Low-res two-view results

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.25 1	0.25 65	0.43 11	0.36 1	0.24 20	0.16 2	0.18 2	0.34 1	0.24 4	0.29 8	0.41 25	0.24 6	0.23 8	0.32 1	0.27 15	0.20 191	0.18 297	0.18 106	0.16 141	0.18 110	0.15 30

2.75w_new	0.33 22	0.24 47	0.51 50	0.36 1	0.24 20	0.41 35	0.42 190	0.61 15	0.40 28	0.50 92	0.44 36	0.24 6	0.34 49	0.77 93	0.34 64	0.13 14	0.11 20	0.14 1	0.11 7	0.13 4	0.13 2

StereoAnything_RVC	0.49 114	1.60 538	0.87 240	0.37 3	0.21 7	0.26 4	0.21 12	0.53 5	0.23 2	0.23 1	0.21 2	0.19 1	0.35 57	1.29 242	0.23 1	0.22 256	0.11 20	0.15 17	0.11 7	2.36 540	0.13 2

MonSter	0.29 5	0.19 2	0.48 28	0.37 3	0.22 12	0.55 147	0.31 75	0.60 13	0.44 37	0.29 8	0.29 12	0.23 2	0.20 2	0.60 44	0.26 6	0.11 1	0.11 20	0.14 1	0.11 7	0.14 13	0.14 15

trnet	0.40 55	0.23 30	0.40 3	0.37 3	0.20 2	0.53 129	0.29 60	0.81 61	1.15 291	0.59 117	0.72 125	0.53 114	0.43 101	0.56 30	0.37 103	0.18 110	0.13 68	0.15 17	0.10 1	0.14 13	0.14 15

CREStereo	0.40 55	0.24 47	0.40 3	0.37 3	0.22 12	0.52 120	0.29 60	0.81 61	1.15 291	0.59 117	0.72 125	0.51 102	0.42 93	0.57 36	0.37 103	0.19 148	0.13 68	0.15 17	0.10 1	0.14 13	0.15 30
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
2.25w	0.35 35	0.24 47	0.55 65	0.38 7	0.24 20	0.44 57	0.25 31	0.69 28	0.42 32	0.49 83	0.59 91	0.27 18	0.35 57	0.83 115	0.37 103	0.13 14	0.11 20	0.14 1	0.12 29	0.13 4	0.17 81

4.5_new	0.31 11	0.25 65	0.46 18	0.38 7	0.24 20	0.52 120	0.36 125	0.65 19	0.35 15	0.48 77	0.43 28	0.27 18	0.27 18	0.42 8	0.26 6	0.14 20	0.10 2	0.15 17	0.13 59	0.17 78	0.15 30

4.5w-stereo	0.31 11	0.25 65	0.46 18	0.38 7	0.24 20	0.52 120	0.36 125	0.65 19	0.35 15	0.48 77	0.43 28	0.27 18	0.27 18	0.42 8	0.26 6	0.14 20	0.10 2	0.15 17	0.13 59	0.17 78	0.15 30

4w-stereo	0.32 16	0.25 65	0.52 56	0.38 7	0.25 39	0.46 66	0.28 53	0.68 24	0.35 15	0.43 52	0.45 40	0.28 26	0.39 83	0.63 60	0.31 40	0.12 2	0.10 2	0.15 17	0.12 29	0.14 13	0.14 15

3.5w_stereo	0.35 35	0.27 107	0.55 65	0.38 7	0.25 39	0.54 142	0.34 102	0.73 38	0.40 28	0.46 67	0.45 40	0.31 35	0.38 81	0.80 106	0.40 131	0.12 2	0.10 2	0.15 17	0.12 29	0.14 13	0.16 60

IGEV	0.29 5	0.18 1	0.43 11	0.38 7	0.31 146	0.45 61	0.21 12	0.63 17	0.42 32	0.32 15	0.44 36	0.26 14	0.20 2	0.44 10	0.26 6	0.14 20	0.12 34	0.16 46	0.13 59	0.12 1	0.14 15

LG-Stereo_L2	0.30 10	0.23 30	0.50 43	0.38 7	0.26 56	0.26 4	0.20 10	0.84 73	0.31 11	0.31 13	0.26 10	0.25 10	0.26 12	0.94 151	0.23 1	0.15 30	0.12 34	0.16 46	0.12 29	0.14 13	0.13 2

LG-Stereo_L1	0.31 11	0.24 47	0.49 33	0.38 7	0.27 59	0.28 9	0.21 12	0.68 24	0.29 9	0.27 4	0.25 6	0.25 10	0.22 6	1.25 231	0.24 3	0.16 43	0.12 34	0.15 17	0.12 29	0.14 13	0.13 2

asda	0.31 11	0.24 47	0.51 50	0.39 15	0.24 20	0.43 52	0.33 90	0.68 24	0.40 28	0.39 38	0.44 36	0.27 18	0.35 57	0.55 27	0.31 40	0.12 2	0.10 2	0.14 1	0.11 7	0.14 13	0.13 2

qwe	0.34 29	0.22 14	0.48 28	0.39 15	0.27 59	0.49 86	0.30 68	0.76 45	0.40 28	0.51 102	0.49 55	0.26 14	0.29 26	0.83 115	0.35 73	0.12 2	0.10 2	0.14 1	0.12 29	0.15 35	0.14 15

3.25w_new	0.33 22	0.22 14	0.50 43	0.39 15	0.24 20	0.52 120	0.33 90	0.77 47	0.43 35	0.49 83	0.46 46	0.32 37	0.37 71	0.64 62	0.28 22	0.12 2	0.10 2	0.14 1	0.12 29	0.12 1	0.15 30

3.25w	0.33 22	0.22 14	0.50 43	0.39 15	0.24 20	0.52 120	0.33 90	0.77 47	0.43 35	0.49 83	0.46 46	0.32 37	0.37 71	0.64 62	0.28 22	0.12 2	0.10 2	0.14 1	0.12 29	0.12 1	0.15 30

3.75w	0.34 29	0.23 30	0.50 43	0.39 15	0.30 126	0.62 185	0.36 125	0.70 34	0.38 24	0.44 55	0.49 55	0.25 10	0.36 64	0.72 80	0.28 22	0.13 14	0.09 1	0.14 1	0.12 29	0.13 4	0.15 30

MLG-Stereo_test2	0.27 3	0.22 14	0.40 3	0.39 15	0.24 20	0.35 17	0.18 2	0.58 8	0.23 2	0.28 5	0.24 5	0.34 44	0.19 1	0.79 103	0.24 3	0.16 43	0.11 20	0.15 17	0.11 7	0.13 4	0.14 15

SGD-Stereo	0.34 29	0.22 14	0.44 16	0.39 15	0.20 2	0.42 45	0.22 16	0.71 35	0.33 14	0.43 52	0.34 18	0.27 18	0.35 57	1.15 211	0.33 59	0.21 222	0.11 20	0.16 46	0.13 59	0.17 78	0.15 30

LoS	0.41 60	0.23 30	0.46 18	0.39 15	0.23 15	0.48 80	0.40 172	1.12 166	0.94 190	0.50 92	0.66 105	0.49 91	0.42 93	0.63 60	0.39 114	0.19 148	0.14 135	0.16 46	0.11 7	0.14 13	0.15 30
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PMTNet	0.47 104	0.22 14	0.43 11	0.39 15	0.24 20	0.71 241	0.26 40	0.78 55	1.03 229	0.65 133	0.69 115	0.55 121	0.48 136	0.90 142	0.36 90	0.99 529	0.13 68	0.15 17	0.10 1	0.15 35	0.15 30

asd	0.32 16	0.22 14	0.49 33	0.40 24	0.25 39	0.47 72	0.30 68	0.77 47	0.35 15	0.44 55	0.40 24	0.28 26	0.34 49	0.64 62	0.29 30	0.13 14	0.10 2	0.14 1	0.12 29	0.15 35	0.13 2

4.25_new	0.32 16	0.27 107	0.49 33	0.40 24	0.27 59	0.49 86	0.39 164	0.69 28	0.35 15	0.40 45	0.43 28	0.27 18	0.36 64	0.48 14	0.32 51	0.12 2	0.10 2	0.15 17	0.11 7	0.14 13	0.13 2

4.5w_new	0.32 16	0.27 107	0.49 33	0.40 24	0.27 59	0.49 86	0.39 164	0.69 28	0.35 15	0.40 45	0.43 28	0.27 18	0.36 64	0.48 14	0.32 51	0.12 2	0.10 2	0.15 17	0.11 7	0.14 13	0.13 2

4.25w-stereo	0.32 16	0.27 107	0.49 33	0.40 24	0.27 59	0.49 86	0.39 164	0.69 28	0.35 15	0.40 45	0.43 28	0.27 18	0.36 64	0.48 14	0.32 51	0.12 2	0.10 2	0.15 17	0.12 29	0.14 13	0.13 2

2w_stereo	0.34 29	0.25 65	0.52 56	0.40 24	0.23 15	0.46 66	0.47 257	0.77 47	0.44 37	0.47 69	0.51 65	0.24 6	0.44 107	0.49 17	0.31 40	0.12 2	0.10 2	0.15 17	0.12 29	0.15 35	0.16 60

GREAT-IGEV	0.34 29	0.22 14	0.54 63	0.40 24	0.31 146	0.36 20	0.28 53	0.59 11	0.66 98	0.28 5	0.51 65	0.29 28	0.29 26	0.86 126	0.28 22	0.15 30	0.12 34	0.15 17	0.11 7	0.17 78	0.16 60

FoundationStereo	0.26 2	0.23 30	0.41 7	0.40 24	0.24 20	0.32 13	0.22 16	0.43 2	0.24 4	0.31 13	0.25 6	0.30 32	0.32 42	0.36 3	0.27 15	0.16 43	0.12 34	0.15 17	0.11 7	0.13 4	0.14 15

dual_stereo	0.29 5	0.21 6	0.39 1	0.40 24	0.23 15	0.25 3	0.22 16	0.59 11	0.32 13	0.33 17	0.26 10	0.40 55	0.23 8	0.86 126	0.30 34	0.16 43	0.13 68	0.14 1	0.11 7	0.14 13	0.14 15

IGEV-BASED-STEREO-	0.71 260	3.18 565	2.55 484	0.40 24	0.24 20	0.42 45	0.23 26	0.66 22	0.46 43	0.47 69	0.45 40	0.33 41	0.27 18	0.58 40	0.30 34	1.34 540	0.10 2	0.22 230	0.19 205	0.45 460	1.32 537

2.5w	0.33 22	0.23 30	0.53 60	0.41 33	0.25 39	0.42 45	0.38 150	0.69 28	0.35 15	0.38 33	0.54 78	0.24 6	0.26 12	0.91 145	0.29 30	0.13 14	0.10 2	0.14 1	0.13 59	0.14 13	0.15 30

3w_stereo	0.35 35	0.25 65	0.60 88	0.41 33	0.21 7	0.52 120	0.53 302	0.72 37	0.47 45	0.47 69	0.50 61	0.23 2	0.45 114	0.49 17	0.30 34	0.13 14	0.10 2	0.15 17	0.12 29	0.15 35	0.17 81

xyz-stereo-finetune2	0.59 185	0.29 147	0.66 122	0.41 33	0.24 20	1.08 382	0.34 102	0.87 85	0.60 81	0.68 139	1.08 235	0.58 132	0.79 277	2.39 414	0.83 336	0.17 75	0.15 201	0.21 199	0.17 165	0.16 54	0.18 97

MLG-Stereo_test1	0.29 5	0.21 6	0.42 9	0.41 33	0.25 39	0.37 23	0.20 10	0.71 35	0.20 1	0.25 2	0.17 1	0.33 41	0.26 12	0.92 147	0.26 6	0.15 30	0.11 20	0.16 46	0.11 7	0.13 4	0.13 2

MLG-Stereo	0.31 11	0.20 4	0.42 9	0.42 37	0.20 2	0.41 35	0.19 6	0.85 75	0.24 4	0.26 3	0.22 3	0.33 41	0.27 18	1.09 197	0.27 15	0.15 30	0.11 20	0.16 46	0.11 7	0.13 4	0.13 2

LGtest1	0.28 4	0.23 30	0.46 18	0.42 37	0.22 12	0.41 35	0.19 6	0.58 8	0.29 9	0.30 10	0.25 6	0.29 28	0.29 26	0.57 36	0.26 6	0.18 110	0.12 34	0.16 46	0.12 29	0.14 13	0.16 60

WCG-NET	0.43 75	0.23 30	0.58 75	0.42 37	0.26 56	0.46 66	0.32 83	0.77 47	1.16 298	0.77 154	0.75 132	0.58 132	0.44 107	0.62 51	0.38 110	0.16 43	0.12 34	0.16 46	0.14 85	0.15 35	0.14 15

IGEV-Stereo+	0.46 94	0.23 30	0.51 50	0.42 37	0.46 336	0.15 1	0.19 6	0.45 3	0.37 23	0.28 5	0.25 6	0.31 35	0.41 87	1.43 279	0.31 40	0.18 110	0.13 68	0.15 17	0.12 29	1.09 530	1.74 542

WCG-NET（raft）	0.46 94	0.23 30	0.59 81	0.42 37	0.24 20	0.50 105	0.35 115	0.76 45	1.10 260	0.72 146	0.76 133	0.91 254	0.50 152	0.88 134	0.40 131	0.16 43	0.13 68	0.15 17	0.14 85	0.15 35	0.17 81

CES	0.51 127	0.21 6	0.40 3	0.42 37	1.40 534	0.53 129	0.34 102	1.04 135	0.68 103	0.45 62	0.67 108	0.35 45	0.28 23	0.58 40	0.35 73	0.16 43	0.13 68	0.15 17	0.10 1	0.19 146	1.69 541

monsters	0.35 35	0.21 6	0.49 33	0.43 43	0.39 273	0.34 15	0.26 40	0.69 28	0.44 37	0.49 83	0.41 25	0.23 2	0.26 12	1.38 264	0.27 15	0.14 20	0.11 20	0.14 1	0.12 29	0.13 4	0.15 30

xyz-stereo-finetune	0.50 124	0.27 107	0.63 102	0.43 43	0.23 15	0.79 279	0.46 246	0.83 67	0.82 146	0.63 131	0.63 98	0.54 118	0.44 107	1.69 329	0.62 274	0.16 43	0.15 201	0.19 131	0.16 141	0.17 78	0.16 60

MLG-Stereo_test3	0.29 5	0.20 4	0.46 18	0.43 43	0.24 20	0.47 72	0.19 6	0.75 43	0.31 11	0.36 26	0.22 3	0.35 45	0.21 4	0.61 46	0.26 6	0.16 43	0.12 34	0.16 46	0.11 7	0.13 4	0.15 30

S2M2	0.35 35	0.28 124	0.47 25	0.43 43	0.30 126	0.31 12	0.16 1	0.61 15	0.68 103	0.32 15	0.49 55	0.47 83	0.34 49	0.40 4	0.33 59	0.25 318	0.22 360	0.20 165	0.22 303	0.25 307	0.23 234

HUF	0.39 52	0.27 107	0.71 144	0.43 43	0.24 20	0.51 114	0.47 257	0.99 117	0.55 63	0.37 31	0.45 40	0.53 114	0.41 87	0.70 76	0.29 30	0.18 110	0.14 135	0.16 46	0.12 29	0.15 35	0.17 81

s12784h	0.55 138	0.22 14	0.49 33	0.43 43	0.19 1	1.00 366	0.34 102	1.40 253	1.30 383	0.84 173	0.93 174	0.63 155	0.52 160	1.48 290	0.47 189	0.15 30	0.12 34	0.17 70	0.11 7	0.19 146	0.13 2

TANstereo	0.45 84	0.23 30	0.50 43	0.43 43	0.21 7	0.65 211	0.26 40	0.83 67	0.88 165	0.95 200	0.99 194	0.51 102	0.45 114	0.56 30	0.36 90	0.19 148	0.24 398	0.16 46	0.13 59	0.17 78	0.27 314

1w_stereo	0.36 40	0.21 6	0.47 25	0.44 50	0.27 59	0.47 72	0.54 316	0.66 22	0.51 53	0.44 55	0.67 108	0.25 10	0.45 114	0.62 51	0.34 64	0.12 2	0.10 2	0.14 1	0.11 7	0.14 13	0.15 30

xyz-stereo	7.03 561	0.24 47	70.23 589	0.44 50	0.21 7	29.74 579	0.49 275	1.03 128	0.77 125	1.45 422	26.78 579	1.17 342	1.19 435	4.72 484	1.32 428	0.16 43	0.12 34	0.20 165	0.14 85	0.17 78	0.14 15

LG-G_1	0.33 22	0.22 14	0.48 28	0.44 50	0.20 2	0.64 205	0.18 2	0.80 58	0.28 7	0.30 10	0.30 13	0.36 47	0.35 57	0.88 134	0.26 6	0.17 75	0.13 68	0.16 46	0.11 7	0.14 13	0.16 60

LG-G	0.33 22	0.22 14	0.48 28	0.44 50	0.20 2	0.64 205	0.18 2	0.80 58	0.28 7	0.30 10	0.30 13	0.36 47	0.35 57	0.88 134	0.26 6	0.17 75	0.13 68	0.16 46	0.11 7	0.14 13	0.16 60

castereo++	0.41 60	0.26 83	0.51 50	0.44 50	0.32 179	0.96 360	0.22 16	1.13 170	0.61 86	0.33 17	0.45 40	0.50 98	0.39 83	0.94 151	0.25 5	0.18 110	0.12 34	0.17 70	0.12 29	0.14 13	0.16 60

DEFOM-Stereo	0.34 29	0.23 30	0.46 18	0.44 50	0.29 109	0.79 279	0.23 26	0.50 4	0.39 26	0.38 33	0.32 16	0.23 2	0.25 10	1.21 226	0.28 22	0.17 75	0.12 34	0.15 17	0.11 7	0.14 13	0.16 60

Occ-G	0.44 81	0.23 30	0.59 81	0.44 50	0.27 59	0.43 52	0.61 364	0.85 75	0.62 88	0.48 77	0.66 105	1.00 294	0.45 114	0.79 103	0.45 173	0.17 75	0.14 135	0.18 106	0.13 59	0.16 54	0.18 97

testlalala	0.49 114	0.30 172	0.70 141	0.44 50	0.40 285	0.68 226	0.38 150	1.38 247	0.58 72	1.28 347	0.82 152	0.61 147	0.36 64	0.57 36	0.34 64	0.21 222	0.14 135	0.18 106	0.12 29	0.15 35	0.16 60

DCANet-4	0.59 185	0.28 124	1.65 431	0.44 50	0.25 39	0.48 80	0.36 125	1.15 186	1.36 408	1.13 250	1.03 211	0.56 128	0.74 251	0.77 93	0.58 258	0.17 75	0.14 135	0.17 70	0.13 59	0.15 35	0.24 255

water-stereo	0.41 60	0.21 6	0.69 136	0.45 59	0.28 94	0.50 105	0.27 46	0.96 104	0.52 55	0.57 116	0.78 139	0.59 137	0.53 162	0.44 10	0.43 155	0.17 75	0.16 237	0.17 70	0.15 104	0.17 78	0.22 213

DilatedVolume-Stereo	0.46 94	0.24 47	0.72 146	0.45 59	0.33 199	0.72 244	0.29 60	0.83 67	0.53 59	0.82 166	0.73 129	0.52 109	0.44 107	1.16 214	0.42 149	0.15 30	0.15 201	0.15 17	0.14 85	0.16 54	0.17 81

Reg-Stereo(zero)	0.46 94	0.23 30	0.50 43	0.45 59	0.25 39	0.41 35	0.27 46	0.80 58	1.12 274	0.93 195	0.79 142	0.91 254	0.46 124	0.74 83	0.44 160	0.15 30	0.13 68	0.15 17	0.12 29	0.15 35	0.18 97

fffft	0.39 52	0.24 47	0.56 71	0.45 59	0.34 217	0.42 45	0.48 264	0.85 75	0.39 26	0.45 62	0.35 19	0.38 53	0.31 35	1.32 251	0.34 64	0.14 20	0.12 34	0.19 131	0.15 104	0.16 54	0.18 97
1: 1. 1
GCAP-BAT	0.54 135	0.33 241	0.75 170	0.45 59	0.50 357	0.84 311	0.35 115	0.98 109	0.80 141	0.88 182	1.04 217	0.88 238	0.37 71	1.25 231	0.41 141	0.19 148	0.15 201	0.18 106	0.13 59	0.17 78	0.22 213

Pointernet	0.41 60	0.21 6	0.63 102	0.45 59	0.29 109	0.51 114	0.27 46	1.54 279	0.70 107	0.48 77	0.64 99	0.49 91	0.37 71	0.51 20	0.36 90	0.18 110	0.13 68	0.14 1	0.11 7	0.14 13	0.14 15

MaDis-Stereo	0.38 46	0.27 107	0.72 146	0.45 59	0.35 234	0.30 11	0.31 75	0.81 61	0.54 60	0.38 33	0.38 22	0.58 132	0.49 147	0.53 23	0.39 114	0.20 191	0.16 237	0.19 131	0.15 104	0.19 146	0.15 30

EGLCR-Stereo	0.41 60	0.24 47	0.59 81	0.45 59	0.27 59	0.54 142	0.22 16	1.23 215	0.56 67	0.44 55	0.43 28	0.68 167	0.29 26	0.89 139	0.34 64	0.17 75	0.12 34	0.20 165	0.17 165	0.17 78	0.18 97

ADStereo(finetuned)	0.62 202	0.26 83	1.59 427	0.45 59	0.25 39	0.49 86	0.36 125	1.18 195	1.35 399	1.16 270	1.04 217	0.60 141	1.18 433	0.85 124	0.57 253	0.17 75	0.14 135	0.17 70	0.13 59	0.19 146	0.24 255

HHNet	0.64 214	0.28 124	0.69 136	0.45 59	0.46 336	0.50 105	0.57 339	1.13 170	1.03 229	1.26 336	2.21 496	0.70 175	0.59 203	1.10 201	0.51 214	0.21 222	0.13 68	0.23 264	0.19 205	0.20 182	0.31 370

DCANet	0.58 173	0.26 83	1.15 344	0.45 59	0.25 39	0.49 86	0.36 125	1.18 195	1.35 399	1.15 266	1.04 217	0.60 141	0.91 335	0.84 120	0.58 258	0.17 75	0.14 135	0.17 70	0.13 59	0.19 146	0.25 276

RAFT-Stereo + iAFF	0.56 149	0.28 124	0.81 198	0.45 59	0.25 39	0.40 28	0.34 102	1.12 166	1.13 280	1.35 382	1.58 424	0.80 201	0.67 235	0.71 79	0.43 155	0.14 20	0.11 20	0.18 106	0.17 165	0.18 110	0.16 60

AdaDepth	0.33 22	0.23 30	0.69 136	0.46 71	0.29 109	0.44 57	0.24 29	0.54 6	0.38 24	0.33 17	0.38 22	0.26 14	0.31 35	0.81 107	0.27 15	0.12 2	0.13 68	0.16 46	0.13 59	0.16 54	0.20 156

SCV_C0	0.48 110	0.29 147	0.88 245	0.46 71	0.31 146	0.46 66	0.31 75	1.67 307	0.87 162	0.40 45	0.52 68	0.54 118	0.29 26	1.27 238	0.34 64	0.18 110	0.14 135	0.17 70	0.14 85	0.20 182	0.18 97

castereo	0.43 75	0.25 65	0.50 43	0.46 71	0.30 126	0.60 174	0.56 333	1.23 215	0.83 150	0.39 38	0.70 119	0.45 71	0.68 239	0.54 25	0.33 59	0.17 75	0.11 20	0.17 70	0.13 59	0.16 54	0.14 15

