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

trnet	0.40 74	0.23 42	0.40 8	0.37 3	0.20 3	0.53 151	0.29 75	0.81 76	1.15 325	0.59 144	0.72 151	0.53 140	0.43 121	0.56 42	0.37 123	0.18 126	0.13 86	0.15 28	0.10 1	0.14 20	0.14 17

LoS_RVC	0.45 107	0.29 171	0.48 42	0.49 130	0.83 521	0.51 136	0.43 235	0.65 26	0.44 48	0.47 91	0.78 166	0.44 84	0.60 240	0.59 58	0.37 123	0.14 25	0.12 42	0.14 3	0.10 1	0.14 20	1.08 564

CAS	0.66 249	0.19 2	0.41 12	2.31 577	0.86 525	0.56 179	0.53 332	0.83 84	0.63 113	0.49 108	0.70 143	0.36 61	0.26 17	0.47 17	0.37 123	2.33 580	0.10 2	0.14 3	0.10 1	0.17 96	1.31 569

CES	0.51 152	0.21 13	0.40 8	0.42 48	1.40 567	0.53 151	0.34 125	1.04 158	0.68 129	0.45 84	0.67 130	0.35 58	0.28 29	0.58 52	0.35 91	0.16 58	0.13 86	0.15 28	0.10 1	0.19 168	1.69 575

CREStereo	0.40 74	0.24 64	0.40 8	0.37 3	0.22 14	0.52 142	0.29 75	0.81 76	1.15 325	0.59 144	0.72 151	0.51 125	0.42 112	0.57 48	0.37 123	0.19 166	0.13 86	0.15 28	0.10 1	0.14 20	0.15 36
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
PMTNet	0.47 127	0.22 25	0.43 16	0.39 19	0.24 26	0.71 268	0.26 55	0.78 70	1.03 260	0.65 160	0.69 137	0.55 147	0.48 160	0.90 166	0.36 110	0.99 563	0.13 86	0.15 28	0.10 1	0.15 46	0.15 36

MS-F	0.27 3	0.20 9	0.38 1	0.39 19	0.24 26	0.35 25	0.20 12	0.53 6	0.33 15	0.30 15	0.27 13	0.39 73	0.26 17	0.47 17	0.28 27	0.13 17	0.12 42	0.14 3	0.11 7	0.13 5	0.15 36

HiDET	0.27 3	0.19 2	0.39 3	0.39 19	0.24 26	0.30 15	0.21 15	0.60 15	0.35 20	0.27 4	0.30 19	0.33 52	0.25 13	0.50 30	0.32 66	0.14 25	0.12 42	0.14 3	0.11 7	0.13 5	0.16 71

LCMNet	0.30 17	0.19 2	0.38 1	0.39 19	0.25 47	0.32 19	0.22 22	0.65 26	0.58 92	0.28 7	0.33 24	0.33 52	0.29 32	0.58 52	0.32 66	0.14 25	0.13 86	0.14 3	0.11 7	0.13 5	0.17 98

CSFM-Stereo	0.28 6	0.19 2	0.39 3	0.40 31	0.21 8	0.40 40	0.21 15	0.60 15	0.33 15	0.32 21	0.29 16	0.31 40	0.29 32	0.49 23	0.27 19	0.15 41	0.14 160	0.14 3	0.11 7	0.14 20	0.14 17

MonStereo	0.29 8	0.19 2	0.47 35	0.37 3	0.22 14	0.55 170	0.31 92	0.60 15	0.44 48	0.29 11	0.28 15	0.23 3	0.20 2	0.60 61	0.26 7	0.11 1	0.11 22	0.14 3	0.11 7	0.14 20	0.14 17

Wavelet-MonSter	0.29 8	0.21 13	0.51 66	0.41 41	0.27 71	0.26 4	0.25 45	0.51 5	0.31 11	0.37 44	0.48 68	0.28 30	0.35 71	0.54 36	0.29 38	0.11 1	0.11 22	0.14 3	0.11 7	0.13 5	0.13 2

Monster-pub-eth3d	0.29 8	0.19 2	0.48 42	0.37 3	0.22 14	0.55 170	0.31 92	0.60 15	0.44 48	0.29 11	0.29 16	0.23 3	0.21 6	0.59 58	0.26 7	0.11 1	0.11 22	0.14 3	0.11 7	0.14 20	0.14 17

Monster-pub-mixall	0.32 25	0.20 9	0.44 21	0.37 3	0.22 14	0.28 10	0.18 2	0.69 37	0.36 30	0.37 44	0.36 29	0.27 21	0.20 2	1.43 310	0.25 5	0.15 41	0.12 42	0.13 1	0.11 7	0.12 1	0.15 36

asda	0.31 20	0.24 64	0.51 66	0.39 19	0.24 26	0.43 66	0.33 111	0.68 33	0.40 37	0.39 55	0.44 53	0.27 21	0.35 71	0.55 39	0.31 55	0.12 5	0.10 2	0.14 3	0.11 7	0.14 20	0.13 2

4.25_new	0.32 25	0.27 131	0.49 48	0.40 31	0.27 71	0.49 108	0.39 191	0.69 37	0.35 20	0.40 62	0.43 45	0.27 21	0.36 79	0.48 19	0.32 66	0.12 5	0.10 2	0.15 28	0.11 7	0.14 20	0.13 2

4.5w_new	0.32 25	0.27 131	0.49 48	0.40 31	0.27 71	0.49 108	0.39 191	0.69 37	0.35 20	0.40 62	0.43 45	0.27 21	0.36 79	0.48 19	0.32 66	0.12 5	0.10 2	0.15 28	0.11 7	0.14 20	0.13 2

2.75w_new	0.33 32	0.24 64	0.51 66	0.36 1	0.24 26	0.41 48	0.42 217	0.61 21	0.40 37	0.50 117	0.44 53	0.24 9	0.34 63	0.77 114	0.34 82	0.13 17	0.11 22	0.14 3	0.11 7	0.13 5	0.13 2

1w_stereo	0.36 51	0.21 13	0.47 35	0.44 62	0.27 71	0.47 91	0.54 346	0.66 30	0.51 69	0.44 74	0.67 130	0.25 13	0.45 137	0.62 69	0.34 82	0.12 5	0.10 2	0.14 3	0.11 7	0.14 20	0.15 36

111111	0.36 51	0.22 25	0.49 48	0.47 100	0.45 351	0.36 30	0.22 22	1.04 158	0.44 48	0.33 26	0.33 24	0.40 77	0.26 17	0.99 191	0.27 19	0.17 91	0.12 42	0.15 28	0.11 7	0.15 46	0.15 36

MLG-Stereo_test3	0.29 8	0.20 9	0.46 25	0.43 55	0.24 26	0.47 91	0.19 7	0.75 57	0.31 11	0.36 37	0.22 3	0.35 58	0.21 6	0.61 64	0.26 7	0.16 58	0.12 42	0.16 57	0.11 7	0.13 5	0.15 36

MLG-Stereo_test2	0.27 3	0.22 25	0.40 8	0.39 19	0.24 26	0.35 25	0.18 2	0.58 10	0.23 2	0.28 7	0.24 5	0.34 57	0.19 1	0.79 124	0.24 3	0.16 58	0.11 22	0.15 28	0.11 7	0.13 5	0.14 17

MLG-Stereo_test1	0.29 8	0.21 13	0.42 14	0.41 41	0.25 47	0.37 33	0.20 12	0.71 46	0.20 1	0.25 2	0.17 1	0.33 52	0.26 17	0.92 171	0.26 7	0.15 41	0.11 22	0.16 57	0.11 7	0.13 5	0.13 2

MLG-Stereo	0.31 20	0.20 9	0.42 14	0.42 48	0.20 3	0.41 48	0.19 7	0.85 92	0.24 4	0.26 3	0.22 3	0.33 52	0.27 24	1.09 225	0.27 19	0.15 41	0.11 22	0.16 57	0.11 7	0.13 5	0.13 2

LG-G_1	0.33 32	0.22 25	0.48 42	0.44 62	0.20 3	0.64 232	0.18 2	0.80 73	0.28 7	0.30 15	0.30 19	0.36 61	0.35 71	0.88 158	0.26 7	0.17 91	0.13 86	0.16 57	0.11 7	0.14 20	0.16 71

LG-G	0.33 32	0.22 25	0.48 42	0.44 62	0.20 3	0.64 232	0.18 2	0.80 73	0.28 7	0.30 15	0.30 19	0.36 61	0.35 71	0.88 158	0.26 7	0.17 91	0.13 86	0.16 57	0.11 7	0.14 20	0.16 71

GREAT-IGEV	0.34 39	0.22 25	0.54 82	0.40 31	0.31 160	0.36 30	0.28 68	0.59 13	0.66 124	0.28 7	0.51 83	0.29 33	0.29 32	0.86 149	0.28 27	0.15 41	0.12 42	0.15 28	0.11 7	0.17 96	0.16 71

FoundationStereo	0.26 2	0.23 42	0.41 12	0.40 31	0.24 26	0.32 19	0.22 22	0.43 2	0.24 4	0.31 19	0.25 6	0.30 37	0.32 53	0.36 3	0.27 19	0.16 58	0.12 42	0.15 28	0.11 7	0.13 5	0.14 17

StereoAnything_RVC	0.49 139	1.60 570	0.87 266	0.37 3	0.21 8	0.26 4	0.21 15	0.53 6	0.23 2	0.23 1	0.21 2	0.19 1	0.35 71	1.29 273	0.23 1	0.22 284	0.11 22	0.15 28	0.11 7	2.36 574	0.13 2

MonSter	0.29 8	0.19 2	0.48 42	0.37 3	0.22 14	0.55 170	0.31 92	0.60 15	0.44 48	0.29 11	0.29 16	0.23 3	0.20 2	0.60 61	0.26 7	0.11 1	0.11 22	0.14 3	0.11 7	0.14 20	0.14 17

DEFOM-Stereo	0.34 39	0.23 42	0.46 25	0.44 62	0.29 122	0.79 306	0.23 35	0.50 4	0.39 35	0.38 48	0.32 23	0.23 3	0.25 13	1.21 257	0.28 27	0.17 91	0.12 42	0.15 28	0.11 7	0.14 20	0.16 71

dual_stereo	0.29 8	0.21 13	0.39 3	0.40 31	0.23 21	0.25 3	0.22 22	0.59 13	0.32 14	0.33 26	0.26 10	0.40 77	0.23 11	0.86 149	0.30 47	0.16 58	0.13 86	0.14 3	0.11 7	0.14 20	0.14 17

Pointernet	0.41 81	0.21 13	0.63 125	0.45 71	0.29 122	0.51 136	0.27 61	1.54 306	0.70 134	0.48 99	0.64 120	0.49 114	0.37 87	0.51 31	0.36 110	0.18 126	0.13 86	0.14 3	0.11 7	0.14 20	0.14 17

LoS	0.41 81	0.23 42	0.46 25	0.39 19	0.23 21	0.48 102	0.40 199	1.12 189	0.94 221	0.50 117	0.66 127	0.49 114	0.42 112	0.63 79	0.39 137	0.19 166	0.14 160	0.16 57	0.11 7	0.14 20	0.15 36
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
s12784h	0.55 164	0.22 25	0.49 48	0.43 55	0.19 2	1.00 396	0.34 125	1.40 278	1.30 417	0.84 203	0.93 202	0.63 186	0.52 188	1.48 322	0.47 215	0.15 41	0.12 42	0.17 85	0.11 7	0.19 168	0.13 2

XX-TBD	0.47 127	0.71 508	0.39 3	0.81 498	0.25 47	0.57 181	0.26 55	0.73 52	1.30 417	0.78 186	1.01 231	0.45 94	0.33 56	0.49 23	0.39 137	0.20 212	0.15 229	0.15 28	0.11 7	0.17 96	0.15 36

VIP-Stereo	0.37 57	0.25 87	0.62 122	0.41 41	0.46 360	0.82 323	0.22 22	0.67 32	0.48 60	0.32 21	0.55 100	0.37 67	0.31 45	0.85 146	0.28 27	0.18 126	0.12 42	0.16 57	0.12 37	0.15 46	0.14 17

OmniDepth	0.30 17	0.21 13	0.39 3	0.41 41	0.18 1	0.57 181	0.32 103	0.71 46	0.35 20	0.27 4	0.26 10	0.39 73	0.43 121	0.48 19	0.29 38	0.14 25	0.10 2	0.13 1	0.12 37	0.15 46	0.13 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: OmniDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.29 8	0.24 64	0.47 35	0.42 48	0.25 47	0.29 13	0.19 7	0.71 46	0.49 63	0.32 21	0.34 26	0.22 2	0.25 13	0.43 10	0.30 47	0.16 58	0.13 86	0.14 3	0.12 37	0.13 5	0.15 36

Zero-FE251	0.36 51	0.25 87	0.64 134	0.49 130	0.30 139	0.57 181	0.24 42	0.86 99	0.36 30	0.53 133	0.39 34	0.51 125	0.41 104	0.49 23	0.28 27	0.19 166	0.15 229	0.17 85	0.12 37	0.14 20	0.16 71

Replicate-Monster	0.43 97	0.30 196	2.04 492	0.37 3	0.22 14	0.47 91	0.23 35	0.82 81	0.50 66	0.44 74	0.27 13	0.31 40	0.29 32	1.01 198	0.26 7	0.14 25	0.11 22	0.14 3	0.12 37	0.13 5	0.38 454

asd	0.32 25	0.22 25	0.49 48	0.40 31	0.25 47	0.47 91	0.30 85	0.77 62	0.35 20	0.44 74	0.40 38	0.28 30	0.34 63	0.64 81	0.29 38	0.13 17	0.10 2	0.14 3	0.12 37	0.15 46	0.13 2

qwe	0.34 39	0.22 25	0.48 42	0.39 19	0.27 71	0.49 108	0.30 85	0.76 60	0.40 37	0.51 127	0.49 73	0.26 17	0.29 32	0.83 136	0.35 91	0.12 5	0.10 2	0.14 3	0.12 37	0.15 46	0.14 17

2.25w	0.35 46	0.24 64	0.55 85	0.38 11	0.24 26	0.44 72	0.25 45	0.69 37	0.42 41	0.49 108	0.59 111	0.27 21	0.35 71	0.83 136	0.37 123	0.13 17	0.11 22	0.14 3	0.12 37	0.13 5	0.17 98

4.25w-stereo	0.32 25	0.27 131	0.49 48	0.40 31	0.27 71	0.49 108	0.39 191	0.69 37	0.35 20	0.40 62	0.43 45	0.27 21	0.36 79	0.48 19	0.32 66	0.12 5	0.10 2	0.15 28	0.12 37	0.14 20	0.13 2

4w-stereo	0.32 25	0.25 87	0.52 73	0.38 11	0.25 47	0.46 81	0.28 68	0.68 33	0.35 20	0.43 70	0.45 57	0.28 30	0.39 99	0.63 79	0.31 55	0.12 5	0.10 2	0.15 28	0.12 37	0.14 20	0.14 17

3.25w_new	0.33 32	0.22 25	0.50 58	0.39 19	0.24 26	0.52 142	0.33 111	0.77 62	0.43 46	0.49 108	0.46 63	0.32 44	0.37 87	0.64 81	0.28 27	0.12 5	0.10 2	0.14 3	0.12 37	0.12 1	0.15 36

3.25w	0.33 32	0.22 25	0.50 58	0.39 19	0.24 26	0.52 142	0.33 111	0.77 62	0.43 46	0.49 108	0.46 63	0.32 44	0.37 87	0.64 81	0.28 27	0.12 5	0.10 2	0.14 3	0.12 37	0.12 1	0.15 36

3.75w	0.34 39	0.23 42	0.50 58	0.39 19	0.30 139	0.62 212	0.36 152	0.70 45	0.38 33	0.44 74	0.49 73	0.25 13	0.36 79	0.72 100	0.28 27	0.13 17	0.09 1	0.14 3	0.12 37	0.13 5	0.15 36

3.5w_stereo	0.35 46	0.27 131	0.55 85	0.38 11	0.25 47	0.54 164	0.34 125	0.73 52	0.40 37	0.46 89	0.45 57	0.31 40	0.38 97	0.80 127	0.40 154	0.12 5	0.10 2	0.15 28	0.12 37	0.14 20	0.16 71

3w_stereo	0.35 46	0.25 87	0.60 110	0.41 41	0.21 8	0.52 142	0.53 332	0.72 51	0.47 58	0.47 91	0.50 79	0.23 3	0.45 137	0.49 23	0.30 47	0.13 17	0.10 2	0.15 28	0.12 37	0.15 46	0.17 98

2w_stereo	0.34 39	0.25 87	0.52 73	0.40 31	0.23 21	0.46 81	0.47 287	0.77 62	0.44 48	0.47 91	0.51 83	0.24 9	0.44 130	0.49 23	0.31 55	0.12 5	0.10 2	0.15 28	0.12 37	0.15 46	0.16 71

monsterstereo	0.36 51	0.21 13	0.53 77	0.48 114	0.36 259	0.27 8	0.29 75	0.58 10	0.52 71	0.45 84	0.61 116	0.26 17	0.27 24	1.23 259	0.28 27	0.14 25	0.12 42	0.15 28	0.12 37	0.16 71	0.13 2

monsters	0.35 46	0.21 13	0.49 48	0.43 55	0.39 293	0.34 22	0.26 55	0.69 37	0.44 48	0.49 108	0.41 40	0.23 3	0.26 17	1.38 295	0.27 19	0.14 25	0.11 22	0.14 3	0.12 37	0.13 5	0.15 36

LG-Stereo_L2	0.30 17	0.23 42	0.50 58	0.38 11	0.26 66	0.26 4	0.20 12	0.84 90	0.31 11	0.31 19	0.26 10	0.25 13	0.26 17	0.94 175	0.23 1	0.15 41	0.12 42	0.16 57	0.12 37	0.14 20	0.13 2

LG-Stereo_L1	0.31 20	0.24 64	0.49 48	0.38 11	0.27 71	0.28 10	0.21 15	0.68 33	0.29 9	0.27 4	0.25 6	0.25 13	0.22 9	1.25 262	0.24 3	0.16 58	0.12 42	0.15 28	0.12 37	0.14 20	0.13 2

LGtest1	0.28 6	0.23 42	0.46 25	0.42 48	0.22 14	0.41 48	0.19 7	0.58 10	0.29 9	0.30 15	0.25 6	0.29 33	0.29 32	0.57 48	0.26 7	0.18 126	0.12 42	0.16 57	0.12 37	0.14 20	0.16 71

Reg-Stereo(zero)	0.46 117	0.23 42	0.50 58	0.45 71	0.25 47	0.41 48	0.27 61	0.80 73	1.12 308	0.93 225	0.79 169	0.91 286	0.46 147	0.74 104	0.44 184	0.15 41	0.13 86	0.15 28	0.12 37	0.15 46	0.18 118

DEFOM-Stereo_RVC	0.41 81	0.68 503	0.45 23	0.66 395	0.30 139	0.48 102	0.25 45	0.87 103	0.46 56	0.39 55	0.37 31	0.30 37	0.69 274	1.16 244	0.31 55	0.17 91	0.11 22	0.16 57	0.12 37	0.18 132	0.14 17

AIO_rvc	0.38 61	0.25 87	0.65 141	0.47 100	0.31 160	0.55 170	0.38 177	0.98 132	0.51 69	0.35 34	0.48 68	0.49 114	0.22 9	0.87 154	0.31 55	0.16 58	0.12 42	0.16 57	0.12 37	0.15 46	0.15 36

HUF	0.39 69	0.27 131	0.71 168	0.43 55	0.24 26	0.51 136	0.47 287	0.99 140	0.55 82	0.37 44	0.45 57	0.53 140	0.41 104	0.70 96	0.29 38	0.18 126	0.14 160	0.16 57	0.12 37	0.15 46	0.17 98

castereo++	0.41 81	0.26 107	0.51 66	0.44 62	0.32 193	0.96 390	0.22 22	1.13 193	0.61 107	0.33 26	0.45 57	0.50 121	0.39 99	0.94 175	0.25 5	0.18 126	0.12 42	0.17 85	0.12 37	0.14 20	0.16 71

IGEV-RUCA	0.38 61	0.24 64	0.51 66	0.51 165	0.36 259	0.59 196	0.23 35	0.68 33	0.52 71	0.39 55	0.50 79	0.44 84	0.31 45	0.86 149	0.31 55	0.24 330	0.13 86	0.16 57	0.12 37	0.20 207	0.21 210

GIP-stereo	0.37 57	0.25 87	0.49 48	0.55 241	0.41 319	0.37 33	0.22 22	1.03 151	0.56 86	0.35 34	0.52 86	0.46 97	0.37 87	0.55 39	0.28 27	0.20 212	0.13 86	0.16 57	0.12 37	0.16 71	0.16 71

IGEV-Stereo++	0.32 25	0.22 25	0.47 35	0.48 114	0.33 213	0.33 21	0.22 22	0.78 70	0.48 60	0.35 34	0.41 40	0.32 44	0.47 155	0.40 4	0.29 38	0.15 41	0.12 42	0.15 28	0.12 37	0.15 46	0.15 36

IGEV-Stereo+	0.46 117	0.23 42	0.51 66	0.42 48	0.46 360	0.15 1	0.19 7	0.45 3	0.37 32	0.28 7	0.25 6	0.31 40	0.41 104	1.43 310	0.31 55	0.18 126	0.13 86	0.15 28	0.12 37	1.09 564	1.74 576

test_for_model	1.38 488	3.71 601	0.65 141	3.45 594	2.88 593	0.57 181	0.33 111	1.91 413	0.93 215	1.47 460	0.64 120	0.51 125	0.37 87	0.53 34	0.35 91	2.54 582	0.16 267	0.17 85	0.12 37	4.56 603	1.84 578

testlalala	0.49 139	0.30 196	0.70 165	0.44 62	0.40 305	0.68 253	0.38 177	1.38 272	0.58 92	1.28 381	0.82 179	0.61 177	0.36 79	0.57 48	0.34 82	0.21 249	0.14 160	0.18 125	0.12 37	0.15 46	0.16 71

testlalala_base	0.83 360	0.41 402	0.80 217	0.67 409	0.53 410	0.78 298	0.30 85	1.84 390	0.60 102	0.75 179	0.91 198	0.68 198	0.54 200	0.69 94	0.46 205	2.92 586	0.15 229	0.17 85	0.12 37	2.95 585	0.27 345

iResNet_ROB	0.82 351	0.36 336	1.13 366	0.60 325	0.37 270	0.91 363	0.38 177	2.41 526	1.61 512	1.35 416	1.35 386	1.25 394	0.97 399	1.75 369	0.88 380	0.21 249	0.14 160	0.17 85	0.12 37	0.19 168	0.30 391

pmcnn	2.84 567	0.46 421	5.19 557	0.68 421	0.42 332	1.55 488	1.16 524	2.32 511	1.60 511	2.72 561	7.49 591	17.96 609	1.48 510	6.04 547	6.64 575	0.18 126	0.15 229	0.15 28	0.12 37	0.20 207	0.20 182

GEAStereo	0.34 39	0.23 42	0.46 25	0.49 130	0.33 213	0.46 81	0.35 139	0.87 103	0.42 41	0.36 37	0.39 34	0.32 44	0.33 56	0.45 13	0.29 38	0.22 284	0.13 86	0.17 85	0.13 72	0.17 96	0.16 71

GSStereo	0.36 51	0.23 42	0.46 25	0.50 149	0.33 213	0.46 81	0.35 139	1.31 258	0.53 75	0.38 48	0.39 34	0.32 44	0.33 56	0.45 13	0.29 38	0.20 212	0.12 42	0.16 57	0.13 72	0.17 96	0.18 118

GS-Stereo							0.35 139	1.31 258	0.53 75	0.38 48	0.39 34	0.32 44	0.33 56	0.45 13	0.29 38	0.20 212	0.12 42	0.16 57	0.13 72	0.17 96	0.18 118

gasm-f	0.37 57	0.24 64	0.50 58	0.49 130	0.33 213	0.37 33	0.44 254	0.87 103	0.42 41	0.36 37	0.65 124	0.32 44	0.46 147	0.58 52	0.30 47	0.22 284	0.13 86	0.17 85	0.13 72	0.19 168	0.16 71

DDF-Stereo	0.39 69	0.24 64	0.53 77	0.51 165	0.45 351	0.30 15	0.23 35	0.64 24	0.34 18	0.34 31	0.40 38	0.37 67	0.48 160	0.94 175	0.35 91	0.24 330	0.12 42	0.18 125	0.13 72	0.85 551	0.19 154

DA	0.47 127	0.23 42	0.59 101	0.54 225	0.26 66	1.08 412	0.44 254	1.51 296	0.63 113	0.48 99	0.69 137	0.55 147	0.49 172	0.49 23	0.38 131	0.20 212	0.14 160	0.19 154	0.13 72	0.19 168	0.17 98

zero-FE	0.38 61	0.24 64	0.54 82	0.48 114	0.46 360	0.29 13	0.23 35	0.69 37	0.34 18	0.34 31	0.41 40	0.37 67	0.49 172	0.68 93	0.35 91	0.23 308	0.12 42	0.18 125	0.13 72	0.82 550	0.19 154

