Low-res two-view results

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.25 1	0.25 87	0.43 18	0.36 3	0.24 28	0.16 2	0.18 2	0.34 1	0.24 4	0.29 12	0.41 45	0.24 10	0.23 12	0.32 1	0.27 20	0.20 220	0.18 330	0.18 128	0.16 166	0.18 133	0.15 39
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.26 2	0.23 43	0.41 14	0.40 33	0.24 28	0.32 20	0.22 25	0.43 3	0.24 4	0.31 21	0.25 6	0.30 40	0.32 57	0.36 3	0.27 20	0.16 57	0.12 41	0.15 30	0.11 7	0.13 5	0.14 19

BridgeDepth_RVC	0.27 3	0.20 10	0.40 9	0.34 1	0.19 2	0.46 80	0.19 7	0.59 14	0.28 7	0.30 16	0.29 17	0.26 19	0.32 57	0.45 13	0.30 49	0.17 90	0.11 21	0.13 1	0.12 38	0.15 48	0.13 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.27 3	0.20 10	0.38 2	0.39 21	0.24 28	0.35 25	0.20 13	0.53 7	0.33 18	0.30 16	0.27 14	0.39 76	0.26 19	0.47 18	0.28 28	0.13 17	0.12 41	0.14 4	0.11 7	0.13 5	0.15 39

HiDET	0.27 3	0.19 3	0.39 4	0.39 21	0.24 28	0.30 16	0.21 17	0.60 17	0.35 23	0.27 4	0.30 21	0.33 55	0.25 15	0.50 31	0.32 69	0.14 26	0.12 41	0.14 4	0.11 7	0.13 5	0.16 72

MLG-Stereo_test2	0.27 3	0.22 27	0.40 9	0.39 21	0.24 28	0.35 25	0.18 2	0.58 11	0.23 2	0.28 7	0.24 5	0.34 60	0.19 2	0.79 130	0.24 3	0.16 57	0.11 21	0.15 30	0.11 7	0.13 5	0.14 19

CSFM-Stereo	0.28 7	0.19 3	0.39 4	0.40 33	0.21 10	0.40 39	0.21 17	0.60 17	0.33 18	0.32 23	0.29 17	0.31 43	0.29 34	0.49 24	0.27 20	0.15 41	0.14 160	0.14 4	0.11 7	0.14 21	0.14 19

LGtest1	0.28 7	0.23 43	0.46 27	0.42 52	0.22 16	0.41 47	0.19 7	0.58 11	0.29 10	0.30 16	0.25 6	0.29 36	0.29 34	0.57 50	0.26 7	0.18 130	0.12 41	0.16 61	0.12 38	0.14 21	0.16 72

252Zero-FE	0.29 9	0.24 65	0.47 36	0.42 52	0.25 49	0.29 14	0.19 7	0.71 50	0.49 66	0.32 23	0.34 28	0.22 2	0.25 15	0.43 10	0.30 49	0.16 57	0.13 85	0.14 4	0.12 38	0.13 5	0.15 39

MonStereo	0.29 9	0.19 3	0.47 36	0.37 5	0.22 16	0.55 169	0.31 94	0.60 17	0.44 51	0.29 12	0.28 16	0.23 3	0.20 3	0.60 63	0.26 7	0.11 1	0.11 21	0.14 4	0.11 7	0.14 21	0.14 19

Wavelet-MonSter	0.29 9	0.21 15	0.51 66	0.41 44	0.27 73	0.26 5	0.25 49	0.51 6	0.31 13	0.37 47	0.48 72	0.28 33	0.35 76	0.54 38	0.29 40	0.11 1	0.11 21	0.14 4	0.11 7	0.13 5	0.13 2

Monster-pub-eth3d	0.29 9	0.19 3	0.48 42	0.37 5	0.22 16	0.55 169	0.31 94	0.60 17	0.44 51	0.29 12	0.29 17	0.23 3	0.21 7	0.59 60	0.26 7	0.11 1	0.11 21	0.14 4	0.11 7	0.14 21	0.14 19

IGEV	0.29 9	0.18 2	0.43 18	0.38 13	0.31 166	0.45 75	0.21 17	0.63 26	0.42 44	0.32 23	0.44 57	0.26 19	0.20 3	0.44 11	0.26 7	0.14 26	0.12 41	0.16 61	0.13 74	0.12 1	0.14 19

MLG-Stereo_test3	0.29 9	0.20 10	0.46 27	0.43 59	0.24 28	0.47 91	0.19 7	0.75 61	0.31 13	0.36 40	0.22 3	0.35 62	0.21 7	0.61 66	0.26 7	0.16 57	0.12 41	0.16 61	0.11 7	0.13 5	0.15 39

MLG-Stereo_test1	0.29 9	0.21 15	0.42 16	0.41 44	0.25 49	0.37 33	0.20 13	0.71 50	0.20 1	0.25 2	0.17 1	0.33 55	0.26 19	0.92 176	0.26 7	0.15 41	0.11 21	0.16 61	0.11 7	0.13 5	0.13 2

MonSter	0.29 9	0.19 3	0.48 42	0.37 5	0.22 16	0.55 169	0.31 94	0.60 17	0.44 51	0.29 12	0.29 17	0.23 3	0.20 3	0.60 63	0.26 7	0.11 1	0.11 21	0.14 4	0.11 7	0.14 21	0.14 19

dual_stereo	0.29 9	0.21 15	0.39 4	0.40 33	0.23 23	0.25 4	0.22 25	0.59 14	0.32 17	0.33 28	0.26 11	0.40 80	0.23 12	0.86 154	0.30 49	0.16 57	0.13 85	0.14 4	0.11 7	0.14 21	0.14 19

MatchStereo	0.30 18	0.21 15	0.44 23	0.35 2	0.19 2	0.21 3	0.23 38	0.90 116	0.54 81	0.28 7	0.48 72	0.25 14	0.24 14	0.53 35	0.33 80	0.17 90	0.12 41	0.14 4	0.11 7	0.14 21	0.14 19

LCMNet	0.30 18	0.19 3	0.38 2	0.39 21	0.25 49	0.32 20	0.22 25	0.65 29	0.58 98	0.28 7	0.33 26	0.33 55	0.29 34	0.58 54	0.32 69	0.14 26	0.13 85	0.14 4	0.11 7	0.13 5	0.17 98

BridgeDepth	0.30 18	0.21 15	0.39 4	0.41 44	0.18 1	0.57 181	0.32 105	0.71 50	0.35 23	0.27 4	0.26 11	0.39 76	0.43 124	0.48 20	0.29 40	0.14 26	0.10 2	0.13 1	0.12 38	0.15 48	0.13 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L2	0.30 18	0.23 43	0.50 58	0.38 13	0.26 68	0.26 5	0.20 13	0.84 94	0.31 13	0.31 21	0.26 11	0.25 14	0.26 19	0.94 180	0.23 1	0.15 41	0.12 41	0.16 61	0.12 38	0.14 21	0.13 2

asda	0.31 22	0.24 65	0.51 66	0.39 21	0.24 28	0.43 65	0.33 113	0.68 37	0.40 40	0.39 60	0.44 57	0.27 24	0.35 76	0.55 41	0.31 58	0.12 5	0.10 2	0.14 4	0.11 7	0.14 21	0.13 2

4.5_new	0.31 22	0.25 87	0.46 27	0.38 13	0.24 28	0.52 141	0.36 153	0.65 29	0.35 23	0.48 102	0.43 49	0.27 24	0.27 26	0.42 8	0.26 7	0.14 26	0.10 2	0.15 30	0.13 74	0.17 97	0.15 39

4.5w-stereo	0.31 22	0.25 87	0.46 27	0.38 13	0.24 28	0.52 141	0.36 153	0.65 29	0.35 23	0.48 102	0.43 49	0.27 24	0.27 26	0.42 8	0.26 7	0.14 26	0.10 2	0.15 30	0.13 74	0.17 97	0.15 39

LG-Stereo_L1	0.31 22	0.24 65	0.49 48	0.38 13	0.27 73	0.28 11	0.21 17	0.68 37	0.29 10	0.27 4	0.25 6	0.25 14	0.22 10	1.25 265	0.24 3	0.16 57	0.12 41	0.15 30	0.12 38	0.14 21	0.13 2

MLG-Stereo	0.31 22	0.20 10	0.42 16	0.42 52	0.20 5	0.41 47	0.19 7	0.85 96	0.24 4	0.26 3	0.22 3	0.33 55	0.27 26	1.09 230	0.27 20	0.15 41	0.11 21	0.16 61	0.11 7	0.13 5	0.13 2

Pro-Stereo	0.32 27	0.17 1	0.36 1	0.41 44	0.29 124	0.59 196	0.21 17	0.36 2	0.30 12	0.35 36	0.25 6	0.23 3	0.13 1	1.57 341	0.26 7	0.14 26	0.11 21	0.19 156	0.17 191	0.13 5	0.13 2

Monster-pub-mixall	0.32 27	0.20 10	0.44 23	0.37 5	0.22 16	0.28 11	0.18 2	0.69 41	0.36 33	0.37 47	0.36 31	0.27 24	0.20 3	1.43 316	0.25 5	0.15 41	0.12 41	0.13 1	0.11 7	0.12 1	0.15 39

asd	0.32 27	0.22 27	0.49 48	0.40 33	0.25 49	0.47 91	0.30 87	0.77 66	0.35 23	0.44 79	0.40 43	0.28 33	0.34 68	0.64 83	0.29 40	0.13 17	0.10 2	0.14 4	0.12 38	0.15 48	0.13 2

4.25_new	0.32 27	0.27 132	0.49 48	0.40 33	0.27 73	0.49 107	0.39 194	0.69 41	0.35 23	0.40 67	0.43 49	0.27 24	0.36 84	0.48 20	0.32 69	0.12 5	0.10 2	0.15 30	0.11 7	0.14 21	0.13 2

4.5w_new	0.32 27	0.27 132	0.49 48	0.40 33	0.27 73	0.49 107	0.39 194	0.69 41	0.35 23	0.40 67	0.43 49	0.27 24	0.36 84	0.48 20	0.32 69	0.12 5	0.10 2	0.15 30	0.11 7	0.14 21	0.13 2

4.25w-stereo	0.32 27	0.27 132	0.49 48	0.40 33	0.27 73	0.49 107	0.39 194	0.69 41	0.35 23	0.40 67	0.43 49	0.27 24	0.36 84	0.48 20	0.32 69	0.12 5	0.10 2	0.15 30	0.12 38	0.14 21	0.13 2

4w-stereo	0.32 27	0.25 87	0.52 74	0.38 13	0.25 49	0.46 80	0.28 72	0.68 37	0.35 23	0.43 75	0.45 61	0.28 33	0.39 103	0.63 81	0.31 58	0.12 5	0.10 2	0.15 30	0.12 38	0.14 21	0.14 19

IGEV-Stereo++	0.32 27	0.22 27	0.47 36	0.48 120	0.33 219	0.33 22	0.22 25	0.78 74	0.48 63	0.35 36	0.41 45	0.32 47	0.47 158	0.40 4	0.29 40	0.15 41	0.12 41	0.15 30	0.12 38	0.15 48	0.15 39

AdaDepth	0.33 35	0.23 43	0.69 167	0.46 89	0.29 124	0.44 71	0.24 46	0.54 9	0.38 36	0.33 28	0.38 36	0.26 19	0.31 49	0.81 134	0.27 20	0.12 5	0.13 85	0.16 61	0.13 74	0.16 70	0.20 188

2.5w	0.33 35	0.23 43	0.53 78	0.41 44	0.25 49	0.42 58	0.38 178	0.69 41	0.35 23	0.38 53	0.54 107	0.24 10	0.26 19	0.91 174	0.29 40	0.13 17	0.10 2	0.14 4	0.13 74	0.14 21	0.15 39

2.75w_new	0.33 35	0.24 65	0.51 66	0.36 3	0.24 28	0.41 47	0.42 223	0.61 24	0.40 40	0.50 119	0.44 57	0.24 10	0.34 68	0.77 120	0.34 86	0.13 17	0.11 21	0.14 4	0.11 7	0.13 5	0.13 2

3.25w_new	0.33 35	0.22 27	0.50 58	0.39 21	0.24 28	0.52 141	0.33 113	0.77 66	0.43 49	0.49 110	0.46 67	0.32 47	0.37 91	0.64 83	0.28 28	0.12 5	0.10 2	0.14 4	0.12 38	0.12 1	0.15 39

3.25w	0.33 35	0.22 27	0.50 58	0.39 21	0.24 28	0.52 141	0.33 113	0.77 66	0.43 49	0.49 110	0.46 67	0.32 47	0.37 91	0.64 83	0.28 28	0.12 5	0.10 2	0.14 4	0.12 38	0.12 1	0.15 39

LG-G_1	0.33 35	0.22 27	0.48 42	0.44 68	0.20 5	0.64 233	0.18 2	0.80 77	0.28 7	0.30 16	0.30 21	0.36 64	0.35 76	0.88 163	0.26 7	0.17 90	0.13 85	0.16 61	0.11 7	0.14 21	0.16 72

LG-G	0.33 35	0.22 27	0.48 42	0.44 68	0.20 5	0.64 233	0.18 2	0.80 77	0.28 7	0.30 16	0.30 21	0.36 64	0.35 76	0.88 163	0.26 7	0.17 90	0.13 85	0.16 61	0.11 7	0.14 21	0.16 72

GEAStereo	0.34 42	0.23 43	0.46 27	0.49 136	0.33 219	0.46 80	0.35 140	0.87 107	0.42 44	0.36 40	0.39 38	0.32 47	0.33 61	0.45 13	0.29 40	0.22 290	0.13 85	0.17 89	0.13 74	0.17 97	0.16 72

qwe	0.34 42	0.22 27	0.48 42	0.39 21	0.27 73	0.49 107	0.30 87	0.76 64	0.40 40	0.51 129	0.49 78	0.26 19	0.29 34	0.83 142	0.35 95	0.12 5	0.10 2	0.14 4	0.12 38	0.15 48	0.14 19

3.75w	0.34 42	0.23 43	0.50 58	0.39 21	0.30 145	0.62 213	0.36 153	0.70 49	0.38 36	0.44 79	0.49 78	0.25 14	0.36 84	0.72 105	0.28 28	0.13 17	0.09 1	0.14 4	0.12 38	0.13 5	0.15 39

2w_stereo	0.34 42	0.25 87	0.52 74	0.40 33	0.23 23	0.46 80	0.47 295	0.77 66	0.44 51	0.47 94	0.51 88	0.24 10	0.44 133	0.49 24	0.31 58	0.12 5	0.10 2	0.15 30	0.12 38	0.15 48	0.16 72

SGD-Stereo	0.34 42	0.22 27	0.44 23	0.39 21	0.20 5	0.42 58	0.22 25	0.71 50	0.33 18	0.43 75	0.34 28	0.27 24	0.35 76	1.15 244	0.33 80	0.21 255	0.11 21	0.16 61	0.13 74	0.17 97	0.15 39

GREAT-IGEV	0.34 42	0.22 27	0.54 82	0.40 33	0.31 166	0.36 30	0.28 72	0.59 14	0.66 128	0.28 7	0.51 88	0.29 36	0.29 34	0.86 154	0.28 28	0.15 41	0.12 41	0.15 30	0.11 7	0.17 97	0.16 72

DEFOM-Stereo	0.34 42	0.23 43	0.46 27	0.44 68	0.29 124	0.79 313	0.23 38	0.50 5	0.39 38	0.38 53	0.32 25	0.23 3	0.25 15	1.21 260	0.28 28	0.17 90	0.12 41	0.15 30	0.11 7	0.14 21	0.16 72

2.25w	0.35 49	0.24 65	0.55 85	0.38 13	0.24 28	0.44 71	0.25 49	0.69 41	0.42 44	0.49 110	0.59 121	0.27 24	0.35 76	0.83 142	0.37 127	0.13 17	0.11 21	0.14 4	0.12 38	0.13 5	0.17 98

3.5w_stereo	0.35 49	0.27 132	0.55 85	0.38 13	0.25 49	0.54 163	0.34 126	0.73 56	0.40 40	0.46 92	0.45 61	0.31 43	0.38 101	0.80 133	0.40 158	0.12 5	0.10 2	0.15 30	0.12 38	0.14 21	0.16 72

3w_stereo	0.35 49	0.25 87	0.60 114	0.41 44	0.21 10	0.52 141	0.53 341	0.72 55	0.47 61	0.47 94	0.50 84	0.23 3	0.45 140	0.49 24	0.30 49	0.13 17	0.10 2	0.15 30	0.12 38	0.15 48	0.17 98

monsters	0.35 49	0.21 15	0.49 48	0.43 59	0.39 299	0.34 23	0.26 59	0.69 41	0.44 51	0.49 110	0.41 45	0.23 3	0.26 19	1.38 300	0.27 20	0.14 26	0.11 21	0.14 4	0.12 38	0.13 5	0.15 39

S2M2_L	0.35 49	0.28 152	0.47 36	0.43 59	0.30 145	0.31 19	0.16 1	0.61 24	0.68 133	0.32 23	0.49 78	0.47 109	0.34 68	0.40 4	0.33 80	0.25 358	0.22 401	0.20 198	0.22 341	0.25 342	0.23 269
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GSStereo	0.36 54	0.23 43	0.46 27	0.50 157	0.33 219	0.46 80	0.35 140	1.31 261	0.53 78	0.38 53	0.39 38	0.32 47	0.33 61	0.45 13	0.29 40	0.20 220	0.12 41	0.16 61	0.13 74	0.17 97	0.18 118

Zero-FE251	0.36 54	0.25 87	0.64 141	0.49 136	0.30 145	0.57 181	0.24 46	0.86 103	0.36 33	0.53 138	0.39 38	0.51 129	0.41 108	0.49 24	0.28 28	0.19 171	0.15 231	0.17 89	0.12 38	0.14 21	0.16 72

1w_stereo	0.36 54	0.21 15	0.47 36	0.44 68	0.27 73	0.47 91	0.54 355	0.66 33	0.51 72	0.44 79	0.67 140	0.25 14	0.45 140	0.62 71	0.34 86	0.12 5	0.10 2	0.14 4	0.11 7	0.14 21	0.15 39

monsterstereo	0.36 54	0.21 15	0.53 78	0.48 120	0.36 265	0.27 9	0.29 79	0.58 11	0.52 74	0.45 87	0.61 125	0.26 19	0.27 26	1.23 262	0.28 28	0.14 26	0.12 41	0.15 30	0.12 38	0.16 70	0.13 2

111111	0.36 54	0.22 27	0.49 48	0.47 106	0.45 353	0.36 30	0.22 25	1.04 160	0.44 51	0.33 28	0.33 26	0.40 80	0.26 19	0.99 197	0.27 20	0.17 90	0.12 41	0.15 30	0.11 7	0.15 48	0.15 39

RAStereo	0.36 54	0.22 27	0.85 261	0.48 120	0.28 109	0.27 9	0.28 72	0.77 66	0.65 126	0.33 28	0.43 49	0.44 86	0.31 49	0.45 13	0.35 95	0.18 130	0.15 231	0.19 156	0.15 129	0.19 169	0.15 39

VIP-Stereo	0.37 60	0.25 87	0.62 128	0.41 44	0.46 362	0.82 330	0.22 25	0.67 35	0.48 63	0.32 23	0.55 110	0.37 69	0.31 49	0.85 151	0.28 28	0.18 130	0.12 41	0.16 61	0.12 38	0.15 48	0.14 19

gasm-f	0.37 60	0.24 65	0.50 58	0.49 136	0.33 219	0.37 33	0.44 261	0.87 107	0.42 44	0.36 40	0.65 134	0.32 47	0.46 150	0.58 54	0.30 49	0.22 290	0.13 85	0.17 89	0.13 74	0.19 169	0.16 72

LG-Stereo	0.37 60	0.27 132	0.94 306	0.48 120	0.26 68	0.37 33	0.30 87	0.88 111	0.57 95	0.38 53	0.58 118	0.29 36	0.21 7	0.51 32	0.37 127	0.14 26	0.14 160	0.20 198	0.18 215	0.18 133	0.14 19

GIP-stereo	0.37 60	0.25 87	0.49 48	0.55 250	0.41 325	0.37 33	0.22 25	1.03 153	0.56 92	0.35 36	0.52 93	0.46 99	0.37 91	0.55 41	0.28 28	0.20 220	0.13 85	0.16 61	0.12 38	0.16 70	0.16 72

NLSM3	0.38 64	0.21 15	0.47 36	0.46 89	0.36 265	0.43 65	0.34 126	0.75 61	0.62 115	0.43 75	0.70 153	0.39 76	0.43 124	0.62 71	0.37 127	0.15 41	0.12 41	0.19 156	0.17 191	0.16 70	0.16 72

zero-FE	0.38 64	0.24 65	0.54 82	0.48 120	0.46 362	0.29 14	0.23 38	0.69 41	0.34 21	0.34 33	0.41 45	0.37 69	0.49 177	0.68 98	0.35 95	0.23 314	0.12 41	0.18 128	0.13 74	0.82 555	0.19 159

LG-Stereo_Zeroshot	0.38 64	0.25 87	0.61 122	0.53 219	0.29 124	0.36 30	0.22 25	1.24 242	0.42 44	0.45 87	0.65 134	0.37 69	0.51 191	0.41 7	0.30 49	0.18 130	0.12 41	0.17 89	0.13 74	0.18 133	0.20 188

AIO_rvc	0.38 64	0.25 87	0.65 148	0.47 106	0.31 166	0.55 169	0.38 178	0.98 134	0.51 72	0.35 36	0.48 72	0.49 118	0.22 10	0.87 159	0.31 58	0.16 57	0.12 41	0.16 61	0.12 38	0.15 48	0.15 39

AIO_test	0.38 64	0.24 65	0.59 104	0.47 106	0.31 166	0.55 169	0.44 261	0.86 103	0.50 69	0.34 33	0.48 72	0.46 99	0.30 45	0.76 118	0.31 58	0.17 90	0.12 41	0.17 89	0.13 74	0.16 70	0.15 39

IGEV-RUCA	0.38 64	0.24 65	0.51 66	0.51 173	0.36 265	0.59 196	0.23 38	0.68 37	0.52 74	0.39 60	0.50 84	0.44 86	0.31 49	0.86 154	0.31 58	0.24 336	0.13 85	0.16 61	0.12 38	0.20 211	0.21 217

MaDis-Stereo	0.38 64	0.27 132	0.72 177	0.45 77	0.35 257	0.30 16	0.31 94	0.81 80	0.54 81	0.38 53	0.38 36	0.58 167	0.49 177	0.53 35	0.39 141	0.20 220	0.16 269	0.19 156	0.15 129	0.19 169	0.15 39

UniTT-Stereo	0.38 64	0.24 65	0.67 157	0.49 136	0.36 265	0.40 39	0.32 105	0.55 10	0.55 88	0.55 145	0.55 110	0.36 64	0.31 49	0.59 60	0.52 254	0.21 255	0.15 231	0.17 89	0.15 129	0.19 169	0.17 98

DDF-Stereo	0.39 72	0.24 65	0.53 78	0.51 173	0.45 353	0.30 16	0.23 38	0.64 27	0.34 21	0.34 33	0.40 43	0.37 69	0.48 164	0.94 180	0.35 95	0.24 336	0.12 41	0.18 128	0.13 74	0.85 556	0.19 159

HUF	0.39 72	0.27 132	0.71 175	0.43 59	0.24 28	0.51 135	0.47 295	0.99 142	0.55 88	0.37 47	0.45 61	0.53 144	0.41 108	0.70 101	0.29 40	0.18 130	0.14 160	0.16 61	0.12 38	0.15 48	0.17 98

fffft	0.39 72	0.24 65	0.56 91	0.45 77	0.34 240	0.42 58	0.48 303	0.85 96	0.39 38	0.45 87	0.35 30	0.38 73	0.31 49	1.32 285	0.34 86	0.14 26	0.12 41	0.19 156	0.15 129	0.16 70	0.18 118
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.39 72	0.26 107	0.54 82	0.50 157	0.24 28	0.45 75	0.39 194	1.13 195	0.57 95	0.42 73	0.49 78	0.52 138	0.25 15	0.74 110	0.32 69	0.16 57	0.13 85	0.18 128	0.14 109	0.16 70	0.15 39

ours_stereo	0.40 76	0.30 204	0.57 95	0.47 106	0.31 166	0.40 39	0.44 261	0.79 76	0.58 98	0.36 40	0.58 118	0.46 99	0.33 61	1.14 243	0.33 80	0.17 90	0.13 85	0.19 156	0.15 129	0.19 169	0.20 188

RSM++	0.40 76	0.26 107	0.55 85	0.51 173	0.27 73	0.49 107	0.41 215	0.83 88	0.52 74	0.39 60	0.47 70	0.60 177	0.34 68	1.02 208	0.31 58	0.16 57	0.13 85	0.17 89	0.15 129	0.18 133	0.15 39

RSM	0.40 76	0.25 87	0.53 78	0.50 157	0.27 73	0.46 80	0.40 203	0.94 128	0.49 66	0.42 73	0.44 57	0.65 196	0.33 61	1.07 223	0.32 69	0.15 41	0.13 85	0.17 89	0.14 109	0.17 97	0.15 39

trnet	0.40 76	0.23 43	0.40 9	0.37 5	0.20 5	0.53 150	0.29 79	0.81 80	1.15 331	0.59 151	0.72 160	0.53 144	0.43 124	0.56 44	0.37 127	0.18 130	0.13 85	0.15 30	0.10 1	0.14 21	0.14 19

CREStereo	0.40 76	0.24 65	0.40 9	0.37 5	0.22 16	0.52 141	0.29 79	0.81 80	1.15 331	0.59 151	0.72 160	0.51 129	0.42 116	0.57 50	0.37 127	0.19 171	0.13 85	0.15 30	0.10 1	0.14 21	0.15 39
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
BStereo	0.41 81	0.27 132	1.63 462	0.43 59	0.29 124	0.55 169	0.40 203	0.60 17	0.54 81	0.37 47	0.36 31	0.38 73	0.29 34	0.66 90	0.41 168	0.13 17	0.14 160	0.15 30	0.19 239	0.16 70	0.18 118