SMoEStereo_RVC	0.41 60	0.26 83	0.55 65	0.46 71	0.31 146	0.60 174	0.36 125	0.85 75	0.47 45	0.47 69	0.43 28	0.42 57	0.34 49	1.40 269	0.31 40	0.15 30	0.12 34	0.20 165	0.15 104	0.16 54	0.18 97

MGS-Stereo	0.43 75	0.28 124	0.61 95	0.46 71	0.28 94	0.49 86	0.33 90	0.60 13	0.89 166	0.47 69	1.32 338	0.51 102	0.32 42	0.66 69	0.39 114	0.20 191	0.16 237	0.18 106	0.16 141	0.18 110	0.18 97

IGEVStereo-DCA	0.49 114	0.33 241	0.64 111	0.46 71	0.34 217	0.50 105	0.42 190	0.93 93	0.59 75	0.48 77	0.48 51	0.48 88	0.45 114	2.28 404	0.44 160	0.19 148	0.14 135	0.19 131	0.15 104	0.17 78	0.21 184

rrr	0.57 161	0.33 241	2.43 479	0.46 71	0.34 217	0.50 105	0.38 150	0.84 73	0.55 63	0.48 77	0.48 51	0.48 88	0.45 114	2.28 404	0.44 160	0.19 148	0.14 135	0.19 131	0.15 104	0.17 78	0.18 97

knoymous	0.53 132	0.32 222	0.51 50	0.46 71	0.30 126	0.57 156	0.54 316	1.10 162	0.78 129	0.99 206	0.84 156	0.95 274	0.57 182	0.89 139	0.51 214	0.21 222	0.14 135	0.26 348	0.14 85	0.23 266	0.25 276

ProNet	0.46 94	0.30 172	0.69 136	0.46 71	0.32 179	0.57 156	0.52 296	1.15 186	0.67 100	0.44 55	0.50 61	0.44 61	0.43 101	1.31 245	0.38 110	0.16 43	0.15 201	0.19 131	0.16 141	0.18 110	0.18 97

fff	0.58 173	0.26 83	1.15 344	0.46 71	0.25 39	0.48 80	0.36 125	1.20 203	1.28 367	1.13 250	1.03 211	0.59 137	1.04 396	0.77 93	0.58 258	0.17 75	0.14 135	0.17 70	0.13 59	0.15 35	0.24 255

AnonymousM	0.63 211	1.14 515	0.43 11	0.46 71	0.32 179	0.43 52	0.46 246	1.27 226	0.78 129	1.00 210	0.66 105	0.68 167	0.45 114	0.61 46	0.46 179	0.21 222	0.16 237	1.84 544	0.98 541	0.15 35	0.15 30

csc	0.58 173	0.26 83	1.15 344	0.46 71	0.25 39	0.48 80	0.36 125	1.20 203	1.28 367	1.13 250	1.03 211	0.59 137	1.04 396	0.77 93	0.58 258	0.17 75	0.14 135	0.17 70	0.13 59	0.15 35	0.24 255

cscssc	0.58 173	0.26 83	1.15 344	0.46 71	0.25 39	0.48 80	0.36 125	1.20 203	1.28 367	1.13 250	1.03 211	0.59 137	1.04 396	0.77 93	0.58 258	0.17 75	0.14 135	0.17 70	0.13 59	0.15 35	0.24 255

111	0.66 220	0.27 107	1.15 344	0.46 71	0.25 39	0.72 244	0.42 190	1.57 288	1.44 442	0.83 168	1.39 364	1.10 327	0.80 284	0.97 164	0.65 287	0.20 191	0.14 135	0.18 106	0.15 104	0.18 110	0.28 330

test_xeample3	0.57 161	0.33 241	3.11 500	0.46 71	0.34 217	0.55 147	0.38 150	0.86 82	0.49 49	0.54 109	0.46 46	0.44 61	0.44 107	1.49 297	0.45 173	0.18 110	0.14 135	0.19 131	0.15 104	0.17 78	0.18 97

111111	0.36 40	0.22 14	0.49 33	0.47 86	0.45 328	0.36 20	0.22 16	1.04 135	0.44 37	0.33 17	0.33 17	0.40 55	0.26 12	0.99 166	0.27 15	0.17 75	0.12 34	0.15 17	0.11 7	0.15 35	0.15 30

AIO_rvc	0.38 46	0.25 65	0.65 117	0.47 86	0.31 146	0.55 147	0.38 150	0.98 109	0.51 53	0.35 23	0.48 51	0.49 91	0.22 6	0.87 131	0.31 40	0.16 43	0.12 34	0.16 46	0.12 29	0.15 35	0.15 30

AIO_test	0.38 46	0.24 47	0.59 81	0.47 86	0.31 146	0.55 147	0.44 227	0.86 82	0.50 51	0.34 22	0.48 51	0.46 74	0.30 31	0.76 91	0.31 40	0.17 75	0.12 34	0.17 70	0.13 59	0.16 54	0.15 30

tt45	0.47 104	0.25 65	0.52 56	0.47 86	0.34 217	0.78 271	0.32 83	0.86 82	0.45 42	0.52 105	0.45 40	0.49 91	0.37 71	2.12 388	0.36 90	0.16 43	0.13 68	0.19 131	0.16 141	0.17 78	0.21 184

mms	0.42 71	0.29 147	0.60 88	0.47 86	0.33 199	0.43 52	0.46 246	0.75 43	0.50 51	0.36 26	0.61 95	0.44 61	0.30 31	1.39 267	0.34 64	0.16 43	0.14 135	0.18 106	0.15 104	0.19 146	0.21 184

ours_stereo	0.40 55	0.30 172	0.57 73	0.47 86	0.31 146	0.40 28	0.44 227	0.79 57	0.58 72	0.36 26	0.58 88	0.46 74	0.33 45	1.14 210	0.33 59	0.17 75	0.13 68	0.19 131	0.15 104	0.19 146	0.20 156

fffy	0.44 81	0.29 147	0.67 126	0.47 86	0.30 126	0.46 66	0.34 102	0.98 109	0.57 69	0.40 45	0.59 91	0.55 121	0.41 87	1.26 235	0.37 103	0.16 43	0.14 135	0.19 131	0.16 141	0.19 146	0.20 156

ff7	0.45 84	0.30 172	0.64 111	0.47 86	0.33 199	0.49 86	0.42 190	0.93 93	0.59 75	0.50 92	0.53 72	0.44 61	0.48 136	1.41 272	0.36 90	0.18 110	0.13 68	0.21 199	0.15 104	0.18 110	0.21 184

ffff	0.45 84	0.30 172	0.64 111	0.47 86	0.33 199	0.49 86	0.42 190	0.93 93	0.59 75	0.50 92	0.53 72	0.44 61	0.48 136	1.41 272	0.36 90	0.18 110	0.13 68	0.21 199	0.15 104	0.18 110	0.21 184

11t	0.45 84	0.30 172	0.64 111	0.47 86	0.33 199	0.49 86	0.42 190	0.93 93	0.59 75	0.50 92	0.53 72	0.44 61	0.48 136	1.41 272	0.36 90	0.18 110	0.13 68	0.21 199	0.15 104	0.18 110	0.21 184

ccc-4	0.45 84	0.30 172	0.64 111	0.47 86	0.33 199	0.49 86	0.42 190	0.93 93	0.59 75	0.50 92	0.53 72	0.44 61	0.48 136	1.41 272	0.36 90	0.18 110	0.13 68	0.21 199	0.15 104	0.18 110	0.21 184

DRaft	0.81 320	0.26 83	0.77 178	0.47 86	0.31 146	0.95 354	0.52 296	1.13 170	0.99 215	1.78 480	2.01 486	0.80 201	1.71 494	2.64 429	0.74 308	0.19 148	0.14 135	0.20 165	0.20 234	0.18 110	0.24 255

monsterstereo	0.36 40	0.21 6	0.53 60	0.48 98	0.36 242	0.27 7	0.29 60	0.58 8	0.52 55	0.45 62	0.61 95	0.26 14	0.27 18	1.23 228	0.28 22	0.14 20	0.12 34	0.15 17	0.12 29	0.16 54	0.13 2

LG-Stereo	0.37 44	0.27 107	0.94 275	0.48 98	0.26 56	0.37 23	0.30 68	0.88 87	0.57 69	0.38 33	0.58 88	0.29 28	0.21 4	0.51 20	0.37 103	0.14 20	0.14 135	0.20 165	0.18 183	0.18 110	0.14 15

IGEV-Stereo++	0.32 16	0.22 14	0.47 25	0.48 98	0.33 199	0.33 14	0.22 16	0.78 55	0.48 47	0.35 23	0.41 25	0.32 37	0.47 131	0.40 4	0.29 30	0.15 30	0.12 34	0.15 17	0.12 29	0.15 35	0.15 30

RAStereo	0.36 40	0.22 14	0.85 231	0.48 98	0.28 94	0.27 7	0.28 53	0.77 47	0.65 96	0.33 17	0.43 28	0.44 61	0.31 35	0.45 12	0.35 73	0.18 110	0.15 201	0.19 131	0.15 104	0.19 146	0.15 30

U	9.23 567	0.22 14	0.65 117	0.48 98	53.11 586	61.26 591	0.24 29	0.77 47	0.55 63	0.37 31	0.30 13	0.29 28	0.34 49	0.34 2	0.27 15	0.20 191	0.12 34	60.47 588	4.24 571	0.18 110	0.14 15

rvit_stereo_0080	0.47 104	0.35 299	0.87 240	0.48 98	0.36 242	0.42 45	0.54 316	0.93 93	0.78 129	0.52 105	0.60 93	0.55 121	0.47 131	0.62 51	0.48 196	0.27 365	0.21 345	0.20 165	0.20 234	0.31 381	0.20 156

CAS++	0.48 110	0.34 270	0.59 81	0.48 98	0.32 179	0.45 61	0.29 60	1.73 333	0.78 129	0.71 142	0.73 129	0.36 47	0.28 23	0.70 76	0.35 73	0.27 365	0.22 360	0.26 348	0.21 276	0.29 358	0.22 213
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.47 104	0.38 347	0.75 170	0.48 98	0.37 252	0.67 222	0.35 115	0.82 66	1.14 286	0.61 128	0.64 99	0.39 54	0.39 83	0.74 83	0.39 114	0.20 191	0.17 266	0.22 230	0.18 183	0.24 295	0.20 156

whm_eth	0.47 104	0.35 299	0.87 240	0.48 98	0.36 242	0.42 45	0.54 316	0.93 93	0.78 129	0.52 105	0.60 93	0.55 121	0.47 131	0.62 51	0.48 196	0.27 365	0.21 345	0.20 165	0.20 234	0.31 381	0.20 156

anonymousdsp	0.45 84	0.30 172	0.60 88	0.48 98	0.34 217	0.49 86	0.42 190	0.97 105	0.60 81	0.51 102	0.53 72	0.46 74	0.47 131	1.36 257	0.35 73	0.18 110	0.13 68	0.21 199	0.15 104	0.18 110	0.21 184

Selective-IGEV	0.42 71	0.26 83	0.56 71	0.48 98	0.27 59	0.45 61	0.33 90	1.56 285	0.61 86	0.36 26	0.47 49	0.52 109	0.30 31	1.08 193	0.33 59	0.15 30	0.13 68	0.17 70	0.13 59	0.16 54	0.15 30

IGEV-Stereo	0.45 84	0.30 172	0.60 88	0.48 98	0.34 217	0.49 86	0.42 190	0.98 109	0.60 81	0.51 102	0.53 72	0.46 74	0.47 131	1.36 257	0.35 73	0.18 110	0.13 68	0.21 199	0.15 104	0.18 110	0.21 184
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CREStereo++_RVC	0.49 114	0.22 14	0.46 18	0.48 98	0.38 264	0.45 61	0.25 31	0.77 47	1.30 383	0.82 166	1.23 303	0.47 83	0.37 71	0.55 27	0.44 160	0.16 43	0.11 20	0.16 46	0.80 533	0.18 110	0.12 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
AFF-stereo	0.60 193	0.28 124	0.72 146	0.48 98	0.29 109	0.34 15	0.37 140	1.22 210	1.20 315	1.21 305	1.59 428	1.10 327	0.70 246	1.01 173	0.44 160	0.14 20	0.12 34	0.19 131	0.20 234	0.18 110	0.15 30

depthmonostereo	0.45 84	0.26 83	0.89 249	0.49 112	0.24 20	0.60 174	0.36 125	1.03 128	0.77 125	0.50 92	0.65 103	0.50 98	0.55 173	0.70 76	0.39 114	0.16 43	0.16 237	0.16 46	0.14 85	0.16 54	0.20 156

UGAM-zero	1.05 406	0.33 241	1.04 307	0.49 112	0.31 146	0.67 222	0.26 40	2.37 488	0.80 141	1.05 226	1.11 248	2.86 523	1.81 501	6.26 518	0.50 210	0.18 110	0.15 201	0.19 131	0.16 141	0.17 78	0.21 184

RAFT-Stereo-weight	0.49 114	0.26 83	0.58 75	0.49 112	0.28 94	0.61 182	0.34 102	1.16 191	1.11 267	1.06 232	0.79 142	0.75 188	0.28 23	0.79 103	0.42 149	0.16 43	0.13 68	0.17 70	0.15 104	0.16 54	0.18 97

H2IRNET	0.57 161	0.28 124	0.75 170	0.49 112	0.35 234	0.40 28	0.27 46	1.03 128	1.18 309	0.62 130	1.26 311	1.07 312	0.85 303	1.02 176	0.64 282	0.20 191	0.16 237	0.23 264	0.25 357	0.22 246	0.20 156

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tta	0.79 305	0.32 222	0.95 279	0.49 112	0.27 59	0.83 303	0.43 208	2.16 450	1.45 447	1.27 341	1.50 398	0.98 283	0.96 355	1.87 353	0.99 378	0.24 298	0.22 360	0.22 230	0.21 276	0.19 146	0.22 213

qqq1	0.76 285	0.32 222	0.95 279	0.49 112	0.27 59	0.83 303	0.43 208	2.16 450	1.45 447	1.27 341	1.50 398	0.98 283	0.96 355	1.87 353	0.48 196	0.24 298	0.22 360	0.18 106	0.15 104	0.19 146	0.22 213

fff1	0.76 285	0.32 222	0.95 279	0.49 112	0.27 59	0.83 303	0.43 208	2.16 450	1.45 447	1.27 341	1.50 398	0.98 283	0.96 355	1.87 353	0.48 196	0.24 298	0.22 360	0.18 106	0.15 104	0.19 146	0.22 213

UniTT-Stereo	0.38 46	0.24 47	0.67 126	0.49 112	0.36 242	0.40 28	0.32 83	0.55 7	0.55 63	0.55 113	0.55 81	0.36 47	0.31 35	0.59 42	0.52 222	0.21 222	0.15 201	0.17 70	0.15 104	0.19 146	0.17 81

MIM_Stereo	0.60 193	0.26 83	1.02 302	0.49 112	0.32 179	0.52 120	0.28 53	1.41 257	0.82 146	1.02 219	1.16 276	0.93 264	0.53 162	1.48 290	0.63 278	0.17 75	0.17 266	0.20 165	0.19 205	0.17 78	0.18 97

LoS_RVC	0.45 84	0.29 147	0.48 28	0.49 112	0.83 488	0.51 114	0.43 208	0.65 19	0.44 37	0.47 69	0.78 139	0.44 61	0.60 209	0.59 42	0.37 103	0.14 20	0.12 34	0.14 1	0.10 1	0.14 13	1.08 530

RCA-Stereo	0.52 131	0.26 83	0.66 122	0.49 112	0.33 199	0.54 142	0.44 227	1.20 203	1.41 430	0.69 140	1.06 225	0.63 155	0.79 277	0.62 51	0.35 73	0.17 75	0.12 34	0.17 70	0.14 85	0.16 54	0.16 60

DEmStereo	0.98 387	0.25 65	0.85 231	0.49 112	0.33 199	1.02 369	0.55 326	0.97 105	0.93 184	1.41 405	2.13 492	1.01 299	2.01 510	5.62 502	0.78 320	0.19 148	0.15 201	0.20 165	0.20 234	0.18 110	0.25 276

CFNet-RSSM	0.57 161	0.25 65	0.76 175	0.49 112	0.28 94	0.59 169	0.27 46	1.89 377	1.17 303	1.09 236	0.95 177	1.06 309	0.53 162	0.74 83	0.41 141	0.17 75	0.13 68	0.17 70	0.15 104	0.16 54	0.16 60

Gwc-CoAtRS	0.55 138	0.27 107	0.73 160	0.49 112	0.30 126	0.63 196	0.25 31	1.38 247	1.12 274	1.05 226	1.02 204	1.10 327	0.55 173	0.72 80	0.44 160	0.17 75	0.14 135	0.17 70	0.15 104	0.16 54	0.17 81

DIP-Stereo	0.64 214	0.32 222	0.91 263	0.49 112	0.36 242	0.91 333	0.33 90	2.51 509	0.77 125	1.25 323	1.00 199	0.68 167	0.51 155	0.92 147	0.65 287	0.19 148	0.15 201	0.21 199	0.17 165	0.19 146	0.22 213
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSCF	0.41 60	0.28 124	0.64 111	0.50 128	0.27 59	0.58 167	0.37 140	1.03 128	0.54 60	0.54 109	0.72 125	0.32 37	0.64 223	0.56 30	0.30 34	0.19 148	0.13 68	0.17 70	0.15 104	0.17 78	0.21 184

AIO-Stereo	0.39 52	0.26 83	0.54 63	0.50 128	0.24 20	0.45 61	0.39 164	1.13 170	0.57 69	0.42 50	0.49 55	0.52 109	0.25 10	0.74 83	0.32 51	0.16 43	0.13 68	0.18 106	0.14 85	0.16 54	0.15 30

RSM	0.40 55	0.25 65	0.53 60	0.50 128	0.27 59	0.46 66	0.40 172	0.94 103	0.49 49	0.42 50	0.44 36	0.65 159	0.33 45	1.07 190	0.32 51	0.15 30	0.13 68	0.17 70	0.14 85	0.17 78	0.15 30

GCAP-Stereo	0.43 75	0.32 222	0.80 193	0.50 128	0.27 59	0.53 129	0.31 75	1.05 139	0.67 100	0.69 140	0.71 122	0.58 132	0.42 93	0.51 20	0.35 73	0.18 110	0.15 201	0.18 106	0.13 59	0.17 78	0.15 30

Any-RAFT	0.55 138	0.27 107	0.49 33	0.50 128	0.27 59	0.98 364	0.25 31	1.71 328	1.08 248	0.90 187	0.99 194	1.13 336	0.46 124	0.74 83	0.35 73	0.19 148	0.13 68	0.17 70	0.13 59	0.16 54	0.19 131

RAFT-Test	0.58 173	0.27 107	0.81 198	0.50 128	0.33 199	0.95 354	0.27 46	1.40 253	0.89 166	1.00 210	1.12 252	1.39 396	0.48 136	0.74 83	0.41 141	0.17 75	0.14 135	0.17 70	0.14 85	0.16 54	0.18 97

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qqq	0.62 202	0.36 308	0.88 245	0.50 128	0.28 94	0.64 205	0.62 367	1.58 290	0.91 172	0.83 168	0.96 179	0.95 274	0.79 277	0.99 166	0.67 292	0.21 222	0.23 388	0.24 288	0.23 335	0.23 266	0.25 276

IER	0.74 273	0.33 241	1.25 381	0.50 128	0.53 379	1.32 424	0.55 326	1.31 235	1.08 248	1.30 354	1.34 347	1.11 332	1.10 411	1.05 183	0.81 334	0.20 191	0.17 266	0.21 199	0.21 276	0.20 182	0.21 184

iRaft-Stereo_20w	0.71 260	0.33 241	1.25 381	0.50 128	0.36 242	0.82 296	0.31 75	3.16 536	0.89 166	1.24 320	1.14 268	0.79 199	0.65 228	1.15 211	0.43 155	0.18 110	0.13 68	0.18 106	0.17 165	0.20 182	0.23 234

IPLGR	0.62 202	0.28 124	1.32 394	0.50 128	0.29 109	0.65 211	0.34 102	1.47 267	1.19 311	1.21 305	1.07 228	0.70 175	0.65 228	1.05 183	0.55 244	0.18 110	0.15 201	0.20 165	0.17 165	0.21 226	0.20 156

test-3	0.56 149	0.24 47	0.82 207	0.50 128	0.29 109	0.57 156	0.34 102	1.09 156	1.03 229	1.33 369	0.69 115	0.87 232	0.45 114	1.68 325	0.39 114	0.17 75	0.12 34	0.20 165	0.17 165	0.17 78	0.16 60

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CFNet_pseudo	0.68 244	0.34 270	0.93 268	0.50 128	0.39 273	0.72 244	0.42 190	1.44 260	1.25 347	1.17 274	1.35 352	1.22 352	0.66 233	1.04 180	0.64 282	0.21 222	0.17 266	0.33 433	0.19 205	0.39 432	0.28 330

ccs_rob	0.68 244	0.34 270	0.93 268	0.50 128	0.39 273	0.72 244	0.42 190	1.43 259	1.25 347	1.17 274	1.34 347	1.22 352	0.66 233	1.04 180	0.64 282	0.21 222	0.17 266	0.35 448	0.20 234	0.40 436	0.29 344

GASTEREO	0.43 75	0.29 147	0.62 100	0.51 143	0.27 59	0.62 185	0.36 125	1.02 120	0.58 72	0.55 113	0.83 154	0.30 32	0.65 228	0.64 62	0.30 34	0.19 148	0.13 68	0.17 70	0.15 104	0.16 54	0.21 184

G2L-Stereo_test	0.77 291	0.31 204	0.97 287	0.51 143	0.41 299	0.90 330	0.80 422	1.67 307	1.22 330	1.32 363	1.27 320	1.50 418	0.81 288	1.74 334	1.02 386	0.20 191	0.14 135	0.16 46	0.16 141	0.18 110	0.22 213

HI	0.67 231	0.34 270	0.80 193	0.51 143	0.51 367	0.41 35	0.37 140	1.15 186	0.80 141	1.34 376	1.42 375	1.60 433	1.11 414	0.96 160	0.90 354	0.16 43	0.12 34	0.20 165	0.21 276	0.20 182	0.20 156

CoSv	0.67 231	0.34 270	0.80 193	0.51 143	0.51 367	0.41 35	0.37 140	1.15 186	0.80 141	1.34 376	1.42 375	1.60 433	1.11 414	0.96 160	0.90 354	0.16 43	0.12 34	0.20 165	0.21 276	0.20 182	0.20 156

IGEV-RUCA	0.38 46	0.24 47	0.51 50	0.51 143	0.36 242	0.59 169	0.23 26	0.68 24	0.52 55	0.39 38	0.50 61	0.44 61	0.31 35	0.86 126	0.31 40	0.24 298	0.13 68	0.16 46	0.12 29	0.20 182	0.21 184

999	0.49 114	0.25 65	0.55 65	0.51 143	0.35 234	0.74 251	0.31 75	0.89 91	0.59 75	0.39 38	0.50 61	0.50 98	0.36 64	2.41 415	0.41 141	0.17 75	0.13 68	0.18 106	0.15 104	0.16 54	0.23 234