GGEV	0.47 127	0.23 42	0.59 101	0.54 225	0.26 66	1.08 412	0.44 254	1.51 296	0.63 113	0.48 99	0.69 137	0.55 147	0.49 172	0.49 23	0.38 131	0.20 212	0.14 160	0.19 154	0.13 72	0.19 168	0.17 98

AdaDepth	0.33 32	0.23 42	0.69 160	0.46 83	0.29 122	0.44 72	0.24 42	0.54 8	0.38 33	0.33 26	0.38 32	0.26 17	0.31 45	0.81 128	0.27 19	0.12 5	0.13 86	0.16 57	0.13 72	0.16 71	0.20 182

4.5_new	0.31 20	0.25 87	0.46 25	0.38 11	0.24 26	0.52 142	0.36 152	0.65 26	0.35 20	0.48 99	0.43 45	0.27 21	0.27 24	0.42 8	0.26 7	0.14 25	0.10 2	0.15 28	0.13 72	0.17 96	0.15 36

4.5w-stereo	0.31 20	0.25 87	0.46 25	0.38 11	0.24 26	0.52 142	0.36 152	0.65 26	0.35 20	0.48 99	0.43 45	0.27 21	0.27 24	0.42 8	0.26 7	0.14 25	0.10 2	0.15 28	0.13 72	0.17 96	0.15 36

2.5w	0.33 32	0.23 42	0.53 77	0.41 41	0.25 47	0.42 59	0.38 177	0.69 37	0.35 20	0.38 48	0.54 97	0.24 9	0.26 17	0.91 169	0.29 38	0.13 17	0.10 2	0.14 3	0.13 72	0.14 20	0.15 36

IGEV	0.29 8	0.18 1	0.43 16	0.38 11	0.31 160	0.45 76	0.21 15	0.63 23	0.42 41	0.32 21	0.44 53	0.26 17	0.20 2	0.44 11	0.26 7	0.14 25	0.12 42	0.16 57	0.13 72	0.12 1	0.14 17

LG-Stereo_Zeroshot	0.38 61	0.25 87	0.61 117	0.53 211	0.29 122	0.36 30	0.22 22	1.24 240	0.42 41	0.45 84	0.65 124	0.37 67	0.51 183	0.41 7	0.30 47	0.18 126	0.12 42	0.17 85	0.13 72	0.18 132	0.20 182

SGD-Stereo	0.34 39	0.22 25	0.44 21	0.39 19	0.20 3	0.42 59	0.22 22	0.71 46	0.33 15	0.43 70	0.34 26	0.27 21	0.35 71	1.15 240	0.33 77	0.21 249	0.11 22	0.16 57	0.13 72	0.17 96	0.15 36

AIO_test	0.38 61	0.24 64	0.59 101	0.47 100	0.31 160	0.55 170	0.44 254	0.86 99	0.50 66	0.34 31	0.48 68	0.46 97	0.30 41	0.76 112	0.31 55	0.17 91	0.12 42	0.17 85	0.13 72	0.16 71	0.15 36

castereo	0.43 97	0.25 87	0.50 58	0.46 83	0.30 139	0.60 201	0.56 365	1.23 238	0.83 180	0.39 55	0.70 143	0.45 94	0.68 270	0.54 36	0.33 77	0.17 91	0.11 22	0.17 85	0.13 72	0.16 71	0.14 17

GCAP-BAT	0.54 161	0.33 267	0.75 194	0.45 71	0.50 387	0.84 341	0.35 139	0.98 132	0.80 170	0.88 212	1.04 247	0.88 270	0.37 87	1.25 262	0.41 165	0.19 166	0.15 229	0.18 125	0.13 72	0.17 96	0.22 239

Occ-G	0.44 104	0.23 42	0.59 101	0.44 62	0.27 71	0.43 66	0.61 397	0.85 92	0.62 109	0.48 99	0.66 127	1.00 326	0.45 137	0.79 124	0.45 199	0.17 91	0.14 160	0.18 125	0.13 72	0.16 71	0.18 118

testlalala2	0.60 220	0.30 196	0.68 154	1.79 571	1.30 565	0.65 238	0.41 209	1.06 164	0.75 151	0.91 219	0.96 209	0.75 219	0.34 63	0.56 42	0.45 199	0.18 126	0.16 267	0.17 85	0.13 72	0.17 96	0.19 154

MoCha-V2	0.43 97	0.23 42	0.55 85	0.56 262	0.23 21	0.44 72	0.32 103	1.35 266	0.63 113	0.54 135	0.55 100	0.42 79	0.57 212	1.12 235	0.28 27	0.15 41	0.13 86	0.15 28	0.13 72	0.17 96	0.18 118

IGEV++	0.45 107	0.24 64	0.63 125	0.58 298	0.32 193	0.42 59	0.25 45	2.16 482	0.65 121	0.38 48	0.58 108	0.46 97	0.44 130	0.56 42	0.40 154	0.20 212	0.13 86	0.16 57	0.13 72	0.17 96	0.18 118

MSKI-zero shot	0.56 175	0.30 196	0.61 117	0.55 241	0.28 107	0.68 253	0.28 68	1.25 244	0.68 129	0.92 222	1.33 377	0.81 238	0.33 56	1.94 397	0.36 110	0.18 126	0.13 86	0.17 85	0.13 72	0.16 71	0.19 154

GCAP-Stereo	0.43 97	0.32 247	0.80 217	0.50 149	0.27 71	0.53 151	0.31 92	1.05 162	0.67 126	0.69 168	0.71 148	0.58 160	0.42 112	0.51 31	0.35 91	0.18 126	0.15 229	0.18 125	0.13 72	0.17 96	0.15 36

Any-RAFT	0.55 164	0.27 131	0.49 48	0.50 149	0.27 71	0.98 394	0.25 45	1.71 357	1.08 281	0.90 217	0.99 224	1.13 369	0.46 147	0.74 104	0.35 91	0.19 166	0.13 86	0.17 85	0.13 72	0.16 71	0.19 154

anonymousdsp2	0.58 199	0.29 171	0.93 295	0.51 165	0.30 139	0.75 283	0.46 276	1.95 427	0.87 193	0.81 194	0.78 166	0.76 221	0.48 160	1.10 229	0.45 199	0.19 166	0.14 160	0.18 125	0.13 72	0.20 207	0.22 239

Selective-IGEV	0.42 93	0.26 107	0.56 91	0.48 114	0.27 71	0.45 76	0.33 111	1.56 312	0.61 107	0.36 37	0.47 66	0.52 135	0.30 41	1.08 221	0.33 77	0.15 41	0.13 86	0.17 85	0.13 72	0.16 71	0.15 36

DCANet-4	0.59 211	0.28 148	1.65 461	0.44 62	0.25 47	0.48 102	0.36 152	1.15 209	1.36 442	1.13 284	1.03 241	0.56 156	0.74 285	0.77 114	0.58 289	0.17 91	0.14 160	0.17 85	0.13 72	0.15 46	0.24 286

fff	0.58 199	0.26 107	1.15 373	0.46 83	0.25 47	0.48 102	0.36 152	1.20 226	1.28 401	1.13 284	1.03 241	0.59 166	1.04 430	0.77 114	0.58 289	0.17 91	0.14 160	0.17 85	0.13 72	0.15 46	0.24 286

ADStereo(finetuned)	0.62 229	0.26 107	1.59 457	0.45 71	0.25 47	0.49 108	0.36 152	1.18 218	1.35 433	1.16 304	1.04 247	0.60 170	1.18 467	0.85 146	0.57 284	0.17 91	0.14 160	0.17 85	0.13 72	0.19 168	0.24 286

TANstereo	0.45 107	0.23 42	0.50 58	0.43 55	0.21 8	0.65 238	0.26 55	0.83 84	0.88 196	0.95 230	0.99 224	0.51 125	0.45 137	0.56 42	0.36 110	0.19 166	0.24 432	0.16 57	0.13 72	0.17 96	0.27 345

DCANet	0.58 199	0.26 107	1.15 373	0.45 71	0.25 47	0.49 108	0.36 152	1.18 218	1.35 433	1.15 300	1.04 247	0.60 170	0.91 369	0.84 142	0.58 289	0.17 91	0.14 160	0.17 85	0.13 72	0.19 168	0.25 307

csc	0.58 199	0.26 107	1.15 373	0.46 83	0.25 47	0.48 102	0.36 152	1.20 226	1.28 401	1.13 284	1.03 241	0.59 166	1.04 430	0.77 114	0.58 289	0.17 91	0.14 160	0.17 85	0.13 72	0.15 46	0.24 286

cscssc	0.58 199	0.26 107	1.15 373	0.46 83	0.25 47	0.48 102	0.36 152	1.20 226	1.28 401	1.13 284	1.03 241	0.59 166	1.04 430	0.77 114	0.58 289	0.17 91	0.14 160	0.17 85	0.13 72	0.15 46	0.24 286

NLSM1	0.40 74	0.23 42	0.46 25	0.47 100	0.41 319	0.38 37	0.29 75	0.82 81	0.62 109	0.48 99	0.60 113	0.36 61	0.40 103	1.17 249	0.40 154	0.13 17	0.11 22	0.19 154	0.14 106	0.15 46	0.17 98

DLNR-FE	23.24 612	48.33 628	43.35 615	177.19 630	78.30 624	0.35 25	0.21 15	23.45 614	0.82 175	0.67 165	0.86 187	0.58 160	0.29 32	1.62 350	0.48 223	10.93 616	0.13 86	0.18 125	0.14 106	76.65 629	0.23 262

depthmonostereo	0.45 107	0.26 107	0.89 275	0.49 130	0.24 26	0.60 201	0.36 152	1.03 151	0.77 153	0.50 117	0.65 124	0.50 121	0.55 203	0.70 96	0.39 137	0.16 58	0.16 267	0.16 57	0.14 106	0.16 71	0.20 182

DilatedVolume-Stereo	0.46 117	0.24 64	0.72 170	0.45 71	0.33 213	0.72 271	0.29 75	0.83 84	0.53 75	0.82 196	0.73 155	0.52 135	0.44 130	1.16 244	0.42 173	0.15 41	0.15 229	0.15 28	0.14 106	0.16 71	0.17 98

xyz-stereo	7.03 594	0.24 64	70.23 627	0.44 62	0.21 8	29.74 613	0.49 305	1.03 151	0.77 153	1.45 456	26.78 615	1.17 375	1.19 469	4.72 518	1.32 462	0.16 58	0.12 42	0.20 193	0.14 106	0.17 96	0.14 17

MM-Stereo_test2	0.44 104	0.25 87	0.70 165	0.54 225	0.33 213	0.55 170	0.45 270	1.02 143	0.84 183	0.61 155	0.51 83	0.49 114	0.42 112	0.82 130	0.32 66	0.16 58	0.13 86	0.18 125	0.14 106	0.19 168	0.17 98

HART	0.48 135	0.24 64	0.63 125	0.52 188	0.27 71	0.41 48	0.29 75	1.32 262	0.54 78	0.59 144	1.47 421	0.61 177	0.34 63	1.09 225	0.32 66	0.16 58	0.14 160	0.19 154	0.14 106	0.19 168	0.18 118

SCV_C0	0.48 135	0.29 171	0.88 271	0.46 83	0.31 160	0.46 81	0.31 92	1.67 334	0.87 193	0.40 62	0.52 86	0.54 144	0.29 32	1.27 269	0.34 82	0.18 126	0.14 160	0.17 85	0.14 106	0.20 207	0.18 118

SCV	0.51 152	0.29 171	0.72 170	0.63 357	0.27 71	0.40 40	0.38 177	2.32 511	0.75 151	0.36 37	0.49 73	0.55 147	0.35 71	1.31 276	0.34 82	0.25 351	0.13 86	0.17 85	0.14 106	0.18 132	0.18 118

WCG-NET	0.43 97	0.23 42	0.58 95	0.42 48	0.26 66	0.46 81	0.32 103	0.77 62	1.16 332	0.77 184	0.75 158	0.58 160	0.44 130	0.62 69	0.38 131	0.16 58	0.12 42	0.16 57	0.14 106	0.15 46	0.14 17

AIO-Stereo	0.39 69	0.26 107	0.54 82	0.50 149	0.24 26	0.45 76	0.39 191	1.13 193	0.57 89	0.42 67	0.49 73	0.52 135	0.25 13	0.74 104	0.32 66	0.16 58	0.13 86	0.18 125	0.14 106	0.16 71	0.15 36

WCG-NET（raft）	0.46 117	0.23 42	0.59 101	0.42 48	0.24 26	0.50 127	0.35 139	0.76 60	1.10 294	0.72 174	0.76 159	0.91 286	0.50 180	0.88 158	0.40 154	0.16 58	0.13 86	0.15 28	0.14 106	0.15 46	0.17 98

RSM	0.40 74	0.25 87	0.53 77	0.50 149	0.27 71	0.46 81	0.40 199	0.94 125	0.49 63	0.42 67	0.44 53	0.65 190	0.33 56	1.07 216	0.32 66	0.15 41	0.13 86	0.17 85	0.14 106	0.17 96	0.15 36

DLNR_Zeroshot_test	23.23 611	48.25 627	43.77 616	177.04 629	78.39 625	0.35 25	0.21 15	23.33 613	0.82 175	0.67 165	0.86 187	0.58 160	0.30 41	1.64 352	0.48 223	10.69 615	0.13 86	0.18 125	0.14 106	76.63 628	0.23 262

RAFT-Test	0.58 199	0.27 131	0.81 222	0.50 149	0.33 213	0.95 384	0.27 61	1.40 278	0.89 197	1.00 240	1.12 284	1.39 429	0.48 160	0.74 104	0.41 165	0.17 91	0.14 160	0.17 85	0.14 106	0.16 71	0.18 118

knoymous	0.53 158	0.32 247	0.51 66	0.46 83	0.30 139	0.57 181	0.54 346	1.10 185	0.78 157	0.99 236	0.84 183	0.95 306	0.57 212	0.89 163	0.51 244	0.21 249	0.14 160	0.26 381	0.14 106	0.23 295	0.25 307

RCA-Stereo	0.52 156	0.26 107	0.66 146	0.49 130	0.33 213	0.54 164	0.44 254	1.20 226	1.41 464	0.69 168	1.06 255	0.63 186	0.79 311	0.62 69	0.35 91	0.17 91	0.12 42	0.17 85	0.14 106	0.16 71	0.16 71

CroCo-Stereo	0.42 93	0.33 267	0.83 240	0.59 317	0.28 107	0.26 4	0.33 111	1.22 233	0.85 187	0.43 70	0.49 73	0.65 190	0.46 147	0.40 4	0.36 110	0.19 166	0.15 229	0.16 57	0.14 106	0.20 207	0.17 98
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
raftrobust	0.55 164	0.27 131	0.63 125	0.68 421	0.69 483	0.50 127	0.34 125	1.08 172	0.97 234	1.32 397	0.88 193	0.62 180	0.80 318	0.82 130	0.44 184	0.20 212	0.16 267	0.16 57	0.14 106	0.15 46	0.18 118

iResNetv2_ROB	0.88 385	0.43 410	2.62 521	0.60 325	0.38 284	0.94 377	0.67 415	1.88 406	1.38 449	1.27 375	1.45 417	1.26 400	1.05 435	1.92 394	0.64 315	0.24 330	0.15 229	0.19 154	0.14 106	0.24 325	0.21 210

MLCV	0.77 320	0.39 384	1.31 421	0.55 241	0.25 47	0.91 363	0.39 191	1.48 294	1.28 401	1.49 468	1.54 443	1.02 333	0.68 270	2.12 421	0.93 398	0.19 166	0.13 86	0.19 154	0.14 106	0.19 168	0.22 239

NLMM1	0.41 81	0.21 13	0.45 23	0.47 100	0.41 319	0.46 81	0.29 75	0.88 108	0.69 132	0.44 74	0.77 163	0.37 67	0.42 112	1.10 229	0.49 236	0.14 25	0.10 2	0.16 57	0.15 127	0.15 46	0.15 36

NLMM	0.39 69	0.22 25	0.47 35	0.46 83	0.41 319	0.34 22	0.33 111	0.87 103	0.65 121	0.44 74	0.70 143	0.35 58	0.36 79	0.83 136	0.44 184	0.14 25	0.12 42	0.18 125	0.15 127	0.15 46	0.16 71

NLCSM	0.40 74	0.24 64	0.53 77	0.48 114	0.55 424	0.47 91	0.31 92	0.95 126	0.73 138	0.42 67	0.42 44	0.42 79	0.52 188	0.72 100	0.44 184	0.15 41	0.11 22	0.17 85	0.15 127	0.15 46	0.15 36

GASTEREO	0.43 97	0.29 171	0.62 122	0.51 165	0.27 71	0.62 212	0.36 152	1.02 143	0.58 92	0.55 140	0.83 181	0.30 37	0.65 259	0.64 81	0.30 47	0.19 166	0.13 86	0.17 85	0.15 127	0.16 71	0.21 210

MSCF	0.41 81	0.28 148	0.64 134	0.50 149	0.27 71	0.58 194	0.37 167	1.03 151	0.54 78	0.54 135	0.72 151	0.32 44	0.64 254	0.56 42	0.30 47	0.19 166	0.13 86	0.17 85	0.15 127	0.17 96	0.21 210

water-stereo	0.41 81	0.21 13	0.69 160	0.45 71	0.28 107	0.50 127	0.27 61	0.96 127	0.52 71	0.57 143	0.78 166	0.59 166	0.53 192	0.44 11	0.43 179	0.17 91	0.16 267	0.17 85	0.15 127	0.17 96	0.22 239

G2L-ROB	0.79 334	0.28 148	1.01 327	0.57 284	0.39 293	0.94 377	0.65 409	1.76 369	1.18 343	1.27 375	1.03 241	1.62 471	0.78 302	1.93 396	1.26 451	0.20 212	0.14 160	0.17 85	0.15 127	0.20 207	0.24 286

fffft	0.39 69	0.24 64	0.56 91	0.45 71	0.34 234	0.42 59	0.48 294	0.85 92	0.39 35	0.45 84	0.35 28	0.38 72	0.31 45	1.32 282	0.34 82	0.14 25	0.12 42	0.19 154	0.15 127	0.16 71	0.18 118
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.41 81	0.26 107	0.55 85	0.46 83	0.31 160	0.60 201	0.36 152	0.85 92	0.47 58	0.47 91	0.43 45	0.42 79	0.34 63	1.40 300	0.31 55	0.15 41	0.12 42	0.20 193	0.15 127	0.16 71	0.18 118

999	0.49 139	0.25 87	0.55 85	0.51 165	0.35 251	0.74 278	0.31 92	0.89 113	0.59 96	0.39 55	0.50 79	0.50 121	0.36 79	2.41 448	0.41 165	0.17 91	0.13 86	0.18 125	0.15 127	0.16 71	0.23 262

mms	0.42 93	0.29 171	0.60 110	0.47 100	0.33 213	0.43 66	0.46 276	0.75 57	0.50 66	0.36 37	0.61 116	0.44 84	0.30 41	1.39 298	0.34 82	0.16 58	0.14 160	0.18 125	0.15 127	0.19 168	0.21 210

ours_stereo	0.40 74	0.30 196	0.57 93	0.47 100	0.31 160	0.40 40	0.44 254	0.79 72	0.58 92	0.36 37	0.58 108	0.46 97	0.33 56	1.14 239	0.33 77	0.17 91	0.13 86	0.19 154	0.15 127	0.19 168	0.20 182

RAStereo	0.36 51	0.22 25	0.85 257	0.48 114	0.28 107	0.27 8	0.28 68	0.77 62	0.65 121	0.33 26	0.43 45	0.44 84	0.31 45	0.45 13	0.35 91	0.18 126	0.15 229	0.19 154	0.15 127	0.19 168	0.15 36

RSM++	0.40 74	0.26 107	0.55 85	0.51 165	0.27 71	0.49 108	0.41 209	0.83 84	0.52 71	0.39 55	0.47 66	0.60 170	0.34 63	1.02 202	0.31 55	0.16 58	0.13 86	0.17 85	0.15 127	0.18 132	0.15 36

RAFT-Stereo-weight	0.49 139	0.26 107	0.58 95	0.49 130	0.28 107	0.61 209	0.34 125	1.16 214	1.11 301	1.06 264	0.79 169	0.75 219	0.28 29	0.79 124	0.42 173	0.16 58	0.13 86	0.17 85	0.15 127	0.16 71	0.18 118

gcap-zeroshot	0.59 211	0.30 196	1.11 360	0.51 165	0.30 139	0.79 306	0.36 152	1.86 400	0.86 190	0.90 217	0.68 132	1.44 437	0.50 180	0.82 130	0.35 91	0.19 166	0.16 267	0.18 125	0.15 127	0.18 132	0.18 118

qqq1	0.76 314	0.32 247	0.95 306	0.49 130	0.27 71	0.83 331	0.43 235	2.16 482	1.45 482	1.27 375	1.50 432	0.98 315	0.96 389	1.87 386	0.48 223	0.24 330	0.22 394	0.18 125	0.15 127	0.19 168	0.22 239

fff1	0.76 314	0.32 247	0.95 306	0.49 130	0.27 71	0.83 331	0.43 235	2.16 482	1.45 482	1.27 375	1.50 432	0.98 315	0.96 389	1.87 386	0.48 223	0.24 330	0.22 394	0.18 125	0.15 127	0.19 168	0.22 239

ACVNet-DCA	0.59 211	0.34 297	0.63 125	0.60 325	0.27 71	1.16 431	0.51 315	1.58 317	0.91 203	0.60 151	0.80 174	0.47 106	0.87 354	1.48 322	0.35 91	0.21 249	0.13 86	0.25 358	0.15 127	0.23 295	0.25 307

1test111	0.58 199	0.34 297	0.63 125	0.60 325	0.27 71	1.16 431	0.51 315	1.58 317	0.91 203	0.60 151	0.80 174	0.47 106	0.87 354	0.99 191	0.67 325	0.21 249	0.13 86	0.25 358	0.15 127	0.23 295	0.25 307

cc1	0.68 273	0.34 297	0.63 125	0.60 325	0.27 71	1.16 431	0.51 315	1.07 167	3.23 575	0.60 151	0.80 174	0.47 106	0.87 354	1.48 322	0.35 91	0.21 249	0.13 86	0.25 358	0.15 127	0.19 168	0.23 262

ff7	0.45 107	0.30 196	0.64 134	0.47 100	0.33 213	0.49 108	0.42 217	0.93 115	0.59 96	0.50 117	0.53 90	0.44 84	0.48 160	1.41 303	0.36 110	0.18 126	0.13 86	0.21 227	0.15 127	0.18 132	0.21 210

IGEVStereo-DCA	0.49 139	0.33 267	0.64 134	0.46 83	0.34 234	0.50 127	0.42 217	0.93 115	0.59 96	0.48 99	0.48 68	0.48 111	0.45 137	2.28 437	0.44 184	0.19 166	0.14 160	0.19 154	0.15 127	0.17 96	0.21 210

ffff	0.45 107	0.30 196	0.64 134	0.47 100	0.33 213	0.49 108	0.42 217	0.93 115	0.59 96	0.50 117	0.53 90	0.44 84	0.48 160	1.41 303	0.36 110	0.18 126	0.13 86	0.21 227	0.15 127	0.18 132	0.21 210

rrr	0.57 187	0.33 267	2.43 511	0.46 83	0.34 234	0.50 127	0.38 177	0.84 90	0.55 82	0.48 99	0.48 68	0.48 111	0.45 137	2.28 437	0.44 184	0.19 166	0.14 160	0.19 154	0.15 127	0.17 96	0.18 118

11t	0.45 107	0.30 196	0.64 134	0.47 100	0.33 213	0.49 108	0.42 217	0.93 115	0.59 96	0.50 117	0.53 90	0.44 84	0.48 160	1.41 303	0.36 110	0.18 126	0.13 86	0.21 227	0.15 127	0.18 132	0.21 210

MaDis-Stereo	0.38 61	0.27 131	0.72 170	0.45 71	0.35 251	0.30 15	0.31 92	0.81 76	0.54 78	0.38 48	0.38 32	0.58 160	0.49 172	0.53 34	0.39 137	0.20 212	0.16 267	0.19 154	0.15 127	0.19 168	0.15 36

UniTT-Stereo	0.38 61	0.24 64	0.67 150	0.49 130	0.36 259	0.40 40	0.32 103	0.55 9	0.55 82	0.55 140	0.55 100	0.36 61	0.31 45	0.59 58	0.52 252	0.21 249	0.15 229	0.17 85	0.15 127	0.19 168	0.17 98

anonymousdsp	0.45 107	0.30 196	0.60 110	0.48 114	0.34 234	0.49 108	0.42 217	0.97 128	0.60 102	0.51 127	0.53 90	0.46 97	0.47 155	1.36 288	0.35 91	0.18 126	0.13 86	0.21 227	0.15 127	0.18 132	0.21 210

Selective-RAFT	0.55 164	0.29 171	0.85 257	0.58 298	0.28 107	0.91 363	0.34 125	1.00 142	0.96 230	0.59 144	0.64 120	0.80 232	0.76 291	1.34 286	0.51 244	0.21 249	0.15 229	0.17 85	0.15 127	0.19 168	0.19 154

