Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

Pro-Stereo	0.18 1	0.13 1	0.22 1	0.33 53	0.23 150	0.16 3	0.19 19	0.21 1	0.23 16	0.24 32	0.18 10	0.17 4	0.11 1	0.36 51	0.21 18	0.11 26	0.09 18	0.15 141	0.14 191	0.10 3	0.10 3

LG-Stereo_L1	0.18 1	0.14 4	0.29 35	0.31 15	0.21 97	0.19 9	0.19 19	0.30 8	0.20 8	0.16 1	0.15 2	0.19 19	0.17 14	0.35 44	0.20 8	0.13 62	0.10 51	0.12 30	0.09 6	0.11 19	0.10 3

MLG-Stereo_test2	0.18 1	0.14 4	0.26 11	0.31 15	0.17 15	0.24 37	0.17 3	0.27 5	0.15 2	0.18 3	0.19 11	0.22 37	0.14 2	0.32 16	0.19 1	0.13 62	0.09 18	0.12 30	0.09 6	0.11 19	0.10 3

MLG-Stereo_test1	0.18 1	0.14 4	0.28 26	0.34 60	0.17 15	0.24 37	0.17 3	0.27 5	0.13 1	0.18 3	0.14 1	0.23 43	0.15 5	0.32 16	0.20 8	0.12 36	0.09 18	0.13 63	0.09 6	0.10 3	0.10 3

MLG-Stereo	0.18 1	0.14 4	0.28 26	0.34 60	0.16 5	0.26 60	0.17 3	0.31 11	0.15 2	0.19 6	0.15 2	0.23 43	0.15 5	0.32 16	0.20 8	0.11 26	0.09 18	0.13 63	0.09 6	0.10 3	0.10 3

FoundationStereo	0.18 1	0.15 24	0.26 11	0.31 15	0.17 15	0.23 30	0.20 30	0.24 4	0.16 4	0.19 6	0.16 6	0.21 31	0.19 28	0.27 3	0.22 28	0.14 94	0.10 51	0.12 30	0.09 6	0.10 3	0.10 3

S2M2_XL	0.19 7	0.18 86	0.28 26	0.27 2	0.20 76	0.15 2	0.16 2	0.23 2	0.16 4	0.21 13	0.26 44	0.17 4	0.17 14	0.24 1	0.21 18	0.17 261	0.16 366	0.15 141	0.14 191	0.15 180	0.12 75
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_L2	0.19 7	0.14 4	0.30 43	0.31 15	0.20 76	0.20 12	0.18 13	0.33 14	0.22 13	0.19 6	0.15 2	0.20 25	0.18 21	0.34 39	0.20 8	0.13 62	0.09 18	0.13 63	0.09 6	0.11 19	0.09 1

MatchStereo	0.20 9	0.14 4	0.25 3	0.28 3	0.15 2	0.17 5	0.20 30	0.35 29	0.29 40	0.21 13	0.36 106	0.18 11	0.17 14	0.33 26	0.25 77	0.14 94	0.10 51	0.12 30	0.09 6	0.11 19	0.11 37

BridgeDepth_RVC	0.20 9	0.14 4	0.26 11	0.26 1	0.15 2	0.34 168	0.17 3	0.41 61	0.22 13	0.21 13	0.21 17	0.20 25	0.25 86	0.33 26	0.25 77	0.13 62	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.12 48	0.10 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.20 9	0.14 4	0.25 3	0.30 9	0.20 76	0.28 88	0.19 19	0.33 14	0.26 31	0.21 13	0.20 14	0.28 74	0.21 51	0.31 14	0.22 28	0.12 36	0.10 51	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.10 3

HiDET	0.20 9	0.14 4	0.27 18	0.30 9	0.19 50	0.24 37	0.19 19	0.39 42	0.27 36	0.21 13	0.23 26	0.27 68	0.17 14	0.32 16	0.24 64	0.12 36	0.10 51	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.11 37

CSFM-Stereo	0.20 9	0.14 4	0.24 2	0.31 15	0.17 15	0.29 100	0.20 30	0.40 55	0.24 20	0.23 26	0.21 17	0.26 62	0.21 51	0.32 16	0.21 18	0.13 62	0.12 199	0.12 30	0.09 6	0.10 3	0.10 3

MonStereo	0.20 9	0.14 4	0.27 18	0.31 15	0.16 5	0.22 19	0.21 54	0.39 42	0.34 76	0.20 9	0.25 35	0.18 11	0.15 5	0.40 78	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.11 19	0.10 3

Wavelet-MonSter	0.20 9	0.14 4	0.29 35	0.34 60	0.19 50	0.18 6	0.21 54	0.34 25	0.24 20	0.25 37	0.34 97	0.22 37	0.27 116	0.28 5	0.22 28	0.09 1	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.10 3

Monster-pub-eth3d	0.20 9	0.14 4	0.27 18	0.31 15	0.16 5	0.22 19	0.21 54	0.39 42	0.34 76	0.20 9	0.25 35	0.17 4	0.15 5	0.40 78	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.11 19	0.10 3

Monster-pub-mixall	0.20 9	0.14 4	0.27 18	0.31 15	0.17 15	0.20 12	0.17 3	0.43 70	0.24 20	0.23 26	0.21 17	0.17 4	0.16 12	0.46 122	0.19 1	0.13 62	0.10 51	0.11 1	0.08 1	0.10 3	0.12 75

MLG-Stereo_test3	0.20 9	0.14 4	0.28 26	0.33 53	0.17 15	0.38 202	0.18 13	0.32 12	0.22 13	0.25 37	0.16 6	0.25 59	0.17 14	0.32 16	0.21 18	0.13 62	0.10 51	0.12 30	0.09 6	0.11 19	0.11 37

LGtest1	0.20 9	0.15 24	0.30 43	0.35 81	0.17 15	0.26 60	0.17 3	0.33 14	0.21 11	0.21 13	0.16 6	0.23 43	0.21 51	0.33 26	0.20 8	0.15 165	0.10 51	0.13 63	0.10 56	0.12 48	0.11 37

MonSter	0.20 9	0.14 4	0.27 18	0.31 15	0.16 5	0.22 19	0.21 54	0.39 42	0.34 76	0.20 9	0.25 35	0.18 11	0.15 5	0.39 69	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.11 19	0.10 3

dual_stereo	0.20 9	0.15 24	0.27 18	0.32 36	0.17 15	0.16 3	0.20 30	0.30 8	0.21 11	0.24 32	0.20 14	0.25 59	0.14 2	0.55 185	0.25 77	0.14 94	0.10 51	0.12 30	0.09 6	0.10 3	0.10 3

BridgeDepth	0.21 22	0.15 24	0.27 18	0.35 81	0.14 1	0.38 202	0.26 115	0.30 8	0.23 16	0.18 3	0.19 11	0.28 74	0.30 172	0.32 16	0.22 28	0.11 26	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.11 19	0.11 37
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.21 22	0.16 41	0.29 35	0.34 60	0.19 50	0.23 30	0.18 13	0.43 70	0.35 84	0.23 26	0.22 23	0.19 19	0.18 21	0.29 7	0.23 46	0.14 94	0.10 51	0.12 30	0.09 6	0.10 3	0.11 37

4.5_new	0.21 22	0.20 162	0.31 51	0.31 15	0.18 29	0.24 37	0.26 115	0.34 25	0.29 40	0.33 92	0.29 63	0.19 19	0.19 28	0.30 9	0.21 18	0.10 8	0.08 1	0.12 30	0.11 94	0.14 132	0.10 3

4.5w-stereo	0.21 22	0.20 162	0.31 51	0.31 15	0.18 29	0.24 37	0.26 115	0.34 25	0.29 40	0.33 92	0.29 63	0.19 19	0.19 28	0.30 9	0.21 18	0.10 8	0.08 1	0.12 30	0.11 94	0.14 132	0.10 3

IGEV	0.21 22	0.13 1	0.25 3	0.31 15	0.20 76	0.22 19	0.19 19	0.42 66	0.30 50	0.22 23	0.34 97	0.20 25	0.15 5	0.32 16	0.19 1	0.12 36	0.10 51	0.12 30	0.10 56	0.10 3	0.10 3

LCMNet	0.22 27	0.14 4	0.26 11	0.30 9	0.20 76	0.26 60	0.19 19	0.40 55	0.45 161	0.21 13	0.21 17	0.27 68	0.18 21	0.38 63	0.24 64	0.12 36	0.12 199	0.11 1	0.09 6	0.09 1	0.11 37

asda	0.22 27	0.19 122	0.31 51	0.32 36	0.18 29	0.24 37	0.23 83	0.38 40	0.29 40	0.28 65	0.24 32	0.18 11	0.23 71	0.41 84	0.22 28	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 19	0.10 3

asd	0.22 27	0.18 86	0.31 51	0.32 36	0.18 29	0.26 60	0.22 67	0.37 37	0.25 26	0.32 88	0.23 26	0.19 19	0.23 71	0.46 122	0.21 18	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.12 48	0.10 3

4.25_new	0.22 27	0.22 231	0.34 80	0.32 36	0.19 50	0.31 127	0.28 145	0.33 14	0.25 26	0.30 75	0.28 55	0.21 31	0.26 105	0.35 44	0.25 77	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 19	0.10 3

4.5w_new	0.22 27	0.22 231	0.34 80	0.32 36	0.19 50	0.31 127	0.28 145	0.33 14	0.25 26	0.30 75	0.28 55	0.21 31	0.26 105	0.35 44	0.25 77	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 19	0.10 3

4.25w-stereo	0.22 27	0.22 231	0.34 80	0.32 36	0.19 50	0.31 127	0.28 145	0.33 14	0.25 26	0.30 75	0.28 55	0.21 31	0.26 105	0.35 44	0.25 77	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 19	0.10 3

4w-stereo	0.22 27	0.19 122	0.33 68	0.31 15	0.18 29	0.29 100	0.20 30	0.33 14	0.23 16	0.33 92	0.24 32	0.21 31	0.28 132	0.42 93	0.23 46	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.11 19	0.10 3

2.5w	0.22 27	0.18 86	0.34 80	0.32 36	0.18 29	0.31 127	0.27 129	0.33 14	0.24 20	0.29 67	0.35 103	0.18 11	0.19 28	0.41 84	0.21 18	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.12 48	0.10 3

2.75w_new	0.22 27	0.18 86	0.30 43	0.29 6	0.18 29	0.23 30	0.33 240	0.37 37	0.29 40	0.36 112	0.27 48	0.18 11	0.25 86	0.37 55	0.24 64	0.11 26	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.10 3

monsters	0.22 27	0.14 4	0.28 26	0.32 36	0.19 50	0.24 37	0.19 19	0.46 86	0.34 76	0.37 116	0.30 73	0.16 2	0.20 42	0.45 114	0.20 8	0.12 36	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.11 19	0.11 37

111111	0.22 27	0.15 24	0.29 35	0.37 131	0.23 150	0.21 18	0.19 19	0.46 86	0.29 40	0.20 9	0.20 14	0.29 77	0.14 2	0.44 106	0.22 28	0.14 94	0.10 51	0.12 30	0.09 6	0.12 48	0.12 75

LG-G_1	0.22 27	0.14 4	0.31 51	0.34 60	0.16 5	0.52 292	0.17 3	0.36 32	0.20 8	0.21 13	0.22 23	0.26 62	0.19 28	0.37 55	0.20 8	0.14 94	0.10 51	0.13 63	0.09 6	0.11 19	0.11 37

LG-G	0.22 27	0.14 4	0.31 51	0.34 60	0.16 5	0.52 292	0.17 3	0.36 32	0.20 8	0.21 13	0.22 23	0.26 62	0.19 28	0.37 55	0.20 8	0.14 94	0.10 51	0.13 63	0.09 6	0.11 19	0.11 37

SGD-Stereo	0.22 27	0.16 41	0.28 26	0.32 36	0.16 5	0.28 88	0.20 30	0.39 42	0.29 40	0.25 37	0.29 63	0.21 31	0.27 116	0.38 63	0.27 120	0.16 215	0.09 18	0.13 63	0.11 94	0.13 87	0.11 37

StereoAnything_RVC	0.22 27	0.85 561	0.41 169	0.28 3	0.16 5	0.23 30	0.18 13	0.23 2	0.19 7	0.16 1	0.16 6	0.15 1	0.21 51	0.32 16	0.19 1	0.16 215	0.09 18	0.12 30	0.09 6	0.16 237	0.10 3

IGEV-Stereo++	0.22 27	0.16 41	0.29 35	0.38 151	0.20 76	0.22 19	0.18 13	0.44 75	0.36 91	0.23 26	0.29 63	0.24 53	0.17 14	0.28 5	0.23 46	0.12 36	0.10 51	0.12 30	0.10 56	0.12 48	0.11 37

AdaDepth	0.23 43	0.18 86	0.36 115	0.38 151	0.19 50	0.33 157	0.22 67	0.35 29	0.24 20	0.22 23	0.21 17	0.20 25	0.19 28	0.59 219	0.21 18	0.10 8	0.11 128	0.13 63	0.10 56	0.11 19	0.13 123

qwe	0.23 43	0.18 86	0.30 43	0.31 15	0.18 29	0.29 100	0.22 67	0.39 42	0.33 70	0.37 116	0.30 73	0.20 25	0.22 63	0.45 114	0.22 28	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.12 48	0.10 3

2.25w	0.23 43	0.19 122	0.35 96	0.31 15	0.18 29	0.30 111	0.18 13	0.34 25	0.32 62	0.33 92	0.37 111	0.20 25	0.25 86	0.47 134	0.25 77	0.10 8	0.09 18	0.11 1	0.10 56	0.10 3	0.12 75

3.75w	0.23 43	0.17 59	0.33 68	0.32 36	0.19 50	0.42 241	0.24 89	0.36 32	0.26 31	0.33 92	0.28 55	0.17 4	0.25 86	0.38 63	0.21 18	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.11 19	0.10 3

3.5w_stereo	0.23 43	0.18 86	0.31 51	0.31 15	0.18 29	0.27 74	0.22 67	0.39 42	0.30 50	0.33 92	0.27 48	0.24 53	0.29 153	0.52 170	0.25 77	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 19	0.11 37

2w_stereo	0.23 43	0.19 122	0.33 68	0.33 53	0.17 15	0.28 88	0.37 308	0.40 55	0.36 91	0.33 92	0.33 88	0.17 4	0.21 51	0.30 9	0.23 46	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.12 48	0.11 37

monsterstereo	0.23 43	0.15 24	0.28 26	0.35 81	0.19 50	0.22 19	0.20 30	0.38 40	0.37 99	0.34 104	0.40 123	0.19 19	0.19 28	0.46 122	0.22 28	0.11 26	0.10 51	0.12 30	0.09 6	0.13 87	0.09 1

GREAT-IGEV	0.23 43	0.15 24	0.33 68	0.30 9	0.23 150	0.20 12	0.26 115	0.35 29	0.34 76	0.21 13	0.31 78	0.22 37	0.21 51	0.50 158	0.22 28	0.12 36	0.10 51	0.12 30	0.09 6	0.13 87	0.12 75

DEFOM-Stereo	0.23 43	0.16 41	0.29 35	0.34 60	0.20 76	0.59 344	0.20 30	0.32 12	0.31 56	0.23 26	0.19 11	0.18 11	0.18 21	0.42 93	0.22 28	0.12 36	0.10 51	0.12 30	0.09 6	0.11 19	0.12 75

WQFJA1++	0.24 52	0.16 41	0.30 43	0.31 15	0.21 97	0.34 168	0.17 3	0.39 42	0.18 6	0.26 44	0.30 73	0.29 77	0.28 132	0.41 84	0.23 46	0.16 215	0.10 51	0.13 63	0.10 56	0.31 474	0.12 75

GEAStereo	0.24 52	0.16 41	0.31 51	0.35 81	0.26 258	0.35 174	0.29 161	0.46 86	0.30 50	0.27 54	0.29 63	0.24 53	0.20 42	0.33 26	0.22 28	0.18 301	0.10 51	0.13 63	0.10 56	0.14 132	0.13 123

GSStereo	0.24 52	0.16 41	0.31 51	0.35 81	0.26 258	0.35 174	0.29 161	0.50 102	0.29 40	0.30 75	0.29 63	0.23 43	0.20 42	0.33 26	0.22 28	0.16 215	0.09 18	0.13 63	0.10 56	0.14 132	0.13 123

Zero-FE251	0.24 52	0.17 59	0.33 68	0.34 60	0.20 76	0.44 256	0.19 19	0.40 55	0.26 31	0.28 65	0.30 73	0.38 142	0.24 78	0.33 26	0.23 46	0.15 165	0.11 128	0.13 63	0.10 56	0.11 19	0.11 37

3.25w_new	0.24 52	0.17 59	0.34 80	0.31 15	0.18 29	0.43 246	0.20 30	0.39 42	0.32 62	0.39 134	0.29 63	0.23 43	0.27 116	0.43 99	0.23 46	0.10 8	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.11 37

3.25w	0.24 52	0.17 59	0.34 80	0.31 15	0.18 29	0.43 246	0.20 30	0.39 42	0.32 62	0.39 134	0.29 63	0.23 43	0.27 116	0.43 99	0.23 46	0.10 8	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.11 37

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 52	0.17 59	0.34 80	0.40 217	0.21 97	0.18 6	0.21 54	0.36 32	0.27 36	0.30 75	0.52 173	0.28 74	0.28 132	0.27 3	0.24 64	0.14 94	0.10 51	0.13 63	0.10 56	0.14 132	0.14 162

AIO_rvc	0.24 52	0.17 59	0.37 129	0.35 81	0.20 76	0.26 60	0.33 240	0.45 79	0.23 16	0.26 44	0.25 35	0.33 107	0.15 5	0.55 185	0.24 64	0.12 36	0.09 18	0.13 63	0.10 56	0.12 48	0.11 37

AIO_test	0.24 52	0.17 59	0.33 68	0.35 81	0.21 97	0.31 127	0.38 326	0.45 79	0.26 31	0.26 44	0.28 55	0.32 99	0.21 51	0.40 78	0.26 98	0.13 62	0.10 51	0.13 63	0.11 94	0.13 87	0.11 37

VIP-Stereo	0.25 61	0.18 86	0.33 68	0.32 36	0.21 97	0.63 364	0.19 19	0.33 14	0.38 105	0.24 32	0.31 78	0.27 68	0.19 28	0.49 152	0.23 46	0.13 62	0.10 51	0.13 63	0.09 6	0.12 48	0.10 3

gasm-f	0.25 61	0.17 59	0.30 43	0.35 81	0.26 258	0.25 56	0.36 293	0.46 86	0.30 50	0.27 54	0.35 103	0.24 53	0.30 172	0.37 55	0.24 64	0.18 301	0.10 51	0.13 63	0.10 56	0.15 180	0.13 123

MSCF	0.25 61	0.17 59	0.36 115	0.41 246	0.21 97	0.20 12	0.31 209	0.47 96	0.32 62	0.37 116	0.33 88	0.23 43	0.34 200	0.37 55	0.23 46	0.15 165	0.10 51	0.13 63	0.11 94	0.13 87	0.13 123

3w_stereo	0.25 61	0.20 162	0.40 160	0.33 53	0.17 15	0.32 145	0.41 378	0.42 66	0.39 112	0.33 92	0.28 55	0.16 2	0.29 153	0.35 44	0.22 28	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.12 48	0.12 75

1w_stereo	0.25 61	0.15 24	0.31 51	0.35 81	0.18 29	0.32 145	0.41 378	0.41 61	0.44 156	0.32 88	0.39 119	0.17 4	0.27 116	0.46 122	0.24 64	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 19	0.10 3

LG-Stereo	0.25 61	0.18 86	0.43 201	0.40 217	0.20 76	0.22 19	0.26 115	0.33 14	0.39 112	0.27 54	0.45 137	0.22 37	0.16 12	0.38 63	0.28 142	0.11 26	0.12 199	0.17 215	0.15 222	0.13 87	0.10 3

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 61	0.32 425	0.25 3	0.52 470	0.20 76	0.29 100	0.22 67	0.44 75	0.38 105	0.27 54	0.25 35	0.24 53	0.29 153	0.46 122	0.23 46	0.14 94	0.09 18	0.12 30	0.09 6	0.14 132	0.11 37

HUF	0.25 61	0.17 59	0.38 139	0.33 53	0.19 50	0.25 56	0.39 344	0.53 119	0.36 91	0.26 44	0.23 26	0.33 107	0.27 116	0.36 51	0.25 77	0.14 94	0.11 128	0.13 63	0.10 56	0.12 48	0.12 75

GIP-stereo	0.25 61	0.19 122	0.32 63	0.38 151	0.25 221	0.26 60	0.20 30	0.50 102	0.41 135	0.25 37	0.39 119	0.35 123	0.20 42	0.33 26	0.22 28	0.16 215	0.11 128	0.13 63	0.10 56	0.12 48	0.12 75

RAStereo	0.25 61	0.17 59	0.33 68	0.40 217	0.21 97	0.24 37	0.26 115	0.45 79	0.46 168	0.23 26	0.34 97	0.30 86	0.19 28	0.34 39	0.26 98	0.15 165	0.12 199	0.16 169	0.13 160	0.14 132	0.11 37

IGEV-Stereo+	0.25 61	0.15 24	0.28 26	0.32 36	0.19 50	0.13 1	0.17 3	0.29 7	0.30 50	0.22 23	0.15 2	0.22 37	0.22 63	0.42 93	0.22 28	0.14 94	0.10 51	0.12 30	0.09 6	0.15 180	1.09 587

IGEV++	0.25 61	0.17 59	0.35 96	0.40 217	0.23 150	0.24 37	0.23 83	0.56 138	0.24 20	0.29 67	0.36 106	0.30 86	0.22 63	0.33 26	0.29 160	0.14 94	0.10 51	0.14 97	0.10 56	0.13 87	0.14 162

Selective-IGEV	0.25 61	0.18 86	0.37 129	0.37 131	0.20 76	0.27 74	0.25 101	0.59 154	0.25 26	0.27 54	0.26 44	0.34 114	0.18 21	0.62 260	0.23 46	0.12 36	0.10 51	0.14 97	0.11 94	0.13 87	0.11 37

DDF-Stereo	0.26 74	0.16 41	0.33 68	0.37 131	0.30 376	0.19 9	0.20 30	0.33 14	0.31 56	0.27 54	0.26 44	0.29 77	0.28 132	0.39 69	0.25 77	0.17 261	0.10 51	0.14 97	0.10 56	0.69 563	0.13 123

zero-FE	0.26 74	0.16 41	0.33 68	0.36 112	0.30 376	0.18 6	0.20 30	0.37 37	0.31 56	0.27 54	0.27 48	0.29 77	0.28 132	0.34 39	0.25 77	0.17 261	0.10 51	0.14 97	0.10 56	0.62 562	0.13 123

GASTEREO	0.26 74	0.17 59	0.35 96	0.41 246	0.21 97	0.22 19	0.30 182	0.47 96	0.32 62	0.38 125	0.33 88	0.22 37	0.33 193	0.43 99	0.24 64	0.15 165	0.10 51	0.13 63	0.11 94	0.13 87	0.12 75

S2M2_L	0.26 74	0.23 264	0.34 80	0.32 36	0.25 221	0.24 37	0.13 1	0.36 32	0.42 142	0.25 37	0.37 111	0.29 77	0.25 86	0.31 14	0.26 98	0.22 400	0.19 439	0.17 215	0.19 368	0.21 361	0.19 323
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo++	0.26 74	0.17 59	0.29 35	0.34 60	0.20 76	0.74 423	0.20 30	0.41 61	0.49 181	0.24 32	0.24 32	0.35 123	0.27 116	0.41 84	0.20 8	0.14 94	0.09 18	0.14 97	0.09 6	0.11 19	0.11 37

IGEV-RUCA	0.26 74	0.16 41	0.36 115	0.40 217	0.27 300	0.32 145	0.20 30	0.39 42	0.36 91	0.27 54	0.31 78	0.25 59	0.21 51	0.50 158	0.24 64	0.20 362	0.11 128	0.13 63	0.10 56	0.17 264	0.16 238

fffft	0.26 74	0.18 86	0.39 148	0.37 131	0.23 150	0.29 100	0.35 280	0.46 86	0.26 31	0.37 116	0.23 26	0.27 68	0.22 63	0.55 185	0.28 142	0.12 36	0.09 18	0.16 169	0.13 160	0.13 87	0.13 123
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.26 74	0.19 122	0.36 115	0.39 177	0.18 29	0.28 88	0.30 182	0.52 113	0.29 40	0.30 75	0.31 78	0.32 99	0.17 14	0.55 185	0.23 46	0.13 62	0.10 51	0.14 97	0.11 94	0.13 87	0.11 37

RSM++	0.26 74	0.19 122	0.36 115	0.37 131	0.21 97	0.28 88	0.29 161	0.54 125	0.34 76	0.26 44	0.23 26	0.36 134	0.21 51	0.52 170	0.24 64	0.12 36	0.11 128	0.14 97	0.12 124	0.14 132	0.11 37

RSM	0.26 74	0.19 122	0.35 96	0.37 131	0.21 97	0.27 74	0.33 240	0.55 130	0.28 38	0.26 44	0.25 35	0.38 142	0.20 42	0.59 219	0.23 46	0.12 36	0.10 51	0.14 97	0.11 94	0.14 132	0.11 37

MoCha-V2	0.26 74	0.16 41	0.30 43	0.41 246	0.18 29	0.27 74	0.26 115	0.57 143	0.28 38	0.37 116	0.27 48	0.33 107	0.34 200	0.56 195	0.23 46	0.12 36	0.10 51	0.12 30	0.10 56	0.13 87	0.13 123