FlowAnything_test	0.41 81	0.27 132	0.67 157	0.60 334	0.33 219	0.62 213	0.35 140	0.64 27	0.48 63	0.46 92	0.36 31	0.45 96	0.37 91	0.54 38	0.52 254	0.25 358	0.19 348	0.28 417	0.33 499	0.22 280	0.22 248

MSCF	0.41 81	0.28 152	0.64 141	0.50 157	0.27 73	0.58 194	0.37 168	1.03 153	0.54 81	0.54 140	0.72 160	0.32 47	0.64 262	0.56 44	0.30 49	0.19 171	0.13 85	0.17 89	0.15 129	0.17 97	0.21 217

water-stereo	0.41 81	0.21 15	0.69 167	0.45 77	0.28 109	0.50 126	0.27 65	0.96 129	0.52 74	0.57 150	0.78 175	0.59 173	0.53 199	0.44 11	0.43 184	0.17 90	0.16 269	0.17 89	0.15 129	0.17 97	0.22 248

DEFOM-Stereo_RVC	0.41 81	0.68 509	0.45 26	0.66 401	0.30 145	0.48 101	0.25 49	0.87 107	0.46 59	0.39 60	0.37 35	0.30 40	0.69 282	1.16 248	0.31 58	0.17 90	0.11 21	0.16 61	0.12 38	0.18 133	0.14 19

castereo++	0.41 81	0.26 107	0.51 66	0.44 68	0.32 199	0.96 395	0.22 25	1.13 195	0.61 113	0.33 28	0.45 61	0.50 125	0.39 103	0.94 180	0.25 5	0.18 130	0.12 41	0.17 89	0.12 38	0.14 21	0.16 72

SMoEStereo_RVC	0.41 81	0.26 107	0.55 85	0.46 89	0.31 166	0.60 202	0.36 153	0.85 96	0.47 61	0.47 94	0.43 49	0.42 82	0.34 68	1.40 306	0.31 58	0.15 41	0.12 41	0.20 198	0.15 129	0.16 70	0.18 118

Pointernet	0.41 81	0.21 15	0.63 131	0.45 77	0.29 124	0.51 135	0.27 65	1.54 309	0.70 138	0.48 102	0.64 130	0.49 118	0.37 91	0.51 32	0.36 114	0.18 130	0.13 85	0.14 4	0.11 7	0.14 21	0.14 19

AEACV	0.41 81	0.25 87	0.60 114	0.55 250	0.52 402	0.43 65	0.38 178	0.98 134	0.63 118	0.44 79	0.56 114	0.46 99	0.59 241	0.56 44	0.31 58	0.17 90	0.13 85	0.18 128	0.16 166	0.17 97	0.17 98

LoS	0.41 81	0.23 43	0.46 27	0.39 21	0.23 23	0.48 101	0.40 203	1.12 191	0.94 229	0.50 119	0.66 137	0.49 118	0.42 116	0.63 81	0.39 141	0.19 171	0.14 160	0.16 61	0.11 7	0.14 21	0.15 39
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.41 81	0.24 65	0.59 104	0.45 77	0.27 73	0.54 163	0.22 25	1.23 240	0.56 92	0.44 79	0.43 49	0.68 204	0.29 34	0.89 168	0.34 86	0.17 90	0.12 41	0.20 198	0.17 191	0.17 97	0.18 118

GLC_STEREO	0.41 81	0.27 132	0.43 18	0.55 250	0.24 28	0.47 91	0.30 87	0.81 80	0.64 123	0.53 138	0.74 166	0.50 125	0.31 49	0.65 88	0.45 202	0.18 130	0.20 365	0.23 303	0.19 239	0.21 260	0.21 217

mms	0.42 93	0.29 176	0.60 114	0.47 106	0.33 219	0.43 65	0.46 283	0.75 61	0.50 69	0.36 40	0.61 125	0.44 86	0.30 45	1.39 304	0.34 86	0.16 57	0.14 160	0.18 128	0.15 129	0.19 169	0.21 217

CASnet	0.42 93	0.26 107	0.52 74	0.52 196	0.21 10	0.49 107	0.35 140	0.85 96	0.85 195	0.84 210	0.69 147	0.48 114	0.31 49	0.57 50	0.34 86	0.19 171	0.12 41	0.27 401	0.22 341	0.23 301	0.15 39
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-IGEV	0.42 93	0.26 107	0.56 91	0.48 120	0.27 73	0.45 75	0.33 113	1.56 316	0.61 113	0.36 40	0.47 70	0.52 138	0.30 45	1.08 226	0.33 80	0.15 41	0.13 85	0.17 89	0.13 74	0.16 70	0.15 39

CroCo-Stereo	0.42 93	0.33 276	0.83 246	0.59 326	0.28 109	0.26 5	0.33 113	1.22 235	0.85 195	0.43 75	0.49 78	0.65 196	0.46 150	0.40 4	0.36 114	0.19 171	0.15 231	0.16 61	0.14 109	0.20 211	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
Replicate-Monster	0.43 97	0.30 204	2.04 497	0.37 5	0.22 16	0.47 91	0.23 38	0.82 85	0.50 69	0.44 79	0.27 14	0.31 43	0.29 34	1.01 204	0.26 7	0.14 26	0.11 21	0.14 4	0.12 38	0.13 5	0.38 459

GASTEREO	0.43 97	0.29 176	0.62 128	0.51 173	0.27 73	0.62 213	0.36 153	1.02 145	0.58 98	0.55 145	0.83 190	0.30 40	0.65 267	0.64 83	0.30 49	0.19 171	0.13 85	0.17 89	0.15 129	0.16 70	0.21 217

castereo	0.43 97	0.25 87	0.50 58	0.46 89	0.30 145	0.60 202	0.56 372	1.23 240	0.83 188	0.39 60	0.70 153	0.45 96	0.68 278	0.54 38	0.33 80	0.17 90	0.11 21	0.17 89	0.13 74	0.16 70	0.14 19

WCG-NET	0.43 97	0.23 43	0.58 98	0.42 52	0.26 68	0.46 80	0.32 105	0.77 66	1.16 338	0.77 191	0.75 167	0.58 167	0.44 133	0.62 71	0.38 135	0.16 57	0.12 41	0.16 61	0.14 109	0.15 48	0.14 19

MGS-Stereo	0.43 97	0.28 152	0.61 122	0.46 89	0.28 109	0.49 107	0.33 113	0.60 17	0.89 205	0.47 94	1.32 377	0.51 129	0.32 57	0.66 90	0.39 141	0.20 220	0.16 269	0.18 128	0.16 166	0.18 133	0.18 118

MoCha-V2	0.43 97	0.23 43	0.55 85	0.56 271	0.23 23	0.44 71	0.32 105	1.35 269	0.63 118	0.54 140	0.55 110	0.42 82	0.57 220	1.12 239	0.28 28	0.15 41	0.13 85	0.15 30	0.13 74	0.17 97	0.18 118

GCAP-Stereo	0.43 97	0.32 256	0.80 223	0.50 157	0.27 73	0.53 150	0.31 94	1.05 164	0.67 130	0.69 177	0.71 157	0.58 167	0.42 116	0.51 32	0.35 95	0.18 130	0.15 231	0.18 128	0.13 74	0.17 97	0.15 39

MM-Stereo_test2	0.44 104	0.25 87	0.70 172	0.54 234	0.33 219	0.55 169	0.45 277	1.02 145	0.84 191	0.61 163	0.51 88	0.49 118	0.42 116	0.82 136	0.32 69	0.16 57	0.13 85	0.18 128	0.14 109	0.19 169	0.17 98

fffy	0.44 104	0.29 176	0.67 157	0.47 106	0.30 145	0.46 80	0.34 126	0.98 134	0.57 95	0.40 67	0.59 121	0.55 154	0.41 108	1.26 269	0.37 127	0.16 57	0.14 160	0.19 156	0.16 166	0.19 169	0.20 188

Occ-G	0.44 104	0.23 43	0.59 104	0.44 68	0.27 73	0.43 65	0.61 404	0.85 96	0.62 115	0.48 102	0.66 137	1.00 332	0.45 140	0.79 130	0.45 202	0.17 90	0.14 160	0.18 128	0.13 74	0.16 70	0.18 118

depthmonostereo	0.45 107	0.26 107	0.89 279	0.49 136	0.24 28	0.60 202	0.36 153	1.03 153	0.77 157	0.50 119	0.65 134	0.50 125	0.55 210	0.70 101	0.39 141	0.16 57	0.16 269	0.16 61	0.14 109	0.16 70	0.20 188

IGEV++	0.45 107	0.24 65	0.63 131	0.58 307	0.32 199	0.42 58	0.25 49	2.16 485	0.65 126	0.38 53	0.58 118	0.46 99	0.44 133	0.56 44	0.40 158	0.20 220	0.13 85	0.16 61	0.13 74	0.17 97	0.18 118

ff7	0.45 107	0.30 204	0.64 141	0.47 106	0.33 219	0.49 107	0.42 223	0.93 118	0.59 102	0.50 119	0.53 97	0.44 86	0.48 164	1.41 309	0.36 114	0.18 130	0.13 85	0.21 234	0.15 129	0.18 133	0.21 217

ffff	0.45 107	0.30 204	0.64 141	0.47 106	0.33 219	0.49 107	0.42 223	0.93 118	0.59 102	0.50 119	0.53 97	0.44 86	0.48 164	1.41 309	0.36 114	0.18 130	0.13 85	0.21 234	0.15 129	0.18 133	0.21 217

11t	0.45 107	0.30 204	0.64 141	0.47 106	0.33 219	0.49 107	0.42 223	0.93 118	0.59 102	0.50 119	0.53 97	0.44 86	0.48 164	1.41 309	0.36 114	0.18 130	0.13 85	0.21 234	0.15 129	0.18 133	0.21 217

LoS_RVC	0.45 107	0.29 176	0.48 42	0.49 136	0.83 523	0.51 135	0.43 241	0.65 29	0.44 51	0.47 94	0.78 175	0.44 86	0.60 247	0.59 60	0.37 127	0.14 26	0.12 41	0.14 4	0.10 1	0.14 21	1.08 571

anonymousdsp	0.45 107	0.30 204	0.60 114	0.48 120	0.34 240	0.49 107	0.42 223	0.97 130	0.60 108	0.51 129	0.53 97	0.46 99	0.47 158	1.36 293	0.35 95	0.18 130	0.13 85	0.21 234	0.15 129	0.18 133	0.21 217

ccc-4	0.45 107	0.30 204	0.64 141	0.47 106	0.33 219	0.49 107	0.42 223	0.93 118	0.59 102	0.50 119	0.53 97	0.44 86	0.48 164	1.41 309	0.36 114	0.18 130	0.13 85	0.21 234	0.15 129	0.18 133	0.21 217

IGEV-Stereo	0.45 107	0.30 204	0.60 114	0.48 120	0.34 240	0.49 107	0.42 223	0.98 134	0.60 108	0.51 129	0.53 97	0.46 99	0.47 158	1.36 293	0.35 95	0.18 130	0.13 85	0.21 234	0.15 129	0.18 133	0.21 217
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TANstereo	0.45 107	0.23 43	0.50 58	0.43 59	0.21 10	0.65 239	0.26 59	0.83 88	0.88 204	0.95 237	0.99 231	0.51 129	0.45 140	0.56 44	0.36 114	0.19 171	0.24 439	0.16 61	0.13 74	0.17 97	0.27 351

DilatedVolume-Stereo	0.46 117	0.24 65	0.72 177	0.45 77	0.33 219	0.72 275	0.29 79	0.83 88	0.53 78	0.82 203	0.73 164	0.52 138	0.44 133	1.16 248	0.42 178	0.15 41	0.15 231	0.15 30	0.14 109	0.16 70	0.17 98

Reg-Stereo(zero)	0.46 117	0.23 43	0.50 58	0.45 77	0.25 49	0.41 47	0.27 65	0.80 77	1.12 314	0.93 232	0.79 178	0.91 293	0.46 150	0.74 110	0.44 189	0.15 41	0.13 85	0.15 30	0.12 38	0.15 48	0.18 118

rvit_stereo_0081_aga	0.46 117	0.37 366	0.91 294	0.52 196	0.41 325	0.49 107	0.40 203	0.88 111	0.66 128	0.59 151	0.56 114	0.53 144	0.43 124	0.67 94	0.44 189	0.27 405	0.21 383	0.22 269	0.20 271	0.26 355	0.19 159

rvit_stereo_0081	0.46 117	0.34 306	0.72 177	0.56 271	0.35 257	0.41 47	0.44 261	0.74 59	1.04 274	0.49 110	0.52 93	0.51 129	0.49 177	0.86 154	0.47 218	0.25 358	0.20 365	0.22 269	0.19 239	0.26 355	0.19 159

rvit_stereo_0082	0.46 117	0.34 306	0.72 177	0.56 271	0.35 257	0.41 47	0.44 261	0.74 59	1.04 274	0.49 110	0.52 93	0.51 129	0.49 177	0.86 154	0.47 218	0.25 358	0.20 365	0.22 269	0.19 239	0.26 355	0.19 159

IGEV-Stereo+	0.46 117	0.23 43	0.51 66	0.42 52	0.46 362	0.15 1	0.19 7	0.45 4	0.37 35	0.28 7	0.25 6	0.31 43	0.41 108	1.43 316	0.31 58	0.18 130	0.13 85	0.15 30	0.12 38	1.09 569	1.74 583

WCG-NET（raft）	0.46 117	0.23 43	0.59 104	0.42 52	0.24 28	0.50 126	0.35 140	0.76 64	1.10 299	0.72 183	0.76 168	0.91 293	0.50 185	0.88 163	0.40 158	0.16 57	0.13 85	0.15 30	0.14 109	0.15 48	0.17 98

ProNet	0.46 117	0.30 204	0.69 167	0.46 89	0.32 199	0.57 181	0.52 335	1.15 211	0.67 130	0.44 79	0.50 84	0.44 86	0.43 124	1.31 279	0.38 135	0.16 57	0.15 231	0.19 156	0.16 166	0.18 133	0.18 118

MC-Stereo	0.46 117	0.24 65	0.58 98	0.63 366	0.30 145	0.38 37	0.32 105	0.98 134	0.74 150	0.66 172	0.85 194	0.56 163	0.60 247	1.07 223	0.32 69	0.17 90	0.12 41	0.17 89	0.15 129	0.16 70	0.16 72

CroCo-Stereo Lap2	0.46 117	0.37 366	0.87 270	0.62 356	0.79 514	0.28 11	0.35 140	0.81 80	0.73 143	0.39 60	0.54 107	0.71 219	0.54 207	0.60 63	0.48 226	0.18 130	0.18 330	0.19 156	0.16 166	0.21 260	0.21 217

DA	0.47 127	0.23 43	0.59 104	0.54 234	0.26 68	1.08 417	0.44 261	1.51 299	0.63 118	0.48 102	0.69 147	0.55 154	0.49 177	0.49 24	0.38 135	0.20 220	0.14 160	0.19 156	0.13 74	0.19 169	0.17 98

GGEV	0.47 127	0.23 43	0.59 104	0.54 234	0.26 68	1.08 417	0.44 261	1.51 299	0.63 118	0.48 102	0.69 147	0.55 154	0.49 177	0.49 24	0.38 135	0.20 220	0.14 160	0.19 156	0.13 74	0.19 169	0.17 98

tt45	0.47 127	0.25 87	0.52 74	0.47 106	0.34 240	0.78 303	0.32 105	0.86 103	0.45 58	0.52 134	0.45 61	0.49 118	0.37 91	2.12 429	0.36 114	0.16 57	0.13 85	0.19 156	0.16 166	0.17 97	0.21 217

rvit_stereo_0080	0.47 127	0.35 335	0.87 270	0.48 120	0.36 265	0.42 58	0.54 355	0.93 118	0.78 162	0.52 134	0.60 123	0.55 154	0.47 158	0.62 71	0.48 226	0.27 405	0.21 383	0.20 198	0.20 271	0.31 416	0.20 188

Former-RAFT_DAM_RVC	0.47 127	0.38 384	0.75 201	0.48 120	0.37 276	0.67 250	0.35 140	0.82 85	1.14 326	0.61 163	0.64 130	0.39 76	0.39 103	0.74 110	0.39 141	0.20 220	0.17 298	0.22 269	0.18 215	0.24 330	0.20 188

whm_eth	0.47 127	0.35 335	0.87 270	0.48 120	0.36 265	0.42 58	0.54 355	0.93 118	0.78 162	0.52 134	0.60 123	0.55 154	0.47 158	0.62 71	0.48 226	0.27 405	0.21 383	0.20 198	0.20 271	0.31 416	0.20 188

XX-TBD	0.47 127	0.71 514	0.39 4	0.81 504	0.25 49	0.57 181	0.26 59	0.73 56	1.30 424	0.78 193	1.01 238	0.45 96	0.33 61	0.49 24	0.39 141	0.20 220	0.15 231	0.15 30	0.11 7	0.17 97	0.15 39

PMTNet	0.47 127	0.22 27	0.43 18	0.39 21	0.24 28	0.71 271	0.26 59	0.78 74	1.03 268	0.65 169	0.69 147	0.55 154	0.48 164	0.90 171	0.36 114	0.99 571	0.13 85	0.15 30	0.10 1	0.15 48	0.15 39

HART	0.48 135	0.24 65	0.63 131	0.52 196	0.27 73	0.41 47	0.29 79	1.32 265	0.54 81	0.59 151	1.47 428	0.61 184	0.34 68	1.09 230	0.32 69	0.16 57	0.14 160	0.19 156	0.14 109	0.19 169	0.18 118

SCV_C0	0.48 135	0.29 176	0.88 275	0.46 89	0.31 166	0.46 80	0.31 94	1.67 338	0.87 201	0.40 67	0.52 93	0.54 150	0.29 34	1.27 272	0.34 86	0.18 130	0.14 160	0.17 89	0.14 109	0.20 211	0.18 118

CAS++	0.48 135	0.34 306	0.59 104	0.48 120	0.32 199	0.45 75	0.29 79	1.73 365	0.78 162	0.71 179	0.73 164	0.36 64	0.28 31	0.70 101	0.35 95	0.27 405	0.22 401	0.26 387	0.21 313	0.29 394	0.22 248
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MIF-Stereo (partial)	0.48 135	0.28 152	0.83 246	0.51 173	0.53 410	0.39 38	0.27 65	1.03 153	0.64 123	0.47 94	0.71 157	0.51 129	0.51 191	1.13 241	0.47 218	0.20 220	0.16 269	0.23 303	0.20 271	0.24 330	0.20 188

StereoAnything_RVC	0.49 139	1.60 578	0.87 270	0.37 5	0.21 10	0.26 5	0.21 17	0.53 7	0.23 2	0.23 1	0.21 2	0.19 1	0.35 76	1.29 276	0.23 1	0.22 290	0.11 21	0.15 30	0.11 7	2.36 582	0.13 2

999	0.49 139	0.25 87	0.55 85	0.51 173	0.35 257	0.74 282	0.31 94	0.89 115	0.59 102	0.39 60	0.50 84	0.50 125	0.36 84	2.41 456	0.41 168	0.17 90	0.13 85	0.18 128	0.15 129	0.16 70	0.23 269

rvit_stereo_0083	0.49 139	0.34 306	0.85 261	0.57 293	0.36 265	0.49 107	0.43 241	0.73 56	1.05 280	0.50 119	0.57 117	0.55 154	0.50 185	0.92 176	0.50 242	0.25 358	0.25 451	0.24 327	0.20 271	0.25 342	0.19 159

rvit_stereo_ft	0.49 139	0.38 384	1.03 338	0.68 427	0.42 335	0.40 39	0.58 384	0.93 118	0.86 198	0.47 94	0.55 110	0.57 165	0.48 164	0.67 94	0.53 264	0.26 384	0.17 298	0.22 269	0.22 341	0.24 330	0.19 159

RAFT-Stereo-weight	0.49 139	0.26 107	0.58 98	0.49 136	0.28 109	0.61 210	0.34 126	1.16 216	1.11 306	1.06 271	0.79 178	0.75 225	0.28 31	0.79 130	0.42 178	0.16 57	0.13 85	0.17 89	0.15 129	0.16 70	0.18 118

IGEVStereo-DCA	0.49 139	0.33 276	0.64 141	0.46 89	0.34 240	0.50 126	0.42 223	0.93 118	0.59 102	0.48 102	0.48 72	0.48 114	0.45 140	2.28 445	0.44 189	0.19 171	0.14 160	0.19 156	0.15 129	0.17 97	0.21 217

plain	0.49 139	0.29 176	1.23 409	0.51 173	0.40 311	0.35 25	0.37 168	1.04 160	0.62 115	0.44 79	0.76 168	0.42 82	0.41 108	1.17 253	0.46 208	0.23 314	0.15 231	0.24 327	0.19 239	0.25 342	0.18 118

testlalala	0.49 139	0.30 204	0.70 172	0.44 68	0.40 311	0.68 254	0.38 178	1.38 275	0.58 98	1.28 386	0.82 188	0.61 184	0.36 84	0.57 50	0.34 86	0.21 255	0.14 160	0.18 128	0.12 38	0.15 48	0.16 72

iRaftStereo_RVC	0.49 139	0.28 152	0.72 177	0.53 219	0.29 124	0.52 141	0.33 113	1.14 199	0.84 191	0.85 212	0.99 231	0.55 154	0.36 84	0.83 142	0.40 158	0.18 130	0.13 85	0.22 269	0.20 271	0.20 211	0.18 118

CREStereo++_RVC	0.49 139	0.22 27	0.46 27	0.48 120	0.38 290	0.45 75	0.25 49	0.77 66	1.30 424	0.82 203	1.23 342	0.47 109	0.37 91	0.55 41	0.44 189	0.16 57	0.11 21	0.16 61	0.80 574	0.18 133	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
xyz-stereo-finetune	0.50 149	0.27 132	0.63 131	0.43 59	0.23 23	0.79 313	0.46 283	0.83 88	0.82 183	0.63 166	0.63 128	0.54 150	0.44 133	1.69 369	0.62 311	0.16 57	0.15 231	0.19 156	0.16 166	0.17 97	0.16 72

MyStereo07	0.50 149	0.30 204	0.58 98	0.58 307	0.48 375	0.59 196	0.78 451	1.19 224	0.60 108	0.49 110	0.54 107	0.43 85	0.55 210	1.32 285	0.36 114	0.18 130	0.18 330	0.24 327	0.21 313	0.23 301	0.23 269

4D-IteraStereo	0.50 149	0.26 107	0.84 255	0.51 173	0.49 382	0.64 233	0.31 94	0.91 117	1.02 265	1.05 265	0.72 160	0.76 227	0.32 57	0.69 99	0.40 158	0.18 130	0.11 21	0.23 303	0.20 271	0.19 169	0.16 72

MM-Stereo_test1	0.51 152	0.26 107	0.59 104	0.53 219	0.31 166	0.50 126	0.53 341	1.06 166	1.09 295	0.88 219	0.70 153	0.54 150	0.59 241	1.18 254	0.35 95	0.19 171	0.17 298	0.20 198	0.17 191	0.20 211	0.18 118

SCV	0.51 152	0.29 176	0.72 177	0.63 366	0.27 73	0.40 39	0.38 178	2.32 516	0.75 155	0.36 40	0.49 78	0.55 154	0.35 76	1.31 279	0.34 86	0.25 358	0.13 85	0.17 89	0.14 109	0.18 133	0.18 118

CES	0.51 152	0.21 15	0.40 9	0.42 52	1.40 574	0.53 150	0.34 126	1.04 160	0.68 133	0.45 87	0.67 140	0.35 62	0.28 31	0.58 54	0.35 95	0.16 57	0.13 85	0.15 30	0.10 1	0.19 169	1.69 582

sCroCo_RVC	0.51 152	0.43 417	1.15 377	0.66 401	0.60 448	0.52 141	0.40 203	0.93 118	0.64 123	0.45 87	0.76 168	0.49 118	0.49 177	0.65 88	0.49 239	0.27 405	0.28 474	0.23 303	0.22 341	0.29 394	0.28 367

FE-Mocha	0.52 156	0.32 256	0.98 321	0.51 173	0.37 276	0.46 80	0.22 25	1.71 359	0.56 92	1.02 256	1.10 278	0.82 250	0.41 108	0.58 54	0.32 69	0.19 171	0.13 85	0.21 234	0.21 313	0.17 97	0.19 159

RCA-Stereo	0.52 156	0.26 107	0.66 153	0.49 136	0.33 219	0.54 163	0.44 261	1.20 228	1.41 470	0.69 177	1.06 262	0.63 192	0.79 316	0.62 71	0.35 95	0.17 90	0.12 41	0.17 89	0.14 109	0.16 70	0.16 72

Wave_Phase_stereo	0.53 158	0.27 132	1.63 462	0.43 59	0.29 124	2.72 564	0.40 203	0.82 85	0.54 81	0.37 47	0.36 31	0.38 73	0.29 34	0.66 90	0.41 168	0.13 17	0.14 160	0.15 30	0.19 239	0.16 70	0.18 118

MM-Stereo_test3	0.53 158	0.26 107	0.60 114	0.56 271	0.73 490	0.49 107	0.53 341	1.31 261	1.08 287	0.64 167	0.97 225	0.61 184	0.42 116	0.82 136	0.40 158	0.21 255	0.18 330	0.20 198	0.16 166	0.19 169	0.21 217

model_zeroshot	0.53 158	0.31 238	1.00 329	0.57 293	0.39 299	0.74 282	0.39 194	1.38 275	0.67 130	0.88 219	0.85 194	0.71 219	0.37 91	0.77 120	0.39 141	0.21 255	0.17 298	0.19 156	0.17 191	0.17 97	0.22 248

knoymous	0.53 158	0.32 256	0.51 66	0.46 89	0.30 145	0.57 181	0.54 355	1.10 187	0.78 162	0.99 243	0.84 192	0.95 312	0.57 220	0.89 168	0.51 246	0.21 255	0.14 160	0.26 387	0.14 109	0.23 301	0.25 313

