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.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

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

IGEV	0.74 9	0.39 1	1.16 4	0.73 39	1.31 375	2.78 131	0.38 20	1.81 39	1.03 11	0.80 56	0.72 18	0.35 2	0.42 7	1.11 29	0.52 12	0.19 4	0.23 102	0.22 13	0.19 43	0.18 1	0.33 43

FoundationStereo	0.77 11	0.42 3	1.20 7	0.95 157	1.01 289	0.70 4	0.35 19	0.78 2	4.64 498	0.64 17	0.38 5	0.73 72	0.77 91	0.96 9	0.50 5	0.29 106	0.24 130	0.23 24	0.16 9	0.18 1	0.32 32

2.25w	0.89 38	0.51 28	2.54 64	0.72 38	0.66 153	2.27 92	0.40 29	2.43 97	1.22 27	0.83 65	1.05 65	0.40 11	0.80 107	1.28 58	0.89 96	0.18 3	0.56 381	0.21 8	0.18 25	0.19 3	0.38 99

2.75w_new	0.88 35	0.51 28	2.22 58	0.67 17	0.66 153	2.44 106	0.55 79	2.75 145	1.08 14	0.87 78	0.75 21	0.39 10	0.91 135	1.41 95	0.74 50	0.21 12	0.43 320	0.22 13	0.18 25	0.19 3	0.41 123

MLG-Stereo_test2	0.84 24	0.43 7	1.95 50	0.66 11	1.04 301	3.61 255	0.23 2	1.70 33	2.18 184	0.69 26	0.33 3	0.67 56	0.33 1	1.16 34	0.46 1	0.25 43	0.26 173	0.23 24	0.16 9	0.19 3	0.35 64

MLG-Stereo_test1	0.89 38	0.42 3	2.06 54	0.67 17	1.33 381	3.13 166	0.29 7	1.60 17	3.31 388	0.53 1	0.25 1	0.67 56	0.43 8	1.34 78	0.47 3	0.22 18	0.25 148	0.24 49	0.16 9	0.19 3	0.30 23

MLG-Stereo	0.86 30	0.42 3	1.96 51	0.66 11	0.54 87	3.01 157	0.31 8	1.90 45	3.21 358	0.57 5	0.30 2	0.66 53	0.47 14	1.35 80	0.46 1	0.21 12	0.25 148	0.24 49	0.16 9	0.19 3	0.29 19

Pointernet	0.99 47	0.50 23	3.54 82	0.89 103	0.44 41	2.30 95	0.38 20	3.12 185	1.48 55	0.69 26	1.44 152	0.92 120	0.73 73	1.28 58	0.82 79	0.24 29	0.23 102	0.21 8	0.19 43	0.19 3	0.25 8

4.25_new	0.81 19	0.50 23	1.30 11	0.74 40	0.98 276	2.51 115	0.57 86	2.28 81	1.13 17	0.60 7	0.97 53	0.40 11	0.65 52	1.19 39	0.60 20	0.24 29	0.44 329	0.25 71	0.18 25	0.20 9	0.38 99

4.5w_new	0.81 19	0.50 23	1.30 11	0.74 40	0.98 276	2.51 115	0.57 86	2.28 81	1.13 17	0.60 7	0.97 53	0.40 11	0.65 52	1.19 39	0.60 20	0.24 29	0.44 329	0.25 71	0.18 25	0.20 9	0.38 99

4.25w-stereo	0.80 14	0.50 23	1.30 11	0.74 40	0.98 276	2.51 115	0.57 86	2.28 81	1.13 17	0.60 7	0.97 53	0.40 11	0.65 52	1.19 39	0.60 20	0.24 29	0.43 320	0.25 71	0.18 25	0.20 9	0.38 99

2.5w	1.07 61	0.49 19	2.54 64	0.68 25	0.71 178	2.37 101	0.56 82	2.77 147	1.39 42	0.67 23	0.92 45	0.37 4	0.74 80	1.40 92	0.62 24	0.25 43	3.40 504	0.22 13	0.19 43	0.20 9	0.90 338

3.5w_stereo	0.87 32	0.60 71	1.48 24	0.67 17	0.73 181	2.50 114	0.50 61	2.43 97	1.79 130	0.85 71	1.25 104	0.43 19	0.66 58	1.25 51	0.78 60	0.21 12	0.18 10	0.23 24	0.18 25	0.20 9	0.47 173

1w_stereo	0.91 40	0.46 13	1.12 1	0.74 40	0.80 211	2.98 154	0.67 136	3.29 205	1.04 12	0.83 65	1.36 133	0.38 7	1.36 242	1.03 13	0.75 52	0.17 2	0.18 10	0.20 1	0.17 17	0.20 9	0.57 234

monsters	0.91 40	0.67 108	1.83 46	0.79 64	1.55 423	2.91 145	0.40 29	2.66 136	0.99 9	0.70 30	0.87 38	0.38 7	0.44 11	1.90 187	0.79 68	0.22 18	0.35 257	0.20 1	0.18 25	0.20 9	0.28 15

MLG-Stereo_test3	0.66 3	0.40 2	1.55 32	0.64 7	0.65 145	2.21 84	0.31 8	1.69 31	0.81 4	0.59 6	0.54 11	0.56 38	0.33 1	0.98 11	0.60 20	0.21 12	0.23 102	0.24 49	0.17 17	0.20 9	0.34 54

LoS_RVC	1.23 77	1.51 368	6.09 105	0.88 101	1.71 462	1.96 70	0.59 99	1.61 19	1.37 40	0.84 69	1.35 128	0.84 94	1.15 209	1.49 112	0.83 82	0.21 12	0.17 4	0.20 1	0.14 1	0.20 9	1.49 392

4w-stereo	0.85 27	0.55 40	2.85 71	0.69 27	0.80 211	1.62 54	0.43 41	2.23 76	1.36 38	0.65 18	0.99 60	0.40 11	0.81 110	1.19 39	0.68 36	0.23 22	0.32 228	0.25 71	0.19 43	0.21 18	0.48 184

3.25w_new	0.79 12	0.51 28	1.52 28	0.63 4	0.65 145	2.21 84	0.51 65	2.45 101	1.45 48	0.66 20	0.80 29	0.47 29	0.71 68	0.90 5	0.66 29	0.19 4	0.32 228	0.20 1	0.19 43	0.21 18	0.47 173

3.25w	0.79 12	0.51 28	1.52 28	0.63 4	0.65 145	2.21 84	0.51 65	2.45 101	1.45 48	0.66 20	0.80 29	0.47 29	0.71 68	0.90 5	0.66 29	0.19 4	0.32 228	0.20 1	0.19 43	0.21 18	0.47 173

3w_stereo	0.99 47	0.52 34	4.37 94	0.70 31	0.42 32	1.73 58	0.68 146	2.80 149	1.26 30	0.78 50	0.87 38	0.37 4	1.01 158	1.34 78	0.66 29	0.19 4	0.95 435	0.23 24	0.20 70	0.21 18	0.43 139

2w_stereo	0.84 24	0.52 34	1.87 47	0.71 35	0.56 100	1.98 73	0.61 107	2.88 160	1.00 10	0.99 105	0.97 53	0.36 3	1.11 193	1.03 13	0.77 56	0.19 4	0.19 20	0.23 24	0.18 25	0.21 18	0.37 89

LG-G_1	0.80 14	0.43 7	1.77 43	0.78 61	0.36 7	2.81 133	0.40 29	2.23 76	1.29 32	0.76 44	0.60 12	0.51 32	0.58 32	1.27 54	0.69 39	0.25 43	0.23 102	0.23 24	0.15 3	0.21 18	0.46 161

LG-G	0.80 14	0.43 7	1.77 43	0.78 61	0.36 7	2.81 133	0.40 29	2.23 76	1.29 32	0.76 44	0.60 12	0.51 32	0.58 32	1.27 54	0.69 39	0.25 43	0.23 102	0.23 24	0.15 3	0.21 18	0.46 161

LGtest1	0.61 2	0.45 11	1.19 6	0.71 35	0.45 43	1.00 9	0.26 4	1.33 8	1.55 74	0.62 13	0.64 15	0.44 24	0.49 19	1.06 18	0.51 10	0.28 91	0.23 102	0.24 49	0.17 17	0.21 18	0.36 86

MonSter	0.70 8	0.47 15	1.58 36	0.69 27	0.89 248	1.19 17	0.39 24	2.57 123	0.93 8	0.62 13	0.66 16	0.37 4	0.35 3	1.08 21	0.59 16	0.16 1	0.36 266	0.20 1	0.19 43	0.21 18	0.52 209

DEFOM-Stereo	0.75 10	0.62 82	1.22 8	0.74 40	0.51 75	3.39 203	0.43 41	1.00 3	0.91 7	0.91 91	0.61 14	0.45 27	0.43 8	1.78 163	0.50 5	0.27 72	0.18 10	0.22 13	0.16 9	0.21 18	0.43 139

dual_stereo	4.32 473	0.42 3	1.51 27	0.75 47	1.37 391	0.88 7	0.34 17	3.50 227	4.78 508	0.55 3	0.47 9	0.60 42	0.40 4	2.09 205	0.95 119	0.24 29	32.26 572	0.21 8	0.17 17	0.21 18	34.78 571

asda	0.86 30	0.51 28	1.32 16	0.66 11	0.82 220	3.30 195	0.49 55	2.41 92	1.13 17	0.66 20	0.84 36	0.44 24	0.84 115	1.14 30	0.67 35	0.23 22	0.70 415	0.25 71	0.18 25	0.22 29	0.41 123

3.75w	0.82 22	0.53 36	1.49 25	0.65 8	1.10 320	2.60 124	0.52 72	2.46 103	1.19 24	0.70 30	0.82 32	0.40 11	0.66 58	1.16 34	0.59 16	0.26 61	0.27 186	0.23 24	0.19 43	0.22 29	0.47 173

monsterstereo	1.31 81	0.58 54	2.10 55	0.79 64	1.41 400	2.51 115	0.40 29	3.15 189	0.84 6	0.74 36	1.18 88	0.41 18	0.40 4	1.55 125	0.97 124	0.20 9	8.12 528	0.22 13	0.18 25	0.22 29	0.33 43

LG-Stereo_L2	0.69 6	0.54 38	1.56 34	0.74 40	0.48 56	2.32 96	0.28 5	1.87 44	0.80 3	0.60 7	0.43 7	0.38 7	0.45 12	1.38 90	0.54 13	0.24 29	0.28 196	0.23 24	0.18 25	0.22 29	0.32 32

LG-Stereo_L1	0.67 4	0.55 40	1.50 26	0.78 61	0.54 87	1.71 57	0.33 12	1.96 53	0.83 5	0.62 13	0.41 6	0.40 11	0.43 8	1.42 96	0.55 14	0.24 29	0.28 196	0.23 24	0.18 25	0.22 29	0.30 23

trnet	1.00 52	0.55 40	1.89 48	0.66 11	0.33 3	4.41 442	0.40 29	2.42 96	1.95 153	0.96 100	1.24 100	0.88 107	0.89 130	1.27 54	0.78 60	0.30 134	0.19 20	0.23 24	0.15 3	0.22 29	0.22 1

LoS	1.05 59	0.58 54	3.31 78	0.91 121	0.38 14	4.14 384	0.50 61	2.22 75	1.49 60	1.02 110	0.88 40	0.62 45	0.84 115	1.69 142	0.94 113	0.27 72	0.20 33	0.24 49	0.17 17	0.22 29	0.32 32
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
S2M2_XL	0.49 1	0.51 28	1.16 4	0.70 31	0.34 5	0.29 1	0.23 2	0.68 1	0.53 1	0.55 3	0.92 45	0.65 50	0.53 22	0.65 1	0.59 16	0.28 91	0.24 130	0.25 71	0.21 84	0.23 36	0.23 6

asd	0.81 19	0.48 16	1.97 52	0.70 31	0.93 264	2.86 138	0.43 41	1.64 23	1.12 16	0.73 35	0.91 44	0.43 19	0.73 73	1.00 12	0.59 16	0.28 91	0.20 33	0.24 49	0.18 25	0.23 36	0.45 151

qwe	0.85 27	0.49 19	2.01 53	0.69 27	1.09 316	2.48 108	0.45 48	2.57 123	1.18 23	0.80 56	0.85 37	0.43 19	0.48 17	1.15 31	0.72 46	0.21 12	0.32 228	0.24 49	0.18 25	0.23 36	0.45 151

4.5_new	0.80 14	0.49 19	1.36 20	0.67 17	0.79 207	1.96 70	0.51 65	2.18 73	1.46 51	0.77 48	0.93 47	0.43 19	0.49 19	1.08 21	0.65 27	0.30 134	0.68 407	0.26 102	0.20 70	0.23 36	0.57 234

4.5w-stereo	0.80 14	0.49 19	1.36 20	0.66 11	0.79 207	1.96 70	0.51 65	2.18 73	1.45 48	0.77 48	0.93 47	0.43 19	0.49 19	1.08 21	0.66 29	0.30 134	0.68 407	0.26 102	0.20 70	0.23 36	0.57 234

SGD-Stereo	0.68 5	0.46 13	1.13 2	0.90 115	0.33 3	2.42 104	0.44 46	1.17 4	0.75 2	0.87 78	0.53 10	0.55 37	0.53 22	1.50 117	0.50 5	0.34 220	0.14 1	0.25 71	0.19 43	0.23 36	0.27 12

CREStereo	1.00 52	0.59 63	1.82 45	0.66 11	0.36 7	4.43 445	0.40 29	2.43 97	1.98 158	0.96 100	1.22 96	0.88 107	0.87 125	1.30 63	0.79 68	0.30 134	0.20 33	0.23 24	0.16 9	0.23 36	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
PMTNet	1.13 71	0.55 40	3.88 90	0.71 35	0.59 115	4.21 410	0.43 41	2.00 56	1.58 84	1.02 110	1.06 67	0.78 83	0.98 151	1.58 129	0.93 105	1.21 501	0.20 33	0.23 24	0.15 3	0.23 36	0.27 12

water-stereo	0.98 46	0.63 85	5.05 97	0.82 74	0.48 56	2.36 99	0.52 72	1.56 15	1.32 36	0.95 99	1.05 65	0.86 100	0.75 86	0.84 3	0.82 79	0.25 43	0.25 148	0.25 71	0.24 152	0.24 44	0.46 161

GREAT-IGEV	4.43 478	0.74 159	13.12 149	1.32 342	9.52 546	2.48 108	0.34 17	1.40 9	1.88 143	0.61 11	0.89 41	0.51 32	0.60 39	1.26 52	1.01 138	0.23 22	31.64 571	0.21 8	0.18 25	0.24 44	20.38 561

HUF	5.25 501	1.03 289	26.85 559	1.03 202	13.21 551	1.35 37	0.76 204	2.97 174	3.00 317	0.79 54	1.56 189	0.92 120	0.66 58	1.53 122	0.74 50	0.35 236	27.70 570	0.26 102	0.18 25	0.24 44	19.90 560

castereo++	1.26 79	0.99 283	3.48 81	0.95 157	0.74 186	2.48 108	0.98 339	3.14 186	4.28 475	0.75 40	1.46 156	1.92 268	0.58 32	1.29 62	0.51 10	0.27 72	0.24 130	0.28 157	0.19 43	0.24 44	0.35 64

castereo	0.88 35	0.78 193	1.15 3	0.89 103	0.51 75	1.31 33	0.90 294	3.42 220	1.28 31	0.88 81	1.28 115	0.72 71	0.91 135	1.05 17	1.01 138	0.28 91	0.17 4	0.26 102	0.20 70	0.24 44	0.34 54

depthmonostereo	1.22 76	0.96 266	6.67 109	0.89 103	0.56 100	2.21 84	0.57 86	1.84 43	1.21 26	1.01 109	1.09 72	1.38 183	0.99 152	2.41 242	0.93 105	0.24 29	0.28 196	0.22 13	0.21 84	0.25 49	0.53 216

DilatedVolume-Stereo	0.94 44	0.70 130	3.01 74	1.06 216	0.63 136	1.34 36	0.49 55	1.58 16	1.16 22	1.41 146	1.26 107	0.88 107	0.88 126	1.81 175	0.93 105	0.25 43	0.28 196	0.22 13	0.23 132	0.25 49	0.39 112

111111	1.15 74	0.56 45	1.31 14	0.69 27	1.19 349	3.37 200	0.33 12	2.41 92	1.68 112	0.82 60	1.54 179	0.61 43	0.59 37	1.44 99	0.66 29	0.26 61	0.23 102	0.23 24	0.17 17	0.25 49	4.66 479

Reg-Stereo(zero)	1.88 114	0.45 11	11.07 134	0.94 146	2.06 488	4.52 462	0.55 79	2.72 141	1.69 115	1.54 160	1.26 107	2.55 344	2.52 428	1.73 157	2.43 392	0.20 9	0.28 196	0.22 13	0.19 43	0.25 49	0.40 116

AIO_rvc	3.97 455	1.01 286	18.99 274	0.98 180	11.92 549	1.45 44	0.97 336	2.17 71	4.51 491	0.71 32	1.18 88	1.09 140	0.56 27	1.56 127	0.72 46	0.28 91	11.98 552	0.24 49	0.19 43	0.25 49	18.74 557

AIO_test	3.76 441	0.71 137	19.58 305	0.93 137	17.34 556	1.36 38	0.86 265	1.61 19	1.99 162	0.74 36	0.97 53	1.77 234	0.58 32	1.49 112	0.55 14	0.35 236	0.97 439	0.24 49	0.20 70	0.25 49	22.60 564

Occ-G	2.25 167	0.74 159	13.22 150	0.90 115	0.89 248	1.52 49	0.78 215	1.82 41	2.87 300	1.65 176	0.89 41	2.18 301	0.89 130	1.04 16	1.69 291	0.28 91	0.27 186	0.26 102	0.19 43	0.25 49	12.70 525

MoCha-V2	3.53 427	0.90 235	17.00 223	1.32 342	8.54 545	1.38 40	0.55 79	2.89 162	3.31 388	0.99 105	1.82 273	0.66 53	1.16 211	1.79 165	0.84 85	0.26 61	15.15 556	0.20 1	0.20 70	0.25 49	11.33 523

Any-RAFT	1.62 98	0.59 63	5.29 99	1.12 243	0.76 198	4.41 442	0.79 225	4.12 369	3.26 372	2.02 258	1.36 133	2.82 373	1.56 302	1.90 187	0.81 74	0.29 106	0.25 148	0.26 102	0.19 43	0.25 49	0.35 64

DCANet-4	2.06 136	0.58 54	15.30 184	0.86 88	0.44 41	4.16 390	0.57 86	4.31 442	3.28 376	2.31 356	1.82 273	1.04 136	1.54 297	1.69 142	1.56 255	0.35 236	0.24 130	0.24 49	0.19 43	0.25 49	0.57 234

fff	2.40 207	0.96 266	20.47 418	0.84 77	0.38 14	4.15 387	0.57 86	4.30 431	2.85 292	2.31 356	1.82 273	1.19 158	2.98 447	1.68 137	1.57 258	0.35 236	0.24 130	0.23 24	0.19 43	0.25 49	0.57 234

AnonymousM	1.38 86	1.33 349	2.35 59	0.95 157	0.56 100	4.03 355	0.67 136	2.63 133	2.49 242	1.51 159	1.36 133	1.15 149	1.00 155	1.26 52	1.04 143	0.41 311	0.46 341	2.07 524	1.71 525	0.25 49	0.40 116

CREStereo++_RVC	1.98 118	0.59 63	19.94 344	0.87 95	0.55 94	4.02 352	0.31 8	1.75 35	2.09 169	1.65 176	2.20 381	0.85 97	0.65 52	1.03 13	0.72 46	0.29 106	0.16 3	0.23 24	1.22 514	0.25 49	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
csc	2.40 207	0.96 266	20.47 418	0.84 77	0.38 14	4.15 387	0.57 86	4.30 431	2.85 292	2.31 356	1.82 273	1.19 158	2.98 447	1.68 137	1.57 258	0.35 236	0.24 130	0.23 24	0.19 43	0.25 49	0.57 234

cscssc	2.40 207	0.96 266	20.47 418	0.84 77	0.38 14	4.15 387	0.57 86	4.30 431	2.85 292	2.31 356	1.82 273	1.19 158	2.98 447	1.68 137	1.57 258	0.35 236	0.24 130	0.23 24	0.19 43	0.25 49	0.57 234

xyz-stereo	10.93 544	0.71 137	79.25 575	0.70 31	0.45 43	83.14 577	0.77 208	2.68 138	1.49 60	2.28 345	32.01 563	2.76 369	1.61 312	5.80 341	3.32 433	0.29 106	0.18 10	0.33 276	0.23 132	0.26 64	0.29 19

GIP-stereo	2.03 131	0.67 108	4.11 93	1.51 409	1.13 329	2.91 145	0.42 38	3.45 225	3.19 353	0.67 23	0.78 25	0.90 113	0.76 89	1.06 18	0.69 39	0.29 106	0.25 148	0.25 71	0.17 17	0.26 64	17.22 554

IGEV-Stereo++	1.68 106	0.48 16	1.27 10	0.77 50	1.31 375	3.87 315	0.33 12	3.41 218	1.72 122	0.89 88	1.20 90	0.68 58	1.03 161	1.15 31	0.49 4	0.23 22	0.22 74	0.23 24	0.18 25	0.26 64	13.90 528

testlalala	2.95 342	0.66 105	20.83 468	1.03 202	0.81 215	4.39 437	0.90 294	2.96 172	3.69 441	2.50 409	1.55 188	1.31 174	0.61 42	1.15 31	0.77 56	0.42 322	14.33 553	0.25 71	0.20 70	0.26 64	0.36 86

MC-Stereo	2.54 240	0.58 54	6.38 108	1.30 331	1.37 391	4.56 474	0.60 103	2.08 63	1.57 81	1.97 239	1.68 224	0.89 111	1.12 196	1.46 105	0.88 95	0.27 72	8.44 529	0.27 124	0.22 117	0.26 64	14.87 535

RCA-Stereo	1.38 86	0.61 77	3.95 92	0.94 146	0.48 56	4.68 498	0.78 215	4.17 386	1.95 153	1.93 223	1.84 287	0.94 125	1.48 279	1.23 47	0.75 52	0.30 134	0.43 320	0.25 71	0.20 70	0.26 64	0.37 89

TANstereo	1.98 118	0.87 220	20.35 402	0.80 67	0.37 12	4.05 360	0.38 20	1.50 12	1.65 107	2.03 263	2.16 370	0.84 94	0.93 141	1.09 24	0.68 36	0.30 134	0.36 266	0.24 49	0.20 70	0.26 64	0.46 161

HI	2.19 153	1.11 304	19.93 341	1.14 252	0.69 175	2.98 154	0.45 48	2.58 125	1.87 141	2.18 310	1.65 217	2.41 326	1.83 368	1.72 152	1.63 275	0.30 134	0.17 4	0.28 157	0.31 300	0.27 71	0.32 32

CoSv	2.19 153	1.11 304	19.93 341	1.14 252	0.69 175	2.98 154	0.45 48	2.58 125	1.87 141	2.18 310	1.65 217	2.41 326	1.83 368	1.72 152	1.63 275	0.30 134	0.17 4	0.28 157	0.31 300	0.27 71	0.32 32

999	1.08 63	0.86 216	2.44 60	1.06 216	0.65 145	3.27 185	0.91 305	1.47 10	1.43 47	0.74 36	1.73 242	0.70 62	0.66 58	3.03 285	1.18 166	0.24 29	0.22 74	0.25 71	0.21 84	0.27 71	0.37 89

