0.75 180	0.02 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.00 1

TANstereo	1.20 130	0.49 256	2.04 125	0.34 154	0.10 73	1.80 131	0.01 9	3.40 84	4.10 241	4.37 239	4.82 232	0.41 129	0.70 160	0.94 48	0.46 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

gasm-f	0.81 70	0.25 50	1.66 78	0.16 106	0.28 209	2.77 243	0.91 373	3.39 78	0.84 28	0.52 118	3.10 182	0.19 69	0.71 163	0.73 27	0.28 57	0.00 1	0.03 321	0.00 1	0.00 1	0.21 418	0.12 365

asda	0.52 26	0.19 17	1.61 71	0.03 12	0.61 309	1.26 57	0.08 91	3.20 58	0.84 28	0.41 90	0.29 47	0.05 6	0.72 164	0.77 33	0.26 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

DIP-Stereo	1.97 217	0.64 323	2.95 238	0.17 109	0.10 73	4.83 400	0.13 129	8.60 360	4.06 240	6.42 339	4.92 236	0.44 138	0.72 164	3.57 162	1.80 317	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.05 209	0.04 202
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
plain	1.34 146	0.51 267	5.09 409	0.30 136	0.05 18	1.58 101	0.08 91	4.47 159	3.77 215	0.42 95	1.76 129	0.60 154	0.74 166	6.11 257	0.94 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 492	0.02 100

MIF-Stereo (partial)	1.29 144	0.33 119	3.02 245	0.03 12	1.12 374	1.26 57	0.13 129	4.46 157	3.75 212	0.35 68	2.39 157	0.31 111	0.74 166	6.09 256	1.76 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 263	0.04 202

rvit_stereo_0080	0.88 76	0.51 267	3.12 264	0.07 54	0.12 101	1.31 69	0.37 217	3.78 121	3.29 186	0.56 124	1.13 98	0.40 126	0.76 168	1.71 92	0.47 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.04 202

whm_eth	0.88 76	0.51 267	3.12 264	0.07 54	0.12 101	1.31 69	0.37 217	3.78 121	3.29 186	0.56 124	1.13 98	0.40 126	0.76 168	1.71 92	0.47 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.04 202

GCAP-Stereo	0.95 87	0.62 319	1.99 119	0.30 136	0.03 12	1.66 111	0.01 9	4.43 155	3.00 160	1.63 167	1.17 101	1.39 184	0.76 168	1.31 72	0.55 140	0.00 1	0.03 321	0.00 1	0.00 1	0.12 331	0.02 100

TRStereo	2.36 265	3.10 536	4.70 388	1.99 419	2.08 452	2.61 220	1.11 397	8.79 367	3.73 210	3.19 206	3.04 178	3.96 286	0.77 171	5.92 247	1.44 277	0.03 410	0.14 484	0.00 1	0.29 508	0.08 263	0.25 458

R-Stereo Train	2.44 273	0.32 102	1.93 106	0.94 247	0.16 129	3.67 338	0.61 287	6.37 286	3.08 167	9.14 459	17.44 506	1.80 203	0.77 171	1.76 99	0.70 164	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.03 156

RAFT-Stereo	2.44 273	0.32 102	1.93 106	0.94 247	0.16 129	3.67 338	0.61 287	6.37 286	3.08 167	9.14 459	17.44 506	1.80 203	0.77 171	1.76 99	0.70 164	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.03 156
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_0105_5	1.48 158	0.89 401	5.43 428	0.46 175	0.04 14	1.60 104	0.60 284	4.65 176	5.90 320	0.76 136	1.59 119	1.75 202	0.78 174	4.20 188	0.88 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.06 260

AE-Stereo	1.44 155	0.32 102	2.69 198	1.58 352	0.20 173	2.24 175	0.59 279	6.01 266	5.70 307	1.18 160	3.17 184	1.02 172	0.78 174	1.73 96	0.83 201	0.02 362	0.18 509	0.00 1	0.29 508	0.11 314	0.07 283

RALCasStereoNet	1.93 210	1.01 425	2.75 208	1.88 398	1.75 429	2.88 267	0.18 161	4.64 173	4.36 252	2.27 181	5.14 243	2.22 218	0.79 176	7.10 338	1.00 237	0.00 1	0.34 541	0.00 1	0.00 1	0.10 293	0.16 410

s12784h	1.89 203	0.30 83	2.57 184	0.11 80	0.09 65	4.18 376	0.13 129	6.61 301	7.44 393	3.62 219	4.28 219	0.59 153	0.81 177	6.61 300	0.46 117	0.01 262	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.00 1

BUS	2.49 280	0.32 102	3.05 255	0.46 175	0.46 270	7.12 453	0.50 254	9.05 372	4.69 270	6.11 312	6.15 283	5.29 345	0.83 178	3.91 173	1.77 314	0.01 262	0.03 321	0.03 479	0.00 1	0.04 173	0.00 1

NINENet	3.09 331	0.56 296	3.22 273	1.61 357	1.37 399	7.12 453	0.50 254	11.88 460	5.63 305	6.63 349	8.40 356	5.29 345	0.83 178	6.51 292	1.77 314	0.15 489	0.07 414	0.07 508	0.00 1	0.09 281	0.00 1

CRE-IMP	1.95 212	0.35 146	2.68 196	0.27 135	0.17 139	3.90 362	0.85 361	5.14 205	2.87 146	5.74 284	4.14 213	3.49 267	0.83 178	6.40 280	1.80 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 293	0.19 430

MM-Stereo_test1	1.57 164	0.36 158	2.19 153	1.17 286	0.35 240	2.39 191	0.56 268	4.53 162	5.21 289	3.67 221	1.65 124	0.40 126	0.84 181	6.90 319	0.80 197	0.00 1	0.03 321	0.00 1	0.00 1	0.31 462	0.03 156

FE-Mocha	1.79 182	0.44 226	4.10 352	0.83 229	0.23 185	3.23 300	0.16 148	7.48 328	2.19 101	5.05 264	5.62 270	2.84 234	0.85 182	1.81 102	0.67 159	0.00 1	0.05 370	0.00 1	0.20 476	0.02 90	0.05 239

2.75w_new	0.55 31	0.23 37	1.43 48	0.04 27	0.12 101	1.25 50	0.08 91	3.20 58	0.86 36	0.39 83	0.16 27	0.07 25	0.88 183	1.99 114	0.24 39	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

GMStereo_Zeroshot	2.77 302	1.98 516	5.14 413	1.53 343	0.36 243	3.56 329	0.10 105	5.57 245	5.91 322	6.89 361	7.02 316	8.50 430	0.91 184	6.01 252	1.65 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 407	0.01 22

EAI-Stereo	2.31 258	0.44 226	2.72 204	0.68 214	0.56 300	3.51 324	2.62 458	11.42 445	4.14 244	2.09 173	7.23 325	1.21 180	0.91 184	5.67 238	1.51 285	0.01 262	0.25 535	0.00 1	0.88 557	0.04 173	0.26 464

tg	1.96 215	0.64 323	2.15 143	0.68 214	0.12 101	4.40 389	0.04 51	5.74 252	4.19 247	4.00 231	5.23 253	2.58 226	0.93 186	7.12 339	0.77 188	0.00 1	0.02 269	0.00 1	0.00 1	0.31 462	0.25 458

PMTNet	1.41 153	0.37 165	2.06 127	0.26 131	0.15 121	2.94 271	0.34 212	3.39 78	5.33 294	1.00 147	1.27 104	0.28 102	0.93 186	4.04 182	0.74 174	5.00 570	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.01 22

depthmonostereo	1.01 101	0.50 260	3.16 268	0.12 83	0.09 65	1.43 88	0.04 51	4.97 194	1.51 77	0.90 144	1.46 112	0.98 170	0.94 188	3.45 159	0.46 117	0.02 362	0.10 451	0.00 1	0.02 357	0.04 173	0.01 22

WCG-NET	1.24 136	0.43 218	1.46 56	0.33 149	0.08 54	2.14 165	1.08 396	3.09 41	6.86 373	2.73 192	3.43 196	0.74 160	0.94 188	0.89 44	0.33 67	0.00 1	0.04 352	0.00 1	0.00 1	0.10 293	0.05 239

PSM-softLoss	2.24 245	0.34 135	3.42 291	1.81 387	0.17 139	2.74 236	0.39 223	6.17 276	2.92 148	6.26 326	6.29 293	2.96 239	0.97 190	8.68 442	1.71 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.02 100

KMStereo	2.24 245	0.34 135	3.42 291	1.81 387	0.17 139	2.74 236	0.39 223	6.17 276	2.92 148	6.26 326	6.29 293	2.96 239	0.97 190	8.68 442	1.71 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.02 100

anonymousdsp2	1.78 181	0.39 177	3.40 289	1.10 275	0.04 14	3.63 335	0.50 254	7.80 333	2.77 142	2.91 199	2.88 170	3.17 252	1.01 192	5.15 222	0.43 103	0.00 1	0.01 188	0.02 460	0.15 449	0.05 209	0.12 365

UDGNet	2.73 300	7.09 565	3.90 334	2.71 493	0.06 29	2.98 274	0.20 170	4.63 170	8.58 435	2.69 189	2.70 165	0.95 169	1.01 192	6.27 268	1.51 285	1.28 554	0.00 1	5.24 578	0.94 559	1.70 547	0.13 376

AnonymousM	2.71 297	6.75 562	0.98 5	0.73 218	0.06 29	2.41 193	0.53 259	5.30 225	3.05 164	4.75 254	2.09 142	1.89 207	1.01 192	1.88 110	0.51 135	0.01 262	0.02 269	17.42 586	4.76 586	0.02 90	0.01 22

IGEV-FE	2.13 231	0.50 260	4.90 396	1.41 323	0.18 154	2.63 225	0.36 214	7.80 333	3.87 218	5.04 262	5.42 263	4.72 323	1.03 195	3.48 160	0.80 197	0.00 1	0.16 500	0.00 1	0.18 467	0.17 380	0.04 202

IGEV_Zeroshot_test	2.13 231	0.50 260	4.91 398	1.41 323	0.18 154	2.62 223	0.36 214	7.80 333	3.87 218	5.04 262	5.42 263	4.77 325	1.03 195	3.43 157	0.79 194	0.00 1	0.16 500	0.00 1	0.18 467	0.17 380	0.04 202

DisPM	2.43 271	0.32 102	3.04 250	1.76 379	0.18 154	3.46 312	0.65 298	5.13 204	4.88 278	8.59 443	7.04 319	2.84 234	1.03 195	8.85 454	0.83 201	0.01 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.02 100

NLSM3	0.78 65	0.33 119	1.31 35	0.06 44	1.93 445	1.22 32	0.05 64	3.26 66	1.87 88	0.34 65	0.87 85	0.12 56	1.04 198	2.53 133	0.74 174	0.01 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.00 1

3w_stereo	0.53 30	0.23 37	1.53 62	0.03 12	0.02 4	1.25 50	0.02 34	3.34 75	0.88 46	0.44 100	0.43 55	0.07 25	1.04 198	1.04 55	0.26 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

WCG-NET（raft）	1.49 159	0.50 260	1.55 64	0.21 121	0.08 54	2.15 167	1.01 387	2.72 27	6.26 347	2.79 193	3.06 180	4.38 311	1.04 198	3.53 161	0.26 46	0.00 1	0.12 469	0.00 1	0.00 1	0.10 293	0.08 299

ACRE	2.41 268	1.08 436	5.11 410	0.55 191	2.05 450	2.65 229	0.78 338	5.26 223	4.67 269	7.59 398	9.20 372	1.70 199	1.08 201	3.74 167	2.18 344	0.01 262	0.18 509	0.02 460	0.08 416	0.22 425	0.10 336

Pruner-Stereo	2.49 280	0.40 188	2.46 173	1.80 385	0.25 191	3.51 324	0.77 333	6.03 267	4.92 279	8.91 453	6.09 278	4.45 313	1.11 202	6.99 329	2.11 337	0.02 362	0.00 1	0.02 460	0.00 1	0.01 33	0.04 202

DFGA-Net	2.78 303	1.91 511	7.35 485	1.52 338	0.36 243	3.36 307	0.20 170	6.64 303	5.93 323	4.88 257	6.31 295	2.18 216	1.12 203	7.43 357	5.98 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 482	0.04 202

rvit_stereo_ft	1.00 99	0.78 375	3.84 331	0.84 231	0.36 243	1.23 35	0.24 183	3.81 125	3.76 214	0.37 72	0.87 85	0.74 160	1.12 203	1.18 67	0.76 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.06 260

RAFT-Test	2.17 238	0.36 158	3.40 289	1.05 272	0.34 237	4.90 402	0.69 310	6.27 280	3.98 228	4.65 251	7.02 316	6.30 378	1.12 203	1.81 102	0.99 235	0.01 262	0.17 505	0.00 1	0.34 523	0.02 90	0.02 100

RALAANet	2.46 278	1.09 438	3.70 317	2.55 488	0.80 337	3.37 308	0.15 142	7.44 327	5.54 300	5.65 282	6.01 277	3.54 270	1.13 206	6.34 277	1.58 295	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.05 400	0.21 418	0.03 156

CIPLG	2.47 279	1.10 440	4.71 389	0.63 208	2.15 458	2.67 233	0.77 333	5.19 210	4.73 273	7.85 408	9.56 387	1.72 200	1.14 207	4.20 188	2.34 351	0.01 262	0.19 515	0.02 460	0.09 427	0.23 432	0.08 299

Anonymous3	1.76 179	0.44 226	6.37 462	0.33 149	0.50 287	4.33 381	0.54 262	4.43 155	2.48 118	2.21 174	3.24 187	1.53 194	1.14 207	5.64 234	1.29 265	0.17 495	0.23 529	0.00 1	0.00 1	0.12 331	0.15 398

IPLGR_C	2.44 273	1.17 451	4.94 399	0.62 203	2.08 452	2.65 229	0.80 341	5.60 247	4.79 276	7.87 409	9.23 374	1.67 198	1.15 209	3.43 157	2.23 346	0.01 262	0.19 515	0.02 460	0.08 416	0.22 425	0.10 336

GMOStereo	1.81 186	0.47 245	2.09 135	0.10 73	0.27 201	1.49 92	0.89 368	4.40 150	4.51 260	8.16 421	6.97 310	2.96 239	1.15 209	1.42 74	0.88 216	0.00 1	0.14 484	0.00 1	0.00 1	0.23 432	0.03 156

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IGEV-Stereo++	0.74 60	0.23 37	1.31 35	0.06 44	1.62 411	1.95 143	0.01 9	3.29 69	1.81 83	0.38 75	1.68 126	0.10 54	1.16 214	0.91 46	0.19 29	0.01 262	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.01 22

DA	1.19 127	0.37 165	1.94 109	0.62 203	0.30 214	6.06 429	0.59 279	5.55 243	2.23 103	0.37 72	2.42 158	0.41 129	1.17 215	1.24 70	0.16 19	0.01 262	0.06 391	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.20 437

GGEV	1.19 127	0.37 165	1.94 109	0.62 203	0.30 214	6.06 429	0.59 279	5.55 243	2.23 103	0.37 72	2.42 158	0.41 129	1.17 215	1.24 70	0.16 19	0.01 262	0.06 391	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.20 437

rvit_0105_3	1.71 174	0.90 404	5.93 448	0.78 221	0.02 4	1.62 107	1.69 434	5.15 207	5.99 331	2.22 177	1.64 123	1.97 212	1.17 215	4.19 186	0.92 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.03 156

rvit_stereo_0083	1.03 105	0.26 57	3.09 262	0.49 181	0.09 65	1.27 63	0.24 183	2.72 27	4.60 267	0.38 75	0.77 76	0.78 163	1.18 218	4.35 193	0.33 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.03 156

IGEV++	1.14 124	0.51 267	1.66 78	0.55 191	0.08 54	2.52 202	1.01 387	6.51 298	3.16 172	0.59 126	2.11 145	0.43 134	1.18 218	1.44 79	0.79 194	0.00 1	0.05 370	0.00 1	0.05 400	0.11 314	0.11 350

PFNet+	2.35 263	0.31 88	3.69 314	0.79 222	0.17 139	3.15 294	0.75 329	4.52 161	6.30 349	7.90 412	6.34 297	2.53 224	1.18 218	7.72 377	1.62 299	0.03 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.03 156

DCRE	1.79 182	0.68 342	2.55 182	1.66 365	0.27 201	1.27 63	0.05 64	4.57 166	4.04 235	3.30 211	9.24 379	3.83 283	1.20 221	2.08 119	0.67 159	0.00 1	0.12 469	0.00 1	0.24 494	0.04 173	0.09 312

DN-CSS_ROB	2.69 293	1.40 473	5.34 425	2.31 470	0.75 328	3.14 291	0.06 72	6.11 271	3.87 218	5.34 275	12.18 445	2.34 221	1.22 222	7.84 383	1.48 281	0.03 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 476	0.03 156

dd	2.16 236	1.22 454	4.82 392	0.68 214	0.12 101	1.39 85	0.17 157	5.14 205	11.22 483	2.70 191	3.51 201	1.52 193	1.23 223	5.08 218	3.96 417	0.12 481	0.01 188	0.04 491	0.21 482	0.07 251	0.01 22

2w_stereo	0.56 33	0.19 17	1.31 35	0.03 12	0.10 73	1.22 32	0.04 51	3.42 88	0.81 24	0.79 138	0.73 73	0.07 25	1.24 224	0.81 35	0.37 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

ARAFT	3.13 336	1.11 443	7.34 484	0.42 168	0.14 116	4.52 392	2.99 468	7.41 326	5.97 327	8.85 451	7.06 320	5.20 343	1.25 225	8.49 431	1.44 277	0.00 1	0.03 321	0.00 1	0.00 1	0.33 470	0.11 350

GANet-ADL	2.20 242	0.50 260	3.27 277	2.02 426	0.11 87	2.21 172	0.48 242	8.64 362	6.79 371	4.56 245	5.83 274	3.98 287	1.27 226	2.68 135	1.43 276	0.04 431	0.08 427	0.02 460	0.00 1	0.15 360	0.03 156

