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

MLG-Stereo_test1	0.89 48	0.42 4	2.06 64	0.67 21	1.33 408	3.13 185	0.29 11	1.60 25	3.31 418	0.53 1	0.25 1	0.67 76	0.43 12	1.34 95	0.47 5	0.22 28	0.25 155	0.24 60	0.16 10	0.19 3	0.30 24

MLG-Stereo	0.86 40	0.42 4	1.96 61	0.66 15	0.54 94	3.01 175	0.31 14	1.90 57	3.21 388	0.57 6	0.30 2	0.66 73	0.47 18	1.35 97	0.46 3	0.21 22	0.25 155	0.24 60	0.16 10	0.19 3	0.29 20

MLG-Stereo_test2	0.84 33	0.43 10	1.95 60	0.66 15	1.04 320	3.61 281	0.23 3	1.70 44	2.18 206	0.69 35	0.33 3	0.67 76	0.33 1	1.16 47	0.46 3	0.25 54	0.26 180	0.23 35	0.16 10	0.19 3	0.35 66

OmniDepth	0.58 2	0.53 47	1.13 6	0.61 2	0.27 1	1.28 36	0.36 29	1.56 22	1.05 23	0.59 7	0.37 4	0.58 55	0.65 66	0.93 11	0.45 1	0.25 54	0.15 3	0.19 5	0.17 22	0.23 47	0.23 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: OmniDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
StereoAnything_RVC	4.17 495	12.66 550	20.44 445	0.88 114	0.57 117	1.16 15	0.39 34	2.35 107	4.38 519	0.53 1	0.37 4	0.33 1	0.89 154	1.62 152	0.50 7	0.33 220	0.22 79	0.24 60	0.15 3	3.36 564	31.99 606

FoundationStereo	0.77 16	0.42 4	1.20 13	0.95 173	1.01 306	0.70 4	0.35 28	0.78 2	4.64 536	0.64 24	0.38 6	0.73 92	0.77 108	0.96 13	0.50 7	0.29 122	0.24 136	0.23 35	0.16 10	0.18 1	0.32 33

LG-Stereo_L1	0.67 5	0.55 53	1.50 33	0.78 71	0.54 94	1.71 68	0.33 20	1.96 67	0.83 6	0.62 17	0.41 7	0.40 16	0.43 12	1.42 114	0.55 17	0.24 40	0.28 204	0.23 35	0.18 33	0.22 39	0.30 24

LG-Stereo_L2	0.69 8	0.54 51	1.56 41	0.74 50	0.48 62	2.32 110	0.28 7	1.87 56	0.80 3	0.60 11	0.43 8	0.38 10	0.45 16	1.38 107	0.54 16	0.24 40	0.28 204	0.23 35	0.18 33	0.22 39	0.32 33

MS-F	0.68 6	0.44 14	0.97 1	0.65 11	0.36 9	1.63 65	0.25 5	1.13 4	0.93 12	0.67 31	0.44 9	0.57 54	0.53 30	0.83 3	0.68 43	0.19 8	0.19 22	0.18 2	0.15 3	0.19 3	2.59 460

IGEV-Stereo+	1.08 76	0.55 53	2.59 80	0.89 116	2.06 521	1.40 46	0.38 30	1.18 8	1.29 45	0.76 54	0.45 10	0.47 35	0.79 120	2.16 243	0.65 33	0.29 122	0.25 155	0.22 24	0.19 52	2.27 555	2.70 465

HiDET	0.76 15	0.42 4	1.03 3	0.67 21	0.40 34	2.63 140	0.28 7	1.62 30	0.94 16	0.64 24	0.46 11	0.52 42	0.49 23	1.19 52	1.24 210	0.19 8	0.19 22	0.18 2	0.16 10	0.19 3	1.77 431

dual_stereo	4.32 506	0.42 4	1.51 34	0.75 57	1.37 421	0.88 8	0.34 25	3.50 254	4.78 546	0.55 4	0.47 12	0.60 60	0.40 7	2.09 231	0.95 137	0.24 40	32.26 615	0.21 19	0.17 22	0.21 25	34.78 613

SGD-Stereo	0.68 6	0.46 17	1.13 6	0.90 128	0.33 5	2.42 118	0.44 60	1.17 6	0.75 2	0.87 92	0.53 13	0.55 49	0.53 30	1.50 135	0.50 7	0.34 242	0.14 1	0.25 86	0.19 52	0.23 47	0.27 13

CSFM-Stereo	0.78 18	0.41 3	1.03 3	0.64 9	0.32 3	2.64 141	0.31 14	1.45 14	0.82 5	0.76 54	0.54 14	0.56 51	0.51 28	0.94 12	1.08 171	0.19 8	0.18 11	0.18 2	0.16 10	0.20 12	2.63 462

MLG-Stereo_test3	0.66 4	0.40 2	1.55 39	0.64 9	0.65 154	2.21 96	0.31 14	1.69 42	0.81 4	0.59 7	0.54 14	0.56 51	0.33 1	0.98 16	0.60 26	0.21 22	0.23 107	0.24 60	0.17 22	0.20 12	0.34 56

LG-G_1	0.80 22	0.43 10	1.77 53	0.78 71	0.36 9	2.81 150	0.40 42	2.23 92	1.29 45	0.76 54	0.60 16	0.51 39	0.58 43	1.27 69	0.69 49	0.25 54	0.23 107	0.23 35	0.15 3	0.21 25	0.46 169

LG-G	0.80 22	0.43 10	1.77 53	0.78 71	0.36 9	2.81 150	0.40 42	2.23 92	1.29 45	0.76 54	0.60 16	0.51 39	0.58 43	1.27 69	0.69 49	0.25 54	0.23 107	0.23 35	0.15 3	0.21 25	0.46 169

LCMNet	0.85 36	0.42 4	1.02 2	0.62 3	0.39 32	3.11 182	0.29 11	1.60 25	0.87 8	0.62 17	0.61 18	0.52 42	0.53 30	1.03 19	1.29 227	0.18 6	0.19 22	0.19 5	0.16 10	0.20 12	3.14 477

DEFOM-Stereo	0.75 14	0.62 99	1.22 14	0.74 50	0.51 82	3.39 225	0.43 54	1.00 3	0.91 9	0.91 108	0.61 18	0.45 33	0.43 12	1.78 186	0.50 7	0.27 85	0.18 11	0.22 24	0.16 10	0.21 25	0.43 147

Zero-FE251	3.94 485	0.81 224	12.30 166	0.94 161	0.75 203	2.59 138	0.45 62	1.44 13	0.91 9	50.12 611	0.62 20	0.73 92	0.81 131	0.97 14	0.75 62	0.36 285	0.33 248	0.28 181	0.19 52	0.21 25	3.31 483

DDF-Stereo	1.06 72	0.57 66	3.31 92	0.92 144	1.46 440	1.58 59	0.83 268	2.28 97	0.97 17	0.54 3	0.63 21	0.55 49	0.73 89	3.12 316	1.15 183	0.43 367	0.30 224	0.25 86	0.19 52	1.05 518	0.39 116

FSD					0.76 208	0.77 5	0.67 153	1.63 31	2.26 223	0.76 54	0.63 21	1.69 242	0.72 87	1.05 25	0.78 72	0.59 476	7.66 563	0.57 495	0.54 488	0.57 421

Replicate-Monster	0.97 57	1.43 386	2.10 65	0.73 47	0.60 128	2.04 85	0.34 25	1.94 62	1.14 32	1.08 139	0.64 23	0.49 38	0.52 29	1.33 88	0.45 1	0.20 16	2.78 529	0.19 5	0.17 22	0.23 47	0.99 366

LGtest1	0.61 3	0.45 15	1.19 12	0.71 43	0.45 48	1.00 10	0.26 6	1.33 11	1.55 87	0.62 17	0.64 23	0.44 30	0.49 23	1.06 27	0.51 12	0.28 105	0.23 107	0.24 60	0.17 22	0.21 25	0.36 88

zero-FE	2.19 169	0.56 58	26.48 593	0.91 134	1.44 436	1.41 49	0.83 268	2.29 103	0.91 9	0.59 7	0.65 25	0.54 48	0.78 112	2.84 304	1.09 173	0.39 325	0.30 224	0.25 86	0.19 52	1.03 516	0.39 116

MonStereo	0.70 10	0.47 19	1.57 43	0.69 32	0.88 260	1.19 19	0.39 34	2.57 141	0.93 12	0.62 17	0.66 26	0.37 5	0.36 4	1.01 18	0.59 20	0.16 1	0.38 302	0.20 8	0.19 52	0.21 25	0.52 219

Monster-pub-eth3d	0.70 10	0.47 19	1.58 44	0.69 32	0.89 262	1.18 16	0.39 34	2.57 141	0.93 12	0.62 17	0.66 26	0.37 5	0.36 4	1.03 19	0.59 20	0.16 1	0.35 271	0.20 8	0.19 52	0.21 25	0.53 227

MonSter	0.70 10	0.47 19	1.58 44	0.69 32	0.89 262	1.19 19	0.39 34	2.57 141	0.93 12	0.62 17	0.66 26	0.37 5	0.35 3	1.08 33	0.59 20	0.16 1	0.36 281	0.20 8	0.19 52	0.21 25	0.52 219

Wavelet-MonSter	0.77 16	0.52 44	2.45 72	0.70 38	0.80 223	1.61 63	0.30 13	1.19 9	1.61 113	0.59 7	0.71 29	0.39 13	0.53 30	1.20 58	1.12 177	0.16 1	0.46 361	0.20 8	0.18 33	0.20 12	0.40 123

EGLCR-Stereo	2.52 248	0.56 58	9.39 147	1.16 288	0.81 228	5.24 556	0.61 122	4.20 429	1.56 91	1.09 141	0.71 29	1.09 166	0.66 73	1.92 212	0.82 92	0.29 122	0.30 224	0.29 206	0.24 173	0.37 262	19.09 589

IGEV	0.74 13	0.39 1	1.16 10	0.73 47	1.31 402	2.78 148	0.38 30	1.81 50	1.03 20	0.80 68	0.72 31	0.35 3	0.42 11	1.11 41	0.52 14	0.19 8	0.23 107	0.22 24	0.19 52	0.18 1	0.33 45

IGEV-RUCA	0.93 53	0.56 58	1.31 20	0.85 94	0.74 195	3.89 349	0.78 233	1.93 60	1.42 58	1.02 130	0.72 31	0.70 82	0.73 89	1.37 105	0.77 68	0.30 150	0.20 38	0.25 86	0.19 52	0.43 336	0.40 123

rvit_0105_6	1.10 81	1.17 342	3.33 95	0.93 152	0.55 101	1.45 51	0.79 243	2.51 126	3.30 415	0.78 62	0.74 33	1.03 160	0.75 103	1.45 120	0.97 142	0.42 350	0.43 338	0.34 324	0.31 325	0.44 350	0.38 102

2.75w_new	0.88 45	0.51 36	2.22 69	0.67 21	0.66 162	2.44 120	0.55 94	2.75 165	1.08 25	0.87 92	0.75 34	0.39 13	0.91 159	1.41 113	0.74 60	0.21 22	0.43 338	0.22 24	0.18 33	0.19 3	0.41 131

rvit_stereo_0081	0.87 42	0.73 170	1.54 37	0.92 144	0.65 154	1.27 30	0.61 122	2.11 83	2.35 243	0.86 86	0.75 34	0.86 123	0.74 97	1.36 100	0.83 95	0.33 220	0.26 180	0.27 146	0.25 189	0.38 275	0.35 66

rvit_stereo_0082	0.87 42	0.73 170	1.54 37	0.92 144	0.65 154	1.27 30	0.61 122	2.11 83	2.35 243	0.86 86	0.75 34	0.86 123	0.74 97	1.36 100	0.83 95	0.33 220	0.26 180	0.27 146	0.25 189	0.38 275	0.35 66

FlowAnything_test	0.79 19	0.65 115	1.32 22	0.83 87	0.59 122	2.29 107	0.65 148	1.45 14	1.03 20	1.06 138	0.76 37	0.63 65	0.49 23	0.91 8	0.97 142	0.32 193	0.27 193	0.40 398	0.47 460	0.31 153	0.48 192

test_xeample3	3.67 464	3.52 489	21.53 556	0.98 196	0.51 82	1.88 74	0.91 334	8.10 580	2.76 302	0.82 74	0.76 37	0.65 69	0.70 81	5.88 372	7.74 513	0.32 193	0.29 214	0.27 146	0.22 137	0.29 118	15.33 574

GIP-stereo	2.03 147	0.67 127	4.11 110	1.51 443	1.13 348	2.91 162	0.42 51	3.45 252	3.19 383	0.67 31	0.78 39	0.90 136	0.76 106	1.06 27	0.69 49	0.29 122	0.25 155	0.25 86	0.17 22	0.26 78	17.22 585

IGEVStereo-DCA	3.09 388	3.48 487	16.25 233	0.96 182	0.49 71	1.59 60	0.83 268	1.68 35	3.44 447	0.75 50	0.78 39	0.74 100	0.73 89	5.79 368	7.75 514	0.32 193	0.26 180	0.28 181	0.21 104	0.32 175	15.08 568

rrr	3.66 462	3.48 487	23.50 586	0.96 182	0.49 71	1.59 60	0.92 342	8.19 581	2.75 299	0.75 50	0.78 39	0.74 100	0.73 89	5.79 368	7.75 514	0.32 193	0.26 180	0.28 181	0.21 104	0.32 175	13.47 556

MaDis-Stereo	1.60 112	1.11 329	16.13 230	0.67 21	1.87 509	1.22 25	0.39 34	2.17 87	1.42 58	0.69 35	0.78 39	0.88 130	0.70 81	1.24 64	1.13 179	0.32 193	0.23 107	0.26 120	0.21 104	0.32 175	0.28 16

3.25w_new	0.79 19	0.51 36	1.52 35	0.63 6	0.65 154	2.21 96	0.51 80	2.45 119	1.45 61	0.66 28	0.80 43	0.47 35	0.71 83	0.90 6	0.66 35	0.19 8	0.32 238	0.20 8	0.19 52	0.21 25	0.47 181

3.25w	0.79 19	0.51 36	1.52 35	0.63 6	0.65 154	2.21 96	0.51 80	2.45 119	1.45 61	0.66 28	0.80 43	0.47 35	0.71 83	0.90 6	0.66 35	0.19 8	0.32 238	0.20 8	0.19 52	0.21 25	0.47 181

AEACV	2.12 157	0.67 127	6.33 127	1.38 395	1.50 446	3.53 263	0.90 322	2.83 177	1.60 107	0.91 108	0.81 45	0.80 111	1.61 342	1.56 145	0.73 59	0.25 54	0.60 421	0.26 120	0.27 225	0.29 118	15.65 575

3.75w	0.82 31	0.53 47	1.49 32	0.65 11	1.10 339	2.60 139	0.52 87	2.46 121	1.19 37	0.70 40	0.82 46	0.40 16	0.66 73	1.16 47	0.59 20	0.26 73	0.27 193	0.23 35	0.19 52	0.22 39	0.47 181

S2M2_L	0.69 8	0.59 78	1.35 25	0.92 144	0.55 101	1.07 12	0.20 1	1.17 6	1.61 113	0.61 15	0.82 46	0.86 123	0.47 18	0.92 10	0.71 53	0.36 285	0.33 248	0.27 146	0.27 225	0.37 262	0.33 45
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_stereo_0081_aga	1.06 72	1.02 311	5.34 118	0.75 57	0.74 195	1.21 21	0.63 139	2.00 70	2.30 236	0.88 97	0.82 46	0.79 109	0.69 80	1.42 114	0.78 72	0.36 285	0.29 214	0.26 120	0.26 206	0.41 314	0.32 33

U	12.87 586	0.43 10	2.54 76	0.68 30	58.93 612	63.36 618	0.33 20	1.95 65	1.08 25	0.62 17	0.83 49	0.46 34	0.57 40	0.91 8	0.50 7	0.31 174	0.17 5	63.34 618	59.81 617	0.30 141	0.26 10

asda	0.86 40	0.51 36	1.32 22	0.66 15	0.82 233	3.30 217	0.49 70	2.41 110	1.13 28	0.66 28	0.84 50	0.44 30	0.84 137	1.14 42	0.67 42	0.23 33	0.70 445	0.25 86	0.18 33	0.22 39	0.41 131

qwe	0.85 36	0.49 25	2.01 63	0.69 32	1.09 335	2.48 122	0.45 62	2.57 141	1.18 36	0.80 68	0.85 51	0.43 24	0.48 21	1.15 44	0.72 56	0.21 22	0.32 238	0.24 60	0.18 33	0.23 47	0.45 159

Monster-pub-mixall	0.80 22	0.49 25	1.14 8	0.85 94	0.50 80	1.40 46	0.31 14	1.48 17	1.17 35	0.99 124	0.87 52	0.39 13	0.36 4	2.02 224	0.53 15	0.20 16	2.40 519	0.17 1	0.16 10	0.19 3	0.38 102

3w_stereo	0.99 59	0.52 44	4.37 111	0.70 38	0.42 37	1.73 69	0.68 164	2.80 170	1.26 43	0.78 62	0.87 52	0.37 5	1.01 182	1.34 95	0.66 35	0.19 8	0.95 465	0.23 35	0.20 87	0.21 25	0.43 147

monsters	0.91 50	0.67 127	1.83 56	0.79 74	1.55 456	2.91 162	0.40 42	2.66 156	0.99 18	0.70 40	0.87 52	0.38 10	0.44 15	1.90 210	0.79 81	0.22 28	0.35 271	0.20 8	0.18 33	0.20 12	0.28 16

LoS	1.05 71	0.58 69	3.31 92	0.91 134	0.38 17	4.14 416	0.50 76	2.22 91	1.49 73	1.02 130	0.88 55	0.62 63	0.84 137	1.69 164	0.94 131	0.27 85	0.20 38	0.24 60	0.17 22	0.22 39	0.32 33
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GREAT-IGEV	4.43 512	0.74 179	13.12 174	1.32 372	9.52 580	2.48 122	0.34 25	1.40 12	1.88 162	0.61 15	0.89 56	0.51 39	0.60 52	1.26 67	1.01 157	0.23 33	31.64 614	0.21 19	0.18 33	0.24 57	20.38 592

Occ-G	2.25 184	0.74 179	13.22 175	0.90 128	0.89 262	1.52 56	0.78 233	1.82 52	2.87 326	1.65 201	0.89 56	2.18 328	0.89 154	1.04 24	1.69 321	0.28 105	0.27 193	0.26 120	0.19 52	0.25 62	12.70 555

fffft	0.84 33	0.67 127	1.73 52	0.85 94	0.55 101	1.51 55	0.78 233	2.13 85	1.24 41	0.65 26	0.90 58	0.59 57	0.55 37	1.85 206	1.19 195	0.20 16	0.20 38	0.27 146	0.20 87	0.28 100	0.44 153
1: 1. 1
asd	0.81 28	0.48 22	1.97 62	0.70 38	0.93 281	2.86 155	0.43 54	1.64 34	1.12 27	0.73 45	0.91 59	0.43 24	0.73 89	1.00 17	0.59 20	0.28 105	0.20 38	0.24 60	0.18 33	0.23 47	0.45 159

S2M2_XL	0.49 1	0.51 36	1.16 10	0.70 38	0.34 7	0.29 1	0.23 3	0.68 1	0.53 1	0.55 4	0.92 60	0.65 69	0.53 30	0.65 1	0.59 20	0.28 105	0.24 136	0.25 86	0.21 104	0.23 47	0.23 6
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
2.5w	1.07 74	0.49 25	2.54 76	0.68 30	0.71 187	2.37 115	0.56 97	2.77 167	1.39 55	0.67 31	0.92 60	0.37 5	0.74 97	1.40 110	0.62 30	0.25 54	3.40 541	0.22 24	0.19 52	0.20 12	0.90 353

GEAStereo	3.16 404	0.61 92	2.62 82	0.99 203	1.33 408	4.53 499	0.81 261	2.05 76	1.71 137	0.97 119	0.93 62	0.53 45	0.80 125	1.07 29	0.84 98	0.31 174	18.89 600	0.27 146	0.20 87	0.29 118	23.53 596

GSStereo	2.65 295	0.61 92	2.62 82	1.07 244	1.33 408	4.53 499	0.81 261	3.44 248	4.24 507	0.80 68	0.93 62	0.76 104	0.80 125	1.07 29	0.84 98	0.28 105	0.54 400	0.26 120	0.26 206	0.29 118	27.59 602

GS-Stereo							0.81 261	3.44 248	4.24 507	0.80 68	0.93 62	0.76 104	0.80 125	1.07 29	0.84 98	0.28 105	0.54 400	0.26 120	0.26 206	0.29 118	27.59 602

AdaDepth	1.16 88	0.53 47	7.56 134	0.73 47	1.29 395	3.13 185	0.43 54	1.13 4	1.92 168	0.69 35	0.93 62	0.43 24	0.58 43	1.67 156	0.66 35	0.20 16	0.33 248	0.24 60	0.19 52	0.25 62	0.36 88

4.5_new	0.80 22	0.49 25	1.36 27	0.67 21	0.79 219	1.96 81	0.51 80	2.18 89	1.46 64	0.77 60	0.93 62	0.43 24	0.49 23	1.08 33	0.65 33	0.30 150	0.68 437	0.26 120	0.20 87	0.23 47	0.57 247

4.5w-stereo	0.80 22	0.49 25	1.36 27	0.66 15	0.79 219	1.96 81	0.51 80	2.18 89	1.45 61	0.77 60	0.93 62	0.43 24	0.49 23	1.08 33	0.66 35	0.30 150	0.68 437	0.26 120	0.20 87	0.23 47	0.57 247

LG-Stereo_Zeroshot	1.04 70	0.53 47	2.93 87	0.80 78	0.77 212	3.99 377	0.39 34	2.10 81	1.96 177	0.90 107	0.93 62	0.75 103	0.85 140	1.31 82	0.87 108	0.28 105	0.21 62	0.26 120	0.21 104	0.32 175	0.38 102

rvit_stereo_0083	0.91 50	0.73 170	1.60 47	0.90 128	0.66 162	1.21 21	0.64 144	1.75 46	2.71 293	0.83 79	0.93 62	0.94 151	1.06 203	1.50 135	0.79 81	0.34 242	0.36 281	0.30 228	0.27 225	0.34 222	0.34 56

rvit_0105_4	1.63 115	1.29 368	12.50 167	0.94 161	0.54 94	1.56 58	0.84 280	2.84 180	3.25 400	0.82 74	0.94 70	1.10 168	0.86 144	1.65 154	1.07 169	0.43 367	0.45 355	0.35 343	0.31 325	0.44 350	0.45 159

IGEV-BASED-STEREO-	1.13 84	3.31 482	2.61 81	0.87 108	0.40 34	1.26 28	0.61 122	1.55 21	1.61 113	0.93 112	0.94 70	0.65 69	0.57 40	1.10 37	0.68 43	1.55 552	0.19 22	0.32 269	0.28 252	1.11 528	2.04 443

4.25_new	0.81 28	0.50 31	1.30 17	0.74 50	0.98 293	2.51 129	0.57 101	2.28 97	1.13 28	0.60 11	0.97 72	0.40 16	0.65 66	1.19 52	0.60 26	0.24 40	0.44 348	0.25 86	0.18 33	0.20 12	0.38 102

4.5w_new	0.81 28	0.50 31	1.30 17	0.74 50	0.98 293	2.51 129	0.57 101	2.28 97	1.13 28	0.60 11	0.97 72	0.40 16	0.65 66	1.19 52	0.60 26	0.24 40	0.44 348	0.25 86	0.18 33	0.20 12	0.38 102

4.25w-stereo	0.80 22	0.50 31	1.30 17	0.74 50	0.98 293	2.51 129	0.57 101	2.28 97	1.13 28	0.60 11	0.97 72	0.40 16	0.65 66	1.19 52	0.60 26	0.24 40	0.43 338	0.25 86	0.18 33	0.20 12	0.38 102

2w_stereo	0.84 33	0.52 44	1.87 57	0.71 43	0.56 107	1.98 84	0.61 122	2.88 184	1.00 19	0.99 124	0.97 72	0.36 4	1.11 219	1.03 19	0.77 68	0.19 8	0.19 22	0.23 35	0.18 33	0.21 25	0.37 92

AIO_test	3.76 471	0.71 156	19.58 339	0.93 152	17.34 593	1.36 43	0.86 292	1.61 28	1.99 182	0.74 46	0.97 72	1.77 261	0.58 43	1.49 130	0.55 17	0.35 258	0.97 469	0.24 60	0.20 87	0.25 62	22.60 595

MM-Stereo_test2	2.80 339	0.63 102	20.19 407	1.75 495	0.52 88	2.77 145	0.71 181	1.80 49	1.72 140	0.99 124	0.98 77	0.84 117	0.79 120	1.45 120	1.26 222	0.27 85	0.62 426	0.25 86	0.23 152	0.31 153	17.86 586

DEFOM-Stereo_RVC	1.03 69	1.15 340	1.34 24	1.03 220	0.59 122	0.81 7	0.43 54	3.53 258	4.67 538	0.78 62	0.98 77	0.44 30	1.16 237	1.46 123	0.71 53	0.27 85	0.19 22	0.24 60	0.18 33	0.30 141	0.34 56