NLSM1	0.54 162	0.26 107	0.61 122	0.49 136	1.04 552	0.83 338	0.31 94	1.55 312	0.68 133	0.52 134	0.77 172	0.46 99	0.48 164	1.02 208	0.56 282	0.19 171	0.19 348	0.21 234	0.18 215	0.20 211	0.18 118

NLCSM	0.54 162	0.30 204	0.60 114	0.53 219	0.74 497	0.71 271	0.47 295	1.25 246	0.71 141	0.64 167	0.51 88	0.48 114	0.60 247	1.34 289	0.71 342	0.19 171	0.20 365	0.21 234	0.19 239	0.22 280	0.21 217

tg	0.54 162	0.25 87	0.70 172	0.52 196	0.31 166	0.89 362	0.29 79	1.12 191	0.98 245	0.85 212	1.03 248	0.62 187	0.42 116	1.37 296	0.41 168	0.17 90	0.13 85	0.22 269	0.21 313	0.17 97	0.17 98

GCAP-BAT	0.54 162	0.33 276	0.75 201	0.45 77	0.50 387	0.84 347	0.35 140	0.98 134	0.80 177	0.88 219	1.04 254	0.88 277	0.37 91	1.25 265	0.41 168	0.19 171	0.15 231	0.18 128	0.13 74	0.17 97	0.22 248

HUI-Stereo	0.54 162	0.33 276	0.81 228	0.52 196	0.27 73	0.62 213	0.29 79	1.14 199	0.74 150	1.13 290	0.96 216	0.82 250	0.60 247	0.83 142	0.52 254	0.23 314	0.14 160	0.24 327	0.20 271	0.27 361	0.20 188

WQFJA1	0.55 167	0.29 176	0.56 91	0.47 106	0.85 526	0.78 303	0.38 178	2.26 504	0.79 171	0.51 129	0.53 97	0.53 144	0.50 185	0.73 108	0.66 328	0.17 90	0.21 383	0.19 156	0.17 191	0.19 169	0.18 118

NLMM	0.55 167	0.29 176	0.56 91	0.47 106	0.86 528	0.78 303	0.38 178	2.26 504	0.79 171	0.51 129	0.53 97	0.53 144	0.50 185	0.73 108	0.66 328	0.17 90	0.21 383	0.19 156	0.17 191	0.19 169	0.18 118

Any-RAFT	0.55 167	0.27 132	0.49 48	0.50 157	0.27 73	0.98 399	0.25 49	1.71 359	1.08 287	0.90 224	0.99 231	1.13 375	0.46 150	0.74 110	0.35 95	0.19 171	0.13 85	0.17 89	0.13 74	0.16 70	0.19 159

Selective-RAFT	0.55 167	0.29 176	0.85 261	0.58 307	0.28 109	0.91 369	0.34 126	1.00 144	0.96 238	0.59 151	0.64 130	0.80 238	0.76 297	1.34 289	0.51 246	0.21 255	0.15 231	0.17 89	0.15 129	0.19 169	0.19 159

test_4	0.55 167	0.23 43	0.67 157	0.56 271	0.32 199	0.71 271	0.39 194	0.83 88	0.72 142	0.93 232	1.87 514	0.70 212	0.41 108	1.21 260	0.39 141	0.16 57	0.13 85	0.21 234	0.23 373	0.20 211	0.18 118

GMOStereo	0.55 167	0.28 152	0.72 177	0.52 196	0.30 145	0.53 150	0.43 241	1.02 145	0.98 245	1.44 456	1.14 307	0.88 277	0.57 220	0.62 71	0.39 141	0.16 57	0.14 160	0.24 327	0.22 341	0.20 211	0.18 118

error version	0.55 167	0.28 152	0.72 177	0.52 196	0.30 145	0.53 150	0.43 241	1.02 145	0.98 245	1.44 456	1.14 307	0.88 277	0.57 220	0.62 71	0.39 141	0.16 57	0.14 160	0.24 327	0.22 341	0.20 211	0.18 118

test-v	0.55 167	0.28 152	0.72 177	0.52 196	0.30 145	0.53 150	0.43 241	1.02 145	0.98 245	1.44 456	1.14 307	0.88 277	0.57 220	0.62 71	0.39 141	0.16 57	0.14 160	0.24 327	0.22 341	0.20 211	0.18 118

test-2	0.55 167	0.28 152	0.72 177	0.52 196	0.30 145	0.53 150	0.43 241	1.02 145	0.98 245	1.44 456	1.14 307	0.88 277	0.57 220	0.62 71	0.39 141	0.16 57	0.14 160	0.24 327	0.22 341	0.20 211	0.18 118

rafts_anoy	0.55 167	0.32 256	0.66 153	0.72 460	0.61 454	0.53 150	0.40 203	1.24 242	1.06 282	0.85 212	0.83 190	0.67 202	0.53 199	0.77 120	0.55 276	0.20 220	0.15 231	0.25 366	0.26 412	0.22 280	0.21 217

s12784h	0.55 167	0.22 27	0.49 48	0.43 59	0.19 2	1.00 401	0.34 126	1.40 281	1.30 424	0.84 210	0.93 211	0.63 192	0.52 196	1.48 328	0.47 218	0.15 41	0.12 41	0.17 89	0.11 7	0.19 169	0.13 2

raftrobust	0.55 167	0.27 132	0.63 131	0.68 427	0.69 483	0.50 126	0.34 126	1.08 174	0.97 242	1.32 402	0.88 202	0.62 187	0.80 323	0.82 136	0.44 189	0.20 220	0.16 269	0.16 61	0.14 109	0.15 48	0.18 118

Gwc-CoAtRS	0.55 167	0.27 132	0.73 191	0.49 136	0.30 145	0.63 224	0.25 49	1.38 275	1.12 314	1.05 265	1.02 241	1.10 366	0.55 210	0.72 105	0.44 189	0.17 90	0.14 160	0.17 89	0.15 129	0.16 70	0.17 98

rvit_0105_6	0.56 180	0.38 384	1.13 370	0.67 415	0.38 290	0.50 126	0.51 324	0.88 111	1.33 435	0.54 140	0.56 114	0.65 196	0.57 220	0.97 194	0.46 208	0.32 457	0.31 491	0.28 417	0.25 395	0.29 394	0.23 269

MSKI-zero shot	0.56 180	0.30 204	0.61 122	0.55 250	0.28 109	0.68 254	0.28 72	1.25 246	0.68 133	0.92 229	1.33 383	0.81 244	0.33 61	1.94 405	0.36 114	0.18 130	0.13 85	0.17 89	0.13 74	0.16 70	0.19 159

EKT-Stereo	0.56 180	0.33 276	0.84 255	0.61 348	0.64 462	0.51 135	0.48 303	1.14 199	0.95 234	0.74 186	0.89 204	0.77 231	0.42 116	1.18 254	0.42 178	0.23 314	0.17 298	0.21 234	0.18 215	0.20 211	0.26 333

LL-Strereo2	0.56 180	0.36 345	0.77 209	0.56 271	0.40 311	0.68 254	0.37 168	1.21 233	0.83 188	0.96 240	0.79 178	0.91 293	0.41 108	1.08 226	0.48 226	0.18 130	0.17 298	0.29 429	0.25 395	0.22 280	0.19 159

test-3	0.56 180	0.24 65	0.82 237	0.50 157	0.29 124	0.57 181	0.34 126	1.09 181	1.03 268	1.33 408	0.69 147	0.87 271	0.45 140	1.68 365	0.39 141	0.17 90	0.12 41	0.20 198	0.17 191	0.17 97	0.16 72

test_1	0.56 180	0.24 65	0.82 237	0.50 157	0.29 124	0.57 181	0.34 126	1.09 181	1.03 268	1.28 386	0.69 147	0.87 271	0.45 140	1.67 363	0.39 141	0.17 90	0.12 41	0.20 198	0.17 191	0.17 97	0.16 72

PSM-adaLoss	0.56 180	0.33 276	0.81 228	0.52 196	0.27 73	0.63 224	0.41 215	1.14 199	0.73 143	1.13 290	0.96 216	0.82 250	0.60 247	1.09 230	0.52 254	0.23 314	0.14 160	0.24 327	0.20 271	0.27 361	0.20 188

ROB_FTStereo	0.56 180	0.33 276	0.82 237	0.52 196	0.27 73	0.62 213	0.25 49	1.14 199	0.74 150	1.13 290	0.96 216	0.82 250	0.60 247	1.18 254	0.52 254	0.23 314	0.14 160	0.24 327	0.20 271	0.27 361	0.20 188

cross-raft	0.56 180	0.26 107	0.65 148	0.55 250	0.31 166	0.66 245	0.37 168	1.68 342	0.82 183	1.06 271	1.07 265	1.25 400	0.45 140	0.74 110	0.39 141	0.15 41	0.13 85	0.19 156	0.16 166	0.19 169	0.17 98

test-1	0.56 180	0.28 152	1.13 370	0.58 307	0.34 240	0.60 202	0.38 178	1.56 316	0.98 245	0.80 196	1.02 241	0.83 260	0.52 196	0.64 83	0.46 208	0.17 90	0.16 269	0.20 198	0.17 191	0.20 211	0.26 333

raft+_RVC	0.56 180	0.29 176	0.61 122	0.65 388	0.56 430	0.53 150	0.53 341	1.40 281	1.02 265	0.78 193	1.04 254	0.70 212	0.55 210	1.00 201	0.49 239	0.18 130	0.16 269	0.19 156	0.19 239	0.18 133	0.17 98

RAFT-Stereo + iAFF	0.56 180	0.28 152	0.81 228	0.45 77	0.25 49	0.40 39	0.34 126	1.12 191	1.13 320	1.35 421	1.58 465	0.80 238	0.67 274	0.71 104	0.43 184	0.14 26	0.11 21	0.18 128	0.17 191	0.18 133	0.16 72

H2IRNET	0.57 192	0.28 152	0.75 201	0.49 136	0.35 257	0.40 39	0.27 65	1.03 153	1.18 349	0.62 165	1.26 350	1.07 351	0.85 342	1.02 208	0.64 319	0.20 220	0.16 269	0.23 303	0.25 395	0.22 280	0.20 188

11t1	0.57 192	0.30 204	0.84 255	0.54 234	0.30 145	0.83 338	0.41 215	1.34 268	0.79 171	0.88 219	0.82 188	0.70 212	0.70 285	0.96 190	0.67 331	0.21 255	0.21 383	0.20 198	0.16 166	0.21 260	0.26 333

rrr	0.57 192	0.33 276	2.43 516	0.46 89	0.34 240	0.50 126	0.38 178	0.84 94	0.55 88	0.48 102	0.48 72	0.48 114	0.45 140	2.28 445	0.44 189	0.19 171	0.14 160	0.19 156	0.15 129	0.17 97	0.18 118

test_3	0.57 192	0.24 65	0.87 270	0.55 250	0.30 145	0.60 202	0.40 203	1.07 169	1.08 287	1.20 338	0.68 142	0.92 301	0.43 124	1.68 365	0.40 158	0.16 57	0.13 85	0.22 269	0.19 239	0.21 260	0.17 98

Patchmatch Stereo++	0.57 192	0.33 276	0.82 237	0.52 196	0.27 73	0.63 224	0.28 72	1.14 199	0.73 143	1.13 290	0.96 216	0.82 250	0.60 247	1.40 306	0.52 254	0.23 314	0.14 160	0.24 327	0.20 271	0.27 361	0.20 188
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
ROB_FTStereo_v2	0.57 192	0.33 276	0.81 228	0.52 196	0.27 73	0.62 213	0.42 223	1.14 199	0.73 143	1.13 290	0.97 225	0.82 250	0.60 247	1.15 244	0.53 264	0.23 314	0.14 160	0.24 327	0.20 271	0.27 361	0.20 188

DeepStereo_RVC	0.57 192	0.31 238	0.78 215	0.53 219	0.30 145	0.57 181	0.32 105	1.11 189	0.80 177	1.17 314	0.94 213	0.83 260	0.93 384	1.01 204	0.61 306	0.23 314	0.14 160	0.21 234	0.19 239	0.24 330	0.26 333

iRAFT	0.57 192	0.33 276	0.82 237	0.52 196	0.27 73	0.63 224	0.28 72	1.14 199	0.73 143	1.13 290	0.96 216	0.82 250	0.60 247	1.40 306	0.52 254	0.23 314	0.14 160	0.24 327	0.20 271	0.27 361	0.20 188

CRE-IMP	0.57 192	0.32 256	0.82 237	0.54 234	0.29 124	0.77 302	0.25 49	1.19 224	0.79 171	1.09 276	0.95 214	0.81 244	0.57 220	1.11 237	0.57 287	0.22 290	0.14 160	0.23 303	0.19 239	0.28 377	0.24 292

RAFT-IKP	0.57 192	0.33 276	0.82 237	0.52 196	0.27 73	0.57 181	0.35 140	1.14 199	0.73 143	1.13 290	0.96 216	0.83 260	0.61 257	1.26 269	0.53 264	0.23 314	0.14 160	0.24 327	0.20 271	0.27 361	0.20 188

test_xeample3	0.57 192	0.33 276	3.11 539	0.46 89	0.34 240	0.55 169	0.38 178	0.86 103	0.49 66	0.54 140	0.46 67	0.44 86	0.44 133	1.49 335	0.45 202	0.18 130	0.14 160	0.19 156	0.15 129	0.17 97	0.18 118

CFNet-RSSM	0.57 192	0.25 87	0.76 206	0.49 136	0.28 109	0.59 196	0.27 65	1.89 411	1.17 343	1.09 276	0.95 214	1.06 348	0.53 199	0.74 110	0.41 168	0.17 90	0.13 85	0.17 89	0.15 129	0.16 70	0.16 72

WQFJX	0.58 204	0.29 176	0.57 95	0.46 89	0.87 534	0.75 287	0.39 194	2.67 562	0.80 177	0.55 145	0.53 97	0.54 150	0.55 210	0.97 194	0.61 306	0.17 90	0.19 348	0.19 156	0.16 166	0.19 169	0.20 188

rvit_0105_4	0.58 204	0.40 399	1.19 398	0.68 427	0.38 290	0.53 150	0.55 365	0.93 118	1.27 400	0.56 149	0.61 125	0.72 221	0.63 258	1.01 204	0.47 218	0.33 464	0.33 509	0.29 429	0.25 395	0.29 394	0.26 333

AE-Stereo	0.58 204	0.29 176	0.81 228	0.62 356	0.41 325	0.69 265	0.46 283	2.49 544	1.25 388	0.49 110	0.77 172	0.69 209	0.46 150	0.61 66	0.42 178	0.17 90	0.16 269	0.21 234	0.20 271	0.19 169	0.18 118

1test111	0.58 204	0.34 306	0.63 131	0.60 334	0.27 73	1.16 436	0.51 324	1.58 321	0.91 211	0.60 158	0.80 183	0.47 109	0.87 359	0.99 197	0.67 331	0.21 255	0.13 85	0.25 366	0.15 129	0.23 301	0.25 313

RAFT-Test	0.58 204	0.27 132	0.81 228	0.50 157	0.33 219	0.95 389	0.27 65	1.40 281	0.89 205	1.00 247	1.12 291	1.39 435	0.48 164	0.74 110	0.41 168	0.17 90	0.14 160	0.17 89	0.14 109	0.16 70	0.18 118

anonymousdsp2	0.58 204	0.29 176	0.93 299	0.51 173	0.30 145	0.75 287	0.46 283	1.95 431	0.87 201	0.81 201	0.78 175	0.76 227	0.48 164	1.10 234	0.45 202	0.19 171	0.14 160	0.18 128	0.13 74	0.20 211	0.22 248

fff	0.58 204	0.26 107	1.15 377	0.46 89	0.25 49	0.48 101	0.36 153	1.20 228	1.28 408	1.13 290	1.03 248	0.59 173	1.04 435	0.77 120	0.58 292	0.17 90	0.14 160	0.17 89	0.13 74	0.15 48	0.24 292

iGMRVC	0.58 204	0.33 276	0.81 228	0.52 196	0.27 73	0.62 213	0.38 178	1.14 199	0.73 143	1.13 290	0.97 225	0.82 250	0.59 241	1.54 338	0.53 264	0.23 314	0.14 160	0.24 327	0.20 271	0.27 361	0.20 188

RALCasStereoNet	0.58 204	0.34 306	0.77 209	0.65 388	0.64 462	0.64 233	0.51 324	1.06 166	0.99 254	0.71 179	1.06 262	0.77 231	0.44 133	1.38 300	0.52 254	0.20 220	0.18 330	0.18 128	0.16 166	0.20 211	0.22 248

DCANet	0.58 204	0.26 107	1.15 377	0.45 77	0.25 49	0.49 107	0.36 153	1.18 220	1.35 440	1.15 306	1.04 254	0.60 177	0.91 374	0.84 147	0.58 292	0.17 90	0.14 160	0.17 89	0.13 74	0.19 169	0.25 313

csc	0.58 204	0.26 107	1.15 377	0.46 89	0.25 49	0.48 101	0.36 153	1.20 228	1.28 408	1.13 290	1.03 248	0.59 173	1.04 435	0.77 120	0.58 292	0.17 90	0.14 160	0.17 89	0.13 74	0.15 48	0.24 292

cscssc	0.58 204	0.26 107	1.15 377	0.46 89	0.25 49	0.48 101	0.36 153	1.20 228	1.28 408	1.13 290	1.03 248	0.59 173	1.04 435	0.77 120	0.58 292	0.17 90	0.14 160	0.17 89	0.13 74	0.15 48	0.24 292

GMStereo	0.58 204	0.50 447	1.09 357	0.52 196	0.32 199	0.80 320	0.43 241	1.02 145	1.41 470	0.89 223	0.77 172	0.52 138	0.46 150	0.89 168	0.56 282	0.25 358	0.16 269	0.20 198	0.22 341	0.31 416	0.27 351
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
WQFJX1	0.59 217	0.27 132	0.59 104	0.49 136	0.73 490	0.68 254	0.46 283	2.65 557	0.77 157	0.55 145	0.51 88	0.52 138	0.50 185	1.38 300	0.61 306	0.18 130	0.20 365	0.20 198	0.17 191	0.20 211	0.21 217

IGEV-FE	0.59 217	0.33 276	1.11 364	0.63 366	0.37 276	0.41 47	0.33 113	1.80 382	0.79 171	1.04 262	1.10 278	1.05 347	0.43 124	0.87 159	0.48 226	0.18 130	0.13 85	0.19 156	0.18 215	0.20 211	0.23 269

xyz-stereo-finetune2	0.59 217	0.29 176	0.66 153	0.41 44	0.24 28	1.08 417	0.34 126	0.87 107	0.60 108	0.68 176	1.08 272	0.58 167	0.79 316	2.39 455	0.83 376	0.17 90	0.15 231	0.21 234	0.17 191	0.16 70	0.18 118

gcap-zeroshot	0.59 217	0.30 204	1.11 364	0.51 173	0.30 145	0.79 313	0.36 153	1.86 403	0.86 198	0.90 224	0.68 142	1.44 443	0.50 185	0.82 136	0.35 95	0.19 171	0.16 269	0.18 128	0.15 129	0.18 133	0.18 118

ACVNet-DCA	0.59 217	0.34 306	0.63 131	0.60 334	0.27 73	1.16 436	0.51 324	1.58 321	0.91 211	0.60 158	0.80 183	0.47 109	0.87 359	1.48 328	0.35 95	0.21 255	0.13 85	0.25 366	0.15 129	0.23 301	0.25 313

IGEV_Zeroshot_test	0.59 217	0.33 276	1.11 364	0.63 366	0.37 276	0.41 47	0.33 113	1.80 382	0.79 171	1.04 262	1.10 278	1.06 348	0.43 124	0.87 159	0.48 226	0.18 130	0.13 85	0.19 156	0.18 215	0.20 211	0.23 269

DCANet-4	0.59 217	0.28 152	1.65 466	0.44 68	0.25 49	0.48 101	0.36 153	1.15 211	1.36 449	1.13 290	1.03 248	0.56 163	0.74 291	0.77 120	0.58 292	0.17 90	0.14 160	0.17 89	0.13 74	0.15 48	0.24 292

x	0.59 217	0.34 306	0.79 219	0.51 173	0.32 199	0.69 265	0.46 283	1.64 334	0.97 242	0.86 217	0.86 196	0.83 260	0.74 291	0.75 117	0.70 339	0.21 255	0.22 401	0.22 269	0.20 271	0.21 260	0.24 292

sAnonymous2	0.59 217	0.61 484	1.82 478	0.61 348	0.52 402	0.51 135	0.54 355	0.97 130	0.70 138	0.50 119	0.68 142	0.46 99	0.63 258	0.61 66	0.41 168	0.22 290	0.17 298	0.23 303	0.21 313	0.85 556	0.56 525

CroCo_RVC	0.59 217	0.61 484	1.82 478	0.61 348	0.52 402	0.51 135	0.54 355	0.97 130	0.70 138	0.50 119	0.68 142	0.46 99	0.63 258	0.61 66	0.41 168	0.22 290	0.17 298	0.23 303	0.21 313	0.85 556	0.56 525

NLMM1	0.60 227	0.28 152	0.63 131	0.48 120	0.73 490	0.68 254	0.43 241	2.47 539	1.11 306	0.60 158	0.63 128	0.51 129	0.47 158	1.34 289	0.58 292	0.19 171	0.21 383	0.20 198	0.17 191	0.20 211	0.19 159

testlalala2	0.60 227	0.30 204	0.68 161	1.79 578	1.30 572	0.65 239	0.41 215	1.06 166	0.75 155	0.91 226	0.96 216	0.75 225	0.34 68	0.56 44	0.45 202	0.18 130	0.16 269	0.17 89	0.13 74	0.17 97	0.19 159

MIM_Stereo	0.60 227	0.26 107	1.02 334	0.49 136	0.32 199	0.52 141	0.28 72	1.41 285	0.82 183	1.02 256	1.16 315	0.93 302	0.53 199	1.48 328	0.63 315	0.17 90	0.17 298	0.20 198	0.19 239	0.17 97	0.18 118

MIPNet	0.60 227	0.31 238	1.07 351	0.51 173	0.34 240	0.68 254	0.40 203	1.67 338	1.14 326	1.11 279	0.93 211	0.60 177	0.78 308	0.77 120	0.58 292	0.18 130	0.14 160	0.19 156	0.16 166	0.18 133	0.21 217

AFF-stereo	0.60 227	0.28 152	0.72 177	0.48 120	0.29 124	0.34 23	0.37 168	1.22 235	1.20 355	1.21 345	1.59 469	1.10 366	0.70 285	1.01 204	0.44 189	0.14 26	0.12 41	0.19 156	0.20 271	0.18 133	0.15 39

R-Stereo Train	0.60 227	0.30 204	0.72 177	0.57 293	0.37 276	0.68 254	0.52 335	1.45 290	0.78 162	1.61 498	1.50 439	0.76 227	0.53 199	0.67 94	0.51 246	0.19 171	0.16 269	0.18 128	0.15 129	0.18 133	0.19 159

RAFT-Stereo	0.60 227	0.30 204	0.72 177	0.57 293	0.37 276	0.68 254	0.52 335	1.45 290	0.78 162	1.61 498	1.50 439	0.76 227	0.53 199	0.67 94	0.51 246	0.19 171	0.16 269	0.18 128	0.15 129	0.18 133	0.19 159
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AIO-test2	0.61 234	0.30 204	0.93 299	0.65 388	0.65 467	0.79 313	0.50 322	1.33 267	1.40 466	0.65 169	1.15 313	0.53 144	0.42 116	1.18 254	0.36 114	0.25 358	0.18 330	0.26 387	0.31 478	0.20 211	0.21 217

AIO-test1	0.61 234	0.27 132	0.68 161	0.68 427	1.02 550	0.79 313	0.36 153	1.59 326	1.35 440	0.59 151	0.89 204	0.60 177	0.49 177	1.20 259	0.36 114	0.18 130	0.17 298	0.23 303	0.25 395	0.18 133	0.26 333

rvit_0105_5	0.61 234	0.41 409	1.19 398	0.67 415	0.37 276	0.57 181	0.56 372	1.08 174	1.28 408	0.65 169	0.68 142	0.77 231	0.67 274	0.91 174	0.51 246	0.33 464	0.32 503	0.30 441	0.27 430	0.28 377	0.28 367

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qqq	0.62 237	0.36 345	0.88 275	0.50 157	0.28 109	0.64 233	0.62 407	1.58 321	0.91 211	0.83 205	0.96 216	0.95 312	0.79 316	0.99 197	0.67 331	0.21 255	0.23 429	0.24 327	0.23 373	0.23 301	0.25 313

ADStereo(finetuned)	0.62 237	0.26 107	1.59 460	0.45 77	0.25 49	0.49 107	0.36 153	1.18 220	1.35 440	1.16 310	1.04 254	0.60 177	1.18 472	0.85 151	0.57 287	0.17 90	0.14 160	0.17 89	0.13 74	0.19 169	0.24 292

dd	0.62 237	0.51 451	1.17 392	0.56 271	0.33 219	0.74 282	0.46 283	1.03 153	1.40 466	0.80 196	0.87 199	0.60 177	0.57 220	1.02 208	0.86 381	0.28 423	0.18 330	0.26 387	0.19 239	0.35 446	0.27 351

IPLGR	0.62 237	0.28 152	1.32 427	0.50 157	0.29 124	0.65 239	0.34 126	1.47 295	1.19 351	1.21 345	1.07 265	0.70 212	0.65 267	1.05 216	0.55 276	0.18 130	0.15 231	0.20 198	0.17 191	0.21 260	0.20 188