OCTAStereo	2.24 245	0.33 119	3.03 247	2.04 431	0.10 73	3.45 311	0.43 232	6.50 295	3.17 175	6.84 356	5.20 249	2.65 227	1.33 227	8.18 414	1.56 293	0.01 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.01 22

rafts_anoy	1.72 175	0.79 376	2.58 186	2.03 429	1.75 429	2.47 197	0.16 148	5.48 239	6.01 333	3.24 208	2.11 145	1.92 211	1.33 227	3.08 145	1.13 250	0.01 262	0.18 509	0.00 1	0.01 330	0.03 142	0.07 283

NF-Stereo	2.24 245	0.33 119	3.00 241	2.04 431	0.10 73	3.46 312	0.43 232	6.51 298	3.17 175	6.84 356	5.24 254	2.67 230	1.34 229	8.17 413	1.53 288	0.01 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.01 22

RE-Stereo	2.25 250	0.33 119	3.03 247	2.04 431	0.10 73	3.47 314	0.43 232	6.50 295	3.18 178	6.84 356	5.20 249	2.65 227	1.34 229	8.18 414	1.58 295	0.01 262	0.00 1	0.01 428	0.00 1	0.02 90	0.01 22

TVStereo	2.25 250	0.33 119	3.03 247	2.04 431	0.10 73	3.47 314	0.43 232	6.50 295	3.18 178	6.84 356	5.20 249	2.65 227	1.34 229	8.18 414	1.58 295	0.01 262	0.00 1	0.01 428	0.00 1	0.02 90	0.01 22

raft+_RVC	1.79 182	0.84 388	2.32 160	2.40 477	0.85 342	1.38 79	0.09 99	6.36 284	4.75 275	2.85 196	5.46 265	1.17 179	1.36 232	4.54 199	0.91 225	0.00 1	0.10 451	0.00 1	0.00 1	0.11 314	0.22 443

cross-raft	2.03 223	0.35 146	2.78 215	1.10 275	0.16 129	3.77 354	0.48 242	7.03 319	3.75 212	5.06 265	5.55 268	6.26 375	1.41 233	1.75 97	0.89 221	0.01 262	0.07 414	0.00 1	0.19 473	0.03 142	0.03 156

sAnonymous2	1.35 148	1.66 495	8.14 496	0.55 191	0.46 270	1.23 35	0.24 183	4.00 134	3.47 198	0.40 88	1.11 94	0.23 89	1.42 234	0.96 50	0.57 142	0.01 262	0.00 1	0.00 1	0.20 476	2.07 553	0.22 443

CroCo_RVC	1.35 148	1.66 495	8.14 496	0.55 191	0.46 270	1.23 35	0.24 183	4.00 134	3.47 198	0.40 88	1.11 94	0.23 89	1.42 234	0.96 50	0.57 142	0.01 262	0.00 1	0.00 1	0.20 476	2.07 553	0.22 443

MyStereo8	2.88 317	1.19 452	5.03 404	1.61 357	3.75 523	4.30 380	0.07 82	6.14 272	6.16 342	6.22 321	9.64 390	4.28 306	1.45 236	2.05 118	4.76 436	0.00 1	0.16 500	0.00 1	0.14 445	0.26 446	0.43 499

MC-Stereo	1.47 157	0.36 158	2.54 181	1.99 419	0.12 101	1.90 138	0.12 119	4.47 159	2.83 144	3.31 212	3.44 197	0.56 151	1.47 237	5.39 229	0.47 124	0.00 1	0.04 352	0.00 1	0.21 482	0.07 251	0.04 202

GCST	9.08 531	17.31 583	3.98 340	52.92 607	10.66 579	11.29 514	0.20 170	6.97 316	6.47 360	9.46 467	4.68 228	4.75 324	1.51 238	9.34 475	1.31 266	8.19 580	0.05 370	22.38 589	0.34 523	6.17 573	3.53 562

PSM-adaLoss	1.88 200	0.40 188	2.86 229	0.12 83	0.19 166	3.75 352	0.71 316	5.23 212	2.96 154	5.86 293	4.33 222	3.45 260	1.51 238	5.40 230	0.69 162	0.01 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 263	0.09 312

ROB_FTStereo_v2	1.91 208	0.41 199	2.85 225	0.12 83	0.19 166	3.71 344	0.73 321	5.23 212	2.95 151	5.86 293	4.36 225	3.46 262	1.51 238	5.86 246	0.69 162	0.01 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 263	0.08 299

ROB_FTStereo	1.90 206	0.42 207	2.86 229	0.12 83	0.19 166	3.71 344	0.75 329	5.24 218	2.95 151	5.87 298	4.26 218	3.41 258	1.51 238	5.80 243	0.65 153	0.01 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 263	0.08 299

RAFT-IKP	1.90 206	0.42 207	2.83 222	0.12 83	0.18 154	3.50 321	0.64 295	5.24 218	2.96 154	5.86 293	4.34 223	3.50 269	1.51 238	5.99 251	0.76 182	0.01 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 263	0.08 299

Patchmatch Stereo++	1.95 212	0.40 188	2.86 229	0.12 83	0.18 154	3.74 349	0.66 301	5.24 218	2.96 154	5.86 293	4.32 220	3.46 262	1.52 243	6.88 316	0.70 164	0.01 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 263	0.09 312
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
HUI-Stereo	1.80 185	0.41 199	2.85 225	0.12 83	0.18 154	3.72 347	0.65 298	5.23 212	2.97 158	5.87 298	4.34 223	3.45 260	1.52 243	3.93 176	0.65 153	0.02 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 263	0.10 336

iGMRVC	1.96 215	0.40 188	2.88 234	0.12 83	0.19 166	3.74 349	0.73 321	5.23 212	2.97 158	5.87 298	4.37 226	3.48 266	1.52 243	6.73 309	0.74 174	0.02 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 263	0.08 299

iRAFT	1.95 212	0.40 188	2.86 229	0.12 83	0.18 154	3.74 349	0.66 301	5.24 218	2.96 154	5.86 293	4.32 220	3.46 262	1.52 243	6.88 316	0.70 164	0.01 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 263	0.09 312

AdaStereo	3.09 331	0.58 303	3.04 250	2.84 501	0.48 281	4.08 371	1.29 413	12.16 475	7.77 408	6.03 305	9.62 388	5.79 363	1.53 247	4.56 200	1.93 330	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.
sCroCo_RVC	1.21 133	0.65 329	5.16 415	1.09 274	1.29 393	0.92 11	0.19 164	3.92 128	2.68 134	0.30 45	3.04 178	0.52 146	1.56 248	1.58 87	0.78 190	0.09 472	0.25 535	0.00 1	0.00 1	0.07 251	0.11 350

1w_stereo	0.64 42	0.16 3	1.24 28	0.09 70	0.50 287	1.19 24	0.08 91	3.24 64	0.84 28	0.48 108	2.37 155	0.04 3	1.57 249	0.84 43	0.10 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

rvit_105_1	2.44 273	0.80 380	5.08 408	1.77 381	0.09 65	1.95 143	3.62 487	5.62 250	8.21 422	4.85 256	2.07 141	3.15 251	1.58 250	7.08 336	2.71 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 330	0.04 173	0.08 299

RAFT+CT+SA	2.36 265	0.71 351	2.46 173	0.83 229	2.26 466	3.18 296	0.93 376	6.82 312	5.48 296	2.55 187	8.07 350	1.64 196	1.59 251	8.54 433	1.15 253	0.02 362	0.00 1	0.00 1	0.38 528	0.19 403	0.36 486

FACV-RUCA	2.21 243	0.34 135	3.59 304	1.30 303	2.90 490	2.22 174	1.25 407	7.98 339	5.71 312	3.59 218	7.21 323	1.14 177	1.60 252	3.12 146	1.46 280	0.01 262	0.03 321	0.10 516	0.04 394	0.35 476	0.17 415

MoCha-V2	1.41 153	0.42 207	2.61 190	0.81 223	0.23 185	2.53 205	0.20 170	4.81 184	3.16 172	0.82 141	3.15 183	0.30 107	1.61 253	6.66 304	0.40 93	0.00 1	0.20 519	0.00 1	0.24 494	0.05 209	0.02 100

Reg-Stereo(zero)	1.60 167	0.19 17	2.59 187	0.45 174	0.47 279	1.64 109	0.23 181	3.22 61	5.87 317	4.29 236	3.01 175	4.49 316	1.64 254	2.47 131	1.16 255	0.00 1	0.08 427	0.00 1	0.13 444	0.01 33	0.10 336

NLSM1	1.01 101	0.27 62	1.17 17	0.19 116	2.24 464	1.26 57	0.10 105	3.53 100	1.97 90	0.46 105	0.83 84	0.08 39	1.66 255	5.92 247	0.47 124	0.02 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

WQFJA1	1.89 203	0.52 275	2.85 225	0.81 223	1.68 420	3.60 333	0.16 148	5.37 233	5.98 328	2.24 178	4.18 215	0.89 165	1.68 256	6.02 254	1.48 281	0.01 262	0.10 451	0.00 1	0.05 400	0.04 173	0.06 260

WQFJX1	1.89 203	0.52 275	2.85 225	0.81 223	1.68 420	3.60 333	0.16 148	5.37 233	5.98 328	2.24 178	4.18 215	0.89 165	1.68 256	6.02 254	1.48 281	0.01 262	0.10 451	0.00 1	0.05 400	0.04 173	0.06 260

RAFT-RH_RVC	3.96 418	0.46 243	2.93 237	1.55 347	0.42 261	3.14 291	0.14 136	3.70 109	5.98 328	11.25 510	32.23 568	5.29 345	1.68 256	8.13 407	2.14 340	0.08 467	0.00 1	0.00 1	0.03 374	0.01 33	0.00 1

ICVP	2.32 260	0.38 173	2.89 236	0.92 244	0.70 323	2.55 209	0.87 366	9.97 399	3.99 229	4.13 234	8.97 369	2.71 231	1.69 259	2.52 132	3.52 405	0.05 443	0.24 534	0.01 428	0.01 330	0.11 314	0.13 376
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
G2L-ROB	3.43 370	0.77 368	3.89 333	1.71 373	1.16 379	4.51 391	0.44 236	11.70 453	5.70 307	7.51 395	5.34 262	11.24 478	1.71 260	7.66 371	5.10 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 331	0.10 336

CFNet-RSSM	2.11 228	0.33 119	2.71 202	1.04 269	0.30 214	3.21 299	0.41 228	6.67 305	6.96 376	5.62 281	4.58 227	5.40 350	1.71 260	1.86 106	0.87 213	0.00 1	0.08 427	0.00 1	0.32 519	0.02 90	0.02 100

Gwc-CoAtRS	2.02 222	0.33 119	2.61 190	1.04 269	0.30 214	3.56 329	0.40 227	5.89 264	5.94 324	5.08 266	5.01 240	5.55 353	1.72 262	1.60 89	0.91 225	0.01 262	0.09 439	0.00 1	0.25 499	0.01 33	0.02 100

GwcNet-ADL	2.65 292	0.48 252	3.84 331	0.82 227	0.33 235	2.04 155	0.69 310	8.07 340	9.42 446	6.05 306	6.66 303	4.14 297	1.73 263	5.40 230	3.01 377	0.08 467	0.06 391	0.00 1	0.00 1	0.06 233	0.03 156

NOSS_ROB	3.30 349	0.46 243	2.62 192	2.08 437	1.01 366	5.60 416	0.74 327	10.37 413	11.48 486	5.15 268	8.43 357	5.67 359	1.73 263	7.97 391	2.34 351	0.02 362	0.06 391	0.00 1	0.00 1	0.07 251	0.14 387

MIM_Stereo	2.50 283	0.75 362	4.26 358	1.18 287	0.11 87	3.08 282	0.33 210	6.07 269	3.28 185	5.01 261	10.12 396	4.29 308	1.74 265	8.06 402	1.27 263	0.00 1	0.12 469	0.00 1	0.01 330	0.18 395	0.15 398

IPLG	2.43 271	0.66 335	4.77 391	0.54 188	0.31 225	3.01 277	0.26 190	6.15 273	5.55 301	7.69 401	6.21 288	1.89 207	1.74 265	7.19 345	2.35 353	0.01 262	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.24 442	0.12 365

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 229	0.58 303	2.43 168	1.27 296	0.16 129	1.60 104	0.14 136	5.17 209	5.90 320	7.10 372	10.10 395	3.06 246	1.74 265	1.87 108	0.97 233	0.01 262	0.02 269	0.00 1	0.00 1	0.23 432	0.02 100

PSMNet-RUCA	5.60 471	4.62 551	11.61 522	10.29 574	7.55 570	7.08 452	1.94 441	12.01 465	10.52 472	3.90 228	11.88 436	4.43 312	1.75 268	7.56 364	4.24 424	1.68 561	0.12 469	4.78 576	0.67 550	4.74 566	0.68 524

CFNet_ucs	3.07 330	0.44 226	4.05 347	0.54 188	0.37 247	3.08 282	0.19 164	9.80 394	8.49 432	7.64 400	12.62 451	5.67 359	1.76 269	4.96 215	1.51 285	0.00 1	0.04 352	0.01 428	0.00 1	0.09 281	0.11 350

RAFT-345	3.27 346	0.41 199	2.88 234	1.02 262	0.21 176	2.63 225	0.48 242	3.76 120	5.51 299	7.35 388	24.88 546	4.25 302	1.76 269	8.15 409	2.13 339	0.01 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

NRIStereo	2.14 233	0.35 146	2.65 195	1.10 275	0.14 116	3.05 281	0.86 363	5.35 230	3.18 178	6.24 323	3.36 193	4.17 299	1.82 271	8.12 406	2.01 332	0.00 1	0.10 451	0.00 1	0.00 1	0.12 331	0.19 430

dad	4.66 456	1.89 510	5.51 435	0.94 247	0.09 65	2.16 169	0.37 217	7.10 320	14.43 509	10.13 486	16.84 494	14.97 512	1.90 272	6.82 312	4.15 422	1.09 551	0.11 462	4.08 574	0.46 539	0.17 380	0.06 260

11t1	1.62 168	0.26 57	2.53 180	2.37 476	0.24 188	2.58 214	0.06 72	6.66 304	3.00 160	3.40 214	3.01 175	1.14 177	1.94 273	4.18 185	0.91 225	0.01 262	0.02 269	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.03 156

x	1.73 177	0.28 65	2.49 177	1.91 402	0.17 139	2.10 159	0.83 349	8.74 365	3.55 204	3.28 209	2.12 148	3.10 248	1.96 274	2.90 140	1.12 248	0.00 1	0.02 269	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.03 156

AEACV	0.80 67	0.29 72	1.70 86	0.96 253	0.24 188	2.03 154	0.88 367	3.50 95	0.88 46	0.34 65	0.20 40	0.29 105	2.01 275	1.77 101	0.33 67	0.00 1	0.03 321	0.00 1	0.29 508	0.10 293	0.09 312

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 384	1.29 467	12.46 529	1.53 343	0.98 360	3.48 317	0.81 343	11.99 464	4.40 254	4.33 238	11.05 423	8.83 435	2.02 276	4.52 197	1.66 304	0.01 262	0.14 484	0.00 1	0.68 551	0.86 528	0.44 501

CFNet_pseudo	2.81 306	0.42 207	4.04 346	0.33 149	0.24 188	2.59 217	0.12 119	8.20 343	7.66 400	7.04 369	10.42 405	6.56 385	2.05 277	4.88 209	1.53 288	0.00 1	0.02 269	0.01 428	0.00 1	0.05 209	0.07 283

ccs_rob	2.81 306	0.42 207	4.06 348	0.33 149	0.25 191	2.59 217	0.12 119	8.19 342	7.68 401	7.02 366	10.37 404	6.54 381	2.06 278	4.88 209	1.53 288	0.00 1	0.02 269	0.01 428	0.00 1	0.05 209	0.07 283

raft_robust	2.64 291	1.20 453	2.62 192	1.10 275	0.28 209	1.50 96	0.12 119	6.28 281	9.04 439	6.80 354	7.19 322	3.73 281	2.13 279	9.06 462	1.07 241	0.03 410	0.12 469	0.00 1	0.21 482	0.17 380	0.22 443

PFNet	2.93 321	0.40 188	5.51 435	2.13 445	0.84 341	3.11 288	0.75 329	6.78 309	4.79 276	9.98 483	6.00 276	4.78 326	2.13 279	8.33 421	2.11 337	0.19 499	0.06 391	0.00 1	0.11 434	0.20 407	0.35 484

DMCA	2.82 308	0.64 323	4.45 370	1.61 357	0.89 348	3.86 360	0.57 277	9.18 376	5.10 285	6.24 323	6.49 300	7.17 401	2.13 279	3.31 151	4.73 434	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.02 100

G2L-Stereo	3.40 366	0.93 414	4.73 390	1.61 357	2.05 450	2.88 267	0.60 284	8.94 369	5.84 316	7.42 390	7.33 329	8.61 432	2.16 282	8.44 429	6.11 457	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 442	0.18 419

DeepPruner_ROB	3.52 379	1.14 448	4.06 348	1.12 282	1.65 415	3.65 337	0.83 349	13.96 512	4.47 259	7.80 405	10.84 416	7.05 398	2.16 282	8.14 408	3.08 380	0.07 462	0.03 321	0.00 1	0.01 330	0.32 466	0.06 260

iRaft-Stereo_20w	2.56 285	0.35 146	4.98 401	0.37 160	0.67 316	3.47 314	0.59 279	12.57 488	3.89 221	6.10 311	6.23 290	1.49 191	2.24 284	6.65 303	0.86 211	0.00 1	0.19 515	0.00 1	0.33 521	0.08 263	0.22 443

PS-NSSS	3.90 412	1.84 506	4.55 379	0.87 235	2.95 491	4.10 373	2.00 443	10.77 426	8.23 423	6.75 350	14.63 476	5.01 337	2.24 284	8.41 426	2.91 374	0.33 521	0.03 321	0.83 557	0.00 1	0.82 526	0.70 525

DDVS	3.59 385	0.53 281	4.53 375	2.02 426	1.27 389	6.63 442	0.49 252	8.73 364	4.10 241	7.14 374	7.63 338	12.68 494	2.25 286	8.69 444	4.09 421	0.08 467	0.20 519	0.01 428	0.00 1	0.14 356	0.59 520

EKT-Stereo	1.91 208	0.48 252	2.77 213	2.19 451	4.36 537	1.42 87	0.24 183	4.63 170	3.51 200	2.94 200	3.47 198	3.55 271	2.25 286	5.26 224	0.85 206	0.04 431	0.12 469	0.00 1	0.09 427	0.06 233	0.05 239