NLSM3	0.27 85	0.17 59	0.32 63	0.38 151	0.22 119	0.33 157	0.28 145	0.58 147	0.50 186	0.29 67	0.35 103	0.29 77	0.25 86	0.43 99	0.27 120	0.12 36	0.10 51	0.16 169	0.15 222	0.12 48	0.11 37

Replicate-Monster	0.27 85	0.16 41	1.15 516	0.30 9	0.17 15	0.38 202	0.19 19	0.44 75	0.40 126	0.24 32	0.21 17	0.23 43	0.22 63	0.47 134	0.20 8	0.11 26	0.09 18	0.12 30	0.09 6	0.09 1	0.18 311

SCV	0.27 85	0.20 162	0.37 129	0.36 112	0.22 119	0.27 74	0.33 240	0.65 192	0.31 56	0.25 37	0.29 63	0.37 135	0.23 71	0.52 170	0.23 46	0.19 341	0.11 128	0.14 97	0.11 94	0.15 180	0.12 75

SMoEStereo_RVC	0.27 85	0.20 162	0.37 129	0.36 112	0.23 150	0.36 184	0.31 209	0.43 70	0.36 91	0.38 125	0.30 73	0.32 99	0.24 78	0.56 195	0.24 64	0.12 36	0.10 51	0.16 169	0.12 124	0.12 48	0.12 75

mms	0.27 85	0.21 198	0.36 115	0.38 151	0.25 221	0.31 127	0.32 223	0.43 70	0.33 70	0.29 67	0.34 97	0.34 114	0.20 42	0.48 143	0.26 98	0.13 62	0.11 128	0.16 169	0.13 160	0.15 180	0.13 123

ours_stereo	0.27 85	0.22 231	0.35 96	0.38 151	0.24 191	0.30 111	0.32 223	0.46 86	0.39 112	0.27 54	0.34 97	0.35 123	0.23 71	0.49 152	0.27 120	0.13 62	0.11 128	0.16 169	0.12 124	0.14 132	0.12 75

Occ-G	0.27 85	0.15 24	0.32 63	0.35 81	0.21 97	0.28 88	0.32 223	0.44 75	0.34 76	0.29 67	0.43 132	0.49 217	0.25 86	0.50 158	0.30 177	0.14 94	0.11 128	0.14 97	0.11 94	0.13 87	0.13 123

Pointernet	0.27 85	0.15 24	0.35 96	0.36 112	0.23 150	0.35 174	0.21 54	0.74 275	0.41 135	0.39 134	0.37 111	0.34 114	0.25 86	0.37 55	0.27 120	0.15 165	0.11 128	0.12 30	0.09 6	0.11 19	0.11 37

MaDis-Stereo	0.27 85	0.19 122	0.39 148	0.37 131	0.26 258	0.28 88	0.28 145	0.45 79	0.37 99	0.27 54	0.27 48	0.40 160	0.27 116	0.40 78	0.30 177	0.16 215	0.14 314	0.16 169	0.13 160	0.15 180	0.12 75

UniTT-Stereo	0.27 85	0.18 86	0.40 160	0.40 217	0.28 326	0.30 111	0.28 145	0.40 55	0.33 70	0.30 75	0.46 142	0.27 68	0.25 86	0.48 143	0.35 231	0.17 261	0.13 275	0.14 97	0.12 124	0.14 132	0.13 123

EGLCR-Stereo	0.27 85	0.17 59	0.36 115	0.35 81	0.21 97	0.37 196	0.20 30	0.58 147	0.37 99	0.29 67	0.28 55	0.42 174	0.18 21	0.47 134	0.27 120	0.14 94	0.10 51	0.16 169	0.14 191	0.13 87	0.12 75

CroCo-Stereo	0.27 85	0.23 264	0.40 160	0.49 430	0.22 119	0.20 12	0.29 161	0.55 130	0.45 161	0.29 67	0.27 48	0.42 174	0.26 105	0.30 9	0.26 98	0.15 165	0.13 275	0.13 63	0.12 124	0.16 237	0.13 123
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
BStereo	0.28 97	0.18 86	1.08 507	0.34 60	0.22 119	0.22 19	0.33 240	0.39 42	0.42 142	0.26 44	0.25 35	0.26 62	0.19 28	0.44 106	0.30 177	0.10 8	0.12 199	0.12 30	0.16 253	0.12 48	0.15 205

SCV_C0	0.28 97	0.20 162	0.40 160	0.36 112	0.25 221	0.23 30	0.28 145	0.60 157	0.41 135	0.31 84	0.36 106	0.37 135	0.20 42	0.61 238	0.23 46	0.13 62	0.11 128	0.13 63	0.11 94	0.16 237	0.13 123

tt45	0.28 97	0.18 86	0.36 115	0.36 112	0.24 191	0.37 196	0.28 145	0.50 102	0.31 56	0.41 151	0.27 48	0.38 142	0.25 86	0.61 238	0.26 98	0.13 62	0.11 128	0.16 169	0.13 160	0.12 48	0.15 205

999	0.28 97	0.17 59	0.38 139	0.37 131	0.25 221	0.30 111	0.27 129	0.55 130	0.42 142	0.26 44	0.31 78	0.39 153	0.24 78	0.65 289	0.26 98	0.14 94	0.11 128	0.15 141	0.12 124	0.12 48	0.15 205

trnet	0.28 97	0.15 24	0.25 3	0.29 6	0.16 5	0.38 202	0.23 83	0.53 119	0.77 299	0.43 162	0.52 173	0.34 114	0.28 132	0.39 69	0.27 120	0.15 165	0.11 128	0.12 30	0.08 1	0.11 19	0.11 37

AEACV	0.28 97	0.18 86	0.34 80	0.36 112	0.45 508	0.27 74	0.27 129	0.41 61	0.39 112	0.31 84	0.46 142	0.31 91	0.36 219	0.38 63	0.25 77	0.14 94	0.11 128	0.15 141	0.13 160	0.13 87	0.13 123

LoS_RVC	0.28 97	0.17 59	0.29 35	0.33 53	0.32 416	0.43 246	0.34 257	0.42 66	0.34 76	0.33 92	0.51 166	0.29 77	0.38 235	0.37 55	0.28 142	0.11 26	0.10 51	0.11 1	0.08 1	0.11 19	0.26 439

CREStereo	0.28 97	0.16 41	0.25 3	0.28 3	0.17 15	0.38 202	0.25 101	0.52 113	0.76 296	0.43 162	0.51 166	0.32 99	0.28 132	0.39 69	0.27 120	0.16 215	0.11 128	0.12 30	0.09 6	0.12 48	0.12 75
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
water-stereo	0.29 105	0.15 24	0.32 63	0.36 112	0.20 76	0.36 184	0.24 89	0.65 192	0.39 112	0.41 151	0.61 208	0.44 188	0.39 250	0.29 7	0.28 142	0.14 94	0.13 275	0.14 97	0.12 124	0.12 48	0.12 75

castereo	0.29 105	0.17 59	0.34 80	0.36 112	0.21 97	0.40 220	0.41 378	0.52 113	0.67 249	0.27 54	0.41 126	0.37 135	0.36 219	0.34 39	0.25 77	0.13 62	0.09 18	0.13 63	0.10 56	0.12 48	0.10 3

fffy	0.29 105	0.22 231	0.38 139	0.38 151	0.23 150	0.33 157	0.29 161	0.55 130	0.42 142	0.33 92	0.37 111	0.39 153	0.27 116	0.52 170	0.28 142	0.13 62	0.12 199	0.16 169	0.13 160	0.14 132	0.12 75

WCG-NET	0.29 105	0.15 24	0.35 96	0.34 60	0.19 50	0.32 145	0.27 129	0.42 66	0.82 342	0.46 173	0.49 156	0.39 153	0.25 86	0.42 93	0.27 120	0.12 36	0.09 18	0.13 63	0.11 94	0.12 48	0.11 37

MGS-Stereo	0.29 105	0.20 162	0.42 182	0.37 131	0.24 191	0.37 196	0.30 182	0.40 55	0.50 186	0.32 88	0.51 166	0.40 160	0.24 78	0.45 114	0.28 142	0.16 215	0.12 199	0.15 141	0.13 160	0.15 180	0.14 162

testlalala	0.29 105	0.20 162	0.45 215	0.34 60	0.24 191	0.44 256	0.29 161	0.50 102	0.30 50	0.70 284	0.50 158	0.35 123	0.25 86	0.33 26	0.25 77	0.15 165	0.11 128	0.14 97	0.09 6	0.12 48	0.13 123

GCAP-Stereo	0.29 105	0.21 198	0.45 215	0.39 177	0.20 76	0.39 212	0.22 67	0.60 157	0.46 168	0.47 176	0.50 158	0.39 153	0.27 116	0.34 39	0.24 64	0.14 94	0.12 199	0.14 97	0.11 94	0.13 87	0.12 75

CES	0.29 105	0.15 24	0.25 3	0.31 15	0.71 563	0.36 184	0.27 129	0.51 108	0.47 176	0.34 104	0.48 150	0.27 68	0.23 71	0.40 78	0.24 64	0.13 62	0.11 128	0.12 30	0.08 1	0.13 87	0.32 485

MC-Stereo	0.29 105	0.18 86	0.35 96	0.40 217	0.21 97	0.26 60	0.26 115	0.53 119	0.40 126	0.38 125	0.61 208	0.41 167	0.31 179	0.57 206	0.27 120	0.14 94	0.10 51	0.14 97	0.12 124	0.12 48	0.12 75

CroCo-Stereo Lap2	0.29 105	0.25 317	0.44 207	0.50 441	0.30 376	0.19 9	0.31 209	0.52 113	0.41 135	0.25 37	0.28 55	0.46 201	0.31 179	0.39 69	0.30 177	0.15 165	0.15 339	0.16 169	0.13 160	0.17 264	0.16 238

FlowAnything_test	0.30 115	0.20 162	0.41 169	0.48 419	0.26 258	0.46 267	0.25 101	0.45 79	0.33 70	0.30 75	0.26 44	0.35 123	0.26 105	0.41 84	0.39 276	0.21 378	0.15 339	0.22 396	0.26 488	0.17 264	0.17 284

depthmonostereo	0.30 115	0.15 24	0.36 115	0.35 81	0.18 29	0.45 264	0.27 129	0.71 245	0.57 213	0.36 112	0.43 132	0.34 114	0.40 255	0.36 51	0.27 120	0.14 94	0.12 199	0.13 63	0.12 124	0.11 19	0.12 75

MM-Stereo_test2	0.30 115	0.18 86	0.41 169	0.41 246	0.25 221	0.41 231	0.41 378	0.65 192	0.43 151	0.38 125	0.36 106	0.31 91	0.26 105	0.55 185	0.25 77	0.12 36	0.11 128	0.15 141	0.12 124	0.15 180	0.12 75

HART	0.30 115	0.17 59	0.33 68	0.41 246	0.21 97	0.32 145	0.26 115	0.67 210	0.32 62	0.33 92	0.66 222	0.41 167	0.22 63	0.58 211	0.25 77	0.12 36	0.11 128	0.15 141	0.11 94	0.15 180	0.12 75

ff7	0.30 115	0.22 231	0.42 182	0.37 131	0.26 258	0.31 127	0.34 257	0.66 199	0.35 84	0.39 134	0.33 88	0.31 91	0.28 132	0.61 238	0.26 98	0.14 94	0.11 128	0.17 215	0.12 124	0.15 180	0.16 238

IGEVStereo-DCA	0.30 115	0.24 286	0.42 182	0.36 112	0.27 300	0.38 202	0.34 257	0.66 199	0.35 84	0.39 134	0.31 78	0.35 123	0.27 116	0.62 260	0.25 77	0.16 215	0.12 199	0.16 169	0.12 124	0.14 132	0.16 238

ffff	0.30 115	0.22 231	0.42 182	0.37 131	0.26 258	0.31 127	0.34 257	0.66 199	0.35 84	0.39 134	0.33 88	0.31 91	0.28 132	0.61 238	0.26 98	0.14 94	0.11 128	0.17 215	0.12 124	0.15 180	0.16 238

11t	0.30 115	0.22 231	0.42 182	0.37 131	0.26 258	0.31 127	0.34 257	0.66 199	0.35 84	0.39 134	0.33 88	0.31 91	0.28 132	0.61 238	0.26 98	0.14 94	0.11 128	0.17 215	0.12 124	0.15 180	0.16 238

CASnet	0.30 115	0.20 162	0.34 80	0.42 284	0.17 15	0.25 56	0.24 89	0.53 119	0.56 206	0.54 202	0.54 184	0.39 153	0.24 78	0.41 84	0.26 98	0.15 165	0.10 51	0.22 396	0.18 340	0.18 296	0.12 75
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.30 115	0.22 231	0.41 169	0.38 151	0.26 258	0.31 127	0.35 280	0.68 216	0.36 91	0.40 146	0.33 88	0.32 99	0.28 132	0.62 260	0.26 98	0.14 94	0.10 51	0.17 215	0.12 124	0.15 180	0.16 238

LoS	0.30 115	0.16 41	0.32 63	0.30 9	0.19 50	0.32 145	0.29 161	0.54 125	0.73 281	0.35 107	0.52 173	0.42 174	0.29 153	0.48 143	0.29 160	0.15 165	0.11 128	0.13 63	0.09 6	0.12 48	0.12 75
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.30 115	0.22 231	0.41 169	0.36 112	0.25 221	0.33 157	0.42 389	0.62 171	0.41 135	0.33 92	0.31 78	0.32 99	0.28 132	0.60 232	0.28 142	0.13 62	0.11 128	0.16 169	0.13 160	0.13 87	0.14 162

ccc-4	0.30 115	0.22 231	0.42 182	0.37 131	0.26 258	0.31 127	0.34 257	0.66 199	0.35 84	0.39 134	0.33 88	0.31 91	0.28 132	0.61 238	0.26 98	0.14 94	0.11 128	0.17 215	0.12 124	0.15 180	0.16 238

IGEV-Stereo	0.30 115	0.22 231	0.41 169	0.38 151	0.26 258	0.30 111	0.35 280	0.68 216	0.36 91	0.40 146	0.33 88	0.32 99	0.28 132	0.62 260	0.26 98	0.14 94	0.10 51	0.17 215	0.12 124	0.15 180	0.16 238
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.30 115	0.20 162	0.28 26	0.44 351	0.19 50	0.31 127	0.25 101	0.49 100	0.43 151	0.37 116	0.47 148	0.40 160	0.23 71	0.51 167	0.37 251	0.15 165	0.18 417	0.19 300	0.16 253	0.16 237	0.14 162

DA	0.31 130	0.18 86	0.35 96	0.41 246	0.21 97	0.73 417	0.33 240	0.51 108	0.46 168	0.35 107	0.42 128	0.40 160	0.35 209	0.33 26	0.27 120	0.16 215	0.11 128	0.16 169	0.11 94	0.15 180	0.12 75

GGEV	0.31 130	0.18 86	0.35 96	0.41 246	0.21 97	0.73 417	0.33 240	0.51 108	0.46 168	0.35 107	0.42 128	0.40 160	0.35 209	0.33 26	0.27 120	0.16 215	0.11 128	0.16 169	0.11 94	0.15 180	0.12 75

DilatedVolume-Stereo	0.31 130	0.16 41	0.38 139	0.34 60	0.21 97	0.54 306	0.25 101	0.58 147	0.43 151	0.59 214	0.50 158	0.37 135	0.32 186	0.50 158	0.29 160	0.13 62	0.12 199	0.13 63	0.11 94	0.11 19	0.12 75

Reg-Stereo(zero)	0.31 130	0.17 59	0.30 43	0.35 81	0.19 50	0.33 157	0.21 54	0.64 189	0.72 271	0.52 192	0.52 173	0.51 224	0.29 153	0.48 143	0.27 120	0.13 62	0.10 51	0.12 30	0.10 56	0.12 48	0.13 123

WCG-NET（raft）	0.31 130	0.16 41	0.39 148	0.33 53	0.19 50	0.35 174	0.27 129	0.54 125	0.79 310	0.45 166	0.55 190	0.47 206	0.27 116	0.56 195	0.28 142	0.13 62	0.10 51	0.12 30	0.11 94	0.12 48	0.12 75

rrr	0.31 130	0.24 286	0.56 341	0.36 112	0.27 300	0.38 202	0.31 209	0.56 138	0.44 156	0.39 134	0.31 78	0.35 123	0.27 116	0.62 260	0.25 77	0.16 215	0.12 199	0.16 169	0.13 160	0.14 132	0.14 162

TANstereo	0.31 130	0.16 41	0.34 80	0.31 15	0.17 15	0.55 312	0.23 83	0.46 86	0.56 206	0.60 217	0.69 233	0.37 135	0.26 105	0.36 51	0.28 142	0.16 215	0.16 366	0.13 63	0.10 56	0.14 132	0.15 205

test_xeample3	0.31 130	0.23 264	0.56 341	0.36 112	0.26 258	0.35 174	0.32 223	0.60 157	0.38 105	0.44 165	0.32 86	0.33 107	0.28 132	0.66 301	0.27 120	0.14 94	0.12 199	0.16 169	0.12 124	0.14 132	0.14 162

Wave_Phase_stereo	0.32 138	0.18 86	1.08 507	0.34 60	0.22 119	0.69 403	0.33 240	0.57 143	0.42 142	0.26 44	0.25 35	0.26 62	0.19 28	0.44 106	0.30 177	0.10 8	0.12 199	0.12 30	0.16 253	0.12 48	0.15 205

rvit_stereo_0081_aga	0.32 138	0.29 398	0.50 273	0.43 326	0.29 350	0.36 184	0.32 223	0.46 86	0.42 142	0.40 146	0.44 135	0.41 167	0.34 200	0.43 99	0.31 191	0.23 427	0.17 399	0.19 300	0.16 253	0.20 348	0.15 205

GCAP-BAT	0.32 138	0.21 198	0.45 215	0.34 60	0.29 350	0.28 88	0.27 129	0.53 119	0.32 62	0.61 222	0.66 222	0.47 206	0.25 86	0.59 219	0.28 142	0.15 165	0.12 199	0.15 141	0.10 56	0.12 48	0.12 75

rvit_stereo_0080	0.32 138	0.26 352	0.45 215	0.39 177	0.28 326	0.27 74	0.46 414	0.51 108	0.46 168	0.36 112	0.42 128	0.41 167	0.29 153	0.41 84	0.34 222	0.22 400	0.17 399	0.17 215	0.16 253	0.23 407	0.16 238

whm_eth	0.32 138	0.26 352	0.45 215	0.39 177	0.28 326	0.27 74	0.46 414	0.51 108	0.46 168	0.36 112	0.42 128	0.41 167	0.29 153	0.41 84	0.34 222	0.22 400	0.17 399	0.17 215	0.16 253	0.23 407	0.16 238

plain	0.32 138	0.21 198	0.59 360	0.40 217	0.29 350	0.27 74	0.30 182	0.46 86	0.36 91	0.32 88	0.66 222	0.31 91	0.33 193	0.68 320	0.32 198	0.18 301	0.13 275	0.20 337	0.15 222	0.18 296	0.13 123

MIF-Stereo (partial)	0.32 138	0.19 122	0.41 169	0.41 246	0.32 416	0.29 100	0.24 89	0.49 100	0.44 156	0.31 84	0.63 213	0.37 135	0.36 219	0.60 232	0.32 198	0.17 261	0.13 275	0.19 300	0.17 309	0.18 296	0.15 205

CREStereo++_RVC	0.32 138	0.16 41	0.25 3	0.32 36	0.24 191	0.27 74	0.22 67	0.48 99	0.89 384	0.47 176	0.80 287	0.29 77	0.25 86	0.37 55	0.34 222	0.14 94	0.09 18	0.13 63	0.52 573	0.14 132	0.10 3
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-TBD	0.32 138	0.53 513	0.26 11	0.53 481	0.21 97	0.38 202	0.24 89	0.41 61	0.77 299	0.55 204	0.70 236	0.31 91	0.26 105	0.33 26	0.28 142	0.16 215	0.10 51	0.12 30	0.09 6	0.13 87	0.11 37

WQFJA1	0.33 147	0.19 122	0.35 96	0.39 177	0.26 258	0.61 352	0.30 182	0.61 165	0.53 201	0.38 125	0.39 119	0.38 142	0.36 219	0.51 167	0.43 314	0.14 94	0.18 417	0.16 169	0.14 191	0.15 180	0.14 162

WQFJX1	0.33 147	0.20 162	0.35 96	0.42 284	0.28 326	0.52 292	0.33 240	0.56 138	0.55 204	0.40 146	0.36 106	0.33 107	0.30 172	0.72 350	0.40 299	0.15 165	0.18 417	0.17 215	0.14 191	0.16 237	0.16 238

WQFJX	0.33 147	0.19 122	0.34 80	0.39 177	0.27 300	0.60 350	0.30 182	0.58 147	0.52 195	0.40 146	0.38 117	0.34 114	0.35 209	0.63 271	0.41 305	0.15 165	0.17 399	0.16 169	0.13 160	0.15 180	0.16 238

NLMM	0.33 147	0.19 122	0.35 96	0.39 177	0.26 258	0.61 352	0.30 182	0.61 165	0.52 195	0.38 125	0.39 119	0.38 142	0.36 219	0.50 158	0.43 314	0.14 94	0.18 417	0.16 169	0.14 191	0.15 180	0.14 162

NLSM1	0.33 147	0.19 122	0.36 115	0.40 217	0.25 221	0.65 381	0.27 129	0.59 154	0.52 195	0.38 125	0.53 180	0.29 77	0.29 153	0.56 195	0.33 209	0.16 215	0.17 399	0.18 266	0.15 222	0.14 132	0.13 123

FE-Mocha	0.33 147	0.20 162	0.55 328	0.39 177	0.27 300	0.31 127	0.20 30	0.77 293	0.38 105	0.67 265	0.56 193	0.57 249	0.26 105	0.38 63	0.23 46	0.15 165	0.10 51	0.17 215	0.16 253	0.13 87	0.13 123

rvit_stereo_0081	0.33 147	0.25 317	0.49 262	0.43 326	0.26 258	0.31 127	0.37 308	0.45 79	0.56 206	0.37 116	0.40 123	0.39 153	0.38 235	0.44 106	0.35 231	0.22 400	0.16 366	0.19 300	0.16 253	0.20 348	0.14 162

rvit_stereo_0082	0.33 147	0.25 317	0.49 262	0.43 326	0.26 258	0.31 127	0.37 308	0.45 79	0.56 206	0.37 116	0.40 123	0.39 153	0.38 235	0.44 106	0.35 231	0.22 400	0.16 366	0.19 300	0.16 253	0.20 348	0.14 162

RAFT-Stereo-weight	0.33 147	0.19 122	0.36 115	0.39 177	0.23 150	0.28 88	0.29 161	0.69 226	0.83 348	0.55 204	0.51 166	0.58 265	0.20 42	0.48 143	0.30 177	0.13 62	0.10 51	0.14 97	0.12 124	0.13 87	0.12 75

CAS++	0.33 147	0.25 317	0.39 148	0.38 151	0.26 258	0.32 145	0.24 89	0.87 328	0.53 201	0.48 183	0.46 142	0.26 62	0.21 51	0.50 158	0.26 98	0.23 427	0.20 448	0.22 396	0.17 309	0.21 361	0.17 284
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.33 147	0.23 264	0.37 129	0.43 326	0.29 350	0.40 220	0.48 429	0.78 297	0.38 105	0.38 125	0.34 97	0.32 99	0.30 172	0.63 271	0.28 142	0.14 94	0.13 275	0.19 300	0.17 309	0.18 296	0.17 284

MSKI-zero shot	0.33 147	0.19 122	0.36 115	0.41 246	0.22 119	0.32 145	0.22 67	0.65 192	0.45 161	0.52 192	0.64 216	0.60 279	0.19 28	0.78 390	0.27 120	0.14 94	0.11 128	0.14 97	0.10 56	0.13 87	0.13 123

4D-IteraStereo	0.33 147	0.19 122	0.43 201	0.40 217	0.24 191	0.32 145	0.27 129	0.59 154	0.72 271	0.66 256	0.53 180	0.42 174	0.22 63	0.46 122	0.30 177	0.14 94	0.09 18	0.20 337	0.16 253	0.16 237	0.12 75

iRaftStereo_RVC	0.33 147	0.20 162	0.40 160	0.40 217	0.23 150	0.31 127	0.29 161	0.70 238	0.55 204	0.49 186	0.66 222	0.37 135	0.23 71	0.47 134	0.33 209	0.14 94	0.11 128	0.19 300	0.17 309	0.16 237	0.13 123

PMTNet	0.33 147	0.17 59	0.26 11	0.29 6	0.18 29	0.44 256	0.22 67	0.57 143	0.66 243	0.46 173	0.54 184	0.38 142	0.34 200	0.50 158	0.25 77	0.75 574	0.10 51	0.12 30	0.09 6	0.13 87	0.12 75

NLMM1	0.34 162	0.21 198	0.38 139	0.41 246	0.26 258	0.55 312	0.32 223	0.58 147	0.65 239	0.42 156	0.45 137	0.30 86	0.27 116	0.64 279	0.39 276	0.16 215	0.18 417	0.17 215	0.14 191	0.15 180	0.14 162

xyz-stereo-finetune	0.34 162	0.19 122	0.38 139	0.34 60	0.18 29	0.57 328	0.32 223	0.60 157	0.70 262	0.47 176	0.54 184	0.38 142	0.35 209	0.57 206	0.38 266	0.13 62	0.12 199	0.16 169	0.13 160	0.13 87	0.13 123

