Low-res two-view results

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

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

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

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

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

castereo	1.02 50	0.69 193	1.26 1	0.46 112	0.19 75	1.89 115	0.76 302	5.61 169	2.37 69	0.78 96	2.65 135	0.32 88	0.40 83	1.25 29	1.00 144	0.01 171	0.32 319	0.00 1	0.24 417	0.03 81	0.22 147

S2M2_XL	0.26 1	0.50 115	1.34 2	0.11 26	0.13 42	0.11 1	0.00 1	0.62 1	0.29 1	0.21 3	0.74 50	0.07 14	0.18 28	0.61 2	0.33 3	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 6
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.76 16	0.36 33	1.37 3	0.43 104	0.14 48	1.25 33	0.29 165	2.25 10	0.84 3	0.61 74	0.51 37	0.09 30	0.11 17	6.65 241	0.19 1	0.01 171	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.02 47	0.07 43

AnonymousM	2.96 270	7.19 527	1.41 4	0.92 190	0.06 11	2.37 159	0.52 227	6.05 202	3.83 155	4.97 217	2.37 124	1.91 177	1.00 162	2.23 85	1.06 154	0.01 171	0.57 352	17.64 553	4.90 552	0.02 47	0.27 172

Monster-pub-mixall	0.90 40	0.46 85	1.43 5	0.04 1	0.13 42	1.29 48	0.02 20	3.04 19	1.07 28	0.99 115	0.51 37	0.08 20	0.09 10	6.37 227	0.67 74	0.01 171	1.06 465	0.00 1	0.16 360	0.02 47	0.54 258

IGEV-RUCA	0.88 38	0.27 6	1.43 5	0.59 130	0.33 131	2.12 139	0.49 222	3.65 32	1.79 57	1.04 117	0.16 15	0.24 70	0.55 117	2.95 111	0.57 44	0.12 421	0.21 300	0.20 500	0.25 421	0.22 356	0.33 194

1w_stereo	0.79 23	0.26 4	1.52 7	0.13 34	0.50 184	1.20 16	0.08 71	3.86 61	1.02 13	0.64 77	2.52 129	0.05 3	1.54 219	1.08 19	0.44 9	0.00 1	0.61 359	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.42 229

LGtest1	0.53 3	0.42 60	1.55 8	0.14 37	0.30 120	1.00 10	0.01 4	2.47 12	1.19 37	0.65 78	0.12 12	0.08 20	0.10 14	1.30 34	0.47 15	0.01 171	0.45 341	0.00 1	0.00 1	0.03 81	0.20 134

GLC_STEREO	0.87 36	0.39 46	1.55 8	0.72 156	0.01 1	1.98 123	0.55 235	3.52 27	3.54 132	0.96 110	1.63 91	0.19 51	0.41 86	1.29 33	0.58 46	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.05 132	0.08 47

S2M2_L	0.53 3	0.50 115	1.58 10	0.53 125	0.18 71	1.13 12	0.01 4	1.47 5	2.18 67	0.18 1	0.87 60	0.13 43	0.20 32	0.87 7	0.51 28	0.01 171	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.20 338	0.01 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.48 2	0.38 40	1.70 11	0.82 175	1.00 292	0.42 3	0.06 55	0.63 2	1.44 44	0.38 19	0.04 3	0.11 41	0.37 74	0.93 10	0.39 5	0.03 323	0.86 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 56

AIO-Stereo	1.30 81	0.45 79	1.73 12	0.67 150	0.77 251	2.33 155	0.60 251	5.99 201	3.27 109	0.45 34	3.46 158	0.41 99	0.28 49	1.53 47	0.71 86	0.04 353	0.79 388	0.00 1	0.67 506	0.10 214	1.67 436

LG-Stereo_L1	0.82 29	0.46 85	1.74 13	0.28 71	0.34 136	1.36 57	0.19 136	2.56 14	0.91 5	0.32 11	0.03 1	0.07 14	0.06 4	6.62 237	0.54 37	0.01 171	0.63 363	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.21 140

RSM	1.43 96	0.40 53	1.79 14	0.74 165	0.54 204	2.45 167	0.49 222	4.13 78	3.29 112	0.65 78	2.53 130	2.15 185	0.30 55	6.97 264	0.85 109	0.01 171	0.12 268	0.00 1	0.25 421	0.11 230	0.72 321

MLG-Stereo_test1	0.85 35	0.34 28	1.80 15	0.10 20	1.66 382	1.22 20	0.01 4	4.24 83	1.68 50	0.19 2	0.08 6	0.09 30	0.11 17	4.16 148	0.46 12	0.01 171	0.70 377	0.00 1	0.01 243	0.01 19	0.17 113

DEFOM-Stereo_RVC	1.09 58	2.27 453	1.82 16	1.16 210	0.34 136	0.56 5	0.05 42	2.94 17	1.46 45	0.40 23	0.94 66	0.22 62	2.27 253	6.26 223	0.63 65	0.00 1	0.08 246	0.00 1	0.17 371	0.04 111	0.16 103

SMoEStereo_RVC	1.13 65	0.92 262	1.82 16	0.80 172	0.09 22	2.07 133	0.16 122	3.61 31	2.17 66	0.38 19	1.37 84	0.19 51	0.29 52	7.04 268	1.02 150	0.00 1	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.19 329	0.51 250

CES	1.72 131	0.40 53	1.82 16	0.65 144	7.83 537	2.62 185	0.13 103	5.35 151	2.68 76	0.36 14	1.30 81	0.33 90	0.32 65	1.92 66	0.72 87	0.01 171	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.56 469	7.35 544

LG-G_1	0.83 32	0.41 56	1.83 19	0.35 88	0.33 131	1.82 111	0.02 20	4.37 96	1.10 31	0.60 72	0.08 6	0.09 30	0.08 7	3.50 123	0.55 38	0.03 323	0.59 354	0.00 1	0.00 1	0.03 81	0.77 330

LG-G	0.83 32	0.41 56	1.83 19	0.35 88	0.33 131	1.82 111	0.02 20	4.37 96	1.10 31	0.60 72	0.08 6	0.09 30	0.08 7	3.50 123	0.55 38	0.03 323	0.59 354	0.00 1	0.00 1	0.03 81	0.77 330

dual_stereo	0.95 46	0.39 46	1.83 19	0.37 92	1.11 313	0.84 8	0.03 30	4.34 95	1.83 58	0.30 9	0.08 6	0.21 56	0.12 20	3.16 116	0.98 139	0.00 1	1.34 515	0.00 1	0.20 394	0.00 1	1.83 467

RSM++	1.24 75	0.45 79	1.84 22	1.61 268	0.51 193	2.73 202	0.29 165	2.99 18	3.22 107	0.69 82	2.06 112	0.52 116	0.28 49	5.62 197	0.86 111	0.01 171	0.03 195	0.00 1	0.17 371	0.16 302	0.85 341

IGEV	0.66 7	0.29 19	1.87 23	0.11 26	1.84 397	1.35 54	0.37 186	2.56 14	1.12 35	0.44 33	0.12 12	0.07 14	0.09 10	1.07 18	0.58 46	0.05 370	0.62 362	0.00 1	0.19 382	0.01 19	0.39 212

FSD	0.83 32	0.39 46	1.90 24	0.69 152	0.96 287	0.57 7	0.06 55	3.77 45	1.37 42	0.28 7	0.26 26	1.64 166	0.13 23	1.06 16	0.59 52	0.02 278	1.12 477	0.00 1	0.00 1	0.01 19	1.78 458

WCG-NET	1.42 94	0.84 232	1.90 24	0.61 137	0.10 25	2.10 134	1.05 360	3.33 26	7.10 325	2.86 159	3.53 167	0.75 131	0.93 157	1.28 31	0.72 87	0.00 1	0.97 432	0.00 1	0.00 1	0.16 302	0.22 147

MLG-Stereo	0.91 42	0.34 28	1.91 26	0.16 38	0.41 167	1.23 24	0.00 1	4.57 105	1.74 53	0.41 25	0.08 6	0.09 30	0.10 14	5.68 201	0.45 11	0.02 278	0.77 387	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.16 103

DEFOM-Stereo	0.78 21	0.56 148	1.98 27	0.21 52	0.12 36	1.93 119	0.44 202	0.99 3	0.93 8	0.70 83	0.51 37	0.15 44	0.09 10	6.39 228	0.40 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 47	0.14 81

tt45	1.25 76	0.90 257	1.98 27	0.59 130	0.25 110	3.47 284	0.14 113	4.07 74	1.97 61	0.45 34	2.17 116	0.29 80	0.27 47	7.02 266	0.95 134	0.00 1	0.04 212	0.00 1	0.00 1	0.22 356	0.24 163

LG-Stereo_L2	0.78 21	0.47 93	1.99 29	0.29 73	0.36 147	1.28 46	0.18 131	3.82 54	0.91 5	0.32 11	0.03 1	0.07 14	0.07 5	4.41 157	0.55 38	0.01 171	0.59 354	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.25 166

MLG-Stereo_test2	0.82 29	0.40 53	1.99 29	0.39 96	1.07 302	1.43 66	0.02 20	4.01 72	1.75 54	0.37 15	0.07 4	0.15 44	0.10 14	2.62 101	0.57 44	0.32 479	0.65 367	0.00 1	0.00 1	0.02 47	0.42 229

knoymous	1.50 109	0.28 12	1.99 29	0.33 82	0.48 177	1.58 80	0.11 90	5.71 175	2.81 81	4.85 213	1.75 98	4.58 284	0.46 108	3.66 131	1.30 190	0.01 171	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.02 47	0.09 51

WCG-NET（raft）	1.70 126	0.97 284	2.01 32	0.40 99	0.17 65	2.10 134	0.97 348	3.05 20	6.47 291	2.89 161	3.17 151	4.31 275	1.03 166	3.85 136	0.60 56	0.00 1	1.32 509	0.00 1	0.01 243	0.18 322	0.41 224

IGEV-Stereo++	1.03 52	0.32 24	2.03 33	0.25 64	1.94 408	1.94 120	0.01 4	3.57 29	2.52 73	0.70 83	1.80 105	0.10 39	1.14 175	1.34 39	0.55 38	0.01 171	0.75 383	0.00 1	0.00 1	0.04 111	1.57 422

MLG-Stereo_test3	0.63 6	0.42 60	2.06 34	0.38 95	0.40 162	1.36 57	0.01 4	4.13 78	0.95 9	0.48 45	0.13 14	0.06 5	0.07 5	0.89 8	0.37 4	0.02 278	0.61 359	0.00 1	0.00 1	0.02 47	0.18 118

mms	1.31 83	0.88 253	2.06 34	0.25 64	0.79 253	1.50 72	0.08 71	3.29 25	2.51 72	0.53 52	3.09 149	0.34 94	0.26 43	7.11 274	0.59 52	0.00 1	0.43 337	0.00 1	0.00 1	0.21 349	2.32 506

3.25w_new	0.68 8	0.36 33	2.09 36	0.05 2	0.19 75	1.26 37	0.01 4	4.00 70	1.10 31	0.46 40	0.26 26	0.08 20	0.41 86	0.93 10	0.51 28	0.00 1	0.94 418	0.00 1	0.22 408	0.01 19	0.75 327

3.25w	0.68 8	0.36 33	2.09 36	0.05 2	0.19 75	1.26 37	0.01 4	4.00 70	1.10 31	0.46 40	0.26 26	0.08 20	0.41 86	0.93 10	0.51 28	0.00 1	0.94 418	0.00 1	0.22 408	0.01 19	0.75 327

RAFT-Stereo-weight	1.91 142	0.41 56	2.09 36	1.17 212	0.63 221	3.20 258	0.74 297	5.78 180	6.80 311	5.25 229	3.47 159	2.80 202	0.36 72	3.16 116	1.09 161	0.02 278	0.53 349	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.66 304

CASnet	1.09 58	0.47 93	2.09 36	0.79 169	0.08 17	2.10 134	0.14 113	3.83 57	4.26 181	3.84 189	1.56 87	0.32 88	0.30 55	1.13 20	0.77 96	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 111	0.03 14
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
111111	1.21 72	0.28 12	2.10 40	0.22 55	1.45 367	1.42 64	0.05 42	5.30 142	2.01 62	0.55 59	3.02 147	0.09 30	0.20 32	4.87 171	0.58 46	0.00 1	0.75 383	0.00 1	0.00 1	0.10 214	1.09 377

3.75w	0.82 29	0.25 2	2.13 41	0.07 6	1.27 343	1.26 37	0.02 20	3.85 59	1.05 19	0.51 46	0.39 34	0.08 20	0.40 83	3.31 119	0.47 15	0.07 391	0.94 418	0.00 1	0.08 314	0.00 1	0.29 181

Selective-IGEV	1.56 117	0.34 28	2.13 41	0.77 168	0.76 250	2.36 158	0.52 227	6.80 244	3.08 100	0.53 52	3.34 155	0.26 73	0.31 58	7.24 281	0.73 89	0.01 171	0.80 393	0.00 1	0.14 355	0.08 176	1.01 363

4.25_new	0.76 16	0.28 12	2.16 43	0.08 12	0.91 275	1.24 26	0.05 42	3.81 51	1.03 14	0.45 34	0.91 62	0.06 5	0.42 90	1.33 35	0.49 20	0.22 456	0.98 439	0.00 1	0.25 421	0.00 1	0.57 265

4.5w_new	0.76 16	0.28 12	2.16 43	0.08 12	0.91 275	1.24 26	0.05 42	3.81 51	1.03 14	0.45 34	0.91 62	0.06 5	0.42 90	1.33 35	0.49 20	0.22 456	0.98 439	0.00 1	0.25 421	0.00 1	0.57 265

4.25w-stereo	0.76 16	0.28 12	2.16 43	0.08 12	0.91 275	1.24 26	0.05 42	3.81 51	1.03 14	0.45 34	0.91 62	0.06 5	0.42 90	1.33 35	0.49 20	0.22 456	0.98 439	0.00 1	0.25 421	0.00 1	0.57 265

PSM-AAD	3.43 315	0.31 22	2.16 43	0.80 172	0.57 210	2.53 176	5.97 487	5.53 160	3.98 168	11.00 465	11.90 400	2.93 205	9.36 483	8.03 337	1.00 144	0.01 171	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.06 144	2.39 508

CREStereo	1.09 58	0.51 119	2.16 43	0.11 26	0.24 106	1.67 89	0.03 30	4.24 83	6.91 318	0.80 100	1.73 97	0.44 106	0.64 129	1.58 52	0.61 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.02 6
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
trnet	1.09 58	0.47 93	2.19 48	0.12 31	0.21 94	1.70 94	0.02 20	4.28 89	6.97 321	0.78 96	1.77 101	0.48 110	0.67 132	1.50 44	0.58 46	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.03 14

2.5w	0.94 44	0.33 25	2.20 49	0.09 17	0.35 140	1.27 43	0.09 76	3.86 61	1.05 19	0.54 54	0.73 48	0.04 1	0.55 117	4.75 169	0.59 52	0.00 1	1.04 461	0.00 1	0.29 454	0.00 1	0.96 358

2w_stereo	0.75 15	0.30 21	2.22 50	0.07 6	0.12 36	1.23 24	0.05 42	4.03 73	1.00 11	0.98 112	0.86 58	0.09 30	1.21 191	1.06 16	0.62 62	0.00 1	0.69 374	0.00 1	0.16 360	0.00 1	0.27 172

999	1.42 94	0.85 235	2.23 51	1.37 238	0.35 140	3.01 243	0.64 265	3.91 63	2.83 82	0.38 19	3.35 156	0.19 51	0.25 41	7.37 290	1.12 162	0.01 171	0.04 212	0.00 1	0.00 1	0.22 356	0.21 140

3.5w_stereo	0.87 36	0.35 31	2.24 52	0.05 2	0.17 65	1.25 33	0.04 34	4.15 80	1.08 29	0.37 15	1.65 93	0.08 20	0.49 109	3.95 138	0.51 28	0.00 1	0.63 363	0.00 1	0.06 309	0.00 1	0.27 172

Monster-pub-eth3d	0.70 10	0.27 6	2.25 53	0.07 6	0.85 266	1.27 43	0.01 4	3.79 48	0.90 4	0.41 25	0.19 20	0.08 20	0.04 1	1.05 14	0.58 46	0.00 1	0.96 426	0.00 1	0.36 477	0.00 1	0.94 353

MonSter	0.72 12	0.27 6	2.25 53	0.07 6	0.85 266	1.27 43	0.01 4	3.79 48	0.91 5	0.41 25	0.18 19	0.08 20	0.04 1	1.33 35	0.58 46	0.00 1	0.96 426	0.00 1	0.36 477	0.00 1	0.94 353

fffft	1.13 65	0.71 204	2.25 53	0.09 17	0.07 14	2.10 134	0.63 262	4.19 81	2.10 63	0.42 30	0.75 51	0.24 70	0.20 32	6.89 255	1.08 157	0.00 1	0.12 268	0.00 1	0.00 1	0.24 373	0.53 255
1: 1. 1
asda	0.76 16	0.28 12	2.30 56	0.07 6	0.61 216	1.28 46	0.09 76	3.82 54	1.03 14	0.54 54	0.43 35	0.07 14	0.71 137	1.25 29	0.46 12	0.22 456	0.99 448	0.00 1	0.25 421	0.01 19	0.71 317

CAS	2.42 214	0.37 39	2.30 56	11.49 545	3.97 493	1.65 88	0.02 20	4.08 75	2.84 83	0.51 46	1.65 93	0.25 72	0.28 49	1.73 56	0.92 125	10.05 552	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.01 19	6.26 541

2.75w_new	0.80 25	0.35 31	2.31 58	0.10 20	0.23 104	1.26 37	0.09 76	3.82 54	1.05 19	0.54 54	0.23 22	0.08 20	0.86 153	2.50 99	0.64 69	0.00 1	0.97 432	0.00 1	0.27 445	0.00 1	0.69 310

monsters	1.12 64	0.45 79	2.32 59	0.54 126	2.80 450	1.38 59	0.01 4	3.74 42	1.00 11	0.46 40	0.63 45	0.06 5	0.13 23	6.08 216	0.88 117	0.15 429	0.96 426	0.00 1	0.31 462	0.00 1	0.55 259

4w-stereo	0.81 26	0.27 6	2.34 60	0.06 5	0.50 184	1.26 37	0.06 55	3.65 32	1.05 19	0.41 25	0.96 67	0.06 5	0.66 131	2.11 77	0.64 69	0.22 456	0.96 426	0.00 1	0.29 454	0.00 1	0.78 334

GIP-stereo	1.03 52	0.79 215	2.35 61	1.91 320	1.40 362	1.47 70	0.05 42	5.06 125	1.85 59	0.30 9	0.43 35	0.57 122	0.37 74	1.14 21	0.75 91	0.07 391	0.50 348	0.00 1	0.00 1	0.06 144	1.57 422

Any-RAFT	2.33 199	0.36 33	2.35 61	1.58 266	0.84 263	4.93 371	0.55 235	9.10 320	5.93 267	4.30 203	4.90 203	5.79 332	2.22 251	2.75 105	0.51 28	0.02 278	0.32 319	0.00 1	0.00 1	0.02 47	0.18 118

2.25w	0.92 43	0.31 22	2.36 63	0.07 6	0.15 56	1.22 20	0.05 42	3.84 58	1.05 19	0.51 46	1.30 81	0.09 30	0.68 133	4.12 146	0.68 75	0.00 1	0.98 439	0.00 1	0.28 448	0.00 1	0.73 322

ours_stereo	1.28 80	0.91 258	2.36 63	0.34 87	0.67 227	1.16 13	0.09 76	3.71 40	2.44 70	0.51 46	3.17 151	0.36 97	0.26 43	6.62 237	0.55 38	0.00 1	0.11 263	0.00 1	0.00 1	0.23 368	2.08 492

FlowAnything_test	0.61 5	0.42 60	2.39 65	0.22 55	0.17 65	1.71 101	0.03 30	1.88 7	1.20 38	1.22 127	0.77 53	0.04 1	0.05 3	0.75 4	0.89 118	0.06 382	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.10 214	0.33 194

CAS++	1.27 78	0.68 189	2.40 66	0.25 64	0.30 120	1.80 108	0.61 255	8.46 301	3.61 138	1.80 140	2.42 126	0.18 49	0.21 37	2.12 78	0.49 20	0.01 171	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.02 47	0.06 38
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
asd	0.71 11	0.25 2	2.43 67	0.09 17	0.80 256	1.25 33	0.06 55	3.22 24	1.03 14	0.59 68	0.65 46	0.07 14	0.55 117	1.01 13	0.46 12	0.20 450	0.81 394	0.00 1	0.08 314	0.01 19	0.67 307

qwe	0.89 39	0.29 19	2.49 68	0.10 20	1.25 339	1.24 26	0.04 34	3.97 67	1.06 26	0.66 80	0.53 41	0.05 3	0.18 28	3.58 125	0.50 26	0.07 391	0.94 418	0.00 1	0.27 445	0.01 19	0.57 265

IGEV-Stereo+	1.89 137	0.55 137	2.49 68	0.48 116	3.25 464	2.06 131	0.07 63	1.92 8	1.52 46	0.77 90	0.08 6	0.22 62	0.44 104	7.11 274	0.68 75	0.04 353	0.66 368	0.00 1	0.33 468	5.08 534	10.13 555

testlalala2	2.34 200	0.64 176	2.49 68	9.58 538	6.50 527	3.57 293	0.18 131	5.34 146	3.20 105	3.87 191	4.57 196	3.12 214	0.52 113	1.49 43	0.44 9	0.00 1	0.31 318	0.00 1	0.43 490	0.12 249	0.40 214