WCG-NET	1.00 52	0.81 202	1.65 39	0.93 137	0.38 14	1.48 47	1.04 355	1.81 39	2.80 282	1.67 180	1.52 167	0.93 122	0.97 148	1.18 37	0.84 85	0.25 43	0.81 425	0.23 24	0.21 84	0.27 71	0.26 9

GCAP-BAT	2.74 304	0.79 197	19.74 324	1.06 216	0.85 230	4.25 419	0.91 305	2.80 149	1.83 134	2.14 294	2.08 356	2.55 344	0.80 107	1.87 186	1.41 224	0.35 236	7.97 527	0.24 49	0.22 117	0.27 71	2.72 442

AIO-Stereo	1.40 89	0.62 82	1.44 23	0.85 82	0.76 198	1.28 32	0.79 225	2.39 90	2.83 289	0.75 40	1.62 204	0.89 111	0.46 13	1.30 63	0.77 56	0.28 91	0.27 186	0.25 71	0.23 132	0.27 71	9.88 517

AE-Stereo	2.91 333	0.63 85	17.05 225	1.15 255	0.63 136	4.39 437	0.70 158	4.02 330	2.12 178	1.24 134	2.04 341	1.01 132	0.91 135	1.67 136	1.42 226	0.30 134	1.14 448	0.28 157	0.28 228	0.27 71	16.93 553

Selective-IGEV	1.42 91	0.58 54	8.82 124	0.92 130	0.85 230	1.32 34	0.80 234	2.85 158	3.84 448	0.87 78	1.68 224	0.71 69	0.62 44	1.30 63	0.75 52	0.24 29	0.27 186	0.24 49	0.19 43	0.27 71	1.18 369

test-3	2.19 153	0.59 63	18.63 261	1.13 248	0.75 194	2.07 79	0.89 279	4.37 464	1.53 69	2.25 334	1.20 90	2.05 294	0.79 102	2.68 266	1.35 205	0.29 106	0.95 435	0.28 157	0.27 201	0.27 71	1.47 391

s12784h	2.08 137	0.50 23	16.85 221	0.75 47	0.36 7	4.42 444	0.49 55	4.23 408	3.08 341	2.03 263	2.67 451	0.91 116	1.05 177	2.05 201	0.78 60	0.37 274	0.18 10	0.24 49	0.16 9	0.27 71	0.26 9

raftrobust	2.05 135	1.45 362	13.44 151	1.29 327	5.81 543	3.59 249	0.67 136	2.80 149	1.50 63	2.21 327	1.41 147	1.17 151	1.22 222	1.37 88	1.46 238	0.29 106	0.33 238	0.22 13	0.20 70	0.27 71	0.36 86

G2L-Stereo_test	2.89 330	2.06 418	20.60 445	1.68 447	1.18 341	3.55 241	1.01 343	3.66 248	2.33 215	2.59 418	1.68 224	3.14 400	1.48 279	9.19 412	1.86 328	0.30 134	0.21 57	0.23 24	0.23 132	0.28 82	0.57 234

fffft	0.84 24	0.67 108	1.73 42	0.85 82	0.55 94	1.51 48	0.78 215	2.13 69	1.24 28	0.65 18	0.90 43	0.59 39	0.55 26	1.85 183	1.19 170	0.20 9	0.20 33	0.27 124	0.20 70	0.28 82	0.44 145
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.88 35	0.92 245	1.55 32	0.96 166	0.46 46	2.56 120	0.78 215	1.60 17	1.20 25	0.71 32	1.20 90	0.64 47	0.63 47	1.71 146	1.01 138	0.22 18	0.18 10	0.31 222	0.22 117	0.28 82	0.42 132

model_zeroshot	2.43 216	0.72 144	19.99 351	1.24 299	1.23 360	3.70 277	0.63 123	3.76 271	1.61 98	2.79 446	1.41 147	2.24 305	0.82 113	2.87 279	1.22 176	0.33 198	0.52 371	0.30 202	0.25 167	0.28 82	2.59 438

WCG-NET（raft）	1.44 92	0.92 245	1.56 34	0.89 103	0.32 2	1.43 43	0.97 336	1.69 31	2.42 228	1.68 182	1.44 152	2.37 321	1.01 158	1.33 72	0.85 87	0.25 43	8.56 531	0.22 13	0.21 84	0.28 82	0.32 32

RAFT-Stereo-weight	1.38 86	0.57 52	5.44 101	1.05 212	0.63 136	4.19 406	0.77 208	3.95 313	1.53 69	2.01 256	1.53 168	1.30 173	0.65 52	1.30 63	1.05 146	0.27 72	0.26 173	0.26 102	0.22 117	0.28 82	0.38 99

MGS-Stereo	1.24 78	0.66 105	9.68 127	0.97 174	0.40 30	1.26 24	0.72 167	1.50 12	1.35 37	1.03 114	2.26 390	0.80 88	0.56 27	1.28 58	0.78 60	0.31 158	0.23 102	0.26 102	0.22 117	0.28 82	0.34 54

MSKI-zero shot	2.33 191	0.69 122	20.22 381	1.14 252	0.77 201	4.05 360	0.68 146	3.95 313	1.51 66	1.93 223	2.35 406	1.91 267	0.71 68	3.01 284	0.79 68	0.28 91	1.47 458	0.27 124	0.21 84	0.28 82	0.44 145

4D-IteraStereo	2.95 342	1.83 405	20.75 463	0.81 69	1.56 428	2.22 89	1.03 350	2.48 106	1.56 78	1.42 149	1.00 61	1.93 269	0.61 42	1.65 134	2.04 360	0.31 158	0.22 74	0.31 222	0.26 184	0.28 82	16.75 551

DCRE	3.02 353	0.95 262	18.48 258	1.18 274	1.89 477	3.57 245	0.82 242	3.36 214	1.70 118	2.04 266	8.12 519	1.73 226	1.07 182	1.31 67	1.24 184	0.24 29	0.87 430	0.26 102	0.27 201	0.28 82	11.03 521

test_1	2.19 153	0.59 63	18.67 263	1.13 248	0.78 204	2.07 79	0.89 279	4.37 464	1.53 69	2.18 310	1.20 90	2.05 294	0.78 95	2.68 266	1.36 212	0.29 106	0.93 432	0.28 157	0.27 201	0.28 82	1.53 394

DEmStereo	3.24 395	0.65 98	18.95 271	0.83 76	0.54 87	3.85 307	1.79 457	2.53 112	2.54 247	2.25 334	2.74 457	2.02 288	6.02 508	6.78 370	11.30 493	0.40 308	0.26 173	0.27 124	0.27 201	0.28 82	0.57 234

raft+_RVC	3.46 422	2.57 440	19.51 302	1.49 402	17.54 557	3.63 260	0.76 204	3.24 198	1.53 69	1.35 139	1.67 222	1.03 134	1.10 190	1.98 198	1.53 247	0.25 43	7.10 524	0.25 71	0.24 152	0.28 82	2.18 428

EAI-Stereo	4.89 495	0.69 122	7.74 115	0.99 187	1.63 444	4.68 498	51.52 571	5.79 535	3.37 400	3.64 496	7.24 514	1.10 142	0.95 145	2.51 249	1.71 297	0.33 198	0.31 222	0.28 157	2.04 537	0.28 82	0.92 341

CFNet-RSSM	2.17 149	0.56 45	20.50 426	1.08 224	0.57 110	3.42 210	0.62 118	4.24 414	1.60 92	1.73 194	1.39 140	2.55 344	1.19 218	1.36 83	1.04 143	0.29 106	0.20 33	0.26 102	0.23 132	0.28 82	0.32 32

Gwc-CoAtRS	1.80 111	0.61 77	14.92 180	1.08 224	0.61 123	2.88 141	0.63 123	2.47 104	1.62 101	1.80 208	1.50 164	2.73 361	1.17 213	1.35 80	1.08 152	0.30 134	0.22 74	0.25 71	0.23 132	0.28 82	0.30 23

R-Stereo Train	2.13 142	0.65 98	19.43 295	1.02 198	0.67 159	3.79 292	0.89 279	4.12 369	1.55 74	2.15 301	1.72 236	1.13 146	0.94 143	1.46 105	1.30 200	0.32 175	0.25 148	0.27 124	0.21 84	0.28 82	0.37 89

RAFT-Stereo	2.13 142	0.65 98	19.43 295	1.02 198	0.67 159	3.79 292	0.89 279	4.12 369	1.55 74	2.15 301	1.72 236	1.13 146	0.94 143	1.46 105	1.30 200	0.32 175	0.25 148	0.27 124	0.21 84	0.28 82	0.37 89
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
G2L-ROB	2.75 308	1.93 412	19.94 344	1.25 314	1.05 304	3.84 302	0.93 318	3.45 225	2.56 248	2.29 350	1.47 157	2.64 355	1.20 220	8.34 398	2.28 381	0.29 106	0.20 33	0.24 49	0.23 132	0.29 100	0.52 209

LG-Stereo	0.94 44	0.71 137	3.31 78	0.62 2	0.51 75	2.85 136	0.54 77	2.59 129	1.40 43	0.88 81	1.23 98	0.53 36	0.40 4	0.81 2	0.86 90	0.23 22	0.18 10	0.31 222	0.24 152	0.29 100	0.22 1

SCV_C0	2.17 149	0.93 253	12.88 145	0.96 166	1.06 309	1.27 26	0.63 123	3.68 252	3.30 385	1.03 114	1.26 107	0.73 72	0.66 58	1.73 157	1.06 148	0.35 236	1.97 472	0.25 71	0.21 84	0.29 100	9.23 511

tt45	1.08 63	0.92 245	2.50 61	0.92 130	0.67 159	3.90 320	0.75 195	2.00 56	1.29 32	0.74 36	1.35 128	0.71 69	0.63 47	2.59 259	0.97 124	0.23 22	0.19 20	0.28 157	0.23 132	0.29 100	0.37 89

fffy	1.18 75	0.92 245	3.05 75	1.09 227	0.68 167	1.27 26	0.74 184	1.98 55	1.06 13	0.78 50	1.39 140	0.83 93	0.72 72	1.71 146	0.80 72	0.24 29	0.53 373	0.27 124	0.21 84	0.29 100	5.07 482

RSM++	0.99 47	0.56 45	1.35 18	1.54 417	0.50 74	1.53 50	0.68 146	2.31 87	4.13 463	0.86 72	1.27 113	0.90 113	0.60 39	1.21 46	0.78 60	0.27 72	0.20 33	0.25 71	0.21 84	0.29 100	0.42 132

RSM	0.99 47	0.54 38	1.25 9	0.94 146	0.61 123	1.32 34	0.74 184	2.54 113	4.08 460	0.89 88	1.49 161	1.22 165	0.62 44	1.24 49	0.80 72	0.25 43	0.20 33	0.25 71	0.21 84	0.29 100	0.42 132

gcap-zeroshot	2.25 167	0.74 159	19.48 299	0.97 174	1.18 341	3.50 231	0.83 246	3.21 193	2.66 264	1.86 213	1.23 98	3.24 407	0.88 126	1.92 189	0.94 113	0.34 220	0.43 320	0.28 157	0.22 117	0.29 100	0.83 323

MIM_Stereo	2.71 296	1.26 333	20.92 476	1.34 349	5.57 542	3.10 161	0.59 99	3.25 201	2.51 243	1.64 173	1.61 200	1.82 251	1.29 233	2.07 203	1.35 205	0.25 43	0.31 222	0.28 157	0.26 184	0.29 100	4.43 477

AEACV	2.12 141	0.67 108	6.33 107	1.38 363	1.50 413	3.53 238	0.90 294	2.83 155	1.60 92	0.91 91	0.81 31	0.80 88	1.61 312	1.56 127	0.73 49	0.25 43	0.60 392	0.26 102	0.27 201	0.29 100	15.65 544

GCAP-Stereo	2.59 257	1.07 293	20.48 424	0.91 121	4.13 534	3.67 268	0.51 65	2.27 79	1.76 126	1.18 124	1.15 85	1.18 154	0.84 115	1.36 83	1.54 250	0.27 72	8.46 530	0.27 124	0.19 43	0.29 100	0.30 23

RAFT-Test	1.67 105	0.64 90	6.13 106	1.25 314	1.82 475	3.06 159	0.78 215	4.02 330	3.09 344	1.88 215	1.70 230	3.76 449	1.03 161	1.40 92	1.07 150	0.29 106	0.33 238	0.25 71	0.23 132	0.29 100	0.33 43

Selective-RAFT	1.34 83	0.58 54	2.21 57	1.01 194	0.49 65	4.19 406	0.51 65	3.39 216	3.62 435	1.15 122	1.40 143	1.45 194	1.40 253	2.09 205	1.31 202	0.43 339	0.40 300	0.25 71	0.26 184	0.29 100	0.38 99

TransformOpticalFlow	3.07 362	0.87 220	20.87 473	1.10 229	0.56 100	4.18 398	0.64 128	4.36 461	3.28 376	2.19 317	3.08 474	4.32 482	5.01 498	7.36 384	1.59 263	0.34 220	0.18 10	0.32 242	0.26 184	0.29 100	0.57 234

RAFT-RH_RVC	2.72 298	0.64 90	20.10 367	1.48 400	0.49 65	4.46 448	0.56 82	1.73 34	2.86 298	3.06 469	5.50 509	2.02 288	1.28 230	6.70 367	1.56 255	0.46 368	0.22 74	0.37 343	0.34 334	0.29 100	0.33 43

RAFT-345	2.55 245	0.60 71	19.89 338	1.22 291	0.49 65	4.43 445	0.77 208	1.68 24	3.54 430	2.09 283	3.10 476	1.95 275	1.30 235	6.65 364	1.47 239	0.41 311	0.23 102	0.32 242	0.26 184	0.29 100	0.28 15

cross-raft	1.95 116	0.66 105	16.17 204	1.23 298	0.92 260	2.25 90	0.70 158	3.69 257	1.68 112	1.78 203	1.53 168	3.15 401	1.13 197	1.35 80	1.06 148	0.24 29	0.23 102	0.26 102	0.24 152	0.29 100	0.45 151

test-1	1.81 112	0.72 144	9.51 126	1.02 198	1.57 431	3.85 307	0.60 103	4.07 345	1.51 66	1.94 229	1.81 271	2.04 291	0.91 135	1.39 91	1.73 303	0.27 72	0.93 432	0.31 222	0.25 167	0.29 100	1.37 380

test_xeample3	3.67 435	3.52 459	21.53 522	0.98 180	0.51 75	1.88 63	0.91 305	8.10 542	2.76 277	0.82 60	0.76 24	0.65 50	0.70 66	5.88 342	7.74 477	0.32 175	0.29 206	0.27 124	0.22 117	0.29 100	15.33 543

FENet	2.30 185	0.61 77	20.21 379	1.43 390	0.68 167	4.04 356	0.60 103	4.01 325	2.26 201	2.03 263	1.13 81	2.42 330	1.42 261	1.72 152	1.43 228	0.36 260	0.24 130	0.33 276	0.27 201	0.29 100	0.51 201

G2L-Stereo	2.85 322	2.33 434	19.94 344	1.15 255	1.34 382	3.57 245	0.95 326	3.70 260	2.22 192	2.14 294	1.61 200	3.19 402	1.33 239	9.50 418	2.02 356	0.36 260	0.27 186	0.35 315	0.28 228	0.30 120	0.51 201

SCV	2.09 138	0.89 229	11.43 138	1.91 476	2.09 490	1.27 26	0.87 271	3.66 248	2.13 181	0.67 23	1.59 198	0.93 122	0.77 91	1.80 171	0.89 96	0.37 274	0.38 286	0.25 71	0.22 117	0.30 120	9.45 512

DEFOM-Stereo_RVC	1.03 57	1.15 315	1.34 17	1.03 202	0.59 115	0.81 6	0.43 41	3.53 230	4.67 500	0.78 50	0.98 58	0.44 24	1.16 211	1.46 105	0.71 43	0.27 72	0.19 20	0.24 49	0.18 25	0.30 120	0.34 54

ours_stereo	1.00 52	0.88 224	2.52 62	0.91 121	0.74 186	1.10 13	0.57 86	1.68 24	1.24 28	0.76 44	1.49 161	0.70 62	0.62 44	1.61 131	0.62 24	0.26 61	0.20 33	0.26 102	0.21 84	0.30 120	3.24 454

UGAM-zero	3.14 374	0.62 82	20.64 451	1.02 198	0.93 264	2.87 140	0.51 65	4.52 492	1.57 81	2.19 317	1.65 217	5.78 516	3.40 472	9.89 431	1.71 297	0.33 198	0.44 329	0.28 157	0.59 464	0.30 120	3.59 465

U	12.87 550	0.43 7	2.54 64	0.68 25	58.93 571	63.36 576	0.33 12	1.95 52	1.08 14	0.62 13	0.83 35	0.46 28	0.57 29	0.91 7	0.50 5	0.31 158	0.17 4	63.34 575	59.81 574	0.30 120	0.26 9

LL-Strereo2	2.36 198	1.81 402	19.35 292	1.04 208	1.03 295	3.73 281	1.35 412	2.70 139	2.04 165	1.76 200	1.44 152	1.82 251	0.73 73	1.48 110	1.53 247	0.33 198	0.30 216	0.55 450	0.35 347	0.30 120	3.51 464

test_4	1.98 118	0.68 117	15.65 192	0.91 121	0.48 56	4.11 374	1.09 366	2.41 92	1.50 63	1.55 162	2.31 403	1.87 260	0.79 102	2.86 278	1.51 243	0.34 220	0.19 20	0.29 180	0.29 263	0.30 120	0.40 116

STrans-v2	3.11 367	0.95 262	20.80 466	0.86 88	0.64 140	3.90 320	1.01 343	4.30 431	3.61 433	2.28 345	3.65 490	4.11 469	5.17 500	7.32 381	1.63 275	0.34 220	0.18 10	0.29 180	0.26 184	0.30 120	0.65 278

GrayStereo	3.68 437	0.56 45	20.61 447	1.71 454	0.90 254	4.17 395	8.11 544	3.17 190	4.13 463	2.80 449	2.49 428	1.70 219	17.06 552	2.83 276	1.25 190	0.37 274	0.23 102	0.27 124	0.32 316	0.30 120	0.57 234

RASNet	3.15 377	1.20 330	19.81 328	1.63 437	2.26 497	3.67 268	1.09 366	3.58 237	3.44 415	1.99 243	2.15 366	4.59 493	2.30 411	10.24 448	2.98 421	0.57 435	0.26 173	0.25 71	0.25 167	0.30 120	0.54 222

xyz-stereo-finetune	1.14 73	0.88 224	1.93 49	0.63 4	0.37 12	3.48 226	0.79 225	2.86 159	1.95 153	1.02 110	1.26 107	0.91 116	0.78 95	2.53 255	1.84 324	0.30 134	0.24 130	0.26 102	0.24 152	0.31 131	0.30 23

MM-Stereo_test2	2.80 317	0.63 85	20.19 373	1.75 461	0.52 81	2.77 128	0.71 163	1.80 38	1.72 122	0.99 105	0.98 58	0.84 94	0.79 102	1.45 102	1.26 195	0.27 72	0.62 397	0.25 71	0.23 132	0.31 131	17.86 555

IGEV++	3.59 429	0.91 238	13.63 152	1.08 224	0.98 276	1.27 26	0.98 339	3.33 210	1.89 146	0.93 95	1.38 139	0.86 100	1.09 184	1.71 146	1.09 153	0.36 260	21.52 567	0.23 24	0.21 84	0.31 131	18.10 556

tta	2.44 218	0.73 150	8.34 118	1.41 375	0.61 123	2.04 74	0.72 167	4.30 431	4.43 482	2.41 393	2.40 414	1.94 271	1.52 290	10.99 472	3.10 427	0.35 236	0.84 426	0.36 332	0.33 324	0.31 131	1.75 406

qqq1	2.35 196	0.73 150	8.34 118	1.41 375	0.61 123	2.04 74	0.72 167	4.30 431	4.43 482	2.41 393	2.40 414	1.94 271	1.52 290	10.99 472	1.36 212	0.35 236	0.84 426	0.30 202	0.25 167	0.31 131	1.75 406

fff1	2.35 196	0.73 150	8.34 118	1.41 375	0.61 123	2.04 74	0.72 167	4.30 431	4.43 482	2.41 393	2.40 414	1.94 271	1.52 290	10.99 472	1.36 212	0.35 236	0.84 426	0.30 202	0.25 167	0.31 131	1.75 406

ffm	4.27 470	0.98 274	21.04 484	1.24 299	1.03 295	3.64 261	0.87 271	4.23 408	4.73 502	2.31 356	2.40 414	3.49 427	1.64 327	2.29 234	0.78 60	0.30 134	19.28 564	0.48 412	0.40 394	0.31 131	14.02 530

ff1	5.58 505	0.98 274	21.04 484	1.24 299	1.03 295	3.64 261	0.87 271	4.23 408	4.73 502	2.31 356	2.40 414	3.49 427	1.64 327	12.40 521	16.90 527	0.30 134	19.28 564	0.48 412	0.40 394	0.31 131	14.02 530

tt1	3.79 444	0.93 253	15.34 185	1.83 468	0.45 43	4.54 464	0.78 215	4.23 408	4.73 502	1.27 135	1.89 307	0.74 79	1.48 279	2.29 234	0.78 60	0.30 134	19.28 564	0.32 242	0.22 117	0.31 131	14.02 530

ProNet	1.63 99	0.91 238	5.70 102	0.96 166	0.64 140	2.40 103	0.82 242	1.92 47	3.28 376	0.69 26	1.17 87	0.78 83	0.76 89	1.72 152	0.87 92	0.27 72	0.97 439	0.25 71	0.26 184	0.31 131	7.97 499

ADStereo(finetuned)	2.30 185	0.97 271	17.29 231	0.86 88	0.43 37	4.17 395	0.59 99	4.31 442	3.29 381	2.35 374	1.86 297	1.18 154	3.35 468	1.69 142	1.59 263	0.34 220	0.25 148	0.23 24	0.19 43	0.31 131	0.72 298

RAFT_CTSACE	2.41 213	1.83 405	20.33 400	1.77 465	1.39 394	3.50 231	1.03 350	3.25 201	1.64 105	1.80 208	2.04 341	2.82 373	1.78 357	2.11 209	1.10 154	0.27 72	0.24 130	0.28 157	0.30 282	0.31 131	0.33 43

test_3	2.17 149	0.58 54	18.64 262	1.11 233	0.78 204	2.15 83	0.85 261	4.42 476	1.47 53	2.00 247	1.20 90	2.02 288	0.79 102	2.70 270	1.35 205	0.29 106	1.04 443	0.29 180	0.29 263	0.31 131	1.07 361

NRIStereo	2.32 188	0.69 122	20.07 358	1.35 350	0.38 14	4.73 505	0.89 279	2.43 97	3.35 398	1.95 235	1.37 136	1.75 227	1.21 221	2.97 283	1.35 205	0.49 391	0.22 74	0.29 180	0.26 184	0.31 131	0.33 43

Pruner-Stereo	2.33 191	0.70 130	20.66 453	2.05 489	0.48 56	4.73 505	0.78 215	2.55 120	2.70 268	2.47 403	1.57 190	1.48 197	1.03 161	1.71 146	1.55 253	0.48 385	0.21 57	0.34 296	0.30 282	0.31 131	0.42 132

XX-TBD	1.98 118	1.08 297	20.29 394	1.31 335	0.43 37	3.97 345	0.33 12	1.76 37	1.77 127	1.59 168	2.18 376	0.69 61	0.59 37	1.44 99	0.75 52	0.33 198	0.25 148	0.23 24	0.16 9	0.31 131	0.22 1

