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

BridgeDepth	0.30 19	0.21 16	0.39 5	0.41 44	0.18 1	0.57 183	0.32 108	0.71 51	0.35 24	0.27 5	0.26 11	0.39 78	0.43 126	0.48 21	0.29 40	0.14 27	0.10 2	0.13 1	0.12 38	0.15 49	0.13 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MatchStereo	0.30 19	0.21 16	0.44 24	0.35 2	0.19 2	0.21 3	0.23 38	0.90 118	0.54 82	0.28 8	0.48 74	0.25 15	0.24 15	0.53 36	0.33 81	0.17 91	0.12 42	0.14 4	0.11 7	0.14 22	0.14 19

BridgeDepth_RVC	0.27 4	0.20 11	0.40 10	0.34 1	0.19 2	0.46 82	0.19 7	0.59 15	0.28 7	0.30 17	0.29 18	0.26 20	0.32 59	0.45 14	0.30 50	0.17 91	0.11 21	0.13 1	0.12 38	0.15 49	0.13 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
s12784h	0.55 169	0.22 28	0.49 49	0.43 60	0.19 2	1.00 404	0.34 129	1.40 284	1.30 427	0.84 212	0.93 213	0.63 194	0.52 198	1.48 332	0.47 220	0.15 42	0.12 42	0.17 91	0.11 7	0.19 172	0.13 2

MLG-Stereo	0.31 23	0.20 11	0.42 17	0.42 53	0.20 5	0.41 49	0.19 7	0.85 98	0.24 4	0.26 4	0.22 3	0.33 57	0.27 28	1.09 233	0.27 20	0.15 42	0.11 21	0.16 61	0.11 7	0.13 5	0.13 2

LG-G_1	0.33 36	0.22 28	0.48 43	0.44 69	0.20 5	0.64 235	0.18 2	0.80 79	0.28 7	0.30 17	0.30 22	0.36 66	0.35 78	0.88 165	0.26 7	0.17 91	0.13 87	0.16 61	0.11 7	0.14 22	0.16 73

LG-G	0.33 36	0.22 28	0.48 43	0.44 69	0.20 5	0.64 235	0.18 2	0.80 79	0.28 7	0.30 17	0.30 22	0.36 66	0.35 78	0.88 165	0.26 7	0.17 91	0.13 87	0.16 61	0.11 7	0.14 22	0.16 73

SGD-Stereo	0.34 43	0.22 28	0.44 24	0.39 21	0.20 5	0.42 60	0.22 25	0.71 51	0.33 19	0.43 77	0.34 30	0.27 25	0.35 78	1.15 248	0.33 81	0.21 258	0.11 21	0.16 61	0.13 74	0.17 98	0.15 40

trnet	0.40 78	0.23 44	0.40 10	0.37 5	0.20 5	0.53 152	0.29 82	0.81 82	1.15 333	0.59 153	0.72 162	0.53 146	0.43 126	0.56 46	0.37 128	0.18 131	0.13 87	0.15 30	0.10 1	0.14 22	0.14 19

CSFM-Stereo	0.28 8	0.19 4	0.39 5	0.40 33	0.21 10	0.40 40	0.21 17	0.60 18	0.33 19	0.32 24	0.29 18	0.31 45	0.29 36	0.49 25	0.27 20	0.15 42	0.14 162	0.14 4	0.11 7	0.14 22	0.14 19

3w_stereo	0.35 50	0.25 88	0.60 115	0.41 44	0.21 10	0.52 143	0.53 345	0.72 56	0.47 62	0.47 96	0.50 86	0.23 4	0.45 142	0.49 25	0.30 50	0.13 18	0.10 2	0.15 30	0.12 38	0.15 49	0.17 100

xyz-stereo	7.03 607	0.24 66	70.23 641	0.44 69	0.21 10	29.74 626	0.49 318	1.03 155	0.77 159	1.45 465	26.78 628	1.17 385	1.19 478	4.72 528	1.32 473	0.16 58	0.12 42	0.20 200	0.14 109	0.17 98	0.14 19

StereoAnything_RVC	0.49 141	1.60 582	0.87 274	0.37 5	0.21 10	0.26 6	0.21 17	0.53 8	0.23 2	0.23 2	0.21 2	0.19 1	0.35 78	1.29 280	0.23 1	0.22 293	0.11 21	0.15 30	0.11 7	2.36 586	0.13 2

CASnet	0.42 95	0.26 108	0.52 75	0.52 198	0.21 10	0.49 109	0.35 143	0.85 98	0.85 197	0.84 212	0.69 149	0.48 116	0.31 51	0.57 52	0.34 87	0.19 172	0.12 42	0.27 405	0.22 345	0.23 305	0.15 40
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.45 109	0.23 44	0.50 59	0.43 60	0.21 10	0.65 241	0.26 61	0.83 90	0.88 206	0.95 239	0.99 234	0.51 131	0.45 142	0.56 46	0.36 115	0.19 172	0.24 443	0.16 61	0.13 74	0.17 98	0.27 355

MonStereo	0.29 10	0.19 4	0.47 37	0.37 5	0.22 16	0.55 171	0.31 97	0.60 18	0.44 52	0.29 13	0.28 16	0.23 4	0.20 3	0.60 65	0.26 7	0.11 1	0.11 21	0.14 4	0.11 7	0.14 22	0.14 19

Monster-pub-eth3d	0.29 10	0.19 4	0.48 43	0.37 5	0.22 16	0.55 171	0.31 97	0.60 18	0.44 52	0.29 13	0.29 18	0.23 4	0.21 8	0.59 62	0.26 7	0.11 1	0.11 21	0.14 4	0.11 7	0.14 22	0.14 19

Monster-pub-mixall	0.32 28	0.20 11	0.44 24	0.37 5	0.22 16	0.28 12	0.18 2	0.69 42	0.36 34	0.37 48	0.36 33	0.27 25	0.20 3	1.43 320	0.25 5	0.15 42	0.12 42	0.13 1	0.11 7	0.12 1	0.15 40

Replicate-Monster	0.43 99	0.30 206	2.04 501	0.37 5	0.22 16	0.47 93	0.23 38	0.82 87	0.50 70	0.44 81	0.27 14	0.31 45	0.29 36	1.01 207	0.26 7	0.14 27	0.11 21	0.14 4	0.12 38	0.13 5	0.38 463

LGtest1	0.28 8	0.23 44	0.46 28	0.42 53	0.22 16	0.41 49	0.19 7	0.58 12	0.29 10	0.30 17	0.25 6	0.29 37	0.29 36	0.57 52	0.26 7	0.18 131	0.12 42	0.16 61	0.12 38	0.14 22	0.16 73

MonSter	0.29 10	0.19 4	0.48 43	0.37 5	0.22 16	0.55 171	0.31 97	0.60 18	0.44 52	0.29 13	0.29 18	0.23 4	0.20 3	0.60 65	0.26 7	0.11 1	0.11 21	0.14 4	0.11 7	0.14 22	0.14 19

CREStereo	0.40 78	0.24 66	0.40 10	0.37 5	0.22 16	0.52 143	0.29 82	0.81 82	1.15 333	0.59 153	0.72 162	0.51 131	0.42 118	0.57 52	0.37 128	0.19 172	0.13 87	0.15 30	0.10 1	0.14 22	0.15 40
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
2w_stereo	0.34 43	0.25 88	0.52 75	0.40 33	0.23 23	0.46 82	0.47 299	0.77 68	0.44 52	0.47 96	0.51 90	0.24 11	0.44 135	0.49 25	0.31 59	0.12 5	0.10 2	0.15 30	0.12 38	0.15 49	0.16 73

xyz-stereo-finetune	0.50 151	0.27 133	0.63 132	0.43 60	0.23 23	0.79 316	0.46 287	0.83 90	0.82 185	0.63 168	0.63 130	0.54 152	0.44 135	1.69 373	0.62 315	0.16 58	0.15 233	0.19 158	0.16 167	0.17 98	0.16 73

dual_stereo	0.29 10	0.21 16	0.39 5	0.40 33	0.23 23	0.25 5	0.22 25	0.59 15	0.32 18	0.33 29	0.26 11	0.40 82	0.23 13	0.86 156	0.30 50	0.16 58	0.13 87	0.14 4	0.11 7	0.14 22	0.14 19

MoCha-V2	0.43 99	0.23 44	0.55 86	0.56 274	0.23 23	0.44 73	0.32 108	1.35 272	0.63 120	0.54 142	0.55 112	0.42 84	0.57 223	1.12 243	0.28 28	0.15 42	0.13 87	0.15 30	0.13 74	0.17 98	0.18 121

LoS	0.41 83	0.23 44	0.46 28	0.39 21	0.23 23	0.48 103	0.40 207	1.12 194	0.94 231	0.50 121	0.66 139	0.49 120	0.42 118	0.63 83	0.39 142	0.19 172	0.14 162	0.16 61	0.11 7	0.14 22	0.15 40
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
MonSter++	0.27 4	0.20 11	0.38 3	0.39 21	0.24 28	0.35 26	0.20 13	0.53 8	0.33 19	0.30 17	0.27 14	0.39 78	0.26 20	0.47 19	0.28 28	0.13 18	0.12 42	0.14 4	0.11 7	0.13 5	0.15 40

HiDET	0.27 4	0.19 4	0.39 5	0.39 21	0.24 28	0.30 17	0.21 17	0.60 18	0.35 24	0.27 5	0.30 22	0.33 57	0.25 16	0.50 32	0.32 70	0.14 27	0.12 42	0.14 4	0.11 7	0.13 5	0.16 73

S2M2_XL	0.25 2	0.25 88	0.43 19	0.36 3	0.24 28	0.16 2	0.18 2	0.34 1	0.24 4	0.29 13	0.41 47	0.24 11	0.23 13	0.32 1	0.27 20	0.20 223	0.18 334	0.18 130	0.16 167	0.18 136	0.15 40
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asda	0.31 23	0.24 66	0.51 67	0.39 21	0.24 28	0.43 67	0.33 116	0.68 38	0.40 41	0.39 62	0.44 59	0.27 25	0.35 78	0.55 42	0.31 59	0.12 5	0.10 2	0.14 4	0.11 7	0.14 22	0.13 2

depthmonostereo	0.45 109	0.26 108	0.89 283	0.49 138	0.24 28	0.60 204	0.36 156	1.03 155	0.77 159	0.50 121	0.65 136	0.50 127	0.55 212	0.70 103	0.39 142	0.16 58	0.16 272	0.16 61	0.14 109	0.16 71	0.20 192

2.25w	0.35 50	0.24 66	0.55 86	0.38 13	0.24 28	0.44 73	0.25 50	0.69 42	0.42 45	0.49 112	0.59 123	0.27 25	0.35 78	0.83 144	0.37 128	0.13 18	0.11 21	0.14 4	0.12 38	0.13 5	0.17 100

4.5_new	0.31 23	0.25 88	0.46 28	0.38 13	0.24 28	0.52 143	0.36 156	0.65 30	0.35 24	0.48 104	0.43 51	0.27 25	0.27 28	0.42 9	0.26 7	0.14 27	0.10 2	0.15 30	0.13 74	0.17 98	0.15 40

4.5w-stereo	0.31 23	0.25 88	0.46 28	0.38 13	0.24 28	0.52 143	0.36 156	0.65 30	0.35 24	0.48 104	0.43 51	0.27 25	0.27 28	0.42 9	0.26 7	0.14 27	0.10 2	0.15 30	0.13 74	0.17 98	0.15 40

2.75w_new	0.33 36	0.24 66	0.51 67	0.36 3	0.24 28	0.41 49	0.42 227	0.61 25	0.40 41	0.50 121	0.44 59	0.24 11	0.34 70	0.77 122	0.34 87	0.13 18	0.11 21	0.14 4	0.11 7	0.13 5	0.13 2

3.25w_new	0.33 36	0.22 28	0.50 59	0.39 21	0.24 28	0.52 143	0.33 116	0.77 68	0.43 50	0.49 112	0.46 69	0.32 49	0.37 93	0.64 85	0.28 28	0.12 5	0.10 2	0.14 4	0.12 38	0.12 1	0.15 40

3.25w	0.33 36	0.22 28	0.50 59	0.39 21	0.24 28	0.52 143	0.33 116	0.77 68	0.43 50	0.49 112	0.46 69	0.32 49	0.37 93	0.64 85	0.28 28	0.12 5	0.10 2	0.14 4	0.12 38	0.12 1	0.15 40

xyz-stereo-finetune2	0.59 219	0.29 177	0.66 155	0.41 44	0.24 28	1.08 421	0.34 129	0.87 109	0.60 110	0.68 178	1.08 275	0.58 169	0.79 319	2.39 459	0.83 380	0.17 91	0.15 233	0.21 236	0.17 193	0.16 71	0.18 121

MLG-Stereo_test3	0.29 10	0.20 11	0.46 28	0.43 60	0.24 28	0.47 93	0.19 7	0.75 63	0.31 14	0.36 41	0.22 3	0.35 64	0.21 8	0.61 68	0.26 7	0.16 58	0.12 42	0.16 61	0.11 7	0.13 5	0.15 40

MLG-Stereo_test2	0.27 4	0.22 28	0.40 10	0.39 21	0.24 28	0.35 26	0.18 2	0.58 12	0.23 2	0.28 8	0.24 5	0.34 62	0.19 2	0.79 132	0.24 3	0.16 58	0.11 21	0.15 30	0.11 7	0.13 5	0.14 19

FoundationStereo	0.26 3	0.23 44	0.41 15	0.40 33	0.24 28	0.32 21	0.22 25	0.43 4	0.24 4	0.31 22	0.25 6	0.30 42	0.32 59	0.36 4	0.27 20	0.16 58	0.12 42	0.15 30	0.11 7	0.13 5	0.14 19

HUF	0.39 74	0.27 133	0.71 178	0.43 60	0.24 28	0.51 137	0.47 299	0.99 144	0.55 89	0.37 48	0.45 63	0.53 146	0.41 110	0.70 103	0.29 40	0.18 131	0.14 162	0.16 61	0.12 38	0.15 49	0.17 100

IGEV-BASED-STEREO-	0.71 299	3.18 611	2.55 525	0.40 33	0.24 28	0.42 60	0.23 38	0.66 34	0.46 60	0.47 96	0.45 63	0.33 57	0.27 28	0.58 56	0.30 50	1.34 586	0.10 2	0.22 271	0.19 241	0.45 499	1.32 582

AIO-Stereo	0.39 74	0.26 108	0.54 83	0.50 159	0.24 28	0.45 77	0.39 198	1.13 198	0.57 96	0.42 75	0.49 80	0.52 140	0.25 16	0.74 112	0.32 70	0.16 58	0.13 87	0.18 130	0.14 109	0.16 71	0.15 40

WCG-NET（raft）	0.46 119	0.23 44	0.59 105	0.42 53	0.24 28	0.50 128	0.35 143	0.76 66	1.10 301	0.72 185	0.76 170	0.91 296	0.50 187	0.88 165	0.40 159	0.16 58	0.13 87	0.15 30	0.14 109	0.15 49	0.17 100

GLC_STEREO	0.41 83	0.27 133	0.43 19	0.55 252	0.24 28	0.47 93	0.30 90	0.81 82	0.64 125	0.53 140	0.74 168	0.50 127	0.31 51	0.65 90	0.45 204	0.18 131	0.20 369	0.23 307	0.19 241	0.21 263	0.21 221

PMTNet	0.47 129	0.22 28	0.43 19	0.39 21	0.24 28	0.71 273	0.26 61	0.78 76	1.03 270	0.65 171	0.69 149	0.55 156	0.48 166	0.90 173	0.36 115	0.99 575	0.13 87	0.15 30	0.10 1	0.15 49	0.15 40

LCMNet	0.30 19	0.19 4	0.38 3	0.39 21	0.25 49	0.32 21	0.22 25	0.65 30	0.58 99	0.28 8	0.33 28	0.33 57	0.29 36	0.58 56	0.32 70	0.14 27	0.13 87	0.14 4	0.11 7	0.13 5	0.17 100

252Zero-FE	0.29 10	0.24 66	0.47 37	0.42 53	0.25 49	0.29 15	0.19 7	0.71 51	0.49 67	0.32 24	0.34 30	0.22 2	0.25 16	0.43 11	0.30 50	0.16 58	0.13 87	0.14 4	0.12 38	0.13 5	0.15 40

asd	0.32 28	0.22 28	0.49 49	0.40 33	0.25 49	0.47 93	0.30 90	0.77 68	0.35 24	0.44 81	0.40 45	0.28 34	0.34 70	0.64 85	0.29 40	0.13 18	0.10 2	0.14 4	0.12 38	0.15 49	0.13 2

4w-stereo	0.32 28	0.25 88	0.52 75	0.38 13	0.25 49	0.46 82	0.28 74	0.68 38	0.35 24	0.43 77	0.45 63	0.28 34	0.39 105	0.63 83	0.31 59	0.12 5	0.10 2	0.15 30	0.12 38	0.14 22	0.14 19

2.5w	0.33 36	0.23 44	0.53 79	0.41 44	0.25 49	0.42 60	0.38 181	0.69 42	0.35 24	0.38 55	0.54 109	0.24 11	0.26 20	0.91 176	0.29 40	0.13 18	0.10 2	0.14 4	0.13 74	0.14 22	0.15 40

3.5w_stereo	0.35 50	0.27 133	0.55 86	0.38 13	0.25 49	0.54 165	0.34 129	0.73 57	0.40 41	0.46 94	0.45 63	0.31 45	0.38 103	0.80 135	0.40 159	0.12 5	0.10 2	0.15 30	0.12 38	0.14 22	0.16 73

MLG-Stereo_test1	0.29 10	0.21 16	0.42 17	0.41 44	0.25 49	0.37 34	0.20 13	0.71 51	0.20 1	0.25 3	0.17 1	0.33 57	0.26 20	0.92 178	0.26 7	0.15 42	0.11 21	0.16 61	0.11 7	0.13 5	0.13 2

Reg-Stereo(zero)	0.46 119	0.23 44	0.50 59	0.45 79	0.25 49	0.41 49	0.27 67	0.80 79	1.12 316	0.93 234	0.79 180	0.91 296	0.46 152	0.74 112	0.44 191	0.15 42	0.13 87	0.15 30	0.12 38	0.15 49	0.18 121

DCANet-4	0.59 219	0.28 153	1.65 470	0.44 69	0.25 49	0.48 103	0.36 156	1.15 214	1.36 452	1.13 292	1.03 251	0.56 165	0.74 294	0.77 122	0.58 296	0.17 91	0.14 162	0.17 91	0.13 74	0.15 49	0.24 296

fff	0.58 206	0.26 108	1.15 381	0.46 91	0.25 49	0.48 103	0.36 156	1.20 231	1.28 411	1.13 292	1.03 251	0.59 175	1.04 439	0.77 122	0.58 296	0.17 91	0.14 162	0.17 91	0.13 74	0.15 49	0.24 296

ADStereo(finetuned)	0.62 239	0.26 108	1.59 464	0.45 79	0.25 49	0.49 109	0.36 156	1.18 223	1.35 443	1.16 312	1.04 257	0.60 179	1.18 476	0.85 153	0.57 291	0.17 91	0.14 162	0.17 91	0.13 74	0.19 172	0.24 296

XX-TBD	0.47 129	0.71 518	0.39 5	0.81 508	0.25 49	0.57 183	0.26 61	0.73 57	1.30 427	0.78 195	1.01 241	0.45 98	0.33 63	0.49 25	0.39 142	0.20 223	0.15 233	0.15 30	0.11 7	0.17 98	0.15 40

DCANet	0.58 206	0.26 108	1.15 381	0.45 79	0.25 49	0.49 109	0.36 156	1.18 223	1.35 443	1.15 308	1.04 257	0.60 179	0.91 377	0.84 149	0.58 296	0.17 91	0.14 162	0.17 91	0.13 74	0.19 172	0.25 317

csc	0.58 206	0.26 108	1.15 381	0.46 91	0.25 49	0.48 103	0.36 156	1.20 231	1.28 411	1.13 292	1.03 251	0.59 175	1.04 439	0.77 122	0.58 296	0.17 91	0.14 162	0.17 91	0.13 74	0.15 49	0.24 296

cscssc	0.58 206	0.26 108	1.15 381	0.46 91	0.25 49	0.48 103	0.36 156	1.20 231	1.28 411	1.13 292	1.03 251	0.59 175	1.04 439	0.77 122	0.58 296	0.17 91	0.14 162	0.17 91	0.13 74	0.15 49	0.24 296

111	0.66 257	0.27 133	1.15 381	0.46 91	0.25 49	0.72 277	0.42 227	1.57 322	1.44 487	0.83 207	1.39 407	1.10 370	0.80 326	0.97 196	0.65 328	0.20 223	0.14 162	0.18 130	0.15 130	0.18 136	0.28 371

RAFT-Stereo + iAFF	0.56 182	0.28 153	0.81 231	0.45 79	0.25 49	0.40 40	0.34 129	1.12 194	1.13 322	1.35 423	1.58 468	0.80 240	0.67 277	0.71 106	0.43 186	0.14 27	0.11 21	0.18 130	0.17 193	0.18 136	0.16 73

HITNet	0.71 299	0.42 416	1.07 355	0.52 198	0.25 49	1.05 412	0.48 307	2.12 472	1.08 289	1.21 347	1.23 345	0.91 296	0.84 340	0.90 173	0.91 402	0.17 91	0.12 42	0.21 236	0.17 193	0.29 398	0.18 121
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
MLCV	0.77 330	0.39 397	1.31 428	0.55 252	0.25 49	0.91 372	0.39 198	1.48 300	1.28 411	1.49 477	1.54 453	1.02 342	0.68 281	2.12 433	0.93 409	0.19 172	0.13 87	0.19 158	0.14 109	0.19 172	0.22 252

BPD-Stereo	0.23 1	0.15 1	0.37 2	0.41 44	0.26 68	0.23 4	0.24 46	0.37 3	0.29 10	0.22 1	0.28 16	0.22 2	0.20 3	0.35 3	0.29 40	0.12 5	0.11 21	0.16 61	0.16 167	0.13 5	0.14 19

DA	0.47 129	0.23 44	0.59 105	0.54 236	0.26 68	1.08 421	0.44 265	1.51 302	0.63 120	0.48 104	0.69 149	0.55 156	0.49 179	0.49 25	0.38 136	0.20 223	0.14 162	0.19 158	0.13 74	0.19 172	0.17 100

GGEV	0.47 129	0.23 44	0.59 105	0.54 236	0.26 68	1.08 421	0.44 265	1.51 302	0.63 120	0.48 104	0.69 149	0.55 156	0.49 179	0.49 25	0.38 136	0.20 223	0.14 162	0.19 158	0.13 74	0.19 172	0.17 100

LG-Stereo_L2	0.30 19	0.23 44	0.50 59	0.38 13	0.26 68	0.26 6	0.20 13	0.84 96	0.31 14	0.31 22	0.26 11	0.25 15	0.26 20	0.94 182	0.23 1	0.15 42	0.12 42	0.16 61	0.12 38	0.14 22	0.13 2

LG-Stereo	0.37 62	0.27 133	0.94 310	0.48 122	0.26 68	0.37 34	0.30 90	0.88 113	0.57 96	0.38 55	0.58 120	0.29 37	0.21 8	0.51 33	0.37 128	0.14 27	0.14 162	0.20 200	0.18 217	0.18 136	0.14 19

WCG-NET	0.43 99	0.23 44	0.58 99	0.42 53	0.26 68	0.46 82	0.32 108	0.77 68	1.16 340	0.77 193	0.75 169	0.58 169	0.44 135	0.62 73	0.38 136	0.16 58	0.12 42	0.16 61	0.14 109	0.15 49	0.14 19

Wavelet-MonSter	0.29 10	0.21 16	0.51 67	0.41 44	0.27 74	0.26 6	0.25 50	0.51 7	0.31 14	0.37 48	0.48 74	0.28 34	0.35 78	0.54 39	0.29 40	0.11 1	0.11 21	0.14 4	0.11 7	0.13 5	0.13 2

GASTEREO	0.43 99	0.29 177	0.62 129	0.51 175	0.27 74	0.62 215	0.36 156	1.02 147	0.58 99	0.55 147	0.83 192	0.30 42	0.65 270	0.64 85	0.30 50	0.19 172	0.13 87	0.17 91	0.15 130	0.16 71	0.21 221

MSCF	0.41 83	0.28 153	0.64 143	0.50 159	0.27 74	0.58 196	0.37 171	1.03 155	0.54 82	0.54 142	0.72 162	0.32 49	0.64 265	0.56 46	0.30 50	0.19 172	0.13 87	0.17 91	0.15 130	0.17 98	0.21 221

qwe	0.34 43	0.22 28	0.48 43	0.39 21	0.27 74	0.49 109	0.30 90	0.76 66	0.40 41	0.51 131	0.49 80	0.26 20	0.29 36	0.83 144	0.35 96	0.12 5	0.10 2	0.14 4	0.12 38	0.15 49	0.14 19

4.25_new	0.32 28	0.27 133	0.49 49	0.40 33	0.27 74	0.49 109	0.39 198	0.69 42	0.35 24	0.40 69	0.43 51	0.27 25	0.36 86	0.48 21	0.32 70	0.12 5	0.10 2	0.15 30	0.11 7	0.14 22	0.13 2

4.5w_new	0.32 28	0.27 133	0.49 49	0.40 33	0.27 74	0.49 109	0.39 198	0.69 42	0.35 24	0.40 69	0.43 51	0.27 25	0.36 86	0.48 21	0.32 70	0.12 5	0.10 2	0.15 30	0.11 7	0.14 22	0.13 2

4.25w-stereo	0.32 28	0.27 133	0.49 49	0.40 33	0.27 74	0.49 109	0.39 198	0.69 42	0.35 24	0.40 69	0.43 51	0.27 25	0.36 86	0.48 21	0.32 70	0.12 5	0.10 2	0.15 30	0.12 38	0.14 22	0.13 2

1w_stereo	0.36 56	0.21 16	0.47 37	0.44 69	0.27 74	0.47 93	0.54 359	0.66 34	0.51 73	0.44 81	0.67 142	0.25 15	0.45 142	0.62 73	0.34 87	0.12 5	0.10 2	0.14 4	0.11 7	0.14 22	0.15 40