MSKI-zero shot	2.23 188	0.49 109	2.49 68	1.60 267	0.81 259	2.69 196	0.29 165	6.82 245	2.50 71	4.37 205	7.61 295	3.65 244	0.26 43	8.62 382	0.63 65	0.01 171	1.09 471	0.00 1	0.25 421	0.03 81	0.46 239

4.5_new	0.74 13	0.27 6	2.52 72	0.10 20	0.34 136	1.24 26	0.07 63	3.67 36	1.05 19	0.58 64	0.80 55	0.06 5	0.19 30	1.18 23	0.61 60	0.17 439	0.99 448	0.00 1	0.19 382	0.01 19	0.64 291

4.5w-stereo	0.74 13	0.27 6	2.52 72	0.10 20	0.34 136	1.24 26	0.07 63	3.67 36	1.05 19	0.58 64	0.80 55	0.06 5	0.19 30	1.18 23	0.60 56	0.17 439	0.99 448	0.00 1	0.19 382	0.01 19	0.64 291

3w_stereo	0.79 23	0.33 25	2.53 74	0.08 12	0.14 48	1.26 37	0.03 30	3.97 67	1.06 26	0.62 75	0.58 43	0.09 30	1.02 165	1.54 48	0.64 69	0.00 1	1.00 455	0.00 1	0.23 414	0.01 19	0.65 294

LoS	1.03 52	0.43 65	2.53 74	0.64 140	0.14 48	2.42 163	0.26 160	5.64 171	2.93 86	1.08 120	0.24 24	0.49 111	0.45 106	2.31 91	0.83 108	0.02 278	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.06 144	0.03 14
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
KYRaft	3.68 332	0.43 65	2.53 74	0.89 185	0.49 180	2.28 152	3.89 454	5.30 142	3.82 154	8.99 407	19.28 483	6.54 350	4.96 384	7.92 330	0.96 137	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.01 243	0.06 144	5.17 535

LCNet	2.94 266	0.55 137	2.57 77	1.03 201	0.59 214	2.05 129	1.55 392	5.51 158	4.19 177	6.08 261	10.58 374	4.54 281	6.63 431	7.59 314	0.90 121	0.01 171	0.00 1	0.01 390	0.76 510	0.31 415	3.43 523

rvit_stereo_0081	1.03 52	0.55 137	2.58 78	0.64 140	0.13 42	1.35 54	0.12 94	3.74 42	5.28 233	0.55 59	0.32 31	0.55 119	0.12 20	4.08 143	0.53 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 47	0.05 29

rvit_stereo_0082	1.03 52	0.55 137	2.58 78	0.64 140	0.13 42	1.35 54	0.12 94	3.74 42	5.28 233	0.55 59	0.32 31	0.55 119	0.12 20	4.08 143	0.53 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 47	0.05 29

Pointernet	1.04 57	0.44 74	2.58 78	0.32 76	0.52 197	1.78 106	0.07 63	5.69 173	2.76 79	0.27 6	2.28 122	0.80 133	0.44 104	1.37 40	0.49 20	0.00 1	0.36 329	0.00 1	0.25 421	0.02 47	0.32 193

MM-Stereo_test3	2.10 168	0.94 273	2.59 81	1.66 277	3.95 492	2.42 163	0.78 305	6.58 232	7.29 336	1.94 144	4.90 203	1.23 148	0.65 130	3.77 133	1.38 200	0.00 1	0.83 395	0.00 1	0.00 1	0.38 436	0.77 330

MyStereo07	1.64 122	1.15 318	2.61 82	1.28 226	1.49 370	2.63 187	0.45 203	6.45 228	2.94 87	1.10 121	1.61 89	0.29 80	0.60 127	7.45 301	0.80 97	0.01 171	1.27 507	0.00 1	0.25 421	0.11 230	0.42 229

AEACV	1.27 78	0.38 40	2.61 82	1.75 296	1.21 332	2.44 166	0.85 329	4.79 113	1.67 48	0.71 87	0.26 26	0.29 80	2.00 240	2.30 89	0.66 73	0.01 171	0.95 423	0.00 1	0.42 488	0.12 249	2.07 491

Prome-Stereo	3.73 338	0.39 46	2.62 84	1.05 202	0.52 197	2.06 131	4.58 469	4.88 119	3.95 165	9.34 421	20.39 488	4.03 257	7.02 441	7.86 326	1.31 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 163	4.52 534

GrayStereo	3.86 350	0.33 25	2.63 85	1.66 277	0.62 219	3.09 248	7.92 516	6.43 227	3.88 160	10.61 451	16.51 456	5.75 330	8.40 467	6.75 247	1.58 212	0.01 171	0.00 1	0.01 390	0.62 503	0.04 111	0.38 210

iRaftStereo_RVC	1.88 136	1.22 337	2.63 85	0.95 194	0.06 11	2.96 238	0.05 42	6.08 206	3.99 169	3.92 193	4.88 201	2.53 194	0.62 128	3.62 129	1.19 176	0.00 1	1.19 500	0.00 1	0.00 1	0.37 432	1.29 400

MM-Stereo_test1	1.90 141	0.63 173	2.65 87	1.43 249	0.56 209	2.37 159	0.54 231	5.36 153	5.81 263	4.00 195	1.78 102	0.42 103	0.83 151	7.32 288	1.28 188	0.00 1	1.03 460	0.00 1	0.00 1	0.35 426	1.64 428

IGEV++	1.58 118	0.81 222	2.66 88	1.35 232	0.99 290	2.47 171	0.98 351	7.35 271	3.70 145	0.82 102	2.24 120	0.44 106	1.18 185	2.08 76	1.15 167	0.03 323	1.18 499	0.00 1	0.05 302	0.17 311	2.00 488

LoS_RVC	1.47 105	1.75 414	2.66 88	0.52 123	3.89 488	1.67 89	0.04 34	2.66 16	2.61 75	0.55 59	2.63 133	0.31 84	1.68 226	1.99 70	0.81 102	0.01 171	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.03 81	5.54 536

MM-Stereo_test2	1.30 81	0.52 124	2.67 90	1.71 288	0.29 118	1.79 107	0.51 225	5.28 140	3.84 157	0.95 108	0.93 65	0.51 115	0.36 72	2.29 88	1.12 162	0.00 1	0.95 423	0.00 1	0.07 311	0.32 420	1.97 484

testlalala	1.80 132	0.49 109	2.67 90	1.24 220	0.46 174	3.91 324	0.87 337	6.62 235	2.96 89	6.78 303	3.83 175	1.74 169	0.40 83	1.57 51	0.76 92	0.01 171	1.16 495	0.00 1	0.38 481	0.01 19	0.17 113

IGEV-Stereo	1.51 110	0.81 222	2.69 92	0.60 134	0.69 231	2.77 210	0.79 306	4.88 119	2.99 96	0.82 102	1.25 74	0.31 84	0.42 90	7.43 293	0.85 109	0.00 1	0.83 395	0.00 1	0.17 371	0.12 249	1.85 470
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
xyz-stereo-finetune2	1.98 149	0.96 279	2.70 93	0.13 34	0.05 5	6.33 401	0.17 126	4.38 98	2.56 74	0.98 112	6.40 261	0.50 114	3.37 307	7.09 271	3.77 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 111	0.11 65

anonymousdsp	1.51 110	0.81 222	2.70 93	0.60 134	0.69 231	2.76 209	0.79 306	4.86 115	3.00 97	0.82 102	1.25 74	0.31 84	0.42 90	7.44 294	0.81 102	0.00 1	0.83 395	0.00 1	0.17 371	0.12 249	1.85 470

Former-RAFT_DAM_RVC	1.39 92	0.74 210	2.72 95	0.73 159	1.26 342	2.42 163	0.02 20	3.78 46	8.16 367	1.81 143	2.94 145	0.28 78	0.32 65	1.51 46	0.76 92	0.04 353	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.08 176	0.19 128

tg	2.18 178	1.13 316	2.74 96	0.84 178	0.13 42	4.33 352	0.05 42	6.21 214	4.90 222	4.06 196	5.30 222	2.55 195	0.92 155	7.28 284	0.99 141	0.00 1	0.60 357	0.00 1	0.00 1	0.37 432	1.12 381

monsterstereo	1.18 71	0.50 115	2.75 97	0.50 120	2.62 442	1.22 20	0.01 4	3.73 41	0.95 9	0.59 68	1.62 90	0.06 5	0.09 10	6.02 210	0.96 137	0.01 171	1.10 475	0.00 1	0.34 472	0.01 19	0.56 263

raftrobust	2.16 175	1.31 349	2.76 98	2.38 403	3.33 468	2.72 201	0.51 225	5.34 146	4.64 205	6.13 263	3.98 178	1.63 165	2.51 265	3.02 114	1.64 226	0.00 1	0.76 386	0.00 1	0.02 265	0.14 282	0.27 172

PMTNet	1.48 106	0.43 65	2.77 99	0.31 75	0.17 65	2.94 236	0.33 178	3.66 34	5.27 232	1.11 122	1.28 78	0.28 78	0.92 155	4.32 155	0.90 121	4.89 538	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 81	0.05 29

GGEV	1.66 125	0.45 79	2.78 100	1.35 232	1.21 332	6.75 410	0.62 259	6.22 217	3.08 100	0.96 110	2.77 137	0.42 103	1.29 196	1.55 49	0.41 7	0.01 171	1.13 481	0.00 1	0.00 1	0.03 81	2.14 496

castereo++	1.38 90	0.97 284	2.82 101	0.59 130	0.52 197	4.45 355	0.97 348	5.22 139	1.87 60	0.41 25	2.28 122	1.87 175	0.15 25	4.14 147	0.42 8	0.00 1	0.41 335	0.00 1	0.30 458	0.05 132	0.22 147

UniTT-Stereo	0.94 44	0.53 127	2.82 101	0.94 192	1.29 350	0.56 5	0.12 94	1.49 6	3.16 103	1.77 139	2.22 119	0.20 55	0.32 65	1.76 62	1.33 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 302	0.02 6

GCAP-Stereo	1.35 87	1.11 310	2.82 101	0.66 148	1.08 309	1.68 91	0.01 4	5.17 136	3.68 143	2.10 145	1.63 91	1.42 153	0.75 141	1.77 64	1.59 215	0.00 1	1.08 469	0.00 1	0.00 1	0.17 311	0.26 169

test_for_model	7.41 470	28.34 560	2.84 104	22.38 558	16.53 559	3.40 274	0.91 343	6.72 242	4.54 199	8.04 367	2.84 140	1.04 142	0.43 101	0.86 6	0.60 56	9.67 550	3.31 552	0.00 1	0.08 314	26.60 565	9.03 547

fffy	1.43 96	0.95 275	2.85 105	1.42 248	0.61 216	2.25 146	0.19 136	4.74 111	1.32 40	0.26 5	2.77 137	0.21 56	0.39 82	6.97 264	0.73 89	0.00 1	0.79 388	0.00 1	0.00 1	0.19 329	2.03 489

FTStereo	4.61 407	0.54 131	2.86 106	0.98 197	0.40 162	2.57 179	8.51 520	5.70 174	3.76 151	10.85 459	29.92 528	5.53 319	7.43 451	7.73 320	1.63 222	0.17 439	0.00 1	0.05 458	0.00 1	0.04 111	3.62 528

DA2	1.63 121	0.48 100	2.87 107	1.25 221	1.17 325	6.01 395	0.58 244	6.36 221	2.96 89	0.58 64	2.91 144	0.61 125	1.16 182	1.76 62	0.47 15	0.01 171	1.09 471	0.00 1	0.00 1	0.02 47	2.21 501

GASTEREO	1.80 132	1.40 369	2.87 107	1.46 252	1.50 374	3.88 323	0.83 322	5.08 126	2.86 84	2.59 153	3.57 169	0.18 49	2.82 282	2.30 89	0.82 107	0.02 278	0.98 439	0.00 1	0.90 515	0.10 214	1.95 481

xyz-stereo-finetune	1.38 90	0.91 258	2.91 109	0.10 20	0.05 5	3.13 252	0.66 270	4.12 77	3.01 98	1.06 119	1.91 108	0.69 127	0.37 74	6.31 224	2.14 272	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 132	0.13 76

EGLCR-Stereo	1.45 100	0.26 4	2.91 109	1.94 325	0.90 272	3.13 252	0.69 281	5.81 183	3.21 106	1.14 124	0.20 21	1.52 162	0.37 74	4.29 154	0.69 81	0.01 171	0.79 388	0.00 1	0.00 1	0.01 19	1.21 389

MGS-Stereo	1.22 73	0.44 74	2.92 111	0.83 176	0.07 14	1.82 111	0.65 269	2.44 11	3.95 165	1.11 122	6.19 248	0.49 111	0.37 74	1.73 56	0.81 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 459	0.01 1

U	2.23 188	0.36 33	2.93 112	0.26 68	8.08 539	11.12 477	0.00 1	3.68 38	1.12 35	0.29 8	0.52 40	0.16 47	0.08 7	0.83 5	0.30 2	0.00 1	0.00 1	9.75 547	5.13 556	0.02 47	0.02 6

TANstereo	1.32 84	0.79 215	2.93 112	0.37 92	0.11 27	1.81 110	0.01 4	3.56 28	4.36 189	4.53 209	4.96 205	0.41 99	0.68 133	1.22 25	0.59 52	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 14

XX-TBD	1.55 116	1.11 310	2.94 114	2.45 413	0.06 11	2.31 154	0.01 4	3.58 30	7.80 355	3.11 169	5.10 208	0.27 75	0.26 43	1.42 42	0.60 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 23

R-Stereo Train	2.60 234	0.46 85	2.94 114	1.10 206	0.18 71	3.61 296	0.60 251	6.88 247	3.50 119	9.13 412	17.23 466	1.77 171	0.77 145	2.03 73	1.65 228	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.21 140

RAFT-Stereo	2.60 234	0.46 85	2.94 114	1.10 206	0.18 71	3.61 296	0.60 251	6.88 247	3.50 119	9.13 412	17.23 466	1.77 171	0.77 145	2.03 73	1.65 228	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.21 140
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GMOStereo	2.08 158	0.85 235	2.95 117	0.23 59	0.73 242	1.50 72	0.86 332	5.08 126	4.78 213	8.42 382	6.99 275	3.36 218	1.14 175	1.73 56	1.21 178	0.00 1	1.32 509	0.00 1	0.00 1	0.28 397	0.23 154

error version	2.08 158	0.85 235	2.95 117	0.23 59	0.73 242	1.50 72	0.86 332	5.08 126	4.78 213	8.42 382	6.99 275	3.36 218	1.14 175	1.73 56	1.21 178	0.00 1	1.32 509	0.00 1	0.00 1	0.28 397	0.23 154

test-v	2.08 158	0.85 235	2.95 117	0.23 59	0.73 242	1.50 72	0.86 332	5.08 126	4.78 213	8.42 382	6.99 275	3.36 218	1.14 175	1.73 56	1.21 178	0.00 1	1.32 509	0.00 1	0.00 1	0.28 397	0.23 154

test-2	2.08 158	0.85 235	2.95 117	0.23 59	0.73 242	1.50 72	0.86 332	5.08 126	4.78 213	8.42 382	6.99 275	3.36 218	1.14 175	1.73 56	1.21 178	0.00 1	1.32 509	0.00 1	0.00 1	0.28 397	0.23 154

cross-raft	2.25 190	0.48 100	2.96 121	1.87 313	0.94 282	3.72 312	0.47 207	7.61 282	4.15 174	5.37 232	5.68 234	6.17 341	1.40 204	2.15 80	1.06 154	0.01 171	0.22 301	0.00 1	0.19 382	0.03 81	0.41 224

MSCF	1.71 129	1.18 323	2.97 122	1.35 232	1.49 370	3.77 315	0.82 321	5.14 133	2.73 77	2.47 151	2.45 128	0.19 51	2.70 272	2.16 81	0.80 97	0.02 278	0.98 439	0.00 1	0.90 515	0.11 230	1.96 483

ff7	1.46 101	0.79 215	2.99 123	0.33 82	0.35 140	2.75 205	0.81 313	4.31 90	2.97 91	0.77 90	1.20 70	0.21 56	0.42 90	7.44 294	0.86 111	0.00 1	0.93 413	0.00 1	0.16 360	0.12 249	1.82 461

IGEVStereo-DCA	1.54 113	1.71 407	2.99 123	0.73 159	0.24 106	2.69 196	0.81 313	4.31 90	2.97 91	0.73 88	0.16 15	0.23 64	0.32 65	7.57 312	2.72 310	0.00 1	0.49 346	0.00 1	0.16 360	0.17 311	1.82 461

ffff	1.46 101	0.79 215	2.99 123	0.33 82	0.35 140	2.75 205	0.81 313	4.31 90	2.97 91	0.77 90	1.20 70	0.21 56	0.42 90	7.44 294	0.86 111	0.00 1	0.93 413	0.00 1	0.16 360	0.12 249	1.82 461

11t	1.46 101	0.79 215	2.99 123	0.33 82	0.35 140	2.75 205	0.81 313	4.31 90	2.97 91	0.77 90	1.20 70	0.21 56	0.42 90	7.44 294	0.87 116	0.00 1	0.93 413	0.00 1	0.16 360	0.12 249	1.82 461

ccc-4	1.46 101	0.79 215	2.99 123	0.33 82	0.35 140	2.75 205	0.81 313	4.31 90	2.97 91	0.77 90	1.20 70	0.21 56	0.42 90	7.44 294	0.86 111	0.00 1	0.93 413	0.00 1	0.16 360	0.12 249	1.82 461

PSMNet-ADL	3.17 288	0.56 148	3.00 128	1.55 264	0.40 162	5.97 394	0.28 163	9.06 317	5.75 260	3.56 179	6.80 272	8.33 387	4.51 361	7.65 317	5.51 399	0.03 323	0.09 253	0.00 1	0.00 1	0.03 81	0.28 178

Occ-G	1.39 92	0.66 182	3.05 129	0.60 134	0.75 247	1.46 68	0.67 275	3.66 34	3.50 119	1.76 138	0.65 46	5.00 304	0.55 117	1.15 22	1.56 211	0.00 1	0.74 382	0.00 1	0.17 371	0.19 329	1.61 424

GREAT-IGEV	1.17 70	0.57 155	3.06 130	1.95 329	1.41 364	1.42 64	0.08 71	2.51 13	3.07 99	0.58 64	0.79 54	0.11 41	0.35 71	2.17 82	1.00 144	0.07 391	1.45 518	0.00 1	0.22 408	0.14 282	2.42 512

THIR-Stereo	3.94 357	1.12 314	3.06 130	0.23 59	0.13 42	4.17 341	6.40 496	5.83 185	4.54 199	10.46 448	16.98 461	6.49 349	7.44 452	8.00 333	3.58 336	0.01 171	0.07 242	0.07 467	0.00 1	0.14 282	0.06 38

CREStereo++_RVC	1.70 126	0.50 115	3.07 132	0.45 109	0.01 1	1.69 93	0.02 20	3.09 21	8.24 368	3.82 187	7.53 293	0.49 111	0.32 65	1.05 14	0.52 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 544	0.01 19	0.08 47
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
zero-FE	1.13 65	0.36 33	3.08 133	0.48 116	1.95 409	1.75 105	0.80 308	3.70 39	0.69 2	0.54 54	0.16 15	0.30 83	0.43 101	3.59 126	1.37 199	0.31 477	0.79 388	0.00 1	0.26 438	1.40 508	0.65 294

Gwc-CoAtRS	2.16 175	0.42 60	3.13 134	1.28 226	0.31 124	3.52 290	0.39 190	6.56 231	6.31 282	5.38 233	5.11 209	5.47 316	1.70 228	2.00 71	1.08 157	0.01 171	0.19 291	0.00 1	0.25 421	0.02 47	0.16 103

raft+_RVC	2.18 178	1.49 385	3.14 135	2.77 438	2.01 413	1.40 62	0.10 84	7.02 254	5.35 237	2.99 165	5.54 230	1.19 146	1.34 202	4.98 175	1.49 206	0.00 1	1.45 518	0.00 1	0.00 1	0.14 282	1.11 378

DCRE	2.21 184	0.95 275	3.17 136	2.10 349	1.30 352	1.86 114	0.05 42	5.33 145	4.69 209	3.59 180	9.37 344	3.81 247	1.18 185	2.34 93	1.22 182	0.01 171	0.97 432	0.00 1	0.30 458	0.04 111	1.97 484

ProNet	1.58 118	0.86 243	3.17 136	0.75 167	0.72 240	2.84 217	0.66 270	5.91 196	3.28 111	0.37 15	1.47 85	0.40 98	0.37 74	7.19 277	0.70 82	0.02 278	0.98 439	0.00 1	0.05 302	0.20 338	1.77 457

EAI-Stereo	2.75 251	0.54 131	3.17 136	0.91 189	1.28 345	4.02 333	5.30 482	12.39 419	4.76 212	2.51 152	7.10 282	1.22 147	0.94 158	6.03 212	1.96 258	0.01 171	0.56 350	0.00 1	1.38 530	0.04 111	0.95 356

Reg-Stereo(zero)	1.92 143	0.28 12	3.18 139	0.63 139	1.41 364	2.02 126	0.48 217	3.85 59	6.29 280	4.49 207	3.12 150	4.55 282	1.62 224	2.77 106	2.16 275	0.00 1	0.61 359	0.00 1	0.26 438	0.02 47	0.62 284

LG-Stereo_Zeroshot	1.02 50	0.42 60	3.22 140	0.48 116	0.63 221	2.02 126	0.27 162	5.79 181	1.32 40	0.82 102	0.75 51	0.87 136	0.23 38	1.24 28	0.86 111	0.15 429	0.58 353	0.00 1	0.26 438	0.03 81	0.49 244

