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

MS-F	0.45 2	0.21 1	0.93 1	0.02 1	0.10 27	1.23 29	0.00 1	1.17 4	0.89 5	0.43 40	0.04 4	0.07 16	0.11 23	0.68 3	0.80 104	0.36 512	0.57 367	0.00 1	0.26 459	0.00 1	1.19 408

HiDET	0.56 8	0.21 1	1.07 2	0.03 2	0.11 30	1.19 19	0.01 6	3.06 26	0.90 6	0.41 30	0.08 10	0.08 24	0.12 28	1.10 28	1.11 177	0.01 179	0.51 362	0.00 1	0.21 418	0.00 1	1.07 392

LCMNet	0.59 9	0.23 4	1.08 3	0.05 7	0.12 40	1.23 29	0.01 6	3.16 28	0.92 13	0.35 17	0.08 10	0.07 16	0.17 37	1.02 19	1.16 187	0.04 377	0.56 364	0.00 1	0.22 427	0.01 24	1.41 434

CSFM-Stereo	0.61 10	0.23 4	1.09 4	0.03 2	0.12 40	1.21 24	0.00 1	2.89 21	0.90 6	0.65 93	0.07 7	0.08 24	0.27 58	0.81 7	1.06 167	0.35 511	0.58 369	0.00 1	0.21 418	0.01 24	1.61 448

castereo	1.02 62	0.69 216	1.26 5	0.46 127	0.19 81	1.89 134	0.76 329	5.61 191	2.37 88	0.78 117	2.65 157	0.32 108	0.40 100	1.25 41	1.00 157	0.01 179	0.32 332	0.00 1	0.24 438	0.03 101	0.22 153

S2M2_XL	0.26 1	0.50 128	1.34 6	0.11 34	0.13 48	0.11 1	0.00 1	0.62 1	0.29 1	0.21 3	0.74 62	0.07 16	0.18 38	0.61 2	0.33 5	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 9
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 24	0.36 39	1.37 7	0.43 119	0.14 54	1.25 40	0.29 188	2.25 12	0.84 4	0.61 88	0.51 49	0.09 37	0.11 23	6.65 270	0.19 1	0.01 179	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.07 46

BridgeDepth_RVC	0.45 2	0.43 75	1.40 8	0.03 2	0.29 125	0.95 11	0.01 6	2.71 19	0.97 18	0.25 5	0.18 26	0.10 47	0.54 138	0.86 9	0.25 2	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AnonymousM	2.96 297	7.19 556	1.41 9	0.92 209	0.06 13	2.37 181	0.52 251	6.05 226	3.83 181	4.97 244	2.37 146	1.91 204	1.00 186	2.23 103	1.06 167	0.01 179	0.57 367	17.64 584	4.90 583	0.02 58	0.27 178

Monster-pub-mixall	0.90 50	0.46 96	1.43 10	0.04 5	0.13 48	1.29 60	0.02 27	3.04 24	1.07 37	0.99 137	0.51 49	0.08 24	0.09 13	6.37 254	0.67 78	0.01 179	1.06 492	0.00 1	0.16 375	0.02 58	0.54 268

IGEV-RUCA	0.88 48	0.27 10	1.43 10	0.59 146	0.33 139	2.12 161	0.49 246	3.65 40	1.79 73	1.04 139	0.16 22	0.24 88	0.55 139	2.95 130	0.57 46	0.12 448	0.21 313	0.20 531	0.25 442	0.22 384	0.33 201

1w_stereo	0.79 31	0.26 8	1.52 12	0.13 45	0.50 197	1.20 20	0.08 85	3.86 72	1.02 21	0.64 92	2.52 151	0.05 3	1.54 245	1.08 27	0.44 10	0.00 1	0.61 376	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.42 238

LGtest1	0.53 6	0.42 70	1.55 13	0.14 48	0.30 128	1.00 12	0.01 6	2.47 14	1.19 46	0.65 93	0.12 19	0.08 24	0.10 17	1.30 48	0.47 16	0.01 179	0.45 354	0.00 1	0.00 1	0.03 101	0.20 139

GLC_STEREO	0.87 45	0.39 53	1.55 13	0.72 175	0.01 1	1.98 144	0.55 259	3.52 34	3.54 156	0.96 133	1.63 110	0.19 65	0.41 103	1.29 45	0.58 48	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.05 151	0.08 50

S2M2_L	0.53 6	0.50 128	1.58 15	0.53 140	0.18 77	1.13 14	0.01 6	1.47 7	2.18 85	0.18 1	0.87 75	0.13 53	0.20 42	0.87 11	0.51 30	0.01 179	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.20 366	0.01 3
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
NLMM1	1.14 83	0.62 190	1.60 16	0.12 41	1.14 335	1.28 57	0.04 44	4.20 96	2.37 88	0.62 89	1.76 120	0.15 55	0.39 97	6.42 257	1.58 236	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.58 283

NLSM1	1.15 85	0.47 104	1.61 17	0.28 85	2.24 453	1.29 60	0.10 98	4.24 98	2.16 83	0.77 110	0.92 81	0.10 47	1.63 251	6.05 239	0.70 87	0.02 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.40 221

BridgeDepth	0.50 5	0.52 137	1.66 18	0.04 5	0.04 5	1.17 17	0.03 39	3.70 47	1.02 21	0.32 13	0.03 1	0.16 59	0.10 17	0.79 6	0.29 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FoundationStereo	0.48 4	0.38 47	1.70 19	0.82 194	1.00 308	0.42 3	0.06 67	0.63 2	1.44 56	0.38 23	0.04 4	0.11 51	0.37 89	0.93 14	0.39 7	0.03 344	0.86 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 59

AIO-Stereo	1.30 102	0.45 91	1.73 20	0.67 168	0.77 265	2.33 177	0.60 276	5.99 225	3.27 133	0.45 44	3.46 183	0.41 121	0.28 61	1.53 63	0.71 92	0.04 377	0.79 409	0.00 1	0.67 537	0.10 238	1.67 461

LG-Stereo_L1	0.82 38	0.46 96	1.74 21	0.28 85	0.34 144	1.36 73	0.19 159	2.56 16	0.91 10	0.32 13	0.03 1	0.07 16	0.06 5	6.62 266	0.54 39	0.01 179	0.63 380	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.21 145

RSM	1.43 118	0.40 62	1.79 22	0.74 184	0.54 218	2.45 189	0.49 246	4.13 92	3.29 136	0.65 93	2.53 152	2.15 212	0.30 67	6.97 293	0.85 118	0.01 179	0.12 278	0.00 1	0.25 442	0.11 254	0.72 338

MLG-Stereo_test1	0.85 44	0.34 34	1.80 23	0.10 28	1.66 404	1.22 25	0.01 6	4.24 98	1.68 65	0.19 2	0.08 10	0.09 37	0.11 23	4.16 171	0.46 13	0.01 179	0.70 396	0.00 1	0.01 256	0.01 24	0.17 116

DEFOM-Stereo_RVC	1.09 73	2.27 482	1.82 24	1.16 233	0.34 144	0.56 5	0.05 53	2.94 22	1.46 58	0.40 27	0.94 83	0.22 79	2.27 282	6.26 248	0.63 69	0.00 1	0.08 254	0.00 1	0.17 386	0.04 130	0.16 106

SMoEStereo_RVC	1.13 80	0.92 288	1.82 24	0.80 191	0.09 24	2.07 155	0.16 141	3.61 38	2.17 84	0.38 23	1.37 102	0.19 65	0.29 64	7.04 297	1.02 163	0.00 1	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.19 356	0.51 260

CES	1.72 154	0.40 62	1.82 24	0.65 160	7.83 566	2.62 208	0.13 122	5.35 173	2.68 97	0.36 18	1.30 99	0.33 110	0.32 77	1.92 83	0.72 93	0.01 179	0.02 175	0.00 1	0.00 1	0.56 498	7.35 575

LG-G_1	0.83 41	0.41 65	1.83 27	0.35 103	0.33 139	1.82 130	0.02 27	4.37 115	1.10 40	0.60 84	0.08 10	0.09 37	0.08 9	3.50 143	0.55 40	0.03 344	0.59 371	0.00 1	0.00 1	0.03 101	0.77 347

LG-G	0.83 41	0.41 65	1.83 27	0.35 103	0.33 139	1.82 130	0.02 27	4.37 115	1.10 40	0.60 84	0.08 10	0.09 37	0.08 9	3.50 143	0.55 40	0.03 344	0.59 371	0.00 1	0.00 1	0.03 101	0.77 347

dual_stereo	0.95 58	0.39 53	1.83 27	0.37 107	1.11 329	0.84 8	0.03 39	4.34 114	1.83 74	0.30 11	0.08 10	0.21 73	0.12 28	3.16 135	0.98 152	0.00 1	1.34 547	0.00 1	0.20 411	0.00 1	1.83 494

RSM++	1.24 96	0.45 91	1.84 30	1.61 295	0.51 207	2.73 227	0.29 188	2.99 23	3.22 131	0.69 101	2.06 134	0.52 139	0.28 61	5.62 221	0.86 120	0.01 179	0.03 203	0.00 1	0.17 386	0.16 326	0.85 358

GEAStereo	1.04 70	0.39 53	1.85 31	0.97 218	1.16 340	1.94 139	0.70 310	4.29 106	1.55 60	0.89 128	0.80 67	0.20 70	0.48 126	1.20 34	0.90 130	0.06 407	1.06 492	0.00 1	0.00 1	0.18 346	2.13 524

GSStereo	1.22 92	0.39 53	1.85 31	1.51 285	1.16 340	1.94 139	0.70 310	5.97 222	2.69 98	0.60 84	0.80 67	0.43 126	0.48 126	1.20 34	0.90 130	0.03 344	0.95 446	0.00 1	0.51 527	0.18 346	2.12 521

NLSM3	0.91 52	0.56 165	1.86 33	0.11 34	1.94 432	1.25 40	0.05 53	4.00 83	2.03 79	0.55 69	0.90 77	0.13 53	1.02 189	2.64 120	0.96 149	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.21 145

IGEV	0.66 14	0.29 24	1.87 34	0.11 34	1.84 421	1.35 70	0.37 209	2.56 16	1.12 44	0.44 42	0.12 19	0.07 16	0.09 13	1.07 26	0.58 48	0.05 395	0.62 379	0.00 1	0.19 398	0.01 24	0.39 219

FSD	0.83 41	0.39 53	1.90 35	0.69 171	0.96 303	0.57 7	0.06 67	3.77 54	1.37 53	0.28 9	0.26 38	1.64 193	0.13 32	1.06 24	0.59 56	0.02 293	1.12 508	0.00 1	0.00 1	0.01 24	1.78 485

WCG-NET	1.42 116	0.84 256	1.90 35	0.61 153	0.10 27	2.10 156	1.05 390	3.33 33	7.10 356	2.86 186	3.53 192	0.75 156	0.93 181	1.28 43	0.72 93	0.00 1	0.97 459	0.00 1	0.00 1	0.16 326	0.22 153

MLG-Stereo	0.91 52	0.34 34	1.91 37	0.16 50	0.41 176	1.23 29	0.00 1	4.57 125	1.74 69	0.41 30	0.08 10	0.09 37	0.10 17	5.68 225	0.45 12	0.02 293	0.77 408	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.16 106

DEFOM-Stereo	0.78 29	0.56 165	1.98 38	0.21 66	0.12 40	1.93 138	0.44 226	0.99 3	0.93 14	0.70 102	0.51 49	0.15 55	0.09 13	6.39 255	0.40 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.14 84

tt45	1.25 97	0.90 281	1.98 38	0.59 146	0.25 117	3.47 310	0.14 132	4.07 88	1.97 77	0.45 44	2.17 138	0.29 98	0.27 58	7.02 295	0.95 146	0.00 1	0.04 220	0.00 1	0.00 1	0.22 384	0.24 169

LG-Stereo_L2	0.78 29	0.47 104	1.99 40	0.29 88	0.36 155	1.28 57	0.18 154	3.82 65	0.91 10	0.32 13	0.03 1	0.07 16	0.07 7	4.41 180	0.55 40	0.01 179	0.59 371	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.25 172

MLG-Stereo_test2	0.82 38	0.40 62	1.99 40	0.39 111	1.07 318	1.43 83	0.02 27	4.01 86	1.75 70	0.37 19	0.07 7	0.15 55	0.10 17	2.62 119	0.57 46	0.32 507	0.65 384	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.42 238

knoymous	1.50 131	0.28 16	1.99 40	0.33 97	0.48 187	1.58 97	0.11 107	5.71 197	2.81 105	4.85 240	1.75 118	4.58 313	0.46 125	3.66 152	1.30 211	0.01 179	0.02 175	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.09 54

WCG-NET（raft）	1.70 149	0.97 310	2.01 43	0.40 114	0.17 71	2.10 156	0.97 378	3.05 25	6.47 322	2.89 188	3.17 174	4.31 304	1.03 191	3.85 158	0.60 60	0.00 1	1.32 540	0.00 1	0.01 256	0.18 346	0.41 233

IGEV-Stereo++	1.03 64	0.32 30	2.03 44	0.25 78	1.94 432	1.94 139	0.01 6	3.57 36	2.52 93	0.70 102	1.80 126	0.10 47	1.14 200	1.34 54	0.55 40	0.01 179	0.75 403	0.00 1	0.00 1	0.04 130	1.57 446

MLG-Stereo_test3	0.63 12	0.42 70	2.06 45	0.38 110	0.40 171	1.36 73	0.01 6	4.13 92	0.95 16	0.48 55	0.13 21	0.06 6	0.07 7	0.89 12	0.37 6	0.02 293	0.61 376	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.18 123

mms	1.31 105	0.88 277	2.06 45	0.25 78	0.79 267	1.50 89	0.08 85	3.29 32	2.51 92	0.53 62	3.09 172	0.34 114	0.26 53	7.11 304	0.59 56	0.00 1	0.43 350	0.00 1	0.00 1	0.21 377	2.32 537

3.25w_new	0.68 15	0.36 39	2.09 47	0.05 7	0.19 81	1.26 46	0.01 6	4.00 83	1.10 40	0.46 50	0.26 38	0.08 24	0.41 103	0.93 14	0.51 30	0.00 1	0.94 441	0.00 1	0.22 427	0.01 24	0.75 344

3.25w	0.68 15	0.36 39	2.09 47	0.05 7	0.19 81	1.26 46	0.01 6	4.00 83	1.10 40	0.46 50	0.26 38	0.08 24	0.41 103	0.93 14	0.51 30	0.00 1	0.94 441	0.00 1	0.22 427	0.01 24	0.75 344

RAFT-Stereo-weight	1.91 165	0.41 65	2.09 47	1.17 235	0.63 235	3.20 283	0.74 324	5.78 202	6.80 342	5.25 257	3.47 184	2.80 230	0.36 87	3.16 135	1.09 175	0.02 293	0.53 363	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.66 319

CASnet	1.09 73	0.47 104	2.09 47	0.79 188	0.08 19	2.10 156	0.14 132	3.83 68	4.26 207	3.84 216	1.56 106	0.32 108	0.30 67	1.13 29	0.77 102	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.03 17
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
111111	1.21 91	0.28 16	2.10 51	0.22 69	1.45 388	1.42 81	0.05 53	5.30 164	2.01 78	0.55 69	3.02 170	0.09 37	0.20 42	4.87 195	0.58 48	0.00 1	0.75 403	0.00 1	0.00 1	0.10 238	1.09 398

252Zero-FE	0.93 55	0.31 27	2.11 52	1.31 255	0.22 107	1.29 60	0.02 27	3.95 79	1.73 67	1.45 157	1.96 132	0.05 3	0.06 5	1.41 57	0.67 78	0.02 293	1.09 500	0.00 1	0.36 503	0.02 58	0.55 269

NLMM	1.04 70	0.64 197	2.13 53	0.14 48	1.21 352	1.29 60	0.07 76	4.37 115	2.26 86	0.43 40	1.66 114	0.16 59	0.32 77	4.05 161	1.38 222	0.02 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.65 308

3.75w	0.82 38	0.25 6	2.13 53	0.07 13	1.27 363	1.26 46	0.02 27	3.85 70	1.05 28	0.51 56	0.39 46	0.08 24	0.40 100	3.31 138	0.47 16	0.07 418	0.94 441	0.00 1	0.08 329	0.00 1	0.29 187

Selective-IGEV	1.56 140	0.34 34	2.13 53	0.77 187	0.76 264	2.36 180	0.52 251	6.80 270	3.08 125	0.53 62	3.34 180	0.26 91	0.31 70	7.24 311	0.73 95	0.01 179	0.80 414	0.00 1	0.14 370	0.08 199	1.01 382

4.25_new	0.76 24	0.28 16	2.16 56	0.08 20	0.91 291	1.24 33	0.05 53	3.81 62	1.03 23	0.45 44	0.91 78	0.06 6	0.42 107	1.33 50	0.49 22	0.22 483	0.98 466	0.00 1	0.25 442	0.00 1	0.57 277

4.5w_new	0.76 24	0.28 16	2.16 56	0.08 20	0.91 291	1.24 33	0.05 53	3.81 62	1.03 23	0.45 44	0.91 78	0.06 6	0.42 107	1.33 50	0.49 22	0.22 483	0.98 466	0.00 1	0.25 442	0.00 1	0.57 277

4.25w-stereo	0.76 24	0.28 16	2.16 56	0.08 20	0.91 291	1.24 33	0.05 53	3.81 62	1.03 23	0.45 44	0.91 78	0.06 6	0.42 107	1.33 50	0.49 22	0.22 483	0.98 466	0.00 1	0.25 442	0.00 1	0.57 277

PSM-AAD	3.43 342	0.31 27	2.16 56	0.80 191	0.57 224	2.53 198	5.97 518	5.53 182	3.98 194	11.00 496	11.90 431	2.93 233	9.36 514	8.03 367	1.00 157	0.01 179	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.06 167	2.39 539

CREStereo	1.09 73	0.51 132	2.16 56	0.11 34	0.24 113	1.67 106	0.03 39	4.24 98	6.91 349	0.80 121	1.73 117	0.44 129	0.64 151	1.58 68	0.61 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 9
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 73	0.47 104	2.19 61	0.12 41	0.21 100	1.70 111	0.02 27	4.28 105	6.97 352	0.78 117	1.77 122	0.48 133	0.67 154	1.50 60	0.58 48	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 17

2.5w	0.94 56	0.33 31	2.20 62	0.09 25	0.35 148	1.27 52	0.09 90	3.86 72	1.05 28	0.54 64	0.73 60	0.04 1	0.55 139	4.75 193	0.59 56	0.00 1	1.04 488	0.00 1	0.29 479	0.00 1	0.96 377

2w_stereo	0.75 23	0.30 26	2.22 63	0.07 13	0.12 40	1.23 29	0.05 53	4.03 87	1.00 19	0.98 134	0.86 73	0.09 37	1.21 217	1.06 24	0.62 66	0.00 1	0.69 391	0.00 1	0.16 375	0.00 1	0.27 178

999	1.42 116	0.85 259	2.23 64	1.37 263	0.35 148	3.01 268	0.64 289	3.91 75	2.83 106	0.38 23	3.35 181	0.19 65	0.25 51	7.37 320	1.12 178	0.01 179	0.04 220	0.00 1	0.00 1	0.22 384	0.21 145

MonStereo	0.70 17	0.28 16	2.24 65	0.07 13	0.85 280	1.27 52	0.01 6	3.79 57	0.90 6	0.41 30	0.18 26	0.08 24	0.04 1	1.05 21	0.58 48	0.00 1	0.96 451	0.00 1	0.36 503	0.00 1	0.94 371

3.5w_stereo	0.87 45	0.35 37	2.24 65	0.05 7	0.17 71	1.25 40	0.04 44	4.15 94	1.08 38	0.37 19	1.65 112	0.08 24	0.49 129	3.95 160	0.51 30	0.00 1	0.63 380	0.00 1	0.06 322	0.00 1	0.27 178

Monster-pub-eth3d	0.70 17	0.27 10	2.25 67	0.07 13	0.85 280	1.27 52	0.01 6	3.79 57	0.90 6	0.41 30	0.19 29	0.08 24	0.04 1	1.05 21	0.58 48	0.00 1	0.96 451	0.00 1	0.36 503	0.00 1	0.94 371

MonSter	0.72 20	0.27 10	2.25 67	0.07 13	0.85 280	1.27 52	0.01 6	3.79 57	0.91 10	0.41 30	0.18 26	0.08 24	0.04 1	1.33 50	0.58 48	0.00 1	0.96 451	0.00 1	0.36 503	0.00 1	0.94 371

fffft	1.13 80	0.71 227	2.25 67	0.09 25	0.07 16	2.10 156	0.63 286	4.19 95	2.10 80	0.42 37	0.75 63	0.24 88	0.20 42	6.89 284	1.08 171	0.00 1	0.12 278	0.00 1	0.00 1	0.24 401	0.53 265
1: 1. 1
asda	0.76 24	0.28 16	2.30 70	0.07 13	0.61 230	1.28 57	0.09 90	3.82 65	1.03 23	0.54 64	0.43 47	0.07 16	0.71 159	1.25 41	0.46 13	0.22 483	0.99 475	0.00 1	0.25 442	0.01 24	0.71 334

CAS	2.42 240	0.37 45	2.30 70	11.49 574	3.97 522	1.65 105	0.02 27	4.08 89	2.84 107	0.51 56	1.65 112	0.25 90	0.28 61	1.73 72	0.92 137	10.05 582	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.01 24	6.26 572

2.75w_new	0.80 34	0.35 37	2.31 72	0.10 28	0.23 111	1.26 46	0.09 90	3.82 65	1.05 28	0.54 64	0.23 33	0.08 24	0.86 177	2.50 117	0.64 73	0.00 1	0.97 459	0.00 1	0.27 467	0.00 1	0.69 327

monsters	1.12 79	0.45 91	2.32 73	0.54 142	2.80 479	1.38 75	0.01 6	3.74 51	1.00 19	0.46 50	0.63 57	0.06 6	0.13 32	6.08 241	0.88 126	0.15 456	0.96 451	0.00 1	0.31 488	0.00 1	0.55 269

4w-stereo	0.81 35	0.27 10	2.34 74	0.06 11	0.50 197	1.26 46	0.06 67	3.65 40	1.05 28	0.41 30	0.96 84	0.06 6	0.66 153	2.11 94	0.64 73	0.22 483	0.96 451	0.00 1	0.29 479	0.00 1	0.78 351

GIP-stereo	1.03 64	0.79 238	2.35 75	1.91 348	1.40 383	1.47 87	0.05 53	5.06 147	1.85 75	0.30 11	0.43 47	0.57 145	0.37 89	1.14 30	0.75 97	0.07 418	0.50 361	0.00 1	0.00 1	0.06 167	1.57 446

Any-RAFT	2.33 225	0.36 39	2.35 75	1.58 293	0.84 277	4.93 399	0.55 259	9.10 348	5.93 295	4.30 230	4.90 230	5.79 362	2.22 280	2.75 124	0.51 30	0.02 293	0.32 332	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.18 123

2.25w	0.92 54	0.31 27	2.36 77	0.07 13	0.15 62	1.22 25	0.05 53	3.84 69	1.05 28	0.51 56	1.30 99	0.09 37	0.68 155	4.12 169	0.68 80	0.00 1	0.98 466	0.00 1	0.28 473	0.00 1	0.73 339

ours_stereo	1.28 101	0.91 282	2.36 77	0.34 102	0.67 241	1.16 15	0.09 90	3.71 49	2.44 90	0.51 56	3.17 174	0.36 117	0.26 53	6.62 266	0.55 40	0.00 1	0.11 273	0.00 1	0.00 1	0.23 396	2.08 519

FlowAnything_test	0.61 10	0.42 70	2.39 79	0.22 69	0.17 71	1.71 118	0.03 39	1.88 9	1.20 47	1.22 150	0.77 65	0.04 1	0.05 4	0.75 5	0.89 127	0.06 407	0.02 175	0.00 1	0.00 1	0.10 238	0.33 201

CAS++	1.27 99	0.68 212	2.40 80	0.25 78	0.30 128	1.80 126	0.61 280	8.46 328	3.61 164	1.80 164	2.42 148	0.18 63	0.21 47	2.12 95	0.49 22	0.01 179	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.06 41
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
asd	0.71 19	0.25 6	2.43 81	0.09 25	0.80 270	1.25 40	0.06 67	3.22 31	1.03 23	0.59 80	0.65 58	0.07 16	0.55 139	1.01 18	0.46 13	0.20 477	0.81 416	0.00 1	0.08 329	0.01 24	0.67 322