MC-Stereo	0.46 117	0.24 64	0.58 95	0.63 357	0.30 139	0.38 37	0.32 103	0.98 132	0.74 146	0.66 163	0.85 185	0.56 156	0.60 240	1.07 216	0.32 66	0.17 91	0.12 42	0.17 85	0.15 127	0.16 71	0.16 71

ccc-4	0.45 107	0.30 196	0.64 134	0.47 100	0.33 213	0.49 108	0.42 217	0.93 115	0.59 96	0.50 117	0.53 90	0.44 84	0.48 160	1.41 303	0.36 110	0.18 126	0.13 86	0.21 227	0.15 127	0.18 132	0.21 210

IGEV-Stereo	0.45 107	0.30 196	0.60 110	0.48 114	0.34 234	0.49 108	0.42 217	0.98 132	0.60 102	0.51 127	0.53 90	0.46 97	0.47 155	1.36 288	0.35 91	0.18 126	0.13 86	0.21 227	0.15 127	0.18 132	0.21 210
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
111	0.66 249	0.27 131	1.15 373	0.46 83	0.25 47	0.72 271	0.42 217	1.57 315	1.44 477	0.83 198	1.39 398	1.10 360	0.80 318	0.97 189	0.65 320	0.20 212	0.14 160	0.18 125	0.15 127	0.18 132	0.28 361

test_xeample3	0.57 187	0.33 267	3.11 533	0.46 83	0.34 234	0.55 170	0.38 177	0.86 99	0.49 63	0.54 135	0.46 63	0.44 84	0.44 130	1.49 329	0.45 199	0.18 126	0.14 160	0.19 154	0.15 127	0.17 96	0.18 118

CFNet-RSSM	0.57 187	0.25 87	0.76 199	0.49 130	0.28 107	0.59 196	0.27 61	1.89 408	1.17 337	1.09 269	0.95 205	1.06 342	0.53 192	0.74 104	0.41 165	0.17 91	0.13 86	0.17 85	0.15 127	0.16 71	0.16 71

Gwc-CoAtRS	0.55 164	0.27 131	0.73 184	0.49 130	0.30 139	0.63 223	0.25 45	1.38 272	1.12 308	1.05 258	1.02 234	1.10 360	0.55 203	0.72 100	0.44 184	0.17 91	0.14 160	0.17 85	0.15 127	0.16 71	0.17 98

R-Stereo Train	0.60 220	0.30 196	0.72 170	0.57 284	0.37 270	0.68 253	0.52 326	1.45 287	0.78 157	1.61 491	1.50 432	0.76 221	0.53 192	0.67 89	0.51 244	0.19 166	0.16 267	0.18 125	0.15 127	0.18 132	0.19 154

RAFT-Stereo	0.60 220	0.30 196	0.72 170	0.57 284	0.37 270	0.68 253	0.52 326	1.45 287	0.78 157	1.61 491	1.50 432	0.76 221	0.53 192	0.67 89	0.51 244	0.19 166	0.16 267	0.18 125	0.15 127	0.18 132	0.19 154
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.80 340	0.45 418	1.47 440	0.72 453	0.31 160	0.96 390	0.64 407	1.80 380	1.28 401	1.31 394	1.48 424	0.94 302	0.78 302	1.77 371	0.99 412	0.19 166	0.14 160	0.18 125	0.15 127	0.22 273	0.27 345

S2M2_XL	0.25 1	0.25 87	0.43 16	0.36 1	0.24 26	0.16 2	0.18 2	0.34 1	0.24 4	0.29 11	0.41 40	0.24 9	0.23 11	0.32 1	0.27 19	0.20 212	0.18 328	0.18 125	0.16 167	0.18 132	0.15 36
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
xyz-stereo-finetune	0.50 149	0.27 131	0.63 125	0.43 55	0.23 21	0.79 306	0.46 276	0.83 84	0.82 175	0.63 158	0.63 119	0.54 144	0.44 130	1.69 362	0.62 305	0.16 58	0.15 229	0.19 154	0.16 167	0.17 96	0.16 71

G2L-Stereo_test	0.77 320	0.31 229	0.97 314	0.51 165	0.41 319	0.90 360	0.80 455	1.67 334	1.22 364	1.32 397	1.27 353	1.50 451	0.81 322	1.74 367	1.02 420	0.20 212	0.14 160	0.16 57	0.16 167	0.18 132	0.22 239

MM-Stereo_test3	0.53 158	0.26 107	0.60 110	0.56 262	0.73 490	0.49 108	0.53 332	1.31 258	1.08 281	0.64 159	0.97 218	0.61 177	0.42 112	0.82 130	0.40 154	0.21 249	0.18 328	0.20 193	0.16 167	0.19 168	0.21 210

tt45	0.47 127	0.25 87	0.52 73	0.47 100	0.34 234	0.78 298	0.32 103	0.86 99	0.45 55	0.52 130	0.45 57	0.49 114	0.37 87	2.12 421	0.36 110	0.16 58	0.13 86	0.19 154	0.16 167	0.17 96	0.21 210

fffy	0.44 104	0.29 171	0.67 150	0.47 100	0.30 139	0.46 81	0.34 125	0.98 132	0.57 89	0.40 62	0.59 111	0.55 147	0.41 104	1.26 266	0.37 123	0.16 58	0.14 160	0.19 154	0.16 167	0.19 168	0.20 182

UGAM-zero	1.05 437	0.33 267	1.04 335	0.49 130	0.31 160	0.67 249	0.26 55	2.37 521	0.80 170	1.05 258	1.11 280	2.86 558	1.81 536	6.26 552	0.50 240	0.18 126	0.15 229	0.19 154	0.16 167	0.17 96	0.21 210

MGS-Stereo	0.43 97	0.28 148	0.61 117	0.46 83	0.28 107	0.49 108	0.33 111	0.60 15	0.89 197	0.47 91	1.32 371	0.51 125	0.32 53	0.66 88	0.39 137	0.20 212	0.16 267	0.18 125	0.16 167	0.18 132	0.18 118

11t1	0.57 187	0.30 196	0.84 251	0.54 225	0.30 139	0.83 331	0.41 209	1.34 265	0.79 166	0.88 212	0.82 179	0.70 206	0.70 279	0.96 185	0.67 325	0.21 249	0.21 379	0.20 193	0.16 167	0.21 253	0.26 327

tt1	0.65 247	0.34 297	0.65 141	0.60 325	0.27 71	1.14 424	0.48 294	1.08 172	2.62 562	0.59 144	0.79 169	0.49 114	0.80 318	1.57 335	0.35 91	0.21 249	0.13 86	0.25 358	0.16 167	0.20 207	0.23 262

AEACV	0.41 81	0.25 87	0.60 110	0.55 241	0.52 402	0.43 66	0.38 177	0.98 132	0.63 113	0.44 74	0.56 104	0.46 97	0.59 234	0.56 42	0.31 55	0.17 91	0.13 86	0.18 125	0.16 167	0.17 96	0.17 98

riskmin	0.62 229	0.29 171	0.73 184	0.50 149	0.34 234	0.86 349	0.44 254	1.74 365	1.07 278	0.76 183	0.76 159	1.19 378	1.01 414	0.84 142	0.60 299	0.20 212	0.16 267	0.24 318	0.16 167	0.24 325	0.29 375

ProNet	0.46 117	0.30 196	0.69 160	0.46 83	0.32 193	0.57 181	0.52 326	1.15 209	0.67 126	0.44 74	0.50 79	0.44 84	0.43 121	1.31 276	0.38 131	0.16 58	0.15 229	0.19 154	0.16 167	0.18 132	0.18 118

CroCo-Stereo Lap2	0.46 117	0.37 357	0.87 266	0.62 347	0.79 512	0.28 10	0.35 139	0.81 76	0.73 138	0.39 55	0.54 97	0.71 213	0.54 200	0.60 61	0.48 223	0.18 126	0.18 328	0.19 154	0.16 167	0.21 253	0.21 210

Wz-Net-LNSev-Ref	1.09 449	0.46 421	2.61 520	0.71 447	0.65 467	2.00 530	0.78 444	2.07 457	1.47 488	1.62 495	1.47 421	1.53 457	1.29 481	2.10 419	1.65 502	0.24 330	0.14 160	0.20 193	0.16 167	0.28 371	0.28 361

CIPLG	0.67 260	0.37 357	1.17 388	0.60 325	0.51 397	0.75 283	0.48 294	1.26 245	1.11 301	1.43 447	1.58 458	0.64 189	0.48 160	0.94 175	0.78 353	0.24 330	0.15 229	0.19 154	0.16 167	0.19 168	0.29 375

IPLGR_C	0.67 260	0.38 375	1.20 398	0.60 325	0.50 387	0.75 283	0.48 294	1.28 253	1.13 314	1.42 443	1.57 456	0.62 180	0.48 160	0.85 146	0.80 365	0.24 330	0.15 229	0.19 154	0.16 167	0.19 168	0.29 375

MIPNet	0.60 220	0.31 229	1.07 347	0.51 165	0.34 234	0.68 253	0.40 199	1.67 334	1.14 320	1.11 273	0.93 202	0.60 170	0.78 302	0.77 114	0.58 289	0.18 126	0.14 160	0.19 154	0.16 167	0.18 132	0.21 210

ACRE	0.66 249	0.37 357	1.27 414	0.60 325	0.50 387	0.74 278	0.47 287	1.26 245	1.10 294	1.40 437	1.56 452	0.62 180	0.46 147	0.88 158	0.78 353	0.24 330	0.15 229	0.19 154	0.16 167	0.19 168	0.29 375

GANet-ADL	0.63 240	0.38 375	0.82 231	0.67 409	0.41 319	0.68 253	0.51 315	1.64 330	1.16 332	0.98 235	1.10 271	0.90 282	0.58 229	0.81 128	0.63 309	0.27 398	0.18 328	0.18 125	0.16 167	0.23 295	0.27 345

cross-raft	0.56 175	0.26 107	0.65 141	0.55 241	0.31 160	0.66 244	0.37 167	1.68 338	0.82 175	1.06 264	1.07 258	1.25 394	0.45 137	0.74 104	0.39 137	0.15 41	0.13 86	0.19 154	0.16 167	0.19 168	0.17 98

RALCasStereoNet	0.58 199	0.34 297	0.77 202	0.65 381	0.64 462	0.64 232	0.51 315	1.06 164	0.99 246	0.71 170	1.06 255	0.77 225	0.44 130	1.38 295	0.52 252	0.20 212	0.18 328	0.18 125	0.16 167	0.20 207	0.22 239

AANet_RVC	1.22 472	0.60 473	1.94 481	0.69 434	0.46 360	0.75 283	0.69 421	1.51 296	1.57 506	1.36 421	1.90 510	1.51 454	0.87 354	7.23 571	1.89 516	0.26 377	0.19 347	0.19 154	0.16 167	0.23 295	0.37 446

HSM	1.22 472	0.34 297	0.81 222	0.61 339	0.39 293	1.22 445	0.63 405	2.45 530	1.25 381	1.32 397	1.26 344	1.91 505	1.08 439	9.21 590	0.75 344	0.23 308	0.17 296	0.20 193	0.16 167	0.22 273	0.24 286

NLSM3	0.38 61	0.21 13	0.47 35	0.46 83	0.36 259	0.43 66	0.34 125	0.75 57	0.62 109	0.43 70	0.70 143	0.39 73	0.43 121	0.62 69	0.37 123	0.15 41	0.12 42	0.19 154	0.17 191	0.16 71	0.16 71

z-ln-s-r	1.18 466	0.61 478	2.91 527	0.54 225	0.56 430	0.81 321	0.86 474	1.72 361	1.55 505	1.18 319	1.62 465	1.37 426	1.16 456	3.67 496	3.77 553	0.20 212	0.15 229	0.21 227	0.17 191	0.29 388	0.24 286

xyz-stereo-finetune2	0.59 211	0.29 171	0.66 146	0.41 41	0.24 26	1.08 412	0.34 125	0.87 103	0.60 102	0.68 167	1.08 265	0.58 160	0.79 311	2.39 447	0.83 369	0.17 91	0.15 229	0.21 227	0.17 191	0.16 71	0.18 118

MM-Stereo_test1	0.51 152	0.26 107	0.59 101	0.53 211	0.31 160	0.50 127	0.53 332	1.06 164	1.09 289	0.88 212	0.70 143	0.54 144	0.59 234	1.18 251	0.35 91	0.19 166	0.17 296	0.20 193	0.17 191	0.20 207	0.18 118

model_zeroshot	0.53 158	0.31 229	1.00 325	0.57 284	0.39 293	0.74 278	0.39 191	1.38 272	0.67 126	0.88 212	0.85 185	0.71 213	0.37 87	0.77 114	0.39 137	0.21 249	0.17 296	0.19 154	0.17 191	0.17 96	0.22 239

HH	0.68 273	0.33 267	0.83 240	0.53 211	0.34 234	0.92 370	0.45 270	1.79 376	0.74 146	0.71 170	1.13 295	1.60 466	0.83 329	1.95 400	0.39 137	0.18 126	0.14 160	0.19 154	0.17 191	0.19 168	0.19 154

HanStereo	0.68 273	0.33 267	0.83 240	0.53 211	0.34 234	0.92 370	0.45 270	1.79 376	0.74 146	0.71 170	1.13 295	1.60 466	0.83 329	1.95 400	0.39 137	0.18 126	0.14 160	0.19 154	0.17 191	0.19 168	0.19 154

EGLCR-Stereo	0.41 81	0.24 64	0.59 101	0.45 71	0.27 71	0.54 164	0.22 22	1.23 238	0.56 86	0.44 74	0.43 45	0.68 198	0.29 32	0.89 163	0.34 82	0.17 91	0.12 42	0.20 193	0.17 191	0.17 96	0.18 118

DCRE	0.85 373	0.28 148	0.76 199	0.60 325	0.49 382	0.59 196	0.53 332	1.04 158	0.92 208	0.80 189	7.34 590	0.87 264	0.57 212	0.78 123	0.43 179	0.16 58	0.17 296	0.19 154	0.17 191	0.18 132	0.22 239

iRaft-Stereo_20w	0.71 289	0.33 267	1.25 411	0.50 149	0.36 259	0.82 323	0.31 92	3.16 570	0.89 197	1.24 354	1.14 300	0.79 230	0.65 259	1.15 240	0.43 179	0.18 126	0.13 86	0.18 125	0.17 191	0.20 207	0.23 262

IPLG	0.72 295	0.29 171	1.12 365	0.53 211	0.44 347	0.79 306	0.33 111	1.35 266	1.10 294	1.32 397	1.11 280	0.52 135	0.54 200	3.13 479	0.71 336	0.17 91	0.14 160	0.20 193	0.17 191	0.18 132	0.21 210

IPLGR	0.62 229	0.28 148	1.32 424	0.50 149	0.29 122	0.65 238	0.34 125	1.47 292	1.19 345	1.21 339	1.07 258	0.70 206	0.65 259	1.05 209	0.55 274	0.18 126	0.15 229	0.20 193	0.17 191	0.21 253	0.20 182

test-3	0.56 175	0.24 64	0.82 231	0.50 149	0.29 122	0.57 181	0.34 125	1.09 179	1.03 260	1.33 403	0.69 137	0.87 264	0.45 137	1.68 358	0.39 137	0.17 91	0.12 42	0.20 193	0.17 191	0.17 96	0.16 71

test_1	0.56 175	0.24 64	0.82 231	0.50 149	0.29 122	0.57 181	0.34 125	1.09 179	1.03 260	1.28 381	0.69 137	0.87 264	0.45 137	1.67 356	0.39 137	0.17 91	0.12 42	0.20 193	0.17 191	0.17 96	0.16 71

RAFT-345	0.86 377	0.26 107	0.73 184	0.53 211	0.28 107	0.53 151	0.41 209	0.85 92	1.31 424	1.33 403	2.32 535	0.85 261	0.53 192	5.69 537	0.48 223	0.19 166	0.14 160	0.22 260	0.17 191	0.17 96	0.17 98

test-1	0.56 175	0.28 148	1.13 366	0.58 298	0.34 234	0.60 201	0.38 177	1.56 312	0.98 237	0.80 189	1.02 234	0.83 254	0.52 188	0.64 81	0.46 205	0.17 91	0.16 267	0.20 193	0.17 191	0.20 207	0.26 327

RAFT-Stereo + iAFF	0.56 175	0.28 148	0.81 222	0.45 71	0.25 47	0.40 40	0.34 125	1.12 189	1.13 314	1.35 416	1.58 458	0.80 232	0.67 266	0.71 99	0.43 179	0.14 25	0.11 22	0.18 125	0.17 191	0.18 132	0.16 71

DIP-Stereo	0.64 243	0.32 247	0.91 290	0.49 130	0.36 259	0.91 363	0.33 111	2.51 542	0.77 153	1.25 357	1.00 229	0.68 198	0.51 183	0.92 171	0.65 320	0.19 166	0.15 229	0.21 227	0.17 191	0.19 168	0.22 239
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.71 289	0.42 405	1.07 347	0.52 188	0.25 47	1.05 404	0.48 294	2.12 465	1.08 281	1.21 339	1.23 336	0.91 286	0.84 332	0.90 166	0.91 391	0.17 91	0.12 42	0.21 227	0.17 191	0.29 388	0.18 118
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
IGEV-FE	0.59 211	0.33 267	1.11 360	0.63 357	0.37 270	0.41 48	0.33 111	1.80 380	0.79 166	1.04 255	1.10 271	1.05 341	0.43 121	0.87 154	0.48 223	0.18 126	0.13 86	0.19 154	0.18 210	0.20 207	0.23 262

LG-Stereo	0.37 57	0.27 131	0.94 302	0.48 114	0.26 66	0.37 33	0.30 85	0.88 108	0.57 89	0.38 48	0.58 108	0.29 33	0.21 6	0.51 31	0.37 123	0.14 25	0.14 160	0.20 193	0.18 210	0.18 132	0.14 17

PAM_32	0.87 381	0.30 196	1.08 350	0.56 262	0.32 193	2.10 537	0.36 152	2.26 501	1.01 253	1.13 284	1.05 254	3.14 565	1.47 508	1.00 195	0.42 173	0.19 166	0.14 160	0.20 193	0.18 210	0.19 168	0.25 307

PAM	0.86 377	0.31 229	1.19 394	0.55 241	0.35 251	2.17 538	0.47 287	2.26 501	0.87 193	1.18 319	0.96 209	3.01 560	1.41 501	0.90 166	0.40 154	0.19 166	0.13 86	0.19 154	0.18 210	0.20 207	0.27 345

Former-RAFT_DAM_RVC	0.47 127	0.38 375	0.75 194	0.48 114	0.37 270	0.67 249	0.35 139	0.82 81	1.14 320	0.61 155	0.64 120	0.39 73	0.39 99	0.74 104	0.39 137	0.20 212	0.17 296	0.22 260	0.18 210	0.24 325	0.20 182

MyStereo8	0.70 283	0.32 247	1.24 408	0.63 357	0.53 410	0.90 360	0.34 125	1.60 324	1.35 433	1.20 332	1.31 366	0.89 280	0.64 254	0.77 114	1.02 420	0.18 126	0.15 229	0.20 193	0.18 210	0.22 273	0.30 391

CoDeX	0.78 325	0.31 229	1.04 335	0.56 262	0.37 270	1.13 421	0.60 392	2.77 559	1.29 413	1.17 308	1.26 344	0.91 286	0.87 354	1.42 308	0.74 341	0.21 249	0.16 267	0.21 227	0.18 210	0.21 253	0.21 210

GMStereo_Zeroshot	0.70 283	0.64 489	1.11 360	0.65 381	0.38 284	0.84 341	0.37 167	1.09 179	1.16 332	1.14 298	1.07 258	1.26 400	0.55 203	1.23 259	0.65 320	0.34 468	0.17 296	0.31 443	0.18 210	0.57 525	0.23 262

IGEV_Zeroshot_test	0.59 211	0.33 267	1.11 360	0.63 357	0.37 270	0.41 48	0.33 111	1.80 380	0.79 166	1.04 255	1.10 271	1.06 342	0.43 121	0.87 154	0.48 223	0.18 126	0.13 86	0.19 154	0.18 210	0.20 207	0.23 262

EKT-Stereo	0.56 175	0.33 267	0.84 251	0.61 339	0.64 462	0.51 136	0.48 294	1.14 197	0.95 226	0.74 177	0.89 195	0.77 225	0.42 112	1.18 251	0.42 173	0.23 308	0.17 296	0.21 227	0.18 210	0.20 207	0.26 327

DAS	0.89 387	0.37 357	1.20 398	0.66 395	0.69 483	0.82 323	0.62 400	1.79 376	1.26 389	1.93 529	1.55 446	0.96 311	1.17 460	2.72 467	0.69 330	0.22 284	0.16 267	0.25 358	0.18 210	0.29 388	0.24 286

SepStereo	0.87 381	0.37 357	1.20 398	0.66 395	0.69 483	0.82 323	0.62 400	1.79 376	1.26 389	1.93 529	1.55 446	0.96 311	1.17 460	2.34 440	0.69 330	0.22 284	0.16 267	0.25 358	0.18 210	0.29 388	0.24 286

GwcNet-ADL	0.67 260	0.33 267	0.90 285	0.58 298	0.41 319	0.60 201	0.59 385	1.55 309	1.28 401	1.11 273	1.13 295	0.90 282	0.59 234	1.11 233	0.91 391	0.28 416	0.18 328	0.18 125	0.18 210	0.25 337	0.33 419

STrans-v2	1.06 439	0.31 229	1.02 330	0.52 188	0.33 213	0.67 249	0.78 444	2.66 555	1.26 389	1.15 300	1.46 419	1.37 426	1.40 497	6.68 564	0.46 205	0.19 166	0.13 86	0.21 227	0.18 210	0.18 132	0.21 210

IIG-Stereo	0.97 415	0.34 297	0.80 217	0.90 529	0.33 213	0.61 209	0.26 55	1.27 249	1.08 281	1.69 506	1.37 391	1.44 437	0.74 285	6.94 568	0.53 262	0.21 249	0.14 160	0.23 294	0.18 210	0.20 207	0.15 36

Prome-Stereo	0.76 314	0.29 171	0.57 93	0.58 298	0.33 213	0.58 194	0.94 491	0.98 132	0.92 208	1.46 459	2.45 543	0.91 286	1.38 494	1.60 347	0.44 184	0.19 166	0.13 86	0.19 154	0.18 210	0.20 207	0.87 556

LMCR-Stereo	0.87 381	0.50 440	0.99 320	0.80 494	0.43 337	1.32 457	0.55 358	2.79 562	1.03 260	1.55 480	1.49 425	0.74 217	1.01 414	1.76 370	0.99 412	0.30 439	0.17 296	0.22 260	0.18 210	0.31 411	0.22 239

TestStereo	0.65 247	0.42 405	0.83 240	0.52 188	0.27 71	0.57 181	0.44 254	1.07 167	0.92 208	0.85 205	1.01 231	0.68 198	0.56 209	3.22 483	0.47 215	0.23 308	0.15 229	0.24 318	0.18 210	0.28 371	0.18 118

RALAANet	0.62 229	0.37 357	0.97 314	0.66 395	0.50 387	0.67 249	0.31 92	1.27 249	1.09 289	1.11 273	1.17 311	0.88 270	0.46 147	1.27 269	0.45 199	0.20 212	0.15 229	0.21 227	0.18 210	0.27 355	0.19 154

EAI-Stereo	0.76 314	0.31 229	0.74 189	0.55 241	0.28 107	0.70 266	1.72 560	2.57 546	0.90 202	0.75 179	3.03 557	0.57 158	0.43 121	1.10 229	0.49 236	0.19 166	0.14 160	0.17 85	0.18 210	0.17 96	0.21 210

ACVNet	0.66 249	0.33 267	0.74 189	0.55 241	0.37 270	0.80 313	0.47 287	1.46 289	1.11 301	1.01 245	1.31 366	1.07 345	0.91 369	0.82 130	1.09 427	0.22 284	0.19 347	0.21 227	0.18 210	0.23 295	0.19 154

acv_ft	0.78 325	0.33 267	1.10 358	0.73 461	0.86 525	1.23 447	0.57 371	1.65 333	1.11 301	1.31 394	1.31 366	1.07 345	0.91 369	0.82 130	1.35 466	0.22 284	0.19 347	0.21 227	0.18 210	0.22 273	0.19 154

HSM-Net_RVC	0.91 401	0.31 229	0.60 110	0.54 225	0.31 160	1.15 428	0.60 392	3.76 579	1.30 417	1.57 485	1.75 487	1.67 480	1.01 414	1.61 349	0.90 387	0.23 308	0.17 296	0.19 154	0.18 210	0.20 207	0.22 239
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
WQFJX	0.89 387	0.50 440	1.24 408	0.75 476	0.78 509	1.18 440	0.96 495	2.05 453	1.09 289	1.09 269	1.22 327	0.62 180	0.58 229	3.62 492	0.94 403	0.19 166	0.18 328	0.24 318	0.19 233	0.23 295	0.23 262

rvit_stereo_0081	0.46 117	0.34 297	0.72 170	0.56 262	0.35 251	0.41 48	0.44 254	0.74 55	1.04 266	0.49 108	0.52 86	0.51 125	0.49 172	0.86 149	0.47 215	0.25 351	0.20 363	0.22 260	0.19 233	0.26 349	0.19 154

rvit_stereo_0082	0.46 117	0.34 297	0.72 170	0.56 262	0.35 251	0.41 48	0.44 254	0.74 55	1.04 266	0.49 108	0.52 86	0.51 125	0.49 172	0.86 149	0.47 215	0.25 351	0.20 363	0.22 260	0.19 233	0.26 349	0.19 154