AIO-Stereo-zeroshot	0.85 344	0.38 347	2.79 492	0.51 143	0.60 416	0.72 244	0.38 150	2.87 532	0.77 125	0.80 159	1.07 228	2.14 498	0.93 345	0.96 160	0.62 274	0.21 222	0.13 68	0.21 199	0.26 375	0.29 358	0.32 379

RSM++	0.40 55	0.26 83	0.55 65	0.51 143	0.27 59	0.49 86	0.41 182	0.83 67	0.52 55	0.39 38	0.47 49	0.60 141	0.34 49	1.02 176	0.31 40	0.16 43	0.13 68	0.17 70	0.15 104	0.18 110	0.15 30

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PCWNet_CMD	0.68 244	0.34 270	0.93 268	0.51 143	0.38 264	0.80 286	0.42 190	1.51 271	1.34 396	1.17 274	1.31 333	1.23 356	0.65 228	0.94 151	0.62 274	0.21 222	0.17 266	0.27 363	0.19 205	0.43 446	0.28 330

4D-IteraStereo	0.50 124	0.26 83	0.84 225	0.51 143	0.49 352	0.64 205	0.31 75	0.91 92	1.02 226	1.05 226	0.72 125	0.76 190	0.32 42	0.69 74	0.40 131	0.18 110	0.11 20	0.23 264	0.20 234	0.19 146	0.16 60

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anonymousa	0.78 296	0.30 172	0.85 231	0.51 143	0.96 507	1.41 442	0.47 257	1.61 299	0.94 190	1.33 369	1.77 457	1.66 445	1.11 414	0.72 80	0.63 278	0.19 148	0.18 297	0.23 264	0.25 357	0.20 182	0.22 213

x	0.59 185	0.34 270	0.79 188	0.51 143	0.32 179	0.69 235	0.46 246	1.64 303	0.97 203	0.86 180	0.86 160	0.83 222	0.74 251	0.75 90	0.70 300	0.21 222	0.22 360	0.22 230	0.20 234	0.21 226	0.24 255

MIPNet	0.60 193	0.31 204	1.07 319	0.51 143	0.34 217	0.68 226	0.40 172	1.67 307	1.14 286	1.11 239	0.93 174	0.60 141	0.78 268	0.77 93	0.58 258	0.18 110	0.14 135	0.19 131	0.16 141	0.18 110	0.21 184

CrosDoStereo	1.56 475	0.26 83	0.78 184	0.51 143	0.29 109	0.66 217	11.86 567	1.18 195	1.00 219	1.35 382	1.76 454	0.99 288	1.83 503	6.64 527	0.83 336	0.19 148	0.15 201	0.20 165	0.22 303	0.18 110	0.25 276

DeepStereo_LL	1.56 475	0.26 83	0.78 184	0.51 143	0.29 109	0.66 217	11.86 567	1.18 195	1.00 219	1.35 382	1.76 454	0.99 288	1.83 503	6.64 527	0.83 336	0.19 148	0.15 201	0.20 165	0.22 303	0.18 110	0.25 276

THIR-Stereo	1.02 398	0.29 147	0.73 160	0.51 143	0.29 109	0.94 347	1.31 503	1.08 149	0.98 206	1.35 382	1.91 478	1.16 341	1.54 479	6.37 524	0.79 325	0.20 191	0.14 135	0.21 199	0.22 303	0.19 146	0.25 276

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tg	0.54 135	0.25 65	0.70 141	0.52 164	0.31 146	0.89 326	0.29 60	1.12 166	0.98 206	0.85 175	1.03 211	0.62 150	0.42 93	1.37 260	0.41 141	0.17 75	0.13 68	0.22 230	0.21 276	0.17 78	0.17 81

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Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
psmg	0.75 277	0.34 270	0.77 178	0.52 164	0.45 328	1.46 447	0.73 402	2.15 448	1.04 235	1.25 323	1.33 343	1.11 332	0.77 261	0.94 151	0.76 314	0.25 318	0.20 329	0.25 327	0.26 375	0.23 266	0.24 255

GMOStereo	0.55 138	0.28 124	0.72 146	0.52 164	0.30 126	0.53 129	0.43 208	1.02 120	0.98 206	1.44 416	1.14 268	0.88 238	0.57 182	0.62 51	0.39 114	0.16 43	0.14 135	0.24 288	0.22 303	0.20 182	0.18 97

error version	0.55 138	0.28 124	0.72 146	0.52 164	0.30 126	0.53 129	0.43 208	1.02 120	0.98 206	1.44 416	1.14 268	0.88 238	0.57 182	0.62 51	0.39 114	0.16 43	0.14 135	0.24 288	0.22 303	0.20 182	0.18 97

test-v	0.55 138	0.28 124	0.72 146	0.52 164	0.30 126	0.53 129	0.43 208	1.02 120	0.98 206	1.44 416	1.14 268	0.88 238	0.57 182	0.62 51	0.39 114	0.16 43	0.14 135	0.24 288	0.22 303	0.20 182	0.18 97

Patchmatch Stereo++	0.57 161	0.33 241	0.82 207	0.52 164	0.27 59	0.63 196	0.28 53	1.14 174	0.73 111	1.13 250	0.96 179	0.82 213	0.60 209	1.40 269	0.52 222	0.23 278	0.14 135	0.24 288	0.20 234	0.27 325	0.20 156
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
STrans-v2	1.06 408	0.31 204	1.02 302	0.52 164	0.33 199	0.67 222	0.78 411	2.66 521	1.26 355	1.15 266	1.46 385	1.37 393	1.40 463	6.68 529	0.46 179	0.19 148	0.13 68	0.21 199	0.18 183	0.18 110	0.21 184

PSM-adaLoss	0.56 149	0.33 241	0.81 198	0.52 164	0.27 59	0.63 196	0.41 182	1.14 174	0.73 111	1.13 250	0.96 179	0.82 213	0.60 209	1.09 197	0.52 222	0.23 278	0.14 135	0.24 288	0.20 234	0.27 325	0.20 156

ROB_FTStereo_v2	0.57 161	0.33 241	0.81 198	0.52 164	0.27 59	0.62 185	0.42 190	1.14 174	0.73 111	1.13 250	0.97 188	0.82 213	0.60 209	1.15 211	0.53 232	0.23 278	0.14 135	0.24 288	0.20 234	0.27 325	0.20 156

ROB_FTStereo	0.56 149	0.33 241	0.82 207	0.52 164	0.27 59	0.62 185	0.25 31	1.14 174	0.74 118	1.13 250	0.96 179	0.82 213	0.60 209	1.18 220	0.52 222	0.23 278	0.14 135	0.24 288	0.20 234	0.27 325	0.20 156

HUI-Stereo	0.54 135	0.33 241	0.81 198	0.52 164	0.27 59	0.62 185	0.29 60	1.14 174	0.74 118	1.13 250	0.96 179	0.82 213	0.60 209	0.83 115	0.52 222	0.23 278	0.14 135	0.24 288	0.20 234	0.27 325	0.20 156

iGMRVC	0.58 173	0.33 241	0.81 198	0.52 164	0.27 59	0.62 185	0.38 150	1.14 174	0.73 111	1.13 250	0.97 188	0.82 213	0.59 203	1.54 300	0.53 232	0.23 278	0.14 135	0.24 288	0.20 234	0.27 325	0.20 156

iRAFT	0.57 161	0.33 241	0.82 207	0.52 164	0.27 59	0.63 196	0.28 53	1.14 174	0.73 111	1.13 250	0.96 179	0.82 213	0.60 209	1.40 269	0.52 222	0.23 278	0.14 135	0.24 288	0.20 234	0.27 325	0.20 156

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TestStereo	0.65 218	0.42 375	0.83 216	0.52 164	0.27 59	0.57 156	0.44 227	1.07 144	0.92 177	0.85 175	1.01 201	0.68 167	0.56 179	3.22 450	0.47 189	0.23 278	0.15 201	0.24 288	0.18 183	0.28 341	0.18 97

GMStereo	0.58 173	0.50 409	1.09 325	0.52 164	0.32 179	0.80 286	0.43 208	1.02 120	1.41 430	0.89 186	0.77 137	0.52 109	0.46 124	0.89 139	0.56 250	0.25 318	0.16 237	0.20 165	0.22 303	0.31 381	0.27 314
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.74 273	0.30 172	1.06 314	0.52 164	0.39 273	1.36 432	0.64 374	2.42 494	1.11 267	1.18 285	1.21 293	0.81 207	0.78 268	1.08 193	0.57 253	0.22 256	0.17 266	0.22 230	0.24 348	0.23 266	0.21 184

MSMDNet	0.68 244	0.34 270	0.93 268	0.52 164	0.38 264	0.80 286	0.42 190	1.52 273	1.35 399	1.17 274	1.31 333	1.23 356	0.65 228	0.94 151	0.62 274	0.21 222	0.17 266	0.26 348	0.19 205	0.41 440	0.28 330

HITNet	0.71 260	0.42 375	1.07 319	0.52 164	0.25 39	1.05 374	0.48 264	2.12 433	1.08 248	1.21 305	1.23 303	0.91 254	0.84 298	0.90 142	0.91 358	0.17 75	0.12 34	0.21 199	0.17 165	0.29 358	0.18 97
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
LG-Stereo_Zeroshot	0.38 46	0.25 65	0.61 95	0.53 187	0.29 109	0.36 20	0.22 16	1.24 217	0.42 32	0.45 62	0.65 103	0.37 52	0.51 155	0.41 7	0.30 34	0.18 110	0.12 34	0.17 70	0.13 59	0.18 110	0.20 156

MM-Stereo_test1	0.51 127	0.26 83	0.59 81	0.53 187	0.31 146	0.50 105	0.53 302	1.06 141	1.09 256	0.88 182	0.70 119	0.54 118	0.59 203	1.18 220	0.35 73	0.19 148	0.17 266	0.20 165	0.17 165	0.20 182	0.18 97

AIO-Stereo-zeroshot1	1.06 408	0.43 379	3.59 509	0.53 187	0.66 441	0.79 279	0.39 164	2.60 515	0.98 206	0.96 203	4.58 539	2.05 496	0.56 179	0.99 166	0.51 214	0.19 148	0.14 135	0.21 199	0.28 403	0.32 392	0.41 435

CFNet_ucs	0.73 269	0.34 270	0.94 275	0.53 187	0.44 324	0.76 261	0.46 246	1.73 333	1.34 396	1.24 320	1.54 409	1.08 322	0.64 223	1.05 183	0.64 282	0.26 344	0.20 329	0.37 461	0.22 303	0.42 444	0.30 360

HH	0.68 244	0.33 241	0.83 216	0.53 187	0.34 217	0.92 340	0.45 240	1.79 346	0.74 118	0.71 142	1.13 263	1.60 433	0.83 295	1.95 367	0.39 114	0.18 110	0.14 135	0.19 131	0.17 165	0.19 146	0.19 131

HanStereo	0.68 244	0.33 241	0.83 216	0.53 187	0.34 217	0.92 340	0.45 240	1.79 346	0.74 118	0.71 142	1.13 263	1.60 433	0.83 295	1.95 367	0.39 114	0.18 110	0.14 135	0.19 131	0.17 165	0.19 146	0.19 131

IPLG	0.72 266	0.29 147	1.12 336	0.53 187	0.44 324	0.79 279	0.33 90	1.35 241	1.10 260	1.32 363	1.11 248	0.52 109	0.54 170	3.13 446	0.71 303	0.17 75	0.14 135	0.20 165	0.17 165	0.18 110	0.21 184

DeepStereo_RVC	0.57 161	0.31 204	0.78 184	0.53 187	0.30 126	0.57 156	0.32 83	1.11 164	0.80 141	1.17 274	0.94 176	0.83 222	0.93 345	1.01 173	0.61 271	0.23 278	0.14 135	0.21 199	0.19 205	0.24 295	0.26 296

RAFT-RH_RVC	1.04 401	0.26 83	0.76 175	0.53 187	0.29 109	0.80 286	0.32 83	0.85 75	1.12 274	2.04 502	4.63 541	1.03 304	0.57 182	5.93 511	0.52 222	0.20 191	0.13 68	0.26 348	0.20 234	0.16 54	0.19 131

RAFT-345	0.86 348	0.26 83	0.73 160	0.53 187	0.28 94	0.53 129	0.41 182	0.85 75	1.31 390	1.33 369	2.32 501	0.85 229	0.53 162	5.69 503	0.48 196	0.19 148	0.14 135	0.22 230	0.17 165	0.17 78	0.17 81

iRaftStereo_RVC	0.49 114	0.28 124	0.72 146	0.53 187	0.29 109	0.52 120	0.33 90	1.14 174	0.84 153	0.85 175	0.99 194	0.55 121	0.36 64	0.83 115	0.40 131	0.18 110	0.13 68	0.22 230	0.20 234	0.20 182	0.18 97

ARAFT	0.82 322	0.40 362	1.77 439	0.53 187	0.31 146	0.89 326	0.81 427	2.32 479	1.08 248	1.66 468	1.25 309	1.04 305	0.64 223	1.91 360	0.52 222	0.20 191	0.15 201	0.28 379	0.27 392	0.17 78	0.18 97

DMCA	0.71 260	0.36 308	1.17 359	0.53 187	0.45 328	0.84 311	0.46 246	1.52 273	1.09 256	1.20 298	1.12 252	1.21 348	0.74 251	0.87 131	1.09 393	0.25 318	0.20 329	0.27 363	0.19 205	0.24 295	0.29 344

CBMV_ROB	0.99 390	0.46 390	0.68 130	0.53 187	0.39 273	1.40 440	0.48 264	2.09 429	1.30 383	1.53 440	2.29 500	1.36 389	1.23 437	2.46 416	1.04 390	0.44 483	0.42 506	0.47 493	0.44 493	0.41 440	0.39 426

z-ln-s-r	1.18 435	0.61 446	2.91 494	0.54 201	0.56 398	0.81 294	0.86 441	1.72 331	1.55 470	1.18 285	1.62 431	1.37 393	1.16 422	3.67 462	3.77 517	0.20 191	0.15 201	0.21 199	0.17 165	0.29 358	0.24 255

MM-Stereo_test2	0.44 81	0.25 65	0.70 141	0.54 201	0.33 199	0.55 147	0.45 240	1.02 120	0.84 153	0.61 128	0.51 65	0.49 91	0.42 93	0.82 109	0.32 51	0.16 43	0.13 68	0.18 106	0.14 85	0.19 146	0.17 81

test_sample2	0.67 231	0.31 204	0.89 249	0.54 201	0.29 109	0.80 286	0.63 372	1.83 357	1.10 260	0.93 195	1.06 225	0.94 270	0.92 343	1.24 230	0.59 265	0.23 278	0.20 329	0.22 230	0.21 276	0.24 295	0.25 276

test_sample1	0.67 231	0.32 222	0.90 259	0.54 201	0.33 199	0.76 261	0.48 264	1.75 337	1.06 243	0.95 200	0.99 194	0.91 254	1.10 411	1.25 231	0.79 325	0.22 256	0.19 315	0.21 199	0.20 234	0.21 226	0.25 276

mmm	0.68 244	0.37 329	0.91 263	0.54 201	0.34 217	0.86 319	0.58 346	1.72 331	1.02 226	1.13 250	1.41 374	0.83 222	0.78 268	0.95 159	0.67 292	0.22 256	0.20 329	0.29 391	0.26 375	0.27 325	0.27 314

11t1	0.57 161	0.30 172	0.84 225	0.54 201	0.30 126	0.83 303	0.41 182	1.34 240	0.79 138	0.88 182	0.82 152	0.70 175	0.70 246	0.96 160	0.67 292	0.21 222	0.21 345	0.20 165	0.16 141	0.21 226	0.26 296

1111x	1.96 505	0.32 222	1.54 423	0.54 201	0.30 126	1.00 366	0.69 388	2.47 502	1.33 394	1.21 305	1.44 381	1.21 348	1.11 414	8.49 550	16.14 568	0.22 256	0.23 388	0.22 230	0.23 335	0.25 307	0.26 296

ToySt	0.73 269	0.35 299	1.64 429	0.54 201	0.37 252	0.92 340	0.81 427	1.21 208	1.03 229	0.86 180	1.12 252	1.31 379	1.01 380	1.04 180	0.88 347	0.19 148	0.20 329	0.24 288	0.24 348	0.27 325	0.28 330

raft_robust	0.71 260	0.32 222	0.75 170	0.54 201	0.28 94	0.54 142	0.35 115	1.54 279	1.24 339	1.18 285	1.07 228	0.73 185	0.53 162	3.65 459	0.40 131	0.19 148	0.16 237	0.20 165	0.22 303	0.21 226	0.19 131

TransformOpticalFlow	0.97 384	0.30 172	0.96 286	0.54 201	0.31 146	0.65 211	0.54 316	1.87 370	1.19 311	1.12 247	1.44 381	1.34 386	0.98 368	6.68 529	0.44 160	0.19 148	0.12 34	0.21 199	0.19 205	0.18 110	0.23 234

CRE-IMP	0.57 161	0.32 222	0.82 207	0.54 201	0.29 109	0.77 270	0.25 31	1.19 199	0.79 138	1.09 236	0.95 177	0.81 207	0.57 182	1.11 204	0.57 253	0.22 256	0.14 135	0.23 264	0.19 205	0.28 341	0.24 255

test_xeample	1.55 474	0.31 204	0.94 275	0.54 201	0.31 146	0.94 347	0.58 346	2.40 492	1.40 426	1.29 352	1.55 412	0.89 248	0.88 326	1.72 332	15.94 567	0.22 256	0.22 360	0.22 230	0.21 276	0.23 266	0.25 276

HSM-Net_RVC	0.91 370	0.31 204	0.60 88	0.54 201	0.31 146	1.15 396	0.60 359	3.76 544	1.30 383	1.57 451	1.75 453	1.67 447	1.01 380	1.61 317	0.90 354	0.23 278	0.17 266	0.19 131	0.18 183	0.20 182	0.22 213
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
SGM-Forest	1.29 454	0.40 362	0.74 165	0.54 201	0.37 252	1.55 455	1.26 501	1.82 355	1.39 424	2.22 509	1.81 465	1.64 443	1.02 388	7.65 542	1.20 405	0.39 463	0.37 489	0.39 469	0.34 466	0.37 421	0.34 397
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DFGA-Net	0.77 291	0.47 395	1.75 437	0.55 215	0.46 336	0.83 303	0.44 227	1.38 247	1.10 260	1.05 226	1.20 287	0.70 175	0.58 199	2.27 402	1.31 422	0.19 148	0.17 266	0.24 288	0.24 348	0.28 341	0.30 360

GIP-stereo	0.37 44	0.25 65	0.49 33	0.55 215	0.41 299	0.37 23	0.22 16	1.03 128	0.56 67	0.35 23	0.52 68	0.46 74	0.37 71	0.55 27	0.28 22	0.20 191	0.13 68	0.16 46	0.12 29	0.16 54	0.16 60

PAM	0.86 348	0.31 204	1.19 365	0.55 215	0.35 234	2.17 505	0.47 257	2.26 469	0.87 162	1.18 285	0.96 179	3.01 525	1.41 467	0.90 142	0.40 131	0.19 148	0.13 68	0.19 131	0.18 183	0.20 182	0.27 314

UGAM	1.17 430	0.29 147	1.08 322	0.55 215	0.43 314	0.69 235	0.71 398	1.14 174	1.35 399	1.00 210	1.49 391	1.90 470	0.86 311	9.61 559	0.89 350	0.21 222	0.19 315	0.30 403	0.25 357	0.20 182	0.18 97

test_sample7	0.78 296	0.39 356	0.89 249	0.55 215	0.35 234	0.93 344	0.75 404	1.99 405	1.27 359	1.25 323	1.22 295	1.09 323	1.01 380	1.31 245	0.73 304	0.32 418	0.32 463	0.32 421	0.32 446	0.33 399	0.33 388

test_sample5	0.75 277	0.36 308	1.04 307	0.55 215	0.31 146	0.84 311	0.53 302	2.12 433	1.23 335	1.18 285	1.30 331	0.88 238	0.86 311	1.37 260	0.76 314	0.26 344	0.22 360	0.27 363	0.28 403	0.28 341	0.29 344

test_sample4	0.74 273	0.36 308	1.09 325	0.55 215	0.32 179	0.92 340	0.51 285	2.14 443	1.25 347	1.22 313	1.22 295	0.86 230	0.82 290	1.29 242	0.76 314	0.26 344	0.21 345	0.26 348	0.26 375	0.27 325	0.28 330

test_sample3	0.73 269	0.35 299	1.06 314	0.55 215	0.32 179	0.97 363	0.51 285	2.12 433	1.25 347	1.16 270	1.17 279	0.88 238	0.78 268	1.27 238	0.79 325	0.26 344	0.21 345	0.25 327	0.25 357	0.26 319	0.27 314

DualNet	0.75 277	0.36 308	1.04 307	0.55 215	0.31 146	0.84 311	0.53 302	2.12 433	1.23 335	1.21 305	1.40 369	0.88 238	0.86 311	1.37 260	0.76 314	0.26 344	0.22 360	0.27 363	0.28 403	0.28 341	0.29 344

MSKI-zero shot	0.56 149	0.30 172	0.61 95	0.55 215	0.28 94	0.68 226	0.28 53	1.25 221	0.68 103	0.92 192	1.33 343	0.81 207	0.33 45	1.94 364	0.36 90	0.18 110	0.13 68	0.17 70	0.13 59	0.16 54	0.19 131

AEACV	0.41 60	0.25 65	0.60 88	0.55 215	0.52 372	0.43 52	0.38 150	0.98 109	0.63 90	0.44 55	0.56 84	0.46 74	0.59 203	0.56 30	0.31 40	0.17 75	0.13 68	0.18 106	0.16 141	0.17 78	0.17 81

BUS	0.78 296	0.34 270	0.77 178	0.55 215	0.45 328	2.30 511	0.42 190	2.65 518	1.04 235	1.25 323	1.12 252	1.02 301	0.70 246	0.94 151	0.75 311	0.25 318	0.18 297	0.25 327	0.22 303	0.23 266	0.24 255

BSDual-CNN	0.75 277	0.34 270	0.77 178	0.55 215	0.45 328	1.25 417	0.66 380	2.65 518	1.04 235	1.25 323	1.12 252	1.11 332	0.77 261	0.94 151	0.76 314	0.25 318	0.18 297	0.25 327	0.22 303	0.23 266	0.24 255

hknet	0.82 322	0.34 270	1.15 344	0.55 215	0.39 273	1.25 417	0.66 380	2.65 518	1.10 260	1.25 323	1.12 252	1.58 432	0.85 303	1.41 272	0.79 325	0.23 278	0.18 297	0.25 327	0.22 303	0.23 266	0.24 255

GLC_STEREO	0.41 60	0.27 107	0.43 11	0.55 215	0.24 20	0.47 72	0.30 68	0.81 61	0.64 93	0.53 108	0.74 131	0.50 98	0.31 35	0.65 67	0.45 173	0.18 110	0.20 329	0.23 264	0.19 205	0.21 226	0.21 184

test_3	0.57 161	0.24 47	0.87 240	0.55 215	0.30 126	0.60 174	0.40 172	1.07 144	1.08 248	1.20 298	0.68 110	0.92 262	0.43 101	1.68 325	0.40 131	0.16 43	0.13 68	0.22 230	0.19 205	0.21 226	0.17 81

cross-raft	0.56 149	0.26 83	0.65 117	0.55 215	0.31 146	0.66 217	0.37 140	1.68 311	0.82 146	1.06 232	1.07 228	1.25 361	0.45 114	0.74 83	0.39 114	0.15 30	0.13 68	0.19 131	0.16 141	0.19 146	0.17 81