Wavelet-MonSter	0.63 12	0.41 65	2.46 82	0.06 11	0.44 182	1.25 40	0.01 6	1.29 6	1.41 55	0.40 27	0.06 6	0.06 6	0.08 9	1.54 64	1.13 181	0.00 1	0.96 451	0.00 1	0.27 467	0.00 1	0.85 358

DDF-Stereo	1.19 89	0.37 45	2.48 83	0.53 140	2.10 446	1.78 123	0.80 335	3.63 39	0.94 15	0.44 42	0.09 18	0.30 101	0.49 129	4.72 192	1.53 232	0.30 503	0.80 414	0.00 1	0.23 434	1.62 541	0.62 297

qwe	0.89 49	0.29 24	2.49 84	0.10 28	1.25 359	1.24 33	0.04 44	3.97 80	1.06 35	0.66 96	0.53 53	0.05 3	0.18 38	3.58 146	0.50 28	0.07 418	0.94 441	0.00 1	0.27 467	0.01 24	0.57 277

IGEV-Stereo+	1.89 160	0.55 154	2.49 84	0.48 131	3.25 493	2.06 153	0.07 76	1.92 10	1.52 59	0.77 110	0.08 10	0.22 79	0.44 121	7.11 304	0.68 80	0.04 377	0.66 385	0.00 1	0.33 494	5.08 564	10.13 586

testlalala2	2.34 226	0.64 197	2.49 84	9.58 567	6.50 556	3.57 319	0.18 154	5.34 168	3.20 129	3.87 218	4.57 223	3.12 242	0.52 134	1.49 59	0.44 10	0.00 1	0.31 331	0.00 1	0.43 518	0.12 273	0.40 221

MSKI-zero shot	2.23 214	0.49 122	2.49 84	1.60 294	0.81 273	2.69 220	0.29 188	6.82 271	2.50 91	4.37 232	7.61 324	3.65 273	0.26 53	8.62 412	0.63 69	0.01 179	1.09 500	0.00 1	0.25 442	0.03 101	0.46 248

MatchStereo	0.79 31	0.43 75	2.51 88	0.11 34	0.02 3	0.93 10	0.02 27	4.83 135	3.55 157	0.22 4	1.21 91	0.19 65	0.26 53	1.02 19	0.58 48	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 3

4.5_new	0.74 21	0.27 10	2.52 89	0.10 28	0.34 144	1.24 33	0.07 76	3.67 44	1.05 28	0.58 75	0.80 67	0.06 6	0.19 40	1.18 32	0.61 64	0.17 466	0.99 475	0.00 1	0.19 398	0.01 24	0.64 305

4.5w-stereo	0.74 21	0.27 10	2.52 89	0.10 28	0.34 144	1.24 33	0.07 76	3.67 44	1.05 28	0.58 75	0.80 67	0.06 6	0.19 40	1.18 32	0.60 60	0.17 466	0.99 475	0.00 1	0.19 398	0.01 24	0.64 305

3w_stereo	0.79 31	0.33 31	2.53 91	0.08 20	0.14 54	1.26 46	0.03 39	3.97 80	1.06 35	0.62 89	0.58 55	0.09 37	1.02 189	1.54 64	0.64 73	0.00 1	1.00 482	0.00 1	0.23 434	0.01 24	0.65 308

LoS	1.03 64	0.43 75	2.53 91	0.64 156	0.14 54	2.42 185	0.26 183	5.64 193	2.93 110	1.08 142	0.24 35	0.49 134	0.45 123	2.31 109	0.83 117	0.02 293	0.02 175	0.00 1	0.00 1	0.06 167	0.03 17
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
KYRaft	3.68 359	0.43 75	2.53 91	0.89 204	0.49 190	2.28 174	3.89 484	5.30 164	3.82 180	8.99 438	19.28 514	6.54 380	4.96 414	7.92 360	0.96 149	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 256	0.06 167	5.17 566

LCNet	2.94 293	0.55 154	2.57 94	1.03 224	0.59 228	2.05 151	1.55 422	5.51 180	4.19 203	6.08 291	10.58 405	4.54 310	6.63 461	7.59 344	0.90 130	0.01 179	0.00 1	0.01 418	0.76 541	0.31 444	3.43 554

rvit_stereo_0081	1.03 64	0.55 154	2.58 95	0.64 156	0.13 48	1.35 70	0.12 112	3.74 51	5.28 261	0.55 69	0.32 43	0.55 142	0.12 28	4.08 166	0.53 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.05 32

rvit_stereo_0082	1.03 64	0.55 154	2.58 95	0.64 156	0.13 48	1.35 70	0.12 112	3.74 51	5.28 261	0.55 69	0.32 43	0.55 142	0.12 28	4.08 166	0.53 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.05 32

Pointernet	1.04 70	0.44 86	2.58 95	0.32 91	0.52 211	1.78 123	0.07 76	5.69 195	2.76 102	0.27 8	2.28 144	0.80 158	0.44 121	1.37 55	0.49 22	0.00 1	0.36 342	0.00 1	0.25 442	0.02 58	0.32 200

MM-Stereo_test3	2.10 192	0.94 299	2.59 98	1.66 304	3.95 521	2.42 185	0.78 332	6.58 258	7.29 367	1.94 168	4.90 230	1.23 175	0.65 152	3.77 154	1.38 222	0.00 1	0.83 417	0.00 1	0.00 1	0.38 465	0.77 347

NLCSM	1.22 92	0.81 245	2.60 99	0.18 55	2.08 444	1.31 65	0.16 141	4.67 129	2.56 94	0.71 106	3.23 178	0.23 81	0.35 85	3.50 143	1.77 271	0.02 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.29 187

MyStereo07	1.64 146	1.15 347	2.61 100	1.28 251	1.49 391	2.63 210	0.45 227	6.45 254	2.94 111	1.10 143	1.61 108	0.29 98	0.60 149	7.45 331	0.80 104	0.01 179	1.27 537	0.00 1	0.25 442	0.11 254	0.42 238

AEACV	1.27 99	0.38 47	2.61 100	1.75 323	1.21 352	2.44 188	0.85 357	4.79 134	1.67 63	0.71 106	0.26 38	0.29 98	2.00 269	2.30 107	0.66 77	0.01 179	0.95 446	0.00 1	0.42 516	0.12 273	2.07 518

Prome-Stereo	3.73 365	0.39 53	2.62 102	1.05 225	0.52 211	2.06 153	4.58 500	4.88 141	3.95 191	9.34 452	20.39 519	4.03 286	7.02 471	7.86 356	1.31 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 186	4.52 565

GrayStereo	3.86 378	0.33 31	2.63 103	1.66 304	0.62 233	3.09 273	7.92 548	6.43 253	3.88 186	10.61 482	16.51 487	5.75 360	8.40 497	6.75 276	1.58 236	0.01 179	0.00 1	0.01 418	0.62 533	0.04 130	0.38 217

iRaftStereo_RVC	1.88 159	1.22 366	2.63 103	0.95 213	0.06 13	2.96 263	0.05 53	6.08 230	3.99 195	3.92 220	4.88 228	2.53 221	0.62 150	3.62 150	1.19 194	0.00 1	1.19 530	0.00 1	0.00 1	0.37 461	1.29 423

MM-Stereo_test1	1.90 164	0.63 193	2.65 105	1.43 274	0.56 223	2.37 181	0.54 255	5.36 175	5.81 291	4.00 222	1.78 123	0.42 125	0.83 174	7.32 318	1.28 207	0.00 1	1.03 487	0.00 1	0.00 1	0.35 455	1.64 453

IGEV++	1.58 141	0.81 245	2.66 106	1.35 258	0.99 306	2.47 193	0.98 381	7.35 297	3.70 171	0.82 123	2.24 142	0.44 129	1.18 211	2.08 93	1.15 184	0.03 344	1.18 529	0.00 1	0.05 315	0.17 335	2.00 515

LoS_RVC	1.47 127	1.75 443	2.66 106	0.52 138	3.89 517	1.67 106	0.04 44	2.66 18	2.61 96	0.55 69	2.63 155	0.31 104	1.68 255	1.99 87	0.81 111	0.01 179	0.02 175	0.00 1	0.00 1	0.03 101	5.54 567

MM-Stereo_test2	1.30 102	0.52 137	2.67 108	1.71 315	0.29 125	1.79 125	0.51 249	5.28 162	3.84 183	0.95 131	0.93 82	0.51 138	0.36 87	2.29 106	1.12 178	0.00 1	0.95 446	0.00 1	0.07 326	0.32 449	1.97 511

testlalala	1.80 155	0.49 122	2.67 108	1.24 244	0.46 184	3.91 352	0.87 366	6.62 261	2.96 113	6.78 334	3.83 200	1.74 196	0.40 100	1.57 67	0.76 98	0.01 179	1.16 525	0.00 1	0.38 509	0.01 24	0.17 116

IGEV-Stereo	1.51 132	0.81 245	2.69 110	0.60 150	0.69 245	2.77 235	0.79 333	4.88 141	2.99 121	0.82 123	1.25 92	0.31 104	0.42 107	7.43 323	0.85 118	0.00 1	0.83 417	0.00 1	0.17 386	0.12 273	1.85 497
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
xyz-stereo-finetune2	1.98 172	0.96 305	2.70 111	0.13 45	0.05 7	6.33 430	0.17 149	4.38 118	2.56 94	0.98 134	6.40 290	0.50 137	3.37 337	7.09 300	3.77 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.11 68

anonymousdsp	1.51 132	0.81 245	2.70 111	0.60 150	0.69 245	2.76 234	0.79 333	4.86 137	3.00 122	0.82 123	1.25 92	0.31 104	0.42 107	7.44 324	0.81 111	0.00 1	0.83 417	0.00 1	0.17 386	0.12 273	1.85 497

Former-RAFT_DAM_RVC	1.39 114	0.74 233	2.72 113	0.73 178	1.26 362	2.42 185	0.02 27	3.78 55	8.16 398	1.81 167	2.94 168	0.28 96	0.32 77	1.51 62	0.76 98	0.04 377	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.08 199	0.19 133

tg	2.18 204	1.13 344	2.74 114	0.84 197	0.13 48	4.33 380	0.05 53	6.21 238	4.90 250	4.06 223	5.30 249	2.55 222	0.92 179	7.28 314	0.99 154	0.00 1	0.60 374	0.00 1	0.00 1	0.37 461	1.12 402

monsterstereo	1.18 88	0.50 128	2.75 115	0.50 135	2.62 470	1.22 25	0.01 6	3.73 50	0.95 16	0.59 80	1.62 109	0.06 6	0.09 13	6.02 234	0.96 149	0.01 179	1.10 506	0.00 1	0.34 498	0.01 24	0.56 274

raftrobust	2.16 201	1.31 378	2.76 116	2.38 432	3.33 497	2.72 225	0.51 249	5.34 168	4.64 233	6.13 293	3.98 203	1.63 192	2.51 294	3.02 133	1.64 251	0.00 1	0.76 406	0.00 1	0.02 278	0.14 306	0.27 178

PMTNet	1.48 128	0.43 75	2.77 117	0.31 90	0.17 71	2.94 261	0.33 201	3.66 42	5.27 260	1.11 144	1.28 96	0.28 96	0.92 179	4.32 178	0.90 130	4.89 568	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 101	0.05 32

gasm-f	1.30 102	0.57 173	2.81 118	0.97 218	1.35 378	2.72 225	0.88 367	4.29 106	1.55 60	0.89 128	3.19 177	0.20 70	0.72 161	1.30 48	1.10 176	0.06 407	1.06 492	0.00 1	0.00 1	0.24 401	2.13 524

castereo++	1.38 112	0.97 310	2.82 119	0.59 146	0.52 211	4.45 383	0.97 378	5.22 161	1.87 76	0.41 30	2.28 144	1.87 202	0.15 34	4.14 170	0.42 9	0.00 1	0.41 348	0.00 1	0.30 484	0.05 151	0.22 153

UniTT-Stereo	0.94 56	0.53 143	2.82 119	0.94 211	1.29 370	0.56 5	0.12 112	1.49 8	3.16 127	1.77 163	2.22 141	0.20 70	0.32 77	1.76 78	1.33 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 326	0.02 9

GCAP-Stereo	1.35 109	1.11 338	2.82 119	0.66 166	1.08 325	1.68 108	0.01 6	5.17 158	3.68 169	2.10 169	1.63 110	1.42 180	0.75 164	1.77 81	1.59 240	0.00 1	1.08 498	0.00 1	0.00 1	0.17 335	0.26 175

test_for_model	7.41 499	28.34 590	2.84 122	22.38 587	16.53 588	3.40 300	0.91 373	6.72 268	4.54 226	8.04 398	2.84 161	1.04 169	0.43 118	0.86 9	0.60 60	9.67 580	3.31 584	0.00 1	0.08 329	26.60 595	9.03 578

fffy	1.43 118	0.95 301	2.85 123	1.42 273	0.61 230	2.25 168	0.19 159	4.74 132	1.32 49	0.26 7	2.77 159	0.21 73	0.39 97	6.97 293	0.73 95	0.00 1	0.79 409	0.00 1	0.00 1	0.19 356	2.03 516

FTStereo	4.61 436	0.54 147	2.86 124	0.98 220	0.40 171	2.57 202	8.51 552	5.70 196	3.76 177	10.85 490	29.92 559	5.53 349	7.43 481	7.73 350	1.63 247	0.17 466	0.00 1	0.05 489	0.00 1	0.04 130	3.62 559

DA	1.63 144	0.48 112	2.87 125	1.25 245	1.17 344	6.01 423	0.58 268	6.36 246	2.96 113	0.58 75	2.91 165	0.61 148	1.16 207	1.76 78	0.47 16	0.01 179	1.09 500	0.00 1	0.00 1	0.02 58	2.21 531

GGEV	1.63 144	0.48 112	2.87 125	1.25 245	1.17 344	6.01 423	0.58 268	6.36 246	2.96 113	0.58 75	2.91 165	0.61 148	1.16 207	1.76 78	0.47 16	0.01 179	1.09 500	0.00 1	0.00 1	0.02 58	2.21 531

GASTEREO	1.80 155	1.40 398	2.87 125	1.46 277	1.50 395	3.88 351	0.83 350	5.08 148	2.86 108	2.59 177	3.57 194	0.18 63	2.82 311	2.30 107	0.82 116	0.02 293	0.98 466	0.00 1	0.90 546	0.10 238	1.95 508

xyz-stereo-finetune	1.38 112	0.91 282	2.91 128	0.10 28	0.05 7	3.13 277	0.66 294	4.12 91	3.01 123	1.06 141	1.91 129	0.69 151	0.37 89	6.31 249	2.14 301	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 151	0.13 79

EGLCR-Stereo	1.45 122	0.26 8	2.91 128	1.94 354	0.90 288	3.13 277	0.69 305	5.81 205	3.21 130	1.14 146	0.20 30	1.52 189	0.37 89	4.29 177	0.69 86	0.01 179	0.79 409	0.00 1	0.00 1	0.01 24	1.21 411

MGS-Stereo	1.22 92	0.44 86	2.92 130	0.83 195	0.07 16	1.82 130	0.65 293	2.44 13	3.95 191	1.11 144	6.19 277	0.49 134	0.37 89	1.73 72	0.81 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 488	0.01 3

U	2.23 214	0.36 39	2.93 131	0.26 82	8.08 568	11.12 507	0.00 1	3.68 46	1.12 44	0.29 10	0.52 52	0.16 59	0.08 9	0.83 8	0.30 4	0.00 1	0.00 1	9.75 578	5.13 587	0.02 58	0.02 9

TANstereo	1.32 106	0.79 238	2.93 131	0.37 107	0.11 30	1.81 128	0.01 6	3.56 35	4.36 215	4.53 236	4.96 232	0.41 121	0.68 155	1.22 37	0.59 56	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 17

XX-TBD	1.55 139	1.11 338	2.94 133	2.45 442	0.06 13	2.31 176	0.01 6	3.58 37	7.80 386	3.11 196	5.10 235	0.27 93	0.26 53	1.42 58	0.60 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 26

R-Stereo Train	2.60 261	0.46 96	2.94 133	1.10 229	0.18 77	3.61 324	0.60 276	6.88 273	3.50 143	9.13 443	17.23 497	1.77 198	0.77 168	2.03 90	1.65 253	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.21 145

RAFT-Stereo	2.60 261	0.46 96	2.94 133	1.10 229	0.18 77	3.61 324	0.60 276	6.88 273	3.50 143	9.13 443	17.23 497	1.77 198	0.77 168	2.03 90	1.65 253	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.21 145
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GMOStereo	2.08 181	0.85 259	2.95 136	0.23 73	0.73 256	1.50 89	0.86 361	5.08 148	4.78 241	8.42 413	6.99 304	3.36 246	1.14 200	1.73 72	1.21 197	0.00 1	1.32 540	0.00 1	0.00 1	0.28 426	0.23 160

error version	2.08 181	0.85 259	2.95 136	0.23 73	0.73 256	1.50 89	0.86 361	5.08 148	4.78 241	8.42 413	6.99 304	3.36 246	1.14 200	1.73 72	1.21 197	0.00 1	1.32 540	0.00 1	0.00 1	0.28 426	0.23 160

test-v	2.08 181	0.85 259	2.95 136	0.23 73	0.73 256	1.50 89	0.86 361	5.08 148	4.78 241	8.42 413	6.99 304	3.36 246	1.14 200	1.73 72	1.21 197	0.00 1	1.32 540	0.00 1	0.00 1	0.28 426	0.23 160

test-2	2.08 181	0.85 259	2.95 136	0.23 73	0.73 256	1.50 89	0.86 361	5.08 148	4.78 241	8.42 413	6.99 304	3.36 246	1.14 200	1.73 72	1.21 197	0.00 1	1.32 540	0.00 1	0.00 1	0.28 426	0.23 160

cross-raft	2.25 216	0.48 112	2.96 140	1.87 341	0.94 298	3.72 340	0.47 231	7.61 308	4.15 200	5.37 261	5.68 262	6.17 371	1.40 230	2.15 97	1.06 167	0.01 179	0.22 314	0.00 1	0.19 398	0.03 101	0.41 233

MSCF	1.71 152	1.18 352	2.97 141	1.35 258	1.49 391	3.77 343	0.82 349	5.14 155	2.73 100	2.47 175	2.45 150	0.19 65	2.70 301	2.16 98	0.80 104	0.02 293	0.98 466	0.00 1	0.90 546	0.11 254	1.96 510

ff7	1.46 123	0.79 238	2.99 142	0.33 97	0.35 148	2.75 230	0.81 341	4.31 108	2.97 116	0.77 110	1.20 87	0.21 73	0.42 107	7.44 324	0.86 120	0.00 1	0.93 436	0.00 1	0.16 375	0.12 273	1.82 488

IGEVStereo-DCA	1.54 136	1.71 436	2.99 142	0.73 178	0.24 113	2.69 220	0.81 341	4.31 108	2.97 116	0.73 108	0.16 22	0.23 81	0.32 77	7.57 342	2.72 340	0.00 1	0.49 359	0.00 1	0.16 375	0.17 335	1.82 488

ffff	1.46 123	0.79 238	2.99 142	0.33 97	0.35 148	2.75 230	0.81 341	4.31 108	2.97 116	0.77 110	1.20 87	0.21 73	0.42 107	7.44 324	0.86 120	0.00 1	0.93 436	0.00 1	0.16 375	0.12 273	1.82 488

11t	1.46 123	0.79 238	2.99 142	0.33 97	0.35 148	2.75 230	0.81 341	4.31 108	2.97 116	0.77 110	1.20 87	0.21 73	0.42 107	7.44 324	0.87 125	0.00 1	0.93 436	0.00 1	0.16 375	0.12 273	1.82 488

ccc-4	1.46 123	0.79 238	2.99 142	0.33 97	0.35 148	2.75 230	0.81 341	4.31 108	2.97 116	0.77 110	1.20 87	0.21 73	0.42 107	7.44 324	0.86 120	0.00 1	0.93 436	0.00 1	0.16 375	0.12 273	1.82 488

PSMNet-ADL	3.17 315	0.56 165	3.00 147	1.55 291	0.40 171	5.97 422	0.28 186	9.06 345	5.75 288	3.56 206	6.80 301	8.33 417	4.51 391	7.65 347	5.51 430	0.03 344	0.09 263	0.00 1	0.00 1	0.03 101	0.28 184

Occ-G	1.39 114	0.66 205	3.05 148	0.60 150	0.75 261	1.46 85	0.67 299	3.66 42	3.50 143	1.76 162	0.65 58	5.00 333	0.55 139	1.15 31	1.56 235	0.00 1	0.74 401	0.00 1	0.17 386	0.19 356	1.61 448

GREAT-IGEV	1.17 87	0.57 173	3.06 149	1.95 358	1.41 385	1.42 81	0.08 85	2.51 15	3.07 124	0.58 75	0.79 66	0.11 51	0.35 85	2.17 99	1.00 157	0.07 418	1.45 550	0.00 1	0.22 427	0.14 306	2.42 543

THIR-Stereo	3.94 386	1.12 342	3.06 149	0.23 73	0.13 48	4.17 369	6.40 527	5.83 207	4.54 226	10.46 479	16.98 492	6.49 379	7.44 482	8.00 363	3.58 366	0.01 179	0.07 250	0.07 498	0.00 1	0.14 306	0.06 41

CREStereo++_RVC	1.70 149	0.50 128	3.07 151	0.45 124	0.01 1	1.69 110	0.02 27	3.09 27	8.24 399	3.82 214	7.53 322	0.49 134	0.32 77	1.05 21	0.52 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 575	0.01 24	0.08 50
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 80	0.36 39	3.08 152	0.48 131	1.95 434	1.75 122	0.80 335	3.70 47	0.69 3	0.54 64	0.16 22	0.30 101	0.43 118	3.59 147	1.37 221	0.31 505	0.79 409	0.00 1	0.26 459	1.40 537	0.65 308

Gwc-CoAtRS	2.16 201	0.42 70	3.13 153	1.28 251	0.31 132	3.52 316	0.39 213	6.56 257	6.31 313	5.38 262	5.11 236	5.47 346	1.70 257	2.00 88	1.08 171	0.01 179	0.19 304	0.00 1	0.25 442	0.02 58	0.16 106

raft+_RVC	2.18 204	1.49 414	3.14 154	2.77 467	2.01 438	1.40 78	0.10 98	7.02 280	5.35 265	2.99 192	5.54 258	1.19 173	1.34 227	4.98 199	1.49 229	0.00 1	1.45 550	0.00 1	0.00 1	0.14 306	1.11 399

DCRE	2.21 210	0.95 301	3.17 155	2.10 378	1.30 372	1.86 133	0.05 53	5.33 167	4.69 237	3.59 207	9.37 374	3.81 276	1.18 211	2.34 111	1.22 201	0.01 179	0.97 459	0.00 1	0.30 484	0.04 130	1.97 511

ProNet	1.58 141	0.86 267	3.17 155	0.75 186	0.72 254	2.84 242	0.66 294	5.91 218	3.28 135	0.37 19	1.47 104	0.40 120	0.37 89	7.19 307	0.70 87	0.02 293	0.98 466	0.00 1	0.05 315	0.20 366	1.77 484

EAI-Stereo	2.75 278	0.54 147	3.17 155	0.91 208	1.28 365	4.02 361	5.30 513	12.39 449	4.76 240	2.51 176	7.10 311	1.22 174	0.94 182	6.03 236	1.96 287	0.01 179	0.56 364	0.00 1	1.38 561	0.04 130	0.95 375

Reg-Stereo(zero)	1.92 166	0.28 16	3.18 158	0.63 155	1.41 385	2.02 148	0.48 241	3.85 70	6.29 310	4.49 234	3.12 173	4.55 311	1.62 250	2.77 125	2.16 304	0.00 1	0.61 376	0.00 1	0.26 459	0.02 58	0.62 297

Zero-FE251	0.87 45	0.64 197	3.22 159	0.67 168	0.49 190	1.81 128	0.06 67	2.85 20	0.51 2	2.68 179	0.25 37	0.09 37	0.39 97	0.96 17	0.77 102	0.01 179	0.69 391	0.00 1	0.00 1	0.02 58	1.21 411

LG-Stereo_Zeroshot	1.02 62	0.42 70	3.22 159	0.48 131	0.63 235	2.02 148	0.27 185	5.79 203	1.32 49	0.82 123	0.75 63	0.87 161	0.23 48	1.24 40	0.86 120	0.15 456	0.58 369	0.00 1	0.26 459	0.03 101	0.49 253