RCA-Stereo	2.19 181	0.46 85	3.22 140	0.47 114	0.33 131	2.27 150	0.47 207	5.60 167	15.20 476	2.86 159	5.61 231	0.78 132	3.15 289	1.71 54	0.48 19	0.00 1	0.90 411	0.00 1	0.00 1	0.10 214	0.26 169

HSM-Net_RVC	4.40 393	0.44 74	3.22 140	0.72 156	0.68 228	7.06 418	1.82 403	12.57 426	8.48 377	9.04 408	12.20 406	14.98 477	5.14 395	7.32 288	4.19 362	0.02 278	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.02 47	0.14 81
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GMM-Stereo	3.42 313	0.39 46	3.24 143	0.87 182	0.50 184	2.26 147	4.73 473	5.64 171	3.81 152	7.08 318	16.57 457	6.13 339	3.62 321	7.74 321	1.40 202	0.05 370	0.00 1	0.00 1	0.04 298	0.12 249	4.24 533

CFNet-RSSM	2.26 191	0.43 65	3.24 143	1.28 226	0.31 124	3.19 257	0.40 191	7.62 284	7.29 336	5.88 246	4.68 197	5.32 313	1.68 226	2.26 87	1.04 151	0.01 171	0.09 253	0.00 1	0.31 462	0.03 81	0.16 103

DeepStereo_RVC	2.15 173	0.55 137	3.26 145	0.21 52	0.19 75	3.47 284	0.68 278	5.76 178	3.60 136	6.36 274	4.19 183	3.42 226	4.44 359	5.04 178	1.59 215	0.02 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 191	0.18 118

AFF-stereo	2.87 258	1.31 349	3.26 145	1.87 313	0.38 154	1.68 91	0.09 76	6.38 223	7.07 323	6.52 284	11.90 400	6.08 338	2.32 257	5.05 179	1.65 228	0.02 278	0.66 368	0.00 1	0.00 1	0.29 405	0.94 353

FENet	2.35 201	0.59 161	3.28 147	2.32 394	0.27 116	2.78 211	0.13 103	7.68 287	6.09 270	5.38 233	2.12 113	4.84 295	3.33 305	4.98 175	2.66 304	0.02 278	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.04 111	0.40 214

test_4	2.58 231	0.70 200	3.30 148	0.43 104	0.30 120	3.97 330	1.11 366	3.91 63	3.83 155	4.15 200	17.20 465	3.44 232	0.52 113	6.60 236	1.58 212	0.00 1	0.13 274	0.00 1	0.11 340	0.20 338	0.20 134

UCFNet_RVC	3.37 305	1.25 341	3.30 148	2.55 426	1.80 392	3.92 326	1.28 378	12.49 424	7.16 327	5.12 225	7.88 304	8.14 381	4.59 369	5.67 200	2.11 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 282	0.07 43

HHNet	2.71 244	0.69 193	3.31 150	0.25 64	0.39 157	2.80 214	0.90 340	6.33 218	5.68 257	7.51 345	13.70 426	0.94 139	3.14 288	5.42 192	2.54 302	0.14 427	0.02 167	0.06 462	0.00 1	0.24 373	0.07 43

s12784h	2.10 168	0.38 40	3.31 150	0.17 40	0.09 22	4.89 370	0.13 103	7.34 270	8.06 364	3.87 191	4.47 195	0.60 124	1.19 190	6.78 252	0.63 65	0.01 171	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.02 47	0.04 23

AIO_test	1.34 85	0.72 207	3.32 152	0.86 180	1.19 328	2.90 234	0.80 308	4.46 100	3.34 114	0.77 90	0.86 58	1.48 159	0.30 55	2.95 111	0.49 20	0.00 1	1.00 455	0.00 1	0.13 352	0.04 111	1.24 392

MoCha-V2	1.83 134	0.87 251	3.33 153	1.41 246	1.27 343	2.50 172	0.20 141	5.60 167	3.90 162	0.98 112	3.30 154	0.35 96	1.58 223	7.09 271	0.80 97	0.00 1	1.52 525	0.00 1	0.23 414	0.06 144	1.70 444

riskmin	2.49 219	0.22 1	3.34 154	2.33 396	1.78 390	2.89 233	0.46 205	7.35 271	6.95 320	2.75 157	1.67 95	6.75 353	5.08 392	3.24 118	1.93 256	0.00 1	0.99 448	0.00 1	0.27 445	0.02 47	1.73 450

rafts_anoy	2.09 164	1.42 373	3.34 154	2.87 448	2.72 448	2.46 169	0.17 126	6.20 213	6.48 292	3.40 175	2.25 121	1.91 177	1.32 197	3.59 126	1.75 241	0.01 171	1.52 525	0.00 1	0.01 243	0.06 144	0.28 178

NRIStereo	2.27 194	0.52 124	3.35 156	1.26 223	0.17 65	3.04 245	0.84 324	5.96 199	3.74 146	6.27 267	3.44 157	4.13 263	1.80 236	8.31 359	2.11 270	0.00 1	0.10 259	0.00 1	0.00 1	0.12 249	0.20 134

H2IRNET	2.29 196	0.86 243	3.38 157	1.51 259	0.11 27	1.97 122	0.13 103	5.15 135	7.19 331	1.26 129	7.77 300	5.80 333	3.31 300	5.09 181	1.66 231	0.01 171	0.00 1	0.04 451	0.17 371	0.27 394	0.10 56

AAGNet	3.50 317	0.49 109	3.38 157	1.91 320	0.41 167	3.66 303	1.02 354	5.14 133	5.16 231	9.65 433	7.75 299	4.91 297	6.23 423	7.45 301	12.73 499	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 132	0.06 38

ACVNet-DCA	2.41 213	0.93 264	3.39 159	3.05 460	0.39 157	5.69 386	0.55 235	9.15 322	4.33 183	1.42 130	3.48 161	0.33 90	3.65 322	8.26 348	0.70 82	0.00 1	1.14 489	0.00 1	0.03 280	0.09 191	1.65 429

xx1	2.73 249	0.93 264	3.39 159	3.05 460	0.39 157	5.69 386	0.55 235	5.34 146	10.76 426	1.42 130	3.48 161	4.63 287	2.83 283	8.26 348	0.70 82	0.00 1	1.14 489	0.00 1	0.25 421	0.09 191	1.65 429

1test111	2.31 198	0.93 264	3.39 159	3.05 460	0.39 157	5.69 386	0.55 235	9.15 322	4.33 183	1.42 130	3.48 161	0.33 90	3.65 322	4.95 173	2.06 267	0.00 1	1.14 489	0.00 1	0.03 280	0.09 191	1.65 429

cc1	2.56 229	0.93 264	3.39 159	3.05 460	0.39 157	5.69 386	0.55 235	5.34 146	10.76 426	1.42 130	3.48 161	0.33 90	3.65 322	8.26 348	0.70 82	0.00 1	1.14 489	0.00 1	0.03 280	0.12 249	1.89 477

LL-Strereo2	2.22 185	1.39 367	3.39 159	1.26 223	1.01 294	3.73 313	1.47 387	6.47 229	4.61 204	4.66 211	2.64 134	4.17 266	0.37 74	6.03 212	1.61 217	0.09 411	0.24 308	0.00 1	0.08 314	0.08 176	1.16 385

DRaft	3.83 349	0.65 178	3.39 159	0.22 55	0.16 62	4.67 363	1.30 380	5.82 184	4.86 221	10.26 444	21.65 494	3.24 216	8.62 472	7.53 309	3.76 344	0.05 370	0.10 259	0.00 1	0.14 355	0.12 249	0.16 103

DCVSM-stereo	3.32 297	0.51 119	3.40 165	1.79 301	0.79 253	2.94 236	0.48 217	7.31 268	5.69 258	11.47 475	5.61 231	10.63 429	5.93 414	5.74 203	3.63 337	0.03 323	0.09 253	0.03 441	0.00 1	0.12 249	0.11 65

raft_robust	2.91 262	1.71 407	3.42 166	1.36 235	0.57 210	1.53 77	0.12 94	7.06 257	9.09 394	6.96 313	7.21 285	4.43 280	2.09 244	9.40 416	1.61 217	0.03 323	0.93 413	0.00 1	0.21 401	0.17 311	0.38 210

RAFT-345	3.36 304	0.55 137	3.43 167	1.23 218	0.21 94	2.62 185	0.46 205	3.91 63	6.34 283	7.46 344	24.49 509	4.19 267	1.74 234	8.27 352	2.25 283	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 47	0.02 6

CRE-IMP	2.08 158	0.51 119	3.43 167	0.35 88	0.19 75	3.85 322	0.83 322	5.77 179	3.43 118	5.81 244	4.24 184	3.45 234	0.83 151	6.56 233	1.99 262	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 230	0.20 134

HART	2.08 158	1.10 307	3.44 169	0.47 114	1.15 321	1.70 94	0.04 34	6.40 225	3.69 144	1.50 134	7.78 301	2.42 192	0.16 26	6.76 249	1.15 167	0.00 1	1.46 520	0.00 1	0.00 1	0.31 415	2.12 494

RAFT-Stereo + iAFF	2.48 218	1.23 340	3.48 170	1.61 268	1.09 310	1.63 86	0.15 116	5.80 182	6.43 289	7.32 339	9.91 357	3.05 209	1.71 229	2.33 92	1.75 241	0.01 171	0.71 381	0.00 1	0.00 1	0.28 397	1.19 387

OMP-Stereo	3.15 285	1.19 327	3.49 171	4.34 514	0.51 193	2.20 144	1.21 370	6.67 236	6.52 295	7.99 363	6.24 254	8.38 392	2.44 262	9.65 424	1.92 255	0.01 171	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.08 176	0.15 94

AIO_rvc	1.48 106	1.01 295	3.51 172	0.95 194	1.16 323	3.32 271	0.96 347	4.83 114	3.38 116	0.79 98	1.75 98	1.31 151	0.31 58	2.66 102	0.62 62	0.02 278	1.09 471	0.00 1	0.04 298	0.12 249	1.82 461

MC-Stereo	1.87 135	0.49 109	3.52 173	2.82 443	1.07 302	1.90 117	0.12 94	4.89 122	3.27 109	3.66 183	3.58 171	0.56 121	1.45 207	5.79 204	0.81 102	0.00 1	1.19 500	0.00 1	0.21 401	0.11 230	1.95 481

CrosDoStereo	4.05 367	0.71 204	3.52 173	0.51 121	0.20 85	3.25 262	11.21 533	6.34 219	4.96 224	9.04 408	16.44 453	4.92 298	7.28 446	8.29 354	3.84 350	0.00 1	0.02 167	0.01 390	0.00 1	0.18 322	0.19 128

DeepStereo_LL	4.05 367	0.71 204	3.52 173	0.51 121	0.20 85	3.25 262	11.21 533	6.34 219	4.96 224	9.04 408	16.44 453	4.92 298	7.28 446	8.29 354	3.84 350	0.00 1	0.02 167	0.01 390	0.00 1	0.18 322	0.19 128

tt1	2.53 224	0.91 258	3.53 176	2.92 449	0.53 200	5.60 383	0.61 255	5.55 162	10.56 420	1.54 135	3.54 168	0.34 94	3.00 286	8.20 346	0.68 75	0.00 1	1.13 481	0.00 1	0.03 280	0.11 230	1.88 474

testlalala_base	3.54 320	0.53 127	3.53 176	2.31 392	2.22 424	4.04 336	0.61 255	6.91 249	2.73 77	2.69 155	4.17 182	1.78 174	0.51 111	2.02 72	1.08 157	13.13 560	3.23 551	0.00 1	0.35 475	16.60 555	2.27 505

Pruner-Stereo	2.66 238	0.61 165	3.54 178	1.93 323	0.25 110	3.47 284	0.74 297	6.60 233	5.66 256	8.98 405	6.12 246	4.39 279	1.11 170	7.27 283	2.34 293	0.03 323	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.03 81	0.04 23

RAFT-IKP	2.04 154	0.57 155	3.54 178	0.20 43	0.20 85	3.45 281	0.62 259	5.90 192	3.52 126	5.91 248	4.44 191	3.46 235	1.50 210	6.20 220	1.00 144	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 191	0.08 47

RAFT+CT+SA	2.59 232	1.19 327	3.55 180	1.09 204	2.21 422	3.14 255	0.90 340	7.59 279	5.65 252	2.76 158	8.21 318	2.04 182	1.57 222	8.84 390	1.31 192	0.02 278	0.34 323	0.00 1	0.38 481	0.22 356	0.73 322

HUI-Stereo	1.94 145	0.56 148	3.55 180	0.20 43	0.20 85	3.67 307	0.63 262	5.89 187	3.53 130	5.92 253	4.44 191	3.41 225	1.51 214	4.21 150	0.89 118	0.02 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 191	0.11 65

ROB_FTStereo_v2	2.04 154	0.56 148	3.56 182	0.20 43	0.21 94	3.66 303	0.72 291	5.89 187	3.51 124	5.91 248	4.46 193	3.42 226	1.50 210	6.08 216	0.93 129	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 191	0.09 51

Patchmatch Stereo++	2.09 164	0.55 137	3.57 183	0.20 43	0.20 85	3.68 308	0.64 265	5.90 192	3.52 126	5.91 248	4.41 188	3.42 226	1.51 214	7.07 269	0.95 134	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 191	0.10 56
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
IIG-Stereo	3.28 293	0.98 286	3.57 183	4.14 506	0.22 101	2.56 178	0.71 288	7.04 256	6.10 271	8.49 388	9.38 345	7.82 378	2.73 275	9.69 430	1.99 262	0.02 278	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.03 81	0.14 81

PSM-adaLoss	2.02 152	0.55 137	3.57 183	0.20 43	0.21 94	3.69 311	0.69 281	5.89 187	3.52 126	5.91 248	4.43 190	3.42 226	1.50 210	5.63 198	0.94 133	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 191	0.10 56

ROB_FTStereo	2.03 153	0.57 155	3.57 183	0.20 43	0.21 94	3.66 303	0.73 293	5.89 187	3.51 124	5.92 253	4.35 187	3.37 222	1.50 210	6.02 210	0.90 121	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 191	0.09 51

iRAFT	2.09 164	0.55 137	3.57 183	0.20 43	0.20 85	3.68 308	0.64 265	5.90 192	3.52 126	5.91 248	4.41 188	3.42 226	1.51 214	7.07 269	0.95 134	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 191	0.10 56

ASMatch	3.41 311	0.62 171	3.59 188	1.99 339	0.48 177	1.91 118	0.66 270	7.01 251	4.43 193	6.25 265	22.02 498	4.56 283	4.72 376	7.78 323	1.85 246	0.01 171	0.01 128	0.00 1	0.03 280	0.02 47	0.21 140

iGMRVC	2.09 164	0.56 148	3.59 188	0.20 43	0.21 94	3.68 308	0.71 288	5.89 187	3.53 130	5.92 253	4.46 193	3.44 232	1.51 214	6.93 261	0.98 139	0.02 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 191	0.09 51

RAFT-RH_RVC	4.04 365	0.69 193	3.59 188	1.91 320	0.43 171	3.11 249	0.13 103	3.80 50	6.60 298	11.26 471	31.68 534	5.20 308	1.66 225	8.30 357	2.27 286	0.09 411	0.00 1	0.00 1	0.03 280	0.03 81	0.02 6

RALCasStereoNet	2.39 211	1.73 412	3.59 188	2.38 403	2.69 447	2.84 217	0.18 131	5.29 141	4.94 223	2.45 150	5.62 233	2.22 187	0.79 150	7.48 306	1.63 222	0.00 1	1.75 528	0.00 1	0.00 1	0.14 282	2.03 489

AdaDepth	0.81 26	0.41 56	3.63 192	0.17 40	1.35 358	1.62 85	0.08 71	1.20 4	1.66 47	0.33 13	0.58 43	0.10 39	0.29 52	2.59 100	0.63 65	0.02 278	0.79 388	0.00 1	0.20 394	0.01 19	0.62 284

SST-Stereo	2.86 256	0.45 79	3.64 193	1.46 252	0.36 147	3.94 327	0.80 308	6.07 205	4.46 194	10.96 464	6.21 249	4.94 300	4.14 348	8.85 391	0.93 129	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 111	0.03 14

ICVP	2.53 224	0.47 93	3.64 193	1.20 216	0.69 231	2.71 199	0.84 324	10.63 367	4.66 207	4.31 204	8.99 328	2.75 201	1.93 237	2.91 110	4.07 361	0.06 382	0.24 308	0.01 390	0.01 243	0.13 271	0.26 169
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GCAP-BAT	2.26 191	0.61 165	3.67 195	1.48 257	0.81 259	4.32 350	0.77 304	4.87 118	4.04 171	3.97 194	5.41 223	4.38 278	0.59 126	6.20 220	1.17 171	0.02 278	1.14 489	0.00 1	0.55 500	0.07 163	1.22 390

rvit_stereo_0083	1.16 69	0.47 93	3.68 196	0.54 126	0.10 25	1.25 33	0.24 154	3.17 22	5.31 236	0.52 51	0.80 55	0.82 134	1.16 182	4.52 162	0.51 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 47	0.13 76

SCV	2.06 156	0.84 232	3.74 197	3.56 488	1.22 334	2.30 153	0.76 302	7.87 291	3.29 112	0.59 68	2.83 139	0.67 126	0.58 124	8.00 333	0.91 124	0.00 1	0.89 409	0.00 1	0.48 494	0.41 441	2.18 499

BUS	2.72 247	0.43 65	3.76 198	0.70 153	0.50 184	7.31 424	0.48 217	9.93 345	5.65 252	6.50 280	6.23 250	5.21 309	1.18 185	4.27 151	1.89 253	0.01 171	0.03 195	0.03 441	0.00 1	0.06 144	0.14 81

BSDual-CNN	2.91 262	0.43 65	3.76 198	0.70 153	0.50 184	6.97 414	1.58 393	9.93 345	5.65 252	6.50 280	6.23 250	6.17 341	2.50 263	4.27 151	2.67 305	0.01 171	0.03 195	0.03 441	0.00 1	0.06 144	0.14 81

psmg	3.34 299	0.43 65	3.76 198	0.73 159	0.50 184	8.47 442	2.74 425	10.88 377	5.65 252	8.91 403	8.78 323	6.17 341	2.50 263	4.27 151	2.67 305	0.01 171	0.04 212	0.06 462	0.00 1	0.12 249	0.10 56

4D-IteraStereo	1.99 151	1.32 352	3.77 201	0.13 34	2.84 451	3.51 287	1.03 355	4.26 86	5.38 240	5.50 237	1.03 68	3.86 249	0.38 81	2.44 97	1.88 249	0.00 1	0.43 337	0.00 1	0.01 243	0.11 230	1.84 468

AIO-test1	2.49 219	1.41 370	3.78 202	0.87 182	5.11 520	2.46 169	0.93 346	6.49 230	14.84 473	0.95 108	2.85 141	0.92 137	0.31 58	6.05 215	1.88 249	0.15 429	0.07 242	0.00 1	0.21 401	0.21 349	0.31 188

EKT-Stereo	2.16 175	0.61 165	3.78 202	2.31 392	4.40 500	1.47 70	0.24 154	5.54 161	4.22 179	3.16 171	3.58 171	3.53 238	2.20 249	5.66 199	1.40 202	0.04 353	0.36 329	0.00 1	0.09 326	0.06 144	0.58 271

NOSS_ROB	3.67 330	0.86 243	3.81 204	2.53 422	1.11 313	6.10 397	0.72 291	11.08 381	12.36 450	5.45 235	8.91 326	5.65 322	2.09 244	8.30 357	3.16 329	0.20 450	0.07 242	0.00 1	0.00 1	0.11 230	0.80 336

DilatedVolume-Stereo	1.37 88	0.54 131	3.84 205	1.25 221	0.30 120	2.19 143	0.10 84	3.17 22	1.67 48	3.13 170	2.14 114	0.74 130	0.58 124	5.71 202	0.92 125	0.03 323	0.30 316	0.00 1	0.18 377	0.04 111	0.56 263

x	2.30 197	0.82 226	3.85 206	2.23 371	0.72 240	2.12 139	0.81 313	9.48 336	4.82 219	3.83 188	2.76 136	3.49 236	2.30 256	3.48 122	2.25 283	0.00 1	1.13 481	0.00 1	0.22 408	0.09 191	1.66 433

RAFT_R40	2.83 253	0.46 85	3.85 206	1.38 240	0.32 130	3.78 317	0.97 348	6.16 209	4.82 219	9.74 435	6.35 259	4.96 301	3.94 341	8.78 388	1.05 152	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 111	0.03 14

AE-Stereo	1.89 137	0.38 40	3.86 208	1.94 325	0.38 154	2.51 175	0.58 244	7.19 264	7.28 335	1.60 137	3.51 166	1.07 143	0.77 145	2.12 78	1.24 184	0.03 323	1.02 458	0.00 1	0.28 448	0.11 230	1.84 468

Selective-RAFT	1.92 143	0.54 131	3.87 209	1.15 208	0.21 94	3.83 321	0.06 55	5.00 124	4.68 208	1.59 136	2.14 114	3.05 209	2.77 279	6.63 239	1.34 197	0.00 1	0.95 423	0.00 1	0.32 465	0.05 132	0.19 128

test_1	2.18 178	0.38 40	3.87 209	1.54 263	0.91 275	1.38 59	0.80 308	5.36 153	5.53 248	7.12 321	1.86 106	4.05 258	0.41 86	6.65 241	1.17 171	0.00 1	0.99 448	0.00 1	0.28 448	0.20 338	1.08 375