RALCasStereoNet	3.17 381	1.87 409	20.86 472	1.17 269	1.63 444	3.10 161	0.70 158	3.21 193	2.19 186	1.39 142	1.73 242	1.18 154	0.91 135	2.46 243	1.64 281	0.31 158	8.75 535	0.25 71	0.22 117	0.31 131	9.45 512

DCANet	2.37 202	0.98 274	20.47 418	0.86 88	0.43 37	4.18 398	0.59 99	4.31 442	3.29 381	2.35 374	1.86 297	1.18 154	1.63 324	1.69 142	1.59 263	0.34 220	0.25 148	0.24 49	0.19 43	0.31 131	0.73 303

RAFT-Stereo + iAFF	2.49 227	1.68 387	20.50 426	1.11 233	1.32 380	4.13 379	0.42 38	3.23 197	3.30 385	2.05 270	2.40 414	1.61 206	1.11 193	1.49 112	1.63 275	0.22 18	0.22 74	0.26 102	0.24 152	0.31 131	2.47 437

HSM-Net_RVC	3.02 353	0.65 98	19.48 299	0.94 146	0.90 254	3.71 278	1.20 389	5.61 534	2.87 300	3.24 482	2.49 428	2.53 341	1.61 312	11.39 493	1.90 336	0.37 274	0.27 186	0.27 124	0.24 152	0.31 131	0.39 112
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
LG-Stereo_Zeroshot	1.04 58	0.53 36	2.93 73	0.80 67	0.77 201	3.99 347	0.39 24	2.10 65	1.96 157	0.90 90	0.93 47	0.75 82	0.85 118	1.31 67	0.87 92	0.28 91	0.21 57	0.26 102	0.21 84	0.32 151	0.38 99

mms	1.08 63	0.87 220	1.41 22	0.89 103	0.87 243	1.40 41	0.67 136	1.63 21	1.70 118	0.82 60	1.41 147	0.64 47	0.54 25	1.81 175	0.66 29	0.25 43	0.23 102	0.26 102	0.21 84	0.32 151	5.10 483

tg	1.40 89	1.14 313	2.71 70	0.97 174	0.54 87	4.02 352	0.42 38	3.02 178	2.64 260	1.70 188	1.85 291	1.84 254	0.97 148	1.81 175	0.99 130	0.31 158	0.22 74	0.29 180	0.26 184	0.32 151	2.01 420

cc1	3.93 453	0.94 257	19.66 309	1.87 471	0.42 32	4.47 451	0.73 174	4.24 414	4.01 458	1.21 126	1.89 307	0.73 72	1.62 321	2.20 222	0.81 74	0.31 158	18.77 557	0.32 242	0.21 84	0.32 151	13.93 529

11t1	2.82 319	0.72 144	17.81 247	1.60 430	0.93 264	2.27 92	0.62 118	3.76 271	4.47 487	1.72 191	1.33 125	1.05 137	1.34 240	1.84 182	1.45 236	0.29 106	5.57 518	0.29 180	0.26 184	0.32 151	8.80 510

IGEVStereo-DCA	3.09 365	3.48 457	16.25 205	0.96 166	0.49 65	1.59 52	0.83 246	1.68 24	3.44 415	0.75 40	0.78 25	0.74 79	0.73 73	5.79 338	7.75 478	0.32 175	0.26 173	0.28 157	0.21 84	0.32 151	15.08 538

rrr	3.66 433	3.48 457	23.50 550	0.96 166	0.49 65	1.59 52	0.92 313	8.19 543	2.75 274	0.75 40	0.78 25	0.74 79	0.73 73	5.79 338	7.75 478	0.32 175	0.26 173	0.28 157	0.21 84	0.32 151	13.47 526

MaDis-Stereo	1.60 96	1.11 304	16.13 202	0.67 17	1.87 476	1.22 22	0.39 24	2.17 71	1.42 45	0.69 26	0.78 25	0.88 107	0.70 66	1.24 49	1.13 156	0.32 175	0.23 102	0.26 102	0.21 84	0.32 151	0.28 15

anonymousa	3.14 374	0.83 208	19.20 284	1.62 434	9.63 547	2.06 78	0.78 215	2.93 163	2.20 189	1.95 235	2.17 371	3.41 422	1.81 363	1.33 72	1.67 286	0.29 106	8.64 534	0.34 296	0.37 368	0.32 151	1.33 378

DisPM	2.29 181	0.61 77	20.25 386	1.79 466	0.52 81	4.58 475	0.77 208	2.50 107	2.22 192	2.49 408	1.82 273	1.45 194	1.01 158	2.73 271	1.04 143	0.48 385	0.20 33	0.32 242	0.31 300	0.32 151	0.45 151

raft_robust	3.17 381	2.15 427	20.28 389	1.06 216	0.55 94	3.86 310	0.46 52	4.42 476	2.77 278	1.70 188	1.37 136	7.48 526	6.35 511	6.81 372	1.44 232	0.31 158	0.74 418	0.30 202	0.37 368	0.32 151	0.57 234

GLC_STEREO	0.83 23	0.59 63	1.71 41	0.89 103	0.34 5	1.88 63	0.80 234	1.48 11	1.60 92	0.98 103	1.06 67	0.68 58	0.71 68	1.19 39	0.89 96	0.25 43	0.25 148	0.32 242	0.25 167	0.32 151	0.34 54

IPLG	2.56 252	1.11 304	19.89 338	0.95 157	0.79 207	4.60 479	0.56 82	4.31 442	2.10 171	1.94 229	2.00 336	1.34 175	1.37 245	6.59 363	1.59 263	0.32 175	0.21 57	0.27 124	0.23 132	0.32 151	0.63 269

MIPNet	2.43 216	1.13 310	20.00 352	0.93 137	0.58 114	4.74 507	0.62 118	4.33 453	2.95 310	1.94 229	1.49 161	1.52 200	1.96 382	2.77 272	1.60 267	0.35 236	0.20 33	0.27 124	0.23 132	0.32 151	0.59 253

ACRE	2.75 308	7.69 489	19.93 341	0.93 137	1.30 371	3.94 335	0.90 294	4.23 408	3.66 438	2.33 370	2.61 444	1.17 151	1.04 168	1.80 171	1.35 205	0.46 368	0.25 148	0.27 124	0.23 132	0.32 151	0.60 258

NF-Stereo	2.68 289	0.67 108	21.09 494	2.43 501	0.47 51	4.67 490	0.67 136	3.68 252	4.30 476	2.11 287	1.62 204	1.36 179	1.09 184	6.07 350	1.24 184	0.45 356	0.20 33	0.36 332	0.34 334	0.32 151	0.37 89

OCTAStereo	2.67 286	0.67 108	21.08 489	2.43 501	0.47 51	4.67 490	0.67 136	3.68 252	4.31 479	2.11 287	1.62 204	1.36 179	1.09 184	6.02 347	1.25 190	0.45 356	0.20 33	0.36 332	0.34 334	0.32 151	0.37 89

FTStereo	3.74 440	0.60 71	20.43 410	0.99 187	0.66 153	4.34 430	11.24 546	2.63 133	1.95 153	2.58 417	5.03 507	1.90 263	13.77 543	3.70 301	1.28 199	0.41 311	0.24 130	0.31 222	0.33 324	0.32 151	2.08 422

DRaft	3.12 370	0.68 117	20.57 440	0.77 50	0.49 65	3.95 337	1.20 389	2.40 91	1.60 92	2.64 428	2.80 461	1.59 204	5.33 501	6.94 377	9.51 486	0.43 339	0.22 74	0.27 124	0.27 201	0.32 151	0.47 173

PFNet	2.75 308	0.69 122	19.96 347	2.25 494	0.80 211	4.63 483	0.90 294	2.60 130	3.85 450	2.39 388	2.71 455	1.82 251	1.41 258	7.53 387	1.41 224	0.36 260	0.21 57	0.36 332	0.27 201	0.32 151	0.46 161

RE-Stereo	2.67 286	0.67 108	21.08 489	2.43 501	0.47 51	4.67 490	0.67 136	3.68 252	4.30 476	2.11 287	1.62 204	1.36 179	1.09 184	6.01 344	1.26 195	0.45 356	0.20 33	0.36 332	0.34 334	0.32 151	0.37 89

TVStereo	2.67 286	0.67 108	21.08 489	2.43 501	0.47 51	4.67 490	0.67 136	3.68 252	4.30 476	2.11 287	1.62 204	1.36 179	1.09 184	6.01 344	1.26 195	0.45 356	0.20 33	0.36 332	0.34 334	0.32 151	0.37 89

rafts_anoy	2.76 311	1.68 387	20.42 409	1.42 384	3.90 529	3.03 158	0.61 107	3.24 198	1.66 109	1.42 149	1.26 107	1.19 158	1.11 193	2.13 212	1.64 281	0.33 198	8.77 536	0.32 242	0.32 316	0.32 151	0.38 99

111	2.59 257	3.10 449	20.47 418	0.84 77	0.38 14	4.26 420	0.91 305	4.45 482	2.96 311	2.48 405	2.07 353	2.31 313	1.64 327	1.49 112	1.90 336	0.35 236	0.22 74	0.25 71	0.21 84	0.32 151	1.14 366

xyz-stereo-finetune2	1.31 81	0.95 262	3.28 76	0.60 1	0.36 7	3.48 226	0.65 132	2.82 153	1.47 53	0.99 105	1.86 297	0.91 116	1.75 351	3.54 296	1.86 328	0.27 72	0.22 74	0.30 202	0.28 228	0.33 175	0.34 54

test_sample1	2.29 181	0.72 144	5.74 103	1.51 409	0.86 234	2.35 97	0.64 128	4.07 345	3.45 421	2.01 256	1.51 165	1.70 219	1.71 345	9.53 420	1.73 303	0.31 158	0.97 439	0.31 222	0.31 300	0.33 175	6.12 491

ff7	2.60 260	0.81 202	16.25 205	0.89 103	0.56 100	4.55 470	0.83 246	1.68 24	3.44 415	0.88 81	1.10 75	0.70 62	0.78 95	1.93 192	0.93 105	0.29 106	0.37 273	0.29 180	0.21 84	0.33 175	15.08 538

ffff	2.60 260	0.81 202	16.25 205	0.89 103	0.56 100	4.55 470	0.83 246	1.68 24	3.44 415	0.88 81	1.10 75	0.70 62	0.78 95	1.93 192	0.93 105	0.29 106	0.37 273	0.29 180	0.21 84	0.33 175	15.08 538

11t	2.60 260	0.81 202	16.25 205	0.89 103	0.56 100	4.55 470	0.83 246	1.68 24	3.44 415	0.88 81	1.10 75	0.70 62	0.78 95	1.93 192	0.93 105	0.29 106	0.37 273	0.29 180	0.21 84	0.33 175	15.08 538

CASnet	0.85 27	0.59 63	1.66 40	0.91 121	0.30 1	1.37 39	0.73 174	1.63 21	1.94 152	1.66 178	1.14 84	0.66 53	0.63 47	1.07 20	0.90 101	0.37 274	0.17 4	0.41 375	0.31 300	0.33 175	0.23 6
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	3.14 374	0.83 208	20.28 389	0.94 146	0.64 140	4.54 464	0.82 242	2.03 61	3.32 394	0.91 91	1.13 81	0.78 83	0.77 91	1.78 163	0.90 101	0.29 106	0.25 148	0.29 180	0.21 84	0.33 175	21.81 562

ccc-4	2.60 260	0.81 202	16.25 205	0.89 103	0.56 100	4.55 470	0.83 246	1.68 24	3.44 415	0.88 81	1.10 75	0.70 62	0.78 95	1.93 192	0.93 105	0.29 106	0.37 273	0.29 180	0.21 84	0.33 175	15.08 538

IGEV-Stereo	3.15 377	0.83 208	20.31 398	0.94 146	0.64 140	4.54 464	0.82 242	2.01 59	3.31 388	0.91 91	1.13 81	0.79 86	0.77 91	1.79 165	0.92 104	0.29 106	0.25 148	0.29 180	0.21 84	0.33 175	21.85 563
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CIPLG	2.88 328	10.01 502	20.02 354	0.95 157	1.34 382	3.95 337	0.91 305	4.24 414	3.69 441	2.36 380	2.66 449	1.17 151	1.06 179	1.82 178	1.37 217	0.45 356	0.25 148	0.27 124	0.23 132	0.33 175	0.60 258

IPLGR_C	2.96 344	11.71 511	20.02 354	0.95 157	1.31 375	3.93 332	0.92 313	4.22 402	3.76 444	2.35 374	2.62 445	1.16 150	1.07 182	1.71 146	1.34 204	0.45 356	0.25 148	0.27 124	0.23 132	0.33 175	0.60 258

PFNet+	2.46 222	0.64 90	21.10 496	0.98 180	0.48 56	4.63 483	0.83 246	2.47 104	3.48 425	2.14 294	1.67 222	1.34 175	1.03 161	4.66 320	1.35 205	0.49 391	0.33 238	0.38 358	0.39 385	0.33 175	0.49 190

AAGNet	3.88 450	0.67 108	20.04 356	2.27 495	0.46 46	4.76 509	1.05 357	2.28 81	3.38 403	2.16 305	1.84 287	2.40 322	3.95 483	6.22 354	24.21 557	0.49 391	0.19 20	0.30 202	0.29 263	0.33 175	0.29 19

IIG-Stereo	2.89 330	0.98 274	19.80 326	2.78 516	0.67 159	4.62 481	0.74 184	4.29 429	2.26 201	2.62 426	3.10 476	3.33 416	1.60 307	7.64 388	1.51 243	0.42 322	0.21 57	0.32 242	0.25 167	0.33 175	0.28 15

PSM-softLoss	2.62 268	0.65 98	21.11 498	2.46 505	0.49 65	4.68 498	0.68 146	2.61 131	4.23 469	2.14 294	1.47 157	1.42 188	0.99 152	6.04 348	1.24 184	0.47 376	0.23 102	0.37 343	0.39 385	0.33 175	0.34 54

KMStereo	2.62 268	0.65 98	21.11 498	2.46 505	0.49 65	4.68 498	0.68 146	2.61 131	4.23 469	2.14 294	1.47 157	1.42 188	0.99 152	6.04 348	1.24 184	0.47 376	0.23 102	0.37 343	0.39 385	0.33 175	0.34 54

RAFT_R40	2.61 265	0.64 90	19.86 334	1.69 449	0.46 46	4.74 507	0.95 326	2.28 81	2.52 245	2.02 258	2.32 404	2.69 360	2.52 428	6.70 367	1.05 146	0.42 322	0.19 20	0.30 202	0.27 201	0.33 175	0.29 19

IRAFT_RVC	2.74 304	0.71 137	19.80 326	2.52 507	0.67 159	4.60 479	1.57 439	3.05 179	2.99 315	2.23 331	1.72 236	2.08 297	2.59 430	6.69 366	1.61 270	0.37 274	0.21 57	0.33 276	0.29 263	0.33 175	0.35 64

iRaftStereo_RVC	1.70 107	1.18 320	3.88 90	0.99 187	0.46 46	3.83 300	0.41 36	2.41 92	1.60 92	1.69 186	1.76 247	1.81 249	0.83 114	1.58 129	1.23 179	0.31 158	4.86 513	0.29 180	0.26 184	0.33 175	4.33 475

AFF-stereo	2.54 240	3.44 456	20.84 471	1.30 331	0.48 56	3.94 335	0.48 54	3.30 206	3.40 409	1.94 229	2.21 385	2.10 299	1.51 286	2.36 239	1.62 272	0.23 22	0.21 57	0.25 71	0.25 167	0.33 175	0.53 216

DIP-Stereo	2.03 131	0.98 274	16.44 216	0.67 17	0.62 133	4.30 426	0.58 97	4.43 478	2.89 303	1.97 239	1.40 143	0.91 116	0.86 122	1.31 67	1.27 198	0.38 290	0.23 102	0.33 276	0.23 132	0.33 175	0.57 234
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM	3.25 398	1.08 297	19.18 282	1.19 279	1.54 419	3.45 217	1.02 347	4.04 337	2.61 256	2.31 356	2.17 371	8.01 529	2.99 450	11.59 502	1.80 317	0.35 236	0.24 130	0.28 157	0.24 152	0.33 175	0.55 226

iResNet_ROB	2.72 298	10.38 504	14.41 168	1.46 395	0.99 281	3.74 283	0.66 134	4.01 325	2.84 291	2.04 266	2.05 348	1.98 282	1.38 246	4.73 321	1.91 339	0.35 236	0.20 33	0.28 157	0.19 43	0.33 175	0.41 123

AIO-test1	2.33 191	1.54 372	20.24 384	0.97 174	1.61 438	3.42 210	0.94 321	4.22 402	1.71 121	0.97 102	1.35 128	0.98 128	0.74 80	4.52 318	1.40 222	0.27 72	0.24 130	0.28 157	0.35 347	0.34 198	0.46 161

rvit_stereo_0083	0.91 40	0.73 150	1.60 38	0.90 115	0.66 153	1.21 18	0.64 128	1.75 35	2.71 269	0.83 65	0.93 47	0.94 125	1.06 179	1.50 117	0.79 68	0.34 220	0.36 266	0.30 202	0.27 201	0.34 198	0.34 54

CoDeX	2.47 224	0.91 238	13.65 153	1.03 202	1.17 339	3.28 189	1.30 404	4.17 386	2.99 315	1.78 203	1.85 291	2.04 291	1.46 273	9.99 438	1.66 285	0.38 290	0.28 196	0.32 242	0.28 228	0.34 198	0.57 234

HH	3.19 384	0.91 238	21.34 515	1.24 299	0.61 123	4.16 390	0.80 234	2.94 165	1.82 132	1.23 132	1.84 287	4.61 495	1.84 371	2.63 262	0.99 130	0.29 106	1.53 460	0.30 202	0.24 152	0.34 198	14.22 533

HanStereo	3.19 384	0.91 238	21.34 515	1.24 299	0.61 123	4.16 390	0.80 234	2.94 165	1.82 132	1.23 132	1.84 287	4.61 495	1.84 371	2.63 262	0.99 130	0.29 106	1.53 460	0.30 202	0.24 152	0.34 198	14.22 533

anonymousdsp2	2.72 298	0.68 117	11.15 135	1.20 281	0.64 140	3.66 267	0.71 163	3.71 263	2.14 182	1.62 171	1.61 200	1.95 275	1.00 155	2.24 229	0.81 74	0.32 175	0.50 365	0.28 157	0.20 70	0.34 198	19.58 559

x	2.94 340	0.83 208	16.07 199	1.51 409	0.83 221	2.13 81	0.96 332	3.97 318	4.73 502	1.73 194	1.43 150	1.61 206	1.27 227	2.24 229	1.71 297	0.29 106	6.91 523	0.34 296	0.31 300	0.34 198	9.60 515

IER	2.09 138	0.91 238	14.11 162	0.97 174	1.15 333	3.17 170	0.89 279	3.59 239	2.39 222	2.15 301	1.98 331	2.27 308	2.11 393	2.39 241	1.80 317	0.35 236	0.24 130	0.36 332	0.30 282	0.34 198	0.42 132

RAFT+CT+SA	2.32 188	1.30 345	19.71 319	1.01 194	1.41 400	4.04 356	0.92 313	3.96 315	1.64 105	1.64 173	1.69 228	1.63 210	1.18 216	3.06 286	1.19 170	0.28 91	0.22 74	0.32 242	0.34 334	0.34 198	0.47 173

test_5	2.45 220	1.43 360	19.72 321	1.20 281	1.39 394	3.88 316	1.25 399	4.03 333	1.98 158	1.74 197	1.82 273	1.86 257	1.78 357	3.57 297	1.35 205	0.33 198	0.21 57	0.35 315	0.33 324	0.34 198	0.43 139

IPLGR	2.61 265	0.73 150	20.72 461	0.87 95	0.54 87	4.58 475	0.52 72	4.32 450	2.79 281	1.91 219	1.54 179	1.72 223	1.71 345	6.94 377	1.43 228	0.31 158	0.21 57	0.27 124	0.24 152	0.34 198	0.48 184

OMP-Stereo	2.94 340	1.26 333	20.07 358	2.73 514	0.67 159	4.58 475	1.46 427	4.33 453	2.21 191	3.14 476	2.68 452	3.22 406	1.38 246	7.65 389	1.42 226	0.46 368	0.21 57	0.33 276	0.26 184	0.34 198	0.31 29

ASMatch	2.65 277	0.68 117	20.65 452	1.60 430	0.71 178	4.40 440	0.77 208	2.02 60	1.65 107	1.71 190	3.89 494	1.93 269	3.75 480	5.45 332	1.67 286	0.33 198	0.24 130	0.34 296	0.28 228	0.34 198	0.57 234

HCRNet	2.24 165	0.74 159	14.54 171	0.82 74	1.36 388	4.11 374	0.70 158	3.61 243	3.03 330	1.83 212	1.61 200	1.58 203	1.40 253	5.79 338	1.60 267	0.35 236	0.28 196	0.36 332	0.29 263	0.34 198	0.46 161

222	3.82 445	0.88 224	6.92 111	1.15 255	0.99 281	3.27 185	0.64 128	4.57 499	5.37 523	2.43 397	2.32 404	1.41 187	1.44 266	10.64 459	18.51 546	0.32 175	4.89 514	0.32 242	0.30 282	0.34 198	9.80 516

testlalala2	2.47 224	0.75 173	20.46 415	2.58 511	2.91 510	3.80 295	0.76 204	4.20 396	3.87 452	1.45 156	1.57 190	2.43 332	0.80 107	1.23 47	0.71 43	0.28 91	0.33 238	0.24 49	0.21 84	0.35 213	0.38 99

ACVNet-DCA	3.67 435	0.94 257	19.66 309	1.87 471	0.42 32	4.47 451	0.73 174	4.07 345	4.63 494	1.21 126	1.89 307	0.73 72	1.62 321	2.20 222	0.81 74	0.31 158	18.77 557	0.32 242	0.21 84	0.35 213	8.09 500

xx1	3.69 438	0.94 257	19.66 309	1.87 471	0.42 32	4.47 451	0.73 174	4.24 414	4.01 458	1.21 126	1.89 307	1.78 243	1.36 242	2.20 222	0.81 74	0.31 158	18.77 557	0.33 276	0.36 358	0.35 213	8.09 500

1test111	3.86 448	0.94 257	19.66 309	1.87 471	0.42 32	4.47 451	0.73 174	4.07 345	4.63 494	1.21 126	1.89 307	0.73 72	1.62 321	5.19 326	1.68 288	0.31 158	18.77 557	0.32 242	0.21 84	0.35 213	8.09 500

EKT-Stereo	7.93 535	0.75 173	21.17 505	1.84 470	109.80 573	4.51 461	0.61 107	4.13 373	1.59 87	1.89 217	1.24 100	1.96 280	1.35 241	4.02 310	1.36 212	0.42 322	0.31 222	0.29 180	0.27 201	0.35 213	0.78 314

qqq	2.96 344	0.88 224	15.54 191	1.27 320	0.74 186	2.29 94	0.90 294	4.07 345	4.63 494	1.63 172	1.32 123	1.78 243	1.36 242	5.19 326	1.68 288	0.29 106	6.43 521	0.33 276	0.36 358	0.35 213	8.09 500