LG-Stereo_L1	0.31 23	0.24 66	0.49 49	0.38 13	0.27 74	0.28 12	0.21 17	0.68 38	0.29 10	0.27 5	0.25 6	0.25 15	0.22 11	1.25 269	0.24 3	0.16 58	0.12 42	0.15 30	0.12 38	0.14 22	0.13 2

HART	0.48 137	0.24 66	0.63 132	0.52 198	0.27 74	0.41 49	0.29 82	1.32 268	0.54 82	0.59 153	1.47 431	0.61 186	0.34 70	1.09 233	0.32 70	0.16 58	0.14 162	0.19 158	0.14 109	0.19 172	0.18 121

SCV	0.51 154	0.29 177	0.72 180	0.63 370	0.27 74	0.40 40	0.38 181	2.32 520	0.75 157	0.36 41	0.49 80	0.55 156	0.35 78	1.31 283	0.34 87	0.25 361	0.13 87	0.17 91	0.14 109	0.18 136	0.18 121

Occ-G	0.44 106	0.23 44	0.59 105	0.44 69	0.27 74	0.43 67	0.61 408	0.85 98	0.62 117	0.48 104	0.66 139	1.00 335	0.45 142	0.79 132	0.45 204	0.17 91	0.14 162	0.18 130	0.13 74	0.16 71	0.18 121

RSM++	0.40 78	0.26 108	0.55 86	0.51 175	0.27 74	0.49 109	0.41 219	0.83 90	0.52 75	0.39 62	0.47 72	0.60 179	0.34 70	1.02 211	0.31 59	0.16 58	0.13 87	0.17 91	0.15 130	0.18 136	0.15 40

RSM	0.40 78	0.25 88	0.53 79	0.50 159	0.27 74	0.46 82	0.40 207	0.94 130	0.49 67	0.42 75	0.44 59	0.65 198	0.33 63	1.07 226	0.32 70	0.15 42	0.13 87	0.17 91	0.14 109	0.17 98	0.15 40

SMFormer	0.79 344	0.32 258	0.95 314	0.49 138	0.27 74	0.83 341	0.43 245	2.16 489	1.45 492	1.27 382	1.50 442	0.98 324	0.96 397	1.87 398	0.99 422	0.24 339	0.22 405	0.22 271	0.21 317	0.23 305	0.27 355

tta	0.79 344	0.32 258	0.95 314	0.49 138	0.27 74	0.83 341	0.43 245	2.16 489	1.45 492	1.27 382	1.50 442	0.98 324	0.96 397	1.87 398	0.99 422	0.24 339	0.22 405	0.22 271	0.21 317	0.19 172	0.22 252

qqq1	0.76 324	0.32 258	0.95 314	0.49 138	0.27 74	0.83 341	0.43 245	2.16 489	1.45 492	1.27 382	1.50 442	0.98 324	0.96 397	1.87 398	0.48 229	0.24 339	0.22 405	0.18 130	0.15 130	0.19 172	0.22 252

fff1	0.76 324	0.32 258	0.95 314	0.49 138	0.27 74	0.83 341	0.43 245	2.16 489	1.45 492	1.27 382	1.50 442	0.98 324	0.96 397	1.87 398	0.48 229	0.24 339	0.22 405	0.18 130	0.15 130	0.19 172	0.22 252

ACVNet-DCA	0.59 219	0.34 309	0.63 132	0.60 337	0.27 74	1.16 440	0.51 328	1.58 324	0.91 213	0.60 160	0.80 185	0.47 111	0.87 362	1.48 332	0.35 96	0.21 258	0.13 87	0.25 370	0.15 130	0.23 305	0.25 317

xx1	0.70 293	0.34 309	0.63 132	0.60 337	0.27 74	1.16 440	0.51 328	1.07 171	3.23 586	0.60 160	0.80 185	0.95 315	0.79 319	1.48 332	0.35 96	0.21 258	0.13 87	0.24 331	0.23 377	0.23 305	0.25 317

1test111	0.58 206	0.34 309	0.63 132	0.60 337	0.27 74	1.16 440	0.51 328	1.58 324	0.91 213	0.60 160	0.80 185	0.47 111	0.87 362	0.99 199	0.67 335	0.21 258	0.13 87	0.25 370	0.15 130	0.23 305	0.25 317

cc1	0.68 282	0.34 309	0.63 132	0.60 337	0.27 74	1.16 440	0.51 328	1.07 171	3.23 586	0.60 160	0.80 185	0.47 111	0.87 362	1.48 332	0.35 96	0.21 258	0.13 87	0.25 370	0.15 130	0.19 172	0.23 273

tt1	0.65 255	0.34 309	0.65 150	0.60 337	0.27 74	1.14 433	0.48 307	1.08 176	2.62 573	0.59 153	0.79 180	0.49 120	0.80 326	1.57 345	0.35 96	0.21 258	0.13 87	0.25 370	0.16 167	0.20 214	0.23 273

GCAP-Stereo	0.43 99	0.32 258	0.80 226	0.50 159	0.27 74	0.53 152	0.31 97	1.05 166	0.67 132	0.69 179	0.71 159	0.58 169	0.42 118	0.51 33	0.35 96	0.18 131	0.15 233	0.18 130	0.13 74	0.17 98	0.15 40

Any-RAFT	0.55 169	0.27 133	0.49 49	0.50 159	0.27 74	0.98 402	0.25 50	1.71 362	1.08 289	0.90 226	0.99 234	1.13 379	0.46 152	0.74 112	0.35 96	0.19 172	0.13 87	0.17 91	0.13 74	0.16 71	0.19 163

Selective-IGEV	0.42 95	0.26 108	0.56 92	0.48 122	0.27 74	0.45 77	0.33 116	1.56 319	0.61 115	0.36 41	0.47 72	0.52 140	0.30 47	1.08 229	0.33 81	0.15 42	0.13 87	0.17 91	0.13 74	0.16 71	0.15 40

EGLCR-Stereo	0.41 83	0.24 66	0.59 105	0.45 79	0.27 74	0.54 165	0.22 25	1.23 243	0.56 93	0.44 81	0.43 51	0.68 206	0.29 36	0.89 170	0.34 87	0.17 91	0.12 42	0.20 200	0.17 193	0.17 98	0.18 121

Patchmatch Stereo++	0.57 194	0.33 279	0.82 240	0.52 198	0.27 74	0.63 226	0.28 74	1.14 202	0.73 145	1.13 292	0.96 219	0.82 252	0.60 250	1.40 310	0.52 257	0.23 317	0.14 162	0.24 331	0.20 275	0.27 365	0.20 192
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.56 182	0.33 279	0.81 231	0.52 198	0.27 74	0.63 226	0.41 219	1.14 202	0.73 145	1.13 292	0.96 219	0.82 252	0.60 250	1.09 233	0.52 257	0.23 317	0.14 162	0.24 331	0.20 275	0.27 365	0.20 192

ROB_FTStereo_v2	0.57 194	0.33 279	0.81 231	0.52 198	0.27 74	0.62 215	0.42 227	1.14 202	0.73 145	1.13 292	0.97 228	0.82 252	0.60 250	1.15 248	0.53 267	0.23 317	0.14 162	0.24 331	0.20 275	0.27 365	0.20 192

ROB_FTStereo	0.56 182	0.33 279	0.82 240	0.52 198	0.27 74	0.62 215	0.25 50	1.14 202	0.74 152	1.13 292	0.96 219	0.82 252	0.60 250	1.18 258	0.52 257	0.23 317	0.14 162	0.24 331	0.20 275	0.27 365	0.20 192

HUI-Stereo	0.54 164	0.33 279	0.81 231	0.52 198	0.27 74	0.62 215	0.29 82	1.14 202	0.74 152	1.13 292	0.96 219	0.82 252	0.60 250	0.83 144	0.52 257	0.23 317	0.14 162	0.24 331	0.20 275	0.27 365	0.20 192

iGMRVC	0.58 206	0.33 279	0.81 231	0.52 198	0.27 74	0.62 215	0.38 181	1.14 202	0.73 145	1.13 292	0.97 228	0.82 252	0.59 244	1.54 342	0.53 267	0.23 317	0.14 162	0.24 331	0.20 275	0.27 365	0.20 192

iRAFT	0.57 194	0.33 279	0.82 240	0.52 198	0.27 74	0.63 226	0.28 74	1.14 202	0.73 145	1.13 292	0.96 219	0.82 252	0.60 250	1.40 310	0.52 257	0.23 317	0.14 162	0.24 331	0.20 275	0.27 365	0.20 192

RAFT-IKP	0.57 194	0.33 279	0.82 240	0.52 198	0.27 74	0.57 183	0.35 143	1.14 202	0.73 145	1.13 292	0.96 219	0.83 262	0.61 260	1.26 273	0.53 267	0.23 317	0.14 162	0.24 331	0.20 275	0.27 365	0.20 192

TestStereo	0.65 255	0.42 416	0.83 249	0.52 198	0.27 74	0.57 183	0.44 265	1.07 171	0.92 218	0.85 214	1.01 241	0.68 206	0.56 219	3.22 494	0.47 220	0.23 317	0.15 233	0.24 331	0.18 217	0.28 381	0.18 121

water-stereo	0.41 83	0.21 16	0.69 169	0.45 79	0.28 110	0.50 128	0.27 67	0.96 131	0.52 75	0.57 152	0.78 177	0.59 175	0.53 201	0.44 12	0.43 186	0.17 91	0.16 272	0.17 91	0.15 130	0.17 98	0.22 252

RAStereo	0.36 56	0.22 28	0.85 264	0.48 122	0.28 110	0.27 10	0.28 74	0.77 68	0.65 128	0.33 29	0.43 51	0.44 88	0.31 51	0.45 14	0.35 96	0.18 131	0.15 233	0.19 158	0.15 130	0.19 172	0.15 40

RAFT-Stereo-weight	0.49 141	0.26 108	0.58 99	0.49 138	0.28 110	0.61 212	0.34 129	1.16 219	1.11 308	1.06 273	0.79 180	0.75 227	0.28 33	0.79 132	0.42 180	0.16 58	0.13 87	0.17 91	0.15 130	0.16 71	0.18 121

MGS-Stereo	0.43 99	0.28 153	0.61 123	0.46 91	0.28 110	0.49 109	0.33 116	0.60 18	0.89 207	0.47 96	1.32 380	0.51 131	0.32 59	0.66 92	0.39 142	0.20 223	0.16 272	0.18 130	0.16 167	0.18 136	0.18 121

MSKI-zero shot	0.56 182	0.30 206	0.61 123	0.55 252	0.28 110	0.68 256	0.28 74	1.25 249	0.68 135	0.92 231	1.33 386	0.81 246	0.33 63	1.94 409	0.36 115	0.18 131	0.13 87	0.17 91	0.13 74	0.16 71	0.19 163

CASS	0.67 268	0.36 349	0.84 258	0.57 296	0.28 110	0.82 333	0.43 245	1.62 336	0.92 218	1.39 440	1.28 368	0.87 274	0.84 340	0.88 165	0.59 304	0.36 495	0.19 352	0.26 391	0.22 345	0.29 398	0.43 490
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Selective-RAFT	0.55 169	0.29 177	0.85 264	0.58 310	0.28 110	0.91 372	0.34 129	1.00 146	0.96 240	0.59 153	0.64 132	0.80 240	0.76 300	1.34 293	0.51 249	0.21 258	0.15 233	0.17 91	0.15 130	0.19 172	0.19 163

qqq	0.62 239	0.36 349	0.88 279	0.50 159	0.28 110	0.64 235	0.62 411	1.58 324	0.91 213	0.83 207	0.96 219	0.95 315	0.79 319	0.99 199	0.67 335	0.21 258	0.23 433	0.24 331	0.23 377	0.23 305	0.25 317

raft_robust	0.71 299	0.32 258	0.75 204	0.54 236	0.28 110	0.54 165	0.35 143	1.54 312	1.24 383	1.18 327	1.07 268	0.73 224	0.53 201	3.65 503	0.40 159	0.19 172	0.16 272	0.20 200	0.22 345	0.21 263	0.19 163

NRIStereo	0.62 239	0.31 240	0.78 218	0.56 274	0.28 110	0.63 226	0.33 116	1.16 219	0.92 218	1.15 308	0.87 201	0.90 292	0.58 240	2.24 444	0.56 286	0.22 293	0.14 162	0.21 236	0.19 241	0.22 284	0.18 121

RAFT-345	0.86 387	0.26 108	0.73 194	0.53 221	0.28 110	0.53 152	0.41 219	0.85 98	1.31 434	1.33 410	2.32 545	0.85 271	0.53 201	5.69 547	0.48 229	0.19 172	0.14 162	0.22 271	0.17 193	0.17 98	0.17 100

CroCo-Stereo	0.42 95	0.33 279	0.83 249	0.59 329	0.28 110	0.26 6	0.33 116	1.22 238	0.85 197	0.43 77	0.49 80	0.65 198	0.46 152	0.40 5	0.36 115	0.19 172	0.15 233	0.16 61	0.14 109	0.20 214	0.17 100
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
EAI-Stereo	0.76 324	0.31 240	0.74 199	0.55 252	0.28 110	0.70 271	1.72 570	2.57 555	0.90 212	0.75 190	3.03 568	0.57 167	0.43 126	1.10 238	0.49 242	0.19 172	0.14 162	0.17 91	0.18 217	0.17 98	0.21 221

CFNet-RSSM	0.57 194	0.25 88	0.76 209	0.49 138	0.28 110	0.59 198	0.27 67	1.89 415	1.17 345	1.09 278	0.95 217	1.06 352	0.53 201	0.74 112	0.41 169	0.17 91	0.13 87	0.17 91	0.15 130	0.16 71	0.16 73

BEATNet_4x	0.82 361	0.54 466	2.02 497	0.56 274	0.28 110	1.04 409	0.55 369	2.14 482	1.13 322	1.24 362	1.26 353	1.00 335	0.94 390	1.13 245	1.23 458	0.21 258	0.14 162	0.24 331	0.20 275	0.37 460	0.23 273

Pro-Stereo	0.32 28	0.17 2	0.36 1	0.41 44	0.29 125	0.59 198	0.21 17	0.36 2	0.30 13	0.35 37	0.25 6	0.23 4	0.13 1	1.57 345	0.26 7	0.14 27	0.11 21	0.19 158	0.17 193	0.13 5	0.13 2

WQFJA1++	1.34 495	0.23 44	0.51 67	0.40 33	0.29 125	0.46 82	0.20 13	0.67 36	0.31 14	0.40 69	0.39 40	0.34 62	0.39 105	0.66 92	0.28 28	0.19 172	0.13 87	0.16 61	0.13 74	20.39 626	0.17 100

BStereo	0.41 83	0.27 133	1.63 466	0.43 60	0.29 125	0.55 171	0.40 207	0.60 18	0.54 82	0.37 48	0.36 33	0.38 75	0.29 36	0.66 92	0.41 169	0.13 18	0.14 162	0.15 30	0.19 241	0.16 71	0.18 121

Wave_Phase_stereo	0.53 160	0.27 133	1.63 466	0.43 60	0.29 125	2.72 568	0.40 207	0.82 87	0.54 82	0.37 48	0.36 33	0.38 75	0.29 36	0.66 92	0.41 169	0.13 18	0.14 162	0.15 30	0.19 241	0.16 71	0.18 121

AdaDepth	0.33 36	0.23 44	0.69 169	0.46 91	0.29 125	0.44 73	0.24 46	0.54 10	0.38 37	0.33 29	0.38 38	0.26 20	0.31 51	0.81 136	0.27 20	0.12 5	0.13 87	0.16 61	0.13 74	0.16 71	0.20 192

LG-Stereo_Zeroshot	0.38 66	0.25 88	0.61 123	0.53 221	0.29 125	0.36 31	0.22 25	1.24 245	0.42 45	0.45 89	0.65 136	0.37 71	0.51 193	0.41 8	0.30 50	0.18 131	0.12 42	0.17 91	0.13 74	0.18 136	0.20 192

DEFOM-Stereo	0.34 43	0.23 44	0.46 28	0.44 69	0.29 125	0.79 316	0.23 38	0.50 6	0.39 39	0.38 55	0.32 26	0.23 4	0.25 16	1.21 264	0.28 28	0.17 91	0.12 42	0.15 30	0.11 7	0.14 22	0.16 73

Pointernet	0.41 83	0.21 16	0.63 132	0.45 79	0.29 125	0.51 137	0.27 67	1.54 312	0.70 140	0.48 104	0.64 132	0.49 120	0.37 93	0.51 33	0.36 115	0.18 131	0.13 87	0.14 4	0.11 7	0.14 22	0.14 19

test_sample2	0.67 268	0.31 240	0.89 283	0.54 236	0.29 125	0.80 323	0.63 416	1.83 394	1.10 301	0.93 234	1.06 265	0.94 311	0.92 385	1.24 268	0.59 304	0.23 317	0.20 369	0.22 271	0.21 317	0.24 334	0.25 317

IPLGR	0.62 239	0.28 153	1.32 431	0.50 159	0.29 125	0.65 241	0.34 129	1.47 298	1.19 354	1.21 347	1.07 268	0.70 214	0.65 270	1.05 219	0.55 280	0.18 131	0.15 233	0.20 200	0.17 193	0.21 263	0.20 192

test-3	0.56 182	0.24 66	0.82 240	0.50 159	0.29 125	0.57 183	0.34 129	1.09 183	1.03 270	1.33 410	0.69 149	0.87 274	0.45 142	1.68 369	0.39 142	0.17 91	0.12 42	0.20 200	0.17 193	0.17 98	0.16 73

test_1	0.56 182	0.24 66	0.82 240	0.50 159	0.29 125	0.57 183	0.34 129	1.09 183	1.03 270	1.28 388	0.69 149	0.87 274	0.45 142	1.67 367	0.39 142	0.17 91	0.12 42	0.20 200	0.17 193	0.17 98	0.16 73

CrosDoStereo	1.56 516	0.26 108	0.78 218	0.51 175	0.29 125	0.66 247	11.86 615	1.18 223	1.00 260	1.35 423	1.76 497	0.99 329	1.83 548	6.64 573	0.83 380	0.19 172	0.15 233	0.20 200	0.22 345	0.18 136	0.25 317

PSM-AAD	0.80 350	0.29 177	0.58 99	0.58 310	0.29 125	0.76 296	1.19 537	1.08 176	0.94 231	1.65 510	1.58 468	0.81 246	2.12 565	1.67 367	0.44 191	0.19 172	0.14 162	0.38 508	0.32 489	0.22 284	0.68 551

KYRaft	0.77 330	0.29 177	0.68 163	0.59 329	0.29 125	0.66 247	0.83 476	1.05 166	0.89 207	1.63 507	2.22 541	1.15 383	0.99 413	1.59 353	0.41 169	0.21 258	0.14 162	0.22 271	0.28 445	0.21 263	1.01 571

DeepStereo_LL	1.56 516	0.26 108	0.78 218	0.51 175	0.29 125	0.66 247	11.86 615	1.18 223	1.00 260	1.35 423	1.76 497	0.99 329	1.83 548	6.64 573	0.83 380	0.19 172	0.15 233	0.20 200	0.22 345	0.18 136	0.25 317

THIR-Stereo	1.02 438	0.29 177	0.73 194	0.51 175	0.29 125	0.94 386	1.31 547	1.08 176	0.98 247	1.35 423	1.91 522	1.16 384	1.54 523	6.37 570	0.79 369	0.20 223	0.14 162	0.21 236	0.22 345	0.19 172	0.25 317

RAFT-RH_RVC	1.04 441	0.26 108	0.76 209	0.53 221	0.29 125	0.80 323	0.32 108	0.85 98	1.12 316	2.04 549	4.63 587	1.03 346	0.57 223	5.93 555	0.52 257	0.20 223	0.13 87	0.26 391	0.20 275	0.16 71	0.19 163

CRE-IMP	0.57 194	0.32 258	0.82 240	0.54 236	0.29 125	0.77 305	0.25 50	1.19 227	0.79 173	1.09 278	0.95 217	0.81 246	0.57 223	1.11 241	0.57 291	0.22 293	0.14 162	0.23 307	0.19 241	0.28 381	0.24 296

iRaftStereo_RVC	0.49 141	0.28 153	0.72 180	0.53 221	0.29 125	0.52 143	0.33 116	1.14 202	0.84 193	0.85 214	0.99 234	0.55 156	0.36 86	0.83 144	0.40 159	0.18 131	0.13 87	0.22 271	0.20 275	0.20 214	0.18 121

AFF-stereo	0.60 229	0.28 153	0.72 180	0.48 122	0.29 125	0.34 24	0.37 171	1.22 238	1.20 358	1.21 347	1.59 472	1.10 370	0.70 288	1.01 207	0.44 191	0.14 27	0.12 42	0.19 158	0.20 275	0.18 136	0.15 40

Zero-FE251	0.36 56	0.25 88	0.64 143	0.49 138	0.30 146	0.57 183	0.24 46	0.86 105	0.36 34	0.53 140	0.39 40	0.51 131	0.41 110	0.49 25	0.28 28	0.19 172	0.15 233	0.17 91	0.12 38	0.14 22	0.16 73

3.75w	0.34 43	0.23 44	0.50 59	0.39 21	0.30 146	0.62 215	0.36 156	0.70 50	0.38 37	0.44 81	0.49 80	0.25 15	0.36 86	0.72 107	0.28 28	0.13 18	0.09 1	0.14 4	0.12 38	0.13 5	0.15 40

S2M2_L	0.35 50	0.28 153	0.47 37	0.43 60	0.30 146	0.31 20	0.16 1	0.61 25	0.68 135	0.32 24	0.49 80	0.47 111	0.34 70	0.40 5	0.33 81	0.25 361	0.22 405	0.20 200	0.22 345	0.25 346	0.23 273
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.41 83	0.68 513	0.45 27	0.66 405	0.30 146	0.48 103	0.25 50	0.87 109	0.46 60	0.39 62	0.37 37	0.30 42	0.69 285	1.16 252	0.31 59	0.17 91	0.11 21	0.16 61	0.12 38	0.18 136	0.14 19

castereo	0.43 99	0.25 88	0.50 59	0.46 91	0.30 146	0.60 204	0.56 376	1.23 243	0.83 190	0.39 62	0.70 155	0.45 98	0.68 281	0.54 39	0.33 81	0.17 91	0.11 21	0.17 91	0.13 74	0.16 71	0.14 19

fffy	0.44 106	0.29 177	0.67 159	0.47 108	0.30 146	0.46 82	0.34 129	0.98 136	0.57 96	0.40 69	0.59 123	0.55 156	0.41 110	1.26 273	0.37 128	0.16 58	0.14 162	0.19 158	0.16 167	0.19 172	0.20 192

gcap-zeroshot	0.59 219	0.30 206	1.11 368	0.51 175	0.30 146	0.79 316	0.36 156	1.86 407	0.86 200	0.90 226	0.68 144	1.44 447	0.50 187	0.82 138	0.35 96	0.19 172	0.16 272	0.18 130	0.15 130	0.18 136	0.18 121

11t1	0.57 194	0.30 206	0.84 258	0.54 236	0.30 146	0.83 341	0.41 219	1.34 271	0.79 173	0.88 221	0.82 190	0.70 214	0.70 288	0.96 192	0.67 335	0.21 258	0.21 387	0.20 200	0.16 167	0.21 263	0.26 337

1111x	1.96 547	0.32 258	1.54 460	0.54 236	0.30 146	1.00 404	0.69 432	2.47 543	1.33 438	1.21 347	1.44 424	1.21 391	1.11 457	8.49 598	16.14 617	0.22 293	0.23 433	0.22 271	0.23 377	0.25 346	0.26 337

anonymousdsp2	0.58 206	0.29 177	0.93 303	0.51 175	0.30 146	0.75 290	0.46 287	1.95 435	0.87 203	0.81 203	0.78 177	0.76 229	0.48 166	1.10 238	0.45 204	0.19 172	0.14 162	0.18 130	0.13 74	0.20 214	0.22 252

knoymous	0.53 160	0.32 258	0.51 67	0.46 91	0.30 146	0.57 183	0.54 359	1.10 190	0.78 164	0.99 245	0.84 194	0.95 315	0.57 223	0.89 170	0.51 249	0.21 258	0.14 162	0.26 391	0.14 109	0.23 305	0.25 317

MC-Stereo	0.46 119	0.24 66	0.58 99	0.63 370	0.30 146	0.38 38	0.32 108	0.98 136	0.74 152	0.66 174	0.85 196	0.56 165	0.60 250	1.07 226	0.32 70	0.17 91	0.12 42	0.17 91	0.15 130	0.16 71	0.16 73

SA	0.69 291	0.31 240	0.97 322	0.64 385	0.30 146	0.56 181	0.38 181	1.84 396	1.35 443	0.99 245	1.37 400	0.69 211	0.94 390	1.88 404	0.43 186	0.20 223	0.16 272	0.25 370	0.23 377	0.22 284	0.19 163

GMOStereo	0.55 169	0.28 153	0.72 180	0.52 198	0.30 146	0.53 152	0.43 245	1.02 147	0.98 247	1.44 459	1.14 310	0.88 280	0.57 223	0.62 73	0.39 142	0.16 58	0.14 162	0.24 331	0.22 345	0.20 214	0.18 121

error version	0.55 169	0.28 153	0.72 180	0.52 198	0.30 146	0.53 152	0.43 245	1.02 147	0.98 247	1.44 459	1.14 310	0.88 280	0.57 223	0.62 73	0.39 142	0.16 58	0.14 162	0.24 331	0.22 345	0.20 214	0.18 121

test-v	0.55 169	0.28 153	0.72 180	0.52 198	0.30 146	0.53 152	0.43 245	1.02 147	0.98 247	1.44 459	1.14 310	0.88 280	0.57 223	0.62 73	0.39 142	0.16 58	0.14 162	0.24 331	0.22 345	0.20 214	0.18 121

test_3	0.57 194	0.24 66	0.87 274	0.55 252	0.30 146	0.60 204	0.40 207	1.07 171	1.08 289	1.20 340	0.68 144	0.92 304	0.43 126	1.68 369	0.40 159	0.16 58	0.13 87	0.22 271	0.19 241	0.21 263	0.17 100