4w-stereo	0.85 36	0.55 53	2.85 85	0.69 32	0.80 223	1.62 64	0.43 54	2.23 92	1.36 51	0.65 26	0.99 79	0.40 16	0.81 131	1.19 52	0.68 43	0.23 33	0.32 238	0.25 86	0.19 52	0.21 25	0.48 192

4D-IteraStereo	2.95 365	1.83 433	20.75 497	0.81 80	1.56 461	2.22 102	1.03 380	2.48 124	1.56 91	1.42 173	1.00 80	1.93 296	0.61 55	1.65 154	2.04 390	0.31 174	0.22 79	0.31 248	0.26 206	0.28 100	16.75 582

rvit_stereo_ft	1.28 94	1.39 381	6.72 130	0.99 203	0.66 162	1.06 11	0.79 243	2.81 173	3.14 379	0.83 79	1.02 81	0.95 153	1.13 223	1.27 69	1.00 153	0.34 242	0.24 136	0.27 146	0.29 287	0.40 294	0.35 66

sAnonymous2	2.00 140	1.54 400	21.24 544	0.93 152	0.89 262	1.21 21	0.62 134	2.58 145	2.28 229	0.86 86	1.04 82	0.73 92	1.22 248	1.10 37	0.85 103	0.30 150	0.25 155	0.31 248	0.31 325	1.06 520	0.72 311

CroCo_RVC	2.00 140	1.54 400	21.24 544	0.93 152	0.89 262	1.21 21	0.62 134	2.58 145	2.28 229	0.86 86	1.04 82	0.73 92	1.22 248	1.10 37	0.85 103	0.30 150	0.25 155	0.31 248	0.31 325	1.06 520	0.72 311

water-stereo	0.98 58	0.63 102	5.05 115	0.82 85	0.48 62	2.36 113	0.52 87	1.56 22	1.32 49	0.95 116	1.05 84	0.86 123	0.75 103	0.84 4	0.82 92	0.25 54	0.25 155	0.25 86	0.24 173	0.24 57	0.46 169

2.25w	0.89 48	0.51 36	2.54 76	0.72 46	0.66 162	2.27 105	0.40 42	2.43 115	1.22 40	0.83 79	1.05 84	0.40 16	0.80 125	1.28 73	0.89 114	0.18 6	0.56 408	0.21 19	0.18 33	0.19 3	0.38 102

CES	1.08 76	0.63 102	2.53 75	0.95 173	2.18 527	2.13 93	0.50 76	2.07 78	1.46 64	0.79 66	1.06 86	0.61 61	0.48 21	1.45 120	0.87 108	0.24 40	0.18 11	0.24 60	0.15 3	0.64 449	2.36 454

GLC_STEREO	0.83 32	0.59 78	1.71 51	0.89 116	0.34 7	1.88 74	0.80 253	1.48 17	1.60 107	0.98 122	1.06 86	0.68 78	0.71 83	1.19 52	0.89 114	0.25 54	0.25 155	0.32 269	0.25 189	0.32 175	0.34 56

PMTNet	1.13 84	0.55 53	3.88 106	0.71 43	0.59 122	4.21 442	0.43 54	2.00 70	1.58 98	1.02 130	1.06 86	0.78 106	0.98 175	1.58 147	0.93 123	1.21 539	0.20 38	0.23 35	0.15 3	0.23 47	0.27 13

VIP-Stereo	1.29 95	1.10 327	6.84 131	0.79 74	0.91 275	3.20 193	0.79 243	1.95 65	3.31 418	0.88 97	1.07 89	0.65 69	0.59 49	1.31 82	0.76 67	0.32 193	0.44 348	0.24 60	0.17 22	0.22 39	0.32 33

RAStereo	1.53 111	0.71 156	17.55 266	0.62 3	0.65 154	1.18 16	0.32 19	1.94 62	1.15 33	0.80 68	1.07 89	0.64 66	0.47 18	0.89 5	1.01 157	0.25 54	0.20 38	0.27 146	0.21 104	0.36 256	0.27 13

knoymous	1.50 109	0.65 115	8.73 145	0.91 134	0.75 203	2.97 170	0.90 322	2.93 187	1.38 54	1.56 188	1.07 89	2.75 396	0.88 148	1.43 116	1.13 179	0.32 193	0.22 79	0.35 343	0.20 87	0.45 359	0.41 131

depthmonostereo	1.22 90	0.96 289	6.67 129	0.89 116	0.56 107	2.21 96	0.57 101	1.84 54	1.21 39	1.01 129	1.09 92	1.38 209	0.99 176	2.41 269	0.93 123	0.24 40	0.28 204	0.22 24	0.21 104	0.25 62	0.53 227

rvit_stereo_0080	1.10 81	1.09 324	3.78 101	0.65 11	0.60 128	1.91 76	0.74 202	2.74 163	2.65 286	0.94 114	1.09 92	0.85 120	0.81 131	1.20 58	0.89 114	0.39 325	0.29 214	0.25 86	0.28 252	0.46 369	0.35 66

whm_eth	1.10 81	1.09 324	3.78 101	0.65 11	0.60 128	1.91 76	0.74 202	2.74 163	2.65 286	0.94 114	1.09 92	0.85 120	0.81 131	1.20 58	0.89 114	0.39 325	0.29 214	0.25 86	0.28 252	0.46 369	0.35 66

ff7	2.60 278	0.81 224	16.25 233	0.89 116	0.56 107	4.55 507	0.83 268	1.68 35	3.44 447	0.88 97	1.10 95	0.70 82	0.78 112	1.93 215	0.93 123	0.29 122	0.37 288	0.29 206	0.21 104	0.33 199	15.08 568

ffff	2.60 278	0.81 224	16.25 233	0.89 116	0.56 107	4.55 507	0.83 268	1.68 35	3.44 447	0.88 97	1.10 95	0.70 82	0.78 112	1.93 215	0.93 123	0.29 122	0.37 288	0.29 206	0.21 104	0.33 199	15.08 568

11t	2.60 278	0.81 224	16.25 233	0.89 116	0.56 107	4.55 507	0.83 268	1.68 35	3.44 447	0.88 97	1.10 95	0.70 82	0.78 112	1.93 215	0.93 123	0.29 122	0.37 288	0.29 206	0.21 104	0.33 199	15.08 568

CAS	1.34 99	0.48 22	2.20 67	3.01 560	1.66 488	4.08 400	0.73 192	1.96 67	1.51 79	0.86 86	1.10 95	0.59 57	0.53 30	1.36 100	0.94 131	3.07 566	0.14 1	0.21 19	0.14 1	0.38 275	1.78 433

ccc-4	2.60 278	0.81 224	16.25 233	0.89 116	0.56 107	4.55 507	0.83 268	1.68 35	3.44 447	0.88 97	1.10 95	0.70 82	0.78 112	1.93 215	0.93 123	0.29 122	0.37 288	0.29 206	0.21 104	0.33 199	15.08 568

MM-Stereo_test1	2.52 248	0.64 107	20.07 392	1.83 502	0.52 88	1.86 72	0.77 226	3.11 208	3.40 441	1.77 228	1.12 100	0.87 128	0.97 172	1.54 142	1.51 272	0.27 85	2.44 524	0.27 146	0.24 173	0.37 262	6.91 524

anonymousdsp	3.14 397	0.83 231	20.28 423	0.94 161	0.64 149	4.54 501	0.82 264	2.03 75	3.32 426	0.91 108	1.13 101	0.78 106	0.77 108	1.78 186	0.90 119	0.29 122	0.25 155	0.29 206	0.21 104	0.33 199	21.81 593

IGEV-Stereo	3.15 400	0.83 231	20.31 432	0.94 161	0.64 149	4.54 501	0.82 264	2.01 73	3.31 418	0.91 108	1.13 101	0.79 109	0.77 108	1.79 188	0.92 122	0.29 122	0.25 155	0.29 206	0.21 104	0.33 199	21.85 594
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
FENet	2.30 202	0.61 92	20.21 413	1.43 423	0.68 176	4.04 387	0.60 118	4.01 355	2.26 223	2.03 290	1.13 101	2.42 357	1.42 289	1.72 174	1.43 257	0.36 285	0.24 136	0.33 304	0.27 225	0.29 118	0.51 211

CASnet	0.85 36	0.59 78	1.66 50	0.91 134	0.30 2	1.37 44	0.73 192	1.63 31	1.94 172	1.66 203	1.14 104	0.66 73	0.63 60	1.07 29	0.90 119	0.37 301	0.17 5	0.41 407	0.31 325	0.33 199	0.23 6
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	2.59 275	1.07 317	20.48 458	0.91 134	4.13 568	3.67 295	0.51 80	2.27 95	1.76 144	1.18 147	1.15 105	1.18 180	0.84 137	1.36 100	1.54 279	0.27 85	8.46 568	0.27 146	0.19 52	0.29 118	0.30 24

riskmin	2.46 239	0.61 92	12.91 172	1.22 317	1.65 485	3.56 270	0.61 122	4.30 467	1.50 76	1.86 240	1.16 106	4.30 517	2.02 419	1.53 140	1.32 231	0.29 122	0.95 465	0.34 324	0.23 152	0.43 336	8.34 535

ProNet	1.63 115	0.91 261	5.70 120	0.96 182	0.64 149	2.40 117	0.82 264	1.92 59	3.28 406	0.69 35	1.17 107	0.78 106	0.76 106	1.72 174	0.87 108	0.27 85	0.97 469	0.25 86	0.26 206	0.31 153	7.97 527

monsterstereo	1.31 96	0.58 69	2.10 65	0.79 74	1.41 430	2.51 129	0.40 42	3.15 214	0.84 7	0.74 46	1.18 108	0.41 23	0.40 7	1.55 143	0.97 142	0.20 16	8.12 566	0.22 24	0.18 33	0.22 39	0.33 45

AIO_rvc	3.97 487	1.01 309	18.99 307	0.98 196	11.92 585	1.45 51	0.97 366	2.17 87	4.51 529	0.71 42	1.18 108	1.09 166	0.56 38	1.56 145	0.72 56	0.28 105	11.98 590	0.24 60	0.19 52	0.25 62	18.74 588

MSCF	3.21 414	1.25 358	4.06 109	1.06 237	10.61 583	3.29 213	0.85 287	2.81 173	3.31 418	1.36 163	1.19 110	0.58 55	1.33 265	2.07 228	0.88 111	0.27 85	0.65 432	0.26 120	0.66 513	0.31 153	27.42 601

SMoEStereo_RVC	0.88 45	0.92 268	1.55 39	0.96 182	0.46 52	2.56 134	0.78 233	1.60 25	1.20 38	0.71 42	1.20 111	0.64 66	0.63 60	1.71 168	1.01 157	0.22 28	0.18 11	0.31 248	0.22 137	0.28 100	0.42 140

IGEV-Stereo++	1.68 122	0.48 22	1.27 16	0.77 60	1.31 402	3.87 345	0.33 20	3.41 243	1.72 140	0.89 105	1.20 111	0.68 78	1.03 185	1.15 44	0.49 6	0.23 33	0.22 79	0.23 35	0.18 33	0.26 78	13.90 558

test-3	2.19 169	0.59 78	18.63 294	1.13 274	0.75 203	2.07 91	0.89 307	4.37 500	1.53 82	2.25 363	1.20 111	2.05 321	0.79 120	2.68 293	1.35 233	0.29 122	0.95 465	0.28 181	0.27 225	0.27 87	1.47 410

test_1	2.19 169	0.59 78	18.67 296	1.13 274	0.78 216	2.07 91	0.89 307	4.37 500	1.53 82	2.18 339	1.20 111	2.05 321	0.78 112	2.68 293	1.36 240	0.29 122	0.93 462	0.28 181	0.27 225	0.28 100	1.53 414

test_3	2.17 165	0.58 69	18.64 295	1.11 259	0.78 216	2.15 95	0.85 287	4.42 512	1.47 66	2.00 274	1.20 111	2.02 315	0.79 120	2.70 297	1.35 233	0.29 122	1.04 473	0.29 206	0.29 287	0.31 153	1.07 378

UDGNet	2.34 211	1.71 419	20.28 423	1.42 416	0.62 142	4.39 471	0.67 153	1.82 52	2.28 229	1.40 167	1.21 116	0.99 156	1.00 179	2.23 254	1.23 205	1.14 535	0.35 271	1.30 555	0.98 539	1.11 528	0.62 279

MIF-Stereo (partial)	1.93 131	0.69 141	21.14 534	0.74 50	1.02 309	1.07 12	0.49 70	2.75 165	1.78 147	0.82 74	1.22 117	0.80 111	0.90 157	1.68 158	1.63 305	0.38 317	0.24 136	0.33 304	0.26 206	0.41 314	0.32 33

CREStereo	1.00 64	0.59 78	1.82 55	0.66 15	0.36 9	4.43 480	0.40 42	2.43 115	1.98 178	0.96 117	1.22 117	0.88 130	0.87 147	1.30 78	0.79 81	0.30 150	0.20 38	0.23 35	0.16 10	0.23 47	0.22 1
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
LG-Stereo	0.94 54	0.71 156	3.31 92	0.62 3	0.51 82	2.85 153	0.54 92	2.59 149	1.40 56	0.88 97	1.23 119	0.53 45	0.40 7	0.81 2	0.86 106	0.23 33	0.18 11	0.31 248	0.24 173	0.29 118	0.22 1

gcap-zeroshot	2.25 184	0.74 179	19.48 332	0.97 190	1.18 363	3.50 255	0.83 268	3.21 218	2.66 288	1.86 240	1.23 119	3.24 440	0.88 148	1.92 212	0.94 131	0.34 242	0.43 338	0.28 181	0.22 137	0.29 118	0.83 337

rvit_0105_5	1.72 124	1.26 359	13.05 173	0.92 144	0.56 107	1.92 79	0.90 322	3.07 206	3.04 363	0.98 122	1.24 121	1.19 184	0.93 165	1.55 143	1.22 202	0.43 367	0.43 338	0.37 372	0.36 386	0.43 336	0.51 211

trnet	1.00 64	0.55 53	1.89 58	0.66 15	0.33 5	4.41 477	0.40 42	2.42 114	1.95 173	0.96 117	1.24 121	0.88 130	0.89 154	1.27 69	0.78 72	0.30 150	0.19 22	0.23 35	0.15 3	0.22 39	0.22 1

EKT-Stereo	7.93 569	0.75 193	21.17 539	1.84 504	109.80 617	4.51 496	0.61 122	4.13 403	1.59 101	1.89 244	1.24 121	1.96 307	1.35 268	4.02 340	1.36 240	0.42 350	0.31 232	0.29 206	0.27 225	0.35 237	0.78 328

CroCo-Stereo Lap2	1.65 119	1.14 338	14.70 201	1.00 209	1.80 507	0.53 3	0.46 67	3.18 216	1.62 117	1.10 144	1.24 121	1.05 163	0.78 112	1.40 110	1.18 190	0.31 174	0.23 107	0.27 146	0.22 137	0.46 369	0.38 102

DLNR-FE	29.89 604	56.07 616	50.63 608	183.98 620	105.34 614	3.44 236	0.28 7	29.60 606	1.59 101	1.03 134	1.25 125	0.93 147	0.64 63	3.83 333	1.62 301	40.96 614	1.67 497	0.26 120	0.23 152	99.33 618	15.08 568

3.5w_stereo	0.87 42	0.60 86	1.48 31	0.67 21	0.73 190	2.50 128	0.50 76	2.43 115	1.79 148	0.85 85	1.25 125	0.43 24	0.66 73	1.25 66	0.78 72	0.21 22	0.18 11	0.23 35	0.18 33	0.20 12	0.47 181

plain	2.00 140	0.89 252	21.49 555	0.67 21	0.73 190	1.66 66	0.57 101	3.27 229	2.18 206	0.80 68	1.25 125	0.80 111	0.86 144	1.72 174	1.13 179	0.34 242	0.21 62	0.32 269	0.25 189	0.44 350	0.34 56

DLNR_Zeroshot_test	29.83 603	55.48 614	50.99 609	183.84 619	114.74 618	3.44 236	0.28 7	29.52 605	1.59 101	1.03 134	1.25 125	0.93 147	0.64 63	3.95 339	1.62 301	37.16 613	1.69 498	0.26 120	0.23 152	92.97 617	15.07 567

DilatedVolume-Stereo	0.94 54	0.70 149	3.01 88	1.06 237	0.63 145	1.34 41	0.49 70	1.58 24	1.16 34	1.41 170	1.26 129	0.88 130	0.88 148	1.81 198	0.93 123	0.25 54	0.28 204	0.22 24	0.23 152	0.25 62	0.39 116

xyz-stereo-finetune	1.14 86	0.88 247	1.93 59	0.63 6	0.37 15	3.48 250	0.79 243	2.86 183	1.95 173	1.02 130	1.26 129	0.91 139	0.78 112	2.53 282	1.84 354	0.30 150	0.24 136	0.26 120	0.24 173	0.31 153	0.30 24

Reg-Stereo(zero)	1.88 130	0.45 15	11.07 158	0.94 161	2.06 521	4.52 497	0.55 94	2.72 161	1.69 131	1.54 185	1.26 129	2.55 373	2.52 464	1.73 179	2.43 423	0.20 16	0.28 204	0.22 24	0.19 52	0.25 62	0.40 123

SCV_C0	2.17 165	0.93 276	12.88 170	0.96 182	1.06 328	1.27 30	0.63 139	3.68 281	3.30 415	1.03 134	1.26 129	0.73 92	0.66 73	1.73 179	1.06 167	0.35 258	1.97 505	0.25 86	0.21 104	0.29 118	9.23 541

MyStereo05	2.55 262	1.07 317	19.87 370	1.06 237	1.08 332	4.26 452	0.86 292	4.10 390	3.01 348	2.19 346	1.26 129	2.30 339	1.64 358	2.13 239	1.99 378	0.25 54	2.43 522	0.34 324	0.27 225	0.46 369	0.48 192

rafts_anoy	2.76 331	1.68 415	20.42 443	1.42 416	3.90 563	3.03 176	0.61 122	3.24 223	1.66 125	1.42 173	1.26 129	1.19 184	1.11 219	2.13 239	1.64 311	0.33 220	8.77 574	0.32 269	0.32 341	0.32 175	0.38 102

RSM++	0.99 59	0.56 58	1.35 25	1.54 451	0.50 80	1.53 57	0.68 164	2.31 105	4.13 499	0.86 86	1.27 135	0.90 136	0.60 52	1.21 61	0.78 72	0.27 85	0.20 38	0.25 86	0.21 104	0.29 118	0.42 140

MyStereo04	2.54 257	1.18 345	18.82 301	1.04 227	1.21 379	3.96 373	0.95 356	4.02 360	3.01 348	2.06 298	1.27 135	2.33 342	1.66 365	2.06 227	2.01 384	0.26 73	3.49 543	0.34 324	0.27 225	0.43 336	0.49 200

castereo	0.88 45	0.78 214	1.15 9	0.89 116	0.51 82	1.31 38	0.90 322	3.42 245	1.28 44	0.88 97	1.28 137	0.72 91	0.91 159	1.05 25	1.01 157	0.28 105	0.17 5	0.26 120	0.20 87	0.24 57	0.34 56

MyStereo07	2.29 198	1.18 345	20.10 401	1.04 227	1.21 379	3.96 373	0.95 356	2.13 85	3.37 432	1.09 141	1.28 137	0.68 78	0.91 159	1.74 184	0.86 106	0.26 73	3.49 543	0.34 324	0.27 225	0.43 336	0.49 200

UniTT-Stereo	1.73 125	0.60 86	20.25 420	0.98 196	1.19 371	0.78 6	0.39 34	1.19 9	1.55 87	1.21 149	1.28 137	0.52 42	0.64 63	1.17 49	1.16 188	0.35 258	0.20 38	0.25 86	0.22 137	0.42 326	0.31 30

dd	2.27 191	3.06 478	20.18 406	0.96 182	0.51 82	4.24 450	0.74 202	1.94 62	2.43 255	1.48 182	1.28 137	1.19 184	1.05 201	1.82 201	1.69 321	0.63 487	0.34 261	0.35 343	0.33 350	0.61 433	0.57 247

sCroCo_RVC	1.81 128	0.93 276	19.44 330	1.04 227	1.05 323	0.97 9	0.61 122	2.08 79	1.36 51	0.71 42	1.28 137	0.82 115	1.10 216	1.31 82	0.97 142	0.54 461	0.41 325	0.33 304	0.30 306	0.46 369	0.48 192

CroCo-Stereo	1.07 74	1.18 345	3.66 100	0.91 134	0.60 128	0.49 2	0.49 70	4.07 375	1.91 166	0.84 83	1.29 142	1.00 157	0.75 103	1.32 87	1.38 246	0.26 73	0.21 62	0.24 60	0.20 87	0.37 262	0.30 24
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
FADNet-RVC	3.23 418	12.51 548	17.02 253	1.17 295	0.81 228	3.52 261	1.09 396	4.16 414	2.74 298	1.44 178	1.29 142	1.86 284	1.76 385	9.82 461	2.46 425	0.39 325	0.38 302	0.40 398	0.41 434	0.68 468	0.59 266

252Zero-FE	0.95 56	0.49 25	1.65 48	1.03 220	0.45 48	1.25 27	0.22 2	1.85 55	2.13 201	3.05 504	1.31 144	0.33 1	0.41 10	1.14 42	0.56 19	0.22 28	1.93 502	0.20 8	0.20 87	0.20 12	0.39 116

GASTEREO	3.25 423	1.46 391	3.62 99	1.10 254	10.80 584	3.50 255	0.86 292	2.79 168	3.54 463	1.44 178	1.31 144	0.56 51	1.35 268	2.09 231	0.88 111	0.26 73	0.57 410	0.25 86	0.68 514	0.27 87	27.73 604

GMStereo	2.01 143	2.26 458	20.93 511	0.90 128	0.48 62	1.67 67	0.56 97	1.90 57	2.19 208	1.58 192	1.31 144	0.87 128	0.74 97	1.68 158	1.00 153	0.41 339	0.21 62	0.30 228	0.32 341	0.50 395	0.46 169
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ACV-stereo	2.96 367	1.09 324	20.34 435	1.37 391	1.05 323	4.65 523	1.09 396	2.82 175	1.68 128	1.48 182	1.32 147	5.40 548	4.22 526	7.83 423	2.08 395	0.46 397	0.52 395	0.33 304	0.30 306	0.45 359	0.71 308

qqq	2.96 367	0.88 247	15.54 216	1.27 348	0.74 195	2.29 107	0.90 322	4.07 375	4.63 532	1.63 197	1.32 147	1.78 270	1.36 270	5.19 356	1.68 318	0.29 122	6.43 558	0.33 304	0.36 386	0.35 237	8.09 528

CAS++	1.01 68	0.77 212	3.30 91	0.86 101	0.53 91	1.23 26	0.85 287	3.43 246	1.57 95	1.16 146	1.33 149	0.62 63	0.58 43	1.18 50	0.63 32	0.37 301	0.30 224	0.35 343	0.27 225	0.41 314	0.38 102
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
11t1	2.82 341	0.72 164	17.81 277	1.60 464	0.93 281	2.27 105	0.62 134	3.76 300	4.47 525	1.72 217	1.33 149	1.05 163	1.34 267	1.84 205	1.45 265	0.29 122	5.57 555	0.29 206	0.26 206	0.32 175	8.80 539

CBFPSM	2.24 182	2.06 446	12.12 165	1.13 274	1.05 323	2.85 153	1.23 427	3.37 240	2.05 186	1.82 236	1.33 149	4.55 527	4.00 522	2.38 267	2.35 417	0.27 85	0.38 302	0.32 269	0.28 252	0.39 289	0.89 351

AIO-test1	2.33 208	1.54 400	20.24 418	0.97 190	1.61 471	3.42 232	0.94 351	4.22 435	1.71 137	0.97 119	1.35 152	0.98 154	0.74 97	4.52 348	1.40 250	0.27 85	0.24 136	0.28 181	0.35 375	0.34 222	0.46 169

tt45	1.08 76	0.92 268	2.50 73	0.92 144	0.67 168	3.90 350	0.75 213	2.00 70	1.29 45	0.74 46	1.35 152	0.71 89	0.63 60	2.59 286	0.97 142	0.23 33	0.19 22	0.28 181	0.23 152	0.29 118	0.37 92

LoS_RVC	1.23 91	1.51 396	6.09 125	0.88 114	1.71 495	1.96 81	0.59 114	1.61 28	1.37 53	0.84 83	1.35 152	0.84 117	1.15 235	1.49 130	0.83 95	0.21 22	0.17 5	0.20 8	0.14 1	0.20 12	1.49 411

FADNet-RVC-Resample	3.31 429	8.52 523	22.84 582	1.18 300	0.91 275	3.52 261	1.35 445	4.13 403	2.32 238	1.75 225	1.35 152	2.26 334	1.51 314	9.51 452	2.03 388	0.42 350	0.38 302	0.42 418	0.44 449	0.59 427	0.71 308

FADNet	3.20 410	11.55 543	16.16 231	1.24 325	0.95 289	3.30 217	0.87 299	4.00 353	2.73 296	1.42 173	1.35 152	2.51 369	2.04 420	9.95 470	2.39 422	0.44 376	0.46 361	0.40 398	0.44 449	1.13 530	0.61 275