GMOStereo	2.64 273	0.92 245	19.83 330	0.81 69	0.68 167	3.22 176	0.89 279	2.94 165	1.48 55	2.36 380	1.54 179	1.75 227	1.04 168	1.33 72	1.15 160	0.26 61	11.32 547	0.35 315	0.28 228	0.35 213	0.33 43

error version	2.64 273	0.92 245	19.83 330	0.81 69	0.68 167	3.22 176	0.89 279	2.94 165	1.48 55	2.36 380	1.54 179	1.75 227	1.04 168	1.33 72	1.15 160	0.26 61	11.32 547	0.35 315	0.28 228	0.35 213	0.33 43

test-v	2.64 273	0.92 245	19.83 330	0.81 69	0.68 167	3.22 176	0.89 279	2.94 165	1.48 55	2.36 380	1.54 179	1.75 227	1.04 168	1.33 72	1.15 160	0.26 61	11.32 547	0.35 315	0.28 228	0.35 213	0.33 43

CrosDoStereo	5.27 502	0.75 173	20.07 358	0.85 82	0.53 84	3.40 205	18.03 553	3.90 300	3.29 381	1.99 243	8.27 521	1.95 275	6.95 520	7.34 382	25.94 560	0.33 198	0.22 74	0.30 202	0.28 228	0.35 213	0.61 262

DeepStereo_LL	5.27 502	0.75 173	20.07 358	0.85 82	0.53 84	3.40 205	18.03 553	3.90 300	3.29 381	1.99 243	8.27 521	1.95 275	6.95 520	7.34 382	25.94 560	0.33 198	0.22 74	0.30 202	0.28 228	0.35 213	0.61 262

SST-Stereo	2.63 272	0.63 85	19.76 325	1.69 449	0.46 46	4.71 504	0.74 184	2.27 79	3.07 340	2.07 277	2.15 366	2.42 330	3.17 460	6.66 365	0.95 119	0.45 356	0.19 20	0.30 202	0.27 201	0.35 213	0.31 29

THIR-Stereo	4.50 481	1.11 304	18.71 264	0.89 103	0.47 51	2.25 90	16.71 552	3.53 230	1.58 84	2.04 266	12.04 544	2.66 357	7.52 523	7.29 380	11.25 492	0.32 175	0.21 57	0.29 180	0.28 228	0.35 213	0.52 209

DeepStereo_RVC	2.42 215	0.70 130	18.41 256	0.79 64	0.43 37	4.50 457	0.70 158	2.51 108	3.51 428	2.02 258	1.79 261	1.54 201	6.35 511	1.93 192	1.22 176	0.47 376	0.22 74	0.29 180	0.29 263	0.35 213	0.40 116

test-2	2.64 273	0.92 245	19.83 330	0.81 69	0.68 167	3.22 176	0.89 279	2.94 165	1.48 55	2.36 380	1.54 179	1.75 227	1.04 168	1.33 72	1.15 160	0.26 61	11.32 547	0.35 315	0.28 228	0.35 213	0.33 43

xxxx	4.25 467	0.86 216	14.59 174	1.30 331	1.16 337	3.51 234	0.63 123	4.56 497	5.42 526	2.33 370	2.29 398	2.04 291	1.39 249	10.23 446	18.00 542	0.33 198	7.15 525	0.31 222	0.30 282	0.35 213	8.33 506

ac_64	2.93 335	0.87 220	19.66 309	1.35 350	1.70 461	3.29 192	0.92 313	3.56 234	3.46 423	1.91 219	1.79 261	3.90 456	1.76 354	10.23 446	1.93 344	0.44 347	0.32 228	0.33 276	0.31 300	0.35 213	0.51 201

MLCV	2.52 231	1.77 396	18.20 253	1.17 269	0.63 136	3.60 253	0.53 75	3.88 296	2.35 219	2.82 451	2.24 387	1.99 283	1.42 261	4.59 319	3.09 426	0.39 298	0.22 74	0.33 276	0.22 117	0.35 213	0.52 209

HART	3.57 428	1.13 310	17.80 245	0.90 115	1.12 326	1.18 15	0.41 36	3.55 232	4.60 493	1.09 118	2.19 379	1.49 198	0.57 29	1.46 105	1.14 159	0.25 43	21.58 568	0.28 157	0.21 84	0.36 231	10.06 518

RAStereo	1.53 95	0.71 137	17.55 236	0.62 2	0.65 145	1.18 15	0.32 11	1.94 50	1.15 21	0.80 56	1.07 70	0.64 47	0.47 14	0.89 4	1.01 138	0.25 43	0.20 33	0.27 124	0.21 84	0.36 231	0.27 12

SA	2.55 245	1.54 372	20.70 458	1.12 243	0.48 56	4.26 420	1.33 408	4.45 482	3.28 376	1.68 182	1.96 327	1.69 216	2.25 408	2.60 260	1.57 258	0.30 134	0.29 206	0.37 343	0.38 377	0.36 231	0.47 173

TRStereo	2.86 324	2.12 424	19.98 350	1.68 447	1.18 341	4.35 431	1.05 357	5.07 521	3.48 425	1.56 163	1.39 140	1.75 227	0.85 118	2.01 200	1.50 242	0.43 339	0.34 248	0.33 276	0.36 358	0.36 231	7.50 497

test_xeample	4.19 463	0.93 253	14.09 161	1.16 262	1.17 339	3.28 189	0.80 234	4.63 506	5.30 519	2.46 402	2.35 406	1.39 184	1.42 261	10.88 467	17.68 540	0.30 134	6.50 522	0.32 242	0.32 316	0.36 231	8.38 508

SFCPSM	2.16 146	0.75 173	15.82 195	0.91 121	0.98 276	3.74 283	1.27 401	4.15 380	2.56 248	1.90 218	1.82 273	1.64 211	1.39 249	2.51 249	1.57 258	0.36 260	0.28 196	0.39 363	0.36 358	0.36 231	0.50 195

S2M2	0.69 6	0.59 63	1.35 18	0.92 130	0.55 94	1.07 11	0.20 1	1.17 4	1.61 98	0.61 11	0.82 32	0.86 100	0.47 14	0.92 8	0.71 43	0.36 260	0.33 238	0.27 124	0.27 201	0.37 237	0.33 43

MM-Stereo_test3	2.20 159	0.95 262	19.62 307	1.94 479	1.18 341	1.95 69	0.83 246	3.56 234	3.91 454	1.33 137	1.86 297	1.10 142	0.68 64	1.48 110	1.63 275	0.29 106	0.35 257	0.27 124	0.22 117	0.37 237	0.56 229

MM-Stereo_test1	2.52 231	0.64 90	20.07 358	1.83 468	0.52 81	1.86 61	0.77 208	3.11 183	3.40 409	1.77 202	1.12 80	0.87 105	0.97 148	1.54 124	1.51 243	0.27 72	2.44 490	0.27 124	0.24 152	0.37 237	6.91 496

UGAM	2.78 314	0.78 193	19.69 318	0.93 137	0.73 181	3.27 185	1.02 347	2.88 160	3.06 339	1.40 143	2.76 459	3.51 435	1.28 230	10.74 462	1.44 232	0.30 134	0.30 216	0.40 368	0.33 324	0.37 237	0.49 190

MyStereo8	2.97 349	1.76 394	18.94 270	1.55 421	1.62 441	4.16 390	0.57 86	3.79 276	2.41 227	2.22 329	2.93 467	2.27 308	1.14 203	2.16 216	2.28 381	0.27 72	8.58 532	0.32 242	0.29 263	0.37 237	1.72 405

EGLCR-Stereo	2.52 231	0.56 45	9.39 125	1.16 262	0.81 215	5.24 519	0.61 107	4.20 396	1.56 78	1.09 118	0.71 17	1.09 140	0.66 58	1.92 189	0.82 79	0.29 106	0.30 216	0.29 180	0.24 152	0.37 237	19.09 558

Sa-1000	2.54 240	1.47 364	20.36 403	1.16 262	0.55 94	4.07 365	1.39 418	4.49 486	3.01 322	2.06 271	2.79 460	1.84 254	1.43 265	2.68 266	1.53 247	0.31 158	0.26 173	0.36 332	0.33 324	0.37 237	0.46 161

PSM-AAD	3.41 414	0.58 54	20.55 432	0.95 157	0.56 100	4.46 448	7.40 542	3.11 183	1.58 84	2.30 353	2.56 437	1.26 168	16.19 550	2.47 246	1.00 134	0.32 175	0.22 74	0.58 459	0.41 404	0.37 237	1.32 377

CroCo-Stereo	1.07 61	1.18 320	3.66 84	0.91 121	0.60 120	0.49 2	0.49 55	4.07 345	1.91 147	0.84 69	1.29 120	1.00 131	0.75 86	1.32 71	1.38 218	0.26 61	0.21 57	0.24 49	0.20 70	0.37 237	0.30 23
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
GMM-Stereo	2.52 231	0.56 45	20.57 440	0.92 130	0.83 221	4.18 398	1.88 462	2.51 108	2.40 225	2.48 405	2.30 402	1.69 216	1.84 371	2.93 282	1.25 190	0.32 175	0.19 20	0.33 276	0.49 435	0.37 237	2.40 433

Prome-Stereo	2.57 256	0.60 71	20.29 394	1.01 194	0.62 133	4.40 440	1.80 458	3.22 196	1.74 124	2.18 310	3.43 487	1.71 222	3.45 474	2.24 229	1.19 170	0.32 175	0.20 33	0.27 124	0.25 167	0.37 237	2.15 425

ARAFT	3.24 395	13.49 521	19.88 337	0.93 137	0.49 65	4.16 390	1.40 419	4.37 464	3.21 358	2.40 392	1.91 316	1.70 219	1.04 168	6.43 360	1.45 236	0.37 274	0.19 20	0.37 343	0.35 347	0.37 237	0.35 64

pmcnn	5.90 510	1.81 402	22.30 540	1.69 449	2.37 502	3.47 220	2.10 478	4.58 501	5.56 530	3.75 500	13.12 547	22.07 554	3.70 478	11.99 517	17.13 533	0.58 436	0.23 102	0.23 24	0.19 43	0.37 237	0.70 293

rvit_stereo_0081	0.87 32	0.73 150	1.54 30	0.92 130	0.65 145	1.27 26	0.61 107	2.11 67	2.35 219	0.86 72	0.75 21	0.86 100	0.74 80	1.36 83	0.83 82	0.33 198	0.26 173	0.27 124	0.25 167	0.38 250	0.35 64

rvit_stereo_0082	0.87 32	0.73 150	1.54 30	0.92 130	0.65 145	1.27 26	0.61 107	2.11 67	2.35 219	0.86 72	0.75 21	0.86 100	0.74 80	1.36 83	0.83 82	0.33 198	0.26 173	0.27 124	0.25 167	0.38 250	0.35 64

test_sample2	2.20 159	0.70 130	6.07 104	1.49 402	0.81 215	2.96 149	0.86 265	4.13 373	3.31 388	2.07 277	1.54 179	1.56 202	1.63 324	10.61 457	1.80 317	0.33 198	0.77 420	0.32 242	0.32 316	0.38 250	2.35 431

H2IRNET	2.19 153	0.83 208	19.13 278	1.25 314	0.61 123	4.48 455	0.44 46	2.94 165	1.86 138	1.08 117	2.29 398	1.67 212	1.40 253	2.18 220	1.64 281	0.41 311	0.21 57	0.33 276	0.37 368	0.38 250	0.39 112

1111x	4.75 492	1.05 292	20.89 474	1.28 322	1.02 291	3.81 299	0.88 278	4.65 508	5.52 527	2.43 397	2.27 393	1.97 281	1.81 363	12.40 521	18.19 544	0.32 175	9.06 541	0.32 242	0.34 334	0.38 250	6.34 493

CAS	1.34 83	0.48 16	2.20 56	3.01 524	1.66 455	4.08 369	0.73 174	1.96 53	1.51 66	0.86 72	1.10 75	0.59 39	0.53 22	1.36 83	0.94 113	3.07 528	0.14 1	0.21 8	0.14 1	0.38 250	1.78 411

BUS	1.64 102	0.64 90	3.82 87	0.94 146	0.86 234	4.50 457	0.75 195	4.49 486	2.29 209	2.96 464	1.82 273	3.61 442	1.03 161	1.79 165	1.18 166	0.39 298	0.25 148	0.31 222	0.28 228	0.38 250	0.41 123

BSDual-CNN	1.61 97	0.64 90	3.82 87	0.94 146	0.86 234	4.18 398	1.14 379	4.49 486	2.29 209	2.96 464	1.82 273	2.58 350	1.30 235	1.79 165	1.44 232	0.39 298	0.25 148	0.31 222	0.28 228	0.38 250	0.41 123

hknet	2.34 194	0.78 193	13.86 157	0.94 146	1.07 310	4.18 398	1.14 379	4.49 486	3.00 317	2.96 464	1.82 273	3.47 425	1.30 235	4.11 313	1.77 311	0.35 236	0.25 148	0.31 222	0.28 228	0.38 250	0.41 123

psmg	1.63 99	0.64 90	3.82 87	0.96 166	0.86 234	4.35 431	1.41 421	4.11 363	2.29 209	2.68 431	2.09 357	2.58 350	1.30 235	1.79 165	1.44 232	0.39 298	0.29 206	0.33 276	0.34 334	0.38 250	0.44 145

HHNet	2.51 229	0.76 183	20.83 468	0.67 17	0.67 159	4.07 365	0.90 294	3.85 291	1.59 87	2.14 294	4.91 506	0.98 128	3.32 465	1.73 157	1.80 317	0.41 311	0.20 33	0.31 222	0.28 228	0.38 250	0.44 145

KYRaft	2.55 245	0.57 52	20.60 445	0.98 180	0.51 75	4.38 433	1.76 455	2.51 108	1.59 87	2.48 405	2.98 469	1.99 283	3.36 469	2.17 218	0.96 121	0.34 220	0.22 74	0.33 276	0.46 427	0.38 250	2.44 435

cf-r	2.93 335	2.19 428	20.59 444	1.49 402	1.35 386	4.18 398	0.92 313	3.73 269	3.12 347	2.16 305	1.82 273	3.40 421	1.44 266	8.22 395	1.93 344	0.34 220	0.31 222	0.33 276	0.30 282	0.38 250	0.45 151

DMCA	2.02 129	1.07 293	11.33 137	1.17 269	0.96 274	3.92 331	0.89 279	3.80 281	3.11 345	2.89 455	1.58 196	2.35 319	1.17 213	1.79 165	2.25 378	0.42 322	0.29 206	0.42 386	0.27 201	0.38 250	0.43 139

PAM_32	3.04 358	0.69 122	20.55 432	1.17 269	1.01 289	8.89 540	0.76 204	3.71 263	3.43 414	2.12 291	2.65 447	5.44 512	3.73 479	2.35 238	1.48 240	0.27 72	0.33 238	0.28 157	0.29 263	0.39 264	1.27 375

DispNO	3.22 390	2.06 418	19.82 329	1.21 287	1.11 323	3.74 283	0.93 318	4.31 442	2.89 303	2.37 385	2.27 393	4.51 489	2.09 390	11.41 494	3.47 436	0.35 236	0.28 196	0.31 222	0.29 263	0.39 264	0.51 201

CBFPSM	2.24 165	2.06 418	12.12 141	1.13 248	1.05 304	2.85 136	1.23 396	3.37 215	2.05 166	1.82 210	1.33 125	4.55 491	4.00 484	2.38 240	2.35 386	0.27 72	0.38 286	0.32 242	0.28 228	0.39 264	0.89 336

CRFU-Net	2.56 252	0.89 229	10.77 132	2.53 508	1.09 316	3.91 324	1.40 419	3.87 295	1.92 149	2.25 334	1.80 266	3.32 415	7.85 526	5.53 335	1.54 250	0.58 436	0.36 266	0.31 222	0.28 228	0.39 264	0.56 229

PSMNet-ADL	2.01 127	0.78 193	2.89 72	1.11 233	0.86 234	4.13 379	0.80 234	3.84 289	2.26 201	1.74 197	1.87 303	2.90 380	1.81 363	10.37 453	2.34 385	0.49 391	0.47 351	0.29 180	0.30 282	0.39 264	0.56 229

rvit_stereo_ft	1.28 80	1.39 355	6.72 110	0.99 187	0.66 153	1.06 10	0.79 225	2.81 152	3.14 349	0.83 65	1.02 62	0.95 127	1.13 197	1.27 54	1.00 134	0.34 220	0.24 130	0.27 124	0.29 263	0.40 269	0.35 64

test_sample3	2.65 277	0.75 173	15.69 193	1.42 384	0.85 230	3.14 168	0.73 174	4.28 427	3.21 358	2.28 345	1.79 261	1.78 243	1.46 273	11.11 482	1.84 324	0.36 260	0.46 341	0.34 296	0.36 358	0.40 269	0.76 310

SMFormer	2.40 207	0.73 150	8.34 118	1.41 375	0.61 123	2.04 74	0.72 167	4.30 431	4.43 482	2.41 393	2.40 414	1.94 271	1.52 290	10.99 472	3.10 427	0.35 236	0.84 426	0.36 332	0.33 324	0.40 269	0.77 311

mmm	2.70 294	0.80 199	8.26 117	1.50 407	1.18 341	2.44 106	0.85 261	4.08 354	4.59 492	2.31 356	1.95 326	1.51 199	1.55 300	2.33 237	1.72 300	0.31 158	7.71 526	0.45 399	0.42 410	0.40 269	9.56 514

gwcnet-sp	2.38 203	1.51 368	17.58 239	1.11 233	0.92 260	3.59 249	1.03 350	3.79 276	2.43 231	2.60 420	1.63 209	1.80 246	1.61 312	3.87 305	1.99 348	0.33 198	0.32 228	0.30 202	0.29 263	0.40 269	0.47 173

scenet	2.38 203	1.51 368	17.58 239	1.11 233	0.92 260	3.59 249	1.03 350	3.79 276	2.43 231	2.60 420	1.63 209	1.80 246	1.61 312	3.87 305	1.99 348	0.33 198	0.32 228	0.30 202	0.29 263	0.40 269	0.47 173

ssnet	2.38 203	1.51 368	17.58 239	1.11 233	0.92 260	3.59 249	1.03 350	3.79 276	2.43 231	2.60 420	1.63 209	1.80 246	1.61 312	3.87 305	1.99 348	0.33 198	0.32 228	0.30 202	0.29 263	0.40 269	0.47 173

TestStereo1	2.56 252	1.41 358	20.56 436	1.63 437	0.74 186	4.13 379	1.34 409	3.93 309	3.38 403	1.61 169	2.56 437	1.43 191	2.13 398	2.55 257	1.70 294	0.32 175	0.22 74	0.34 296	0.26 184	0.40 269	0.53 216

SA-5K	2.56 252	1.41 358	20.56 436	1.63 437	0.74 186	4.13 379	1.34 409	3.93 309	3.38 403	1.61 169	2.56 437	1.43 191	2.13 398	2.55 257	1.70 294	0.32 175	0.22 74	0.34 296	0.26 184	0.40 269	0.53 216

Patchmatch Stereo++	2.28 178	0.74 159	20.54 430	0.77 50	0.38 14	4.67 490	0.75 195	2.55 120	3.21 358	2.00 247	1.53 168	1.77 234	1.14 203	2.46 243	0.98 128	0.51 410	0.23 102	0.32 242	0.28 228	0.40 269	0.35 64
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	2.26 171	0.74 159	20.53 429	0.77 50	0.38 14	4.67 490	0.71 163	2.54 113	3.22 365	2.00 247	1.53 168	1.77 234	1.13 197	2.22 226	0.96 121	0.50 404	0.23 102	0.32 242	0.28 228	0.40 269	0.35 64

ROB_FTStereo_v2	2.25 167	0.74 159	20.45 414	0.77 50	0.38 14	4.66 489	0.74 184	2.54 113	3.20 355	2.00 247	1.53 168	1.77 234	1.14 203	2.13 212	0.96 121	0.50 404	0.22 74	0.32 242	0.28 228	0.40 269	0.35 64

ROB_FTStereo	2.26 171	0.74 159	20.44 411	0.77 50	0.38 14	4.65 486	0.75 195	2.54 113	3.19 353	2.00 247	1.54 179	1.77 234	1.13 197	2.28 233	0.94 113	0.49 391	0.22 74	0.32 242	0.28 228	0.40 269	0.35 64

HUI-Stereo	2.27 174	0.74 159	20.56 436	0.77 50	0.38 14	4.67 490	0.78 215	2.54 113	3.23 368	2.00 247	1.53 168	1.77 234	1.13 197	2.21 225	0.93 105	0.49 391	0.23 102	0.32 242	0.28 228	0.40 269	0.35 64

iGMRVC	2.27 174	0.74 159	20.46 415	0.77 50	0.38 14	4.65 486	0.73 174	2.54 113	3.21 358	2.00 247	1.53 168	1.77 234	1.14 203	2.47 246	0.99 130	0.51 410	0.23 102	0.32 242	0.28 228	0.40 269	0.35 64

iRAFT	2.28 178	0.74 159	20.54 430	0.77 50	0.38 14	4.67 490	0.75 195	2.55 120	3.21 358	2.00 247	1.53 168	1.77 234	1.14 203	2.46 243	0.98 128	0.51 410	0.23 102	0.32 242	0.28 228	0.40 269	0.35 64

RAFT-IKP	2.27 174	0.74 159	20.55 432	0.77 50	0.38 14	4.64 485	0.73 174	2.54 113	3.21 358	2.00 247	1.53 168	1.77 234	1.13 197	2.25 232	1.00 134	0.51 410	0.22 74	0.32 242	0.28 228	0.40 269	0.35 64

MMNet	2.15 145	1.33 349	12.06 140	1.22 291	1.23 360	3.55 241	0.89 279	3.84 289	2.26 201	2.19 317	1.78 258	2.15 300	2.10 391	3.70 301	2.35 386	0.45 356	0.38 286	0.34 296	0.28 228	0.40 269	0.52 209

UNet	2.53 236	0.91 238	20.07 358	1.19 279	1.44 406	3.45 217	0.75 195	3.80 281	1.98 158	2.09 283	1.57 190	2.74 364	2.37 415	3.51 295	2.52 401	0.35 236	0.30 216	0.41 375	0.28 228	0.40 269	0.50 195

DN-CSS_ROB	2.89 330	9.72 500	19.71 319	2.07 490	0.90 254	4.01 350	0.61 107	4.06 342	3.35 398	1.66 178	1.89 307	1.39 184	1.06 179	3.24 288	1.88 332	0.44 347	0.19 20	0.44 392	0.29 263	0.40 269	0.42 132

coex_refinement	3.01 352	1.69 389	20.28 389	1.31 335	1.15 333	3.21 173	0.86 265	3.94 312	2.43 231	2.51 410	1.92 322	3.49 427	1.68 337	11.06 476	2.54 402	0.38 290	0.26 173	0.27 124	0.31 300	0.41 289	0.58 250

AIO-test2	3.07 362	12.11 513	20.58 443	1.49 402	1.34 382	3.22 176	0.73 174	4.07 345	1.56 78	1.72 191	2.20 381	0.90 113	0.74 80	3.75 303	1.39 221	3.67 536	0.26 173	0.35 315	0.44 419	0.41 289	0.44 145

PAM	3.02 353	0.69 122	20.70 458	1.20 281	1.15 333	8.88 539	1.28 402	4.06 342	1.91 147	2.32 367	2.42 423	5.75 515	2.75 434	2.47 246	1.55 253	0.28 91	0.35 257	0.27 124	0.30 282	0.41 289	1.65 403

rvit_stereo_0081_aga	1.06 60	1.02 288	5.34 100	0.75 47	0.74 186	1.21 18	0.63 123	2.00 56	2.30 212	0.88 81	0.82 32	0.79 86	0.69 65	1.42 96	0.78 60	0.36 260	0.29 206	0.26 102	0.26 184	0.41 289	0.32 32

