Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

BTL-Stereo	0.17 1	0.11 1	0.23 2	0.33 57	0.20 80	0.16 3	0.22 69	0.21 1	0.23 17	0.14 1	0.18 11	0.16 2	0.14 2	0.26 2	0.22 31	0.10 8	0.09 18	0.14 102	0.13 166	0.10 3	0.11 40

Pro-Stereo	0.18 2	0.13 2	0.22 1	0.33 57	0.23 159	0.16 3	0.19 19	0.21 1	0.23 17	0.24 36	0.18 11	0.17 5	0.11 1	0.36 52	0.21 20	0.11 27	0.09 18	0.15 148	0.14 198	0.10 3	0.10 3

LG-Stereo_L1	0.18 2	0.14 5	0.29 39	0.31 19	0.21 102	0.19 10	0.19 19	0.30 10	0.20 9	0.16 2	0.15 2	0.19 21	0.17 15	0.35 45	0.20 9	0.13 64	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.11 21	0.10 3

MLG-Stereo_test2	0.18 2	0.14 5	0.26 13	0.31 19	0.17 17	0.24 39	0.17 3	0.27 6	0.15 2	0.18 4	0.19 13	0.22 41	0.14 2	0.32 18	0.19 1	0.13 64	0.09 18	0.12 32	0.09 6	0.11 21	0.10 3

MLG-Stereo_test1	0.18 2	0.14 5	0.28 29	0.34 66	0.17 17	0.24 39	0.17 3	0.27 6	0.13 1	0.18 4	0.14 1	0.23 47	0.15 6	0.32 18	0.20 9	0.12 37	0.09 18	0.13 67	0.09 6	0.10 3	0.10 3

MLG-Stereo	0.18 2	0.14 5	0.28 29	0.34 66	0.16 7	0.26 63	0.17 3	0.31 13	0.15 2	0.19 7	0.15 2	0.23 47	0.15 6	0.32 18	0.20 9	0.11 27	0.09 18	0.13 67	0.09 6	0.10 3	0.10 3

FoundationStereo	0.18 2	0.15 26	0.26 13	0.31 19	0.17 17	0.23 31	0.20 31	0.24 5	0.16 4	0.19 7	0.16 6	0.21 34	0.19 31	0.27 4	0.22 31	0.14 98	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.10 3	0.10 3

LACA1	0.19 8	0.16 43	0.27 20	0.29 6	0.14 1	0.26 63	0.22 69	0.27 6	0.19 7	0.20 10	0.16 6	0.19 21	0.18 22	0.31 15	0.21 20	0.14 98	0.10 52	0.11 2	0.10 55	0.11 21	0.10 3

S2M2_XL	0.19 8	0.18 95	0.28 29	0.27 2	0.20 80	0.15 2	0.16 2	0.23 3	0.16 4	0.21 15	0.26 49	0.17 5	0.17 15	0.24 1	0.21 20	0.17 271	0.16 375	0.15 148	0.14 198	0.15 190	0.12 80
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_L2	0.19 8	0.14 5	0.30 48	0.31 19	0.20 80	0.20 13	0.18 13	0.33 17	0.22 14	0.19 7	0.15 2	0.20 28	0.18 22	0.34 40	0.20 9	0.13 64	0.09 18	0.13 67	0.09 6	0.11 21	0.09 1

Test_v1	0.20 11	0.14 5	0.23 2	0.29 6	0.18 31	0.24 39	0.21 55	0.41 64	0.32 64	0.21 15	0.22 25	0.17 5	0.18 22	0.35 45	0.20 9	0.13 64	0.10 52	0.12 32	0.10 55	0.10 3	0.10 3

MatchStereo	0.20 11	0.14 5	0.25 5	0.28 3	0.15 3	0.17 6	0.20 31	0.35 32	0.29 43	0.21 15	0.36 110	0.18 13	0.17 15	0.33 28	0.25 84	0.14 98	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.11 21	0.11 40
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.20 11	0.14 5	0.26 13	0.26 1	0.15 3	0.34 178	0.17 3	0.41 64	0.22 14	0.21 15	0.21 19	0.20 28	0.25 91	0.33 28	0.25 84	0.13 64	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.12 52	0.10 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.20 11	0.14 5	0.25 5	0.30 11	0.20 80	0.28 95	0.19 19	0.33 17	0.26 34	0.21 15	0.20 16	0.28 78	0.21 56	0.31 15	0.22 31	0.12 37	0.10 52	0.11 2	0.09 6	0.10 3	0.10 3

HiDET	0.20 11	0.14 5	0.27 20	0.30 11	0.19 54	0.24 39	0.19 19	0.39 45	0.27 39	0.21 15	0.23 29	0.27 72	0.17 15	0.32 18	0.24 68	0.12 37	0.10 52	0.11 2	0.09 6	0.10 3	0.11 40

CSFM-Stereo	0.20 11	0.14 5	0.24 4	0.31 19	0.17 17	0.29 107	0.20 31	0.40 58	0.24 23	0.23 30	0.21 19	0.26 66	0.21 56	0.32 18	0.21 20	0.13 64	0.12 207	0.12 32	0.09 6	0.10 3	0.10 3

MonStereo	0.20 11	0.14 5	0.27 20	0.31 19	0.16 7	0.22 20	0.21 55	0.39 45	0.34 79	0.20 10	0.25 40	0.18 13	0.15 6	0.40 80	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.10 3

Wavelet-MonSter	0.20 11	0.14 5	0.29 39	0.34 66	0.19 54	0.18 7	0.21 55	0.34 28	0.24 23	0.25 41	0.34 101	0.22 41	0.27 121	0.28 6	0.22 31	0.09 1	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.10 3	0.10 3

Monster-pub-eth3d	0.20 11	0.14 5	0.27 20	0.31 19	0.16 7	0.22 20	0.21 55	0.39 45	0.34 79	0.20 10	0.25 40	0.17 5	0.15 6	0.40 80	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.10 3

Monster-pub-mixall	0.20 11	0.14 5	0.27 20	0.31 19	0.17 17	0.20 13	0.17 3	0.43 75	0.24 23	0.23 30	0.21 19	0.17 5	0.16 13	0.46 125	0.19 1	0.13 64	0.10 52	0.11 2	0.08 1	0.10 3	0.12 80

MLG-Stereo_test3	0.20 11	0.14 5	0.28 29	0.33 57	0.17 17	0.38 213	0.18 13	0.32 14	0.22 14	0.25 41	0.16 6	0.25 63	0.17 15	0.32 18	0.21 20	0.13 64	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.11 21	0.11 40

LGtest1	0.20 11	0.15 26	0.30 48	0.35 89	0.17 17	0.26 63	0.17 3	0.33 17	0.21 12	0.21 15	0.16 6	0.23 47	0.21 56	0.33 28	0.20 9	0.15 174	0.10 52	0.13 67	0.10 55	0.12 52	0.11 40

MonSter	0.20 11	0.14 5	0.27 20	0.31 19	0.16 7	0.22 20	0.21 55	0.39 45	0.34 79	0.20 10	0.25 40	0.18 13	0.15 6	0.39 71	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.10 3

dual_stereo	0.20 11	0.15 26	0.27 20	0.32 40	0.17 17	0.16 3	0.20 31	0.30 10	0.21 12	0.24 36	0.20 16	0.25 63	0.14 2	0.55 192	0.25 84	0.14 98	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.10 3	0.10 3

LACA2	0.21 25	0.16 43	0.28 29	0.30 11	0.15 3	0.29 107	0.29 169	0.32 14	0.23 17	0.22 26	0.23 29	0.28 78	0.20 45	0.35 45	0.19 1	0.13 64	0.10 52	0.10 1	0.09 6	0.13 93	0.10 3

BridgeDepth	0.21 25	0.15 26	0.27 20	0.35 89	0.14 1	0.38 213	0.26 124	0.30 10	0.23 17	0.18 4	0.19 13	0.28 78	0.30 180	0.32 18	0.22 31	0.11 27	0.08 1	0.11 2	0.10 55	0.11 21	0.11 40
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.21 25	0.16 43	0.29 39	0.34 66	0.19 54	0.23 31	0.18 13	0.43 75	0.35 87	0.23 30	0.22 25	0.19 21	0.18 22	0.29 8	0.23 50	0.14 98	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.10 3	0.11 40

4.5_new	0.21 25	0.20 170	0.31 56	0.31 19	0.18 31	0.24 39	0.26 124	0.34 28	0.29 43	0.33 98	0.29 68	0.19 21	0.19 31	0.30 10	0.21 20	0.10 8	0.08 1	0.12 32	0.11 94	0.14 139	0.10 3

4.5w-stereo	0.21 25	0.20 170	0.31 56	0.31 19	0.18 31	0.24 39	0.26 124	0.34 28	0.29 43	0.33 98	0.29 68	0.19 21	0.19 31	0.30 10	0.21 20	0.10 8	0.08 1	0.12 32	0.11 94	0.14 139	0.10 3

IGEV	0.21 25	0.13 2	0.25 5	0.31 19	0.20 80	0.22 20	0.19 19	0.42 71	0.30 53	0.22 26	0.34 101	0.20 28	0.15 6	0.32 18	0.19 1	0.12 37	0.10 52	0.12 32	0.10 55	0.10 3	0.10 3

LCMNet	0.22 31	0.14 5	0.26 13	0.30 11	0.20 80	0.26 63	0.19 19	0.40 58	0.45 164	0.21 15	0.21 19	0.27 72	0.18 22	0.38 64	0.24 68	0.12 37	0.12 207	0.11 2	0.09 6	0.09 1	0.11 40

asda	0.22 31	0.19 131	0.31 56	0.32 40	0.18 31	0.24 39	0.23 87	0.38 43	0.29 43	0.28 69	0.24 36	0.18 13	0.23 76	0.41 86	0.22 31	0.09 1	0.08 1	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.10 3

asd	0.22 31	0.18 95	0.31 56	0.32 40	0.18 31	0.26 63	0.22 69	0.37 40	0.25 29	0.32 93	0.23 29	0.19 21	0.23 76	0.46 125	0.21 20	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.10 55	0.12 52	0.10 3

4.25_new	0.22 31	0.22 240	0.34 85	0.32 40	0.19 54	0.31 135	0.28 154	0.33 17	0.25 29	0.30 79	0.28 60	0.21 34	0.26 110	0.35 45	0.25 84	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.10 3

4.5w_new	0.22 31	0.22 240	0.34 85	0.32 40	0.19 54	0.31 135	0.28 154	0.33 17	0.25 29	0.30 79	0.28 60	0.21 34	0.26 110	0.35 45	0.25 84	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.10 3

4.25w-stereo	0.22 31	0.22 240	0.34 85	0.32 40	0.19 54	0.31 135	0.28 154	0.33 17	0.25 29	0.30 79	0.28 60	0.21 34	0.26 110	0.35 45	0.25 84	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.10 3

4w-stereo	0.22 31	0.19 131	0.33 73	0.31 19	0.18 31	0.29 107	0.20 31	0.33 17	0.23 17	0.33 98	0.24 36	0.21 34	0.28 141	0.42 96	0.23 50	0.09 1	0.08 1	0.11 2	0.10 55	0.11 21	0.10 3

2.5w	0.22 31	0.18 95	0.34 85	0.32 40	0.18 31	0.31 135	0.27 137	0.33 17	0.24 23	0.29 71	0.35 107	0.18 13	0.19 31	0.41 86	0.21 20	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.10 55	0.12 52	0.10 3

2.75w_new	0.22 31	0.18 95	0.30 48	0.29 6	0.18 31	0.23 31	0.33 249	0.37 40	0.29 43	0.36 121	0.27 53	0.18 13	0.25 91	0.37 56	0.24 68	0.11 27	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.10 3	0.10 3

monsters	0.22 31	0.14 5	0.28 29	0.32 40	0.19 54	0.24 39	0.19 19	0.46 91	0.34 79	0.37 126	0.30 78	0.16 2	0.20 45	0.45 118	0.20 9	0.12 37	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.11 40

111111	0.22 31	0.15 26	0.29 39	0.37 140	0.23 159	0.21 19	0.19 19	0.46 91	0.29 43	0.20 10	0.20 16	0.29 82	0.14 2	0.44 110	0.22 31	0.14 98	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.12 52	0.12 80

LG-G_1	0.22 31	0.14 5	0.31 56	0.34 66	0.16 7	0.52 300	0.17 3	0.36 35	0.20 9	0.21 15	0.22 25	0.26 66	0.19 31	0.37 56	0.20 9	0.14 98	0.10 52	0.13 67	0.09 6	0.11 21	0.11 40

LG-G	0.22 31	0.14 5	0.31 56	0.34 66	0.16 7	0.52 300	0.17 3	0.36 35	0.20 9	0.21 15	0.22 25	0.26 66	0.19 31	0.37 56	0.20 9	0.14 98	0.10 52	0.13 67	0.09 6	0.11 21	0.11 40

SGD-Stereo	0.22 31	0.16 43	0.28 29	0.32 40	0.16 7	0.28 95	0.20 31	0.39 45	0.29 43	0.25 41	0.29 68	0.21 34	0.27 121	0.38 64	0.27 127	0.16 225	0.09 18	0.13 67	0.11 94	0.13 93	0.11 40

StereoAnything_RVC	0.22 31	0.85 573	0.41 178	0.28 3	0.16 7	0.23 31	0.18 13	0.23 3	0.19 7	0.16 2	0.16 6	0.15 1	0.21 56	0.32 18	0.19 1	0.16 225	0.09 18	0.12 32	0.09 6	0.16 247	0.10 3

IGEV-Stereo++	0.22 31	0.16 43	0.29 39	0.38 160	0.20 80	0.22 20	0.18 13	0.44 80	0.36 95	0.23 30	0.29 68	0.24 57	0.17 15	0.28 6	0.23 50	0.12 37	0.10 52	0.12 32	0.10 55	0.12 52	0.11 40

AdaDepth	0.23 47	0.18 95	0.36 120	0.38 160	0.19 54	0.33 167	0.22 69	0.35 32	0.24 23	0.22 26	0.21 19	0.20 28	0.19 31	0.59 227	0.21 20	0.10 8	0.11 134	0.13 67	0.10 55	0.11 21	0.13 130

qwe	0.23 47	0.18 95	0.30 48	0.31 19	0.18 31	0.29 107	0.22 69	0.39 45	0.33 73	0.37 126	0.30 78	0.20 28	0.22 68	0.45 118	0.22 31	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.10 55	0.12 52	0.10 3

2.25w	0.23 47	0.19 131	0.35 101	0.31 19	0.18 31	0.30 119	0.18 13	0.34 28	0.32 64	0.33 98	0.37 115	0.20 28	0.25 91	0.47 137	0.25 84	0.10 8	0.09 18	0.11 2	0.10 55	0.10 3	0.12 80

3.75w	0.23 47	0.17 67	0.33 73	0.32 40	0.19 54	0.42 251	0.24 93	0.36 35	0.26 34	0.33 98	0.28 60	0.17 5	0.25 91	0.38 64	0.21 20	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.10 55	0.11 21	0.10 3

3.5w_stereo	0.23 47	0.18 95	0.31 56	0.31 19	0.18 31	0.27 81	0.22 69	0.39 45	0.30 53	0.33 98	0.27 53	0.24 57	0.29 161	0.52 177	0.25 84	0.09 1	0.08 1	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.11 40

2w_stereo	0.23 47	0.19 131	0.33 73	0.33 57	0.17 17	0.28 95	0.37 317	0.40 58	0.36 95	0.33 98	0.33 92	0.17 5	0.21 56	0.30 10	0.23 50	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.10 55	0.12 52	0.11 40

monsterstereo	0.23 47	0.15 26	0.28 29	0.35 89	0.19 54	0.22 20	0.20 31	0.38 43	0.37 103	0.34 110	0.40 127	0.19 21	0.19 31	0.46 125	0.22 31	0.11 27	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.13 93	0.09 1

GREAT-IGEV	0.23 47	0.15 26	0.33 73	0.30 11	0.23 159	0.20 13	0.26 124	0.35 32	0.34 79	0.21 15	0.31 83	0.22 41	0.21 56	0.50 162	0.22 31	0.12 37	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.13 93	0.12 80
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo	0.23 47	0.16 43	0.29 39	0.34 66	0.20 80	0.59 353	0.20 31	0.32 14	0.31 58	0.23 30	0.19 13	0.18 13	0.18 22	0.42 96	0.22 31	0.12 37	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.11 21	0.12 80

DispViT+	0.24 56	0.23 273	0.39 154	0.36 120	0.23 159	0.23 31	0.19 19	0.41 64	0.35 87	0.31 88	0.24 36	0.21 34	0.20 45	0.38 64	0.35 237	0.17 271	0.13 284	0.13 67	0.11 94	0.16 247	0.12 80

WQFJA1++	0.24 56	0.16 43	0.30 48	0.31 19	0.21 102	0.34 178	0.17 3	0.39 45	0.18 6	0.26 48	0.30 78	0.29 82	0.28 141	0.41 86	0.23 50	0.16 225	0.10 52	0.13 67	0.10 55	0.31 485	0.12 80

GEAStereo	0.24 56	0.16 43	0.31 56	0.35 89	0.26 267	0.35 184	0.29 169	0.46 91	0.30 53	0.27 58	0.29 68	0.24 57	0.20 45	0.33 28	0.22 31	0.18 312	0.10 52	0.13 67	0.10 55	0.14 139	0.13 130

GSStereo	0.24 56	0.16 43	0.31 56	0.35 89	0.26 267	0.35 184	0.29 169	0.50 109	0.29 43	0.30 79	0.29 68	0.23 47	0.20 45	0.33 28	0.22 31	0.16 225	0.09 18	0.13 67	0.10 55	0.14 139	0.13 130

Zero-FE251	0.24 56	0.17 67	0.33 73	0.34 66	0.20 80	0.44 266	0.19 19	0.40 58	0.26 34	0.28 69	0.30 78	0.38 146	0.24 83	0.33 28	0.23 50	0.15 174	0.11 134	0.13 67	0.10 55	0.11 21	0.11 40

3.25w_new	0.24 56	0.17 67	0.34 85	0.31 19	0.18 31	0.43 256	0.20 31	0.39 45	0.32 64	0.39 144	0.29 68	0.23 47	0.27 121	0.43 103	0.23 50	0.10 8	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.10 3	0.11 40

3.25w	0.24 56	0.17 67	0.34 85	0.31 19	0.18 31	0.43 256	0.20 31	0.39 45	0.32 64	0.39 144	0.29 68	0.23 47	0.27 121	0.43 103	0.23 50	0.10 8	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.10 3	0.11 40

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 56	0.17 67	0.34 85	0.40 226	0.21 102	0.18 7	0.21 55	0.36 35	0.27 39	0.30 79	0.52 181	0.28 78	0.28 141	0.27 4	0.24 68	0.14 98	0.10 52	0.13 67	0.10 55	0.14 139	0.14 172

AIO_rvc	0.24 56	0.17 67	0.37 135	0.35 89	0.20 80	0.26 63	0.33 249	0.45 84	0.23 17	0.26 48	0.25 40	0.33 111	0.15 6	0.55 192	0.24 68	0.12 37	0.09 18	0.13 67	0.10 55	0.12 52	0.11 40

AIO_test	0.24 56	0.17 67	0.33 73	0.35 89	0.21 102	0.31 135	0.38 335	0.45 84	0.26 34	0.26 48	0.28 60	0.32 103	0.21 56	0.40 80	0.26 105	0.13 64	0.10 52	0.13 67	0.11 94	0.13 93	0.11 40

VIP-Stereo	0.25 66	0.18 95	0.33 73	0.32 40	0.21 102	0.63 373	0.19 19	0.33 17	0.38 108	0.24 36	0.31 83	0.27 72	0.19 31	0.49 156	0.23 50	0.13 64	0.10 52	0.13 67	0.09 6	0.12 52	0.10 3

gasm-f	0.25 66	0.17 67	0.30 48	0.35 89	0.26 267	0.25 59	0.36 302	0.46 91	0.30 53	0.27 58	0.35 107	0.24 57	0.30 180	0.37 56	0.24 68	0.18 312	0.10 52	0.13 67	0.10 55	0.15 190	0.13 130

MSCF	0.25 66	0.17 67	0.36 120	0.41 255	0.21 102	0.20 13	0.31 218	0.47 100	0.32 64	0.37 126	0.33 92	0.23 47	0.34 208	0.37 56	0.23 50	0.15 174	0.10 52	0.13 67	0.11 94	0.13 93	0.13 130

3w_stereo	0.25 66	0.20 170	0.40 168	0.33 57	0.17 17	0.32 154	0.41 387	0.42 71	0.39 115	0.33 98	0.28 60	0.16 2	0.29 161	0.35 45	0.22 31	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.10 55	0.12 52	0.12 80

1w_stereo	0.25 66	0.15 26	0.31 56	0.35 89	0.18 31	0.32 154	0.41 387	0.41 64	0.44 159	0.32 93	0.39 123	0.17 5	0.27 121	0.46 125	0.24 68	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.10 3

LG-Stereo	0.25 66	0.18 95	0.43 209	0.40 226	0.20 80	0.22 20	0.26 124	0.33 17	0.39 115	0.27 58	0.45 144	0.22 41	0.16 13	0.38 64	0.28 148	0.11 27	0.12 207	0.17 222	0.15 229	0.13 93	0.10 3

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 66	0.32 435	0.25 5	0.52 481	0.20 80	0.29 107	0.22 69	0.44 80	0.38 108	0.27 58	0.25 40	0.24 57	0.29 161	0.46 125	0.23 50	0.14 98	0.09 18	0.12 32	0.09 6	0.14 139	0.11 40

HUF	0.25 66	0.17 67	0.38 145	0.33 57	0.19 54	0.25 59	0.39 353	0.53 126	0.36 95	0.26 48	0.23 29	0.33 111	0.27 121	0.36 52	0.25 84	0.14 98	0.11 134	0.13 67	0.10 55	0.12 52	0.12 80

GIP-stereo	0.25 66	0.19 131	0.32 68	0.38 160	0.25 230	0.26 63	0.20 31	0.50 109	0.41 138	0.25 41	0.39 123	0.35 127	0.20 45	0.33 28	0.22 31	0.16 225	0.11 134	0.13 67	0.10 55	0.12 52	0.12 80

RAStereo	0.25 66	0.17 67	0.33 73	0.40 226	0.21 102	0.24 39	0.26 124	0.45 84	0.46 171	0.23 30	0.34 101	0.30 91	0.19 31	0.34 40	0.26 105	0.15 174	0.12 207	0.16 176	0.13 166	0.14 139	0.11 40

IGEV-Stereo+	0.25 66	0.15 26	0.28 29	0.32 40	0.19 54	0.13 1	0.17 3	0.29 9	0.30 53	0.22 26	0.15 2	0.22 41	0.22 68	0.42 96	0.22 31	0.14 98	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.15 190	1.09 599

IGEV++	0.25 66	0.17 67	0.35 101	0.40 226	0.23 159	0.24 39	0.23 87	0.56 145	0.24 23	0.29 71	0.36 110	0.30 91	0.22 68	0.33 28	0.29 166	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.10 55	0.13 93	0.14 172

Selective-IGEV	0.25 66	0.18 95	0.37 135	0.37 140	0.20 80	0.27 81	0.25 109	0.59 161	0.25 29	0.27 58	0.26 49	0.34 118	0.18 22	0.62 269	0.23 50	0.12 37	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.13 93	0.11 40

DDF-Stereo	0.26 79	0.16 43	0.33 73	0.37 140	0.30 387	0.19 10	0.20 31	0.33 17	0.31 58	0.27 58	0.26 49	0.29 82	0.28 141	0.39 71	0.25 84	0.17 271	0.10 52	0.14 102	0.10 55	0.69 576	0.13 130

zero-FE	0.26 79	0.16 43	0.33 73	0.36 120	0.30 387	0.18 7	0.20 31	0.37 40	0.31 58	0.27 58	0.27 53	0.29 82	0.28 141	0.34 40	0.25 84	0.17 271	0.10 52	0.14 102	0.10 55	0.62 574	0.13 130

GASTEREO	0.26 79	0.17 67	0.35 101	0.41 255	0.21 102	0.22 20	0.30 191	0.47 100	0.32 64	0.38 135	0.33 92	0.22 41	0.33 201	0.43 103	0.24 68	0.15 174	0.10 52	0.13 67	0.11 94	0.13 93	0.12 80

S2M2_L	0.26 79	0.23 273	0.34 85	0.32 40	0.25 230	0.24 39	0.13 1	0.36 35	0.42 145	0.25 41	0.37 115	0.29 82	0.25 91	0.31 15	0.26 105	0.22 411	0.19 448	0.17 222	0.19 377	0.21 372	0.19 333
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo++	0.26 79	0.17 67	0.29 39	0.34 66	0.20 80	0.74 432	0.20 31	0.41 64	0.49 183	0.24 36	0.24 36	0.35 127	0.27 121	0.41 86	0.20 9	0.14 98	0.09 18	0.14 102	0.09 6	0.11 21	0.11 40

IGEV-RUCA	0.26 79	0.16 43	0.36 120	0.40 226	0.27 309	0.32 154	0.20 31	0.39 45	0.36 95	0.27 58	0.31 83	0.25 63	0.21 56	0.50 162	0.24 68	0.20 373	0.11 134	0.13 67	0.10 55	0.17 275	0.16 248

fffft	0.26 79	0.18 95	0.39 154	0.37 140	0.23 159	0.29 107	0.35 289	0.46 91	0.26 34	0.37 126	0.23 29	0.27 72	0.22 68	0.55 192	0.28 148	0.12 37	0.09 18	0.16 176	0.13 166	0.13 93	0.13 130
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.26 79	0.19 131	0.36 120	0.39 186	0.18 31	0.28 95	0.30 191	0.52 120	0.29 43	0.30 79	0.31 83	0.32 103	0.17 15	0.55 192	0.23 50	0.13 64	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.13 93	0.11 40