MM-Stereo_test1	0.34 162	0.19 122	0.37 129	0.42 284	0.23 150	0.35 174	0.44 404	0.62 171	0.56 206	0.61 222	0.51 166	0.38 142	0.36 219	0.65 289	0.27 120	0.15 165	0.13 275	0.17 215	0.14 191	0.15 180	0.13 123

tg	0.34 162	0.19 122	0.40 160	0.40 217	0.23 150	0.38 202	0.26 115	0.74 275	0.60 225	0.48 183	0.65 218	0.42 174	0.24 78	0.57 206	0.33 209	0.14 94	0.10 51	0.18 266	0.17 309	0.14 132	0.12 75

rvit_stereo_0083	0.34 162	0.25 317	0.53 311	0.45 366	0.28 326	0.35 174	0.35 280	0.47 96	0.64 233	0.38 125	0.47 148	0.42 174	0.37 227	0.41 84	0.39 276	0.22 400	0.20 448	0.20 337	0.17 309	0.21 361	0.15 205

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 162	0.28 384	0.48 253	0.37 131	0.25 221	0.47 271	0.30 182	0.60 157	0.92 401	0.43 162	0.37 111	0.30 86	0.29 153	0.50 158	0.30 177	0.17 261	0.14 314	0.18 266	0.15 222	0.18 296	0.16 238

cross-raft	0.34 162	0.20 162	0.38 139	0.45 366	0.24 191	0.32 145	0.35 280	0.77 293	0.42 142	0.62 227	0.77 262	0.58 265	0.27 116	0.46 122	0.31 191	0.12 36	0.10 51	0.15 141	0.13 160	0.15 180	0.12 75

NLCSM	0.35 169	0.21 198	0.36 115	0.44 351	0.29 350	0.53 298	0.40 357	0.54 125	0.51 193	0.47 176	0.37 111	0.33 107	0.34 200	0.75 364	0.42 311	0.16 215	0.17 399	0.17 215	0.16 253	0.17 264	0.17 284

MM-Stereo_test3	0.35 169	0.19 122	0.33 68	0.42 284	0.26 258	0.34 168	0.44 404	0.74 275	0.93 407	0.47 176	0.52 173	0.42 174	0.29 153	0.46 122	0.29 160	0.17 261	0.15 339	0.17 215	0.13 160	0.14 132	0.15 205

model_zeroshot	0.35 169	0.20 162	0.56 341	0.41 246	0.30 376	0.51 284	0.26 115	0.69 226	0.48 178	0.65 250	0.51 166	0.52 228	0.25 86	0.46 122	0.27 120	0.17 261	0.13 275	0.15 141	0.14 191	0.13 87	0.14 162

rvit_stereo_ft	0.35 169	0.26 352	0.54 324	0.53 481	0.32 416	0.33 157	0.46 414	0.52 113	0.52 195	0.35 107	0.41 126	0.41 167	0.34 200	0.49 152	0.36 242	0.22 400	0.14 314	0.19 300	0.18 340	0.19 331	0.15 205

gcap-zeroshot	0.35 169	0.20 162	0.61 366	0.39 177	0.23 150	0.53 298	0.27 129	0.58 147	0.35 84	0.64 244	0.49 156	0.87 407	0.34 200	0.49 152	0.25 77	0.14 94	0.12 199	0.15 141	0.12 124	0.13 87	0.14 162

RAFT-Test	0.35 169	0.19 122	0.42 182	0.39 177	0.24 191	0.50 279	0.23 83	0.74 275	0.44 156	0.62 227	0.85 314	0.64 299	0.28 132	0.48 143	0.30 177	0.14 94	0.11 128	0.14 97	0.11 94	0.13 87	0.13 123

test-3	0.35 169	0.17 59	0.48 253	0.40 217	0.22 119	0.42 241	0.22 67	0.66 199	0.80 319	0.72 296	0.45 137	0.63 293	0.29 153	0.45 114	0.32 198	0.13 62	0.09 18	0.17 215	0.13 160	0.13 87	0.11 37

test_1	0.35 169	0.17 59	0.48 253	0.40 217	0.22 119	0.42 241	0.22 67	0.66 199	0.80 319	0.70 284	0.45 137	0.63 293	0.29 153	0.45 114	0.32 198	0.13 62	0.09 18	0.17 215	0.13 160	0.13 87	0.11 37

raftrobust	0.35 169	0.20 162	0.39 148	0.43 326	0.29 350	0.31 127	0.25 101	0.73 268	0.66 243	0.59 214	0.56 193	0.44 188	0.45 282	0.55 185	0.31 191	0.16 215	0.12 199	0.14 97	0.12 124	0.12 48	0.14 162

CFNet-RSSM	0.35 169	0.18 86	0.47 240	0.39 177	0.22 119	0.35 174	0.23 83	0.78 297	0.86 361	0.67 265	0.54 184	0.56 244	0.28 132	0.49 152	0.28 142	0.14 94	0.10 51	0.14 97	0.12 124	0.13 87	0.12 75

Gwc-CoAtRS	0.35 169	0.18 86	0.46 228	0.39 177	0.23 150	0.34 168	0.22 67	0.74 275	0.77 299	0.62 227	0.60 205	0.58 265	0.29 153	0.47 134	0.29 160	0.14 94	0.11 128	0.14 97	0.12 124	0.13 87	0.13 123

IGEV-FE	0.36 180	0.19 122	0.71 415	0.41 246	0.29 350	0.30 111	0.25 101	0.86 325	0.40 126	0.64 244	0.57 196	0.56 244	0.25 86	0.56 195	0.29 160	0.15 165	0.11 128	0.16 169	0.14 191	0.14 132	0.14 162

AE-Stereo	0.36 180	0.21 198	0.47 240	0.49 430	0.31 391	0.50 279	0.34 257	0.72 256	0.73 281	0.34 104	0.55 190	0.52 228	0.28 132	0.48 143	0.31 191	0.13 62	0.13 275	0.18 266	0.16 253	0.15 180	0.14 162

ACVNet-DCA	0.36 180	0.25 317	0.35 96	0.42 284	0.23 150	0.53 298	0.37 308	0.91 343	0.59 218	0.42 156	0.50 158	0.34 114	0.47 294	0.61 238	0.26 98	0.17 261	0.11 128	0.19 300	0.13 160	0.18 296	0.19 323

IGEV_Zeroshot_test	0.36 180	0.19 122	0.71 415	0.41 246	0.29 350	0.30 111	0.25 101	0.86 325	0.40 126	0.64 244	0.57 196	0.56 244	0.25 86	0.56 195	0.29 160	0.15 165	0.11 128	0.16 169	0.14 191	0.14 132	0.14 162

EKT-Stereo	0.36 180	0.24 286	0.44 207	0.44 351	0.30 376	0.37 196	0.30 182	0.72 256	0.68 251	0.47 176	0.63 213	0.49 217	0.28 132	0.59 219	0.34 222	0.19 341	0.14 314	0.18 266	0.15 222	0.16 237	0.18 311

Any-RAFT	0.36 180	0.17 59	0.31 51	0.35 81	0.21 97	0.51 284	0.21 54	0.93 354	0.75 291	0.56 207	0.73 241	0.66 317	0.29 153	0.48 143	0.25 77	0.15 165	0.10 51	0.13 63	0.10 56	0.13 87	0.13 123

LL-Strereo2	0.36 180	0.25 317	0.52 303	0.43 326	0.27 300	0.36 184	0.27 129	0.70 238	0.46 168	0.55 204	0.53 180	0.65 305	0.24 78	0.69 327	0.32 198	0.14 94	0.13 275	0.23 417	0.20 391	0.19 331	0.14 162

Selective-RAFT	0.36 180	0.23 264	0.54 324	0.45 366	0.22 119	0.64 374	0.27 129	0.62 171	0.65 239	0.41 151	0.38 117	0.55 238	0.39 250	0.59 219	0.36 242	0.14 94	0.12 199	0.14 97	0.12 124	0.16 237	0.14 162

RCA-Stereo	0.36 180	0.18 86	0.37 129	0.38 151	0.23 150	0.31 127	0.33 240	0.70 238	1.25 517	0.45 166	0.65 218	0.46 201	0.43 268	0.40 78	0.29 160	0.14 94	0.10 51	0.14 97	0.12 124	0.12 48	0.12 75

Patchmatch Stereo++	0.36 180	0.24 286	0.51 282	0.42 284	0.22 119	0.24 37	0.21 54	0.63 179	0.39 112	0.63 234	0.73 241	0.57 249	0.38 235	0.61 238	0.39 276	0.18 301	0.12 199	0.20 337	0.16 253	0.21 361	0.16 238
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.36 180	0.24 286	0.51 282	0.42 284	0.22 119	0.24 37	0.31 209	0.63 179	0.39 112	0.63 234	0.73 241	0.57 249	0.38 235	0.59 219	0.38 266	0.18 301	0.12 199	0.20 337	0.16 253	0.21 361	0.16 238

ROB_FTStereo_v2	0.36 180	0.24 286	0.51 282	0.42 284	0.22 119	0.24 37	0.31 209	0.63 179	0.39 112	0.63 234	0.73 241	0.57 249	0.38 235	0.60 232	0.39 276	0.18 301	0.12 199	0.20 337	0.16 253	0.21 361	0.16 238

ROB_FTStereo	0.36 180	0.24 286	0.51 282	0.42 284	0.22 119	0.24 37	0.20 30	0.63 179	0.39 112	0.63 234	0.73 241	0.57 249	0.38 235	0.60 232	0.38 266	0.18 301	0.12 199	0.20 337	0.16 253	0.21 361	0.16 238

HUI-Stereo	0.36 180	0.24 286	0.51 282	0.42 284	0.22 119	0.24 37	0.22 67	0.63 179	0.40 126	0.64 244	0.73 241	0.58 265	0.38 235	0.53 176	0.38 266	0.18 301	0.12 199	0.20 337	0.16 253	0.21 361	0.16 238

iGMRVC	0.36 180	0.24 286	0.51 282	0.42 284	0.22 119	0.24 37	0.29 161	0.63 179	0.39 112	0.63 234	0.73 241	0.57 249	0.38 235	0.61 238	0.39 276	0.18 301	0.12 199	0.20 337	0.16 253	0.21 361	0.16 238

iRAFT	0.36 180	0.24 286	0.51 282	0.42 284	0.22 119	0.24 37	0.21 54	0.63 179	0.39 112	0.63 234	0.73 241	0.57 249	0.38 235	0.61 238	0.39 276	0.18 301	0.12 199	0.20 337	0.16 253	0.21 361	0.16 238

RAFT-IKP	0.36 180	0.24 286	0.51 282	0.42 284	0.22 119	0.24 37	0.27 129	0.63 179	0.39 112	0.63 234	0.73 241	0.57 249	0.38 235	0.61 238	0.39 276	0.18 301	0.12 199	0.20 337	0.16 253	0.21 361	0.16 238

sCroCo_RVC	0.36 180	0.29 398	0.73 428	0.52 470	0.39 474	0.42 241	0.31 209	0.52 113	0.46 168	0.31 84	0.48 150	0.38 142	0.32 186	0.46 122	0.33 209	0.22 400	0.23 477	0.19 300	0.19 368	0.21 361	0.22 391

EAI-Stereo	0.36 180	0.21 198	0.46 228	0.40 217	0.22 119	0.33 157	0.36 293	1.22 476	0.32 62	0.52 192	0.75 255	0.35 123	0.28 132	0.65 289	0.30 177	0.14 94	0.11 128	0.14 97	0.14 191	0.14 132	0.13 123

xyz-stereo-finetune2	0.37 199	0.20 162	0.40 160	0.32 36	0.19 50	0.80 443	0.29 161	0.56 138	0.33 70	0.53 200	0.79 276	0.43 184	0.48 298	0.70 335	0.46 333	0.13 62	0.12 199	0.17 215	0.13 160	0.12 48	0.14 162

testlalala2	0.37 199	0.19 122	0.45 215	0.94 570	0.56 542	0.45 264	0.25 101	0.64 189	0.51 193	0.69 278	0.57 196	0.44 188	0.24 78	0.35 44	0.33 209	0.15 165	0.13 275	0.14 97	0.10 56	0.13 87	0.14 162

1test111	0.37 199	0.25 317	0.35 96	0.42 284	0.23 150	0.53 298	0.37 308	0.91 343	0.59 218	0.42 156	0.50 158	0.34 114	0.47 294	0.59 219	0.48 348	0.17 261	0.11 128	0.19 300	0.13 160	0.18 296	0.19 323

tt1	0.37 199	0.25 317	0.35 96	0.43 326	0.23 150	0.52 292	0.37 308	0.72 256	1.13 490	0.42 156	0.46 142	0.35 123	0.44 275	0.61 238	0.26 98	0.17 261	0.11 128	0.19 300	0.13 160	0.16 237	0.17 284

HH	0.37 199	0.22 231	0.49 262	0.41 246	0.26 258	0.36 184	0.30 182	0.87 328	0.41 135	0.45 166	0.59 202	0.78 378	0.43 268	0.77 382	0.26 98	0.15 165	0.11 128	0.15 141	0.14 191	0.14 132	0.14 162

HanStereo	0.37 199	0.22 231	0.49 262	0.41 246	0.26 258	0.36 184	0.30 182	0.87 328	0.41 135	0.45 166	0.59 202	0.78 378	0.43 268	0.77 382	0.26 98	0.15 165	0.11 128	0.15 141	0.14 191	0.14 132	0.14 162

CAS	0.37 199	0.13 1	0.27 18	1.34 583	0.31 391	0.46 267	0.38 326	0.50 102	0.48 178	0.35 107	0.52 173	0.24 53	0.19 28	0.30 9	0.28 142	1.03 586	0.08 1	0.12 30	0.08 1	0.12 48	0.28 460

anonymousdsp2	0.37 199	0.21 198	0.49 262	0.38 151	0.24 191	0.48 276	0.31 209	0.91 343	0.68 251	0.57 210	0.51 166	0.51 224	0.34 200	0.59 219	0.33 209	0.14 94	0.11 128	0.14 97	0.10 56	0.16 237	0.16 238

knoymous	0.37 199	0.22 231	0.34 80	0.32 36	0.22 119	0.38 202	0.29 161	0.63 179	0.65 239	0.69 278	0.69 233	0.60 279	0.40 255	0.61 238	0.36 242	0.17 261	0.11 128	0.20 337	0.12 124	0.18 296	0.19 323

test_4	0.37 199	0.19 122	0.34 80	0.45 366	0.26 258	0.20 12	0.34 257	0.58 147	0.42 142	0.60 217	1.45 521	0.43 184	0.26 105	0.67 311	0.29 160	0.12 36	0.10 51	0.17 215	0.19 368	0.15 180	0.12 75

test_3	0.37 199	0.19 122	0.50 273	0.45 366	0.24 191	0.47 271	0.36 293	0.69 226	0.84 349	0.66 256	0.46 142	0.68 327	0.25 86	0.45 114	0.32 198	0.12 36	0.10 51	0.18 266	0.16 253	0.15 180	0.12 75

NRIStereo	0.37 199	0.21 198	0.49 262	0.42 284	0.23 150	0.33 157	0.25 101	0.68 216	0.59 218	0.65 250	0.63 213	0.55 238	0.37 227	0.67 311	0.40 299	0.16 215	0.12 199	0.18 266	0.15 222	0.17 264	0.15 205

DeepStereo_RVC	0.37 199	0.22 231	0.51 282	0.41 246	0.24 191	0.26 60	0.22 67	0.64 189	0.40 126	0.69 278	0.67 230	0.57 249	0.50 307	0.58 211	0.42 311	0.17 261	0.12 199	0.18 266	0.16 253	0.19 331	0.19 323

CRE-IMP	0.37 199	0.23 264	0.53 311	0.42 284	0.24 191	0.40 220	0.21 54	0.61 165	0.45 161	0.65 250	0.73 241	0.53 233	0.37 227	0.63 271	0.40 299	0.18 301	0.11 128	0.19 300	0.16 253	0.21 361	0.19 323

test-1	0.37 199	0.20 162	0.76 437	0.47 411	0.27 300	0.44 256	0.36 293	0.63 179	0.65 239	0.49 186	0.67 230	0.54 235	0.35 209	0.42 93	0.30 177	0.14 94	0.12 199	0.16 169	0.14 191	0.15 180	0.18 311

s12784h	0.37 199	0.15 24	0.26 11	0.34 60	0.15 2	0.80 443	0.29 161	0.83 317	0.87 368	0.58 213	0.58 200	0.43 184	0.41 260	0.59 219	0.35 231	0.12 36	0.10 51	0.14 97	0.09 6	0.14 132	0.10 3

RALCasStereoNet	0.37 199	0.23 264	0.41 169	0.44 351	0.28 326	0.36 184	0.38 326	0.66 199	0.67 249	0.51 189	0.74 253	0.51 224	0.29 153	0.64 279	0.38 266	0.17 261	0.14 314	0.15 141	0.13 160	0.17 264	0.17 284

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 199	0.18 86	0.45 215	0.36 112	0.19 50	0.33 157	0.28 145	0.67 210	0.77 299	0.72 296	0.99 386	0.56 244	0.39 250	0.44 106	0.31 191	0.11 26	0.09 18	0.15 141	0.14 191	0.13 87	0.11 37

H2IRNET	0.38 217	0.21 198	0.36 115	0.39 177	0.25 221	0.26 60	0.24 89	0.61 165	0.74 287	0.39 134	0.89 332	0.74 358	0.53 315	0.53 176	0.44 323	0.16 215	0.13 275	0.19 300	0.20 391	0.17 264	0.15 205

cc1	0.38 217	0.25 317	0.35 96	0.42 284	0.23 150	0.53 298	0.37 308	0.71 245	1.17 502	0.42 156	0.50 158	0.34 114	0.47 294	0.61 238	0.26 98	0.17 261	0.11 128	0.19 300	0.13 160	0.16 237	0.17 284

11t1	0.38 217	0.23 264	0.49 262	0.36 112	0.23 150	0.61 352	0.31 209	0.74 275	0.47 176	0.62 227	0.55 190	0.55 238	0.49 304	0.58 211	0.45 329	0.18 301	0.15 339	0.16 169	0.13 160	0.17 264	0.19 323

DCRE	0.38 217	0.19 122	0.47 240	0.45 366	0.33 428	0.45 264	0.40 357	0.66 199	0.53 201	0.49 186	0.95 361	0.57 249	0.39 250	0.53 176	0.32 198	0.14 94	0.13 275	0.15 141	0.14 191	0.14 132	0.15 205

DCANet-4	0.38 217	0.22 231	0.58 352	0.35 81	0.19 50	0.30 111	0.30 182	0.69 226	0.97 432	0.70 284	0.79 276	0.40 160	0.46 289	0.46 122	0.37 251	0.14 94	0.10 51	0.14 97	0.11 94	0.12 48	0.15 205

GMOStereo	0.38 217	0.19 122	0.42 182	0.43 326	0.24 191	0.40 220	0.39 344	0.55 130	0.64 233	0.89 412	0.84 305	0.65 305	0.37 227	0.39 69	0.29 160	0.14 94	0.12 199	0.20 337	0.18 340	0.15 180	0.12 75

error version	0.38 217	0.19 122	0.42 182	0.43 326	0.24 191	0.40 220	0.39 344	0.55 130	0.64 233	0.89 412	0.84 305	0.65 305	0.37 227	0.39 69	0.29 160	0.14 94	0.12 199	0.20 337	0.18 340	0.15 180	0.12 75

test-v	0.38 217	0.19 122	0.42 182	0.43 326	0.24 191	0.40 220	0.39 344	0.55 130	0.64 233	0.89 412	0.84 305	0.65 305	0.37 227	0.39 69	0.29 160	0.14 94	0.12 199	0.20 337	0.18 340	0.15 180	0.12 75

test-2	0.38 217	0.19 122	0.42 182	0.43 326	0.24 191	0.40 220	0.39 344	0.55 130	0.64 233	0.89 412	0.84 305	0.65 305	0.37 227	0.39 69	0.29 160	0.14 94	0.12 199	0.20 337	0.18 340	0.15 180	0.12 75

rafts_anoy	0.38 217	0.22 231	0.38 139	0.43 326	0.28 326	0.32 145	0.32 223	0.70 238	0.91 395	0.59 214	0.66 222	0.45 197	0.33 193	0.49 152	0.41 305	0.16 215	0.12 199	0.21 381	0.23 449	0.18 296	0.16 238

raft+_RVC	0.38 217	0.20 162	0.38 139	0.39 177	0.27 300	0.44 256	0.35 280	0.81 309	0.90 389	0.52 192	0.78 271	0.50 219	0.29 153	0.56 195	0.41 305	0.15 165	0.12 199	0.17 215	0.15 222	0.14 132	0.13 123

XX-Stereo	0.38 217	0.18 86	0.52 303	0.58 517	0.38 466	0.39 212	0.20 30	0.62 171	0.31 56	0.47 176	1.29 488	0.72 349	0.25 86	0.59 219	0.28 142	0.16 215	0.11 128	0.17 215	0.16 253	0.14 132	0.11 37

DCANet	0.38 217	0.18 86	0.46 228	0.35 81	0.19 50	0.30 111	0.30 182	0.72 256	0.96 427	0.72 296	0.77 262	0.45 197	0.56 333	0.47 134	0.36 242	0.14 94	0.10 51	0.14 97	0.11 94	0.13 87	0.15 205

AIO-test1	0.39 230	0.18 86	0.42 182	0.51 453	0.25 221	0.44 256	0.30 182	0.74 275	1.20 511	0.41 151	0.71 237	0.45 197	0.29 153	0.56 195	0.27 120	0.15 165	0.13 275	0.19 300	0.21 412	0.13 87	0.18 311

MIM_Stereo	0.39 230	0.18 86	0.59 360	0.38 151	0.25 221	0.27 74	0.24 89	0.72 256	0.56 206	0.72 296	1.00 390	0.62 288	0.29 153	0.67 311	0.39 276	0.13 62	0.14 314	0.17 215	0.16 253	0.14 132	0.12 75

fff	0.39 230	0.18 86	0.46 228	0.35 81	0.19 50	0.30 111	0.30 182	0.73 268	1.08 477	0.70 284	0.79 276	0.44 188	0.62 372	0.47 134	0.37 251	0.14 94	0.10 51	0.14 97	0.11 94	0.12 48	0.15 205

ADStereo(finetuned)	0.39 230	0.18 86	0.58 352	0.35 81	0.19 50	0.30 111	0.30 182	0.72 256	0.96 427	0.72 296	0.77 262	0.45 197	0.68 412	0.46 122	0.36 242	0.14 94	0.10 51	0.14 97	0.11 94	0.13 87	0.15 205

MIPNet	0.39 230	0.22 231	0.66 389	0.40 217	0.25 221	0.53 298	0.29 161	0.78 297	0.74 287	0.68 275	0.60 205	0.40 160	0.48 298	0.45 114	0.39 276	0.14 94	0.11 128	0.16 169	0.13 160	0.14 132	0.14 162

TRStereo	0.39 230	0.32 425	0.64 381	0.49 430	0.41 484	0.30 111	0.30 182	0.97 369	0.63 229	0.53 200	0.43 132	0.52 228	0.26 105	0.77 382	0.29 160	0.18 301	0.12 199	0.19 300	0.19 368	0.13 87	0.13 123

NF-Stereo	0.39 230	0.21 198	0.51 282	0.42 284	0.25 221	0.26 60	0.30 182	0.71 245	0.72 271	0.66 256	0.77 262	0.57 249	0.31 179	0.69 327	0.39 276	0.18 301	0.12 199	0.20 337	0.16 253	0.16 237	0.27 449

OCTAStereo	0.39 230	0.21 198	0.51 282	0.42 284	0.25 221	0.26 60	0.30 182	0.71 245	0.72 271	0.66 256	0.77 262	0.58 265	0.31 179	0.69 327	0.39 276	0.18 301	0.12 199	0.20 337	0.16 253	0.16 237	0.27 449

RE-Stereo	0.39 230	0.21 198	0.51 282	0.42 284	0.25 221	0.26 60	0.30 182	0.71 245	0.72 271	0.66 256	0.77 262	0.57 249	0.31 179	0.70 335	0.39 276	0.18 301	0.12 199	0.20 337	0.16 253	0.16 237	0.27 449

Pruner-Stereo	0.39 230	0.21 198	0.51 282	0.41 246	0.25 221	0.22 19	0.24 89	0.71 245	0.59 218	0.90 420	0.75 255	0.67 324	0.30 172	0.64 279	0.39 276	0.19 341	0.12 199	0.20 337	0.17 309	0.17 264	0.19 323

TVStereo	0.39 230	0.21 198	0.51 282	0.42 284	0.25 221	0.26 60	0.30 182	0.71 245	0.72 271	0.66 256	0.77 262	0.57 249	0.31 179	0.70 335	0.39 276	0.18 301	0.12 199	0.20 337	0.16 253	0.16 237	0.27 449

TestStereo	0.39 230	0.32 425	0.42 182	0.45 366	0.20 76	0.41 231	0.38 326	0.69 226	0.66 243	0.56 207	0.78 271	0.48 211	0.43 268	0.59 219	0.37 251	0.18 301	0.13 275	0.20 337	0.15 222	0.23 407	0.14 162

csc	0.39 230	0.18 86	0.46 228	0.35 81	0.19 50	0.30 111	0.30 182	0.73 268	1.08 477	0.70 284	0.79 276	0.44 188	0.62 372	0.47 134	0.37 251	0.14 94	0.10 51	0.14 97	0.11 94	0.12 48	0.15 205

cscssc	0.39 230	0.18 86	0.46 228	0.35 81	0.19 50	0.30 111	0.30 182	0.73 268	1.08 477	0.70 284	0.79 276	0.44 188	0.62 372	0.47 134	0.37 251	0.14 94	0.10 51	0.14 97	0.11 94	0.12 48	0.15 205