CAS++	1.01 56	0.77 191	3.30 77	0.86 88	0.53 84	1.23 23	0.85 261	3.43 221	1.57 81	1.16 123	1.33 125	0.62 45	0.58 32	1.18 37	0.63 26	0.37 274	0.30 216	0.35 315	0.27 201	0.41 289	0.38 99
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ttt	4.23 466	0.75 173	19.96 347	1.48 400	1.31 375	3.69 273	0.87 271	4.65 508	5.33 520	2.45 401	2.39 412	2.44 335	1.54 297	11.35 492	16.49 523	0.43 339	4.35 510	0.37 343	0.35 347	0.41 289	4.01 472

MIF-Stereo (partial)	1.93 115	0.69 122	21.14 500	0.74 40	1.02 291	1.07 11	0.49 55	2.75 145	1.78 129	0.82 60	1.22 96	0.80 88	0.90 133	1.68 137	1.63 275	0.38 290	0.24 130	0.33 276	0.26 184	0.41 289	0.32 32

Wz-Net-LNSev-Ref	2.72 298	2.55 439	14.91 179	1.37 359	1.36 388	3.50 231	1.63 444	4.11 363	3.38 403	2.55 414	2.04 341	2.35 319	2.50 426	5.14 325	4.64 454	0.53 422	0.22 74	0.35 315	0.21 84	0.41 289	0.60 258

GwcNet-ADL	2.51 229	0.75 173	21.41 519	0.98 180	0.73 181	4.58 475	0.95 326	4.46 484	2.61 256	2.06 271	1.80 266	2.54 343	1.24 225	1.98 198	1.73 303	0.41 311	0.46 341	0.24 49	0.27 201	0.41 289	0.55 226

CRE-IMP	2.28 178	0.68 117	19.67 316	0.85 82	0.39 29	4.54 464	0.80 234	2.63 133	4.84 510	1.96 237	1.51 165	1.86 257	0.96 146	1.52 119	1.43 228	0.47 376	0.21 57	0.31 222	0.26 184	0.41 289	0.35 64

ICVP	2.19 153	0.72 144	19.18 282	1.03 202	0.88 247	4.22 412	0.94 321	3.44 223	1.69 115	1.68 182	1.76 247	1.35 177	1.19 218	1.80 171	1.40 222	0.58 436	0.37 273	0.34 296	0.30 282	0.41 289	0.59 253
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	2.29 181	2.73 442	21.08 489	1.29 327	0.94 270	1.45 44	0.68 146	3.25 201	2.61 256	2.02 258	1.80 266	1.28 170	1.04 168	2.12 210	1.79 316	0.30 134	0.22 74	0.27 124	0.27 201	0.41 289	0.35 64

test_sample4	2.68 289	0.76 183	15.85 196	1.45 393	0.83 221	3.10 161	0.72 167	4.31 442	3.37 400	2.39 388	1.90 315	1.72 223	1.47 278	11.13 484	1.86 328	0.36 260	0.47 351	0.35 315	0.37 368	0.42 301	0.85 329

UniTT-Stereo	1.73 109	0.60 71	20.25 386	0.98 180	1.19 349	0.78 5	0.39 24	1.19 7	1.55 74	1.21 126	1.28 115	0.52 35	0.64 50	1.17 36	1.16 164	0.35 236	0.20 33	0.25 71	0.22 117	0.42 301	0.31 29

NINENet	2.59 257	0.89 229	16.09 200	1.16 262	1.07 310	4.50 457	0.75 195	4.43 478	2.61 256	2.18 310	1.91 316	3.61 442	1.03 161	7.92 393	1.18 166	0.49 391	0.34 248	0.41 375	0.30 282	0.42 301	0.44 145

iRaft-Stereo_20w	3.11 367	0.69 122	18.89 269	1.00 191	1.09 316	5.03 516	1.00 342	5.86 536	2.46 240	2.83 453	1.64 214	3.06 393	4.30 490	3.08 287	1.74 306	0.31 158	0.30 216	0.27 124	0.35 347	0.42 301	7.93 498

DAS	2.52 231	0.76 183	7.72 113	1.16 262	1.64 448	2.96 149	2.10 478	4.14 377	3.31 388	4.16 509	2.51 432	2.56 348	1.81 363	11.54 500	1.83 322	0.44 347	0.23 102	0.39 363	0.25 167	0.42 301	0.45 151

SepStereo	2.36 198	0.76 183	7.72 113	1.16 262	1.64 448	2.96 149	2.10 478	4.14 377	3.31 388	4.16 509	2.51 432	2.56 348	1.81 363	8.34 398	1.83 322	0.44 347	0.23 102	0.39 363	0.25 167	0.42 301	0.45 151

ACVNet	2.40 207	0.97 271	20.20 375	0.94 146	0.86 234	4.22 412	0.79 225	2.97 174	2.85 292	1.93 223	1.91 316	3.07 394	1.46 273	1.52 119	2.37 389	0.33 198	0.27 186	0.30 202	0.27 201	0.42 301	0.35 64

acv_ft	2.45 220	0.97 271	19.57 304	1.15 255	2.01 484	2.97 152	0.96 332	3.88 296	2.85 292	2.34 372	1.91 316	3.07 394	1.65 333	1.52 119	2.26 379	0.33 198	0.27 186	0.30 202	0.27 201	0.42 301	0.35 64

HGLStereo	2.74 304	1.03 289	20.80 466	1.24 299	1.55 423	3.62 259	0.94 321	3.83 288	2.09 169	2.18 310	2.20 381	3.11 398	2.12 395	5.65 336	2.07 363	0.50 404	0.34 248	0.32 242	0.30 282	0.42 301	0.50 195

GANet-RSSM	2.96 344	1.27 337	21.17 505	1.73 457	1.23 360	4.22 412	0.91 305	3.39 216	2.02 164	1.97 239	1.74 245	2.53 341	2.06 389	10.91 470	1.88 332	0.37 274	0.35 257	0.32 242	0.29 263	0.42 301	0.46 161

IGEV-RUCA	0.93 43	0.56 45	1.31 14	0.85 82	0.74 186	3.89 319	0.78 215	1.93 48	1.42 45	1.02 110	0.72 18	0.70 62	0.73 73	1.37 88	0.77 56	0.30 134	0.20 33	0.25 71	0.19 43	0.43 311	0.40 116

rvit_0105_5	1.72 108	1.26 333	13.05 148	0.92 130	0.56 100	1.92 68	0.90 294	3.07 181	3.04 334	0.98 103	1.24 100	1.19 158	0.93 141	1.55 125	1.22 176	0.43 339	0.43 320	0.37 343	0.36 358	0.43 311	0.51 201

rvit_0105_3	1.97 117	1.34 351	16.03 198	0.98 180	0.59 115	2.37 101	1.08 362	3.30 206	3.01 322	1.21 126	1.47 157	1.24 167	1.04 168	1.82 178	1.23 179	0.47 376	0.44 329	0.40 368	0.43 415	0.43 311	0.55 226

test_sample6	2.71 296	0.76 183	14.30 165	1.43 390	0.83 221	3.17 170	0.79 225	4.40 471	4.65 499	2.35 374	2.13 363	1.69 216	1.45 268	11.48 498	1.99 348	0.39 298	0.46 341	0.38 358	0.40 394	0.43 311	0.77 311

test_sample5	2.68 289	0.76 183	14.56 172	1.40 371	0.83 221	3.11 164	0.74 184	4.33 453	4.48 488	2.29 350	2.04 341	1.67 212	1.45 268	11.18 485	1.88 332	0.37 274	0.47 351	0.37 343	0.39 385	0.43 311	0.78 314

MyStereo07	2.29 181	1.18 320	20.10 367	1.04 208	1.21 357	3.96 343	0.95 326	2.13 69	3.37 400	1.09 118	1.28 115	0.68 58	0.91 135	1.74 161	0.86 90	0.26 61	3.49 506	0.34 296	0.27 201	0.43 311	0.49 190

MyStereo04	2.54 240	1.18 320	18.82 268	1.04 208	1.21 357	3.96 343	0.95 326	4.02 330	3.01 322	2.06 271	1.27 113	2.33 315	1.66 334	2.06 202	2.01 354	0.26 61	3.49 506	0.34 296	0.27 201	0.43 311	0.49 190

DualNet	2.68 289	0.76 183	14.56 172	1.40 371	0.83 221	3.11 164	0.74 184	4.33 453	4.48 488	2.35 374	2.13 363	1.67 212	1.45 268	11.18 485	1.88 332	0.37 274	0.47 351	0.37 343	0.39 385	0.43 311	0.78 314

ToySt	2.53 236	0.89 229	19.20 284	1.12 243	0.95 272	3.47 220	1.13 376	3.72 265	2.25 198	1.36 140	1.71 234	2.22 304	1.59 306	2.14 215	1.81 321	0.28 91	0.64 400	0.30 202	0.33 324	0.43 311	5.14 484

riskmin	2.46 222	0.61 77	12.91 147	1.22 291	1.65 452	3.56 244	0.61 107	4.30 431	1.50 63	1.86 213	1.16 86	4.30 481	2.02 387	1.53 122	1.32 203	0.29 106	0.95 435	0.34 296	0.23 132	0.43 311	8.34 507

GANet-ADL	2.25 167	0.80 199	20.17 371	1.28 322	0.69 175	3.83 300	0.75 195	3.63 245	1.83 134	1.68 182	2.04 341	2.09 298	1.10 190	1.63 133	1.43 228	0.42 322	0.33 238	0.26 102	0.23 132	0.43 311	0.41 123

AANet_RVC	3.70 439	7.03 484	17.25 228	1.21 287	1.12 326	3.79 292	1.09 366	3.98 319	3.38 403	2.65 430	4.29 500	3.95 459	1.40 253	11.43 497	7.88 480	1.25 502	0.57 382	0.34 296	0.25 167	0.43 311	0.71 295

DLCB_ROB	2.55 245	1.32 348	10.26 129	1.31 335	1.04 301	2.94 147	1.29 403	3.81 285	2.73 271	2.93 459	2.17 371	3.37 420	1.53 294	10.40 454	3.26 432	0.42 322	0.35 257	0.41 375	0.37 368	0.43 311	0.68 286

LE_ROB	19.18 559	12.99 519	48.22 569	8.42 558	23.91 563	7.26 534	19.71 555	9.92 545	38.58 568	43.44 566	21.85 556	28.15 564	41.18 567	23.00 559	54.71 572	0.38 290	0.34 248	0.32 242	0.36 358	0.43 311	0.49 190

rvit_0105_6	1.10 68	1.17 317	3.33 80	0.93 137	0.55 94	1.45 44	0.79 225	2.51 108	3.30 385	0.78 50	0.74 20	1.03 134	0.75 86	1.45 102	0.97 124	0.42 322	0.43 320	0.34 296	0.31 300	0.44 325	0.38 99

rvit_0105_4	1.63 99	1.29 342	12.50 142	0.94 146	0.54 87	1.56 51	0.84 256	2.84 156	3.25 370	0.82 60	0.94 51	1.10 142	0.86 122	1.65 134	1.07 150	0.43 339	0.45 335	0.35 315	0.31 300	0.44 325	0.45 151

plain	2.00 124	0.89 229	21.49 521	0.67 17	0.73 181	1.66 55	0.57 86	3.27 204	2.18 184	0.80 56	1.25 104	0.80 88	0.86 122	1.72 152	1.13 156	0.34 220	0.21 57	0.32 242	0.25 167	0.44 325	0.34 54

IGEV_Zeroshot_test	2.66 282	0.75 173	21.55 523	1.50 407	0.89 248	2.21 84	0.90 294	3.52 229	1.83 134	2.17 307	1.57 190	4.09 466	1.60 307	1.73 157	1.21 174	0.32 175	0.33 238	0.28 157	0.30 282	0.44 325	6.09 490

CSP-Net	1.99 123	1.70 390	4.84 96	1.22 291	1.02 291	3.42 210	1.30 404	3.66 248	2.11 176	2.07 277	1.93 324	2.40 322	1.48 279	8.56 401	1.62 272	0.51 410	0.41 307	0.27 124	0.27 201	0.44 325	0.54 222

RAFT	2.36 198	1.62 382	18.03 249	1.75 461	0.54 87	1.91 65	0.91 305	3.24 198	3.65 437	1.64 173	1.73 242	3.45 424	1.58 303	1.82 178	1.74 306	0.42 322	1.06 444	0.40 368	0.32 316	0.44 325	1.03 357

GEStereo_RVC	2.66 282	1.20 330	20.38 405	1.29 327	1.05 304	4.02 352	1.42 422	4.17 386	2.24 195	2.10 285	1.86 297	2.33 315	1.84 371	4.93 322	1.78 312	0.51 410	0.38 286	0.32 242	0.29 263	0.44 325	0.56 229

UPFNet	2.23 163	0.86 216	14.25 164	1.28 322	1.44 406	3.51 234	1.34 409	4.05 340	2.11 176	2.44 400	1.53 168	2.41 326	1.39 249	3.62 300	1.91 339	0.41 311	0.41 307	0.37 343	0.32 316	0.44 325	0.48 184

rvit_105_1	2.17 149	1.36 353	16.82 220	1.09 227	0.68 167	2.78 131	1.26 400	3.55 232	2.90 305	1.40 143	1.57 190	1.29 172	1.14 203	2.91 280	1.49 241	0.55 428	0.47 351	0.45 399	0.61 469	0.45 333	0.63 269

ACV-stereo	2.96 344	1.09 300	20.34 401	1.37 359	1.05 304	4.65 486	1.09 366	2.82 153	1.68 112	1.48 157	1.32 123	5.40 510	4.22 488	7.83 392	2.08 364	0.46 368	0.52 371	0.33 276	0.30 282	0.45 333	0.71 295

Former-RAFT_DAM_RVC	0.99 47	0.85 214	1.58 36	0.95 157	1.08 313	2.95 148	0.53 75	1.93 48	2.00 163	1.19 125	1.63 209	0.59 39	0.65 52	1.10 25	0.90 101	0.28 91	0.23 102	0.31 222	0.25 167	0.45 333	0.32 32

knoymous	1.50 93	0.65 98	8.73 123	0.91 121	0.75 194	2.97 152	0.90 294	2.93 163	1.38 41	1.56 163	1.07 70	2.75 366	0.88 126	1.43 98	1.13 156	0.32 175	0.22 74	0.35 315	0.20 70	0.45 333	0.41 123

TestStereo	2.41 213	1.95 414	19.15 279	0.77 50	0.61 123	1.83 60	0.58 97	2.33 88	1.53 69	1.44 154	1.37 136	1.26 168	0.90 133	11.59 502	0.94 113	0.36 260	0.19 20	0.33 276	0.24 152	0.45 333	0.32 32

GES	2.26 171	0.79 197	19.68 317	1.12 243	0.59 115	4.30 426	1.01 343	3.90 300	1.59 87	1.78 203	1.78 258	1.28 170	1.75 351	1.80 171	1.61 270	0.42 322	0.29 206	0.33 276	0.31 300	0.45 333	0.50 195

delet	2.66 282	1.11 304	18.42 257	1.05 212	1.65 452	3.47 220	2.00 471	3.81 285	2.82 288	2.15 301	2.11 359	2.62 354	1.88 378	5.38 330	2.21 376	0.34 220	0.38 286	0.40 368	0.32 316	0.45 333	0.54 222

GwcNet-RSSM	3.13 372	5.08 471	19.86 334	1.28 322	1.20 352	4.12 376	1.11 372	3.89 298	2.80 282	2.13 292	1.81 271	3.11 398	1.46 273	10.33 452	2.19 375	0.36 260	0.34 248	0.35 315	0.31 300	0.45 333	0.43 139

HITNet	2.49 227	2.91 445	19.23 287	1.54 417	0.57 110	3.47 220	0.79 225	4.16 382	2.93 308	2.18 310	1.65 217	1.68 215	1.45 268	2.17 218	2.99 422	0.28 91	0.20 33	0.41 375	0.27 201	0.45 333	0.52 209
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
iResNet	2.70 294	1.35 352	20.93 477	2.01 485	0.73 181	3.76 286	0.83 246	4.28 427	2.93 308	2.38 386	2.03 339	1.35 177	1.54 297	3.28 289	4.42 450	0.42 322	0.25 148	0.29 180	0.23 132	0.45 333	0.64 274

DCVSM-stereo	2.31 187	0.72 144	20.28 389	1.15 255	0.93 264	2.53 119	0.75 195	2.70 139	1.69 115	2.56 415	1.53 168	3.27 410	1.71 345	2.23 227	1.38 218	0.36 260	0.53 373	0.41 375	0.33 324	0.46 343	0.64 274

rvit_stereo_0080	1.10 68	1.09 300	3.78 85	0.65 8	0.60 120	1.91 65	0.74 184	2.74 143	2.65 262	0.94 97	1.09 72	0.85 97	0.81 110	1.20 44	0.89 96	0.39 298	0.29 206	0.25 71	0.28 228	0.46 343	0.35 64

MyStereo06	2.74 304	1.07 293	21.19 508	1.06 216	1.08 313	4.26 420	0.86 265	3.72 265	1.80 131	2.25 334	1.77 254	4.28 479	4.12 486	1.85 183	1.38 218	0.25 43	2.43 488	0.34 296	0.27 201	0.46 343	0.48 184

MyStereo05	2.55 245	1.07 293	19.87 336	1.06 216	1.08 313	4.26 420	0.86 265	4.10 360	3.01 322	2.19 317	1.26 107	2.30 312	1.64 327	2.13 212	1.99 348	0.25 43	2.43 488	0.34 296	0.27 201	0.46 343	0.48 184

mmx	4.56 483	0.98 274	21.04 484	1.24 299	1.03 295	3.64 261	0.87 271	4.53 493	5.34 521	2.31 356	2.40 414	3.49 427	1.64 327	12.40 521	16.90 527	0.34 220	5.98 519	0.48 412	0.40 394	0.46 343	5.71 487

whm_eth	1.10 68	1.09 300	3.78 85	0.65 8	0.60 120	1.91 65	0.74 184	2.74 143	2.65 262	0.94 97	1.09 72	0.85 97	0.81 110	1.20 44	0.89 96	0.39 298	0.29 206	0.25 71	0.28 228	0.46 343	0.35 64

xxx	4.56 483	0.98 274	21.04 484	1.24 299	1.03 295	3.64 261	0.87 271	4.53 493	5.34 521	2.31 356	2.40 414	3.49 427	1.64 327	12.40 521	16.90 527	0.34 220	5.98 519	0.48 412	0.40 394	0.46 343	5.71 487

CroCo-Stereo Lap2	1.65 103	1.14 313	14.70 176	1.00 191	1.80 474	0.53 3	0.46 52	3.18 191	1.62 101	1.10 121	1.24 100	1.05 137	0.78 95	1.40 92	1.18 166	0.31 158	0.23 102	0.27 124	0.22 117	0.46 343	0.38 99

AACVNet	2.77 313	1.64 385	19.22 286	1.57 424	0.86 234	3.28 189	0.74 184	3.31 209	1.66 109	2.06 271	1.82 273	2.47 337	1.40 253	10.95 471	1.92 343	0.41 311	0.35 257	0.38 358	0.33 324	0.46 343	0.61 262

sCroCo_RVC	1.81 112	0.93 253	19.44 297	1.04 208	1.05 304	0.97 8	0.61 107	2.08 63	1.36 38	0.71 32	1.28 115	0.82 92	1.10 190	1.31 67	0.97 124	0.54 425	0.41 307	0.33 276	0.30 282	0.46 343	0.48 184

psm_up	3.04 358	1.30 345	18.97 273	1.31 335	1.51 415	3.86 310	1.22 395	4.26 424	2.31 213	2.72 436	1.83 286	2.43 332	1.68 337	12.86 532	1.78 312	0.43 339	0.41 307	0.41 375	0.34 334	0.46 343	0.67 284

PSMNet-RSSM	2.91 333	1.55 376	20.10 367	1.32 342	1.30 371	4.19 406	0.95 326	3.78 275	2.28 205	2.28 345	1.80 266	2.64 355	1.87 376	9.83 428	1.93 344	0.37 274	0.33 238	0.35 315	0.38 377	0.46 343	0.40 116

AdaStereo	2.22 162	0.90 235	16.41 214	1.33 347	0.83 221	3.21 173	1.12 374	4.25 423	2.91 307	2.06 271	1.76 247	2.47 337	1.17 213	1.93 192	1.65 284	0.50 404	0.26 173	0.43 390	0.29 263	0.46 343	0.39 112
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.
rvit_stereo_0075_2	2.14 144	0.76 183	21.42 520	0.91 121	1.26 366	2.49 111	0.68 146	2.30 86	2.10 171	1.42 149	1.86 297	1.45 194	0.85 118	1.49 112	1.03 142	0.47 376	0.40 300	0.48 412	0.38 377	0.47 356	0.53 216

test_sample7	2.85 322	0.81 202	14.48 170	1.59 429	0.77 201	2.42 104	1.08 362	4.40 471	4.92 512	2.20 324	1.85 291	1.90 263	2.00 384	6.87 373	1.75 309	0.47 376	1.36 455	0.44 392	0.41 404	0.47 356	6.81 495

CASS	1.65 103	0.73 150	8.72 122	0.97 174	0.67 159	2.88 141	0.69 155	3.07 181	1.86 138	2.82 451	2.02 337	1.39 184	1.55 300	1.75 162	1.36 212	0.51 410	0.28 196	0.34 296	0.28 228	0.47 356	0.63 269
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ADLNet	3.23 393	1.19 326	21.03 483	1.36 354	1.61 438	3.69 273	1.23 396	4.05 340	3.41 411	2.72 436	2.29 398	4.00 462	1.77 356	11.21 487	2.15 370	0.42 322	0.43 320	0.36 332	0.35 347	0.47 356	0.82 321

DMCA-RVC	2.72 298	3.31 452	20.08 364	1.27 320	1.13 329	2.49 111	0.85 261	3.43 221	1.85 137	3.04 468	1.58 196	1.99 283	1.51 286	6.42 359	2.86 415	0.39 298	0.31 222	0.44 392	0.37 368	0.47 356	0.65 278

StereoDRNet-Refined	2.23 163	0.98 274	10.62 130	1.25 314	0.78 204	3.29 192	0.71 163	3.96 315	2.20 189	2.43 397	2.05 348	2.97 384	1.46 273	6.87 373	2.33 384	0.37 274	0.25 148	0.42 386	0.34 334	0.47 356	0.80 319
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MDST_ROB	6.31 518	1.18 320	22.96 549	2.56 510	2.69 506	21.07 557	2.01 473	4.79 517	2.87 300	9.49 544	4.45 501	4.10 468	4.48 493	22.33 557	17.61 539	0.79 477	0.44 329	0.47 407	0.44 419	0.47 356	0.95 346

DDVS	1.78 110	0.84 213	3.58 83	1.32 342	1.15 333	3.17 170	0.77 208	3.35 212	1.86 138	1.88 215	1.91 316	2.91 382	1.42 261	6.19 353	1.85 326	0.47 376	0.65 403	0.35 315	0.38 377	0.48 363	1.01 353

iRaft-Stereo_5w	2.47 224	1.37 354	13.85 155	0.87 95	0.99 281	3.22 176	0.84 256	3.72 265	2.12 178	1.57 165	2.49 428	2.20 303	2.22 406	9.12 410	2.03 358	0.48 385	0.27 186	0.35 315	0.29 263	0.48 363	0.94 345