RSM++	0.26 79	0.19 131	0.36 120	0.37 140	0.21 102	0.28 95	0.29 169	0.54 132	0.34 79	0.26 48	0.23 29	0.36 138	0.21 56	0.52 177	0.24 68	0.12 37	0.11 134	0.14 102	0.12 127	0.14 139	0.11 40

RSM	0.26 79	0.19 131	0.35 101	0.37 140	0.21 102	0.27 81	0.33 249	0.55 137	0.28 41	0.26 48	0.25 40	0.38 146	0.20 45	0.59 227	0.23 50	0.12 37	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.14 139	0.11 40

MoCha-V2	0.26 79	0.16 43	0.30 48	0.41 255	0.18 31	0.27 81	0.26 124	0.57 150	0.28 41	0.37 126	0.27 53	0.33 111	0.34 208	0.56 202	0.23 50	0.12 37	0.10 52	0.12 32	0.10 55	0.13 93	0.13 130

NLSM3	0.27 90	0.17 67	0.32 68	0.38 160	0.22 125	0.33 167	0.28 154	0.58 154	0.50 188	0.29 71	0.35 107	0.29 82	0.25 91	0.43 103	0.27 127	0.12 37	0.10 52	0.16 176	0.15 229	0.12 52	0.11 40

Replicate-Monster	0.27 90	0.16 43	1.15 526	0.30 11	0.17 17	0.38 213	0.19 19	0.44 80	0.40 129	0.24 36	0.21 19	0.23 47	0.22 68	0.47 137	0.20 9	0.11 27	0.09 18	0.12 32	0.09 6	0.09 1	0.18 321

SCV	0.27 90	0.20 170	0.37 135	0.36 120	0.22 125	0.27 81	0.33 249	0.65 198	0.31 58	0.25 41	0.29 68	0.37 139	0.23 76	0.52 177	0.23 50	0.19 352	0.11 134	0.14 102	0.11 94	0.15 190	0.12 80

SMoEStereo_RVC	0.27 90	0.20 170	0.37 135	0.36 120	0.23 159	0.36 195	0.31 218	0.43 75	0.36 95	0.38 135	0.30 78	0.32 103	0.24 83	0.56 202	0.24 68	0.12 37	0.10 52	0.16 176	0.12 127	0.12 52	0.12 80

mms	0.27 90	0.21 206	0.36 120	0.38 160	0.25 230	0.31 135	0.32 232	0.43 75	0.33 73	0.29 71	0.34 101	0.34 118	0.20 45	0.48 146	0.26 105	0.13 64	0.11 134	0.16 176	0.13 166	0.15 190	0.13 130

ours_stereo	0.27 90	0.22 240	0.35 101	0.38 160	0.24 201	0.30 119	0.32 232	0.46 91	0.39 115	0.27 58	0.34 101	0.35 127	0.23 76	0.49 156	0.27 127	0.13 64	0.11 134	0.16 176	0.12 127	0.14 139	0.12 80

Occ-G	0.27 90	0.15 26	0.32 68	0.35 89	0.21 102	0.28 95	0.32 232	0.44 80	0.34 79	0.29 71	0.43 139	0.49 224	0.25 91	0.50 162	0.30 184	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.11 94	0.13 93	0.13 130

Pointernet	0.27 90	0.15 26	0.35 101	0.36 120	0.23 159	0.35 184	0.21 55	0.74 283	0.41 138	0.39 144	0.37 115	0.34 118	0.25 91	0.37 56	0.27 127	0.15 174	0.11 134	0.12 32	0.09 6	0.11 21	0.11 40

MaDis-Stereo	0.27 90	0.19 131	0.39 154	0.37 140	0.26 267	0.28 95	0.28 154	0.45 84	0.37 103	0.27 58	0.27 53	0.40 164	0.27 121	0.40 80	0.30 184	0.16 225	0.14 323	0.16 176	0.13 166	0.15 190	0.12 80

UniTT-Stereo	0.27 90	0.18 95	0.40 168	0.40 226	0.28 336	0.30 119	0.28 154	0.40 58	0.33 73	0.30 79	0.46 149	0.27 72	0.25 91	0.48 146	0.35 237	0.17 271	0.13 284	0.14 102	0.12 127	0.14 139	0.13 130

EGLCR-Stereo	0.27 90	0.17 67	0.36 120	0.35 89	0.21 102	0.37 207	0.20 31	0.58 154	0.37 103	0.29 71	0.28 60	0.42 178	0.18 22	0.47 137	0.27 127	0.14 98	0.10 52	0.16 176	0.14 198	0.13 93	0.12 80

CroCo-Stereo	0.27 90	0.23 273	0.40 168	0.49 441	0.22 125	0.20 13	0.29 169	0.55 137	0.45 164	0.29 71	0.27 53	0.42 178	0.26 110	0.30 10	0.26 105	0.15 174	0.13 284	0.13 67	0.12 127	0.16 247	0.13 130
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
VMStereo-Base	0.28 102	0.17 67	0.29 39	0.30 11	0.18 31	0.31 135	0.27 137	0.51 114	0.66 249	0.32 93	0.48 157	0.42 178	0.25 91	0.42 96	0.29 166	0.15 174	0.12 207	0.12 32	0.10 55	0.13 93	0.15 215

BStereo	0.28 102	0.18 95	1.08 517	0.34 66	0.22 125	0.22 20	0.33 249	0.39 45	0.42 145	0.26 48	0.25 40	0.26 66	0.19 31	0.44 110	0.30 184	0.10 8	0.12 207	0.12 32	0.16 260	0.12 52	0.15 215

SCV_C0	0.28 102	0.20 170	0.40 168	0.36 120	0.25 230	0.23 31	0.28 154	0.60 164	0.41 138	0.31 88	0.36 110	0.37 139	0.20 45	0.61 246	0.23 50	0.13 64	0.11 134	0.13 67	0.11 94	0.16 247	0.13 130

tt45	0.28 102	0.18 95	0.36 120	0.36 120	0.24 201	0.37 207	0.28 154	0.50 109	0.31 58	0.41 162	0.27 53	0.38 146	0.25 91	0.61 246	0.26 105	0.13 64	0.11 134	0.16 176	0.13 166	0.12 52	0.15 215

999	0.28 102	0.17 67	0.38 145	0.37 140	0.25 230	0.30 119	0.27 137	0.55 137	0.42 145	0.26 48	0.31 83	0.39 157	0.24 83	0.65 298	0.26 105	0.14 98	0.11 134	0.15 148	0.12 127	0.12 52	0.15 215

trnet	0.28 102	0.15 26	0.25 5	0.29 6	0.16 7	0.38 213	0.23 87	0.53 126	0.77 307	0.43 173	0.52 181	0.34 118	0.28 141	0.39 71	0.27 127	0.15 174	0.11 134	0.12 32	0.08 1	0.11 21	0.11 40

GCAPDPT-zeroshot4090	0.28 102	0.16 43	0.45 222	0.34 66	0.22 125	0.26 63	0.24 93	0.49 104	0.56 208	0.35 113	0.42 132	0.43 189	0.27 121	0.50 162	0.24 68	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.12 127	0.12 52	0.13 130

testlalala	0.28 102	0.16 43	0.45 222	0.34 66	0.22 125	0.26 63	0.24 93	0.49 104	0.56 208	0.35 113	0.42 132	0.43 189	0.27 121	0.50 162	0.24 68	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.12 127	0.12 52	0.13 130

GCAPDPT-zeroshot	0.28 102	0.16 43	0.45 222	0.34 66	0.22 125	0.26 63	0.24 93	0.49 104	0.56 208	0.35 113	0.42 132	0.43 189	0.27 121	0.50 162	0.24 68	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.12 127	0.12 52	0.13 130

AEACV	0.28 102	0.18 95	0.34 85	0.36 120	0.45 519	0.27 81	0.27 137	0.41 64	0.39 115	0.31 88	0.46 149	0.31 95	0.36 227	0.38 64	0.25 84	0.14 98	0.11 134	0.15 148	0.13 166	0.13 93	0.13 130

LoS_RVC	0.28 102	0.17 67	0.29 39	0.33 57	0.32 428	0.43 256	0.34 266	0.42 71	0.34 79	0.33 98	0.51 174	0.29 82	0.38 243	0.37 56	0.28 148	0.11 27	0.10 52	0.11 2	0.08 1	0.11 21	0.26 449

CREStereo	0.28 102	0.16 43	0.25 5	0.28 3	0.17 17	0.38 213	0.25 109	0.52 120	0.76 304	0.43 173	0.51 174	0.32 103	0.28 141	0.39 71	0.27 127	0.16 225	0.11 134	0.12 32	0.09 6	0.12 52	0.12 80
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
water-stereo	0.29 114	0.15 26	0.32 68	0.36 120	0.20 80	0.36 195	0.24 93	0.65 198	0.39 115	0.41 162	0.61 215	0.44 196	0.39 258	0.29 8	0.28 148	0.14 98	0.13 284	0.14 102	0.12 127	0.12 52	0.12 80

castereo	0.29 114	0.17 67	0.34 85	0.36 120	0.21 102	0.40 230	0.41 387	0.52 120	0.67 256	0.27 58	0.41 130	0.37 139	0.36 227	0.34 40	0.25 84	0.13 64	0.09 18	0.13 67	0.10 55	0.12 52	0.10 3

fffy	0.29 114	0.22 240	0.38 145	0.38 160	0.23 159	0.33 167	0.29 169	0.55 137	0.42 145	0.33 98	0.37 115	0.39 157	0.27 121	0.52 177	0.28 148	0.13 64	0.12 207	0.16 176	0.13 166	0.14 139	0.12 80

WCG-NET	0.29 114	0.15 26	0.35 101	0.34 66	0.19 54	0.32 154	0.27 137	0.42 71	0.82 350	0.46 184	0.49 164	0.39 157	0.25 91	0.42 96	0.27 127	0.12 37	0.09 18	0.13 67	0.11 94	0.12 52	0.11 40

test_for_model	0.29 114	0.16 43	0.40 168	0.33 57	0.21 102	0.32 154	0.25 109	0.61 171	0.64 238	0.36 121	0.50 166	0.35 127	0.24 83	0.48 146	0.25 84	0.12 37	0.10 52	0.13 67	0.11 94	0.11 21	0.11 40

MGS-Stereo	0.29 114	0.20 170	0.42 191	0.37 140	0.24 201	0.37 207	0.30 191	0.40 58	0.50 188	0.32 93	0.51 174	0.40 164	0.24 83	0.45 118	0.28 148	0.16 225	0.12 207	0.15 148	0.13 166	0.15 190	0.14 172

GCAP-Stereo	0.29 114	0.21 206	0.45 222	0.39 186	0.20 80	0.39 223	0.22 69	0.60 164	0.46 171	0.47 187	0.50 166	0.39 157	0.27 121	0.34 40	0.24 68	0.14 98	0.12 207	0.14 102	0.11 94	0.13 93	0.12 80

CES	0.29 114	0.15 26	0.25 5	0.31 19	0.71 573	0.36 195	0.27 137	0.51 114	0.47 179	0.34 110	0.48 157	0.27 72	0.23 76	0.40 80	0.24 68	0.13 64	0.11 134	0.12 32	0.08 1	0.13 93	0.32 495

MC-Stereo	0.29 114	0.18 95	0.35 101	0.40 226	0.21 102	0.26 63	0.26 124	0.53 126	0.40 129	0.38 135	0.61 215	0.41 171	0.31 187	0.57 213	0.27 127	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.12 127	0.12 52	0.12 80

CroCo-Stereo Lap2	0.29 114	0.25 328	0.44 215	0.50 452	0.30 387	0.19 10	0.31 218	0.52 120	0.41 138	0.25 41	0.28 60	0.46 209	0.31 187	0.39 71	0.30 184	0.15 174	0.15 348	0.16 176	0.13 166	0.17 275	0.16 248

FlowAnything_test	0.30 124	0.20 170	0.41 178	0.48 429	0.26 267	0.46 275	0.25 109	0.45 84	0.33 73	0.30 79	0.26 49	0.35 127	0.26 110	0.41 86	0.39 285	0.21 389	0.15 348	0.22 405	0.26 497	0.17 275	0.17 294

depthmonostereo	0.30 124	0.15 26	0.36 120	0.35 89	0.18 31	0.45 273	0.27 137	0.71 253	0.57 218	0.36 121	0.43 139	0.34 118	0.40 263	0.36 52	0.27 127	0.14 98	0.12 207	0.13 67	0.12 127	0.11 21	0.12 80

MM-Stereo_test2	0.30 124	0.18 95	0.41 178	0.41 255	0.25 230	0.41 241	0.41 387	0.65 198	0.43 154	0.38 135	0.36 110	0.31 95	0.26 110	0.55 192	0.25 84	0.12 37	0.11 134	0.15 148	0.12 127	0.15 190	0.12 80

HART	0.30 124	0.17 67	0.33 73	0.41 255	0.21 102	0.32 154	0.26 124	0.67 216	0.32 64	0.33 98	0.66 229	0.41 171	0.22 68	0.58 218	0.25 84	0.12 37	0.11 134	0.15 148	0.11 94	0.15 190	0.12 80

ff7	0.30 124	0.22 240	0.42 191	0.37 140	0.26 267	0.31 135	0.34 266	0.66 205	0.35 87	0.39 144	0.33 92	0.31 95	0.28 141	0.61 246	0.26 105	0.14 98	0.11 134	0.17 222	0.12 127	0.15 190	0.16 248

IGEVStereo-DCA	0.30 124	0.24 297	0.42 191	0.36 120	0.27 309	0.38 213	0.34 266	0.66 205	0.35 87	0.39 144	0.31 83	0.35 127	0.27 121	0.62 269	0.25 84	0.16 225	0.12 207	0.16 176	0.12 127	0.14 139	0.16 248

ffff	0.30 124	0.22 240	0.42 191	0.37 140	0.26 267	0.31 135	0.34 266	0.66 205	0.35 87	0.39 144	0.33 92	0.31 95	0.28 141	0.61 246	0.26 105	0.14 98	0.11 134	0.17 222	0.12 127	0.15 190	0.16 248

11t	0.30 124	0.22 240	0.42 191	0.37 140	0.26 267	0.31 135	0.34 266	0.66 205	0.35 87	0.39 144	0.33 92	0.31 95	0.28 141	0.61 246	0.26 105	0.14 98	0.11 134	0.17 222	0.12 127	0.15 190	0.16 248

CASnet	0.30 124	0.20 170	0.34 85	0.42 294	0.17 17	0.25 59	0.24 93	0.53 126	0.56 208	0.54 212	0.54 192	0.39 157	0.24 83	0.41 86	0.26 105	0.15 174	0.10 52	0.22 405	0.18 349	0.18 307	0.12 80
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.30 124	0.22 240	0.41 178	0.38 160	0.26 267	0.31 135	0.35 289	0.68 223	0.36 95	0.40 156	0.33 92	0.32 103	0.28 141	0.62 269	0.26 105	0.14 98	0.10 52	0.17 222	0.12 127	0.15 190	0.16 248

LoS	0.30 124	0.16 43	0.32 68	0.30 11	0.19 54	0.32 154	0.29 169	0.54 132	0.73 288	0.35 113	0.52 181	0.42 178	0.29 161	0.48 146	0.29 166	0.15 174	0.11 134	0.13 67	0.09 6	0.12 52	0.12 80
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.30 124	0.22 240	0.41 178	0.36 120	0.25 230	0.33 167	0.42 398	0.62 178	0.41 138	0.33 98	0.31 83	0.32 103	0.28 141	0.60 240	0.28 148	0.13 64	0.11 134	0.16 176	0.13 166	0.13 93	0.14 172

ccc-4	0.30 124	0.22 240	0.42 191	0.37 140	0.26 267	0.31 135	0.34 266	0.66 205	0.35 87	0.39 144	0.33 92	0.31 95	0.28 141	0.61 246	0.26 105	0.14 98	0.11 134	0.17 222	0.12 127	0.15 190	0.16 248

IGEV-Stereo	0.30 124	0.22 240	0.41 178	0.38 160	0.26 267	0.30 119	0.35 289	0.68 223	0.36 95	0.40 156	0.33 92	0.32 103	0.28 141	0.62 269	0.26 105	0.14 98	0.10 52	0.17 222	0.12 127	0.15 190	0.16 248
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.30 124	0.20 170	0.28 29	0.44 362	0.19 54	0.31 135	0.25 109	0.49 104	0.43 154	0.37 126	0.47 155	0.40 164	0.23 76	0.51 174	0.37 260	0.15 174	0.18 426	0.19 309	0.16 260	0.16 247	0.14 172

gcap_with_dpt	0.31 139	0.21 206	0.39 154	0.41 255	0.27 309	0.35 184	0.29 169	0.67 216	0.52 196	0.40 156	0.57 203	0.44 196	0.27 121	0.41 86	0.31 198	0.15 174	0.11 134	0.14 102	0.11 94	0.14 139	0.14 172

DA	0.31 139	0.18 95	0.35 101	0.41 255	0.21 102	0.73 426	0.33 249	0.51 114	0.46 171	0.35 113	0.42 132	0.40 164	0.35 217	0.33 28	0.27 127	0.16 225	0.11 134	0.16 176	0.11 94	0.15 190	0.12 80

GGEV	0.31 139	0.18 95	0.35 101	0.41 255	0.21 102	0.73 426	0.33 249	0.51 114	0.46 171	0.35 113	0.42 132	0.40 164	0.35 217	0.33 28	0.27 127	0.16 225	0.11 134	0.16 176	0.11 94	0.15 190	0.12 80

DilatedVolume-Stereo	0.31 139	0.16 43	0.38 145	0.34 66	0.21 102	0.54 314	0.25 109	0.58 154	0.43 154	0.59 224	0.50 166	0.37 139	0.32 193	0.50 162	0.29 166	0.13 64	0.12 207	0.13 67	0.11 94	0.11 21	0.12 80

Reg-Stereo(zero)	0.31 139	0.17 67	0.30 48	0.35 89	0.19 54	0.33 167	0.21 55	0.64 196	0.72 278	0.52 203	0.52 181	0.51 231	0.29 161	0.48 146	0.27 127	0.13 64	0.10 52	0.12 32	0.10 55	0.12 52	0.13 130

WCG-NET（raft）	0.31 139	0.16 43	0.39 154	0.33 57	0.19 54	0.35 184	0.27 137	0.54 132	0.79 318	0.45 177	0.55 198	0.47 213	0.27 121	0.56 202	0.28 148	0.13 64	0.10 52	0.12 32	0.11 94	0.12 52	0.12 80

rrr	0.31 139	0.24 297	0.56 351	0.36 120	0.27 309	0.38 213	0.31 218	0.56 145	0.44 159	0.39 144	0.31 83	0.35 127	0.27 121	0.62 269	0.25 84	0.16 225	0.12 207	0.16 176	0.13 166	0.14 139	0.14 172

TANstereo	0.31 139	0.16 43	0.34 85	0.31 19	0.17 17	0.55 320	0.23 87	0.46 91	0.56 208	0.60 227	0.69 241	0.37 139	0.26 110	0.36 52	0.28 148	0.16 225	0.16 375	0.13 67	0.10 55	0.14 139	0.15 215

test_xeample3	0.31 139	0.23 273	0.56 351	0.36 120	0.26 267	0.35 184	0.32 232	0.60 164	0.38 108	0.44 176	0.32 91	0.33 111	0.28 141	0.66 310	0.27 127	0.14 98	0.12 207	0.16 176	0.12 127	0.14 139	0.14 172

Wave_Phase_stereo	0.32 148	0.18 95	1.08 517	0.34 66	0.22 125	0.69 412	0.33 249	0.57 150	0.42 145	0.26 48	0.25 40	0.26 66	0.19 31	0.44 110	0.30 184	0.10 8	0.12 207	0.12 32	0.16 260	0.12 52	0.15 215

rvit_stereo_0081_aga	0.32 148	0.29 408	0.50 282	0.43 336	0.29 361	0.36 195	0.32 232	0.46 91	0.42 145	0.40 156	0.44 142	0.41 171	0.34 208	0.43 103	0.31 198	0.23 438	0.17 408	0.19 309	0.16 260	0.20 359	0.15 215

GCAP-BAT	0.32 148	0.21 206	0.45 222	0.34 66	0.29 361	0.28 95	0.27 137	0.53 126	0.32 64	0.61 232	0.66 229	0.47 213	0.25 91	0.59 227	0.28 148	0.15 174	0.12 207	0.15 148	0.10 55	0.12 52	0.12 80

rvit_stereo_0080	0.32 148	0.26 363	0.45 222	0.39 186	0.28 336	0.27 81	0.46 423	0.51 114	0.46 171	0.36 121	0.42 132	0.41 171	0.29 161	0.41 86	0.34 228	0.22 411	0.17 408	0.17 222	0.16 260	0.23 418	0.16 248

whm_eth	0.32 148	0.26 363	0.45 222	0.39 186	0.28 336	0.27 81	0.46 423	0.51 114	0.46 171	0.36 121	0.42 132	0.41 171	0.29 161	0.41 86	0.34 228	0.22 411	0.17 408	0.17 222	0.16 260	0.23 418	0.16 248

plain	0.32 148	0.21 206	0.59 370	0.40 226	0.29 361	0.27 81	0.30 191	0.46 91	0.36 95	0.32 93	0.66 229	0.31 95	0.33 201	0.68 329	0.32 206	0.18 312	0.13 284	0.20 346	0.15 229	0.18 307	0.13 130

MIF-Stereo (partial)	0.32 148	0.19 131	0.41 178	0.41 255	0.32 428	0.29 107	0.24 93	0.49 104	0.44 159	0.31 88	0.63 220	0.37 139	0.36 227	0.60 240	0.32 206	0.17 271	0.13 284	0.19 309	0.17 318	0.18 307	0.15 215

CREStereo++_RVC	0.32 148	0.16 43	0.25 5	0.32 40	0.24 201	0.27 81	0.22 69	0.48 103	0.89 392	0.47 187	0.80 295	0.29 82	0.25 91	0.37 56	0.34 228	0.14 98	0.09 18	0.13 67	0.52 583	0.14 139	0.10 3
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-TBD	0.32 148	0.53 524	0.26 13	0.53 492	0.21 102	0.38 213	0.24 93	0.41 64	0.77 307	0.55 214	0.70 244	0.31 95	0.26 110	0.33 28	0.28 148	0.16 225	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.13 93	0.11 40

WQFJA1	0.33 157	0.19 131	0.35 101	0.39 186	0.26 267	0.61 361	0.30 191	0.61 171	0.53 203	0.38 135	0.39 123	0.38 146	0.36 227	0.51 174	0.43 323	0.14 98	0.18 426	0.16 176	0.14 198	0.15 190	0.14 172

WQFJX1	0.33 157	0.20 170	0.35 101	0.42 294	0.28 336	0.52 300	0.33 249	0.56 145	0.55 206	0.40 156	0.36 110	0.33 111	0.30 180	0.72 359	0.40 308	0.15 174	0.18 426	0.17 222	0.14 198	0.16 247	0.16 248

WQFJX	0.33 157	0.19 131	0.34 85	0.39 186	0.27 309	0.60 359	0.30 191	0.58 154	0.52 196	0.40 156	0.38 121	0.34 118	0.35 217	0.63 280	0.41 314	0.15 174	0.17 408	0.16 176	0.13 166	0.15 190	0.16 248

NLMM	0.33 157	0.19 131	0.35 101	0.39 186	0.26 267	0.61 361	0.30 191	0.61 171	0.52 196	0.38 135	0.39 123	0.38 146	0.36 227	0.50 162	0.43 323	0.14 98	0.18 426	0.16 176	0.14 198	0.15 190	0.14 172

NLSM1	0.33 157	0.19 131	0.36 120	0.40 226	0.25 230	0.65 390	0.27 137	0.59 161	0.52 196	0.38 135	0.53 188	0.29 82	0.29 161	0.56 202	0.33 217	0.16 225	0.17 408	0.18 273	0.15 229	0.14 139	0.13 130

FE-Mocha	0.33 157	0.20 170	0.55 337	0.39 186	0.27 309	0.31 135	0.20 31	0.77 301	0.38 108	0.67 275	0.56 201	0.57 256	0.26 110	0.38 64	0.23 50	0.15 174	0.10 52	0.17 222	0.16 260	0.13 93	0.13 130

rvit_stereo_0081	0.33 157	0.25 328	0.49 271	0.43 336	0.26 267	0.31 135	0.37 317	0.45 84	0.56 208	0.37 126	0.40 127	0.39 157	0.38 243	0.44 110	0.35 237	0.22 411	0.16 375	0.19 309	0.16 260	0.20 359	0.14 172

rvit_stereo_0082	0.33 157	0.25 328	0.49 271	0.43 336	0.26 267	0.31 135	0.37 317	0.45 84	0.56 208	0.37 126	0.40 127	0.39 157	0.38 243	0.44 110	0.35 237	0.22 411	0.16 375	0.19 309	0.16 260	0.20 359	0.14 172

RAFT-Stereo-weight	0.33 157	0.19 131	0.36 120	0.39 186	0.23 159	0.28 95	0.29 169	0.69 233	0.83 356	0.55 214	0.51 174	0.58 272	0.20 45	0.48 146	0.30 184	0.13 64	0.10 52	0.14 102	0.12 127	0.13 93	0.12 80

CAS++	0.33 157	0.25 328	0.39 154	0.38 160	0.26 267	0.32 154	0.24 93	0.87 337	0.53 203	0.48 194	0.46 149	0.26 66	0.21 56	0.50 162	0.26 105	0.23 438	0.20 457	0.22 405	0.17 318	0.21 372	0.17 294
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.33 157	0.23 273	0.37 135	0.43 336	0.29 361	0.40 230	0.48 438	0.78 305	0.38 108	0.38 135	0.34 101	0.32 103	0.30 180	0.63 280	0.28 148	0.14 98	0.13 284	0.19 309	0.17 318	0.18 307	0.17 294

MSKI-zero shot	0.33 157	0.19 131	0.36 120	0.41 255	0.22 125	0.32 154	0.22 69	0.65 198	0.45 164	0.52 203	0.64 223	0.60 287	0.19 31	0.78 399	0.27 127	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.10 55	0.13 93	0.13 130