DeepStereo_RVC	0.57 194	0.31 240	0.78 218	0.53 221	0.30 146	0.57 183	0.32 108	1.11 192	0.80 179	1.17 316	0.94 216	0.83 262	0.93 387	1.01 207	0.61 310	0.23 317	0.14 162	0.21 236	0.19 241	0.24 334	0.26 337

test-2	0.55 169	0.28 153	0.72 180	0.52 198	0.30 146	0.53 152	0.43 245	1.02 147	0.98 247	1.44 459	1.14 310	0.88 280	0.57 223	0.62 73	0.39 142	0.16 58	0.14 162	0.24 331	0.22 345	0.20 214	0.18 121

Gwc-CoAtRS	0.55 169	0.27 133	0.73 194	0.49 138	0.30 146	0.63 226	0.25 50	1.38 278	1.12 316	1.05 267	1.02 244	1.10 370	0.55 212	0.72 107	0.44 191	0.17 91	0.14 162	0.17 91	0.15 130	0.16 71	0.17 100

SGM_RVC	1.88 541	0.40 403	0.90 293	0.63 370	0.30 146	2.81 571	1.26 545	2.73 568	1.81 542	4.09 594	2.85 564	3.88 585	3.19 585	8.42 597	2.44 544	0.33 468	0.31 495	0.30 445	0.28 445	0.31 420	0.31 411
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IGEV	0.29 10	0.18 3	0.43 19	0.38 13	0.31 167	0.45 77	0.21 17	0.63 27	0.42 45	0.32 24	0.44 59	0.26 20	0.20 3	0.44 12	0.26 7	0.14 27	0.12 42	0.16 61	0.13 74	0.12 1	0.14 19

MM-Stereo_test1	0.51 154	0.26 108	0.59 105	0.53 221	0.31 167	0.50 128	0.53 345	1.06 168	1.09 297	0.88 221	0.70 155	0.54 152	0.59 244	1.18 258	0.35 96	0.19 172	0.17 302	0.20 200	0.17 193	0.20 214	0.18 121

GREAT-IGEV	0.34 43	0.22 28	0.54 83	0.40 33	0.31 167	0.36 31	0.28 74	0.59 15	0.66 130	0.28 8	0.51 90	0.29 37	0.29 36	0.86 156	0.28 28	0.15 42	0.12 42	0.15 30	0.11 7	0.17 98	0.16 73
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.48 137	0.29 177	0.88 279	0.46 91	0.31 167	0.46 82	0.31 97	1.67 341	0.87 203	0.40 69	0.52 95	0.54 152	0.29 36	1.27 276	0.34 87	0.18 131	0.14 162	0.17 91	0.14 109	0.20 214	0.18 121

AIO_rvc	0.38 66	0.25 88	0.65 150	0.47 108	0.31 167	0.55 171	0.38 181	0.98 136	0.51 73	0.35 37	0.48 74	0.49 120	0.22 11	0.87 161	0.31 59	0.16 58	0.12 42	0.16 61	0.12 38	0.15 49	0.15 40

AIO_test	0.38 66	0.24 66	0.59 105	0.47 108	0.31 167	0.55 171	0.44 265	0.86 105	0.50 70	0.34 34	0.48 74	0.46 101	0.30 47	0.76 120	0.31 59	0.17 91	0.12 42	0.17 91	0.13 74	0.16 71	0.15 40

SMoEStereo_RVC	0.41 83	0.26 108	0.55 86	0.46 91	0.31 167	0.60 204	0.36 156	0.85 98	0.47 62	0.47 96	0.43 51	0.42 84	0.34 70	1.40 310	0.31 59	0.15 42	0.12 42	0.20 200	0.15 130	0.16 71	0.18 121

ours_stereo	0.40 78	0.30 206	0.57 96	0.47 108	0.31 167	0.40 40	0.44 265	0.79 78	0.58 99	0.36 41	0.58 120	0.46 101	0.33 63	1.14 247	0.33 81	0.17 91	0.13 87	0.19 158	0.15 130	0.19 172	0.20 192

tg	0.54 164	0.25 88	0.70 175	0.52 198	0.31 167	0.89 365	0.29 82	1.12 194	0.98 247	0.85 214	1.03 251	0.62 189	0.42 118	1.37 300	0.41 169	0.17 91	0.13 87	0.22 271	0.21 317	0.17 98	0.17 100

UGAM-zero	1.05 446	0.33 279	1.04 343	0.49 138	0.31 167	0.67 252	0.26 61	2.37 529	0.80 179	1.05 267	1.11 290	2.86 570	1.81 546	6.26 562	0.50 245	0.18 131	0.15 233	0.19 158	0.16 167	0.17 98	0.21 221

test_sample6	0.77 330	0.36 349	1.07 355	0.56 274	0.31 167	0.82 333	0.56 376	2.12 472	1.24 383	1.21 347	1.40 412	0.90 292	0.90 374	1.45 325	0.87 390	0.28 427	0.23 433	0.28 421	0.29 464	0.28 381	0.30 401

test_sample5	0.75 316	0.36 349	1.04 343	0.55 252	0.31 167	0.84 350	0.53 345	2.12 472	1.23 379	1.18 327	1.30 373	0.88 280	0.86 353	1.37 300	0.76 358	0.26 388	0.22 405	0.27 405	0.28 445	0.28 381	0.29 385

DualNet	0.75 316	0.36 349	1.04 343	0.55 252	0.31 167	0.84 350	0.53 345	2.12 472	1.23 379	1.21 347	1.40 412	0.88 280	0.86 353	1.37 300	0.76 358	0.26 388	0.22 405	0.27 405	0.28 445	0.28 381	0.29 385

Sa-1000	0.76 324	0.30 206	0.92 301	0.62 360	0.31 167	0.78 306	0.37 171	2.00 448	1.38 459	1.30 395	2.04 531	0.86 272	0.74 294	1.87 398	0.40 159	0.19 172	0.14 162	0.25 370	0.24 390	0.21 263	0.19 163

PFNet+	0.62 239	0.31 240	0.99 328	0.57 296	0.31 167	0.57 183	0.30 90	0.99 144	1.25 391	1.33 410	1.10 281	0.79 238	0.57 223	1.35 296	0.53 267	0.26 388	0.17 302	0.28 421	0.26 416	0.21 263	0.27 355

LCNet	0.73 308	0.30 206	0.58 99	0.58 310	0.31 167	0.68 256	0.53 345	1.09 183	0.94 231	1.19 335	1.34 390	0.96 320	1.32 497	2.50 467	0.46 210	0.19 172	0.13 87	0.21 236	0.25 399	0.28 381	0.69 554

TransformOpticalFlow	0.97 424	0.30 206	0.96 321	0.54 236	0.31 167	0.65 241	0.54 359	1.87 408	1.19 354	1.12 289	1.44 424	1.34 429	0.98 410	6.68 575	0.44 191	0.19 172	0.12 42	0.21 236	0.19 241	0.18 136	0.23 273

NF-Stereo	0.82 361	0.33 279	0.83 249	0.65 392	0.31 167	0.63 226	0.43 245	1.35 272	0.93 225	1.30 395	1.02 244	0.81 246	0.57 223	5.37 543	0.55 280	0.26 388	0.14 162	0.24 331	0.20 275	0.20 214	0.30 401

OCTAStereo	0.82 361	0.33 279	0.83 249	0.65 392	0.31 167	0.62 215	0.44 265	1.35 272	0.93 225	1.30 395	1.02 244	0.81 246	0.57 223	5.32 538	0.55 280	0.26 388	0.14 162	0.24 331	0.20 275	0.20 214	0.30 401

SST-Stereo	0.85 383	0.30 206	0.81 231	0.63 370	0.31 167	0.70 271	0.25 50	1.16 219	0.95 236	1.47 469	1.11 290	0.99 329	0.86 353	5.69 547	0.53 267	0.23 317	0.13 87	0.23 307	0.19 241	0.23 305	0.19 163

RAFT_R40	0.84 376	0.30 206	0.83 249	0.63 370	0.31 167	0.66 247	0.43 245	1.15 214	0.99 256	1.47 469	1.10 281	1.00 335	0.84 340	5.44 544	0.53 267	0.23 317	0.13 87	0.23 307	0.20 275	0.23 305	0.19 163

DRaft	0.81 359	0.26 108	0.77 212	0.47 108	0.31 167	0.95 392	0.52 339	1.13 198	0.99 256	1.78 526	2.01 530	0.80 240	1.71 538	2.64 474	0.74 352	0.19 172	0.14 162	0.20 200	0.20 275	0.18 136	0.24 296

RE-Stereo	0.82 361	0.33 279	0.84 258	0.65 392	0.31 167	0.63 226	0.44 265	1.35 272	0.93 225	1.30 395	1.02 244	0.80 240	0.57 223	5.34 541	0.55 280	0.26 388	0.14 162	0.24 331	0.20 275	0.20 214	0.31 411

Pruner-Stereo	0.64 251	0.31 240	0.79 222	0.66 405	0.31 167	0.61 212	0.42 227	1.22 238	1.09 297	1.53 483	1.09 279	0.94 311	0.55 212	1.37 300	0.56 286	0.25 361	0.14 162	0.24 331	0.21 317	0.21 263	0.25 317

TVStereo	0.82 361	0.33 279	0.84 258	0.65 392	0.31 167	0.63 226	0.44 265	1.35 272	0.93 225	1.30 395	1.02 244	0.80 240	0.57 223	5.34 541	0.55 280	0.26 388	0.14 162	0.24 331	0.20 275	0.20 214	0.31 411

IRAFT_RVC	0.90 405	0.30 206	0.89 283	0.67 419	0.31 167	0.64 235	1.00 513	1.40 284	0.97 244	1.23 358	1.04 257	1.00 335	0.96 397	5.77 552	0.57 291	0.24 339	0.13 87	0.25 370	0.21 317	0.20 214	0.21 221

cross-raft	0.56 182	0.26 108	0.65 150	0.55 252	0.31 167	0.66 247	0.37 171	1.68 345	0.82 185	1.06 273	1.07 268	1.25 404	0.45 142	0.74 112	0.39 142	0.15 42	0.13 87	0.19 158	0.16 167	0.19 172	0.17 100

222	1.67 524	0.31 240	0.93 303	0.59 329	0.31 167	1.05 412	0.43 245	2.39 531	1.47 498	1.37 430	1.55 456	0.94 311	0.94 390	1.98 415	17.76 619	0.24 339	0.22 405	0.21 236	0.20 275	0.22 284	0.26 337

xxxx	1.61 520	0.32 258	0.98 325	0.58 310	0.31 167	1.15 437	0.43 245	2.43 536	1.41 473	1.17 316	1.40 412	1.21 391	0.86 353	1.94 409	16.68 618	0.24 339	0.24 443	0.21 236	0.20 275	0.23 305	0.27 355

test_xeample	1.55 515	0.31 240	0.94 310	0.54 236	0.31 167	0.94 386	0.58 388	2.40 533	1.40 469	1.29 393	1.55 456	0.89 290	0.88 368	1.72 376	15.94 616	0.22 293	0.22 405	0.22 271	0.21 317	0.23 305	0.25 317

ARAFT	0.82 361	0.40 403	1.77 478	0.53 221	0.31 167	0.89 365	0.81 471	2.32 520	1.08 289	1.66 513	1.25 351	1.04 347	0.64 265	1.91 405	0.52 257	0.20 223	0.15 233	0.28 421	0.27 434	0.17 98	0.18 121

HSM-Net_RVC	0.91 410	0.31 240	0.60 115	0.54 236	0.31 167	1.15 437	0.60 403	3.76 590	1.30 427	1.57 495	1.75 496	1.67 491	1.01 422	1.61 360	0.90 398	0.23 317	0.17 302	0.19 158	0.18 217	0.20 214	0.22 252
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet	0.80 350	0.45 429	1.47 447	0.72 464	0.31 167	0.96 398	0.64 418	1.80 386	1.28 411	1.31 401	1.48 434	0.94 311	0.78 311	1.77 383	0.99 422	0.19 172	0.14 162	0.18 130	0.15 130	0.22 284	0.27 355

castereo++	0.41 83	0.26 108	0.51 67	0.44 69	0.32 200	0.96 398	0.22 25	1.13 198	0.61 115	0.33 29	0.45 63	0.50 127	0.39 105	0.94 182	0.25 5	0.18 131	0.12 42	0.17 91	0.12 38	0.14 22	0.16 73

PAM_32	0.87 391	0.30 206	1.08 358	0.56 274	0.32 200	2.10 547	0.36 156	2.26 508	1.01 263	1.13 292	1.05 264	3.14 577	1.47 518	1.00 204	0.42 180	0.19 172	0.14 162	0.20 200	0.18 217	0.19 172	0.25 317

ITSA-stereo	0.85 383	0.38 388	0.92 301	0.58 310	0.32 200	0.86 358	0.49 318	2.33 526	1.69 528	1.16 312	1.12 294	0.95 315	0.85 345	2.46 461	1.18 447	0.27 409	0.23 433	0.28 421	0.28 445	0.28 381	0.41 478

test_sample4	0.74 312	0.36 349	1.09 361	0.55 252	0.32 200	0.92 379	0.51 328	2.14 482	1.25 391	1.22 355	1.22 337	0.86 272	0.82 332	1.29 280	0.76 358	0.26 388	0.21 387	0.26 391	0.26 416	0.27 365	0.28 371

test_sample3	0.73 308	0.35 338	1.06 350	0.55 252	0.32 200	0.97 401	0.51 328	2.12 472	1.25 391	1.16 312	1.17 321	0.88 280	0.78 311	1.27 276	0.79 369	0.26 388	0.21 387	0.25 370	0.25 399	0.26 359	0.27 355

CAS++	0.48 137	0.34 309	0.59 105	0.48 122	0.32 200	0.45 77	0.29 82	1.73 368	0.78 164	0.71 181	0.73 166	0.36 66	0.28 33	0.70 103	0.35 96	0.27 409	0.22 405	0.26 391	0.21 317	0.29 398	0.22 252
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
IGEV++	0.45 109	0.24 66	0.63 132	0.58 310	0.32 200	0.42 60	0.25 50	2.16 489	0.65 128	0.38 55	0.58 120	0.46 101	0.44 135	0.56 46	0.40 159	0.20 223	0.13 87	0.16 61	0.13 74	0.17 98	0.18 121

MIM_Stereo	0.60 229	0.26 108	1.02 338	0.49 138	0.32 200	0.52 143	0.28 74	1.41 288	0.82 185	1.02 258	1.16 318	0.93 305	0.53 201	1.48 332	0.63 319	0.17 91	0.17 302	0.20 200	0.19 241	0.17 98	0.18 121

ProNet	0.46 119	0.30 206	0.69 169	0.46 91	0.32 200	0.57 183	0.52 339	1.15 214	0.67 132	0.44 81	0.50 86	0.44 88	0.43 126	1.31 283	0.38 136	0.16 58	0.15 233	0.19 158	0.16 167	0.18 136	0.18 121

TestStereo1	0.66 257	0.29 177	0.95 314	0.82 511	0.32 200	0.47 93	0.43 245	1.52 306	1.22 374	0.99 245	1.32 380	0.65 198	0.76 300	1.78 385	0.44 191	0.20 223	0.16 272	0.22 271	0.19 241	0.21 263	0.20 192

x	0.59 219	0.34 309	0.79 222	0.51 175	0.32 200	0.69 267	0.46 287	1.64 337	0.97 244	0.86 219	0.86 198	0.83 262	0.74 294	0.75 119	0.70 343	0.21 258	0.22 405	0.22 271	0.20 275	0.21 263	0.24 296

SA-5K	0.66 257	0.29 177	0.95 314	0.82 511	0.32 200	0.47 93	0.43 245	1.52 306	1.22 374	0.99 245	1.32 380	0.65 198	0.76 300	1.78 385	0.44 191	0.20 223	0.16 272	0.22 271	0.19 241	0.21 263	0.20 192

test_4	0.55 169	0.23 44	0.67 159	0.56 274	0.32 200	0.71 273	0.39 198	0.83 90	0.72 144	0.93 234	1.87 517	0.70 214	0.41 110	1.21 264	0.39 142	0.16 58	0.13 87	0.21 236	0.23 377	0.20 214	0.18 121

AAGNet	1.84 539	0.30 206	0.79 222	0.66 405	0.32 200	0.65 241	0.50 326	1.02 147	1.01 263	1.47 469	1.21 335	0.99 329	1.16 465	2.76 480	22.69 626	0.24 339	0.13 87	0.22 271	0.20 275	0.24 334	0.16 73

OMP-Stereo	0.95 419	0.35 338	0.79 222	0.92 541	0.32 200	0.49 109	0.35 143	1.22 238	1.11 308	1.58 496	1.12 294	1.44 447	0.69 285	6.92 578	0.51 249	0.20 223	0.15 233	0.24 331	0.19 241	0.21 263	0.16 73

PSM-softLoss	0.80 350	0.33 279	0.89 283	0.63 370	0.32 200	0.55 171	0.40 207	1.26 251	0.78 164	1.25 365	1.07 268	0.83 262	0.51 193	5.33 539	0.61 310	0.25 361	0.15 233	0.25 370	0.22 345	0.20 214	0.26 337

KMStereo	0.80 350	0.33 279	0.89 283	0.63 370	0.32 200	0.55 171	0.40 207	1.26 251	0.78 164	1.25 365	1.07 268	0.83 262	0.51 193	5.33 539	0.61 310	0.25 361	0.15 233	0.25 370	0.22 345	0.20 214	0.26 337

PFNet	0.92 413	0.28 153	1.20 406	0.68 431	0.32 200	0.62 215	0.55 369	1.27 255	1.01 263	1.47 469	1.09 279	0.97 323	0.68 281	6.58 572	0.59 304	0.21 258	0.13 87	0.24 331	0.19 241	0.20 214	0.20 192

AnonymousM	0.63 248	1.14 558	0.43 19	0.46 91	0.32 200	0.43 67	0.46 287	1.27 255	0.78 164	1.00 249	0.66 139	0.68 206	0.45 142	0.61 68	0.46 210	0.21 258	0.16 272	1.84 591	0.98 586	0.15 49	0.15 40

GMStereo	0.58 206	0.50 451	1.09 361	0.52 198	0.32 200	0.80 323	0.43 245	1.02 147	1.41 473	0.89 225	0.77 174	0.52 140	0.46 152	0.89 170	0.56 286	0.25 361	0.16 272	0.20 200	0.22 345	0.31 420	0.27 355
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
GEAStereo	0.34 43	0.23 44	0.46 28	0.49 138	0.33 220	0.46 82	0.35 143	0.87 109	0.42 45	0.36 41	0.39 40	0.32 49	0.33 63	0.45 14	0.29 40	0.22 293	0.13 87	0.17 91	0.13 74	0.17 98	0.16 73

GSStereo	0.36 56	0.23 44	0.46 28	0.50 159	0.33 220	0.46 82	0.35 143	1.31 264	0.53 79	0.38 55	0.39 40	0.32 49	0.33 63	0.45 14	0.29 40	0.20 223	0.12 42	0.16 61	0.13 74	0.17 98	0.18 121

gasm-f	0.37 62	0.24 66	0.50 59	0.49 138	0.33 220	0.37 34	0.44 265	0.87 109	0.42 45	0.36 41	0.65 136	0.32 49	0.46 152	0.58 56	0.30 50	0.22 293	0.13 87	0.17 91	0.13 74	0.19 172	0.16 73

FlowAnything_test	0.41 83	0.27 133	0.67 159	0.60 337	0.33 220	0.62 215	0.35 143	0.64 28	0.48 64	0.46 94	0.36 33	0.45 98	0.37 93	0.54 39	0.52 257	0.25 361	0.19 352	0.28 421	0.33 503	0.22 284	0.22 252

DilatedVolume-Stereo	0.46 119	0.24 66	0.72 180	0.45 79	0.33 220	0.72 277	0.29 82	0.83 90	0.53 79	0.82 205	0.73 166	0.52 140	0.44 135	1.16 252	0.42 180	0.15 42	0.15 233	0.15 30	0.14 109	0.16 71	0.17 100

MM-Stereo_test2	0.44 106	0.25 88	0.70 175	0.54 236	0.33 220	0.55 171	0.45 281	1.02 147	0.84 193	0.61 165	0.51 90	0.49 120	0.42 118	0.82 138	0.32 70	0.16 58	0.13 87	0.18 130	0.14 109	0.19 172	0.17 100

mms	0.42 95	0.29 177	0.60 115	0.47 108	0.33 220	0.43 67	0.46 287	0.75 63	0.50 70	0.36 41	0.61 127	0.44 88	0.30 47	1.39 308	0.34 87	0.16 58	0.14 162	0.18 130	0.15 130	0.19 172	0.21 221

IGEV-Stereo++	0.32 28	0.22 28	0.47 37	0.48 122	0.33 220	0.33 23	0.22 25	0.78 76	0.48 64	0.35 37	0.41 47	0.32 49	0.47 160	0.40 5	0.29 40	0.15 42	0.12 42	0.15 30	0.12 38	0.15 49	0.15 40

test_sample1	0.67 268	0.32 258	0.90 293	0.54 236	0.33 220	0.76 296	0.48 307	1.75 373	1.06 284	0.95 239	0.99 234	0.91 296	1.10 454	1.25 269	0.79 369	0.22 293	0.19 352	0.21 236	0.20 275	0.21 263	0.25 317

ff7	0.45 109	0.30 206	0.64 143	0.47 108	0.33 220	0.49 109	0.42 227	0.93 120	0.59 104	0.50 121	0.53 99	0.44 88	0.48 166	1.41 313	0.36 115	0.18 131	0.13 87	0.21 236	0.15 130	0.18 136	0.21 221

ffff	0.45 109	0.30 206	0.64 143	0.47 108	0.33 220	0.49 109	0.42 227	0.93 120	0.59 104	0.50 121	0.53 99	0.44 88	0.48 166	1.41 313	0.36 115	0.18 131	0.13 87	0.21 236	0.15 130	0.18 136	0.21 221

11t	0.45 109	0.30 206	0.64 143	0.47 108	0.33 220	0.49 109	0.42 227	0.93 120	0.59 104	0.50 121	0.53 99	0.44 88	0.48 166	1.41 313	0.36 115	0.18 131	0.13 87	0.21 236	0.15 130	0.18 136	0.21 221

RAFT-Test	0.58 206	0.27 133	0.81 231	0.50 159	0.33 220	0.95 392	0.27 67	1.40 284	0.89 207	1.00 249	1.12 294	1.39 439	0.48 166	0.74 112	0.41 169	0.17 91	0.14 162	0.17 91	0.14 109	0.16 71	0.18 121

RCA-Stereo	0.52 158	0.26 108	0.66 155	0.49 138	0.33 220	0.54 165	0.44 265	1.20 231	1.41 473	0.69 179	1.06 265	0.63 194	0.79 319	0.62 73	0.35 96	0.17 91	0.12 42	0.17 91	0.14 109	0.16 71	0.16 73

ccc-4	0.45 109	0.30 206	0.64 143	0.47 108	0.33 220	0.49 109	0.42 227	0.93 120	0.59 104	0.50 121	0.53 99	0.44 88	0.48 166	1.41 313	0.36 115	0.18 131	0.13 87	0.21 236	0.15 130	0.18 136	0.21 221

dd	0.62 239	0.51 455	1.17 396	0.56 274	0.33 220	0.74 285	0.46 287	1.03 155	1.40 469	0.80 198	0.87 201	0.60 179	0.57 223	1.02 211	0.86 385	0.28 427	0.18 334	0.26 391	0.19 241	0.35 450	0.27 355

STrans-v2	1.06 448	0.31 240	1.02 338	0.52 198	0.33 220	0.67 252	0.78 455	2.66 565	1.26 399	1.15 308	1.46 428	1.37 436	1.40 507	6.68 575	0.46 210	0.19 172	0.13 87	0.21 236	0.18 217	0.18 136	0.21 221

IIG-Stereo	0.97 424	0.34 309	0.80 226	0.90 539	0.33 220	0.61 212	0.26 61	1.27 255	1.08 289	1.69 516	1.37 400	1.44 447	0.74 294	6.94 579	0.53 267	0.21 258	0.14 162	0.23 307	0.18 217	0.20 214	0.15 40

DEmStereo	0.98 427	0.25 88	0.85 264	0.49 138	0.33 220	1.02 407	0.55 369	0.97 132	0.93 225	1.41 448	2.13 536	1.01 340	2.01 555	5.62 546	0.78 364	0.19 172	0.15 233	0.20 200	0.20 275	0.18 136	0.25 317

Prome-Stereo	0.76 324	0.29 177	0.57 96	0.58 310	0.33 220	0.58 196	0.94 502	0.98 136	0.92 218	1.46 468	2.45 553	0.91 296	1.38 504	1.60 358	0.44 191	0.19 172	0.13 87	0.19 158	0.18 217	0.20 214	0.87 567

FENet	0.62 239	0.30 206	0.68 163	0.57 296	0.33 220	0.82 333	0.40 207	1.41 288	1.12 316	1.03 262	0.87 201	0.98 324	0.84 340	1.00 204	0.70 343	0.23 317	0.16 272	0.23 307	0.20 275	0.22 284	0.24 296

fffft	0.39 74	0.24 66	0.56 92	0.45 79	0.34 241	0.42 60	0.48 307	0.85 98	0.39 39	0.45 89	0.35 32	0.38 75	0.31 51	1.32 289	0.34 87	0.14 27	0.12 42	0.19 158	0.15 130	0.16 71	0.18 121
1: 1. 1
tt45	0.47 129	0.25 88	0.52 75	0.47 108	0.34 241	0.78 306	0.32 108	0.86 105	0.45 59	0.52 136	0.45 63	0.49 120	0.37 93	2.12 433	0.36 115	0.16 58	0.13 87	0.19 158	0.16 167	0.17 98	0.21 221

mmm	0.68 282	0.37 370	0.91 298	0.54 236	0.34 241	0.86 358	0.58 388	1.72 366	1.02 267	1.13 292	1.41 417	0.83 262	0.78 311	0.95 191	0.67 335	0.22 293	0.20 369	0.29 433	0.26 416	0.27 365	0.27 355