1w_stereo	0.91 50	0.46 17	1.12 5	0.74 50	0.80 223	2.98 172	0.67 153	3.29 230	1.04 22	0.83 79	1.36 157	0.38 10	1.36 270	1.03 19	0.75 62	0.17 5	0.18 11	0.20 8	0.17 22	0.20 12	0.57 247

Any-RAFT	1.62 114	0.59 78	5.29 117	1.12 269	0.76 208	4.41 477	0.79 243	4.12 399	3.26 402	2.02 285	1.36 157	2.82 403	1.56 330	1.90 210	0.81 87	0.29 122	0.25 155	0.26 120	0.19 52	0.25 62	0.35 66

AnonymousM	1.38 102	1.33 375	2.35 70	0.95 173	0.56 107	4.03 386	0.67 153	2.63 153	2.49 266	1.51 184	1.36 157	1.15 175	1.00 179	1.26 67	1.04 162	0.41 339	0.46 361	2.07 563	1.71 565	0.25 62	0.40 123

raft_robust	3.17 405	2.15 455	20.28 423	1.06 237	0.55 101	3.86 340	0.46 67	4.42 512	2.77 303	1.70 214	1.37 160	7.48 566	6.35 550	6.81 402	1.44 261	0.31 174	0.74 448	0.30 228	0.37 396	0.32 175	0.57 247

NRIStereo	2.32 205	0.69 141	20.07 392	1.35 381	0.38 17	4.73 542	0.89 307	2.43 115	3.35 430	1.95 262	1.37 160	1.75 254	1.21 247	2.97 311	1.35 233	0.49 423	0.22 79	0.29 206	0.26 206	0.31 153	0.33 45

TestStereo	2.41 230	1.95 442	19.15 312	0.77 60	0.61 132	1.83 71	0.58 112	2.33 106	1.53 82	1.44 178	1.37 160	1.26 194	0.90 157	11.59 539	0.94 131	0.36 285	0.19 22	0.33 304	0.24 173	0.45 359	0.32 33

IGEV++	3.59 456	0.91 261	13.63 177	1.08 247	0.98 293	1.27 30	0.98 369	3.33 235	1.89 165	0.93 112	1.38 163	0.86 123	1.09 210	1.71 168	1.09 173	0.36 285	21.52 610	0.23 35	0.21 104	0.31 153	18.10 587

fffy	1.18 89	0.92 268	3.05 89	1.09 251	0.68 176	1.27 30	0.74 202	1.98 69	1.06 24	0.78 62	1.39 164	0.83 116	0.72 87	1.71 168	0.80 85	0.24 40	0.53 398	0.27 146	0.21 104	0.29 118	5.07 509

TRStereo	2.86 347	2.12 452	19.98 384	1.68 481	1.18 363	4.35 463	1.05 387	5.07 557	3.48 458	1.56 188	1.39 164	1.75 254	0.85 140	2.01 223	1.50 271	0.43 367	0.34 261	0.33 304	0.36 386	0.36 256	7.50 525

CFNet-RSSM	2.17 165	0.56 58	20.50 460	1.08 247	0.57 117	3.42 232	0.62 134	4.24 447	1.60 107	1.73 220	1.39 164	2.55 373	1.19 244	1.36 100	1.04 162	0.29 122	0.20 38	0.26 120	0.23 152	0.28 100	0.32 33

test_for_model	3.36 437	3.87 490	21.00 514	4.24 576	3.68 558	2.57 135	0.94 351	3.80 310	3.64 470	2.59 449	1.40 167	1.02 159	0.73 89	0.97 14	0.70 52	3.05 565	2.42 520	0.26 120	0.17 22	5.36 585	4.82 507

Selective-RAFT	1.34 99	0.58 69	2.21 68	1.01 212	0.49 71	4.19 438	0.51 80	3.39 241	3.62 469	1.15 145	1.40 167	1.45 220	1.40 281	2.09 231	1.31 230	0.43 367	0.40 318	0.25 86	0.26 206	0.29 118	0.38 102

Anonymous3	2.20 176	0.80 221	20.08 398	0.86 101	0.86 247	4.46 483	0.84 280	3.64 275	1.40 56	1.37 165	1.40 167	1.11 171	1.03 185	1.71 168	1.24 210	0.75 513	0.58 418	0.34 324	0.35 375	0.48 389	0.65 291

DIP-Stereo	2.03 147	0.98 297	16.44 245	0.67 21	0.62 142	4.30 458	0.58 112	4.43 514	2.89 329	1.97 266	1.40 167	0.91 139	0.86 144	1.31 82	1.27 225	0.38 317	0.23 107	0.33 304	0.23 152	0.33 199	0.57 247
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
mms	1.08 76	0.87 243	1.41 29	0.89 116	0.87 256	1.40 46	0.67 153	1.63 31	1.70 134	0.82 74	1.41 171	0.64 66	0.54 36	1.81 198	0.66 35	0.25 54	0.23 107	0.26 120	0.21 104	0.32 175	5.10 510

model_zeroshot	2.43 233	0.72 164	19.99 385	1.24 325	1.23 382	3.70 304	0.63 139	3.76 300	1.61 113	2.79 480	1.41 171	2.24 332	0.82 135	2.87 307	1.22 202	0.33 220	0.52 395	0.30 228	0.25 189	0.28 100	2.59 460

raftrobust	2.05 151	1.45 389	13.44 176	1.29 356	5.81 577	3.59 275	0.67 153	2.80 170	1.50 76	2.21 356	1.41 171	1.17 177	1.22 248	1.37 105	1.46 267	0.29 122	0.33 248	0.22 24	0.20 87	0.27 87	0.36 88

Anonymous_2	4.03 490	0.99 306	11.19 160	1.20 307	1.71 495	3.68 298	0.93 348	3.76 300	1.63 119	2.07 304	1.43 174	4.76 535	2.34 449	1.86 208	1.78 342	0.82 520	2.42 520	8.69 602	16.64 606	4.38 578	8.29 533

x	2.94 363	0.83 231	16.07 227	1.51 443	0.83 234	2.13 93	0.96 362	3.97 347	4.73 540	1.73 220	1.43 174	1.61 232	1.27 253	2.24 256	1.71 327	0.29 122	6.91 560	0.34 324	0.31 325	0.34 222	9.60 545

Pointernet	0.99 59	0.50 31	3.54 97	0.89 116	0.44 46	2.30 109	0.38 30	3.12 210	1.48 68	0.69 35	1.44 176	0.92 143	0.73 89	1.28 73	0.82 92	0.24 40	0.23 107	0.21 19	0.19 52	0.19 3	0.25 9

WCG-NET（raft）	1.44 108	0.92 268	1.56 41	0.89 116	0.32 3	1.43 50	0.97 366	1.69 42	2.42 252	1.68 208	1.44 176	2.37 348	1.01 182	1.33 88	0.85 103	0.25 54	8.56 569	0.22 24	0.21 104	0.28 100	0.32 33

LL-Strereo2	2.36 215	1.81 430	19.35 325	1.04 227	1.03 314	3.73 310	1.35 445	2.70 159	2.04 185	1.76 226	1.44 176	1.82 278	0.73 89	1.48 128	1.53 276	0.33 220	0.30 224	0.55 488	0.35 375	0.30 141	3.51 490

testlalala_base	2.69 313	0.77 212	21.10 530	1.22 317	1.46 440	2.72 144	0.83 268	4.11 393	1.49 73	1.28 159	1.45 179	1.21 190	0.85 140	1.28 73	1.19 195	3.94 580	2.36 516	0.27 146	0.19 52	4.48 581	1.58 418

gasm-f	4.41 510	0.71 156	10.58 153	0.99 203	16.98 591	4.39 471	0.92 342	2.05 76	1.71 137	0.97 119	1.46 180	0.53 45	0.88 148	1.39 108	1.12 177	0.31 174	18.89 600	0.27 146	0.20 87	0.30 141	23.53 596

castereo++	1.26 93	0.99 306	3.48 96	0.95 173	0.74 195	2.48 122	0.98 369	3.14 211	4.28 513	0.75 50	1.46 180	1.92 295	0.58 43	1.29 77	0.51 12	0.27 85	0.24 136	0.28 181	0.19 52	0.24 57	0.35 66

G2L-ROB	2.75 328	1.93 440	19.94 378	1.25 341	1.05 323	3.84 332	0.93 348	3.45 252	2.56 272	2.29 380	1.47 182	2.64 385	1.20 246	8.34 429	2.28 412	0.29 122	0.20 38	0.24 60	0.23 152	0.29 118	0.52 219

rvit_0105_3	1.97 133	1.34 377	16.03 226	0.98 196	0.59 122	2.37 115	1.08 392	3.30 231	3.01 348	1.21 149	1.47 182	1.24 193	1.04 192	1.82 201	1.23 205	0.47 406	0.44 348	0.40 398	0.43 445	0.43 336	0.55 239

PSM-softLoss	2.62 286	0.65 115	21.11 532	2.46 541	0.49 71	4.68 535	0.68 164	2.61 151	4.23 505	2.14 321	1.47 182	1.42 214	0.99 176	6.04 378	1.24 210	0.47 406	0.23 107	0.37 372	0.39 414	0.33 199	0.34 56

KMStereo	2.62 286	0.65 115	21.11 532	2.46 541	0.49 71	4.68 535	0.68 164	2.61 151	4.23 505	2.14 321	1.47 182	1.42 214	0.99 176	6.04 378	1.24 210	0.47 406	0.23 107	0.37 372	0.39 414	0.33 199	0.34 56

ours_stereo	1.00 64	0.88 247	2.52 74	0.91 134	0.74 195	1.10 14	0.57 101	1.68 35	1.24 41	0.76 54	1.49 186	0.70 82	0.62 57	1.61 149	0.62 30	0.26 73	0.20 38	0.26 120	0.21 104	0.30 141	3.24 479

RSM	0.99 59	0.54 51	1.25 15	0.94 161	0.61 132	1.32 39	0.74 202	2.54 131	4.08 496	0.89 105	1.49 186	1.22 191	0.62 57	1.24 64	0.80 85	0.25 54	0.20 38	0.25 86	0.21 104	0.29 118	0.42 140

MIPNet	2.43 233	1.13 335	20.00 386	0.93 152	0.58 121	4.74 544	0.62 134	4.33 489	2.95 336	1.94 256	1.49 186	1.52 226	1.96 414	2.77 299	1.60 296	0.35 258	0.20 38	0.27 146	0.23 152	0.32 175	0.59 266

Gwc-CoAtRS	1.80 127	0.61 92	14.92 205	1.08 247	0.61 132	2.88 158	0.63 139	2.47 122	1.62 117	1.80 234	1.50 189	2.73 391	1.17 239	1.35 97	1.08 171	0.30 150	0.22 79	0.25 86	0.23 152	0.28 100	0.30 24

test_sample1	2.29 198	0.72 164	5.74 121	1.51 443	0.86 247	2.35 111	0.64 144	4.07 375	3.45 453	2.01 283	1.51 190	1.70 246	1.71 376	9.53 453	1.73 333	0.31 174	0.97 469	0.31 248	0.31 325	0.33 199	6.12 519

CRE-IMP	2.28 195	0.68 136	19.67 350	0.85 94	0.39 32	4.54 501	0.80 253	2.63 153	4.84 548	1.96 264	1.51 190	1.86 284	0.96 170	1.52 137	1.43 257	0.47 406	0.21 62	0.31 248	0.26 206	0.41 314	0.35 66

WCG-NET	1.00 64	0.81 224	1.65 48	0.93 152	0.38 17	1.48 54	1.04 385	1.81 50	2.80 308	1.67 205	1.52 192	0.93 147	0.97 172	1.18 50	0.84 98	0.25 54	0.81 455	0.23 35	0.21 104	0.27 87	0.26 10

DCVSM-stereo	2.31 204	0.72 164	20.28 423	1.15 281	0.93 281	2.53 133	0.75 213	2.70 159	1.69 131	2.56 445	1.53 193	3.27 443	1.71 376	2.23 254	1.38 246	0.36 285	0.53 398	0.41 407	0.33 350	0.46 369	0.64 287

RAFT-Stereo-weight	1.38 102	0.57 66	5.44 119	1.05 231	0.63 145	4.19 438	0.77 226	3.95 342	1.53 82	2.01 283	1.53 193	1.30 199	0.65 66	1.30 78	1.05 165	0.27 85	0.26 180	0.26 120	0.22 137	0.28 100	0.38 102

Patchmatch Stereo++	2.28 195	0.74 179	20.54 464	0.77 60	0.38 17	4.67 527	0.75 213	2.55 138	3.21 388	2.00 274	1.53 193	1.77 261	1.14 229	2.46 270	0.98 147	0.51 445	0.23 107	0.32 269	0.28 252	0.40 294	0.35 66
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	2.26 188	0.74 179	20.53 463	0.77 60	0.38 17	4.67 527	0.71 181	2.54 131	3.22 395	2.00 274	1.53 193	1.77 261	1.13 223	2.22 253	0.96 139	0.50 437	0.23 107	0.32 269	0.28 252	0.40 294	0.35 66

ROB_FTStereo_v2	2.25 184	0.74 179	20.45 448	0.77 60	0.38 17	4.66 526	0.74 202	2.54 131	3.20 385	2.00 274	1.53 193	1.77 261	1.14 229	2.13 239	0.96 139	0.50 437	0.22 79	0.32 269	0.28 252	0.40 294	0.35 66

HUI-Stereo	2.27 191	0.74 179	20.56 470	0.77 60	0.38 17	4.67 527	0.78 233	2.54 131	3.23 398	2.00 274	1.53 193	1.77 261	1.13 223	2.21 252	0.93 123	0.49 423	0.23 107	0.32 269	0.28 252	0.40 294	0.35 66

iGMRVC	2.27 191	0.74 179	20.46 449	0.77 60	0.38 17	4.65 523	0.73 192	2.54 131	3.21 388	2.00 274	1.53 193	1.77 261	1.14 229	2.47 273	0.99 149	0.51 445	0.23 107	0.32 269	0.28 252	0.40 294	0.35 66

iRAFT	2.28 195	0.74 179	20.54 464	0.77 60	0.38 17	4.67 527	0.75 213	2.55 138	3.21 388	2.00 274	1.53 193	1.77 261	1.14 229	2.46 270	0.98 147	0.51 445	0.23 107	0.32 269	0.28 252	0.40 294	0.35 66

cross-raft	1.95 132	0.66 123	16.17 232	1.23 324	0.92 277	2.25 103	0.70 176	3.69 286	1.68 128	1.78 229	1.53 193	3.15 434	1.13 223	1.35 97	1.06 167	0.24 40	0.23 107	0.26 120	0.24 173	0.29 118	0.45 159

RAFT-IKP	2.27 191	0.74 179	20.55 466	0.77 60	0.38 17	4.64 522	0.73 192	2.54 131	3.21 388	2.00 274	1.53 193	1.77 261	1.13 223	2.25 259	1.00 153	0.51 445	0.22 79	0.32 269	0.28 252	0.40 294	0.35 66

UPFNet	2.23 180	0.86 239	14.25 189	1.28 350	1.44 436	3.51 259	1.34 442	4.05 370	2.11 196	2.44 430	1.53 193	2.41 353	1.39 277	3.62 329	1.91 369	0.41 339	0.41 325	0.37 372	0.32 341	0.44 350	0.48 192

111111	1.15 87	0.56 58	1.31 20	0.69 32	1.19 371	3.37 222	0.33 20	2.41 110	1.68 128	0.82 74	1.54 204	0.61 61	0.59 49	1.44 117	0.66 35	0.26 73	0.23 107	0.23 35	0.17 22	0.25 62	4.66 506

test_sample2	2.20 176	0.70 149	6.07 124	1.49 435	0.81 228	2.96 167	0.86 292	4.13 403	3.31 418	2.07 304	1.54 204	1.56 228	1.63 355	10.61 492	1.80 347	0.33 220	0.77 450	0.32 269	0.32 341	0.38 275	2.35 453

IPLGR	2.61 283	0.73 170	20.72 495	0.87 108	0.54 94	4.58 512	0.52 87	4.32 486	2.79 307	1.91 246	1.54 204	1.72 250	1.71 376	6.94 407	1.43 257	0.31 174	0.21 62	0.27 146	0.24 173	0.34 222	0.48 192

GMOStereo	2.64 291	0.92 268	19.83 364	0.81 80	0.68 176	3.22 197	0.89 307	2.94 189	1.48 68	2.36 410	1.54 204	1.75 254	1.04 192	1.33 88	1.15 183	0.26 73	11.32 585	0.35 343	0.28 252	0.35 237	0.33 45

error version	2.64 291	0.92 268	19.83 364	0.81 80	0.68 176	3.22 197	0.89 307	2.94 189	1.48 68	2.36 410	1.54 204	1.75 254	1.04 192	1.33 88	1.15 183	0.26 73	11.32 585	0.35 343	0.28 252	0.35 237	0.33 45

test-v	2.64 291	0.92 268	19.83 364	0.81 80	0.68 176	3.22 197	0.89 307	2.94 189	1.48 68	2.36 410	1.54 204	1.75 254	1.04 192	1.33 88	1.15 183	0.26 73	11.32 585	0.35 343	0.28 252	0.35 237	0.33 45

ROB_FTStereo	2.26 188	0.74 179	20.44 445	0.77 60	0.38 17	4.65 523	0.75 213	2.54 131	3.19 383	2.00 274	1.54 204	1.77 261	1.13 223	2.28 260	0.94 131	0.49 423	0.22 79	0.32 269	0.28 252	0.40 294	0.35 66

test-2	2.64 291	0.92 268	19.83 364	0.81 80	0.68 176	3.22 197	0.89 307	2.94 189	1.48 68	2.36 410	1.54 204	1.75 254	1.04 192	1.33 88	1.15 183	0.26 73	11.32 585	0.35 343	0.28 252	0.35 237	0.33 45

DeepPruner_ROB	2.61 283	1.97 443	19.32 324	1.03 220	1.20 374	4.38 467	0.90 322	3.44 248	1.77 145	2.61 456	1.54 204	2.77 400	1.27 253	5.05 353	2.08 395	0.52 456	0.40 318	0.37 372	0.35 375	0.52 403	0.62 279

testlalala	2.95 365	0.66 123	20.83 502	1.03 220	0.81 228	4.39 471	0.90 322	2.96 197	3.69 475	2.50 439	1.55 213	1.31 200	0.61 55	1.15 44	0.77 68	0.42 350	14.33 591	0.25 86	0.20 87	0.26 78	0.36 88

HUF	5.25 535	1.03 312	26.85 596	1.03 220	13.21 587	1.35 42	0.76 222	2.97 199	3.00 343	0.79 66	1.56 214	0.92 143	0.66 73	1.53 140	0.74 60	0.35 258	27.70 613	0.26 120	0.18 33	0.24 57	19.90 591

DA	2.77 333	0.51 36	6.04 122	1.05 231	1.15 352	4.36 465	0.84 280	2.83 177	3.02 352	0.87 92	1.57 215	0.92 143	1.07 206	1.61 149	0.68 43	0.35 258	2.66 526	0.24 60	0.19 52	0.26 78	25.18 598

GGEV	2.77 333	0.51 36	6.04 122	1.05 231	1.15 352	4.36 465	0.84 280	2.83 177	3.02 352	0.87 92	1.57 215	0.92 143	1.07 206	1.61 149	0.68 43	0.35 258	2.66 526	0.24 60	0.19 52	0.26 78	25.18 598

rvit_105_1	2.17 165	1.36 379	16.82 249	1.09 251	0.68 176	2.78 148	1.26 431	3.55 260	2.90 331	1.40 167	1.57 215	1.29 198	1.14 229	2.91 308	1.49 270	0.55 464	0.47 372	0.45 433	0.61 505	0.45 359	0.63 282

testlalala2	2.47 241	0.75 193	20.46 449	2.58 547	2.91 543	3.80 325	0.76 222	4.20 429	3.87 487	1.45 181	1.57 215	2.43 359	0.80 125	1.23 62	0.71 53	0.28 105	0.33 248	0.24 60	0.21 104	0.35 237	0.38 102

GMStereo_Zeroshot	1.51 110	1.27 363	4.75 112	1.54 451	0.72 189	3.33 220	0.54 92	2.67 157	1.74 142	2.34 402	1.57 215	2.40 349	0.96 170	2.51 276	1.21 199	0.48 416	0.23 107	0.41 407	0.24 173	0.82 498	0.40 123

IGEV_Zeroshot_test	2.66 301	0.75 193	21.55 557	1.50 440	0.89 262	2.21 96	0.90 322	3.52 256	1.83 152	2.17 335	1.57 215	4.09 502	1.60 336	1.73 179	1.21 199	0.32 193	0.33 248	0.28 181	0.30 306	0.44 350	6.09 518

Pruner-Stereo	2.33 208	0.70 149	20.66 487	2.05 523	0.48 62	4.73 542	0.78 233	2.55 138	2.70 292	2.47 433	1.57 215	1.48 223	1.03 185	1.71 168	1.55 282	0.48 416	0.21 62	0.34 324	0.30 306	0.31 153	0.42 140

UNet	2.53 253	0.91 261	20.07 392	1.19 305	1.44 436	3.45 240	0.75 213	3.80 310	1.98 178	2.09 310	1.57 215	2.74 394	2.37 451	3.51 324	2.52 432	0.35 258	0.30 224	0.41 407	0.28 252	0.40 294	0.50 205

IGEV-FE	2.66 301	0.75 193	21.55 557	1.50 440	0.89 262	2.21 96	0.90 322	3.52 256	1.83 152	2.17 335	1.58 223	4.06 500	1.59 334	1.73 179	1.21 199	0.32 193	0.33 248	0.28 181	0.30 306	0.44 350	6.08 517

DMCA-RVC	2.72 318	3.31 482	20.08 398	1.27 348	1.13 348	2.49 125	0.85 287	3.43 246	1.85 156	3.04 503	1.58 223	1.99 310	1.51 314	6.42 389	2.86 446	0.39 325	0.31 232	0.44 425	0.37 396	0.47 382	0.65 291

DMCA	2.02 145	1.07 317	11.33 161	1.17 295	0.96 291	3.92 361	0.89 307	3.80 310	3.11 374	2.89 489	1.58 223	2.35 346	1.17 239	1.79 188	2.25 409	0.42 350	0.29 214	0.42 418	0.27 225	0.38 275	0.43 147

SCV	2.09 154	0.89 252	11.43 162	1.91 510	2.09 523	1.27 30	0.87 299	3.66 277	2.13 201	0.67 31	1.59 226	0.93 147	0.77 108	1.80 194	0.89 114	0.37 301	0.38 302	0.25 86	0.22 137	0.30 141	9.45 542

STTStereo	2.62 286	1.28 366	19.16 313	1.52 448	1.55 456	3.84 332	0.89 307	3.75 299	2.59 279	2.23 360	1.59 226	2.48 368	1.58 331	5.11 354	1.72 330	0.38 317	0.41 325	0.47 442	0.54 488	0.53 404	0.75 323

G2L-Stereo	2.85 345	2.33 462	19.94 378	1.15 281	1.34 411	3.57 271	0.95 356	3.70 289	2.22 214	2.14 321	1.61 228	3.19 435	1.33 265	9.50 451	2.02 386	0.36 285	0.27 193	0.35 343	0.28 252	0.30 141	0.51 211

MIM_Stereo	2.71 316	1.26 359	20.92 510	1.34 379	5.57 576	3.10 179	0.59 114	3.25 226	2.51 267	1.64 198	1.61 228	1.82 278	1.29 259	2.07 228	1.35 233	0.25 54	0.31 232	0.28 181	0.26 206	0.29 118	4.43 504

anonymousdsp2	2.72 318	0.68 136	11.15 159	1.20 307	0.64 149	3.66 293	0.71 181	3.71 292	2.14 203	1.62 196	1.61 228	1.95 302	1.00 179	2.24 256	0.81 87	0.32 193	0.50 389	0.28 181	0.20 87	0.34 222	19.58 590

HCRNet	2.24 182	0.74 179	14.54 196	0.82 85	1.36 418	4.11 406	0.70 176	3.61 271	3.03 358	1.83 238	1.61 228	1.58 229	1.40 281	5.79 368	1.60 296	0.35 258	0.28 204	0.36 361	0.29 287	0.34 222	0.46 169

AIO-Stereo	1.40 105	0.62 99	1.44 30	0.85 94	0.76 208	1.28 36	0.79 243	2.39 108	2.83 315	0.75 50	1.62 232	0.89 134	0.46 17	1.30 78	0.77 68	0.28 105	0.27 193	0.25 86	0.23 152	0.27 87	9.88 547

NF-Stereo	2.68 309	0.67 127	21.09 528	2.43 537	0.47 57	4.67 527	0.67 153	3.68 281	4.30 514	2.11 314	1.62 232	1.36 205	1.09 210	6.07 380	1.24 210	0.45 385	0.20 38	0.36 361	0.34 360	0.32 175	0.37 92

OCTAStereo	2.67 306	0.67 127	21.08 523	2.43 537	0.47 57	4.67 527	0.67 153	3.68 281	4.31 517	2.11 314	1.62 232	1.36 205	1.09 210	6.02 377	1.25 217	0.45 385	0.20 38	0.36 361	0.34 360	0.32 175	0.37 92

RE-Stereo	2.67 306	0.67 127	21.08 523	2.43 537	0.47 57	4.67 527	0.67 153	3.68 281	4.30 514	2.11 314	1.62 232	1.36 205	1.09 210	6.01 374	1.26 222	0.45 385	0.20 38	0.36 361	0.34 360	0.32 175	0.37 92