4D-IteraStereo	0.33 157	0.19 131	0.43 209	0.40 226	0.24 201	0.32 154	0.27 137	0.59 161	0.72 278	0.66 266	0.53 188	0.42 178	0.22 68	0.46 125	0.30 184	0.14 98	0.09 18	0.20 346	0.16 260	0.16 247	0.12 80

iRaftStereo_RVC	0.33 157	0.20 170	0.40 168	0.40 226	0.23 159	0.31 135	0.29 169	0.70 246	0.55 206	0.49 197	0.66 229	0.37 139	0.23 76	0.47 137	0.33 217	0.14 98	0.11 134	0.19 309	0.17 318	0.16 247	0.13 130

PMTNet	0.33 157	0.17 67	0.26 13	0.29 6	0.18 31	0.44 266	0.22 69	0.57 150	0.66 249	0.46 184	0.54 192	0.38 146	0.34 208	0.50 162	0.25 84	0.75 585	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.13 93	0.12 80

NLMM1	0.34 172	0.21 206	0.38 145	0.41 255	0.26 267	0.55 320	0.32 232	0.58 154	0.65 245	0.42 167	0.45 144	0.30 91	0.27 121	0.64 288	0.39 285	0.16 225	0.18 426	0.17 222	0.14 198	0.15 190	0.14 172

xyz-stereo-finetune	0.34 172	0.19 131	0.38 145	0.34 66	0.18 31	0.57 337	0.32 232	0.60 164	0.70 269	0.47 187	0.54 192	0.38 146	0.35 217	0.57 213	0.38 275	0.13 64	0.12 207	0.16 176	0.13 166	0.13 93	0.13 130

MM-Stereo_test1	0.34 172	0.19 131	0.37 135	0.42 294	0.23 159	0.35 184	0.44 413	0.62 178	0.56 208	0.61 232	0.51 174	0.38 146	0.36 227	0.65 298	0.27 127	0.15 174	0.13 284	0.17 222	0.14 198	0.15 190	0.13 130

tg	0.34 172	0.19 131	0.40 168	0.40 226	0.23 159	0.38 213	0.26 124	0.74 283	0.60 230	0.48 194	0.65 225	0.42 178	0.24 83	0.57 213	0.33 217	0.14 98	0.10 52	0.18 273	0.17 318	0.14 139	0.12 80

rvit_stereo_0083	0.34 172	0.25 328	0.53 320	0.45 377	0.28 336	0.35 184	0.35 289	0.47 100	0.64 238	0.38 135	0.47 155	0.42 178	0.37 235	0.41 86	0.39 285	0.22 411	0.20 457	0.20 346	0.17 318	0.21 372	0.15 215

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 172	0.28 394	0.48 262	0.37 140	0.25 230	0.47 279	0.30 191	0.60 164	0.92 409	0.43 173	0.37 115	0.30 91	0.29 161	0.50 162	0.30 184	0.17 271	0.14 323	0.18 273	0.15 229	0.18 307	0.16 248

cross-raft	0.34 172	0.20 170	0.38 145	0.45 377	0.24 201	0.32 154	0.35 289	0.77 301	0.42 145	0.62 237	0.77 270	0.58 272	0.27 121	0.46 125	0.31 198	0.12 37	0.10 52	0.15 148	0.13 166	0.15 190	0.12 80

NLCSM	0.35 179	0.21 206	0.36 120	0.44 362	0.29 361	0.53 306	0.40 366	0.54 132	0.51 195	0.47 187	0.37 115	0.33 111	0.34 208	0.75 373	0.42 320	0.16 225	0.17 408	0.17 222	0.16 260	0.17 275	0.17 294

MM-Stereo_test3	0.35 179	0.19 131	0.33 73	0.42 294	0.26 267	0.34 178	0.44 413	0.74 283	0.93 415	0.47 187	0.52 181	0.42 178	0.29 161	0.46 125	0.29 166	0.17 271	0.15 348	0.17 222	0.13 166	0.14 139	0.15 215

model_zeroshot	0.35 179	0.20 170	0.56 351	0.41 255	0.30 387	0.51 292	0.26 124	0.69 233	0.48 181	0.65 260	0.51 174	0.52 235	0.25 91	0.46 125	0.27 127	0.17 271	0.13 284	0.15 148	0.14 198	0.13 93	0.14 172

rvit_stereo_ft	0.35 179	0.26 363	0.54 333	0.53 492	0.32 428	0.33 167	0.46 423	0.52 120	0.52 196	0.35 113	0.41 130	0.41 171	0.34 208	0.49 156	0.36 249	0.22 411	0.14 323	0.19 309	0.18 349	0.19 342	0.15 215

gcap-zeroshot	0.35 179	0.20 170	0.61 376	0.39 186	0.23 159	0.53 306	0.27 137	0.58 154	0.35 87	0.64 254	0.49 164	0.87 416	0.34 208	0.49 156	0.25 84	0.14 98	0.12 207	0.15 148	0.12 127	0.13 93	0.14 172

RAFT-Test	0.35 179	0.19 131	0.42 191	0.39 186	0.24 201	0.50 287	0.23 87	0.74 283	0.44 159	0.62 237	0.85 322	0.64 308	0.28 141	0.48 146	0.30 184	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.11 94	0.13 93	0.13 130

test-3	0.35 179	0.17 67	0.48 262	0.40 226	0.22 125	0.42 251	0.22 69	0.66 205	0.80 327	0.72 305	0.45 144	0.63 302	0.29 161	0.45 118	0.32 206	0.13 64	0.09 18	0.17 222	0.13 166	0.13 93	0.11 40

test_1	0.35 179	0.17 67	0.48 262	0.40 226	0.22 125	0.42 251	0.22 69	0.66 205	0.80 327	0.70 294	0.45 144	0.63 302	0.29 161	0.45 118	0.32 206	0.13 64	0.09 18	0.17 222	0.13 166	0.13 93	0.11 40

raftrobust	0.35 179	0.20 170	0.39 154	0.43 336	0.29 361	0.31 135	0.25 109	0.73 276	0.66 249	0.59 224	0.56 201	0.44 196	0.45 290	0.55 192	0.31 198	0.16 225	0.12 207	0.14 102	0.12 127	0.12 52	0.14 172

CFNet-RSSM	0.35 179	0.18 95	0.47 248	0.39 186	0.22 125	0.35 184	0.23 87	0.78 305	0.86 369	0.67 275	0.54 192	0.56 251	0.28 141	0.49 156	0.28 148	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.12 127	0.13 93	0.12 80

Gwc-CoAtRS	0.35 179	0.18 95	0.46 236	0.39 186	0.23 159	0.34 178	0.22 69	0.74 283	0.77 307	0.62 237	0.60 212	0.58 272	0.29 161	0.47 137	0.29 166	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.12 127	0.13 93	0.13 130

IGEV-FE	0.36 190	0.19 131	0.71 425	0.41 255	0.29 361	0.30 119	0.25 109	0.86 334	0.40 129	0.64 254	0.57 203	0.56 251	0.25 91	0.56 202	0.29 166	0.15 174	0.11 134	0.16 176	0.14 198	0.14 139	0.14 172

AE-Stereo	0.36 190	0.21 206	0.47 248	0.49 441	0.31 403	0.50 287	0.34 266	0.72 264	0.73 288	0.34 110	0.55 198	0.52 235	0.28 141	0.48 146	0.31 198	0.13 64	0.13 284	0.18 273	0.16 260	0.15 190	0.14 172

ACVNet-DCA	0.36 190	0.25 328	0.35 101	0.42 294	0.23 159	0.53 306	0.37 317	0.91 352	0.59 223	0.42 167	0.50 166	0.34 118	0.47 302	0.61 246	0.26 105	0.17 271	0.11 134	0.19 309	0.13 166	0.18 307	0.19 333

IGEV_Zeroshot_test	0.36 190	0.19 131	0.71 425	0.41 255	0.29 361	0.30 119	0.25 109	0.86 334	0.40 129	0.64 254	0.57 203	0.56 251	0.25 91	0.56 202	0.29 166	0.15 174	0.11 134	0.16 176	0.14 198	0.14 139	0.14 172

EKT-Stereo	0.36 190	0.24 297	0.44 215	0.44 362	0.30 387	0.37 207	0.30 191	0.72 264	0.68 258	0.47 187	0.63 220	0.49 224	0.28 141	0.59 227	0.34 228	0.19 352	0.14 323	0.18 273	0.15 229	0.16 247	0.18 321

Any-RAFT	0.36 190	0.17 67	0.31 56	0.35 89	0.21 102	0.51 292	0.21 55	0.93 363	0.75 298	0.56 217	0.73 249	0.66 326	0.29 161	0.48 146	0.25 84	0.15 174	0.10 52	0.13 67	0.10 55	0.13 93	0.13 130

LL-Strereo2	0.36 190	0.25 328	0.52 312	0.43 336	0.27 309	0.36 195	0.27 137	0.70 246	0.46 171	0.55 214	0.53 188	0.65 314	0.24 83	0.69 336	0.32 206	0.14 98	0.13 284	0.23 426	0.20 400	0.19 342	0.14 172

Selective-RAFT	0.36 190	0.23 273	0.54 333	0.45 377	0.22 125	0.64 383	0.27 137	0.62 178	0.65 245	0.41 162	0.38 121	0.55 245	0.39 258	0.59 227	0.36 249	0.14 98	0.12 207	0.14 102	0.12 127	0.16 247	0.14 172

RCA-Stereo	0.36 190	0.18 95	0.37 135	0.38 160	0.23 159	0.31 135	0.33 249	0.70 246	1.25 527	0.45 177	0.65 225	0.46 209	0.43 276	0.40 80	0.29 166	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.12 127	0.12 52	0.12 80

Patchmatch Stereo++	0.36 190	0.24 297	0.51 291	0.42 294	0.22 125	0.24 39	0.21 55	0.63 186	0.39 115	0.63 244	0.73 249	0.57 256	0.38 243	0.61 246	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.21 372	0.16 248
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.36 190	0.24 297	0.51 291	0.42 294	0.22 125	0.24 39	0.31 218	0.63 186	0.39 115	0.63 244	0.73 249	0.57 256	0.38 243	0.59 227	0.38 275	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.21 372	0.16 248

ROB_FTStereo_v2	0.36 190	0.24 297	0.51 291	0.42 294	0.22 125	0.24 39	0.31 218	0.63 186	0.39 115	0.63 244	0.73 249	0.57 256	0.38 243	0.60 240	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.21 372	0.16 248

ROB_FTStereo	0.36 190	0.24 297	0.51 291	0.42 294	0.22 125	0.24 39	0.20 31	0.63 186	0.39 115	0.63 244	0.73 249	0.57 256	0.38 243	0.60 240	0.38 275	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.21 372	0.16 248

HUI-Stereo	0.36 190	0.24 297	0.51 291	0.42 294	0.22 125	0.24 39	0.22 69	0.63 186	0.40 129	0.64 254	0.73 249	0.58 272	0.38 243	0.53 183	0.38 275	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.21 372	0.16 248

iGMRVC	0.36 190	0.24 297	0.51 291	0.42 294	0.22 125	0.24 39	0.29 169	0.63 186	0.39 115	0.63 244	0.73 249	0.57 256	0.38 243	0.61 246	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.21 372	0.16 248

iRAFT	0.36 190	0.24 297	0.51 291	0.42 294	0.22 125	0.24 39	0.21 55	0.63 186	0.39 115	0.63 244	0.73 249	0.57 256	0.38 243	0.61 246	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.21 372	0.16 248

RAFT-IKP	0.36 190	0.24 297	0.51 291	0.42 294	0.22 125	0.24 39	0.27 137	0.63 186	0.39 115	0.63 244	0.73 249	0.57 256	0.38 243	0.61 246	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.21 372	0.16 248

sCroCo_RVC	0.36 190	0.29 408	0.73 438	0.52 481	0.39 485	0.42 251	0.31 218	0.52 120	0.46 171	0.31 88	0.48 157	0.38 146	0.32 193	0.46 125	0.33 217	0.22 411	0.23 486	0.19 309	0.19 377	0.21 372	0.22 401

EAI-Stereo	0.36 190	0.21 206	0.46 236	0.40 226	0.22 125	0.33 167	0.36 302	1.22 485	0.32 64	0.52 203	0.75 263	0.35 127	0.28 141	0.65 298	0.30 184	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.14 198	0.14 139	0.13 130

xyz-stereo-finetune2	0.37 209	0.20 170	0.40 168	0.32 40	0.19 54	0.80 452	0.29 169	0.56 145	0.33 73	0.53 210	0.79 284	0.43 189	0.48 306	0.70 344	0.46 342	0.13 64	0.12 207	0.17 222	0.13 166	0.12 52	0.14 172

1test111	0.37 209	0.25 328	0.35 101	0.42 294	0.23 159	0.53 306	0.37 317	0.91 352	0.59 223	0.42 167	0.50 166	0.34 118	0.47 302	0.59 227	0.48 357	0.17 271	0.11 134	0.19 309	0.13 166	0.18 307	0.19 333

tt1	0.37 209	0.25 328	0.35 101	0.43 336	0.23 159	0.52 300	0.37 317	0.72 264	1.13 500	0.42 167	0.46 149	0.35 127	0.44 283	0.61 246	0.26 105	0.17 271	0.11 134	0.19 309	0.13 166	0.16 247	0.17 294

HH	0.37 209	0.22 240	0.49 271	0.41 255	0.26 267	0.36 195	0.30 191	0.87 337	0.41 138	0.45 177	0.59 209	0.78 387	0.43 276	0.77 391	0.26 105	0.15 174	0.11 134	0.15 148	0.14 198	0.14 139	0.14 172

HanStereo	0.37 209	0.22 240	0.49 271	0.41 255	0.26 267	0.36 195	0.30 191	0.87 337	0.41 138	0.45 177	0.59 209	0.78 387	0.43 276	0.77 391	0.26 105	0.15 174	0.11 134	0.15 148	0.14 198	0.14 139	0.14 172

CAS	0.37 209	0.13 2	0.27 20	1.34 596	0.31 403	0.46 275	0.38 335	0.50 109	0.48 181	0.35 113	0.52 181	0.24 57	0.19 31	0.30 10	0.28 148	1.03 597	0.08 1	0.12 32	0.08 1	0.12 52	0.28 470

anonymousdsp2	0.37 209	0.21 206	0.49 271	0.38 160	0.24 201	0.48 284	0.31 218	0.91 352	0.68 258	0.57 220	0.51 174	0.51 231	0.34 208	0.59 227	0.33 217	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.10 55	0.16 247	0.16 248

knoymous	0.37 209	0.22 240	0.34 85	0.32 40	0.22 125	0.38 213	0.29 169	0.63 186	0.65 245	0.69 289	0.69 241	0.60 287	0.40 263	0.61 246	0.36 249	0.17 271	0.11 134	0.20 346	0.12 127	0.18 307	0.19 333

test_4	0.37 209	0.19 131	0.34 85	0.45 377	0.26 267	0.20 13	0.34 266	0.58 154	0.42 145	0.60 227	1.45 530	0.43 189	0.26 110	0.67 320	0.29 166	0.12 37	0.10 52	0.17 222	0.19 377	0.15 190	0.12 80

test_3	0.37 209	0.19 131	0.50 282	0.45 377	0.24 201	0.47 279	0.36 302	0.69 233	0.84 357	0.66 266	0.46 149	0.68 336	0.25 91	0.45 118	0.32 206	0.12 37	0.10 52	0.18 273	0.16 260	0.15 190	0.12 80

NRIStereo	0.37 209	0.21 206	0.49 271	0.42 294	0.23 159	0.33 167	0.25 109	0.68 223	0.59 223	0.65 260	0.63 220	0.55 245	0.37 235	0.67 320	0.40 308	0.16 225	0.12 207	0.18 273	0.15 229	0.17 275	0.15 215

DeepStereo_RVC	0.37 209	0.22 240	0.51 291	0.41 255	0.24 201	0.26 63	0.22 69	0.64 196	0.40 129	0.69 289	0.67 237	0.57 256	0.50 315	0.58 218	0.42 320	0.17 271	0.12 207	0.18 273	0.16 260	0.19 342	0.19 333

CRE-IMP	0.37 209	0.23 273	0.53 320	0.42 294	0.24 201	0.40 230	0.21 55	0.61 171	0.45 164	0.65 260	0.73 249	0.53 240	0.37 235	0.63 280	0.40 308	0.18 312	0.11 134	0.19 309	0.16 260	0.21 372	0.19 333

test-1	0.37 209	0.20 170	0.76 447	0.47 422	0.27 309	0.44 266	0.36 302	0.63 186	0.65 245	0.49 197	0.67 237	0.54 242	0.35 217	0.42 96	0.30 184	0.14 98	0.12 207	0.16 176	0.14 198	0.15 190	0.18 321

s12784h	0.37 209	0.15 26	0.26 13	0.34 66	0.15 3	0.80 452	0.29 169	0.83 325	0.87 376	0.58 223	0.58 207	0.43 189	0.41 268	0.59 227	0.35 237	0.12 37	0.10 52	0.14 102	0.09 6	0.14 139	0.10 3

RALCasStereoNet	0.37 209	0.23 273	0.41 178	0.44 362	0.28 336	0.36 195	0.38 335	0.66 205	0.67 256	0.51 200	0.74 261	0.51 231	0.29 161	0.64 288	0.38 275	0.17 271	0.14 323	0.15 148	0.13 166	0.17 275	0.17 294

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 209	0.18 95	0.45 222	0.36 120	0.19 54	0.33 167	0.28 154	0.67 216	0.77 307	0.72 305	0.99 394	0.56 251	0.39 258	0.44 110	0.31 198	0.11 27	0.09 18	0.15 148	0.14 198	0.13 93	0.11 40

H2IRNET	0.38 226	0.21 206	0.36 120	0.39 186	0.25 230	0.26 63	0.24 93	0.61 171	0.74 294	0.39 144	0.89 340	0.74 367	0.53 323	0.53 183	0.44 332	0.16 225	0.13 284	0.19 309	0.20 400	0.17 275	0.15 215

cc1	0.38 226	0.25 328	0.35 101	0.42 294	0.23 159	0.53 306	0.37 317	0.71 253	1.17 512	0.42 167	0.50 166	0.34 118	0.47 302	0.61 246	0.26 105	0.17 271	0.11 134	0.19 309	0.13 166	0.16 247	0.17 294

11t1	0.38 226	0.23 273	0.49 271	0.36 120	0.23 159	0.61 361	0.31 218	0.74 283	0.47 179	0.62 237	0.55 198	0.55 245	0.49 312	0.58 218	0.45 338	0.18 312	0.15 348	0.16 176	0.13 166	0.17 275	0.19 333

DCRE	0.38 226	0.19 131	0.47 248	0.45 377	0.33 440	0.45 273	0.40 366	0.66 205	0.53 203	0.49 197	0.95 369	0.57 256	0.39 258	0.53 183	0.32 206	0.14 98	0.13 284	0.15 148	0.14 198	0.14 139	0.15 215

DCANet-4	0.38 226	0.22 240	0.58 362	0.35 89	0.19 54	0.30 119	0.30 191	0.69 233	0.97 440	0.70 294	0.79 284	0.40 164	0.46 297	0.46 125	0.37 260	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.12 52	0.15 215

GMOStereo	0.38 226	0.19 131	0.42 191	0.43 336	0.24 201	0.40 230	0.39 353	0.55 137	0.64 238	0.89 420	0.84 313	0.65 314	0.37 235	0.39 71	0.29 166	0.14 98	0.12 207	0.20 346	0.18 349	0.15 190	0.12 80

error version	0.38 226	0.19 131	0.42 191	0.43 336	0.24 201	0.40 230	0.39 353	0.55 137	0.64 238	0.89 420	0.84 313	0.65 314	0.37 235	0.39 71	0.29 166	0.14 98	0.12 207	0.20 346	0.18 349	0.15 190	0.12 80

test-v	0.38 226	0.19 131	0.42 191	0.43 336	0.24 201	0.40 230	0.39 353	0.55 137	0.64 238	0.89 420	0.84 313	0.65 314	0.37 235	0.39 71	0.29 166	0.14 98	0.12 207	0.20 346	0.18 349	0.15 190	0.12 80

test-2	0.38 226	0.19 131	0.42 191	0.43 336	0.24 201	0.40 230	0.39 353	0.55 137	0.64 238	0.89 420	0.84 313	0.65 314	0.37 235	0.39 71	0.29 166	0.14 98	0.12 207	0.20 346	0.18 349	0.15 190	0.12 80

rafts_anoy	0.38 226	0.22 240	0.38 145	0.43 336	0.28 336	0.32 154	0.32 232	0.70 246	0.91 403	0.59 224	0.66 229	0.45 205	0.33 201	0.49 156	0.41 314	0.16 225	0.12 207	0.21 390	0.23 458	0.18 307	0.16 248

raft+_RVC	0.38 226	0.20 170	0.38 145	0.39 186	0.27 309	0.44 266	0.35 289	0.81 317	0.90 397	0.52 203	0.78 279	0.50 226	0.29 161	0.56 202	0.41 314	0.15 174	0.12 207	0.17 222	0.15 229	0.14 139	0.13 130

XX-Stereo	0.38 226	0.18 95	0.52 312	0.58 529	0.38 477	0.39 223	0.20 31	0.62 178	0.31 58	0.47 187	1.29 496	0.72 358	0.25 91	0.59 227	0.28 148	0.16 225	0.11 134	0.17 222	0.16 260	0.14 139	0.11 40

DCANet	0.38 226	0.18 95	0.46 236	0.35 89	0.19 54	0.30 119	0.30 191	0.72 264	0.96 435	0.72 305	0.77 270	0.45 205	0.56 341	0.47 137	0.36 249	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.13 93	0.15 215

AIO-test1	0.39 239	0.18 95	0.42 191	0.51 464	0.25 230	0.44 266	0.30 191	0.74 283	1.20 521	0.41 162	0.71 245	0.45 205	0.29 161	0.56 202	0.27 127	0.15 174	0.13 284	0.19 309	0.21 421	0.13 93	0.18 321

MIM_Stereo	0.39 239	0.18 95	0.59 370	0.38 160	0.25 230	0.27 81	0.24 93	0.72 264	0.56 208	0.72 305	1.00 398	0.62 297	0.29 161	0.67 320	0.39 285	0.13 64	0.14 323	0.17 222	0.16 260	0.14 139	0.12 80

fff	0.39 239	0.18 95	0.46 236	0.35 89	0.19 54	0.30 119	0.30 191	0.73 276	1.08 486	0.70 294	0.79 284	0.44 196	0.62 380	0.47 137	0.37 260	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.12 52	0.15 215

ADStereo(finetuned)	0.39 239	0.18 95	0.58 362	0.35 89	0.19 54	0.30 119	0.30 191	0.72 264	0.96 435	0.72 305	0.77 270	0.45 205	0.68 420	0.46 125	0.36 249	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.13 93	0.15 215

MIPNet	0.39 239	0.22 240	0.66 399	0.40 226	0.25 230	0.53 306	0.29 169	0.78 305	0.74 294	0.68 286	0.60 212	0.40 164	0.48 306	0.45 118	0.39 285	0.14 98	0.11 134	0.16 176	0.13 166	0.14 139	0.14 172

TRStereo	0.39 239	0.32 435	0.64 391	0.49 441	0.41 495	0.30 119	0.30 191	0.97 378	0.63 234	0.53 210	0.43 139	0.52 235	0.26 110	0.77 391	0.29 166	0.18 312	0.12 207	0.19 309	0.19 377	0.13 93	0.13 130

NF-Stereo	0.39 239	0.21 206	0.51 291	0.42 294	0.25 230	0.26 63	0.30 191	0.71 253	0.72 278	0.66 266	0.77 270	0.57 256	0.31 187	0.69 336	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.16 247	0.27 459

OCTAStereo	0.39 239	0.21 206	0.51 291	0.42 294	0.25 230	0.26 63	0.30 191	0.71 253	0.72 278	0.66 266	0.77 270	0.58 272	0.31 187	0.69 336	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.16 247	0.27 459

RE-Stereo	0.39 239	0.21 206	0.51 291	0.42 294	0.25 230	0.26 63	0.30 191	0.71 253	0.72 278	0.66 266	0.77 270	0.57 256	0.31 187	0.70 344	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.16 247	0.27 459

Pruner-Stereo	0.39 239	0.21 206	0.51 291	0.41 255	0.25 230	0.22 20	0.24 93	0.71 253	0.59 223	0.90 428	0.75 263	0.67 333	0.30 180	0.64 288	0.39 285	0.19 352	0.12 207	0.20 346	0.17 318	0.17 275	0.19 333

TVStereo	0.39 239	0.21 206	0.51 291	0.42 294	0.25 230	0.26 63	0.30 191	0.71 253	0.72 278	0.66 266	0.77 270	0.57 256	0.31 187	0.70 344	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.16 247	0.27 459

TestStereo	0.39 239	0.32 435	0.42 191	0.45 377	0.20 80	0.41 241	0.38 335	0.69 233	0.66 249	0.56 217	0.78 279	0.48 218	0.43 276	0.59 227	0.37 260	0.18 312	0.13 284	0.20 346	0.15 229	0.23 418	0.14 172

csc	0.39 239	0.18 95	0.46 236	0.35 89	0.19 54	0.30 119	0.30 191	0.73 276	1.08 486	0.70 294	0.79 284	0.44 196	0.62 380	0.47 137	0.37 260	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.12 52	0.15 215

cscssc	0.39 239	0.18 95	0.46 236	0.35 89	0.19 54	0.30 119	0.30 191	0.73 276	1.08 486	0.70 294	0.79 284	0.44 196	0.62 380	0.47 137	0.37 260	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.12 52	0.15 215

AFF-stereo	0.39 239	0.20 170	0.42 191	0.37 140	0.22 125	0.27 81	0.31 218	0.67 216	0.72 278	0.66 266	1.12 446	0.75 372	0.38 243	0.57 213	0.35 237	0.11 27	0.09 18	0.16 176	0.16 260	0.14 139	0.12 80