IGEVStereo-DCA	0.49 141	0.33 279	0.64 143	0.46 91	0.34 241	0.50 128	0.42 227	0.93 120	0.59 104	0.48 104	0.48 74	0.48 116	0.45 142	2.28 449	0.44 191	0.19 172	0.14 162	0.19 158	0.15 130	0.17 98	0.21 221

rrr	0.57 194	0.33 279	2.43 520	0.46 91	0.34 241	0.50 128	0.38 181	0.84 96	0.55 89	0.48 104	0.48 74	0.48 116	0.45 142	2.28 449	0.44 191	0.19 172	0.14 162	0.19 158	0.15 130	0.17 98	0.18 121

HH	0.68 282	0.33 279	0.83 249	0.53 221	0.34 241	0.92 379	0.45 281	1.79 382	0.74 152	0.71 181	1.13 305	1.60 477	0.83 337	1.95 412	0.39 142	0.18 131	0.14 162	0.19 158	0.17 193	0.19 172	0.19 163

HanStereo	0.68 282	0.33 279	0.83 249	0.53 221	0.34 241	0.92 379	0.45 281	1.79 382	0.74 152	0.71 181	1.13 305	1.60 477	0.83 337	1.95 412	0.39 142	0.18 131	0.14 162	0.19 158	0.17 193	0.19 172	0.19 163

anonymousdsp	0.45 109	0.30 206	0.60 115	0.48 122	0.34 241	0.49 109	0.42 227	0.97 132	0.60 110	0.51 131	0.53 99	0.46 101	0.47 160	1.36 297	0.35 96	0.18 131	0.13 87	0.21 236	0.15 130	0.18 136	0.21 221

riskmin	0.62 239	0.29 177	0.73 194	0.50 159	0.34 241	0.86 358	0.44 265	1.74 371	1.07 286	0.76 192	0.76 170	1.19 388	1.01 422	0.84 149	0.60 307	0.20 223	0.16 272	0.24 331	0.16 167	0.24 334	0.29 385

IGEV-Stereo	0.45 109	0.30 206	0.60 115	0.48 122	0.34 241	0.49 109	0.42 227	0.98 136	0.60 110	0.51 131	0.53 99	0.46 101	0.47 160	1.36 297	0.35 96	0.18 131	0.13 87	0.21 236	0.15 130	0.18 136	0.21 221
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
MIPNet	0.60 229	0.31 240	1.07 355	0.51 175	0.34 241	0.68 256	0.40 207	1.67 341	1.14 328	1.11 281	0.93 213	0.60 179	0.78 311	0.77 122	0.58 296	0.18 131	0.14 162	0.19 158	0.16 167	0.18 136	0.21 221

FTStereo	0.92 413	0.28 153	0.61 123	0.57 296	0.34 241	0.65 241	1.80 577	1.09 183	0.84 193	1.75 522	4.13 581	1.04 347	1.62 527	1.59 353	0.48 229	0.21 258	0.17 302	0.23 307	0.22 345	0.19 172	0.58 535

RAFT	0.67 268	0.32 258	0.83 249	0.63 370	0.34 241	0.69 267	0.57 382	1.14 202	0.84 193	1.12 289	1.20 329	1.75 505	0.92 385	1.09 233	0.60 307	0.22 293	0.19 352	0.27 405	0.24 390	0.22 284	0.23 273

test-1	0.56 182	0.28 153	1.13 374	0.58 310	0.34 241	0.60 204	0.38 181	1.56 319	0.98 247	0.80 198	1.02 244	0.83 262	0.52 198	0.64 85	0.46 210	0.17 91	0.16 272	0.20 200	0.17 193	0.20 214	0.26 337

GMM-Stereo	0.75 316	0.27 133	0.66 155	0.56 274	0.34 241	0.71 273	0.97 507	1.09 183	0.91 213	1.37 430	1.79 502	1.11 375	0.79 319	2.08 429	0.48 229	0.19 172	0.12 42	0.25 370	0.25 399	0.21 263	0.78 561

test_xeample3	0.57 194	0.33 279	3.11 543	0.46 91	0.34 241	0.55 171	0.38 181	0.86 105	0.49 67	0.54 142	0.46 69	0.44 88	0.44 135	1.49 339	0.45 204	0.18 131	0.14 162	0.19 158	0.15 130	0.17 98	0.18 121

LE_ROB	8.35 610	0.47 437	27.42 625	0.83 515	0.34 241	2.84 573	3.36 606	4.03 594	27.04 630	25.20 630	8.72 610	8.55 610	27.35 630	7.37 586	22.13 622	0.22 293	0.20 369	0.20 200	0.21 317	0.25 346	0.25 317

999	0.49 141	0.25 88	0.55 86	0.51 175	0.35 258	0.74 285	0.31 97	0.89 117	0.59 104	0.39 62	0.50 86	0.50 127	0.36 86	2.41 460	0.41 169	0.17 91	0.13 87	0.18 130	0.15 130	0.16 71	0.23 273

PAM	0.86 387	0.31 240	1.19 402	0.55 252	0.35 258	2.17 548	0.47 299	2.26 508	0.87 203	1.18 327	0.96 219	3.01 572	1.41 511	0.90 173	0.40 159	0.19 172	0.13 87	0.19 158	0.18 217	0.20 214	0.27 355

rvit_stereo_0081	0.46 119	0.34 309	0.72 180	0.56 274	0.35 258	0.41 49	0.44 265	0.74 60	1.04 276	0.49 112	0.52 95	0.51 131	0.49 179	0.86 156	0.47 220	0.25 361	0.20 369	0.22 271	0.19 241	0.26 359	0.19 163

rvit_stereo_0082	0.46 119	0.34 309	0.72 180	0.56 274	0.35 258	0.41 49	0.44 265	0.74 60	1.04 276	0.49 112	0.52 95	0.51 131	0.49 179	0.86 156	0.47 220	0.25 361	0.20 369	0.22 271	0.19 241	0.26 359	0.19 163

test_sample7	0.78 335	0.39 397	0.89 283	0.55 252	0.35 258	0.93 383	0.75 448	1.99 444	1.27 403	1.25 365	1.22 337	1.09 366	1.01 422	1.31 283	0.73 348	0.32 461	0.32 507	0.32 464	0.32 489	0.33 438	0.33 428

H2IRNET	0.57 194	0.28 153	0.75 204	0.49 138	0.35 258	0.40 40	0.27 67	1.03 155	1.18 351	0.62 167	1.26 353	1.07 355	0.85 345	1.02 211	0.64 323	0.20 223	0.16 272	0.23 307	0.25 399	0.22 284	0.20 192

MaDis-Stereo	0.38 66	0.27 133	0.72 180	0.45 79	0.35 258	0.30 17	0.31 97	0.81 82	0.54 82	0.38 55	0.38 38	0.58 169	0.49 179	0.53 36	0.39 142	0.20 223	0.16 272	0.19 158	0.15 130	0.19 172	0.15 40

DisPM	0.68 282	0.30 206	0.85 264	0.66 405	0.35 258	0.60 204	0.44 265	1.10 190	1.10 301	1.56 491	1.10 281	0.80 240	0.58 240	2.37 457	0.46 210	0.25 361	0.14 162	0.23 307	0.21 317	0.20 214	0.26 337

Hybrid-DGEV-03	0.67 268	0.29 177	0.69 169	0.55 252	0.36 266	0.73 282	0.38 181	1.09 183	1.18 351	1.74 520	2.49 557	0.84 269	0.56 219	0.99 199	0.47 220	0.19 172	0.12 42	0.22 271	0.19 241	0.17 98	0.17 100

NLSM3	0.38 66	0.21 16	0.47 37	0.46 91	0.36 266	0.43 67	0.34 129	0.75 63	0.62 117	0.43 77	0.70 155	0.39 78	0.43 126	0.62 73	0.37 128	0.15 42	0.12 42	0.19 158	0.17 193	0.16 71	0.16 73

monsterstereo	0.36 56	0.21 16	0.53 79	0.48 122	0.36 266	0.27 10	0.29 82	0.58 12	0.52 75	0.45 89	0.61 127	0.26 20	0.27 28	1.23 266	0.28 28	0.14 27	0.12 42	0.15 30	0.12 38	0.16 71	0.13 2

IGEV-RUCA	0.38 66	0.24 66	0.51 67	0.51 175	0.36 266	0.59 198	0.23 38	0.68 38	0.52 75	0.39 62	0.50 86	0.44 88	0.31 51	0.86 156	0.31 59	0.24 339	0.13 87	0.16 61	0.12 38	0.20 214	0.21 221

rvit_stereo_0083	0.49 141	0.34 309	0.85 264	0.57 296	0.36 266	0.49 109	0.43 245	0.73 57	1.05 282	0.50 121	0.57 119	0.55 156	0.50 187	0.92 178	0.50 245	0.25 361	0.25 455	0.24 331	0.20 275	0.25 346	0.19 163

rvit_stereo_0080	0.47 129	0.35 338	0.87 274	0.48 122	0.36 266	0.42 60	0.54 359	0.93 120	0.78 164	0.52 136	0.60 125	0.55 156	0.47 160	0.62 73	0.48 229	0.27 409	0.21 387	0.20 200	0.20 275	0.31 420	0.20 192

whm_eth	0.47 129	0.35 338	0.87 274	0.48 122	0.36 266	0.42 60	0.54 359	0.93 120	0.78 164	0.52 136	0.60 125	0.55 156	0.47 160	0.62 73	0.48 229	0.27 409	0.21 387	0.20 200	0.20 275	0.31 420	0.20 192

UniTT-Stereo	0.38 66	0.24 66	0.67 159	0.49 138	0.36 266	0.40 40	0.32 108	0.55 11	0.55 89	0.55 147	0.55 112	0.36 66	0.31 51	0.59 62	0.52 257	0.21 258	0.15 233	0.17 91	0.15 130	0.19 172	0.17 100

iRaft-Stereo_20w	0.71 299	0.33 279	1.25 418	0.50 159	0.36 266	0.82 333	0.31 97	3.16 581	0.89 207	1.24 362	1.14 310	0.79 238	0.65 270	1.15 248	0.43 186	0.18 131	0.13 87	0.18 130	0.17 193	0.20 214	0.23 273

ASMatch	0.89 397	0.29 177	0.72 180	0.56 274	0.36 266	0.47 93	0.37 171	1.16 219	0.95 236	1.11 281	3.26 571	0.95 315	0.96 397	4.88 530	0.53 267	0.20 223	0.16 272	0.22 271	0.19 241	0.20 214	0.30 401

DIP-Stereo	0.64 251	0.32 258	0.91 298	0.49 138	0.36 266	0.91 372	0.33 116	2.51 551	0.77 159	1.25 365	1.00 239	0.68 206	0.51 193	0.92 178	0.65 328	0.19 172	0.15 233	0.21 236	0.17 193	0.19 172	0.22 252
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CBMV	1.04 441	0.48 443	0.88 279	0.56 274	0.36 266	1.52 493	1.55 560	1.87 408	1.59 518	2.11 553	1.67 485	1.46 453	1.35 500	1.92 406	1.31 467	0.35 488	0.35 524	0.39 512	0.33 503	0.34 446	0.34 438
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Hybrid-DGEV-2	0.69 291	0.35 338	0.85 264	0.61 351	0.37 278	1.06 415	0.28 74	1.73 368	1.42 482	1.37 430	0.93 213	1.02 342	1.01 422	1.09 233	0.54 276	0.19 172	0.15 233	0.22 271	0.19 241	0.17 98	0.18 121

DispViT+	0.35 50	0.32 258	0.63 132	0.44 69	0.37 278	0.40 40	0.25 50	0.74 60	0.58 99	0.37 48	0.32 26	0.29 37	0.26 20	0.55 42	0.41 169	0.25 361	0.16 272	0.16 61	0.14 109	0.21 263	0.16 73

FE-Mocha	0.52 158	0.32 258	0.98 325	0.51 175	0.37 278	0.46 82	0.22 25	1.71 362	0.56 93	1.02 258	1.10 281	0.82 252	0.41 110	0.58 56	0.32 70	0.19 172	0.13 87	0.21 236	0.21 317	0.17 98	0.19 163

IGEV-FE	0.59 219	0.33 279	1.11 368	0.63 370	0.37 278	0.41 49	0.33 116	1.80 386	0.79 173	1.04 264	1.10 281	1.05 351	0.43 126	0.87 161	0.48 229	0.18 131	0.13 87	0.19 158	0.18 217	0.20 214	0.23 273

rvit_0105_5	0.61 236	0.41 413	1.19 402	0.67 419	0.37 278	0.57 183	0.56 376	1.08 176	1.28 411	0.65 171	0.68 144	0.77 233	0.67 277	0.91 176	0.51 249	0.33 468	0.32 507	0.30 445	0.27 434	0.28 381	0.28 371

Former-RAFT_DAM_RVC	0.47 129	0.38 388	0.75 204	0.48 122	0.37 278	0.67 252	0.35 143	0.82 87	1.14 328	0.61 165	0.64 132	0.39 78	0.39 105	0.74 112	0.39 142	0.20 223	0.17 302	0.22 271	0.18 217	0.24 334	0.20 192

CoDeX	0.78 335	0.31 240	1.04 343	0.56 274	0.37 278	1.13 430	0.60 403	2.77 570	1.29 423	1.17 316	1.26 353	0.91 296	0.87 362	1.42 318	0.74 352	0.21 258	0.16 272	0.21 236	0.18 217	0.21 263	0.21 221

IGEV_Zeroshot_test	0.59 219	0.33 279	1.11 368	0.63 370	0.37 278	0.41 49	0.33 116	1.80 386	0.79 173	1.04 264	1.10 281	1.06 352	0.43 126	0.87 161	0.48 229	0.18 131	0.13 87	0.19 158	0.18 217	0.20 214	0.23 273

ToySt	0.73 308	0.35 338	1.64 468	0.54 236	0.37 278	0.92 379	0.81 471	1.21 236	1.03 270	0.86 219	1.12 294	1.31 422	1.01 422	1.04 216	0.88 391	0.19 172	0.20 369	0.24 331	0.24 390	0.27 365	0.28 371

RAFT+CT+SA	0.63 248	0.30 206	0.73 194	0.69 444	0.37 278	0.40 40	0.55 369	1.93 430	1.04 276	0.72 185	1.23 345	0.62 189	0.69 285	1.69 373	0.42 180	0.19 172	0.13 87	0.22 271	0.22 345	0.21 263	0.19 163

GrayStereo	0.83 370	0.28 153	0.62 129	0.66 405	0.37 278	0.76 296	1.79 574	1.19 227	0.91 213	1.98 546	1.89 518	1.07 355	1.76 543	1.43 320	0.50 245	0.20 223	0.15 233	0.19 158	0.21 317	0.18 136	0.41 478

ACVNet	0.66 257	0.33 279	0.74 199	0.55 252	0.37 278	0.80 323	0.47 299	1.46 295	1.11 308	1.01 254	1.31 375	1.07 355	0.91 377	0.82 138	1.09 438	0.22 293	0.19 352	0.21 236	0.18 217	0.23 305	0.19 163

R-Stereo Train	0.60 229	0.30 206	0.72 180	0.57 296	0.37 278	0.68 256	0.52 339	1.45 293	0.78 164	1.61 501	1.50 442	0.76 229	0.53 201	0.67 96	0.51 249	0.19 172	0.16 272	0.18 130	0.15 130	0.18 136	0.19 163

RAFT-Stereo	0.60 229	0.30 206	0.72 180	0.57 296	0.37 278	0.68 256	0.52 339	1.45 293	0.78 164	1.61 501	1.50 442	0.76 229	0.53 201	0.67 96	0.51 249	0.19 172	0.16 272	0.18 130	0.15 130	0.18 136	0.19 163
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet_ROB	0.82 361	0.36 349	1.13 374	0.60 337	0.37 278	0.91 372	0.38 181	2.41 534	1.61 522	1.35 423	1.35 395	1.25 404	0.97 407	1.75 380	0.88 391	0.21 258	0.14 162	0.17 91	0.12 38	0.19 172	0.30 401

SGM-Forest	1.29 493	0.40 403	0.74 199	0.54 236	0.37 278	1.55 497	1.26 545	1.82 392	1.39 467	2.22 556	1.81 508	1.64 487	1.02 431	7.65 590	1.20 450	0.39 506	0.37 533	0.39 512	0.34 509	0.37 460	0.34 438
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
rvit_0105_6	0.56 182	0.38 388	1.13 374	0.67 419	0.38 294	0.50 128	0.51 328	0.88 113	1.33 438	0.54 142	0.56 116	0.65 198	0.57 223	0.97 196	0.46 210	0.32 461	0.31 495	0.28 421	0.25 399	0.29 398	0.23 273

rvit_0105_4	0.58 206	0.40 403	1.19 402	0.68 431	0.38 294	0.53 152	0.55 369	0.93 120	1.27 403	0.56 151	0.61 127	0.72 223	0.63 261	1.01 207	0.47 220	0.33 468	0.33 513	0.29 433	0.25 399	0.29 398	0.26 337

GMStereo_Zeroshot	0.70 293	0.64 499	1.11 368	0.65 392	0.38 294	0.84 350	0.37 171	1.09 183	1.16 340	1.14 306	1.07 268	1.26 410	0.55 212	1.23 266	0.65 328	0.34 478	0.17 302	0.31 452	0.18 217	0.57 534	0.23 273

PCWNet_CMD	0.68 282	0.34 309	0.93 303	0.51 175	0.38 294	0.80 323	0.42 227	1.51 302	1.34 440	1.17 316	1.31 375	1.23 399	0.65 270	0.94 182	0.62 315	0.21 258	0.17 302	0.27 405	0.19 241	0.43 485	0.28 371

CREStereo++_RVC	0.49 141	0.22 28	0.46 28	0.48 122	0.38 294	0.45 77	0.25 50	0.77 68	1.30 427	0.82 205	1.23 345	0.47 111	0.37 93	0.55 42	0.44 191	0.16 58	0.11 21	0.16 61	0.80 578	0.18 136	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
GES	0.70 293	0.37 370	1.05 348	0.62 360	0.38 294	0.94 386	0.57 382	2.37 529	0.92 218	1.05 267	1.12 294	0.67 204	0.77 304	1.02 211	0.65 328	0.28 427	0.20 369	0.20 200	0.20 275	0.22 284	0.31 411

MSMDNet	0.68 282	0.34 309	0.93 303	0.52 198	0.38 294	0.80 323	0.42 227	1.52 306	1.35 443	1.17 316	1.31 375	1.23 399	0.65 270	0.94 182	0.62 315	0.21 258	0.17 302	0.26 391	0.19 241	0.41 479	0.28 371

AdaStereo	0.74 312	0.48 443	0.86 272	0.75 487	0.38 294	0.94 386	0.56 376	2.05 461	1.24 383	1.15 308	1.22 337	1.07 355	0.67 277	1.05 219	0.73 348	0.33 468	0.16 272	0.32 464	0.22 345	0.29 398	0.23 273
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.
iResNetv2_ROB	0.88 395	0.43 421	2.62 530	0.60 337	0.38 294	0.94 386	0.67 426	1.88 413	1.38 459	1.27 382	1.45 426	1.26 410	1.05 444	1.92 406	0.64 323	0.24 339	0.15 233	0.19 158	0.14 109	0.24 334	0.21 221

monsters	0.35 50	0.21 16	0.49 49	0.43 60	0.39 303	0.34 24	0.26 61	0.69 42	0.44 52	0.49 112	0.41 47	0.23 4	0.26 20	1.38 304	0.27 20	0.14 27	0.11 21	0.14 4	0.12 38	0.13 5	0.15 40

G2L-ROB	0.79 344	0.28 153	1.01 335	0.57 296	0.39 303	0.94 386	0.65 420	1.76 375	1.18 351	1.27 382	1.03 251	1.62 482	0.78 311	1.93 408	1.26 462	0.20 223	0.14 162	0.17 91	0.15 130	0.20 214	0.24 296

model_zeroshot	0.53 160	0.31 240	1.00 333	0.57 296	0.39 303	0.74 285	0.39 198	1.38 278	0.67 132	0.88 221	0.85 196	0.71 221	0.37 93	0.77 122	0.39 142	0.21 258	0.17 302	0.19 158	0.17 193	0.17 98	0.22 252

CBFPSM	0.95 419	0.37 370	2.10 504	0.51 175	0.39 303	1.73 513	0.87 489	1.59 329	1.13 322	1.11 281	1.00 239	2.34 553	1.64 532	1.42 318	1.44 485	0.19 172	0.18 334	0.20 200	0.20 275	0.22 284	0.36 451

ssnet_v2	0.92 413	0.39 397	1.22 411	0.66 405	0.39 303	1.31 464	0.96 506	2.32 520	1.45 492	1.48 475	1.17 321	1.53 467	0.91 377	1.16 252	1.71 519	0.31 453	0.27 472	0.30 445	0.29 464	0.28 381	0.29 385

hknet	0.82 361	0.34 309	1.15 381	0.55 252	0.39 303	1.25 458	0.66 424	2.65 561	1.10 301	1.25 365	1.12 294	1.58 476	0.85 345	1.41 313	0.79 369	0.23 317	0.18 334	0.25 370	0.22 345	0.23 305	0.24 296

dad	0.90 405	0.73 524	1.28 424	0.59 329	0.39 303	0.83 341	0.45 281	1.24 245	1.54 509	1.52 480	1.28 368	1.36 432	0.86 353	2.54 470	0.91 402	0.43 517	0.27 472	0.82 571	0.26 416	0.44 496	0.34 438

CFNet_pseudo	0.68 282	0.34 309	0.93 303	0.50 159	0.39 303	0.72 277	0.42 227	1.44 291	1.25 391	1.17 316	1.35 395	1.22 395	0.66 275	1.04 216	0.64 323	0.21 258	0.17 302	0.33 476	0.19 241	0.39 471	0.28 371

SFCPSM	0.74 312	0.30 206	1.06 350	0.52 198	0.39 303	1.36 473	0.64 418	2.42 535	1.11 308	1.18 327	1.21 335	0.81 246	0.78 311	1.08 229	0.57 291	0.22 293	0.17 302	0.22 271	0.24 390	0.23 305	0.21 221

ccs_rob	0.68 282	0.34 309	0.93 303	0.50 159	0.39 303	0.72 277	0.42 227	1.43 290	1.25 391	1.17 316	1.34 390	1.22 395	0.66 275	1.04 216	0.64 323	0.21 258	0.17 302	0.35 491	0.20 275	0.40 475	0.29 385

HSM	1.22 481	0.34 309	0.81 231	0.61 351	0.39 303	1.22 453	0.63 416	2.45 538	1.25 391	1.32 404	1.26 353	1.91 517	1.08 448	9.21 603	0.75 355	0.23 317	0.17 302	0.20 200	0.16 167	0.22 284	0.24 296

CBMV_ROB	0.99 430	0.46 432	0.68 163	0.53 221	0.39 303	1.40 481	0.48 307	2.09 468	1.30 427	1.53 483	2.29 544	1.36 432	1.23 480	2.46 461	1.04 434	0.44 526	0.42 550	0.47 536	0.44 537	0.41 479	0.39 468

rvit_0105_3	0.66 257	0.47 437	1.27 421	0.74 478	0.40 315	0.63 226	0.70 439	1.22 238	1.28 411	0.83 207	0.71 159	0.82 252	0.72 293	0.93 181	0.58 296	0.37 498	0.34 517	0.34 484	0.32 489	0.28 381	0.31 411

DualNet (step1)	0.89 397	0.51 455	1.35 433	0.58 310	0.40 315	1.07 417	0.80 466	1.99 444	1.27 403	1.25 365	1.22 337	1.09 366	1.01 422	1.31 283	0.73 348	0.59 556	0.32 507	0.62 563	0.67 571	0.45 499	0.48 502

test_sample9	1.96 547	0.51 455	1.35 433	0.58 310	0.40 315	1.07 417	0.80 466	1.99 444	1.27 403	1.25 365	1.22 337	1.09 366	1.01 422	2.46 461	8.57 594	0.59 556	12.85 628	0.62 563	0.67 571	0.45 499	0.48 502

test_sample8	2.29 562	0.51 455	1.35 433	0.58 310	0.40 315	1.07 417	0.80 466	2.03 454	1.22 374	2.28 559	1.33 386	4.98 596	2.51 577	2.46 461	8.57 594	0.59 556	12.85 628	0.62 563	0.67 571	0.45 499	0.48 502

ffm	0.79 344	0.36 349	1.51 452	0.56 274	0.40 315	0.76 296	0.59 395	1.08 176	2.62 573	1.19 335	1.49 435	1.07 355	0.85 345	1.57 345	0.35 96	0.21 258	0.13 87	0.31 452	0.28 445	0.20 214	0.23 273

ff1	1.88 541	0.36 349	1.51 452	0.56 274	0.40 315	0.76 296	0.59 395	1.08 176	2.62 573	1.19 335	1.49 435	1.07 355	0.85 345	9.88 612	13.82 610	0.21 258	0.13 87	0.31 452	0.28 445	0.20 214	0.23 273

mmx	1.89 544	0.36 349	1.51 452	0.56 274	0.40 315	0.76 296	0.59 395	2.32 520	1.41 473	1.19 335	1.49 435	1.07 355	0.85 345	9.88 612	13.82 610	0.25 361	0.21 387	0.31 452	0.28 445	0.32 431	0.29 385

xxx	1.89 544	0.36 349	1.51 452	0.56 274	0.40 315	0.76 296	0.59 395	2.32 520	1.41 473	1.19 335	1.49 435	1.07 355	0.85 345	9.88 612	13.82 610	0.25 361	0.21 387	0.31 452	0.28 445	0.32 431	0.29 385

plain	0.49 141	0.29 177	1.23 413	0.51 175	0.40 315	0.35 26	0.37 171	1.04 162	0.62 117	0.44 81	0.76 170	0.42 84	0.41 110	1.17 257	0.46 210	0.23 317	0.15 233	0.24 331	0.19 241	0.25 346	0.18 121

testlalala	0.49 141	0.30 206	0.70 175	0.44 69	0.40 315	0.68 256	0.38 181	1.38 278	0.58 99	1.28 388	0.82 190	0.61 186	0.36 86	0.57 52	0.34 87	0.21 258	0.14 162	0.18 130	0.12 38	0.15 49	0.16 73