IGEV-BASED-STEREO-	0.71 289	3.18 598	2.55 516	0.40 31	0.24 26	0.42 59	0.23 35	0.66 30	0.46 56	0.47 91	0.45 57	0.33 52	0.27 24	0.58 52	0.30 47	1.34 574	0.10 2	0.22 260	0.19 233	0.45 490	1.32 571

plain	0.49 139	0.29 171	1.23 405	0.51 165	0.40 305	0.35 25	0.37 167	1.04 158	0.62 109	0.44 74	0.76 159	0.42 79	0.41 104	1.17 249	0.46 205	0.23 308	0.15 229	0.24 318	0.19 233	0.25 337	0.18 118

MIM_Stereo	0.60 220	0.26 107	1.02 330	0.49 130	0.32 193	0.52 142	0.28 68	1.41 282	0.82 175	1.02 249	1.16 308	0.93 296	0.53 192	1.48 322	0.63 309	0.17 91	0.17 296	0.20 193	0.19 233	0.17 96	0.18 118

PCWNet_CMD	0.68 273	0.34 297	0.93 295	0.51 165	0.38 284	0.80 313	0.42 217	1.51 296	1.34 430	1.17 308	1.31 366	1.23 389	0.65 259	0.94 175	0.62 305	0.21 249	0.17 296	0.27 396	0.19 233	0.43 476	0.28 361

TestStereo1	0.66 249	0.29 171	0.95 306	0.82 501	0.32 193	0.47 91	0.43 235	1.52 300	1.22 364	0.99 236	1.32 371	0.65 190	0.76 291	1.78 373	0.44 184	0.20 212	0.16 267	0.22 260	0.19 233	0.21 253	0.20 182

CRFU-Net	0.90 396	0.42 405	1.10 358	0.69 434	0.59 444	1.76 508	0.84 467	2.33 517	0.92 208	1.45 456	1.20 319	1.62 471	1.25 475	1.38 295	0.94 403	0.28 416	0.23 422	0.22 260	0.19 233	0.24 325	0.27 345

SA-5K	0.66 249	0.29 171	0.95 306	0.82 501	0.32 193	0.47 91	0.43 235	1.52 300	1.22 364	0.99 236	1.32 371	0.65 190	0.76 291	1.78 373	0.44 184	0.20 212	0.16 267	0.22 260	0.19 233	0.21 253	0.20 182

iRaft-Stereo_5w	0.89 387	0.31 229	1.04 335	0.56 262	0.47 371	0.47 91	0.68 418	1.19 222	1.08 281	0.80 189	1.35 386	1.46 443	0.90 366	5.11 523	1.16 434	0.18 126	0.15 229	0.22 260	0.19 233	0.21 253	0.24 286

dd	0.62 229	0.51 445	1.17 388	0.56 262	0.33 213	0.74 278	0.46 276	1.03 151	1.40 460	0.80 189	0.87 190	0.60 170	0.57 212	1.02 202	0.86 374	0.28 416	0.18 328	0.26 381	0.19 233	0.35 441	0.27 345

GLC_STEREO	0.41 81	0.27 131	0.43 16	0.55 241	0.24 26	0.47 91	0.30 85	0.81 76	0.64 118	0.53 133	0.74 157	0.50 121	0.31 45	0.65 86	0.45 199	0.18 126	0.20 363	0.23 294	0.19 233	0.21 253	0.21 210

test_3	0.57 187	0.24 64	0.87 266	0.55 241	0.30 139	0.60 201	0.40 199	1.07 167	1.08 281	1.20 332	0.68 132	0.92 294	0.43 121	1.68 358	0.40 154	0.16 58	0.13 86	0.22 260	0.19 233	0.21 253	0.17 98

HHNet	0.64 243	0.28 148	0.69 160	0.45 71	0.46 360	0.50 127	0.57 371	1.13 193	1.03 260	1.26 370	2.21 530	0.70 206	0.59 234	1.10 229	0.51 244	0.21 249	0.13 86	0.23 294	0.19 233	0.20 207	0.31 401

TransformOpticalFlow	0.97 415	0.30 196	0.96 313	0.54 225	0.31 160	0.65 238	0.54 346	1.87 401	1.19 345	1.12 281	1.44 415	1.34 419	0.98 402	6.68 564	0.44 184	0.19 166	0.12 42	0.21 227	0.19 233	0.18 132	0.23 262

OMP-Stereo	0.95 410	0.35 326	0.79 212	0.92 531	0.32 193	0.49 108	0.35 139	1.22 233	1.11 301	1.58 486	1.12 284	1.44 437	0.69 274	6.92 567	0.51 244	0.20 212	0.15 229	0.24 318	0.19 233	0.21 253	0.16 71

NRIStereo	0.62 229	0.31 229	0.78 208	0.56 262	0.28 107	0.63 223	0.33 111	1.16 214	0.92 208	1.15 300	0.87 190	0.90 282	0.58 229	2.24 432	0.56 280	0.22 284	0.14 160	0.21 227	0.19 233	0.22 273	0.18 118

ASMatch	0.89 387	0.29 171	0.72 170	0.56 262	0.36 259	0.47 91	0.37 167	1.16 214	0.95 226	1.11 273	3.26 560	0.95 306	0.96 389	4.88 520	0.53 262	0.20 212	0.16 267	0.22 260	0.19 233	0.20 207	0.30 391

SST-Stereo	0.85 373	0.30 196	0.81 222	0.63 357	0.31 160	0.70 266	0.25 45	1.16 214	0.95 226	1.47 460	1.11 280	0.99 320	0.86 345	5.69 537	0.53 262	0.23 308	0.13 86	0.23 294	0.19 233	0.23 295	0.19 154

PFNet	0.92 404	0.28 148	1.20 398	0.68 421	0.32 193	0.62 212	0.55 358	1.27 249	1.01 253	1.47 460	1.09 269	0.97 314	0.68 270	6.58 561	0.59 296	0.21 249	0.13 86	0.24 318	0.19 233	0.20 207	0.20 182

DeepStereo_RVC	0.57 187	0.31 229	0.78 208	0.53 211	0.30 139	0.57 181	0.32 103	1.11 187	0.80 170	1.17 308	0.94 204	0.83 254	0.93 379	1.01 198	0.61 302	0.23 308	0.14 160	0.21 227	0.19 233	0.24 325	0.26 327

CRE-IMP	0.57 187	0.32 247	0.82 231	0.54 225	0.29 122	0.77 297	0.25 45	1.19 222	0.79 166	1.09 269	0.95 205	0.81 238	0.57 212	1.11 233	0.57 284	0.22 284	0.14 160	0.23 294	0.19 233	0.28 371	0.24 286

raft+_RVC	0.56 175	0.29 171	0.61 117	0.65 381	0.56 430	0.53 151	0.53 332	1.40 278	1.02 257	0.78 186	1.04 247	0.70 206	0.55 203	1.00 195	0.49 236	0.18 126	0.16 267	0.19 154	0.19 233	0.18 132	0.17 98

CFNet_pseudo	0.68 273	0.34 297	0.93 295	0.50 149	0.39 293	0.72 271	0.42 217	1.44 285	1.25 381	1.17 308	1.35 386	1.22 385	0.66 264	1.04 206	0.64 315	0.21 249	0.17 296	0.33 467	0.19 233	0.39 462	0.28 361

XX-Stereo	0.97 415	0.28 148	8.28 571	0.85 512	0.70 489	0.44 72	0.22 22	1.07 167	0.69 132	0.66 163	1.56 452	1.38 428	0.38 97	1.36 288	0.38 131	0.21 249	0.14 160	0.20 193	0.19 233	0.19 168	0.16 71

DMCA	0.71 289	0.36 336	1.17 388	0.53 211	0.45 351	0.84 341	0.46 276	1.52 300	1.09 289	1.20 332	1.12 284	1.21 381	0.74 285	0.87 154	1.09 427	0.25 351	0.20 363	0.27 396	0.19 233	0.24 325	0.29 375

SuperB	2.50 559	0.72 511	18.07 599	0.72 453	0.53 410	1.85 520	0.86 474	1.80 380	2.40 556	1.54 477	1.42 409	1.13 369	1.17 460	4.18 503	4.80 566	0.25 351	0.20 363	0.23 294	0.19 233	7.64 608	0.38 454

RASNet	1.16 459	0.34 297	1.11 360	0.73 461	0.86 525	1.00 396	0.60 392	1.56 312	1.43 474	1.07 266	1.37 391	2.08 531	1.44 505	7.00 569	1.56 487	0.20 212	0.17 296	0.17 85	0.19 233	0.19 168	0.19 154

MSMDNet	0.68 273	0.34 297	0.93 295	0.52 188	0.38 284	0.80 313	0.42 217	1.52 300	1.35 433	1.17 308	1.31 366	1.23 389	0.65 259	0.94 175	0.62 305	0.21 249	0.17 296	0.26 381	0.19 233	0.41 470	0.28 361

coex_refinement	0.84 366	0.30 196	0.89 275	0.72 453	0.52 402	0.95 384	0.60 392	1.92 420	1.29 413	1.38 428	1.37 391	1.80 499	0.82 324	1.48 322	1.31 456	0.27 398	0.17 296	0.19 154	0.20 263	0.25 337	0.27 345

rvit_stereo_0083	0.49 139	0.34 297	0.85 257	0.57 284	0.36 259	0.49 108	0.43 235	0.73 52	1.05 272	0.50 117	0.57 107	0.55 147	0.50 180	0.92 171	0.50 240	0.25 351	0.25 444	0.24 318	0.20 263	0.25 337	0.19 154

rvit_stereo_0081_aga	0.46 117	0.37 357	0.91 290	0.52 188	0.41 319	0.49 108	0.40 199	0.88 108	0.66 124	0.59 144	0.56 104	0.53 140	0.43 121	0.67 89	0.44 184	0.27 398	0.21 379	0.22 260	0.20 263	0.26 349	0.19 154

rvit_stereo_0080	0.47 127	0.35 326	0.87 266	0.48 114	0.36 259	0.42 59	0.54 346	0.93 115	0.78 157	0.52 130	0.60 113	0.55 147	0.47 155	0.62 69	0.48 223	0.27 398	0.21 379	0.20 193	0.20 263	0.31 411	0.20 182

test_sample1	0.67 260	0.32 247	0.90 285	0.54 225	0.33 213	0.76 288	0.48 294	1.75 367	1.06 276	0.95 230	0.99 224	0.91 286	1.10 445	1.25 262	0.79 358	0.22 284	0.19 347	0.21 227	0.20 263	0.21 253	0.25 307

AE-Stereo	0.58 199	0.29 171	0.81 222	0.62 347	0.41 319	0.69 262	0.46 276	2.49 539	1.25 381	0.49 108	0.77 163	0.69 203	0.46 147	0.61 64	0.42 173	0.17 91	0.16 267	0.21 227	0.20 263	0.19 168	0.18 118

whm_eth	0.47 127	0.35 326	0.87 266	0.48 114	0.36 259	0.42 59	0.54 346	0.93 115	0.78 157	0.52 130	0.60 113	0.55 147	0.47 155	0.62 69	0.48 223	0.27 398	0.21 379	0.20 193	0.20 263	0.31 411	0.20 182

MIF-Stereo (partial)	0.48 135	0.28 148	0.83 240	0.51 165	0.53 410	0.39 39	0.27 61	1.03 151	0.64 118	0.47 91	0.71 148	0.51 125	0.51 183	1.13 237	0.47 215	0.20 212	0.16 267	0.23 294	0.20 263	0.24 325	0.20 182

4D-IteraStereo	0.50 149	0.26 107	0.84 251	0.51 165	0.49 382	0.64 232	0.31 92	0.91 114	1.02 257	1.05 258	0.72 151	0.76 221	0.32 53	0.69 94	0.40 154	0.18 126	0.11 22	0.23 294	0.20 263	0.19 168	0.16 71

CBFPSM	0.95 410	0.37 357	2.10 495	0.51 165	0.39 293	1.73 504	0.87 478	1.59 322	1.13 314	1.11 273	1.00 229	2.34 541	1.64 522	1.42 308	1.44 474	0.19 166	0.18 328	0.20 193	0.20 263	0.22 273	0.36 442

iinet-f	1.04 432	0.50 440	4.24 550	0.58 298	0.43 337	1.78 514	0.70 428	1.29 255	1.16 332	1.25 357	1.42 409	1.57 464	1.42 502	1.47 320	1.70 506	0.26 377	0.23 422	0.20 193	0.20 263	0.26 349	0.26 327

x	0.59 211	0.34 297	0.79 212	0.51 165	0.32 193	0.69 262	0.46 276	1.64 330	0.97 234	0.86 210	0.86 187	0.83 254	0.74 285	0.75 111	0.70 333	0.21 249	0.22 394	0.22 260	0.20 263	0.21 253	0.24 286

RAFT_CTSACE	0.66 249	0.29 171	1.14 371	0.57 284	0.51 397	0.68 253	0.44 254	0.88 108	0.98 237	1.03 253	1.83 500	1.23 389	0.67 266	1.48 322	0.38 131	0.16 58	0.16 267	0.21 227	0.20 263	0.20 207	0.17 98

CSP-Net	1.00 424	0.41 402	0.99 320	0.56 262	0.43 337	1.62 496	0.76 440	2.16 482	1.16 332	1.33 403	1.22 327	1.32 416	0.89 363	4.67 515	0.93 398	0.35 478	0.24 432	0.20 193	0.20 263	0.23 295	0.30 391

AASNet	0.80 340	0.39 384	1.16 387	0.84 509	0.80 514	1.14 424	0.59 385	2.12 465	1.21 356	1.26 370	1.26 344	0.93 296	0.77 295	0.84 142	1.23 447	0.28 416	0.24 432	0.24 318	0.20 263	0.28 371	0.27 345

Patchmatch Stereo++	0.57 187	0.33 267	0.82 231	0.52 188	0.27 71	0.63 223	0.28 68	1.14 197	0.73 138	1.13 284	0.96 209	0.82 244	0.60 240	1.40 300	0.52 252	0.23 308	0.14 160	0.24 318	0.20 263	0.27 355	0.20 182
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
AAGNet	1.84 528	0.30 196	0.79 212	0.66 395	0.32 193	0.65 238	0.50 313	1.02 143	1.01 253	1.47 460	1.21 325	0.99 320	1.16 456	2.76 469	22.69 613	0.24 330	0.13 86	0.22 260	0.20 263	0.24 325	0.16 71

NF-Stereo	0.82 351	0.33 267	0.83 240	0.65 381	0.31 160	0.63 223	0.43 235	1.35 266	0.93 215	1.30 388	1.02 234	0.81 238	0.57 212	5.37 533	0.55 274	0.26 377	0.14 160	0.24 318	0.20 263	0.20 207	0.30 391

OCTAStereo	0.82 351	0.33 267	0.83 240	0.65 381	0.31 160	0.62 212	0.44 254	1.35 266	0.93 215	1.30 388	1.02 234	0.81 238	0.57 212	5.32 528	0.55 274	0.26 377	0.14 160	0.24 318	0.20 263	0.20 207	0.30 391

PSM-adaLoss	0.56 175	0.33 267	0.81 222	0.52 188	0.27 71	0.63 223	0.41 209	1.14 197	0.73 138	1.13 284	0.96 209	0.82 244	0.60 240	1.09 225	0.52 252	0.23 308	0.14 160	0.24 318	0.20 263	0.27 355	0.20 182

ROB_FTStereo_v2	0.57 187	0.33 267	0.81 222	0.52 188	0.27 71	0.62 212	0.42 217	1.14 197	0.73 138	1.13 284	0.97 218	0.82 244	0.60 240	1.15 240	0.53 262	0.23 308	0.14 160	0.24 318	0.20 263	0.27 355	0.20 182

ROB_FTStereo	0.56 175	0.33 267	0.82 231	0.52 188	0.27 71	0.62 212	0.25 45	1.14 197	0.74 146	1.13 284	0.96 209	0.82 244	0.60 240	1.18 251	0.52 252	0.23 308	0.14 160	0.24 318	0.20 263	0.27 355	0.20 182

HUI-Stereo	0.54 161	0.33 267	0.81 222	0.52 188	0.27 71	0.62 212	0.29 75	1.14 197	0.74 146	1.13 284	0.96 209	0.82 244	0.60 240	0.83 136	0.52 252	0.23 308	0.14 160	0.24 318	0.20 263	0.27 355	0.20 182

DEmStereo	0.98 418	0.25 87	0.85 257	0.49 130	0.33 213	1.02 399	0.55 358	0.97 128	0.93 215	1.41 439	2.13 526	1.01 331	2.01 545	5.62 536	0.78 353	0.19 166	0.15 229	0.20 193	0.20 263	0.18 132	0.25 307

RAFT_R40	0.84 366	0.30 196	0.83 240	0.63 357	0.31 160	0.66 244	0.43 235	1.15 209	0.99 246	1.47 460	1.10 271	1.00 326	0.84 332	5.44 534	0.53 262	0.23 308	0.13 86	0.23 294	0.20 263	0.23 295	0.19 154

DRaft	0.81 349	0.26 107	0.77 202	0.47 100	0.31 160	0.95 384	0.52 326	1.13 193	0.99 246	1.78 515	2.01 520	0.80 232	1.71 528	2.64 462	0.74 341	0.19 166	0.14 160	0.20 193	0.20 263	0.18 132	0.24 286

RE-Stereo	0.82 351	0.33 267	0.84 251	0.65 381	0.31 160	0.63 223	0.44 254	1.35 266	0.93 215	1.30 388	1.02 234	0.80 232	0.57 212	5.34 531	0.55 274	0.26 377	0.14 160	0.24 318	0.20 263	0.20 207	0.31 401

TVStereo	0.82 351	0.33 267	0.84 251	0.65 381	0.31 160	0.63 223	0.44 254	1.35 266	0.93 215	1.30 388	1.02 234	0.80 232	0.57 212	5.34 531	0.55 274	0.26 377	0.14 160	0.24 318	0.20 263	0.20 207	0.31 401

iGMRVC	0.58 199	0.33 267	0.81 222	0.52 188	0.27 71	0.62 212	0.38 177	1.14 197	0.73 138	1.13 284	0.97 218	0.82 244	0.59 234	1.54 332	0.53 262	0.23 308	0.14 160	0.24 318	0.20 263	0.27 355	0.20 182

RAFT-RH_RVC	1.04 432	0.26 107	0.76 199	0.53 211	0.29 122	0.80 313	0.32 103	0.85 92	1.12 308	2.04 537	4.63 576	1.03 336	0.57 212	5.93 545	0.52 252	0.20 212	0.13 86	0.26 381	0.20 263	0.16 71	0.19 154

iRAFT	0.57 187	0.33 267	0.82 231	0.52 188	0.27 71	0.63 223	0.28 68	1.14 197	0.73 138	1.13 284	0.96 209	0.82 244	0.60 240	1.40 300	0.52 252	0.23 308	0.14 160	0.24 318	0.20 263	0.27 355	0.20 182

RAFT-IKP	0.57 187	0.33 267	0.82 231	0.52 188	0.27 71	0.57 181	0.35 139	1.14 197	0.73 138	1.13 284	0.96 209	0.83 254	0.61 249	1.26 266	0.53 262	0.23 308	0.14 160	0.24 318	0.20 263	0.27 355	0.20 182

iRaftStereo_RVC	0.49 139	0.28 148	0.72 170	0.53 211	0.29 122	0.52 142	0.33 111	1.14 197	0.84 183	0.85 205	0.99 224	0.55 147	0.36 79	0.83 136	0.40 154	0.18 126	0.13 86	0.22 260	0.20 263	0.20 207	0.18 118

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GES	0.70 283	0.37 357	1.05 340	0.62 347	0.38 284	0.94 377	0.57 371	2.37 521	0.92 208	1.05 258	1.12 284	0.67 196	0.77 295	1.02 202	0.65 320	0.28 416	0.20 363	0.20 193	0.20 263	0.22 273	0.31 401

222	1.67 514	0.31 229	0.93 295	0.59 317	0.31 160	1.05 404	0.43 235	2.39 523	1.47 488	1.37 423	1.55 446	0.94 302	0.94 382	1.98 403	17.76 606	0.24 330	0.22 394	0.21 227	0.20 263	0.22 273	0.26 327

xxxx	1.61 510	0.32 247	0.98 317	0.58 298	0.31 160	1.15 428	0.43 235	2.43 528	1.41 464	1.17 308	1.40 403	1.21 381	0.86 345	1.94 397	16.68 605	0.24 330	0.24 432	0.21 227	0.20 263	0.23 295	0.27 345

AFF-stereo	0.60 220	0.28 148	0.72 170	0.48 114	0.29 122	0.34 22	0.37 167	1.22 233	1.20 349	1.21 339	1.59 462	1.10 360	0.70 279	1.01 198	0.44 184	0.14 25	0.12 42	0.19 154	0.20 263	0.18 132	0.15 36

FENet	0.62 229	0.30 196	0.68 154	0.57 284	0.33 213	0.82 323	0.40 199	1.41 282	1.12 308	1.03 253	0.87 190	0.98 315	0.84 332	1.00 195	0.70 333	0.23 308	0.16 267	0.23 294	0.20 263	0.22 273	0.24 286

BEATNet_4x	0.82 351	0.54 456	2.02 488	0.56 262	0.28 107	1.04 401	0.55 358	2.14 475	1.13 314	1.24 354	1.26 344	1.00 326	0.94 382	1.13 237	1.23 447	0.21 249	0.14 160	0.24 318	0.20 263	0.37 451	0.23 262

ccs_rob	0.68 273	0.34 297	0.93 295	0.50 149	0.39 293	0.72 271	0.42 217	1.43 284	1.25 381	1.17 308	1.34 381	1.22 385	0.66 264	1.04 206	0.64 315	0.21 249	0.17 296	0.35 482	0.20 263	0.40 466	0.29 375

DISCO	1.06 439	0.37 357	1.19 394	0.73 461	0.46 360	2.04 533	0.84 467	2.26 501	1.54 499	1.25 357	1.36 390	2.38 543	1.08 439	2.60 461	1.62 496	0.24 330	0.19 347	0.22 260	0.20 263	0.32 422	0.29 375

FE-Mocha	0.52 156	0.32 247	0.98 317	0.51 165	0.37 270	0.46 81	0.22 22	1.71 357	0.56 86	1.02 249	1.10 271	0.82 244	0.41 104	0.58 52	0.32 66	0.19 166	0.13 86	0.21 227	0.21 305	0.17 96	0.19 154

G2L-Stereo	0.84 366	0.35 326	1.15 373	0.63 357	0.43 337	0.78 298	0.69 421	1.69 349	1.20 349	1.36 421	1.18 314	1.43 436	0.78 302	2.47 454	1.26 451	0.25 351	0.20 363	0.26 381	0.21 305	0.20 207	0.27 345

HI	0.67 260	0.34 297	0.80 217	0.51 165	0.51 397	0.41 48	0.37 167	1.15 209	0.80 170	1.34 410	1.42 409	1.60 466	1.11 448	0.96 185	0.90 387	0.16 58	0.12 42	0.20 193	0.21 305	0.20 207	0.20 182

CoSv	0.67 260	0.34 297	0.80 217	0.51 165	0.51 397	0.41 48	0.37 167	1.15 209	0.80 170	1.34 410	1.42 409	1.60 466	1.11 448	0.96 185	0.90 387	0.16 58	0.12 42	0.20 193	0.21 305	0.20 207	0.20 182

tg	0.54 161	0.25 87	0.70 165	0.52 188	0.31 160	0.89 356	0.29 75	1.12 189	0.98 237	0.85 205	1.03 241	0.62 180	0.42 112	1.37 291	0.41 165	0.17 91	0.13 86	0.22 260	0.21 305	0.17 96	0.17 98

test_sample2	0.67 260	0.31 229	0.89 275	0.54 225	0.29 122	0.80 313	0.63 405	1.83 388	1.10 294	0.93 225	1.06 255	0.94 302	0.92 377	1.24 261	0.59 296	0.23 308	0.20 363	0.22 260	0.21 305	0.24 325	0.25 307

CAS++	0.48 135	0.34 297	0.59 101	0.48 114	0.32 193	0.45 76	0.29 75	1.73 363	0.78 157	0.71 170	0.73 155	0.36 61	0.28 29	0.70 96	0.35 91	0.27 398	0.22 394	0.26 381	0.21 305	0.29 388	0.22 239
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.79 334	0.32 247	0.95 306	0.49 130	0.27 71	0.83 331	0.43 235	2.16 482	1.45 482	1.27 375	1.50 432	0.98 315	0.96 389	1.87 386	0.99 412	0.24 330	0.22 394	0.22 260	0.21 305	0.23 295	0.27 345

tta	0.79 334	0.32 247	0.95 306	0.49 130	0.27 71	0.83 331	0.43 235	2.16 482	1.45 482	1.27 375	1.50 432	0.98 315	0.96 389	1.87 386	0.99 412	0.24 330	0.22 394	0.22 260	0.21 305	0.19 168	0.22 239

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MyStereo06	0.67 260	0.29 171	1.06 342	0.58 298	0.48 375	0.62 212	0.72 432	2.26 501	0.89 197	1.07 266	1.12 284	1.22 385	0.56 209	0.83 136	0.47 215	0.17 91	0.17 296	0.24 318	0.21 305	0.23 295	0.23 262