AFF-stereo	0.39 230	0.20 162	0.42 182	0.37 131	0.22 119	0.27 74	0.31 209	0.67 210	0.72 271	0.66 256	1.12 438	0.75 363	0.38 235	0.57 206	0.35 231	0.11 26	0.09 18	0.16 169	0.16 253	0.14 132	0.12 75

AIO-test2	0.40 245	0.21 198	0.44 207	0.48 419	0.26 258	0.44 256	0.38 326	0.79 304	1.28 524	0.37 116	0.87 325	0.38 142	0.30 172	0.50 158	0.28 142	0.16 215	0.13 275	0.21 381	0.24 464	0.15 180	0.15 205

rvit_0105_6	0.40 245	0.28 384	0.68 401	0.51 453	0.30 376	0.39 212	0.41 378	0.53 119	0.68 251	0.41 151	0.45 137	0.50 219	0.45 282	0.55 185	0.37 251	0.28 478	0.26 503	0.24 433	0.22 433	0.22 387	0.17 284

MyStereo06	0.40 245	0.22 231	0.65 386	0.42 284	0.29 350	0.43 246	0.48 429	1.05 399	0.43 151	0.64 244	0.54 184	0.78 378	0.27 116	0.53 176	0.31 191	0.14 94	0.13 275	0.18 266	0.17 309	0.17 264	0.17 284

xx1	0.40 245	0.25 317	0.35 96	0.42 284	0.23 150	0.53 298	0.37 308	0.71 245	1.17 502	0.42 156	0.50 158	0.65 305	0.56 333	0.61 238	0.26 98	0.17 261	0.11 128	0.20 337	0.19 368	0.18 296	0.19 323

DisPM	0.40 245	0.20 162	0.50 273	0.42 284	0.27 300	0.24 37	0.30 182	0.68 216	0.61 228	0.88 405	0.87 325	0.59 275	0.32 186	0.80 397	0.34 222	0.19 341	0.12 199	0.19 300	0.17 309	0.16 237	0.21 372

RAFT+CT+SA	0.40 245	0.24 286	0.40 160	0.53 481	0.27 300	0.28 88	0.45 411	0.79 304	0.81 329	0.51 189	0.90 338	0.42 174	0.39 250	0.81 402	0.33 209	0.15 165	0.11 128	0.18 266	0.18 340	0.15 180	0.15 205

IPLG	0.40 245	0.21 198	0.64 381	0.41 246	0.25 221	0.54 306	0.27 129	0.77 293	0.68 251	0.85 380	0.82 297	0.33 107	0.32 186	0.64 279	0.49 357	0.13 62	0.11 128	0.16 169	0.14 191	0.14 132	0.14 162

IPLGR	0.40 245	0.22 231	0.70 413	0.40 217	0.22 119	0.51 284	0.29 161	0.78 297	0.78 303	0.80 346	0.77 262	0.44 188	0.41 260	0.48 143	0.40 299	0.14 94	0.12 199	0.16 169	0.14 191	0.16 237	0.14 162

PSM-softLoss	0.40 245	0.21 198	0.53 311	0.42 284	0.26 258	0.29 100	0.34 257	0.70 238	0.49 181	0.63 234	0.82 297	0.59 275	0.33 193	0.75 364	0.43 314	0.20 362	0.12 199	0.20 337	0.18 340	0.17 264	0.22 391

KMStereo	0.40 245	0.21 198	0.53 311	0.42 284	0.26 258	0.29 100	0.34 257	0.70 238	0.49 181	0.63 234	0.82 297	0.59 275	0.33 193	0.75 364	0.43 314	0.20 362	0.12 199	0.20 337	0.18 340	0.17 264	0.22 391

RALAANet	0.40 245	0.24 286	0.56 341	0.43 326	0.30 376	0.36 184	0.25 101	0.89 337	0.69 258	0.69 278	0.65 218	0.61 281	0.30 172	0.63 271	0.35 231	0.16 215	0.13 275	0.18 266	0.15 222	0.21 361	0.14 162

GMStereo	0.40 245	0.38 461	0.61 366	0.41 246	0.27 300	0.47 271	0.35 280	0.62 171	1.04 459	0.57 210	0.54 184	0.38 142	0.36 219	0.56 195	0.41 305	0.20 362	0.13 275	0.16 169	0.17 309	0.24 420	0.20 354
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.40 245	0.22 231	0.58 352	0.42 284	0.29 350	0.62 358	0.27 129	0.87 328	0.42 142	0.65 250	0.86 318	0.52 228	0.35 209	0.67 311	0.43 314	0.15 165	0.13 275	0.17 215	0.14 191	0.15 180	0.17 284
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.40 245	0.19 122	0.47 240	0.43 326	0.27 300	0.41 231	0.31 209	0.74 275	0.38 105	0.90 420	1.28 484	0.58 265	0.35 209	0.43 99	0.35 231	0.15 165	0.13 275	0.14 97	0.12 124	0.14 132	0.14 162

RAFT-Stereo	0.40 245	0.19 122	0.47 240	0.43 326	0.27 300	0.41 231	0.31 209	0.74 275	0.38 105	0.90 420	1.28 484	0.58 265	0.35 209	0.43 99	0.35 231	0.15 165	0.13 275	0.14 97	0.12 124	0.14 132	0.14 162
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
riskmin	0.41 260	0.21 198	0.44 207	0.34 60	0.24 191	0.58 334	0.32 223	0.70 238	0.86 361	0.52 192	0.57 196	0.78 378	0.60 361	0.58 211	0.39 276	0.17 261	0.12 199	0.19 300	0.13 160	0.19 331	0.22 391

x	0.41 260	0.25 317	0.46 228	0.36 112	0.24 191	0.54 306	0.31 209	0.94 359	0.58 217	0.60 217	0.72 239	0.61 281	0.53 315	0.52 170	0.50 361	0.18 301	0.16 366	0.17 215	0.16 253	0.17 264	0.18 311

raft_robust	0.41 260	0.24 286	0.39 148	0.43 326	0.22 119	0.40 220	0.33 240	0.80 307	0.98 437	0.80 346	0.88 329	0.41 167	0.32 186	0.89 429	0.30 177	0.14 94	0.12 199	0.16 169	0.18 340	0.15 180	0.13 123

PFNet+	0.41 260	0.20 162	0.53 311	0.40 217	0.25 221	0.28 88	0.22 67	0.66 199	0.76 296	0.85 380	0.79 276	0.63 293	0.34 200	0.75 364	0.37 251	0.20 362	0.14 314	0.23 417	0.20 391	0.17 264	0.21 372

SST-Stereo	0.41 260	0.20 162	0.48 253	0.43 326	0.25 221	0.25 56	0.21 54	0.68 216	0.50 186	1.08 501	0.79 276	0.71 334	0.42 265	0.81 402	0.38 266	0.17 261	0.11 128	0.20 337	0.16 253	0.19 331	0.15 205

RAFT_R40	0.41 260	0.20 162	0.47 240	0.44 351	0.25 221	0.23 30	0.25 101	0.69 226	0.70 262	0.98 463	0.78 271	0.72 349	0.43 268	0.80 397	0.39 276	0.17 261	0.11 128	0.20 337	0.16 253	0.18 296	0.15 205

RAFT-345	0.41 260	0.19 122	0.42 182	0.39 177	0.23 150	0.32 145	0.25 101	0.62 171	0.56 206	0.74 310	1.77 545	0.44 188	0.35 209	0.67 311	0.37 251	0.14 94	0.11 128	0.18 266	0.14 191	0.14 132	0.13 123

rvit_0105_4	0.42 267	0.30 413	0.77 440	0.52 470	0.29 350	0.41 231	0.44 404	0.57 143	0.75 291	0.45 166	0.48 150	0.56 244	0.49 304	0.58 211	0.37 251	0.28 478	0.26 503	0.25 446	0.22 433	0.24 420	0.19 323

MyStereo8	0.42 267	0.21 198	0.64 381	0.43 326	0.29 350	0.55 312	0.28 145	0.72 256	0.50 186	0.73 303	1.01 394	0.57 249	0.44 275	0.52 170	0.52 370	0.15 165	0.12 199	0.16 169	0.14 191	0.19 331	0.21 372

qqq	0.42 267	0.28 384	0.50 273	0.37 131	0.22 119	0.47 271	0.39 344	0.91 343	0.59 218	0.57 210	0.71 237	0.65 305	0.56 333	0.59 219	0.48 348	0.17 261	0.17 399	0.20 337	0.19 368	0.18 296	0.19 323

CIPLG	0.42 267	0.23 264	0.71 415	0.45 366	0.33 428	0.51 284	0.33 240	0.68 216	0.68 251	0.84 367	0.96 365	0.47 206	0.33 193	0.56 195	0.52 370	0.17 261	0.12 199	0.16 169	0.14 191	0.13 87	0.16 238

iRaft-Stereo_20w	0.42 267	0.20 162	0.63 376	0.39 177	0.27 300	0.33 157	0.25 101	1.76 575	0.37 99	0.73 303	0.53 180	0.63 293	0.42 265	0.86 419	0.29 160	0.14 94	0.11 128	0.14 97	0.13 160	0.15 180	0.15 205

IPLGR_C	0.42 267	0.23 264	0.71 415	0.46 391	0.33 428	0.51 284	0.34 257	0.69 226	0.69 258	0.84 367	0.92 352	0.46 201	0.33 193	0.53 176	0.53 381	0.17 261	0.12 199	0.16 169	0.14 191	0.13 87	0.16 238

ACRE	0.42 267	0.23 264	0.73 428	0.45 366	0.33 428	0.50 279	0.33 240	0.68 216	0.70 262	0.82 353	0.92 352	0.46 201	0.32 186	0.53 176	0.52 370	0.17 261	0.12 199	0.15 141	0.14 191	0.13 87	0.16 238

LCNet	0.42 267	0.21 198	0.34 80	0.44 351	0.24 191	0.47 271	0.28 145	0.69 226	0.57 213	0.72 296	1.03 407	0.66 317	0.58 349	0.60 232	0.35 231	0.15 165	0.10 51	0.19 300	0.19 368	0.22 387	0.37 514

HHNet	0.42 267	0.19 122	0.43 201	0.35 81	0.38 466	0.33 157	0.33 240	0.71 245	0.78 303	0.87 395	1.30 490	0.52 228	0.36 219	0.53 176	0.37 251	0.16 215	0.11 128	0.19 300	0.15 222	0.15 180	0.25 435

AnonymousM	0.42 267	0.86 562	0.31 51	0.35 81	0.23 150	0.30 111	0.37 308	0.56 138	0.44 156	0.72 296	0.50 158	0.47 206	0.29 153	0.42 93	0.35 231	0.16 215	0.12 199	1.51 587	0.32 522	0.12 48	0.11 37

sAnonymous2	0.42 267	0.41 481	0.96 491	0.48 419	0.37 459	0.41 231	0.48 429	0.60 157	0.52 195	0.39 134	0.48 150	0.35 123	0.44 275	0.44 106	0.30 177	0.19 341	0.14 314	0.19 300	0.17 309	0.55 555	0.43 535

CroCo_RVC	0.42 267	0.41 481	0.96 491	0.48 419	0.37 459	0.41 231	0.48 429	0.60 157	0.52 195	0.39 134	0.48 150	0.35 123	0.44 275	0.44 106	0.30 177	0.19 341	0.14 314	0.19 300	0.17 309	0.55 555	0.43 535

111	0.42 267	0.18 86	0.46 228	0.35 81	0.19 50	0.52 292	0.28 145	0.76 288	1.16 499	0.52 192	0.92 352	0.65 305	0.51 312	0.65 289	0.37 251	0.15 165	0.10 51	0.14 97	0.12 124	0.13 87	0.16 238

StereoVision	0.43 280	0.29 398	0.54 324	0.50 441	0.28 326	0.37 196	0.38 326	0.75 284	0.63 229	0.46 173	1.11 436	0.53 233	0.38 235	0.57 206	0.34 222	0.21 378	0.24 486	0.25 446	0.24 464	0.26 441	0.17 284

OMP-Stereo	0.43 280	0.23 264	0.50 273	0.53 481	0.25 221	0.36 184	0.24 89	0.73 268	0.81 329	0.78 338	0.64 216	0.88 411	0.41 260	0.95 455	0.36 242	0.15 165	0.12 199	0.20 337	0.15 222	0.16 237	0.13 123

PFNet	0.43 280	0.19 122	0.61 366	0.44 351	0.24 191	0.42 241	0.31 209	0.76 288	0.81 329	1.01 472	0.74 253	0.67 324	0.41 260	0.75 364	0.39 276	0.16 215	0.10 51	0.20 337	0.15 222	0.16 237	0.14 162

IRAFT_RVC	0.43 280	0.20 162	0.52 303	0.45 366	0.24 191	0.26 60	0.51 451	0.76 288	0.78 303	0.77 327	0.80 287	0.73 354	0.50 307	0.74 356	0.39 276	0.18 301	0.10 51	0.21 381	0.17 309	0.17 264	0.15 205

FENet	0.43 280	0.23 264	0.40 160	0.40 217	0.24 191	0.54 306	0.33 240	0.83 317	0.72 271	0.74 310	0.73 241	0.63 293	0.56 333	0.65 289	0.45 329	0.19 341	0.13 275	0.19 300	0.17 309	0.18 296	0.20 354

HITNet	0.43 280	0.27 369	0.50 273	0.34 60	0.18 29	0.65 381	0.32 223	0.99 375	0.70 262	0.73 303	0.86 318	0.66 317	0.56 333	0.61 238	0.47 344	0.14 94	0.10 51	0.15 141	0.13 160	0.18 296	0.13 123
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
rvit_0105_5	0.44 286	0.32 425	0.79 444	0.51 453	0.29 350	0.44 256	0.43 396	0.62 171	0.76 296	0.51 189	0.52 173	0.61 281	0.53 315	0.58 211	0.38 266	0.28 478	0.25 494	0.25 446	0.24 464	0.22 387	0.20 354

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 286	0.22 231	0.83 456	0.39 177	0.45 508	0.41 231	0.26 115	1.04 392	0.50 186	0.54 202	0.76 258	1.03 457	0.43 268	0.67 311	0.28 142	0.16 215	0.11 128	0.17 215	0.19 368	0.21 361	0.21 372

test_sample1	0.44 286	0.24 286	0.52 303	0.35 81	0.23 150	0.59 344	0.36 293	1.05 399	0.57 213	0.66 256	0.78 271	0.70 331	0.71 424	0.62 260	0.51 365	0.18 301	0.15 339	0.17 215	0.16 253	0.18 296	0.18 311

TestStereo1	0.44 286	0.24 286	0.45 215	0.52 470	0.25 221	0.35 174	0.40 357	0.81 309	0.94 416	0.70 284	0.96 365	0.48 211	0.45 282	0.94 449	0.33 209	0.16 215	0.13 275	0.18 266	0.16 253	0.15 180	0.14 162

test_5	0.44 286	0.25 317	0.48 253	0.53 481	0.28 326	0.28 88	0.42 389	0.77 293	0.87 368	0.63 234	0.91 346	0.73 354	0.53 315	0.82 408	0.36 242	0.14 94	0.11 128	0.18 266	0.18 340	0.18 296	0.16 238

SA-5K	0.44 286	0.24 286	0.45 215	0.52 470	0.25 221	0.35 174	0.40 357	0.81 309	0.94 416	0.70 284	0.96 365	0.48 211	0.45 282	0.94 449	0.33 209	0.16 215	0.13 275	0.18 266	0.16 253	0.15 180	0.14 162

dd	0.44 286	0.40 475	0.62 372	0.44 351	0.26 258	0.51 284	0.38 326	0.72 256	1.07 473	0.60 217	0.66 222	0.43 184	0.40 255	0.68 320	0.53 381	0.24 438	0.15 339	0.21 381	0.16 253	0.24 420	0.19 323

GANet-ADL	0.44 286	0.27 369	0.48 253	0.44 351	0.30 376	0.54 306	0.36 293	0.94 359	0.88 379	0.64 244	0.72 239	0.68 327	0.44 275	0.55 185	0.44 323	0.22 400	0.15 339	0.15 141	0.13 160	0.18 296	0.21 372

GMM-Stereo	0.44 286	0.20 162	0.39 148	0.42 284	0.25 221	0.50 279	0.44 404	0.72 256	0.57 213	0.77 327	1.37 504	0.76 370	0.38 235	0.62 260	0.34 222	0.15 165	0.10 51	0.20 337	0.19 368	0.17 264	0.28 460

FACV-RUCA	0.45 295	0.28 384	0.51 282	0.46 391	0.33 428	0.62 358	0.34 257	0.87 328	0.75 291	0.60 217	0.84 305	0.48 211	0.54 322	0.56 195	0.39 276	0.22 400	0.15 339	0.35 518	0.16 253	0.29 462	0.22 391

test_sample2	0.45 295	0.24 286	0.49 262	0.34 60	0.21 97	0.60 350	0.43 396	1.01 382	0.73 281	0.67 265	0.80 287	0.70 331	0.64 385	0.65 289	0.41 305	0.19 341	0.15 339	0.18 266	0.16 253	0.19 331	0.19 323

MyStereo04	0.45 295	0.23 264	0.52 303	0.43 326	0.29 350	0.40 220	0.48 429	1.02 385	1.12 485	0.62 227	0.58 200	0.55 238	0.56 333	0.77 382	0.45 329	0.14 94	0.13 275	0.19 300	0.17 309	0.18 296	0.17 284

SA	0.45 295	0.26 352	0.50 273	0.47 411	0.24 191	0.46 267	0.36 293	0.79 304	1.00 444	0.61 222	1.04 410	0.50 219	0.50 307	0.98 466	0.33 209	0.16 215	0.13 275	0.21 381	0.19 368	0.15 180	0.14 162

GwcNet-ADL	0.45 295	0.24 286	0.51 282	0.46 391	0.30 376	0.41 231	0.40 357	0.95 362	0.98 437	0.73 303	0.78 271	0.61 281	0.41 260	0.67 311	0.55 389	0.20 362	0.14 314	0.15 141	0.14 191	0.19 331	0.22 391

IIG-Stereo	0.45 295	0.22 231	0.48 253	0.51 453	0.26 258	0.43 246	0.21 54	0.73 268	0.80 319	0.84 367	0.95 361	0.82 393	0.46 289	0.95 455	0.37 251	0.16 215	0.12 199	0.19 300	0.15 222	0.15 180	0.12 75

DN-CSS_ROB	0.45 295	0.27 369	0.74 432	0.41 246	0.29 350	0.43 246	0.29 161	0.80 307	0.78 303	0.73 303	1.08 430	0.48 211	0.45 282	0.81 402	0.40 299	0.15 165	0.12 199	0.21 381	0.19 368	0.18 296	0.17 284

HI	0.46 302	0.22 231	0.41 169	0.35 81	0.35 448	0.27 74	0.32 223	0.75 284	0.50 186	0.90 420	1.13 445	1.12 493	0.73 440	0.70 335	0.57 397	0.12 36	0.10 51	0.17 215	0.17 309	0.17 264	0.16 238

CoSv	0.46 302	0.22 231	0.41 169	0.35 81	0.35 448	0.27 74	0.32 223	0.75 284	0.50 186	0.90 420	1.13 445	1.12 493	0.73 440	0.70 335	0.57 397	0.12 36	0.10 51	0.17 215	0.17 309	0.17 264	0.16 238

MyStereo05	0.46 302	0.22 231	0.51 282	0.42 284	0.29 350	0.43 246	0.48 429	0.96 367	1.12 485	0.77 327	0.62 212	0.51 224	0.57 345	0.79 394	0.43 314	0.14 94	0.13 275	0.18 266	0.17 309	0.17 264	0.17 284

CASS	0.46 302	0.28 384	0.45 215	0.48 419	0.22 119	0.63 364	0.34 257	0.99 375	0.66 243	0.76 320	0.86 318	0.61 281	0.58 349	0.58 211	0.44 323	0.29 488	0.16 366	0.22 396	0.18 340	0.23 407	0.28 460
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RAFT_CTSACE	0.46 302	0.20 162	0.48 253	0.46 391	0.27 300	0.34 168	0.39 344	0.62 171	0.74 287	0.78 338	1.44 517	0.86 401	0.38 235	1.09 490	0.27 120	0.13 62	0.13 275	0.18 266	0.16 253	0.16 237	0.12 75

iRaft-Stereo_5w	0.46 302	0.22 231	0.53 311	0.43 326	0.30 376	0.30 111	0.53 462	0.66 199	0.71 269	0.62 227	0.89 332	1.01 453	0.67 404	0.76 375	0.67 427	0.13 62	0.12 199	0.17 215	0.15 222	0.15 180	0.17 284

TransformOpticalFlow	0.46 302	0.21 198	0.49 262	0.42 284	0.24 191	0.36 184	0.46 414	1.04 392	0.84 349	0.67 265	1.14 449	0.73 354	0.56 333	0.78 390	0.33 209	0.15 165	0.10 51	0.17 215	0.15 222	0.14 132	0.15 205

RAFT	0.46 302	0.23 264	0.52 303	0.48 419	0.27 300	0.55 312	0.47 422	0.68 216	0.60 225	0.83 361	0.82 297	1.00 449	0.56 333	0.76 375	0.37 251	0.18 301	0.16 366	0.22 396	0.20 391	0.16 237	0.14 162

Prome-Stereo	0.46 302	0.20 162	0.37 129	0.45 366	0.26 258	0.40 220	0.42 389	0.69 226	0.49 181	0.96 457	1.84 549	0.58 265	0.64 385	0.63 271	0.32 198	0.15 165	0.11 128	0.16 169	0.14 191	0.17 264	0.30 472

GES	0.46 302	0.25 317	0.62 372	0.41 246	0.30 376	0.62 358	0.37 308	1.06 404	0.70 262	0.75 314	0.83 302	0.47 206	0.52 314	0.69 327	0.46 333	0.23 427	0.17 399	0.17 215	0.16 253	0.18 296	0.24 426

HCRNet	0.46 302	0.35 442	0.45 215	0.54 493	0.26 258	0.52 292	0.29 161	0.87 328	0.64 233	0.75 314	0.82 297	0.76 370	0.53 315	0.70 335	0.38 266	0.24 438	0.16 366	0.24 433	0.20 391	0.21 361	0.20 354

DFGA-Net	0.47 313	0.31 422	0.93 484	0.43 326	0.33 428	0.56 319	0.35 280	0.81 309	0.89 384	0.70 284	0.76 258	0.48 211	0.43 268	0.78 390	0.64 422	0.16 215	0.14 314	0.19 300	0.19 368	0.20 348	0.19 323

mmm	0.47 313	0.28 384	0.51 282	0.39 177	0.25 221	0.61 352	0.38 326	1.00 381	0.60 225	0.77 327	1.07 423	0.65 305	0.53 315	0.61 238	0.49 357	0.18 301	0.15 339	0.23 417	0.20 391	0.21 361	0.20 354

ffm	0.47 313	0.28 384	0.68 401	0.39 177	0.26 258	0.56 319	0.40 357	0.72 256	1.13 490	0.76 320	0.98 378	0.71 334	0.55 326	0.61 238	0.26 98	0.17 261	0.11 128	0.25 446	0.21 412	0.16 237	0.17 284

BUS	0.47 313	0.26 352	0.47 240	0.46 391	0.29 350	0.78 431	0.34 257	0.99 375	0.80 319	0.77 327	0.80 287	0.64 299	0.54 322	0.66 301	0.56 391	0.21 378	0.15 339	0.22 396	0.19 368	0.18 296	0.19 323

STrans-v2	0.47 313	0.21 198	0.49 262	0.41 246	0.25 221	0.54 306	0.49 442	1.16 443	0.82 342	0.67 265	1.05 413	0.71 334	0.67 404	0.74 356	0.34 222	0.15 165	0.11 128	0.17 215	0.15 222	0.14 132	0.14 162

Anonymous3	0.47 313	0.35 442	0.91 483	0.50 441	0.38 466	0.81 449	0.55 472	0.76 288	0.66 243	0.52 192	0.65 218	0.44 188	0.45 282	0.66 301	0.39 276	0.25 451	0.25 494	0.22 396	0.21 412	0.23 407	0.24 426

CFNet_pseudo	0.47 313	0.25 317	0.55 328	0.38 151	0.28 326	0.58 334	0.32 223	0.89 337	0.90 389	0.83 361	1.03 407	0.75 363	0.48 298	0.61 238	0.46 333	0.17 261	0.13 275	0.24 433	0.16 253	0.26 441	0.21 372

ACVNet	0.47 313	0.24 286	0.39 148	0.40 217	0.28 326	0.58 334	0.40 357	0.91 343	0.81 329	0.67 265	0.96 365	0.79 385	0.66 395	0.65 289	0.71 438	0.18 301	0.15 339	0.16 169	0.15 222	0.18 296	0.15 205

DMCA	0.47 313	0.27 369	0.59 360	0.39 177	0.29 350	0.53 298	0.34 257	0.98 371	0.70 262	0.78 338	0.83 302	0.79 385	0.55 326	0.54 184	0.57 397	0.21 378	0.16 366	0.21 381	0.16 253	0.19 331	0.22 391

ccs_rob	0.47 313	0.25 317	0.55 328	0.38 151	0.28 326	0.58 334	0.32 223	0.89 337	0.90 389	0.83 361	1.02 397	0.75 363	0.48 298	0.61 238	0.46 333	0.17 261	0.12 199	0.24 433	0.16 253	0.26 441	0.21 372

Select-FE	0.48 323	0.26 352	0.96 491	0.42 284	0.36 455	0.34 168	0.20 30	1.02 385	0.37 99	0.61 222	1.01 394	1.04 462	0.79 466	0.74 356	0.29 160	0.17 261	0.13 275	0.17 215	0.20 391	0.15 180	0.25 435

rvit_0105_3	0.48 323	0.35 442	0.85 469	0.56 505	0.31 391	0.48 276	0.48 429	0.65 192	0.81 329	0.66 256	0.59 202	0.66 317	0.56 333	0.66 301	0.41 305	0.30 495	0.27 510	0.29 493	0.28 502	0.21 361	0.21 372