TVStereo	2.67 306	0.67 127	21.08 523	2.43 537	0.47 57	4.67 527	0.67 153	3.68 281	4.30 514	2.11 314	1.62 232	1.36 205	1.09 210	6.01 374	1.26 222	0.45 385	0.20 38	0.36 361	0.34 360	0.32 175	0.37 92

Former-RAFT_DAM_RVC	0.99 59	0.85 237	1.58 44	0.95 173	1.08 332	2.95 166	0.53 90	1.93 60	2.00 183	1.19 148	1.63 237	0.59 57	0.65 66	1.10 37	0.90 119	0.28 105	0.23 107	0.31 248	0.25 189	0.45 359	0.32 33

PCWNet_CMD	2.16 162	0.71 156	15.44 213	0.84 89	0.76 208	3.38 223	0.68 164	3.69 286	2.24 217	1.72 217	1.63 237	3.20 437	3.00 487	2.09 231	1.23 205	0.32 193	0.37 288	0.47 442	0.27 225	0.65 456	0.51 211

gwcnet-sp	2.38 220	1.51 396	17.58 269	1.11 259	0.92 277	3.59 275	1.03 380	3.79 305	2.43 255	2.60 452	1.63 237	1.80 273	1.61 342	3.87 335	1.99 378	0.33 220	0.32 238	0.30 228	0.29 287	0.40 294	0.47 181

scenet	2.38 220	1.51 396	17.58 269	1.11 259	0.92 277	3.59 275	1.03 380	3.79 305	2.43 255	2.60 452	1.63 237	1.80 273	1.61 342	3.87 335	1.99 378	0.33 220	0.32 238	0.30 228	0.29 287	0.40 294	0.47 181

ssnet	2.38 220	1.51 396	17.58 269	1.11 259	0.92 277	3.59 275	1.03 380	3.79 305	2.43 255	2.60 452	1.63 237	1.80 273	1.61 342	3.87 335	1.99 378	0.33 220	0.32 238	0.30 228	0.29 287	0.40 294	0.47 181

GCST	2.86 347	3.95 493	20.52 462	1.93 512	1.56 461	1.74 70	0.50 76	3.69 286	2.10 191	1.79 232	1.64 242	1.60 231	1.29 259	5.27 358	1.90 366	2.10 555	0.77 450	1.45 556	0.97 538	1.15 531	1.38 400

iRaft-Stereo_20w	3.11 390	0.69 141	18.89 302	1.00 209	1.09 335	5.03 553	1.00 372	5.86 573	2.46 264	2.83 487	1.64 242	3.06 426	4.30 528	3.08 315	1.74 336	0.31 174	0.30 224	0.27 146	0.35 375	0.42 326	7.93 526

MSMDNet	2.16 162	0.71 156	15.36 211	0.86 101	0.75 203	3.41 230	0.69 173	3.70 289	2.25 220	1.73 220	1.64 242	3.21 438	2.95 479	2.09 231	1.24 210	0.32 193	0.37 288	0.45 433	0.27 225	0.63 444	0.50 205

HI	2.19 169	1.11 329	19.93 375	1.14 278	0.69 184	2.98 172	0.45 62	2.58 145	1.87 160	2.18 339	1.65 245	2.41 353	1.83 399	1.72 174	1.63 305	0.30 150	0.17 5	0.28 181	0.31 325	0.27 87	0.32 33

CoSv	2.19 169	1.11 329	19.93 375	1.14 278	0.69 184	2.98 172	0.45 62	2.58 145	1.87 160	2.18 339	1.65 245	2.41 353	1.83 399	1.72 174	1.63 305	0.30 150	0.17 5	0.28 181	0.31 325	0.27 87	0.32 33

UGAM-zero	3.14 397	0.62 99	20.64 485	1.02 216	0.93 281	2.87 157	0.51 80	4.52 528	1.57 95	2.19 346	1.65 245	5.78 555	3.40 510	9.89 465	1.71 327	0.33 220	0.44 348	0.28 181	0.59 499	0.30 141	3.59 491

HITNet	2.49 244	2.91 475	19.23 320	1.54 451	0.57 117	3.47 243	0.79 243	4.16 414	2.93 334	2.18 339	1.65 245	1.68 241	1.45 296	2.17 245	2.99 453	0.28 105	0.20 38	0.41 407	0.27 225	0.45 359	0.52 219
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
AIO-Stereo-zeroshot	2.84 344	1.17 342	20.72 495	1.15 281	2.05 520	3.61 281	0.49 70	4.63 542	2.10 191	1.41 170	1.66 249	6.02 558	2.40 452	2.79 301	2.09 398	0.30 150	0.51 392	0.31 248	0.96 535	0.59 427	1.93 438

PFNet+	2.46 239	0.64 107	21.10 530	0.98 196	0.48 62	4.63 520	0.83 268	2.47 122	3.48 458	2.14 321	1.67 250	1.34 201	1.03 185	4.66 350	1.35 233	0.49 423	0.33 248	0.38 387	0.39 414	0.33 199	0.49 200

raft+_RVC	3.46 449	2.57 469	19.51 335	1.49 435	17.54 594	3.63 286	0.76 222	3.24 223	1.53 82	1.35 162	1.67 250	1.03 160	1.10 216	1.98 221	1.53 276	0.25 54	7.10 561	0.25 86	0.24 173	0.28 100	2.18 450

G2L-Stereo_test	2.89 353	2.06 446	20.60 479	1.68 481	1.18 363	3.55 267	1.01 373	3.66 277	2.33 239	2.59 449	1.68 252	3.14 433	1.48 307	9.19 445	1.86 358	0.30 150	0.21 62	0.23 35	0.23 152	0.28 100	0.57 247

Selective-IGEV	1.42 107	0.58 69	8.82 146	0.92 144	0.85 243	1.32 39	0.80 253	2.85 182	3.84 482	0.87 92	1.68 252	0.71 89	0.62 57	1.30 78	0.75 62	0.24 40	0.27 193	0.24 60	0.19 52	0.27 87	1.18 387

MC-Stereo	2.54 257	0.58 69	6.38 128	1.30 361	1.37 421	4.56 511	0.60 118	2.08 79	1.57 95	1.97 266	1.68 252	0.89 134	1.12 222	1.46 123	0.88 111	0.27 85	8.44 567	0.27 146	0.22 137	0.26 78	14.87 565

DSFCA	2.38 220	1.03 312	11.06 157	1.15 281	1.18 363	3.97 375	1.75 491	3.63 273	2.44 261	3.14 513	1.68 252	2.90 412	2.48 459	5.38 360	3.17 461	0.49 423	0.45 355	0.37 372	0.37 396	0.54 408	0.46 169

RAFT+CT+SA	2.32 205	1.30 371	19.71 353	1.01 212	1.41 430	4.04 387	0.92 342	3.96 344	1.64 121	1.64 198	1.69 256	1.63 236	1.18 242	3.06 314	1.19 195	0.28 105	0.22 79	0.32 269	0.34 360	0.34 222	0.47 181

NLCA_NET_v2_RVC	2.76 331	1.48 393	19.72 355	1.62 468	2.00 516	3.95 367	0.86 292	3.92 334	2.51 267	2.56 445	1.69 256	2.83 405	1.61 342	5.65 366	1.78 342	0.48 416	0.36 281	0.38 387	0.42 440	0.56 417	0.77 325
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
RAFT-Test	1.67 121	0.64 107	6.13 126	1.25 341	1.82 508	3.06 177	0.78 233	4.02 360	3.09 373	1.88 242	1.70 258	3.76 484	1.03 185	1.40 110	1.07 169	0.29 122	0.33 248	0.25 86	0.23 152	0.29 118	0.33 45

CFNet-ft	2.87 349	1.80 427	20.20 409	1.10 254	1.54 452	4.09 401	0.89 307	2.97 199	1.88 162	1.93 250	1.70 258	3.50 467	1.60 336	9.35 448	2.17 403	0.35 258	0.32 238	0.61 506	0.38 405	0.55 411	0.45 159

RYNet	3.15 400	1.48 393	16.27 238	1.24 325	1.39 424	3.67 295	1.44 461	4.09 388	3.20 385	2.26 369	1.70 258	3.83 488	2.15 434	13.64 582	3.23 462	0.45 385	0.45 355	0.50 463	0.35 375	0.81 496	0.83 337

CFNet_RVC	2.87 349	1.80 427	20.20 409	1.10 254	1.54 452	4.09 401	0.89 307	2.97 199	1.88 162	1.93 250	1.70 258	3.50 467	1.60 336	9.35 448	2.17 403	0.35 258	0.32 238	0.61 506	0.38 405	0.55 411	0.45 159

ToySt	2.53 253	0.89 252	19.20 317	1.12 269	0.95 289	3.47 243	1.13 406	3.72 294	2.25 220	1.36 163	1.71 262	2.22 331	1.59 334	2.14 242	1.81 351	0.28 105	0.64 429	0.30 228	0.33 350	0.43 336	5.14 511

ADCP+	4.42 511	12.67 551	18.95 304	1.12 269	1.55 456	4.30 458	3.60 563	4.01 355	3.80 481	2.30 383	1.71 262	3.93 492	4.29 527	3.49 323	18.77 590	0.40 336	0.41 325	0.63 514	0.53 485	0.67 462	1.35 398

dad	2.65 295	3.40 484	19.45 331	1.05 231	0.65 154	4.21 442	0.84 280	2.10 81	2.77 303	2.32 397	1.72 264	1.72 250	1.27 253	3.86 334	2.04 390	1.06 531	0.40 318	2.04 562	0.49 468	0.78 489	0.83 337

IRAFT_RVC	2.74 324	0.71 156	19.80 360	2.52 543	0.67 168	4.60 516	1.57 475	3.05 204	2.99 341	2.23 360	1.72 264	2.08 324	2.59 466	6.69 396	1.61 299	0.37 301	0.21 62	0.33 304	0.29 287	0.33 199	0.35 66

R-Stereo Train	2.13 158	0.65 115	19.43 328	1.02 216	0.67 168	3.79 322	0.89 307	4.12 399	1.55 87	2.15 328	1.72 264	1.13 172	0.94 167	1.46 123	1.30 228	0.32 193	0.25 155	0.27 146	0.21 104	0.28 100	0.37 92

RAFT-Stereo	2.13 158	0.65 115	19.43 328	1.02 216	0.67 168	3.79 322	0.89 307	4.12 399	1.55 87	2.15 328	1.72 264	1.13 172	0.94 167	1.46 123	1.30 228	0.32 193	0.25 155	0.27 146	0.21 104	0.28 100	0.37 92
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NVstereo2D	2.79 338	1.13 335	13.75 179	1.37 391	1.47 443	3.57 271	1.38 450	4.17 418	3.77 480	2.04 293	1.72 264	3.05 423	1.75 382	10.84 500	1.72 330	0.62 484	0.48 379	0.56 491	0.54 488	0.79 494	1.02 372

PSMNet_ROB	3.38 439	5.24 505	20.61 481	1.24 325	1.22 381	3.76 315	1.64 484	3.59 267	2.80 308	2.07 304	1.72 264	2.75 396	1.79 391	11.42 532	4.58 483	0.42 350	0.38 302	0.50 463	0.62 508	0.62 438	0.69 302

999	1.08 76	0.86 239	2.44 71	1.06 237	0.65 154	3.27 206	0.91 334	1.47 16	1.43 60	0.74 46	1.73 270	0.70 82	0.66 73	3.03 313	1.18 190	0.24 40	0.22 79	0.25 86	0.21 104	0.27 87	0.37 92

RAFT	2.36 215	1.62 410	18.03 280	1.75 495	0.54 94	1.91 76	0.91 334	3.24 223	3.65 471	1.64 198	1.73 270	3.45 459	1.58 331	1.82 201	1.74 336	0.42 350	1.06 474	0.40 398	0.32 341	0.44 350	1.03 374

RALCasStereoNet	3.17 405	1.87 437	20.86 506	1.17 295	1.63 477	3.10 179	0.70 176	3.21 218	2.19 208	1.39 166	1.73 270	1.18 180	0.91 159	2.46 270	1.64 311	0.31 174	8.75 573	0.25 86	0.22 137	0.31 153	9.45 542

GANet-RSSM	2.96 367	1.27 363	21.17 539	1.73 491	1.23 382	4.22 444	0.91 334	3.39 241	2.02 184	1.97 266	1.74 273	2.53 370	2.06 421	10.91 506	1.88 362	0.37 301	0.35 271	0.32 269	0.29 287	0.42 326	0.46 169

BEATNet_4x	2.65 295	4.43 499	18.10 281	1.41 407	0.59 122	3.44 236	1.02 377	4.08 384	2.97 338	2.28 374	1.75 274	2.18 328	1.61 342	2.80 302	3.54 468	0.39 325	0.25 155	0.47 442	0.31 325	0.61 433	0.86 348

iinet-f	2.44 235	1.82 432	14.97 206	1.21 313	1.11 342	3.78 320	1.10 401	4.19 427	2.90 331	2.10 312	1.76 275	2.99 418	2.97 481	2.84 304	2.79 441	0.38 317	0.38 302	0.28 181	0.28 252	0.50 395	0.47 181

Wz-Net-LNSev	2.78 336	6.16 508	17.27 259	1.24 325	1.65 485	3.49 253	1.55 472	3.70 289	3.61 467	1.96 264	1.76 275	3.30 445	2.17 438	2.78 300	2.24 408	0.49 423	0.35 271	0.32 269	0.31 325	0.56 417	0.65 291

LCNet	2.54 257	0.60 86	20.89 508	1.01 212	0.57 117	3.60 279	1.21 425	3.20 217	1.70 134	2.17 335	1.76 275	1.43 217	4.12 524	3.61 327	0.94 131	0.32 193	0.20 38	0.28 181	0.76 521	0.50 395	1.83 437

ICVP	2.19 169	0.72 164	19.18 315	1.03 220	0.88 260	4.22 444	0.94 351	3.44 248	1.69 131	1.68 208	1.76 275	1.35 203	1.19 244	1.80 194	1.40 250	0.58 472	0.37 288	0.34 324	0.30 306	0.41 314	0.59 266
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	1.70 123	1.18 345	3.88 106	0.99 203	0.46 52	3.83 330	0.41 49	2.41 110	1.60 107	1.69 212	1.76 275	1.81 276	0.83 136	1.58 147	1.23 205	0.31 174	4.86 550	0.29 206	0.26 206	0.33 199	4.33 502

GANetREF_RVC	3.45 446	5.10 503	19.89 372	1.58 460	0.80 223	4.13 411	1.82 497	4.24 447	3.33 428	1.91 246	1.76 275	2.46 365	1.83 399	13.17 574	1.87 361	0.83 521	0.57 410	0.79 535	0.77 522	1.21 536	0.91 354
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
AdaStereo	2.22 179	0.90 258	16.41 243	1.33 377	0.83 234	3.21 194	1.12 404	4.25 458	2.91 333	2.06 298	1.76 275	2.47 366	1.17 239	1.93 215	1.65 314	0.50 437	0.26 180	0.43 422	0.29 287	0.46 369	0.39 116
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.
ITSA-stereo	2.11 156	0.85 237	7.84 138	1.24 325	0.68 176	4.06 395	0.91 334	4.30 467	2.57 275	1.94 256	1.77 282	1.61 232	2.12 429	6.12 381	2.79 441	0.42 350	0.38 302	0.40 398	0.41 434	0.51 400	1.26 393

MyStereo06	2.74 324	1.07 317	21.19 542	1.06 237	1.08 332	4.26 452	0.86 292	3.72 294	1.80 149	2.25 363	1.77 282	4.28 515	4.12 524	1.85 206	1.38 246	0.25 54	2.43 522	0.34 324	0.27 225	0.46 369	0.48 192

SQANet	4.22 497	14.03 568	20.30 430	2.78 552	2.75 541	3.41 230	1.48 465	3.66 277	2.25 220	2.62 459	1.77 282	2.68 388	1.90 410	7.41 415	3.78 472	2.97 564	1.42 488	1.85 561	1.13 546	3.28 562	2.86 470

DeepPrunerF	4.00 489	5.64 506	16.81 248	1.36 385	1.75 499	3.69 300	1.54 470	4.24 447	13.98 590	2.21 356	1.77 282	2.73 391	2.29 445	10.90 504	6.64 502	0.71 500	0.61 423	0.77 534	0.79 524	0.87 504	0.79 332

GES	2.26 188	0.79 218	19.68 351	1.12 269	0.59 122	4.30 458	1.01 373	3.90 329	1.59 101	1.78 229	1.78 286	1.28 196	1.75 382	1.80 194	1.61 299	0.42 350	0.29 214	0.33 304	0.31 325	0.45 359	0.50 205

MMNet	2.15 161	1.33 375	12.06 164	1.22 317	1.23 382	3.55 267	0.89 307	3.84 318	2.26 223	2.19 346	1.78 286	2.15 327	2.10 425	3.70 330	2.35 417	0.45 385	0.38 302	0.34 324	0.28 252	0.40 294	0.52 219

FADNet_RVC	3.10 389	7.62 518	19.12 310	1.05 231	0.93 281	4.09 401	0.84 280	4.34 494	2.05 186	1.54 185	1.78 286	1.61 232	1.50 312	8.92 439	2.64 440	0.50 437	0.38 302	0.44 425	0.61 505	0.91 507	1.16 386

test_sample3	2.65 295	0.75 193	15.69 219	1.42 416	0.85 243	3.14 188	0.73 192	4.28 463	3.21 388	2.28 374	1.79 289	1.78 270	1.46 301	11.11 518	1.84 354	0.36 285	0.46 361	0.34 324	0.36 386	0.40 294	0.76 324

DeepStereo_RVC	2.42 232	0.70 149	18.41 288	0.79 74	0.43 42	4.50 492	0.70 176	2.51 126	3.51 461	2.02 285	1.79 289	1.54 227	6.35 550	1.93 215	1.22 202	0.47 406	0.22 79	0.29 206	0.29 287	0.35 237	0.40 123

CFNet_pseudo	2.03 147	0.74 179	12.75 169	0.87 108	0.74 195	3.91 354	0.65 148	4.04 367	1.93 170	1.93 250	1.79 289	3.25 442	1.61 342	2.51 276	1.25 217	0.32 193	0.37 288	0.53 479	0.28 252	0.64 449	0.50 205

ac_64	2.93 358	0.87 243	19.66 343	1.35 381	1.70 494	3.29 213	0.92 342	3.56 262	3.46 456	1.91 246	1.79 289	3.90 491	1.76 385	10.23 481	1.93 374	0.44 376	0.32 238	0.33 304	0.31 325	0.35 237	0.51 211

ccs_rob	2.03 147	0.74 179	12.67 168	0.87 108	0.75 203	3.91 354	0.66 151	4.04 367	1.93 170	1.92 249	1.79 289	3.24 440	1.63 355	2.52 280	1.25 217	0.32 193	0.37 288	0.54 487	0.28 252	0.66 460	0.51 211

CRFU-Net	2.56 269	0.89 252	10.77 156	2.53 544	1.09 335	3.91 354	1.40 453	3.87 324	1.92 168	2.25 363	1.80 294	3.32 448	7.85 565	5.53 365	1.54 279	0.58 472	0.36 281	0.31 248	0.28 252	0.39 289	0.56 242

GwcNet-ADL	2.51 246	0.75 193	21.41 553	0.98 196	0.73 190	4.58 512	0.95 356	4.46 520	2.61 280	2.06 298	1.80 294	2.54 372	1.24 251	1.98 221	1.73 333	0.41 339	0.46 361	0.24 60	0.27 225	0.41 314	0.55 239

RALAANet	2.29 198	2.73 472	21.08 523	1.29 356	0.94 287	1.45 51	0.68 164	3.25 226	2.61 280	2.02 285	1.80 294	1.28 196	1.04 192	2.12 237	1.79 346	0.30 150	0.22 79	0.27 146	0.27 225	0.41 314	0.35 66

PSMNet-RSSM	2.91 356	1.55 404	20.10 401	1.32 372	1.30 398	4.19 438	0.95 356	3.78 304	2.28 229	2.28 374	1.80 294	2.64 385	1.87 407	9.83 462	1.93 374	0.37 301	0.33 248	0.35 343	0.38 405	0.46 369	0.40 123

NCCL2	2.96 367	4.07 496	15.75 220	1.24 325	1.03 314	3.48 250	2.55 531	3.79 305	2.39 246	2.78 478	1.80 294	2.41 353	1.67 367	10.27 484	2.48 429	0.46 397	0.41 325	0.57 495	0.55 493	0.61 433	0.86 348

FE-Mocha	1.31 96	0.79 218	5.00 114	1.08 247	0.77 212	1.59 60	0.39 34	2.94 189	1.56 91	1.83 238	1.81 299	2.44 363	0.88 148	1.68 158	1.18 190	0.32 193	0.49 383	0.35 343	0.32 341	0.27 87	0.48 192

test-1	1.81 128	0.72 164	9.51 148	1.02 216	1.57 464	3.85 337	0.60 118	4.07 375	1.51 79	1.94 256	1.81 299	2.04 318	0.91 159	1.39 108	1.73 333	0.27 85	0.93 462	0.31 248	0.25 189	0.29 118	1.37 399

GwcNet-RSSM	3.13 395	5.08 502	19.86 368	1.28 350	1.20 374	4.12 408	1.11 402	3.89 327	2.80 308	2.13 319	1.81 299	3.11 431	1.46 301	10.33 487	2.19 406	0.36 285	0.34 261	0.35 343	0.31 325	0.45 359	0.43 147

MoCha-V2	3.53 454	0.90 258	17.00 252	1.32 372	8.54 579	1.38 45	0.55 94	2.89 186	3.31 418	0.99 124	1.82 302	0.66 73	1.16 237	1.79 188	0.84 98	0.26 73	15.15 594	0.20 8	0.20 87	0.25 62	11.33 553

DCANet-4	2.06 152	0.58 69	15.30 209	0.86 101	0.44 46	4.16 422	0.57 101	4.31 478	3.28 406	2.31 386	1.82 302	1.04 162	1.54 325	1.69 164	1.56 284	0.35 258	0.24 136	0.24 60	0.19 52	0.25 62	0.57 247

fff	2.40 224	0.96 289	20.47 452	0.84 89	0.38 17	4.15 419	0.57 101	4.30 467	2.85 318	2.31 386	1.82 302	1.19 184	2.98 483	1.68 158	1.57 287	0.35 258	0.24 136	0.23 35	0.19 52	0.25 62	0.57 247

DisPM	2.29 198	0.61 92	20.25 420	1.79 500	0.52 88	4.58 512	0.77 226	2.50 125	2.22 214	2.49 438	1.82 302	1.45 220	1.01 182	2.73 298	1.04 162	0.48 416	0.20 38	0.32 269	0.31 325	0.32 175	0.45 159

BUS	1.64 118	0.64 107	3.82 103	0.94 161	0.86 247	4.50 492	0.75 213	4.49 522	2.29 233	2.96 499	1.82 302	3.61 477	1.03 185	1.79 188	1.18 190	0.39 325	0.25 155	0.31 248	0.28 252	0.38 275	0.41 131

test_5	2.45 237	1.43 386	19.72 355	1.20 307	1.39 424	3.88 346	1.25 430	4.03 363	1.98 178	1.74 223	1.82 302	1.86 284	1.78 388	3.57 326	1.35 233	0.33 220	0.21 62	0.35 343	0.33 350	0.34 222	0.43 147

BSDual-CNN	1.61 113	0.64 107	3.82 103	0.94 161	0.86 247	4.18 430	1.14 409	4.49 522	2.29 233	2.96 499	1.82 302	2.58 379	1.30 261	1.79 188	1.44 261	0.39 325	0.25 155	0.31 248	0.28 252	0.38 275	0.41 131

hknet	2.34 211	0.78 214	13.86 182	0.94 161	1.07 329	4.18 430	1.14 409	4.49 522	3.00 343	2.96 499	1.82 302	3.47 460	1.30 261	4.11 343	1.77 341	0.35 258	0.25 155	0.31 248	0.28 252	0.38 275	0.41 131

AACVNet	2.77 333	1.64 413	19.22 319	1.57 458	0.86 247	3.28 210	0.74 202	3.31 234	1.66 125	2.06 298	1.82 302	2.47 366	1.40 281	10.95 507	1.92 373	0.41 339	0.35 271	0.38 387	0.33 350	0.46 369	0.61 275

csc	2.40 224	0.96 289	20.47 452	0.84 89	0.38 17	4.15 419	0.57 101	4.30 467	2.85 318	2.31 386	1.82 302	1.19 184	2.98 483	1.68 158	1.57 287	0.35 258	0.24 136	0.23 35	0.19 52	0.25 62	0.57 247

cscssc	2.40 224	0.96 289	20.47 452	0.84 89	0.38 17	4.15 419	0.57 101	4.30 467	2.85 318	2.31 386	1.82 302	1.19 184	2.98 483	1.68 158	1.57 287	0.35 258	0.24 136	0.23 35	0.19 52	0.25 62	0.57 247

SFCPSM	2.16 162	0.75 193	15.82 221	0.91 134	0.98 293	3.74 312	1.27 432	4.15 412	2.56 272	1.90 245	1.82 302	1.64 237	1.39 277	2.51 276	1.57 287	0.36 285	0.28 204	0.39 393	0.36 386	0.36 256	0.50 205

cf-r	2.93 358	2.19 456	20.59 478	1.49 435	1.35 416	4.18 430	0.92 342	3.73 298	3.12 376	2.16 332	1.82 302	3.40 455	1.44 294	8.22 426	1.93 374	0.34 242	0.31 232	0.33 304	0.30 306	0.38 275	0.45 159