LL-Strereo2	0.56 182	0.36 349	0.77 212	0.56 274	0.40 315	0.68 256	0.37 171	1.21 236	0.83 190	0.96 242	0.79 180	0.91 296	0.41 110	1.08 229	0.48 229	0.18 131	0.17 302	0.29 433	0.25 399	0.22 284	0.19 163

AACVNet	0.90 405	0.40 403	0.98 325	0.86 525	0.40 315	0.80 323	0.49 318	1.81 390	0.86 200	1.11 281	1.34 390	1.32 426	0.99 413	4.23 514	0.86 385	0.26 388	0.22 405	0.28 421	0.22 345	0.30 413	0.28 371

SGM-ForestM	7.81 609	0.48 443	11.02 597	0.74 478	0.40 315	16.83 618	12.72 619	7.91 615	8.13 610	11.53 621	10.25 613	22.44 630	14.01 620	17.02 622	20.52 621	0.38 500	0.39 543	0.37 504	0.36 516	0.37 460	0.38 463

NOSS_ROB	1.29 493	0.49 448	0.68 163	0.60 337	0.40 315	1.09 426	0.77 452	1.94 432	1.44 487	1.04 264	1.46 428	1.10 370	0.81 330	10.57 617	0.78 364	0.46 530	0.43 551	0.48 538	0.45 540	0.45 499	0.43 490

G2L-Stereo_test	0.77 330	0.31 240	0.97 322	0.51 175	0.41 329	0.90 369	0.80 466	1.67 341	1.22 374	1.32 404	1.27 362	1.50 461	0.81 330	1.74 378	1.02 430	0.20 223	0.14 162	0.16 61	0.16 167	0.18 136	0.22 252

GIP-stereo	0.37 62	0.25 88	0.49 49	0.55 252	0.41 329	0.37 34	0.22 25	1.03 155	0.56 93	0.35 37	0.52 95	0.46 101	0.37 93	0.55 42	0.28 28	0.20 223	0.13 87	0.16 61	0.12 38	0.16 71	0.16 73

rvit_stereo_0081_aga	0.46 119	0.37 370	0.91 298	0.52 198	0.41 329	0.49 109	0.40 207	0.88 113	0.66 130	0.59 153	0.56 116	0.53 146	0.43 126	0.67 96	0.44 191	0.27 409	0.21 387	0.22 271	0.20 275	0.26 359	0.19 163

AE-Stereo	0.58 206	0.29 177	0.81 231	0.62 360	0.41 329	0.69 267	0.46 287	2.49 548	1.25 391	0.49 112	0.77 174	0.69 211	0.46 152	0.61 68	0.42 180	0.17 91	0.16 272	0.21 236	0.20 275	0.19 172	0.18 121

StereoVision	0.67 268	0.37 370	1.02 338	0.60 337	0.41 329	0.50 128	0.41 219	1.32 268	0.96 240	0.73 187	2.48 555	0.82 252	0.57 223	1.06 224	0.50 245	0.26 388	0.28 478	0.29 433	0.28 445	0.37 460	0.22 252

GwcNet-ADL	0.67 268	0.33 279	0.90 293	0.58 310	0.41 329	0.60 204	0.59 395	1.55 315	1.28 411	1.11 281	1.13 305	0.90 292	0.59 244	1.11 241	0.91 402	0.28 427	0.18 334	0.18 130	0.18 217	0.25 346	0.33 428

GANet-ADL	0.63 248	0.38 388	0.82 240	0.67 419	0.41 329	0.68 256	0.51 328	1.64 337	1.16 340	0.98 244	1.10 281	0.90 292	0.58 240	0.81 136	0.63 319	0.27 409	0.18 334	0.18 130	0.16 167	0.23 305	0.27 355

ICVP	0.66 257	0.35 338	0.71 178	0.63 370	0.41 329	0.85 357	0.56 376	1.78 379	0.96 240	0.92 231	1.24 349	0.88 280	0.75 299	0.76 120	0.93 409	0.31 453	0.22 405	0.22 271	0.21 317	0.24 334	0.28 371
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
UCFNet_RVC	0.72 305	0.37 370	0.59 105	0.66 405	0.41 329	0.89 365	0.68 429	1.78 379	1.15 333	1.01 254	1.20 329	1.22 395	0.95 395	1.07 226	0.66 332	0.28 427	0.21 387	0.34 484	0.31 482	0.33 438	0.29 385

DN-CSS_ROB	0.67 268	0.36 349	1.36 438	0.59 329	0.41 329	0.54 165	0.45 281	1.30 262	0.95 236	1.05 267	1.47 431	0.69 211	0.64 265	1.80 392	0.60 307	0.19 172	0.15 233	0.25 370	0.23 377	0.22 284	0.23 273

ACV-stereo	1.00 433	0.55 470	1.47 447	0.59 329	0.42 339	2.38 558	0.58 388	1.20 231	1.21 365	0.83 207	1.01 241	3.36 579	2.10 561	1.64 363	1.17 446	0.28 427	0.22 405	0.23 307	0.22 345	0.29 398	0.35 447

rvit_stereo_ft	0.49 141	0.38 388	1.03 342	0.68 431	0.42 339	0.40 40	0.58 388	0.93 120	0.86 200	0.47 96	0.55 112	0.57 167	0.48 166	0.67 96	0.53 267	0.26 388	0.17 302	0.22 271	0.22 345	0.24 334	0.19 163

UDGNet	0.75 316	1.23 565	0.99 328	0.82 511	0.42 339	0.76 296	0.38 181	0.98 136	1.37 457	0.83 207	0.88 204	0.70 214	0.60 250	1.25 269	0.57 291	0.57 553	0.19 352	1.03 581	0.26 416	0.79 558	0.35 447

pmcnn	2.84 578	0.46 432	5.19 568	0.68 431	0.42 339	1.55 497	1.16 534	2.32 520	1.60 521	2.72 573	7.49 602	17.96 622	1.48 520	6.04 557	6.64 587	0.18 131	0.15 233	0.15 30	0.12 38	0.20 214	0.20 192

G2L-Stereo	0.84 376	0.35 338	1.15 381	0.63 370	0.43 343	0.78 306	0.69 432	1.69 354	1.20 358	1.36 428	1.18 324	1.43 446	0.78 311	2.47 466	1.26 462	0.25 361	0.20 369	0.26 391	0.21 317	0.20 214	0.27 355

UGAM	1.17 470	0.29 177	1.08 358	0.55 252	0.43 343	0.69 267	0.71 442	1.14 202	1.35 443	1.00 249	1.49 435	1.90 515	0.86 353	9.61 607	0.89 394	0.21 258	0.19 352	0.30 445	0.25 399	0.20 214	0.18 121

DCVSM-stereo	0.75 316	0.36 349	0.82 240	0.58 310	0.43 343	0.78 306	0.42 227	1.30 262	1.05 282	1.79 527	1.04 257	1.60 477	1.08 448	1.12 243	0.86 385	0.25 361	0.27 472	0.29 433	0.24 390	0.30 413	0.37 455

iinet-f	1.04 441	0.50 451	4.24 561	0.58 310	0.43 343	1.78 523	0.70 439	1.29 261	1.16 340	1.25 365	1.42 418	1.57 474	1.42 512	1.47 330	1.70 517	0.26 388	0.23 433	0.20 200	0.20 275	0.26 359	0.26 337

CSP-Net	1.00 433	0.41 413	0.99 328	0.56 274	0.43 343	1.62 505	0.76 451	2.16 489	1.16 340	1.33 410	1.22 337	1.32 426	0.89 371	4.67 525	0.93 409	0.35 488	0.24 443	0.20 200	0.20 275	0.23 305	0.30 401

LMCR-Stereo	0.87 391	0.50 451	0.99 328	0.80 504	0.43 343	1.32 465	0.55 369	2.79 573	1.03 270	1.55 489	1.49 435	0.74 225	1.01 422	1.76 381	0.99 422	0.30 450	0.17 302	0.22 271	0.18 217	0.31 420	0.22 252

PSMNet-RSSM	0.78 335	0.32 258	0.89 283	0.65 392	0.43 343	0.73 282	0.58 388	2.14 482	1.19 354	1.18 327	1.38 405	1.31 422	1.07 447	1.43 320	0.82 379	0.28 427	0.21 387	0.27 405	0.29 464	0.25 346	0.26 337

FADNet_RVC	0.88 395	0.56 474	2.15 508	0.57 296	0.43 343	1.17 447	0.46 287	1.68 345	1.12 316	0.91 228	1.24 349	0.91 296	0.94 390	2.22 441	1.20 450	0.28 427	0.22 405	0.32 464	0.28 445	0.46 506	0.42 486

CFNet	0.99 430	0.40 403	1.23 413	0.65 392	0.43 343	1.03 408	0.49 318	2.01 449	1.35 443	1.02 258	1.39 407	1.10 370	0.86 353	5.47 545	0.89 394	0.24 339	0.18 334	0.28 421	0.27 434	0.27 365	0.22 252

StereoDRNet-Refined	0.84 376	0.43 421	1.01 335	0.66 405	0.43 343	1.32 465	0.49 318	1.64 337	1.24 383	1.53 483	1.45 426	1.49 458	0.97 407	1.32 289	1.31 467	0.21 258	0.17 302	0.27 405	0.25 399	0.25 346	0.34 438
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DDVS	0.80 350	0.43 421	1.09 361	0.64 385	0.44 353	1.27 461	0.43 245	1.49 301	0.94 231	1.21 347	1.16 318	1.42 441	0.63 261	2.14 435	1.02 430	0.29 443	0.22 405	0.26 391	0.23 377	0.31 420	0.37 455

CFNet_ucs	0.73 308	0.34 309	0.94 310	0.53 221	0.44 353	0.76 296	0.46 287	1.73 368	1.34 440	1.24 362	1.54 453	1.08 365	0.64 265	1.05 219	0.64 323	0.26 388	0.20 369	0.37 504	0.22 345	0.42 483	0.30 401

IPLG	0.72 305	0.29 177	1.12 373	0.53 221	0.44 353	0.79 316	0.33 116	1.35 272	1.10 301	1.32 404	1.11 290	0.52 140	0.54 209	3.13 490	0.71 346	0.17 91	0.14 162	0.20 200	0.17 193	0.18 136	0.21 221

hitnet-ft	0.84 376	0.38 388	0.75 204	0.59 329	0.44 353	0.99 403	0.47 299	1.61 333	1.38 459	1.21 347	1.22 337	1.82 513	0.99 413	1.87 398	1.09 438	0.33 468	0.29 486	0.34 484	0.27 434	0.36 454	0.33 428

DDF-Stereo	0.39 74	0.24 66	0.53 79	0.51 175	0.45 357	0.30 17	0.23 38	0.64 28	0.34 22	0.34 34	0.40 45	0.37 71	0.48 166	0.94 182	0.35 96	0.24 339	0.12 42	0.18 130	0.13 74	0.85 560	0.19 163

111111	0.36 56	0.22 28	0.49 49	0.47 108	0.45 357	0.36 31	0.22 25	1.04 162	0.44 52	0.33 29	0.33 28	0.40 82	0.26 20	0.99 199	0.27 20	0.17 91	0.12 42	0.15 30	0.11 7	0.15 49	0.15 40

gwcnet-sp	0.80 350	0.37 370	1.94 490	0.62 360	0.45 357	1.38 474	0.53 345	1.68 345	1.20 358	1.37 430	1.08 275	0.93 305	0.82 332	1.45 325	0.79 369	0.22 293	0.22 405	0.22 271	0.21 317	0.23 305	0.25 317

scenet	0.80 350	0.37 370	1.94 490	0.62 360	0.45 357	1.38 474	0.53 345	1.68 345	1.20 358	1.37 430	1.08 275	0.93 305	0.82 332	1.45 325	0.79 369	0.22 293	0.22 405	0.22 271	0.21 317	0.23 305	0.25 317

ssnet	0.80 350	0.37 370	1.94 490	0.62 360	0.45 357	1.38 474	0.53 345	1.68 345	1.20 358	1.37 430	1.08 275	0.93 305	0.82 332	1.45 325	0.79 369	0.22 293	0.22 405	0.22 271	0.21 317	0.23 305	0.25 317

BUS	0.78 335	0.34 309	0.77 212	0.55 252	0.45 357	2.30 554	0.42 227	2.65 561	1.04 276	1.25 365	1.12 294	1.02 342	0.70 288	0.94 182	0.75 355	0.25 361	0.18 334	0.25 370	0.22 345	0.23 305	0.24 296

BSDual-CNN	0.75 316	0.34 309	0.77 212	0.55 252	0.45 357	1.25 458	0.66 424	2.65 561	1.04 276	1.25 365	1.12 294	1.11 375	0.77 304	0.94 182	0.76 358	0.25 361	0.18 334	0.25 370	0.22 345	0.23 305	0.24 296

psmg	0.75 316	0.34 309	0.77 212	0.52 198	0.45 357	1.46 488	0.73 446	2.15 487	1.04 276	1.25 365	1.33 386	1.11 375	0.77 304	0.94 182	0.76 358	0.25 361	0.20 369	0.25 370	0.26 416	0.23 305	0.24 296

DMCA	0.71 299	0.36 349	1.17 396	0.53 221	0.45 357	0.84 350	0.46 287	1.52 306	1.09 297	1.20 340	1.12 294	1.21 391	0.74 294	0.87 161	1.09 438	0.25 361	0.20 369	0.27 405	0.19 241	0.24 334	0.29 385

VIP-Stereo	0.37 62	0.25 88	0.62 129	0.41 44	0.46 366	0.82 333	0.22 25	0.67 36	0.48 64	0.32 24	0.55 112	0.37 71	0.31 51	0.85 153	0.28 28	0.18 131	0.12 42	0.16 61	0.12 38	0.15 49	0.14 19

zero-FE	0.38 66	0.24 66	0.54 83	0.48 122	0.46 366	0.29 15	0.23 38	0.69 42	0.34 22	0.34 34	0.41 47	0.37 71	0.49 179	0.68 100	0.35 96	0.23 317	0.12 42	0.18 130	0.13 74	0.82 559	0.19 163

MultiAttention	4.59 596	0.35 338	0.90 293	0.75 487	0.46 366	31.81 632	4.41 609	2.35 528	1.41 473	1.64 509	2.43 551	2.42 558	0.70 288	38.40 633	1.78 524	0.23 317	0.15 233	0.30 445	0.30 476	0.48 511	0.48 502

DFGA-Net	0.77 330	0.47 437	1.75 476	0.55 252	0.46 366	0.83 341	0.44 265	1.38 278	1.10 301	1.05 267	1.20 329	0.70 214	0.58 240	2.27 447	1.31 467	0.19 172	0.17 302	0.24 331	0.24 390	0.28 381	0.30 401

IGEV-Stereo+	0.46 119	0.23 44	0.51 67	0.42 53	0.46 366	0.15 1	0.19 7	0.45 5	0.37 36	0.28 8	0.25 6	0.31 45	0.41 110	1.43 320	0.31 59	0.18 131	0.13 87	0.15 30	0.12 38	1.09 573	1.74 587

HHNet	0.64 251	0.28 153	0.69 169	0.45 79	0.46 366	0.50 128	0.57 382	1.13 198	1.03 270	1.26 377	2.21 540	0.70 214	0.59 244	1.10 238	0.51 249	0.21 258	0.13 87	0.23 307	0.19 241	0.20 214	0.31 411

FADNet-RVC-Resample	0.91 410	0.51 455	2.92 537	0.64 385	0.46 366	1.07 417	0.60 403	1.76 375	1.24 383	1.10 280	0.98 233	1.06 352	0.98 410	2.17 438	0.95 416	0.24 339	0.22 405	0.30 445	0.32 489	0.36 454	0.40 474

AANet_RVC	1.22 481	0.60 483	1.94 490	0.69 444	0.46 366	0.75 290	0.69 432	1.51 302	1.57 516	1.36 428	1.90 520	1.51 464	0.87 362	7.23 584	1.89 527	0.26 388	0.19 352	0.19 158	0.16 167	0.23 305	0.37 455

DeepPruner_ROB	0.79 344	0.55 470	1.14 379	0.61 351	0.46 366	0.78 306	0.54 359	1.83 394	1.00 260	1.42 452	1.27 362	1.23 399	0.77 304	1.56 343	0.89 394	0.35 488	0.28 478	0.27 405	0.26 416	0.32 431	0.34 438

DISCO	1.06 448	0.37 370	1.19 402	0.73 472	0.46 366	2.04 542	0.84 478	2.26 508	1.54 509	1.25 365	1.36 399	2.38 555	1.08 448	2.60 473	1.62 507	0.24 339	0.19 352	0.22 271	0.20 275	0.32 431	0.29 385

SANet	2.26 561	0.70 516	6.94 576	0.69 444	0.46 366	2.76 570	1.76 572	2.61 559	5.84 608	2.45 565	3.52 575	3.71 582	3.38 590	5.90 553	2.14 533	0.34 478	0.31 495	0.32 464	0.29 464	0.54 529	0.43 490

iRaft-Stereo_5w	0.89 397	0.31 240	1.04 343	0.56 274	0.47 377	0.47 93	0.68 429	1.19 227	1.08 289	0.80 198	1.35 395	1.46 453	0.90 374	5.11 533	1.16 445	0.18 131	0.15 233	0.22 271	0.19 241	0.21 263	0.24 296

PSMNet-ADL	0.75 316	0.36 349	0.69 169	0.71 458	0.47 377	1.13 430	0.46 287	1.47 298	1.07 286	0.85 214	1.18 324	1.31 422	0.94 390	1.56 343	1.06 435	0.34 478	0.22 405	0.22 271	0.23 377	0.27 365	0.36 451

Select-FE	0.87 391	0.42 416	2.64 531	0.57 296	0.48 379	0.47 93	0.23 38	2.59 557	0.85 197	1.08 277	1.32 380	2.00 531	1.73 540	1.15 248	0.47 220	0.21 258	0.17 302	0.21 236	0.26 416	0.20 214	0.33 428

MyStereo07	0.50 151	0.30 206	0.58 99	0.58 310	0.48 379	0.59 198	0.78 455	1.19 227	0.60 110	0.49 112	0.54 109	0.43 87	0.55 212	1.32 289	0.36 115	0.18 131	0.18 334	0.24 331	0.21 317	0.23 305	0.23 273

MyStereo06	0.67 268	0.29 177	1.06 350	0.58 310	0.48 379	0.62 215	0.72 443	2.26 508	0.89 207	1.07 275	1.12 294	1.22 395	0.56 219	0.83 144	0.47 220	0.17 91	0.17 302	0.24 331	0.21 317	0.23 305	0.23 273

MyStereo05	0.70 293	0.29 177	1.22 411	0.58 310	0.48 379	0.62 215	0.72 443	1.52 306	1.54 509	1.17 316	0.91 209	0.77 233	0.79 319	1.45 325	0.68 339	0.17 91	0.17 302	0.24 331	0.21 317	0.23 305	0.23 273

MyStereo04	0.71 299	0.30 206	1.28 424	0.58 310	0.48 379	0.59 198	0.78 455	1.74 371	1.49 503	0.94 237	0.91 209	0.74 225	0.86 353	1.59 353	0.69 340	0.18 131	0.18 334	0.24 331	0.21 317	0.23 305	0.23 273

HBP-ISP	1.00 433	0.60 483	0.85 264	0.64 385	0.48 379	1.63 506	0.77 452	2.24 507	1.30 427	1.33 410	1.53 452	0.87 274	0.99 413	3.26 496	0.76 358	0.46 530	0.44 552	0.54 550	0.48 546	0.48 511	0.42 486

GANet	1.41 501	0.52 461	1.18 401	0.74 478	0.48 379	1.40 481	1.69 566	1.87 408	1.28 411	1.56 491	2.39 548	1.56 472	1.25 484	9.13 601	1.20 450	0.31 453	0.32 507	0.34 484	0.29 464	0.40 475	0.33 428

rvit_105_1	0.76 324	0.54 466	1.27 421	0.80 504	0.49 386	0.74 285	0.86 485	1.39 282	1.23 379	1.00 249	0.80 185	0.93 305	0.78 311	1.29 280	0.78 364	0.43 517	0.36 528	0.36 501	0.42 530	0.30 413	0.36 451

4D-IteraStereo	0.50 151	0.26 108	0.84 258	0.51 175	0.49 386	0.64 235	0.31 97	0.91 119	1.02 267	1.05 267	0.72 162	0.76 229	0.32 59	0.69 101	0.40 159	0.18 131	0.11 21	0.23 307	0.20 275	0.19 172	0.16 73

DCRE	0.85 383	0.28 153	0.76 209	0.60 337	0.49 386	0.59 198	0.53 345	1.04 162	0.92 218	0.80 198	7.34 601	0.87 274	0.57 223	0.78 131	0.43 186	0.16 58	0.17 302	0.19 158	0.17 193	0.18 136	0.22 252

DMCA-RVC	0.83 370	0.46 432	2.19 511	0.68 431	0.49 386	0.84 350	0.48 307	1.44 291	1.07 286	1.56 491	1.04 257	1.29 417	0.86 353	1.49 339	0.92 406	0.27 409	0.22 405	0.35 491	0.28 445	0.32 431	0.28 371

FADNet-RVC	0.96 423	0.72 521	2.96 538	0.64 385	0.49 386	0.90 369	0.59 395	1.85 404	1.27 403	0.92 231	0.97 228	1.36 432	0.90 374	2.36 454	1.31 467	0.30 450	0.29 486	0.32 464	0.32 489	0.42 483	0.37 455

GCAP-BAT	0.54 164	0.33 279	0.75 204	0.45 79	0.50 391	0.84 350	0.35 143	0.98 136	0.80 179	0.88 221	1.04 257	0.88 280	0.37 93	1.25 269	0.41 169	0.19 172	0.15 233	0.18 130	0.13 74	0.17 98	0.22 252

test_5	0.70 293	0.32 258	0.99 328	0.69 444	0.50 391	0.89 365	0.51 328	1.88 413	1.14 328	0.78 195	1.13 305	1.04 347	0.89 371	1.59 353	0.46 210	0.19 172	0.14 162	0.23 307	0.22 345	0.22 284	0.20 192

IPLGR_C	0.67 268	0.38 388	1.20 406	0.60 337	0.50 391	0.75 290	0.48 307	1.28 259	1.13 322	1.42 452	1.57 466	0.62 189	0.48 166	0.85 153	0.80 376	0.24 339	0.15 233	0.19 158	0.16 167	0.19 172	0.29 385

ACRE	0.66 257	0.37 370	1.27 421	0.60 337	0.50 391	0.74 285	0.47 299	1.26 251	1.10 301	1.40 446	1.56 462	0.62 189	0.46 152	0.88 165	0.78 364	0.24 339	0.15 233	0.19 158	0.16 167	0.19 172	0.29 385

GEStereo_RVC	0.93 418	0.40 403	1.15 381	0.67 419	0.50 391	0.95 392	0.78 455	2.73 568	1.21 365	1.20 340	1.12 294	1.25 404	0.91 377	3.21 493	0.95 416	0.31 453	0.20 369	0.23 307	0.20 275	0.28 381	0.31 411

Anonymous3	0.64 251	0.47 437	1.31 428	0.59 329	0.50 391	0.93 383	0.69 432	1.11 192	0.83 190	0.74 188	0.89 206	0.65 198	0.68 281	1.08 229	0.54 276	0.40 508	0.31 495	0.26 391	0.26 416	0.31 420	0.30 401

RALAANet	0.62 239	0.37 370	0.97 322	0.66 405	0.50 391	0.67 252	0.31 97	1.27 255	1.09 297	1.11 281	1.17 321	0.88 280	0.46 152	1.27 276	0.45 204	0.20 223	0.15 233	0.21 236	0.18 217	0.27 365	0.19 163

RAFT + AFF	1.07 453	0.47 437	1.36 438	0.68 431	0.50 391	1.20 451	1.22 540	2.58 556	1.26 399	1.33 410	1.56 462	1.19 388	1.49 521	3.89 512	1.01 427	0.22 293	0.26 462	0.30 445	0.27 434	0.29 398	0.32 420

NaN_ROB	1.23 485	0.63 496	1.76 477	0.67 419	0.50 391	1.59 502	2.00 580	1.87 408	1.52 506	2.14 555	1.26 353	1.40 440	1.09 451	4.60 523	1.75 520	0.28 427	0.34 517	0.28 421	0.29 464	0.30 413	0.37 455

ETE_ROB	1.01 437	0.69 514	1.49 450	0.72 464	0.50 391	1.15 437	1.12 526	1.91 421	1.24 383	1.94 542	1.50 442	1.73 500	1.06 445	1.78 385	1.33 474	0.33 468	0.26 462	0.38 508	0.34 509	0.40 475	0.44 493

HI	0.67 268	0.34 309	0.80 226	0.51 175	0.51 401	0.41 49	0.37 171	1.15 214	0.80 179	1.34 417	1.42 418	1.60 477	1.11 457	0.96 192	0.90 398	0.16 58	0.12 42	0.20 200	0.21 317	0.20 214	0.20 192

CoSv	0.67 268	0.34 309	0.80 226	0.51 175	0.51 401	0.41 49	0.37 171	1.15 214	0.80 179	1.34 417	1.42 418	1.60 477	1.11 457	0.96 192	0.90 398	0.16 58	0.12 42	0.20 200	0.21 317	0.20 214	0.20 192

RAFT_CTSACE	0.66 257	0.29 177	1.14 379	0.57 296	0.51 401	0.68 256	0.44 265	0.88 113	0.98 247	1.03 262	1.83 510	1.23 399	0.67 277	1.48 332	0.38 136	0.16 58	0.16 272	0.21 236	0.20 275	0.20 214	0.17 100

CIPLG	0.67 268	0.37 370	1.17 396	0.60 337	0.51 401	0.75 290	0.48 307	1.26 251	1.11 308	1.43 456	1.58 468	0.64 197	0.48 166	0.94 182	0.78 364	0.24 339	0.15 233	0.19 158	0.16 167	0.19 172	0.29 385