G2L-Stereo_test	3.57 383	0.86 391	3.66 312	2.79 499	1.52 407	4.11 374	1.17 403	11.35 442	6.27 348	7.97 415	8.87 363	9.39 442	2.26 288	6.55 296	4.33 425	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.22 425	0.13 376

Any-RAFT	2.18 240	0.25 50	1.94 109	1.37 316	0.80 337	5.01 405	0.56 268	8.51 353	5.58 304	4.01 232	4.85 234	5.44 351	2.26 288	2.45 130	0.35 71	0.00 1	0.15 491	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.02 100

IPLGR	2.28 254	0.51 267	6.00 450	0.15 102	0.15 121	1.99 151	0.22 177	6.34 283	6.04 334	6.80 354	5.76 271	2.87 236	2.31 290	4.88 209	1.28 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 281	0.18 419

DEFOM-Stereo_RVC	0.98 92	2.14 519	1.55 64	0.88 236	0.26 198	0.56 9	0.04 51	2.80 30	0.86 36	0.30 45	0.80 81	0.21 85	2.33 291	6.17 260	0.37 80	0.00 1	0.07 414	0.00 1	0.17 460	0.01 33	0.01 22

AFF-stereo	2.59 289	0.68 342	2.35 165	1.55 347	0.17 139	1.67 112	0.08 91	5.75 253	6.60 365	6.20 320	12.13 442	6.16 372	2.36 292	4.75 206	1.11 247	0.02 362	0.02 269	0.00 1	0.00 1	0.23 432	0.05 239

MyStereo06	2.35 263	0.66 335	4.54 376	1.10 275	0.96 357	2.57 212	0.10 105	9.30 380	4.05 237	5.22 270	6.09 278	5.95 367	2.38 293	3.00 142	0.73 172	0.01 262	0.08 427	0.00 1	0.01 330	0.13 346	0.15 398

PCWNet_CMD	2.99 325	0.39 177	4.02 343	0.39 165	0.26 198	2.53 205	0.15 142	9.24 378	9.22 441	7.12 373	11.53 432	6.94 392	2.41 294	4.02 180	1.33 268	0.01 262	0.02 269	0.02 460	0.00 1	0.05 209	0.07 283

MSMDNet	2.99 325	0.39 177	4.02 343	0.40 167	0.25 191	2.53 205	0.16 148	9.35 382	9.25 442	7.08 371	11.39 427	6.93 391	2.43 295	4.01 179	1.34 270	0.01 262	0.02 269	0.02 460	0.00 1	0.05 209	0.07 283

MLCV	3.44 373	0.88 398	5.60 439	1.39 319	0.25 191	4.36 384	0.33 210	7.25 322	7.28 388	9.17 461	12.24 447	5.09 340	2.47 296	9.15 465	3.23 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 293	0.02 100

OMP-Stereo	3.03 327	0.93 414	2.72 204	4.21 553	0.51 291	2.19 170	1.25 407	6.19 278	6.00 332	7.99 417	6.21 288	8.50 430	2.49 297	9.44 480	1.74 312	0.01 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 263	0.05 239

MultiAttention	13.72 564	0.34 135	3.24 276	2.22 457	1.79 434	56.78 613	83.85 617	18.93 558	15.06 517	8.16 421	20.91 526	13.25 497	2.53 298	33.18 589	6.90 472	0.20 502	0.06 391	0.74 554	1.00 560	2.69 559	2.60 559

BSDual-CNN	2.69 293	0.32 102	3.05 255	0.46 175	0.46 270	7.13 455	1.63 430	9.05 372	4.69 270	6.11 312	6.15 283	6.26 375	2.54 299	3.91 173	1.91 324	0.01 262	0.03 321	0.03 479	0.00 1	0.04 173	0.00 1

psmg	3.10 334	0.32 102	3.05 255	0.54 188	0.46 270	8.68 480	2.84 465	9.87 395	4.69 270	8.08 418	8.69 360	6.26 375	2.54 299	3.91 173	1.91 324	0.01 262	0.04 352	0.06 502	0.00 1	0.11 314	0.00 1

raftrobust	1.86 195	0.74 360	1.94 109	2.15 447	2.24 464	2.74 236	0.53 259	4.89 188	4.05 237	6.09 310	3.89 206	1.64 196	2.55 301	2.44 129	1.12 248	0.00 1	0.03 321	0.00 1	0.00 1	0.12 331	0.08 299

AASNet	3.90 412	0.92 411	4.41 366	3.56 534	4.00 532	6.70 443	1.26 410	18.71 553	6.14 340	7.35 388	7.91 348	4.35 310	2.58 302	3.04 143	6.62 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 489	0.14 387

SFCPSM	3.29 348	0.43 218	5.11 410	0.34 154	0.94 355	8.48 475	2.15 446	14.51 521	5.29 291	7.00 365	7.65 339	3.43 259	2.59 303	5.11 220	2.37 355	0.01 262	0.03 321	0.01 428	0.07 411	0.13 346	0.15 398

ISRNet	3.93 417	0.55 290	5.49 432	3.20 519	2.69 483	2.11 161	0.26 190	7.01 317	6.40 355	11.00 507	17.99 510	8.31 421	2.64 304	6.51 292	4.36 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 263	0.02 100

test_sample3	2.87 315	0.37 165	4.45 370	1.95 412	0.59 302	4.69 397	0.16 148	11.50 448	6.45 359	5.82 290	6.44 299	3.76 282	2.64 304	6.01 252	2.41 358	0.01 262	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.05 239

test_sample4	2.87 315	0.40 188	4.54 376	1.80 385	0.54 298	3.95 365	0.15 142	11.48 447	6.49 362	6.33 335	6.81 307	3.68 278	2.65 306	6.11 257	2.36 354	0.02 362	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.05 239

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 478	5.36 555	5.02 402	3.75 542	3.57 513	15.81 543	4.27 499	11.72 455	6.96 376	7.23 381	8.47 358	9.09 438	2.66 307	9.36 476	2.71 368	7.49 577	2.32 574	2.01 567	0.08 416	6.77 576	4.67 570

xx1	2.33 262	0.65 329	2.15 143	2.30 464	0.02 4	5.80 420	0.56 268	4.31 147	10.41 465	1.03 148	3.33 189	4.67 321	2.70 308	8.05 398	0.45 113	0.00 1	0.02 269	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.03 156

qqq	1.93 210	0.30 83	2.96 240	1.40 320	0.05 18	1.96 146	0.39 223	8.45 348	3.33 190	3.06 202	3.84 204	4.67 321	2.70 308	4.40 195	0.96 230	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.03 156

AANet_RVC	5.01 461	1.74 499	6.38 463	1.96 415	1.29 393	2.26 176	1.69 434	10.07 405	18.53 534	7.88 410	18.15 511	8.49 429	2.70 308	10.59 498	7.04 474	0.96 549	0.15 491	0.02 460	0.00 1	0.13 346	0.12 365

test_sample5	2.91 320	0.40 188	4.33 362	1.81 387	0.50 287	3.33 305	0.17 157	11.27 438	6.55 363	6.18 318	8.35 355	3.65 274	2.71 311	6.61 300	2.15 341	0.02 362	0.02 269	0.00 1	0.00 1	0.05 209	0.05 239

DualNet	3.05 328	0.40 188	4.33 362	1.81 387	0.50 287	3.33 305	0.17 157	11.27 438	6.55 363	6.50 343	10.86 418	3.65 274	2.71 311	6.61 300	2.15 341	0.02 362	0.02 269	0.00 1	0.00 1	0.05 209	0.05 239

DMCA-RVC	3.17 340	1.26 460	6.39 464	2.10 442	1.51 406	3.02 278	0.56 268	7.84 336	5.06 283	9.23 462	5.19 248	8.46 426	2.72 313	6.31 273	3.22 384	0.06 453	0.11 462	0.09 514	0.02 357	0.16 367	0.08 299

MSCF	1.24 136	0.77 368	1.95 114	0.42 168	0.46 270	3.85 359	0.85 361	4.26 145	2.02 91	2.21 174	2.34 154	0.17 64	2.74 314	1.75 97	0.39 86	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.54 544	0.04 173	0.05 239

RAFT_CTSACE	3.40 366	1.07 434	4.52 374	1.27 296	3.14 494	4.00 369	1.07 393	3.93 131	4.43 255	4.66 252	17.94 509	7.21 403	2.76 315	10.82 502	0.85 206	0.00 1	0.07 414	0.00 1	0.00 1	0.30 457	0.01 22

HCRNet	2.56 285	0.53 281	3.35 283	0.24 127	3.39 506	2.19 170	0.23 181	6.89 314	5.50 297	5.26 272	4.79 230	5.27 344	2.78 316	7.71 375	2.89 373	0.00 1	0.02 269	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.04 202

IIG-Stereo	3.16 339	0.75 362	2.83 222	4.08 548	0.21 176	2.56 211	0.74 327	6.55 300	5.56 303	8.39 435	9.38 385	7.94 415	2.79 317	9.50 482	1.89 323	0.02 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.04 202

Selective-RAFT	1.69 172	0.32 102	3.29 278	0.92 244	0.18 154	3.89 361	0.06 72	4.22 143	4.00 230	1.47 164	1.98 138	3.07 247	2.81 318	6.35 279	0.89 221	0.01 262	0.00 1	0.00 1	0.21 482	0.05 209	0.00 1

DCANet-4	2.03 223	0.34 135	5.30 423	0.31 141	0.18 154	1.69 116	0.12 119	4.95 191	8.55 434	5.78 285	5.17 244	1.12 176	2.82 319	2.11 121	1.92 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.18 419

Sa-1000	3.55 382	0.75 362	3.63 310	1.91 402	0.30 214	3.55 328	1.63 430	7.39 325	8.54 433	7.70 402	17.44 506	4.00 288	2.82 319	9.44 480	1.33 268	0.00 1	0.10 451	0.00 1	0.18 467	0.21 418	0.04 202

hknet	3.31 351	0.42 207	4.68 386	0.46 175	1.17 380	7.13 455	1.63 430	9.05 372	6.91 374	6.11 312	6.15 283	9.66 446	2.85 321	7.48 362	2.45 360	0.01 262	0.03 321	0.03 479	0.00 1	0.04 173	0.00 1

mmm	2.50 283	0.29 72	3.22 273	1.98 417	0.32 229	3.72 347	0.12 119	9.45 384	4.05 237	5.84 292	10.80 414	2.47 223	2.86 322	4.07 183	0.75 180	0.00 1	0.02 269	0.00 1	0.01 330	0.03 142	0.02 100

GASTEREO	1.34 146	0.98 420	1.86 96	0.53 184	0.46 270	3.97 367	0.86 363	4.25 144	2.16 98	2.34 183	3.48 199	0.17 64	2.87 323	1.88 110	0.39 86	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.54 544	0.04 173	0.05 239

iResNet	3.68 391	0.91 408	7.94 494	2.97 510	0.34 237	4.44 390	0.48 242	7.70 329	9.74 452	7.72 403	12.74 454	4.03 289	2.87 323	8.05 398	3.37 391	0.02 362	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.10 293	0.09 312

HITNet	2.79 305	0.77 368	4.02 343	2.03 429	0.11 87	5.58 415	0.59 279	9.24 378	5.15 288	6.42 339	7.26 326	3.66 276	2.92 325	4.07 183	3.87 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 233	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
test_sample6	3.14 338	0.41 199	4.42 367	1.92 406	0.49 284	3.25 301	0.21 175	11.30 440	6.69 367	6.50 343	10.86 418	4.03 289	2.93 326	7.06 335	2.65 366	0.02 362	0.02 269	0.00 1	0.00 1	0.05 209	0.06 260

CSP-Net	4.12 427	1.28 465	3.70 317	1.54 345	1.06 368	13.28 536	2.33 448	12.96 496	5.45 295	8.87 452	8.54 359	8.43 425	3.03 327	8.16 410	3.65 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 395	0.03 156

pcwnet_v2	4.20 434	0.36 158	8.53 500	1.33 307	1.12 374	3.43 310	0.41 228	12.85 492	14.16 508	9.90 481	14.29 471	5.90 366	3.03 327	6.20 263	2.06 336	0.01 262	0.05 370	0.04 491	0.02 357	0.16 367	0.18 419

tt1	2.14 233	0.63 322	2.22 155	2.27 460	0.02 4	5.71 418	0.63 291	4.53 162	10.19 460	1.16 158	3.39 195	0.33 118	3.05 329	8.00 392	0.46 117	0.00 1	0.02 269	0.00 1	0.03 374	0.10 293	0.04 202

iResNet_ROB	4.23 437	1.02 427	4.90 396	2.18 450	0.93 354	2.92 269	0.37 217	15.10 529	16.91 530	7.89 411	10.51 408	7.03 394	3.07 330	8.16 410	3.46 398	0.01 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 293	0.02 100

WQFJX	3.47 376	0.67 339	5.32 424	0.99 259	2.77 485	6.90 448	4.50 506	10.20 412	5.78 313	5.70 283	8.02 349	2.75 232	3.12 331	9.22 469	3.32 390	0.03 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 281	0.09 312

UPFNet	3.82 405	0.47 245	4.34 365	2.21 454	3.38 504	7.26 457	2.69 460	9.89 397	5.96 325	7.98 416	7.53 332	7.89 412	3.15 332	7.72 377	5.88 455	0.01 262	0.02 269	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.06 260

HHNet	2.59 289	0.55 290	2.55 182	0.20 117	0.32 229	2.84 261	0.94 378	5.77 258	5.14 287	7.33 387	13.80 465	0.94 168	3.20 333	5.27 225	2.41 358	0.13 486	0.02 269	0.06 502	0.00 1	0.23 432	0.03 156

RCA-Stereo	1.99 218	0.34 135	2.71 202	0.26 131	0.06 29	2.29 178	0.48 242	4.89 188	14.65 513	2.81 195	5.51 267	0.78 163	3.21 334	1.44 79	0.33 67	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.07 251	0.02 100

test_sample2	2.32 260	0.25 50	3.38 285	2.08 437	0.41 258	2.58 214	0.15 142	9.50 385	4.97 281	3.66 220	4.86 235	4.29 308	3.26 335	5.83 245	1.09 245	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.03 156

ttt	3.86 408	0.23 37	2.34 164	2.22 457	1.68 420	4.36 384	0.28 194	12.45 480	11.09 478	6.90 363	11.85 435	4.08 292	3.28 336	8.47 430	7.85 484	0.06 453	0.04 352	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.03 156

MyStereo05	2.94 322	0.66 335	5.25 422	1.10 275	0.96 357	2.57 212	0.10 105	8.53 354	12.34 498	6.28 329	3.88 205	3.18 253	3.30 337	7.81 382	2.37 355	0.01 262	0.08 427	0.00 1	0.01 330	0.13 346	0.15 398

111	2.78 303	0.92 411	3.81 325	0.22 123	0.07 37	2.83 260	0.70 313	6.03 267	14.00 506	3.22 207	8.93 365	5.48 352	3.30 337	3.66 163	2.03 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 293	0.29 474

gwcnet-sp	3.31 351	1.47 477	7.26 481	1.73 376	0.69 319	7.57 465	1.14 399	8.59 356	6.17 343	8.57 440	5.25 256	4.26 303	3.36 339	6.46 283	3.44 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 360	0.11 350

scenet	3.31 351	1.47 477	7.26 481	1.73 376	0.69 319	7.57 465	1.14 399	8.59 356	6.17 343	8.57 440	5.25 256	4.26 303	3.36 339	6.46 283	3.44 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 360	0.11 350

ssnet	3.31 351	1.47 477	7.26 481	1.73 376	0.69 319	7.57 465	1.14 399	8.59 356	6.17 343	8.57 440	5.25 256	4.26 303	3.36 339	6.46 283	3.44 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 360	0.11 350

GES	2.49 280	0.38 173	4.29 360	1.58 352	0.05 18	4.58 394	1.07 393	9.70 392	3.39 194	5.21 269	6.64 302	1.84 206	3.36 339	4.86 208	2.54 364	0.06 453	0.01 188	0.06 502	0.01 330	0.12 331	0.03 156

test_xeample	4.13 428	0.36 158	2.75 208	1.23 290	0.51 291	3.96 366	0.13 129	12.63 489	7.65 399	7.49 394	10.86 418	3.29 256	3.36 339	6.71 308	21.53 568	0.02 362	0.03 321	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.04 202

H2IRNET	2.16 236	0.45 235	2.60 188	1.22 289	0.03 12	1.98 149	0.13 129	4.73 180	7.04 381	1.15 157	7.79 345	5.88 365	3.39 344	4.97 216	1.45 279	0.01 262	0.00 1	0.04 491	0.17 460	0.19 403	0.03 156

FENet	2.19 241	0.34 135	3.04 250	2.05 435	0.26 198	2.82 258	0.13 129	7.02 318	5.55 301	4.97 260	1.94 136	4.91 331	3.39 344	4.71 204	2.50 361	0.02 362	0.03 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 441

FADNet_RVC	3.91 415	1.67 497	12.95 538	0.96 253	0.75 328	5.71 418	0.54 262	10.83 428	6.60 365	3.46 215	8.09 351	4.10 295	3.40 346	9.43 477	6.33 461	0.36 523	0.44 553	0.17 530	0.46 539	0.91 529	0.95 532

xxxx	4.51 451	0.31 88	2.77 213	1.69 367	0.47 279	7.74 470	0.07 82	14.04 513	7.91 412	5.82 290	8.97 369	9.34 440	3.41 347	7.33 352	20.24 563	0.05 443	0.03 321	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.04 202

xyz-stereo-finetune2	1.82 190	0.51 267	2.22 155	0.10 73	0.05 18	6.49 438	0.17 157	3.59 104	2.15 97	0.63 129	6.19 286	0.49 142	3.44 348	6.93 321	3.48 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.01 22

coex_refinement	4.04 424	0.87 394	3.55 301	2.96 509	1.40 401	4.28 379	0.32 206	11.18 434	7.72 402	8.32 428	13.44 462	10.01 453	3.48 349	6.28 269	6.76 471	0.00 1	0.02 269	0.00 1	0.00 1	0.06 233	0.16 410