UGAM-zero	0.48 323	0.21 198	0.66 389	0.38 151	0.23 150	0.36 184	0.22 67	1.30 506	0.43 151	0.67 265	0.61 208	1.74 557	0.89 499	0.79 394	0.27 120	0.15 165	0.12 199	0.15 141	0.12 124	0.13 87	0.14 162

rvit_stereo_0075_2	0.48 323	0.38 461	0.74 432	0.54 493	0.46 517	0.43 246	0.35 280	0.85 321	0.68 251	0.56 207	0.73 241	0.59 275	0.47 294	0.64 279	0.47 344	0.33 511	0.23 477	0.35 518	0.26 488	0.32 482	0.26 439

DispNO	0.48 323	0.24 286	0.84 463	0.40 217	0.31 391	0.58 334	0.39 344	0.91 343	0.79 310	0.79 343	0.83 302	0.71 334	0.59 355	0.75 364	0.50 361	0.19 341	0.14 314	0.20 337	0.18 340	0.16 237	0.17 284

CoDeX	0.48 323	0.21 198	0.53 311	0.43 326	0.25 221	0.74 423	0.38 326	1.36 524	0.82 342	0.84 367	0.96 365	0.63 293	0.57 345	0.63 271	0.40 299	0.17 261	0.13 275	0.17 215	0.15 222	0.16 237	0.15 205

IER	0.48 323	0.25 317	0.60 365	0.38 151	0.28 326	0.67 397	0.38 326	0.82 315	0.68 251	0.88 405	0.95 361	0.74 358	0.79 466	0.62 260	0.46 333	0.17 261	0.14 314	0.17 215	0.17 309	0.17 264	0.16 238

BSDual-CNN	0.48 323	0.26 352	0.47 240	0.46 391	0.29 350	0.75 427	0.46 414	0.99 375	0.80 319	0.77 327	0.80 287	0.76 370	0.59 355	0.66 301	0.48 348	0.21 378	0.15 339	0.22 396	0.19 368	0.18 296	0.19 323

PSM-AAD	0.48 323	0.21 198	0.39 148	0.44 351	0.23 150	0.56 319	0.47 422	0.67 210	0.73 281	1.08 501	1.12 438	0.58 265	0.87 491	0.63 271	0.33 209	0.15 165	0.11 128	0.25 446	0.26 488	0.18 296	0.42 530

KYRaft	0.48 323	0.21 198	0.41 169	0.45 366	0.23 150	0.43 246	0.36 293	0.68 216	0.45 161	0.94 440	1.72 543	0.78 378	0.40 255	0.65 289	0.32 198	0.16 215	0.11 128	0.18 266	0.22 433	0.17 264	0.76 573

ASMatch	0.48 323	0.20 162	0.47 240	0.39 177	0.28 326	0.37 196	0.26 115	0.76 288	0.72 271	0.77 327	2.29 563	0.61 281	0.51 312	0.64 279	0.39 276	0.15 165	0.12 199	0.17 215	0.15 222	0.14 132	0.22 391

ICVP	0.48 323	0.26 352	0.42 182	0.49 430	0.28 326	0.63 364	0.43 396	1.05 399	0.72 271	0.68 275	0.95 361	0.75 363	0.56 333	0.55 185	0.61 413	0.24 438	0.18 417	0.19 300	0.17 309	0.19 331	0.21 372
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ARAFT	0.48 323	0.25 317	0.82 452	0.42 284	0.25 221	0.56 319	0.54 469	0.82 315	0.82 342	0.92 430	0.75 255	0.75 363	0.48 298	0.89 429	0.37 251	0.15 165	0.12 199	0.23 417	0.22 433	0.14 132	0.14 162

SFCPSM	0.48 323	0.22 231	0.59 360	0.41 246	0.27 300	0.85 461	0.36 293	1.39 526	0.79 310	0.81 350	0.85 314	0.54 235	0.50 307	0.60 232	0.39 276	0.18 301	0.14 314	0.18 266	0.20 391	0.17 264	0.16 238

G2L-ROB	0.49 337	0.20 162	0.48 253	0.36 112	0.22 119	0.58 334	0.42 389	1.19 458	0.74 287	0.86 390	0.76 258	1.08 477	0.59 355	0.81 402	0.60 407	0.17 261	0.12 199	0.15 141	0.12 124	0.17 264	0.20 354

test_sample4	0.49 337	0.27 369	0.55 328	0.36 112	0.23 150	0.70 404	0.37 308	1.22 476	0.86 361	0.82 353	0.86 318	0.62 288	0.58 349	0.71 345	0.49 357	0.21 378	0.16 366	0.21 381	0.20 391	0.22 387	0.21 372

test_sample3	0.49 337	0.27 369	0.55 328	0.36 112	0.23 150	0.70 404	0.37 308	1.21 468	0.87 368	0.79 343	0.84 305	0.66 317	0.53 315	0.70 335	0.50 361	0.21 378	0.16 366	0.20 337	0.19 368	0.21 361	0.21 372

PCWNet_CMD	0.49 337	0.25 317	0.56 341	0.40 217	0.27 300	0.64 374	0.32 223	0.98 371	0.99 440	0.87 395	1.07 423	0.78 378	0.46 289	0.61 238	0.44 323	0.17 261	0.13 275	0.21 381	0.16 253	0.26 441	0.20 354

testlalala_base	0.49 337	0.26 352	0.44 207	0.47 411	0.34 440	0.57 328	0.26 115	0.60 157	0.37 99	0.52 192	0.56 193	0.46 201	0.31 179	0.45 114	0.33 209	1.56 594	0.11 128	0.14 97	0.10 56	1.85 586	0.15 205

Sa-1000	0.49 337	0.25 317	0.45 215	0.46 391	0.25 221	0.64 374	0.34 257	0.85 321	0.95 420	0.85 380	1.51 528	0.55 238	0.44 275	0.94 449	0.31 191	0.16 215	0.12 199	0.21 381	0.20 391	0.15 180	0.14 162

DEmStereo	0.49 337	0.18 86	0.53 311	0.39 177	0.26 258	0.57 328	0.33 240	0.65 192	0.75 291	0.90 420	1.65 537	0.57 249	1.02 521	0.63 271	0.44 323	0.14 94	0.12 199	0.16 169	0.16 253	0.14 132	0.17 284

DRaft	0.49 337	0.18 86	0.50 273	0.38 151	0.25 221	0.57 328	0.39 344	0.67 210	0.86 361	1.02 476	1.75 544	0.50 219	0.79 466	0.65 289	0.42 311	0.14 94	0.11 128	0.16 169	0.16 253	0.14 132	0.17 284

GrayStereo	0.49 337	0.20 162	0.44 207	0.47 411	0.29 350	0.51 284	0.62 495	0.71 245	0.66 243	1.04 484	1.46 522	0.77 375	0.73 440	0.58 211	0.35 231	0.15 165	0.12 199	0.17 215	0.17 309	0.15 180	0.30 472

cf-r	0.49 337	0.24 286	0.49 262	0.40 217	0.23 150	0.58 334	0.38 326	0.92 352	0.87 368	0.77 327	1.06 419	0.98 441	0.67 404	0.59 219	0.61 413	0.21 378	0.14 314	0.17 215	0.19 368	0.15 180	0.16 238

GANet-RSSM	0.49 337	0.22 231	0.42 182	0.39 177	0.26 258	0.58 334	0.41 378	1.12 427	0.82 342	0.73 303	1.02 397	0.88 411	0.75 450	0.67 311	0.48 348	0.22 400	0.16 366	0.18 266	0.19 368	0.18 296	0.18 311

BEATNet_4x	0.49 337	0.35 442	0.72 422	0.38 151	0.20 76	0.65 381	0.36 293	1.08 413	0.78 303	0.78 338	0.88 329	0.73 354	0.64 385	0.71 345	0.60 407	0.16 215	0.12 199	0.16 169	0.15 222	0.24 420	0.18 311

MSMDNet	0.49 337	0.25 317	0.56 341	0.40 217	0.27 300	0.64 374	0.32 223	0.99 375	0.99 440	0.87 395	1.07 423	0.79 385	0.46 289	0.61 238	0.44 323	0.17 261	0.13 275	0.20 337	0.16 253	0.25 431	0.20 354

MLCV	0.49 337	0.26 352	0.73 428	0.38 151	0.18 29	0.64 374	0.33 240	0.84 320	0.89 384	0.96 457	1.12 438	0.72 349	0.45 282	1.00 476	0.59 406	0.14 94	0.10 51	0.14 97	0.11 94	0.14 132	0.14 162

G2L-Stereo_test	0.50 351	0.22 231	0.46 228	0.34 60	0.24 191	0.58 334	0.59 488	1.14 436	0.79 310	0.89 412	0.96 365	0.96 437	0.59 355	0.72 350	0.67 427	0.17 261	0.12 199	0.14 97	0.12 124	0.15 180	0.16 238

PAM_32	0.50 351	0.20 162	0.69 410	0.40 217	0.24 191	1.09 510	0.29 161	1.12 427	0.40 126	0.74 310	0.44 135	1.98 567	0.64 385	0.64 279	0.27 120	0.16 215	0.11 128	0.17 215	0.15 222	0.14 132	0.15 205

PAM	0.50 351	0.21 198	0.75 435	0.41 246	0.26 258	1.11 516	0.37 308	1.10 420	0.39 112	0.75 314	0.46 142	1.92 564	0.61 367	0.62 260	0.28 142	0.16 215	0.10 51	0.16 169	0.14 191	0.14 132	0.15 205

test_sample5	0.50 351	0.28 384	0.55 328	0.37 131	0.23 150	0.65 381	0.38 326	1.19 458	0.86 361	0.81 350	0.97 374	0.64 299	0.60 361	0.72 350	0.48 348	0.22 400	0.16 366	0.22 396	0.21 412	0.23 407	0.22 391

gwcnet-sp	0.50 351	0.25 317	0.84 463	0.41 246	0.27 300	0.79 437	0.40 357	0.93 354	0.85 355	0.95 445	0.79 276	0.65 305	0.63 377	0.69 327	0.52 370	0.18 301	0.17 399	0.18 266	0.18 340	0.18 296	0.19 323

scenet	0.50 351	0.25 317	0.84 463	0.41 246	0.27 300	0.79 437	0.40 357	0.93 354	0.85 355	0.95 445	0.79 276	0.65 305	0.63 377	0.69 327	0.52 370	0.18 301	0.17 399	0.18 266	0.18 340	0.18 296	0.19 323

ssnet	0.50 351	0.25 317	0.84 463	0.41 246	0.27 300	0.79 437	0.40 357	0.93 354	0.85 355	0.95 445	0.79 276	0.65 305	0.63 377	0.69 327	0.52 370	0.18 301	0.17 399	0.18 266	0.18 340	0.18 296	0.19 323

psmg	0.50 351	0.26 352	0.47 240	0.42 284	0.29 350	0.82 452	0.42 389	1.07 408	0.80 319	0.95 445	0.94 357	0.76 370	0.59 355	0.66 301	0.48 348	0.21 378	0.16 366	0.20 337	0.20 391	0.19 331	0.19 323

UDGNet	0.50 351	0.82 556	0.56 341	0.51 453	0.32 416	0.41 231	0.34 257	0.71 245	0.93 407	0.65 250	0.60 205	0.58 265	0.44 275	0.65 289	0.43 314	0.33 511	0.15 339	0.67 570	0.20 391	0.49 543	0.23 415

PSMNet-ADL	0.50 351	0.28 384	0.43 201	0.49 430	0.31 391	0.70 404	0.38 326	0.94 359	0.81 329	0.62 227	0.80 287	0.91 425	0.62 372	0.76 375	0.68 432	0.24 438	0.18 417	0.19 300	0.20 391	0.22 387	0.22 391

PSMNet-RSSM	0.50 351	0.24 286	0.41 169	0.43 326	0.26 258	0.51 284	0.40 357	1.16 443	0.79 310	0.75 314	1.07 423	0.87 407	0.69 414	0.66 301	0.52 370	0.24 438	0.16 366	0.23 417	0.26 488	0.20 348	0.20 354

CFNet-ft	0.50 351	0.25 317	0.39 148	0.41 246	0.26 258	0.66 388	0.37 308	0.91 343	0.87 368	0.67 265	1.00 390	1.05 467	0.70 419	0.68 320	0.57 397	0.23 427	0.16 366	0.24 433	0.21 412	0.24 420	0.19 323

CFNet_RVC	0.50 351	0.25 317	0.39 148	0.41 246	0.26 258	0.66 388	0.37 308	0.91 343	0.87 368	0.67 265	1.00 390	1.05 467	0.70 419	0.68 320	0.57 397	0.23 427	0.16 366	0.24 433	0.21 412	0.24 420	0.19 323

UCFNet_RVC	0.50 351	0.27 369	0.37 129	0.40 217	0.27 300	0.66 388	0.42 389	1.18 454	0.86 361	0.70 284	0.89 332	0.91 425	0.60 361	0.62 260	0.48 348	0.24 438	0.18 417	0.28 485	0.27 495	0.25 431	0.24 426

G2L-Stereo	0.51 365	0.25 317	0.55 328	0.44 351	0.27 300	0.46 267	0.47 422	0.98 371	0.81 329	0.86 390	0.90 338	0.91 425	0.56 333	0.88 427	0.80 459	0.21 378	0.17 399	0.22 396	0.18 340	0.17 264	0.22 391

DCVSM-stereo	0.51 365	0.28 384	0.56 341	0.39 177	0.29 350	0.55 312	0.28 145	0.78 297	0.78 303	1.11 512	0.77 262	1.04 462	0.76 459	0.65 289	0.52 370	0.20 362	0.20 448	0.24 433	0.21 412	0.25 431	0.31 481

test_sample6	0.51 365	0.27 369	0.55 328	0.38 151	0.23 150	0.64 374	0.39 344	1.18 454	0.88 379	0.84 367	1.06 419	0.66 317	0.61 367	0.75 364	0.52 370	0.23 427	0.17 399	0.22 396	0.22 433	0.24 420	0.23 415

qqq1	0.51 365	0.24 286	0.67 394	0.35 81	0.20 76	0.63 364	0.34 257	1.26 489	1.06 465	0.85 380	1.02 397	0.71 334	0.66 395	0.96 457	0.36 242	0.19 341	0.16 366	0.14 97	0.12 124	0.15 180	0.16 238

fff1	0.51 365	0.24 286	0.67 394	0.35 81	0.20 76	0.63 364	0.34 257	1.26 489	1.06 465	0.85 380	1.02 397	0.71 334	0.66 395	0.96 457	0.36 242	0.19 341	0.16 366	0.14 97	0.12 124	0.15 180	0.16 238

DualNet	0.51 365	0.28 384	0.55 328	0.37 131	0.23 150	0.65 381	0.38 326	1.19 458	0.86 361	0.84 367	1.06 419	0.64 299	0.60 361	0.72 350	0.48 348	0.22 400	0.16 366	0.22 396	0.21 412	0.23 407	0.22 391

GMStereo_Zeroshot	0.51 365	0.46 498	0.80 445	0.50 441	0.28 326	0.57 328	0.30 182	0.75 284	0.79 310	0.88 405	0.94 357	0.90 419	0.37 227	0.77 382	0.46 333	0.27 467	0.14 314	0.26 465	0.15 222	0.39 518	0.19 323

CFNet_ucs	0.51 365	0.25 317	0.58 352	0.39 177	0.31 391	0.59 344	0.35 280	1.04 392	0.95 420	0.89 412	1.19 467	0.80 389	0.49 304	0.66 301	0.45 329	0.21 378	0.16 366	0.26 465	0.18 340	0.27 451	0.23 415

anonymousa	0.51 365	0.21 198	0.47 240	0.39 177	0.25 221	0.89 469	0.36 293	0.78 297	0.63 229	0.88 405	1.54 530	1.09 483	0.67 404	0.53 176	0.46 333	0.17 261	0.14 314	0.19 300	0.21 412	0.16 237	0.16 238

hknet	0.51 365	0.26 352	0.58 352	0.46 391	0.29 350	0.75 427	0.46 414	0.99 375	0.89 384	0.77 327	0.80 287	0.96 437	0.67 404	0.75 364	0.50 361	0.19 341	0.15 339	0.22 396	0.19 368	0.18 296	0.19 323

CrosDoStereo	0.51 365	0.19 122	0.46 228	0.39 177	0.24 191	0.39 212	1.14 569	0.69 226	0.87 368	0.94 440	1.36 501	0.62 288	0.75 450	0.68 320	0.46 333	0.15 165	0.12 199	0.17 215	0.18 340	0.14 132	0.16 238

DeepStereo_LL	0.51 365	0.19 122	0.46 228	0.39 177	0.24 191	0.39 212	1.14 569	0.69 226	0.87 368	0.94 440	1.36 501	0.62 288	0.75 450	0.68 320	0.46 333	0.15 165	0.12 199	0.17 215	0.18 340	0.14 132	0.16 238

THIR-Stereo	0.51 365	0.19 122	0.47 240	0.39 177	0.23 150	0.74 423	0.64 503	0.68 216	0.88 379	1.03 479	1.40 507	0.71 334	0.75 450	0.64 279	0.43 314	0.16 215	0.11 128	0.17 215	0.18 340	0.15 180	0.17 284

GwcNet-RSSM	0.51 365	0.25 317	0.51 282	0.41 246	0.24 191	0.56 319	0.41 378	0.97 369	0.96 427	0.75 314	1.17 462	0.89 416	0.66 395	0.66 301	0.74 445	0.22 400	0.15 339	0.19 300	0.21 412	0.17 264	0.16 238

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 379	0.23 264	1.38 539	0.40 217	0.53 537	0.29 100	0.30 182	1.49 544	0.45 161	0.69 278	1.15 452	0.98 441	0.32 186	0.70 335	0.29 160	0.15 165	0.11 128	0.17 215	0.20 391	0.22 387	0.27 449

ToySt	0.52 379	0.27 369	0.93 484	0.42 284	0.28 326	0.67 397	0.56 476	0.88 336	0.79 310	0.61 222	0.85 314	0.92 431	0.70 419	0.72 350	0.61 413	0.16 215	0.17 399	0.21 381	0.21 412	0.22 387	0.21 372

NINENet	0.52 379	0.30 413	0.55 328	0.46 391	0.33 428	0.78 431	0.34 257	1.18 454	0.91 395	0.84 367	0.97 374	0.64 299	0.54 322	0.74 356	0.56 391	0.23 427	0.20 448	0.25 446	0.18 340	0.22 387	0.22 391

AACVNet	0.52 379	0.25 317	0.56 341	0.48 419	0.29 350	0.55 312	0.38 326	0.96 367	0.59 218	0.83 361	1.03 407	1.03 457	0.77 464	0.91 440	0.58 404	0.22 400	0.18 417	0.24 433	0.18 340	0.24 420	0.22 391

acv_ft	0.52 379	0.24 286	0.64 381	0.45 366	0.28 326	0.85 461	0.40 357	0.95 362	0.81 329	1.00 469	0.96 365	0.79 385	0.62 372	0.65 289	0.88 470	0.18 301	0.15 339	0.16 169	0.15 222	0.18 296	0.15 205

AdaStereo	0.52 379	0.34 438	0.53 311	0.49 430	0.25 221	0.71 409	0.36 293	1.24 481	0.91 395	0.77 327	0.98 378	0.75 363	0.50 307	0.71 345	0.51 365	0.27 467	0.13 275	0.28 485	0.18 340	0.23 407	0.18 311
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNet	0.52 379	0.31 422	0.86 470	0.44 351	0.22 119	0.66 388	0.47 422	0.92 352	1.02 451	0.89 412	1.12 438	0.69 329	0.55 326	0.86 419	0.60 407	0.15 165	0.11 128	0.15 141	0.12 124	0.17 264	0.17 284

DDVS	0.53 386	0.32 425	0.63 376	0.42 284	0.31 391	0.71 409	0.35 280	0.95 362	0.69 258	0.86 390	0.90 338	1.11 487	0.46 289	0.90 437	0.67 427	0.23 427	0.17 399	0.22 396	0.18 340	0.25 431	0.28 460

SMFormer	0.53 386	0.24 286	0.67 394	0.35 81	0.20 76	0.63 364	0.34 257	1.26 489	1.06 465	0.85 380	1.02 397	0.71 334	0.66 395	0.96 457	0.60 407	0.19 341	0.16 366	0.18 266	0.17 309	0.19 331	0.20 354

tta	0.53 386	0.24 286	0.67 394	0.35 81	0.20 76	0.63 364	0.34 257	1.26 489	1.06 465	0.85 380	1.02 397	0.71 334	0.66 395	0.96 457	0.60 407	0.19 341	0.16 366	0.18 266	0.17 309	0.15 180	0.16 238

CFNet	0.53 386	0.30 413	0.53 311	0.42 284	0.28 326	0.73 417	0.35 280	1.21 468	1.01 446	0.74 310	1.07 423	0.85 397	0.60 361	0.83 410	0.58 404	0.19 341	0.15 339	0.23 417	0.23 449	0.21 361	0.17 284

HSM	0.53 386	0.25 317	0.46 228	0.40 217	0.25 221	0.74 423	0.44 404	1.29 504	0.78 303	0.82 353	0.92 352	1.21 503	0.75 450	0.90 437	0.48 348	0.18 301	0.14 314	0.17 215	0.14 191	0.17 264	0.18 311

coex_refinement	0.54 391	0.22 231	0.44 207	0.45 366	0.31 391	0.75 427	0.40 357	1.16 443	0.92 401	0.87 395	1.12 438	0.99 446	0.57 345	0.69 327	0.90 478	0.21 378	0.14 314	0.16 169	0.16 253	0.21 361	0.22 391

UGAM	0.54 391	0.23 264	0.51 282	0.46 391	0.26 258	0.40 220	0.52 457	0.65 192	1.19 508	0.78 338	1.15 452	1.38 532	0.56 333	1.03 482	0.56 391	0.18 301	0.15 339	0.25 446	0.21 412	0.15 180	0.13 123

ITSA-stereo	0.54 391	0.29 398	0.55 328	0.41 246	0.23 150	0.59 344	0.35 280	1.31 508	1.25 517	0.82 353	0.80 287	0.72 349	0.58 349	0.89 429	0.72 441	0.22 400	0.18 417	0.23 417	0.22 433	0.22 387	0.29 467

test_sample7	0.54 391	0.30 413	0.55 328	0.37 131	0.28 326	0.63 364	0.47 422	1.11 422	0.92 401	0.93 433	0.89 332	0.86 401	0.71 424	0.74 356	0.53 381	0.27 467	0.22 467	0.27 474	0.26 488	0.27 451	0.26 439

DAS	0.54 391	0.26 352	0.66 389	0.49 430	0.31 391	0.61 352	0.43 396	0.89 337	1.01 446	0.95 445	1.16 457	0.71 334	0.85 484	0.89 429	0.47 344	0.18 301	0.14 314	0.18 266	0.15 222	0.22 387	0.19 323

SepStereo	0.54 391	0.26 352	0.66 389	0.49 430	0.31 391	0.61 352	0.43 396	0.89 337	1.01 446	0.95 445	1.16 457	0.71 334	0.85 484	0.97 464	0.47 344	0.18 301	0.14 314	0.18 266	0.15 222	0.22 387	0.19 323

RAFT + AFF	0.54 391	0.30 413	0.84 463	0.51 453	0.32 416	0.63 364	0.57 478	1.05 399	0.95 420	0.80 346	0.87 325	0.85 397	0.57 345	0.87 421	0.51 365	0.18 301	0.21 458	0.23 417	0.22 433	0.19 331	0.19 323

ac_64	0.54 391	0.24 286	0.58 352	0.46 391	0.28 326	0.79 437	0.44 404	1.11 422	0.63 229	0.94 440	0.85 314	1.06 471	0.70 419	0.76 375	0.72 441	0.22 400	0.18 417	0.20 337	0.19 368	0.18 296	0.16 238

DMCA-RVC	0.54 391	0.32 425	0.83 456	0.51 453	0.32 416	0.59 344	0.38 326	0.89 337	0.70 262	0.95 445	0.88 329	0.90 419	0.69 414	0.75 364	0.63 420	0.23 427	0.18 417	0.31 504	0.24 464	0.27 451	0.21 372

AASNet	0.55 400	0.27 369	0.62 372	0.51 453	0.32 416	0.73 417	0.44 404	1.55 552	0.88 379	0.88 405	0.94 357	0.64 299	0.63 377	0.62 260	0.84 465	0.23 427	0.20 448	0.20 337	0.16 253	0.22 387	0.20 354

LMCR-Stereo	0.55 400	0.33 433	0.57 350	0.60 522	0.30 376	0.80 443	0.36 293	1.30 506	0.79 310	0.90 420	1.04 410	0.57 249	0.64 385	0.87 421	0.73 444	0.20 362	0.15 339	0.19 300	0.14 191	0.25 431	0.18 311

UNet	0.55 400	0.27 369	0.72 422	0.45 366	0.41 484	0.97 483	0.40 357	1.01 382	0.80 319	0.87 395	0.90 338	1.03 457	0.75 450	0.76 375	0.67 427	0.19 341	0.15 339	0.20 337	0.17 309	0.21 361	0.18 311

UPFNet	0.55 400	0.26 352	0.59 360	0.46 391	0.38 466	0.83 455	0.48 429	1.03 391	0.80 319	0.92 430	0.91 346	0.85 397	0.67 404	0.87 421	0.78 451	0.20 362	0.21 458	0.20 337	0.20 391	0.20 348	0.15 205