MyStereo05	0.70 283	0.29 171	1.22 403	0.58 298	0.48 375	0.62 212	0.72 432	1.52 300	1.54 499	1.17 308	0.91 198	0.77 225	0.79 311	1.45 315	0.68 329	0.17 91	0.17 296	0.24 318	0.21 305	0.23 295	0.23 262

MyStereo04	0.71 289	0.30 196	1.28 417	0.58 298	0.48 375	0.59 196	0.78 444	1.74 365	1.49 493	0.94 228	0.91 198	0.74 217	0.86 345	1.59 342	0.69 330	0.18 126	0.18 328	0.24 318	0.21 305	0.23 295	0.23 262

gwcnet-sp	0.80 340	0.37 357	1.94 481	0.62 347	0.45 351	1.38 466	0.53 332	1.68 338	1.20 349	1.37 423	1.08 265	0.93 296	0.82 324	1.45 315	0.79 358	0.22 284	0.22 394	0.22 260	0.21 305	0.23 295	0.25 307

scenet	0.80 340	0.37 357	1.94 481	0.62 347	0.45 351	1.38 466	0.53 332	1.68 338	1.20 349	1.37 423	1.08 265	0.93 296	0.82 324	1.45 315	0.79 358	0.22 284	0.22 394	0.22 260	0.21 305	0.23 295	0.25 307

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DisPM	0.68 273	0.30 196	0.85 257	0.66 395	0.35 251	0.60 201	0.44 254	1.10 185	1.10 294	1.56 482	1.10 271	0.80 232	0.58 229	2.37 445	0.46 205	0.25 351	0.14 160	0.23 294	0.21 305	0.20 207	0.26 327

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NINENet	0.81 349	0.40 392	0.89 275	0.65 381	0.53 410	2.30 544	0.42 217	2.12 465	1.13 314	1.20 332	1.27 353	1.02 333	0.70 279	1.26 266	0.75 344	0.29 432	0.24 432	0.31 443	0.21 305	0.27 355	0.26 327

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Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.59 211	0.61 478	1.82 473	0.61 339	0.52 402	0.51 136	0.54 346	0.97 128	0.70 134	0.50 117	0.68 132	0.46 97	0.63 250	0.61 64	0.41 165	0.22 284	0.17 296	0.23 294	0.21 305	0.85 551	0.56 519

CroCo_RVC	0.59 211	0.61 478	1.82 473	0.61 339	0.52 402	0.51 136	0.54 346	0.97 128	0.70 134	0.50 117	0.68 132	0.46 97	0.63 250	0.61 64	0.41 165	0.22 284	0.17 296	0.23 294	0.21 305	0.85 551	0.56 519

test_xeample	1.55 505	0.31 229	0.94 302	0.54 225	0.31 160	0.94 377	0.58 378	2.40 525	1.40 460	1.29 386	1.55 446	0.89 280	0.88 360	1.72 365	15.94 603	0.22 284	0.22 394	0.22 260	0.21 305	0.23 295	0.25 307

UNet	0.86 377	0.36 336	1.52 449	0.62 347	0.74 495	1.56 490	0.49 305	1.55 309	1.12 308	1.28 381	1.10 271	1.52 456	1.10 445	1.69 362	1.14 432	0.24 330	0.18 328	0.25 358	0.21 305	0.25 337	0.25 307

LE_ROB	8.35 597	0.47 426	27.42 612	0.83 505	0.34 234	2.84 562	3.36 596	4.03 583	27.04 617	25.20 617	8.72 599	8.55 597	27.35 617	7.37 573	22.13 609	0.22 284	0.20 363	0.20 193	0.21 305	0.25 337	0.25 307

S2M2_L	0.35 46	0.28 148	0.47 35	0.43 55	0.30 139	0.31 18	0.16 1	0.61 21	0.68 129	0.32 21	0.49 73	0.47 106	0.34 63	0.40 4	0.33 77	0.25 351	0.22 394	0.20 193	0.22 333	0.25 337	0.23 262
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FACV-RUCA	0.66 249	0.36 336	0.89 275	0.63 357	0.65 467	0.84 341	0.41 209	1.67 334	1.11 301	0.91 219	1.14 300	0.63 186	0.77 295	0.84 142	0.54 271	0.28 416	0.19 347	0.47 527	0.22 333	0.36 445	0.29 375

ACV-stereo	1.00 424	0.55 460	1.47 440	0.59 317	0.42 332	2.38 548	0.58 378	1.20 226	1.21 356	0.83 198	1.01 231	3.36 567	2.10 551	1.64 352	1.17 435	0.28 416	0.22 394	0.23 294	0.22 333	0.29 388	0.35 438

rvit_stereo_ft	0.49 139	0.38 375	1.03 334	0.68 421	0.42 332	0.40 40	0.58 378	0.93 115	0.86 190	0.47 91	0.55 100	0.57 158	0.48 160	0.67 89	0.53 262	0.26 377	0.17 296	0.22 260	0.22 333	0.24 325	0.19 154

DispNO	0.98 418	0.34 297	2.02 488	0.58 298	0.55 424	0.88 354	0.49 305	1.70 353	1.24 373	1.22 347	1.26 344	1.18 376	0.88 360	5.17 524	0.88 380	0.23 308	0.18 328	0.24 318	0.22 333	0.19 168	0.22 239

CASnet	0.42 93	0.26 107	0.52 73	0.52 188	0.21 8	0.49 108	0.35 139	0.85 92	0.85 187	0.84 203	0.69 137	0.48 111	0.31 45	0.57 48	0.34 82	0.19 166	0.12 42	0.27 396	0.22 333	0.23 295	0.15 36
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CFNet_ucs	0.73 298	0.34 297	0.94 302	0.53 211	0.44 347	0.76 288	0.46 276	1.73 363	1.34 430	1.24 354	1.54 443	1.08 355	0.64 254	1.05 209	0.64 315	0.26 377	0.20 363	0.37 495	0.22 333	0.42 474	0.30 391

CASS	0.67 260	0.36 336	0.84 251	0.57 284	0.28 107	0.82 323	0.43 235	1.62 329	0.92 208	1.39 431	1.28 359	0.87 264	0.84 332	0.88 158	0.59 296	0.36 485	0.19 347	0.26 381	0.22 333	0.29 388	0.43 480
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.78 325	0.34 297	0.77 202	0.55 241	0.45 351	2.30 544	0.42 217	2.65 552	1.04 266	1.25 357	1.12 284	1.02 333	0.70 279	0.94 175	0.75 344	0.25 351	0.18 328	0.25 358	0.22 333	0.23 295	0.24 286

raft_robust	0.71 289	0.32 247	0.75 194	0.54 225	0.28 107	0.54 164	0.35 139	1.54 306	1.24 373	1.18 319	1.07 258	0.73 216	0.53 192	3.65 493	0.40 154	0.19 166	0.16 267	0.20 193	0.22 333	0.21 253	0.19 154

RAFT+CT+SA	0.63 240	0.30 196	0.73 184	0.69 434	0.37 270	0.40 40	0.55 358	1.93 422	1.04 266	0.72 174	1.23 336	0.62 180	0.69 274	1.69 362	0.42 173	0.19 166	0.13 86	0.22 260	0.22 333	0.21 253	0.19 154

test_5	0.70 283	0.32 247	0.99 320	0.69 434	0.50 387	0.89 356	0.51 315	1.88 406	1.14 320	0.78 186	1.13 295	1.04 337	0.89 363	1.59 342	0.46 205	0.19 166	0.14 160	0.23 294	0.22 333	0.22 273	0.20 182

BSDual-CNN	0.75 306	0.34 297	0.77 202	0.55 241	0.45 351	1.25 450	0.66 413	2.65 552	1.04 266	1.25 357	1.12 284	1.11 365	0.77 295	0.94 175	0.76 347	0.25 351	0.18 328	0.25 358	0.22 333	0.23 295	0.24 286

hknet	0.82 351	0.34 297	1.15 373	0.55 241	0.39 293	1.25 450	0.66 413	2.65 552	1.10 294	1.25 357	1.12 284	1.58 465	0.85 337	1.41 303	0.79 358	0.23 308	0.18 328	0.25 358	0.22 333	0.23 295	0.24 286

GMOStereo	0.55 164	0.28 148	0.72 170	0.52 188	0.30 139	0.53 151	0.43 235	1.02 143	0.98 237	1.44 450	1.14 300	0.88 270	0.57 212	0.62 69	0.39 137	0.16 58	0.14 160	0.24 318	0.22 333	0.20 207	0.18 118

error version	0.55 164	0.28 148	0.72 170	0.52 188	0.30 139	0.53 151	0.43 235	1.02 143	0.98 237	1.44 450	1.14 300	0.88 270	0.57 212	0.62 69	0.39 137	0.16 58	0.14 160	0.24 318	0.22 333	0.20 207	0.18 118

test-v	0.55 164	0.28 148	0.72 170	0.52 188	0.30 139	0.53 151	0.43 235	1.02 143	0.98 237	1.44 450	1.14 300	0.88 270	0.57 212	0.62 69	0.39 137	0.16 58	0.14 160	0.24 318	0.22 333	0.20 207	0.18 118

AACVNet	0.90 396	0.40 392	0.98 317	0.86 515	0.40 305	0.80 313	0.49 305	1.81 384	0.86 190	1.11 273	1.34 381	1.32 416	0.99 405	4.23 504	0.86 374	0.26 377	0.22 394	0.28 412	0.22 333	0.30 404	0.28 361

ADLNet2	0.92 404	0.37 357	1.25 411	0.80 494	0.65 467	1.12 420	0.75 437	1.95 427	1.42 473	1.26 370	1.67 476	1.68 483	1.04 430	1.80 380	1.23 447	0.25 351	0.22 394	0.21 227	0.22 333	0.27 355	0.31 401

CrosDoStereo	1.56 506	0.26 107	0.78 208	0.51 165	0.29 122	0.66 244	11.86 603	1.18 218	1.00 250	1.35 416	1.76 488	0.99 320	1.83 538	6.64 562	0.83 369	0.19 166	0.15 229	0.20 193	0.22 333	0.18 132	0.25 307

PSM-softLoss	0.80 340	0.33 267	0.89 275	0.63 357	0.32 193	0.55 170	0.40 199	1.26 245	0.78 157	1.25 357	1.07 258	0.83 254	0.51 183	5.33 529	0.61 302	0.25 351	0.15 229	0.25 358	0.22 333	0.20 207	0.26 327

KMStereo	0.80 340	0.33 267	0.89 275	0.63 357	0.32 193	0.55 170	0.40 199	1.26 245	0.78 157	1.25 357	1.07 258	0.83 254	0.51 183	5.33 529	0.61 302	0.25 351	0.15 229	0.25 358	0.22 333	0.20 207	0.26 327

FTStereo	0.92 404	0.28 148	0.61 117	0.57 284	0.34 234	0.65 238	1.80 567	1.09 179	0.84 183	1.75 511	4.13 570	1.04 337	1.62 517	1.59 342	0.48 223	0.21 249	0.17 296	0.23 294	0.22 333	0.19 168	0.58 525

DeepStereo_LL	1.56 506	0.26 107	0.78 208	0.51 165	0.29 122	0.66 244	11.86 603	1.18 218	1.00 250	1.35 416	1.76 488	0.99 320	1.83 538	6.64 562	0.83 369	0.19 166	0.15 229	0.20 193	0.22 333	0.18 132	0.25 307

THIR-Stereo	1.02 429	0.29 171	0.73 184	0.51 165	0.29 122	0.94 377	1.31 537	1.08 172	0.98 237	1.35 416	1.91 512	1.16 374	1.54 513	6.37 559	0.79 358	0.20 212	0.14 160	0.21 227	0.22 333	0.19 168	0.25 307

test-2	0.55 164	0.28 148	0.72 170	0.52 188	0.30 139	0.53 151	0.43 235	1.02 143	0.98 237	1.44 450	1.14 300	0.88 270	0.57 212	0.62 69	0.39 137	0.16 58	0.14 160	0.24 318	0.22 333	0.20 207	0.18 118

sCroCo_RVC	0.51 152	0.43 410	1.15 373	0.66 395	0.60 448	0.52 142	0.40 199	0.93 115	0.64 118	0.45 84	0.76 159	0.49 114	0.49 172	0.65 86	0.49 236	0.27 398	0.28 467	0.23 294	0.22 333	0.29 388	0.28 361

GMStereo	0.58 199	0.50 440	1.09 353	0.52 188	0.32 193	0.80 313	0.43 235	1.02 143	1.41 464	0.89 216	0.77 163	0.52 135	0.46 147	0.89 163	0.56 280	0.25 351	0.16 267	0.20 193	0.22 333	0.31 411	0.27 345
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MMNet	0.89 387	0.35 326	1.44 437	0.64 374	0.59 444	1.83 517	0.48 294	1.70 353	1.38 449	1.45 456	1.19 318	1.25 394	1.16 456	1.77 371	1.27 454	0.20 212	0.19 347	0.23 294	0.22 333	0.25 337	0.24 286

HGLStereo	0.89 387	0.42 405	1.15 373	0.82 501	1.03 545	1.16 431	0.57 371	1.68 338	1.28 401	1.26 370	1.62 465	1.13 369	1.31 485	1.85 382	1.11 431	0.25 351	0.24 432	0.24 318	0.22 333	0.24 325	0.29 375

GANet-RSSM	0.78 325	0.31 229	0.90 285	0.67 409	0.58 438	0.80 313	0.62 400	2.04 449	1.15 325	1.11 273	1.27 353	1.26 400	1.18 467	1.68 358	0.74 341	0.26 377	0.21 379	0.22 260	0.22 333	0.23 295	0.23 262

AdaStereo	0.74 302	0.48 432	0.86 264	0.75 476	0.38 284	0.94 377	0.56 365	2.05 453	1.24 373	1.15 300	1.22 327	1.07 345	0.67 266	1.05 209	0.73 337	0.33 458	0.16 267	0.32 455	0.22 333	0.29 388	0.23 262
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.
WQFJA1	0.62 229	0.39 384	0.83 240	0.63 357	0.47 371	0.83 331	0.54 346	1.68 338	1.05 272	0.75 179	0.95 205	0.51 125	0.69 274	1.07 216	0.63 309	0.20 212	0.19 347	0.25 358	0.23 365	0.22 273	0.22 239

WQFJX1	0.62 229	0.39 384	0.83 240	0.63 357	0.47 371	0.83 331	0.54 346	1.68 338	1.05 272	0.75 179	0.95 205	0.51 125	0.69 274	1.07 216	0.63 309	0.20 212	0.19 347	0.25 358	0.23 365	0.22 273	0.22 239

DDVS	0.80 340	0.43 410	1.09 353	0.64 374	0.44 347	1.27 453	0.43 235	1.49 295	0.94 221	1.21 339	1.16 308	1.42 431	0.63 250	2.14 423	1.02 420	0.29 432	0.22 394	0.26 381	0.23 365	0.31 411	0.37 446

xx1	0.70 283	0.34 297	0.63 125	0.60 325	0.27 71	1.16 431	0.51 315	1.07 167	3.23 575	0.60 151	0.80 174	0.95 306	0.79 311	1.48 322	0.35 91	0.21 249	0.13 86	0.24 318	0.23 365	0.23 295	0.25 307

1111x	1.96 536	0.32 247	1.54 453	0.54 225	0.30 139	1.00 396	0.69 421	2.47 535	1.33 428	1.21 339	1.44 415	1.21 381	1.11 448	8.49 585	16.14 604	0.22 284	0.23 422	0.22 260	0.23 365	0.25 337	0.26 327

qqq	0.62 229	0.36 336	0.88 271	0.50 149	0.28 107	0.64 232	0.62 400	1.58 317	0.91 203	0.83 198	0.96 209	0.95 306	0.79 311	0.99 191	0.67 325	0.21 249	0.23 422	0.24 318	0.23 365	0.23 295	0.25 307

Wz-Net-LNSev	1.17 461	0.72 511	4.71 554	0.66 395	0.84 523	1.72 501	1.13 518	1.97 431	1.43 474	1.34 410	1.32 371	1.66 478	1.30 484	1.44 314	1.51 483	0.29 432	0.26 451	0.24 318	0.23 365	0.33 429	0.35 438

SA	0.69 282	0.31 229	0.97 314	0.64 374	0.30 139	0.56 179	0.38 177	1.84 390	1.35 433	0.99 236	1.37 391	0.69 203	0.94 382	1.88 392	0.43 179	0.20 212	0.16 267	0.25 358	0.23 365	0.22 273	0.19 154

test_4	0.55 164	0.23 42	0.67 150	0.56 262	0.32 193	0.71 268	0.39 191	0.83 84	0.72 137	0.93 225	1.87 507	0.70 206	0.41 104	1.21 257	0.39 137	0.16 58	0.13 86	0.21 227	0.23 365	0.20 207	0.18 118

PSMNet-ADL	0.75 306	0.36 336	0.69 160	0.71 447	0.47 371	1.13 421	0.46 276	1.47 292	1.07 278	0.85 205	1.18 314	1.31 412	0.94 382	1.56 333	1.06 425	0.34 468	0.22 394	0.22 260	0.23 365	0.27 355	0.36 442

HCRNet	0.72 295	0.40 392	0.86 264	0.61 339	0.57 435	0.75 283	0.35 139	1.39 276	1.21 356	1.11 273	0.99 224	1.01 331	0.76 291	2.18 427	0.73 337	0.28 416	0.19 347	0.28 412	0.23 365	0.25 337	0.26 327

UPFNet	0.84 366	0.34 297	1.09 353	0.62 347	0.74 495	1.25 450	0.78 444	1.69 349	1.20 349	1.39 431	1.13 295	1.30 410	0.87 354	1.73 366	1.22 444	0.24 330	0.26 451	0.24 318	0.23 365	0.26 349	0.20 182

ac_64	0.86 377	0.32 247	1.02 330	0.74 467	0.60 448	1.04 401	0.53 332	2.20 496	0.99 246	1.23 350	1.11 280	1.96 515	1.06 436	2.01 408	1.01 417	0.30 439	0.22 394	0.24 318	0.23 365	0.22 273	0.22 239

cf-r	0.79 334	0.32 247	1.06 342	0.57 284	0.64 462	0.78 298	0.51 315	2.04 449	1.22 364	1.20 332	1.27 353	1.53 457	0.91 369	1.47 320	0.94 403	0.25 351	0.19 347	0.22 260	0.23 365	0.19 168	0.21 210

DN-CSS_ROB	0.67 260	0.36 336	1.36 431	0.59 317	0.41 319	0.54 164	0.45 270	1.30 256	0.95 226	1.05 258	1.47 421	0.69 203	0.64 254	1.80 380	0.60 299	0.19 166	0.15 229	0.25 358	0.23 365	0.22 273	0.23 262

DFGA-Net	0.77 320	0.47 426	1.75 467	0.55 241	0.46 360	0.83 331	0.44 254	1.38 272	1.10 294	1.05 258	1.20 319	0.70 206	0.58 229	2.27 435	1.31 456	0.19 166	0.17 296	0.24 318	0.24 380	0.28 371	0.30 391

DCVSM-stereo	0.75 306	0.36 336	0.82 231	0.58 298	0.43 337	0.78 298	0.42 217	1.30 256	1.05 272	1.79 516	1.04 247	1.60 466	1.08 439	1.12 235	0.86 374	0.25 351	0.27 461	0.29 424	0.24 380	0.30 404	0.37 446

LL-Strereo	1.42 494	0.44 417	2.02 488	0.62 347	1.07 547	0.73 276	0.65 409	2.02 442	1.21 356	1.60 490	1.62 465	2.02 523	2.10 551	9.67 595	1.07 426	0.22 284	0.20 363	0.27 396	0.24 380	0.23 295	0.33 419

ToySt	0.73 298	0.35 326	1.64 459	0.54 225	0.37 270	0.92 370	0.81 460	1.21 231	1.03 260	0.86 210	1.12 284	1.31 412	1.01 414	1.04 206	0.88 380	0.19 166	0.20 363	0.24 318	0.24 380	0.27 355	0.28 361

Sa-1000	0.76 314	0.30 196	0.92 293	0.62 347	0.31 160	0.78 298	0.37 167	2.00 440	1.38 449	1.30 388	2.04 521	0.86 262	0.74 285	1.87 386	0.40 154	0.19 166	0.14 160	0.25 358	0.24 380	0.21 253	0.19 154

TRStereo	0.67 260	0.71 508	1.06 342	0.77 487	0.68 480	0.53 151	0.38 177	2.52 543	0.96 230	0.81 194	0.84 183	0.87 264	0.39 99	1.16 244	0.46 205	0.24 330	0.17 296	0.23 294	0.24 380	0.18 132	0.20 182

RAFT	0.67 260	0.32 247	0.83 240	0.63 357	0.34 234	0.69 262	0.57 371	1.14 197	0.84 183	1.12 281	1.20 319	1.75 494	0.92 377	1.09 225	0.60 299	0.22 284	0.19 347	0.27 396	0.24 380	0.22 273	0.23 262

SFCPSM	0.74 302	0.30 196	1.06 342	0.52 188	0.39 293	1.36 465	0.64 407	2.42 527	1.11 301	1.18 319	1.21 325	0.81 238	0.78 302	1.08 221	0.57 284	0.22 284	0.17 296	0.22 260	0.24 380	0.23 295	0.21 210

GwcNet-RSSM	0.83 360	0.34 297	1.29 420	0.65 381	0.55 424	0.78 298	0.62 400	1.89 408	1.27 393	1.18 319	1.39 398	1.56 462	0.91 369	1.60 347	1.22 444	0.26 377	0.20 363	0.23 294	0.24 380	0.21 253	0.21 210

z-mn7	1.77 521	1.06 539	7.02 566	0.74 467	0.54 418	2.58 552	1.03 507	1.90 412	2.73 570	1.61 491	3.00 556	1.96 515	1.40 497	5.23 526	2.87 540	0.31 443	0.25 444	0.27 396	0.25 389	0.34 437	0.35 438

AIO-test1	0.61 226	0.27 131	0.68 154	0.68 421	1.02 544	0.79 306	0.36 152	1.59 322	1.35 433	0.59 144	0.89 195	0.60 170	0.49 172	1.20 256	0.36 110	0.18 126	0.17 296	0.23 294	0.25 389	0.18 132	0.26 327

rvit_0105_6	0.56 175	0.38 375	1.13 366	0.67 409	0.38 284	0.50 127	0.51 315	0.88 108	1.33 428	0.54 135	0.56 104	0.65 190	0.57 212	0.97 189	0.46 205	0.32 451	0.31 485	0.28 412	0.25 389	0.29 388	0.23 262

rvit_0105_4	0.58 199	0.40 392	1.19 394	0.68 421	0.38 284	0.53 151	0.55 358	0.93 115	1.27 393	0.56 142	0.61 116	0.72 215	0.63 250	1.01 198	0.47 215	0.33 458	0.33 503	0.29 424	0.25 389	0.29 388	0.26 327

UGAM	1.17 461	0.29 171	1.08 350	0.55 241	0.43 337	0.69 262	0.71 431	1.14 197	1.35 433	1.00 240	1.49 425	1.90 503	0.86 345	9.61 594	0.89 383	0.21 249	0.19 347	0.30 436	0.25 389	0.20 207	0.18 118

test_sample3	0.73 298	0.35 326	1.06 342	0.55 241	0.32 193	0.97 393	0.51 315	2.12 465	1.25 381	1.16 304	1.17 311	0.88 270	0.78 302	1.27 269	0.79 358	0.26 377	0.21 379	0.25 358	0.25 389	0.26 349	0.27 345

H2IRNET	0.57 187	0.28 148	0.75 194	0.49 130	0.35 251	0.40 40	0.27 61	1.03 151	1.18 343	0.62 157	1.26 344	1.07 345	0.85 337	1.02 202	0.64 315	0.20 212	0.16 267	0.23 294	0.25 389	0.22 273	0.20 182

ttt	1.26 481	0.36 336	0.79 212	0.65 381	0.42 332	0.94 377	0.57 371	2.33 517	1.38 449	1.25 357	1.65 472	0.92 294	0.78 302	2.64 462	8.73 584	0.30 439	0.28 467	0.26 381	0.25 389	0.29 388	0.32 410

LL-Strereo2	0.56 175	0.36 336	0.77 202	0.56 262	0.40 305	0.68 253	0.37 167	1.21 231	0.83 180	0.96 233	0.79 169	0.91 286	0.41 104	1.08 221	0.48 223	0.18 126	0.17 296	0.29 424	0.25 389	0.22 273	0.19 154

anonymousa	0.78 325	0.30 196	0.85 257	0.51 165	0.96 540	1.41 475	0.47 287	1.61 326	0.94 221	1.33 403	1.77 491	1.66 478	1.11 448	0.72 100	0.63 309	0.19 166	0.18 328	0.23 294	0.25 389	0.20 207	0.22 239

LCNet	0.73 298	0.30 196	0.58 95	0.58 298	0.31 160	0.68 253	0.53 332	1.09 179	0.94 221	1.19 327	1.34 381	0.96 311	1.32 487	2.50 455	0.46 205	0.19 166	0.13 86	0.21 227	0.25 389	0.28 371	0.69 543