Select-FE	2.58 274	1.05 315	18.42 289	1.09 251	1.24 386	3.70 304	0.61 122	3.97 347	2.27 228	2.61 456	1.83 315	5.04 541	3.16 496	2.02 224	1.40 250	0.35 258	0.56 408	0.31 248	0.48 464	0.35 237	1.14 383

psm_up	3.04 381	1.30 371	18.97 306	1.31 365	1.51 448	3.86 340	1.22 426	4.26 459	2.31 237	2.72 470	1.83 315	2.43 359	1.68 368	12.86 569	1.78 342	0.43 367	0.41 325	0.41 407	0.34 360	0.46 369	0.67 297

HH	3.19 408	0.91 261	21.34 549	1.24 325	0.61 132	4.16 422	0.80 253	2.94 189	1.82 150	1.23 155	1.84 317	4.61 531	1.84 402	2.63 289	0.99 149	0.29 122	1.53 491	0.30 228	0.24 173	0.34 222	14.22 563

HanStereo	3.19 408	0.91 261	21.34 549	1.24 325	0.61 132	4.16 422	0.80 253	2.94 189	1.82 150	1.23 155	1.84 317	4.61 531	1.84 402	2.63 289	0.99 149	0.29 122	1.53 491	0.30 228	0.24 173	0.34 222	14.22 563

RCA-Stereo	1.38 102	0.61 92	3.95 108	0.94 161	0.48 62	4.68 535	0.78 233	4.17 418	1.95 173	1.93 250	1.84 317	0.94 151	1.48 307	1.23 62	0.75 62	0.30 150	0.43 338	0.25 86	0.20 87	0.26 78	0.37 92

AAGNet	3.88 481	0.67 127	20.04 390	2.27 529	0.46 52	4.76 546	1.05 387	2.28 97	3.38 435	2.16 332	1.84 317	2.40 349	3.95 521	6.22 384	24.21 597	0.49 423	0.19 22	0.30 228	0.29 287	0.33 199	0.29 20

tg	1.40 105	1.14 338	2.71 84	0.97 190	0.54 94	4.02 383	0.42 51	3.02 203	2.64 284	1.70 214	1.85 321	1.84 281	0.97 172	1.81 198	0.99 149	0.31 174	0.22 79	0.29 206	0.26 206	0.32 175	2.01 442

DualNet (step1)	3.32 431	1.19 351	20.68 488	1.11 259	0.87 256	4.22 444	1.20 419	4.40 507	4.92 550	2.20 353	1.85 321	1.90 290	2.00 416	6.87 403	1.75 339	1.41 546	1.36 486	4.19 591	2.07 578	0.70 471	1.43 405

test_sample9	4.68 521	1.19 351	20.68 488	1.11 259	0.87 256	4.22 444	1.20 419	4.40 507	4.92 550	2.20 353	1.85 321	1.90 290	2.00 416	11.08 516	11.57 537	1.41 546	14.65 592	4.19 591	2.07 578	0.70 471	1.43 405

test_sample7	2.85 345	0.81 224	14.48 195	1.59 463	0.77 212	2.42 118	1.08 392	4.40 507	4.92 550	2.20 353	1.85 321	1.90 290	2.00 416	6.87 403	1.75 339	0.47 406	1.36 486	0.44 425	0.41 434	0.47 382	6.81 523

CoDeX	2.47 241	0.91 261	13.65 178	1.03 220	1.17 361	3.28 210	1.30 435	4.17 418	2.99 341	1.78 229	1.85 321	2.04 318	1.46 301	9.99 472	1.66 315	0.38 317	0.28 204	0.32 269	0.28 252	0.34 222	0.57 247

StereoDRNet	3.07 385	2.92 477	16.33 240	1.36 385	1.57 464	3.45 240	2.04 512	3.77 303	2.85 318	3.31 522	1.85 321	2.78 401	1.79 391	10.85 501	3.41 465	0.45 385	0.36 281	0.39 393	0.37 396	0.62 438	0.85 344

xyz-stereo-finetune2	1.31 96	0.95 285	3.28 90	0.60 1	0.36 9	3.48 250	0.65 148	2.82 175	1.47 66	0.99 124	1.86 327	0.91 139	1.75 382	3.54 325	1.86 358	0.27 85	0.22 79	0.30 228	0.28 252	0.33 199	0.34 56

MM-Stereo_test3	2.20 176	0.95 285	19.62 341	1.94 513	1.18 363	1.95 80	0.83 268	3.56 262	3.91 489	1.33 160	1.86 327	1.10 168	0.68 79	1.48 128	1.63 305	0.29 122	0.35 271	0.27 146	0.22 137	0.37 262	0.56 242

rvit_stereo_0075_2	2.14 160	0.76 204	21.42 554	0.91 134	1.26 391	2.49 125	0.68 164	2.30 104	2.10 191	1.42 173	1.86 327	1.45 220	0.85 140	1.49 130	1.03 161	0.47 406	0.40 318	0.48 448	0.38 405	0.47 382	0.53 227

ADStereo(finetuned)	2.30 202	0.97 294	17.29 260	0.86 101	0.43 42	4.17 427	0.59 114	4.31 478	3.29 411	2.35 404	1.86 327	1.18 180	3.35 506	1.69 164	1.59 292	0.34 242	0.25 155	0.23 35	0.19 52	0.31 153	0.72 311

GEStereo_RVC	2.66 301	1.20 355	20.38 439	1.29 356	1.05 323	4.02 383	1.42 456	4.17 418	2.24 217	2.10 312	1.86 327	2.33 342	1.84 402	4.93 352	1.78 342	0.51 445	0.38 302	0.32 269	0.29 287	0.44 350	0.56 242

DCANet	2.37 219	0.98 297	20.47 452	0.86 101	0.43 42	4.18 430	0.59 114	4.31 478	3.29 411	2.35 404	1.86 327	1.18 180	1.63 355	1.69 164	1.59 292	0.34 242	0.25 155	0.24 60	0.19 52	0.31 153	0.73 316

PSMNet-ADL	2.01 143	0.78 214	2.89 86	1.11 259	0.86 247	4.13 411	0.80 253	3.84 318	2.26 223	1.74 223	1.87 333	2.90 412	1.81 394	10.37 488	2.34 416	0.49 423	0.47 372	0.29 206	0.30 306	0.39 289	0.56 242

LALA_ROB	2.88 351	2.13 454	19.08 309	1.10 254	0.99 298	3.91 354	1.81 496	4.50 526	3.04 363	3.32 523	1.87 333	2.75 396	1.66 365	4.06 341	4.02 474	0.47 406	0.44 348	0.55 488	0.53 485	0.61 433	0.73 316

CFNet	3.04 381	6.89 514	16.27 238	1.36 385	1.24 386	4.09 401	0.72 185	4.15 412	3.00 343	1.69 212	1.88 335	2.27 335	1.45 296	11.41 530	2.12 400	0.36 285	0.29 214	0.43 422	0.36 386	0.48 389	0.38 102

UCFNet_RVC	2.53 253	1.29 368	20.56 470	1.42 416	1.40 429	4.01 380	1.04 385	2.79 168	1.67 127	2.27 372	1.88 335	2.94 415	1.50 312	3.48 322	1.68 318	0.37 301	0.29 214	0.52 472	0.41 434	0.55 411	0.51 211

ACVNet-DCA	3.67 464	0.94 280	19.66 343	1.87 505	0.42 37	4.47 486	0.73 192	4.07 375	4.63 532	1.21 149	1.89 337	0.73 92	1.62 351	2.20 249	0.81 87	0.31 174	18.77 595	0.32 269	0.21 104	0.35 237	8.09 528

xx1	3.69 468	0.94 280	19.66 343	1.87 505	0.42 37	4.47 486	0.73 192	4.24 447	4.01 494	1.21 149	1.89 337	1.78 270	1.36 270	2.20 249	0.81 87	0.31 174	18.77 595	0.33 304	0.36 386	0.35 237	8.09 528

1test111	3.86 479	0.94 280	19.66 343	1.87 505	0.42 37	4.47 486	0.73 192	4.07 375	4.63 532	1.21 149	1.89 337	0.73 92	1.62 351	5.19 356	1.68 318	0.31 174	18.77 595	0.32 269	0.21 104	0.35 237	8.09 528

cc1	3.93 484	0.94 280	19.66 343	1.87 505	0.42 37	4.47 486	0.73 192	4.24 447	4.01 494	1.21 149	1.89 337	0.73 92	1.62 351	2.20 249	0.81 87	0.31 174	18.77 595	0.32 269	0.21 104	0.32 175	13.93 559

tt1	3.79 475	0.93 276	15.34 210	1.83 502	0.45 48	4.54 501	0.78 233	4.23 441	4.73 540	1.27 158	1.89 337	0.74 100	1.48 307	2.29 261	0.78 72	0.30 150	19.28 607	0.32 269	0.22 137	0.31 153	14.02 560

SACVNet	3.06 384	1.61 409	19.29 323	1.46 428	1.18 363	4.05 391	1.48 465	4.03 363	2.58 278	2.75 474	1.89 337	2.55 373	1.38 274	11.33 527	2.28 412	0.51 445	0.41 325	0.48 448	0.43 445	0.57 421	0.93 359

XX-Stereo	2.66 301	0.70 149	21.17 539	2.33 533	1.24 386	4.31 461	0.45 62	4.48 521	1.60 107	2.39 418	1.89 337	4.60 530	0.60 52	4.17 344	1.11 176	0.34 242	0.26 180	0.29 206	0.29 287	0.53 404	0.43 147

DN-CSS_ROB	2.89 353	9.72 532	19.71 353	2.07 524	0.90 270	4.01 380	0.61 122	4.06 372	3.35 430	1.66 203	1.89 337	1.39 210	1.06 203	3.24 317	1.88 362	0.44 376	0.19 22	0.44 425	0.29 287	0.40 294	0.42 140

test_sample4	2.68 309	0.76 204	15.85 222	1.45 426	0.83 234	3.10 179	0.72 185	4.31 478	3.37 432	2.39 418	1.90 345	1.72 250	1.47 306	11.13 520	1.86 358	0.36 285	0.47 372	0.35 343	0.37 396	0.42 326	0.85 344

DDVS	1.78 126	0.84 236	3.58 98	1.32 372	1.15 352	3.17 190	0.77 226	3.35 237	1.86 157	1.88 242	1.91 346	2.91 414	1.42 289	6.19 383	1.85 356	0.47 406	0.65 432	0.35 343	0.38 405	0.48 389	1.01 370

Wz-Net-TNSev	4.22 497	13.55 556	15.87 223	1.57 458	1.19 371	3.61 281	2.48 528	4.38 504	3.45 453	2.29 380	1.91 346	4.20 511	2.86 475	12.11 555	10.56 527	0.61 478	0.59 419	0.48 448	0.54 488	0.93 511	1.24 390

NINENet	2.59 275	0.89 252	16.09 228	1.16 288	1.07 329	4.50 492	0.75 213	4.43 514	2.61 280	2.18 339	1.91 346	3.61 477	1.03 185	7.92 424	1.18 190	0.49 423	0.34 261	0.41 407	0.30 306	0.42 326	0.44 153

ARAFT	3.24 420	13.49 555	19.88 371	0.93 152	0.49 71	4.16 422	1.40 453	4.37 500	3.21 388	2.40 422	1.91 346	1.70 246	1.04 192	6.43 390	1.45 265	0.37 301	0.19 22	0.37 372	0.35 375	0.37 262	0.35 66

ACVNet	2.40 224	0.97 294	20.20 409	0.94 161	0.86 247	4.22 444	0.79 243	2.97 199	2.85 318	1.93 250	1.91 346	3.07 427	1.46 301	1.52 137	2.37 420	0.33 220	0.27 193	0.30 228	0.27 225	0.42 326	0.35 66

acv_ft	2.45 237	0.97 294	19.57 338	1.15 281	2.01 517	2.97 170	0.96 362	3.88 325	2.85 318	2.34 402	1.91 346	3.07 427	1.65 364	1.52 137	2.26 410	0.33 220	0.27 193	0.30 228	0.27 225	0.42 326	0.35 66

z-ln-s-r	3.37 438	4.66 501	19.53 336	1.42 416	1.29 395	3.70 304	1.20 419	4.24 447	3.96 492	2.16 332	1.92 352	2.43 359	1.62 351	10.90 504	6.24 497	0.36 285	0.23 107	0.32 269	0.24 173	0.53 404	0.53 227

coex_refinement	3.01 375	1.69 417	20.28 423	1.31 365	1.15 352	3.21 194	0.86 292	3.94 341	2.43 255	2.51 440	1.92 352	3.49 462	1.68 368	11.06 512	2.54 433	0.38 317	0.26 180	0.27 146	0.31 325	0.41 314	0.58 263

DRN-Test	3.17 405	1.30 371	19.66 343	1.41 407	1.60 470	3.61 281	1.47 463	4.18 424	2.83 315	3.48 529	1.92 352	2.58 379	2.50 462	10.81 499	2.90 450	0.49 423	0.49 383	0.44 425	0.42 440	0.57 421	0.78 328

CSP-Net	1.99 139	1.70 418	4.84 113	1.22 317	1.02 309	3.42 232	1.30 435	3.66 277	2.11 196	2.07 304	1.93 355	2.40 349	1.48 307	8.56 433	1.62 301	0.51 445	0.41 325	0.27 146	0.27 225	0.44 350	0.54 235

MaskLacGwcNet_RVC	3.77 472	1.65 414	20.61 481	2.55 545	1.63 477	4.29 456	1.67 487	3.99 351	2.56 272	1.76 226	1.93 355	3.03 422	1.41 286	13.24 576	2.02 386	4.47 585	1.63 495	1.12 549	0.48 464	2.42 558	2.85 469

mmm	2.70 314	0.80 221	8.26 139	1.50 440	1.18 363	2.44 120	0.85 287	4.08 384	4.59 530	2.31 386	1.95 357	1.51 225	1.55 328	2.33 264	1.72 330	0.31 174	7.71 564	0.45 433	0.42 440	0.40 294	9.56 544

ssnet_v2	2.81 340	1.39 381	21.16 537	1.25 341	0.90 270	3.86 340	1.63 481	4.10 390	3.22 395	2.79 480	1.96 358	3.78 485	1.70 374	2.53 282	3.12 460	0.44 376	0.37 288	0.42 418	0.38 405	0.59 427	0.58 263

SA	2.55 262	1.54 400	20.70 492	1.12 269	0.48 62	4.26 452	1.33 441	4.45 518	3.28 406	1.68 208	1.96 358	1.69 242	2.25 443	2.60 287	1.57 287	0.30 150	0.29 214	0.37 372	0.38 405	0.36 256	0.47 181

DISCO	2.40 224	0.99 306	11.99 163	1.81 501	1.12 345	3.47 243	1.24 429	3.34 236	2.57 275	2.73 472	1.96 358	4.52 526	1.90 410	4.18 345	3.62 470	0.37 301	0.27 193	0.31 248	0.30 306	0.70 471	0.62 279

test_sample8	5.57 538	1.19 351	20.68 488	1.11 259	0.87 256	4.22 444	1.20 419	4.43 514	3.76 478	5.63 563	1.97 361	12.99 581	6.34 549	11.08 516	11.57 537	1.41 546	14.65 592	4.19 591	2.07 578	0.70 471	1.43 405

HBP-ISP	3.78 473	9.10 527	20.83 502	1.72 489	1.14 350	4.54 501	2.82 540	4.61 541	3.03 358	4.13 546	1.98 362	1.88 288	3.31 502	11.06 512	1.52 275	0.74 511	0.57 410	0.67 520	0.62 508	0.65 456	0.64 287

IER	2.09 154	0.91 261	14.11 187	0.97 190	1.15 352	3.17 190	0.89 307	3.59 267	2.39 246	2.15 328	1.98 362	2.27 335	2.11 427	2.39 268	1.80 347	0.35 258	0.24 136	0.36 361	0.30 306	0.34 222	0.42 140

TDLM	3.20 410	1.58 405	18.80 298	1.70 487	1.10 339	4.29 456	2.17 518	3.81 314	3.27 404	2.89 489	1.98 362	2.06 323	1.70 374	12.44 564	2.15 401	0.58 472	0.31 232	0.56 491	0.40 423	0.58 425	1.59 419

MSAF-DinoV2	14.43 589	15.18 588	21.76 562	2.38 535	1.44 436	4.01 380	1.38 450	8.63 582	9.06 581	2.28 374	1.99 365	5.37 547	5.16 538	177.39 625	15.79 559	0.49 423	0.34 261	0.40 398	0.60 502	6.27 587	8.64 538

FACV-RUCA	1.35 101	0.70 149	2.58 79	1.07 244	1.49 444	2.70 143	1.13 406	3.21 218	2.64 284	1.42 173	1.99 365	1.06 165	1.15 235	1.44 117	1.16 188	0.41 339	0.42 336	0.73 532	0.41 434	0.63 444	0.67 297

DPSNet	3.94 485	2.01 445	14.69 200	1.58 460	1.30 398	4.17 427	2.08 514	4.57 535	4.63 532	2.78 478	1.99 365	3.79 486	7.88 566	10.66 495	11.35 534	0.94 526	0.99 472	0.41 407	0.57 496	1.09 525	1.40 401

IPLG	2.56 269	1.11 329	19.89 372	0.95 173	0.79 219	4.60 516	0.56 97	4.31 478	2.10 191	1.94 256	2.00 368	1.34 201	1.37 273	6.59 393	1.59 292	0.32 193	0.21 62	0.27 146	0.23 152	0.32 175	0.63 282

CASS	1.65 119	0.73 170	8.72 144	0.97 190	0.67 168	2.88 158	0.69 173	3.07 206	1.86 157	2.82 485	2.02 369	1.39 210	1.55 328	1.75 185	1.36 240	0.51 445	0.28 204	0.34 324	0.28 252	0.47 382	0.63 282
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
APVNet	3.24 420	1.59 407	21.72 561	1.36 385	1.52 450	3.93 362	1.12 404	3.58 265	2.80 308	2.32 397	2.02 369	3.05 423	1.96 414	11.77 549	2.61 438	0.44 376	0.46 361	0.65 518	0.47 460	0.73 478	0.73 316

iResNet	2.70 314	1.35 378	20.93 511	2.01 519	0.73 190	3.76 315	0.83 268	4.28 463	2.93 334	2.38 416	2.03 371	1.35 203	1.54 325	3.28 318	4.42 481	0.42 350	0.25 155	0.29 206	0.23 152	0.45 359	0.64 287

XPNet_ROB	2.99 373	1.58 405	17.06 256	1.38 395	0.99 298	3.91 354	1.62 480	4.20 429	2.42 252	2.87 488	2.03 371	2.31 340	1.72 379	10.76 498	3.60 469	0.55 464	0.49 383	0.48 448	0.40 423	0.53 404	0.85 344

test_sample5	2.68 309	0.76 204	14.56 197	1.40 403	0.83 234	3.11 182	0.74 202	4.33 489	4.48 526	2.29 380	2.04 373	1.67 238	1.45 296	11.18 521	1.88 362	0.37 301	0.47 372	0.37 372	0.39 414	0.43 336	0.78 328

AE-Stereo	2.91 356	0.63 102	17.05 254	1.15 281	0.63 145	4.39 471	0.70 176	4.02 360	2.12 198	1.24 157	2.04 373	1.01 158	0.91 159	1.67 156	1.42 255	0.30 150	1.14 479	0.28 181	0.28 252	0.27 87	16.93 584

CFNet_ucs	2.32 205	0.75 193	17.05 254	0.90 128	0.81 228	3.86 340	0.68 164	4.31 478	2.68 289	2.13 319	2.04 373	3.30 445	1.24 251	2.63 289	1.23 205	0.37 301	0.46 361	0.56 491	0.30 306	0.67 462	0.53 227

Wz-Net-LNSev-Ref	2.72 318	2.55 468	14.91 204	1.37 391	1.36 418	3.50 255	1.63 481	4.11 393	3.38 435	2.55 444	2.04 373	2.35 346	2.50 462	5.14 355	4.64 485	0.53 458	0.22 79	0.35 343	0.21 104	0.41 314	0.60 271

RAFT_CTSACE	2.41 230	1.83 433	20.33 434	1.77 499	1.39 424	3.50 255	1.03 380	3.25 226	1.64 121	1.80 234	2.04 373	2.82 403	1.78 388	2.11 236	1.10 175	0.27 85	0.24 136	0.28 181	0.30 306	0.31 153	0.33 45

GANet-ADL	2.25 184	0.80 221	20.17 405	1.28 350	0.69 184	3.83 330	0.75 213	3.63 273	1.83 152	1.68 208	2.04 373	2.09 325	1.10 216	1.63 153	1.43 257	0.42 350	0.33 248	0.26 120	0.23 152	0.43 336	0.41 131

hitnet-ft	2.99 373	1.23 357	19.37 327	0.96 182	0.90 270	3.76 315	0.79 243	3.60 269	2.68 289	2.31 386	2.04 373	3.63 480	1.49 311	11.70 546	2.37 420	0.45 385	0.54 400	0.44 425	0.36 386	0.54 408	0.56 242

w-ln-seven-2	3.65 459	9.76 533	15.93 224	1.26 346	1.02 309	3.54 266	1.56 474	4.14 408	3.86 485	2.57 447	2.05 380	2.63 384	2.26 444	8.48 432	10.24 525	0.50 437	0.52 395	0.44 425	0.34 360	0.64 449	1.25 391

StereoDRNet-Refined	2.23 180	0.98 297	10.62 154	1.25 341	0.78 216	3.29 213	0.71 181	3.96 344	2.20 211	2.43 427	2.05 380	2.97 416	1.46 301	6.87 403	2.33 415	0.37 301	0.25 155	0.42 418	0.34 360	0.47 382	0.80 333
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	2.72 318	10.38 537	14.41 193	1.46 428	0.99 298	3.74 312	0.66 151	4.01 355	2.84 317	2.04 293	2.05 380	1.98 309	1.38 274	4.73 351	1.91 369	0.35 258	0.20 38	0.28 181	0.19 52	0.33 199	0.41 131

CC-Net-ROB	3.82 476	3.41 485	20.20 409	2.40 536	1.66 488	4.49 491	1.61 478	4.77 552	3.08 370	2.06 298	2.06 383	1.99 310	1.60 336	12.57 567	1.91 369	2.82 562	2.19 509	2.67 573	1.06 543	2.31 557	1.59 419

CVANet_RVC	3.32 431	1.63 412	21.06 522	1.66 477	1.29 395	3.99 377	1.55 472	3.98 349	3.00 343	3.51 530	2.06 383	2.58 379	1.72 379	12.46 565	1.70 324	0.62 484	0.34 261	0.53 479	0.47 460	0.64 449	1.66 425

iResNetv2_ROB	3.31 429	14.88 584	20.01 387	2.17 526	1.09 335	3.84 332	1.13 406	4.22 435	3.15 381	2.02 285	2.06 383	2.00 314	1.69 371	3.61 327	2.10 399	0.36 285	0.22 79	0.32 269	0.22 137	0.48 389	0.58 263

DFGA-Net	2.93 358	7.27 517	18.55 292	1.18 300	0.79 219	3.68 298	0.60 118	2.84 180	1.98 178	2.19 346	2.07 386	1.22 191	1.04 192	10.28 485	2.51 431	0.30 150	0.23 107	0.34 324	0.35 375	0.63 444	0.54 235

PSMNet-RUCA	2.60 278	1.83 433	20.55 466	1.51 443	1.39 424	3.07 178	1.36 448	3.56 262	2.43 255	1.41 170	2.07 386	1.42 214	1.09 210	2.07 228	1.60 296	1.20 538	0.69 444	1.26 554	0.96 535	1.65 551	0.97 363

111	2.59 275	3.10 479	20.47 452	0.84 89	0.38 17	4.26 452	0.91 334	4.45 518	2.96 337	2.48 435	2.07 386	2.31 340	1.64 358	1.49 130	1.90 366	0.35 258	0.22 79	0.25 86	0.21 104	0.32 175	1.14 383

GCAP-BAT	2.74 324	0.79 218	19.74 358	1.06 237	0.85 243	4.25 451	0.91 334	2.80 170	1.83 152	2.14 321	2.08 389	2.55 373	0.80 125	1.87 209	1.41 253	0.35 258	7.97 565	0.24 60	0.22 137	0.27 87	2.72 466

psmg	1.63 115	0.64 107	3.82 103	0.96 182	0.86 247	4.35 463	1.41 455	4.11 393	2.29 233	2.68 465	2.09 390	2.58 379	1.30 261	1.79 188	1.44 261	0.39 325	0.29 214	0.33 304	0.34 360	0.38 275	0.44 153

SuperB	5.03 532	8.93 525	20.96 513	1.51 443	1.11 342	3.88 346	3.00 545	4.24 447	3.13 378	2.53 442	2.10 391	2.74 394	3.37 508	8.76 436	19.44 592	0.45 385	0.34 261	0.53 479	0.40 423	11.97 601	1.15 385