EAI-Stereo	0.76 285	0.31 204	0.74 165	0.55 215	0.28 94	0.70 239	1.72 525	2.57 513	0.90 171	0.75 151	3.03 522	0.57 130	0.43 101	1.10 201	0.49 207	0.19 148	0.14 135	0.17 70	0.18 183	0.17 78	0.21 184

ACVNet	0.66 220	0.33 241	0.74 165	0.55 215	0.37 252	0.80 286	0.47 257	1.46 264	1.11 267	1.01 215	1.31 333	1.07 312	0.91 335	0.82 109	1.09 393	0.22 256	0.19 315	0.21 199	0.18 183	0.23 266	0.19 131

DSFCA	0.95 379	0.38 347	1.23 376	0.55 215	0.66 441	1.50 450	0.93 456	1.58 290	1.24 339	1.59 455	1.16 276	1.48 413	0.95 353	2.96 441	1.20 405	0.31 410	0.28 433	0.25 327	0.26 375	0.29 358	0.26 296

MLCV	0.77 291	0.39 356	1.31 391	0.55 215	0.25 39	0.91 333	0.39 164	1.48 269	1.28 367	1.49 434	1.54 409	1.02 301	0.68 239	2.12 388	0.93 365	0.19 148	0.13 68	0.19 131	0.14 85	0.19 146	0.22 213

MM-Stereo_test3	0.53 132	0.26 83	0.60 88	0.56 236	0.73 458	0.49 86	0.53 302	1.31 235	1.08 248	0.64 132	0.97 188	0.61 147	0.42 93	0.82 109	0.40 131	0.21 222	0.18 297	0.20 165	0.16 141	0.19 146	0.21 184

PAM_32	0.87 352	0.30 172	1.08 322	0.56 236	0.32 179	2.10 504	0.36 125	2.26 469	1.01 222	1.13 250	1.05 224	3.14 530	1.47 474	1.00 170	0.42 149	0.19 148	0.14 135	0.20 165	0.18 183	0.19 146	0.25 276

rvit_stereo_0081	0.46 94	0.34 270	0.72 146	0.56 236	0.35 234	0.41 35	0.44 227	0.74 41	1.04 235	0.49 83	0.52 68	0.51 102	0.49 147	0.86 126	0.47 189	0.25 318	0.20 329	0.22 230	0.19 205	0.26 319	0.19 131

rvit_stereo_0082	0.46 94	0.34 270	0.72 146	0.56 236	0.35 234	0.41 35	0.44 227	0.74 41	1.04 235	0.49 83	0.52 68	0.51 102	0.49 147	0.86 126	0.47 189	0.25 318	0.20 329	0.22 230	0.19 205	0.26 319	0.19 131

test_sample6	0.77 291	0.36 308	1.07 319	0.56 236	0.31 146	0.82 296	0.56 333	2.12 433	1.24 339	1.21 305	1.40 369	0.90 250	0.90 332	1.45 283	0.87 346	0.28 383	0.23 388	0.28 379	0.29 422	0.28 341	0.30 360

MoCha-V2	0.43 75	0.23 30	0.55 65	0.56 236	0.23 15	0.44 57	0.32 83	1.35 241	0.63 90	0.54 109	0.55 81	0.42 57	0.57 182	1.12 206	0.28 22	0.15 30	0.13 68	0.15 17	0.13 59	0.17 78	0.18 97

CoDeX	0.78 296	0.31 204	1.04 307	0.56 236	0.37 252	1.13 389	0.60 359	2.77 525	1.29 379	1.17 274	1.26 311	0.91 254	0.87 320	1.42 277	0.74 308	0.21 222	0.16 237	0.21 199	0.18 183	0.21 226	0.21 184

ffm	0.79 305	0.36 308	1.51 415	0.56 236	0.40 285	0.76 261	0.59 352	1.08 149	2.62 527	1.19 293	1.49 391	1.07 312	0.85 303	1.57 303	0.35 73	0.21 222	0.13 68	0.31 409	0.28 403	0.20 182	0.23 234

ff1	1.88 499	0.36 308	1.51 415	0.56 236	0.40 285	0.76 261	0.59 352	1.08 149	2.62 527	1.19 293	1.49 391	1.07 312	0.85 303	9.88 564	13.82 561	0.21 222	0.13 68	0.31 409	0.28 403	0.20 182	0.23 234

mmx	1.89 502	0.36 308	1.51 415	0.56 236	0.40 285	0.76 261	0.59 352	2.32 479	1.41 430	1.19 293	1.49 391	1.07 312	0.85 303	9.88 564	13.82 561	0.25 318	0.21 345	0.31 409	0.28 403	0.32 392	0.29 344

xxx	1.89 502	0.36 308	1.51 415	0.56 236	0.40 285	0.76 261	0.59 352	2.32 479	1.41 430	1.19 293	1.49 391	1.07 312	0.85 303	9.88 564	13.82 561	0.25 318	0.21 345	0.31 409	0.28 403	0.32 392	0.29 344

LL-Strereo2	0.56 149	0.36 308	0.77 178	0.56 236	0.40 285	0.68 226	0.37 140	1.21 208	0.83 150	0.96 203	0.79 142	0.91 254	0.41 87	1.08 193	0.48 196	0.18 110	0.17 266	0.29 391	0.25 357	0.22 246	0.19 131

SDNR	1.66 482	0.55 428	2.36 478	0.56 236	0.58 406	3.79 546	0.45 240	1.78 343	1.40 426	1.38 394	2.45 508	1.13 336	0.96 355	11.03 570	1.31 422	0.67 520	0.64 534	0.43 482	0.32 446	0.71 513	0.76 515

test_4	0.55 138	0.23 30	0.67 126	0.56 236	0.32 179	0.71 241	0.39 164	0.83 67	0.72 110	0.93 195	1.87 473	0.70 175	0.41 87	1.21 226	0.39 114	0.16 43	0.13 68	0.21 199	0.23 335	0.20 182	0.18 97

iRaft-Stereo_5w	0.89 357	0.31 204	1.04 307	0.56 236	0.47 344	0.47 72	0.68 385	1.19 199	1.08 248	0.80 159	1.35 352	1.46 410	0.90 332	5.11 489	1.16 400	0.18 110	0.15 201	0.22 230	0.19 205	0.21 226	0.24 255

CSP-Net	1.00 393	0.41 372	0.99 292	0.56 236	0.43 314	1.62 463	0.76 407	2.16 450	1.16 298	1.33 369	1.22 295	1.32 383	0.89 329	4.67 481	0.93 365	0.35 445	0.24 398	0.20 165	0.20 234	0.23 266	0.30 360

dd	0.62 202	0.51 413	1.17 359	0.56 236	0.33 199	0.74 251	0.46 246	1.03 128	1.40 426	0.80 159	0.87 162	0.60 141	0.57 182	1.02 176	0.86 341	0.28 383	0.18 297	0.26 348	0.19 205	0.35 411	0.27 314

NRIStereo	0.62 202	0.31 204	0.78 184	0.56 236	0.28 94	0.63 196	0.33 90	1.16 191	0.92 177	1.15 266	0.87 162	0.90 250	0.58 199	2.24 399	0.56 250	0.22 256	0.14 135	0.21 199	0.19 205	0.22 246	0.18 97

ASMatch	0.89 357	0.29 147	0.72 146	0.56 236	0.36 242	0.47 72	0.37 140	1.16 191	0.95 195	1.11 239	3.26 525	0.95 274	0.96 355	4.88 486	0.53 232	0.20 191	0.16 237	0.22 230	0.19 205	0.20 182	0.30 360

GMM-Stereo	0.75 277	0.27 107	0.66 122	0.56 236	0.34 217	0.71 241	0.97 463	1.09 156	0.91 172	1.37 389	1.79 459	1.11 332	0.79 277	2.08 384	0.48 196	0.19 148	0.12 34	0.25 327	0.25 357	0.21 226	0.78 516

BEATNet_4x	0.82 322	0.54 424	2.02 458	0.56 236	0.28 94	1.04 371	0.55 326	2.14 443	1.13 280	1.24 320	1.26 311	1.00 294	0.94 348	1.13 208	1.23 413	0.21 222	0.14 135	0.24 288	0.20 234	0.37 421	0.23 234

CBMV	1.04 401	0.48 401	0.88 245	0.56 236	0.36 242	1.52 452	1.55 516	1.87 370	1.59 473	2.11 506	1.67 442	1.46 410	1.35 456	1.92 361	1.31 422	0.35 445	0.35 480	0.39 469	0.33 460	0.34 407	0.34 397
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
G2L-ROB	0.79 305	0.28 124	1.01 299	0.57 258	0.39 273	0.94 347	0.65 376	1.76 339	1.18 309	1.27 341	1.03 211	1.62 438	0.78 268	1.93 363	1.26 417	0.20 191	0.14 135	0.17 70	0.15 104	0.20 182	0.24 255

rvit_stereo_0083	0.49 114	0.34 270	0.85 231	0.57 258	0.36 242	0.49 86	0.43 208	0.73 38	1.05 241	0.50 92	0.57 87	0.55 121	0.50 152	0.92 147	0.50 210	0.25 318	0.25 410	0.24 288	0.20 234	0.25 307	0.19 131

model_zeroshot	0.53 132	0.31 204	1.00 297	0.57 258	0.39 273	0.74 251	0.39 164	1.38 247	0.67 100	0.88 182	0.85 158	0.71 182	0.37 71	0.77 93	0.39 114	0.21 222	0.17 266	0.19 131	0.17 165	0.17 78	0.22 213

CASS	0.67 231	0.36 308	0.84 225	0.57 258	0.28 94	0.82 296	0.43 208	1.62 302	0.92 177	1.39 397	1.28 326	0.87 232	0.84 298	0.88 134	0.59 265	0.36 452	0.19 315	0.26 348	0.22 303	0.29 358	0.43 447
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Anonymous_2	1.37 456	0.56 432	0.94 275	0.57 258	0.62 426	1.04 371	0.65 376	1.82 355	1.01 222	1.00 210	0.79 142	1.42 398	1.27 444	1.06 188	0.83 336	0.62 515	0.67 536	1.05 536	9.88 576	1.09 530	0.55 483

RAFT_CTSACE	0.66 220	0.29 147	1.14 342	0.57 258	0.51 367	0.68 226	0.44 227	0.88 87	0.98 206	1.03 222	1.83 466	1.23 356	0.67 235	1.48 290	0.38 110	0.16 43	0.16 237	0.21 199	0.20 234	0.20 182	0.17 81

PFNet+	0.62 202	0.31 204	0.99 292	0.57 258	0.31 146	0.57 156	0.30 68	0.99 117	1.25 347	1.33 369	1.10 241	0.79 199	0.57 182	1.35 256	0.53 232	0.26 344	0.17 266	0.28 379	0.26 375	0.21 226	0.27 314

FTStereo	0.92 373	0.28 124	0.61 95	0.57 258	0.34 217	0.65 211	1.80 532	1.09 156	0.84 153	1.75 476	4.13 535	1.04 305	1.62 483	1.59 310	0.48 196	0.21 222	0.17 266	0.23 264	0.22 303	0.19 146	0.58 491

FENet	0.62 202	0.30 172	0.68 130	0.57 258	0.33 199	0.82 296	0.40 172	1.41 257	1.12 274	1.03 222	0.87 162	0.98 283	0.84 298	1.00 170	0.70 300	0.23 278	0.16 237	0.23 264	0.20 234	0.22 246	0.24 255

cf-r	0.79 305	0.32 222	1.06 314	0.57 258	0.64 430	0.78 271	0.51 285	2.04 418	1.22 330	1.20 298	1.27 320	1.53 424	0.91 335	1.47 288	0.94 370	0.25 318	0.19 315	0.22 230	0.23 335	0.19 146	0.21 184

FADNet_RVC	0.88 355	0.56 432	2.15 468	0.57 258	0.43 314	1.17 406	0.46 246	1.68 311	1.12 274	0.91 189	1.24 307	0.91 254	0.94 348	2.22 396	1.20 405	0.28 383	0.22 360	0.32 421	0.28 403	0.46 467	0.42 443

R-Stereo Train	0.60 193	0.30 172	0.72 146	0.57 258	0.37 252	0.68 226	0.52 296	1.45 262	0.78 129	1.61 457	1.50 398	0.76 190	0.53 162	0.67 70	0.51 214	0.19 148	0.16 237	0.18 106	0.15 104	0.18 110	0.19 131

RAFT-Stereo	0.60 193	0.30 172	0.72 146	0.57 258	0.37 252	0.68 226	0.52 296	1.45 262	0.78 129	1.61 457	1.50 398	0.76 190	0.53 162	0.67 70	0.51 214	0.19 148	0.16 237	0.18 106	0.15 104	0.18 110	0.19 131
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DCVSM-stereo	0.75 277	0.36 308	0.82 207	0.58 271	0.43 314	0.78 271	0.42 190	1.30 233	1.05 241	1.79 481	1.04 217	1.60 433	1.08 405	1.12 206	0.86 341	0.25 318	0.27 427	0.29 391	0.24 348	0.30 374	0.37 414

ITSA-stereo	0.85 344	0.38 347	0.92 266	0.58 271	0.32 179	0.86 319	0.49 275	2.33 485	1.69 483	1.16 270	1.12 252	0.95 274	0.85 303	2.46 416	1.18 402	0.27 365	0.23 388	0.28 379	0.28 403	0.28 341	0.41 435

DualNet (step1)	0.89 357	0.51 413	1.35 396	0.58 271	0.40 285	1.07 378	0.80 422	1.99 405	1.27 359	1.25 323	1.22 295	1.09 323	1.01 380	1.31 245	0.73 304	0.59 512	0.32 463	0.62 519	0.67 526	0.45 460	0.48 459

test_sample9	1.96 505	0.51 413	1.35 396	0.58 271	0.40 285	1.07 378	0.80 422	1.99 405	1.27 359	1.25 323	1.22 295	1.09 323	1.01 380	2.46 416	8.57 546	0.59 512	12.85 579	0.62 519	0.67 526	0.45 460	0.48 459

test_sample8	2.29 520	0.51 413	1.35 396	0.58 271	0.40 285	1.07 378	0.80 422	2.03 415	1.22 330	2.28 512	1.33 343	4.98 548	2.51 532	2.46 416	8.57 546	0.59 512	12.85 579	0.62 519	0.67 526	0.45 460	0.48 459

IGEV++	0.45 84	0.24 47	0.63 102	0.58 271	0.32 179	0.42 45	0.25 31	2.16 450	0.65 96	0.38 33	0.58 88	0.46 74	0.44 107	0.56 30	0.40 131	0.20 191	0.13 68	0.16 46	0.13 59	0.17 78	0.18 97

DispNO	0.98 387	0.34 270	2.02 458	0.58 271	0.55 393	0.88 324	0.49 275	1.70 324	1.24 339	1.22 313	1.26 311	1.18 343	0.88 326	5.17 490	0.88 347	0.23 278	0.18 297	0.24 288	0.22 303	0.19 146	0.22 213

MyStereo07	0.50 124	0.30 172	0.58 75	0.58 271	0.48 346	0.59 169	0.78 411	1.19 199	0.60 81	0.49 83	0.54 78	0.43 60	0.55 173	1.32 251	0.36 90	0.18 110	0.18 297	0.24 288	0.21 276	0.23 266	0.23 234

MyStereo06	0.67 231	0.29 147	1.06 314	0.58 271	0.48 346	0.62 185	0.72 399	2.26 469	0.89 166	1.07 234	1.12 252	1.22 352	0.56 179	0.83 115	0.47 189	0.17 75	0.17 266	0.24 288	0.21 276	0.23 266	0.23 234

MyStereo05	0.70 254	0.29 147	1.22 374	0.58 271	0.48 346	0.62 185	0.72 399	1.52 273	1.54 464	1.17 274	0.91 170	0.77 194	0.79 277	1.45 283	0.68 296	0.17 75	0.17 266	0.24 288	0.21 276	0.23 266	0.23 234

MyStereo04	0.71 260	0.30 172	1.28 387	0.58 271	0.48 346	0.59 169	0.78 411	1.74 335	1.49 458	0.94 198	0.91 170	0.74 186	0.86 311	1.59 310	0.69 297	0.18 110	0.18 297	0.24 288	0.21 276	0.23 266	0.23 234

iinet-f	1.04 401	0.50 409	4.24 517	0.58 271	0.43 314	1.78 481	0.70 395	1.29 232	1.16 298	1.25 323	1.42 375	1.57 431	1.42 468	1.47 288	1.70 472	0.26 344	0.23 388	0.20 165	0.20 234	0.26 319	0.26 296

Selective-RAFT	0.55 138	0.29 147	0.85 231	0.58 271	0.28 94	0.91 333	0.34 102	1.00 119	0.96 199	0.59 117	0.64 99	0.80 201	0.76 257	1.34 255	0.51 214	0.21 222	0.15 201	0.17 70	0.15 104	0.19 146	0.19 131

GwcNet-ADL	0.67 231	0.33 241	0.90 259	0.58 271	0.41 299	0.60 174	0.59 352	1.55 282	1.28 367	1.11 239	1.13 263	0.90 250	0.59 203	1.11 204	0.91 358	0.28 383	0.18 297	0.18 106	0.18 183	0.25 307	0.33 388

LCNet	0.73 269	0.30 172	0.58 75	0.58 271	0.31 146	0.68 226	0.53 302	1.09 156	0.94 190	1.19 293	1.34 347	0.96 279	1.32 453	2.50 422	0.46 179	0.19 148	0.13 68	0.21 199	0.25 357	0.28 341	0.69 509

PSM-AAD	0.80 311	0.29 147	0.58 75	0.58 271	0.29 109	0.76 261	1.19 493	1.08 149	0.94 190	1.65 465	1.58 424	0.81 207	2.12 520	1.67 323	0.44 160	0.19 148	0.14 135	0.38 465	0.32 446	0.22 246	0.68 507

test-1	0.56 149	0.28 124	1.13 337	0.58 271	0.34 217	0.60 174	0.38 150	1.56 285	0.98 206	0.80 159	1.02 204	0.83 222	0.52 160	0.64 62	0.46 179	0.17 75	0.16 237	0.20 165	0.17 165	0.20 182	0.26 296

Prome-Stereo	0.76 285	0.29 147	0.57 73	0.58 271	0.33 199	0.58 167	0.94 458	0.98 109	0.92 177	1.46 425	2.45 508	0.91 254	1.38 460	1.60 315	0.44 160	0.19 148	0.13 68	0.19 131	0.18 183	0.20 182	0.87 522

xxxx	1.61 479	0.32 222	0.98 290	0.58 271	0.31 146	1.15 396	0.43 208	2.43 495	1.41 430	1.17 274	1.40 369	1.21 348	0.86 311	1.94 364	16.68 569	0.24 298	0.24 398	0.21 199	0.20 234	0.23 266	0.27 314

ACV-stereo	1.00 393	0.55 428	1.47 410	0.59 290	0.42 309	2.38 515	0.58 346	1.20 203	1.21 322	0.83 168	1.01 201	3.36 532	2.10 516	1.64 319	1.17 401	0.28 383	0.22 360	0.23 264	0.22 303	0.29 358	0.35 406

dad	0.90 365	0.73 482	1.28 387	0.59 290	0.39 273	0.83 303	0.45 240	1.24 217	1.54 464	1.52 437	1.28 326	1.36 389	0.86 311	2.54 425	0.91 358	0.43 474	0.27 427	0.82 527	0.26 375	0.44 457	0.34 397

KYRaft	0.77 291	0.29 147	0.68 130	0.59 290	0.29 109	0.66 217	0.83 432	1.05 139	0.89 166	1.63 463	2.22 497	1.15 340	0.99 371	1.59 310	0.41 141	0.21 222	0.14 135	0.22 230	0.28 403	0.21 226	1.01 526

CroCo-Stereo	0.42 71	0.33 241	0.83 216	0.59 290	0.28 94	0.26 4	0.33 90	1.22 210	0.85 157	0.43 52	0.49 55	0.65 159	0.46 124	0.40 4	0.36 90	0.19 148	0.15 201	0.16 46	0.14 85	0.20 182	0.17 81
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
Anonymous3	0.64 214	0.47 395	1.31 391	0.59 290	0.50 357	0.93 344	0.69 388	1.11 164	0.83 150	0.74 149	0.89 167	0.65 159	0.68 239	1.08 193	0.54 241	0.40 465	0.31 451	0.26 348	0.26 375	0.31 381	0.30 360

222	1.67 483	0.31 204	0.93 268	0.59 290	0.31 146	1.05 374	0.43 208	2.39 490	1.47 453	1.37 389	1.55 412	0.94 270	0.94 348	1.98 370	17.76 570	0.24 298	0.22 360	0.21 199	0.20 234	0.22 246	0.26 296

hitnet-ft	0.84 337	0.38 347	0.75 170	0.59 290	0.44 324	0.99 365	0.47 257	1.61 299	1.38 415	1.21 305	1.22 295	1.82 468	0.99 371	1.87 353	1.09 393	0.33 425	0.29 442	0.34 441	0.27 392	0.36 415	0.33 388

DN-CSS_ROB	0.67 231	0.36 308	1.36 401	0.59 290	0.41 299	0.54 142	0.45 240	1.30 233	0.95 195	1.05 226	1.47 387	0.69 172	0.64 223	1.80 347	0.60 268	0.19 148	0.15 201	0.25 327	0.23 335	0.22 246	0.23 234

FlowAnything_test	0.41 60	0.27 107	0.67 126	0.60 298	0.33 199	0.62 185	0.35 115	0.64 18	0.48 47	0.46 67	0.36 20	0.45 71	0.37 71	0.54 25	0.52 222	0.25 318	0.19 315	0.28 379	0.33 460	0.22 246	0.22 213

ACVNet-DCA	0.59 185	0.34 270	0.63 102	0.60 298	0.27 59	1.16 399	0.51 285	1.58 290	0.91 172	0.60 124	0.80 147	0.47 83	0.87 320	1.48 290	0.35 73	0.21 222	0.13 68	0.25 327	0.15 104	0.23 266	0.25 276

xx1	0.70 254	0.34 270	0.63 102	0.60 298	0.27 59	1.16 399	0.51 285	1.07 144	3.23 540	0.60 124	0.80 147	0.95 274	0.79 277	1.48 290	0.35 73	0.21 222	0.13 68	0.24 288	0.23 335	0.23 266	0.25 276

1test111	0.58 173	0.34 270	0.63 102	0.60 298	0.27 59	1.16 399	0.51 285	1.58 290	0.91 172	0.60 124	0.80 147	0.47 83	0.87 320	0.99 166	0.67 292	0.21 222	0.13 68	0.25 327	0.15 104	0.23 266	0.25 276

cc1	0.68 244	0.34 270	0.63 102	0.60 298	0.27 59	1.16 399	0.51 285	1.07 144	3.23 540	0.60 124	0.80 147	0.47 83	0.87 320	1.48 290	0.35 73	0.21 222	0.13 68	0.25 327	0.15 104	0.19 146	0.23 234

tt1	0.65 218	0.34 270	0.65 117	0.60 298	0.27 59	1.14 392	0.48 264	1.08 149	2.62 527	0.59 117	0.79 142	0.49 91	0.80 284	1.57 303	0.35 73	0.21 222	0.13 68	0.25 327	0.16 141	0.20 182	0.23 234

StereoVision	0.67 231	0.37 329	1.02 302	0.60 298	0.41 299	0.50 105	0.41 182	1.32 237	0.96 199	0.73 148	2.48 510	0.82 213	0.57 182	1.06 188	0.50 210	0.26 344	0.28 433	0.29 391	0.28 403	0.37 421	0.22 213