GMM-Stereo	0.75 306	0.27 131	0.66 146	0.56 262	0.34 234	0.71 268	0.97 497	1.09 179	0.91 203	1.37 423	1.79 493	1.11 365	0.79 311	2.08 417	0.48 223	0.19 166	0.12 42	0.25 358	0.25 389	0.21 253	0.78 550

delet	0.90 396	0.34 297	1.15 373	0.69 434	0.66 473	1.63 497	0.81 460	1.95 427	1.49 493	1.42 443	1.38 396	1.29 407	0.91 369	1.78 373	1.18 436	0.22 284	0.22 394	0.24 318	0.25 389	0.22 273	0.24 286

aanetorigin	1.26 481	0.85 526	3.00 530	0.72 453	0.80 514	1.08 412	1.05 509	1.12 189	1.39 458	3.53 579	2.60 547	1.72 487	1.73 530	1.98 403	1.77 512	0.26 377	0.24 432	0.26 381	0.25 389	0.38 457	0.51 505

NVstereo2D	0.99 421	0.45 418	2.21 503	0.79 493	0.75 499	1.20 443	0.86 474	1.98 432	1.41 464	1.02 249	1.18 314	1.31 412	0.97 399	2.25 433	0.93 398	0.45 519	0.22 394	0.39 503	0.25 389	0.59 528	0.68 541

StereoDRNet-Refined	0.84 366	0.43 410	1.01 327	0.66 395	0.43 337	1.32 457	0.49 305	1.64 330	1.24 373	1.53 474	1.45 417	1.49 448	0.97 399	1.32 282	1.31 456	0.21 249	0.17 296	0.27 396	0.25 389	0.25 337	0.34 429
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PWC_ROB	1.39 490	0.93 533	4.07 548	0.77 487	0.83 521	1.16 431	0.53 332	1.87 401	2.01 543	2.36 549	3.06 558	1.65 477	1.60 516	2.65 464	2.29 529	0.34 468	0.23 422	0.36 492	0.25 389	0.39 462	0.49 497

PWCDC_ROB	1.39 490	0.91 531	2.10 495	1.08 550	0.92 531	1.72 501	0.58 378	2.03 446	3.30 577	1.32 397	4.87 579	1.21 381	1.71 528	1.98 403	1.75 509	0.65 552	0.26 451	0.29 424	0.25 389	0.56 523	0.41 468

Select-FE	0.87 381	0.42 405	2.64 522	0.57 284	0.48 375	0.47 91	0.23 35	2.59 548	0.85 187	1.08 268	1.32 371	2.00 519	1.73 530	1.15 240	0.47 215	0.21 249	0.17 296	0.21 227	0.26 407	0.20 207	0.33 419

w-ln-seven-2	1.42 494	0.69 504	6.86 564	0.71 447	0.62 458	1.23 447	0.92 485	1.84 390	1.59 508	1.74 510	1.59 462	1.49 448	1.40 497	3.69 497	2.22 524	0.27 398	0.26 451	0.29 424	0.26 407	0.34 437	0.33 419

AIO-Stereo-zeroshot	0.85 373	0.38 375	2.79 525	0.51 165	0.60 448	0.72 271	0.38 177	2.87 566	0.77 153	0.80 189	1.07 258	2.14 532	0.93 379	0.96 185	0.62 305	0.21 249	0.13 86	0.21 227	0.26 407	0.29 388	0.32 410

test_sample4	0.74 302	0.36 336	1.09 353	0.55 241	0.32 193	0.92 370	0.51 315	2.14 475	1.25 381	1.22 347	1.22 327	0.86 262	0.82 324	1.29 273	0.76 347	0.26 377	0.21 379	0.26 381	0.26 407	0.27 355	0.28 361

mmm	0.68 273	0.37 357	0.91 290	0.54 225	0.34 234	0.86 349	0.58 378	1.72 361	1.02 257	1.13 284	1.41 408	0.83 254	0.78 302	0.95 184	0.67 325	0.22 284	0.20 363	0.29 424	0.26 407	0.27 355	0.27 345

psmg	0.75 306	0.34 297	0.77 202	0.52 188	0.45 351	1.46 480	0.73 435	2.15 480	1.04 266	1.25 357	1.33 377	1.11 365	0.77 295	0.94 175	0.76 347	0.25 351	0.20 363	0.25 358	0.26 407	0.23 295	0.24 286

UDGNet	0.75 306	1.23 553	0.99 320	0.82 501	0.42 332	0.76 288	0.38 177	0.98 132	1.37 447	0.83 198	0.88 193	0.70 206	0.60 240	1.25 262	0.57 284	0.57 543	0.19 347	1.03 570	0.26 407	0.79 549	0.35 438

dad	0.90 396	0.73 514	1.28 417	0.59 317	0.39 293	0.83 331	0.45 270	1.24 240	1.54 499	1.52 471	1.28 359	1.36 422	0.86 345	2.54 458	0.91 391	0.43 507	0.27 461	0.82 562	0.26 407	0.44 487	0.34 429

PFNet+	0.62 229	0.31 229	0.99 320	0.57 284	0.31 160	0.57 181	0.30 85	0.99 140	1.25 381	1.33 403	1.10 271	0.79 230	0.57 212	1.35 287	0.53 262	0.26 377	0.17 296	0.28 412	0.26 407	0.21 253	0.27 345

rafts_anoy	0.55 164	0.32 247	0.66 146	0.72 453	0.61 454	0.53 151	0.40 199	1.24 240	1.06 276	0.85 205	0.83 181	0.67 196	0.53 192	0.77 114	0.55 274	0.20 212	0.15 229	0.25 358	0.26 407	0.22 273	0.21 210

Anonymous3	0.64 243	0.47 426	1.31 421	0.59 317	0.50 387	0.93 374	0.69 421	1.11 187	0.83 180	0.74 177	0.89 195	0.65 190	0.68 270	1.08 221	0.54 271	0.40 498	0.31 485	0.26 381	0.26 407	0.31 411	0.30 391

ADLNet	0.89 387	0.39 384	1.09 353	0.88 520	0.73 490	1.24 449	0.75 437	2.02 442	1.41 464	1.58 486	1.37 391	1.26 400	1.00 411	1.31 276	1.18 436	0.28 416	0.21 379	0.26 381	0.26 407	0.29 388	0.36 442

CFNet-ft	0.78 325	0.36 336	0.74 189	0.67 409	0.56 430	0.86 349	0.54 346	1.46 289	1.17 337	1.01 245	1.28 359	1.68 483	1.03 424	1.57 335	0.95 406	0.27 398	0.21 379	0.33 467	0.26 407	0.31 411	0.26 327

DSFCA	0.95 410	0.38 375	1.23 405	0.55 241	0.66 473	1.50 483	0.93 489	1.58 317	1.24 373	1.59 489	1.16 308	1.48 446	0.95 387	2.96 474	1.20 439	0.31 443	0.28 467	0.25 358	0.26 407	0.29 388	0.26 327

TDLM	1.08 448	0.50 440	1.01 327	0.69 434	0.54 418	0.91 363	1.40 543	1.60 324	1.36 442	1.17 308	1.40 403	1.07 345	1.00 411	6.19 548	0.85 373	0.34 468	0.22 394	0.35 482	0.26 407	0.38 457	0.29 375

CFNet_RVC	0.78 325	0.36 336	0.74 189	0.67 409	0.56 430	0.86 349	0.54 346	1.46 289	1.17 337	1.01 245	1.28 359	1.68 483	1.03 424	1.57 335	0.95 406	0.27 398	0.21 379	0.33 467	0.26 407	0.31 411	0.26 327

DeepPruner_ROB	0.79 334	0.55 460	1.14 371	0.61 339	0.46 360	0.78 298	0.54 346	1.83 388	1.00 250	1.42 443	1.27 353	1.23 389	0.77 295	1.56 333	0.89 383	0.35 478	0.28 467	0.27 396	0.26 407	0.32 422	0.34 429

DPSNet	1.91 535	0.64 489	5.95 558	0.73 461	0.59 444	2.04 533	1.61 554	3.84 580	1.96 541	1.54 477	1.39 398	2.27 536	3.32 578	4.95 521	4.79 564	0.50 532	0.31 485	0.29 424	0.26 407	0.67 540	0.54 511

zh-mn7	1.84 528	1.51 565	9.67 579	0.70 443	0.54 418	1.47 481	0.84 467	1.93 422	2.13 551	2.50 557	2.70 549	1.67 480	1.35 490	4.75 519	3.14 546	0.32 451	0.27 461	0.27 396	0.27 425	0.32 422	0.39 459

rvit_0105_5	0.61 226	0.41 402	1.19 394	0.67 409	0.37 270	0.57 181	0.56 365	1.08 172	1.28 401	0.65 160	0.68 132	0.77 225	0.67 266	0.91 169	0.51 244	0.33 458	0.32 497	0.30 436	0.27 425	0.28 371	0.28 361

pcwnet_v2	0.91 401	0.39 384	2.74 523	0.64 374	0.55 424	0.81 321	0.49 305	2.19 493	1.63 513	1.44 450	1.64 471	1.09 356	0.79 311	1.31 276	0.70 333	0.32 451	0.25 444	0.29 424	0.27 425	0.37 451	0.37 446

ARAFT	0.82 351	0.40 392	1.77 469	0.53 211	0.31 160	0.89 356	0.81 460	2.32 511	1.08 281	1.66 503	1.25 342	1.04 337	0.64 254	1.91 393	0.52 252	0.20 212	0.15 229	0.28 412	0.27 425	0.17 96	0.18 118

RAFT + AFF	1.07 444	0.47 426	1.36 431	0.68 421	0.50 387	1.20 443	1.22 530	2.58 547	1.26 389	1.33 403	1.56 452	1.19 378	1.49 511	3.89 502	1.01 417	0.22 284	0.26 451	0.30 436	0.27 425	0.29 388	0.32 410

psm_up	0.83 360	0.37 357	0.88 271	0.68 421	0.59 444	1.05 404	0.92 485	1.68 338	1.17 337	1.41 439	1.22 327	1.30 410	1.31 485	1.39 298	0.89 383	0.27 398	0.30 480	0.31 443	0.27 425	0.28 371	0.28 361

GwcNet	1.26 481	0.63 486	5.13 556	0.81 498	1.15 556	1.73 504	0.69 421	1.84 390	1.53 497	1.51 469	1.71 483	1.72 487	1.09 442	2.20 428	1.61 494	0.31 443	0.30 480	0.29 424	0.27 425	0.30 404	0.41 468

hitnet-ft	0.84 366	0.38 375	0.75 194	0.59 317	0.44 347	0.99 395	0.47 287	1.61 326	1.38 449	1.21 339	1.22 327	1.82 501	0.99 405	1.87 386	1.09 427	0.33 458	0.29 476	0.34 475	0.27 425	0.36 445	0.33 419

RYNet	1.24 479	0.52 451	1.57 456	0.73 461	0.97 541	1.74 506	0.95 494	2.09 461	1.54 499	1.44 450	1.18 314	1.94 513	1.29 481	4.57 512	1.93 517	0.27 398	0.23 422	0.35 482	0.27 425	0.57 525	0.59 527

CFNet	0.99 421	0.40 392	1.23 405	0.65 381	0.43 337	1.03 400	0.49 305	2.01 441	1.35 433	1.02 249	1.39 398	1.10 360	0.86 345	5.47 535	0.89 383	0.24 330	0.18 328	0.28 412	0.27 425	0.27 355	0.22 239

NLCA_NET_v2_RVC	0.84 366	0.46 421	1.40 436	0.69 434	0.61 454	0.95 384	0.52 326	1.68 338	1.21 356	1.39 431	1.15 306	1.42 431	0.88 360	1.78 373	0.93 398	0.26 377	0.23 422	0.27 396	0.27 425	0.30 404	0.39 459
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MSAF-DinoV2	2.45 557	1.88 579	17.19 595	0.89 527	0.52 402	1.39 469	0.97 497	2.84 565	1.77 525	1.55 480	1.65 472	3.60 569	2.28 560	5.74 539	4.64 563	0.28 416	0.17 296	0.26 381	0.28 436	0.49 506	0.54 511

ITSA-stereo	0.85 373	0.38 375	0.92 293	0.58 298	0.32 193	0.86 349	0.49 305	2.33 517	1.69 518	1.16 304	1.12 284	0.95 306	0.85 337	2.46 449	1.18 436	0.27 398	0.23 422	0.28 412	0.28 436	0.28 371	0.41 468

AIO-Stereo-zeroshot1	1.06 439	0.43 410	3.59 542	0.53 211	0.66 473	0.79 306	0.39 191	2.60 549	0.98 237	0.96 233	4.58 574	2.05 530	0.56 209	0.99 191	0.51 244	0.19 166	0.14 160	0.21 227	0.28 436	0.32 422	0.41 468

test_sample5	0.75 306	0.36 336	1.04 335	0.55 241	0.31 160	0.84 341	0.53 332	2.12 465	1.23 369	1.18 319	1.30 364	0.88 270	0.86 345	1.37 291	0.76 347	0.26 377	0.22 394	0.27 396	0.28 436	0.28 371	0.29 375

DualNet	0.75 306	0.36 336	1.04 335	0.55 241	0.31 160	0.84 341	0.53 332	2.12 465	1.23 369	1.21 339	1.40 403	0.88 270	0.86 345	1.37 291	0.76 347	0.26 377	0.22 394	0.27 396	0.28 436	0.28 371	0.29 375

ffm	0.79 334	0.36 336	1.51 445	0.56 262	0.40 305	0.76 288	0.59 385	1.08 172	2.62 562	1.19 327	1.49 425	1.07 345	0.85 337	1.57 335	0.35 91	0.21 249	0.13 86	0.31 443	0.28 436	0.20 207	0.23 262

ff1	1.88 530	0.36 336	1.51 445	0.56 262	0.40 305	0.76 288	0.59 385	1.08 172	2.62 562	1.19 327	1.49 425	1.07 345	0.85 337	9.88 599	13.82 597	0.21 249	0.13 86	0.31 443	0.28 436	0.20 207	0.23 262

mmx	1.89 533	0.36 336	1.51 445	0.56 262	0.40 305	0.76 288	0.59 385	2.32 511	1.41 464	1.19 327	1.49 425	1.07 345	0.85 337	9.88 599	13.82 597	0.25 351	0.21 379	0.31 443	0.28 436	0.32 422	0.29 375

xxx	1.89 533	0.36 336	1.51 445	0.56 262	0.40 305	0.76 288	0.59 385	2.32 511	1.41 464	1.19 327	1.49 425	1.07 345	0.85 337	9.88 599	13.82 597	0.25 351	0.21 379	0.31 443	0.28 436	0.32 422	0.29 375

StereoVision	0.67 260	0.37 357	1.02 330	0.60 325	0.41 319	0.50 127	0.41 209	1.32 262	0.96 230	0.73 176	2.48 545	0.82 244	0.57 212	1.06 214	0.50 240	0.26 377	0.28 467	0.29 424	0.28 436	0.37 451	0.22 239

fast-acv-ft	1.00 424	0.48 432	1.85 477	0.61 339	0.52 402	1.77 510	0.69 421	1.52 300	1.47 488	1.34 410	1.85 504	1.73 489	1.24 474	1.62 350	1.56 487	0.27 398	0.28 467	0.28 412	0.28 436	0.28 371	0.31 401

Wz-Net-MNSev	1.21 471	0.66 496	3.44 540	0.69 434	0.73 490	1.93 526	1.44 545	2.16 482	1.59 508	1.85 522	1.49 425	1.50 451	1.34 489	2.05 415	1.54 486	0.27 398	0.24 432	0.28 412	0.28 436	0.35 441	0.32 410

KYRaft	0.77 320	0.29 171	0.68 154	0.59 317	0.29 122	0.66 244	0.83 465	1.05 162	0.89 197	1.63 497	2.22 531	1.15 373	0.99 405	1.59 342	0.41 165	0.21 249	0.14 160	0.22 260	0.28 436	0.21 253	1.01 560

EDNetEfficientorigin	10.59 602	1.52 566	177.33 630	0.68 421	0.54 418	1.66 499	1.20 529	1.94 424	3.39 578	4.69 590	3.37 561	3.08 563	2.79 572	3.25 484	3.63 551	0.26 377	0.24 432	0.33 467	0.28 436	0.85 551	0.87 556

DMCA-RVC	0.83 360	0.46 421	2.19 502	0.68 421	0.49 382	0.84 341	0.48 294	1.44 285	1.07 278	1.56 482	1.04 247	1.29 407	0.86 345	1.49 329	0.92 395	0.27 398	0.22 394	0.35 482	0.28 436	0.32 422	0.28 361

FADNet_RVC	0.88 385	0.56 464	2.15 499	0.57 284	0.43 337	1.17 438	0.46 276	1.68 338	1.12 308	0.91 219	1.24 340	0.91 286	0.94 382	2.22 429	1.20 439	0.28 416	0.22 394	0.32 455	0.28 436	0.46 497	0.42 476

StereoDRNet	1.05 437	0.53 453	2.21 503	0.80 494	0.93 534	1.50 483	0.90 481	2.06 455	1.44 477	1.68 505	1.20 319	1.48 446	0.99 405	1.86 385	1.60 493	0.29 432	0.24 432	0.29 424	0.28 436	0.35 441	0.33 419

DLCB_ROB	0.92 404	0.43 410	0.95 306	0.71 447	0.55 424	1.11 418	0.83 465	1.61 326	1.32 426	1.67 504	1.66 474	1.70 486	0.93 379	1.96 402	1.34 464	0.26 377	0.25 444	0.27 396	0.28 436	0.28 371	0.28 361

SGM_RVC	1.88 530	0.40 392	0.90 285	0.63 357	0.30 139	2.81 560	1.26 535	2.73 557	1.81 532	4.09 581	2.85 553	3.88 573	3.19 575	8.42 584	2.44 532	0.33 458	0.31 485	0.30 436	0.28 436	0.31 411	0.31 401
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_sample6	0.77 320	0.36 336	1.07 347	0.56 262	0.31 160	0.82 323	0.56 365	2.12 465	1.24 373	1.21 339	1.40 403	0.90 282	0.90 366	1.45 315	0.87 379	0.28 416	0.23 422	0.28 412	0.29 455	0.28 371	0.30 391

ssnet_v2	0.92 404	0.39 384	1.22 403	0.66 395	0.39 293	1.31 456	0.96 495	2.32 511	1.45 482	1.48 466	1.17 311	1.53 457	0.91 369	1.16 244	1.71 508	0.31 443	0.27 461	0.30 436	0.29 455	0.28 371	0.29 375

SACVNet	0.89 387	0.51 445	1.08 350	0.83 505	0.58 438	0.83 331	0.78 444	1.84 390	1.17 337	1.39 431	1.33 377	1.25 394	1.01 414	2.31 439	0.92 395	0.35 478	0.26 451	0.31 443	0.29 455	0.35 441	0.48 492

FINET	1.54 504	0.67 500	7.28 567	0.76 485	0.97 541	1.42 478	1.38 542	2.80 564	3.12 574	1.23 350	1.68 478	1.04 337	1.11 448	3.35 488	1.78 513	0.43 507	0.37 523	0.32 455	0.29 455	0.43 476	0.41 468

PSMNet-RSSM	0.78 325	0.32 247	0.89 275	0.65 381	0.43 337	0.73 276	0.58 378	2.14 475	1.19 345	1.18 319	1.38 396	1.31 412	1.07 438	1.43 310	0.82 368	0.28 416	0.21 379	0.27 396	0.29 455	0.25 337	0.26 327

FAT-Stereo	1.10 450	0.43 410	1.46 439	0.74 467	0.60 448	1.13 421	0.92 485	2.06 455	1.71 521	1.75 511	2.00 519	2.02 523	1.47 508	2.02 410	1.26 451	0.44 516	0.36 518	0.34 475	0.29 455	0.36 445	0.57 522

RTSC	1.43 497	0.89 527	3.62 544	0.94 540	0.64 462	1.85 520	0.69 421	2.20 496	2.04 546	2.22 544	1.70 481	1.67 480	1.27 478	2.53 457	4.48 561	0.33 458	0.25 444	0.27 396	0.29 455	0.38 457	0.40 464

ADCP+	2.12 545	0.56 464	10.01 580	0.68 421	0.91 530	2.25 542	1.04 508	1.92 420	1.50 495	1.58 486	1.34 381	1.73 489	1.62 517	2.27 435	13.20 594	0.25 351	0.22 394	0.32 455	0.29 455	0.38 457	0.34 429

GANet	1.41 492	0.52 451	1.18 393	0.74 467	0.48 375	1.40 473	1.69 556	1.87 401	1.28 401	1.56 482	2.39 538	1.56 462	1.25 475	9.13 588	1.20 439	0.31 443	0.32 497	0.34 475	0.29 455	0.40 466	0.33 419

NaN_ROB	1.23 476	0.63 486	1.76 468	0.67 409	0.50 387	1.59 493	2.00 570	1.87 401	1.52 496	2.14 543	1.26 344	1.40 430	1.09 442	4.60 513	1.75 509	0.28 416	0.34 507	0.28 412	0.29 455	0.30 404	0.37 446

SANet	2.26 550	0.70 506	6.94 565	0.69 434	0.46 360	2.76 559	1.76 562	2.61 550	5.84 596	2.45 553	3.52 564	3.71 570	3.38 580	5.90 543	2.14 522	0.34 468	0.31 485	0.32 455	0.29 455	0.54 520	0.43 480

XPNet_ROB	1.02 429	0.56 464	1.33 425	0.75 476	0.58 438	1.11 418	1.13 518	1.77 371	1.29 413	1.88 523	1.43 413	1.63 475	1.13 455	2.04 411	1.69 504	0.40 498	0.31 485	0.33 467	0.29 455	0.37 451	0.37 446

MultiAttention	4.59 585	0.35 326	0.90 285	0.75 476	0.46 360	31.81 619	4.41 598	2.35 520	1.41 464	1.64 499	2.43 541	2.42 546	0.70 279	38.40 620	1.78 513	0.23 308	0.15 229	0.30 436	0.30 467	0.48 502	0.48 492

w-ln-seven	1.56 506	0.83 524	5.96 559	0.78 491	0.74 495	2.64 556	1.01 506	2.13 473	2.03 544	2.09 540	1.76 488	1.84 502	1.27 478	2.98 475	3.23 547	0.29 432	0.26 451	0.31 443	0.30 467	0.41 470	0.38 454

Syn2CoEx	1.23 476	0.80 518	3.07 532	0.83 505	0.68 480	1.39 469	0.87 478	2.23 498	1.57 506	1.28 381	1.58 458	1.42 431	1.57 515	3.79 500	1.48 480	0.36 485	0.32 497	0.34 475	0.30 467	0.30 404	0.41 468

DANet	1.16 459	0.64 489	1.52 449	0.88 520	0.74 495	1.52 485	0.52 326	1.68 338	1.21 356	1.81 517	1.55 446	2.02 523	1.11 448	3.30 487	2.28 527	0.34 468	0.31 485	0.40 509	0.30 467	0.46 497	0.54 511
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CVANet_RVC	1.10 450	0.49 437	1.15 373	0.65 381	0.54 418	0.93 374	1.00 503	1.69 349	1.36 442	1.42 443	1.39 398	1.24 393	1.17 460	6.22 550	0.80 365	0.35 478	0.24 432	0.35 482	0.30 467	0.44 487	0.32 410

DRN-Test	1.07 444	0.49 437	1.95 485	0.75 476	0.81 518	1.61 494	0.78 444	2.26 501	1.53 497	1.84 520	1.35 386	1.42 431	1.04 430	2.26 434	1.61 494	0.28 416	0.23 422	0.31 443	0.30 467	0.33 429	0.33 419

AIO-test2	0.61 226	0.30 196	0.93 295	0.65 381	0.65 467	0.79 306	0.50 313	1.33 264	1.40 460	0.65 160	1.15 306	0.53 140	0.42 112	1.18 251	0.36 110	0.25 351	0.18 328	0.26 381	0.31 473	0.20 207	0.21 210

rvit_stereo_0075_2	0.66 249	0.47 426	1.21 402	0.67 409	0.66 473	0.53 151	0.48 294	1.24 240	1.17 337	0.77 184	0.91 198	0.78 229	0.59 234	1.05 209	0.63 309	0.37 488	0.28 467	0.40 509	0.31 473	0.38 457	0.34 429

coex-ft	8.35 597	2.39 588	100.24 629	0.68 421	0.54 418	1.77 510	1.57 552	1.71 357	11.00 600	18.91 615	3.76 566	3.85 572	8.23 601	3.29 486	6.58 574	0.31 443	0.31 485	0.32 455	0.31 473	0.69 542	0.57 522

EDNetEfficient	2.40 556	1.14 547	8.59 574	0.77 487	0.73 490	1.06 407	1.53 549	1.54 306	4.06 585	4.87 592	2.81 551	2.23 533	3.53 581	3.04 477	9.65 589	0.27 398	0.24 432	0.27 396	0.31 473	0.70 543	0.67 537

G-Net	1.71 519	0.67 500	2.09 494	1.14 556	0.75 499	2.96 566	0.89 480	1.58 317	1.30 417	2.76 563	8.12 598	2.29 538	2.51 567	1.94 397	2.23 526	0.49 528	0.45 544	0.45 521	0.31 473	0.62 535	0.59 527