MIPNet	2.06 226	0.69 347	4.57 382	0.32 144	0.21 176	1.92 140	0.19 164	6.89 314	5.64 306	5.48 278	4.02 209	2.02 213	3.50 350	3.32 152	2.01 332	0.00 1	0.01 188	0.01 428	0.01 330	0.20 407	0.13 376

ACVNet	2.58 288	0.53 281	2.69 198	0.84 231	0.59 302	2.61 220	0.55 266	8.35 344	5.70 307	4.45 241	9.26 382	5.77 361	3.50 350	2.24 122	4.41 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 380	0.01 22

GwcNet-RSSM	3.77 400	1.05 431	5.06 406	2.21 454	1.87 441	2.36 186	1.52 424	8.98 371	7.96 413	5.91 302	14.59 475	7.94 415	3.50 350	6.43 281	5.70 451	0.00 1	0.00 1	0.04 491	0.00 1	0.20 407	0.08 299

ITSA-stereo	3.76 399	0.54 286	3.80 323	1.91 402	0.29 212	3.09 284	0.70 313	13.22 501	15.64 521	6.79 353	6.66 303	4.15 298	3.52 353	8.30 420	5.00 440	0.09 472	0.07 414	0.11 517	0.10 432	0.18 395	0.95 532

cf-r	3.42 369	0.81 382	3.97 336	2.41 480	2.78 486	2.85 262	0.64 295	8.44 347	6.32 351	6.25 325	11.57 433	8.97 437	3.54 354	5.93 249	3.83 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 281	0.07 283

CASS	2.44 273	0.44 226	3.56 302	0.85 233	0.38 249	3.14 291	0.22 177	9.64 390	4.00 230	6.78 352	7.62 337	3.57 272	3.58 355	3.80 170	1.10 246	0.02 362	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.05 209	0.01 22
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MyStereo04	2.95 323	0.79 376	5.38 426	1.03 264	1.11 372	2.63 225	0.46 239	10.00 402	12.44 499	4.19 235	3.91 207	3.04 245	3.60 356	7.34 353	2.74 372	0.00 1	0.09 439	0.00 1	0.01 330	0.11 314	0.09 312

FINET	5.32 465	1.14 448	10.04 515	2.17 449	3.67 518	6.49 438	6.76 542	11.68 452	22.08 553	7.42 390	12.15 443	4.24 301	3.61 357	9.25 471	5.35 445	0.04 431	0.04 352	0.00 1	0.00 1	0.17 380	0.09 312

STTStereo	3.60 387	0.93 414	6.34 461	2.71 493	2.23 463	3.68 341	0.63 291	9.42 383	6.73 369	9.87 479	6.97 310	8.84 436	3.65 358	6.85 315	3.04 378	0.00 1	0.02 269	0.01 428	0.00 1	0.02 90	0.02 100

CFNet	3.72 394	1.10 440	5.03 404	2.49 484	1.59 408	4.90 402	0.22 177	11.38 444	9.88 456	4.80 255	11.25 426	6.44 380	3.68 359	8.33 421	3.00 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 425	0.07 283

TestStereo1	2.85 309	0.81 382	3.48 295	3.11 513	0.44 262	2.52 202	1.50 422	6.37 286	8.18 420	4.62 247	9.24 379	2.23 219	3.69 360	9.19 467	1.26 261	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.27 452	0.09 312

SA-5K	2.85 309	0.81 382	3.48 295	3.11 513	0.44 262	2.52 202	1.50 422	6.37 286	8.18 420	4.62 247	9.24 379	2.23 219	3.69 360	9.19 467	1.26 261	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.27 452	0.09 312

GMM-Stereo	3.32 357	0.27 62	2.52 179	0.82 227	0.48 281	2.27 177	4.91 515	5.06 201	3.08 167	7.06 370	16.72 493	6.21 374	3.70 362	7.60 366	1.16 255	0.04 431	0.00 1	0.00 1	0.04 394	0.10 293	4.45 567

ACVNet-DCA	2.01 221	0.65 329	2.15 143	2.30 464	0.02 4	5.80 420	0.56 268	8.45 348	3.33 190	1.03 148	3.33 189	0.32 114	3.71 363	8.05 398	0.45 113	0.00 1	0.02 269	0.00 1	0.03 374	0.02 90	0.03 156

1test111	1.86 195	0.65 329	2.15 143	2.30 464	0.02 4	5.80 420	0.56 268	8.45 348	3.33 190	1.03 148	3.33 189	0.32 114	3.71 363	4.40 195	0.96 230	0.00 1	0.02 269	0.00 1	0.03 374	0.02 90	0.03 156

cc1	2.17 238	0.65 329	2.15 143	2.30 464	0.02 4	5.80 420	0.56 268	4.31 147	10.41 465	1.03 148	3.33 189	0.32 114	3.71 363	8.05 398	0.45 113	0.00 1	0.02 269	0.00 1	0.03 374	0.10 293	0.05 239

DLCB_ROB	4.51 451	0.91 408	3.78 321	2.19 451	1.07 371	6.28 432	3.09 471	9.78 393	7.72 402	10.65 498	12.97 456	13.91 504	3.71 363	8.72 450	5.30 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.10 336

ffm	2.90 318	0.31 88	3.97 336	1.34 309	0.98 360	2.80 247	0.48 242	4.53 162	10.19 460	6.29 331	9.23 374	5.59 354	3.72 367	8.00 392	0.46 117	0.00 1	0.02 269	0.00 1	0.00 1	0.10 293	0.04 202

ff1	3.45 375	0.31 88	3.97 336	1.34 309	0.98 360	2.80 247	0.48 242	4.53 162	10.19 460	6.29 331	9.23 374	5.59 354	3.72 367	10.11 488	9.35 512	0.00 1	0.02 269	0.00 1	0.00 1	0.10 293	0.04 202

mmx	3.86 408	0.31 88	3.97 336	1.34 309	0.98 360	2.80 247	0.48 242	12.18 476	10.66 473	6.29 331	9.23 374	5.59 354	3.72 367	10.11 488	9.35 512	0.05 443	0.02 269	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.04 202

xxx	3.86 408	0.31 88	3.98 340	1.34 309	0.98 360	2.80 247	0.48 242	12.18 476	10.66 473	6.29 331	9.23 374	5.59 354	3.72 367	10.11 488	9.35 512	0.05 443	0.02 269	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.04 202

CoDeX	3.43 370	0.68 342	4.49 372	0.98 257	1.65 415	6.37 435	2.14 445	13.23 502	6.07 335	7.23 381	8.95 366	4.09 293	3.79 371	6.31 273	2.37 355	0.03 410	0.06 391	0.00 1	0.00 1	0.07 251	0.15 398

UGAM	3.90 412	0.48 252	4.69 387	0.17 109	0.08 54	3.67 338	1.22 405	4.81 184	14.45 510	4.59 246	11.94 438	14.20 506	3.80 372	9.92 487	3.61 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 357	0.32 466	0.07 283

delet	4.27 442	0.72 352	4.50 373	1.07 273	3.75 523	10.79 510	4.04 494	9.95 398	7.89 410	8.09 419	8.89 364	8.46 426	3.81 373	7.56 364	5.80 453	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 314	0.02 100

StereoDRNet-Refined	4.46 447	0.62 319	3.80 323	1.92 406	0.40 253	9.35 488	0.15 142	10.02 404	8.83 438	12.69 522	11.62 434	9.34 440	3.87 374	8.06 402	8.02 488	0.00 1	0.00 1	0.01 428	0.05 400	0.20 407	0.26 464
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NLCA_NET_v2_RVC	3.84 406	1.06 433	5.23 421	2.72 495	3.27 500	4.36 384	0.61 287	10.71 423	7.56 396	8.75 446	7.89 347	9.86 449	3.90 375	7.15 344	3.44 394	0.14 487	0.02 269	0.02 460	0.03 374	0.04 173	0.03 156
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
SACVNet	4.15 431	1.26 460	3.81 325	3.12 515	1.68 420	3.09 284	2.85 466	11.91 461	5.96 325	10.52 495	11.20 424	10.59 462	3.95 376	8.97 459	3.25 387	0.08 467	0.02 269	0.00 1	0.00 1	0.32 466	0.44 501

iResNetv2_ROB	4.28 443	1.43 474	7.17 480	2.91 503	1.26 386	4.36 384	1.62 429	13.64 509	10.25 464	9.83 477	11.41 428	7.68 407	4.00 377	7.75 379	1.85 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 482	0.09 312

HH	2.42 269	0.73 355	3.76 319	0.91 240	0.14 116	2.78 244	0.71 316	7.92 337	2.72 136	1.53 165	6.10 280	7.93 413	4.01 378	8.60 437	0.44 109	0.00 1	0.09 439	0.00 1	0.00 1	0.05 209	0.04 202

HanStereo	2.42 269	0.73 355	3.76 319	0.91 240	0.14 116	2.78 244	0.71 316	7.92 337	2.72 136	1.53 165	6.10 280	7.93 413	4.01 378	8.60 437	0.44 109	0.00 1	0.09 439	0.00 1	0.00 1	0.05 209	0.04 202

RAFT_R40	2.71 297	0.33 119	3.00 241	1.26 294	0.30 214	3.83 358	1.00 385	5.69 251	4.29 249	9.69 475	6.33 296	5.02 338	4.02 380	8.58 436	0.86 211	0.01 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.02 100

AACVNet	3.33 359	1.03 429	3.56 302	3.46 528	0.63 310	3.09 284	0.28 194	8.78 366	3.43 196	5.99 303	10.64 411	10.08 454	4.03 381	8.69 444	2.51 362	0.03 410	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.26 446	0.06 260

BEATNet_4x	3.24 344	1.27 462	5.89 446	1.56 350	0.10 73	5.26 411	1.07 393	10.08 406	5.50 297	6.89 361	7.73 341	4.53 317	4.13 382	5.05 217	5.27 443	0.04 431	0.05 370	0.00 1	0.00 1	0.23 432	0.23 450

test_5	2.90 318	0.70 349	3.69 314	2.01 424	3.17 497	4.61 396	1.32 415	6.69 306	7.02 380	2.79 193	7.18 321	4.99 333	4.14 383	7.96 389	1.31 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 374	0.19 403	0.26 464

acv_ft	3.69 392	0.53 281	4.58 383	2.31 470	4.71 552	7.44 461	0.86 363	8.54 355	5.70 307	9.29 464	9.26 382	5.77 361	4.15 384	2.24 122	8.13 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 456	0.01 22

PSMNet_ROB	5.02 462	1.63 492	6.03 451	1.90 401	1.83 438	9.57 492	6.35 536	15.58 534	7.23 387	6.15 317	10.48 407	12.22 490	4.16 385	8.02 394	8.71 504	0.02 362	0.01 188	0.01 428	0.10 432	0.20 407	0.12 365

iRaft-Stereo_5w	2.86 313	0.86 391	4.08 351	0.06 44	0.25 191	2.76 242	0.60 284	4.97 194	4.10 241	2.98 201	7.85 346	10.17 456	4.17 386	8.16 410	5.83 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 330	0.26 446	0.06 260

222	5.36 467	0.40 188	2.72 204	1.50 333	0.48 281	6.15 431	0.07 82	13.73 510	8.06 415	8.79 447	11.03 422	3.71 280	4.21 387	7.47 361	38.74 602	0.03 410	0.02 269	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.05 239

HSM-Net_RVC	4.20 434	0.32 102	2.76 212	0.63 208	0.69 319	6.95 450	1.69 434	11.96 463	8.36 426	8.83 450	12.17 444	15.18 515	4.21 387	6.91 320	3.30 389	0.02 362	0.02 269	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
SST-Stereo	2.75 301	0.31 88	2.78 215	1.33 307	0.33 235	3.99 368	0.82 345	5.60 247	3.93 225	10.92 504	6.19 286	5.00 336	4.23 389	8.66 441	0.74 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.03 156

DCANet	2.08 227	0.64 323	3.81 325	0.31 141	0.17 139	1.70 120	0.25 188	5.23 212	8.47 430	6.07 309	5.30 260	1.41 185	4.23 389	1.85 105	2.02 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.19 430

DualNet (step1)	3.91 415	1.11 443	6.15 455	1.27 296	0.60 304	5.22 408	2.54 453	10.66 420	7.73 404	8.36 430	7.55 333	6.55 382	4.27 391	6.58 298	1.62 299	1.49 558	0.03 321	3.10 569	2.99 575	0.20 407	0.15 398

test_sample9	5.87 474	1.11 443	6.15 455	1.27 296	0.60 304	5.22 408	2.54 453	10.66 420	7.73 404	8.36 430	7.55 333	6.55 382	4.27 391	11.68 515	11.44 534	1.49 558	24.31 610	3.10 569	2.99 575	0.20 407	0.15 398

test_sample7	3.30 349	0.47 245	3.43 294	1.98 417	0.35 240	4.33 381	1.88 440	10.66 420	7.73 404	8.36 430	7.55 333	6.55 382	4.27 391	6.58 298	1.62 299	0.06 453	0.03 321	0.00 1	0.00 1	0.05 209	0.06 260

HBP-ISP	4.09 425	1.05 431	4.10 352	1.87 395	1.31 396	7.56 464	3.98 491	11.26 436	9.94 457	7.81 406	14.44 473	3.23 254	4.27 391	8.89 457	1.87 320	0.06 453	0.06 391	0.00 1	0.00 1	0.06 233	0.04 202

DispNO	3.25 345	0.72 352	6.85 474	1.95 412	1.34 398	3.49 319	0.84 355	8.14 341	6.30 349	6.34 336	7.76 344	6.30 378	4.28 395	6.93 321	3.51 401	0.00 1	0.03 321	0.03 479	0.12 438	0.07 251	0.07 283

RAFT	2.57 287	0.76 365	3.09 262	0.91 240	0.09 65	2.41 193	0.94 378	5.35 230	2.65 130	6.11 312	7.21 323	9.43 443	4.30 396	5.73 242	1.77 314	0.00 1	0.12 469	0.00 1	0.02 357	0.46 500	0.08 299

SGM-Forest	4.96 459	0.32 102	2.84 224	1.21 288	0.64 312	10.23 499	6.64 540	11.55 449	10.98 477	10.94 506	13.59 463	11.65 484	4.30 396	8.94 458	4.63 432	0.11 477	0.04 352	0.00 1	0.00 1	0.05 209	0.46 505
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
GEStereo_RVC	3.74 395	0.73 355	4.95 400	2.01 424	1.24 385	4.36 384	3.07 470	11.77 457	7.80 409	6.87 360	6.52 301	7.70 408	4.31 398	8.98 460	4.19 423	0.03 410	0.01 188	0.02 460	0.02 357	0.13 346	0.11 350

ssnet_v2	4.46 447	0.87 394	5.18 416	1.57 351	0.67 316	9.14 486	4.73 512	11.84 458	9.68 450	8.79 447	6.24 291	9.91 450	4.34 399	6.28 269	9.30 511	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.28 454	0.30 476

SDNR	7.50 511	2.32 523	15.58 549	1.82 391	0.63 310	44.66 600	0.44 236	8.59 356	9.52 448	9.84 478	25.18 549	5.30 348	4.38 400	11.46 512	6.49 465	0.05 443	0.03 321	0.00 1	0.01 330	1.79 550	1.87 549

ToySt	2.69 293	0.55 290	7.03 477	1.03 264	0.10 73	3.49 319	1.04 389	6.38 290	4.55 264	2.69 189	6.28 292	7.95 417	4.38 400	5.08 218	2.58 365	0.01 262	0.11 462	0.00 1	0.04 394	0.28 454	0.19 430

UCFNet_RVC	3.09 331	0.77 368	2.27 159	2.35 474	1.79 434	3.50 321	1.06 391	12.12 473	6.91 374	4.71 253	7.67 340	7.58 405	4.40 402	4.95 214	1.67 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 314	0.01 22

FADNet-RVC	3.98 422	1.84 506	12.48 531	1.69 367	0.44 262	4.33 381	1.31 414	11.84 458	7.15 385	3.53 217	3.50 200	10.63 465	4.43 403	9.12 463	6.25 460	0.03 410	0.10 451	0.00 1	0.03 374	0.60 511	0.25 458

test_sample1	2.31 258	0.26 57	3.29 278	2.08 437	0.46 270	2.62 223	0.05 64	9.88 396	4.23 248	3.90 228	3.92 208	3.49 267	4.44 404	5.67 238	1.88 322	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.03 156

SMFormer	3.54 380	0.39 177	3.61 306	1.69 367	0.11 87	2.85 262	0.29 198	12.46 481	10.41 465	7.16 376	10.23 399	4.78 326	4.45 405	8.71 446	3.51 401	0.07 462	0.05 370	0.00 1	0.00 1	0.06 233	0.04 202

tta	3.54 380	0.39 177	3.61 306	1.69 367	0.11 87	2.85 262	0.29 198	12.46 481	10.41 465	7.16 376	10.23 399	4.78 326	4.45 405	8.71 446	3.51 401	0.07 462	0.05 370	0.00 1	0.00 1	0.06 233	0.03 156

qqq1	3.38 362	0.39 177	3.61 306	1.69 367	0.11 87	2.85 262	0.29 198	12.46 481	10.41 465	7.16 376	10.23 399	4.78 326	4.45 405	8.71 446	0.30 58	0.07 462	0.05 370	0.00 1	0.00 1	0.06 233	0.03 156

fff1	3.38 362	0.39 177	3.61 306	1.69 367	0.11 87	2.85 262	0.29 198	12.46 481	10.41 465	7.16 376	10.23 399	4.78 326	4.45 405	8.71 446	0.30 58	0.07 462	0.05 370	0.00 1	0.00 1	0.06 233	0.03 156

YMNet	5.52 468	1.83 504	8.79 502	3.47 530	4.46 544	10.72 507	0.91 373	9.99 400	6.43 357	13.76 534	16.35 487	11.65 484	4.49 409	7.95 387	8.03 490	0.12 481	0.35 543	0.12 520	0.08 416	0.71 520	0.27 468

YMNet_1	5.52 468	1.83 504	8.79 502	3.47 530	4.46 544	10.72 507	0.91 373	9.99 400	6.43 357	13.76 534	16.35 487	11.65 484	4.49 409	7.95 387	8.03 490	0.12 481	0.35 543	0.12 520	0.08 416	0.71 520	0.27 468

DeepStereo_RVC	2.05 225	0.39 177	2.87 233	0.14 100	0.17 139	3.51 324	0.70 313	5.21 211	3.00 160	6.27 328	4.13 212	3.47 265	4.53 411	4.81 207	1.49 284	0.01 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 281	0.18 419