Anonymous3	2.20 159	0.80 199	20.08 364	0.86 88	0.86 234	4.46 448	0.84 256	3.64 247	1.40 43	1.37 141	1.40 143	1.11 145	1.03 161	1.71 146	1.24 184	0.75 475	0.58 389	0.34 296	0.35 347	0.48 363	0.65 278

CFNet	3.04 358	6.89 483	16.27 210	1.36 354	1.24 363	4.09 370	0.72 167	4.15 380	3.00 317	1.69 186	1.88 305	2.27 308	1.45 268	11.41 494	2.12 369	0.36 260	0.29 206	0.43 390	0.36 358	0.48 363	0.38 99

iResNetv2_ROB	3.31 403	14.88 548	20.01 353	2.17 492	1.09 316	3.84 302	1.13 376	4.22 402	3.15 351	2.02 258	2.06 350	2.00 287	1.69 340	3.61 298	2.10 368	0.36 260	0.22 74	0.32 242	0.22 117	0.48 363	0.58 250

SGM-Forest	4.96 497	0.86 216	21.02 482	1.22 291	0.83 221	4.05 360	3.26 512	4.40 471	3.49 427	4.40 514	3.69 492	4.66 498	13.91 546	11.94 516	17.16 535	0.66 453	0.46 341	0.49 425	0.39 385	0.49 368	1.77 410
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
StereoVision	2.36 198	1.15 315	20.38 405	1.07 222	1.79 472	2.58 123	0.61 107	3.14 186	2.34 216	1.33 137	3.46 488	1.85 256	0.88 126	2.12 210	2.01 354	0.46 368	0.36 266	0.37 343	0.36 358	0.50 369	0.41 123

iinet-f	2.44 218	1.82 404	14.97 181	1.21 287	1.11 323	3.78 291	1.10 371	4.19 394	2.90 305	2.10 285	1.76 247	2.99 386	2.97 445	2.84 277	2.79 410	0.38 290	0.38 286	0.28 157	0.28 228	0.50 369	0.47 173

LCNet	2.54 240	0.60 71	20.89 474	1.01 194	0.57 110	3.60 253	1.21 394	3.20 192	1.70 118	2.17 307	1.76 247	1.43 191	4.12 486	3.61 298	0.94 113	0.32 175	0.20 33	0.28 157	0.76 483	0.50 369	1.83 415

GMStereo	2.01 127	2.26 430	20.93 477	0.90 115	0.48 56	1.67 56	0.56 82	1.90 45	2.19 186	1.58 167	1.31 122	0.87 105	0.74 80	1.68 137	1.00 134	0.41 311	0.21 57	0.30 202	0.32 316	0.50 369	0.46 161
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
NaN_ROB	4.73 491	6.66 481	21.89 527	1.26 319	1.28 368	3.49 229	3.02 508	4.38 468	3.93 455	3.65 497	2.55 436	2.97 384	5.01 498	13.23 538	17.43 538	0.38 290	0.42 318	0.38 358	0.40 394	0.50 369	1.82 413

ISRNet	1.98 118	0.94 257	10.75 131	1.30 331	1.35 386	2.84 135	0.69 155	3.80 281	2.07 168	2.14 294	2.11 359	2.89 378	1.41 258	2.52 253	1.74 306	0.49 391	0.50 365	0.56 453	0.47 429	0.51 374	0.59 253

ITSA-stereo	2.11 140	0.85 214	7.84 116	1.24 299	0.68 167	4.06 364	0.91 305	4.30 431	2.57 251	1.94 229	1.77 254	1.61 206	2.12 395	6.12 351	2.79 410	0.42 322	0.38 286	0.40 368	0.41 404	0.51 374	1.26 374

ADLNet2	3.20 386	1.43 360	20.11 370	1.22 291	1.78 471	3.86 310	1.47 428	3.96 315	3.89 453	2.26 340	2.49 428	4.63 497	1.92 381	10.68 461	2.00 353	0.42 322	0.37 273	0.29 180	0.30 282	0.51 374	0.46 161

DeepPruner_ROB	2.61 265	1.97 415	19.32 291	1.03 202	1.20 352	4.38 433	0.90 294	3.44 223	1.77 127	2.61 424	1.54 179	2.77 370	1.27 227	5.05 323	2.08 364	0.52 420	0.40 300	0.37 343	0.35 347	0.52 377	0.62 266

XX-Stereo	2.66 282	0.70 130	21.17 505	2.33 498	1.24 363	4.31 429	0.45 48	4.48 485	1.60 92	2.39 388	1.89 307	4.60 494	0.60 39	4.17 314	1.11 155	0.34 220	0.26 173	0.29 180	0.29 263	0.53 378	0.43 139

STTStereo	2.62 268	1.28 340	19.16 280	1.52 414	1.55 423	3.84 302	0.89 279	3.75 270	2.59 255	2.23 331	1.59 198	2.48 339	1.58 303	5.11 324	1.72 300	0.38 290	0.41 307	0.47 407	0.54 454	0.53 378	0.75 309

XPNet_ROB	2.99 350	1.58 377	17.06 227	1.38 363	0.99 281	3.91 324	1.62 443	4.20 396	2.42 228	2.87 454	2.03 339	2.31 313	1.72 348	10.76 463	3.60 438	0.55 428	0.49 361	0.48 412	0.40 394	0.53 378	0.85 329

LL-Strereo	4.26 469	13.69 526	20.37 404	1.24 299	2.18 494	2.90 144	1.08 362	4.35 459	2.22 192	3.20 480	2.26 390	3.29 411	3.13 456	11.30 490	1.91 339	0.33 198	3.89 509	0.46 405	0.34 334	0.54 381	6.47 494

hitnet-ft	2.99 350	1.23 332	19.37 294	0.96 166	0.90 254	3.76 286	0.79 225	3.60 241	2.68 265	2.31 356	2.04 341	3.63 445	1.49 283	11.70 509	2.37 389	0.45 356	0.54 375	0.44 392	0.36 358	0.54 381	0.56 229

DSFCA	2.38 203	1.03 289	11.06 133	1.15 255	1.18 341	3.97 345	1.75 454	3.63 245	2.44 237	3.14 476	1.68 224	2.90 380	2.48 423	5.38 330	3.17 430	0.49 391	0.45 335	0.37 343	0.37 368	0.54 381	0.46 161

CFNet-ft	2.87 326	1.80 399	20.20 375	1.10 229	1.54 419	4.09 370	0.89 279	2.97 174	1.88 143	1.93 223	1.70 230	3.50 432	1.60 307	9.35 415	2.17 372	0.35 236	0.32 228	0.61 467	0.38 377	0.55 384	0.45 151

PA-Net	3.45 419	2.50 436	20.39 408	1.42 384	1.20 352	3.39 203	1.73 453	3.93 309	3.57 432	1.94 229	2.17 371	3.02 389	1.87 376	11.67 505	6.48 467	0.40 308	0.55 379	0.44 392	0.63 476	0.55 384	1.13 365
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CFNet_RVC	2.87 326	1.80 399	20.20 375	1.10 229	1.54 419	4.09 370	0.89 279	2.97 174	1.88 143	1.93 223	1.70 230	3.50 432	1.60 307	9.35 415	2.17 372	0.35 236	0.32 228	0.61 467	0.38 377	0.55 384	0.45 151

UCFNet_RVC	2.53 236	1.29 342	20.56 436	1.42 384	1.40 399	4.01 350	1.04 355	2.79 148	1.67 111	2.27 343	1.88 305	2.94 383	1.50 284	3.48 293	1.68 288	0.37 274	0.29 206	0.52 435	0.41 404	0.55 384	0.51 201

SGM_RVC	6.11 517	1.10 303	20.44 411	2.15 491	0.66 153	15.87 555	3.98 532	5.00 519	6.19 536	9.79 548	11.46 540	8.23 531	12.63 540	12.32 520	9.15 483	0.54 425	0.39 297	0.41 375	0.35 347	0.55 384	1.05 360
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	4.12 460	1.27 337	21.14 500	1.52 414	0.85 230	3.80 295	3.89 531	4.58 501	3.02 326	3.56 495	2.37 409	4.44 485	13.88 545	11.23 489	3.78 441	0.56 432	0.43 320	0.48 412	0.39 385	0.55 384	0.74 307
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-LNSev	2.78 314	6.16 477	17.27 230	1.24 299	1.65 452	3.49 229	1.55 437	3.70 260	3.61 433	1.96 237	1.76 247	3.30 412	2.17 404	2.78 273	2.24 377	0.49 391	0.35 257	0.32 242	0.31 300	0.56 390	0.65 278

NLCA_NET_v2_RVC	2.76 311	1.48 365	19.72 321	1.62 434	2.00 483	3.95 337	0.86 265	3.92 305	2.51 243	2.56 415	1.69 228	2.83 375	1.61 312	5.65 336	1.78 312	0.48 385	0.36 266	0.38 358	0.42 410	0.56 390	0.77 311
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CBMV_ROB	4.57 485	0.90 235	21.30 514	1.46 395	0.89 248	4.43 445	1.69 452	4.51 491	3.14 349	5.97 528	4.23 498	4.16 471	7.83 525	11.06 476	16.47 522	0.61 441	0.55 379	0.53 441	0.51 448	0.56 390	0.59 253

ETE_ROB	2.93 335	2.12 424	17.80 245	1.13 248	0.94 270	3.71 278	1.53 433	4.29 429	2.98 314	3.32 486	2.13 363	2.34 318	1.51 286	8.68 403	2.82 413	0.44 347	0.40 300	0.51 432	0.49 435	0.56 390	0.80 319

SACVNet	3.06 361	1.61 381	19.29 290	1.46 395	1.18 341	4.05 360	1.48 430	4.03 333	2.58 254	2.75 440	1.89 307	2.55 344	1.38 246	11.33 491	2.28 381	0.51 410	0.41 307	0.48 412	0.43 415	0.57 394	0.93 344

DRN-Test	3.17 381	1.30 345	19.66 309	1.41 375	1.60 437	3.61 255	1.47 428	4.18 391	2.83 289	3.48 491	1.92 322	2.58 350	2.50 426	10.81 464	2.90 419	0.49 391	0.49 361	0.44 392	0.42 410	0.57 394	0.78 314

NOSS_ROB	3.12 370	0.89 229	19.03 275	2.01 485	1.07 310	3.90 320	0.97 336	4.32 450	3.08 341	2.94 461	2.19 379	3.85 455	1.18 216	11.75 511	1.69 291	0.69 458	0.54 375	0.57 457	0.52 449	0.57 394	0.72 298

ADCRef	3.66 433	5.95 476	15.50 190	1.20 281	1.41 400	3.93 332	1.61 441	3.92 305	2.77 278	3.13 473	2.20 381	2.40 322	2.78 437	6.23 356	16.59 524	0.50 404	0.35 257	0.63 475	0.62 472	0.58 397	0.92 341

TDLM	3.20 386	1.58 377	18.80 265	1.70 453	1.10 320	4.29 424	2.17 481	3.81 285	3.27 374	2.89 455	1.98 331	2.06 296	1.70 343	12.44 527	2.15 370	0.58 436	0.31 222	0.56 453	0.40 394	0.58 397	1.59 398

AIO-Stereo-zeroshot	2.84 321	1.17 317	20.72 461	1.15 255	2.05 487	3.61 255	0.49 55	4.63 506	2.10 171	1.41 146	1.66 221	6.02 519	2.40 416	2.79 274	2.09 367	0.30 134	0.51 368	0.31 222	0.96 496	0.59 399	1.93 416

ssnet_v2	2.81 318	1.39 355	21.16 503	1.25 314	0.90 254	3.86 310	1.63 444	4.10 360	3.22 365	2.79 446	1.96 327	3.78 450	1.70 343	2.53 255	3.12 429	0.44 347	0.37 273	0.42 386	0.38 377	0.59 399	0.58 250

AASNet	2.65 277	3.20 450	20.19 373	1.38 363	1.49 411	3.84 302	1.06 359	3.92 305	3.28 376	2.07 277	2.28 396	1.95 275	1.28 230	2.19 221	2.17 372	0.42 322	0.33 238	0.45 399	0.30 282	0.59 399	0.52 209

FADNet-RVC-Resample	3.31 403	8.52 491	22.84 546	1.18 274	0.91 259	3.52 236	1.35 412	4.13 373	2.32 214	1.75 199	1.35 128	2.26 307	1.51 286	9.51 419	2.03 358	0.42 322	0.38 286	0.42 386	0.44 419	0.59 399	0.71 295

Nwc_Net	3.03 356	1.90 411	19.16 280	1.38 363	1.69 460	3.53 238	1.19 386	4.03 333	2.19 186	2.79 446	2.84 463	3.80 452	2.46 422	6.93 376	2.87 417	0.96 489	0.41 307	0.59 460	0.68 477	0.60 403	0.65 278

Wz-Net-MNSev	3.26 399	7.24 485	17.26 229	1.58 426	1.37 391	3.27 185	2.45 489	4.10 360	4.50 490	2.61 424	2.17 371	2.33 315	3.02 452	7.48 386	2.88 418	0.46 368	0.39 297	0.37 343	0.38 377	0.61 404	0.63 269

dd	2.27 174	3.06 448	20.18 372	0.96 166	0.51 75	4.24 418	0.74 184	1.94 50	2.43 231	1.48 157	1.28 115	1.19 158	1.05 177	1.82 178	1.69 291	0.63 449	0.34 248	0.35 315	0.33 324	0.61 404	0.57 234

BEATNet_4x	2.65 277	4.43 469	18.10 250	1.41 375	0.59 115	3.44 214	1.02 347	4.08 354	2.97 312	2.28 345	1.75 246	2.18 301	1.61 312	2.80 275	3.54 437	0.39 298	0.25 148	0.47 407	0.31 300	0.61 404	0.86 333

NCCL2	2.96 344	4.07 466	15.75 194	1.24 299	1.03 295	3.48 226	2.55 494	3.79 276	2.39 222	2.78 444	1.80 266	2.41 326	1.67 336	10.27 449	2.48 398	0.46 368	0.41 307	0.57 457	0.55 458	0.61 404	0.86 333

LALA_ROB	2.88 328	2.13 426	19.08 276	1.10 229	0.99 281	3.91 324	1.81 459	4.50 490	3.04 334	3.32 486	1.87 303	2.75 366	1.66 334	4.06 311	4.02 443	0.47 376	0.44 329	0.55 450	0.53 451	0.61 404	0.73 303

fast-acv-ft	2.62 268	1.62 382	20.48 424	1.45 393	1.39 394	3.16 169	1.16 384	3.41 218	2.45 239	1.97 239	2.15 366	2.68 358	2.15 400	2.92 281	2.47 396	0.43 339	0.40 300	0.45 399	0.40 394	0.62 409	0.64 274

LMCR-Stereo	2.53 236	2.30 432	18.81 266	1.64 441	0.86 234	3.88 316	1.14 379	4.33 453	1.63 103	2.27 343	2.35 406	1.13 146	2.41 418	2.63 262	2.26 379	1.06 493	0.24 130	0.29 180	0.25 167	0.62 409	0.42 132

pcwnet_v2	2.73 303	0.70 130	22.43 544	1.11 233	1.02 291	3.58 248	0.80 234	4.31 442	3.42 413	2.39 388	2.28 396	2.99 386	1.68 337	3.31 290	1.54 250	0.44 347	0.51 368	0.41 375	0.34 334	0.62 409	0.74 307

FINET	10.59 541	14.44 542	25.84 555	2.30 496	3.90 529	21.74 558	25.19 559	8.85 544	16.99 553	2.68 431	15.19 550	11.45 536	13.83 544	6.71 369	15.11 518	0.80 478	8.59 533	0.53 441	0.44 419	0.62 409	16.67 547

StereoDRNet	3.07 362	2.92 447	16.33 212	1.36 354	1.57 431	3.45 217	2.04 475	3.77 274	2.85 292	3.31 485	1.85 291	2.78 371	1.79 360	10.85 466	3.41 434	0.45 356	0.36 266	0.39 363	0.37 368	0.62 409	0.85 329

PSMNet_ROB	3.38 412	5.24 474	20.61 447	1.24 299	1.22 359	3.76 286	1.64 447	3.59 239	2.80 282	2.07 277	1.72 236	2.75 366	1.79 360	11.42 496	4.58 452	0.42 322	0.38 286	0.50 427	0.62 472	0.62 409	0.69 289

DFGA-Net	2.93 335	7.27 486	18.55 259	1.18 274	0.79 207	3.68 271	0.60 103	2.84 156	1.98 158	2.19 317	2.07 353	1.22 165	1.04 168	10.28 450	2.51 400	0.30 134	0.23 102	0.34 296	0.35 347	0.63 415	0.54 222

FACV-RUCA	1.35 85	0.70 130	2.58 67	1.07 222	1.49 411	2.70 126	1.13 376	3.21 193	2.64 260	1.42 149	1.99 334	1.06 139	1.15 209	1.44 99	1.16 164	0.41 311	0.42 318	0.73 493	0.41 404	0.63 415	0.67 284

FAT-Stereo	3.38 412	0.88 224	19.96 347	1.28 322	1.20 352	3.44 214	1.97 467	4.26 424	3.15 351	3.14 476	3.92 495	3.50 432	3.28 463	11.68 508	2.04 360	0.65 452	0.68 407	0.48 412	0.54 454	0.63 415	0.91 339

MSMDNet	2.16 146	0.71 137	15.36 186	0.86 88	0.75 194	3.41 208	0.69 155	3.70 260	2.25 198	1.73 194	1.64 214	3.21 405	2.95 443	2.09 205	1.24 184	0.32 175	0.37 273	0.45 399	0.27 201	0.63 415	0.50 195

GANet	3.64 431	1.76 394	19.65 308	1.92 477	1.04 301	3.91 324	2.51 493	3.86 292	2.81 287	3.13 473	3.03 471	3.19 402	2.19 405	12.43 526	8.23 481	0.60 440	0.43 320	0.52 435	0.43 415	0.63 415	0.63 269

FC-DCNN v2	7.41 533	0.98 274	22.19 539	1.75 461	1.64 448	8.98 541	2.37 488	7.60 540	9.44 543	11.09 555	11.95 543	20.04 553	16.35 551	12.99 534	17.14 534	0.72 467	0.57 382	0.59 460	0.57 461	0.64 420	0.68 286

CES	1.08 63	0.63 85	2.53 63	0.95 157	2.18 494	2.13 81	0.50 61	2.07 62	1.46 51	0.79 54	1.06 67	0.61 43	0.48 17	1.45 102	0.87 92	0.24 29	0.18 10	0.24 49	0.15 3	0.64 420	2.36 432

CFNet_pseudo	2.03 131	0.74 159	12.75 144	0.87 95	0.74 186	3.91 324	0.65 132	4.04 337	1.93 150	1.93 223	1.79 261	3.25 409	1.61 312	2.51 249	1.25 190	0.32 175	0.37 273	0.53 441	0.28 228	0.64 420	0.50 195

CVANet_RVC	3.32 405	1.63 384	21.06 488	1.66 443	1.29 370	3.99 347	1.55 437	3.98 319	3.00 317	3.51 492	2.06 350	2.58 350	1.72 348	12.46 528	1.70 294	0.62 446	0.34 248	0.53 441	0.47 429	0.64 420	1.66 404

FC-DCNN	7.08 530	1.01 286	21.89 527	1.74 459	1.64 448	8.18 538	2.31 486	6.50 538	9.16 542	10.85 554	11.33 539	19.85 552	13.33 542	12.94 533	17.10 531	0.72 467	0.57 382	0.59 460	0.57 461	0.64 420	0.69 289

SGM-ForestM	15.60 554	14.94 549	28.17 560	7.84 555	10.49 548	23.43 560	24.58 558	20.87 561	16.87 551	15.92 561	15.89 553	27.08 563	22.45 562	24.86 563	28.42 567	3.85 540	8.90 537	0.55 450	1.15 509	0.64 420	15.05 536

PCWNet_CMD	2.16 146	0.71 137	15.44 188	0.84 77	0.76 198	3.38 201	0.68 146	3.69 257	2.24 195	1.72 191	1.63 209	3.20 404	3.00 451	2.09 205	1.23 179	0.32 175	0.37 273	0.47 407	0.27 201	0.65 426	0.51 201

HBP-ISP	3.78 443	9.10 495	20.83 468	1.72 455	1.14 331	4.54 464	2.82 501	4.61 505	3.03 330	4.13 508	1.98 331	1.88 261	3.31 464	11.06 476	1.52 246	0.74 473	0.57 382	0.67 481	0.62 472	0.65 426	0.64 274

DANet	2.82 319	1.17 317	10.20 128	1.87 471	1.72 464	3.25 184	1.15 382	4.36 461	3.02 326	3.42 489	2.18 376	4.09 466	1.79 360	9.78 426	4.32 447	0.55 428	0.57 382	0.60 464	0.44 419	0.65 426	1.25 373
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CSAN	5.95 511	13.70 527	21.94 530	1.35 350	0.93 264	3.65 265	3.46 517	4.73 514	4.26 472	3.98 504	7.70 517	3.54 439	6.94 519	22.83 558	16.00 521	0.53 422	0.47 351	0.50 427	0.55 458	0.65 426	1.22 370

GwcNet	3.26 399	3.93 461	20.24 384	1.38 363	2.04 486	3.24 182	1.53 433	3.72 265	3.66 438	2.17 307	2.25 389	3.55 440	1.69 340	9.38 417	3.03 423	0.48 385	0.49 361	0.46 405	0.39 385	0.66 430	0.86 333

ccs_rob	2.03 131	0.74 159	12.67 143	0.87 95	0.75 194	3.91 324	0.66 134	4.04 337	1.93 150	1.92 222	1.79 261	3.24 407	1.63 324	2.52 253	1.25 190	0.32 175	0.37 273	0.54 449	0.28 228	0.66 430	0.51 201

CFNet_ucs	2.32 188	0.75 173	17.05 225	0.90 115	0.81 215	3.86 310	0.68 146	4.31 442	2.68 265	2.13 292	2.04 341	3.30 412	1.24 225	2.63 262	1.23 179	0.37 274	0.46 341	0.56 453	0.30 282	0.67 432	0.53 216

NCC-stereo	3.49 424	2.07 421	20.23 382	1.31 335	1.76 468	4.04 356	1.42 422	4.01 325	2.34 216	3.06 469	2.59 442	3.51 435	3.02 452	10.02 440	5.44 461	1.38 506	0.66 405	0.64 477	0.88 492	0.67 432	0.84 327

Abc-Net	3.49 424	2.07 421	20.23 382	1.31 335	1.76 468	4.04 356	1.42 422	4.01 325	2.34 216	3.06 469	2.59 442	3.51 435	3.02 452	10.02 440	5.44 461	1.38 506	0.66 405	0.64 477	0.88 492	0.67 432	0.84 327
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCP+	4.42 477	12.67 518	18.95 271	1.12 243	1.55 423	4.30 426	3.60 524	4.01 325	3.80 447	2.30 353	1.71 234	3.93 457	4.29 489	3.49 294	18.77 550	0.40 308	0.41 307	0.63 475	0.53 451	0.67 432	1.35 379

MSMD_ROB	5.99 512	1.29 342	19.23 287	1.40 371	0.84 229	10.25 543	2.05 476	4.20 396	6.02 535	10.42 552	8.00 518	22.21 555	9.45 534	11.67 505	8.73 482	0.76 476	0.59 390	0.67 481	0.68 477	0.67 432	0.72 298