HSM-Net_RVC	0.55 400	0.23 264	0.37 129	0.38 151	0.22 119	0.86 463	0.40 357	1.31 508	0.93 407	0.92 430	1.15 452	1.26 507	0.71 424	0.75 364	0.53 381	0.17 261	0.14 314	0.16 169	0.15 222	0.17 264	0.17 284
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.55 400	0.33 433	0.71 415	0.46 391	0.31 391	0.66 388	0.43 396	1.07 408	0.89 384	0.93 433	0.91 346	0.98 441	0.61 367	0.76 375	0.64 422	0.22 400	0.18 417	0.22 396	0.22 433	0.22 387	0.24 426
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.55 400	0.37 453	0.67 394	0.42 284	0.31 391	0.50 279	0.43 396	1.22 476	0.73 281	0.86 390	1.05 413	0.85 397	0.58 349	0.90 437	0.56 391	0.29 488	0.23 477	0.22 396	0.22 433	0.26 441	0.26 439

iResNetv2_ROB	0.55 400	0.29 398	0.86 470	0.39 177	0.25 221	0.67 397	0.37 308	1.21 468	1.02 451	1.02 476	1.10 432	0.89 416	0.79 466	0.74 356	0.43 314	0.19 341	0.13 275	0.15 141	0.11 94	0.19 331	0.16 238

iResNet_ROB	0.55 400	0.24 286	0.61 366	0.38 151	0.22 119	0.66 388	0.30 182	1.59 561	1.33 534	0.94 440	1.05 413	0.81 391	0.69 414	0.84 414	0.46 333	0.17 261	0.12 199	0.14 97	0.09 6	0.15 180	0.20 354

rvit_105_1	0.56 409	0.42 486	0.84 463	0.59 520	0.37 459	0.59 344	0.68 508	0.73 268	0.97 432	0.82 353	0.69 233	0.75 363	0.63 377	0.80 397	0.56 391	0.34 519	0.29 519	0.31 504	0.34 530	0.23 407	0.23 415

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 409	3.08 612	2.41 576	0.32 36	0.18 29	0.29 100	0.20 30	0.39 42	0.33 70	0.29 67	0.25 35	0.18 11	0.18 21	0.32 16	0.22 28	1.08 587	0.09 18	0.17 215	0.16 253	0.15 180	0.96 580

ff1	0.56 409	0.28 384	0.68 401	0.39 177	0.26 258	0.56 319	0.40 357	0.72 256	1.13 490	0.76 320	0.98 378	0.71 334	0.55 326	1.25 512	1.46 542	0.17 261	0.11 128	0.25 446	0.21 412	0.16 237	0.17 284

FTStereo	0.56 409	0.21 198	0.39 148	0.42 284	0.25 221	0.39 212	0.73 525	0.69 226	0.45 161	1.09 505	3.23 586	0.69 329	0.71 424	0.55 185	0.34 222	0.15 165	0.13 275	0.19 300	0.17 309	0.15 180	0.32 485

GEStereo_RVC	0.56 409	0.30 413	0.70 413	0.51 453	0.31 391	0.70 404	0.54 469	1.31 508	0.93 407	0.85 380	0.86 318	0.84 395	0.63 377	0.92 442	0.67 427	0.24 438	0.16 366	0.19 300	0.17 309	0.21 361	0.23 415

ISRNet	0.57 414	0.25 317	0.72 422	0.57 511	0.36 455	0.43 246	0.28 145	0.85 321	0.84 349	1.09 505	1.25 475	0.91 425	0.61 367	0.68 320	0.60 407	0.35 525	0.26 503	0.36 523	0.33 528	0.30 470	0.42 530

CSP-Net	0.57 414	0.29 398	0.55 328	0.42 284	0.29 350	1.20 531	0.49 442	1.29 504	0.75 291	0.98 463	0.97 374	0.88 411	0.69 414	0.85 417	0.66 424	0.27 467	0.18 417	0.17 215	0.17 309	0.18 296	0.19 323

ADLNet2	0.57 414	0.26 352	0.71 415	0.48 419	0.31 391	0.83 455	0.51 451	1.10 420	0.99 440	0.85 380	0.99 386	0.99 446	0.70 419	0.79 394	0.78 451	0.21 378	0.17 399	0.18 266	0.18 340	0.22 387	0.22 391

RAFT-RH_RVC	0.57 414	0.18 86	0.44 207	0.38 151	0.23 150	0.56 319	0.24 89	0.61 165	0.73 281	1.18 519	3.90 597	0.55 238	0.40 255	0.67 311	0.38 266	0.14 94	0.11 128	0.20 337	0.15 222	0.12 48	0.14 162

ADLNet	0.57 414	0.29 398	0.58 352	0.46 391	0.35 448	0.80 443	0.46 414	1.14 436	0.88 379	1.03 479	0.98 378	0.92 431	0.66 395	0.71 345	0.83 464	0.22 400	0.16 366	0.22 396	0.22 433	0.22 387	0.23 415

MMNet	0.57 414	0.26 352	0.67 394	0.45 366	0.35 448	1.04 501	0.39 344	0.93 354	0.98 437	0.96 457	0.97 374	0.86 401	0.80 471	0.83 410	0.80 459	0.16 215	0.15 339	0.19 300	0.19 368	0.20 348	0.17 284

delet	0.57 414	0.25 317	0.63 376	0.46 391	0.34 440	1.05 506	0.51 451	1.04 392	0.94 416	0.90 420	0.99 386	0.90 419	0.68 412	0.87 421	0.78 451	0.18 301	0.18 417	0.20 337	0.21 412	0.17 264	0.17 284

psm_up	0.57 414	0.27 369	0.52 303	0.50 441	0.33 428	0.65 381	0.60 491	1.07 408	0.84 349	0.87 395	0.91 346	1.00 449	1.06 527	0.80 397	0.66 424	0.22 400	0.25 494	0.26 465	0.23 449	0.22 387	0.21 372

hitnet-ft	0.57 414	0.29 398	0.43 201	0.42 284	0.29 350	0.81 449	0.40 357	0.98 371	0.91 395	0.84 367	1.01 394	1.13 495	0.72 435	0.83 410	0.71 438	0.28 478	0.21 458	0.28 485	0.22 433	0.29 462	0.27 449

DSFCA	0.57 414	0.27 369	0.71 415	0.41 246	0.36 455	0.78 431	0.53 462	1.08 413	0.85 355	1.08 501	0.84 305	0.90 419	0.66 395	1.05 485	0.63 420	0.26 456	0.22 467	0.21 381	0.21 412	0.22 387	0.20 354

STTStereo	0.57 414	0.39 466	0.87 475	0.45 366	0.32 416	0.62 358	0.45 411	1.01 382	0.87 368	1.01 472	0.91 346	0.95 434	0.58 349	0.77 382	0.66 424	0.25 451	0.24 486	0.27 474	0.33 528	0.25 431	0.26 439

RASNet	0.57 414	0.24 286	0.61 366	0.39 177	0.23 150	0.71 409	0.40 357	1.02 385	0.93 407	0.77 327	1.05 413	1.05 467	0.98 516	0.99 471	1.03 506	0.16 215	0.14 314	0.14 97	0.17 309	0.15 180	0.14 162

LL-Strereo	0.58 426	0.29 398	0.83 456	0.48 419	0.35 448	0.39 212	0.48 429	1.04 392	0.99 440	0.87 395	0.79 276	1.08 477	1.15 539	1.35 532	0.51 365	0.18 301	0.15 339	0.22 396	0.19 368	0.17 264	0.21 372

HGLStereo	0.58 426	0.30 413	0.65 386	0.51 453	0.38 466	0.78 431	0.45 411	1.07 408	0.82 342	0.89 412	1.16 457	0.88 411	0.91 503	0.80 397	0.74 445	0.21 378	0.21 458	0.20 337	0.18 340	0.19 331	0.22 391

FADNet-RVC-Resample	0.58 426	0.35 442	1.34 536	0.50 441	0.34 440	0.73 417	0.43 396	1.09 416	0.96 427	0.83 361	0.87 325	0.76 370	0.66 395	0.77 382	0.52 370	0.19 341	0.18 417	0.26 465	0.27 495	0.28 460	0.29 467

FADNet_RVC	0.58 426	0.39 466	1.26 524	0.45 366	0.32 416	0.55 312	0.34 257	1.12 427	0.90 389	0.68 275	0.90 338	0.61 281	0.71 424	1.03 482	0.80 459	0.21 378	0.18 417	0.27 474	0.23 449	0.33 487	0.30 472

mmx	0.59 430	0.28 384	0.68 401	0.39 177	0.26 258	0.56 319	0.40 357	1.24 481	1.06 465	0.76 320	0.98 378	0.71 334	0.55 326	1.25 512	1.46 542	0.21 378	0.16 366	0.25 446	0.21 412	0.24 420	0.22 391

xxx	0.59 430	0.28 384	0.68 401	0.39 177	0.26 258	0.56 319	0.40 357	1.24 481	1.06 465	0.76 320	0.98 378	0.71 334	0.55 326	1.25 512	1.46 542	0.21 378	0.16 366	0.25 446	0.21 412	0.24 420	0.22 391

CRFU-Net	0.59 430	0.29 398	0.62 372	0.47 411	0.31 391	1.20 531	0.51 451	1.19 458	0.59 218	1.05 489	1.00 390	1.06 471	0.87 491	0.83 410	0.77 450	0.22 400	0.19 439	0.18 266	0.16 253	0.19 331	0.20 354

TDLM	0.59 430	0.35 442	0.57 350	0.53 481	0.32 416	0.67 397	0.72 520	1.09 416	1.03 455	0.84 367	1.11 436	0.84 395	0.71 424	0.96 457	0.61 413	0.28 478	0.18 417	0.26 465	0.22 433	0.27 451	0.21 372

CVANet_RVC	0.59 430	0.35 442	0.54 324	0.49 430	0.33 428	0.70 404	0.67 505	1.12 427	0.97 432	0.88 405	1.05 413	1.01 453	0.72 435	0.94 449	0.55 389	0.30 495	0.20 448	0.28 485	0.26 488	0.32 482	0.23 415

AANet_RVC	0.59 430	0.35 442	0.68 401	0.47 411	0.28 326	0.57 328	0.47 422	1.04 392	1.28 524	0.87 395	1.33 495	0.86 401	0.63 377	1.16 500	0.89 472	0.19 341	0.13 275	0.15 141	0.14 191	0.18 296	0.20 354

NOSS_ROB	0.59 430	0.40 475	0.42 182	0.45 366	0.31 391	0.79 437	0.53 462	1.09 416	1.12 485	0.69 278	0.92 352	0.77 375	0.63 377	0.81 402	0.52 370	0.39 538	0.38 555	0.44 545	0.42 554	0.38 514	0.36 508

DualNet (step1)	0.60 437	0.37 453	0.83 456	0.39 177	0.31 391	0.72 413	0.49 442	1.11 422	0.92 401	0.93 433	0.89 332	0.86 401	0.71 424	0.74 356	0.53 381	0.42 545	0.22 467	0.40 537	0.41 549	0.36 506	0.35 502

pcwnet_v2	0.60 437	0.29 398	0.89 480	0.46 391	0.36 455	0.62 358	0.38 326	1.33 517	1.24 515	1.02 476	1.27 483	0.71 334	0.59 355	0.71 345	0.51 365	0.28 478	0.21 458	0.24 433	0.23 449	0.29 462	0.30 472

PS-NSSS	0.60 437	0.46 498	0.68 401	0.43 326	0.34 440	0.66 388	0.57 478	1.05 399	0.91 395	0.80 346	1.28 484	0.72 349	0.67 404	0.89 429	0.61 413	0.32 504	0.26 503	0.40 537	0.27 495	0.35 500	0.29 467

DLCB_ROB	0.60 437	0.29 398	0.53 311	0.50 441	0.33 428	0.76 430	0.51 451	1.02 385	0.94 416	1.07 500	1.16 457	1.21 503	0.73 440	0.98 466	0.75 447	0.21 378	0.20 448	0.22 396	0.23 449	0.22 387	0.20 354

CBFPSM	0.61 441	0.25 317	1.41 542	0.39 177	0.27 300	1.10 511	0.67 505	0.83 317	0.84 349	0.82 353	0.81 295	1.33 521	0.85 484	0.72 350	0.86 468	0.16 215	0.15 339	0.15 141	0.17 309	0.17 264	0.23 415

ssnet_v2	0.61 441	0.29 398	0.69 410	0.45 366	0.30 376	0.93 475	0.62 495	1.20 465	1.03 455	0.97 460	0.81 295	0.98 441	0.67 404	0.84 414	0.97 497	0.26 456	0.23 477	0.23 417	0.24 464	0.20 348	0.21 372

HBP-ISP	0.61 441	0.47 505	0.45 215	0.46 391	0.33 428	0.79 437	0.29 161	1.15 440	1.05 461	0.85 380	1.18 466	0.67 324	0.71 424	0.92 442	0.57 397	0.37 532	0.38 555	0.47 550	0.41 549	0.39 518	0.32 485

dad	0.61 441	0.53 513	0.72 422	0.44 351	0.31 391	0.64 374	0.37 308	0.85 321	1.28 524	1.05 489	1.17 462	1.18 501	0.61 367	0.70 335	0.54 387	0.36 528	0.23 477	0.37 528	0.21 412	0.31 474	0.23 415

SACVNet	0.61 441	0.36 451	0.67 394	0.57 511	0.37 459	0.65 381	0.47 422	1.16 443	0.80 319	1.04 484	1.06 419	1.02 455	0.81 474	0.99 471	0.57 397	0.28 478	0.21 458	0.25 446	0.24 464	0.30 470	0.39 517

StereoDRNet-Refined	0.61 441	0.33 433	0.63 376	0.47 411	0.31 391	0.94 478	0.41 378	1.04 392	0.97 432	1.15 517	1.13 445	1.00 449	0.74 447	0.93 446	0.93 485	0.18 301	0.13 275	0.22 396	0.21 412	0.20 348	0.21 372
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
FADNet-RVC	0.62 447	0.56 528	1.29 529	0.47 411	0.39 474	0.63 364	0.40 357	1.16 443	0.91 395	0.71 295	0.86 318	1.04 462	0.55 326	0.99 471	0.78 451	0.27 467	0.26 503	0.28 485	0.29 508	0.32 482	0.31 481

NVstereo2D	0.62 447	0.32 425	0.82 452	0.50 441	0.44 502	0.88 466	0.48 429	1.12 427	1.17 502	0.67 265	0.90 338	0.90 419	0.69 414	1.02 480	0.69 434	0.33 511	0.16 366	0.29 493	0.20 391	0.43 528	0.46 546

CBMV_ROB	0.62 447	0.39 466	0.41 169	0.41 246	0.28 326	0.86 463	0.28 145	1.06 404	1.02 451	0.95 445	1.33 495	0.81 391	0.84 480	0.94 449	0.56 391	0.37 532	0.37 554	0.43 543	0.40 544	0.33 487	0.32 485

ACV-stereo	0.63 450	0.37 453	1.03 503	0.44 351	0.31 391	1.27 535	0.41 378	0.78 297	0.84 349	0.65 250	0.76 258	2.07 569	1.00 517	0.84 414	0.68 432	0.22 400	0.17 399	0.19 300	0.18 340	0.22 387	0.23 415

FADNet	0.63 450	0.53 513	1.20 519	0.46 391	0.44 502	0.66 388	0.41 378	1.24 481	1.07 473	0.70 284	0.84 305	0.98 441	0.65 393	0.87 421	0.54 387	0.29 488	0.30 524	0.27 474	0.30 509	0.48 539	0.36 508

1111x	0.64 452	0.23 264	0.61 366	0.39 177	0.21 97	0.68 401	0.46 414	1.32 514	1.03 455	0.76 320	1.02 397	0.95 434	0.72 435	1.13 494	2.15 572	0.18 301	0.18 417	0.18 266	0.19 368	0.20 348	0.19 323

SGM-Forest	0.65 453	0.33 433	0.43 201	0.44 351	0.30 376	1.01 495	0.54 469	1.13 434	1.09 482	1.11 512	1.21 469	1.10 485	0.76 459	0.99 471	0.71 438	0.32 504	0.33 544	0.33 515	0.30 509	0.30 470	0.28 460
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
fast-acv-ft	0.66 454	0.32 425	0.80 445	0.46 391	0.34 440	1.26 534	0.50 448	0.91 343	1.00 444	1.05 489	1.36 501	1.28 510	0.84 480	0.81 402	0.90 478	0.22 400	0.24 486	0.23 417	0.23 449	0.21 361	0.22 391

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 455	0.30 413	1.20 519	0.42 284	0.31 391	1.00 491	0.58 485	1.16 443	1.07 473	1.01 472	1.25 475	1.08 477	0.75 450	1.18 503	1.03 506	0.20 362	0.12 199	0.16 169	0.13 160	0.22 387	0.22 391

StereoDRNet	0.67 455	0.35 442	0.82 452	0.53 481	0.44 502	1.03 499	0.53 462	1.51 548	1.06 465	1.13 515	0.91 346	1.07 476	0.74 447	0.87 421	0.95 490	0.24 438	0.19 439	0.25 446	0.23 449	0.27 451	0.22 391

PSMNet_ROB	0.67 455	0.39 466	0.76 437	0.57 511	0.43 496	1.00 491	0.85 548	1.25 487	0.93 407	0.82 353	1.04 410	1.08 477	0.64 385	0.89 429	1.02 505	0.29 488	0.21 458	0.31 504	0.31 518	0.27 451	0.25 435

TCMNet	0.68 458	0.41 481	1.08 507	0.60 522	0.61 554	0.97 483	0.55 472	1.11 422	0.93 407	0.87 395	1.14 449	0.89 416	0.65 393	0.92 442	1.06 513	0.26 456	0.26 503	0.31 504	0.28 502	0.33 487	0.30 472

YMNet	0.68 458	0.40 475	1.01 499	0.53 481	0.46 517	1.04 501	0.48 429	1.06 404	0.81 329	1.21 522	1.31 491	1.11 487	0.73 440	0.89 429	0.96 492	0.27 467	0.31 532	0.25 446	0.25 477	0.25 431	0.24 426

YMNet_1	0.68 458	0.40 475	1.01 499	0.53 481	0.46 517	1.04 501	0.48 429	1.06 404	0.81 329	1.21 522	1.31 491	1.11 487	0.73 440	0.89 429	0.96 492	0.27 467	0.31 532	0.25 446	0.25 477	0.25 431	0.24 426

DRN-Test	0.68 458	0.34 438	0.77 440	0.52 470	0.40 479	1.14 520	0.61 493	1.56 556	1.04 459	1.18 519	1.10 432	1.05 467	0.72 435	0.82 408	1.01 501	0.24 438	0.18 417	0.26 465	0.25 477	0.26 441	0.23 415

CBMV	0.68 458	0.37 453	0.50 273	0.43 326	0.26 258	1.00 491	0.71 514	1.17 452	1.16 499	1.24 530	1.29 488	1.06 471	0.86 488	0.98 466	0.75 447	0.29 488	0.30 524	0.34 517	0.30 509	0.26 441	0.27 449
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
iinet-f	0.69 463	0.29 398	2.34 574	0.41 246	0.31 391	1.16 524	0.58 485	0.87 328	0.85 355	0.86 390	1.17 462	1.04 462	0.83 477	0.76 375	1.26 531	0.21 378	0.18 417	0.17 215	0.16 253	0.21 361	0.21 372

z-ln-s-r	0.70 464	0.39 466	1.51 547	0.40 217	0.27 300	0.58 334	0.62 495	0.87 328	1.09 482	0.84 367	1.44 517	0.91 425	0.87 491	1.20 507	2.07 568	0.16 215	0.12 199	0.17 215	0.15 222	0.21 361	0.17 284

GASNet	0.70 464	0.77 551	1.16 517	0.71 555	0.49 525	0.62 358	0.48 429	1.12 427	1.05 461	0.98 463	0.84 305	0.94 433	0.82 475	1.41 536	0.85 467	0.33 511	0.22 467	0.29 493	0.28 502	0.44 531	0.26 439

PA-Net	0.70 464	0.46 498	0.96 491	0.51 453	0.53 537	0.94 478	0.73 525	1.14 436	1.15 497	0.83 361	0.90 338	0.88 411	0.76 459	1.19 504	0.96 492	0.25 451	0.41 565	0.29 493	0.44 555	0.27 451	0.39 517
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MaskLacGwcNet_RVC	0.71 467	0.84 560	0.80 445	0.55 501	0.38 466	1.38 542	0.57 478	1.07 408	0.81 329	0.90 420	0.94 357	0.95 434	0.54 322	1.01 477	0.61 413	0.41 543	0.30 524	0.57 565	0.31 518	0.86 570	0.39 517

DISCO	0.72 468	0.27 369	0.72 422	0.45 366	0.31 391	1.12 518	0.53 462	1.32 514	1.25 517	0.84 367	1.07 423	1.52 548	0.87 491	1.82 563	1.08 519	0.20 362	0.15 339	0.18 266	0.16 253	0.24 420	0.24 426

APVNet	0.73 469	0.39 466	1.01 499	0.58 517	0.45 508	1.16 524	0.68 508	1.47 543	0.87 368	0.84 367	1.15 452	1.04 462	0.84 480	1.14 496	1.18 526	0.27 467	0.28 517	0.32 510	0.31 518	0.29 462	0.32 485

GwcNet	0.73 469	0.39 466	1.37 538	0.53 481	0.43 496	1.10 511	0.52 457	1.27 494	1.19 508	1.05 489	1.41 509	1.06 471	0.86 488	0.98 466	1.01 501	0.26 456	0.24 486	0.24 433	0.23 449	0.23 407	0.28 460

NaN_ROB	0.73 469	0.46 498	0.89 480	0.52 470	0.34 440	0.98 488	1.11 566	1.28 499	1.20 511	1.27 536	0.96 365	1.08 477	0.79 466	1.34 531	0.78 451	0.24 438	0.30 524	0.23 417	0.24 464	0.23 407	0.26 439

XPNet_ROB	0.73 469	0.38 461	0.80 445	0.53 481	0.40 479	0.80 443	0.83 544	1.21 468	0.96 427	1.37 542	1.17 462	1.37 528	0.87 491	1.14 496	0.99 499	0.33 511	0.25 494	0.27 474	0.24 464	0.31 474	0.29 467

ETE_ROB	0.73 469	0.52 510	0.93 484	0.57 511	0.37 459	0.80 443	0.86 549	1.19 458	0.95 420	1.20 521	1.22 471	1.39 534	0.86 488	1.07 486	0.88 470	0.27 467	0.21 458	0.31 504	0.27 495	0.34 495	0.35 502

Syn2CoEx	0.74 474	0.55 526	1.17 518	0.66 541	0.45 508	0.89 469	0.56 476	1.54 551	1.15 497	0.95 445	1.35 500	1.03 457	1.03 522	0.96 457	0.89 472	0.31 499	0.27 510	0.29 493	0.24 464	0.23 407	0.27 449

DANet	0.74 474	0.47 505	0.98 497	0.60 522	0.41 484	0.92 474	0.41 378	1.02 385	0.87 368	1.22 526	1.22 471	1.33 521	0.88 496	1.26 515	1.37 537	0.27 467	0.24 486	0.31 504	0.25 477	0.37 512	0.36 508
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.74 474	0.38 461	0.63 376	0.54 493	0.35 448	1.01 495	0.95 556	1.15 440	0.95 420	1.09 505	2.00 556	1.14 497	0.92 505	1.29 519	0.75 447	0.25 451	0.27 510	0.27 474	0.23 449	0.32 482	0.24 426

NCCL2	0.74 474	0.45 493	0.77 440	0.65 539	0.45 508	0.97 483	1.16 571	1.16 443	1.02 451	1.00 469	0.98 378	1.48 542	0.88 496	0.99 471	0.89 472	0.31 499	0.27 510	0.39 534	0.39 541	0.33 487	0.34 498

Wz-Net-LNSev	0.75 478	0.54 520	1.59 554	0.51 453	0.41 484	1.16 524	0.79 538	1.27 494	1.13 490	1.04 484	1.14 449	1.11 487	0.94 510	0.93 446	1.00 500	0.24 438	0.22 467	0.21 381	0.19 368	0.26 441	0.27 449

FINET	0.75 478	0.45 493	1.38 539	0.48 419	0.46 517	0.98 488	1.00 561	1.22 476	1.69 566	0.91 429	1.25 475	0.74 358	0.74 447	1.09 490	0.82 463	0.37 532	0.31 532	0.27 474	0.24 464	0.35 500	0.34 498

FAT-Stereo	0.75 478	0.34 438	0.81 451	0.51 453	0.38 466	0.78 431	0.63 499	1.39 526	1.32 532	1.05 489	1.40 507	1.58 553	1.14 537	0.92 442	0.91 481	0.29 488	0.28 517	0.28 485	0.23 449	0.28 460	0.41 527

S-Stereo	0.76 481	0.36 451	1.10 510	0.57 511	0.46 517	0.83 455	0.59 488	1.31 508	1.62 561	0.98 463	1.41 509	1.11 487	0.93 507	0.85 417	1.07 516	0.27 467	0.31 532	0.28 485	0.25 477	0.33 487	0.50 555

RYNet	0.76 481	0.37 453	0.74 432	0.54 493	0.67 560	1.35 539	0.68 508	1.28 499	1.21 514	1.10 509	0.90 338	1.31 514	0.94 510	1.01 477	1.30 533	0.22 400	0.16 366	0.27 474	0.23 449	0.43 528	0.45 542

LALA_ROB	0.76 481	0.46 498	0.86 470	0.55 501	0.41 484	1.00 491	0.93 555	1.25 487	1.13 490	1.23 528	1.15 452	1.55 550	0.80 471	1.11 493	0.96 492	0.33 511	0.23 477	0.35 518	0.30 509	0.35 500	0.32 485