CFNet-ft	3.31 351	0.94 417	2.69 198	1.50 333	2.38 470	2.81 255	0.68 305	8.35 344	7.43 391	4.45 241	9.94 393	10.20 457	4.60 412	6.50 291	3.41 392	0.00 1	0.00 1	0.03 479	0.00 1	0.22 425	0.03 156

CFNet_RVC	3.31 351	0.94 417	2.69 198	1.50 333	2.38 470	2.81 255	0.68 305	8.35 344	7.43 391	4.45 241	9.94 393	10.20 457	4.60 412	6.49 289	3.41 392	0.00 1	0.00 1	0.03 479	0.00 1	0.22 425	0.03 156

PSMNet-ADL	2.98 324	0.43 218	2.41 167	1.43 326	0.40 253	5.94 426	0.28 194	8.45 348	5.13 286	3.36 213	6.77 305	8.41 424	4.61 414	7.20 346	4.55 431	0.02 362	0.09 439	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.03 156

DSFCA	4.21 436	0.50 260	5.45 430	1.34 309	1.68 420	7.04 451	4.51 507	10.73 424	7.00 378	10.78 501	6.80 306	8.48 428	4.63 415	9.91 486	5.12 442	0.02 362	0.06 391	0.02 460	0.03 374	0.08 263	0.03 156

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 313	0.99 423	7.52 491	1.52 338	0.92 351	2.94 271	0.03 43	9.31 381	3.81 216	2.42 186	5.86 275	9.23 439	4.64 416	4.31 192	2.19 345	0.02 362	0.18 509	0.00 1	0.54 544	0.35 476	0.35 484

StereoDRNet	5.59 470	1.75 500	6.80 472	3.12 515	4.45 543	10.61 505	4.35 502	18.80 555	9.73 451	12.22 518	6.87 308	11.44 482	4.65 417	8.09 405	8.26 497	0.02 362	0.11 462	0.00 1	0.03 374	0.20 407	0.28 472

hitnet-ft	3.66 390	0.65 329	2.79 219	0.89 238	0.72 326	4.25 377	0.55 266	9.11 375	7.52 395	7.14 374	10.19 397	12.49 492	4.70 418	7.44 358	4.41 428	0.03 410	0.00 1	0.06 502	0.00 1	0.20 407	0.04 202

SA	3.06 329	0.74 360	3.79 322	1.60 356	0.30 214	3.19 297	1.43 419	6.72 307	9.06 440	4.63 250	10.80 414	2.89 237	4.71 419	9.62 483	1.18 258	0.00 1	0.09 439	0.00 1	0.19 473	0.23 432	0.02 100

MDST_ROB	8.37 525	0.32 102	9.03 506	4.18 552	2.42 473	26.86 577	6.14 528	19.36 565	13.52 505	27.09 574	22.75 536	9.47 444	4.74 420	15.06 545	6.34 462	0.02 362	0.02 269	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.13 376

TCMNet	5.22 464	1.96 514	9.78 512	4.11 549	6.57 562	8.83 482	1.35 418	10.74 425	8.07 416	6.39 338	12.76 455	8.32 422	4.75 421	8.62 439	10.09 523	0.11 477	0.18 509	0.31 543	0.09 427	0.75 523	0.57 516

CC-Net-ROB	7.68 514	9.21 573	7.46 488	3.82 543	3.66 517	15.68 542	5.02 517	17.95 547	10.45 471	6.44 342	14.00 467	7.63 406	4.77 422	10.75 501	3.10 381	5.99 574	2.46 577	16.28 585	1.08 562	6.30 574	1.56 546

TDLM	4.11 426	1.11 443	3.54 300	1.62 361	1.04 367	3.91 363	7.41 549	10.60 418	10.67 475	6.38 337	12.59 450	5.95 367	4.77 422	8.79 452	3.04 378	0.58 537	0.00 1	0.01 428	0.00 1	0.19 403	0.12 365

NVstereo2D	4.51 451	0.82 385	6.86 475	3.28 522	3.38 504	8.16 473	3.13 472	10.51 416	15.15 518	4.90 258	6.89 309	7.87 410	4.78 424	9.88 485	3.91 416	0.01 262	0.00 1	0.00 1	0.06 410	0.02 90	0.58 517

DGSMNet	6.47 491	2.61 528	13.64 541	3.46 528	3.74 519	8.97 484	6.01 527	14.15 516	13.01 500	7.46 393	14.10 468	9.94 451	4.79 425	10.44 495	6.22 459	1.30 555	1.70 570	1.80 564	1.52 569	2.27 556	2.35 556

FADNet-RVC-Resample	3.79 402	1.62 491	12.06 525	1.43 326	0.66 314	5.94 426	2.41 449	10.18 410	8.58 435	6.28 329	4.22 217	5.33 349	4.80 426	7.71 375	3.19 383	0.17 495	0.21 522	0.17 530	0.12 438	0.41 495	0.29 474

ASMatch	3.32 357	0.50 260	3.32 281	1.72 375	0.45 269	1.93 141	0.68 305	6.42 292	3.89 221	6.18 318	22.30 533	4.61 320	4.82 427	7.65 369	1.70 307	0.00 1	0.02 269	0.00 1	0.03 374	0.01 33	0.18 419

PSMNet-RSSM	3.33 359	0.77 368	3.22 273	2.12 443	1.90 444	2.33 184	0.71 316	11.17 433	5.83 315	5.90 301	11.43 430	7.04 396	4.83 428	5.96 250	3.17 382	0.00 1	0.00 1	0.02 460	0.00 1	0.08 263	0.02 100

IRAFT_RVC	2.85 309	0.41 199	3.32 281	2.09 440	0.41 258	2.92 269	5.22 520	6.41 291	3.63 207	6.53 346	5.48 266	5.09 340	4.88 429	8.20 417	2.15 341	0.01 262	0.17 505	0.01 428	0.00 1	0.02 90	0.04 202

ADLNet	4.32 445	0.80 380	4.33 362	3.60 535	3.56 512	6.87 447	2.48 452	11.20 435	7.58 398	9.87 479	9.62 388	8.39 423	4.95 430	6.16 259	6.60 468	0.01 262	0.01 188	0.00 1	0.01 330	0.12 331	0.25 458

PDISCO_ROB	9.62 540	1.99 517	11.51 521	9.88 572	9.61 575	21.48 563	3.83 489	19.33 564	28.49 566	11.27 511	14.17 469	19.92 549	5.02 431	16.35 554	9.18 509	5.28 572	0.41 550	0.14 525	0.09 427	2.05 552	2.36 557

TransformOpticalFlow	3.38 362	0.70 349	4.54 376	1.00 260	0.30 214	3.56 329	0.14 136	9.67 391	7.30 389	5.55 280	13.34 460	6.74 389	5.03 432	8.22 418	1.34 270	0.00 1	0.01 188	0.01 428	0.00 1	0.04 173	0.11 350

LMCR-Stereo	3.63 388	1.29 467	4.20 356	2.54 486	0.17 139	8.08 472	1.52 424	11.46 446	4.73 273	8.45 438	10.66 413	1.91 210	5.03 432	7.69 373	3.58 406	0.92 548	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 481	0.02 100

KYRaft	3.59 385	0.31 88	1.84 95	0.76 220	0.46 270	2.29 178	4.04 494	4.75 181	3.25 182	8.93 456	19.47 517	6.62 388	5.07 434	7.79 381	0.71 168	0.01 262	0.00 1	0.00 1	0.01 330	0.04 173	5.38 574

riskmin	1.88 200	0.15 1	2.11 141	1.38 318	0.88 344	2.40 192	0.04 51	5.93 265	6.10 336	2.25 180	1.34 108	6.06 369	5.08 435	2.78 137	1.01 238	0.00 1	0.02 269	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.06 260

FADNet	4.23 437	1.65 494	11.75 524	1.64 363	0.80 337	4.80 399	0.77 333	13.76 511	11.65 488	3.97 230	5.24 254	9.62 445	5.14 436	8.40 425	3.78 412	0.21 504	0.04 352	0.07 508	0.05 400	1.14 534	0.10 336

SQANet	7.64 513	3.40 542	5.49 432	11.73 578	9.62 576	11.96 524	2.82 464	11.33 441	6.10 336	8.33 429	11.49 431	11.00 474	5.16 437	10.12 492	2.72 371	8.92 581	2.21 572	10.41 581	1.58 570	11.13 581	7.39 581

LALA_ROB	6.58 493	1.80 503	6.25 458	1.26 294	0.94 355	10.08 496	9.02 558	16.00 536	11.51 487	12.74 523	13.02 457	24.77 562	5.25 438	10.56 497	8.02 488	0.04 431	0.05 370	0.00 1	0.02 357	0.10 293	0.25 458

DCVSM-stereo	3.13 336	0.37 165	2.95 238	1.51 336	0.80 337	2.75 241	0.49 252	6.79 310	5.25 290	11.43 512	5.57 269	10.79 468	5.30 439	5.25 223	2.95 375	0.03 410	0.09 439	0.03 479	0.00 1	0.12 331	0.09 312

DRN-Test	5.87 474	0.98 420	5.89 446	2.69 492	3.65 516	12.37 527	3.35 480	20.07 572	10.20 463	11.93 517	12.31 448	11.06 476	5.31 440	7.89 385	9.05 507	0.04 431	0.05 370	0.04 491	0.04 394	0.18 395	0.25 458

HSM	4.00 423	0.79 376	3.16 268	1.59 355	2.17 459	6.77 445	1.11 397	12.28 478	6.35 354	6.75 350	8.11 352	13.90 503	5.37 441	8.85 454	2.71 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.02 100

fff	2.28 254	0.61 314	3.81 325	0.22 123	0.07 37	1.69 116	0.11 112	5.37 233	11.84 490	5.80 287	5.17 244	1.44 187	5.41 442	2.00 115	1.92 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.18 419

csc	2.28 254	0.61 314	3.81 325	0.22 123	0.07 37	1.69 116	0.11 112	5.37 233	11.84 490	5.80 287	5.17 244	1.44 187	5.41 442	2.00 115	1.92 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.18 419

cscssc	2.28 254	0.61 314	3.81 325	0.22 123	0.07 37	1.69 116	0.11 112	5.37 233	11.84 490	5.80 287	5.17 244	1.44 187	5.41 442	2.00 115	1.92 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.18 419

DAS	3.74 395	0.35 146	5.19 417	1.99 419	3.74 519	2.36 186	3.22 475	7.77 331	9.27 443	8.70 444	12.08 440	4.45 313	5.43 445	8.39 424	1.71 308	0.01 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.02 100

SepStereo	3.78 401	0.35 146	5.19 417	1.99 419	3.74 519	2.36 186	3.22 475	7.77 331	9.27 443	8.70 444	12.08 440	4.45 313	5.43 445	9.18 466	1.71 308	0.01 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.02 100

ADLNet2	4.46 447	0.90 404	6.06 452	2.74 497	3.91 528	6.79 446	3.01 469	10.95 432	8.40 428	7.27 384	9.80 392	9.85 448	5.43 445	7.29 349	6.44 464	0.01 262	0.03 321	0.00 1	0.00 1	0.15 360	0.11 350

GANet-RSSM	3.27 346	0.60 310	3.38 285	2.94 508	2.00 449	2.61 220	0.48 242	10.93 431	6.11 339	5.47 277	10.20 398	6.57 386	5.44 448	6.25 267	2.23 346	0.00 1	0.00 1	0.08 511	0.00 1	0.17 380	0.03 156

Consistency-Raft	9.42 536	4.74 553	12.66 532	5.30 561	9.08 573	4.08 371	5.26 521	19.26 563	24.87 559	11.17 509	29.85 561	13.57 498	5.51 449	7.67 372	13.40 544	0.36 523	0.35 543	1.81 565	4.24 583	11.61 582	3.57 563

GwcNet	6.42 489	1.97 515	10.92 519	2.59 490	5.58 557	11.55 516	2.21 447	14.10 515	16.52 529	10.04 484	17.19 503	10.86 471	5.61 450	9.23 470	8.84 506	0.01 262	0.06 391	0.03 479	0.08 416	0.56 505	0.40 492

ac_64	3.70 393	0.47 245	3.50 298	2.87 502	3.50 510	5.91 425	0.72 320	10.17 409	4.34 251	8.16 421	5.80 272	10.82 469	5.64 451	7.08 336	4.73 434	0.03 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 263	0.14 387

NaN_ROB	6.00 482	1.24 458	6.29 459	1.34 309	1.68 420	9.60 493	10.31 568	15.09 527	15.79 523	12.62 521	8.95 366	11.67 487	5.83 452	11.78 519	6.41 463	0.05 443	0.13 479	0.08 511	0.20 476	0.22 425	0.79 527

z-ln-s-r	5.99 481	1.34 470	15.55 548	1.52 338	1.95 446	3.28 302	2.71 462	7.72 330	11.16 480	6.43 341	25.06 548	8.76 433	5.86 453	11.03 506	17.17 556	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 442	0.11 350

ETE_ROB	5.80 473	1.77 501	6.33 460	1.44 330	0.78 336	6.43 437	6.90 543	12.53 486	8.08 417	12.93 527	14.89 478	21.13 556	5.87 454	9.83 484	6.57 467	0.04 431	0.01 188	0.00 1	0.02 357	0.08 263	0.33 482

CBMV_ROB	4.14 429	0.52 275	3.14 266	1.30 303	0.77 332	6.92 449	1.97 442	10.11 408	9.58 449	8.92 454	14.20 470	7.12 400	5.90 455	8.65 440	3.50 400	0.01 262	0.05 370	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.09 312

UNet	3.97 421	0.61 314	6.50 467	1.68 366	3.22 498	9.82 494	0.31 205	9.50 385	5.32 293	7.20 380	6.35 298	10.59 462	5.91 456	6.93 321	5.49 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.01 22

1111x	4.25 440	0.30 83	4.31 361	1.47 332	0.37 247	5.10 406	0.32 206	12.86 493	9.82 454	6.01 304	9.73 391	8.78 434	5.97 457	9.43 477	10.39 524	0.06 453	0.03 321	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.04 202

anonymousa	3.80 404	0.55 290	3.35 283	1.24 291	3.74 519	9.04 485	0.36 214	6.74 308	4.03 233	7.72 403	19.64 518	10.62 464	6.01 458	1.52 84	1.40 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 400	0.00 1	0.03 156

DDUNet	9.47 537	11.32 579	6.14 454	12.93 580	11.65 581	10.45 502	3.87 490	11.70 453	7.89 410	9.27 463	13.28 459	16.18 525	6.14 459	8.80 453	5.77 452	6.64 576	3.38 592	20.90 588	4.28 584	11.01 580	7.80 582

IER	3.20 343	0.54 286	5.13 412	0.58 197	1.59 408	7.29 458	0.56 268	6.36 284	4.95 280	7.44 392	8.84 361	6.20 373	6.26 460	4.88 209	3.29 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.01 22

APVNet	5.98 479	1.72 498	8.72 501	3.21 520	4.04 533	12.31 526	1.81 438	19.09 561	6.10 336	6.13 316	13.41 461	10.69 467	6.30 461	11.26 509	13.90 547	0.05 443	0.02 269	0.11 517	0.03 374	0.53 503	0.20 437

DISCO	6.28 486	0.57 298	5.78 443	3.43 527	1.17 380	11.22 512	3.39 482	12.14 474	16.16 525	6.52 345	11.22 425	16.96 532	6.32 462	19.51 565	10.74 528	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 476	0.11 350

ADStereo(finetuned)	2.26 253	0.64 323	5.22 419	0.31 141	0.18 154	1.71 121	0.25 188	5.23 212	8.46 429	6.06 308	5.30 260	1.41 185	6.37 463	1.87 108	1.87 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.18 419

AAGNet	3.41 368	0.34 135	2.45 170	1.78 383	0.39 251	3.69 342	1.05 390	4.79 183	4.61 268	9.62 473	7.74 343	4.98 332	6.38 464	7.34 353	13.02 542	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.04 202

CBMV	5.35 466	0.91 408	3.67 313	1.62 361	0.44 262	10.09 497	7.19 547	12.49 485	12.33 497	12.22 518	14.69 477	10.93 473	6.48 465	8.51 432	4.96 439	0.02 362	0.15 491	0.00 1	0.00 1	0.17 380	0.17 415
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PA-Net	4.98 460	1.47 477	7.42 487	2.40 477	2.14 457	8.73 481	3.64 488	12.42 479	13.11 501	7.03 368	7.57 336	7.88 411	6.52 466	10.16 493	7.82 483	0.02 362	0.03 321	0.00 1	0.00 1	0.11 314	1.07 536
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
HI	3.18 341	0.90 404	3.05 255	1.28 301	0.15 121	2.29 178	0.04 51	5.31 227	3.52 201	7.96 413	12.69 452	11.43 480	6.61 467	4.26 190	4.02 418	0.00 1	0.06 391	0.00 1	0.00 1	0.05 209	0.01 22

CoSv	3.18 341	0.90 404	3.05 255	1.28 301	0.15 121	2.29 178	0.04 51	5.31 227	3.52 201	7.96 413	12.69 452	11.43 480	6.61 467	4.26 190	4.02 418	0.00 1	0.06 391	0.00 1	0.00 1	0.05 209	0.01 22

MMNet	4.16 432	0.77 368	5.47 431	1.40 320	1.67 418	10.78 509	0.63 291	8.64 362	8.47 430	8.80 449	8.33 354	7.51 404	6.61 467	7.53 363	6.54 466	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.05 239

CVANet_RVC	4.16 432	1.16 450	3.60 305	1.94 411	1.46 404	3.92 364	4.68 510	10.89 430	8.34 425	7.58 397	10.84 416	10.27 459	6.62 470	8.56 434	2.69 367	0.39 526	0.00 1	0.00 1	0.01 330	0.21 418	0.09 312

SuperB	8.10 523	3.15 539	24.67 573	2.65 491	1.23 384	9.88 495	4.29 500	10.18 410	30.07 568	11.53 514	12.18 445	6.12 371	6.65 471	10.50 496	14.47 550	0.14 487	0.11 462	0.35 546	0.25 499	13.06 585	0.48 506