FADNet-RVC	3.23 393	12.51 515	17.02 224	1.17 269	0.81 215	3.52 236	1.09 366	4.16 382	2.74 273	1.44 154	1.29 120	1.86 257	1.76 354	9.82 427	2.46 394	0.39 298	0.38 286	0.40 368	0.41 404	0.68 437	0.59 253

S-Stereo	3.51 426	0.96 266	22.00 535	1.38 363	1.50 413	3.55 241	2.49 492	4.27 426	3.00 317	2.38 386	3.94 496	3.73 447	1.84 371	11.89 515	2.59 406	0.64 450	0.71 416	0.49 425	0.81 488	0.68 437	1.31 376

SHD	3.22 390	4.21 467	14.19 163	2.37 499	2.12 493	2.77 128	1.19 386	4.24 414	3.25 370	4.64 518	2.73 456	3.62 444	2.76 436	6.30 357	4.75 456	0.66 453	1.25 453	0.52 435	0.59 464	0.69 439	1.64 402

DualNet (step1)	3.32 405	1.19 326	20.68 454	1.11 233	0.87 243	4.22 412	1.20 389	4.40 471	4.92 512	2.20 324	1.85 291	1.90 263	2.00 384	6.87 373	1.75 309	1.41 508	1.36 455	4.19 551	2.07 538	0.70 440	1.43 386

test_sample9	4.68 487	1.19 326	20.68 454	1.11 233	0.87 243	4.22 412	1.20 389	4.40 471	4.92 512	2.20 324	1.85 291	1.90 263	2.00 384	11.08 480	11.57 498	1.41 508	14.65 554	4.19 551	2.07 538	0.70 440	1.43 386

test_sample8	5.57 504	1.19 326	20.68 454	1.11 233	0.87 243	4.22 412	1.20 389	4.43 478	3.76 444	5.63 524	1.97 330	12.99 541	6.34 510	11.08 480	11.57 498	1.41 508	14.65 554	4.19 551	2.07 538	0.70 440	1.43 386

edge stereo	3.45 419	1.08 297	22.14 537	1.31 335	1.36 388	2.68 125	1.54 435	4.13 373	3.27 374	2.94 461	3.27 484	4.34 483	2.48 423	11.60 504	2.79 410	0.62 446	0.64 400	0.79 496	0.56 460	0.70 440	0.82 321

DISCO	2.40 207	0.99 283	11.99 139	1.81 467	1.12 326	3.47 220	1.24 398	3.34 211	2.57 251	2.73 438	1.96 327	4.52 490	1.90 379	4.18 315	3.62 439	0.37 274	0.27 186	0.31 222	0.30 282	0.70 440	0.62 266

FCDSN-DC	6.71 528	1.18 320	21.61 524	1.29 327	1.10 320	4.38 433	2.59 496	4.58 501	5.52 527	9.58 545	11.19 538	19.17 550	17.69 554	13.03 535	17.11 532	0.73 470	0.57 382	0.61 467	0.60 467	0.71 445	0.92 341
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
WCMA_ROB	5.78 509	2.42 435	21.71 525	1.67 444	1.55 423	4.07 365	3.53 521	4.14 377	4.73 502	6.59 533	10.89 537	12.82 540	9.59 535	10.17 443	12.65 506	1.05 492	0.61 394	0.52 435	0.52 449	0.71 445	5.64 486

APVNet	3.24 395	1.59 379	21.72 526	1.36 354	1.52 417	3.93 332	1.12 374	3.58 237	2.80 282	2.32 367	2.02 337	3.05 391	1.96 382	11.77 512	2.61 407	0.44 347	0.46 341	0.65 479	0.47 429	0.73 447	0.73 303

psmorigin	6.62 523	1.45 362	87.38 576	1.55 421	0.97 275	2.86 138	1.42 422	3.30 206	2.12 178	3.74 499	2.45 424	5.15 507	2.59 430	10.55 456	2.91 420	0.55 428	0.68 407	0.48 412	0.53 451	0.73 447	1.02 355

PWC_ROB	3.32 405	4.61 470	14.41 168	1.46 395	1.90 478	3.21 173	1.15 382	4.39 470	3.46 423	3.13 473	3.40 486	2.79 372	2.34 413	9.17 411	6.94 469	0.61 441	0.34 248	0.61 467	0.37 368	0.73 447	1.40 382

MeshStereo	5.67 508	1.80 399	21.28 512	1.40 371	1.14 331	4.38 433	3.83 530	5.51 532	4.85 511	10.12 550	11.72 542	11.44 535	5.87 507	13.86 546	12.31 502	0.68 457	0.61 394	0.61 467	0.60 467	0.73 447	0.68 286
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
Wz-Net-SNSev	3.47 423	10.51 505	16.90 222	1.65 442	1.20 352	3.29 192	2.03 474	4.16 382	3.03 330	2.35 374	2.39 412	3.48 426	2.12 395	7.95 394	4.28 446	0.51 410	0.40 300	0.53 441	0.49 435	0.74 451	1.46 390

AF-Net	3.15 377	2.65 441	18.81 266	1.37 359	1.76 468	3.30 195	1.57 439	4.20 396	3.05 337	2.76 441	2.94 468	4.50 488	3.21 461	5.88 342	3.07 425	0.88 485	0.39 297	0.72 490	0.50 443	0.75 452	0.66 283

RP	3.26 399	1.73 393	17.70 244	1.56 423	1.93 480	3.43 213	1.94 464	4.18 391	2.72 270	2.77 442	3.05 472	3.96 460	2.69 432	10.17 443	2.86 415	1.04 491	0.50 365	0.71 487	0.59 464	0.75 452	0.83 323

RGC	3.35 410	1.84 408	18.13 251	1.52 414	1.79 472	3.33 198	1.37 416	4.18 391	2.39 222	2.96 464	3.23 482	3.98 461	2.71 433	11.53 499	3.42 435	0.90 486	0.48 358	0.79 496	0.79 486	0.75 452	0.89 336

YMNet	2.55 245	1.78 397	14.80 177	1.41 375	1.67 458	3.95 337	0.96 332	3.86 292	3.02 326	2.68 431	2.57 440	3.35 418	1.53 294	3.40 291	2.57 403	0.49 391	0.54 375	0.52 435	0.49 435	0.76 455	0.69 289

YMNet_1	2.55 245	1.78 397	14.80 177	1.41 375	1.67 458	3.95 337	0.96 332	3.86 292	3.02 326	2.68 431	2.57 440	3.35 418	1.53 294	3.40 291	2.57 403	0.49 391	0.54 375	0.52 435	0.49 435	0.76 455	0.69 289

WZ-Net	4.39 476	12.37 514	17.44 234	1.47 399	1.42 403	3.76 286	2.27 485	4.17 386	3.11 345	2.89 455	2.24 387	4.05 464	5.69 506	10.89 468	12.07 501	0.66 453	0.41 307	0.47 407	0.49 435	0.78 457	1.12 364

dad	2.65 277	3.40 454	19.45 298	1.05 212	0.65 145	4.21 410	0.84 256	2.10 65	2.77 278	2.32 367	1.72 236	1.72 223	1.27 227	3.86 304	2.04 360	1.06 493	0.40 300	2.04 523	0.49 435	0.78 457	0.83 323

ccnet	3.03 356	1.48 365	12.88 145	1.54 417	1.26 366	3.71 278	2.32 487	4.11 363	3.05 337	2.92 458	3.21 480	2.86 376	2.40 416	9.87 429	4.19 444	0.80 478	0.76 419	0.71 487	0.70 479	0.78 457	1.07 361

RTSC	3.44 417	6.78 482	16.53 217	1.76 464	1.54 419	3.53 238	0.94 321	4.22 402	2.97 312	3.65 497	3.23 482	3.31 414	2.29 409	6.22 354	7.41 475	0.61 441	1.32 454	0.37 343	0.42 410	0.78 457	0.98 349

Syn2CoEx	3.42 416	7.66 488	20.57 440	1.42 384	1.18 341	2.49 111	1.64 447	4.07 345	2.68 265	2.51 410	2.27 393	2.89 378	3.15 459	9.56 421	2.58 405	0.52 420	0.45 335	0.53 441	0.42 410	0.79 461	1.00 351

NVstereo2D	2.79 316	1.13 310	13.75 154	1.37 359	1.47 410	3.57 245	1.38 417	4.17 386	3.77 446	2.04 266	1.72 236	3.05 391	1.75 351	10.84 465	1.72 300	0.62 446	0.48 358	0.56 453	0.54 454	0.79 461	1.02 355

RAFT + AFF	3.98 456	14.10 534	20.78 464	1.16 262	1.96 481	4.14 384	2.00 471	4.56 497	3.52 429	2.23 331	2.51 432	2.27 308	4.92 497	8.94 408	2.82 413	0.33 198	0.60 392	0.48 412	0.39 385	0.81 463	1.03 357

RYNet	3.15 377	1.48 365	16.27 210	1.24 299	1.39 394	3.67 268	1.44 426	4.09 358	3.20 355	2.26 340	1.70 230	3.83 453	2.15 400	13.64 544	3.23 431	0.45 356	0.45 335	0.50 427	0.35 347	0.81 463	0.83 323

GMStereo_Zeroshot	1.51 94	1.27 337	4.75 95	1.54 417	0.72 180	3.33 198	0.54 77	2.67 137	1.74 124	2.34 372	1.57 190	2.40 322	0.96 146	2.51 249	1.21 174	0.48 385	0.23 102	0.41 375	0.24 152	0.82 465	0.40 116

PVD	3.91 451	4.36 468	13.89 159	2.81 520	4.79 539	3.80 295	1.94 464	3.89 298	4.11 461	5.75 526	3.56 489	3.59 441	3.34 467	6.44 361	6.44 466	0.73 470	2.84 493	0.74 494	0.84 490	0.82 465	3.45 463

MANE	15.29 553	13.67 525	23.58 551	10.15 560	13.37 552	23.58 561	23.86 557	27.83 565	26.26 564	12.02 557	15.10 549	19.83 551	18.01 555	15.68 552	20.35 553	8.58 559	9.20 543	3.05 540	4.19 556	0.82 465	16.69 548

MFN_U_SF_DS_RVC	4.38 475	13.66 524	13.95 160	1.39 370	1.58 436	5.18 518	3.31 513	4.53 493	3.22 365	2.60 420	2.62 445	4.99 503	2.11 393	13.99 548	4.21 445	1.53 513	2.56 491	0.67 481	1.82 531	0.83 468	2.92 449

stereogan	3.26 399	1.26 333	18.01 248	1.38 363	1.66 455	3.76 286	1.64 447	4.06 342	3.86 451	3.23 481	2.70 454	5.02 504	2.85 438	9.88 430	1.85 326	0.71 462	0.51 368	0.69 484	0.48 432	0.86 469	0.85 329

ADCL	4.70 489	4.04 464	16.12 201	1.35 350	1.28 368	5.46 522	10.88 545	4.08 354	4.25 471	5.97 528	4.51 502	4.29 480	5.60 502	6.37 358	15.21 519	0.54 425	0.48 358	0.88 500	0.78 485	0.86 469	1.01 353

TCMNet	3.13 372	1.71 391	19.53 303	1.49 402	2.11 491	3.84 302	1.07 361	4.12 369	3.03 330	2.64 428	2.29 398	2.43 332	1.74 350	10.10 442	2.47 396	0.56 432	0.45 335	0.61 467	0.50 443	0.87 471	1.04 359

DeepPrunerF	4.00 457	5.64 475	16.81 219	1.36 354	1.75 466	3.69 273	1.54 435	4.24 414	13.98 550	2.21 327	1.77 254	2.73 361	2.29 409	10.90 469	6.64 468	0.71 462	0.61 394	0.77 495	0.79 486	0.87 471	0.79 318

ADCPNet	4.25 467	4.04 464	21.95 531	1.33 347	1.31 375	6.34 528	2.63 497	4.07 345	3.23 368	2.81 450	2.21 385	4.27 477	6.08 509	6.01 344	11.73 500	0.67 456	1.17 450	0.71 487	1.71 525	0.87 471	1.82 413

GASNet	3.86 448	15.35 554	21.16 503	1.63 437	1.25 365	2.35 97	1.11 372	4.11 363	2.86 298	1.99 243	2.11 359	2.99 386	2.16 402	10.62 458	3.75 440	0.71 462	0.37 273	0.61 467	0.46 427	0.91 474	0.70 293

FADNet_RVC	3.10 366	7.62 487	19.12 277	1.05 212	0.93 264	4.09 370	0.84 256	4.34 458	2.05 166	1.54 160	1.78 258	1.61 206	1.50 284	8.92 407	2.64 409	0.50 404	0.38 286	0.44 392	0.61 469	0.91 474	1.16 368

AIO-Stereo-zeroshot1	3.20 386	1.87 409	21.91 529	1.18 274	2.03 485	4.07 365	0.98 339	3.99 321	2.17 183	1.57 165	5.62 511	4.27 477	2.92 442	2.69 269	2.50 399	0.27 72	0.49 361	0.31 222	1.20 511	0.92 476	3.04 452

Wz-Net-TNSev	4.22 464	13.55 522	15.87 197	1.57 424	1.19 349	3.61 255	2.48 491	4.38 468	3.45 421	2.29 350	1.91 316	4.20 475	2.86 439	12.11 518	10.56 488	0.61 441	0.59 390	0.48 412	0.54 454	0.93 477	1.24 372

SANet	6.43 520	13.71 528	22.08 536	1.43 390	1.00 287	6.86 532	3.78 529	4.71 511	11.10 544	4.71 519	8.72 527	7.47 525	7.91 528	12.46 528	18.12 543	0.51 410	0.47 351	0.50 427	0.45 425	0.94 478	1.60 400

G-Net	4.16 461	1.39 355	20.31 398	2.30 496	2.91 510	4.68 498	2.86 503	3.35 212	2.44 237	4.43 515	9.43 531	6.89 523	3.83 481	8.91 406	4.83 457	0.80 478	0.80 423	0.70 485	0.50 443	0.95 479	0.97 347

SAMSARA	4.67 486	6.50 479	16.40 213	4.62 550	3.13 517	6.62 530	3.49 518	5.24 522	3.04 334	7.78 537	3.07 473	5.32 508	4.05 485	9.98 437	6.42 465	0.69 458	2.39 485	0.60 464	0.74 482	0.99 480	2.26 430

XQC	3.41 414	6.58 480	15.18 183	1.97 480	1.62 441	3.40 205	1.76 455	4.53 493	3.67 440	3.40 488	2.45 424	3.73 447	2.91 441	6.78 370	5.36 460	0.73 470	0.90 431	0.60 464	0.61 469	1.02 481	0.99 350

PS-NSSS	3.11 367	1.60 380	19.48 299	1.00 191	1.53 418	4.12 376	1.08 362	4.59 504	2.80 282	2.19 317	2.38 410	1.76 233	1.39 249	11.79 513	1.94 347	0.69 458	0.45 335	0.95 502	0.43 415	1.03 482	1.00 351

anonymity	2.02 129	1.28 340	5.16 98	1.73 457	1.63 444	1.86 61	1.06 359	3.50 227	2.42 228	2.19 317	2.11 359	1.88 261	3.89 482	1.92 189	1.56 255	1.11 495	1.14 448	1.08 507	1.11 506	1.05 483	2.68 440

sAnonymous2	2.00 124	1.54 372	21.24 510	0.93 137	0.89 248	1.21 18	0.62 118	2.58 125	2.28 205	0.86 72	1.04 63	0.73 72	1.22 222	1.10 25	0.85 87	0.30 134	0.25 148	0.31 222	0.31 300	1.06 484	0.72 298

CroCo_RVC	2.00 124	1.54 372	21.24 510	0.93 137	0.89 248	1.21 18	0.62 118	2.58 125	2.28 205	0.86 72	1.04 63	0.73 72	1.22 222	1.10 25	0.85 87	0.30 134	0.25 148	0.31 222	0.31 300	1.06 484	0.72 298

RTS	4.29 471	9.35 496	18.25 254	2.79 518	2.29 499	4.98 514	3.41 515	4.72 512	4.27 473	4.35 512	3.10 476	4.93 501	3.14 457	7.71 390	6.99 470	0.71 462	0.68 407	0.51 432	0.50 443	1.07 486	1.98 417

RTSA	4.29 471	9.35 496	18.25 254	2.79 518	2.29 499	4.98 514	3.41 515	4.72 512	4.27 473	4.35 512	3.10 476	4.93 501	3.14 457	7.71 390	6.99 470	0.71 462	0.68 407	0.51 432	0.50 443	1.07 486	1.98 417

FBW_ROB	3.91 451	2.07 421	15.46 189	1.60 430	1.16 337	3.80 295	1.48 430	4.37 464	3.41 411	2.53 412	2.45 424	4.19 474	2.10 391	15.17 551	9.45 485	0.86 484	0.65 403	1.54 520	0.96 496	1.08 488	3.80 466

LSM	13.03 551	7.72 490	21.01 481	55.44 574	85.65 572	3.65 265	6.27 538	3.91 304	5.06 516	5.63 524	13.91 548	3.53 438	3.46 475	9.93 434	4.36 449	0.72 467	0.95 435	0.72 490	0.85 491	1.09 489	26.67 565

DPSNet	3.94 454	2.01 417	14.69 175	1.58 426	1.30 371	4.17 395	2.08 477	4.57 499	4.63 494	2.78 444	1.99 334	3.79 451	7.88 527	10.66 460	11.35 495	0.94 488	0.99 442	0.41 375	0.57 461	1.09 489	1.40 382

coex-ft	20.00 560	11.54 509	120.82 578	1.18 274	1.30 371	2.36 99	1.99 468	2.96 172	13.96 549	129.83 579	8.40 525	5.88 518	52.82 573	9.93 434	31.13 568	0.61 441	0.62 397	0.50 427	0.49 435	1.10 491	2.63 439

IGEV-BASED-STEREO-	1.13 71	3.31 452	2.61 69	0.87 95	0.40 30	1.26 24	0.61 107	1.55 14	1.61 98	0.93 95	0.94 51	0.65 50	0.57 29	1.10 25	0.68 36	1.55 514	0.19 20	0.32 242	0.28 228	1.11 492	2.04 421

UDGNet	2.34 194	1.71 391	20.28 389	1.42 384	0.62 133	4.39 437	0.67 136	1.82 41	2.28 205	1.40 143	1.21 95	0.99 130	1.00 155	2.23 227	1.23 179	1.14 497	0.35 257	1.30 516	0.98 500	1.11 492	0.62 266

FADNet	3.20 386	11.55 510	16.16 203	1.24 299	0.95 272	3.30 195	0.87 271	4.00 323	2.73 271	1.42 149	1.35 128	2.51 340	2.04 388	9.95 436	2.39 391	0.44 347	0.46 341	0.40 368	0.44 419	1.13 494	0.61 262

GCST	2.86 324	3.95 463	20.52 428	1.93 478	1.56 428	1.74 59	0.50 61	3.69 257	2.10 171	1.79 206	1.64 214	1.60 205	1.29 233	5.27 328	1.90 336	2.10 517	0.77 420	1.45 517	0.97 499	1.15 495	1.38 381

aanetorigin	3.34 409	2.00 416	17.58 239	1.20 281	1.57 431	2.57 121	3.75 527	2.73 142	2.10 171	6.11 530	4.27 499	2.88 377	5.64 504	5.46 333	4.60 453	0.53 422	0.46 341	0.45 399	0.48 432	1.15 495	1.22 370

SPS-STEREO	5.18 499	10.36 503	21.09 494	1.74 459	1.72 464	3.24 182	2.26 484	3.92 305	4.12 462	5.06 522	3.66 491	5.43 511	3.33 466	9.56 421	12.34 503	1.17 499	1.17 450	1.07 506	1.03 503	1.17 497	10.25 519
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SDNR	4.37 474	2.22 429	20.63 450	1.60 430	0.99 281	5.15 517	0.67 136	4.36 461	5.55 529	4.89 520	7.17 513	5.50 514	1.58 303	17.48 553	4.33 448	0.80 478	0.72 417	0.59 460	0.45 425	1.18 498	1.43 386

PASM	3.22 390	2.89 444	15.38 187	2.00 483	1.57 431	2.77 128	1.96 466	3.62 244	2.75 274	2.95 463	2.26 390	3.10 397	2.24 407	11.87 514	2.46 394	0.97 490	1.06 444	0.87 499	1.02 501	1.20 499	1.41 384

GANetREF_RVC	3.45 419	5.10 472	19.89 338	1.58 426	0.80 211	4.13 379	1.82 460	4.24 414	3.33 396	1.91 219	1.76 247	2.46 336	1.83 368	13.17 537	1.87 331	0.83 483	0.57 382	0.79 496	0.77 484	1.21 500	0.91 339
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
PWCDC_ROB	3.62 430	9.86 501	17.35 232	1.62 434	1.57 431	4.19 406	1.01 343	4.35 459	4.20 466	2.26 340	7.36 515	2.73 361	2.75 434	4.10 312	4.51 451	1.47 511	0.37 273	0.39 363	0.34 334	1.22 501	0.73 303

SGM+DAISY	13.18 552	14.36 539	24.65 554	8.10 556	13.49 553	22.47 559	25.54 560	12.13 548	17.08 554	14.77 558	15.82 552	12.17 539	13.97 547	12.65 531	18.22 545	8.40 558	9.18 542	1.23 513	1.33 518	1.23 502	16.81 552

ADCS	4.77 493	12.63 516	17.40 233	1.72 455	1.34 382	3.90 320	3.60 524	4.30 431	3.54 430	5.11 523	2.81 462	4.44 485	3.05 455	6.15 352	19.32 551	0.74 473	0.68 407	0.70 485	0.70 479	1.25 503	1.98 417

MFMNet_re	3.44 417	8.89 492	19.36 293	3.25 528	1.91 479	3.13 166	1.99 468	3.60 241	4.16 465	3.17 479	2.86 464	2.25 306	2.41 418	2.61 261	2.35 386	1.13 496	1.06 444	0.94 501	0.91 495	1.29 504	1.57 396

PDISCO_ROB	3.32 405	5.22 473	18.16 252	2.03 487	2.19 496	4.52 462	1.63 444	4.74 515	3.32 394	2.22 329	2.18 376	3.71 446	2.41 418	5.36 329	2.43 392	1.35 504	0.79 422	0.72 490	0.62 472	1.31 505	1.53 394

EDNetEfficientorigin	12.42 546	3.26 451	179.44 580	1.21 287	1.00 287	2.89 143	1.82 460	3.05 179	5.37 523	8.87 541	4.78 504	4.17 472	4.80 496	9.91 432	11.32 494	0.41 311	0.41 307	0.62 474	0.88 492	1.33 506	2.81 444

AnyNet_C32	4.49 480	9.53 498	13.85 155	1.67 444	1.56 428	5.40 521	4.06 533	4.03 333	3.69 441	4.21 511	3.09 475	3.09 396	3.38 471	8.24 396	18.76 549	0.56 432	0.64 400	0.53 441	0.81 488	1.36 507	1.42 385

ELAS_RVC	6.36 519	2.53 437	20.21 379	2.67 513	2.48 503	4.90 513	11.89 547	4.84 518	6.31 539	9.03 542	8.54 526	8.09 530	12.73 541	9.32 414	13.25 508	1.92 515	2.18 475	1.51 519	1.31 515	1.40 508	2.15 425
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCMid	4.55 482	10.78 506	17.67 243	1.32 342	1.43 404	4.62 481	2.24 483	4.22 402	4.97 515	3.93 503	3.01 470	3.84 454	3.66 477	4.22 316	18.57 548	0.69 458	0.62 397	1.09 508	1.20 511	1.48 509	1.49 392