MeshStereo	2.36 564	0.60 483	1.05 348	0.63 370	0.51 401	2.58 562	0.99 511	3.46 585	2.21 564	7.38 616	5.06 592	7.50 603	3.10 584	7.02 581	2.54 546	0.44 526	0.44 552	0.45 530	0.40 526	0.43 485	0.45 495
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
FSD					0.52 406	0.54 165	0.58 388	0.71 51	0.54 82	0.54 142	0.53 99	0.60 179	0.52 198	0.58 56	0.56 286	0.51 544	0.48 561	0.50 541	0.49 549	0.50 517

MSAF-DinoV2	2.45 568	1.88 591	17.19 608	0.89 537	0.52 406	1.39 477	0.97 507	2.84 576	1.77 535	1.55 489	1.65 482	3.60 581	2.28 570	5.74 549	4.64 575	0.28 427	0.17 302	0.26 391	0.28 445	0.49 515	0.54 521

coex_refinement	0.84 376	0.30 206	0.89 283	0.72 464	0.52 406	0.95 392	0.60 403	1.92 428	1.29 423	1.38 436	1.37 400	1.80 511	0.82 332	1.48 332	1.31 467	0.27 409	0.17 302	0.19 158	0.20 275	0.25 346	0.27 355

AEACV	0.41 83	0.25 88	0.60 115	0.55 252	0.52 406	0.43 67	0.38 181	0.98 136	0.63 120	0.44 81	0.56 116	0.46 101	0.59 244	0.56 46	0.31 59	0.17 91	0.13 87	0.18 130	0.16 167	0.17 98	0.17 100

fast-acv-ft	1.00 433	0.48 443	1.85 486	0.61 351	0.52 406	1.77 519	0.69 432	1.52 306	1.47 498	1.34 417	1.85 514	1.73 500	1.24 483	1.62 361	1.56 498	0.27 409	0.28 478	0.28 421	0.28 445	0.28 381	0.31 411

sAnonymous2	0.59 219	0.61 488	1.82 482	0.61 351	0.52 406	0.51 137	0.54 359	0.97 132	0.70 140	0.50 121	0.68 144	0.46 101	0.63 261	0.61 68	0.41 169	0.22 293	0.17 302	0.23 307	0.21 317	0.85 560	0.56 529

CroCo_RVC	0.59 219	0.61 488	1.82 482	0.61 351	0.52 406	0.51 137	0.54 359	0.97 132	0.70 140	0.50 121	0.68 144	0.46 101	0.63 261	0.61 68	0.41 169	0.22 293	0.17 302	0.23 307	0.21 317	0.85 560	0.56 529

CSAN	1.61 520	0.67 510	3.24 547	0.74 478	0.52 406	1.77 519	1.74 571	1.98 440	1.94 549	2.47 568	2.33 546	1.93 521	2.04 558	6.45 571	1.95 529	0.43 517	0.36 528	0.41 523	0.42 530	0.43 485	0.44 493

MyStereo8	0.70 293	0.32 258	1.24 416	0.63 370	0.53 414	0.90 369	0.34 129	1.60 331	1.35 443	1.20 340	1.31 375	0.89 290	0.64 265	0.77 122	1.02 430	0.18 131	0.15 233	0.20 200	0.18 217	0.22 284	0.30 401

MIF-Stereo (partial)	0.48 137	0.28 153	0.83 249	0.51 175	0.53 414	0.39 39	0.27 67	1.03 155	0.64 125	0.47 96	0.71 159	0.51 131	0.51 193	1.13 245	0.47 220	0.20 223	0.16 272	0.23 307	0.20 275	0.24 334	0.20 192

testlalala_base	0.83 370	0.41 413	0.80 226	0.67 419	0.53 414	0.78 306	0.30 90	1.84 396	0.60 110	0.75 190	0.91 209	0.68 206	0.54 209	0.69 101	0.46 210	2.92 599	0.15 233	0.17 91	0.12 38	2.95 597	0.27 355

IER	0.74 312	0.33 279	1.25 418	0.50 159	0.53 414	1.32 465	0.55 369	1.31 264	1.08 289	1.30 395	1.34 390	1.11 375	1.10 454	1.05 219	0.81 378	0.20 223	0.17 302	0.21 236	0.21 317	0.20 214	0.21 221

NINENet	0.81 359	0.40 403	0.89 283	0.65 392	0.53 414	2.30 554	0.42 227	2.12 472	1.13 322	1.20 340	1.27 362	1.02 342	0.70 288	1.26 273	0.75 355	0.29 443	0.24 443	0.31 452	0.21 317	0.27 365	0.26 337

SuperB	2.50 570	0.72 521	18.07 612	0.72 464	0.53 414	1.85 529	0.86 485	1.80 386	2.40 567	1.54 486	1.42 418	1.13 379	1.17 469	4.18 513	4.80 578	0.25 361	0.20 369	0.23 307	0.19 241	7.64 620	0.38 463

GANetREF_RVC	1.11 461	0.90 538	1.56 461	0.88 530	0.53 414	1.41 483	1.35 550	1.91 421	1.54 509	1.28 388	1.32 380	1.46 453	1.23 480	2.04 423	1.00 426	0.57 553	0.45 554	0.67 566	0.52 555	0.91 564	0.62 542
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
LALA_ROB	1.06 448	0.66 506	1.37 441	0.70 454	0.53 414	1.61 503	1.25 544	1.81 390	1.48 502	1.82 530	1.40 412	1.93 521	1.03 433	1.68 369	1.69 515	0.38 500	0.28 478	0.43 525	0.37 520	0.43 485	0.38 463

DStereoRT	1.52 512	0.36 349	3.37 549	0.69 444	0.54 422	2.05 545	0.59 395	1.85 404	1.21 365	1.38 436	1.46 428	0.84 269	1.27 487	6.33 568	1.07 436	0.24 339	0.19 352	4.29 619	2.08 611	0.25 346	0.39 468

zh-mn7	1.84 539	1.51 577	9.67 592	0.70 454	0.54 422	1.47 489	0.84 478	1.93 430	2.13 561	2.50 569	2.70 560	1.67 491	1.35 500	4.75 529	3.14 558	0.32 461	0.27 472	0.27 405	0.27 434	0.32 431	0.39 468

z-mn7	1.77 531	1.06 549	7.02 577	0.74 478	0.54 422	2.58 562	1.03 517	1.90 419	2.73 581	1.61 501	3.00 567	1.96 527	1.40 507	5.23 536	2.87 552	0.31 453	0.25 455	0.27 405	0.25 399	0.34 446	0.35 447

coex-ft	8.35 610	2.39 600	100.24 643	0.68 431	0.54 422	1.77 519	1.57 562	1.71 362	11.00 612	18.91 628	3.76 577	3.85 584	8.23 612	3.29 497	6.58 586	0.31 453	0.31 495	0.32 464	0.31 482	0.69 551	0.57 532

EDNetEfficientorigin	10.59 615	1.52 578	177.33 644	0.68 431	0.54 422	1.66 508	1.20 539	1.94 432	3.39 589	4.69 603	3.37 572	3.08 575	2.79 582	3.25 495	3.63 563	0.26 388	0.24 443	0.33 476	0.28 445	0.85 560	0.87 567

TDLM	1.08 457	0.50 451	1.01 335	0.69 444	0.54 422	0.91 372	1.40 553	1.60 331	1.36 452	1.17 316	1.40 412	1.07 355	1.00 419	6.19 558	0.85 384	0.34 478	0.22 405	0.35 491	0.26 416	0.38 466	0.29 385

CVANet_RVC	1.10 459	0.49 448	1.15 381	0.65 392	0.54 422	0.93 383	1.00 513	1.69 354	1.36 452	1.42 452	1.39 407	1.24 403	1.17 469	6.22 560	0.80 376	0.35 488	0.24 443	0.35 491	0.30 476	0.44 496	0.32 420

DispNO	0.98 427	0.34 309	2.02 497	0.58 310	0.55 429	0.88 363	0.49 318	1.70 358	1.24 383	1.22 355	1.26 353	1.18 386	0.88 368	5.17 534	0.88 391	0.23 317	0.18 334	0.24 331	0.22 345	0.19 172	0.22 252

pcwnet_v2	0.91 410	0.39 397	2.74 532	0.64 385	0.55 429	0.81 331	0.49 318	2.19 500	1.63 523	1.44 459	1.64 481	1.09 366	0.79 319	1.31 283	0.70 343	0.32 461	0.25 455	0.29 433	0.27 434	0.37 460	0.37 455

GwcNet-RSSM	0.83 370	0.34 309	1.29 427	0.65 392	0.55 429	0.78 306	0.62 411	1.89 415	1.27 403	1.18 327	1.39 407	1.56 472	0.91 377	1.60 358	1.22 455	0.26 388	0.20 369	0.23 307	0.24 390	0.21 263	0.21 221

FADNet	0.98 427	0.64 499	2.57 526	0.66 405	0.55 429	0.95 392	0.57 382	1.91 421	1.38 459	0.94 237	1.02 244	1.36 432	1.00 419	2.69 476	0.97 420	0.34 478	0.34 517	0.31 452	0.34 509	0.61 543	0.42 486

DLCB_ROB	0.92 413	0.43 421	0.95 314	0.71 458	0.55 429	1.11 427	0.83 476	1.61 333	1.32 436	1.67 514	1.66 483	1.70 497	0.93 387	1.96 414	1.34 475	0.26 388	0.25 455	0.27 405	0.28 445	0.28 381	0.28 371

z-ln-s-r	1.18 475	0.61 488	2.91 536	0.54 236	0.56 434	0.81 331	0.86 485	1.72 366	1.55 515	1.18 327	1.62 475	1.37 436	1.16 465	3.67 506	3.77 565	0.20 223	0.15 233	0.21 236	0.17 193	0.29 398	0.24 296

raft+_RVC	0.56 182	0.29 177	0.61 123	0.65 392	0.56 434	0.53 152	0.53 345	1.40 284	1.02 267	0.78 195	1.04 257	0.70 214	0.55 212	1.00 204	0.49 242	0.18 131	0.16 272	0.19 158	0.19 241	0.18 136	0.17 100

CFNet-ft	0.78 335	0.36 349	0.74 199	0.67 419	0.56 434	0.86 358	0.54 359	1.46 295	1.17 345	1.01 254	1.28 368	1.68 494	1.03 433	1.57 345	0.95 416	0.27 409	0.21 387	0.33 476	0.26 416	0.31 420	0.26 337

STTStereo	0.82 361	0.53 463	1.53 459	0.68 431	0.56 434	0.88 363	0.56 376	1.57 322	1.14 328	1.39 440	1.10 281	1.26 410	0.84 340	1.49 339	0.90 398	0.29 443	0.28 478	0.33 476	0.40 526	0.33 438	0.37 455

CFNet_RVC	0.78 335	0.36 349	0.74 199	0.67 419	0.56 434	0.86 358	0.54 359	1.46 295	1.17 345	1.01 254	1.28 368	1.68 494	1.03 433	1.57 345	0.95 416	0.27 409	0.21 387	0.33 476	0.26 416	0.31 420	0.26 337

FC-DCNN v2	2.96 582	0.61 488	1.13 374	0.75 487	0.57 439	2.90 575	1.06 521	3.59 589	2.66 577	7.05 613	7.66 605	10.26 616	7.17 610	6.27 563	4.49 574	0.54 547	0.48 561	0.51 543	0.50 551	0.53 526	0.52 517

HCRNet	0.72 305	0.40 403	0.86 272	0.61 351	0.57 439	0.75 290	0.35 143	1.39 282	1.21 365	1.11 281	0.99 234	1.01 340	0.76 300	2.18 439	0.73 348	0.28 427	0.19 352	0.28 421	0.23 377	0.25 346	0.26 337

FC-DCNN	2.88 581	0.61 488	1.15 381	0.75 487	0.57 439	2.85 574	1.05 519	3.44 584	2.64 576	6.93 612	7.63 603	9.86 613	7.02 609	5.76 551	4.31 571	0.54 547	0.48 561	0.51 543	0.50 551	0.53 526	0.52 517

SDNR	1.66 523	0.55 470	2.36 519	0.56 274	0.58 442	3.79 590	0.45 281	1.78 379	1.40 469	1.38 436	2.45 553	1.13 379	0.96 397	11.03 618	1.31 467	0.67 564	0.64 580	0.43 525	0.32 489	0.71 554	0.76 560

SACVNet	0.89 397	0.51 455	1.08 358	0.83 515	0.58 442	0.83 341	0.78 455	1.84 396	1.17 345	1.39 440	1.33 386	1.25 404	1.01 422	2.31 451	0.92 406	0.35 488	0.26 462	0.31 452	0.29 464	0.35 450	0.48 502

GANet-RSSM	0.78 335	0.31 240	0.90 293	0.67 419	0.58 442	0.80 323	0.62 411	2.04 457	1.15 333	1.11 281	1.27 362	1.26 410	1.18 476	1.68 369	0.74 352	0.26 388	0.21 387	0.22 271	0.22 345	0.23 305	0.23 273

PS-NSSS	1.02 438	0.62 495	1.17 396	0.61 351	0.58 442	0.91 372	0.79 463	2.02 450	1.19 354	1.17 316	1.68 487	1.00 335	0.85 345	4.43 519	0.86 385	0.38 500	0.31 495	0.52 545	0.32 489	0.52 521	0.45 495

NCCL2	1.06 448	0.64 499	1.35 433	0.78 501	0.58 442	1.32 465	1.69 566	1.89 415	1.38 459	1.52 480	1.20 329	1.91 517	1.17 469	1.79 390	1.50 492	0.35 488	0.31 495	0.45 530	0.44 537	0.41 479	0.45 495

XPNet_ROB	1.02 438	0.56 474	1.33 432	0.75 487	0.58 442	1.11 427	1.13 528	1.77 377	1.29 423	1.88 534	1.43 422	1.63 486	1.13 464	2.04 423	1.69 515	0.40 508	0.31 495	0.33 476	0.29 464	0.37 460	0.37 455

CRFU-Net	0.90 405	0.42 416	1.10 366	0.69 444	0.59 448	1.76 517	0.84 478	2.33 526	0.92 218	1.45 465	1.20 329	1.62 482	1.25 484	1.38 304	0.94 414	0.28 427	0.23 433	0.22 271	0.19 241	0.24 334	0.27 355

MMNet	0.89 397	0.35 338	1.44 444	0.64 385	0.59 448	1.83 526	0.48 307	1.70 358	1.38 459	1.45 465	1.19 328	1.25 404	1.16 465	1.77 383	1.27 465	0.20 223	0.19 352	0.23 307	0.22 345	0.25 346	0.24 296

psm_up	0.83 370	0.37 370	0.88 279	0.68 431	0.59 448	1.05 412	0.92 496	1.68 345	1.17 345	1.41 448	1.22 337	1.30 420	1.31 495	1.39 308	0.89 394	0.27 409	0.30 490	0.31 452	0.27 434	0.28 381	0.28 371

DPSNet	1.91 546	0.64 499	5.95 569	0.73 472	0.59 448	2.04 542	1.61 564	3.84 591	1.96 551	1.54 486	1.39 407	2.27 548	3.32 588	4.95 531	4.79 576	0.50 542	0.31 495	0.29 433	0.26 416	0.67 549	0.54 521

AIO-Stereo-zeroshot	0.85 383	0.38 388	2.79 534	0.51 175	0.60 452	0.72 277	0.38 181	2.87 577	0.77 159	0.80 198	1.07 268	2.14 544	0.93 387	0.96 192	0.62 315	0.21 258	0.13 87	0.21 236	0.26 416	0.29 398	0.32 420

sCroCo_RVC	0.51 154	0.43 421	1.15 381	0.66 405	0.60 452	0.52 143	0.40 207	0.93 120	0.64 125	0.45 89	0.76 170	0.49 120	0.49 179	0.65 90	0.49 242	0.27 409	0.28 478	0.23 307	0.22 345	0.29 398	0.28 371

psmorigin	1.69 528	0.74 526	13.13 600	0.70 454	0.60 452	1.16 440	0.79 463	1.69 354	1.25 391	2.07 551	1.77 500	2.23 545	1.51 522	2.14 435	1.45 486	0.39 506	0.41 545	0.34 484	0.33 503	0.45 499	0.63 544

ac_64	0.86 387	0.32 258	1.02 338	0.74 478	0.60 452	1.04 409	0.53 345	2.20 503	0.99 256	1.23 358	1.11 290	1.96 527	1.06 445	2.01 420	1.01 427	0.30 450	0.22 405	0.24 331	0.23 377	0.22 284	0.22 252

FAT-Stereo	1.10 459	0.43 421	1.46 446	0.74 478	0.60 452	1.13 430	0.92 496	2.06 462	1.71 531	1.75 522	2.00 529	2.02 535	1.47 518	2.02 422	1.26 462	0.44 526	0.36 528	0.34 484	0.29 464	0.36 454	0.57 532

MDST_ROB	1.88 541	0.40 403	1.71 474	0.93 547	0.60 452	4.27 597	1.23 542	3.99 593	1.44 487	4.61 602	2.63 559	1.44 447	1.03 433	9.78 609	1.62 507	0.33 468	0.26 462	0.37 504	0.33 503	0.31 420	0.34 438

rafts_anoy	0.55 169	0.32 258	0.66 155	0.72 464	0.61 458	0.53 152	0.40 207	1.24 245	1.06 284	0.85 214	0.83 192	0.67 204	0.53 201	0.77 122	0.55 280	0.20 223	0.15 233	0.25 370	0.26 416	0.22 284	0.21 221

ADCPNet	1.97 549	0.78 527	9.38 590	0.74 478	0.61 458	2.73 569	1.36 551	2.11 471	1.66 525	1.92 538	1.70 490	2.45 559	2.07 559	2.50 467	6.84 588	0.38 500	0.38 538	0.38 508	0.43 534	0.47 510	0.50 511

NLCA_NET_v2_RVC	0.84 376	0.46 432	1.40 443	0.69 444	0.61 458	0.95 392	0.52 339	1.68 345	1.21 365	1.39 440	1.15 316	1.42 441	0.88 368	1.78 385	0.93 409	0.26 388	0.23 433	0.27 405	0.27 434	0.30 413	0.39 468
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
WCMA_ROB	2.05 551	0.55 470	1.77 478	0.74 478	0.61 458	2.24 551	1.56 561	2.17 497	1.79 540	4.16 598	6.36 597	5.66 598	4.66 601	3.19 492	2.77 549	0.55 551	0.45 554	0.40 518	0.43 534	0.48 511	0.50 511

w-ln-seven-2	1.42 503	0.69 514	6.86 575	0.71 458	0.62 462	1.23 455	0.92 496	1.84 396	1.59 518	1.74 520	1.59 472	1.49 458	1.40 507	3.69 507	2.22 536	0.27 409	0.26 462	0.29 433	0.26 416	0.34 446	0.33 428

Anonymous_2	1.37 496	0.56 474	0.94 310	0.57 296	0.62 462	1.04 409	0.65 420	1.82 392	1.01 263	1.00 249	0.79 180	1.42 441	1.27 487	1.06 224	0.83 380	0.62 559	0.67 583	1.05 582	9.88 625	1.09 573	0.55 527

MSMD_ROB	2.08 553	0.61 488	1.15 381	0.71 458	0.62 462	4.00 592	0.93 500	1.94 432	1.79 540	4.71 604	4.60 586	8.14 608	3.87 596	3.75 509	1.65 513	0.54 547	0.48 561	0.55 554	0.58 562	0.53 526	0.52 517

ADCL	1.82 536	0.70 516	4.57 564	0.70 454	0.63 465	2.56 561	1.77 573	2.08 465	1.77 535	1.95 544	1.89 518	2.04 540	1.88 551	2.36 454	9.55 599	0.27 409	0.25 455	0.35 491	0.32 489	0.39 471	0.39 468

EKT-Stereo	0.56 182	0.33 279	0.84 258	0.61 351	0.64 466	0.51 137	0.48 307	1.14 202	0.95 236	0.74 188	0.89 206	0.77 233	0.42 118	1.18 258	0.42 180	0.23 317	0.17 302	0.21 236	0.18 217	0.20 214	0.26 337

RALCasStereoNet	0.58 206	0.34 309	0.77 212	0.65 392	0.64 466	0.64 235	0.51 328	1.06 168	0.99 256	0.71 181	1.06 265	0.77 233	0.44 135	1.38 304	0.52 257	0.20 223	0.18 334	0.18 130	0.16 167	0.20 214	0.22 252

cf-r	0.79 344	0.32 258	1.06 350	0.57 296	0.64 466	0.78 306	0.51 328	2.04 457	1.22 374	1.20 340	1.27 362	1.53 467	0.91 377	1.47 330	0.94 414	0.25 361	0.19 352	0.22 271	0.23 377	0.19 172	0.21 221

RTSC	1.43 506	0.89 537	3.62 555	0.94 550	0.64 466	1.85 529	0.69 432	2.20 503	2.04 556	2.22 556	1.70 490	1.67 491	1.27 487	2.53 469	4.48 573	0.33 468	0.25 455	0.27 405	0.29 464	0.38 466	0.40 474

PSMNet_ROB	0.95 419	0.57 479	1.45 445	0.75 487	0.64 466	1.28 462	1.12 526	1.84 396	1.15 333	1.16 312	1.29 372	1.44 447	0.89 371	1.74 378	1.70 517	0.33 468	0.25 455	0.37 504	0.39 524	0.36 454	0.32 420

ISRNet	0.83 370	0.35 338	1.31 428	0.84 519	0.65 471	0.60 204	0.41 219	1.28 259	1.15 333	1.61 501	1.55 456	1.34 429	0.77 304	1.33 292	0.98 421	0.40 508	0.34 517	0.43 525	0.38 523	0.34 446	0.49 507

AIO-test2	0.61 236	0.30 206	0.93 303	0.65 392	0.65 471	0.79 316	0.50 326	1.33 270	1.40 469	0.65 171	1.15 316	0.53 146	0.42 118	1.18 258	0.36 115	0.25 361	0.18 334	0.26 391	0.31 482	0.20 214	0.21 221

FACV-RUCA	0.66 257	0.36 349	0.89 283	0.63 370	0.65 471	0.84 350	0.41 219	1.67 341	1.11 308	0.91 228	1.14 310	0.63 194	0.77 304	0.84 149	0.54 276	0.28 427	0.19 352	0.47 536	0.22 345	0.36 454	0.29 385

Wz-Net-TNSev	2.10 554	2.71 609	9.30 589	0.72 464	0.65 471	2.41 559	1.81 578	2.45 538	1.77 535	1.62 505	1.56 462	2.56 562	2.01 555	5.30 537	4.46 572	0.41 512	0.38 538	0.33 476	0.37 520	0.54 529	0.64 545

Wz-Net-LNSev-Ref	1.09 458	0.46 432	2.61 529	0.71 458	0.65 471	2.00 539	0.78 455	2.07 464	1.47 498	1.62 505	1.47 431	1.53 467	1.29 491	2.10 431	1.65 513	0.24 339	0.14 162	0.20 200	0.16 167	0.28 381	0.28 371

ADLNet2	0.92 413	0.37 370	1.25 418	0.80 504	0.65 471	1.12 429	0.75 448	1.95 435	1.42 482	1.26 377	1.67 485	1.68 494	1.04 439	1.80 392	1.23 458	0.25 361	0.22 405	0.21 236	0.22 345	0.27 365	0.31 411

rvit_stereo_0075_2	0.66 257	0.47 437	1.21 410	0.67 419	0.66 477	0.53 152	0.48 307	1.24 245	1.17 345	0.77 193	0.91 209	0.78 237	0.59 244	1.05 219	0.63 319	0.37 498	0.28 478	0.40 518	0.31 482	0.38 466	0.34 438

AIO-Stereo-zeroshot1	1.06 448	0.43 421	3.59 553	0.53 221	0.66 477	0.79 316	0.39 198	2.60 558	0.98 247	0.96 242	4.58 585	2.05 542	0.56 219	0.99 199	0.51 249	0.19 172	0.14 162	0.21 236	0.28 445	0.32 431	0.41 478

delet	0.90 405	0.34 309	1.15 381	0.69 444	0.66 477	1.63 506	0.81 471	1.95 435	1.49 503	1.42 452	1.38 405	1.29 417	0.91 377	1.78 385	1.18 447	0.22 293	0.22 405	0.24 331	0.25 399	0.22 284	0.24 296

DSFCA	0.95 419	0.38 388	1.23 413	0.55 252	0.66 477	1.50 491	0.93 500	1.58 324	1.24 383	1.59 499	1.16 318	1.48 456	0.95 395	2.96 485	1.20 450	0.31 453	0.28 478	0.25 370	0.26 416	0.29 398	0.26 337

edge stereo	1.15 467	0.54 466	1.50 451	0.73 472	0.66 477	1.18 449	0.84 478	2.13 480	1.41 473	1.73 519	1.84 511	2.53 561	1.46 516	2.46 461	1.35 477	0.43 517	0.41 545	0.54 550	0.36 516	0.43 485	0.50 511

FBW_ROB	1.78 532	0.66 506	1.90 489	0.72 464	0.66 477	1.79 524	1.07 522	2.79 573	1.77 535	1.84 531	1.79 502	1.98 529	1.37 503	12.42 620	2.22 536	0.36 495	0.38 538	0.57 558	0.39 524	0.46 506	0.51 515

Wz-Net-SNSev	1.68 526	1.45 572	8.71 588	0.71 458	0.67 483	1.35 472	1.51 556	2.15 487	1.47 498	1.51 478	1.68 487	2.27 548	1.38 504	4.23 514	2.36 543	0.32 461	0.29 486	0.31 452	0.33 503	0.43 485	0.39 468

GASNet	1.13 463	1.10 556	3.29 548	1.00 556	0.68 484	0.82 333	0.67 426	1.85 404	1.38 459	1.39 440	1.25 351	1.25 404	1.20 479	2.72 478	1.62 507	0.46 530	0.26 462	0.36 501	0.34 509	0.55 531	0.33 428

TRStereo	0.67 268	0.71 518	1.06 350	0.77 497	0.68 484	0.53 152	0.38 181	2.52 552	0.96 240	0.81 203	0.84 194	0.87 274	0.39 105	1.16 252	0.46 210	0.24 339	0.17 302	0.23 307	0.24 390	0.18 136	0.20 192