XPNet_ROB	6.03 484	1.22 454	5.61 440	2.56 489	0.90 350	6.32 433	7.07 545	12.92 495	8.30 424	14.76 540	15.13 480	19.84 548	6.66 472	10.36 494	8.58 501	0.02 362	0.04 352	0.00 1	0.03 374	0.11 314	0.24 454

RAFT + AFF	4.30 444	1.55 485	5.84 444	1.43 326	2.36 469	5.94 426	6.72 541	10.01 403	7.56 396	7.55 396	8.96 368	7.09 399	6.73 473	8.57 435	4.02 418	0.02 362	0.47 556	0.00 1	0.01 330	0.56 505	0.54 514

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 479	1.55 485	9.92 513	2.40 477	3.22 498	10.28 500	3.14 473	11.64 450	9.79 453	9.54 471	20.22 521	11.16 477	6.77 474	10.61 499	9.16 508	0.06 453	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.04 202

LCNet	2.85 309	0.42 207	1.90 101	0.95 251	0.56 300	2.07 156	1.60 428	4.99 198	3.57 206	6.05 306	10.59 409	4.59 319	6.79 475	7.46 359	0.72 170	0.01 262	0.00 1	0.01 428	0.77 554	0.30 457	3.57 563

CRFU-Net	4.45 446	0.67 339	5.02 402	2.78 498	1.32 397	12.67 530	3.35 480	11.26 436	3.52 201	10.06 485	9.30 384	10.91 472	6.92 476	7.26 348	3.24 386	0.15 489	0.16 500	0.16 527	0.00 1	0.26 446	0.05 239

Anonymous_2	4.14 429	0.62 319	3.21 272	1.40 320	1.43 403	5.19 407	0.32 206	6.63 302	4.38 253	4.48 244	2.30 152	8.08 418	7.00 477	5.37 228	2.29 348	0.23 507	0.75 561	5.20 577	18.12 603	5.66 570	0.23 450

DANet	6.02 483	1.23 456	8.45 499	3.86 545	3.94 530	7.64 469	1.34 416	9.51 387	7.00 378	13.39 531	15.53 482	15.99 522	7.02 478	12.14 521	12.37 539	0.19 499	0.12 469	0.02 460	0.03 374	0.13 346	0.56 515
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PAM	3.38 362	0.31 88	5.61 440	1.37 316	0.71 324	7.60 468	0.38 222	8.94 369	3.55 204	5.54 279	4.69 229	16.09 524	7.03 479	3.67 164	1.02 239	0.00 1	0.21 522	0.00 1	0.38 528	0.07 251	0.41 494

STrans-v2	3.43 370	0.73 355	4.82 392	0.26 131	0.60 304	3.00 276	1.19 404	10.41 415	7.22 386	5.79 286	10.97 421	6.75 390	7.03 479	8.25 419	1.40 274	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.18 419

Wz-Net-LNSev	6.46 490	1.93 512	16.44 552	1.52 338	4.15 534	12.66 529	4.96 516	13.05 498	12.10 495	10.55 497	16.23 486	11.32 479	7.19 481	8.43 428	8.48 500	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.08 263	0.06 260

Prome-Stereo	3.65 389	0.29 72	1.92 105	0.91 240	0.49 284	2.07 156	4.75 513	4.41 154	3.23 181	9.32 465	20.63 525	4.06 291	7.19 481	7.70 374	1.17 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 209	4.72 571

HGLStereo	4.25 440	0.52 275	4.65 384	3.09 511	5.18 554	6.51 441	0.73 321	10.37 413	6.74 370	7.32 386	12.44 449	7.00 393	7.21 483	7.46 359	5.51 448	0.00 1	0.02 269	0.00 1	0.00 1	0.06 233	0.10 336

xyz-stereo	6.97 504	0.29 72	36.85 592	0.20 117	0.07 37	30.65 583	0.19 164	3.97 133	1.82 85	10.21 487	24.87 545	6.06 369	7.29 484	11.62 514	4.87 438	0.01 262	0.02 269	0.35 546	0.00 1	0.06 233	0.02 100

w-ln-seven	10.20 545	3.08 535	26.36 577	2.06 436	2.49 475	15.81 543	4.39 503	17.80 546	33.50 574	20.47 560	25.79 551	15.12 514	7.40 485	11.75 518	17.48 557	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 498	0.13 376

NCCL2	5.88 476	1.59 488	5.44 429	1.87 395	0.92 351	9.55 491	11.55 574	12.11 471	9.94 457	9.67 474	8.85 362	22.28 559	7.41 486	8.78 451	7.17 475	0.01 262	0.00 1	0.03 479	0.00 1	0.13 346	0.23 450

PAM_32	3.50 377	0.32 102	5.22 419	1.32 306	0.53 296	7.49 462	0.39 223	9.52 388	3.91 223	5.22 270	5.28 259	16.75 530	7.44 487	4.61 202	0.90 224	0.00 1	0.20 519	0.00 1	0.39 531	0.09 281	0.39 489

CrosDoStereo	3.96 418	0.45 235	3.04 250	0.32 144	0.20 173	3.28 302	11.63 575	5.76 255	4.45 257	9.04 457	16.58 490	4.99 333	7.45 488	8.04 395	3.72 410	0.00 1	0.02 269	0.01 428	0.00 1	0.16 367	0.10 336

DeepStereo_LL	3.96 418	0.45 235	3.04 250	0.32 144	0.20 173	3.28 302	11.63 575	5.76 255	4.45 257	9.04 457	16.58 490	4.99 333	7.45 488	8.04 395	3.72 410	0.00 1	0.02 269	0.01 428	0.00 1	0.16 367	0.10 336

RTSC	9.15 532	3.00 534	13.57 540	3.72 540	1.76 431	11.82 521	0.46 239	16.95 540	36.83 585	15.80 544	15.53 482	12.91 496	7.46 490	20.01 569	21.76 570	0.31 518	0.13 479	0.01 428	0.08 416	0.57 507	0.41 494

Wz-Net-MNSev	7.43 510	2.35 525	15.22 546	2.34 473	3.41 508	17.27 553	8.55 554	11.91 461	13.48 504	13.37 530	17.05 498	13.70 499	7.47 491	11.90 520	9.99 522	0.40 528	0.03 321	0.00 1	0.01 330	0.16 367	0.07 283

GANet	6.22 485	1.07 434	4.07 350	2.27 460	0.89 348	9.19 487	9.52 562	12.02 466	8.13 419	10.72 499	29.09 559	13.86 502	7.52 492	11.00 505	4.39 427	0.36 523	0.00 1	0.02 460	0.02 357	0.12 331	0.08 299

FTStereo	4.55 455	0.36 158	2.18 152	0.94 247	0.38 249	2.60 219	8.82 556	4.98 197	3.17 175	10.88 503	30.35 563	5.60 358	7.60 493	7.62 368	1.55 291	0.17 495	0.00 1	0.05 498	0.00 1	0.03 142	3.80 565

THIR-Stereo	3.86 408	0.77 368	2.62 192	0.12 83	0.13 110	4.25 377	6.63 539	5.30 225	4.18 246	10.33 489	17.13 500	6.58 387	7.62 494	7.78 380	3.51 401	0.01 262	0.07 414	0.07 508	0.00 1	0.11 314	0.02 100

GASNet	5.19 463	4.61 550	9.38 509	4.73 557	2.10 454	3.80 357	1.57 427	12.07 469	10.96 476	8.92 454	7.03 318	8.21 420	7.67 495	14.02 537	7.36 476	0.02 362	0.15 491	0.00 1	0.00 1	0.69 518	0.42 497

fast-acv-ft	5.62 472	1.39 472	7.01 476	2.02 426	1.89 443	12.23 525	1.82 439	7.35 324	9.45 447	10.46 494	20.27 522	14.55 510	7.71 496	7.41 356	7.61 480	0.10 475	0.09 439	0.16 527	0.07 411	0.59 509	0.13 376

anonymity	7.68 514	3.83 545	12.39 528	7.04 568	12.67 584	8.18 474	2.00 443	17.50 544	6.85 372	13.56 533	9.21 373	9.97 452	7.82 497	11.28 510	5.58 449	6.27 575	4.98 599	3.68 573	2.96 574	3.33 563	4.48 568

iinet-f	5.94 477	1.60 489	26.88 580	1.79 384	1.38 400	11.92 523	1.47 421	6.80 311	7.11 383	6.90 363	14.43 472	10.64 466	7.97 498	7.00 330	12.12 538	0.02 362	0.03 321	0.05 498	0.00 1	0.63 514	0.02 100

Wz-Net-SNSev	9.23 534	6.70 561	24.28 572	1.87 395	1.81 437	8.57 477	12.29 580	17.37 543	20.39 548	10.43 493	23.11 537	16.66 528	8.03 499	14.47 542	17.86 558	0.00 1	0.02 269	0.01 428	0.00 1	0.41 495	0.30 476

DeepPrunerF	6.75 495	2.69 529	23.31 570	3.68 538	7.16 565	3.78 355	4.29 500	13.42 505	20.13 546	8.13 420	10.46 406	7.18 402	8.06 500	11.10 507	9.44 515	0.24 510	0.15 491	0.29 541	0.42 534	0.66 517	0.45 503

otaku	11.73 558	7.51 568	7.07 478	13.22 581	10.85 580	26.61 576	7.25 548	18.84 556	19.16 539	11.58 515	17.23 504	20.19 551	8.09 501	15.11 546	4.64 433	9.13 583	2.42 576	13.08 582	1.83 571	12.48 584	8.22 584

GANetREF_RVC	6.56 492	2.89 532	7.58 492	3.41 525	0.40 253	12.96 532	9.58 563	15.09 527	17.25 532	10.33 489	10.62 410	12.27 491	8.16 502	12.21 522	4.53 430	0.41 529	0.00 1	0.00 1	0.02 357	3.12 561	0.39 489
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
ccnet	6.87 502	0.92 411	5.15 414	3.09 511	2.18 461	11.78 520	4.90 514	17.97 548	8.79 437	12.79 525	20.20 520	16.00 523	8.35 503	9.12 463	14.17 549	0.42 532	0.33 540	0.25 539	0.09 427	0.40 492	0.48 506

S-Stereo	6.63 494	0.84 388	9.67 511	3.15 517	3.48 509	6.49 438	6.22 531	12.99 497	22.84 555	9.48 468	15.51 481	12.00 489	8.43 504	8.04 395	10.70 527	0.12 481	0.17 505	0.00 1	0.38 528	0.13 346	1.92 550

zh-mn7	11.13 555	6.28 560	31.79 585	1.85 393	0.98 360	13.11 534	2.98 467	12.88 494	33.65 576	21.57 561	39.07 584	12.50 493	8.46 505	19.94 568	16.74 554	0.23 507	0.01 188	0.00 1	0.01 330	0.33 470	0.30 476

pmcnn	7.72 517	1.27 462	9.42 510	2.91 503	3.14 494	9.44 489	6.23 532	12.56 487	16.51 527	14.53 538	24.08 540	27.44 569	8.49 506	9.32 474	8.44 499	0.06 453	0.08 427	0.00 1	0.00 1	0.30 457	0.15 398

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 541	4.27 548	14.47 542	2.29 463	2.85 488	23.40 568	13.62 582	13.60 507	19.54 541	19.42 554	24.27 541	16.74 529	8.59 507	17.05 557	7.98 487	1.25 553	1.68 569	0.17 530	2.63 572	0.72 522	1.04 534

GrayStereo	3.74 395	0.20 22	1.94 109	1.55 347	0.60 304	3.12 289	8.22 553	5.76 255	3.32 189	10.40 492	16.66 492	5.81 364	8.60 508	6.57 297	1.37 272	0.01 262	0.00 1	0.01 428	0.63 547	0.02 90	0.04 202

RYNet	6.34 488	0.89 401	5.88 445	1.41 323	4.48 547	15.97 545	4.18 497	13.41 504	16.49 526	10.81 502	7.00 315	14.33 508	8.72 509	9.43 477	13.71 546	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.07 283

STTRV1_RVC	7.02 506	1.10 440	12.88 536	3.32 523	6.92 564	11.90 522	4.00 493	15.07 526	11.94 493	9.51 469	14.57 474	11.63 483	8.73 510	12.65 527	8.06 493	3.32 568	2.75 583	0.41 551	0.12 438	1.38 541	0.11 350

Select-FE	3.44 373	0.73 355	8.39 498	1.44 330	0.96 357	2.01 153	0.10 105	8.84 368	3.94 226	5.36 276	10.32 403	9.73 447	8.82 511	6.28 269	0.83 201	0.01 262	0.22 526	0.01 428	0.49 542	0.03 142	0.30 476

DRaft	3.74 395	0.43 218	2.60 188	0.12 83	0.15 121	4.76 398	1.34 416	5.33 229	4.31 250	10.30 488	21.91 530	3.27 255	8.83 512	7.36 355	3.66 409	0.05 443	0.10 451	0.00 1	0.14 445	0.10 293	0.14 387

RASNet	4.52 454	0.61 314	4.42 367	3.42 526	4.68 551	4.58 394	0.99 383	9.54 389	8.01 414	5.28 273	11.42 429	10.34 461	8.88 513	9.28 472	8.68 503	0.15 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.04 202

ADCRef	7.27 508	1.38 471	16.37 550	2.52 485	3.30 502	11.63 518	3.16 474	10.80 427	9.35 445	13.03 528	25.27 550	8.17 419	8.92 514	8.06 402	21.81 571	0.15 489	0.08 427	0.16 527	0.34 523	0.38 485	0.58 517

CBFPSM	4.87 458	0.94 417	14.70 545	1.51 336	1.15 378	11.49 515	2.55 457	7.28 323	6.47 360	6.23 322	4.83 233	15.30 517	8.99 515	6.88 316	8.20 496	0.03 410	0.02 269	0.00 1	0.00 1	0.40 492	0.42 497

psm_up	3.85 407	0.82 385	3.01 243	2.00 423	2.58 479	5.28 412	3.34 479	10.85 429	6.33 352	7.27 384	7.32 328	10.15 455	9.02 516	6.19 261	2.51 362	0.22 506	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.12 331	0.03 156

stereogan	7.69 516	0.88 398	7.08 479	3.49 533	3.93 529	18.98 557	3.23 477	16.52 538	19.58 542	9.93 482	18.92 514	20.50 554	9.04 517	14.07 538	6.14 458	0.26 513	0.04 352	0.21 535	0.03 374	0.63 514	0.33 482

z-mn7	10.46 549	4.14 546	20.35 562	2.15 447	1.68 420	19.07 558	5.72 525	13.28 503	34.58 580	9.45 466	35.20 579	15.69 518	9.13 518	21.16 572	17.07 555	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.35 476	0.19 430

UGAM-zero	3.51 378	0.33 119	4.44 369	0.88 236	0.65 313	3.52 327	0.16 148	11.35 442	2.71 135	5.09 267	5.82 273	15.28 516	9.14 519	8.38 423	1.61 298	0.00 1	0.16 500	0.00 1	0.46 539	0.02 90	0.19 430

PWCDC_ROB	7.92 520	3.17 540	7.48 489	5.73 563	4.40 539	10.45 502	0.35 213	14.52 522	28.19 565	10.36 491	31.27 565	7.04 396	9.14 519	13.22 533	8.78 505	2.74 566	0.02 269	0.00 1	0.00 1	1.31 539	0.17 415

ACVNet-4b	15.90 571	22.00 585	12.37 526	16.40 584	15.14 587	31.87 585	7.50 550	19.04 560	27.85 564	11.48 513	22.02 531	31.86 578	9.16 521	17.95 559	5.69 450	10.43 587	2.58 580	24.44 592	4.87 588	16.04 589	9.28 588

Ntro	12.35 559	8.88 571	7.80 493	13.79 582	12.42 583	26.54 575	6.98 544	18.54 551	22.14 554	9.82 476	16.45 489	20.30 552	9.29 522	15.95 551	6.61 469	9.53 585	2.47 578	14.93 584	2.77 573	13.11 586	8.63 587

PASM	7.90 519	4.22 547	21.97 568	3.25 521	3.29 501	5.39 414	6.57 538	10.57 417	19.09 537	12.77 524	13.92 466	18.11 538	9.51 523	13.79 536	10.77 530	0.19 499	0.45 554	0.29 541	1.08 562	1.49 544	1.19 538

PSM-AAD	3.33 359	0.20 22	1.47 58	0.73 218	0.54 298	2.55 209	6.19 529	4.97 194	3.27 183	10.92 504	11.92 437	2.95 238	9.59 524	7.90 386	0.82 200	0.01 262	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.04 173	2.47 558

Syn2CoEx	6.32 487	2.72 530	9.33 508	2.45 482	1.67 418	8.59 478	3.32 478	18.08 549	12.27 496	8.53 439	21.08 527	10.30 460	9.80 525	9.30 473	7.86 485	0.01 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 514	0.43 499

UDG	8.58 529	9.31 574	4.89 395	10.00 573	9.52 574	10.36 501	2.41 449	12.07 469	9.82 454	7.81 406	9.55 386	16.52 526	9.81 526	7.84 383	7.88 486	4.20 569	2.51 579	18.53 587	3.71 582	9.55 578	5.28 573

w-ln-seven-2	7.09 507	2.32 523	23.44 571	1.71 373	1.06 368	7.81 471	3.98 491	12.02 466	14.65 513	13.06 529	20.38 523	11.70 488	9.83 527	10.65 500	8.66 502	0.02 362	0.05 370	0.00 1	0.02 357	0.32 466	0.14 387

FBW_ROB	8.50 528	1.03 429	7.98 495	1.93 410	1.28 392	13.10 533	6.23 532	22.50 576	18.98 536	18.82 552	14.91 479	19.06 544	10.04 528	18.41 560	9.83 519	0.62 539	0.22 526	1.82 566	0.82 556	0.99 532	1.36 542

PWC_ROB	8.24 524	3.13 537	12.74 535	2.43 481	4.43 542	7.51 463	1.22 405	16.63 539	19.24 540	16.08 545	28.29 556	13.99 505	10.16 529	13.63 535	14.06 548	0.42 532	0.00 1	0.05 498	0.00 1	0.59 509	0.27 468

ACV-stereo	4.46 447	0.76 365	9.94 514	1.91 402	1.06 368	11.61 517	1.28 411	6.25 279	7.09 382	3.09 203	5.21 252	16.88 531	10.23 530	7.96 389	5.47 446	0.06 453	0.15 491	0.01 428	0.00 1	0.12 331	0.14 387