ISRNet	1.98 134	0.94 280	10.75 155	1.30 361	1.35 416	2.84 152	0.69 173	3.80 310	2.07 188	2.14 321	2.11 392	2.89 410	1.41 286	2.52 280	1.74 336	0.49 423	0.50 389	0.56 491	0.47 460	0.51 400	0.59 266

GASNet	3.86 479	15.35 591	21.16 537	1.63 471	1.25 389	2.35 111	1.11 402	4.11 393	2.86 324	1.99 270	2.11 392	2.99 418	2.16 436	10.62 493	3.75 471	0.71 500	0.37 288	0.61 506	0.46 458	0.91 507	0.70 306

anonymity	2.02 145	1.28 366	5.16 116	1.73 491	1.63 477	1.86 72	1.06 389	3.50 254	2.42 252	2.19 346	2.11 392	1.88 288	3.89 520	1.92 212	1.56 284	1.11 533	1.14 479	1.08 546	1.11 545	1.05 518	2.68 464

delet	2.66 301	1.11 329	18.42 289	1.05 231	1.65 485	3.47 243	2.00 508	3.81 314	2.82 314	2.15 328	2.11 392	2.62 383	1.88 409	5.38 360	2.21 407	0.34 242	0.38 302	0.40 398	0.32 341	0.45 359	0.54 235

test_sample6	2.71 316	0.76 204	14.30 190	1.43 423	0.83 234	3.17 190	0.79 243	4.40 507	4.65 537	2.35 404	2.13 396	1.69 242	1.45 296	11.48 534	1.99 378	0.39 325	0.46 361	0.38 387	0.40 423	0.43 336	0.77 325

DualNet	2.68 309	0.76 204	14.56 197	1.40 403	0.83 234	3.11 182	0.74 202	4.33 489	4.48 526	2.35 404	2.13 396	1.67 238	1.45 296	11.18 521	1.88 362	0.37 301	0.47 372	0.37 372	0.39 414	0.43 336	0.78 328

ETE_ROB	2.93 358	2.12 452	17.80 275	1.13 274	0.94 287	3.71 307	1.53 468	4.29 465	2.98 340	3.32 523	2.13 396	2.34 345	1.51 314	8.68 435	2.82 444	0.44 376	0.40 318	0.51 469	0.49 468	0.56 417	0.80 333

Ntro	4.83 528	14.73 580	20.47 452	3.24 563	2.97 545	4.12 408	1.88 499	4.00 353	2.57 275	1.79 232	2.15 399	3.34 450	2.16 436	10.01 473	7.34 507	3.53 573	1.77 499	2.13 564	1.32 556	3.89 572	3.23 478

fast-acv-ft	2.62 286	1.62 410	20.48 458	1.45 426	1.39 424	3.16 189	1.16 414	3.41 243	2.45 263	1.97 266	2.15 399	2.68 388	2.15 434	2.92 309	2.47 427	0.43 367	0.40 318	0.45 433	0.40 423	0.62 438	0.64 287

SST-Stereo	2.63 290	0.63 102	19.76 359	1.69 483	0.46 52	4.71 541	0.74 202	2.27 95	3.07 369	2.07 304	2.15 399	2.42 357	3.17 497	6.66 395	0.95 137	0.45 385	0.19 22	0.30 228	0.27 225	0.35 237	0.31 30

RASNet	3.15 400	1.20 355	19.81 362	1.63 471	2.26 530	3.67 295	1.09 396	3.58 265	3.44 447	1.99 270	2.15 399	4.59 529	2.30 447	10.24 483	2.98 452	0.57 471	0.26 180	0.25 86	0.25 189	0.30 141	0.54 235

TANstereo	1.98 134	0.87 243	20.35 436	0.80 78	0.37 15	4.05 391	0.38 30	1.50 19	1.65 123	2.03 290	2.16 403	0.84 117	0.93 165	1.09 36	0.68 43	0.30 150	0.36 281	0.24 60	0.20 87	0.26 78	0.46 169

anonymousa	3.14 397	0.83 231	19.20 317	1.62 468	9.63 581	2.06 90	0.78 233	2.93 187	2.20 211	1.95 262	2.17 404	3.41 456	1.81 394	1.33 88	1.67 316	0.29 122	8.64 572	0.34 324	0.37 396	0.32 175	1.33 397

Wz-Net-MNSev	3.26 425	7.24 516	17.26 258	1.58 460	1.37 421	3.27 206	2.45 526	4.10 390	4.50 528	2.61 456	2.17 404	2.33 342	3.02 488	7.48 416	2.88 449	0.46 397	0.39 314	0.37 372	0.38 405	0.61 433	0.63 282

PA-Net	3.45 446	2.50 465	20.39 442	1.42 416	1.20 374	3.39 225	1.73 490	3.93 338	3.57 466	1.94 256	2.17 404	3.02 421	1.87 407	11.67 542	6.48 501	0.40 336	0.55 406	0.44 425	0.63 512	0.55 411	1.13 382
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
HSM	3.25 423	1.08 321	19.18 315	1.19 305	1.54 452	3.45 240	1.02 377	4.04 367	2.61 280	2.31 386	2.17 404	8.01 569	2.99 486	11.59 539	1.80 347	0.35 258	0.24 136	0.28 181	0.24 173	0.33 199	0.55 239

DLCB_ROB	2.55 262	1.32 374	10.26 152	1.31 365	1.04 320	2.94 164	1.29 434	3.81 314	2.73 296	2.93 493	2.17 404	3.37 453	1.53 322	10.40 489	3.26 463	0.42 350	0.35 271	0.41 407	0.37 396	0.43 336	0.68 299

XX-TBD	1.98 134	1.08 321	20.29 428	1.31 365	0.43 42	3.97 375	0.33 20	1.76 48	1.77 145	1.59 193	2.18 409	0.69 81	0.59 49	1.44 117	0.75 62	0.33 220	0.25 155	0.23 35	0.16 10	0.31 153	0.22 1

DANet	2.82 341	1.17 342	10.20 151	1.87 505	1.72 497	3.25 205	1.15 412	4.36 497	3.02 352	3.42 526	2.18 409	4.09 502	1.79 391	9.78 459	4.32 478	0.55 464	0.57 410	0.60 503	0.44 449	0.65 456	1.25 391
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PDISCO_ROB	3.32 431	5.22 504	18.16 283	2.03 521	2.19 529	4.52 497	1.63 481	4.74 551	3.32 426	2.22 358	2.18 409	3.71 481	2.41 454	5.36 359	2.43 423	1.35 542	0.79 452	0.72 529	0.62 508	1.31 541	1.53 414

HART	3.57 455	1.13 335	17.80 275	0.90 128	1.12 345	1.18 16	0.41 49	3.55 260	4.60 531	1.09 141	2.19 412	1.49 224	0.57 40	1.46 123	1.14 182	0.25 54	21.58 611	0.28 181	0.21 104	0.36 256	10.06 548

NOSS_ROB	3.12 393	0.89 252	19.03 308	2.01 519	1.07 329	3.90 350	0.97 366	4.32 486	3.08 370	2.94 495	2.19 412	3.85 490	1.18 242	11.75 548	1.69 321	0.69 496	0.54 400	0.57 495	0.52 483	0.57 421	0.72 311

AIO-test2	3.07 385	12.11 546	20.58 477	1.49 435	1.34 411	3.22 197	0.73 192	4.07 375	1.56 91	1.72 217	2.20 414	0.90 136	0.74 97	3.75 332	1.39 249	3.67 574	0.26 180	0.35 343	0.44 449	0.41 314	0.44 153

CREStereo++_RVC	1.98 134	0.59 78	19.94 378	0.87 108	0.55 101	4.02 383	0.31 14	1.75 46	2.09 189	1.65 201	2.20 414	0.85 120	0.65 66	1.03 19	0.72 56	0.29 122	0.16 4	0.23 35	1.22 553	0.25 62	0.22 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
HGLStereo	2.74 324	1.03 312	20.80 500	1.24 325	1.55 456	3.62 285	0.94 351	3.83 317	2.09 189	2.18 339	2.20 414	3.11 431	2.12 429	5.65 366	2.07 394	0.50 437	0.34 261	0.32 269	0.30 306	0.42 326	0.50 205

ADCRef	3.66 462	5.95 507	15.50 215	1.20 307	1.41 430	3.93 362	1.61 478	3.92 334	2.77 303	3.13 510	2.20 414	2.40 349	2.78 473	6.23 386	16.59 564	0.50 437	0.35 271	0.63 514	0.62 508	0.58 425	0.92 356

AFF-stereo	2.54 257	3.44 486	20.84 505	1.30 361	0.48 62	3.94 365	0.48 69	3.30 231	3.40 441	1.94 256	2.21 418	2.10 326	1.51 314	2.36 266	1.62 301	0.23 33	0.21 62	0.25 86	0.25 189	0.33 199	0.53 227

ADCPNet	4.25 500	4.04 494	21.95 567	1.33 377	1.31 402	6.34 565	2.63 536	4.07 375	3.23 398	2.81 484	2.21 418	4.27 513	6.08 548	6.01 374	11.73 539	0.67 494	1.17 481	0.71 526	1.71 565	0.87 504	1.82 435

WZ-Net	4.39 509	12.37 547	17.44 264	1.47 432	1.42 433	3.76 315	2.27 522	4.17 418	3.11 374	2.89 489	2.24 420	4.05 499	5.69 545	10.89 503	12.07 540	0.66 491	0.41 325	0.47 442	0.49 468	0.78 489	1.12 381

MLCV	2.52 248	1.77 424	18.20 285	1.17 295	0.63 145	3.60 279	0.53 90	3.88 325	2.35 243	2.82 485	2.24 420	1.99 310	1.42 289	4.59 349	3.09 457	0.39 325	0.22 79	0.33 304	0.22 137	0.35 237	0.52 219

GwcNet	3.26 425	3.93 491	20.24 418	1.38 395	2.04 519	3.24 203	1.53 468	3.72 294	3.66 472	2.17 335	2.25 422	3.55 475	1.69 371	9.38 450	3.03 454	0.48 416	0.49 383	0.46 440	0.39 414	0.66 460	0.86 348

MGS-Stereo	1.24 92	0.66 123	9.68 149	0.97 190	0.40 34	1.26 28	0.72 185	1.50 19	1.35 50	1.03 134	2.26 423	0.80 111	0.56 38	1.28 73	0.78 72	0.31 174	0.23 107	0.26 120	0.22 137	0.28 100	0.34 56

LL-Strereo	4.26 502	13.69 560	20.37 438	1.24 325	2.18 527	2.90 161	1.08 392	4.35 495	2.22 214	3.20 517	2.26 423	3.29 444	3.13 492	11.30 526	1.91 369	0.33 220	3.89 546	0.46 440	0.34 360	0.54 408	6.47 522

PASM	3.22 415	2.89 474	15.38 212	2.00 517	1.57 464	2.77 145	1.96 503	3.62 272	2.75 299	2.95 498	2.26 423	3.10 430	2.24 441	11.87 551	2.46 425	0.97 528	1.06 474	0.87 538	1.02 540	1.20 535	1.41 403

DispNO	3.22 415	2.06 446	19.82 363	1.21 313	1.11 342	3.74 312	0.93 348	4.31 478	2.89 329	2.37 415	2.27 426	4.51 525	2.09 422	11.41 530	3.47 467	0.35 258	0.28 204	0.31 248	0.29 287	0.39 289	0.51 211

1111x	4.75 526	1.05 315	20.89 508	1.28 350	1.02 309	3.81 329	0.88 306	4.65 544	5.52 565	2.43 427	2.27 426	1.97 308	1.81 394	12.40 558	18.19 584	0.32 193	9.06 579	0.32 269	0.34 360	0.38 275	6.34 521

Syn2CoEx	3.42 443	7.66 519	20.57 474	1.42 416	1.18 363	2.49 125	1.64 484	4.07 375	2.68 289	2.51 440	2.27 426	2.89 410	3.15 495	9.56 454	2.58 436	0.52 456	0.45 355	0.53 479	0.42 440	0.79 494	1.00 368

AASNet	2.65 295	3.20 480	20.19 407	1.38 395	1.49 444	3.84 332	1.06 389	3.92 334	3.28 406	2.07 304	2.28 429	1.95 302	1.28 256	2.19 248	2.17 403	0.42 350	0.33 248	0.45 433	0.30 306	0.59 427	0.52 219

pcwnet_v2	2.73 323	0.70 149	22.43 580	1.11 259	1.02 309	3.58 274	0.80 253	4.31 478	3.42 445	2.39 418	2.28 429	2.99 418	1.68 368	3.31 319	1.54 279	0.44 376	0.51 392	0.41 407	0.34 360	0.62 438	0.74 321

TCMNet	3.13 395	1.71 419	19.53 336	1.49 435	2.11 524	3.84 332	1.07 391	4.12 399	3.03 358	2.64 461	2.29 431	2.43 359	1.74 381	10.10 477	2.47 427	0.56 468	0.45 355	0.61 506	0.50 476	0.87 504	1.04 376

H2IRNET	2.19 169	0.83 231	19.13 311	1.25 341	0.61 132	4.48 490	0.44 60	2.94 189	1.86 157	1.08 139	2.29 431	1.67 238	1.40 281	2.18 247	1.64 311	0.41 339	0.21 62	0.33 304	0.37 396	0.38 275	0.39 116

ADLNet	3.23 418	1.19 351	21.03 517	1.36 385	1.61 471	3.69 300	1.23 427	4.05 370	3.41 443	2.72 470	2.29 431	4.00 497	1.77 387	11.21 523	2.15 401	0.42 350	0.43 338	0.36 361	0.35 375	0.47 382	0.82 335

xxxx	4.25 500	0.86 239	14.59 199	1.30 361	1.16 359	3.51 259	0.63 139	4.56 533	5.42 564	2.33 400	2.29 431	2.04 318	1.39 277	10.23 481	18.00 582	0.33 220	7.15 562	0.31 248	0.30 306	0.35 237	8.33 534

GMM-Stereo	2.52 248	0.56 58	20.57 474	0.92 144	0.83 234	4.18 430	1.88 499	2.51 126	2.40 249	2.48 435	2.30 435	1.69 242	1.84 402	2.93 310	1.25 217	0.32 193	0.19 22	0.33 304	0.49 468	0.37 262	2.40 455

w-ln-seven	3.68 466	8.30 522	15.93 224	1.36 385	1.34 411	4.09 401	1.60 477	4.13 403	3.03 358	3.06 505	2.31 436	3.41 456	2.24 441	9.78 459	9.71 524	0.46 397	0.37 288	0.47 442	0.40 423	0.78 489	0.84 341

test_4	1.98 134	0.68 136	15.65 218	0.91 134	0.48 62	4.11 406	1.09 396	2.41 110	1.50 76	1.55 187	2.31 436	1.87 287	0.79 120	2.86 306	1.51 272	0.34 242	0.19 22	0.29 206	0.29 287	0.30 141	0.40 123

RAFT_R40	2.61 283	0.64 107	19.86 368	1.69 483	0.46 52	4.74 544	0.95 356	2.28 97	2.52 269	2.02 285	2.32 438	2.69 390	2.52 464	6.70 397	1.05 165	0.42 350	0.19 22	0.30 228	0.27 225	0.33 199	0.29 20

222	3.82 476	0.88 247	6.92 132	1.15 281	0.99 298	3.27 206	0.64 144	4.57 535	5.37 561	2.43 427	2.32 438	1.41 213	1.44 294	10.64 494	18.51 586	0.32 193	4.89 551	0.32 269	0.30 306	0.34 222	9.80 546

NLCSM	2.82 341	2.42 463	17.95 278	1.24 325	1.25 389	3.47 243	1.30 435	3.65 276	2.17 204	1.67 205	2.33 440	2.85 407	1.94 413	7.78 422	2.06 393	0.47 406	0.48 379	0.50 463	0.51 481	0.92 509	1.54 416

MSKI-zero shot	2.33 208	0.69 141	20.22 415	1.14 278	0.77 212	4.05 391	0.68 164	3.95 342	1.51 79	1.93 250	2.35 441	1.91 294	0.71 83	3.01 312	0.79 81	0.28 105	1.47 489	0.27 146	0.21 104	0.28 100	0.44 153

LMCR-Stereo	2.53 253	2.30 460	18.81 299	1.64 475	0.86 247	3.88 346	1.14 409	4.33 489	1.63 119	2.27 372	2.35 441	1.13 172	2.41 454	2.63 289	2.26 410	1.06 531	0.24 136	0.29 206	0.25 189	0.62 438	0.42 140

test_xeample	4.19 496	0.93 276	14.09 186	1.16 288	1.17 361	3.28 210	0.80 253	4.63 542	5.30 557	2.46 432	2.35 441	1.39 210	1.42 289	10.88 502	17.68 580	0.30 150	6.50 559	0.32 269	0.32 341	0.36 256	8.38 536

CBMV	4.12 492	1.27 363	21.14 534	1.52 448	0.85 243	3.80 325	3.89 570	4.58 537	3.02 352	3.56 533	2.37 444	4.44 521	13.88 584	11.23 525	3.78 472	0.56 468	0.43 338	0.48 448	0.39 414	0.55 411	0.74 321
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MFN_U_SF_RVC	4.08 491	13.72 563	15.13 207	2.00 517	1.43 434	3.73 310	1.68 488	4.11 393	3.39 440	2.93 493	2.38 445	4.39 520	3.63 514	8.63 434	6.14 496	1.14 535	1.07 477	1.01 542	1.35 558	1.63 549	2.09 446

PS-NSSS	3.11 390	1.60 408	19.48 332	1.00 209	1.53 451	4.12 408	1.08 392	4.59 540	2.80 308	2.19 346	2.38 445	1.76 260	1.39 277	11.79 550	1.94 377	0.69 496	0.45 355	0.95 541	0.43 445	1.03 516	1.00 368

ttt	4.23 499	0.75 193	19.96 381	1.48 433	1.31 402	3.69 300	0.87 299	4.65 544	5.33 558	2.45 431	2.39 447	2.44 363	1.54 325	11.35 528	16.49 563	0.43 367	4.35 547	0.37 372	0.35 375	0.41 314	4.01 498

Wz-Net-SNSev	3.47 450	10.51 538	16.90 251	1.65 476	1.20 374	3.29 213	2.03 511	4.16 414	3.03 358	2.35 404	2.39 447	3.48 461	2.12 429	7.95 425	4.28 477	0.51 445	0.40 318	0.53 479	0.49 468	0.74 482	1.46 409

SMFormer	2.40 224	0.73 170	8.34 140	1.41 407	0.61 132	2.04 85	0.72 185	4.30 467	4.43 520	2.41 423	2.40 449	1.94 298	1.52 318	10.99 508	3.10 458	0.35 258	0.84 456	0.36 361	0.33 350	0.40 294	0.77 325

tta	2.44 235	0.73 170	8.34 140	1.41 407	0.61 132	2.04 85	0.72 185	4.30 467	4.43 520	2.41 423	2.40 449	1.94 298	1.52 318	10.99 508	3.10 458	0.35 258	0.84 456	0.36 361	0.33 350	0.31 153	1.75 427

qqq1	2.35 213	0.73 170	8.34 140	1.41 407	0.61 132	2.04 85	0.72 185	4.30 467	4.43 520	2.41 423	2.40 449	1.94 298	1.52 318	10.99 508	1.36 240	0.35 258	0.84 456	0.30 228	0.25 189	0.31 153	1.75 427

fff1	2.35 213	0.73 170	8.34 140	1.41 407	0.61 132	2.04 85	0.72 185	4.30 467	4.43 520	2.41 423	2.40 449	1.94 298	1.52 318	10.99 508	1.36 240	0.35 258	0.84 456	0.30 228	0.25 189	0.31 153	1.75 427

ffm	4.27 503	0.98 297	21.04 518	1.24 325	1.03 314	3.64 287	0.87 299	4.23 441	4.73 540	2.31 386	2.40 449	3.49 462	1.64 358	2.29 261	0.78 72	0.30 150	19.28 607	0.48 448	0.40 423	0.31 153	14.02 560

ff1	5.58 539	0.98 297	21.04 518	1.24 325	1.03 314	3.64 287	0.87 299	4.23 441	4.73 540	2.31 386	2.40 449	3.49 462	1.64 358	12.40 558	16.90 567	0.30 150	19.28 607	0.48 448	0.40 423	0.31 153	14.02 560

mmx	4.56 517	0.98 297	21.04 518	1.24 325	1.03 314	3.64 287	0.87 299	4.53 529	5.34 559	2.31 386	2.40 449	3.49 462	1.64 358	12.40 558	16.90 567	0.34 242	5.98 556	0.48 448	0.40 423	0.46 369	5.71 514

xxx	4.56 517	0.98 297	21.04 518	1.24 325	1.03 314	3.64 287	0.87 299	4.53 529	5.34 559	2.31 386	2.40 449	3.49 462	1.64 358	12.40 558	16.90 567	0.34 242	5.98 556	0.48 448	0.40 423	0.46 369	5.71 514

RAFT-Stereo + iAFF	2.49 244	1.68 415	20.50 460	1.11 259	1.32 407	4.13 411	0.42 51	3.23 222	3.30 415	2.05 297	2.40 449	1.61 232	1.11 219	1.49 130	1.63 305	0.22 28	0.22 79	0.26 120	0.24 173	0.31 153	2.47 459

PAM	3.02 376	0.69 141	20.70 492	1.20 307	1.15 352	8.88 576	1.28 433	4.06 372	1.91 166	2.32 397	2.42 458	5.75 554	2.75 470	2.47 273	1.55 282	0.28 105	0.35 271	0.27 146	0.30 306	0.41 314	1.65 424

psmorigin	6.62 557	1.45 389	87.38 619	1.55 455	0.97 292	2.86 155	1.42 456	3.30 231	2.12 198	3.74 537	2.45 459	5.15 544	2.59 466	10.55 491	2.91 451	0.55 464	0.68 437	0.48 448	0.53 485	0.73 478	1.02 372

XQC	3.41 441	6.58 511	15.18 208	1.97 514	1.62 474	3.40 227	1.76 492	4.53 529	3.67 474	3.40 525	2.45 459	3.73 482	2.91 477	6.78 400	5.36 491	0.73 508	0.90 461	0.60 503	0.61 505	1.02 515	0.99 366

FBW_ROB	3.91 482	2.07 449	15.46 214	1.60 464	1.16 359	3.80 325	1.48 465	4.37 500	3.41 443	2.53 442	2.45 459	4.19 510	2.10 425	15.17 589	9.45 522	0.86 522	0.65 432	1.54 559	0.96 535	1.08 524	3.80 492

DDUNet	3.65 459	2.81 473	19.59 340	3.57 569	2.26 530	3.47 243	1.35 445	4.21 434	2.40 249	2.68 465	2.48 462	4.17 508	1.78 388	5.48 364	2.61 438	2.25 557	1.77 499	2.61 571	2.43 584	2.63 559	2.40 455

iRaft-Stereo_5w	2.47 241	1.37 380	13.85 180	0.87 108	0.99 298	3.22 197	0.84 280	3.72 294	2.12 198	1.57 190	2.49 463	2.20 330	2.22 440	9.12 442	2.03 388	0.48 416	0.27 193	0.35 343	0.29 287	0.48 389	0.94 360

ADLNet2	3.20 410	1.43 386	20.11 404	1.22 317	1.78 504	3.86 340	1.47 463	3.96 344	3.89 488	2.26 369	2.49 463	4.63 533	1.92 412	10.68 496	2.00 383	0.42 350	0.37 288	0.29 206	0.30 306	0.51 400	0.46 169

GrayStereo	3.68 466	0.56 58	20.61 481	1.71 488	0.90 270	4.17 427	8.11 583	3.17 215	4.13 499	2.80 483	2.49 463	1.70 246	17.06 591	2.83 303	1.25 217	0.37 301	0.23 107	0.27 146	0.32 341	0.30 141	0.57 247

HSM-Net_RVC	3.02 376	0.65 115	19.48 332	0.94 161	0.90 270	3.71 307	1.20 419	5.61 571	2.87 326	3.24 519	2.49 463	2.53 370	1.61 342	11.39 529	1.90 366	0.37 301	0.27 193	0.27 146	0.24 173	0.31 153	0.39 116
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DAS	2.52 248	0.76 204	7.72 135	1.16 288	1.64 481	2.96 167	2.10 515	4.14 408	3.31 418	4.16 547	2.51 467	2.56 377	1.81 394	11.54 537	1.83 352	0.44 376	0.23 107	0.39 393	0.25 189	0.42 326	0.45 159

SepStereo	2.36 215	0.76 204	7.72 135	1.16 288	1.64 481	2.96 167	2.10 515	4.14 408	3.31 418	4.16 547	2.51 467	2.56 377	1.81 394	8.34 429	1.83 352	0.44 376	0.23 107	0.39 393	0.25 189	0.42 326	0.45 159

RAFT + AFF	3.98 488	14.10 569	20.78 498	1.16 288	1.96 514	4.14 416	2.00 508	4.56 533	3.52 462	2.23 360	2.51 467	2.27 335	4.92 535	8.94 440	2.82 444	0.33 220	0.60 421	0.48 448	0.39 414	0.81 496	1.03 374

UDG	3.84 478	2.91 475	20.05 391	2.98 558	1.98 515	3.95 367	1.18 415	4.43 514	2.24 217	2.47 433	2.53 470	4.49 523	2.44 457	6.52 392	4.74 486	2.14 556	1.77 499	2.64 572	2.58 586	2.66 560	2.19 451