PFNet+	0.62 237	0.31 238	0.99 324	0.57 293	0.31 166	0.57 181	0.30 87	0.99 142	1.25 388	1.33 408	1.10 278	0.79 236	0.57 220	1.35 292	0.53 264	0.26 384	0.17 298	0.28 417	0.26 412	0.21 260	0.27 351

NRIStereo	0.62 237	0.31 238	0.78 215	0.56 271	0.28 109	0.63 224	0.33 113	1.16 216	0.92 216	1.15 306	0.87 199	0.90 289	0.58 237	2.24 440	0.56 282	0.22 290	0.14 160	0.21 234	0.19 239	0.22 280	0.18 118

RALAANet	0.62 237	0.37 366	0.97 318	0.66 401	0.50 387	0.67 250	0.31 94	1.27 252	1.09 295	1.11 279	1.17 318	0.88 277	0.46 150	1.27 272	0.45 202	0.20 220	0.15 231	0.21 234	0.18 215	0.27 361	0.19 159

FENet	0.62 237	0.30 204	0.68 161	0.57 293	0.33 219	0.82 330	0.40 203	1.41 285	1.12 314	1.03 260	0.87 199	0.98 321	0.84 337	1.00 201	0.70 339	0.23 314	0.16 269	0.23 303	0.20 271	0.22 280	0.24 292

RAFT+CT+SA	0.63 246	0.30 204	0.73 191	0.69 440	0.37 276	0.40 39	0.55 365	1.93 426	1.04 274	0.72 183	1.23 342	0.62 187	0.69 282	1.69 369	0.42 178	0.19 171	0.13 85	0.22 269	0.22 341	0.21 260	0.19 159

GANet-ADL	0.63 246	0.38 384	0.82 237	0.67 415	0.41 325	0.68 254	0.51 324	1.64 334	1.16 338	0.98 242	1.10 278	0.90 289	0.58 237	0.81 134	0.63 315	0.27 405	0.18 330	0.18 128	0.16 166	0.23 301	0.27 351

AnonymousM	0.63 246	1.14 554	0.43 18	0.46 89	0.32 199	0.43 65	0.46 283	1.27 252	0.78 162	1.00 247	0.66 137	0.68 204	0.45 140	0.61 66	0.46 208	0.21 255	0.16 269	1.84 587	0.98 582	0.15 48	0.15 39

HHNet	0.64 249	0.28 152	0.69 167	0.45 77	0.46 362	0.50 126	0.57 378	1.13 195	1.03 268	1.26 375	2.21 537	0.70 212	0.59 241	1.10 234	0.51 246	0.21 255	0.13 85	0.23 303	0.19 239	0.20 211	0.31 407

Pruner-Stereo	0.64 249	0.31 238	0.79 219	0.66 401	0.31 166	0.61 210	0.42 223	1.22 235	1.09 295	1.53 480	1.09 276	0.94 308	0.55 210	1.37 296	0.56 282	0.25 358	0.14 160	0.24 327	0.21 313	0.21 260	0.25 313

Anonymous3	0.64 249	0.47 433	1.31 424	0.59 326	0.50 387	0.93 380	0.69 428	1.11 189	0.83 188	0.74 186	0.89 204	0.65 196	0.68 278	1.08 226	0.54 273	0.40 504	0.31 491	0.26 387	0.26 412	0.31 416	0.30 397

DIP-Stereo	0.64 249	0.32 256	0.91 294	0.49 136	0.36 265	0.91 369	0.33 113	2.51 547	0.77 157	1.25 363	1.00 236	0.68 204	0.51 191	0.92 176	0.65 324	0.19 171	0.15 231	0.21 234	0.17 191	0.19 169	0.22 248
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
tt1	0.65 253	0.34 306	0.65 148	0.60 334	0.27 73	1.14 429	0.48 303	1.08 174	2.62 569	0.59 151	0.79 178	0.49 118	0.80 323	1.57 341	0.35 95	0.21 255	0.13 85	0.25 366	0.16 166	0.20 211	0.23 269

TestStereo	0.65 253	0.42 412	0.83 246	0.52 196	0.27 73	0.57 181	0.44 261	1.07 169	0.92 216	0.85 212	1.01 238	0.68 204	0.56 217	3.22 490	0.47 218	0.23 314	0.15 231	0.24 327	0.18 215	0.28 377	0.18 118

FACV-RUCA	0.66 255	0.36 345	0.89 279	0.63 366	0.65 467	0.84 347	0.41 215	1.67 338	1.11 306	0.91 226	1.14 307	0.63 192	0.77 301	0.84 147	0.54 273	0.28 423	0.19 348	0.47 532	0.22 341	0.36 450	0.29 381

rvit_0105_3	0.66 255	0.47 433	1.27 417	0.74 474	0.40 311	0.63 224	0.70 435	1.22 235	1.28 408	0.83 205	0.71 157	0.82 250	0.72 290	0.93 179	0.58 292	0.37 494	0.34 513	0.34 480	0.32 485	0.28 377	0.31 407

rvit_stereo_0075_2	0.66 255	0.47 433	1.21 406	0.67 415	0.66 473	0.53 150	0.48 303	1.24 242	1.17 343	0.77 191	0.91 207	0.78 235	0.59 241	1.05 216	0.63 315	0.37 494	0.28 474	0.40 514	0.31 478	0.38 462	0.34 434

CAS	0.66 255	0.19 3	0.41 14	2.31 585	0.86 528	0.56 179	0.53 341	0.83 88	0.63 118	0.49 110	0.70 153	0.36 64	0.26 19	0.47 18	0.37 127	2.33 588	0.10 2	0.14 4	0.10 1	0.17 97	1.31 576

TestStereo1	0.66 255	0.29 176	0.95 310	0.82 507	0.32 199	0.47 91	0.43 241	1.52 303	1.22 371	0.99 243	1.32 377	0.65 196	0.76 297	1.78 381	0.44 189	0.20 220	0.16 269	0.22 269	0.19 239	0.21 260	0.20 188

RAFT_CTSACE	0.66 255	0.29 176	1.14 375	0.57 293	0.51 397	0.68 254	0.44 261	0.88 111	0.98 245	1.03 260	1.83 507	1.23 395	0.67 274	1.48 328	0.38 135	0.16 57	0.16 269	0.21 234	0.20 271	0.20 211	0.17 98

SA-5K	0.66 255	0.29 176	0.95 310	0.82 507	0.32 199	0.47 91	0.43 241	1.52 303	1.22 371	0.99 243	1.32 377	0.65 196	0.76 297	1.78 381	0.44 189	0.20 220	0.16 269	0.22 269	0.19 239	0.21 260	0.20 188

ACRE	0.66 255	0.37 366	1.27 417	0.60 334	0.50 387	0.74 282	0.47 295	1.26 248	1.10 299	1.40 443	1.56 459	0.62 187	0.46 150	0.88 163	0.78 360	0.24 336	0.15 231	0.19 156	0.16 166	0.19 169	0.29 381

ICVP	0.66 255	0.35 335	0.71 175	0.63 366	0.41 325	0.85 354	0.56 372	1.78 375	0.96 238	0.92 229	1.24 346	0.88 277	0.75 296	0.76 118	0.93 405	0.31 449	0.22 401	0.22 269	0.21 313	0.24 330	0.28 367
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
111	0.66 255	0.27 132	1.15 377	0.46 89	0.25 49	0.72 275	0.42 223	1.57 319	1.44 483	0.83 205	1.39 404	1.10 366	0.80 323	0.97 194	0.65 324	0.20 220	0.14 160	0.18 128	0.15 129	0.18 133	0.28 367

ACVNet	0.66 255	0.33 276	0.74 196	0.55 250	0.37 276	0.80 320	0.47 295	1.46 292	1.11 306	1.01 252	1.31 372	1.07 351	0.91 374	0.82 136	1.09 434	0.22 290	0.19 348	0.21 234	0.18 215	0.23 301	0.19 159

HI	0.67 266	0.34 306	0.80 223	0.51 173	0.51 397	0.41 47	0.37 168	1.15 211	0.80 177	1.34 415	1.42 415	1.60 473	1.11 453	0.96 190	0.90 394	0.16 57	0.12 41	0.20 198	0.21 313	0.20 211	0.20 188

CoSv	0.67 266	0.34 306	0.80 223	0.51 173	0.51 397	0.41 47	0.37 168	1.15 211	0.80 177	1.34 415	1.42 415	1.60 473	1.11 453	0.96 190	0.90 394	0.16 57	0.12 41	0.20 198	0.21 313	0.20 211	0.20 188

test_sample2	0.67 266	0.31 238	0.89 279	0.54 234	0.29 124	0.80 320	0.63 412	1.83 390	1.10 299	0.93 232	1.06 262	0.94 308	0.92 382	1.24 264	0.59 300	0.23 314	0.20 365	0.22 269	0.21 313	0.24 330	0.25 313

test_sample1	0.67 266	0.32 256	0.90 289	0.54 234	0.33 219	0.76 293	0.48 303	1.75 369	1.06 282	0.95 237	0.99 231	0.91 293	1.10 450	1.25 265	0.79 365	0.22 290	0.19 348	0.21 234	0.20 271	0.21 260	0.25 313

MyStereo06	0.67 266	0.29 176	1.06 346	0.58 307	0.48 375	0.62 213	0.72 439	2.26 504	0.89 205	1.07 273	1.12 291	1.22 391	0.56 217	0.83 142	0.47 218	0.17 90	0.17 298	0.24 327	0.21 313	0.23 301	0.23 269

StereoVision	0.67 266	0.37 366	1.02 334	0.60 334	0.41 325	0.50 126	0.41 215	1.32 265	0.96 238	0.73 185	2.48 552	0.82 250	0.57 220	1.06 221	0.50 242	0.26 384	0.28 474	0.29 429	0.28 441	0.37 456	0.22 248

CASS	0.67 266	0.36 345	0.84 255	0.57 293	0.28 109	0.82 330	0.43 241	1.62 333	0.92 216	1.39 437	1.28 365	0.87 271	0.84 337	0.88 163	0.59 300	0.36 491	0.19 348	0.26 387	0.22 341	0.29 394	0.43 486
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CIPLG	0.67 266	0.37 366	1.17 392	0.60 334	0.51 397	0.75 287	0.48 303	1.26 248	1.11 306	1.43 453	1.58 465	0.64 195	0.48 164	0.94 180	0.78 360	0.24 336	0.15 231	0.19 156	0.16 166	0.19 169	0.29 381

IPLGR_C	0.67 266	0.38 384	1.20 402	0.60 334	0.50 387	0.75 287	0.48 303	1.28 256	1.13 320	1.42 449	1.57 463	0.62 187	0.48 164	0.85 151	0.80 372	0.24 336	0.15 231	0.19 156	0.16 166	0.19 169	0.29 381

GwcNet-ADL	0.67 266	0.33 276	0.90 289	0.58 307	0.41 325	0.60 202	0.59 391	1.55 312	1.28 408	1.11 279	1.13 302	0.90 289	0.59 241	1.11 237	0.91 398	0.28 423	0.18 330	0.18 128	0.18 215	0.25 342	0.33 424

TRStereo	0.67 266	0.71 514	1.06 346	0.77 493	0.68 480	0.53 150	0.38 178	2.52 548	0.96 238	0.81 201	0.84 192	0.87 271	0.39 103	1.16 248	0.46 208	0.24 336	0.17 298	0.23 303	0.24 386	0.18 133	0.20 188

RAFT	0.67 266	0.32 256	0.83 246	0.63 366	0.34 240	0.69 265	0.57 378	1.14 199	0.84 191	1.12 287	1.20 326	1.75 501	0.92 382	1.09 230	0.60 303	0.22 290	0.19 348	0.27 401	0.24 386	0.22 280	0.23 269

DN-CSS_ROB	0.67 266	0.36 345	1.36 434	0.59 326	0.41 325	0.54 163	0.45 277	1.30 259	0.95 234	1.05 265	1.47 428	0.69 209	0.64 262	1.80 388	0.60 303	0.19 171	0.15 231	0.25 366	0.23 373	0.22 280	0.23 269

cc1	0.68 279	0.34 306	0.63 131	0.60 334	0.27 73	1.16 436	0.51 324	1.07 169	3.23 582	0.60 158	0.80 183	0.47 109	0.87 359	1.48 328	0.35 95	0.21 255	0.13 85	0.25 366	0.15 129	0.19 169	0.23 269

mmm	0.68 279	0.37 366	0.91 294	0.54 234	0.34 240	0.86 355	0.58 384	1.72 363	1.02 265	1.13 290	1.41 414	0.83 260	0.78 308	0.95 189	0.67 331	0.22 290	0.20 365	0.29 429	0.26 412	0.27 361	0.27 351

PCWNet_CMD	0.68 279	0.34 306	0.93 299	0.51 173	0.38 290	0.80 320	0.42 223	1.51 299	1.34 437	1.17 314	1.31 372	1.23 395	0.65 267	0.94 180	0.62 311	0.21 255	0.17 298	0.27 401	0.19 239	0.43 481	0.28 367

HH	0.68 279	0.33 276	0.83 246	0.53 219	0.34 240	0.92 376	0.45 277	1.79 378	0.74 150	0.71 179	1.13 302	1.60 473	0.83 334	1.95 408	0.39 141	0.18 130	0.14 160	0.19 156	0.17 191	0.19 169	0.19 159

HanStereo	0.68 279	0.33 276	0.83 246	0.53 219	0.34 240	0.92 376	0.45 277	1.79 378	0.74 150	0.71 179	1.13 302	1.60 473	0.83 334	1.95 408	0.39 141	0.18 130	0.14 160	0.19 156	0.17 191	0.19 169	0.19 159

DisPM	0.68 279	0.30 204	0.85 261	0.66 401	0.35 257	0.60 202	0.44 261	1.10 187	1.10 299	1.56 488	1.10 278	0.80 238	0.58 237	2.37 453	0.46 208	0.25 358	0.14 160	0.23 303	0.21 313	0.20 211	0.26 333

CFNet_pseudo	0.68 279	0.34 306	0.93 299	0.50 157	0.39 299	0.72 275	0.42 223	1.44 288	1.25 388	1.17 314	1.35 392	1.22 391	0.66 272	1.04 213	0.64 319	0.21 255	0.17 298	0.33 472	0.19 239	0.39 467	0.28 367

MSMDNet	0.68 279	0.34 306	0.93 299	0.52 196	0.38 290	0.80 320	0.42 223	1.52 303	1.35 440	1.17 314	1.31 372	1.23 395	0.65 267	0.94 180	0.62 311	0.21 255	0.17 298	0.26 387	0.19 239	0.41 475	0.28 367

ccs_rob	0.68 279	0.34 306	0.93 299	0.50 157	0.39 299	0.72 275	0.42 223	1.43 287	1.25 388	1.17 314	1.34 387	1.22 391	0.66 272	1.04 213	0.64 319	0.21 255	0.17 298	0.35 487	0.20 271	0.40 471	0.29 381

SA	0.69 288	0.31 238	0.97 318	0.64 381	0.30 145	0.56 179	0.38 178	1.84 392	1.35 440	0.99 243	1.37 397	0.69 209	0.94 387	1.88 400	0.43 184	0.20 220	0.16 269	0.25 366	0.23 373	0.22 280	0.19 159

MyStereo8	0.70 289	0.32 256	1.24 412	0.63 366	0.53 410	0.90 366	0.34 126	1.60 328	1.35 440	1.20 338	1.31 372	0.89 287	0.64 262	0.77 120	1.02 426	0.18 130	0.15 231	0.20 198	0.18 215	0.22 280	0.30 397

MyStereo05	0.70 289	0.29 176	1.22 407	0.58 307	0.48 375	0.62 213	0.72 439	1.52 303	1.54 505	1.17 314	0.91 207	0.77 231	0.79 316	1.45 321	0.68 335	0.17 90	0.17 298	0.24 327	0.21 313	0.23 301	0.23 269

xx1	0.70 289	0.34 306	0.63 131	0.60 334	0.27 73	1.16 436	0.51 324	1.07 169	3.23 582	0.60 158	0.80 183	0.95 312	0.79 316	1.48 328	0.35 95	0.21 255	0.13 85	0.24 327	0.23 373	0.23 301	0.25 313

GMStereo_Zeroshot	0.70 289	0.64 495	1.11 364	0.65 388	0.38 290	0.84 347	0.37 168	1.09 181	1.16 338	1.14 304	1.07 265	1.26 406	0.55 210	1.23 262	0.65 324	0.34 474	0.17 298	0.31 448	0.18 215	0.57 530	0.23 269

test_5	0.70 289	0.32 256	0.99 324	0.69 440	0.50 387	0.89 362	0.51 324	1.88 409	1.14 326	0.78 193	1.13 302	1.04 343	0.89 368	1.59 349	0.46 208	0.19 171	0.14 160	0.23 303	0.22 341	0.22 280	0.20 188

GES	0.70 289	0.37 366	1.05 344	0.62 356	0.38 290	0.94 383	0.57 378	2.37 525	0.92 216	1.05 265	1.12 291	0.67 202	0.77 301	1.02 208	0.65 324	0.28 423	0.20 365	0.20 198	0.20 271	0.22 280	0.31 407

IGEV-BASED-STEREO-	0.71 295	3.18 607	2.55 521	0.40 33	0.24 28	0.42 58	0.23 38	0.66 33	0.46 59	0.47 94	0.45 61	0.33 55	0.27 26	0.58 54	0.30 49	1.34 582	0.10 2	0.22 269	0.19 239	0.45 495	1.32 578

MyStereo04	0.71 295	0.30 204	1.28 420	0.58 307	0.48 375	0.59 196	0.78 451	1.74 367	1.49 499	0.94 235	0.91 207	0.74 223	0.86 350	1.59 349	0.69 336	0.18 130	0.18 330	0.24 327	0.21 313	0.23 301	0.23 269

raft_robust	0.71 295	0.32 256	0.75 201	0.54 234	0.28 109	0.54 163	0.35 140	1.54 309	1.24 380	1.18 325	1.07 265	0.73 222	0.53 199	3.65 499	0.40 158	0.19 171	0.16 269	0.20 198	0.22 341	0.21 260	0.19 159

iRaft-Stereo_20w	0.71 295	0.33 276	1.25 414	0.50 157	0.36 265	0.82 330	0.31 94	3.16 577	0.89 205	1.24 360	1.14 307	0.79 236	0.65 267	1.15 244	0.43 184	0.18 130	0.13 85	0.18 128	0.17 191	0.20 211	0.23 269

DMCA	0.71 295	0.36 345	1.17 392	0.53 219	0.45 353	0.84 347	0.46 283	1.52 303	1.09 295	1.20 338	1.12 291	1.21 387	0.74 291	0.87 159	1.09 434	0.25 358	0.20 365	0.27 401	0.19 239	0.24 330	0.29 381

HITNet	0.71 295	0.42 412	1.07 351	0.52 196	0.25 49	1.05 409	0.48 303	2.12 468	1.08 287	1.21 345	1.23 342	0.91 293	0.84 337	0.90 171	0.91 398	0.17 90	0.12 41	0.21 234	0.17 191	0.29 394	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
IPLG	0.72 301	0.29 176	1.12 369	0.53 219	0.44 349	0.79 313	0.33 113	1.35 269	1.10 299	1.32 402	1.11 287	0.52 138	0.54 207	3.13 486	0.71 342	0.17 90	0.14 160	0.20 198	0.17 191	0.18 133	0.21 217

HCRNet	0.72 301	0.40 399	0.86 268	0.61 348	0.57 435	0.75 287	0.35 140	1.39 279	1.21 362	1.11 279	0.99 231	1.01 337	0.76 297	2.18 435	0.73 344	0.28 423	0.19 348	0.28 417	0.23 373	0.25 342	0.26 333

UCFNet_RVC	0.72 301	0.37 366	0.59 104	0.66 401	0.41 325	0.89 362	0.68 425	1.78 375	1.15 331	1.01 252	1.20 326	1.22 391	0.95 392	1.07 223	0.66 328	0.28 423	0.21 383	0.34 480	0.31 478	0.33 434	0.29 381

test_sample3	0.73 304	0.35 335	1.06 346	0.55 250	0.32 199	0.97 398	0.51 324	2.12 468	1.25 388	1.16 310	1.17 318	0.88 277	0.78 308	1.27 272	0.79 365	0.26 384	0.21 383	0.25 366	0.25 395	0.26 355	0.27 351

CFNet_ucs	0.73 304	0.34 306	0.94 306	0.53 219	0.44 349	0.76 293	0.46 283	1.73 365	1.34 437	1.24 360	1.54 450	1.08 361	0.64 262	1.05 216	0.64 319	0.26 384	0.20 365	0.37 500	0.22 341	0.42 479	0.30 397

ToySt	0.73 304	0.35 335	1.64 464	0.54 234	0.37 276	0.92 376	0.81 467	1.21 233	1.03 268	0.86 217	1.12 291	1.31 418	1.01 419	1.04 213	0.88 387	0.19 171	0.20 365	0.24 327	0.24 386	0.27 361	0.28 367

LCNet	0.73 304	0.30 204	0.58 98	0.58 307	0.31 166	0.68 254	0.53 341	1.09 181	0.94 229	1.19 333	1.34 387	0.96 317	1.32 493	2.50 463	0.46 208	0.19 171	0.13 85	0.21 234	0.25 395	0.28 377	0.69 550

test_sample4	0.74 308	0.36 345	1.09 357	0.55 250	0.32 199	0.92 376	0.51 324	2.14 478	1.25 388	1.22 353	1.22 334	0.86 269	0.82 329	1.29 276	0.76 354	0.26 384	0.21 383	0.26 387	0.26 412	0.27 361	0.28 367

IER	0.74 308	0.33 276	1.25 414	0.50 157	0.53 410	1.32 461	0.55 365	1.31 261	1.08 287	1.30 393	1.34 387	1.11 371	1.10 450	1.05 216	0.81 374	0.20 220	0.17 298	0.21 234	0.21 313	0.20 211	0.21 217

SFCPSM	0.74 308	0.30 204	1.06 346	0.52 196	0.39 299	1.36 469	0.64 414	2.42 531	1.11 306	1.18 325	1.21 332	0.81 244	0.78 308	1.08 226	0.57 287	0.22 290	0.17 298	0.22 269	0.24 386	0.23 301	0.21 217

AdaStereo	0.74 308	0.48 439	0.86 268	0.75 483	0.38 290	0.94 383	0.56 372	2.05 457	1.24 380	1.15 306	1.22 334	1.07 351	0.67 274	1.05 216	0.73 344	0.33 464	0.16 269	0.32 460	0.22 341	0.29 394	0.23 269
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.
DCVSM-stereo	0.75 312	0.36 345	0.82 237	0.58 307	0.43 339	0.78 303	0.42 223	1.30 259	1.05 280	1.79 523	1.04 254	1.60 473	1.08 444	1.12 239	0.86 381	0.25 358	0.27 468	0.29 429	0.24 386	0.30 409	0.37 451

test_sample5	0.75 312	0.36 345	1.04 339	0.55 250	0.31 166	0.84 347	0.53 341	2.12 468	1.23 376	1.18 325	1.30 370	0.88 277	0.86 350	1.37 296	0.76 354	0.26 384	0.22 401	0.27 401	0.28 441	0.28 377	0.29 381

DualNet	0.75 312	0.36 345	1.04 339	0.55 250	0.31 166	0.84 347	0.53 341	2.12 468	1.23 376	1.21 345	1.40 409	0.88 277	0.86 350	1.37 296	0.76 354	0.26 384	0.22 401	0.27 401	0.28 441	0.28 377	0.29 381

BSDual-CNN	0.75 312	0.34 306	0.77 209	0.55 250	0.45 353	1.25 454	0.66 420	2.65 557	1.04 274	1.25 363	1.12 291	1.11 371	0.77 301	0.94 180	0.76 354	0.25 358	0.18 330	0.25 366	0.22 341	0.23 301	0.24 292

psmg	0.75 312	0.34 306	0.77 209	0.52 196	0.45 353	1.46 484	0.73 442	2.15 483	1.04 274	1.25 363	1.33 383	1.11 371	0.77 301	0.94 180	0.76 354	0.25 358	0.20 365	0.25 366	0.26 412	0.23 301	0.24 292

UDGNet	0.75 312	1.23 561	0.99 324	0.82 507	0.42 335	0.76 293	0.38 178	0.98 134	1.37 454	0.83 205	0.88 202	0.70 212	0.60 247	1.25 265	0.57 287	0.57 549	0.19 348	1.03 577	0.26 412	0.79 554	0.35 443

PSMNet-ADL	0.75 312	0.36 345	0.69 167	0.71 454	0.47 373	1.13 426	0.46 283	1.47 295	1.07 284	0.85 212	1.18 321	1.31 418	0.94 387	1.56 339	1.06 431	0.34 474	0.22 401	0.22 269	0.23 373	0.27 361	0.36 447

GMM-Stereo	0.75 312	0.27 132	0.66 153	0.56 271	0.34 240	0.71 271	0.97 503	1.09 181	0.91 211	1.37 428	1.79 499	1.11 371	0.79 316	2.08 425	0.48 226	0.19 171	0.12 41	0.25 366	0.25 395	0.21 260	0.78 557

rvit_105_1	0.76 320	0.54 462	1.27 417	0.80 500	0.49 382	0.74 282	0.86 481	1.39 279	1.23 376	1.00 247	0.80 183	0.93 302	0.78 308	1.29 276	0.78 360	0.43 513	0.36 524	0.36 497	0.42 526	0.30 409	0.36 447

qqq1	0.76 320	0.32 256	0.95 310	0.49 136	0.27 73	0.83 338	0.43 241	2.16 485	1.45 488	1.27 380	1.50 439	0.98 321	0.96 394	1.87 394	0.48 226	0.24 336	0.22 401	0.18 128	0.15 129	0.19 169	0.22 248

fff1	0.76 320	0.32 256	0.95 310	0.49 136	0.27 73	0.83 338	0.43 241	2.16 485	1.45 488	1.27 380	1.50 439	0.98 321	0.96 394	1.87 394	0.48 226	0.24 336	0.22 401	0.18 128	0.15 129	0.19 169	0.22 248