RCA-Stereo	2.19 207	0.46 96	3.22 159	0.47 129	0.33 139	2.27 172	0.47 231	5.60 189	15.20 507	2.86 186	5.61 259	0.78 157	3.15 319	1.71 70	0.48 21	0.00 1	0.90 433	0.00 1	0.00 1	0.10 238	0.26 175

HSM-Net_RVC	4.40 422	0.44 86	3.22 159	0.72 175	0.68 242	7.06 447	1.82 433	12.57 456	8.48 408	9.04 439	12.20 437	14.98 508	5.14 425	7.32 318	4.19 393	0.02 293	0.02 175	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.14 84
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GMM-Stereo	3.42 340	0.39 53	3.24 163	0.87 201	0.50 197	2.26 169	4.73 504	5.64 193	3.81 178	7.08 349	16.57 488	6.13 369	3.62 351	7.74 351	1.40 225	0.05 395	0.00 1	0.00 1	0.04 311	0.12 273	4.24 564

CFNet-RSSM	2.26 217	0.43 75	3.24 163	1.28 251	0.31 132	3.19 282	0.40 214	7.62 310	7.29 367	5.88 276	4.68 224	5.32 343	1.68 255	2.26 105	1.04 164	0.01 179	0.09 263	0.00 1	0.31 488	0.03 101	0.16 106

DeepStereo_RVC	2.15 199	0.55 154	3.26 165	0.21 66	0.19 81	3.47 310	0.68 302	5.76 200	3.60 162	6.36 305	4.19 208	3.42 254	4.44 389	5.04 202	1.59 240	0.02 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 214	0.18 123

AFF-stereo	2.87 285	1.31 378	3.26 165	1.87 341	0.38 163	1.68 108	0.09 90	6.38 249	7.07 354	6.52 315	11.90 431	6.08 368	2.32 286	5.05 203	1.65 253	0.02 293	0.66 385	0.00 1	0.00 1	0.29 434	0.94 371

FENet	2.35 227	0.59 180	3.28 167	2.32 423	0.27 123	2.78 236	0.13 122	7.68 313	6.09 298	5.38 262	2.12 135	4.84 324	3.33 335	4.98 199	2.66 334	0.02 293	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.40 221

test_4	2.58 258	0.70 223	3.30 168	0.43 119	0.30 128	3.97 358	1.11 396	3.91 75	3.83 181	4.15 227	17.20 496	3.44 260	0.52 134	6.60 264	1.58 236	0.00 1	0.13 286	0.00 1	0.11 355	0.20 366	0.20 139

UCFNet_RVC	3.37 332	1.25 370	3.30 168	2.55 455	1.80 416	3.92 354	1.28 408	12.49 454	7.16 358	5.12 252	7.88 333	8.14 411	4.59 399	5.67 224	2.11 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 306	0.07 46

HHNet	2.71 271	0.69 216	3.31 170	0.25 78	0.39 166	2.80 239	0.90 370	6.33 243	5.68 285	7.51 376	13.70 457	0.94 166	3.14 318	5.42 216	2.54 331	0.14 454	0.02 175	0.06 493	0.00 1	0.24 401	0.07 46

s12784h	2.10 192	0.38 47	3.31 170	0.17 52	0.09 24	4.89 398	0.13 122	7.34 296	8.06 395	3.87 218	4.47 222	0.60 147	1.19 216	6.78 281	0.63 69	0.01 179	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.04 26

AIO_test	1.34 107	0.72 230	3.32 172	0.86 199	1.19 348	2.90 259	0.80 335	4.46 120	3.34 138	0.77 110	0.86 73	1.48 186	0.30 67	2.95 130	0.49 22	0.00 1	1.00 482	0.00 1	0.13 367	0.04 130	1.24 415

MoCha-V2	1.83 157	0.87 275	3.33 173	1.41 271	1.27 363	2.50 194	0.20 164	5.60 189	3.90 188	0.98 134	3.30 179	0.35 116	1.58 249	7.09 300	0.80 104	0.00 1	1.52 557	0.00 1	0.23 434	0.06 167	1.70 470

riskmin	2.49 245	0.22 3	3.34 174	2.33 425	1.78 414	2.89 258	0.46 229	7.35 297	6.95 351	2.75 184	1.67 115	6.75 383	5.08 422	3.24 137	1.93 285	0.00 1	0.99 475	0.00 1	0.27 467	0.02 58	1.73 477

rafts_anoy	2.09 187	1.42 402	3.34 174	2.87 477	2.72 476	2.46 191	0.17 149	6.20 237	6.48 323	3.40 202	2.25 143	1.91 204	1.32 222	3.59 147	1.75 269	0.01 179	1.52 557	0.00 1	0.01 256	0.06 167	0.28 184

NRIStereo	2.27 220	0.52 137	3.35 176	1.26 248	0.17 71	3.04 270	0.84 352	5.96 221	3.74 172	6.27 298	3.44 182	4.13 292	1.80 265	8.31 389	2.11 299	0.00 1	0.10 269	0.00 1	0.00 1	0.12 273	0.20 139

H2IRNET	2.29 222	0.86 267	3.38 177	1.51 285	0.11 30	1.97 143	0.13 122	5.15 157	7.19 362	1.26 152	7.77 329	5.80 363	3.31 330	5.09 205	1.66 256	0.01 179	0.00 1	0.04 482	0.17 386	0.27 423	0.10 59

AAGNet	3.50 344	0.49 122	3.38 177	1.91 348	0.41 176	3.66 331	1.02 384	5.14 155	5.16 259	9.65 464	7.75 328	4.91 326	6.23 453	7.45 331	12.73 530	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 151	0.06 41

ACVNet-DCA	2.41 239	0.93 290	3.39 179	3.05 489	0.39 166	5.69 414	0.55 259	9.15 350	4.33 209	1.42 153	3.48 186	0.33 110	3.65 352	8.26 378	0.70 87	0.00 1	1.14 519	0.00 1	0.03 293	0.09 214	1.65 454

xx1	2.73 276	0.93 290	3.39 179	3.05 489	0.39 166	5.69 414	0.55 259	5.34 168	10.76 457	1.42 153	3.48 186	4.63 316	2.83 312	8.26 378	0.70 87	0.00 1	1.14 519	0.00 1	0.25 442	0.09 214	1.65 454

1test111	2.31 224	0.93 290	3.39 179	3.05 489	0.39 166	5.69 414	0.55 259	9.15 350	4.33 209	1.42 153	3.48 186	0.33 110	3.65 352	4.95 197	2.06 296	0.00 1	1.14 519	0.00 1	0.03 293	0.09 214	1.65 454

cc1	2.56 255	0.93 290	3.39 179	3.05 489	0.39 166	5.69 414	0.55 259	5.34 168	10.76 457	1.42 153	3.48 186	0.33 110	3.65 352	8.26 378	0.70 87	0.00 1	1.14 519	0.00 1	0.03 293	0.12 273	1.89 504

LL-Strereo2	2.22 211	1.39 396	3.39 179	1.26 248	1.01 310	3.73 341	1.47 417	6.47 255	4.61 232	4.66 238	2.64 156	4.17 295	0.37 89	6.03 236	1.61 242	0.09 438	0.24 321	0.00 1	0.08 329	0.08 199	1.16 406

DRaft	3.83 377	0.65 201	3.39 179	0.22 69	0.16 68	4.67 391	1.30 410	5.82 206	4.86 249	10.26 475	21.65 525	3.24 244	8.62 502	7.53 339	3.76 374	0.05 395	0.10 269	0.00 1	0.14 370	0.12 273	0.16 106

DCVSM-stereo	3.32 324	0.51 132	3.40 185	1.79 329	0.79 267	2.94 261	0.48 241	7.31 294	5.69 286	11.47 506	5.61 259	10.63 460	5.93 444	5.74 227	3.63 367	0.03 344	0.09 263	0.03 472	0.00 1	0.12 273	0.11 68

raft_robust	2.91 289	1.71 436	3.42 186	1.36 260	0.57 224	1.53 94	0.12 112	7.06 283	9.09 425	6.96 344	7.21 314	4.43 309	2.09 273	9.40 446	1.61 242	0.03 344	0.93 436	0.00 1	0.21 418	0.17 335	0.38 217

RAFT-345	3.36 331	0.55 154	3.43 187	1.23 242	0.21 100	2.62 208	0.46 229	3.91 75	6.34 314	7.46 375	24.49 540	4.19 296	1.74 263	8.27 382	2.25 312	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.02 9

CRE-IMP	2.08 181	0.51 132	3.43 187	0.35 103	0.19 81	3.85 350	0.83 350	5.77 201	3.43 142	5.81 274	4.24 209	3.45 262	0.83 174	6.56 261	1.99 291	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 254	0.20 139

HART	2.08 181	1.10 335	3.44 189	0.47 129	1.15 338	1.70 111	0.04 44	6.40 251	3.69 170	1.50 158	7.78 330	2.42 219	0.16 35	6.76 278	1.15 184	0.00 1	1.46 552	0.00 1	0.00 1	0.31 444	2.12 521

VIP-Stereo	1.03 64	1.09 333	3.48 190	0.17 52	0.50 197	1.99 146	0.11 107	3.87 74	1.44 56	0.66 96	1.41 103	0.30 101	0.11 23	3.36 139	0.80 104	0.00 1	0.92 435	0.00 1	0.00 1	0.05 151	0.40 221

RAFT-Stereo + iAFF	2.48 244	1.23 369	3.48 190	1.61 295	1.09 326	1.63 103	0.15 135	5.80 204	6.43 320	7.32 370	9.91 387	3.05 237	1.71 258	2.33 110	1.75 269	0.01 179	0.71 400	0.00 1	0.00 1	0.28 426	1.19 408

OMP-Stereo	3.15 312	1.19 356	3.49 192	4.34 543	0.51 207	2.20 166	1.21 400	6.67 262	6.52 326	7.99 394	6.24 283	8.38 422	2.44 291	9.65 455	1.92 284	0.01 179	0.02 175	0.00 1	0.00 1	0.08 199	0.15 97

AIO_rvc	1.48 128	1.01 321	3.51 193	0.95 213	1.16 340	3.32 297	0.96 377	4.83 135	3.38 140	0.79 119	1.75 118	1.31 178	0.31 70	2.66 121	0.62 66	0.02 293	1.09 500	0.00 1	0.04 311	0.12 273	1.82 488

MC-Stereo	1.87 158	0.49 122	3.52 194	2.82 472	1.07 318	1.90 136	0.12 112	4.89 144	3.27 133	3.66 210	3.58 196	0.56 144	1.45 233	5.79 228	0.81 111	0.00 1	1.19 530	0.00 1	0.21 418	0.11 254	1.95 508

CrosDoStereo	4.05 396	0.71 227	3.52 194	0.51 136	0.20 91	3.25 287	11.21 565	6.34 244	4.96 252	9.04 439	16.44 484	4.92 327	7.28 476	8.29 384	3.84 380	0.00 1	0.02 175	0.01 418	0.00 1	0.18 346	0.19 133

DeepStereo_LL	4.05 396	0.71 227	3.52 194	0.51 136	0.20 91	3.25 287	11.21 565	6.34 244	4.96 252	9.04 439	16.44 484	4.92 327	7.28 476	8.29 384	3.84 380	0.00 1	0.02 175	0.01 418	0.00 1	0.18 346	0.19 133

tt1	2.53 250	0.91 282	3.53 197	2.92 478	0.53 214	5.60 411	0.61 280	5.55 184	10.56 451	1.54 159	3.54 193	0.34 114	3.00 315	8.20 376	0.68 80	0.00 1	1.13 512	0.00 1	0.03 293	0.11 254	1.88 501

testlalala_base	3.54 347	0.53 143	3.53 197	2.31 421	2.22 451	4.04 364	0.61 280	6.91 275	2.73 100	2.69 182	4.17 207	1.78 201	0.51 132	2.02 89	1.08 171	13.13 590	3.23 583	0.00 1	0.35 501	16.60 585	2.27 536

Pruner-Stereo	2.66 265	0.61 184	3.54 199	1.93 352	0.25 117	3.47 310	0.74 324	6.60 259	5.66 284	8.98 436	6.12 275	4.39 308	1.11 195	7.27 313	2.34 322	0.03 344	0.00 1	0.02 451	0.00 1	0.03 101	0.04 26

RAFT-IKP	2.04 177	0.57 173	3.54 199	0.20 57	0.20 91	3.45 307	0.62 284	5.90 214	3.52 150	5.91 278	4.44 218	3.46 263	1.50 236	6.20 245	1.00 157	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 214	0.08 50

RAFT+CT+SA	2.59 259	1.19 356	3.55 201	1.09 227	2.21 449	3.14 280	0.90 370	7.59 305	5.65 280	2.76 185	8.21 348	2.04 209	1.57 248	8.84 420	1.31 213	0.02 293	0.34 336	0.00 1	0.38 509	0.22 384	0.73 339

HUI-Stereo	1.94 168	0.56 165	3.55 201	0.20 57	0.20 91	3.67 335	0.63 286	5.89 209	3.53 154	5.92 283	4.44 218	3.41 253	1.51 240	4.21 173	0.89 127	0.02 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 214	0.11 68

ROB_FTStereo_v2	2.04 177	0.56 165	3.56 203	0.20 57	0.21 100	3.66 331	0.72 318	5.89 209	3.51 148	5.91 278	4.46 220	3.42 254	1.50 236	6.08 241	0.93 141	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 214	0.09 54

Patchmatch Stereo++	2.09 187	0.55 154	3.57 204	0.20 57	0.20 91	3.68 336	0.64 289	5.90 214	3.52 150	5.91 278	4.41 215	3.42 254	1.51 240	7.07 298	0.95 146	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 214	0.10 59
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	3.28 320	0.98 312	3.57 204	4.14 535	0.22 107	2.56 201	0.71 315	7.04 282	6.10 299	8.49 419	9.38 375	7.82 408	2.73 304	9.69 461	1.99 291	0.02 293	0.02 175	0.00 1	0.00 1	0.03 101	0.14 84

PSM-adaLoss	2.02 175	0.55 154	3.57 204	0.20 57	0.21 100	3.69 339	0.69 305	5.89 209	3.52 150	5.91 278	4.43 217	3.42 254	1.50 236	5.63 222	0.94 145	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 214	0.10 59

ROB_FTStereo	2.03 176	0.57 173	3.57 204	0.20 57	0.21 100	3.66 331	0.73 320	5.89 209	3.51 148	5.92 283	4.35 214	3.37 250	1.50 236	6.02 234	0.90 130	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 214	0.09 54

iRAFT	2.09 187	0.55 154	3.57 204	0.20 57	0.20 91	3.68 336	0.64 289	5.90 214	3.52 150	5.91 278	4.41 215	3.42 254	1.51 240	7.07 298	0.95 146	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 214	0.10 59

ASMatch	3.41 338	0.62 190	3.59 209	1.99 368	0.48 187	1.91 137	0.66 294	7.01 277	4.43 219	6.25 296	22.02 529	4.56 312	4.72 406	7.78 353	1.85 275	0.01 179	0.01 134	0.00 1	0.03 293	0.02 58	0.21 145

iGMRVC	2.09 187	0.56 165	3.59 209	0.20 57	0.21 100	3.68 336	0.71 315	5.89 209	3.53 154	5.92 283	4.46 220	3.44 260	1.51 240	6.93 290	0.98 152	0.02 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 214	0.09 54

RAFT-RH_RVC	4.04 394	0.69 216	3.59 209	1.91 348	0.43 180	3.11 274	0.13 122	3.80 60	6.60 329	11.26 502	31.68 565	5.20 338	1.66 254	8.30 387	2.27 315	0.09 438	0.00 1	0.00 1	0.03 293	0.03 101	0.02 9

RALCasStereoNet	2.39 237	1.73 441	3.59 209	2.38 432	2.69 475	2.84 242	0.18 154	5.29 163	4.94 251	2.45 174	5.62 261	2.22 214	0.79 173	7.48 336	1.63 247	0.00 1	1.75 560	0.00 1	0.00 1	0.14 306	2.03 516

AdaDepth	0.81 35	0.41 65	3.63 213	0.17 52	1.35 378	1.62 102	0.08 85	1.20 5	1.66 62	0.33 16	0.58 55	0.10 47	0.29 64	2.59 118	0.63 69	0.02 293	0.79 409	0.00 1	0.20 411	0.01 24	0.62 297

SST-Stereo	2.86 283	0.45 91	3.64 214	1.46 277	0.36 155	3.94 355	0.80 335	6.07 229	4.46 220	10.96 495	6.21 278	4.94 329	4.14 378	8.85 421	0.93 141	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.03 17

ICVP	2.53 250	0.47 104	3.64 214	1.20 240	0.69 245	2.71 223	0.84 352	10.63 396	4.66 235	4.31 231	8.99 358	2.75 229	1.93 266	2.91 129	4.07 391	0.06 407	0.24 321	0.01 418	0.01 256	0.13 295	0.26 175
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GCAP-BAT	2.26 217	0.61 184	3.67 216	1.48 282	0.81 273	4.32 378	0.77 331	4.87 140	4.04 197	3.97 221	5.41 250	4.38 307	0.59 148	6.20 245	1.17 189	0.02 293	1.14 519	0.00 1	0.55 530	0.07 186	1.22 413

rvit_stereo_0083	1.16 86	0.47 104	3.68 217	0.54 142	0.10 27	1.25 40	0.24 177	3.17 29	5.31 264	0.52 61	0.80 67	0.82 159	1.16 207	4.52 185	0.51 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.13 79

SCV	2.06 179	0.84 256	3.74 218	3.56 517	1.22 354	2.30 175	0.76 329	7.87 317	3.29 136	0.59 80	2.83 160	0.67 150	0.58 146	8.00 363	0.91 136	0.00 1	0.89 431	0.00 1	0.48 522	0.41 470	2.18 529

BUS	2.72 274	0.43 75	3.76 219	0.70 172	0.50 197	7.31 453	0.48 241	9.93 373	5.65 280	6.50 311	6.23 279	5.21 339	1.18 211	4.27 174	1.89 282	0.01 179	0.03 203	0.03 472	0.00 1	0.06 167	0.14 84

BSDual-CNN	2.91 289	0.43 75	3.76 219	0.70 172	0.50 197	6.97 443	1.58 423	9.93 373	5.65 280	6.50 311	6.23 279	6.17 371	2.50 292	4.27 174	2.67 335	0.01 179	0.03 203	0.03 472	0.00 1	0.06 167	0.14 84

psmg	3.34 326	0.43 75	3.76 219	0.73 178	0.50 197	8.47 472	2.74 455	10.88 406	5.65 280	8.91 434	8.78 353	6.17 371	2.50 292	4.27 174	2.67 335	0.01 179	0.04 220	0.06 493	0.00 1	0.12 273	0.10 59

4D-IteraStereo	1.99 174	1.32 381	3.77 222	0.13 45	2.84 480	3.51 313	1.03 385	4.26 102	5.38 268	5.50 266	1.03 85	3.86 278	0.38 96	2.44 115	1.88 278	0.00 1	0.43 350	0.00 1	0.01 256	0.11 254	1.84 495

AIO-test1	2.49 245	1.41 399	3.78 223	0.87 201	5.11 549	2.46 191	0.93 376	6.49 256	14.84 504	0.95 131	2.85 162	0.92 164	0.31 70	6.05 239	1.88 278	0.15 456	0.07 250	0.00 1	0.21 418	0.21 377	0.31 195

EKT-Stereo	2.16 201	0.61 184	3.78 223	2.31 421	4.40 529	1.47 87	0.24 177	5.54 183	4.22 205	3.16 198	3.58 196	3.53 266	2.20 278	5.66 223	1.40 225	0.04 377	0.36 342	0.00 1	0.09 341	0.06 167	0.58 283

NOSS_ROB	3.67 357	0.86 267	3.81 225	2.53 451	1.11 329	6.10 426	0.72 318	11.08 410	12.36 481	5.45 264	8.91 356	5.65 352	2.09 273	8.30 387	3.16 359	0.20 477	0.07 250	0.00 1	0.00 1	0.11 254	0.80 353

DilatedVolume-Stereo	1.37 110	0.54 147	3.84 226	1.25 245	0.30 128	2.19 165	0.10 98	3.17 29	1.67 63	3.13 197	2.14 136	0.74 155	0.58 146	5.71 226	0.92 137	0.03 344	0.30 329	0.00 1	0.18 392	0.04 130	0.56 274

x	2.30 223	0.82 250	3.85 227	2.23 400	0.72 254	2.12 161	0.81 341	9.48 364	4.82 247	3.83 215	2.76 158	3.49 264	2.30 285	3.48 142	2.25 312	0.00 1	1.13 512	0.00 1	0.22 427	0.09 214	1.66 458

RAFT_R40	2.83 280	0.46 96	3.85 227	1.38 265	0.32 138	3.78 345	0.97 378	6.16 233	4.82 247	9.74 466	6.35 288	4.96 330	3.94 371	8.78 418	1.05 165	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.03 17

AE-Stereo	1.89 160	0.38 47	3.86 229	1.94 354	0.38 163	2.51 197	0.58 268	7.19 290	7.28 366	1.60 161	3.51 191	1.07 170	0.77 168	2.12 95	1.24 203	0.03 344	1.02 485	0.00 1	0.28 473	0.11 254	1.84 495

Selective-RAFT	1.92 166	0.54 147	3.87 230	1.15 231	0.21 100	3.83 349	0.06 67	5.00 146	4.68 236	1.59 160	2.14 136	3.05 237	2.77 308	6.63 268	1.34 219	0.00 1	0.95 446	0.00 1	0.32 491	0.05 151	0.19 133

test_1	2.18 204	0.38 47	3.87 230	1.54 290	0.91 291	1.38 75	0.80 335	5.36 175	5.53 276	7.12 352	1.86 127	4.05 287	0.41 103	6.65 270	1.17 189	0.00 1	0.99 475	0.00 1	0.28 473	0.20 366	1.08 396

ACVNet	2.86 283	0.96 305	3.87 230	0.86 199	0.61 230	2.63 210	0.54 255	8.93 341	6.12 300	5.09 249	9.32 372	5.70 358	3.84 361	2.68 122	5.56 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 411	0.23 160

CFNet-ft	3.70 362	1.59 424	3.87 230	1.68 309	2.42 461	3.20 283	0.66 294	8.93 341	7.76 382	5.09 249	9.95 388	10.77 466	5.43 436	7.41 321	4.71 412	0.00 1	0.00 1	0.03 472	0.01 256	0.30 437	0.11 68

CFNet_RVC	3.70 362	1.59 424	3.87 230	1.68 309	2.42 461	3.20 283	0.66 294	8.92 340	7.76 382	5.09 249	9.95 388	10.77 466	5.43 436	7.41 321	4.71 412	0.00 1	0.00 1	0.03 472	0.01 256	0.30 437	0.11 68

test-3	2.19 207	0.38 47	3.88 235	1.55 291	0.91 291	1.39 77	0.80 335	5.36 175	5.51 274	7.36 372	1.90 128	4.05 287	0.42 107	6.67 273	1.17 189	0.00 1	0.99 475	0.00 1	0.28 473	0.20 366	1.08 396

NF-Stereo	2.38 230	0.48 112	3.88 235	2.17 389	0.11 30	3.43 304	0.42 219	7.08 288	3.75 174	6.91 337	5.29 244	2.65 226	1.33 224	8.40 395	1.67 259	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 101	0.02 9

OCTAStereo	2.38 230	0.48 112	3.90 237	2.16 384	0.11 30	3.42 302	0.42 219	7.06 283	3.74 172	6.91 337	5.26 240	2.63 225	1.32 222	8.41 397	1.70 263	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 101	0.01 3

RE-Stereo	2.38 230	0.48 112	3.91 238	2.17 389	0.11 30	3.43 304	0.42 219	7.07 285	3.75 174	6.91 337	5.26 240	2.62 223	1.33 224	8.41 397	1.72 265	0.01 179	0.00 1	0.01 418	0.00 1	0.03 101	0.01 3

TVStereo	2.38 230	0.48 112	3.91 238	2.17 389	0.11 30	3.43 304	0.42 219	7.07 285	3.75 174	6.91 337	5.26 240	2.62 223	1.33 224	8.41 397	1.72 265	0.01 179	0.00 1	0.01 418	0.00 1	0.03 101	0.01 3