DCRE	0.85 344	0.28 124	0.76 175	0.60 298	0.49 352	0.59 169	0.53 302	1.04 135	0.92 177	0.80 159	7.34 555	0.87 232	0.57 182	0.78 102	0.43 155	0.16 43	0.17 266	0.19 131	0.17 165	0.18 110	0.22 213

CIPLG	0.67 231	0.37 329	1.17 359	0.60 298	0.51 367	0.75 256	0.48 264	1.26 222	1.11 267	1.43 413	1.58 424	0.64 158	0.48 136	0.94 151	0.78 320	0.24 298	0.15 201	0.19 131	0.16 141	0.19 146	0.29 344

IPLGR_C	0.67 231	0.38 347	1.20 369	0.60 298	0.50 357	0.75 256	0.48 264	1.28 230	1.13 280	1.42 409	1.57 422	0.62 150	0.48 136	0.85 124	0.80 332	0.24 298	0.15 201	0.19 131	0.16 141	0.19 146	0.29 344

ACRE	0.66 220	0.37 329	1.27 384	0.60 298	0.50 357	0.74 251	0.47 257	1.26 222	1.10 260	1.40 403	1.56 418	0.62 150	0.46 124	0.88 134	0.78 320	0.24 298	0.15 201	0.19 131	0.16 141	0.19 146	0.29 344

iResNetv2_ROB	0.88 355	0.43 379	2.62 489	0.60 298	0.38 264	0.94 347	0.67 382	1.88 375	1.38 415	1.27 341	1.45 383	1.26 367	1.05 401	1.92 361	0.64 282	0.24 298	0.15 201	0.19 131	0.14 85	0.24 295	0.21 184

iResNet_ROB	0.82 322	0.36 308	1.13 337	0.60 298	0.37 252	0.91 333	0.38 150	2.41 493	1.61 477	1.35 382	1.35 352	1.25 361	0.97 365	1.75 336	0.88 347	0.21 222	0.14 135	0.17 70	0.12 29	0.19 146	0.30 360

NOSS_ROB	1.29 454	0.49 406	0.68 130	0.60 298	0.40 285	1.09 385	0.77 408	1.94 393	1.44 442	1.04 224	1.46 385	1.10 327	0.81 288	10.57 569	0.78 320	0.46 487	0.43 507	0.48 495	0.45 496	0.45 460	0.43 447

EKT-Stereo	0.56 149	0.33 241	0.84 225	0.61 312	0.64 430	0.51 114	0.48 264	1.14 174	0.95 195	0.74 149	0.89 167	0.77 194	0.42 93	1.18 220	0.42 149	0.23 278	0.17 266	0.21 199	0.18 183	0.20 182	0.26 296

fast-acv-ft	1.00 393	0.48 401	1.85 447	0.61 312	0.52 372	1.77 477	0.69 388	1.52 273	1.47 453	1.34 376	1.85 470	1.73 456	1.24 440	1.62 318	1.56 453	0.27 365	0.28 433	0.28 379	0.28 403	0.28 341	0.31 370

sAnonymous2	0.59 185	0.61 446	1.82 443	0.61 312	0.52 372	0.51 114	0.54 316	0.97 105	0.70 107	0.50 92	0.68 110	0.46 74	0.63 219	0.61 46	0.41 141	0.22 256	0.17 266	0.23 264	0.21 276	0.85 518	0.56 485

CroCo_RVC	0.59 185	0.61 446	1.82 443	0.61 312	0.52 372	0.51 114	0.54 316	0.97 105	0.70 107	0.50 92	0.68 110	0.46 74	0.63 219	0.61 46	0.41 141	0.22 256	0.17 266	0.23 264	0.21 276	0.85 518	0.56 485

HCRNet	0.72 266	0.40 362	0.86 238	0.61 312	0.57 403	0.75 256	0.35 115	1.39 251	1.21 322	1.11 239	0.99 194	1.01 299	0.76 257	2.18 394	0.73 304	0.28 383	0.19 315	0.28 379	0.23 335	0.25 307	0.26 296

DeepPruner_ROB	0.79 305	0.55 428	1.14 342	0.61 312	0.46 336	0.78 271	0.54 316	1.83 357	1.00 219	1.42 409	1.27 320	1.23 356	0.77 261	1.56 301	0.89 350	0.35 445	0.28 433	0.27 363	0.26 375	0.32 392	0.34 397

PS-NSSS	1.02 398	0.62 453	1.17 359	0.61 312	0.58 406	0.91 333	0.79 419	2.02 411	1.19 311	1.17 274	1.68 444	1.00 294	0.85 303	4.43 475	0.86 341	0.38 457	0.31 451	0.52 501	0.32 446	0.52 480	0.45 452

HSM	1.22 441	0.34 270	0.81 198	0.61 312	0.39 273	1.22 412	0.63 372	2.45 497	1.25 347	1.32 363	1.26 311	1.91 472	1.08 405	9.21 555	0.75 311	0.23 278	0.17 266	0.20 165	0.16 141	0.22 246	0.24 255

AE-Stereo	0.58 173	0.29 147	0.81 198	0.62 320	0.41 299	0.69 235	0.46 246	2.49 506	1.25 347	0.49 83	0.77 137	0.69 172	0.46 124	0.61 46	0.42 149	0.17 75	0.16 237	0.21 199	0.20 234	0.19 146	0.18 97

LL-Strereo	1.42 463	0.44 386	2.02 458	0.62 320	1.07 514	0.73 249	0.65 376	2.02 411	1.21 322	1.60 456	1.62 431	2.02 489	2.10 516	9.67 560	1.07 392	0.22 256	0.20 329	0.27 363	0.24 348	0.23 266	0.33 388

gwcnet-sp	0.80 311	0.37 329	1.94 451	0.62 320	0.45 328	1.38 433	0.53 302	1.68 311	1.20 315	1.37 389	1.08 235	0.93 264	0.82 290	1.45 283	0.79 325	0.22 256	0.22 360	0.22 230	0.21 276	0.23 266	0.25 276

scenet	0.80 311	0.37 329	1.94 451	0.62 320	0.45 328	1.38 433	0.53 302	1.68 311	1.20 315	1.37 389	1.08 235	0.93 264	0.82 290	1.45 283	0.79 325	0.22 256	0.22 360	0.22 230	0.21 276	0.23 266	0.25 276

ssnet	0.80 311	0.37 329	1.94 451	0.62 320	0.45 328	1.38 433	0.53 302	1.68 311	1.20 315	1.37 389	1.08 235	0.93 264	0.82 290	1.45 283	0.79 325	0.22 256	0.22 360	0.22 230	0.21 276	0.23 266	0.25 276

CroCo-Stereo Lap2	0.46 94	0.37 329	0.87 240	0.62 320	0.79 479	0.28 9	0.35 115	0.81 61	0.73 111	0.39 38	0.54 78	0.71 182	0.54 170	0.60 44	0.48 196	0.18 110	0.18 297	0.19 131	0.16 141	0.21 226	0.21 184

Sa-1000	0.76 285	0.30 172	0.92 266	0.62 320	0.31 146	0.78 271	0.37 140	2.00 409	1.38 415	1.30 354	2.04 487	0.86 230	0.74 251	1.87 353	0.40 131	0.19 148	0.14 135	0.25 327	0.24 348	0.21 226	0.19 131

GES	0.70 254	0.37 329	1.05 312	0.62 320	0.38 264	0.94 347	0.57 339	2.37 488	0.92 177	1.05 226	1.12 252	0.67 165	0.77 261	1.02 176	0.65 287	0.28 383	0.20 329	0.20 165	0.20 234	0.22 246	0.31 370

UNet	0.86 348	0.36 308	1.52 419	0.62 320	0.74 463	1.56 457	0.49 275	1.55 282	1.12 274	1.28 347	1.10 241	1.52 423	1.10 411	1.69 329	1.14 398	0.24 298	0.18 297	0.25 327	0.21 276	0.25 307	0.25 276

UPFNet	0.84 337	0.34 270	1.09 325	0.62 320	0.74 463	1.25 417	0.78 411	1.69 320	1.20 315	1.39 397	1.13 263	1.30 377	0.87 320	1.73 333	1.22 410	0.24 298	0.26 417	0.24 288	0.23 335	0.26 319	0.20 156

G2L-Stereo	0.84 337	0.35 299	1.15 344	0.63 330	0.43 314	0.78 271	0.69 388	1.69 320	1.20 315	1.36 387	1.18 282	1.43 403	0.78 268	2.47 421	1.26 417	0.25 318	0.20 329	0.26 348	0.21 276	0.20 182	0.27 314

SCV	0.51 127	0.29 147	0.72 146	0.63 330	0.27 59	0.40 28	0.38 150	2.32 479	0.75 123	0.36 26	0.49 55	0.55 121	0.35 57	1.31 245	0.34 64	0.25 318	0.13 68	0.17 70	0.14 85	0.18 110	0.18 97

FACV-RUCA	0.66 220	0.36 308	0.89 249	0.63 330	0.65 435	0.84 311	0.41 182	1.67 307	1.11 267	0.91 189	1.14 268	0.63 155	0.77 261	0.84 120	0.54 241	0.28 383	0.19 315	0.47 493	0.22 303	0.36 415	0.29 344

MyStereo8	0.70 254	0.32 222	1.24 379	0.63 330	0.53 379	0.90 330	0.34 102	1.60 297	1.35 399	1.20 298	1.31 333	0.89 248	0.64 223	0.77 93	1.02 386	0.18 110	0.15 201	0.20 165	0.18 183	0.22 246	0.30 360

IGEV_Zeroshot_test	0.59 185	0.33 241	1.11 332	0.63 330	0.37 252	0.41 35	0.33 90	1.80 350	0.79 138	1.04 224	1.10 241	1.06 309	0.43 101	0.87 131	0.48 196	0.18 110	0.13 68	0.19 131	0.18 183	0.20 182	0.23 234

MC-Stereo	0.46 94	0.24 47	0.58 75	0.63 330	0.30 126	0.38 26	0.32 83	0.98 109	0.74 118	0.66 136	0.85 158	0.56 128	0.60 209	1.07 190	0.32 51	0.17 75	0.12 34	0.17 70	0.15 104	0.16 54	0.16 60

PSM-softLoss	0.80 311	0.33 241	0.89 249	0.63 330	0.32 179	0.55 147	0.40 172	1.26 222	0.78 129	1.25 323	1.07 228	0.83 222	0.51 155	5.33 495	0.61 271	0.25 318	0.15 201	0.25 327	0.22 303	0.20 182	0.26 296

KMStereo	0.80 311	0.33 241	0.89 249	0.63 330	0.32 179	0.55 147	0.40 172	1.26 222	0.78 129	1.25 323	1.07 228	0.83 222	0.51 155	5.33 495	0.61 271	0.25 318	0.15 201	0.25 327	0.22 303	0.20 182	0.26 296

SST-Stereo	0.85 344	0.30 172	0.81 198	0.63 330	0.31 146	0.70 239	0.25 31	1.16 191	0.95 195	1.47 426	1.11 248	0.99 288	0.86 311	5.69 503	0.53 232	0.23 278	0.13 68	0.23 264	0.19 205	0.23 266	0.19 131

RAFT_R40	0.84 337	0.30 172	0.83 216	0.63 330	0.31 146	0.66 217	0.43 208	1.15 186	0.99 215	1.47 426	1.10 241	1.00 294	0.84 298	5.44 500	0.53 232	0.23 278	0.13 68	0.23 264	0.20 234	0.23 266	0.19 131

RAFT	0.67 231	0.32 222	0.83 216	0.63 330	0.34 217	0.69 235	0.57 339	1.14 174	0.84 153	1.12 247	1.20 287	1.75 461	0.92 343	1.09 197	0.60 268	0.22 256	0.19 315	0.27 363	0.24 348	0.22 246	0.23 234

ICVP	0.66 220	0.35 299	0.71 144	0.63 330	0.41 299	0.85 318	0.56 333	1.78 343	0.96 199	0.92 192	1.24 307	0.88 238	0.75 256	0.76 91	0.93 365	0.31 410	0.22 360	0.22 230	0.21 276	0.24 295	0.28 330
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
SGM_RVC	1.88 499	0.40 362	0.90 259	0.63 330	0.30 126	2.81 527	1.26 501	2.73 523	1.81 497	4.09 545	2.85 518	3.88 538	3.19 540	8.42 549	2.44 497	0.33 425	0.31 451	0.30 403	0.28 403	0.31 381	0.31 370
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MeshStereo	2.36 522	0.60 441	1.05 312	0.63 330	0.51 367	2.58 519	0.99 467	3.46 540	2.21 518	7.38 567	5.06 546	7.50 555	3.10 539	7.02 535	2.54 499	0.44 483	0.44 508	0.45 487	0.40 483	0.43 446	0.45 452
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
DDVS	0.80 311	0.43 379	1.09 325	0.64 344	0.44 324	1.27 420	0.43 208	1.49 270	0.94 190	1.21 305	1.16 276	1.42 398	0.63 219	2.14 390	1.02 386	0.29 399	0.22 360	0.26 348	0.23 335	0.31 381	0.37 414

HBP-ISP	1.00 393	0.60 441	0.85 231	0.64 344	0.48 346	1.63 464	0.77 408	2.24 468	1.30 383	1.33 369	1.53 408	0.87 232	0.99 371	3.26 452	0.76 314	0.46 487	0.44 508	0.54 506	0.48 502	0.48 472	0.42 443

SA	0.69 253	0.31 204	0.97 287	0.64 344	0.30 126	0.56 154	0.38 150	1.84 359	1.35 399	0.99 206	1.37 357	0.69 172	0.94 348	1.88 359	0.43 155	0.20 191	0.16 237	0.25 327	0.23 335	0.22 246	0.19 131

pcwnet_v2	0.91 370	0.39 356	2.74 490	0.64 344	0.55 393	0.81 294	0.49 275	2.19 461	1.63 478	1.44 416	1.64 437	1.09 323	0.79 277	1.31 245	0.70 300	0.32 418	0.25 410	0.29 391	0.27 392	0.37 421	0.37 414

MMNet	0.89 357	0.35 299	1.44 407	0.64 344	0.59 412	1.83 484	0.48 264	1.70 324	1.38 415	1.45 422	1.19 286	1.25 361	1.16 422	1.77 338	1.27 420	0.20 191	0.19 315	0.23 264	0.22 303	0.25 307	0.24 255

FADNet-RVC-Resample	0.91 370	0.51 413	2.92 495	0.64 344	0.46 336	1.07 378	0.60 359	1.76 339	1.24 339	1.10 238	0.98 193	1.06 309	0.98 368	2.17 393	0.95 372	0.24 298	0.22 360	0.30 403	0.32 446	0.36 415	0.40 431

FADNet-RVC	0.96 383	0.72 479	2.96 496	0.64 344	0.49 352	0.90 330	0.59 352	1.85 367	1.27 359	0.92 192	0.97 188	1.36 389	0.90 332	2.36 409	1.31 422	0.30 406	0.29 442	0.32 421	0.32 446	0.42 444	0.37 414

AIO-test2	0.61 199	0.30 172	0.93 268	0.65 351	0.65 435	0.79 279	0.50 283	1.33 239	1.40 426	0.65 133	1.15 274	0.53 114	0.42 93	1.18 220	0.36 90	0.25 318	0.18 297	0.26 348	0.31 439	0.20 182	0.21 184

ttt	1.26 450	0.36 308	0.79 188	0.65 351	0.42 309	0.94 347	0.57 339	2.33 485	1.38 415	1.25 323	1.65 438	0.92 262	0.78 268	2.64 429	8.73 548	0.30 406	0.28 433	0.26 348	0.25 357	0.29 358	0.32 379

GMStereo_Zeroshot	0.70 254	0.64 457	1.11 332	0.65 351	0.38 264	0.84 311	0.37 140	1.09 156	1.16 298	1.14 264	1.07 228	1.26 367	0.55 173	1.23 228	0.65 287	0.34 435	0.17 266	0.31 409	0.18 183	0.57 493	0.23 234

NINENet	0.81 320	0.40 362	0.89 249	0.65 351	0.53 379	2.30 511	0.42 190	2.12 433	1.13 280	1.20 298	1.27 320	1.02 301	0.70 246	1.26 235	0.75 311	0.29 399	0.24 398	0.31 409	0.21 276	0.27 325	0.26 296

NF-Stereo	0.82 322	0.33 241	0.83 216	0.65 351	0.31 146	0.63 196	0.43 208	1.35 241	0.93 184	1.30 354	1.02 204	0.81 207	0.57 182	5.37 499	0.55 244	0.26 344	0.14 135	0.24 288	0.20 234	0.20 182	0.30 360

OCTAStereo	0.82 322	0.33 241	0.83 216	0.65 351	0.31 146	0.62 185	0.44 227	1.35 241	0.93 184	1.30 354	1.02 204	0.81 207	0.57 182	5.32 494	0.55 244	0.26 344	0.14 135	0.24 288	0.20 234	0.20 182	0.30 360

RE-Stereo	0.82 322	0.33 241	0.84 225	0.65 351	0.31 146	0.63 196	0.44 227	1.35 241	0.93 184	1.30 354	1.02 204	0.80 201	0.57 182	5.34 497	0.55 244	0.26 344	0.14 135	0.24 288	0.20 234	0.20 182	0.31 370

TVStereo	0.82 322	0.33 241	0.84 225	0.65 351	0.31 146	0.63 196	0.44 227	1.35 241	0.93 184	1.30 354	1.02 204	0.80 201	0.57 182	5.34 497	0.55 244	0.26 344	0.14 135	0.24 288	0.20 234	0.20 182	0.31 370

raft+_RVC	0.56 149	0.29 147	0.61 95	0.65 351	0.56 398	0.53 129	0.53 302	1.40 253	1.02 226	0.78 156	1.04 217	0.70 175	0.55 173	1.00 170	0.49 207	0.18 110	0.16 237	0.19 131	0.19 205	0.18 110	0.17 81

RALCasStereoNet	0.58 173	0.34 270	0.77 178	0.65 351	0.64 430	0.64 205	0.51 285	1.06 141	0.99 215	0.71 142	1.06 225	0.77 194	0.44 107	1.38 264	0.52 222	0.20 191	0.18 297	0.18 106	0.16 141	0.20 182	0.22 213

PSMNet-RSSM	0.78 296	0.32 222	0.89 249	0.65 351	0.43 314	0.73 249	0.58 346	2.14 443	1.19 311	1.18 285	1.38 362	1.31 379	1.07 404	1.43 279	0.82 335	0.28 383	0.21 345	0.27 363	0.29 422	0.25 307	0.26 296

GwcNet-RSSM	0.83 331	0.34 270	1.29 390	0.65 351	0.55 393	0.78 271	0.62 367	1.89 377	1.27 359	1.18 285	1.39 364	1.56 429	0.91 335	1.60 315	1.22 410	0.26 344	0.20 329	0.23 264	0.24 348	0.21 226	0.21 184

CFNet	0.99 390	0.40 362	1.23 376	0.65 351	0.43 314	1.03 370	0.49 275	2.01 410	1.35 399	1.02 219	1.39 364	1.10 327	0.86 311	5.47 501	0.89 350	0.24 298	0.18 297	0.28 379	0.27 392	0.27 325	0.22 213

CVANet_RVC	1.10 419	0.49 406	1.15 344	0.65 351	0.54 387	0.93 344	1.00 469	1.69 320	1.36 408	1.42 409	1.39 364	1.24 360	1.17 426	6.22 516	0.80 332	0.35 445	0.24 398	0.35 448	0.30 434	0.44 457	0.32 379

DEFOM-Stereo_RVC	0.41 60	0.68 471	0.45 17	0.66 365	0.30 126	0.48 80	0.25 31	0.87 85	0.46 43	0.39 38	0.37 21	0.30 32	0.69 243	1.16 214	0.31 40	0.17 75	0.11 20	0.16 46	0.12 29	0.18 110	0.14 15

ssnet_v2	0.92 373	0.39 356	1.22 374	0.66 365	0.39 273	1.31 423	0.96 462	2.32 479	1.45 447	1.48 432	1.17 279	1.53 424	0.91 335	1.16 214	1.71 474	0.31 410	0.27 427	0.30 403	0.29 422	0.28 341	0.29 344

DisPM	0.68 244	0.30 172	0.85 231	0.66 365	0.35 234	0.60 174	0.44 227	1.10 162	1.10 260	1.56 448	1.10 241	0.80 201	0.58 199	2.37 412	0.46 179	0.25 318	0.14 135	0.23 264	0.21 276	0.20 182	0.26 296

Wz-Net-LNSev	1.17 430	0.72 479	4.71 521	0.66 365	0.84 490	1.72 468	1.13 484	1.97 400	1.43 439	1.34 376	1.32 338	1.66 445	1.30 450	1.44 282	1.51 449	0.29 399	0.26 417	0.24 288	0.23 335	0.33 399	0.35 406

DAS	0.89 357	0.37 329	1.20 369	0.66 365	0.69 451	0.82 296	0.62 367	1.79 346	1.26 355	1.93 494	1.55 412	0.96 279	1.17 426	2.72 434	0.69 297	0.22 256	0.16 237	0.25 327	0.18 183	0.29 358	0.24 255

SepStereo	0.87 352	0.37 329	1.20 369	0.66 365	0.69 451	0.82 296	0.62 367	1.79 346	1.26 355	1.93 494	1.55 412	0.96 279	1.17 426	2.34 407	0.69 297	0.22 256	0.16 237	0.25 327	0.18 183	0.29 358	0.24 255

AAGNet	1.84 497	0.30 172	0.79 188	0.66 365	0.32 179	0.65 211	0.50 283	1.02 120	1.01 222	1.47 426	1.21 293	0.99 288	1.16 422	2.76 436	22.69 577	0.24 298	0.13 68	0.22 230	0.20 234	0.24 295	0.16 60

GrayStereo	0.83 331	0.28 124	0.62 100	0.66 365	0.37 252	0.76 261	1.79 529	1.19 199	0.91 172	1.98 499	1.89 474	1.07 312	1.76 498	1.43 279	0.50 210	0.20 191	0.15 201	0.19 131	0.21 276	0.18 110	0.41 435

Pruner-Stereo	0.64 214	0.31 204	0.79 188	0.66 365	0.31 146	0.61 182	0.42 190	1.22 210	1.09 256	1.53 440	1.09 239	0.94 270	0.55 173	1.37 260	0.56 250	0.25 318	0.14 135	0.24 288	0.21 276	0.21 226	0.25 276

RALAANet	0.62 202	0.37 329	0.97 287	0.66 365	0.50 357	0.67 222	0.31 75	1.27 226	1.09 256	1.11 239	1.17 279	0.88 238	0.46 124	1.27 238	0.45 173	0.20 191	0.15 201	0.21 199	0.18 183	0.27 325	0.19 131

sCroCo_RVC	0.51 127	0.43 379	1.15 344	0.66 365	0.60 416	0.52 120	0.40 172	0.93 93	0.64 93	0.45 62	0.76 133	0.49 91	0.49 147	0.65 67	0.49 207	0.27 365	0.28 433	0.23 264	0.22 303	0.29 358	0.28 330

FADNet	0.98 387	0.64 457	2.57 485	0.66 365	0.55 393	0.95 354	0.57 339	1.91 382	1.38 415	0.94 198	1.02 204	1.36 389	1.00 377	2.69 432	0.97 376	0.34 435	0.34 473	0.31 409	0.34 466	0.61 502	0.42 443