Sa-1000	0.76 320	0.30 204	0.92 297	0.62 356	0.31 166	0.78 303	0.37 168	2.00 444	1.38 456	1.30 393	2.04 528	0.86 269	0.74 291	1.87 394	0.40 158	0.19 171	0.14 160	0.25 366	0.24 386	0.21 260	0.19 159

Prome-Stereo	0.76 320	0.29 176	0.57 95	0.58 307	0.33 219	0.58 194	0.94 498	0.98 134	0.92 216	1.46 465	2.45 550	0.91 293	1.38 500	1.60 354	0.44 189	0.19 171	0.13 85	0.19 156	0.18 215	0.20 211	0.87 563

EAI-Stereo	0.76 320	0.31 238	0.74 196	0.55 250	0.28 109	0.70 269	1.72 566	2.57 551	0.90 210	0.75 188	3.03 564	0.57 165	0.43 124	1.10 234	0.49 239	0.19 171	0.14 160	0.17 89	0.18 215	0.17 97	0.21 217

DFGA-Net	0.77 326	0.47 433	1.75 472	0.55 250	0.46 362	0.83 338	0.44 261	1.38 275	1.10 299	1.05 265	1.20 326	0.70 212	0.58 237	2.27 443	1.31 463	0.19 171	0.17 298	0.24 327	0.24 386	0.28 377	0.30 397

G2L-Stereo_test	0.77 326	0.31 238	0.97 318	0.51 173	0.41 325	0.90 366	0.80 462	1.67 338	1.22 371	1.32 402	1.27 359	1.50 457	0.81 327	1.74 374	1.02 426	0.20 220	0.14 160	0.16 61	0.16 166	0.18 133	0.22 248

test_sample6	0.77 326	0.36 345	1.07 351	0.56 271	0.31 166	0.82 330	0.56 372	2.12 468	1.24 380	1.21 345	1.40 409	0.90 289	0.90 371	1.45 321	0.87 386	0.28 423	0.23 429	0.28 417	0.29 460	0.28 377	0.30 397

KYRaft	0.77 326	0.29 176	0.68 161	0.59 326	0.29 124	0.66 245	0.83 472	1.05 164	0.89 205	1.63 504	2.22 538	1.15 379	0.99 410	1.59 349	0.41 168	0.21 255	0.14 160	0.22 269	0.28 441	0.21 260	1.01 567

MLCV	0.77 326	0.39 393	1.31 424	0.55 250	0.25 49	0.91 369	0.39 194	1.48 297	1.28 408	1.49 474	1.54 450	1.02 339	0.68 278	2.12 429	0.93 405	0.19 171	0.13 85	0.19 156	0.14 109	0.19 169	0.22 248

test_sample7	0.78 331	0.39 393	0.89 279	0.55 250	0.35 257	0.93 380	0.75 444	1.99 440	1.27 400	1.25 363	1.22 334	1.09 362	1.01 419	1.31 279	0.73 344	0.32 457	0.32 503	0.32 460	0.32 485	0.33 434	0.33 424

CoDeX	0.78 331	0.31 238	1.04 339	0.56 271	0.37 276	1.13 426	0.60 399	2.77 566	1.29 420	1.17 314	1.26 350	0.91 293	0.87 359	1.42 314	0.74 348	0.21 255	0.16 269	0.21 234	0.18 215	0.21 260	0.21 217

anonymousa	0.78 331	0.30 204	0.85 261	0.51 173	0.96 546	1.41 479	0.47 295	1.61 330	0.94 229	1.33 408	1.77 497	1.66 485	1.11 453	0.72 105	0.63 315	0.19 171	0.18 330	0.23 303	0.25 395	0.20 211	0.22 248

BUS	0.78 331	0.34 306	0.77 209	0.55 250	0.45 353	2.30 550	0.42 223	2.65 557	1.04 274	1.25 363	1.12 291	1.02 339	0.70 285	0.94 180	0.75 351	0.25 358	0.18 330	0.25 366	0.22 341	0.23 301	0.24 292

acv_ft	0.78 331	0.33 276	1.10 362	0.73 468	0.86 528	1.23 451	0.57 378	1.65 337	1.11 306	1.31 399	1.31 372	1.07 351	0.91 374	0.82 136	1.35 473	0.22 290	0.19 348	0.21 234	0.18 215	0.22 280	0.19 159

GANet-RSSM	0.78 331	0.31 238	0.90 289	0.67 415	0.58 438	0.80 320	0.62 407	2.04 453	1.15 331	1.11 279	1.27 359	1.26 406	1.18 472	1.68 365	0.74 348	0.26 384	0.21 383	0.22 269	0.22 341	0.23 301	0.23 269

PSMNet-RSSM	0.78 331	0.32 256	0.89 279	0.65 388	0.43 339	0.73 280	0.58 384	2.14 478	1.19 351	1.18 325	1.38 402	1.31 418	1.07 443	1.43 316	0.82 375	0.28 423	0.21 383	0.27 401	0.29 460	0.25 342	0.26 333

CFNet-ft	0.78 331	0.36 345	0.74 196	0.67 415	0.56 430	0.86 355	0.54 355	1.46 292	1.17 343	1.01 252	1.28 365	1.68 490	1.03 429	1.57 341	0.95 412	0.27 405	0.21 383	0.33 472	0.26 412	0.31 416	0.26 333

CFNet_RVC	0.78 331	0.36 345	0.74 196	0.67 415	0.56 430	0.86 355	0.54 355	1.46 292	1.17 343	1.01 252	1.28 365	1.68 490	1.03 429	1.57 341	0.95 412	0.27 405	0.21 383	0.33 472	0.26 412	0.31 416	0.26 333

G2L-ROB	0.79 340	0.28 152	1.01 331	0.57 293	0.39 299	0.94 383	0.65 416	1.76 371	1.18 349	1.27 380	1.03 248	1.62 478	0.78 308	1.93 404	1.26 458	0.20 220	0.14 160	0.17 89	0.15 129	0.20 211	0.24 292

SMFormer	0.79 340	0.32 256	0.95 310	0.49 136	0.27 73	0.83 338	0.43 241	2.16 485	1.45 488	1.27 380	1.50 439	0.98 321	0.96 394	1.87 394	0.99 418	0.24 336	0.22 401	0.22 269	0.21 313	0.23 301	0.27 351

tta	0.79 340	0.32 256	0.95 310	0.49 136	0.27 73	0.83 338	0.43 241	2.16 485	1.45 488	1.27 380	1.50 439	0.98 321	0.96 394	1.87 394	0.99 418	0.24 336	0.22 401	0.22 269	0.21 313	0.19 169	0.22 248

ffm	0.79 340	0.36 345	1.51 448	0.56 271	0.40 311	0.76 293	0.59 391	1.08 174	2.62 569	1.19 333	1.49 432	1.07 351	0.85 342	1.57 341	0.35 95	0.21 255	0.13 85	0.31 448	0.28 441	0.20 211	0.23 269

cf-r	0.79 340	0.32 256	1.06 346	0.57 293	0.64 462	0.78 303	0.51 324	2.04 453	1.22 371	1.20 338	1.27 359	1.53 463	0.91 374	1.47 326	0.94 410	0.25 358	0.19 348	0.22 269	0.23 373	0.19 169	0.21 217

DeepPruner_ROB	0.79 340	0.55 466	1.14 375	0.61 348	0.46 362	0.78 303	0.54 355	1.83 390	1.00 258	1.42 449	1.27 359	1.23 395	0.77 301	1.56 339	0.89 390	0.35 484	0.28 474	0.27 401	0.26 412	0.32 427	0.34 434

DDVS	0.80 346	0.43 417	1.09 357	0.64 381	0.44 349	1.27 457	0.43 241	1.49 298	0.94 229	1.21 345	1.16 315	1.42 437	0.63 258	2.14 431	1.02 426	0.29 439	0.22 401	0.26 387	0.23 373	0.31 416	0.37 451

gwcnet-sp	0.80 346	0.37 366	1.94 486	0.62 356	0.45 353	1.38 470	0.53 341	1.68 342	1.20 355	1.37 428	1.08 272	0.93 302	0.82 329	1.45 321	0.79 365	0.22 290	0.22 401	0.22 269	0.21 313	0.23 301	0.25 313

scenet	0.80 346	0.37 366	1.94 486	0.62 356	0.45 353	1.38 470	0.53 341	1.68 342	1.20 355	1.37 428	1.08 272	0.93 302	0.82 329	1.45 321	0.79 365	0.22 290	0.22 401	0.22 269	0.21 313	0.23 301	0.25 313

ssnet	0.80 346	0.37 366	1.94 486	0.62 356	0.45 353	1.38 470	0.53 341	1.68 342	1.20 355	1.37 428	1.08 272	0.93 302	0.82 329	1.45 321	0.79 365	0.22 290	0.22 401	0.22 269	0.21 313	0.23 301	0.25 313

AASNet	0.80 346	0.39 393	1.16 391	0.84 515	0.80 516	1.14 429	0.59 391	2.12 468	1.21 362	1.26 375	1.26 350	0.93 302	0.77 301	0.84 147	1.23 454	0.28 423	0.24 439	0.24 327	0.20 271	0.28 377	0.27 351

PSM-softLoss	0.80 346	0.33 276	0.89 279	0.63 366	0.32 199	0.55 169	0.40 203	1.26 248	0.78 162	1.25 363	1.07 265	0.83 260	0.51 191	5.33 535	0.61 306	0.25 358	0.15 231	0.25 366	0.22 341	0.20 211	0.26 333

KMStereo	0.80 346	0.33 276	0.89 279	0.63 366	0.32 199	0.55 169	0.40 203	1.26 248	0.78 162	1.25 363	1.07 265	0.83 260	0.51 191	5.33 535	0.61 306	0.25 358	0.15 231	0.25 366	0.22 341	0.20 211	0.26 333

PSM-AAD	0.80 346	0.29 176	0.58 98	0.58 307	0.29 124	0.76 293	1.19 533	1.08 174	0.94 229	1.65 507	1.58 465	0.81 244	2.12 561	1.67 363	0.44 189	0.19 171	0.14 160	0.38 504	0.32 485	0.22 280	0.68 547

iResNet	0.80 346	0.45 425	1.47 443	0.72 460	0.31 166	0.96 395	0.64 414	1.80 382	1.28 408	1.31 399	1.48 431	0.94 308	0.78 308	1.77 379	0.99 418	0.19 171	0.14 160	0.18 128	0.15 129	0.22 280	0.27 351

NINENet	0.81 355	0.40 399	0.89 279	0.65 388	0.53 410	2.30 550	0.42 223	2.12 468	1.13 320	1.20 338	1.27 359	1.02 339	0.70 285	1.26 269	0.75 351	0.29 439	0.24 439	0.31 448	0.21 313	0.27 361	0.26 333

DRaft	0.81 355	0.26 107	0.77 209	0.47 106	0.31 166	0.95 389	0.52 335	1.13 195	0.99 254	1.78 522	2.01 527	0.80 238	1.71 534	2.64 470	0.74 348	0.19 171	0.14 160	0.20 198	0.20 271	0.18 133	0.24 292

hknet	0.82 357	0.34 306	1.15 377	0.55 250	0.39 299	1.25 454	0.66 420	2.65 557	1.10 299	1.25 363	1.12 291	1.58 472	0.85 342	1.41 309	0.79 365	0.23 314	0.18 330	0.25 366	0.22 341	0.23 301	0.24 292

NF-Stereo	0.82 357	0.33 276	0.83 246	0.65 388	0.31 166	0.63 224	0.43 241	1.35 269	0.93 223	1.30 393	1.02 241	0.81 244	0.57 220	5.37 539	0.55 276	0.26 384	0.14 160	0.24 327	0.20 271	0.20 211	0.30 397

OCTAStereo	0.82 357	0.33 276	0.83 246	0.65 388	0.31 166	0.62 213	0.44 261	1.35 269	0.93 223	1.30 393	1.02 241	0.81 244	0.57 220	5.32 534	0.55 276	0.26 384	0.14 160	0.24 327	0.20 271	0.20 211	0.30 397

RE-Stereo	0.82 357	0.33 276	0.84 255	0.65 388	0.31 166	0.63 224	0.44 261	1.35 269	0.93 223	1.30 393	1.02 241	0.80 238	0.57 220	5.34 537	0.55 276	0.26 384	0.14 160	0.24 327	0.20 271	0.20 211	0.31 407

TVStereo	0.82 357	0.33 276	0.84 255	0.65 388	0.31 166	0.63 224	0.44 261	1.35 269	0.93 223	1.30 393	1.02 241	0.80 238	0.57 220	5.34 537	0.55 276	0.26 384	0.14 160	0.24 327	0.20 271	0.20 211	0.31 407

ARAFT	0.82 357	0.40 399	1.77 474	0.53 219	0.31 166	0.89 362	0.81 467	2.32 516	1.08 287	1.66 510	1.25 348	1.04 343	0.64 262	1.91 401	0.52 254	0.20 220	0.15 231	0.28 417	0.27 430	0.17 97	0.18 118

STTStereo	0.82 357	0.53 459	1.53 455	0.68 427	0.56 430	0.88 360	0.56 372	1.57 319	1.14 326	1.39 437	1.10 278	1.26 406	0.84 337	1.49 335	0.90 394	0.29 439	0.28 474	0.33 472	0.40 522	0.33 434	0.37 451

BEATNet_4x	0.82 357	0.54 462	2.02 493	0.56 271	0.28 109	1.04 406	0.55 365	2.14 478	1.13 320	1.24 360	1.26 350	1.00 332	0.94 387	1.13 241	1.23 454	0.21 255	0.14 160	0.24 327	0.20 271	0.37 456	0.23 269

iResNet_ROB	0.82 357	0.36 345	1.13 370	0.60 334	0.37 276	0.91 369	0.38 178	2.41 530	1.61 518	1.35 421	1.35 392	1.25 400	0.97 404	1.75 376	0.88 387	0.21 255	0.14 160	0.17 89	0.12 38	0.19 169	0.30 397

ISRNet	0.83 366	0.35 335	1.31 424	0.84 515	0.65 467	0.60 202	0.41 215	1.28 256	1.15 331	1.61 498	1.55 453	1.34 425	0.77 301	1.33 288	0.98 417	0.40 504	0.34 513	0.43 521	0.38 519	0.34 442	0.49 503

testlalala_base	0.83 366	0.41 409	0.80 223	0.67 415	0.53 410	0.78 303	0.30 87	1.84 392	0.60 108	0.75 188	0.91 207	0.68 204	0.54 207	0.69 99	0.46 208	2.92 595	0.15 231	0.17 89	0.12 38	2.95 593	0.27 351

GrayStereo	0.83 366	0.28 152	0.62 128	0.66 401	0.37 276	0.76 293	1.79 570	1.19 224	0.91 211	1.98 542	1.89 515	1.07 351	1.76 539	1.43 316	0.50 242	0.20 220	0.15 231	0.19 156	0.21 313	0.18 133	0.41 474

psm_up	0.83 366	0.37 366	0.88 275	0.68 427	0.59 444	1.05 409	0.92 492	1.68 342	1.17 343	1.41 445	1.22 334	1.30 416	1.31 491	1.39 304	0.89 390	0.27 405	0.30 486	0.31 448	0.27 430	0.28 377	0.28 367

GwcNet-RSSM	0.83 366	0.34 306	1.29 423	0.65 388	0.55 425	0.78 303	0.62 407	1.89 411	1.27 400	1.18 325	1.39 404	1.56 468	0.91 374	1.60 354	1.22 451	0.26 384	0.20 365	0.23 303	0.24 386	0.21 260	0.21 217

DMCA-RVC	0.83 366	0.46 428	2.19 507	0.68 427	0.49 382	0.84 347	0.48 303	1.44 288	1.07 284	1.56 488	1.04 254	1.29 413	0.86 350	1.49 335	0.92 402	0.27 405	0.22 401	0.35 487	0.28 441	0.32 427	0.28 367

coex_refinement	0.84 372	0.30 204	0.89 279	0.72 460	0.52 402	0.95 389	0.60 399	1.92 424	1.29 420	1.38 433	1.37 397	1.80 507	0.82 329	1.48 328	1.31 463	0.27 405	0.17 298	0.19 156	0.20 271	0.25 342	0.27 351

G2L-Stereo	0.84 372	0.35 335	1.15 377	0.63 366	0.43 339	0.78 303	0.69 428	1.69 351	1.20 355	1.36 426	1.18 321	1.43 442	0.78 308	2.47 462	1.26 458	0.25 358	0.20 365	0.26 387	0.21 313	0.20 211	0.27 351

RAFT_R40	0.84 372	0.30 204	0.83 246	0.63 366	0.31 166	0.66 245	0.43 241	1.15 211	0.99 254	1.47 466	1.10 278	1.00 332	0.84 337	5.44 540	0.53 264	0.23 314	0.13 85	0.23 303	0.20 271	0.23 301	0.19 159

UPFNet	0.84 372	0.34 306	1.09 357	0.62 356	0.74 497	1.25 454	0.78 451	1.69 351	1.20 355	1.39 437	1.13 302	1.30 416	0.87 359	1.73 373	1.22 451	0.24 336	0.26 458	0.24 327	0.23 373	0.26 355	0.20 188

hitnet-ft	0.84 372	0.38 384	0.75 201	0.59 326	0.44 349	0.99 400	0.47 295	1.61 330	1.38 456	1.21 345	1.22 334	1.82 509	0.99 410	1.87 394	1.09 434	0.33 464	0.29 482	0.34 480	0.27 430	0.36 450	0.33 424

NLCA_NET_v2_RVC	0.84 372	0.46 428	1.40 439	0.69 440	0.61 454	0.95 389	0.52 335	1.68 342	1.21 362	1.39 437	1.15 313	1.42 437	0.88 365	1.78 381	0.93 405	0.26 384	0.23 429	0.27 401	0.27 430	0.30 409	0.39 464
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.84 372	0.43 417	1.01 331	0.66 401	0.43 339	1.32 461	0.49 314	1.64 334	1.24 380	1.53 480	1.45 423	1.49 454	0.97 404	1.32 285	1.31 463	0.21 255	0.17 298	0.27 401	0.25 395	0.25 342	0.34 434
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ITSA-stereo	0.85 379	0.38 384	0.92 297	0.58 307	0.32 199	0.86 355	0.49 314	2.33 522	1.69 524	1.16 310	1.12 291	0.95 312	0.85 342	2.46 457	1.18 443	0.27 405	0.23 429	0.28 417	0.28 441	0.28 377	0.41 474

AIO-Stereo-zeroshot	0.85 379	0.38 384	2.79 530	0.51 173	0.60 448	0.72 275	0.38 178	2.87 573	0.77 157	0.80 196	1.07 265	2.14 540	0.93 384	0.96 190	0.62 311	0.21 255	0.13 85	0.21 234	0.26 412	0.29 394	0.32 416

DCRE	0.85 379	0.28 152	0.76 206	0.60 334	0.49 382	0.59 196	0.53 341	1.04 160	0.92 216	0.80 196	7.34 597	0.87 271	0.57 220	0.78 129	0.43 184	0.16 57	0.17 298	0.19 156	0.17 191	0.18 133	0.22 248

SST-Stereo	0.85 379	0.30 204	0.81 228	0.63 366	0.31 166	0.70 269	0.25 49	1.16 216	0.95 234	1.47 466	1.11 287	0.99 326	0.86 350	5.69 543	0.53 264	0.23 314	0.13 85	0.23 303	0.19 239	0.23 301	0.19 159

PAM	0.86 383	0.31 238	1.19 398	0.55 250	0.35 257	2.17 544	0.47 295	2.26 504	0.87 201	1.18 325	0.96 216	3.01 568	1.41 507	0.90 171	0.40 158	0.19 171	0.13 85	0.19 156	0.18 215	0.20 211	0.27 351

RAFT-345	0.86 383	0.26 107	0.73 191	0.53 219	0.28 109	0.53 150	0.41 215	0.85 96	1.31 431	1.33 408	2.32 542	0.85 268	0.53 199	5.69 543	0.48 226	0.19 171	0.14 160	0.22 269	0.17 191	0.17 97	0.17 98

UNet	0.86 383	0.36 345	1.52 452	0.62 356	0.74 497	1.56 495	0.49 314	1.55 312	1.12 314	1.28 386	1.10 278	1.52 462	1.10 450	1.69 369	1.14 439	0.24 336	0.18 330	0.25 366	0.21 313	0.25 342	0.25 313

ac_64	0.86 383	0.32 256	1.02 334	0.74 474	0.60 448	1.04 406	0.53 341	2.20 499	0.99 254	1.23 356	1.11 287	1.96 523	1.06 441	2.01 416	1.01 423	0.30 446	0.22 401	0.24 327	0.23 373	0.22 280	0.22 248

Select-FE	0.87 387	0.42 412	2.64 527	0.57 293	0.48 375	0.47 91	0.23 38	2.59 553	0.85 195	1.08 275	1.32 377	2.00 527	1.73 536	1.15 244	0.47 218	0.21 255	0.17 298	0.21 234	0.26 412	0.20 211	0.33 424

PAM_32	0.87 387	0.30 204	1.08 354	0.56 271	0.32 199	2.10 543	0.36 153	2.26 504	1.01 261	1.13 290	1.05 261	3.14 573	1.47 514	1.00 201	0.42 178	0.19 171	0.14 160	0.20 198	0.18 215	0.19 169	0.25 313

SepStereo	0.87 387	0.37 366	1.20 402	0.66 401	0.69 483	0.82 330	0.62 407	1.79 378	1.26 396	1.93 536	1.55 453	0.96 317	1.17 465	2.34 448	0.69 336	0.22 290	0.16 269	0.25 366	0.18 215	0.29 394	0.24 292

LMCR-Stereo	0.87 387	0.50 447	0.99 324	0.80 500	0.43 339	1.32 461	0.55 365	2.79 569	1.03 268	1.55 486	1.49 432	0.74 223	1.01 419	1.76 377	0.99 418	0.30 446	0.17 298	0.22 269	0.18 215	0.31 416	0.22 248

FADNet_RVC	0.88 391	0.56 470	2.15 504	0.57 293	0.43 339	1.17 443	0.46 283	1.68 342	1.12 314	0.91 226	1.24 346	0.91 293	0.94 387	2.22 437	1.20 446	0.28 423	0.22 401	0.32 460	0.28 441	0.46 502	0.42 482

iResNetv2_ROB	0.88 391	0.43 417	2.62 526	0.60 334	0.38 290	0.94 383	0.67 422	1.88 409	1.38 456	1.27 380	1.45 423	1.26 406	1.05 440	1.92 402	0.64 319	0.24 336	0.15 231	0.19 156	0.14 109	0.24 330	0.21 217

DualNet (step1)	0.89 393	0.51 451	1.35 429	0.58 307	0.40 311	1.07 413	0.80 462	1.99 440	1.27 400	1.25 363	1.22 334	1.09 362	1.01 419	1.31 279	0.73 344	0.59 552	0.32 503	0.62 559	0.67 567	0.45 495	0.48 498

iRaft-Stereo_5w	0.89 393	0.31 238	1.04 339	0.56 271	0.47 373	0.47 91	0.68 425	1.19 224	1.08 287	0.80 196	1.35 392	1.46 449	0.90 371	5.11 529	1.16 441	0.18 130	0.15 231	0.22 269	0.19 239	0.21 260	0.24 292

DAS	0.89 393	0.37 366	1.20 402	0.66 401	0.69 483	0.82 330	0.62 407	1.79 378	1.26 396	1.93 536	1.55 453	0.96 317	1.17 465	2.72 474	0.69 336	0.22 290	0.16 269	0.25 366	0.18 215	0.29 394	0.24 292

SACVNet	0.89 393	0.51 451	1.08 354	0.83 511	0.58 438	0.83 338	0.78 451	1.84 392	1.17 343	1.39 437	1.33 383	1.25 400	1.01 419	2.31 447	0.92 402	0.35 484	0.26 458	0.31 448	0.29 460	0.35 446	0.48 498

ASMatch	0.89 393	0.29 176	0.72 177	0.56 271	0.36 265	0.47 91	0.37 168	1.16 216	0.95 234	1.11 279	3.26 567	0.95 312	0.96 394	4.88 526	0.53 264	0.20 220	0.16 269	0.22 269	0.19 239	0.20 211	0.30 397

ADLNet	0.89 393	0.39 393	1.09 357	0.88 526	0.73 490	1.24 453	0.75 444	2.02 446	1.41 470	1.58 493	1.37 397	1.26 406	1.00 416	1.31 279	1.18 443	0.28 423	0.21 383	0.26 387	0.26 412	0.29 394	0.36 447

MMNet	0.89 393	0.35 335	1.44 440	0.64 381	0.59 444	1.83 522	0.48 303	1.70 355	1.38 456	1.45 462	1.19 325	1.25 400	1.16 461	1.77 379	1.27 461	0.20 220	0.19 348	0.23 303	0.22 341	0.25 342	0.24 292

HGLStereo	0.89 393	0.42 412	1.15 377	0.82 507	1.03 551	1.16 436	0.57 378	1.68 342	1.28 408	1.26 375	1.62 472	1.13 375	1.31 491	1.85 390	1.11 438	0.25 358	0.24 439	0.24 327	0.22 341	0.24 330	0.29 381

CRFU-Net	0.90 401	0.42 412	1.10 362	0.69 440	0.59 444	1.76 513	0.84 474	2.33 522	0.92 216	1.45 462	1.20 326	1.62 478	1.25 480	1.38 300	0.94 410	0.28 423	0.23 429	0.22 269	0.19 239	0.24 330	0.27 351

dad	0.90 401	0.73 520	1.28 420	0.59 326	0.39 299	0.83 338	0.45 277	1.24 242	1.54 505	1.52 477	1.28 365	1.36 428	0.86 350	2.54 466	0.91 398	0.43 513	0.27 468	0.82 567	0.26 412	0.44 492	0.34 434