GANet-ADL	2.40 238	0.65 201	3.92 240	2.22 397	0.11 30	2.23 167	0.47 231	9.29 359	7.27 365	4.77 239	5.95 272	3.96 282	1.26 221	3.08 134	2.27 315	0.04 377	0.08 254	0.02 451	0.00 1	0.15 322	0.21 145

hitnet-ft	3.95 388	1.16 349	3.92 240	0.89 204	0.73 256	4.88 397	0.54 255	9.78 368	7.91 389	7.42 373	10.24 393	12.50 492	4.84 409	8.15 374	5.56 431	0.03 344	0.00 1	0.06 493	0.00 1	0.24 401	0.12 73

DIP-Stereo	2.12 196	0.98 312	3.94 242	0.20 57	0.11 30	4.73 394	0.13 122	9.27 357	4.40 217	6.46 310	5.03 234	0.45 131	0.72 161	3.79 155	1.94 286	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.05 151	0.24 169
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	4.66 439	0.85 259	3.94 242	1.64 298	0.75 261	8.38 471	1.90 435	11.19 413	10.36 447	9.20 447	15.21 473	7.28 396	6.99 470	9.48 449	5.24 427	0.04 377	0.05 229	0.00 1	0.00 1	0.07 186	0.64 305

WQFJA1	2.10 192	0.91 282	3.95 244	0.96 216	1.66 404	3.57 319	0.16 141	6.21 238	6.26 308	2.68 179	4.33 210	0.89 162	1.65 252	6.36 252	1.73 267	0.02 293	0.12 278	0.00 1	0.27 467	0.05 151	0.17 116

WQFJX1	2.10 192	0.91 282	3.95 244	0.96 216	1.66 404	3.57 319	0.16 141	6.21 238	6.26 308	2.68 179	4.33 210	0.89 162	1.65 252	6.36 252	1.73 267	0.02 293	0.12 278	0.00 1	0.27 467	0.05 151	0.17 116

ttt	4.41 425	0.70 223	3.95 244	2.53 451	2.01 438	4.34 381	0.41 217	13.09 478	11.69 476	7.20 360	12.20 437	4.15 294	3.35 336	9.54 452	10.11 500	0.07 418	1.11 507	0.00 1	0.19 398	0.10 238	1.47 436

RAStereo	0.81 35	0.70 223	3.97 247	0.21 66	0.54 218	1.16 15	0.02 27	3.78 55	1.22 48	0.62 89	1.57 107	0.16 59	0.23 48	0.89 12	1.05 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 199	0.02 9

11t1	2.13 197	0.67 210	3.98 248	2.69 463	0.85 280	2.59 206	0.07 76	7.40 300	3.89 187	3.75 212	3.57 194	1.24 176	1.96 267	4.68 191	1.97 288	0.10 442	1.13 512	0.00 1	0.22 427	0.09 214	1.66 458

MIF-Stereo (partial)	1.44 120	0.59 180	3.98 248	0.08 20	1.09 326	1.24 33	0.13 122	5.12 153	4.07 198	0.47 54	2.56 153	0.31 104	0.74 163	6.31 249	2.02 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 273	0.04 26

CroCo-Stereo	1.14 83	1.22 366	3.99 250	0.61 153	0.53 214	0.38 2	0.06 67	5.35 173	4.15 200	0.59 80	1.92 130	1.00 168	0.27 58	1.37 55	1.33 216	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 151	0.05 32
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	3.34 326	0.74 233	4.00 251	3.10 496	0.51 207	4.22 371	1.25 405	12.84 464	8.39 404	6.33 301	9.55 377	5.77 361	1.54 245	5.53 219	2.74 344	0.02 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 101	0.15 97
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 60	1.11 338	4.01 252	0.36 106	1.86 425	1.20 20	0.06 67	3.99 82	1.73 67	0.45 44	0.56 54	0.43 126	0.51 132	1.28 43	1.46 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 167	0.08 50

HI	3.39 334	1.19 356	4.03 253	1.46 277	0.19 81	2.26 169	0.04 44	6.21 238	3.86 184	8.51 420	12.61 444	11.86 485	6.44 456	4.55 188	4.27 397	0.00 1	0.06 235	0.00 1	0.00 1	0.12 273	0.15 97

CoSv	3.39 334	1.19 356	4.03 253	1.46 277	0.19 81	2.26 169	0.04 44	6.21 238	3.86 184	8.51 420	12.61 444	11.86 485	6.44 456	4.55 188	4.27 397	0.00 1	0.06 235	0.00 1	0.00 1	0.12 273	0.15 97

DEmStereo	3.86 378	0.54 147	4.04 255	0.26 82	0.17 71	5.17 402	2.45 448	4.70 130	4.34 213	8.37 411	19.94 517	5.06 335	10.13 518	7.86 356	3.93 386	0.01 179	0.01 134	0.01 418	0.00 1	0.03 101	0.10 59

anonymousa	4.24 412	0.78 236	4.05 256	2.16 384	4.87 546	8.76 475	0.35 203	7.41 301	4.47 222	8.21 407	19.70 516	11.03 473	5.87 443	2.04 92	2.20 305	0.00 1	1.16 525	0.00 1	0.55 530	0.04 130	1.11 399

MultiAttention	14.02 561	0.52 137	4.06 257	2.43 439	1.86 425	58.14 611	83.76 615	19.31 552	15.21 508	8.39 412	21.24 522	13.23 494	2.52 295	33.74 587	8.16 468	0.20 477	0.06 235	0.72 550	0.98 551	2.74 557	3.13 550

RAFT	2.94 293	1.29 375	4.06 257	1.36 260	0.50 197	2.39 183	0.91 373	6.11 231	3.25 132	6.64 324	7.30 317	9.96 446	4.20 380	6.03 236	2.21 306	0.00 1	1.02 485	0.00 1	0.02 278	0.54 496	1.01 382

HH	2.88 286	0.82 250	4.07 259	1.71 315	0.54 218	4.71 392	0.69 305	8.72 336	3.57 160	1.80 164	6.49 294	7.81 406	3.92 369	8.93 426	0.99 154	0.00 1	1.06 492	0.00 1	0.03 293	0.05 151	1.69 467

HanStereo	2.88 286	0.82 250	4.07 259	1.71 315	0.54 218	4.71 392	0.69 305	8.72 336	3.57 160	1.80 164	6.49 294	7.81 406	3.92 369	8.93 426	0.99 154	0.00 1	1.06 492	0.00 1	0.03 293	0.05 151	1.69 467

HUF	1.64 146	1.03 323	4.14 261	1.19 238	1.34 377	3.02 269	0.40 214	4.88 141	3.60 162	0.79 119	2.87 164	0.83 160	0.31 70	2.88 128	0.81 111	0.06 407	2.03 565	0.00 1	0.00 1	0.16 326	2.41 542

HSM	4.25 414	1.10 335	4.14 261	1.78 328	2.14 447	6.67 438	1.08 392	12.92 468	6.90 348	7.06 346	8.17 347	14.17 502	6.03 448	9.16 437	3.11 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 214	0.41 233

rvit_stereo_0080	1.09 73	1.08 331	4.16 263	0.12 41	0.12 40	1.32 66	0.36 204	4.52 123	3.94 189	0.70 102	1.29 97	0.41 121	0.75 164	1.98 85	0.76 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 101	0.18 123

whm_eth	1.09 73	1.08 331	4.16 263	0.12 41	0.12 40	1.32 66	0.36 204	4.52 123	3.94 189	0.70 102	1.29 97	0.41 121	0.75 164	1.98 85	0.76 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 101	0.18 123

NINENet	3.38 333	0.81 245	4.16 263	1.88 344	1.40 383	7.31 453	0.48 241	12.95 471	6.64 334	7.29 367	9.24 366	5.21 339	1.18 211	6.72 274	1.89 282	0.17 466	0.08 254	0.07 498	0.00 1	0.09 214	0.03 17

CroCo-Stereo Lap2	1.37 110	1.19 356	4.17 266	1.01 221	4.58 540	0.46 4	0.09 90	4.27 103	2.94 111	1.25 151	2.40 147	1.55 190	0.20 42	1.72 71	1.30 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 322	0.13 79

FACV-RUCA	2.38 230	0.44 86	4.18 267	1.33 257	2.87 481	2.45 189	1.21 400	8.68 333	6.12 300	4.07 224	7.28 316	1.25 177	2.00 269	3.37 140	1.62 244	0.01 179	0.03 203	0.10 506	0.05 315	0.36 458	0.29 187

HCRNet	2.74 277	0.83 253	4.19 268	0.45 124	3.31 496	2.18 164	0.22 171	7.59 305	5.76 289	6.08 291	4.89 229	5.21 339	2.74 305	8.04 369	3.10 356	0.00 1	0.02 175	0.00 1	0.00 1	0.10 238	0.09 54

SGM-Forest	5.40 457	0.84 256	4.19 268	1.43 274	0.68 242	10.12 493	6.41 528	12.13 439	11.86 478	11.50 507	14.43 466	11.62 479	5.20 426	9.93 472	6.16 440	0.16 462	0.04 220	0.00 1	0.00 1	0.08 199	1.24 415
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test_3	2.22 211	0.39 53	4.20 270	1.51 285	0.90 288	1.29 60	0.74 324	5.34 168	6.37 317	6.64 324	1.96 132	4.24 301	0.45 123	6.63 268	1.17 189	0.00 1	1.00 482	0.00 1	0.28 473	0.19 356	1.01 382

TestStereo	1.89 160	1.59 424	4.22 271	0.37 107	0.28 124	1.33 69	0.01 6	5.63 192	4.13 199	3.59 207	5.11 236	2.06 211	0.70 158	7.62 346	0.93 141	0.02 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.19 133

IRAFT_RVC	2.98 299	0.66 205	4.23 272	2.20 393	0.40 171	2.91 260	5.04 509	7.03 281	4.21 204	6.59 321	5.52 257	5.02 334	4.77 407	8.41 397	2.30 321	0.01 179	0.17 300	0.01 418	0.00 1	0.03 101	0.05 32

CASS	2.62 263	0.57 173	4.28 273	0.90 206	0.38 163	3.45 307	0.22 171	9.91 372	4.46 220	7.33 371	7.92 336	3.53 266	3.59 348	4.16 171	1.49 229	0.03 344	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.05 151	0.06 41
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
PSM-softLoss	2.38 230	0.48 112	4.28 273	1.94 354	0.19 81	2.73 227	0.38 210	6.67 262	3.50 143	6.33 301	6.33 286	2.93 233	0.97 183	8.90 423	1.88 278	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 101	0.03 17

KMStereo	2.38 230	0.48 112	4.28 273	1.94 354	0.19 81	2.73 227	0.38 210	6.67 262	3.50 143	6.33 301	6.33 286	2.93 233	0.97 183	8.90 423	1.88 278	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 101	0.03 17

SCV_C0	1.89 160	0.92 288	4.30 276	0.85 198	1.06 317	2.33 177	0.10 98	7.61 308	4.42 218	1.05 140	2.20 140	0.26 91	0.43 118	7.70 348	1.08 171	0.02 293	1.05 491	0.00 1	0.21 418	0.17 335	1.97 511

DisPM	2.59 259	0.47 104	4.32 277	1.89 345	0.20 91	3.42 302	0.63 286	5.56 187	5.60 278	8.66 426	7.05 308	2.82 231	1.03 191	9.05 434	1.07 170	0.02 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.04 26

qqq	2.44 242	0.85 259	4.33 278	1.73 321	0.71 251	1.98 144	0.38 210	9.15 350	4.33 209	3.37 200	4.34 212	4.63 316	2.83 312	4.95 197	2.06 296	0.00 1	1.13 512	0.00 1	0.25 442	0.09 214	1.65 454

test_sample7	3.75 369	0.67 210	4.34 279	2.21 396	0.35 148	4.47 386	2.08 441	11.31 417	8.40 405	8.64 423	8.05 340	6.80 384	5.05 419	7.22 309	2.53 326	0.07 418	1.04 488	0.00 1	0.00 1	0.06 167	1.66 458

RAFT-Test	2.49 245	0.45 91	4.35 280	1.89 345	1.28 365	4.83 396	0.68 302	7.19 290	4.51 224	5.00 248	7.09 310	6.81 387	1.12 196	2.22 101	1.16 187	0.01 179	0.63 380	0.00 1	0.33 494	0.05 151	0.20 139

GwcNet-ADL	2.85 282	0.61 184	4.38 281	0.92 209	0.33 139	2.05 151	0.67 299	8.85 339	9.65 437	6.36 305	6.71 297	4.11 291	1.71 258	5.97 233	4.22 395	0.08 427	0.06 235	0.00 1	0.00 1	0.07 186	0.16 106

water-stereo	0.90 50	0.56 165	4.39 282	0.11 34	0.08 19	1.57 96	0.15 135	4.51 122	1.69 66	0.80 121	1.31 101	0.27 93	0.24 50	0.71 4	0.56 45	0.26 497	0.06 235	0.00 1	0.02 278	0.03 101	0.71 334

test_sample2	2.79 279	0.59 180	4.40 283	2.38 432	0.43 180	2.58 205	0.15 135	10.14 380	5.78 290	4.23 229	5.86 264	4.31 304	4.02 372	6.34 251	2.00 293	0.00 1	0.96 451	0.00 1	0.12 361	0.07 186	1.37 432

psm_up	4.33 416	1.34 384	4.43 284	2.27 413	2.62 470	5.29 403	3.30 479	11.49 422	6.89 347	8.05 400	8.06 343	10.09 450	11.10 526	7.12 306	3.76 374	0.24 491	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.20 366	0.37 214

coex_refinement	4.34 417	1.44 408	4.46 285	3.08 495	1.46 389	4.22 371	0.36 204	11.92 433	8.33 401	8.48 418	13.41 454	9.90 445	3.40 340	6.95 291	8.54 473	0.00 1	0.02 175	0.00 1	0.00 1	0.09 214	0.71 334

test_sample1	2.88 286	0.63 193	4.46 285	2.38 432	0.68 242	2.61 207	0.05 53	10.51 392	5.36 267	4.50 235	4.81 227	3.76 275	5.94 445	6.10 243	2.96 350	0.00 1	0.99 475	0.00 1	0.11 355	0.07 186	1.67 461

Anonymous_2	4.74 445	0.98 312	4.46 285	2.35 427	2.27 455	5.66 413	0.67 299	8.08 322	5.28 261	4.98 245	2.60 154	8.74 432	6.92 468	5.79 228	3.46 365	0.24 491	1.70 559	5.16 575	18.18 601	5.41 566	1.85 497

StereoAnything_RVC	1.96 170	8.91 566	4.47 288	0.54 142	0.91 291	1.09 13	0.05 53	3.94 78	1.37 53	0.25 5	0.29 42	0.15 55	0.68 155	6.92 289	0.47 16	0.02 293	0.84 421	0.00 1	0.00 1	6.61 570	1.61 448

PCWNet_CMD	3.14 311	0.51 132	4.47 288	0.44 123	0.26 122	2.87 255	0.15 135	9.66 366	9.78 439	7.28 366	11.50 421	6.84 389	2.40 289	4.47 183	1.83 274	0.01 179	0.02 175	0.02 451	0.00 1	0.06 167	0.29 187

MSMDNet	3.15 312	0.51 132	4.48 290	0.46 127	0.25 117	2.88 257	0.16 141	9.79 369	9.82 440	7.24 362	11.36 419	6.82 388	2.41 290	4.47 183	1.86 276	0.01 179	0.02 175	0.02 451	0.00 1	0.06 167	0.30 193

mmm	3.07 304	0.76 235	4.50 291	2.27 413	1.24 358	3.75 342	0.12 112	10.03 377	5.12 258	6.43 307	11.19 416	3.10 241	3.20 321	4.54 187	1.78 272	0.02 293	1.19 530	0.00 1	0.30 484	0.09 214	1.79 487

ITSA-stereo	4.02 392	0.73 232	4.51 292	2.16 384	0.31 132	3.58 322	0.70 310	13.77 497	15.84 516	7.13 353	6.59 296	4.25 302	3.48 344	9.04 433	6.12 439	0.09 438	0.08 254	0.11 507	0.10 348	0.19 356	1.54 442

CFNet_pseudo	2.96 297	0.55 154	4.51 292	0.43 119	0.24 113	2.83 240	0.12 112	8.59 331	8.13 396	7.20 360	10.41 398	6.47 378	2.04 271	5.27 210	2.00 293	0.00 1	0.02 175	0.01 418	0.00 1	0.06 167	0.23 160

CBMV	5.97 466	1.52 417	4.51 292	1.99 368	0.53 214	10.02 490	6.94 537	13.27 482	13.80 500	13.08 521	15.93 480	11.36 475	8.11 494	9.82 465	7.27 456	0.08 427	0.15 293	0.00 1	0.00 1	0.30 437	0.74 343
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 58	1.03 323	4.52 295	0.16 50	0.25 117	1.70 111	0.21 169	4.27 103	3.17 128	0.38 23	0.23 33	0.27 93	0.31 70	1.56 66	0.64 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 295	0.15 97

ccs_rob	2.95 295	0.55 154	4.53 296	0.42 116	0.25 117	2.84 242	0.12 112	8.58 330	8.13 396	7.18 357	10.36 397	6.44 377	2.05 272	5.28 211	1.97 288	0.00 1	0.02 175	0.01 418	0.00 1	0.06 167	0.23 160

PSMNet-RSSM	3.69 360	1.36 388	4.54 297	2.44 441	1.90 428	2.35 179	0.69 305	11.77 429	6.38 318	6.60 322	11.85 430	7.70 404	5.61 440	6.66 272	3.67 368	0.00 1	0.00 1	0.02 451	0.01 256	0.17 335	0.10 59

SMFormer	3.94 386	0.69 216	4.55 298	1.97 363	0.15 62	2.84 242	0.29 188	13.06 474	11.10 464	7.69 378	10.45 399	4.77 319	4.52 392	9.68 456	4.89 416	0.08 427	0.97 459	0.00 1	0.16 375	0.11 254	0.92 369

tta	3.96 390	0.69 216	4.55 298	1.97 363	0.15 62	2.84 242	0.29 188	13.06 474	11.10 464	7.69 378	10.45 399	4.77 319	4.52 392	9.68 456	4.89 416	0.08 427	0.97 459	0.00 1	0.16 375	0.13 295	1.24 415

qqq1	3.78 372	0.69 216	4.55 298	1.97 363	0.15 62	2.84 242	0.29 188	13.06 474	11.10 464	7.69 378	10.45 399	4.77 319	4.52 392	9.68 456	1.24 203	0.08 427	0.97 459	0.00 1	0.12 361	0.13 295	1.24 415

fff1	3.78 372	0.69 216	4.55 298	1.97 363	0.15 62	2.84 242	0.29 188	13.06 474	11.10 464	7.69 378	10.45 399	4.77 319	4.52 392	9.68 456	1.24 203	0.08 427	0.97 459	0.00 1	0.12 361	0.13 295	1.24 415

GANet-RSSM	3.67 357	1.16 349	4.56 302	3.24 503	2.03 440	2.63 210	0.50 248	11.53 425	6.83 344	6.25 296	10.58 405	7.35 397	6.65 462	6.77 280	2.94 349	0.00 1	0.00 1	0.08 504	0.00 1	0.26 411	0.12 73

222	5.93 465	0.88 277	4.58 303	1.76 325	0.98 305	6.02 425	0.08 85	14.45 507	8.89 418	9.53 456	11.77 429	3.88 279	4.23 383	8.26 378	39.96 600	0.03 344	1.12 508	0.00 1	0.24 438	0.11 254	1.73 477

CFNet_ucs	3.23 317	0.56 165	4.59 304	0.59 146	0.37 161	3.29 292	0.19 159	10.47 390	9.02 424	7.78 384	12.57 443	5.59 351	1.74 263	5.39 214	1.86 276	0.00 1	0.04 220	0.01 418	0.00 1	0.10 238	0.33 201

anonymousdsp2	2.20 209	0.57 173	4.59 304	1.69 311	0.82 275	3.58 322	0.48 241	8.57 329	3.63 166	3.37 200	3.03 171	3.32 245	1.00 186	5.57 220	0.80 104	0.01 179	0.94 441	0.02 451	0.15 373	0.06 167	1.89 504

HBP-ISP	4.37 420	1.56 420	4.59 304	2.23 400	1.29 370	7.87 460	3.96 487	11.80 430	10.91 462	8.06 402	14.45 467	3.38 251	4.87 410	9.27 442	2.53 326	0.14 454	0.06 235	0.00 1	0.01 256	0.08 199	0.30 193

Sa-1000	3.81 375	1.26 371	4.64 307	2.29 418	0.55 222	3.51 313	1.58 423	8.37 325	9.13 427	7.97 391	17.42 500	3.98 283	2.76 307	9.61 454	1.68 261	0.00 1	0.69 391	0.00 1	0.18 392	0.23 396	0.27 178

SGM_RVC	10.77 541	1.11 338	4.66 308	2.66 460	0.41 176	21.03 559	6.87 536	20.02 560	15.54 514	25.86 571	24.97 544	33.59 578	20.51 563	20.89 564	14.78 544	0.31 505	0.26 326	0.22 534	0.26 459	0.43 475	1.01 382
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
depthmonostereo	1.25 97	0.95 301	4.67 309	0.28 85	0.11 30	1.43 83	0.04 44	5.43 179	1.76 72	1.02 138	1.47 104	1.59 191	0.98 185	3.61 149	0.92 137	0.03 344	0.11 273	0.00 1	0.02 278	0.04 130	0.47 249

TestStereo1	3.12 309	1.34 384	4.67 309	3.47 514	0.71 251	2.50 194	1.45 415	7.27 292	8.71 413	4.91 242	9.28 369	2.34 216	3.61 349	9.44 447	1.62 244	0.00 1	0.33 334	0.00 1	0.00 1	0.30 437	0.40 221

SA-5K	3.12 309	1.34 384	4.67 309	3.47 514	0.71 251	2.50 194	1.45 415	7.27 292	8.71 413	4.91 242	9.28 369	2.34 216	3.61 349	9.44 447	1.62 244	0.00 1	0.33 334	0.00 1	0.00 1	0.30 437	0.40 221

test_xeample	4.78 446	0.93 290	4.68 312	1.48 282	1.28 365	3.94 355	0.13 122	13.35 484	8.62 410	8.21 407	11.63 425	3.43 259	3.54 345	7.59 344	23.47 567	0.02 293	1.16 525	0.00 1	0.25 442	0.11 254	1.74 480

LG-Stereo	1.00 61	0.58 179	4.72 313	0.19 56	0.37 161	1.18 18	0.18 154	4.21 97	3.11 126	0.83 127	1.95 131	0.45 131	0.16 35	0.53 1	0.62 66	0.33 508	0.22 314	0.00 1	0.00 1	0.11 254	0.31 195

AIO-test2	2.98 299	1.88 450	4.72 313	1.67 308	3.34 499	2.64 216	0.06 67	6.96 276	15.70 515	2.65 178	7.31 318	0.93 165	0.57 144	5.81 230	1.20 196	3.30 565	0.09 263	0.00 1	0.09 341	0.22 384	0.43 247

RALAANet	2.68 267	1.71 436	4.73 315	2.79 469	0.80 270	3.30 293	0.15 135	7.92 318	5.92 294	5.79 273	6.06 273	3.51 265	1.13 198	6.76 278	2.28 317	0.00 1	0.28 327	0.00 1	0.10 348	0.27 423	0.13 79

DLCB_ROB	4.87 450	1.45 411	4.75 316	2.52 450	1.13 334	6.25 429	3.01 465	10.44 389	8.34 402	11.05 498	13.43 455	14.04 500	3.90 368	9.74 462	6.80 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 199	0.37 214

SA	3.34 326	1.29 375	4.84 317	1.99 368	0.57 224	3.15 281	1.39 413	7.66 312	9.94 441	4.86 241	10.87 412	2.97 236	4.61 401	9.88 469	1.38 222	0.00 1	0.60 374	0.00 1	0.19 398	0.25 410	0.37 214

TransformOpticalFlow	3.50 344	0.83 253	4.85 318	1.09 227	0.31 132	3.52 316	0.14 132	10.32 383	8.02 393	5.78 272	13.25 453	6.63 381	4.91 411	8.36 393	1.63 247	0.00 1	0.01 134	0.01 418	0.00 1	0.06 167	0.24 169