AIO-test2	0.40 254	0.21 206	0.44 215	0.48 429	0.26 267	0.44 266	0.38 335	0.79 312	1.28 534	0.37 126	0.87 333	0.38 146	0.30 180	0.50 162	0.28 148	0.16 225	0.13 284	0.21 390	0.24 473	0.15 190	0.15 215

rvit_0105_6	0.40 254	0.28 394	0.68 411	0.51 464	0.30 387	0.39 223	0.41 387	0.53 126	0.68 258	0.41 162	0.45 144	0.50 226	0.45 290	0.55 192	0.37 260	0.28 489	0.26 513	0.24 442	0.22 442	0.22 398	0.17 294

MyStereo06	0.40 254	0.22 240	0.65 396	0.42 294	0.29 361	0.43 256	0.48 438	1.05 408	0.43 154	0.64 254	0.54 192	0.78 387	0.27 121	0.53 183	0.31 198	0.14 98	0.13 284	0.18 273	0.17 318	0.17 275	0.17 294

xx1	0.40 254	0.25 328	0.35 101	0.42 294	0.23 159	0.53 306	0.37 317	0.71 253	1.17 512	0.42 167	0.50 166	0.65 314	0.56 341	0.61 246	0.26 105	0.17 271	0.11 134	0.20 346	0.19 377	0.18 307	0.19 333

DisPM	0.40 254	0.20 170	0.50 282	0.42 294	0.27 309	0.24 39	0.30 191	0.68 223	0.61 233	0.88 413	0.87 333	0.59 282	0.32 193	0.80 406	0.34 228	0.19 352	0.12 207	0.19 309	0.17 318	0.16 247	0.21 382

RAFT+CT+SA	0.40 254	0.24 297	0.40 168	0.53 492	0.27 309	0.28 95	0.45 420	0.79 312	0.81 337	0.51 200	0.90 346	0.42 178	0.39 258	0.81 411	0.33 217	0.15 174	0.11 134	0.18 273	0.18 349	0.15 190	0.15 215

IPLG	0.40 254	0.21 206	0.64 391	0.41 255	0.25 230	0.54 314	0.27 137	0.77 301	0.68 258	0.85 388	0.82 305	0.33 111	0.32 193	0.64 288	0.49 366	0.13 64	0.11 134	0.16 176	0.14 198	0.14 139	0.14 172

IPLGR	0.40 254	0.22 240	0.70 423	0.40 226	0.22 125	0.51 292	0.29 169	0.78 305	0.78 311	0.80 354	0.77 270	0.44 196	0.41 268	0.48 146	0.40 308	0.14 98	0.12 207	0.16 176	0.14 198	0.16 247	0.14 172

PSM-softLoss	0.40 254	0.21 206	0.53 320	0.42 294	0.26 267	0.29 107	0.34 266	0.70 246	0.49 183	0.63 244	0.82 305	0.59 282	0.33 201	0.75 373	0.43 323	0.20 373	0.12 207	0.20 346	0.18 349	0.17 275	0.22 401

KMStereo	0.40 254	0.21 206	0.53 320	0.42 294	0.26 267	0.29 107	0.34 266	0.70 246	0.49 183	0.63 244	0.82 305	0.59 282	0.33 201	0.75 373	0.43 323	0.20 373	0.12 207	0.20 346	0.18 349	0.17 275	0.22 401

RALAANet	0.40 254	0.24 297	0.56 351	0.43 336	0.30 387	0.36 195	0.25 109	0.89 346	0.69 265	0.69 289	0.65 225	0.61 289	0.30 180	0.63 280	0.35 237	0.16 225	0.13 284	0.18 273	0.15 229	0.21 372	0.14 172

GMStereo	0.40 254	0.38 471	0.61 376	0.41 255	0.27 309	0.47 279	0.35 289	0.62 178	1.04 468	0.57 220	0.54 192	0.38 146	0.36 227	0.56 202	0.41 314	0.20 373	0.13 284	0.16 176	0.17 318	0.24 431	0.20 364
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.40 254	0.22 240	0.58 362	0.42 294	0.29 361	0.62 367	0.27 137	0.87 337	0.42 145	0.65 260	0.86 326	0.52 235	0.35 217	0.67 320	0.43 323	0.15 174	0.13 284	0.17 222	0.14 198	0.15 190	0.17 294
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.40 254	0.19 131	0.47 248	0.43 336	0.27 309	0.41 241	0.31 218	0.74 283	0.38 108	0.90 428	1.28 492	0.58 272	0.35 217	0.43 103	0.35 237	0.15 174	0.13 284	0.14 102	0.12 127	0.14 139	0.14 172

RAFT-Stereo	0.40 254	0.19 131	0.47 248	0.43 336	0.27 309	0.41 241	0.31 218	0.74 283	0.38 108	0.90 428	1.28 492	0.58 272	0.35 217	0.43 103	0.35 237	0.15 174	0.13 284	0.14 102	0.12 127	0.14 139	0.14 172
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
riskmin	0.41 269	0.21 206	0.44 215	0.34 66	0.24 201	0.58 343	0.32 232	0.70 246	0.86 369	0.52 203	0.57 203	0.78 387	0.60 369	0.58 218	0.39 285	0.17 271	0.12 207	0.19 309	0.13 166	0.19 342	0.22 401

x	0.41 269	0.25 328	0.46 236	0.36 120	0.24 201	0.54 314	0.31 218	0.94 368	0.58 222	0.60 227	0.72 247	0.61 289	0.53 323	0.52 177	0.50 370	0.18 312	0.16 375	0.17 222	0.16 260	0.17 275	0.18 321

raft_robust	0.41 269	0.24 297	0.39 154	0.43 336	0.22 125	0.40 230	0.33 249	0.80 315	0.98 445	0.80 354	0.88 337	0.41 171	0.32 193	0.89 438	0.30 184	0.14 98	0.12 207	0.16 176	0.18 349	0.15 190	0.13 130

PFNet+	0.41 269	0.20 170	0.53 320	0.40 226	0.25 230	0.28 95	0.22 69	0.66 205	0.76 304	0.85 388	0.79 284	0.63 302	0.34 208	0.75 373	0.37 260	0.20 373	0.14 323	0.23 426	0.20 400	0.17 275	0.21 382

SST-Stereo	0.41 269	0.20 170	0.48 262	0.43 336	0.25 230	0.25 59	0.21 55	0.68 223	0.50 188	1.08 511	0.79 284	0.71 343	0.42 273	0.81 411	0.38 275	0.17 271	0.11 134	0.20 346	0.16 260	0.19 342	0.15 215

RAFT_R40	0.41 269	0.20 170	0.47 248	0.44 362	0.25 230	0.23 31	0.25 109	0.69 233	0.70 269	0.98 472	0.78 279	0.72 358	0.43 276	0.80 406	0.39 285	0.17 271	0.11 134	0.20 346	0.16 260	0.18 307	0.15 215

RAFT-345	0.41 269	0.19 131	0.42 191	0.39 186	0.23 159	0.32 154	0.25 109	0.62 178	0.56 208	0.74 319	1.77 555	0.44 196	0.35 217	0.67 320	0.37 260	0.14 98	0.11 134	0.18 273	0.14 198	0.14 139	0.13 130

rvit_0105_4	0.42 276	0.30 423	0.77 450	0.52 481	0.29 361	0.41 241	0.44 413	0.57 150	0.75 298	0.45 177	0.48 157	0.56 251	0.49 312	0.58 218	0.37 260	0.28 489	0.26 513	0.25 455	0.22 442	0.24 431	0.19 333

MyStereo8	0.42 276	0.21 206	0.64 391	0.43 336	0.29 361	0.55 320	0.28 154	0.72 264	0.50 188	0.73 312	1.01 402	0.57 256	0.44 283	0.52 177	0.52 379	0.15 174	0.12 207	0.16 176	0.14 198	0.19 342	0.21 382

qqq	0.42 276	0.28 394	0.50 282	0.37 140	0.22 125	0.47 279	0.39 353	0.91 352	0.59 223	0.57 220	0.71 245	0.65 314	0.56 341	0.59 227	0.48 357	0.17 271	0.17 408	0.20 346	0.19 377	0.18 307	0.19 333

CIPLG	0.42 276	0.23 273	0.71 425	0.45 377	0.33 440	0.51 292	0.33 249	0.68 223	0.68 258	0.84 375	0.96 373	0.47 213	0.33 201	0.56 202	0.52 379	0.17 271	0.12 207	0.16 176	0.14 198	0.13 93	0.16 248

iRaft-Stereo_20w	0.42 276	0.20 170	0.63 386	0.39 186	0.27 309	0.33 167	0.25 109	1.76 585	0.37 103	0.73 312	0.53 188	0.63 302	0.42 273	0.86 428	0.29 166	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.13 166	0.15 190	0.15 215

IPLGR_C	0.42 276	0.23 273	0.71 425	0.46 402	0.33 440	0.51 292	0.34 266	0.69 233	0.69 265	0.84 375	0.92 360	0.46 209	0.33 201	0.53 183	0.53 390	0.17 271	0.12 207	0.16 176	0.14 198	0.13 93	0.16 248

ACRE	0.42 276	0.23 273	0.73 438	0.45 377	0.33 440	0.50 287	0.33 249	0.68 223	0.70 269	0.82 361	0.92 360	0.46 209	0.32 193	0.53 183	0.52 379	0.17 271	0.12 207	0.15 148	0.14 198	0.13 93	0.16 248

LCNet	0.42 276	0.21 206	0.34 85	0.44 362	0.24 201	0.47 279	0.28 154	0.69 233	0.57 218	0.72 305	1.03 415	0.66 326	0.58 357	0.60 240	0.35 237	0.15 174	0.10 52	0.19 309	0.19 377	0.22 398	0.37 524

HHNet	0.42 276	0.19 131	0.43 209	0.35 89	0.38 477	0.33 167	0.33 249	0.71 253	0.78 311	0.87 403	1.30 498	0.52 235	0.36 227	0.53 183	0.37 260	0.16 225	0.11 134	0.19 309	0.15 229	0.15 190	0.25 445

AnonymousM	0.42 276	0.86 574	0.31 56	0.35 89	0.23 159	0.30 119	0.37 317	0.56 145	0.44 159	0.72 305	0.50 166	0.47 213	0.29 161	0.42 96	0.35 237	0.16 225	0.12 207	1.51 597	0.32 531	0.12 52	0.11 40

sAnonymous2	0.42 276	0.41 491	0.96 501	0.48 429	0.37 470	0.41 241	0.48 438	0.60 164	0.52 196	0.39 144	0.48 157	0.35 127	0.44 283	0.44 110	0.30 184	0.19 352	0.14 323	0.19 309	0.17 318	0.55 566	0.43 546

CroCo_RVC	0.42 276	0.41 491	0.96 501	0.48 429	0.37 470	0.41 241	0.48 438	0.60 164	0.52 196	0.39 144	0.48 157	0.35 127	0.44 283	0.44 110	0.30 184	0.19 352	0.14 323	0.19 309	0.17 318	0.55 566	0.43 546

111	0.42 276	0.18 95	0.46 236	0.35 89	0.19 54	0.52 300	0.28 154	0.76 296	1.16 509	0.52 203	0.92 360	0.65 314	0.51 320	0.65 298	0.37 260	0.15 174	0.10 52	0.14 102	0.12 127	0.13 93	0.16 248

Hybrid-DGEV-2	0.43 289	0.23 273	0.47 248	0.48 429	0.30 387	0.57 337	0.24 93	0.84 328	1.00 452	0.67 275	0.67 237	0.59 282	0.73 448	0.61 246	0.36 249	0.14 98	0.12 207	0.18 273	0.16 260	0.14 139	0.13 130

StereoVision	0.43 289	0.29 408	0.54 333	0.50 452	0.28 336	0.37 207	0.38 335	0.75 292	0.63 234	0.46 184	1.11 444	0.53 240	0.38 243	0.57 213	0.34 228	0.21 389	0.24 495	0.25 455	0.24 473	0.26 452	0.17 294

OMP-Stereo	0.43 289	0.23 273	0.50 282	0.53 492	0.25 230	0.36 195	0.24 93	0.73 276	0.81 337	0.78 346	0.64 223	0.88 420	0.41 268	0.95 464	0.36 249	0.15 174	0.12 207	0.20 346	0.15 229	0.16 247	0.13 130

PFNet	0.43 289	0.19 131	0.61 376	0.44 362	0.24 201	0.42 251	0.31 218	0.76 296	0.81 337	1.01 482	0.74 261	0.67 333	0.41 268	0.75 373	0.39 285	0.16 225	0.10 52	0.20 346	0.15 229	0.16 247	0.14 172

IRAFT_RVC	0.43 289	0.20 170	0.52 312	0.45 377	0.24 201	0.26 63	0.51 460	0.76 296	0.78 311	0.77 335	0.80 295	0.73 363	0.50 315	0.74 365	0.39 285	0.18 312	0.10 52	0.21 390	0.17 318	0.17 275	0.15 215

FENet	0.43 289	0.23 273	0.40 168	0.40 226	0.24 201	0.54 314	0.33 249	0.83 325	0.72 278	0.74 319	0.73 249	0.63 302	0.56 341	0.65 298	0.45 338	0.19 352	0.13 284	0.19 309	0.17 318	0.18 307	0.20 364

HITNet	0.43 289	0.27 379	0.50 282	0.34 66	0.18 31	0.65 390	0.32 232	0.99 384	0.70 269	0.73 312	0.86 326	0.66 326	0.56 341	0.61 246	0.47 353	0.14 98	0.10 52	0.15 148	0.13 166	0.18 307	0.13 130
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
rvit_0105_5	0.44 296	0.32 435	0.79 454	0.51 464	0.29 361	0.44 266	0.43 405	0.62 178	0.76 304	0.51 200	0.52 181	0.61 289	0.53 323	0.58 218	0.38 275	0.28 489	0.25 503	0.25 455	0.24 473	0.22 398	0.20 364

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 296	0.22 240	0.83 466	0.39 186	0.45 519	0.41 241	0.26 124	1.04 401	0.50 188	0.54 212	0.76 266	1.03 466	0.43 276	0.67 320	0.28 148	0.16 225	0.11 134	0.17 222	0.19 377	0.21 372	0.21 382

test_sample1	0.44 296	0.24 297	0.52 312	0.35 89	0.23 159	0.59 353	0.36 302	1.05 408	0.57 218	0.66 266	0.78 279	0.70 340	0.71 432	0.62 269	0.51 374	0.18 312	0.15 348	0.17 222	0.16 260	0.18 307	0.18 321

TestStereo1	0.44 296	0.24 297	0.45 222	0.52 481	0.25 230	0.35 184	0.40 366	0.81 317	0.94 424	0.70 294	0.96 373	0.48 218	0.45 290	0.94 458	0.33 217	0.16 225	0.13 284	0.18 273	0.16 260	0.15 190	0.14 172

test_5	0.44 296	0.25 328	0.48 262	0.53 492	0.28 336	0.28 95	0.42 398	0.77 301	0.87 376	0.63 244	0.91 354	0.73 363	0.53 323	0.82 417	0.36 249	0.14 98	0.11 134	0.18 273	0.18 349	0.18 307	0.16 248

SA-5K	0.44 296	0.24 297	0.45 222	0.52 481	0.25 230	0.35 184	0.40 366	0.81 317	0.94 424	0.70 294	0.96 373	0.48 218	0.45 290	0.94 458	0.33 217	0.16 225	0.13 284	0.18 273	0.16 260	0.15 190	0.14 172

dd	0.44 296	0.40 485	0.62 382	0.44 362	0.26 267	0.51 292	0.38 335	0.72 264	1.07 482	0.60 227	0.66 229	0.43 189	0.40 263	0.68 329	0.53 390	0.24 449	0.15 348	0.21 390	0.16 260	0.24 431	0.19 333

GANet-ADL	0.44 296	0.27 379	0.48 262	0.44 362	0.30 387	0.54 314	0.36 302	0.94 368	0.88 387	0.64 254	0.72 247	0.68 336	0.44 283	0.55 192	0.44 332	0.22 411	0.15 348	0.15 148	0.13 166	0.18 307	0.21 382

GMM-Stereo	0.44 296	0.20 170	0.39 154	0.42 294	0.25 230	0.50 287	0.44 413	0.72 264	0.57 218	0.77 335	1.37 513	0.76 379	0.38 243	0.62 269	0.34 228	0.15 174	0.10 52	0.20 346	0.19 377	0.17 275	0.28 470

FACV-RUCA	0.45 305	0.28 394	0.51 291	0.46 402	0.33 440	0.62 367	0.34 266	0.87 337	0.75 298	0.60 227	0.84 313	0.48 218	0.54 330	0.56 202	0.39 285	0.22 411	0.15 348	0.35 527	0.16 260	0.29 473	0.22 401

test_sample2	0.45 305	0.24 297	0.49 271	0.34 66	0.21 102	0.60 359	0.43 405	1.01 391	0.73 288	0.67 275	0.80 295	0.70 340	0.64 393	0.65 298	0.41 314	0.19 352	0.15 348	0.18 273	0.16 260	0.19 342	0.19 333

MyStereo04	0.45 305	0.23 273	0.52 312	0.43 336	0.29 361	0.40 230	0.48 438	1.02 394	1.12 494	0.62 237	0.58 207	0.55 245	0.56 341	0.77 391	0.45 338	0.14 98	0.13 284	0.19 309	0.17 318	0.18 307	0.17 294

SA	0.45 305	0.26 363	0.50 282	0.47 422	0.24 201	0.46 275	0.36 302	0.79 312	1.00 452	0.61 232	1.04 418	0.50 226	0.50 315	0.98 475	0.33 217	0.16 225	0.13 284	0.21 390	0.19 377	0.15 190	0.14 172

GwcNet-ADL	0.45 305	0.24 297	0.51 291	0.46 402	0.30 387	0.41 241	0.40 366	0.95 371	0.98 445	0.73 312	0.78 279	0.61 289	0.41 268	0.67 320	0.55 398	0.20 373	0.14 323	0.15 148	0.14 198	0.19 342	0.22 401

IIG-Stereo	0.45 305	0.22 240	0.48 262	0.51 464	0.26 267	0.43 256	0.21 55	0.73 276	0.80 327	0.84 375	0.95 369	0.82 402	0.46 297	0.95 464	0.37 260	0.16 225	0.12 207	0.19 309	0.15 229	0.15 190	0.12 80

DN-CSS_ROB	0.45 305	0.27 379	0.74 442	0.41 255	0.29 361	0.43 256	0.29 169	0.80 315	0.78 311	0.73 312	1.08 438	0.48 218	0.45 290	0.81 411	0.40 308	0.15 174	0.12 207	0.21 390	0.19 377	0.18 307	0.17 294

Hybrid-DGEV-03	0.46 312	0.20 170	0.36 120	0.43 336	0.28 336	0.55 320	0.25 109	0.69 233	0.75 298	0.96 465	1.92 563	0.61 289	0.32 193	0.58 218	0.36 249	0.15 174	0.10 52	0.18 273	0.16 260	0.14 139	0.12 80

HI	0.46 312	0.22 240	0.41 178	0.35 89	0.35 459	0.27 81	0.32 232	0.75 292	0.50 188	0.90 428	1.13 453	1.12 503	0.73 448	0.70 344	0.57 406	0.12 37	0.10 52	0.17 222	0.17 318	0.17 275	0.16 248

CoSv	0.46 312	0.22 240	0.41 178	0.35 89	0.35 459	0.27 81	0.32 232	0.75 292	0.50 188	0.90 428	1.13 453	1.12 503	0.73 448	0.70 344	0.57 406	0.12 37	0.10 52	0.17 222	0.17 318	0.17 275	0.16 248

MyStereo05	0.46 312	0.22 240	0.51 291	0.42 294	0.29 361	0.43 256	0.48 438	0.96 376	1.12 494	0.77 335	0.62 219	0.51 231	0.57 353	0.79 403	0.43 323	0.14 98	0.13 284	0.18 273	0.17 318	0.17 275	0.17 294

CASS	0.46 312	0.28 394	0.45 222	0.48 429	0.22 125	0.63 373	0.34 266	0.99 384	0.66 249	0.76 329	0.86 326	0.61 289	0.58 357	0.58 218	0.44 332	0.29 499	0.16 375	0.22 405	0.18 349	0.23 418	0.28 470
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RAFT_CTSACE	0.46 312	0.20 170	0.48 262	0.46 402	0.27 309	0.34 178	0.39 353	0.62 178	0.74 294	0.78 346	1.44 526	0.86 410	0.38 243	1.09 499	0.27 127	0.13 64	0.13 284	0.18 273	0.16 260	0.16 247	0.12 80

iRaft-Stereo_5w	0.46 312	0.22 240	0.53 320	0.43 336	0.30 387	0.30 119	0.53 471	0.66 205	0.71 276	0.62 237	0.89 340	1.01 462	0.67 412	0.76 384	0.67 436	0.13 64	0.12 207	0.17 222	0.15 229	0.15 190	0.17 294

TransformOpticalFlow	0.46 312	0.21 206	0.49 271	0.42 294	0.24 201	0.36 195	0.46 423	1.04 401	0.84 357	0.67 275	1.14 457	0.73 363	0.56 341	0.78 399	0.33 217	0.15 174	0.10 52	0.17 222	0.15 229	0.14 139	0.15 215

RAFT	0.46 312	0.23 273	0.52 312	0.48 429	0.27 309	0.55 320	0.47 431	0.68 223	0.60 230	0.83 369	0.82 305	1.00 458	0.56 341	0.76 384	0.37 260	0.18 312	0.16 375	0.22 405	0.20 400	0.16 247	0.14 172

Prome-Stereo	0.46 312	0.20 170	0.37 135	0.45 377	0.26 267	0.40 230	0.42 398	0.69 233	0.49 183	0.96 465	1.84 559	0.58 272	0.64 393	0.63 280	0.32 206	0.15 174	0.11 134	0.16 176	0.14 198	0.17 275	0.30 482

GES	0.46 312	0.25 328	0.62 382	0.41 255	0.30 387	0.62 367	0.37 317	1.06 413	0.70 269	0.75 323	0.83 310	0.47 213	0.52 322	0.69 336	0.46 342	0.23 438	0.17 408	0.17 222	0.16 260	0.18 307	0.24 436

HCRNet	0.46 312	0.35 452	0.45 222	0.54 504	0.26 267	0.52 300	0.29 169	0.87 337	0.64 238	0.75 323	0.82 305	0.76 379	0.53 323	0.70 344	0.38 275	0.24 449	0.16 375	0.24 442	0.20 400	0.21 372	0.20 364

DFGA-Net	0.47 324	0.31 432	0.93 494	0.43 336	0.33 440	0.56 328	0.35 289	0.81 317	0.89 392	0.70 294	0.76 266	0.48 218	0.43 276	0.78 399	0.64 431	0.16 225	0.14 323	0.19 309	0.19 377	0.20 359	0.19 333

mmm	0.47 324	0.28 394	0.51 291	0.39 186	0.25 230	0.61 361	0.38 335	1.00 390	0.60 230	0.77 335	1.07 431	0.65 314	0.53 323	0.61 246	0.49 366	0.18 312	0.15 348	0.23 426	0.20 400	0.21 372	0.20 364

ffm	0.47 324	0.28 394	0.68 411	0.39 186	0.26 267	0.56 328	0.40 366	0.72 264	1.13 500	0.76 329	0.98 386	0.71 343	0.55 334	0.61 246	0.26 105	0.17 271	0.11 134	0.25 455	0.21 421	0.16 247	0.17 294

BUS	0.47 324	0.26 363	0.47 248	0.46 402	0.29 361	0.78 440	0.34 266	0.99 384	0.80 327	0.77 335	0.80 295	0.64 308	0.54 330	0.66 310	0.56 400	0.21 389	0.15 348	0.22 405	0.19 377	0.18 307	0.19 333

STrans-v2	0.47 324	0.21 206	0.49 271	0.41 255	0.25 230	0.54 314	0.49 451	1.16 452	0.82 350	0.67 275	1.05 421	0.71 343	0.67 412	0.74 365	0.34 228	0.15 174	0.11 134	0.17 222	0.15 229	0.14 139	0.14 172

Anonymous3	0.47 324	0.35 452	0.91 493	0.50 452	0.38 477	0.81 458	0.55 481	0.76 296	0.66 249	0.52 203	0.65 225	0.44 196	0.45 290	0.66 310	0.39 285	0.25 462	0.25 503	0.22 405	0.21 421	0.23 418	0.24 436

CFNet_pseudo	0.47 324	0.25 328	0.55 337	0.38 160	0.28 336	0.58 343	0.32 232	0.89 346	0.90 397	0.83 369	1.03 415	0.75 372	0.48 306	0.61 246	0.46 342	0.17 271	0.13 284	0.24 442	0.16 260	0.26 452	0.21 382

ACVNet	0.47 324	0.24 297	0.39 154	0.40 226	0.28 336	0.58 343	0.40 366	0.91 352	0.81 337	0.67 275	0.96 373	0.79 394	0.66 403	0.65 298	0.71 447	0.18 312	0.15 348	0.16 176	0.15 229	0.18 307	0.15 215

DMCA	0.47 324	0.27 379	0.59 370	0.39 186	0.29 361	0.53 306	0.34 266	0.98 380	0.70 269	0.78 346	0.83 310	0.79 394	0.55 334	0.54 191	0.57 406	0.21 389	0.16 375	0.21 390	0.16 260	0.19 342	0.22 401

ccs_rob	0.47 324	0.25 328	0.55 337	0.38 160	0.28 336	0.58 343	0.32 232	0.89 346	0.90 397	0.83 369	1.02 405	0.75 372	0.48 306	0.61 246	0.46 342	0.17 271	0.12 207	0.24 442	0.16 260	0.26 452	0.21 382