AACVNet	0.90 401	0.40 399	0.98 321	0.86 521	0.40 311	0.80 320	0.49 314	1.81 386	0.86 198	1.11 279	1.34 387	1.32 422	0.99 410	4.23 510	0.86 381	0.26 384	0.22 401	0.28 417	0.22 341	0.30 409	0.28 367

IRAFT_RVC	0.90 401	0.30 204	0.89 279	0.67 415	0.31 166	0.64 233	1.00 509	1.40 281	0.97 242	1.23 356	1.04 254	1.00 332	0.96 394	5.77 548	0.57 287	0.24 336	0.13 85	0.25 366	0.21 313	0.20 211	0.21 217

delet	0.90 401	0.34 306	1.15 377	0.69 440	0.66 473	1.63 502	0.81 467	1.95 431	1.49 499	1.42 449	1.38 402	1.29 413	0.91 374	1.78 381	1.18 443	0.22 290	0.22 401	0.24 327	0.25 395	0.22 280	0.24 292

pcwnet_v2	0.91 406	0.39 393	2.74 528	0.64 381	0.55 425	0.81 328	0.49 314	2.19 496	1.63 519	1.44 456	1.64 478	1.09 362	0.79 316	1.31 279	0.70 339	0.32 457	0.25 451	0.29 429	0.27 430	0.37 456	0.37 451

FADNet-RVC-Resample	0.91 406	0.51 451	2.92 533	0.64 381	0.46 362	1.07 413	0.60 399	1.76 371	1.24 380	1.10 278	0.98 230	1.06 348	0.98 407	2.17 434	0.95 412	0.24 336	0.22 401	0.30 441	0.32 485	0.36 450	0.40 470

HSM-Net_RVC	0.91 406	0.31 238	0.60 114	0.54 234	0.31 166	1.15 433	0.60 399	3.76 586	1.30 424	1.57 492	1.75 493	1.67 487	1.01 419	1.61 356	0.90 394	0.23 314	0.17 298	0.19 156	0.18 215	0.20 211	0.22 248
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ssnet_v2	0.92 409	0.39 393	1.22 407	0.66 401	0.39 299	1.31 460	0.96 502	2.32 516	1.45 488	1.48 472	1.17 318	1.53 463	0.91 374	1.16 248	1.71 515	0.31 449	0.27 468	0.30 441	0.29 460	0.28 377	0.29 381

ADLNet2	0.92 409	0.37 366	1.25 414	0.80 500	0.65 467	1.12 425	0.75 444	1.95 431	1.42 479	1.26 375	1.67 482	1.68 490	1.04 435	1.80 388	1.23 454	0.25 358	0.22 401	0.21 234	0.22 341	0.27 361	0.31 407

FTStereo	0.92 409	0.28 152	0.61 122	0.57 293	0.34 240	0.65 239	1.80 573	1.09 181	0.84 191	1.75 518	4.13 577	1.04 343	1.62 523	1.59 349	0.48 226	0.21 255	0.17 298	0.23 303	0.22 341	0.19 169	0.58 531

PFNet	0.92 409	0.28 152	1.20 402	0.68 427	0.32 199	0.62 213	0.55 365	1.27 252	1.01 261	1.47 466	1.09 276	0.97 320	0.68 278	6.58 568	0.59 300	0.21 255	0.13 85	0.24 327	0.19 239	0.20 211	0.20 188

DLCB_ROB	0.92 409	0.43 417	0.95 310	0.71 454	0.55 425	1.11 423	0.83 472	1.61 330	1.32 433	1.67 511	1.66 480	1.70 493	0.93 384	1.96 410	1.34 471	0.26 384	0.25 451	0.27 401	0.28 441	0.28 377	0.28 367

GEStereo_RVC	0.93 414	0.40 399	1.15 377	0.67 415	0.50 387	0.95 389	0.78 451	2.73 564	1.21 362	1.20 338	1.12 291	1.25 400	0.91 374	3.21 489	0.95 412	0.31 449	0.20 365	0.23 303	0.20 271	0.28 377	0.31 407

CBFPSM	0.95 415	0.37 366	2.10 500	0.51 173	0.39 299	1.73 509	0.87 485	1.59 326	1.13 320	1.11 279	1.00 236	2.34 549	1.64 528	1.42 314	1.44 481	0.19 171	0.18 330	0.20 198	0.20 271	0.22 280	0.36 447

OMP-Stereo	0.95 415	0.35 335	0.79 219	0.92 537	0.32 199	0.49 107	0.35 140	1.22 235	1.11 306	1.58 493	1.12 291	1.44 443	0.69 282	6.92 574	0.51 246	0.20 220	0.15 231	0.24 327	0.19 239	0.21 260	0.16 72

DSFCA	0.95 415	0.38 384	1.23 409	0.55 250	0.66 473	1.50 487	0.93 496	1.58 321	1.24 380	1.59 496	1.16 315	1.48 452	0.95 392	2.96 481	1.20 446	0.31 449	0.28 474	0.25 366	0.26 412	0.29 394	0.26 333

PSMNet_ROB	0.95 415	0.57 475	1.45 441	0.75 483	0.64 462	1.28 458	1.12 522	1.84 392	1.15 331	1.16 310	1.29 369	1.44 443	0.89 368	1.74 374	1.70 513	0.33 464	0.25 451	0.37 500	0.39 520	0.36 450	0.32 416

FADNet-RVC	0.96 419	0.72 517	2.96 534	0.64 381	0.49 382	0.90 366	0.59 391	1.85 400	1.27 400	0.92 229	0.97 225	1.36 428	0.90 371	2.36 450	1.31 463	0.30 446	0.29 482	0.32 460	0.32 485	0.42 479	0.37 451

TransformOpticalFlow	0.97 420	0.30 204	0.96 317	0.54 234	0.31 166	0.65 239	0.54 355	1.87 404	1.19 351	1.12 287	1.44 421	1.34 425	0.98 407	6.68 571	0.44 189	0.19 171	0.12 41	0.21 234	0.19 239	0.18 133	0.23 269

IIG-Stereo	0.97 420	0.34 306	0.80 223	0.90 535	0.33 219	0.61 210	0.26 59	1.27 252	1.08 287	1.69 513	1.37 397	1.44 443	0.74 291	6.94 575	0.53 264	0.21 255	0.14 160	0.23 303	0.18 215	0.20 211	0.15 39

XX-Stereo	0.97 420	0.28 152	8.28 580	0.85 518	0.70 489	0.44 71	0.22 25	1.07 169	0.69 137	0.66 172	1.56 459	1.38 434	0.38 101	1.36 293	0.38 135	0.21 255	0.14 160	0.20 198	0.19 239	0.19 169	0.16 72

DispNO	0.98 423	0.34 306	2.02 493	0.58 307	0.55 425	0.88 360	0.49 314	1.70 355	1.24 380	1.22 353	1.26 350	1.18 382	0.88 365	5.17 530	0.88 387	0.23 314	0.18 330	0.24 327	0.22 341	0.19 169	0.22 248

DEmStereo	0.98 423	0.25 87	0.85 261	0.49 136	0.33 219	1.02 404	0.55 365	0.97 130	0.93 223	1.41 445	2.13 533	1.01 337	2.01 551	5.62 542	0.78 360	0.19 171	0.15 231	0.20 198	0.20 271	0.18 133	0.25 313

FADNet	0.98 423	0.64 495	2.57 522	0.66 401	0.55 425	0.95 389	0.57 378	1.91 417	1.38 456	0.94 235	1.02 241	1.36 428	1.00 416	2.69 472	0.97 416	0.34 474	0.34 513	0.31 448	0.34 505	0.61 539	0.42 482

CFNet	0.99 426	0.40 399	1.23 409	0.65 388	0.43 339	1.03 405	0.49 314	2.01 445	1.35 440	1.02 256	1.39 404	1.10 366	0.86 350	5.47 541	0.89 390	0.24 336	0.18 330	0.28 417	0.27 430	0.27 361	0.22 248

NVstereo2D	0.99 426	0.45 425	2.21 508	0.79 499	0.75 502	1.20 447	0.86 481	1.98 436	1.41 470	1.02 256	1.18 321	1.31 418	0.97 404	2.25 441	0.93 405	0.45 525	0.22 401	0.39 508	0.25 395	0.59 533	0.68 547

CBMV_ROB	0.99 426	0.46 428	0.68 161	0.53 219	0.39 299	1.40 477	0.48 303	2.09 464	1.30 424	1.53 480	2.29 541	1.36 428	1.23 476	2.46 457	1.04 430	0.44 522	0.42 546	0.47 532	0.44 533	0.41 475	0.39 464

ACV-stereo	1.00 429	0.55 466	1.47 443	0.59 326	0.42 335	2.38 554	0.58 384	1.20 228	1.21 362	0.83 205	1.01 238	3.36 575	2.10 557	1.64 359	1.17 442	0.28 423	0.22 401	0.23 303	0.22 341	0.29 394	0.35 443

fast-acv-ft	1.00 429	0.48 439	1.85 482	0.61 348	0.52 402	1.77 515	0.69 428	1.52 303	1.47 494	1.34 415	1.85 511	1.73 496	1.24 479	1.62 357	1.56 494	0.27 405	0.28 474	0.28 417	0.28 441	0.28 377	0.31 407

HBP-ISP	1.00 429	0.60 479	0.85 261	0.64 381	0.48 375	1.63 502	0.77 448	2.24 503	1.30 424	1.33 408	1.53 449	0.87 271	0.99 410	3.26 492	0.76 354	0.46 526	0.44 548	0.54 546	0.48 542	0.48 507	0.42 482

CSP-Net	1.00 429	0.41 409	0.99 324	0.56 271	0.43 339	1.62 501	0.76 447	2.16 485	1.16 338	1.33 408	1.22 334	1.32 422	0.89 368	4.67 521	0.93 405	0.35 484	0.24 439	0.20 198	0.20 271	0.23 301	0.30 397

ETE_ROB	1.01 433	0.69 510	1.49 446	0.72 460	0.50 387	1.15 433	1.12 522	1.91 417	1.24 380	1.94 538	1.50 439	1.73 496	1.06 441	1.78 381	1.33 470	0.33 464	0.26 458	0.38 504	0.34 505	0.40 471	0.44 489

THIR-Stereo	1.02 434	0.29 176	0.73 191	0.51 173	0.29 124	0.94 383	1.31 543	1.08 174	0.98 245	1.35 421	1.91 519	1.16 380	1.54 519	6.37 566	0.79 365	0.20 220	0.14 160	0.21 234	0.22 341	0.19 169	0.25 313

PS-NSSS	1.02 434	0.62 491	1.17 392	0.61 348	0.58 438	0.91 369	0.79 459	2.02 446	1.19 351	1.17 314	1.68 484	1.00 332	0.85 342	4.43 515	0.86 381	0.38 496	0.31 491	0.52 541	0.32 485	0.52 517	0.45 491

XPNet_ROB	1.02 434	0.56 470	1.33 428	0.75 483	0.58 438	1.11 423	1.13 524	1.77 373	1.29 420	1.88 530	1.43 419	1.63 482	1.13 460	2.04 419	1.69 511	0.40 504	0.31 491	0.33 472	0.29 460	0.37 456	0.37 451

YMNet	1.04 437	0.59 476	1.67 467	0.86 521	0.86 528	1.84 523	0.61 404	1.70 355	1.28 408	1.65 507	1.98 523	1.75 501	0.96 394	1.57 341	1.58 496	0.34 474	0.37 529	0.32 460	0.32 485	0.33 434	0.32 416

YMNet_1	1.04 437	0.59 476	1.67 467	0.86 521	0.86 528	1.84 523	0.61 404	1.70 355	1.28 408	1.65 507	1.98 523	1.75 501	0.96 394	1.57 341	1.58 496	0.34 474	0.37 529	0.32 460	0.32 485	0.33 434	0.32 416

iinet-f	1.04 437	0.50 447	4.24 557	0.58 307	0.43 339	1.78 519	0.70 435	1.29 258	1.16 338	1.25 363	1.42 415	1.57 470	1.42 508	1.47 326	1.70 513	0.26 384	0.23 429	0.20 198	0.20 271	0.26 355	0.26 333

RAFT-RH_RVC	1.04 437	0.26 107	0.76 206	0.53 219	0.29 124	0.80 320	0.32 105	0.85 96	1.12 314	2.04 545	4.63 583	1.03 342	0.57 220	5.93 551	0.52 254	0.20 220	0.13 85	0.26 387	0.20 271	0.16 70	0.19 159

CBMV	1.04 437	0.48 439	0.88 275	0.56 271	0.36 265	1.52 489	1.55 556	1.87 404	1.59 514	2.11 549	1.67 482	1.46 449	1.35 496	1.92 402	1.31 463	0.35 484	0.35 520	0.39 508	0.33 499	0.34 442	0.34 434
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
UGAM-zero	1.05 442	0.33 276	1.04 339	0.49 136	0.31 166	0.67 250	0.26 59	2.37 525	0.80 177	1.05 265	1.11 287	2.86 566	1.81 542	6.26 558	0.50 242	0.18 130	0.15 231	0.19 156	0.16 166	0.17 97	0.21 217

StereoDRNet	1.05 442	0.53 459	2.21 508	0.80 500	0.93 540	1.50 487	0.90 488	2.06 458	1.44 483	1.68 512	1.20 326	1.48 452	0.99 410	1.86 393	1.60 500	0.29 439	0.24 439	0.29 429	0.28 441	0.35 446	0.33 424

AIO-Stereo-zeroshot1	1.06 444	0.43 417	3.59 549	0.53 219	0.66 473	0.79 313	0.39 194	2.60 554	0.98 245	0.96 240	4.58 581	2.05 538	0.56 217	0.99 197	0.51 246	0.19 171	0.14 160	0.21 234	0.28 441	0.32 427	0.41 474

STrans-v2	1.06 444	0.31 238	1.02 334	0.52 196	0.33 219	0.67 250	0.78 451	2.66 561	1.26 396	1.15 306	1.46 425	1.37 432	1.40 503	6.68 571	0.46 208	0.19 171	0.13 85	0.21 234	0.18 215	0.18 133	0.21 217

DISCO	1.06 444	0.37 366	1.19 398	0.73 468	0.46 362	2.04 538	0.84 474	2.26 504	1.54 505	1.25 363	1.36 396	2.38 551	1.08 444	2.60 469	1.62 503	0.24 336	0.19 348	0.22 269	0.20 271	0.32 427	0.29 381

NCCL2	1.06 444	0.64 495	1.35 429	0.78 497	0.58 438	1.32 461	1.69 562	1.89 411	1.38 456	1.52 477	1.20 326	1.91 513	1.17 465	1.79 386	1.50 488	0.35 484	0.31 491	0.45 526	0.44 533	0.41 475	0.45 491

LALA_ROB	1.06 444	0.66 502	1.37 437	0.70 450	0.53 410	1.61 499	1.25 540	1.81 386	1.48 498	1.82 526	1.40 409	1.93 517	1.03 429	1.68 365	1.69 511	0.38 496	0.28 474	0.43 521	0.37 516	0.43 481	0.38 459

TCMNet	1.07 449	0.66 502	2.49 518	0.92 537	1.32 573	1.14 429	0.67 422	1.91 417	1.29 420	1.20 338	1.57 463	1.29 413	0.96 394	2.23 438	1.59 499	0.32 457	0.31 491	0.38 504	0.35 509	0.43 481	0.40 470

PSMNet-RUCA	1.07 449	1.06 545	1.64 464	1.23 566	1.10 556	1.39 473	0.65 416	1.91 417	1.43 480	0.95 237	1.52 447	0.99 326	0.83 334	1.28 275	1.01 423	0.71 563	0.34 513	0.99 575	0.61 563	1.01 564	0.67 543

RAFT + AFF	1.07 449	0.47 433	1.36 434	0.68 427	0.50 387	1.20 447	1.22 536	2.58 552	1.26 396	1.33 408	1.56 459	1.19 384	1.49 517	3.89 508	1.01 423	0.22 290	0.26 458	0.30 441	0.27 430	0.29 394	0.32 416

DRN-Test	1.07 449	0.49 444	1.95 490	0.75 483	0.81 520	1.61 499	0.78 451	2.26 504	1.53 503	1.84 527	1.35 392	1.42 437	1.04 435	2.26 442	1.61 501	0.28 423	0.23 429	0.31 448	0.30 472	0.33 434	0.33 424

TDLM	1.08 453	0.50 447	1.01 331	0.69 440	0.54 418	0.91 369	1.40 549	1.60 328	1.36 449	1.17 314	1.40 409	1.07 351	1.00 416	6.19 554	0.85 380	0.34 474	0.22 401	0.35 487	0.26 412	0.38 462	0.29 381

Wz-Net-LNSev-Ref	1.09 454	0.46 428	2.61 525	0.71 454	0.65 467	2.00 535	0.78 451	2.07 460	1.47 494	1.62 502	1.47 428	1.53 463	1.29 487	2.10 427	1.65 509	0.24 336	0.14 160	0.20 198	0.16 166	0.28 377	0.28 367

FAT-Stereo	1.10 455	0.43 417	1.46 442	0.74 474	0.60 448	1.13 426	0.92 492	2.06 458	1.71 527	1.75 518	2.00 526	2.02 531	1.47 514	2.02 418	1.26 458	0.44 522	0.36 524	0.34 480	0.29 460	0.36 450	0.57 528

CVANet_RVC	1.10 455	0.49 444	1.15 377	0.65 388	0.54 418	0.93 380	1.00 509	1.69 351	1.36 449	1.42 449	1.39 404	1.24 399	1.17 465	6.22 556	0.80 372	0.35 484	0.24 439	0.35 487	0.30 472	0.44 492	0.32 416

APVNet	1.11 457	0.59 476	1.95 490	0.87 524	0.77 508	1.90 528	0.82 471	2.03 450	1.15 331	1.14 304	1.43 419	1.55 466	1.12 459	3.03 483	1.62 503	0.32 457	0.34 513	0.42 520	0.36 512	0.36 450	0.41 474

GANetREF_RVC	1.11 457	0.90 534	1.56 457	0.88 526	0.53 410	1.41 479	1.35 546	1.91 417	1.54 505	1.28 386	1.32 377	1.46 449	1.23 476	2.04 419	1.00 422	0.57 549	0.45 550	0.67 562	0.52 551	0.91 560	0.62 538
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
GCST	1.13 459	1.50 572	1.17 392	1.74 577	1.17 566	1.29 459	0.30 87	1.55 312	1.21 362	1.31 399	0.97 225	0.99 326	0.48 164	2.38 454	0.54 273	1.24 581	0.70 582	1.31 582	0.86 577	1.03 566	0.92 565

GASNet	1.13 459	1.10 552	3.29 544	1.00 552	0.68 480	0.82 330	0.67 422	1.85 400	1.38 456	1.39 437	1.25 348	1.25 400	1.20 475	2.72 474	1.62 503	0.46 526	0.26 458	0.36 497	0.34 505	0.55 527	0.33 424

anonymity	1.14 461	0.98 542	1.24 412	1.09 557	1.13 559	1.08 417	0.90 488	2.02 446	1.23 376	1.32 402	1.27 359	1.27 411	1.09 447	1.16 248	1.03 429	1.02 572	1.01 598	0.97 572	0.97 581	0.98 562	1.01 567

PA-Net	1.14 461	0.63 492	2.12 502	0.67 415	0.75 502	1.19 446	0.91 490	1.91 417	1.46 493	1.18 325	1.23 342	1.33 424	1.17 465	4.31 513	1.41 478	0.29 439	0.46 554	0.33 472	0.50 547	0.33 434	0.57 528
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
edge stereo	1.15 463	0.54 462	1.50 447	0.73 468	0.66 473	1.18 445	0.84 474	2.13 476	1.41 470	1.73 516	1.84 508	2.53 557	1.46 512	2.46 457	1.35 473	0.43 513	0.41 541	0.54 546	0.36 512	0.43 481	0.50 507

RASNet	1.16 464	0.34 306	1.11 364	0.73 468	0.86 528	1.00 401	0.60 399	1.56 316	1.43 480	1.07 273	1.37 397	2.08 539	1.44 511	7.00 576	1.56 494	0.20 220	0.17 298	0.17 89	0.19 239	0.19 169	0.19 159

DANet	1.16 464	0.64 495	1.52 452	0.88 526	0.74 497	1.52 489	0.52 335	1.68 342	1.21 362	1.81 524	1.55 453	2.02 531	1.11 453	3.30 494	2.28 535	0.34 474	0.31 491	0.40 514	0.30 472	0.46 502	0.54 517
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UGAM	1.17 466	0.29 176	1.08 354	0.55 250	0.43 339	0.69 265	0.71 438	1.14 199	1.35 440	1.00 247	1.49 432	1.90 511	0.86 350	9.61 603	0.89 390	0.21 255	0.19 348	0.30 441	0.25 395	0.20 211	0.18 118

Wz-Net-LNSev	1.17 466	0.72 517	4.71 561	0.66 401	0.84 525	1.72 506	1.13 524	1.97 435	1.43 480	1.34 415	1.32 377	1.66 485	1.30 490	1.44 320	1.51 490	0.29 439	0.26 458	0.24 327	0.23 373	0.33 434	0.35 443

S-Stereo	1.17 466	0.48 439	2.25 512	0.83 511	0.81 520	1.22 449	1.17 531	2.12 468	2.08 553	1.47 466	2.13 533	1.55 466	1.16 461	2.09 426	1.46 484	0.42 512	0.40 540	0.35 487	0.32 485	0.45 495	0.73 552

MaskLacGwcNet_RVC	1.17 466	1.06 545	1.28 420	0.88 526	0.69 483	1.92 530	0.92 492	1.71 359	1.14 326	1.17 314	1.26 350	1.49 454	0.80 323	2.04 419	0.86 381	2.02 584	0.34 513	0.79 566	0.36 512	1.38 576	1.33 579

RP	1.17 466	0.54 462	1.48 445	0.93 543	1.05 553	1.14 429	0.85 480	1.99 440	1.70 525	1.72 515	2.07 530	1.91 513	1.93 549	2.00 415	1.37 475	0.55 547	0.37 529	0.48 534	0.37 516	0.46 502	0.46 496

z-ln-s-r	1.18 471	0.61 484	2.91 532	0.54 234	0.56 430	0.81 328	0.86 481	1.72 363	1.55 511	1.18 325	1.62 472	1.37 432	1.16 461	3.67 502	3.77 561	0.20 220	0.15 231	0.21 234	0.17 191	0.29 394	0.24 292

ccnet	1.19 472	0.71 514	1.36 434	0.81 504	0.75 502	1.72 506	1.13 524	1.98 436	1.31 431	1.52 477	1.84 508	1.75 501	1.36 498	2.01 416	2.04 526	0.57 549	0.54 568	0.57 554	0.56 556	0.60 536	0.60 536

Nwc_Net	1.19 472	0.53 459	2.34 514	0.92 537	0.81 520	1.49 486	0.70 435	2.28 514	1.32 433	1.41 445	2.27 539	2.03 534	1.76 539	2.05 423	1.46 484	0.43 513	0.30 486	0.43 521	0.46 538	0.39 467	0.40 470

NCC-stereo	1.20 474	0.60 479	1.84 480	0.88 526	0.95 544	1.32 461	0.94 498	2.14 478	1.36 449	1.43 453	1.79 499	1.93 517	2.13 562	2.54 466	1.41 478	0.49 534	0.38 534	0.45 526	0.59 560	0.43 481	0.45 491

Abc-Net	1.20 474	0.60 479	1.84 480	0.88 526	0.95 544	1.32 461	0.94 498	2.14 478	1.36 449	1.43 453	1.79 499	1.93 517	2.13 562	2.54 466	1.41 478	0.49 534	0.38 534	0.45 526	0.59 560	0.43 481	0.45 491
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Wz-Net-MNSev	1.21 476	0.66 502	3.44 547	0.69 440	0.73 490	1.93 531	1.44 551	2.16 485	1.59 514	1.85 529	1.49 432	1.50 457	1.34 495	2.05 423	1.54 493	0.27 405	0.24 439	0.28 417	0.28 441	0.35 446	0.32 416

RGC	1.22 477	0.82 528	1.71 470	0.95 548	0.98 549	1.53 491	0.80 462	2.18 494	1.35 440	1.69 513	1.94 520	2.03 534	1.66 529	2.36 450	1.50 488	0.46 526	0.36 524	0.59 557	0.48 542	0.49 511	0.49 503

stereogan	1.22 477	0.45 425	2.03 496	0.87 524	0.85 526	2.52 556	0.72 439	1.98 436	1.78 535	1.92 534	1.94 520	2.31 548	1.42 508	2.10 427	1.14 439	0.38 496	0.36 524	0.39 508	0.32 485	0.52 517	0.49 503

AANet_RVC	1.22 477	0.60 479	1.94 486	0.69 440	0.46 362	0.75 287	0.69 428	1.51 299	1.57 512	1.36 426	1.90 517	1.51 460	0.87 359	7.23 580	1.89 523	0.26 384	0.19 348	0.19 156	0.16 166	0.23 301	0.37 451

HSM	1.22 477	0.34 306	0.81 228	0.61 348	0.39 299	1.22 449	0.63 412	2.45 534	1.25 388	1.32 402	1.26 350	1.91 513	1.08 444	9.21 599	0.75 351	0.23 314	0.17 298	0.20 198	0.16 166	0.22 280	0.24 292

Syn2CoEx	1.23 481	0.80 524	3.07 538	0.83 511	0.68 480	1.39 473	0.87 485	2.23 501	1.57 512	1.28 386	1.58 465	1.42 437	1.57 521	3.79 506	1.48 487	0.36 491	0.32 503	0.34 480	0.30 472	0.30 409	0.41 474

AF-Net	1.23 481	0.56 470	2.31 513	0.88 526	0.93 540	1.41 479	0.73 442	2.27 512	1.71 527	1.76 521	2.42 547	2.00 527	1.70 532	1.98 411	1.62 503	0.50 538	0.29 482	0.49 536	0.33 499	0.40 471	0.34 434