G2L-Stereo_test	3.88 381	1.39 396	4.86 319	2.98 482	1.49 391	4.11 367	1.13 397	12.05 437	6.83 344	8.42 413	9.17 363	9.49 437	2.71 302	7.03 296	5.22 426	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.26 411	0.52 263

xxxx	5.16 456	0.86 267	4.86 319	1.96 361	1.22 354	7.56 459	0.07 76	14.67 510	9.15 428	6.55 318	9.87 385	9.30 435	3.47 343	8.07 371	22.20 562	0.05 395	1.16 525	0.00 1	0.26 459	0.10 238	1.76 483

FE-Mocha	2.09 187	0.54 147	4.88 321	1.49 284	0.36 155	3.25 287	0.16 141	8.13 323	2.80 104	5.20 255	5.70 263	3.61 269	0.85 176	2.21 100	1.19 194	0.00 1	0.74 401	0.00 1	0.19 398	0.02 58	0.50 255

AACVNet	3.71 364	1.63 427	4.89 322	3.80 525	0.62 233	3.25 287	0.30 195	9.47 363	3.81 178	6.34 304	10.74 409	10.52 456	4.92 412	9.31 444	3.88 382	0.03 344	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.34 453	0.28 184

CSP-Net	4.40 422	1.70 434	4.90 323	1.82 336	1.04 314	12.96 526	2.25 444	13.75 495	6.34 314	9.64 461	8.99 358	8.31 416	3.24 324	8.45 401	4.32 400	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 396	0.06 41

UDGNet	2.92 291	7.79 560	4.92 324	3.01 484	0.08 19	2.96 263	0.20 164	4.77 133	8.93 419	2.91 189	2.85 162	0.95 167	1.00 186	6.46 259	1.66 256	1.46 548	0.00 1	5.33 576	0.92 549	1.95 548	0.19 133

LMCR-Stereo	3.92 384	1.96 461	4.92 324	2.85 476	0.23 111	7.88 461	1.47 417	12.52 455	5.39 269	8.71 427	10.65 407	1.90 203	5.04 418	8.53 406	4.89 416	1.05 540	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 471	0.05 32

test_5	3.16 314	1.18 352	4.96 326	2.33 425	3.10 489	4.51 387	1.27 406	7.47 303	7.61 380	3.00 193	7.38 319	5.37 345	4.06 373	8.28 383	1.54 233	0.00 1	0.34 336	0.00 1	0.02 278	0.21 377	0.62 297

PFNet+	2.52 249	0.47 104	4.97 327	0.95 213	0.18 77	3.12 276	0.73 320	4.98 145	6.97 352	7.95 390	6.38 289	2.51 220	1.18 211	8.05 370	1.82 273	0.03 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.05 32

model_zeroshot	1.98 172	0.70 223	4.98 328	2.25 406	1.07 318	3.20 283	0.13 122	7.01 277	3.34 138	3.46 203	3.77 199	2.69 227	0.42 107	2.86 127	1.18 193	0.06 407	0.85 423	0.00 1	0.25 442	0.02 58	1.40 433

FCDSN-DC	10.72 540	1.16 349	5.01 329	2.16 384	1.31 374	17.46 547	4.80 505	17.79 539	19.87 536	25.02 568	32.85 567	33.57 577	23.52 575	16.80 547	12.13 523	0.11 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 214	0.76 346
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
TDLM	4.58 433	1.79 448	5.03 330	2.45 442	1.32 375	4.04 364	7.15 540	11.60 427	11.46 473	6.91 337	12.69 446	5.94 365	5.03 416	9.74 462	3.80 379	0.67 531	0.00 1	0.01 418	0.05 315	0.23 396	1.78 485

G2L-ROB	3.74 367	1.37 393	5.05 331	1.95 358	1.14 335	4.45 383	0.43 223	12.31 445	6.36 316	7.88 388	5.42 251	11.10 474	2.11 277	8.53 406	6.31 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 335	0.33 201

STrans-v2	3.55 348	0.94 299	5.06 332	0.32 91	0.60 229	2.97 265	1.15 398	11.08 410	7.97 392	6.01 286	10.93 413	6.65 382	6.86 466	8.37 394	1.66 256	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.39 219

ac_64	3.98 391	0.86 267	5.10 333	3.17 498	3.43 503	5.80 418	0.70 310	10.87 403	4.96 252	8.94 435	6.46 292	10.70 463	5.52 438	7.44 324	5.10 424	0.03 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 306	0.31 195

StereoDRNet-Refined	4.84 449	0.96 305	5.13 334	2.22 397	0.46 184	9.10 480	0.16 141	10.72 398	9.40 434	13.41 523	12.50 441	10.02 447	4.58 398	8.60 409	8.71 479	0.01 179	0.00 1	0.01 418	0.05 315	0.24 401	0.53 265
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoVision	2.42 240	1.18 352	5.14 335	1.15 231	2.64 473	1.89 134	0.28 186	6.61 260	4.72 238	2.14 170	10.52 403	3.84 277	0.52 134	5.33 212	2.29 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 273	0.04 26

rvit_stereo_ft	1.23 95	1.42 402	5.16 336	0.94 211	0.36 155	1.22 25	0.24 177	4.57 125	4.49 223	0.51 56	1.04 86	0.73 154	1.10 194	1.50 60	1.01 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 151	0.22 153

test_sample5	3.34 326	0.65 201	5.17 337	2.10 378	0.49 190	3.31 295	0.17 149	11.91 431	7.47 371	6.91 337	9.15 362	3.61 269	3.37 337	7.53 339	3.06 354	0.02 293	0.85 423	0.00 1	0.10 348	0.07 186	0.90 363

DualNet	3.48 343	0.65 201	5.17 337	2.10 378	0.49 190	3.31 295	0.17 149	11.91 431	7.47 371	7.18 357	11.56 423	3.61 269	3.37 337	7.53 339	3.06 354	0.02 293	0.85 423	0.00 1	0.10 348	0.07 186	0.90 363

MeshStereo	11.94 554	1.88 450	5.24 339	2.11 381	1.44 387	20.09 557	4.95 508	21.74 573	16.75 521	33.10 580	35.07 575	39.28 587	22.72 571	19.45 559	13.59 538	0.19 474	0.06 235	0.02 451	0.00 1	0.46 483	0.65 308
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	3.92 384	0.49 122	5.26 340	1.17 235	0.89 286	4.00 360	0.47 231	12.42 451	3.62 165	5.46 265	5.86 264	15.76 515	8.92 510	8.63 413	2.44 324	0.00 1	0.84 421	0.00 1	0.89 545	0.03 101	1.27 421

test_sample6	3.60 354	0.66 205	5.27 341	2.23 400	0.48 187	3.25 287	0.21 169	11.94 434	7.53 376	7.18 357	11.56 423	3.99 284	3.86 363	8.03 367	3.88 382	0.03 344	0.83 417	0.00 1	0.09 341	0.07 186	0.86 360

CoDeX	3.61 355	0.86 267	5.27 341	1.16 233	1.62 398	6.24 428	2.07 440	13.78 498	6.86 346	7.42 373	9.00 360	4.06 289	3.72 357	6.58 262	3.02 351	0.03 344	0.06 235	0.00 1	0.00 1	0.15 322	0.35 210

MIM_Stereo	2.83 280	1.20 364	5.27 341	1.41 271	1.16 340	3.07 271	0.33 201	6.67 262	3.95 191	5.17 254	10.11 391	4.25 302	1.73 262	8.32 390	1.64 251	0.00 1	0.36 342	0.00 1	0.01 256	0.22 384	1.69 467

iRaft-Stereo_5w	3.20 316	1.27 373	5.27 341	0.27 84	0.99 306	2.71 223	0.58 268	5.75 199	5.85 292	3.03 195	7.88 333	10.08 448	4.08 376	8.40 395	6.09 437	0.00 1	0.25 324	0.00 1	0.12 361	0.31 444	0.95 375

test_sample3	3.27 319	0.62 190	5.29 345	2.24 404	0.58 227	4.62 390	0.16 141	12.15 442	7.51 374	6.44 308	7.25 315	3.72 274	3.03 316	6.73 275	3.17 361	0.01 179	0.85 423	0.00 1	0.10 348	0.07 186	0.88 362

GES	2.69 268	0.72 230	5.34 346	1.82 336	0.05 7	4.51 387	1.04 388	10.39 387	4.18 202	5.53 268	6.72 298	1.92 207	3.30 328	5.16 208	2.67 335	0.06 407	0.01 134	0.06 493	0.01 256	0.20 366	0.14 84

cf-r	3.76 370	1.43 404	5.34 346	2.66 460	2.79 478	2.85 253	0.62 284	9.08 347	6.91 349	7.06 346	11.90 431	9.64 439	3.83 360	6.23 247	4.53 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 356	0.17 116

HITNet	3.11 307	1.38 395	5.35 348	2.23 400	0.12 40	5.59 410	0.58 268	9.95 376	5.72 287	6.62 323	7.91 335	3.90 280	3.24 324	4.39 179	4.58 410	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 199	0.57 277
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	3.29 321	0.64 197	5.38 349	2.08 376	0.53 214	3.91 352	0.15 135	12.13 439	7.50 373	7.04 345	7.50 321	3.64 272	3.19 320	6.95 291	3.14 358	0.02 293	0.85 423	0.00 1	0.10 348	0.07 186	0.92 369

FC-DCNN v2	11.44 549	0.98 312	5.39 350	2.28 416	1.65 402	18.84 553	5.41 516	19.66 555	20.80 542	29.20 575	35.39 576	34.37 581	23.46 574	17.13 552	13.18 535	0.17 466	0.01 134	0.02 451	0.01 256	0.08 199	0.69 327

RAFT_CTSACE	3.62 356	1.65 429	5.41 351	1.36 260	3.08 487	3.95 357	1.03 385	4.62 128	4.65 234	5.33 260	17.73 504	7.63 403	2.71 302	10.98 486	1.15 184	0.00 1	0.48 358	0.00 1	0.00 1	0.31 444	0.25 172

SFCPSM	3.39 334	0.61 184	5.42 352	0.43 119	0.93 297	8.26 464	2.08 441	15.01 515	5.89 293	7.17 356	7.60 323	3.39 252	2.55 296	5.39 214	2.53 326	0.01 179	0.03 203	0.01 418	0.07 326	0.19 356	0.31 195

MSMD_ROB	9.73 531	1.43 404	5.42 352	1.81 333	0.42 179	16.83 543	4.30 495	14.29 506	15.34 509	23.06 560	40.17 583	25.63 564	22.62 570	13.37 523	8.85 481	0.48 527	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.13 295	0.47 249

MyStereo06	2.71 271	1.05 328	5.43 354	1.39 266	1.20 350	2.57 202	0.10 98	10.39 387	4.79 245	5.54 269	6.16 276	6.39 375	2.33 287	3.40 141	1.35 220	0.01 179	1.24 534	0.00 1	0.21 418	0.13 295	0.50 255

TRStereo	2.71 271	3.79 531	5.46 355	2.19 392	2.22 451	2.98 266	1.07 391	9.83 371	4.39 216	3.46 203	3.48 186	3.92 281	0.77 168	6.43 258	1.70 263	0.03 344	0.63 380	0.00 1	0.29 479	0.11 254	1.49 438

FC-DCNN	11.29 548	1.01 321	5.50 356	2.25 406	1.65 402	18.23 551	5.36 514	18.99 548	20.65 541	28.95 574	34.83 574	33.83 579	23.18 573	17.04 551	13.37 536	0.17 466	0.01 134	0.02 451	0.02 278	0.10 238	0.70 331

fff	2.54 252	0.93 290	5.51 357	0.32 91	0.14 54	1.70 111	0.11 107	6.19 234	12.69 487	6.03 288	5.29 244	1.43 181	5.28 429	2.37 112	2.21 306	0.01 179	0.00 1	0.01 418	0.00 1	0.02 58	0.61 292

DCANet	2.35 227	0.96 305	5.51 357	0.39 111	0.19 81	1.72 119	0.25 181	6.06 227	9.33 432	6.31 300	5.42 251	1.44 184	4.14 378	2.22 101	2.28 317	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.66 319

csc	2.54 252	0.93 290	5.51 357	0.32 91	0.14 54	1.70 111	0.11 107	6.19 234	12.69 487	6.03 288	5.29 244	1.43 181	5.28 429	2.37 112	2.21 306	0.01 179	0.00 1	0.01 418	0.00 1	0.02 58	0.61 292

cscssc	2.54 252	0.93 290	5.51 357	0.32 91	0.14 54	1.70 111	0.11 107	6.19 234	12.69 487	6.03 288	5.29 244	1.43 181	5.28 429	2.37 112	2.21 306	0.01 179	0.00 1	0.01 418	0.00 1	0.02 58	0.61 292

111	3.05 302	1.41 399	5.51 357	0.32 91	0.14 54	2.83 240	0.68 302	6.76 269	14.21 501	3.59 207	9.11 361	5.50 347	3.30 328	4.05 161	2.43 323	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 295	1.02 386

UPFNet	4.17 406	0.83 253	5.51 357	2.49 445	3.36 500	7.13 450	2.60 449	10.52 394	7.16 358	8.76 430	7.83 331	7.85 409	3.41 341	8.60 409	7.04 454	0.01 179	0.02 175	0.00 1	0.00 1	0.12 273	0.17 116

ADLNet	4.56 432	1.19 356	5.52 363	3.81 528	3.59 507	6.98 445	2.40 447	12.01 436	7.96 391	10.52 480	9.67 383	8.26 415	4.98 415	6.59 263	6.93 450	0.01 179	0.01 134	0.00 1	0.01 256	0.22 384	0.55 269

MIPNet	2.27 220	1.14 345	5.55 364	0.49 134	0.22 107	2.03 150	0.19 159	7.60 307	6.17 304	5.83 275	4.16 206	2.05 210	3.44 342	3.65 151	2.23 311	0.00 1	0.01 134	0.01 418	0.01 256	0.24 401	0.48 252

SACVNet	4.55 430	1.88 450	5.55 364	3.38 510	1.68 408	3.11 274	2.76 457	12.44 452	6.43 320	11.07 499	11.31 418	10.53 458	5.13 424	9.88 469	4.56 408	0.08 427	0.02 175	0.00 1	0.01 256	0.38 465	0.80 353

CVANet_RVC	4.68 441	1.93 457	5.57 366	2.61 457	1.86 425	4.12 368	4.94 507	12.11 438	9.29 430	8.05 400	11.08 414	10.28 451	6.48 458	9.52 451	3.19 362	0.45 520	0.01 134	0.00 1	0.12 361	0.23 396	1.75 481

PAM_32	4.12 404	0.46 96	5.63 367	1.95 358	1.02 312	10.74 503	0.85 357	11.04 408	5.02 256	6.19 295	5.28 243	17.64 531	7.30 478	5.03 201	1.45 227	0.00 1	0.68 389	0.00 1	0.77 542	0.14 306	1.14 405

gcap-zeroshot	2.22 211	0.68 212	5.64 368	0.79 188	1.15 338	3.33 298	0.73 320	7.14 289	4.59 231	3.86 217	1.79 125	8.42 424	0.56 143	3.00 132	0.89 127	0.02 293	0.66 385	0.00 1	0.26 459	0.01 24	0.83 356

GMStereo	2.07 180	1.56 420	5.64 368	0.74 184	0.05 7	3.63 329	0.01 6	5.17 158	11.27 472	4.22 228	2.44 149	0.53 141	0.49 129	4.06 164	1.01 161	0.22 483	0.00 1	0.00 1	0.14 370	0.18 346	0.05 32
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DeepPruner_ROB	3.82 376	1.87 449	5.65 370	1.31 255	1.64 399	3.62 328	0.81 341	14.47 508	5.03 257	8.03 397	10.78 410	6.95 392	2.26 281	8.92 425	4.32 400	0.07 418	0.03 203	0.00 1	0.01 256	0.37 461	0.29 187

DDVS	3.79 374	0.66 205	5.66 371	2.27 413	1.28 365	6.48 434	0.47 231	9.33 361	4.35 214	7.29 367	7.71 326	12.49 491	2.21 279	9.01 432	5.16 425	0.08 427	0.20 311	0.01 418	0.00 1	0.14 306	1.03 389

IPLG	2.63 264	1.09 333	5.67 372	0.73 178	0.31 132	3.00 267	0.25 181	6.84 272	6.02 296	7.93 389	6.31 285	1.91 204	1.72 260	7.47 333	2.53 326	0.01 179	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.29 434	0.58 283

IGEV-FE	2.57 256	0.63 193	5.69 373	1.92 351	0.87 284	2.63 210	0.85 357	8.94 343	4.55 228	5.31 259	5.47 255	5.19 337	1.38 228	3.81 157	1.33 216	0.00 1	0.69 391	0.00 1	0.18 392	0.19 356	1.72 474

CRFU-Net	4.81 447	0.78 236	5.69 373	3.10 496	1.39 382	13.18 528	3.23 474	12.26 443	4.33 209	10.91 493	9.98 390	10.94 471	7.93 491	7.47 333	3.94 387	0.16 462	0.16 296	0.16 522	0.00 1	0.26 411	0.29 187

RASNet	5.00 452	1.19 356	5.69 373	3.68 521	4.80 544	5.04 401	1.29 409	10.26 382	8.99 422	5.89 277	11.65 426	10.55 459	9.76 515	9.96 473	10.32 505	0.20 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 214	0.73 339

IGEV_Zeroshot_test	2.57 256	0.63 193	5.70 376	1.93 352	0.87 284	2.63 210	0.85 357	8.94 343	4.55 228	5.30 258	5.48 256	5.23 342	1.38 228	3.76 153	1.32 215	0.00 1	0.69 391	0.00 1	0.18 392	0.19 356	1.72 474

UGAM	4.25 414	0.86 267	5.73 377	0.45 124	0.22 107	3.61 324	1.18 399	5.51 180	15.39 510	4.99 247	12.34 439	15.09 511	3.71 356	10.58 482	3.76 374	0.00 1	0.46 355	0.00 1	0.34 498	0.36 458	0.36 213

rvit_0105_6	1.44 120	1.26 371	5.78 378	0.66 166	0.08 19	1.58 97	0.32 198	4.57 125	6.53 327	0.40 27	0.38 45	1.11 171	0.29 64	4.76 194	0.92 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.20 139

G2L-Stereo	3.74 367	1.56 420	5.82 379	1.71 315	2.04 442	2.87 255	0.58 268	9.79 369	6.49 325	7.82 385	7.97 337	8.57 427	2.36 288	9.19 440	7.45 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 411	0.40 221

hknet	3.56 349	0.66 205	5.82 379	0.70 172	1.19 348	6.97 443	1.58 423	9.93 373	7.76 382	6.50 311	6.23 279	9.53 438	2.81 310	7.84 354	3.39 364	0.01 179	0.03 203	0.03 472	0.00 1	0.06 167	0.14 84

AASNet	4.20 409	1.63 427	5.82 379	3.79 524	3.93 519	6.55 435	1.22 402	19.12 550	6.82 343	7.86 387	8.35 350	4.36 306	2.55 296	3.87 159	7.47 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 491	0.22 153

acv_ft	3.90 382	0.96 305	5.85 382	2.56 456	4.70 543	7.27 452	0.84 352	9.17 353	6.12 300	10.00 469	9.32 372	5.70 358	4.07 375	2.68 122	8.24 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 455	0.23 160

PS-NSSS	4.22 410	2.53 498	5.89 383	1.01 221	2.93 482	4.05 366	1.93 436	11.44 421	8.94 420	7.14 354	14.70 471	4.96 330	2.60 298	9.09 436	3.92 384	0.40 516	0.04 220	0.83 553	0.00 1	1.09 526	1.02 386

MyStereo05	3.24 318	1.05 328	5.93 384	1.39 266	1.20 350	2.57 202	0.10 98	9.11 349	13.17 494	6.45 309	3.86 201	3.20 243	3.26 326	8.35 392	3.02 351	0.01 179	1.24 534	0.00 1	0.21 418	0.13 295	0.50 255

delet	4.59 435	1.12 342	5.93 384	1.37 263	3.73 513	10.48 499	3.90 485	10.51 392	9.17 429	8.87 433	9.74 384	8.37 419	3.74 358	8.12 373	6.36 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 377	0.12 73

iResNet_ROB	4.67 440	1.77 446	5.93 384	2.47 444	0.95 301	3.78 345	0.36 204	15.65 521	17.36 524	8.75 429	11.23 417	7.05 394	4.60 400	8.94 428	4.23 396	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 326	0.15 97

GANet	6.86 486	1.78 447	5.98 387	3.05 489	1.12 332	10.12 493	9.38 557	13.41 486	8.67 411	11.46 505	29.87 558	13.94 499	8.25 496	12.06 507	6.33 445	0.40 516	0.06 235	0.16 522	0.33 494	0.18 346	0.59 287

CIPLG	2.72 274	1.69 432	6.02 388	0.80 191	2.14 447	2.66 219	0.84 352	5.90 214	5.59 277	8.12 403	9.58 378	1.74 196	1.14 200	4.53 186	2.82 348	0.02 293	0.19 304	0.02 451	0.09 341	0.26 411	0.22 153

HGLStereo	4.58 433	1.04 326	6.02 388	3.30 507	5.14 550	6.36 431	0.71 315	11.04 408	7.60 379	8.04 398	12.85 451	6.90 390	8.51 500	7.85 355	5.93 434	0.02 293	0.02 175	0.00 1	0.00 1	0.14 306	0.15 97

dd	2.36 229	1.93 457	6.03 390	0.83 195	0.12 40	1.80 126	0.17 149	5.30 164	11.82 477	2.98 191	3.64 198	1.50 187	1.21 217	5.25 209	3.92 384	0.13 451	0.01 134	0.04 482	0.22 427	0.10 238	0.14 84

iRaft-Stereo_20w	3.11 307	0.49 122	6.09 391	1.01 221	1.25 359	3.99 359	1.00 383	14.00 499	4.73 239	6.70 332	6.27 284	2.34 216	2.28 284	7.29 316	1.58 236	0.01 179	0.75 403	0.00 1	0.73 540	0.10 238	1.63 452

GMStereo_Zeroshot	2.92 291	2.33 491	6.12 392	1.66 304	0.36 155	3.61 324	0.09 90	5.95 220	6.20 305	7.15 355	7.11 312	8.37 419	0.91 178	6.17 244	1.97 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 384	0.14 84

PFNet	3.06 303	0.59 180	6.13 393	2.26 409	0.84 277	3.08 272	0.73 320	7.38 299	5.35 265	10.20 472	6.06 273	4.72 318	2.10 276	8.47 402	2.25 312	0.19 474	0.06 235	0.00 1	0.11 355	0.20 366	0.42 238

GEStereo_RVC	3.95 388	1.21 365	6.13 393	2.30 419	1.22 354	4.29 376	2.96 463	12.39 449	8.24 399	7.25 364	6.79 300	7.58 402	4.22 382	9.16 437	4.56 408	0.04 377	0.01 134	0.02 451	0.02 278	0.19 356	0.42 238

sCroCo_RVC	1.34 107	0.85 259	6.15 395	1.21 241	1.28 365	0.90 9	0.18 154	4.50 121	2.86 108	0.37 19	3.18 176	0.52 139	1.52 244	1.83 82	0.93 141	0.13 451	0.25 324	0.00 1	0.00 1	0.08 199	0.16 106

GCST	9.50 529	17.91 580	6.18 396	53.02 605	11.57 578	10.95 506	0.20 164	7.71 314	7.12 357	9.83 467	4.71 226	4.87 325	1.49 235	9.87 467	2.06 296	8.70 577	0.07 250	22.79 587	0.40 512	6.66 571	3.86 562

DAS	4.18 407	0.53 143	6.20 397	2.20 393	3.69 510	2.78 236	3.12 469	8.69 334	10.29 445	9.39 454	12.80 448	4.58 313	7.20 474	9.08 435	2.70 338	0.02 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.34 205

SepStereo	4.22 410	0.53 143	6.20 397	2.20 393	3.69 510	2.78 236	3.12 469	8.69 334	10.29 445	9.39 454	12.80 448	4.58 313	7.20 474	9.74 462	2.70 338	0.02 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.34 205

IPLGR_C	2.69 268	1.75 443	6.20 397	0.79 188	2.06 443	2.64 216	0.86 361	6.36 246	5.64 279	8.13 404	9.26 367	1.69 194	1.15 206	3.79 155	2.80 347	0.02 293	0.20 311	0.02 451	0.08 329	0.26 411	0.18 123

DMCA	3.08 305	1.10 335	6.20 397	1.82 336	0.90 288	3.80 348	0.55 259	9.76 367	5.42 270	6.56 320	6.47 293	7.06 395	2.09 273	4.05 161	5.46 429	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.11 254	0.16 106