UCFNet_RVC	0.72 266	0.37 329	0.59 81	0.66 365	0.41 299	0.89 326	0.68 385	1.78 343	1.15 291	1.01 215	1.20 287	1.22 352	0.95 353	1.07 190	0.66 291	0.28 383	0.21 345	0.34 441	0.31 439	0.33 399	0.29 344

StereoDRNet-Refined	0.84 337	0.43 379	1.01 299	0.66 365	0.43 314	1.32 424	0.49 275	1.64 303	1.24 339	1.53 440	1.45 383	1.49 415	0.97 365	1.32 251	1.31 422	0.21 222	0.17 266	0.27 363	0.25 357	0.25 307	0.34 397
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
rvit_0105_6	0.56 149	0.38 347	1.13 337	0.67 379	0.38 264	0.50 105	0.51 285	0.88 87	1.33 394	0.54 109	0.56 84	0.65 159	0.57 182	0.97 164	0.46 179	0.32 418	0.31 451	0.28 379	0.25 357	0.29 358	0.23 234

rvit_0105_5	0.61 199	0.41 372	1.19 365	0.67 379	0.37 252	0.57 156	0.56 333	1.08 149	1.28 367	0.65 133	0.68 110	0.77 194	0.67 235	0.91 145	0.51 214	0.33 425	0.32 463	0.30 403	0.27 392	0.28 341	0.28 330

rvit_stereo_0075_2	0.66 220	0.47 395	1.21 373	0.67 379	0.66 441	0.53 129	0.48 264	1.24 217	1.17 303	0.77 154	0.91 170	0.78 198	0.59 203	1.05 183	0.63 278	0.37 455	0.28 433	0.40 475	0.31 439	0.38 427	0.34 397

testlalala_base	0.83 331	0.41 372	0.80 193	0.67 379	0.53 379	0.78 271	0.30 68	1.84 359	0.60 81	0.75 151	0.91 170	0.68 167	0.54 170	0.69 74	0.46 179	2.92 551	0.15 201	0.17 70	0.12 29	2.95 550	0.27 314

GANet-ADL	0.63 211	0.38 347	0.82 207	0.67 379	0.41 299	0.68 226	0.51 285	1.64 303	1.16 298	0.98 205	1.10 241	0.90 250	0.58 199	0.81 107	0.63 278	0.27 365	0.18 297	0.18 106	0.16 141	0.23 266	0.27 314

IRAFT_RVC	0.90 365	0.30 172	0.89 249	0.67 379	0.31 146	0.64 205	1.00 469	1.40 253	0.97 203	1.23 316	1.04 217	1.00 294	0.96 355	5.77 508	0.57 253	0.24 298	0.13 68	0.25 327	0.21 276	0.20 182	0.21 184

GEStereo_RVC	0.93 378	0.40 362	1.15 344	0.67 379	0.50 357	0.95 354	0.78 411	2.73 523	1.21 322	1.20 298	1.12 252	1.25 361	0.91 335	3.21 449	0.95 372	0.31 410	0.20 329	0.23 264	0.20 234	0.28 341	0.31 370

GANet-RSSM	0.78 296	0.31 204	0.90 259	0.67 379	0.58 406	0.80 286	0.62 367	2.04 418	1.15 291	1.11 239	1.27 320	1.26 367	1.18 433	1.68 325	0.74 308	0.26 344	0.21 345	0.22 230	0.22 303	0.23 266	0.23 234

CFNet-ft	0.78 296	0.36 308	0.74 165	0.67 379	0.56 398	0.86 319	0.54 316	1.46 264	1.17 303	1.01 215	1.28 326	1.68 450	1.03 390	1.57 303	0.95 372	0.27 365	0.21 345	0.33 433	0.26 375	0.31 381	0.26 296

PA-Net	1.14 425	0.63 454	2.12 466	0.67 379	0.75 467	1.19 409	0.91 450	1.91 382	1.46 452	1.18 285	1.23 303	1.33 385	1.17 426	4.31 473	1.41 437	0.29 399	0.46 514	0.33 433	0.50 506	0.33 399	0.57 488
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CFNet_RVC	0.78 296	0.36 308	0.74 165	0.67 379	0.56 398	0.86 319	0.54 316	1.46 264	1.17 303	1.01 215	1.28 326	1.68 450	1.03 390	1.57 303	0.95 372	0.27 365	0.21 345	0.33 433	0.26 375	0.31 381	0.26 296

NaN_ROB	1.23 445	0.63 454	1.76 438	0.67 379	0.50 357	1.59 460	2.00 535	1.87 370	1.52 461	2.14 508	1.26 311	1.40 397	1.09 408	4.60 479	1.75 475	0.28 383	0.34 473	0.28 379	0.29 422	0.30 374	0.37 414

AIO-test1	0.61 199	0.27 107	0.68 130	0.68 391	1.02 511	0.79 279	0.36 125	1.59 295	1.35 399	0.59 117	0.89 167	0.60 141	0.49 147	1.20 225	0.36 90	0.18 110	0.17 266	0.23 264	0.25 357	0.18 110	0.26 296

rvit_0105_4	0.58 173	0.40 362	1.19 365	0.68 391	0.38 264	0.53 129	0.55 326	0.93 93	1.27 359	0.56 115	0.61 95	0.72 184	0.63 219	1.01 173	0.47 189	0.33 425	0.33 469	0.29 391	0.25 357	0.29 358	0.26 296

rvit_stereo_ft	0.49 114	0.38 347	1.03 306	0.68 391	0.42 309	0.40 28	0.58 346	0.93 93	0.86 159	0.47 69	0.55 81	0.57 130	0.48 136	0.67 70	0.53 232	0.26 344	0.17 266	0.22 230	0.22 303	0.24 295	0.19 131

coex-ft	8.35 564	2.39 555	100.24 591	0.68 391	0.54 387	1.77 477	1.57 518	1.71 328	11.00 564	18.91 579	3.76 531	3.85 537	8.23 565	3.29 453	6.58 538	0.31 410	0.31 451	0.32 421	0.31 439	0.69 510	0.57 488

PFNet	0.92 373	0.28 124	1.20 369	0.68 391	0.32 179	0.62 185	0.55 326	1.27 226	1.01 222	1.47 426	1.09 239	0.97 282	0.68 239	6.58 526	0.59 265	0.21 222	0.13 68	0.24 288	0.19 205	0.20 182	0.20 156

raftrobust	0.55 138	0.27 107	0.63 102	0.68 391	0.69 451	0.50 105	0.34 102	1.08 149	0.97 203	1.32 363	0.88 165	0.62 150	0.80 284	0.82 109	0.44 160	0.20 191	0.16 237	0.16 46	0.14 85	0.15 35	0.18 97

RAFT + AFF	1.07 413	0.47 395	1.36 401	0.68 391	0.50 357	1.20 410	1.22 496	2.58 514	1.26 355	1.33 369	1.56 418	1.19 345	1.49 477	3.89 468	1.01 383	0.22 256	0.26 417	0.30 403	0.27 392	0.29 358	0.32 379

psm_up	0.83 331	0.37 329	0.88 245	0.68 391	0.59 412	1.05 374	0.92 452	1.68 311	1.17 303	1.41 405	1.22 295	1.30 377	1.31 451	1.39 267	0.89 350	0.27 365	0.30 446	0.31 409	0.27 392	0.28 341	0.28 330

EDNetEfficientorigin	10.59 569	1.52 534	177.33 592	0.68 391	0.54 387	1.66 466	1.20 495	1.94 393	3.39 543	4.69 554	3.37 526	3.08 528	2.79 537	3.25 451	3.63 515	0.26 344	0.24 398	0.33 433	0.28 403	0.85 518	0.87 522

DMCA-RVC	0.83 331	0.46 390	2.19 471	0.68 391	0.49 352	0.84 311	0.48 264	1.44 260	1.07 245	1.56 448	1.04 217	1.29 374	0.86 311	1.49 297	0.92 362	0.27 365	0.22 360	0.35 448	0.28 403	0.32 392	0.28 330

STTStereo	0.82 322	0.53 421	1.53 422	0.68 391	0.56 398	0.88 324	0.56 333	1.57 288	1.14 286	1.39 397	1.10 241	1.26 367	0.84 298	1.49 297	0.90 354	0.29 399	0.28 433	0.33 433	0.40 483	0.33 399	0.37 414

ADCP+	2.12 514	0.56 432	10.01 547	0.68 391	0.91 497	2.25 509	1.04 474	1.92 389	1.50 460	1.58 452	1.34 347	1.73 456	1.62 483	2.27 402	13.20 558	0.25 318	0.22 360	0.32 421	0.29 422	0.38 427	0.34 397

pmcnn	2.84 536	0.46 390	5.19 524	0.68 391	0.42 309	1.55 455	1.16 490	2.32 479	1.60 476	2.72 526	7.49 556	17.96 573	1.48 476	6.04 513	6.64 539	0.18 110	0.15 201	0.15 17	0.12 29	0.20 182	0.20 156

Wz-Net-MNSev	1.21 440	0.66 464	3.44 507	0.69 404	0.73 458	1.93 493	1.44 511	2.16 450	1.59 473	1.85 487	1.49 391	1.50 418	1.34 455	2.05 382	1.54 452	0.27 365	0.24 398	0.28 379	0.28 403	0.35 411	0.32 379

CRFU-Net	0.90 365	0.42 375	1.10 330	0.69 404	0.59 412	1.76 475	0.84 434	2.33 485	0.92 177	1.45 422	1.20 287	1.62 438	1.25 441	1.38 264	0.94 370	0.28 383	0.23 388	0.22 230	0.19 205	0.24 295	0.27 314

RAFT+CT+SA	0.63 211	0.30 172	0.73 160	0.69 404	0.37 252	0.40 28	0.55 326	1.93 391	1.04 235	0.72 146	1.23 303	0.62 150	0.69 243	1.69 329	0.42 149	0.19 148	0.13 68	0.22 230	0.22 303	0.21 226	0.19 131

test_5	0.70 254	0.32 222	0.99 292	0.69 404	0.50 357	0.89 326	0.51 285	1.88 375	1.14 286	0.78 156	1.13 263	1.04 305	0.89 329	1.59 310	0.46 179	0.19 148	0.14 135	0.23 264	0.22 303	0.22 246	0.20 156

delet	0.90 365	0.34 270	1.15 344	0.69 404	0.66 441	1.63 464	0.81 427	1.95 396	1.49 458	1.42 409	1.38 362	1.29 374	0.91 335	1.78 340	1.18 402	0.22 256	0.22 360	0.24 288	0.25 357	0.22 246	0.24 255

TDLM	1.08 417	0.50 409	1.01 299	0.69 404	0.54 387	0.91 333	1.40 509	1.60 297	1.36 408	1.17 274	1.40 369	1.07 312	1.00 377	6.19 514	0.85 340	0.34 435	0.22 360	0.35 448	0.26 375	0.38 427	0.29 344

NLCA_NET_v2_RVC	0.84 337	0.46 390	1.40 406	0.69 404	0.61 422	0.95 354	0.52 296	1.68 311	1.21 322	1.39 397	1.15 274	1.42 398	0.88 326	1.78 340	0.93 365	0.26 344	0.23 388	0.27 363	0.27 392	0.30 374	0.39 426
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	1.22 441	0.60 441	1.94 451	0.69 404	0.46 336	0.75 256	0.69 388	1.51 271	1.57 471	1.36 387	1.90 476	1.51 421	0.87 320	7.23 536	1.89 481	0.26 344	0.19 315	0.19 131	0.16 141	0.23 266	0.37 414

SANet	2.26 519	0.70 474	6.94 532	0.69 404	0.46 336	2.76 526	1.76 527	2.61 516	5.84 560	2.45 518	3.52 529	3.71 535	3.38 545	5.90 509	2.14 487	0.34 435	0.31 451	0.32 421	0.29 422	0.54 488	0.43 447

zh-mn7	1.84 497	1.51 533	9.67 546	0.70 413	0.54 387	1.47 448	0.84 434	1.93 391	2.13 516	2.50 522	2.70 514	1.67 447	1.35 456	4.75 485	3.14 510	0.32 418	0.27 427	0.27 363	0.27 392	0.32 392	0.39 426

psmorigin	1.69 487	0.74 484	13.13 554	0.70 413	0.60 416	1.16 399	0.79 419	1.69 320	1.25 347	2.07 504	1.77 457	2.23 499	1.51 478	2.14 390	1.45 441	0.39 463	0.41 501	0.34 441	0.33 460	0.45 460	0.63 500

ADCL	1.82 495	0.70 474	4.57 520	0.70 413	0.63 429	2.56 518	1.77 528	2.08 426	1.77 490	1.95 498	1.89 474	2.04 494	1.88 506	2.36 409	9.55 552	0.27 365	0.25 410	0.35 448	0.32 446	0.39 432	0.39 426

LALA_ROB	1.06 408	0.66 464	1.37 404	0.70 413	0.53 379	1.61 461	1.25 500	1.81 353	1.48 457	1.82 484	1.40 369	1.93 476	1.03 390	1.68 325	1.69 470	0.38 457	0.28 433	0.43 482	0.37 477	0.43 446	0.38 422

w-ln-seven-2	1.42 463	0.69 472	6.86 531	0.71 417	0.62 426	1.23 414	0.92 452	1.84 359	1.59 473	1.74 475	1.59 428	1.49 415	1.40 463	3.69 463	2.22 489	0.27 365	0.26 417	0.29 391	0.26 375	0.34 407	0.33 388

Wz-Net-SNSev	1.68 485	1.45 528	8.71 542	0.71 417	0.67 447	1.35 431	1.51 512	2.15 448	1.47 453	1.51 435	1.68 444	2.27 502	1.38 460	4.23 470	2.36 496	0.32 418	0.29 442	0.31 409	0.33 460	0.43 446	0.39 426

Wz-Net-LNSev-Ref	1.09 418	0.46 390	2.61 488	0.71 417	0.65 435	2.00 497	0.78 411	2.07 425	1.47 453	1.62 461	1.47 387	1.53 424	1.29 447	2.10 386	1.65 468	0.24 298	0.14 135	0.20 165	0.16 141	0.28 341	0.28 330

PSMNet-ADL	0.75 277	0.36 308	0.69 136	0.71 417	0.47 344	1.13 389	0.46 246	1.47 267	1.07 245	0.85 175	1.18 282	1.31 379	0.94 348	1.56 301	1.06 391	0.34 435	0.22 360	0.22 230	0.23 335	0.27 325	0.36 410

DLCB_ROB	0.92 373	0.43 379	0.95 279	0.71 417	0.55 393	1.11 386	0.83 432	1.61 299	1.32 392	1.67 469	1.66 440	1.70 453	0.93 345	1.96 369	1.34 430	0.26 344	0.25 410	0.27 363	0.28 403	0.28 341	0.28 330

MSMD_ROB	2.08 511	0.61 446	1.15 344	0.71 417	0.62 426	4.00 548	0.93 456	1.94 393	1.79 495	4.71 555	4.60 540	8.14 559	3.87 550	3.75 465	1.65 468	0.54 503	0.48 517	0.55 510	0.58 517	0.53 485	0.52 473

coex_refinement	0.84 337	0.30 172	0.89 249	0.72 423	0.52 372	0.95 354	0.60 359	1.92 389	1.29 379	1.38 394	1.37 357	1.80 466	0.82 290	1.48 290	1.31 422	0.27 365	0.17 266	0.19 131	0.20 234	0.25 307	0.27 314

Wz-Net-TNSev	2.10 512	2.71 563	9.30 543	0.72 423	0.65 435	2.41 516	1.81 533	2.45 497	1.77 490	1.62 461	1.56 418	2.56 515	2.01 510	5.30 493	4.46 524	0.41 469	0.38 494	0.33 433	0.37 477	0.54 488	0.64 501

rafts_anoy	0.55 138	0.32 222	0.66 122	0.72 423	0.61 422	0.53 129	0.40 172	1.24 217	1.06 243	0.85 175	0.83 154	0.67 165	0.53 162	0.77 93	0.55 244	0.20 191	0.15 201	0.25 327	0.26 375	0.22 246	0.21 184

aanetorigin	1.26 450	0.85 494	3.00 497	0.72 423	0.80 481	1.08 382	1.05 475	1.12 166	1.39 424	3.53 543	2.60 512	1.72 454	1.73 496	1.98 370	1.77 478	0.26 344	0.24 398	0.26 348	0.25 357	0.38 427	0.51 471

SuperB	2.50 528	0.72 479	18.07 566	0.72 423	0.53 379	1.85 487	0.86 441	1.80 350	2.40 521	1.54 443	1.42 375	1.13 336	1.17 426	4.18 469	4.80 530	0.25 318	0.20 329	0.23 264	0.19 205	7.64 573	0.38 422

iResNet	0.80 311	0.45 387	1.47 410	0.72 423	0.31 146	0.96 360	0.64 374	1.80 350	1.28 367	1.31 360	1.48 390	0.94 270	0.78 268	1.77 338	0.99 378	0.19 148	0.14 135	0.18 106	0.15 104	0.22 246	0.27 314

FBW_ROB	1.78 491	0.66 464	1.90 450	0.72 423	0.66 441	1.79 482	1.07 478	2.79 528	1.77 490	1.84 485	1.79 459	1.98 484	1.37 459	12.42 572	2.22 489	0.36 452	0.38 494	0.57 514	0.39 481	0.46 467	0.51 471

ETE_ROB	1.01 397	0.69 472	1.49 413	0.72 423	0.50 357	1.15 396	1.12 482	1.91 382	1.24 339	1.94 496	1.50 398	1.73 456	1.06 402	1.78 340	1.33 429	0.33 425	0.26 417	0.38 465	0.34 466	0.40 436	0.44 450

acv_ft	0.78 296	0.33 241	1.10 330	0.73 431	0.86 492	1.23 414	0.57 339	1.65 306	1.11 267	1.31 360	1.31 333	1.07 312	0.91 335	0.82 109	1.35 432	0.22 256	0.19 315	0.21 199	0.18 183	0.22 246	0.19 131

edge stereo	1.15 427	0.54 424	1.50 414	0.73 431	0.66 441	1.18 408	0.84 434	2.13 441	1.41 430	1.73 474	1.84 467	2.53 514	1.46 472	2.46 416	1.35 432	0.43 474	0.41 501	0.54 506	0.36 473	0.43 446	0.50 467

RASNet	1.16 428	0.34 270	1.11 332	0.73 431	0.86 492	1.00 366	0.60 359	1.56 285	1.43 439	1.07 234	1.37 357	2.08 497	1.44 471	7.00 534	1.56 453	0.20 191	0.17 266	0.17 70	0.19 205	0.19 146	0.19 131

RYNet	1.24 448	0.52 419	1.57 426	0.73 431	0.97 508	1.74 473	0.95 461	2.09 429	1.54 464	1.44 416	1.18 282	1.94 480	1.29 447	4.57 478	1.93 482	0.27 365	0.23 388	0.35 448	0.27 392	0.57 493	0.59 493

DPSNet	1.91 504	0.64 457	5.95 525	0.73 431	0.59 412	2.04 500	1.61 520	3.84 545	1.96 506	1.54 443	1.39 364	2.27 502	3.32 543	4.95 487	4.79 528	0.50 499	0.31 451	0.29 391	0.26 375	0.67 508	0.54 477

DISCO	1.06 408	0.37 329	1.19 365	0.73 431	0.46 336	2.04 500	0.84 434	2.26 469	1.54 464	1.25 323	1.36 356	2.38 509	1.08 405	2.60 428	1.62 462	0.24 298	0.19 315	0.22 230	0.20 234	0.32 392	0.29 344

z-mn7	1.77 490	1.06 507	7.02 533	0.74 437	0.54 387	2.58 519	1.03 473	1.90 381	2.73 535	1.61 457	3.00 521	1.96 482	1.40 463	5.23 492	2.87 504	0.31 410	0.25 410	0.27 363	0.25 357	0.34 407	0.35 406

rvit_0105_3	0.66 220	0.47 395	1.27 384	0.74 437	0.40 285	0.63 196	0.70 395	1.22 210	1.28 367	0.83 168	0.71 122	0.82 213	0.72 250	0.93 150	0.58 258	0.37 455	0.34 473	0.34 441	0.32 446	0.28 341	0.31 370

ac_64	0.86 348	0.32 222	1.02 302	0.74 437	0.60 416	1.04 371	0.53 302	2.20 464	0.99 215	1.23 316	1.11 248	1.96 482	1.06 402	2.01 375	1.01 383	0.30 406	0.22 360	0.24 288	0.23 335	0.22 246	0.22 213

FAT-Stereo	1.10 419	0.43 379	1.46 409	0.74 437	0.60 416	1.13 389	0.92 452	2.06 423	1.71 486	1.75 476	2.00 485	2.02 489	1.47 474	2.02 377	1.26 417	0.44 483	0.36 484	0.34 441	0.29 422	0.36 415	0.57 488

ADCPNet	1.97 507	0.78 485	9.38 544	0.74 437	0.61 422	2.73 525	1.36 507	2.11 432	1.66 480	1.92 492	1.70 447	2.45 512	2.07 514	2.50 422	6.84 540	0.38 457	0.38 494	0.38 465	0.43 491	0.47 471	0.50 467

GANet	1.41 461	0.52 419	1.18 364	0.74 437	0.48 346	1.40 440	1.69 521	1.87 370	1.28 367	1.56 448	2.39 504	1.56 429	1.25 441	9.13 553	1.20 405	0.31 410	0.32 463	0.34 441	0.29 422	0.40 436	0.33 388

SGM-ForestM	7.81 563	0.48 401	11.02 551	0.74 437	0.40 285	16.83 571	12.72 571	7.91 567	8.13 562	11.53 572	10.25 566	22.44 581	14.01 571	17.02 574	20.52 572	0.38 457	0.39 499	0.37 461	0.36 473	0.37 421	0.38 422

CSAN	1.61 479	0.67 468	3.24 504	0.74 437	0.52 372	1.77 477	1.74 526	1.98 401	1.94 504	2.47 521	2.33 502	1.93 476	2.04 513	6.45 525	1.95 483	0.43 474	0.36 484	0.41 480	0.42 487	0.43 446	0.44 450

WCMA_ROB	2.05 509	0.55 428	1.77 439	0.74 437	0.61 422	2.24 508	1.56 517	2.17 458	1.79 495	4.16 549	6.36 551	5.66 550	4.66 554	3.19 448	2.77 502	0.55 507	0.45 510	0.40 475	0.43 491	0.48 472	0.50 467

FC-DCNN v2	2.96 540	0.61 446	1.13 337	0.75 446	0.57 403	2.90 531	1.06 477	3.59 543	2.66 531	7.05 564	7.66 559	10.26 567	7.17 563	6.27 519	4.49 526	0.54 503	0.48 517	0.51 499	0.50 506	0.53 485	0.52 473

ADCMid	2.11 513	0.90 496	8.39 540	0.75 446	0.69 451	1.98 495	1.14 487	2.18 459	1.67 482	2.85 530	1.85 470	2.35 508	2.02 512	2.35 408	10.58 556	0.34 435	0.32 463	0.39 469	0.44 493	0.51 479	0.53 476

FC-DCNN	2.88 539	0.61 446	1.15 344	0.75 446	0.57 403	2.85 530	1.05 475	3.44 539	2.64 530	6.93 563	7.63 557	9.86 564	7.02 562	5.76 507	4.31 523	0.54 503	0.48 517	0.51 499	0.50 506	0.53 485	0.52 473