NaN_ROB	1.23 481	0.63 492	1.76 473	0.67 415	0.50 387	1.59 498	2.00 576	1.87 404	1.52 502	2.14 551	1.26 350	1.40 436	1.09 447	4.60 519	1.75 516	0.28 423	0.34 513	0.28 417	0.29 460	0.30 409	0.37 451

DGSMNet	1.24 484	0.84 531	3.20 540	0.91 536	0.92 537	1.39 473	1.34 545	2.46 538	1.44 483	1.34 415	1.66 480	1.50 457	1.03 429	1.85 390	1.30 462	0.48 532	0.48 557	0.55 550	0.51 550	0.78 553	0.79 558

RYNet	1.24 484	0.52 457	1.57 459	0.73 468	0.97 547	1.74 511	0.95 501	2.09 464	1.54 505	1.44 456	1.18 321	1.94 521	1.29 487	4.57 518	1.93 524	0.27 405	0.23 429	0.35 487	0.27 430	0.57 530	0.59 533

aanetorigin	1.26 486	0.85 532	3.00 536	0.72 460	0.80 516	1.08 417	1.05 515	1.12 191	1.39 464	3.53 587	2.60 554	1.72 494	1.73 536	1.98 411	1.77 519	0.26 384	0.24 439	0.26 387	0.25 395	0.38 462	0.51 511

GwcNet	1.26 486	0.63 492	5.13 563	0.81 504	1.15 563	1.73 509	0.69 428	1.84 392	1.53 503	1.51 475	1.71 489	1.72 494	1.09 447	2.20 436	1.61 501	0.31 449	0.30 486	0.29 429	0.27 430	0.30 409	0.41 474

Consistency-Raft	1.27 488	1.01 544	2.17 505	1.04 554	1.20 568	0.96 395	1.00 509	1.84 392	1.95 546	1.38 433	2.11 532	1.44 443	1.03 429	1.18 254	1.40 477	0.73 564	0.83 584	0.89 569	0.99 584	1.33 573	0.95 566

NOSS_ROB	1.29 489	0.49 444	0.68 161	0.60 334	0.40 311	1.09 422	0.77 448	1.94 428	1.44 483	1.04 262	1.46 425	1.10 366	0.81 327	10.57 613	0.78 360	0.46 526	0.43 547	0.48 534	0.45 536	0.45 495	0.43 486

SGM-Forest	1.29 489	0.40 399	0.74 196	0.54 234	0.37 276	1.55 493	1.26 541	1.82 388	1.39 464	2.22 552	1.81 505	1.64 483	1.02 427	7.65 586	1.20 446	0.39 502	0.37 529	0.39 508	0.34 505	0.37 456	0.34 434
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WQFJA1++	1.34 491	0.23 43	0.51 66	0.40 33	0.29 124	0.46 80	0.20 13	0.67 35	0.31 13	0.40 67	0.39 38	0.34 60	0.39 103	0.66 90	0.28 28	0.19 171	0.13 85	0.16 61	0.13 74	20.39 622	0.17 98

Anonymous_2	1.37 492	0.56 470	0.94 306	0.57 293	0.62 458	1.04 406	0.65 416	1.82 388	1.01 261	1.00 247	0.79 178	1.42 437	1.27 483	1.06 221	0.83 376	0.62 555	0.67 579	1.05 578	9.88 621	1.09 569	0.55 523

test_for_model	1.38 493	3.71 610	0.65 148	3.45 603	2.88 601	0.57 181	0.33 113	1.91 417	0.93 223	1.47 466	0.64 130	0.51 129	0.37 91	0.53 35	0.35 95	2.54 591	0.16 269	0.17 89	0.12 38	4.56 611	1.84 585

SQANet	1.38 493	0.95 540	1.37 437	1.89 581	1.47 578	1.44 483	0.81 467	1.89 411	1.13 320	1.34 415	1.26 350	1.28 412	1.02 427	1.64 359	0.91 398	2.55 592	0.35 520	1.47 583	0.56 556	2.48 584	1.74 583

PWC_ROB	1.39 495	0.93 539	4.07 555	0.77 493	0.83 523	1.16 436	0.53 341	1.87 404	2.01 549	2.36 557	3.06 565	1.65 484	1.60 522	2.65 471	2.29 537	0.34 474	0.23 429	0.36 497	0.25 395	0.39 467	0.49 503

PWCDC_ROB	1.39 495	0.91 537	2.10 500	1.08 556	0.92 537	1.72 506	0.58 384	2.03 450	3.30 584	1.32 402	4.87 586	1.21 387	1.71 534	1.98 411	1.75 516	0.65 558	0.26 458	0.29 429	0.25 395	0.56 528	0.41 474

GANet	1.41 497	0.52 457	1.18 397	0.74 474	0.48 375	1.40 477	1.69 562	1.87 404	1.28 408	1.56 488	2.39 545	1.56 468	1.25 480	9.13 597	1.20 446	0.31 449	0.32 503	0.34 480	0.29 460	0.40 471	0.33 424

PDISCO_ROB	1.41 497	0.73 520	2.04 497	1.40 569	1.46 577	2.83 568	1.07 518	2.64 556	2.11 555	1.41 445	1.50 439	1.73 496	0.99 410	2.83 479	1.46 484	1.03 573	0.27 468	0.54 546	0.47 540	0.77 552	0.84 562

w-ln-seven-2	1.42 499	0.69 510	6.86 571	0.71 454	0.62 458	1.23 451	0.92 492	1.84 392	1.59 514	1.74 517	1.59 469	1.49 454	1.40 503	3.69 503	2.22 532	0.27 405	0.26 458	0.29 429	0.26 412	0.34 442	0.33 424

LL-Strereo	1.42 499	0.44 424	2.02 493	0.62 356	1.07 554	0.73 280	0.65 416	2.02 446	1.21 362	1.60 497	1.62 472	2.02 531	2.10 557	9.67 604	1.07 432	0.22 290	0.20 365	0.27 401	0.24 386	0.23 301	0.33 424

SHD	1.42 499	0.81 527	2.79 530	0.98 550	0.92 537	1.97 532	0.68 425	2.43 532	2.55 566	2.54 566	1.72 490	2.01 530	1.62 523	2.14 431	2.70 544	0.40 504	0.33 509	0.39 508	0.40 522	0.48 507	0.54 517

RTSC	1.43 502	0.89 533	3.62 551	0.94 546	0.64 462	1.85 525	0.69 428	2.20 499	2.04 552	2.22 552	1.70 487	1.67 487	1.27 483	2.53 465	4.48 569	0.33 464	0.25 451	0.27 401	0.29 460	0.38 462	0.40 470

UDG	1.47 503	2.69 603	1.13 370	1.45 574	1.65 580	1.34 467	0.79 459	1.75 369	1.27 400	1.29 391	1.74 492	1.99 526	1.39 502	1.66 362	1.51 490	0.91 569	0.55 570	2.30 591	0.76 571	1.99 578	1.20 575

MFMNet_re	1.47 503	1.20 558	2.50 519	1.46 575	1.08 555	1.58 497	1.51 552	1.96 434	1.87 541	2.31 556	2.20 536	1.51 460	1.88 547	1.57 341	1.34 471	0.94 570	0.83 584	0.84 568	0.80 574	1.00 563	1.06 570

PASM	1.48 505	1.08 548	3.96 554	0.93 543	0.93 540	1.17 443	1.19 533	1.77 373	1.65 520	1.90 531	1.52 447	1.75 501	1.42 508	4.54 517	1.52 492	0.64 557	0.68 581	0.69 564	0.79 573	0.70 548	0.74 553

ADCRef	1.50 506	0.61 484	3.83 553	0.76 491	0.77 508	1.91 529	0.77 448	2.16 485	1.34 437	1.63 504	1.59 469	1.35 427	1.40 503	1.79 386	8.32 589	0.25 358	0.21 383	0.32 460	0.31 478	0.31 416	0.32 416

XQC	1.51 507	0.98 542	3.20 540	0.92 537	0.76 507	2.01 536	1.17 531	2.53 549	1.99 548	2.01 544	1.54 450	2.00 527	1.54 519	3.16 487	3.46 558	0.49 534	0.31 491	0.45 526	0.40 522	0.71 550	0.62 538

DStereoRT	1.52 508	0.36 345	3.37 545	0.69 440	0.54 418	2.05 541	0.59 391	1.85 400	1.21 362	1.38 433	1.46 425	0.84 267	1.27 483	6.33 564	1.07 432	0.24 336	0.19 348	4.29 615	2.08 607	0.25 342	0.39 464

CC-Net-ROB	1.53 509	1.31 566	1.68 469	0.92 537	0.80 516	1.75 512	0.99 507	2.04 453	1.27 400	1.12 287	1.62 472	1.20 386	0.98 407	7.82 587	0.92 402	1.15 580	0.41 541	2.20 589	0.46 538	1.37 575	0.56 525

FINET	1.54 510	0.67 506	7.28 574	0.76 491	0.97 547	1.42 482	1.38 548	2.80 571	3.12 581	1.23 356	1.68 484	1.04 343	1.11 453	3.35 495	1.78 520	0.43 513	0.37 529	0.32 460	0.29 460	0.43 481	0.41 474

test_xeample	1.55 511	0.31 238	0.94 306	0.54 234	0.31 166	0.94 383	0.58 384	2.40 529	1.40 466	1.29 391	1.55 453	0.89 287	0.88 365	1.72 372	15.94 612	0.22 290	0.22 401	0.22 269	0.21 313	0.23 301	0.25 313

w-ln-seven	1.56 512	0.83 530	5.96 566	0.78 497	0.74 497	2.64 562	1.01 512	2.13 476	2.03 550	2.09 548	1.76 494	1.84 510	1.27 483	2.98 482	3.23 555	0.29 439	0.26 458	0.31 448	0.30 472	0.41 475	0.38 459

DDUNet	1.56 512	2.70 604	1.35 429	1.79 578	1.88 582	1.82 521	0.91 490	1.84 392	1.20 355	1.40 443	1.79 499	1.62 478	1.17 465	1.59 349	1.22 451	1.11 577	0.76 583	2.38 594	0.94 579	2.12 579	1.53 581

CrosDoStereo	1.56 512	0.26 107	0.78 215	0.51 173	0.29 124	0.66 245	11.86 611	1.18 220	1.00 258	1.35 421	1.76 494	0.99 326	1.83 544	6.64 569	0.83 376	0.19 171	0.15 231	0.20 198	0.22 341	0.18 133	0.25 313

DeepStereo_LL	1.56 512	0.26 107	0.78 215	0.51 173	0.29 124	0.66 245	11.86 611	1.18 220	1.00 258	1.35 421	1.76 494	0.99 326	1.83 544	6.64 569	0.83 376	0.19 171	0.15 231	0.20 198	0.22 341	0.18 133	0.25 313

xxxx	1.61 516	0.32 256	0.98 321	0.58 307	0.31 166	1.15 433	0.43 241	2.43 532	1.41 470	1.17 314	1.40 409	1.21 387	0.86 350	1.94 405	16.68 614	0.24 336	0.24 439	0.21 234	0.20 271	0.23 301	0.27 351

CSAN	1.61 516	0.67 506	3.24 543	0.74 474	0.52 402	1.77 515	1.74 567	1.98 436	1.94 545	2.47 564	2.33 543	1.93 517	2.04 554	6.45 567	1.95 525	0.43 513	0.36 524	0.41 519	0.42 526	0.43 481	0.44 489

MFN_U_SF_RVC	1.62 518	0.96 541	4.36 559	0.92 537	0.69 483	2.62 561	1.10 520	2.50 545	1.74 530	1.99 543	1.86 513	2.45 555	1.78 541	3.08 485	2.84 547	0.54 543	0.50 564	0.56 552	0.60 562	0.60 536	0.67 543

SDNR	1.66 519	0.55 466	2.36 515	0.56 271	0.58 438	3.79 586	0.45 277	1.78 375	1.40 466	1.38 433	2.45 550	1.13 375	0.96 394	11.03 614	1.31 463	0.67 560	0.64 576	0.43 521	0.32 485	0.71 550	0.76 556

otaku	1.67 520	1.18 556	1.56 457	2.27 584	1.59 579	1.98 533	1.23 538	2.23 501	1.37 454	1.48 472	1.63 477	1.73 496	1.23 476	1.85 390	1.09 434	2.96 596	0.58 574	1.74 584	0.61 563	2.94 591	2.15 589

222	1.67 520	0.31 238	0.93 299	0.59 326	0.31 166	1.05 409	0.43 241	2.39 527	1.47 494	1.37 428	1.55 453	0.94 308	0.94 387	1.98 411	17.76 615	0.24 336	0.22 401	0.21 234	0.20 271	0.22 280	0.26 333

Wz-Net-SNSev	1.68 522	1.45 568	8.71 584	0.71 454	0.67 479	1.35 468	1.51 552	2.15 483	1.47 494	1.51 475	1.68 484	2.27 544	1.38 500	4.23 510	2.36 539	0.32 457	0.29 482	0.31 448	0.33 499	0.43 481	0.39 464

DeepPrunerF	1.68 522	0.82 528	6.82 570	0.94 546	1.20 568	0.91 369	0.97 503	2.50 545	5.19 601	1.22 353	1.30 370	1.18 382	1.29 487	4.96 528	1.75 516	0.43 513	0.35 520	0.52 541	0.48 542	0.43 481	0.42 482

psmorigin	1.69 524	0.74 522	13.13 596	0.70 450	0.60 448	1.16 436	0.79 459	1.69 351	1.25 388	2.07 547	1.77 497	2.23 541	1.51 518	2.14 431	1.45 482	0.39 502	0.41 541	0.34 480	0.33 499	0.45 495	0.63 540

G-Net	1.71 525	0.67 506	2.09 499	1.14 562	0.75 502	2.96 573	0.89 487	1.58 321	1.30 424	2.76 571	8.12 605	2.29 546	2.51 573	1.94 405	2.23 534	0.49 534	0.45 550	0.45 526	0.31 478	0.62 540	0.59 533

Ntro	1.72 526	1.21 559	1.62 461	2.54 591	1.86 581	2.09 542	1.14 527	2.08 461	1.38 456	1.23 356	1.62 472	1.62 478	1.33 494	2.04 419	1.21 450	3.09 597	0.56 571	1.82 586	0.65 565	2.97 595	2.25 591

z-mn7	1.77 527	1.06 545	7.02 573	0.74 474	0.54 418	2.58 558	1.03 513	1.90 415	2.73 577	1.61 498	3.00 563	1.96 523	1.40 503	5.23 532	2.87 548	0.31 449	0.25 451	0.27 401	0.25 395	0.34 442	0.35 443

FBW_ROB	1.78 528	0.66 502	1.90 485	0.72 460	0.66 473	1.79 520	1.07 518	2.79 569	1.77 531	1.84 527	1.79 499	1.98 525	1.37 499	12.42 616	2.22 532	0.36 491	0.38 534	0.57 554	0.39 520	0.46 502	0.51 511

SPS-STEREO	1.78 528	1.09 550	1.52 452	1.22 565	1.14 561	1.87 527	1.11 521	2.27 512	1.70 525	3.17 584	2.39 545	2.84 565	1.93 549	4.41 514	2.93 549	1.04 575	0.99 597	0.97 572	0.94 579	1.03 566	1.05 569
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFN_U_SF_DS_RVC	1.80 530	1.11 553	4.33 558	0.84 515	0.77 508	3.70 581	2.41 595	2.04 453	1.85 540	1.75 518	1.90 517	1.92 516	1.25 480	7.33 581	1.45 482	0.47 530	0.47 555	0.53 545	0.77 572	0.50 513	0.55 523

SAMSARA	1.80 530	0.90 534	3.37 545	1.28 568	1.13 559	3.71 582	2.33 590	2.53 549	1.93 544	3.17 584	1.73 491	2.99 567	1.68 531	3.53 498	2.46 541	0.47 530	0.54 568	0.43 521	0.47 540	0.59 533	0.64 541

DStereoO	1.82 532	1.21 559	2.98 535	1.42 573	0.88 535	1.54 492	4.03 603	1.90 415	2.15 558	1.56 488	1.82 506	1.75 501	4.06 594	1.76 377	2.15 530	2.39 589	0.52 565	0.97 572	0.43 530	2.24 580	0.68 547

PVD	1.82 532	0.91 537	3.02 537	1.03 553	0.94 543	2.61 560	1.14 527	2.78 568	3.40 586	3.08 582	2.75 557	2.39 553	2.49 572	2.81 477	3.66 560	0.48 532	0.49 563	0.59 557	0.49 545	0.60 536	0.81 560

ADCL	1.82 532	0.70 512	4.57 560	0.70 450	0.63 461	2.56 557	1.77 569	2.08 461	1.77 531	1.95 540	1.89 515	2.04 536	1.88 547	2.36 450	9.55 595	0.27 405	0.25 451	0.35 487	0.32 485	0.39 467	0.39 464

zh-mn7	1.84 535	1.51 573	9.67 588	0.70 450	0.54 418	1.47 485	0.84 474	1.93 426	2.13 557	2.50 565	2.70 556	1.67 487	1.35 496	4.75 525	3.14 554	0.32 457	0.27 468	0.27 401	0.27 430	0.32 427	0.39 464

AAGNet	1.84 535	0.30 204	0.79 219	0.66 401	0.32 199	0.65 239	0.50 322	1.02 145	1.01 261	1.47 466	1.21 332	0.99 326	1.16 461	2.76 476	22.69 622	0.24 336	0.13 85	0.22 269	0.20 271	0.24 330	0.16 72

ff1	1.88 537	0.36 345	1.51 448	0.56 271	0.40 311	0.76 293	0.59 391	1.08 174	2.62 569	1.19 333	1.49 432	1.07 351	0.85 342	9.88 608	13.82 606	0.21 255	0.13 85	0.31 448	0.28 441	0.20 211	0.23 269

MDST_ROB	1.88 537	0.40 399	1.71 470	0.93 543	0.60 448	4.27 593	1.23 538	3.99 589	1.44 483	4.61 598	2.63 555	1.44 443	1.03 429	9.78 605	1.62 503	0.33 464	0.26 458	0.37 500	0.33 499	0.31 416	0.34 434

SGM_RVC	1.88 537	0.40 399	0.90 289	0.63 366	0.30 145	2.81 567	1.26 541	2.73 564	1.81 538	4.09 590	2.85 560	3.88 581	3.19 581	8.42 593	2.44 540	0.33 464	0.31 491	0.30 441	0.28 441	0.31 416	0.31 407
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
mmx	1.89 540	0.36 345	1.51 448	0.56 271	0.40 311	0.76 293	0.59 391	2.32 516	1.41 470	1.19 333	1.49 432	1.07 351	0.85 342	9.88 608	13.82 606	0.25 358	0.21 383	0.31 448	0.28 441	0.32 427	0.29 381

xxx	1.89 540	0.36 345	1.51 448	0.56 271	0.40 311	0.76 293	0.59 391	2.32 516	1.41 470	1.19 333	1.49 432	1.07 351	0.85 342	9.88 608	13.82 606	0.25 358	0.21 383	0.31 448	0.28 441	0.32 427	0.29 381

DPSNet	1.91 542	0.64 495	5.95 565	0.73 468	0.59 444	2.04 538	1.61 560	3.84 587	1.96 547	1.54 483	1.39 404	2.27 544	3.32 584	4.95 527	4.79 572	0.50 538	0.31 491	0.29 429	0.26 412	0.67 545	0.54 517

test_sample9	1.96 543	0.51 451	1.35 429	0.58 307	0.40 311	1.07 413	0.80 462	1.99 440	1.27 400	1.25 363	1.22 334	1.09 362	1.01 419	2.46 457	8.57 590	0.59 552	12.85 624	0.62 559	0.67 567	0.45 495	0.48 498

1111x	1.96 543	0.32 256	1.54 456	0.54 234	0.30 145	1.00 401	0.69 428	2.47 539	1.33 435	1.21 345	1.44 421	1.21 387	1.11 453	8.49 594	16.14 613	0.22 290	0.23 429	0.22 269	0.23 373	0.25 342	0.26 333

ADCPNet	1.97 545	0.78 523	9.38 586	0.74 474	0.61 454	2.73 565	1.36 547	2.11 467	1.66 521	1.92 534	1.70 487	2.45 555	2.07 555	2.50 463	6.84 584	0.38 496	0.38 534	0.38 504	0.43 530	0.47 506	0.50 507

zh-sn7	2.00 546	1.73 582	9.50 587	0.77 493	0.73 490	1.77 515	1.32 544	2.08 461	1.66 521	1.91 532	2.48 552	1.81 508	2.25 565	5.74 545	4.07 565	0.33 464	0.33 509	0.32 460	0.32 485	0.44 492	0.46 496

WCMA_ROB	2.05 547	0.55 466	1.77 474	0.74 474	0.61 454	2.24 547	1.56 557	2.17 493	1.79 536	4.16 594	6.36 593	5.66 594	4.66 597	3.19 488	2.77 545	0.55 547	0.45 550	0.40 514	0.43 530	0.48 507	0.50 507

RainbowNet	2.06 548	1.86 584	1.97 492	2.86 594	2.25 588	2.03 537	1.79 570	2.77 566	1.92 543	1.54 483	1.84 508	1.95 522	1.73 536	2.23 438	1.38 476	3.40 603	0.86 589	2.39 596	1.00 585	2.94 591	2.42 593

MSMD_ROB	2.08 549	0.61 484	1.15 377	0.71 454	0.62 458	4.00 588	0.93 496	1.94 428	1.79 536	4.71 600	4.60 582	8.14 604	3.87 592	3.75 505	1.65 509	0.54 543	0.48 557	0.55 550	0.58 558	0.53 522	0.52 513

Wz-Net-TNSev	2.10 550	2.71 605	9.30 585	0.72 460	0.65 467	2.41 555	1.81 574	2.45 534	1.77 531	1.62 502	1.56 459	2.56 558	2.01 551	5.30 533	4.46 568	0.41 508	0.38 534	0.33 472	0.37 516	0.54 525	0.64 541

ADCMid	2.11 551	0.90 534	8.39 582	0.75 483	0.69 483	1.98 533	1.14 527	2.18 494	1.67 523	2.85 573	1.85 511	2.35 550	2.02 553	2.35 449	10.58 600	0.34 474	0.32 503	0.39 508	0.44 533	0.51 516	0.53 516

ADCP+	2.12 552	0.56 470	10.01 589	0.68 427	0.91 536	2.25 548	1.04 514	1.92 424	1.50 501	1.58 493	1.34 387	1.73 496	1.62 523	2.27 443	13.20 603	0.25 358	0.22 401	0.32 460	0.29 460	0.38 462	0.34 434

WZ-Net	2.14 553	1.08 548	11.68 595	0.89 533	0.78 512	1.76 513	1.59 559	2.39 527	2.03 550	2.11 549	1.95 522	2.30 547	2.28 566	5.94 552	3.86 564	0.35 484	0.27 468	0.29 429	0.32 485	0.52 517	0.50 507

AnyNet_C32	2.14 553	1.45 568	7.38 575	0.95 548	1.12 557	2.23 546	2.34 591	2.10 466	1.54 505	2.44 560	1.79 499	2.04 536	1.66 529	2.69 472	10.48 599	0.38 496	0.35 520	0.35 487	0.42 526	0.50 513	0.60 536

NVStereoNet_ROB	2.17 555	1.18 556	3.51 548	1.14 562	1.26 571	1.57 496	1.51 552	2.19 496	2.11 555	2.04 545	4.80 584	3.17 574	2.11 560	7.97 589	2.10 527	1.12 578	0.94 594	1.10 579	1.34 592	0.95 561	1.31 576
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	2.22 556	1.29 565	4.14 556	1.10 558	0.78 512	5.00 596	2.38 594	2.47 539	2.67 574	1.94 538	2.28 540	2.66 562	1.70 532	9.10 596	2.29 537	0.68 562	0.52 565	0.68 563	0.71 570	1.17 571	0.81 560

SANet	2.26 557	0.70 512	6.94 572	0.69 440	0.46 362	2.76 566	1.76 568	2.61 555	5.84 604	2.45 561	3.52 571	3.71 578	3.38 586	5.90 549	2.14 529	0.34 474	0.31 491	0.32 460	0.29 460	0.54 525	0.43 486

test_sample8	2.29 558	0.51 451	1.35 429	0.58 307	0.40 311	1.07 413	0.80 462	2.03 450	1.22 371	2.28 555	1.33 383	4.98 592	2.51 573	2.46 457	8.57 590	0.59 552	12.85 624	0.62 559	0.67 567	0.45 495	0.48 498

ADCS	2.35 559	1.26 562	6.54 569	0.85 518	0.77 508	2.18 545	1.79 570	2.47 539	2.20 559	2.80 572	2.14 535	2.38 551	2.09 556	2.81 477	13.83 609	0.43 513	0.41 541	0.40 514	0.45 536	0.59 533	0.67 543

MeshStereo	2.36 560	0.60 479	1.05 344	0.63 366	0.51 397	2.58 558	0.99 507	3.46 581	2.21 560	7.38 612	5.06 588	7.50 599	3.10 580	7.02 577	2.54 542	0.44 522	0.44 548	0.45 526	0.40 522	0.43 481	0.45 491
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
AnyNet_C01	2.38 561	2.21 594	10.17 590	0.99 551	0.79 514	3.12 574	2.37 592	2.69 563	1.89 542	2.58 568	2.44 549	2.70 563	1.86 546	3.65 499	7.12 585	0.41 508	0.41 541	0.40 514	0.42 526	0.68 546	0.79 558

DispFullNet	2.39 562	2.89 606	3.74 552	3.09 599	2.27 590	2.04 538	0.84 474	2.19 496	1.73 529	2.54 566	1.98 523	2.23 541	5.83 600	3.44 497	1.84 522	1.03 573	0.33 509	2.65 602	1.97 604	2.87 590	2.34 592