GwcNet-RSSM	4.13 405	1.71 436	6.25 401	2.50 446	1.93 431	2.39 183	1.49 419	9.59 365	8.71 413	6.66 326	15.04 472	8.47 425	3.84 361	6.87 283	6.74 448	0.00 1	0.00 1	0.04 482	0.00 1	0.29 434	0.15 97

MMNet	4.44 426	1.37 393	6.26 402	1.73 321	1.64 399	10.51 501	0.61 280	9.27 357	9.66 438	9.55 458	9.22 364	7.40 399	6.52 459	7.90 359	6.98 451	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 306	0.10 59

MyStereo8	3.30 323	1.69 432	6.28 403	2.51 447	3.79 515	4.22 371	0.07 76	7.43 302	6.39 319	6.51 314	10.13 392	4.23 300	1.45 233	2.79 126	5.08 422	0.06 407	1.49 555	0.00 1	0.40 512	0.26 411	1.33 426

CFNet	4.03 393	1.97 462	6.30 404	2.70 464	1.64 399	5.41 406	0.22 171	12.14 441	10.28 444	5.24 256	11.15 415	6.43 376	3.70 355	8.97 431	4.01 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 437	0.13 79

rrr	1.64 146	1.71 436	6.31 405	0.73 178	0.24 113	2.69 220	0.92 375	4.25 101	1.75 70	0.73 108	0.16 22	0.23 81	0.32 77	7.57 342	2.72 340	0.00 1	0.49 359	0.00 1	0.20 411	0.17 335	1.68 464

test-1	2.14 198	0.54 147	6.32 406	1.07 226	1.22 354	2.13 163	0.54 255	6.40 251	4.80 246	3.55 205	5.23 239	4.02 285	0.71 159	1.95 84	2.15 303	0.08 427	0.98 466	0.00 1	0.08 329	0.02 58	1.07 392

UDG	9.12 525	10.06 570	6.35 407	10.06 568	9.64 572	10.48 499	2.33 445	12.73 459	10.19 443	8.33 410	10.27 394	16.70 524	10.47 521	8.33 391	9.07 486	4.28 567	2.59 574	18.90 585	3.83 579	11.35 577	6.50 573

IER	3.42 340	0.91 282	6.38 408	0.73 178	1.60 397	7.07 448	0.55 259	7.07 285	5.45 273	8.17 406	8.89 355	6.13 369	6.13 449	5.36 213	3.77 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 199	0.05 32

DISCO	6.58 481	0.98 312	6.44 409	3.75 523	1.18 346	11.19 509	3.29 478	12.92 468	16.72 520	7.27 365	11.74 428	17.34 529	6.60 460	19.59 561	11.59 519	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.45 480	0.50 255

PAM	4.07 398	0.44 86	6.47 410	1.97 363	1.18 346	10.83 505	1.64 426	10.66 397	4.55 228	6.54 317	4.69 225	16.99 527	6.88 467	4.07 165	1.63 247	0.00 1	0.68 389	0.00 1	0.77 542	0.10 238	1.24 415

plain	1.53 135	0.86 267	6.50 411	0.42 116	0.05 7	1.56 95	0.09 90	5.18 160	4.02 196	0.54 64	1.76 120	0.59 146	0.75 164	6.48 260	1.23 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 475	0.07 46

ACRE	2.67 266	1.66 431	6.50 411	0.72 175	2.03 440	2.65 218	0.84 352	5.97 222	5.52 275	7.85 386	9.23 365	1.72 195	1.09 193	4.09 168	2.73 342	0.02 293	0.19 304	0.02 451	0.08 329	0.26 411	0.21 145

MaskLacGwcNet_RVC	6.42 476	6.12 552	6.53 413	4.29 541	3.61 508	15.41 537	4.13 489	12.36 447	7.32 369	7.60 377	8.51 352	8.97 434	2.64 300	10.17 477	3.72 372	8.16 576	2.40 568	2.00 564	0.11 355	8.55 575	5.84 570

ADStereo(finetuned)	2.50 248	0.95 301	6.60 414	0.39 111	0.20 91	1.72 119	0.24 177	6.06 227	9.31 431	6.30 299	5.42 251	1.44 184	6.22 452	2.25 104	2.14 301	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.65 308

rvit_stereo_0075_2	2.15 199	0.39 53	6.61 415	0.67 168	1.95 434	1.74 121	0.10 98	7.81 316	6.03 297	2.97 190	4.01 204	3.07 240	0.57 144	5.49 218	1.13 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 101	0.34 205

WQFJX	3.73 365	1.14 345	6.63 416	1.19 238	2.72 476	6.76 439	4.34 497	11.12 412	6.29 310	6.13 293	8.07 345	2.71 228	3.05 317	9.58 453	4.08 392	0.03 344	0.18 301	0.00 1	0.00 1	0.09 214	0.56 274

ISRNet	4.11 400	0.88 277	6.63 416	3.46 513	2.64 473	2.11 160	0.26 183	7.72 315	6.60 329	11.29 503	17.98 506	8.21 413	2.60 298	6.81 282	4.72 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 214	0.25 172

MyStereo04	3.29 321	1.15 347	6.64 418	1.28 251	1.49 391	2.63 210	0.45 227	10.57 395	13.30 495	4.41 233	3.90 202	3.06 239	3.56 346	7.87 358	3.35 363	0.01 179	1.27 537	0.00 1	0.25 442	0.11 254	0.42 238

test_xeample3	1.71 152	1.75 443	6.64 418	0.90 206	0.29 125	2.55 199	0.90 370	4.08 89	2.36 87	0.56 74	0.24 35	0.23 81	0.31 70	7.51 337	2.73 342	0.00 1	0.70 396	0.00 1	0.36 503	0.18 346	1.92 506

rvit_0105_4	1.58 141	1.41 399	6.67 420	0.65 160	0.05 7	1.60 100	0.41 217	4.70 130	6.48 323	0.46 50	0.87 75	1.40 179	0.53 137	5.08 204	1.12 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.18 123

ADLNet2	4.72 442	1.44 408	6.68 421	3.03 486	3.90 518	6.80 440	2.91 461	11.67 428	9.63 436	7.99 394	9.89 386	9.75 442	5.32 433	7.70 348	7.13 455	0.01 179	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.26 411	0.22 153

DCANet-4	2.26 217	0.43 75	6.69 422	0.40 114	0.20 91	1.70 111	0.13 122	5.73 198	9.44 435	6.01 286	5.29 244	1.12 172	2.77 308	2.49 116	2.21 306	0.01 179	0.00 1	0.01 418	0.00 1	0.02 58	0.61 292

rvit_0105_5	1.70 149	1.36 388	6.71 423	0.52 138	0.04 5	1.58 97	0.58 268	5.39 178	6.62 332	0.91 130	1.72 116	1.77 198	0.77 168	4.44 181	1.28 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.23 160

ssnet_v2	4.73 444	1.43 404	6.74 424	1.80 332	0.75 261	8.89 477	4.60 501	12.66 458	10.65 455	9.53 456	6.23 279	9.78 443	4.26 384	6.89 284	9.65 496	0.01 179	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.36 458	0.31 195

dad	5.10 453	2.61 503	6.76 425	1.23 242	0.14 54	2.85 253	0.36 204	7.98 320	14.88 505	10.84 489	17.06 493	15.59 513	3.29 327	7.24 311	4.39 402	1.20 543	0.10 269	4.02 572	0.49 524	0.20 366	0.69 327

DSFCA	4.48 427	1.03 323	6.84 426	1.61 295	1.68 408	7.26 451	4.46 499	11.27 416	7.51 374	11.01 497	6.89 303	8.49 426	4.54 397	10.41 481	6.18 441	0.03 344	0.06 235	0.02 451	0.03 293	0.13 295	0.14 84

rvit_105_1	2.69 268	1.34 384	6.85 427	1.89 345	0.09 24	1.94 139	3.50 481	6.38 249	9.00 423	4.98 245	2.19 139	3.57 268	1.56 247	7.31 317	3.03 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 278	0.06 167	0.16 106

NLCA_NET_v2_RVC	4.11 400	1.53 419	6.87 428	3.04 488	3.33 497	4.34 381	0.59 275	11.36 420	7.92 390	8.98 436	7.98 338	9.72 441	3.82 359	7.92 360	4.43 403	0.15 456	0.02 175	0.03 472	0.03 293	0.07 186	0.14 84
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	3.76 370	1.52 417	6.93 429	1.66 304	0.31 132	4.31 377	0.32 198	7.92 318	7.68 381	9.55 458	12.12 434	5.17 336	2.74 305	10.00 474	4.49 406	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 326	0.27 178

NCCL2	6.27 472	2.46 496	7.00 430	2.36 429	1.11 329	9.48 483	11.14 564	13.01 472	10.40 449	9.94 468	9.49 376	22.11 556	7.42 480	9.90 471	8.56 475	0.01 179	0.00 1	0.02 451	0.03 293	0.20 366	0.73 339

IPLGR	2.46 243	0.68 212	7.02 431	0.22 69	0.16 68	2.01 147	0.22 171	7.01 277	6.62 332	7.10 351	5.92 271	2.91 232	2.27 282	5.12 207	1.52 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 273	0.41 233

ffm	3.41 338	0.98 312	7.03 432	1.64 298	1.07 318	2.84 242	0.47 231	5.55 184	10.56 451	6.68 327	9.59 379	5.66 353	3.87 364	8.20 376	0.68 80	0.00 1	1.13 512	0.00 1	0.19 398	0.11 254	1.88 501

ff1	4.11 400	0.98 312	7.03 432	1.64 298	1.07 318	2.84 242	0.47 231	5.55 184	10.56 451	6.68 327	9.59 379	5.66 353	3.87 364	11.33 493	11.69 520	0.00 1	1.13 512	0.00 1	0.19 398	0.11 254	1.88 501

mmx	4.50 428	0.98 312	7.03 432	1.64 298	1.07 318	2.84 242	0.47 231	12.84 464	11.23 469	6.68 327	9.59 379	5.66 353	3.87 364	11.33 493	11.69 520	0.05 395	1.12 508	0.00 1	0.19 398	0.10 238	1.53 440

xxx	4.50 428	0.98 312	7.04 435	1.64 298	1.07 318	2.84 242	0.47 231	12.84 464	11.23 469	6.68 327	9.59 379	5.66 353	3.87 364	11.33 493	11.69 520	0.05 395	1.12 508	0.00 1	0.19 398	0.10 238	1.53 440

XX-Stereo	2.95 295	0.48 112	7.08 436	2.84 475	2.51 467	1.63 103	0.20 164	6.15 232	3.38 140	2.38 173	16.00 482	6.90 390	0.25 51	6.40 256	1.14 183	0.00 1	0.66 385	0.00 1	0.31 488	0.16 326	0.57 277

1111x	4.96 451	1.04 326	7.09 437	1.75 323	1.05 315	5.03 400	0.32 198	13.52 488	10.70 456	6.68 327	10.35 396	8.81 433	6.01 447	10.65 483	12.78 531	0.07 418	1.24 534	0.00 1	0.33 494	0.11 254	1.75 481

UNet	4.19 408	0.87 275	7.18 438	2.00 371	3.22 492	9.55 484	0.31 196	10.11 378	6.22 307	7.98 392	6.82 302	10.42 454	5.77 441	7.28 314	5.83 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 238	0.12 73

SQANet	8.22 514	4.42 539	7.19 439	12.11 576	9.77 573	11.80 515	3.23 474	12.00 435	6.60 329	8.59 422	11.52 422	10.97 472	5.31 432	11.10 488	4.20 394	9.56 579	2.29 567	10.51 579	1.61 567	13.06 582	8.49 577

RP	7.41 499	1.90 455	7.33 440	4.26 539	5.25 551	6.64 437	3.46 480	12.44 452	16.23 518	10.36 477	23.00 533	18.72 538	16.59 551	11.10 488	8.47 472	1.10 541	0.02 175	0.12 514	0.16 375	0.43 475	0.65 308

DN-CSS_ROB	3.00 301	2.14 472	7.33 440	2.67 462	0.78 266	3.13 277	0.07 76	6.68 266	4.22 205	5.51 267	12.12 434	2.33 215	1.21 217	8.69 415	2.51 325	0.03 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 471	0.15 97

RYNet	6.82 484	1.51 415	7.35 442	1.79 329	4.52 537	16.68 542	4.41 498	14.19 503	17.43 525	11.64 509	7.86 332	15.03 509	8.81 506	10.10 475	14.16 541	0.04 377	0.13 286	0.15 519	0.05 315	0.08 199	0.53 265

rvit_0105_3	1.94 168	1.44 408	7.39 443	0.88 203	0.02 3	1.61 101	1.64 426	5.88 208	6.73 338	2.37 172	1.78 123	2.01 208	1.16 207	4.46 182	1.26 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 101	0.14 84

PSMNet_ROB	5.41 459	2.45 495	7.39 443	2.36 429	1.90 428	10.11 492	6.54 530	16.32 529	7.59 378	6.84 336	10.83 411	12.06 488	4.13 377	8.73 416	10.24 503	0.02 293	0.01 134	0.01 418	0.11 355	0.26 411	0.40 221

XPNet_ROB	6.46 477	1.88 450	7.41 445	2.81 470	0.95 301	6.45 433	6.82 535	13.58 489	8.80 416	15.50 538	15.86 478	19.59 545	7.12 473	11.41 497	9.86 497	0.02 293	0.04 220	0.00 1	0.03 293	0.20 366	0.79 352

RAFT + AFF	4.63 437	2.28 483	7.43 446	1.51 285	2.38 459	5.81 419	6.49 529	10.74 399	8.53 409	7.75 382	8.95 357	7.47 400	6.68 465	9.17 439	5.06 421	0.08 427	0.47 357	0.00 1	0.01 256	0.66 504	1.03 389

DRN-Test	6.23 471	1.51 415	7.53 447	3.07 494	3.69 510	12.17 521	3.23 474	20.80 567	11.11 468	12.64 515	13.02 452	10.91 470	5.26 427	8.49 403	10.12 501	0.05 395	0.05 229	0.04 482	0.04 311	0.28 426	0.65 308

FAT-Stereo	6.98 490	0.79 238	7.57 448	2.54 454	1.80 416	6.16 427	4.33 496	19.16 551	18.82 532	10.75 486	17.08 494	18.23 536	13.56 540	9.25 441	8.44 471	0.03 344	0.16 296	0.01 418	0.10 348	0.14 306	0.65 308

Anonymous3	1.96 170	0.61 184	7.58 449	0.42 116	0.51 207	4.28 375	0.52 251	5.56 187	2.76 102	2.35 171	3.47 184	1.50 187	1.13 198	5.92 232	1.54 233	0.23 489	0.23 318	0.00 1	0.00 1	0.14 306	0.47 249

ccnet	7.45 503	1.89 454	7.71 450	3.18 499	2.35 457	12.19 522	6.14 524	18.95 547	9.36 433	13.33 522	20.38 518	16.00 518	9.10 513	10.10 475	15.40 547	0.44 518	0.34 336	0.25 537	0.25 442	0.48 488	1.18 407

RGC	7.40 498	2.77 510	7.71 450	4.43 546	4.87 546	8.88 476	2.96 463	16.05 526	12.76 490	11.96 513	19.57 515	18.32 537	11.57 532	13.89 529	9.58 495	0.83 536	0.02 175	0.24 536	0.41 515	0.40 469	0.77 347

edge stereo	7.12 493	1.19 356	7.83 452	2.32 423	2.46 463	6.90 441	3.26 477	15.58 520	12.52 483	15.68 540	18.34 510	21.83 555	13.05 536	11.53 498	8.68 477	0.04 377	0.06 235	0.11 507	0.03 293	0.30 437	0.63 303

fast-acv-ft	6.00 467	1.95 460	7.88 453	2.35 427	1.85 423	13.61 532	1.76 432	8.44 327	10.12 442	11.22 501	20.57 520	14.41 506	7.55 484	8.11 372	8.83 480	0.10 442	0.09 263	0.16 522	0.07 326	0.68 507	0.35 210

DualNet (step1)	4.40 422	1.36 388	7.91 454	1.40 268	0.63 235	5.54 407	2.72 452	11.31 417	8.40 405	8.64 423	8.05 340	6.80 384	5.05 419	7.22 309	2.53 326	1.74 553	1.04 488	3.05 567	2.96 572	0.22 384	1.35 429

test_sample9	6.40 475	1.36 388	7.91 454	1.40 268	0.63 235	5.54 407	2.72 452	11.31 417	8.40 405	8.64 423	8.05 340	6.80 384	5.05 419	12.52 513	13.17 533	1.74 553	25.14 609	3.05 567	2.96 572	0.22 384	1.35 429

test_sample8	8.50 518	1.36 388	7.91 454	1.40 268	0.63 235	5.54 407	2.72 452	12.78 462	6.78 341	17.61 547	9.29 371	24.63 560	19.17 558	12.52 513	13.17 533	1.74 553	25.14 609	3.05 567	2.96 572	0.22 384	1.35 429

ARAFT	3.32 324	1.74 442	7.92 457	0.64 156	0.15 62	4.45 383	2.89 458	8.20 324	6.30 312	9.23 448	7.12 313	5.58 350	1.24 220	8.60 409	1.69 262	0.01 179	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.35 455	0.35 210

NVstereo2D	4.82 448	1.29 375	7.98 458	3.68 521	3.48 504	8.02 463	3.10 468	11.25 414	15.50 513	5.14 253	7.71 326	8.21 413	4.68 403	10.19 478	4.30 399	0.02 293	0.19 304	0.13 516	0.36 503	0.07 186	1.12 402

BEATNet_4x	3.69 360	2.12 471	8.11 459	1.82 336	0.16 68	5.30 404	1.04 388	10.87 403	6.14 303	7.09 350	8.42 351	4.99 332	4.42 388	5.89 231	6.23 443	0.04 377	0.05 229	0.00 1	0.00 1	0.32 449	0.84 357

AANet_RVC	5.41 459	2.61 503	8.17 460	2.25 406	1.30 372	2.27 172	1.64 426	10.82 402	18.54 531	8.01 396	18.09 507	8.39 423	3.31 330	11.37 496	8.98 485	1.15 542	0.38 345	0.02 451	0.00 1	0.17 335	0.70 331

STTStereo	3.90 382	1.43 404	8.20 461	3.03 486	2.28 456	3.64 330	0.64 289	10.11 378	7.09 355	10.20 472	7.08 309	8.73 430	3.57 347	7.44 324	4.00 389	0.00 1	0.02 175	0.01 418	0.01 256	0.04 130	0.40 221

StereoDRNet	6.02 469	2.40 494	8.22 462	3.43 511	4.43 531	10.57 502	4.21 491	19.44 553	11.24 471	12.86 516	8.06 343	11.64 480	4.79 408	8.65 414	9.32 490	0.01 179	0.10 269	0.00 1	0.03 293	0.34 453	0.69 327

DDUNet	10.03 534	12.17 576	8.24 463	13.02 577	11.73 579	10.32 495	3.76 482	12.27 444	8.35 403	9.64 461	13.89 461	16.48 520	6.67 464	9.50 450	7.00 452	6.80 573	3.45 587	21.10 586	4.33 581	12.78 581	9.12 579

AIO-Stereo-zeroshot	3.35 330	1.28 374	8.51 464	1.86 340	1.83 420	3.51 313	0.31 196	10.50 391	4.32 208	2.74 183	5.87 266	10.30 452	4.53 396	4.66 190	3.16 359	0.02 293	0.87 430	0.00 1	0.97 550	0.38 465	1.43 435

DispNO	3.51 346	1.33 383	8.51 464	2.26 409	1.36 380	3.46 309	0.81 341	8.74 338	6.58 328	6.78 334	7.63 325	6.22 374	4.20 380	7.47 333	4.44 404	0.00 1	0.03 203	0.03 472	0.11 355	0.13 295	0.14 84

LALA_ROB	7.02 491	2.54 500	8.51 464	1.53 289	0.96 303	9.96 489	8.71 553	16.70 531	12.68 486	12.99 518	13.90 462	24.47 559	5.40 435	11.61 501	9.50 493	0.04 377	0.05 229	0.00 1	0.02 278	0.17 335	0.65 308

NCC-stereo	7.43 501	2.28 483	8.58 467	3.28 505	4.48 534	8.34 465	4.27 493	20.45 565	13.66 498	9.17 445	17.52 501	16.49 521	14.31 546	13.71 525	8.95 483	1.73 551	0.12 278	0.01 418	0.50 525	0.21 377	0.60 289

Abc-Net	7.43 501	2.28 483	8.58 467	3.28 505	4.48 534	8.34 465	4.27 493	20.45 565	13.66 498	9.17 445	17.52 501	16.49 521	14.31 546	13.71 525	8.95 483	1.73 551	0.12 278	0.01 418	0.50 525	0.21 377	0.60 289
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	3.59 353	1.98 463	8.68 469	2.30 419	1.48 390	3.54 318	0.55 259	8.40 326	5.43 272	9.37 453	5.90 267	8.34 418	3.21 322	7.19 307	4.46 405	0.06 407	0.11 273	0.08 504	0.02 278	0.21 377	0.40 221

Nwc_Net	7.54 504	1.91 456	8.71 470	4.16 536	3.42 502	10.77 504	2.00 438	20.33 564	12.19 480	9.10 442	24.04 538	17.67 532	13.58 541	12.14 509	9.12 487	0.94 539	0.00 1	0.00 1	0.02 278	0.22 384	0.41 233

iResNet	4.04 394	1.46 412	8.72 471	3.25 504	0.36 155	4.54 389	0.47 231	9.06 345	10.40 449	7.98 392	12.82 450	4.06 289	3.22 323	8.82 419	4.95 419	0.03 344	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.14 306	0.55 269

NaN_ROB	6.51 479	2.25 477	8.77 472	1.69 311	1.79 415	9.71 487	10.94 562	16.20 527	16.13 517	13.04 520	8.86 354	11.77 482	5.94 445	12.88 519	8.01 465	0.05 395	0.13 286	0.07 498	0.20 411	0.32 449	1.50 439

MANE	20.98 584	3.23 518	8.81 473	5.96 558	6.96 561	33.07 583	13.20 574	35.43 589	38.86 586	44.72 597	52.41 601	53.20 596	41.84 598	34.74 588	27.45 581	1.87 556	2.27 566	1.54 561	10.18 592	0.69 509	3.11 549

gwcnet-sp	3.58 350	2.01 465	8.82 474	2.01 372	0.69 245	7.38 456	1.10 393	9.23 354	6.66 335	9.32 449	5.91 268	4.21 297	3.31 330	6.91 286	3.69 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 401	0.18 123

scenet	3.58 350	2.01 465	8.82 474	2.01 372	0.69 245	7.38 456	1.10 393	9.23 354	6.66 335	9.32 449	5.91 268	4.21 297	3.31 330	6.91 286	3.69 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 401	0.18 123

ssnet	3.58 350	2.01 465	8.82 474	2.01 372	0.69 245	7.38 456	1.10 393	9.23 354	6.66 335	9.32 449	5.91 268	4.21 297	3.31 330	6.91 286	3.69 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 401	0.18 123

iResNetv2_ROB	4.72 442	2.26 479	8.87 477	3.20 501	1.25 359	4.32 378	1.73 430	14.22 504	10.62 454	10.53 481	12.13 436	7.77 405	5.54 439	8.29 384	2.76 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 471	0.55 269

LL-Strereo	5.14 455	2.29 486	8.95 478	1.26 248	5.05 548	3.66 331	1.40 414	10.33 384	8.98 421	8.71 427	8.24 349	10.70 463	11.10 526	12.66 517	5.36 428	0.05 395	1.35 548	0.00 1	0.00 1	0.38 465	2.23 535

AF-Net	8.37 516	2.16 473	9.01 479	3.65 520	4.58 540	9.40 482	2.63 451	17.71 538	21.32 545	10.38 478	24.51 541	20.43 550	16.67 552	12.54 515	10.76 513	0.70 533	0.00 1	0.12 514	0.00 1	0.47 485	0.42 238