DEmStereo	3.79 402	0.37 165	3.69 314	0.17 109	0.17 139	5.28 412	2.54 453	4.35 149	3.70 208	8.21 427	20.15 519	5.13 342	10.38 531	7.65 369	3.85 414	0.01 262	0.01 188	0.01 428	0.00 1	0.02 90	0.06 260

RGC	6.88 503	2.23 521	6.13 453	4.05 547	4.73 553	8.94 483	2.78 463	15.19 531	11.74 489	11.13 508	19.34 516	17.86 536	10.42 532	13.02 531	8.03 490	0.73 541	0.01 188	0.24 538	0.41 533	0.31 462	0.38 488

XQC	8.43 527	3.58 543	16.40 551	2.92 505	2.17 459	13.22 535	3.60 484	14.64 523	25.86 561	11.87 516	12.04 439	15.06 513	10.67 533	15.24 547	19.41 561	0.39 526	0.08 427	0.05 498	0.07 411	0.84 527	0.45 503

ADCP+	8.09 522	1.79 502	14.50 543	1.54 345	4.28 535	16.57 547	5.20 519	12.80 491	11.20 482	12.83 526	17.07 499	11.02 475	10.80 534	17.59 558	23.18 577	0.03 410	0.05 370	0.01 428	0.18 467	0.39 489	0.81 528

ADCPNet	9.54 538	2.39 526	31.46 584	2.09 440	1.60 410	16.71 549	6.39 537	12.11 471	11.45 485	13.53 532	21.45 529	19.41 545	10.94 535	14.38 540	21.54 569	0.27 516	1.16 565	0.39 550	1.49 567	0.58 508	1.45 543

psmorigin	7.34 509	1.58 487	18.31 557	2.35 474	0.87 343	6.72 444	1.70 437	10.63 419	7.14 384	19.77 556	22.71 535	20.13 550	11.34 536	12.96 530	9.49 516	0.04 431	0.17 505	0.06 502	0.17 460	0.21 418	0.50 510

LL-Strereo	4.71 457	1.64 493	7.51 490	1.15 284	4.31 536	3.71 344	1.45 420	9.21 377	8.36 426	8.37 434	8.17 353	10.82 469	11.36 537	12.51 525	4.82 437	0.00 1	0.12 469	0.00 1	0.00 1	0.31 462	0.32 481

Nwc_Net	6.97 504	1.25 459	6.63 469	3.82 543	3.37 503	10.83 511	1.67 433	19.56 570	11.35 484	8.36 430	23.62 538	17.19 534	11.44 538	11.21 508	8.08 494	0.80 543	0.00 1	0.00 1	0.02 357	0.13 346	0.09 312

NCC-stereo	6.77 497	1.49 481	6.48 465	2.92 505	4.40 539	7.43 459	3.61 485	19.52 568	13.29 502	8.39 435	16.91 495	15.96 520	12.13 539	12.85 528	7.70 481	1.47 556	0.11 462	0.01 428	0.42 534	0.14 356	0.24 454

Abc-Net	6.77 497	1.49 481	6.48 465	2.92 505	4.40 539	7.43 459	3.61 485	19.52 568	13.29 502	8.39 435	16.91 495	15.96 520	12.13 539	12.85 528	7.70 481	1.47 556	0.11 462	0.01 428	0.42 534	0.14 356	0.24 454
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RainbowNet	18.01 581	26.22 591	19.95 561	18.59 586	14.88 586	27.38 578	10.46 569	27.39 584	34.54 579	14.91 541	27.01 553	25.65 564	12.44 541	18.94 563	9.23 510	13.91 596	3.46 593	23.36 591	4.86 587	16.03 588	10.91 594

edge stereo	6.76 496	1.01 425	6.76 471	2.20 453	2.45 474	6.41 436	2.45 451	14.84 525	11.98 494	15.29 542	18.31 512	22.02 557	12.56 542	10.82 502	7.49 478	0.03 410	0.06 391	0.11 517	0.03 374	0.30 457	0.14 387

LSM	14.01 566	5.95 557	33.49 587	6.78 567	43.61 609	10.22 498	9.98 567	15.16 530	22.93 556	23.07 567	32.34 571	18.52 541	12.67 543	15.45 548	11.10 531	0.16 494	0.51 558	0.09 514	0.32 519	1.08 533	16.85 606

aanetorigin	8.72 530	3.29 541	27.55 581	1.95 412	3.84 526	4.93 404	5.39 524	5.49 241	10.05 459	27.85 575	31.47 566	15.80 519	12.78 544	9.04 461	11.98 536	0.25 511	0.22 526	0.22 536	0.25 499	1.28 538	0.84 530

SAMSARA	14.63 567	2.74 531	12.38 527	12.65 579	6.74 563	36.50 592	72.93 616	19.36 565	23.77 558	16.20 546	13.04 458	29.21 572	12.78 544	16.98 556	15.21 551	0.11 477	0.26 537	0.03 479	0.14 445	0.76 524	0.77 526

SHD	9.61 539	2.60 527	12.46 529	3.69 539	3.54 511	9.47 490	1.25 407	20.16 573	37.84 588	18.19 551	21.24 528	16.96 532	12.83 546	14.47 542	16.05 552	0.32 519	0.13 479	0.01 428	0.08 416	0.38 485	0.48 506

CSAN	7.62 512	1.60 489	6.56 468	1.83 392	0.66 314	12.40 528	10.52 571	14.45 520	21.32 550	14.19 536	15.98 484	17.84 535	13.02 547	12.32 523	8.38 498	0.09 472	0.07 414	0.03 479	0.04 394	0.33 470	0.67 523

AnyNet_C32	10.98 553	5.58 556	22.79 569	4.16 550	5.83 558	15.64 541	14.30 583	13.18 499	17.15 531	16.44 548	20.52 524	14.68 511	13.44 548	22.46 575	30.08 592	0.17 495	0.26 537	0.36 548	0.36 527	1.23 536	0.91 531

ADCL	10.16 544	2.11 518	19.36 560	1.92 406	1.88 442	22.23 564	8.91 557	14.04 513	23.56 557	14.62 539	26.19 552	12.75 495	13.59 549	16.06 553	22.95 575	0.26 513	0.18 509	0.75 555	0.65 548	0.69 518	0.58 517

FAT-Stereo	6.78 499	0.68 342	6.80 472	2.30 464	1.77 433	5.63 417	4.20 498	18.79 554	18.62 535	10.53 496	17.15 501	18.52 541	13.74 550	8.86 456	7.38 477	0.03 410	0.15 491	0.01 428	0.07 411	0.12 331	0.26 464

WZ-Net	13.00 561	4.64 552	41.07 595	3.48 532	3.15 496	19.12 559	15.66 593	14.81 524	31.33 570	15.71 543	27.88 554	22.22 558	14.01 551	20.44 571	25.03 581	0.64 540	0.00 1	0.01 428	0.03 374	0.39 489	0.37 487

RP	6.84 501	1.29 467	5.53 438	3.92 546	5.18 554	6.32 433	3.53 483	11.73 456	15.31 519	9.54 471	22.38 534	18.25 539	14.47 552	10.11 488	7.49 478	0.91 547	0.01 188	0.12 520	0.15 449	0.33 470	0.19 430

AF-Net	7.78 518	1.44 476	6.68 470	3.37 524	4.50 548	8.61 479	2.69 460	17.07 541	20.17 547	9.52 470	24.02 539	20.31 553	14.59 553	11.58 513	9.84 520	0.61 538	0.00 1	0.12 520	0.00 1	0.38 485	0.12 365

G-Net	8.41 526	1.54 484	10.97 520	5.73 563	3.60 514	26.19 571	4.41 504	10.10 407	7.42 390	19.71 555	24.99 547	14.38 509	15.83 554	10.99 504	9.53 517	0.50 536	0.46 555	0.19 533	0.25 499	0.80 525	0.66 522

MSAF-DinoV2	10.24 546	4.39 549	12.68 533	3.62 537	2.55 478	8.48 475	4.69 511	14.24 518	21.89 552	10.74 500	18.74 513	29.30 574	16.17 555	21.96 574	28.10 588	0.32 519	0.15 491	0.25 539	0.81 555	2.83 560	2.90 560

zh-sn7	11.12 554	7.26 566	33.16 586	2.32 472	2.31 468	11.66 519	7.80 552	13.53 506	17.94 533	16.39 547	31.80 567	14.22 507	16.88 556	23.07 578	23.00 576	0.00 1	0.13 479	0.00 1	0.00 1	0.52 502	0.48 506

MFN_U_SF_RVC	12.94 560	3.66 544	25.81 576	3.61 536	2.26 466	22.77 566	4.55 508	27.10 583	20.06 545	23.90 569	28.99 558	30.53 576	16.98 557	19.92 567	20.26 564	1.24 552	1.07 564	0.98 559	1.33 565	1.80 551	2.04 552

AnyNet_C01	16.12 573	10.81 578	59.36 606	4.42 555	2.49 475	30.06 581	15.15 591	17.51 545	16.51 527	17.88 550	37.69 582	24.04 560	17.54 558	29.60 586	33.29 596	0.28 517	0.38 547	0.43 552	0.42 534	2.57 558	1.98 551

WCMA_ROB	9.21 533	0.87 394	7.37 486	2.54 486	2.13 456	13.59 537	5.80 526	11.64 450	14.01 507	24.43 571	32.99 573	27.09 568	18.02 559	12.51 525	9.85 521	0.81 544	0.07 414	0.01 428	0.01 330	0.16 367	0.23 450

test_sample8	7.99 521	1.11 443	6.15 455	1.27 296	0.60 304	5.22 408	2.54 453	12.04 468	6.15 341	17.46 549	9.02 371	24.67 561	18.16 560	11.68 515	11.44 534	1.49 558	24.31 610	3.10 569	2.99 575	0.20 407	0.15 398

DPSNet	10.14 543	1.88 509	16.82 553	1.85 393	1.73 427	24.84 569	17.20 595	19.92 571	27.41 563	12.23 520	13.62 464	16.52 526	18.35 561	14.42 541	12.50 540	0.78 542	0.54 559	0.08 511	0.25 499	1.18 535	0.59 520

DispFullNet	17.47 579	26.01 590	33.98 589	22.58 590	20.86 595	13.84 539	1.28 411	16.50 537	26.27 562	19.97 557	17.17 502	20.52 555	18.49 562	22.86 577	10.76 529	5.13 571	2.83 585	30.72 597	7.72 593	20.86 593	11.01 595

ADCS	13.02 562	4.93 554	28.38 582	3.17 518	2.67 482	13.61 538	10.83 572	18.70 552	33.46 573	22.59 563	24.78 544	19.59 547	18.51 563	23.40 579	32.16 595	0.10 475	0.19 515	0.37 549	0.18 467	1.26 537	1.46 544

SGM_RVC	10.08 542	0.60 310	3.42 291	2.30 464	0.32 229	19.41 560	6.33 535	18.95 559	14.64 511	25.14 573	24.32 542	33.34 580	18.79 564	19.86 566	12.55 541	0.25 511	0.26 537	0.22 536	0.24 494	0.34 475	0.40 492
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Wz-Net-TNSev	11.35 556	10.56 577	35.88 591	2.28 462	1.73 427	18.25 556	11.42 573	15.88 535	20.88 549	14.44 537	16.97 497	19.57 546	19.04 565	19.31 564	18.67 560	0.01 262	0.06 391	0.00 1	0.16 452	0.62 512	1.25 539

SANet	10.64 550	1.86 508	10.91 518	1.76 379	0.71 324	14.62 540	9.23 561	19.18 562	37.14 586	19.22 553	27.96 555	25.86 566	19.11 566	13.02 531	10.63 526	0.08 467	0.06 391	0.03 479	0.02 357	0.62 512	0.81 528

RTS	18.87 583	9.32 575	86.48 615	4.95 559	6.10 559	42.08 596	14.70 585	15.49 532	41.06 591	22.65 564	32.32 569	13.77 500	19.54 567	37.98 596	28.96 589	0.41 529	0.23 529	0.00 1	0.02 357	0.91 529	0.50 510

RTSA	18.87 583	9.32 575	86.48 615	4.95 559	6.10 559	42.08 596	14.70 585	15.49 532	41.06 591	22.65 564	32.32 569	13.77 500	19.54 567	37.98 596	28.96 589	0.41 529	0.23 529	0.00 1	0.02 357	0.91 529	0.50 510

ADCMid	10.24 546	3.13 537	20.70 564	2.21 454	2.39 472	11.23 513	6.19 529	14.17 517	11.19 481	23.20 568	22.25 532	17.89 537	19.54 567	18.51 561	26.21 585	0.45 534	0.42 552	1.10 560	1.29 564	1.56 546	1.18 537

ACVNet_1	18.70 582	25.08 589	12.72 534	17.33 585	15.18 588	26.02 570	9.62 564	28.44 588	34.49 578	24.39 570	24.32 542	37.22 587	20.13 570	16.67 555	13.39 543	10.45 588	2.59 581	24.77 593	4.92 589	16.57 590	9.75 590

MSMD_ROB	9.28 535	1.09 438	4.65 384	1.58 352	0.39 251	16.52 546	4.41 504	13.60 507	14.87 516	22.34 562	39.89 586	25.67 565	20.71 571	12.42 524	6.98 473	0.34 522	0.03 321	0.00 1	0.00 1	0.05 209	0.09 312

MeshStereo	11.52 557	1.52 483	4.55 379	1.89 400	1.46 404	19.87 562	5.11 518	20.66 574	15.91 524	32.67 582	34.51 576	39.34 589	21.15 572	18.74 562	12.10 537	0.11 477	0.06 391	0.01 428	0.00 1	0.45 499	0.22 443
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
SPS-STEREO	15.04 568	6.23 559	13.21 539	11.34 577	11.65 581	23.30 567	7.15 546	24.16 580	15.65 522	31.78 581	29.19 560	31.62 577	21.32 573	24.62 580	19.50 562	7.59 578	4.19 597	3.22 572	1.48 566	6.99 577	6.54 578
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	10.72 551	0.52 275	4.27 359	1.88 398	1.63 412	17.18 551	5.29 522	18.20 550	19.69 543	28.50 576	34.51 576	34.03 582	21.48 574	15.89 549	11.15 532	0.03 410	0.01 188	0.02 460	0.01 330	0.07 251	0.09 312

FC-DCNN v2	10.88 552	0.52 275	4.17 355	1.92 406	1.63 412	17.79 555	5.35 523	18.87 557	19.88 544	28.77 577	34.99 578	34.62 584	21.72 575	16.03 552	11.16 533	0.03 410	0.01 188	0.02 460	0.00 1	0.06 233	0.08 299

EDNetEfficient	13.82 565	6.19 558	54.79 604	2.83 500	3.60 514	4.86 401	8.57 555	8.61 361	32.90 572	40.77 595	30.59 564	18.33 540	21.87 576	11.38 511	25.36 582	0.15 489	0.23 529	0.06 502	1.03 561	2.54 557	1.79 547

FCDSN-DC	10.24 546	0.56 296	3.49 297	1.96 415	1.29 393	16.90 550	4.59 509	17.16 542	19.10 538	24.64 572	32.46 572	33.82 581	22.14 577	15.93 550	10.45 525	0.04 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 209	0.21 441
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM+DAISY	15.62 570	7.26 566	19.28 559	8.94 569	10.11 578	26.25 572	10.49 570	19.36 565	14.65 513	30.64 579	33.59 574	33.00 579	22.32 578	24.96 581	16.42 553	7.90 579	6.25 601	4.51 575	3.37 579	5.86 571	7.20 580

MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 574	6.93 564	21.83 567	5.94 565	2.81 487	38.71 594	14.59 584	24.55 581	34.87 583	33.66 586	34.35 575	29.24 573	24.20 579	22.59 576	17.95 559	2.52 565	2.81 584	1.17 562	1.51 568	5.89 572	2.16 553

NVStereoNet_ROB	16.04 572	6.75 562	12.90 537	6.37 566	7.42 568	12.89 531	9.74 565	22.78 577	25.12 560	30.32 578	46.19 594	34.37 583	25.38 580	21.48 573	21.38 566	5.94 573	3.10 589	6.07 579	10.09 595	4.01 564	8.54 586
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_2	26.45 592	29.35 596	25.14 574	20.27 588	15.43 589	34.97 590	12.23 579	48.37 604	66.25 613	42.69 596	56.73 607	51.77 595	25.59 581	20.39 570	13.52 545	10.13 586	2.59 581	22.78 590	3.52 581	17.57 591	9.80 592

PWCK	30.53 599	44.32 605	47.25 600	29.76 592	7.23 566	40.78 595	27.10 604	44.73 598	44.32 594	47.31 601	36.37 580	47.16 593	26.05 582	41.26 601	31.87 594	21.83 601	4.03 596	29.50 596	4.67 585	27.17 603	7.80 582

MFMNet_re	13.29 563	8.60 570	18.29 556	9.75 571	7.25 567	19.65 561	14.84 587	20.71 575	30.72 569	23.03 566	28.77 557	18.85 543	26.09 583	13.55 534	9.82 518	2.44 564	1.35 568	0.34 545	0.23 491	4.78 567	6.69 579

EDNetEfficientorigin	17.87 580	14.00 580	99.53 628	1.64 363	0.92 351	10.55 504	6.26 534	13.21 500	34.84 582	38.20 592	36.91 581	27.47 570	26.32 584	14.71 544	25.69 583	0.04 431	0.06 391	0.14 525	0.52 543	3.16 562	3.27 561

coex-ft	19.78 586	19.39 584	87.73 617	1.77 381	1.80 436	17.25 552	13.50 581	12.63 489	42.10 593	60.18 610	38.90 583	28.72 571	28.74 585	11.74 517	27.40 587	0.21 504	0.23 529	0.04 491	0.30 514	1.36 540	1.54 545

ELAS_RVC	16.54 575	2.26 522	10.09 516	5.50 562	4.46 544	28.28 580	16.72 594	25.55 582	33.54 575	40.19 593	40.30 588	36.68 586	30.03 586	29.40 585	20.61 565	0.98 550	1.21 566	0.86 558	0.70 552	1.39 542	2.16 553
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	16.72 576	2.14 519	9.23 507	4.92 558	4.53 549	32.66 588	15.11 590	27.40 585	28.68 567	40.27 594	44.90 592	38.33 588	30.50 587	26.44 583	21.94 572	0.88 545	1.23 567	0.67 553	0.89 558	1.49 544	2.18 555
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PVD	15.44 569	2.93 533	14.67 544	4.21 553	3.39 506	17.43 554	4.16 496	27.84 587	48.84 598	31.02 580	43.54 591	29.76 575	30.81 588	25.97 582	21.40 567	0.23 507	0.41 550	0.04 491	0.33 521	0.41 495	1.33 541