ADCRef	1.50 501	0.61 478	3.83 546	0.76 485	0.77 505	1.91 524	0.77 441	2.16 482	1.34 430	1.63 497	1.59 462	1.35 421	1.40 497	1.79 378	8.32 581	0.25 351	0.21 379	0.32 455	0.31 473	0.31 411	0.32 410

UCFNet_RVC	0.72 295	0.37 357	0.59 101	0.66 395	0.41 319	0.89 356	0.68 418	1.78 373	1.15 325	1.01 245	1.20 319	1.22 385	0.95 387	1.07 216	0.66 324	0.28 416	0.21 379	0.34 475	0.31 473	0.33 429	0.29 375

zh-sn7	2.00 539	1.73 574	9.50 578	0.77 487	0.73 490	1.77 510	1.32 538	2.08 458	1.66 515	1.91 525	2.48 545	1.81 500	2.25 559	5.74 539	4.07 557	0.33 458	0.33 503	0.32 455	0.32 480	0.44 487	0.46 490

YMNet	1.04 432	0.59 470	1.67 462	0.86 515	0.86 525	1.84 518	0.61 397	1.70 353	1.28 401	1.65 500	1.98 516	1.75 494	0.96 389	1.57 335	1.58 489	0.34 468	0.37 523	0.32 455	0.32 480	0.33 429	0.32 410

YMNet_1	1.04 432	0.59 470	1.67 462	0.86 515	0.86 525	1.84 518	0.61 397	1.70 353	1.28 401	1.65 500	1.98 516	1.75 494	0.96 389	1.57 335	1.58 489	0.34 468	0.37 523	0.32 455	0.32 480	0.33 429	0.32 410

rvit_0105_3	0.66 249	0.47 426	1.27 414	0.74 467	0.40 305	0.63 223	0.70 428	1.22 233	1.28 401	0.83 198	0.71 148	0.82 244	0.72 284	0.93 174	0.58 289	0.37 488	0.34 507	0.34 475	0.32 480	0.28 371	0.31 401

test_sample7	0.78 325	0.39 384	0.89 275	0.55 241	0.35 251	0.93 374	0.75 437	1.99 436	1.27 393	1.25 357	1.22 327	1.09 356	1.01 414	1.31 276	0.73 337	0.32 451	0.32 497	0.32 455	0.32 480	0.33 429	0.33 419

SDNR	1.66 513	0.55 460	2.36 510	0.56 262	0.58 438	3.79 579	0.45 270	1.78 373	1.40 460	1.38 428	2.45 543	1.13 369	0.96 389	11.03 605	1.31 456	0.67 554	0.64 569	0.43 516	0.32 480	0.71 545	0.76 549

WZ-Net	2.14 546	1.08 542	11.68 586	0.89 527	0.78 509	1.76 508	1.59 553	2.39 523	2.03 544	2.11 541	1.95 515	2.30 539	2.28 560	5.94 546	3.86 556	0.35 478	0.27 461	0.29 424	0.32 480	0.52 512	0.50 501

PSM-AAD	0.80 340	0.29 171	0.58 95	0.58 298	0.29 122	0.76 288	1.19 527	1.08 172	0.94 221	1.65 500	1.58 458	0.81 238	2.12 555	1.67 356	0.44 184	0.19 166	0.14 160	0.38 499	0.32 480	0.22 273	0.68 541

FADNet-RVC-Resample	0.91 401	0.51 445	2.92 528	0.64 374	0.46 360	1.07 408	0.60 392	1.76 369	1.24 373	1.10 272	0.98 223	1.06 342	0.98 402	2.17 426	0.95 406	0.24 330	0.22 394	0.30 436	0.32 480	0.36 445	0.40 464

FADNet-RVC	0.96 414	0.72 511	2.96 529	0.64 374	0.49 382	0.90 360	0.59 385	1.85 398	1.27 393	0.92 222	0.97 218	1.36 422	0.90 366	2.36 442	1.31 456	0.30 439	0.29 476	0.32 455	0.32 480	0.42 474	0.37 446

S-Stereo	1.17 461	0.48 432	2.25 507	0.83 505	0.81 518	1.22 445	1.17 525	2.12 465	2.08 547	1.47 460	2.13 526	1.55 460	1.16 456	2.09 418	1.46 477	0.42 506	0.40 534	0.35 482	0.32 480	0.45 490	0.73 545

stereogan	1.22 472	0.45 418	2.03 491	0.87 518	0.85 524	2.52 550	0.72 432	1.98 432	1.78 529	1.92 527	1.94 513	2.31 540	1.42 502	2.10 419	1.14 432	0.38 490	0.36 518	0.39 503	0.32 480	0.52 512	0.49 497

ADCL	1.82 526	0.70 506	4.57 553	0.70 443	0.63 461	2.56 551	1.77 563	2.08 458	1.77 525	1.95 533	1.89 508	2.04 528	1.88 541	2.36 442	9.55 588	0.27 398	0.25 444	0.35 482	0.32 480	0.39 462	0.39 459

PS-NSSS	1.02 429	0.62 485	1.17 388	0.61 339	0.58 438	0.91 363	0.79 452	2.02 442	1.19 345	1.17 308	1.68 478	1.00 326	0.85 337	4.43 509	0.86 374	0.38 490	0.31 485	0.52 536	0.32 480	0.52 512	0.45 485

FlowAnything_test	0.41 81	0.27 131	0.67 150	0.60 325	0.33 213	0.62 212	0.35 139	0.64 24	0.48 60	0.46 89	0.36 29	0.45 94	0.37 87	0.54 36	0.52 252	0.25 351	0.19 347	0.28 412	0.33 494	0.22 273	0.22 239

Wz-Net-SNSev	1.68 516	1.45 560	8.71 575	0.71 447	0.67 479	1.35 464	1.51 546	2.15 480	1.47 488	1.51 469	1.68 478	2.27 536	1.38 494	4.23 504	2.36 531	0.32 451	0.29 476	0.31 443	0.33 494	0.43 476	0.39 459

psmorigin	1.69 518	0.74 516	13.13 587	0.70 443	0.60 448	1.16 431	0.79 452	1.69 349	1.25 381	2.07 539	1.77 491	2.23 533	1.51 512	2.14 423	1.45 475	0.39 496	0.41 535	0.34 475	0.33 494	0.45 490	0.63 534

AF-Net	1.23 476	0.56 464	2.31 508	0.88 520	0.93 534	1.41 475	0.73 435	2.27 507	1.71 521	1.76 514	2.42 540	2.00 519	1.70 526	1.98 403	1.62 496	0.50 532	0.29 476	0.49 531	0.33 494	0.40 466	0.34 429

MDST_ROB	1.88 530	0.40 392	1.71 465	0.93 537	0.60 448	4.27 585	1.23 532	3.99 582	1.44 477	4.61 589	2.63 548	1.44 437	1.03 424	9.78 596	1.62 496	0.33 458	0.26 451	0.37 495	0.33 494	0.31 411	0.34 429

CBMV	1.04 432	0.48 432	0.88 271	0.56 262	0.36 259	1.52 485	1.55 550	1.87 401	1.59 508	2.11 541	1.67 476	1.46 443	1.35 490	1.92 394	1.31 456	0.35 478	0.35 514	0.39 503	0.33 494	0.34 437	0.34 429
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GASNet	1.13 454	1.10 545	3.29 538	1.00 546	0.68 480	0.82 323	0.67 415	1.85 398	1.38 449	1.39 431	1.25 342	1.25 394	1.20 470	2.72 467	1.62 496	0.46 520	0.26 451	0.36 492	0.34 500	0.55 522	0.33 419

FADNet	0.98 418	0.64 489	2.57 517	0.66 395	0.55 424	0.95 384	0.57 371	1.91 413	1.38 449	0.94 228	1.02 234	1.36 422	1.00 411	2.69 465	0.97 410	0.34 468	0.34 507	0.31 443	0.34 500	0.61 534	0.42 476

ETE_ROB	1.01 428	0.69 504	1.49 443	0.72 453	0.50 387	1.15 428	1.12 516	1.91 413	1.24 373	1.94 531	1.50 432	1.73 489	1.06 436	1.78 373	1.33 463	0.33 458	0.26 451	0.38 499	0.34 500	0.40 466	0.44 483

SGM-Forest	1.29 485	0.40 392	0.74 189	0.54 225	0.37 270	1.55 488	1.26 535	1.82 386	1.39 458	2.22 544	1.81 499	1.64 476	1.02 422	7.65 577	1.20 439	0.39 496	0.37 523	0.39 503	0.34 500	0.37 451	0.34 429
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
TCMNet	1.07 444	0.66 496	2.49 513	0.92 531	1.32 566	1.14 424	0.67 415	1.91 413	1.29 413	1.20 332	1.57 456	1.29 407	0.96 389	2.23 430	1.59 492	0.32 451	0.31 485	0.38 499	0.35 504	0.43 476	0.40 464

RTS	2.76 561	1.55 568	15.40 590	1.13 553	1.42 568	3.75 577	2.21 579	2.45 530	2.72 568	2.91 568	2.85 553	2.58 551	1.62 517	6.28 554	5.80 571	0.41 502	0.30 480	0.35 482	0.35 504	0.52 512	0.54 511

RTSA	2.76 561	1.55 568	15.40 590	1.13 553	1.42 568	3.75 577	2.21 579	2.45 530	2.72 568	2.91 568	2.85 553	2.58 551	1.62 517	6.28 554	5.80 571	0.41 502	0.30 480	0.35 482	0.35 504	0.52 512	0.54 511

APVNet	1.11 452	0.59 470	1.95 485	0.87 518	0.77 505	1.90 523	0.82 464	2.03 446	1.15 325	1.14 298	1.43 413	1.55 460	1.12 454	3.03 476	1.62 496	0.32 451	0.34 507	0.42 515	0.36 507	0.36 445	0.41 468

MaskLacGwcNet_RVC	1.17 461	1.06 539	1.28 417	0.88 520	0.69 483	1.92 525	0.92 485	1.71 357	1.14 320	1.17 308	1.26 344	1.49 448	0.80 318	2.04 411	0.86 374	2.02 576	0.34 507	0.79 561	0.36 507	1.38 570	1.33 572

edge stereo	1.15 458	0.54 456	1.50 444	0.73 461	0.66 473	1.18 440	0.84 467	2.13 473	1.41 464	1.73 509	1.84 501	2.53 549	1.46 506	2.46 449	1.35 466	0.43 507	0.41 535	0.54 541	0.36 507	0.43 476	0.50 501

SGM-ForestM	7.81 596	0.48 432	11.02 584	0.74 467	0.40 305	16.83 605	12.72 607	7.91 602	8.13 598	11.53 608	10.25 602	22.44 617	14.01 607	17.02 609	20.52 608	0.38 490	0.39 533	0.37 495	0.36 507	0.37 451	0.38 454

Wz-Net-TNSev	2.10 543	2.71 596	9.30 576	0.72 453	0.65 467	2.41 549	1.81 568	2.45 530	1.77 525	1.62 495	1.56 452	2.56 550	2.01 545	5.30 527	4.46 560	0.41 502	0.38 528	0.33 467	0.37 511	0.54 520	0.64 535

RP	1.17 461	0.54 456	1.48 442	0.93 537	1.05 546	1.14 424	0.85 473	1.99 436	1.70 519	1.72 508	2.07 523	1.91 505	1.93 543	2.00 407	1.37 468	0.55 541	0.37 523	0.48 529	0.37 511	0.46 497	0.46 490

LALA_ROB	1.06 439	0.66 496	1.37 434	0.70 443	0.53 410	1.61 494	1.25 534	1.81 384	1.48 492	1.82 519	1.40 403	1.93 509	1.03 424	1.68 358	1.69 504	0.38 490	0.28 467	0.43 516	0.37 511	0.43 476	0.38 454

ISRNet	0.83 360	0.35 326	1.31 421	0.84 509	0.65 467	0.60 201	0.41 209	1.28 253	1.15 325	1.61 491	1.55 446	1.34 419	0.77 295	1.33 285	0.98 411	0.40 498	0.34 507	0.43 516	0.38 514	0.34 437	0.49 497

FBW_ROB	1.78 522	0.66 496	1.90 480	0.72 453	0.66 473	1.79 515	1.07 512	2.79 562	1.77 525	1.84 520	1.79 493	1.98 517	1.37 493	12.42 607	2.22 524	0.36 485	0.38 528	0.57 549	0.39 515	0.46 497	0.51 505

PSMNet_ROB	0.95 410	0.57 469	1.45 438	0.75 476	0.64 462	1.28 454	1.12 516	1.84 390	1.15 325	1.16 304	1.29 363	1.44 437	0.89 363	1.74 367	1.70 506	0.33 458	0.25 444	0.37 495	0.39 515	0.36 445	0.32 410

STTStereo	0.82 351	0.53 453	1.53 452	0.68 421	0.56 430	0.88 354	0.56 365	1.57 315	1.14 320	1.39 431	1.10 271	1.26 400	0.84 332	1.49 329	0.90 387	0.29 432	0.28 467	0.33 467	0.40 517	0.33 429	0.37 446

SHD	1.42 494	0.81 521	2.79 525	0.98 544	0.92 531	1.97 527	0.68 418	2.43 528	2.55 559	2.54 558	1.72 484	2.01 522	1.62 517	2.14 423	2.70 536	0.40 498	0.33 503	0.39 503	0.40 517	0.48 502	0.54 511

XQC	1.51 502	0.98 536	3.20 534	0.92 531	0.76 504	2.01 531	1.17 525	2.53 544	1.99 542	2.01 536	1.54 443	2.00 519	1.54 513	3.16 480	3.46 550	0.49 528	0.31 485	0.45 521	0.40 517	0.71 545	0.62 532

MeshStereo	2.36 553	0.60 473	1.05 340	0.63 357	0.51 397	2.58 552	0.99 501	3.46 574	2.21 553	7.38 603	5.06 581	7.50 591	3.10 574	7.02 570	2.54 534	0.44 516	0.44 542	0.45 521	0.40 517	0.43 476	0.45 485
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
rvit_105_1	0.76 314	0.54 456	1.27 414	0.80 494	0.49 382	0.74 278	0.86 474	1.39 276	1.23 369	1.00 240	0.80 174	0.93 296	0.78 302	1.29 273	0.78 353	0.43 507	0.36 518	0.36 492	0.42 521	0.30 404	0.36 442

AnyNet_C01	2.38 554	2.21 586	10.17 581	0.99 545	0.79 512	3.12 567	2.37 586	2.69 556	1.89 536	2.58 560	2.44 542	2.70 555	1.86 540	3.65 493	7.12 577	0.41 502	0.41 535	0.40 509	0.42 521	0.68 541	0.79 551

AnyNet_C32	2.14 546	1.45 560	7.38 568	0.95 542	1.12 550	2.23 540	2.34 585	2.10 463	1.54 499	2.44 552	1.79 493	2.04 528	1.66 523	2.69 465	10.48 591	0.38 490	0.35 514	0.35 482	0.42 521	0.50 508	0.60 530

CSAN	1.61 510	0.67 500	3.24 537	0.74 467	0.52 402	1.77 510	1.74 561	1.98 432	1.94 539	2.47 556	2.33 536	1.93 509	2.04 548	6.45 560	1.95 518	0.43 507	0.36 518	0.41 514	0.42 521	0.43 476	0.44 483

ADCPNet	1.97 538	0.78 517	9.38 577	0.74 467	0.61 454	2.73 558	1.36 541	2.11 464	1.66 515	1.92 527	1.70 481	2.45 547	2.07 549	2.50 455	6.84 576	0.38 490	0.38 528	0.38 499	0.43 525	0.47 501	0.50 501

WCMA_ROB	2.05 540	0.55 460	1.77 469	0.74 467	0.61 454	2.24 541	1.56 551	2.17 490	1.79 530	4.16 585	6.36 586	5.66 586	4.66 590	3.19 481	2.77 537	0.55 541	0.45 544	0.40 509	0.43 525	0.48 502	0.50 501

ADCMid	2.11 544	0.90 528	8.39 573	0.75 476	0.69 483	1.98 528	1.14 521	2.18 491	1.67 517	2.85 565	1.85 504	2.35 542	2.02 547	2.35 441	10.58 592	0.34 468	0.32 497	0.39 503	0.44 527	0.51 511	0.53 510

NCCL2	1.06 439	0.64 489	1.35 426	0.78 491	0.58 438	1.32 457	1.69 556	1.89 408	1.38 449	1.52 471	1.20 319	1.91 505	1.17 460	1.79 378	1.50 481	0.35 478	0.31 485	0.45 521	0.44 527	0.41 470	0.45 485

CBMV_ROB	0.99 421	0.46 421	0.68 154	0.53 211	0.39 293	1.40 473	0.48 294	2.09 461	1.30 417	1.53 474	2.29 534	1.36 422	1.23 471	2.46 449	1.04 424	0.44 516	0.42 540	0.47 527	0.44 527	0.41 470	0.39 459

ADCS	2.35 552	1.26 554	6.54 562	0.85 512	0.77 505	2.18 539	1.79 564	2.47 535	2.20 552	2.80 564	2.14 528	2.38 543	2.09 550	2.81 470	13.83 600	0.43 507	0.41 535	0.40 509	0.45 530	0.59 528	0.67 537

NOSS_ROB	1.29 485	0.49 437	0.68 154	0.60 325	0.40 305	1.09 417	0.77 441	1.94 424	1.44 477	1.04 255	1.46 419	1.10 360	0.81 322	10.57 604	0.78 353	0.46 520	0.43 541	0.48 529	0.45 530	0.45 490	0.43 480

Nwc_Net	1.19 467	0.53 453	2.34 509	0.92 531	0.81 518	1.49 482	0.70 428	2.28 509	1.32 426	1.41 439	2.27 532	2.03 526	1.76 533	2.05 415	1.46 477	0.43 507	0.30 480	0.43 516	0.46 532	0.39 462	0.40 464

CC-Net-ROB	1.53 503	1.31 558	1.68 464	0.92 531	0.80 514	1.75 507	0.99 501	2.04 449	1.27 393	1.12 281	1.62 465	1.20 380	0.98 402	7.82 578	0.92 395	1.15 572	0.41 535	2.20 581	0.46 532	1.37 569	0.56 519

SAMSARA	1.80 524	0.90 528	3.37 539	1.28 562	1.13 552	3.71 575	2.33 584	2.53 544	1.93 538	3.17 576	1.73 485	2.99 559	1.68 525	3.53 491	2.46 533	0.47 524	0.54 561	0.43 516	0.47 534	0.59 528	0.64 535

PDISCO_ROB	1.41 492	0.73 514	2.04 492	1.40 563	1.46 570	2.83 561	1.07 512	2.64 551	2.11 549	1.41 439	1.50 432	1.73 489	0.99 405	2.83 472	1.46 477	1.03 565	0.27 461	0.54 541	0.47 534	0.77 547	0.84 555

HBP-ISP	1.00 424	0.60 473	0.85 257	0.64 374	0.48 375	1.63 497	0.77 441	2.24 500	1.30 417	1.33 403	1.53 442	0.87 264	0.99 405	3.26 485	0.76 347	0.46 520	0.44 542	0.54 541	0.48 536	0.48 502	0.42 476

RGC	1.22 472	0.82 522	1.71 465	0.95 542	0.98 543	1.53 487	0.80 455	2.18 491	1.35 433	1.69 506	1.94 513	2.03 526	1.66 523	2.36 442	1.50 481	0.46 520	0.36 518	0.59 552	0.48 536	0.49 506	0.49 497

DeepPrunerF	1.68 516	0.82 522	6.82 563	0.94 540	1.20 561	0.91 363	0.97 497	2.50 540	5.19 594	1.22 347	1.30 364	1.18 376	1.29 481	4.96 522	1.75 509	0.43 507	0.35 514	0.52 536	0.48 536	0.43 476	0.42 476

FSD					0.52 402	0.54 164	0.58 378	0.71 46	0.54 78	0.54 135	0.53 90	0.60 170	0.52 188	0.58 52	0.56 280	0.51 534	0.48 551	0.50 532	0.49 539	0.50 508

PVD	1.82 526	0.91 531	3.02 531	1.03 547	0.94 537	2.61 554	1.14 521	2.78 561	3.40 579	3.08 574	2.75 550	2.39 545	2.49 566	2.81 470	3.66 552	0.48 526	0.49 557	0.59 552	0.49 539	0.60 531	0.81 553

FC-DCNN v2	2.96 571	0.61 478	1.13 366	0.75 476	0.57 435	2.90 564	1.06 511	3.59 578	2.66 566	7.05 600	7.66 594	10.26 603	7.17 599	6.27 553	4.49 562	0.54 537	0.48 551	0.51 534	0.50 541	0.53 517	0.52 507

PA-Net	1.14 456	0.63 486	2.12 497	0.67 409	0.75 499	1.19 442	0.91 483	1.91 413	1.46 487	1.18 319	1.23 336	1.33 418	1.17 460	4.31 507	1.41 471	0.29 432	0.46 548	0.33 467	0.50 541	0.33 429	0.57 522
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FC-DCNN	2.88 570	0.61 478	1.15 373	0.75 476	0.57 435	2.85 563	1.05 509	3.44 573	2.64 565	6.93 599	7.63 592	9.86 600	7.02 598	5.76 541	4.31 559	0.54 537	0.48 551	0.51 534	0.50 541	0.53 517	0.52 507

DGSMNet	1.24 479	0.84 525	3.20 534	0.91 530	0.92 531	1.39 469	1.34 539	2.46 534	1.44 477	1.34 410	1.66 474	1.50 451	1.03 424	1.85 382	1.30 455	0.48 526	0.48 551	0.55 545	0.51 544	0.78 548	0.79 551

FCDSN-DC	2.47 558	0.65 495	1.00 325	0.85 512	0.75 499	2.26 543	0.97 497	2.31 510	1.83 533	5.52 598	7.65 593	7.72 594	7.70 600	4.43 509	2.64 535	0.52 535	0.48 551	0.52 536	0.52 545	0.57 525	0.59 527
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
GANetREF_RVC	1.11 452	0.90 528	1.56 454	0.88 520	0.53 410	1.41 475	1.35 540	1.91 413	1.54 499	1.28 381	1.32 371	1.46 443	1.23 471	2.04 411	1.00 416	0.57 543	0.45 544	0.67 557	0.52 545	0.91 555	0.62 532
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
ELAS_RVC	2.87 569	0.80 518	3.22 536	1.16 558	1.12 550	2.92 565	5.33 599	2.98 568	4.18 587	5.04 593	4.82 578	4.71 578	8.23 601	4.25 506	4.79 564	0.67 554	0.57 565	0.57 549	0.53 547	0.66 539	0.74 546
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet-Init1	27.39 614	21.01 612	73.65 628	1.07 549	0.80 514	56.07 621	22.82 610	33.14 622	31.71 619	51.78 631	52.93 628	65.63 629	48.54 628	48.75 630	36.36 621	0.52 535	0.47 549	0.54 541	0.54 548	0.64 536	0.72 544

ELAS	2.67 560	0.80 518	2.13 498	1.13 553	1.15 556	6.25 593	2.56 590	3.50 575	3.68 582	5.36 596	4.92 580	3.79 571	5.56 592	3.65 493	5.22 568	0.66 553	0.57 565	0.56 547	0.54 548	0.65 538	0.75 548
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SQANet	1.38 488	0.95 534	1.37 434	1.89 574	1.47 571	1.44 479	0.81 460	1.89 408	1.13 314	1.34 410	1.26 344	1.28 406	1.02 422	1.64 352	0.91 391	2.55 583	0.35 514	1.47 575	0.56 550	2.48 576	1.74 576

ccnet	1.19 467	0.71 508	1.36 431	0.81 498	0.75 499	1.72 501	1.13 518	1.98 432	1.31 424	1.52 471	1.84 501	1.75 494	1.36 492	2.01 408	2.04 519	0.57 543	0.54 561	0.57 549	0.56 550	0.60 531	0.60 530

LSM	6.55 591	1.26 554	15.64 593	1.79 571	68.74 623	1.67 500	2.08 576	2.26 501	2.59 560	3.13 575	3.08 559	1.90 503	1.81 536	2.89 473	2.16 523	0.43 507	0.59 568	0.50 532	0.58 552	0.64 536	17.24 615

MSMD_ROB	2.08 542	0.61 478	1.15 373	0.71 447	0.62 458	4.00 581	0.93 489	1.94 424	1.79 530	4.71 591	4.60 575	8.14 595	3.87 586	3.75 499	1.65 502	0.54 537	0.48 551	0.55 545	0.58 552	0.53 517	0.52 507

NCC-stereo	1.20 469	0.60 473	1.84 475	0.88 520	0.95 538	1.32 457	0.94 491	2.14 475	1.36 442	1.43 447	1.79 493	1.93 509	2.13 556	2.54 458	1.41 471	0.49 528	0.38 528	0.45 521	0.59 554	0.43 476	0.45 485

Abc-Net	1.20 469	0.60 473	1.84 475	0.88 520	0.95 538	1.32 457	0.94 491	2.14 475	1.36 442	1.43 447	1.79 493	1.93 509	2.13 556	2.54 458	1.41 471	0.49 528	0.38 528	0.45 521	0.59 554	0.43 476	0.45 485
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MFN_U_SF_RVC	1.62 512	0.96 535	4.36 552	0.92 531	0.69 483	2.62 555	1.10 514	2.50 540	1.74 524	1.99 535	1.86 506	2.45 547	1.78 535	3.08 478	2.84 539	0.54 537	0.50 558	0.56 547	0.60 556	0.60 531	0.67 537