CC-Net-ROB	8.09 510	10.11 571	9.03 480	4.07 532	3.74 514	15.24 536	4.84 506	18.44 543	10.87 460	6.73 333	14.03 463	7.54 401	4.68 403	11.61 501	3.98 388	6.59 572	2.54 572	16.51 583	1.19 557	7.88 574	2.20 530

stereogan	8.18 513	1.32 381	9.05 481	3.59 518	4.00 525	20.16 558	3.13 471	17.25 536	20.16 539	10.68 484	19.19 513	20.56 553	10.70 524	14.74 534	7.00 452	0.34 509	0.04 220	0.21 533	0.08 329	0.70 511	0.65 308

pcwnet_v2	4.36 418	0.46 96	9.07 482	1.43 274	1.10 328	3.41 301	0.40 214	13.44 487	14.60 503	10.29 476	14.22 464	5.82 364	2.97 314	6.75 276	2.29 319	0.01 179	0.05 229	0.04 482	0.02 278	0.17 335	0.61 292

otaku	12.35 556	8.64 564	9.11 483	13.56 578	10.98 576	26.23 569	7.22 541	19.45 554	19.26 533	11.92 512	17.90 505	20.21 548	8.91 509	16.06 543	6.09 437	9.77 581	2.50 571	13.23 580	1.90 569	14.61 583	9.41 582

GANetREF_RVC	6.97 489	3.59 526	9.14 484	4.00 531	0.40 171	13.17 527	11.27 568	15.95 525	17.51 526	10.62 483	10.66 408	12.15 489	7.97 492	13.18 522	5.04 420	0.45 520	0.00 1	0.01 418	0.15 373	3.47 561	0.60 289
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	3.09 306	2.73 507	9.21 485	1.79 329	0.47 186	3.30 293	0.20 164	7.49 304	6.20 305	5.54 269	6.42 291	2.17 213	1.12 196	7.96 362	6.56 447	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 475	0.17 116

ETE_ROB	6.28 473	2.60 502	9.22 486	1.71 315	0.84 277	6.44 432	6.78 534	13.16 480	8.80 416	13.01 519	15.93 480	21.01 554	6.18 451	10.97 485	8.11 467	0.04 377	0.01 134	0.00 1	0.02 278	0.16 326	0.70 331

ToySt	3.39 334	0.89 280	9.29 487	1.47 281	0.94 298	4.20 370	1.98 437	7.33 295	5.42 270	3.01 194	6.75 299	8.67 429	5.10 423	5.43 217	3.72 372	0.07 418	0.89 431	0.00 1	0.23 434	0.28 426	2.13 524

WCMA_ROB	10.20 536	1.99 464	9.33 488	3.01 484	2.46 463	15.78 539	7.67 546	12.75 461	15.41 511	25.08 570	33.42 571	27.06 567	19.86 560	13.87 528	12.47 527	1.28 545	0.38 345	0.18 528	0.20 411	0.28 426	1.54 442

CSAN	8.41 517	2.86 513	9.35 489	2.43 439	0.82 275	13.59 531	11.68 570	15.80 524	21.98 549	14.71 534	16.46 486	18.00 534	14.42 548	13.68 524	10.10 499	0.10 442	0.13 286	0.15 519	0.19 398	0.43 475	1.28 422

Select-FE	3.87 380	1.07 330	9.42 490	1.76 325	1.52 396	2.55 199	0.43 223	10.23 381	4.52 225	5.58 271	10.29 395	10.35 453	8.75 503	6.61 265	1.67 259	0.01 179	0.76 406	0.02 451	0.65 535	0.05 151	1.05 391

sAnonymous2	1.54 136	2.26 479	9.53 491	0.65 160	0.50 197	1.20 20	0.23 175	4.86 137	3.65 167	0.42 37	1.27 94	0.23 81	1.40 230	1.23 38	0.68 80	0.02 293	0.00 1	0.00 1	0.20 411	2.00 549	0.42 238

CroCo_RVC	1.54 136	2.26 479	9.53 491	0.65 160	0.50 197	1.20 20	0.23 175	4.86 137	3.65 167	0.42 37	1.27 94	0.23 81	1.40 230	1.23 38	0.68 80	0.02 293	0.00 1	0.00 1	0.20 411	2.00 549	0.42 238

PA-Net	5.40 457	2.35 492	9.55 493	2.75 465	2.21 449	8.74 474	3.92 486	13.05 473	13.35 496	7.30 369	7.98 338	8.08 410	6.39 455	11.17 491	9.30 489	0.02 293	0.03 203	0.00 1	0.03 293	0.16 326	1.55 445
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PWCDC_ROB	8.50 518	4.40 538	9.57 494	6.16 561	4.54 539	10.46 498	1.03 385	15.30 517	28.16 562	10.88 491	30.88 563	6.96 393	11.31 529	14.57 532	10.40 506	3.10 564	0.02 175	0.00 1	0.00 1	1.55 540	0.63 303

DANet	6.46 477	1.58 423	9.58 495	4.10 534	3.99 524	9.13 481	1.34 412	10.37 386	7.76 382	13.76 527	15.66 476	16.14 519	7.03 472	13.07 521	13.62 539	0.19 474	0.12 278	0.02 451	0.02 278	0.15 322	1.61 448
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
Ntro	12.91 557	9.95 569	10.01 496	14.12 580	12.55 581	26.31 570	6.76 533	19.04 549	22.03 550	10.23 474	16.26 483	20.22 549	10.06 517	16.81 548	7.93 463	10.16 583	2.55 573	15.19 582	2.86 571	15.27 584	9.93 585

YMNet	5.84 463	2.29 486	10.08 497	3.80 525	4.45 532	10.40 496	0.88 367	10.81 400	7.17 360	14.28 532	16.67 489	11.58 477	4.41 386	8.51 404	9.37 491	0.12 448	0.35 340	0.11 507	0.08 329	0.79 517	0.62 297

YMNet_1	5.84 463	2.29 486	10.08 497	3.80 525	4.45 532	10.40 496	0.88 367	10.81 400	7.17 360	14.28 532	16.67 489	11.58 477	4.41 386	8.51 404	9.37 491	0.12 448	0.35 340	0.11 507	0.08 329	0.79 517	0.62 297

APVNet	6.28 473	2.46 496	10.09 499	3.51 516	3.97 522	12.15 520	1.75 431	20.08 563	6.73 338	6.92 343	13.45 456	10.75 465	6.29 454	11.86 503	14.34 542	0.05 395	0.02 175	0.11 507	0.03 293	0.63 501	0.34 205

SGM-ForestM	18.61 578	3.38 521	10.14 500	3.44 512	2.24 453	34.17 585	15.39 579	29.44 586	33.93 570	38.55 589	41.08 586	53.64 597	36.76 592	34.82 589	27.16 580	1.25 544	1.81 563	0.74 551	1.01 552	0.61 499	2.61 545

MDST_ROB	9.13 526	1.31 378	10.16 501	4.36 544	2.48 465	28.66 576	7.64 544	19.96 558	14.97 506	27.53 572	24.02 536	9.47 436	5.27 428	16.31 544	8.61 476	0.63 529	0.19 304	0.00 1	0.00 1	0.08 199	0.90 363

FBW_ROB	9.17 527	2.08 468	10.31 502	2.51 447	1.66 404	13.22 529	6.04 522	23.09 574	20.11 538	19.55 550	15.80 477	18.97 542	11.96 534	19.34 558	11.38 517	0.66 530	0.30 329	2.15 565	0.90 546	1.15 530	2.16 528

ACV-stereo	4.65 438	1.22 366	10.49 503	2.22 397	1.05 315	12.62 524	1.24 404	6.70 267	7.36 370	3.22 199	5.18 238	16.59 523	10.02 516	8.18 375	6.19 442	0.06 407	0.14 290	0.01 418	0.00 1	0.12 273	0.40 221

Replicate-Monster	1.48 128	2.08 468	10.66 504	0.11 34	0.49 190	1.32 66	0.04 44	4.38 118	1.08 38	1.19 147	0.07 7	0.08 24	0.11 23	5.09 205	0.50 28	0.17 466	1.08 498	0.00 1	0.18 392	0.01 24	0.99 378

S-Stereo	6.85 485	0.93 290	10.76 505	3.34 509	3.51 505	6.55 435	6.01 521	13.75 495	23.86 553	9.65 464	15.54 475	11.81 483	8.24 495	8.59 408	11.23 516	0.13 451	0.16 296	0.00 1	0.42 516	0.14 306	2.39 539

BStereo	1.19 89	0.52 137	10.80 506	0.65 160	0.49 190	1.27 52	0.10 98	3.80 60	1.35 51	0.66 96	0.22 31	0.37 118	0.10 17	1.29 45	1.29 209	0.01 179	0.08 254	0.02 451	0.06 322	0.02 58	0.67 322

Wave_Phase_stereo	1.52 134	0.52 137	10.80 506	0.65 160	0.49 190	7.31 453	0.10 98	4.32 113	1.35 51	0.66 96	0.22 31	0.37 118	0.10 17	1.29 45	1.29 209	0.01 179	0.08 254	0.02 451	0.06 322	0.02 58	0.67 322

TCMNet	5.54 461	2.53 498	10.92 508	4.50 547	6.58 557	8.90 478	1.31 411	11.59 426	8.68 412	7.24 362	12.74 447	8.37 419	4.65 402	9.30 443	10.83 514	0.11 446	0.19 304	0.31 540	0.09 341	0.84 522	1.07 392

ELAS	17.99 575	3.49 523	11.19 509	6.14 560	5.79 554	34.89 586	17.28 591	28.75 583	30.47 566	40.80 593	45.79 591	39.04 586	32.05 587	27.63 581	24.30 573	1.88 557	2.41 570	1.09 555	1.48 563	1.83 546	3.48 555
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
pmcnn	8.17 512	1.70 434	11.49 510	3.18 499	3.07 486	9.66 486	6.06 523	13.60 490	17.71 528	15.23 537	24.02 536	27.61 568	8.81 506	10.36 480	9.51 494	0.08 427	0.08 254	0.00 1	0.00 1	0.31 444	0.87 361

ELAS_RVC	17.82 574	3.60 527	11.92 511	6.63 562	5.73 553	30.34 578	19.64 593	26.92 580	35.06 577	40.79 592	41.32 587	37.31 585	31.61 584	30.54 583	22.93 564	1.97 559	2.40 568	1.28 559	1.27 559	1.71 543	3.51 557
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GASNet	5.62 462	5.76 549	12.05 512	5.03 552	2.08 444	3.77 343	1.53 421	12.92 468	11.62 475	9.64 461	7.40 320	8.58 428	7.54 483	14.76 535	8.25 470	0.02 293	0.15 293	0.00 1	0.00 1	0.81 521	0.52 263

Wz-Net-LNSev-Ref	6.52 480	2.21 476	12.10 513	2.75 465	3.28 494	10.03 491	3.05 466	12.31 445	11.52 474	10.10 471	21.36 523	11.51 476	7.30 478	11.56 499	10.61 508	0.09 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 199	0.51 260

Syn2CoEx	6.70 483	3.69 529	12.14 514	2.78 468	1.68 408	8.36 469	3.21 473	18.59 545	12.66 485	8.86 432	20.79 521	10.52 456	10.54 522	9.68 456	8.70 478	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.69 509	1.00 381

G-Net	8.60 520	1.93 457	12.59 515	6.04 559	3.66 509	25.93 568	4.26 492	10.35 385	8.05 394	19.71 552	24.73 542	14.15 501	15.49 549	11.30 492	10.69 512	0.50 528	0.46 355	0.19 530	0.25 442	0.80 519	0.91 366

anonymity	8.04 509	4.13 535	12.86 516	7.43 564	13.11 582	8.34 465	2.02 439	18.21 542	7.55 377	13.88 528	9.27 368	10.63 460	7.79 488	11.57 500	6.06 435	6.25 571	5.59 597	3.71 571	3.28 576	3.27 559	5.78 569

Consistency-Raft	9.58 530	5.11 544	13.00 517	5.61 555	8.92 571	4.03 362	5.07 510	19.73 557	24.90 557	11.32 504	29.86 557	13.36 496	6.16 450	8.00 363	13.47 537	0.67 531	0.34 336	1.81 563	4.36 582	12.23 578	3.62 559

STTRV1_RVC	7.16 495	1.18 352	13.30 518	3.33 508	6.91 560	11.99 518	4.01 488	15.74 523	12.11 479	9.56 460	14.59 470	11.64 480	8.75 503	12.86 518	8.54 473	3.70 566	2.86 578	0.41 547	0.13 367	1.38 536	0.12 73

PDISCO_ROB	10.27 537	2.79 512	13.30 518	10.58 573	9.96 574	22.78 562	5.99 519	20.01 559	28.57 563	11.88 511	14.49 468	20.54 551	4.92 412	17.01 550	10.29 504	5.79 570	0.42 349	0.14 518	0.13 367	2.53 554	3.25 551

GwcNet	6.95 487	2.89 514	13.32 520	2.82 472	5.53 552	11.76 514	2.14 443	14.95 514	17.69 527	10.83 488	18.14 508	10.83 468	6.66 463	9.83 466	10.19 502	0.03 344	0.06 235	0.03 472	0.08 329	0.64 502	0.66 319

AIO-Stereo-zeroshot1	4.10 399	1.65 429	13.34 521	2.14 383	1.84 421	4.03 362	0.98 381	13.13 479	4.97 255	4.53 236	11.37 420	9.85 444	1.97 268	4.88 196	2.74 344	0.03 344	0.90 433	0.00 1	1.11 554	0.84 522	1.72 474

FADNet	4.55 430	2.35 492	13.60 522	1.87 341	0.80 270	4.74 395	0.75 327	14.47 508	12.41 482	4.07 224	5.45 254	9.64 439	5.03 416	8.86 422	4.82 415	0.20 477	0.04 220	0.07 498	0.05 315	1.27 533	0.40 221

FINET	6.96 488	2.98 515	13.77 523	3.20 501	4.81 545	9.65 485	9.90 560	13.68 493	23.91 554	8.28 409	13.70 457	5.36 344	5.83 442	10.79 484	8.05 466	0.90 537	1.43 549	0.11 507	0.38 509	0.48 488	1.98 514

FADNet-RVC-Resample	4.11 400	2.25 477	13.88 524	1.64 298	0.66 240	5.91 421	2.34 446	10.87 403	9.09 425	6.53 316	4.34 212	5.69 357	4.71 405	8.01 366	4.64 411	0.18 473	0.22 314	0.17 527	0.12 361	0.46 483	0.59 287

SANet	11.48 550	3.34 520	13.93 525	2.40 437	1.01 310	16.49 541	12.16 573	20.05 562	37.28 582	19.62 551	28.04 552	25.61 563	20.10 561	14.43 531	12.39 526	0.10 442	0.06 235	0.03 472	0.06 322	0.76 515	1.73 477

SHD	10.45 539	3.67 528	14.03 526	4.81 550	4.52 537	11.93 517	1.66 429	21.36 571	38.40 585	18.84 549	21.72 527	17.63 530	13.07 537	15.65 542	17.71 550	0.36 512	1.09 500	0.01 418	0.32 491	0.50 492	1.67 461

PSMNet-RUCA	6.00 467	5.79 550	14.15 527	10.30 570	7.63 564	6.94 442	1.89 434	12.74 460	10.95 463	4.10 226	11.72 427	4.77 319	1.72 260	8.74 417	5.09 423	1.88 557	0.12 278	4.77 573	0.71 539	5.10 565	0.82 355

FADNet_RVC	4.24 412	2.32 490	14.23 528	1.18 237	0.79 267	5.64 412	0.60 276	11.50 423	7.19 362	3.68 211	8.08 346	4.14 293	4.06 373	10.29 479	7.47 459	0.36 512	0.44 353	0.18 528	0.47 521	0.93 524	1.23 414

LE_ROB	17.31 573	2.62 505	14.26 529	4.20 537	1.80 416	17.40 546	9.70 559	15.38 519	55.92 602	63.97 612	40.81 585	35.50 583	39.26 595	15.64 541	28.51 584	0.06 407	0.11 273	0.13 516	0.21 418	0.14 306	0.51 260

SAMSARA	15.67 565	3.89 532	14.48 530	13.77 579	7.92 567	38.69 590	73.90 614	21.22 569	24.66 555	17.04 545	13.86 460	30.01 572	13.07 537	18.07 555	17.48 549	0.23 489	1.46 552	0.07 498	0.40 512	0.99 525	2.15 527

FADNet-RVC	4.36 418	2.62 505	14.51 531	2.01 372	0.44 182	4.27 374	1.27 406	12.61 457	7.89 387	3.76 213	4.05 205	10.63 460	4.34 385	9.87 467	7.66 462	0.03 344	0.09 263	0.00 1	0.03 293	0.65 503	0.50 255

ACVNet-4b	16.48 568	23.07 583	14.73 532	16.69 582	15.18 585	31.83 580	7.30 543	19.71 556	27.82 561	11.54 508	22.10 530	31.68 576	8.96 511	18.88 557	7.28 457	11.04 585	2.65 575	24.93 590	5.02 584	18.57 587	10.67 588

SPS-STEREO	15.83 566	7.38 557	14.92 533	11.63 575	11.77 580	25.30 567	7.12 539	25.20 578	17.06 523	32.24 579	30.34 561	31.63 575	22.59 569	25.67 578	21.97 561	7.71 575	4.50 593	3.35 570	1.56 566	6.97 573	7.72 576
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DGSMNet	7.10 492	3.49 523	15.11 534	4.36 544	4.41 530	8.94 479	6.25 525	15.10 516	14.28 502	8.15 405	14.51 469	10.08 448	5.38 434	11.04 487	7.95 464	1.49 549	2.00 564	1.79 562	1.68 568	2.43 552	3.48 555

ACVNet_1	19.51 580	26.19 587	15.50 535	17.71 583	15.28 586	26.46 571	9.36 556	29.16 585	34.18 571	25.06 569	24.89 543	37.18 584	21.93 568	17.80 554	15.03 545	11.08 586	2.83 576	25.29 591	5.06 586	19.11 588	11.14 589

PWC_ROB	8.89 522	4.49 540	15.62 536	2.92 478	4.49 536	7.89 462	1.23 403	17.29 537	20.00 537	16.54 543	28.06 553	14.37 503	11.98 535	14.93 536	15.43 548	0.47 525	0.00 1	0.05 489	0.00 1	0.67 505	1.31 424

PVD	16.41 567	3.98 534	16.04 537	5.38 553	4.59 542	19.44 554	7.28 542	28.88 584	49.27 596	31.53 578	43.72 589	30.36 574	32.17 588	26.70 580	23.19 566	0.25 494	1.48 554	0.04 482	0.59 532	0.52 494	2.87 548

CBFPSM	5.12 454	1.48 413	16.22 538	1.81 333	1.14 335	11.16 508	2.90 460	7.99 321	6.75 340	6.55 318	5.00 233	15.05 510	8.78 505	7.52 338	8.90 482	0.04 377	0.02 175	0.00 1	0.00 1	0.42 471	0.67 322

MSAF-DinoV2	10.81 543	5.90 551	16.35 539	3.91 530	2.57 469	8.73 473	4.64 502	14.74 513	22.45 551	10.92 494	18.73 511	29.19 570	17.54 554	23.14 573	29.42 586	0.36 512	0.15 293	0.25 537	0.80 544	2.89 558	3.52 558

RTSC	9.87 532	4.34 537	16.44 540	4.60 549	2.38 459	12.54 523	0.75 327	18.19 541	37.31 583	16.16 542	15.86 478	13.32 495	7.56 485	20.93 565	23.50 568	0.34 509	1.07 497	0.02 451	0.35 501	0.71 512	0.99 378

NVStereoNet_ROB	17.22 571	8.76 565	16.47 541	7.52 565	8.42 569	13.75 533	11.07 563	24.24 577	26.67 560	31.00 576	46.49 592	34.88 582	27.06 580	22.72 571	23.61 569	6.83 574	4.32 592	6.32 577	10.37 593	4.39 562	9.57 583
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	10.36 538	5.37 546	16.61 542	2.95 480	3.02 485	24.75 565	15.44 580	14.68 511	19.73 535	19.77 553	23.97 535	16.98 526	8.40 497	17.58 553	9.23 488	1.59 550	1.75 560	0.16 522	2.63 570	0.75 514	1.85 497

SDNR	7.97 508	2.75 508	16.90 543	2.28 416	0.94 298	45.23 596	0.43 223	9.30 360	10.84 459	10.71 485	25.30 545	5.51 348	4.47 390	11.98 505	7.58 461	0.15 456	0.14 290	0.00 1	0.04 311	2.27 551	2.65 546

ADCP+	8.60 520	2.78 511	17.44 544	1.69 311	4.27 528	16.95 545	5.29 512	13.38 485	12.52 483	13.57 525	17.57 503	10.86 469	11.28 528	18.43 556	23.91 572	0.03 344	0.05 229	0.01 418	0.18 392	0.47 485	1.31 424

WAO-6	35.59 600	37.89 600	17.67 545	37.86 598	24.46 599	37.85 589	21.49 595	49.01 602	67.96 612	44.22 596	48.08 595	53.02 595	53.39 607	33.67 586	36.83 598	26.05 602	7.83 602	43.19 605	21.76 604	30.18 602	19.37 605

z-ln-s-r	6.62 482	2.20 475	17.98 546	1.77 327	2.00 437	3.38 299	2.61 450	8.63 332	13.06 493	7.07 348	25.89 548	8.73 430	7.60 486	12.16 510	18.56 551	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 449	0.49 253

Wz-Net-MNSev	8.12 511	3.18 517	18.07 547	2.63 458	3.36 500	17.82 549	9.40 558	12.89 467	15.44 512	13.95 530	18.21 509	14.38 504	7.75 487	12.50 512	11.45 518	0.46 522	0.03 203	0.00 1	0.01 256	0.26 411	0.58 283

Wz-Net-LNSev	7.12 493	2.75 508	18.64 548	1.70 314	4.16 526	12.79 525	6.72 532	13.74 494	13.57 497	11.14 500	17.31 499	11.90 487	8.50 499	8.96 430	9.94 498	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.18 346	0.34 205

XQC	9.46 528	4.84 543	18.88 549	4.07 532	3.09 488	15.97 540	6.65 531	16.26 528	26.63 559	12.63 514	12.35 440	15.75 514	10.62 523	16.48 545	21.19 558	0.44 518	0.96 451	0.05 489	0.32 491	1.10 527	0.99 378

psmorigin	7.74 505	2.19 474	18.99 550	2.51 447	0.89 286	7.08 449	2.74 455	11.25 414	7.90 388	20.49 556	22.36 531	20.16 547	11.95 533	13.84 527	10.61 508	0.04 377	0.18 301	0.06 493	0.24 438	0.27 423	1.07 392

ADCRef	7.76 506	2.31 489	19.09 551	2.82 472	3.29 495	11.88 516	3.06 467	11.52 424	10.89 461	13.69 526	25.85 547	8.20 412	8.89 508	8.95 429	22.66 563	0.16 462	0.08 254	0.16 522	0.34 498	0.47 485	0.91 366

IMH-64-1	28.06 592	29.98 591	19.46 552	32.15 592	20.98 592	27.68 572	16.66 583	47.31 597	44.85 593	34.14 583	50.94 598	41.49 588	31.67 585	37.53 590	23.88 570	14.17 592	2.96 581	34.45 597	11.15 594	26.12 593	13.75 594

IMH-64	28.06 592	29.98 591	19.46 552	32.15 592	20.98 592	27.68 572	16.66 583	47.31 597	44.85 593	34.14 583	50.94 598	41.49 588	31.67 585	37.53 590	23.88 570	14.17 592	2.96 581	34.45 597	11.15 594	26.12 593	13.75 594

MFMNet_re	14.09 562	9.67 568	20.31 554	10.40 571	7.62 563	21.38 560	17.49 592	21.36 571	31.95 567	23.70 565	29.22 555	18.87 540	27.41 581	14.27 530	11.16 515	2.85 562	1.51 556	0.41 547	0.28 473	4.88 563	7.10 574

DPSNet	10.88 544	2.57 501	20.40 555	2.24 404	1.90 428	24.92 566	17.00 590	21.35 570	28.61 564	12.87 517	13.74 459	17.01 528	20.14 562	15.36 537	14.01 540	0.81 535	0.98 466	0.20 531	0.65 535	1.30 534	1.54 442

IMH	30.65 596	30.30 593	21.09 556	34.89 596	21.75 597	33.16 584	16.91 588	49.53 604	52.50 597	38.41 588	55.10 604	45.13 590	40.36 597	41.57 598	25.66 576	14.74 595	3.36 586	35.43 599	11.69 596	27.31 598	14.16 597

ADCL	10.77 541	3.23 518	21.50 557	2.26 409	1.96 436	23.65 563	9.07 554	14.69 512	24.88 556	15.21 536	27.20 550	12.68 493	14.02 545	16.94 549	24.43 574	0.26 497	0.18 301	0.74 551	0.67 537	0.80 519	1.02 386