ACVNet	2.86 256	0.96 279	3.87 209	0.86 180	0.61 216	2.63 187	0.54 231	8.93 314	6.12 272	5.09 222	9.32 342	5.70 328	3.84 331	2.68 103	5.56 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 382	0.23 154

CFNet-ft	3.70 335	1.59 395	3.87 209	1.68 282	2.42 433	3.20 258	0.66 270	8.93 314	7.76 351	5.09 222	9.95 358	10.77 435	5.43 406	7.41 291	4.71 381	0.00 1	0.00 1	0.03 441	0.01 243	0.30 408	0.11 65

CFNet_RVC	3.70 335	1.59 395	3.87 209	1.68 282	2.42 433	3.20 258	0.66 270	8.92 313	7.76 351	5.09 222	9.95 358	10.77 435	5.43 406	7.41 291	4.71 381	0.00 1	0.00 1	0.03 441	0.01 243	0.30 408	0.11 65

test-3	2.19 181	0.38 40	3.88 214	1.55 264	0.91 275	1.39 61	0.80 308	5.36 153	5.51 246	7.36 341	1.90 107	4.05 258	0.42 90	6.67 244	1.17 171	0.00 1	0.99 448	0.00 1	0.28 448	0.20 338	1.08 375

NF-Stereo	2.38 204	0.48 100	3.88 214	2.17 360	0.11 27	3.43 278	0.42 196	7.08 262	3.75 148	6.91 306	5.29 217	2.65 199	1.33 199	8.40 365	1.67 234	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 81	0.02 6

OCTAStereo	2.38 204	0.48 100	3.90 216	2.16 355	0.11 27	3.42 276	0.42 196	7.06 257	3.74 146	6.91 306	5.26 213	2.63 198	1.32 197	8.41 367	1.70 237	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 81	0.01 1

RE-Stereo	2.38 204	0.48 100	3.91 217	2.17 360	0.11 27	3.43 278	0.42 196	7.07 259	3.75 148	6.91 306	5.26 213	2.62 196	1.33 199	8.41 367	1.72 239	0.01 171	0.00 1	0.01 390	0.00 1	0.03 81	0.01 1

TVStereo	2.38 204	0.48 100	3.91 217	2.17 360	0.11 27	3.43 278	0.42 196	7.07 259	3.75 148	6.91 306	5.26 213	2.62 196	1.33 199	8.41 367	1.72 239	0.01 171	0.00 1	0.01 390	0.00 1	0.03 81	0.01 1

GANet-ADL	2.40 212	0.65 178	3.92 219	2.22 368	0.11 27	2.23 145	0.47 207	9.29 331	7.27 334	4.77 212	5.95 243	3.96 253	1.26 195	3.08 115	2.27 286	0.04 353	0.08 246	0.02 423	0.00 1	0.15 298	0.21 140

hitnet-ft	3.95 359	1.16 320	3.92 219	0.89 185	0.73 242	4.88 369	0.54 231	9.78 340	7.91 358	7.42 342	10.24 363	12.50 461	4.84 379	8.15 344	5.56 400	0.03 323	0.00 1	0.06 462	0.00 1	0.24 373	0.12 70

DIP-Stereo	2.12 170	0.98 286	3.94 221	0.20 43	0.11 27	4.73 366	0.13 103	9.27 329	4.40 191	6.46 279	5.03 207	0.45 108	0.72 139	3.79 134	1.94 257	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.05 132	0.24 163
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CBMV_ROB	4.66 410	0.85 235	3.94 221	1.64 271	0.75 247	8.38 441	1.90 405	11.19 383	10.36 416	9.20 416	15.21 442	7.28 366	6.99 440	9.48 419	5.24 396	0.04 353	0.05 221	0.00 1	0.00 1	0.07 163	0.64 291

ttt	4.41 396	0.70 200	3.95 223	2.53 422	2.01 413	4.34 353	0.41 194	13.09 448	11.69 445	7.20 329	12.20 406	4.15 265	3.35 306	9.54 422	10.11 469	0.07 391	1.11 476	0.00 1	0.19 382	0.10 214	1.47 412

RAStereo	0.81 26	0.70 200	3.97 224	0.21 52	0.54 204	1.16 13	0.02 20	3.78 46	1.22 39	0.62 75	1.57 88	0.16 47	0.23 38	0.89 8	1.05 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 176	0.02 6

11t1	2.13 171	0.67 187	3.98 225	2.69 434	0.85 266	2.59 183	0.07 63	7.40 274	3.89 161	3.75 185	3.57 169	1.24 149	1.96 238	4.68 168	1.97 259	0.10 415	1.13 481	0.00 1	0.22 408	0.09 191	1.66 433

MIF-Stereo (partial)	1.44 98	0.59 161	3.98 225	0.08 12	1.09 310	1.24 26	0.13 103	5.12 131	4.07 172	0.47 44	2.56 131	0.31 84	0.74 140	6.31 224	2.02 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 249	0.04 23

CroCo-Stereo	1.14 68	1.22 337	3.99 227	0.61 137	0.53 200	0.38 2	0.06 55	5.35 151	4.15 174	0.59 68	1.92 109	1.00 141	0.27 47	1.37 40	1.33 195	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 132	0.05 29
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
AdaStereo	3.34 299	0.74 210	4.00 228	3.10 467	0.51 193	4.22 343	1.25 375	12.84 434	8.39 373	6.33 270	9.55 347	5.77 331	1.54 219	5.53 195	2.74 314	0.02 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 81	0.15 94
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.
MaDis-Stereo	0.96 48	1.11 310	4.01 229	0.36 91	1.86 401	1.20 16	0.06 55	3.99 69	1.73 52	0.45 34	0.56 42	0.43 105	0.51 111	1.28 31	1.46 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 144	0.08 47

HI	3.39 307	1.19 327	4.03 230	1.46 252	0.19 75	2.26 147	0.04 34	6.21 214	3.86 158	8.51 389	12.61 413	11.86 454	6.44 426	4.55 165	4.27 366	0.00 1	0.06 227	0.00 1	0.00 1	0.12 249	0.15 94

CoSv	3.39 307	1.19 327	4.03 230	1.46 252	0.19 75	2.26 147	0.04 34	6.21 214	3.86 158	8.51 389	12.61 413	11.86 454	6.44 426	4.55 165	4.27 366	0.00 1	0.06 227	0.00 1	0.00 1	0.12 249	0.15 94

DEmStereo	3.86 350	0.54 131	4.04 232	0.26 68	0.17 65	5.17 374	2.45 418	4.70 109	4.34 187	8.37 380	19.94 486	5.06 306	10.13 487	7.86 326	3.93 356	0.01 171	0.01 128	0.01 390	0.00 1	0.03 81	0.10 56

anonymousa	4.24 383	0.78 213	4.05 233	2.16 355	4.87 517	8.76 445	0.35 180	7.41 275	4.47 196	8.21 376	19.70 485	11.03 442	5.87 413	2.04 75	2.20 276	0.00 1	1.16 495	0.00 1	0.55 500	0.04 111	1.11 378

MultiAttention	14.02 532	0.52 124	4.06 234	2.43 410	1.86 401	58.14 580	83.76 583	19.31 522	15.21 477	8.39 381	21.24 491	13.23 463	2.52 266	33.74 555	8.16 437	0.20 450	0.06 227	0.72 519	0.98 520	2.74 527	3.13 519

RAFT	2.94 266	1.29 346	4.06 234	1.36 235	0.50 184	2.39 161	0.91 343	6.11 207	3.25 108	6.64 293	7.30 288	9.96 416	4.20 350	6.03 212	2.21 277	0.00 1	1.02 458	0.00 1	0.02 265	0.54 467	1.01 363

HH	2.88 259	0.82 226	4.07 236	1.71 288	0.54 204	4.71 364	0.69 281	8.72 309	3.57 134	1.80 140	6.49 265	7.81 376	3.92 339	8.93 396	0.99 141	0.00 1	1.06 465	0.00 1	0.03 280	0.05 132	1.69 441

HanStereo	2.88 259	0.82 226	4.07 236	1.71 288	0.54 204	4.71 364	0.69 281	8.72 309	3.57 134	1.80 140	6.49 265	7.81 376	3.92 339	8.93 396	0.99 141	0.00 1	1.06 465	0.00 1	0.03 280	0.05 132	1.69 441

HUF	1.64 122	1.03 297	4.14 238	1.19 215	1.34 357	3.02 244	0.40 191	4.88 119	3.60 136	0.79 98	2.87 143	0.83 135	0.31 58	2.88 109	0.81 102	0.06 382	2.03 533	0.00 1	0.00 1	0.16 302	2.41 511

HSM	4.25 385	1.10 307	4.14 238	1.78 300	2.14 420	6.67 409	1.08 362	12.92 438	6.90 317	7.06 315	8.17 317	14.17 471	6.03 418	9.16 407	3.11 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 191	0.41 224

rvit_stereo_0080	1.09 58	1.08 304	4.16 240	0.12 31	0.12 36	1.32 50	0.36 181	4.52 103	3.94 163	0.70 83	1.29 79	0.41 99	0.75 141	1.98 68	0.76 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 81	0.18 118

whm_eth	1.09 58	1.08 304	4.16 240	0.12 31	0.12 36	1.32 50	0.36 181	4.52 103	3.94 163	0.70 83	1.29 79	0.41 99	0.75 141	1.98 68	0.76 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 81	0.18 118

NINENet	3.38 306	0.81 222	4.16 240	1.88 316	1.40 362	7.31 424	0.48 217	12.95 441	6.64 303	7.29 336	9.24 336	5.21 309	1.18 185	6.72 245	1.89 253	0.17 439	0.08 246	0.07 467	0.00 1	0.09 191	0.03 14

CroCo-Stereo Lap2	1.37 88	1.19 327	4.17 243	1.01 198	4.58 511	0.46 4	0.09 76	4.27 87	2.94 87	1.25 128	2.40 125	1.55 163	0.20 32	1.72 55	1.30 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 298	0.13 76

FACV-RUCA	2.38 204	0.44 74	4.18 244	1.33 231	2.87 452	2.45 167	1.21 370	8.68 306	6.12 272	4.07 197	7.28 287	1.25 150	2.00 240	3.37 120	1.62 219	0.01 171	0.03 195	0.10 475	0.05 302	0.36 429	0.29 181

HCRNet	2.74 250	0.83 229	4.19 245	0.45 109	3.31 467	2.18 142	0.22 148	7.59 279	5.76 261	6.08 261	4.89 202	5.21 309	2.74 276	8.04 339	3.10 326	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.10 214	0.09 51

SGM-Forest	5.40 428	0.84 232	4.19 245	1.43 249	0.68 228	10.12 463	6.41 497	12.13 409	11.86 447	11.50 476	14.43 435	11.62 448	5.20 396	9.93 441	6.16 409	0.16 435	0.04 212	0.00 1	0.00 1	0.08 176	1.24 392
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test_3	2.22 185	0.39 46	4.20 247	1.51 259	0.90 272	1.29 48	0.74 297	5.34 146	6.37 286	6.64 293	1.96 111	4.24 272	0.45 106	6.63 239	1.17 171	0.00 1	1.00 455	0.00 1	0.28 448	0.19 329	1.01 363

TestStereo	1.89 137	1.59 395	4.22 248	0.37 92	0.28 117	1.33 53	0.01 4	5.63 170	4.13 173	3.59 180	5.11 209	2.06 184	0.70 136	7.62 316	0.93 129	0.02 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 47	0.19 128

IRAFT_RVC	2.98 272	0.66 182	4.23 249	2.20 364	0.40 162	2.91 235	5.04 478	7.03 255	4.21 178	6.59 290	5.52 229	5.02 305	4.77 377	8.41 367	2.30 292	0.01 171	0.17 288	0.01 390	0.00 1	0.03 81	0.05 29

CASS	2.62 236	0.57 155	4.28 250	0.90 187	0.38 154	3.45 281	0.22 148	9.91 344	4.46 194	7.33 340	7.92 307	3.53 238	3.59 318	4.16 148	1.49 206	0.03 323	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.05 132	0.06 38
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
PSM-softLoss	2.38 204	0.48 100	4.28 250	1.94 325	0.19 75	2.73 202	0.38 187	6.67 236	3.50 119	6.33 270	6.33 257	2.93 205	0.97 159	8.90 393	1.88 249	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 81	0.03 14

KMStereo	2.38 204	0.48 100	4.28 250	1.94 325	0.19 75	2.73 202	0.38 187	6.67 236	3.50 119	6.33 270	6.33 257	2.93 205	0.97 159	8.90 393	1.88 249	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 81	0.03 14

SCV_C0	1.89 137	0.92 262	4.30 253	0.85 179	1.06 301	2.33 155	0.10 84	7.61 282	4.42 192	1.05 118	2.20 118	0.26 73	0.43 101	7.70 318	1.08 157	0.02 278	1.05 464	0.00 1	0.21 401	0.17 311	1.97 484

DisPM	2.59 232	0.47 93	4.32 254	1.89 317	0.20 85	3.42 276	0.63 262	5.56 165	5.60 250	8.66 395	7.05 279	2.82 203	1.03 166	9.05 404	1.07 156	0.02 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 47	0.04 23

qqq	2.44 216	0.85 235	4.33 255	1.73 294	0.71 237	1.98 123	0.38 187	9.15 322	4.33 183	3.37 173	4.34 185	4.63 287	2.83 283	4.95 173	2.06 267	0.00 1	1.13 481	0.00 1	0.25 421	0.09 191	1.65 429

test_sample7	3.75 341	0.67 187	4.34 256	2.21 367	0.35 140	4.47 358	2.08 411	11.31 387	8.40 374	8.64 392	8.05 311	6.80 354	5.05 389	7.22 279	2.53 297	0.07 391	1.04 461	0.00 1	0.00 1	0.06 144	1.66 433

RAFT-Test	2.49 219	0.45 79	4.35 257	1.89 317	1.28 345	4.83 368	0.68 278	7.19 264	4.51 198	5.00 221	7.09 281	6.81 357	1.12 171	2.22 83	1.16 170	0.01 171	0.63 363	0.00 1	0.33 468	0.05 132	0.20 134

GwcNet-ADL	2.85 255	0.61 165	4.38 258	0.92 190	0.33 131	2.05 129	0.67 275	8.85 312	9.65 406	6.36 274	6.71 268	4.11 262	1.71 229	5.97 209	4.22 364	0.08 400	0.06 227	0.00 1	0.00 1	0.07 163	0.16 103

water-stereo	0.90 40	0.56 148	4.39 259	0.11 26	0.08 17	1.57 79	0.15 116	4.51 102	1.69 51	0.80 100	1.31 83	0.27 75	0.24 40	0.71 3	0.56 43	0.26 470	0.06 227	0.00 1	0.02 265	0.03 81	0.71 317

test_sample2	2.79 252	0.59 161	4.40 260	2.38 403	0.43 171	2.58 182	0.15 116	10.14 352	5.78 262	4.23 202	5.86 235	4.31 275	4.02 342	6.34 226	2.00 264	0.00 1	0.96 426	0.00 1	0.12 346	0.07 163	1.37 409

psm_up	4.33 387	1.34 355	4.43 261	2.27 384	2.62 442	5.29 375	3.30 449	11.49 392	6.89 316	8.05 369	8.06 314	10.09 420	11.10 495	7.12 276	3.76 344	0.24 464	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.20 338	0.37 207

coex_refinement	4.34 388	1.44 379	4.46 262	3.08 466	1.46 368	4.22 343	0.36 181	11.92 403	8.33 370	8.48 387	13.41 423	9.90 415	3.40 310	6.95 262	8.54 442	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.09 191	0.71 317

test_sample1	2.88 259	0.63 173	4.46 262	2.38 403	0.68 228	2.61 184	0.05 42	10.51 363	5.36 239	4.50 208	4.81 200	3.76 246	5.94 415	6.10 218	2.96 320	0.00 1	0.99 448	0.00 1	0.11 340	0.07 163	1.67 436

Anonymous_2	4.74 416	0.98 286	4.46 262	2.35 398	2.27 427	5.66 385	0.67 275	8.08 296	5.28 233	4.98 218	2.60 132	8.74 402	6.92 438	5.79 204	3.46 335	0.24 464	1.70 527	5.16 544	18.18 569	5.41 536	1.85 470

StereoAnything_RVC	1.96 147	8.91 537	4.47 265	0.54 126	0.91 275	1.09 11	0.05 42	3.94 66	1.37 42	0.25 4	0.29 30	0.15 44	0.68 133	6.92 260	0.47 15	0.02 278	0.84 399	0.00 1	0.00 1	6.61 540	1.61 424

PCWNet_CMD	3.14 284	0.51 119	4.47 265	0.44 108	0.26 115	2.87 230	0.15 116	9.66 338	9.78 408	7.28 335	11.50 390	6.84 359	2.40 260	4.47 160	1.83 245	0.01 171	0.02 167	0.02 423	0.00 1	0.06 144	0.29 181

MSMDNet	3.15 285	0.51 119	4.48 267	0.46 112	0.25 110	2.88 232	0.16 122	9.79 341	9.82 409	7.24 331	11.36 388	6.82 358	2.41 261	4.47 160	1.86 247	0.01 171	0.02 167	0.02 423	0.00 1	0.06 144	0.30 186

mmm	3.07 277	0.76 212	4.50 268	2.27 384	1.24 338	3.75 314	0.12 94	10.03 349	5.12 230	6.43 276	11.19 385	3.10 213	3.20 291	4.54 164	1.78 243	0.02 278	1.19 500	0.00 1	0.30 458	0.09 191	1.79 460

ITSA-stereo	4.02 363	0.73 209	4.51 269	2.16 355	0.31 124	3.58 294	0.70 286	13.77 467	15.84 485	7.13 322	6.59 267	4.25 273	3.48 314	9.04 403	6.12 408	0.09 411	0.08 246	0.11 476	0.10 333	0.19 329	1.54 418

CFNet_pseudo	2.96 270	0.55 137	4.51 269	0.43 104	0.24 106	2.83 215	0.12 94	8.59 304	8.13 365	7.20 329	10.41 367	6.47 348	2.04 242	5.27 186	2.00 264	0.00 1	0.02 167	0.01 390	0.00 1	0.06 144	0.23 154

CBMV	5.97 437	1.52 388	4.51 269	1.99 339	0.53 200	10.02 460	6.94 506	13.27 452	13.80 469	13.08 490	15.93 449	11.36 444	8.11 464	9.82 434	7.27 425	0.08 400	0.15 281	0.00 1	0.00 1	0.30 408	0.74 326
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_stereo_0081_aga	0.95 46	1.03 297	4.52 272	0.16 38	0.25 110	1.70 94	0.21 146	4.27 87	3.17 104	0.38 19	0.23 22	0.27 75	0.31 58	1.56 50	0.64 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 271	0.15 94

ccs_rob	2.95 268	0.55 137	4.53 273	0.42 101	0.25 110	2.84 217	0.12 94	8.58 303	8.13 365	7.18 326	10.36 366	6.44 347	2.05 243	5.28 187	1.97 259	0.00 1	0.02 167	0.01 390	0.00 1	0.06 144	0.23 154

PSMNet-RSSM	3.69 333	1.36 359	4.54 274	2.44 412	1.90 404	2.35 157	0.69 281	11.77 399	6.38 287	6.60 291	11.85 399	7.70 374	5.61 410	6.66 243	3.67 338	0.00 1	0.00 1	0.02 423	0.01 243	0.17 311	0.10 56

SMFormer	3.94 357	0.69 193	4.55 275	1.97 334	0.15 56	2.84 217	0.29 165	13.06 444	11.10 433	7.69 347	10.45 368	4.77 290	4.52 362	9.68 425	4.89 385	0.08 400	0.97 432	0.00 1	0.16 360	0.11 230	0.92 351

tta	3.96 361	0.69 193	4.55 275	1.97 334	0.15 56	2.84 217	0.29 165	13.06 444	11.10 433	7.69 347	10.45 368	4.77 290	4.52 362	9.68 425	4.89 385	0.08 400	0.97 432	0.00 1	0.16 360	0.13 271	1.24 392

qqq1	3.78 344	0.69 193	4.55 275	1.97 334	0.15 56	2.84 217	0.29 165	13.06 444	11.10 433	7.69 347	10.45 368	4.77 290	4.52 362	9.68 425	1.24 184	0.08 400	0.97 432	0.00 1	0.12 346	0.13 271	1.24 392

fff1	3.78 344	0.69 193	4.55 275	1.97 334	0.15 56	2.84 217	0.29 165	13.06 444	11.10 433	7.69 347	10.45 368	4.77 290	4.52 362	9.68 425	1.24 184	0.08 400	0.97 432	0.00 1	0.12 346	0.13 271	1.24 392

GANet-RSSM	3.67 330	1.16 320	4.56 279	3.24 474	2.03 415	2.63 187	0.50 224	11.53 395	6.83 313	6.25 265	10.58 374	7.35 367	6.65 432	6.77 251	2.94 319	0.00 1	0.00 1	0.08 473	0.00 1	0.26 382	0.12 70

222	5.93 436	0.88 253	4.58 280	1.76 298	0.98 289	6.02 396	0.08 71	14.45 477	8.89 387	9.53 425	11.77 398	3.88 250	4.23 353	8.26 348	39.96 568	0.03 323	1.12 477	0.00 1	0.24 417	0.11 230	1.73 450

CFNet_ucs	3.23 290	0.56 148	4.59 281	0.59 130	0.37 152	3.29 266	0.19 136	10.47 361	9.02 393	7.78 353	12.57 412	5.59 321	1.74 234	5.39 190	1.86 247	0.00 1	0.04 212	0.01 390	0.00 1	0.10 214	0.33 194

anonymousdsp2	2.20 183	0.57 155	4.59 281	1.69 284	0.82 261	3.58 294	0.48 217	8.57 302	3.63 140	3.37 173	3.03 148	3.32 217	1.00 162	5.57 196	0.80 97	0.01 171	0.94 418	0.02 423	0.15 358	0.06 144	1.89 477