EDNetEfficient	2.40 563	1.14 554	8.59 583	0.77 493	0.73 490	1.06 412	1.53 555	1.54 309	4.06 592	4.87 601	2.81 558	2.23 541	3.53 587	3.04 484	9.65 596	0.27 405	0.24 439	0.27 401	0.31 478	0.70 548	0.67 543

MSAF-DinoV2	2.45 564	1.88 587	17.19 604	0.89 533	0.52 402	1.39 473	0.97 503	2.84 572	1.77 531	1.55 486	1.65 479	3.60 577	2.28 566	5.74 545	4.64 571	0.28 423	0.17 298	0.26 387	0.28 441	0.49 511	0.54 517

FCDSN-DC	2.47 565	0.65 501	1.00 329	0.85 518	0.75 502	2.26 549	0.97 503	2.31 515	1.83 539	5.52 607	7.65 600	7.72 602	7.70 607	4.43 515	2.64 543	0.52 541	0.48 557	0.52 541	0.52 551	0.57 530	0.59 533
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SuperB	2.50 566	0.72 517	18.07 608	0.72 460	0.53 410	1.85 525	0.86 481	1.80 382	2.40 563	1.54 483	1.42 415	1.13 375	1.17 465	4.18 509	4.80 574	0.25 358	0.20 365	0.23 303	0.19 239	7.64 616	0.38 459

ELAS	2.67 567	0.80 524	2.13 503	1.13 559	1.15 563	6.25 601	2.56 596	3.50 582	3.68 589	5.36 605	4.92 587	3.79 579	5.56 599	3.65 499	5.22 576	0.66 559	0.57 572	0.56 552	0.54 554	0.65 543	0.75 555
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTS	2.76 568	1.55 576	15.40 599	1.13 559	1.42 575	3.75 584	2.21 585	2.45 534	2.72 575	2.91 576	2.85 560	2.58 559	1.62 523	6.28 560	5.80 579	0.41 508	0.30 486	0.35 487	0.35 509	0.52 517	0.54 517

RTSA	2.76 568	1.55 576	15.40 599	1.13 559	1.42 575	3.75 584	2.21 585	2.45 534	2.72 575	2.91 576	2.85 560	2.58 559	1.62 523	6.28 560	5.80 579	0.41 508	0.30 486	0.35 487	0.35 509	0.52 517	0.54 517

WAO-7	2.78 570	1.54 575	2.18 506	1.41 572	1.19 567	3.92 587	2.01 579	4.19 592	3.89 591	2.98 578	5.47 589	4.18 582	3.28 583	8.24 592	4.27 566	1.13 579	1.01 598	1.18 580	1.13 591	1.19 572	1.13 574

MADNet+	2.80 571	3.38 609	11.57 594	1.50 576	1.21 570	3.18 576	2.00 576	3.52 583	2.61 568	1.81 524	2.09 531	2.83 564	2.18 564	7.55 584	5.44 578	0.84 565	0.83 584	0.71 565	0.66 566	1.05 568	1.08 571

IMH-64-1	2.82 572	1.87 585	1.77 474	3.31 601	2.69 597	3.22 577	2.07 580	4.25 594	2.77 578	2.46 562	3.78 574	3.05 569	2.34 569	4.67 521	3.00 551	3.84 608	0.84 587	2.75 603	1.39 593	3.34 600	2.93 602

IMH-64	2.82 572	1.87 585	1.77 474	3.31 601	2.69 597	3.22 577	2.07 580	4.25 594	2.77 578	2.46 562	3.78 574	3.05 569	2.34 569	4.67 521	3.00 551	3.84 608	0.84 587	2.75 603	1.39 593	3.34 600	2.93 602

pmcnn	2.84 574	0.46 428	5.19 564	0.68 427	0.42 335	1.55 493	1.16 530	2.32 516	1.60 517	2.72 569	7.49 598	17.96 618	1.48 516	6.04 553	6.64 583	0.18 130	0.15 231	0.15 30	0.12 38	0.20 211	0.20 188

ACVNet_2	2.86 575	1.47 570	8.28 580	2.68 592	2.26 589	2.70 563	1.84 575	3.41 579	3.04 580	2.27 554	3.42 570	4.58 584	2.10 557	5.91 550	1.62 503	2.58 593	0.67 579	2.22 590	0.85 576	2.79 588	2.47 594

ELAS_RVC	2.87 576	0.80 524	3.22 542	1.16 564	1.12 557	2.92 572	5.33 606	2.98 575	4.18 594	5.04 602	4.82 585	4.71 586	8.23 608	4.25 512	4.79 572	0.67 560	0.57 572	0.57 554	0.53 553	0.66 544	0.74 553
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN	2.88 577	0.61 484	1.15 377	0.75 483	0.57 435	2.85 570	1.05 515	3.44 580	2.64 572	6.93 608	7.63 599	9.86 609	7.02 605	5.76 547	4.31 567	0.54 543	0.48 557	0.51 539	0.50 547	0.53 522	0.52 513

FC-DCNN v2	2.96 578	0.61 484	1.13 370	0.75 483	0.57 435	2.90 571	1.06 517	3.59 585	2.66 573	7.05 609	7.66 601	10.26 612	7.17 606	6.27 559	4.49 570	0.54 543	0.48 557	0.51 539	0.50 547	0.53 522	0.52 513

WAO-6	2.98 579	1.67 580	1.88 484	2.38 588	2.30 591	3.53 580	2.37 592	4.38 596	4.64 598	2.42 558	4.50 578	4.85 588	2.99 579	5.22 531	5.37 577	1.77 583	1.16 604	2.31 592	1.47 598	2.42 583	1.99 588

ACVNet-4b	3.05 580	1.42 567	18.09 609	2.85 593	2.33 592	2.32 553	1.22 536	2.47 539	2.21 560	1.26 375	2.36 544	2.64 561	1.46 512	6.32 563	1.23 454	3.29 600	0.45 550	2.37 593	1.02 587	3.03 596	2.61 596

ACVNet_1	3.08 581	1.48 571	17.70 605	2.90 596	2.35 594	2.30 550	1.43 550	3.16 577	2.26 562	1.91 532	2.05 529	3.51 576	2.32 568	3.71 504	1.58 496	3.25 599	0.66 578	2.40 597	1.06 588	3.07 597	2.59 595

MonStereo1	3.22 582	1.70 581	2.23 511	2.51 590	2.33 592	5.55 599	1.61 560	3.55 584	4.67 599	3.29 586	8.09 604	4.79 587	3.75 589	6.30 562	2.79 546	2.52 590	0.64 576	1.91 588	1.07 589	2.53 585	2.62 597

PWCK	3.24 583	2.37 595	10.86 592	2.14 583	1.14 561	3.71 582	4.19 604	3.02 576	3.55 588	3.05 581	3.63 572	3.09 572	2.35 571	8.16 591	3.41 557	2.17 587	0.96 595	1.77 585	1.01 586	2.84 589	1.40 580

IMH	3.35 584	1.95 588	1.86 483	3.30 600	2.72 599	4.03 590	2.00 576	4.58 598	3.83 590	2.87 574	6.99 596	4.69 585	3.21 582	6.77 573	2.97 550	3.91 611	0.89 591	2.78 605	1.40 597	3.36 602	2.93 602

LVE	3.40 585	1.80 583	2.21 508	2.90 596	2.44 595	3.27 579	2.25 587	4.80 599	5.06 600	2.43 559	6.79 594	5.99 595	2.64 577	9.20 598	2.28 535	3.30 601	1.11 603	2.38 594	1.48 599	2.95 593	2.62 597

Dean	3.77 586	1.65 579	17.87 606	3.01 598	2.54 596	3.15 575	2.10 583	4.80 599	4.42 595	2.89 575	6.03 591	5.45 593	2.55 576	3.40 496	2.13 528	3.22 598	0.89 591	2.51 600	1.07 589	3.07 597	2.65 600

JetBlue	4.18 587	2.45 600	10.42 591	1.40 569	2.89 602	10.68 607	10.68 609	3.91 588	2.52 564	2.74 570	3.39 569	4.50 583	4.27 595	7.97 589	7.67 588	0.89 566	0.97 596	0.89 569	0.92 578	2.26 581	2.21 590

notaker	4.29 588	2.42 598	5.06 562	3.89 610	3.29 607	4.00 588	2.25 587	4.93 601	3.47 587	4.21 596	6.79 594	7.67 601	3.37 585	9.25 600	6.47 581	4.09 613	1.42 606	3.35 612	2.13 608	4.11 607	3.54 608

ktn	4.56 589	2.41 597	2.54 520	3.79 609	3.25 605	4.81 595	2.91 600	5.52 603	7.36 605	4.12 593	14.55 615	7.54 600	3.70 588	7.84 588	3.35 556	4.06 612	1.86 610	3.26 611	2.22 609	3.27 599	2.86 601

WAO-8	4.57 590	2.01 589	2.58 523	2.37 586	2.21 586	9.75 603	1.71 564	6.04 607	16.34 614	4.11 591	7.69 602	7.41 597	3.85 590	10.02 611	3.85 562	2.05 585	1.09 601	2.44 598	1.39 593	2.56 586	1.86 586

Venus	4.57 590	2.01 589	2.58 523	2.37 586	2.21 586	9.75 603	1.71 564	6.04 607	16.34 614	4.11 591	7.69 602	7.41 597	3.85 590	10.02 611	3.85 562	2.05 585	1.09 601	2.44 598	1.39 593	2.56 586	1.86 586

MultiAttention	4.59 592	0.35 335	0.90 289	0.75 483	0.46 362	31.81 628	4.41 605	2.35 524	1.41 470	1.64 506	2.43 548	2.42 554	0.70 285	38.40 629	1.78 520	0.23 314	0.15 231	0.30 441	0.30 472	0.48 507	0.48 498

SGM+DAISY	5.38 593	1.28 564	8.24 579	1.27 567	1.16 565	10.62 606	16.01 616	2.93 574	2.53 565	8.64 615	13.03 612	8.26 605	13.38 613	6.34 565	7.59 587	1.07 576	1.05 600	1.00 576	0.98 582	1.02 565	1.12 573

TorneroNet-64	5.41 594	2.10 592	2.43 516	3.49 605	2.83 600	9.90 605	2.13 584	8.87 613	16.79 619	5.39 606	9.18 607	10.68 614	3.92 593	9.55 602	5.11 575	3.36 602	0.86 589	2.88 606	1.62 600	3.76 603	3.37 606

MADNet++	5.41 594	3.18 607	6.43 568	4.66 614	3.95 611	6.15 600	6.75 607	4.51 597	4.51 597	5.06 603	6.27 592	4.96 590	6.14 601	9.39 601	11.70 601	4.71 614	4.19 616	3.97 614	3.33 612	4.08 606	4.25 613

UNDER WATER	5.68 596	2.46 601	15.52 601	3.98 612	3.53 608	5.15 597	2.74 598	5.58 604	16.41 617	4.00 589	4.56 579	9.12 607	6.43 603	6.22 556	9.11 593	3.85 610	1.35 605	3.18 610	1.98 605	4.51 610	3.84 612

DStereoSA	5.78 597	1.09 550	8.20 578	2.07 582	4.09 612	4.26 592	21.23 618	4.17 591	5.59 602	1.96 541	12.40 611	1.57 470	13.59 614	7.02 577	13.02 602	0.90 567	3.63 615	0.91 571	3.68 615	1.84 577	4.43 614

UNDER WATER-64	5.84 598	2.48 602	17.93 607	3.97 611	3.58 609	7.70 602	3.03 601	5.72 606	14.13 611	4.18 595	4.00 576	9.27 608	6.80 604	6.20 555	9.22 594	3.67 605	1.52 608	3.14 608	1.95 603	4.43 609	3.83 611

DStereoFS	6.12 599	2.43 599	7.51 576	2.47 589	2.16 584	16.09 613	8.18 608	4.22 593	12.08 610	3.74 588	14.16 613	7.84 603	13.66 615	7.03 579	9.84 597	0.90 567	1.49 607	1.23 581	2.79 611	1.36 574	3.31 605

LSM	6.55 600	1.26 562	15.64 602	1.79 578	68.74 632	1.67 505	2.08 582	2.26 504	2.59 567	3.13 583	3.08 566	1.90 511	1.81 542	2.89 480	2.16 531	0.43 513	0.59 575	0.50 537	0.58 558	0.64 541	17.24 624

tt	6.61 601	0.28 152	6.10 567	3.77 608	2.17 585	11.53 608	19.61 617	13.53 618	5.81 603	3.00 579	2.82 559	4.97 591	6.33 602	3.83 507	7.23 586	9.13 620	11.32 623	5.87 619	6.22 619	6.01 613	2.63 599

JetRed	7.02 602	8.94 614	25.72 617	2.89 595	3.27 606	14.25 612	12.27 613	6.69 609	4.45 596	4.46 597	4.56 579	6.65 596	5.43 598	7.46 583	14.41 611	2.60 594	3.31 612	2.61 601	2.30 610	4.34 608	3.79 610

xyz-stereo	7.03 603	0.24 65	70.23 636	0.44 68	0.21 10	29.74 622	0.49 314	1.03 153	0.77 157	1.45 462	26.78 624	1.17 381	1.19 474	4.72 524	1.32 469	0.16 57	0.12 41	0.20 198	0.14 109	0.17 97	0.14 19

MANE	7.50 604	0.64 495	7.97 577	1.40 569	2.10 583	16.86 615	12.56 614	12.91 617	17.51 622	8.50 614	11.60 610	14.66 615	13.33 612	12.02 615	13.28 604	0.62 555	0.52 565	0.52 541	1.90 602	0.56 528	0.58 531

SGM-ForestM	7.81 605	0.48 439	11.02 593	0.74 474	0.40 311	16.83 614	12.72 615	7.91 611	8.13 606	11.53 617	10.25 609	22.44 626	14.01 616	17.02 618	20.52 617	0.38 496	0.39 539	0.37 500	0.36 512	0.37 456	0.38 459

coex-ft	8.35 606	2.39 596	100.24 638	0.68 427	0.54 418	1.77 515	1.57 558	1.71 359	11.00 608	18.91 624	3.76 573	3.85 580	8.23 608	3.29 493	6.58 582	0.31 449	0.31 491	0.32 460	0.31 478	0.69 547	0.57 528

LE_ROB	8.35 606	0.47 433	27.42 621	0.83 511	0.34 240	2.84 569	3.36 602	4.03 590	27.04 626	25.20 626	8.72 606	8.55 606	27.35 626	7.37 582	22.13 618	0.22 290	0.20 365	0.20 198	0.21 313	0.25 342	0.25 313

KSHMR	8.76 608	2.14 593	3.59 549	3.60 607	3.13 604	4.15 591	2.67 597	5.61 605	58.90 640	3.04 580	55.71 638	4.94 589	2.54 575	4.61 520	3.05 553	3.49 604	1.57 609	3.14 608	1.98 605	3.84 604	3.49 607

U	9.23 609	0.22 27	0.65 148	0.48 120	53.11 631	61.26 637	0.24 46	0.77 66	0.55 88	0.37 47	0.30 21	0.29 36	0.34 68	0.34 2	0.27 20	0.20 220	0.12 41	60.47 635	4.24 616	0.18 133	0.14 19

TCMNet-wrong-test	10.42 610	11.55 616	15.31 598	20.99 619	18.49 616	13.94 611	10.69 610	16.07 619	4.14 593	5.27 604	5.64 590	16.22 617	12.57 610	7.57 585	10.26 598	7.44 618	2.38 611	4.30 616	3.43 613	11.37 619	10.87 618

EDNetEfficientorigin	10.59 611	1.52 574	177.33 639	0.68 427	0.54 418	1.66 504	1.20 535	1.94 428	3.39 585	4.69 599	3.37 568	3.08 571	2.79 578	3.25 491	3.63 559	0.26 384	0.24 439	0.33 472	0.28 441	0.85 556	0.87 563

TorneroNet	10.72 612	2.09 591	2.76 529	3.48 604	3.03 603	44.72 629	2.31 589	8.62 612	67.06 641	7.45 613	23.21 623	10.59 613	4.28 596	9.03 595	9.00 592	3.67 605	0.91 593	3.04 607	1.63 601	3.92 605	3.55 609

HanzoNet	11.92 613	5.12 611	17.18 603	4.19 613	3.59 610	5.16 598	2.82 599	7.41 610	9.96 607	33.31 634	27.60 625	22.25 625	37.31 630	18.18 620	13.57 605	8.13 619	3.44 614	3.50 613	3.44 614	7.77 617	4.52 615

DGTPSM_ROB	13.06 614	8.27 612	22.29 612	9.53 616	18.14 614	11.53 608	31.97 623	10.82 615	16.25 612	7.14 610	19.39 621	10.12 610	16.69 618	9.85 606	22.49 620	4.77 615	8.72 618	5.37 617	10.24 622	6.15 614	11.56 619

DPSMNet_ROB	13.08 615	8.28 613	22.32 613	9.54 617	18.15 615	11.53 608	31.98 624	10.83 616	16.27 613	7.17 611	19.40 622	10.12 610	16.69 618	9.87 607	22.50 621	4.78 616	8.72 618	5.38 618	10.25 623	6.16 615	11.59 620

USTest	14.33 616	14.93 617	21.00 610	17.41 618	16.02 613	23.11 616	33.76 625	22.02 620	11.81 609	9.47 616	10.19 608	15.94 616	13.17 611	17.25 619	22.38 619	3.81 607	5.01 617	6.17 620	6.18 618	9.23 618	7.81 617

DPSM_ROB	19.12 617	19.13 619	25.13 615	22.15 621	20.86 619	28.06 619	37.75 627	27.18 624	16.95 620	14.25 618	15.07 616	21.66 620	18.69 621	21.83 622	26.51 625	10.15 622	9.30 621	10.45 623	10.41 624	14.00 620	12.85 622

DPSM	19.12 617	19.13 619	25.13 615	22.15 621	20.86 619	28.06 619	37.75 627	27.18 624	16.95 620	14.25 618	15.07 616	21.66 620	18.69 621	21.83 622	26.51 625	10.15 622	9.30 621	10.45 623	10.41 624	14.00 620	12.85 622

LRCNet_RVC	22.79 619	32.09 625	22.06 611	29.83 623	26.15 621	4.40 594	0.84 474	22.64 621	2.10 554	26.93 627	29.25 626	23.03 627	15.56 617	23.91 624	18.92 616	32.00 632	20.04 633	34.68 631	32.13 632	30.66 630	28.52 630

DLNR_Zeroshot_test	23.23 620	48.25 636	43.77 625	177.04 638	78.39 634	0.35 25	0.21 17	23.33 622	0.82 183	0.67 174	0.86 196	0.58 167	0.30 45	1.64 359	0.48 226	10.69 624	0.13 85	0.18 128	0.14 109	76.63 637	0.23 269

DLNR-FE	23.24 621	48.33 637	43.35 624	177.19 639	78.30 633	0.35 25	0.21 17	23.45 623	0.82 183	0.67 174	0.86 196	0.58 167	0.29 34	1.62 357	0.48 226	10.93 625	0.13 85	0.18 128	0.14 109	76.65 638	0.23 269

DPSimNet_ROB	24.77 622	9.69 615	61.46 635	3.56 606	19.46 617	25.95 617	77.56 638	5.09 602	16.60 618	21.50 625	29.82 627	25.12 628	85.69 639	13.37 617	23.07 623	7.23 617	17.79 626	8.55 621	7.57 620	4.57 612	31.84 631

BEATNet-Init1	27.39 623	21.01 621	73.65 637	1.07 555	0.80 516	56.07 630	22.82 619	33.14 631	31.71 628	51.78 640	52.93 637	65.63 638	48.54 637	48.75 639	36.36 630	0.52 541	0.47 555	0.54 546	0.54 554	0.64 541	0.72 551

CasAABBNet	38.42 624	38.42 628	50.26 629	44.76 628	41.87 625	56.47 632	76.22 634	54.44 634	33.92 632	28.53 631	30.36 632	43.53 634	37.59 633	43.77 636	53.32 636	20.27 626	18.70 628	21.03 625	21.04 627	28.19 625	25.79 626

RAFT-FEzeroshot	38.43 625	38.42 628	50.19 627	44.92 630	41.98 627	56.48 634	76.24 635	54.46 636	33.87 630	28.51 629	30.31 630	43.61 635	37.54 631	43.76 633	53.32 636	20.29 627	18.70 628	21.03 625	21.04 627	28.21 626	25.79 626

RAFT-FE	38.43 625	38.42 628	50.19 627	44.92 630	41.98 627	56.48 634	76.24 635	54.46 636	33.87 630	28.51 629	30.31 630	43.61 635	37.54 631	43.76 633	53.32 636	20.29 627	18.70 628	21.03 625	21.04 627	28.21 626	25.79 626

FlowAnything	38.45 627	38.38 627	50.32 630	44.77 629	41.97 626	56.43 631	76.20 633	54.49 638	34.43 634	28.45 628	30.15 628	43.52 633	37.69 634	43.76 633	53.31 635	20.36 629	18.71 631	21.03 625	21.10 631	28.18 624	25.74 625

Selective-RAFT-Error	38.47 628	38.44 631	50.38 631	44.74 627	42.01 629	56.47 632	76.24 635	54.44 634	34.02 633	28.59 632	30.30 629	43.51 632	38.10 635	43.69 632	53.24 634	20.36 629	18.72 632	21.05 629	21.02 626	28.25 628	25.87 629

HaxPig	39.02 629	41.39 633	41.59 622	30.10 624	32.36 622	29.49 621	27.65 621	30.56 627	37.94 635	43.75 635	43.81 634	33.42 629	35.69 627	41.51 630	40.33 632	43.91 636	47.48 638	45.87 632	47.14 634	42.29 631	44.06 634

AVERAGE_ROB	40.42 630	42.30 634	42.61 623	36.91 626	35.54 624	30.42 623	27.59 620	37.45 633	38.45 636	44.87 636	44.27 635	37.55 631	36.69 628	41.82 631	40.25 631	45.36 637	46.73 637	47.09 633	46.32 633	42.47 632	43.74 633

MEDIAN_ROB	42.01 631	44.30 635	44.14 626	35.08 625	34.90 623	31.33 627	29.90 622	36.77 632	40.11 637	47.14 639	46.55 636	37.49 630	38.50 636	44.30 638	42.32 633	47.93 638	49.31 639	49.68 634	49.00 635	44.98 633	46.46 635

Anonymous_1	42.79 632	18.71 618	24.75 614	21.81 620	45.16 630	27.68 618	37.52 626	28.64 626	16.34 614	14.72 620	14.53 614	20.60 619	17.82 620	21.52 621	25.88 624	113.45 641	8.91 620	100.63 636	126.37 638	158.50 641	12.31 621

LSM0	42.92 633	38.72 632	50.66 632	47.49 632	110.18 640	56.77 636	75.87 632	54.87 639	33.74 629	29.48 633	31.12 633	43.77 637	37.12 629	43.85 637	53.44 639	20.50 631	18.67 627	21.05 629	21.07 630	28.37 629	41.73 632

PML	51.64 634	37.49 626	14.31 597	7.45 615	20.27 618	107.80 640	231.34 642	8.94 614	27.70 627	86.74 641	268.93 642	69.03 639	61.09 638	24.71 628	14.36 610	9.71 621	3.40 613	9.60 622	4.67 617	20.46 623	4.76 616

xxxxx1	54.34 635	26.72 622	27.03 618	114.14 635	99.00 635	30.68 624	47.19 629	32.52 628	26.09 623	17.85 621	17.48 618	21.86 622	20.92 623	24.38 625	33.78 627	34.73 633	41.33 634	157.67 639	175.68 639	65.82 634	71.99 638

tt_ll	54.34 635	26.72 622	27.03 618	114.14 635	99.00 635	30.68 624	47.19 629	32.52 628	26.09 623	17.85 621	17.48 618	21.86 622	20.92 623	24.38 625	33.78 627	34.73 633	41.33 634	157.67 639	175.68 639	65.82 634	71.99 638

ff	54.34 635	26.72 622	27.03 618	114.14 635	99.00 635	30.68 624	47.19 629	32.52 628	26.09 623	17.85 621	17.48 618	21.86 622	20.92 623	24.38 625	33.78 627	34.73 633	41.33 634	157.67 639	175.68 639	65.82 634	71.99 638

RSGM-EC	88.73 638	82.35 638	50.81 633	105.24 633	99.50 638	93.69 638	125.26 639	90.19 640	46.12 638	45.12 637	57.25 639	101.03 640	88.09 640	153.95 640	152.34 640	105.29 639	59.41 640	113.44 637	52.73 636	91.73 639	61.05 636

acva	88.73 638	82.35 638	50.81 633	105.24 633	99.50 638	93.69 638	125.26 639	90.19 640	46.12 638	45.12 637	57.25 639	101.03 640	88.09 640	153.95 640	152.34 640	105.29 639	59.41 640	113.44 637	52.73 636	91.73 639	61.05 636

test_example2	192.91 640	210.59 640	206.44 640	199.86 640	204.90 641	172.02 641	182.95 641	138.34 642	134.89 642	193.14 642	200.54 641	186.77 642	177.82 642	204.95 642	207.57 642	221.83 642	238.70 642	186.02 642	190.07 642	226.94 642	173.78 641

GS-Stereo							0.35 140	1.31 261	0.53 78	0.38 53	0.39 38	0.32 47	0.33 61	0.45 13	0.29 40	0.20 220	0.12 41	0.16 61	0.13 74	0.17 97	0.18 118

FSD					0.52 402	0.54 163	0.58 384	0.71 50	0.54 81	0.54 140	0.53 97	0.60 177	0.52 196	0.58 54	0.56 282	0.51 540	0.48 557	0.50 537	0.49 545	0.50 513

ccccc		492.94 641		530.37 641	529.69 642	476.06 642		494.48 643		446.40 643		473.27 643		541.46 643		660.58 643	458.79 643	353.88 643	309.98 643	597.94 643

Low-res two-view benchmark