NaN_ROB	4.73 525	6.66 512	21.89 563	1.26 346	1.28 393	3.49 253	3.02 547	4.38 504	3.93 490	3.65 535	2.55 471	2.97 416	5.01 536	13.23 575	17.43 578	0.38 317	0.42 336	0.38 387	0.40 423	0.50 395	1.82 435

TestStereo1	2.56 269	1.41 384	20.56 470	1.63 471	0.74 195	4.13 411	1.34 442	3.93 338	3.38 435	1.61 194	2.56 472	1.43 217	2.13 432	2.55 284	1.70 324	0.32 193	0.22 79	0.34 324	0.26 206	0.40 294	0.53 227

SA-5K	2.56 269	1.41 384	20.56 470	1.63 471	0.74 195	4.13 411	1.34 442	3.93 338	3.38 435	1.61 194	2.56 472	1.43 217	2.13 432	2.55 284	1.70 324	0.32 193	0.22 79	0.34 324	0.26 206	0.40 294	0.53 227

PSM-AAD	3.41 441	0.58 69	20.55 466	0.95 173	0.56 107	4.46 483	7.40 581	3.11 208	1.58 98	2.30 383	2.56 472	1.26 194	16.19 589	2.47 273	1.00 153	0.32 193	0.22 79	0.58 498	0.41 434	0.37 262	1.32 396

YMNet	2.55 262	1.78 425	14.80 202	1.41 407	1.67 491	3.95 367	0.96 362	3.86 321	3.02 352	2.68 465	2.57 475	3.35 451	1.53 322	3.40 320	2.57 434	0.49 423	0.54 400	0.52 472	0.49 468	0.76 487	0.69 302

YMNet_1	2.55 262	1.78 425	14.80 202	1.41 407	1.67 491	3.95 367	0.96 362	3.86 321	3.02 352	2.68 465	2.57 475	3.35 451	1.53 322	3.40 320	2.57 434	0.49 423	0.54 400	0.52 472	0.49 468	0.76 487	0.69 302

NCC-stereo	3.49 451	2.07 449	20.23 416	1.31 365	1.76 501	4.04 387	1.42 456	4.01 355	2.34 240	3.06 505	2.59 477	3.51 470	3.02 488	10.02 474	5.44 492	1.38 544	0.66 435	0.64 516	0.88 530	0.67 462	0.84 341

Abc-Net	3.49 451	2.07 449	20.23 416	1.31 365	1.76 501	4.04 387	1.42 456	4.01 355	2.34 240	3.06 505	2.59 477	3.51 470	3.02 488	10.02 474	5.44 492	1.38 544	0.66 435	0.64 516	0.88 530	0.67 462	0.84 341
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ACRE	2.75 328	7.69 520	19.93 375	0.93 152	1.30 398	3.94 365	0.90 322	4.23 441	3.66 472	2.33 400	2.61 479	1.17 177	1.04 192	1.80 194	1.35 233	0.46 397	0.25 155	0.27 146	0.23 152	0.32 175	0.60 271

IPLGR_C	2.96 367	11.71 544	20.02 388	0.95 173	1.31 402	3.93 362	0.92 342	4.22 435	3.76 478	2.35 404	2.62 480	1.16 176	1.07 206	1.71 168	1.34 232	0.45 385	0.25 155	0.27 146	0.23 152	0.33 199	0.60 271

MFN_U_SF_DS_RVC	4.38 508	13.66 558	13.95 185	1.39 402	1.58 469	5.18 555	3.31 552	4.53 529	3.22 395	2.60 452	2.62 480	4.99 539	2.11 427	13.99 586	4.21 476	1.53 551	2.56 525	0.67 520	1.82 571	0.83 501	2.92 473

PAM_32	3.04 381	0.69 141	20.55 466	1.17 295	1.01 306	8.89 577	0.76 222	3.71 292	3.43 446	2.12 318	2.65 482	5.44 550	3.73 517	2.35 265	1.48 269	0.27 85	0.33 248	0.28 181	0.29 287	0.39 289	1.27 394

RainbowNet	5.20 534	15.03 586	21.14 534	3.66 571	3.25 554	4.18 430	2.98 544	4.22 435	3.20 385	2.30 383	2.65 482	4.24 512	2.97 481	9.92 467	6.29 498	3.92 579	2.27 513	2.71 576	1.73 567	3.82 571	3.43 488

CIPLG	2.88 351	10.01 535	20.02 388	0.95 173	1.34 411	3.95 367	0.91 334	4.24 447	3.69 475	2.36 410	2.66 484	1.17 177	1.06 203	1.82 201	1.37 245	0.45 385	0.25 155	0.27 146	0.23 152	0.33 199	0.60 271

Consistency-Raft	2.93 358	1.93 440	19.72 355	1.41 407	1.75 499	3.85 337	1.32 440	4.09 388	2.75 299	1.82 236	2.66 484	1.81 276	4.34 530	2.29 261	2.08 395	0.90 524	0.94 464	1.03 543	1.13 546	1.71 553	1.10 380

s12784h	2.08 153	0.50 31	16.85 250	0.75 57	0.36 9	4.42 479	0.49 70	4.23 441	3.08 370	2.03 290	2.67 486	0.91 139	1.05 201	2.05 226	0.78 72	0.37 301	0.18 11	0.24 60	0.16 10	0.27 87	0.26 10

OMP-Stereo	2.94 363	1.26 359	20.07 392	2.73 550	0.67 168	4.58 512	1.46 462	4.33 489	2.21 213	3.14 513	2.68 487	3.22 439	1.38 274	7.65 419	1.42 255	0.46 397	0.21 62	0.33 304	0.26 206	0.34 222	0.31 30

MADNet+	4.46 513	11.36 541	14.35 192	2.23 527	2.50 538	4.18 430	2.86 542	5.46 566	4.43 520	2.74 473	2.69 488	4.55 527	3.43 511	8.97 441	9.42 521	1.47 549	2.06 507	1.09 547	1.02 540	1.54 547	2.96 475

stereogan	3.26 425	1.26 359	18.01 279	1.38 395	1.66 488	3.76 315	1.64 484	4.06 372	3.86 485	3.23 518	2.70 489	5.02 540	2.85 474	9.88 464	1.85 356	0.71 500	0.51 392	0.69 523	0.48 464	0.86 502	0.85 344

PFNet	2.75 328	0.69 141	19.96 381	2.25 528	0.80 223	4.63 520	0.90 322	2.60 150	3.85 484	2.39 418	2.71 490	1.82 278	1.41 286	7.53 417	1.41 253	0.36 285	0.21 62	0.36 361	0.27 225	0.32 175	0.46 169

SHD	3.22 415	4.21 497	14.19 188	2.37 534	2.12 526	2.77 145	1.19 416	4.24 447	3.25 400	4.64 556	2.73 491	3.62 479	2.76 472	6.30 387	4.75 487	0.66 491	1.25 484	0.52 472	0.59 499	0.69 470	1.64 423

DEmStereo	3.24 420	0.65 115	18.95 304	0.83 87	0.54 94	3.85 337	1.79 494	2.53 130	2.54 271	2.25 363	2.74 492	2.02 315	6.02 547	6.78 400	11.30 532	0.40 336	0.26 180	0.27 146	0.27 225	0.28 100	0.57 247

MSC_U_SF_DS_RVC	4.90 530	13.94 566	16.59 247	1.69 483	1.46 440	6.15 562	3.52 559	5.47 567	3.95 491	2.77 476	2.74 492	4.81 536	2.49 461	13.78 583	5.33 490	2.34 558	3.46 542	1.05 544	1.21 552	2.28 556	2.94 474

UGAM	2.78 336	0.78 214	19.69 352	0.93 152	0.73 190	3.27 206	1.02 377	2.88 184	3.06 368	1.40 167	2.76 494	3.51 470	1.28 256	10.74 497	1.44 261	0.30 150	0.30 224	0.40 398	0.33 350	0.37 262	0.49 200

Sa-1000	2.54 257	1.47 392	20.36 437	1.16 288	0.55 101	4.07 396	1.39 452	4.49 522	3.01 348	2.06 298	2.79 495	1.84 281	1.43 293	2.68 293	1.53 276	0.31 174	0.26 180	0.36 361	0.33 350	0.37 262	0.46 169

DRaft	3.12 393	0.68 136	20.57 474	0.77 60	0.49 71	3.95 367	1.20 419	2.40 109	1.60 107	2.64 461	2.80 496	1.59 230	5.33 540	6.94 407	9.51 523	0.43 367	0.22 79	0.27 146	0.27 225	0.32 175	0.47 181

ADCS	4.77 527	12.63 549	17.40 262	1.72 489	1.34 411	3.90 350	3.60 563	4.30 467	3.54 463	5.11 561	2.81 497	4.44 521	3.05 491	6.15 382	19.32 591	0.74 511	0.68 437	0.70 524	0.70 517	1.25 539	1.98 439

Nwc_Net	3.03 379	1.90 439	19.16 313	1.38 395	1.69 493	3.53 263	1.19 416	4.03 363	2.19 208	2.79 480	2.84 498	3.80 487	2.46 458	6.93 406	2.87 448	0.96 527	0.41 325	0.59 499	0.68 514	0.60 431	0.65 291

ACVNet_1	6.63 558	14.79 582	21.40 552	3.59 570	3.17 551	4.69 540	2.46 527	4.24 447	3.34 429	3.11 509	2.86 499	23.21 596	4.59 533	11.06 512	12.59 544	3.75 575	2.34 515	2.60 570	1.80 570	3.70 567	3.31 483

MFMNet_re	3.44 444	8.89 524	19.36 326	3.25 564	1.91 512	3.13 185	1.99 505	3.60 269	4.16 501	3.17 516	2.86 499	2.25 333	2.41 454	2.61 288	2.35 417	1.13 534	1.06 474	0.94 540	0.91 533	1.29 540	1.57 417

DispFullNet	4.71 524	3.93 491	23.92 588	4.00 574	3.01 546	3.38 223	1.31 438	4.23 441	3.26 402	6.31 571	2.92 501	4.03 498	7.80 563	3.93 338	5.15 489	2.80 561	1.61 494	3.11 582	2.70 589	3.32 563	3.38 487

MyStereo8	2.97 372	1.76 422	18.94 303	1.55 455	1.62 474	4.16 422	0.57 101	3.79 305	2.41 251	2.22 358	2.93 502	2.27 335	1.14 229	2.16 243	2.28 412	0.27 85	8.58 570	0.32 269	0.29 287	0.37 262	1.72 426

AF-Net	3.15 400	2.65 471	18.81 299	1.37 391	1.76 501	3.30 217	1.57 475	4.20 429	3.05 366	2.76 475	2.94 503	4.50 524	3.21 499	5.88 372	3.07 456	0.88 523	0.39 314	0.72 529	0.50 476	0.75 483	0.66 296

KYRaft	2.55 262	0.57 66	20.60 479	0.98 196	0.51 82	4.38 467	1.76 492	2.51 126	1.59 101	2.48 435	2.98 504	1.99 310	3.36 507	2.17 245	0.96 139	0.34 242	0.22 79	0.33 304	0.46 458	0.38 275	2.44 457

ADCMid	4.55 516	10.78 539	17.67 273	1.32 372	1.43 434	4.62 518	2.24 520	4.22 435	4.97 553	3.93 541	3.01 505	3.84 489	3.66 515	4.22 346	18.57 588	0.69 496	0.62 426	1.09 547	1.20 550	1.48 545	1.49 411

GANet	3.64 458	1.76 422	19.65 342	1.92 511	1.04 320	3.91 354	2.51 530	3.86 321	2.81 313	3.13 510	3.03 506	3.19 435	2.19 439	12.43 563	8.23 517	0.60 477	0.43 338	0.52 472	0.43 445	0.63 444	0.63 282

RP	3.26 425	1.73 421	17.70 274	1.56 457	1.93 513	3.43 235	1.94 501	4.18 424	2.72 294	2.77 476	3.05 507	3.96 495	2.69 468	10.17 478	2.86 446	1.04 529	0.50 389	0.71 526	0.59 499	0.75 483	0.83 337

SAMSARA	4.67 520	6.50 510	16.40 242	4.62 586	3.13 550	6.62 567	3.49 557	5.24 559	3.04 363	7.78 576	3.07 508	5.32 545	4.05 523	9.98 471	6.42 499	0.69 496	2.39 518	0.60 503	0.74 520	0.99 514	2.26 452

TransformOpticalFlow	3.07 385	0.87 243	20.87 507	1.10 254	0.56 107	4.18 430	0.64 144	4.36 497	3.28 406	2.19 346	3.08 509	4.32 518	5.01 536	7.36 414	1.59 292	0.34 242	0.18 11	0.32 269	0.26 206	0.29 118	0.57 247

AnyNet_C32	4.49 514	9.53 530	13.85 180	1.67 478	1.56 461	5.40 558	4.06 572	4.03 363	3.69 475	4.21 549	3.09 510	3.09 429	3.38 509	8.24 427	18.76 589	0.56 468	0.64 429	0.53 479	0.81 526	1.36 543	1.42 404

zh-mn7	3.65 459	13.21 553	16.35 241	1.28 350	1.01 306	2.94 164	1.31 438	4.24 447	3.12 376	3.44 527	3.10 511	2.84 406	2.09 422	9.17 443	5.46 494	0.61 478	0.43 338	0.38 387	0.38 405	0.60 431	0.94 360

IIG-Stereo	2.89 353	0.98 297	19.80 360	2.78 552	0.67 168	4.62 518	0.74 202	4.29 465	2.26 223	2.62 459	3.10 511	3.33 449	1.60 336	7.64 418	1.51 272	0.42 350	0.21 62	0.32 269	0.25 189	0.33 199	0.28 16

RAFT-345	2.55 262	0.60 86	19.89 372	1.22 317	0.49 71	4.43 480	0.77 226	1.68 35	3.54 463	2.09 310	3.10 511	1.95 302	1.30 261	6.65 394	1.47 268	0.41 339	0.23 107	0.32 269	0.26 206	0.29 118	0.28 16

RTS	4.29 504	9.35 528	18.25 286	2.79 554	2.29 532	4.98 551	3.41 554	4.72 548	4.27 511	4.35 550	3.10 511	4.93 537	3.14 493	7.71 420	6.99 505	0.71 500	0.68 437	0.51 469	0.50 476	1.07 522	1.98 439

RTSA	4.29 504	9.35 528	18.25 286	2.79 554	2.29 532	4.98 551	3.41 554	4.72 548	4.27 511	4.35 550	3.10 511	4.93 537	3.14 493	7.71 420	6.99 505	0.71 500	0.68 437	0.51 469	0.50 476	1.07 522	1.98 439

zh-sn7	4.13 493	13.99 567	17.43 263	1.29 356	1.15 352	3.66 293	2.56 533	4.26 459	2.78 306	2.66 464	3.11 516	3.37 453	3.17 497	11.53 535	7.43 511	0.48 416	0.49 383	0.45 433	0.44 449	0.75 483	1.52 413

DGSMNet	8.13 570	2.31 461	18.62 293	2.77 551	13.96 590	6.91 570	42.17 610	4.16 414	2.53 270	2.25 363	3.21 517	3.41 456	1.69 371	9.19 445	3.03 454	3.79 577	10.31 584	11.70 607	5.68 597	4.38 578	10.58 550

ccnet	3.03 379	1.48 393	12.88 170	1.54 451	1.26 391	3.71 307	2.32 524	4.11 393	3.05 366	2.92 492	3.21 517	2.86 408	2.40 452	9.87 463	4.19 475	0.80 516	0.76 449	0.71 526	0.70 517	0.78 489	1.07 378

RGC	3.35 436	1.84 436	18.13 282	1.52 448	1.79 505	3.33 220	1.37 449	4.18 424	2.39 246	2.96 499	3.23 519	3.98 496	2.71 469	11.53 535	3.42 466	0.90 524	0.48 379	0.79 535	0.79 524	0.75 483	0.89 351

RTSC	3.44 444	6.78 513	16.53 246	1.76 498	1.54 452	3.53 263	0.94 351	4.22 435	2.97 338	3.65 535	3.23 519	3.31 447	2.29 445	6.22 384	7.41 510	0.61 478	1.32 485	0.37 372	0.42 440	0.78 489	0.98 365

edge stereo	3.45 446	1.08 321	22.14 573	1.31 365	1.36 418	2.68 142	1.54 470	4.13 403	3.27 404	2.94 495	3.27 521	4.34 519	2.48 459	11.60 541	2.79 441	0.62 484	0.64 429	0.79 535	0.56 495	0.70 471	0.82 335

tt	7.29 566	0.58 69	7.34 133	4.04 575	2.30 534	12.04 584	20.18 596	15.60 599	7.41 579	3.46 528	3.36 522	5.36 546	6.39 552	4.27 347	7.46 512	9.80 601	11.53 589	7.04 599	7.45 600	6.31 588	3.81 493

z-mn7	3.78 473	14.53 578	15.59 217	1.34 379	1.23 382	3.78 320	1.42 456	4.17 418	3.45 453	2.94 495	3.37 523	3.05 423	2.09 422	10.03 476	5.54 495	0.50 437	0.39 314	0.43 422	0.34 360	0.67 462	0.73 316

PWC_ROB	3.32 431	4.61 500	14.41 193	1.46 428	1.90 511	3.21 194	1.15 412	4.39 506	3.46 456	3.13 510	3.40 524	2.79 402	2.34 449	9.17 443	6.94 504	0.61 478	0.34 261	0.61 506	0.37 396	0.73 478	1.40 401

Prome-Stereo	2.57 273	0.60 86	20.29 428	1.01 212	0.62 142	4.40 475	1.80 495	3.22 221	1.74 142	2.18 339	3.43 525	1.71 249	3.45 512	2.24 256	1.19 195	0.32 193	0.20 38	0.27 146	0.25 189	0.37 262	2.15 447

StereoVision	2.36 215	1.15 340	20.38 439	1.07 244	1.79 505	2.58 137	0.61 122	3.14 211	2.34 240	1.33 160	3.46 526	1.85 283	0.88 148	2.12 237	2.01 384	0.46 397	0.36 281	0.37 372	0.36 386	0.50 395	0.41 131

PVD	3.91 482	4.36 498	13.89 184	2.81 556	4.79 573	3.80 325	1.94 501	3.89 327	4.11 497	5.75 565	3.56 527	3.59 476	3.34 505	6.44 391	6.44 500	0.73 508	2.84 530	0.74 533	0.84 528	0.82 498	3.45 489

STrans-v2	3.11 390	0.95 285	20.80 500	0.86 101	0.64 149	3.90 350	1.01 373	4.30 467	3.61 467	2.28 374	3.65 528	4.11 505	5.17 539	7.32 411	1.63 305	0.34 242	0.18 11	0.29 206	0.26 206	0.30 141	0.65 291

SPS-STEREO	5.18 533	10.36 536	21.09 528	1.74 493	1.72 497	3.24 203	2.26 521	3.92 334	4.12 498	5.06 560	3.66 529	5.43 549	3.33 504	9.56 454	12.34 542	1.17 537	1.17 481	1.07 545	1.03 542	1.17 533	10.25 549
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM-Forest	4.96 531	0.86 239	21.02 516	1.22 317	0.83 234	4.05 391	3.26 551	4.40 507	3.49 460	4.40 552	3.69 530	4.66 534	13.91 585	11.94 553	17.16 575	0.66 491	0.46 361	0.49 461	0.39 414	0.49 394	1.77 431
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AnyNet_C01	4.68 521	10.90 540	16.41 243	2.03 521	1.62 474	6.25 563	6.40 578	4.19 427	5.13 556	4.03 543	3.77 531	4.14 506	3.26 500	7.23 409	11.19 530	0.64 488	0.80 453	0.65 518	0.72 519	2.18 554	2.08 444

ASMatch	2.65 295	0.68 136	20.65 486	1.60 464	0.71 187	4.40 475	0.77 226	2.02 74	1.65 123	1.71 216	3.89 532	1.93 296	3.75 518	5.45 362	1.67 316	0.33 220	0.24 136	0.34 324	0.28 252	0.34 222	0.57 247

FAT-Stereo	3.38 439	0.88 247	19.96 381	1.28 350	1.20 374	3.44 236	1.97 504	4.26 459	3.15 381	3.14 513	3.92 533	3.50 467	3.28 501	11.68 545	2.04 390	0.65 490	0.68 437	0.48 448	0.54 488	0.63 444	0.91 354

S-Stereo	3.51 453	0.96 289	22.00 571	1.38 395	1.50 446	3.55 267	2.49 529	4.27 462	3.00 343	2.38 416	3.94 534	3.73 482	1.84 402	11.89 552	2.59 437	0.64 488	0.71 446	0.49 461	0.81 526	0.68 468	1.31 395

ACVNet-4b	6.98 563	14.78 581	22.17 574	3.56 568	3.11 549	4.14 416	2.23 519	4.08 384	3.84 482	1.67 205	3.96 535	5.86 556	2.87 476	10.30 486	17.16 575	26.09 611	2.24 512	2.53 568	1.79 569	3.91 573	3.28 482

CBMV_ROB	4.57 519	0.90 258	21.30 548	1.46 428	0.89 262	4.43 480	1.69 489	4.51 527	3.14 379	5.97 567	4.23 536	4.16 507	7.83 564	11.06 512	16.47 562	0.61 478	0.55 406	0.53 479	0.51 481	0.56 417	0.59 266

aanetorigin	3.34 435	2.00 444	17.58 269	1.20 307	1.57 464	2.57 135	3.75 566	2.73 162	2.10 191	6.11 569	4.27 537	2.88 409	5.64 543	5.46 363	4.60 484	0.53 458	0.46 361	0.45 433	0.48 464	1.15 531	1.22 388

AANet_RVC	3.70 469	7.03 515	17.25 257	1.21 313	1.12 345	3.79 322	1.09 396	3.98 349	3.38 435	2.65 463	4.29 538	3.95 494	1.40 281	11.43 533	7.88 516	1.25 540	0.57 410	0.34 324	0.25 189	0.43 336	0.71 308

MDST_ROB	6.31 552	1.18 345	22.96 585	2.56 546	2.69 539	21.07 595	2.01 510	4.79 553	2.87 326	9.49 583	4.45 539	4.10 504	4.48 531	22.33 595	17.61 579	0.79 515	0.44 348	0.47 442	0.44 449	0.47 382	0.95 362

JetBlue	6.69 561	12.01 545	14.30 190	1.98 516	4.64 572	11.97 583	12.29 588	5.39 564	4.32 518	3.81 539	4.51 540	9.50 573	6.53 554	10.22 480	14.50 554	1.32 541	1.47 489	1.18 550	1.36 559	7.48 595	5.05 508

ADCL	4.70 523	4.04 494	16.12 229	1.35 381	1.28 393	5.46 559	10.88 585	4.08 384	4.25 509	5.97 567	4.51 540	4.29 516	5.60 541	6.37 388	15.21 558	0.54 461	0.48 379	0.88 539	0.78 523	0.86 502	1.01 370

EDNetEfficientorigin	12.42 582	3.26 481	179.44 623	1.21 313	1.00 304	2.89 160	1.82 497	3.05 204	5.37 561	8.87 580	4.78 542	4.17 508	4.80 534	9.91 466	11.32 533	0.41 339	0.41 325	0.62 513	0.88 530	1.33 542	2.81 468

EDNetEfficient	5.62 541	2.26 458	17.51 265	1.67 478	3.59 556	3.99 377	7.25 579	3.14 211	5.63 569	11.52 595	4.82 543	3.94 493	12.48 578	8.39 431	20.56 594	0.46 397	0.46 361	0.48 448	1.06 543	1.65 551	1.62 422

HHNet	2.51 246	0.76 204	20.83 502	0.67 21	0.67 168	4.07 396	0.90 322	3.85 320	1.59 101	2.14 321	4.91 544	0.98 154	3.32 503	1.73 179	1.80 347	0.41 339	0.20 38	0.31 248	0.28 252	0.38 275	0.44 153

FTStereo	3.74 470	0.60 86	20.43 444	0.99 203	0.66 162	4.34 462	11.24 586	2.63 153	1.95 173	2.58 448	5.03 545	1.90 290	13.77 582	3.70 330	1.28 226	0.41 339	0.24 136	0.31 248	0.33 350	0.32 175	2.08 444

MultiAttention	9.51 574	0.66 123	18.16 283	2.27 529	22.44 600	36.03 607	8.40 584	5.18 558	2.72 294	2.59 449	5.12 546	5.53 553	1.60 336	52.66 618	8.87 519	0.51 445	0.24 136	0.52 472	0.94 534	6.88 592	8.91 540

ACVNet_2	6.09 548	15.28 590	21.36 551	3.30 565	3.17 551	4.50 492	3.00 545	4.70 546	3.96 492	3.52 531	5.34 547	7.79 567	2.95 479	12.40 558	13.76 548	3.28 568	2.23 511	2.70 575	1.70 564	3.52 565	3.24 479

RAFT-RH_RVC	2.72 318	0.64 107	20.10 401	1.48 433	0.49 71	4.46 483	0.56 97	1.73 45	2.86 324	3.06 505	5.50 548	2.02 315	1.28 256	6.70 397	1.56 284	0.46 397	0.22 79	0.37 372	0.34 360	0.29 118	0.33 45