HBP-ISP	4.37 391	1.56 391	4.59 281	2.23 371	1.29 350	7.87 430	3.96 457	11.80 400	10.91 431	8.06 371	14.45 436	3.38 223	4.87 380	9.27 412	2.53 297	0.14 427	0.06 227	0.00 1	0.01 243	0.08 176	0.30 186

Sa-1000	3.81 347	1.26 342	4.64 284	2.29 389	0.55 208	3.51 287	1.58 393	8.37 298	9.13 396	7.97 360	17.42 469	3.98 254	2.76 278	9.61 423	1.68 235	0.00 1	0.69 374	0.00 1	0.18 377	0.23 368	0.27 172

SGM_RVC	10.77 512	1.11 310	4.66 285	2.66 431	0.41 167	21.03 529	6.87 505	20.02 530	15.54 483	25.86 540	24.97 513	33.59 547	20.51 532	20.89 533	14.78 513	0.31 477	0.26 313	0.22 503	0.26 438	0.43 446	1.01 363
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
depthmonostereo	1.25 76	0.95 275	4.67 286	0.28 71	0.11 27	1.43 66	0.04 34	5.43 157	1.76 56	1.02 116	1.47 85	1.59 164	0.98 161	3.61 128	0.92 125	0.03 323	0.11 263	0.00 1	0.02 265	0.04 111	0.47 240

TestStereo1	3.12 282	1.34 355	4.67 286	3.47 485	0.71 237	2.50 172	1.45 385	7.27 266	8.71 382	4.91 215	9.28 339	2.34 189	3.61 319	9.44 417	1.62 219	0.00 1	0.33 321	0.00 1	0.00 1	0.30 408	0.40 214

SA-5K	3.12 282	1.34 355	4.67 286	3.47 485	0.71 237	2.50 172	1.45 385	7.27 266	8.71 382	4.91 215	9.28 339	2.34 189	3.61 319	9.44 417	1.62 219	0.00 1	0.33 321	0.00 1	0.00 1	0.30 408	0.40 214

test_xeample	4.78 417	0.93 264	4.68 289	1.48 257	1.28 345	3.94 327	0.13 103	13.35 454	8.62 379	8.21 376	11.63 394	3.43 231	3.54 315	7.59 314	23.47 536	0.02 278	1.16 495	0.00 1	0.25 421	0.11 230	1.74 453

LG-Stereo	1.00 49	0.58 160	4.72 290	0.19 42	0.37 152	1.18 15	0.18 131	4.21 82	3.11 102	0.83 106	1.95 110	0.45 108	0.16 26	0.53 1	0.62 62	0.33 480	0.22 301	0.00 1	0.00 1	0.11 230	0.31 188

AIO-test2	2.98 272	1.88 421	4.72 290	1.67 281	3.34 470	2.64 192	0.06 55	6.96 250	15.70 484	2.65 154	7.31 289	0.93 138	0.57 122	5.81 206	1.20 177	3.30 535	0.09 253	0.00 1	0.09 326	0.22 356	0.43 238

RALAANet	2.68 240	1.71 407	4.73 292	2.79 440	0.80 256	3.30 267	0.15 116	7.92 292	5.92 266	5.79 243	6.06 244	3.51 237	1.13 173	6.76 249	2.28 288	0.00 1	0.28 314	0.00 1	0.10 333	0.27 394	0.13 76

DLCB_ROB	4.87 421	1.45 382	4.75 293	2.52 421	1.13 318	6.25 400	3.01 435	10.44 360	8.34 371	11.05 467	13.43 424	14.04 469	3.90 338	9.74 431	6.80 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 176	0.37 207

SA	3.34 299	1.29 346	4.84 294	1.99 339	0.57 210	3.15 256	1.39 383	7.66 286	9.94 410	4.86 214	10.87 381	2.97 208	4.61 371	9.88 438	1.38 200	0.00 1	0.60 357	0.00 1	0.19 382	0.25 381	0.37 207

TransformOpticalFlow	3.50 317	0.83 229	4.85 295	1.09 204	0.31 124	3.52 290	0.14 113	10.32 354	8.02 362	5.78 242	13.25 422	6.63 351	4.91 381	8.36 363	1.63 222	0.00 1	0.01 128	0.01 390	0.00 1	0.06 144	0.24 163

G2L-Stereo_test	3.88 352	1.39 367	4.86 296	2.98 453	1.49 370	4.11 339	1.13 367	12.05 407	6.83 313	8.42 382	9.17 333	9.49 407	2.71 273	7.03 267	5.22 395	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.26 382	0.52 253

xxxx	5.16 427	0.86 243	4.86 296	1.96 332	1.22 334	7.56 429	0.07 63	14.67 480	9.15 397	6.55 287	9.87 355	9.30 405	3.47 313	8.07 341	22.20 531	0.05 370	1.16 495	0.00 1	0.26 438	0.10 214	1.76 456

AACVNet	3.71 337	1.63 398	4.89 298	3.80 496	0.62 219	3.25 262	0.30 172	9.47 335	3.81 152	6.34 273	10.74 378	10.52 425	4.92 382	9.31 414	3.88 352	0.03 323	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.34 424	0.28 178

CSP-Net	4.40 393	1.70 405	4.90 299	1.82 308	1.04 298	12.96 496	2.25 414	13.75 465	6.34 283	9.64 430	8.99 328	8.31 386	3.24 294	8.45 371	4.32 369	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 368	0.06 38

UDGNet	2.92 264	7.79 531	4.92 300	3.01 455	0.08 17	2.96 238	0.20 141	4.77 112	8.93 388	2.91 162	2.85 141	0.95 140	1.00 162	6.46 231	1.66 231	1.46 518	0.00 1	5.33 545	0.92 518	1.95 518	0.19 128

LMCR-Stereo	3.92 355	1.96 432	4.92 300	2.85 447	0.23 104	7.88 431	1.47 387	12.52 425	5.39 241	8.71 396	10.65 376	1.90 176	5.04 388	8.53 376	4.89 385	1.05 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 442	0.05 29

test_5	3.16 287	1.18 323	4.96 302	2.33 396	3.10 460	4.51 359	1.27 376	7.47 277	7.61 349	3.00 166	7.38 290	5.37 315	4.06 343	8.28 353	1.54 209	0.00 1	0.34 323	0.00 1	0.02 265	0.21 349	0.62 284

PFNet+	2.52 223	0.47 93	4.97 303	0.95 194	0.18 71	3.12 251	0.73 293	4.98 123	6.97 321	7.95 359	6.38 260	2.51 193	1.18 185	8.05 340	1.82 244	0.03 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 47	0.05 29

model_zeroshot	1.98 149	0.70 200	4.98 304	2.25 377	1.07 302	3.20 258	0.13 103	7.01 251	3.34 114	3.46 176	3.77 174	2.69 200	0.42 90	2.86 108	1.18 175	0.06 382	0.85 401	0.00 1	0.25 421	0.02 47	1.40 410

FCDSN-DC	10.72 511	1.16 320	5.01 305	2.16 355	1.31 354	17.46 517	4.80 474	17.79 509	19.87 505	25.02 537	32.85 536	33.57 546	23.52 544	16.80 516	12.13 492	0.11 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 191	0.76 329
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
TDLM	4.58 404	1.79 419	5.03 306	2.45 413	1.32 355	4.04 336	7.15 509	11.60 397	11.46 442	6.91 306	12.69 415	5.94 335	5.03 386	9.74 431	3.80 349	0.67 501	0.00 1	0.01 390	0.05 302	0.23 368	1.78 458

G2L-ROB	3.74 339	1.37 364	5.05 307	1.95 329	1.14 319	4.45 355	0.43 200	12.31 415	6.36 285	7.88 357	5.42 224	11.10 443	2.11 248	8.53 376	6.31 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 311	0.33 194

STrans-v2	3.55 321	0.94 273	5.06 308	0.32 76	0.60 215	2.97 240	1.15 368	11.08 381	7.97 361	6.01 256	10.93 382	6.65 352	6.86 436	8.37 364	1.66 231	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.04 111	0.39 212

ac_64	3.98 362	0.86 243	5.10 309	3.17 469	3.43 474	5.80 390	0.70 286	10.87 374	4.96 224	8.94 404	6.46 263	10.70 432	5.52 408	7.44 294	5.10 393	0.03 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 282	0.31 188

StereoDRNet-Refined	4.84 420	0.96 279	5.13 310	2.22 368	0.46 174	9.10 450	0.16 122	10.72 369	9.40 403	13.41 492	12.50 410	10.02 417	4.58 368	8.60 379	8.71 448	0.01 171	0.00 1	0.01 390	0.05 302	0.24 373	0.53 255
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoVision	2.42 214	1.18 323	5.14 311	1.15 208	2.64 445	1.89 115	0.28 163	6.61 234	4.72 210	2.14 146	10.52 372	3.84 248	0.52 113	5.33 188	2.29 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 249	0.04 23

rvit_stereo_ft	1.23 74	1.42 373	5.16 312	0.94 192	0.36 147	1.22 20	0.24 154	4.57 105	4.49 197	0.51 46	1.04 69	0.73 129	1.10 169	1.50 44	1.01 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 132	0.22 147

test_sample5	3.34 299	0.65 178	5.17 313	2.10 349	0.49 180	3.31 269	0.17 126	11.91 401	7.47 340	6.91 306	9.15 332	3.61 241	3.37 307	7.53 309	3.06 324	0.02 278	0.85 401	0.00 1	0.10 333	0.07 163	0.90 345

DualNet	3.48 316	0.65 178	5.17 313	2.10 349	0.49 180	3.31 269	0.17 126	11.91 401	7.47 340	7.18 326	11.56 392	3.61 241	3.37 307	7.53 309	3.06 324	0.02 278	0.85 401	0.00 1	0.10 333	0.07 163	0.90 345

MeshStereo	11.94 525	1.88 421	5.24 315	2.11 352	1.44 366	20.09 527	4.95 477	21.74 543	16.75 490	33.10 549	35.07 544	39.28 556	22.72 540	19.45 528	13.59 507	0.19 447	0.06 227	0.02 423	0.00 1	0.46 454	0.65 294
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
UGAM-zero	3.92 355	0.49 109	5.26 316	1.17 212	0.89 270	4.00 332	0.47 207	12.42 421	3.62 139	5.46 236	5.86 235	15.76 484	8.92 479	8.63 383	2.44 295	0.00 1	0.84 399	0.00 1	0.89 514	0.03 81	1.27 398

test_sample6	3.60 327	0.66 182	5.27 317	2.23 371	0.48 177	3.25 262	0.21 146	11.94 404	7.53 345	7.18 326	11.56 392	3.99 255	3.86 333	8.03 337	3.88 352	0.03 323	0.83 395	0.00 1	0.09 326	0.07 163	0.86 342

CoDeX	3.61 328	0.86 243	5.27 317	1.16 210	1.62 376	6.24 399	2.07 410	13.78 468	6.86 315	7.42 342	9.00 330	4.06 260	3.72 327	6.58 234	3.02 321	0.03 323	0.06 227	0.00 1	0.00 1	0.15 298	0.35 203

MIM_Stereo	2.83 253	1.20 335	5.27 317	1.41 246	1.16 323	3.07 246	0.33 178	6.67 236	3.95 165	5.17 227	10.11 361	4.25 273	1.73 233	8.32 360	1.64 226	0.00 1	0.36 329	0.00 1	0.01 243	0.22 356	1.69 441

iRaft-Stereo_5w	3.20 289	1.27 344	5.27 317	0.27 70	0.99 290	2.71 199	0.58 244	5.75 177	5.85 264	3.03 168	7.88 304	10.08 418	4.08 346	8.40 365	6.09 406	0.00 1	0.25 311	0.00 1	0.12 346	0.31 415	0.95 356

test_sample3	3.27 292	0.62 171	5.29 321	2.24 375	0.58 213	4.62 362	0.16 122	12.15 412	7.51 343	6.44 277	7.25 286	3.72 245	3.03 287	6.73 246	3.17 331	0.01 171	0.85 401	0.00 1	0.10 333	0.07 163	0.88 344

GES	2.69 241	0.72 207	5.34 322	1.82 308	0.05 5	4.51 359	1.04 358	10.39 358	4.18 176	5.53 239	6.72 269	1.92 180	3.30 298	5.16 184	2.67 305	0.06 382	0.01 128	0.06 462	0.01 243	0.20 338	0.14 81

cf-r	3.76 342	1.43 375	5.34 322	2.66 431	2.79 449	2.85 228	0.62 259	9.08 319	6.91 318	7.06 315	11.90 400	9.64 409	3.83 330	6.23 222	4.53 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 329	0.17 113

HITNet	3.11 280	1.38 366	5.35 324	2.23 371	0.12 36	5.59 382	0.58 244	9.95 348	5.72 259	6.62 292	7.91 306	3.90 251	3.24 294	4.39 156	4.58 379	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 176	0.57 265
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
test_sample4	3.29 294	0.64 176	5.38 325	2.08 347	0.53 200	3.91 324	0.15 116	12.13 409	7.50 342	7.04 314	7.50 292	3.64 243	3.19 290	6.95 262	3.14 328	0.02 278	0.85 401	0.00 1	0.10 333	0.07 163	0.92 351

FC-DCNN v2	11.44 520	0.98 286	5.39 326	2.28 387	1.65 380	18.84 523	5.41 485	19.66 525	20.80 511	29.20 544	35.39 545	34.37 550	23.46 543	17.13 521	13.18 504	0.17 439	0.01 128	0.02 423	0.01 243	0.08 176	0.69 310

RAFT_CTSACE	3.62 329	1.65 400	5.41 327	1.36 235	3.08 458	3.95 329	1.03 355	4.62 108	4.65 206	5.33 231	17.73 473	7.63 373	2.71 273	10.98 455	1.15 167	0.00 1	0.48 345	0.00 1	0.00 1	0.31 415	0.25 166

SFCPSM	3.39 307	0.61 165	5.42 328	0.43 104	0.93 281	8.26 434	2.08 411	15.01 485	5.89 265	7.17 325	7.60 294	3.39 224	2.55 267	5.39 190	2.53 297	0.01 171	0.03 195	0.01 390	0.07 311	0.19 329	0.31 188

MSMD_ROB	9.73 502	1.43 375	5.42 328	1.81 305	0.42 170	16.83 513	4.30 465	14.29 476	15.34 478	23.06 529	40.17 552	25.63 533	22.62 539	13.37 492	8.85 450	0.48 497	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.13 271	0.47 240

MyStereo06	2.71 244	1.05 302	5.43 330	1.39 241	1.20 330	2.57 179	0.10 84	10.39 358	4.79 217	5.54 240	6.16 247	6.39 345	2.33 258	3.40 121	1.35 198	0.01 171	1.24 504	0.00 1	0.21 401	0.13 271	0.50 246

TRStereo	2.71 244	3.79 502	5.46 331	2.19 363	2.22 424	2.98 241	1.07 361	9.83 343	4.39 190	3.46 176	3.48 161	3.92 252	0.77 145	6.43 230	1.70 237	0.03 323	0.63 363	0.00 1	0.29 454	0.11 230	1.49 414

FC-DCNN	11.29 519	1.01 295	5.50 332	2.25 377	1.65 380	18.23 521	5.36 483	18.99 518	20.65 510	28.95 543	34.83 543	33.83 548	23.18 542	17.04 520	13.37 505	0.17 439	0.01 128	0.02 423	0.02 265	0.10 214	0.70 314

fff	2.54 226	0.93 264	5.51 333	0.32 76	0.14 48	1.70 94	0.11 90	6.19 210	12.69 456	6.03 258	5.29 217	1.43 154	5.28 399	2.37 94	2.21 277	0.01 171	0.00 1	0.01 390	0.00 1	0.02 47	0.61 279

DCANet	2.35 201	0.96 279	5.51 333	0.39 96	0.19 75	1.72 102	0.25 158	6.06 203	9.33 401	6.31 269	5.42 224	1.44 157	4.14 348	2.22 83	2.28 288	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 111	0.66 304

csc	2.54 226	0.93 264	5.51 333	0.32 76	0.14 48	1.70 94	0.11 90	6.19 210	12.69 456	6.03 258	5.29 217	1.43 154	5.28 399	2.37 94	2.21 277	0.01 171	0.00 1	0.01 390	0.00 1	0.02 47	0.61 279

cscssc	2.54 226	0.93 264	5.51 333	0.32 76	0.14 48	1.70 94	0.11 90	6.19 210	12.69 456	6.03 258	5.29 217	1.43 154	5.28 399	2.37 94	2.21 277	0.01 171	0.00 1	0.01 390	0.00 1	0.02 47	0.61 279

111	3.05 275	1.41 370	5.51 333	0.32 76	0.14 48	2.83 215	0.68 278	6.76 243	14.21 470	3.59 180	9.11 331	5.50 317	3.30 298	4.05 139	2.43 294	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 271	1.02 367

UPFNet	4.17 377	0.83 229	5.51 333	2.49 416	3.36 471	7.13 421	2.60 419	10.52 365	7.16 327	8.76 399	7.83 302	7.85 379	3.41 311	8.60 379	7.04 423	0.01 171	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.12 249	0.17 113

ADLNet	4.56 403	1.19 327	5.52 339	3.81 499	3.59 478	6.98 416	2.40 417	12.01 406	7.96 360	10.52 449	9.67 353	8.26 385	4.98 385	6.59 235	6.93 419	0.01 171	0.01 128	0.00 1	0.01 243	0.22 356	0.55 259

MIPNet	2.27 194	1.14 317	5.55 340	0.49 119	0.22 101	2.03 128	0.19 136	7.60 281	6.17 276	5.83 245	4.16 181	2.05 183	3.44 312	3.65 130	2.23 282	0.00 1	0.01 128	0.01 390	0.01 243	0.24 373	0.48 243

SACVNet	4.55 401	1.88 421	5.55 340	3.38 481	1.68 384	3.11 249	2.76 427	12.44 422	6.43 289	11.07 468	11.31 387	10.53 427	5.13 394	9.88 438	4.56 377	0.08 400	0.02 167	0.00 1	0.01 243	0.38 436	0.80 336

CVANet_RVC	4.68 412	1.93 428	5.57 342	2.61 428	1.86 401	4.12 340	4.94 476	12.11 408	9.29 399	8.05 369	11.08 383	10.28 421	6.48 428	9.52 421	3.19 332	0.45 490	0.01 128	0.00 1	0.12 346	0.23 368	1.75 454

PAM_32	4.12 375	0.46 85	5.63 343	1.95 329	1.02 296	10.74 473	0.85 329	11.04 379	5.02 228	6.19 264	5.28 216	17.64 500	7.30 448	5.03 177	1.45 204	0.00 1	0.68 372	0.00 1	0.77 511	0.14 282	1.14 384

gcap-zeroshot	2.22 185	0.68 189	5.64 344	0.79 169	1.15 321	3.33 272	0.73 293	7.14 263	4.59 203	3.86 190	1.79 104	8.42 394	0.56 121	3.00 113	0.89 118	0.02 278	0.66 368	0.00 1	0.26 438	0.01 19	0.83 339

GMStereo	2.07 157	1.56 391	5.64 344	0.74 165	0.05 5	3.63 301	0.01 4	5.17 136	11.27 441	4.22 201	2.44 127	0.53 118	0.49 109	4.06 141	1.01 148	0.22 456	0.00 1	0.00 1	0.14 355	0.18 322	0.05 29
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DeepPruner_ROB	3.82 348	1.87 420	5.65 346	1.31 230	1.64 377	3.62 300	0.81 313	14.47 478	5.03 229	8.03 366	10.78 379	6.95 362	2.26 252	8.92 395	4.32 369	0.07 391	0.03 195	0.00 1	0.01 243	0.37 432	0.29 181

DDVS	3.79 346	0.66 182	5.66 347	2.27 384	1.28 345	6.48 405	0.47 207	9.33 333	4.35 188	7.29 336	7.71 297	12.49 460	2.21 250	9.01 402	5.16 394	0.08 400	0.20 298	0.01 390	0.00 1	0.14 282	1.03 370

IPLG	2.63 237	1.09 306	5.67 348	0.73 159	0.31 124	3.00 242	0.25 158	6.84 246	6.02 268	7.93 358	6.31 256	1.91 177	1.72 231	7.47 303	2.53 297	0.01 171	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.29 405	0.58 271

CRFU-Net	4.81 418	0.78 213	5.69 349	3.10 467	1.39 361	13.18 498	3.23 444	12.26 413	4.33 183	10.91 462	9.98 360	10.94 440	7.93 461	7.47 303	3.94 357	0.16 435	0.16 284	0.16 491	0.00 1	0.26 382	0.29 181

RASNet	5.00 423	1.19 327	5.69 349	3.68 492	4.80 515	5.04 373	1.29 379	10.26 353	8.99 391	5.89 247	11.65 395	10.55 428	9.76 484	9.96 442	10.32 474	0.20 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 191	0.73 322

IGEV_Zeroshot_test	2.57 230	0.63 173	5.70 351	1.93 323	0.87 269	2.63 187	0.85 329	8.94 316	4.55 201	5.30 230	5.48 228	5.23 312	1.38 203	3.76 132	1.32 194	0.00 1	0.69 374	0.00 1	0.18 377	0.19 329	1.72 448

UGAM	4.25 385	0.86 243	5.73 352	0.45 109	0.22 101	3.61 296	1.18 369	5.51 158	15.39 479	4.99 220	12.34 408	15.09 480	3.71 326	10.58 451	3.76 344	0.00 1	0.46 342	0.00 1	0.34 472	0.36 429	0.36 206

rvit_0105_6	1.44 98	1.26 342	5.78 353	0.66 148	0.08 17	1.58 80	0.32 175	4.57 105	6.53 296	0.40 23	0.38 33	1.11 144	0.29 52	4.76 170	0.92 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 47	0.20 134