Syn2CoEx	1.23 485	0.80 528	3.07 542	0.83 515	0.68 484	1.39 477	0.87 489	2.23 505	1.57 516	1.28 388	1.58 468	1.42 441	1.57 525	3.79 510	1.48 491	0.36 495	0.32 507	0.34 484	0.30 476	0.30 413	0.41 478

DAS	0.89 397	0.37 370	1.20 406	0.66 405	0.69 487	0.82 333	0.62 411	1.79 382	1.26 399	1.93 540	1.55 456	0.96 320	1.17 469	2.72 478	0.69 340	0.22 293	0.16 272	0.25 370	0.18 217	0.29 398	0.24 296

SepStereo	0.87 391	0.37 370	1.20 406	0.66 405	0.69 487	0.82 333	0.62 411	1.79 382	1.26 399	1.93 540	1.55 456	0.96 320	1.17 469	2.34 452	0.69 340	0.22 293	0.16 272	0.25 370	0.18 217	0.29 398	0.24 296

raftrobust	0.55 169	0.27 133	0.63 132	0.68 431	0.69 487	0.50 128	0.34 129	1.08 176	0.97 244	1.32 404	0.88 204	0.62 189	0.80 326	0.82 138	0.44 191	0.20 223	0.16 272	0.16 61	0.14 109	0.15 49	0.18 121

MFN_U_SF_RVC	1.62 522	0.96 545	4.36 563	0.92 541	0.69 487	2.62 565	1.10 524	2.50 549	1.74 534	1.99 547	1.86 516	2.45 559	1.78 545	3.08 489	2.84 551	0.54 547	0.50 568	0.56 556	0.60 566	0.60 540	0.67 547

MaskLacGwcNet_RVC	1.17 470	1.06 549	1.28 424	0.88 530	0.69 487	1.92 534	0.92 496	1.71 362	1.14 328	1.17 316	1.26 353	1.49 458	0.80 326	2.04 423	0.86 385	2.02 588	0.34 517	0.79 570	0.36 516	1.38 580	1.33 583

ADCMid	2.11 555	0.90 538	8.39 586	0.75 487	0.69 487	1.98 537	1.14 531	2.18 498	1.67 527	2.85 577	1.85 514	2.35 554	2.02 557	2.35 453	10.58 604	0.34 478	0.32 507	0.39 512	0.44 537	0.51 520	0.53 520

XX-Stereo	0.97 424	0.28 153	8.28 584	0.85 522	0.70 493	0.44 73	0.22 25	1.07 171	0.69 139	0.66 174	1.56 462	1.38 438	0.38 103	1.36 297	0.38 136	0.21 258	0.14 162	0.20 200	0.19 241	0.19 172	0.16 73

WQFJX1	0.59 219	0.27 133	0.59 105	0.49 138	0.73 494	0.68 256	0.46 287	2.65 561	0.77 159	0.55 147	0.51 90	0.52 140	0.50 187	1.38 304	0.61 310	0.18 131	0.20 369	0.20 200	0.17 193	0.20 214	0.21 221

NLMM1	0.60 229	0.28 153	0.63 132	0.48 122	0.73 494	0.68 256	0.43 245	2.47 543	1.11 308	0.60 160	0.63 130	0.51 131	0.47 160	1.34 293	0.58 296	0.19 172	0.21 387	0.20 200	0.17 193	0.20 214	0.19 163

zh-sn7	2.00 550	1.73 586	9.50 591	0.77 497	0.73 494	1.77 519	1.32 548	2.08 465	1.66 525	1.91 536	2.48 555	1.81 512	2.25 569	5.74 549	4.07 569	0.33 468	0.33 513	0.32 464	0.32 489	0.44 496	0.46 500

MM-Stereo_test3	0.53 160	0.26 108	0.60 115	0.56 274	0.73 494	0.49 109	0.53 345	1.31 264	1.08 289	0.64 169	0.97 228	0.61 186	0.42 118	0.82 138	0.40 159	0.21 258	0.18 334	0.20 200	0.16 167	0.19 172	0.21 221

Wz-Net-MNSev	1.21 480	0.66 506	3.44 551	0.69 444	0.73 494	1.93 535	1.44 555	2.16 489	1.59 518	1.85 533	1.49 435	1.50 461	1.34 499	2.05 427	1.54 497	0.27 409	0.24 443	0.28 421	0.28 445	0.35 450	0.32 420

ADLNet	0.89 397	0.39 397	1.09 361	0.88 530	0.73 494	1.24 457	0.75 448	2.02 450	1.41 473	1.58 496	1.37 400	1.26 410	1.00 419	1.31 283	1.18 447	0.28 427	0.21 387	0.26 391	0.26 416	0.29 398	0.36 451

EDNetEfficient	2.40 567	1.14 558	8.59 587	0.77 497	0.73 494	1.06 415	1.53 559	1.54 312	4.06 596	4.87 605	2.81 562	2.23 545	3.53 591	3.04 488	9.65 600	0.27 409	0.24 443	0.27 405	0.31 482	0.70 552	0.67 547

NLCSM	0.54 164	0.30 206	0.60 115	0.53 221	0.74 501	0.71 273	0.47 299	1.25 249	0.71 143	0.64 169	0.51 90	0.48 116	0.60 250	1.34 293	0.71 346	0.19 172	0.20 369	0.21 236	0.19 241	0.22 284	0.21 221

w-ln-seven	1.56 516	0.83 534	5.96 570	0.78 501	0.74 501	2.64 566	1.01 516	2.13 480	2.03 554	2.09 552	1.76 497	1.84 514	1.27 487	2.98 486	3.23 559	0.29 443	0.26 462	0.31 452	0.30 476	0.41 479	0.38 463

UNet	0.86 387	0.36 349	1.52 456	0.62 360	0.74 501	1.56 499	0.49 318	1.55 315	1.12 316	1.28 388	1.10 281	1.52 466	1.10 454	1.69 373	1.14 443	0.24 339	0.18 334	0.25 370	0.21 317	0.25 346	0.25 317

UPFNet	0.84 376	0.34 309	1.09 361	0.62 360	0.74 501	1.25 458	0.78 455	1.69 354	1.20 358	1.39 440	1.13 305	1.30 420	0.87 362	1.73 377	1.22 455	0.24 339	0.26 462	0.24 331	0.23 377	0.26 359	0.20 192

DANet	1.16 468	0.64 499	1.52 456	0.88 530	0.74 501	1.52 493	0.52 339	1.68 345	1.21 365	1.81 528	1.55 456	2.02 535	1.11 457	3.30 498	2.28 539	0.34 478	0.31 495	0.40 518	0.30 476	0.46 506	0.54 521
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ccnet	1.19 476	0.71 518	1.36 438	0.81 508	0.75 506	1.72 510	1.13 528	1.98 440	1.31 434	1.52 480	1.84 511	1.75 505	1.36 502	2.01 420	2.04 530	0.57 553	0.54 572	0.57 558	0.56 560	0.60 540	0.60 540

FCDSN-DC	2.47 569	0.65 505	1.00 333	0.85 522	0.75 506	2.26 553	0.97 507	2.31 519	1.83 543	5.52 611	7.65 604	7.72 606	7.70 611	4.43 519	2.64 547	0.52 545	0.48 561	0.52 545	0.52 555	0.57 534	0.59 537
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
G-Net	1.71 529	0.67 510	2.09 503	1.14 566	0.75 506	2.96 577	0.89 491	1.58 324	1.30 427	2.76 575	8.12 609	2.29 550	2.51 577	1.94 409	2.23 538	0.49 538	0.45 554	0.45 530	0.31 482	0.62 544	0.59 537

PA-Net	1.14 465	0.63 496	2.12 506	0.67 419	0.75 506	1.19 450	0.91 494	1.91 421	1.46 497	1.18 327	1.23 345	1.33 428	1.17 469	4.31 517	1.41 482	0.29 443	0.46 558	0.33 476	0.50 551	0.33 438	0.57 532
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NVstereo2D	0.99 430	0.45 429	2.21 512	0.79 503	0.75 506	1.20 451	0.86 485	1.98 440	1.41 473	1.02 258	1.18 324	1.31 422	0.97 407	2.25 445	0.93 409	0.45 529	0.22 405	0.39 512	0.25 399	0.59 537	0.68 551

XQC	1.51 511	0.98 546	3.20 544	0.92 541	0.76 511	2.01 540	1.17 535	2.53 553	1.99 552	2.01 548	1.54 453	2.00 531	1.54 523	3.16 491	3.46 562	0.49 538	0.31 495	0.45 530	0.40 526	0.71 554	0.62 542

APVNet	1.11 461	0.59 480	1.95 494	0.87 528	0.77 512	1.90 532	0.82 475	2.03 454	1.15 333	1.14 306	1.43 422	1.55 470	1.12 463	3.03 487	1.62 507	0.32 461	0.34 517	0.42 524	0.36 516	0.36 454	0.41 478

MFN_U_SF_DS_RVC	1.80 534	1.11 557	4.33 562	0.84 519	0.77 512	3.70 585	2.41 599	2.04 457	1.85 544	1.75 522	1.90 520	1.92 520	1.25 484	7.33 585	1.45 486	0.47 534	0.47 559	0.53 549	0.77 576	0.50 517	0.55 527

ADCS	2.35 563	1.26 566	6.54 573	0.85 522	0.77 512	2.18 549	1.79 574	2.47 543	2.20 563	2.80 576	2.14 538	2.38 555	2.09 560	2.81 481	13.83 613	0.43 517	0.41 545	0.40 518	0.45 540	0.59 537	0.67 547

ADCRef	1.50 510	0.61 488	3.83 557	0.76 495	0.77 512	1.91 533	0.77 452	2.16 489	1.34 440	1.63 507	1.59 472	1.35 431	1.40 507	1.79 390	8.32 593	0.25 361	0.21 387	0.32 464	0.31 482	0.31 420	0.32 420

WZ-Net	2.14 557	1.08 552	11.68 599	0.89 537	0.78 516	1.76 517	1.59 563	2.39 531	2.03 554	2.11 553	1.95 525	2.30 551	2.28 570	5.94 556	3.86 568	0.35 488	0.27 472	0.29 433	0.32 489	0.52 521	0.50 511

MSC_U_SF_DS_RVC	2.22 560	1.29 569	4.14 560	1.10 562	0.78 516	5.00 600	2.38 598	2.47 543	2.67 578	1.94 542	2.28 543	2.66 566	1.70 536	9.10 600	2.29 541	0.68 566	0.52 569	0.68 567	0.71 574	1.17 575	0.81 564

CroCo-Stereo Lap2	0.46 119	0.37 370	0.87 274	0.62 360	0.79 518	0.28 12	0.35 143	0.81 82	0.73 145	0.39 62	0.54 109	0.71 221	0.54 209	0.60 65	0.48 229	0.18 131	0.18 334	0.19 158	0.16 167	0.21 263	0.21 221

AnyNet_C01	2.38 565	2.21 598	10.17 594	0.99 555	0.79 518	3.12 578	2.37 596	2.69 567	1.89 546	2.58 572	2.44 552	2.70 567	1.86 550	3.65 503	7.12 589	0.41 512	0.41 545	0.40 518	0.42 530	0.68 550	0.79 562

AASNet	0.80 350	0.39 397	1.16 395	0.84 519	0.80 520	1.14 433	0.59 395	2.12 472	1.21 365	1.26 377	1.26 353	0.93 305	0.77 304	0.84 149	1.23 458	0.28 427	0.24 443	0.24 331	0.20 275	0.28 381	0.27 355

aanetorigin	1.26 490	0.85 536	3.00 540	0.72 464	0.80 520	1.08 421	1.05 519	1.12 194	1.39 467	3.53 591	2.60 558	1.72 498	1.73 540	1.98 415	1.77 523	0.26 388	0.24 443	0.26 391	0.25 399	0.38 466	0.51 515

BEATNet-Init1	27.39 627	21.01 625	73.65 642	1.07 559	0.80 520	56.07 634	22.82 623	33.14 635	31.71 632	51.78 645	52.93 642	65.63 643	48.54 642	48.75 644	36.36 634	0.52 545	0.47 559	0.54 550	0.54 558	0.64 545	0.72 555

CC-Net-ROB	1.53 513	1.31 570	1.68 473	0.92 541	0.80 520	1.75 516	0.99 511	2.04 457	1.27 403	1.12 289	1.62 475	1.20 390	0.98 410	7.82 591	0.92 406	1.15 584	0.41 545	2.20 593	0.46 542	1.37 579	0.56 529

S-Stereo	1.17 470	0.48 443	2.25 516	0.83 515	0.81 524	1.22 453	1.17 535	2.12 472	2.08 557	1.47 469	2.13 536	1.55 470	1.16 465	2.09 430	1.46 488	0.42 516	0.40 544	0.35 491	0.32 489	0.45 499	0.73 556

Nwc_Net	1.19 476	0.53 463	2.34 518	0.92 541	0.81 524	1.49 490	0.70 439	2.28 518	1.32 436	1.41 448	2.27 542	2.03 538	1.76 543	2.05 427	1.46 488	0.43 517	0.30 490	0.43 525	0.46 542	0.39 471	0.40 474

DRN-Test	1.07 453	0.49 448	1.95 494	0.75 487	0.81 524	1.61 503	0.78 455	2.26 508	1.53 507	1.84 531	1.35 395	1.42 441	1.04 439	2.26 446	1.61 505	0.28 427	0.23 433	0.31 452	0.30 476	0.33 438	0.33 428

LoS_RVC	0.45 109	0.29 177	0.48 43	0.49 138	0.83 527	0.51 137	0.43 245	0.65 30	0.44 52	0.47 96	0.78 177	0.44 88	0.60 250	0.59 62	0.37 128	0.14 27	0.12 42	0.14 4	0.10 1	0.14 22	1.08 575

PWC_ROB	1.39 499	0.93 543	4.07 559	0.77 497	0.83 527	1.16 440	0.53 345	1.87 408	2.01 553	2.36 561	3.06 569	1.65 488	1.60 526	2.65 475	2.29 541	0.34 478	0.23 433	0.36 501	0.25 399	0.39 471	0.49 507

Wz-Net-LNSev	1.17 470	0.72 521	4.71 565	0.66 405	0.84 529	1.72 510	1.13 528	1.97 439	1.43 484	1.34 417	1.32 380	1.66 489	1.30 494	1.44 324	1.51 494	0.29 443	0.26 462	0.24 331	0.23 377	0.33 438	0.35 447

WQFJA1	0.55 169	0.29 177	0.56 92	0.47 108	0.85 530	0.78 306	0.38 181	2.26 508	0.79 173	0.51 131	0.53 99	0.53 146	0.50 187	0.73 110	0.66 332	0.17 91	0.21 387	0.19 158	0.17 193	0.19 172	0.18 121

stereogan	1.22 481	0.45 429	2.03 500	0.87 528	0.85 530	2.52 560	0.72 443	1.98 440	1.78 539	1.92 538	1.94 523	2.31 552	1.42 512	2.10 431	1.14 443	0.38 500	0.36 528	0.39 512	0.32 489	0.52 521	0.49 507

NLMM	0.55 169	0.29 177	0.56 92	0.47 108	0.86 532	0.78 306	0.38 181	2.26 508	0.79 173	0.51 131	0.53 99	0.53 146	0.50 187	0.73 110	0.66 332	0.17 91	0.21 387	0.19 158	0.17 193	0.19 172	0.18 121

YMNet	1.04 441	0.59 480	1.67 471	0.86 525	0.86 532	1.84 527	0.61 408	1.70 358	1.28 411	1.65 510	1.98 526	1.75 505	0.96 397	1.57 345	1.58 500	0.34 478	0.37 533	0.32 464	0.32 489	0.33 438	0.32 420

YMNet_1	1.04 441	0.59 480	1.67 471	0.86 525	0.86 532	1.84 527	0.61 408	1.70 358	1.28 411	1.65 510	1.98 526	1.75 505	0.96 397	1.57 345	1.58 500	0.34 478	0.37 533	0.32 464	0.32 489	0.33 438	0.32 420

CAS	0.66 257	0.19 4	0.41 15	2.31 589	0.86 532	0.56 181	0.53 345	0.83 90	0.63 120	0.49 112	0.70 155	0.36 66	0.26 20	0.47 19	0.37 128	2.33 592	0.10 2	0.14 4	0.10 1	0.17 98	1.31 580

acv_ft	0.78 335	0.33 279	1.10 366	0.73 472	0.86 532	1.23 455	0.57 382	1.65 340	1.11 308	1.31 401	1.31 375	1.07 355	0.91 377	0.82 138	1.35 477	0.22 293	0.19 352	0.21 236	0.18 217	0.22 284	0.19 163

RASNet	1.16 468	0.34 309	1.11 368	0.73 472	0.86 532	1.00 404	0.60 403	1.56 319	1.43 484	1.07 275	1.37 400	2.08 543	1.44 515	7.00 580	1.56 498	0.20 223	0.17 302	0.17 91	0.19 241	0.19 172	0.19 163

WQFJX	0.58 206	0.29 177	0.57 96	0.46 91	0.87 538	0.75 290	0.39 198	2.67 566	0.80 179	0.55 147	0.53 99	0.54 152	0.55 212	0.97 196	0.61 310	0.17 91	0.19 352	0.19 158	0.16 167	0.19 172	0.20 192

DStereoO	1.82 536	1.21 563	2.98 539	1.42 577	0.88 539	1.54 496	4.03 607	1.90 419	2.15 562	1.56 491	1.82 509	1.75 505	4.06 598	1.76 381	2.15 534	2.39 593	0.52 569	0.97 576	0.43 534	2.24 584	0.68 551

ADCP+	2.12 556	0.56 474	10.01 593	0.68 431	0.91 540	2.25 552	1.04 518	1.92 428	1.50 505	1.58 496	1.34 390	1.73 500	1.62 527	2.27 447	13.20 607	0.25 361	0.22 405	0.32 464	0.29 464	0.38 466	0.34 438

DGSMNet	1.24 488	0.84 535	3.20 544	0.91 540	0.92 541	1.39 477	1.34 549	2.46 542	1.44 487	1.34 417	1.66 483	1.50 461	1.03 433	1.85 394	1.30 466	0.48 536	0.48 561	0.55 554	0.51 554	0.78 557	0.79 562

SHD	1.42 503	0.81 531	2.79 534	0.98 554	0.92 541	1.97 536	0.68 429	2.43 536	2.55 570	2.54 570	1.72 493	2.01 534	1.62 527	2.14 435	2.70 548	0.40 508	0.33 513	0.39 512	0.40 526	0.48 511	0.54 521

PWCDC_ROB	1.39 499	0.91 541	2.10 504	1.08 560	0.92 541	1.72 510	0.58 388	2.03 454	3.30 588	1.32 404	4.87 590	1.21 391	1.71 538	1.98 415	1.75 520	0.65 562	0.26 462	0.29 433	0.25 399	0.56 532	0.41 478

AF-Net	1.23 485	0.56 474	2.31 517	0.88 530	0.93 544	1.41 483	0.73 446	2.27 516	1.71 531	1.76 525	2.42 550	2.00 531	1.70 536	1.98 415	1.62 507	0.50 542	0.29 486	0.49 540	0.33 503	0.40 475	0.34 438

PASM	1.48 509	1.08 552	3.96 558	0.93 547	0.93 544	1.17 447	1.19 537	1.77 377	1.65 524	1.90 535	1.52 450	1.75 505	1.42 512	4.54 521	1.52 496	0.64 561	0.68 585	0.69 568	0.79 577	0.70 552	0.74 557

StereoDRNet	1.05 446	0.53 463	2.21 512	0.80 504	0.93 544	1.50 491	0.90 492	2.06 462	1.44 487	1.68 515	1.20 329	1.48 456	0.99 413	1.86 397	1.60 504	0.29 443	0.24 443	0.29 433	0.28 445	0.35 450	0.33 428

PVD	1.82 536	0.91 541	3.02 541	1.03 557	0.94 547	2.61 564	1.14 531	2.78 572	3.40 590	3.08 586	2.75 561	2.39 557	2.49 576	2.81 481	3.66 564	0.48 536	0.49 567	0.59 561	0.49 549	0.60 540	0.81 564

NCC-stereo	1.20 478	0.60 483	1.84 484	0.88 530	0.95 548	1.32 465	0.94 502	2.14 482	1.36 452	1.43 456	1.79 502	1.93 521	2.13 566	2.54 470	1.41 482	0.49 538	0.38 538	0.45 530	0.59 564	0.43 485	0.45 495

Abc-Net	1.20 478	0.60 483	1.84 484	0.88 530	0.95 548	1.32 465	0.94 502	2.14 482	1.36 452	1.43 456	1.79 502	1.93 521	2.13 566	2.54 470	1.41 482	0.49 538	0.38 538	0.45 530	0.59 564	0.43 485	0.45 495
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
anonymousa	0.78 335	0.30 206	0.85 264	0.51 175	0.96 550	1.41 483	0.47 299	1.61 333	0.94 231	1.33 410	1.77 500	1.66 489	1.11 457	0.72 107	0.63 319	0.19 172	0.18 334	0.23 307	0.25 399	0.20 214	0.22 252

FINET	1.54 514	0.67 510	7.28 578	0.76 495	0.97 551	1.42 486	1.38 552	2.80 575	3.12 585	1.23 358	1.68 487	1.04 347	1.11 457	3.35 499	1.78 524	0.43 517	0.37 533	0.32 464	0.29 464	0.43 485	0.41 478

RYNet	1.24 488	0.52 461	1.57 463	0.73 472	0.97 551	1.74 515	0.95 505	2.09 468	1.54 509	1.44 459	1.18 324	1.94 525	1.29 491	4.57 522	1.93 528	0.27 409	0.23 433	0.35 491	0.27 434	0.57 534	0.59 537

RGC	1.22 481	0.82 532	1.71 474	0.95 552	0.98 553	1.53 495	0.80 466	2.18 498	1.35 443	1.69 516	1.94 523	2.03 538	1.66 533	2.36 454	1.50 492	0.46 530	0.36 528	0.59 561	0.48 546	0.49 515	0.49 507

AIO-test1	0.61 236	0.27 133	0.68 163	0.68 431	1.02 554	0.79 316	0.36 156	1.59 329	1.35 443	0.59 153	0.89 206	0.60 179	0.49 179	1.20 263	0.36 115	0.18 131	0.17 302	0.23 307	0.25 399	0.18 136	0.26 337

HGLStereo	0.89 397	0.42 416	1.15 381	0.82 511	1.03 555	1.16 440	0.57 382	1.68 345	1.28 411	1.26 377	1.62 475	1.13 379	1.31 495	1.85 394	1.11 442	0.25 361	0.24 443	0.24 331	0.22 345	0.24 334	0.29 385

NLSM1	0.54 164	0.26 108	0.61 123	0.49 138	1.04 556	0.83 341	0.31 97	1.55 315	0.68 135	0.52 136	0.77 174	0.46 101	0.48 166	1.02 211	0.56 286	0.19 172	0.19 352	0.21 236	0.18 217	0.20 214	0.18 121

RP	1.17 470	0.54 466	1.48 449	0.93 547	1.05 557	1.14 433	0.85 484	1.99 444	1.70 529	1.72 518	2.07 533	1.91 517	1.93 553	2.00 419	1.37 479	0.55 551	0.37 533	0.48 538	0.37 520	0.46 506	0.46 500

LL-Strereo	1.42 503	0.44 428	2.02 497	0.62 360	1.07 558	0.73 282	0.65 420	2.02 450	1.21 365	1.60 500	1.62 475	2.02 535	2.10 561	9.67 608	1.07 436	0.22 293	0.20 369	0.27 405	0.24 390	0.23 305	0.33 428

MFMNet_re	1.47 507	1.20 562	2.50 523	1.46 579	1.08 559	1.58 501	1.51 556	1.96 438	1.87 545	2.31 560	2.20 539	1.51 464	1.88 551	1.57 345	1.34 475	0.94 574	0.83 588	0.84 572	0.80 578	1.00 567	1.06 574

PSMNet-RUCA	1.07 453	1.06 549	1.64 468	1.23 570	1.10 560	1.39 477	0.65 420	1.91 421	1.43 484	0.95 239	1.52 450	0.99 329	0.83 337	1.28 279	1.01 427	0.71 567	0.34 517	0.99 579	0.61 567	1.01 568	0.67 547

AnyNet_C32	2.14 557	1.45 572	7.38 579	0.95 552	1.12 561	2.23 550	2.34 595	2.10 470	1.54 509	2.44 564	1.79 502	2.04 540	1.66 533	2.69 476	10.48 603	0.38 500	0.35 524	0.35 491	0.42 530	0.50 517	0.60 540

ELAS_RVC	2.87 580	0.80 528	3.22 546	1.16 568	1.12 561	2.92 576	5.33 610	2.98 579	4.18 598	5.04 606	4.82 589	4.71 590	8.23 612	4.25 516	4.79 576	0.67 564	0.57 576	0.57 558	0.53 557	0.66 548	0.74 557
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
anonymity	1.14 465	0.98 546	1.24 416	1.09 561	1.13 563	1.08 421	0.90 492	2.02 450	1.23 379	1.32 404	1.27 362	1.27 415	1.09 451	1.16 252	1.03 433	1.02 576	1.01 602	0.97 576	0.97 585	0.98 566	1.01 571

SAMSARA	1.80 534	0.90 538	3.37 549	1.28 572	1.13 563	3.71 586	2.33 594	2.53 553	1.93 548	3.17 588	1.73 494	2.99 571	1.68 535	3.53 502	2.46 545	0.47 534	0.54 572	0.43 525	0.47 544	0.59 537	0.64 545

PWCK	3.24 587	2.37 599	10.86 596	2.14 587	1.14 565	3.71 586	4.19 608	3.02 580	3.55 592	3.05 585	3.63 576	3.09 576	2.35 575	8.16 595	3.41 561	2.17 591	0.96 599	1.77 589	1.01 590	2.84 593	1.40 584

SPS-STEREO	1.78 532	1.09 554	1.52 456	1.22 569	1.14 565	1.87 531	1.11 525	2.27 516	1.70 529	3.17 588	2.39 548	2.84 569	1.93 553	4.41 518	2.93 553	1.04 579	0.99 601	0.97 576	0.94 583	1.03 570	1.05 573
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
GwcNet	1.26 490	0.63 496	5.13 567	0.81 508	1.15 567	1.73 513	0.69 432	1.84 396	1.53 507	1.51 478	1.71 492	1.72 498	1.09 451	2.20 440	1.61 505	0.31 453	0.30 490	0.29 433	0.27 434	0.30 413	0.41 478