RainbowNet	18.69 579	27.15 589	22.03 558	18.76 584	15.00 584	27.97 575	10.17 561	27.99 581	34.19 572	15.53 539	27.53 551	25.33 561	13.80 543	19.86 562	10.59 507	14.50 594	3.57 588	23.85 589	5.03 585	18.49 586	12.41 592

z-mn7	11.06 547	5.25 545	22.57 559	2.37 431	1.74 411	19.71 555	5.54 517	14.08 501	35.39 580	10.07 470	36.03 577	15.76 515	10.23 519	22.26 570	18.95 553	0.04 377	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.45 480	0.68 326

SGM+DAISY	17.25 572	9.46 567	22.74 560	10.11 569	11.40 577	28.98 577	13.74 576	21.15 568	16.85 522	31.39 577	34.79 573	34.05 580	24.24 576	26.23 579	19.31 554	8.79 578	7.56 601	4.88 574	3.93 580	6.07 569	9.33 580

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WAO-8	38.93 603	36.84 598	23.97 563	43.96 600	24.48 600	45.73 597	22.62 598	53.10 608	75.66 613	53.86 605	66.14 613	62.39 605	55.11 609	43.01 600	40.67 602	22.98 600	7.22 599	37.53 602	19.49 602	27.04 597	16.83 600

Venus	38.93 603	36.84 598	23.97 563	43.96 600	24.48 600	45.73 597	22.62 598	53.10 608	75.66 613	53.86 605	66.17 614	62.39 605	55.11 609	43.01 600	40.67 602	22.98 600	7.22 599	37.53 602	19.49 602	27.02 596	16.83 600

MSC_U_SF_DS_RVC	17.08 570	7.98 561	24.37 565	6.82 563	2.93 482	39.68 592	16.11 582	25.46 579	34.93 576	34.13 582	34.20 572	29.20 571	24.94 577	23.01 572	19.39 556	2.79 561	2.87 579	1.18 558	1.53 565	6.78 572	3.31 552

SuperB	8.29 515	3.96 533	24.92 566	2.96 481	1.33 376	9.83 488	4.15 490	10.92 407	29.79 565	11.86 510	12.51 442	6.07 367	6.97 469	11.13 490	14.73 543	0.15 456	0.11 273	0.35 542	0.26 459	12.64 580	1.11 399

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w-ln-seven-2	7.81 507	3.17 516	25.87 570	2.09 377	1.12 332	8.35 468	3.84 483	12.83 463	16.45 519	13.88 528	21.42 524	11.83 484	11.07 525	11.91 504	10.62 510	0.03 344	0.19 304	0.00 1	0.02 278	0.37 461	1.13 404

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ACVNet_2	27.45 590	30.56 594	27.90 573	20.72 585	15.55 587	37.22 588	14.00 577	49.32 603	65.88 611	43.17 594	56.99 605	51.90 593	26.98 579	21.46 569	15.38 546	10.77 584	2.85 577	23.12 588	3.62 578	20.08 589	11.47 590

Dean	35.52 599	40.12 601	27.99 574	30.63 591	17.33 589	45.80 599	11.68 570	57.61 612	76.54 615	63.70 611	60.65 608	66.93 610	49.40 605	38.12 592	40.28 601	12.18 589	3.73 590	28.86 593	5.94 589	20.69 590	12.16 591

MFN_U_SF_RVC	13.54 558	4.69 542	28.43 575	4.24 538	2.50 466	24.26 564	5.99 519	28.23 582	20.18 540	24.06 567	29.38 556	30.35 573	16.92 553	20.98 567	21.39 559	1.35 546	1.13 512	1.02 554	1.41 562	1.88 547	2.50 544

aanetorigin	9.02 523	3.75 530	28.68 576	2.16 384	3.86 516	5.84 420	5.40 515	5.93 219	10.39 448	28.12 573	31.02 564	15.98 517	13.74 542	9.38 445	12.55 528	0.25 494	0.22 314	0.22 534	0.24 438	1.24 531	1.47 436

iinet-f	6.21 470	2.11 470	28.74 577	2.13 382	1.38 381	11.62 513	1.49 419	7.64 311	7.19 362	7.77 383	14.38 465	10.49 455	7.79 488	7.76 352	12.90 532	0.03 344	0.03 203	0.05 489	0.00 1	0.67 505	0.12 73

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w-ln-seven	10.89 545	4.13 535	29.29 579	2.40 437	2.62 470	15.68 538	5.09 511	18.55 544	34.46 575	21.14 558	26.71 549	15.16 512	9.01 512	12.97 520	19.34 555	0.05 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.54 496	0.71 334

ADCS	13.76 560	6.46 553	30.74 580	3.62 519	2.93 482	14.28 534	11.22 567	20.02 560	34.42 574	23.20 561	25.42 546	19.51 544	19.62 559	24.54 577	33.88 593	0.27 500	0.23 318	0.37 545	0.19 398	1.47 538	2.84 547

TorneroNet-64	33.32 598	33.28 595	33.07 581	35.14 597	21.25 596	48.02 601	21.13 594	43.47 595	58.77 603	33.36 581	46.64 593	62.00 604	38.19 593	44.82 602	35.07 594	15.02 596	3.59 589	35.81 600	12.20 597	29.45 601	16.17 599

ADCPNet	10.18 535	3.40 522	33.24 582	2.38 432	1.74 411	17.75 548	7.65 545	13.20 481	13.03 492	14.09 531	21.72 527	19.36 543	11.40 530	15.43 539	23.00 565	0.28 501	1.15 524	0.39 546	1.48 563	0.68 507	2.21 531

zh-mn7	11.74 551	7.51 559	34.00 583	1.96 361	1.02 312	13.44 530	2.89 458	13.67 491	34.35 573	22.18 559	39.79 582	12.33 490	10.28 520	20.97 566	18.78 552	0.30 503	0.01 134	0.00 1	0.01 256	0.45 480	0.91 366

DispFullNet	18.06 576	27.03 588	34.90 584	22.68 588	20.79 591	15.03 535	3.18 472	16.95 535	26.06 558	20.48 555	16.91 491	20.55 552	18.37 555	23.48 574	12.16 524	5.31 569	2.91 580	31.24 595	8.09 591	22.63 591	12.44 593

zh-sn7	11.83 553	8.57 563	35.78 585	2.64 459	2.36 458	11.60 512	8.25 549	14.25 505	19.40 534	17.10 546	32.57 566	14.39 505	18.76 556	24.15 576	24.76 575	0.04 377	0.14 290	0.00 1	0.01 256	0.62 500	1.33 426

LVE	35.84 601	41.54 602	36.25 586	33.36 595	18.92 590	53.05 607	27.99 601	53.17 610	64.93 610	47.63 599	61.58 609	54.25 598	38.72 594	38.72 593	35.50 597	16.36 598	6.23 598	31.51 596	14.04 599	25.01 592	18.07 603

LSM	14.85 564	7.41 558	36.29 587	7.76 566	43.77 607	11.24 510	12.14 572	16.73 532	23.72 552	23.73 566	32.92 568	18.89 541	13.31 539	16.60 546	12.37 525	0.26 497	0.86 428	0.11 507	0.43 518	1.24 531	17.26 602

TorneroNet	36.02 602	35.25 596	36.33 588	38.44 599	22.19 598	50.72 605	24.42 600	48.39 600	54.53 600	38.03 587	53.44 602	62.83 607	44.79 601	47.68 605	42.11 604	15.69 597	3.97 591	37.25 601	15.05 600	30.83 603	18.40 604

Wz-Net-TNSev	12.01 555	11.86 575	38.26 589	2.81 470	1.82 419	18.12 550	11.31 569	16.67 530	21.73 547	15.06 535	17.17 495	19.72 546	20.69 564	20.68 563	21.41 560	0.04 377	0.06 235	0.00 1	0.16 375	0.74 513	1.93 507

xyz-stereo	7.36 497	0.68 212	38.77 590	0.30 89	0.07 16	31.97 581	0.19 159	5.13 154	2.13 81	10.90 492	24.34 539	6.05 366	8.02 493	12.01 506	6.06 435	0.01 179	0.02 175	0.35 542	0.00 1	0.09 214	0.16 106

ktn	49.32 608	58.11 609	40.16 591	59.92 609	43.22 606	49.79 604	42.99 607	48.56 601	60.67 605	51.59 602	54.51 603	55.34 599	52.65 606	47.92 606	37.91 599	57.88 612	24.79 608	63.00 613	43.57 609	52.51 608	41.31 609

KSHMR	56.07 610	64.25 614	40.47 592	74.89 612	49.63 609	49.42 603	45.46 609	57.71 613	63.52 607	61.65 610	61.67 610	71.88 613	47.67 604	51.47 609	44.57 606	54.67 611	62.25 613	66.31 614	54.18 613	53.03 610	46.75 611

WZ-Net	13.61 559	5.57 547	42.84 593	3.89 529	3.19 491	19.90 556	15.44 580	15.67 522	32.04 568	16.13 541	28.69 554	22.17 557	15.84 550	21.40 568	26.87 578	0.75 534	0.01 134	0.01 418	0.03 293	0.51 493	1.20 410

BEATNet-Init1	24.70 585	11.33 574	44.28 594	5.48 554	3.94 520	47.60 600	22.33 596	34.94 588	40.01 588	48.11 600	49.98 597	59.86 601	43.17 599	39.48 596	31.77 589	1.37 547	1.76 562	1.17 557	1.17 556	2.44 553	3.85 561

DPSimNet_ROB	54.45 609	65.73 615	47.00 595	54.49 606	46.37 608	55.34 608	56.47 611	56.18 611	59.04 604	64.57 613	51.76 600	64.01 608	54.49 608	47.54 604	67.21 614	63.21 614	27.86 611	58.04 611	51.28 612	46.61 606	51.87 613

RSGM-EC	84.07 618	60.08 610	47.30 596	78.04 616	83.24 618	89.06 614	90.58 617	91.67 621	94.51 621	90.71 621	97.35 623	83.66 617	79.39 617	76.44 615	73.59 615	92.77 622	97.43 622	88.12 622	92.47 622	88.22 622	86.76 623

acva	84.07 618	60.08 610	47.30 596	78.04 616	83.24 618	89.06 614	90.58 617	91.67 621	94.51 621	90.71 621	97.35 623	83.66 617	79.39 617	76.44 615	73.59 615	92.77 622	97.43 622	88.12 622	92.47 622	88.22 622	86.76 623

PWCK	31.62 597	45.59 603	49.67 598	30.49 590	7.80 565	42.91 595	29.73 602	45.45 596	44.44 592	47.41 598	36.92 578	47.86 591	26.79 578	41.90 599	33.36 592	22.77 599	4.56 594	29.89 594	5.13 587	29.43 600	10.36 587

notaker	48.05 607	55.94 608	50.90 599	56.89 608	40.29 604	38.96 591	33.86 604	47.82 599	55.70 601	57.55 607	57.48 606	60.22 602	59.71 613	54.64 611	43.27 605	41.13 608	19.86 607	57.61 610	37.79 607	50.95 607	40.33 608

FADE	26.04 588	18.79 581	52.46 600	10.51 572	10.00 575	22.56 561	9.20 555	36.24 590	53.07 599	20.35 554	19.04 512	26.62 565	34.46 589	40.25 597	35.42 596	31.16 604	14.37 605	38.03 604	37.28 606	5.44 567	5.60 568

JetBlue	29.99 594	17.24 579	55.64 601	16.24 581	21.08 594	62.07 612	33.14 603	40.60 593	35.73 581	34.59 585	40.67 584	57.18 600	43.54 600	51.46 608	52.18 610	2.72 560	4.58 595	2.86 566	3.53 577	10.57 576	14.11 596

EDNetEfficient	14.14 563	6.71 554	56.12 602	2.99 483	3.58 506	5.38 405	8.49 551	9.35 362	33.24 569	40.73 591	30.21 560	18.04 535	22.92 572	12.13 508	26.26 577	0.16 462	0.24 321	0.07 498	1.15 555	2.58 555	2.39 539

HanzoNet	57.16 611	60.12 612	60.00 603	55.77 607	42.11 605	51.98 606	41.93 606	52.07 605	61.47 606	65.98 614	65.90 612	72.11 614	70.14 614	71.11 614	61.13 612	64.31 615	34.72 612	62.27 612	50.86 611	52.83 609	46.33 610

AnyNet_C01	16.99 569	12.34 577	60.47 604	4.88 551	3.11 490	31.77 579	16.79 587	18.60 546	17.96 529	18.62 548	38.50 580	24.03 558	19.00 557	30.59 584	35.18 595	0.29 502	0.56 364	0.45 549	0.48 522	2.70 556	3.40 553

USTest	87.45 623	75.67 617	64.78 605	81.43 619	83.22 617	99.90 628	99.97 628	99.47 627	99.59 626	98.27 624	99.02 627	90.91 620	98.36 625	83.71 619	98.28 626	79.81 619	95.66 621	69.62 615	73.61 618	75.15 617	82.65 621

UNDER WATER-64	46.01 606	48.25 604	68.05 606	44.59 602	28.11 602	57.02 610	43.78 608	40.20 592	48.80 595	52.08 604	42.95 588	67.22 611	57.71 611	48.98 607	49.57 607	40.01 607	17.98 606	52.15 608	39.41 608	38.99 604	34.41 607

UNDER WATER	45.99 605	49.80 605	68.56 607	49.99 604	32.13 603	55.35 609	39.50 605	41.12 594	52.90 598	50.69 601	45.18 590	67.79 612	58.75 612	51.93 610	50.97 608	30.59 603	14.03 604	51.66 607	37.15 605	40.27 605	31.35 606

LRCNet_RVC	66.47 613	66.44 616	69.02 608	71.60 611	54.27 610	32.21 582	2.93 462	63.19 615	21.83 548	82.02 617	90.16 618	83.59 616	72.13 615	69.45 613	53.25 611	95.47 624	64.21 615	95.15 624	95.27 624	72.59 613	74.60 616

ASD4	76.04 615	81.96 619	69.18 609	68.53 610	80.95 615	96.29 619	99.16 625	77.84 616	93.51 620	77.76 616	85.79 616	78.58 615	76.90 616	78.02 618	82.88 618	58.77 613	62.96 614	55.01 609	62.53 614	68.78 612	65.30 615

MADNet++	82.81 616	81.73 618	74.64 610	87.71 620	82.67 616	93.35 617	70.27 613	86.39 620	82.88 616	93.51 623	86.62 617	86.40 619	81.37 619	88.21 620	88.63 619	86.59 620	84.23 620	72.14 617	68.69 616	78.88 620	81.36 620

TCMNet-wrong-test	67.37 614	85.99 620	81.87 611	95.65 621	94.75 621	89.54 616	85.95 616	52.26 606	35.23 579	51.69 603	62.14 611	60.40 603	40.29 596	77.33 617	64.52 613	48.91 610	9.04 603	69.84 616	68.02 615	91.10 624	82.88 622

JetRed	61.44 612	61.87 613	83.02 612	46.49 603	56.73 611	83.63 613	65.09 612	59.75 614	64.22 608	69.50 615	69.26 615	66.24 609	47.62 603	61.80 612	74.60 617	45.99 609	66.40 616	46.67 606	45.27 610	63.49 611	51.22 612

RTS	19.64 581	10.42 572	87.01 613	5.88 556	6.82 558	41.73 593	16.69 585	16.80 533	41.90 590	23.44 562	32.96 569	13.79 497	21.49 566	38.85 594	30.84 587	0.46 522	0.70 396	0.00 1	0.09 341	1.13 528	1.70 470

RTSA	19.64 581	10.42 572	87.01 613	5.88 556	6.82 558	41.73 593	16.69 585	16.80 533	41.90 590	23.44 562	32.96 569	13.79 497	21.49 566	38.85 594	30.84 587	0.46 522	0.70 396	0.00 1	0.09 341	1.13 528	1.70 470

coex-ft	20.15 583	20.03 582	87.93 615	1.81 333	1.77 413	18.77 552	13.73 575	13.28 483	41.87 589	60.24 608	39.04 581	28.27 569	30.39 583	12.57 516	28.66 585	0.20 477	0.23 318	0.04 482	0.30 484	1.52 539	2.34 538

DLNR_Zeroshot_test	24.96 586	51.28 606	90.69 616	97.84 624	97.22 624	1.40 78	0.12 112	23.19 575	3.55 157	1.21 148	2.95 169	0.72 152	0.31 70	7.09 300	2.61 333	38.70 606	1.32 540	0.00 1	0.29 479	77.04 618	1.68 464

DLNR-FE	24.96 586	51.28 606	90.78 617	97.84 624	97.06 622	1.40 78	0.12 112	23.22 576	3.55 157	1.21 148	2.93 167	0.72 152	0.32 77	7.09 300	2.60 332	38.66 605	1.33 546	0.00 1	0.29 479	77.21 619	1.68 464

MADNet+	27.96 591	35.32 597	91.41 618	21.04 586	8.86 570	49.25 602	47.41 610	36.98 591	37.84 584	21.00 557	30.83 562	25.41 562	34.95 591	46.51 603	51.54 609	3.04 563	3.33 585	1.48 560	1.05 553	5.85 568	6.05 571

HaxPig	98.85 626	99.94 627	95.36 619	99.99 629	99.98 627	94.12 618	94.52 619	99.12 626	99.96 628	99.96 630	99.99 629	99.98 631	99.89 628	98.16 625	96.14 624	99.98 629	99.99 629	100.00 628	99.99 629	99.99 630	99.95 630

PML	97.69 624	100.00 630	96.50 620	97.85 626	97.35 625	99.77 627	99.36 626	96.92 623	96.34 623	100.00 631	96.52 622	97.41 625	99.61 626	100.00 632	95.46 623	99.99 630	97.44 624	100.00 628	96.08 625	99.13 626	88.02 625

xxxxx1	85.58 620	90.37 621	96.61 621	76.69 613	80.77 612	97.50 622	96.92 622	85.57 617	88.66 617	88.63 618	91.64 619	94.27 621	93.09 620	90.03 621	91.91 620	70.77 616	70.62 617	73.61 618	81.26 619	72.90 614	79.86 617

tt_ll	85.58 620	90.37 621	96.61 621	76.69 613	80.77 612	97.50 622	96.92 622	85.57 617	88.66 617	88.63 618	91.64 619	94.27 621	93.09 620	90.03 621	91.91 620	70.77 616	70.62 617	73.61 618	81.26 619	72.90 614	79.86 617

ff	85.58 620	90.37 621	96.61 621	76.69 613	80.77 612	97.50 622	96.92 622	85.57 617	88.66 617	88.63 618	91.64 619	94.27 621	93.09 620	90.03 621	91.91 620	70.77 616	70.62 617	73.61 618	81.26 619	72.90 614	79.86 617

AVERAGE_ROB	99.63 630	99.96 628	98.88 624	100.00 632	100.00 629	98.16 625	95.64 620	100.00 632	100.00 630	100.00 631	100.00 630	100.00 633	100.00 631	100.00 632	99.99 630	100.00 632	100.00 630	100.00 628	100.00 631	100.00 631	100.00 634

MEDIAN_ROB	98.44 625	99.70 625	99.34 625	97.13 622	97.06 622	96.94 620	95.91 621	97.71 625	97.33 624	98.78 627	98.91 626	99.19 626	98.13 624	96.94 624	96.99 625	99.97 628	99.18 625	100.00 628	99.99 629	99.70 627	99.83 627

EDNetEfficientorigin	18.25 577	14.44 578	99.41 626	1.72 320	1.00 308	12.07 519	6.97 538	13.67 491	35.06 577	38.59 590	37.10 579	27.03 566	27.46 582	15.38 538	26.92 579	0.05 395	0.08 254	0.15 519	0.62 533	3.33 560	3.92 563

Anonymous_1	99.01 627	99.91 626	99.85 627	97.31 623	99.09 626	100.00 629	100.00 630	99.59 629	99.96 628	99.29 629	99.86 628	99.55 628	99.99 630	99.30 626	99.76 627	95.67 625	99.58 626	97.24 625	98.56 626	97.36 625	98.34 626

tt	83.10 617	0.43 75	99.97 628	79.27 618	93.14 620	100.00 629	100.00 630	100.00 632	99.89 627	60.55 609	48.44 596	99.98 631	99.96 629	99.98 631	100.00 633	91.80 621	99.82 627	73.67 621	73.25 617	86.43 621	55.39 614

test_example2	99.38 629	99.98 629	99.99 629	100.00 632	99.98 627	99.73 626	99.99 629	96.99 624	100.00 630	100.00 631	100.00 630	96.49 624	96.74 623	99.97 628	99.96 628	100.00 632	99.97 628	98.68 626	99.11 627	100.00 631	100.00 634

DPSMNet_ROB	99.90 631	100.00 630	99.99 629	99.99 629	100.00 629	100.00 629	100.00 630	99.98 630	100.00 630	98.37 625	100.00 630	99.81 629	100.00 631	99.97 628	99.99 630	100.00 632	100.00 630	100.00 628	100.00 631	100.00 631	99.99 631

DGTPSM_ROB	99.90 631	100.00 630	99.99 629	99.99 629	100.00 629	100.00 629	100.00 630	99.98 630	100.00 630	98.37 625	100.00 630	99.81 629	100.00 631	99.97 628	99.99 630	99.99 630	100.00 630	100.00 628	100.00 631	100.00 631	99.99 631

RAFT-FEzeroshot	100.00 635	100.00 630	100.00 632	100.00 632	100.00 629	100.00 629	100.00 630	100.00 632	100.00 630	100.00 631	100.00 630	100.00 633	100.00 631	100.00 632	100.00 633	100.00 632	100.00 630	100.00 628	100.00 631	100.00 631	100.00 634

RAFT-FE	100.00 635	100.00 630	100.00 632	100.00 632	100.00 629	100.00 629	100.00 630	100.00 632	100.00 630	100.00 631	100.00 630	100.00 633	100.00 631	100.00 632	100.00 633	100.00 632	100.00 630	100.00 628	100.00 631	100.00 631	100.00 634

FlowAnything	100.00 635	100.00 630	100.00 632	100.00 632	100.00 629	100.00 629	100.00 630	100.00 632	100.00 630	100.00 631	100.00 630	100.00 633	100.00 631	100.00 632	100.00 633	100.00 632	100.00 630	100.00 628	100.00 631	100.00 631	100.00 634

ccccc	99.31 628	96.47 624	100.00 632	100.00 632	100.00 629	97.29 621	99.42 627	99.52 628	97.83 625	99.28 628	97.64 625	99.32 627	99.84 627	99.92 627	99.98 629	100.00 632	100.00 630	99.95 627	99.77 628	100.00 631	100.00 634

Selective-RAFT-Error	100.00 635	100.00 630	100.00 632	100.00 632	100.00 629	100.00 629	100.00 630	100.00 632	100.00 630	100.00 631	100.00 630	100.00 633	100.00 631	100.00 632	100.00 633	100.00 632	100.00 630	100.00 628	100.00 631	100.00 631	100.00 634

CasAABBNet	100.00 635	100.00 630	100.00 632	100.00 632	100.00 629	100.00 629	100.00 630	100.00 632	100.00 630	100.00 631	100.00 630	100.00 633	100.00 631	100.00 632	100.00 633	100.00 632	100.00 630	100.00 628	100.00 631	100.00 631	100.00 634

LSM0	100.00 635	100.00 630	100.00 632	100.00 632	100.00 629	100.00 629	100.00 630	100.00 632	100.00 630	100.00 631	100.00 630	100.00 633	100.00 631	100.00 632	100.00 633	100.00 632	100.00 630	100.00 628	100.00 631	100.00 631	99.99 631

DPSM_ROB	99.94 633	100.00 630	100.00 632	99.74 627	100.00 629	100.00 629	100.00 630	100.00 632	100.00 630	100.00 631	100.00 630	100.00 633	100.00 631	100.00 632	100.00 633	99.08 626	100.00 630	100.00 628	100.00 631	99.98 628	99.94 628

DPSM	99.94 633	100.00 630	100.00 632	99.74 627	100.00 629	100.00 629	100.00 630	100.00 632	100.00 630	100.00 631	100.00 630	100.00 633	100.00 631	100.00 632	100.00 633	99.08 626	100.00 630	100.00 628	100.00 631	99.98 628	99.94 628

GS-Stereo							0.70 310	5.97 222	2.69 98	0.60 84	0.80 67	0.43 126	0.48 126	1.20 34	0.90 130	0.03 344	0.95 446	0.00 1	0.51 527	0.18 346	2.12 521

Low-res two-view benchmark