G2L-Stereo	3.74 339	1.56 391	5.82 354	1.71 288	2.04 417	2.87 230	0.58 244	9.79 341	6.49 294	7.82 354	7.97 308	8.57 397	2.36 259	9.19 410	7.45 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 382	0.40 214

hknet	3.56 322	0.66 182	5.82 354	0.70 153	1.19 328	6.97 414	1.58 393	9.93 345	7.76 351	6.50 280	6.23 250	9.53 408	2.81 281	7.84 324	3.39 334	0.01 171	0.03 195	0.03 441	0.00 1	0.06 144	0.14 81

AASNet	4.20 380	1.63 398	5.82 354	3.79 495	3.93 490	6.55 406	1.22 372	19.12 520	6.82 312	7.86 356	8.35 320	4.36 277	2.55 267	3.87 137	7.47 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 462	0.22 147

acv_ft	3.90 353	0.96 279	5.85 357	2.56 427	4.70 514	7.27 423	0.84 324	9.17 325	6.12 272	10.00 438	9.32 342	5.70 328	4.07 345	2.68 103	8.24 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 426	0.23 154

PS-NSSS	4.22 381	2.53 469	5.89 358	1.01 198	2.93 453	4.05 338	1.93 406	11.44 391	8.94 389	7.14 323	14.70 440	4.96 301	2.60 269	9.09 406	3.92 354	0.40 486	0.04 212	0.83 522	0.00 1	1.09 497	1.02 367

MyStereo05	3.24 291	1.05 302	5.93 359	1.39 241	1.20 330	2.57 179	0.10 84	9.11 321	13.17 463	6.45 278	3.86 176	3.20 215	3.26 296	8.35 362	3.02 321	0.01 171	1.24 504	0.00 1	0.21 401	0.13 271	0.50 246

delet	4.59 406	1.12 314	5.93 359	1.37 238	3.73 484	10.48 469	3.90 455	10.51 363	9.17 398	8.87 402	9.74 354	8.37 389	3.74 328	8.12 343	6.36 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 349	0.12 70

iResNet_ROB	4.67 411	1.77 417	5.93 359	2.47 415	0.95 285	3.78 317	0.36 181	15.65 491	17.36 493	8.75 398	11.23 386	7.05 364	4.60 370	8.94 398	4.23 365	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 302	0.15 94

GANet	6.86 457	1.78 418	5.98 362	3.05 460	1.12 316	10.12 463	9.38 525	13.41 456	8.67 380	11.46 474	29.87 527	13.94 468	8.25 466	12.06 476	6.33 414	0.40 486	0.06 227	0.16 491	0.33 468	0.18 322	0.59 274

CIPLG	2.72 247	1.69 403	6.02 363	0.80 172	2.14 420	2.66 195	0.84 324	5.90 192	5.59 249	8.12 372	9.58 348	1.74 169	1.14 175	4.53 163	2.82 318	0.02 278	0.19 291	0.02 423	0.09 326	0.26 382	0.22 147

HGLStereo	4.58 404	1.04 300	6.02 363	3.30 478	5.14 521	6.36 402	0.71 288	11.04 379	7.60 348	8.04 367	12.85 420	6.90 360	8.51 470	7.85 325	5.93 403	0.02 278	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.14 282	0.15 94

dd	2.36 203	1.93 428	6.03 365	0.83 176	0.12 36	1.80 108	0.17 126	5.30 142	11.82 446	2.98 164	3.64 173	1.50 160	1.21 191	5.25 185	3.92 354	0.13 424	0.01 128	0.04 451	0.22 408	0.10 214	0.14 81

iRaft-Stereo_20w	3.11 280	0.49 109	6.09 366	1.01 198	1.25 339	3.99 331	1.00 353	14.00 469	4.73 211	6.70 301	6.27 255	2.34 189	2.28 255	7.29 286	1.58 212	0.01 171	0.75 383	0.00 1	0.73 509	0.10 214	1.63 427

GMStereo_Zeroshot	2.92 264	2.33 462	6.12 367	1.66 277	0.36 147	3.61 296	0.09 76	5.95 198	6.20 277	7.15 324	7.11 283	8.37 389	0.91 154	6.17 219	1.97 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 356	0.14 81

PFNet	3.06 276	0.59 161	6.13 368	2.26 380	0.84 263	3.08 247	0.73 293	7.38 273	5.35 237	10.20 441	6.06 244	4.72 289	2.10 247	8.47 372	2.25 283	0.19 447	0.06 227	0.00 1	0.11 340	0.20 338	0.42 229

GEStereo_RVC	3.95 359	1.21 336	6.13 368	2.30 390	1.22 334	4.29 348	2.96 433	12.39 419	8.24 368	7.25 333	6.79 271	7.58 372	4.22 352	9.16 407	4.56 377	0.04 353	0.01 128	0.02 423	0.02 265	0.19 329	0.42 229

sCroCo_RVC	1.34 85	0.85 235	6.15 370	1.21 217	1.28 345	0.90 9	0.18 131	4.50 101	2.86 84	0.37 15	3.18 153	0.52 116	1.52 218	1.83 65	0.93 129	0.13 424	0.25 311	0.00 1	0.00 1	0.08 176	0.16 103

GCST	9.50 500	17.91 551	6.18 371	53.02 575	11.57 549	10.95 476	0.20 141	7.71 288	7.12 326	9.83 436	4.71 199	4.87 296	1.49 209	9.87 436	2.06 267	8.70 547	0.07 242	22.79 556	0.40 484	6.66 541	3.86 531

DAS	4.18 378	0.53 127	6.20 372	2.20 364	3.69 481	2.78 211	3.12 439	8.69 307	10.29 414	9.39 423	12.80 417	4.58 284	7.20 444	9.08 405	2.70 308	0.02 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 111	0.34 198

SepStereo	4.22 381	0.53 127	6.20 372	2.20 364	3.69 481	2.78 211	3.12 439	8.69 307	10.29 414	9.39 423	12.80 417	4.58 284	7.20 444	9.74 431	2.70 308	0.02 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 111	0.34 198

IPLGR_C	2.69 241	1.75 414	6.20 372	0.79 169	2.06 418	2.64 192	0.86 332	6.36 221	5.64 251	8.13 373	9.26 337	1.69 167	1.15 181	3.79 134	2.80 317	0.02 278	0.20 298	0.02 423	0.08 314	0.26 382	0.18 118

DMCA	3.08 278	1.10 307	6.20 372	1.82 308	0.90 272	3.80 320	0.55 235	9.76 339	5.42 242	6.56 289	6.47 264	7.06 365	2.09 244	4.05 139	5.46 398	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.11 230	0.16 103

GwcNet-RSSM	4.13 376	1.71 407	6.25 376	2.50 417	1.93 407	2.39 161	1.49 389	9.59 337	8.71 382	6.66 295	15.04 441	8.47 395	3.84 331	6.87 254	6.74 417	0.00 1	0.00 1	0.04 451	0.00 1	0.29 405	0.15 94

MMNet	4.44 397	1.37 364	6.26 377	1.73 294	1.64 377	10.51 471	0.61 255	9.27 329	9.66 407	9.55 427	9.22 334	7.40 369	6.52 429	7.90 329	6.98 420	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 282	0.10 56

MyStereo8	3.30 296	1.69 403	6.28 378	2.51 418	3.79 486	4.22 343	0.07 63	7.43 276	6.39 288	6.51 283	10.13 362	4.23 271	1.45 207	2.79 107	5.08 391	0.06 382	1.49 523	0.00 1	0.40 484	0.26 382	1.33 403

CFNet	4.03 364	1.97 433	6.30 379	2.70 435	1.64 377	5.41 378	0.22 148	12.14 411	10.28 413	5.24 228	11.15 384	6.43 346	3.70 325	8.97 401	4.01 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 408	0.13 76

rrr	1.64 122	1.71 407	6.31 380	0.73 159	0.24 106	2.69 196	0.92 345	4.25 85	1.75 54	0.73 88	0.16 15	0.23 64	0.32 65	7.57 312	2.72 310	0.00 1	0.49 346	0.00 1	0.20 394	0.17 311	1.68 439

test-1	2.14 172	0.54 131	6.32 381	1.07 203	1.22 334	2.13 141	0.54 231	6.40 225	4.80 218	3.55 178	5.23 212	4.02 256	0.71 137	1.95 67	2.15 274	0.08 400	0.98 439	0.00 1	0.08 314	0.02 47	1.07 372

UDG	9.12 496	10.06 541	6.35 382	10.06 539	9.64 543	10.48 469	2.33 415	12.73 429	10.19 412	8.33 379	10.27 364	16.70 493	10.47 490	8.33 361	9.07 455	4.28 537	2.59 542	18.90 554	3.83 548	11.35 547	6.50 542

IER	3.42 313	0.91 258	6.38 383	0.73 159	1.60 375	7.07 419	0.55 235	7.07 259	5.45 245	8.17 375	8.89 325	6.13 339	6.13 419	5.36 189	3.77 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 176	0.05 29

DISCO	6.58 452	0.98 286	6.44 384	3.75 494	1.18 326	11.19 479	3.29 448	12.92 438	16.72 489	7.27 334	11.74 397	17.34 498	6.60 430	19.59 530	11.59 488	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.45 451	0.50 246

PAM	4.07 369	0.44 74	6.47 385	1.97 334	1.18 326	10.83 475	1.64 396	10.66 368	4.55 201	6.54 286	4.69 198	16.99 496	6.88 437	4.07 142	1.63 222	0.00 1	0.68 372	0.00 1	0.77 511	0.10 214	1.24 392

plain	1.53 112	0.86 243	6.50 386	0.42 101	0.05 5	1.56 78	0.09 76	5.18 138	4.02 170	0.54 54	1.76 100	0.59 123	0.75 141	6.48 232	1.23 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 446	0.07 43

ACRE	2.67 239	1.66 402	6.50 386	0.72 156	2.03 415	2.65 194	0.84 324	5.97 200	5.52 247	7.85 355	9.23 335	1.72 168	1.09 168	4.09 145	2.73 312	0.02 278	0.19 291	0.02 423	0.08 314	0.26 382	0.21 140

MaskLacGwcNet_RVC	6.42 447	6.12 523	6.53 388	4.29 512	3.61 479	15.41 507	4.13 459	12.36 417	7.32 338	7.60 346	8.51 322	8.97 404	2.64 271	10.17 446	3.72 342	8.16 546	2.40 536	2.00 533	0.11 340	8.55 545	5.84 539

ADStereo(finetuned)	2.50 222	0.95 275	6.60 389	0.39 96	0.20 85	1.72 102	0.24 154	6.06 203	9.31 400	6.30 268	5.42 224	1.44 157	6.22 422	2.25 86	2.14 272	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 111	0.65 294

rvit_stereo_0075_2	2.15 173	0.39 46	6.61 390	0.67 150	1.95 409	1.74 104	0.10 84	7.81 290	6.03 269	2.97 163	4.01 179	3.07 212	0.57 122	5.49 194	1.13 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 81	0.34 198

ISRNet	4.11 371	0.88 253	6.63 391	3.46 484	2.64 445	2.11 138	0.26 160	7.72 289	6.60 298	11.29 472	17.98 475	8.21 383	2.60 269	6.81 253	4.72 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 191	0.25 166

MyStereo04	3.29 294	1.15 318	6.64 392	1.28 226	1.49 370	2.63 187	0.45 203	10.57 366	13.30 464	4.41 206	3.90 177	3.06 211	3.56 316	7.87 328	3.35 333	0.01 171	1.27 507	0.00 1	0.25 421	0.11 230	0.42 229

test_xeample3	1.71 129	1.75 414	6.64 392	0.90 187	0.29 118	2.55 177	0.90 340	4.08 75	2.36 68	0.56 63	0.24 24	0.23 64	0.31 58	7.51 307	2.73 312	0.00 1	0.70 377	0.00 1	0.36 477	0.18 322	1.92 479

rvit_0105_4	1.58 118	1.41 370	6.67 394	0.65 144	0.05 5	1.60 83	0.41 194	4.70 109	6.48 292	0.46 40	0.87 60	1.40 152	0.53 116	5.08 180	1.12 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 47	0.18 118

ADLNet2	4.72 413	1.44 379	6.68 395	3.03 457	3.90 489	6.80 411	2.91 431	11.67 398	9.63 405	7.99 363	9.89 356	9.75 412	5.32 403	7.70 318	7.13 424	0.01 171	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.26 382	0.22 147

DCANet-4	2.26 191	0.43 65	6.69 396	0.40 99	0.20 85	1.70 94	0.13 103	5.73 176	9.44 404	6.01 256	5.29 217	1.12 145	2.77 279	2.49 98	2.21 277	0.01 171	0.00 1	0.01 390	0.00 1	0.02 47	0.61 279

rvit_0105_5	1.70 126	1.36 359	6.71 397	0.52 123	0.04 4	1.58 80	0.58 244	5.39 156	6.62 301	0.91 107	1.72 96	1.77 171	0.77 145	4.44 158	1.28 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 47	0.23 154

ssnet_v2	4.73 415	1.43 375	6.74 398	1.80 304	0.75 247	8.89 447	4.60 470	12.66 428	10.65 424	9.53 425	6.23 250	9.78 413	4.26 354	6.89 255	9.65 465	0.01 171	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.36 429	0.31 188

dad	5.10 424	2.61 474	6.76 399	1.23 218	0.14 48	2.85 228	0.36 181	7.98 294	14.88 474	10.84 458	17.06 462	15.59 482	3.29 297	7.24 281	4.39 371	1.20 513	0.10 259	4.02 541	0.49 496	0.20 338	0.69 310

DSFCA	4.48 398	1.03 297	6.84 400	1.61 268	1.68 384	7.26 422	4.46 468	11.27 386	7.51 343	11.01 466	6.89 274	8.49 396	4.54 367	10.41 450	6.18 410	0.03 323	0.06 227	0.02 423	0.03 280	0.13 271	0.14 81

rvit_105_1	2.69 241	1.34 355	6.85 401	1.89 317	0.09 22	1.94 120	3.50 451	6.38 223	9.00 392	4.98 218	2.19 117	3.57 240	1.56 221	7.31 287	3.03 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 265	0.06 144	0.16 103

NLCA_NET_v2_RVC	4.11 371	1.53 390	6.87 402	3.04 459	3.33 468	4.34 353	0.59 250	11.36 390	7.92 359	8.98 405	7.98 309	9.72 411	3.82 329	7.92 330	4.43 372	0.15 429	0.02 167	0.03 441	0.03 280	0.07 163	0.14 81
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MLCV	3.76 342	1.52 388	6.93 403	1.66 277	0.31 124	4.31 349	0.32 175	7.92 292	7.68 350	9.55 427	12.12 403	5.17 307	2.74 276	10.00 443	4.49 375	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 302	0.27 172

NCCL2	6.27 443	2.46 467	7.00 404	2.36 400	1.11 313	9.48 453	11.14 532	13.01 442	10.40 418	9.94 437	9.49 346	22.11 525	7.42 450	9.90 440	8.56 444	0.01 171	0.00 1	0.02 423	0.03 280	0.20 338	0.73 322

IPLGR	2.46 217	0.68 189	7.02 405	0.22 55	0.16 62	2.01 125	0.22 148	7.01 251	6.62 301	7.10 320	5.92 242	2.91 204	2.27 253	5.12 183	1.52 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 249	0.41 224

ffm	3.41 311	0.98 286	7.03 406	1.64 271	1.07 302	2.84 217	0.47 207	5.55 162	10.56 420	6.68 296	9.59 349	5.66 323	3.87 334	8.20 346	0.68 75	0.00 1	1.13 481	0.00 1	0.19 382	0.11 230	1.88 474

ff1	4.11 371	0.98 286	7.03 406	1.64 271	1.07 302	2.84 217	0.47 207	5.55 162	10.56 420	6.68 296	9.59 349	5.66 323	3.87 334	11.33 462	11.69 489	0.00 1	1.13 481	0.00 1	0.19 382	0.11 230	1.88 474

mmx	4.50 399	0.98 286	7.03 406	1.64 271	1.07 302	2.84 217	0.47 207	12.84 434	11.23 438	6.68 296	9.59 349	5.66 323	3.87 334	11.33 462	11.69 489	0.05 370	1.12 477	0.00 1	0.19 382	0.10 214	1.53 416

xxx	4.50 399	0.98 286	7.04 409	1.64 271	1.07 302	2.84 217	0.47 207	12.84 434	11.23 438	6.68 296	9.59 349	5.66 323	3.87 334	11.33 462	11.69 489	0.05 370	1.12 477	0.00 1	0.19 382	0.10 214	1.53 416

XX-Stereo	2.95 268	0.48 100	7.08 410	2.84 446	2.51 439	1.63 86	0.20 141	6.15 208	3.38 116	2.38 149	16.00 451	6.90 360	0.25 41	6.40 229	1.14 166	0.00 1	0.66 368	0.00 1	0.31 462	0.16 302	0.57 265

1111x	4.96 422	1.04 300	7.09 411	1.75 296	1.05 299	5.03 372	0.32 175	13.52 458	10.70 425	6.68 296	10.35 365	8.81 403	6.01 417	10.65 452	12.78 500	0.07 391	1.24 504	0.00 1	0.33 468	0.11 230	1.75 454

UNet	4.19 379	0.87 251	7.18 412	2.00 342	3.22 463	9.55 454	0.31 173	10.11 350	6.22 279	7.98 361	6.82 273	10.42 423	5.77 411	7.28 284	5.83 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 214	0.12 70

SQANet	8.22 485	4.42 510	7.19 413	12.11 547	9.77 544	11.80 485	3.23 444	12.00 405	6.60 298	8.59 391	11.52 391	10.97 441	5.31 402	11.10 457	4.20 363	9.56 549	2.29 535	10.51 548	1.61 536	13.06 552	8.49 546

RP	7.41 470	1.90 426	7.33 414	4.26 510	5.25 522	6.64 408	3.46 450	12.44 422	16.23 487	10.36 446	23.00 502	18.72 507	16.59 520	11.10 457	8.47 441	1.10 511	0.02 167	0.12 483	0.16 360	0.43 446	0.65 294

DN-CSS_ROB	3.00 274	2.14 443	7.33 414	2.67 433	0.78 252	3.13 252	0.07 63	6.68 240	4.22 179	5.51 238	12.12 403	2.33 188	1.21 191	8.69 385	2.51 296	0.03 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 442	0.15 94

RYNet	6.82 455	1.51 386	7.35 416	1.79 301	4.52 508	16.68 512	4.41 467	14.19 473	17.43 494	11.64 478	7.86 303	15.03 478	8.81 475	10.10 444	14.16 510	0.04 353	0.13 274	0.15 488	0.05 302	0.08 176	0.53 255

rvit_0105_3	1.94 145	1.44 379	7.39 417	0.88 184	0.02 3	1.61 84	1.64 396	5.88 186	6.73 307	2.37 148	1.78 102	2.01 181	1.16 182	4.46 159	1.26 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 81	0.14 81

PSMNet_ROB	5.41 430	2.45 466	7.39 417	2.36 400	1.90 404	10.11 462	6.54 499	16.32 499	7.59 347	6.84 305	10.83 380	12.06 457	4.13 347	8.73 386	10.24 472	0.02 278	0.01 128	0.01 390	0.11 340	0.26 382	0.40 214

XPNet_ROB	6.46 448	1.88 421	7.41 419	2.81 441	0.95 285	6.45 404	6.82 504	13.58 459	8.80 385	15.50 507	15.86 447	19.59 514	7.12 443	11.41 466	9.86 466	0.02 278	0.04 212	0.00 1	0.03 280	0.20 338	0.79 335

RAFT + AFF	4.63 408	2.28 454	7.43 420	1.51 259	2.38 431	5.81 391	6.49 498	10.74 370	8.53 378	7.75 351	8.95 327	7.47 370	6.68 435	9.17 409	5.06 390	0.08 400	0.47 344	0.00 1	0.01 243	0.66 475	1.03 370

DRN-Test	6.23 442	1.51 386	7.53 421	3.07 465	3.69 481	12.17 491	3.23 444	20.80 537	11.11 437	12.64 484	13.02 421	10.91 439	5.26 397	8.49 373	10.12 470	0.05 370	0.05 221	0.04 451	0.04 298	0.28 397	0.65 294

FAT-Stereo	6.98 461	0.79 215	7.57 422	2.54 425	1.80 392	6.16 398	4.33 466	19.16 521	18.82 501	10.75 455	17.08 463	18.23 505	13.56 509	9.25 411	8.44 440	0.03 323	0.16 284	0.01 390	0.10 333	0.14 282	0.65 294

Anonymous3	1.96 147	0.61 165	7.58 423	0.42 101	0.51 193	4.28 347	0.52 227	5.56 165	2.76 79	2.35 147	3.47 159	1.50 160	1.13 173	5.92 208	1.54 209	0.23 462	0.23 305	0.00 1	0.00 1	0.14 282	0.47 240

ccnet	7.45 474	1.89 425	7.71 424	3.18 470	2.35 429	12.19 492	6.14 493	18.95 517	9.36 402	13.33 491	20.38 487	16.00 487	9.10 482	10.10 444	15.40 516	0.44 488	0.34 323	0.25 506	0.25 421	0.48 459	1.18 386