Select-FE	0.48 334	0.26 363	0.96 501	0.42 294	0.36 466	0.34 178	0.20 31	1.02 394	0.37 103	0.61 232	1.01 402	1.04 471	0.79 475	0.74 365	0.29 166	0.17 271	0.13 284	0.17 222	0.20 400	0.15 190	0.25 445

rvit_0105_3	0.48 334	0.35 452	0.85 479	0.56 517	0.31 403	0.48 284	0.48 438	0.65 198	0.81 337	0.66 266	0.59 209	0.66 326	0.56 341	0.66 310	0.41 314	0.30 506	0.27 520	0.29 502	0.28 511	0.21 372	0.21 382

UGAM-zero	0.48 334	0.21 206	0.66 399	0.38 160	0.23 159	0.36 195	0.22 69	1.30 515	0.43 154	0.67 275	0.61 215	1.74 567	0.89 508	0.79 403	0.27 127	0.15 174	0.12 207	0.15 148	0.12 127	0.13 93	0.14 172

rvit_stereo_0075_2	0.48 334	0.38 471	0.74 442	0.54 504	0.46 528	0.43 256	0.35 289	0.85 330	0.68 258	0.56 217	0.73 249	0.59 282	0.47 302	0.64 288	0.47 353	0.33 522	0.23 486	0.35 527	0.26 497	0.32 493	0.26 449

DispNO	0.48 334	0.24 297	0.84 473	0.40 226	0.31 403	0.58 343	0.39 353	0.91 352	0.79 318	0.79 351	0.83 310	0.71 343	0.59 363	0.75 373	0.50 370	0.19 352	0.14 323	0.20 346	0.18 349	0.16 247	0.17 294

CoDeX	0.48 334	0.21 206	0.53 320	0.43 336	0.25 230	0.74 432	0.38 335	1.36 533	0.82 350	0.84 375	0.96 373	0.63 302	0.57 353	0.63 280	0.40 308	0.17 271	0.13 284	0.17 222	0.15 229	0.16 247	0.15 215

IER	0.48 334	0.25 328	0.60 375	0.38 160	0.28 336	0.67 406	0.38 335	0.82 323	0.68 258	0.88 413	0.95 369	0.74 367	0.79 475	0.62 269	0.46 342	0.17 271	0.14 323	0.17 222	0.17 318	0.17 275	0.16 248

BSDual-CNN	0.48 334	0.26 363	0.47 248	0.46 402	0.29 361	0.75 436	0.46 423	0.99 384	0.80 327	0.77 335	0.80 295	0.76 379	0.59 363	0.66 310	0.48 357	0.21 389	0.15 348	0.22 405	0.19 377	0.18 307	0.19 333

PSM-AAD	0.48 334	0.21 206	0.39 154	0.44 362	0.23 159	0.56 328	0.47 431	0.67 216	0.73 288	1.08 511	1.12 446	0.58 272	0.87 500	0.63 280	0.33 217	0.15 174	0.11 134	0.25 455	0.26 497	0.18 307	0.42 541

KYRaft	0.48 334	0.21 206	0.41 178	0.45 377	0.23 159	0.43 256	0.36 302	0.68 223	0.45 164	0.94 448	1.72 553	0.78 387	0.40 263	0.65 298	0.32 206	0.16 225	0.11 134	0.18 273	0.22 442	0.17 275	0.76 585

ASMatch	0.48 334	0.20 170	0.47 248	0.39 186	0.28 336	0.37 207	0.26 124	0.76 296	0.72 278	0.77 335	2.29 574	0.61 289	0.51 320	0.64 288	0.39 285	0.15 174	0.12 207	0.17 222	0.15 229	0.14 139	0.22 401

ICVP	0.48 334	0.26 363	0.42 191	0.49 441	0.28 336	0.63 373	0.43 405	1.05 408	0.72 278	0.68 286	0.95 369	0.75 372	0.56 341	0.55 192	0.61 422	0.24 449	0.18 426	0.19 309	0.17 318	0.19 342	0.21 382
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ARAFT	0.48 334	0.25 328	0.82 462	0.42 294	0.25 230	0.56 328	0.54 478	0.82 323	0.82 350	0.92 438	0.75 263	0.75 372	0.48 306	0.89 438	0.37 260	0.15 174	0.12 207	0.23 426	0.22 442	0.14 139	0.14 172

SFCPSM	0.48 334	0.22 240	0.59 370	0.41 255	0.27 309	0.85 470	0.36 302	1.39 536	0.79 318	0.81 358	0.85 322	0.54 242	0.50 315	0.60 240	0.39 285	0.18 312	0.14 323	0.18 273	0.20 400	0.17 275	0.16 248

FSD	0.49 348	0.47 515	0.55 337	0.55 512	0.46 528	0.48 284	0.52 466	0.54 132	0.49 183	0.48 194	0.48 157	0.50 226	0.48 306	0.51 174	0.49 366	0.45 561	0.43 580	0.47 560	0.46 566	0.46 546	0.46 557

G2L-ROB	0.49 348	0.20 170	0.48 262	0.36 120	0.22 125	0.58 343	0.42 398	1.19 467	0.74 294	0.86 398	0.76 266	1.08 486	0.59 363	0.81 411	0.60 416	0.17 271	0.12 207	0.15 148	0.12 127	0.17 275	0.20 364

test_sample4	0.49 348	0.27 379	0.55 337	0.36 120	0.23 159	0.70 413	0.37 317	1.22 485	0.86 369	0.82 361	0.86 326	0.62 297	0.58 357	0.71 354	0.49 366	0.21 389	0.16 375	0.21 390	0.20 400	0.22 398	0.21 382

test_sample3	0.49 348	0.27 379	0.55 337	0.36 120	0.23 159	0.70 413	0.37 317	1.21 477	0.87 376	0.79 351	0.84 313	0.66 326	0.53 323	0.70 344	0.50 370	0.21 389	0.16 375	0.20 346	0.19 377	0.21 372	0.21 382

PCWNet_CMD	0.49 348	0.25 328	0.56 351	0.40 226	0.27 309	0.64 383	0.32 232	0.98 380	0.99 448	0.87 403	1.07 431	0.78 387	0.46 297	0.61 246	0.44 332	0.17 271	0.13 284	0.21 390	0.16 260	0.26 452	0.20 364

Sa-1000	0.49 348	0.25 328	0.45 222	0.46 402	0.25 230	0.64 383	0.34 266	0.85 330	0.95 428	0.85 388	1.51 537	0.55 245	0.44 283	0.94 458	0.31 198	0.16 225	0.12 207	0.21 390	0.20 400	0.15 190	0.14 172

DEmStereo	0.49 348	0.18 95	0.53 320	0.39 186	0.26 267	0.57 337	0.33 249	0.65 198	0.75 298	0.90 428	1.65 547	0.57 256	1.02 531	0.63 280	0.44 332	0.14 98	0.12 207	0.16 176	0.16 260	0.14 139	0.17 294

DRaft	0.49 348	0.18 95	0.50 282	0.38 160	0.25 230	0.57 337	0.39 353	0.67 216	0.86 369	1.02 486	1.75 554	0.50 226	0.79 475	0.65 298	0.42 320	0.14 98	0.11 134	0.16 176	0.16 260	0.14 139	0.17 294

GrayStereo	0.49 348	0.20 170	0.44 215	0.47 422	0.29 361	0.51 292	0.62 504	0.71 253	0.66 249	1.04 494	1.46 531	0.77 384	0.73 448	0.58 218	0.35 237	0.15 174	0.12 207	0.17 222	0.17 318	0.15 190	0.30 482

cf-r	0.49 348	0.24 297	0.49 271	0.40 226	0.23 159	0.58 343	0.38 335	0.92 361	0.87 376	0.77 335	1.06 427	0.98 450	0.67 412	0.59 227	0.61 422	0.21 389	0.14 323	0.17 222	0.19 377	0.15 190	0.16 248

GANet-RSSM	0.49 348	0.22 240	0.42 191	0.39 186	0.26 267	0.58 343	0.41 387	1.12 436	0.82 350	0.73 312	1.02 405	0.88 420	0.75 459	0.67 320	0.48 357	0.22 411	0.16 375	0.18 273	0.19 377	0.18 307	0.18 321

BEATNet_4x	0.49 348	0.35 452	0.72 432	0.38 160	0.20 80	0.65 390	0.36 302	1.08 422	0.78 311	0.78 346	0.88 337	0.73 363	0.64 393	0.71 354	0.60 416	0.16 225	0.12 207	0.16 176	0.15 229	0.24 431	0.18 321

MSMDNet	0.49 348	0.25 328	0.56 351	0.40 226	0.27 309	0.64 383	0.32 232	0.99 384	0.99 448	0.87 403	1.07 431	0.79 394	0.46 297	0.61 246	0.44 332	0.17 271	0.13 284	0.20 346	0.16 260	0.25 442	0.20 364

MLCV	0.49 348	0.26 363	0.73 438	0.38 160	0.18 31	0.64 383	0.33 249	0.84 328	0.89 392	0.96 465	1.12 446	0.72 358	0.45 290	1.00 485	0.59 415	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.14 139	0.14 172

G2L-Stereo_test	0.50 362	0.22 240	0.46 236	0.34 66	0.24 201	0.58 343	0.59 497	1.14 445	0.79 318	0.89 420	0.96 373	0.96 446	0.59 363	0.72 359	0.67 436	0.17 271	0.12 207	0.14 102	0.12 127	0.15 190	0.16 248

PAM_32	0.50 362	0.20 170	0.69 420	0.40 226	0.24 201	1.09 519	0.29 169	1.12 436	0.40 129	0.74 319	0.44 142	1.98 577	0.64 393	0.64 288	0.27 127	0.16 225	0.11 134	0.17 222	0.15 229	0.14 139	0.15 215

PAM	0.50 362	0.21 206	0.75 445	0.41 255	0.26 267	1.11 525	0.37 317	1.10 429	0.39 115	0.75 323	0.46 149	1.92 574	0.61 375	0.62 269	0.28 148	0.16 225	0.10 52	0.16 176	0.14 198	0.14 139	0.15 215

test_sample5	0.50 362	0.28 394	0.55 337	0.37 140	0.23 159	0.65 390	0.38 335	1.19 467	0.86 369	0.81 358	0.97 382	0.64 308	0.60 369	0.72 359	0.48 357	0.22 411	0.16 375	0.22 405	0.21 421	0.23 418	0.22 401

gwcnet-sp	0.50 362	0.25 328	0.84 473	0.41 255	0.27 309	0.79 446	0.40 366	0.93 363	0.85 363	0.95 453	0.79 284	0.65 314	0.63 385	0.69 336	0.52 379	0.18 312	0.17 408	0.18 273	0.18 349	0.18 307	0.19 333

scenet	0.50 362	0.25 328	0.84 473	0.41 255	0.27 309	0.79 446	0.40 366	0.93 363	0.85 363	0.95 453	0.79 284	0.65 314	0.63 385	0.69 336	0.52 379	0.18 312	0.17 408	0.18 273	0.18 349	0.18 307	0.19 333

ssnet	0.50 362	0.25 328	0.84 473	0.41 255	0.27 309	0.79 446	0.40 366	0.93 363	0.85 363	0.95 453	0.79 284	0.65 314	0.63 385	0.69 336	0.52 379	0.18 312	0.17 408	0.18 273	0.18 349	0.18 307	0.19 333

psmg	0.50 362	0.26 363	0.47 248	0.42 294	0.29 361	0.82 461	0.42 398	1.07 417	0.80 327	0.95 453	0.94 365	0.76 379	0.59 363	0.66 310	0.48 357	0.21 389	0.16 375	0.20 346	0.20 400	0.19 342	0.19 333

UDGNet	0.50 362	0.82 568	0.56 351	0.51 464	0.32 428	0.41 241	0.34 266	0.71 253	0.93 415	0.65 260	0.60 212	0.58 272	0.44 283	0.65 298	0.43 323	0.33 522	0.15 348	0.67 580	0.20 400	0.49 554	0.23 425

PSMNet-ADL	0.50 362	0.28 394	0.43 209	0.49 441	0.31 403	0.70 413	0.38 335	0.94 368	0.81 337	0.62 237	0.80 295	0.91 434	0.62 380	0.76 384	0.68 441	0.24 449	0.18 426	0.19 309	0.20 400	0.22 398	0.22 401

PSMNet-RSSM	0.50 362	0.24 297	0.41 178	0.43 336	0.26 267	0.51 292	0.40 366	1.16 452	0.79 318	0.75 323	1.07 431	0.87 416	0.69 422	0.66 310	0.52 379	0.24 449	0.16 375	0.23 426	0.26 497	0.20 359	0.20 364

CFNet-ft	0.50 362	0.25 328	0.39 154	0.41 255	0.26 267	0.66 397	0.37 317	0.91 352	0.87 376	0.67 275	1.00 398	1.05 476	0.70 427	0.68 329	0.57 406	0.23 438	0.16 375	0.24 442	0.21 421	0.24 431	0.19 333

CFNet_RVC	0.50 362	0.25 328	0.39 154	0.41 255	0.26 267	0.66 397	0.37 317	0.91 352	0.87 376	0.67 275	1.00 398	1.05 476	0.70 427	0.68 329	0.57 406	0.23 438	0.16 375	0.24 442	0.21 421	0.24 431	0.19 333

UCFNet_RVC	0.50 362	0.27 379	0.37 135	0.40 226	0.27 309	0.66 397	0.42 398	1.18 463	0.86 369	0.70 294	0.89 340	0.91 434	0.60 369	0.62 269	0.48 357	0.24 449	0.18 426	0.28 494	0.27 504	0.25 442	0.24 436

G2L-Stereo	0.51 376	0.25 328	0.55 337	0.44 362	0.27 309	0.46 275	0.47 431	0.98 380	0.81 337	0.86 398	0.90 346	0.91 434	0.56 341	0.88 436	0.80 468	0.21 389	0.17 408	0.22 405	0.18 349	0.17 275	0.22 401

DCVSM-stereo	0.51 376	0.28 394	0.56 351	0.39 186	0.29 361	0.55 320	0.28 154	0.78 305	0.78 311	1.11 522	0.77 270	1.04 471	0.76 468	0.65 298	0.52 379	0.20 373	0.20 457	0.24 442	0.21 421	0.25 442	0.31 491

test_sample6	0.51 376	0.27 379	0.55 337	0.38 160	0.23 159	0.64 383	0.39 353	1.18 463	0.88 387	0.84 375	1.06 427	0.66 326	0.61 375	0.75 373	0.52 379	0.23 438	0.17 408	0.22 405	0.22 442	0.24 431	0.23 425

qqq1	0.51 376	0.24 297	0.67 404	0.35 89	0.20 80	0.63 373	0.34 266	1.26 498	1.06 474	0.85 388	1.02 405	0.71 343	0.66 403	0.96 466	0.36 249	0.19 352	0.16 375	0.14 102	0.12 127	0.15 190	0.16 248

fff1	0.51 376	0.24 297	0.67 404	0.35 89	0.20 80	0.63 373	0.34 266	1.26 498	1.06 474	0.85 388	1.02 405	0.71 343	0.66 403	0.96 466	0.36 249	0.19 352	0.16 375	0.14 102	0.12 127	0.15 190	0.16 248

DualNet	0.51 376	0.28 394	0.55 337	0.37 140	0.23 159	0.65 390	0.38 335	1.19 467	0.86 369	0.84 375	1.06 427	0.64 308	0.60 369	0.72 359	0.48 357	0.22 411	0.16 375	0.22 405	0.21 421	0.23 418	0.22 401

GMStereo_Zeroshot	0.51 376	0.46 508	0.80 455	0.50 452	0.28 336	0.57 337	0.30 191	0.75 292	0.79 318	0.88 413	0.94 365	0.90 428	0.37 235	0.77 391	0.46 342	0.27 478	0.14 323	0.26 474	0.15 229	0.39 529	0.19 333

CFNet_ucs	0.51 376	0.25 328	0.58 362	0.39 186	0.31 403	0.59 353	0.35 289	1.04 401	0.95 428	0.89 420	1.19 475	0.80 398	0.49 312	0.66 310	0.45 338	0.21 389	0.16 375	0.26 474	0.18 349	0.27 462	0.23 425

anonymousa	0.51 376	0.21 206	0.47 248	0.39 186	0.25 230	0.89 478	0.36 302	0.78 305	0.63 234	0.88 413	1.54 539	1.09 493	0.67 412	0.53 183	0.46 342	0.17 271	0.14 323	0.19 309	0.21 421	0.16 247	0.16 248

hknet	0.51 376	0.26 363	0.58 362	0.46 402	0.29 361	0.75 436	0.46 423	0.99 384	0.89 392	0.77 335	0.80 295	0.96 446	0.67 412	0.75 373	0.50 370	0.19 352	0.15 348	0.22 405	0.19 377	0.18 307	0.19 333

CrosDoStereo	0.51 376	0.19 131	0.46 236	0.39 186	0.24 201	0.39 223	1.14 580	0.69 233	0.87 376	0.94 448	1.36 510	0.62 297	0.75 459	0.68 329	0.46 342	0.15 174	0.12 207	0.17 222	0.18 349	0.14 139	0.16 248

DeepStereo_LL	0.51 376	0.19 131	0.46 236	0.39 186	0.24 201	0.39 223	1.14 580	0.69 233	0.87 376	0.94 448	1.36 510	0.62 297	0.75 459	0.68 329	0.46 342	0.15 174	0.12 207	0.17 222	0.18 349	0.14 139	0.16 248

THIR-Stereo	0.51 376	0.19 131	0.47 248	0.39 186	0.23 159	0.74 432	0.64 513	0.68 223	0.88 387	1.03 489	1.40 516	0.71 343	0.75 459	0.64 288	0.43 323	0.16 225	0.11 134	0.17 222	0.18 349	0.15 190	0.17 294

GwcNet-RSSM	0.51 376	0.25 328	0.51 291	0.41 255	0.24 201	0.56 328	0.41 387	0.97 378	0.96 435	0.75 323	1.17 470	0.89 425	0.66 403	0.66 310	0.74 454	0.22 411	0.15 348	0.19 309	0.21 421	0.17 275	0.16 248

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 390	0.23 273	1.38 550	0.40 226	0.53 548	0.29 107	0.30 191	1.49 554	0.45 164	0.69 289	1.15 460	0.98 450	0.32 193	0.70 344	0.29 166	0.15 174	0.11 134	0.17 222	0.20 400	0.22 398	0.27 459

ToySt	0.52 390	0.27 379	0.93 494	0.42 294	0.28 336	0.67 406	0.56 485	0.88 345	0.79 318	0.61 232	0.85 322	0.92 440	0.70 427	0.72 359	0.61 422	0.16 225	0.17 408	0.21 390	0.21 421	0.22 398	0.21 382

NINENet	0.52 390	0.30 423	0.55 337	0.46 402	0.33 440	0.78 440	0.34 266	1.18 463	0.91 403	0.84 375	0.97 382	0.64 308	0.54 330	0.74 365	0.56 400	0.23 438	0.20 457	0.25 455	0.18 349	0.22 398	0.22 401

AACVNet	0.52 390	0.25 328	0.56 351	0.48 429	0.29 361	0.55 320	0.38 335	0.96 376	0.59 223	0.83 369	1.03 415	1.03 466	0.77 473	0.91 449	0.58 413	0.22 411	0.18 426	0.24 442	0.18 349	0.24 431	0.22 401

acv_ft	0.52 390	0.24 297	0.64 391	0.45 377	0.28 336	0.85 470	0.40 366	0.95 371	0.81 337	1.00 479	0.96 373	0.79 394	0.62 380	0.65 298	0.88 479	0.18 312	0.15 348	0.16 176	0.15 229	0.18 307	0.15 215

AdaStereo	0.52 390	0.34 448	0.53 320	0.49 441	0.25 230	0.71 418	0.36 302	1.24 490	0.91 403	0.77 335	0.98 386	0.75 372	0.50 315	0.71 354	0.51 374	0.27 478	0.13 284	0.28 494	0.18 349	0.23 418	0.18 321
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.
iResNet	0.52 390	0.31 432	0.86 480	0.44 362	0.22 125	0.66 397	0.47 431	0.92 361	1.02 460	0.89 420	1.12 446	0.69 338	0.55 334	0.86 428	0.60 416	0.15 174	0.11 134	0.15 148	0.12 127	0.17 275	0.17 294

DDVS	0.53 397	0.32 435	0.63 386	0.42 294	0.31 403	0.71 418	0.35 289	0.95 371	0.69 265	0.86 398	0.90 346	1.11 497	0.46 297	0.90 446	0.67 436	0.23 438	0.17 408	0.22 405	0.18 349	0.25 442	0.28 470

SMFormer	0.53 397	0.24 297	0.67 404	0.35 89	0.20 80	0.63 373	0.34 266	1.26 498	1.06 474	0.85 388	1.02 405	0.71 343	0.66 403	0.96 466	0.60 416	0.19 352	0.16 375	0.18 273	0.17 318	0.19 342	0.20 364

tta	0.53 397	0.24 297	0.67 404	0.35 89	0.20 80	0.63 373	0.34 266	1.26 498	1.06 474	0.85 388	1.02 405	0.71 343	0.66 403	0.96 466	0.60 416	0.19 352	0.16 375	0.18 273	0.17 318	0.15 190	0.16 248

CFNet	0.53 397	0.30 423	0.53 320	0.42 294	0.28 336	0.73 426	0.35 289	1.21 477	1.01 455	0.74 319	1.07 431	0.85 406	0.60 369	0.83 419	0.58 413	0.19 352	0.15 348	0.23 426	0.23 458	0.21 372	0.17 294

HSM	0.53 397	0.25 328	0.46 236	0.40 226	0.25 230	0.74 432	0.44 413	1.29 513	0.78 311	0.82 361	0.92 360	1.21 513	0.75 459	0.90 446	0.48 357	0.18 312	0.14 323	0.17 222	0.14 198	0.17 275	0.18 321

coex_refinement	0.54 402	0.22 240	0.44 215	0.45 377	0.31 403	0.75 436	0.40 366	1.16 452	0.92 409	0.87 403	1.12 446	0.99 455	0.57 353	0.69 336	0.90 487	0.21 389	0.14 323	0.16 176	0.16 260	0.21 372	0.22 401

UGAM	0.54 402	0.23 273	0.51 291	0.46 402	0.26 267	0.40 230	0.52 466	0.65 198	1.19 518	0.78 346	1.15 460	1.38 542	0.56 341	1.03 491	0.56 400	0.18 312	0.15 348	0.25 455	0.21 421	0.15 190	0.13 130

ITSA-stereo	0.54 402	0.29 408	0.55 337	0.41 255	0.23 159	0.59 353	0.35 289	1.31 517	1.25 527	0.82 361	0.80 295	0.72 358	0.58 357	0.89 438	0.72 450	0.22 411	0.18 426	0.23 426	0.22 442	0.22 398	0.29 477

test_sample7	0.54 402	0.30 423	0.55 337	0.37 140	0.28 336	0.63 373	0.47 431	1.11 431	0.92 409	0.93 441	0.89 340	0.86 410	0.71 432	0.74 365	0.53 390	0.27 478	0.22 476	0.27 483	0.26 497	0.27 462	0.26 449

DAS	0.54 402	0.26 363	0.66 399	0.49 441	0.31 403	0.61 361	0.43 405	0.89 346	1.01 455	0.95 453	1.16 465	0.71 343	0.85 493	0.89 438	0.47 353	0.18 312	0.14 323	0.18 273	0.15 229	0.22 398	0.19 333

SepStereo	0.54 402	0.26 363	0.66 399	0.49 441	0.31 403	0.61 361	0.43 405	0.89 346	1.01 455	0.95 453	1.16 465	0.71 343	0.85 493	0.97 473	0.47 353	0.18 312	0.14 323	0.18 273	0.15 229	0.22 398	0.19 333

RAFT + AFF	0.54 402	0.30 423	0.84 473	0.51 464	0.32 428	0.63 373	0.57 487	1.05 408	0.95 428	0.80 354	0.87 333	0.85 406	0.57 353	0.87 430	0.51 374	0.18 312	0.21 467	0.23 426	0.22 442	0.19 342	0.19 333

ac_64	0.54 402	0.24 297	0.58 362	0.46 402	0.28 336	0.79 446	0.44 413	1.11 431	0.63 234	0.94 448	0.85 322	1.06 480	0.70 427	0.76 384	0.72 450	0.22 411	0.18 426	0.20 346	0.19 377	0.18 307	0.16 248

DMCA-RVC	0.54 402	0.32 435	0.83 466	0.51 464	0.32 428	0.59 353	0.38 335	0.89 346	0.70 269	0.95 453	0.88 337	0.90 428	0.69 422	0.75 373	0.63 429	0.23 438	0.18 426	0.31 513	0.24 473	0.27 462	0.21 382

AASNet	0.55 411	0.27 379	0.62 382	0.51 464	0.32 428	0.73 426	0.44 413	1.55 562	0.88 387	0.88 413	0.94 365	0.64 308	0.63 385	0.62 269	0.84 474	0.23 438	0.20 457	0.20 346	0.16 260	0.22 398	0.20 364

LMCR-Stereo	0.55 411	0.33 443	0.57 360	0.60 534	0.30 387	0.80 452	0.36 302	1.30 515	0.79 318	0.90 428	1.04 418	0.57 256	0.64 393	0.87 430	0.73 453	0.20 373	0.15 348	0.19 309	0.14 198	0.25 442	0.18 321

UNet	0.55 411	0.27 379	0.72 432	0.45 377	0.41 495	0.97 492	0.40 366	1.01 391	0.80 327	0.87 403	0.90 346	1.03 466	0.75 459	0.76 384	0.67 436	0.19 352	0.15 348	0.20 346	0.17 318	0.21 372	0.18 321

UPFNet	0.55 411	0.26 363	0.59 370	0.46 402	0.38 477	0.83 464	0.48 438	1.03 400	0.80 327	0.92 438	0.91 354	0.85 406	0.67 412	0.87 430	0.78 460	0.20 373	0.21 467	0.20 346	0.20 400	0.20 359	0.15 215