ELAS	2.67 571	0.80 528	2.13 507	1.13 563	1.15 567	6.25 605	2.56 600	3.50 586	3.68 593	5.36 609	4.92 591	3.79 583	5.56 603	3.65 503	5.22 580	0.66 563	0.57 576	0.56 556	0.54 558	0.65 547	0.75 559
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	5.38 597	1.28 568	8.24 583	1.27 571	1.16 569	10.62 610	16.01 620	2.93 578	2.53 569	8.64 619	13.03 616	8.26 609	13.38 617	6.34 569	7.59 591	1.07 580	1.05 604	1.00 580	0.98 586	1.02 569	1.12 577

GCST	1.13 463	1.50 576	1.17 396	1.74 581	1.17 570	1.29 463	0.30 90	1.55 315	1.21 365	1.31 401	0.97 228	0.99 329	0.48 166	2.38 458	0.54 276	1.24 585	0.70 586	1.31 586	0.86 581	1.03 570	0.92 569

WAO-7	2.78 574	1.54 579	2.18 510	1.41 576	1.19 571	3.92 591	2.01 583	4.19 596	3.89 595	2.98 582	5.47 593	4.18 586	3.28 587	8.24 596	4.27 570	1.13 583	1.01 602	1.18 584	1.13 595	1.19 576	1.13 578

Consistency-Raft	1.27 492	1.01 548	2.17 509	1.04 558	1.20 572	0.96 398	1.00 513	1.84 396	1.95 550	1.38 436	2.11 535	1.44 447	1.03 433	1.18 258	1.40 481	0.73 568	0.83 588	0.89 573	0.99 588	1.33 577	0.95 570

DeepPrunerF	1.68 526	0.82 532	6.82 574	0.94 550	1.20 572	0.91 372	0.97 507	2.50 549	5.19 605	1.22 355	1.30 373	1.18 386	1.29 491	4.96 532	1.75 520	0.43 517	0.35 524	0.52 545	0.48 546	0.43 485	0.42 486

MADNet+	2.80 575	3.38 613	11.57 598	1.50 580	1.21 574	3.18 580	2.00 580	3.52 587	2.61 572	1.81 528	2.09 534	2.83 568	2.18 568	7.55 588	5.44 582	0.84 569	0.83 588	0.71 569	0.66 570	1.05 572	1.08 575

NVStereoNet_ROB	2.17 559	1.18 560	3.51 552	1.14 566	1.26 575	1.57 500	1.51 556	2.19 500	2.11 559	2.04 549	4.80 588	3.17 578	2.11 564	7.97 593	2.10 531	1.12 582	0.94 598	1.10 583	1.34 596	0.95 565	1.31 580
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
testlalala2	0.60 229	0.30 206	0.68 163	1.79 582	1.30 576	0.65 241	0.41 219	1.06 168	0.75 157	0.91 228	0.96 219	0.75 227	0.34 70	0.56 46	0.45 204	0.18 131	0.16 272	0.17 91	0.13 74	0.17 98	0.19 163

TCMNet	1.07 453	0.66 506	2.49 522	0.92 541	1.32 577	1.14 433	0.67 426	1.91 421	1.29 423	1.20 340	1.57 466	1.29 417	0.96 397	2.23 442	1.59 503	0.32 461	0.31 495	0.38 508	0.35 513	0.43 485	0.40 474

CES	0.51 154	0.21 16	0.40 10	0.42 53	1.40 578	0.53 152	0.34 129	1.04 162	0.68 135	0.45 89	0.67 142	0.35 64	0.28 33	0.58 56	0.35 96	0.16 58	0.13 87	0.15 30	0.10 1	0.19 172	1.69 586

RTS	2.76 572	1.55 580	15.40 603	1.13 563	1.42 579	3.75 588	2.21 589	2.45 538	2.72 579	2.91 580	2.85 564	2.58 563	1.62 527	6.28 564	5.80 583	0.41 512	0.30 490	0.35 491	0.35 513	0.52 521	0.54 521

RTSA	2.76 572	1.55 580	15.40 603	1.13 563	1.42 579	3.75 588	2.21 589	2.45 538	2.72 579	2.91 580	2.85 564	2.58 563	1.62 527	6.28 564	5.80 583	0.41 512	0.30 490	0.35 491	0.35 513	0.52 521	0.54 521

PDISCO_ROB	1.41 501	0.73 524	2.04 501	1.40 573	1.46 581	2.83 572	1.07 522	2.64 560	2.11 559	1.41 448	1.50 442	1.73 500	0.99 413	2.83 483	1.46 488	1.03 577	0.27 472	0.54 550	0.47 544	0.77 556	0.84 566

SQANet	1.38 497	0.95 544	1.37 441	1.89 585	1.47 582	1.44 487	0.81 471	1.89 415	1.13 322	1.34 417	1.26 353	1.28 416	1.02 431	1.64 363	0.91 402	2.55 596	0.35 524	1.47 587	0.56 560	2.48 588	1.74 587

otaku	1.67 524	1.18 560	1.56 461	2.27 588	1.59 583	1.98 537	1.23 542	2.23 505	1.37 457	1.48 475	1.63 480	1.73 500	1.23 480	1.85 394	1.09 438	2.96 600	0.58 578	1.74 588	0.61 567	2.94 595	2.15 593

UDG	1.47 507	2.69 607	1.13 374	1.45 578	1.65 584	1.34 471	0.79 463	1.75 373	1.27 403	1.29 393	1.74 495	1.99 530	1.39 506	1.66 366	1.51 494	0.91 573	0.55 574	2.30 595	0.76 575	1.99 582	1.20 579

Ntro	1.72 530	1.21 563	1.62 465	2.54 595	1.86 585	2.09 546	1.14 531	2.08 465	1.38 459	1.23 358	1.62 475	1.62 482	1.33 498	2.04 423	1.21 454	3.09 601	0.56 575	1.82 590	0.65 569	2.97 599	2.25 595

DDUNet	1.56 516	2.70 608	1.35 433	1.79 582	1.88 586	1.82 525	0.91 494	1.84 396	1.20 358	1.40 446	1.79 502	1.62 482	1.17 469	1.59 353	1.22 455	1.11 581	0.76 587	2.38 598	0.94 583	2.12 583	1.53 585

MANE	7.50 608	0.64 499	7.97 581	1.40 573	2.10 587	16.86 619	12.56 618	12.91 621	17.51 626	8.50 618	11.60 614	14.66 619	13.33 616	12.02 619	13.28 608	0.62 559	0.52 569	0.52 545	1.90 606	0.56 532	0.58 535

DStereoFS	6.12 603	2.43 603	7.51 580	2.47 593	2.16 588	16.09 617	8.18 612	4.22 597	12.08 614	3.74 592	14.16 617	7.84 607	13.66 619	7.03 583	9.84 601	0.90 571	1.49 611	1.23 585	2.79 615	1.36 578	3.31 609

tt	6.61 605	0.28 153	6.10 571	3.77 612	2.17 589	11.53 612	19.61 621	13.53 622	5.81 607	3.00 583	2.82 563	4.97 595	6.33 606	3.83 511	7.23 590	9.13 624	11.32 627	5.87 623	6.22 623	6.01 617	2.63 603

WAO-8	4.57 594	2.01 593	2.58 527	2.37 590	2.21 590	9.75 607	1.71 568	6.04 611	16.34 618	4.11 595	7.69 606	7.41 601	3.85 594	10.02 615	3.85 566	2.05 589	1.09 605	2.44 602	1.39 597	2.56 590	1.86 590

Venus	4.57 594	2.01 593	2.58 527	2.37 590	2.21 590	9.75 607	1.71 568	6.04 611	16.34 618	4.11 595	7.69 606	7.41 601	3.85 594	10.02 615	3.85 566	2.05 589	1.09 605	2.44 602	1.39 597	2.56 590	1.86 590

RainbowNet	2.06 552	1.86 588	1.97 496	2.86 598	2.25 592	2.03 541	1.79 574	2.77 570	1.92 547	1.54 486	1.84 511	1.95 526	1.73 540	2.23 442	1.38 480	3.40 607	0.86 593	2.39 600	1.00 589	2.94 595	2.42 597

ACVNet_2	2.86 579	1.47 574	8.28 584	2.68 596	2.26 593	2.70 567	1.84 579	3.41 583	3.04 584	2.27 558	3.42 574	4.58 588	2.10 561	5.91 554	1.62 507	2.58 597	0.67 583	2.22 594	0.85 580	2.79 592	2.47 598

DispFullNet	2.39 566	2.89 610	3.74 556	3.09 603	2.27 594	2.04 542	0.84 478	2.19 500	1.73 533	2.54 570	1.98 526	2.23 545	5.83 604	3.44 501	1.84 526	1.03 577	0.33 513	2.65 606	1.97 608	2.87 594	2.34 596

WAO-6	2.98 583	1.67 584	1.88 488	2.38 592	2.30 595	3.53 584	2.37 596	4.38 600	4.64 602	2.42 562	4.50 582	4.85 592	2.99 583	5.22 535	5.37 581	1.77 587	1.16 608	2.31 596	1.47 602	2.42 587	1.99 592

MonStereo1	3.22 586	1.70 585	2.23 515	2.51 594	2.33 596	5.55 603	1.61 564	3.55 588	4.67 603	3.29 590	8.09 608	4.79 591	3.75 593	6.30 566	2.79 550	2.52 594	0.64 580	1.91 592	1.07 593	2.53 589	2.62 601

ACVNet-4b	3.05 584	1.42 571	18.09 613	2.85 597	2.33 596	2.32 557	1.22 540	2.47 543	2.21 564	1.26 377	2.36 547	2.64 565	1.46 516	6.32 567	1.23 458	3.29 604	0.45 554	2.37 597	1.02 591	3.03 600	2.61 600

ACVNet_1	3.08 585	1.48 575	17.70 609	2.90 600	2.35 598	2.30 554	1.43 554	3.16 581	2.26 566	1.91 536	2.05 532	3.51 580	2.32 572	3.71 508	1.58 500	3.25 603	0.66 582	2.40 601	1.06 592	3.07 601	2.59 599

LVE	3.40 589	1.80 587	2.21 512	2.90 600	2.44 599	3.27 583	2.25 591	4.80 603	5.06 604	2.43 563	6.79 598	5.99 599	2.64 581	9.20 602	2.28 539	3.30 605	1.11 607	2.38 598	1.48 603	2.95 597	2.62 601

Dean	3.77 590	1.65 583	17.87 610	3.01 602	2.54 600	3.15 579	2.10 587	4.80 603	4.42 599	2.89 579	6.03 595	5.45 597	2.55 580	3.40 500	2.13 532	3.22 602	0.89 595	2.51 604	1.07 593	3.07 601	2.65 604

IMH-64-1	2.82 576	1.87 589	1.77 478	3.31 605	2.69 601	3.22 581	2.07 584	4.25 598	2.77 582	2.46 566	3.78 578	3.05 573	2.34 573	4.67 525	3.00 555	3.84 612	0.84 591	2.75 607	1.39 597	3.34 604	2.93 606

IMH-64	2.82 576	1.87 589	1.77 478	3.31 605	2.69 601	3.22 581	2.07 584	4.25 598	2.77 582	2.46 566	3.78 578	3.05 573	2.34 573	4.67 525	3.00 555	3.84 612	0.84 591	2.75 607	1.39 597	3.34 604	2.93 606

IMH	3.35 588	1.95 592	1.86 487	3.30 604	2.72 603	4.03 594	2.00 580	4.58 602	3.83 594	2.87 578	6.99 600	4.69 589	3.21 586	6.77 577	2.97 554	3.91 615	0.89 595	2.78 609	1.40 601	3.36 606	2.93 606

TorneroNet-64	5.41 598	2.10 596	2.43 520	3.49 609	2.83 604	9.90 609	2.13 588	8.87 617	16.79 623	5.39 610	9.18 611	10.68 618	3.92 597	9.55 606	5.11 579	3.36 606	0.86 593	2.88 610	1.62 604	3.76 607	3.37 610

test_for_model	1.38 497	3.71 614	0.65 150	3.45 607	2.88 605	0.57 183	0.33 116	1.91 421	0.93 225	1.47 469	0.64 132	0.51 131	0.37 93	0.53 36	0.35 96	2.54 595	0.16 272	0.17 91	0.12 38	4.56 615	1.84 589

JetBlue	4.18 591	2.45 604	10.42 595	1.40 573	2.89 606	10.68 611	10.68 613	3.91 592	2.52 568	2.74 574	3.39 573	4.50 587	4.27 599	7.97 593	7.67 592	0.89 570	0.97 600	0.89 573	0.92 582	2.26 585	2.21 594

TorneroNet	10.72 616	2.09 595	2.76 533	3.48 608	3.03 607	44.72 633	2.31 593	8.62 616	67.06 646	7.45 617	23.21 627	10.59 617	4.28 600	9.03 599	9.00 596	3.67 609	0.91 597	3.04 611	1.63 605	3.92 609	3.55 613

KSHMR	8.76 612	2.14 597	3.59 553	3.60 611	3.13 608	4.15 595	2.67 601	5.61 609	58.90 645	3.04 584	55.71 643	4.94 593	2.54 579	4.61 524	3.05 557	3.49 608	1.57 613	3.14 612	1.98 609	3.84 608	3.49 611

ktn	4.56 593	2.41 601	2.54 524	3.79 613	3.25 609	4.81 599	2.91 604	5.52 607	7.36 609	4.12 597	14.55 619	7.54 604	3.70 592	7.84 592	3.35 560	4.06 616	1.86 614	3.26 615	2.22 613	3.27 603	2.86 605

JetRed	7.02 606	8.94 618	25.72 621	2.89 599	3.27 610	14.25 616	12.27 617	6.69 613	4.45 600	4.46 601	4.56 583	6.65 600	5.43 602	7.46 587	14.41 615	2.60 598	3.31 616	2.61 605	2.30 614	4.34 612	3.79 614

notaker	4.29 592	2.42 602	5.06 566	3.89 614	3.29 611	4.00 592	2.25 591	4.93 605	3.47 591	4.21 600	6.79 598	7.67 605	3.37 589	9.25 604	6.47 585	4.09 617	1.42 610	3.35 616	2.13 612	4.11 611	3.54 612

UNDER WATER	5.68 600	2.46 605	15.52 605	3.98 616	3.53 612	5.15 601	2.74 602	5.58 608	16.41 621	4.00 593	4.56 583	9.12 611	6.43 607	6.22 560	9.11 597	3.85 614	1.35 609	3.18 614	1.98 609	4.51 614	3.84 616

UNDER WATER-64	5.84 602	2.48 606	17.93 611	3.97 615	3.58 613	7.70 606	3.03 605	5.72 610	14.13 615	4.18 599	4.00 580	9.27 612	6.80 608	6.20 559	9.22 598	3.67 609	1.52 612	3.14 612	1.95 607	4.43 613	3.83 615

HanzoNet	11.92 617	5.12 615	17.18 607	4.19 617	3.59 614	5.16 602	2.82 603	7.41 614	9.96 611	33.31 639	27.60 629	22.25 629	37.31 634	18.18 624	13.57 609	8.13 623	3.44 618	3.50 617	3.44 618	7.77 621	4.52 619

MADNet++	5.41 598	3.18 611	6.43 572	4.66 618	3.95 615	6.15 604	6.75 611	4.51 601	4.51 601	5.06 607	6.27 596	4.96 594	6.14 605	9.39 605	11.70 605	4.71 618	4.19 620	3.97 618	3.33 616	4.08 610	4.25 617

DStereoSA	5.78 601	1.09 554	8.20 582	2.07 586	4.09 616	4.26 596	21.23 622	4.17 595	5.59 606	1.96 545	12.40 615	1.57 474	13.59 618	7.02 581	13.02 606	0.90 571	3.63 619	0.91 575	3.68 619	1.84 581	4.43 618

USTest	14.33 620	14.93 621	21.00 614	17.41 622	16.02 617	23.11 620	33.76 629	22.02 624	11.81 613	9.47 620	10.19 612	15.94 620	13.17 615	17.25 623	22.38 623	3.81 611	5.01 621	6.17 624	6.18 622	9.23 622	7.81 621

DGTPSM_ROB	13.06 618	8.27 616	22.29 616	9.53 620	18.14 618	11.53 612	31.97 627	10.82 619	16.25 616	7.14 614	19.39 625	10.12 614	16.69 622	9.85 610	22.49 624	4.77 619	8.72 622	5.37 621	10.24 626	6.15 618	11.56 623

DPSMNet_ROB	13.08 619	8.28 617	22.32 617	9.54 621	18.15 619	11.53 612	31.98 628	10.83 620	16.27 617	7.17 615	19.40 626	10.12 614	16.69 622	9.87 611	22.50 625	4.78 620	8.72 622	5.38 622	10.25 627	6.16 619	11.59 624

TCMNet-wrong-test	10.42 614	11.55 620	15.31 602	20.99 623	18.49 620	13.94 615	10.69 614	16.07 623	4.14 597	5.27 608	5.64 594	16.22 621	12.57 614	7.57 589	10.26 602	7.44 622	2.38 615	4.30 620	3.43 617	11.37 623	10.87 622

DPSimNet_ROB	24.77 626	9.69 619	61.46 640	3.56 610	19.46 621	25.95 621	77.56 643	5.09 606	16.60 622	21.50 629	29.82 631	25.12 632	85.69 644	13.37 621	23.07 627	7.23 621	17.79 630	8.55 625	7.57 624	4.57 616	31.84 636

PML	51.64 639	37.49 630	14.31 601	7.45 619	20.27 622	107.80 645	231.34 647	8.94 618	27.70 631	86.74 646	268.93 647	69.03 644	61.09 643	24.71 632	14.36 614	9.71 625	3.40 617	9.60 626	4.67 621	20.46 627	4.76 620

DPSM_ROB	19.12 621	19.13 623	25.13 619	22.15 625	20.86 623	28.06 623	37.75 631	27.18 628	16.95 624	14.25 622	15.07 620	21.66 624	18.69 625	21.83 626	26.51 629	10.15 626	9.30 625	10.45 627	10.41 628	14.00 624	12.85 626

DPSM	19.12 621	19.13 623	25.13 619	22.15 625	20.86 623	28.06 623	37.75 631	27.18 628	16.95 624	14.25 622	15.07 620	21.66 624	18.69 625	21.83 626	26.51 629	10.15 626	9.30 625	10.45 627	10.41 628	14.00 624	12.85 626

LRCNet_RVC	22.79 623	32.09 629	22.06 615	29.83 627	26.15 625	4.40 598	0.84 478	22.64 625	2.10 558	26.93 631	29.25 630	23.03 631	15.56 621	23.91 628	18.92 620	32.00 637	20.04 638	34.68 636	32.13 637	30.66 635	28.52 635

HaxPig	39.02 634	41.39 638	41.59 626	30.10 628	32.36 626	29.49 625	27.65 625	30.56 631	37.94 640	43.75 640	43.81 639	33.42 633	35.69 631	41.51 634	40.33 636	43.91 641	47.48 643	45.87 637	47.14 639	42.29 636	44.06 639

MEDIAN_ROB	42.01 636	44.30 640	44.14 630	35.08 629	34.90 627	31.33 631	29.90 626	36.77 636	40.11 642	47.14 644	46.55 641	37.49 634	38.50 641	44.30 643	42.32 637	47.93 643	49.31 644	49.68 639	49.00 640	44.98 638	46.46 640

AVERAGE_ROB	40.42 635	42.30 639	42.61 627	36.91 630	35.54 628	30.42 627	27.59 624	37.45 637	38.45 641	44.87 641	44.27 640	37.55 635	36.69 632	41.82 635	40.25 635	45.36 642	46.73 642	47.09 638	46.32 638	42.47 637	43.74 638

CasAABBNet	38.42 629	38.42 632	50.26 634	44.76 632	41.87 629	56.47 637	76.22 639	54.44 638	33.92 637	28.53 636	30.36 637	43.53 639	37.59 637	43.77 640	53.32 641	20.27 630	18.70 633	21.03 630	21.04 632	28.19 629	25.79 631

Hybrid-DGEV	38.41 628	38.43 635	50.24 633	44.83 634	41.93 630	56.45 636	76.20 637	54.48 642	33.86 634	28.46 633	30.13 632	43.49 636	37.75 639	43.77 640	53.30 639	20.31 633	18.69 632	21.02 629	20.97 630	28.20 630	25.72 629

FlowAnything	38.45 632	38.38 631	50.32 635	44.77 633	41.97 631	56.43 635	76.20 637	54.49 643	34.43 639	28.45 632	30.15 633	43.52 638	37.69 638	43.76 637	53.31 640	20.36 634	18.71 636	21.03 630	21.10 636	28.18 628	25.74 630

RAFT-FEzeroshot	38.43 630	38.42 632	50.19 631	44.92 635	41.98 632	56.48 639	76.24 640	54.46 640	33.87 635	28.51 634	30.31 635	43.61 640	37.54 635	43.76 637	53.32 641	20.29 631	18.70 633	21.03 630	21.04 632	28.21 631	25.79 631

RAFT-FE	38.43 630	38.42 632	50.19 631	44.92 635	41.98 632	56.48 639	76.24 640	54.46 640	33.87 635	28.51 634	30.31 635	43.61 640	37.54 635	43.76 637	53.32 641	20.29 631	18.70 633	21.03 630	21.04 632	28.21 631	25.79 631

Selective-RAFT-Error	38.47 633	38.44 636	50.38 636	44.74 631	42.01 634	56.47 637	76.24 640	54.44 638	34.02 638	28.59 637	30.30 634	43.51 637	38.10 640	43.69 636	53.24 638	20.36 634	18.72 637	21.05 634	21.02 631	28.25 633	25.87 634

Anonymous_1	42.79 637	18.71 622	24.75 618	21.81 624	45.16 635	27.68 622	37.52 630	28.64 630	16.34 618	14.72 624	14.53 618	20.60 623	17.82 624	21.52 625	25.88 628	113.45 646	8.91 624	100.63 641	126.37 643	158.50 646	12.31 625

U	9.23 613	0.22 28	0.65 150	0.48 122	53.11 636	61.26 642	0.24 46	0.77 68	0.55 89	0.37 48	0.30 22	0.29 37	0.34 70	0.34 2	0.27 20	0.20 223	0.12 42	60.47 640	4.24 620	0.18 136	0.14 19

LSM	6.55 604	1.26 566	15.64 606	1.79 582	68.74 637	1.67 509	2.08 586	2.26 508	2.59 571	3.13 587	3.08 570	1.90 515	1.81 546	2.89 484	2.16 535	0.43 517	0.59 579	0.50 541	0.58 562	0.64 545	17.24 628

DLNR-FE	23.24 625	48.33 642	43.35 628	177.19 644	78.30 638	0.35 26	0.21 17	23.45 627	0.82 185	0.67 176	0.86 198	0.58 169	0.29 36	1.62 361	0.48 229	10.93 629	0.13 87	0.18 130	0.14 109	76.65 643	0.23 273

DLNR_Zeroshot_test	23.23 624	48.25 641	43.77 629	177.04 643	78.39 639	0.35 26	0.21 17	23.33 626	0.82 185	0.67 176	0.86 198	0.58 169	0.30 47	1.64 363	0.48 229	10.69 628	0.13 87	0.18 130	0.14 109	76.63 642	0.23 273

xxxxx1	54.34 640	26.72 626	27.03 622	114.14 640	99.00 640	30.68 628	47.19 633	32.52 632	26.09 627	17.85 625	17.48 622	21.86 626	20.92 627	24.38 629	33.78 631	34.73 638	41.33 639	157.67 644	175.68 644	65.82 639	71.99 643

tt_ll	54.34 640	26.72 626	27.03 622	114.14 640	99.00 640	30.68 628	47.19 633	32.52 632	26.09 627	17.85 625	17.48 622	21.86 626	20.92 627	24.38 629	33.78 631	34.73 638	41.33 639	157.67 644	175.68 644	65.82 639	71.99 643

ff	54.34 640	26.72 626	27.03 622	114.14 640	99.00 640	30.68 628	47.19 633	32.52 632	26.09 627	17.85 625	17.48 622	21.86 626	20.92 627	24.38 629	33.78 631	34.73 638	41.33 639	157.67 644	175.68 644	65.82 639	71.99 643

RSGM-EC	88.73 643	82.35 643	50.81 638	105.24 638	99.50 643	93.69 643	125.26 644	90.19 645	46.12 643	45.12 642	57.25 644	101.03 645	88.09 645	153.95 645	152.34 645	105.29 644	59.41 645	113.44 642	52.73 641	91.73 644	61.05 641

acva	88.73 643	82.35 643	50.81 638	105.24 638	99.50 643	93.69 643	125.26 644	90.19 645	46.12 643	45.12 642	57.25 644	101.03 645	88.09 645	153.95 645	152.34 645	105.29 644	59.41 645	113.44 642	52.73 641	91.73 644	61.05 641

LSM0	42.92 638	38.72 637	50.66 637	47.49 637	110.18 645	56.77 641	75.87 636	54.87 644	33.74 633	29.48 638	31.12 638	43.77 642	37.12 633	43.85 642	53.44 644	20.50 636	18.67 631	21.05 634	21.07 635	28.37 634	41.73 637

test_example2	192.91 645	210.59 645	206.44 645	199.86 645	204.90 646	172.02 646	182.95 646	138.34 647	134.89 647	193.14 647	200.54 646	186.77 647	177.82 647	204.95 647	207.57 647	221.83 647	238.70 647	186.02 647	190.07 647	226.94 647	173.78 646

ccccc		492.94 646		530.37 646	529.69 647	476.06 647		494.48 648		446.40 648		473.27 648		541.46 648		660.58 648	458.79 648	353.88 648	309.98 648	597.94 648

GS-Stereo							0.35 143	1.31 264	0.53 79	0.38 55	0.39 40	0.32 49	0.33 63	0.45 14	0.29 40	0.20 223	0.12 42	0.16 61	0.13 74	0.17 98	0.18 121

Low-res two-view benchmark