RGC	7.40 469	2.77 481	7.71 424	4.43 517	4.87 517	8.88 446	2.96 433	16.05 496	12.76 459	11.96 482	19.57 484	18.32 506	11.57 501	13.89 498	9.58 464	0.83 506	0.02 167	0.24 505	0.41 487	0.40 440	0.77 330

edge stereo	7.12 464	1.19 327	7.83 426	2.32 394	2.46 435	6.90 412	3.26 447	15.58 490	12.52 452	15.68 509	18.34 479	21.83 524	13.05 505	11.53 467	8.68 446	0.04 353	0.06 227	0.11 476	0.03 280	0.30 408	0.63 289

fast-acv-ft	6.00 438	1.95 431	7.88 427	2.35 398	1.85 399	13.61 502	1.76 402	8.44 300	10.12 411	11.22 470	20.57 489	14.41 475	7.55 454	8.11 342	8.83 449	0.10 415	0.09 253	0.16 491	0.07 311	0.68 478	0.35 203

DualNet (step1)	4.40 393	1.36 359	7.91 428	1.40 243	0.63 221	5.54 379	2.72 422	11.31 387	8.40 374	8.64 392	8.05 311	6.80 354	5.05 389	7.22 279	2.53 297	1.74 523	1.04 461	3.05 536	2.96 541	0.22 356	1.35 406

test_sample9	6.40 446	1.36 359	7.91 428	1.40 243	0.63 221	5.54 379	2.72 422	11.31 387	8.40 374	8.64 392	8.05 311	6.80 354	5.05 389	12.52 482	13.17 502	1.74 523	25.14 577	3.05 536	2.96 541	0.22 356	1.35 406

test_sample8	8.50 489	1.36 359	7.91 428	1.40 243	0.63 221	5.54 379	2.72 422	12.78 432	6.78 310	17.61 516	9.29 341	24.63 529	19.17 527	12.52 482	13.17 502	1.74 523	25.14 577	3.05 536	2.96 541	0.22 356	1.35 406

ARAFT	3.32 297	1.74 413	7.92 431	0.64 140	0.15 56	4.45 355	2.89 428	8.20 297	6.30 281	9.23 417	7.12 284	5.58 320	1.24 194	8.60 379	1.69 236	0.01 171	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.35 426	0.35 203

NVstereo2D	4.82 419	1.29 346	7.98 432	3.68 492	3.48 475	8.02 433	3.10 438	11.25 384	15.50 482	5.14 226	7.71 297	8.21 383	4.68 373	10.19 447	4.30 368	0.02 278	0.19 291	0.13 485	0.36 477	0.07 163	1.12 381

BEATNet_4x	3.69 333	2.12 442	8.11 433	1.82 308	0.16 62	5.30 376	1.04 358	10.87 374	6.14 275	7.09 319	8.42 321	4.99 303	4.42 358	5.89 207	6.23 412	0.04 353	0.05 221	0.00 1	0.00 1	0.32 420	0.84 340

AANet_RVC	5.41 430	2.61 474	8.17 434	2.25 377	1.30 352	2.27 150	1.64 396	10.82 373	18.54 500	8.01 365	18.09 476	8.39 393	3.31 300	11.37 465	8.98 454	1.15 512	0.38 332	0.02 423	0.00 1	0.17 311	0.70 314

STTStereo	3.90 353	1.43 375	8.20 435	3.03 457	2.28 428	3.64 302	0.64 265	10.11 350	7.09 324	10.20 441	7.08 280	8.73 400	3.57 317	7.44 294	4.00 359	0.00 1	0.02 167	0.01 390	0.01 243	0.04 111	0.40 214

StereoDRNet	6.02 440	2.40 465	8.22 436	3.43 482	4.43 502	10.57 472	4.21 461	19.44 523	11.24 440	12.86 485	8.06 314	11.64 449	4.79 378	8.65 384	9.32 459	0.01 171	0.10 259	0.00 1	0.03 280	0.34 424	0.69 310

DDUNet	10.03 505	12.17 547	8.24 437	13.02 548	11.73 550	10.32 465	3.76 452	12.27 414	8.35 372	9.64 430	13.89 430	16.48 489	6.67 434	9.50 420	7.00 421	6.80 543	3.45 555	21.10 555	4.33 550	12.78 551	9.12 548

AIO-Stereo-zeroshot	3.35 303	1.28 345	8.51 438	1.86 312	1.83 396	3.51 287	0.31 173	10.50 362	4.32 182	2.74 156	5.87 237	10.30 422	4.53 366	4.66 167	3.16 329	0.02 278	0.87 408	0.00 1	0.97 519	0.38 436	1.43 411

DispNO	3.51 319	1.33 354	8.51 438	2.26 380	1.36 359	3.46 283	0.81 313	8.74 311	6.58 297	6.78 303	7.63 296	6.22 344	4.20 350	7.47 303	4.44 373	0.00 1	0.03 195	0.03 441	0.11 340	0.13 271	0.14 81

LALA_ROB	7.02 462	2.54 471	8.51 438	1.53 262	0.96 287	9.96 459	8.71 521	16.70 501	12.68 455	12.99 487	13.90 431	24.47 528	5.40 405	11.61 470	9.50 462	0.04 353	0.05 221	0.00 1	0.02 265	0.17 311	0.65 294

NCC-stereo	7.43 472	2.28 454	8.58 441	3.28 476	4.48 505	8.34 435	4.27 463	20.45 535	13.66 467	9.17 414	17.52 470	16.49 490	14.31 515	13.71 494	8.95 452	1.73 521	0.12 268	0.01 390	0.50 497	0.21 349	0.60 276

Abc-Net	7.43 472	2.28 454	8.58 441	3.28 476	4.48 505	8.34 435	4.27 463	20.45 535	13.66 467	9.17 414	17.52 470	16.49 490	14.31 515	13.71 494	8.95 452	1.73 521	0.12 268	0.01 390	0.50 497	0.21 349	0.60 276
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DMCA-RVC	3.59 326	1.98 434	8.68 443	2.30 390	1.48 369	3.54 292	0.55 235	8.40 299	5.43 244	9.37 422	5.90 238	8.34 388	3.21 292	7.19 277	4.46 374	0.06 382	0.11 263	0.08 473	0.02 265	0.21 349	0.40 214

Nwc_Net	7.54 475	1.91 427	8.71 444	4.16 507	3.42 473	10.77 474	2.00 408	20.33 534	12.19 449	9.10 411	24.04 507	17.67 501	13.58 510	12.14 478	9.12 456	0.94 509	0.00 1	0.00 1	0.02 265	0.22 356	0.41 224

iResNet	4.04 365	1.46 383	8.72 445	3.25 475	0.36 147	4.54 361	0.47 207	9.06 317	10.40 418	7.98 361	12.82 419	4.06 260	3.22 293	8.82 389	4.95 388	0.03 323	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.14 282	0.55 259

NaN_ROB	6.51 450	2.25 448	8.77 446	1.69 284	1.79 391	9.71 457	10.94 530	16.20 497	16.13 486	13.04 489	8.86 324	11.77 451	5.94 415	12.88 488	8.01 434	0.05 370	0.13 274	0.07 467	0.20 394	0.32 420	1.50 415

MANE	20.98 555	3.23 489	8.81 447	5.96 529	6.96 532	33.07 552	13.20 542	35.43 557	38.86 555	44.72 565	52.41 569	53.20 564	41.84 566	34.74 556	27.45 550	1.87 526	2.27 534	1.54 530	10.18 560	0.69 480	3.11 518

gwcnet-sp	3.58 323	2.01 436	8.82 448	2.01 343	0.69 231	7.38 426	1.10 363	9.23 326	6.66 304	9.32 418	5.91 239	4.21 268	3.31 300	6.91 257	3.69 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 373	0.18 118

scenet	3.58 323	2.01 436	8.82 448	2.01 343	0.69 231	7.38 426	1.10 363	9.23 326	6.66 304	9.32 418	5.91 239	4.21 268	3.31 300	6.91 257	3.69 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 373	0.18 118

ssnet	3.58 323	2.01 436	8.82 448	2.01 343	0.69 231	7.38 426	1.10 363	9.23 326	6.66 304	9.32 418	5.91 239	4.21 268	3.31 300	6.91 257	3.69 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 373	0.18 118

iResNetv2_ROB	4.72 413	2.26 450	8.87 451	3.20 472	1.25 339	4.32 350	1.73 400	14.22 474	10.62 423	10.53 450	12.13 405	7.77 375	5.54 409	8.29 354	2.76 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 442	0.55 259

LL-Strereo	5.14 426	2.29 457	8.95 452	1.26 223	5.05 519	3.66 303	1.40 384	10.33 355	8.98 390	8.71 396	8.24 319	10.70 432	11.10 495	12.66 486	5.36 397	0.05 370	1.35 516	0.00 1	0.00 1	0.38 436	2.23 504

AF-Net	8.37 487	2.16 444	9.01 453	3.65 491	4.58 511	9.40 452	2.63 421	17.71 508	21.32 514	10.38 447	24.51 510	20.43 519	16.67 521	12.54 484	10.76 482	0.70 503	0.00 1	0.12 483	0.00 1	0.47 456	0.42 229

CC-Net-ROB	8.09 481	10.11 542	9.03 454	4.07 503	3.74 485	15.24 506	4.84 475	18.44 513	10.87 429	6.73 302	14.03 432	7.54 371	4.68 373	11.61 470	3.98 358	6.59 542	2.54 540	16.51 552	1.19 526	7.88 544	2.20 500

stereogan	8.18 484	1.32 352	9.05 455	3.59 489	4.00 496	20.16 528	3.13 441	17.25 506	20.16 508	10.68 453	19.19 482	20.56 522	10.70 493	14.74 503	7.00 421	0.34 481	0.04 212	0.21 502	0.08 314	0.70 482	0.65 294

pcwnet_v2	4.36 389	0.46 85	9.07 456	1.43 249	1.10 312	3.41 275	0.40 191	13.44 457	14.60 472	10.29 445	14.22 433	5.82 334	2.97 285	6.75 247	2.29 290	0.01 171	0.05 221	0.04 451	0.02 265	0.17 311	0.61 279

otaku	12.35 527	8.64 535	9.11 457	13.56 549	10.98 547	26.23 539	7.22 510	19.45 524	19.26 502	11.92 481	17.90 474	20.21 517	8.91 478	16.06 512	6.09 406	9.77 551	2.50 539	13.23 549	1.90 538	14.61 553	9.41 551

GANetREF_RVC	6.97 460	3.59 497	9.14 458	4.00 502	0.40 162	13.17 497	11.27 536	15.95 495	17.51 495	10.62 452	10.66 377	12.15 458	7.97 462	13.18 491	5.04 389	0.45 490	0.00 1	0.01 390	0.15 358	3.47 531	0.60 276
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
DFGA-Net	3.09 279	2.73 478	9.21 459	1.79 301	0.47 176	3.30 267	0.20 141	7.49 278	6.20 277	5.54 240	6.42 262	2.17 186	1.12 171	7.96 332	6.56 416	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 446	0.17 113

ETE_ROB	6.28 444	2.60 473	9.22 460	1.71 288	0.84 263	6.44 403	6.78 503	13.16 450	8.80 385	13.01 488	15.93 449	21.01 523	6.18 421	10.97 454	8.11 436	0.04 353	0.01 128	0.00 1	0.02 265	0.16 302	0.70 314

ToySt	3.39 307	0.89 256	9.29 461	1.47 256	0.94 282	4.20 342	1.98 407	7.33 269	5.42 242	3.01 167	6.75 270	8.67 399	5.10 393	5.43 193	3.72 342	0.07 391	0.89 409	0.00 1	0.23 414	0.28 397	2.13 495

WCMA_ROB	10.20 507	1.99 435	9.33 462	3.01 455	2.46 435	15.78 509	7.67 515	12.75 431	15.41 480	25.08 539	33.42 540	27.06 536	19.86 529	13.87 497	12.47 496	1.28 515	0.38 332	0.18 497	0.20 394	0.28 397	1.54 418

CSAN	8.41 488	2.86 484	9.35 463	2.43 410	0.82 261	13.59 501	11.68 538	15.80 494	21.98 518	14.71 503	16.46 455	18.00 503	14.42 517	13.68 493	10.10 468	0.10 415	0.13 274	0.15 488	0.19 382	0.43 446	1.28 399

sAnonymous2	1.54 113	2.26 450	9.53 464	0.65 144	0.50 184	1.20 16	0.23 152	4.86 115	3.65 141	0.42 30	1.27 76	0.23 64	1.40 204	1.23 26	0.68 75	0.02 278	0.00 1	0.00 1	0.20 394	2.00 519	0.42 229

CroCo_RVC	1.54 113	2.26 450	9.53 464	0.65 144	0.50 184	1.20 16	0.23 152	4.86 115	3.65 141	0.42 30	1.27 76	0.23 64	1.40 204	1.23 26	0.68 75	0.02 278	0.00 1	0.00 1	0.20 394	2.00 519	0.42 229

PA-Net	5.40 428	2.35 463	9.55 466	2.75 436	2.21 422	8.74 444	3.92 456	13.05 443	13.35 465	7.30 338	7.98 309	8.08 380	6.39 425	11.17 460	9.30 458	0.02 278	0.03 195	0.00 1	0.03 280	0.16 302	1.55 421
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PWCDC_ROB	8.50 489	4.40 509	9.57 467	6.16 532	4.54 510	10.46 468	1.03 355	15.30 487	28.16 531	10.88 460	30.88 532	6.96 363	11.31 498	14.57 501	10.40 475	3.10 534	0.02 167	0.00 1	0.00 1	1.55 511	0.63 289

DANet	6.46 448	1.58 394	9.58 468	4.10 505	3.99 495	9.13 451	1.34 382	10.37 357	7.76 351	13.76 496	15.66 445	16.14 488	7.03 442	13.07 490	13.62 508	0.19 447	0.12 268	0.02 423	0.02 265	0.15 298	1.61 424
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
Ntro	12.91 528	9.95 540	10.01 469	14.12 551	12.55 552	26.31 540	6.76 502	19.04 519	22.03 519	10.23 443	16.26 452	20.22 518	10.06 486	16.81 517	7.93 432	10.16 553	2.55 541	15.19 551	2.86 540	15.27 554	9.93 554

YMNet	5.84 434	2.29 457	10.08 470	3.80 496	4.45 503	10.40 466	0.88 338	10.81 371	7.17 329	14.28 501	16.67 458	11.58 446	4.41 356	8.51 374	9.37 460	0.12 421	0.35 327	0.11 476	0.08 314	0.79 488	0.62 284

YMNet_1	5.84 434	2.29 457	10.08 470	3.80 496	4.45 503	10.40 466	0.88 338	10.81 371	7.17 329	14.28 501	16.67 458	11.58 446	4.41 356	8.51 374	9.37 460	0.12 421	0.35 327	0.11 476	0.08 314	0.79 488	0.62 284

APVNet	6.28 444	2.46 467	10.09 472	3.51 487	3.97 493	12.15 490	1.75 401	20.08 533	6.73 307	6.92 312	13.45 425	10.75 434	6.29 424	11.86 472	14.34 511	0.05 370	0.02 167	0.11 476	0.03 280	0.63 472	0.34 198

SGM-ForestM	18.61 549	3.38 492	10.14 473	3.44 483	2.24 426	34.17 554	15.39 547	29.44 555	33.93 539	38.55 557	41.08 555	53.64 565	36.76 560	34.82 557	27.16 549	1.25 514	1.81 531	0.74 520	1.01 521	0.61 470	2.61 514

MDST_ROB	9.13 497	1.31 349	10.16 474	4.36 515	2.48 437	28.66 545	7.64 513	19.96 528	14.97 475	27.53 541	24.02 505	9.47 406	5.27 398	16.31 513	8.61 445	0.63 499	0.19 291	0.00 1	0.00 1	0.08 176	0.90 345

FBW_ROB	9.17 498	2.08 439	10.31 475	2.51 418	1.66 382	13.22 499	6.04 491	23.09 544	20.11 507	19.55 519	15.80 446	18.97 511	11.96 503	19.34 527	11.38 486	0.66 500	0.30 316	2.15 534	0.90 515	1.15 501	2.16 498

ACV-stereo	4.65 409	1.22 337	10.49 476	2.22 368	1.05 299	12.62 494	1.24 374	6.70 241	7.36 339	3.22 172	5.18 211	16.59 492	10.02 485	8.18 345	6.19 411	0.06 382	0.14 278	0.01 390	0.00 1	0.12 249	0.40 214

Replicate-Monster	1.48 106	2.08 439	10.66 477	0.11 26	0.49 180	1.32 50	0.04 34	4.38 98	1.08 29	1.19 125	0.07 4	0.08 20	0.11 17	5.09 181	0.50 26	0.17 439	1.08 469	0.00 1	0.18 377	0.01 19	0.99 359

S-Stereo	6.85 456	0.93 264	10.76 478	3.34 480	3.51 476	6.55 406	6.01 490	13.75 465	23.86 522	9.65 433	15.54 444	11.81 452	8.24 465	8.59 378	11.23 485	0.13 424	0.16 284	0.00 1	0.42 488	0.14 282	2.39 508

TCMNet	5.54 432	2.53 469	10.92 479	4.50 518	6.58 528	8.90 448	1.31 381	11.59 396	8.68 381	7.24 331	12.74 416	8.37 389	4.65 372	9.30 413	10.83 483	0.11 419	0.19 291	0.31 509	0.09 326	0.84 493	1.07 372

ELAS	17.99 546	3.49 494	11.19 480	6.14 531	5.79 525	34.89 555	17.28 559	28.75 552	30.47 535	40.80 561	45.79 560	39.04 555	32.05 556	27.63 550	24.30 542	1.88 527	2.41 538	1.09 524	1.48 532	1.83 516	3.48 524
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
pmcnn	8.17 483	1.70 405	11.49 481	3.18 470	3.07 457	9.66 456	6.06 492	13.60 460	17.71 497	15.23 506	24.02 505	27.61 537	8.81 475	10.36 449	9.51 463	0.08 400	0.08 246	0.00 1	0.00 1	0.31 415	0.87 343

ELAS_RVC	17.82 545	3.60 498	11.92 482	6.63 533	5.73 524	30.34 547	19.64 561	26.92 549	35.06 546	40.79 560	41.32 556	37.31 554	31.61 553	30.54 551	22.93 533	1.97 529	2.40 536	1.28 528	1.27 528	1.71 513	3.51 526
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GASNet	5.62 433	5.76 520	12.05 483	5.03 523	2.08 419	3.77 315	1.53 391	12.92 438	11.62 444	9.64 430	7.40 291	8.58 398	7.54 453	14.76 504	8.25 439	0.02 278	0.15 281	0.00 1	0.00 1	0.81 492	0.52 253

Wz-Net-LNSev-Ref	6.52 451	2.21 447	12.10 484	2.75 436	3.28 465	10.03 461	3.05 436	12.31 415	11.52 443	10.10 440	21.36 492	11.51 445	7.30 448	11.56 468	10.61 477	0.09 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 176	0.51 250

Syn2CoEx	6.70 454	3.69 500	12.14 485	2.78 439	1.68 384	8.36 439	3.21 443	18.59 515	12.66 454	8.86 401	20.79 490	10.52 425	10.54 491	9.68 425	8.70 447	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.69 480	1.00 362

G-Net	8.60 491	1.93 428	12.59 486	6.04 530	3.66 480	25.93 538	4.26 462	10.35 356	8.05 363	19.71 521	24.73 511	14.15 470	15.49 518	11.30 461	10.69 481	0.50 498	0.46 342	0.19 499	0.25 421	0.80 490	0.91 348

anonymity	8.04 480	4.13 506	12.86 487	7.43 535	13.11 553	8.34 435	2.02 409	18.21 512	7.55 346	13.88 497	9.27 338	10.63 429	7.79 458	11.57 469	6.06 404	6.25 541	5.59 565	3.71 540	3.28 545	3.27 529	5.78 538

Consistency-Raft	9.58 501	5.11 515	13.00 488	5.61 526	8.92 542	4.03 334	5.07 479	19.73 527	24.90 526	11.32 473	29.86 526	13.36 465	6.16 420	8.00 333	13.47 506	0.67 501	0.34 323	1.81 532	4.36 551	12.23 548	3.62 528

STTRV1_RVC	7.16 466	1.18 323	13.30 489	3.33 479	6.91 531	11.99 488	4.01 458	15.74 493	12.11 448	9.56 429	14.59 439	11.64 449	8.75 473	12.86 487	8.54 442	3.70 536	2.86 546	0.41 516	0.13 352	1.38 507	0.12 70

PDISCO_ROB	10.27 508	2.79 483	13.30 489	10.58 544	9.96 545	22.78 532	5.99 488	20.01 529	28.57 532	11.88 480	14.49 437	20.54 520	4.92 382	17.01 519	10.29 473	5.79 540	0.42 336	0.14 487	0.13 352	2.53 524	3.25 520

GwcNet	6.95 458	2.89 485	13.32 491	2.82 443	5.53 523	11.76 484	2.14 413	14.95 484	17.69 496	10.83 457	18.14 477	10.83 437	6.66 433	9.83 435	10.19 471	0.03 323	0.06 227	0.03 441	0.08 314	0.64 473	0.66 304

AIO-Stereo-zeroshot1	4.10 370	1.65 400	13.34 492	2.14 354	1.84 397	4.03 334	0.98 351	13.13 449	4.97 227	4.53 209	11.37 389	9.85 414	1.97 239	4.88 172	2.74 314	0.03 323	0.90 411	0.00 1	1.11 523	0.84 493	1.72 448

FADNet	4.55 401	2.35 463	13.60 493	1.87 313	0.80 256	4.74 367	0.75 300	14.47 478	12.41 451	4.07 197	5.45 227	9.64 409	5.03 386	8.86 392	4.82 384	0.20 450	0.04 212	0.07 467	0.05 302	1.27 504	0.40 214