HSM-Net_RVC	0.55 411	0.23 273	0.37 135	0.38 160	0.22 125	0.86 472	0.40 366	1.31 517	0.93 415	0.92 438	1.15 460	1.26 517	0.71 432	0.75 373	0.53 390	0.17 271	0.14 323	0.16 176	0.15 229	0.17 275	0.17 294
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.55 411	0.33 443	0.71 425	0.46 402	0.31 403	0.66 397	0.43 405	1.07 417	0.89 392	0.93 441	0.91 354	0.98 450	0.61 375	0.76 384	0.64 431	0.22 411	0.18 426	0.22 405	0.22 442	0.22 398	0.24 436
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.55 411	0.37 463	0.67 404	0.42 294	0.31 403	0.50 287	0.43 405	1.22 485	0.73 288	0.86 398	1.05 421	0.85 406	0.58 357	0.90 446	0.56 400	0.29 499	0.23 486	0.22 405	0.22 442	0.26 452	0.26 449

iResNetv2_ROB	0.55 411	0.29 408	0.86 480	0.39 186	0.25 230	0.67 406	0.37 317	1.21 477	1.02 460	1.02 486	1.10 440	0.89 425	0.79 475	0.74 365	0.43 323	0.19 352	0.13 284	0.15 148	0.11 94	0.19 342	0.16 248

iResNet_ROB	0.55 411	0.24 297	0.61 376	0.38 160	0.22 125	0.66 397	0.30 191	1.59 571	1.33 544	0.94 448	1.05 421	0.81 400	0.69 422	0.84 423	0.46 342	0.17 271	0.12 207	0.14 102	0.09 6	0.15 190	0.20 364

rvit_105_1	0.56 420	0.42 496	0.84 473	0.59 532	0.37 470	0.59 353	0.68 518	0.73 276	0.97 440	0.82 361	0.69 241	0.75 372	0.63 385	0.80 406	0.56 400	0.34 530	0.29 529	0.31 513	0.34 539	0.23 418	0.23 425

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 420	3.08 625	2.41 587	0.32 40	0.18 31	0.29 107	0.20 31	0.39 45	0.33 73	0.29 71	0.25 40	0.18 13	0.18 22	0.32 18	0.22 31	1.08 598	0.09 18	0.17 222	0.16 260	0.15 190	0.96 592

ff1	0.56 420	0.28 394	0.68 411	0.39 186	0.26 267	0.56 328	0.40 366	0.72 264	1.13 500	0.76 329	0.98 386	0.71 343	0.55 334	1.25 521	1.46 552	0.17 271	0.11 134	0.25 455	0.21 421	0.16 247	0.17 294

FTStereo	0.56 420	0.21 206	0.39 154	0.42 294	0.25 230	0.39 223	0.73 535	0.69 233	0.45 164	1.09 515	3.23 597	0.69 338	0.71 432	0.55 192	0.34 228	0.15 174	0.13 284	0.19 309	0.17 318	0.15 190	0.32 495

GEStereo_RVC	0.56 420	0.30 423	0.70 423	0.51 464	0.31 403	0.70 413	0.54 478	1.31 517	0.93 415	0.85 388	0.86 326	0.84 404	0.63 385	0.92 451	0.67 436	0.24 449	0.16 375	0.19 309	0.17 318	0.21 372	0.23 425

ISRNet	0.57 425	0.25 328	0.72 432	0.57 523	0.36 466	0.43 256	0.28 154	0.85 330	0.84 357	1.09 515	1.25 483	0.91 434	0.61 375	0.68 329	0.60 416	0.35 536	0.26 513	0.36 532	0.33 537	0.30 481	0.42 541

CSP-Net	0.57 425	0.29 408	0.55 337	0.42 294	0.29 361	1.20 541	0.49 451	1.29 513	0.75 298	0.98 472	0.97 382	0.88 420	0.69 422	0.85 426	0.66 433	0.27 478	0.18 426	0.17 222	0.17 318	0.18 307	0.19 333

ADLNet2	0.57 425	0.26 363	0.71 425	0.48 429	0.31 403	0.83 464	0.51 460	1.10 429	0.99 448	0.85 388	0.99 394	0.99 455	0.70 427	0.79 403	0.78 460	0.21 389	0.17 408	0.18 273	0.18 349	0.22 398	0.22 401

RAFT-RH_RVC	0.57 425	0.18 95	0.44 215	0.38 160	0.23 159	0.56 328	0.24 93	0.61 171	0.73 288	1.18 529	3.90 608	0.55 245	0.40 263	0.67 320	0.38 275	0.14 98	0.11 134	0.20 346	0.15 229	0.12 52	0.14 172

ADLNet	0.57 425	0.29 408	0.58 362	0.46 402	0.35 459	0.80 452	0.46 423	1.14 445	0.88 387	1.03 489	0.98 386	0.92 440	0.66 403	0.71 354	0.83 473	0.22 411	0.16 375	0.22 405	0.22 442	0.22 398	0.23 425

MMNet	0.57 425	0.26 363	0.67 404	0.45 377	0.35 459	1.04 510	0.39 353	0.93 363	0.98 445	0.96 465	0.97 382	0.86 410	0.80 480	0.83 419	0.80 468	0.16 225	0.15 348	0.19 309	0.19 377	0.20 359	0.17 294

delet	0.57 425	0.25 328	0.63 386	0.46 402	0.34 452	1.05 515	0.51 460	1.04 401	0.94 424	0.90 428	0.99 394	0.90 428	0.68 420	0.87 430	0.78 460	0.18 312	0.18 426	0.20 346	0.21 421	0.17 275	0.17 294

psm_up	0.57 425	0.27 379	0.52 312	0.50 452	0.33 440	0.65 390	0.60 500	1.07 417	0.84 357	0.87 403	0.91 354	1.00 458	1.06 537	0.80 406	0.66 433	0.22 411	0.25 503	0.26 474	0.23 458	0.22 398	0.21 382

hitnet-ft	0.57 425	0.29 408	0.43 209	0.42 294	0.29 361	0.81 458	0.40 366	0.98 380	0.91 403	0.84 375	1.01 402	1.13 505	0.72 443	0.83 419	0.71 447	0.28 489	0.21 467	0.28 494	0.22 442	0.29 473	0.27 459

DSFCA	0.57 425	0.27 379	0.71 425	0.41 255	0.36 466	0.78 440	0.53 471	1.08 422	0.85 363	1.08 511	0.84 313	0.90 428	0.66 403	1.05 494	0.63 429	0.26 467	0.22 476	0.21 390	0.21 421	0.22 398	0.20 364

STTStereo	0.57 425	0.39 476	0.87 485	0.45 377	0.32 428	0.62 367	0.45 420	1.01 391	0.87 376	1.01 482	0.91 354	0.95 443	0.58 357	0.77 391	0.66 433	0.25 462	0.24 495	0.27 483	0.33 537	0.25 442	0.26 449

RASNet	0.57 425	0.24 297	0.61 376	0.39 186	0.23 159	0.71 418	0.40 366	1.02 394	0.93 415	0.77 335	1.05 421	1.05 476	0.98 526	0.99 480	1.03 516	0.16 225	0.14 323	0.14 102	0.17 318	0.15 190	0.14 172

LL-Strereo	0.58 437	0.29 408	0.83 466	0.48 429	0.35 459	0.39 223	0.48 438	1.04 401	0.99 448	0.87 403	0.79 284	1.08 486	1.15 549	1.35 542	0.51 374	0.18 312	0.15 348	0.22 405	0.19 377	0.17 275	0.21 382

HGLStereo	0.58 437	0.30 423	0.65 396	0.51 464	0.38 477	0.78 440	0.45 420	1.07 417	0.82 350	0.89 420	1.16 465	0.88 420	0.91 512	0.80 406	0.74 454	0.21 389	0.21 467	0.20 346	0.18 349	0.19 342	0.22 401

FADNet-RVC-Resample	0.58 437	0.35 452	1.34 547	0.50 452	0.34 452	0.73 426	0.43 405	1.09 425	0.96 435	0.83 369	0.87 333	0.76 379	0.66 403	0.77 391	0.52 379	0.19 352	0.18 426	0.26 474	0.27 504	0.28 471	0.29 477

FADNet_RVC	0.58 437	0.39 476	1.26 535	0.45 377	0.32 428	0.55 320	0.34 266	1.12 436	0.90 397	0.68 286	0.90 346	0.61 289	0.71 432	1.03 491	0.80 468	0.21 389	0.18 426	0.27 483	0.23 458	0.33 498	0.30 482

mmx	0.59 441	0.28 394	0.68 411	0.39 186	0.26 267	0.56 328	0.40 366	1.24 490	1.06 474	0.76 329	0.98 386	0.71 343	0.55 334	1.25 521	1.46 552	0.21 389	0.16 375	0.25 455	0.21 421	0.24 431	0.22 401

xxx	0.59 441	0.28 394	0.68 411	0.39 186	0.26 267	0.56 328	0.40 366	1.24 490	1.06 474	0.76 329	0.98 386	0.71 343	0.55 334	1.25 521	1.46 552	0.21 389	0.16 375	0.25 455	0.21 421	0.24 431	0.22 401

CRFU-Net	0.59 441	0.29 408	0.62 382	0.47 422	0.31 403	1.20 541	0.51 460	1.19 467	0.59 223	1.05 499	1.00 398	1.06 480	0.87 500	0.83 419	0.77 459	0.22 411	0.19 448	0.18 273	0.16 260	0.19 342	0.20 364

TDLM	0.59 441	0.35 452	0.57 360	0.53 492	0.32 428	0.67 406	0.72 530	1.09 425	1.03 464	0.84 375	1.11 444	0.84 404	0.71 432	0.96 466	0.61 422	0.28 489	0.18 426	0.26 474	0.22 442	0.27 462	0.21 382

CVANet_RVC	0.59 441	0.35 452	0.54 333	0.49 441	0.33 440	0.70 413	0.67 515	1.12 436	0.97 440	0.88 413	1.05 421	1.01 462	0.72 443	0.94 458	0.55 398	0.30 506	0.20 457	0.28 494	0.26 497	0.32 493	0.23 425

AANet_RVC	0.59 441	0.35 452	0.68 411	0.47 422	0.28 336	0.57 337	0.47 431	1.04 401	1.28 534	0.87 403	1.33 503	0.86 410	0.63 385	1.16 509	0.89 481	0.19 352	0.13 284	0.15 148	0.14 198	0.18 307	0.20 364

NOSS_ROB	0.59 441	0.40 485	0.42 191	0.45 377	0.31 403	0.79 446	0.53 471	1.09 425	1.12 494	0.69 289	0.92 360	0.77 384	0.63 385	0.81 411	0.52 379	0.39 549	0.38 565	0.44 554	0.42 564	0.38 525	0.36 518

DualNet (step1)	0.60 448	0.37 463	0.83 466	0.39 186	0.31 403	0.72 422	0.49 451	1.11 431	0.92 409	0.93 441	0.89 340	0.86 410	0.71 432	0.74 365	0.53 390	0.42 556	0.22 476	0.40 546	0.41 559	0.36 517	0.35 512

pcwnet_v2	0.60 448	0.29 408	0.89 490	0.46 402	0.36 466	0.62 367	0.38 335	1.33 526	1.24 525	1.02 486	1.27 491	0.71 343	0.59 363	0.71 354	0.51 374	0.28 489	0.21 467	0.24 442	0.23 458	0.29 473	0.30 482

PS-NSSS	0.60 448	0.46 508	0.68 411	0.43 336	0.34 452	0.66 397	0.57 487	1.05 408	0.91 403	0.80 354	1.28 492	0.72 358	0.67 412	0.89 438	0.61 422	0.32 515	0.26 513	0.40 546	0.27 504	0.35 511	0.29 477

DLCB_ROB	0.60 448	0.29 408	0.53 320	0.50 452	0.33 440	0.76 439	0.51 460	1.02 394	0.94 424	1.07 510	1.16 465	1.21 513	0.73 448	0.98 475	0.75 456	0.21 389	0.20 457	0.22 405	0.23 458	0.22 398	0.20 364

CBFPSM	0.61 452	0.25 328	1.41 553	0.39 186	0.27 309	1.10 520	0.67 515	0.83 325	0.84 357	0.82 361	0.81 303	1.33 531	0.85 493	0.72 359	0.86 477	0.16 225	0.15 348	0.15 148	0.17 318	0.17 275	0.23 425

ssnet_v2	0.61 452	0.29 408	0.69 420	0.45 377	0.30 387	0.93 484	0.62 504	1.20 474	1.03 464	0.97 469	0.81 303	0.98 450	0.67 412	0.84 423	0.97 507	0.26 467	0.23 486	0.23 426	0.24 473	0.20 359	0.21 382

HBP-ISP	0.61 452	0.47 515	0.45 222	0.46 402	0.33 440	0.79 446	0.29 169	1.15 449	1.05 470	0.85 388	1.18 474	0.67 333	0.71 432	0.92 451	0.57 406	0.37 543	0.38 565	0.47 560	0.41 559	0.39 529	0.32 495

dad	0.61 452	0.53 524	0.72 432	0.44 362	0.31 403	0.64 383	0.37 317	0.85 330	1.28 534	1.05 499	1.17 470	1.18 511	0.61 375	0.70 344	0.54 396	0.36 539	0.23 486	0.37 537	0.21 421	0.31 485	0.23 425

SACVNet	0.61 452	0.36 461	0.67 404	0.57 523	0.37 470	0.65 390	0.47 431	1.16 452	0.80 327	1.04 494	1.06 427	1.02 464	0.81 483	0.99 480	0.57 406	0.28 489	0.21 467	0.25 455	0.24 473	0.30 481	0.39 527

StereoDRNet-Refined	0.61 452	0.33 443	0.63 386	0.47 422	0.31 403	0.94 487	0.41 387	1.04 401	0.97 440	1.15 527	1.13 453	1.00 458	0.74 456	0.93 455	0.93 495	0.18 312	0.13 284	0.22 405	0.21 421	0.20 359	0.21 382
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
FADNet-RVC	0.62 458	0.56 539	1.29 540	0.47 422	0.39 485	0.63 373	0.40 366	1.16 452	0.91 403	0.71 304	0.86 326	1.04 471	0.55 334	0.99 480	0.78 460	0.27 478	0.26 513	0.28 494	0.29 517	0.32 493	0.31 491

NVstereo2D	0.62 458	0.32 435	0.82 462	0.50 452	0.44 513	0.88 475	0.48 438	1.12 436	1.17 512	0.67 275	0.90 346	0.90 428	0.69 422	1.02 489	0.69 443	0.33 522	0.16 375	0.29 502	0.20 400	0.43 539	0.46 557

CBMV_ROB	0.62 458	0.39 476	0.41 178	0.41 255	0.28 336	0.86 472	0.28 154	1.06 413	1.02 460	0.95 453	1.33 503	0.81 400	0.84 489	0.94 458	0.56 400	0.37 543	0.37 564	0.43 552	0.40 554	0.33 498	0.32 495

ACV-stereo	0.63 461	0.37 463	1.03 513	0.44 362	0.31 403	1.27 545	0.41 387	0.78 305	0.84 357	0.65 260	0.76 266	2.07 579	1.00 527	0.84 423	0.68 441	0.22 411	0.17 408	0.19 309	0.18 349	0.22 398	0.23 425

FADNet	0.63 461	0.53 524	1.20 530	0.46 402	0.44 513	0.66 397	0.41 387	1.24 490	1.07 482	0.70 294	0.84 313	0.98 450	0.65 401	0.87 430	0.54 396	0.29 499	0.30 534	0.27 483	0.30 518	0.48 550	0.36 518

1111x	0.64 463	0.23 273	0.61 376	0.39 186	0.21 102	0.68 410	0.46 423	1.32 523	1.03 464	0.76 329	1.02 405	0.95 443	0.72 443	1.13 503	2.15 582	0.18 312	0.18 426	0.18 273	0.19 377	0.20 359	0.19 333

SGM-Forest	0.65 464	0.33 443	0.43 209	0.44 362	0.30 387	1.01 504	0.54 478	1.13 443	1.09 491	1.11 522	1.21 477	1.10 495	0.76 468	0.99 480	0.71 447	0.32 515	0.33 554	0.33 524	0.30 518	0.30 481	0.28 470
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
fast-acv-ft	0.66 465	0.32 435	0.80 455	0.46 402	0.34 452	1.26 544	0.50 457	0.91 352	1.00 452	1.05 499	1.36 510	1.28 520	0.84 489	0.81 411	0.90 487	0.22 411	0.24 495	0.23 426	0.23 458	0.21 372	0.22 401

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 466	0.30 423	1.20 530	0.42 294	0.31 403	1.00 500	0.58 494	1.16 452	1.07 482	1.01 482	1.25 483	1.08 486	0.75 459	1.18 512	1.03 516	0.20 373	0.12 207	0.16 176	0.13 166	0.22 398	0.22 401

StereoDRNet	0.67 466	0.35 452	0.82 462	0.53 492	0.44 513	1.03 508	0.53 471	1.51 558	1.06 474	1.13 525	0.91 354	1.07 485	0.74 456	0.87 430	0.95 500	0.24 449	0.19 448	0.25 455	0.23 458	0.27 462	0.22 401

PSMNet_ROB	0.67 466	0.39 476	0.76 447	0.57 523	0.43 507	1.00 500	0.85 558	1.25 496	0.93 415	0.82 361	1.04 418	1.08 486	0.64 393	0.89 438	1.02 515	0.29 499	0.21 467	0.31 513	0.31 527	0.27 462	0.25 445

TCMNet	0.68 469	0.41 491	1.08 517	0.60 534	0.61 564	0.97 492	0.55 481	1.11 431	0.93 415	0.87 403	1.14 457	0.89 425	0.65 401	0.92 451	1.06 523	0.26 467	0.26 513	0.31 513	0.28 511	0.33 498	0.30 482

YMNet	0.68 469	0.40 485	1.01 509	0.53 492	0.46 528	1.04 510	0.48 438	1.06 413	0.81 337	1.21 532	1.31 499	1.11 497	0.73 448	0.89 438	0.96 502	0.27 478	0.31 542	0.25 455	0.25 486	0.25 442	0.24 436

YMNet_1	0.68 469	0.40 485	1.01 509	0.53 492	0.46 528	1.04 510	0.48 438	1.06 413	0.81 337	1.21 532	1.31 499	1.11 497	0.73 448	0.89 438	0.96 502	0.27 478	0.31 542	0.25 455	0.25 486	0.25 442	0.24 436

DRN-Test	0.68 469	0.34 448	0.77 450	0.52 481	0.40 490	1.14 530	0.61 502	1.56 566	1.04 468	1.18 529	1.10 440	1.05 476	0.72 443	0.82 417	1.01 511	0.24 449	0.18 426	0.26 474	0.25 486	0.26 452	0.23 425

CBMV	0.68 469	0.37 463	0.50 282	0.43 336	0.26 267	1.00 500	0.71 524	1.17 461	1.16 509	1.24 540	1.29 496	1.06 480	0.86 497	0.98 475	0.75 456	0.29 499	0.30 534	0.34 526	0.30 518	0.26 452	0.27 459
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
iinet-f	0.69 474	0.29 408	2.34 585	0.41 255	0.31 403	1.16 534	0.58 494	0.87 337	0.85 363	0.86 398	1.17 470	1.04 471	0.83 486	0.76 384	1.26 541	0.21 389	0.18 426	0.17 222	0.16 260	0.21 372	0.21 382

z-ln-s-r	0.70 475	0.39 476	1.51 558	0.40 226	0.27 309	0.58 343	0.62 504	0.87 337	1.09 491	0.84 375	1.44 526	0.91 434	0.87 500	1.20 516	2.07 578	0.16 225	0.12 207	0.17 222	0.15 229	0.21 372	0.17 294

GASNet	0.70 475	0.77 563	1.16 527	0.71 568	0.49 536	0.62 367	0.48 438	1.12 436	1.05 470	0.98 472	0.84 313	0.94 442	0.82 484	1.41 546	0.85 476	0.33 522	0.22 476	0.29 502	0.28 511	0.44 542	0.26 449

PA-Net	0.70 475	0.46 508	0.96 501	0.51 464	0.53 548	0.94 487	0.73 535	1.14 445	1.15 507	0.83 369	0.90 346	0.88 420	0.76 468	1.19 513	0.96 502	0.25 462	0.41 575	0.29 502	0.44 565	0.27 462	0.39 527
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MaskLacGwcNet_RVC	0.71 478	0.84 572	0.80 455	0.55 512	0.38 477	1.38 552	0.57 487	1.07 417	0.81 337	0.90 428	0.94 365	0.95 443	0.54 330	1.01 486	0.61 422	0.41 554	0.30 534	0.57 575	0.31 527	0.86 583	0.39 527

DISCO	0.72 479	0.27 379	0.72 432	0.45 377	0.31 403	1.12 527	0.53 471	1.32 523	1.25 527	0.84 375	1.07 431	1.52 558	0.87 500	1.82 573	1.08 529	0.20 373	0.15 348	0.18 273	0.16 260	0.24 431	0.24 436

APVNet	0.73 480	0.39 476	1.01 509	0.58 529	0.45 519	1.16 534	0.68 518	1.47 553	0.87 376	0.84 375	1.15 460	1.04 471	0.84 489	1.14 505	1.18 536	0.27 478	0.28 527	0.32 519	0.31 527	0.29 473	0.32 495

GwcNet	0.73 480	0.39 476	1.37 549	0.53 492	0.43 507	1.10 520	0.52 466	1.27 503	1.19 518	1.05 499	1.41 518	1.06 480	0.86 497	0.98 475	1.01 511	0.26 467	0.24 495	0.24 442	0.23 458	0.23 418	0.28 470

NaN_ROB	0.73 480	0.46 508	0.89 490	0.52 481	0.34 452	0.98 497	1.11 577	1.28 508	1.20 521	1.27 546	0.96 373	1.08 486	0.79 475	1.34 541	0.78 460	0.24 449	0.30 534	0.23 426	0.24 473	0.23 418	0.26 449

XPNet_ROB	0.73 480	0.38 471	0.80 455	0.53 492	0.40 490	0.80 452	0.83 554	1.21 477	0.96 435	1.37 552	1.17 470	1.37 538	0.87 500	1.14 505	0.99 509	0.33 522	0.25 503	0.27 483	0.24 473	0.31 485	0.29 477

ETE_ROB	0.73 480	0.52 521	0.93 494	0.57 523	0.37 470	0.80 452	0.86 559	1.19 467	0.95 428	1.20 531	1.22 479	1.39 544	0.86 497	1.07 495	0.88 479	0.27 478	0.21 467	0.31 513	0.27 504	0.34 506	0.35 512

Syn2CoEx	0.74 485	0.55 537	1.17 528	0.66 553	0.45 519	0.89 478	0.56 485	1.54 561	1.15 507	0.95 453	1.35 509	1.03 466	1.03 532	0.96 466	0.89 481	0.31 510	0.27 520	0.29 502	0.24 473	0.23 418	0.27 459

DANet	0.74 485	0.47 515	0.98 507	0.60 534	0.41 495	0.92 483	0.41 387	1.02 394	0.87 376	1.22 536	1.22 479	1.33 531	0.88 505	1.26 524	1.37 547	0.27 478	0.24 495	0.31 513	0.25 486	0.37 523	0.36 518
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.74 485	0.38 471	0.63 386	0.54 504	0.35 459	1.01 504	0.95 567	1.15 449	0.95 428	1.09 515	2.00 567	1.14 507	0.92 514	1.29 529	0.75 456	0.25 462	0.27 520	0.27 483	0.23 458	0.32 493	0.24 436

NCCL2	0.74 485	0.45 503	0.77 450	0.65 551	0.45 519	0.97 492	1.16 582	1.16 452	1.02 460	1.00 479	0.98 386	1.48 552	0.88 505	0.99 480	0.89 481	0.31 510	0.27 520	0.39 543	0.39 550	0.33 498	0.34 508

Wz-Net-LNSev	0.75 489	0.54 531	1.59 565	0.51 464	0.41 495	1.16 534	0.79 548	1.27 503	1.13 500	1.04 494	1.14 457	1.11 497	0.94 519	0.93 455	1.00 510	0.24 449	0.22 476	0.21 390	0.19 377	0.26 452	0.27 459

FINET	0.75 489	0.45 503	1.38 550	0.48 429	0.46 528	0.98 497	1.00 572	1.22 485	1.69 576	0.91 437	1.25 483	0.74 367	0.74 456	1.09 499	0.82 472	0.37 543	0.31 542	0.27 483	0.24 473	0.35 511	0.34 508

FAT-Stereo	0.75 489	0.34 448	0.81 461	0.51 464	0.38 477	0.78 440	0.63 508	1.39 536	1.32 542	1.05 499	1.40 516	1.58 563	1.14 547	0.92 451	0.91 491	0.29 499	0.28 527	0.28 494	0.23 458	0.28 471	0.41 537

S-Stereo	0.76 492	0.36 461	1.10 520	0.57 523	0.46 528	0.83 464	0.59 497	1.31 517	1.62 571	0.98 472	1.41 518	1.11 497	0.93 516	0.85 426	1.07 526	0.27 478	0.31 542	0.28 494	0.25 486	0.33 498	0.50 567

RYNet	0.76 492	0.37 463	0.74 442	0.54 504	0.67 570	1.35 549	0.68 518	1.28 508	1.21 524	1.10 519	0.90 346	1.31 524	0.94 519	1.01 486	1.30 543	0.22 411	0.16 375	0.27 483	0.23 458	0.43 539	0.45 553

LALA_ROB	0.76 492	0.46 508	0.86 480	0.55 512	0.41 495	1.00 500	0.93 566	1.25 496	1.13 500	1.23 538	1.15 460	1.55 560	0.80 480	1.11 502	0.96 502	0.33 522	0.23 486	0.35 527	0.30 518	0.35 511	0.32 495

DStereoRT	0.77 495	0.21 206	0.72 432	0.52 481	0.34 452	1.07 516	0.36 302	0.86 334	0.80 327	0.81 358	1.07 431	0.54 242	0.73 448	0.78 399	0.53 390	0.17 271	0.14 323	3.96 628	1.38 617	0.20 359	0.16 248