DStereoRT	0.77 484	0.21 198	0.72 422	0.52 470	0.34 440	1.07 507	0.36 293	0.86 325	0.80 319	0.81 350	1.07 423	0.54 235	0.73 440	0.78 390	0.53 381	0.17 261	0.14 314	3.96 618	1.38 607	0.20 348	0.16 238

PSMNet-RUCA	0.78 485	0.78 554	1.23 522	1.01 572	0.91 568	0.68 401	0.53 462	1.16 443	1.06 465	0.79 343	1.10 432	0.82 393	0.72 435	0.94 449	0.70 435	0.55 567	0.27 510	0.76 573	0.46 556	0.70 565	0.49 552

edge stereo	0.79 486	0.40 475	0.82 452	0.52 470	0.44 502	0.83 455	0.58 485	1.34 519	1.08 477	1.30 538	1.38 505	1.79 559	1.13 536	1.15 499	0.92 483	0.34 519	0.32 539	0.42 542	0.28 502	0.33 487	0.39 517

DGSMNet	0.80 487	0.58 533	1.42 543	0.61 527	0.65 557	0.94 478	0.75 530	1.35 520	1.16 499	0.88 405	1.26 479	1.00 449	0.75 450	1.07 486	0.89 472	0.36 528	0.31 532	0.41 541	0.40 544	0.60 561	0.59 567

RP	0.80 487	0.38 461	0.73 428	0.67 543	0.59 549	0.82 452	0.57 478	1.21 468	1.28 524	1.03 479	1.68 539	1.45 537	1.49 560	1.08 489	0.90 478	0.36 528	0.31 532	0.37 528	0.30 509	0.36 506	0.36 508

Wz-Net-MNSev	0.81 489	0.42 486	1.64 560	0.51 453	0.41 484	1.46 546	0.95 556	1.24 481	1.26 522	1.31 539	1.25 475	1.17 500	0.83 477	1.21 509	1.06 513	0.22 400	0.19 439	0.24 433	0.23 449	0.29 462	0.26 439

RGC	0.82 490	0.62 537	0.80 445	0.67 543	0.66 559	0.91 471	0.59 488	1.35 520	1.09 482	1.12 514	1.46 522	1.50 544	1.09 530	1.28 518	0.97 497	0.34 519	0.30 524	0.48 555	0.40 544	0.38 514	0.38 516

NCC-stereo	0.82 490	0.43 489	0.87 475	0.63 534	0.68 561	0.88 466	0.72 520	1.60 563	1.12 485	0.95 445	1.41 509	1.37 528	1.37 552	1.26 515	0.94 487	0.32 504	0.30 524	0.37 528	0.49 567	0.34 495	0.35 502

Nwc_Net	0.82 490	0.40 475	0.86 470	0.62 531	0.56 542	1.04 501	0.57 478	1.72 572	1.08 477	0.93 433	1.88 551	1.44 536	1.24 544	1.19 504	0.94 487	0.31 499	0.25 494	0.36 523	0.39 541	0.31 474	0.31 481

Abc-Net	0.82 490	0.43 489	0.87 475	0.63 534	0.68 561	0.88 466	0.72 520	1.60 563	1.12 485	0.95 445	1.41 509	1.37 528	1.37 552	1.26 515	0.94 487	0.32 504	0.30 524	0.37 528	0.49 567	0.34 495	0.35 502
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	0.82 490	0.77 551	0.95 490	0.68 547	0.43 496	1.15 522	1.06 564	1.19 458	1.20 511	1.03 479	1.02 397	1.10 485	0.89 499	1.20 507	0.78 451	0.49 558	0.39 560	0.58 566	0.39 541	0.69 563	0.49 552
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
w-ln-seven-2	0.83 495	0.46 498	2.93 579	0.54 493	0.39 474	0.93 475	0.63 499	1.16 443	1.18 506	1.25 532	1.32 493	1.09 483	1.05 526	1.23 510	1.07 516	0.21 378	0.20 448	0.23 417	0.22 433	0.26 441	0.24 426

stereogan	0.83 495	0.33 433	0.89 480	0.61 527	0.51 532	1.80 568	0.50 448	1.41 532	1.39 540	1.05 489	1.47 524	1.56 552	1.04 524	1.32 529	0.87 469	0.29 488	0.29 519	0.29 493	0.25 477	0.39 518	0.40 522

Anonymous_2	0.84 497	0.45 493	0.66 389	0.41 246	0.45 508	0.82 452	0.53 462	0.81 309	0.81 329	0.73 303	0.61 208	0.91 425	0.76 459	0.77 382	0.61 413	0.51 561	0.55 580	0.54 563	4.92 619	0.54 553	0.42 530

ccnet	0.84 497	0.59 535	0.86 470	0.56 505	0.60 552	1.11 516	0.72 520	1.44 539	0.97 432	1.15 517	1.44 517	1.28 510	0.95 512	1.01 477	1.33 536	0.49 558	0.43 570	0.50 560	0.47 560	0.52 551	0.48 551

psmorigin	0.84 497	0.53 513	2.21 572	0.50 441	0.41 484	0.86 463	0.57 478	1.08 413	0.90 389	1.50 548	1.42 514	1.50 544	1.09 530	1.29 519	1.03 506	0.32 504	0.33 544	0.27 474	0.27 495	0.34 495	0.45 542

ADCRef	0.84 497	0.46 498	1.60 557	0.52 470	0.45 508	1.08 509	0.52 457	1.13 434	1.03 455	1.22 526	1.43 516	0.87 407	0.93 507	0.91 440	3.35 589	0.19 341	0.16 366	0.23 417	0.23 449	0.23 407	0.22 391

CC-Net-ROB	0.84 497	1.01 573	0.93 484	0.60 522	0.45 508	1.25 533	0.71 514	1.20 465	1.05 461	0.84 367	1.24 474	0.90 419	0.78 465	1.14 496	0.70 435	0.48 557	0.34 548	1.71 590	0.38 539	0.78 568	0.40 522

GCST	0.85 502	1.25 581	0.80 445	1.58 586	1.03 579	1.04 501	0.24 89	0.81 309	0.81 329	0.99 468	0.67 230	0.78 378	0.35 209	0.98 466	0.38 266	0.97 582	0.65 585	1.20 584	0.81 587	0.93 573	0.72 570

aanetorigin	0.85 502	0.58 533	1.98 568	0.50 441	0.40 479	0.66 388	0.70 512	0.72 256	1.01 446	2.44 588	2.00 556	1.32 516	1.25 545	0.96 457	1.16 525	0.20 362	0.19 439	0.20 337	0.20 391	0.27 451	0.33 494

AF-Net	0.85 502	0.41 481	0.87 475	0.66 541	0.54 540	0.96 482	0.52 457	1.66 568	1.37 537	1.03 479	2.04 559	1.46 538	1.36 550	1.19 504	1.05 512	0.34 519	0.24 486	0.39 534	0.28 502	0.31 474	0.26 439

SQANet	0.87 505	0.76 550	0.76 437	1.16 578	0.99 576	1.10 511	0.51 451	1.12 427	0.85 355	0.93 433	1.05 413	1.03 457	0.76 459	1.07 486	0.70 435	0.79 575	0.25 494	1.04 582	0.36 534	1.56 584	0.70 569

CSAN	0.88 506	0.52 510	0.93 484	0.61 527	0.42 493	1.19 530	1.11 566	1.27 494	1.48 551	1.37 542	1.44 517	1.37 528	1.30 547	1.46 543	1.01 501	0.39 538	0.31 532	0.36 523	0.37 536	0.35 500	0.36 508

SDNR	0.89 507	0.39 466	1.66 563	0.42 284	0.39 474	3.35 596	0.32 223	0.95 362	1.05 461	1.05 489	2.12 561	0.62 288	0.71 424	1.40 533	0.78 451	0.53 563	0.56 582	0.36 523	0.27 495	0.46 535	0.50 555

test_for_model	0.90 508	3.60 613	0.42 182	2.47 602	2.11 603	0.39 212	0.28 145	0.46 86	0.48 178	0.76 320	0.32 86	0.30 86	0.28 132	0.35 44	0.27 120	0.69 573	0.12 199	0.13 63	0.09 6	3.76 614	0.74 571

PWC_ROB	0.92 509	0.57 530	1.64 560	0.53 481	0.33 428	0.93 475	0.39 344	1.42 537	1.51 553	1.66 560	2.57 574	1.18 501	1.11 532	1.50 545	1.54 548	0.26 456	0.18 417	0.28 485	0.20 391	0.30 470	0.32 485

UDG	0.93 510	1.03 574	0.75 435	1.00 571	0.97 574	1.02 497	0.57 478	1.18 454	1.01 446	0.93 433	1.02 397	1.32 516	1.03 522	0.88 427	0.92 483	0.55 567	0.33 544	1.82 592	0.41 549	1.20 580	0.74 571

RTSC	0.93 510	0.54 520	1.59 554	0.56 505	0.40 479	1.17 528	0.55 472	1.44 539	1.82 571	1.53 551	1.26 479	1.15 498	0.82 475	1.70 557	2.44 576	0.26 456	0.20 448	0.23 417	0.24 464	0.31 474	0.32 485

DeepPrunerF	0.93 510	0.55 526	3.88 588	0.70 553	0.81 567	0.72 413	0.74 527	1.28 499	1.97 575	0.95 445	1.02 397	0.87 407	0.85 484	1.16 500	1.07 516	0.35 525	0.29 519	0.43 543	0.40 544	0.31 474	0.33 494

PWCDC_ROB	0.93 510	0.54 520	0.97 496	0.78 562	0.41 484	1.03 499	0.42 389	1.39 526	2.34 586	1.04 484	3.73 594	0.80 389	1.12 534	1.29 519	1.04 510	0.37 532	0.22 467	0.24 433	0.20 391	0.36 506	0.31 481

FBW_ROB	0.94 514	0.54 520	1.03 503	0.56 505	0.42 493	1.16 524	0.76 532	1.56 556	1.41 541	1.38 544	1.33 495	1.47 540	1.07 528	2.94 593	1.14 524	0.26 456	0.32 539	0.45 546	0.30 509	0.34 495	0.30 472

G-Net	0.95 515	0.48 507	1.13 513	0.67 543	0.49 525	2.07 574	0.63 499	1.02 385	0.90 389	1.77 566	2.62 577	1.28 510	1.60 564	1.09 490	1.06 513	0.37 532	0.30 524	0.35 518	0.25 477	0.46 535	0.45 542

PASM	0.96 516	0.71 547	2.05 570	0.72 556	0.72 565	0.84 460	0.92 552	1.14 436	1.34 535	1.25 532	1.22 471	1.34 524	1.07 528	1.31 527	1.11 520	0.53 563	0.57 583	0.59 567	0.67 579	0.56 560	0.57 566

PDISCO_ROB	0.96 516	0.51 508	1.13 513	1.03 575	1.00 577	1.81 569	0.77 533	1.72 572	1.60 559	1.09 505	1.19 467	1.34 524	0.80 471	1.62 550	1.01 501	0.58 569	0.22 467	0.45 546	0.40 544	0.50 545	0.41 527

XQC	0.97 518	0.70 544	1.54 551	0.70 553	0.55 541	1.48 548	0.81 540	1.41 532	1.57 556	1.21 522	1.12 438	1.33 521	1.04 524	1.55 547	2.00 564	0.39 538	0.25 494	0.37 528	0.32 522	0.55 555	0.49 552

MDST_ROB	0.97 518	0.29 398	1.02 502	0.64 537	0.43 496	2.64 582	0.82 542	1.68 570	1.18 506	2.89 593	1.82 547	0.97 439	0.75 450	1.83 564	0.89 472	0.26 456	0.22 467	0.32 510	0.28 502	0.26 441	0.26 439

anonymity	0.98 520	0.89 564	1.06 506	0.93 569	1.04 581	0.97 483	0.82 542	1.33 517	0.93 407	1.08 501	0.98 378	1.02 455	0.95 512	1.02 480	0.93 485	0.96 581	0.96 606	0.90 579	0.91 591	0.92 572	0.95 579

SHD	0.98 520	0.54 520	1.30 532	0.63 534	0.50 530	1.14 520	0.50 448	1.80 577	2.20 580	1.66 560	1.39 506	1.47 540	1.21 541	1.40 533	1.80 555	0.32 504	0.27 510	0.32 510	0.34 530	0.41 522	0.44 540

Wz-Net-SNSev	0.99 522	0.80 555	3.00 581	0.57 511	0.46 517	0.94 478	1.22 576	1.40 530	1.28 524	1.04 484	1.33 495	1.46 538	0.90 502	2.06 571	1.65 551	0.26 456	0.24 486	0.25 446	0.26 488	0.33 487	0.30 472

SuperB	1.00 523	0.41 481	4.03 591	0.45 366	0.32 416	0.99 490	0.49 442	1.09 416	2.09 579	1.10 509	1.10 432	0.74 358	0.83 477	1.13 494	1.75 554	0.20 362	0.15 339	0.17 215	0.15 222	2.50 603	0.27 449

Consistency-Raft	1.01 524	0.82 556	1.27 527	0.85 565	0.97 574	0.81 449	0.83 544	1.35 520	1.61 560	1.06 498	1.66 538	1.11 487	0.93 507	0.93 446	1.11 520	0.65 571	0.75 592	0.79 575	0.91 591	1.09 579	0.79 574

w-ln-seven	1.02 525	0.52 510	2.86 578	0.55 501	0.51 532	1.37 540	0.75 530	1.72 572	1.84 572	1.54 552	1.52 529	1.27 509	0.95 512	1.30 525	2.07 568	0.24 438	0.22 467	0.25 446	0.25 477	0.31 474	0.28 460

SGM_RVC	1.04 526	0.30 413	0.47 240	0.41 246	0.23 150	1.73 565	0.77 533	1.63 565	1.30 530	2.39 586	1.99 555	2.64 578	1.78 573	2.22 579	1.40 538	0.28 478	0.27 510	0.27 474	0.25 477	0.25 431	0.25 435
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_xeample	1.06 527	0.23 264	0.51 282	0.37 131	0.22 119	0.71 409	0.39 344	1.31 508	0.92 401	0.87 395	1.08 430	0.70 331	0.64 385	0.75 364	11.43 614	0.19 341	0.16 366	0.18 266	0.17 309	0.18 296	0.19 323

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 527	0.61 536	1.82 565	0.69 550	0.51 532	2.62 581	1.69 596	1.28 499	1.44 546	1.39 545	1.56 532	1.34 524	0.91 503	1.68 555	0.95 490	0.38 537	0.39 560	0.46 549	0.61 578	0.41 522	0.43 535

DStereoO	1.07 529	0.77 551	0.87 475	0.67 543	0.49 525	0.91 471	1.30 580	1.15 440	1.41 541	1.24 530	1.33 495	1.06 471	2.39 590	1.32 529	1.11 520	2.03 600	0.38 555	0.77 574	0.31 518	1.55 583	0.43 535

z-mn7	1.07 529	0.56 528	2.36 575	0.54 493	0.37 459	1.74 566	0.71 514	1.28 499	2.32 583	1.00 469	2.56 573	1.43 535	1.01 519	2.34 584	1.74 553	0.23 427	0.20 448	0.21 381	0.20 391	0.27 451	0.27 449

xxxx	1.07 529	0.23 264	0.53 311	0.38 151	0.22 119	0.83 455	0.36 293	1.41 532	0.95 420	0.75 314	0.99 386	0.97 439	0.64 385	0.70 335	11.37 613	0.20 362	0.17 399	0.18 266	0.17 309	0.19 331	0.20 354

DPSNet	1.08 532	0.44 491	2.64 577	0.54 493	0.42 493	1.59 555	1.25 577	2.39 589	1.50 552	1.13 515	1.12 438	1.51 546	2.19 586	1.44 540	1.51 547	0.35 525	0.25 494	0.25 446	0.21 412	0.49 543	0.39 517

otaku	1.10 533	0.96 568	0.96 491	1.37 584	1.06 582	1.65 559	0.72 520	1.46 542	1.19 508	1.10 509	1.32 493	1.32 516	0.95 512	1.29 519	0.81 462	0.89 580	0.46 575	1.24 585	0.50 570	1.86 587	0.89 576

DDUNet	1.10 533	2.58 608	0.83 456	1.21 580	1.27 586	1.02 497	0.69 511	1.17 452	0.95 420	0.98 463	1.26 479	1.28 510	0.84 480	0.97 464	0.79 458	0.85 578	0.40 563	2.00 595	0.60 577	1.34 582	0.94 577

ADCL	1.10 533	0.42 486	1.57 553	0.51 453	0.41 484	1.71 564	0.92 552	1.36 524	1.45 547	1.33 540	1.56 532	1.22 506	1.26 546	1.45 541	5.27 602	0.22 400	0.19 439	0.25 446	0.25 477	0.29 462	0.29 467

ADCPNet	1.11 536	0.53 513	3.26 586	0.55 501	0.44 502	1.47 547	0.83 544	1.21 468	1.17 502	1.26 535	1.42 514	1.67 556	1.12 534	1.48 544	3.86 596	0.30 495	0.29 519	0.30 503	0.32 522	0.37 512	0.37 514

MFN_U_SF_RVC	1.14 537	0.63 538	2.33 573	0.69 550	0.46 517	2.04 573	0.70 512	1.90 579	1.37 537	1.62 555	1.56 532	1.94 565	1.36 550	1.73 559	1.90 558	0.41 543	0.38 555	0.45 546	0.48 564	0.45 532	0.47 548

Ntro	1.15 538	1.00 572	1.00 498	1.49 585	1.20 585	1.69 563	0.81 540	1.39 526	1.25 517	1.01 472	1.28 484	1.31 514	1.00 517	1.31 527	0.89 472	1.10 588	0.43 570	1.36 586	0.51 571	1.95 590	0.99 583

SAMSARA	1.15 538	0.69 543	1.44 545	1.09 577	0.93 570	2.10 575	1.87 603	1.64 566	1.47 550	1.64 557	1.21 469	2.06 568	1.14 537	1.61 549	1.50 546	0.39 538	0.45 573	0.36 523	0.38 539	0.50 545	0.51 559

SANet	1.15 538	0.45 493	1.40 541	0.50 441	0.32 416	1.54 554	1.21 574	1.49 544	3.35 598	1.61 554	2.41 569	2.32 575	1.80 574	1.57 548	1.27 532	0.28 478	0.25 494	0.26 465	0.24 464	0.36 506	0.32 485

test_sample9	1.17 541	0.37 453	0.83 456	0.39 177	0.31 391	0.72 413	0.49 442	1.11 422	0.92 401	0.93 433	0.89 332	0.86 401	0.71 424	1.29 519	2.03 566	0.42 545	9.50 624	0.40 537	0.41 549	0.36 506	0.35 502

MFMNet_re	1.17 541	0.99 570	1.31 533	1.02 574	0.95 572	1.32 537	1.32 581	1.44 539	1.58 558	1.72 565	1.70 542	1.21 503	1.57 562	1.16 500	1.04 510	0.88 579	0.76 594	0.79 575	0.75 584	0.90 571	0.94 577

MSAF-DinoV2	1.18 543	0.44 491	3.00 581	0.56 505	0.30 376	0.91 471	0.74 527	1.58 559	1.25 517	1.06 498	1.41 509	2.98 583	1.57 562	3.25 594	3.12 587	0.22 400	0.14 314	0.20 337	0.22 433	0.33 487	0.34 498

ADCP+	1.18 543	0.37 453	3.09 583	0.50 441	0.52 535	1.48 548	0.61 493	1.32 514	1.07 473	1.21 522	1.16 457	1.08 477	1.11 532	1.63 551	7.17 607	0.20 362	0.16 366	0.24 433	0.22 433	0.29 462	0.22 391

zh-sn7	1.20 545	0.86 562	4.54 594	0.58 517	0.43 496	1.10 511	0.92 552	1.24 481	1.34 535	1.45 547	2.00 556	1.26 507	1.62 565	2.13 575	2.79 584	0.26 456	0.26 503	0.26 465	0.27 495	0.35 500	0.33 494

zh-mn7	1.21 546	0.75 549	5.81 599	0.52 470	0.39 474	1.18 529	0.63 499	1.21 468	1.79 570	1.81 567	2.33 564	1.16 499	1.01 519	2.20 578	2.00 564	0.25 451	0.22 467	0.22 396	0.22 433	0.25 431	0.30 472

ADCMid	1.22 547	0.57 530	3.17 585	0.54 493	0.44 502	1.07 507	0.77 533	1.31 508	1.13 490	2.14 580	1.48 525	1.49 543	1.47 559	1.65 553	5.30 603	0.26 456	0.24 486	0.29 493	0.32 522	0.38 514	0.36 508

WCMA_ROB	1.22 547	0.39 466	0.93 484	0.51 453	0.45 508	1.44 545	0.79 538	1.20 465	1.30 530	2.99 599	3.94 598	3.30 591	2.17 585	1.42 537	1.31 534	0.46 551	0.35 551	0.35 518	0.37 536	0.41 522	0.42 530

Wz-Net-TNSev	1.23 549	1.24 579	5.25 597	0.51 453	0.43 496	1.49 551	1.09 565	1.58 559	1.42 544	1.25 532	1.26 479	1.58 553	1.52 561	1.97 568	1.95 559	0.33 511	0.32 539	0.26 465	0.30 509	0.41 522	0.43 535

222	1.25 550	0.23 264	0.53 311	0.38 151	0.23 150	0.78 431	0.37 308	1.41 532	0.93 407	0.97 460	1.13 445	0.74 358	0.71 424	0.74 356	14.86 617	0.20 362	0.16 366	0.17 215	0.16 253	0.18 296	0.20 354

MSMD_ROB	1.25 550	0.51 508	0.64 381	0.60 522	0.50 530	1.66 560	0.67 505	1.26 489	1.26 522	2.64 590	3.82 595	3.06 586	3.20 600	1.45 541	0.91 481	0.46 551	0.41 565	0.49 558	0.51 571	0.47 538	0.45 542

AnyNet_C32	1.27 552	0.72 548	3.33 587	0.59 520	0.56 542	1.51 552	1.53 589	1.27 494	1.28 524	1.52 550	1.48 525	1.38 532	1.23 543	1.64 552	5.26 601	0.30 495	0.29 519	0.29 493	0.34 530	0.38 514	0.44 540

pmcnn	1.27 552	0.31 422	1.14 515	0.41 246	0.23 150	0.97 483	0.71 514	1.23 480	1.32 532	1.83 569	2.34 566	11.25 616	0.89 499	1.04 484	0.96 492	0.15 165	0.12 199	0.12 30	0.10 56	0.15 180	0.16 238

WZ-Net	1.29 554	0.64 539	5.42 598	0.64 537	0.52 535	1.37 540	1.29 579	1.41 532	1.77 569	1.56 553	1.69 541	1.74 557	1.41 554	2.50 588	2.16 573	0.28 478	0.21 458	0.23 417	0.25 477	0.39 518	0.41 527

SPS-STEREO	1.29 554	0.94 567	1.10 510	1.05 576	1.03 579	1.48 548	0.91 550	1.57 558	1.24 515	2.13 577	1.90 552	1.94 565	1.46 557	1.77 560	1.64 550	0.97 582	0.94 605	0.90 579	0.89 590	0.96 576	0.97 581
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NVStereoNet_ROB	1.31 556	0.96 568	1.33 535	0.90 568	0.92 569	1.15 522	1.05 563	1.49 544	1.62 561	1.63 556	2.51 571	2.31 573	1.62 565	2.16 577	1.42 539	0.81 577	0.73 588	0.79 575	1.02 595	0.73 566	0.97 581
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PVD	1.34 557	0.70 544	1.42 543	0.78 562	0.65 557	1.68 562	0.91 550	2.12 585	3.01 594	2.25 582	2.35 568	1.90 563	1.99 580	1.98 569	2.14 571	0.40 542	0.38 555	0.49 558	0.37 536	0.51 548	0.67 568

test_sample8	1.36 558	0.37 453	0.83 456	0.39 177	0.31 391	0.72 413	0.49 442	1.19 458	0.79 310	1.51 549	0.96 365	3.29 590	1.64 567	1.29 519	2.03 566	0.42 545	9.50 624	0.40 537	0.41 549	0.36 506	0.35 502

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 559	0.91 565	2.11 571	0.89 566	0.57 547	4.27 603	1.79 600	1.55 552	2.00 577	1.64 557	1.85 550	1.83 560	1.44 556	1.89 567	1.49 545	0.49 558	0.40 563	0.56 564	0.58 575	0.75 567	0.52 561

MeshStereo	1.38 559	0.45 493	0.58 352	0.45 366	0.35 448	1.63 558	0.60 491	2.07 582	1.43 545	4.49 608	3.32 590	4.67 599	2.08 582	2.08 573	1.32 535	0.36 528	0.36 553	0.37 528	0.32 522	0.32 482	0.34 498
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
AAGNet	1.40 561	0.20 162	0.52 303	0.45 366	0.26 258	0.29 100	0.29 161	0.67 210	0.71 269	0.97 460	0.86 318	0.66 317	0.60 361	0.66 301	19.98 621	0.17 261	0.11 128	0.19 300	0.15 222	0.20 348	0.13 123

RainbowNet	1.42 562	1.53 590	1.31 533	1.93 593	1.46 587	1.52 553	1.03 562	1.67 569	1.55 554	1.23 528	1.59 535	1.54 549	1.21 541	1.40 533	1.03 506	1.70 596	0.70 587	1.82 592	0.80 586	2.11 594	1.22 589

ACVNet-4b	1.43 563	1.34 583	1.28 528	1.95 594	1.60 589	1.93 572	0.77 533	1.59 561	1.64 564	1.05 489	1.60 536	2.10 570	0.92 505	1.79 562	0.84 465	1.76 598	0.35 551	2.03 598	0.67 579	2.16 595	1.18 588