JetRed	10.68 578	26.07 603	35.62 598	4.40 581	4.16 569	15.72 591	13.07 590	14.57 595	5.83 571	5.85 566	5.55 549	10.12 574	7.37 561	8.86 437	25.99 602	3.33 569	3.82 545	3.59 589	2.98 594	8.51 597	8.22 532

AIO-Stereo-zeroshot1	3.20 410	1.87 437	21.91 565	1.18 300	2.03 518	4.07 396	0.98 369	3.99 351	2.17 204	1.57 190	5.62 550	4.27 513	2.92 478	2.69 296	2.50 430	0.27 85	0.49 383	0.31 248	1.20 550	0.92 509	3.04 476

TCMNet-wrong-test	12.48 583	15.10 587	19.66 343	22.40 601	19.87 597	15.98 593	12.30 589	23.88 601	4.80 547	6.29 570	6.46 551	18.38 589	15.65 588	10.50 490	10.86 528	9.07 599	4.79 548	5.34 596	3.95 595	12.27 602	12.13 554

SDNR	4.37 507	2.22 457	20.63 484	1.60 464	0.99 298	5.15 554	0.67 153	4.36 497	5.55 567	4.89 558	7.17 552	5.50 552	1.58 331	17.48 591	4.33 479	0.80 516	0.72 447	0.59 499	0.45 456	1.18 534	1.43 405

EAI-Stereo	4.89 529	0.69 141	7.74 137	0.99 203	1.63 477	4.68 535	51.52 611	5.79 572	3.37 432	3.64 534	7.24 553	1.10 168	0.95 169	2.51 276	1.71 327	0.33 220	0.31 232	0.28 181	2.04 577	0.28 100	0.92 356

PWCDC_ROB	3.62 457	9.86 534	17.35 261	1.62 468	1.57 464	4.19 438	1.01 373	4.35 495	4.20 502	2.26 369	7.36 554	2.73 391	2.75 470	4.10 342	4.51 482	1.47 549	0.37 288	0.39 393	0.34 360	1.22 537	0.73 316

PWCK	6.49 555	13.40 554	20.27 422	2.95 557	1.61 471	5.68 561	7.63 582	5.37 563	4.77 545	3.90 540	7.48 555	7.96 568	5.63 542	15.15 588	10.93 529	3.21 567	1.55 493	2.34 566	1.43 561	6.05 586	2.45 458

CSAN	5.95 545	13.70 561	21.94 566	1.35 381	0.93 281	3.65 291	3.46 556	4.73 550	4.26 510	3.98 542	7.70 556	3.54 474	6.94 558	22.83 596	16.00 561	0.53 458	0.47 372	0.50 463	0.55 493	0.65 456	1.22 388

MSMD_ROB	5.99 546	1.29 368	19.23 320	1.40 403	0.84 242	10.25 580	2.05 513	4.20 429	6.02 574	10.42 591	8.00 557	22.21 595	9.45 573	11.67 542	8.73 518	0.76 514	0.59 419	0.67 520	0.68 514	0.67 462	0.72 311

DCRE	3.02 376	0.95 285	18.48 291	1.18 300	1.89 510	3.57 271	0.82 264	3.36 239	1.70 134	2.04 293	8.12 558	1.73 253	1.07 206	1.31 82	1.24 210	0.24 40	0.87 460	0.26 120	0.27 225	0.28 100	11.03 551

MADNet++	8.64 573	6.17 509	13.88 183	6.61 590	5.25 575	10.15 579	14.20 591	5.89 574	8.25 580	7.14 573	8.18 559	6.41 559	9.84 575	11.71 547	16.73 566	9.65 600	5.03 552	8.63 601	5.68 597	4.83 583	8.57 537

CrosDoStereo	5.27 536	0.75 193	20.07 392	0.85 94	0.53 91	3.40 227	18.03 593	3.90 329	3.29 411	1.99 270	8.27 560	1.95 302	6.95 559	7.34 412	25.94 600	0.33 220	0.22 79	0.30 228	0.28 252	0.35 237	0.61 275

DeepStereo_LL	5.27 536	0.75 193	20.07 392	0.85 94	0.53 91	3.40 227	18.03 593	3.90 329	3.29 411	1.99 270	8.27 560	1.95 302	6.95 559	7.34 412	25.94 600	0.33 220	0.22 79	0.30 228	0.28 252	0.35 237	0.61 275

IMH-64-1	6.10 549	13.83 564	17.55 266	4.34 579	3.78 560	4.79 547	5.94 575	5.34 560	4.20 502	4.10 544	8.31 562	5.07 542	6.92 556	9.63 457	7.36 508	4.60 589	2.96 535	3.04 578	2.14 581	4.30 576	3.88 495

IMH-64	6.10 549	13.83 564	17.55 266	4.34 579	3.78 560	4.79 547	5.94 575	5.34 560	4.20 502	4.10 544	8.31 562	5.07 542	6.92 556	9.63 457	7.36 508	4.60 589	2.96 535	3.04 578	2.14 581	4.30 576	3.88 495

coex-ft	20.00 597	11.54 542	120.82 621	1.18 300	1.30 398	2.36 113	1.99 505	2.96 197	13.96 589	129.83 624	8.40 564	5.88 557	52.82 616	9.93 468	31.13 608	0.61 478	0.62 426	0.50 463	0.49 468	1.10 527	2.63 462

ELAS_RVC	6.36 553	2.53 466	20.21 413	2.67 549	2.48 536	4.90 550	11.89 587	4.84 554	6.31 578	9.03 581	8.54 565	8.09 570	12.73 580	9.32 447	13.25 547	1.92 553	2.18 508	1.51 558	1.31 554	1.40 544	2.15 447
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SANet	6.43 554	13.71 562	22.08 572	1.43 423	1.00 304	6.86 569	3.78 568	4.71 547	11.10 584	4.71 557	8.72 566	7.47 565	7.91 567	12.46 565	18.12 583	0.51 445	0.47 372	0.50 463	0.45 456	0.94 512	1.60 421

WAO-7	6.00 547	14.29 572	20.46 449	1.97 514	1.51 448	5.31 557	3.06 549	5.00 555	5.92 573	4.55 555	8.87 567	6.52 560	6.47 553	13.38 579	13.85 549	1.35 542	1.24 483	1.48 557	1.36 559	1.63 549	1.79 434

ELAS	6.58 556	2.54 467	20.08 398	2.66 548	2.48 536	15.49 590	7.29 580	5.50 568	5.72 570	10.05 588	8.94 568	6.91 563	10.83 576	8.33 428	14.27 552	1.92 553	2.19 509	1.23 552	1.31 554	1.62 548	2.17 449
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	5.59 540	14.82 583	20.70 492	3.13 561	2.70 540	3.91 354	2.56 533	3.90 329	2.48 265	2.25 363	9.38 569	4.06 500	2.32 448	9.59 456	14.37 553	3.52 572	1.66 496	2.15 565	1.19 549	3.73 570	3.35 486

G-Net	4.16 494	1.39 381	20.31 432	2.30 531	2.91 543	4.68 535	2.86 542	3.35 237	2.44 261	4.43 553	9.43 570	6.89 562	3.83 519	8.91 438	4.83 488	0.80 516	0.80 453	0.70 524	0.50 476	0.95 513	0.97 363

WAO-6	6.68 560	9.03 526	20.68 488	2.98 558	2.79 542	11.93 582	3.56 562	5.39 564	11.65 586	3.55 532	9.59 571	6.77 561	6.72 555	12.28 556	11.56 535	2.88 563	2.36 516	2.50 567	1.84 572	2.89 561	2.72 466

UNDER WATER-64	10.08 575	14.27 571	22.85 583	5.26 589	4.88 574	11.00 581	4.57 574	11.41 586	17.25 595	7.68 575	9.72 572	15.96 586	21.47 600	11.12 519	16.63 565	4.38 582	2.88 532	4.41 595	2.95 593	7.12 593	5.81 516

IMH	7.25 565	16.24 596	21.08 523	4.40 581	3.79 562	5.46 559	3.03 548	5.58 570	6.26 576	4.92 559	10.32 573	9.24 572	8.30 569	13.62 581	11.56 535	4.84 593	3.00 538	3.09 581	2.14 581	4.38 578	3.83 494

UNDER WATER	11.28 581	13.60 557	22.90 584	5.11 588	4.53 571	7.75 573	3.75 566	12.50 588	21.62 602	7.80 577	10.68 574	23.75 598	35.20 603	11.54 537	17.40 577	4.46 584	2.95 533	4.23 594	2.90 592	6.57 589	6.27 520

USTest	15.98 592	15.57 592	22.51 581	18.47 600	16.98 591	26.39 600	36.05 606	27.65 603	12.77 587	10.72 592	10.87 575	18.34 588	15.08 587	18.60 592	23.36 595	4.90 594	5.38 554	7.40 600	7.45 600	9.88 599	11.26 552

WCMA_ROB	5.78 543	2.42 463	21.71 560	1.67 478	1.55 456	4.07 396	3.53 560	4.14 408	4.73 540	6.59 572	10.89 576	12.82 580	9.59 574	10.17 478	12.65 545	1.05 530	0.61 423	0.52 472	0.52 483	0.71 476	5.64 513

FCDSN-DC	6.71 562	1.18 345	21.61 559	1.29 356	1.10 339	4.38 467	2.59 535	4.58 537	5.52 565	9.58 584	11.19 577	19.17 590	17.69 593	13.03 572	17.11 572	0.73 508	0.57 410	0.61 506	0.60 502	0.71 476	0.92 356
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	7.08 564	1.01 309	21.89 563	1.74 493	1.64 481	8.18 575	2.31 523	6.50 576	9.16 582	10.85 593	11.33 578	19.85 592	13.33 581	12.94 570	17.10 571	0.72 505	0.57 410	0.59 499	0.57 496	0.64 449	0.69 302

SGM_RVC	6.11 551	1.10 327	20.44 445	2.15 525	0.66 162	15.87 592	3.98 571	5.00 555	6.19 575	9.79 587	11.46 579	8.23 571	12.63 579	12.32 557	9.15 520	0.54 461	0.39 314	0.41 407	0.35 375	0.55 411	1.05 377
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
LVE	7.57 568	15.80 593	21.28 546	3.69 572	3.19 553	4.54 501	2.78 537	10.13 585	11.63 585	3.24 519	11.52 580	18.10 587	4.55 532	11.67 542	10.30 526	4.62 592	2.95 533	2.56 569	1.91 574	3.63 566	3.26 481

MeshStereo	5.67 542	1.80 427	21.28 546	1.40 403	1.14 350	4.38 467	3.83 569	5.51 569	4.85 549	10.12 589	11.72 581	11.44 575	5.87 546	13.86 584	12.31 541	0.68 495	0.61 423	0.61 506	0.60 502	0.73 478	0.68 299
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
FC-DCNN v2	7.41 567	0.98 297	22.19 575	1.75 495	1.64 481	8.98 578	2.37 525	7.60 578	9.44 583	11.09 594	11.95 582	20.04 593	16.35 590	12.99 571	17.14 574	0.72 505	0.57 410	0.59 499	0.57 496	0.64 449	0.68 299

THIR-Stereo	4.50 515	1.11 329	18.71 297	0.89 116	0.47 57	2.25 103	16.71 592	3.53 258	1.58 98	2.04 293	12.04 583	2.66 387	7.52 562	7.29 410	11.25 531	0.32 193	0.21 62	0.29 206	0.28 252	0.35 237	0.52 219

WAO-8	12.61 584	16.02 594	21.99 569	3.55 566	3.10 547	15.07 588	2.80 538	12.81 590	19.10 600	7.93 578	13.05 584	11.75 577	8.46 571	83.86 620	15.10 555	3.51 570	1.94 503	3.54 587	1.96 575	3.72 568	2.89 471

Venus	12.61 584	16.02 594	21.99 569	3.55 566	3.10 547	15.07 588	2.80 538	12.81 590	19.10 600	7.93 578	13.05 584	11.75 577	8.46 571	83.86 620	15.10 555	3.51 570	1.94 503	3.54 587	1.96 575	3.72 568	2.89 471

pmcnn	5.90 544	1.81 430	22.30 576	1.69 483	2.37 535	3.47 243	2.10 515	4.58 537	5.56 568	3.75 538	13.12 586	22.07 594	3.70 516	11.99 554	17.13 573	0.58 472	0.23 107	0.23 35	0.19 52	0.37 262	0.70 306

LSM	13.03 587	7.72 521	21.01 515	55.44 614	85.65 613	3.65 291	6.27 577	3.91 333	5.06 554	5.63 563	13.91 587	3.53 473	3.46 513	9.93 468	4.36 480	0.72 505	0.95 465	0.72 529	0.85 529	1.09 525	26.67 600

MonStereo1	8.19 571	2.63 470	9.96 150	4.90 587	3.64 557	18.09 594	2.55 531	5.89 574	5.83 571	5.29 562	13.95 588	7.40 564	45.20 614	13.30 577	6.87 503	4.47 585	1.10 478	2.69 574	1.59 563	4.07 575	4.31 501

MANE	15.29 590	13.67 559	23.58 587	10.15 597	13.37 588	23.58 599	23.86 597	27.83 604	26.26 604	12.02 596	15.10 589	19.83 591	18.01 594	15.68 590	20.35 593	8.58 598	9.20 581	3.05 580	4.19 596	0.82 498	16.69 579

FINET	10.59 577	14.44 577	25.84 591	2.30 531	3.90 563	21.74 596	25.19 599	8.85 583	16.99 593	2.68 465	15.19 590	11.45 576	13.83 583	6.71 399	15.11 557	0.80 516	8.59 571	0.53 479	0.44 449	0.62 438	16.67 578

Anonymous_1	57.77 616	19.65 598	26.12 592	23.12 602	141.97 621	30.79 601	39.72 607	34.10 609	16.98 592	70.09 620	15.64 591	23.44 597	19.73 597	23.03 598	27.21 603	164.70 625	9.02 578	130.41 619	137.42 622	161.21 625	41.01 614

SGM+DAISY	13.18 588	14.36 574	24.65 590	8.10 593	13.49 589	22.47 597	25.54 600	12.13 587	17.08 594	14.77 597	15.82 592	12.17 579	13.97 586	12.65 568	18.22 585	8.40 597	9.18 580	1.23 552	1.33 557	1.23 538	16.81 583

SGM-ForestM	15.60 591	14.94 585	28.17 597	7.84 592	10.49 582	23.43 598	24.58 598	20.87 600	16.87 591	15.92 600	15.89 593	27.08 603	22.45 601	24.86 601	28.42 607	3.85 578	8.90 575	0.55 488	1.15 548	0.64 449	15.05 566

DPSM_ROB	20.83 598	20.01 599	26.54 594	23.64 603	22.42 598	31.06 602	39.94 608	34.02 607	17.42 596	15.35 598	16.05 594	24.04 599	20.69 598	23.28 599	27.60 604	10.77 602	9.41 582	11.68 605	11.50 603	14.48 603	16.71 580

DPSM	20.83 598	20.01 599	26.54 594	23.64 603	22.42 598	31.06 602	39.94 608	34.02 607	17.42 596	15.35 598	16.05 594	24.04 599	20.69 598	23.28 599	27.60 604	10.77 602	9.41 582	11.68 605	11.50 603	14.48 603	16.71 580

LE_ROB	19.18 596	12.99 552	48.22 606	8.42 595	23.91 601	7.26 571	19.71 595	9.92 584	38.58 611	43.44 608	21.85 596	28.15 604	41.18 606	23.00 597	54.71 612	0.38 317	0.34 261	0.32 269	0.36 386	0.43 336	0.49 200

DGTPSM_ROB	16.67 593	21.79 601	40.19 602	10.00 596	19.05 595	12.43 585	33.20 603	13.71 592	18.09 598	9.71 585	22.85 597	13.77 583	19.64 595	21.23 593	24.07 596	5.09 595	8.95 576	5.62 597	11.49 602	6.73 590	15.75 576

DPSMNet_ROB	16.76 594	21.81 602	40.95 603	10.20 598	19.08 596	12.43 585	33.21 604	13.73 593	18.21 599	9.76 586	22.88 598	13.78 584	19.64 595	21.39 594	24.21 597	5.20 596	8.97 577	5.63 598	11.51 605	6.80 591	15.82 577

TorneroNet-64	10.52 576	14.33 573	21.95 567	4.29 578	3.76 559	13.77 587	2.83 541	14.96 596	23.11 603	10.24 590	23.77 599	13.44 582	8.15 568	13.98 585	17.70 581	4.03 581	2.73 528	3.23 583	2.53 585	7.27 594	4.35 503

NVStereoNet_ROB	6.63 558	9.57 531	19.28 322	3.19 562	2.11 524	3.69 300	1.99 505	4.32 486	6.27 577	3.26 521	24.57 600	5.45 551	11.39 577	13.56 580	12.37 543	2.79 560	2.05 506	1.76 560	1.75 568	1.49 546	1.75 427
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Dean	8.35 572	15.23 589	22.34 577	3.76 573	3.55 555	4.81 549	3.51 558	5.34 560	5.37 561	4.49 554	26.13 601	25.59 602	4.33 529	11.21 523	13.12 546	3.78 576	2.31 514	2.90 577	1.89 573	4.04 574	3.34 485

LRCNet_RVC	25.63 601	33.47 604	24.35 589	31.77 605	32.74 602	6.73 568	1.19 416	25.87 602	4.67 538	28.95 601	30.91 602	24.89 601	17.54 592	27.82 602	24.57 599	35.48 612	25.62 612	35.91 614	33.80 613	31.95 613	34.38 612

FlowAnything	41.86 606	39.86 605	53.27 613	47.82 613	45.01 607	62.36 612	80.44 617	68.40 618	35.33 610	30.77 605	32.01 603	48.15 610	42.00 611	46.64 616	55.21 614	21.70 610	18.87 599	23.47 612	23.12 607	29.11 606	33.59 607

xyz-stereo	10.93 580	0.71 156	79.25 618	0.70 38	0.45 48	83.14 619	0.77 226	2.68 158	1.49 73	2.28 374	32.01 603	2.76 399	1.61 342	5.80 371	3.32 464	0.29 122	0.18 11	0.33 304	0.23 152	0.26 78	0.29 20

Selective-RAFT-Error	41.88 607	40.10 607	53.23 612	47.74 610	45.20 609	62.42 613	80.58 618	68.27 614	34.95 608	30.85 606	32.30 605	48.08 609	42.07 612	46.54 611	54.92 613	21.60 606	19.12 605	23.46 608	23.15 609	29.14 607	33.95 611

CasAABBNet	41.89 608	40.14 608	53.33 614	47.71 609	45.10 608	62.42 613	80.65 619	68.29 615	34.85 607	30.67 602	32.34 606	48.22 611	41.76 608	46.61 613	55.60 618	21.59 605	18.89 600	23.46 608	23.21 610	29.17 608	33.75 610

RAFT-FEzeroshot	41.89 608	40.15 609	52.92 610	47.78 611	45.48 610	62.42 613	80.67 620	68.35 616	34.76 605	30.69 603	32.35 607	48.23 612	41.82 609	46.61 613	55.50 616	21.61 607	18.89 600	23.46 608	23.21 610	29.18 609	33.72 608

RAFT-FE	41.89 608	40.15 609	52.92 610	47.78 611	45.48 610	62.42 613	80.67 620	68.35 616	34.76 605	30.69 603	32.35 607	48.23 612	41.82 609	46.61 613	55.50 616	21.61 607	18.89 600	23.46 608	23.21 610	29.18 609	33.72 608

LSM0	49.69 614	40.02 606	53.50 615	97.07 615	129.56 619	62.65 617	79.82 616	68.02 613	35.12 609	33.72 607	33.34 609	48.41 614	41.54 607	46.57 612	55.40 615	21.63 609	19.16 606	23.60 613	23.13 608	29.46 611	52.08 618

HanzoNet	31.86 605	17.33 597	21.23 543	7.52 591	5.85 578	7.49 572	3.61 565	14.35 594	13.37 588	50.38 612	46.35 610	44.46 606	56.50 617	36.53 608	28.25 606	64.05 618	58.31 619	9.45 603	89.24 621	31.17 612	31.77 605

notaker	10.92 579	14.17 570	20.38 439	4.56 585	3.98 565	6.29 564	3.53 560	7.68 579	5.10 555	9.04 582	46.37 611	13.84 585	28.85 602	14.18 587	14.16 551	4.57 588	3.19 539	3.52 586	2.70 589	8.16 596	4.13 499

HaxPig	43.31 611	43.63 611	45.01 604	33.88 606	35.67 604	32.79 604	30.52 602	45.50 610	42.95 612	48.75 609	48.14 612	43.24 605	40.44 605	44.58 609	43.63 609	47.17 615	49.30 616	51.65 616	50.37 615	43.72 614	45.27 615

AVERAGE_ROB	44.46 612	45.87 612	46.48 605	40.54 608	38.62 605	32.95 605	30.49 601	46.80 611	43.31 613	49.57 610	48.93 613	44.57 607	39.87 604	45.01 610	43.89 610	48.70 616	50.65 617	50.80 615	49.79 614	45.54 615	46.89 616

MEDIAN_ROB	47.37 613	49.00 613	49.74 607	40.28 607	39.94 606	34.93 606	33.41 605	49.78 612	46.38 615	53.04 613	52.61 614	47.67 608	42.28 613	48.33 617	47.25 611	52.06 617	53.99 618	54.28 617	53.48 616	48.70 616	50.27 617

KSHMR	17.50 595	14.38 576	22.35 578	4.50 583	4.51 570	8.17 574	3.33 553	15.44 598	76.15 619	7.32 574	61.40 615	56.33 615	5.66 544	32.91 604	13.97 550	4.42 583	2.99 537	3.64 590	2.79 591	5.13 584	4.55 505

RSGM-EC	109.57 618	104.25 621	68.53 616	115.30 616	109.29 615	116.06 621	139.00 622	126.85 623	55.85 616	55.24 614	70.93 616	116.40 623	111.43 623	176.32 623	174.60 624	117.23 619	71.46 620	140.49 621	83.40 619	123.40 620	115.37 619

acva	109.57 618	104.25 621	68.53 616	115.30 616	109.29 615	116.06 621	139.00 622	126.85 623	55.85 616	55.24 614	70.93 616	116.40 623	111.43 623	176.32 623	174.60 624	117.23 619	71.46 620	140.49 621	83.40 619	123.40 620	115.37 619

xxxxx1	112.85 620	94.19 618	38.10 599	228.21 622	161.02 622	39.23 608	61.26 613	92.54 620	79.08 622	63.44 617	74.84 618	77.80 617	69.88 618	33.55 605	70.96 619	117.25 621	130.44 623	258.49 624	273.88 624	145.63 622	147.24 622

tt_ll	112.85 620	94.19 618	38.10 599	228.21 622	161.02 622	39.23 608	61.26 613	92.54 620	79.08 622	63.44 617	74.84 618	77.80 617	69.88 618	33.55 605	70.96 619	117.25 621	130.44 623	258.49 624	273.88 624	145.63 622	147.24 622

ff	112.85 620	94.19 618	38.10 599	228.21 622	161.02 622	39.23 608	61.26 613	92.54 620	79.08 622	63.44 617	74.84 618	77.80 617	69.88 618	33.55 605	70.96 619	117.25 621	130.44 623	258.49 624	273.88 624	145.63 622	147.24 622

TorneroNet	26.32 602	14.70 579	22.40 579	4.24 576	4.08 567	54.72 611	3.19 550	15.11 597	76.73 620	57.99 616	82.55 621	86.65 620	45.79 615	13.34 578	18.51 586	4.52 587	2.86 531	3.45 584	2.63 588	8.75 598	4.28 500

BEATNet-Init1	51.93 615	71.67 617	99.39 620	10.91 599	13.10 586	84.39 620	59.36 612	73.78 619	67.97 618	88.09 622	88.15 622	91.73 621	97.51 621	85.13 622	72.56 622	2.59 559	5.18 553	1.20 551	1.49 562	10.61 600	13.83 557

ktn	22.24 600	14.37 575	20.30 430	4.54 584	4.02 566	6.52 566	4.50 573	6.78 577	78.80 621	84.67 621	100.54 623	58.48 616	8.39 570	13.13 573	17.09 570	4.61 591	3.24 540	3.49 585	2.62 587	4.70 582	3.96 497

DPSimNet_ROB	143.68 623	156.64 623	170.66 622	162.59 618	135.40 620	195.13 624	174.01 624	141.76 625	167.78 626	174.58 625	138.78 624	186.01 625	183.75 625	82.32 619	97.85 623	151.24 624	102.48 622	131.25 620	82.78 618	115.21 619	123.37 621

test_example2	213.42 624	219.67 624	222.97 624	213.78 621	220.82 625	199.03 625	200.49 625	189.27 626	143.61 625	211.05 626	218.08 625	210.69 626	205.21 626	221.14 626	216.49 626	236.74 626	242.08 626	213.66 623	216.96 623	235.55 626	231.06 625

PML	64.55 617	56.00 615	20.79 499	8.10 593	32.82 603	147.60 623	247.57 626	12.71 589	45.39 614	111.32 623	288.85 626	101.42 622	100.62 622	31.63 603	15.84 560	13.96 604	4.84 549	10.95 604	6.18 599	28.99 605	5.33 512

ccccc		628.29 625		567.59 625	570.62 626	580.23 626		613.89 627		613.55 627		554.19 627		666.02 627		780.28 627	507.01 627	391.46 627	342.94 627	701.16 627

Low-res two-view benchmark