NVStereoNet_ROB	6.63 524	9.57 499	19.28 289	3.19 526	2.11 491	3.69 273	1.99 468	4.32 450	6.27 538	3.26 484	24.57 560	5.45 513	11.39 538	13.56 542	12.37 504	2.79 522	2.05 473	1.76 521	1.75 528	1.49 510	1.75 406
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MADNet+	4.46 479	11.36 508	14.35 167	2.23 493	2.50 505	4.18 398	2.86 503	5.46 529	4.43 482	2.74 439	2.69 453	4.55 491	3.43 473	8.97 409	9.42 484	1.47 511	2.06 474	1.09 508	1.02 501	1.54 511	2.96 451

ELAS	6.58 522	2.54 438	20.08 364	2.66 512	2.48 503	15.49 553	7.29 541	5.50 531	5.72 532	10.05 549	8.94 529	6.91 524	10.83 537	8.33 397	14.27 513	1.92 515	2.19 476	1.23 513	1.31 515	1.62 512	2.17 427
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	6.00 513	14.29 537	20.46 415	1.97 480	1.51 415	5.31 520	3.06 510	5.00 519	5.92 534	4.55 517	8.87 528	6.52 521	6.47 514	13.38 541	13.85 510	1.35 504	1.24 452	1.48 518	1.36 520	1.63 513	1.79 412

MFN_U_SF_RVC	4.08 459	13.72 529	15.13 182	2.00 483	1.43 404	3.73 281	1.68 451	4.11 363	3.39 408	2.93 459	2.38 410	4.39 484	3.63 476	8.63 402	6.14 463	1.14 497	1.07 447	1.01 503	1.35 519	1.63 513	2.09 424

PSMNet-RUCA	2.60 260	1.83 405	20.55 432	1.51 409	1.39 394	3.07 160	1.36 415	3.56 234	2.43 231	1.41 146	2.07 353	1.42 188	1.09 184	2.07 203	1.60 267	1.20 500	0.69 414	1.26 515	0.96 496	1.65 515	0.97 347

EDNetEfficient	5.62 507	2.26 430	17.51 235	1.67 444	3.59 523	3.99 347	7.25 540	3.14 186	5.63 531	11.52 556	4.82 505	3.94 458	12.48 539	8.39 400	20.56 554	0.46 368	0.46 341	0.48 412	1.06 504	1.65 515	1.62 401

Consistency-Raft	2.93 335	1.93 412	19.72 321	1.41 375	1.75 466	3.85 307	1.32 407	4.09 358	2.75 274	1.82 210	2.66 449	1.81 249	4.34 492	2.29 234	2.08 364	0.90 486	0.94 434	1.03 504	1.13 507	1.71 517	1.10 363

AnyNet_C01	4.68 487	10.90 507	16.41 214	2.03 487	1.62 441	6.25 526	6.40 539	4.19 394	5.13 518	4.03 505	3.77 493	4.14 470	3.26 462	7.23 379	11.19 491	0.64 450	0.80 423	0.65 479	0.72 481	2.18 518	2.08 422

IGEV-Stereo+	1.08 63	0.55 40	2.59 68	0.89 103	2.06 488	1.40 41	0.38 20	1.18 6	1.29 32	0.76 44	0.45 8	0.47 29	0.79 102	2.16 216	0.65 27	0.29 106	0.25 148	0.22 13	0.19 43	2.27 519	2.70 441

MSC_U_SF_DS_RVC	4.90 496	13.94 532	16.59 218	1.69 449	1.46 408	6.15 525	3.52 520	5.47 530	3.95 456	2.77 442	2.74 457	4.81 500	2.49 425	13.78 545	5.33 459	2.34 520	3.46 505	1.05 505	1.21 513	2.28 520	2.94 450

CC-Net-ROB	3.82 445	3.41 455	20.20 375	2.40 500	1.66 455	4.49 456	1.61 441	4.77 516	3.08 341	2.06 271	2.06 350	1.99 283	1.60 307	12.57 530	1.91 339	2.82 524	2.19 476	2.67 534	1.06 504	2.31 521	1.59 398

MaskLacGwcNet_RVC	3.77 442	1.65 386	20.61 447	2.55 509	1.63 444	4.29 424	1.67 450	3.99 321	2.56 248	1.76 200	1.93 324	3.03 390	1.41 258	13.24 539	2.02 356	4.47 547	1.63 464	1.12 510	0.48 432	2.42 522	2.85 445

DDUNet	3.65 432	2.81 443	19.59 306	3.57 533	2.26 497	3.47 220	1.35 412	4.21 401	2.40 225	2.68 431	2.48 427	4.17 472	1.78 357	5.48 334	2.61 407	2.25 519	1.77 467	2.61 532	2.43 544	2.63 523	2.40 433

UDG	3.84 447	2.91 445	20.05 357	2.98 522	1.98 482	3.95 337	1.18 385	4.43 478	2.24 195	2.47 403	2.53 435	4.49 487	2.44 421	6.52 362	4.74 455	2.14 518	1.77 467	2.64 533	2.58 546	2.66 524	2.19 429

WAO-6	6.68 526	9.03 494	20.68 454	2.98 522	2.79 509	11.93 545	3.56 523	5.39 527	11.65 546	3.55 494	9.59 532	6.77 522	6.72 516	12.28 519	11.56 496	2.88 525	2.36 483	2.50 528	1.84 532	2.89 525	2.72 442

SQANet	4.22 464	14.03 533	20.30 396	2.78 516	2.75 508	3.41 208	1.48 430	3.66 248	2.25 198	2.62 426	1.77 254	2.68 358	1.90 379	7.41 385	3.78 441	2.97 526	1.42 457	1.85 522	1.13 507	3.28 526	2.86 446

DispFullNet	4.71 490	3.93 461	23.92 552	4.00 538	3.01 513	3.38 201	1.31 406	4.23 408	3.26 372	6.31 532	2.92 466	4.03 463	7.80 524	3.93 308	5.15 458	2.80 523	1.61 463	3.11 542	2.70 549	3.32 527	3.38 461

StereoAnything_RVC	4.17 462	12.66 517	20.44 411	0.88 101	0.57 110	1.16 14	0.39 24	2.35 89	4.38 481	0.53 1	0.37 4	0.33 1	0.89 130	1.62 132	0.50 5	0.33 198	0.22 74	0.24 49	0.15 3	3.36 528	31.99 567

ACVNet_2	6.09 514	15.28 553	21.36 517	3.30 529	3.17 518	4.50 457	3.00 506	4.70 510	3.96 457	3.52 493	5.34 508	7.79 527	2.95 443	12.40 521	13.76 509	3.28 530	2.23 478	2.70 535	1.70 524	3.52 529	3.24 454

LVE	7.57 534	15.80 556	21.28 512	3.69 536	3.19 520	4.54 464	2.78 498	10.13 546	11.63 545	3.24 482	11.52 541	18.10 547	4.55 494	11.67 505	10.30 487	4.62 553	2.95 496	2.56 530	1.91 534	3.63 530	3.26 456

ACVNet_1	6.63 524	14.79 546	21.40 518	3.59 534	3.17 518	4.69 503	2.46 490	4.24 414	3.34 397	3.11 472	2.86 464	23.21 556	4.59 495	11.06 476	12.59 505	3.75 537	2.34 482	2.60 531	1.80 530	3.70 531	3.31 458

WAO-8	12.61 548	16.02 557	21.99 533	3.55 530	3.10 514	15.07 551	2.80 499	12.81 551	19.10 560	7.93 539	13.05 545	11.75 537	8.46 532	83.86 578	15.10 516	3.51 532	1.94 470	3.54 547	1.96 535	3.72 532	2.89 447

Venus	12.61 548	16.02 557	21.99 533	3.55 530	3.10 514	15.07 551	2.80 499	12.81 551	19.10 560	7.93 539	13.05 545	11.75 537	8.46 532	83.86 578	15.10 516	3.51 532	1.94 470	3.54 547	1.96 535	3.72 532	2.89 447

otaku	5.59 506	14.82 547	20.70 458	3.13 525	2.70 507	3.91 324	2.56 495	3.90 300	2.48 241	2.25 334	9.38 530	4.06 465	2.32 412	9.59 423	14.37 514	3.52 534	1.66 465	2.15 526	1.19 510	3.73 534	3.35 460

RainbowNet	5.20 500	15.03 550	21.14 500	3.66 535	3.25 521	4.18 398	2.98 505	4.22 402	3.20 355	2.30 353	2.65 447	4.24 476	2.97 445	9.92 433	6.29 464	3.92 541	2.27 480	2.71 536	1.73 527	3.82 535	3.43 462

Ntro	4.83 494	14.73 544	20.47 418	3.24 527	2.97 512	4.12 376	1.88 462	4.00 323	2.57 251	1.79 206	2.15 366	3.34 417	2.16 402	10.01 439	7.34 472	3.53 535	1.77 467	2.13 525	1.32 517	3.89 536	3.23 453

ACVNet-4b	6.98 529	14.78 545	22.17 538	3.56 532	3.11 516	4.14 384	2.23 482	4.08 354	3.84 448	1.67 180	3.96 497	5.86 517	2.87 440	10.30 451	17.16 535	26.09 569	2.24 479	2.53 529	1.79 529	3.91 537	3.28 457

Dean	8.35 537	15.23 552	22.34 541	3.76 537	3.55 522	4.81 512	3.51 519	5.34 523	5.37 523	4.49 516	26.13 561	25.59 562	4.33 491	11.21 487	13.12 507	3.78 538	2.31 481	2.90 537	1.89 533	4.04 538	3.34 459

IMH-64-1	6.10 515	13.83 530	17.55 236	4.34 543	3.78 526	4.79 510	5.94 536	5.34 523	4.20 466	4.10 506	8.31 523	5.07 505	6.92 517	9.63 424	7.36 473	4.60 550	2.96 498	3.04 538	2.14 541	4.30 539	3.88 469

IMH-64	6.10 515	13.83 530	17.55 236	4.34 543	3.78 526	4.79 510	5.94 536	5.34 523	4.20 466	4.10 506	8.31 523	5.07 505	6.92 517	9.63 424	7.36 473	4.60 550	2.96 498	3.04 538	2.14 541	4.30 539	3.88 469

IMH	7.25 531	16.24 559	21.08 489	4.40 545	3.79 528	5.46 522	3.03 509	5.58 533	6.26 537	4.92 521	10.32 534	9.24 532	8.30 530	13.62 543	11.56 496	4.84 554	3.00 501	3.09 541	2.14 541	4.38 541	3.83 468

Anonymous_2	4.03 458	0.99 283	11.19 136	1.20 281	1.71 462	3.68 271	0.93 318	3.76 271	1.63 103	2.07 277	1.43 150	4.76 499	2.34 413	1.86 185	1.78 312	0.82 482	2.42 486	8.69 562	16.64 566	4.38 541	8.29 505

DGSMNet	8.13 536	2.31 433	18.62 260	2.77 515	13.96 554	6.91 533	42.17 570	4.16 382	2.53 246	2.25 334	3.21 480	3.41 422	1.69 340	9.19 412	3.03 423	3.79 539	10.31 546	11.70 567	5.68 557	4.38 541	10.58 520

testlalala_base	2.69 293	0.77 191	21.10 496	1.22 291	1.46 408	2.72 127	0.83 246	4.11 363	1.49 60	1.28 136	1.45 155	1.21 164	0.85 118	1.28 58	1.19 170	3.94 542	2.36 483	0.27 124	0.19 43	4.48 544	1.58 397

ktn	22.24 563	14.37 540	20.30 396	4.54 548	4.02 532	6.52 529	4.50 534	6.78 539	78.80 576	84.67 576	100.54 578	58.48 573	8.39 531	13.13 536	17.09 530	4.61 552	3.24 503	3.49 545	2.62 547	4.70 545	3.96 471

MADNet++	8.64 538	6.17 478	13.88 158	6.61 553	5.25 541	10.15 542	14.20 551	5.89 537	8.25 541	7.14 534	8.18 520	6.41 520	9.84 536	11.71 510	16.73 526	9.65 561	5.03 515	8.63 561	5.68 557	4.83 546	8.57 509

KSHMR	17.50 558	14.38 541	22.35 542	4.50 547	4.51 536	8.17 537	3.33 514	15.44 559	76.15 574	7.32 535	61.40 572	56.33 572	5.66 505	32.91 566	13.97 511	4.42 545	2.99 500	3.64 550	2.79 551	5.13 547	4.55 478

test_for_model	3.36 411	3.87 460	21.00 480	4.24 540	3.68 524	2.57 121	0.94 321	3.80 281	3.64 436	2.59 418	1.40 143	1.02 133	0.73 73	0.97 10	0.70 42	3.05 527	2.42 486	0.26 102	0.17 17	5.36 548	4.82 480

PWCK	6.49 521	13.40 520	20.27 388	2.95 521	1.61 438	5.68 524	7.63 543	5.37 526	4.77 507	3.90 502	7.48 516	7.96 528	5.63 503	15.15 550	10.93 490	3.21 529	1.55 462	2.34 527	1.43 522	6.05 549	2.45 436

tt	7.29 532	0.58 54	7.34 112	4.04 539	2.30 501	12.04 547	20.18 556	15.60 560	7.41 540	3.46 490	3.36 485	5.36 509	6.39 513	4.27 317	7.46 476	9.80 562	11.53 551	7.04 559	7.45 560	6.31 550	3.81 467

UNDER WATER	11.28 545	13.60 523	22.90 548	5.11 551	4.53 537	7.75 536	3.75 527	12.50 549	21.62 562	7.80 538	10.68 535	23.75 558	35.20 564	11.54 500	17.40 537	4.46 546	2.95 496	4.23 554	2.90 552	6.57 551	6.27 492

DGTPSM_ROB	16.67 556	21.79 564	40.19 565	10.00 559	19.05 558	12.43 548	33.20 563	13.71 553	18.09 558	9.71 546	22.85 557	13.77 543	19.64 556	21.23 555	24.07 556	5.09 556	8.95 538	5.62 557	11.49 562	6.73 552	15.75 545

DPSMNet_ROB	16.76 557	21.81 565	40.95 566	10.20 561	19.08 559	12.43 548	33.21 564	13.73 554	18.21 559	9.76 547	22.88 558	13.78 544	19.64 556	21.39 556	24.21 557	5.20 557	8.97 539	5.63 558	11.51 565	6.80 553	15.82 546

UNDER WATER-64	10.08 539	14.27 536	22.85 547	5.26 552	4.88 540	11.00 544	4.57 535	11.41 547	17.25 555	7.68 536	9.72 533	15.96 546	21.47 561	11.12 483	16.63 525	4.38 544	2.88 495	4.41 555	2.95 553	7.12 554	5.81 489

TorneroNet-64	10.52 540	14.33 538	21.95 531	4.29 542	3.76 525	13.77 550	2.83 502	14.96 557	23.11 563	10.24 551	23.77 559	13.44 542	8.15 529	13.98 547	17.70 541	4.03 543	2.73 492	3.23 543	2.53 545	7.27 555	4.35 476

JetBlue	6.69 527	12.01 512	14.30 165	1.98 482	4.64 538	11.97 546	12.29 548	5.39 527	4.32 480	3.81 501	4.51 502	9.50 533	6.53 515	10.22 445	14.50 515	1.32 503	1.47 458	1.18 511	1.36 520	7.48 556	5.05 481

notaker	10.92 543	14.17 535	20.38 405	4.56 549	3.98 531	6.29 527	3.53 521	7.68 541	5.10 517	9.04 543	46.37 568	13.84 545	28.85 563	14.18 549	14.16 512	4.57 549	3.19 502	3.52 546	2.70 549	8.16 557	4.13 473

JetRed	10.68 542	26.07 566	35.62 561	4.40 545	4.16 535	15.72 554	13.07 550	14.57 556	5.83 533	5.85 527	5.55 510	10.12 534	7.37 522	8.86 405	25.99 562	3.33 531	3.82 508	3.59 549	2.98 554	8.51 558	8.22 504

TorneroNet	26.32 565	14.70 543	22.40 543	4.24 540	4.08 533	54.72 572	3.19 511	15.11 558	76.73 575	57.99 571	82.55 576	86.65 577	45.79 572	13.34 540	18.51 546	4.52 548	2.86 494	3.45 544	2.63 548	8.75 559	4.28 474

USTest	15.98 555	15.57 555	22.51 545	18.47 563	16.98 555	26.39 562	36.05 566	27.65 564	12.77 547	10.72 553	10.87 536	18.34 548	15.08 548	18.60 554	23.36 555	4.90 555	5.38 517	7.40 560	7.45 560	9.88 560	11.26 522

BEATNet-Init1	51.93 574	71.67 576	99.39 577	10.91 562	13.10 550	84.39 578	59.36 572	73.78 576	67.97 573	88.09 577	88.15 577	91.73 578	97.51 578	85.13 580	72.56 579	2.59 521	5.18 516	1.20 512	1.49 523	10.61 561	13.83 527

SuperB	5.03 498	8.93 493	20.96 479	1.51 409	1.11 323	3.88 316	3.00 506	4.24 414	3.13 348	2.53 412	2.10 358	2.74 364	3.37 470	8.76 404	19.44 552	0.45 356	0.34 248	0.53 441	0.40 394	11.97 562	1.15 367

TCMNet-wrong-test	12.48 547	15.10 551	19.66 309	22.40 564	19.87 560	15.98 556	12.30 549	23.88 562	4.80 509	6.29 531	6.46 512	18.38 549	15.65 549	10.50 455	10.86 489	9.07 560	4.79 511	5.34 556	3.95 555	12.27 563	12.13 524

DPSM_ROB	20.83 561	20.01 562	26.54 557	23.64 566	22.42 561	31.06 564	39.94 568	34.02 567	17.42 556	15.35 559	16.05 554	24.04 559	20.69 559	23.28 561	27.60 564	10.77 563	9.41 544	11.68 565	11.50 563	14.48 564	16.71 549

DPSM	20.83 561	20.01 562	26.54 557	23.64 566	22.42 561	31.06 564	39.94 568	34.02 567	17.42 556	15.35 559	16.05 554	24.04 559	20.69 559	23.28 561	27.60 564	10.77 563	9.41 544	11.68 565	11.50 563	14.48 564	16.71 549

PML	64.55 576	56.00 575	20.79 465	8.10 556	32.82 565	147.60 579	247.57 581	12.71 550	45.39 571	111.32 578	288.85 581	101.42 579	100.62 579	31.63 565	15.84 520	13.96 565	4.84 512	10.95 564	6.18 559	28.99 566	5.33 485

Selective-RAFT-Error	41.88 568	40.10 569	53.23 572	47.74 573	45.20 570	62.42 573	80.58 577	68.27 574	34.95 566	30.85 564	32.30 564	48.08 569	42.07 570	46.54 573	54.92 573	21.60 567	19.12 562	23.46 568	23.15 568	29.14 567	33.95 569

CasAABBNet	41.89 569	40.14 570	53.33 573	47.71 572	45.10 569	62.42 573	80.65 578	68.29 575	34.85 565	30.67 563	32.34 565	48.22 570	41.76 569	46.61 575	55.60 575	21.59 566	18.89 561	23.46 568	23.21 569	29.17 568	33.75 568

LSM0	49.69 573	40.02 568	53.50 574	97.07 575	129.56 575	62.65 575	79.82 576	68.02 573	35.12 567	33.72 565	33.34 566	48.41 571	41.54 568	46.57 574	55.40 574	21.63 568	19.16 563	23.60 570	23.13 567	29.46 569	52.08 576

HanzoNet	31.86 567	17.33 560	21.23 509	7.52 554	5.85 544	7.49 535	3.61 526	14.35 555	13.37 548	50.38 569	46.35 567	44.46 566	56.50 574	36.53 570	28.25 566	64.05 575	58.31 576	9.45 563	89.24 576	31.17 570	31.77 566

LRCNet_RVC	25.63 564	33.47 567	24.35 553	31.77 568	32.74 564	6.73 531	1.19 386	25.87 563	4.67 500	28.95 562	30.91 562	24.89 561	17.54 553	27.82 564	24.57 559	35.48 570	25.62 569	35.91 571	33.80 570	31.95 571	34.38 570

HaxPig	43.31 570	43.63 571	45.01 567	33.88 569	35.67 566	32.79 566	30.52 562	45.50 570	42.95 569	48.75 567	48.14 569	43.24 565	40.44 566	44.58 571	43.63 569	47.17 572	49.30 573	51.65 573	50.37 572	43.72 572	45.27 573

AVERAGE_ROB	44.46 571	45.87 572	46.48 568	40.54 571	38.62 567	32.95 567	30.49 561	46.80 571	43.31 570	49.57 568	48.93 570	44.57 567	39.87 565	45.01 572	43.89 570	48.70 573	50.65 574	50.80 572	49.79 571	45.54 573	46.89 574

MEDIAN_ROB	47.37 572	49.00 573	49.74 570	40.28 570	39.94 568	34.93 568	33.41 565	49.78 572	46.38 572	53.04 570	52.61 571	47.67 568	42.28 571	48.33 576	47.25 571	52.06 574	53.99 575	54.28 574	53.48 573	48.70 574	50.27 575

DLNR_Zeroshot_test	29.83 566	55.48 574	50.99 571	183.84 577	114.74 574	3.44 214	0.28 5	29.52 566	1.59 87	1.03 114	1.25 104	0.93 122	0.64 50	3.95 309	1.62 272	37.16 571	1.69 466	0.26 102	0.23 132	92.97 575	15.07 537

DPSimNet_ROB	143.68 580	156.64 580	170.66 579	162.59 576	135.40 576	195.13 580	174.01 579	141.76 580	167.78 581	174.58 580	138.78 579	186.01 580	183.75 580	82.32 577	97.85 580	151.24 579	102.48 577	131.25 577	82.78 575	115.21 576	123.37 577

xxxxx1	112.85 577	94.19 577	38.10 562	228.21 579	161.02 578	39.23 569	61.26 573	92.54 577	79.08 577	63.44 572	74.84 573	77.80 574	69.88 575	33.55 567	70.96 576	117.25 576	130.44 578	258.49 579	273.88 579	145.63 577	147.24 578

tt_ll	112.85 577	94.19 577	38.10 562	228.21 579	161.02 578	39.23 569	61.26 573	92.54 577	79.08 577	63.44 572	74.84 573	77.80 574	69.88 575	33.55 567	70.96 576	117.25 576	130.44 578	258.49 579	273.88 579	145.63 577	147.24 578

ff	112.85 577	94.19 577	38.10 562	228.21 579	161.02 578	39.23 569	61.26 573	92.54 577	79.08 577	63.44 572	74.84 573	77.80 574	69.88 575	33.55 567	70.96 576	117.25 576	130.44 578	258.49 579	273.88 579	145.63 577	147.24 578

Anonymous_1	57.77 575	19.65 561	26.12 556	23.12 565	141.97 577	30.79 563	39.72 567	34.10 569	16.98 552	70.09 575	15.64 551	23.44 557	19.73 558	23.03 560	27.21 563	164.70 580	9.02 540	130.41 576	137.42 577	161.21 580	41.01 572

test_example2	213.42 581	219.67 581	222.97 581	213.78 578	220.82 581	199.03 581	200.49 580	189.27 581	143.61 580	211.05 581	218.08 580	210.69 581	205.21 581	221.14 581	216.49 581	236.74 581	242.08 581	213.66 578	216.96 578	235.55 581	231.06 581

ccccc		628.29 582		567.59 582	570.62 582	580.23 582		613.89 582		613.55 582		554.19 582		666.02 582		780.28 582	507.01 582	391.46 582	342.94 582	701.16 582

Low-res two-view benchmark