PSMNet-RUCA	0.78 496	0.78 566	1.23 533	1.01 584	0.91 579	0.68 410	0.53 471	1.16 452	1.06 474	0.79 351	1.10 440	0.82 402	0.72 443	0.94 458	0.70 444	0.55 578	0.27 520	0.76 583	0.46 566	0.70 578	0.49 564

edge stereo	0.79 497	0.40 485	0.82 462	0.52 481	0.44 513	0.83 464	0.58 494	1.34 528	1.08 486	1.30 548	1.38 514	1.79 569	1.13 546	1.15 508	0.92 493	0.34 530	0.32 549	0.42 551	0.28 511	0.33 498	0.39 527

DGSMNet	0.80 498	0.58 544	1.42 554	0.61 539	0.65 567	0.94 487	0.75 540	1.35 529	1.16 509	0.88 413	1.26 487	1.00 458	0.75 459	1.07 495	0.89 481	0.36 539	0.31 542	0.41 550	0.40 554	0.60 572	0.59 579

RP	0.80 498	0.38 471	0.73 438	0.67 555	0.59 559	0.82 461	0.57 487	1.21 477	1.28 534	1.03 489	1.68 549	1.45 547	1.49 570	1.08 498	0.90 487	0.36 539	0.31 542	0.37 537	0.30 518	0.36 517	0.36 518

Wz-Net-MNSev	0.81 500	0.42 496	1.64 571	0.51 464	0.41 495	1.46 556	0.95 567	1.24 490	1.26 532	1.31 549	1.25 483	1.17 510	0.83 486	1.21 518	1.06 523	0.22 411	0.19 448	0.24 442	0.23 458	0.29 473	0.26 449

RGC	0.82 501	0.62 549	0.80 455	0.67 555	0.66 569	0.91 480	0.59 497	1.35 529	1.09 491	1.12 524	1.46 531	1.50 554	1.09 540	1.28 527	0.97 507	0.34 530	0.30 534	0.48 565	0.40 554	0.38 525	0.38 526

NCC-stereo	0.82 501	0.43 499	0.87 485	0.63 546	0.68 571	0.88 475	0.72 530	1.60 573	1.12 494	0.95 453	1.41 518	1.37 538	1.37 562	1.26 524	0.94 497	0.32 515	0.30 534	0.37 537	0.49 577	0.34 506	0.35 512

Nwc_Net	0.82 501	0.40 485	0.86 480	0.62 543	0.56 553	1.04 510	0.57 487	1.72 582	1.08 486	0.93 441	1.88 561	1.44 546	1.24 554	1.19 513	0.94 497	0.31 510	0.25 503	0.36 532	0.39 550	0.31 485	0.31 491

Abc-Net	0.82 501	0.43 499	0.87 485	0.63 546	0.68 571	0.88 475	0.72 530	1.60 573	1.12 494	0.95 453	1.41 518	1.37 538	1.37 562	1.26 524	0.94 497	0.32 515	0.30 534	0.37 537	0.49 577	0.34 506	0.35 512
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	0.82 501	0.77 563	0.95 500	0.68 560	0.43 507	1.15 532	1.06 575	1.19 467	1.20 521	1.03 489	1.02 405	1.10 495	0.89 508	1.20 516	0.78 460	0.49 569	0.39 570	0.58 576	0.39 550	0.69 576	0.49 564
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
w-ln-seven-2	0.83 506	0.46 508	2.93 590	0.54 504	0.39 485	0.93 484	0.63 508	1.16 452	1.18 516	1.25 542	1.32 501	1.09 493	1.05 536	1.23 519	1.07 526	0.21 389	0.20 457	0.23 426	0.22 442	0.26 452	0.24 436

stereogan	0.83 506	0.33 443	0.89 490	0.61 539	0.51 543	1.80 578	0.50 457	1.41 542	1.39 550	1.05 499	1.47 533	1.56 562	1.04 534	1.32 539	0.87 478	0.29 499	0.29 529	0.29 502	0.25 486	0.39 529	0.40 532

STTRV1_RVC	0.83 506	0.60 547	1.19 529	0.67 555	0.81 577	1.12 527	0.63 508	1.37 535	1.12 494	0.98 472	1.34 508	1.08 486	0.95 521	1.28 527	0.90 487	0.57 580	0.25 503	0.44 554	0.39 550	0.60 572	0.41 537

Anonymous_2	0.84 509	0.45 503	0.66 399	0.41 255	0.45 519	0.82 461	0.53 471	0.81 317	0.81 337	0.73 312	0.61 215	0.91 434	0.76 468	0.77 391	0.61 422	0.51 572	0.55 590	0.54 573	4.92 629	0.54 564	0.42 541

ccnet	0.84 509	0.59 546	0.86 480	0.56 517	0.60 562	1.11 525	0.72 530	1.44 549	0.97 440	1.15 527	1.44 526	1.28 520	0.95 521	1.01 486	1.33 546	0.49 569	0.43 580	0.50 570	0.47 570	0.52 562	0.48 563

psmorigin	0.84 509	0.53 524	2.21 583	0.50 452	0.41 495	0.86 472	0.57 487	1.08 422	0.90 397	1.50 558	1.42 523	1.50 554	1.09 540	1.29 529	1.03 516	0.32 515	0.33 554	0.27 483	0.27 504	0.34 506	0.45 553

ADCRef	0.84 509	0.46 508	1.60 568	0.52 481	0.45 519	1.08 518	0.52 466	1.13 443	1.03 464	1.22 536	1.43 525	0.87 416	0.93 516	0.91 449	3.35 599	0.19 352	0.16 375	0.23 426	0.23 458	0.23 418	0.22 401

CC-Net-ROB	0.84 509	1.01 585	0.93 494	0.60 534	0.45 519	1.25 543	0.71 524	1.20 474	1.05 470	0.84 375	1.24 482	0.90 428	0.78 474	1.14 505	0.70 444	0.48 568	0.34 558	1.71 600	0.38 548	0.78 581	0.40 532

GCST	0.85 514	1.25 593	0.80 455	1.58 599	1.03 591	1.04 510	0.24 93	0.81 317	0.81 337	0.99 478	0.67 237	0.78 387	0.35 217	0.98 475	0.38 275	0.97 593	0.65 595	1.20 594	0.81 597	0.93 586	0.72 583

aanetorigin	0.85 514	0.58 544	1.98 579	0.50 452	0.40 490	0.66 397	0.70 522	0.72 264	1.01 455	2.44 599	2.00 567	1.32 526	1.25 555	0.96 466	1.16 535	0.20 373	0.19 448	0.20 346	0.20 400	0.27 462	0.33 504

AF-Net	0.85 514	0.41 491	0.87 485	0.66 553	0.54 551	0.96 491	0.52 466	1.66 578	1.37 547	1.03 489	2.04 570	1.46 548	1.36 560	1.19 513	1.05 522	0.34 530	0.24 495	0.39 543	0.28 511	0.31 485	0.26 449

SQANet	0.87 517	0.76 562	0.76 447	1.16 591	0.99 587	1.10 520	0.51 460	1.12 436	0.85 363	0.93 441	1.05 421	1.03 466	0.76 468	1.07 495	0.70 444	0.79 586	0.25 503	1.04 592	0.36 543	1.56 597	0.70 582

CSAN	0.88 518	0.52 521	0.93 494	0.61 539	0.42 504	1.19 540	1.11 577	1.27 503	1.48 561	1.37 552	1.44 526	1.37 538	1.30 557	1.46 553	1.01 511	0.39 549	0.31 542	0.36 532	0.37 545	0.35 511	0.36 518

SDNR	0.89 519	0.39 476	1.66 574	0.42 294	0.39 485	3.35 607	0.32 232	0.95 371	1.05 470	1.05 499	2.12 572	0.62 297	0.71 432	1.40 543	0.78 460	0.53 574	0.56 592	0.36 532	0.27 504	0.46 546	0.50 567

PWC_ROB	0.92 520	0.57 541	1.64 571	0.53 492	0.33 440	0.93 484	0.39 353	1.42 547	1.51 563	1.66 570	2.57 585	1.18 511	1.11 542	1.50 555	1.54 558	0.26 467	0.18 426	0.28 494	0.20 400	0.30 481	0.32 495

UDG	0.93 521	1.03 586	0.75 445	1.00 583	0.97 585	1.02 506	0.57 487	1.18 463	1.01 455	0.93 441	1.02 405	1.32 526	1.03 532	0.88 436	0.92 493	0.55 578	0.33 554	1.82 602	0.41 559	1.20 593	0.74 584

RTSC	0.93 521	0.54 531	1.59 565	0.56 517	0.40 490	1.17 538	0.55 481	1.44 549	1.82 581	1.53 561	1.26 487	1.15 508	0.82 484	1.70 567	2.44 586	0.26 467	0.20 457	0.23 426	0.24 473	0.31 485	0.32 495

DeepPrunerF	0.93 521	0.55 537	3.88 599	0.70 566	0.81 577	0.72 422	0.74 537	1.28 508	1.97 585	0.95 453	1.02 405	0.87 416	0.85 493	1.16 509	1.07 526	0.35 536	0.29 529	0.43 552	0.40 554	0.31 485	0.33 504

PWCDC_ROB	0.93 521	0.54 531	0.97 506	0.78 575	0.41 495	1.03 508	0.42 398	1.39 536	2.34 596	1.04 494	3.73 605	0.80 398	1.12 544	1.29 529	1.04 520	0.37 543	0.22 476	0.24 442	0.20 400	0.36 517	0.31 491

FBW_ROB	0.94 525	0.54 531	1.03 513	0.56 517	0.42 504	1.16 534	0.76 542	1.56 566	1.41 551	1.38 554	1.33 503	1.47 550	1.07 538	2.94 603	1.14 534	0.26 467	0.32 549	0.45 556	0.30 518	0.34 506	0.30 482

G-Net	0.95 526	0.48 518	1.13 523	0.67 555	0.49 536	2.07 584	0.63 508	1.02 394	0.90 397	1.77 576	2.62 588	1.28 520	1.60 574	1.09 499	1.06 523	0.37 543	0.30 534	0.35 527	0.25 486	0.46 546	0.45 553

PASM	0.96 527	0.71 559	2.05 581	0.72 569	0.72 575	0.84 469	0.92 562	1.14 445	1.34 545	1.25 542	1.22 479	1.34 534	1.07 538	1.31 537	1.11 530	0.53 574	0.57 593	0.59 577	0.67 589	0.56 571	0.57 578

PDISCO_ROB	0.96 527	0.51 519	1.13 523	1.03 587	1.00 588	1.81 579	0.77 543	1.72 582	1.60 569	1.09 515	1.19 475	1.34 534	0.80 480	1.62 560	1.01 511	0.58 581	0.22 476	0.45 556	0.40 554	0.50 556	0.41 537

XQC	0.97 529	0.70 556	1.54 562	0.70 566	0.55 552	1.48 558	0.81 550	1.41 542	1.57 566	1.21 532	1.12 446	1.33 531	1.04 534	1.55 557	2.00 574	0.39 549	0.25 503	0.37 537	0.32 531	0.55 566	0.49 564

MDST_ROB	0.97 529	0.29 408	1.02 512	0.64 549	0.43 507	2.64 593	0.82 552	1.68 580	1.18 516	2.89 604	1.82 557	0.97 448	0.75 459	1.83 574	0.89 481	0.26 467	0.22 476	0.32 519	0.28 511	0.26 452	0.26 449

anonymity	0.98 531	0.89 576	1.06 516	0.93 582	1.04 593	0.97 492	0.82 552	1.33 526	0.93 415	1.08 511	0.98 386	1.02 464	0.95 521	1.02 489	0.93 495	0.96 592	0.96 616	0.90 589	0.91 601	0.92 585	0.95 591

SHD	0.98 531	0.54 531	1.30 543	0.63 546	0.50 541	1.14 530	0.50 457	1.80 587	2.20 590	1.66 570	1.39 515	1.47 550	1.21 551	1.40 543	1.80 565	0.32 515	0.27 520	0.32 519	0.34 539	0.41 533	0.44 551

Wz-Net-SNSev	0.99 533	0.80 567	3.00 592	0.57 523	0.46 528	0.94 487	1.22 587	1.40 540	1.28 534	1.04 494	1.33 503	1.46 548	0.90 511	2.06 581	1.65 561	0.26 467	0.24 495	0.25 455	0.26 497	0.33 498	0.30 482

SuperB	1.00 534	0.41 491	4.03 602	0.45 377	0.32 428	0.99 499	0.49 451	1.09 425	2.09 589	1.10 519	1.10 440	0.74 367	0.83 486	1.13 503	1.75 564	0.20 373	0.15 348	0.17 222	0.15 229	2.50 615	0.27 459

Consistency-Raft	1.01 535	0.82 568	1.27 538	0.85 578	0.97 585	0.81 458	0.83 554	1.35 529	1.61 570	1.06 508	1.66 548	1.11 497	0.93 516	0.93 455	1.11 530	0.65 583	0.75 602	0.79 585	0.91 601	1.09 592	0.79 586

w-ln-seven	1.02 536	0.52 521	2.86 589	0.55 512	0.51 543	1.37 550	0.75 540	1.72 582	1.84 582	1.54 562	1.52 538	1.27 519	0.95 521	1.30 535	2.07 578	0.24 449	0.22 476	0.25 455	0.25 486	0.31 485	0.28 470

SGM_RVC	1.04 537	0.30 423	0.47 248	0.41 255	0.23 159	1.73 575	0.77 543	1.63 575	1.30 540	2.39 597	1.99 566	2.64 588	1.78 583	2.22 589	1.40 548	0.28 489	0.27 520	0.27 483	0.25 486	0.25 442	0.25 445
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_xeample	1.06 538	0.23 273	0.51 291	0.37 140	0.22 125	0.71 418	0.39 353	1.31 517	0.92 409	0.87 403	1.08 438	0.70 340	0.64 393	0.75 373	11.43 625	0.19 352	0.16 375	0.18 273	0.17 318	0.18 307	0.19 333

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 538	0.61 548	1.82 576	0.69 563	0.51 543	2.62 592	1.69 607	1.28 508	1.44 556	1.39 555	1.56 541	1.34 534	0.91 512	1.68 565	0.95 500	0.38 548	0.39 570	0.46 559	0.61 588	0.41 533	0.43 546

DStereoO	1.07 540	0.77 563	0.87 485	0.67 555	0.49 536	0.91 480	1.30 591	1.15 449	1.41 551	1.24 540	1.33 503	1.06 480	2.39 600	1.32 539	1.11 530	2.03 610	0.38 565	0.77 584	0.31 527	1.55 596	0.43 546

z-mn7	1.07 540	0.56 539	2.36 586	0.54 504	0.37 470	1.74 576	0.71 524	1.28 508	2.32 593	1.00 479	2.56 584	1.43 545	1.01 529	2.34 594	1.74 563	0.23 438	0.20 457	0.21 390	0.20 400	0.27 462	0.27 459

xxxx	1.07 540	0.23 273	0.53 320	0.38 160	0.22 125	0.83 464	0.36 302	1.41 542	0.95 428	0.75 323	0.99 394	0.97 448	0.64 393	0.70 344	11.37 624	0.20 373	0.17 408	0.18 273	0.17 318	0.19 342	0.20 364

DPSNet	1.08 543	0.44 501	2.64 588	0.54 504	0.42 504	1.59 565	1.25 588	2.39 599	1.50 562	1.13 525	1.12 446	1.51 556	2.19 596	1.44 550	1.51 557	0.35 536	0.25 503	0.25 455	0.21 421	0.49 554	0.39 527

otaku	1.10 544	0.96 580	0.96 501	1.37 597	1.06 594	1.65 569	0.72 530	1.46 552	1.19 518	1.10 519	1.32 501	1.32 526	0.95 521	1.29 529	0.81 471	0.89 591	0.46 585	1.24 595	0.50 580	1.86 599	0.89 588

DDUNet	1.10 544	2.58 621	0.83 466	1.21 593	1.27 598	1.02 506	0.69 521	1.17 461	0.95 428	0.98 472	1.26 487	1.28 520	0.84 489	0.97 473	0.79 467	0.85 589	0.40 573	2.00 605	0.60 587	1.34 595	0.94 589

ADCL	1.10 544	0.42 496	1.57 564	0.51 464	0.41 495	1.71 574	0.92 562	1.36 533	1.45 557	1.33 550	1.56 541	1.22 516	1.26 556	1.45 551	5.27 613	0.22 411	0.19 448	0.25 455	0.25 486	0.29 473	0.29 477

ADCPNet	1.11 547	0.53 524	3.26 597	0.55 512	0.44 513	1.47 557	0.83 554	1.21 477	1.17 512	1.26 545	1.42 523	1.67 566	1.12 544	1.48 554	3.86 606	0.30 506	0.29 529	0.30 512	0.32 531	0.37 523	0.37 524

MFN_U_SF_RVC	1.14 548	0.63 550	2.33 584	0.69 563	0.46 528	2.04 583	0.70 522	1.90 589	1.37 547	1.62 565	1.56 541	1.94 575	1.36 560	1.73 569	1.90 568	0.41 554	0.38 565	0.45 556	0.48 574	0.45 543	0.47 560

Ntro	1.15 549	1.00 584	1.00 508	1.49 598	1.20 597	1.69 573	0.81 550	1.39 536	1.25 527	1.01 482	1.28 492	1.31 524	1.00 527	1.31 537	0.89 481	1.10 599	0.43 580	1.36 596	0.51 581	1.95 602	0.99 595

SAMSARA	1.15 549	0.69 555	1.44 556	1.09 590	0.93 581	2.10 586	1.87 614	1.64 576	1.47 560	1.64 567	1.21 477	2.06 578	1.14 547	1.61 559	1.50 556	0.39 549	0.45 583	0.36 532	0.38 548	0.50 556	0.51 571

SANet	1.15 549	0.45 503	1.40 552	0.50 452	0.32 428	1.54 564	1.21 585	1.49 554	3.35 609	1.61 564	2.41 580	2.32 585	1.80 584	1.57 558	1.27 542	0.28 489	0.25 503	0.26 474	0.24 473	0.36 517	0.32 495

test_sample9	1.17 552	0.37 463	0.83 466	0.39 186	0.31 403	0.72 422	0.49 451	1.11 431	0.92 409	0.93 441	0.89 340	0.86 410	0.71 432	1.29 529	2.03 576	0.42 556	9.50 636	0.40 546	0.41 559	0.36 517	0.35 512

MFMNet_re	1.17 552	0.99 582	1.31 544	1.02 586	0.95 583	1.32 547	1.32 592	1.44 549	1.58 568	1.72 575	1.70 552	1.21 513	1.57 572	1.16 509	1.04 520	0.88 590	0.76 604	0.79 585	0.75 594	0.90 584	0.94 589

MSAF-DinoV2	1.18 554	0.44 501	3.00 592	0.56 517	0.30 387	0.91 480	0.74 537	1.58 569	1.25 527	1.06 508	1.41 518	2.98 594	1.57 572	3.25 604	3.12 597	0.22 411	0.14 323	0.20 346	0.22 442	0.33 498	0.34 508

ADCP+	1.18 554	0.37 463	3.09 594	0.50 452	0.52 546	1.48 558	0.61 502	1.32 523	1.07 482	1.21 532	1.16 465	1.08 486	1.11 542	1.63 561	7.17 618	0.20 373	0.16 375	0.24 442	0.22 442	0.29 473	0.22 401

zh-sn7	1.20 556	0.86 574	4.54 605	0.58 529	0.43 507	1.10 520	0.92 562	1.24 490	1.34 545	1.45 557	2.00 567	1.26 517	1.62 575	2.13 585	2.79 594	0.26 467	0.26 513	0.26 474	0.27 504	0.35 511	0.33 504

zh-mn7	1.21 557	0.75 561	5.81 610	0.52 481	0.39 485	1.18 539	0.63 508	1.21 477	1.79 580	1.81 578	2.33 575	1.16 509	1.01 529	2.20 588	2.00 574	0.25 462	0.22 476	0.22 405	0.22 442	0.25 442	0.30 482

ADCMid	1.22 558	0.57 541	3.17 596	0.54 504	0.44 513	1.07 516	0.77 543	1.31 517	1.13 500	2.14 591	1.48 534	1.49 553	1.47 569	1.65 563	5.30 614	0.26 467	0.24 495	0.29 502	0.32 531	0.38 525	0.36 518

WCMA_ROB	1.22 558	0.39 476	0.93 494	0.51 464	0.45 519	1.44 555	0.79 548	1.20 474	1.30 540	2.99 610	3.94 609	3.30 602	2.17 595	1.42 547	1.31 544	0.46 562	0.35 561	0.35 527	0.37 545	0.41 533	0.42 541

Wz-Net-TNSev	1.23 560	1.24 591	5.25 608	0.51 464	0.43 507	1.49 561	1.09 576	1.58 569	1.42 554	1.25 542	1.26 487	1.58 563	1.52 571	1.97 578	1.95 569	0.33 522	0.32 549	0.26 474	0.30 518	0.41 533	0.43 546

222	1.25 561	0.23 273	0.53 320	0.38 160	0.23 159	0.78 440	0.37 317	1.41 542	0.93 415	0.97 469	1.13 453	0.74 367	0.71 432	0.74 365	14.86 628	0.20 373	0.16 375	0.17 222	0.16 260	0.18 307	0.20 364

MSMD_ROB	1.25 561	0.51 519	0.64 391	0.60 534	0.50 541	1.66 570	0.67 515	1.26 498	1.26 532	2.64 601	3.82 606	3.06 597	3.20 610	1.45 551	0.91 491	0.46 562	0.41 575	0.49 568	0.51 581	0.47 549	0.45 553

AnyNet_C32	1.27 563	0.72 560	3.33 598	0.59 532	0.56 553	1.51 562	1.53 600	1.27 503	1.28 534	1.52 560	1.48 534	1.38 542	1.23 553	1.64 562	5.26 612	0.30 506	0.29 529	0.29 502	0.34 539	0.38 525	0.44 551

pmcnn	1.27 563	0.31 432	1.14 525	0.41 255	0.23 159	0.97 492	0.71 524	1.23 489	1.32 542	1.83 580	2.34 577	11.25 628	0.89 508	1.04 493	0.96 502	0.15 174	0.12 207	0.12 32	0.10 55	0.15 190	0.16 248

WZ-Net	1.29 565	0.64 551	5.42 609	0.64 549	0.52 546	1.37 550	1.29 590	1.41 542	1.77 579	1.56 563	1.69 551	1.74 567	1.41 564	2.50 598	2.16 583	0.28 489	0.21 467	0.23 426	0.25 486	0.39 529	0.41 537

SPS-STEREO	1.29 565	0.94 579	1.10 520	1.05 589	1.03 591	1.48 558	0.91 560	1.57 568	1.24 525	2.13 588	1.90 562	1.94 575	1.46 567	1.77 570	1.64 560	0.97 593	0.94 615	0.90 589	0.89 600	0.96 589	0.97 593
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NVStereoNet_ROB	1.31 567	0.96 580	1.33 546	0.90 581	0.92 580	1.15 532	1.05 574	1.49 554	1.62 571	1.63 566	2.51 582	2.31 583	1.62 575	2.16 587	1.42 549	0.81 588	0.73 598	0.79 585	1.02 605	0.73 579	0.97 593
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PVD	1.34 568	0.70 556	1.42 554	0.78 575	0.65 567	1.68 572	0.91 560	2.12 595	3.01 604	2.25 593	2.35 579	1.90 573	1.99 590	1.98 579	2.14 581	0.40 553	0.38 565	0.49 568	0.37 545	0.51 559	0.67 581

test_sample8	1.36 569	0.37 463	0.83 466	0.39 186	0.31 403	0.72 422	0.49 451	1.19 467	0.79 318	1.51 559	0.96 373	3.29 601	1.64 577	1.29 529	2.03 576	0.42 556	9.50 636	0.40 546	0.41 559	0.36 517	0.35 512

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 570	0.91 577	2.11 582	0.89 579	0.57 557	4.27 614	1.79 611	1.55 562	2.00 587	1.64 567	1.85 560	1.83 570	1.44 566	1.89 577	1.49 555	0.49 569	0.40 573	0.56 574	0.58 585	0.75 580	0.52 573

MeshStereo	1.38 570	0.45 503	0.58 362	0.45 377	0.35 459	1.63 568	0.60 500	2.07 592	1.43 555	4.49 619	3.32 601	4.67 610	2.08 592	2.08 583	1.32 545	0.36 539	0.36 563	0.37 537	0.32 531	0.32 493	0.34 508
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
AAGNet	1.40 572	0.20 170	0.52 312	0.45 377	0.26 267	0.29 107	0.29 169	0.67 216	0.71 276	0.97 469	0.86 326	0.66 326	0.60 369	0.66 310	19.98 632	0.17 271	0.11 134	0.19 309	0.15 229	0.20 359	0.13 130

RainbowNet	1.42 573	1.53 602	1.31 544	1.93 606	1.46 599	1.52 563	1.03 573	1.67 579	1.55 564	1.23 538	1.59 544	1.54 559	1.21 551	1.40 543	1.03 516	1.70 606	0.70 597	1.82 602	0.80 596	2.11 606	1.22 601

ACVNet-4b	1.43 574	1.34 595	1.28 539	1.95 607	1.60 601	1.93 582	0.77 543	1.59 571	1.64 574	1.05 499	1.60 545	2.10 580	0.92 514	1.79 572	0.84 474	1.76 608	0.35 561	2.03 608	0.67 589	2.16 607	1.18 600

FCDSN-DC	1.43 574	0.57 541	0.69 420	0.74 571	0.59 559	1.42 554	0.65 514	1.40 540	1.41 551	3.31 614	4.42 616	4.57 609	3.01 608	1.70 567	1.19 538	0.46 562	0.42 577	0.48 565	0.47 570	0.51 559	0.51 571
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	1.47 576	0.82 568	6.28 612	0.48 429	0.40 490	0.73 426	0.83 554	0.95 371	2.77 602	3.48 616	1.95 564	1.64 565	2.12 593	1.42 547	3.84 605	0.21 389	0.19 448	0.21 390	0.21 421	0.43 539	0.42 541