IMH-64-1	27.21 594	28.77 593	16.84 554	31.57 594	20.76 593	26.43 573	15.10 588	47.11 599	45.20 595	33.53 584	51.16 601	41.42 590	31.10 589	36.48 592	22.39 573	13.48 594	2.87 587	33.95 599	10.70 596	23.50 595	11.75 596

IMH-64	27.21 594	28.77 593	16.84 554	31.57 594	20.76 593	26.43 573	15.10 588	47.11 599	45.20 595	33.53 584	51.16 601	41.42 590	31.10 589	36.48 592	22.39 573	13.48 594	2.87 587	33.95 599	10.70 596	23.50 595	11.75 596

MonStereo1	25.07 590	22.70 586	26.51 578	25.39 591	21.15 598	27.38 578	7.54 551	29.21 589	38.74 590	34.17 588	46.61 595	50.27 594	33.31 591	28.57 584	25.83 584	12.28 592	0.79 562	26.32 594	5.80 592	26.02 601	12.81 600

FADE	25.68 591	17.27 582	50.60 602	10.46 575	9.90 577	22.50 565	9.17 559	35.80 593	53.05 600	20.32 559	19.01 515	26.54 567	34.42 592	39.35 599	33.52 597	30.62 606	14.22 607	38.39 606	37.63 609	5.22 569	5.56 575

MADNet+	27.07 593	33.84 598	90.97 620	20.14 587	7.47 569	48.43 604	47.10 612	35.43 592	36.46 584	20.11 558	30.05 562	25.29 563	35.08 593	45.50 605	50.28 611	2.13 562	2.00 571	1.19 563	0.76 553	4.71 565	4.43 566

SGM-ForestM	16.99 578	1.08 436	5.74 442	2.12 443	0.75 328	31.63 584	12.21 578	27.80 586	32.25 571	37.88 590	39.99 587	52.96 599	35.20 594	33.60 591	24.47 579	0.26 513	0.39 549	0.31 543	0.39 531	0.26 446	0.53 513

TorneroNet-64	32.42 600	31.89 597	30.52 583	34.73 599	21.13 597	46.99 603	18.82 596	43.10 597	59.42 606	32.70 583	46.98 596	62.01 606	36.98 595	43.97 604	33.88 598	14.10 598	3.22 590	35.28 602	11.72 599	26.84 602	14.07 601

LVE	34.99 603	40.10 604	34.97 590	32.49 596	18.61 592	51.45 609	26.82 603	52.15 609	65.94 612	47.21 600	61.04 611	53.99 600	37.30 596	37.95 595	34.09 599	15.55 600	5.95 600	31.01 598	13.81 601	22.58 594	16.72 605

LE_ROB	16.73 577	1.28 465	11.61 522	3.72 540	1.65 415	16.67 548	9.17 559	14.39 519	55.91 603	63.81 614	40.86 589	35.94 585	37.73 597	14.24 539	26.87 586	0.05 443	0.10 451	0.13 524	0.22 488	0.12 331	0.15 398

IMH	29.82 598	29.11 595	18.51 558	34.28 598	21.40 599	32.33 587	15.39 592	49.40 606	53.07 601	37.88 590	55.32 606	45.05 592	39.54 598	40.63 600	24.12 578	14.03 597	3.27 591	34.93 601	11.24 598	24.69 598	12.21 598

MANE	19.47 585	1.27 462	5.07 407	4.69 556	5.55 556	30.49 582	9.94 566	34.01 591	37.27 587	44.13 599	51.57 603	52.51 597	40.41 599	33.58 590	24.81 580	0.89 546	0.86 563	1.11 561	9.72 594	0.38 485	1.06 535

TCMNet-wrong-test	67.23 616	85.83 622	81.56 613	95.63 623	94.73 623	89.35 618	85.42 618	51.73 608	33.71 577	51.26 604	61.71 612	61.33 605	41.23 600	77.26 619	64.71 615	48.76 612	9.03 605	70.12 618	68.11 617	90.76 626	82.37 623

BEATNet-Init1	23.31 587	9.03 572	41.67 596	4.17 551	2.53 477	45.68 602	19.47 598	33.43 590	38.45 589	47.59 602	49.10 599	59.31 603	41.80 601	38.35 598	29.21 591	0.47 535	0.50 557	0.81 556	0.66 549	2.10 555	1.86 548

JetBlue	29.12 596	15.72 581	54.12 603	15.93 583	20.98 596	60.90 614	30.62 605	39.38 594	34.62 581	34.08 587	39.69 585	57.35 602	43.17 602	50.71 611	50.60 612	2.41 563	3.79 595	2.81 568	3.45 580	9.57 579	12.59 599

TorneroNet	35.11 604	33.92 599	33.82 588	37.86 601	22.01 600	49.64 606	21.58 602	48.09 603	55.23 602	37.50 589	53.79 604	62.81 609	43.66 603	46.71 607	41.25 606	14.80 599	3.53 594	36.72 603	14.57 602	28.28 605	16.49 604

WAO-7	29.39 597	24.43 587	20.47 563	32.71 597	13.83 585	34.70 589	20.27 601	52.19 610	65.03 611	43.29 597	59.35 609	52.19 596	44.68 604	31.71 587	30.56 593	10.98 589	4.94 598	13.71 583	12.52 600	12.06 583	8.22 584

KSHMR	55.63 612	63.60 616	37.85 593	74.69 614	49.56 611	49.01 605	45.73 611	57.46 615	63.97 610	61.61 612	62.07 613	72.39 616	47.01 605	50.65 610	43.29 608	54.10 613	62.21 615	66.10 616	53.94 615	51.25 612	46.11 613

JetRed	61.02 614	61.05 615	82.56 614	46.09 605	56.80 613	83.19 615	63.76 614	59.26 616	63.61 609	69.29 617	68.85 617	66.59 611	47.62 606	61.57 614	74.09 619	45.58 611	66.14 618	46.59 608	45.06 612	63.17 613	49.58 614

Dean	34.67 601	38.70 603	25.33 575	29.89 593	17.21 591	45.24 601	11.98 577	56.90 614	76.55 615	63.47 613	60.22 610	67.36 612	48.14 607	37.24 594	39.01 603	11.00 590	2.83 585	28.35 595	5.60 591	18.14 592	10.31 593

WAO-6	34.74 602	36.76 602	15.36 547	37.53 600	24.15 603	35.99 591	19.36 597	48.96 605	68.54 614	43.84 598	47.58 597	52.77 598	52.60 608	32.63 588	34.73 600	26.20 604	7.74 604	42.78 607	21.64 606	28.07 604	17.62 607

ktn	48.94 610	57.58 611	38.86 594	59.57 611	43.27 608	50.37 607	43.38 610	48.07 602	61.11 607	51.30 605	54.25 605	54.96 601	52.88 609	47.30 608	35.83 601	57.77 614	24.88 612	62.69 615	43.55 611	50.70 610	40.41 611

DPSimNet_ROB	53.45 611	64.73 617	44.39 597	53.97 608	45.39 610	53.66 610	54.83 613	55.15 613	57.87 605	64.16 615	50.83 600	63.40 610	53.34 610	46.45 606	65.81 616	63.13 616	26.54 613	57.94 613	51.11 614	45.52 608	50.69 615

WAO-8	38.15 605	35.51 600	21.50 565	43.67 602	23.92 601	44.44 598	20.26 599	52.83 611	76.62 616	53.57 607	66.79 615	62.63 607	54.56 611	42.03 602	39.18 604	22.71 602	6.65 602	37.08 604	19.08 604	24.72 600	15.24 602

Venus	38.15 605	35.51 600	21.50 565	43.67 602	23.92 601	44.44 598	20.26 599	52.83 611	76.62 616	53.57 607	66.81 616	62.63 607	54.56 611	42.03 602	39.18 604	22.71 602	6.65 602	37.08 604	19.08 604	24.70 599	15.24 602

UNDER WATER-64	45.16 608	46.99 606	66.69 608	43.90 604	27.64 604	55.58 612	41.87 609	39.42 595	48.42 597	51.73 606	43.08 590	67.76 613	56.69 613	48.02 609	48.34 609	39.50 609	17.64 608	51.78 610	38.93 610	36.62 606	32.61 609

UNDER WATER	45.09 607	48.60 607	67.37 609	49.30 606	31.41 605	53.80 611	37.39 607	40.25 596	52.48 599	50.24 603	45.37 593	68.37 614	57.76 614	51.03 612	49.88 610	29.97 605	13.75 606	51.22 609	36.57 607	37.87 607	29.12 608

notaker	47.42 609	55.20 610	49.13 601	56.52 610	40.18 606	38.52 593	32.97 606	47.21 601	56.08 604	57.21 609	57.24 608	60.09 604	59.19 615	53.93 613	41.64 607	40.61 610	19.93 609	57.21 612	37.41 608	49.02 609	39.02 610

HanzoNet	56.48 613	59.32 612	58.25 605	55.32 609	41.94 607	50.95 608	41.33 608	51.12 607	61.40 608	65.62 616	65.59 614	71.66 615	69.41 616	70.77 616	60.03 614	63.99 617	34.70 614	61.96 614	50.54 613	51.00 611	44.71 612

LRCNet_RVC	66.23 615	65.67 618	67.63 610	71.47 613	54.32 612	32.17 586	2.66 459	63.19 617	21.35 551	81.79 619	91.26 620	83.62 620	71.62 617	69.32 615	52.57 613	95.49 626	64.45 617	95.07 626	95.19 626	71.52 615	74.31 618

ASD4	75.85 617	81.57 620	69.25 611	68.23 612	80.87 617	96.24 621	99.15 627	77.50 618	93.47 622	77.59 618	85.63 618	78.32 617	76.43 618	77.89 620	82.61 620	58.30 615	62.67 616	55.02 611	62.43 616	68.35 614	65.49 617

RSGM-EC	84.07 620	59.96 613	46.25 598	78.03 618	83.22 620	89.06 616	90.25 619	92.04 623	94.92 623	90.68 623	97.34 624	83.40 618	78.92 619	76.48 617	72.91 617	93.35 624	97.50 624	88.11 624	92.75 624	88.89 624	87.40 625

acva	84.07 620	59.96 613	46.25 598	78.03 618	83.22 620	89.06 616	90.25 619	92.04 623	94.92 623	90.68 623	97.34 624	83.40 618	78.92 619	76.48 617	72.91 617	93.35 624	97.50 624	88.11 624	92.75 624	88.89 624	87.40 625

MADNet++	82.84 618	82.38 621	73.57 612	87.72 622	82.97 618	93.14 619	69.15 615	86.42 622	82.50 618	93.46 625	86.70 619	86.28 621	80.92 621	88.34 622	88.84 621	86.83 622	84.17 622	72.64 619	68.92 618	80.47 622	81.42 622

xxxxx1	85.63 622	90.31 623	96.68 623	76.54 615	80.57 614	97.44 624	96.86 624	85.53 619	88.53 619	88.68 620	91.71 621	94.23 623	92.93 622	90.02 623	91.98 622	70.60 618	70.39 619	73.68 620	81.46 621	74.61 616	79.86 619

tt_ll	85.63 622	90.31 623	96.68 623	76.54 615	80.57 614	97.44 624	96.86 624	85.53 619	88.53 619	88.68 620	91.71 621	94.23 623	92.93 622	90.02 623	91.98 622	70.60 618	70.39 619	73.68 620	81.46 621	74.61 616	79.86 619

ff	85.63 622	90.31 623	96.68 623	76.54 615	80.57 614	97.44 624	96.86 624	85.53 619	88.53 619	88.68 620	91.71 621	94.23 623	92.93 622	90.02 623	91.98 622	70.60 618	70.39 619	73.68 620	81.46 621	74.61 616	79.86 619

test_example2	99.39 631	99.98 631	99.99 630	100.00 634	99.98 629	99.72 628	99.99 630	97.34 626	100.00 632	100.00 633	100.00 631	96.42 626	96.66 625	99.97 630	99.96 630	100.00 633	99.97 630	98.66 628	99.15 629	100.00 632	100.00 634

MEDIAN_ROB	98.41 627	99.70 627	99.30 627	97.09 624	97.02 624	96.89 622	95.77 623	97.66 627	97.28 625	98.79 629	98.94 628	99.18 628	98.14 626	96.89 626	96.88 627	99.96 630	99.16 627	100.00 630	99.99 631	99.69 629	99.88 629

USTest	87.63 625	76.50 619	65.53 607	81.26 621	83.10 619	100.00 629	100.00 631	99.53 629	99.60 628	98.32 626	99.02 629	90.87 622	98.33 627	84.28 621	98.23 628	79.97 621	96.20 623	69.82 617	73.75 620	75.48 619	82.80 624

PML	97.88 626	100.00 632	96.45 622	98.01 626	97.88 627	100.00 629	99.35 628	96.88 625	97.72 626	100.00 633	97.36 626	97.38 627	99.60 628	100.00 634	96.32 626	99.99 631	97.55 626	100.00 630	96.01 627	99.18 628	87.92 627

ccccc	99.32 630	96.61 626	100.00 634	100.00 634	100.00 630	97.41 623	99.44 629	99.56 630	97.80 627	99.27 630	97.59 627	99.35 629	99.84 629	99.92 629	99.98 631	100.00 633	100.00 632	99.95 629	99.77 630	100.00 632	100.00 634

tt	83.26 619	0.34 135	99.99 630	79.40 620	93.18 622	100.00 629	100.00 631	100.00 634	99.95 629	60.33 611	47.63 598	99.98 633	99.96 630	99.98 631	100.00 635	92.42 623	99.82 629	73.83 623	73.63 619	88.42 623	56.35 616

HaxPig	98.85 628	99.94 629	95.08 621	99.99 631	100.00 630	94.03 620	94.78 621	99.15 628	99.98 631	99.99 632	100.00 631	99.98 633	99.99 631	98.12 627	95.97 625	100.00 633	99.99 631	100.00 630	99.99 631	100.00 632	99.99 632

Anonymous_1	99.08 629	99.91 628	99.85 629	97.63 625	99.10 628	100.00 629	100.00 631	99.61 631	99.96 630	99.28 631	99.86 630	99.54 630	99.99 631	99.29 628	99.75 629	96.05 627	99.59 628	97.31 627	98.57 628	97.71 627	98.63 628

RAFT-FEzeroshot	100.00 637	100.00 632	100.00 634	100.00 634	100.00 630	100.00 629	100.00 631	100.00 634	100.00 632	100.00 633	100.00 631	100.00 635	100.00 633	100.00 634	100.00 635	100.00 633	100.00 632	100.00 630	100.00 633	100.00 632	100.00 634

RAFT-FE	100.00 637	100.00 632	100.00 634	100.00 634	100.00 630	100.00 629	100.00 631	100.00 634	100.00 632	100.00 633	100.00 631	100.00 635	100.00 633	100.00 634	100.00 635	100.00 633	100.00 632	100.00 630	100.00 633	100.00 632	100.00 634

FlowAnything	100.00 637	100.00 632	100.00 634	100.00 634	100.00 630	100.00 629	100.00 631	100.00 634	100.00 632	100.00 633	100.00 631	100.00 635	100.00 633	100.00 634	100.00 635	100.00 633	100.00 632	100.00 630	100.00 633	100.00 632	100.00 634

Selective-RAFT-Error	100.00 637	100.00 632	100.00 634	100.00 634	100.00 630	100.00 629	100.00 631	100.00 634	100.00 632	100.00 633	100.00 631	100.00 635	100.00 633	100.00 634	100.00 635	100.00 633	100.00 632	100.00 630	100.00 633	100.00 632	100.00 634

CasAABBNet	100.00 637	100.00 632	100.00 634	100.00 634	100.00 630	100.00 629	100.00 631	100.00 634	100.00 632	100.00 633	100.00 631	100.00 635	100.00 633	100.00 634	100.00 635	100.00 633	100.00 632	100.00 630	100.00 633	100.00 632	100.00 634

LSM0	100.00 637	100.00 632	100.00 634	100.00 634	100.00 630	100.00 629	100.00 631	100.00 634	100.00 632	100.00 633	100.00 631	100.00 635	100.00 633	100.00 634	100.00 635	100.00 633	100.00 632	100.00 630	100.00 633	100.00 632	99.99 632

DPSMNet_ROB	99.91 634	100.00 632	99.99 630	99.99 631	100.00 630	100.00 629	100.00 631	99.98 633	100.00 632	98.35 627	100.00 631	99.84 631	100.00 633	99.98 631	99.99 632	100.00 633	100.00 632	100.00 630	100.00 633	100.00 632	100.00 634

DGTPSM_ROB	99.90 633	100.00 632	99.99 630	99.99 631	100.00 630	100.00 629	100.00 631	99.97 632	100.00 632	98.35 627	100.00 631	99.84 631	100.00 633	99.98 631	99.99 632	99.99 631	100.00 632	100.00 630	100.00 633	100.00 632	100.00 634

DPSM_ROB	99.95 635	100.00 632	100.00 634	99.76 629	100.00 630	100.00 629	100.00 631	100.00 634	100.00 632	100.00 633	100.00 631	100.00 635	100.00 633	100.00 634	100.00 635	99.21 628	100.00 632	100.00 630	100.00 633	99.99 630	99.95 630

DPSM	99.95 635	100.00 632	100.00 634	99.76 629	100.00 630	100.00 629	100.00 631	100.00 634	100.00 632	100.00 633	100.00 631	100.00 635	100.00 633	100.00 634	100.00 635	99.21 628	100.00 632	100.00 630	100.00 633	99.99 630	99.95 630

AVERAGE_ROB	99.62 632	99.95 630	98.81 626	100.00 634	100.00 630	98.08 627	95.47 622	100.00 634	100.00 632	100.00 633	100.00 631	100.00 635	100.00 633	100.00 634	99.99 632	100.00 633	100.00 632	100.00 630	100.00 633	100.00 632	100.00 634

Low-res two-view benchmark