FCDSN-DC	1.43 563	0.57 530	0.69 410	0.74 558	0.59 549	1.42 544	0.65 504	1.40 530	1.41 541	3.31 603	4.42 605	4.57 598	3.01 598	1.70 557	1.19 528	0.46 551	0.42 567	0.48 555	0.47 560	0.51 548	0.51 559
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	1.47 565	0.82 556	6.28 601	0.48 419	0.40 479	0.73 417	0.83 544	0.95 362	2.77 592	3.48 605	1.95 553	1.64 555	2.12 583	1.42 537	3.84 595	0.21 378	0.19 439	0.21 381	0.21 412	0.43 528	0.42 530

SGM+DAISY	1.52 566	0.99 570	1.61 558	1.01 572	1.02 578	1.86 571	1.19 573	1.49 544	1.38 539	2.96 597	3.00 584	2.79 581	1.94 576	1.88 565	1.62 549	0.98 584	0.97 607	0.91 581	0.91 591	0.94 574	0.99 583

ACVNet_1	1.55 567	1.36 584	1.35 537	1.96 595	1.63 590	1.83 570	0.96 559	2.09 583	1.85 573	1.43 546	1.54 530	2.31 573	1.68 570	1.42 537	1.18 526	1.76 598	0.51 579	2.05 600	0.59 576	2.24 598	1.30 593

ADCS	1.60 568	0.70 544	4.02 590	0.61 527	0.53 537	1.31 536	1.11 566	1.71 571	1.86 574	1.97 575	1.68 539	1.51 546	1.46 557	2.07 572	9.20 610	0.34 519	0.32 539	0.33 515	0.36 534	0.45 532	0.46 546

AnyNet_C01	1.63 569	1.16 577	7.38 602	0.65 539	0.56 542	2.25 577	1.53 589	1.53 549	1.46 549	1.71 564	1.95 553	1.83 560	1.41 554	2.48 586	4.42 599	0.33 511	0.32 539	0.32 510	0.34 530	0.45 532	0.50 555

DispFullNet	1.64 570	2.64 609	3.14 584	2.57 603	1.78 596	1.32 537	0.55 472	1.42 537	1.45 547	1.89 571	1.48 525	1.55 550	2.35 588	2.08 573	1.12 523	0.60 570	0.19 439	2.33 603	0.73 583	2.35 599	1.30 593

FC-DCNN	1.67 571	0.53 513	0.68 401	0.62 531	0.49 525	1.62 557	0.71 514	1.77 576	1.55 554	4.73 611	4.66 607	5.82 607	3.94 604	2.13 575	1.42 539	0.47 554	0.42 567	0.47 550	0.46 556	0.48 539	0.47 548

FC-DCNN v2	1.74 572	0.53 513	0.68 401	0.62 531	0.49 525	1.67 561	0.71 514	1.85 578	1.57 556	4.84 612	5.01 609	6.42 611	3.92 603	2.24 580	1.43 541	0.47 554	0.42 567	0.47 550	0.46 556	0.48 539	0.47 548

ACVNet_2	1.74 572	1.30 582	1.62 559	1.81 589	1.63 590	2.28 578	1.34 583	2.35 588	2.64 590	1.82 568	2.55 572	2.99 584	1.71 571	1.67 554	1.20 529	1.48 593	0.59 584	1.81 591	0.71 582	2.09 593	1.29 592

ELAS_RVC	1.76 574	0.64 539	1.20 519	0.74 558	0.59 549	2.18 576	2.53 608	2.10 584	2.85 593	3.46 604	3.41 593	3.12 587	4.11 605	2.69 591	2.53 581	0.54 566	0.47 576	0.51 562	0.48 564	0.55 555	0.55 564
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.77 575	0.64 539	1.10 510	0.72 556	0.58 548	3.37 597	1.76 598	2.54 591	2.57 588	3.77 606	3.96 599	2.83 582	3.44 601	2.34 584	2.73 583	0.53 563	0.47 576	0.50 560	0.48 564	0.55 555	0.55 564
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.96 576	1.24 579	1.52 548	1.28 582	1.06 582	2.92 592	1.64 594	3.32 598	3.05 596	2.28 583	3.32 590	3.19 589	2.38 589	3.39 596	2.49 580	1.02 585	0.92 601	1.06 583	1.04 597	1.05 578	0.99 583

IMH-64-1	1.96 576	1.64 595	1.26 524	2.26 599	1.91 599	2.30 579	1.35 584	2.99 594	2.29 581	1.70 562	2.79 581	2.47 576	1.66 568	2.33 582	1.95 559	2.07 602	0.74 590	2.44 604	1.04 597	2.40 600	1.59 600

IMH-64	1.96 576	1.64 595	1.26 524	2.26 599	1.91 599	2.30 579	1.35 584	2.99 594	2.29 581	1.70 562	2.79 581	2.47 576	1.66 568	2.33 582	1.95 559	2.07 602	0.74 590	2.44 604	1.04 597	2.40 600	1.59 600

RTS	2.03 579	1.03 574	11.50 608	0.68 547	0.63 555	2.71 583	1.56 591	1.55 552	2.32 583	1.93 572	2.57 574	1.32 516	1.32 548	5.20 607	4.30 597	0.31 499	0.23 477	0.29 493	0.30 509	0.41 522	0.40 522

RTSA	2.03 579	1.03 574	11.50 608	0.68 547	0.63 555	2.71 583	1.56 591	1.55 552	2.32 583	1.93 572	2.57 574	1.32 516	1.32 548	5.20 607	4.30 597	0.31 499	0.23 477	0.29 493	0.30 509	0.41 522	0.40 522

MonStereo1	2.06 581	1.51 588	1.56 552	1.85 592	1.70 595	2.84 589	0.78 537	2.52 590	3.49 599	2.33 584	4.36 604	3.41 594	2.72 593	2.32 581	1.83 556	1.32 592	0.55 580	1.66 589	0.88 589	1.94 589	1.70 604

PWCK	2.06 581	1.75 598	4.11 592	1.69 587	0.93 570	3.13 595	2.86 611	2.18 586	2.41 587	2.38 585	2.33 564	2.22 571	1.85 575	3.52 598	2.20 574	1.65 595	0.73 588	1.52 588	0.83 588	1.81 585	1.02 586

Dean	2.07 583	1.39 585	1.69 564	2.17 597	1.83 598	2.75 586	1.28 578	3.49 602	3.80 603	2.13 577	3.30 589	3.18 588	1.98 579	1.78 561	1.72 552	1.73 597	0.79 598	1.99 594	0.91 591	2.17 596	1.34 596

WAO-6	2.11 584	1.52 589	1.25 523	1.73 588	1.69 594	2.72 585	1.62 593	3.15 596	3.64 600	2.01 576	3.28 588	3.52 596	2.20 587	2.59 589	2.48 579	1.31 591	0.92 601	2.04 599	1.22 606	1.89 588	1.35 597

IMH	2.15 585	1.66 597	1.29 529	2.25 598	1.92 601	2.87 590	1.33 582	3.25 597	3.04 595	1.87 570	3.33 592	3.00 585	2.03 581	2.80 592	1.95 559	2.09 604	0.78 595	2.45 606	1.05 600	2.44 602	1.62 603

DStereoFS	2.16 586	0.91 565	1.29 529	0.84 564	0.72 565	3.56 598	0.95 556	2.01 580	2.03 578	1.65 559	2.06 560	2.73 579	13.30 617	4.76 606	1.95 559	0.47 554	0.33 544	0.84 578	0.49 567	0.95 575	1.42 598

LVE	2.20 587	1.47 587	1.44 545	2.06 596	1.80 597	2.79 588	1.77 599	2.96 593	3.94 605	1.95 574	4.29 603	3.47 595	1.97 577	2.48 586	1.85 557	2.06 601	0.88 599	2.06 601	1.13 602	2.17 596	1.53 599

MADNet+	2.28 588	2.56 606	10.82 606	1.25 581	0.96 573	2.77 587	1.44 588	2.34 587	1.76 568	1.36 541	1.78 546	1.84 562	1.74 572	6.33 610	4.57 600	0.67 572	0.66 586	0.59 567	0.54 574	0.84 569	0.81 575

DStereoSA	2.42 589	0.66 542	2.95 580	0.89 566	1.12 584	1.75 567	6.75 614	1.53 549	1.63 563	1.28 537	8.81 616	0.99 446	10.14 611	1.68 555	3.37 590	0.44 549	0.34 548	0.64 569	0.68 581	1.21 581	1.60 602

KSHMR	2.64 590	1.96 601	1.86 567	2.69 607	2.44 606	2.88 591	2.04 604	3.46 601	6.31 609	2.51 589	3.27 587	3.39 593	1.97 577	2.59 589	2.08 570	2.48 609	1.41 611	2.80 613	1.51 610	2.98 608	2.09 607

notaker	2.87 591	2.31 605	2.01 569	3.03 609	2.60 611	2.94 593	1.82 601	3.43 600	3.06 597	2.89 593	4.21 602	6.15 610	2.71 592	3.42 597	2.90 585	2.67 612	1.18 609	3.00 614	1.67 611	3.13 609	2.26 609

WAO-8	3.00 592	1.60 592	1.52 548	1.82 590	1.65 592	5.57 605	1.35 584	4.65 609	12.37 615	2.89 593	4.04 600	4.89 602	2.78 594	3.73 600	2.44 576	1.29 589	0.93 603	2.00 595	1.16 604	2.02 591	1.23 590

Venus	3.00 592	1.60 592	1.52 548	1.82 590	1.65 592	5.57 605	1.35 584	4.65 609	12.37 615	2.89 593	4.04 600	4.89 602	2.78 594	3.73 600	2.44 576	1.29 589	0.93 603	2.00 595	1.16 604	2.02 591	1.23 590

JetBlue	3.02 594	1.39 585	7.91 603	1.17 579	1.49 588	8.53 609	7.94 615	2.82 592	1.98 576	2.15 581	2.69 579	3.32 592	3.01 598	6.66 611	3.81 594	0.79 575	0.78 595	0.75 572	0.76 585	1.04 577	1.33 595

ktn	3.02 594	2.27 604	1.85 566	2.89 608	2.54 610	3.72 599	2.14 605	3.79 605	5.33 607	2.82 592	5.09 610	5.95 608	2.54 591	3.34 595	2.58 582	2.65 611	1.44 612	2.78 612	2.03 613	2.61 605	2.10 608

U	3.17 596	0.17 59	0.35 96	0.41 246	0.71 563	57.93 637	0.20 30	0.43 70	0.39 112	0.26 44	0.23 26	0.23 43	0.22 63	0.26 2	0.22 28	0.16 215	0.10 51	0.74 571	0.13 160	0.13 87	0.11 37

TorneroNet-64	3.54 597	1.89 599	1.59 554	2.62 606	2.29 604	6.88 608	1.72 597	4.72 611	11.88 613	2.43 587	5.46 613	8.16 613	2.80 596	4.13 604	3.03 586	2.25 607	0.75 592	2.57 608	1.09 601	2.65 606	1.84 606

MultiAttention	3.62 598	0.25 317	0.65 386	0.56 505	0.34 440	23.66 621	2.61 609	1.65 567	1.14 496	0.82 353	1.83 548	1.13 495	0.42 265	35.16 631	0.72 441	0.18 301	0.12 199	0.23 417	0.23 449	0.35 500	0.33 494

UNDER WATER	3.63 599	2.12 603	4.11 592	3.17 610	2.51 608	3.77 601	2.45 607	3.53 603	13.66 618	2.98 598	2.92 583	5.75 606	4.13 606	3.85 602	3.75 593	2.84 613	1.11 608	2.71 611	1.41 608	3.26 611	2.50 611

UNDER WATER-64	3.72 600	2.07 602	4.57 595	3.30 612	2.52 609	5.61 607	2.63 610	3.67 604	12.27 614	3.09 600	2.66 578	5.99 609	4.74 608	3.93 603	3.57 591	2.54 610	1.24 610	2.65 609	1.48 609	3.21 610	2.62 612

MADNet++	4.18 601	2.72 611	4.00 589	3.80 614	3.44 614	4.72 604	4.05 613	4.01 606	3.74 601	4.52 609	5.14 611	4.20 597	4.89 609	7.04 613	6.39 604	3.79 615	3.70 617	3.27 616	2.70 616	3.68 613	3.74 616

xyz-stereo	4.31 602	0.17 59	61.72 637	0.35 81	0.16 5	13.86 617	0.38 326	0.61 165	0.69 258	1.05 489	3.09 585	0.77 375	0.88 496	1.24 511	0.46 333	0.13 62	0.10 51	0.16 169	0.12 124	0.13 87	0.11 37

TorneroNet	4.49 603	1.92 600	1.65 562	2.60 605	2.29 604	14.95 618	1.86 602	4.86 612	19.56 629	3.10 601	7.52 615	7.00 612	2.90 597	4.48 605	3.66 592	2.24 606	0.78 595	2.68 610	1.14 603	2.79 607	1.80 605

MANE	4.73 604	0.54 520	0.77 440	0.69 550	0.60 552	10.35 611	1.67 595	8.68 615	12.66 617	6.90 616	9.43 617	11.59 617	10.59 614	8.26 615	8.41 608	0.51 561	0.45 573	0.48 555	1.02 595	0.50 545	0.50 555

SGM-ForestM	4.73 604	0.34 438	1.05 505	0.46 391	0.28 326	10.26 610	3.48 612	4.52 607	5.16 606	8.68 617	7.48 614	18.87 625	10.80 615	11.26 618	10.01 612	0.32 504	0.34 548	0.32 510	0.32 522	0.29 462	0.30 472

LSM	4.83 606	0.83 559	11.23 607	0.76 561	56.73 632	1.10 511	1.18 572	1.35 520	1.70 567	2.13 577	2.34 566	1.34 524	1.19 540	1.52 546	1.23 530	0.34 519	0.50 578	0.39 534	0.47 560	0.51 548	9.82 619

LE_ROB	4.86 607	0.27 369	9.43 604	0.45 366	0.24 191	1.61 556	0.96 559	2.05 581	17.75 625	16.36 627	4.84 608	5.17 604	19.48 627	2.05 570	15.49 618	0.17 261	0.15 339	0.16 169	0.16 253	0.20 348	0.19 323

DPSimNet_ROB	5.19 608	2.71 610	18.56 612	2.59 604	2.49 607	4.25 602	10.93 617	3.33 599	3.93 604	5.02 613	4.52 606	5.74 605	10.18 612	5.44 609	8.79 609	2.40 608	2.47 614	2.48 607	2.54 614	2.56 604	2.87 613

JetRed	5.38 609	6.17 614	12.68 611	2.38 601	2.85 612	12.60 615	11.17 618	4.60 608	3.74 601	3.87 607	3.85 596	4.83 600	4.13 606	6.81 612	12.18 615	2.18 605	2.95 616	2.19 602	1.98 612	3.49 612	3.01 614

tt	6.21 610	0.22 231	5.88 600	3.55 613	2.07 602	11.25 614	19.19 620	11.84 618	5.47 608	2.71 591	2.18 562	4.87 601	6.25 610	3.71 599	7.09 606	8.31 622	11.17 626	4.91 619	5.39 621	5.72 616	2.42 610

coex-ft	6.50 611	1.57 591	87.99 638	0.49 430	0.38 466	1.41 543	1.21 574	1.21 468	7.96 611	12.14 619	2.78 580	2.74 580	3.83 602	1.30 525	3.19 588	0.24 438	0.23 477	0.27 474	0.24 464	0.48 539	0.40 522

HanzoNet	6.97 612	2.57 607	4.66 596	3.29 611	2.96 613	3.75 600	2.35 606	5.08 613	7.11 610	14.46 626	13.06 619	17.69 623	22.95 629	13.72 619	6.61 605	4.36 616	1.96 613	3.14 615	2.59 615	3.88 615	3.19 615

TCMNet-wrong-test	9.08 613	10.58 617	9.58 605	19.64 619	17.64 619	12.69 616	8.93 616	13.77 622	2.58 589	4.67 610	5.19 612	14.57 619	11.02 616	7.21 614	9.81 611	5.58 621	0.89 600	3.76 617	3.10 617	10.41 620	10.02 620

EDNetEfficientorigin	9.96 614	1.17 578	175.17 639	0.49 430	0.37 459	1.13 519	0.74 527	1.27 494	2.70 591	3.16 602	2.49 570	2.28 572	2.15 584	1.88 565	2.27 575	0.21 378	0.19 439	0.25 446	0.20 391	0.54 553	0.53 563

DGTPSM_ROB	12.12 615	8.03 615	21.12 614	8.97 616	16.81 617	10.68 612	30.77 624	9.14 616	15.23 620	6.55 614	15.49 626	9.02 614	15.13 619	9.26 616	21.71 623	4.58 617	8.60 619	5.07 620	9.26 622	5.88 617	11.06 621

DPSMNet_ROB	12.13 616	8.03 615	21.13 615	9.02 617	16.82 618	10.68 612	30.78 625	9.15 617	15.24 621	6.56 615	15.50 627	9.02 614	15.13 619	9.28 617	21.71 623	4.59 618	8.60 619	5.08 621	9.26 622	5.89 618	11.06 621

USTest	12.98 617	14.10 618	19.89 613	16.19 618	14.95 616	20.69 620	31.85 626	16.52 623	10.99 612	8.83 618	9.55 618	13.88 618	10.36 613	16.06 620	21.35 622	3.19 614	4.82 618	5.08 621	5.36 620	8.77 619	7.20 618

BEATNet-Init1	15.65 618	1.62 594	54.26 636	0.75 560	0.56 542	37.03 630	13.39 619	13.20 619	14.59 619	29.41 635	29.29 635	47.69 638	21.87 628	26.91 629	19.58 620	0.43 548	0.39 560	0.47 550	0.47 560	0.52 551	0.52 561

DPSM_ROB	17.80 619	18.60 620	24.24 621	20.89 621	19.49 620	25.83 623	36.10 628	21.62 629	16.41 623	13.46 621	14.26 624	19.11 626	16.15 622	20.74 622	25.59 626	9.37 624	9.23 622	9.47 624	9.81 624	13.47 621	12.09 624

DPSM	17.80 619	18.60 620	24.24 621	20.89 621	19.49 620	25.83 623	36.10 628	21.62 629	16.41 623	13.46 621	14.26 624	19.11 626	16.15 622	20.74 622	25.59 626	9.37 624	9.23 622	9.47 624	9.81 624	13.47 621	12.09 624

DLNR-FE	20.09 621	36.45 628	38.39 625	170.32 639	60.71 633	0.23 30	0.20 30	13.60 621	0.40 126	0.45 166	0.66 222	0.42 174	0.21 51	0.64 279	0.32 198	5.49 619	0.10 51	0.15 141	0.11 94	72.83 638	0.13 123

DLNR_Zeroshot_test	20.12 622	36.36 627	38.38 624	170.13 638	62.28 634	0.22 19	0.20 30	13.43 620	0.40 126	0.45 166	0.66 222	0.42 174	0.21 51	0.64 279	0.32 198	5.57 620	0.10 51	0.15 141	0.11 94	72.31 637	0.13 123

LRCNet_RVC	21.27 623	31.14 626	21.46 616	28.97 624	23.77 623	3.11 594	0.62 495	20.94 627	1.64 564	25.57 628	28.13 630	21.96 628	14.74 618	21.99 628	16.44 619	29.16 636	14.92 627	33.57 632	31.28 632	29.67 633	26.33 631

HaxPig	31.93 624	37.19 629	34.22 623	24.41 623	24.94 624	18.53 619	20.18 621	21.15 628	28.84 631	35.74 636	38.86 636	26.18 629	28.75 631	33.85 630	34.15 631	35.89 637	38.80 637	37.79 633	40.52 635	39.33 634	39.33 636

Anonymous_1	33.12 625	18.23 619	23.86 617	20.53 620	21.18 622	25.45 622	35.84 627	22.44 631	15.68 622	13.41 620	13.70 623	18.00 624	15.15 621	20.31 621	24.47 625	14.56 629	8.84 621	66.24 636	117.79 638	155.41 641	11.40 623

RAFT-FEzeroshot	35.76 626	37.39 631	48.55 631	42.39 630	39.44 630	51.96 633	72.92 635	43.38 636	32.90 633	26.87 629	28.06 628	38.42 632	32.28 632	41.59 636	51.51 637	18.73 632	18.58 629	19.11 627	19.75 627	27.12 626	24.33 627

RAFT-FE	35.76 626	37.39 631	48.55 631	42.39 630	39.44 630	51.96 633	72.92 635	43.38 636	32.90 633	26.87 629	28.06 628	38.42 632	32.28 632	41.59 636	51.51 637	18.73 632	18.58 629	19.11 627	19.75 627	27.12 626	24.33 627

CasAABBNet	35.77 628	37.38 630	48.59 633	42.20 628	39.23 627	51.95 631	72.92 635	43.36 635	33.03 636	26.93 632	28.31 631	38.43 634	32.32 634	41.58 635	51.50 636	18.71 630	18.58 629	19.11 627	19.75 627	27.11 625	24.33 627

FlowAnything	35.84 629	37.49 634	48.69 634	42.17 627	39.26 628	51.95 631	72.95 638	43.35 634	33.23 637	26.92 631	28.67 632	38.55 636	32.78 636	41.53 634	51.47 635	18.71 630	18.59 632	19.17 631	19.88 631	27.07 624	24.26 626

Selective-RAFT-Error	35.87 630	37.42 633	48.73 635	42.24 629	39.28 629	52.00 635	72.87 634	43.41 638	32.95 635	26.97 633	28.72 633	38.71 637	33.15 637	41.59 636	51.42 634	18.77 634	18.60 633	19.14 630	19.78 630	27.19 628	24.42 630

xxxxx1	36.77 631	19.69 622	24.00 618	62.46 633	66.77 635	27.30 626	39.89 630	20.40 624	18.80 626	14.18 623	13.11 620	17.29 620	17.30 624	21.62 625	27.81 628	13.61 626	18.98 634	111.36 639	133.25 639	28.84 630	38.64 633

tt_ll	36.77 631	19.69 622	24.00 618	62.46 633	66.77 635	27.30 626	39.89 630	20.40 624	18.80 626	14.18 623	13.11 620	17.29 620	17.30 624	21.62 625	27.81 628	13.61 626	18.98 634	111.36 639	133.25 639	28.84 630	38.64 633

ff	36.77 631	19.69 622	24.00 618	62.46 633	66.77 635	27.30 626	39.89 630	20.40 624	18.80 626	14.18 623	13.11 620	17.29 620	17.30 624	21.62 625	27.81 628	13.61 626	18.98 634	111.36 639	133.25 639	28.84 630	38.64 633

MEDIAN_ROB	37.35 634	40.72 637	40.37 627	32.26 625	31.80 625	27.29 625	25.02 622	29.47 632	33.43 638	41.99 640	41.60 638	33.48 630	34.37 638	39.66 633	36.94 632	43.49 639	43.96 639	44.07 635	43.35 637	41.32 636	42.43 638

AVERAGE_ROB	37.53 635	40.05 636	40.01 626	34.74 626	33.76 626	28.46 629	25.14 623	32.31 633	34.08 639	41.20 639	40.52 637	34.51 631	34.78 639	39.11 632	37.48 633	42.68 638	43.32 638	43.80 634	42.99 636	40.42 635	41.31 637

LSM0	38.96 636	37.52 635	48.37 630	43.79 632	91.31 638	52.31 636	72.38 633	43.71 639	32.75 632	27.16 634	28.73 634	38.51 635	32.63 635	41.75 639	51.59 639	18.85 635	18.43 628	19.09 626	19.60 626	27.21 629	33.44 632

PML	40.49 637	30.31 625	12.46 610	7.19 615	14.30 615	91.44 640	212.44 642	7.73 614	23.24 630	74.44 641	185.05 642	49.81 639	25.78 630	21.34 624	12.84 616	8.71 623	2.93 615	8.43 623	3.24 618	13.77 623	4.45 617

RSGM-EC	74.49 638	61.53 638	40.38 628	97.66 636	92.09 639	73.48 638	113.87 639	59.44 640	38.62 640	39.84 637	49.02 639	90.35 640	61.68 640	138.81 640	126.03 640	92.92 640	53.83 640	94.52 637	37.88 633	81.03 639	46.84 639

acva	74.49 638	61.53 638	40.38 628	97.66 636	92.09 639	73.48 638	113.87 639	59.44 640	38.62 640	39.84 637	49.02 639	90.35 640	61.68 640	138.81 640	126.03 640	92.92 640	53.83 640	94.52 637	37.88 633	81.03 639	46.84 639

test_example2	176.82 640	204.75 640	198.54 640	188.58 640	191.23 641	151.28 641	169.77 641	97.63 642	125.81 642	179.94 642	183.74 641	158.20 642	139.14 642	192.16 642	198.12 642	203.48 642	236.37 642	163.71 642	173.22 642	217.79 642	162.95 641

GS-Stereo							0.29 161	0.50 102	0.29 40	0.30 75	0.29 63	0.23 43	0.20 42	0.33 26	0.22 28	0.16 215	0.09 18	0.13 63	0.10 56	0.14 132	0.13 123

FSD					0.46 517	0.48 276	0.52 457	0.54 125	0.49 181	0.48 183	0.48 150	0.50 219	0.48 298	0.51 167	0.49 357	0.45 550	0.43 570	0.47 550	0.46 556	0.46 535

ccccc		430.66 641		506.24 641	500.20 642	349.93 642		384.19 643		330.97 643		370.48 643		498.75 643		557.84 643	430.47 643	334.14 643	290.91 643	547.74 643

Low-res two-view benchmark