AdaStereo	0.74 273	0.48 401	0.86 238	0.75 446	0.38 264	0.94 347	0.56 333	2.05 422	1.24 339	1.15 266	1.22 295	1.07 312	0.67 235	1.05 183	0.73 304	0.33 425	0.16 237	0.32 421	0.22 303	0.29 358	0.23 234
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.
DRN-Test	1.07 413	0.49 406	1.95 455	0.75 446	0.81 485	1.61 461	0.78 411	2.26 469	1.53 462	1.84 485	1.35 352	1.42 398	1.04 396	2.26 401	1.61 460	0.28 383	0.23 388	0.31 409	0.30 434	0.33 399	0.33 388

XPNet_ROB	1.02 398	0.56 432	1.33 395	0.75 446	0.58 406	1.11 386	1.13 484	1.77 341	1.29 379	1.88 488	1.43 379	1.63 442	1.13 421	2.04 378	1.69 470	0.40 465	0.31 451	0.33 433	0.29 422	0.37 421	0.37 414

PSMNet_ROB	0.95 379	0.57 437	1.45 408	0.75 446	0.64 430	1.28 421	1.12 482	1.84 359	1.15 291	1.16 270	1.29 330	1.44 404	0.89 329	1.74 334	1.70 472	0.33 425	0.25 410	0.37 461	0.39 481	0.36 415	0.32 379

FINET	1.54 473	0.67 468	7.28 534	0.76 453	0.97 508	1.42 445	1.38 508	2.80 530	3.12 539	1.23 316	1.68 444	1.04 305	1.11 414	3.35 455	1.78 479	0.43 474	0.37 489	0.32 421	0.29 422	0.43 446	0.41 435

ADCRef	1.50 470	0.61 446	3.83 513	0.76 453	0.77 473	1.91 491	0.77 408	2.16 450	1.34 396	1.63 463	1.59 428	1.35 388	1.40 463	1.79 345	8.32 545	0.25 318	0.21 345	0.32 421	0.31 439	0.31 381	0.32 379

zh-sn7	2.00 508	1.73 541	9.50 545	0.77 455	0.73 458	1.77 477	1.32 504	2.08 426	1.66 480	1.91 490	2.48 510	1.81 467	2.25 524	5.74 505	4.07 521	0.33 425	0.33 469	0.32 421	0.32 446	0.44 457	0.46 457

TRStereo	0.67 231	0.71 476	1.06 314	0.77 455	0.68 448	0.53 129	0.38 150	2.52 510	0.96 199	0.81 164	0.84 156	0.87 232	0.39 83	1.16 214	0.46 179	0.24 298	0.17 266	0.23 264	0.24 348	0.18 110	0.20 156

EDNetEfficient	2.40 525	1.14 515	8.59 541	0.77 455	0.73 458	1.06 377	1.53 515	1.54 279	4.06 550	4.87 556	2.81 516	2.23 499	3.53 546	3.04 444	9.65 553	0.27 365	0.24 398	0.27 363	0.31 439	0.70 511	0.67 503

PWC_ROB	1.39 459	0.93 501	4.07 515	0.77 455	0.83 488	1.16 399	0.53 302	1.87 370	2.01 508	2.36 514	3.06 523	1.65 444	1.60 482	2.65 431	2.29 494	0.34 435	0.23 388	0.36 458	0.25 357	0.39 432	0.49 463

w-ln-seven	1.56 475	0.83 492	5.96 526	0.78 459	0.74 463	2.64 523	1.01 472	2.13 441	2.03 509	2.09 505	1.76 454	1.84 469	1.27 444	2.98 442	3.23 511	0.29 399	0.26 417	0.31 409	0.30 434	0.41 440	0.38 422

NCCL2	1.06 408	0.64 457	1.35 396	0.78 459	0.58 406	1.32 424	1.69 521	1.89 377	1.38 415	1.52 437	1.20 287	1.91 472	1.17 426	1.79 345	1.50 447	0.35 445	0.31 451	0.45 487	0.44 493	0.41 440	0.45 452

NVstereo2D	0.99 390	0.45 387	2.21 472	0.79 461	0.75 467	1.20 410	0.86 441	1.98 401	1.41 430	1.02 219	1.18 282	1.31 379	0.97 365	2.25 400	0.93 365	0.45 486	0.22 360	0.39 469	0.25 357	0.59 496	0.68 507

rvit_105_1	0.76 285	0.54 424	1.27 384	0.80 462	0.49 352	0.74 251	0.86 441	1.39 251	1.23 335	1.00 210	0.80 147	0.93 264	0.78 268	1.29 242	0.78 320	0.43 474	0.36 484	0.36 458	0.42 487	0.30 374	0.36 410

ADLNet2	0.92 373	0.37 329	1.25 381	0.80 462	0.65 435	1.12 388	0.75 404	1.95 396	1.42 438	1.26 336	1.67 442	1.68 450	1.04 396	1.80 347	1.23 413	0.25 318	0.22 360	0.21 199	0.22 303	0.27 325	0.31 370

LMCR-Stereo	0.87 352	0.50 409	0.99 292	0.80 462	0.43 314	1.32 424	0.55 326	2.79 528	1.03 229	1.55 446	1.49 391	0.74 186	1.01 380	1.76 337	0.99 378	0.30 406	0.17 266	0.22 230	0.18 183	0.31 381	0.22 213

StereoDRNet	1.05 406	0.53 421	2.21 472	0.80 462	0.93 501	1.50 450	0.90 448	2.06 423	1.44 442	1.68 470	1.20 287	1.48 413	0.99 371	1.86 352	1.60 459	0.29 399	0.24 398	0.29 391	0.28 403	0.35 411	0.33 388

XX-TBD	0.47 104	0.71 476	0.39 1	0.81 466	0.25 39	0.57 156	0.26 40	0.73 38	1.30 383	0.78 156	1.01 201	0.45 71	0.33 45	0.49 17	0.39 114	0.20 191	0.15 201	0.15 17	0.11 7	0.17 78	0.15 30

ccnet	1.19 436	0.71 476	1.36 401	0.81 466	0.75 467	1.72 468	1.13 484	1.98 401	1.31 390	1.52 437	1.84 467	1.75 461	1.36 458	2.01 375	2.04 484	0.57 509	0.54 526	0.57 514	0.56 515	0.60 499	0.60 496

GwcNet	1.26 450	0.63 454	5.13 523	0.81 466	1.15 523	1.73 471	0.69 388	1.84 359	1.53 462	1.51 435	1.71 449	1.72 454	1.09 408	2.20 395	1.61 460	0.31 410	0.30 446	0.29 391	0.27 392	0.30 374	0.41 435

TestStereo1	0.66 220	0.29 147	0.95 279	0.82 469	0.32 179	0.47 72	0.43 208	1.52 273	1.22 330	0.99 206	1.32 338	0.65 159	0.76 257	1.78 340	0.44 160	0.20 191	0.16 237	0.22 230	0.19 205	0.21 226	0.20 156

SA-5K	0.66 220	0.29 147	0.95 279	0.82 469	0.32 179	0.47 72	0.43 208	1.52 273	1.22 330	0.99 206	1.32 338	0.65 159	0.76 257	1.78 340	0.44 160	0.20 191	0.16 237	0.22 230	0.19 205	0.21 226	0.20 156

UDGNet	0.75 277	1.23 521	0.99 292	0.82 469	0.42 309	0.76 261	0.38 150	0.98 109	1.37 413	0.83 168	0.88 165	0.70 175	0.60 209	1.25 231	0.57 253	0.57 509	0.19 315	1.03 535	0.26 375	0.79 517	0.35 406

HGLStereo	0.89 357	0.42 375	1.15 344	0.82 469	1.03 512	1.16 399	0.57 339	1.68 311	1.28 367	1.26 336	1.62 431	1.13 336	1.31 451	1.85 349	1.11 397	0.25 318	0.24 398	0.24 288	0.22 303	0.24 295	0.29 344

SACVNet	0.89 357	0.51 413	1.08 322	0.83 473	0.58 406	0.83 303	0.78 411	1.84 359	1.17 303	1.39 397	1.33 343	1.25 361	1.01 380	2.31 406	0.92 362	0.35 445	0.26 417	0.31 409	0.29 422	0.35 411	0.48 459

Syn2CoEx	1.23 445	0.80 486	3.07 499	0.83 473	0.68 448	1.39 436	0.87 445	2.23 466	1.57 471	1.28 347	1.58 424	1.42 398	1.57 481	3.79 466	1.48 446	0.36 452	0.32 463	0.34 441	0.30 434	0.30 374	0.41 435

S-Stereo	1.17 430	0.48 401	2.25 475	0.83 473	0.81 485	1.22 412	1.17 491	2.12 433	2.08 512	1.47 426	2.13 492	1.55 427	1.16 422	2.09 385	1.46 443	0.42 473	0.40 500	0.35 448	0.32 446	0.45 460	0.73 511

LE_ROB	8.35 564	0.47 395	27.42 579	0.83 473	0.34 217	2.84 529	3.36 561	4.03 548	27.04 581	25.20 581	8.72 563	8.55 561	27.35 581	7.37 538	22.13 573	0.22 256	0.20 329	0.20 165	0.21 276	0.25 307	0.25 276

ISRNet	0.83 331	0.35 299	1.31 391	0.84 477	0.65 435	0.60 174	0.41 182	1.28 230	1.15 291	1.61 457	1.55 412	1.34 386	0.77 261	1.33 254	0.98 377	0.40 465	0.34 473	0.43 482	0.38 480	0.34 407	0.49 463

AASNet	0.80 311	0.39 356	1.16 358	0.84 477	0.80 481	1.14 392	0.59 352	2.12 433	1.21 322	1.26 336	1.26 311	0.93 264	0.77 261	0.84 120	1.23 413	0.28 383	0.24 398	0.24 288	0.20 234	0.28 341	0.27 314

MFN_U_SF_DS_RVC	1.80 493	1.11 514	4.33 518	0.84 477	0.77 473	3.70 541	2.41 554	2.04 418	1.85 499	1.75 476	1.90 476	1.92 475	1.25 441	7.33 537	1.45 441	0.47 491	0.47 515	0.53 505	0.77 531	0.50 477	0.55 483

XX-Stereo	0.97 384	0.28 124	8.28 538	0.85 480	0.70 457	0.44 57	0.22 16	1.07 144	0.69 106	0.66 136	1.56 418	1.38 395	0.38 81	1.36 257	0.38 110	0.21 222	0.14 135	0.20 165	0.19 205	0.19 146	0.16 60

FCDSN-DC	2.47 527	0.65 463	1.00 297	0.85 480	0.75 467	2.26 510	0.97 463	2.31 478	1.83 498	5.52 562	7.65 558	7.72 558	7.70 564	4.43 475	2.64 500	0.52 501	0.48 517	0.52 501	0.52 510	0.57 493	0.59 493
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCS	2.35 521	1.26 522	6.54 529	0.85 480	0.77 473	2.18 506	1.79 529	2.47 502	2.20 517	2.80 529	2.14 494	2.38 509	2.09 515	2.81 437	13.83 564	0.43 474	0.41 501	0.40 475	0.45 496	0.59 496	0.67 503

YMNet	1.04 401	0.59 438	1.67 432	0.86 483	0.86 492	1.84 485	0.61 364	1.70 324	1.28 367	1.65 465	1.98 482	1.75 461	0.96 355	1.57 303	1.58 455	0.34 435	0.37 489	0.32 421	0.32 446	0.33 399	0.32 379

YMNet_1	1.04 401	0.59 438	1.67 432	0.86 483	0.86 492	1.84 485	0.61 364	1.70 324	1.28 367	1.65 465	1.98 482	1.75 461	0.96 355	1.57 303	1.58 455	0.34 435	0.37 489	0.32 421	0.32 446	0.33 399	0.32 379

AACVNet	0.90 365	0.40 362	0.98 290	0.86 483	0.40 285	0.80 286	0.49 275	1.81 353	0.86 159	1.11 239	1.34 347	1.32 383	0.99 371	4.23 470	0.86 341	0.26 344	0.22 360	0.28 379	0.22 303	0.30 374	0.28 330

APVNet	1.11 421	0.59 438	1.95 455	0.87 486	0.77 473	1.90 490	0.82 431	2.03 415	1.15 291	1.14 264	1.43 379	1.55 427	1.12 420	3.03 443	1.62 462	0.32 418	0.34 473	0.42 481	0.36 473	0.36 415	0.41 435

stereogan	1.22 441	0.45 387	2.03 461	0.87 486	0.85 491	2.52 517	0.72 399	1.98 401	1.78 494	1.92 492	1.94 479	2.31 506	1.42 468	2.10 386	1.14 398	0.38 457	0.36 484	0.39 469	0.32 446	0.52 480	0.49 463

ADLNet	0.89 357	0.39 356	1.09 325	0.88 488	0.73 458	1.24 416	0.75 404	2.02 411	1.41 430	1.58 452	1.37 357	1.26 367	1.00 377	1.31 245	1.18 402	0.28 383	0.21 345	0.26 348	0.26 375	0.29 358	0.36 410

MaskLacGwcNet_RVC	1.17 430	1.06 507	1.28 387	0.88 488	0.69 451	1.92 492	0.92 452	1.71 328	1.14 286	1.17 274	1.26 311	1.49 415	0.80 284	2.04 378	0.86 341	2.02 542	0.34 473	0.79 526	0.36 473	1.38 536	1.33 538

AF-Net	1.23 445	0.56 432	2.31 476	0.88 488	0.93 501	1.41 442	0.73 402	2.27 475	1.71 486	1.76 479	2.42 506	2.00 486	1.70 492	1.98 370	1.62 462	0.50 499	0.29 442	0.49 497	0.33 460	0.40 436	0.34 397

NCC-stereo	1.20 438	0.60 441	1.84 445	0.88 488	0.95 505	1.32 424	0.94 458	2.14 443	1.36 408	1.43 413	1.79 459	1.93 476	2.13 521	2.54 425	1.41 437	0.49 495	0.38 494	0.45 487	0.59 519	0.43 446	0.45 452

Abc-Net	1.20 438	0.60 441	1.84 445	0.88 488	0.95 505	1.32 424	0.94 458	2.14 443	1.36 408	1.43 413	1.79 459	1.93 476	2.13 521	2.54 425	1.41 437	0.49 495	0.38 494	0.45 487	0.59 519	0.43 446	0.45 452
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DANet	1.16 428	0.64 457	1.52 419	0.88 488	0.74 463	1.52 452	0.52 296	1.68 311	1.21 322	1.81 482	1.55 412	2.02 489	1.11 414	3.30 454	2.28 492	0.34 435	0.31 451	0.40 475	0.30 434	0.46 467	0.54 477
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANetREF_RVC	1.11 421	0.90 496	1.56 424	0.88 488	0.53 379	1.41 442	1.35 506	1.91 382	1.54 464	1.28 347	1.32 338	1.46 410	1.23 437	2.04 378	1.00 382	0.57 509	0.45 510	0.67 522	0.52 510	0.91 521	0.62 498
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
MSAF-DinoV2	2.45 526	1.88 546	17.19 562	0.89 495	0.52 372	1.39 436	0.97 463	2.84 531	1.77 490	1.55 446	1.65 438	3.60 534	2.28 525	5.74 505	4.64 527	0.28 383	0.17 266	0.26 348	0.28 403	0.49 475	0.54 477

WZ-Net	2.14 515	1.08 510	11.68 553	0.89 495	0.78 477	1.76 475	1.59 519	2.39 490	2.03 509	2.11 506	1.95 481	2.30 505	2.28 525	5.94 512	3.86 520	0.35 445	0.27 427	0.29 391	0.32 446	0.52 480	0.50 467

IIG-Stereo	0.97 384	0.34 270	0.80 193	0.90 497	0.33 199	0.61 182	0.26 40	1.27 226	1.08 248	1.69 471	1.37 357	1.44 404	0.74 251	6.94 533	0.53 232	0.21 222	0.14 135	0.23 264	0.18 183	0.20 182	0.15 30

DGSMNet	1.24 448	0.84 493	3.20 501	0.91 498	0.92 498	1.39 436	1.34 505	2.46 501	1.44 442	1.34 376	1.66 440	1.50 418	1.03 390	1.85 349	1.30 421	0.48 493	0.48 517	0.55 510	0.51 509	0.78 516	0.79 517

TCMNet	1.07 413	0.66 464	2.49 481	0.92 499	1.32 533	1.14 392	0.67 382	1.91 382	1.29 379	1.20 298	1.57 422	1.29 374	0.96 355	2.23 397	1.59 458	0.32 418	0.31 451	0.38 465	0.35 470	0.43 446	0.40 431

OMP-Stereo	0.95 379	0.35 299	0.79 188	0.92 499	0.32 179	0.49 86	0.35 115	1.22 210	1.11 267	1.58 452	1.12 252	1.44 404	0.69 243	6.92 532	0.51 214	0.20 191	0.15 201	0.24 288	0.19 205	0.21 226	0.16 60

MFN_U_SF_RVC	1.62 481	0.96 503	4.36 519	0.92 499	0.69 451	2.62 522	1.10 480	2.50 507	1.74 489	1.99 500	1.86 472	2.45 512	1.78 500	3.08 445	2.84 503	0.54 503	0.50 523	0.56 512	0.60 521	0.60 499	0.67 503

Nwc_Net	1.19 436	0.53 421	2.34 477	0.92 499	0.81 485	1.49 449	0.70 395	2.28 477	1.32 392	1.41 405	2.27 498	2.03 492	1.76 498	2.05 382	1.46 443	0.43 474	0.30 446	0.43 482	0.46 498	0.39 432	0.40 431

XQC	1.51 471	0.98 504	3.20 501	0.92 499	0.76 472	2.01 498	1.17 491	2.53 511	1.99 507	2.01 501	1.54 409	2.00 486	1.54 479	3.16 447	3.46 514	0.49 495	0.31 451	0.45 487	0.40 483	0.71 513	0.62 498

CC-Net-ROB	1.53 472	1.31 526	1.68 434	0.92 499	0.80 481	1.75 474	0.99 467	2.04 418	1.27 359	1.12 247	1.62 431	1.20 347	0.98 368	7.82 543	0.92 362	1.15 538	0.41 501	2.20 545	0.46 498	1.37 535	0.56 485

RP	1.17 430	0.54 424	1.48 412	0.93 505	1.05 513	1.14 392	0.85 440	1.99 405	1.70 484	1.72 473	2.07 489	1.91 472	1.93 508	2.00 374	1.37 434	0.55 507	0.37 489	0.48 495	0.37 477	0.46 467	0.46 457

PASM	1.48 469	1.08 510	3.96 514	0.93 505	0.93 501	1.17 406	1.19 493	1.77 341	1.65 479	1.90 489	1.52 406	1.75 461	1.42 468	4.54 477	1.52 451	0.64 517	0.68 538	0.69 524	0.79 532	0.70 511	0.74 512

MDST_ROB	1.88 499	0.40 362	1.71 435	0.93 505	0.60 416	4.27 552	1.23 498	3.99 547	1.44 442	4.61 553	2.63 513	1.44 404	1.03 390	9.78 561	1.62 462	0.33 425	0.26 417	0.37 461	0.33 460	0.31 381	0.34 397

RTSC	1.43 466	0.89 495	3.62 511	0.94 508	0.64 430	1.85 487	0.69 388	2.20 464	2.04 511	2.22 509	1.70 447	1.67 447	1.27 444	2.53 424	4.48 525	0.33 425	0.25 410	0.27 363	0.29 422	0.38 427	0.40 431

DeepPrunerF	1.68 485	0.82 490	6.82 530	0.94 508	1.20 528	0.91 333	0.97 463	2.50 507	5.19 558	1.22 313	1.30 331	1.18 343	1.29 447	4.96 488	1.75 475	0.43 474	0.35 480	0.52 501	0.48 502	0.43 446	0.42 443

RGC	1.22 441	0.82 490	1.71 435	0.95 510	0.98 510	1.53 454	0.80 422	2.18 459	1.35 399	1.69 471	1.94 479	2.03 492	1.66 489	2.36 409	1.50 447	0.46 487	0.36 484	0.59 517	0.48 502	0.49 475	0.49 463

AnyNet_C32	2.14 515	1.45 528	7.38 535	0.95 510	1.12 517	2.23 507	2.34 550	2.10 431	1.54 464	2.44 517	1.79 459	2.04 494	1.66 489	2.69 432	10.48 555	0.38 457	0.35 480	0.35 448	0.42 487	0.50 477	0.60 496

SHD	1.42 463	0.81 489	2.79 492	0.98 512	0.92 498	1.97 494	0.68 385	2.43 495	2.55 524	2.54 523	1.72 450	2.01 488	1.62 483	2.14 390	2.70 501	0.40 465	0.33 469	0.39 469	0.40 483	0.48 472	0.54 477

AnyNet_C01	2.38 523	2.21 553	10.17 548	0.99 513	0.79 479	3.12 534	2.37 551	2.69 522	1.89 501	2.58 525	2.44 507	2.70 520	1.86 505	3.65 459	7.12 541	0.41 469	0.41 501	0.40 475	0.42 487	0.68 509	0.79 517

GASNet	1.13 423	1.10 513	3.29 505	1.00 514	0.68 448	0.82 296	0.67 382	1.85 367	1.38 415	1.39 397	1.25 309	1.25 361	1.20 436	2.72 434	1.62 462	0.46 487	0.26 417	0.36 458	0.34 466	0.55 490	0.33 388

PVD	1.82 495	0.91 499	3.02 498	1.03 515	0.94 504	2.61 521	1.14 487	2.78 527	3.40 544	3.08 539	2.75 515	2.39 511	2.49 531	2.81 437	3.66 516	0.48 493	0.49 522	0.59 517	0.49 505	0.60 499	0.81 519

Consistency-Raft	1.27 453	1.01 506	2.17 469	1.04 516	1.20 528	0.96 360	1.00 469	1.84 359	1.95 505	1.38 394	2.11 491	1.44 404	1.03 390	1.18 220	1.40 436	0.73 524	0.83 541	0.89 529	0.99 543	1.33 534	0.95 525

BEATNet-Init1	27.39 580	21.01 579	73.65 590	1.07 517	0.80 481	56.07 586	22.82 574	33.14 586	31.71 583	51.78 591	52.93 590	65.63 591	48.54 590	48.75 592	36.36 585	0.52 501	0.47 515	0.54 506	0.54 513	0.64 504	0.72 510

PWCDC_ROB	1.39 459	0.91 499	2.10 464	1.08 518	0.92 498	1.72 468	0.58 346	2.03 415	3.30 542	1.32 363	4.87 544	1.21 348	1.71 494	1.98 370	1.75 475	0.65 518	0.26 417	0.29 391	0.25 357	0.56 491	0.41 435

anonymity	1.14 425	0.98 504	1.24 379	1.09 519	1.13 519	1.08 382	0.90 448	2.02 411	1.23 335	1.32 363	1.27 320	1.27 372	1.09 408	1.16 214	1.03 389	1.02 530	1.01 555	0.97 531	0.97 540	0.98 523	1.01 526

MSC_U_SF_DS_RVC	2.22 518	1.29 525	4.14 516	1.10 520	0.78 477	5.00 555	2.38 553	2.47 502	2.67 532	1.94 496	2.28 499	2.66 519	1.70 492	9.10 552	2.29 494	0.68 522	0.52 524	0.68 523	0.71 529	1.17 532	0.81 519

RTS	2.76 530	1.55 536	15.40 557	1.13 521	1.42 535	3.75 544	2.21 544	2.45 497	2.72 533	2.91 533	2.85 518	2.58 516	1.62 483	6.28 520	5.80 535	0.41 469	0.30 446	0.35 448	0.35 470	0.52 480	0.54 477