PSMNet-RUCA	1.07 444	1.06 539	1.64 459	1.23 560	1.10 549	1.39 469	0.65 409	1.91 413	1.43 474	0.95 230	1.52 440	0.99 320	0.83 329	1.28 272	1.01 417	0.71 557	0.34 507	0.99 568	0.61 557	1.01 559	0.67 537

otaku	1.67 514	1.18 549	1.56 454	2.27 576	1.59 572	1.98 528	1.23 532	2.23 498	1.37 447	1.48 466	1.63 470	1.73 489	1.23 471	1.85 382	1.09 427	2.96 587	0.58 567	1.74 576	0.61 557	2.94 583	2.15 582

Ntro	1.72 520	1.21 552	1.62 458	2.54 582	1.86 574	2.09 536	1.14 521	2.08 458	1.38 449	1.23 350	1.62 465	1.62 471	1.33 488	2.04 411	1.21 443	3.09 588	0.56 564	1.82 578	0.65 559	2.97 587	2.25 584

MADNet+	2.80 564	3.38 600	11.57 585	1.50 569	1.21 563	3.18 569	2.00 570	3.52 576	2.61 561	1.81 517	2.09 524	2.83 556	2.18 558	7.55 575	5.44 570	0.84 559	0.83 577	0.71 560	0.66 560	1.05 563	1.08 564

DualNet (step1)	0.89 387	0.51 445	1.35 426	0.58 298	0.40 305	1.07 408	0.80 455	1.99 436	1.27 393	1.25 357	1.22 327	1.09 356	1.01 414	1.31 276	0.73 337	0.59 546	0.32 497	0.62 554	0.67 561	0.45 490	0.48 492

test_sample9	1.96 536	0.51 445	1.35 426	0.58 298	0.40 305	1.07 408	0.80 455	1.99 436	1.27 393	1.25 357	1.22 327	1.09 356	1.01 414	2.46 449	8.57 582	0.59 546	12.85 615	0.62 554	0.67 561	0.45 490	0.48 492

test_sample8	2.29 551	0.51 445	1.35 426	0.58 298	0.40 305	1.07 408	0.80 455	2.03 446	1.22 364	2.28 547	1.33 377	4.98 584	2.51 567	2.46 449	8.57 582	0.59 546	12.85 615	0.62 554	0.67 561	0.45 490	0.48 492

MSC_U_SF_DS_RVC	2.22 549	1.29 557	4.14 549	1.10 552	0.78 509	5.00 588	2.38 588	2.47 535	2.67 567	1.94 531	2.28 533	2.66 554	1.70 526	9.10 587	2.29 529	0.68 556	0.52 559	0.68 558	0.71 564	1.17 566	0.81 553

UDG	1.47 498	2.69 594	1.13 366	1.45 567	1.65 573	1.34 463	0.79 452	1.75 367	1.27 393	1.29 386	1.74 486	1.99 518	1.39 496	1.66 355	1.51 483	0.91 561	0.55 563	2.30 583	0.76 565	1.99 571	1.20 568

MFN_U_SF_DS_RVC	1.80 524	1.11 546	4.33 551	0.84 509	0.77 505	3.70 574	2.41 589	2.04 449	1.85 534	1.75 511	1.90 510	1.92 508	1.25 475	7.33 572	1.45 475	0.47 524	0.47 549	0.53 540	0.77 566	0.50 508	0.55 517

PASM	1.48 500	1.08 542	3.96 547	0.93 537	0.93 534	1.17 438	1.19 527	1.77 371	1.65 514	1.90 524	1.52 440	1.75 494	1.42 502	4.54 511	1.52 485	0.64 551	0.68 574	0.69 559	0.79 567	0.70 543	0.74 546

CREStereo++_RVC	0.49 139	0.22 25	0.46 25	0.48 114	0.38 284	0.45 76	0.25 45	0.77 62	1.30 417	0.82 196	1.23 336	0.47 106	0.37 87	0.55 39	0.44 184	0.16 58	0.11 22	0.16 57	0.80 568	0.18 132	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
MFMNet_re	1.47 498	1.20 551	2.50 514	1.46 568	1.08 548	1.58 492	1.51 546	1.96 430	1.87 535	2.31 548	2.20 529	1.51 454	1.88 541	1.57 335	1.34 464	0.94 562	0.83 577	0.84 563	0.80 568	1.00 558	1.06 563

ACVNet_2	2.86 568	1.47 562	8.28 571	2.68 583	2.26 581	2.70 557	1.84 569	3.41 572	3.04 573	2.27 546	3.42 563	4.58 576	2.10 551	5.91 544	1.62 496	2.58 584	0.67 572	2.22 582	0.85 570	2.79 580	2.47 587

GCST	1.13 454	1.50 564	1.17 388	1.74 570	1.17 559	1.29 455	0.30 85	1.55 309	1.21 356	1.31 394	0.97 218	0.99 320	0.48 160	2.38 446	0.54 271	1.24 573	0.70 575	1.31 574	0.86 571	1.03 561	0.92 558

JetBlue	4.18 580	2.45 591	10.42 582	1.40 563	2.89 594	10.68 599	10.68 601	3.91 581	2.52 557	2.74 562	3.39 562	4.50 575	4.27 588	7.97 580	7.67 580	0.89 560	0.97 589	0.89 564	0.92 572	2.26 573	2.21 583

DDUNet	1.56 506	2.70 595	1.35 426	1.79 571	1.88 575	1.82 516	0.91 483	1.84 390	1.20 349	1.40 437	1.79 493	1.62 471	1.17 460	1.59 342	1.22 444	1.11 569	0.76 576	2.38 586	0.94 573	2.12 572	1.53 574

SPS-STEREO	1.78 522	1.09 544	1.52 449	1.22 559	1.14 554	1.87 522	1.11 515	2.27 507	1.70 519	3.17 576	2.39 538	2.84 557	1.93 543	4.41 508	2.93 541	1.04 567	0.99 590	0.97 566	0.94 573	1.03 561	1.05 562
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
anonymity	1.14 456	0.98 536	1.24 408	1.09 551	1.13 552	1.08 412	0.90 481	2.02 442	1.23 369	1.32 397	1.27 353	1.27 405	1.09 442	1.16 244	1.03 423	1.02 564	1.01 591	0.97 566	0.97 575	0.98 557	1.01 560

AnonymousM	0.63 240	1.14 547	0.43 16	0.46 83	0.32 193	0.43 66	0.46 276	1.27 249	0.78 157	1.00 240	0.66 127	0.68 198	0.45 137	0.61 64	0.46 205	0.21 249	0.16 267	1.84 579	0.98 576	0.15 46	0.15 36

SGM+DAISY	5.38 586	1.28 556	8.24 570	1.27 561	1.16 558	10.62 598	16.01 608	2.93 567	2.53 558	8.64 606	13.03 604	8.26 596	13.38 606	6.34 558	7.59 579	1.07 568	1.05 593	1.00 569	0.98 576	1.02 560	1.12 566

Consistency-Raft	1.27 484	1.01 538	2.17 500	1.04 548	1.20 561	0.96 390	1.00 503	1.84 390	1.95 540	1.38 428	2.11 525	1.44 437	1.03 424	1.18 251	1.40 470	0.73 558	0.83 577	0.89 564	0.99 578	1.33 568	0.95 559

RainbowNet	2.06 541	1.86 576	1.97 487	2.86 585	2.25 580	2.03 532	1.79 564	2.77 559	1.92 537	1.54 477	1.84 501	1.95 514	1.73 530	2.23 430	1.38 469	3.40 594	0.86 582	2.39 588	1.00 579	2.94 583	2.42 586

PWCK	3.24 576	2.37 587	10.86 583	2.14 575	1.14 554	3.71 575	4.19 597	3.02 569	3.55 581	3.05 573	3.63 565	3.09 564	2.35 565	8.16 582	3.41 549	2.17 579	0.96 588	1.77 577	1.01 580	2.84 581	1.40 573

ACVNet-4b	3.05 573	1.42 559	18.09 600	2.85 584	2.33 584	2.32 547	1.22 530	2.47 535	2.21 553	1.26 370	2.36 537	2.64 553	1.46 506	6.32 557	1.23 447	3.29 591	0.45 544	2.37 585	1.02 581	3.03 588	2.61 589

ACVNet_1	3.08 574	1.48 563	17.70 596	2.90 587	2.35 586	2.30 544	1.43 544	3.16 570	2.26 555	1.91 525	2.05 522	3.51 568	2.32 562	3.71 498	1.58 489	3.25 590	0.66 571	2.40 589	1.06 582	3.07 589	2.59 588

MonStereo1	3.22 575	1.70 573	2.23 506	2.51 581	2.33 584	5.55 591	1.61 554	3.55 577	4.67 592	3.29 578	8.09 597	4.79 579	3.75 583	6.30 556	2.79 538	2.52 581	0.64 569	1.91 580	1.07 583	2.53 577	2.62 590

Dean	3.77 579	1.65 571	17.87 597	3.01 589	2.54 588	3.15 568	2.10 577	4.80 590	4.42 588	2.89 567	6.03 584	5.45 585	2.55 570	3.40 489	2.13 521	3.22 589	0.89 584	2.51 592	1.07 583	3.07 589	2.65 593

WAO-7	2.78 563	1.54 567	2.18 501	1.41 566	1.19 560	3.92 580	2.01 573	4.19 584	3.89 584	2.98 570	5.47 582	4.18 574	3.28 577	8.24 583	4.27 558	1.13 571	1.01 591	1.18 573	1.13 585	1.19 567	1.13 567

NVStereoNet_ROB	2.17 548	1.18 549	3.51 541	1.14 556	1.26 564	1.57 491	1.51 546	2.19 493	2.11 549	2.04 537	4.80 577	3.17 566	2.11 554	7.97 580	2.10 520	1.12 570	0.94 587	1.10 572	1.34 586	0.95 556	1.31 569
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WAO-8	4.57 583	2.01 581	2.58 518	2.37 578	2.21 578	9.75 595	1.71 558	6.04 598	16.34 605	4.11 582	7.69 595	7.41 589	3.85 584	10.02 602	3.85 554	2.05 577	1.09 594	2.44 590	1.39 587	2.56 578	1.86 579

IMH-64-1	2.82 565	1.87 577	1.77 469	3.31 592	2.69 589	3.22 570	2.07 574	4.25 585	2.77 571	2.46 554	3.78 567	3.05 561	2.34 563	4.67 515	3.00 543	3.84 599	0.84 580	2.75 595	1.39 587	3.34 592	2.93 595

IMH-64	2.82 565	1.87 577	1.77 469	3.31 592	2.69 589	3.22 570	2.07 574	4.25 585	2.77 571	2.46 554	3.78 567	3.05 561	2.34 563	4.67 515	3.00 543	3.84 599	0.84 580	2.75 595	1.39 587	3.34 592	2.93 595

Venus	4.57 583	2.01 581	2.58 518	2.37 578	2.21 578	9.75 595	1.71 558	6.04 598	16.34 605	4.11 582	7.69 595	7.41 589	3.85 584	10.02 602	3.85 554	2.05 577	1.09 594	2.44 590	1.39 587	2.56 578	1.86 579

IMH	3.35 577	1.95 580	1.86 478	3.30 591	2.72 591	4.03 583	2.00 570	4.58 589	3.83 583	2.87 566	6.99 589	4.69 577	3.21 576	6.77 566	2.97 542	3.91 602	0.89 584	2.78 597	1.40 591	3.36 594	2.93 595

WAO-6	2.98 572	1.67 572	1.88 479	2.38 580	2.30 583	3.53 573	2.37 586	4.38 587	4.64 591	2.42 550	4.50 571	4.85 580	2.99 573	5.22 525	5.37 569	1.77 575	1.16 597	2.31 584	1.47 592	2.42 575	1.99 581

LVE	3.40 578	1.80 575	2.21 503	2.90 587	2.44 587	3.27 572	2.25 581	4.80 590	5.06 593	2.43 551	6.79 587	5.99 587	2.64 571	9.20 589	2.28 527	3.30 592	1.11 596	2.38 586	1.48 593	2.95 585	2.62 590

TorneroNet-64	5.41 587	2.10 584	2.43 511	3.49 596	2.83 592	9.90 597	2.13 578	8.87 604	16.79 610	5.39 597	9.18 600	10.68 605	3.92 587	9.55 593	5.11 567	3.36 593	0.86 582	2.88 598	1.62 594	3.76 595	3.37 598

TorneroNet	10.72 603	2.09 583	2.76 524	3.48 595	3.03 595	44.72 620	2.31 583	8.62 603	67.06 632	7.45 604	23.21 614	10.59 604	4.28 589	9.03 586	9.00 585	3.67 596	0.91 586	3.04 599	1.63 595	3.92 597	3.55 601

MANE	7.50 595	0.64 489	7.97 569	1.40 563	2.10 576	16.86 606	12.56 606	12.91 608	17.51 613	8.50 605	11.60 603	14.66 606	13.33 605	12.02 606	13.28 595	0.62 549	0.52 559	0.52 536	1.90 596	0.56 523	0.58 525

UNDER WATER-64	5.84 590	2.48 593	17.93 598	3.97 602	3.58 601	7.70 594	3.03 595	5.72 597	14.13 602	4.18 586	4.00 569	9.27 599	6.80 597	6.20 549	9.22 587	3.67 596	1.52 600	3.14 600	1.95 597	4.43 601	3.83 603

DispFullNet	2.39 555	2.89 597	3.74 545	3.09 590	2.27 582	2.04 533	0.84 467	2.19 493	1.73 523	2.54 558	1.98 516	2.23 533	5.83 593	3.44 490	1.84 515	1.03 565	0.33 503	2.65 594	1.97 598	2.87 582	2.34 585

KSHMR	8.76 599	2.14 585	3.59 542	3.60 598	3.13 596	4.15 584	2.67 591	5.61 596	58.90 631	3.04 572	55.71 629	4.94 581	2.54 569	4.61 514	3.05 545	3.49 595	1.57 601	3.14 600	1.98 599	3.84 596	3.49 599

UNDER WATER	5.68 589	2.46 592	15.52 592	3.98 603	3.53 600	5.15 589	2.74 592	5.58 595	16.41 608	4.00 580	4.56 572	9.12 598	6.43 596	6.22 550	9.11 586	3.85 601	1.35 598	3.18 602	1.98 599	4.51 602	3.84 604

notaker	4.29 581	2.42 590	5.06 555	3.89 601	3.29 599	4.00 581	2.25 581	4.93 592	3.47 580	4.21 587	6.79 587	7.67 593	3.37 579	9.25 591	6.47 573	4.09 604	1.42 599	3.35 604	2.13 601	4.11 599	3.54 600

ktn	4.56 582	2.41 589	2.54 515	3.79 600	3.25 597	4.81 587	2.91 594	5.52 594	7.36 597	4.12 584	14.55 606	7.54 592	3.70 582	7.84 579	3.35 548	4.06 603	1.86 602	3.26 603	2.22 602	3.27 591	2.86 594

JetRed	7.02 593	8.94 605	25.72 608	2.89 586	3.27 598	14.25 604	12.27 605	6.69 600	4.45 589	4.46 588	4.56 572	6.65 588	5.43 591	7.46 574	14.41 602	2.60 585	3.31 604	2.61 593	2.30 603	4.34 600	3.79 602

MADNet++	5.41 587	3.18 598	6.43 561	4.66 605	3.95 603	6.15 592	6.75 600	4.51 588	4.51 590	5.06 594	6.27 585	4.96 582	6.14 594	9.39 592	11.70 593	4.71 605	4.19 607	3.97 606	3.33 604	4.08 598	4.25 605

TCMNet-wrong-test	10.42 601	11.55 607	15.31 589	20.99 610	18.49 607	13.94 603	10.69 602	16.07 610	4.14 586	5.27 595	5.64 583	16.22 608	12.57 603	7.57 576	10.26 590	7.44 609	2.38 603	4.30 607	3.43 605	11.37 611	10.87 609

HanzoNet	11.92 604	5.12 602	17.18 594	4.19 604	3.59 602	5.16 590	2.82 593	7.41 601	9.96 599	33.31 625	27.60 616	22.25 616	37.31 621	18.18 611	13.57 596	8.13 610	3.44 606	3.50 605	3.44 606	7.77 609	4.52 606

U	9.23 600	0.22 25	0.65 141	0.48 114	53.11 622	61.26 628	0.24 42	0.77 62	0.55 82	0.37 44	0.30 19	0.29 33	0.34 63	0.34 2	0.27 19	0.20 212	0.12 42	60.47 626	4.24 607	0.18 132	0.14 17

PML	51.64 625	37.49 617	14.31 588	7.45 606	20.27 609	107.80 631	231.34 633	8.94 605	27.70 618	86.74 632	268.93 633	69.03 630	61.09 629	24.71 619	14.36 601	9.71 612	3.40 605	9.60 613	4.67 608	20.46 614	4.76 607

USTest	14.33 607	14.93 608	21.00 601	17.41 609	16.02 604	23.11 607	33.76 616	22.02 611	11.81 601	9.47 607	10.19 601	15.94 607	13.17 604	17.25 610	22.38 610	3.81 598	5.01 608	6.17 611	6.18 609	9.23 610	7.81 608

tt	6.61 592	0.28 148	6.10 560	3.77 599	2.17 577	11.53 600	19.61 609	13.53 609	5.81 595	3.00 571	2.82 552	4.97 583	6.33 595	3.83 501	7.23 578	9.13 611	11.32 614	5.87 610	6.22 610	6.01 605	2.63 592

DPSimNet_ROB	24.77 613	9.69 606	61.46 626	3.56 597	19.46 608	25.95 608	77.56 629	5.09 593	16.60 609	21.50 616	29.82 618	25.12 619	85.69 630	13.37 608	23.07 614	7.23 608	17.79 617	8.55 612	7.57 611	4.57 604	31.84 622

Anonymous_2	1.37 487	0.56 464	0.94 302	0.57 284	0.62 458	1.04 401	0.65 409	1.82 386	1.01 253	1.00 240	0.79 169	1.42 431	1.27 478	1.06 214	0.83 369	0.62 549	0.67 572	1.05 571	9.88 612	1.09 564	0.55 517

DGTPSM_ROB	13.06 605	8.27 603	22.29 603	9.53 607	18.14 605	11.53 600	31.97 614	10.82 606	16.25 603	7.14 601	19.39 612	10.12 601	16.69 609	9.85 597	22.49 611	4.77 606	8.72 609	5.37 608	10.24 613	6.15 606	11.56 610

DPSMNet_ROB	13.08 606	8.28 604	22.32 604	9.54 608	18.15 606	11.53 600	31.98 615	10.83 607	16.27 604	7.17 602	19.40 613	10.12 601	16.69 609	9.87 598	22.50 612	4.78 607	8.72 609	5.38 609	10.25 614	6.16 607	11.59 611

DPSM_ROB	19.12 608	19.13 610	25.13 606	22.15 612	20.86 610	28.06 610	37.75 618	27.18 615	16.95 611	14.25 609	15.07 607	21.66 611	18.69 612	21.83 613	26.51 616	10.15 613	9.30 612	10.45 614	10.41 615	14.00 612	12.85 613

DPSM	19.12 608	19.13 610	25.13 606	22.15 612	20.86 610	28.06 610	37.75 618	27.18 615	16.95 611	14.25 609	15.07 607	21.66 611	18.69 612	21.83 613	26.51 616	10.15 613	9.30 612	10.45 614	10.41 615	14.00 612	12.85 613

Selective-RAFT-Error	38.47 619	38.44 622	50.38 622	44.74 618	42.01 620	56.47 623	76.24 626	54.44 625	34.02 624	28.59 623	30.30 620	43.51 623	38.10 626	43.69 623	53.24 625	20.36 620	18.72 623	21.05 620	21.02 617	28.25 619	25.87 620

RAFT-FEzeroshot	38.43 616	38.42 619	50.19 618	44.92 621	41.98 618	56.48 625	76.24 626	54.46 627	33.87 621	28.51 620	30.31 621	43.61 626	37.54 622	43.76 624	53.32 627	20.29 618	18.70 619	21.03 616	21.04 618	28.21 617	25.79 617

RAFT-FE	38.43 616	38.42 619	50.19 618	44.92 621	41.98 618	56.48 625	76.24 626	54.46 627	33.87 621	28.51 620	30.31 621	43.61 626	37.54 622	43.76 624	53.32 627	20.29 618	18.70 619	21.03 616	21.04 618	28.21 617	25.79 617

CasAABBNet	38.42 615	38.42 619	50.26 620	44.76 619	41.87 616	56.47 623	76.22 625	54.44 625	33.92 623	28.53 622	30.36 623	43.53 625	37.59 624	43.77 627	53.32 627	20.27 617	18.70 619	21.03 616	21.04 618	28.19 616	25.79 617

LSM0	42.92 624	38.72 623	50.66 623	47.49 623	110.18 631	56.77 627	75.87 623	54.87 630	33.74 620	29.48 624	31.12 624	43.77 628	37.12 620	43.85 628	53.44 630	20.50 622	18.67 618	21.05 620	21.07 621	28.37 620	41.73 623

FlowAnything	38.45 618	38.38 618	50.32 621	44.77 620	41.97 617	56.43 622	76.20 624	54.49 629	34.43 625	28.45 619	30.15 619	43.52 624	37.69 625	43.76 624	53.31 626	20.36 620	18.71 622	21.03 616	21.10 622	28.18 615	25.74 616

LRCNet_RVC	22.79 610	32.09 616	22.06 602	29.83 614	26.15 612	4.40 586	0.84 467	22.64 612	2.10 548	26.93 618	29.25 617	23.03 618	15.56 608	23.91 615	18.92 607	32.00 623	20.04 624	34.68 622	32.13 623	30.66 621	28.52 621

AVERAGE_ROB	40.42 621	42.30 625	42.61 614	36.91 617	35.54 615	30.42 614	27.59 611	37.45 624	38.45 627	44.87 627	44.27 626	37.55 622	36.69 619	41.82 622	40.25 622	45.36 628	46.73 628	47.09 624	46.32 624	42.47 623	43.74 624

HaxPig	39.02 620	41.39 624	41.59 613	30.10 615	32.36 613	29.49 612	27.65 612	30.56 618	37.94 626	43.75 626	43.81 625	33.42 620	35.69 618	41.51 621	40.33 623	43.91 627	47.48 629	45.87 623	47.14 625	42.29 622	44.06 625

MEDIAN_ROB	42.01 622	44.30 626	44.14 617	35.08 616	34.90 614	31.33 618	29.90 613	36.77 623	40.11 628	47.14 630	46.55 627	37.49 621	38.50 627	44.30 629	42.32 624	47.93 629	49.31 630	49.68 625	49.00 626	44.98 624	46.46 626

RSGM-EC	88.73 629	82.35 629	50.81 624	105.24 624	99.50 629	93.69 629	125.26 630	90.19 631	46.12 629	45.12 628	57.25 630	101.03 631	88.09 631	153.95 631	152.34 631	105.29 630	59.41 631	113.44 628	52.73 627	91.73 630	61.05 627

acva	88.73 629	82.35 629	50.81 624	105.24 624	99.50 629	93.69 629	125.26 630	90.19 631	46.12 629	45.12 628	57.25 630	101.03 631	88.09 631	153.95 631	152.34 631	105.29 630	59.41 631	113.44 628	52.73 627	91.73 630	61.05 627

Anonymous_1	42.79 623	18.71 609	24.75 605	21.81 611	45.16 621	27.68 609	37.52 617	28.64 617	16.34 605	14.72 611	14.53 605	20.60 610	17.82 611	21.52 612	25.88 615	113.45 632	8.91 611	100.63 627	126.37 629	158.50 632	12.31 612

xxxxx1	54.34 626	26.72 613	27.03 609	114.14 626	99.00 626	30.68 615	47.19 620	32.52 619	26.09 614	17.85 612	17.48 609	21.86 613	20.92 614	24.38 616	33.78 618	34.73 624	41.33 625	157.67 630	175.68 630	65.82 625	71.99 629

tt_ll	54.34 626	26.72 613	27.03 609	114.14 626	99.00 626	30.68 615	47.19 620	32.52 619	26.09 614	17.85 612	17.48 609	21.86 613	20.92 614	24.38 616	33.78 618	34.73 624	41.33 625	157.67 630	175.68 630	65.82 625	71.99 629

ff	54.34 626	26.72 613	27.03 609	114.14 626	99.00 626	30.68 615	47.19 620	32.52 619	26.09 614	17.85 612	17.48 609	21.86 613	20.92 614	24.38 616	33.78 618	34.73 624	41.33 625	157.67 630	175.68 630	65.82 625	71.99 629

test_example2	192.91 631	210.59 631	206.44 631	199.86 631	204.90 632	172.02 632	182.95 632	138.34 633	134.89 633	193.14 633	200.54 632	186.77 633	177.82 633	204.95 633	207.57 633	221.83 633	238.70 633	186.02 633	190.07 633	226.94 633	173.78 632

ccccc		492.94 632		530.37 632	529.69 633	476.06 633		494.48 634		446.40 634		473.27 634		541.46 634		660.58 634	458.79 634	353.88 634	309.98 634	597.94 634

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