SGM+DAISY	1.52 577	0.99 582	1.61 569	1.01 584	1.02 590	1.86 581	1.19 584	1.49 554	1.38 549	2.96 608	3.00 595	2.79 592	1.94 586	1.88 575	1.62 559	0.98 595	0.97 617	0.91 591	0.91 601	0.94 587	0.99 595

ACVNet_1	1.55 578	1.36 596	1.35 548	1.96 608	1.63 602	1.83 580	0.96 570	2.09 593	1.85 583	1.43 556	1.54 539	2.31 583	1.68 580	1.42 547	1.18 536	1.76 608	0.51 589	2.05 610	0.59 586	2.24 610	1.30 605

ADCS	1.60 579	0.70 556	4.02 601	0.61 539	0.53 548	1.31 546	1.11 577	1.71 581	1.86 584	1.97 586	1.68 549	1.51 556	1.46 567	2.07 582	9.20 621	0.34 530	0.32 549	0.33 524	0.36 543	0.45 543	0.46 557

AnyNet_C01	1.63 580	1.16 589	7.38 613	0.65 551	0.56 553	2.25 588	1.53 600	1.53 559	1.46 559	1.71 574	1.95 564	1.83 570	1.41 564	2.48 596	4.42 609	0.33 522	0.32 549	0.32 519	0.34 539	0.45 543	0.50 567

DispFullNet	1.64 581	2.64 622	3.14 595	2.57 615	1.78 608	1.32 547	0.55 481	1.42 547	1.45 557	1.89 582	1.48 534	1.55 560	2.35 598	2.08 583	1.12 533	0.60 582	0.19 448	2.33 613	0.73 593	2.35 611	1.30 605

FC-DCNN	1.67 582	0.53 524	0.68 411	0.62 543	0.49 536	1.62 567	0.71 524	1.77 586	1.55 564	4.73 622	4.66 618	5.82 618	3.94 614	2.13 585	1.42 549	0.47 565	0.42 577	0.47 560	0.46 566	0.48 550	0.47 560

FC-DCNN v2	1.74 583	0.53 524	0.68 411	0.62 543	0.49 536	1.67 571	0.71 524	1.85 588	1.57 566	4.84 623	5.01 620	6.42 622	3.92 613	2.24 590	1.43 551	0.47 565	0.42 577	0.47 560	0.46 566	0.48 550	0.47 560

ACVNet_2	1.74 583	1.30 594	1.62 570	1.81 602	1.63 602	2.28 589	1.34 594	2.35 598	2.64 600	1.82 579	2.55 583	2.99 595	1.71 581	1.67 564	1.20 539	1.48 604	0.59 594	1.81 601	0.71 592	2.09 605	1.29 604

ELAS_RVC	1.76 585	0.64 551	1.20 530	0.74 571	0.59 559	2.18 587	2.53 619	2.10 594	2.85 603	3.46 615	3.41 604	3.12 598	4.11 615	2.69 601	2.53 591	0.54 577	0.47 586	0.51 572	0.48 574	0.55 566	0.55 576
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.77 586	0.64 551	1.10 520	0.72 569	0.58 558	3.37 608	1.76 609	2.54 601	2.57 598	3.77 617	3.96 610	2.83 593	3.44 611	2.34 594	2.73 593	0.53 574	0.47 586	0.50 570	0.48 574	0.55 566	0.55 576
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.96 587	1.24 591	1.52 559	1.28 595	1.06 594	2.92 603	1.64 605	3.32 608	3.05 607	2.28 594	3.32 601	3.19 600	2.38 599	3.39 606	2.49 590	1.02 596	0.92 611	1.06 593	1.04 607	1.05 591	0.99 595

IMH-64-1	1.96 587	1.64 607	1.26 535	2.26 612	1.91 611	2.30 590	1.35 595	2.99 604	2.29 591	1.70 572	2.79 592	2.47 586	1.66 578	2.33 592	1.95 569	2.07 612	0.74 600	2.44 614	1.04 607	2.40 612	1.59 612

IMH-64	1.96 587	1.64 607	1.26 535	2.26 612	1.91 611	2.30 590	1.35 595	2.99 604	2.29 591	1.70 572	2.79 592	2.47 586	1.66 578	2.33 592	1.95 569	2.07 612	0.74 600	2.44 614	1.04 607	2.40 612	1.59 612

RTS	2.03 590	1.03 586	11.50 619	0.68 560	0.63 565	2.71 594	1.56 602	1.55 562	2.32 593	1.93 583	2.57 585	1.32 526	1.32 558	5.20 617	4.30 607	0.31 510	0.23 486	0.29 502	0.30 518	0.41 533	0.40 532

RTSA	2.03 590	1.03 586	11.50 619	0.68 560	0.63 565	2.71 594	1.56 602	1.55 562	2.32 593	1.93 583	2.57 585	1.32 526	1.32 558	5.20 617	4.30 607	0.31 510	0.23 486	0.29 502	0.30 518	0.41 533	0.40 532

MonStereo1	2.06 592	1.51 600	1.56 563	1.85 605	1.70 607	2.84 600	0.78 547	2.52 600	3.49 610	2.33 595	4.36 615	3.41 605	2.72 603	2.32 591	1.83 566	1.32 603	0.55 590	1.66 599	0.88 599	1.94 601	1.70 616

PWCK	2.06 592	1.75 610	4.11 603	1.69 600	0.93 581	3.13 606	2.86 622	2.18 596	2.41 597	2.38 596	2.33 575	2.22 581	1.85 585	3.52 608	2.20 584	1.65 605	0.73 598	1.52 598	0.83 598	1.81 598	1.02 598

Dean	2.07 594	1.39 597	1.69 575	2.17 610	1.83 610	2.75 597	1.28 589	3.49 612	3.80 614	2.13 588	3.30 600	3.18 599	1.98 589	1.78 571	1.72 562	1.73 607	0.79 608	1.99 604	0.91 601	2.17 608	1.34 608

WAO-6	2.11 595	1.52 601	1.25 534	1.73 601	1.69 606	2.72 596	1.62 604	3.15 606	3.64 611	2.01 587	3.28 599	3.52 607	2.20 597	2.59 599	2.48 589	1.31 602	0.92 611	2.04 609	1.22 616	1.89 600	1.35 609

IMH	2.15 596	1.66 609	1.29 540	2.25 611	1.92 613	2.87 601	1.33 593	3.25 607	3.04 606	1.87 581	3.33 603	3.00 596	2.03 591	2.80 602	1.95 569	2.09 614	0.78 605	2.45 616	1.05 610	2.44 614	1.62 615

DStereoFS	2.16 597	0.91 577	1.29 540	0.84 577	0.72 575	3.56 609	0.95 567	2.01 590	2.03 588	1.65 569	2.06 571	2.73 589	13.30 629	4.76 616	1.95 569	0.47 565	0.33 554	0.84 588	0.49 577	0.95 588	1.42 610

LVE	2.20 598	1.47 599	1.44 556	2.06 609	1.80 609	2.79 599	1.77 610	2.96 603	3.94 616	1.95 585	4.29 614	3.47 606	1.97 587	2.48 596	1.85 567	2.06 611	0.88 609	2.06 611	1.13 612	2.17 608	1.53 611

MADNet+	2.28 599	2.56 619	10.82 617	1.25 594	0.96 584	2.77 598	1.44 599	2.34 597	1.76 578	1.36 551	1.78 556	1.84 572	1.74 582	6.33 621	4.57 611	0.67 584	0.66 596	0.59 577	0.54 584	0.84 582	0.81 587

DStereoSA	2.42 600	0.66 554	2.95 591	0.89 579	1.12 596	1.75 577	6.75 625	1.53 559	1.63 573	1.28 547	8.81 628	0.99 455	10.14 622	1.68 565	3.37 600	0.44 560	0.34 558	0.64 579	0.68 591	1.21 594	1.60 614

KSHMR	2.64 601	1.96 613	1.86 578	2.69 619	2.44 617	2.88 602	2.04 615	3.46 611	6.31 620	2.51 600	3.27 598	3.39 604	1.97 587	2.59 599	2.08 580	2.48 619	1.41 621	2.80 623	1.51 620	2.98 620	2.09 619

notaker	2.87 602	2.31 617	2.01 580	3.03 621	2.60 622	2.94 604	1.82 612	3.43 610	3.06 608	2.89 604	4.21 613	6.15 621	2.71 602	3.42 607	2.90 595	2.67 622	1.18 619	3.00 624	1.67 621	3.13 621	2.26 621

WAO-8	3.00 603	1.60 604	1.52 559	1.82 603	1.65 604	5.57 616	1.35 595	4.65 620	12.37 627	2.89 604	4.04 611	4.89 613	2.78 604	3.73 610	2.44 586	1.29 600	0.93 613	2.00 605	1.16 614	2.02 603	1.23 602

Venus	3.00 603	1.60 604	1.52 559	1.82 603	1.65 604	5.57 616	1.35 595	4.65 620	12.37 627	2.89 604	4.04 611	4.89 613	2.78 604	3.73 610	2.44 586	1.29 600	0.93 613	2.00 605	1.16 614	2.02 603	1.23 602

JetBlue	3.02 605	1.39 597	7.91 614	1.17 592	1.49 600	8.53 620	7.94 626	2.82 602	1.98 586	2.15 592	2.69 590	3.32 603	3.01 608	6.66 622	3.81 604	0.79 586	0.78 605	0.75 582	0.76 595	1.04 590	1.33 607

ktn	3.02 605	2.27 616	1.85 577	2.89 620	2.54 621	3.72 610	2.14 616	3.79 615	5.33 618	2.82 603	5.09 621	5.95 619	2.54 601	3.34 605	2.58 592	2.65 621	1.44 622	2.78 622	2.03 623	2.61 617	2.10 620

U	3.17 607	0.17 67	0.35 101	0.41 255	0.71 573	57.93 650	0.20 31	0.43 75	0.39 115	0.26 48	0.23 29	0.23 47	0.22 68	0.26 2	0.22 31	0.16 225	0.10 52	0.74 581	0.13 166	0.13 93	0.11 40

TorneroNet-64	3.54 608	1.89 611	1.59 565	2.62 618	2.29 615	6.88 619	1.72 608	4.72 622	11.88 625	2.43 598	5.46 624	8.16 624	2.80 606	4.13 614	3.03 596	2.25 617	0.75 602	2.57 618	1.09 611	2.65 618	1.84 618

MultiAttention	3.62 609	0.25 328	0.65 396	0.56 517	0.34 452	23.66 633	2.61 620	1.65 577	1.14 506	0.82 361	1.83 558	1.13 505	0.42 273	35.16 643	0.72 450	0.18 312	0.12 207	0.23 426	0.23 458	0.35 511	0.33 504

UNDER WATER	3.63 610	2.12 615	4.11 603	3.17 622	2.51 619	3.77 612	2.45 618	3.53 613	13.66 630	2.98 609	2.92 594	5.75 617	4.13 616	3.85 612	3.75 603	2.84 623	1.11 618	2.71 621	1.41 618	3.26 623	2.50 623

UNDER WATER-64	3.72 611	2.07 614	4.57 606	3.30 624	2.52 620	5.61 618	2.63 621	3.67 614	12.27 626	3.09 611	2.66 589	5.99 620	4.74 618	3.93 613	3.57 601	2.54 620	1.24 620	2.65 619	1.48 619	3.21 622	2.62 624

MADNet++	4.18 612	2.72 624	4.00 600	3.80 626	3.44 625	4.72 615	4.05 624	4.01 616	3.74 612	4.52 620	5.14 622	4.20 608	4.89 619	7.04 624	6.39 615	3.79 625	3.70 628	3.27 626	2.70 626	3.68 625	3.74 628

xyz-stereo	4.31 613	0.17 67	61.72 651	0.35 89	0.16 7	13.86 628	0.38 335	0.61 171	0.69 265	1.05 499	3.09 596	0.77 384	0.88 505	1.24 520	0.46 342	0.13 64	0.10 52	0.16 176	0.12 127	0.13 93	0.11 40

TorneroNet	4.49 614	1.92 612	1.65 573	2.60 617	2.29 615	14.95 629	1.86 613	4.86 623	19.56 641	3.10 612	7.52 627	7.00 623	2.90 607	4.48 615	3.66 602	2.24 616	0.78 605	2.68 620	1.14 613	2.79 619	1.80 617

MANE	4.73 615	0.54 531	0.77 450	0.69 563	0.60 562	10.35 622	1.67 606	8.68 626	12.66 629	6.90 627	9.43 629	11.59 629	10.59 626	8.26 626	8.41 619	0.51 572	0.45 583	0.48 565	1.02 605	0.50 556	0.50 567

SGM-ForestM	4.73 615	0.34 448	1.05 515	0.46 402	0.28 336	10.26 621	3.48 623	4.52 618	5.16 617	8.68 629	7.48 626	18.87 637	10.80 627	11.26 629	10.01 623	0.32 515	0.34 558	0.32 519	0.32 531	0.29 473	0.30 482

LSM	4.83 617	0.83 571	11.23 618	0.76 574	56.73 645	1.10 520	1.18 583	1.35 529	1.70 577	2.13 588	2.34 577	1.34 534	1.19 550	1.52 556	1.23 540	0.34 530	0.50 588	0.39 543	0.47 570	0.51 559	9.82 632

LE_ROB	4.86 618	0.27 379	9.43 615	0.45 377	0.24 201	1.61 566	0.96 570	2.05 591	17.75 637	16.36 639	4.84 619	5.17 615	19.48 639	2.05 580	15.49 629	0.17 271	0.15 348	0.16 176	0.16 260	0.20 359	0.19 333

DPSimNet_ROB	5.19 619	2.71 623	18.56 625	2.59 616	2.49 618	4.25 613	10.93 628	3.33 609	3.93 615	5.02 624	4.52 617	5.74 616	10.18 623	5.44 619	8.79 620	2.40 618	2.47 625	2.48 617	2.54 624	2.56 616	2.87 625

FADE	5.30 620	2.54 618	14.53 623	1.04 588	1.00 588	2.09 585	0.92 562	4.03 617	3.02 605	1.77 576	1.60 545	2.74 590	6.71 621	6.31 620	4.51 610	14.64 641	1.73 623	21.24 644	14.41 637	0.63 575	0.65 580

JetRed	5.38 621	6.17 626	12.68 622	2.38 614	2.85 623	12.60 626	11.17 629	4.60 619	3.74 612	3.87 618	3.85 607	4.83 611	4.13 616	6.81 623	12.18 626	2.18 615	2.95 627	2.19 612	1.98 622	3.49 624	3.01 626

tt	6.21 622	0.22 240	5.88 611	3.55 625	2.07 614	11.25 625	19.19 631	11.84 630	5.47 619	2.71 602	2.18 573	4.87 612	6.25 620	3.71 609	7.09 617	8.31 633	11.17 638	4.91 629	5.39 632	5.72 627	2.42 622

coex-ft	6.50 623	1.57 603	87.99 652	0.49 441	0.38 477	1.41 553	1.21 585	1.21 477	7.96 622	12.14 631	2.78 591	2.74 590	3.83 612	1.30 535	3.19 598	0.24 449	0.23 486	0.27 483	0.24 473	0.48 550	0.40 532

HanzoNet	6.97 624	2.57 620	4.66 607	3.29 623	2.96 624	3.75 611	2.35 617	5.08 624	7.11 621	14.46 638	13.06 631	17.69 635	22.95 641	13.72 631	6.61 616	4.36 626	1.96 624	3.14 625	2.59 625	3.88 626	3.19 627

TCMNet-wrong-test	9.08 625	10.58 630	9.58 616	19.64 632	17.64 631	12.69 627	8.93 627	13.77 634	2.58 599	4.67 621	5.19 623	14.57 631	11.02 628	7.21 625	9.81 622	5.58 632	0.89 610	3.76 627	3.10 627	10.41 632	10.02 633

EDNetEfficientorigin	9.96 626	1.17 590	175.17 653	0.49 441	0.37 470	1.13 529	0.74 537	1.27 503	2.70 601	3.16 613	2.49 581	2.28 582	2.15 594	1.88 575	2.27 585	0.21 389	0.19 448	0.25 455	0.20 400	0.54 564	0.53 575

ASD4	10.37 627	9.12 629	17.90 624	7.49 628	10.02 626	16.90 630	28.93 635	11.05 629	8.53 623	7.42 628	7.41 625	8.91 625	10.32 624	11.44 630	20.38 633	4.52 627	4.58 629	5.68 633	5.04 630	5.72 627	6.02 630

DGTPSM_ROB	12.12 628	8.03 627	21.12 627	8.97 629	16.81 629	10.68 623	30.77 636	9.14 627	15.23 632	6.55 625	15.49 638	9.02 626	15.13 631	9.26 627	21.71 635	4.58 628	8.60 631	5.07 630	9.26 633	5.88 629	11.06 634

DPSMNet_ROB	12.13 629	8.03 627	21.13 628	9.02 630	16.82 630	10.68 623	30.78 637	9.15 628	15.24 633	6.56 626	15.50 639	9.02 626	15.13 631	9.28 628	21.71 635	4.59 629	8.60 631	5.08 631	9.26 633	5.89 630	11.06 634

USTest	12.98 630	14.10 631	19.89 626	16.19 631	14.95 628	20.69 632	31.85 638	16.52 635	10.99 624	8.83 630	9.55 630	13.88 630	10.36 625	16.06 632	21.35 634	3.19 624	4.82 630	5.08 631	5.36 631	8.77 631	7.20 631

BEATNet-Init1	15.65 631	1.62 606	54.26 650	0.75 573	0.56 553	37.03 642	13.39 630	13.20 631	14.59 631	29.41 648	29.29 648	47.69 651	21.87 640	26.91 641	19.58 631	0.43 559	0.39 570	0.47 560	0.47 570	0.52 562	0.52 573

DPSM_ROB	17.80 632	18.60 633	24.24 634	20.89 634	19.49 632	25.83 635	36.10 640	21.62 641	16.41 635	13.46 633	14.26 636	19.11 638	16.15 634	20.74 634	25.59 638	9.37 635	9.23 634	9.47 635	9.81 635	13.47 633	12.09 637

DPSM	17.80 632	18.60 633	24.24 634	20.89 634	19.49 632	25.83 635	36.10 640	21.62 641	16.41 635	13.46 633	14.26 636	19.11 638	16.15 634	20.74 634	25.59 638	9.37 635	9.23 634	9.47 635	9.81 635	13.47 633	12.09 637

DLNR-FE	20.09 634	36.45 641	38.39 638	170.32 653	60.71 646	0.23 31	0.20 31	13.60 633	0.40 129	0.45 177	0.66 229	0.42 178	0.21 56	0.64 288	0.32 206	5.49 630	0.10 52	0.15 148	0.11 94	72.83 651	0.13 130

DLNR_Zeroshot_test	20.12 635	36.36 640	38.38 637	170.13 652	62.28 647	0.22 20	0.20 31	13.43 632	0.40 129	0.45 177	0.66 229	0.42 178	0.21 56	0.64 288	0.32 206	5.57 631	0.10 52	0.15 148	0.11 94	72.31 650	0.13 130

LRCNet_RVC	21.27 636	31.14 639	21.46 629	28.97 637	23.77 635	3.11 605	0.62 504	20.94 639	1.64 574	25.57 640	28.13 642	21.96 640	14.74 630	21.99 640	16.44 630	29.16 649	14.92 639	33.57 645	31.28 645	29.67 646	26.33 645

HaxPig	31.93 637	37.19 642	34.22 636	24.41 636	24.94 636	18.53 631	20.18 632	21.15 640	28.84 643	35.74 649	38.86 649	26.18 641	28.75 643	33.85 642	34.15 643	35.89 650	38.80 650	37.79 646	40.52 648	39.33 647	39.33 650

Anonymous_1	33.12 638	18.23 632	23.86 630	20.53 633	21.18 634	25.45 634	35.84 639	22.44 643	15.68 634	13.41 632	13.70 635	18.00 636	15.15 633	20.31 633	24.47 637	14.56 640	8.84 633	66.24 649	117.79 651	155.41 654	11.40 636

RAFT-FEzeroshot	35.76 639	37.39 644	48.55 644	42.39 644	39.44 643	51.96 645	72.92 648	43.38 648	32.90 646	26.87 642	28.06 640	38.42 645	32.28 644	41.59 649	51.51 650	18.73 645	18.58 642	19.11 638	19.75 639	27.12 639	24.33 641

RAFT-FE	35.76 639	37.39 644	48.55 644	42.39 644	39.44 643	51.96 645	72.92 648	43.38 648	32.90 646	26.87 642	28.06 640	38.42 645	32.28 644	41.59 649	51.51 650	18.73 645	18.58 642	19.11 638	19.75 639	27.12 639	24.33 641

CasAABBNet	35.77 641	37.38 643	48.59 646	42.20 641	39.23 639	51.95 643	72.92 648	43.36 647	33.03 649	26.93 645	28.31 643	38.43 647	32.32 646	41.58 647	51.50 649	18.71 642	18.58 642	19.11 638	19.75 639	27.11 638	24.33 641

Hybrid-DGEV	35.79 642	37.44 647	48.86 649	42.22 642	39.24 640	52.03 648	72.89 647	43.41 650	32.74 644	26.76 641	28.72 645	38.35 644	32.61 647	41.58 647	51.39 646	18.72 644	18.56 641	19.14 641	19.80 643	27.10 637	24.25 639

FlowAnything	35.84 643	37.49 648	48.69 647	42.17 640	39.26 641	51.95 643	72.95 651	43.35 646	33.23 650	26.92 644	28.67 644	38.55 649	32.78 649	41.53 646	51.47 648	18.71 642	18.59 645	19.17 643	19.88 644	27.07 636	24.26 640

Selective-RAFT-Error	35.87 644	37.42 646	48.73 648	42.24 643	39.28 642	52.00 647	72.87 646	43.41 650	32.95 648	26.97 646	28.72 645	38.71 650	33.15 650	41.59 649	51.42 647	18.77 647	18.60 646	19.14 641	19.78 642	27.19 641	24.42 644

xxxxx1	36.77 645	19.69 635	24.00 631	62.46 647	66.77 648	27.30 638	39.89 642	20.40 636	18.80 638	14.18 635	13.11 632	17.29 632	17.30 636	21.62 637	27.81 640	13.61 637	18.98 647	111.36 652	133.25 652	28.84 643	38.64 647

tt_ll	36.77 645	19.69 635	24.00 631	62.46 647	66.77 648	27.30 638	39.89 642	20.40 636	18.80 638	14.18 635	13.11 632	17.29 632	17.30 636	21.62 637	27.81 640	13.61 637	18.98 647	111.36 652	133.25 652	28.84 643	38.64 647

ff	36.77 645	19.69 635	24.00 631	62.46 647	66.77 648	27.30 638	39.89 642	20.40 636	18.80 638	14.18 635	13.11 632	17.29 632	17.30 636	21.62 637	27.81 640	13.61 637	18.98 647	111.36 652	133.25 652	28.84 643	38.64 647

MEDIAN_ROB	37.35 648	40.72 651	40.37 640	32.26 638	31.80 637	27.29 637	25.02 633	29.47 644	33.43 651	41.99 653	41.60 651	33.48 642	34.37 651	39.66 645	36.94 644	43.49 652	43.96 652	44.07 648	43.35 650	41.32 649	42.43 652

AVERAGE_ROB	37.53 649	40.05 650	40.01 639	34.74 639	33.76 638	28.46 641	25.14 634	32.31 645	34.08 652	41.20 652	40.52 650	34.51 643	34.78 652	39.11 644	37.48 645	42.68 651	43.32 651	43.80 647	42.99 649	40.42 648	41.31 651

LSM0	38.96 650	37.52 649	48.37 643	43.79 646	91.31 651	52.31 649	72.38 645	43.71 652	32.75 645	27.16 647	28.73 647	38.51 648	32.63 648	41.75 652	51.59 652	18.85 648	18.43 640	19.09 637	19.60 638	27.21 642	33.44 646

PML	40.49 651	30.31 638	12.46 621	7.19 627	14.30 627	91.44 653	212.44 655	7.73 625	23.24 642	74.44 654	185.05 655	49.81 652	25.78 642	21.34 636	12.84 627	8.71 634	2.93 626	8.43 634	3.24 628	13.77 635	4.45 629

RSGM-EC	74.49 652	61.53 652	40.38 641	97.66 650	92.09 652	73.48 651	113.87 652	59.44 653	38.62 653	39.84 650	49.02 652	90.35 653	61.68 653	138.81 653	126.03 653	92.92 653	53.83 653	94.52 650	37.88 646	81.03 652	46.84 653

acva	74.49 652	61.53 652	40.38 641	97.66 650	92.09 652	73.48 651	113.87 652	59.44 653	38.62 653	39.84 650	49.02 652	90.35 653	61.68 653	138.81 653	126.03 653	92.92 653	53.83 653	94.52 650	37.88 646	81.03 652	46.84 653

test_example2	176.82 654	204.75 654	198.54 654	188.58 654	191.23 654	151.28 654	169.77 654	97.63 655	125.81 655	179.94 655	183.74 654	158.20 655	139.14 655	192.16 655	198.12 655	203.48 655	236.37 655	163.71 655	173.22 655	217.79 655	162.95 655

ccccc	428.22 655	430.66 655	522.50 655	506.24 655	500.20 655	349.93 655	338.04 656	384.19 656	297.84 656	330.97 656	382.26 656	370.48 656	442.91 656	498.75 656	555.79 656	557.84 656	430.47 656	334.14 656	290.91 656	547.74 656	492.55 656

GS-Stereo							0.29 169	0.50 109	0.29 43	0.30 79	0.29 68	0.23 47	0.20 45	0.33 28	0.22 31	0.16 225	0.09 18	0.13 67	0.10 55	0.14 139	0.13 130

Low-res two-view benchmark