RTSA	2.76 530	1.55 536	15.40 557	1.13 521	1.42 535	3.75 544	2.21 544	2.45 497	2.72 533	2.91 533	2.85 518	2.58 516	1.62 483	6.28 520	5.80 535	0.41 469	0.30 446	0.35 448	0.35 470	0.52 480	0.54 477

ELAS	2.67 529	0.80 486	2.13 467	1.13 521	1.15 523	6.25 559	2.56 555	3.50 541	3.68 547	5.36 560	4.92 545	3.79 536	5.56 556	3.65 459	5.22 532	0.66 519	0.57 530	0.56 512	0.54 513	0.65 506	0.75 514
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
G-Net	1.71 488	0.67 468	2.09 463	1.14 524	0.75 467	2.96 533	0.89 447	1.58 290	1.30 383	2.76 528	8.12 562	2.29 504	2.51 532	1.94 364	2.23 491	0.49 495	0.45 510	0.45 487	0.31 439	0.62 503	0.59 493

NVStereoNet_ROB	2.17 517	1.18 517	3.51 508	1.14 524	1.26 531	1.57 458	1.51 512	2.19 461	2.11 514	2.04 502	4.80 542	3.17 531	2.11 519	7.97 545	2.10 485	1.12 536	0.94 551	1.10 537	1.34 550	0.95 522	1.31 535
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ELAS_RVC	2.87 538	0.80 486	3.22 503	1.16 526	1.12 517	2.92 532	5.33 563	2.98 534	4.18 552	5.04 557	4.82 543	4.71 543	8.23 565	4.25 472	4.79 528	0.67 520	0.57 530	0.57 514	0.53 512	0.66 507	0.74 512
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SPS-STEREO	1.78 491	1.09 512	1.52 419	1.22 527	1.14 521	1.87 489	1.11 481	2.27 475	1.70 484	3.17 541	2.39 504	2.84 522	1.93 508	4.41 474	2.93 505	1.04 533	0.99 554	0.97 531	0.94 538	1.03 527	1.05 528
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PSMNet-RUCA	1.07 413	1.06 507	1.64 429	1.23 528	1.10 516	1.39 436	0.65 376	1.91 382	1.43 439	0.95 200	1.52 406	0.99 288	0.83 295	1.28 241	1.01 383	0.71 523	0.34 473	0.99 533	0.61 522	1.01 525	0.67 503

SGM+DAISY	5.38 553	1.28 524	8.24 537	1.27 529	1.16 525	10.62 564	16.01 572	2.93 533	2.53 523	8.64 570	13.03 568	8.26 560	13.38 570	6.34 523	7.59 543	1.07 534	1.05 557	1.00 534	0.98 541	1.02 526	1.12 532

SAMSARA	1.80 493	0.90 496	3.37 506	1.28 530	1.13 519	3.71 542	2.33 549	2.53 511	1.93 503	3.17 541	1.73 451	2.99 524	1.68 491	3.53 458	2.46 498	0.47 491	0.54 526	0.43 482	0.47 500	0.59 496	0.64 501

JetBlue	4.18 548	2.45 558	10.42 549	1.40 531	2.89 560	10.68 565	10.68 565	3.91 546	2.52 522	2.74 527	3.39 527	4.50 540	4.27 552	7.97 545	7.67 544	0.89 526	0.97 553	0.89 529	0.92 537	2.26 539	2.21 549

MANE	7.50 562	0.64 457	7.97 536	1.40 531	2.10 543	16.86 572	12.56 570	12.91 573	17.51 577	8.50 569	11.60 567	14.66 570	13.33 569	12.02 571	13.28 559	0.62 515	0.52 524	0.52 501	1.90 560	0.56 491	0.58 491

PDISCO_ROB	1.41 461	0.73 482	2.04 462	1.40 531	1.46 537	2.83 528	1.07 478	2.64 517	2.11 514	1.41 405	1.50 398	1.73 456	0.99 371	2.83 439	1.46 443	1.03 531	0.27 427	0.54 506	0.47 500	0.77 515	0.84 521

WAO-7	2.78 532	1.54 535	2.18 470	1.41 534	1.19 527	3.92 547	2.01 538	4.19 549	3.89 549	2.98 535	5.47 547	4.18 539	3.28 542	8.24 548	4.27 522	1.13 537	1.01 555	1.18 538	1.13 549	1.19 533	1.13 533

UDG	1.47 467	2.69 561	1.13 337	1.45 535	1.65 540	1.34 430	0.79 419	1.75 337	1.27 359	1.29 352	1.74 452	1.99 485	1.39 462	1.66 322	1.51 449	0.91 527	0.55 528	2.30 547	0.76 530	1.99 537	1.20 534

MFMNet_re	1.47 467	1.20 519	2.50 482	1.46 536	1.08 515	1.58 459	1.51 512	1.96 399	1.87 500	2.31 513	2.20 495	1.51 421	1.88 506	1.57 303	1.34 430	0.94 528	0.83 541	0.84 528	0.80 533	1.00 524	1.06 529

MADNet+	2.80 533	3.38 567	11.57 552	1.50 537	1.21 530	3.18 536	2.00 535	3.52 542	2.61 526	1.81 482	2.09 490	2.83 521	2.18 523	7.55 540	5.44 534	0.84 525	0.83 541	0.71 525	0.66 525	1.05 529	1.08 530

GCST	1.13 423	1.50 532	1.17 359	1.74 538	1.17 526	1.29 422	0.30 68	1.55 282	1.21 322	1.31 360	0.97 188	0.99 288	0.48 136	2.38 413	0.54 241	1.24 539	0.70 539	1.31 539	0.86 536	1.03 527	0.92 524

testlalala2	0.60 193	0.30 172	0.68 130	1.79 539	1.30 532	0.65 211	0.41 182	1.06 141	0.75 123	0.91 189	0.96 179	0.75 188	0.34 49	0.56 30	0.45 173	0.18 110	0.16 237	0.17 70	0.13 59	0.17 78	0.19 131

DDUNet	1.56 475	2.70 562	1.35 396	1.79 539	1.88 542	1.82 483	0.91 450	1.84 359	1.20 315	1.40 403	1.79 459	1.62 438	1.17 426	1.59 310	1.22 410	1.11 535	0.76 540	2.38 550	0.94 538	2.12 538	1.53 540

LSM	6.55 558	1.26 522	15.64 560	1.79 539	68.74 587	1.67 467	2.08 541	2.26 469	2.59 525	3.13 540	3.08 524	1.90 470	1.81 501	2.89 440	2.16 488	0.43 474	0.59 533	0.50 498	0.58 517	0.64 504	17.24 580

SQANet	1.38 457	0.95 502	1.37 404	1.89 542	1.47 538	1.44 446	0.81 427	1.89 377	1.13 280	1.34 376	1.26 311	1.28 373	1.02 388	1.64 319	0.91 358	2.55 548	0.35 480	1.47 540	0.56 515	2.48 542	1.74 542

PWCK	3.24 544	2.37 554	10.86 550	2.14 543	1.14 521	3.71 542	4.19 562	3.02 535	3.55 546	3.05 538	3.63 530	3.09 529	2.35 530	8.16 547	3.41 513	2.17 545	0.96 552	1.77 542	1.01 545	2.84 546	1.40 539

otaku	1.67 483	1.18 517	1.56 424	2.27 544	1.59 539	1.98 495	1.23 498	2.23 466	1.37 413	1.48 432	1.63 436	1.73 456	1.23 437	1.85 349	1.09 393	2.96 552	0.58 532	1.74 541	0.61 522	2.94 548	2.15 548

CAS	0.66 220	0.19 2	0.41 7	2.31 545	0.86 492	0.56 154	0.53 302	0.83 67	0.63 90	0.49 83	0.70 119	0.36 47	0.26 12	0.47 13	0.37 103	2.33 546	0.10 2	0.14 1	0.10 1	0.17 78	1.31 535

WAO-8	4.57 551	2.01 548	2.58 486	2.37 546	2.21 545	9.75 561	1.71 523	6.04 563	16.34 569	4.11 546	7.69 560	7.41 553	3.85 548	10.02 567	3.85 518	2.05 543	1.09 558	2.44 554	1.39 551	2.56 543	1.86 545

Venus	4.57 551	2.01 548	2.58 486	2.37 546	2.21 545	9.75 561	1.71 523	6.04 563	16.34 569	4.11 546	7.69 560	7.41 553	3.85 548	10.02 567	3.85 518	2.05 543	1.09 558	2.44 554	1.39 551	2.56 543	1.86 545

WAO-6	2.98 541	1.67 540	1.88 449	2.38 548	2.30 550	3.53 540	2.37 551	4.38 552	4.64 556	2.42 515	4.50 536	4.85 544	2.99 538	5.22 491	5.37 533	1.77 541	1.16 561	2.31 548	1.47 556	2.42 541	1.99 547

Ntro	1.72 489	1.21 520	1.62 428	2.54 549	1.86 541	2.09 503	1.14 487	2.08 426	1.38 415	1.23 316	1.62 431	1.62 438	1.33 454	2.04 378	1.21 409	3.09 553	0.56 529	1.82 543	0.65 524	2.97 552	2.25 550

ACVNet_2	2.86 537	1.47 530	8.28 538	2.68 550	2.26 548	2.70 524	1.84 534	3.41 538	3.04 538	2.27 511	3.42 528	4.58 541	2.10 516	5.91 510	1.62 462	2.58 549	0.67 536	2.22 546	0.85 535	2.79 545	2.47 553

ACVNet-4b	3.05 542	1.42 527	18.09 567	2.85 551	2.33 551	2.32 514	1.22 496	2.47 502	2.21 518	1.26 336	2.36 503	2.64 518	1.46 472	6.32 522	1.23 413	3.29 556	0.45 510	2.37 549	1.02 546	3.03 553	2.61 555

RainbowNet	2.06 510	1.86 543	1.97 457	2.86 552	2.25 547	2.03 499	1.79 529	2.77 525	1.92 502	1.54 443	1.84 467	1.95 481	1.73 496	2.23 397	1.38 435	3.40 559	0.86 546	2.39 552	1.00 544	2.94 548	2.42 552

JetRed	7.02 560	8.94 572	25.72 575	2.89 553	3.27 564	14.25 570	12.27 569	6.69 565	4.45 554	4.46 552	4.56 537	6.65 552	5.43 555	7.46 539	14.41 566	2.60 550	3.31 568	2.61 557	2.30 567	4.34 565	3.79 567

LVE	3.40 546	1.80 542	2.21 472	2.90 554	2.44 553	3.27 539	2.25 546	4.80 555	5.06 557	2.43 516	6.79 552	5.99 551	2.64 536	9.20 554	2.28 492	3.30 557	1.11 560	2.38 550	1.48 557	2.95 550	2.62 556

ACVNet_1	3.08 543	1.48 531	17.70 563	2.90 554	2.35 552	2.30 511	1.43 510	3.16 536	2.26 520	1.91 490	2.05 488	3.51 533	2.32 527	3.71 464	1.58 455	3.25 555	0.66 535	2.40 553	1.06 547	3.07 554	2.59 554

Dean	3.77 547	1.65 539	17.87 564	3.01 556	2.54 554	3.15 535	2.10 542	4.80 555	4.42 553	2.89 532	6.03 549	5.45 549	2.55 535	3.40 456	2.13 486	3.22 554	0.89 548	2.51 556	1.07 548	3.07 554	2.65 558

DispFullNet	2.39 524	2.89 564	3.74 512	3.09 557	2.27 549	2.04 500	0.84 434	2.19 461	1.73 488	2.54 523	1.98 482	2.23 499	5.83 557	3.44 457	1.84 480	1.03 531	0.33 469	2.65 558	1.97 562	2.87 547	2.34 551

IMH	3.35 545	1.95 547	1.86 448	3.30 558	2.72 557	4.03 550	2.00 535	4.58 554	3.83 548	2.87 531	6.99 554	4.69 542	3.21 541	6.77 531	2.97 506	3.91 567	0.89 548	2.78 561	1.40 555	3.36 559	2.93 560

IMH-64-1	2.82 534	1.87 544	1.77 439	3.31 559	2.69 555	3.22 537	2.07 539	4.25 550	2.77 536	2.46 519	3.78 532	3.05 526	2.34 528	4.67 481	3.00 507	3.84 564	0.84 544	2.75 559	1.39 551	3.34 557	2.93 560

IMH-64	2.82 534	1.87 544	1.77 439	3.31 559	2.69 555	3.22 537	2.07 539	4.25 550	2.77 536	2.46 519	3.78 532	3.05 526	2.34 528	4.67 481	3.00 507	3.84 564	0.84 544	2.75 559	1.39 551	3.34 557	2.93 560

test_for_model	1.38 457	3.71 568	0.65 117	3.45 561	2.88 559	0.57 156	0.33 90	1.91 382	0.93 184	1.47 426	0.64 99	0.51 102	0.37 71	0.53 23	0.35 73	2.54 547	0.16 237	0.17 70	0.12 29	4.56 568	1.84 544

TorneroNet	10.72 570	2.09 550	2.76 491	3.48 562	3.03 561	44.72 585	2.31 548	8.62 568	67.06 592	7.45 568	23.21 578	10.59 568	4.28 553	9.03 551	9.00 549	3.67 561	0.91 550	3.04 563	1.63 559	3.92 562	3.55 566

TorneroNet-64	5.41 554	2.10 551	2.43 479	3.49 563	2.83 558	9.90 563	2.13 543	8.87 569	16.79 574	5.39 561	9.18 564	10.68 569	3.92 551	9.55 558	5.11 531	3.36 558	0.86 546	2.88 562	1.62 558	3.76 560	3.37 563

DPSimNet_ROB	24.77 579	9.69 573	61.46 588	3.56 564	19.46 574	25.95 574	77.56 591	5.09 558	16.60 573	21.50 580	29.82 582	25.12 583	85.69 592	13.37 573	23.07 578	7.23 573	17.79 581	8.55 576	7.57 575	4.57 569	31.84 585

KSHMR	8.76 566	2.14 552	3.59 509	3.60 565	3.13 562	4.15 551	2.67 556	5.61 561	58.90 591	3.04 537	55.71 591	4.94 545	2.54 534	4.61 480	3.05 509	3.49 560	1.57 565	3.14 564	1.98 563	3.84 561	3.49 564

tt	6.61 559	0.28 124	6.10 527	3.77 566	2.17 544	11.53 566	19.61 573	13.53 574	5.81 559	3.00 536	2.82 517	4.97 547	6.33 559	3.83 467	7.23 542	9.13 576	11.32 578	5.87 574	6.22 574	6.01 570	2.63 557

ktn	4.56 550	2.41 556	2.54 483	3.79 567	3.25 563	4.81 554	2.91 559	5.52 559	7.36 561	4.12 548	14.55 570	7.54 556	3.70 547	7.84 544	3.35 512	4.06 568	1.86 566	3.26 567	2.22 566	3.27 556	2.86 559

notaker	4.29 549	2.42 557	5.06 522	3.89 568	3.29 565	4.00 548	2.25 546	4.93 557	3.47 545	4.21 551	6.79 552	7.67 557	3.37 544	9.25 556	6.47 537	4.09 569	1.42 563	3.35 568	2.13 565	4.11 564	3.54 565

UNDER WATER-64	5.84 557	2.48 560	17.93 565	3.97 569	3.58 567	7.70 560	3.03 560	5.72 562	14.13 566	4.18 550	4.00 534	9.27 563	6.80 561	6.20 515	9.22 551	3.67 561	1.52 564	3.14 564	1.95 561	4.43 566	3.83 568

UNDER WATER	5.68 556	2.46 559	15.52 559	3.98 570	3.53 566	5.15 556	2.74 557	5.58 560	16.41 572	4.00 544	4.56 537	9.12 562	6.43 560	6.22 516	9.11 550	3.85 566	1.35 562	3.18 566	1.98 563	4.51 567	3.84 569

HanzoNet	11.92 571	5.12 569	17.18 561	4.19 571	3.59 568	5.16 557	2.82 558	7.41 566	9.96 563	33.31 587	27.60 580	22.25 580	37.31 585	18.18 576	13.57 560	8.13 575	3.44 570	3.50 569	3.44 570	7.77 574	4.52 571

MADNet++	5.41 554	3.18 565	6.43 528	4.66 572	3.95 569	6.15 558	6.75 564	4.51 553	4.51 555	5.06 558	6.27 550	4.96 546	6.14 558	9.39 557	11.70 557	4.71 570	4.19 571	3.97 570	3.33 568	4.08 563	4.25 570

PML	51.64 589	37.49 584	14.31 555	7.45 573	20.27 575	107.80 592	231.34 593	8.94 570	27.70 582	86.74 592	268.93 593	69.03 592	61.09 591	24.71 584	14.36 565	9.71 577	3.40 569	9.60 577	4.67 572	20.46 579	4.76 572

DGTPSM_ROB	13.06 572	8.27 570	22.29 570	9.53 574	18.14 571	11.53 566	31.97 578	10.82 571	16.25 567	7.14 565	19.39 576	10.12 565	16.69 573	9.85 562	22.49 575	4.77 571	8.72 573	5.37 572	10.24 577	6.15 571	11.56 575

DPSMNet_ROB	13.08 573	8.28 571	22.32 571	9.54 575	18.15 572	11.53 566	31.98 579	10.83 572	16.27 568	7.17 566	19.40 577	10.12 565	16.69 573	9.87 563	22.50 576	4.78 572	8.72 573	5.38 573	10.25 578	6.16 572	11.59 576

USTest	14.33 574	14.93 575	21.00 568	17.41 576	16.02 570	23.11 573	33.76 580	22.02 576	11.81 565	9.47 571	10.19 565	15.94 571	13.17 568	17.25 575	22.38 574	3.81 563	5.01 572	6.17 575	6.18 573	9.23 575	7.81 573

TCMNet-wrong-test	10.42 568	11.55 574	15.31 556	20.99 577	18.49 573	13.94 569	10.69 566	16.07 575	4.14 551	5.27 559	5.64 548	16.22 572	12.57 567	7.57 541	10.26 554	7.44 574	2.38 567	4.30 571	3.43 569	11.37 576	10.87 574

Anonymous_1	42.79 587	18.71 576	24.75 572	21.81 578	45.16 585	27.68 575	37.52 581	28.64 581	16.34 569	14.72 575	14.53 569	20.60 574	17.82 575	21.52 577	25.88 579	113.45 592	8.91 575	100.63 589	126.37 589	158.50 592	12.31 577

DPSM_ROB	19.12 575	19.13 577	25.13 573	22.15 579	20.86 576	28.06 576	37.75 582	27.18 579	16.95 575	14.25 573	15.07 571	21.66 575	18.69 576	21.83 578	26.51 580	10.15 578	9.30 576	10.45 578	10.41 579	14.00 577	12.85 578

DPSM	19.12 575	19.13 577	25.13 573	22.15 579	20.86 576	28.06 576	37.75 582	27.18 579	16.95 575	14.25 573	15.07 571	21.66 575	18.69 576	21.83 578	26.51 580	10.15 578	9.30 576	10.45 578	10.41 579	14.00 577	12.85 578

LRCNet_RVC	22.79 577	32.09 583	22.06 569	29.83 581	26.15 578	4.40 553	0.84 434	22.64 577	2.10 513	26.93 582	29.25 581	23.03 582	15.56 572	23.91 580	18.92 571	32.00 585	20.04 586	34.68 584	32.13 585	30.66 584	28.52 584

HaxPig	39.02 584	41.39 589	41.59 580	30.10 582	32.36 579	29.49 578	27.65 576	30.56 582	37.94 588	43.75 588	43.81 587	33.42 584	35.69 582	41.51 585	40.33 587	43.91 589	47.48 591	45.87 585	47.14 587	42.29 585	44.06 588

MEDIAN_ROB	42.01 586	44.30 591	44.14 583	35.08 583	34.90 580	31.33 584	29.90 577	36.77 587	40.11 590	47.14 590	46.55 589	37.49 585	38.50 589	44.30 591	42.32 588	47.93 591	49.31 592	49.68 587	49.00 588	44.98 587	46.46 589

AVERAGE_ROB	40.42 585	42.30 590	42.61 581	36.91 584	35.54 581	30.42 580	27.59 575	37.45 588	38.45 589	44.87 589	44.27 588	37.55 586	36.69 583	41.82 586	40.25 586	45.36 590	46.73 590	47.09 586	46.32 586	42.47 586	43.74 587

Selective-RAFT-Error	38.47 583	38.44 587	50.38 586	44.74 585	42.01 584	56.47 588	76.24 590	54.44 589	34.02 586	28.59 585	30.30 584	43.51 587	38.10 588	43.69 587	53.24 589	20.36 582	18.72 585	21.05 582	21.02 581	28.25 582	25.87 583

CasAABBNet	38.42 581	38.42 586	50.26 584	44.76 586	41.87 582	56.47 588	76.22 589	54.44 589	33.92 585	28.53 584	30.36 585	43.53 589	37.59 586	43.77 589	53.32 591	20.27 581	18.70 583	21.03 580	21.04 582	28.19 581	25.79 582

FlowAnything	38.45 582	38.38 585	50.32 585	44.77 587	41.97 583	56.43 587	76.20 588	54.49 591	34.43 587	28.45 583	30.15 583	43.52 588	37.69 587	43.76 588	53.31 590	20.36 582	18.71 584	21.03 580	21.10 584	28.18 580	25.74 581

LSM0	42.92 588	38.72 588	50.66 587	47.49 588	110.18 592	56.77 590	75.87 587	54.87 592	33.74 584	29.48 586	31.12 586	43.77 590	37.12 584	43.85 590	53.44 592	20.50 584	18.67 582	21.05 582	21.07 583	28.37 583	41.73 586

xxxxx1	54.34 590	26.72 580	27.03 576	114.14 589	99.00 589	30.68 581	47.19 584	32.52 583	26.09 578	17.85 576	17.48 573	21.86 577	20.92 578	24.38 581	33.78 582	34.73 586	41.33 587	157.67 590	175.68 590	65.82 588	71.99 590

tt_ll	54.34 590	26.72 580	27.03 576	114.14 589	99.00 589	30.68 581	47.19 584	32.52 583	26.09 578	17.85 576	17.48 573	21.86 577	20.92 578	24.38 581	33.78 582	34.73 586	41.33 587	157.67 590	175.68 590	65.82 588	71.99 590

ff	54.34 590	26.72 580	27.03 576	114.14 589	99.00 589	30.68 581	47.19 584	32.52 583	26.09 578	17.85 576	17.48 573	21.86 577	20.92 578	24.38 581	33.78 582	34.73 586	41.33 587	157.67 590	175.68 590	65.82 588	71.99 590

DLNR_Zeroshot_test	23.23 578	48.25 592	43.77 582	177.04 592	78.39 588	0.35 17	0.21 12	23.33 578	0.82 146	0.67 138	0.86 160	0.58 132	0.30 31	1.64 319	0.48 196	10.69 580	0.13 68	0.18 106	0.14 85	76.63 591	0.23 234

test_example2	192.91 593	210.59 593	206.44 593	199.86 593	204.90 593	172.02 593	182.95 592	138.34 593	134.89 593	193.14 593	200.54 592	186.77 593	177.82 593	204.95 593	207.57 593	221.83 593	238.70 593	186.02 593	190.07 593	226.94 593	173.78 593

ccccc		492.94 594		530.37 594	529.69 594	476.06 594		494.48 594		446.40 594		473.27 594		541.46 594		660.58 594	458.79 594	353.88 594	309.98 594	597.94 594

Low-res two-view benchmark