FINET	6.96 459	2.98 486	13.77 494	3.20 472	4.81 516	9.65 455	9.90 528	13.68 463	23.91 523	8.28 378	13.70 426	5.36 314	5.83 412	10.79 453	8.05 435	0.90 507	1.43 517	0.11 476	0.38 481	0.48 459	1.98 487

FADNet-RVC-Resample	4.11 371	2.25 448	13.88 495	1.64 271	0.66 226	5.91 393	2.34 416	10.87 374	9.09 394	6.53 285	4.34 185	5.69 327	4.71 375	8.01 336	4.64 380	0.18 446	0.22 301	0.17 496	0.12 346	0.46 454	0.59 274

SANet	11.48 521	3.34 491	13.93 496	2.40 408	1.01 294	16.49 511	12.16 541	20.05 532	37.28 551	19.62 520	28.04 521	25.61 532	20.10 530	14.43 500	12.39 495	0.10 415	0.06 227	0.03 441	0.06 309	0.76 486	1.73 450

SHD	10.45 510	3.67 499	14.03 497	4.81 521	4.52 508	11.93 487	1.66 399	21.36 541	38.40 554	18.84 518	21.72 496	17.63 499	13.07 506	15.65 511	17.71 519	0.36 483	1.09 471	0.01 390	0.32 465	0.50 463	1.67 436

PSMNet-RUCA	6.00 438	5.79 521	14.15 498	10.30 541	7.63 535	6.94 413	1.89 404	12.74 430	10.95 432	4.10 199	11.72 396	4.77 290	1.72 231	8.74 387	5.09 392	1.88 527	0.12 268	4.77 542	0.71 508	5.10 535	0.82 338

FADNet_RVC	4.24 383	2.32 461	14.23 499	1.18 214	0.79 253	5.64 384	0.60 251	11.50 393	7.19 331	3.68 184	8.08 316	4.14 264	4.06 343	10.29 448	7.47 428	0.36 483	0.44 340	0.18 497	0.47 493	0.93 495	1.23 391

LE_ROB	17.31 544	2.62 476	14.26 500	4.20 508	1.80 392	17.40 516	9.70 527	15.38 489	55.92 570	63.97 580	40.81 554	35.50 552	39.26 563	15.64 510	28.51 552	0.06 382	0.11 263	0.13 485	0.21 401	0.14 282	0.51 250

SAMSARA	15.67 536	3.89 503	14.48 501	13.77 550	7.92 538	38.69 559	73.90 582	21.22 539	24.66 524	17.04 514	13.86 429	30.01 541	13.07 506	18.07 524	17.48 518	0.23 462	1.46 520	0.07 467	0.40 484	0.99 496	2.15 497

FADNet-RVC	4.36 389	2.62 476	14.51 502	2.01 343	0.44 173	4.27 346	1.27 376	12.61 427	7.89 356	3.76 186	4.05 180	10.63 429	4.34 355	9.87 436	7.66 431	0.03 323	0.09 253	0.00 1	0.03 280	0.65 474	0.50 246

ACVNet-4b	16.48 539	23.07 554	14.73 503	16.69 553	15.18 556	31.83 549	7.30 512	19.71 526	27.82 530	11.54 477	22.10 499	31.68 545	8.96 480	18.88 526	7.28 426	11.04 555	2.65 543	24.93 559	5.02 553	18.57 557	10.67 557

SPS-STEREO	15.83 537	7.38 528	14.92 504	11.63 546	11.77 551	25.30 537	7.12 508	25.20 547	17.06 492	32.24 548	30.34 530	31.63 544	22.59 538	25.67 547	21.97 530	7.71 545	4.50 561	3.35 539	1.56 535	6.97 543	7.72 545
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DGSMNet	7.10 463	3.49 494	15.11 505	4.36 515	4.41 501	8.94 449	6.25 494	15.10 486	14.28 471	8.15 374	14.51 438	10.08 418	5.38 404	11.04 456	7.95 433	1.49 519	2.00 532	1.79 531	1.68 537	2.43 522	3.48 524

ACVNet_1	19.51 551	26.19 557	15.50 506	17.71 554	15.28 557	26.46 541	9.36 524	29.16 554	34.18 540	25.06 538	24.89 512	37.18 553	21.93 537	17.80 523	15.03 514	11.08 556	2.83 544	25.29 560	5.06 555	19.11 558	11.14 558

PWC_ROB	8.89 493	4.49 511	15.62 507	2.92 449	4.49 507	7.89 432	1.23 373	17.29 507	20.00 506	16.54 512	28.06 522	14.37 472	11.98 504	14.93 505	15.43 517	0.47 495	0.00 1	0.05 458	0.00 1	0.67 476	1.31 401

PVD	16.41 538	3.98 505	16.04 508	5.38 524	4.59 513	19.44 524	7.28 511	28.88 553	49.27 564	31.53 547	43.72 558	30.36 543	32.17 557	26.70 549	23.19 535	0.25 467	1.48 522	0.04 451	0.59 502	0.52 465	2.87 517

CBFPSM	5.12 425	1.48 384	16.22 509	1.81 305	1.14 319	11.16 478	2.90 430	7.99 295	6.75 309	6.55 287	5.00 206	15.05 479	8.78 474	7.52 308	8.90 451	0.04 353	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.42 442	0.67 307

MSAF-DinoV2	10.81 514	5.90 522	16.35 510	3.91 501	2.57 441	8.73 443	4.64 471	14.74 483	22.45 520	10.92 463	18.73 480	29.19 539	17.54 523	23.14 542	29.42 554	0.36 483	0.15 281	0.25 506	0.80 513	2.89 528	3.52 527

RTSC	9.87 503	4.34 508	16.44 511	4.60 520	2.38 431	12.54 493	0.75 300	18.19 511	37.31 552	16.16 511	15.86 447	13.32 464	7.56 455	20.93 534	23.50 537	0.34 481	1.07 468	0.02 423	0.35 475	0.71 483	0.99 359

NVStereoNet_ROB	17.22 542	8.76 536	16.47 512	7.52 536	8.42 540	13.75 503	11.07 531	24.24 546	26.67 529	31.00 545	46.49 561	34.88 551	27.06 549	22.72 540	23.61 538	6.83 544	4.32 560	6.32 546	10.37 561	4.39 532	9.57 552
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFN_U_SF_DS_RVC	10.36 509	5.37 517	16.61 513	2.95 451	3.02 456	24.75 535	15.44 548	14.68 481	19.73 504	19.77 522	23.97 504	16.98 495	8.40 467	17.58 522	9.23 457	1.59 520	1.75 528	0.16 491	2.63 539	0.75 485	1.85 470

SDNR	7.97 479	2.75 479	16.90 514	2.28 387	0.94 282	45.23 565	0.43 200	9.30 332	10.84 428	10.71 454	25.30 514	5.51 318	4.47 360	11.98 474	7.58 430	0.15 429	0.14 278	0.00 1	0.04 298	2.27 521	2.65 515

ADCP+	8.60 491	2.78 482	17.44 515	1.69 284	4.27 499	16.95 515	5.29 481	13.38 455	12.52 452	13.57 494	17.57 472	10.86 438	11.28 497	18.43 525	23.91 541	0.03 323	0.05 221	0.01 390	0.18 377	0.47 456	1.31 401

WAO-6	35.59 569	37.89 570	17.67 516	37.86 568	24.46 569	37.85 558	21.49 563	49.01 570	67.96 580	44.22 564	48.08 563	53.02 563	53.39 575	33.67 554	36.83 566	26.05 571	7.83 570	43.19 573	21.76 572	30.18 571	19.37 573

z-ln-s-r	6.62 453	2.20 446	17.98 517	1.77 299	2.00 412	3.38 273	2.61 420	8.63 305	13.06 462	7.07 317	25.89 517	8.73 400	7.60 456	12.16 479	18.56 520	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 420	0.49 244

Wz-Net-MNSev	8.12 482	3.18 488	18.07 518	2.63 429	3.36 471	17.82 519	9.40 526	12.89 437	15.44 481	13.95 499	18.21 478	14.38 473	7.75 457	12.50 481	11.45 487	0.46 492	0.03 195	0.00 1	0.01 243	0.26 382	0.58 271

Wz-Net-LNSev	7.12 464	2.75 479	18.64 519	1.70 287	4.16 497	12.79 495	6.72 501	13.74 464	13.57 466	11.14 469	17.31 468	11.90 456	8.50 469	8.96 400	9.94 467	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.18 322	0.34 198

XQC	9.46 499	4.84 514	18.88 520	4.07 503	3.09 459	15.97 510	6.65 500	16.26 498	26.63 528	12.63 483	12.35 409	15.75 483	10.62 492	16.48 514	21.19 527	0.44 488	0.96 426	0.05 458	0.32 465	1.10 498	0.99 359

psmorigin	7.74 476	2.19 445	18.99 521	2.51 418	0.89 270	7.08 420	2.74 425	11.25 384	7.90 357	20.49 525	22.36 500	20.16 516	11.95 502	13.84 496	10.61 477	0.04 353	0.18 289	0.06 462	0.24 417	0.27 394	1.07 372

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IMH-64	28.06 561	29.98 561	19.46 523	32.15 562	20.98 563	27.68 542	16.66 551	47.31 565	44.85 561	34.14 552	50.94 566	41.49 557	31.67 554	37.53 558	23.88 539	14.17 561	2.96 549	34.45 565	11.15 562	26.12 563	13.75 563

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LSM	14.85 535	7.41 529	36.29 557	7.76 537	43.77 577	11.24 480	12.14 540	16.73 502	23.72 521	23.73 535	32.92 537	18.89 510	13.31 508	16.60 515	12.37 494	0.26 470	0.86 406	0.11 476	0.43 490	1.24 502	17.26 570

TorneroNet	36.02 571	35.25 566	36.33 558	38.44 569	22.19 568	50.72 574	24.42 568	48.39 568	54.53 568	38.03 555	53.44 570	62.83 575	44.79 569	47.68 573	42.11 572	15.69 566	3.97 559	37.25 569	15.05 568	30.83 572	18.40 572

Wz-Net-TNSev	12.01 526	11.86 546	38.26 559	2.81 441	1.82 395	18.12 520	11.31 537	16.67 500	21.73 516	15.06 504	17.17 464	19.72 515	20.69 533	20.68 532	21.41 529	0.04 353	0.06 227	0.00 1	0.16 360	0.74 484	1.93 480

xyz-stereo	7.36 468	0.68 189	38.77 560	0.30 74	0.07 14	31.97 550	0.19 136	5.13 132	2.13 64	10.90 461	24.34 508	6.05 336	8.02 463	12.01 475	6.06 404	0.01 171	0.02 167	0.35 511	0.00 1	0.09 191	0.16 103

ktn	49.32 577	58.11 578	40.16 561	59.92 579	43.22 576	49.79 573	42.99 575	48.56 569	60.67 573	51.59 570	54.51 571	55.34 567	52.65 574	47.92 574	37.91 567	57.88 580	24.79 576	63.00 581	43.57 577	52.51 577	41.31 577

KSHMR	56.07 579	64.25 581	40.47 562	74.89 582	49.63 579	49.42 572	45.46 577	57.71 581	63.52 575	61.65 578	61.67 578	71.88 581	47.67 572	51.47 577	44.57 574	54.67 579	62.25 581	66.31 582	54.18 581	53.03 579	46.75 579

WZ-Net	13.61 530	5.57 518	42.84 563	3.89 500	3.19 462	19.90 526	15.44 548	15.67 492	32.04 537	16.13 510	28.69 523	22.17 526	15.84 519	21.40 537	26.87 547	0.75 504	0.01 128	0.01 390	0.03 280	0.51 464	1.20 388

BEATNet-Init1	24.70 556	11.33 545	44.28 564	5.48 525	3.94 491	47.60 569	22.33 564	34.94 556	40.01 556	48.11 568	49.98 565	59.86 569	43.17 567	39.48 564	31.77 557	1.37 517	1.76 530	1.17 526	1.17 525	2.44 523	3.85 530

DPSimNet_ROB	54.45 578	65.73 582	47.00 565	54.49 576	46.37 578	55.34 577	56.47 579	56.18 579	59.04 572	64.57 581	51.76 568	64.01 576	54.49 576	47.54 572	67.21 582	63.21 582	27.86 579	58.04 579	51.28 580	46.61 575	51.87 581

PWCK	31.62 566	45.59 573	49.67 566	30.49 560	7.80 536	42.91 564	29.73 570	45.45 564	44.44 560	47.41 566	36.92 547	47.86 560	26.79 547	41.90 567	33.36 560	22.77 568	4.56 562	29.89 562	5.13 556	29.43 569	10.36 556

notaker	48.05 576	55.94 577	50.90 567	56.89 578	40.29 574	38.96 560	33.86 572	47.82 567	55.70 569	57.55 575	57.48 574	60.22 570	59.71 581	54.64 579	43.27 573	41.13 576	19.86 575	57.61 578	37.79 575	50.95 576	40.33 576

FADE	26.04 558	18.79 552	52.46 568	10.51 543	10.00 546	22.56 531	9.20 523	36.24 558	53.07 567	20.35 523	19.04 481	26.62 534	34.46 558	40.25 565	35.42 564	31.16 573	14.37 573	38.03 572	37.28 574	5.44 537	5.60 537

JetBlue	29.99 563	17.24 550	55.64 569	16.24 552	21.08 565	62.07 581	33.14 571	40.60 561	35.73 550	34.59 554	40.67 553	57.18 568	43.54 568	51.46 576	52.18 578	2.72 530	4.58 563	2.86 535	3.53 546	10.57 546	14.11 565

EDNetEfficient	14.14 534	6.71 525	56.12 570	2.99 454	3.58 477	5.38 377	8.49 519	9.35 334	33.24 538	40.73 559	30.21 529	18.04 504	22.92 541	12.13 477	26.26 546	0.16 435	0.24 308	0.07 467	1.15 524	2.58 525	2.39 508

HanzoNet	57.16 580	60.12 579	60.00 571	55.77 577	42.11 575	51.98 575	41.93 574	52.07 573	61.47 574	65.98 582	65.90 580	72.11 582	70.14 582	71.11 582	61.13 580	64.31 583	34.72 580	62.27 580	50.86 579	52.83 578	46.33 578

AnyNet_C01	16.99 540	12.34 548	60.47 572	4.88 522	3.11 461	31.77 548	16.79 555	18.60 516	17.96 498	18.62 517	38.50 549	24.03 527	19.00 526	30.59 552	35.18 563	0.29 475	0.56 350	0.45 518	0.48 494	2.70 526	3.40 522

USTest	87.45 590	75.67 584	64.78 573	81.43 587	83.22 587	99.90 595	99.97 594	99.47 593	99.59 592	98.27 590	99.02 593	90.91 586	98.36 591	83.71 585	98.28 592	79.81 587	95.66 589	69.62 583	73.61 586	75.15 586	82.65 589

UNDER WATER-64	46.01 575	48.25 574	68.05 574	44.59 572	28.11 572	57.02 579	43.78 576	40.20 560	48.80 563	52.08 572	42.95 557	67.22 579	57.71 579	48.98 575	49.57 575	40.01 575	17.98 574	52.15 576	39.41 576	38.99 573	34.41 575

UNDER WATER	45.99 574	49.80 575	68.56 575	49.99 574	32.13 573	55.35 578	39.50 573	41.12 562	52.90 566	50.69 569	45.18 559	67.79 580	58.75 580	51.93 578	50.97 576	30.59 572	14.03 572	51.66 575	37.15 573	40.27 574	31.35 574

LRCNet_RVC	66.47 582	66.44 583	69.02 576	71.60 581	54.27 580	32.21 551	2.93 432	63.19 583	21.83 517	82.02 585	90.16 586	83.59 584	72.13 583	69.45 581	53.25 579	95.47 590	64.21 583	95.15 590	95.27 590	72.59 582	74.60 584

ASD4	76.04 584	81.96 586	69.18 577	68.53 580	80.95 585	96.29 586	99.16 591	77.84 584	93.51 588	77.76 584	85.79 584	78.58 583	76.90 584	78.02 584	82.88 584	58.77 581	62.96 582	55.01 577	62.53 582	68.78 581	65.30 583

MADNet++	82.81 585	81.73 585	74.64 578	87.71 588	82.67 586	93.35 584	70.27 581	86.39 588	82.88 584	93.51 589	86.62 585	86.40 585	81.37 585	88.21 586	88.63 585	86.59 588	84.23 588	72.14 585	68.69 584	78.88 588	81.36 588

TCMNet-wrong-test	67.37 583	85.99 587	81.87 579	95.65 589	94.75 589	89.54 583	85.95 584	52.26 574	35.23 548	51.69 571	62.14 579	60.40 571	40.29 564	77.33 583	64.52 581	48.91 578	9.04 571	69.84 584	68.02 583	91.10 590	82.88 590

JetRed	61.44 581	61.87 580	83.02 580	46.49 573	56.73 581	83.63 582	65.09 580	59.75 582	64.22 576	69.50 583	69.26 583	66.24 577	47.62 571	61.80 580	74.60 583	45.99 577	66.40 584	46.67 574	45.27 578	63.49 580	51.22 580

RTS	19.64 552	10.42 543	87.01 581	5.88 527	6.82 529	41.73 562	16.69 553	16.80 503	41.90 558	23.44 531	32.96 538	13.79 466	21.49 535	38.85 562	30.84 555	0.46 492	0.70 377	0.00 1	0.09 326	1.13 499	1.70 444

RTSA	19.64 552	10.42 543	87.01 581	5.88 527	6.82 529	41.73 562	16.69 553	16.80 503	41.90 558	23.44 531	32.96 538	13.79 466	21.49 535	38.85 562	30.84 555	0.46 492	0.70 377	0.00 1	0.09 326	1.13 499	1.70 444

coex-ft	20.15 554	20.03 553	87.93 583	1.81 305	1.77 389	18.77 522	13.73 543	13.28 453	41.87 557	60.24 576	39.04 550	28.27 538	30.39 552	12.57 485	28.66 553	0.20 450	0.23 305	0.04 451	0.30 458	1.52 510	2.34 507

DLNR_Zeroshot_test	24.96 557	51.28 576	90.69 584	97.84 592	97.22 591	1.40 62	0.12 94	23.19 545	3.55 133	1.21 126	2.95 146	0.72 128	0.31 58	7.09 271	2.61 303	38.70 574	1.32 509	0.00 1	0.29 454	77.04 587	1.68 439

MADNet+	27.96 560	35.32 567	91.41 585	21.04 557	8.86 541	49.25 571	47.41 578	36.98 559	37.84 553	21.00 526	30.83 531	25.41 531	34.95 559	46.51 571	51.54 577	3.04 533	3.33 553	1.48 529	1.05 522	5.85 538	6.05 540

HaxPig	98.85 593	99.94 594	95.36 586	99.99 596	99.98 594	94.12 585	94.52 585	99.12 592	99.96 594	99.96 596	99.99 595	99.98 597	99.89 594	98.16 591	96.14 590	99.98 595	99.99 595	100.00 594	99.99 595	99.99 596	99.95 596

PML	97.69 591	100.00 597	96.50 587	97.85 593	97.35 592	99.77 594	99.36 592	96.92 589	96.34 589	100.00 597	96.52 590	97.41 591	99.61 592	100.00 598	95.46 589	99.99 596	97.44 590	100.00 594	96.08 591	99.13 592	88.02 591

xxxxx1	85.58 587	90.37 588	96.61 588	76.69 583	80.77 582	97.50 589	96.92 588	85.57 585	88.66 585	88.63 586	91.64 587	94.27 587	93.09 586	90.03 587	91.91 586	70.77 584	70.62 585	73.61 586	81.26 587	72.90 583	79.86 585

tt_ll	85.58 587	90.37 588	96.61 588	76.69 583	80.77 582	97.50 589	96.92 588	85.57 585	88.66 585	88.63 586	91.64 587	94.27 587	93.09 586	90.03 587	91.91 586	70.77 584	70.62 585	73.61 586	81.26 587	72.90 583	79.86 585

ff	85.58 587	90.37 588	96.61 588	76.69 583	80.77 582	97.50 589	96.92 588	85.57 585	88.66 585	88.63 586	91.64 587	94.27 587	93.09 586	90.03 587	91.91 586	70.77 584	70.62 585	73.61 586	81.26 587	72.90 583	79.86 585

AVERAGE_ROB	99.63 597	99.96 595	98.88 591	100.00 599	100.00 596	98.16 592	95.64 586	100.00 598	100.00 596	100.00 597	100.00 596	100.00 599	100.00 597	100.00 598	99.99 596	100.00 598	100.00 596	100.00 594	100.00 597	100.00 597	100.00 600

MEDIAN_ROB	98.44 592	99.70 592	99.34 592	97.13 590	97.06 590	96.94 587	95.91 587	97.71 591	97.33 590	98.78 593	98.91 592	99.19 592	98.13 590	96.94 590	96.99 591	99.97 594	99.18 591	100.00 594	99.99 595	99.70 593	99.83 593

EDNetEfficientorigin	18.25 548	14.44 549	99.41 593	1.72 293	1.00 292	12.07 489	6.97 507	13.67 461	35.06 546	38.59 558	37.10 548	27.03 535	27.46 551	15.38 507	26.92 548	0.05 370	0.08 246	0.15 488	0.62 503	3.33 530	3.92 532

Anonymous_1	99.01 594	99.91 593	99.85 594	97.31 591	99.09 593	100.00 596	100.00 596	99.59 595	99.96 594	99.29 595	99.86 594	99.55 594	99.99 596	99.30 592	99.76 593	95.67 591	99.58 592	97.24 591	98.56 592	97.36 591	98.34 592

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Low-res two-view benchmark